| 研究課題/領域番号 |
19K15935
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分41030:地域環境工学および農村計画学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
大谷 洋介 大阪大学, COデザインセンター, 准教授 (70750909)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 鳥獣害対策 / ニホンザル / 深層学習 / 顔認識 / 野生動物管理 / 獣害 / Deep Learning / 機械学習 / 鳥獣害 / 住民アンケート |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年ニホンザル等の野生動物による農作物被害が深刻化している。有効な対策には生態学的情報に基づいた計画立案(計画技術的視点)および住民の意欲を組み込んだ 対策モデル(行動科学的視点)が必要となる。しかし現状では、地域において継続調査を行う専門家の不足、住民の意欲に関する知見の不足が課題となっている。そこで本研究では、サルを対象とした深層学習を用いた顔認識システムの開発によって、非専門家であっても生態学的情報を収集可能な簡易調査手法を被害地域に導入し、簡易調査手法を用いた住民の参画による効果も含め、住民の意欲に影響する要因を組み込んだシステムダイナミクスによる動学モデルを構築する。
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| 研究成果の概要 |
本研究は獣害対策における住民の自助・共助に関する意識に対し、簡易調査手法を用いて住民が主体的に調査に参画することが好適な影響を及ぼすという仮定に基づき実施された。非専門家による個体識別調査を可能とする顔認識システムの開発をニホンザルを対象に行い、限定的な個体数であれば非常に少ない学習画像から個体の登録・識別が可能となるシステムを開発した。また、COVID-19の影響により遠隔での対策手法の提案を実施し、並行してアンケート・インタビュー調査による対策意識のモニタリングを実施した。この結果、生態学的調査への参画および関係人口の参画が住民の自助・共助の意識を増大させる可能性を示唆するデータを得た。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年ニホンザル等の野生動物による農作物被害が深刻化している。有効な対策には生態学的情報に基づいた計画立案および住民の主体的な関わりが必要となる。しかし現状では、地域において継続調査を行う専門家の不足、住民の意欲に関する知見の不足が課題となっている。本研究の成果により、非専門家であっても生態学的調査への参画が可能であること、それにより対策意欲に好適な影響がある可能性が示された。このことは獣害に関する専門家の関わり方をリデザインするための重要な示唆となると考えられる。
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