JP2023011336A - 罠管理装置、罠管理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】動物を捕獲するための罠の見回りをより効率的に行うことが可能な罠管理装置、罠管理方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】動物を捕獲するための罠に掛かっている前記動物の存在を検出する第１のセンサ装置から、検出結果を示す動物存在情報を取得する動物存在情報取得部と、前記罠が作動している場合に、前記動物存在情報取得部によって取得された前記動物存在情報に基づき、前記動物が前記罠に掛かっているか否かを判定する動物存在判定部と、を備える、罠管理装置。【選択図】図２

Description

特許法第３０条第２項適用申請有り （１） 発行日 令和２年１０月１５日 刊行物 ｉｄｅａｎｏｔｅ ｖｏｌ．１３８ Ｐ．１４ （２） 展示日 令和２年１０月２８日～令和２年１０月３０日 展示会名 第３回 ５Ｇ／ＩｏＴ通信展 開催場所 幕張メッセ（千葉県千葉市美浜区中瀬２丁目１） ＜資料＞第３回 ５Ｇ／ＩｏＴ通信展 展示資料 ＜資料＞第３回 ５Ｇ／ＩｏＴ通信展 出展情報（ウェブサイト） （３） ウェブサイトの掲載日 令和２年１１月１７日 ウェブサイトのアドレス ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｔｏｐｐａｎ．ｃｏ．ｊｐ／ｎｅｗｓ／２０２０／１１／ｎｅｗｓｒｅｌｅａｓｅ＿２０１１１７＿１．ｈｔｍｌ （４） ウェブサイトの掲載日 令和３年３月１８日 ウェブサイトのアドレス ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｔｏｐｐａｎ．ｃｏ．ｊｐ／ｎｅｗｓ／２０２１／０３／ｎｅｗｓｒｅｌｅａｓｅ２１０３１８＿１．ｈｔｍｌ （５） 展示日 令和３年６月２日～令和３年６月４日 展示会名 ワイヤレスジャパン２０２１ 開催場所 東京ビッグサイト 青海展示棟Ａホール（東京都江東区青海１丁目２番３３号） ＜資料＞ワイヤレスジャパン２０２１ 展示資料 ＜資料＞ワイヤレスジャパン２０２１ 出展情報（ウェブサイト）

本発明は、罠管理装置、罠管理方法、及びプログラムに関する。

従来、害獣等の動物の捕獲において、狩猟者は、定期的に罠の見回りを行っている。当該見回りでは、設置した罠に動物が掛かっているか否かの確認と、罠が作動しているか否かの確認が主に行われる。罠に動物が掛かっていた場合、狩猟者は、当該動物を捕獲する作業を行う。また、動物が掛かっていたか否かに関わらず罠が作動していた場合、狩猟者は罠を作動前の状態に戻す作業（即ち罠の再設置）を行う。狩猟者は、設置した罠を順番に見回り、これらの作業を行う。

当該見回りを効率的に行うために、罠が作動したか否かを検出する技術が各種提案されている。例えば、下記特許文献１には、罠が作動したことを示す罠情報を、罠の所有者の携帯端末へ送信する技術が開示されている。

特開２０２０－１６６３３７号公報

狩猟者（罠の所有者）は、罠が作動したことが検出されると、動物の捕獲作業と罠の再設置作業の両方の準備をして見回りに向かう。しかしながら、特許文献１の技術のように、罠が作動したことを示す通知を狩猟者が受け取って現地へ向かっても、罠に動物が掛かっていないこともある。この場合、狩猟者は、罠の再設置作業のみを行えばよいため、動物の捕獲作業の準備は行わなくてもよい。このように、狩猟者は、罠が作動した際に動物が罠に掛かっているか否かも分かれば、より効率的に見回りの準備を行うことができる。そこで、罠が作動した際に当該罠に動物が掛かっているか否かを示す情報も狩猟者が受け取れることが望ましい。

上述の課題を鑑み、本発明の目的は、動物を捕獲するための罠の見回りをより効率的に行うことが可能な罠管理装置、罠管理方法、及びプログラムを提供することにある。

上述の課題を解決するために、本発明の一態様に係る罠管理装置は、動物を捕獲するための罠に掛かっている前記動物の存在を検出する第１のセンサ装置から、検出結果を示す動物存在情報を取得する動物存在情報取得部と、前記罠が作動している場合に、前記動物存在情報取得部によって取得された前記動物存在情報に基づき、前記動物が前記罠に掛かっているか否かを判定する動物存在判定部と、を備える。

本発明の一態様に係る罠管理方法は、動物存在情報取得部が、動物を捕獲するための罠に掛かっている前記動物の存在を検出する第１のセンサ装置から、検出結果を示す動物存在情報を取得する動物存在情報取得過程と、動物存在判定部が、前記罠が作動している場合に、前記動物存在情報取得部によって取得された前記動物存在情報に基づき、前記動物が前記罠に掛かっているか否かを判定する動物存在判定過程と、を含む。

本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータを、動物を捕獲するための罠に掛かっている前記動物の存在を検出する第１のセンサ装置から、検出結果を示す動物存在情報を取得する動物存在情報取得手段と、前記罠が作動している場合に、前記動物存在情報取得手段によって取得された前記動物存在情報に基づき、前記動物が前記罠に掛かっているか否かを判定する動物存在判定手段と、として機能させる。

本発明によれば、動物を捕獲するための罠の見回りをより効率的に行うことができる。

第１の実施形態に係る罠管理システムの概要を示す図である。 第１の実施形態に係るサーバ装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る動物存在情報と罠作動情報の見える化の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る動物存在情報と罠作動情報の見える化の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る動物存在情報と罠作動情報の見える化の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る動物存在情報と罠作動情報の見える化の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る罠作動情報の見える化の一例を示す図である。 第１の実施形態に係るサーバ装置における処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係るサーバ装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 第２の実施形態に係るサーバ装置における処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第３の実施形態に係るサーバ装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 第３の実施形態に係るサーバ装置における処理の流れの一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。

＜＜１．第１の実施形態＞＞
まず、図１から図８を参照して、本発明の第１の実施形態について説明する。
本発明は、罠を用いた動物の捕獲に関する管理を行うための罠管理システムに関する。罠管理システムの具体的な一例として、以下では、罠を用いた害獣の捕獲に関する管理を行う例について説明する。
罠は、例えば、箱罠、括り罠、囲い罠等である。害獣は、例えば、人間に対して肉体的な被害を与える動物、畑を荒らすなどして農作物に被害を与える動物、家畜や養殖魚等に被害を与える動物等である。具体的に、害獣は、イノシシ、シカ、クマ、サル、オオカミ、タヌキ、キツネ、イタチ等である。
なお、罠の種類や害獣の種類は、かかる例に限定されない。

害獣を捕獲するための罠が設けられる場所（設置場所）は、山地、農地、住宅地等、特に限定されない。罠は、捕獲する動物の種類や被害の内容に応じた場所に設置される。例えば、罠は、狩猟のために山地に設けられたり、人的被害を防ぐために住宅地に設けられたり、作物の被害を防ぐために農地に設けられたりする。
以下、第１の実施形態では、山地に罠が設けられる例について説明する。

