2017 サイバーフィールドワーク実施報告
学術情報メディアセンター
中村 裕一

目的
京都大学の研究所・センター群、博物館等が保有する公開可能なデータやリアルタイムの観測データを高校生が閲覧しながら新しい知の発見につながる体験をし、その結果を発表する場を提供する。これをサイバーフィールドワークと呼ぶ。さらに、研究所・センター群が主催するセミナーやワークショップにおいて、新しいメディア技術を駆使することによって体験データを収集・整理・可視化することを支援し、フィールドワークの醍醐味を体感、再体験できるメディアを整備する。それによって、研究成果のアウトリーチ活動を強化し、ジュニア世代に対する本学の訴求力をより一層向上させることを目的とする。
期待される効果は以下の通りとなる。
・ 「フィールドワークの京大」の知名度のさらなる向上。
・ 世界各地でのフィールドワークや野生動物研究等の成果をジュニア世代に強く印象付ける。進学を志望する高校生には京大への憧憬をより強く印象付ける。
・ オープンデータ、オープンサ
イエンスの流れに沿って、京大の学術資産や研究データをデジタル的に集約・共有していく枠組みの構築に資する。

実施方法
2017 年度（平成 29 年度）は可能な実施形態を探る試行の年とした。霊長類研究所、野生動物研究センター、学術情報メディアセンター合同で 4 回の打ち合わせを行って、5つのテーマを設定し、高校生約 80 名を招いて、以下のような形態で実施することとした。
日時： 11 月祭期間中の 11 月 24 日 14～16 時

場所： 学術情報メディアセンター南館 201, 202, 303, 404, 1F 会議室
参加者： 京都府立城南菱創高等学校 （高校生 84 名と引率教員 5 名）
テーマ：
T1 自動撮影カメラを使ってアフリカ熱帯林の哺乳類を調べよう！
担当： 霊長類研究所 本郷峻、中村泉
T2 空からイルカを観察する
担当： 野生動物研究センター 榊原香鈴美
T3 クスノキを探せ！
担当：野生動物研究センター 杉浦秀樹
T4 京都や海外の都市を対象にした言語表記のエラー発見体験
担当： 学術情報メディアセンター 壇辻正剛、南條浩輝
T5 スパコン計算結果の視覚的分析
担当： 学術情報メディアセンター 小山田耕二、夏川浩明
実施・会場担当：学術情報メディアセンター 南條浩輝、近藤一晃、TA（大学院生）
スケジュール：
14:00 全体ガイダンス
14:15～15:45 サイバーフィールドワーク体験
15:45 全体ガイダンス
16:00 解散

実施報告
高校生約 80 名を迎え、ほぼ予定通りのスケジュールでサイバーフィールドワーク体験実習が進行し、最後のガイダンスまで大きな問題なく終了した。

生徒および引率の先生からは、大変面白く有意義な体験学習であったとの感想を多く頂いているが、個別の感想および実施の反省点などは次頁以降のテーマごとの報告中にあげている。

今後の予定2018 年度以降も、予算の許す限り、続けて行く予定である。2017 年度で十分に検討できなかった、より迫力のある実フィールドのデータを記録し扱うこと、それをジュニア世代や一般の人がバーチャルリアリティなどを含めた様々な方法で体験できるようにしたい。例えば、全方位・全天映像、カメラトラップ、多種のセンサを用いて迫真的なデータを収録し、自動認識技術を用いた収録データの整理と加工を進めることなどが考えられる。さらに、得られたデータの蓄積・活用方法として、オープンデータ、オープンサイエンスの枠組みを活用していきたい。
2018 年度については、まだ日程等が決まっていないため、個別のテーマの実施を約束できるものではないが、新規テーマとしては以下のような候補があがっている。
・霊長類の自然交雑の判定基準をさがす （霊長類研究所）
・次世代シーケンサーで生態系をみる （生態学研究センター）・バイオロギングデータの解析 （フィールド科学教育研究センター）
・生命科学データの視覚的分析 （学術情報メディアセンター）
謝辞：
本プロジェクトは、平成 29 年度総長裁量経費「サイバーフィールドワークによるジュニア世代への広報推進事業」の支援を頂きました。実施にあたっては、霊長類研究所、野生動物研
究センター、学術情報メディアセンターの教員、研究員、大学院生の皆様の多大なるご協力を頂きました。また、城南菱創高校の生徒の皆様には、熱心に参加して頂いた上に、貴重な感想をたくさん頂きました。皆様に頂いたご支援とご協力に深く感謝いたします。

