動物園における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、自然保護区は、野生動物の保全を支援し、生態系のバランスを維持するうえで重要な役割を果たしています。しかし、こうした場所では多種多様な動物を飼育しており、それぞれに固有のニーズがあるため、日々の運営管理は容易ではありません。そこで飼育員は、動物の観察、治療、ケアの方法を改善するために、新しく先進的な手法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ける信頼性の高いツールになりつつあります。それに伴い、動物医療におけるAIの世界市場は急速に成長しており、2034年までに82億3,000万ドルに達すると予測されています。

すでに大きな成果を上げているAIの分野の1つが、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により、機械は人間と同じように画像を認識し、解釈できます。動物のケアにおいては、Vision AIを使用して個体を識別し、動きを監視し、見過ご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によるゾウの検出。

この記事では、健康状態の監視、行動の追跡、動物のウェルビーイングの支援にコンピュータービジョンが動物園や獣医療でどのように活用されているかを紹介します。早速見ていきましょう。

動物園や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、変化を捉えるために一日を通してその行動を注意深く観察している場面を考えてみてください。次に、その作業をカメラシステムが継続的に行い、24時間体制で動物を監視し、異常が見られた時点でスタッフに通知する状況を想像してみてください。コンピュータービジョンによって、これが可能になります。

コンピュータービジョンと連携したカメラは、動物を監視するのに役立ち、ストレス、けが、病気の初期兆候をリアルタイムで検出しやすくします。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のようなモデルは、動物を検出して動きを追跡し、行動監視などの日常的な作業を支援できます。

図2. Ultralytics YOLO11は、動物園で動物を検出して追跡するために使用できます。

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動物種の眼疾患の診断など、複雑な作業を獣医師が行う際に役立ちます。例えば、このようなツールは白内障や緑内障などの問題を正確に検出し、診断のスピードと一貫性の両方を向上させます。

効果的な動物のケアへのニーズが高まるなか、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に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的なチェックの自動化まで、Ultralytics YOLO11のようなモデルは、特にリソースが限られている状況で、飼育員がより一貫性のある迅速なケアを提供できるよう支援します。

動物園におけるコンピュータービジョンの活用例#

ここまで、コンピュータービジョンが動物園や診療所で動物のケアをどのように支援するかを見てきました。次に、野生動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ことを示す、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：絶滅危惧種であるパンダのAI監視#

かつて絶滅危惧種に指定され、現在は危急種とされているジャイアントパンダは、今も保全活動の重要な対象です。しかし、個体ごとの追跡や健康状態、行動、繁殖状況の把握は、顔の特徴が似ているため困難です。訓練を受けた専門家でさえ、パンダ同士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検査といった従来の方法も使われてきましたが、一般的に費用が高く、侵襲的で、必ずしも信頼できるとは限りません。

この問題に取り組むため、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使用した顔認識システムを開発しました。このシステムはVision AIを使用し、顔に現れる微細で固有の特徴を分析して個々のパンダを識別します。

この顔認識技術により、研究者はパンダに危害やストレスを与えることなく、パンダを継続的に追跡し、動き、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リアルタイム情報を簡単に収集できるため、監視プロセスの有効性と信頼性が大幅に向上します。

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

動物の健康状態をAIで監視し、レッサーパンダのストレスを軽減#

レッサーパンダは、存続に深刻な脅威を受けている、臆病で単独行動を好む動物です。過去18年間、つまり約3世代の間に、生息地の喪失や違法捕獲を主な原因として、世界の個体数は50%以上減少しました。レッサーパンダはミャンマー、ネパール、インド、中国の一部、特にヒマラヤ地域と四川省西部に生息しており、現在残っている個体数は約6,000～7,000頭です。

動物園のような保護された環境でも、危険にさらされる可能性があります。レッサーパンダの健康問題は、動きが減る、他の個体との交流が減る、睡眠がうまく取れないなど、行動の小さな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、見逃しやすい場合があります。

