ISSN 1340-9409

鯨 研 通 信第490号
電話

一般財団法人

日本鯨類研究所 〒104-0055

03（3536）6521（代表） ﾌｧｯｸｽ 03（3536）6522

東京都中央区豊海町 4 番 5 号

2021年6月
豊海振興ビル 5 Ｆ

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◇

目次

◇

日本鯨類研究所における資源量推定方法について………………………………………………………高橋 萌

1

日本の国内市場に流通する鯨製品の DNA 登録による監視制度… …………………………後藤睦夫、及川宏之 11
日本鯨類研究所関連トピックス（2021 年 3 月～ 2021 年 5 月）… ………………………………………………

15

日本鯨類研究所関連出版物等（2021 年 3 月～ 2021 年 5 月）… …………………………………………………

19

京きな魚（編集後記）… …………………………………………………………………………………………………

20

日本鯨類研究所における資源量推定方法について高橋萌（日本鯨類研究所・資源管理部門）

現在どのくらいの数の鯨がいるのか、それを把握し過去と比較することは、現状と動向を知り、鯨類資源の保護・管理、さらには持続的利用を推進する上で重要な過程です。
当研究所では、30余年前からこれを知るために多くの調査が考案・実施され（松岡, 2005; 2013）、
南は南極海、
北はベーリング海以南の北太平洋を対象として、
ミンククジラを筆頭にヒゲクジラ類の資源量を推定してきました。一方で、生きた動物、
自然相手の調査であり、算出される推定値には多くの不確実性が含まれることも事実です。
そこで本稿では、当研究所がどのような調査を実施してどのように鯨の現存資源量を推定しているのか、そしてそれに含まれる不確実な部分とそれを補うために考案された・されている方法について、簡単に紹介したいと思います。
また、
実は資源量推定関連の原稿が本誌で掲載されるのは、
なんと8年余ぶりとのことで、あらためて、鯨の資源量（個体数）推定って何？何しているの？という興味・関心を寄せていただく機会になればと思います。本稿では触れられなかった調査の仔細（松岡, 2008）
やかつてのIWCでの議論を踏まえた解析上の対応、モデル開発のいきさつやアイデア、
課題
2については、袴田（2008）1や北門（2012）
をぜひご覧いただきたいと思います。

1. 資源量推定 －鯨の頭数を数えるとは－さて、突然ではありますが、柵の向こうには牛がたくさんいるとします。何頭いるのか教えて下さいと言われたら、みなさんならどのように数えて報告するでしょうか。囲いが小さければ、指さし確認で数えられるかもしれません。
あるいは、
囲いの中を歩いて回って数えていっても良いかもしれません。
このように、対象とするエリアにいる“すべて”の個体を数え上げる数え方を、全数調査法と言います。
では、一望できない、広すぎるエリアの場合にはどうするでしょうか。多くの鯨類の場合、程度の差こそあれ、その生息域は広く回遊しているため、一度に対象エリア（海域）内の全てを数えることは到底
1
2

袴田高志. 2008. 資源量推定法と南極海鯨類捕獲調査（JARPA）への適用. 鯨研通信 439: 12-18.
北門利英. 2012. クロミンククジラの資源量推定法と最近の話題. 鯨研通信 453: 10-18.

－1－

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できません。
そこで活躍するのが、標本調査法の考え方です。標本調査法では、全体の一部にいる個体をまず数え上げ、それを全体に引き延ばして全個体数を知ろうとします。
1

調査対象エリアの選び方－無作為抽出法－

早速、全体の10分の1のエリアを調べてみたら100頭いたとします。
この時、10分の1のエリアにいる個体をすべて数えられているとして、エリア全体には何頭いるでしょうか。資源量推定の根底にあるアイデアでは、
100×10で1000頭いると推定します。
では、
本当にいつでもそうなるのでしょうか。答えは、
そうなることもあるかもしれないし、ないかもしれない、
で
す。
なぜなら、
たまたま調査した海域に鯨が少なければ、全体に引き延ばして算出される全個体数は少なく見積もられま
すし、その逆もしかりだからです。
このように、ある一部分を選んで（標本調査）得られる鯨の頭数の推定値には、真の値との誤差を伴い、
これを我々は標本誤差と呼んでいます。
また、この標本誤差がどの程度あるのかを知るために、
わざわ
ざ何パターンも調査をやってみる、という挑戦的な調査は現実的に不可能なので、調査対象とするエリア（調査海域）の中ではできるだけ満遍なく調査したと仮定できるように、
そもそも
‘無作為’
に部分的な調査エリアを決定することにより、
部
分的な（つまり恣意的な）調査エリアの選び方による推定値の偏りを減らし、標本誤差を推定できます。
2

調査の仕方

―ライントランセクト法－

つぎに、どのようにして調査対象エリアの中を満遍なく調査するかを考えます。例えば、目の前に遮るものがない場合、50m先の牛を見落とすことはあるでしょうか。
おそらく答えは否で、きっと誰しもが見つけられるのではないでしょうか。
そうであれば、左右を気にしながら黙々と歩いて数えたら、歩いた距離とその両脇50mの中にいた牛は残らず数え上げられているはずで、全体に対するその面積の割合で割れば全体の個体数の推定値を得ることができます。
この原理に基づく調査方法がライントランセクト法で、大変有名な手法です。鯨類の場合、調査船による目視調査でよく用いられる方法です。
図1は、ライントランセクト法による調査の模式図です。
何頭の鯨がいるのか推定したい海域が調査海域であり、そこにひかれた線L が、前出の無作為抽出法の考えに則ってあらかじめ設定された、トラックラインと呼ばれる実際に調査を行うコースです。推定値の精度を保証する上で大事な部分になります。

図1. 調査海域におけるライントランセクト法に基づく調査の模式図。調査船は、トラックラインと呼ばれるあらかじ
め定められたコース上を航行する。

ところで、目の前に遮るものがないとして、何メートル先までなら見落としなく数えられるでしょうか。
あるいは、
左右をしっ
かり確認して前に進むとして、一時も目を離さずに探せるでしょうか。実は窪地があって見えていない部分があったり、霧でうっすら遠くが見えなかったりするかもしれません。
こうした疑問・課題が、推定値の不確実性の要因であり、以降では、これらの不確実性を克服しつつ実際の推定値を得るまでの流れを、当研究所で実施しているライントランセクト法に基づく目視調査にフォーカスして紹介したいと思います。

－2－2021年6月

2. どのようにデータを集めているのか
1

調査海域と調査コースの設定
多くの大型鯨類では、
季節的な回遊が知られています。
したがって、対象種の現存資源量を推定する上では、兎にも角にも調査を実施する時期と場所を適切に設定する必要があります。
そこで、当研究所では、商業捕鯨時代から蓄積されてきた目視情報に基づいて、数え漏らしや重複数え上げにならないよう十分に考慮して、調査海域を設定しています。
また、
ランダムサンプリング法の重要性は先に述べたとおりであり、対象海域内を満遍なく調査するよう、規則正しく無作為に調査コースを配置するようにしています。
この時、調査対象種の分布が不均質であることが最初から想定される場合には、あらかじめいくつかの層（小さいエリア）に分けて、それぞれに調査コースを設定することで、推定誤差が必
要以上に大きくなりすぎることを避けることもできます。例えば、沖合よりも沿岸に多く分布することが知られている鯨類の場合には、沿岸と沖合に分けて調査コースを設定する、といった具合です。
2

