| 要旨トップ | ESJ73 シンポジウム 一覧 | | 日本生態学会第73回全国大会 (2026年3月、京都) 講演要旨 ESJ73 Abstract

シンポジウム S10 3月12日 14:00-17:00 Room C: 京大4号21

#### 情報科学×生態学:多階層をつなぐ生態現象の理解（JST ACT-X「生命と情報」領域共催）
Computational and bioinformatic insights into multi-level ecological phenomena

高野壮太朗（理化学研究所　バイオリソース研究センター）, 藤田博昭（京都大学大学院　生命科学研究科）
Sotaro TAKANO（RIKEN, BioResource Research Center）, Hiroaki FUJITA（Graduate school of Biostudies, Kyoto University）

センサーネットワークや次世代シーケンサーをはじめとするハイスループット計測技術の発展は、生物・環境ビッグデータの取得を容易にし、生態系スケールの現象を構成要素のレベルに落とし込んで理解する道を開きつつある。環境DNA解析などオミクス解析を基軸とした手法は、群集スケールの変化を内部の構成種の動態と紐付けた上で時空間的に捉えることを可能にしている。また、バイオロギング技術の高度化は、行動解析の定量性や時間分解能を飛躍的に向上させ、生物に備わる社会性やそのメカニズムの理解に役立てられている。
こうした網羅的計測技術が発展するにつれて、ビッグデータを活用し、生態学的現象の背後にあるメカニズムや因果関係を推定するアプローチに注目が集まっている。大規模な個体群動態の時系列データから構成種間の相互関係を推定する手法はその一例であろう。一方で、生態学は群集から個体、分子に至る幅広い階層を対象とし、各階層で得られるデータの次元数、サンプル数、構造は極めて多様である。また、計測技術の多様化により従来とは異なる構造を持ったデータの扱いを要するケースもある。サンプル間の独立性や線形性をはじめ、これまで用いられてきた統計解析の前提が成り立たないこともしばしばあり、自らの研究対象に合わせたデータ駆動型研究の設計が求められている。
本シンポジウムでは、時空間トラッキングを使った社会性の理解にはじまり、深層強化学習を用いた協力行動の理解、ゲノム情報や時系列因果推論を活用した群集内相互作用ネットワークの推定など、多岐に亘る計測・計算・情報科学的アプローチを駆使した最新の研究成果をご紹介いただく。行動生態学から群集生態学に亘る多様な分野の研究者との議論を通じて、分子・個体・群集にまたがる階層横断的な現象を、情報科学的手法でどのように理解・モデル化できるか、その方法論的課題と理論構築への展望を多角的に探る。

[S10-1]
アリにおける“共に生きる”効力：社会環境が行動安定性と寿命を調節する *古藤日子（産総研・細胞分子工学）
Social Environment as a Regulator of Behavioral Homeostasis and Lifespan in Ants *Akiko KOTO（AIST, CMB）

[S10-2]
条件付き因果推定で直接相互作用と間接相互作用を区別する *長田穣（東北大学）
Distinguishing between direct and indirect interactions based on conditional causality detection *Yutaka OSADA（Tohoku University）

[S10-3]
生態学的観測の再設計：森林土壌微生物群集へのベイズ適応的サンプリングの実装と展望 *執行宣彦（森林総合研究所）
Redesigning ecological observation: Implementation and perspectives of Bayesian adaptive sampling for forest soil microbial communities *Nobuhiko SHIGYO（FFPRI）

[S10-4]
細胞から群集へ：代謝モデルを基軸とする多種共存の理解に向けて *高野壮太朗（理研　BRC）, Djordje BAJIC（TU Delft）, 桝屋啓志（理研　BRC）, 鈴木健大（理研　BRC）
Multispecies coexistence in microbial communities shaped by metabolic networks *Sotaro TAKANO（RIKEN, BRC）, Djordje BAJIC（TU Delft）, Hiroshi MASUYA（RIKEN, BRC）, Kenta SUZUKI（RIKEN, BRC）

[S10-5]
生物群集動態を「種間相互作用動態」から理解する *藤田博昭（京大・生命）
Toward predicting community dynamics through species interaction dynamics *Hiroaki FUJITA（GSB, Kyoto Univ.）

[S10-6]
高頻度腸内細菌叢時系列の位相解析による機能的動態の理解 *増川理恵（東京科学大学）
Functional dynamics of the gut microbiome revealed through phase analysis of high-frequency time-series data *Rie MASUKAWA（Institute of Science Tokyo）

[S10-7]
マルチエージェント強化学習による生物集団の協力行動の理解 *筒井和詩（東京大学）
Understanding Cooperative Behavior in Biological Groups through Multi-Agent Reinforcement Learning *Kazushi TSUTSUI（The University of Tokyo）

日本生態学会