特開 2022-113244 畜産牛体調判定装置、畜産牛体調判定方法、及び、畜産牛体調判定プログラム、並びに、機械学習装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022113244

(43)【公開日】2022-08-04

(54)【発明の名称】畜産牛体調判定装置、畜産牛体調判定方法、及び、畜産牛体調判定プログラム、並びに、機械学習装置

(51)【国際特許分類】

   A01K 29/00 20060101AFI20220728BHJP

【ＦＩ】

A01K29/00 A

A01K29/00 D

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021009330

(22)【出願日】2021-01-25

(71)【出願人】

【識別番号】590002389

【氏名又は名称】静岡県

(74)【代理人】

【識別番号】100214248

【弁理士】

【氏名又は名称】青山 純

(74)【代理人】

【識別番号】100214260

【弁理士】

【氏名又は名称】相羽 昌孝

(72)【発明者】

【氏名】瀬戸 隆弘

(72)【発明者】

【氏名】大村 学海

(57)【要約】

【課題】畜産牛の体調を低コストで、簡単かつ確実に判定することを可能とする畜産体調判定装置を提供する。
【解決手段】畜産牛体調判定装置１は、畜産牛に装着された行動量センサ３が計測した畜産牛の行動量を示す行動量データを取得するデータ取得部１０と、行動量データに基づいて、畜産牛の体調を判定する判定部１２とを備える。
【選択図】 図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

畜産牛に装着された行動量センサが計測した前記畜産牛の行動量を示す行動量データを取得するデータ取得部と、
前記行動量データに基づいて、前記畜産牛の体調を判定する判定部とを備える、
畜産牛体調判定装置。

【請求項2】

前記データ取得部は、
前記行動量データとして、前記行動量センサが所定の振動又は所定の変位を検出した回数又は検出値を所定の単位時間帯毎に積算した積算値を取得し、
前記判定部は、
前記単位時間帯毎の前記積算値に基づいて、前記体調を判定する、
請求項１に記載の畜産牛体調判定装置。

【請求項3】

前記判定部は、
所定の給餌予定時刻を含む期間であって当該期間に対して直前及び直後の前記期間と重複しない給餌期間において、前記給餌期間に含まれる前記単位時間帯毎の前記積算値に基づいて、前記体調を判定する、
請求項２に記載の畜産牛体調判定装置。

【請求項4】

前記判定部は、
所定の判定時刻に対して直前の第１の給餌予定時刻を含む前記給餌期間に含まれる複数の前記単位時間帯のうち、前記積算値が最大となる第１の最大ピーク時間帯と、前記第１の最大ピーク時間帯の直前又は直後の前記単位時間帯において前記積算値が大きい方の第１の次点ピーク時間帯とを特定し、前記第１の最大ピーク時間帯の前記積算値と、前記第１の次点ピーク時間帯の前記積算値とを加算することで、判定対象の第１の給餌行動量を算出し、
前記第１の給餌予定時刻に対して直前の第２の給餌予定時刻を含む前記給餌期間に含まれる複数の前記単位時間帯のうち、前記積算値が最大となる第２の最大ピーク時間帯と、前記第２の最大ピーク時間帯の直前又は直後の前記単位時間帯において前記積算値が大きい方の第２の次点ピーク時間帯とを特定し、前記第２の最大ピーク時間帯の前記積算値と、前記第２の次点ピーク時間帯の前記積算値とを加算することで、判定対象の第２の給餌行動量を算出し、
前記第２の給餌予定時刻以前の所定の日数分について前記第１の給餌行動量を日別に算出し、前記日別の前記第１の給餌行動量に基づいて第１の平均値及び第１の標準誤差を算出し、前記第１の平均値から所定の定数と前記第１の標準誤差との乗算値を減算することで、第１の基準ピークを算出し、
前記第２の給餌予定時刻以前の前記日数分について前記第２の給餌行動量を前記日別に算出し、前記日別の前記第２の給餌行動量に基づいて第２の平均値及び第２の標準誤差を算出し、前記第２の平均値から前記所定の定数と前記第２の標準誤差との乗算値を減算することで、第２の基準ピークを算出し、
前記判定対象の前記第１の給餌行動量が前記第１の基準ピークよりも小さく、かつ、前記判定対象の前記第２の給餌行動量が前記第２の基準ピークよりも小さい場合、前記体調が悪化していると判定する、
請求項３に記載の畜産牛体調判定装置。

【請求項5】

前記判定部は、
所定の判定期間以前の所定の日数分における前記単位時間帯毎の前記積算値を１日における時間帯別に集計することで、前記時間帯別の統計分布に基づいて所定の信頼区間の下限値を前記単位時間帯毎に算出し、
前記判定期間に含まれる複数の前記単位時間帯について、前記単位時間帯の前記積算値と、当該単位時間帯の前記下限値とを前記時間帯別に比較する比較処理を行い、
前記比較処理において前記積算値が前記下限値よりも小さい前記時間帯が所定の回数連続する場合、前記体調が悪化していると判定する、
請求項２に記載の畜産牛体調判定装置。

【請求項6】

前記判定部は、
所定の判定期間以前の所定の日数分について前記判定期間と同一の学習期間に含まれる前記単位時間帯毎の前記積算値を日別にそれぞれ含む複数の学習用データに基づいて前記学習期間に含まれる前記単位時間帯毎の前記積算値と前記体調との相関関係を機械学習させた学習モデルに、前記判定期間に含まれる前記単位時間帯毎の前記積算値を入力することにより、前記体調を判定する、
請求項２に記載の畜産牛体調判定装置。

【請求項7】

前記判定部は、
前記体調として、前記畜産牛の採食行動が低下しているか否かを判定する、
請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載の畜産牛体調判定装置。

【請求項8】

前記判定部は、
前記体調として、前記畜産牛が所定の疾病を発症しているか否かを判定する、
請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載の畜産牛体調判定装置。

【請求項9】

畜産牛に装着された行動量センサが計測した前記畜産牛の行動量を示す行動量データを取得するデータ取得工程と、
前記行動量データに基づいて、前記畜産牛の体調を判定する判定工程とを備える、
畜産牛体調判定方法。

