ドローンとAIが野生動物の生存と管理を刷新しています

人工知能（AI）の力は、絶滅危惧種を保護するためにますます活用されています。

The same technology that many fear could one day cause job displacement or even pose a threat to humanity is now being used to save animals. AI is coming to the defense of endangered species across the globe in a myriad of ways, including tracking movement patterns and water loss in wetlands and rivers, enhancing anti-poaching efforts, developing advanced warning systems, and counting species using classification and surveillance techniques.

これらすべての取り組みにより、AIは減少しつつある象、魚、センザンコウ、サイ、赤オオカミ、フロリダパンサー、そして多くの種の個体数を救うのに貢献しています。

AIは膨大なデータを分析し、トレンドを見つけ、時間をかけて生態系を監視することで、脆弱な種を発見・特定・保護することができます。従来の方法は生態系を乱し、時間・人手・資源を大量に必要としますが、AIはそれらを迅速かつ効果的に行います。

絶滅の危機に瀕している種は最大で100万種に上り、生物多様性は危機的な速度で減少しています。AIは保全活動を支援する強力なツールを提供します。その利点には、効率の向上、データ処理の高速化、自動化された野生動物モニタリング、脅威検出の強化、リアルタイム警報、意思決定の改善、そしてスケーラブルなデータ共有が含まれ、絶滅危惧種の保護方法を革命的に変えることができます。

その結果、研究者は生物多様性をモニタリングし、絶滅危惧種を支援するためにAIを活用し始めています。

フロリダ大学の研究者による最新の研究はまさにそれを実現しました。彼らはAIを用いて、アマゾンに隠された最大41,000匹のカメの産卵地を明らかにしました。この発見は、スマートモデリングとドローンによって可能となった、世界最大のカメの産卵地として知られています。

革新的な手法と航空画像、統計的補正を組み合わせることで、従来のカウント手法の大きな欠点が解明され、野生動物のより正確なモニタリングが可能になりました。

「我々は動物個体数をより効率的にモニタリングする新しい方法を提案します」と、本研究のリードオーサーでUF農業食品科学研究所（UF/IFAS）森林・漁業・測地科学部のポストドクター研究員であるイスマエル・ブラックは述べました。「この手法はカメのカウントに使用されていますが、他の種にも応用可能です。」

季節的集団化：正確な野生動物カウントの鍵

個体数動態、すなわち種の増減や移動、捕食者と被食者の関係、種間相互作用、さらには生息地変換や地球規模の気候変動の影響を研究する際、個体数は生態学と保全の基本的な変数です。時間とともにモニタリングすることで、侵入種や脅威にさらされた種の個体数の傾向を検出・予測することも可能です。

時間をかけてモニタリングすることで、侵入種や脅威にさらされた種の個体数の傾向を検出し、予測することもできます。

どれだけ多くの種が存在するかを知ることは、変化の追跡、脅威の特定、保護や管理の効果測定に役立ちますが、個体数の推定は特に種が稀少で捕捉が難しい広大な地域では非常に困難です。これにより、正確に種を見つけカウントすることが難しくなります。

個体数の推定とモニタリングの効率と精度を向上させる効果的な方法は、空間的に集団化した期間に動物をカウントすることです。

これは、いくつかの野生動物種が季節的な行動を示し、休息、交尾、繁殖、産卵、社会的相互作用のために小さなエリアに集中することを意味します。これにより、カウントの絶好の機会が得られます。たとえば、カメはビーチや砂州に集まって産卵します。

空間的に集団化した野生動物集団をサンプリングするために、ドローンは効率的で侵襲性の低い手法として使用されています。

ドローンは無人航空機（UAV）または遠隔操作航空機（RPA）としても知られ、同一場所に集まった種のカウントにおいて、より正確で精密であることが証明されています。また、地上調査に比べて動物への攪乱が少ないです。

ドローンを使用する際は、種が集まっている全領域をカバーするように飛行経路を計画します。連続した写真と横方向のストリップ間にオーバーラップを保ち、すべての画像を単一の正射投影モザイクに統合します。

