アクト・ノード、Amazon Bedrock上のClaudeで養鶏の見守りAIを開発。見守り頻度は最大48倍、生産者の工数は50%削減

一次産業の現場では、熟練者の見回りに頼っており、1日1〜3回が限界でした。夜間に異変があると翌朝まで気づけません。見守りたい対象は現場ごとに違い、専用の画像認識AIやセンサーを作るとコストが合わないことや、熟練者の知識が頭の中にしかないことも課題でした。

生産者がチャットで「鶏が暑がって口をあけていないか見守ってほしい」と相談すると、AIが対話で要件を整理し、「見守りリクエスト」を自動で作ります。そのリクエストに従い、別のAIが現場のカメラ画像を取得して分析し、異常があればアラートで通知します。

参考画像を数枚と説明文を組み合わせる方法（Few-shot examples）で、検出したい状態をAIに理解させています。基盤モデルにはAmazon Bedrock上のAnthropic Claudeを採用し、Amazon Bedrock AgentCoreの会話メモリ機能で、セッションをまたいだ文脈も保ちます。既存の定点カメラをそのまま使い、30分に1回、1日48回の画像分析ができます。

見守り頻度は、人手の1日1回から最大48回（最大48倍）になり、生産者の工数は50%減りました。24時間365日の監視が可能です。養鶏事業者の青木ブロイラー様の現場で実証実験が進んでおり、暑熱反応を見つける場面で実用レベルで機能することを確認しました。ただし、目視の判断と比べた検出精度には改善の余地があるとしています。