(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の身体的異常を有する特定の魚種の行動を示す行動情報を取得する取得手順と、
前記所定の身体的異常を示す状態情報と、前記所定の身体的異常を有する前記特定の魚種に対応する前記行動情報とに基づいて、前記所定の身体的異常と前記特定の魚種の行動との関係性が学習されたモデルを生成する生成手順と、
前記モデルと、前記特定の魚種のうち、処理対象の魚の状態を示す状態情報として前記処理対象の魚が行動する様子が撮影された動画像で示される状態情報とに基づいて、前記処理対象の魚の行動特徴であって、前記処理対象の魚が有する前記所定の身体的異常に起因する行動特徴を推定する推定手順と
をコンピュータに実行させ、
前記取得手順は、前記行動情報として、前記特定の魚種のうち、性別が判明している魚の行動を示す行動情報を取得し、
前記生成手順は、前記所定の身体的異常を示す状態情報のうち前記性別が判明している魚の身体的異常を示す状態情報と、前記性別が判明している魚の行動を示す行動情報とに基づいて、前記モデルを生成し、
前記推定手順は、前記モデルと、前記処理対象の魚の状態を示す状態情報とに基づいて、前記処理対象の魚の性別をさらに推定する
ことを特徴とする推定プログラム。
【請求項２】
前記生成手順は、前記モデルとして、前記状態情報が入力された場合に、前記処理対象の魚における前記所定の身体的異常に関する情報を出力するモデルを生成し、
前記推定手順は、前記モデルから出力された情報に基づいて、前記所定の身体的異常に起因する行動特徴を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の推定プログラム。
【請求項３】
前記取得手順は、前記行動情報として、前記特定の魚種の行動態様を示す動画像から得られた行動情報を取得し、
前記生成手順は、前記動画像から得られた行動情報に基づいて、前記所定の身体的異常と前記行動との関係性が学習されたモデルを生成する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の推定プログラム。
【請求項４】
前記取得手順は、前記動画像として、前記特定の魚種の実際の筋骨格に応じて前記特定の魚種の魚体が再現された３次元モデルであって、前記所定の身体的異常が反映された３次元モデルを動作させた際の前記行動態様を示す動画像から得られた前記行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項３に記載の推定プログラム。
【請求項５】
前記取得手順は、前記行動情報として、前記所定の身体的異常が個別に反映された各３次元モデルを動作させた際の前記行動態様を示す各動画像から得られた行動情報をそれぞれ取得し、
前記生成手順は、前記行動情報に基づいて、前記所定の身体的異常それぞれに対応する複数のモデルを生成する
ことを特徴とする請求項４に記載の推定プログラム。
【請求項６】
前記取得手順は、前記行動情報として、前記３次元モデルを動作させた前記動画像上における当該３次元モデルに対する流体シミュレーションに基づく行動情報を取得し、
前記生成手順は、前記流体シミュレーションに基づく行動情報が示す、前記特定の魚種の泳ぎに関する情報を学習データとして、前記所定の身体的異常と前記行動との関係性が学習されたモデルを生成する
ことを特徴とする請求項４または５に記載の推定プログラム。
【請求項７】
前記取得手順は、前記動画像として、水中で前記特定の魚種が行動する様子が撮影された動画像から得られた前記行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項３〜６のいずれか１つに記載の推定プログラム。
【請求項８】
前記取得手順は、前記動画像として、前記特定の魚種のうち、性別が判明している魚が行動する様子が撮影された動画像から得られた前記行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項７に記載の推定プログラム。
【請求項９】
前記生成手順は、前記行動情報が示す、前記特定の魚種の泳ぎに関する情報を学習データとして、前記所定の身体的異常と前記行動との関係性が学習されたモデルを生成する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の推定プログラム。
【請求項１０】
前記生成手順は、前記特定の魚種の行動のうち、前記所定の身体的異常と関係性を有する行動と性別が判明している魚の行動との類似性に基づき抽出された行動を示す行動情報と、当該所定の身体的異常との関係性が学習されたモデルを生成する
ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の推定プログラム。
【請求項１１】
前記生成手順は、前記モデルとして、前記状態情報が入力された場合に、前記処理対象の魚の性別に関する情報をさらに出力するモデルを生成し、
前記推定手順は、前記モデルから出力された性別に関する情報に基づいて、前記処理対象の魚の性別を推定する
ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１つに記載の推定プログラム。
【請求項１２】
前記推定手順は、推定した行動特徴に基づいて、前記処理対象の魚の性別をさらに推定する
ことを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１つに記載の推定プログラム。
【請求項１３】
情報処理装置が実行する推定方法であって、
所定の身体的異常を有する特定の魚種の行動を示す行動情報を取得する取得工程と、
前記所定の身体的異常を示す状態情報と、前記所定の身体的異常を有する前記特定の魚種に対応する前記行動情報とに基づいて、前記所定の身体的異常と前記特定の魚種の行動との関係性が学習されたモデルを生成する生成工程と、
前記モデルと、前記特定の魚種のうち、処理対象の魚の状態を示す状態情報として前記処理対象の魚が行動する様子が撮影された動画像で示される状態情報とに基づいて、前記処理対象の魚の行動特徴であって、前記処理対象の魚が有する前記所定の身体的異常に起因する行動特徴を推定する推定工程と
を含み、
前記取得工程は、前記行動情報として、前記特定の魚種のうち、性別が判明している魚の行動を示す行動情報を取得し、
前記生成工程は、前記所定の身体的異常を示す状態情報のうち前記性別が判明している魚の身体的異常を示す状態情報と、前記性別が判明している魚の行動を示す行動情報とに基づいて、前記モデルを生成し、
前記推定工程は、前記モデルと、前記処理対象の魚の状態を示す状態情報とに基づいて、前記処理対象の魚の性別をさらに推定する
ことを特徴とする推定方法。
【請求項１４】
所定の身体的異常を有する特定の魚種の行動を示す行動情報を取得する取得部と、
前記所定の身体的異常を示す状態情報と、前記所定の身体的異常を有する前記特定の魚種に対応する前記行動情報とに基づいて、前記所定の身体的異常と前記特定の魚種の行動との関係性が学習されたモデルを生成する生成部と、
前記モデルと、前記特定の魚種のうち、処理対象の魚の状態を示す状態情報として前記処理対象の魚が行動する様子が撮影された動画像で示される状態情報とに基づいて、前記処理対象の魚の行動特徴であって、前記処理対象の魚が有する前記所定の身体的異常に起因する行動特徴を推定する推定部と
を有し、
前記取得部は、前記行動情報として、前記特定の魚種のうち、性別が判明している魚の行動を示す行動情報を取得し、
前記生成部は、前記所定の身体的異常を示す状態情報のうち前記性別が判明している魚の身体的異常を示す状態情報と、前記性別が判明している魚の行動を示す行動情報とに基づいて、前記モデルを生成し、
前記推定部は、前記モデルと、前記処理対象の魚の状態を示す状態情報とに基づいて、前記処理対象の魚の性別をさらに推定する