調査船と目視観察
調査船には、鯨を発見するための観察台があります（図2左）。鯨は、船のそばに現れることもあれば遠く水平線のすぐ下あたりに現れることもあり、観察員は、目盛付き双眼鏡を使って鯨の噴気や背びれなど鯨体を探します（図2右上、
図
3）。
日が昇り明るくなってから日没までの間（長いときでは12時間に及びます）、
黙々と目を皿にして探してゆきます。

図2. 目視調査船（第七開洋丸）と目視探索用の観察台（左）、ならびにトップバレルでの目視探索中の様子（右上）とアッパーブリッジ内の様子（右下）。

鯨を発見したら、距離と角度を目測し、その後、接近して何鯨であったのか種を判定し、頭数を数えていきます。特徴
的な外部形態や噴気の形状がある場合には、あまり近寄らずに鯨種を特定することが可能な場合もありますが、より確実な記録をとるために、なるべくはっきり視認できる距離まで近寄って種を判定するようにしています。
また、ヒゲクジラは単独でいる場合も多くありますが、時期や海域、鯨種によっては、数頭から数百頭の群れでいる場合もありますし、子連れの場合もあります。
そのため、鯨種の特定とほぼ同時に、発見した鯨の頭数や組成についても観察し、調査員は記録を残していきます（図2の右下）。
ところで、目測される距離と角度がどのくらい正確かも、重要ではないかとお気づきの方もいらっしゃるのではないでしょうか。実際に目視調査に参加している著者は、観察員の方々の目測の精度の高さに大変驚いたのですが、それでも人によって多少なりとも偏りが生じることも事実です。
そこで当研究所では、鯨に見立てた高さ5mほどのブイを浮かべ、目測とレーダー測定値との開き具合を検証し（図3）、目測値を補正するという作業も行っています。
また、
角度盤と呼ばれる大
きな分度器のようなパネルを手元に置き（図2、右上写真内の黄色い板）、
より正確に船首方向（つまり調査コース）から発見した鯨あるいは鯨群までの角度が推定できるよう、観察台も工夫されています。

－3－

鯨研通信490号

図3. クロミンククジラの背びれ（左上）と船からのクジラの群れの発見時の様子（左下），ならびにシロナガスクジラ
の噴気
（真ん中）
とそれに見立てたブイ（右）．

3. 資源量推定方法 －目視調査船による発見データをもとに－
以上のようにして、鯨の発見に関するデータ（距離・角度、種、群れ頭数などが記録されたデータ。以降、
目視データ）が得られてようやく、資源量の算出がはじまります。以降では、
この目視データをどのように使って資源量を推定しているのか、概略を紹介します。
図4は、ライントランセクト調査における発見の状況を概念的に示しています。
トラックライン上を航行する船から、双眼鏡を用いて探索し、鯨までの距離と角度を目測して記録していくというのは先に述べたとおりです。船に近いほど鯨が発見しやすいことは、直感的にも感じていただけるかと思うのですが、実際に発見された鯨をトラックラインからの距離ごとに集計すると、図4の頻度分布（ヒストグラム）にあるように、
トラックラインから離れるにつれて発見数が減ることがわ
かっています。
これは、“見つけられる可能性（発見確率）”
が小さくなるという現象に置き換えることができるため、
この状況（発見と距離の関係）を発見関数 g ( x )と呼ばれる関数を通して表現することが考えられました（Buckland et. al.,2001）。

図4. ライントランセクト法に基づく目視探索の概念図。

－4－

2021年6月
この“見つけられる可能性（発見確率）”の状況を表すのには、

（

）

y2
ハーフノーマル関数 g ( x )= exp − 2 やハザードレート関数 g ( x )= 1−exp
2σ（[ σ ） ]−y −bといった形の関数が使われています。図5は、それぞれの関数型が表現できる発見確率の状況と両者の違いを示しています。
ハーフノーマル関数は、
ハザードレート関数に比べてパラメータの数が少ない点で、もしこの関数で表現できるのであれば、
よりシンプルなモデルで表現できるというメリットがあります。対してハザードレート関数は、
右肩下がりの関数であることは先のハーフノーマル関数と同じですが、ある程度の距離まで発見確率が変わらない場合（例えば、
トラックラ
インから50mも200mもさして鯨の見つけやすさに変わりがない場合など）には、パラメータ数は増えますが、より生データへの当てはまりが良くなります。
それぞれ生データに当てはまりが良いようにパラメータ値（σやｂ）
は推定されていくのですが、最終的にどんな・どの発見関数を選択するかは、
AICなどの評価指標を用いて決められます。

図5. 発見確率の様子を表現するためのハーフノーマル関数（左）とハザードレート関数（右）。関数型とそれぞれのパラメータの値によって、表現できる形が様々に変化する。

発見関数のフィッティングをすると、“有効探索幅（µ）”と呼ばれる特別な”
横距離“も知ることができます。
これは、すべての鯨をもれなく数え上げられたと仮定できる範囲を示しています（図6）。
なお図6では、簡略のためにトラックラインの右側だけを示していますが、実際にはこれが左側にも広がっており、調査時に航行してきた距離（L =∑K1 L ）とその有効探索幅をかけることで、全数調査を行ったとみなせる総探索面積を計算することができます（2×μ×L ）。

図6.  有効探索幅の概念図。

さらに、発見した鯨の数（n 、群れの数でもよい）をその探索面積で割ることで、単位面積当たりの発見（群）密度（d =n ⁄ 2μL ）が推定でき、最初に設定した調査海域の面積（A ）をかけることで、全体の発見数を求めることができます（N =nA ⁄ 2μL ）。
また、群れの大きさ（頭数）が発見のしやすさに影響しないと思われる場合には、この発見数に、群れ－5－

鯨研通信490号の大きさの平均値をかけることで個体数を算出することができます。
なお、
ここでは鯨として概略を紹介しましたが、実際にはこれを鯨種別に行っています。
といいますのも、同じ遠さでも、背びれが高く大きい種や噴気が高い種（例えば，シロナガスクジラやナガスクジラ）は発見しやすく、
一方、
ミンククジラのような小型な鯨種ではその体が波間に隠れて探索が難しく、発見関数の形が異なるからです。

4. 資源量推定値に潜む偏りと補正の重要性
さて、
前述のようにして個体数を推定することができましたが、実際はもう少し複雑です。算出される推定値には、第二章でふれた標本分散等による推定誤差や、第三章でふれた発見のし易さなどによる推定値の偏り、
あるいは算出のためのモデル式の選択に伴う不確実性や、遠方の発見に関する距離や角度の目測値や頭数そのものに対する不確実性などが含まれます。
さらに“偏り”
について掘り下げると、目視調査による資源量推定のプロセスには、要因の異なる二つの偏りが生じることがはっきりとわかっています。
例えば、ここまでの前提では、図4に示したようにコースに沿って目視探索を行い、少なくともコース上では全ての鯨を発見している、
つまりg（0）＝1であることを仮定したものでしたが（Buckland et al., 1993; 2001）、実際には、潜水行動に起因する見落としが発生するため、必ずしもg（0）＝1を仮定できるとは限らないという現実があります。
どんなに船の近くに鯨がいたとしても、鯨を発見できるのは浮上してきたその一瞬であり、たまたま鯨が潜っているうちに船が通過してしまって発見できなかった、という場合もあるからです（図7青色部分）。
また、水面に出ている発見可能な鯨であっても、様々な理由により観察者が見落とすこともあります（図7薄灰部分）。例えば、
海面反射（グレア）や霧による視界不良、
観察者の疲労やそれによる一瞬の集中力の途切れ等による見落としです。前者のような動物の行動によるバイアスは、
一
般にAvailability bias（動物の行動による偏り）、後者のような観察する側の行動や状況によるバイアスはPerceptionbias（観察する側の行動や状況による偏り）として知られており、多くの場合、両者が複合的に資源量推定値に影響を与えていることが知られています（図7のB）。

