필사 모드: 植物同定 & 市民科学 & 自然アプリ 2026 — iNaturalist / PlantNet / Merlin Bird ID / eBird / BirdNET / PictureThis / モヤモ / Biome 詳説ガイド

プロローグ — 2026年、道端の野草がすべてデータポイントになった

2026年5月、ソウルの良才川を散歩する。春の花が満開だ。黄色い花を一輪見る。昔なら「きれいだな」と通り過ぎていただろう。2026年のスマートフォンは違う。アプリを開いて写真を撮る。2秒後に画面が答える ——「タチイヌノフグリ（Veronica persica）。信頼度 96 パーセント。韓国全域でごく一般的。最新の観察記録：2 時間前、釜山」。さらに一行 ——「この観察を iNaturalist にアップロードしますか？ カリフォルニア科学アカデミーとナショナルジオグラフィック協会が運営するグローバル市民科学データベースです」。

これが 2026 年の自然同定アプリだ。単なる図鑑ではなく **グローバル生物多様性モニタリングネットワーク** の末端センサーだ。iNaturalist だけで累計観察データは 2 億件を超えた。およそ半分が「リサーチグレード（research grade）」 —— 2 人以上の同定者が同じ種に同意したという意味だ。このデータを使った学術論文が毎週平均 12 本出版されている。何気なく散歩している人が、知らないうちに学術データの供給者になっているのだ。

しかし市場は二分されている。一方は市民科学・非営利・オープンデータの世界 —— iNaturalist、PlantNet、eBird、Merlin Bird ID、BirdNET。もう一方は SaaS・有料サブスクリプション・商用の世界 —— PictureThis、PlantSnap、NatureID、Picture Insect。同じことをしているが思想とデータ権利が完全に違う。そしてその上にもう一層 —— 天体アプリ（Sky Guide、Stellarium Mobile）、危険なキノコアプリ（ShroomID）、そして韓国・日本のローカルアプリ（モヤモ、Biome）。

本稿は 18 章にわたってこの風景を精密に分解する。各アプリがどんなモデル上で動いているのか、精度はいくつか、コスト構造はどうか、そして何より —— 市民科学データとしてどんな価値を持つのか。子どもから研究者まで、誰が何を選ぶべきかを最後まで追っていく。

> モデルは収束しつつあり、**運営主体が違いを生む**。Cornell Lab と INRIA が作る無料アプリと、カリフォルニアのスタートアップが作る月 3 ドルの有料アプリは、同じ結果を見せても、その結果がどこに流れるかが違う。

1章 · 2026年の自然同定アプリ地図 —— 植物・鳥・昆虫・天体の 4 カテゴリ

自然同定アプリは大きく 4 つに分かれる。それぞれカテゴリの市場リーダーとデータ思想が異なる。

**カテゴリ 1 · 植物（Plants）**

最も競争が激しい。iNaturalist（全分類群をカバー）、PlantNet（INRIA、学術）、PictureThis（Glority、商用）、PlantSnap、NatureID、Flora Incognita（ドイツ TU Ilmenau、学術）、そして韓国のモヤモ。精度は概ね 85〜95 パーセントに集中する。違いはコスト構造とデータ共有の方針だ。

**カテゴリ 2 · 鳥（Birds）**

意外なことに 1 つの機関が支配している —— Cornell Lab of Ornithology。Cornell Lab は eBird（観察記録データベース）、Merlin Bird ID（視覚／音声／写真の同定）、そして BirdNET（TU Chemnitz と共同、音声のみ）をすべて運営している。3 つが合わさって事実上のグローバル標準だ。競合に Audubon Bird Guide があるが、同定よりも図鑑＋米国地域データに強い。

**カテゴリ 3 · 昆虫（Insects）**

最も難しい。種数が圧倒的（推定 100 万種超、分類済みでも約 90 万種）で形態変異も大きい。iNaturalist の Seek モードが一般ユーザーには最も身近だが、精密同定は弱い。商用としては Picture Insect（Glority の昆虫版）がある。韓国にはダパゴ、日本には Biome があり、昆虫もカバーする。

**カテゴリ 4 · 天体（Astronomy）**

他のカテゴリとは性格が違う。同定ではなく「今この方角の星・惑星・衛星が何か」を見せる AR アプリだ。Sky Guide（iOS、Fifth Star Labs）、SkyView（Terminal Eleven）、Stellarium Mobile（オープンソースのデスクトップ Stellarium のモバイル版）、Star Walk 2（Vito Technology）、Star Chart（Escapist Games）が代表だ。

さらに **キノコ** と **哺乳類** がある。キノコは食用／毒性判定のリスクのために別章で扱う。哺乳類は直接観察が難しく、カメラトラップ（Mammal Web、Snapshot Serengeti のようなプロジェクト）が主な手段だ。

