Research

海を生活の基盤とする動物は、観察することが困難です。海岸や船の上から動物を見つけたとしても、彼らはすぐに視界からいなくなってしまいます。私たちは、こういった海洋動物の行動をバイオロギングという方法を使って調べています。バイオロギングとは、データロガーと呼ばれる小型のセンサー付き記録計を動物に取り付けることで、自由に行動する動物の自然な姿を記録する方法です。私たちが動物を追いかけることが出来なかったとしても、動物に取り付けたデータロガーが、その動物の行動を正確に記録してくれます。自然界で活き活きと暮らす動物の行動は、水族館や実験室で飼育されている動物の行動とは大違い。研究を進めていると、いつも驚きの連続です。でも、それは当たり前の事なのです。海洋動物は深海に潜ったり、嵐の中を泳いだりします。このような様々な環境での動物の振る舞いは、飼育下の動物からは分からないからです。自然界で生きる動物の本当の姿を知ることは、人間が自然や動物と共生していくうえで、とても重要なことです。

調査の時期になると、野外に出かけ、動物を捕獲し、データロガーを動物に取り付けることでバイオロギングを行っています。バイオロギングのデータは、センサーで記録された大量の計測値の塊です。コンピュータを使って、この計測値の塊を分析する事で、動物の行動を調べています。現在は、主に海鳥とウミガメを研究対象として、下記の研究テーマに取り組んでいます。

• 行動のメカニズムとしての生理機能の解明

動物が何らかの行動をするとき、その振る舞いをもたらす原因はどこにあるのでしょうか。その要因の一つは、動物の体の状態であることは間違いありません。体調が良い時と悪い時で、振る舞いが変わるのは誰にでも経験があることです。私たちは、バイオロギングで動物の行動を調べるときに、心電図計など動物の生理状態を計測する装置を同時に取り付けて、生理状態と行動の因果関係を調べています。

• 行動に影響を及ぼす個体周辺の微小環境の観測

動物の行動に影響を及ぼす要因は、動物の体の状態だけではありません。その個体の周囲の環境も影響を与えているはずです。水温や餌生物の分布の状況によって、動物の振る舞いは変わります。海鳥ならば、周囲の風や波浪の条件によって個体の振る舞いが変化すると考えられます。バイオロギングによって、個体の行動のみならず、周辺環境の観測を行うことで、環境に対する行動の応答を調べています。

• 複雑な行動を把握するための計測技術の開発

バイオロギングで得られるデータは、センサーで感知された計測値にすぎません。でも、複数のセンサーで計測した記録を組み合わせたり、いくつかのデータをまとめて解析したりする事で、様々な動物の行動を判別することが出来ます。機械学習などを使った新しい解析法を開発する事で、これまでは分からなかったような複雑な動物の行動を検知することを目指しています。

Animals that rely on the sea as their habitat present challenges for observation. Even if we find them from the coast or from a ship, they quickly disappear from view. To overcome this limitation, we utilize a method called biologging to study the behaviors of marine animals. Biologging involves attaching small data loggers equipped with sensors to animals, allowing us to record their natural behaviors as they move freely. Even if we cannot physically follow the animals, the data loggers attached to them accurately record their behaviors. The behaviors of animals thriving in the wild are vastly different from those kept in aquariums or laboratories, leading to a continuous stream of surprises in our research. However, this is to be expected, as marine animals dive into the depths of the ocean and swim through storms, behaviors not observable in captive settings. Understanding the true nature of animals living in the wild is crucial for humans to coexist harmoniously with nature and its inhabitants.

During our fieldwork, we go outdoors to capture animals and attach data loggers to conduct biologging. The data obtained by biologging consists of massive amounts of measurements recorded by sensors. By employing computer analysis on this dataset, we investigate animal behaviors. Currently, our research primarily focuses on seabirds and sea turtles, and we are addressing the following research themes:

• Elucidation of physiological functions as mechanisms of behavior

When animals engage in certain behaviors, what causes them? One of the factors undoubtedly lies within the condition of the animal's body. It's a common experience for anyone that behavior changes when feeling well or unwell. In our research using biologging to study animal behavior, we attach devices such as ECG recorders to simultaneously measure the physiological state of animals and investigate the causal relationship between physiological state and behavior.

• Observation of micro-environmental factors influencing behavior

The factors influencing animal behavior extend beyond the condition of the animal's body. The surrounding environment of the individual should also play a significant role. Behavior can be influenced by factors such as water temperature and the distribution of prey organisms. For seabirds, individual behavior is thought to change based on conditions such as wind and wave patterns. By using biologging, we not only observe individual behavior but also monitor the surrounding environment to examine behavioral responses to environmental factors.

• Development of measurement techniques for understanding complex behaviors

The data obtained by biologging is simply a record of measurements made by sensors. However, by combining recordings from multiple sensors and using new analysis methods, it becomes possible to detect a variety of animal behaviors. We aim to detect complex animal behaviors previously unknown by developing new analysis methods utilizing techniques such as machine learning.