【請求項10】

コンピュータを、請求項１乃至請求項８のいずれか一項に記載の畜産牛体調判定装置が備える各部として機能させる、
畜産牛体調判定プログラム。

【請求項11】

畜産牛に装着された行動量センサが計測した前記畜産牛の行動量を示す行動量データに基づいて前記畜産牛の体調を判定するための学習モデルを生成する機械学習装置であって、
前記行動量データとして、所定の振動又は所定の変位を検出した回数又は検出値を所定の単位時間帯毎に積算した前記単位時間帯毎の積算値を含むデータであって、所定の判定期間以前の所定の日数分について前記判定期間と同一の学習期間に含まれる前記単位時間帯毎の前記積算値を日別にそれぞれ含む複数の学習用データを記憶する学習用データ記憶部と、
複数の前記学習用データを前記学習モデルに入力することで、前記学習期間に含まれる前記単位時間帯毎の前記積算値と前記体調との相関関係を前記学習モデルに学習させる機械学習部と、
前記機械学習部により学習させた前記学習モデルを記憶する学習済みモデル記憶部と、を備える、
機械学習装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、畜産牛体調判定装置、畜産牛体調判定方法、及び、畜産牛体調判定プログラム、並びに、機械学習装置に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、牛などの家畜の状態を管理するシステムが提供されつつある。特に、野外において牛の発熱や炎症等の早期発見のために、赤外線サーモグラフィや赤外線カメラを利用して各個体の牛の体表温度を測定することで、その体調を把握するというものがある。

【0003】

一般に、牛等の動物は、体の部位ごとに温度差が存在し、健康状態を正確に把握するためには、温度を測定すべき対象の各部位の温度を正確に決定することが求められる。しかし、カメラで撮影された赤外線画像からは牛等の輪郭やおおよその部位を特定することはできるが、カメラから被写体までの距離等の要因によって、温度の精度を向上させることには限界があった。

【0004】

そこで、例えば、特許文献１では、カメラにて可視光画像と赤外線画像を取得して、可視光画像から個体の部位を特定し、赤外線画像から可視光画像上で特定した部位ごとに温度を測定することで、温度の精度を向上させている。さらに、監視対象の全ての個体で測定した温度差について平均値や中央値の算出等の統計処理を行うことで、監視対象の複数の動物に共通してみられた温度変化の特徴を加味して、各個体の状態を診断する診断装置が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特許６１０１８７８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

特許文献１に開示された診断装置は、可視光画像と赤外線画像を取得することで、各個体の温度を正確に検出することで、家畜の状態を正確に診断することを可能としている。

【0007】

しかしながら、特許文献１のように、全ての家畜を常に監視できるようにカメラを設置するためにはかなりのコストが発生する。また、分析を行うためには、可視光画像と赤外線画像を解析するための画像処理に加えて、各個体ごとの統計処理と全体の統計処理を行うためには、高性能なコンピュータが必要になり、比較的巨大なシステムになる。そのため、このようなシステムを導入することが可能な畜産家は限られていた。

【0008】

本発明は、上述した課題に鑑み、畜産牛の体調を低コストで、簡単かつ確実に判定することを可能とする畜産牛体調判定装置、畜産牛体調判定方法、及び、畜産牛体調判定プログラム、並びに、機械学習装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る畜産牛体調判定装置は、畜産牛に装着された行動量センサが計測した畜産牛の行動量を示す行動量データを取得するデータ取得部と、行動量データに基づいて、畜産牛の体調を判定する判定部と、を備える。

【発明の効果】

【0010】

本発明に係る畜産牛体調判定装置によれば、データ取得部が、畜産牛に装着された行動量センサが計測した畜産牛の行動量を示す行動量データを取得し、判定部が行動量データに基づいて、畜産牛の体調を判定する。これにより、畜産牛の行動量に応じて、体調を管理することができるので、畜産牛の体調の変化を低コストで、簡単かつ確実に判定することができる。

【0011】

上記以外の課題、構成及び効果は、後述する発明を実施するための形態にて明らかにされる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】第１の実施形態に係る畜産牛体調判定システム１００の一例を示す全体構成図である。

【図2】畜産牛体調判定装置１及び通知装置５を構成するコンピュータ２００の一例を示すハードウエア構成図である。

【図3】第１の実施形態に係る畜産牛体調判定システム１００の一例を示す機能ブロック図である。

【図4】第１の実施形態に係る行動量データの一例を示すデータ構成図である。

【図5】畜産牛２の給餌時刻と行動量の変化を示す図である。

【図6】畜産牛体調判定装置１の動作例を示すフローチャートである（その１）。

【図7】畜産牛体調判定装置１の動作例を示すフローチャートである（その２）。

【図8】行動量の変化と時間帯の関係を示すグラフである。

【図9】第２の実施形態に係る畜産牛体調判定システム１０１の一例を示す全体構成図である。

【図10】第２の実施形態に係る畜産牛体調判定装置１の動作例を示すフローチャートである。

【図11】第２の実施形態に係る行動量データの一例を示すデータ構成図である。

【図12】第２の実施形態に係る行動量の変化と時間帯の関係を示すグラフである。

【図13】第３の実施形態に係る畜産牛体調判定システム１０２の一例を示す全体構成図である。

【図14】第３の実施形態に係る行動量データの一例を示すデータ構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、図面を参照して本発明を実施するための実施形態について説明する。以下では、本発明の目的を達成するための説明に必要な範囲を模式的に示し、本発明の該当部分の説明に必要な範囲を主に説明することとし、説明を省略する箇所については公知技術によるものとする。

【0014】

（実施形態１）
図１は、第１の実施形態に係る畜産牛体調判定システム１００の一例を示す全体構成図である。

【0015】

畜産牛体調判定システム１００において判定対象の畜産牛２には、行動量センサ３が装着される。行動量センサ３は、畜産牛２の行動（採食、反芻、横臥、歩行等）によって、生じる振動を検出することで、畜産牛２の行動量を示す行動量データを検出する。具体的には、行動量センサ３は、畜産牛２の頸部にベルトを用いて装着されるか、畜産牛２の腹部に防寒着のポケット等に収納された状態で装着される。

【0016】

畜産牛体調判定システム１００は、上記のような行動量センサ３が検出した行動量データを解析することで飼育員に畜産牛２の体調の変化を通知するシステムとして機能する。

【0017】

畜産牛体調判定システム１００は、その具体的な構成として、行動量データに関する情報を分析して畜産牛２の体調を判定する畜産牛体調判定装置１、１又は複数の行動量センサ３、及び、各畜産牛２の体調に関する情報を提供する通知装置５を備える。

【0018】

畜産牛体調判定装置１は、ネットワーク６を介して、行動量センサ３と通信可能に構成される。ネットワーク６は、任意の通信規格に従って無線通信によりデータを送受信する。

【0019】

一方、畜産牛体調判定装置１は、ネットワーク７を介して、通知装置５と通信可能に構成される。ネットワーク７は、任意の通信規格に従って有線通信又は無線通信、あるいは、有線通信と無線通信の組合せによりデータを送受信する。

