本発表では、階層モデルが応用研究において有する利点を、野生動物の個体数推定を中心に説明する。野生動物の個体数とその変動要因を推定することは、応用研究の様々な場面で求められる。例えば、個体数が減少している種の絶滅リスクの評価、個体数が増加している種に対する個体数管理の効果検証などである。しかし、研究対象とする時空間的範囲に存在する野生動物を全て観測することは、非常に困難である。特に応用研究では、観測が量、質ともに不十分でありながら個体数の推定値を得ることが求められる。階層モデルは、これまで開発されてきた様々な個体数推定モデルを、過程モデルと観測モデルによって統一的に記述することを可能にする。過程モデルと観測モデルを明示的に分離することで、両モデルについて解析者や実務者がより深く考えることを促すことができる。これによって、対象種の個体群動態に関する断片的なデータを組み合わせて個体群動態全体を推定する、統合個体群モデルの構築が促進される。もう1つの利点は、個体群動態に関するパラメータを与え、観測モデルに従って観測データを生成し、この観測データからパラメータを推定するデータシミュレーションによって、所与のデータセットに対するモデルのパラメータの同定可能性を検証できることである。これらの利点によって、階層モデルは野生動物の個体数推定において、より高精度で根拠のある推定値を提供できる。