JP2021157311A - 管理装置及び管理システム - Google Patents

Abstract

【課題】被害の原因となる害獣駆除の実行性を高めること。【解決手段】管理装置は、受付部と、照合部と、選定部とを具備する。受付部は、害獣による被害情報を受け付ける。照合部は、捕獲個体に関する捕獲個体情報と被害情報とを照合し、捕獲個体情報と被害情報との類似の有無を判断する。選定部は、照合部による類似の有無に基づき捕獲個体情報に類似する被害情報を選定する。【選択図】図５

Description

本開示は、管理装置及び管理システムに関する。

近年、イノシシやシカ等の害獣による農作物の被害が問題となっており、害獣を捕獲するための仕組みの提案も行われ始めている。これに対し、農作物に被害を及ぼすイノシシやシカ等の害獣を捕獲した場合、害獣を捕獲したことを示す証拠を提出することで報奨金を提供する制度を運用する自治体も存在する。

特開２０１９−７４９６１号公報

ところで、従来の害獣の捕獲は、農作物等の被害の防止に対する実効性が高くないという問題がある。

そこで、本開示では、被害の原因となる害獣駆除の実行性を高めることができる管理装置及び管理システムを提案する。

実施形態の一例に係る管理装置は、受付部と、照合部と、選定部とを具備する。受付部は、害獣による被害情報を受け付ける。照合部は、捕獲個体に関する捕獲個体情報と被害情報とを照合し、捕獲個体情報と被害情報との類似の有無を判断する。選定部は、照合部による類似の有無の判断結果に基づき捕獲個体情報に類似する被害情報を選定する。

図１は、実施形態に係る管理システムの構成例を示す図である。 図２は、実施形態に係る被害情報送信端末の構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る捕獲個体情報送信端末の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る自治体装置の構成例を示す図である。 図５は、実施形態に係る管理装置の構成例を示す図である。 図６は、実施形態に係る被害情報格納部に格納される被害情報の概要を示す図である。 図７は、実施形態に係る捕獲個体情報格納部に記憶される捕獲個体情報の概要を示す図である。 図８は、実施形態に係る対応情報格納部に記憶される対応情報の概要を示す図である。 図９は、実施形態に係る管理システムにおける処理の流れを示すシーケンス図である。 図１０は、実施形態に係る管理システムにおける処理の流れを示すシーケンス図である。 図１１は、実施形態に係る管理システムにおける処理の流れを示すシーケンス図である。 図１２は、実施形態に係る管理装置の推定処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１３は、実施形態に係る推定情報の一例を示す図である。 図１４は、実施形態に係る管理装置の照合処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１５は、実施形態に係る照合処理の概要を示す図である。

以下に説明する実施形態に係る管理装置１００は、害獣による被害情報を受け付ける受付部１３１と、捕獲個体に関する捕獲個体情報と被害情報とを照合し、捕獲個体情報と被害情報との類似の有無を判断する照合部１３３と、照合部１３３による類似の有無の判断結果に基づき捕獲個体情報に類似する被害情報を選定する選定部１３４と、を具備する。

また、被害情報は少なくとも害獣の足跡の画像または当該足跡のサイズを含む。管理装置１００は、害獣の足跡の画像または当該足跡のサイズに基づいて害獣の種別並びにサイズに関する推定情報を推定する推定部１３２をさらに有する。被害情報は推定部１３２に基づいて推定された推定情報を含む。

また、管理装置１００は、被害情報に関する情報を提示する提示部１３５と、被害情報に対して提供された提供情報を、被害情報と関連付けて登録し、当該被害情報を更新する登録部１３６とをさらに有し、照合部１３３は、捕獲個体情報と登録部１３６により更新された被害情報とを照合する。

また、管理装置１００は、対応情報格納部１２３をさらに有する。対応情報格納部１２３は、教示データに基づく機械学習の結果として、害獣の足跡の画像並びに当該足跡のサイズと、害獣の体長及び体重ごとに複数に区分けされた区分との対応情報を記憶する。照合部１３３は、被害情報に含まれる加害獣の足跡の画像並びに当該足跡のサイズと対応情報に基づいて、被害情報のそれぞれについて当該被害情報に紐付く加害獣の推定区分を導出し、導出される推定区分と捕獲個体情報とに基づいて、被害情報に紐付く加害獣である個体と捕獲個体とを照合し、照合結果を出力する。

近年、イノシシやシカ等の害獣による農作物の被害が問題となっている。農業従事者は、農作物の被害を誰にどのように伝えれば、農作物に被害をもたらす害獣を捕獲できるのかを把握していない場合があり、被害情報の伝達経路を周知させ、十分に確保する必要がある。自治体等は、農作物の被害を撲滅すべく、害獣を捕獲したことを示す証拠を提出することで報奨金を提供する制度を運用する。しかしながら、農作物に実際に被害をもたらした害獣個体そのものを捕獲しなければ、農作物の被害を止めることができず、制度の実効性に問題がある。自治体等からの依頼を受けて害獣の捕獲に乗り出すハンター等は、自治体等の依頼を待つ受け身の状態にあり、被害の発生等を迅速に把握する術がない。

以上のような問題点に鑑み、本開示は、農作物の被害を防止する上で実行性の高い害獣捕獲を実現できる管理システム及び情報提供プログラムを提案する。以下、図１〜図１５を参照して、実施形態に係る管理システム１について説明する。

＜＜管理システムの構成例＞＞
図１は、実施形態に係る管理システムの構成例を示す図である。図１に示すように、管理システム１は、被害情報送信端末１０と、捕獲個体情報送信端末２０と、自治体装置３０と、情報提供者装置４０と、管理装置１００とを備える。

図１に示す例において、管理システム１は、被害情報送信端末１０、捕獲個体情報送信端末２０、自治体装置３０、情報提供者装置４０、並びに管理装置１００を１つだけ備えているが、複数の被害情報送信端末１０、複数の捕獲個体情報送信端末２０、複数の情報提供者装置４０並びに複数の自治体装置３０を含むことができる。

被害情報送信端末１０、捕獲個体情報送信端末２０、自治体装置３０、情報提供者装置４０並びに管理装置１００は、ネットワーク２に接続される。被害情報送信端末１０、捕獲個体情報送信端末２０、自治体装置３０、情報提供者装置４０並びに管理装置１００は、ネットワーク２を介して、他の装置と相互に通信できる。

ネットワーク２は、被害情報送信端末１０と、捕獲個体情報送信端末２０と、自治体装置３０と、情報提供者装置４０と、管理装置１００とを相互に接続する。ネットワーク２は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ethernet（登録商標）を含む各種のLAN（Local Area Network）、WAN（Wide Area Network）などを含んでもよい。また、ネットワーク２は、IP-VPN（Internet Protocol-Virtual Private Network）などの専用回線網を含んでもよい。また、ネットワーク２は、Wi-Fi（登録商標）、Bluetooth（登録商標）など無線通信網を含んでもよい。

被害情報送信端末１０は、農作物が害獣による被害を受けた農業従事者Ｆ１によって使用される装置である。捕獲個体情報送信端末２０は、自治体等の依頼を受けて、害獣を捕獲したハンターＨ１により使用される装置である。情報提供者装置４０は、情報提供者となり得る第三者Ｄ１によって使用される装置である。情報提供者装置４０は、通信機能、表示機能、ＷＥＢブラウンジング機能、テキスト編集機能など、少なくとも自治体装置３０により公開される情報を閲覧し、自治体装置３０に対して情報を提供するための機能を備える。第三者Ｄ１は、害獣の研究者や熟練ハンターなどを含む。

