情報通信技術で革新する生態学–加速するオープンデータとオープンサイエンス1

市民が撮影した写真による生物観測情報の収集,問題点と解決方法

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大野ゆかり

(東北大学大学院生命科学研究科)

横山潤 (山形大学理学部・山形大学東北創生研究所)
中静透 (東北大学大学院生命科学研究科・総合地球環境学研究所)
河田雅圭 (東北大学大学院生命科学研究科)

4.1 写真を使用した市民参加型調査の広がり
生物分布／生物多様性分布データは, 生態学の最も基本的な情報の一つであるが, 広範囲で大量のデータを収集するのは, 多くの時間や費用, 人員が必要となるために, 収集が難しい。それらの問題を解決できるのが, 市民参加型調査である (Silvertown, 2009; Dickinson et al., 2010)。ボランティアの市民が参加する調査により, 広範囲で様々な生物種の観測位置データを, 短期間で低費用, しかも大量に収集することができる。eBird (http://ebird.org/content/ebird/)
は, 市民参加型調査で成功している代表的な例である。2014 年時点で, 地球規模生物多様性情報機構 Gobal Biodiversity

Information Facility (GBIF) に登録された生物分布データのうち, 40% がアメリカの団体からで, そのほとんどが eBird
からの鳥類の目撃情報データだった (GBIF, 2015)。

eBird のように, 目撃情報をもとにした市民参加型調査では, 市民が自分で種の同定を行っており, 生物に詳しくない市民が参加するのは難しい。しかし, 市民が撮影した生物写真を使用した市民参加型調査が登場したことで, 生物に詳しくない市民でも参加できるようになり, 市民参加型調査がさらに普及した。デジタルカメラの高性能化やデジタル写真を撮影する機会の増加も, 写真による調査が普及することに貢献している。カメラつき携帯やタブレットの普及により, 専2

市民が撮影した写真による生物観測情報の収集, 問題点と解決方法

用の撮影機器を持たなくても, いつでもどこでも高画質のデジタル写真が撮影できるようになった。ソーシャルネット
ワークの普及により, 美しい生物の写真をインターネット上にあげるために, 生物の写真撮影をする人が増加していることも貢献している。それらの影響もあって, 現在, 生物の写真を利用した市民参加型調査が, 世界中で行われている (例
えば iSpot https://www.opalexplorenature.org/ispot, iNaturalist http://www.inaturalist.org など) 。
我々も, 2013 年 5 月から, 写真を使用した市民参加型調査「花まるマルハナバチ国勢調査」を開始している。調査対象のマルハナバチ類は, 野生植物や農産物の重要な送粉者であるが, 近年, 世界的に減少傾向にあると言われており (Goulson

et al., 2008; Williams and Osborne, 2009; Cameron et al., 2011), 早急な分布調査と保全対策の立案が必要である。我々は, 収集されたマルハナバチ類の写真映像から種同定を行い, 撮影場所から観測位置を特定した。ここでは, 我々が行った, 市民が撮影した写真を使用したマルハナバチ類の分布調査と分布推定の研究を通して, 市民参加型調査の問題点とその解決法について, 説明していきたい。

4.2 市民が撮影した写真を使用した分布調査「花まるマルハナバチ国勢調査」
我 々 の 市 民 参 加 型 調 査「 花 ま る マ ル ハ ナ バ チ 国 勢 調 査 」の 全 体 像 を 図 4.1 に 示 す 。我 々 は, ウ ェ ブ ペ ー ジ(http://meme.biology.tohoku.ac.jp/bumblebee/index.html) , フ ェ イ ス ブ ッ ク (https://www.facebook.
com/hanamarumaruhana) , ツイッター (https://twitter.com/Hanamaruchan870) を通して, 市民にマルハナバチ
類の写真を撮影して, マルハナバチ類の写真をメールで送ってもらえるよう呼びかけた。約 100 名の市民が調査員登録を行ったが, 調査員の登録のみで写真を送ってこない市民もいれば, 調査員登録をせずに写真を送ってきた市民も多くいた。
マルハナバチ類の写真は, 主に富士通の携帯フォトシステム・クラウドシステム (http://bio.ikimonosirabe.info/

psystem/) で収集された。「花まるマルハナバチ国勢調査」は, 富士通の携帯フォトシステム・クラウドシステム利用のプロジェクト「マルハナバチ全国調査」 (代表：河田) が主体となっている。携帯フォトシステム・クラウドシステ
ムは写真データベースのツールであり, 富士通の CSR 活動の一環として, 生物多様性保全のための市民参加型調査を行う団体に提供されている (http://www.fujitsu.com/jp/about/environment/activities/index.html) 。メール
で携帯フォトシステム・クラウドシステムに写真を送ると, ウェブ上で写真を整理でき, 写真のイグジフ (Exif) 情報内の GPS 情報をもとに, 写真の撮影位置をグーグルマップ上に表示することができる (図 4.2) 。しかし, 持っているカメ
ラや携帯電話に GPS 機能がついていない場合, 写真に GPS 情報がないため, 正確な場所に表示ができない。そのため,カメラや携帯電話に GPS 機能がついていない, GPS 機能をオンにする方法がわからない, 写真の GPS 情報が消えてしまったなど, 携帯フォトシステム・クラウドシステムに表示できない市民に対応するため, Gmail のメールアドレスも用
意し, 撮影場所の住所をメールの本文に書いて Gmail の方に写真を送るよう促した。写真に GPS 情報がなく, メールの本文のみに撮影場所の住所が書かれている場合, または GPS 情報とメールの住所が一致していない場合は, 著者の一人(大野) が, 書かれている住所の緯度経度をグーグルマップで調べ, 写真を編集して GPS 情報として緯度経度を付加し, 写
真を携帯フォトシステム・クラウドシステムに転送する作業を行った。Gmail から GPS 情報を編集して転送された写真は, 2015 年までで携帯フォトシステム・クラウドシステムで収集された写真の全体の約 2/5 近くを占め, このような対応が有効であることを示している。
種同定については, 写真の映像から, 著者の一人 (横山) が種名を同定した。観測位置は写真の GPS 情報か, メールの本
文に書かれた住所から推定された緯度経度で特定した。写真の種同定と観測位置の特定の難しさについては, 第 4.4 節を参照していただきたい。

