The Annual Meeting of Japanese Society of Animal Science

【目的】群飼下の家畜において，人工知能（AI）を活用した高精度な行動解析を行うための技術開発を目指し，AIによる家畜の行動識別に必要な条件を明らかにするため，一連の研究を進めている．本研究では48時間の動画から得た肉用鶏の摂食行動，飲水行動，休息行動の各静止画データを用い，そのデータ数が異なる条件下で学習させたAIにおいて各行動の識別精度を検証した．【方法】カメラで48時間の動画を撮像し，その動画から得た肉用鶏の各行動の静止画データを用いた．AIの作成には深層学習を行うためのフレームワークの1つであるChainerを使用した．各行動の静止画データ（500，1,000，2,000，4,000，8,000個）を用いて作成したAIにより，それぞれの行動を識別する精度を評価した．すなわち，各行動のテスト用静止画データ（各50個）を用いて識別検証を行い，それぞれの識別判定の割合（識別割合）から判断した．【結果】摂食行動の識別割合は，静止画データ数が500個で0.0％，1,000個で62.2％，2,000個以上で100％であった．飲水行動の識別割合は，それぞれのデータ数で99.9～100％であった．休息行動の識別割合は，500個で0.5％，1,000個で91.4％，2,000個以上で100％であった．以上から，各行動を高精度に識別できる静止画データ数は2,000個以上であることが示唆された．