クマ出没が過去最多を更新：テクノロジーで実現する人と野生動物の共生

はじめに

2025年、日本全国でクマによる人身被害が深刻化しています。10月時点で死亡者7人、被害者総数108人と統計開始以来の過去最多を記録し、その66%が住宅地や市街地といった生活圏で発生しています。もはや「山の中だけの問題」ではなくなった今、私たちは野生動物との共生について真剣に考え、行動する必要があります。

本記事では、テクノロジーを活用した野生動物との共生の実現可能性と、具体的な技術的アプローチについて解説します。

クマ出没問題の現状：なぜ今年は異常なのか

記録的な被害件数の背景

2025年のクマ被害が過去最悪となっている主な要因は以下の通りです：

• 記録的少雪による冬眠期間の短縮：東北・北海道の一部で冬眠期間が10〜14日短縮され、クマの活動開始時期が早まりました

• ブナの実の凶作：主要な餌となるブナ科の堅果類が大凶作となり、クマが人里に餌を求めて降りてくる状況が続いています

• 人間活動との時間的重複：雪解けが早まったことで、クマの移動時期と人間の春作業（山菜採り、畑仕事）が完全に重なってしまいました

変化する被害パターン

特筆すべきは、被害発生場所の変化です。従来は山中や山里での遭遇が主でしたが、2025年は住宅への侵入、物流倉庫への立てこもり、スーパーマーケットへの侵入など、都市部での事例が急増しています。秋田県では「もはや災害級」として県知事が自衛隊派遣の要望を検討する事態にまで発展しており、従来の対策では対応しきれない状況です。

テクノロジーが可能にする野生動物との共生

野生動物との共生は、単に「共存すべき」という理念だけでは実現できません。科学的データに基づいた管理と、テクノロジーを活用した予防・監視システムが不可欠です。

1. リアルタイム監視・検知システム

AIカメラによる自動検知

最新のコンピュータビジョン技術を活用したAIカメラシステムは、野生動物の出没を24時間365日監視できます。具体的な仕組みとして：

• 物体検知AI：YOLOやMediaPipeなどの機械学習モデルを使用し、クマやイノシシなどの野生動物を自動識別

• 行動分析：動物の移動パターンや滞在時間を分析し、危険度を判定

• 即時アラート：検知と同時に関係機関や地域住民にプッシュ通知を送信

これらのシステムは、人手に頼らず継続的な監視が可能で、特に夜間や早朝といったクマの活動時間帯に効果を発揮します。

自治体向けAI検知システムの実例

実際に、画像認識AI技術を用いたクマ自動検知システムが開発され、複数の自治体で導入が進んでいます。このようなシステムの主な特徴として：

• 24時間自動監視：映像からクマを自動認識し、見落としのない監視体制を実現

• 自動通報機能：検知時に担当者へ自動通知、現場の警報装置との連動も可能

• データ蓄積と分析：出没日時、場所、頻度などを自動記録し、時系列での傾向分析が可能

• 複数動物対応：クマだけでなく、シカ・イノシシ・サルなど地域特有の獣害にも一つのプラットフォームで対応

• 段階的導入が可能：小規模（数台）から始めて、効果を見ながら段階的に拡大できる

• 既存設備の活用：現在の防災カメラや監視カメラにAI機能を追加し、初期投資を抑制

こうしたシステムは、単なる駆除目的ではなく、科学的データに基づいて人とクマの適切な距離を保つための技術として位置づけられています。データ分析により、時間帯別出没傾向、季節パターン、移動ルートなどを可視化し、効果的な対策立案に活用できます。

参考事例：AI画像認識によるクマ検知システム 自治体向けに、地域の実情に合わせたカスタマイズ可能なAI検知システムが提供されており、重点エリア集中監視型、既存設備活用型、広域連携監視型など、予算や規模に応じた柔軟な導入パターンが選択できます。 → クマ検知AIの詳細

