(57)【要約】      （修正有）【課題】専門的な獣医師の判断や高価な測定器を用いることなく、確率モデルを用いて家畜の繁殖能力を精度よく推定する。【解決手段】複数の推定指標を用いた家畜繁殖能力推定モデル生成装置であって、共通指標と学習指標とを含む複数の推定指標ごとの学習用実測値を取得する学習用実測値取得部と、複数の推定指標の間の親子関係を示す指標間構造を特定する指標間構造特定部と、複数の推定指標ごとの条件付確率表を生成する条件付確率表生成部と、複数の推定指標ごとの評価用実測値を取得する評価用実測値取得部と、共通指標ごとの評価用実測値に基づく簡易推定値と、共通指標ごとの評価用実測値と学習指標ごとの評価用実測値とに基づく完全推定値と、を算出する評価用推定値算出部と、簡易推定値と完全推定値とに基づいて、条件付確率表を家畜繁殖能力推定モデルとして記憶する記憶部と、を有する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
家畜の繁殖能力の推定に用いられる複数の推定指標を用いた家畜繁殖能力推定モデルを生成する装置であって、
前記複数の推定指標は、共通指標と、学習指標と、を含み、
前記複数の推定指標ごとの学習用実測値を取得する学習用実測値取得部と、
前記学習用実測値に基づいて、前記複数の推定指標の間の親子関係を示す指標間構造を特定する指標間構造特定部と、
前記指標間構造に基づいて、前記複数の推定指標ごとの条件付確率表を生成する条件付確率表生成部と、
前記複数の推定指標ごとの評価用実測値を取得する評価用実測値取得部と、
前記指標間構造と前記条件付確率表とに基づいて、
前記共通指標ごとの前記評価用実測値に基づく簡易推定値と、
前記共通指標ごとの前記評価用実測値と、前記学習指標ごとの前記評価用実測値と、に基づく完全推定値と、
を算出する推定部と、
前記簡易推定値と前記完全推定値とに基づいて、前記条件付確率表を、前記家畜繁殖能力推定モデルとして記憶する記憶部と、
を有してなる、
ことを特徴とする家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【請求項２】
前記記憶部は、前記簡易推定値と前記完全推定値とに基づいて、前記指標間構造を、前記家畜繁殖能力推定モデルとして記憶する、
請求項１記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【請求項３】
前記学習用実測値に基づいて、前記複数の推定指標ごとの事前確率を算出する事前確率算出部と、
前記学習用実測値に基づいて、前記複数の推定指標の間の条件付確率を算出する条件付確率算出部と、
を有してなり、
前記指標間構造特定部は、前記事前確率と前記条件付確率とに基づいて、前記指標間構造を特定する、
請求項１記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【請求項４】
前記簡易推定値と前記完全推定値とに基づいて、前記共通指標による推定の精度の評価結果を出力する評価部、
を有してなり、
前記記憶部は、前記評価結果が所定の結果のとき、前記条件付確率表を、前記家畜繁殖能力推定モデルとして記憶する、
請求項３記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【請求項５】
前記評価部は、前記簡易推定値と前記完全推定値との差分に基づいて、前記評価結果を出力する、
請求項４記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【請求項６】
前記簡易推定値と前記完全推定値との差分が所定の差分のとき、
前記指標間構造特定部は、前記親子関係とは異なる前記複数の推定指標の間の別の親子関係を示す第２指標間構造を特定し、
前記条件付確率表生成部は、前記第２指標間構造に基づいて、前記複数の推定指標ごとの第２条件付確率表を生成し、
前記推定部は、
前記第２指標間構造と前記第２条件付確率表とに基づいて、
前記共通指標ごとの前記評価用実測値に基づく第２簡易推定値と、
前記共通指標ごとの前記評価用実測値と、前記学習指標ごとの前記評価用実測値と、に基づく第２完全推定値と、
を算出し、
前記評価部は、前記第２簡易推定値と前記第２完全推定値とに基づいて、前記共通指標による推定の精度の第２評価結果を出力し、
前記記憶部は、前記評価結果と前記第２評価結果とに基づいて、前記第２条件付確率表を、前記家畜繁殖能力推定モデルとして記憶する、
請求項５記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【請求項７】
前記記憶部は、前記評価結果と前記第２評価結果とに基づいて、前記第２指標間構造を、前記家畜繁殖能力推定モデルとして記憶する、
請求項６記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。               
【請求項８】
前記指標間構造特定部は、前記事前確率と前記条件付確率とに基づいて、前記第２指標間構造を特定する、
請求項６記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【請求項９】
前記条件付確率表生成部は、前記事前確率と前記条件付確率とに基づいて、前記第２条件付確率表を生成する、
請求項６記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【請求項１０】
前記学習用実測値取得部は、前記複数の推定指標ごとの追加学習用実測値を取得し、
前記指標間構造特定部は、前記追加学習用実測値に基づいて、前記第２指標間構造を特定する、
請求項６記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【請求項１１】
前記事前確率算出部は、前記追加学習用実測値に基づいて、第２事前確率を算出し、
前記条件付確率算出部は、前記追加学習用実測値に基づいて、第２条件付確率を算出し、
前記指標間構造特定部は、前記第２事前確率と前記第２条件付確率とに基づいて、前記第２指標間構造を特定する、
請求項１０記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【請求項１２】
前記条件付確率表生成部は、前記第２事前確率と前記第２条件付確率とに基づいて、前記第２条件付確率表を生成する、
請求項１１記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【請求項１３】
コンピュータを、請求項１記載の家畜繁殖能力推定装置として機能させる、
ことを特徴とする家畜繁殖能力推定モデル生成プログラム。
【請求項１４】
家畜の繁殖能力の推定に用いられる複数の推定指標を用いた家畜繁殖能力推定モデルを生成する装置により実行される方法であって、