本稿は上から順に扱う。要点は —— **無料はすべて同じ無料ではなく、同じ仕事をする 2 つのアプリの精度とデータ信頼性が 5〜10 倍違うことがある。**

2章 · iNaturalist —— 市民科学の標準（累計観察 2 億件超）

iNaturalist は 2008 年に UC バークレーの修士プロジェクトとして始まった。2014 年にカリフォルニア科学アカデミー（California Academy of Sciences）と統合し、2017 年にナショナルジオグラフィック協会が共同スポンサーに加わった。2024 年からは独立した非営利法人となり、スポンサーはそのままだ。2026 年 5 月時点で累計観察データは 2 億 1,000 万件を超える。半分近くが「リサーチグレード（research grade）」に分類される —— 2 人以上の同定者が同じ種に合意したという意味だ。

**どう動くか**

ユーザーが写真をアップロードする。コンピュータビジョンモデルが 1 次提案をする —— 通常 3〜5 個の候補。モデルは自社学習の CNN（2022 年の ResNet 基盤から 2025 年に Vision Transformer 基盤へ移行完了）だ。だがここで終わりではない。観察は **コミュニティに公開** され、他のユーザー（専門家を含む）が同定を追加・修正できる。2 人以上が同じ種に同意すれば「リサーチグレード」になる。モデルが間違えば人が直す。そのデータがまたモデル学習に戻ってくる。

**データ権利**

ユーザーがライセンスを自分で選ぶ。デフォルトは CC-BY-NC（表示・非営利）。CC0、CC-BY とより開いた形に変更もできる。GBIF（Global Biodiversity Information Facility）に毎週同期され、そこから世界中の研究者・政府・NGO が使う。つまり **あなたがアップロードした 1 枚の写真が、学術データベースの単位データ** になる。

**言語・地域**

多言語対応が強い。韓国語、日本語、中国語、スペイン語、ポルトガル語など 35 言語以上。韓国では環境部と部分的に協力関係を持つ（公式統合はまだ）。日本では東京大学博物館と連携した地域ガイドがある。

**弱点**

3 つある。(1) 精密同定はやはり人手が必要。モデルは補助。(2) データが偏っている —— 都市・先進国・天気の良い週末に集中する。シベリアの冬のデータは存在しない。(3) UI が子ども・初心者には重い。だから Seek が別にある。

**誰が使うべきか**

真剣な自然愛好家、学生、市民科学に貢献したいすべての人。データを学術的に使う意志があるなら第一の選択肢。

3章 · Seek —— iNaturalist の子ども向けゲーミフィケーション版

Seek は 2018 年に iNaturalist が分離してリリースした姉妹アプリだ。中核の違いは 3 つ。

**違い 1 · アカウント不要**

登録なしで始まる。子どものオンラインプライバシー保護（COPPA、米国の児童オンライン保護法）のためだ。観察はデバイス内に保存される。望めば iNaturalist アカウントにアップロードできるが、基本はローカル。

**違い 2 · ゲーミフィケーション**

バッジシステムがある ——「哺乳類 10 種観察」「花 50 種観察」のように。チャレンジは毎月変わる（「4 月の花チャレンジ」など）。子どもが自然観察をゲームのように受け入れられる設計だ。親や教師にとっては良い学習ツール。

**違い 3 · モデルは同じだが自信のしきい値が違う**

同じ CNN/ViT モデルを使うが、Seek は「確信があるときだけ」答える。曖昧なら上位分類群（例：「シソ科」）までしか教えない。子どもが誤った答えを覚えないための設計。

**弱点**

バッジ・チャレンジが浅い。同じ種を何度観察しても新データとして扱われない。ゲームとしては薄い。精度も iNaturalist 本家よりやや保守的（高いしきい値のため）。

**誰が使うべきか**

6〜14 歳の子どもがいる家庭、小学校の自然観察授業、自然キャンプの引率者。大人なら iNaturalist 本家を使う方がよい。

4章 · PlantNet（INRIA フランス）—— 学術プロジェクトの模範例

PlantNet はフランスの国立情報学・自動制御研究所（INRIA）と CIRAD（国際農業開発研究センター）、IRD（開発研究所）、Tela Botanica（市民植物学者ネットワーク）が共同運営する学術プロジェクトだ。2013 年にリリース。2026 年時点で累計ユーザー 1,500 万人、累計観察 1 億件超。要点は —— 学術機関が直接作っているので **研究者がモデルの学習過程を知ることができる**。データセット、モデル重み、評価プロトコルがすべて公開されている。

**技術構造**

ImageNet 事前学習バックボーンの上に、PlantNet 独自のデータセット（約 600 万枚のラベル付き画像）でファインチューニングした CNN 系モデル。2024 年から ViT-B/16 ベースへの移行を開始。2026 年のモデルは世界 4 万 5,000 種以上の植物を識別する。精度は地域フローラ（例：西ヨーロッパ）で 95 パーセント以上、しかし熱帯アジアやアフリカの一部では 70 パーセント台まで下がる。これはデータセット偏り（ヨーロッパのデータが圧倒的）のため。