被害情報送信端末１０、捕獲個体情報送信端末２０並びに情報提供者装置４０は、通信機能を備えた装置であり、例えば、携帯電話、スマートデバイス（スマートフォン、又はタブレット）、PDA（Personal Digital Assistant）のモバイル端末、ウェアラブル端末、デスクトップ型やラップトップ型のパーソナルコンピュータ等であってよい。

自治体装置３０は、害獣の捕獲を業務に含む自治体の職員である自治体職員ＣＳ１により使用される装置である。自治体装置３０は、通信機能を備えた装置であり、例えば、スマートデバイス（スマートフォン、又はタブレット）、PDA（Personal Digital Assistant）、デスクトップ型やラップトップ型のパーソナルコンピュータであってよい。

管理装置１００は、被害情報送信端末１０から送信される被害情報や、捕獲個体情報送信端末２０から送信される捕獲個体情報を管理する装置である。管理装置１００は、通信機能を備え、インターネット等のネットワーク２上に配置されたサーバ装置やワークステーション等の汎用的な情報処理装置や、複数の情報処理装置で構築されたクラウドシステム等により実現される。

このような管理システム１において、害獣による農作物の被害を発見した農業従事者Ｆ１は、被害情報送信端末１０を操作して、被害情報を自治体装置３０に送信する。自治体装置３０は、被害情報送信端末１０から受信した被害情報の登録要求を管理装置１００に送信する。また、農業従事者Ｆ１から被害情報を受け付けた自治体の職員である自治体職員ＣＳ１は、害獣の捕獲依頼をハンターＨ１に依頼する。

管理装置１００は、自治体装置３０から受信した被害情報を被害情報格納部に格納する。管理装置１００は、加害獣の手配情報として、被害情報に基づいて推定した加害獣の推定情報を提示する。推定情報は、ハンターＨ１のみならず、広く一般に公開される。

加害獣の推定情報を閲覧した第三者Ｄ１は、情報提供者装置４０を操作し、加害獣の推定情報に対するコメントを投稿情報として自治体装置３０に送信する。投稿情報として自治体装置３０に送信される加害獣の推定情報に対するコメントは、提供情報の一例である。管理装置１００は、自治体装置３０から転送された第三者Ｄ１の投稿情報を取得し、取得した投稿情報に基づいて加害獣の推定情報を更新し、改めて公開する。

害獣を捕獲したハンターＨ１は、捕獲個体情報送信端末２０を操作して、捕獲個体情報を自治体装置３０に送信する。自治体装置３０は、捕獲個体情報送信端末２０から受信した捕獲個体情報の登録要求を管理装置１００に送信する。

管理装置１００は、自治体装置３０から受信した捕獲個体情報を捕獲個体情報格納部に格納する。管理装置１００は、被害情報と、捕獲個体情報と、対応情報とに基づいて、加害獣と捕獲個体との照合処理を実行する。照合処理では、捕獲個体に関する捕獲個体情報と被害情報とを照合し、捕獲個体情報と被害情報との類似の有無を判断する。そして、管理装置１００は、照合処理による類似の有無の判断結果に基づき捕獲個体情報に類似する被害情報を選定し、選定結果を自治体装置３０に送信する。

自治体装置３０は、管理装置１００から受信した選定結果を自治体職員ＣＳ１に提示する。自治体職員ＣＳ１は、選定結果を精査し、選定結果に含まれる捕獲個体情報と被害情報とが一致するか否かの最終判断を下す。自治体装置３０は、自治体職員ＣＳ１から選定結果に含まれる捕獲個体情報と被害情報とが一致するか否かの最終判断を受け付ける。例えば、自治体装置３０は、自治体職員ＣＳ１の最終判断として、選定結果に含まれる捕獲個体情報と被害情報とが一致するか否かの選択を受け付ける。自治体装置３０は、自治体職員ＣＳ１により選択された被害情報の送信元である被害情報送信端末１０に対して、被害情報に一致すると判断された捕獲個体情報を被疑個体情報として送信する。

農業従事者Ｆ１は、被害情報送信端末１０にて被疑個体情報を受信すると、その後の農作物に対する被害の経過を見守り、被害が出なれば、被疑個体を加害獣として承認する承認情報を自治体装置３０に送信することにより、加害獣の捜査が終了する。

このように、管理装置１００によれば、加害獣の手配情報として、被害情報から推定された加害獣の推定情報を提示し、広く一般に公開する。これにより、推定情報を閲覧したハンターＨ１に対して加害獣の情報を把握させることができ、また、推定情報を閲覧した害獣研究者や熟練ハンターなどの第三者Ｄ１から加害獣に関する情報を募ることができる。この結果、加害獣に該当する個体を捕獲する可能性を高めることができ、農作物の被害を防止する上で実行性の高い害獣捕獲に寄与できる。また、管理装置１００によれば、捕獲個体情報と被害情報との類似の有無を判断する照合処理を実行する。これにより、捕獲個体情報と被害情報との関連性をある程度を判定することができ、農作物の被害を防止する上で実行性の高い害獣捕獲を実現できる。

＜＜機能構成例＞＞
図２〜図５を用いて、管理システム１が備える各装置の構成について説明する。

＜被害情報送信端末１０の構成＞
図２は、実施形態に係る被害情報送信端末の構成例を示す図である。図２に示すように、被害情報送信端末１０は、通信部１１と、撮像部１２と、入出力部１３と、記憶部１４と、制御部１５とを有する。

通信部１１は、無線通信処理や有線通信処理を行うためのネットワークデバイスである。例えば、通信部１１は、ネットワーク２を介して、自治体装置３０との間で各種情報を送受信する。

撮像部１２は、被害状況の画像を撮像する。被害状況の画像には、害獣の被害にあった農作物の画像や、畑に残された加害獣の足跡の画像が含まれる。撮像部２２は、例えばデジタルカメラ等のカメラデバイスにより実装できる。

入出力部１３は、画像などの各種情報を表示し、また、ユーザ（例えば、農業従事者Ｆ１）からの入力を受け付ける。例えば、入出力部１３は、例えば、タッチパネルディスプレイ（タッチスクリーンディスプレイ）などの電子デバイスにより実装できる。

記憶部１４は、被害情報送信端末１０で実行される各処理に必要なデータを記憶する。記憶部１４は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶デバイスにより実装できる。なお、記憶部１４は、被害情報送信端末１０の各部を制御するためのプログラムや、各種機能を実現するためのアプリケーションを記憶してもよい。

記憶部１４は、身体情報格納部１４ａを有する。身体情報格納部１４ａは、予め採寸された被害情報送信端末１０のユーザ（例えば、農業従事者Ｆ１）の身体の一部のサイズを記憶する。体の一部は、被害情報送信端末１０のユーザの指など、加害獣の足跡と一緒に撮影することが可能な身体の一部に該当する。

