エッジAIラボ
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トラップ配置マップ+発生ヒートマップ — 捕獲分布から発生源を読む

フロア図にトラップ位置と捕獲数を置くと、IDW(逆距離加重)補間で発生分布をヒートマップ化。GISの空間解析手法を防除(IPM)に応用し、発生源の疑いがある場所を可視化します。

ブラウザで実行 — 入力データと通信条件は各デモ内に表示🟢 📦 0MB(モデル不要)⚙️ IDW空間補間(自作)⚖️ 自作

30秒でわかる要点

  • 1.トラップは「点」の観測。発生は「面」で広がる。IDW(逆距離加重)補間で点を面に広げ、発生源の疑い(ホットスポット)を可視化する。
  • 2.これは測量・GIS(QGIS等)で標準の空間解析を、そのまま環境衛生・防除(IPM)に応用したもの。
  • 3.デモ内のゴキブリ指数は、建築物衛生法(ビル管法)のIPMで使う実指標。許容/警戒/措置の水準判定まで体験できる。
  • 4.写真と入力値はブラウザ内処理。推論のために外部送信せず、写真自動カウント→IoT→SaaSへ発展できる。

IDW(逆距離加重補間)の仕組み

ある地点の値を、周囲の観測点から「近い点ほど強く」効かせて推定します。 距離 d が近いほど重み w が大きく(このデモは w = 1/d²)、各点の捕獲数を重み付き平均します。

推定値 = Σ(wᵢ × 捕獲数ᵢ) / Σwᵢ   (wᵢ = 1 / dᵢ²)

dᵢ = 推定したい地点と i 番目のトラップとの距離。近い観測点が結果を支配する=「現場の直感」に近い。

① 観測(点)
各トラップの位置と捕獲数を記録
② 補間(面)
格子の各点で重み付き平均を計算
③ 可視化
値を色に変換しヒートマップ化・ピーク抽出

補間・密度推定の主な手法(使い分け)

手法仕組み長所短所防除での使いどころ
IDW
(本デモ)
距離の逆数で重み付け平均単純・高速・小〜中規模に好適・滑らか外れ値に敏感・空間相関を無視・範囲外の外挿に弱い日常モニタリングの素早い可視化
クリギング
Kriging
距離+空間相関(バリオグラム)を統計的に推定複雑な分布に強い・予測誤差(不確実性)も算出計算が重い・モデル選定が必要・定常性を仮定観測点が多く統計的裏付けが要る調査
カーネル密度
KDE
点の「出現の集中度」を推定(値ではなく密度)目撃・痕跡の集中(クラスタ)が直感的捕獲数そのものの補間ではない・帯域幅依存糞・かじり跡・目撃情報の集中マップ
最近傍
Nearest
最も近い観測点の値をそのまま採用極めて単純・高速境界が不連続・粗いごく粗い速報・ゾーニング

IDW/クリギングの特性は CARTO・査読論文を参照(末尾の出典)。経験則を含む箇所は実データでの検証を推奨。

実務での使い方 — ビル管法 × IPM

延べ面積3,000㎡以上の特定建築物などでは、建築物衛生法(ビル管法)に基づき、ねずみ等の発生場所・生息場所・侵入経路・被害状況を6か月以内ごとに1回、統一的に調査し、結果に基づき必要な措置を講じます。 食料取扱区域・排水槽・阻集器・廃棄物保管設備の周辺など発生しやすい箇所は2か月以内ごとに1回。 薬剤一辺倒ではなく、生息調査に基づき重点防除する IPM(総合的有害生物管理)が原則です。

IPMの3水準(ゴキブリ指数の例)

水準ゴキブリ指数対応
許容水準0.5 未満良好。清掃・環境整備の維持
警戒水準0.5 以上 1 未満発生源・侵入経路を点検し対策を検討
措置水準1 以上直ちに防除を実施

ゴキブリ指数 = 総捕獲数 ÷(トラップ数 × 設置日数)(1日1トラップあたりの捕獲数)。 このデモは捕獲数を入力すると指数と水準を自動判定します。実務では同じ位置で経時的に記録し、指数の推移で防除効果を判定。 ヒートマップで「どこを重点的に攻めるか」、指数で「いつ手を打つか」を判断できます。

発展性 — このデモから現場プロダクトへ

手入力のブラウザデモを起点に、段階的に「自動化」と「リアルタイム化」へ伸ばせます。鍵はエッジAI(現場端末で処理し、通信・コスト・プライバシーを抑える)。

段階やること技術得られる価値
① 手入力(現在)捕獲数を入力しマップ化ブラウザ・IDW無料・即時・記録の標準化
② 写真で自動計数粘着トラップを撮影→自動カウント→指数化画像認識(→捕獲カウントdemo点検時間の短縮・属人化の排除
③ IoTトラップ捕獲を自動検知し位置・時刻を送信センサー+MCU・無線巡回不要・リアルタイム更新
④ 現場エッジ推論画像/センサ推論を端末内で完結エッジAI(→CPS入門Edge MLOps通信費・遅延・プライバシー対策
⑤ 多拠点SaaS経時トレンド・水準アラート・レポート自動化クラウド+ダッシュボード複数物件の一元管理・監査対応

適用範囲と注意点

  • IDWは決定論的手法で不確実性(予測誤差)を示しません。統計的な裏付けが要る調査はクリギング等を検討してください。
  • 発生源=最多捕獲点とは限りません。侵入口と捕獲地点はズレることがあり、トラップ未設置エリアは過小評価されます。観測点が偏ると面が歪みます。
  • ゴキブリ指数の水準値はゴキブリ基準です。ねずみ・他の害虫は別基準。設置日数・トラップ種・季節で値は変動します。
  • 本デモは教育用の簡易実装です。実際の判定・防除は正規のマニュアルと専門業者に従ってください(経験則を含む記述は要検証)。

出典

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「自社の点検フローに合わせたい」「写真自動カウントやIoT連携・SaaS化を検討したい」—— GIS(QGIS公式プラグイン開発)×エッジAIの知見で、現場運用に落とすところまでご相談に乗ります。

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