【0020】

通知装置５は、畜産牛体調判定装置１から各畜産牛２の体調に関する通知をネットワーク７を介して受信し、飼育員に畜産牛２の体調を通知するために使用される。

【0021】

図２は、畜産牛体調判定装置１と、通知装置５とを構成するコンピュータ２００の一例を示すハードウエア構成図である。

【0022】

畜産牛体調判定装置１、通知装置５のそれぞれは、汎用又は専用のコンピュータ２００により構成される。コンピュータ２００は、図２に示すように、その主要な構成要素として、バス２１０、プロセッサ２１２、メモリ２１４、入力デバイス２１６、表示デバイス２１８、ストレージ装置２２０、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）部２２２、外部機器Ｉ／Ｆ部２２４、Ｉ／Ｏ（入出力）デバイスＩ／Ｆ部２２６、及び、メディア入出力部２２８を備える。なお、上記の構成要素は、コンピュータ２００が使用される用途に応じて適宜省略されてもよい。

【0023】

プロセッサ２１２は、１つ又は複数の演算処理装置（ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ－ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等）で構成され、コンピュータ２００全体を統括する制御部として動作する。メモリ２１４は、各種のデータ及びプログラム２３０を記憶し、例えば、メインメモリとして機能する揮発性メモリ（ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ
Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等）と、不揮発性メモリ（ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等）とで構成される。

【0024】

入力デバイス２１６は、例えば、キーボード、マウス、テンキー、電子ペン等で構成される。出力デバイス２１７は、例えば、音（音声）出力装置、バイブレーション装置等で構成される。表示デバイス２１８は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、電子ペーパー、プロジェクタ等で構成される。入力デバイス２１６及び表示デバイス２１８は、タッチパネルディスプレイのように、一体的に構成されていてもよい。ストレージ装置２２０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等で構成され、オペレーティングシステムやプログラム２３０の実行に必要な各種のデータを記憶する。

【0025】

通信Ｉ／Ｆ部２２２は、インターネットやイントラネット等のネットワーク２４０（図１のネットワーク７と同じであってもよい）に有線又は無線により接続され、所定の通信規格に従って他のコンピュータとの間でデータの送受信を行う。外部機器Ｉ／Ｆ部２２４は、プリンタ、スキャナ等の外部機器２５０に有線又は無線により接続され、所定の通信
規格に従って外部機器２５０との間でデータの送受信を行う。Ｉ／ＯデバイスＩ／Ｆ部２２６は、各種のセンサ、アクチュエータ等のＩ／Ｏデバイス２６０に接続され、Ｉ／Ｏデバイス２６０との間で、例えば、センサによる検出信号やアクチュエータへの制御信号等の各種の信号やデータの送受信を行う。メディア入出力部２２８は、例えば、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）ドライブ、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）ドライブ等のドライブ装置で構成され、ＤＶＤ、ＣＤ等のメディア２７０に対してデータの読み書きを行う。

【0026】

上記構成を有するコンピュータ２００において、プロセッサ２１２は、ストレージ装置２２０に記憶されたプログラム２３０をメモリ２１４に呼び出して実行し、バス２１０を介してコンピュータ２００の各部を制御する。プログラム２３０は、インストール可能なファイル形式又は実行可能なファイル形式でＣＤ、ＤＶＤ等の非一時的な記録媒体に記録され、メディア入出力部２２８を介してコンピュータ２００に提供されてもよい。プログラム２３０は、通信Ｉ／Ｆ部２２２を介してネットワーク２４０経由でダウンロードすることによりコンピュータ２００に提供されてもよい。なお、プログラム２３０は、メモリ２１４上に予め記憶されていてもよい。また、コンピュータ２００は、プロセッサ２１２がプログラム２３０を実行することで実現する各種の機能を、例えば、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ－ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）等のハードウエアで実現するものでもよい。

【0027】

コンピュータ２００は、例えば、据置型コンピュータや携帯型コンピュータで構成され、任意の形態の電子機器である。コンピュータ２００は、クライアント型コンピュータでもよいし、サーバ型コンピュータやクラウド型コンピュータでもよい。

【0028】

図３は、第１の実施形態に係る畜産牛体調判定装置１、行動量センサ３、及び、通知装置５の一例を示す機能ブロック図である。

【0029】

（行動量センサ３）
行動量センサ３は、図３に示すように、センサ部３０、積算処理部３１、メモリ３２、及び、通信部３３を備え、これらがカバー（不図示）で覆われている。センサ部３０は、複数の端子３００と移動体３０１で構成され、カバー内に移動体３０１を囲むように複数の端子３００が設けられる。移動体３０１は、例えば、略球状の形状に形成され、行動量センサ３の振動に伴い、カバー内を移動体３０１が移動することで移動体３０１を囲む端子３００に接触する。なお、移動体３０１は、行動量センサ３の振動に伴って移動するような形状であればどのような形状でもよい。

【0030】

積算処理部３１は、複数の端子３００のいずれかが振動を検出した回数を所定の単位時間帯毎に積算した積算値をメモリ３２に記憶する。具体的には、移動体３０１が端子３００に接触した回数を振動の回数として取得する。また、メモリ３２には、各畜産牛２を識別するための牛識別情報ＩＤが記憶される。所定の単位時間帯は、１日における時間帯を、例えば、１時間単位で分けたものであり、１時間単位に代えて、１５分単位、３０分単位、２時間単位等で分けたものでもよい。

【0031】

通信部３３は、無線通信機能を備え、メモリ３２に記憶された牛識別情報ＩＤと積算値とを行動量データとして、所定の間隔でネットワーク６を介して畜産牛体調判定装置１に送信する。

【0032】

なお、上記では、行動量センサ３の動きに伴う振動を検出する場合について説明したが、行動量センサ３の動きに伴って移動した移動体３０１の変位（移動量）を検出する構成
とし、変位の検出値を単位時間帯毎に積算した積算値を取得するようにしてもよい。

【0033】

あるいは、行動量センサ３として、加速度センサ、ジャイロスコープ、又は、デジタルモーションプロセッサーを用いて、これらのいずれかで検出した検出値を畜産牛２の行動量を示す行動量データとしてもよい。さらに、これらを組合せて用いることで、より詳細な畜産牛２の動きを示す行動量データを取得するようにしてもよい。

【0034】

（畜産牛体調判定装置１）
畜産牛体調判定装置１は、データ取得部１０、行動量データ記憶部１１、判定部１２、及び、出力処理部１３を備える。なお、データ取得部１０、判定部１２、及び、出力処理部１３は、畜産牛体調判定方法において、データ取得工程、判定工程、及び、出力処理工程の主体として動作する。