情報通信技術で革新する生態学–加速するオープンデータとオープンサイエンス3

図 4.1 我々の市民参加型調査の全体像。

我々の市民参加型調査「花まるマルハナバチ国勢調査」では, 2013 年から 2015 年までに約 3,000 枚のマルハナバチ類の写真を収集することができた (表 4.1) 。千島列島を除く日本列島には, 侵入外来生物種であるセイヨウオオマルハナ
バチも含めて, 16 種のマルハナバチ類が生息している。我々が収集したマルハナバチ類の写真は, 15 種を含んでおり,ノサップマルハナバチを除くすべての種の写真を収集できた (図 4.3) 。ノサップマルハナバチは, 北海道の根室半島と野付半島の限られた地域にのみ生息しているため (木野田他, 2013) 収集が難しいが, 2016 年には収集に成功した。これ
らマルハナバチ類の分布については, Suzuki-Ohno et al. (2017) で詳しく報告する。
我々の市民参加型調査では, 調査データの精度をあげるため, また多くの市民に参加してもらうため, そして市民参加型
調査にともなう調査バイアスを取り除くために, 5 つの工夫をした。調査データの精度をあげるために, (1) デジタル写
真の映像から専門家による種同定を行うこと, (2) 観測位置や観測日時の特定には, 基本的にデジタル写真のイグジフ
情報内の GPS 情報・撮影日時情報を使用することを行った (図 4.1) 。また, 参加する市民を多くするために, フェイスブックやツイッター, メールといった (3) 双方向の対話形式を選んだ。調査バイアス除去のためには, (4) 複数種の分布を調査すること, (5) 種分布モデルによる分布を推定し, 調査バイアスを除去することを行った。これら 5 つの工夫は,
市民参加型調査での問題の解決につながるため, 非常に重要なものであり, 第 4.3 節で詳しく述べる。

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市民が撮影した写真による生物観測情報の収集, 問題点と解決方法

図 4.2 富士通の携帯フォトシステム・クラウドシステムで表示されたマルハナバチ類の写真の位置の例。これらの位置は 2013 年に観察されたトラマルハナバチの位置。Copyright © 2012–2018 FUJITSU FIP CORPORATION.
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4.3 市民参加型調査の問題点と解決方法
市民参加型調査は, 全国レベルの広い範囲で複数種の分布調査をするのに適している。しかし, 市民参加型調査では通常, 大きく分けて 4 つの問題がある。1 つ目は, 調査精度の低さである。調査精度の低さは, 調査の対象生物が市民にとって親しみのない生物の場合, 市民が異なる生物を対象生物だと思い込んでしまうことで生じる。親しみのある生物であっても, 近縁種や擬態種の存在によって, 専門家ではない市民では種同定が困難である場合もある。観測位置についても, 観察した住所を報告してもらう場合, 住所がピンポイントデータにはならず, 数キロの誤差が出てしまうこともある。また, 調査目的によっては, 観測日時が重要になる場合があるが, 別の観測との思い違いや忘れてしまう危険性も情報通信技術で革新する生態学–加速するオープンデータとオープンサイエンス5

表 4.1 2013 年から 2015 年の間に, 花まるマルハナバチ国勢調査に送られてきた写真。Suzuki-Ohno et al. (2017)の Supplementary information の Table S1 より改変。

種名 (学名)

写真枚数

マルハナバチ類
トラマルハナバチ (Bombus diversus)

902

コマルハナバチ (Bombus ardens)

787

オオマルハナバチ (Bombus hypocrita)

369

クロマルハナバチ (Bombus ignitus)

288

ミヤママルハナバチ (Bombus honshuensis)

207

ヒメマルハナバチ (Bombus beaticola)

145

ナガマルハナバチ (Bombus consobrinus wittenburgi)131

ホンシュウハイイロマルハナバチ (Bombus deuteronymus maruhanabachi)a74

ウスリーマルハナバチ (Bombus ussurensis)

37

ツシマコマルハナバチ (Bombus ardens tsushimanus)a34

アカマルハナバチ (Bombus hypnorum)

27

ハイイロマルハナバチ (Bombus deuteronymus deuteronymus) とニセハイイロマルハナバ

26

チ (B. pseudobaicalensis)b
エゾナガマルハナバチ (Bombus yezoensis)c11

シュレンクマルハナバチ (Bombus schrencki)

8

ニッポンヤドリマルハナバチ (Bombus norvegicus)

7

セイヨウオオマルハナバチ (Bombus terrestris)d

101

クマバチ類
キムネクマバチ (Xylocopa appendiculata circumvolans)
タイワンタケクマバチ (Xylocopa tranquebarorum)d

318
4

ミツバチ類
セイヨウミツバチ (Apis mellifera)d235

ニホンミツバチ (Apis cerana japonica)101

その他のハチ類

281

その他の昆虫 (アブなど)

