イノシシによる獣害は、全国で被害が拡大、深刻化しており、積極的な個体数管理が不可欠となっている。その管理のためには、イノシシの生息状況を正確に把握する必要があるが、イノシシは、目視による観測が難しく、痕跡も残りにくいため、小スケールの密度指標データは限られている。これらの現状を受けて、イノシシの新たな密度指標の検討と、個体数推定モデルの開発が必要とされている。
　本研究では、イノシシの個体数推定精度向上のため、罠によるCPUE（努力量あたりの捕獲数）とカメラトラップの二つの密度指標のデータを組み合わせた、新たな個体数推定の手法を提案する。CPUEは千葉県の協力のもと、県の狩猟、および指定管理鳥獣捕獲等事業により得られた捕獲データを用いた。カメラトラップに関しては、県内の11サイトに、各20台のビデオカメラを設置することで、動画による撮影データを取得した。CPUEによるデータは千葉県内の広い範囲で取得されており、経年データも得られるため、広い空間スケール、時間スケールでの密度推定が可能である。しかし、CPUEのデータは、個体数推定を目的として取得されたものではないため、高い解像度での推定精度の確保は困難である。一方で、ビデオカメラを利用したカメラトラップによる密度推定は、小スケールでの正確性は向上するものの、広範囲に渡る大規模なデータ取得には向いていない。本研究で提案するモデルは、一つのシステムモデルと、二つの観察モデルをもつ状態空間モデルであり、捕獲データと動画データという特徴の異なる２種類のデータを同時に扱うことができる。これにより、広範囲、高解像度かつ、より高い精度でのイノシシ個体数推定が可能となる。また、発表では、本モデルの結果から得られる、千葉県のイノシシの行動や生息域の特性についても議論したい。