前記複数の推定指標は、共通指標と、学習指標と、を含み、
前記装置は、
前記家畜繁殖能力推定モデルを記憶する記憶部、
を備え、
前記装置が、
前記複数の推定指標ごとの学習用実測値を取得するステップと、
前記学習用実測値に基づいて、前記複数の推定指標の間の親子関係を示す指標間構造を特定するステップと、
前記指標間構造に基づいて、前記複数の推定指標ごとの条件付確率表を生成するステップと、
前記複数の推定指標ごとの評価用実測値を取得するステップと、
前記指標間構造と前記条件付確率表とに基づいて、
前記共通指標ごとの前記評価用実測値に基づく簡易推定値と、
前記共通指標ごとの前記評価用実測値と、前記学習指標ごとの前記評価用実測値と、に基づく完全推定値と、
を算出するステップと、
前記簡易推定値と前記完全推定値とに基づいて、前記条件付確率表を、前記家畜繁殖能力推定モデルとして前記記憶部に記憶するステップと、
を有してなる、
ことを特徴とする家畜繁殖能力推定モデル生成方法。
【請求項１５】
家畜の繁殖能力の推定に用いられる複数の推定指標を用いた家畜繁殖能力推定モデルを生成する装置により生成される家畜繁殖能力推定モデルであって、
前記装置は、請求項１記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置である、
ことを特徴とする家畜繁殖能力推定モデル。
【請求項１６】
家畜の繁殖能力の推定に用いられる複数の推定指標を用いた確率モデルに基づいて、前記家畜の繁殖能力を推定する装置であって、
前記確率モデルが記憶される記憶部と、
前記複数の推定指標のうち、一部の推定指標ごとの推定用実測値を取得する推定用実測値取得部と、
前記推定用実測値と前記確率モデルとに基づいて、前記家畜の繁殖能力の推定値を算出する推定部と、
前記推定値を出力する出力部と、
を有してなり、
前記確率モデルは、請求項１記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置により生成された家畜繁殖能力推定モデルである、
ことを特徴とする家畜繁殖能力推定装置。
【請求項１７】
コンピュータを、請求項１６記載の家畜繁殖能力推定装置として機能させる、
ことを特徴とする家畜繁殖能力推定プログラム。
【請求項１８】
家畜の繁殖能力の推定に用いられる複数の推定指標を用いた確率モデルに基づいて、前記家畜の繁殖能力を推定する装置により実行される方法であって、
前記装置は、
前記確率モデルが記憶される記憶部、
を備え、
前記装置が、
前記複数の推定指標のうち、一部の推定指標ごとの推定用実測値を取得するステップと、
前記推定用実測値と前記確率モデルとに基づいて、前記家畜の繁殖能力の推定値を算出するステップと、
前記推定値を出力するステップと、
を有してなり、
前記確率モデルは、請求項１記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置により生成された家畜繁殖能力推定モデルである、
ことを特徴とする家畜繁殖能力推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、家畜の繁殖能力の推定に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
日本で飼育されている牛の９５％以上は、人工授精により出産されている。しかし、人工授精の受胎率は、１９９０年以降低下を続けている。受胎率の低下の主な原因は、牛の発情の見落としである。受胎率が低下して分娩間隔が長期化すると、牛の生産性の低下につながる。そこで、雌牛の繁殖能力の評価に関する研究がなされている。
【０００３】
ここで、雌牛の繁殖能力とは、雌牛の繁殖器官、すなわち卵巣と子宮とが正しく機能をしていること、あるいは、分娩後の雌牛の卵巣と子宮との機能が回復していること、である。雌牛を飼育している畜産農家は、雌牛の卵巣と子宮とが正しく機能をしている、あるいは、機能が回復していることが分かれば、発情行動の監視に効率的に注意を払うことができ、また、積極的に薬剤などにより発情誘起や同期化などの獣医学的な処置を施すことができる。その結果、畜産農家の労務負担は、軽減される。
【０００４】
雌牛の卵巣と子宮の機能性は、専門性を有する獣医師による触診などの診察や、超音波カラードップラーのような高価な測定器を用いれば、把握することができる。しかし、畜産農家が獣医師を常に自分のところの牛舎に配置することはできず、また、畜産農家が高価な測定器を購入して使用することは困難である。そのため、専門性を不要とし、また、高価な測定器などを用いることなく、簡便に、雌牛の発情の発見や繁殖能力を把握することができる手法が望まれている。
【０００５】
雌牛の発情を簡便に発見する装置の一つとして、ヒートマウントディテクターがある。しかし、畜産農家は、発情行動がありそうな時期を見計らって雌牛にヒートマウントディテクターを取り付けなければならず、また、畜産農家が牛舎を見回りして目視しなければ発情を発見することができないため、畜産農家の労務負担は軽減されない。また、ヒートマウントディテクターは、烏にイタズラされて誤動作するなどの問題もある。
【０００６】
近年では、雌牛に歩数計や加速度・振動センサなどの計測器を装着して、雌牛の発情期を検知する方法が提案されている（例えば、特許文献１−４参照）。また、牛床温度を測定する温度センサ、雌牛の咆哮音を測定する音声センサ、雌牛に光を照射させる光センサなどを用いて、雌牛の発情期を検知する方法が提案されている（例えば、特許文献５，６参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１０−０３３３２９号公報
【特許文献２】特開２０１２−１３０２５３号公報
【特許文献３】特開２００７−０７５０４３号公報
【特許文献４】特開２０１２−０９０６０４号公報
【特許文献５】特開２０１１−０４５２８４号公報
【特許文献６】特開２０１５−０８９３４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、雌牛に計測器を装着し、あるいは、雌牛に光を照射するなどした場合、計測器の破損、雌牛の怪我、あるいは雌牛へのストレス付与など、種々の問題が生じ得る。
【０００９】
本発明は、専門的な獣医師の判断や高価な測定器を用いることなく、確率モデルを用いて家畜の繁殖能力を定量的に精度よく推定する、家畜繁殖能力推定モデル生成装置と生成プログラムと生成方法、家畜繁殖能力推定モデル、家畜繁殖能力推定装置と推定プログラムと推定方法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】
【００１０】