【0035】

畜産牛体調判定装置１は、図２に示すコンピュータ２００で構成され、具体的には、サーバ型コンピュータやクラウド型コンピュータとして構成される。この場合、データ取得部１０、行動量データ記憶部１１、判定部１２、及び、出力処理部１３は、通信Ｉ／Ｆ部２２２、プロセッサ２１２、メモリ２１４、及び、ストレージ装置２２０とで構成される。

【0036】

データ取得部１０は、畜産牛２に装着された行動量センサ３が計測した畜産牛２の行動量を示す行動量データを、各畜産牛２に装着された行動量センサ３の通信部３３から所定の間隔で受信し、受信した行動量データを行動量データ記憶部１１に随時記憶する。

【0037】

図４は、各畜産牛２別に収集されて、行動量データ記憶部１１に記憶された行動量データの一例を示すデータ構成図である。各畜産牛２（１～ｍ）に装着された行動量センサ３に対して牛識別情報ＩＤとしてそれぞれにＵ１，Ｕ２，・・・、Ｕｍが割り当てられている場合は、牛識別情報ＩＤ（Ｕ１，Ｕ２，・・・、Ｕｍ）に対応させて、行動量センサ３から受信した行動量データをＤａｔａ１，Ｄａｔａ２，・・・ＤａｔａＭとして記憶する。行動量データのＤａｔａ１，Ｄａｔａ２，・・・ＤａｔａＭには、行動量センサ３が積算値を検出した日付と、その日付の時間帯毎の各畜産牛２の行動量を表す積算値を記憶する。

【0038】

図４の例では、牛識別情報ＩＤが「Ｕ１」の畜産牛２に対して、１日の時間帯を１時間単位で分けて、各時間帯０：００～１：００、１：００～２：００、２：００～３：００、・・・、２３：００～０：００の積算値を記憶したデータ構成を示している。例えば、牛識別情報ＩＤがＵ１の畜産牛２の積算値は、１月１日の０：００～１：００の時間帯は「１１１回」、１：００～２：００の時間帯は「２２２回」、２：００～３：００の時間帯は「３３３回」、・・・、２３：００～０：００の時間帯は「８８回」である。

【0039】

判定部１２は、行動量データ記憶部１１に、牛識別情報ＩＤ毎に記憶されている各畜産牛２の行動量データの単位時間帯毎の積算値に基づいて、各畜産牛２の体調を判定する。具体的には、判定部１２は、給餌を行う予定の給餌予定時刻を含む期間を給餌期間とし、給餌期間に含まれる単位時間帯毎の積算値に基づいて体調を判定する。

【0040】

給餌は、１日に所定の回数行われ、各回の時刻が給餌予定時刻として予め決められている。しかし、飼育員の当日の作業スケジュールの進捗具合や天候等の様々な要因によって、実際の給餌は、給餌予定時刻通りに行われる場合だけでなく、給餌予定時刻よりも早かったり遅かったりする場合があり、給餌が行われる時刻にはバラツキが存在する。そこで、給餌期間は、給餌予定時刻の前後にそれぞれ適切な時間幅を持たせた期間を設定する。その際、各回の給餌予定時刻に対して給餌期間をそれぞれ設定することになるが、各回の
給餌期間が時間的に互いに重ならないように、各回の給餌期間は、各給餌期間の直前及び直後の給餌期間と重複しない期間を設定する。例えば、給餌予定時刻の前後に３時間を含めた期間を給餌期間とする。給餌予定時刻が、例えば９：００の場合には、給餌期間は６：００～１２：００とし、給餌予定時刻が、例えば１７：００の場合には、給餌期間は１４：００～２０：００とする。給餌期間は、給餌予定時刻の前後に適切は時間幅をもつものであればよい。なお、給餌の回数は、例えば、畜産牛２の月齢等に応じて異なり、１日２回に限らず、１日３回であっても、それ以上であってもよい。

【0041】

畜産牛２の採食行動時には、給餌場所に向かう移動と採食に伴う動きにより、行動量センサ３で検出される積算値が大きくなるが、畜産牛２の体調が悪化している場合には、畜産牛２の採食行動が低下することが多い。そこで、判定部１２は、体調として、畜産牛２の採食行動が低下しているか否かを判定する。

【0042】

また、畜産牛２の採食行動が低下している場合には、所定の疾病を発症していることが多い。そこで、判定部１２は、体調として、畜産牛２が所定の疾病を発症しているか否かを判定するようにしてもよい。なお、所定の疾病には、例えば、下痢等の消化器系の疾病が含まれるが、呼吸器系の疾病が含まれていてもよい。

【0043】

出力処理部１３は、判定部１２が畜産牛２の体調を判定したときの判定結果を通知装置５に出力する。通知装置５がディスプレイ等の表示部５２を備えている場合には、表示部５２に畜産牛２の体調の悪化の可能性を示す判定結果を表示させるための表示情報を出力処理部１３から出力する。表示情報には、畜産牛２の牛識別情報ＩＤと、体調の悪化の有無が含まれる。また、判定結果が畜産牛２の体調の悪化の可能性を示す場合には、体調が悪化したと判定した要因を表す表示情報を出力するようにしてもよい。あるいは、畜産牛２の行動量パターンから所定の疾病を発症している可能性があるときは、所定の疾病の可能性を示す判定結果を表示情報として出力してもよい。判定結果は、判定時刻の設定に従って、設定された判定時刻に判定された判定結果を通知装置５に送信する。あるいは、所定の時間間隔で判定を行い、畜産牛２の体調が悪化の可能性を示す判定結果が得られた時だけ通知装置５に送信するようにしてもよい。

【0044】

（通知装置５）
通知装置５は、判定結果受信部５０、及び、通知部５１を備える。

【0045】

通知装置５は、図２に示すコンピュータ２００で構成され、具体的には、クライアント型コンピュータや携帯型コンピュータとして構成される。この場合、判定結果受信部５０は、通信Ｉ／Ｆ部２２２とプロセッサ２１２とで構成され、通知部５１はプロセッサ２１２と表示デバイス２１８と、出力デバイス２１７とで構成される。特に、通知部５１が表示デバイス２１８に表示を行うときは表示部５２として機能する。

【0046】

判定結果受信部５０は、畜産牛体調判定装置１が判定した畜産牛２の牛識別情報ＩＤと体調の判定結果とを畜産牛体調判定装置１から受信する。また、判定結果には、判定結果には体調が悪化したと判定したときの要因を表す表示情報を含んでいてもよい。