＜１－１．罠管理システムの概要＞
図１を参照して、第１の実施形態に係る罠管理システムの概要について説明する。図１は、第１の実施形態に係る罠管理システムの概要を示す図である。図１に示す例では、山地１の地点Ｐ１に箱罠１１が設けられ、地点Ｐ２に括り罠１５が設けられている例について説明する。

図１に示すように、罠管理システム１０００は、罠センサ２１、人感センサ２２、罠センサ２３、人感センサ２４、中継器３１、中継器３２、中継器３３、アクセスポイント４０（基地局）、サーバ装置５０、ユーザ端末６０を含む。

罠センサ２１及び罠センサ２３は、罠が作動したか否かを検出するセンサ装置（請求項における第２のセンサ装置の一例）である。罠センサ２１及び罠センサ２３は、例えば、磁気センサである。罠センサ２１及び罠センサ２３による罠の作動の検出結果を示す情報は、以下、「罠作動情報」とも称される。なお、罠作動情報に相当するデータのサイズは、非常に小さいサイズであることが好ましい。非常に小さいサイズとは、例えば、５バイトから１００バイトほどのサイズである。これにより、罠管理システム１０００にて、サーバ装置５０などの装置が罠センサ２１及び罠センサ２３から情報を収集する際の処理コストの増大を抑制することができる。

罠センサ２１は、箱罠１１が作動したか否かを検出可能に設けられる。図１に示すように、罠センサ２１は、箱罠１１の上部に設置される。また、罠センサ２１と箱罠１１の作動部１２とが、ワイヤ１３によってつながれている。罠センサ２１とワイヤ１３とは、箱罠１１の作動部１２が作動した際にワイヤ１３が罠センサ２１から外れるようにつながれる。例えば、罠センサ２１とワイヤ１３とは、マグネットフックによってつながれる。箱罠１１の作動部１２とワイヤ１３とは、当該作動部が作動してもワイヤ１３が外れなければ、任意の方法によってつながれてよい。

罠センサ２１は、箱罠１１の作動部１２が作動した際に、ワイヤ１３が罠センサ２１から外れることで、箱罠１１が作動したことを検出する。例えば、罠センサ２１が磁気センサである場合、磁気センサは、作動部１２が作動してマグネットフックが外れた際の磁気の変化を罠作動情報として検出する。検出後、罠センサ２１は、検出した罠作動情報を中継器３１へ送信する。

罠センサ２３は、括り罠１５が作動したか否かを検出可能に設けられる。図１に示すように、括り罠１５は、木３に固定して設けられ、罠センサ２３も当該木３に固定して設けられる。また、罠センサ２３と括り罠１５とが、ワイヤ１６によってつながれている。罠センサ２３とワイヤ１３とは、括り罠１５が作動して動物に引っ張られた際にワイヤ１６が罠センサ２３から外れるようにつながれる。例えば、罠センサ２３とワイヤ１６とは、マグネットフックによってつながれる。括り罠１５とワイヤ１６とは、括り罠１５が作動して動物に引っ張られてもワイヤ１６が外れなければ、任意の方法によってつながれてよい。

罠センサ２３は、括り罠１５が作動した際に、ワイヤ１６が罠センサ２３から外れることで、括り罠１５が作動したことを検出する。例えば、罠センサ２３が磁気センサである場合、磁気センサは、括り罠１５が作動して動物に引っ張られることでマグネットフックが外れた際の磁気の変化を罠作動情報として検出する。検出後、罠センサ２３は、検出した罠作動情報を中継器３２へ送信する。

人感センサ２２及び人感センサ２４は、動物を捕獲するための罠に掛かっている動物の存在を検出するセンサ装置（請求項における第１のセンサ装置の一例）である。人感センサ２２及び人感センサ２４は、例えば、赤外線センサである。人感センサ２２及び人感センサ２４による動物の存在の検出結果を示す情報は、以下、「動物存在情報」とも称される。なお、動物存在情報に相当するデータのサイズは、非常に小さいサイズであることが好ましい。非常に小さいサイズとは、例えば、５バイトから１００バイトほどのサイズである。これにより、罠管理システム１０００にて、サーバ装置５０などの装置が人感センサ２２及び人感センサ２４から情報を収集する際の処理コストの増大を抑制することができる。

人感センサ２２は、箱罠１１に掛かっている動物（即ち箱罠１１の内部に存在する動物）の存在を検出可能に設けられる。人感センサ２２が赤外線センサである場合、赤外線センサは、赤外線センサの検出範囲に箱罠１１の内部が含まれるように設けられる（例えば木２に固定される）。これにより、検出範囲にて赤外線に対する反応があった場合に、箱罠１１の内部に動物が存在することを動物存在情報として検出する。検出後、人感センサ２２は、検出した動物存在情報を中継器３１へ送信する。
なお、人感センサ２２は、箱罠１１の周辺に存在する動物の存在も検出可能に設けられてもよい。

人感センサ２４は、括り罠１５に掛かっている動物の存在を検出可能に設けられる。人感センサ２４が赤外線センサである場合、赤外線センサは、赤外線センサの検出範囲に括り罠１５が含まれるように設けられる（例えば木３に固定される）。これにより、検出範囲にて赤外線に対する反応があった場合に、括り罠１５に掛かっている動物が存在することを動物存在情報として検出する。検出後、人感センサ２４は、検出した動物存在情報を中継器３２へ送信する。
なお、人感センサ２４は、括り罠１５の周辺に存在する動物の存在も検出可能に設けられてもよい。また、人感センサ２４は、動物が括り罠１５に掛かったまま移動可能な範囲を考慮して設けられることが好ましい。

中継器３１、中継器３２、及び中継器３３は、通信を中継する装置である。図１に示すように、中継器３１、中継器３２、及び中継器３３は、山地１に設けられた各センサと、アクセスポイント４０との通信を中継するために、山地１に設けられている。これにより、罠センサ２１が検出した罠作動情報と人感センサ２２が検出した動物存在情報は、中継器３１、中継器３３、アクセスポイント４０を介して、サーバ装置５０へ送信される。また、罠センサ２３が検出した罠作動情報と人感センサ２４が検出した動物存在情報は、中継器３２、中継器３３、アクセスポイント４０を介して、サーバ装置５０へ送信される。

各中継器は、例えば、マルチホップ方式によって通信可能なエリアがメッシュ状になるように設けられる。また、各センサと各中継器との間の通信、及び各中継器とアクセスポイント４０との間の通信には、例えば、ＬＰＷＡ（Low Power Wide Area）ネットワーク規格が用いられる。

アクセスポイント４０は、無線端末を相互に接続する装置である。例えば、アクセスポイント４０は、各センサとサーバ装置５０とを相互に接続する。
なお、第１の実施形態では、上述したように各センサ装置とアクセスポイント４０との間の通信は、中継器を介して行われる。即ち、第１の実施形態において各センサとサーバ装置５０とは、各中継器及びアクセスポイント４０を介して、相互に接続される。
アクセスポイント４０とサーバ装置５０との間の通信には、例えば、ＬＴＥ（Long Term Evolution）や４Ｇ（第４世代移動通信システム）等の通信規格が用いられる。

