PNRAはグラン・パハテン生物圏保護区のコアゾーンである。その保全のため、PNRAは保護区の緩衝地帯と関連景観に位置する保全様式を推進する参加型景観管理モデルを構築している。こうしてボシュミRCAの創設が達成され、25の農民コミュニティと少なくとも19の隣接生産組合と連携して作業が進められている。

長年の研究と保全活動によって、生物多様性データの重要性が強調されただけでなく、非効率的なデータ管理、データ統合の欠如、一般にアクセス可能なデータアプリケーションの制限など、現在のワークフローの欠陥が明らかになった。さらに、このようなワークフローは主に人力によるものであり、しばしば多くの反復作業を伴い、保全活動家の膨大な時間を奪っている。

テクノロジーの急速な発達に伴い、私たちは長い間、「ペインポイント」に解決策をもたらすテクノロジーの可能性に徐々に気づいてきた。最もニーズの高い場所でテクノロジーツールを活用するため、現在のワークフローの体系的な見直しと分析を行い、優先順位の高いボトルネックと可能な解決策を特定した。検討は2018年5月に開始され、潜在的な技術パートナーが現れた後、2019年6月から具体化された。体系的なワークフロー分析と緊密なパートナーシップに基づき、私たちの限られたリソースとマンパワーを考慮しながら、1つずつモジュールを開発することを目指し、段階的な計画を立てた（例えば、コミュニティベースのカメラトラップ監視アシスタントアプリから、BiAツール、市民科学データ可視化プラットフォーム、カメラトラップデータ管理システムへ）。

生物多様性影響評価の自動的かつ迅速な照会を可能にするため、BiAツールは、Azureプラットフォームを通じて土地計画者やその他の関係者に照会サービスを提供するために開発された。BiAツールは、照会されたサイトや地域（または既存の建設プロジェクト）を、種の分布や保護地域の範囲を含む複数の地理レイヤーと重ね合わせることによって機能し、サイトや地域が絶滅危惧種の生息地や保護地域から一定の距離（例えば、3km、5km）内にあり、影響を及ぼす可能性があるかどうかを調査する。評価報告書は、意思決定者に建設プロジェクトの生態学的・環境的リスクを説明し、生物多様性への配慮を促すことが期待される。

BiAツールの簡単なスケジュール

• 2020年4月～6月：チーム結成、要件伝達、システム開発計画
• 2020年7月～9月：ツール開発
• 2020年10月：試用、適用、普及
• (準備中）2022年4月～9月：システムアップグレード

自然観察キャンペーンでは、市民科学者に野生生物をタイムリーに観察・記録してもらい、市民と自然との結びつきを強めるだけでなく、有望な種の分布データソースとしても活用しています。オンライン・アンケートを通じて市民科学者が収集した種の記録データは、（データのクリーニングと手動による定期的なチェックを経て）可視化プラットフォームのデータベースに自動的に流れ込み、Power BIを通じて直感的で魅力的な可視化チャートと地図（空間、空間と時間の2種類）に変わります。ウェブ版とモバイル版の両方を備えたこのプラットフォームは、市民科学者の自然観察活動にリアルタイムでフィードバックを提供し、彼らの達成感を高め、今後の自然観察活動への参加意欲を高める。また、このプラットフォームは複数の自然観察キャンペーンを統合しており、各キャンペーンの具体的な分析に関するウェブ記事へのリンクがあるため、生物多様性に関する幅広い知識を提供し、市民が他地域の野生生物を知るための「バーチャル自然観察」を可能にしている。

プラットフォームの簡単なスケジュール

• 2021年1月～2月：チーム結成、分析、設計図作成
• 2021年3月～6月：データベースとプラットフォームの開発
• 2021年7月～8月：トライアルテスト
• 2021年9月：本番稼動とプロモーション

カメラトラップ・データのワークフローを加速するため、アプリベースのツールやAI画像認識とともにオンライン・データ管理システムが開発されており、テクニカル・パートナーの支援を受けている：

