基地局に設置したAI搭載カメラによるクマの出没検知システムの実証実験を開始
NTTドコモは、北海道内の基地局に画像認識AI連携カメラを設置し、クマの出没をリアルタイム検知する実証実験を2026年5月22日より開始した。
📋 記事の処理履歴
- 📰 発表: 2026年5月23日 00:00
- 🔍 収集: 2026年5月22日 15:31
- 🤖 AI分析完了: 2026年5月22日 16:29(収集から57分後)
株式会社NTTドコモ(以下、ドコモ)は、北海道内にある基地局に画像認識AIと連携した監視カメラを設置し、クマの出没をリアルタイムで検知する実証実験を2026年5月22日(金)から開始します。本取り組みは、ドコモの通信設備とAI技術を活用し、自然環境の保全と人間社会の安全を両立させ、「ネイチャーポジティブ」実現への貢献をめざすもので、2025年5月に策定した「生物多様性中期ロードマップ」の取り組みの一環です。
■背景
昨今のクマの生息域拡大に伴い、令和7年度におけるヒグマ人身被害件数は230件を超え、死亡事故は13件となりました。また、冬眠が明けた令和8年度においては、すでに7件の緊急銃猟発砲事例が発生しており、状況は深刻化しています。さらに、対策の要となるハンターの高齢化・人材不足といった課題も顕在化しています。
広大な地域では人手による常時監視には限界があることから、住民の安全確保に向けて、保護重視の対策からICTを活用した監視各関係機関と連携した対策など包括的な防衛体制への移行が急務となっています。
■取り組み概要
北海道にある基地局2局に画像認識AIと連携した監視カメラを設置し、撮影映像をリアルタイムで解析することで、クマの出没を検知します。
特徴① 基地局設備の活用
基地局周辺では安定したモバイルネットワークが整備されており、ルーラルエリアにおいてもリアルタイムでの映像伝送や迅速な通知が可能です。また、既存設備を活用することで、環境負荷と導入コストを最小限に抑えることができ、将来的には広大なエリアを監視できる点もメリットです。
特徴②画像認識AIによるクマの出没検知
基地局に設置したカメラ映像を画像認識AIで解析し、クマの出没を検知します。昼夜を問わず出没する可能性があるアーバンベアを見逃さないため、照明条件などの環境変動下でも安定して検知できる性能をめざします。高速に推論可能な画像認識AIを、低遅延なdocomo MEC上で動作させることで、リアルタイムな検知を可能にします。
■実証期間
2026年5月22日(金)~11月30日(月)予定
■今後の展望
北海道での実証を通じてシステムの有効性と精度を検証し、その成果をもとに将来的には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行う総合的なシステムを実装し、クマをはじめとする野生動物と人間との軋轢を緩和した、より安全で快適な社会の実現に貢献します。
さらに、野生動物の農業地区や居住区への侵入を抑制し、地域住民の生活環境を守るための新たな電気柵および関連技術の検討や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つことで、安全で快適な社会の実現に貢献します。
ドコモは本取り組みを通じて地域課題を解決するとともに、「生物多様性中期ロードマップ」に掲げる「ヒトと自然が“あたりまえに”共生している世界」の実現に貢献してまいります。
■背景
昨今のクマの生息域拡大に伴い、令和7年度におけるヒグマ人身被害件数は230件を超え、死亡事故は13件となりました。また、冬眠が明けた令和8年度においては、すでに7件の緊急銃猟発砲事例が発生しており、状況は深刻化しています。さらに、対策の要となるハンターの高齢化・人材不足といった課題も顕在化しています。
広大な地域では人手による常時監視には限界があることから、住民の安全確保に向けて、保護重視の対策からICTを活用した監視各関係機関と連携した対策など包括的な防衛体制への移行が急務となっています。
■取り組み概要
北海道にある基地局2局に画像認識AIと連携した監視カメラを設置し、撮影映像をリアルタイムで解析することで、クマの出没を検知します。
特徴① 基地局設備の活用
基地局周辺では安定したモバイルネットワークが整備されており、ルーラルエリアにおいてもリアルタイムでの映像伝送や迅速な通知が可能です。また、既存設備を活用することで、環境負荷と導入コストを最小限に抑えることができ、将来的には広大なエリアを監視できる点もメリットです。
特徴②画像認識AIによるクマの出没検知
基地局に設置したカメラ映像を画像認識AIで解析し、クマの出没を検知します。昼夜を問わず出没する可能性があるアーバンベアを見逃さないため、照明条件などの環境変動下でも安定して検知できる性能をめざします。高速に推論可能な画像認識AIを、低遅延なdocomo MEC上で動作させることで、リアルタイムな検知を可能にします。
■実証期間
2026年5月22日(金)~11月30日(月)予定
■今後の展望
北海道での実証を通じてシステムの有効性と精度を検証し、その成果をもとに将来的には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行う総合的なシステムを実装し、クマをはじめとする野生動物と人間との軋轢を緩和した、より安全で快適な社会の実現に貢献します。
さらに、野生動物の農業地区や居住区への侵入を抑制し、地域住民の生活環境を守るための新たな電気柵および関連技術の検討や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つことで、安全で快適な社会の実現に貢献します。
ドコモは本取り組みを通じて地域課題を解決するとともに、「生物多様性中期ロードマップ」に掲げる「ヒトと自然が“あたりまえに”共生している世界」の実現に貢献してまいります。
よくある質問
ドコモのクマ検知システムの実証実験の目的は何ですか?
生物多様性中期ロードマップの一環として、ICT技術を活用することで、野生動物と人間社会の軋轢を緩和し、安全で快適な社会を実現することを目的としています。
この実証実験はいつからいつまで行われますか?
2026年5月22日(金)から2026年11月30日(月)まで行われる予定です。
なぜ基地局に監視カメラを設置するのですか?
基地局は周辺にモバイルネットワークが整備されているためリアルタイムな映像伝送が可能であり、既存設備を活用することで環境負荷と導入コストを抑制できるためです。
クマの検知にはどのような技術が使われていますか?
基地局に設置した監視カメラの映像を画像認識AIで解析する技術が使われています。高速推論が可能なAIを低遅延なdocomo MEC上で動作させています。
今後の展望を教えてください。
システムの有効性と精度を検証した上で、将来的には自治体向けに、位置マッピングや関係機関への通知、威嚇音の発報指令まで行う総合的なシステムの実装を目指します。