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[VI-16-05] 機械学習による黒毛和種繁殖雌牛の分娩予測技術の改良
【目的】体温測定は妊娠牛の分娩時期を予測する有効な手段であり、とくに無線式腟内留置型体温センサを活用した分娩予測技術はすでに実用化されている。一方で、従来は分娩前の体温低下を任意の閾値設定で検出する単純なモデルが採用されており、予測性能には改善の余地がある。本研究では腟温測定による分娩予測技術に機械学習モデルを導入し、分娩予測性能の向上を試みた【方法】分娩予定日1週間以上前の黒毛和種繁殖雌牛に腟温センサ(牛温恵、リモート社)を挿入し、腟温データ(5分間隔)を50頭・延べ63回の分娩で取得した。腟温データを前処理し16個の特徴量を作成した。分娩前72 hのデータを対象に、分娩24 h以内を正例、それ以前を負例とし、機械学習モデル(SVM)による分類性能を評価した。評価はデータを教師:テスト=3:1に分割したホールドアウト検証にて行った。また、正例を初めて予測してから分娩までの経過時間を算出した。【結果】分類性能はAccuracy 0.91、Precision 0.80、Recall 0.96、F1スコア 0.87であった。正例を初めて予測してから分娩までの経過時間は29.1±7.3 hであり、閾値を0.3℃とした従来法での経過時間(33.3±13.3 h)よりも短時間かつばらつきが小さかった。以上より、機械学習モデルの導入によってウシ分娩予測技術の性能向上の可能性が示唆された。