68

a 亜種が限られた地域に生息している場合は, 区別して写真枚数を数えているb ハイイロマルハナバチとニセハイイロマルハナバチは写真だけでは区別が困難なため, 写真枚数の合計が書かれている
c Williams (2016) では B. consobrinus のシノニムとされているd 外来種ある。2 つ目は, 参加する市民を増やすことの難しさである。市民参加型調査への参加を呼びかけるウェブページを開設する程度では, ほとんどの人の目に留まらず, 写真がまったく集まらないこともある。また, 例え目に留まったとしても, 参加するまでには至らないことが多い。3 つ目は, 希少種の分布調査の難しさである。希少種は個体数が少ない, ま
たは生息範囲が狭いために, 希少種の写真が偶然送られてくるのを待つだけでは, 写真が収集できない可能性がある。しかし, 希少種であるため, 分布の詳細を公開するわけにもいかない。4 つ目は市民参加型調査における調査バイアスである。市民参加型調査だと, 参加している市民がいないために分布調査ができない地域がある。また, そうでなくとも, 地
域によって参加する市民の数の差が大きい, または調査への努力量の差が大きいと, 調査バイアスが大きくなり, 分布に

市民が撮影した写真による生物観測情報の収集, 問題点と解決方法

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図 4.3 収集したマルハナバチ類の写真の例。(a) トラマルハナバチ（森島英雄さん撮影），(b) コマルハナバチ（森島英雄さん撮影），(c) オオマルハナバチ（森島英雄さん撮影），(d) クロマルハナバチ（みゃのさん撮影），(e) ミヤマ
マルハナバチ（森島英雄さん撮影），(f) ヒメマルハナバチ（峯村和夫さん撮影），(g) ナガマルハナバチ（峯村和夫さん撮影），(h) ウスリーマルハナバチ（峯村和夫さん撮影），(i) アカマルハナバチ（石森佳子さん撮影），(j) ハイイロ
マルハナバチまたはニセハイイロマルハナバチ（石森佳子さん撮影），(k) エゾナガマルハナバチ（石森佳子さん撮影），(l) シュレンクマルハナバチ（城坂（平林）結実さん撮影，著作権は美幌博物館に帰属），(m) ニッポンヤドリ
マルハナバチ（峯村和夫さん撮影），(n) セイヨウオオマルハナバチ（石森佳子さん撮影），(o) ホンシュウハイイロ
マルハナバチ（峯村和夫さん撮影），(p) ツシマコマルハナバチ（境良朗さん撮影），(q) コマルハナバチのオス（森島英雄さん撮影），(r) オオマルハナバチのオス（森島英雄さん撮影），(s) クロマルハナバチのオス（みゃのさん撮影），(t) ヒメマルハナバチのオス（左）とアカマルハナバチのオス（右）（石森佳子さん撮影）。

偏りができてしまう。
以下は, それら 4 つの問題に対して我々が行った解決方法について, それぞれ述べていく。

情報通信技術で革新する生態学–加速するオープンデータとオープンサイエンス

4.3.1

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調査精度の低さの解決法：デジタル写真の活用と専門家と市民との対話

市民参加型調査の調査精度をあげるには, (1) デジタル写真の映像から専門家による種同定を行うこと, (2) 観測位置や観測日時の特定には, 基本的にはデジタル写真のイグジフ情報を使用することが重要である。デジタル写真の映像があれ
ば, 専門家による種同定が可能となる。もし, 市民による種同定が間違っていたとしても, 後で専門家が修正することも可能である。また, 専門家であっても, 一人の専門家による同定だけでなく, 複数人の専門家によりチェックを行うことが, 同定精度をあげるためには必要である。本調査では, 残念ながら同定は著者の一人 (横山) のみが行なっているが, デジタル写真の映像は共有が容易であるため, 後から複数の専門家によるチェックを行い, さらに同定精度を高めることも可能である。観測位置や観測日時は, 写真のイグジフ情報に GPS 情報や撮影日時の情報があれば, 正確な観測位置や観測日時を把握することができる。しかし, 写真をソフトで編集したり, メールで送ったりする際に, 写真のイグジフ情報が消えてしまうことがある。また, まれであるが, 人工衛星をうまく捕らえられないために, 写真の GPS 情報が実際の撮影場所と大きく異なっていることがある。そのような場合に備えて, 市民には, メールの本文にも撮影場所の住所や撮影日時を書いてもらい, 写真のイグジフ情報と大きく異なる, またはイグジフ情報がない場合に, メールの本文から観測
位置や日時を特定できるように, 保険をかけておくことも重要である。住所がわからない市民に対しては, グーグルマッ
プの緯度経度を調べる機能から, だいたいの位置を特定してもらうことも効果的であった。
また, 研究者と市民がフェイスブックやツイッター, メールといった (3) 双方向の対話形式で, 種の同定内容や研究について対話をすることで, 調査精度や効率をあげることができる。例えば, 同定に必要な形態が映るよう, 市民に写真のア
ングルの指示を行うことができる。我々のマルハナバチ類の調査においては, 毛色のパターンだけでなく, 頭部形態も同定に重要な役割を果たすため, 可能であれば, 背面, 正面, 側面の 3 方向から写真を撮影するよう指示を行っている。その結果, 様々なアングルからの写真が送られるため, 同定が容易になっている。また, 調査の対象生物によっては, 市民が対象生物の撮影をする, ということ自体が困難である場合がある。この場合も, 対話により, 市民の同定能力をあげることができる。我々の花まるマルハナバチ国勢調査では, 昆虫に詳しくない市民から, マルハナバチ類と間違えて, キム
ネクマバチ, ミツバチ類やハキリバチ類, ハナアブ類などの写真が数多く送られてきた。しかし, 市民がマルハナバチ類ではない昆虫の写真を送ってきたとしても, 対話することでそれが間違いだとわかれば, マルハナバチ類と間違えやすい
他の昆虫を認識することで, マルハナバチ類であることを識別できるようになる。もともと昆虫に詳しい市民は, よく観察する数種については, 自分で種同定を行えるようになった。観測位置についても, 自らグーグルマップで緯度経度を調べ, 正確な位置を報告してくれるようになった。こうした研究データにより近い正確なデータを収集できる調査員が増えることは, 市民参加型調査の研究者側の労力の軽減につながる。
今後は, 花まるマルハナバチ国勢調査に送られてきた写真を利用して, 市民が参加できるマルハナバチ類の種同定テストを計画しており, 市民の同定能力の向上が期待される。