サーバ装置５０は、罠を用いた動物の捕獲に関する管理を行うための装置である（請求項における罠管理装置の一例）。サーバ装置５０は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）である。
罠を用いた動物の捕獲に関する管理は、例えば、罠の設置状況の管理、動物の捕獲状況の管理、センサの設置状況の管理等である。サーバ装置５０は、アクセスポイント４０を介して、これらの管理に必要な情報を各センサから取得して管理する。
また、サーバ装置５０は、取得した情報に基づく判定処理を行い、判定結果をユーザ端末６０へ出力可能に処理する。例えば、サーバ装置５０は、ユーザがアプリケーションを介して判定結果を確認できるようにする。当該アプリケーションは、例えば、罠の設置状況の管理、動物の捕獲状況の管理、センサの設置状況等をユーザが視覚的に確認可能にする（即ち見えるようにする）アプリケーション（以下、「見える化アプリ」とも称される）である。
見える化アプリは、ユーザ端末６０にインストールすることで使用可能なものであってもよいし、Ｗｅｂ（Ｗｅｂブラウザ）からアクセスすることで使用可能なものであってもよい。サーバ装置５０の機能の詳細は、後述する。

ユーザ端末６０は、ユーザが使用する端末である。ユーザは、例えば、猟師、自治体の管理者、システムの管理者等である。ユーザ端末６０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ＰＣ等である。
ユーザは、ユーザ端末６０から見える化アプリにアクセスすることで、各種の状況を確認することができる。

＜１－２．サーバ装置の機能構成＞
図２から図７を参照して、第１の実施形態に係るサーバ装置５０の機能構成について説明する。図２は、第１の実施形態に係るサーバ装置５０の機能構成の一例を示すブロック図である。
図２に示すように、サーバ装置５０は、通信部５１、記憶部５２、及び制御部５３を備える。

（１）通信部５１
通信部５１は、各種情報の送受信を行う機能を有する。例えば、通信部５１は、アクセスポイント４０を介して、罠センサ２１及び罠センサ２３から罠作動情報を受信する。また、通信部５１は、アクセスポイント４０を介して、人感センサ２２及び人感センサ２４から動物存在情報を受信する。また、通信部５１は、見える化アプリによって出力される出力情報をユーザ端末６０へ送信する。

（２）記憶部５２
記憶部５２は、各種情報を記憶する機能を有する。記憶部５２は、記憶媒体、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access read/write Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、またはこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。

（３）制御部５３
制御部５３は、サーバ装置５０の動作全般を制御する機能を有する。制御部５３は、例えば、サーバ装置５０がハードウェアとして備えるＣＰＵ（Central Processing Unit）にプログラムを実行させることによって実現される。

図２に示すように、制御部５３は、動物存在情報取得部５３１、動物存在判定部５３２、罠作動情報取得部５３３、罠作動判定部５３４、アプリケーション制御部５４１、及び出力制御部５４２を備える。

（３－１）動物存在情報取得部５３１
動物存在情報取得部５３１は、動物存在情報を取得する機能を有する。例えば、動物存在情報取得部５３１は、アクセスポイント４０を介して、人感センサ２２及び人感センサ２４から動物存在情報を取得する。

（３－２）動物存在判定部５３２
動物存在判定部５３２は、動物が存在するか否かを判定する機能を有する。例えば、動物存在判定部５３２は、動物存在情報取得部５３１によって取得された動物存在情報に基づき、動物が存在するか否かを判定する。例えば、人感センサ２２から取得された動物存在情報が人感センサ２２に反応があったことを示す場合、動物存在判定部５３２は、箱罠１１の内部あるいは周囲に動物が存在すると判定する。一方、人感センサ２２から取得された動物存在情報が人感センサ２２に反応がないことを示す場合、動物存在判定部５３２は、箱罠１１の内部あるいは周囲に動物が存在しないと判定する。人感センサ２４から取得された動物存在情報の場合も同様にして、動物存在判定部５３２は、括り罠１５に掛かった動物が存在するか否かあるいは括り罠１５の周辺に動物が存在するか否かを判定する。

後述する罠作動判定部５３４は、罠が作動したか否かを判定する。当該罠作動判定部５３４によって罠が作動したと判定されたとする。この場合に、動物存在判定部５３２が動物存在情報に基づき、動物が存在するか否かを判定したとする。第１の実施形態において、動物存在情報は、例えば箱罠１１の内部に動物が存在するか否かを示す情報である。箱罠１１が作動したと判定された際に動物が存在することを動物存在情報が示す場合、箱罠１１の内部に動物が存在することになる。即ち、動物が箱罠１１に掛かっていることになる。一方、箱罠１１が作動したと判定された際に動物が存在しないことを動物存在情報が示す場合、箱罠１１の内部に動物が存在しないことになる。即ち、動物が箱罠１１に掛かっていないことになる。
これより、動物存在判定部５３２は、罠が作動した際に動物が存在するか否かを判定することで、動物が罠に掛かっているか否かを判定することもできる。

（３－３）罠作動情報取得部５３３
罠作動情報取得部５３３は、動物存在情報を取得する機能を有する。例えば、罠作動情報取得部５３３は、アクセスポイント４０を介して、罠センサ２１及び罠センサ２３から罠作動情報を取得する。

（３－４）罠作動判定部５３４
罠作動判定部５３４は、罠が作動したか否かを判定する機能を有する。例えば、罠作動判定部５３４は、罠作動情報取得部５３３によって取得された罠作動情報に基づき、罠が作動したか否かを判定する。例えば、罠センサ２１から取得された罠作動情報が罠センサ２１に反応があったことを示す場合、罠作動判定部５３４は、箱罠１１が作動したと判定する。一方、罠センサ２１から取得された罠作動情報が箱罠１１に反応がないことを示す場合、罠作動判定部５３４は、箱罠１１が作動していないと判定する。罠センサ２３から取得された罠作動情報の場合も同様にして、罠作動判定部５３４は、括り罠１５が作動したか否かを判定する。

前述した動物存在判定部５３２は、動物が存在するか否かを判定する。当該動物存在判定部５３２によって動物が存在すると判定されたとする。この場合に、罠作動判定部５３４が罠作動情報に基づき、罠が作動しているか否かを判定したとする。第１の実施形態において、動物存在情報は、例えば箱罠１１の内部に動物が存在するか否かを示す情報である。箱罠１１の内部に動物が存在すると判定された際に罠が作動していることを罠作動情報が示す場合、箱罠１１の内部に動物が存在する状態で箱罠１１が作動していることになる。即ち、動物が箱罠１１に掛かっていることになる。一方、箱罠１１の内部に動物が存在する状態で箱罠１１が作動していないことを罠作動情報が示す場合、動物が箱罠１１に掛かっていないことになる。
これより、罠作動判定部５３４は、動物が存在する際に罠が作動しているか否かを判定することで、動物が罠に掛かっているか否かを判定することもできる。

（３－５）アプリケーション制御部５４１
アプリケーション制御部５４１は、アプリケーションの制御を行う機能を有する。例えば、見える化アプリにおける処理の制御を行う。当該処理は、例えば、各種情報を見える化し、見える化した情報を出力する処理である。アプリケーション制御部５４１は、例えば、各種情報を見える化した画像を生成する。

ここで、図３から図７を参照して、見える化された情報の一例について説明する。
図３から図６は、第１の実施形態に係る動物存在情報と罠作動情報の見える化の一例を示す図である。具体的に、図３から図６では、地点Ｐ１に設けられた人感センサ２２から取得された動物存在情報と、罠センサ２１から取得された罠作動情報が見える化された例が示されているとする。