本発明にかかる家畜繁殖能力推定モデル生成装置は、家畜の繁殖能力の推定に用いられる複数の推定指標を用いた家畜繁殖能力推定モデルを生成する装置であって、複数の推定指標は、共通指標と、学習指標と、を含み、複数の推定指標ごとの学習用実測値を取得する学習用実測値取得部と、学習用実測値に基づいて、複数の推定指標の間の親子関係を示す指標間構造を特定する指標間構造特定部と、指標間構造に基づいて、複数の推定指標ごとの条件付確率表を生成する条件付確率表生成部と、複数の推定指標ごとの評価用実測値を取得する評価用実測値取得部と、指標間構造と条件付確率表とに基づいて、共通指標ごとの評価用実測値に基づく簡易推定値と、共通指標ごとの評価用実測値と、学習指標ごとの評価用実測値と、に基づく完全推定値と、を算出する推定部と、簡易推定値と完全推定値とに基づいて、条件付確率表を、家畜繁殖能力推定モデルとして記憶する記憶部と、を有してなる、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、家畜の繁殖能力を定量的に精度よく推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明にかかる家畜繁殖能力推定モデル生成方法と、本発明にかかる家畜繁殖能力推定方法と、の関係を示すフローチャートである。
【図２】本発明にかかる家畜繁殖能力推定モデル生成装置の実施の形態を示すブロック図である。
【図３】上記家畜繁殖能力推定モデル生成装置に入出力される情報の間の関係を示す模式図である。
【図４】上記家畜繁殖能力推定モデル生成方法の実施の形態を示すフローチャートである。
【図５】上記家畜繁殖能力推定モデル生成装置が算出した評価用推定値の評価結果が表示された出力画面の模式図である。
【図６】上記家畜繁殖能力推定モデル生成方法に含まれる再学習の情報処理のフローチャートである。
【図７】本発明にかかる家畜繁殖能力推定装置の実施の形態を示すブロック図である。
【図８】上記家畜繁殖能力推定装置に入出力される情報の間の関係を示す模式図である。
【図９】上記家畜繁殖能力推定方法の実施の形態を示すフローチャートである。
【図１０】上記家畜繁殖能力推定装置に入力される推定用実測値の入力画面の模式図である。
【図１１】上記家畜繁殖能力推定装置が算出した家畜の繁殖能力の推定値が表示された出力画面の模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら、本発明にかかる家畜繁殖能力推定モデル生成装置と生成プログラムと生成方法、家畜繁殖能力推定モデル、家畜繁殖能力推定装置と推定プログラムと推定方法の実施の形態について説明する。
【００１４】
ここで、以下に説明する実施の形態は、雌牛の繁殖能力の推定を例に説明する。つまり、雌牛は、本発明における家畜の例である。また、以下に説明する実施の形態は、雌牛の発情（発情期）の判定に有効な指標の実測値を用いて学習されたベイジアンネットワークにより、雌牛の繁殖能力を定量的に推定する（・・％の確率で繁殖能力あり）場合を例に説明する。つまり、ベイジアンネットワークは、本発明における確率モデルの例である。
【００１５】
図１は、本発明にかかる家畜繁殖能力推定モデル生成方法と、本発明にかかる家畜繁殖能力推定方法と、の関係を示すフローチャートである。先ず、本発明にかかる家畜繁殖能力推定モデル生成方法が実行されて、家畜繁殖能力推定モデルが生成、つまり、家畜繁殖能力推定モデルが学習される（処理Ｓ）。次いで、本発明にかかる家畜繁殖能力推定方法が実行されて、生成された家畜繁殖能力推定モデルが利用、つまり、家畜の繁殖能力が推定される（処理Ｔ）。
【００１６】
家畜繁殖能力推定モデル生成方法は、例えば、ベイジアンネットワークの学習に必要な複数の推定指標の実測値を十分に収集することができる研究機関などにより実行される。一方、家畜繁殖能力推定方法は、雌牛の受胎率を向上させたい畜産農家などにより、学習されたベイジアンネットワークが組み込まれた家畜繁殖能力推定プログラムを利用して実行される。
【００１７】
以下、家畜繁殖能力推定モデルの生成と利用のそれぞれについて、説明する。
【００１８】
●家畜繁殖能力推定モデルの生成●
先ず、家畜繁殖能力推定モデルの生成について、説明する。
【００１９】
●家畜繁殖能力推定モデル生成装置
図２は、本発明にかかる家畜繁殖能力推定モデル生成装置（以下「本生成装置」という。）の実施の形態を示すブロック図である。
【００２０】
本生成装置は、パーソナルコンピュータなどの情報処理装置で実現される。本生成装置では、本発明にかかる家畜繁殖能力推定モデル生成プログラム（以下「本生成プログラム」という。）が動作して、本生成プログラムが本生成装置のハードウェア資源と協働して、後述する本発明にかかる家畜繁殖能力推定モデル生成方法（以下「本生成方法」という。）を実現する。
【００２１】
なお、図示しないコンピュータに本生成プログラムを実行させることで、同コンピュータを本生成装置と同様に機能させて、同コンピュータに本生成方法を実行させることができる。
【００２２】
本生成装置１０は、学習用実測値取得部１１と、事前確率算出部１２と、条件付確率算出部１３と、指標間構造特定部１４と、条件付確率表生成部１５と、評価用実測値取得部１６と、評価用推定値算出部１７と、評価結果出力部１８と、記憶部１９とを有してなる。
【００２３】
学習用実測値取得部１１は、複数の推定指標ごとの学習用実測値を取得する。
【００２４】
推定指標は、雌牛の発情の判定に有効な指標であり、例えば、本生成装置の使用者が、予め、選択する。推定指標は、共通指標と学習指標とを含む。
【００２５】
共通指標は、ベイジアンネットワークの学習と利用のそれぞれで使用をされる推定指標である。共通指標は、例えば、専門的な判断や測定器などを用いずに実測値を取得することができる指標である。共通指標は、本実施の形態において、「基本指標グループ」に属する指標と、「外貌指標グループ」に属する指標と、を含む。
【００２６】
「基本指標グループ」に属する共通指標は、雌牛の固有の情報に関する指標である。「基本指標グループ」に属する共通指標ごとの実測値は、例えば、雌牛の管理台帳などから実測値が取得される。「基本指標グループ」に属する共通指標は、例えば、雌牛の生年月日、産次数、分娩後日数、などである。
【００２７】
「外貌指標グループ」に属する共通指標は、雌牛の外観に関する指標である。「外貌指標グループ」に属する共通指標ごとの実測値は、例えば、農家が雌牛を目視して実測値が取得される。「外貌指標グループ」に属する推定指標は、例えば、体表ＢＣＳ（Body Condition Score）や脚異常の有無、などである。
【００２８】
学習指標は、ベイジアンネットワークの学習にのみ使用をされる推定指標である。学習指標は、例えば、専門的な判断や測定器などを用いて実測値を取得することができる指標である。学習指標は、本実施の形態において、「獣医師判断指標グループ」に属する指標と、「測定指標グループ」に属する指標と、を含む。
【００２９】