図7. Perception biasとAvailability biasの概念図。

では、こうしたバイアスを考慮せず推定された個体数はどうなるのでしょうか。本当はそこにいるはずの鯨を見落としていた場合、
g（0）=1で推定されたその値は、実際よりも少なく見積もられ、過小評価されることになるでしょう。
これは、特に潜水時間の長い種ほど影響が大きく、別途潜水行動からこのバイアスを推定し、補正することは重要なプロセスといえます。
また、
クロミンククジラのような小さく俊敏な鯨種では、より大型の鯨に比べて見落とし易く、
やはりg（0）=1という仮定を満たさないことが知られています。例えば、クロミンククジラでは、
g（0）= 0.789であることが推定されています（Okamura et al., 2010）。
ごくシンプルに、
g（0）=1で推定された個体数が1000頭として比較すると、
およそ1.27倍（1÷
0.789）の推定個体数が算出され、200頭以上もの過小評価になっていることがわかります。保護の観点からだけ考えれば、現存資源量を過小評価している分には手厚く保護することになり、良いのかもしれません。一方で、持続可能な範囲－6－

2021年6月
で資源を最大限活用しようという“持続的利用”の面では、現存資源量の過小評価は、資源評価において許容される捕獲量を低く算出してしまうといった問題があります。
さて、資源量を推定する過程には、
Availability biasやPerception biasと呼ばれる不確実性があり、それをどうにかしなければならないということはなんとなく感じていただけたかと思います。
では、実際にどのような手段があるのでしょうか。例えば、
Availabilityバイアスだけを考慮するのであれば、実際に鯨の体にデータロガーなどを取り付けて潜水行動
を調査、
把握し、
補正係数とする方法があります（例：Heide-Jørgensen et al., 2010）。Perceptionバイアスを補正する
方法には、独立観察者方式として知られる特別な調査方法に基づいて得られた“観察者の見逃しに関する情報”をもとに推定するハザード確率モデル（Skaug and Schweder, 1999）
やMark-Recapture Distance Sampling法（MRDS法）（Burt et al., 2014）
といった方法があります。
また、同じく独立観察者方式に基づくデータから、
AvailabilityとPerceptionの両方を同時に考慮して推定しようとする方法では、
OK法（Okamura et al., 2003）
やSPLINTRとその拡張モデル（Bravington and Hedley, 2010; Bravington, 2011）
があり、前出のOkamura et al.,（2010）
でもOK法が使われています。
これらの中でも、MRDS法は、特に3章で紹介した資源量推定法の概念から近く、また鯨類に限らず広く一般に用いられている手法です。以降では、
このMRDS法を、独立観察者方式として知られる特別な調査方法と併せて紹介した
いと思います。
また、
OK法とその開発の経緯等については、開発者のお一人でもある東京海洋大学の北門利英先生より、
本誌鯨研通信453号にご寄稿いただいているので（北門, 2012）、
そちらをご覧いただくことをお勧めします。
さて、
MRDS法ですが、この方法は、標識再捕法（ｍark-recapture）の原理と、前述した距離標本法（distancesampling）の原理を組み合わせたもので、それぞれが、
観察者の発見確率の推定と、調査船からの距離によって発見確率がどう変わるかを推定する機能をはたしています（Burt et al., 2014）。
そして、観察者の発見確率を推定するための追加情報を得るために、
独立観察者方式という少し手の込んだ調査を実施します。
ざっくりとした紹介にはなりますが、先に少し標識再捕法の原理を紹介します（図8）。
この方法では、何らかの方法で個体に目印をつけておき、再度調査を行った際にそのうちの何頭が再度発見されたか、という比率をもとに、対象集団
全体の個体群サイズを推定しようとします。
もう少しだけ踏み込むと、この方法で推定するにはまず、ある集団が利用していると想定される特定のエリアをターゲットに、
なるべく多くの個体を発見し、発見した個体には個体を特定できる何らかの目印（例えば、鯨では尾びれや体表の模様、近年では遺伝子情報）をつけていく、という作業を行います。同時に、すでにマーク済みの個体を再度発見した場合にはそれを記録し、どの鯨がいつどこでマークされ、
いつどこで再度見られたか、というマークと再発見の履歴の表を作っていきます。
もっともシンプルなもので、2回の調査だけでこの履歴の表は成立します。
そして、“1回目の調査でマークされた個体の数”と“集団全体の個体数”の比が、“2回目の調査でマークされた個体の数”と“1回目の調査ですでにマークされていた個体を再度発見した数”の比と等しいという仮定のもと、
1
回目と2回目との間でどのくらいの個体が発見できなかったかという割合に基づき集団全体の個体数を推定するのが標識再捕法の原理です。
つまり、この原理に基づけば、いるはずの個体がどのくらい見落とされているかという状況を表すことができるわけです。
観察者の発見確率の推定に標識再捕法の原理を応用したのがMRDS法となるわけですが、
その1回、
2回という
発見と再発見の履歴は、先述のライントランセクト法に基づく目視調査の中でどのようにしてつくられるのでしょうか。
それを可能にしたのが、独立観察者方式（通称IOモード調査）と呼ばれる調査方式です。
この方式では、通常の目視調査で使われるトップバレル（TOP）という観察台のほかに、独立観察者プラットフォーム（IOP）と呼ばれる観察台（図2）の計2か所を用いて探索を行います（Butterworth and Borchers, 1988; Palka, 1995; Matsuoka et al., 2003; IWC,
2012）。互いに情報は共有せず、それぞれ独立して目視探索を行う代わりに、アッパーブリッジにいる調査員が、TOPとIOPそれぞれのプラットフォームから特別な通信機器を介して伝えられる発見情報を記録します。
そして、各発見が両方－7－

鯨研通信490号

図8. 標識再捕獲法による個体数推定のための調査の概念図のプラットフォームで発見されたか、
あるいは、どちらか一方でしか発見されていないのか（見落とされているのか）を判定していきます（図9）。

図9. 独立観察者方式に基づく鯨類の発見と記録の概念図。

例えば図9では、同じ1頭の鯨が3回浮上し、プラットフォームA（TOP）
ではそれをすべて発見しています。
ところが、プ
ラットフォームB（IOP）
では3回目の浮上時（A3）のみ発見しています。
この時、アッパーブリッジにいる調査員は、最初の発見（A1）があった時点でプラットフォームAから発見情報（例：距離、角度、鯨種、群れサイズ）が伝えられ、その個体を直ちに確認、追跡観察を開始します。
そして、船の正横をその鯨が通り過ぎる前に、
プラットフォームBでも発見すれば、その発見は“二重発見（同じ鯨を2つのプラットフォームから発見した）”と判定され、
そうでなければプラットフォームAでの発見と判定されるといった流れです。
つぎに、得られたデータからどのように見落とし率（あるいは、検出率）
を表現するかです。原理は先に紹介した標識
再捕法なわけですが、実際に、ある観察者が群れ（もしくは個体）を検出する確率は図10のように表現できます。

