動物学者のムウェジ・ムゲルワ
氏は
初めてアフリカゴールデンキャットを
目にしたとき、それが
何なのか
分からなかった。
When zoologist Mwezi Mugerwa first saw the African golden cat, he didn’t know what kind of animal it was.
ムウェジ氏がウガンダの森に設置されているカメラの画像をデータベースで確認していたところ、家猫の2倍ほどの大きさの見慣れない動物が白黒の粗い映像に映り込んでいるのが見つかったのである。
When Mr. Mugerwa checked the footage from cameras set up in the forests of Uganda in the database, he discovered a strange animal, about twice the size of a domestic cat, appearing in the blurry black-and-white images.
現地語で「エムバカ」と呼ばれるこの謎のゴールデンキャットは、森に仕掛けられた罠に誤ってかかってしまうことが多かった。
This mysterious yellow cat is called Mbaka in the local language and is often caught in traps set in the forest.
「これは
知見を
得る
前に
種が
失われてしまうかもしれない」とムウェジ
氏は
語った。
This species may become extinct before we even understand it, said Mr. Mugerwa.
過去16年間、ムウェジ氏はこの「アフリカで最も知見や理解、研究の乏しい大型ネコ」に自身のキャリアを捧げてきた。
For the past 16 years, Mr. Mugerwa has dedicated his career to this large feline, the least known, understood, and studied in Africa.
この
生き
物は
中央アフリカや
西アフリカの
密林に
生息すると
考えられているが、その
姿は
極めて
捉えにくい。
It is believed that this creature inhabits the dense forests of Central and West Africa, but it is extremely difficult to spot.
国際自然保護連合(IUCN)は最後の評価(もう10年以上前のものだ)でも推定個体数が記載されていない。
Even the International Union for Conservation of Nature IUCN did not record an estimated population in its last assessment over 10 years ago.
ムウェジ
氏自身、
長年のフィールド
調査を
通じて3
回しかちらっと
目にしたことがないという。
Mr. Mugelwa himself has only witnessed it three times, despite many years of field research.
「野生環境でこの種を見つけるのは本当に難しい。
It is really very difficult to find this species in the wild.
多くの生息地はとても人里離れている」とムウェジ氏は述べた。
Many of their habitats are located in extremely remote and isolated areas, said Mr. Mugerwa.
ムウェジ
氏は
今年、アフリカゴールデンキャットに
関する
取り
組みが
評価され、インディアナポリス
賞の
新興保全家賞を
受賞した。
This year, Mr. Mugerwa was recognized for his efforts regarding the African golden cat and received the Emerging Conservationist Award at the Indianapolis Prize.
生息数の正確なカウントこそが保護の第一歩だとの認識から、ムウェジ氏は各地の生息域で初めての個体数調査に乗り出している。
Recognizing that accurately counting the population is the first step in conservation, Mr. Mugerwa began the first population surveys in various habitats.
結果は
来年発表される
見通しだ。
The results are scheduled to be announced next year.
カメラトラップによる調査は野生ネコの調査で一般的となっており、研究者はその独特な斑点や縞模様から個体を見分けている。
Research using camera traps has become common in the study of wild cats, and researchers identify individuals by their distinctive spots and stripes.
だがそれでも非常に多くの画像を1つ1つ確認しなければならないため、カメラトラップの設置場所には限界がある。
However, since each photo must be checked individually, there are also limitations to installing camera traps.
カメラトラップのネットワークを作るムウェジ氏には1人でアフリカゴールデンキャットのデータを収集するのは絶対に無理であることが分かっていた。
そこでムウェジ氏は2019年、ネットワーク構想を打ち立てた。
Therefore, in 2019, he proposed the idea of building a network.
同僚を勧誘するには長いこと苦労したが、今では19か国46人の専門家から成るネットワークとなっている。
Although it took a lot of time to persuade my colleagues, there are now 46 experts from 19 countries participating in the network.
これはアフリカゴールデンキャット保全連合(AGCCA)と呼ばれ、専門家は一丸となって、アフリカゴールデンキャットの生息域とみられる地域全域でカメラトラップ調査を開始した。
This network is called the African Golden Cat Conservation Alliance AGCCA, and experts have started camera trap surveys throughout the entire range believed to be the habitat of the African golden cat.
画像は米連邦地理学協会のGrantで資金協力を得ている。
The image is provided by the National Geographic Society.
ただ、19
か国30
地域のカメラトラップから、
何千枚もの
画像を
確認するのは
容易なことではなかった。
However, checking thousands of photos from camera traps set up in 30 regions across 19 countries is by no means an easy task.
ムウェジ氏は「本当に大変だった」と振り返った。
It was really very difficult, recalls Mr. Mugerwa.
同じころ、ムウェジ氏の協力者に名を連ねる米非営利団体「パンセラ」は、画像の素早い仕分けや、模様の個体差による個体識別が可能なAIアルゴリズムを開発していた。
Around the same time, his partner, the U.S.-based nonprofit organization Panthera, developed an AI algorithm that can identify individuals based on their distinctive patterns and quickly classify images.
トラの
縞模様を
指紋のように
活用する
方法と
似た
仕組みだ。
This method is similar to using a tiger’s stripes like fingerprints.
「これは本当に重要。
This is really important.
おかげでいま、私たちは個体数や密度について語ることができるのだから」とムウェジ氏。
Thanks to that, we are now able to talk about the number and density of individuals, Mr. Mugerwa said.
AIなしで
個体識別するのは
ほぼ不可能との
見方を
示した。
He believes that it is almost impossible to identify individuals without AI.
暫定的なデータが示すところでは、保護区であってもアフリカゴールデンキャットの生息密度は低い。
According to provisional data, the population density of the African golden cat is extremely low even within protected areas.
ウガンダとガボンでは、どちらも100平方キロについて16頭の個体しか生息が確認されていないのだ。
In Uganda and Gabon, only 16 individuals have been recorded per 100 square kilometers.
一連の調査は密猟の真の影響も浮き彫りにした。
The chain of investigations also reveals the actual impact of poaching.
ムウェジ氏によると、狩猟禁止区域での生息密度と分布域は最大50%多いという。
According to Mr. Mugelwa, the density and distribution range are up to 50% higher in areas where hunting is prohibited.
調査の結果、アフリカゴールデンキャットは昼夜を問わず活動するが、多くの個体は完全に夜行性であることが判明した。
According to research, the African golden cat is active both day and night, but most individuals are strictly nocturnal.
日中は
人間の
活動を
避けるのだろうという。
Its probably to avoid human activity during the day.