AI技術が七面鳥の行動をモニタ

November, 12, 2025, University Park--何百万人ものアメリカ人が七面鳥のことを考えている今、ペンシルベニア州立大学(Penn State)の動物科学者が率いる研究チームは、家禽生産者が七面鳥を視界に留める新しい方法を検証することに成功した。

生産性や動物福祉にとって極めて重要なのは、大規模な商業農場における家禽の行動や健康を監視する作業である。これは、費用も時間もかかり、労力集約的な作業である。生産者が鳥の行動を把握できるように、研究者たちはカメラとコンピュータビジョンを備えた小型ドローン(AIの一種で視覚情報の認識と処理を可能にする)を用いて、七面鳥の行動を自動的に認識する方法を試験した。

彼らの研究は『Poultry Science』12月号に掲載される。

この研究は、ドローンとコンピュータビジョンモデルを組み合わせて、オーバーヘッド映像から異なる七面鳥の行動を自動的に検出できるかどうかを初めて検証したものである。これは、農業科学部の動物システムデータサイエンス助教授Enrico Casellaの研究である。また、同氏は、ペンシルベニア州立大学計算データ科学研究所にも所属している。

「この研究は、ドローンとAIが商業生産における七面鳥の福祉監視において効果的で低労働力で機能する可能性があるという概念実証を提供する。これは将来的により高度でスケーラブルなシステムの基盤を築くものである」(Casella)。

研究チームは、市販のドローンに通常のカラーカメラを使い、ペンシルベニア州立大学の養鶏教育研究センタで生後5日から32日までの160羽の若い七面鳥の映像を1日4回撮影した。ドローンの軌道は、各飛行中のカメラ映像から全域をカバーするよう設計されていた。

これらの動画から、研究チームは個々の画像フレームを選び、七面鳥の行動を手動でラベル付けした。チームは、採餌、飲む、座る、立つ、止まり、身を寄せ、翼をばたつかせるなど、19,000以上のラベル付け行動のデータセットを作成した。その後、画像を使ってYOLO(一度だけ見る)というコンピュータビジョンモデルを訓練・テスト・検証した。これは画像内の物体や動作を検出するためによく使われる。

研究チームは複数のYOLOバージョンをテストし、最良のモデルは存在するすべての行動の87%を正しく検出し、特定の行動を98%の確率で正確に検出できることを確認した。Casellaによると、これらの指標は良いものである。特に実際の農場環境での行動分類においては、視覚的に混乱し困難なことが多いからである。

「この研究は、ドローン搭載AIシステムが七面鳥の行動を正確に検知できることを示している。この方法は労働負担を軽減し、商業農場における鳥類福祉の継続的かつ非侵襲的な監視を可能にし、また常時の人間の存在を必要としないという点で、訓練や人員の負担を軽減する可能性がある」(Casella)。

イタリア・パレルモ大学(University of Palermo)農業・食品・森林科学部の博士課程学生Giulio Caldroneが、この研究の第一著者である。