小反芻獣生産システムにおける人工知能のシステマティックレビュー：応用、性能評価および実装における課題

3行まとめ

• 羊や山羊の生産システムにおける人工知能の応用状況、性能、実用化の課題を体系的に調査した。
• 行動認識や個体識別、疾病検知等で高い精度を示したが、外部検証の不足や環境要因が課題であった。
• 制御された環境下での自動監視に有用だが、実現場導入には多様な環境下での検証が必要とされる。

この論文の要約

目的

羊や山羊の生産システムにおいて、精密畜産管理を支える人工知能（AI）の応用状況を明らかにし、主要分野における性能と実用化への障壁をシステマティックレビューにより評価すること。

対象と方法

Web of Science、Scopus、PubMedを対象に2020年1月から2025年12月までに発表された査読付き論文を検索した。スクリーニングされた11,035件から選定基準を満たした92件を対象とし、研究間の方法論的異質性を考慮して記述的統合を実施した。

主な結果

AIの応用は、行動・活動認識（26.1%、平均精度92.4%）、個体識別（19.6%、平均精度97.3%）、健康・福祉・疾病検知（19.6%、平均精度89.7%）、成長・体位測定（9.8%、平均R2=0.86）、ゲノミクスおよび分子生物学（8.7%、平均精度97.8%）、生産・技術・環境（16.3%、平均精度93.1%）の6分野に分類された。アルゴリズムはCNN、YOLO、ランダムフォレストが多く用いられていた。一方で、完全に独立した外部検証を実施した研究は半数未満であり、データセットの多様性不足や環境の複雑さ、ハードウェアの制約が課題として挙げられた。

臨床的意義

AIは管理条件下での自動監視や生体認証に高い可能性を有するが、異なる農場や品種間での検証不足から実用化には限界がある。今後は実環境下での厳格な評価が求められる。

⚠️ この要約はAIが自動生成したものです。