ことを特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定プログラム、推定方法および情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ニューラルネットワークによる画像の特徴抽出に関する技術が提供されている。例えば、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional  Neural  Network）により、画像に含まれる対象を識別する技術が提供されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１９７８９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術では、特定の魚種が示す行動からこの特定の魚種を容易に分類することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、オブジェクト画像の画像情報とキーワードが対応づけられて登録されるオブジェクト情報データを参照し、ユーザが入力したキーワードから、キーワードが示すオブジェクト画像の画像情報を取得する。そして、上記の従来技術では、オブジェクト情報データに登録されているオブジェクト画像の平均的なサイズや位置の情報を用いてレイアウトを推定することで、検索要求となる合成画像を自動で生成し、この合成画像を用いて画像検索を行う。
【０００５】
このように、上記の従来技術は、オブジェクトの内容やレイアウトを考慮した画像検索に特化した技術であるため、特定の魚種が示す行動からこの特定の魚種を容易に分類することができるとは限らない。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、特定の魚種が示す行動からこの特定の魚種を容易に分類することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願に係る推定プログラムは、所定の身体的異常を有する特定の魚種の行動を示す行動情報を取得する取得手順と、前記取得手順により取得された行動情報と、前記特定の魚種のうち、処理対象の魚の状態を示す状態情報とに基づいて、前記処理対象の魚の行動特徴であって、前記処理対象の魚が有する前記所定の身体的異常に起因する行動特徴を推定する推定手順とをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、特定の魚種が示す行動からこの特定の魚種を容易に分類することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態に係る３Ｄモデルの一例を示す図である。
【図２】図２は、流体シミュレーションに基づく学習データの収集例を示す図である。
【図３】図３は、リアル動画像から特徴量を抽出する抽出例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る推定処理の全体例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る分類結果記憶部の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施形態に係る情報処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願に係る推定プログラム、推定方法および情報処理装置を実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る推定プログラム、推定方法および情報処理装置が限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１１】
〔１．実施形態に係る推定処理の概要〕
まず、本願の前提に沿って実施形態に係る推定処理の概要について説明する。ここでは、特定の魚種としてチョウザメの養殖に関する問題点を例に挙げて、実施形態に係る推定処理の概要について説明する。
【００１２】
例えば、チョウザメは、卵を産むまで７年かかり、その後３年に１回しか産卵しないうえ、稚魚は餌のやり過ぎ、水温の上昇、給水が１日停止するなどといった環境変化によって簡単に全滅してしまう。また、チョウザメは、生きている限り大きくなり、雌のチョウザメのうち、特に卵を産む個体は３メートル以上になり餌代がかさむ。
【００１３】
このようなことから、養殖業者は、雌のチョウザメだけをうまく養殖したいと考えるが、チョウザメの養殖方法は確立されていない。また、雌のチョウザメだけを養殖するには、まず、チョウザメの中から雌のチョウザメだけを分離する必要がある。このため、現在は、チョウザメの性別判定手法として、個体ごとに開腹し卵巣の有無を確認する手法が用いられているが、この手法は非常に手間がかかる。また、他の性別判定手法として、超音波センサにより卵巣の有無を確認する手法があるが、個体が大きいため測定には多くの労力を有する。このため、例えば、チョウザメが行動する様子が撮影された動画像からチョウザメの性別を容易に推定することが求められている。
【００１４】
ここで、養殖により生まれたチョウザメのほとんどが、身体的異常（例えば、ヒレが曲がっている、ヒレの形状が変異している、内臓疾患を有するなど）があることが知られているため、身体的異常を有するチョウザメは、身体的異常を有しないチョウザメの行動と比較して、身体的異常に応じた特徴的な行動をとると考えられる。例えば、身体的異常を有するチョウザメは、身体的異常に応じた泳法で泳ぐと考えられる。
【００１５】
したがって、実施形態に係る推定処理は、上記の問題点を踏まえて、身体的異常を有するチョウザメの行動を分析することで、行動の特徴や性別が未知のチョウザメを、行動や性別で分類することができる可能性があることに着眼することにより成された情報処理である。
【００１６】
具体的には、実施形態に係る推定処理は、所定の身体的異常を有する特定の魚種（チョウザメ）の行動を示す行動情報を取得し、取得した行動情報と、特定の魚種のうち、処理対象の魚の状態を示す状態情報とに基づいて、処理対象の魚の行動特徴であって、処理対象の魚が有する所定の身体的異常に起因する行動特徴を推定するものである。例えば、実施形態に係る推定処理は、所定の身体的異常を有する特定の魚種（チョウザメ）の行動を示す行動情報と、特定の魚種が行動する様子が撮影された動画像で示される状態情報とに基づいて、処理対象の魚の行動特徴を推定するものである。
【００１７】
さらに詳細には、実施形態に係る推定処理は、所定の身体的異常を有する特定の魚種に対応する行動情報に基づいて、当該所定の身体的異常と、当該所定の身体的異常がある特定の魚種の行動との関係性が学習されたモデルを生成し、生成したモデルと状態情報とに基づいて、所定の身体的異常に起因する行動特徴を推定するものである。また、係るモデルは、行動特徴を推定するためのモデルであることから、以下では係るモデルを「推定モデル」と表記する場合がある。
【００１８】
そして、このような推定処理により、特定の魚種（チョウザメ）を行動グループや性別で容易に分類することができるようになる。また、このような分類ができるようになる結果、例えば、特定の行動は、チョウザメが弱っていることの指標となるため、特定の行動に対応する行動グループに属するチョウザメを対象に飼育方法を変えるなどにより、チョウザメが死滅してしまうことを効果的に防止することができるようになる。また、チョウザメが死滅してしまうことを防止することが出来れば、チョウザメの養殖にかかるコストを軽減することもできるようになる。さらに、養殖業者が雌のチョウザメだけを分離する際の労力（性別判定にかかる労力）も軽減することができるようになる。
【００１９】
〔２．推定プログラムおよび情報処理装置について〕
実施形態に係る推定プログラムは、上述した実施形態に係る推定処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。具体的には、実施形態に係る推定プログラムは、所定の身体的異常を有する特定の魚種の行動を示す行動情報を取得する取得手順と、取得手順により取得された行動情報と、特定の魚種のうち、処理対象の魚の状態を示す状態情報とに基づいて、処理対象の魚の行動特徴であって、処理対象の魚が有する所定の身体的異常に起因する行動特徴を推定する推定手順とをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００２０】
また、本実施形態では、このようなコンピュータの一例として、情報処理装置１００を例に挙げる。すなわち情報処理装置１００は、実施形態に係る推定プログラムの制御に従って、所定の身体的異常を有する特定の魚種の行動を示す行動情報を取得し、取得した行動情報と、特定の魚種のうち、処理対象の魚の状態を示す状態情報とに基づいて、処理対象の魚の行動特徴であって、処理対象の魚が有する所定の身体的異常に起因する行動特徴を推定する。換言すると、情報処理装置１００は、実施形態に係る推定プログラムが実行されることにより、所定の身体的異常を有する特定の魚種の行動を示す行動情報を取得する取得部と、取得部により取得された行動情報と、特定の魚種のうち、処理対象の魚の状態を示す状態情報とに基づいて、処理対象の魚の行動特徴であって、処理対象の魚が有する前記所定の身体的異常に起因する行動特徴を推定する推定部とを有することになる。