「獣医師判断指標グループ」に属する学習指標は、専門家である獣医師の診察・観察結果に関する指標である。「獣医師判断指標グループ」に属する学習指標ごとの実測値は、獣医師が雌牛を診察・観察することで取得される。「獣医師判断指標グループ」に属する学習指標は、例えば、子宮異常の有無、子宮内貯留物の有無、などである。
【００３０】
「測定指標グループ」に属する学習指標は、測定器を用いた雌牛の生殖器などの測定結果に関する指標である。「測定指標グループ」に属する学習指標ごとの実測値は、測定器を用いて雌牛の生殖器などを測定して取得される。「測定指標グループ」に属する学習指標は、例えば、黄体サイズ、卵胞個数、などである。
【００３１】
事前確率算出部１２は、学習用実測値に基づいて、推定指標ごとの事前確率を算出する。推定指標ごとの事前確率は、推定指標に対応する事象が生起する確率である。
【００３２】
条件付確率算出部１３は、学習用実測値に基づいて、推定指標の間の条件付確率を算出する。推定指標の間の条件付確率は、例えば、２つの推定指標の間で、一方の推定指標に対応する事象が生起したことを条件として、他方の推定指標に対応する事象が生起する確率である。
【００３３】
指標間構造特定部１４は、事前確率と条件付確率とに基づいて、複数の推定指標の間の親子関係を示す指標間構造を特定する。指標間構造は、ベイジアンネットワークにおいて、いわゆるネットワーク図と呼ばれるもので、ある推定指標に対応する事象と、別の推定指標に対応する事象と、の間の因果関係を示す情報である。
【００３４】
条件付確率表生成部１５は、事前確率と条件付確率と指標間構造とに基づいて、推定指標ごとの条件付確率表を生成する。推定指標ごとの条件付確率表は、その推定指標に対応する事象と、その事象の親またはその事象の子の関係にある別の推定指標に対応する事象と、の間の親子関係（因果関係）とを数値化したものである。
【００３５】
評価用実測値取得部１６は、推定指標ごとの評価用実測値を取得する。
【００３６】
評価用推定値算出部１７は、指標間構造と条件付確率表と評価用実測値とに基づいて、評価用推定値を算出する。評価用推定値は、簡易推定値と完全推定値とを含む。簡易推定値と完全推定値とは、算出に用いられる評価用実測値が相違する。
【００３７】
簡易推定値は、推定指標ごとの評価用実測値のうち、共通指標ごとの評価用実測値に基づいて算出される。つまり、簡易推定値は、推定指標ごとの評価用実測値の一部のみを用いて算出される。
【００３８】
完全推定値は、推定指標ごとの評価用実測値のうち、共通指標ごとの評価用実測値と、学習指標ごとの評価用実測値と、に基づいて算出される。つまり、完全推定値は、推定指標ごとの評価用実測値のすべてを用いて算出される。
【００３９】
評価結果出力部１８は、評価用推定値に基づいて、評価結果を出力する。評価結果は、共通指標ごとの評価用実測値のうち、共通指標ごとの評価用実測値のみを用いて算出される簡易推定値の精度に関する情報である。
【００４０】
記憶部１９は、本生成装置１０が後述する本生成方法を実行するために必要な情報を記憶する。記憶部１９に記憶される情報は、前述した、学習用実測値、事前確率、条件付確率、指標間構造、条件付確率表、評価用実測値、評価用推定値、評価結果のほか、後述する各種の判定に用いられる基準値、などである。記憶部１９は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、などにより構成される。
【００４１】
図３は、本生成装置に入出力される情報の間の関係を示す模式図である。
【００４２】
同図は、学習用実測値に基づいて、事前確率と条件付確率とが算出されることを示す。事前確率と条件付確率とは、ベイジアンネットワークにおける公知の方法により算出される。
【００４３】
同図は、事前確率と条件付確率とに基づいて、指標間構造が特定されることを示す。指標間構造は、例えば、推定指標ごとに他の推定指標との対の相関を示す相互情報量を算出し、相互情報量が相対的に高い対から降順に対応づけるＭＷＳＴ（Maximum Weighted Spanning Tree）法など、ベイジアンネットワークにおける公知の方法により特定される。
【００４４】
同図は、事前確率と条件付確率と指標間構造とに基づいて、条件付確率表が生成されることを示す。条件付確率表は、ベイジアンネットワークにおける公知の方法により生成される。
【００４５】
同図は、指標間構造と条件付確率表と評価用実測値とに基づいて、評価用推定値が算出されることを示す。評価用推定値は、ベイジアンネットワークにおける公知の方法により算出される。
【００４６】
同図は、評価用推定値に基づいて、評価結果が出力されることを示す。評価結果については、後述する。
【００４７】
●家畜繁殖能力推定モデル生成方法
次に、本生成装置１０により実行される本生成方法について説明する。
【００４８】
図４は、本生成方法の実施の形態を示すフローチャートである。
【００４９】
先ず、本生成装置１０は、学習用実測値取得部１１を用いて、複数の推定指標ごとの学習用実測値を取得する（Ｓ１１）。複数の推定指標ごとの学習用実測値は、例えば、予め、記憶部１９に記憶されている。
【００５０】
次いで、本生成装置１０は、事前確率算出部１２を用いて、複数の推定指標ごとの事前確率を算出して、算出された事前確率を記憶部１９に記憶する（Ｓ１２）。
【００５１】
次いで、本生成装置１０は、条件付確率算出部１３を用いて、複数の推定指標の間の条件付確率を算出し、算出された条件付確率を記憶部１９に記憶する（Ｓ１３）。
【００５２】
次いで、本生成装置１０は、指標間構造特定部１４を用いて、複数の推定指標の間の親子関係を示す指標間構造を特定し、特定された指標間構造を記憶部１９に記憶する（Ｓ１４）。
【００５３】
次いで、本生成装置１０は、条件付確率表生成部１５を用いて、複数の推定指標ごとの条件付確率表を生成し、生成された条件付確率表を記憶部１９に記憶する（Ｓ１５）。
【００５４】
記憶部１９に記憶された指標間構造と条件付確率表とは、本発明にかかる家畜繁殖能力推定モデルを構成する。
【００５５】
次いで、本生成装置１０は、評価用実測値取得部１６を用いて、複数の推定指標ごとの評価用実測値を取得する（Ｓ１６）。複数の推定指標ごとの評価用実測値は、例えば、予め、記憶部１９に記憶されている。
【００５６】
次いで、本生成装置１０は、評価用推定値算出部１７を用いて、評価用推定値を算出、つまり、簡易推定値と完全推定値とを算出し、算出された評価用推定値を記憶部１９に記憶する（Ｓ１７）。
【００５７】
次いで、本生成装置１０は、評価結果出力部１８を用いて、評価結果を出力する（Ｓ１８）。
【００５８】
次いで、本生成装置１０は、評価結果が所定の結果であるか否かを判定する（Ｓ１９）。
【００５９】
評価結果が所定の結果のとき（Ｓ１９の「Ｙ」のとき）、本生成装置１０は、本生成方法の実行を終了する。