多数の小さな画像を歪みを除去して結合し、大規模で高詳細・高解像度・マップ品質の画像（正射投影モザイク）を作成します。

集団化イベント中に正射モザイク上で野生動物個体をカウントすることは、意図しないエラーの対象となり、推定が偏る可能性があります。

地上からカウントするよりも迅速で侵襲性が低く、より正確な方法ですが、この技術は観測中に動物が移動するという事実を考慮していません。

例えば、動物が植生に隠れたり、一時的に別の場所にいることがあります。画像に動物が写っていても、アルゴリズムや人間の観測者が検出できない場合があります。また、移動する動物が写真に複数回写る可能性もあります。

最新の研究によれば、これらの種の集団は一時的であることが多く、個体は数日間にわたって産卵、繁殖、または移動のために出入りするため、個体数に変動が生じます。

この「オープン個体群」から生じるエラーは、ドローンベースの調査の正射モザイクカウントから導かれる個体数推定で広く見過ごされがちであり、誤った数値をもたらす可能性があります。

そこでフロリダ大学の研究者は、複数のエラー源を考慮した手法を作成したいと考えました。そのために、マーキングされた個体の再観測データと全体個体数カウントの2種類のデータセットを使用しています。

空中監視とスマートモデリングが個体数推定を革命的に変える

ニューヨーク拠点の非政府組織ワイルドライフ・コンザベーション・ソサエティ（WCS）のコロンビア、ブラジル、ボリビアの研究者と協力し、本プロジェクトは巨大南米リバー・タートル（Podocnemis expansa）、通称ジャイアントアマゾンリバー・タートル、リバー・タートル、または単にアルラウに焦点を当てて開始されました。

『Journal of Applied Ecology』に掲載されたこの研究は、リバー・タートルの個体数を推定し、世界最大規模の淡水カメの集団におけるモニタリングプロトコルを確立する必要性から動機付けられました。

リバー・タートルは歴史的に減少しており、アマゾン川やオリノコ川の多くの支流から姿を消したり、密度が大幅に低下しています。

個体数は主に密猟者による肉や卵の消費のために過剰に利用されたことが原因で大幅に減少しました。その結果、大規模な集団は現在では稀になっています。

それでも、この種の大規模な個体群は分布域内にいくつか残っており、季節的行動が個体数モニタリングの貴重な機会を提供しています。

毎年乾季（7月または8月）に、何千匹ものこの社会的生物がブラジル・ボリビア国境のグアポレ川の砂州に集まり産卵します。

以前は、専門家は孵化した子供の数を数え、それを基に雌の数を推定し、巣ごとに平均卵数を掛け合わせる方法に頼っていました。この方法は、周囲にフェンスを設置し、孵化した子供を操作する必要があるため、侵襲的で時間がかかります。

さらに、個々の巣は互いに区別できないため、特に大量産卵が行われる地域では数を推定することが困難、あるいは不可能です。

別の方法として、地上から成体カメを目視で数えることがありますが、これも動きが絶えず互いに遮るという課題があります。

ここで、リバー・タートルの個体数調査にテストされているドローンは、産卵イベント中の個体数推定において効率的かつ正確な手段として大きな可能性を示しています。これは、個体数動向や保全活動の効果を評価する上で重要です。

そこで研究者は、集団で産卵する際のリバー・タートルの個体数を決定するために、開発したモデリング手法を適用しました。

複数のエラー源を考慮することで、危機に瀕した動物をより正確にモニタリングする新しい方法を生態学者に提供します。

研究者によれば、この新しい手法は、遮蔽なしでリバー・タートルを空中画像でカウントできること、侵襲性が低いため動物への攪乱が減少すること、など複数の利点があります。

さらに、この手法は異なるサイトや年次間で比較可能な統一的なアプローチを提供します。これらの利点から、研究者は政府機関や非政府組織が同様のプロトコルを使用して種をモニタリングすることを期待しています。

