AIで“儲かる畜産”の仕組みを創る、アグリテック・ベンチャーがFUNDINNOで資金調達へ

株式投資型クラウドファンディング「FUNDINNO(ファンディーノ)」で、養豚業向けのプラント建設・コンサルティングを手掛けるベンチャー企業である株式会社コーンテック(本社:熊本市)が11月30日から投資申し込みを開始する。

同社は、ブタの飼料を海外輸入に頼る従来の低利益率の畜産の仕組みに替えて、畜産農家が個々で行える「自家配合」プラントの整備およびAI(人工知能)の活用による“儲かる畜産”の仕組みづくりを目標に掲げている。目標募集額1000万円、上限応募額5000万円。投資は1口1万円で10株、30株、50株の3コース。申し込み期間は12月27日まで。払込期間は12月13日〜12月27日。

畜産事業の負荷は、家畜の餌のコストで、養豚の場合は経営コストの66%を占める。ブタを1kg太らせるためには3~5kgほどの穀物が必要で、ほとんどが複数の原料を配合して作られた栄養価の高い「配合飼料」だ。

これらの約9割は海外からの輸入に頼っており、輸入費や輸出国の生産状況に左右されながら、割高な餌を利用することになる。

この高い餌コストに加えて、人件費や減価償却費などのコストを差し引くと、畜産家の手元にはわずかな利益しか残らないという課題がある。

同社はこの現状を打破するべく、自家配合を自動化する「自家配合プラント」を畜産農家ごとに提供している。自家配合はエサの栄養価を調整でき、バランスのとれた餌の安定供給が可能。畜産農家ごとの自家配合プラントを形成していくことで、家畜の成長のスピードアップや出荷頻度を高めることができる。同社によると、自家配合プラントを導入した100か所以上において、20~30%の餌コストの削減を実現している。

資金調達により、今後は自家配合プラントにIoT技術を組み込み、センサーによる遠隔での「飼料」と「環境」の監視・データ取得を行う。データと餌の最適な配合バランスをAIで分析することで、自家配合の普及を加速させる。

目指すのは、オペレーターや配合担当者が不要な24時間稼働のフルオートメーション型の最先端プラント設計だ。吉角裕一朗社長は20年にわたって餌の配合データや環境データを蓄積しており、そのデータを開発中のAIに生かしているという。

同社のプラントではエコフィード(食品残さ等を利用して製造された飼料)を使用することで飼料コストの削減に繋げている。さらに、エコフィードを配合した餌を食べた家畜の糞尿をバイオマス発電気の利用や堆肥として農地へ蒔くなど活用して100%国産で賄う生産物を実現、大幅なコストダウンと安心・安全な畜産物の供給の実現を目標に掲げる。

日本では家畜が動産として見なされにくいため、家畜を担保とした融資が難しい、そこで同社では、プラントのリース化とファクタリングの仕組みづくりにも着手。AIを活用し、家畜ごとのスコアレンディングの仕組みや、畜産農家ごとにファンドを組成し、出荷された家畜の利益をリターンとして得られる、「アグリファンドの組成」を構築することを検討している。

同プロジェクトが成立した場合は、今年度中にエンジェル税制優遇措置Aの申請を行う。優遇措置Aは設立3年未満の事業者への投資を対象に、対象企業への投資額マイナス2000円をその年の総所得金額から控除できる。

今回、コーンテック社が資金調達を行う「ファンディーノ」は国内初の株式投資型クラウドファンディングサービスで、累計成約額は国内取引量1位の24億5,016万円(2019年11月現在)。

投資家は、ファンディーノ上で一口10万円の小口からIPOやバイアウトを目指す企業の株式に投資することができ、投資後も投資先企業からのIR情報を定期的に確認することができる。

応募企業については、投資家保護の観点から詳細な調査とリスクの洗い出しを行うなど厳正な審査を行い、その審査方針は「将来的にスケールする可能性のある会社かどうか?」「革新性はあるか?」「独自性はあるか?」といったような明確な基準に基づいている。

審査は公認会計士等専門知識を有する者を中心とした専門家チームが行い、その後の審査会議においては多数決ではなく、会議メンバー全員一致で決定するという厳しい基準で審査を行っており、実際に審査を通過する企業は5%未満となっている。

ファンディーノで投資を実行するには、下記ウェブサイトで事前に登録を済ませておくことが必要となる。

【関連サイト】株式投資型クラウドファンディング「FUNDINNO」
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※本記事は投資家への情報提供を目的としており、特定の企業・商品・ファンドへの投資を勧誘するものではございません。投資に関する決定は、利用者ご自身のご判断において行われますようお願い致します。

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HEDGE GUIDE 編集部 少額株式投資・ロボアドバイザーチーム

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