【００２１】
また、本実施形態では、情報処理装置１００は、サーバ装置やクラウドシステム等により実現されるものとする。一方で、推定プログラムが実行されるコンピュータは、例えば、処理対象の魚種について行動分析したいと考える利用者（例えば、養殖業者）によって利用される情報処理端末であってもよく、このような情報処理端末としては、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal  Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等が挙げられる。
【００２２】
〔３．特定の魚種について〕
本実施形態では、特定の魚種はチョウザメであるものとする。したがって、本実施形態では、特定の魚種のうち、処理対象の魚というのは、養殖のため生簀で飼育されているチョウザメのうち行動分析の対象となったある１匹のチョウザメを指し示すものとする。一方で、特定の魚種は、必ずしもチョウザメに限定される必要はない。例えば、特定の魚種は、効果的な養殖のために行動分析したいと考えられる魚種や、養殖方法が確立されていない魚種であれば、いかなる魚種（例えば、サケなど）であってもよい。
【００２３】
〔４．３次元モデルについて〕
上記の通り、実施形態に係る推定処理は、所定の身体的異常と、当該所定の身体的異常を有するチョウザメに対応する行動情報が示す行動との関係性が学習されたモデルを生成し、生成したモデルと状態情報とに基づいて、所定の身体的異常に起因する行動特徴を推定するものである。このため、推定精度の高いモデルを生成するための機械学習には、身体的異常、および、当該身体的異常を有するチョウザメの行動を示す行動情報といった学習データとの組み合わせ（学習データセット）が必要となるが、実際のチョウザメから機械学習に十分な学習データセットを収集することは非常に困難である。
【００２４】
例えば、養殖のため生簀で飼育されているチョウザメの中から「胸ヒレ」に異常がある個体を取り出すことができたとしても、「胸ヒレ」に異常がある個体の数が少なければ、十分な行動情報を収集することはできず、結果として、推定精度の高いモデルを生成することはできない。
【００２５】
このような問題点を解消するために、本実施形態では、チョウザメの実際の筋骨格からチョウザメの魚体を再現した３次元モデル（以下、「３Ｄモデル」と表記する場合がある）を生成し、生成した３Ｄモデルに対する流体シミュレーションを行うことで、身体的異常を有するチョウザメの行動を示す行動情報を収集することに着眼した。ここで、図１を用いて、実施形態に係る３Ｄモデルについて説明する。図１は、実施形態に係る３Ｄモデルの一例を示す図である。なお、３Ｄモデルを生成する作業は、チョウザメについて行動分析したいと考える利用者Ｕの操作に応じて、端末装置１０（不図示）によって行われるものとする。
【００２６】
まず、図１に示す筋骨格ＭＳ１は、チョウザメを解剖し、骨格、骨格に対する筋肉の付き方を分析することで得られた実際の筋骨格モデルである。このような状態において、端末装置１０は、筋骨格ＭＳ１を示す情報に基づいて、チョウザメの魚体を再現した３Ｄモデルを生成する（ステップＳ１１）。図１では、チョウザメの魚体を再現した３Ｄモデルとして、筋骨格ＭＳ１から３ＤモデルＭＤ１が生成された例が示されている。
【００２７】
そして、端末装置１０は、３ＤモデルＭＤ１に基づいて、所定の状態異常を有するチョウザメ（すなわち変異体）の３Ｄモデルをさらに生成する（ステップＳ１２）。例えば、端末装置１０は、３ＤモデルＭＤ１に基づいて、所定の身体的異常それぞれが個別に反映された各変異体の３Ｄモデルを生成する。
【００２８】
上記の通り、養殖により生まれたチョウザメのほとんどが、身体的異常（例えば、ヒレが曲がっている、ヒレの形状が変異している、内臓疾患を有する）を有することが知られている。したがって、本実施形態では、利用者Ｕは、身体的異常として、胸ヒレ異常（例えば、胸ヒレが曲がっている）・背ヒレ異常（例えば、背ヒレが曲がっている）・尾ヒレ異常（例えば、尾ヒレが曲がっている）・輪郭変異（例えば、通常個体と比較して頭部の輪郭が変異している）という４つの身体的異常に着目している。また、このようなことから、端末装置１０は、利用者Ｕの操作に従って、胸ヒレ異常のみが反映された３Ｄモデルである変異体モデルＭＤ１１、背ヒレ異常のみが反映された３Ｄモデルである変異体モデルＭＤ１２、尾ヒレ異常のみが反映された３Ｄモデルである変異体モデルＭＤ１３、輪郭変異のみが反映された３Ｄモデルである変異体モデルＭＤ１４を生成している。
【００２９】
もちろん、チョウザメが有する可能性のある身体的異常は、この４つの身体的異常に限定されるものではないため、どのような身体的異常が反映された３Ｄモデルがどれだけの数生成されるかは任意であってよい。また、本実施形態では、説明を簡単にするために、身体的異常それぞれが個別に反映された各変異体の３Ｄモデルが生成される例を示しているが、例えば、複数の身体的異常が組み合わされて反映された１つの３Ｄモデルが生成されてもよい。一例を示すと、胸ヒレ異常および背ヒレ異常を有する１個体の３Ｄモデルが生成されてもよい。
【００３０】
〔５．３次元モデルに対する流体シミュレーションによる学習データの収集〕
次に、図１で生成された３Ｄモデルに対して流体シミュレーションを実行することで、流体シミュレーションによるシミュレーション結果から学習データを収集する点について、図２を用いて説明する。図２は、流体シミュレーションに基づく学習データの収集例を示す図である。なお、流体シミュレーションおよび流体シミュレーションによる学習データの収集は、利用者Ｕの操作に応じて、引き続き端末装置１０（不図示）によって行われるものとする。端末装置１０は、各身体的異常に対応する変異体モデルごとに流体シミュレーションを実行することで、シミュレーション結果に基づいて、当該身体的異常を有するチョウザメが行う行動を仮想的に分析する。そして、端末装置１０は分析結果に基づいて、チョウザメが行う行動を示す行動情報を収集する。例えば、端末装置１０は、各変異体モデルを動作させた動画像において、当該変異体モデルに対する流体シミュレーションを実行する。
【００３１】
まず、変異体モデルＭＤ１１について説明する。図２に示す動画像ＭＤＶＤ１１は、変異体モデルＭＤ１１を動作させた動画像である。したがって、端末装置１０は、変異体モデルＭＤ１１を動作させた動画像ＭＤＶＤ１１における、変異体モデルＭＤ１１に対する流体シミュレーションを実行する。そして、端末装置１０は、この流体シミュレーションによるシミュレーション結果に基づいて、胸ヒレ異常を有するチョウザメの泳ぎに関する情報である泳法データ（行動情報の一例）を収集する。係る泳法データには、通常時の泳ぎ方を示す情報、餌を食べる際の泳ぎ方を示す情報、泳いで移動する移動軌跡を示す情報などが含まれる。
【００３２】
次に、変異体モデルＭＤ１２について説明する。図２に示す動画像ＭＤＶＤ１２は、変異体モデルＭＤ１２を動作させた動画像である。したがって、端末装置１０は、変異体モデルＭＤ１２を動作させた動画像ＭＤＶＤ１２における、変異体モデルＭＤ１２に対する流体シミュレーションを実行する。そして、端末装置１０は、この流体シミュレーションによるシミュレーション結果に基づいて、背ヒレ異常を有するチョウザメの泳ぎに関する情報である泳法データ（行動情報の一例）を収集する。係る泳法データには、通常時の泳ぎ方を示す情報、餌を食べる際の泳ぎ方を示す情報、泳いで移動する移動軌跡を示す情報などが含まれる。
【００３３】
次に、変異体モデルＭＤ１３について説明する。図２に示す動画像ＭＤＶＤ１３は、変異体モデルＭＤ１３を動作させた動画像である。したがって、端末装置１０は、変異体モデルＭＤ１３を動作させた動画像ＭＤＶＤ１３における、変異体モデルＭＤ１３に対する流体シミュレーションを実行する。そして、端末装置１０は、この流体シミュレーションによるシミュレーション結果に基づいて、尾ヒレ異常を有するチョウザメの泳ぎに関する情報である泳法データ（行動情報の一例）を収集する。係る泳法データには、通常時の泳ぎ方を示す情報、餌を食べる際の泳ぎ方を示す情報、泳いで移動する移動軌跡を示す情報などが含まれる。
