情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

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猫の行動から個体を識別する手法
大澤 あかね1,a)鈴木 優1,b)

概要：昔からペットは飼育されてきたが，今やペットは家族の一員ともいえる存在となり，留守番中の行動や健康を気にする飼い主も少なくない．また，動物に対してストレスを与えないように工夫する動物福祉や，動物本来の生活環境を再現する環境エンリッチメントへの関心が高まっている．それらを実現するためには，適切な観察をして動物の行動を詳しく知る必要があり，多頭飼いしている場合は個体識別が重要となる．近年では，猫の飼育頭数は増加傾向にあり，多頭飼いされていることが多く，猫の個体識別の需要が高まっている．本研究では猫の個体識別を目的とし，猫の行動的特徴である咀嚼音を利用した．猫に対して本来必要のないタグを装着することなく識別するため，猫に対してストレスを与えることなく，猫の行動を分析することができる．個体識別器の活用例として，個体識別を可能とする餌入れを制作し，猫の生活環境を変えることなく留守番見守りや健康管理が可能であることを示した．

1. はじめに
近年，犬や猫の飼育頭数は大きく変化している．全国犬

適切な健康管理や環境エンリッチメントの提供が可能になる．そのため，個体識別は飼育個体数の多いペットに対して高い需要が見込まれる．

猫飼育実態調査 [1] によると，2016 年までは犬が最も多く

本研究はペットの個体を識別することを目的とし，ペッ飼育されていたが，2017 年，2018 年はともに猫の飼育頭

トとして最も多く飼育されているかつ，多頭飼いされてい数が犬を上回っており，犬の飼育頭数は減少傾向にある一る猫を対象とする．

方で，猫の飼育頭数は増加傾向にある．また，2018 年度の犬猫の飼育世帯数は，犬が 12.64 ％で猫が 9.78 ％である．
このことから，近年では猫を多頭飼いしている世帯が多いことがわかる．

2. ペットの個体識別
2.1 タグを用いた個体識別
既存のペット用品には，留守番中のペットの行動を知る

犬猫をはじめとするペットは，昔から飼育されてきたが，ことができる製品や，健康管理を行うことができる製品も今やペットは家族の一員ともいえる存在となり，ペットのある．例えば，首輪型ウェアラブルデバイス [4] では，猫留守番中の行動，寿命や健康管理を気にする飼い主も少なに専用の首輪をつけることで，走る，歩く，食事，睡眠等くない．近年では，動物に対してストレスを与えないようの猫の行動を記録できる．また，猫の排尿データを自動的に工夫する「動物福祉」や，動物本来の生活環境を再現するに記録し，健康管理が行える猫用システムトイレも発売さ「環境エンリッチメント」の提供に関心が高まっている [2]．

れている．これらの製品は留守番中のペットの行動を知る

それらが実現されているか評価を行ったり，改善案を見出ことが可能で，健康管理にも役立っているが，首輪型ウェしたりするために様々な手法がとられている．例えば診察

アラブルデバイス [4] もシステムトイレも多頭で利用する

して病気がないか調べたり，採血を行ってホルモン分泌量には，個体識別を行うために個々のペットに専用のタグをを調べたりするが，行動を知ることも十分な判断基準にな装着させる必要がある．

る [3]．1 日の行動をよく観察し，分類することで，異常行また，動物の個体識別は，動物の種類や目的等に合わせ動や病気の早期発見，最適な環境の提供が可能となる．そて様々な手法で行われてきた．従来の個体識別の手法としのためには，どの個体がどのような行動をしているか詳して，首輪，入墨，足環，耳標，耳刻等がある．それらは個く知る必要がある．個体を識別することで各個体に対して体識別のため，本来動物の生活で必要のないものを装着さ

1a)b)

