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アフリカゴールデンキャットの個体数調査始まる AIと画像認識も活用 アフリカゴールデンキャットの個体数調査始まる AIと画像認識も活用 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。 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。 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。 「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。 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。 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。 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。 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。 「野生環境でこの種を見つけるのは本当に難しい。 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。 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。 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。 結果は来年発表される見通しだ。 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。 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。 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。 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。 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。 画像は米連邦地理学協会のGrantで資金協力を得ている。 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。 ムウェジ氏は「本当に大変だった」と振り返った。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 一連の調査は密猟の真の影響も浮き彫りにした。 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。 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。 日中は人間の活動を避けるのだろうという。