日本上智大學應用數據科學學位學程的深澤佑介准教授與中許真碩士生，成功開發出一套能夠以「每日、每1平方公里」為單位，精準預測熊出沒風險的AI模型。研究團隊於2025年10月20日率先公開「秋田縣熊遭遇AI預測地圖」，並在10月24日擴大範圍，推出涵蓋北海道、東北、關東、北陸、近畿等多個地區，共19個都道府縣的熊遭遇AI預測地圖。
【日本熊害加劇的背景】
近年來日本熊害加劇，咸認為有以下原因。首先，氣候變遷使山毛櫸等堅果類植物的產量出現異常波動，導致堅果歉收周期愈趨頻仍，熊在秋季難以獲得足夠的能量儲備；其次，隨著鄉村人口外移與高齡化加速，棄耕地與空屋持續增加，原本作為人熊活動緩衝的「里山地帶」逐漸失去功能，使得原先棲息於深山的熊群，更容易越過里山地帶，向城市聚落的近郊移動。
上述的環境與社會結構變遷，使人熊活動範圍大幅重疊，目擊與接觸風險亦隨著攀升。根據環境省統計，截至2025年10月底，全國熊目擊通報件數已超過2萬件，而熊攻擊事件亦造成197人受傷、12人死亡，創下歷年最嚴重紀錄，對居民生活安全造成嚴重威脅。
【熊遭遇AI預測地圖的研究方法】
為了釐清熊出沒的時間空間分布特性，上智大學研究團隊首先以秋田縣為案例，整合以下數據：
- 過去熊出沒紀錄與時間
- 年齡別人口分布
- 氣象資料（氣溫、濕度、降雨量等）
- 海拔高度、道路網路、建築物密度
- 山毛櫸堅果豐收/歉收資訊
研究團隊透過可解釋AI中的SHAP（SHapley Additive exPlanations）方法，分析影響熊出沒的核心因素依序為：過去熊出沒紀錄、人造建築物密度、高齡人口數量與海拔高度；並且在透過「Leave-One-Location-Out」方法驗證後，也證實此模型在從未出現過熊的地區仍具有穩定預測能力，顯示其向全國推廣的可行性。
【結語】
未來，研究團隊將持續把模型擴展到更多都道府縣，並計畫導入即時氣象資料與最新出沒資訊，以協助居民、地方政府與登山者掌握風險，並提供更為即時的預警服務。
資料來源：
1.「クマ遭遇AI予測マップ」，上智大学大学院深澤研究室。
2.「クマとの遭遇リスクをAIで予測するモデルを開発」，上智大学，2025年9月30日。
3.「クマ遭遇確率AIで予測、上智大 秋田県など19地域の地図公開」，共同通信，2025年11月15日。