こうした絶滅危惧動物の保護を支援するため、研究者は新しいケア方法を開発しています。例えば、中国の碧峰峡野生動物世界でモーションセンサー付きカメラから収集したデータを使用して、レッサーパンダの行動を監視するよう設計された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、動物を邪魔することなく、異常な静止や活動量の低下など、ストレスや病気の初期警告サインを飼育員が発見するのに役立ちます。動物に負担をかけないアプローチであり、レッサーパンダを快適でストレスのない状態に保ちながら、24時間体制の監視を可能にします。

図4. コンピュータービジョンによる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に、水中で暮らす動物の行動を観察するのは容易ではありません。イルカは速く泳ぎ、深く潜り、群れで移動することが多いため、飼育員が日常の行動を追跡したり、小さな変化に気付いたりするのは困難です。しかし、休息や交流の仕方、空間の使い方を理解することは、健康を維持するうえで重要です。動物の環境を慎重に管理する必要がある動物園や水族館では、特に重要になります。

米国のブルックフィールド動物園では、コンピュータービジョンを使用して飼育エリア全体のイルカの動きを追跡するシステムを研究者が設計しました。飼育エリアの周囲に高解像度カメラを設置し、イルカが一日を通して移動する様子を記録しています。これらの映像は、泳ぐ、休む、交流する、探索するといった行動パターンを理解するために分析されます。

具体的には、物体追跡を使用して、時間の経過に伴う各イルカの動きを追跡します。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でいる場合や水中に潜っている場合でも、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のように使い、互いにどのように交流し、環境の変化にどう反応するかについて洞察を得られます。

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ています。

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、コンピュータービジョンは動物園から動物病院まで、さまざまな動物のケアの現場で、監視の改善、診断の支援、全体的なウェルフェアの向上に活用されています。動物のケアの改善に役立つ主な方法を以下に示します。

• 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の場所を好むか、または避けるかを把握できるため、飼育員は生息環境の設計やエンリッチメント計画を改善できます。
• **作業負担の軽減：**日常的な監視作業を自動化することで、動物のケアチームは、直接的なエンリッチメント、トレーニング、医療ケアにより多くの時間を割けるようになります。
• **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、施設外の獣医師、行動学者、研究者と共有できるため、連携したケアと迅速な診断が可能になります。
• 夜間監視の強化：赤外線および低照度ビジョンシステムにより、スタッフは営業時間外や夜行性の活動中も動物を監視できます。動物を邪魔せずに手作業で行うのは難しい作業です。

コンピュータービジョンは動物の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。この技術を導入する際に留意すべき主な制限事項と要因を以下に示します。

• **種固有の行動の複雑さ：**種によっては、微妙でまれな、または研究が十分に進んでいない行動があり、大量の高品質なトレーニングデータなしに正確なラベル付けや検出を行うことが困難です。
• 初期セットアップ費用の高さ**：**高解像度カメラ、耐久性のある防水機器、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。
• **カバレッジと死角の制限：**動物は巣穴に入ったり、木や岩の後ろに隠れたり、垂直方向の空間を利用したりすることが多く、固定カメラでは、複数の角度から撮影する大規模で高コストな構成なしに、こうした場所を捉えられない場合があります。
• **複雑な行動に対するリアルタイムの洞察の制限：**睡眠や移動などの単純な行動は検出しやすい一方、微妙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。

主なポイント#

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方法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、信頼性の高い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ことはできませんが、ケア担当者がより効率的に業務を行うのに役立ちます。

今後、動物の健康状態の監視において、AIのより高度な活用が進むと考えられます。例えば、感情検出によってストレスや快適さのレベルをリアルタイムで追跡できるようになる一方、姿勢推定によって、目に見える状態になる前のけがの初期兆候を捉えられる可能性があります。スマート飼育エリア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、飼育員に各動物のウェルビーイングについてより深い洞察を提供する、接続されたシステムの一部になる可能性があります。

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