【００３４】
次に、変異体モデルＭＤ１４について説明する。図２に示す動画像ＭＤＶＤ１４は、変異体モデルＭＤ１４を動作させた動画像である。したがって、端末装置１０は、変異体モデルＭＤ１４を動作させた動画像ＭＤＶＤ１４における、変異体モデルＭＤ１４に対する流体シミュレーションを実行する。そして、端末装置１０は、この流体シミュレーションによるシミュレーション結果に基づいて、輪郭変異を有するチョウザメの泳ぎに関する情報である泳法データ（行動情報の一例）を収集する。係る泳法データには、通常時の泳ぎ方を示す情報、餌を食べる際の泳ぎ方を示す情報、泳いで移動する移動軌跡を示す情報などが含まれる。
【００３５】
また、端末装置１０は、利用者Ｕの操作に従って、収集した泳法データを実施形態に係る情報処理装置１００に送信する。情報処理装置１００は、端末装置１０から泳法データを受け付けると、受け付けた泳法データを行動情報記憶部１２１に格納する。例えば、情報処理装置１００は、各身体的異常に対応する変異体モデルごとに、当該変異体モデルに対する流体シミュレーションから得られた泳法データを格納する。
【００３６】
ここで、図７を用いて、実施形態に係る行動情報記憶部１２１の一例を示す。図７の例では、行動情報記憶部１２１は、「変異体ＩＤ」、「身体情報（身体的異常）」、「動画像」、「シミュレーション結果」、「行動情報（泳法データ）」といった項目を有する。
【００３７】
「変異体ＩＤ」は、変異体モデルを識別する識別情報を示す。例えば、変異体ＩＤ「ＭＤ１１」で識別される変異体モデルは、変異体モデルＭＤ１１に対応する。「身体情報（身体的異常）」は、「変異体ＩＤ」で識別される変異体モデルで対象となっている身体的異常を示す情報である。例えば、図１で説明したように、変異体モデルＭＤ１１は、胸ヒレ異常が反映された３Ｄモデルである。したがって、変異体ＩＤ「ＭＤ１１」で識別される変異体モデルで対象となっている身体的異常は「胸ヒレ異常」である。
【００３８】
「動画像」は、「変異体ＩＤ」で識別される変異体モデルを動作させた際の動画像を示す。例えば、動画像ＭＤＶＤ１１は、変異体モデルＭＤ１１を動作させた動画像である。「シミュレーション結果」は、「変異体ＩＤ」で識別される変異体モデルを動作させた動画像における、当該変異体モデル対する流体シミュレーションの結果を示す。例えば、シミュレーション結果ＳＭＲＥ１１は、変異体モデルＭＤ１１を動作させた動画像ＭＤＶＤ１１における、変異体モデルＭＤ１１に対する流体シミュレーションの結果を示す。
【００３９】
「行動情報（泳法データ）」は、「変異体ＩＤ」で識別される変異体モデルで対象となっている身体的異常を有するチョウザメの仮想的な泳ぎを示す行動情報を示す。例えば、行動情報「ＳＴＤＡ１１」は、シミュレーション結果ＳＭＲＥ１１に基づき分析された行動であって、身体的異常「胸ヒレ異常」を有するチョウザメの行動を示す情報である。また、「行動情報」には、通常時の泳ぎ方を示す情報、餌を食べる際の泳ぎ方を示す情報、泳いで移動する移動軌跡を示す情報などが方法データとして含まれる。
【００４０】
また、「身体情報」および「行動情報」は、推定モデルを生成するための機械学習で用いられる学習データであり、「身体情報」と「行動情報」との各組み合わせは、学習データセットとなる。
【００４１】
図２の説明に戻ると、端末装置１０は、チョウザメに対する実際の動画像から泳法データを収集してもよい。例えば、端末装置１０は、水中でチョウザメが行動する様子が撮影された動画像から、泳法データを収集してもよい。一例を示すと、端末装置１０は、性別が判明しているチョウザメが行動する様子が撮影された動画像から、泳法データを収集してもよい。例えば、端末装置１０は、雌のチョウザメが行動する様子が撮影された動画像から、泳法データを収集する。
【００４２】
〔６．リアル動画像から特徴量を抽出〕
後述するが、情報処理装置１００は、チョウザメの性別を推定するための推定モデルを生成するために、チョウザメに対する実際の動画像から得られた泳法データに対する機械学習による学習結果（特徴量）を強化学習に利用する場合がある。したがって、図３を用いて、情報処理装置１００が、チョウザメが行動する様子が撮影された動画像から収集された泳法データからチョウザメの特徴量を抽出する例を説明する。図３は、リアル動画像から特徴量を抽出する抽出例を示す図である。
【００４３】
図３の例によると、情報処理装置１００は、雌のチョウザメが行動する様子が撮影された動画像から収集された泳法データからチョウザメの特徴量を抽出する。このため、まず、情報処理装置１００は、雌のチョウザメが行動する様子が撮影された動画像を取得する（ステップＳ２１）。例えば、情報処理装置１００は、雌のチョウザメが行動する様子が撮影された動画像を所持する所持先（例えば、端末装置１０、あるいは、情報処理装置１００とは異なる所定のサーバ装置）から動画像を取得する。図３の例では、情報処理装置１００は、雌のチョウザメが行動する様子が撮影された動画像として、動画像ＷＶＤを取得している。
【００４４】
このような状態において、情報処理装置１００は、動画像ＷＶＤに基づいて、雌のチョウザメがどのような身体的異常を有するかを示す身体的特徴を示す特徴量（身体的特徴量）と、雌のチョウザメがどのような泳ぎの特徴を有するかを示す特徴量（行動特徴量）とを抽出する（ステップＳ２２）。例えば、情報処理装置１００は、機械学習によりこれら特徴量を抽出する。
【００４５】
また、情報処理装置１００は、抽出した特徴量を個体情報記憶部１２２に格納する（ステップＳ２３）。図３に示すように、個体情報記憶部１２２は、「特徴種別」と「特徴量」とを対応付けて記憶する。図３に示す個体情報記憶部１２２のように、「特徴種別」には、「身体的特徴量」と「行動特徴量」がある。そして、図３に示す個体情報記憶部１２２では、身体的特徴量として「ＢＦＶ１」、「ＢＦＶ２」、「ＢＦＶ３」が抽出された例が示されている。
【００４６】
なお、図３では、身体的特徴量が概念的な記号で示されているが、雌のチョウザメは「胸ヒレの形状が〇〇の形状である」、あるいは、「背ヒレが左に曲がっている傾向にある」といった特徴がある場合には、このような特徴を示す「特徴量」が特徴種別「身体的特徴量」に対応付けて記憶される。また、図３では、行動特徴量が概念的な記号で示されているが、雌のチョウザメは「雄のチョウザメと比較して低い位置を泳ぐ傾向にある」といった特徴がある場合には、このような特徴を示す「特徴量」が特徴種別「行動特徴量」に対応付けて記憶される。
【００４７】
〔７．モデル生成の一例〕
ここからは、図４を用いて、情報処理装置１００によって行われる実施形態に係る推定処理のうち、推定処理に用いられる推定モデルを生成するモデル生成処理の一例について説明する。図４は、実施形態に係る推定処理の全体例を示す図である。
【００４８】
まず、情報処理装置１００は、行動情報記憶部１２１から、身体的異常を示す身体情報と、チョウザメの行動を示す行動情報（泳法データ）との組み合わせを学習データセットとして取得する（ステップＳ３１）。図４の例では、情報処理装置１００は、身体的異常として「胸ヒレ異常」を示す身体情報と、「ＳＴＤＡ１１」のような泳ぎを示す行動情報との組を１つの学習データセット（「学習データセットＬＳ１」とする）として取得している。
【００４９】
また、図４の例では、情報処理装置１００は、身体的異常として「背ヒレ異常」を示す身体情報と、「ＳＴＤＡ１２」のような泳ぎを示す行動情報との組を１つの学習データセット（「学習データセットＬＳ２」とする）として取得している。また、図４の例では、情報処理装置１００は、身体的異常として「尾ヒレ異常」を示す身体情報と、「ＳＴＤＡ１３」のような泳ぎを示す行動情報との組を１つの学習データセット（「学習データセットＬＳ３」とする）として取得している。また、図４の例では、情報処理装置１００は、身体的異常として「輪郭異常」を示す身体情報と、「ＳＴＤＡ１４」のような泳ぎを示す行動情報との組を１つの学習データセット（「学習データセットＬＳ４」とする）として取得している。
【００５０】
このような状態において、情報処理装置１００は、学習データセットごとに、当該学習データに含まれる身体情報が示す身体的異常を有するチョウザメの行動情報（当該学習データに含まれる行動情報）に基づいて、当該身体的異常と、当該身体的異常があるチョウザメの泳ぎ（行動）との関係性が学習されたモデルを生成する（ステップＳ３２）。
【００５１】
