スウェーデン王立工科大学（KTH）発のFlox Intelligenceが、動物の種類を判別して追い払う音を変えるエッジAIを展開しています。北米・欧州・オーストラリアで約150台が稼働しています。
何を解決しようとしているのか
野生動物と交通インフラの衝突は、世界的に無視できない損失を生んでいます。TechCrunchが引用した米連邦航空局（FAA）の推計では、1990年から2025年の野生動物衝突による米国民間航空の損害は年平均約2億7,200万ドル。フランスの鉄道事業者SNCFは、動物の侵入が全国で毎年8,000本以上の列車に影響し、遅延の主要5要因のひとつだとしています。ブルターニュ地方だけでも2023年に120本が動物と衝突し、660本の運行に影響、1万5,000分以上の遅延が発生しました。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 方式 | エッジ端末でAI推論。動体検知→カメラ→種類別の音で追い払う |
| 設置数 | 約150台（北米・欧州・豪州） |
| 用途例 | 空港周辺、鉄道・道路沿い、国立公園、農地、変電所 |
| 2026年売上見込み | 約150万ドル |
「もっと大きな音」では解決しない
創業者のSara Nozkova氏は、従来のサイレン・照明・柵・鷹匠・駆除とは異なるアプローチを採りました。「答えはより大きな威嚇音ではないと確信していた」と述べています。同氏は自動運転分野で13年間働くなかで、人工的に設計された環境では優れた機械が、自然が入り込むと途端に機能しなくなる様子を見てきたといいます。Floxの端末は、動物の動きや種類に応じて反応を変え、同じ信号に動物が慣れてしまうのを避けるため応答を変化させます。
設置後の運用まで含めて提供
端末はバッテリー駆動で、支柱や樹木に取り付けます。管理画面では設置場所と現地の状況を確認でき、規制対応や生物多様性モニタリング用のレポートも生成できます。車両や列車に載せられるようソフトウェアを移植することを長期目標に掲げ、鉄道車両メーカーのAlstomとはOEM提携を結んでいます。
競合と資金
同分野には、鳥の検知レーダーと種別ごとの distress call を使うRobin RadarのScarecrow、コンピュータビジョンとレーザーで鳥を追うiCHASEがあります。Nozkova氏は、現場で蓄積した「ヘラジカやハイイログマを実際に安全に動かすための実データ」が参入障壁だと主張しています。資金はプレシードとシードで約500万ドルを調達し、現在1,000万ドルのシリーズAを募集中です。
まとめ
屋外で動く機械が増えるほど、「自然を理解する」層が必要になります。派手さはありませんが、実装が進んでいる応用領域です。
編集部の見解
この事例は、AIの導入先が「人の作業を置き換える」場面から「これまで自動化の対象にならなかった現場」へ広がっていることを示しています。日本の鉄道や空港でも、動物との衝突は遅延要因として現実に存在します。注目したいのは、クラウドではなくエッジで推論している点です。通信が不安定な線路沿いや山間部では、この設計が前提になります。日本企業が同種のシステムを検討する際は、AIの精度より先に、電源と通信の制約、そして動物の慣れへの対策を確認することが実務上の要点になります。
my-best.ai 編集部
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