動物園のコンピュータービジョンで動物のケアを改善する方法

動物園、サンクチュアリ、保護区は、野生生物の保全を支え、生態系のバランスを保つうえで重要な役割を担っています。しかし、こうした場所では、それぞれに固有のニーズを持つ多種多様な生物を受け入れているため、日々の運営は容易ではありません。そのため、飼育員は動物の観察、治療、ケアの方法を改善する新たな手段を取り入れています。

特に人工知能（AI）は、動物のケアや動物園の管理において信頼できるツールになりつつあります。それに伴い、動物医療分野のAIの世界市場は急速に拡大しており、2034年までに82億3,000万ドルに達する見込みです。

すでに大きな影響を与えているAIの一分野がコンピュータービジョンです。Ultralytics YOLO11のようなコンピュータービジョンモデルを使うと、機械は人間と同じように画像を認識し、解釈できます。動物のケアでは、Vision AIを使って個体を識別し、動きを監視し、見逃される可能性のある病気の兆候まで検出できます。

図1。Ultralytics YOLO11を使用したゾウの検出。

この記事では、動物園や獣医療でコンピュータービジョンがどのように活用され、健康状態の監視、行動の追跡、動物の福祉の支援に役立っているかを解説します。

動物園と獣医療におけるコンピュータービジョンの役割#

病気の動物を見守る飼育員が、一日を通じて注意深く行動を観察し、変化を見つけようとしている場面を考えてみてください。今度は、カメラシステムがその作業を継続的に行い、動物を24時間監視して、異変があればすぐにスタッフに知らせる様子を想像してください。コンピュータービジョンを使えば、これを実現できます。

コンピュータービジョンを統合したカメラは、動物を監視し、ストレス、けが、病気の初期兆候を検出しやすくすることで、リアルタイムでの観察を支援します。さまざまなコンピュータービジョンタスクに対応するUltralytics YOLO11などのモデルは、動物を検出して動きを追跡し、行動の監視といった日常的なタスクを支援できます。

図2。Ultralytics YOLO11を使用すると、動物園で動物を検出して追跡できます。

同様に、獣医療では、コンピュータービジョンが、解剖学的特徴が大きく異なる種の眼疾患の診断など、複雑な作業を獣医師に代わって支援できます。たとえば、白内障や緑内障などの問題を正確に検出し、診断の迅速化と一貫性の向上につなげられます。

効果的な動物ケアの必要性が高まるなか、動物園や診療所では、日々の業務をより効率的に管理するため、コンピュータービジョンソリューションを導入しています。病気の早期検出から定期点検の自動化まで、Ultralytics YOLO11のようなモデルは、特にリソースが限られている場合に、飼育員がより一貫性のある迅速なケアを提供するのに役立ちます。

動物園におけるコンピュータービジョンの活用例#

コンピュータービジョンが動物園や診療所での動物ケアをどのように支援するかを見てきました。次に、野生生物の保全や動物の健康状態の監視に実際に活用されている様子を示す、世界各地の事例を詳しく見ていきましょう。

動物の顔認識：AIによる絶滅危惧種パンダの監視#

かつて絶滅危惧種とされ、現在は危急種に分類されるジャイアントパンダは、今も保全活動の大きな焦点です。しかし、個体ごとの健康状態、行動、生殖状況を追跡するのは困難です。パンダの顔の特徴が似ているためです。訓練を受けた専門家でさえ、個体を見分けるのに苦労することがあります。

足跡の確認やDNA検査などの従来手法も使われてきましたが、一般に費用が高く、侵襲的で、必ずしも信頼できるとは限りません。

この課題に取り組むため、中国の成都ジャイアントパンダ繁殖研究基地の研究者は、コンピュータービジョンを用いた顔認識システムを開発しました。このシステムはVision AIを使って、顔に見られる微妙で固有の特徴を分析し、個々のパンダを識別します。

この顔認識テクノロジーにより、研究者はパンダに危害や負担を与えることなく、パンダを継続的に追跡し、動きや採食習慣、健康状態を観察できます。パンダに関する正確な情報をリアルタイムで簡単に収集できるため、監視のプロセスがはるかに効果的で信頼性の高いものになります。

図3。パンダの検出・識別モデルのトレーニングに使用するアノテーション済みデータの例。

AIによる動物の健康状態の監視でレッサーパンダのストレスを軽減#

レッサーパンダは警戒心が強く単独で行動する動物で、生存を脅かす深刻な危機に直面しています。過去18年間、およそ3世代の間に、生息地の喪失や違法捕獲が主な原因となり、世界の個体数は50％以上減少しました。ミャンマー、ネパール、インド、中国の一部、特にヒマラヤ山脈や四川省西部に生息しており、レッサーパンダは約6,000〜7,000頭残っていると推定されています。

動物園のような保護された環境でも、レッサーパンダは危険にさらされることがあります。健康上の問題は、動きが減る、他個体との交流が減る、よく眠れないといった小さな行動の変化として現れることがよくあります。しかし、こうした兆候は非常に微妙で、見逃されやすいものです。