図10. 独立観察者による発見と検出率算出の概念図。

さらに、ある鯨がトラックラインからの距離yで、ある環境下（共変量ｚ）で発見される確率を表現した発見関数をP－8－2021年6月（ y,z）とします。例えば、 TOP（ y,z）
は、TOPの条件付き確率分布を表しています。 IOがn IO 頭の鯨を発見しているとし（ y,z）は m ⁄ n IO と推定されますし、同様にして IO（ y,z）も推定できまて、そのうちm 頭の重複発見があるとすると、 TOPす。
そして、
例えばTOPとIOでの発見が完全に独立と考えられる場合、TOPとIOの少なくともどちらか一方で鯨を発見するする確率は、両観察台からの発見確率から、お互いに被ってしまっている分（つまり二重に計上してしまった分）を除いて、. ( y、z) ＝z) ＋
TOP ( y、z) −IO ( y、z)
TOP ( y、z)
IO ( y、と表現することができ、
トラックライン上での見落としも考慮した、
鯨発見の状況を表現できるようになるわけです。
こうして、g（0）=1、
つまりトラックライン上では見落としはないと仮定して推定される資源量を補正しようとするのがMRDS法の基本原理です。

5. 近年の動向
ここまで、目視調査に基づく資源量推定法について紹介してきましたが、
近年では、視認による”
発見“に留まらず、鯨が発する鳴音や環境DNAを利用して、鯨類の在・不在を特定し、資源量を推定しようという動きがあります。
なぜなら、一頭一頭を確実に観測し、付随する情報を収集できるという面で、従来の目視調査は確かなデータを得られる優れた調査方法である反面、観察員になるには人並外れた目視技術が必要不可欠であり、一朝一夕で誰しもが獲得できる能力ではないからです。
また、目視で鯨が見える範囲よりも、鳴音が届く範囲（数キロ～数百キロともいわれる）は広いことに加え、鯨の鳴音や環境DNAは、
いずれも一定数の観測地点を設けて収音・採水してくれば、
あとは陸上での実験と分析から鯨がそこにいたかどうかを知れる可能性があり、航行距離・頻度の削減につながり、
燃油など運航コストも節約できるというメリット・希望的観測があるからです。一方、広大な海から得られる目に見えない情報では、それが必ずしも発
見したい1頭を表しているとは限らず、情報の性質や、
従来の視認による“発見”との違いなど、検討すべき課題が山積しているのも事実で、これからの研究と発展が期待されています。
解析方法もまた、探索方法や発見の手がかりの多様化が進むにつれて、
従来の統計学的手法にとどまらない、
より自由度の高い手法へと広がりつつあります。例えば、
近年よく耳にするようになったディープラーニングやAIといった統計的
機械学習をベースにした手法を用いて、動物の分布や単位面積当たりの分布密度、
ひいては個体数を推定しようという試みがすでに始まっています。代表的な用い方としては、あるエリアにおける対象生物の分布情報と、付随する様々な情報（水温やクロロフィル濃度などの環境要因や他の捕食者や被食者の分布情報など）
を、一辺数キロメートルの格子状のエリアごとに細分・集計し、考えうる限りのそれら付随情報から、対象生物に関する値（在・不在や分布密度）を推測・説明するようなモデル（予測モデルと呼ばれます）
を構築して、未調査エリアなどでの分布状況等を予測するといったものがあります。古典的な統計学的手法によるモデルと比べて、大規模なデータ（特に、
横長データといわれる変数の多いデータ）
やカテゴリカル変数（離散変数に含まれ、論理的順序がない測定尺度で名義尺度などと呼ばれるもの）に強い手法もあるのが特徴です。
また本稿では、調査エリアと調査した時期に軸を置き、そこに存在する個体数を算出する方法を網羅的にざっくりと紹介しましたが、これに並んで、現存資源量を推定したい“集団”に軸を置いて算出する方法も様々あります。前出の標識
再捕法の原理に基づく方法もこれにあたります。
この原理のメリットは、より長い履歴が得られれば、推定される現存資
源量がより実際に近い値になることに加え、生存率や加入、死亡、移出入といった対象集団の生物学的情報（よく生物学的パラメータとも言われます）
も、同時に推定・把握できるという点が挙げられます。集団の資源動態を評価するという観点で、一つ有用な方法といえます。
この方法において重要になるのは、
いかにして個体を識別するかということになるのですが、かつては、
シリアルナン
バーが刻印された金属のタグを鯨体に埋め込むという方法や、
写真（これは、個体ごとにわかり易い模様の違いなどがみられる種でないと適用できない）
による個体識別が主流でしたが、近年では、遺伝情報も積極的に用いられるようになっています。
なぜなら、一昔前と比べてDNA解析による個体識別の精度が圧倒的に良くなったことに加え、
遺伝子情

－9－

鯨研通信490号
報は、種を問わず個体特有のもので、かつほぼ普遍的なものであると言えるからです。
さらにここ数年、DNAから得られる情報の種類も格段に増えたため、個体の情報のみならず個体間の関係に関する情報もより手軽に、より詳しく得られるようになりました。
これにより、個体毎の履歴だったものを、ある個体とその親、兄弟、祖父母といった範囲に拡大できるようになったため、この情報を生かして現存資源量を推定しようという方法も定着しつつあります。
また、
4章では、
データロガーを鯨につけて潜水行動を調査し、資源量推定値の補正を行うための付加的情報として利用する話をしましたが、近年ではこれに加えて、ドローンを活用して上空から潜水・遊泳行動を調査する動きもあります。
いずれも十数年前に比べてはるかに技術が進歩していることは言うまでもありませんが、なにより手軽にそれを扱えるようになっていることがここ数年の大きな変化かもしれません。

おわりにだいぶ駆け足になってしまったところもありますが、当研究所での鯨類の個体数推定がどのように行われているのか、読者の皆様に少しでも身近に感じていただけましたら本望です。
日本から公開される鯨類の資源量推定値には、色々なご意見をお寄せいただくこともありますが、
ここに示したように、入念に錬られた調査計画と調査方法で得られた目視データのもと、データ収集や推定値算出の過程で生じる偏りをできる限り考慮して推定されています。計算する当事者を除き、ともするとその過程はブラックボックスと化していることも多く、推定値に対する理解の解離がどうしても生じてしまいます。
また、こうした状況は、
データの種類や解析方法が多様化・高度化していくにつれ、
ますます顕著になることが予想されますが、
今回のような機会に、
少しでも皆様に知っていただけるよう、
再び何らかの機会・形で筆者も貢献できれば嬉しいです。

引用・参考文献
Buckland, S. T., Anderson, D. R., Burnham, K. P. and Laake, J. L. 1993. Distance Sampling. London:
Chapman and Hall, reprinted 1999 by RUWPA, University of St. Andrews. 446pp.
Buckland, S. T., Anderson, D. R., Burnham, K. P., Laake, J. L., Borchers, D. L. and Thomas, L. 2001.
Introduction to Distance Sampling: Estimating Abundance of Biological Populations. Oxford: Oxford
University Press. 448pp.
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日本の国内市場に流通する鯨製品のDNA登録による監視制度1
後藤睦夫、
及川宏之（日本鯨類研究所・資源管理部門）

はじめに
日本はノルウェー及びアイスランドと同様、小売市場に流通する鯨製品の監視（出所の追跡）にDNAを用いた制度を活用してきた。
この制度を利用して、毎年、日本政府（水産庁）の委託事業を日本鯨類研究所が受託し、小売市場に流通する鯨製品の購入からＤＮＡ分析およびデータベースとの照合を含む一連の作業を実施してきた。
本制度は、図1に示される通り、
主に二つの要素で構成される。
すなわち、
1）合法的に捕獲（定置網への混獲を含む）
あるいは、
日本に輸入されたすべての大型鯨類の遺伝的情報を含むDNA登録データベースの構築と、
2）小売市場で販売されている鯨製品の体系的な調査である。本制度の目的は、市場で入手した鯨製品のDNA情報を、登録されて1