4.3.2

参加する市民を増やすことの難しさの解決法：専門家と市民との対話

我々は市民にマルハナバチ類の写真の撮影を呼びかけるのに, インターネットを使用した。しかし, ウェブページを開設するだけでは, 写真はなかなか集まらない。こちらから一方的に発信するだけではなく, 市民からの反応も受け取れる,
フェイスブックやツイッター, メールといった (3) 双方向の対話形が必要である。研究者と市民間の対話があると, 参加者が増えると同時に, 参加者が途中で写真を送るのをやめてしまうことを防ぐ効果もある。また, マスコットキャラク
ター「はなまるちゃん」を登場させるなど, 親しみやすさや楽しさを加えることも効果的である。

市民が撮影した写真による生物観測情報の収集, 問題点と解決方法

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我々の市民参加型調査でも, 参加者が少ない地域があり, まだ十分な解決には至っていない。さらに参加者を増やすためには, 参加者に対するメリットを増やし, 宣伝を続けることを努力しなくてはいけないと考えている。市民参加者に対するメリットについては, これまで, 希望者には種の同定結果をメールで通知すること, フェイスブックやツイッターで, 市民の方が送ってきた写真やマルハナバチ類に関する情報を公開すること, 毎月送る写真の枚数が多い人にはささやかな賞品を送ることなどを試みている。宣伝に関しては, これまで, 新聞記事が最も影響が大きかった。2015 年からは, 博物館にチラシを置く, 自然保護活動をしている市民団体に参加を呼びかけることも行っている。

4.3.3

希少種の分布調査の解決法：専門家と市民との対話と複数種調査と共同種分布モデルによる分布推定

フェイスブックやツイッター, メールといった (3) 双方向の対話形式があると, 特定地域の市民に分布調査を依頼することができる。日本に生息しているマルハナバチ類の中には, 本州中部のみに生息している種が 3 種 (ナガマルハナバチ・
ウスリーマルハナバチ・ニッポンヤドリマルハナバチ) と亜種が 1 種 (ホンシュウハイイロマルハナバチ) , 対馬のみに生息している亜種が１種 (ツシマコマルハナバチ) いる (図 4.3g,h,m,o,p) 。我々はその地域の市民の協力を得ることができ, これら生息地の限られた種類についても, 多くの写真を収集することができた (表 4.1) 。
また, 希少種の数少ない分布データと他種の分布データを使用して, モデルで希少種の分布を推定する方法もある。調査
バイアスの解決法で登場する (5) 種分布モデル (Species distribution model) が発展したモデルとして, 共同種分布モデル(Joint species distribution model) がある。共同種分布モデルでは, 希少種と希少種ではない他種の分布の相関から, 希少
種の分布推定が行える可能性がある。そのためには, 希少種ではない他の種の分布データが必要なため, 希少種の分布調査が目的であったとしても, 普通種を含めた (4) 複数種の分布調査を行うことが重要になる。マルハナバチ類の希少種に関しては, 共同種分布モデルではうまく推定できなかったため, ここでの説明は省略する。

4.3.4

調査バイアスの解決法：複数種調査と種分布モデルを使用した分布推定と調査バイアスの除去

分布調査できない地域の存在や, 調査努力の差による調査バイアスを解決する方法の１つとして, (5) 種分布モデルによる分布推定があげられる。マルハナバチ類の分布推定するために, 我々は種分布モデルの１つである Maximum Entropy

Model (MaxEnt) を使用した (Phillips et al., 2006)。MaxEnt は種の在 (分布) データと環境データをもとに, 在データのない地域の種の存在確率を推定することができる。また, 推定の際, 空間的フィルタリングとバイアスファイルを使用することで, 市民参加型調査で存在する調査バイアスを軽減させることができる。例えば, 市民参加型調査では, 参加する市民が多い場所と少ない場所, または熱心な市民とそうでない市民が存在し, 実際の生物の密度を反映していないデータ
密度の偏りが出てしまう。空間フィルタリングを行うことで, データが集中している場所のデータ密度を減少させることができる。空間フィルタリングは, データ数が多い場合に有効である。また, 市民参加型調査だと, 市民が多い市街地
や低標高の観測データが多く集まってしまい, 実際とは異なる土地利用や標高の影響が検出されてしまう可能性が大きい。しかし, バイアスファイルを作成し, 推定の際に使用すると, 参加する市民が存在していないために観測自体されていない地域の環境データをバックグラウンドから除去することができる。バイアスファイル作成には, 同じ調査で得られたマルハナバチ類全種の在データを使用しており, (4) 複数種の分布調査が必要不可欠となる。

MaxEnt で分布推定をした結果, マルハナバチ類の写真の報告がなかった地域での存在確率を推定することができた (図4.4) 。また, 2013 年のコマルハナバチの写真から得られた在データ 149 点で分布推定を行うと, 2013 年には南の地域に

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図 4.4 MaxEnt でバイアスファイルを使用しなかった場合 (a) と使用した場合 (b) の分布推定の違い。白い丸は2013 年に報告があったコマルハナバチの在データ。青は存在確率が低く, 黄や赤は存在確率が高い。

