| 研究課題/領域番号 |
21K18387
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分3:歴史学、考古学、博物館学およびその関連分野
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| 研究機関 | 京都市動物園 |
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研究代表者 |
田中 正之 京都市動物園, 生き物・学び・研究センター, 生き物・学び・研究センター長 (80280775)
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| 研究分担者 |
吉田 信明 公益財団法人京都高度技術研究所, 研究開発本部, 主任研究員 (00373506)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | 機械学習 / 動物園 / 監視カメラ / 動画解析 / 認知課題 / チンパンジー / ゴリラ / 絶滅危惧種 / 映像データ解析 / 環境エンリッチメント |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究計画は、いわば映像データによる「種の保存」の試みである。博物館である動物園として、現状の資産（飼育している絶滅危惧種のデータ）を有効に利用し、未来にも利用可能な研究資源として利用できる形で保存することを進める。すなわち、動物の映像記録を、検索可能な電子データ資源として動物園で蓄積する。近年著しく発達しているコンピュータ技術を利用して、深層学習を含む，機械学習的手法を応用して映像データを自動解析することにより、自動的にタグ付けした状態で保存することで、映像データに検索性をもたせて利用可能性を高めるほか、映像ライブラリ等を制作して動物園のウェブページ等から利用できるようにする。
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| 研究実績の概要 |
令和３年度は研究計画に基づき、研究分担者とともに、動物の動画像を解析してカテゴライズするための機械学習用コンピュータサーバおよびストレージの環境整備を行った。京都市動物園のサーバー室にサーバーラックを導入し、科研費により画像解析用のサーバーコンピュータを購入し設置した。サーバーラックには、研究分担者が購入したストレージも設置している。
令和３年度は、京都市動物園で継続実施しているチンパンジーおよびゴリラの認知課題の学習室に設置したカメラにより被検体の顔画像を記録した。課題を提示するタッチモニター直上にカメラは設置して課題推敲中の個体を撮影するが、課題中の顔の向きを指標化して課題成績との関連を調べるためのプログラム開発を行った。認知課題への参加は各個体の任意の意志により行われるため、記録画像から個体識別も合わせて行えるようにした。現在、データを解析中であり、次年度に成果として発表する予定である。
令和３年度は、京都市動物園のゴリラ舎屋外運動場において監視カメラを設置して、とくに３次元構築物上を移動するゴリラの動きを記録し、とくにナックルウォーク（大型類人猿特有の手の指背側を設置して四足で歩く移動様式）を個体ごとに記録し、抽出するべくデータを取得中である。
成果発表としては、日本霊長類学会および動物の行動と管理学会で研究発表を行った他、アウトリーチ活動として一般市民対象の講演を行い、成果の還元に努めた。また所属する京都市動物園のウェブページ上で、研究成果をわかりやすく伝えるためのブログを計７０本投稿した他、SNSでの発信も行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
採択の連絡があったのが７月であり、それから本研究課題に必要なコンピュータサーバーの調達をしようとしたが、世界的な半導体供給不足により納品が遅れ、機械の設置が１０月になってしまったことと、同じ半導体不足のため、動物の行動を記録する監視カメラの納期も大幅に遅れており、年度内納品の目途が立たないものがあった。サーバー環境の整備以降は、本科研費で購入する以前に所有していた監視カメラを用いて、画像の蓄積と機械学習による解析を行っているが、データ量が十分でないため、予定した計画よりやや遅れている。
また、世界的な新型コロナウィルス感染症の影響で、とくに海外での研究集会が中止となったりオンラインによる代替開催となり、研究上の交流の機会も限られたことも要因である。
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| 今後の研究の推進方策 |
現在進めている認知課題中のチンパンジーおよびゴリラの動作解析および、屋外運動場におけるゴリラの歩様解析については引き続き記録を継続し、データを集める。今後は、記録用監視カメラを入手して、多様な場所における監視カメラ画像のデータを蓄積して、解析を行う予定である。半導体供給不足による監視カメラの納期は遅れ続けているため、予定していた計画を半年から１年程度延期して４年程度での成果到達を目指している。
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