【0047】

表示部５２は、受信した畜産牛２の牛識別情報ＩＤと畜産牛２の体調の判定結果とを、表示デバイス２１８に表示する。さらに、畜産牛２の体調が悪化したと判定した場合には、体調が悪化したと判定した要因を表す表示情報も表示デバイス２１８に表示する。あるいは、所定の疾病の可能性を示す判定結果を表示情報も表示デバイス２１８に表示するようにしてもよい。

【0048】

なお、通知情報を通知する通知部５１は、表示部５２を用いた表示による通知の代わり
に、通知部５１が出力デバイス２１７を用いて、畜産牛２の体調が悪化したと判定された判定結果をユーザに通知するために音又は音声による通知、あるいは、通知装置５を振動させるバイブレーションによる通知を行うようにしてもよい。さらに、表示部５２と通知部５１を用いて、畜産牛２の体調が悪化したと判定された場合には、表示部５２による体調が悪化した畜産牛２の識別情報の表示と、通知部５１による音又は音声による通知やバイブレーションによる通知とを組み合わせた通知にしてもよい。畜産牛２の体調の悪化と判定した場合には、表示部５２に判定結果に加えて体調が悪化したと判定した要因を表す表示情報の表示と、通知部５１による音又は音声による通知やバイブレーションによる通知とを組み合わせた通知にしてもよい。

【0049】

（畜産牛体調判定方法）
図５は、畜産牛２の給餌時刻と行動量の変化を示す図である。図５（ａ）は、畜産牛２の体調が正常な時の給餌時刻と行動量の変化を示し、図５（ｂ）及び（ｃ）は、畜産牛２の体調に異常がある時の給餌時刻と行動量の変化を示す。

【0050】

図５に示すように、畜産牛２の行動量の分布と時間の関係は、給餌時刻の行動量がピークとなるような山なりの波形として表される。畜産牛２の体調に異常がある時の図５（ｂ）の行動量の分布は、図５（ａ）の正常な時の行動量の分布に比べて、波形のピークが低い。あるいは、図５（ｃ）に示すように、畜産牛２の体調に異常がある時は、図５（ａ）の正常時の行動量の分布に比べて、波形のピークは変わらなくとも行動量が増える時間幅が小さくなり、波形が細くなる。そのため、過去の行動量と比較して、判定時刻における行動量が少ない場合には、体調が悪化した可能性が高い。その際、畜産牛２の行動量は個体差が大きいので、行動量データ記憶部１１に記憶されている各畜産牛２の過去の行動量データから、各畜産牛２毎の行動量の標準的なピークを推定することで、個体差による行動量の違いを吸収する。さらに、各畜産牛２の標準的なピークより低い値であって、標準的な範囲から外れていると考えられる値を各畜産牛２の基準ピークとして、給餌時刻付近に現れる各畜産牛２の行動量のピークと基準ピークとを比較することで判定時刻における各畜産牛２の体調を判定する。

【0051】

そこで、図６から図８を用いて、行動量センサ３が所定の周期で検出した行動量データから、牛の体調の悪化の有無を判定する処理の流れについて具体的に説明する。図６及び図７は、畜産牛体調判定装置１の動作例を示すフローチャートである。図８は、行動量の変化と時間帯の関係を示すグラフである。

【0052】

第１の実施形態では、給餌を１日に２回行う場合について説明する。図８は、給餌予定時刻を２回設定した時のグラフの一例である。縦軸が行動量を表し、横軸が時間を表している。縦軸の単位は単位時間帯当たりの積算値（ｃｏｕｎｔ／ｈｏｕｒ）である。また、単位時間帯を１時間とし、給餌期間は、給餌予定時刻の前後にそれぞれ３時間を加えた期間として説明する。図８の一番上のグラフは、畜産牛２の体調を判定する判定当日の行動量と時間の変化を表す。２番目のグラフは、判定日の１日前の行動量と時間の変化を表し、最後のグラフは、判定日のＮ日前の行動量と時間の変化を表す。図８では、判定日の２日前から判定日のＮ－１日前のグラフは省略する。

【0053】

まず、畜産牛体調判定装置１の初期設定を行う。図６に示すように、ステップＳ１００において、畜産牛体調判定装置１は、第１及び第２の給餌予定時刻の指定を受付ける。図８に示すように、第１の給餌予定時刻を、例えば１７：００に設定し、第２の給餌予定時刻を、例えば９：００に設定する。給餌予定時刻の設定に従って、第１の給餌期間が１４：００～２０：００に設定され、第２の給餌期間は６：００～１２：００に設定される。続いて、ステップＳ１１０において、畜産牛体調判定装置１は、判定時刻の指定を受付ける。図８に示すように、判定時刻を、例えば２１：００に設定する。

【0054】

判定部１２は、ステップ１２０において、判定当日、例えば、１月１５日の判定時刻の２１：００になると、行動量データ記憶部１１から、１月１５日の０：００～２１：００までの積算値を読み出す（図４参照）。判定時刻の直前の第１の給餌予定時刻（１７：００）を含む給餌期間（１４：００～２０：００）に含まれる複数の単位時間帯のうち、積算値が最大となる第１の最大ピーク時間帯と、第１の最大ピーク時間帯の直前又は直後の単位時間帯において積算値が大きい方の第１の次点ピーク時間帯とを特定する。図８の当日の例では、第１の最大ピーク時間帯は１８：００～１９：００であり、第１の次点ピーク時間帯は１７：００～１８：００である。

【0055】

次に、判定部１２は、ステップＳ１２１において、第１の最大ピーク時間帯の積算値と、第１の次点ピーク時間帯の積算値とを加算することで、判定対象の第１の給餌行動量Ｐ１を算出する。図８の当日の例では、第１の最大ピーク時間帯の積算値１１１が、例えば「７１１２」であり、第１の次点ピーク時間帯の積算値１１２が、例えば「５８１２」であるとすると、第１の給餌行動量Ｐ１は、第１の最大ピーク時間帯の積算値１１１に第１の次点ピーク時間帯の積算値１１２を加えるので、「１２９２４」になる。

【0056】

続いて、判定部１２は、ステップＳ１３０において、第１の給餌予定時刻（１７：００）に対して直前の判定当日の第２の給餌予定時刻（９：００）を含む給餌期間（６：００～１２：００）に含まれる複数の単位時間帯のうち、積算値が最大となる第２の最大ピーク時間帯と、第２の最大ピーク時間帯の直前又は直後の単位時間帯において積算値が大きい方の第２の次点ピーク時間帯とを特定する。図８の例では、第２の最大ピーク時間帯は９：００～１０：００であり第２の次点ピーク時間帯は８：００～９：００である。

