BuzzCam：屋外音響と環境データによる生態モニタリングへのアプローチ

パタゴニア固有のマルハナバチBombus dahlbomii（図1）は、外来種の拡大や生息環境の変化などにより個体数が減少しており、地域生態系への影響が懸念されています。特に外来種Bombus terrestrisとの競合は深刻で、在来種の減少を加速させる要因となっています。しかし、従来の目視調査や捕獲を伴う手法は労力が大きく、広域での継続的な観察が難しいという課題がありました。こうした背景から、BuzzCam（図2）はパッシブ音響モニタリング（PAM）を実現する屋外設置型デバイスとして開発されました。蜂の羽音や周囲の環境音、さらに環境データを長期間自動で記録し、自然環境を乱さずに生態変化を捉えるための非侵襲的な観測基盤を提供します。

BuzzCamは、マイク、バッテリー、ソーラーパネル、データ保存用のキオクシア製microSDメモリカードを備え、雨や直射日光などの厳しいフィールド環境でも長期間動作できるよう設計された屋外音響デバイスです。

また、温度・湿度・気圧・ガス濃度を計測する環境センサを統合し、音響データと同一タイムラインで記録することで、在来種Bombus dahlbomiiと外来種Bombus terrestrisの行動と環境条件の関係を解析できるマルチモーダルデータを提供します。

2025年に、BuzzCamを用いてアルゼンチン・Puerto Blestにて収集した音響・環境データが、Nature Scientific Dataにデータセットとして公開されました。

このデータセットには、12地点・約250時間分のステレオ音響データ、同時取得された温度・湿度・気圧・ガス濃度などの環境センサデータ、近隣気象観測所のデータ、さらに在来種／外来種ラベルなどのメタデータが含まれます。

現地でのリアルタイム注釈だけでは、距離や雑音の影響により「ラベルは付いているが羽音が入っていない」録音が含まれることが分かりました。

そこで、抽出した10秒クリップ5,880本に対しAmazon Mechanical Turkを用いて、3名のラベラーが｢蜂の羽音あり／なし｣を判定し、人手で信頼性を補強しました。

さらに、Audio Setで学習したAudio Spectrogram Transformer（AST）モデルを用いて1秒単位での自動判定を行い、Amazon Mechanical TurkとASTの結果を組み合わせて誤ラベルを除去した結果、最終的に、蜂の羽音を含む1秒長の音声クリップが10,027本、羽音を含まないクリップが11,719本抽出され、高品質な学習用データセットが構築されました。

BuzzCamデータセットは、在来種·外来種の活動差や環境条件との相関を解析できるよう、音響·環境·メタデータを統合して整備されたマルチモーダル生態データセットです。生態保全研究から音響機械学習モデルの開発まで、幅広い用途に活用できます。具体的には次のような応用が可能です。

データセットを作成するためのスクリプトやノートブックも公開されており、研究者が同じ手順で再現できる点も特徴です。

BuzzCamは、音響と環境情報を同期して取得することで、自然環境下の生態変動を非侵襲的に解析するパッシブ音響モニタリング基盤を実現しています。
Nature Scientific Dataに公開されたデータセットは、絶滅が懸念される在来種の保全、外来種による影響評価、生態モニタリング向け機械学習モデルの構築など、幅広い研究分野で活用可能なマルチモーダルデータ基盤として整備されています。