育種・遺伝1

[II-15-12] 超音波画像からの人工知能（AI）によるBMS No.の判定

*Ayu Miyata¹, Hisashi Komine², Takaaki Saito³, Yuumi Mafune³, Meguru Hara³, Yuuji Ishikawa⁴, Keigo Kuchida¹ (1. Obihiro Univ., 2. MIJ labo, 3. Livestock Research Centre, Fukushima Agricultural Technology Centre, 4. Livestock Industry Division, Fukushima Prefectural Government)

【目的】和牛生産において、超音波画像を用いた肥育期における肉質の早期判定が生産効率の向上や育種改良の促進という面から注目されている。本研究では、超音波画像からの人工知能(以下、AI)によるBMS No.判定の可能性を検討した。【方法】2019年5月~2020年11月において肥育および屠畜された黒毛和種(n=742)を用いた。肥育牛左側の第6-7胸椎間の4カ所を撮影部位とし、各部位で2段階のゲインで超音波画像を撮影した。超音波画像と格付によるBMS No.を同一個体でセット(n=679)にし、AIに学習させた。全月齢(n=63)および26ヵ月齢以上(n=50)の2群で構成されたデータを用い、AIが判定したBMS No.(判定値)と格付によるBMS No.(格付値)を比較した。判定値と格付値の差が±0~2であるものが全体に占める割合を判定精度として設定し、その評価を行った。【結果】格付によるBMS No.の平均値は全月齢のデータセットで9.0±2.5、26ヵ月齢以上のそれで9.1±2.4であった。判定精度はそれぞれ、全月齢で72.6%、26ヵ月齢以上で80.0%であった。26ヵ月齢以上における超音波画像撮影から屠畜までの期間毎の判定精度は、1ヵ月未満で88.9%、1ヵ月以上2ヵ月未満で87.5%、2ヵ月以上3ヵ月未満で86.7%であった。