よくある質問
ikimonの使い方やデータについて、よくある質問をまとめました。
該当する質問が見つかりません。別のキーワードを試してみてください。
はじめての方へ
ikimonは、みんなで参加する生物多様性プラットフォームです。散歩中に見つけた鳥や花、庭に来た虫など、身の回りの生き物をスマートフォンで記録し、世界中のユーザーや専門家と協力して種名を特定(同定)します。
あなたの記録は、科学的なオープンデータとして蓄積され、地域の生物多様性の見える化や、企業の環境報告(TNFD)などに活用されます。
「見つけた!」→「撮った!」→「名前がわかった!」——この小さな体験の連鎖が、自然保全の大きな力になります。
ikimonについて詳しく見る →
あなたの記録は、科学的なオープンデータとして蓄積され、地域の生物多様性の見える化や、企業の環境報告(TNFD)などに活用されます。
「見つけた!」→「撮った!」→「名前がわかった!」——この小さな体験の連鎖が、自然保全の大きな力になります。
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閲覧だけなら登録不要です。フィールドマップ、図鑑、地域ランキングなどはログインなしで自由に使えます。
以下の機能を使うにはGoogleアカウントでのログインが必要です:
・生き物の観察記録を投稿する
・他のユーザーの記録に名前を提案する(同定)
・プロフィール・バッジ・実績の管理
・通知の受信
ログインは画面右上の「ログイン」ボタンから、Googleアカウントで数秒で完了します。追加の会員登録やメールアドレスの入力は一切不要です。
以下の機能を使うにはGoogleアカウントでのログインが必要です:
・生き物の観察記録を投稿する
・他のユーザーの記録に名前を提案する(同定)
・プロフィール・バッジ・実績の管理
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生き物の記録・同定・コミュニティ参加は、ずっと無料です。有料で解放される「プレミアム機能」のようなものはありません。
無料でできること(制限なし):
・観察記録の投稿(回数制限なし)
・他のユーザーの記録への同定提案
・フィールドマップ・図鑑・ランキングの閲覧
・個人ダッシュボード・バッジ・実績管理
・AI同定ヒント
有料プラン(研究者・企業・自治体向け):
みなさんが記録してくれたデータを研究や環境報告に活用したい方向けに、3つの有料プランがあります:
・Researcher(¥1,980/月):API アクセス、Darwin Core 形式でのデータエクスポート、高度検索
・Enterprise(¥9,800/月):無制限API、TNFD LEAP レポート自動生成、サイト監視ダッシュボード
・Government(個別見積):環境省・自治体向けのフルカスタム統合
なぜこのモデルなのか?
ikimonでは「データを生む市民は無料、データを活用する機関が対価を払う」というフェアな循環を大切にしています。あなたの1件の記録が、持続可能な生物多様性データの基盤を支えています。
企業・自治体向けプランを見る →
無料でできること(制限なし):
・観察記録の投稿(回数制限なし)
・他のユーザーの記録への同定提案
・フィールドマップ・図鑑・ランキングの閲覧
・個人ダッシュボード・バッジ・実績管理
・AI同定ヒント
有料プラン(研究者・企業・自治体向け):
みなさんが記録してくれたデータを研究や環境報告に活用したい方向けに、3つの有料プランがあります:
・Researcher(¥1,980/月):API アクセス、Darwin Core 形式でのデータエクスポート、高度検索
・Enterprise(¥9,800/月):無制限API、TNFD LEAP レポート自動生成、サイト監視ダッシュボード
・Government(個別見積):環境省・自治体向けのフルカスタム統合
なぜこのモデルなのか?
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はい、スマートフォンのブラウザだけで完結します。アプリストアからのダウンロードは不要です。
ikimonはPWA(Progressive Web App)に対応しており、ホーム画面に追加するとネイティブアプリのように使えます:
iPhoneの場合:
1. Safariで ikimon.life にアクセス
2. 画面下部の共有ボタン(□↑)をタップ
3.「ホーム画面に追加」を選択
Androidの場合:
1. Chromeで ikimon.life にアクセス
2. アドレスバー付近に表示される「インストール」バナーをタップ
ホーム画面から起動すると、フルスクリーンで表示され、一部のデータをオフラインでも利用できます。もちろんPCのブラウザからもアクセス可能です。
ikimonはPWA(Progressive Web App)に対応しており、ホーム画面に追加するとネイティブアプリのように使えます:
iPhoneの場合:
1. Safariで ikimon.life にアクセス
2. 画面下部の共有ボタン(□↑)をタップ
3.「ホーム画面に追加」を選択
Androidの場合:
1. Chromeで ikimon.life にアクセス
2. アドレスバー付近に表示される「インストール」バナーをタップ
ホーム画面から起動すると、フルスクリーンで表示され、一部のデータをオフラインでも利用できます。もちろんPCのブラウザからもアクセス可能です。
はい。ikimonは幅広い年齢の方にご利用いただけます。
お子さまの利用について:
・13歳未満のお子さまは、保護者の方の同意と見守りのもとでご利用ください
・Googleアカウントのログインが必要なため、Googleの年齢制限ポリシーが適用されます
・投稿された記録にはおおまかな位置情報が含まれるため、お子さまの利用時は保護者の方が位置情報の設定にご注意ください
学校・教育機関での活用:
ikimonは、学校のフィールドワーク、環境教育、理科の授業での生物観察にも最適です。クラスで同じエリアの生き物を記録し、図鑑を作るような使い方も可能です。教育目的での利用についてのご相談は contact@ikimon.life までお気軽にどうぞ。
お子さまの利用について:
・13歳未満のお子さまは、保護者の方の同意と見守りのもとでご利用ください
・Googleアカウントのログインが必要なため、Googleの年齢制限ポリシーが適用されます
・投稿された記録にはおおまかな位置情報が含まれるため、お子さまの利用時は保護者の方が位置情報の設定にご注意ください
学校・教育機関での活用:
ikimonは、学校のフィールドワーク、環境教育、理科の授業での生物観察にも最適です。クラスで同じエリアの生き物を記録し、図鑑を作るような使い方も可能です。教育目的での利用についてのご相談は contact@ikimon.life までお気軽にどうぞ。
記録・投稿
名前がわからなくても、まったく問題ありません!むしろ、ikimonの最大の魅力がそこにあります。
おすすめの手順:
1. まず写真を撮影する(できれば複数アングル)
2. 記録画面で種名は空欄のままでOK
3. メモ欄に気づいたことを書く
例:「庭の花にとまっていた小さな蝶」「体長2cmくらいの緑色の虫」
4. 投稿すると、コミュニティの専門家に通知が届き、名前を提案してくれます
「○○の仲間かも?」「チョウ目?」のように、ざっくりした分類を書くだけでも専門家が見つけやすくなります。わからないことは恥ずかしいことではなく、発見の第一歩です。
はじめての記録ガイドを見る →
おすすめの手順:
1. まず写真を撮影する(できれば複数アングル)
2. 記録画面で種名は空欄のままでOK
3. メモ欄に気づいたことを書く
例:「庭の花にとまっていた小さな蝶」「体長2cmくらいの緑色の虫」
4. 投稿すると、コミュニティの専門家に通知が届き、名前を提案してくれます
「○○の仲間かも?」「チョウ目?」のように、ざっくりした分類を書くだけでも専門家が見つけやすくなります。わからないことは恥ずかしいことではなく、発見の第一歩です。
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良い写真は正確な同定の鍵になります。生き物の種類によってコツが異なりますが、共通する基本ポイントは以下の通りです:
基本の3ショット:
・全体像:生き物の全身が入るショット(大きさや体型がわかる)
・特徴部分のアップ:翅の模様、花の中心部、体の模様など同定のカギとなる部分
・生息環境:どんな場所にいたか(木の上、水辺、コンクリートの上など)
生き物別のコツ:
・🦋 昆虫:翅を開いた状態と閉じた状態の両方、触角や脚の本数がわかると◎
・🐦 鳥:くちばしの形、胸の模様、尾の長さがポイント。動画も有効です
・🌸 植物:花・葉・茎・実をそれぞれ撮影。葉の裏側も重要
・🍄 キノコ:傘の裏側(ひだ or 管孔)、柄の根元まで撮影。断面写真も◎
手のひらやペン、定規を横に添えるとサイズ感が伝わりやすくなります。暗い場所ではフラッシュよりも自然光で撮影するのがベストです。
撮影ガイドラインをもっと見る →