**Pl@ntNet vs PlantNet**

同じアプリ。公式表記は Pl@ntNet（@ 入り）。発音と検索の便宜のため PlantNet とも書かれる。本稿では一般表記の PlantNet で統一する。

**プロジェクトシステム**

PlantNet の差別化ポイント。特定の地域・テーマ（例：「地中海の侵入種」「マダガスカルの固有種」）でプロジェクトを作り、その中だけで分類してデータを集めることができる。学術調査、環境モニタリング、市民科学キャンペーンに有用。

**データ共有**

すべての観察はデフォルトで学術利用可能。GBIF に同期。iNaturalist と違ってライセンスオプションは少ない（学術利用同意がデフォルト）。

**弱点**

(1) iNaturalist ほどコミュニティが活発でない —— 同定の議論が少ない。(2) 鳥・昆虫は扱わない —— 純粋に植物のみ。(3) UI がやや学術的 —— 一般ユーザーには冷たい。

**誰が使うべきか**

大学生、植物学専攻、農業従事者、学術的に検証された精度のツールが必要なすべての人。iNaturalist と併用すれば精度のクロスチェックに最適。

5章 · PictureThis（Glority）—— 商用市場のリーダー

PictureThis はカリフォルニアの Glority が運営する。2017 年のリリース以降、最も急成長した商用植物同定アプリだ。2026 年時点で累計ダウンロード 2 億回以上、月間アクティブユーザー 5,000 万人。App Store の植物カテゴリでほぼ常に 1 位だ。無料ではない —— 7 日間の無料トライアル後、月 3 ドル（または年 30 ドル）のサブスクリプションが基本。無料版には 1 日の同定回数制限と広告がある。

**なぜ人気か**

3 つだ。(1) **ユーザー体験が圧倒的。** 写真を 1 回撮れば終わり。同定、詳細情報（原産地、毒性、栽培のヒント）、類似種、ケアガイドが 1 画面に。iNaturalist は学術的、PictureThis はガーデナー寄り。(2) **多言語が本当によくできている。** 韓国語・日本語・中国語のインターフェースが英語とほぼ同等。(3) **速く正確 —— 一般園芸植物に限って。** 庭、室内、都市の普通種では 95 パーセントの精度。

**限界**

野草・希少種・地域在来種では精度が落ちる。PlantNet や iNaturalist が扱う学術範囲を PictureThis はカバーしていない。**データは非公開** —— ユーザーが上げた観察は学術データベースに行かない。Glority の私有資産だ。

**Glority の他のアプリ**

同じ会社が Picture Insect（昆虫）、Picture Bird（鳥）、Picture Mushroom（キノコ）、Rock Identifier（岩石）、Healthy Cat/Dog（ペットの健康）などを運営している。事実上「Picture シリーズ」の植物版だ。同じバックエンドとサブスクリプションを共有する場合が多い。

**料金詳細**

PictureThis Premium は $3/month または $30/year。$80 の生涯サブスクリプションもある。Family Plan（家族共有）も別にある。7 日間の無料トライアル後に自動更新となり —— 知らずに契約して忘れていた人が多く、App Store のレビューに返金トラブルが多数報告されている。

**誰が使うべきか**

庭師、室内植物を育てる人、植物のケア情報が必要な一般ユーザー。学術的精度も必要なら PlantNet/iNaturalist の併用が必須。

6章 · PlantSnap / NatureID / Flora Incognita —— その他の植物アプリ

商用・学術の 1 軍以外にも、市場には複数の 2 軍アプリがある。それぞれ少しずつ違うポジションだ。

**PlantSnap（Earth.com）**

2017 年リリース。米国 Earth.com 傘下。一時期積極的にマーケティングし（「60 万種同定」）、ダウンロード 4,000 万を記録したが、2020 年代半ばから PictureThis に市場を譲った。UI がやや古く、無料／有料の区別が混乱しがち。精度も PictureThis より平均 5〜10 パーセント低いというユーザー比較レビューが多い。

**NatureID**

英国の Next Vision Limited が運営。植物＋動物＋鳥＋昆虫＋キノコを 1 つのアプリで。「オールインワン」を狙ったが、結果は各カテゴリで 1 軍に届かず。ただし UI はきれいで韓国語・日本語対応もある。料金は PictureThis に近い（$3.99/月）。

**Flora Incognita（TU Ilmenau、ドイツ）**

ドイツのイルメナウ工科大学とマックス・プランク化学生態学研究所の学術プロジェクト。2018 年リリース。無料。PlantNet に似た学術ポジションだが、ドイツ・中央ヨーロッパのフローラに特化。約 4,800 種をカバー。同定後に IUCN レッドリストの状態、保護種の判定情報も併せて見せる。環境教育用としてよく推奨される。

**LeafSnap**

2011 年リリース。コロンビア大学、メリーランド大学、スミソニアンが共同開発した初期モデル。葉の形に基づく同定で、非常に特化したアプリだった。2020 年代以降は事実上メンテナンスのみ。歴史的意義は大きいが、2026 年にはアクティブユーザーは少ない。