宮城大学
MiyagiUniversity, 1-1 Gakuen, Taiwa-cho, Kurokawa-gun,
Miyagi 981-3298, Japan
p1622024@myu.ac.jp
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せている場合が多い．首輪や足環，タグ等は本来ペットにとって必要のないものであり，ペット自身に装着させることでストレスを与えている恐れがある．
令和元年 6 月には，犬や猫に所有者の情報を記録した

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「マイクロチップ」の装着を義務づける改正動物愛護法が

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2.3 本研究で目指す個体識別の手法成立し，個体識別のためにマイクロチップを利用すること

本研究では，タグを利用する個体識別ではなく，身体やが注目されている．マイクロチップは一度体内に埋め込め行動の情報を利用して個体を識別する．猫の生活環境を普ば半永久的に正確な識別を可能とする．しかしながら，マ段どおりに維持したまま，個体識別を可能とするため，身イクロチップの読み取りは専用のリーダを体に近づける必体の情報ではなく行動の情報を利用することとする．猫に要があり，マイクロチップの読み取りのために動物の行動対してストレスを与えることなしに，最適な環境エンリッを静止させなければならない．迷子や災害，事故等で保護チメントや動物福祉の実現を目指す．

されたペットの身元確認のための利用には向いているが，ペットを静止させなければならないため，普段の生活の中での利用には向いていない．

3. 猫の行動的特徴を利用した個体識別手法
3.1 猫の行動的特徴
猫の個体識別に有効な行動的特徴は何か，まずは，猫特2.2 身体や行動の情報を利用した個体識別有の行動を検討した．猫特有の行動として，じゃれ方や砂近年では身体や行動の情報を利用した人の個体識別手のかけ方がある．例えば，猫は狩猟本能から動くものに反法，バイオメトリクスが注目されている．バイオメトリク

応し，じゃれるという行為をするが，それも個体によってスとは身体的あるいは行動的な特徴を用いて個人を同定す

力加減や爪や歯の立て方も違うと考える．排泄後や採餌後る技術である．従来の識別手法とは異なり，タグを利用しに見られる砂をかける行為も，猫特有の行動であり，個体た識別ではなく，個体による違いを利用した手法である．

によって違いがある．しかしながら，じゃれるという行為

バイオメトリクスには身体的特徴，行動的特徴の 2 種類のは個体によっては行わない可能性がある．個体識別のため特徴が利用される [5]．に利用することを考慮すると，全ての猫が必ず行う行動か2.2.1 身体的特徴つ特徴がある行動でなければならない．次に，猫特有の行

身体的特徴とは，指紋や掌形，顔，虹彩，静脈等の個体ご動だけでなく，普段の生活で必ず行う行動に特徴がないかとにユニークな特徴を指す．人においては，スマートフォ検討した．歩き方や座り方，眠り方，餌の食べ方等も個体

ンの指紋認証や顔認証，ATM の静脈認証等で広く利用さによって癖があり，特徴を見出すことができれば普段の生れている．人だけでなく動物においても身体的特徴を生か活での行動から，個体を識別することが可能ではないかとした個体識別が行われている．例えば，猫の鼻の模様，鼻考えられる．人と同様，利き手があるという研究事例 [9]紋を利用した個体識別手法 [6] がある．猫の鼻紋は人におもあり，行動の癖だけでなく，利き手の有無という特性もける指紋のようなもので，個体によって違いが出るため識識別に活用することが可能である．識別のためのタグを使別に利用することができる．また，ビデオ記録からチンパわずとも，行動的特徴を利用して識別する手法は多様にあンジーの顔認識 [7] を行う研究事例もあり，個体識別結果ると考えられる．