例えば、情報処理装置１００は、学習データセットＬＳ１に基づいて、胸ヒレ異常を有する個体は、どのような泳ぎをする傾向にあるか学習された推定モデルを生成する。一例を示すと、情報処理装置１００は、学習データセットＬＳ１に基づいて、胸ヒレ異常を有する個体の泳ぎの特徴を示す特徴量を算出することにより、算出された特徴量に基づき推定モデルを生成する。また、情報処理装置１００は、チョウザメが行動する様子が撮影された動画像で示される状態情報であって、処理対象のチョウザメの状態を示す状態情報（例えば、輪郭の状態や泳ぎの状態）が入力された場合に、処理対象のチョウザメを対象とする身体的異常に関する情報を出力するように推定モデルを学習する。例えば、情報処理装置１００は、処理対象のチョウザメの状態を示す状態情報が入力された場合に、処理対象のチョウザメが胸ヒレ異常を有するか否かを示す情報を出力するように推定モデルを学習する。図４の例では、情報処理装置１００は、このような推定モデルとして推定モデルＭＤＬ１１を生成したものとする。また、推定モデルＭＤＬ１１で対象とする特徴量（泳ぎの傾向）は、概念的に「ＦＶ１１」であるものとする。
【００５２】
また、例えば、情報処理装置１００は、学習データセットＬＳ２に基づいて、背ヒレ異常を有する個体は、どのような泳ぎをする傾向にあるか学習された推定モデルを生成する。一例を示すと、情報処理装置１００は、学習データセットＬＳ２に基づいて、背ヒレ異常を有する個体の泳ぎの特徴を示す特徴量を算出することにより、算出された特徴量に基づき推定モデルを生成する。また、情報処理装置１００は、チョウザメが行動する様子が撮影された動画像で示される状態情報であって、処理対象のチョウザメの状態を示す状態情報（例えば、輪郭の状態や泳ぎの状態）が入力された場合に、処理対象のチョウザメを対象とする身体的異常に関する情報を出力するように推定モデルを学習する。例えば、情報処理装置１００は、処理対象のチョウザメの状態を示す状態情報が入力された場合に、処理対象のチョウザメが背ヒレ異常を有するか否かを示す情報を出力するように推定モデルを学習する。図４の例では、情報処理装置１００は、このような推定モデルとして推定モデルＭＤＬ１２を生成したものとする。また、推定モデルＭＤＬ１２で対象とする特徴量（泳ぎの傾向）は、概念的に「ＦＶ１２」であるものとする。
【００５３】
また、例えば、情報処理装置１００は、学習データセットＬＳ３に基づいて、尾ヒレ異常を有する個体は、どのような泳ぎをする傾向にあるか学習された推定モデルを生成する。一例を示すと、情報処理装置１００は、学習データセットＬＳ３に基づいて、尾ヒレ異常を有する個体の泳ぎの特徴を示す特徴量を算出することにより、算出された特徴量に基づき推定モデルを生成する。また、情報処理装置１００は、チョウザメが行動する様子が撮影された動画像で示される状態情報であって、処理対象のチョウザメの状態を示す状態情報（例えば、輪郭の状態や泳ぎの状態）が入力された場合に、処理対象のチョウザメを対象とする身体的異常に関する情報を出力するように推定モデルを学習する。例えば、情報処理装置１００は、処理対象のチョウザメの状態を示す状態情報が入力された場合に、処理対象のチョウザメが尾ヒレ異常を有するか否かを示す情報を出力するように推定モデルを学習する。図４の例では、情報処理装置１００は、このような推定モデルとして推定モデルＭＤＬ１３を生成したものとする。また、推定モデルＭＤＬ１３で対象とする特徴量（泳ぎの傾向）は、概念的に「ＦＶ１３」であるものとする。
【００５４】
また、例えば、情報処理装置１００は、学習データセットＬＳ４に基づいて、輪郭変異を有する個体は、どのような泳ぎをする傾向にあるか学習された推定モデルを生成する。一例を示すと、情報処理装置１００は、学習データセットＬＳ４に基づいて、輪郭変異を有する個体の泳ぎの特徴を示す特徴量を算出することにより、算出された特徴量に基づき推定モデルを生成する。また、情報処理装置１００は、チョウザメが行動する様子が撮影された動画像で示される状態情報であって、処理対象のチョウザメの状態を示す状態情報（例えば、輪郭の状態や泳ぎの状態）が入力された場合に、処理対象のチョウザメを対象とする身体的異常に関する情報を出力するように推定モデルを学習する。例えば、情報処理装置１００は、処理対象のチョウザメの状態を示す状態情報が入力された場合に、処理対象のチョウザメが輪郭変異しているか否かを示す情報を出力するように推定モデルを学習する。図４の例では、情報処理装置１００は、このような推定モデルとして推定モデルＭＤＬ１４を生成したものとする。また、推定モデルＭＤＬ１３で対象とする特徴量（泳ぎの傾向）は、概念的に「ＦＶ１４」であるものとする。
【００５５】
このように、情報処理装置１００は、身体的異常が反映された３Ｄモデルに対する流体シミュレーションにより収集された行動情報であって、当該身体的異常を有するチョウザメの行動を示す行動情報を学習データとしてモデルを学習する。これにより、情報処理装置１００は、実際のチョウザメの動きを観測するだけでは得られない程に多くの行動情報から学習を行うことができるため、推定精度の高い学習モデルを生成することができる。また、図２では、チョウザメに対する実際の動画像から行動情報（泳法データ）が収集されてもよい旨説明した。したがって、情報処理装置１００は、流体シミュレーションにより収集された行動情報と、チョウザメに対する実際の動画像から収集された行動情報とを掛け合わせたものを学習データとして学習を行ってもよい。
【００５６】
次に、情報処理装置１００は、生成した推定モデルに関する情報をモデル情報記憶部１２３に格納する（ステップＳ３３）。図４の例では、モデル情報記憶部１２３は、「変異体ＩＤ」、「身体情報（身体的異常）」、「モデル情報」、「特徴量」といった項目を有する。
【００５７】
「変異体ＩＤ」は、変異体モデルを識別する識別情報を示す。「身体情報（身体的異常）」は、「変異体ＩＤ」で識別される変異体モデルで対象となっている身体的異常を示す情報である。「モデル情報」は、情報処理装置１００が生成した推定モデルを示す。「特徴量」は、「モデル情報」が示す推定モデルで対象となっている特徴量（泳ぎの傾向）を示す。すなわち、図４に示すモデル情報記憶部１２３は、身体的異常「胸ヒレ異常」が反映された変異体モデルＭＤ１１に対する流体シミュレーションにより収集された行動情報を学習データとして、この行動情報が示す泳ぎと、胸ヒレ異常との関係性が学習された推定モデルＭＤＬ１１が生成された例を示す。また、図４に示すモデル情報記憶部１２３は、推定モデルＭＤＬ１１で対象となっている特徴量（泳ぎの傾向）は「ＦＶ１１」である例を示す。
【００５８】
次に、情報処理装置１００は、チョウザメの行動のうち、所定の身体的異常と関係性を有する行動と性別が判明しているチョウザメ（雌のチョウザメ）の行動との類似性に基づき抽出された行動を示す行動情報と、当該所定の身体的異常との関係性が学習された推定モデルを生成する。図４の例では、情報処理装置１００は、雌のチョウザメに対応する特徴量と、流体シミュレーションから収集された行動情報を用いた学習結果である特徴量とのマッピングにより、流体シミュレーションから得られた行動情報のうち、雌のチョウザメに対応する行動情報を抽出する（ステップＳ３４）。
【００５９】
ここで、雌のチョウザメに対応する特徴量とは、個体情報記憶部１２２に記憶される特徴量である。また、流体シミュレーションから収集された行動情報を用いた学習結果である特徴量とは、モデル情報記憶部１２３に記憶される特徴量である。したがって、図４の例では、情報処理装置１００は、個体情報記憶部１２２に記憶される特徴量と、モデル情報記憶部１２３に記憶される特徴量との類似性（共通性）に基づくマッピングにより、流体シミュレーションから得られた行動情報（行動情報に記憶される行動情報）のうち、雌のチョウザメに対応する行動情報を抽出する。
【００６０】
次に、情報処理装置１００は、抽出した行動情報が示す泳ぎと、抽出した行動情報に対応する身体的異常との関係性に基づいて、処理対象のチョウザメの状態を示す状態情報が入力された場合に、処理対象のチョウザメの性別に関する情報がさらに出力されるようモデルを学習する（ステップＳ３５）。例えば、情報処理装置１００は、抽出した行動情報が示す泳ぎと、抽出した行動情報に対応する身体的異常との関係性に基づいて、モデル情報記憶部１２３に格納される各モデルに対して、処理対象のチョウザメの性別に関する情報がさらに出力されるよう強化学習する。
【００６１】
