はじめに
そもそもメトリティス（子宮炎）は発症から治療開始まで時間が空きやすく、その間に乳量の低下や繁殖成績の悪化を招きます。ところが、繁忙期になると目視検査だけでは異常を見落としやすく、診断記録の入力も後回しになりがちです。さらに、人手不足が慢性化する畜産現場では、データ駆動型の自動検知とレポート化を急いで整備する必要があります。
機械学習でメトリティスを“発症前”に検出
そこで注目されるのが、機械学習（ML）による早期検知です。次の研究結果は、その有効性を裏づけています。
| 指標 | 研究結果* | 意味すること |
|---|---|---|
| 感度（SVM） | 90.9 % | メトリティス個体の約9割を見逃さない |
| 特異度（RF・アンサンブル） | 98 %超 | 健常牛をほとんど誤検知しない |
| 予測タイミング | 平均3.1日前 | 治療開始を前倒しできる |
*94頭の乳牛、体温・行動・乳質データを使用。
ポイント
- 非侵襲センサーだけで高精度を実現。
- モデル出力をスマート畜舎のダッシュボードへ統合し、リアルタイム監視が可能。
- 発症前アラートにより抗生物質使用量と治療コストを削減可能。
VetLLMが診断レポートを数分で自動生成
一方で、LLM（大規模言語モデル）を応用した「VetLLM」は、診断文書を高速に作成します。
| モデル | 学習データ数 | F1スコア* |
|---|---|---|
| Zero-shot Alpaca-7B | 0件 | 0.538 |
| VetLLM（微調整済） | 5,000件 | 0.747 |
*CSU と PP の2実データセットで検証。
ポイント
- 5,000件のカルテで従来手法を大幅に上回る精度。
- 異常値や治療履歴を引用しながらナラティブレポートを自動生成。
- 現場試験では、入力からレポート完成までわずか2〜3分。
スマート畜舎診断フロー
- データ取得
- 首輪センサーで体温と反芻回数を1分間隔で測定。
- 天井カメラで歩行速度と起立頻度を画像解析。
- ML異常検知
- SVM・RFがメトリティス疑いスコアを算出し、閾値超過でフラグ。
- LLMレポート生成
- VetLLMが過去症例と比較し、検査推奨リストと治療優先度を文章化。
- 獣医確認・処置
- タブレットでレポートを確認し、必要に応じて即投薬または検体採取。
導入メリット
| 項目 | 従来 | 導入後 | 効果 |
|---|---|---|---|
| 診断レポート作成時間 | 約15分/頭 | <3分/頭 | 80 %短縮 |
| メトリティス治療費 | 1.0（基準） | 0.72 | 28 %削減 |
| 死淘率 | 3.8 % | 2.4 % | 37 %改善 |
なぜ今導入すべきか
将来拡張性が高い――同一フレームワークで蹄病や乳房炎への応用も容易。
実証データが充実――感度・特異度ともに90％台の研究が公開済み。
導入コストが低下――LLMはオンプレGPU1枚でも運用可能。
アニマルウェルフェアと収益を両立――死亡率の低下が生乳出荷量を直に押し上げる。
まとめ
このように、牛IDで統合した生理・行動データをMLでスクリーニングし、LLMで診断レポートを生成するというフルパイプラインは、「早期発見・早期治療」×「獣医師の時間創出」×「経営指標の改善」
を同時に実現する、畜産DXの決定版と言えます。
今こそ、データに基づく自動診断エコシステムを構築し、人手不足と収益性低下という難題を乗り越えましょう。
参照：Application of Machine Learning Models for the Early Detection of Metritis in Dairy Cows Based on Physiological, Behavioural and Milk Quality Indicators
参照：VetLLM: Large Language Model for Predicting Diagnosis from Veterinary Notes
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