【００６０】
一方、評価結果が所定の結果でないとき（Ｓ１９の「Ｎ」のとき）、本生成装置１０は、家畜繁殖能力推定モデルの再学習をする（Ｓ２０）。家畜繁殖能力推定モデルの再学習については、後述する。
【００６１】
図５は、本生成装置１０が算出した評価用推定値の評価結果が表示された出力画面の模式図である。画面Ｍ１は、例えば、本生成装置１０が備えるディスプレイ（不図示）などに表示される。
【００６２】
同図は、本生成装置１０が算出した評価用推定値の評価結果として、簡易推定値の精度「６０％」と完全推定値の精度「８５％」とが画面Ｍ１に表示されていることを示す。
【００６３】
ここで、本生成装置１０は、簡易推定値の精度と完全推定値の精度とを、例えば、獣医師による繁殖能力の判断結果との交差検証により算出する。すなわち、本生成装置１０は、例えば、複数の雌牛それぞれについて、複数の推定指標ごとの評価用実測値を取得して簡易推定値と完全推定値とを算出する。一方、本生成装置１０は、複数の雌牛それぞれについての獣医師による繁殖能力の判断結果を取得する。複数の雌牛それぞれについての獣医師による繁殖能力の判断結果は、例えば、予め、記憶部１９に記憶されている。本生成装置１０は、複数の雌牛それぞれについて算出された簡易推定値と獣医師による繁殖能力の判断結果とに基づいて、簡易推定値の精度を算出する。同様に、本生成装置１０は、複数の雌牛それぞれについて算出された完全推定値と獣医師による繁殖能力の判断結果とに基づいて、完全推定値の精度を算出する。
【００６４】
本生成装置１０の使用者は、画面Ｍ１に表示された評価用推定値の評価結果、つまり、簡易推定値の精度と完全推定値の精度とを確認して、本生成装置１０により生成された家畜繁殖能力推定モデルの再学習の要否を決定する。家畜繁殖能力推定モデルの再学習は、例えば、本生成装置１０の使用者が本生成装置１０の入力手段（不図示）を操作して画面Ｍ１に表示されている「再学習」ボタン（アイコン）を選択することで、本生成装置１０により実行される。
【００６５】
本生成装置１０は、画面Ｍ１に表示されている「学習終了」ボタンが選択されたとき、評価用推定値の評価結果が所定の結果である（Ｓ１９の「Ｙ」）と判断して、本生成方法の実行を終了する。一方、本生成装置１０は、画面Ｍ１に表示されている「再学習」ボタンが選択されたとき、評価用推定値の評価結果が所定の結果ではない（Ｓ１９の「Ｎ」）と判断して、再学習（Ｓ２０）を実行する。
【００６６】
なお、本生成装置１０は、評価用推定値の評価結果が所定の結果であるか否かを、Ｍ１に表示されたボタンの選択に応じて判断するのに代えて、例えば、記憶部１９に予め記憶されている基準値との比較で判断してもよい。すなわち、例えば、本生成装置１０は、簡易推定値の精度を算出すると、算出された簡易推定値の精度と基準精度（例えば、予め、記憶部１９に記憶されている）とを比較し、算出された簡易推定値の精度が基準精度よりも小さいとき、再学習（Ｓ２０）を実行する。また、例えば、本生成装置１０は、算出された簡易推定値の精度が基準精度よりも大きく、かつ、完全推定値の精度と簡易推定値の精度との差が基準差（例えば、予め、記憶部１９に記憶されている）よりも小さいとき、本生成方法の実行を終了する。
【００６７】
●家畜繁殖能力推定モデルの再学習
図６は、本生成方法に含まれる再学習の情報処理のフローチャートである。
【００６８】
本生成装置１０により生成された家畜繁殖能力推定モデルの再学習は、簡易推定値の精度を高めるために、家畜繁殖能力推定モデルとして記憶部１９に記憶されている指標間構造や条件付確率表を更新する情報処理である。
【００６９】
本生成装置１０は、家畜繁殖能力推定モデルの再学習において、先に取得した学習用実測値とは異なる追加学習用実測値（複数の推定指標ごとの追加の実測値）に基づいて、指標間構造や条件付確率表を更新する。本生成装置１０は、家畜繁殖能力推定モデルの再学習をすることで、後述する第２指標間構造の特定や第２条件付確率表の生成をする。第２指標間構造や第２条件付確率表は、所定の場合、家畜繁殖能力推定モデルとして記憶部１９に記憶されている指標間構造や条件付確率表に代えて、家畜繁殖能力推定モデルとして記憶部１９に記憶される。
【００７０】
先ず、本生成装置１０は、学習用実測値取得部１１を用いて、複数の推定指標ごとの追加学習用実測値を取得する（Ｓ２１）。複数の推定指標ごとの追加学習用実測値は、例えば、予め、記憶部１９に記憶されている。
【００７１】
次いで、本生成装置１０は、事前確率算出部１２を用いて、追加学習用実測値に基づいて、複数の推定指標ごとの第２事前確率を算出して、算出された第２事前確率を記憶部１９に記憶する（Ｓ２２）。
【００７２】
ここで、事前確率算出部１２は、複数の推定指標ごとの追加学習用実測値のみを用いて第２事前確率を算出してもよく、また、先に取得した複数の推定指標ごとの学習用実測値と共に、追加学習用実測値を用いて第２事前確率を算出してもよい。
【００７３】
次いで、本生成装置１０は、条件付確率算出部１３を用いて、追加学習用実測値に基づいて、複数の推定指標の間の条件付確率を算出し、算出された条件付確率を記憶部１９に記憶する（Ｓ２３）。
【００７４】
ここで、条件付確率算出部１３は、複数の推定指標ごとの追加学習用実測値のみを用いて第２条件付確率を算出してもよく、また、先に取得した複数の推定指標ごとの学習用実測値と共に、追加学習用実測値を用いて第２条件付確率を算出してもよい。
【００７５】
次いで、本生成装置１０は、指標間構造特定部１４を用いて、先に特定された指標間構造（Ｓ１４）とは異なる、複数の推定指標の間の親子関係を示す第２指標間構造を特定し、特定された第２指標間構造を記憶部１９に記憶する（Ｓ２４）。第２指標間構造は、第２事前確率と第２条件付確率とに基づいて、特定される。
【００７６】
次いで、本生成装置１０は、条件付確率表生成部１５を用いて、先に生成された条件付確率表（Ｓ１５）とは異なる、複数の推定指標ごとの第２条件付確率表を生成し、生成された第２条件付確率表を記憶部１９に記憶する（Ｓ２５）。第２条件付確率表は、第２事前確率と第２条件付確率と第２指標間構造とに基づいて、生成される。
【００７７】
記憶部１９に記憶された第２指標間構造と第２条件付確率表とは、本発明にかかる家畜繁殖能力推定モデルを構成する。
【００７８】
次いで、本生成装置１０は、評価用実測値取得部１６を用いて、複数の推定指標ごとの第２評価用実測値を取得する（Ｓ２６）。複数の推定指標ごとの第２評価用実測値は、例えば、予め、記憶部１９に記憶されている。
【００７９】
次いで、本生成装置１０は、評価用推定値算出部１７を用いて、第２評価用推定値を算出、つまり、第２簡易推定値と第２完全推定値とを算出し、算出された評価用推定値を記憶部１９にする（Ｓ２７）。
【００８０】