そして、このような学習により強化学習後の推定モデルＭＤＬ１１は、処理対象のチョウザメの状態を示す状態情報が入力された場合に、処理対象のチョウザメが胸ヒレ異常を有するか否かを示す情報とともに、処理対象のチョウザメが雌であるか否かを示す情報を出力するようになる。また、強化学習後の推定モデルＭＤＬ１２は、処理対象のチョウザメの状態を示す状態情報が入力された場合に、処理対象のチョウザメが背ヒレ異常を有するか否かを示す情報とともに、処理対象のチョウザメが雌であるか否かを示す情報を出力するようになる。
【００６２】
また、強化学習後の推定モデルＭＤＬ１３は、処理対象のチョウザメの状態を示す状態情報が入力された場合に、処理対象のチョウザメが尾ヒレ異常を有するか否かを示す情報とともに、処理対象のチョウザメが雌であるか否かを示す情報を出力するようになる。また、強化学習後の推定モデルＭＤＬ１１は、処理対象のチョウザメの状態を示す状態情報が入力された場合に、処理対象のチョウザメが輪郭変異しているか否かを示す情報とともに、処理対象のチョウザメが雌であるか否かを示す情報を出力するようになる。
【００６３】
〔８．推定処理の一例〕
ここからは、図５を用いて、情報処理装置１００によって行われる実施形態に係る推定処理のうち、推定モデルを用いた推定処理の一例について説明する。図５は、実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。
【００６４】
情報処理装置１００は、チョウザメの行動を示す行動情報と、処理対象のチョウザメの状態を示す状態情報とに基づいて、処理対象のチョウザメの行動特徴であって、処理対象のチョウザメが有する身体的異常に起因する行動特徴を推定する。例えば、情報処理装置１００は、身体的異常と、当該身体的異常を有するチョウザメの行動との関係性が学習された推定モデルと、処理対象のチョウザメの状態情報とに基づいて、処理対象のチョウザメが有する身体的異常に起因する行動特徴を推定する。一例として、情報処理装置１００は、推定モデルと、処理対象のチョウザメが行動する様子が撮影された動画像で示される状態情報とに基づいて、処理対象のチョウザメの行動特徴を推定する。より詳細には、情報処理装置１００は、処理対象のチョウザメが行動する様子が撮影された動画像で示される状態情報を各推定モデルに入力し、推定モデルから出力された情報に基づいて、処理対象のチョウザメの行動特徴と、処理対象のチョウザメの性別を推定する。
【００６５】
図５では、情報処理装置１００は、処理対象のチョウザメとしてチョウザメＦＳ１が行動する様子が撮影された動画像である動画像ＳＶＤが与えられたことにより、推定モデルを用いて、チョウザメＦＳ１の行動特徴および性別を推定するものとする。係る例では、まず、情報処理装置１００は、動画像ＳＶＤからチョウザメＦＳ１の状態情報を抽出し、抽出した状態情報を各推定モデルに入力する（ステップＳ４１）。具体的には、情報処理装置１００は、強化学習後の推定モデルＭＤＬ１１、強化学習後の推定モデルＭＤＬ１２、強化学習後の推定モデルＭＤＬ１３、および、強化学習後の推定モデルＭＤＬ１４それぞれに対して、動画像ＳＶＤから抽出したチョウザメＦＳ１の状態情報を入力する。
【００６６】
そして、図５の例では、強化学習後の推定モデルＭＤＬ１１は、ステップＳ４１での入力に応じて、チョウザメＦＳ１は「身体的異常に関する情報；胸ヒレ異常なし、性別に関する情報；雌」を示す出力情報♯１１を出力している。また、図５の例では、強化学習後の推定モデルＭＤＬ１２は、ステップＳ４１での入力に応じて、チョウザメＦＳ１は「身体的異常に関する情報；背ヒレ異常あり、性別に関する情報；雌」を示す出力情報♯１２を出力している。また、図５の例では、強化学習後の推定モデルＭＤＬ１３は、ステップＳ４１での入力に応じて、チョウザメＦＳ１は「身体的異常に関する情報；尾ヒレ異常なし、性別に関する情報；雌」を示す出力情報♯１３を出力している。また、図５の例では、強化学習後の推定モデルＭＤＬ１４は、ステップＳ４１での入力に応じて、チョウザメＦＳ１は「身体的異常に関する情報；輪郭変異なし、性別に関する情報；雌」を示す出力情報♯１４を出力している。
【００６７】
また、情報処理装置１００は、各出力情報に基づいて、チョウザメＦＳ１の行動特徴であって、チョウザメＦＳ１が有する身体的異常に起因する行動特徴を推定する（ステップＳ４２）。また、情報処理装置１００は、各出力情報に基づいて、チョウザメＦＳ１の性別も推定する。図５に示す各出力情報（出力情報♯１、♯２、♯３、♯４）によると、チョウザメＦＳ１は、身体的異常として背ヒレ異常を有していることがわかる。また、モデル情報記憶部１２３によると、身体的異常「背ヒレ異常」に対応する推定モデルは、推定モデルＭＤＬ１２である。より詳細には、身体的異常「背ヒレ異常」を有するチョウザメの行動情報（身体的異常「背ヒレ異常」が反映された変異体モデルＭＤ１２に対する流体シミュレーションにより得られた行動情報）に基づいて、身体的異常「背ヒレ異常」と、身体的異常「背ヒレ異常」があるチョウザメの泳ぎ（行動）との関係性が学習されたモデルが推定モデルＭＤＬ１２である。また、モデル情報記憶部１２３によると、推定モデルＭＤＬ１２で対象とする特徴量（泳ぎの傾向）は「ＦＶ１２」である。
【００６８】
このようなことから、情報処理装置１００は、チョウザメＦＳ１は「背ヒレ異常」を有していることにより、「ＦＶ１２」によって示されるような泳ぎの特徴（行動特徴の一例）があると推定する。また、情報処理装置１００は、チョウザメＦＳ１の性別は「雌」であると推定する。
【００６９】
次に、情報処理装置１００は、ステップＳ４２での推定結果に基づいて、チョウザメＦＳ１を行動と性別で分類する（ステップＳ４３）。例えば、情報処理装置１００は、分類結果記憶部１２４において、「ＦＶ１２」に対応する行動グループにチョウザメＦＳ１を所属させるとともに、性別「雌」のグループにチョウザメＦＳ１を所属させるといった処理により、チョウザメＦＳ１を行動と性別で分類する。
【００７０】
なお、図５では、情報処理装置１００が、強化学習後の推定モデルから出力された出力情報に基づき、処理対象のチョウザメの性別を推定する例を示した。しかし、情報処理装置１００は、強化学習前の推定モデル（図４のステップＳ３２で生成された推定モデル）による出力情報に基づいて、チョウザメの性別を推定してもよい。
【００７１】
強化学習前の推定モデルを用いた場合も、情報処理装置１００は、チョウザメＦＳ１は「背ヒレ異常」を有していることにより、「ＦＶ１２」によって示されるような泳ぎの特徴（行動特徴の一例）があると推定する。したがって、係る例では、情報処理装置１００は、「ＦＶ１２」によって示されるような泳ぎの特徴に基づいて、チョウザメＦＳ１の性別を推定する。例えば、「ＦＶ１２」は「水中の低めに泳ぐ傾向」を示していたとする。また、「水中の低めに泳ぐ」原因として卵を有することによる体重増加が考えられ、結果として、「水中の低めに泳ぐ」チョウザメは雌であると推定できる。したがって、情報処理装置１００は、チョウザメＦＳ１が「ＦＶ１２」が示すような行動をとる原因に基づいて、チョウザメＦＳ１の性別を推定する。係る例では、情報処理装置１００は、チョウザメＦＳ１の性別は「雌」であると推定する。
【００７２】
また、情報処理装置１００は、処理対象のチョウザメの行動特徴であって、処理対象の魚が有する身体的異常に起因する行動特徴に基づいて、処理対象のチョウザメが当該行動特徴が示す行動をとる原因をさらに推定してもよい。ここでは、説明の便宜上、「ＦＶ１２」は「水中をまわりながら泳ぐ」を示していたとする。また、「水中をまわりながら泳ぐ」原因として「酸素不足」であることが予め判明している場合には、情報処理装置１００は、チョウザメＦＳ１が「ＦＶ１２」が示すような行動をとる原因として「酸素不足」を推定する。
【００７３】
さて、これまで説明してきたように、情報処理装置１００は、実施形態に係る推定プログラムに従って、所定の身体的異常を有するチョウザメの行動を示す行動情報を取得し、取得した行動情報と、チョウザメのうち、処理対象のチョウザメの状態を示す状態情報とに基づいて、処理対象の魚の行動特徴であって、処理対象の魚が有する所定の身体的異常に起因する行動特徴を推定する。また、情報処理装置１００は、取得した行動情報に基づいて、処理対象のチョウザメの性別を推定する。この点、より詳細には、情報処理装置１００は、実施形態に係る推定プログラムに従って、所定の身体的異常が反映されたチョウザメの３Ｄモデルに対するシミュレーション結果から得られた行動情報、および、雌のチョウザメの行動情報に基づいて、所定の身体的異常と、当該所定の身体的異常があるチョウザメの行動との関係性が学習された推定モデルを生成する。例えば、情報処理装置１００は、処理対象のチョウザメの状態情報が入力された場合に、処理対象のチョウザメにおける身体的異常に関する情報と、処理対象のチョウザメの性別に関する情報とを出力するように推定モデルを学習する。