写真の報告が少なかったため, バイアスファイルを使用しない場合, 九州や中国地方, 四国の存在確率が低い (図 4.4a)が, 全種の在データから作成したバイアスファイルを使用すると, それらの地域の存在確率が高くなった (図 4.4b) 。コ
マルハナバチは九州や中国地方や四国にも広く分布しているという従来研究と一致している (木野田他, 2013)。バイア
スファイルを使用したことで, 市民参加型調査で生じる調査バイアスが減少していることがわかる。
しかし, 2013 年の在データのみを使用した場合は, 高標高の分布確率が低いように見える。2013 年から 2015 年の在データを使用すると, 比較的高標高まで高い分布確率が広がるため, 調査年によるバイアスにも注意が必要であると考えられる。これらの調査バイアスの影響や推定精度をチェックするためには, 既存文献との分布比較は必要不可欠である。
また, 他のオープンデータベース (サイエンスミュージアムネットや GBIF) の分布データと比較することも考えられる。
さらに, 分布推定の際に推定されるモデルへの寄与率 (Percent contribution) と応答曲線 (Response curve) から, マルハナ
バチ類の分布に大きな影響を与えている環境要因も明らかとなる (Suzuki-Ohno et al., 2017)。この推定された環境要因と従来研究とを比較することで, 分布推定が正しいのか判断する材料になるのと同時に, 別々の従来研究で研究されていた環境要因の影響の大きさを, MaxEnt の推定結果で直接比較することができる。この分布推定の際に作成されたモデルを使用することで, 過去や将来の分布推定をすることも可能となる。しかし, MaxEnt の分布推定で考慮しにくい要因
もいくつかある。代表的なものだと, 地史的要因, 地理的障壁, 被食者や捕食者や競争者などの要因である。これらの要因も, 環境データとして使用することは可能であるが, まずデータを揃えることが難しく, データがあったとしても, デー
タ形式を MaxEnt で使用できるように (例：点や線 (ポイント・ライン) データから空間 (ラスタ) データへ) うまく変換しないと, MaxEnt で使用するのは難しい。

MaxEnt による分布推定の詳細や使い方に興味のある方は, 付録 4.A「MaxEnt で使用する入力ファイル」, 4.B「環境データ」, 4.C「空間フィルタリングとバイアスファイル」, 4.D「MaxEnt の設定」, 4.E「MaxEnt の出力」も参照していただきたい。

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市民が撮影した写真による生物観測情報の収集, 問題点と解決方法

4.4 新たな問題点：写真をもとにした分布データ作成のコストと運営コスト
我々の市民参加型調査では, これまで上記の 4 つの問題を解決してきたが, それらの解決により, 新たな問題が 2 つ生じている。写真をもとにした分布データ作成のコストと運営コストである。
市民参加型調査の問題となっている調査精度の低さを解決するため, 我々は写真の映像から種同定を行い, 写真の GPS
データまたはメール本文から観測位置を抽出している。写真から分布データを作成するのは, 市民の目撃情報から分布データを作成するより正確である反面, 大変な作業だと言える。マルハナバチ類は毛色パターンなどの特徴により, 写真
でも比較的同定が可能である。しかし, 種内の毛色変異が大きい種や写りが悪いなどの理由で, 同定しにくい写真も存在する。そのような場合は, 同一個体の写真が複数枚同時に送られてきている場合は, 複数枚を総合して同定を行なった
り, 採餌行動 (正当訪花か盗蜜か) や, 観察された季節や地域を参考にして同定を行うこともあった。しかし, 携帯フォトシステムで, それらの情報を参考にしても同定できなかった写真, および一箇所から同じ種と思われる写真が複数送られてきたために同定しなかった写真は, マルハナバチ類に関しては 30 枚程度存在した。その他に, Gmail のアドレスに送られてきて, 写真の写りが悪いなどの理由で, 判別不能と判断されたために携帯フォトシステムに転送されなかった写真
も, マルハナバチ類に関しては 16 枚, 一箇所から同じ種と思われる写真が Gmail に複数送られてきたために携帯フォトシステムに転送されなかった写真も, 数十枚存在した。本調査で同定が不可能だった写真枚数が少ないのは, 多くの写真を送る常連の市民調査員の存在のおかげであり, 複数年継続して調査を行って, マルハナバチの写真撮影の技術が向上しているためだと考えられる。そのため, 調査を複数年継続することや, 調査員への撮影指導が重要だと考えられる。
観測位置についても, メール本文の住所からグーグルマップで緯度経度に変換し, 写真を編集して GPS データとして記録し, 携帯フォトシステムに転送するのは, 単純作業ではあるものの, 大量に処理するのには時間がかかる。まず, グー
グルマップに住所を入力し, 住所がピンポイントデータである場合は, その場所を右クリックして, 「この場所について」を選択すると, 緯度経度が調べられる。その緯度経度を写真に記録して, 携帯フォトシステムに転送する。写真に GPS
情報として緯度経度を記録するのは, Photo Meta Edit などのソフトを使用することで可能である。しかし, 住所がピン
ポイントデータでないことも多く, ピンポイントデータでない場合は, 範囲が 1km 以内であればその地域の中央の点を,1km 以上であれば, 送信者にメールを送って, 詳細な住所や緯度経度を送るよう, 依頼した。それでも観測位置が特定できなかった, または Gmail に送られて来た写真の編集ができずに携帯フォトシステムに転送できなかった写真は 50
枚程度存在した。これらは地道な作業ではあるが, 詳細な住所や緯度経度を送るよう, 依頼された調査員は, 次回からは自らグーグルマップで調べて詳細な緯度経度を送るようになっており, 将来的には研究者側の労力が軽減する可能性がある。
また, 我々は参加する市民が増えないという問題を解決するために, 専門家と市民との双方向の対話や宣伝などを行っている。しかし, この問題を解決しようとすればするほど, 運営コストが大きくなり, 新たな問題になってしまう。市民参
加型調査を継続するには, 市民と対話できる情熱や志がある人が必ず一人は必要だが, 事務的にこなすことができる仕事をする人も複数人必要であり, それらの人材確保と予算確保が重要になってくる。また, 参加している市民の中から運営に携わる人を選ぶことも, 運営コストを減少させる解決方法の１つになると考えられる。

