[2I1-GS-2] 機械学習: ランダムフォレスト

[2I1-GS-2-05] 回帰分析とランダムフォレストを組み合わせた和牛の枝肉重量の予測手法

〇塚本 真伍¹、吉廣 卓哉¹、池上 春香²、松橋 珠子²、松本 和也² (1. 和歌山大学、2. 近畿大学)

キーワード：和牛、相関係数、枝肉重量、ランダムフォレスト

和牛は世界から注目される高級食材であり、和牛の肥育農家は高い利益を目指して、日々肉質を高めるべく肥育方法を改善している。しかし、各農家はこれまでの経験による知識やノウハウに頼って肉牛を肥育しており、肥育方法の移転や継承が困難である。科学的な根拠に基づいた肥育方法を確立し、効率的な肥育方法を日本に広めることが、和牛の生産性を高めることにつながる。ブランド牛の販売価格は屠殺時に専門家により評価される枝肉成績によって大きく左右される。枝肉成績は６項目の主要形質を含み、その中で最重要視される項目の一つが枝肉重量である。枝肉重量は出荷される牛肉の総量を決めるため、農家の利益に直結する重要な評価指標である。本研究では、数十頭の肉牛の肥育過程で得られた肥育データとタンパク質発現量データに対して、回帰分析とランダムフォレスト法を組み合わせることで、高精度に枝肉重量を予測する手法を提案した。肉牛の導入時体重は枝肉重量と強い相関を持つことが判明しており、回帰分析により導入時体重の影響を固定した上でランダムフォレスト法を適用した。評価の結果、従来手法より提案手法の予測精度が高いことを確認した。