基本の3ショット:
・全体像:生き物の全身が入るショット(大きさや体型がわかる)
・特徴部分のアップ:翅の模様、花の中心部、体の模様など同定のカギとなる部分
・生息環境:どんな場所にいたか(木の上、水辺、コンクリートの上など)
生き物別のコツ:
・🦋 昆虫:翅を開いた状態と閉じた状態の両方、触角や脚の本数がわかると◎
・🐦 鳥:くちばしの形、胸の模様、尾の長さがポイント。動画も有効です
・🌸 植物:花・葉・茎・実をそれぞれ撮影。葉の裏側も重要
・🍄 キノコ:傘の裏側(ひだ or 管孔)、柄の根元まで撮影。断面写真も◎
手のひらやペン、定規を横に添えるとサイズ感が伝わりやすくなります。暗い場所ではフラッシュよりも自然光で撮影するのがベストです。
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位置情報は、その生き物が「どこにいたか」を記録する重要なデータです。
位置情報の取得方法:
・GPS自動取得:投稿画面で「現在地を使用」を選ぶと、スマートフォンのGPSから自動取得されます
・写真のEXIF情報:カメラアプリの位置情報がONの場合、写真から自動で取得されます
・手動入力:地図上をタップして場所を指定することもできます
プライバシー保護:
・絶滅危惧種の自動マスキング:レッドリスト種と判定された記録は、詳細な位置情報が自動的にぼかされ(座標の精度を下げて表示)、密猟・乱獲のリスクを防ぎます
・EXIF情報の除去:アップロードされた写真の位置情報メタデータは自動的に除去されます
・地図上に表示される位置は、自宅が特定されない程度のおおまかな精度です
プライバシーポリシーを見る →
位置情報の取得方法:
・GPS自動取得:投稿画面で「現在地を使用」を選ぶと、スマートフォンのGPSから自動取得されます
・写真のEXIF情報:カメラアプリの位置情報がONの場合、写真から自動で取得されます
・手動入力:地図上をタップして場所を指定することもできます
プライバシー保護:
・絶滅危惧種の自動マスキング:レッドリスト種と判定された記録は、詳細な位置情報が自動的にぼかされ(座標の精度を下げて表示)、密猟・乱獲のリスクを防ぎます
・EXIF情報の除去:アップロードされた写真の位置情報メタデータは自動的に除去されます
・地図上に表示される位置は、自宅が特定されない程度のおおまかな精度です
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生き物の種類(種)ごとに、別々の記録を作成してください。
例:公園を散歩中に以下を見つけた場合
・シジュウカラ → 記録①
・アゲハチョウ → 記録②
・タンポポ → 記録③
それぞれ別の記録として投稿することで、種ごとの分布データとして活用できます。
同じ種を複数個体見つけた場合:
代表的な1匹(1株)を記録し、メモ欄に「同じ場所に5匹ほど確認」のように個体数を記載してください。すべての個体を個別に投稿する必要はありません。
群れや集団の場合:
ムクドリの群れのように数が多い場合は、群れ全体の写真+推定個体数(例:「約30羽の群れ」)を一つの記録として投稿してください。
例:公園を散歩中に以下を見つけた場合
・シジュウカラ → 記録①
・アゲハチョウ → 記録②
・タンポポ → 記録③
それぞれ別の記録として投稿することで、種ごとの分布データとして活用できます。
同じ種を複数個体見つけた場合:
代表的な1匹(1株)を記録し、メモ欄に「同じ場所に5匹ほど確認」のように個体数を記載してください。すべての個体を個別に投稿する必要はありません。
群れや集団の場合:
ムクドリの群れのように数が多い場合は、群れ全体の写真+推定個体数(例:「約30羽の群れ」)を一つの記録として投稿してください。
はい、投稿できます。ただし、ikimonは野生の生物多様性データを収集する科学プラットフォームであるため、野生・飼育・栽培を明確に区別するポリシーを設けています。
このポリシーは、iNaturalist・eBird・GBIF(地球規模生物多様性情報機構)など世界の主要プラットフォームの方針と、生態学の研究者の見解をもとに設計しています。
🟢 野生の生き物(最も価値が高い)
庭に来た野鳥、道端の野草、森で見つけた昆虫など、人が意図的に持ち込んでいない生き物が対象です。これらは「研究グレード」への昇格対象であり、科学データの中核になります。
🟡 栽培・管理されている植物
花壇の花、街路樹、ビオトープの植物なども投稿できます。投稿時にメモ欄に「栽培」と記載してください。
・研究グレードの対象にはなりませんが、データとしての価値はあります
・栽培植物に訪れるチョウやハチの記録は、都市生態系の花粉媒介(ポリネーション)研究で高く評価されています。Frontiers in Ecology and Evolution 等の査読付き論文は、都市庭園が野生のポリネーターにとって重要な採餌場所であり、その訪花データは保全戦略に不可欠であると指摘しています
・iNaturalistでは「Casual」に分類される栽培植物のデータもGBIF(地球規模生物多様性情報機構)を通じて研究に活用されており、植物フェノロジー(開花時期の長期変動)の追跡に貢献しています
・企業敷地内のビオトープ・緑化事業のモニタリングにも有用で、TNFD LEAP分析の直接的なインプットになります
🟠 屋外で確認できる飼育動物
放し飼いの鶏、野良猫、逃走したペットなど、屋外で自由に動き回っている飼育由来の動物は投稿してください。
・研究グレードにはなりませんが、外来種モニタリングとして非常に重要です
・eBirdでも、逃走した外来鳥の記録は「生態系への影響を測るために」明確に推奨されています
・学術研究では、市民科学による外来種の早期発見が在来種の保全に直接貢献した事例が多数報告されています(Biological Invasions 等)
・「野良猫がこの公園にいた」という記録は、生態系への影響を調べる上で貴重なデータです
🔴 室内のペット・水槽の魚
室内飼いの犬猫、水槽の熱帯魚、カゴの小鳥なども投稿は可能ですが、「Casual(参考記録)」として扱われます。
・同じペットを何度も投稿するのはご遠慮ください(図鑑写真としての貢献を目的とした1回の記録は歓迎します)
・野生の分布データとしての価値はないため、研究グレードやサイトレポートの分析対象にはなりません
なぜこの区別が必要?
「この場所に野生でこの種がいた」という情報と、「飼育されていた個体を撮影した」という情報は、科学的にまったく異なる意味を持ちます。iNaturalistでは飼育・栽培の記録は自動的に「Casual」に分類され研究データからは除外されます。ikimonもこの国際標準に準拠しつつ、栽培植物の生態学的価値を積極的に認める独自のアプローチを採用しています。
このポリシーは、iNaturalist・eBird・GBIF(地球規模生物多様性情報機構)など世界の主要プラットフォームの方針と、生態学の研究者の見解をもとに設計しています。
🟢 野生の生き物(最も価値が高い)
庭に来た野鳥、道端の野草、森で見つけた昆虫など、人が意図的に持ち込んでいない生き物が対象です。これらは「研究グレード」への昇格対象であり、科学データの中核になります。
🟡 栽培・管理されている植物
花壇の花、街路樹、ビオトープの植物なども投稿できます。投稿時にメモ欄に「栽培」と記載してください。
・研究グレードの対象にはなりませんが、データとしての価値はあります
・栽培植物に訪れるチョウやハチの記録は、都市生態系の花粉媒介(ポリネーション)研究で高く評価されています。Frontiers in Ecology and Evolution 等の査読付き論文は、都市庭園が野生のポリネーターにとって重要な採餌場所であり、その訪花データは保全戦略に不可欠であると指摘しています
・iNaturalistでは「Casual」に分類される栽培植物のデータもGBIF(地球規模生物多様性情報機構)を通じて研究に活用されており、植物フェノロジー(開花時期の長期変動)の追跡に貢献しています
・企業敷地内のビオトープ・緑化事業のモニタリングにも有用で、TNFD LEAP分析の直接的なインプットになります
🟠 屋外で確認できる飼育動物
放し飼いの鶏、野良猫、逃走したペットなど、屋外で自由に動き回っている飼育由来の動物は投稿してください。
・研究グレードにはなりませんが、外来種モニタリングとして非常に重要です
・eBirdでも、逃走した外来鳥の記録は「生態系への影響を測るために」明確に推奨されています
・学術研究では、市民科学による外来種の早期発見が在来種の保全に直接貢献した事例が多数報告されています(Biological Invasions 等)
・「野良猫がこの公園にいた」という記録は、生態系への影響を調べる上で貴重なデータです
🔴 室内のペット・水槽の魚
室内飼いの犬猫、水槽の熱帯魚、カゴの小鳥なども投稿は可能ですが、「Casual(参考記録)」として扱われます。
・同じペットを何度も投稿するのはご遠慮ください(図鑑写真としての貢献を目的とした1回の記録は歓迎します)
・野生の分布データとしての価値はないため、研究グレードやサイトレポートの分析対象にはなりません
なぜこの区別が必要?