アフリカ熱帯林（霊長研）
実施者：本郷峻、中村泉
実施日時：2017 年 11 月 24 日

１．自動撮影カメラを使ってアフリカ熱帯林の哺乳類を調べよう！

⾃動撮影カ メ ラ を 使っ て
ア フ リ カ 熱帯林の哺乳類を調べよ う ！
京都⼤学

霊⻑類研究所本郷 峻・ 中村 泉

三〇
種以上の哺乳類
Nakashima (2010) in Tropics

何種いる かを 調べよ う ！
• 種を⾒分けるポイント• 体の⼤きさ、⽑⽪の⾊・模様、動き• その他気づいたこと（各班３つ考える）• 例：同定が難しい種の組合せ• 例：映像からわかる動物の⽣態

アフリカ熱帯林の自動撮影カメラの映像を用いて、哺乳類種の種同定の体験をしてもらいました。および熱帯林の種多様性と映像からわかる哺乳類の生態を考えてもらうことを目的として実施しました。

２．実施経過

調査地や調査方法、自動撮影カメラの説明後、4 人ずつ計 5 班に分かれ、撮影された動物の種同定を行いました。調査地に生息する動物を含むイラストを配布し、そのイラストと見比べながら同定を行いました。その後、班ごとに同定された動物を発表し、映像の確認を行いました。

３．高校生の感想
参加した高校生からは以下のような感想をもらっています。
・哺乳類の区別の仕方などがわかりました。
・姿が似ている動物でも動く速さが違ったり、跳んだり、跳ばなかったりしていて、新しい発見だった。
・普段私たちが見ない本来の動物たちの姿を見ることができ、とても貴重な時間でした。
・たくさんの種類の野生の動物を同定するのは難しかった。

４．実施側の感想や反省など映像を見る作業は楽しんでもらえたようで、膨大な映像や複数の映像を比較しながら、動物の特徴を捉えて進めることができていた。
「マンドリルは内股で歩いている」など、これまで私たちが気付かなかった着眼点で感想を述べる生徒もおり、映像をつぶさに観察して生態情報を得ることの重要性を改めて認識できた。ただし、これまで見たことのない動物の同定を行うのは難しいようで、もうすこし映像の提示方法や課題に工夫が必要だっただろう。

テーマ T2
実施日時 2017 年 11 月 24 日
報告者：榊原香鈴美（京都大学野生動物研究センター）
１．空からイルカを観察する

京都大学 1 1 月祭

サイ バーフ ィ ールド ワーク 体験資料作成者： 野生動物研究セン タ ー 榊原 香鈴美

テ ーマ ：『 空から イ ルカ を 観察する 』◯ スナメ リ （ 背びれのない小型ハク ジ ラ の一種）

◯ 問題点
・ 水平面から は発見＆観察が困難（ 写真）・ 水中の行動を 観察する 手段が少ない
・ 行動学的知見が少ない例） ど のよ う に餌を 食べている か？
◯ 解決策
ド ロ ーン を 使っ て 空から 調査！
・ 発見率は上がる ？

M a v ic Pro
先端科学技術!

・ 行動の追跡は可能か？

◯ 面白いポイ ン ト ！
スナメ リ はア ジ ア 沿岸に広く 分布し ており 、日本でも 北は仙台から 南は九州の有明海など で多く の目撃情報があり ま す。 日本では 1 9 6 0 年代頃から 本格的にスナメ リ 調査が始ま り 、小型航空機や船上から の目視観察、水中音響マイ ク で分布や季節移動など が調べら れてき まし た。 今回、 新し い手法と し てド ロ ーン を 使っ て 野生のスナメ リ を 観察し ま し た。 する と 、こ の調査海域ではほぼ毎日数十頭にのぼる スナメ リ を 発見する こ と ができ 大変驚き ま し た。
実は、先行研究ではスナメ リ は頻繁に群れを つく ら ない社会性の乏し い種だと 考えら れてきたのです。 今回の調査はそれと は違う 傾向を 示し ている よ う です。 ど んな時にスナメ リ は群れる のか。 空撮映像から 頭数を 数え、 同じ 映像に映る 魚の群れと の関係について解析する 手法を 簡単に紹介し たいと 思いま す。

