立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第31号) 2022

研究助成成果報告 研究助成 (S)野生動物装着センサを利用した IoT 情報機構
IoT information mechanism using wildlife wearing sensors
2188002

研究代表者

東京大学

情報基盤センター

教

授

小林

博

樹

共同研究者

東京大学

情報基盤センター助教

川瀬純也

究者の労力だけではその取得・処理・分析は困[研 究 の 目 的]難と報告している。
本研究は「福島第一原子力発電所周辺の帰還[関 連 研 究]困難区域内の被曝した動物自身が線量計を持ち歩き，単独行動時に取得した記録を，集団行動時に省電力で共有し，シンクノードまで誘き出近年，コンピューターの小型・軽量化によっして非接触通信して回収する機構」の実現を目て，人間社会による環境負荷の調査や希少種生的とする。

物 の 生 態 を 解 明 す る “Bio-Logging Science”
が急速に展開されている。この研究領域では，固定型センサや参加型センサによって観測個体[研 究 の 背 景]の生態情報 (位置情報，餌動物情報，気象情
国際原子力機関 (IAEA) のチェルノブイリ報) などが収集される。例えば，ドイツのアル原発事故報告書では，被曝した野生動物群の数

フレッド・ワグナー研究所による南極の海のリ世代に亘る被曝状況とその影響の調査は，学術

ア ル タ イ ム な ラ イ ブ 音 (Kindermann. 2010.

的・社会的に非常に重要であると報告されていScience.) 配信システムや，石田による福島原る。東京大学の石田は，福島第一原子力発電所発周辺の動物の鳴き声を記録・分析する (石周辺の，特に高濃度の放射性物質が検出されて

田. 2012. 生物と科学．
) 生態音響調査である。

いる阿武隈山地北部地域において，震災直後かこれらの結果から野生動物の個体数の推定ら定期的に野生動物の被曝モニタリングを行っ(Carlet al., 2010. Proc. CHI2010.) や，都市・除ている。本モニタリングでは，当該野生動物の染 計 画 の 見 直 し な ど が 実 施 さ れ る (IAEA.

鳴き声の自動録音装置を 500 地点以上を目標と2006)。都市部に近い環境 (人間社会に近い環して設置・運用しているが，長期数十年に亘る境) での調査においては，携帯電話等の情報シ

24 時間 365 日の生態情報取得 (サイエンス目

ステムの利用による参加型センサ群により効率的の空間情報のビッグデータ) のためには，研よい観察が実現できると考えられる。人々が携― 20 ―

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究では効率的に研究活動を推進するため野生動物の生息地に設置した関連研究 (サイバーフォレストプロジェクト，被曝の森のライブ音プロ
ジェクト) のためのシンクノード基盤を利活用
図1して実施した。

どうぶつ間ネットワークのイメージ[研究の内容，成果]

帯デバイスを持ち歩きながら所要のセンシング
デ ー タ を 収 集 す る「参 加 型 セ ン シ ン グ」が2005 年頃から急速に注目されるようになり，移動する人間や動物にセンサを装着し，行動ACM Sensys 等センサネットワーク分野の国際や周辺環境をモニタリングする構想はセンサ会議でも研究事例が散見されてきた。特に，多ネットワーク研究の初期から見られる。しかし，数の人が携帯電話を用いて頻繁に行動する都市

動物対象の場合はデバイスの重量や取得する位環境をセンシングする場合には，給電の制約な置情報の精度が課題となる。そこで本研究の目

く固定のセンサを必要とせずに広域で安価にセ的を達成するために以下の 3 点を研究内容としンシングが可能である参加型センシングは有望て定め取り組んだ。

な手法である。
しかしながら，野生動物の生息環境では極めA) どうぶつ間ネットワーク：身体特徴と相互て限られた電源・情報インフラ網しか利用でき作用に最適化した省電力な動物装着センサない。具体的には，利用者が極めて少ない地域，網

つまりこのような野生動物の生息環境 (森林のB) どうぶつタッチ & ゴー：NFC タグ装着の地表付近) においては，インフラサービスの採野生動物を誘き出してピッと記録回収する