図３には、時刻Ｔ１における動物存在情報と罠作動情報が見える化された例が示されている。図３に示す画像７０は、ユーザ端末６０の画面に表示される画像である。画像７０の表示領域は、大きく表示領域ＤＡ１と表示領域ＤＡ２とで構成されている。表示領域ＤＡ１は、動物存在情報に関する情報を表示する領域である。表示領域ＤＡ２は、罠作動情報に関する情報を表示する領域である。

表示領域ＤＡ１は、表示領域ＤＡ１－１、表示領域ＤＡ１－２、及び表示領域ＤＡ１－３で構成されている。
表示領域ＤＡ１－１は、人感センサ２２の情報を表示する領域である。一例として、表示領域ＤＡ１－１には、ＩＤ（Identification）が「０１０１」、種類が「人感センサ」、バッテリ残量が「９０％」と表示されている。ＩＤは、各センサを一意に特定可能な識別情報である。種類は、各センサの種類を示す情報である。バッテリ残量は、センサのバッテリの残量を示す情報である。
表示領域ＤＡ１－２は、動物存在情報の最新の情報を表示する領域である。一例として、表示領域ＤＡ１－２には、「ＹＹＹＹ年ＭＭ月ＤＤ日ＨＨ時ＭＭ分ＳＳ秒」（時刻Ｔ１）にて「未検出」であることが最新データとして表示されている。即ち、時刻Ｔ１において地点Ｐ１には動物が存在しないことを示している。
表示領域ＤＡ１－３は、動物存在情報の履歴を表示する領域である。一例として、表示領域ＤＡ１－３には、動物存在情報の時系列変化がグラフで示されている。当該グラフより、時刻Ｔ１では動物存在情報が「未検出」を示したことが分かる。

表示領域ＤＡ２は、表示領域ＤＡ２－１、表示領域ＤＡ２－２、及び表示領域ＤＡ２－３で構成されている。
表示領域ＤＡ２－１は、罠センサ２１の情報を表示する領域である。一例として、表示領域ＤＡ２－１には、ＩＤが「０２０１」、種類が「罠センサ」、バッテリ残量が「９５％」と表示されている。
表示領域ＤＡ２－２は、罠作動情報の最新の情報を表示する領域である。一例として、表示領域ＤＡ２－２には、「ＹＹＹＹ年ＭＭ月ＤＤ日ＨＨ時ＭＭ分ＳＳ秒」（時刻Ｔ１）にて「非作動」であることが最新データとして表示されている。即ち、時刻Ｔ１において地点Ｐ１の箱罠１１は作動していないことを示している。
表示領域ＤＡ２－３は、罠作動情報の履歴を表示する領域である。一例として、表示領域ＤＡ２－３には、罠作動情報の時系列変化がグラフで示されている。当該グラフより、時刻Ｔ１では罠作動情報が「非作動」を示したことが分かる。

これより、図３の画像７０は、時刻Ｔ１において地点Ｐ１では動物が「未検出」で箱罠１１が「非作動」であることを示している。よって、ユーザは、ユーザ端末６０にて当該画像７０を確認した際に、時刻Ｔ１において地点Ｐ１では動物が箱罠１１に掛かっていないと判定することができる。

図４には、時刻Ｔ２における動物存在情報と罠作動情報が見える化された例が示されている。図４に示す画像７０の構成は、図３を参照して説明した構成と同様であるため、重複する説明は省略する。

図４に示すように、表示領域ＤＡ１－２及び表示領域ＤＡ１－３には、時刻Ｔ２において動物存在情報が「検出」であることが表示されている。即ち、時刻Ｔ２において地点Ｐ１には動物が存在していることを示している。
また、表示領域ＤＡ２－２及び表示領域ＤＡ２－３には、時刻Ｔ２において罠作動情報が「非作動」であることが表示されている。即ち、時刻Ｔ２において地点Ｐ１の箱罠１１は作動していないことを示している。

これより、図４の画像７０は、時刻Ｔ２において地点Ｐ１では動物が「検出」で箱罠１１が「非作動」であることを示している。よって、ユーザは、ユーザ端末６０にて当該画像７０を確認した際に、時刻Ｔ２において地点Ｐ１では動物が存在するが箱罠１１に掛かっていないと判定することができる。

図５には、時刻Ｔ３における動物存在情報と罠作動情報が見える化された例が示されている。図５に示す画像７０の構成は、図３を参照して説明した構成と同様であるため、重複する説明は省略する。

図５に示すように、表示領域ＤＡ１－２及び表示領域ＤＡ１－３には、時刻Ｔ３において動物存在情報が「未検出」であることが表示されている。即ち、時刻Ｔ３において地点Ｐ１には動物が存在していないことを示している。
また、表示領域ＤＡ２－２及び表示領域ＤＡ２－３には、時刻Ｔ３において罠作動情報が「作動」であることが表示されている。即ち、時刻Ｔ３において地点Ｐ１の箱罠１１は作動していることを示している。

これより、図５の画像７０は、時刻Ｔ３において地点Ｐ１では動物が「未検出」で箱罠１１が「作動」であることを示している。よって、ユーザは、ユーザ端末６０にて当該画像７０を確認した際に、時刻Ｔ３において地点Ｐ１では箱罠１１が作動したが動物が掛からなかったと判定することができる。

図６には、時刻Ｔ４における動物存在情報と罠作動情報が見える化された例が示されている。図６に示す画像７０の構成は、図３を参照して説明した構成と同様であるため、重複する説明は省略する。

図６に示すように、表示領域ＤＡ１－２及び表示領域ＤＡ１－３には、時刻Ｔ４において動物存在情報が「検出」であることが表示されている。即ち、時刻Ｔ４において地点Ｐ１には動物が存在していることを示している。
また、表示領域ＤＡ２－２及び表示領域ＤＡ２－３には、時刻Ｔ４において罠作動情報が「作動」であることが表示されている。即ち、時刻Ｔ４において地点Ｐ１の箱罠１１は作動していることを示している。

これより、図６の画像７０は、時刻Ｔ４において地点Ｐ１では動物が「検出」で箱罠１１が「作動」であることを示している。よって、ユーザは、ユーザ端末６０にて当該画像７０を確認した際に、時刻Ｔ４において地点Ｐ１では動物が箱罠１１に掛かっていると判定することができる。

図７は、第１の実施形態に係る罠作動情報の見える化の一例を示す図である。具体的に、図７には、罠が設けられている位置と罠の作動状況が地図上に見える化された例が示されている。

図７に示す画像８０には、地図が表示され、当該地図上にアイコン８１、アイコン８２、及び一覧表８３が表示されている。
アイコン８１及びアイコン８２は、罠が設けられている地点と、その罠の作動状況を示している。一覧表８３は、各罠の作動状況を示す情報が表示されている。一覧表８３に表示する項目は、例えば、端末、最終受信日時、状態である。端末には、罠を一意に特定する識別情報が表示されている。最終受信日時には、各罠の作動状況を検出する罠センサから罠作動情報を最後に受信した日時が示されている。状態には、罠作動情報に基づく罠の状態が示されている。

