生体牛から得られる超音波画像からの屠畜後BMS No.推定において人工知能の活用を検討した．牛体左側第6-7肋骨間（4部位）における超音波動画の取得，静止画60枚（4部位×3種ゲイン×5フレーム）への変換および畳み込みニューラルネットワークを用いたBMS No.推定の3工程から構成されるシステムを開発し，その性能を評価した．黒毛和種肥育牛の超音波動画（n＝2,170）を使用した際の推定BMS No.および格付BMS No.の差から算出した推定精度は，±0，±0～1および±0～2以内割合でそれぞれ22.6%，60.8%および86.0%であった．一方，人工知能がBMS No.を過大評価するほど枝肉重量，ロース芯面積およびばらの厚さは有意に大きく，皮下脂肪厚は有意に小さくなった（P<0.05）ことから，さらなる精度向上を目的としたモデル改善の可能性も示唆された．