ドローン技術が頻繁な悪用にもかかわらず空高く潜在力を誇る理由をこちらで学んでください。

スマートでスケーラブル、エラー補正されたモデルで世界の野生動物をモニタリング

カメの個体数をカウントするために、研究者は1,187匹のリバー・タートルの甲羅に白い塗料でマーキングし、12日間にわたり、ドローンを1日4回、往復で正確な経路に沿って飛行させました。

ドローンは毎回1,500枚の写真を撮影し、ソフトウェアでつなぎ合わせました。研究者は合成画像をレビューし、各カメを記録するとともに、甲羅がマーキングされているか、撮影時に歩行中か産卵中かを記録しました。

このデータを用いて、研究者は複数のエラー源を考慮した確率モデルを開発しました。マーク・リサイトデータと全体個体数カウントを使用し、飛行中に検出できない個体（オープン個体群）、モザイク上でマーキングが識別できない個体、画像構築過程での二重カウントなどを考慮しています。

したがって、チームは日々の産卵確率が0.37であり、夜間に砂州を利用したリバー・タートルの35％がドローンの朝の飛行時にも存在すると推定しています。

さらに、正射モザイク上で歩行しているカメの20％が二重カウントであり、マーキングの識別確率は0.78でした。このように、新しい手法はドローンを用いた野生動物カウントのより正確な方法を提供します。

カメをカウントした際、地上の観測者は約16,000匹と報告しましたが、エラーを考慮せずに正射モザイクをレビューした研究者は約79,000匹とカウントしました。

しかし、この手法を用いることで、研究者は集団サイトの総個体数を41,377匹と推定しました。ブラックは次のように述べています。

「これらの数値は大きく変動し、これは保全活動家にとって問題です。科学者が種の個体数を正確に把握できなければ、個体数が減少しているか、保護活動が成功しているかを判断できません。」

これらの推定は多数のリバー・タートルを示していますが、研究者はこれがアマゾン地域の歴史的個体数のごく一部である可能性が高いと指摘しています。これは、過去に輸出された卵の記録に基づいています。また、産卵イベントは最後のドローン飛行後も数日間続いていました。

したがって、本研究はモニタリングツールの使用期間を全産卵期間に拡大すること、また地域内の他の砂州も包括的な産卵個体数推定に含めることを推奨しています。

この点に関して、研究チームはグアポレ川の産卵サイトだけでなく、コロンビアやベネズエラ、ペルーなど、リバー・タートルが集まる南米各国でもさらなるドローン飛行を計画しています。これにより、モニタリング手法の改善が期待されます。

「複数の調査から情報を統合することで、個体数の傾向を検出でき、ワイルドライフ・コンザベーション・ソサエティはどこに保全活動への投資を行うべきかを把握できます。」

– ブラック

開発されたフレームワークは当初リバー・タートルのモニタリング改善のために作られましたが、研究者は「非常に汎用性が高く、さまざまな文脈に容易に使用または適応できる」と述べています。

リバー・タートル以外にも、開発された手法はドローンベースの正射モザイクで調査された他の脅威種の保全活動にも適用・適応可能です。

例えば、過去のドローンモニタリング研究では、アザラシの毛皮を切り取り、山羊やバイソンにペイントボール弾でマーキングし、エルクに首輪を装着してカウント中の移動を追跡しました。

最終的に、この新しいモデルは野生動物保全と管理プログラムにおける個体数の効率的かつ迅速なモニタリングに活用できます。

保全技術への投資

AIの寵児であるNVIDIA Corporation (NVDA ) は、動物と地球を救う上で大きな役割を果たしています。
そのGPUは、画像認識、物体検出、環境モニタリングソフトウェアに使用される多くのディープラーニングモデルを支えています。同社はAIを地球規模の善に活用することを推進しており、生物多様性研究も含まれます。

NVIDIA Corporation (NVDA )

現在、Nvidiaの技術を活用している企業の中で、AI研究機関Ai2はEarthRangerを開発し、リアルタイムで野生動物保全の運用判断をより情報に基づいて行えるようにしています。世界最大の象データベースはNVIDIA Hopper GPU上で訓練されています。また、無線、衛星、カメラトラップ、音響センサーなど多数のデータソースから集約された多くの野生動物データを表示します。