本稿は、当研究所のテクニカルレポート第 4号（Technical Reports of the Institute of Cetacean Research (TEREP-ICR) No.4, The
Institute of Cetacean Research. Tokyo, Japan. 79pp. 2020）に掲載された原稿の日本語訳を加筆・修正したものである。

－11－

鯨研通信490号
いるデータベースと照合することにより、鯨類の違法な密漁や密輸入を防止することである。

図1.国内市場に流通する鯨製品のDNA情報による監視制度のフロー図。

DNA登録されている大型鯨類の由来
日本のDNA登録制度（Japanese DNA Register ：以下JDRと略す）は、
ノルウェーのDNA登録制度（Glover etal., 2012）と同様の仕様に基づいて構築されている。登録されている大型鯨類のDNA情報の由来は、以下の通りである。
① 特別許可による南極海の捕獲調査（第一期南極海鯨類捕獲調査JARPA：Japanese Whale Research Program
under Special Permit in the Antarctic、第二期南極海鯨類捕獲調査JARPAII、及び新南極海鯨類科学調査計画NEWREP-A: New Scientific Whale Research Program in the Antarctic Ocean）。
これには1987/88年から2018/19年までの間に採集されたクロミンククジラ、
2005/06年から2011/12年までの間に採集されたナガスクジラが含まれる。
② 特 別 許 可による北 西 太 平 洋の捕 獲 調 査（第 一 期 北 西 太 平 洋 鯨 類 捕 獲 調 査JARPN: Japanese Research
Program under Special Permit in the Western North Pacific、
第二期北西太平洋鯨類捕獲調査JARPNII、及び 新 北 西 太 平 洋 鯨 類 科 学 調 査 計 画NEWREP-NP: New Scientific Whale Research Program in the
North Pacific）。
これには1994年から2019年までの間に採集されたミンククジラ、
2000年から2016年までの間に採集されたニタリクジラ、
2002年から2019年までの間に採集されたイワシクジラ、
2000年から2013年までの間に採集されたマッコウクジラが含まれる。
③ 日本の排他的経済水域（Exclusive Economic Zone: EEZ）
における商業捕鯨。
これには2019年以降に捕獲されたミンククジラ、
ニタリクジラ及びイワシクジラが含まれる。
④ 定置網による混獲。
これには国内で販売・消費された、主にミンククジラが含まれる（農林水産省の省令改正により、DNA登録制度は2001年7月1日より運用）。
⑤ 輸入鯨製品。
これには2008年以降のノルウェーからの北大西洋ミンククジラ、及びアイスランドからの北大西洋ナガス
クジラが含まれる。
上記の鯨種は2019年末時点では、合計で約19,000個体のDNA情報がJDRに登録されている。

ＤＮＡデータベース用遺伝標本の採集方法
捕獲調査及び現在の商業捕鯨においては、
遺伝分析用の標本は各個体から当研究所の専門の生物調査員が採－12－

2021年6月
集している。主として皮膚標本（5mm角の皮膚片を2～3片、冷凍または99%エタノールで保存）である。
さらに、標本を採集した各個体の鯨種、捕獲日、捕獲位置（緯度、経度）、体長、性別、成熟度など多くの情報も既定の要領に基づいて収集している。
大型鯨類の混獲に関する国内の規制（2001年7月1日改正）
では、混獲されたヒゲクジラ等に由来する製品は、市場で販売する前に必ずDNA情報を登録しなければならない。規制や手続きの詳細は、https://www.icrwhale.org/
pdf/higekujira.pdfを参照されたい。混獲された鯨を販売する意図がある漁業者は、皮膚または筋肉の標本（5cm角
程度）
を採集し、
冷凍保存の上、
日本鯨類研究所に送付することになっている。標本と併せて、漁業者は、既定の様式に従って鯨種、混獲日、混獲場所、定置網の種類、体長及び性別等を報告しなければならない。

ＤＮＡ登録に用いられる遺伝マーカー
JDRでは、以下の太字で示す遺伝マーカー（ここでは、個体を特定するための目印で、その個体に特有の遺伝的性質を持つDNA領域）を使用しているが、各遺伝マーカーの詳細については、
Pastene and Goto（2006）
を参照されたい。
① 鯨製品の鯨種判定のためのミトコンドリアDNA（mtDNA）の部分領域（制御領域の500塩基対程度の断片）。鯨製品から解読した「試料（テスト）配列」（調べようとする標本の塩基配列）と「型（タイプ）配列」（データベースに登録されている、
すでに鯨種が明らかな配列）
を用いて系統学的分析を行う。
② 個体識別のためのマイクロサテライトDNA（鯨種毎に13～17遺伝子座を用いた遺伝型判定）。鯨製品の数値化された遺伝子型のスコアと、
データベースに登録されている個体の遺伝子型のスコアを照合する。
③ 性判定のためのY染色体DNA。
Ｙ染色体上の特定遺伝子の有無で雌雄を判定する。

市場調査の概要
市場調査では、
鯨製品や流通過程について詳しい1名または2名の調査員が小売店で鯨製品を収集する。毎年9月から12月にかけて、全国のおよそ18市町名から350標本が収集される。市場調査の一例として、表1に2017年に調査した市町と収集した鯨製品の部位別個数を示す。
また、
図2に2017年調査の標本入手場所の地理的分布を示す。標本
採集においては日本全国を網羅するよう努力はしているが、小売店の選択は無作為ではない。各標本について製品の表1．2017年調査における市町別鯨製品の収集数。
市町名

肉類

皮類

畝須類

合計

仙台市

27

2

6

35

新潟市

3

10

3

16

金沢市

3

3

1

7

能登町

5

5

1

11

穴水町

1

1

0

2

富山市

4

0

0

4

氷見市

3

5

1

9

名古屋市

13

1

5

19

高知市

14

11

9

34

神戸市

10

8

3

21

大阪市

12

5

7

24

太地町

5

6

2

13

那智勝浦町

2

5

2

9

広島市

11

0

4

15

下関市

18

6

10

34

福岡市

16

5

14

35

長崎市

14

6

10

30

合計

184

81

85

350

札幌市

23

2

7

32

図2．2017年市場調査の標本入手場所。

－13－

鯨研通信490号
部位、購入場所、購入日、重量、価格等の情報も併せて収集する。
その後、当研究所で上述のマーカーを用いた遺伝的分析を行う。

市場調査の標本の遺伝情報とDNA登録データベースとの照合
市場調査における遺伝学的分析の最初のステップでは、「テスト配列」（市場で収集した鯨製品の配列）
と
「タイプ配
列」
（JDRに登録してある鯨種の配列）のmtDNA配列に対し、系統学的分析を行い、収集された鯨製品の鯨種が判定されることになる。鯨種判定の1例として、
図3に2017年調査におけるニタリクジラのケースを示す。
鯨種判定に引き続き行われる個体識別では、
Cervus 3.0 software package（Kalinowski et al., 2007）
を使用し、鯨製品の数値化されたマイクロサテライトの遺伝型のスコアと、
データベースに登録されている個体の遺伝型のスコアとの間で照合作業が行われる。
2017年の市場調査の結果を表2に示す。収集した350標本のうち1標本を除き、mtDNA分析による鯨種及び生息海域の同定に成功した。鯨製品1標本（コロ：本皮の揚げ物）については、
DNAを抽出できなかった。
マイクロサテライト分
析による個体識別の対象とした232標本は、北半球産の170個体に由来することが判明した
（表2）。
なお、
クロミンククジラについては日本市場に違法製品が流通する可能性が低いため、個体識別は行わなかった。

