小型GPSロガーやトレッドミルなどにより、様々な動物の移動行動データを容易に取得可能になりつつある。また、そのような軌跡データを用いて動物の生態を明らかにするような研究も数多く行われている。しかし、そのような研究は動物種ごとに個別に行われていることが多く、異なる動物の移動行動データを横断的に解析できる枠組みはまだ多く研究されていない。この理由の主たるものが、特徴抽出と呼ばれる軌跡から速度などの解析に有用な情報を抽出する処理を、それぞれの動物の研究者のこれまでの経験に基づいて手動で行っているためである。そこで、本講演では深層ニューラルネットワークによる特徴抽出の必要がない移動行動データ分析手法について述べる。（本研究は日本術振興会科研費JP16H06539
(新学術領域「生物ナビゲーションのシステム科学」）の助成を受け実施した)