具体的に、アイコン８１は、地点Ｐ３に罠が設けられていることと、地点Ｐ３に設けられた罠の作動状況を示している。地点Ｐ３には、識別情報が「ワナ（ＢＦ０００７３４）」である箱罠が設けられているとする。一覧表８３より、「ワナ（ＢＦ０００７３４）」の状態は「罠反応」である。即ち、地点Ｐ３に設けられた箱罠は作動して閉まっている状態である。よって、アイコン８１には箱罠が閉まった状態であることを示す「閉」の文字が表示されている。
また、アイコン８２は、地点Ｐ４に罠が設けられていることと、地点Ｐ４に設けられた罠の作動状況を示している。地点Ｐ４には、識別情報が「ワナ（ＢＦ０００７３Ｆ）」である箱罠が設けられているとする。一覧表８３より、「ワナ（ＢＦ０００７３Ｆ）」の状態は「無反応」である。即ち、地点Ｐ４に設けられた箱罠は作動せず開いた状態である。よって、アイコン８２には箱罠が開いた状態であることを示す「開」の文字が表示されている。

（３－６）出力制御部５４２
出力制御部５４２は、各種情報を出力する出力処理を行う機能を有する。例えば、出力制御部５４２は、見える化アプリに関する情報をユーザ端末６０に出力させる。具体的に、出力制御部５４２は、アプリケーション制御部５４１が生成した画像をユーザ端末６０に表示させる。

＜１－３．処理の流れ＞
続いて、図８を参照して、サーバ装置５０における処理の流れについて説明する。図８は、第１の実施形態に係るサーバ装置５０における処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図８に示すように、まず、サーバ装置５０は、各センサから情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、サーバ装置５０の動物存在情報取得部５３１は、アクセスポイント４０を介して、人感センサ２２と人感センサ２４から動物存在情報を取得する処理を行う。また、サーバ装置５０の罠作動情報取得部５３３は、アクセスポイント４０を介して、罠センサ２１と罠センサ２３から罠作動情報を取得する処理を行う。

動物存在情報を取得した場合（ステップＳ１０２／ＹＥＳ）、サーバ装置５０の動物存在判定部５３２は、動物存在情報に基づき動物が存在するか否かの判定を行い（ステップＳ１０３）、処理をステップＳ１０４へ進める。一方、動物存在情報を取得しなかった場合（ステップＳ１０２／ＮＯ）、処理をステップＳ１０４へ進める。

罠作動情報を取得した場合（ステップＳ１０４／ＹＥＳ）、サーバ装置５０の罠作動判定部５３４は、罠作動情報に基づき罠が作動しているか否かの判定を行い（ステップＳ１０５）、処理をステップＳ１０６へ進める。一方、罠作動情報を取得しなかった場合（ステップＳ１０４／ＮＯ）、処理をステップＳ１０６へ進める。

サーバ装置５０は、各判定部の判定結果に基づき、出力処理を行う（ステップＳ１０６）。例えば、アプリケーション制御部５４１は、見える化アプリにて出力する画像を生成する。出力制御部５４２は、アプリケーション制御部５４１が生成した画像をユーザ端末６０に表示させる。出力処理後、サーバ装置５０は処理を終了する。

以上説明したように、第１の実施形態に係るサーバ装置５０は、動物存在情報取得部５３１と動物存在判定部５３２を備える。動物存在情報取得部５３１は、動物を捕獲するための罠に掛かっている動物の存在を検出する人感センサ（第１のセンサ装置）から、検出結果を示す動物存在情報を取得する。動物存在判定部５３２は、罠が作動している場合に、動物存在情報取得部５３１によって取得された動物存在情報に基づき、動物が罠に掛かっているか否かを判定する。

かかる構成により、第１の実施形態に係るサーバ装置５０は、罠が作動したか否かを示す情報に加え、当該罠に動物が掛かっているか否かを示す情報を取得することができる。これにより、ユーザ（例えば狩猟者）は、例えば罠の見回りに行く前に当該情報を確認することで、罠が作動したか否かと動物が掛かっているか否かに応じた準備を行うことができる。そしてユーザは、適切な準備をした上で動物が掛かっている罠を優先的に見回るなどして、効率的に見回りを行うことができる。

よって、第１の実施形態に係るサーバ装置５０は、動物を捕獲するための罠の見回りをより効率的に行うことを可能とする。

＜＜２．第２の実施形態＞＞
以上、本発明の第１の実施形態について説明した。続いて、図９及び図１０を参照して、本発明の第２の実施形態について説明する。
第１の実施形態では、サーバ装置５０が動物の存在の判定と罠の作動の判定を行う例について説明した。第２の実施形態では、これらの判定に加え、サーバ装置が動物の種類の判定も行う例について説明する。
なお、第１の実施形態と重複する説明は省略する。

＜２－１．罠管理システムの概要＞
第２の実施形態に係る罠管理システム１０００の概要は、図１を参照して説明した第１の実施形態に係る罠管理システム１０００の概要と同様であるため、重複する説明を省略する。
なお、第２の実施形態に係る罠管理システム１０００は、罠センサや人感センサの他に、動物の種類を判定するための判定情報を検出するセンサ装置を含んでもよい。判定情報を検出するセンサ装置は、例えば、マイクロフォン、圧力センサ、張力センサ等である。

マイクロフォンは、動物の動作に起因して生じる音を検出するセンサ装置（請求項における「第３のセンサ装置」の一例）である。マイクロフォンは、動物の動作に起因して生じる音を判定情報として検出する。動物の動作に起因して生じる音は、例えば、動物の鳴き声、足音、罠の周辺を移動した際に生じる音、罠に掛かっている際に暴れて生じる音等である。マイクロフォンによる音の検出結果を示す情報は、以下、「音情報」とも称される。マイクロフォンは、検出した音情報を中継器へ送信する。

マイクロフォンは、動物の動作に起因して生じる音を検出可能であれば、任意の位置に設けられてよい。例えば、図１に示した罠センサ２１のように罠自体に設けられてもよいし、罠センサ２３、人感センサ２２、及び人感センサ２４のように罠の周辺に設けられてもよい。

圧力センサは、罠にかかる圧力を検出するセンサ装置である。圧力センサは、罠にかかる圧力を判定情報として検出する。圧力センサは、例えば、箱罠の底部に設けられる。この場合、圧力センサは、動物が箱罠の内部に存在する際に底部にかかる圧力を検出する。圧力センサよる圧力の検出結果を示す情報は、以下、「圧力情報」とも称される。圧力センサは、検出した圧力情報を中継器へ送信する。

張力センサは、罠にかかる張力を検出するセンサ装置である。張力センサは、罠にかかる張力を判定情報として検出する。張力センサは、例えば、括り罠に設けられる。この場合、張力センサは、動物が括り罠に掛かった状態で暴れたり逃げようとした際に、括り罠が動物に引っ張られることでかかる張力を検出する。張力センサよる張力の検出結果を示す情報は、以下、「張力情報」とも称される。張力センサは、検出した張力情報を中継器へ送信する。