説明
このテーマは小型鯨類の野外調査目的で撮影したドローン映像の分析手法を各参加者に思案してもらい、フィールドワークの実態と動画解析の考え方を理解してもらうことをねらいにおこないました。ドローンを始め科学技術の発展とともに野生動物研究の観察手法も日々進化しています。直接観察の難しい小型鯨類も空撮により行動の追跡や群れの動態など、これまでに知見の少ない生態を明らかにすることが期待されています。本テーマでは、先進的な観察手法をフィールドワークに取り入れることで広がる研究の可能性と、新たに必要となる解析へのアプローチ方法を各自考えてもらうことで、これからのフィールドワークの形を体験してもらう内容にしました。
２．実施経過実施説明
10 人の高校生と熊本県三角西港で撮影したスナメリの空撮データから、個体を数える方法について考えてもらいました。そもそもスナメリという動物を知らない高校生も多くいましたが、野外でのようすを目の当たりにし、日本近海に多くの小型鯨類がいることに驚いていました。また、水族館や飼育施設ではみられない大群や採餌行動に強く関心を示しているようでした。撮影映像から実際に個体数をカウントしてもらい数分の解析に倍以上の時間がかかることを体感してもらい、解析をより簡便にするにはどうすべきかを各々考えてもらいました。チーム内で意見を交換し発表してもらいましたが、映像のコントラストを上げたり、赤外線を使用したりという意見があがり、学生自ら現行の画像解析に通ずる着想に至ったことは非常に喜ばしく感じました。
高校生の感想参加した高校生からは以下のような感想をもらっています。
・今まで全然知らなかったスナメリのこと、京大に通っている人が普段どんなことをしているのかが、自分たちで体験することによって、よりよく分かりました・スナメリの数を数えるのは、すごく細かい作業だし、鳥か波かわからずにカウントしてしまうし難しかったけど、その作業をすることで、スナメリのその場所での生息数やどのくらいの群れで行動するのかを調べるためにするんだなぁと思うと単純にすごいなぁと思いました・（スナメリを早く数えるためにはどうしたらいいか）・ややこしい波を消す。
・白いもののわくが赤になるようにして、形を良く見えやすくする。
・スナメリが観測されそうな場所に浮き輪みたいなものを設置して、その中にカメラを内蔵するということを私は考えました
実施側の感想や反省など単純作業で飽きてしまうかもしれないと思いましたが、時間制限を設けてチーム対抗にしたことで集中して課題に取り組んでもらえました。実際に手を動かしたことで、どうしたら簡単に解析ができるか、ということについてもよく意見を出してくれました。また、スナメリ自体の動きをよく観察している学生もおり、飼育現場などでも体験作業として実施すると動物の行動や生態への興味や関心が強まるかもしれないと感じました。

テーマ クスノキを探せ！
日時 2017 年 11 月 24 日

このテーマでは、ドローンで撮影した写真から、クスノキを判別することに挑戦しました。
クスノキは、一見したところ、自然に生えている広葉樹のように見えます。しかし、実は人によって植えられていることが多いのです。クスノキは樟脳の原料となる有用木で、山の中に植えて大きく育てば、高く売れたのです。
私たちは、屋久島の世界遺産地域の森林でサルやシカの調査をしていますが、一部の場所
では、クスノキが集中して生えています。これは、おそらく人が植えたものだと私たちは考えています。そこに住む動物にも影響はありそうです。まずは、どれくらいクスノキがあるのか、正確に把握することが必要です。
空から写真を撮ってみると、クスノキは特徴的な色と形をしています。慣れてくれば、目で見て、区別できそうです。今後、コンピューターによる自動判別もできるようになるかもしれません。

赤く囲った部分がクスノキ。モコモコとして、やや黄色みを帯びた樹冠が特徴的
実施経過
12 人の高校生と一緒に、撮影してきた写真を見ながら、タブレット上でクスノキだと思う場所を囲んでいきました。タブレットの操作自体は、みなさん、ほとんど迷うことなくできました。人によってばらつきはあったものの、クスノキの上にはそれなりに線が描かれていました。