「この場所に野生でこの種がいた」という情報と、「飼育されていた個体を撮影した」という情報は、科学的にまったく異なる意味を持ちます。iNaturalistでは飼育・栽培の記録は自動的に「Casual」に分類され研究データからは除外されます。ikimonもこの国際標準に準拠しつつ、栽培植物の生態学的価値を積極的に認める独自のアプローチを採用しています。
はい、過去に撮影した写真も投稿できます。
EXIF情報がある場合(おすすめ):
スマートフォンやデジカメで撮影した写真には、通常EXIF情報(撮影日時・GPS座標)が埋め込まれています。ikimonはこの情報を自動的に読み取り、日時と場所を自動入力します。
EXIF情報がない場合:
古い写真やSNSからの転用など、EXIF情報が失われている場合は、投稿画面で以下を手動入力してください:
・観察日時(いつ頃だったか、わかる範囲でOK)
・観察場所(地図上でタップして指定)
注意点:
・過去の写真でも、自分自身が撮影したものに限ります(他人の写真の転載は禁止です)
・おおまかな日時・場所しかわからない場合でも、「2024年春頃、浜松市の公園にて」のようにメモを残していただければ有用なデータになります
投稿ガイドラインを見る →
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スマートフォンやデジカメで撮影した写真には、通常EXIF情報(撮影日時・GPS座標)が埋め込まれています。ikimonはこの情報を自動的に読み取り、日時と場所を自動入力します。
EXIF情報がない場合:
古い写真やSNSからの転用など、EXIF情報が失われている場合は、投稿画面で以下を手動入力してください:
・観察日時(いつ頃だったか、わかる範囲でOK)
・観察場所(地図上でタップして指定)
注意点:
・過去の写真でも、自分自身が撮影したものに限ります(他人の写真の転載は禁止です)
・おおまかな日時・場所しかわからない場合でも、「2024年春頃、浜松市の公園にて」のようにメモを残していただければ有用なデータになります
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ikimonではデータの科学的信頼性とコミュニティの快適さを守るため、以下のような投稿はご遠慮ください。これらのルールはiNaturalist・eBirdなど世界の主要プラットフォームのガイドラインに準拠しています。
🚫 投稿を避けていただきたいもの
・AI生成画像・加工画像
AI(人工知能)で生成された画像や、実際の観察に基づかない合成写真は投稿しないでください。eBirdでは「AI生成メディアの投稿はアカウント制限の対象」と明記されており、ikimonも同様のポリシーです
・他人が撮影した写真
ikimonに投稿できるのは自分自身が撮影した写真のみです。インターネットや書籍からの転載、他者のSNS写真の無断投稿は著作権侵害に該当し、削除の対象になります
・同じペットの繰り返し投稿
飼い猫や飼い犬を何度も投稿する行為はご遠慮ください。図鑑写真として1回記録することは問題ありませんが、繰り返しの投稿はデータベースの質を下げます
・生き物が写っていない写真
風景のみの写真、食べ物の写真、人物写真などは対象外です。ikimonは生物観察に特化したプラットフォームです
・データの改ざん・虚偽の投稿
実際には観察していない生物の報告、意図的に間違った位置情報や日時の入力は厳禁です
・生物を危険にさらす行為
巣の中のヒナを至近距離で何度も撮影する、希少種の正確な位置情報を広く拡散するなど、生物への悪影響が懸念される行為は控えてください。絶滅危惧種の位置情報はikimonが自動的にマスキングしますが、撮影時のマナーもお願いします
💡 迷ったときのガイドライン
「これ、投稿していいのかな?」と迷ったときは:
・自分が実際に見た・撮影したかどうか
・生物が写っているかどうか
・生物を傷つけていないかどうか
この3点がクリアならOKです。名前がわからなくても、ピントが甘くても、ありのままの記録が最も価値がある——それがikimonの考え方です。
🚫 投稿を避けていただきたいもの
・AI生成画像・加工画像
AI(人工知能)で生成された画像や、実際の観察に基づかない合成写真は投稿しないでください。eBirdでは「AI生成メディアの投稿はアカウント制限の対象」と明記されており、ikimonも同様のポリシーです
・他人が撮影した写真
ikimonに投稿できるのは自分自身が撮影した写真のみです。インターネットや書籍からの転載、他者のSNS写真の無断投稿は著作権侵害に該当し、削除の対象になります
・同じペットの繰り返し投稿
飼い猫や飼い犬を何度も投稿する行為はご遠慮ください。図鑑写真として1回記録することは問題ありませんが、繰り返しの投稿はデータベースの質を下げます
・生き物が写っていない写真
風景のみの写真、食べ物の写真、人物写真などは対象外です。ikimonは生物観察に特化したプラットフォームです
・データの改ざん・虚偽の投稿
実際には観察していない生物の報告、意図的に間違った位置情報や日時の入力は厳禁です
・生物を危険にさらす行為
巣の中のヒナを至近距離で何度も撮影する、希少種の正確な位置情報を広く拡散するなど、生物への悪影響が懸念される行為は控えてください。絶滅危惧種の位置情報はikimonが自動的にマスキングしますが、撮影時のマナーもお願いします
💡 迷ったときのガイドライン
「これ、投稿していいのかな?」と迷ったときは:
・自分が実際に見た・撮影したかどうか
・生物が写っているかどうか
・生物を傷つけていないかどうか
この3点がクリアならOKです。名前がわからなくても、ピントが甘くても、ありのままの記録が最も価値がある——それがikimonの考え方です。
あります。「たった1件」が科学を動かした実例は、世界中に無数に存在します。
🔬 学術研究が証明する「あなたの1件」の価値
・希少種の初発見:市民科学プラットフォームを通じて、キプロスでウミウシの一種(Goniobranchus obsoletus)の新分布記録が確認されました。専門家が見落としていた種を、一般の観察者の1件の報告が明らかにしたのです
・専門家ゼロの領域を埋める:ブラジルの絶滅危惧ヘビ(Lachesis rhombeata)の研究では、大規模な専門家フィールド調査で1件も記録がなかった期間に、市民科学が110件のジオレファレンス記録を提供しました(Cambridge University Press 掲載論文)。さらに、このデータから別のマムシ属の県内初記録まで発見されています
・外来種の早期警戒:スロバキアにおけるキョウチクトウアブラムシの初記録も、市民科学プラットフォームの投稿がきっかけでした
📊 あなたの記録はこう使われます
・生物分布マップ:「この場所にこの時期、この種がいた」——この情報は、種の分布域の変遷を追跡するための基礎データです
・環境変動の観測:ある花が例年より2週間早く咲いた、ある鳥がこれまでいなかった場所に現れた——こうした「ちょっとした変化」の積み重ねが、気候変動の影響を測る科学的証拠になります
・企業のTNFDレポート:30by30目標に向けて、企業は自社敷地の生物多様性データを必要としています。あなたの記録がレポートの一部として活用される可能性があります
・GBIF連携:将来的にikimonのデータがGBIF(地球規模生物多様性情報機構)と連携すれば、あなたの記録は世界中の研究者がアクセスできるグローバルデータベースの一部になります
💚 ikimonからのメッセージ
庭で見つけたテントウムシ。散歩中に出会ったシジュウカラ。通勤路の花壇に来ていたモンシロチョウ。——これらの「何でもない」記録の一つひとつが、その場所の生物相を語る唯一の証人です。
専門家は世界中の森や海を同時に観察することはできません。だからこそ、あなたの目と、あなたのスマートフォンが必要なのです。
「たった1件」を恐れないでください。その1件が、地球の生物多様性を記録する壮大なジグソーパズルの、かけがえのない1ピースです。
🔬 学術研究が証明する「あなたの1件」の価値
・希少種の初発見:市民科学プラットフォームを通じて、キプロスでウミウシの一種(Goniobranchus obsoletus)の新分布記録が確認されました。専門家が見落としていた種を、一般の観察者の1件の報告が明らかにしたのです
・専門家ゼロの領域を埋める:ブラジルの絶滅危惧ヘビ(Lachesis rhombeata)の研究では、大規模な専門家フィールド調査で1件も記録がなかった期間に、市民科学が110件のジオレファレンス記録を提供しました(Cambridge University Press 掲載論文)。さらに、このデータから別のマムシ属の県内初記録まで発見されています
・外来種の早期警戒:スロバキアにおけるキョウチクトウアブラムシの初記録も、市民科学プラットフォームの投稿がきっかけでした
📊 あなたの記録はこう使われます
・生物分布マップ:「この場所にこの時期、この種がいた」——この情報は、種の分布域の変遷を追跡するための基礎データです
・環境変動の観測:ある花が例年より2週間早く咲いた、ある鳥がこれまでいなかった場所に現れた——こうした「ちょっとした変化」の積み重ねが、気候変動の影響を測る科学的証拠になります
・企業のTNFDレポート:30by30目標に向けて、企業は自社敷地の生物多様性データを必要としています。あなたの記録がレポートの一部として活用される可能性があります
・GBIF連携:将来的にikimonのデータがGBIF(地球規模生物多様性情報機構)と連携すれば、あなたの記録は世界中の研究者がアクセスできるグローバルデータベースの一部になります
💚 ikimonからのメッセージ
庭で見つけたテントウムシ。散歩中に出会ったシジュウカラ。通勤路の花壇に来ていたモンシロチョウ。——これらの「何でもない」記録の一つひとつが、その場所の生物相を語る唯一の証人です。
専門家は世界中の森や海を同時に観察することはできません。だからこそ、あなたの目と、あなたのスマートフォンが必要なのです。
「たった1件」を恐れないでください。その1件が、地球の生物多様性を記録する壮大なジグソーパズルの、かけがえのない1ピースです。
同定・名前
ikimonでは、「WE-Consensus(加重エビデンス合意)」と呼ばれる独自のアルゴリズムで種名が決まります。単純な多数決ではなく、「誰が」「どんな根拠で」提案したかを考慮する仕組みです。
同定プロセスの全体像:
① 投稿(未同定)
観察記録が投稿された直後、ステータスは「未同定」です。写真・位置情報・日時が揃っていれば、コミュニティに同定を依頼する状態になります。
② 最初の提案(要同定)
誰かが種名を提案すると「要同定(Needs ID)」に変わります。この時点ではまだ確定ではありません。
③ コンセンサス形成
複数のユーザーが同定に参加し、加重合意率が2/3(66.7%)を超えると種名が確定に向かいます。ここが普通の多数決と違うポイントです:
・1ユーザー1票:同じ人が何度提案しても、最新の1票のみ有効(連打防止)
・投稿者だけの同定では確定しない:必ず他のユーザーの目が入る設計です
・経験による重み付け:同定経験が豊富なユーザーの票には、システムが内部的により高い重みを与えます(※この重みはユーザーには表示されません。公平性のためです)
④ 研究グレード到達
5つの条件をすべて満たすと「研究グレード(Research Grade)」に昇格します。詳細は「研究グレードとは何ですか?」をご覧ください。
⑤ 異議がある場合
別の種名が提案されると議論が始まります。最終的に合意率が高い方が採用されますが、未解決の異議がある間は研究グレードに到達しません。科学的な議論を促進する設計です。
なぜこの仕組みなのか?