• コミュニティ・ベースのカメラトラップ監視アシスタント・アプリ：このアプリにより、現地モニターはカメラトラップの設置／回収の時間とGPS位置を自動的に記録できるようになり、現地モニターからのデータ収集と手作業によるデータ入力という面倒なプロセスを省くことができる。(設計図2019年6月、開発：2019年10月～2020年2月、試行・使用：2020年3月～10月)
• AI画像認識モデル：AIモデルは、カメラトラップ写真から動物を検出し、種を特定するのに役立ち、人による同定が必要な写真の数を大幅に減らし、データ処理の効率を高める。
  • PU & PKU ResNet18モデル（2018年）、MegaDetector（テストのみ、2020年）、MindSpore YOLOv3モデル（2021年）など、一連のAIモデルが技術パートナーとともにトレーニングおよび/またはテストされている。
• オンライン・データ管理プラットフォーム：アプリを介して収集されたカメラトラップ情報は、写真とともに構造化されたクラウドデータベースにアップロードされる。データ管理プラットフォームは、AIや人間による種の同定をサポートするだけでなく、グローバルなデータ検索や統計レポートも可能にする。(設計図2021年4月～8月、開発：2021年9月-2022年6月、試行と使用：2022年7月)

プログラムの担当者は、エボラウイルスの発生リスクがあると考えられる地域の村々を訪問した。この訪問によって、動物の死亡報告に貢献したいというコミュニティの関心を確認し、ネットワークにおけるハンターの潜在的な役割を評価することができた。当初は研究者やエコガードから死骸の報告もあったが、最終的にはハンターからの報告が大半を占めた。報告だけでなく、リスク削減戦略に対する認識を高めるため、いくつかの方法で猟師や地域社会へのアウトリーチも実施された。 たとえばエトゥンビ地域では、野外獣医学プログラムがエトゥンビ猟師協会や、ムボモやケレの猟師や村人に対して、エボラ出血熱と家畜飼育に関するアウトリーチ教育を実施した。国立公園（Nouabalé-NdokiとOdzala-Kokoua）周辺のコミュニティも参加し、さらに普及させるために、ビジュアルポスターと本が村の看護師に提供された。

このシステムの構成要素には、狩猟者や地域住民による死亡報告、検体の収集と取り扱いプロトコールの訓練を受けた獣医師による報告の調査、国立研究所への検体の輸送、疾病診断のための研究所でのスクリーニングが含まれる。これらにはそれぞれ専門的なインプットが必要であったが、各主体間の調整によってシステムが構築された。情報管理とコミュニケーションはプロセス全体を通して行われた。枝肉データ収集・報告プロトコルは、一貫した報告を確実にするために不可欠なものであった。

アルメニアでは、国や州レベルの関係者間の水平的な管理ネットワークとして、牧草地調整プラットフォームが組織された。各関係者はスポークスマンを代表とし、プラットフォーム内の関係者の機能を調整し、情報の流れを確保する。事務局がプラットフォームの運営を保証する。プラットフォーム設立の根拠は、アルメニアで実施されている天然飼料地域の持続可能な管理に焦点を当てたプロジェクト間の効果的な協力、情報交換、活動の調整を促進する必要性であった。

2018年以降、同プラットフォームは発展し、現在では10以上の組織、機関、プロジェクト、行政機関が同プラットフォームの活動に関与しており、畜産分野におけるプログラムや投資の実行可能性を確保し、地域社会の経済機会を増大させ、アルメニアの農村住民の所得向上を支援することを目指している。 調整プラットフォームの主な目的は以下の通り：

• 調整、情報交換、経験の交換、潜在的協力分野の特定
• 共同プロジェクト・活動の実施
• 天然飼料地帯の持続可能な利用と管理を促進する、関連する国家政策と法律の策定を提唱・支援する。

牧草地を天然資源として維持することは、GISやリモートセンシングツールを応用して、牧草地、干し草地、草原などの正確な分類図を作成することで容易にできる。デジタルデータと空間技術の組み合わせにより、地上部の緑色植生バイオマスや草地構成の詳細で有用なモニタリングが可能になる。さらに、資源や属性をモニタリングすることで、知識管理や長期的な意思決定計画を立てることができる。

私たちの戦略の成功には、公園周辺の地域社会の幸福が不可欠である。完全で機能的かつ健全な生態系は、きれいな水、きれいな空気、洪水の緩和といった重要な環境サービスを保証するだけでなく、持続可能な経済を発展させる新たな機会も提供する。

これらの地域は通常、大きな可能性を秘めているが、同時に重要な脅威にも直面している。生態系は通常劣化しており、地元では機会や収入の源とはみなされていない。また、保護区の端に位置するこれらの地域は通常、貧困層が多く、大都市への移住率が高い。

私たちはこのような地域社会とともに、新たな保護区の創設や野生生物の復活からもたらされる機会と直結した、持続可能な新たな経済への道を切り開くために活動している。私たちは地域のリーダーや女性に力を与え、若者と故郷や環境とのつながりを強化し、新しい職業を訓練し、信頼と尊敬に基づく関係を築くために活動している。