アライグマ トレンド
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2025.11.24 22:00
:0% :0% （40代／男性）
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タヌキの学名、
Nyctereutes procyonoides viverrinus
……読み方は一旦あきらめて大丈夫です。
ざっくり訳すと、
「夜をさまよう、アライグマっぽいイヌ」
——どうしてそんな名前になったのかは、
タヌキ本人たちもきっと知らない。
ちなみにウチの四姉妹は ホンドタヌキ。
北海道の“もふもふ全振り”なエゾタヌキとは別タイプです。
エゾタヌキ：冬に全力でモコモコ
ホンドタヌキ：常にちょい薄着（関西勢は特に）
でも、ホンドもエゾも、実は 交配OK。
種としては同じなので、
「服の厚みが違うくらいの感覚」です。
つまりタヌキ界で言えば、
「北海道の子は冬仕様のダウンコート、
本州の子はライトジャケット」
……そんな違い。
学名は難しいけど、
タヌキの生き方はいつだってシンプルで愛しい。 November 11, 2025
22RP
明日は秋のオンライン特典会です！
▶︎ 18:00~22:00(4時間)
💛🤍🩵🧡グループです！🙋🏻♀️ ̖́-
わたしはアライグマの着ぐるみだよ！🦝
・コメントチェキ
・個人ブロマイド 5種
・グループブロマイド3種
全部可愛すぎるので絶対ゲットして欲しいです^^
よろしくお願いします🙇♀️
https://t.co/pwmHjGRSBX https://t.co/fcAsBkcPcM November 11, 2025
1RP
アライグマに腰を抜かす星街すいせい☄️
たまたまXで見かけて買っちゃいました😁
色々遊べそうで良い✨
あとこの天の助は優秀なフィギュア😊 https://t.co/x7IWqTCztw November 11, 2025
@natsuki6197 害獣ヤバいですね😅
玄関前の水槽からアライグマに金魚盗まれました💦
隣の畑で狸が喧嘩してたり、イタチには庭まで侵入されました💦
アヒルを庭に出す前に犬を先に出すようにしてます😅 November 11, 2025
今日は街中霞んでたような
天気良かったから
支笏湖まで行ってみた
帰りアライグマ🦝みた！
猫かと思ったら
尻尾がシマシマだった😳
今年はカマキリも発見したし
変な年だなあ https://t.co/ehxkULt8W0 November 11, 2025
ゲームエンジンで恐竜の足跡を特定🎮🦖
偽物のデータが科学を救う⁉️
#古知累論文紹介
野外で動物の「足跡」を見つけたことはありますか？
「これはタヌキ？それともハクビシン？」
地面に残された痕跡から、その主を特定するのはプロでも難しい職人芸です。
特に、数億年前の「恐竜の足跡化石」ともなれば、難易度は跳ね上がります。
「じゃあ、いま流行りのAI（人工知能）に判定させればいいじゃない！」
そう思いますよね？
でも、そこには大きな壁がありました。
AIを賢くするには「正解ラベル付きの大量の写真」が必要です。
これを「教師データ」と呼びます。
しかし、足跡の写真はそんなに都合よく集まりません。
雨で崩れていたり、光の加減で見えにくかったり、そもそも数が少なかったり。
これを「データの希少性」の問題と言います。
今回紹介するのは、その壁を「ゲーム開発技術」でぶち破ろうとした、ユニークな研究です。
ポルトガルのリスボン大学などの研究チームが発表しました。
彼らが使ったのは、なんと『Unity』。
『ポケモンGO』や『原神』などの制作にも使われている、世界的に有名なゲームエンジンです。
研究チームは「Deep Tracks」というツールを開発しました。
本物の足跡写真が足りないなら、3DCGで作ってしまえばいいじゃない、という発想です。
Unityの中で、仮想の地面（砂、泥、雪など）を用意します。
そこに、動物や恐竜の足の3Dモデルをスタンプのように押し付けます。
太陽の位置を変えて影を変化させたり、少し崩れたりした状態もシミュレーションします。
こうして、なんと4万枚もの「偽物の足跡画像」を生成しました。
対象としたのは、クマ、コヨーテ、シカ、キツネ、アライグマなどの現生動物。
そして、竜脚類（ブラキオサウルスのような長いクビを持つ恐竜）と獣脚類（ティラノサウルスの仲間）という2グループの恐竜です。
次に、AI（畳み込みニューラルネットワーク）の出番です。
まず、この4万枚の「偽物データ」を使って、AIに足跡の形の特徴を徹底的に学習させました。
いわば、シミュレーションによる「予習」です。
そのあとで、少しだけ「本物の写真」を見せて、仕上げの学習（ファインチューニング）を行いました。
その結果はどうだったのでしょうか？
驚くべきことに、本物の写真だけで学習させたAIよりも、はるかに高い正解率を叩き出しました。
具体的には、偽物データで予習したAIは、そうでないAIに比べて、精度が30%以上も向上したのです。
特に、竜脚類の足跡などはかなり高い精度で判別できました。
もちろん、完璧ではありません。
カワウソとアライグマのような、形が似ている足跡はAIもまだ間違えることがあります。
また、現実の自然界には、シミュレーションしきれない複雑な条件もたくさんあります。
それでも、この研究は非常に大きな可能性を示しました。
「データがなくてAIが作れない」という科学界の悩みを、ゲームエンジンが解決するかもしれないのです。
将来的には、スマホを地面にかざすだけで、「あ、これ1億年前の獣脚類だね！」と教えてくれるアプリができるかもしれません。
そしたらおまんま食い上げだがなｶﾞﾊﾊ!!!
元論文URL→ https://t.co/31oE0yYVsz November 11, 2025
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