なお、判定情報を検出するセンサ装置は、通信規格に応じて、送信する判定情報の内容を変更してもよい。例えば、容量が大きいデータの送信が可能な通信規格である場合、判定情報を検出するセンサ装置は、検出した判定情報をそのまま中継器へ送信する。一例として、マイクロフォンは、検出した音声データそのものを中継器へ送信する。
一方、容量が大きいデータの送信が困難な通信規格（例えばＬＰＷＡ）である場合、判定情報を検出するセンサ装置は、判定情報をそのまま送信せず、送信可能な情報のみを送信する。一例として、マイクロフォンは、音を検出したか否かを示す情報のみを中継器へ送信する。また、判定情報を検出するセンサ装置は、送信可能な情報量となるように判定情報を加工してもよい。送信可能な情報量は、例えば、５バイトから１００バイトである。この場合、判定情報を検出するセンサ装置は、例えばエッジ処理が可能な構成を有してよい。一例として、マイクロフォンは、音声データを解析し、どのような種類の音声であったかを示す情報を中継器へ送信する。

＜２－２．サーバ装置の機能構成＞
図９を参照して、第２の実施形態に係るサーバ装置の機能構成について説明する。図９は、第２の実施形態に係るサーバ装置５０ａの機能構成の一例を示すブロック図である。
図９に示すように、サーバ装置５０ａは、通信部５１ａ、記憶部５２ａ、及び制御部５３ａを備える。

（１）通信部５１ａ
通信部５１ａの機能は、図２を参照して説明した第１の実施形態に係る通信部５１の機能と同様であるため、重複する説明を省略する。
通信部５１ａは、アクセスポイント４０を介して、判定情報を検出するセンサ装置から判定情報を受信する場合もある。

（２）記憶部５２ａ
記憶部５２ａの機能は、図２を参照して説明した第１の実施形態に係る記憶部５２の機能と同様であるため、重複する説明を省略する。

（３）制御部５３ａ
制御部５３ａは、サーバ装置５０ａの動作全般を制御する機能を有する。制御部５３ａは、例えば、サーバ装置５０ａがハードウェアとして備えるＣＰＵにプログラムを実行させることによって実現される。

図９に示すように、制御部５３ａは、動物存在情報取得部５３１ａ、動物存在判定部５３２ａ、罠作動情報取得部５３３ａ、罠作動判定部５３４ａ、判定情報取得部５３５ａ、動物種類判定部５３６ａ、アプリケーション制御部５４１ａ、及び出力制御部５４２ａを備える。

（３－１）動物存在情報取得部５３１ａ
動物存在情報取得部５３１ａの機能は、図２を参照して説明した第１の実施形態に係る動物存在情報取得部５３１の機能と同様であるため、重複する説明を省略する。

（３－２）動物存在判定部５３２ａ
動物存在判定部５３２ａの機能は、図２を参照して説明した第１の実施形態に係る動物存在判定部５３２の機能と同様であるため、重複する説明を省略する。

（３－３）罠作動情報取得部５３３ａ
罠作動情報取得部５３３ａの機能は、図２を参照して説明した第１の実施形態に係る罠作動情報取得部５３３の機能と同様であるため、重複する説明を省略する。

（３－４）罠作動判定部５３４ａ
罠作動判定部５３４ａの機能は、図２を参照して説明した第１の実施形態に係る罠作動判定部５３４の機能と同様であるため、重複する説明を省略する。

（３－５）判定情報取得部５３５ａ
判定情報取得部５３５ａは、判定情報を取得する機能を有する。例えば、判定情報取得部５３５ａは、アクセスポイント４０を介して、マイクロフォンから音情報を判定情報として取得する。また、判定情報取得部５３５ａは、アクセスポイント４０を介して、圧力センサから圧力情報を判定情報として取得してもよい。また、判定情報取得部５３５ａは、アクセスポイント４０を介して、張力センサから張力情報を判定情報として取得してもよい。

（３－６）動物種類判定部５３６ａ
動物種類判定部５３６ａは、動物の種類を判定する機能を有する。動物の種類は、例えば個体の名称であるがかかる例に限定されない。例えば、動物の種類は、大きい動物や小さい動物など大きさによる分類を示すもの、重い動物や軽い動物など重量による分類を示すものであってもよい。

動物種類判定部５３６ａは、判定情報取得部５３５ａによって取得された判定情報に基づき、罠に掛かっている動物の種類を判定する。例えば、判定情報が音情報である場合、動物種類判定部５３６ａは、動物の鳴き声の周波数の大きさに基づき、動物の種類を判定する。この場合、記憶部５２には、予め動物の種類と種類ごとの鳴き声の周波数とを対応付けた情報を登録しておく。動物種類判定部５３６ａは、取得された音情報が示す鳴き声の周波数と、記憶部５２に登録された情報が示す周波数とを比較し、より近い周波数に対応付けられた動物の種類を取得する。そして、動物種類判定部５３６ａは、取得した動物の種類が、実際に存在を検出された動物の種類であると判定する。

また、判定情報が圧力情報である場合、動物種類判定部５３６ａは、圧力の大きさに基づき、動物の種類を判定する。この場合、記憶部５２には、予め動物の種類と種類ごとの圧力とを対応付けた情報を登録しておく。動物種類判定部５３６ａは、取得された圧力情報が示す圧力と、記憶部５２に登録された情報が示す圧力とを比較し、より近い圧力に対応付けられた動物の種類を取得する。そして、動物種類判定部５３６ａは、取得した動物の種類が、実際に存在を検出された動物の種類であると判定する。

また、判定情報が張力情報である場合、動物種類判定部５３６ａは、張力の大きさに基づき、動物の種類を判定する。この場合、記憶部５２には、予め動物の種類と種類ごとの張力とを対応付けた情報を登録しておく。動物種類判定部５３６ａは、取得された張力情報が示す張力と、記憶部５２に登録された情報が示す張力とを比較し、より近い張力に対応付けられた動物の種類を取得する。そして、動物種類判定部５３６ａは、取得した動物の種類が、実際に存在を検出された動物の種類であると判定する。

（３－７）アプリケーション制御部５４１ａ
アプリケーション制御部５４１ａの機能は、図２を参照して説明した第１の実施形態に係るアプリケーション制御部５４１ａの機能と同様であるため、重複する説明を省略する。
アプリケーション制御部５４１ａは、動物種類判定部５３６ａによって判定された動物の種類も含む情報を見える化した画像を生成する場合もある。

（３－８）出力制御部５４２ａ
出力制御部５４２ａの機能は、図２を参照して説明した第１の実施形態に係る出力制御部５４２ａの機能と同様であるため、重複する説明を省略する。

＜２－３．処理の流れ＞
続いて、図１０を参照して、サーバ装置５０ａにおける処理の流れについて説明する。図１０は、第２の実施形態に係るサーバ装置５０ａにおける処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図１０に示すステップＳ２０１からステップＳ２０５までの処理は、図８を参照して説明したステップＳ１０１からステップＳ２０５までの処理と同様であるため、重複する説明を省略する。
なお、ステップＳ２０１では、サーバ装置５０ａの判定情報取得部５３５ａが、アクセスポイント４０を介して、判定情報を検出するセンサ装置から判定情報を取得する処理も行われる。

判定情報を取得した場合（ステップＳ２０６／ＹＥＳ）、サーバ装置５０ａの動物種類判定部５３６ａは、判定情報に基づき罠に掛かっている動物の種類の判定を行い（ステップＳ２０７）、処理をステップＳ２０８へ進める。一方、判定情報を取得しなかった場合（ステップＳ２０６／ＮＯ）、処理をステップＳ２０８へ進める。
なお、動物種類判定部５３６ａは、罠に掛かっている動物に限らず、動物存在判定部５３２ａによって存在すると判定された動物の種類を判定してもよい。例えば、動物種類判定部５３６ａは、罠の周辺にいる動物や、罠の周辺を通過した動物である。