制御部１５は、被害情報送信端末１０の各部を制御する制御回路であり、各種の処理手順等を規定したプログラム及び所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部１５は、マイクロコンピュータ等により実装される。マイクロコンピュータは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサ、並びにＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶デバイスを搭載する。ＲＯＭには、被害情報送信端末１０の各部を制御するためのプログラムや各種処理を実行するためのアプリケーションが格納されている。ＣＰＵ等のプロセッサが、ＲＯＭに格納されたプログラムやアプリケーションを実行することで、マイクロコンピュータによる被害情報送信端末１０の制御や各種機能が実現される。ＲＡＭには、ＣＰＵ等のプロセッサによる演算の実行等に必要なメモリ領域として使用される。なお、制御部１５は、記憶部１４に格納されているプログラム等を読み込んで、読み込んだプログラムを実行することにより、被害情報送信端末１０の制御や各種機能を実現してもよい。

制御部１５は、算出部１５ａと、被害情報生成部１５ｂと、被害情報送信部１５ｃとを有し、これらの各部により、被害情報送信端末１０の各種機能を実現する。

算出部１５ａは、ユーザの身体の一部と加害獣の足跡とを一緒に撮像した画像情報に基づいて、加害獣の足跡のサイズを算出する。具体的には、算出部１５ａは、撮像されたユーザの身体の一部と加害獣の足跡とを一緒に撮像した画像情報を撮像部１２から取得する。そして、算出部１５ａは、身体情報格納部１４ａに記憶されている被害情報送信端末１０のユーザの身体の一部のサイズを参照し、画像に映し出されているユーザの身体の一部のサイズと加害獣の足跡のサイズとの比較から、加害獣の足跡のサイズを算出する。

被害情報生成部１５ｂは、自治体装置３０に送信する被害情報を生成する。被害情報には、加害獣による被害の形跡、加害獣の足跡の画像、算出部１５ａにより算出された加害獣の足跡のサイズ、加害獣の出没位置、加害獣による被害が確認された日時、及び加害獣の一部の特徴に関する目撃情報を含む。

加害獣による被害の形跡は、例えば、加害獣の被害にあった農作物の画像や被害者である被害情報送信端末１０のユーザ（例えば、農業従事者Ｆ１）によるコメントなどに該当する。

加害獣の出没位置は、加害獣の被害が発生した場所を特定する位置情報である。出没位置は、例えば、被害情報送信端末１０により取得される位置情報であってよい。位置情報は、GPS（Global Positioning System、全地球測位システム）の他、Beidou、QZSS（Quasi-Zenith Satellite System）、GalileoやA-GPS（Assisted Global Positioning System）に代表される被害情報送信端末１０が有する位置測位機能によって取得される座標情報であってもよい。典型的には、緯度、経度、高度、測位誤差に係る情報が含まれうる。または、例えば、NRA（National Regulatory Authority）またはその委託機関によって管理される情報管理装置に登録される位置情報であってよい。または、位置情報は、例えば、特定の地理位置を原点とするX軸、Y軸、Z軸の座標であってもよい。また、位置情報は、位置測位機能より取得された位置情報を地域メッシュ統計における基準地域メッシュ（参考ＵＲＬ：https://www.stat.go.jp/data/mesh/m_tuite.html）であるメッシュ番号であってもよい。また、出没位置は、出没位置が農地であれば、農業委員会が管理する農地台帳で管理される農地の所在を示す情報であってもよい。また、位置情報は、加害獣の出没位置を地図上にマッピングした情報であってもよい。

加害獣の一部の特徴に関する目撃情報は、被害情報送信端末１０のユーザ（例えば、農業従事者Ｆ１）の目撃情報であり、毛並、毛の色、体の傷など加害獣を特定可能な身体的な特徴を示す情報に該当する。

被害情報送信部１５ｃは、害獣による被害情報を自治体装置３０に送信する。

また、被害情報送信端末１０は、自治体装置３０から送信された被疑個体情報を取得し、取得した被疑個体情報を入出力部１３に出力できる。被害情報送信端末１０のユーザ（例えば、農業従事者Ｆ１）は、入出力部１３に出力された被疑個体情報を閲覧できる。

＜捕獲個体情報送信端末２０の構成＞
図３は、実施形態に係る捕獲個体情報送信端末の構成例を示す図である。図３に示すように、捕獲個体情報送信端末２０は、通信部２１と、撮像部２２と、入出力部２３と、記憶部２４と、制御部２５とを有する。

通信部２１は、無線通信処理や有線通信処理を行うためのネットワークデバイスである。例えば、通信部２１は、ネットワーク２を介して、自治体装置３０との間で各種情報を送受信する。

撮像部２２は、捕獲個体の画像を撮像する。撮像部２２は、例えばデジタルカメラ等のカメラデバイスにより実装できる。

入出力部２３は、画像などの各種情報を表示し、また、ユーザ（例えば、ハンターＨ１）からの入力を受け付ける。例えば、入出力部２３は、例えば、タッチパネルディスプレイ（タッチスクリーンディスプレイ）などの電子デバイスにより実装できる。

記憶部２４は、捕獲個体情報送信端末２０で実行される各処理に必要なデータを記憶する。記憶部２４は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶デバイスにより実装できる。なお、記憶部２４は、捕獲個体情報送信端末２０の各部を制御するためのプログラムや、各種機能を実現するためのアプリケーションを記憶してもよい。

制御部２５は、捕獲個体情報送信端末２０の各部を制御する制御回路であり、各種の処理手順等を規定したプログラム及び所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部２５は、マイクロコンピュータ等により実装される。マイクロコンピュータは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサ、並びにＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶デバイスを搭載する。ＲＯＭには、捕獲個体情報送信端末２０の各部を制御するためのプログラムや各種処理を実行するためのアプリケーションが格納されている。ＣＰＵ等のプロセッサが、ＲＯＭに格納されたプログラムやアプリケーションを実行することで、マイクロコンピュータによる捕獲個体情報送信端末２０の制御や各種機能が実現される。ＲＡＭには、ＣＰＵ等のプロセッサによる演算の実行等に必要なメモリ領域として使用される。なお、制御部２５は、記憶部２４に格納されているプログラム等を読み込んで、読み込んだプログラムを実行することにより、捕獲個体情報送信端末２０の制御や各種機能を実現してもよい。

制御部２５は、捕獲個体情報生成部２５ａと、捕獲個体情報送信部２５ｂとを有し、これらの各部により、捕獲個体情報送信端末２０の各種機能を実現する。

捕獲個体情報生成部２５ａは、自治体装置３０に送信する捕獲個体情報を生成する。捕獲個体情報は、捕獲個体情報は、少なくとも捕獲個体の一部の特徴、捕獲個体の画像情報、捕獲個体が食した食物の情報の１つを含んでよい。捕獲個体の一部の特徴は、毛並、毛の色、体の傷など加害獣を特定可能な身体的な特徴を示す情報に該当する。捕獲個体が食した食物の情報は、捕獲個体が農地で農作物を荒らしている間に捕獲された場合など、捕獲個体情報送信端末２０のユーザ（例えば、ハンターＨ１）により目撃される目撃情報に該当する。

捕獲個体情報送信部２５ｂは、自治体装置３０に対して、捕獲個体に関する捕獲個体情報を送信する。

また、捕獲個体情報送信端末２０は、管理装置１００にアクセスして、加害獣の推定情報を取得し、取得した加害獣の推定情報を入出力部２３に出力できる。捕獲個体情報送信端末２０のユーザ（例えば、ハンターＨ１）は、入出力部２３に出力される加害獣の推定情報を閲覧できる。

＜自治体装置３０の構成＞
図４は、実施形態に係る自治体装置の構成例を示す図である。図４に示すように、自治体装置３０は、通信部３１と、入出力部３２と、記憶部３３と、制御部３４とを有する。

