熊の出没マップはどう作られる？──“5つのポイント”をわかりやすく解説

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地理情報システム（GIS）が示す熊の出没パターンを可視化したイメージ。

2025.11.302025.12.02

１．点の集まりに“意味”を与えるということ

秋田県内で相次ぐ熊の出没。ニュース映像では、地図上に赤い点がいくつも並び、まるでランダムなように見えます。しかし、研究者たちはその「点の集まり」から“熊の行動パターン”を読み解いています。
これを可能にするのが**クラスタリング（Cluster Analysis）**という手法です。専門用語のように聞こえますが、要するに「似たような場所をひとまとまりにする」技術のこと。料理の材料をジャンルごとに分けるようなもので、「山沿いの出没」「果樹園周辺の出没」「集落近くの出没」といったグループが自然に浮かび上がります。

その中でも、熊のように行動が“自然環境とともに変化する動物”には、**DBSCAN（ディービースキャン）**という方法が特に適しています。
これは「密度」に注目してグループを見つける手法で、出没が密集するエリアを自動的にひとまとまりとして検出し、単発的な出没（いわゆる“迷い熊”）は除外してくれるのです。

２．なぜ「密度ベース」なのか：熊の行動のカタチ

熊の行動を地図上に点で表すと、不思議な特徴が見えてきます。
たとえば、山の尾根沿いに点が連なったり、川沿いに細長く点が分布していたり。
これは、熊が谷を伝って餌を探したり、ドングリの豊富な森をめぐって季節移動している証拠です。

こうした“細長い”“歪んだ”“不規則な”分布は、従来の k-means（ケイミーンズ） という手法では上手く表現できません。
k-means は、あらかじめ「クラスタはいくつに分ける」と決め、丸い形のグループを作ろうとします。しかし熊の行動は丸くはありません。谷沿いや山稜など、地形に沿った帯状の分布を示します。
これに対して DBSCAN は「密度の高い部分だけを自然にグループ化」するため、熊の行動の現実に近い形を再現できます。

３．一匹だけの熊を“ノイズ”として扱う意味

出没情報の中には、「1回だけ」「1頭だけ」という報告も少なくありません。
こうした単発的な出没は、対策上は重要ですが、行動パターンを示すものではありません。
DBSCAN は、一定以上の密度が確認できない点を自動的に「ノイズ（外れ値）」とみなし、除外します。
この処理によって、“本当に危険な地域”だけを浮かび上がらせることができます。

これは行政や研究者にとって非常に重要です。
「危険地帯を正確に把握する」ためには、単発の出没に惑わされず、行動の“傾向”を見る必要があるのです。
DBSCAN は、まさにその目的にぴったり合った手法といえます。

４．クラスタは“自動で”決まる

クラスタリングというと、何か難しそうな設定を想像するかもしれませんが、DBSCANはシンプルです。
設定するのは２つだけ——「どのくらい近ければ同じグループにするか（eps）」と「最低何件集まればグループとみなすか（minpoints）」。
この２つを決めるだけで、クラスタの数は自動的に決まります。
熊の行動範囲は季節ごとに変化するため、この“柔軟性”は極めて重要です。

実際、秋田県北部の熊出没データを解析したところ、