参加者による、分類の一例
高校生の感想と私たちの反省
クスノキを下から見たらどうなっているのか、クスノキがどう使われたか、などをもっと知りたかったという意見がありました。もっともな感想だと思います。キャンパス内にクスノキがあるので見に行けば良かったですね（ちょっと時間が足りないかと思い、教室から見るだけにしてしまいました）。クスノキの実際の利用は、私も勉強不足で、みなさんにうまく教えらませんでした。いろいろと至らないところもありましたが、実物にも関心を持っていただいたことは、うれしく思います。バーチャルとリアルをうまく組み合わせることが、大事なのかなと思いました。

窓からクスノキを見ました
ドローンをもう少し見たかった、という意見もありました。教室で、地面から 1m くらい浮かせてみたのですが、確かに、もっと高いところを飛ばしてみたいですよね。実は、京大周辺は、市街地に指定されていて、法律的上もドローンを外で飛ばしていけないのです。
（室内で飛ばすのは問題ありません）。それにしても、飛んでいるところの動画くらいは用意しておけば良かったですね。

最初にドローンを飛ばして（ちょっと浮かせて）みましたせっかく作業をしていただいたので、その結果を使って、もう少し比較をしたら良かったかもしれません。それぞれの分類を比較して、皆がよく選んでいる場所はどこか、人によって判断が分かれる場所はどこか、といったことを比較できると良かったなと、後で思いました。更には、コンピューターに分類させた結果との比較までできると更に面白いのでしょう
が、こちらは、私たちも全くできていません。
小中学校で行う理科実験は、確実にでき、教育効果も高い、良く練られたものです。しかし、大学では、確実にできるか分からないけれど、興味のあることをやってみる、ということは珍しくありません。新しいことを取り入れる方が、講師のやる気も増すので、実習などでもついそういう方向に走りがちです。
今回は、自分の基準からすると、手堅く行ったつもりだったのですが、高校の基準からすると、不十分なところが多々あったようです。あきれられたかもしれませんが、こういうのも大学の一面、と思ってもらえると、少し気が楽になります。

T4：京都や海外の都市を対象にした言語表記のエラー発見体験
担当：学術情報メディアセンター壇辻研究室
実施日時：2017 年 11 月 24 日（金）13:00～16:00
1．京都や海外の都市を対象にした言語表記のエラー発見体験
このテーマでは、実世界に溢れる誤った外国語表記を調べ、なぜそのような誤りが起きるのかを、文化差や言語構造の差の観点から調べるフィールドワークの入門体験を扱いました。実際に日本における外国語表記エラーや外国における日本語表記エラーを調べに行くフィールドワークの疑似体験を狙いました。具体的にはインターネット上の地図サービスを利用して、海外にどのような日本語表記エラーがあるかの調査を体験してもらいました。
この体験を通じて、そのエラーを生み出した可能性のある文化差や言語構造の違いを考えようとする態度および外国語に対する関心を持つ態度を養うことができると考えたためです。
2．実施経過はじめにイタリアからの留学生の大学院生から日本におけるイタリア語の表記エラーについて、数点実例をあげながら説明を行いました。また、イタリアにおける日本語の誤りの例も説明しました。上記を導入とし、高校生を 4 つのグループに分け、PC やタブレット端末でインターネット上の地図サービスを利用し、模擬フィールドワークに取り組んでもらいました。具体的には、タイのプロムポン駅周辺の日本語表記の調査をしてもらいました。
その際、大学院生がチューターとして調査の補助を行いました。調査の補助として、機器操作の補助、言語表記エラーの探索の補助などを実施しました。
そして最後に各グループから、どのような間違いがあったのか、どういった場所でそれが見られたのかを報告してもらいました。

イタリア語エラー: ～ CON CAFFÈ
注: con = ～といっしょに （英語: with）
caffè = コーヒー（英語: coffee）
解説: 「コーヒーを持って～する」を意図したと思われる。英語で with coffee となるので、そのままイタリア語の語を当てはめたのかもしれない。しかし、イタリア語でその意味にするためには caffè の前に不定冠詞(un)を必要とする。冠詞がなければ CAFFÈ は固有名詞と解釈され、「コーヒーさん（という人）と～する」と受け取られる可能性もある。
図 1