算性 (国土総面積の約 6 割は携帯電話圏外，機構

注：人口カバー率ではない) が問題になる。実C) ジェット機音 de 位置情報：上空を通過す

環境要因の問題 (衛星電波不感地帯) も発生す

るジェット機音を用いて GPS と同等の位る。また，固定型センサ設置のためには生息地置情報取得の所有者や国立公園の行政等ステークホルダーとの調整に多大な労力が必要であり，また屋外

A) どうぶつ間ネットワーク：設置のセンサであり設置・運用コストも莫大に野生動物を対象とした場合，装着可能なデバなる。その一方で長く低迷する経済活動の中，イスの重さは体重 2% に限られ，そして自動車我が国で新たな生態調査用の基盤を構築し，数や人間のように定期的に充電する機会は無い。

十年間の運用を行う余地はほぼないのが現状で本研究では，複数個体間の行動生態学的に意味ある。つまり，電源・情報インフラが存在しなのある相互作用 (挨拶・威嚇行動等) を検知しい森林環境の空間情報センシングを最小限のコた場合のみノード間通信をアクティブにし，そストで最大限の効率を実現するシステム (図れ以外の時は常にスリープ状態にすることによ1) が求められる。

り，動物装着型センサの長期稼働・省電力化をそこで本研究では今現在も実際に生息する野目指した。具体的には，動物同士が遭遇した際生動物自身の行動・習性を利用したセンシングの相互作用 (挨拶・威嚇行動等) による行動の機構により，情報空間と生態系が分かちがたく特徴量を 3 軸加速度センサで検知し，通信機器一体化し，全体として高度な情報処理を実現すをスリープから Wake する引き金として使用るシステム (IoT 情報機構) を目指した。本研する。こうして動物装着センサ間の省電力な間― 21 ―

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欠通信を実現させる。これをきっかけとして動3 種類とし，ラベル付けは，ビデオカメラによ物装着センサ間でデータの共有を行い，繰り返る映像記録をもとに行った (図 3)。その結果，すことで数珠つなぎにデータを回収する。最終「歩く」・「止まる」についてそれぞれ 90% 以上

的にインフラ圏外のすぐ外に設置したシンクの精度で検出することができた。しかし「興味ノードからデータ回収を行う。

を示す」の検出精度が低かった。この解析では各タイムウィンドウが独立して扱われているため，続いて時系列を考慮した解析手法の検討を行った。そして個体の身体的特徴を考慮した解析を進めた。
A2) 自律移動型ロボットによる通信プロトコ

図2

ルの検討

加速度センサを装着した犬

自然環境下では当然野生動物同士が，いつ，

A1) 加速度センサによる相互作用の検出機構

どの組み合わせで遭遇するかがわからないため，あらかじめ通信相手やスケジュールを設定できの構成省電力な複数個体間の相互作用を検出する機ない。そこで，これらを考慮して効率的かつ省構の実現を目指し，動物の行動に沿って加速度電力な通信プロトコルが必要となる。この検討

データを収集し，オフラインによる解析を行うのために自律移動型ロボットを用いたテストこととした。実験は麻布大学伴侶動物研究室

ベッド実験 (図 4 左) を導入した。動物による(菊 水 健 史 教 授) の 犬 (図 2) を 対 象 と し て，実験では短期間に同様の実験を繰り返すことが獣医師の管理のもと，ハンドラーにより「歩困 難 で あ る た め，再 現 性 と 時 間 的 コ ス ト パく」・「止まる」
・「ボールによって気をひかれフォーマンスに優れるテストベッドが必要でる」状況を繰り返し行い，これをビデオカメラあったためである。導入コストを削減するため

および犬の背部に取り付けた加速度センサで記市 販 STEM ロ ボ ッ ト で あ る iRobot Create 2録した。加速度センサのサンプリング周波数を(図 4 右) を活用した。ロボット同士の衝突を50 Hz に 設 定 し，SVM (Support Vector Ma-

動物の遭遇に見立て，通信プロトコル改善と稼chine) を用いて犬の行動認識を行う。特徴量働実験を行った。この結果，通信プロトコルのとして加速度データのタイムウィンドウごとの改善で通信成功率が 70% から 90% に向上した

