ミツバチ巣防衛におけるマルチタスクの成立機構—機械学習で複雑な行動を可視化する—（令和 8年度）

ニホンミツバチは多様な外敵から巣を防衛するため、それぞれに特化した防衛行動を獲得してきた。しかし、同時に複数種の外敵が出現する場合には、より複雑な防衛戦略が用いられているはずである。本研究では、巣防衛の主体であるワーカー「門番」を自動的に判別・追跡する画像解析技術を開発し、その行動データを定量的に取得する。得られた結果をもとに、外敵の襲来に応じた門番の行動を精緻に解析し、同時並行的な外敵の襲来に対する複雑な巣防衛が成立するメカニズムの解明を試みる。

• 主たるもの：基礎科学研究
• 従たるもの：

1年目から、ニホンミツバチ巣箱の定点撮影を開始し、得られた画像データを用いてミツバチおよび外敵の検出モデルを作成するとともに、ニホンミツバチの門番判別モデルの作成に努める。2・3年目にも引き続き巣箱の定点撮影を行い、1年目に作成した各種モデルによって長期的な門番および外敵の追跡データを取得する。得られたデータを詳細に解析することで、ニホンミツバチが最適な巣防衛を実現するためのマルチタスク処理をどのように成立させているかについて解析を行う。

ニホンミツバチの行動データを定量的に取得するため、初年度は、巣防衛の主体であるワーカー「門番」を自動的に判別・追跡する画像解析技術を開発する。まず初めに、ミツバチの巣門前を長期的に撮影可能なシステムを構築する。本システムおよびこれまでの研究で取得した撮影データを用い、画像中からミツバチやその他の外敵を検出するモデルと、ミツバチの移動軌跡の特徴に基づいて門番とその他のワーカーを判別するモデルを作成する。