通信部３１は、無線通信処理や有線通信処理を行うためのネットワークデバイスである。例えば、通信部３１は、ネットワーク２を介して、被害情報送信端末１０、捕獲個体情報送信端末２０、並びに管理装置１００との間で各種情報を送受信する。

入出力部３２は、画像などの各種情報を表示し、また、ユーザ（例えば、農業従事者Ｆ１）からの入力を受け付ける。例えば、入出力部１３は、例えば、マウス、キーボード、ディスプレイ、タッチパネルディスプレイ（タッチスクリーンディスプレイ）などの電子デバイスにより実装できる。

記憶部３３は、自治体装置３０で実行される各処理に必要なデータを記憶する。記憶部３３は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶デバイスにより実装できる。なお、記憶部３３は、自治体装置３０の各部を制御するためのプログラムや、各種機能を実現するためのアプリケーションを記憶してもよい。

制御部３４は、自治体装置３０の各部を制御する制御回路であり、各種の処理手順等を規定したプログラム及び所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部３４は、マイクロコンピュータ等により実装される。マイクロコンピュータは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサ、並びにＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶デバイスを搭載する。ＲＯＭには、自治体装置３０の各部を制御するためのプログラムや各種処理を実行するためのアプリケーションが格納されている。ＣＰＵ等のプロセッサが、ＲＯＭに格納されたプログラムやアプリケーションを実行することで、マイクロコンピュータによる自治体装置３０の制御や各種機能が実現される。ＲＡＭには、ＣＰＵ等のプロセッサによる演算の実行等に必要なメモリ領域として使用される。なお、制御部３４は、記憶部３３に格納されているプログラム等を読み込んで、読み込んだプログラムを実行することにより、自治体装置３０の制御や各種機能を実現してもよい。

制御部３４は、取得部３４ａと、登録要求部３４ｂと、評価部３４ｃとを有し、これらの各部により、自治体装置３０の各種機能を実現する。

取得部３４ａは、被害情報送信端末１０から送信される被害情報を取得する。また、取得部３４ａは、捕獲個体情報送信端末２０から送信される捕獲個体情報を取得する。なお、取得部３４ａは、加害獣に関する投稿情報を情報提供者装置４０等から取得できる。

登録要求部３４ｂは、取得部３４ａが被害情報送信端末１０から被害情報を取得すると、被害情報の登録要求を管理装置１００に送信する。また、登録要求部３４ｂは、取得部３４ａが捕獲個体情報送信端末２０から捕獲個体情報を取得すると、捕獲個体情報の登録要求を管理装置１００に送信する。登録要求部３４ｂは、取得部３４ａが取得した提供情報の登録要求を管理装置１００に送信する。

評価部３４ｃは、管理装置１００から受信する選定結果を表示して、管理者である自治体職員ＣＳ１に提示する。そして、評価部３４ｃは、自治体職員ＣＳ１の最終判断として、選定結果に含まれる捕獲個体情報と被害情報とが一致するか否かの選択を自治体職員ＣＳ１から受け付ける。なお、評価部３４ｃは、捕獲個体情報に類似すると判断された被害情報が複数ある場合、複数の被害情報の中から、捕獲個体情報に一致する可能性が最も高い被害情報の選択、若しくは一致する可能性があると判断できる全ての被害情報の選択を受け付けるための機能を備えることもできる。そして、評価部３４ｃは、捕獲個体情報と一致するものとして選択された被害情報の提供元である被害情報送信端末１０に対し、捕獲個体情報を被疑個体情報として送信する。

＜管理装置１００の構成＞
図５は、実施形態に係る管理装置の構成例を示す図である。図５に示すように、管理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

通信部１１０は、無線通信処理や有線通信処理を行うためのネットワークデバイスである。例えば、通信部１１０は、ネットワーク２を介して、被害情報送信端末１０、捕獲個体情報送信端末２０、並びに自治体装置３０との間で各種情報を送受信する。

記憶部１２０は、管理装置１００で実行される各処理に必要なデータを記憶する。記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶デバイスにより実装できる。なお、記憶部１２０は、管理装置１００の各部を制御するためのプログラムや、各種機能を実現するためのアプリケーションを記憶してもよい。

記憶部１２０は、被害情報格納部１２１と、捕獲個体情報格納部１２２と、対応情報格納部１２３とを有する。

図６は、実施形態に係る被害情報格納部に格納される被害情報の概要を示す図である。図６に示すように、被害情報格納部１２１は、被害情報として、被害情報の送信元を示す送信元ＩＤ、被害形跡画像、足跡の画像、足跡のサイズ、出没位置、被害日時、目撃情報、種別、提供情報、並びに捜査状況を示す各情報を相互に関連付けて記憶している。

被害情報として記憶される送信元ＩＤは、被害情報送信端末１０のユーザ（例えば、農業従事者Ｆ１）に一意に割り当てられる識別情報に該当し、例えば、自治体装置３０により予め付与される。また、被害形跡画像は、被害情報送信端末１０のユーザ（例えば、農業従事者Ｆ１）により撮像された加害獣による被害の形跡を示す画像であり、例えば、加害獣の被害にあった農作物を撮像した画像に該当する。また、足跡の画像は、被害情報送信端末１０のユーザ（例えば、農業従事者Ｆ１）により発見された加害獣の足跡を示す画像に該当する。また、足跡のサイズは、被害情報送信端末１０において算出された加害獣の足跡の大きさに該当する。また、出没位置は、加害獣の被害が発生した場所を特定する位置情報に該当する。また、被害日時は、被害情報送信端末１０のユーザ（例えば、農業従事者Ｆ１）により加害獣による被害が確認された日時に該当する。また、目撃情報は、被害情報送信端末１０のユーザ（例えば、農業従事者Ｆ１）により目撃された加害獣の様子を示す情報に該当する。種別は、被害者である農業従事者Ｆ１が、農作物の被害状況や現場に残された足跡などから加害獣の種別（例えば、イノシシやシカなど）を判断できる場合に、農業従事者Ｆ１自らの手によって被害情報に記入される情報である。提供情報は、一般公開された加害獣の推定情報について、情報提供者である第三者Ｄ１から寄せられた加害獣に関する情報である。また、捜査状況は、加害獣を捕獲するための捜査の状況を示す情報に該当する。

図７は、実施形態に係る捕獲個体情報格納部に記憶される捕獲個体情報の概要を示す図である。図７に示すように、捕獲個体情報格納部１２２は、捕獲個体情報として、捕獲個体情報の送信元を示す送信元ＩＤ、捕獲個体画像、種別、サイズ、特徴、被害作物、捕獲位置、捕獲日時、並びに捜査状況を示す各情報を相互に関連付けて記憶している。

捕獲個体情報として記憶される送信元ＩＤは、捕獲個体情報送信端末２０のユーザ（例えば、ハンターＨ１）に一意に割り当てられる識別情報に該当し、例えば、自治体装置３０により予め付与される。また、捕獲個体画像は、捕獲個体情報送信端末２０のユーザ（例えば、ハンターＨ１）により撮像された捕獲個体を示す画像に該当する。種別は、捕獲個体情報送信端末２０のユーザ（例えば、ハンターＨ１）が特定した捕獲個体の種別に該当する。サイズは、捕獲個体情報送信端末２０のユーザ（例えば、ハンターＨ１）により計測された捕獲個体の体長に該当する。特徴は、捕獲個体情報送信端末２０のユーザ（例えば、ハンターＨ１）により特定された捕獲個体の身体的な特徴に該当する。被害作物は、捕獲個体情報送信端末２０のユーザ（例えば、ハンターＨ１）により特定された捕獲個体が食する食物（農作物等）に該当する。捕獲位置は、捕獲個体情報送信端末２０のユーザ（例えば、ハンターＨ１）が捕獲個体を捕獲した日時に該当する。捜査状況は、捕獲個体に対応する加害獣を捕獲するための捜査の状況を示す情報に該当する。