センサーネットワークの構築

山林と居住地の境界線に設置する各種センサーも有効です：

• 赤外線センサー：体温を検知して動物の接近を感知

• 振動センサー：電気柵や侵入防止柵の破損を検知

• 音響センサー：クマの鳴き声や威嚇音を識別

これらのセンサーデータをIoTネットワークで統合管理することで、地域全体の安全性を向上できます。

2. データ可視化とリスク予測

出没マップの活用

クマの目撃情報や出没データをリアルタイムで地図上に可視化するシステムは、住民の安全確保に直結します。既に秋田県の「クマダス」などのシステムが運用されているほか、登山者やアウトドア愛好家向けには、全国の出没危険度を5段階で表示し、GPS現在地の危険度を即座に確認できる無料Webサービスなども登場しています。

例えば、以下のような機能を備えたシステムが実用化されています：

• ヒートマップ表示：過去の出没データから危険度の高いエリアを色分け表示

• 時間帯別リスク表示：早朝・夕方など時間帯別の遭遇リスクを可視化

• 予測モデルの統合：気象データ、堅果類の結実状況、過去の出没パターンから将来の出没リスクを予測

• 個人向けルート提案：登山やハイキングの際に、現在のリスク状況に基づいた安全なルートを提案

• 5kmメッシュ精度：詳細な地域別危険度で、より正確な情報提供

こうしたツールは、登山・キャンプ・山菜採り・渓流釣りなど、あらゆるアウトドア活動前の安全確認に活用できます。スマートフォンからアクセスでき、現在地のリスクを瞬時に把握できる点が、従来の紙ベースの情報提供と比べて大きな進歩です。

参考事例：くまもりマップ 全国対応の出没危険度マップとして、環境省データを基にリアルタイムで危険度を可視化するサービスが無料で提供されています。北海道のヒグマから本州のツキノワグマまで、日本全国の山岳・アウトドアスポットをカバーし、標準地図・衛星写真・地形図の3種類の表示に対応しています。 → くまもりマップ

3. 早期警告システム

マルチチャネル通報システム

クマが検知された際、迅速に情報を伝達する仕組みが重要です：

• スマートフォンアプリへのプッシュ通知

• 防災無線との連携

• SNS（X、LINE等）での自動投稿

• 学校や保育施設への緊急連絡

情報の伝達速度が早いほど、住民が適切な回避行動をとれる可能性が高まります。

自治体向け統合情報管理プラットフォーム

検知システムと情報発信を統合した、自治体向けの包括的なプラットフォームも実用化されています。こうしたシステムでは：

• 住民参加型の情報収集：専用アプリを通じて住民や観光客からの目撃情報を自動収集

• 情報の一元管理：AIカメラからの検知情報と住民からの報告を統合して管理

• リアルタイム可視化：出没状況を地図上に可視化し、正確な状況把握を支援

• 行政負担の軽減：自動化により、限られた人員でも効率的な対応が可能に

• 官民連携の促進：自治体と住民が情報を共有し、一体となった安全対策を実現

このような統合プラットフォームは、単なる情報表示にとどまらず、自治体の業務フロー全体を支援します。電話やメールで個別に寄せられていた目撃情報を自動集約し、データベース化することで、対策の立案や議会への報告資料作成の時間を大幅に削減できます。

参考事例：Wild Watch クマ警戒版 自治体向けのクマ出没情報管理システムとして、住民からの目撃情報の自動収集と可視化、データ分析機能を統合したプラットフォームが無料で提供されています。人と動物の共生環境構築に向けた官民連携を技術面から支援します。 → Wild Watch クマ警戒版