終わりに
これまでに得られた結果を考慮すると、国内小売市場における鯨製品の監視（出所の追跡）ツールとして、DNA情報を用いた本制度は有効であると結論づけることができる。
なお、
上記の市場調査による標本採集と遺伝解析、
およびJDRとの照合作業に関する一連の結果は、
年次報告書として水産庁に提出されている。

図 3. 2017 年市場調査でニタリクジラと判定された鯨製品の例。「テスト配列」と「タイプ配列」を比較し系統学的に分析した。17SS+3 桁は、2017 年調査によって収集された市場標本であることを示す。最初の 2 文字はSH：南半球、NA：北大西洋、NP：北太平洋。鯨種名は SPERM：マッコウクジラ、BOWHEAD：ホッキョク
クジラ、RIGHT：セミクジラ、GRAY：コククジラ、MINKE：ミンククジラ、DWARF：ドワーフミンククジラ、
BLUE：シロナガスクジラ、FIN：ナガスクジラ、HUMP：ザトウクジラ、Omurai：ツノシマクジラ、Edeni：
カツオクジラ、SEI：イワシクジラ、BRYDES：ニタリクジラ。

－14－

2021年6月
表 2．2017 年市場調査における鯨種判定及び個体識別の結果。NG:DNA 抽出不可、NP: 北太平洋、NA: 北大西洋。
鯨類判定の結果

検体数

個体識別で判明した標本の由来

ミンククジラ（NP）

87

特別許可：沖合域
特別許可：沿岸域

28（13）

9

ノルウェーからの輸入

9（7）クロミンククジラ

ミンククジラ（NA）
ナガスクジラ
（NA）

110

−

1（1）

混獲

58（37）

アイスランドからの輸入

40（35）

12

特別許可：沖合域

12（11）

84

ツチクジラ

6

特別許可：沖合域

84（66）

実施せず※※

スジイルカ

1

実施せず

計

350

計

NG

標本数（個体数）40

イワシクジラニタリクジラ

実施せず

※

1

−
−

※※

−

−

232(170)：* クロミンククジラは日本市場に違法製品が流通する可能性が低いため、個体識別は実施せず。
**：小型鯨類はJDRの対象外。

引用文献
Glover, K.A., Haug, T., Oien, N., Walløe, L., Lindblom, L., Seliussen, B.B. and Skaug, H.J. 2012. The
Norwegian minke whale DNA register: a data base monitoring commercial harvest and trade ofwhale products. Fish and Fisheries 13: 313–332.
Kalinowski, S.T., Taper, M.L. and Marshall, T.C. 2007. Revising how the computer program CERVUS
accommodates genotyping error increases success in paternity assignment. Molecular Ecology 16:
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Pastene, L.A. and Goto, M. 2006. Report of the Scientific Committee. Annex N. Report of the working
group on stock definition. Appendix 3. Status of the Japanese DNA register for large whales. J.

Cetacean Res. Manage.（Suppl.）8: 255–258.

日本鯨類研究所関連トピックス （2021年3月～2021年5月）
サンマ資源・漁海況検討会議への参加
3月1日に、令和2年度第2回サンマ資源・漁海況検討会議がTeamsによるリモート会議として開催され、資源生物部
門の田村力部門長が参加した。近年のサンマの分布、資源量の変動について、鯨類の食性の変化の観点からコメントした。
冬季～春季北西太平洋鯨類資源調査
道東－三陸－房総沖におけるミンククジラの分布状況及び分布量の研究を目的として3月2日～25日（第七開洋丸）、及び3月15日～29日（第七勝丸、第五十一純友丸、
第三大勝丸、第八幸栄丸）の日程で鯨類資源調査が実施された。
また、4月7日～29日にはオホーツク海においてミンククジラを対象とした同様の調査が実施された（第七開洋丸）。
これまで当研究所では3、4月に広範囲を網羅する体系的な目視調査は行われておらず、今回の調査では特に三陸沖にミ－15－

鯨研通信490号
ンククジラ、
ナガスクジラ、
ザトウクジラの発見が集中しており貴重な知見を得ることが出来た。
また今回は鯨類の鳴音録音や、
ビデオカメラによる画像データ収集など目視による調査結果を補完するための新たな調査手法の導入が試みられた。今後、得られたデータをもとに研究を進め、日本近海における鯨類資源の管理に寄与していくことが期待されている。
北洋研究シンポジウムへの参加
水産海洋学会の地域研究集会として、第50回北洋研究シンポジウム—北海道周辺における高次捕食者による捕食特性と相互作用—がTeamsによるリモート会議として3月13日に開催された。資源生物部門の田村力部門長が参加し、「北海道周辺におけるミンククジラの捕食特性と摂餌量」という題で講演を行った。
理事会の開催3月19日に当研究所定時理事会を一部リモート会議形式で開催し、令和3年度事業計画（案）及び収支予算（案）承認の件について提案され、原案どおり可決された。
クジラの日2020京FESの開催（食育キッチンいしぐろ）
京都市伏見区の食育キッチンイシグロにて、3回目のミニイベントが3月22日に開催された。緊急事態宣言等により開催が遅延したが、前回と同様に鯨に関するポスター等のミニ展示、くじら塗り絵展示、料理教室の開催、試食の提供をおこなった。今回の料理教室では参加者のリクエストにより関西では定番のハリハリ鍋をつくった。3密を回避するため2度に分けて開催し、計10名が参加した。
また、試食でもハリハリ鍋を提供し、約250名が参加した。
2020/2021年度南極海鯨類資源調査（JASS-A：Japanese Abundance and Stock-structure Surveys in the
Antarctic）の入港
3月22日、南 極 海 鯨 類 資 源 調 査（JASS-A：Japanese Abundance and Stock-structure Surveys in the
Antarctic・ジャスエイ）に従事した第二勇新丸が全109日の航海を終えて宮城県塩釜港に入港した。
当研究所の磯田辰也主任研究員と勝俣太貴研究員が調査に参加した。本計画は、南極海における大型鯨類の資源量、系群構造および生態系の構造・動態の研究を目的とした非致死的調査であり、昨年のIWC科学委員会において日本政府の調査として提出・承認されている。今回の調査では、新型コロナウィルスの影響が心配されたが、当初の計画通り南緯60度以南、経度15度から東経35度において目視情報、表皮標本の収集、衛星標識の装着及び海洋観測等が行われた。本年と昨年との調査を合わせてIWCヒゲクジラ管理海区のⅢ区西側海区の調査がすべて終了し、今後、国内外の研究機
関との共同研究を進め、南極海における鯨類資源の管理に寄与していくことが期待されている。調査結果は当研究所
ホームページ上で公表するとともに、
第68c回IWC科学委員会へ報告されている。
評議員説明会
3月23日に当研究所評議員説明会を開催し、①令和3年度事業計画及び収支予算書について②その他報告事項について説明を行った。
第28回NAMMCO評議会への参加
コロナ感染症の世界的なパンデミックの状況により、
北大西洋海産哺乳動物委員会（NAMMCO）の第28回評議会
は、
Kate Sanderson（フェロー諸島）議長の下、3月22日から25日までバーチャルで開催された。会議には加盟国（フェロー諸島4名、
グリーンランド6名、アイスランド7名、ノルウェー9名）、
NAMMCO科学委員会3名、オブザーバー国（カナダ4名、デンマーク1名、日本7名、ロシア1名、
アメリカ2名）、政府間組織（4組織）、
NGO（5団体）およびNAMMCO事務－16－