**選定ガイド**

一般ユーザーには PictureThis（有料）または PlantNet（無料）。学術用途なら PlantNet ＋ iNaturalist。ドイツ・中央ヨーロッパ在住なら Flora Incognita を追加。1 つのアプリで全分類群を見たいなら NatureID も試してみる価値あり。

7章 · eBird（Cornell Lab）—— 鳥観察のグローバル標準

eBird はコーネル大学鳥類学研究所（Cornell Lab of Ornithology）とオーデュボン協会が 2002 年に共同リリースした市民科学プロジェクトだ。2026 年時点で累計観察データは 17 億件を超える。毎年 2〜3 億件ずつ追加されている。世界の鳥類分布・渡り・個体数推定で最大のデータ源だ。学術論文は週平均 20 本以上が出版されている。

**どう動くか**

ユーザー（主に真剣なバーダー）が散歩・観鳥のあとに **チェックリスト** をアップロードする。チェックリストには「どこで、いつ、どれくらいの時間、何を、何羽」が記録される。単純な写真同定ではなく **個体数のカウントが核** だ。ベテランのバーダー 1 人が 1 時間で 30 種・50 羽を観察したというデータが —— その時点・その場所の鳥類活動を定量化する。

**Hotspot システム**

世界の有名な観鳥地が「Hotspot」として登録されている。どこに行けばどの鳥が見られるか、季節ごとの可能性 —— このすべてが市民データで作られている。

**eBird Status & Trends**

Cornell Lab が eBird データをもとに作った学術出版物。種ごとに年間の分布・渡り・個体数変化を可視化する。無料公開。保全政策の基盤となっている。

**弱点**

(1) **自動同定機能はない。** eBird はユーザーが種を直接入力するシステム。自動同定が必要なら Merlin Bird ID を別途使う必要がある（次章）。(2) **真剣なバーダー中心。** 一般人にとっては学習コストがある。(3) UI がデータ入力中心で重い。

**誰が使うべきか**

真剣な観鳥者、鳥類学専攻、自然保全関係者、そして自分の観察を世界の学術データとして貢献したいすべての人。日本のユーザーも増加中（2026 年時点で日本のアクティブユーザーは約 1 万 5,000 人）。

8章 · Merlin Bird ID —— 視覚 + 音声 + 写真の統合同定

Merlin Bird ID も Cornell Lab の作品だ。eBird が「観察記録」に特化しているなら、Merlin は「同定」に特化している。2014 年リリース。2026 年累計ダウンロード 5,000 万回以上。無料。広告なし。Cornell Lab の非営利ミッションの中にある。

**3 つの同定モード**

(1) **Photo ID** —— 写真 1 枚で同定。iNaturalist に似ている。(2) **Sound ID** —— 鳥の声を 5〜10 秒聞かせれば種を同定する。BirdNET の技術（次章）が統合されている。2021 年のリリース以降、最も人気の機能になった。(3) **Step-by-Step ID** —— ユーザーが大きさ・色・行動を段階的に答えれば候補種を絞ってくれる。古典的な図鑑式。

**Sound ID がゲームチェンジャー**

鳥は見るのが難しいが聞くのは簡単だ。Sound ID はマイクを開いておけばバックグラウンドで聴き続け、聞こえてくる鳥をリアルタイムで画面に表示する。明け方の合唱（dawn chorus）で同時に 7〜8 種が鳴いているのを 1 画面で見ると —— 驚く。精度は普通種で 90 パーセント台、希少種で 60〜70 パーセント。

**Bird Pack システム**

地域別にモデルを別途ダウンロード。「South Korea Pack」「Japan Pack」など。ダウンロード後はオフラインで使用可能。1 パックは通常 200〜500 MB。

**eBird との連携**

Merlin で同定した鳥をワンタップで eBird のチェックリストに追加できる。同定 → 記録 → グローバルデータベースが 1 つの流れ。

**弱点**

(1) **Sound ID は環境ノイズに弱い。** 都市、風、交通騒音では精度が落ちる。(2) **希少種・類似種はやはり人の検証が必要。** Empidonax 属の小さなムシクイのような類似種はモデルが間違えがち。(3) 一部地域のパックはデータが不足。

**誰が使うべきか**

観鳥初心者からベテランまで全員。iNaturalist を上回る鳥同定精度とユーザー体験。**鳥に関心があるなら最初にダウンロードすべき。**

9章 · BirdNET（Cornell + TU Chemnitz）—— 音声のみで同定

BirdNET は Cornell Lab とドイツのケムニッツ工科大学（TU Chemnitz）の Stefan Kahl 研究チームが 2019 年に公開した音声ベースの鳥声同定モデルだ。最初は学術モデルとしてのみ公開されたが、2021 年に一般ユーザー向けの BirdNET モバイルアプリ（無料）がリリースされた。同時に BirdNET-Analyzer というオープンソースツールが GitHub に公開され、研究者が自前の録音データに適用している。

**モデル構造**

EfficientNet バックボーンの上に鳥声データセット（主に Xeno-canto と Macaulay Library）で学習させた CNN。音声をメルスペクトログラムに変換し、画像分類問題として解く。3 秒ウィンドウのスライディング。1 ウィンドウあたり候補種と信頼度を出力する。

