このタイトルは少し矛盾しているように思えるかもしれません。福祉の目標は、より良い福祉の成果をもたらすのに役立つはずではないでしょうか？
まずは、経済や社会政策の分野でよく取り上げられる「グッドハートの法則」という概念から始めましょう。
グッドハートの法則は、人類学者のマリリン・ストラサーンの次の言葉を用いて説明されることが多い。「指標が目標となると、それはもはや適切な指標ではなくなる。」
経済学者チャールズ・グッドハートの当初の表現はより専門的だったが、その趣旨は同様であった。「観察された統計的な規則性は、制御の目的でそれに圧力が加わると、崩壊する傾向がある。」
これは乳牛の福祉とどのような関係があるのでしょうか？ 誰かが福祉の成果を歪めようとしていると示唆するつもりは全くありませんが、懸念されるのは、善意に基づく福祉目標が、本来の目的から逸脱するような予期せぬ結果を招く可能性があるということです。
跛行の発生率を低く抑え、BCSスケールの両極端に位置する牛の数を減らすという方針は理解できるが、群全体レベルで測定を行うと、より耐性のある牛の育成を助けるどころか、むしろ設立間もない牛群に有利に働く結果になりかねない。
有病率、代謝の極端な状態、および長寿
乳牛の跛行の発生率を低下させることは、誰もが賛同できる目標です。同様に、（体況スコア：BCS）の分布において極端に痩せている牛や太りすぎている牛の数を減らすことも、こうした牛は疾病や繁殖上の問題のリスクが高い可能性があるため、誰もが賛同できる目標です。また、回避可能な、あるいはやむを得ない淘汰を減らすことも、当然の目標と言えます。
von Soostenら（2020）のモデルによると、5～8回の泌乳期を終えた乳牛は、1回目の泌乳期終了後に群から離脱した乳牛に比べ、牛乳1キログラムあたりの排出強度が最大40％低くなる可能性があることが推定された。 このメリットの多くは、生産活動を行わない子牛および未経産牛の育成期間に伴う排出量を、生涯のより多くの乳量で希釈したことによるものである。
適切な目標設定が、かえって誤ったインセンティブを生み出す可能性がある
乳牛は、自然界において比類のない、極めて高い代謝能力を持つ「アスリート」です。乳の合成に伴うエネルギー消費量は、人間が毎日複数のマラソンを走り続けることに例えられており、その状態は泌乳期の大部分にわたって持続します（その間も、妊娠を達成・維持し続けながらです）。
CattleEyeは、運動能力や体況スコア（BCS）に関する一貫性があり、客観的で頻繁なデータを収集できるため、泌乳期間全体にわたって跛行の有病率やBCSの極端な値の傾向を分析することが可能です。以下のグラフに示された3,956頭の乳牛に見られるパターンは、さまざまな牛群、地域、飼育システムで繰り返し確認される典型的な傾向を表しています。 他の動物種においても、加齢に伴い代謝機能障害の有病率が上昇することが知られていますが、乳牛も例外ではありません。跛行の有病率およびBCSの極端な値は、泌乳期間の経過とともに予測通り上昇します。
跛行や極端なBCSの有病率を全体としてのみ見れば、そのような目標は若い牛群に有利に働く可能性がある。また、回避可能な淘汰を減らし、更新率を低く抑えようとする場合、これは動物福祉や持続可能性への取り組みと矛盾する恐れもある。
解決策を見つける
ご存知の通り、解決策を模索しようとせずに問題について議論しても意味がありません。
考えられる解決策の一つは、各泌乳期ごとに有病率を個別にベンチマークすること、あるいは、牛群全体の結果を共通の泌乳プロファイルに基づいて年齢調整することです。また、発生率、罹患期間、回復、再発に関する指標も、有病率のみから得られる情報よりも多くの知見をもたらす可能性があります。
私の個人的な関心は、泌乳に伴う代謝的負荷の根本的な理由、特に他の種の代謝性疾患を理解する上で中心的な役割を果たすミトコンドリアのメカニズムについて、より深く理解することにあります。乳牛は、私たちが知る限り最も代謝能力に優れた動物であるため、これらのメカニズムを検討することは重要であると考えられます。 乳牛が複数の泌乳期にわたって健康で生産性を維持できるようにするためには、その生物学的メカニズムをより深く理解することが不可欠です。
CattleEyeのようなアグテック、ウェアラブル機器、乳成分分析などのデータを活用することで、代謝の回復力をより的確に把握することが可能になる。
CattleEye社はすでに、乳用牛育種協議会（CDCB）およびミネソタ大学との共同研究プロジェクトを通じて、新たな運動能力形質の開発を進めています。 予備的な分析によると、この移動能力の表現型には有意な遺伝率が認められており、将来的に跛行を軽減し、より耐性のある牛を育種するための遺伝的戦略に寄与する可能性があることが示唆されています。これは、大規模なデータセットと遺伝的戦略を組み合わせることによる相乗効果の良い例です。 その他にも、牛乳の脂肪酸プロファイル（代謝配分を反映）、反芻や摂食に関するウェアラブルデータ、体況スコア（BCS）の推移といった情報源が、さらなる耐性形質の開発に役立つ追加情報を提供し得る。
アグテック、導入、実装、および管理における課題
跛行、体況スコア（BCS）、その他の乳牛の疾患に影響を与える要因を管理する上で、基本的な管理上のボトルネックが依然として残っているという主張には一理ある。いくつかのアグテックツールは導入の障壁に直面しており、資金配分の優先順位や導入の成否については、妥当な議論がなされている。
最初の投資は、基本事項――足浴の実施状況、牛の快適性、飼育密度、横臥時間、移行期の栄養管理、体況管理、蹄のトリミングの習慣、スタッフの研修――に充てるべきであることは疑いようがありません。
しかし、製造業において、欠陥は無駄であり、欠陥が発生する原因を特定するために根本原因分析が行われることがよくあります。これは乳牛にも当てはまるかもしれません。私たちは、代謝や回復力、寿命について十分に理解しないまま、何世紀にもわたって乳生産を目的として牛を交配してきました。 一見、生産性の高い牛であっても、代謝的に脆弱な個体も存在し、それは体況スコア（BCS）の低下、跛行、繁殖力の低下、疾病、あるいは早期の淘汰といった形で明らかになる可能性があります。アグテックによって生成される大規模なデータセットをゲノミクスと組み合わせることで、生物学的脆弱性の特定や、代謝的により強靭な表現型の同定に役立つ可能性があります。
このように増え続ける新たなデータを活用することで、より長く健康で生産性の高い状態を維持できる牛の育種や管理が可能となり、牛群の年齢構成を維持・向上させつつ、疾病の有病率を低減できるでしょう。
乳牛は、乳量の増加とそれに伴う代謝上の課題という、絶え間ない上昇の連鎖の中にあります。したがって、こうした課題が増大し続ける中、真のレジリエンスを反映させるためには、福祉目標の見直しが必要となるかもしれません……そうしなければ、意図せずして若い牛群が優遇される結果になりかねません。
