Ribbit - アヌラン種の自動識別と分類のためのウェブアプリ

Ribbitのデータ民主化へのアプローチは、市民主導の科学的貢献のプロセスを注意深くキュレーションしたものです。iNaturalist soundsとAnurasetの既存の公開データセットを活用することで、このアプリケーションは音響生物多様性モニタリングの強固な基盤を確立します。これらの初期データセットは、機械学習トレーニングのための包括的なベースラインを提供し、無尾類同定のための高品質な初期モデルを保証します。

このアプリケーションの革新的なデータ収集戦略は、情報収集にとどまらず、ユーザー投稿データの厳格な品質管理プロセスを実施しています。市民から提出された各記録は、グローバル生物多様性情報ファシリティ（GBIF）に貢献する可能性がある前に、慎重な検証を受けます。このアプローチは、受動的なデータ収集を、市民が保全研究に有意義に貢献できる能動的で協力的な科学的プロセスへと変化させ、GBFのターゲット14である「あらゆるレベルでの意思決定に生物多様性を統合する」に対応します。

重要なことは、リビットが厳格なデータプライバシーと保護プロトコルを維持していることである。特に希少種や正確な位置情報など、生態系データのセンシティブな性質を認識し、アプリケーションは厳格なユーザー同意メカニズムを実装しています。投稿者の明確な同意なしに、ユーザーデータが共有されたり配布されたりすることはなく、生態学の対象と市民科学者のプライバシーの両方を保護している。

市民科学アプリは、自然愛好家を巻き込みながら生物多様性のモニタリングを支援することが示されている（Callaghan et al.）例えば、オーストラリア博物館のアプリである FrogIDは、ユーザーがカエルの鳴き声を録音し、その鳴き声が人間によって検証される。現在までに、FrogIDは移入種のモニタリング（Rowley and Callaghan, 2023）、IUCNのレッドリスト評価への情報提供（Gallagher et al, 2024）、火災の影響評価（Mitchell et al, 2023）、都市化の影響の理解（Callaghan et al, 2020）、カエルの鳴き声行動の研究（Liu et al, 2022）に関連する論文を発表している。私たちの目標は、世界中のアヌラン種で、より短期間に、Ribbitで同様の結果を達成することです。現在までに、FrogIDチームは18,000件を超える鳴き声のバックログを抱えているが、機械学習アルゴリズムの実装により処理時間が大幅に短縮されるため、このアプリを使えば大幅に削減できる可能性がある。

アプリの最初のベータテストでは、50人のユーザーが識別のために録音を提出しました。専門家からは、記録した種がRibbitが予測した種と一致したと指摘され、自然愛好家からは、新しいアヌラン種を紹介する「今日のカエル」機能を楽しんだり、種の名前や最も一般的な鳴き声を通じて馴染みのあるアヌランを再認識することができたと好評を得ている（GBFターゲット11）。

生態系を保全することは、気候変動を抑制し、生態系サービス（GBFターゲット11）を維持するための鍵である。今世紀、100万種以上が絶滅の危機に直面しているが、北半球での観測に偏っている既存のデータギャップでは、保全すべき地域を選択することは困難である。南半球の生物多様性ホットスポットで高密度に見られる絶滅危惧種の保全には、南半球の生物多様性デー タの量を増やすことが不可欠です。両生類は多様な発声をするため音響同定に理想的であり、重要な生態系指標です（Estes-Zumpf et al.,2022）。世界中で7,000種を超える両生類の標識データを増やすことで、保全活動を強化し、脆弱な生態系における 知識ギャップを減らすことができます。生物多様性の損失を軽減するために市民科学のプラットフォームを利用することで、これらの重要な生息地 の環境スチュワードシップを地域で確立することができます（GBF目標20）。

生物多様性に関する最大の市民科学プロジェクトであるeBirdは、世界中のユーザーから1億羽の野鳥を観察しています。これらの観察結果は、「収集された種のリストを通じて、分布、生息数、生息地の利用状況、鳥類の動向を、シンプルな科学的枠組みで記録する」のに役立っている。(Sánchez-Clavijoら、2024）。

種の同定にコンピュータ・ビジョンのアルゴリズムを使用する、もうひとつの市民科学アプリであるiNaturalistも、生物多様性の損失を軽減することに成功している。現在までに、このアプリは全世界で200,000,000件以上、毎月600万件の観察を行っている。iNaturalistでは、研究レベルの観察結果がGBIFと共有され、GBIFはその知識を政策決定、研究、コミュニティ形成に利用している（GBIF, 2023）。

現在、私たちのアプリは世界中で71種のカエルとヒキガエルを同定しています。その多くは国際自然保護連合（IUCN）の絶滅危惧種（LC）に指定されていますが、IUCNの絶滅危惧種はサザン・ベル・フロッグ（Ranoidea raniformis）の1種のみです。このように絶滅危惧種が含まれていないことから、生物音響生態学的モニタリングに多様な専門家が参加する必要性が浮き彫りになった。脆弱な種に関するデータポイントを増やすことで、データ主導の洞察による政策決定に役立てることができる。地元のコミュニティや先住民は、アプリに含まれる種の数を増やす上で重要な資産となるだろう。彼らの地元の知識によって、遠隔地の種を追跡することができるからだ。

両生類は鳥類や哺乳類よりも脅威にさらされており、急速に減少しています。両生類の個体数は気候変動やツボカビ症、種の売買などの人為的要因など複数の要因によって減少して います。しかし、1294種（22.5%）は鳥類がわずか78種（0.8%）であるのに対して不明な点が多すぎるため、 両生類に対する脅威のレベルが過小評価されていることは間違いありません（Stuart et al.）

この知識不足は、科学研究を民主化する上で、Ribbitのような教育ツールが極めて重要であることを強調している。生態系モニタリングの障壁を下げることで、Ribbitのようなアプリは受動的な観察者を積極的な保全参加者に変える。教育技術は、市民科学者が脆弱な生態系の理解と保護に直接貢献することを可能にし、研究が不十分な地域でのデータ収集の拡大を通じて、重要な研究の限界に対処する。

これらの革新的なプラットフォームは、科学的関与のためのアクセス可能な経路を提供しながら、生物多様性の課題に対する市民の意識を高める。確立された研究インフラを持つ鳥類に特化したアプリとは異なり、無尾類の保全には包括的な市民科学プラットフォームが欠けていた。Ribbitはこの重大なギャップを埋めるために、個人が両生類の研究への重要な貢献者となることを可能にし、 データ不足の流れを変え、テクノロジーを活用した協力的な環境スチュワードシップを通じて世界的な保 全活動を支援します。これは800種を超える両生類に関する情報を4つの言語で含む最初のアプリケーションで、呼び名の種類や写真、 CITES情報（種が人身売買や商業目的で利用されているかどうか、GBFターゲット5と9に対応）、IUCNのステー タス（種が絶滅の危機に瀕しているかどうか、GBFターゲット4に対応）、動物の行動や繁殖に関する一般的な情報など が含まれます。