平均，分散，振動数を用いた。認識する行動の[2]。

ラベルは「止まる」・「歩く」・「興味を示す」の

図 4 自律移動型ロボットによるテストベッドと，iRobot Create 2 を利用した実験ロボット

A3) 牛用デバイスの開発と実験
続いて，福島県浪江町の野生化牛での評価実験に向け，飼育牛による小型化した装着デバイ
ス (図 5) のテストと相互作用の検出実験を，
図3

解析フロー

連携研究室である麻布大学伴侶動物研究室の紹― 22 ―

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介により同大学の牛舎で 2020 年 1 月から開始接続されたシンクノードまでより効率的かつ安した。ベルト素材やデバイスケースの装着位置，定的に誘き出し，長時間の非接触型通信によりカウンターウェイト等の調整を実際に牛に装着記録回収を実現する物理形状機構を明らかにすして評価した。そして実際にデバイスを牛に装る。評価方法としては，特徴ある物理形状によ着し，一定時間の行動データと加速度センサり誘い出される動物の思考・行動過程の特徴量データを記録する実験を行った。他の動物や飼を取得する。

育者に対する反応とその加速度データを収集し，これを分析し特徴量の抽出を進めることとした。

図7

どうぶつタッチ & ゴー用プロトデバイス

B2) 誘き出してピッと記録回収するシステムの評価
図5

牛用デバイスと装着例

映像記録とのデータ比較によりタッチ &ゴーシステム反応の因果関係を解析し，最適なB) どうぶつタッチ & ゴー：
野生動物を対象とした場合，物理的に捕獲可物理形状を明らかにする。本研究は行動生態学

能な頻度は 2 年に一度程度と限られ，そして自的な刺激により動物をシンクノードまで誘き寄

動車や人間のように定期的に回収する機会は無せ，通信機器が通信可能範囲に入った時のみ通い。本研究では，行動生態学的な刺激により動信機器を Wake させるものである。NFC タグ

物をシンクノードまで誘き出せた場合にのみ非を実装した動物装着デバイスと基地局側デバイ接触通信をアクティブにし，それ以外の時は常スの両プロトデバイス (図 7) を作成し，どうにスリープ状態にして動物装着センサの長期稼

ぶつ間ネットワークと同様に麻布大学伴侶動物働・省電力化を目指した。

研究室の犬と犬小屋を用いて通信評価実験を行い，実際に動作を確認することができた。また，より誘導性を高くする施策として音刺激の併用を検討した。物理形状の評価は内部形状を変化させた犬小屋と犬小屋内部を撮影するためのドライブレコーダーを使用して行う。内部形状の変更は，スチレンブロックを使用して犬小屋内の横幅や高さ方向のスペースを制限していく方

図6

どうぶつタッチ & ゴー機構の構成法をとっている。観察時間は 1 日約 8 時間で

B1) 誘き出してピッと記録回収するシステム

2-3 日間。2 頭の犬がそれぞれ適当な時間にこの小屋内で休息を行っているため，ドライブレの構成
本システムは NFC タグ装着の動物を誘き出コーダーの映像を利用して，滞在時間や滞在時して情報を取得するユビキタス基盤，物理的なの姿勢等を評価している。また，本評価の実施

形状を用いて動物を「誘き出す機構」と，誘きにあたり，獣医である連携研究者による動物倫出された動物に装着している NFC タグと「非理的な確認を事前に行った。詳細な資料や事前接触通信する機構」からなる (図 6)。そして説明により問題が無いことを確認した。麻布大

野生動物装着型センサノードをインターネット学の連携研究者が飼育するペットの犬を対象と― 23 ―

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し，犬小屋を参考とした物理形状 (図 6) を構

C1) ジェット機音による位置情報取得機構の概要

築して，非接触通信に必要な行動制限や行動停

本研究は，地表到達時のエネルギー量が高い止が起こりやすい状況 (壁幅) を明らかにすることができた。

ジェット機音を野生動物装着マイクとシンク

B3) 誘き出してピッと記録回収するシステム

ノードにより同期録音し，上空通過時の到達時差と三角測量により，動物装着型センサの位置の議論
動物の体サイズに依存する最適な壁の枚数と情報の測位を図るものである (図 8)。この手入場回数の関係を議論する。具体的にはスチレ法については，実際に手動計算によって野生動ンブロックを使用して，幅方向の枚数を変更し物の位置を誤差 900 m 程度で位置同定を実現た際の犬の入場回数や姿勢評価を通じて，小屋できることを確認している。これを最終的にはへの入場を阻害せず，かつある程度の姿勢制御自動で位置同定を行えるようにする必要がある。