【0057】

次に、判定部１２は、ステップＳ１３１において、第２の最大ピーク時間帯の積算値と、第２の次点ピーク時間帯の積算値とを加算することで、判定対象の第２の給餌行動量Ｐ２を算出する。図８の当日の例では、第２の最大ピーク時間帯の積算値１１３は、例えば「７３０２」であり、第２の次点ピーク時間帯の積算値１１４は、例えば「６０１２」であるとすると、第２の給餌行動量Ｐ２は、第２の最大ピーク時間帯の積算値１１３に第２の次点ピーク時間帯の積算値１１４を加えるので、「１３３１４」になる。

【0058】

さらに、第２の給餌予定時刻以前のＮ日分の積算値を読み出し、第１の給餌行動量Ｐ１と第２の給餌行動量Ｐ２に活動量を評価するための基準ピークの値を、Ｎ日分（例えば、７日分）の積算値から算出する。判定日が１月１５日の場合、１月１５日より前の１月８日～１月１４日間の７日分の積算値を、行動量データ記憶部１１から読み出して、１月１５日の基準ピークの値を算出する。何日分の行動データから基準ピークの値を算出するのかは、例えば、畜産牛２の月齢に応じて適切な日数（Ｎ）を設定すればよい。

【0059】

まず、ステップＳ１４０において、第２の給餌予定時刻以前のＮ日数分について、第１の給餌予定時刻を含む給餌期間のうち第１の最大ピーク時間帯と、第１の次点ピーク時間帯とを日別に特定する。続いて、ステップＳ１４１において、第１の最大ピーク時間帯の積算値と、第１の次点ピーク時間帯の積算値とを日別に加算することで、日別の第１の給餌行動量Ｐ１（ｎ）（ｎは何日前かを表す）を算出する。

【0060】

図８の例では、１日前の第１の最大ピーク時間帯は１７：００～１８：００であり、第１の次点ピーク時間は１６：００～１７：００であるので、第１の給餌行動量Ｐ１（１）＝積算値１１１Ａ＋積算値１１２Ａである。また、Ｎ日前の第１の最大ピーク時間帯は１７：００～１８：００であり、第１の次点ピーク時間は１６：００～１７：００であるので、第１の給餌行動量Ｐ１（Ｎ）＝積算値１１１Ｎ＋積算値１１２Ｎである。同様にして、２日前～Ｎ－１日前についても、第１の給餌行動量Ｐ１（２）～Ｐ１（Ｎ－１）を算出
する。

【0061】

次に、ステップＳ１４２において、日別の第１の給餌行動量Ｐ１（１）～Ｐ１（Ｎ）に基づいて、判定日より前のＮ日間の第１の給餌行動量の第１の平均値Ｘ１及び第１の標準誤差Ｓ１を算出する。ステップＳ１４３において、第１の平均値Ｘ１から所定の定数ｋと第１の標準誤差Ｓ１との乗算値を減算することで、式（１）の第１の基準ピークＬ１を算出する。所定の定数ｋは、例えば、２～４の範囲で予め定められており、各畜産牛２別に定められていてもよいし、畜産牛２の月齢に応じて可変であってもよい。
Ｌ１＝Ｘ１－（ｋ×Ｓ１） （１）

【0062】

続いて、図７に進み、ステップＳ１５０において、第２の給餌予定時刻以前のＮ日数分について、第２の給餌予定時刻を含む給餌期間のうち第２の最大ピーク時間帯と、第２の次点ピーク時間帯とを日別に特定する。ステップＳ１５１において、第２の最大ピーク時間帯の積算値と、第２の次点ピーク時間帯の積算値とを日別に加算することで、日別の第２の給餌行動量Ｐ２（ｎ）を算出する。

【0063】

図８の例では１日前の第２の最大ピーク時間帯は８：００～９：００であり、第２の次点ピーク時間は９：００～１０：００であるので、第２の給餌行動量Ｐ２（１）＝積算値１１３Ａ＋積算値１１４Ａである。Ｎ日前の第２の最大ピーク時間帯は８：００～９：００であり、第２の次点ピーク時間は７：００～８：００であるので、第２の給餌行動量Ｐ２（Ｎ）＝積算値１１３Ｎ＋積算値１１４Ｎである。同様にして、２日前～Ｎ－１日前についても、第２の給餌行動量Ｐ２（２）～Ｐ２（Ｎ－１）を算出する。

【0064】

次に、ステップＳ１５２において、日別の第２の給餌行動量Ｐ２（１）～Ｐ２（Ｎ）に基づいて、判定日より前のＮ日間の第２の給餌行動量の第２の平均値Ｘ２及び第２の標準誤差Ｓ２を算出する。ステップＳ１５３において、第２の平均値Ｘ２から所定の定数ｋと第２の標準誤差Ｓ２との乗算値を減算することで、下式（２）の第２の基準ピークＬ２を算出する。
Ｌ２＝Ｘ２－（ｋ×Ｓ２） （２）

【0065】

さらに、ステップＳ１６０において、判定対象の第１の給餌行動量が前記第１の基準ピークＬ１よりも小さく、かつ、判定対象の第２の給餌行動量が第２の基準ピークＬ２よりも小さいかを判定する。つまり、下式の条件（３）を満たすかを判定する。
Ｐ１＜Ｌ１ かつ Ｐ２＜Ｌ２ （３）

【0066】

判定部１２は、式（３）の条件を満たす場合には、体調が悪化していると判定する。体調の変化は、給餌時刻の１回の行動量だけでは、体調の悪化による行動量の低下であるのか、その他の要因によって行動量が低下していたのかの区別は困難であるため、２回連続して、行動量が基準ピークより小さいときに、体調が悪化した可能性が有ると判定する。

【0067】

ステップＳ１６０が肯定（Ｙｅｓ）された場合には、体調が悪化している可能性があるのでステップＳ１６１に進む。ステップＳ１６１において、判定結果が体調が悪化したことを示す表示情報を作成する。

【0068】

ステップＳ１６０が否定（Ｎｏ）された場合には、体調が良好であると判定されたのでステップＳ１６２に進む。ステップＳ１６２において、判定結果が体調が良好であることを示す表示情報を作成する。

