京都先端科学大学と東京大学がAIを活用したシカの音声分析技術を開発し生態系の保全と農作物被害の防止に期待

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

AIを活用したシカの音声分析技術を開発
高精度な音声解析で行動パターンを把握
尾瀬国立公園と三重県多気郡で実証実験を実施

シカの鳴き声をAIで分析する新技術の開発

京都先端科学大学と東京大学の研究グループは、シカの鳴き声を高精度に分析できるAI技術を2024年11月13日に公開した。ResNet50やMobileNetV2、EfficientNet-B2という3つの深層学習モデルを組み合わせることで、長時間の録音データから効率的にシカの鳴き声を抽出することが可能になっている。^[1]

シカの鳴き声の分析においては、音響異常検出技術と機械学習を組み合わせることで、高い精度での行動観測を実現している。この技術により、自然環境への人的かく乱を最小限に抑えながら、シカの行動パターンを詳細に把握することが可能になった。

研究グループは尾瀬国立公園と三重県多気郡多気町で実証実験を実施し、シカの鳴き声と作物被害の関連性を明らかにした。音声分析結果から防護柵の侵入箇所を特定することが可能になり、農作物被害の減少に向けた効果的な対策の立案に貢献している。

シカの音声分析技術の特徴まとめ

項目	詳細
使用モデル	ResNet50、MobileNetV2、EfficientNet-B2
分析手法	コンセンサスベースのアンサンブルスコアリングシステム
実証実験場所	尾瀬国立公園、三重県多気郡多気町
主な成果	防護柵の侵入箇所特定、シカの行動パターン把握
期待される効果	農作物被害の減少、生物多様性の保全

深層学習モデルについて

深層学習モデルとは、人工知能の一種で、多層のニューラルネットワークを用いてデータから特徴を自動的に学習するシステムのことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

複数の層を重ねることで高度な特徴抽出が可能
大量のデータから自動的にパターンを学習
画像認識や音声分析などの複雑なタスクに対応

本研究では、ResNet50、MobileNetV2、EfficientNet-B2という3つの深層学習モデルを組み合わせることで、シカの鳴き声の検出精度を向上させている。これらのモデルは、それぞれ異なる特徴を持っており、複数のモデルの判断を組み合わせることで、より信頼性の高い分析が可能になっている。

シカの音声分析技術に関する考察

AIを活用したシカの音声分析技術は、生態系の保全と農作物被害の防止という2つの課題に対して革新的なアプローチを提供している。従来の目視や定点観測では把握が困難だったシカの行動パターンを、音声データという新たな視点から解析することで、より効果的な対策の立案が可能になっている。

今後は天候や季節の変化による音声データの品質低下や、シカ以外の動物の鳴き声との区別が課題となる可能性がある。AIモデルの定期的な再学習やノイズ除去技術の向上など、継続的な技術改善が必要だろう。さらに、複数の生息地からのデータを統合して分析することで、より広範な生態系の理解につながることが期待される。

将来的にはリアルタイムでの音声分析や、他の野生動物への応用も視野に入れることが重要である。特に絶滅危惧種の保護活動や生物多様性の維持において、このような非侵襲的な観測技術の果たす役割は大きい。研究グループには、さらなる技術革新と実用化に向けた取り組みを期待したい。