対応情報格納部１２３は、教示データに基づく機械学習の結果として、害獣の足跡の画像並びに当該足跡のサイズと、害獣の体長及び体重ごとに複数に区分けされた属性との対応情報を記憶する。図８は、実施形態に係る対応情報格納部に記憶される対応情報の概要を示す図である。

例えば、イノシシについての機械学習を行う場合、図８に示すように、イノシシの足跡の画像、当該足跡のサイズ、体長、並びに体重が相互に対応付けられた複数のデータサンプルを、予め設定する区分によりラベリングした教示データを準備する。区分は、例えば、体長及び体重で規定できる。図８に示す例では、区分１〜区分７までの７つの区分が予め設定される。イノシシの足跡の画像については、学習モデルを用いた機械学習に応じて、画像から特徴量を抽出する前処理を行ってもよい。教示データを準備した後、教示データに基づく機械学習を実行し、イノシシの足跡の画像並びに当該足跡のサイズと区分との関係を学習した学習済みモデルを生成する。生成された学習済みモデルは、イノシシの足跡の画像並びに当該足跡のサイズと、イノシシの体長及び体重ごとに複数に区分けされた区分との対応情報として機能する。すなわち、この学習済みモデル（対応情報）により、被害情報ごとに当該被害情報に紐付く加害獣の推定区分を得ることができる。例えば、この学習済みモデル（対応情報）により、イノシシの足跡の画像及び足跡のサイズを入力し、入力した画像及び足跡のサイズに対応する区分ごとの一致率を得ることができる。

なお、図８は、教示データ及び対応情報（学習済みモデル）の一例を示すものであり、図８に示す例には特に限定される必要はない。被害情報として取得される情報の中から、被害情報に紐付く加害獣（例えば、イノシシ）の個体推定に寄与する情報を適宜選択し、機械学習を行うことができる。また、対応情報は、イノシシのみならず、シカやカラスなど害獣となり得る複数の動物についてそれぞれ生成できる。対応情報格納部１２３は、害獣ごとに対応情報を記憶できる。

制御部１３０は、管理装置１００の各部を制御する制御回路であり、各種の処理手順等を規定したプログラム及び所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部１３０は、マイクロコンピュータ等により実装される。マイクロコンピュータは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサ、並びにＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶デバイスを搭載する。ＲＯＭには、管理装置１００の各部を制御するためのプログラムや各種処理を実行するためのアプリケーションが格納されている。ＣＰＵ等のプロセッサが、ＲＯＭに格納されたプログラムやアプリケーションを実行することで、マイクロコンピュータによる管理装置１００の制御や各種機能が実現される。ＲＡＭには、ＣＰＵ等のプロセッサによる演算の実行等に必要なメモリ領域として使用される。なお、制御部１３０は、記憶部１２０に格納されているプログラム等を読み込んで、読み込んだプログラムを実行することにより、管理装置１００の制御や各種機能を実現してもよい。

制御部１３０は、受付部１３１と、推定部１３２と、照合部１３３と、選定部１３４と、提示部１３５と、登録部１３６と、更新部１３７とを有し、これらの各部により、管理装置１００の各種機能を実現する。

受付部１３１は、害獣による被害情報を受け付ける受付部として機能する。具体的には、受付部１３１は、自治体装置３０から被害情報の登録の要求を受け付けると、登録要求に被害情報として同封される送信元ＩＤ、加害獣による被害の形跡、加害獣の足跡の画像、当該足跡のサイズ、加害獣の出没位置、加害獣による被害が確認された日時、及び加害獣の一部の特徴に関する目撃情報を相互に関連付けて被害情報格納部１２１に格納する。なお、被害情報は、推定部１３２により推定された害獣の種別並びにサイズに関する推推定情報を含む。

また、受付部１３１は、自治体装置３０から捕獲個体情報の登録の要求を受け付ける。受付部１３１は、登録要求に同封される捕獲個体情報を捕獲個体情報格納部１２２に格納する。

推定部１３２は、害獣の足跡の画像または当該足跡のサイズ情報に基づいて前記害獣の種別並びにサイズに関する推定情報を推定する推定部として機能する。具体的には、推定部１３２は、被害情報格納部１２１に記憶されている加害獣の足跡の画像並びに当該足跡のサイズに基づいて、加害獣の種別並びにサイズを推定する。推定部１３２は、例えば、害獣の種別ごとに予め用意された足跡の画像及び足跡のサイズの参照情報に基づいて、加害獣の足跡の画像並びに当該足跡のサイズに対応する加害獣の種別並びにサイズを推定できる。参照情報は、足跡の画像を照合するためのテンプレートや、足跡のサイズと害獣のサイズ等を対応付けたテーブルデータなどで構成される。なお、推定部１３２は、参照情報に基づいて、加害獣の足跡の画像並びに当該足跡のサイズに対応する加害獣の種別並びにサイズを推定する場合に限定されず、加害獣の足跡の画像並びに当該足跡のサイズに対応する加害獣の種別並びにサイズを学習した学習済みモデルに基づいて、加害獣の足跡の画像並びに当該足跡のサイズに対応する加害獣の種別並びにサイズを推定してもよい。このように、推定部１３２は、被害者である農業従事者Ｆ１が農作物の被害状況や現場に残された足跡などから加害獣の種別を判断できない場合や、足跡などの被害の痕跡が明瞭ではなくても、加害獣の種別等をある程度推定できる。これにより、公開する被害情報に加害獣の種別等をできるだけ含めることができる。

照合部１３３は、捕獲個体に関する捕獲個体情報と前記被害情報とを照合し、前記捕獲個体情報と前記被害情報との類似の有無を判断する照合部として機能する。具体的には、照合部１３３は、被害情報格納部１２１に記憶されている被害情報と捕獲個体情報とを突き合わせて、加害獣である個体と捕獲個体との照合処理を実行する。まず、照合部１３３は、受付部１３１により捕獲個体情報が取得されると、被害情報格納部１２１に格納されている被害情報に含まれる加害獣の足跡の画像並びに足跡のサイズと、対応情報格納部１２３に記憶されている対応情報に基づいて、被害情報ごとに当該被害情報に紐付く加害獣の推定区分を導出する。そして、照合部１３３は、推定区分から得られる加害獣の身体的な特徴と捕獲個体情報に含まれる捕獲個体の身体的特徴との比較結果、加害獣と捕獲個体の名称の一致、捕獲場所と被害場所の一致度などに基づいて、捕獲個体情報と被害情報との類似の有無を判断する。照合部１３３は、捕獲個体の身体的な特徴（体長や体重などのサイズ）が、被害情報から導出される推定区分に範囲にあれば、捕獲個体と被害情報に紐付く個体（加害獣）とが類似するものと判断する。また、照合部１３３は、捕獲個体の捕獲位置と加害獣の出没位置とを取得し、捕獲個体の捕獲位置と加害獣の出没位置とが一定の範囲内にある場合、捕獲場所と被害場所の一致度が高いものと判断する。照合部１３３は、例えば、加害獣と捕獲個体の名称とが一致し、捕獲個体の身体的特徴が被害情報から導出される推定区分に含まれ、かつ捕獲場所と被害場所の一致度が高い場合、捕獲個体情報と被害情報とが類似するものと判断できる。

