頭上からブーンという音が聞こえる。自然界の音には思えない。夏、オーストラリアのニューサウスウェールズ州（NSW）の海岸なら、サメを探して飛ぶドローンの音である可能性が高い。ドローンのカメラがサメらしき姿を捉えると、生中継の映像を見る操縦士は、すぐに動物の種類を見極めなければならない。ホホジロザメか、オオメジロザメか、それともまったく別の動物なのか。
操縦士の報告次第で、直ちに警報が出ることもある。耳をつんざくサイレンが鳴り、ライフガードが拡声器で海から上がるよう呼びかけるかもしれない。水面下の正体不明の黒い影に人が近ければ、救助艇が出動することもある。
しかし、危険性の高いサメに見えた動物が、別種のサメやエイの仲間であるサカタザメ類、あるいはサメではない魚だったらどうなるのか。2026年7月に公表された研究は、NSW州沿岸でドローン監視中にサメの種類をリアルタイムで識別する精度を調べた。経験豊富な操縦士が高品質の機器を使っても、空撮映像から動物の種類を正しく見分けるのは非常に難しいという結果が出た。
900回のドローン飛行で、操縦士の判断と飛行後の映像分析を比較
研究チームは、NSW州政府のサメ対策プログラム（NSW Shark Management Program）の一環として実施された900回のドローン飛行を調べた。調査中、専門の操縦士はドローン映像に映ったサメらしき動物を「対象種」か「その他のサメ」にリアルタイムで分類した。対象種とは、NSW州がサメ被害の防止策で重点を置くオオメジロザメ、ホホジロザメ、イタチザメの3種を指す。調査対象の飛行で動物の種類をリアルタイムで判定したのは、AIではなく操縦士だった。
研究チームは、飛行後に録画映像を詳しく分析した。瞬時に判断する操縦士とは違い、研究チームは映像を一時停止し、スロー再生や繰り返し再生で動物を観察できた。飛行後の分析結果を、実際にいたサメの種類について得られる最も確かな推定として扱った。
操縦士が対象種のサメを報告した269回の飛行のうち、62％が誤認
ところが、結果は……芳しいものではなかった。操縦士が対象種だとリアルタイムで判定した飛行は269回あった。録画映像を詳しく調べて対象種と確認できたのは38％だけで、残る62％は対象種以外の動物を誤って対象種と判断したケースだった。リアルタイム判定に基づく対象種の出現頻度は、飛行後の詳細な分析に比べて約2倍に達していた。
種別では、オオメジロザメの誤認率は53％、ホホジロザメは79％だった。イタチザメは操縦士から5回報告されたが、録画映像の分析では1回も確認できなかった。今回の調査に限れば、イタチザメの誤認率は100％だった。
水が澄んだ海ほど操縦士の誤判定が増加──理由は不明
海が穏やかで水が澄んでいるほど、操縦士が正しく識別する傾向はあった。ただし、水の透明度も海面の状態も、対象種を正しく識別する確率との関係は統計的に有意ではなかった。
むしろ、水の透明度が高いほど、操縦士が対象種だと誤って報告するケースは増えていた。研究チームは、操縦士が安全のために警戒を強める傾向が関係している可能性を指摘した。ただし、誤検出が増える理由を明らかにするには、さらなる研究が必要だとしている。