が可能な条件を見つけることが出来た。壁枚数

具体的には，位置同定を行う際に環境音に含まを 5 列まで増やしてしまうと入場回数に落ち込れる航空機音を用いているが，その判定は調査みが見られ始めるが，4 列では他の条件同等の員が手動でラベル付することにより行っている。

入りやすさと非接触通信が容易となる行動制限

この位置同定を行うまでに必要となる周辺環境が可能となる。以上の知見から，本研究の目的

音と航空機音を自動で分類することが本計画とである NFC タグ装着の動物を誘き出して情報なる。

を取得するユビキタス基盤のうち，物理的な形

C2) ジェット機音による位置情報取得機構の評価状を用いて動物を「誘き出す機構」の「必要とこの課題に対しまず SVM および音声認識でなる幅条件」を明らかにすることができた。

MFCC を用いることにより環境音に含まれるC) ジェット機音 de 位置情報：

航空機音の自動分類を試みる実験および評価を野生動物を対象とした場合，GPS 信号の測行った。具体的には機械学習と音声認識を用い位成功率が 20% に限られ，そして自動車や人た分類器の生成である。機械学習では教師あり

間のように地上インフラを用いて測位する機会

学習のサポートベクトルマシンを分類器としては無い。本研究では，地表到達時のエネルギー用いた。また，音声認識には高速フーリエ変換量が高いジェット機音を野生動物装着マイクとにより得られた特徴量として用いた手法を単純

シンクノードにより同期録音し，上空通過時の処理，および人の聴覚特性を反映させ環境音分到達時差と三角測量により，動物装着型センサ類に有効とされるメル周波数ケプストラム係数の位置を測位する機構を目指した。

を特徴量として用いた MFCC 処理を定義した。
そして，双方の音声処理と分類器においては三種類のカーネル (Linear, Polynomial, RBF) を用いた分類を行った。また，分類の際に用いた音源は，関連研究で述べたサイバーフォレスト
研究を実施中の次の 3 箇所の音源を実際に人間が聴き取り教師データを作成した。
舟 田 池 (35.59984486314238, 140.1374206727
2347)，栃 本 (35.94093570647529, 138.8553265

図8

環境音を用いて動物装着型センサでシンクノード上と同等の時刻・位置情報取得を行う補正手法

910508)，矢 竹 (35.94468063930462, 138.81649
0309236)― 24 ―

Tateisi Science and Technology Foundation[研究全体の議論］

C3) ジェット機音による位置情報取得機構の議論A)B)C)で構築したシステム (図 10) を用いて野生動物調査を継続した。具体的には，研究の背景で述べた石田が「高線量地帯周辺における野生動物の生態・被曝モニタリング (石田，2012，生物と科学．
)」で提案している“鳴き声情報による遠隔生態調査方法”を再現する形で行った。実際に遠隔から行えるシステムを構築
図9

し国際会議[1]で成果 (図 11) を発表した。

環境音に含まれる航空機音のスペクトラム

しかし，航空機音の教師データを作成するにあたり，矢竹の音源は記録時間が少なく，かつ，航空機音自体の入力が少なく航空機の音が鳴り響いている間に，野鳥音がノイズとなる状況が数多く見受けられた (図 9)。これより，我々は野鳥音を分離することにより精度を向上させられる可能性があると図り，航空機音における

図 10 (左図) 福島県浪江町の本研究の実証フィールド
拠点の場所と (右図) 構築したユビキタス基盤

特徴的なスペクトラムが見受けられる帯域以外をカットするフィルタを設計した。また，サンプル数が少ないことから分類精度が高く出ているのではないかと言う懸念から，3 箇所の音源を混合することにより分類器の精度を再評価して更なる分類精度の向上が判明した。カーネルごとの分類結果からは，フィルタを通さない手法では Linear と RBF，フィルタを通した手法
では Linear と Polynomial カーネルの分類精度が高かった。なお，フィルタを通さない分類に