次いで、本生成装置１０は、評価結果出力部１８を用いて、第２評価結果を出力する（Ｓ２８）。第２評価結果は、第２完全推定値の精度に対する、第２簡易推定値の精度に関する情報である。
【００８１】
次いで、本生成装置１０は、第２評価結果が所定の結果であるか否かを判定する（Ｓ２９）。
【００８２】
第２評価結果が所定の結果のとき（Ｓ２９の「Ｙ」のとき）、本生成装置１０は、本生成方法の実行を終了する。
【００８３】
一方、第２評価結果が所定の結果でないとき（Ｓ２９の「Ｎ」のとき）、本生成装置１０は、再度、家畜繁殖能力推定モデルの再学習をする（Ｓ２０）。
【００８４】
ここで、本生成装置１０は、第２評価結果が所定の結果であるか否かの判断を、先に説明した評価結果が所定の結果であるか否かの判断（図４のＳ１９）と同様に行う。
【００８５】
なお、本生成装置１０は、再学習において、第２事前確率や第２条件付確率を算出することなく、第２指標間構造を特定し、あるいは、第２条件付確率を算出してもよい。この場合、例えば、本生成装置１０は、先に特定された指標間構造とは別の第２指標間構造を、図４の処理Ｓ１３で算出された事前確率や、同図の処理Ｓ１４で算出された条件付確率に基づいて、特定する。
【００８６】
●家畜繁殖能力推定モデル生成のまとめ
以上説明した実施の形態によれば、本生成装置１０は、共通指標と学習指標とを含む複数の推定指標のうち、共通指標のみを用いて推定したときの推定値（簡易推定値）の精度が、共通指標と学習指標とを用いて推定したときの推定値（完全推定値）の精度と所望の差に収まることが期待できる家畜繁殖能力推定モデルを生成することができる。換言すれば、本生成装置１０は、共通指標のみを用いて推定した場合でも精度よく推定することができる家畜繁殖能力推定モデルを生成することができる。
【００８７】
●家畜繁殖能力推定モデルの利用●
次に、本生成装置１０が生成した家畜繁殖能力推定モデルの利用、つまり、家畜の繁殖能力の推定について説明する。
【００８８】
●家畜繁殖能力推定装置
図７は、本発明にかかる家畜繁殖能力推定装置（以下「本推定装置」という。）の実施の形態を示すブロック図である。
【００８９】
本推定装置は、パーソナルコンピュータなどの情報処理装置で実現される。本推定装置では、本発明にかかる家畜繁殖能力推定プログラム（以下「本推定プログラム」という。）が動作して、本推定プログラムが本推定装置のハードウェア資源と協働して、後述する本発明にかかる家畜繁殖能力推定方法（以下「本推定方法」という。）を実現する。
【００９０】
なお、図示しないコンピュータに本推定プログラムを実行させることで、同コンピュータを本推定装置と同様に機能させて、同コンピュータに本推定方法を実行させることができる。
【００９１】
本推定装置２０は、例えば、畜産農家の事務所に設置されて、畜産農家により操作される。
【００９２】
本推定装置２０は、推定用実測値取得部２１と、推定値算出部２２と、推定値出力部２３と、記憶部２４と、を有してなる。
【００９３】
推定用実測値取得部２１は、共通指標ごとの推定用実測値を取得する。
【００９４】
推定値算出部２２は、指標間構造と条件付確率表と推定用実測値とに基づいて、雌牛の繁殖能力の推定値を算出する。
【００９５】
推定値出力部２３は、算出された推定値を出力する。推定値出力部２３による推定値の出力の態様は、例えば、本推定装置２０が備えるディスプレイ（不図示）に表示する、本推定装置２０と通信ネットワーク（例えば、インターネット）を介して接続する情報処理装置に送信する、あるいは、記憶部２４に記憶する、などがある。
【００９６】
記憶部２４は、本推定装置２０が後述する本推定方法を実行するために必要な情報を記憶する。記憶部２４に記憶される情報は、前述した、指標間構造、条件付確率表、推定用実測値、推定値などである。記憶部２４は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、などにより構成される。
【００９７】
図８は、本推定装置に入出力される情報の間の関係を示す模式図である。
【００９８】
同図は、指標間構造と条件付確率表と推定用実測値とに基づいて、推定値が算出されることを示す。
【００９９】
ここで、本推定装置２０が用いる指標間構造と条件付確率表とは、先に説明した本生成装置１０の記憶部１９に家畜繁殖能力推定モデルとして記憶されているものと同じである。すなわち、本推定装置２０の記憶部２４は、予め、本生成装置１０の記憶部１９に家畜繁殖能力推定モデルとして記憶されていた指標間構造と条件付確率表とを記憶する。
【０１００】
なお、先に説明した本生成装置１０が再学習を実行して家畜繁殖能力推定モデルとして第２指標間構造と第２条件付確率表とが生成された場合、本推定装置２０の記憶部２４に記憶される指標間構造と条件付確率表とは、本生成装置１０により生成された第２指標間構造と第２条件付確率表である。
【０１０１】
●家畜繁殖能力推定方法
次に、本推定装置２０により実行される本推定方法について説明する。
【０１０２】
図９は、本推定方法の実施の形態を示すフローチャートである。
【０１０３】
先ず、本推定装置２０は、推定用実測値取得部２１を用いて、複数の共通指標ごとの推定用実測値を取得する（Ｔ１）。複数の共通指標ごとの推定用実測値は、例えば、予め、記憶部２４に記憶されている。
【０１０４】
次いで、本推定装置２０は、推定値算出部２２を用いて、指標間構造と条件付確率表と推定用実測値とに基づいて、家畜の繁殖能力の推定値を算出する（Ｔ２）。
【０１０５】
図１０は、本推定装置２０が取得する複数の共通指標ごとの推定用実測値の入力画面の模式図である。画面Ｍ２は、例えば、本推定装置２０が備えるディスプレイ（不図示）などに表示される。
【０１０６】
同図は、繁殖能力の推定の対象となる雌牛の個体番号「２３」が画面Ｍ２内のプルダウンメニューで入力されていることを示す。また、同図は、画面Ｍ２内に入力された個体番号「２３」に対応する雌牛の基本指標グループに含まれる共通指標ごとの推定用実測値と、同雌牛の外貌指標グループに含まれる共通指標ごとの推定用実測値と、が画面Ｍ２に入力されていることを示す。
【０１０７】
同図は、基本指標グループに含まれる、共通指標「生年月日」の推定用実測値「２０１５年１２月２０日」、共通指標「産次数」の推定用実測値「１」、などが入力されていることを示す。これらの推定用実測値は、例えば、農家が飼育する雌牛の管理情報として個体番号「２３」と関連付けて記憶部２４に記憶されている情報が読み出されて画面Ｍ２に自動的に入力される。
【０１０８】
同図は、外貌指標グループに含まれる、共通指標「体表ＢＣＳ」の推定用実測値「３．５」、共通指標「脚異常」の推定用実測値「なし」、などが入力されていることを示す。これらの推定用実測値は、例えば、画面Ｍ２内のプルダウンメニューが本推定装置２０の入力手段（不図示）により操作されて画面Ｍ２に入力される。
【０１０９】