2021年6月
局（5名）が参加した。
日本からは、水産庁、外務省、法務省および日鯨研から計7名が非加盟国オブザーバーとして参加した。当研究所からはルイス・パステネ研究主幹が、特に科学委員会および管理委員会（MC）の議論に参加した。
Sanderson（フェロー諸島）議長は本会合で最後となり、今後2年間は、議長Ole-David Stenseth（ノルウェー）、
副議長
Ásta Einarsdottir（アイスランド）となった。来年は、
ノルウェーで開催予定である。 本会合の報告書は、
NAMMCO
ホームページで入手できる。
目指すべき商業捕鯨の姿検討委員会の開催
3月24日13時30分より、
第4回「目指すべき商業捕鯨の姿」検討委員会を開催し、①凍結手法の検討結果について②
加工ラインの検討結果について③新母船設計の結果について④洋上加工場の検討結果について⑤自動捕鯨操業
監視システムについて⑥新母船に導入する加工・凍結作業の合理化技術の開発・検証結果について審議された。
UAVの飛行試験
小型無人航空機（UAV）
を活用した新たな鯨類調査手法を開発するため、新規開発したVTOL-UAV（垂直離着
陸型・自律型無人航空機）を調査船第1開洋丸（1,390総トン）に搭載し、三河湾および渥美半島南側太平洋上にて、鯨類航空目視調査実証実験を行った。
航行中の同船甲板上から離発着させ、3月26日には北太平洋上において、
小型UAVによる飛行距離日本記録となる51kmの目視外自律飛行を達成した。
（日本の推進する「空の産業革命に向けたロードマップ」で規定されるレベル3飛行（無人地帯での目視外飛行・補助者の配置無し）の条件における飛行距離国内記録となる）
3月27日からは、三河湾内にて、スナメリ（ネズミイルカ科スナメリ属に属する小型のイルカ）を対象とした計6回の航空目
視調査（総距離71.2km）を実施し、スナメリ3群4頭の発見・識別に成功した。
当研究所からは、
吉田崇情報管理チーム
長と松岡耕二資源管理部門長が参加した。
スナメリ発見の様子は、
Youtubeの当研究所チャンネルでみることができる。
（https://www.youtube.com/channel/UCz3c9IIMiQPVeryAogmJIig/feed）。
日本水産学会への参加
令和3年度日本水産学会春季大会が、3月26日～29日にオンラインで開催された。当研究所からは資源生物部門の田村力部門長と和田淳研究員が参加した。28日には和田研究員が「2017/18、2018/19年夏季南極海でのIKMTと丸稚ネットによるナンキョクオキアミの採集結果とクロミンククジラ胃内容物との比較」と題して口頭発表した。今後も南極海のオキアミや海洋環境に対する研究を進め、公表していく予定である。
第68c回IWC 科学委員会の開催
コロナ感染症の世界的なパンデミックの状況により、
IWC 科学委員会の2021年会議（68c）は、
Robert Suydam（米）議長の下、4月27日から5月14日までバーチャルで開催された。会議には36の加盟国（211人）が参加し、記録的な数の招待参加者（IP）が参加した（269人）。
その他に非加盟国、国際機関、
NGO、
IWC事務局からのオブザーバーを含め、合計約570人が会議に参加した。
日本からは、
水産庁、
外務省、
水産資源研究所、
東京海洋大学及び当研究所から計26名（通訳2名を含む）が非加盟国オブザーバーとして参加した。当研究所からは藤瀬理事長、
パステネ研究主幹及び田村資源生物部門長ら9名が参加した。
また、加藤顧問と松岡資源管理部門長がIPとして参加した。特にIA（詳細評価）分科会およびASI（資源量推定、資源状況および国際航海）常設作業部会の議論に参加した。Suydam（米）議長は本会合で最後となり、来年第68d のSC 会合は、議長Alex Zerbini（ブラジル）と新たに選出された副議長のLindsay Porter
（英国）
の下、
ブレッド
（スロベニア）で開催予定である。 本会合の報告書は、
IWCホームページ
で入手できる。

－17－

鯨研通信490号
トド管理検討会への参加
5月11日に水産庁主催のトド管理検討会に、
加藤秀弘顧問が出席した。席上加藤秀弘顧問が座長に選任され、議事を進行した。令和6年度の管理方式改定に向け、幅広い分野から意見をもとめてゆくことになった。
また、
本格的管理の対象外になっている知床地域の管理のあり方についても初期的な議論が行われた。
寄鯨調査統括協議会の開催
寄鯨調査事業は、水産庁が令和3年度寄鯨調査事業として公募し、
当研究所と
（一社）
日本水族館協会が共同実施機関として応募し、実施することとなった新規事業である。
この事業の目的は、「日本各地の座礁鯨類の調査と混獲
等鯨類のデータ分析を実施することにより、鯨類の資源評価等を行うための非致死的調査による科学的データ収集に加えて、従来までの捕獲を伴う鯨類科学調査によって得られていた有用な科学的データ（年齢・性成熟・妊娠率等）を補完するための情報を収集すること」となっている。
当研究所がこれまで実施し蓄積してきた鯨類科学調査のデータと寄鯨調査からの補完データの両方を取り扱うことにより、更なる資源管理の改善に向けて取り組むことができるものと考えている。
この調査事業の統括協議会が4月16日と5月14日にオンラインで開催され、運営方針や組織等が議論され、今後の方針が決定された。
また、調査事業の実施面等を担当する運営委員会が開催され、各地の地方自治体担当者及び漁協にあて、本事業の趣旨説明と協力要請を行って事業を開始した。
春期網走沿岸海域における衛星標識及びバイオプシー調査終了
オホーツク海は、太平洋や日本海にも通じる生産性の高い海域であるが、分布するミンククジラおよびナガスクジラなどヒゲクジラ類の系群情報や摂餌生態については、限られた情報しかないのが現状である。網走沿岸海域に分布する
ヒゲクジラの系群構造および移動・行動様式の解明を目的として、5月19日から5月27日にかけて、小型のホエールウォッ
チング船を用いた衛星標識及びバイオプシー採集調査を実施した。調査団長を小西健志資源生物部門海洋生態系
チーム長が務め、調査員として磯田辰也資源生物部門主任研究員が参加した。他に調査参加機関として東京農業大学の小林万里教授の研究室が参加した。
今回は2年目の実施となり、より多くの情報を得るために、ドローンを用いた画像撮影・噴気採集を実施した。衛星標識

ナガスクジラのバイオプシー採集

ナガスクジラへの衛星標識装着

ドローンによるナガスクジラの撮影と噴気採集－18－

2021年6月
はナガスクジラ4個体に装着成功し、移動情報の他に、潜水行動に関する情報も収集した。
バイオプシーはナガスクジラから13個体分採取した。
また、ドローンからの撮影と噴気採集を試みて、4個体から採集に成功した。
理事会の開催5月28日に当研究所定時理事会をリモート会議形式と対面形式の併用で開催し、①令和2年度事業報告（案）、計算
書類（案）及びこれらの附属明細書（案）の承認の件②「職員規程」一部改正の件③定時評議員会の開催の件について提案され、原案どおり可決された。