世界最大のプラットフォームであるiNaturalistも同様の2/3多数決方式を採用しています。ikimonはこれに加えて経験ベースの重み付けを組み合わせることで、少人数のコミュニティでも高精度な同定を実現しています。
同定プロセスの全体像:
① 投稿(未同定)
観察記録が投稿された直後、ステータスは「未同定」です。写真・位置情報・日時が揃っていれば、コミュニティに同定を依頼する状態になります。
② 最初の提案(要同定)
誰かが種名を提案すると「要同定(Needs ID)」に変わります。この時点ではまだ確定ではありません。
③ コンセンサス形成
複数のユーザーが同定に参加し、加重合意率が2/3(66.7%)を超えると種名が確定に向かいます。ここが普通の多数決と違うポイントです:
・1ユーザー1票:同じ人が何度提案しても、最新の1票のみ有効(連打防止)
・投稿者だけの同定では確定しない:必ず他のユーザーの目が入る設計です
・経験による重み付け:同定経験が豊富なユーザーの票には、システムが内部的により高い重みを与えます(※この重みはユーザーには表示されません。公平性のためです)
④ 研究グレード到達
5つの条件をすべて満たすと「研究グレード(Research Grade)」に昇格します。詳細は「研究グレードとは何ですか?」をご覧ください。
⑤ 異議がある場合
別の種名が提案されると議論が始まります。最終的に合意率が高い方が採用されますが、未解決の異議がある間は研究グレードに到達しません。科学的な議論を促進する設計です。
なぜこの仕組みなのか?
世界最大のプラットフォームであるiNaturalistも同様の2/3多数決方式を採用しています。ikimonはこれに加えて経験ベースの重み付けを組み合わせることで、少人数のコミュニティでも高精度な同定を実現しています。
現時点では、AIによる同定は補助的な参考情報としてのみ使用しています。ただし、ikimonはAIを否定するプラットフォームではありません。
現在のAI方針:
・AIの提案はあくまで「ヒント」であり、最終的な種名の確定は人間のコミュニティ合意で行います
・AIだけで「研究グレード」に昇格することはありません
・AIの提案が間違っていることも多々あるため、鵜呑みにせず必ず自分の目と知識で確認してください
なぜ今はAI同定を主力にしないのか?
現在のAI画像認識は、似た種の識別(例:近縁種の蝶同士)や、幼虫・冬芽など形態が大きく異なる段階の同定には精度が足りません。今の段階では、コミュニティの目利きの方が信頼性が高いのです。
将来のビジョン:
ikimonでは、コミュニティが作り上げた高精度な同定データを活用して、将来的にはAI同定の導入を目指しています。つまり、今キミが行っている同定の一つひとつが、将来のAI同定の精度を支える「教師データ」になります。
ikimonのデータは、外部のAI企業には一切提供しません。あくまでikimon自身のサービス向上のために活用します。詳しくは「投稿データがAIの学習に使われることはありますか?」をご覧ください。
現在のAI方針:
・AIの提案はあくまで「ヒント」であり、最終的な種名の確定は人間のコミュニティ合意で行います
・AIだけで「研究グレード」に昇格することはありません
・AIの提案が間違っていることも多々あるため、鵜呑みにせず必ず自分の目と知識で確認してください
なぜ今はAI同定を主力にしないのか?
現在のAI画像認識は、似た種の識別(例:近縁種の蝶同士)や、幼虫・冬芽など形態が大きく異なる段階の同定には精度が足りません。今の段階では、コミュニティの目利きの方が信頼性が高いのです。
将来のビジョン:
ikimonでは、コミュニティが作り上げた高精度な同定データを活用して、将来的にはAI同定の導入を目指しています。つまり、今キミが行っている同定の一つひとつが、将来のAI同定の精度を支える「教師データ」になります。
ikimonのデータは、外部のAI企業には一切提供しません。あくまでikimon自身のサービス向上のために活用します。詳しくは「投稿データがAIの学習に使われることはありますか?」をご覧ください。
心配いりません。間違いはいつでも修正でき、まったく責められることはありません。
修正の方法:
・自分の同定提案は、その記録のページからいつでも取り消し・変更できます
・他のユーザーが別の種名を提案してくれることもあります
・議論が分かれた場合は、証拠写真や観察メモをもとに話し合いが行われます
ikimonの文化:
間違いは「新しい発見のきっかけ」です。「この蝶はモンシロチョウだと思ったけど、実はスジグロシロチョウだった」——この体験こそが、観察力を磨く最高の学びになります。
初心者もベテランも、全員が「学びの途中」です。わからないなりに挑戦する姿勢を、ikimonコミュニティは応援しています。
修正の方法:
・自分の同定提案は、その記録のページからいつでも取り消し・変更できます
・他のユーザーが別の種名を提案してくれることもあります
・議論が分かれた場合は、証拠写真や観察メモをもとに話し合いが行われます
ikimonの文化:
間違いは「新しい発見のきっかけ」です。「この蝶はモンシロチョウだと思ったけど、実はスジグロシロチョウだった」——この体験こそが、観察力を磨く最高の学びになります。
初心者もベテランも、全員が「学びの途中」です。わからないなりに挑戦する姿勢を、ikimonコミュニティは応援しています。
研究グレード(Research Grade)は、ikimonにおける最高品質のデータステータスです。この認定を受けた記録は、科学研究やTNFDレポートに直接活用できる信頼性を持ちます。
研究グレードの5つの条件:
以下のすべてを満たす必要があります:
・✅ 写真・音声がある:証拠となるメディアが1点以上
・✅ 日時が記録されている:いつ観察されたか
・✅ 位置情報がある:どこで観察されたか
・✅ 「野生」の観察である:飼育・栽培個体ではないこと
・✅ コミュニティの合意が成立:以下の3つをすべて満たすこと
─ 加重合意率 > 66.7%(2/3以上のユーザーが同じ種名に同意)
─ 投稿者以外の同定者が最低1人参加している
─ 種レベル以下の同定であること(「チョウ目」のような大分類では不可)
─ 未解決の異議がないこと
データ品質グレード(A〜D)との関係:
ikimonは各記録に自動で品質グレードをA〜Dの4段階で付与しています:
・Grade A:研究グレード到達(最高品質)
・Grade B:写真+位置あり、同定が不足(あと少し!)
・Grade C:写真なし or 位置なし
・Grade D:写真も位置もなし
同定に参加してくれる人が増えるほど、Grade Bの記録がGrade Aに昇格していきます。
研究グレードのデータは何に使われるの?
・科学研究論文の基礎データとして引用される可能性があります
・企業の環境アセスメント(TNFD/30by30対応レポート)に活用されます
・地域の生物多様性マップの精度向上に貢献します
・将来的にGBIF(地球規模生物多様性情報機構)との連携も検討中です
あなたの「庭で見つけたテントウムシ」が、研究グレードに達すれば、それは立派な科学データです。小さな発見が、地球規模の生物多様性データベースの一部になる——それがikimonの目指す世界です。
研究グレードの5つの条件:
以下のすべてを満たす必要があります:
・✅ 写真・音声がある:証拠となるメディアが1点以上
・✅ 日時が記録されている:いつ観察されたか
・✅ 位置情報がある:どこで観察されたか
・✅ 「野生」の観察である:飼育・栽培個体ではないこと
・✅ コミュニティの合意が成立:以下の3つをすべて満たすこと
─ 加重合意率 > 66.7%(2/3以上のユーザーが同じ種名に同意)
─ 投稿者以外の同定者が最低1人参加している
─ 種レベル以下の同定であること(「チョウ目」のような大分類では不可)
─ 未解決の異議がないこと
データ品質グレード(A〜D)との関係:
ikimonは各記録に自動で品質グレードをA〜Dの4段階で付与しています:
・Grade A:研究グレード到達(最高品質)
・Grade B:写真+位置あり、同定が不足(あと少し!)
・Grade C:写真なし or 位置なし
・Grade D:写真も位置もなし
同定に参加してくれる人が増えるほど、Grade Bの記録がGrade Aに昇格していきます。
研究グレードのデータは何に使われるの?
・科学研究論文の基礎データとして引用される可能性があります
・企業の環境アセスメント(TNFD/30by30対応レポート)に活用されます
・地域の生物多様性マップの精度向上に貢献します
・将来的にGBIF(地球規模生物多様性情報機構)との連携も検討中です
あなたの「庭で見つけたテントウムシ」が、研究グレードに達すれば、それは立派な科学データです。小さな発見が、地球規模の生物多様性データベースの一部になる——それがikimonの目指す世界です。
はい、誰でも参加できます!これはikimonの最も重要な機能のひとつです。
参加方法:
1. ナビゲーションの「同定ワークベンチ」にアクセス
2. まだ名前がわかっていない(Needs ID)の記録一覧が表示されます
3. 写真を見て、わかる範囲で種名を提案してください
4. 「チョウ目」「キク科」のような大まかな分類でも大歓迎
初心者でも大丈夫?
