階層的生物ナビ学「サイバー・フィジカル空間を融合した階層的生物ナビゲーション」

文部科学省
科学研究費助成事業

令和 3 年度

学術変革領域研究(A)ニュースレター VOL.2

2022 年 8 月

目次
領域代表挨拶

p.3

公募研究（第１期）の紹介

p.5

研究成果紹介（高橋班，依田班）

p.21

勉強会参加報告p.28

領域イベント（フィジカルイベント）報告

p.36

国際活動報告（藤井班，飛龍班）

p.37

体験記：異分野弟子入り（飛龍班）p.42

公募班をお迎えして：

領域代表からのメッセージ
領域代表

橋本 浩一

東北大学・大学院情報科学研究科・教授
令和 3 年（2021 年）｢学術変革領域研究（A）」研

方法を自ら決定するという点が大きな特徴です。この究領域として【サイバー・フィジカル空間を融合した

新たな実験方法論を「シームレス CPS（Cyber

階層的生物ナビゲーション（略称：階層的生物ナビ

Physical System）｣と呼び、数理モデルや機械学習モ学）】が採択されました。

デルの構築と検証を繰り返して行動ダイアグラムを洗移動を中心とした個体レベルの活動を「ナビゲーシ

練させる枠組みです。

ョン」、他の個体や環境と影響し合う活動を「インタ

この領域の計画班は A01 フィジカル班（依田、飛ラクション」、そして個と集団が階層性を持って目的

龍、髙橋、西森）と A02 サイバー班（橋本、前川、地へとたどり着く行為を「階層ナビゲーション」と呼藤井、牧野、川嶋）で構成され、2021 年 11 月に発びます。

足しました（Newsletter Vol.1, 2022.1）。12 月 8 日

階層ナビの本質的構成要素の連動や因果関係を「行にキックオフシンポ（オンライン）、毎月の勉強会

動ダイアグラム」と名付け、その解明に切り込む研究（オンライン）、そして、2022 年 7 月 5 日には計画

プラットフォームが「χ（Chi: カイ）ログボット」で班代表・分担の研究発表会フィジカルイベント（待望す。Chi は Curiosity/Causality-driven and Highly-の対面ミーティング！）を実施しました。オンライン

Intelligent の acronym で、介入のカイでもありま

会議では面識のあるメンバーに、はじめまして？など

す。AI を用いて行動の計測と介入を自律的に制御と、おとぼけもありましたが、リアルでは会話がはずし、階層ナビ実験の自動化を目指して開発するロボッ

み、いろいろなアイデアがうまれました。試作実験装トです。

置のデモなどもあり、とても盛り上がりました。そのフィジカル空間（実世界）で行われる計測から、サイバー空間（コンピュータ上）で行われる分析・介入

レポートはこの号の Newsletter に掲載されると思います。

方策決定までのサイクルを自動化します。これは AI

6 月に公募班 16 チームが加わり、フィジカル研究が収集したデータから因果関係を分析・学習し、行動の対象が広がり（ホタテ、ハチ、ウマ、スナメリ、イダイアグラムの仮説を検証・強化するための実験介入

ルカ、ハエ、クマ、カメ、オオサンショウウオ・・）

p. 3

、CPS 手法の厚みが増しました（非線形 ICA、群アドバイザーを荒井修亮先生（水産大学校）、小林による群制御、ロボット引率・・・）。行動ダイアグ

亮先生（広大名誉教授）、有村博紀先生（北大）におラム解明のためのチーム連携がこの領域の特徴ですの引き受けいただきました。お忙しい中、長時間の領域

で、計画班から公募班に積極的にアプローチして、共会議にご出席くださり、激励のコメントを頂戴しまし

同研究のきっかけを探しました。

た。多様な研究対象とツールをもつ研究者がまとまっそして迎えた 7 月 28 日第 1 回領域会議（オンライン）、コロナ第 7 波で隔離中のメンバーやビデオ参て議論することの重要性を再確認したところです。これからもご指導をよろしくお願いいたします。

加のメンバーもいましたが、無事に全員がプレゼンをさまざまな生物のナビ、インタラクション、階層行

することができ、充実した会合でした。すでにいくつ動を、χログボット・行動ダイアグラム・シームレス

もの共同研究がスタートしており、χログボットを装

CPS で解明することが本領域の目標です。すでにい

着した写真なども見せていただき、驚くとともに大変

ろいろな対象に多様な手法が展開されています。計画

うれしく思いました。公募班のみなさまには、準備期

班・公募班のメンバー全員に感謝します。

間が短いなかでもコンパクトでわかりやすい説明をまとめてくださり、ありがとうございました。

p. 4

公募研究 A01 フィジカル班：

顔写真

閉鎖系に棲む動物の被食回避行動：両生類幼生をモデルとした実験生態学
岸田 治
北海道大学・北方生物圏フィールド科学センター・准教授
捕食者や餌など動物の生存を左右する要因は、そのいます。しかし危機に直面した動物の行動は、もっと密度や状態が、年や季節、場所によって大きく変化し巧妙で多様なはずです。また、捕食者に対して防御形ます。不都合が生じたときに動物たちは様々な手段で態を発現するような種では、形態に関連した行動パタ

対処します。鳥類の多くは季節とともに渡りをし生息ーンも見られると期待されます。

域を変えますし、大海原を泳ぐ魚やサバンナにすむ哺

そこで本研究では、閉鎖系にすむ動物の条件依存的

乳動物は適地を求めて常に移動しています。つまり、な行動の多様性を明らかにすべく、両生類幼生を対象

開放系にすみ移動能力の高い動物たちは、生息場所をとした操作実験研究を展開します。食う-食われるのを変えることで不都合から逃れることができます。一

関係のさまざまなシナリオを水槽に再現し、個体の行方、朽木のなかにすむ昆虫や、池沼にすむ魚、両生類

動を動画に記録します。動画の分析を、卓越した解析

幼生のように、閉鎖系にすむ動物は、不都合に直面し技術を誇るサイバー班と協同で行うことで、両生類幼てもその場から離れることはできません。彼らはいか

生の未知の行動様式の解明を目指します。

にして不都合な条件を生き抜くのでしょうか？
池にすむ両生類の幼生は、閉鎖系にすむ動物の代表格として注目され、以前から条件依存戦術について研究されてきました。例えば、捕食者の在・不在でオタマジャクシの行動を比較した研究では、オタマジャク
シが捕食者がいる場合に、じっとして動かなくなった
り、物陰に隠れることが確かめられてきました。これ
らの行動は、観察のしやすさや群集への波及効果の重要性から他の分類群でもよく調べられ、閉鎖系にすむ動物の一般的な防御行動として知られるようになって

図 1. 高密度ですむエゾサンショウウオの幼生．共食いを避けるどんな行動をとるのだろうか

p. 5

公募研究 A01 フィジカル班：
小脳活動の光計測と操作による小型魚類の階層ナビゲーションの理解
津田 佐知子
埼玉大学・大学院理工学研究科・准教授
動物は様々な集団行動をなしており、多くの種が群かにします。さらに、群れのパターンが、個体の内部れを形成しながら移動することが知られます。なかで状態（神経基盤）、そして発達期の環境といった外的も、顕著な群れ行動が知られる魚類においては、大型要因により、どのように規定されるのか、そのしくみ

回遊魚に加え、モデル生物として広く使用される、ゼを明らかにします。このために、独自の光操作解析シ

ブラフィッシュやメダカといった小型魚類においてもステムを用いた、行動観察と神経活動イメージング、

群れ行動が明らかとなっています。このような魚類におよび光・環境操作によるフィジカル空間での解析、おける群れの構造はどのような内的・外的要因のもとさらにサイバー空間での時系列データのネットワーク

形成されるのでしょうか。本研究では、小型魚類ゼブ

解析、モデル化などをシームレスに実施します。特ラフィッシュに注目し、群れ行動のパターンがどのよに、運動制御・学習、さらに社会性に重要な役割をもうに形成され、変化するのか、その実態の詳細を明らつことが知られる、小脳を中心とした広域神経ネット
ワークのダイナミクスに注目します。これ
により、動物の群れにみられる階層的ナビ
ゲーションの制御機構を包括的に明らかにします。また本研究を通して、発達環境に注目した社会性の改善、回遊生物の環境保全、漁業などの社会応用への可能性も目指していきます。

図１ 群れにおける階層ナビゲーション機
構についてのゼブラフィッシュを用いたア
プローチ

p. 6

公募研究 A01 フィジカル班：
個体の不均一性がもたらす集団行動の多機能性：集団行動の高次遺伝基盤と制御
高橋佑磨
千葉大学大学院理学研究院・准教授
動物は集合して行動することで、さまざまな利益を集団内の個体の組成を実験的に操作し、表現型多様性得ている。このとき、生物集団を構成する各主体には、が群れの構造（個体間距離など）や群れレベルの行動

必ずと言っていいほど、選好性や意思決定、行動パタパターンや機能（探索効率、採餌・捕食回避効率、問ーン、運動能力に変異がある。いわゆる「個性」であ

題解決能力、集団的知性）に与える影響を明らかにする。個性は、遺伝的な場合もあれば、環境に依存してるとともに、ゲノミクス解析とトレイトミクス解析を決定するものもあるかもしれない。ただし、いずれの通じて、集団行動の遺伝基盤や形質基盤（どの遺伝子

場合も、このような個体間変異は、非相加的に集団レ／形質の多様性が集団行動と関与しているか？）を解

ベルのパフォーマンスを向上（シナジー効果）、ある

明する。これらの成果をもとに、多様性を操作するこいは低下（アナジー効果）させる可能性がある。しかとによる集団行動パターンの制御を目指す。

し、集団内の多様性を明示的に考慮して、群れの動態や集団的知性を実証的に検証した研究は稀である。また、どのような形質・特性・遺伝子の多様性が、これ
らの非相加的な効果を生み出すのかは、まったくわかっていない。
私の研究室では、現在、ショウジョウバエのいくつかの種について、多数の系統を維持している。これらの系統では、さまざまな形質について、遺伝的な変異が存在することがわかっている。キイロショウジョウ
バエについては、各系統のゲノム配列が利用可能である。そこで私たちは、ショウジョウバエ類を用いて、

図 オープンアリーナ実験による群れ構造の評価

p. 7

公募研究 A01 フィジカル班：
海を回遊するアカウミガメの多次元感覚による階層ナビゲーションの理解
坂本 健太郎
東京大学・大気海洋研究所・准教授
海洋を生活の基盤とする動物には、渡りや回遊とい証には至っていません。本研究では、装着型χログボ