スマート音響装置

クマを人里から遠ざけるための音響装置も進化しています：

• AI制御による威嚇音の自動再生

• クマが慣れないよう音パターンを自動変更

• 人間には聞こえにくい周波数帯域の活用

• ソーラー電源による長期間稼働

4. 個体識別と行動追跡

個体ベースの管理

同じクマが繰り返し人里に出没するケースが増えています。個体識別技術により：

• 画像認識による個体の特徴（体格、毛並み、傷など）の記録

• GPS首輪やタグによる移動経路の追跡

• 個体ごとの行動パターン分析

• 問題個体の早期発見と対応

このデータは、単なる駆除ではなく、科学的根拠に基づいた「適応的管理」を可能にします。

実装における技術的考慮点

システム設計の重要ポイント

野生動物監視システムを実装する際には、以下の技術的課題に対応する必要があります：

電源とネットワーク

• 山間部では商用電源が確保できないため、ソーラー電源や長寿命バッテリーの活用が必須

• 通信環境が不安定な地域では、LPWAやLoRaWANなどの低消費電力広域ネットワークが有効

• エッジコンピューティングにより、通信量を削減しながら高速な検知を実現

AIモデルの精度向上

• 日本固有の環境（積雪、濃霧、夜間など）に対応した学習データの収集

• 誤検知を減らすための継続的なモデル改善

• 動物種の識別（クマ、イノシシ、シカなど）の精度向上

プライバシーへの配慮

• 監視カメラは人の顔が識別できないようにぼかし処理

• データの保管期間と利用目的を明確化

• 地域住民との合意形成

  
  

モバイルアプリケーション開発

住民向けのスマートフォンアプリは、情報の受け手としても発信者としても重要な役割を果たします：

主要機能

• リアルタイム出没マップの閲覧

• 目撃情報の投稿（位置情報、写真、時刻）

• 危険エリア接近時のアラート

• 避難場所やクマ撃退スプレー販売店の表示

• 遭遇時の対処法ガイド

技術スタック例

• Flutter / React Nativeによるクロスプラットフォーム開発

• Firebase / AWS Amplifyによるバックエンド

• Google Maps / Mapbox APIによる地図機能

• プッシュ通知機能（FCM / APNs）

データ駆動型の野生動物管理へ

ビッグデータ分析の活用

蓄積された出没データ、気象データ、植生データなどを統合的に分析することで：

• 出没の季節変動パターンの解明

• 気候変動と出没頻度の相関分析

• 効果的な対策の検証（どの施策が効果があったか）

• 将来予測モデルの構築

これらの分析結果は、自治体の政策決定や予算配分の根拠となります。

オープンデータ化の推進

野生動物に関するデータをオープンデータとして公開することで：

• 研究機関による学術研究の促進

• 民間企業による新しいソリューション開発

• 市民参加型の監視ネットワーク構築

• 自治体間でのノウハウ共有

データの標準化とAPI提供により、より広範なエコシステムの形成が可能になります。

地域コミュニティとの連携

テクノロジーは万能ではありません。技術的なソリューションを効果的に機能させるには、地域コミュニティとの連携が不可欠です。

住民参加型の監視ネットワーク

• スマートフォンアプリを通じた目撃情報の共有

• 地域の「クマ対策サポーター」の育成

• 定期的な勉強会や訓練の実施

• 学校での野生動物教育プログラム

  
  

産学官連携の推進

• 大学研究機関との共同研究

• 地元企業による技術開発支援

• 自治体による実証実験フィールドの提供

• ハンター・猟友会とのデータ連携

今後の展望：スマートシティと野生動物管理の統合

将来的には、野生動物管理システムを都市のIoTインフラに統合することで、より包括的な安全管理が可能になります：

• 防災システムとの統合：地震、水害と同様に野生動物リスクを一元管理

• 自動運転車との連携：動物の飛び出し事故防止

• スマート照明：動物検知時に照明を調整

• ドローン自動巡回：広域監視と緊急時の上空からの状況確認

まとめ：テクノロジーと共感の両輪で

2025年のクマ被害の急増は、私たちに人と野生動物の関係を見直す機会を与えています。テクノロジーは、データに基づいた科学的な野生動物管理を可能にし、人と動物の双方にとってより安全な環境を作り出す可能性を秘めています。

しかし、技術はあくまでツールです。本当の共生を実現するには、野生動物の生態を理解し、彼らの生息域を尊重し、人間側が適切に対応する姿勢が必要です。AIやIoTといった最新技術を活用しながら、地域コミュニティが一体となって取り組むことで、持続可能な共生の形を見出せるはずです。

私たちは今、デジタル技術という強力な武器を手にしています。それをどう使うかは、私たち次第です。野生動物との衝突を減らし、お互いの安全を守りながら、豊かな自然と共に生きる社会。そんな未来の実現に向けて、一歩ずつ前進していきましょう。

関連リソース

• くまもりマップ - 全国のクマ出没危険度を可視化（一般向けサービス）

• Wild Watch クマ警戒版 - クマ出没情報管理システム（自治体向け）

• クマ検知AI - AI画像認識による自動検知システム（自治体向け）