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4.5 まとめ
我々は市民が撮影したデジタル写真を使用して, マルハナバチ類の分布調査を行った。3 年間で市民が撮影した 3,000枚以上のマルハナバチ類の写真を集めることができた。市民参加型調査では, 調査精度の低さが頻繁に問題になるが, 本
調査では, (1) 写真の映像から研究者が種の同定をすることと (2) 観測位置や観測日時を写真のイグジフ情報から抽出することで, 非常に調査精度の高いマルハナバチ類の分布情報を収集することができた (図 4.1) 。その他にも, 参加する市
民を増やすことの難しさ, 希少種の分布調査の難しさ, 市民参加型調査における調査バイアスなどの問題もあるが, これらの問題は, (3) 双方向の対話形式を採用し, 研究者と市民が頻繁に対話すること, (4) 複数種の分布を調査すること, そして研究者が分布データを使用して (5) 種分布モデルまたは共同種分布モデルにより分布推定を行い, 調査バイアスを除去することで, 多くの部分を解決することができる。特に調査バイアスについては, 種分布モデルで分布推定を行う
際に, 調査バイアスを軽減する操作を行うことが重要である (図 4.4) 。調査バイアスを軽減するために必要なバイアス
ファイルは, 同じ調査で得られた他種の分布データを使用するため, 市民参加型調査の際には, 単一種ではなく (4) 複数
種の分布を調査することが重要になる。また, 希少種の分布調査の難しさの解決法の 1 つとしても, 共同種分布モデルを使用して希少種の分布推定を行うことが考えられるが, その際にも, 希少種と他種との分布の相関をもとに推定するため, 希少種の分布調査が目的であっても, 普通種を含む (4) 複数種の分布を調査することが望ましい。種分布モデルまたは共同種分布モデルにより分布推定を行うことで, 調査バイアスを軽減できるだけでなく, 分布に影響する環境要因も推定でき, 生物保全活動に活かすことができる。

4.6 最後にこの研究により, 市民が撮影した写真から種分布モデルを使用して分布推定を行えることが示された。大量の生物写真
や分布情報が集まることで, 保全に結びつく分布やフェノロジーだけでなく, 形態や行動などについての様々な学術的研究が行える可能性がある。貴重なデータを様々な研究目的に使用できるよう, 研究者が市民参加型調査のデータを整備
し, 公開していくことが重要である。ただし, 写真のイグジフ情報 (GPS データ) や精度が高すぎる観測位置データは, 市
民の住所などが特定できてしまう可能性があり, 公開の前に議論や編集が必要である。
市民参加型調査の大きな目的の 1 つに, 市民の自然との触れ合いや環境教育がある。それも確かに大切ではあるが, 果
たして, それだけでいいのだろうか？研究者は, 市民参加型調査に協力してくれた市民に対して, もっと研究成果として還元できることがあるのではないだろうか？市民参加型調査が, 一種の流行だけで消えてなくならないよう, 研究者は努
力をしていく必要がある。

謝辞
この研究の一部は, 日本学術振興会特別研究員 PD と RPD の特別研究員奨励費 JP22・6920, JP16J40194 の助成, また環
境省環境研究総合推進費 (S-15 社会・生態システムの総合化による自然資本・生態系サービスの予測評価) の助成を受けたものです。分布調査は, 富士通の携帯フォトシステム・クラウドシステムの利用プロジェクト「マルハナバチ全国調査」が主体となっています。携帯フォトシステム・クラウドシステムのサポートをしてくださっている富士通の畠山義彦さんに感謝いたします。たくさんのマルハナバチ類の写真を送ってくださった市民の皆様, 特に峯村和夫さん, 川畑市民が撮影した写真による生物観測情報の収集, 問題点と解決方法

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英毅さん, 石森佳子さん, 境良朗さん, 森島英雄さん, ニックネームみゃのさん, 松田久司さん, ニックネーム
ん, ニックネーム

温泉羊さ

ハキリアリさん, 麻生嘉さんに感謝いたします。また, このプロジェクトの宣伝に協力してくださった北海道環境財団の安保芳久さん, 北海道庁の阿部拓さん, 石野順一さん, 神奈川県立生命の星・地球博物館の大西亘さん, 国立科学博物館の神保宇嗣さん, 札幌市博物館活動センターの山崎真実さん, 美幌博物館の城坂 (平林) 結実さん, 倉敷博物館の狩山俊悟さん, 南相馬市博物館の仲川邦広さんに感謝いたします。最後に, このプロジェクトの美しいウェブ
ページを作成してくれた千葉大の高橋佑磨さん, そしてこの原稿に大変有意義なご意見をくださった二人の査読者に感謝いたします。