こうした絶滅危惧動物を守るため、研究者は新しい飼育方法を開発しています。たとえば、中国の碧峰峡野生動物世界に設置された動体検知カメラのデータを使って、レッサーパンダの行動を監視するためのYOLOv8ベースのコンピュータービジョンモデルをトレーニングしました。

このモデルは、動物に負担をかけずに、動きが不自然に少ない、活動量が減っているといったストレスや病気の初期兆候を飼育員が発見するのに役立ちます。レッサーパンダが快適に過ごし、ストレスを感じないように配慮しながら、24時間監視できる非侵襲的なアプローチです。

図4。コンピュータービジョンを使用したレッサーパンダの行動監視。

コンピュータービジョンによる動物追跡：イルカの監視#

ハンドウイルカのような水中で暮らす動物の行動を観察するのは簡単ではありません。泳ぐ速度が速く、深く潜り、群れで移動することも多いため、飼育員が日々の行動を追跡したり、小さな変化に気づいたりするのは困難です。しかし、休息の仕方や他個体との交流、空間の使い方を理解することは、健康を守るうえで重要です。環境を慎重に管理する必要がある動物園や水族館では、特に大切です。

米国のブルックフィールド動物園では、研究者がコンピュータービジョンを使って、飼育エリア全体におけるイルカの動きを追跡するシステムを設計しました。飼育エリアの周囲に高解像度カメラを設置し、一日を通じたイルカの動きを記録しています。これらの映像を分析して、泳ぐ、休む、交流する、探索するといった行動パターンを把握します。

具体的には、物体追跡を使って、時間の経過に伴う各イルカの動きを追います。このコンピュータービジョン技術により、イルカ同士が近くを泳いだり、水中に潜ったりしている場合でも、システムは個体を識別して活動を監視できます。こうしたパターンを追跡することで、飼育員はイルカが空間をどう利用し、互いにどう交流し、環境の変化にどう反応するかについてインサイトを得られます。

図5。ブルックフィールド動物園で2台のカメラがイルカの動きを追跡します。

動物園におけるコンピュータービジョンのメリットとデメリット#

現在、動物園から動物病院まで、さまざまな動物ケアの現場でコンピュータービジョンが活用され、監視の改善、診断の支援、全体的なウェルフェアの向上に役立っています。動物ケアの実践を改善する主な方法を以下に紹介します。

• 飼育エリアの利用状況分析： ヒートマップと行動追跡により、動物が飼育エリアのどこを好み、どこを避けるかがわかるため、飼育員は生息環境の設計や環境エンリッチメントの計画を改善できます。
• 作業負担の軽減： 定期的な監視作業を自動化することで、動物ケアチームは環境エンリッチメント、トレーニング、医療ケアなど、動物と直接関わる業務により多くの時間を割けます。
• 遠隔での連携と診断： リアルタイムの映像や行動データを、現場から離れた獣医師、行動学者、研究者と共有できるため、連携したケアや迅速な診断が可能になります。
• 夜間監視の強化：赤外線システムや低照度対応のビジョンシステムを使うと、閉園後や夜行性の動物が活動する時間帯にも、動物に負担をかけずにスタッフが監視できます。これは手作業では困難です。

コンピュータービジョンは動物ケアに多くのメリットをもたらしますが、考慮すべき課題もあります。このテクノロジーを導入する際に留意すべき主な制約や要素をいくつか紹介します。

• 種ごとに異なる行動の複雑さ： 種によっては、微妙でまれな行動や、十分に研究されていない行動があります。高品質で大規模なトレーニングデータがなければ、正確にラベル付けして検出するのは困難です。
• 初期導入コストが高い：高解像度カメラ、耐久性の高い防水機器、サーバー、エッジデバイスの費用は、特に小規模な動物園や保全施設にとって、大きな投資となる可能性があります。
• カバー範囲の制限と死角： 動物は巣穴に入ったり、木や岩の陰に隠れたり、垂直方向の空間を利用したりします。固定カメラでは、費用のかかる多角度の設置を行わない限り、こうした場所を捉えられないことがあります。
• 複雑な行動に対するリアルタイム分析の限界： 睡眠や移動などの単純な行動は検出しやすい一方、繊細な社会的交流や感情状態をAIモデルが正確に解釈するのは困難です。

重要なポイント#

コンピュータービジョンは、動物園、動物病院、自然保護区における動物のケアのあり方を着実に変えています。動きを監視し、病気の初期兆候を検出し、個体を追跡できるため、信頼できるツールとなっています。こうしたシステムは人間のケア担当者に取って代わるものではありませんが、担当者がより効率的に業務を行うために役立ちます。

今後、動物の健康状態の監視にAIを活用する、より高度な方法が登場すると考えられます。たとえば、感情検出によってストレスや快適さの度合いをリアルタイムで追跡できるようになり、ポーズ推定によって目に見える前にけがの初期兆候を捉えられる可能性があります。スマートな飼育環境やウェアラブルセンサーと統合すれば、コンピュータービジョンは、飼育員が個々の動物のウェルビーイングをより深く把握できる、連携システムの一部となる可能性があります。

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