った形で大規模な移動を行う種が多いですが、その中ットや新規に開発する装置を用いることで、ウミガメ

でもアカウミガメは最も大規模な移動を行う動物の一のナビゲーションに係る行動を精密に計測するとともつです。北部太平洋に生息するアカウミガメ個体群はに、人為的に行動に介入し、ナビゲーション機構に関日本沿岸の沖縄から千葉にかけての砂浜で繁殖しまするメカニズムの因果関係を明らかにします。さらにす。その後、ふ化した幼体は日本沿岸からアメリカに医薬品投与によって動物の内的状態を変化させ、生理かけて太平洋上を広く回遊しながら成長します（図状態と階層ナビゲーション機構の対応関係を調べま1）。性成熟に至った個体は再び日本沿岸の繁殖地にす。

戻り、産卵を行います。生活史の中で、これほど広い空間を移動するという事実は、アカウミガメに巧妙なナビゲーション機構が備わっていることを示唆していますが、その実態についてはほとんど解明されていません。
広い海を回遊するアカウミガメは、移動スケールに応じた階層的なナビゲーション機構によって、移動の意思決定を行っていると考えられています。大規模移動スケールでの地磁気感知ナビゲーション機構や小規模移動スケールでの餌獲得ナビゲーション機構が仮説として提案されてきましたが、自然環境下での仮説検図 1 三陸沿岸から放流したアカウミガメの回遊経路

p. 8

公募研究 A01 フィジカル班：
CPS における個体差を考慮した

単独性動物の個体―個体群間の行動階層性の解明
小池 伸介
東京農工大学大学院・教授
私たちは、Cyber Physical System（CPS）を用いションに与える環境の影響の評価が可能となります。

ることで、個体差を考慮して動物の行動を起因する要さらに、単独性のクマであっても、季節的な移動の変因とそれらの関係や、行動ダイアグラムを介した個体化はほぼ同時的に観察されることから、個体間の行動―個体群間の階層性の解明を目的としています。

を同期するトリガーとなる因子を把握することも目指

具体的には、これまで取得してきた野生のツキノワします。

グマの行動情報およびその周囲の環境情報から、行動

さらに、陸上大型哺乳類を対象とすることで、これを支配する因子とそれらの関係を、A02 サイバー班

までは重量などが制限になり実現できなかった様々なと共同して明らかにします。ツキノワグマは非常に広革新的多機能デバイスの搭載が可能となり、新たな機い生息地で生活し、様々な景観構造を利用することか材の開発にも、共同して臨みます。

ら、景観構造などの環境因子と移動との関係を理解す
るうえで最適な対象動物です。さらに、単独性の動物であるため、個体間の行動の同調性に対する他個体の存在の影響を評価せずに、個体レベルの移動ナビゲー

図 ．本研究の概略。①において、内的要因を考慮したうえで、個体レベルの行動を起因する外的要因としての景観構造の行動への影響の検証を行う。②において、個体群を構成する各個体同士の行動を同期させる
トリガーの解明を行う。

p. 9

公募研究 A01 フィジカル班：
群れ形質の多様化をもたらす個体の行動特性とその神経制御メカニズム田中 良弥
名古屋大学・理学部・助教
群れの形成は動物に広く見られる重要な生存戦略でに、遺伝子や神経回路を操作した時の行動をサイバーあり、群れ形質の多様化は動物種ごとの生活史や環境班と共同して分析することで、群れ形質を規定する因適応を実現するために大きな役割を果たします。群れ

子を特定できると期待しています。こうした取り組み

形成は個体の行動が原動力となるため、その多様化にを通して、動物の群れ形質の多様化を生み出す階層ナは個体の行動特性の進化とそれを支える分子・神経機

ビゲーションを生物学・情報学の視点から理解するこ構が存在すると考えられますが、その理解は進んでいとを目指します。

ません。私たちは最近、ショウジョウバエ科昆虫の種
間で群れ形質に大きな多様性があることを見出しました。本研究では、ショウジョウバエ科昆虫に注目することで、群れ形質の多様化が『個体の行動特性のどのような種間の違いによるか？』や『それが脳神経系や遺伝子のどのような働きで生じるか？』という問題に挑みます。この目的を達成するために、群れ形質の異なるショウジョウバエ種間において、群れを作る過程の個体間の相互作用をサイバー班と共同して分析します。これにより、群れ形質に関与する個体の振る舞い・行動特性を明らかにします。次に、明らかにした個体の行動特性を制御する遺伝子・神経基盤を探索します。神経行動学の実験モデル種であるキイロショウ
ジョウバエを用いることで、多くの遺伝子や神経回路を標的にスクリーニングを行うことが可能です。さら図 1（上段）ショウジョウバエの群れ形成における各個体の移動軌跡を元に、個体間の相互作用をサイバー班と共同して分析する。（下段）遺伝学・神経回路の操作により、群れ形質の人為操作を行う。これにより、群れ形質を制御する因子を特定する。

p. 10

公募研究 A01 フィジカル班：
バイモーダルな感覚器官を使い分ける
イルカの共同採餌行動
森阪 匡通
三重大学・大学院生物資源学研究科附属鯨類研究センター・准教授
本研究は，海洋の高次捕食者であり，エコーロケー
ションと視覚を同時に用いるイルカの行う，群集性魚動を詳細に研究し，どのように「共同で」採餌を行うのかを明らかにしていきます．

類の共同採餌を総合的に理解することを最終目標としています．捕食者・被食者双方の群れのナビゲーショ
ン・インターラクションが複雑に絡み合う現象を紐解
くには，単純化したモデルから現象に沿うように複雑化していくボトムアップ型研究と，複雑な現象を複雑なまま捉え，現象の変動がどのような要因で起こるのかを読み解くことにより，その現象を要素に落とし込むトップダウン型の両軸からの研究が重要です．
本研究では，まずは捕食者側の戦略を取り上げ，ボトムアップ型研究として，イルカの感覚器官（エコーロケーションと視覚）の使い分けについての飼育下での詳細な研究を行います．目の動きと音を同時記録できるシステムを作成し，イルカが捕食を含む様々な行
動を行うときの感覚器官の使い分けを記録します．
一方，トップダウン型研究として野生下でのイルカの群集性魚類の捕食行動の行動学的記載を行います．
ドローンを用いて，野生カマイルカが群集性魚類を共同で採餌する様子を撮影し，捕食者であるイルカの行

図 1 イルカが群集性魚類を共同で採餌することをどのように実現させているのかに迫るため，野生カマイ
ルカの共同採餌をドローンで研究することと，飼育下のイルカの視覚とエコーロケーションというバイモー
ダルな感覚器官をどのように使い分けているのかを明らかにすることの 2 つの方向から研究を行います．

p. 11

公募研究 A01 フィジカル班：
日本沿岸に生息する小型鯨類スナメリの移動行動と船舶が与える影響に関する研究
木村 里子
京都大学・東南アジア地域研究研究所・准教授
海洋生物の移動の最たるものとしてヒゲクジラ類の空からドローン調査を実施し、非侵襲的に長時間、多回遊などはよく知られていますが、同じ鯨類でも小型

量のスナメリの位置情報と動画を得、解析に機械学習

鯨類（イルカ類）の移動行動についてはあまりよくわ

技術を適用して水面に浮上する水圏大型生物のドロー

かっていません。小型鯨類の中でも、特に沿岸定住性

ン研究手法確立に挑みます。これによりスナメリのが強い種については、船舶航行や海洋開発等の人為的

様々な個体状態、群れサイズ、行動など（階層的生物

撹乱の影響を大きくうけるため、行動や生態について

ナビ学における「階層」）における移動行動を調べ、情報を取得し、影響を軽減させるなどの対策が必要で行動圏などを定量化したいと考えています。沿岸におす。

ける人為的撹乱として船舶航行を「介入」と捉え、ドスナメリは、日本近海で最も沿岸性の高い小型鯨類

ローン調査と受動的音響調査を実施することで船舶航で、生息域への固執が強い絶滅危惧種です。しかし、行の物理的要因と騒音の影響を区別して、階層ごとのどのくらいの距離を移動するのか？など、スナメリの影響を評価します。本研究を通じて、スナメリと船舶移動行動についてはほとんど何も定量的にわかっていについて、「安全距離」や「安全速度」などの具体的ませんでした。そこで、本研究では、複数の海域で上な保全策提言に貢献したいです。

図１．ドローン調査によりスナメリの移動行動定量化に試みます。船舶航行による影響評価では、スナメリの群れサイズや行動によってどのくらい影響が異なるかを明らかにします。ドローン調査と音響調査を組み合わせることで、物理的要因と騒音のどちらがどの程度影響を与えるかについて、解明に挑みます。

p. 12

公募研究 A01 フィジカル班：
野生ウマの重層社会における群内および群間の階層的インタラクション
山本 真也
京都大学・高等研究院・准教授
社会が複雑化したとき、群れ・個体の挙動や機能はどのように変わるのだろうか？本研究では、重層社会における集団行動のメカニズムを、ドローンで収集した野生ウマ集団の位置および動きのデータを基に数理モデルを構築し解明する。動物の集団行動に関するこれまでの研究は、魚や鳥などの比較的単純な単層社会を対象におこなわれてきた。あくまで、ひとつの群の中でおこる個体間相互作用である。それに対して、重層社会では、複数の群れが集まって高次の集団が形成され、「群れ外だけど集団内」という他者との協調関係が生まれる。群内と群間の階層的なインタラクショ
ンを考慮しないといけない。私たちは、野生ウマ集団の全個体（約 20 群・100 頭以上）の個体識別に成功
し、重層社会の存在を発見した。ドローンを用いたデータ収集方法を独自に開発し、集団全体の個体配置・
動きのデータを 2016 年から継続的に収集している。
本研究では、これらのデータを用いて、①重層社会における個体間・群間に働く力学を拡張型 AttractionRepulsion Model で表現し、②行動や移動方向が個体間および群間でどのように伝播・同期するのかを解明する。

図 1 ドローンを用いて、動きの自動トラッキング・
インタラクションのモデル化・重層構造の解明をおこなってきた。これらを組み合わせ、ウマの重層社会における群内・群間の階層的インタラクションを明らかにする。100 頭を超える大型哺乳類の集団における集団行動・集団意思決定のメカニズムの解明を目指
す。

p. 13

公募研究 A01 フィジカル班：
環境・身体ダイナミクスの階層的変化に対する昆虫ナビゲーション戦略の解明とモデル化
志垣俊介

大阪大学・基礎工学研究科・助教
生物，特に昆虫は小規模な神経系であるために限らます（図 1）．

れた計算資源しか持ち合わせていないにもかかわら本研究は，雌が発する性フェロモンに対して定位行ず，無限の変化を示す実世界環境に対して，実時間か動を発現するカイコガ雄成虫を題材に，「Animal-in-

つしなやかに対処することができます． これは，昆the-Loop」と呼ぶ独自的な実験系の枠組みを用いて虫が身体を通して外界の物理的・化学的特性を把握・

昆虫の感覚入力と行動出力の関係を網羅的に計測しま

活用することで適応的に行動を選択しているからだとす．また，得られた感覚入力と行動出力の連関データ

考えられます．つまり，脳神経系・身体・環境というに対して，AI 的解析手法を導入することで「何故，3 者間の密な相互作用を活用しているからに他なりま

環境と身体が大きく変化しても目的地に到達できたのせん．この 3 者間の関係性を維持することで適応性か？」という背景に肉迫します．最終的には，人工的が生み出されているのであれば，介入しやすい身体もなナビゲーションアルゴリズムに落とし込み，実機実

しくは環境のダイナミクスを意図的に変容させること

装することで，昆虫の持つ適応的なナビゲーションア

で，昆虫に内在する適応性を炙り出したいと考えていルゴリズムを実世界へと展開することを目指します．

図１：研究構想．図上段は本研究で用いる
Animal-in-the-loop (AIL)システムの概要図です．AIL は昆虫がエージェントを遠隔操作するシステムで，昆虫のナビゲーション中の感覚入
力と行動出力の関係を高精度に獲得できます．
エージェントの環境と身体のダイナミクスを図下段のように階層的に大きくしていくことで，頑健かつ適応的な昆虫のナビゲーション戦略の紐解きに挑戦します．

p. 14

公募研究 A01 フィジカル班：

顔写真

群れ形成によるホタテガイの集団防衛戦略の解明
三好晃治

北海道立総合研究機構・中央水産試験場・主査
ホタテガイ Mizuhopecten yessoensis は我が国のら、単独生活および群れ生活それぞれの回避戦略と生

水産重要種であり、その半数以上が北海道で水揚げさ残率の関係を検証し、集団防衛戦略としての群れの形れています。一般的にホタテガイは浮遊幼生期を経て成条件の解明につなげたいと思います。

着底した後は、自由遊泳によって捕食者を回避しながら個々が単独で生活することが知られています。そんなホタテガイが、約 30 万個体に及ぶ集団を形成し、捕食者の接近に連鎖的に回避行動を示すことが北海道
知床半島沿岸で近年初めて報告されました。
このホタテガイの「群れ」は数カ月以上継続する一方で、当該海域はヒトデなど様々な捕食者が高密度に生息しています。そのため、ホタテガイの長期的な群れ形成は捕食者への何らかの防衛（回避）機能を有すると考えられますが、そのメカニズムなどは全く未解明です。そこで、本研究では、①ホタテガイの回避行
動の抽出によって、単独生活と群れ生活の回避戦略の差を明らかにし、②捕食者の種類や密度などの変化によるホタテガイの群れ構造の変化を明らかにしたいと考えています。また、領域の皆様のご協力を得なが

図 1 ホタテガイの群れと回避行動の様子（上）および本研究の概要※写真は NHK「ダーウィンが来た！」公式 Twitter より

p. 15

公募研究 A02 サイバー班：
群れの３次元行動計測のための全自動マーカーレスモーションキャプチャ
延原章平

京都大学・大学院情報学研究科・准教授
ひとの集団あるいは動物・昆虫・魚などの群れに見間的キャリブレーション，②カメラ間での撮影時刻差られる個体間もしくは環境とのインタラクションや，という時間的キャリブレーション，③個体間の見た目その個体と集団が階層性をもって移動する階層ナビゲの変化が乏しい状況での個体識別とカメラ間での同ーションを定量的にモデル化し，解析・予測へとつな定，という３つの課題を同時に解くアルゴリズムを開げるためには，各個体を拘束することなく３次元移動

発します．

軌跡を自動計測する技術の確立が不可欠です．しかし

図１はこれまでに行ってきた撮影人物自身を使った

これまでの複数カメラによるマーカーレスモーション

空間的キャリブレーションを表しており，カメラ配置

キャプチャ手法ではカメラ群の相対姿勢を事前に求めを得ると同時に，単眼カメラ映像から人物３次元姿勢るキャリブレーション作業が必要であり，かつその作を推論する学習モデルも自動的に得ています．本研究

業には熟練の技術が必要とされてきました．

ではこの技術を発展させて，互いに見分けをつけるこ本研究では，カメラ群を全自動でキャリブレーショとが難しいような複数個体が存在している状況においンする技術を新たに開発することで，カメラを設置すても自動的にカメラ姿勢を得ると同時に，単眼カメラ

るだけで実行可能なマーカーレスモーションキャプチ

から被写体となった生物の３次元姿勢も得ることがでャの実現を目指します．これにより，生物学など非コきるモデルの開発を目指します．

ンピュータビジョン分野の研究者であっても，実環境
で手軽に実行可能なマーカーレスモーションキャプチャを実現し，階層的生物ナビゲーション研究の進展に貢献したいと考えています．
具体的には，ある群れを複数の方向から観測した映像を入力として，①カメラ間の相対位置姿勢という空

図 1：人物の動きを用いた自動カメラキャリブレーシ
ョンによるマーカーレスモーションキャプチャ

p. 16

公募研究 A02 サイバー班：
数学の群に基づく生物の群行動のデータ
解析とメカニズム解明および工学応用
櫻間 一徳
京都大学・情報学研究科・准教授
生物は群れで行動することで、個体ではなし得ない個体が持つ機能を特定します（図 1 参照）。このア

高度な群行動を発現させます。例えば、渡り鳥が群れ

プローチは、これまで開発してきた群ロボットの分散をなして長距離先の目的地まで到達する、アリが行列協調制御の基礎理論に基づいています。この理論かをなして離れている場所から採餌するなどがありま

ら、ロボットがセンサ（カメラ、コンパス、GPS な

す。このような高度な群行動は、生物個体の持つ機能ど）で得る測定情報を数学の「群」によって表現したを協調することで発現します。個体の持つどのようなとき、達成可能な協調動作が群作用に不変なモデル関

機能がどのように協調することで高度な群行動が発現数として特徴付けられます。この理論を逆に使うと、するのか、そのメカニズムの解明は生物学における重生物の群行動を表すモデル関数の不変性から、個体の要な研究課題です。さらに、生物に基づく技術開発の持つ機能を特定することが可能となります。

観点から、工学的にも重要な課題です。

このように、本研究では、「生物の群」と「数学の本研究では、この研究課題を解決するため、生物の群」という異分野における概念である「群」を結びつ

高度な群行動の発現メカニズムを包括的に理解できるけることで生物の群行動のメカニズムを解明するとい数理モデルを構築するモデリング技術を開発します。

う、ユニークなアプローチを確立します。

さらに、本技術を通じて実世界の様々な生物の行動デ𝑣𝑣(𝑋𝑋)ータからモデルを構築することで、生物の群行動の根源的な発現メカニズムを解明します。最後に、生物の≈0NN で推定機能を工学技術（避難誘導・車両やドローンの群制御など）に活かす方法を検討します。
本研究のアプローチは、生物の群れの行動データから、ニューラルネットワーク（NN）によってモデル関数を推定し、その関数の不変性を導出することで、生物の群れの行動データ推定関数から不変性を導出個体が持つ機能を特定

図 1 近似関数の不変性に基づくアプローチ

p. 17

公募研究 A02 サイバー班：
ミツバチからひも解く経路積算型ナビゲー
ションの柔軟性と堅牢性
佐倉 緑
神戸大学・理学研究科・准教授
多くの昆虫は、方向と距離をリアルタイムにモニタ

多くの場合、個体は一度に複数の餌場を記憶します

ーしながら移動する、いわゆる「経路積算」とよばれが、これらの複数の記憶からどのように自らの目的地

るナビゲーションを得意としています。ミツバチは経を選択するのでしょうか。おそらく、その時々の餌場

路積算に必要な「方向」と「距離」の情報をそれぞれの状況や信頼度によって、最適な目的地を判断した上「天空の偏光パターン」と「移動中に受容するオプテ

で、その目的地へのナビゲーション行動を発現するとィックフロー」から検出しています。これまで私たち考えられます。このしくみを明らかにするため、複数は、図１に示すような野外での採餌訓練とフライトシの別々の場所に存在する餌場を学習・想起させるパラ

ミュレータを使った飛行軌跡を併用するシステムで、ダイムを新たに確立します。ある目的地に向かう途中ミツバチに任意の方向に位置する餌場を学習させ、そで、別の記憶を想起させるような介入を行うことで、の個体の飛行軌跡と様々な刺激に対する反応を解析で複数の記憶がどのように相互作用し、目的地選択に関きるシステムを開発してきました。

わるのかを明らかにしたいと考えています。

図１ 実験パラダイムの概略図。天井に偏光板を配置したトンネルを使った採餌訓練（左上）によって、異なる方向にある 2 種類の餌場を学習させた後、フライトシミュレータでナビゲーション軌跡を記録します（右）。それぞれの餌場に、記憶を想起させるための異なる匂いをつけておくと（左下）、その匂いによって、それぞれの記憶を想起させることができるのではないかと考えています。片方の記憶を想起して、その方向へ向かっている個体に対して、もう片方の記憶を想起させる介入実験を行います。介入が軌跡に与える影響を解析すること
で、複数の記憶の相互作用とその時間変化に迫ることを目指します。

p. 18

公募研究 A02 サイバー班：

顔写真

非線形階層表現学習による集団ナビゲーション数理構造の解明
森岡 博史
理化学研究所・革新知能統合研究センター・研究員
本研究は生物の集団移動（ナビゲーション）の背後

測される時系列データからの，その背後にある階層的にある複雑な階層的メカニズムの情報科学的な解明を

非線形ダイナミクスと，それを制御している潜在因子

目的とします．生物の集団移動は様々なスケールの生と集団価値関数，それらの間の因果構造の，データ駆物群において観測され，それにより実現される集団と動的な推定を目指します（図 1B）．生物集団行動のしての行動原理はときに現代技術でも実現困難なほどモデル化はこれまでにも様々な試みが行われてきまし

高度なものとなります．そのような生物集団のもつ階たが，その次元の高さや階層性，強い非線形性に加層的ナビゲーション機能の数理的なメカニズムが解明

え，観測できない未知の構成要素の存在などにより，できれば，将来的に様々な工学的応用が可能となり，そのモデル化は困難でした．本研究はそのような困難

大きなブレークスルーになると期待されます．

に対し，まったく新しい理論的背景と深層学習に基づ

そのために本研究では，代表者らが近年開発した

く階層的表現学習法を開発し，背後にある未知の構成

深層学習に基づく先端的な非線形独立成分分析理論

要素を陽に考慮し同定・推定することで挑戦するもの（ICA; 図 1A）をさらに発展させることで，新たな教であり，様々な生物が見せる集団ナビゲーションの数

師なし階層表現学習法を開発し，生物集団移動から観理構造の解明を目指すものとなります．

図 1 A 非線形独立成分分析（ICA）と，B 新たに提案する非線形階層表現学習によるデータ駆動推定

p. 19

公募研究 A02 サイバー班：
生物ナビゲーションにインスパイアされた、ロボットの群衆ナビゲーション
佐竹 聡
国際電気通信基礎技術研究所・深層インタラクション総合研究所・研究員
少子高齢化が進む我が国において、人々の代わりにクション方法を参考にしながら、人のグループを誘導

環境を動き回りながらサービスを提供するロボットのする群衆ナビゲーションのモデル化を進めます。この実現が期待されています。店員や警備員といった人々

際、環境に設置したセンサネットワークを利用して、の仕事をロボットが代替するためには、ロボットが人々の位置を計測し、その動きを再現する数理的・確人々（グループ、群れ）を誘導する群衆ナビゲーショ

率的なフォーメーション・モデルを構築することで、ン技術が必用不可欠です。

ロボットにも適応可能な誘導モデルが構築可能となり

しかし、ロボットによる人々のグループの誘導は、ます。また、実フィールドでのモデル検証を行うた

簡単にはいきません。単に、人とロボットを同じグル

め、ロボットの周囲にいる子供たちをロバストに認識

ープとして移動させただけでも、人の移動方向や速度する技術の構築も進めます。構築した群衆ナビゲーシにロボットが対応できず、人の移動の邪魔になってしョンモデルを、実際のロボットへと実装し、実験を通まいます。この問題を解決するには、人々のグループ

じてモデルの改良と検証を進めます。最終的には、こ(群れ)の一員として移動しつつ、人々を誘導するメカ

れらの技術を統合し、子供たちがグループからはぐれ

ニズムを解明しなければなりません。

てしまう状況を予防しつつ、目的地まで誘導するナビ

上記課題を解決するため、本研究では、人々のグループ（群れ）を制御する方法として、生物の群れのナ

ゲーション技術の構築を目指します。
データ計測

ビゲーション方法の利用を試みます。実際、鳥の群れの移動でも利用されている Leader-Follower の関係

モデル化

ロボット実験

誘導モデル

利用が、人同士のグループの移動でも利用可能であること
が予備調査で明らかになってきました。そこで、このアイディアの拡張を進めます。例えば、牧羊犬による羊の誘導といった、異種間の群れ間で生じるインタラ

人位置計測

生物ナビゲーション

モデル検証・改良

図 1 研究アプローチ:
人グループの動きを再現する誘導モデルを生物ナビゲーションを利用して構築し、実ロボットで検証

p. 20

研究成果紹介：
渡り鳥（オオミズナギドリ）幼鳥の脳内にある頭方位細胞は北を好む髙橋晋同志社大学・大学院脳科学研究科・教授

はじめに
脳内には、頭が特定の方位を向いたときに高頻度に活動する「頭方位細胞」が発見されており、方向感覚を司る細胞と考えられています。この細胞はこれまでに、哺乳類、鳥類、魚類だけでなく昆虫の脳内からも発見されている、ナビゲーションに深く関与する細胞です。そして、脳内コンパスと考えられてきました
が、特定の方位（例えば北など）に反応しないので、地磁気とは無関係と考えられてきました。ですが、これまでに頭方位細胞が発見されてきた動物種は、磁気感知能力を持たない、もしくは能力があっても磁気に頼らないだけなのかもしれません。
野生動物の海鳥、ハト、サケ、ウミガメなどのように、渡りや回遊と呼ばれる長距離移動を行うものは、
地磁気を頼りに移動することが知られています。その中でも、繁殖地と越冬地の間を数千キロメートルも行
き来する海鳥類は、目印のない海上を迷うこと無く移動します。その際、海鳥類は地磁気などを手がかりとして目的地にたどり着くという説があります。これまでの研究により、鳥類は眼の中に磁気を感じ取る物質をもっており、地磁気を見ることができるという説があります。また、ハトの脳内にある前庭神経核では、磁気を感知する細胞が発見されているため、鳥類の脳内には磁気感覚があるようです。
この前庭神経核は、頭方位細胞の活動に深く関与す
ることが知られており、方向感覚と磁気感覚は、同じ神経核を共有していると考えられます。例えば、磁気感覚により目的地への方位である南がわかったとすると、その目的地へ向かうためには、頭の方向を南へ向けるという方向感覚との協調が必要になります。ところが、脳がそれら磁気感覚や方向感覚をどのように組み合わせて目的地へ向かうのか、その実体は未解明でした。
この課題を解決するには、研究分野を跨ぐ学際的な共同研究が必要です。しかし、これまで、ネズミ（ラット、マウス）などの実験動物を対象として神経活動を計測する神経科学者と、野生動物を対象として行動や生態を研究する生態学者の間には、ほとんど交流がありませんでした。そこで本研究では、本領域からのサポートを受け、従来の学術領域を越えて共同することで研究に取り組みました。

p. 21

本研究では、巣立ち直前のオオミズナギドリの雛を飛翔に適応した形態や行動を備えているオオミズナギ

研究対象としました。オオミズナギドリは、日本や韓ドリにとって、山越えを含む陸上飛翔は命を危険に晒国、中国の島で繁殖する海鳥で、親鳥は子育てが終了

す多大なリスクを伴います。実際、山越えの途中で落するとフィリピンやインドネシア、オーストラリア北下して死亡してしまう幼鳥も多くいました。このこと部へ渡ります。また、雛も巣立ち後、親とは別行動をから、オオミズナギドリの幼鳥は、日本列島の地形にとって同地域へ向かいますが、巣立ち後一ヶ月の間についての知識がなく、成鳥のように陸地を迂回するこ

半分以上の個体が死亡することがわかっています。オとができないこと、それにも関わらず南へ向かって真オミズナギドリは海面を薙ぐ（切る）ように水面すれっ直ぐに渡ることが示唆されました。いったいオオミ

すれを飛ぶことにより、頻繁に羽ばたかずに滑空移動

ズナギドリは、何を見て、あるいは感じて、渡るべきすることができます。そのため、基本的に陸上を飛ぶ

方角へ飛翔するのでしょうか。

ことはありません。これらの知見は、動物に超小型の機器を装着するバイオロギング研究によって得られま
した。

研究の背景

研究手法と成果
この結果を踏まえ、髙橋班は、依田班と共同し、オオミズナギドリの雛を対象とした研究を開始しました。そして、空間や方位認知と関係が深いと考えられところが 2017 年に新潟県の粟島の巣立ち幼鳥につている内側外套と呼ばれる脳部位に着目し、そこでのいて、驚きの生態が依田班のバイオロギング研究から神経細胞活動と頭が向いている方位との関連性を調べ発表されました。成鳥は本州を迂回して海上を移動しることにしました。

ていたのですが、巣立ちした幼鳥は本州上の険しい山

まず、小型軽量かつ無線で脳活動を計測可能なニュを越えて太平洋に到達していたのです（図１）。海上ーロ・ロガーと呼ばれる計測装置を活用し、ネズミを対象として培ってきた電気生理学技術を組み合わせ、

図 1：オオミズナギドリの幼鳥と親鳥の渡り経路
Takahashi et al., Science Advances, 2022 より抜粋
図 2：北を好むオオミズナギドリ雛の頭方位細胞を示
す模式図

p. 22

自由に歩行するオオミズナギドリの雛の脳活動を記録する手法を確立しました。

率が悪いと考えられます。そのため、オオミズナギド
リ雛の頭方位細胞が北を好む理由は、それが「誤報」

実験空間内を自由に歩行しているオオミズナギドリとなり、頭方位細胞が活動していれば間違った方向への雛の内側外套にある神経細胞から発せられる電気的飛んでおり、活動しなければ目的地がある南方へ正しな活動を記録し、その頻度と雛の頭部が向いている方

く向かっていることを知らせるためかもしれません。

位との関係性を調べた結果、頭部がある一定の方位を向いているときに高頻度に活動する「頭方位細胞」を発見しました。

成果の意義
多動物種に跨り存在する頭方位細胞は、方向感覚を哺乳類、鳥類、魚類などを含む従来研究は、それぞ司りますが、オオミズナギドリ雛の場合は磁気感覚もれの頭方位細胞は、動物の頭部が特定の方位を向くと司っているようです。そのため今回の研究成果は、オ

活動頻度を上昇させることを明らかにしています。例

オミズナギドリの雛では、方向感覚と磁気感覚が脳内

えば、複数の頭方位細胞を集めると、全方位を余すとで統合されていることを示唆しています。将来的にころ無く一様に分布することが知られています。とこは、磁気感覚と脳活動の関連性などを通じて渡りを理ろが、本研究において発見したオオミズナギドリ雛の解する新しい研究展開が生まれることが期待されま脳内にある頭方位細胞は、あたかもコンパス（方位磁す。また、渡り鳥のナビゲーションの仕組みを理解す針）のように北方位に偏って分布することが示唆されることにより、保全に関する新たな知見に繋がることました（図２）。また、この北を好む傾向は、実験場が期待されます。オオミズナギドリの雛は、移動するを数キロメートル以上移動させても同様に見られまし

際に多くの危険に直面します。例えば、巣立ち直後はたので、方位を知る手がかりとして、位置に依存しな

街灯に引き寄せられて落下したり、とりわけ険しい山

い地磁気などを活用していると推測されます。

越えルートを選んでしまったりして、巣立ち後一ヶ月

このように、多動物種に跨り存在する頭方位細胞の間に何と 7 割ほどが死亡してしまうこともありまが、渡り鳥においても発見されましたが他動物種とのす。移動生態やメカニズムを正しく理解することによ違いもあったため、頭方位細胞が種を越えて保存されって、生態保全や保護に繋がるよう研究を行っていくてきた可能性だけでなく、それぞれの動物種が環境変必要があります。

化に適応して進化させた結果（収斂進化）であるとも考えられました。

渡りは、あたかもコンパスや地図を持っているかのように、数千キロメートルを正確に移動する動物が持

我々は、本発見を踏まえ、雛の脳内にある頭方位細つ驚異的なナビゲーション能力です。地磁気や匂いに胞がコンパスのように方位を知らせ、移動経路を誘導

基づいて理解されてきた渡りが、今回の研究により脳しているという仮説を提唱しています。本研究の発見

内からも理解できることで、海を越え北半球から南半とは逆に、頭方位細胞が南を好んでいたとすると、南球まで旅する渡りのメカニズム理解がより一層進展すに向かう数千キロメートルの渡りの最中に頭方位細胞るだけではなく、渡り鳥の生態理解から、その保全には継続的に活動し続けなければならず、エネルギー効

関する新たな知見に繋がることが期待されます。まp. 23

た、学際的な研究によって、新しい研究領域を切り開くことができることを示しました。

論文情報
Takahashi, S. Hombe, T., Matsumoto, S., Ide, K., Yoda, K.,“Head direction cells in a migratory bird prefer north”,
Science Advances 8, eabl6848 (2022).

p. 24

研究成果紹介：
巨大翼竜は飛ぶのが苦手：航空力学を用いて絶滅巨大鳥類と翼竜のソアリング
性能を現生種と比較
後藤佑介

名古屋大学・大学院環境学研究科・特任助教
現生の大型鳥類の多くは、風を使った滑空飛行（ソアリング）を行います。現生種のソアリング飛行は大きく分けて２種類あり、トビやコンドル、グンカンドリのように上昇気流を使って上昇滑空を繰り返すサーマルソアリ
ングと、アホウドリやミズナギドリのように海上の風速勾配を使ったダイナミックソアリングがあります。絶滅した鳥類や翼竜の中には広げた翼の長さが７〜10m 近
くに達するものが報告されており、これらの種もソアリ
ング飛行を採用していたと考えられています。しかし、絶滅した巨大鳥類や翼竜がどちらのソアリング飛行を採用していたかは、定量的な評価がされてきませんでした。
滑空する鳥の飛行はグライダーの運動方程式でよく記述できることが知られています。そこで力学モデルを使って、２種の絶滅巨大鳥類(アルゲンタビス、ペラゴル
ニス・サンデルシ[翼開長 6~7m])と２種の翼竜(プテラノドン[翼開長 5〜6m]、ケツァルコアトルス[翼開長

今回の結果から推定された絶滅種のソアリング方法(イラスト:きのしたちひろ)10m])、そしてソアリングをする現生種について、そのソアリングに適していたこと、ペラゴルニスはこれまで

ダイナミックソアリングとサーマルソアリングの能力とダイナミックソアリングをしていたとされてきましたが持続的なソアリングに必要な風速を計算、比較しましサーマルソアリングに向いていたことがわかりました。

た。その結果、アルゲンタビスは従来の説通りサーマル

また、プテラノドンはダイナミックソアリングに適して

p. 25

いたとする研究(Witton & Habib 2010)とサーマルソ
アリングに適していたとする研究(Palmer 2011)がありましたが、我々の結果は後者を支持しました。最後に、ケツァルコアトルスは、ダイナミックソアリングとサー
マルソアリングいずれの能力も現生種に比べて低く、ソ
アリング飛行に不向きであることがわかりました。

サーマルソアリング性能の種間比較. 円軌道を滑空する際の、旋回半径(横軸)に対する降下速度(縦軸)を、現生種６種と絶滅種４種について力学モデルから計算した。線が左上に飛ぶ生き物と飛びたい(？)生き物の今昔(イラスト:きのしたちひろ)

あるほどサーマルソアリングの性能が高いことを意味する。

ら、ケツァルコアトルスは現生鳥類と比べるとソアリン

ケツァルコアトルスだけ極端にサーマルソアリングの性能がグ飛行に強い上昇気流を必要とすることがわかりまし

低いことが見てとれる。

た。今回の結果と、先行研究で示されているように本種が短い羽ばたき飛行しかできなかったこと、陸上生活に巨大翼竜は飛べたのか？
ケツァルコアトルスをはじめとするアズダルコ科の超適した形態をしていたことを合わせると、本種並びに同サイズの大型翼竜は、現代のアフリカオオノガンやジサイチョウのように、翼を持ちながらまれに短距離を飛ぶ

大型翼竜は、彼らの骨格や足跡の化石を調べた研究かだけで陸上を主な生活の場としていた可能性が高いと考ら、陸上生活に適しており屍肉を漁る生活をしたと考ええられます。ケツァルコアトルスの生息地に強い上昇気

らてきました。一方で、一度飛び立つと着陸せずに大陸流が吹いていた可能性も考えられますが、その検証にはを横断できるほどの非常に高いソアリング能力も持つと分野を跨いだ更なる研究が必要でしょう。

推測する研究者もいます。つまり、ケツァルコアトルス
は陸と空、どちらの移動にも優れた”スーパー翼竜”と考えられてきたのです。しかし実際には、ケツァルコアト

成果の意義

ルスが持続的にソアリング飛行をするのに必要な風条件

これまで翼竜のソアリング性能は多くの研究で言及されを力学に基づいて定量化した研究はなく、今回の研究かてきたにも関わらず、その定量的な評価を行った研究は

p. 26

ほとんどありませんでした。今回の研究では、力学モデ

際も、体重、翼面積、翼長の推定値が得られれば、本研ルを使ってソアリング性能を定量化する枠組みを具体的究の手法を利用してそのソアリング性能を定量化するこに提示しました。これによって、客観的に絶滅生物のソとができます。

アリング能力の検証が可能になりました。またその評価に必要だった仮定を詳述しており、今後、古生物学、工学、動物行動学、古気候学などさまざまな分野の研究者
が、各分野の知識を持ち寄り、協力しながら、絶滅飛翔
生物の飛行性能をさらに正確に解き明かしていくための助けになると期待されます。例えば、この論文の発表から間もなく、翼開長が 9m に達したとされる新種の超大論文情報
Yusuke Goto, Ken Yoda, Henri Weimerskirch,
Katsufumi Sato, How did extinct giant birds andpterosaurs fly? A comprehensive modelingapproach to evaluate soaring performance, PNAS
Nexus, 2022;,
pgac023, https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgac
023型翼竜が報告されました。このような新種が発見された

p. 27

若手向け企画報告：

勉強会(1/28)に参加しました
澤谷 郁哉
同志社大学・心理学部・３回生
2022 年 1 月 28 日、第 2 回勉強会が開催されまし

自然の動物の大規模な集団行動に対する介入方法をた。この勉強会では、東北大学 D2・産総研の西田遼

サイバー空間で模索し、フィジカル空間で実践できれさんと、明治大学の白石允梓先生に、それぞれのご研ば、効果が高く実験者にも動物にも負担の少ない理想究についてご紹介いただきました。

的な介入実験が可能になると感じました。また、移動

西田さんは、「デジタル空間でのモビリティプログの目的の違いや内的要因（焦り、恐怖など）が影響す

ラミング」と題して、計測したヒトの経路選択行動のる状況では最適な介入方法が変わってくるのではない

モデリング、シミュレーションによって、サービス設

かと気になり、災害など差し迫った状況における移動計につながる最適な介入方策をデジタル空間で検討すのシミュレーションについても興味を持ちました。

るご研究についてお話しいただきました。

白石先生は、「アリの行動観測と数理モデル」と題

ヒトの意思決定は、周辺他者や外的な刺激、認知状

し、あたかも 1 個体の動物であるかのように組織的態に影響される不安定なものですが、避難訓練やイベに振る舞うアリの集団行動のご研究について紹介してント終了後の駅までの大規模なヒトの移動を計測・モ

いただきました。

デル化し、選択経路の誤りや指示に従わない移動をもアリコロニー全体に共有されるストレスと、それに再現可能なことをご説明いただき、人間らしい現実的

対する個体ごとの反応により労働量の分配を説明するな移動をデジタル空間で表現できることに驚きまし反応閾値モデルをご解説いただいた上で、数理モデル

た。さらに、建物からの避難など効率的な移動が求めでは説明できない活動量のダイナミックに変化する性られる状況においてどのような誘導が効果的か、シミ質を実際に観測することで検証されていました。各個ュレーションや因果推論、強化学習を用いた介入の効

体に IC チップを装着し、餌場と巣の間のセンサーの果推定、誘導戦略の最適化によって検証する方法を紹

通過を記録することでクロオオアリの集団における役

介いただきました。

割の変化や労働量の偏りを分析されており、数ヶ月ス

p. 28

ケールで観測することで見えてくる集団の経時的な変化について、より大きな動物ではどのような方法で観測可能だろうかと考えながらお話を聞いていました。
白石先生は、労働メンバーを構成するグループが一定期間で入れ替わることから、個体間の何らかの相互作用による役割分担メカニズムが存在する可能性について言及されており、社会的動物の秩序だった集団行動を可能にするコミュニケーション方法に強く興味を持ちました。また、観測・解析にあたっての問題点や試行錯誤されていることなどについて詳しくご説明していただき、動物を用いて実験する身としては、実験系の工夫や得られたデータの解釈について考え直すことのできる貴重なお話でした。
ヒトからアリまで、集団で行動する生物の階層的なナビゲーション研究についてお話いただき、対象とする動物の性質や集団の規模により様々な研究方法があることを学ぶと同時に、そのような行動を可能にする
神経基盤を探る自分の研究に対して、より一層意欲が高まりました。

p. 29

若手向け企画報告：

勉強会(2/18)に参加しました吉野寿紀

同志社大学・生命医科学研究科・D1
2022 年 2 月 18 日に開催された学術領域変革(A)象である百匹以上の巣穴に配置することは困難です。

「階層的生物ナビ学」、第 3 回領域勉強会に参加しそこで、このような問題を解決できるアイデアはないました。ここではこの勉強会の内容や参加して感じたかと他の参加者と議論をしていました。結局のところことなどについて報告をします。今回の勉強会では有効なアイデアはすぐに発見できませんでしたが、今「ニーズとシーズのマッチング」というテーマでフィ後も引き続き検討が必要だと感じました。

ジカル班の依田先生(名古屋大学)、白石先生・西森先

次に白石先生・西森先生からはアリのトラッキング生(明治大学)がそれぞれニーズに関する情報を、サイに関するニーズの共有がありました。こちらもフィジ

バー班の野田先生(南山大学)がシーズに関する情報をカル班による発表で、RFID という個体識別タグを用共有されました。参加者は各班の代表の先生方から学いたナビゲーション研究における現状の課題について生まで幅広くおり、あわせて約 30 名がオンライン

動画資料などを共有いただきました。アリはミリメー（Zoom）で集いました。

トルオーダーのサイズ感にもかかわらず、RFID を装まず、依田先生が共有されたにニーズでは、前回ま着した実験を可能にしている点でとても興味深い研究

での勉強会でも共有されたオオミズナギドリについなのですが、今回共有されたニーズ点は装着側ではなて、巣穴における計測のハイテク化に関するニーズにく、読み取り側のシステムについてでした。白石先生

ついて共有されました。野生下のオオミズナギドリをらの研究グループでは透明な管の中をアリが通ってい対象とした実験の場合、巣穴における出入りの記録やくような実験システムとなっており、その通過情報を中の音声計測・体重といった計測結果も重要なデータ

RFID の読み取りによっておこなうというものでしとなります。しかしながら、こういった野生動物の計た。しかしながら、この RFID の読み取りでは、通過

測環境は原始的な部分が多く、様々な問題点が挙げらした時刻情報のみが記録され、管のどちらからきたかれています。従来の磁気を使ったホールセンサでは巣判別することができない、というものでした。これに穴入口付近に装置を埋める工事が必要であり、観測対

対して私は、複数個のセンサを配置してその時間差を

p. 30

とればよいのでは？と安直に考えたのですが、やはりではないかという話が出ました。他にも具体的なアイ

生物相手の研究ではそううまくも行かず、読み取り機

デアが募り、活発な議論が展開されました。

の下でアリが行ったり来たりを繰り返してしまうと、このように、フィジカル班が直面している計測手法

多量のログがたまってしまうということでした。ここの地道さは私もよく共感する内容であり、サイバー班

まで複雑になると、システムとしても対応が難しくなを含めた多くの皆さんとアイデアを出し合って解決でりそうなことは容易に想像できました。なにかスマー

きることを期待しています。

トな解決策はないかと私も思案してみましたが、なか

最後はサイバー班の野田先生から二次元平面上でのなか思いつきませんでした。一方で、他の参加者から通信技術について、平面上で突然動き出す装置やカラは反射板のような構造があればうまく読み取れるのでフルに光る興味深い映像を使ってシーズを共有されまはないかというアイデアが生まれ、「それはアリ」、した（野田先生の背景に写っていた光る服も印象的でと冗談を交えながらも少し前進したような雰囲気でしした）。これは平行平板からの電磁波の漏れを使ったた。また、この後に西森先生から共有されたアリの群装置のようで、布や服といった装着型のデバイスにす行動のトラッキングに関してはかなり具体的に議論がることも可能ということで非常に興味深くお話を聞き発展していました。西森先生のグループの最新の研究ました。これをうまく活用できれば画期的な実験系に結果によると、アリは地震などの緊急時にフェロモンなるということで、同志社大学の高橋先生のグループによるナビゲーションだけでなく、視覚も使っているが詳細に議論をしていました。また、開発中の NFCのではないかと考えられているようです。実際に動画通信モジュールは伸縮につよく、皮膚に貼り付け可能を見てみると、普段とは異なる行動をしているとはっとのことで、フィジカル班はどのグループも自分の研きりわかりました。この映像をトラッキングする際は究対象に装着することをイメージしたと思います。こ

先ほどの RFID による個体識別までは不要とのことのような形で、フィジカル班の課題を解決する技術とで、サッカーのトラッキングシステムが応用できるの出会えることを今後も楽しみにしています。

最後に参加者の集合写真を撮りました。（吉野はカメラが間に合わず。。）

p. 31

若手向け企画報告：

勉強会(3/18)に参加しました増田祐一

東京大学・新領域創成科学研究科・特任研究員
2022 年 3 月 18 日に開催された学術領域変革(A)次に筒井先生（名古屋大学）より「ヒトおよびエー「階層的生物ナビ学」，第 4 回領域勉強会の報告しジェントの追跡-逃避行動」と題し，追跡者と逃避者

ます．この勉強会では，まず藤岡先生(大阪大学)よりが相互作用する複雑な現象に関して紹介がありまし「コウモリの行動生態から学ぶ超音波ナビゲーショ

た．

ン」と題し，個体レベルから集団レベルにおけるコウ

まずヒトの１対１の追跡-逃避課題では，多様な行

モリの行動計測や，個体群として協調する超音波ナビ

動の選択肢があるように見えて，実は２者の行動にはゲーションアルゴリズムに関して紹介がありました．

強い規則性があることがニューラルネットワークによ

コウモリの行動生態において最適パッチ利用（協調る学習モデルにより示されました．

的採餌戦略）についてのお話では，各コウモリの餌場

これを集団追跡行動に発展させた課題では，捕食者での滞在時間と捕食数を見ると，別のコウモリの出現

側が獲物を共有するかどうかの条件を変えることで，直後に餌場を去るコウモリが顕著に多く，複数個体間追跡方法が大きく変化するというとても興味深い学習

で相互に譲り合うことで効率よく採餌を行う互恵的利結果が示されました．この集団捕食に関しては質疑応

他行動をしている可能性が示されました．群行動につ答も活発に行われ，〇〇の条件ではどういった結果にいては，コウモリの軌跡・エコーロケーション計測方

なるかなどの質問が様々な生物分野の研究者の方たち

法や，近接するコウモリとの位置関係に偏りが見られから寄せられていました．異なる研究領域の研究者がたお話を聞きました．ログボットの様な装着型の計測

活発に意見を出し合うことで新たな知見や研究が生ま

システムが実装される事により，群行動に対する新たれる予感を感じさせる本勉強会はとてもワクワクするな知見が得られるかもしれないといったお話は大変興

刺激的なものでした．今後も積極的に勉強会に参加

味深かったです．

し，自分も積極的に意見交換することで，新しいアイ
デアやテーマが生まれる一助になれればと思います．

p. 32

若手向け企画報告：

勉強会(5/27)に参加しました大塚 亮真
大阪大学大学院・情報科学研究科
2022 年 5 月 27 日、第 6 回勉強会が開催されまし条件を統制できるかもしれませんが、多くの野外研究た。この勉強会では、京都大学の竹内考先生と、名古では様々な制約によってバイアスが生じてしまいま

屋大学の後藤佑介さんがご発表されました。

す。ましてや、RTC（ランダム化比較試験）を行うこ

1 人目の発表者の竹内先生には、「機械学習の概説とができるケースは少ないでしょう。また、生態学にから最新技術まで」と題して、機械学習の概説と、生留まらず、保全科学や動物福祉など様々な分野への応

態学にも応用できるかもしれない先進的な内容（バイ用も興味深いと考えながらお話を伺っておりました。

アス除去型予測モデリングや AI の説明可能性）につ

次に、説明可能 AI（eXplainable AI）に関する最いてお話しいただきました。
機械学習の概説として、予測型の機械学習（特に離新の研究をご紹介いただきました。画像の認識や解釈の問題を例に、感度法（データの一部を改変し判断結散値の予測を行う教師あり学習である）に焦点を当

果を変化させる部分を探し出す方法）や、勾配法（あて、ロジスティック回帰モデルから深層学習モデルにる特徴を微妙に変化させることによって出力がどれだ

わたるまで幅広くご紹介いただきました。簡潔であり

け変化するかを調べる方法）、GradGAN などの最ながらも、本質を捉えたご説明により、機械学習の初新手法について、それぞれの長所と短所をご解説いた学者である私の理解は深まりました。

だきました。これらの最新の研究成果を、時系列セン発展的な話題のひとつ目として、バイアス除去型予サデータに応用することも期待できるとのことで、私

測モデリングについてご説明いただきました。バイア

自身の今後の研究にも、ぜひ使ってみたいと考えていスをできるだけ排除して、介入効果を推定する手法

ます。

（e.g., 逆確率重み付け）は、今後生態学とその周辺

質疑応答では、ご紹介いただいた技術の応用に関す領域において強力なツールとなると感じました。対象る話題や、機械学習の原理をどこまで理解して使うべに音を聴かせるプレイバック実験などでは、ある程度

p. 33

きなのか、といった実用上の問題についての興味深い

アメリカグンカンドリなどの現生鳥類と比べて、ケツ議論が盛り上がりました。

ァルコアトルスやプテラノドンなどの翼竜のサーマル

生態学分野では、統計モデリングの分析手法（一般

ソアリング性能は低かっただろうという解釈をされて化線形混合モデルなど）が広く用いられてきました。

いました。これは、「ケツァルコアトルスは長時間の

これらは、予測よりも、観測された現象を説明するた

サーマルソアリングができた」という従来の通説に反めのツールとして使われてきた傾向が強いと思いまする、とても興味深いものでした。

す。しかし最近になって、モデルの予測性能を評価す

最後に、サーマルソアリングを行うグンカンドリをるための指標（AIC や WAIC など）を用いるいっぽ

対象に、エウロパ島で行ったバイオロギング調査の結うで、結果の解釈や議論においては現象の説明に焦点

果もご紹介いただきました。ロガーで収集した 3 次を充てるというあり方が、問題視され始めていると思

元の軌跡データとバンク角のデータから、実際の軌跡

います。予測型と説明型の違いは、わかった気になっデータがきれいな円経路を描かない場合があることても、ストンと落ちていない感じもあり、予測型と説と、高度に応じてバンク角がダイナミックに変化する

明型の機械学習の本質的な違いはいったい何なのか、ことをご説明いただきました。これらは、従来の力学という点についても改めて興味を持ちました。

モデルの「バンク角は一定である」という仮定に疑問

2 人目の発表者の後藤さんには、「ソアリング飛行を投げかけるとともに、最新の理論研究を裏付け、実の理論とバイオロギングデータから探る新しい視点」

際の上昇気流の乱流という性質を考慮する必要性を示と題して、ソアリング飛行の力学と、その理論を用い唆する大変貴重な実証データになるとのことでした。

て絶滅した超大型鳥類と翼竜のダイナミックソアリン

質疑応答では、「古生物学者による形態の推定値はグやサーマルソアリングの性能を現生種と比較したごどの程度信頼できるのか」、「サーマルソアリングを研究について説明していただきました。

する鳥はどうやって上昇気流を見つけているのか」、

発表の前半では、1)羽ばたき飛行とソアリング飛行の違い、2)ダイナミックソアリングとサーマルソアリ「滑空比はどのようになっているのか」などの興味深
い話題について議論が盛り上がりました。

ングの違い、3)ソアリングは、翼を動かさず、気流や後藤さんのご発表を伺うことで、鳥類の飛行に関す風を使う飛行方式であるため、航空力学の知識を応用る最先端の研究内容の一端を垣間見ることができ、大することができること、そして、4)絶滅した超大型鳥

変勉強になりました。私は、バイオロガーが介入する類と翼竜のについても、古生物学者が蓄積してきた形

タイミングを自律的に判断するための、機械学習モデ

態推定値のパラメータを使って、それらのソアリング

ルの開発に携わっています。主にウミネコの飛行行動性能を評価することができること、をご説明いただきをリアルタイムで認識して、条件を満たした時にだけました。そのうえで、現生種とのソアリング性能の比介入を行う仕組みを作っていますが、ひとくちに飛行較研究についてご紹介いただきました。

中と言っても、羽ばたき飛行中とソアリング飛行中と今回の発表では、サーマルソアリングにおける上昇では介入効果が異なるかもしれず、両者を区別できる性能に焦点を絞り、降下速度と旋回半径の比較から、ようなモデルの必要性に気付くことができました。

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若手向け企画報告：

勉強会(6/24)に参加しました伊藤真名古屋大学大学院・情報学研究科・研究員
2022 年 6 月 24 日に開催された学術領域変革(A)STEAM 教育など興味深い様々な活動はとても参考に「階層的生物ナビ学」、第 7 回領域勉強会についてなりました。また、中島先生は大阪万博でのパビリオ

報告します。この勉強会では、まず山中先生(明治大ンを担当されており、そこで階層的生物ナビ学の研究学)より「動物の行動測定のためのソフトウェア開成果をあたらしい形で発表するというコラボレーショ

発」と題して、生態学者向けに開発された動物追跡ソンの展開は非常に興味深いと感じました。

フトウェア UMAtracker の仕組みやメリット・デメ

最後に、飛龍先生（同志社大学）より「コウモリ研

リット、そして現在改善中の新たな機能などについ究でやりたいあんなこと、こんなこと 計測と分析のて、分かりやすくご説明いただきました。UI に工夫

ニーズ相談」と題して膨大な数の研究アイデアについしたというご発表の通り、プログラミングをあまり知てお話しいただきました。コウモリのトラッキングやらない生態学者でも使いやすいソフトウェアであるとバイオロギングを行う上で現在直面しているポイント

感じました。また、特定の種に限定することなく幅広のお話や、コウモリの認知や社会行動に関する新しいい種や状況に調整次第で対応できるのは非常に良いと

研究アイデアについて９つほどご紹介いただきましころだなと思います。現在取り組んでおられるノイズた。新しい研究ネタの可能性について考えるとてもよの効率的な除去手法についても、特に野外など発展的

い時間になり、今後階層的生物ナビ学で様々なコラボ

な観察ではかなり有用だなと感じました。幅広い分野

レーションが起こる起爆剤になるように思いました。

の研究者が気軽に動物追跡を取り入れることが可能に

個人的にはどんどんアイデアを生み出すバイタリティ

なるのもそう遠くないと思います。

や共同研究を進めるエネルギーなど本当に参考になる

次に今後アウトリーチ活動などの側面で協力していなぁと思って聞かせていただきました。自分自身も抱ただける中島さち子先生に自己紹介を兼ねた共同プロ

えているちょっとしたアイデアをもっと外に出してど

ジェクトの展望についてお話しいただきました。

んどん研究を広げていきたいなと改めて思いました。

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領域イベント報告：

フィジカルイベント(7/5)参加報告
M1 米川 泰斗
筑波大学大学院理工情報生命学術院 システム情報工学研究群
2022 年 7 月 5 日に開催された第一回階層ナビフィ

は UMATracker の内部処理についてお話を伺い、現ジカルイベントに参加させていただきました。私は研在私が用いているトラッキングソフトウェアの利点・究者グループで行われるイベントに参加するのは初め

弱点を再確認できました。兵庫県立大学の川嶋先生にてでしたので、非常に緊張していましたが、終わっては、そのトラッキングソフトウェアを用いる上での疑みると興味惹かれる、面白い研究内容を聴くことがで問点や、アドバイス等いただきました。また、会場でき、学び多く、楽しい時間でした。具体的には、大き展示されていた、空中超音波触覚を用いてアリのドラ

く 2 つの良い経験をさせていただけたと思います。

ッグを行う機器を実際に触り、動作原理を肌で感じる

1 つ目は、日本で行われている動物行動の研究を広ことができました。研究者の皆さんが顔見知りの方やく知ることができたことです。研究紹介していただい

共同研究者の方と研究に関する会話をされているのをた内容は、バイオロガーを用いたフィールドワークか見ていると、情報交換が盛んにおこなわれており、研ら、研究室内での実験・観測、計測のための機械学習

究者同士が交流する場として、オンサイトイベントに処理まで様々で、私が思っていた動物行動学という学は意義があると感じました。

問の範囲を大きく広げられました。今回のイベントで今回のフィジカルイベントでは、ミクロからマクロ

興味を持った研究内容について、所属している研究室まで、集団で行動する生物の階層的なナビゲーションのゼミで紹介させていただき、理解を深めることにも研究についてお話いただき、対象とする動物の性質・つながりました。

集団規模により研究方法は様々であることを知ること

2 つ目は、研究者の方々と交流する機会を得られたができました。同時にそのような行動の分析を可能にことです。私は学外の研究者の方と交流を持ったことするトラッキングについての自分の研究に対し、必要がなかったので、オンサイトのイベントでその機会を性を再確認し、一層意欲が深まりました。

いただけたことは貴重でした。明治大学の山中さんに

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国際研究活動報告：
ハヤブサの追跡戦術解明にむけた
野外実験手法の開発
西海望

基礎生物学研究所
私は 2022 年 2、3 月に米国ジョージア州にあるして伝書バトとの追いかけっこを成り立たせようとい

University of Georgia に三週間滞在し、鳥の餌追跡う取り組みが令和三年度から始まりました。鳥というと脅威回避における戦術を探るための予備的な実験を

行動範囲の広い動物を対象とするため、遠距離ではリ実施してきました。

アルタイム GPS、近距離では低遅延の機体搭載カメ

私は現在、様々な動物を対象に、追跡-逃避の関係

ラと、距離に応じてセンサーを使い分けて無人航空機にある動物二体の片方を映像やロボットなどで構成さを制御するものであり、バイオロギング、画像処理、れた「制御可能な仮想の動物」に置き換え、もう一方無線通信、リアルタイム情報処理といった技術を結集の「実際の動物」との追いかけっこを成り立たせよう

して臨む野心的な試みです。ハヤブサは逃げ回る鳥をとしています。これによって、動物の様々な移動パタ

巧みに捕らえることができ、その追跡戦術を調べる意

ーンを仮想動物に再現させ、相手動物に対する立ち回

義は大きいと考えられます。他方、伝書バトは、実際りの良し悪しを検証することが可能になります。まにハヤブサの獲物となる鳥であり、なおかつ GPS やた、対象動物の生活に仮想動物を介入させることで、カメラなど各種計測機器を搭載しやすく、ある程度飛例えば危険にさらされた時の対象動物の意思決定、運翔コースを定められ、実験後に確実に個体を回収でき動能力などを詳細に調べることが可能になります。こるため、実験動物として好適です。

れらのことから、本構想は追跡-逃避という多くの動

今回の実験では、この取り組みの第一弾として、無物に共通して見られる行動を深く探究できる強力な手

人航空機による伝書バトへの追跡を図 1 のように手法として期待されています。

動操縦で実施し、自律誘導に要求される技術水準や伝この構想をハヤブサ（追う側）と伝書バト（逃げる書バトの逃避反応など基礎的な情報を収集してプロジ側）の関係に適用して、ハヤブサを無人航空機で代替

ェクトの見通しを得ることを目的としました。この実

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験を日本国内で実施することが難しかったため、大地に対して明瞭なコントラストを示しており、機械

University of Georgia の伝書バト利用環境ならびにによる自動検出が可能なものでした。したがって、無大学近郊の広大な農地（実験場）を使わせていただき

人航空機のカメラ軸を基準とした相対方位で伝書バトました。

の方向を常に取得できることになります。この方向情報と、無人航空機のジャイロ計器から得られるカメラの姿勢情報を組み合わせることで、無人航空機とハトの角度関係を慣性系で取得できることになります。これによって、例えば比例航法など様々な追跡アルゴリ
ズムを無人航空機に適用することが可能になります。

図１ 実験時の操縦環境
無人航空機搭載カメラの映像と GPS 座標は無線通信
によってパソコンに転送され、操縦者はパソコン上の表示を見ながら機体の操縦を行う。パソコンの通信に不具合が生じた場合の対応として、操縦者は FPV ゴ
ーグルを装着し問題発生時に直ちにモニターを切り替
えられるようにしている。
滞在期間三週間のうち、はじめの二週間は実験の実施要領の検討に終始しました。検討内容としては、まず伝書バトがとりうる移動経路を把握して、適切な放鳥地点と無人航空機飛来地点の策定を行うことが挙げられます。また、実験中は、無人航空機の操縦、伝書

るための手順や交信規則などを定めました。それか

図２ 各種センサーの出力状態(A) 無人航空機搭載カメラからのライブ映像。伝書バトの位置が緑色枠でマークされている。 (B) A の緑
枠領域の拡大写真。 (C) GPS 座標から仮想空間に再構成された無人航空機の主観映像。中央下の小さな
白点は伝書バトの位置を示している。白点から左下へ連なる四角い点群は伝書バトの軌跡を示している。

ら、無人航空機の制御や GPS 座標とカメラ画像の伝

リアルタイム GPS については、得られた GPS 座標

バトのリリース、空域および GPS 座標のモニタリン
グ、といった複数のオペレーションを私と実験補助者との分担で行う必要があったため、それを円滑に進め送で無線通信を多用し、時折深刻な電波干渉が生じたため、その回避策を定めました。こうして、最後の週にようやく諸々の要領を詰め、安定して実験を行えるようになりました。
実験の結果、各種計測機器が良好な性能を発揮していることが確認できました。まず機体搭載カメラについては、図２AB のように画像中のハトは背景となる情報から無人航空機の主観状況を仮想空間上で再構成したところ、図２AC のように実際のカメラ映像とかなり似た景色を得られることを確認できました。この結果は GPS の精度の良さを意味するものであり、カメラでハトを検出できないほどの遠距離においてGPS だけで十分な誘導を行うことが期待されます。
さらに、たとえ近距離でも、多少の遅延を許容すれば