**モバイルアプリ**

ユーザー体験は Merlin Sound ID に近い。実は Merlin Sound ID は BirdNET を用いて作られた。違いは —— BirdNET アプリは **研究者・エンジニアに優しい**。信頼度しきい値を直接調整でき、結果を raw CSV で書き出せる。Merlin はユーザー向け、BirdNET はデータ向け。

**BirdNET-Pi**

ラズベリーパイで BirdNET を回し、24 時間の鳥声モニタリングをするコミュニティプロジェクトが人気だ。庭や研究地に設置して自動でデータ収集する。GitHub スター 2 万以上。

**カバレッジ**

世界 6,000 種以上。北米・ヨーロッパのデータが強く、東アジアは段階的に改善中。日本の鳥は約 500 種がモデルに含まれている。

**弱点**

(1) **視覚同定はない。** 音声のみ。Merlin や iNaturalist との併用が必要。(2) **低音・風騒音に弱い。** 都市環境では難しい。(3) UI がやや学術的で初心者にはやさしくない。

**誰が使うべきか**

鳥音響学に関心のある人、庭に鳥声モニタリングを設置したい人、学術的にデータを書き出さなければならないすべての人。一般の観鳥人は Merlin Sound ID で十分。

10章 · Audubon Bird Guide —— アメリカのクラシック

Audubon Bird Guide は米国オーデュボン協会（National Audubon Society）のアプリだ。オーデュボン協会は 1905 年設立の米国最古の鳥類保全団体。アプリは 2010 年にリリース。2026 年時点で累計ダウンロード 1,000 万回以上。無料。

**ポジショニング**

Merlin と比べると、Audubon は **同定よりも図鑑（field guide）に近い**。北米北部 821 種をカバーする最も完成度の高いデジタル図鑑だ。各種について —— イラスト、写真、分布図、4 季のパターン、行動、類似種の比較、音声サンプル（複数のバリエーション含む）が整理されている。

**自動同定機能**

Photo ID と Sound ID もあるが、Merlin/BirdNET より精度はやや低いという評が一般的。同定が要件なら Merlin、図鑑として Audubon を併用するのが米国のバーダー標準。

**Audubon Migration Explorer**

オーデュボン独自データに eBird データを組み合わせた可視化ツール。種ごとに年間の渡り経路をインタラクティブに表示する。保全教育・政策ツールとして強力。

**弱点**

米国＋カナダ＋メキシコの一部中心。アジア・ヨーロッパ・南米はほぼカバーしない。日本では部分的にしか役立たない（冬の渡り鳥の一部が重なる程度）。

**誰が使うべきか**

米国・カナダ在住の観鳥人、米国の鳥類図鑑をデジタルで持ちたい人、英語学習と自然学習を兼ねたい人。他の地域に住んでいる人には優先度低。

11章 · Sky Guide / SkyView / Stellarium Mobile / Star Walk 2 —— 天体

天体アプリは同定カテゴリの中で最も成熟した分野だ。2010 年代初頭から AR（拡張現実）技術がよく機能していたためだ。空に向かってスマホをかざせば、星・惑星・人工衛星・銀河・人工衛星がリアルタイムでラベル付けされる。

**Sky Guide（Fifth Star Labs、iOS）**

2014 年リリース。iOS 専用。$2.99 の買い切り（サブスクなし）。デザインが最も美しいという評が多い。星座イラスト、ダークモード、人工衛星追跡（ISS、Starlink）、天文イベント通知。ユーザー平均評価 4.9。**iOS ユーザーにはほぼデフォルト。**

**SkyView（Terminal Eleven）**

iOS・Android。無料版 + Pro $1.99。AR が最も安定しているという評。星座以外でも人工衛星をよく追跡する。ISS、Hubble、Starlink などリアルタイムで。買い切りなのでサブスクリプション疲れがない。

**Stellarium Mobile（Noctua Software）**

デスクトップ Stellarium のモバイル移植。無料版 + Plus $9.99/年。デスクトップ Stellarium はオープンソースのプラネタリウムソフトの標準。モバイル版は **天文学専攻・アマチュア天文家に最も深いツール**。カタログが圧倒的 —— 1,900 万の星、100 万の深宇宙天体。望遠鏡コントロール連携もある。

**Star Walk 2（Vito Technology）**

iOS・Android。無料版 + Pro $2.99。最も親しみやすい UI。子ども・家族向けによく推奨される。AR 以外にも「今夜見るべきもの」のようなガイドが強い。タイムトラベル（過去・未来の空のシミュレーション）も可能。