日本鯨類研究所関連出版物情報 （2021年3月～2021年5月）[第68cIWC科学委員会関係会議提出文書]

Cooke, J.G., Palka, D., Allison, C., Butterworth, D.S., Kitakado, T., Matsuoka, K., Mizroch, S.A., Punt, A.E., Walløe,L., and Yoshida, H. 2021. Report of the Intersessional Working Group on North Pacific sei whales. Paper
SC/68C/IA/07 presented to the IWC Scientific Committee. April 2021（unpublished）.11pp.
Goto, M., Oikawa, H. and Taguchi, M. An update of the Japanese DNA register for large whales. Paper SC/68C/
SDDNA/01 presented to the IWC Scientific Committee. April 2021（unpublished）.4pp.
Hakamada, T., Matsuoka, K., Katsumata, T., Takahashi, M. and Miyashita, T. Research plan for Japan’s dedicatedcetacean sighting surveys in the North Pacific Ocean in summer 2021. Paper SC/68C/ASI/07 presented to
the IWC Scientific Committee. April 2021（unpublished）.8pp.
Isoda, T., Katsumata, T., Yamazaki, M., Abe, N. and Matsuoka, K. Results of the Japanese Abundance and Stockstructure Survey in the Antarctic（JASS-A）during the 2020/21 austral summer season. Paper SC/68C/
ASI/03 presented to the IWC Scientific Committee. April 2021（unpublished）.26pp.
Katsumata, T., Yoshida, T., Isoda, T., Yamaguchi, F., Yamazaki, M., Takahashi, M., Murata, H. and Matsuoka, K. Resultsof the Japanese dedicated cetacean sighting survey in the western North Pacific in 2020 summer season.
Paper SC/68C/ASI/14 presented to the IWC Scientific Committee. April 2021（unpublished）.18pp.
Konishi, K., Isoda, T., Bando, T., Minamikawa, S. and Kleivane, L. 2020. For EM - Antarctic minke whales find ice
gaps along the ice edge in foraging grounds of the Indo Pacific sector（60°E and 140°E）of the Southern
Ocean. Polar Biol. 43: 343-357. [Available at: https://doi.org/10.1007/s00300-020-02638-x]. Paper
SC/68C/ForInfo/42 presented to the IWC Scientific Committee. April 2021.
Matsuoka, K., Brownell, R., Clapham, P., Crance, J., Donovan, G., Staniland, I., Kato, H., Kelly, N., Kim, H., Kitakado,T., Miyashita, T., Murase, H., Pastene, L.A. and Zerbini, A. 2021. Report of the Steering Group of the IWCPOWER（North Pacific Ocean Whale and Ecosystem Research Programme）Programme to SC68C. Paper
SC/68C/ASI/17 presented to the IWC Scientific Committee. April 2021（unpublished）.9pp.
Matsuoka, K., Hakamada, T., Isoda, T., Katsumata, T., Takahashi, M. and Pastene, L.A. Outline of the research planfor the 2021/2022 JASS-A survey in the Antarctic Area VI East. Paper SC/68C/ASI/08 presented to the IWC
Scientific Committee. April 2021（unpublished）.10pp.
Matsuoka, K., Katsumata, T., Yoshimura, I., Yamaguchi, F., Ohmukai, R., Konishi, K., Takahashi, M. and Hakamada,T. Results of the Japanese dedicated cetacean sighting survey in the western North Pacific in autumn andwinter season 2020/21. Paper SC/68C/ASI/10 presented to the IWC Scientific Committee. April 2021
（unpublished）.15pp.

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鯨研通信490号
Murase, H., Katsumata, T., Yoshimura, I., Fujii, S., Abe, N. and Matsuoka, K. Cruise report of the 2020 IWC-Pacific
Ocean Whale and Ecosystem Research（IWC-POWER）.Paper SC/68C/ASI/05 presented to the IWC ScientificCommittee. April 2021（unpublished）.38pp.
Nakamura, G., Nio, M., Yoshida, T., Isoda, T., Matsuoka, K., Bando, T. and Kato, H. Status report of conservation andresearch on the western North Pacific gray whales in Japan, May 2020-April 2021. Paper SC/68C/CMP/07
presented to the IWC Scientific Committee. April 2021（unpublished）.7pp.
Olson, P.A., Kinzey, D., Double, M.C., Matsuoka, K. and Findlay, K. Capture-recapture estimates of abundanceof Antarctic blue whales. Paper SC/68C/ASI/15 presented to the IWC Scientific Committee. April 2021
（unpublished）.15pp.
[学会発表]
田村 力、小西健志、吉田英可、木白俊哉、磯田辰也、加藤秀弘 : 北海道周辺におけるミンククジラの捕食特性と摂餌量. 水
産海洋学会 地域研究集会

第50回北洋研究シンポジウム. オンライン開催. 2021/3/13.

龍山 海、黒田実加、田村 力、矢倉浅黄、阿部修久 .宮下和士 : 仙台湾における音響データのみを用いたオオナゴとコウナゴの判別基準の提案. 令和3年度日本水産学会春季大会. オンライン開催. 2021/3/28.
和田 淳、田村 力 : 2017/18、2018/19年夏季南極海でのIKMTと丸稚ネットによるナンキョクオキアミの採集結果とクロミ
ンククジラ胃内容物との比較. 令和3年度日本水産学会春季大会. オンライン開催. 2021/3/28.
[印刷物（雑誌新聞・ほか）]
当研究所 : 鯨研通信 489. 22pp. 日本鯨類研究所. 2021/3.
当研究所 : 日本鯨紀行

東日本編. プランニングアドゥ（企画・編集）.36pp. 2021/3.

当研究所・下関市鯨肉消費拡大推進協議会 : 下関 くじら料理店マップ. 15pp. 下関市水産振興課. 2021/3.
当研究所 : 生月島の鯨料理. 古式捕鯨シンポジウム実行委員会. 23pp. 2021/3/15.
当研究所: 令和2年度古式捕鯨シンポジウム事業報告書. 古式捕鯨シンポジウム実行委員会. 78pp. 2021/3/15.
当研究所 : the 鯨 懐かしくて新しいクジラ料理の決定版. ミクロブストジャパン（企画・編集）.172pp. 2021/3/17.
当研究所 : 世界のクジラ料理 Whale Cuisine in the world. ミクロブストジャパン（企画・編集）.20pp. 2021/3/19.
坂東武治 : 母船式捕鯨業における当研究所の生物調査－再開初年度（2019年度）操業の調査報告. 鯨研通信 489. 1-7.
2021/3.

京きな魚（編集後記）
今夏、昨年2020年から延期されていた東京オリンピック・パラリンピックがようやく開催されました。いまだに収まりを見せない新型コロナウイルス感染症の拡大により緊急事態宣言下で行われましたが、各国の選手たちのひたむきな姿にたくさんの感動をもらうことができました。
さて、本号では鯨類資源の持続的利用に欠かせない資源量推定方法について高橋さんに、
また、鯨類の違法な密漁・密輸入を防止するためのＤＮＡ登録監視制度については後藤さん、及川さんに解説いただきました。非常にわかりやすい文
章で、興味深く読むことができました。
当研究所におきましても新型コロナウイルスにより活動に多大な影響を受けておりますが、職員一同、感染防止に最大限の注意を払い調査研究活動を行っております。１日も早く世の中がおさまる日が来ることを願っております。
（上坂壮平）－20－