ステップＳ２０８の処理は、図８を参照して説明したステップＳ１０６の処理と同様であるため、重複する説明を省略する。
なお、ステップＳ２０８では、アプリケーション制御部５４１ａは、見える化アプリにて出力する画像として、動物の種類を示す情報を含む画像を生成する場合もある。
出力処理後、サーバ装置５０ａは処理を終了する。

以上説明したように、第２の実施形態に係るサーバ装置５０ａは、罠に掛かっている動物の種類を示す情報を取得することができる。これにより、ユーザ（例えば狩猟者）は、当該情報を確認することで、動物の種類に応じた準備を行うことができる。動物の種類に応じた準備は、例えば動物の種類ごとに適した捕獲資材の準備、捕獲のための人員の用意、捕獲に向かうタイミングの調整等である。これにより、ユーザは、動物の種類に応じた適切な準備をした上で見回ることができ、効率的に見回りを行うことができる。

よって、第２の実施形態に係るサーバ装置５０ａは、動物を捕獲するための罠の見回りをより効率的に行うことを可能とする。

＜＜３．第３の実施形態＞＞
以上、本発明の第２の実施形態について説明した。続いて、図１１及び図１２を参照して、本発明の第３の実施形態について説明する。
第２の実施形態では、サーバ装置５０ａが動物の存在の判定、罠の作動の判定、及び動物の種類の判定を行う例について説明した。第３の実施形態では、これらの判定に加え、サーバ装置が動物の出没に関する予測も行う例について説明する。
なお、第１の実施形態及び第２の実施形態と重複する説明は省略する。

＜３－１．罠管理システムの概要＞
第３の実施形態に係る罠管理システム１０００の概要は、図１を参照して説明した第１の実施形態に係る罠管理システム１０００の概要と同様であるため、重複する説明を省略する。
なお、第３の実施形態に係る罠管理システム１０００は、罠センサ、人感センサ、マイクロフォン、圧力センサ、張力センサの他に、罠が仕掛けられる場所の環境情報を検出するセンサ装置（請求項における「第４のセンサ装置」の一例）を含んでもよい。環境情報は、例えば、位置情報、気温、湿度、環境を示す撮像画像等である。環境情報を検出するセンサ装置は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサ、温度センサ、湿度センサ、カメラ等である。
なお、環境情報を検出するセンサ装置は、罠が仕掛けられた場所に出没した動物の存在を検出するセンサ装置、即ち、人感センサであってもよい。人感センサが環境情報を検出するセンサ装置として用いられる場合、当該人感センサが動物の出没を検出した情報（以下、「出没情報」とも称される）は、動物が出没した環境であることを示す環境情報として扱われる。出没情報を検出する人感センサが設けられる場所は、罠が仕掛けられる場所に限らず、獣道など動物が存在し得る任意の場所に設けられてよい。

＜３－２．サーバ装置の機能構成＞
図１１を参照して、第３の実施形態に係るサーバ装置の機能構成について説明する。図１１は、第３の実施形態に係るサーバ装置５０ｂの機能構成の一例を示すブロック図である。
図１１に示すように、サーバ装置５０ｂは、通信部５１ｂ、記憶部５２ｂ、及び制御部５３ｂを備える。

（１）通信部５１ｂ
通信部５１ｂの機能は、図２を参照して説明した第１の実施形態に係る通信部５１及び図９を参照して説明した第２の実施形態に係る通信部５１ａの機能と同様であるため、重複する説明を省略する。
通信部５１ｂは、アクセスポイント４０を介して、環境情報を検出するセンサ装置から環境情報を受信する場合もある。

（２）記憶部５２ｂ
記憶部５２ｂの機能は、図２を参照して説明した第１の実施形態に係る記憶部５２及び図９を参照して説明した第２の実施形態に係る記憶部５２ａの機能と同様であるため、重複する説明を省略する。

（３）制御部５３ｂ
制御部５３ｂは、サーバ装置５０ｂの動作全般を制御する機能を有する。制御部５３ｂは、例えば、サーバ装置５０ｂがハードウェアとして備えるＣＰＵにプログラムを実行させることによって実現される。

図１１に示すように、制御部５３ｂは、動物存在情報取得部５３１ｂ、動物存在判定部５３２ｂ、罠作動情報取得部５３３ｂ、罠作動判定部５３４ｂ、判定情報取得部５３５ｂ、動物種類判定部５３６ｂ、環境情報取得部５３７ｂ、予測部５３８ｂ、アプリケーション制御部５４１ｂ、及び出力制御部５４２ｂを備える。

（３－１）動物存在情報取得部５３１ｂ
動物存在情報取得部５３１ｂの機能は、図２を参照して説明した第１の実施形態に係る動物存在情報取得部５３１及び図９を参照して説明した第２の実施形態に係る動物存在情報取得部５３１ａの機能と同様であるため、重複する説明を省略する。

（３－２）動物存在判定部５３２ｂ
動物存在判定部５３２ｂの機能は、図２を参照して説明した第１の実施形態に係る動物存在判定部５３２及び図９を参照して説明した第２の実施形態に係る動物存在判定部５３２ａの機能と同様であるため、重複する説明を省略する。

（３－３）罠作動情報取得部５３３ｂ
罠作動情報取得部５３３ｂの機能は、図２を参照して説明した第１の実施形態に係る罠作動情報取得部５３３及び図９を参照して説明した第２の実施形態に係る罠作動情報取得部５３３ａの機能と同様であるため、重複する説明を省略する。

（３－４）罠作動判定部５３４ｂ
罠作動判定部５３４ｂの機能は、図２を参照して説明した第１の実施形態に係る罠作動判定部５３４及び図９を参照して説明した第２の実施形態に係る罠作動判定部５３４ａの機能と同様であるため、重複する説明を省略する。

（３－５）判定情報取得部５３５ｂ
判定情報取得部５３５ｂの機能は、図９を参照して説明した第２の実施形態に係る判定情報取得部５３５ａの機能と同様であるため、重複する説明を省略する。

（３－６）動物種類判定部５３６ｂ
動物種類判定部５３６ｂの機能は、図９を参照して説明した第２の実施形態に係る動物種類判定部５３６ａの機能と同様であるため、重複する説明を省略する。

（３－７）環境情報取得部５３７ｂ
環境情報取得部５３７ｂは、環境情報を取得する機能を有する。例えば、環境情報取得部５３７ｂは、アクセスポイント４０を介して、環境情報を検出するセンサ装置から環境情報を取得する。具体的に、環境情報取得部５３７ｂは、ＧＰＳセンサから位置情報を取得する。また、環境情報取得部５３７ｂは、温度センサから気温を取得する。また、環境情報取得部５３７ｂは、湿度センサから湿度を取得する。また、環境情報取得部５３７ｂは、カメラから撮像画像を取得する。また、環境情報取得部５３７ｂは、人感センサから出没情報を取得する。