次いで、本推定装置２０は、推定値出力部２３を用いて、算出された推定値を出力する（Ｔ３）。
【０１１０】
図１１は、本推定装置２０が算出した家畜の繁殖能力の推定値が表示された出力画面の模式図である。画面Ｍ３は、例えば、本推定装置２０が備えるディスプレイ（不図示）などに表示される。
【０１１１】
同図は、画面Ｍ２に入力された個体番号「２３」の雌牛の繁殖能力の推定値が「４５％」であることを示す。
【０１１２】
本推定装置２０の使用者は、画面Ｍ３に表示された推定値を確認して、例えば、推定の対象となった雌牛の繁殖能力が高いと判断できれば、同雌牛に対して、人工授精の準備、発情行動監視の優先順位上げ、ホルモン処理などの獣医学的処置、などを行う。
【０１１３】
●家畜繁殖能力推定方法のまとめ
以上説明した実施の形態によれば、本推定装置２０は、共通指標と学習指標とを含む複数の推定指標のうち、共通指標と学習指標とを用いて生成され、かつ、共通指標のみを用いて推定したときの推定値の精度が共通指標と学習指標とを用いて推定したときの推定値の精度と所望の差に収まることが期待できる家畜繁殖能力推定モデルを利用して、雌牛の繁殖能力を推定することができる。換言すれば、本推定装置２０は、共通指標の推定用実測値のみが入力されることで、雌牛の繁殖能力を定量的に精度よく推定することができる。
【０１１４】
●まとめ●
本発明は、確率モデルを構成するすべての確率変数（推定指標）の値（推定用実測値）が入力されなくても（欠損値があっても）、確率モデルを構成する所定の事象（繁殖能力）の生起や、その生起の確率を算出（推定）することができるベイジアンネットワークの利点を応用している。すなわち、以上説明した実施の形態では、確率モデルの学習においては「基本指標グループ」「外貌指標グループ」「獣医師判断指標グループ」「測定指標グループ」それぞれに属する指標を用いて家畜繁殖能力推定モデルを生成し、確率モデルの利用においては「基本指標グループ」「外貌指標グループ」それぞれに属する指標のみを用いて雌牛の繁殖能力の推定値を算出する。
【０１１５】
つまり、確率モデルの学習において生成される指標間構造や条件付確率表には、「基本指標グループ」「外貌指標グループ」「獣医師判断指標グループ」「測定指標グループ」それぞれに属する指標の情報が含まれている。その結果、「基本指標グループ」「外貌指標グループ」それぞれに属する指標のみの実測値が入力された確率モデルは、「獣医師判断指標グループ」「測定指標グループ」それぞれに属する指標の実測値を代替しながら、雌牛の繁殖能力の推定値を算出することができる。
【０１１６】
したがって、例えば、雌牛の繁殖能力の推定に有効な複数の推定指標のうち、専門性や測定器が無くて畜産農家が収集することが困難である学習指標も含めて生成された確率モデルであっても、畜産農家が収集することが容易な（困難ではない）共通指標のみを用いて利用することができる。
【０１１７】
しかも、確率モデルの学習において、共通指標のみを用いて推定した場合でも精度よく推定できることが評価されているため、確率モデルの利用において共通指標のみを用いても精度よく推定できることを期待することができる。
【０１１８】
●特徴
以上説明した本生成装置と本生成プログラムと本生成方法、本生成装置により生成される家畜繁殖能力推定モデル、および、本推定装置と本推定プログラムと本推定方法の特徴を、まとめて以下に記載しておく。
【０１１９】
●本生成装置
（特徴１）
家畜の繁殖能力の推定に用いられる複数の推定指標を用いた家畜繁殖能力推定モデルを生成する装置であって、
前記複数の推定指標は、共通指標と、学習指標と、を含み、
前記複数の推定指標ごとの学習用実測値を取得する学習用実測値取得部と、
前記学習用実測値に基づいて、前記複数の推定指標の間の親子関係を示す指標間構造を特定する指標間構造特定部と、
前記指標間構造に基づいて、前記複数の推定指標ごとの条件付確率表を生成する条件付確率表生成部と、
前記複数の推定指標ごとの評価用実測値を取得する評価用実測値取得部と、
前記指標間構造と前記条件付確率表とに基づいて、
前記共通指標ごとの前記評価用実測値に基づく簡易推定値と、
前記共通指標ごとの前記評価用実測値と、前記学習指標ごとの前記評価用実測値と、に基づく完全推定値と、
を算出する推定部と、
前記簡易推定値と前記完全推定値とに基づいて、前記条件付確率表を、前記家畜繁殖能力推定モデルとして記憶する記憶部と、
を有してなる、
ことを特徴とする家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【０１２０】
（特徴２）
前記記憶部は、前記簡易推定値と前記完全推定値とに基づいて、前記指標間構造を、前記家畜繁殖能力推定モデルとして記憶する、
特徴１記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【０１２１】
（特徴３）
前記学習用実測値に基づいて、前記複数の推定指標ごとの事前確率を算出する事前確率算出部と、
前記学習用実測値に基づいて、前記複数の推定指標の間の条件付確率を算出する条件付確率算出部と、
を有してなり、
前記指標間構造特定部は、前記事前確率と前記条件付確率とに基づいて、前記指標間構造を特定する、
特徴１記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【０１２２】
（特徴４）
前記簡易推定値と前記完全推定値とに基づいて、前記共通指標による推定の精度の評価結果を出力する評価部、
を有してなり、
前記記憶部は、前記評価結果が所定の結果のとき、前記条件付確率表を、前記家畜繁殖能力推定モデルとして記憶する、
特徴３記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【０１２３】
（特徴５）
前記評価部は、前記簡易推定値と前記完全推定値との差分に基づいて、前記評価結果を出力する、
特徴４記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【０１２４】
（特徴６）
前記簡易推定値と前記完全推定値との差分が所定の差分のとき、
前記指標間構造特定部は、前記親子関係とは異なる前記複数の推定指標の間の別の親子関係を示す第２指標間構造を特定し、
前記条件付確率表生成部は、前記第２指標間構造に基づいて、前記複数の推定指標ごとの第２条件付確率表を生成し、
前記推定部は、
前記第２指標間構造と前記第２条件付確率表とに基づいて、
前記共通指標ごとの前記評価用実測値に基づく第２簡易推定値と、
前記共通指標ごとの前記評価用実測値と、前記学習指標ごとの前記評価用実測値と、に基づく第２完全推定値と、
を算出し、
前記評価部は、前記第２簡易推定値と前記第２完全推定値とに基づいて、前記共通指標による推定の精度の第２評価結果を出力し、
