鈴木哲仁先生の研究グループが発表した論文“Influence of body measurement values, feeding and blood vitamin-A concentration upon marbling score in Japanese Black cattle (Wagyu)”において、Multi-Sigma®を利用してニューラルネットワークモデルを構築し、黒毛和種（和牛）の脂肪交雑に関するデータ解析が行われました。
論文では、牛の体重・体高・胸囲などの体測定値、飼料摂取に関する指標、血中ビタミンA濃度をニューラルネットワークモデルで解析し、牛肉の脂肪交雑の程度を示すBMS（Beef Marbling Standard）スコアを高い精度で予測できることが示されました。
また、感度分析およびモンテカルロシミュレーションにより、肥育期間中の血中ビタミンA濃度の低下がBMSスコアに与える影響について定量的な解析が行われました。本研究で構築されたモデルは、比較的少ないサンプル数でもBMSスコアを予測できる可能性を示しており、和牛生産における飼養管理を支援するツールとしての活用が期待されます。
詳細は下記の論文を参照願います。
論文情報
論文： Influence of body measurement values, feeding and blood vitamin-A concentration upon marbling score in Japanese Black cattle (Wagyu)
著者： Tetsuhito Suzuki, Moriyuki Fukushima, Mizuki Shibasaki, Tianqi Gao, Pablo Guarnido-Lopez, Namiko Kohama, Shin-ichi Nagaoka, Naoshi Kondo
ジャーナル： Livestock Science
発行年： 2026年
DOI：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1871141326001447