【0069】

ステップＳ１７０において、出力処理部１３は、判定部１２が畜産牛２の体調を判定したときの判定結果を表示するための表示情報を牛識別情報ＩＤと一緒に通知装置５に出力
する。また、上記のステップＳ１００～Ｓ１７０までの処理は、全ての畜産牛２について行われ、各畜産牛２の体調の判定結果の表示情報と牛識別情報ＩＤとを通知装置５に出力する。通知装置５は、判定結果受信部５０で、判定結果と牛識別情報ＩＤとを受信し、通知部５１の表示部５２で牛識別情報ＩＤと判定結果とを表示する。

【0070】

上記では、一日のうちの２回の給餌時刻から、畜産牛２の体調を判定しているが、日を跨いだ２回の給餌時刻から判定してもよい。

【0071】

上記では、一日に１回判定を行う場合について説明したが、一日に２回以上、判定を行ってもよい。また、判定結果を送信するのは、体調が悪化した可能性が有ると判定された時だけ、体調が悪化した可能性が畜産牛２の牛識別情報ＩＤを送るようにしてもよい。

【0072】

飼育員は、通知装置５で受信した判定結果を確認することで、牛識別情報ＩＤから体調が悪化している可能性が有る畜産牛２を特定することができる。さらに、飼育員は、体調が悪化している可能性が有る畜産牛２を特定して、直接、畜産牛２の状態を確認することができるので、体調が悪化している畜産牛２を早期に発見することが可能になる。

【0073】

以上の通り、第１の実施形態に係る畜産牛体調判定装置１及び畜産牛体調判定システム１００によれば、畜産牛２の行動量に応じて、体調を管理することができるので、畜産牛２の体調の変化を低コストで、簡単かつ確実に判定することができる。

【0074】

（実施形態２）
次に、第２の実施形態について説明する。図９は、第２の実施形態に係る畜産牛体調判定システム１０１の一例を示す全体構成図である。第２の実施形態の畜産牛体調判定装置１は、判定部１２ａが、給餌期間だけでなく給餌期間以外にも計測された行動量データに基づいて畜産牛２の体調を判定する点で、第１の実施形態の畜産牛体調判定装置１と相違する。その他の畜産牛体調判定装置１、行動量センサ３、及び、通知装置５の構成及び動作は、第１の実施形態と同様であるため、同一符号を振って詳細な説明は省略する。

【0075】

判定部１２ａは、行動量データ記憶部１１に、牛識別情報ＩＤ毎に記憶されている各畜産牛２の行動量データの単位時間帯毎の積算値に基づいて、各畜産牛２の体調を判定する。具体的には、判定部１２ａは、判定期間以前の所定の日数分における単位時間帯毎の積算値を一日における時間帯別に集計することで、時間帯別の統計分布に基づいて信頼区間の下限値を単位時間帯毎に算出する。そして、判定部１２ａは、判定期間に含まれる複数の単位時間帯について、単位時間帯の積算値と、単位時間帯の下限値とを時間帯別に比較する比較処理を行い、比較処理において積算値が前記下限値よりも小さい時間帯が所定の回数連続する場合、体調が悪化していると判定する。

【0076】

（畜産牛体調判定方法）
図１０から図１２を用いて、行動量センサ３が所定の周期で検出した行動量データから、牛の体調の悪化の有無を判定する処理の流れについて具体的に説明する。図１０は、畜産牛体調判定装置１の動作例を示すフローチャートである。図１１は、各畜産牛２別に収集した行動量データの一例を示すデータ構成図である。図１１のデータ構成図は、図４のデータ構成図と同様に、各畜産牛２別に、行動量センサ３が積算値を検出した日付と、その日付の時間帯毎の積算値を記憶する。図１２は、行動量の変化と時間帯の関係を示すグラフである。図１２は、縦軸が行動量を表し、横軸が時間を表している。縦軸の単位は単位時間帯当たりの積算値（ｃｏｕｎｔ／ｈｏｕｒ）である。また、図１１及び図１２では、単位時間帯は１時間とする。

【0077】

図１０に示すように、まず、ステップＳ２００において、畜産牛体調判定装置１は、判
定期間の指定を受付ける。例えば、図１１に示すように、１月１５日を判定期間として指定する。

【0078】

次に、ステップＳ２１０において、判定期間以前の所定の日数分、例えば１４日分における単位時間帯毎 の積算値を時間帯別に集計する。図１１に示すように、破線で囲まれた枠毎に時間帯別の積算値を統計分析する。続いて、ステップＳ２２０において、時間帯別の統計分析に基づいて、所定の信頼区間の下限値を単位時間帯毎に算出する。

【0079】

まず、時間帯別の積算値の平均値を求める。図１２の実線のグラフが、時間帯別の積算値の平均値を示す。さらに、時間帯別の積算値の標準偏差を求め、時間帯別の９０％の信頼区間の下限値を求める。図１２の例では、信頼区間の下限値がエラーバー（キャップ付き縦線）で示されている。ここでは、所定の信頼区間の下限値は、９０％の信頼区間の下限値として説明するが、８０％の信頼区間の下限値としてもよいし、９５％の信頼区間の下限値としてもよい。

【0080】

さらに、ステップＳ２３０において、判定期間に含まれる複数の単位時間帯について、各単位時間帯の積算値と、その単位時間帯の下限値とを時間帯別に比較する比較処理を行う。図１２の破線のグラフが、判定期間に含まれる単位時間帯別の積算値を示す。例えば、７：００～９：００の時間帯では、判定期間の積算値が平均値を上回っているが、１０：００～１１：００の時間帯では、判定期間の積算値が平均値を下回っているが、９０％の信頼区間内に入っている。しかし、１１：００～１５：００の時間帯では、９０％の信頼区間の下限値より下回っている。行動量が９０％の信頼区間の下限値より下回っている場合には、体調の悪化の可能性が有るが、１回の行動量だけでは、体調の悪化による行動量の低下であるのか、その他の要因によって行動量が低下していたのかの区別は困難である。

【0081】

そこで、ステップＳ２４０において、比較処理で、単位時間帯の積算値がその単位時間帯の９０％の信頼区間の下限値よりも小さい時間帯が所定の回数連続するかについて判定する。例えば、図１２の１１：００～１４：００の時間帯のように、３回連続して、単位時間帯の積算値がその単位時間帯の９０％の信頼区間の下限値よりも小さい場合には、体調が悪化した可能性があると判定して（Ｙｅｓ）、ステップＳ２４１に進む。なお、上記の判定に用いる回数は、必要に応じて適宜決定すればよい。ステップＳ２４１において、判定結果が体調が悪化したことを示す表示情報を作成する。３回連続しない場合には（Ｎｏ）、体調が良好であると判定されるのでステップＳ２４２に進む。ステップＳ２４２において、判定結果が体調が良好であることを示す表示情報を作成する。

