ユースケース：野生鳥獣の生息・移動動態を高精度に可視化

AI×GISによる鳥獣被害リスクの動的シミュレーションと対策自動提案

背景

中山間地域や農村部において、野生鳥獣（イノシシ・サル・シカ等）による農作物被害や生活環境への侵入は深刻な社会課題となっています。従来は現場の経験や勘に頼った罠の設置や防護柵の整備が行われてきましたが、効果の不透明さや見回り労力の過重負担、さらには関係者間（行政・猟友会・地域住民）での合意形成の難しさが大きな壁となっていました。

当社では、実効性の高いデータドリブンな対策手法を検証するため、三重県桑名市における野生鳥獣の出没・捕獲の模擬データおよび詳細な地形・環境データを用いたモデル化を実施。地理情報解析エンジンを用いたリアルタイムな対策シミュレーションとAI自動提案を実現しました。

UI・解析システムの特徴

本システムでは、潜在的な生息リスクの可視化から、環境要因を考慮した移動経路の推定、さらには現場条件に合わせた最適対策の算出と提案書の作成までを直感的なインターフェースでシミュレートします。

• 地理空間データに基づく生息適性のモデル化

  出没・捕獲データと、地形・植生などの多様な環境要因を統合的に解析。地域全体における対象獣種の定着・潜伏リスク（生息ポテンシャル）をマップ上に連続的な分布として可視化します。

• 動物行動特性を反映した移動パスシミュレーション

  障害物や人の生活圏を回避しつつカバー領域を伝う動物の移動習性をシミュレート。地形やバリアによる抵抗（移動コスト）を考慮することで、実際に利用されやすい侵入ルートや獣道を高精度に推計します。

• 条件設定に応じた動的シミュレーションとAI自動提案

  「移動ルート」「生息リスク」「見回り等のアクセス性」「安全・法規制」などの優先度をWeb画面上で柔軟に調整可能。設定条件に応じた最適な対策ポイントや防護ルートを算出し、最新のAIが地域特性に即した実践的な対策提案書を即時に自動生成します。

得られるインサイトと活用シナリオ

本技術で構築した動的予測モデルとシミュレーション環境は、自治体や地域の鳥獣害対策における意思決定や効率的な現場運用に活用できます。

• 罠・防護柵インフラの最適配置計画

  移動経路が集中するボトルネック（通過ポイント）や高リスクエリアを事前に特定し、捕獲効率の高い位置への罠配置や、高い防護効果が見込める防護柵の敷設計画を導きます。

• 見回り労力と施工・維持コストの事前予測

  現場での作業アクセス性や安全規制をあらかじめシミュレーションに組み込むことで、設置後の巡回・メンテナンス労力を軽減し、限られた予算の最適配分を支援します。

• エビデンスに基づく関係者間の迅速な合意形成

  直感に頼らないデータに基づく地図情報と、AIが生成した根拠ある提案書を活用することで、行政担当者・猟友会・地域住民間の認識をそろえ、円滑な合意形成と意思決定をサポートします。

本ユースケースの展開

本シミュレーションフレームワークは、対象獣種の行動パラメータや対象地域の地理情報データを差し替えることで、地域や生態特性を問わず柔軟かつ迅速に展開が可能です。模擬データを用いた導入モデルをベースに、全国の自治体や鳥獣被害に悩む各地域への横展開を進めています。また、安全なデータ管理構造に対応しているため、機密性の高い地域情報を扱う際にも安心して導入・運用いただけます。