からどの個体同士が一緒にいるか等，チンパンジーの社会性の解析が報告されている．

3.2 猫の咀嚼音を利用した個体識別

このように，個体にタグを付けずに，身体的な特徴を利本研究では，猫が餌を食べているときに発生する咀嚼音

用して識別を行う研究は人だけでなく, 動物においても広の違いを利用して個体識別を行う．本研究で咀嚼音の違いく行われている．

を利用して識別する理由は主に 2 つある．1 つは，餌を食

2.2.2 行動的特徴

べているときに発生する音は咀嚼音，息遣い，鳴き声，喉行動的特徴とは，歩き方や手の動かし方等の行動の癖で鳴らし等多様であり，個体差が出やすいと考えられるからある．生体認証としては身体的特徴を利用することが多である．もう 1 つは，猫は複数回に分けて餌を食べる傾向かったが，近年では行動的特徴を利用しようとする試みががあり，留守番中にも利用できるからである．猫は餌を少増えてきた．SilentSense[8] では，スマートフォンのタッ量を何度も食べるのが本来の食性とされ，一度に満腹までチ操作の癖から生体認証を行っている．Android スマート食べず複数回に分けて食べる傾向がある [10]．そのため，フォンである場合，精度は 99 パーセント以上の識別精度

長時間猫に留守番をさせたときにも，個体識別が有効となで，行動的特徴から識別を行うことが有効であることを証ると考えられる．

明した．
人においては生体認証として利用されている行動的特徴

4. 個体識別器の作成だが，動物への応用は十分に行われていない．行動的特徴

本研究では猫の個体による咀嚼音の違いを利用して個体を生かした個体識別が可能となれば，動物に余計な負荷を識別を行うために，機械学習を利用した個体識別器を開発かけずに，より普段の生活環境のまま個体識別をすることした．機械学習の学習手法はいくつか種類があるが，本研が可能となる．

究で利用したのは教師あり学習と呼ばれる学習手法で，個© 2020 Information Processing Society of Japan343

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2020/3/9体のラベル付きの咀嚼音を用いて教師データを作成した．

として Randomforest と GradientBoosting の計 4 種類のまた，機械学習の手法の 1 つに，Deep Learning（深層学分類器を試した．その結果，正解率は 6 割から 7 割程度で習）がある．Deep Learning は従来の機械学習手法を，さ正確に識別することができなかった．各分類器のパラメーらに発展させた手法である．従来の機械学習では人が特徴タを調整することで，精度は多少上がったが，学習時間がを定義する必要があったが，Deep Learing では人工知能が長期化した．

学習データから特徴を抽出するため，より複雑な画像識別

次に，識別率の向上かつ学習時間を短縮させるため，Deepや音声認識を可能とする．本研究では Python を利用してLearning を利用したモデルの作成を試みた．Google の音
声検索にも利用されている TensorFlow をバックエンドと個体識別器の開発を行った．
猫の個体を識別する流れは以下のとおりである．

して利用し，Keras というライブラリでモデルを作成した．

( 1 ) 咀嚼音を複数回録音して学習データを収集する．

作成したモデルは交差検証を行い評価したところ，正解率( 2 ) MFCC を利用して収集した咀嚼音の特徴量を抽出する．

が 9 割を超えるモデルも作成することができた．学習結果( 3 ) 特徴量を用いて学習させ個体識別器を作成する．

が良かったモデル及び重みを保存しておくことで，良いモ( 4 ) 咀嚼音を個体識別器にかけて個体を予測する．

デル及び重みを読み込む時間のみで識別を行うことを可能にした．より短時間かつ高精度で識別をすることが可能になったことから，Deep Learning で作成したモデルを個体4.1 咀嚼音の収集
学習データ作成のため，どの個体の咀嚼音かわかる状態
で複数回録音し，全てのデータにラベル付けを行った．本
研究では著者が飼育している 2 頭の猫の咀嚼音を録音し識別器として利用した．

5. 健康管理が行える餌入れの制作（図 1），実装に利用した．猫 A の咀嚼音を 815 秒，猫 B の開発した個体識別器の応用例として，猫が食べた餌の量

咀嚼音を 1260 秒収集し，学習データとして利用した．なを通知することで，留守番中の見守りや健康管理として利お，条件を統一するために，2 頭とも同じ種類のドライフー用するシステムを開発した．