【００７４】
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、チョウザメを行動グループや性別で容易に分類することができるようになる。また、このような分類の結果、情報処理装置１００は、チョウザメの健康状態に関する指標を与えることができるようになるため、例えば、チョウザメが死滅してしまわないよう早期対策を利用者に取らせることができる。また、情報処理装置１００は、利用者が雌のチョウザメだけを分離する際の労力（性別判定にかかる労力）や、養殖（飼育）にかかるコストを軽減させることに貢献することができる。
【００７５】
〔９．情報処理装置の構成〕
次に、図６を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００について説明する。図６は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図６に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【００７６】
（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。
【００７７】
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、行動情報記憶部１２１と、個体情報記憶部１２２と、モデル情報記憶部１２３と、分類結果記憶部１２４とを有する。行動情報記憶部１２１と、個体情報記憶部１２２と、モデル情報記憶部１２３については、説明済みのため以下での詳細な説明は省略する。
【００７８】
（分類結果記憶部１２４について）
分類結果記憶部１２４は、処理対象のチョウザメが行動や性別で分類された分類結果を記憶する。ここで、図８を用いて、実施形態に係る分類結果記憶部１２４の一例を示す。図８の例では、分類結果記憶部１２４は、「性別」、「行動グループ」といった項目を有する。また、図５の例では、「性別」には、「雄」および「雌」といった項目が含まれる。また、図５の例では、「行動グループ」には、「ＦＶ１１」、「ＦＶ１２」、「ＦＶ１３」等といった特徴量（泳ぎの傾向）を示す項目が含まれる。
【００７９】
図６に戻り、制御部１３０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（例えば、実施形態に係る推定プログラム）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【００８０】
図６に示すように、制御部１３０は、受付部１３１と、取得部１３２と、生成部１３３と、推定部１３４と、分類部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図６に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図６に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【００８１】
（受付部１３１について）
受付部１３１は、各種情報を受け付ける（取得する）。例えば、受付部１３１は、３次元モデルに対する流体シミュレーションに基づく行動情報であって、身体的異常を有する特定の魚種が行う行動を仮想的に示す行動情報を受け付ける。図２の例では、受付部１３１は、胸ヒレ異常を有するチョウザメの泳ぎに関する情報である泳法データ（行動情報の一例）、背ヒレ異常を有するチョウザメの泳ぎに関する情報である泳法データ（行動情報の一例）、尾ヒレ異常を有するチョウザメの泳ぎに関する情報である泳法データ（行動情報の一例）、輪郭変異しているチョウザメの泳ぎに関する情報である泳法データ（行動情報の一例）を端末装置１０から受け付けている。
【００８２】
取得部１３２は、所定の身体的異常を有する特定の魚種の行動を示す行動情報を取得する。例えば、取得部１３２は、行動情報として、特定の魚種の行動態様を示す動画像から得られた行動情報を取得する。例えば、取得部１３２は、動画像として、特定の魚種の実際の筋骨格に応じて特定の魚種の魚体が再現された３次元モデルであって、所定の身体的異常が反映された３次元モデルを動作させた際の行動態様を示す動画像から得られた行動情報を取得する。例えば、取得部１３２は、行動情報として、所定の身体的異常が個別に反映された各３次元モデルを動作させた際の行動態様を示す各動画像から得られた行動情報をそれぞれ取得する。より詳細には、取得部１３２は、行動情報として、３次元モデルを動作させたこの動画像上における当該３次元モデルに対する流体シミュレーションに基づく行動情報を取得する。
【００８３】
また、取得部１３２は、動画像として、水中で特定の魚種が行動する様子が撮影された動画像から得られた行動情報を取得してもよい。例えば、取得部１３２は、動画像として、特定の魚種のうち、性別が判明している魚が行動する様子が撮影された動画像から得られた行動情報を取得してもよい。
【００８４】
例えば、取得部１３２は、生成部１３３によりモデル生成処理が行われるタイミングになったと判定した場合には、行動情報記憶部１２１から上記のような行動情報を取得する。
【００８５】
（生成部１３３について）
生成部１３３は、所定の身体的異常を有する特定の魚種に対応する行動情報に基づいて、当該所定の身体的異常と、当該所定の身体的異常がある特定の魚種の行動との関係性が学習されたモデル（推定モデル）を生成する。例えば、生成部１３３は、状態情報が入力された場合に、処理対象の魚における所定の身体的異常に関する情報を出力するよう学習することでモデルを生成する。
【００８６】
例えば、取得部１３２が、行動情報として、特定の魚種の行動態様を示す動画像から得られた行動情報を取得したとする。係る場合、生成部１３３は、この動画像から得られた行動情報に基づいて、所定の身体的異常と行動との関係性が学習されたモデルを生成する。より詳細には、取得部１３２が、行動情報として、所定の身体的異常が個別に反映された各３次元モデルを動作させた際の行動態様を示す各動画像から得られた行動情報をそれぞれ取得したとする。そうすると、生成部１３３は、この行動情報に基づいて、所定の身体的異常それぞれに対応する複数のモデルを生成する。この点について、図１〜図４の例を用いて、より詳細に説明すると、取得部１３２は、行動情報として、３次元モデルを動作させた動画像上における当該３次元モデルに対する流体シミュレーションに基づく行動情報を取得する。そして、生成部１３３は、この流体シミュレーションに基づく行動情報が示す、特定の魚種の泳ぎに関する情報を学習データとして、所定の身体的異常と行動との関係性が学習されたモデルを生成する。
【００８７】
また、生成部１３３は、水中で前記特定の魚種が行動する様子が撮影された動画像（例えば、特定の魚種のうち、性別が判明している魚が行動する様子が撮影された動画像）から得られた行動情報をさらに用いて、モデルを生成してもよい。係る場合、生成部１３３は、この行動情報が示す、特定の魚種の泳ぎに関する情報を学習データとして、所定の身体的異常と行動との関係性が学習されたモデルを生成する。
【００８８】
また、例えば、生成部１３３は、特定の魚種の行動のうち、所定の身体的異常と関係性を有する行動と性別が判明している魚の行動との類似性に基づき抽出された行動を示す行動情報と、当該所定の身体的異常との関係性が学習されたモデルを生成してもよい。例えば、生成手順は、状態情報が入力された場合に、処理対象の魚の性別に関する情報をさらに出力するよう学習することでモデルを生成する。
【００８９】
（推定部１３４について）
推定部１３４は、取得部１３２により取得された行動情報と、特定の魚種のうち、処理対象の魚の状態を示す状態情報とに基づいて、処理対象の魚の行動特徴であって、処理対象の魚が有する所定の身体的異常に起因する行動特徴を推定する。例えば、推定部１３４は、行動情報と、処理対象の魚が行動する様子が撮影された動画像で示される状態情報とに基づいて、行動特徴を推定する。
【００９０】