もちろんです。「自信はないけど、○○に似ている」というレベルでもOK。あなたの提案がきっかけで、専門家がより詳しい同定を行ってくれることも多いです。
同定に参加するメリット:
・自分の観察眼と知識が磨かれます
・コミュニティへの貢献度(同定スコア)がプロフィールに反映されます
・他のユーザーから感謝されることで、知識の循環が生まれます
ikimonの同定コミュニティは「教え合い」の文化で成り立っています。まずは自分の得意な生き物から始めてみてください。
参加方法:
1. ナビゲーションの「同定ワークベンチ」にアクセス
2. まだ名前がわかっていない(Needs ID)の記録一覧が表示されます
3. 写真を見て、わかる範囲で種名を提案してください
4. 「チョウ目」「キク科」のような大まかな分類でも大歓迎
初心者でも大丈夫?
もちろんです。「自信はないけど、○○に似ている」というレベルでもOK。あなたの提案がきっかけで、専門家がより詳しい同定を行ってくれることも多いです。
同定に参加するメリット:
・自分の観察眼と知識が磨かれます
・コミュニティへの貢献度(同定スコア)がプロフィールに反映されます
・他のユーザーから感謝されることで、知識の循環が生まれます
ikimonの同定コミュニティは「教え合い」の文化で成り立っています。まずは自分の得意な生き物から始めてみてください。
ikimonでは、ユーザーの自由記述(フリーテキスト)そのままではなく、国際的な分類体系(Taxonomy)に準拠した標準データとして記録を蓄積する仕組みを持っています。これには「Taxon(分類群)サジェスト機能」「AIによる補助」「コミュニティによる同定」の3つが連動しています。
1. Taxon(分類群)サジェスト機能
記録時の名前入力や、同定提案の入力フォームでは、単なるテキスト入力ではなく、入力内容からikimonが保持するTaxonomyデータベース(種名辞書)をリアルタイムに検索し、標準化された候補(和名や学名のセット)としてリストアップします。
ここで候補から選択することで、単なる文字列「アゲハ」ではなく、明確に定義された分類群データ(学名・分類階層・GBIF Key等を含む)としてシステムに記録されます。
2. AIによる補助提案
「AIにきいてみる」機能による提案も、単にテキストを返すのではなく、画像認識結果をこのTaxonomyデータベースと照合し、データベース上に存在する標準化された分類群(主に科レベル等)としてサジェストします。これにより、表記揺れのないデータとして候補が提示されます。
3. コミュニティによる同定(WE-Consensus)
「メモ欄に『アゲハチョウ』と書いた」状態からスタートしても、他のユーザーがサジェスト機能を使って「ナミアゲハ」として正しい分類群を同定提案します。複数の目による検証と合意形成(WE-Consensus)を経ることで、フリーテキストの観察メモが、最終的に国際標準(Darwin Core準拠)の正確な科学データへと昇華されます。
これらの仕組みにより、表記揺れ(例:「アゲハ」「アゲハチョウ」「ナミアゲハ」)や、古い学名(シノニム)が吸収・整理され、研究者や企業がそのまま分析に使える「整理されたクリーンなデータ」の蓄積を実現しています。
1. Taxon(分類群)サジェスト機能
記録時の名前入力や、同定提案の入力フォームでは、単なるテキスト入力ではなく、入力内容からikimonが保持するTaxonomyデータベース(種名辞書)をリアルタイムに検索し、標準化された候補(和名や学名のセット)としてリストアップします。
ここで候補から選択することで、単なる文字列「アゲハ」ではなく、明確に定義された分類群データ(学名・分類階層・GBIF Key等を含む)としてシステムに記録されます。
2. AIによる補助提案
「AIにきいてみる」機能による提案も、単にテキストを返すのではなく、画像認識結果をこのTaxonomyデータベースと照合し、データベース上に存在する標準化された分類群(主に科レベル等)としてサジェストします。これにより、表記揺れのないデータとして候補が提示されます。
3. コミュニティによる同定(WE-Consensus)
「メモ欄に『アゲハチョウ』と書いた」状態からスタートしても、他のユーザーがサジェスト機能を使って「ナミアゲハ」として正しい分類群を同定提案します。複数の目による検証と合意形成(WE-Consensus)を経ることで、フリーテキストの観察メモが、最終的に国際標準(Darwin Core準拠)の正確な科学データへと昇華されます。
これらの仕組みにより、表記揺れ(例:「アゲハ」「アゲハチョウ」「ナミアゲハ」)や、古い学名(シノニム)が吸収・整理され、研究者や企業がそのまま分析に使える「整理されたクリーンなデータ」の蓄積を実現しています。
ikimonでは、AIの推論に頼ることなく、高速な3層のPHPアーキテクチャを用いて、生き物の名前を標準化された科学的なデータ(分類群)へと瞬時に解決しています。これにより、一般的なサーバー(Xserverなど)上でも遅延なく、厳密な科学的正確性を維持しています。
3層のTaxon Resolution(分類群解決):
1. ローカル・リゾルバー(超高速): まず、ikimonに内蔵された辞書を検索します。「ブンチョウ」のような別名や、古い学名(シノニム)、地方名などもここで瞬時に標準名に紐付けられます。
2. iNaturalist API: ローカル辞書で見つからない場合、世界的なiNaturalistのデータベースに照会し、多様な言語での一般名や別名をカバーします。
3. GBIF バックボーン・タキソノミー: 最後に学名やシノニムを、公式なGBIF(地球規模生物多様性情報機構)のデータベースと照合し、国際的に認められた分類群のKeyに確実に関連付けます。
属(Genus)や科(Family)などの上位分類の処理:
種レベルでの完全な一致が見つからない場合(「チョウの仲間」など)でも、システムは「科」や「属」といった上位分類(Rank)として柔軟に処理し、その階層情報(Lineage)やGBIFキーを正確に保存します。
これらはすべて、裏側でミリ秒単位で実行されています。AIのハルシネーション(もっともらしいウソ)に頼るのではなく、検証された外部の学術データベースをリレーすることで、あなたの観察記録が確実に地球規模の生物多様性データへと繋がるように設計されています。
3層のTaxon Resolution(分類群解決):
1. ローカル・リゾルバー(超高速): まず、ikimonに内蔵された辞書を検索します。「ブンチョウ」のような別名や、古い学名(シノニム)、地方名などもここで瞬時に標準名に紐付けられます。
2. iNaturalist API: ローカル辞書で見つからない場合、世界的なiNaturalistのデータベースに照会し、多様な言語での一般名や別名をカバーします。
3. GBIF バックボーン・タキソノミー: 最後に学名やシノニムを、公式なGBIF(地球規模生物多様性情報機構)のデータベースと照合し、国際的に認められた分類群のKeyに確実に関連付けます。
属(Genus)や科(Family)などの上位分類の処理:
種レベルでの完全な一致が見つからない場合(「チョウの仲間」など)でも、システムは「科」や「属」といった上位分類(Rank)として柔軟に処理し、その階層情報(Lineage)やGBIFキーを正確に保存します。
これらはすべて、裏側でミリ秒単位で実行されています。AIのハルシネーション(もっともらしいウソ)に頼るのではなく、検証された外部の学術データベースをリレーすることで、あなたの観察記録が確実に地球規模の生物多様性データへと繋がるように設計されています。
AI支援機能
写真から生き物の候補を提案してくれるAI補助機能です。
ポイント:
・投稿画面で「AIにきいてみる」ボタンを押すと、写真を分析して「○○科かも?」という候補を表示します
・AIの提案は科(Family)レベルの参考情報であり、種の確定ではありません
・「何の仲間かわからない…」という時の最初の手がかりとして使えます
大切な設計思想:
ikimonでは、AIの提案はあなたが自分で考えた後に表示されます。先にAIの答えを見てしまうと、無意識にその答えに引きずられてしまう(アンカリング効果)ことが心理学の研究で知られているからです。
あなたの目と知識が主役。AIはアシスタントです。
ポイント:
・投稿画面で「AIにきいてみる」ボタンを押すと、写真を分析して「○○科かも?」という候補を表示します
・AIの提案は科(Family)レベルの参考情報であり、種の確定ではありません
・「何の仲間かわからない…」という時の最初の手がかりとして使えます
大切な設計思想:
ikimonでは、AIの提案はあなたが自分で考えた後に表示されます。先にAIの答えを見てしまうと、無意識にその答えに引きずられてしまう(アンカリング効果)ことが心理学の研究で知られているからです。
あなたの目と知識が主役。AIはアシスタントです。
はい。プライバシーを最大限に保護した上で分析しています。
写真送信時の保護措置:
・写真は512ピクセルに縮小してから送信(元の高画質写真はサーバーに送りません)
・EXIF情報(GPS座標・撮影機器情報)は完全に除去してからAI分析に送信
・AI分析はリアルタイム処理のみで、写真はAIサービス側に保存されません