引用文献
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付録
4.A MaxEnt で使用する入力ファイル
MaxEnt で使用する入力ファイルは, 調査した生物の在データファイルと, 分布推定に使用する環境データのファイル,
そして調査バイアスを除去するために使用するバイアスファイルになる。在データファイルは, csv ファイル (コンマ区
切りファイル) 形式を使用する。種名, 経度, 緯度の順に, コンマ区切りで書かれたものを使用する。環境データファイ
ルとバイアスファイルは, asc ファイル形式を使用する。環境データはシェープファイルであることが多いため, GIS ソ
フトでシェープファイルからラスタファイルに, ラスタファイルから asc ファイルに変換することで作成する (詳細については MaxEnt のチュートリアル Young et al. (2011) を参照) 。asc ファイルの先頭にセルの列と行の数, データの範囲(x 軸の角の経度, y 軸の角の緯度) , セルサイズ, データがない場合の値の情報があり, 続けてデータの値が書き込まれている。分布推定で使用する環境データのすべてのファイルとバイアスファイルは, 同じデータ範囲で同じセルサイズに合わせる必要がある。
国土数値情報の土地利用データ 3 次メッシュデータを利用する場合, 1km×1km 内の土地利用タイプ別の面積がすべて一緒に記載されている。そのため, 土地利用タイプごとに, 別の asc ファイルにする必要がある。また, 土地利用データと気象データと標高データというように, 複数のデータを同時に使用しようとする場合, データの範囲やセルの大きさをすべて揃えないと, MaxEnt では使用できない。そのため, GIS ソフトでシェープファイルをラスタファイルに変換し,ラスタファイルを asc ファイルに変換する際, 詳細設定でいずれかのデータに揃える操作をしなくてはならない。揃え
る操作の詳細は説明が長くなるため, 省略する (詳細は MaxEnt のチュートリアル Young et al. (2011) を参照) 。データが揃っているかどうかは, 作成された asc ファイルの先頭を Windows ではメモ帳, Mac ではテキストエディットなどで開いて見ると, セルの列や行の数, 角の緯度経度, セルサイズが書かれているので, 揃っているのか, 確認することがで
きる。

4.B

環境データ

環境データで頻繁に使用されるのが, 国土数値情報の気候, 標高, 土地利用データ (http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/

index.html) と, 生物多様性センターの植生図データ (http://gis.biodic.go.jp/webgis/index.html) である。
国土数値情報のサイトでは, 2017 年現在で, 2012 年から過去 30 年間の平年値 (気候) メッシュ, 2009 年の標高・傾斜度

3 次メッシュ, 2014 年の土地利用 3 次メッシュのシェープファイル (解像度 1km×1km) がダウンロードできる。平年値(気候) では, 年平均気温や各月の平均気温など 83 の変数が使用可能だが, それらの多くは強く相関しているため, 気候14

市民が撮影した写真による生物観測情報の収集, 問題点と解決方法

データのすべてを種分布モデルに利用するのは問題がある。そのため, 我々は相関係数が 0.75 以下である年間降水量,
年平均気温, 最深積雪, 平均全天日射量を選んだ。標高・傾斜度では 9 つの変数が使用可能だが, こちらも相関があるのと, 傾斜度はマルハナバチ類に大きな影響を与えないため, 平均標高のみを選んだ。土地利用では, 3 次メッシュの場合,

1km メッシュ内の土地利用タイプの面積が記載されており, 土地利用タイプが 12 種類に分類されている。かなり昔の土地利用データも存在しているが, 2006 年以前のデータは島付近や海岸線に異常値 (例：9999999) が含まれていることがあるため, 利用する際には注意していただきたい。
生物多様性センターの植生図は, 900 以上の植生が記載されており, 全国レベルの分布推定に使用するのには不向きであるため, 我々の分布推定では使用しなかった。県レベルのような, 狭い範囲での分布推定では, 有効だと考えられる。しかし, 植生は分布に偏りがあり, 種の在 (分布) データがある特定の地域にのみ存在すると, 植生だけで分布がほとんど説明されてしまう可能性もあり, 注意が必要である。また, 植生図がポリゴンで描かれているため, 気候データなどのメッシュに合わせる編集が必要である。
国土数値情報の他にも, 世界規模の気候データが WorldClim (http://www.worldclim.org) で, 世界規模の土地利用データが Global Land Cover Facility (GLCF) の MODIS Land Cover (http://glcf.umd.edu/data/lc/) などで, 配布されている。WorldClim だと, 解像度が高いもので 30 arc-seconds (約 1km×1km) の 19 種類の bioclimatic variable が利用可能である。WorldClim だと, 国土数値情報と比べて, 年最高気温や最低気温, 寒い時期の降水量など, 生物学的に重要な変数を使用できる。GLCF だと, 解像度が高いもので 5 minutes (約 10km×10km) の 17 種類の土地利用データが使用できる。

4.C 空間フィルタリングとバイアスファイル
MaxEnt では, 空間的なフィルタリングとバイアスファイルを使用することで, 分布推定の際に調査バイアス効果を減らすことができる (Phillips et al., 2009; Kramer-Schadt et al., 2013)。空間的なフィルタリングとして, 同じメッシュ(1km×1km) 内では, １つの在データのみ選択した。これは, MaxEnt の Settings のボタンを押すと出てくる Maximum
Entropy Parameters のウィンドウの Basic に, Remove duplicate presence records のチェックボックスがあるので, チェッ
クを入れるだけで簡単に操作できる。バイアスファイルは MaxEnt で使用する偽不在データ (background points) を取る地域を指定するもので, 同じ調査で得られた他の種の在データから地域を指定するのが推奨されている。そのため,(４) 複数種の分布調査をすることが, とても重要になる。我々は「花まるマルハナバチ国勢調査」で得られた写真の, 全
種のマルハナバチ類の在データからバイアスファイルを作成した。バイアスファイルの作り方は説明が長くなるため,
ここでは作り方の詳細は省略する (詳細については MaxEnt のチュートリアル Young et al. (2011) を参照) 。