選定部１３４は、照合部による類似の有無の判断結果に基づき捕獲個体情報に類似する被害情報を選定する選定部として機能する。具体的には、選定部１３４は、照合部１３３による類似の有無の判断結果に基づいて、捕獲個体情報に類似する被害情報を選定する。選定部１３４は、照合部１３３により捕獲個体情報に類似すると判断された被害情報を取得する。

提示部１３５は、被害情報に関する情報を提示する提示部として機能する。具体的には、提示部１３５は、推定部１３２により推定された加害獣の種類及びサイズを含む情報、並びに被害者である農業従事者Ｆ１から提供された被害情報に基づいて作成した加害獣の手配情報（後述する図１３参照）を提示する。なお、被害情報に農業従事者Ｆ１から提供された加害獣の種別が含まれる場合、提示部１３５は、加害獣の種別が確定しているものとして取り扱い、推定部１３２による推定結果を利用せずに、被害情報のみから作成した手配情報を提示できる。提示部１３５は、例えば、推定情報を自治体装置３０に送信することにより、自治体装置３０を通じて、手配情報を広く一般に公開する。提示部１３５は、更新部１３７により被害情報が更新された場合、更新後遅滞なく、手配情報を刷新して提示する。また、提示部１３５は、選定部１３４による選定結果（被害情報）を自治体装置３０に提供する。

登録部１３６は、被害情報に対して提供された提供情報を、被害情報と関連付けて登録し、当該被害情報を更新する登録部として機能する。具体的には、登録部１３６は、加害獣について、第三者Ｄ１から提供される投稿情報等を被害情報と関連付けて被害情報格納部１２１に登録することにより、被害情報を更新する。例えば、登録部１３６は、情報提供者である第三者Ｄ１から、手配中の加害獣に類似する害獣の出没位置の情報や特徴情報などが寄せられた場合、これらの情報を遅滞なく被害情報が備える「提供情報」の欄に追加することにより、被害情報を更新する。照合部１３３は、捕獲個体情報と被害情報とを照合する際、登録部１３６により更新された最新の被害情報を利用できる。このように、登録部１３６により第三者Ｄ１からの投稿情報が被害情報に追加更新されることにより、手配中の加害獣の情報が第三者Ｄ１から寄せられる投稿情報により具体化され、捕獲個体と被害情報に紐付く個体（加害獣）との類似の有無の判断精度を向上できる。

更新部１３７は、自治体装置３０から受信する捜査状況の更新依頼に応じて、被害情報に対応付けられた捜査状況、並びに捕獲個体情報の対応付けられた捜査状況を更新する。

＜＜処理手順例＞＞
図９〜図１５を用いて、実施形態に係る管理システム１による処理手順例について説明する。図９〜図１１は、実施形態に係る管理システムにおける処理の流れを示すシーケンス図である。図１２は、実施形態に係る管理装置の推定処理の手順の一例を示すフローチャートである。図１３は、実施形態に係る推定情報の一例を示す図である。図１４は、実施形態に係る管理装置の照合処理の手順の一例を示すフローチャートである。図１５は、実施形態に係る照合処理の概要を示す図である。

図９を用いて、被害情報の送信から加害獣に関する情報（手配情報）の公開に至るまでの処理、並びに投稿情報を送信から被害情報の更新に至るまでの流れを説明する。なお、図９においては、被害情報送信端末１０を端末１０として図示し、情報提供者装置４０を端末４０として図示している。

図９に示すように、被害情報送信端末１０は、ユーザ（例えば、農業従事者Ｆ１）の起動操作（ステップＳ１１）に応じてアプリケーションを起動する（ステップＳ１０１）。次に、被害情報送信端末１０は、ユーザの撮像操作（ステップＳ１２）に応じて、被害状況を撮像する（ステップＳ１０２）。さらに、被害情報送信端末１０は、現在位置を取得する（ステップＳ１０３）。

被害情報送信端末１０は、ユーザの入力操作（ステップＳ１３）による各情報の入力を受け付ける（ステップＳ１０４）。そして、被害情報送信端末１０は、被害情報を生成し（ステップＳ１０５）、生成した被害情報を、ユーザの送信操作（ステップＳ１４）に応じて、自治体装置３０に送信する（ステップＳ１０６）。

自治体装置３０は、被害情報を受信し（ステップＳ１０７）、受信した被害情報の登録要求を送信する（ステップＳ１０８）。そして、自治体装置３０は、被害情報の受信を契機として、加害獣の公開捜査を決定する（ステップＳ１０９）。自治体装置３０は、公開捜査の決定により、加害獣に関する情報提供の受付を開始する。

管理装置１００は、自治体装置３０から被害情報の登録要求を受信し（ステップＳ１１０）、受信した被害情報を被害情報格納部１２１に登録する（ステップＳ１１１）。そして、管理装置１００は、被害情報に基づく推定処理を実行し（ステップＳ１１２）、推定された加害獣の種類及びサイズを含む情報、並びに被害者である農業従事者Ｆ１から提供された被害情報に基づいて作成した加害獣の手配情報を公開する（ステップＳ１１３）。なお、被害情報格納部１２１に登録される被害情報には、後述する推定処理により推定された推定結果が関連付けられる。また、管理装置１００は、ステップＳ１１１の処理手順よりも先にステップＳ１１２の処理手順が実行してもよい。

情報提供者装置４０は、ユーザの操作入力（ステップＳ１５）によるコメントの入力を受け付けて（ステップＳ１１４）、受け付けたコメントを用いて投稿情報を生成する（ステップＳ１１５）。投稿情報は、例えば、手配情報により手配中の加害獣について、情報提供者装置４０のユーザである研究者や熟練ハンターなどから寄せられる情報である。情報提供者装置４０は、生成した投稿情報を、ユーザの送信操作（ステップＳ１６）に応じて、自治体装置３０に送信する（ステップＳ１１６）。

自治体装置３０は、情報提供者装置４０から投稿情報を受信すると（ステップＳ１１７）、受信した投稿情報を管理装置１００に送信する（ステップＳ１１８）。

管理装置１００は、自治体装置３０から投稿情報を受信すると（ステップＳ１１９）、投稿情報に対応する被害情報の更新処理を実行する（ステップＳ１２０）。例えば、管理装置１００は、手配情報により手配中の加害獣に類似する害獣の出没位置の情報や特徴情報などが寄せられた場合、これらの情報を被害情報が備える「提供情報」の欄に追加することにより、被害情報を更新する。

続いて、図１０を用いて、捕獲個体情報の送信から捕獲個体情報に類似する被害情報の選定、並びに捕獲個体情報が被害情報に一致するか否かの最終判断の受付に至るまでの処理の流れを説明する。なお、図１０においては、捕獲個体情報送信端末２０を端末２０として図示している。

図１０に示すように、捕獲個体情報送信端末２０は、ユーザ（例えば、ハンターＨ１）の起動操作（ステップＳ２１）に応じてアプリケーションを起動する（ステップＳ２０１）。次に、捕獲個体情報送信端末２０は、ユーザの撮像操作（ステップＳ２２）に応じて、捕獲個体を撮像する（ステップＳ２０２）。さらに、捕獲個体情報送信端末２０は、現在位置を取得する（ステップＳ２０３）。