前記記憶部は、前記評価結果と前記第２評価結果とに基づいて、前記第２条件付確率表を、前記家畜繁殖能力推定モデルとして記憶する、
特徴５記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【０１２５】
（特徴７）
前記記憶部は、前記評価結果と前記第２評価結果とに基づいて、前記第２指標間構造を、前記家畜繁殖能力推定モデルとして記憶する、
特徴６記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。 
【０１２６】
（特徴８）
前記指標間構造特定部は、前記事前確率と前記条件付確率とに基づいて、前記第２指標間構造を特定する、
特徴６記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【０１２７】
（特徴９）
前記条件付確率表生成部は、前記事前確率と前記条件付確率とに基づいて、前記第２条件付確率表を生成する、
特徴６記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【０１２８】
（特徴１０）
前記学習用実測値取得部は、前記複数の推定指標ごとの追加学習用実測値を取得し、
前記指標間構造特定部は、前記追加学習用実測値に基づいて、前記第２指標間構造を特定する、
特徴６記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【０１２９】
（特徴１１）
前記事前確率算出部は、前記追加学習用実測値に基づいて、第２事前確率を算出し、
前記条件付確率算出部は、前記追加学習用実測値に基づいて、第２条件付確率を算出し、
前記指標間構造特定部は、前記第２事前確率と前記第２条件付確率とに基づいて、前記第２指標間構造を特定する、
特徴１０記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【０１３０】
（特徴１２）
前記条件付確率表生成部は、前記第２事前確率と前記第２条件付確率とに基づいて、前記第２条件付確率表を生成する、
特徴１１記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置。
【０１３１】
●本生成プログラム
（特徴１３）
コンピュータを、特徴１記載の家畜繁殖能力推定装置として機能させる、
ことを特徴とする家畜繁殖能力推定モデル生成プログラム。
【０１３２】
●本生成方法
（特徴１４）
家畜の繁殖能力の推定に用いられる複数の推定指標を用いた家畜繁殖能力推定モデルを生成する装置により実行される方法であって、
前記複数の推定指標は、共通指標と、学習指標と、を含み、
前記装置は、
前記家畜繁殖能力推定モデルを記憶する記憶部、
を備え、
前記装置が、
前記複数の推定指標ごとの学習用実測値を取得するステップと、
前記学習用実測値に基づいて、前記複数の推定指標の間の親子関係を示す指標間構造を特定するステップと、
前記指標間構造に基づいて、前記複数の推定指標ごとの条件付確率表を生成するステップと、
前記複数の推定指標ごとの評価用実測値を取得するステップと、
前記指標間構造と前記条件付確率表とに基づいて、
前記共通指標ごとの前記評価用実測値に基づく簡易推定値と、
前記共通指標ごとの前記評価用実測値と、前記学習指標ごとの前記評価用実測値と、に基づく完全推定値と、
を算出するステップと、
前記簡易推定値と前記完全推定値とに基づいて、前記条件付確率表を、前記家畜繁殖能力推定モデルとして前記記憶部に記憶するステップと、
を有してなる、
ことを特徴とする家畜繁殖能力推定モデル生成方法。
【０１３３】
●本生成装置により生成される家畜繁殖能力推定モデル
（特徴１５）
家畜の繁殖能力の推定に用いられる複数の推定指標を用いた家畜繁殖能力推定モデルを生成する装置により生成される家畜繁殖能力推定モデルであって、
前記装置は、特徴１記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置である、
ことを特徴とする家畜繁殖能力推定モデル。
【０１３４】
●本推定装置
（特徴１６）
家畜の繁殖能力の推定に用いられる複数の推定指標を用いた確率モデルに基づいて、前記家畜の繁殖能力を推定する装置であって、
前記確率モデルが記憶される記憶部と、
前記複数の推定指標のうち、一部の推定指標ごとの推定用実測値を取得する推定用実測値取得部と、
前記推定用実測値と前記確率モデルとに基づいて、前記家畜の繁殖能力の推定値を算出する推定部と、
前記推定値を出力する出力部と、
を有してなり、
前記確率モデルは、特徴１記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置により生成された家畜繁殖能力推定モデルである、
ことを特徴とする家畜繁殖能力推定装置。
【０１３５】
●本推定プログラム
（特徴１７）
コンピュータを、特徴１６記載の家畜繁殖能力推定装置として機能させる、
ことを特徴とする家畜繁殖能力推定プログラム。
【０１３６】
●本推定方法
（特徴１８）
家畜の繁殖能力の推定に用いられる複数の推定指標を用いた確率モデルに基づいて、前記家畜の繁殖能力を推定する装置により実行される方法であって、
前記装置は、
前記確率モデルが記憶される記憶部、
を備え、
前記装置が、
前記複数の推定指標のうち、一部の推定指標ごとの推定用実測値を取得するステップと、
前記推定用実測値と前記確率モデルとに基づいて、前記家畜の繁殖能力の推定値を算出するステップと、
前記推定値を出力するステップと、
を有してなり、
前記確率モデルは、特徴１記載の家畜繁殖能力推定モデル生成装置により生成された家畜繁殖能力推定モデルである、
ことを特徴とする家畜繁殖能力推定方法。
【符号の説明】
【０１３７】
１０  家畜繁殖能力推定モデル生成装置
１１  学習用実測値取得部
１２  事前確率算出部
１３  条件付確率算出部
１４  指標間構造特定部
１５  条件付確率表生成部
１６  評価用実測値取得部
１７  評価用推定値算出部
１８  評価結果出力部
１９  記憶部
２０  家畜繁殖能力推定装置
２１  推定用実測値取得部
２２  推定値算出部
２３  推定値出力部
２４  記憶部
【図１】
2020091716.tif 000003
【図２】
2020091716.tif 000004
【図３】
2020091716.tif 000005
【図４】
2020091716.tif 000006
【図５】
2020091716.tif 000007
【図６】
2020091716.tif 000008
【図７】
2020091716.tif 000009
【図８】
2020091716.tif 000010
【図９】
2020091716.tif 000011
【図１０】
2020091716.tif 000012
【図１１】
2020091716.tif 000013