AIを活用した鶏の個体管理技術
2022年2月17日(金)山形大学農学部 連携研究員 (農学博士) 兼
株式会社 ViAR&E 代表取締役

市浦 茂

自己紹介 “市浦 茂” （いちうら しげる）

研究者、ベンチャー企業経営 1967年生まれ 54歳

・1992年 成蹊大学工学部 電気電子工学科 卒業→(日本企業(13年間)、外資系企業(12年間)）計 25年 の企業人として活動
・2017年～2021年9月 岩手大学大学院 連合農学研究科→2021年9月 農学博士 取得
・山形大学農学部 連携研究員、株式会社ViAR&E 代表取締役
全国食の6次産業化プロデューサー「PRO.」 レベル2 認定番号：19005637
PixelDisplay Inc. 事業開発マネージャー（米国 シリコンバレーの光技術を持ったベンチャー）
農業食料工学会 会員、日本農作業学会 会員、ロボットビジネス支援機構RobiZy会員【ViAR&Eとして】2

世界、日本における鶏肉の現状

世界における鶏肉のニーズ

全体的に牛肉の割合が減り、ニワトリ肉が増える傾向(2000年→2012年)

・ブラジル、オーストラリア、メキシコ、マレーシアの食肉消費量：

牛肉 ＜ 鶏肉・健康志向の向上：ホワイトミートや鶏肉の胸肉部分の需要拡大

安価に購入可能世界の鶏肉生産の状況
中南米とアジアが相対成長率が高い

表1 世界のニワトリ肉生産と生産量の変化
1990年
1,849
8,571
10,162

2000年
2,780
18,906
9,400

2008年
3,433
26,115
12,138

単位: 1,000t
増加率(%)
85.7
204.7
19.4

北アメリカ

10,015

16,673

20,298

102.7

中南南米
オセアニア
世界

4,347
454
*35,397

10,482732*58,972

16,407
981*79、373277.4
116.1
124.2

アフリカ
アジア
ヨーロッパ

国

*小数処理のため合計値は一致しない

出典: FAO database/ 引用: ハンス・ウイルヘルム・ヴィントホルスト,2011.畜産の研究, Animal-husbandry

鶏肉生産（国内）を取り巻く現状

生産量は拡大, 小規模養鶏場は減少, 大規模養鶏場の増加50万羽以上出荷する大規模養鶏場は全体の12.0%
大規模化が進行中＆人手がかけられず監視の目が行き届かない
快適な生育環境の維持、病気や、外部からの持ち込まれる感染症（高病原性鳥インフルエンザ）などの発生リスク増表. 日本における生産量と養鶏場の関係
2017年

2018年

前年比

国内消費量[千トン]

2,399

2,511

4.7%↑

ブロイラー生産量[千トン]

1,575

1,600

1.6%↑

処理羽数[千羽]

685,105

700,571

2.6%↑

国内ブロイラー養ニワトリ[戸]

2,310

2,260

2.2％↓

引用：農林水産省 2019. 食鳥流通累年統計.
https://www.maff.go.jp/j/tokei/kouhyou/
tikusan_ryutu/index.html

みどりの農業システム戦略

これからの養鶏に必要な技術

これからの養鶏に必要な技術

画像から得られる情報を活用し、作業負荷の軽減へ
・少子高齢化に伴う養鶏農家の労働人口減少
・少人数で効率的＆高品質な食材生産（生産性向上を実現するシステム作り）→ 均一な体重で出荷（体重測定を簡単に）→ 快適な飼養環境づくり (快適度の数値化)→ 脱炭素（温室効果ガス発生の抑制）

・鶏にとって快適な生育環境づくり（アニマルウェルフェアを考慮）❤

画像から得られる情報の活用（物体検出AI（ディープラーニング）の活用）

ディープラーニングを活用した物体検出AIとは？

物体検出AI ＝ 見つける ＋分類

物体検出AIをどのように使うか？
物体検出AIの例を紹介

1. 個体識別 （個体、複数羽の同時追跡）→ 各個体の行動分析へ応用
2. 特定のしぐさの検出

通常の鶏脚を伸ばしてリラックスした仕草（快適な状態）これまでの研究

飼養実験＠山形大学農学部(2018年~)
RFIDタグ受信対
応体重計

畜産実験室
山形大学農学部
鶴岡キャンパス

飲水給餌● 飼養実験

2018年～2019年(チャンキー種 ）飼育ケージ (90㎝（縦）x180cm （横）x 90 cm（高さ）これまでの飼養実験
表 . 飼養実験内容

6回目11/11～12/22

2021

41

10

RFIDシステムの再検証

RFIDタグ＆RFIDタグ受信対応体重計(Ver.2)の試作
体重測定を自動計測し労力の軽減

RFID タグ（125KHz帯：LF帯）

7 セグメント LED

ニワトリのID、 体重(g)RFID タグ受信アンテナ
体重測定
コントローラ歪ゲージ
マイコン（SDXCカード＋USB＋WiFi I/F内蔵)