イタリア語エラーの例

図 2 模擬フィールドワーク実施の様子
3．高校生の感想
参加した高校生からは以下のような感想をもらっています。


思ってたいた以上にすごくおもしろくて充実していました。



もともと言語についての研究に少し興味があったので、とても楽しかったです。

「かわいい」「おいしい」などの文字が意味もなく並べられているのは、日本で英語が書いてある T シャツなどと同じようなことだなと思いました。



パソコンや iPad を使って間違いを見つけるのはとても楽しく新鮮でした。



日本人だから間違った言葉だとすぐに分かるが、タイ人からすれば正しい日本語だと思っているわけなので、認識の違いは怖いなと思いました。

（インターネット上の地図サービスの利用に関して）身近なものも、見方を変えることで違うことに生かすことができるということを改めて感じました。



普段自分が遊んでいる海外のゲームの日本語翻訳とは異なる間違いが多かったように感じます。

4．実施側の感想や反省など

高校生はこちらの予想を超えて意欲的に取り組んでくれたように思います。

チューター側から大きく介入することなく主体的な学びにつながったのではと思います。



時間（90 分）に余裕はありませんでした。



言語エラーが起きた原因についての詳細検討（言語学的な分析や文化に基づく分析と検討）まで踏み込んで実施することが今後の課題です。

テーマ ： スパコン計算結果の視覚的分析 （テーマ番号 T5）
実施日時： 2017 年 11 月 24 日

1. 本テーマの実施の狙い
本テーマは、身の回りでよく見る現象である拡散や流れを表す方程式である、移流拡散方
程式と呼ばれる方程式を、コンピュータグラフィックスを通して高校生に直感的に理解してもらうことで、高校生の数学・コンピュータサイエンスへの関心を深めることを狙いました。さらに、スーパーコンピュータで計算した移流拡散方程式の結果について説明することで、スーパーコンピュータで大規模な計算を行うことの意義の説明を行いました。
2. 実施経過・実施内容の説明
全体の構成として、講義とグループワークを繰り返し行う形式で進めました。約２０人の高校生を５つのグループに分け、各グループにパソコンを１台提供し、サイバーフィールドワーク用に開発したシステムを使いながらグループで議論してもらいました。
全体の流れは次のサイクルを繰り返しました。
1. 課題提示
例： 川の水面の上にそっとインクを落とした場合、インクはどのように広がるだろうか？という問題提起をする↓
2. グループワーク
例： コンピュータで移流拡散方程式の可視化結果を見ながら、グループでインクがどのように広がるか議論↓
3. グループの代表者がグループの意見をまとめて発表↓
4. 課題の答えの説明と講義
例：インクがどのように広がるかを説明した後、移流拡散方程式というものを用いることで、インクの広がり方が式で表せることを説明し、関連する内容を講義
本テーマは、高校生達がグループで話し合ったり、全員の前で発表することが多かったですが、高校生たちは積極的に議論し、発表してくれました。各グループの発表を聞くと鋭い回答が多くありました。

下の写真は、グループワーク時の様子を撮影したものです。各グループの前にパソコンがあり、それを見ながら議論をしている様子を撮影しています。

・高校生の感想
参加した高校生からは以下のような意見を頂きました。

-

スパコンのグループで難しい話でしたけど分かりやすく説明していただいた
ので、よかったです。様々な例を使って説明されるのはとても理解しやすかったです-

移流現象、拡散現象、移流拡散現象を可視化したものはとても見やすかった-

これをキッカケにプログラムなどパソコンを使った仕事を目指せる良い大学に行きたい-

シミュレーションの映像であったり、現象の具体例を出して下さったりして分かりやすかったです-

可視化によって物の見方が変わったり、様々な考えがあって良いと思いました-

実際に体験してみると難しい方程式も分かりやすくなってとてもすごいと思いました・反省点参加した高校生の一部から以下のような意見を頂きました。
-

自分はコンピュータが苦手なので理解しがたい部分もあった-

内容が難しめだったので楽しめていない人もいたので、もう少し全員が楽しめる内容のものがあれば良かった

これらの意見にあるように、少し難しく感じた高校生もいたようでした。ベクトルや偏微分をまだ勉強していない高校１年生向けに、より噛み砕いた説明を行い、より多くの高校生が興味を持って楽しめる工夫をするのが、課題だと感じました。