図 11

おいて Polynomial カーネルの分類精度は低い

ACM SIGGRAPH Asia 2018 [1] での成果展示ものであったが，フィルタを通した後には向上[今後の研究の方向，課題］

したことより，Polynomial カーネルは音源次第で分類結果に大きな変化が起こる可能性があると思われる。これらを踏まえると，この程度A) どうぶつ間ネットワークと B) どうぶつのサンプル数においては Linear カーネルを用

タッチ & ゴーに関しては，屋内の飼育対象のいることが妥当であると考えられる。しかし，知見を得ることができた。次の段階として，以サンプル数が増えた場合において同じ結果が得前に構築した実証実験フィールドを用いて評価られるのかどうかという問題があり，その場合実験を行う。

においては Linear カーネルよりも非線形である RBF カーネルを用いたほうがより良い結果を得る可能性があることを明らかにした。

C) ジェット機音 de 位置情報に関しては，実際のフィールドで取得したアーカイブデータ― 25 ―

立石科学技術振興財団

を用いた実験を行った。次の段階として，これまでに構築した実証実験フィールドを用いて評[成果の発表，論文，受賞など][1]

Hiroki Kobayashi, Hiromi Kudo, Yuta Sasaki.

価実験を行う。

Radioactive Live Soundscape, ACM SIGGRAPH
ASIA 2018 Art Gallery, SIGGRAPH ASIA ʼ2018.

野生動物の生態・健康情報を収集可能とする[2] 川瀬純也，小林博樹．野生動物 WSN 開発のための 移 動 型 ロ ボ ッ ト に よ る 動 物 実 験 の 代 替．CSIS

情報基盤技術には，安心・安全な社会をもたら

DAYS. A12. 2019.

す よ う な 価 値 が あ る。2004 年 1 月 27 日 に[3] Hill Hiroki Kobayashi and Daisuké Shimotoku.

WHO・FAO・OIE の 3 機関はアジアでの鳥イ

Tele Echo Tube for Historic House Tojo-Tei in
Matsudo International Science Art Festival 2018.

ンフルエンザによって引き起こされる世界的な伝染病の可能性を警告する共同声明を発表した。
現実に 2019 年末からは新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) が世界中に蔓延し混乱をもたらし，2022 年現在完全な終息を見ることはInternational Conference on Human-ComputerInteraction. pp. 520-532, Springer, Cham, 2020.
[4]

Keijiro Nakagawa and Hill Hiroki Kobayashi, Optimal Arrangement of Wearable Devices Based on
Lifespan of Animals as Device Transporter Materials for Long-term Monitoring of Wildlife Animalない。こうした感染症の多くは電源・情報・道Sensor Network, Sensors and Materials, 32(1), pp.

路インフラが存在しない自然環境で発生するこ13-25, 2020. (doi: 10.18494/SAM.2020.2560)とが知られている。
本研究で扱う技術の本来の目的は動物の生態・健康情報を調べる機構であるが，これらを応用して環境情報の取得を行うことを目指していく。このシステムの有効性を福島県の帰還困[5]Keijiro Nakagawa, Daisuké Shimotoku, Junya
Kawase and Hill Hiroki Kobayashi. Sustainable

Wildlife

DTN:

Wearable

AnimalResource

Optimization through Intergenerational Multi-hop
Network Simulation. 2021 17th International Conferenceon

WirelessandMobile

Computing,Networking and Communications (WiMob). pp.

難区域で実証できれば，感染症が発生しやすい

193-199, IEEE, 2021. (10.1109/WiMob52687.2021.

電源・情報・道路インフラが存在しない発展途

9606287)

上国でも導入できることになる。これにより，リアルタイム通知やより精度の高い情報を提供し，感染症の発生・拡大を防ぐことにつなげて[6] 小林博樹．野生動物自身の行動や習性を逆利用した動物装着型センサネットワークの研究．電子情報通信学会技術研究報告．信学技報．2021 年 7 月．
[7] 小林博樹，工藤宏美 科学技術分野の文部科学大臣表彰．2020 年 4 月．

いきたいと考える。

[8] 小林博樹．ドコモ・モバイル・サイエンス賞 (社会科学部門 優秀賞) 2021 年 9 月．

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