Ai2は最近、オープンソースのAIモデル「Atlantes」を公開しました。このモデルは、約600,000隻の海上船舶から1日あたり50億以上のGPS信号を解析し、約80％の精度で各船舶の活動を予測します。違法漁業に従事している船舶が検出されると、モデルは沿岸警備隊に警報を送ります。この4.7Mパラメータのトランスフォーマーベースモデルは、NVIDIA H100 Tensor Core GPUとPyTorch上で訓練されています。

Rouxcel TechnologyのAIベースのRhinoWatchesは、NVIDIA加速コンピューティングを使用して訓練・最適化されています。現在、南アフリカの40以上の保護区で展開され、ケニアとナミビアにも拡大中です。同社は現在、絶滅危惧種であるセンザンコウを含む他の種向けのAIモデルも開発しています。

一方、NVIDIA CUDAおよびJetsonモジュールは、OroraTechによってエッジAIとデータ処理に使用されており、衛星、カメラ、空中観測、ローカル天候情報からのデータを組み合わせて、密猟や山火事をリアルタイムで監視し、警報を提供しています。

しかしそれだけではありません。長年にわたり、Nvidiaの技術は絶滅復元などの興味深い実験にも利用されてきました。例えば、Colossal Biosciencesは遺伝子編集技術、AIモデル、NVIDIA Parabricksソフトウェアスイートを使用して、ドードー鳥、マンモス、タスマニアタイガーの復活に取り組んでいます。

野生動物以外でも、Nvidiaの技術は科学者、研究者、開発者が気候、海洋、宇宙についてより深く理解するのに役立っています。

時価総額4.39兆ドルのフルスタックコンピューティングインフラ企業の株価は現在180.95ドルで、年初来で34％上昇しています。

同社の株価は過去3か月で59％以上上昇しました。7月最終日には52週高の183.30ドルに達し、投資家の信頼と将来の見通しが継続的に強いことを示しています。

現在、EPS（TTM）は3.10、P/E（TTM）は57.98で、配当利回りは0.02％です。

2025年4月27日で終了した第1四半期の売上高は441億ドルでした。その主な要因はデータセンターで、売上の89％に当たる391億ドルを占め、AI需要の爆発的な伸びが牽引しました。

この成長は、Nvidiaが中国でのH20チップ輸出規制という地政学的な課題に直面しているにもかかわらず続いています。トランプ政権は同社に販売再開の許可を与えると保証しました。Nvidiaは中国向けに「完全にコンプライアンス」なGPUを発表しました。

しかし、Nvidiaは依然として市場シェアの回復に苦戦する可能性があり、Bernsteinは中国におけるNvidiaのAIチップ市場シェアが昨年の66％から今年は54％に低下すると予測しています。

最新のNVIDIA Corporation（NVDA）株式ニュースと動向

結論

健康で安定した地球を維持するためには、絶滅危惧種を守ることが重要です。種の喪失は連鎖的な影響を引き起こし、生命の網全体に影響を及ぼします。絶滅の脅威が加速する中、効果的なモニタリングの実施がかつてないほど重要です。

ここで、ドローンとスマートモデリング技術の統合は大きな転換点となります。種のモニタリングの精度と効率を向上させることで、これらの技術革新はより迅速かつ賢く、戦略的に最も脆弱な野生動物を保護する行動を可能にします。

投資に適したトップドローン企業のリストはこちらをご覧ください。

参考文献：

1. Brack, I.V., Valle, D., Ferrara, C., Torrico, O., Domic‑Rivadeneira, E., & Forero‑Medina, G. Aggregated populationsの個体数推定：ドローンを用いた複数エラー源の考慮　— 巨大南米リバー・タートルの大量産卵に関する事例研究。Journal of Applied Ecology、初版2025年6月17日。 https://doi.org/10.1111/1365-2664.70081