**Star Chart（Escapist Games）**

iOS・Android。無料 + アプリ内課金。最も古い天体 AR アプリの 1 つ（2010 年）。今も人気。UI はやや古いが安定。

**比較まとめ**

- **iOS、デザイン優先** → Sky Guide

- **Android、AR の安定性** → SkyView

- **天文の深さ／専攻** → Stellarium Mobile

- **家族・子ども向け、ガイド** → Star Walk 2

- **無料／広告 OK** → Star Chart

このカテゴリは市民科学データを集めない —— 測定は天文台側で精密に行われているからだ。ユーザーは「見る人」であって「記録する人」ではない。

12章 · 昆虫同定 —— Picture Insect / Seek / iNaturalist

昆虫は最も難しい分類群だ。種があまりに多く（推定 100 万種超、分類済みでも約 90 万種）、形態変異が大きく、写真にも撮りにくい。それでも同定アプリは少しずつ良くなっている。

**iNaturalist + Seek**

一般ユーザーにとっては最も身近な組み合わせ。iNaturalist の強みは専門家コミュニティが同定を助けてくれること。昆虫学者が活発だ。Seek はゲーミフィケーションで子どもの導入によい。

**Picture Insect（Glority）**

PictureThis の昆虫版。$3/month または $30/year。4,000 種以上を識別。UI が清潔で速い。一般昆虫（アリ、テントウムシ、よく見る蝶）では 90 パーセント以上。しかし小さなハエ・ハチ・ガなど難しい分類では精度が落ちる。iNaturalist の併用が安全。

**Insect Identifier**

2020 年以降に出てきた複数の小規模アプリ。精度はまちまち。注意が必要。

**韓国・日本**

韓国にはダパゴ、日本には Biome がある（14、15 章）。両方とも昆虫もカバー。

**難しい分野 —— クモ・多足類**

クモは事実上どんなアプリでも種レベルまでは行けないことが多い。最善の方法は —— iNaturalist に写真をアップロードし、クモ専門家（蜘蛛学者）が同定してくれるまで待つこと。

**誰が使うべきか**

- 子ども・初心者 → Seek

- 一般、精度優先 → iNaturalist + Picture Insect の併用

- 韓国在住 → ダパゴ

- 日本在住 → Biome

- 専門家 → iNaturalist + 分類群別の専門家コミュニティ

13章 · キノコ同定 —— 危険性 + ShroomID / PictureMushroom

まず警告。**キノコアプリの結果を見て野生のキノコを食べてはいけない。** 学名も外見もほぼ同じキノコが食用にも致命的な毒にもなりうる。Death cap（Amanita phalloides）と食用の Volvopluteus は写真 1 枚で区別が難しい。2010 年代以降、同定アプリを信じて野生キノコを食べた人が死亡した事例が複数報告されている。米国疾病予防管理センター（CDC）と欧州食品安全機関（EFSA）はともに —— **アプリの結果を食用判断の根拠にしないこと** を公式に勧告している。

**それでも存在する理由**

観察・学習・記録目的では価値がある。「このキノコは何か」を知りたいという好奇心は正当だ。ただし食用は完全に別の問題。

**ShroomID / Picture Mushroom（Glority）**

Glority のキノコ版。UX は PictureThis と同じ。無料／有料構造も同じ（$3/month）。食用／毒性表示も出るが —— アプリ自体が「この情報で食用判断をしてはいけない」というディスクレーマーを明示する。

**Mushroom World**

古くからの学術図鑑アプリ。精度はやや高いという評。同定は弱いが、図鑑としては有用。

**iNaturalist**

キノコも専門家コミュニティが活発。写真をアップロードすれば、菌類学者（マイコロジスト）が同定してくれることが多い。時間はかかるが精度は最高。

**Boletes / Russula のような難しい属**

写真 1 枚で種レベルの同定が事実上不可能な属が多い。DNA シーケンシングが必要な場合もある。アプリは属（genus）レベルまでしか教えない設計が安全。

**誰が使うべきか**

- キノコの観察・記録のみ → iNaturalist

- 図鑑学習 → Mushroom World + iNaturalist

- **食用判断は絶対にアプリで行わず、地域の専門家・協会を通すこと**

14章 · 韓国 —— モヤモ / ダパゴ / 環境部の自然観察ガイド

韓国市場ではグローバルアプリとローカルアプリが共存する。韓国の在来種同定と韓国語情報の深さではローカルアプリが強い。

**モヤモ（Moyamo）**

2017 年リリース。韓国の植物同定 + コミュニティアプリの事実上の標準。ユーザーが写真をアップロードするとコンピュータビジョンが 1 次提案し、コミュニティ（特に植物専門家・ガーデナーの集まり）が同定を手伝う。韓国植物の精度が PictureThis より高いという評が多い —— 韓国の在来種／帰化種データが豊富なため。無料＋広告。一部プレミアム機能あり。iNaturalist との違いは —— データが主に韓国ユーザーコミュニティ内で循環する（グローバル学術データとの同期は部分的）。

**ダパゴ**

多様な自然同定アプリ。植物だけでなく昆虫・鳥もある程度カバーする。モヤモが植物中心ならダパゴは分類群がより広い。韓国の環境部・自然環境調査データとの連携がある。UI はやや重いが、韓国の在来昆虫の同定ではグローバルアプリより正確なことが多い。

