大澤屋、深層学習と水分率最適化で循環型飼料事業を研究

大澤屋が提案した、未利用食品資源を飼料へ転換する事業が、長野県の令和8年度次世代成長産業技術開発等支援事業に採択されました。
深層学習によるAI解析と飼料水分率の最適化を組み合わせ、牛の嗜好性と温室効果ガス削減の両立を目指します。
2028年には、食品企業や畜産農家などをつなぐ地域循環型GXプラットフォームの事業化を目指します。

記事の概要

株式会社大澤屋が提案した「AIを活用した『輸送偏重飼料』から『サーキュラーエコノミー飼料』への転換開発」事業が採択されました。
採択先は、長野県の令和8年度（2026年度）次世代成長産業技術開発等支援事業です。
同社は、野菜加工副産物などの未利用食品資源を飼料化し、乾燥技術や牛の嗜好性を検証してきました。
2025年度には、信州大学にラボプラントを整備し、多様な未利用食品資源を配合した飼料の実証試験を進めています。
2026年度は、深層学習によるデータ解析と飼料水分率の比較研究を統合し、最適な水分率の決定を目指します。
同社は、牛が嗜好性高く食べられ、GHG削減にも寄与する「生体最適化型飼料」の確立を目指します。
2028年には、仕様書付きアップサイクル飼料の販売、Jクレジットの販売、AIスマート供給プラットフォームの運用を計画しています。
食品企業、畜産農家、金融機関、大学研究機関をつなぐ「地域循環型GXプラットフォーム」の構築を目指します。

記事のポイント

1. 2026年度の研究内容： 深層学習で飼料データを解析し、水分率を最適化する研究を進めます。
2. 未利用資源を飼料化： 野菜加工副産物などを活用し、飼料性能や牛の嗜好性を検証しています。
3. 2028年の事業化： アップサイクル飼料やJクレジットを扱う地域循環型GX事業を目指します。

このニュースがもたらす影響

• 食品・畜産事業者： 未利用食品資源の飼料化を検討する企業は、原料の配合や水分率、牛の嗜好性をデータで検証し、地域内での供給体制まで設計する必要が生じそうです。
• 飼料関連企業： 飼料性能だけでなく、深層学習による解析やGHG削減との関係を含めた仕様提示が、アップサイクル飼料の差別化に向けて求められる可能性があります。
• 地域金融機関： 飼料販売やJクレジットを組み合わせる計画に対し、研究成果の再現性と地域内の資源・資金循環を確認しながら、事業化を評価する視点が必要になりそうです。

このニュースの背景

大澤屋は、野菜加工副産物などの未利用食品資源を飼料化し、乾燥技術と牛の嗜好性を検証してきました。
2025年度には信州大学にラボプラントを整備し、多様な原料を配合した飼料の実証試験を進めています。
2026年度は、これまでの実証に深層学習によるデータ解析と飼料水分率の比較研究を加え、2028年の事業化を目指す段階に入っています。

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