・分析に使用するのはGoogle Gemini Flashで、Googleの企業向けAPI利用規約に基づき、送信データがAIの学習に使われることはありません
つまり:AIが見るのは「小さくて、どこで撮ったかもわからない、生き物の写真」だけです。あなたのプライバシーは守られています。
ikimonのデータ倫理を見る →
写真送信時の保護措置:
・写真は512ピクセルに縮小してから送信(元の高画質写真はサーバーに送りません)
・EXIF情報(GPS座標・撮影機器情報)は完全に除去してからAI分析に送信
・AI分析はリアルタイム処理のみで、写真はAIサービス側に保存されません
・分析に使用するのはGoogle Gemini Flashで、Googleの企業向けAPI利用規約に基づき、送信データがAIの学習に使われることはありません
つまり:AIが見るのは「小さくて、どこで撮ったかもわからない、生き物の写真」だけです。あなたのプライバシーは守られています。
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投稿は問題なくできます。AI機能だけが一時的に使えなくなります。
オフライン時の動作:
・投稿:写真と記録はスマートフォンに自動保存され、電波が戻ったら自動送信されます
・AI提案:「AIにきいてみる」ボタンはグレーアウトされ、「📵 オフラインのため利用不可」と表示されます
・電波復帰後:「📡 オンラインに復帰しました!AIに聞いてみる?」と通知が出ます
ikimonの設計原則:
ikimonはフィールド(山・森・河川・海岸)で使うツールです。「圏外」は例外ではなく日常として設計しています。AIが使えなくても、あなたの観察記録の価値は何も変わりません。
電波のないフィールドでこそ、最も貴重な生き物に出会えることが多いのです。
オフライン時の動作:
・投稿:写真と記録はスマートフォンに自動保存され、電波が戻ったら自動送信されます
・AI提案:「AIにきいてみる」ボタンはグレーアウトされ、「📵 オフラインのため利用不可」と表示されます
・電波復帰後:「📡 オンラインに復帰しました!AIに聞いてみる?」と通知が出ます
ikimonの設計原則:
ikimonはフィールド(山・森・河川・海岸)で使うツールです。「圏外」は例外ではなく日常として設計しています。AIが使えなくても、あなたの観察記録の価値は何も変わりません。
電波のないフィールドでこそ、最も貴重な生き物に出会えることが多いのです。
「参考情報」として設計しています。100%正確ではありません。
AIが得意なこと:
・大きな分類群の識別(「これはチョウの仲間」「これは甲虫の仲間」など)
・特徴的な形態を持つ生物(カブトムシ、タンポポなど一般的な種)
・複数の候補を提示して「ヒント」を与えること
AIが苦手なこと:
・近縁種の識別(モンシロチョウとスジグロシロチョウの違いなど)
・幼虫・冬芽・種子など形態が大きく異なる段階の同定
・希少種や地域固有種(学習データが少ない種)
・写真の品質が低い場合(ぶれ、逆光、遠距離)
だからこそ、コミュニティの知恵が必要です:
AIは「方向性」を示し、あなたとコミュニティの知識が「正解」を確定させます。この「AIが提案→人間が確定」のバトンリレーが、ikimonのデータ品質を支えています。
AIが得意なこと:
・大きな分類群の識別(「これはチョウの仲間」「これは甲虫の仲間」など)
・特徴的な形態を持つ生物(カブトムシ、タンポポなど一般的な種)
・複数の候補を提示して「ヒント」を与えること
AIが苦手なこと:
・近縁種の識別(モンシロチョウとスジグロシロチョウの違いなど)
・幼虫・冬芽・種子など形態が大きく異なる段階の同定
・希少種や地域固有種(学習データが少ない種)
・写真の品質が低い場合(ぶれ、逆光、遠距離)
だからこそ、コミュニティの知恵が必要です:
AIは「方向性」を示し、あなたとコミュニティの知識が「正解」を確定させます。この「AIが提案→人間が確定」のバトンリレーが、ikimonのデータ品質を支えています。
何も問題ありません。AIの提案は「ヒント」であり、記録には反映されません。
安全な仕組み:
・AIの提案はあなただけに表示される参考情報です。他のユーザーには見えません
・AIが提案した名前が自動的に記録に登録されることは絶対にありません
・あなたが「この提案は違うな」と思ったら、無視して構いません
・AIの提案に同意する場合も、最終的に種名を入力・確定するのはあなた自身です
なぜこの設計なのか?
AI画像認識の研究では、「AIが最初に答えを見せると、人間がその答えに引きずられる」現象(自動化バイアス)が報告されています。ikimonでは、あなたの観察力と判断力を最も大切にしたいので、AIはあくまで脇役に徹しています。
間違えることを恐れないでください。間違いの中にこそ、新しい発見の種があります。
安全な仕組み:
・AIの提案はあなただけに表示される参考情報です。他のユーザーには見えません
・AIが提案した名前が自動的に記録に登録されることは絶対にありません
・あなたが「この提案は違うな」と思ったら、無視して構いません
・AIの提案に同意する場合も、最終的に種名を入力・確定するのはあなた自身です
なぜこの設計なのか?
AI画像認識の研究では、「AIが最初に答えを見せると、人間がその答えに引きずられる」現象(自動化バイアス)が報告されています。ikimonでは、あなたの観察力と判断力を最も大切にしたいので、AIはあくまで脇役に徹しています。
間違えることを恐れないでください。間違いの中にこそ、新しい発見の種があります。
企業・自治体向け
はい。ikimonのサイトダッシュボードから、ワンクリックでTNFD対応の分析レポートをPDF形式で自動生成できます。
レポートに含まれる項目:
・LEAP分析(Locate, Evaluate, Assess, Prepare)の4フェーズに対応した構成
・BIS(生物多様性指数スコア)の算出結果
・確認種リスト(学名・和名・記録数・写真付き)
・レッドリスト(環境省+都道府県版)該当種のハイライト
・月次推移チャート(種数・記録数の経年変化)
・データ品質グレードの分布
活用シーン:
・年次サステナビリティ報告書への掲載
・投資家・金融機関への環境情報開示
・ISO 14001環境マネジメントの基礎データ
企業向け機能の詳細を見る →
レポートに含まれる項目:
・LEAP分析(Locate, Evaluate, Assess, Prepare)の4フェーズに対応した構成
・BIS(生物多様性指数スコア)の算出結果
・確認種リスト(学名・和名・記録数・写真付き)
・レッドリスト(環境省+都道府県版)該当種のハイライト
・月次推移チャート(種数・記録数の経年変化)
・データ品質グレードの分布
活用シーン:
・年次サステナビリティ報告書への掲載
・投資家・金融機関への環境情報開示
・ISO 14001環境マネジメントの基礎データ
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BIS(Biodiversity Index Score)は、ikimonが独自に開発した調査サイトの生物多様性を数値化するスコアです。
評価軸(3軸):
・種の多様性:確認された種の数と均等度(特定の種に偏っていないか)
・データ品質:研究グレードの比率、写真点数、位置精度など
・保全重要度:レッドリスト種・地域固有種の有無
スコアの活用方法:
・複数サイト間の生物多様性を定量的に比較可能
・月次・年次の経年変化をモニタリングし、環境施策の効果を測定
・ベースライン調査のスコアと比較し、生物多様性の増減を可視化
「生物多様性が大事」と言葉では伝わりにくいものを、ステークホルダーに説明可能な数値として提供します。
評価軸(3軸):
・種の多様性:確認された種の数と均等度(特定の種に偏っていないか)
・データ品質:研究グレードの比率、写真点数、位置精度など
・保全重要度:レッドリスト種・地域固有種の有無
スコアの活用方法:
・複数サイト間の生物多様性を定量的に比較可能
・月次・年次の経年変化をモニタリングし、環境施策の効果を測定
・ベースライン調査のスコアと比較し、生物多様性の増減を可視化
「生物多様性が大事」と言葉では伝わりにくいものを、ステークホルダーに説明可能な数値として提供します。
はい。ikimonでは、複数の品質管理層でデータの科学的信頼性を担保しています。
品質管理の仕組み:
・コミュニティ合意制:種名は複数ユーザーの加重投票による合意で確定(1人の意見では決まらない)
・研究グレード認定:写真・位置・日時・種名合意のすべてが揃った最高品質データ
・経験ベースの重み付け:同定経験が豊富なユーザーの票には高い重みが内部的に付与されます
・データ品質グレード:各記録にA〜Dの品質評価を自動付与(A=研究グレード、B=同定不足、C/D=情報不足)
・GBIF準拠:地球規模生物多様性情報機構(GBIF)の推奨メタデータ標準に対応
既知の限界:
みんなで集めたデータは、専門家による網羅的な生態調査とは異なります。記録の偏り(都市部に集中しやすい等)やデータの漏れは存在します。レポートにはデータ数・品質グレード分布を明記し、データの限界も含めた透明性のある報告を実現しています。
品質管理の仕組み:
・コミュニティ合意制:種名は複数ユーザーの加重投票による合意で確定(1人の意見では決まらない)
・研究グレード認定:写真・位置・日時・種名合意のすべてが揃った最高品質データ