【0082】

ステップＳ２５０において、出力処理部１３は、判定部１２が畜産牛２の体調を判定したときの判定結果を牛識別情報ＩＤと一緒に通知装置５に出力する。また、上記のステップＳ２００～Ｓ２５０までの処理は、全ての畜産牛２について行われ、各畜産牛２の体調の判定結果を表示するための表示情報と牛識別情報ＩＤとを通知装置５に出力する。通知装置５は、判定結果受信部５０で、判定結果と牛識別情報ＩＤとを受信し、通知部５１の表示部５２で牛識別情報ＩＤと判定結果とを表示する。

【0083】

以上の通り、第２の実施形態に係る畜産牛体調判定装置１及び畜産牛体調判定システム１０１によれば、第１の実施形態と同様に、畜産牛２の行動量に応じて、体調を管理することができるので、畜産牛２の体調の変化を低コストで、簡単かつ確実に判定することができる。

【0084】

（実施形態３）
次に、第３の実施形態について説明する。図１３は、第３の実施形態に係る畜産牛体調
判定システム１０２の一例を示す全体構成図である。第３の実施形態の畜産牛体調判定装置１は、判定部１２ｂが、機械学習装置８により生成された学習モデル８３を用いて畜産牛２の体調を判定する点で、第１の実施形態の畜産牛体調判定装置１と相違する。その他の畜産牛体調判定装置１、行動量センサ３、及び、通知装置５の構成及び動作は、第１の実施形態と同様であるため、同一符号を振って詳細な説明は省略する。

【0085】

図１３に示すように、第３の実施形態の畜産牛体調判定装置１は、データ取得部１０、判定部１２ｂ、及び、出力処理部１３に加えて、機械学習装置８を備える。

【0086】

機械学習装置８には、学習用データ記憶部８０、機械学習部８１、及び、学習済みモデル記憶部８２を備える。

【0087】

図１４は、学習用データ記憶部８０に記憶された学習用データセットの一例を示すデータ構成図である。学習用データ記憶部８０は、データ取得部１０が取得した行動量データを学習用データセットとして記憶する。具体的には、学習用データ記憶部８０は、第１の実施形態の行動量データ記憶部１１（図４参照）と同様に、各畜産牛２別に、行動量センサ３が積算値を検出した日付と、その日付の時間帯毎の積算値を記憶する。

【0088】

学習用データセットは、所定の判定期間以前の所定の日数分（図１４の例では、１月１日～１月１４日の１４日分）について判定期間（図１４の例では、１月１５日の２４時間）と１日における同一の期間である学習期間（図１４の例では、１日のうち０時から翌日０時までの２４時間）に含まれる単位時間帯毎の積算値を日別にそれぞれ含む複数の学習用データにより構成される。

【0089】

機械学習部８１は、例えば、教師なし学習による異常検知モデルとして学習モデル８３を生成するための機械学習を行う。具体的には、機械学習部８１は、学習用データ記憶部８０から複数の学習用データをそれぞれ読み出して学習モデル８３に入力することで、学習期間に含まれる単位時間帯毎の積算値と畜産牛２の体調との相関関係を学習モデル８３に学習させる。

【0090】

学習済みモデル記憶部８２には、学習モデル８３が記憶され、機械学習部８１で学習モデル８３に対して機械学習が行われた学習済みの学習モデル８３のパラメータ（例えば、ニューラルネットワークモデルの重み等）が記憶される。

【0091】

学習モデル８３は、例えば、ニューラルネットワークモデルで構成され、学習期間に含まれる時間帯の数に相当する２４個のニューロンからなる入力層と、畜産牛２の体調を０～１の範囲の出力値（例えば、０は正常、１は異常）で出力する出力層と、入力層と出力層との間を接続する隠れ層とからなる。なお、学習モデル８３は、ニューラルネットワークモデルで構成される場合に限られず、任意の機械学習アルゴリズムを実現するモデルで構成されてもよい。

【0092】

判定部１２ｂは、所定の判定期間（図１４の例では、１月１５日の２４時間）に含まれる単位時間帯毎の積算値を学習モデル８３に入力することにより、畜産牛２の体調を判定する。判定部１２ｂは、例えば、単位時間帯毎の積算値を学習モデル８３に入力することで学習モデル８３から出力された出力値が所定の閾値以下の場合には、畜産牛２の体調は良好であると判定し、そうでない場合には、畜産牛２の体調が悪化していると判定する。

【0093】

以上の通り、第３の実施形態に係る畜産牛体調判定装置１及び畜産牛体調判定システム１０１によれば、第１の実施形態と同様に、畜産牛２の行動量に応じて、体調を管理することができるので、畜産牛２の体調の変化を低コストで、簡単かつ確実に判定することが
できる。そして、機械学習を用いることで、行動量データと体調との相関関係が自動的に抽出されるので、畜産牛２の個体差に依存することなく、判定精度を向上させることができる。

【0094】

（他の実施形態）
本発明は上述した実施形態に制約されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施することが可能である。そして、それらはすべて、本発明の技術思想に含まれるものである。

【0095】

（プログラム）
本発明は、図２に示すコンピュータ２００を、上記実施形態に係る畜産牛体調判定装置１が備える各部として機能させるプログラム（畜産牛体調判定プログラム）２３０の態様で提供することができる。

【符号の説明】

【0096】

１…畜産牛体調判定装置、２…畜産牛、３…行動量センサ、
４…管理装置、５…通知装置、６、７…ネットワーク、８…機械学習装置、
１０…データ取得部、１１…行動量データ記憶部、１２、１２ａ、１２ｂ…判定部、
３０…センサ部、３１…積算処理部、３２…メモリ、３３…通信部、
５０…判定結果受信部、５１…通知部、５２…表示部、
８０…学習用データ記憶部、８１…機械学習部、８２…学習済みモデル記憶部、
８３…学習モデル、
１００、１０１、１０２…畜産牛体調判定システム、
２００…コンピュータ、２１０…バス、２１２…プロセッサ、２１４…メモリ、
２１６…入力デバイス、２１７…出力デバイス、２１８…表示デバイス、
２２０…ストレージ装置、２２２…通信Ｉ／Ｆ部、２２４…外部機器Ｉ／Ｆ部、
２２６…Ｉ／ＯデバイスＩ／Ｆ部、２２８…メディア入出力部、
２３０…プログラム、２４０…ネットワーク、２５０…外部機器、
２６０…Ｉ／Ｏデバイス、２７０…メディア、
３００…端子、３０１…移動体

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】