東京農工大学

東京農工大学の藤田桂英教授らは、ニホンジカが移動する道の予測を行える人工知能（AI）技術を開発した。神奈川県に生息するシカの情報を用いており、斜度や日射量、植生など６項目で評価している。他動物を含めた動物の管理自動化や生態解明への活用が期待されている。

罠に頼らない捕獲管理を目的として、AIで野生生物の移動経路を予測することが重要となっている。だが、周囲の環境を考慮した経路を推測するモデルはこれまで提案されてこなかった。

開発されたアプローチは各時点同士の依存関係を学習できる機械学習に基づいた行動経路の予測モデルに、環境要因を考慮できる仕組みを加えることで、より高性能にこれから進む道すじを推察できる。また、どの部分に注目して見通しを立てているかも可視化可能だという。

評価実験の結果、環境を考えた提案手法が既存の方法より高い性能であることを示した。また、移動経路における土地利用と植生に関する情報が正確な予測に特に有効であることが明らかになった。

藤田教授らは「本技術によりニホンジカをはじめとした野生動物の移動経路予測を適切に行うことで、野生動物の生態や移動経路の変化に適応した保護管理を行うことが可能となる」とコメントしている。