**環境部・国立生物資源館**

環境部と国立生物資源館が提供する公式自然観察リソース。アプリよりは Web ベースの図鑑（species.nibr.go.kr）に近い。韓国の絶滅危惧種、特定野生植物、天然記念物の情報が最も正確。学名・韓国名のマッピングを確認するときに最も信頼できる出典。

**iNaturalist 韓国**

グローバル iNaturalist プラットフォーム上で韓国ユーザーが増えている。2026 年時点で韓国の累計観察は約 200 万件。モヤモと併用するユーザーが多い。

**韓国の鳥 —— eBird / Merlin**

韓国の鳥観察は事実上グローバル eBird / Merlin が標準。韓国鳥類学会の鳥類目録とも同期されている。

**誰が何を使うべきか**

- 韓国の植物同定 → モヤモ（第一）、iNaturalist（補助）

- 韓国の昆虫同定 → ダパゴ、iNaturalist

- 韓国の鳥 → Merlin Bird ID + eBird

- 学名・法的保護種の確認 → 環境部・NIBR species.nibr.go.kr

- グローバル学術への貢献 → iNaturalist がメイン

15章 · 日本 —— Biome / Picture Insect 日本版 / 学研 図鑑 LIVE

日本の自然同定アプリ市場は韓国より深い。学習マンガ・図鑑の文化が強く、1 億人の人口が安定した市場をつくる。

**Biome（生物多様性 日本版）**

2019 年リリース。日本の市民科学型生物多様性プラットフォーム。植物・昆虫・鳥・魚・両生類・爬虫類・菌類まで全分類群をカバー。日本のデータが圧倒的。ゲーミフィケーションが強い —— ミッション、バッジ、種コレクション。日本の子ども・若者に非常に人気。環境省の自然観察キャンペーンと連携。データは環境省・国立環境研究所に一部共有される。韓国・中国のユーザーもいるが日本以外のデータは少ない。

**Picture Insect 日本版**

Glority の Picture Insect の日本ローカライズ版。日本の昆虫データセットが追加されている。日本の子どもの夏の自由研究用に人気。韓国版と同じ構造に日本語インターフェースが付く。

**学研 図鑑 LIVE（Gakken Zukan LIVE）**

学研（学習研究社）は日本の教育出版社。「学研図鑑 LIVE」は紙の図鑑シリーズのデジタル併用アプリ。AR で図鑑のページに動画を重ね、写真同定機能も一部ある。精度はグローバルアプリほどではないが、子どもの教育ツールとしては圧倒的だ。紙の本＋アプリ＋動画の統合体験が日本の家族市場に特化している。

**Yamap**

登山と自然観察を組み合わせたアプリ。日本の登山者の標準。登山ログと一緒に出会った植物・鳥を記録できる。市民科学データとしても意味がある。

**その他の日本アプリ**

日本の紙の図鑑文化は今も強い。デジタルアプリに加えて紙の図鑑も併用するのが日本の標準。神奈川県の「川と海の生き物」のような地域特化図鑑アプリも多数ある。

**誰が何を使うべきか**

- 日本在住、子ども教育 → 学研 図鑑 LIVE + Biome

- 日本在住、一般同定 → Biome + iNaturalist

- 日本の登山者 → Yamap

- 日本の鳥 → Merlin Bird ID（日本パック）+ eBird

16章 · 市民科学の意味 —— データ精度 + 倫理

ここで一歩引いて考えてみよう。私たちが散歩しながら写真 1 枚をアップロードする行為がどのように学術データになるのか、そこにどんな責任が伴うのか。

**データ精度**

iNaturalist の「リサーチグレード」データは平均精度が 95 パーセント以上だという学術評価が複数ある（通常 90〜98 パーセント）。しかし分類群による差が大きい。鳥は平均 97 パーセント、植物は 92 パーセント、昆虫は 85 パーセント、菌類は 80 パーセント未満。どの分類群かによって信頼度が異なる。

**バイアスの問題**

市民科学データの最大の弱点は —— **サンプリングバイアス** だ。データが都市・先進国・天気の良い週末・人気種に集中する。シベリアの冬の菌類、サハラ砂漠の昆虫、雨の日の鳥はデータから抜ける。学術用途ではこのバイアスを統計的に補正する必要がある。eBird Status & Trends のような精緻なモデルがこれを処理する。

**位置情報の倫理**

絶滅危惧種の正確な GPS 座標を公開すると —— 密猟・盗掘の標的になる。日本の絶滅危惧植物（クマガイソウ、ササユリなど）や希少昆虫の観察位置をうっかり公開すると、誰かが採集に行く可能性がある。iNaturalist はこれを防ぐため「obscured location」機能を提供している —— 絶滅危惧種は自動的に位置が約 10 km グリッド単位でぼかされる。ユーザー自身も任意に位置をぼかせる。**希少種を扱うときは常に位置をぼかすこと。**

**観察の倫理**

写真を撮るためだけに巣に近づいたり、植物を折ったり、動物を追いかけたりしてはいけない。市民科学の第一原則は —— **観察対象に影響を与えないこと** だ。鳥が逃げるほど近づけば、観察自体が変数になる。