・経験ベースの重み付け:同定経験が豊富なユーザーの票には高い重みが内部的に付与されます
・データ品質グレード:各記録にA〜Dの品質評価を自動付与(A=研究グレード、B=同定不足、C/D=情報不足)
・GBIF準拠:地球規模生物多様性情報機構(GBIF)の推奨メタデータ標準に対応
既知の限界:
みんなで集めたデータは、専門家による網羅的な生態調査とは異なります。記録の偏り(都市部に集中しやすい等)やデータの漏れは存在します。レポートにはデータ数・品質グレード分布を明記し、データの限界も含めた透明性のある報告を実現しています。
ikimonは透明な料金体系を採用しています。
📊 料金プラン:
・Free(¥0/月):個人利用は完全無料。投稿・同定・閲覧・ゲーミフィケーション全て含む
・Researcher(¥1,980/月):研究者・コンサルタント向け。API(1,000リクエスト/日)、Darwin Core形式でのデータエクスポート、高度検索
・Enterprise(¥9,800/月):企業・デベロッパー向け。無制限API、TNFDレポート自動生成、カスタムサイト監視、ブランド付きダッシュボード、SLA付きサポート
・Government(個別見積):環境省・自治体向け。全機能+カスタム統合+年次報告+研修+専任サポート
💡 まずは無料で使ってみてください:
個人の方は一切の支払いなしで、すべての市民科学機能をご利用いただけます。企業・研究者の方は、まず無料のデモで実際のダッシュボードとレポートの品質をご確認ください。
お問い合わせ・デモ依頼はこちら →
📊 料金プラン:
・Free(¥0/月):個人利用は完全無料。投稿・同定・閲覧・ゲーミフィケーション全て含む
・Researcher(¥1,980/月):研究者・コンサルタント向け。API(1,000リクエスト/日)、Darwin Core形式でのデータエクスポート、高度検索
・Enterprise(¥9,800/月):企業・デベロッパー向け。無制限API、TNFDレポート自動生成、カスタムサイト監視、ブランド付きダッシュボード、SLA付きサポート
・Government(個別見積):環境省・自治体向け。全機能+カスタム統合+年次報告+研修+専任サポート
💡 まずは無料で使ってみてください:
個人の方は一切の支払いなしで、すべての市民科学機能をご利用いただけます。企業・研究者の方は、まず無料のデモで実際のダッシュボードとレポートの品質をご確認ください。
お問い合わせ・デモ依頼はこちら →
はい。「サイト登録」機能を使うことで、特定エリア内のデータのみを閲覧・分析できます。
設定方法:
1. サイトダッシュボードから「新規サイト登録」を選択
2. GeoJSON形式で敷地の境界データをアップロード(または地図上で手動描画)
3. サイト名、管理者情報を入力して保存
登録後は、そのサイト内で記録された観察データのみを対象に、種リスト・BISスコア・レポートを自動生成できます。複数サイトの登録・比較も可能です。
GeoJSONデータの準備が難しい場合は、お問い合わせいただければサポートいたします。
設定方法:
1. サイトダッシュボードから「新規サイト登録」を選択
2. GeoJSON形式で敷地の境界データをアップロード(または地図上で手動描画)
3. サイト名、管理者情報を入力して保存
登録後は、そのサイト内で記録された観察データのみを対象に、種リスト・BISスコア・レポートを自動生成できます。複数サイトの登録・比較も可能です。
GeoJSONデータの準備が難しい場合は、お問い合わせいただければサポートいたします。
データ・プライバシー
投稿時にご自身でライセンスを選べます。デフォルトはCC BY(クリエイティブ・コモンズ 表示 4.0 国際)です。
選べるライセンス:
・CC0(パブリックドメイン):制限なし。誰でも自由に利用可能。科学データとして最も開かれた形です
・CC BY(表示):クレジット表示があれば誰でも利用・改変OK。商用利用も可能。← おすすめ
・CC BY-NC(表示-非営利):クレジット表示が必要+商用利用は不可
なぜ CC BY がおすすめなのか?
GBIF(地球規模生物多様性情報機構)は、CC0 または CC BY のデータのみを受け入れています。あなたの記録を世界中の研究者が活用できるデータにするには、CC BY が最適です。ikimonの目標は、市民の記録を科学的なオープンデータとして世界に届けることです。
写真の著作権について:
投稿された写真の著作権は投稿者ご本人に帰属します。ikimonは写真の著作権を取得しません。
利用規約の詳細を見る →
選べるライセンス:
・CC0(パブリックドメイン):制限なし。誰でも自由に利用可能。科学データとして最も開かれた形です
・CC BY(表示):クレジット表示があれば誰でも利用・改変OK。商用利用も可能。← おすすめ
・CC BY-NC(表示-非営利):クレジット表示が必要+商用利用は不可
なぜ CC BY がおすすめなのか?
GBIF(地球規模生物多様性情報機構)は、CC0 または CC BY のデータのみを受け入れています。あなたの記録を世界中の研究者が活用できるデータにするには、CC BY が最適です。ikimonの目標は、市民の記録を科学的なオープンデータとして世界に届けることです。
写真の著作権について:
投稿された写真の著作権は投稿者ご本人に帰属します。ikimonは写真の著作権を取得しません。
利用規約の詳細を見る →
はい。ikimonでは多層的なプライバシー保護を実施しています。
保護措置の詳細:
・絶滅危惧種の自動マスキング:環境省レッドリストや都道府県版レッドリストに該当する種の記録は、位置情報の精度が自動的に下げられます(例:半径10km圏内のランダム化)。これにより、密猟者や採集業者が正確な生息地を特定することを防ぎます
・EXIF情報の除去:アップロードされた写真に含まれるGPS座標・撮影機器情報などのメタデータは自動的に除去されます
・住所非公開:地図上の表示は「この付近」レベルの精度であり、住所や番地が特定されるような表示はしません
プライバシーポリシーを見る →
保護措置の詳細:
・絶滅危惧種の自動マスキング:環境省レッドリストや都道府県版レッドリストに該当する種の記録は、位置情報の精度が自動的に下げられます(例:半径10km圏内のランダム化)。これにより、密猟者や採集業者が正確な生息地を特定することを防ぎます
・EXIF情報の除去:アップロードされた写真に含まれるGPS座標・撮影機器情報などのメタデータは自動的に除去されます
・住所非公開:地図上の表示は「この付近」レベルの精度であり、住所や番地が特定されるような表示はしません
プライバシーポリシーを見る →
第三者のAIには一切使われません。ただし、ikimon自身のサービス向上のために将来的に活用する可能性があります。
ikimonのデータ主権方針:
・ユーザーの投稿データ(写真・観察記録・テキスト)を、外部のAI企業に提供・販売・ライセンス供与することは行いません
・第三者のAI企業からのデータ提供要請には一切応じません
・AIクローラー(GPTBot, CCBot等)によるスクレイピングに対して、robots.txtおよびHTTPヘッダーレベルでの技術的ブロックを実施しています
ikimon自身によるAI活用の可能性:
ikimonでは将来的に、コミュニティが作り上げた高精度な同定データを活用して、AI同定機能の開発を計画しています。つまり、みなさんの同定が、将来の同定精度を飛躍的に高める「教師データ」になります。
・この場合も、データはikimonのサービス内でのみ使用され、外部に流出することはありません
・AI同定が実現した場合も、最終的な種名確定は引き続きコミュニティ合意で行います
・AIはあくまで「提案」を行い、人間が「確定」する——この原則は変わりません
なぜこの方針をとるのか?
ikimonのデータは、ユーザーの皆さんが自ら自然の中に出向き、時間と労力をかけて記録した貴重な観察記録です。このデータの主権はユーザーとikimonコミュニティにあります。外部のAI企業の学習素材として消費されることは決してありません。そして将来、このデータがikimon自身のAI同定として還元される——それがみなさんの貢献に対する最も誠実な活用方法だと考えています。
ikimonのデータ倫理を見る →
ikimonのデータ主権方針:
・ユーザーの投稿データ(写真・観察記録・テキスト)を、外部のAI企業に提供・販売・ライセンス供与することは行いません
・第三者のAI企業からのデータ提供要請には一切応じません
・AIクローラー(GPTBot, CCBot等)によるスクレイピングに対して、robots.txtおよびHTTPヘッダーレベルでの技術的ブロックを実施しています
ikimon自身によるAI活用の可能性:
ikimonでは将来的に、コミュニティが作り上げた高精度な同定データを活用して、AI同定機能の開発を計画しています。つまり、みなさんの同定が、将来の同定精度を飛躍的に高める「教師データ」になります。
・この場合も、データはikimonのサービス内でのみ使用され、外部に流出することはありません
・AI同定が実現した場合も、最終的な種名確定は引き続きコミュニティ合意で行います
・AIはあくまで「提案」を行い、人間が「確定」する——この原則は変わりません
なぜこの方針をとるのか?