例えば、推定部１３４は、生成部により生成されたモデルと状態情報とに基づいて、所定の身体的異常に起因する行動特徴を推定する。例えば、推定部１３４は、状態情報を入力としてモデルから出力された身体的異常に関する情報に基づいて、所定の身体的異常に起因する行動特徴を推定する。また、例えば、推定部１３４は、状態情報を入力としてモデルから出力された性別に関する情報に基づいて、処理対象の魚の性別を推定する。
【００９１】
また、推定部１３４は、モデルを用いて推定した行動特徴に基づいて、処理対象の魚の性別をさらに推定してもよい。
【００９２】
（分類部１３５について）
分類部１３５は、モデルを用いて推定した推定結果に基づいて、処理対象の魚を分類する。例えば、分類部１３５は、モデルを用いて推定した推定結果に基づいて、処理対象の魚を行動または性別で分類する。例えば、分類部１３５は、図５で説明したように、分類結果記憶部１２４において、推定した行動特徴（特徴量）に対応する行動グループに処理対象の魚を所属させる。また、分類部１３５は、推定した性別に対応する性別グループに処理対象の魚を所属させる。
【００９３】
〔１０．処理手順〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る推定処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係る情報処理手順を示すフローチャートである。なお、図９の例では、特定の魚種はチョウザメであるものとする。また、図９の例では、情報処理装置１００の生成部１３３は、雌のチョウザメが行動する様子が撮影された動画像に基づいて、雌のチョウザメがどのような身体的異常を有するかを示す身体的特徴量と、雌のチョウザメがどのような泳ぎの特徴を有するかを示す行動特徴量とを抽出し、抽出した特徴量を個体情報記憶部１２２に格納済みであるものとする。
【００９４】
まず、取得部１３２は、身体的異常が反映された３Ｄモデル（変異体モデル）に対して流体シミュレーションが行われたことによるシミュレーション結果に対応する学習データセットを取得する（ステップＳ１０１）。例えば、取得部１３２は、身体的異常が反映された３Ｄモデルに対する流体シミュレーションにより収集された行動情報（泳法データ）と、当該身体的異常を示す身体情報との組み合わせである学習データセットを取得する。例えば、取得部１３２は、行動情報記憶部１２１から学習データセットを取得する。
【００９５】
次に、生成部１３３は、取得部１３２により取得された学習データセットに基づいて、学習データセットごとに推定モデルを生成する（ステップＳ１０２）。具体的には、生成部１３３は、処理対象の１つの学習データセットに含まれる身体的異常を有するチョウザメの行動情報（この学習データセットに含まれる行動情報）に基づいて、当該所定の身体的異常と、当該身体的異常を有するチョウザメの行動との関係性が学習された推定モデルを生成する。例えば、生成部１３３は、処理対象のチョウザメの状態情報が入力された場合に、処理対象のチョウザメにおける身体的異常に関する情報を出力する推定モデルを生成する。
【００９６】
また、取得部１３２は、雌のチョウザメが行動する様子が撮影された動画像から得られた雌のチョウザメに対応する特徴量（身体的特徴量、行動特徴量）を取得する（ステップＳ１０３）。例えば、取得部１３２は、個体情報記憶部１２２から係る特徴量を取得する。また、取得部１３２は、どのようなタイミングで係る特徴量を取得してもよい。
【００９７】
次に、生成部１３３は、雌のチョウザメに対応する特徴量と、流体シミュレーションから得られた行動情報を用いた学習結果（ステップＳ１０２での学習結果）である特徴量とのマッピングにより、流体シミュレーションから得られた行動情報のうち、雌のチョウザメに対応する行動情報を抽出する（ステップＳ１０４）。
【００９８】
次に、生成部１３３は、抽出した行動情報が示す行動と、抽出した行動情報に対応する身体的異常との関係性に基づいて、処理対象のチョウザメの状態を示す状態情報が入力された場合に、処理対象のチョウザメの性別に関する情報がさらに出力されるよう推定モデルを強化学習する（ステップＳ１０５）。
【００９９】
また、推定部１３４は、ステップＳ１０１〜Ｓ１０５により推定モデルが生成された状態において、処理対象のチョウザメについて推定処理するタイミングとなったか否かを判定する（ステップＳ１０６）。例えば、推定部１３４は、処理対象のチョウザメ行動する様子が撮影された動画像の入力の有無に基づいて、処理対象のチョウザメについて推定処理するタイミングとなったか否かを判定する。例えば、推定部１３４は、処理対象のチョウザメが行動する様子が撮影された動画像の入力を受け付けていない間は（ステップＳ１０６；Ｎｏ）、処理対象のチョウザメについて推定処理するタイミングではないと判定し、処理対象のチョウザメについて推定処理するタイミングとなるまで待機する。
【０１００】
一方、推定部１３４は、処理対象のチョウザメが行動する様子が撮影された動画像の入力を受け付けていない間は（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ）、処理対象のチョウザメについて推定処理するタイミングになったと判定し、係る動画像から処理対象のチョウザメの状態情報を抽出し、抽出した状態情報を各推定モデルに入力する（ステップＳ１０７）。
【０１０１】
そして、推定部１３４は、状態情報を入力することにより出力された出力情報に基づいて、処理対象のチョウザメの行動特徴であって、処理対象のチョウザメが有する身体的異常に起因する行動特徴を推定するとともに、処理対象のチョウザメの性別を推定する（ステップＳ１０８）。
【０１０２】
〔１１．ハードウェア構成〕
また、上記実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図１０に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１０は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１０３】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１０４】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、係るプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、通信網５０を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５０を介して他の機器へ送信する。
【０１０５】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【０１０６】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、係るプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１０７】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１０８】
〔１２．その他〕
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１０９】
以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１１０】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１１１】
１００  情報処理装置
１２０  記憶部
１２１  行動情報記憶部
１２２  個体情報記憶部
１２３  モデル情報記憶部
１２４  分類結果記憶部
１３０  制御部
１３１  受付部
１３２  取得部
１３３  生成部
１３４  推定部
１３５  分類部
【図１】
0006945663.tif 000002
【図２】
0006945663.tif 000003
【図３】
0006945663.tif 000004
【図４】
0006945663.tif 000005
【図５】
0006945663.tif 000006
【図６】
0006945663.tif 000007
【図７】
0006945663.tif 000008
【図８】
0006945663.tif 000009
【図９】
0006945663.tif 000010
【図１０】
0006945663.tif 000011