（３－８）予測部５３８ｂ
予測部５３８ｂは、動物の行動に関する予測を行う機能を有する。予測部５３８ｂは、環境情報取得部５３７ｂによって取得された環境情報に基づき、動物の行動に関する予測を行う。例えば、予測部５３８ｂは、環境情報を検出するセンサ装置の検出結果に基づき、動物が出没するエリアを予測する。具体的に、予測部５３８ｂは、センサ装置によって継続的に取得され、蓄積された環境情報に基づき、動物が出没するエリアの予測を行う。一例として、予測部５３８ｂは、出没情報が取得された位置の中で、より出没情報が取得された回数が多い位置に動物が出没すると予測する。また、予測部５３８ｂは、温度や湿度等の環境情報も組み合わせて、どのような温度又はどのような湿度の時期（季節）にどこに出没しやすいか等を予測してもよい。

（３－９）アプリケーション制御部５４１ｂ
アプリケーション制御部５４１ｂの機能は、図２を参照して説明した第１の実施形態に係るアプリケーション制御部５４１及び図９を参照して説明した第２の実施形態に係るアプリケーション制御部５４１ａの機能と同様であるため、重複する説明を省略する。
アプリケーション制御部５４１ｂは、予測部５３８ｂによって予測された結果も含む情報を見える化した画像を生成する場合もある。

（３－１０）出力制御部５４２ｂ
出力制御部５４２ｂの機能は、図２を参照して説明した第１の実施形態に係る出力制御部５４２及び図９を参照して説明した第２の実施形態に係る出力制御部５４２ａの機能と同様であるため、重複する説明を省略する。

＜３－３．処理の流れ＞
続いて、図１２を参照して、サーバ装置５０ｂにおける処理の流れについて説明する。図１２は、第３の実施形態に係るサーバ装置５０ｂにおける処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図１２に示すステップＳ３０１からステップＳ３０７までの処理は、図１０を参照して説明したステップＳ２０１からステップＳ２０７までの処理と同様であるため、重複する説明を省略する。
なお、ステップＳ３０１では、サーバ装置５０ｂの環境情報取得部５３７ｂが、アクセスポイント４０を介して、環境情報を検出するセンサ装置から環境情報を取得する処理も行われる。

環境情報を取得した場合（ステップＳ３０８／ＹＥＳ）、サーバ装置５０の予測部５３８ｂは、環境情報に基づき動物の行動を予測する予測処理を行い（ステップＳ３０９）、処理をステップＳ３１０へ進める。一方、環境情報を取得しなかった場合（ステップＳ３０８／ＮＯ）、処理をステップＳ３１０へ進める。

ステップＳ３１０の処理は、図１０を参照して説明したステップＳ２０８の処理と同様であるため、重複する説明を省略する。
なお、ステップＳ３１０では、アプリケーション制御部５４１ｂは、見える化アプリにて出力する画像として、予測処理の結果を示す情報を含む画像を生成する場合もある。
出力処理後、サーバ装置５０ｂは処理を終了する。

以上説明したように、第３の実施形態に係るサーバ装置５０ｂは、動物が出没するエリアを示す情報を取得することができる。これにより、ユーザ（例えば狩猟者）は、当該情報を確認することで、動物が出没するエリアに応じて適切に罠の設置を行うことができる。これにより、ユーザは、やみくもに罠を設置する場合と比較し、エリアを絞って罠を設置することができる。これにより、ユーザは、余計なエリア（例えば動物が出没する可能性が低いエリア）を見回る必要がなくなり、見回る経路を短縮することもできるため、効率的に見回りを行うことができる。

よって、第３の実施形態に係るサーバ装置５０ｂは、動物を捕獲するための罠の見回りをより効率的に行うことを可能とする。

以上、本発明の実施形態について説明した。
なお、上述した実施形態におけるサーバ装置５０、サーバ装置５０ａ、及びサーバ装置５０ｂ（罠管理装置）の各々が備える構成の一部又は全部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。
なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。

以上、図面を参照してこの発明の実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。

２１，２３ 罠センサ
２２，２４ 人感センサ
３１，３２，３３ 中継器
４０ アクセスポイント
５０，５０ａ，５０ｂ サーバ装置
５１，５１ａ，５１ｂ 通信部
５２，５２ａ，５２ｂ 記憶部
５３，５３ａ，５３ｂ 制御部
６０ ユーザ端末
５３１，５３１ａ，５３１ｂ 動物存在情報取得部
５３２，５３２ａ，５３２ｂ 動物存在判定部
５３３，５３３ａ，５３３ｂ 罠作動情報取得部
５３４，５３４ａ，５３４ｂ 罠作動判定部
５３５ａ，５３５ｂ 判定情報取得部
５３６ａ，５３６ｂ 動物種類判定部
５３７ｂ 環境情報取得部
５３８ｂ 予測部
５４１，５４１ａ，５４１ｂ アプリケーション制御部
５４２，５４２ａ，５４２ｂ 出力制御部
１０００ 罠管理システム

Claims (7)

1. 動物を捕獲するための罠に掛かっている前記動物の存在を検出する第１のセンサ装置から、検出結果を示す動物存在情報を取得する動物存在情報取得部と、
   前記罠が作動している場合に、前記動物存在情報取得部によって取得された前記動物存在情報に基づき、前記動物が前記罠に掛かっているか否かを判定する動物存在判定部と、
   を備える、罠管理装置。
2. 前記罠が作動したか否かを検出する第２のセンサ装置から、検出結果を示す罠作動情報を取得する罠作動情報取得部と、
   前記罠作動情報取得部によって取得された前記罠作動情報に基づき、前記罠が作動しているか否かを判定する罠作動判定部と、
   をさらに備える、請求項１に記載の罠管理装置。
3. 前記動物の動作に起因して生じる音を検出する第３のセンサ装置から、検出された前記音の音情報を前記動物の種類を判定するための判定情報として取得する判定情報取得部と、
   前記判定情報取得部によって取得された前記判定情報に基づき、前記罠に掛かっている動物の種類を判定する動物種類判定部と、
   をさらに備える、請求項１又は請求項２に記載の罠管理装置。
4. 前記罠が仕掛けられる場所の環境情報を検出する第４のセンサ装置から、検出された前記環境情報を取得する環境情報取得部と、
   前記環境情報取得部によって取得された前記環境情報に基づき、前記動物の行動に関する予測を行う予測部と、
   をさらに備える、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の罠管理装置。
5. 前記第４のセンサ装置は、前記場所に出没した動物の存在を検出するセンサ装置であって、
   前記予測部は、前記第４のセンサ装置の検出結果に基づき、前記動物が出没するエリアを予測する、
   請求項４に記載の罠管理装置。
6. 動物存在情報取得部が、動物を捕獲するための罠に掛かっている前記動物の存在を検出する第１のセンサ装置から、検出結果を示す動物存在情報を取得する動物存在情報取得過程と、
   動物存在判定部が、前記罠が作動している場合に、前記動物存在情報取得部によって取得された前記動物存在情報に基づき、前記動物が前記罠に掛かっているか否かを判定する動物存在判定過程と、
   を含む、罠管理方法。
7. コンピュータを、
   動物を捕獲するための罠に掛かっている前記動物の存在を検出する第１のセンサ装置から、検出結果を示す動物存在情報を取得する動物存在情報取得手段と、
   前記罠が作動している場合に、前記動物存在情報取得手段によって取得された前記動物存在情報に基づき、前記動物が前記罠に掛かっているか否かを判定する動物存在判定手段と、
   として機能させる、プログラム。

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