18

サイズ: 25mm ｘ 12mm (直径: 19〜21mm)
重量: 3g
使用温度: -20 ℃ 〜70 ℃
チップタイプ: TK4100

開発：RFIDタグ受信対応体重計
スマホ、パソコンを使って個体の成長の遠隔で確認“4x4 セグメント温度センサー“

TK4100/EM4100チップ互換

WiFi ルータ
PC/スマホで閲覧可能。
WiFiクライアント内蔵

アニマルリング＋RFIDタグ（大）熱収縮チューブで一体化

IoT対応RFIDタグ受信＋ 体重計の一体化

鶏の画像収集(物体検出用AI作成用)
Mobotix 監視用IPカメラ M25 (HD 1280x960 ピクセル)＋ バッファロー製 8TB NAS

図1. IPカメラ（ＭobotixM25）

図2. IP カメラ
Mobotix M25

図3. データ蓄積用8TBのNASと監視用ノートパソコン

図4.オリジナルRFIDタグ
受信対応体重計

IP監視カメラシステムの構成
生育映像をロバストに記録できるシステム

表. 監視システム構成機器
機器

メーカ

型番

備考

監視カメラ

Mobotix

M25

広角レンズ水平90度 垂直67度 F1.8

NAS

Buffalo

Terastation ５４０DN

８TB NAS

PoE HUB

Allied Telesis

AT-SH-230-10GP

8ポートPoE L2スイッチ制御コンソール

NEC

PC-VK23TFBJS4UU

15.6inch Windows ノートPC

養鶏への物体検出AIの応用

・鶏：個体ごとに視覚的特徴が存在→ 物体検出AIによる個体検出が可能？
視覚的特徴
羽を閉じた時の地肌が左右均等にある
他の鶏より小ぶり（体重が約500g軽い）など…
図1. ID95番の鶏(例)23特定のニワトリを検出・分類する物体検出AIの試作
物体検出を鶏の個体追跡へ応用

・AIに検出・分類させる鶏：ID24, 95, 97
・ 作成したAI：2種類①・画像2617枚
・2019年11月4日
AM0:00~3:30②・画像2617枚
・2019年11月7日
AM0:00~3:30

特定の鶏を検出・分類する物体検出AIの試作
物体検出を鶏の個体追跡へ応用

・ AIによる鶏の個体検出の精度評価：11/4~11/9の画像データを用意→1日ごとに10枚（5反復）のテスト画像データをAIへ入力
11/4

11/5

11/6

11/7

11/8

11/9

テストパターンA②のAIへチェンジ

テストパターンB→物体検出AIによる鶏の個体検出は可能か＆実用化に向けた課題を検討

物体検出AIを使った追跡ができるか？

人間の目では見分けられない鶏をAIにて検出し、複数羽を同時追跡できるか？

画像から解る個体の違いを特徴として複数羽の3羽の検出

サーマル画像を使い、個体の違いの特徴を増やす効果は？

3羽同時個体検出、検出精度の変化(4週齢の鶏)AIの精度の目安：F値（DICE係数）の平均値
DICE係数（F値）

0.6

Aパターン

Bパターン

0.4

a0.20.0b11/4

11/5

11/611/7

ab11/8ab11/9

図. A/Bパターンで作成した3羽物体検出モデルによるDICE係数（F値）の日変化

日数(容姿)の変化に伴いAIを作りなおす→検出精度向上

AIの性質を考慮した使い方の提案

AIの性質を生かした活用へ
AIは個体の特定能力を有するが…

AIによる鶏の個体検出のデメリット• 大量の鶏の個体管理には向かない。
(→ 個体の追跡には定期的にAIの作り直しが必要）

AIによる検出のメリット• 体重値の推定など、おおよその状況の把握。
（→ RFIDタグなどの物理的なタグの装着が不要）• “砂浴び行動”の検出から飼養環境の把握（→飼育員の見回り数の減少）

画像から体重推定、環境の快適度の把握
個体を特定せず生育管理に必要な情報を得る試み

DeepSortの活用”砂浴び行動の発生頻度の数値化
鶏の検出と個体のトラッキングのコンビネーション

300枚の鶏の画像をアノテーション
YOLOv4.conv.137 を使った転移学
習(10,000回) で鶏の検出

引用：Wojke et al., 2017,SIMPLE ONLINE AND REALTIMETRACKING WITH A DEEP
ASSOCIATION METRIC;
Wojke & Bewley, 2018, Deep
Cosine Metric Learning for
Person Re-Identification)

同じ鶏が砂浴び行為を続けている場合の重複カウントを現象させるために活用砂浴び行動の発生回数のカウントへの応用
人の監視ができなくても鶏舎内の快適性の数値化が可能

砂浴び行動“confortable”を1時間毎に数値化

図. AIによる一時間ごとの砂浴び発生回数のカウント（11/4）

鶏の個体追跡への応用
DeepSortによる個体追跡

物体検出AIで「鶏」を検出
トラッキングで各鶏を追跡手法を変えることで構想を実現

新世代のスマート養鶏管理システム

新世代のスマート養鶏管理システム

生産活動管理から得られたデータの2次,3次活用

生産活動の自動化

コンタクト先
農学部 連携研究員
株式会社 ViAR&E（ビアアンドイー）代表取締役
市浦 茂 （いちうら しげる）
TEL 090-3499-3352
E-mail：sichiura@tds1.tr.yamagata-u.ac.jp /sichiura@viar-e.co.jp
研究協力： 岩手大学大学院連合農学研究科

森智洋氏