**著作権・ライセンス**

写真をアップロードするときにライセンスを意識すること。iNaturalist のデフォルト CC-BY-NC は非営利使用を許可する。CC0 はすべての権利を放棄。自分の写真の運命を自分で決めなければならない。

**AI モデルの学習データ**

あなたがアップロードした写真は次のバージョンのモデルの学習データになる —— ライセンスがそれを許せば。これは市民科学と AI の好循環だが、一部のユーザーは自分の写真が学習に使われることに同意しない。ライセンスの選択がそれを左右する。

17章 · 誰が何を選ぶべきか —— ホビー / 学生 / 研究 / 家族

最後にユーザータイプ別の推奨を整理する。

**タイプ 1 · 軽いホビー（週末の散歩者）**

- 植物 → PictureThis（便利、有料）または PlantNet（無料）

- 鳥 → Merlin Bird ID

- 昆虫 → Seek

- 天体 → Sky Guide（iOS）または SkyView（Android）

- 韓国在住 → モヤモを追加

- 日本在住 → Biome を追加

**タイプ 2 · 子ども・家族（自然学習）**

- メイン → Seek（ゲーミフィケーション、安全、無料）

- 天体 → Star Walk 2（子ども向け）

- 日本在住 → 学研 図鑑 LIVE

- 学校の自然観察 → iNaturalist + 親の同伴

**タイプ 3 · 真剣なホビー（週末の観鳥人・自然同好会）**

- メイン → iNaturalist

- 鳥専門 → Merlin Bird ID + eBird

- 植物補完 → PlantNet

- 韓国の植物 → モヤモ

**タイプ 4 · 学部生・大学院生（学術）**

- データ貢献 → iNaturalist + PlantNet

- 鳥 → eBird + BirdNET-Analyzer

- 音響解析 → BirdNET-Analyzer（CLI）

- 地域データ → 環境部資料（韓国）、Biome（日本）

**タイプ 5 · 専門家・研究者**

- メインデータソース → GBIF（iNaturalist と eBird の統合）

- 分類群専門 → iNaturalist の専門家コミュニティ

- 鳥データ → eBird Status & Trends

- 音響モニタリング → BirdNET-Pi または BirdNET-Analyzer

- 地域在来 → モヤモ（韓国）、Biome（日本）、Flora Incognita（ドイツ）

**タイプ 6 · 環境教育従事者（教師、キャンプ引率者）**

- メイン → Seek + iNaturalist の組み合わせ

- 米国在住 → Audubon Bird Guide を追加

- データ駆動型の活動 → eBird または PlantNet プロジェクト

- 日本在住 → 学研 図鑑 LIVE + Biome

**タイプ 7 · 庭師・都市の自然人**

- 植物ケア → PictureThis（ケア情報が豊富）

- 庭の鳥 → Merlin Sound ID（庭に来ている鳥）

- 庭の昆虫 → Picture Insect

- 庭のモニタリング → BirdNET-Pi（ラズパイの自作）

**決定木の一行要約**

- 無料 + 学術 → iNaturalist

- 有料 + 便利 → PictureThis

- 鳥のみ → Merlin Bird ID + eBird

- 子ども → Seek

- 韓国 → モヤモ + iNaturalist

- 日本 → Biome + iNaturalist

- 天体 → Sky Guide / SkyView / Stellarium

参考 / References

- iNaturalist 公式: https://www.inaturalist.org/

- iNaturalist Network（地域ノード）: https://www.inaturalist.org/pages/network

- California Academy of Sciences: https://www.calacademy.org/

- Seek by iNaturalist: https://www.inaturalist.org/pages/seek_app

- Pl@ntNet (PlantNet): https://plantnet.org/

- INRIA (Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique): https://www.inria.fr/

- PictureThis: https://www.picturethisai.com/

- Glority: https://glority.com/

- PlantSnap: https://www.plantsnap.com/

- NatureID: https://natureid.com/

- Flora Incognita: https://floraincognita.com/

- TU Ilmenau Flora Incognita プロジェクト: https://www.tu-ilmenau.de/en/florain

- LeafSnap: https://leafsnap.com/

- eBird: https://ebird.org/

- Cornell Lab of Ornithology: https://www.birds.cornell.edu/

- Merlin Bird ID: https://merlin.allaboutbirds.org/

- BirdNET: https://birdnet.cornell.edu/

- BirdNET-Analyzer GitHub: https://github.com/kahst/BirdNET-Analyzer

- BirdNET-Pi GitHub: https://github.com/mcguirepr89/BirdNET-Pi

- TU Chemnitz メディア情報学（BirdNET 研究グループ）: https://www.tu-chemnitz.de/informatik/Medieninformatik/

- Audubon Bird Guide: https://www.audubon.org/app

- National Audubon Society: https://www.audubon.org/

- Sky Guide (Fifth Star Labs): https://www.fifthstarlabs.com/sky-guide

- SkyView (Terminal Eleven): https://www.terminaleleven.com/skyview/

- