ドローンとAIで解き明かす動物の集団行動：2025年ロバート・メイ賞受賞者ジェナ・クライン氏インタビュー

本エピソードでは、英国生態学会（British Ecological Society）のポッドキャスト「Ecology Podcast」のホスト、ハンナが、オハイオ州立大学のコンピュータサイエンス＆エンジニアリングの博士課程に在籍するジェナ・クライン氏にインタビューを行っている。クライン氏は、2025年に『Methods in Ecology and Evolution』誌のロバート・メイ賞（早期キャリア研究者による最優秀論文に贈られる賞）を受賞した。彼女の受賞論文「Studying Collective Animal Behavior with Drones and Computer Vision」は、ドローンとコンピュータビジョンを統合したAI駆動型の動物生態学の包括的なレビューであり、特にシマウマなどの集団行動の自動追跡と分析に焦点を当てている。会話は、彼女がコンピュータサイエンスのバックグラウンドから生態学のフィールドワークに足を踏み入れた経緯、受賞論文の核心、そしてドローン技術が生態学にもたらす具体的な可能性と課題について、実践的かつ率直なトーンで展開される。

0:12異色の経歴：システム工学からケニアのフィールドワークへ

クライン氏はオハイオ州アクロン出身で、幼少期からクヤホガバレー国立公園でハイキングや自然体験イベントに参加し、自然への愛情を育んできた。しかし、大学ではまったく異なる道を選び、オハイオ州立大学で産業・システム工学（Industrial and Systems Engineering）の学士号を取得した。その後、コンピュータサイエンスの高度なコースに魅力を感じ、博士課程への進学を決意する。

彼女が生態学の世界に足を踏み入れたのは、博士課程で「実験的フィールド生態学入門（Introduction to Experiential Field Ecology）」というコースに登録したことがきっかけだった。このコースは、オハイオ州立大学、プリンストン大学、バージニア工科大学、スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）などが連携して提供するもので、コンピュータサイエンスの学生と生態学の学生の両方を対象としていた。コースの説明に「ケニアでのフィールドワークの機会あり」と書かれていたのを見て、「旅行が好きだから、博士課程のちょっとしたサイドプロジェクトとして面白そうだと思った」とクライン氏は振り返る。この軽い気持ちが、彼女のその後の研究人生を大きく変えることになる。

実際にケニアで3週間のフィールドワークを経験した彼女は、「フィールド生態学にすっかり恋に落ちた」と語る。この経験が、彼女の博士論文のテーマを「動物行動研究のためのドローン・ミッションの自動化」に決定づけた。彼女は「コンピュータサイエンスを通じて自然への愛情に再び巡り合えたのは、本当に素晴らしいことだ」と述べている。

4:04受賞論文の核心：サイロ化された分野の架け橋

クライン氏の受賞論文のアイデアは、まさにそのフィールド生態学コースから生まれた。フィールドサイトはケニアのライキピアにあるインパラ・リサーチセンターで、長年にわたりシマウマの個体群を研究してきた生態学者たちと協力する機会を得た。主な共同研究者には、プリンストン大学のダン・ルーベンスタイン氏や、彼女の共同指導教官であるターニャ・バーガー＝ウルフ氏がいる。

フィールドから戻り、数ヶ月かけてデータにアノテーション（注釈付け）を施した後、コンピュータサイエンティストとして「この退屈な作業の一部を自動化できないか」と考えたクライン氏は、指導教官の勧めもあり、ドローンとコンピュータビジョンを用いた集団行動研究の文献を徹底的に調査し始めた。当初は「ドローンとコンピュータビジョンと野生生物に関するすべて」を対象としようとしたが、その分野があまりに広大であることに気づき、焦点を「集団行動（collective behavior）」に絞った。

文献調査を進める中で彼女が気づいたのは、この分野が深刻に「サイロ化（siloed）」していることだった。「コンピュータビジョンの人々は自分たちの技術を持ち、ロボット工学の人々は自分たちの専門分野を持っている。しかし、これらの分野を統合して、誰もが使えるツールや共通の課題、そして将来の方向性を示す必要があると強く感じた」と彼女は説明する。この問題意識が、受賞論文の核心的な貢献となった。

7:03研究の最前線：ライオンの夜間狩猟からマルチドローン運用まで

クライン氏の研究は、シマウマの集団行動に留まらない。彼女が所属する国際的な研究ネットワーク「Wild Drone」の同僚たちは、この技術を他の動物種にも応用している。特に注目すべき事例として、エレナ・イアノ氏がライオンの狩猟行動を夜間にドローンで撮影している研究が挙げられる。クライン氏は「従来の方法では観察が不可能だった行動を、ドローンを使って研究できるのは非常にエキサイティングなユースケースだ」と評価する。

また、論文の共著者の一部は、複数のドローンを同時に飛行させるミッションの拡張に取り組んでいる。これは安全性やロジスティクスの面で非常に困難な課題だが、実現すれば景観のより豊かな視点を得られ、追跡や個体識別に極めて有用な複数視点の映像を同時に取得できるようになる。海洋分野でも、ドローンを使ってタグを装着したり行動を追跡したりする研究が進んでいる。

しかし、クライン氏が最も興奮しているのは、「ドローンを他の静的なセンサーモダリティと補完的に活用する方法」だ。カメラトラップ（自動撮影カメラ）や、MegaDetector、BirdNET、Perchといった音響レコーダー、さらにはiNaturalistのような市民科学データなど、過去20年ほどの間に多くのデータ収集ツールが普及してきた。これらのデータストリームはそれぞれ有用だが、互いに独立している。クライン氏は「ドローンは、より適応的なアプローチを取ることで、これらの受動的なサンプリング手法を補完できる。既存のデータの盲点を埋めるために、どのようにドローン・ミッションを設計するかが重要だ」と主張する。エッジAI（端末上で動作するAI）のフィールド展開が進むにつれ、人間のオペレーターを支援するマルチモーダル・システムの自律性が高まり、データ収集だけでなく、現場での情報統合も可能になるという。

9:32現場での発見：ドローンの騒音と動物の反応の意外な関係

論文の調査から明らかになったのは、ドローンを用いた検出・追跡の研究は多く行われているが、行動分析への応用はまだ始まったばかりだということだ。年を追うごとに、他分野で開発されたモデルを生態学に適用する試みが増えており、特に「リアルタイム推論（real-time inference）」の進展が注目される。これは、データ収集後にAIツールで分析するのではなく、フィールドでリアルタイムにAIを活用してデータ収集そのものを改善するアプローチだ。

クライン氏は、ケニアのオルパジェタで開催されたWild Droneのハッカソンから戻ったばかりで、そこで「行動適応型システム（behavior adaptive system）」のテストを行った。このシステムは、シンプルな行動認識モデルを用いて、動物が警戒態勢に入ったときや驚き始めたときを検出し、ドローンのミッションを自動調整することで、自然な行動を妨害しないようにする。これはドローン研究で頻繁に問題となる「人為的な行動誘発」を回避するための重要な技術だ。

さらに、同じくWild Droneのサディア・アフリディ氏は、異なるドローンの音響プロファイルをプロファイリングし、どのようなドローンがいつ動物にとって擾乱となるかを予測する研究を行っている。

ここでクライン氏は、現場での意外な観察結果を共有した。「直感的には、大きなドローン（GPUを搭載したもの）の方がより擾乱的だと思っていましたが、実際には小型のDJI Miniシリーズの方が動物に警戒される傾向がありました。大きなドローンは車のエンジン音に似ているため、動物がすでに慣れている可能性があります。一方、小型ドローンの音は昆虫に似ているため、動物が本能的に警戒するのかもしれません。」この発見は、ドローンの設計と運用に関する新たな研究課題を提起している。

12:45フィールドワークの魅力と課題：コードが動かない日もケニアなら

クライン氏がフィールドワークで最も楽しんだのは、生態学者たちと密接に協働し、種や生息地、動物の行動の理由について「質問攻めにできたこと」だという。インパラ・リサーチセンターやオルパジェタには、その地域で育った優秀な専任科学者スタッフが揃っており、彼らから学ぶことは「大きな名誉」だと語る。

もちろん、フィールドワークには常に困難が伴う。機材は壊れるし、コードは動かない。フィールド車両の中でデバッグを試みるのは大変な作業だ。しかし彼女は「イライラする日には、少なくともコードが動かない場所がケニアだと思い出すようにしている」とユーモアを交えて語る。大学の建物の中でのデバッグよりは、はるかにマシだというわけだ。

動物について尋ねられると、彼女はインパラ・リサーチセンターのキャンプ周辺に多く生息するダイクダイク（小型のレイヨウ）が一番かわいいと答え、オスが戦うときに小さなモヒカンを立てて威嚇する様子を愛らしく描写した。また、オルパジェタではグレビーシマウマ（Grevy's zebra）の群れや、おそらく交雑種と思われる個体も観察した。ゾウとの遭遇や、キャンプ近くのハイエナの家族を毎朝見られたことも特別な体験だったと振り返る。

15:18学際研究のリアル：コンピュータ科学者が生態学論文を書く難しさ

クライン氏は、自身のキャリアで最もやりがいを感じる点として、「コンピュータシステムとエッジAIを生態学の問いに応用する学際的な空間に身を置けていること」を挙げる。ロボット工学の専門家たちと協力し、ドローンや制御計画に関する深い専門知識を得られる環境は貴重だ。

しかし、その道のりは決して平坦ではなかった。彼女が初めて生態学ジャーナルにツール系の論文を投稿したとき、レビューは論文本文よりも長かったという。「当時は生態学の論文の書き方がまったくわかっていなかった」と彼女は認める。コンピュータ科学者は読者が知っていることを当然と仮定する傾向があり、生態学も同様だ。この二つの分野の間で「翻訳」を行うことは、挑戦的であると同時に非常にやりがいのある作業だと彼女は語る。レビューは非常に建設的で、キャリアのその時点で大きな助けになったと感謝している。

ロバート・メイ賞の受賞について、クライン氏は「最終候補に残っただけでも光栄だったのに、賞をいただけて本当に謙虚な気持ちになった」と述べる。コンピュータ科学者として、自身と同僚の研究が生態学者にとって有用で興味深いものであると認められたことは、大きな自信になったという。博士論文の最終審査を翌月に控え、キャリアの次のステップを考えている彼女にとって、生態学コミュニティからのこの「再保証」は計り知れない意味を持っていた。

19:54早期キャリア研究者へのアドバイス：自分のレーンを出る勇気

インタビューの締めくくりとして、クライン氏は早期キャリア研究者へのアドバイスを求められ、次のように語った。

第一に、「学際的なコラボレーションの機会を積極的に探してほしい」と強調する。彼女自身、早期キャリアの段階で「コンピュータ科学者なら自分のレーンに留まるべきだ」と言われた経験がある。学際的な研究は時間がかかる傾向があり、リスクも伴う。しかし、「それが少し時間がかかるからといって尻込みしないでほしい。学際的な研究は、キャリア全体にわたって役立つスキルを構築し、プロフェッショナルネットワークを広げるのに本当に役立つ」と力説する。特にコンピュータ科学者にとって、生態学者は「一緒に働くのが本当に素敵な人たち」であり、コンピュータビジョンツールの活用方法を一緒に考えたがっているという。

第二に、「多くの人が驚くかもしれないが、素晴らしい生態学研究グループは身近なところにある」と指摘する。彼女自身、コロンバス動物園が管理する「Wilds Safari Park」と緊密に協力しており、そこには研究対象であるグレビーシマウマの個体群がいる。この地元のパートナーは、テクノロジーを活用した動物福祉の向上に非常に熱心だという。動物園、国立公園、地域の公園など、身近な組織との連携を勧めている。

まとめ

このエピソードは、コンピュータサイエンスと生態学という一見遠い二つの分野が、ドローンとAIというテクノロジーを介してどのように融合し、野生動物の行動研究に革命をもたらしつつあるかを、実践者の視点から鮮明に描き出している。クライン氏の語る「サイロ化された分野の架け橋」という問題意識は、学際研究の本質的な価値と困難を同時に示している。特に印象的なのは、彼女が「軽い気持ち」で参加したフィールドワークが、その後のキャリア全体を方向づけたというエピソードだ。これは、早期キャリア研究者にとって、予期せぬ機会に飛び込むことの重要性を物語っている。また、ドローンの騒音と動物の反応に関する意外な観察結果は、テクノロジーと生態系の相互作用がいかに複雑で予測困難であるかを示しており、今後の研究の重要な方向性を指し示している。全体として、このエピソードは、テクノロジーが生態学をどう変えるかという問いに対して、楽観的でありながらも現実的な視点を提供している。

要点

• ジェナ・クライン氏は、産業・システム工学の学士号を持ちながら、博士課程で偶然参加したフィールド生態学コースをきっかけに、ドローンとAIを用いた動物行動研究の道に進んだ。
• 受賞論文は、ドローンとコンピュータビジョンを用いた集団行動研究の文献を包括的にレビューし、コンピュータビジョン、ロボット工学、生態学というサイロ化された分野を統合する必要性を指摘した。
• 研究の最前線では、ライオンの夜間狩猟行動の観察、複数ドローンの同時運用、海洋生物へのタグ装着など、多様な応用が進んでいる。
• ドローンの騒音に関する現場での観察では、大型ドローンよりも小型ドローンの方が動物に警戒される傾向があり、その原因として音の質（車のエンジン vs 昆虫）の違いが仮説として挙げられた。
• クライン氏は、動物の警戒行動をリアルタイムで検出しドローンの飛行を自動調整する「行動適応型システム」を開発し、ケニアのハッカソンでテストした。
• 学際研究の難しさとして、生態学ジャーナルへの論文投稿時にレビューが論文本文より長くなるなど、分野間の「翻訳」の困難さを経験した。
• 早期キャリア研究者へのアドバイスとして、学際的なコラボレーションのリスクを恐れず、また動物園や国立公園など身近な研究パートナーを積極的に探すことを勧めている。