ドを与えて録音を行った．

5.1 餌入れの構成
餌の重量の変化を管理できるフードボウルを置く土台の制作を行った．制作した土台は図 2 で，主に MDF 板をレーザカッタで切り出して制作した．重量の計測のために使用したものは，ロードセル，ブレッドボード，Arduinoである．力を検出するロードセルをフードボウルを置く場所の下に固定することで，餌の重量計測を可能にした．な
お，ブレッドボードや Arduino は猫が餌を食べるときの妨(a) 猫 A(b) 猫 Bげにならないように，図 3 のように餌入れの中に収納している．

図 1 咀嚼音を収集する様子

4.2 咀嚼音からの特徴量抽出
本研究では，音声特徴量として広く用いられている MFCC
（メル周波数ケプストラム）を特徴量として用いた．MFCC
は，人の聴覚の特性にあわせて低周波部分は細かく，高周波部分は粗く抽出する．本来は人の声の特徴に使われる特徴だが，加工することで楽曲や楽器音の分類等にも使われている特徴量であり，本研究ではこの特徴量を活用するこ

図 2 制作した餌入れとにした．

4.3 学習モデルの作成
まず，機械学習を用いた学習モデルの作成を試みた．機

5.2 システムの動作の流れ開発したシステムの動作の流れは以下のとおりである．

械学習を利用したモデルの作成は，scilkit-learn algorithm( 1 ) 重さが変化し始めたら識別を開始する．

cheat-sheet を参考にし，SVC，KNN，EnsembleClassiﬁers( 2 ) 個体識別器を利用して個体を予測する．

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2020/3/9場合，同様に識別を行うことができない．猫に対して多種類の餌を与えている場合は，安定して識別を行うことができないため課題である．与える餌の種類ごとにモデルを作る等の工夫が必要である．
また，猫の咀嚼音による違いだけでなく，本手法を活用することで排泄行為のときの砂をかく音でも識別ができるのではないかと考える．人と同様に，動物においても行動的特徴を利用した個体識別が可能である．じゃれ方や歩き方等の他の行動から特徴を見出し，個体識別を行うことは
図 3 制作した餌入れの内部( 3 ) 個体識別の結果と食べた餌の重量を通知する．

できないか検討していきたい．
参考文献
[1]

5.3 識別結果の活用
重量の変化を監視し，一定時間変化がない場合，そのときの重量がフードボウルに残っている餌の重量である．一[2][3]定時間変化がないときの重さを更新していくことで，猫が食べた餌の重量を把握することができる．反対に，重量に[4]変化がある場合は猫が餌を食べているときであり，そのときに発生している音をマイクで録音し，作成した個体識別器を利用して個体の予測を行う．識別結果と食べた餌の[5]重量は LINE が提供している通知連携サービス Notify とPython を用いて，LINE に図 4 のように通知した．通知が[6]来た時間からどの個体が行動しているかだけでなく，食べた量や回数も知ることができ，留守番中の行動の把握と健康管理を同時に行うことができる．本システムを実際に利[7]用し，猫が餌を食べている様子は図 5 である．
[8]

[9]

[10]
図 4 通知画面の例

図 5

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https://petfood.or.jp/data/. (2019 年 7 月 22 日閲覧).
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門医が教える. 誠文堂新光社, 2017.

システム利用の例

6. まとめと今後の展望
本研究では，猫の咀嚼音の違いを利用して個体識別を行った．猫の咀嚼音を利用することで，猫自身にタグを取り付ける必要がなく，猫に対してストレスを与えない個体識別を可能とした．本手法を活用することで，猫は普段の生活環境のまま，飼い主は健康管理や留守番中の見守りが可能となることを，実際に個体識別と重量計測が可能な餌入れを制作して示した．
本研究では，ドライフードを食べているときの音を利用し個体識別器を作成したため，ウェットフード等を与えた© 2020 Information Processing Society of Japan345