4.D MaxEnt の設定
MaxEnt を立ち上げたら, まずは在データと環境データを指定する。在データのファイルに複数種が含まれている場合
は, 種名にチェックボックスがつくため, どの種の分布推定をするのか, 選択することができる。環境データについても,ファイルが複数ある場合は, 使用するデータのみをチェックボックスで選択することができる。環境データは, デフォル
トは連続値 (Continuous) と設定されている。もし, 環境データとして土地利用細分メッシュデータや植生図を使用する
場合は, データが面積などの数値ではなく, 土地利用タイプや植生の種類となるため, 環境データの隣の選択ボタンで,デフォルトの連続値からカテゴリー変数 (Categorical) に設定する必要がある。また, MaxEnt の Settings ボタンを押すと, Maximum Entropy Parameters のウィンドウが開き, Advanced にバイアスファイルを指定する場所があるため, バイ

情報通信技術で革新する生態学–加速するオープンデータとオープンサイエンス

15

アスファイルを指定する。あとは, ファイル出力するフォルダを指定して, Run ボタンを押すと, 推定が始まる。

MaxEnt を使用することはとても簡単だが, いくつか注意点がある。MaxEnt では, データのオーバーフィッティングが問題になっている。関数のデフォルトが Auto features であり, 複雑な応答曲線 (Response curve) を作ることができるた
めに, データオーバーフィッティングを引き起こしてしまう上に, 環境要因の影響の解釈を難しくしてしまう。関数を一次 (Linear features) と二次 (Quadratic features) 曲線のみに制限することが, データオーバーフィッティングを避けるのに効果的だと言われている (Merow et al., 2013; Syfert et al., 2013)。Product features も選択すると, 交互作用も入れられるが, 出てきた結果の解釈が難しくなる可能性もある。また, 重み付けの値を変化させることでも, データオーバー
フィッティングを避けることができる。MaxEnt の Setting のボタンを押すと, Maximum Entropy Parameters のウィンドウが開き, Basic の中に Regularization multiplier という変数がある。Regularization multiplier が重み付けで, 重み付
けをデフォルトの 1 から 2 以上の大きな値にすると, データオーバーフィッティングを防ぐことができると言われている (Radosavljevic and Anderson, 2014) が, 我々の使用しているデータでは, あまり結果は変わらなかったので, データの性質次第だと考えられる。
その他の設定としては, ランダムテストを行うことができる。在データからランダムにデータを数％取り除いて推定を行うことを何度も繰り返すことで, 推定の平均と標準偏差を出力する。我々の場合, ランダムテストのパーセンテージを25%, バックグラウンドの最大数を 10,000, 繰り返しを 100, 繰り返しのタイプをサブサンプリング (Subsample) にしている。繰り返しのタイプは交差検証 (Crossvalidate) やブートストラップ (Bootstrap) もあり, 目的に合わせて選ぶことができる。

4.E MaxEnt の出力
MaxEnt は分布推定 (存在確率) の地図を作成する他, 様々な値を出力する。MaxEnt の推定精度は AUC (Area Under
ROC Curve) で表される。AUC は ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲線の下の面積であり, 0.5 に近いほどランダムに近く, 1 に近いほど精度が高い。しかし, データ数が少なく, 分布が集中している場合は, AUC が高くなる傾向があるため, バイアスファイルを使用していない場合は注意が必要である。また, 分布推定では, その種が存在する存在確率を計算しているが, 分布域を定義する場合は, 存在確率の連続値から 0/1 の二値に変換する必要がある。その二値化する際に使用できる閾値が, 9 種類出力される。さらに, どの環境要因がモデルに貢献しているのか, 寄与率 (Percent

contribution) で表される。寄与率はすべての環境要因のものの合計が 100% になるように設定されており, 100% に近いほど分布に与える影響が強い。どの環境要因の変化が推定精度に影響を与えやすいのかは, Permutation importanceで表される。Permutation importance は, 環境要因の値の場所が入れ替わることで, どれだけ推定精度が変化するのかを表しており, 100% に近いほど, 影響が強い。環境がどのようにその種の存在確率に影響しているのかは, 応答曲線

(Response curve) が表している。応答曲線はすべての環境要因を使用した (対象の環境要因以外の環境要因は平均値を使用した) 場合の応答曲線 (Marginal response curve) と, ある環境要因 1 つだけ使用した場合の応答曲線を出力する。その他, 環境要因の影響の強さを検定するためにジャックナイフテスト (Jackknife test) も行うことができる。ジャックナ
イフテストは, ある環境要因 1 つを抜いた場合の影響と, ある環境要因 1 つだけ使用した場合の影響を出力する。
応答曲線とジャックナイフテストは環境要因間の強い相関の可能性をチェックするのにも役に立つ。環境要因間に強い相関があると, 1 つの環境要因でほとんど説明されるため, 残りの環境要因が逆の影響を与えると間違って推定されることがある。例えば, 年平均気温と 1 月の平均気温が強く相関していて, 2 つを独立に推定に使用すると, 気温が高いほど存在確率に正の影響を与えるのに, 2 つを同時に使用すると, 年平均気温でほとんど存在確率を説明してしまい, 年平均
気温は非常に強い正の影響, 1 月の平均気温が弱い負の影響を与える, という結果が出る可能性もある。このような強い16

市民が撮影した写真による生物観測情報の収集, 問題点と解決方法

相関がある場合, すべての環境要因を使用した場合の応答曲線 (Marginal response curve) と対象の環境要因 1 つだけを使用した場合の応答曲線の形が異なることがある。また, 環境要因の寄与率が低いのに, ジャックナイフテストでその環
境要因 1 つだけを使用した場合でも分布の推定がうまくいっていることがある。これらが観察された場合は, 環境要因
間の相関を見て, なるべく相関の低い環境要因のみで分布推定することが望ましい。

2018 年 2 月 25 日公開
大野ゆかり・横山潤・中静透・河田雅圭 2018. 市民が撮影した写真による生物観測情報の収集, 問題点と解決方法. 種生物学会電子版和文誌 2: ページ未定.