捕獲個体情報送信端末２０は、ユーザの入力操作（ステップＳ２３）による各情報の入力を受け付ける（ステップＳ２０４）。そして、捕獲個体情報送信端末２０は、捕獲個体情報を生成し（ステップＳ２０５）、生成した捕獲個体情報を、ユーザの送信操作（ステップＳ２４）に応じて、自治体装置３０に送信する（ステップＳ２０６）。

自治体装置３０は、捕獲個体情報を受信し（ステップＳ２０７）、受信した被害個体情報の登録要求を送信する（ステップＳ２０８）。

管理装置１００は、自治体装置３０から捕獲個体情報の登録要求を受信し（ステップＳ２０９）、受信した捕獲個体情報を捕獲個体情報格納部１２２に登録する（ステップＳ２１０）。そして、管理装置１００は、捕獲個体の照合処理を実行し（ステップＳ２１１）、照合処理による類似の有無の判断結果に基づいて、捕獲個体情報に類似する被害情報を選定した選定結果を自治体装置３０に送信する（ステップＳ２１２）。

自治体装置３０は、管理装置１００から選定結果を受信し（ステップＳ２１３）、ユーザ（例えば、自治体職員ＣＳ１）から、捕獲個体情報と被害情報とが一致するか否かの最終判断を受け付ける（ステップＳ２１４）。

続いて、図１１を用いて、被疑個体情報の送信から捜査状況の更新に至るまでの処理の流れを説明する。なお、図１１においては、被害情報送信端末１０を端末１０として図示している。

図１１に示すように、自治体装置３０は、ユーザから、捕獲個体情報と被害情報とが一致するという最終判断を受け付けると、捕獲個体情報を被疑個体情報として被害情報送信端末１０に送信する（ステップＳ３０１）。

被害情報送信端末１０は、被疑個体情報を受信する（ステップＳ３０２）。そして、被害情報送信端末１０は、ユーザ（例えば、農業従事者Ｆ１）の入力操作（ステップＳ３１）に応じて、被害停止の承認を受け付け（ステップＳ３０３）、承認情報を生成する（ステップＳ３０４）。そして、被害情報送信端末１０は、ユーザの送信操作（ステップＳ３２）に応じて、承認情報を自治体装置３０に送信する（ステップＳ３０５）。

自治体装置３０は、承認情報を受信し（ステップＳ３０６）、捜査状況の更新依頼を管理装置１００に送信する（ステップＳ３０７）。

管理装置１００は、更新依頼を受信し（ステップＳ３０８）、捜査状況を更新（捜査終了に更新）する（ステップＳ３０９）。

図１１に示す処理において、承認情報の生成から承認情報の送信（ステップＳ３０３〜ステップＳ３０５）は、被害情報送信端末１０に搭載される専用のアプリケーションの機能より実現できる。なお、承認情報の生成から承認情報の送信（ステップＳ３０３〜ステップＳ３０５）は、被害情報送信端末１０のユーザから自治体への電話連絡等の手段によって実現されてもよく、この場合、図１１に示す処理において、承認情報の生成から承認情報の送信（ステップＳ３０３〜ステップＳ３０５）を省略できる。

図１２を用いて、管理装置１００における加害獣の推定処理の流れを説明する。図１２に示すように、推定部１３２は、被害情報に含まれる加害獣の足跡の画像並びに足跡のサイズを取得する（ステップＳ４０１）。

推定部１３２は、取得した被害情報に基づいて加害獣の種類並びにサイズを推定する（ステップＳ４０２）。具体的には、推定部１３２は、害獣の種別ごとに予め用意された足跡の画像及び足跡のサイズの参照情報に基づいて、加害獣の足跡の画像並びに当該足跡のサイズに対応する加害獣の種別並びにサイズの推定結果を導出する。

提示部１３５は、加害獣の種別並びにサイズの推定結果、並びに被害情報に基づいて作成した加害獣の手配情報を提供して（ステップＳ４０３）、図１２に示す処理手順を終了する。なお、提示部１３５は、自治体装置３０を通じて、推定情報を広く一般に公開してもよい。提示部１３５は、例えば、図１３に示すように、加害獣の手配情報として、出没地域、推定種別、推定体長、食性傾向、身体特徴、並びに情報提供先を含む情報を提供できる。提示部１３５は、出没地域や食性傾向、身体特徴などの情報を被害情報から抽出して、手配情報に追加できる。提示部３５は、加害獣の推定結果がない場合、被害情報のみに基づいて手配情報を作成できる。また、提示部１３５は、加害獣の推定結果があっても、被害情報に加害獣の種別が含まれる場合、加害獣の推定結果を採用せずに被害情報のみに基づいて手配情報を作成することもできる。情報提供先の情報は、予め自治体装置３０から指定される情報提供先（情報の送信先など）の情報に基づいて、例えば、提示部１３５により手配情報に挿入される。このように、管理装置１００は、加害獣の推定情報を提供して広く公開することにより、加害獣に該当する個体を捕獲する可能性を高めることができ、害獣駆除の実効性の向上に寄与できる。

図１４を用いて、管理装置１００における捕獲個体の照合処理の流れを説明する。図１４に示すように、照合部１３３は、自治体装置３０から捕獲個体情報が取得されると、被害情報格納部１２１から被害情報を取得する（ステップＳ５０１）。

続いて、照合部１３３は、対応情報格納部１２３から対応情報を取得する（ステップＳ５０２）。

続いて、照合部１３３は、被害情報に含まれる加害獣の足跡の画像並びに足跡のサイズと、対応情報格納部１２３に記憶されている対応情報に基づいて、被害情報ごとに当該被害情報に紐付く加害獣の推定区分を導出して（ステップＳ５０３）、図１４に示す処理手順を終了する。例えば、図１５に示すように、被害情報格納部１２１に被害情報Ｊ１〜Ｊ４が記憶されているとする。このとき、照合部１３３は、被害情報Ｊ１に対応する推定区分１、被害情報Ｊ２に対応する推定区分２、被害情報Ｊ３に対応する推定区分１、並びに被害情報Ｊ４に対応する推定区分１を、加害獣の足跡の画像並びに足跡のサイズと対応情報とに基づいて導出する。なお、照合部１３３は、被害情報ごとに当該被害情報に紐付く加害獣の推定区分を導出する際、例えば、導出された区分の中で最も一致率の高い区分を推定区分として導出する。例えば、図１５に示すように、捕獲個体情報として、捕獲個体のサイズ「１００ｃｍ／７０ｋｇ」が得られたとする。このとき、照合部１３３は、捕獲個体のサイズが、被害情報Ｊ１〜Ｊ４の中の被害情報Ｊ２の推定区分２を規定するサイズと合致することから、捕獲個体が被害情報Ｊ２に紐付く加害獣と身体的な特徴が類似すると判断できる。

