説明可能なAIを用いた牛群中での乳牛の序列を決定する要素の解明

Research Project

Project/Area Number	24K09156
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 41040:Agricultural environmental engineering and agricultural information engineering-related
Research Institution	Industrial Research Institute of Shizuoka Prefecture
Principal Investigator	井出達樹静岡県工業技術研究所, 富士工業技術支援センター機械電子科, 主任研究員 (70788801)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	閏間英之静岡県畜産技術研究所, 酪農科, 上席研究員 (00812025) 荒川俊也日本工業大学, 先進工学部, 教授 (50631248)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000) Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2024: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Keywords	説明可能なAI(XAI) / 乳牛 / 序列 / 深層学習
Outline of Research at the Start	近年の酪農経営における乳牛の飼養管理では、個体ごとに管理を行う「つなぎ飼い」方式から、舎内で放し飼いを行う「群飼育」方式へ移行している。群飼育の環境下で、乳牛は社会的序列を形成するため、優位個体に対して劣位個体の行動は著しく制限される。本研究では、群飼育環境下の乳牛に対し、牛群の画像データと乳牛の生体データより深層学習モデルを作成し、説明可能なAI(XAI)を用いた解析で乳牛の序列決定要素を解明する。本研究により、乳牛の群管理技術に関し知見を深めることが可能になり群飼育環境における生産効率の向上が期待できる。