侵略的外来種は世界中で増加し、在来の生態系を劣化させ、人間の健康に多大な悪影響を及ぼしている。効果的な外来種管理を行うには、限られた予算の下で、ある目的に対して管理効果を最大化する資源配分の空間最適化が有用である。だが、個体密度や捕獲率といった個体群動態パラメータを推定するためには、短期間で労働集約的な調査が必要になるため実装は困難である。そこで、本研究では階層ベイズモデルの枠組みの1つである状態空間モデルを使用して、防除記録情報から捕獲努力量配分を最適化するための新しいフレームワークを考案した。地域全体の個体密度を最小化する努力量配分を推定するために、モデルケースとして、長期の防除記録がある千葉県印旛沼で行われている外来種カミツキガメの防除事業に本研究の手法を適用し、本研究の効果を検証した。状態空間モデルと最適化手法を組み合わせることで、密度依存性や防除効果、環境要因といった個体群動態に働く要因の効果を明らかにするのみならず、それらの効果を考慮した最適な努力量配分や、県の目標低密度の達成には総努力を2016年時の約4倍以上に増やす必要があることも明らかにした。さらに本研究により、管理者は管理を通して得られる結果をデータとして蓄積することで系についてさらに学習するため、推定精度を改善させながら、空間努力配分を最適化することが可能になった。一般に、複数の外来種が同じ生態系に存在していることが多いため、管理後に起こりうる、種間相互作用を介して生じる想定外の悪影響も考慮した外来種管理が必要となる。例えば千葉県印旛沼の系では、カミツキガメが外来種アメリカザリガニを主な餌として利用していることが分かっているため、管理後にメソプレデターリリースが起こり、アメリカザリガニが増加して在来の水草に悪影響が及ぶことが懸念されている。最後に、今後の展望として、群集レベルでの最適管理について議論したい。