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カメラを使わずに GPS だけで誘導を行える見込みでと６歳の子供達）との関わりのおかげで、とても気持あり、カメラで検出しにくい動物であってもおおよそちが和らぎました。佐々木博士の研究室の学生であるの追跡ならば可能であると考えられます。この GPS

Bennett Caughran 氏（図３）は、実験補助者とし機器のおかげで伝書バトの一連の行動記録も収集でて終始実験にご参加くださり、実験時の分担内容を完き、今後の解析によって、接近してくる無人航空機に

璧にこなしてくれました。The Pasture of Rose

対する逃避の意思決定（逃避開始のタイミングや逃避

Creek の Breedlove 夫妻には、実験場となる広大な方向）、その際の運動能力などの知見を得られること

農地を使わせていただきました（実験期間中にお子さが期待できます。

んが生まれるといった感動的な出来事もありまし以上から、本方式によって無人航空機と伝書バトのた。）。University of Georgia の技術スタッフであ追いかけっこが技術的に可能であると判断でき、研究る Michael Lucas 氏には渡航前から米国での無人航プロジェクトを展開する上で有益な情報が得られまし

空機運用に関してご助言をいただき、また現地でもバた。また、伝書バトの行動データも詳細に得られるこックアップ要員としてご協力いただきました。国内でとが確認できました。今後は、今回の実験で確認されの事前準備と米国での実験の全般を通して、基礎生物

たいくつかの課題を解決して、本研究を鋭意進めてい学研究所技術支援員渡部美穂子氏に多大な支援をいた

きます。また、本方式を活かして、脅威にさらされた

だきました。国内での飛行試験では、岡崎市スポーツ

伝書バト集団における情報共有や集団としての意思決

協会、国土交通省 中部地方整備局豊橋河川事務所 岡定を探る研究を University of Georgia のスタッフと崎出張所、岡崎警察署にご協力いただきました。本実共同で進めていく予定です。

験は、科研費 JP16K21735 をはじめ、21K15169,

今回の実験を実施するにあたって、沢山の方々に支19H04940, 18K14772 の支援を受けて実施されまし

えていただきました。まず、University of Georgia

た。紙面の関係で全員を書ききれませんでしたが、本の受入研究者である佐々木崇夫博士には、伝書バトの実験を支えてくださった全ての方々に謹んでお礼申し

管理や実験実施のための承認手続き等など多大な準備上げます。

をしていただきました。加えて、日々の議論の中で様々なご意見をくださり、また同大学での私のプレゼ
ンテーションに対する丁寧な指導をしてくださり、沢山学ばせていただきました。研究以外の日々の生活においても佐々木博士とそのご家族には大変暖かくもてなしていただきました。今回の渡航では、コロナ禍の影響で当初より滞在期間が短くなり、その中で予定していた実験目標を達成するためにかなり詰めたスケジ
ュールとなっていました。そのため私は毎日気が張っている状態でしたが、佐々木博士のご家族（特に４歳

図３ 実験後に、無人航空機を使って記念写真を撮りました。右：Bennett Caughran 氏、左：著者

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国際活動報告：
ザンビアにおけるコウモリの生態調査

顔写真

梶原

将大

北海道大学・人獣共通感染症国際共同研究所・助教
ザンビアはアフリカ南部に位置する内陸国です。首ザンビア共和国に行ってきました。今回の活動で計

都ルサカの近郊には数万頭のコウモリが生息する洞窟20 頭のコウモリを以下の３グループに分けて異なるがあるのですが、近年、この洞窟に生息するエジプシ

ロガーを装着し、データ取得を試みました。

ャンフルーツバットがマールブルグウイルス（エボラ１）短期追跡グループ：

ウイルスと近縁）や新種の回帰熱ボレリアを保有する

9 頭の個体に PinPoint VHF (Lotek 社) を装着。日ことを突き止めました。これらの微生物はいずれもヒ

没から夜明けの間、5 分間隔で GPS データを取得。

トに対して非常に重篤な感染症を引き起します。

６日間に渡り夜間の移動を詳細に記録。

ザンビアのコウモリから発見したこれらの病原体ですが、同じコロニー内に常に存在するのか？どこからきて、どこへ行くのか？どれ位の地理範囲に分布するのか？感染リスクが高い季節はあるか？等々、その生態に関する疑問はつきません。一般的に微生物の生態
は宿主動物の生態に大きく依存しますが、アフリカのコウモリの生態についてはあまり情報がないのが現状です。つまり、宿主であるコウモリの移動を理解する
ことが、病原体の移動を理解すること、ひいては感染症のコントロールに繋がります。
ザンビアの洞窟に生息するエジプシャンフルーツバ
ットの移動や生態に関する情報を得るべく、同じくフィジカル班-飛龍班の藤岡先生と共に、2022 年 4 月、

図 1 ロガーを装着したコウモリ。思っていたよりおとなしかった。
２）長期追跡グループ：
8 頭の個体に PinPoint Argos (Lotek 社) を装着。1日あるいは 2 日に 1 度、GPS データを取得。3-6 ヶ月間の行動を追跡して長距離移動を観察。

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３）ログボットグループ：
3 頭の個体に赤外線カメラを搭載したログボットを装着。一定時間、移動がなかった場合に撮影を開始するよう設定。採餌や寝ぐらでの映像撮影を試みた。

図 3 洞窟の前で赤外線カメラ撮影の設定をする藤岡先生。初めての試みに現地カウンターパートも興味津々。
図 2 ログボットを背負い飛び立つコウモリ

体もいること、国境を超えた活動範囲を持つこと、複ウイルス学一本でやってきた私にとって、今回のバ数のねぐらを飛び回りながら活用していること、目的

イオロギング調査は全く新しい経験でした。こんな高地をあらかじめイメージして飛んでいそうなこと、な

額デバイスを野に放って、全くデータが取れなかったどなど。ウイルス学では解き明かせない発見が続々出

らどうしようと心中穏やかではありませんでしたが、てくることに、本アプローチから得られる情報が量・短期グループでは 9 頭中 9 頭の個体からデータを回

質ともにいかに豊かであるか改めて思い知りました。

収することができました。また、長期グループでも今

今年 10 月にも再度ザンビアに渡航し、コウモリののところ全ての個体からデータが得られており、今も移動に関するデータを取得する予定です。まだまだ始情報が送られてきています。ログボットグループは、めたばかりの研究ですが、蓄積されたデータに基づき装着後コウモリが無事に飛び立つ様子は確認できまし

コウモリの行動をモデル化し、感染症のリスクの高いたが、今のところ再回収は叶っていません。現地カウ

地域、季節、時間などを予測することができればと思

ンターパートに捜索を継続してもらっています。

っています。洞窟の周辺に住む地元の人々にとって、さらに洞窟内に生息するコウモリの個体数を把握す

この洞窟は土着宗教の信仰対象となっています。まることを目的に、赤外線カメラを用いてコウモリが洞た、洞窟内に堆積しているコウモリの糞を肥料にして窟を飛び立つ様子を撮影しました。初めてのロケーシ

農業を営み、日々の糧を得ています。現地の人々が大ョンで困難はありましたが、貴重な映像データを取得

切にしている文化、習慣、生活を奪うことなく人々をすることができました。

感染症から守る。それが本研究の究極の目標です。

得られたデータについては、今のところ位置情報を地図上にプロットした段階ですが、すでに色々なことがわかってきました。一晩で 100 km 以上移動する個

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弟子入り体験記：
A01 飛龍班から A02 橋本班へ
牛尾和嵯

同志社大学大学院・生命医科学研究科・修士 2 年
このたび、学術変革領域研究「階層的生物ナビ学」

する際の注意点や改善案等も一緒に考えていただき、の助成をいただき、2021 年 12 月 22 日~23 日に私た

非常に貴重なご意見をいただくことができたと感じて

ちの研究室（飛龍班）から藤岡研究員と私の 2 人います。

で、東北大学大学院情報科学研究科の橋本浩一教授のまた、今年 6 月に三重県の廃トンネルで行われた研究室に伺いました。飛龍班ではコウモリの飛行戦略

コウモリの集団行動計測の際には、習得したチェスボ解明のため、カメラ撮影された映像データから個体のードのキャリブレーションを実施しました。今後にお三次元飛行軌跡を算出することで、定量的な分析を行

いても、この手法を用いることで、より効率的な計測ってきました。しかし、既存のカメラキャリブレーシが可能になると考えています。

ョン手法は、数多くの実験機材を計測地まで運搬する改めまして、橋本先生・伊東さんには大変お世話に必要がある他、実験系の構築、解析には長時間を要しなりました。この場を借りて、感謝を申しあげます。

ており、課題となっていました。そこで今回、新たにありがとうございました。そしてこれからもよろしく

チェスボードを用いたキャリブレーション手法を学ぶ

お願いいたします。

ため、対面での弟子入りさせていただきました。
2 日間のお時間を割いていただき、橋本先生や伊東さん（修士二年）に実験原理やコードの説明等、一から教わったことで、理解を深めながら計測手法を習得することができました。また、対面ということもあり、多くの質問をさせていただきましたが、専門知識のない私たちにも丁寧に教えていただきました。さらに、コウモリの計測環境下において、この手法を適用

図 1 (左) 東北大学・修士 2 年(当時)・伊東さんにレクチャーしていただいている様子 (右) その後，
藤岡研究員と一緒に実践している様子．

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階層的生物ナビ学
学術変革領域研究（A）「サイバー・フィジカル空間を融合した階層的生物ナビゲーション」ニュースレター
Vol. ２（2022 年 8 月発行）
＜領域代表＞

橋本浩一

東北大学大学院 情報科学研究科＜編集／装丁＞西森拓

明治大学 先端数理科学インスティテュート

飛龍志津子

同志社大学 生命医科学部

領域事務局：〒980-8579 仙台市青葉区荒巻字青葉 6-6-01
東北大学 大学院情報科学研究科
Tel: 022-795-7018

Email: contact@bio-navigation.jp

領域ホームページ：https://bio-navigation.jp