概要
現在の生成AIブーム（LLM）は、Web上の膨大なテキストデータを学習することで実現しましたが、「生物（自然界）」の領域には、まだ学習に足る「質・量ともに十分なデータセット」が存在しません。 IKIMONは単なるアプリ運営にとどまらず、「世界最高品質の生物画像データセット」を構築し、日本発の生物特化型基盤モデル（Large Nature Model: LNM）を生み出すことを目指します。これは、未来の子どもたちがスマホ一つで「ポケットの中の専門家」を持ち歩く世界を作るための必須インフラです。現状の課題：なぜ今のAIは生物に弱いのか？
1. 「ロングテール」の壁（データの偏り）
世界最大のiNaturalistのデータセットでも、スズメやモンシロチョウのような「ありふれた種」の画像は数万枚ありますが、絶滅危惧種やマイナーな昆虫は数枚（あるいはゼロ）しかありません。 AIはデータが多いものは得意ですが、少ないものは学習できず、結果として「レアな種ほど無視される（誤同定される）」という、保全上もっとも避けたい事態が起きています。2. 「誤同定の再生産」サイクル
多くのアプリが「AIによる自動提案」を導入していますが、初心者が「AIが言うなら正しいだろう」とそのまま登録してしまうケースが多発しています。- 誤ったデータが「正解」としてDBに登録される
- 次のAIがその誤ったデータを学習する
- 誤同定が強化され、誰も間違いに気づけなくなる
3. コンテキストの欠如
今の画像認識AIの多くは「成体のきれいな写真」で学習しています。しかし、実際の自然観察では：- 「ピンボケ」「後ろ姿」「一部分だけ」
- 「幼虫」「卵」「抜け殻」「フン」「足跡」
4. 空間バイアスと "Luxury Effect" (贅沢効果)
市民科学データには、「裕福な都市部ほどデータが集まりやすい」という強烈なバイアス（Luxury Effect）が存在します。- 理由：裕福なエリアは緑地が多く（生物が多い）、かつ住民にスマホで観察する「時間的・精神的余裕」があるため。
- 弊害：AIの学習データが「都市の公園にいる生き物」に偏り、本来の生息地である「地方の山間部（過疎地）」のデータが学習されず、AIが"都会っ子"になってしまう。
IKIMONの戦略：Japan as a "Data Sanctuary"
1. 日本の「撮影力」を活かす
日本には、世界的に見ても極めてレベルの高い「アマチュア写真家・ナチュラリスト」が多数存在します。彼らが撮る写真は、学術標本並みに高精細で、芸術的です。 IKIMONは、この「日本の撮影技術」を活かした、ノイズの少ない「図鑑級データセット」の構築を目指します。量だけでなく「質」を重視したアプローチです。2. バリデーション・ファースト (Validation First)
AIサジェストはあくまで「補助」に留め、データの確定には必ず「信頼できる人間の目（専門家・熟練ユーザー）」を通すフローを確立します。 「誰が同定したか」という信用スコアをデータに付与することで、AI学習時には「信頼度Aの画像のみを使う」といったフィルタリングが可能になり、誤学習を防ぎます。3. "Life Cycle" Dataset（生活史データセット）
単に「種名」を当てるだけでなく、その生き物の「状態」まで理解できるAIを作ります。- マルチステージ学習：卵 → 幼虫 → 蛹 → 成体 の各段階をラベル付けして学習。
- フィールドサイン学習：フン、食痕、巣穴など、「本体以外」の痕跡も学習対象とします。
未来像：Large Nature Model (LNM) の構築
IKIMONが目指すのは、画像と言語を組み合わせた「自然界のマルチモーダル基盤モデル」です。
- 入力：スマホで撮った「謎の幼虫」の写真と、GPS情報（場所・時期）。
- AIの思考
- 出力：「これはミヤマカラスアゲハの幼虫です。もうすぐサナギになりますよ。近くにキハダの木がありませんか？」
IKIMONが目指す世界
「専門家じゃないから、自然のことは分からない」
そんな壁を、テクノロジーで壊したい。
散歩中に見つけた虫を撮る。AIが「これかも」と教えてくれる。詳しい人が「それで合ってるよ」と言ってくれる。 そうやって集まったデータが、日本の自然を守るための貴重な科学データになる。
誰もが「発見者」になれる社会。 それがIKIMONの作りたい未来です。