ikimonのデータは、ユーザーの皆さんが自ら自然の中に出向き、時間と労力をかけて記録した貴重な観察記録です。このデータの主権はユーザーとikimonコミュニティにあります。外部のAI企業の学習素材として消費されることは決してありません。そして将来、このデータがikimon自身のAI同定として還元される——それがみなさんの貢献に対する最も誠実な活用方法だと考えています。
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はい。ご自身の投稿データはいつでも削除できます。
削除の方法:
・個別削除:各観察記録の詳細ページから「削除」ボタンで1件ずつ削除
・一括削除:マイページ → 設定 → データ管理から、すべての投稿を一括削除
削除後の取り扱い:
・削除された記録はデータベースから完全に除去されます
・写真ファイルもサーバーから削除されます
・他のユーザーが付けた同定コメントも、元の記録とともに削除されます
・一度削除されたデータは復元できません
アカウント全体の削除をご希望の場合は、contact@ikimon.life までご連絡ください。
削除の方法:
・個別削除:各観察記録の詳細ページから「削除」ボタンで1件ずつ削除
・一括削除:マイページ → 設定 → データ管理から、すべての投稿を一括削除
削除後の取り扱い:
・削除された記録はデータベースから完全に除去されます
・写真ファイルもサーバーから削除されます
・他のユーザーが付けた同定コメントも、元の記録とともに削除されます
・一度削除されたデータは復元できません
アカウント全体の削除をご希望の場合は、contact@ikimon.life までご連絡ください。
ikimonでは、「研究グレード」に到達した高品質データを、国際的な生物多様性ネットワークに共有する準備を進めています。
Darwin Core(DwC-A)エクスポート機能:
ikimonは、研究グレード認定されたデータをDarwin Core Archive 形式でエクスポートする機能を実装しています。Darwin Core は、GBIF(地球規模生物多様性情報機構)をはじめとする世界中の研究機関が使う国際標準データフォーマットです。
あなたの記録が世界に届く仕組み:
1. あなたが生き物を記録する
2. コミュニティの同定で「研究グレード」に到達する
3. ikimonがデータをDarwin Core形式に変換する
4. 世界中の研究者がGBIFを通じてあなたのデータにアクセスできるようになる(準備中)
プライバシーの保護:
・レッドリスト(絶滅危惧種)の位置情報は自動的にぼかされた状態で共有されます
・CC BY-NC ライセンスを選択されたデータは、GBIF への共有対象外になります(GBIFはCC0またはCC BYのみ受入)
・SNSや広告データとしての共有は一切行いません
GBIF Publisher(公式データ提供者)への登録:
ikimonは現在、国立科学博物館(GBIF Japan Node)を通じてGBIF Publisherとしての正式登録を準備しています。登録が完了すると、ikimonのデータは世界中の研究者がアクセスできるグローバルデータベースの一部になります。
データの共有先・共有方法に関するご質問は、contact@ikimon.life までお気軽にお問い合わせください。
Darwin Core(DwC-A)エクスポート機能:
ikimonは、研究グレード認定されたデータをDarwin Core Archive 形式でエクスポートする機能を実装しています。Darwin Core は、GBIF(地球規模生物多様性情報機構)をはじめとする世界中の研究機関が使う国際標準データフォーマットです。
あなたの記録が世界に届く仕組み:
1. あなたが生き物を記録する
2. コミュニティの同定で「研究グレード」に到達する
3. ikimonがデータをDarwin Core形式に変換する
4. 世界中の研究者がGBIFを通じてあなたのデータにアクセスできるようになる(準備中)
プライバシーの保護:
・レッドリスト(絶滅危惧種)の位置情報は自動的にぼかされた状態で共有されます
・CC BY-NC ライセンスを選択されたデータは、GBIF への共有対象外になります(GBIFはCC0またはCC BYのみ受入)
・SNSや広告データとしての共有は一切行いません
GBIF Publisher(公式データ提供者)への登録:
ikimonは現在、国立科学博物館(GBIF Japan Node)を通じてGBIF Publisherとしての正式登録を準備しています。登録が完了すると、ikimonのデータは世界中の研究者がアクセスできるグローバルデータベースの一部になります。
データの共有先・共有方法に関するご質問は、contact@ikimon.life までお気軽にお問い合わせください。
科学データ・標本
世界中の自然史博物館に収蔵されている、その種の実物標本の記録です。
標本(Preserved Specimen)とは?
博物館に保管された乾燥標本・液浸標本・剥製などのことです。生きている個体の野外観察とは異なり、標本は物理的に博物館に保存されている証拠です。いつ・どこで・誰が採集したかが厳密に記録されており、何十年経っても再検証が可能です。
表示される情報:
・博物館コード:収蔵機関の略称(例:NMNH = スミソニアン国立自然史博物館、BMNH = ロンドン自然史博物館)
・標本番号:その博物館内の固有ID
・採集地・採集日:標本が採集された場所と日付
・採集者名:標本を採集した研究者やフィールドワーカーの名前
なぜ標本データが重要なのか?
・歴史的な分布の証拠:「100年前、この地域にこの種がいた」ことを証明できる唯一のデータです
・分類学の基盤:新種の記載や学名の変更は、必ず博物館の標本(タイプ標本)に基づいて行われます
・再検証可能性:写真では判断できない微細な形態特徴を、標本を再調査することで確認できます
各標本カードをクリックすると、GBIFの詳細ページに遷移し、さらに詳しい情報や関連データを確認できます。
標本(Preserved Specimen)とは?
博物館に保管された乾燥標本・液浸標本・剥製などのことです。生きている個体の野外観察とは異なり、標本は物理的に博物館に保存されている証拠です。いつ・どこで・誰が採集したかが厳密に記録されており、何十年経っても再検証が可能です。
表示される情報:
・博物館コード:収蔵機関の略称(例:NMNH = スミソニアン国立自然史博物館、BMNH = ロンドン自然史博物館)
・標本番号:その博物館内の固有ID
・採集地・採集日:標本が採集された場所と日付
・採集者名:標本を採集した研究者やフィールドワーカーの名前
なぜ標本データが重要なのか?
・歴史的な分布の証拠:「100年前、この地域にこの種がいた」ことを証明できる唯一のデータです
・分類学の基盤:新種の記載や学名の変更は、必ず博物館の標本(タイプ標本)に基づいて行われます
・再検証可能性:写真では判断できない微細な形態特徴を、標本を再調査することで確認できます
各標本カードをクリックすると、GBIFの詳細ページに遷移し、さらに詳しい情報や関連データを確認できます。
GBIF(地球規模生物多様性情報機構)を通じて、世界中の博物館・研究機関から取得しています。
GBIFとは?
GBIF(Global Biodiversity Information Facility)は、各国政府が支援する国際的な生物多様性データネットワークです。世界中の自然史博物館、大学、研究機関が収蔵する数十億件の標本・観察データを、誰でも無料で検索・利用できるオープンデータとして公開しています。
データの流れ:
1. 世界中の博物館(スミソニアン、大英自然史博物館、国立科学博物館など)が標本データをデジタル化
2. GBIFを通じてオープンデータとして公開
3. ikimonが各種のページに自動で取得・表示
取得条件:
・basisOfRecord = PRESERVED_SPECIMEN:博物館に実物が保管されている標本のみを取得(野外観察やDNA配列データは含みません)
・種ごとに最大10件の代表的な標本レコードを表示
データの信頼性:
GBIFのデータは、各収蔵機関の専門家(キュレーター)によって管理されています。分類学的な検証済みデータであり、学術論文にも広く引用される信頼性の高い情報源です。
GBIFとは?
GBIF(Global Biodiversity Information Facility)は、各国政府が支援する国際的な生物多様性データネットワークです。世界中の自然史博物館、大学、研究機関が収蔵する数十億件の標本・観察データを、誰でも無料で検索・利用できるオープンデータとして公開しています。
データの流れ:
1. 世界中の博物館(スミソニアン、大英自然史博物館、国立科学博物館など)が標本データをデジタル化
2. GBIFを通じてオープンデータとして公開
3. ikimonが各種のページに自動で取得・表示
取得条件:
・basisOfRecord = PRESERVED_SPECIMEN:博物館に実物が保管されている標本のみを取得(野外観察やDNA配列データは含みません)
・種ごとに最大10件の代表的な標本レコードを表示
データの信頼性:
GBIFのデータは、各収蔵機関の専門家(キュレーター)によって管理されています。分類学的な検証済みデータであり、学術論文にも広く引用される信頼性の高い情報源です。
どちらも生物多様性を記録する重要なデータですが、性質と用途が異なります。
📸 野外観察記録(Observation)
・ikimonユーザーや市民科学者が、生きた個体を野外で撮影・記録したもの
・「いま、ここに、この種がいる」という現在の分布・生態情報
・写真と位置情報が主な証拠。個体は捕まえない
・季節変動や行動観察にも適する
・データは継続的に蓄積され、リアルタイムの生態モニタリングに活用
🏛️ 博物館標本(Preserved Specimen)
・研究者が採集し、博物館に物理的に保管された乾燥標本・液浸標本・剥製など
・「過去のある時点に、この場所にこの種がいた」という歴史的な証拠
・実物が保存されているため、DNA分析や微細形態の再調査が可能
・新種の記載には必ず標本(タイプ標本)が必要
・数百年前のデータも含まれ、長期的な分布変遷の解析に不可欠
ikimonでの活用:
ikimonは、ユーザーの皆さんによる「いま」の観察記録と、世界中の博物館に蓄積された「過去」の標本記録の両方を種の詳細ページに表示しています。この2つを組み合わせることで、その種の過去と現在を俯瞰でき、分布の変化や希少化の兆候を見つけることができます。
あなたの1件の観察記録が、100年後には「2020年代に日本のこの場所でこの種がいた」という貴重な歴史データになるのです。
📸 野外観察記録(Observation)
・ikimonユーザーや市民科学者が、生きた個体を野外で撮影・記録したもの
・「いま、ここに、この種がいる」という現在の分布・生態情報
・写真と位置情報が主な証拠。個体は捕まえない
・季節変動や行動観察にも適する
・データは継続的に蓄積され、リアルタイムの生態モニタリングに活用
🏛️ 博物館標本(Preserved Specimen)
・研究者が採集し、博物館に物理的に保管された乾燥標本・液浸標本・剥製など
・「過去のある時点に、この場所にこの種がいた」という歴史的な証拠
・実物が保存されているため、DNA分析や微細形態の再調査が可能
・新種の記載には必ず標本(タイプ標本)が必要
・数百年前のデータも含まれ、長期的な分布変遷の解析に不可欠
ikimonでの活用:
ikimonは、ユーザーの皆さんによる「いま」の観察記録と、世界中の博物館に蓄積された「過去」の標本記録の両方を種の詳細ページに表示しています。この2つを組み合わせることで、その種の過去と現在を俯瞰でき、分布の変化や希少化の兆候を見つけることができます。
あなたの1件の観察記録が、100年後には「2020年代に日本のこの場所でこの種がいた」という貴重な歴史データになるのです。