株式会社NTTドコモは、北海道内の基地局にAI搭載カメラを設置し、クマの出没をリアルタイムに検知する実証実験を開始しました。開始日は2026年5月22日で、期間は同年11月30日までの予定です。本取り組みは、通信インフラと画像認識AIを組み合わせ、自然環境の保全と人間社会の安全の両立を志向するものです。ドコモが2025年5月に策定した生物多様性中期ロードマップの一環として位置づけられ、ネイチャーポジティブの実現への貢献を掲げています。検知対象はクマの出没で、昼夜や環境条件の変動に配慮した安定検知をめざします。基地局という既存設備の活用により、環境負荷と導入コストの最小化にも配慮されています。
深刻化する被害状況と監視強化の必要性
背景として、クマの生息域拡大に伴い、令和7年度のヒグマ人身被害は230件を超え、死亡事故は13件となりました。さらに、冬眠明けの令和8年度には緊急銃猟発砲の事例がすでに7件発生しており、被害の深刻化が明示されています。対策の要であるハンターの高齢化や人材不足も課題として挙げられています。広大な地域では人手による常時監視に限界があり、住民の安全確保に向けた監視の高度化が急務とされています。保護重視の枠組みだけでは十分でなく、ICTを活用した監視と関係機関との連携による包括的な防衛体制への移行が求められています。こうした課題認識のもと、基地局を用いたAI監視という手段が選ばれています。
実証の仕組みと基地局活用のメリット
実証では、北海道の基地局2局に監視カメラを設置し、撮影映像をリアルタイムで解析してクマの出没を検知します。基地局周辺は安定したモバイルネットワークが確保されており、ルーラルエリアでも映像伝送と通知を遅延少なく実行できることが強みです。既存の基地局設備を活かす構成は、追加インフラを抑えられるため環境負荷と導入コストの低減に資する点が示されています。将来的に広域監視へ拡張しやすいことも利点として挙げられています。山の手や白川の基地局といったロケーションの活用により、地域特性に応じた設置と運用を想定しています。運用上は、防災や獣害対策で必要となる迅速な通知を前提に、リアルタイム性が重視されています。
画像認識AIとdocomo MECで実現するリアルタイム検知
カメラからの映像は画像認識AIで解析され、クマの出没が検知されます。アーバンベアのように昼夜を問わず行動する個体を見逃さないため、照明条件などの環境変動に対して安定した検知性能をめざす構成です。推論を高速化する画像認識AIを低遅延のdocomo MEC上で動作させることで、検知から通知までのリアルタイム性を確保します。これにより、現場の状況把握と初動の迅速化が期待されます。AI解析は連続的な映像を対象とするため、場面の変化や被写体の部分的な出現にも対応できるよう設計されています。映像解析と通信基盤を近接配置するエッジ構成が鍵となり、広域での同時運用にも適したアーキテクチャです。
実証期間と将来展開の方向性
実証期間は2026年5月22日から11月30日までの予定です。北海道での検証を通じてシステムの有効性と精度を確認し、その成果を踏まえてクマ被害に悩む自治体向けの展開をめざします。必要に応じて、クマ出現位置のマッピング、関係機関への迅速な通知、威嚇音の発報指令までを包括する総合的なシステムの実装も視野に入れられています。これにより、野生動物と人との軋轢を抑制し、安全で快適な社会の実現に資することが目標とされています。取り組みは生物多様性中期ロードマップの方針と整合し、ヒトと自然が共生する世界の実現に向けて継続的な改善が図られます。道内での成果が広域展開の基礎データとなる位置づけです。
野生動物対策の拡張検討と地域への波及効果
ドコモは、野生動物の農業地区や居住区への侵入抑制を目的に、新たな電気柵や関連技術の検討と開発も進めています。クマを含む野生動物との適切な距離を保ち、生活環境を守るための多層的な対策の一つとして位置づけられています。AI検知と物理的抑止を組み合わせることで、早期警戒から現場対応までをつなぐ仕組みの確立が期待されます。基地局の活用は電源や通信の確保が容易なため、地方部でも運用の持続性に寄与します。地域課題の解決と環境配慮を両立したモデルケースとして、今後の具体化と評価が注目点になります。生物多様性への配慮を前提に、過度な負荷を生まない監視と抑止の在り方が検証の対象となります。
詳しくは「株式会社NTTドコモ」の公式ページまで。レポート／DXマガジン編集部