なお、選定部１３４は、照合部１３３により被害情報から導出された推定区分と被害情報とに基づいて、捕獲個体情報に類似する被害情報を選定し、選定結果を自治体装置３０に送信する。自治体装置３０のユーザ（例えば、自治体職員ＣＳ１）は、管理装置１００から提供される選定結果を精査して、捕獲個体情報と被害情報とが一致するか否かの最終判断を行う。捕獲個体情報と被害情報とが一致すると判断されると、自治体装置３０は、捕獲個体情報を被疑個体情報として、被害情報の送信元である被害情報送信端末１０のユーザ（例えば、農業従事者Ｆ１）に通知する。このように、管理装置１００は、捕獲個体情報と被害情報と類似する場合、捕獲個体が被害情報に紐付く加害獣である可能性を自治体装置３０に提供する。これにより、自治体から被害者（例えば、農業従事者Ｆ１）に対して、農作物等に被害を与えた可能性のある被疑個体が捕獲された旨を通知でき、その後の被害の発生状況を観察する契機を与えることができる。その結果、その後の被害の発生状況から、実際に捕獲個体が加害獣であったか否かを間接的に判断することができ、害獣駆除の実効性が高い管理システムを実現できる。

＜＜その他＞＞
上記実施形態において、被害情報送信端末１０並びに捕獲個体情報送信端末２０は、自治体装置３０との間で情報の送受信を行っているが、管理装置１００との間で情報の送受信を行ってもよい。例えば、被害情報送信端末１０は、被害情報を管理装置１００に直接アップロードしてもよく、捕獲個体情報送信端末２０は、捕獲個体情報を管理装置１００に直接アップロードしてもよい。また、管理装置１００は、被害情報送信端末１０又は捕獲個体情報送信端末２０からのアクセスを受け付けて、加害獣の推定情報を閲覧可能な状態で提供してもよい。

また、上記実施形態において、管理装置１００は、捕獲個体のサイズと合致するサイズで規定される推定区分が導出された被害情報が複数ある場合、それらの被害情報を全て、自治体装置３０に送信できる。この場合、自治体装置３０のユーザ（例えば、自治体職員ＣＳ１）は、被害情報に含まれる提供情報などに基づいて照合結果を精査し、捕獲個体が、照合結果として通知される複数の被害情報のうち、どの被害情報に紐付く加害獣であるかについて、加害獣に対する提供情報として送信される投稿コメント等を参照しつつ考察したり、専門家等を交えた協議を行ったりできる。

また、上記実施形態において、自治体装置３０又は管理装置１００は、加害獣に対する提供情報として送信される投稿コメント等についてテキストマイニング機能による分析を行い、分析結果を加害獣の推定に利用してもよい。

また、上記実施形態において、自治体装置３０のユーザ（例えば、自治体職員ＣＳ１）は、加害獣に関する提供情報（投稿コメント等）にポイントを付与してもよい。自治体装置３０のユーザは、例えば、害獣捕獲に貢献度に応じて予め規定される基準に応じた数のポイントを付与できる。ポイントは、自治体が提供する公共サービスの利用時や、自治体と連携する電子商取引時の決済手段として利用されてもよい。

また、上記実施形態において、自治体装置３０は、害獣による被害にあった農業従事者Ｆ１被害者と、自治体から委託を受けて害獣の捕獲を行うハンターＨ１とのマッチングを行ってもよい。マッチングとしては、例えば、被害が発生した地域とハンターＨ１の活動場所とに基づくマッチング、加害獣の推定結果に基づく害獣の種類とハンターＨ１が捕獲を得意とする害獣の種類に基づくマッチング、被害ケースの難易度とハンターＨ１の熟練度とに基づくマッチングなどが考えられる。

また、上記実施形態に係る管理装置１００の処理を実現するための情報処理プログラムを、光ディスク、半導体メモリ、磁気テープ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布してもよい。このとき、例えば、管理装置１００は、該情報処理プログラムをコンピュータにインストールし、上述の処理を実行する。このコンピュータは、実施形態に係る管理装置１００であってよい。

また、上記情報処理プログラムをインターネット等のネットワーク上のサーバ装置が備えるディスク装置に格納しておき、コンピュータにダウンロード等できるようにしてもよい。また、上述の機能を、ＯＳ（Operating System）とアプリケーションソフトとの協働により実現してもよい。この場合には、ＯＳ以外の部分を媒体に格納して配布してもよいし、ＯＳ以外の部分をサーバ装置に格納しておき、コンピュータにダウンロード等できるようにしてもよい。

また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。また、この実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものでは無く、また他の効果があってもよい。

１ 管理システム
２ ネットワーク
１０ 被害情報送信端末
１１ 通信部
１２ 撮像部
１３ 入出力部
１４ 記憶部
１４ａ 身体情報格納部
１５ 制御部
１５ａ 算出部
１５ｂ 被害情報生成部
１５ｃ 被害情報送信部
２０ 捕獲個体情報送信端末
２１ 通信部
２２ 撮像部
２３ 入出力部
２４ 記憶部
２５ 制御部
２５ａ 捕獲個体情報生成部
２５ｂ 捕獲個体情報送信部
３０ 自治体装置
３１ 通信部
３２ 入出力部
３３ 記憶部
３４ 制御部
３４ａ 取得部
３４ｂ 登録要求部
３４ｃ 評価部
４０ 情報提供者装置
１００ 管理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 被害情報格納部
１２２ 捕獲個体情報格納部
１２３ 対応情報格納部
１３０ 制御部
１３１ 受付部
１３２ 推定部
１３３ 照合部
１３４ 選定部
１３５ 提示部
１３６ 登録部
１３７ 更新部

Claims (5)

1. 害獣による被害情報を受け付ける受付部と；
   捕獲個体に関する捕獲個体情報と前記被害情報とを照合し、前記捕獲個体情報と前記被害情報との類似の有無を判断する照合部と；
   前記照合部による類似の有無の判断結果に基づき前記捕獲個体情報に類似する前記被害情報を選定する選定部と；
   を具備することを特徴とする管理装置。
2. 前記被害情報は少なくとも害獣の足跡の画像または当該足跡のサイズを含み、
   前記害獣の足跡の画像または当該足跡のサイズに基づいて前記害獣の種別並びにサイズに関する推定情報を推定する推定部；
   をさらに有し、
   前記被害情報は前記推定部に基づいて推定された推定情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の管理装置。
3. 前記被害情報に関する情報を提示する提示部と；
   前記被害情報に対して提供された提供情報を、前記被害情報と関連付けて登録し、当該被害情報を更新する登録部と；
   をさらに有し、
   前記照合部は、前記捕獲個体情報と前記更新された被害情報とを照合することを特徴とする請求項１または２に記載の管理装置。
4. 教示データに基づく機械学習の結果として、害獣の足跡の画像並びに当該足跡のサイズと、害獣の体長及び体重ごとに複数に区分けされた区分との対応情報を記憶する対応情報格納部；
   をさらに有し、
   前記照合部は、前記被害情報に含まれる加害獣の足跡の画像並びに当該足跡のサイズと前記対応情報に基づいて、前記被害情報のそれぞれについて当該被害情報に紐付く加害獣の推定区分を導出し、導出される推定区分と前記捕獲個体情報とに基づいて、前記被害情報に紐付く加害獣である個体と前記捕獲個体とを照合し、照合結果を出力することを特徴とする請求項２に記載の管理装置。
5. 害獣による被害情報を受け付ける受付部と；
   捕獲個体に関する捕獲個体情報と前記被害情報とを照合し、前記捕獲個体情報と前記被害情報との類似の有無を判断する照合部と；
   前記照合部による類似の有無の判断結果に基づき前記捕獲個体情報に類似する前記被害情報を選定する選定部と；
   を具備することを特徴とする管理システム。

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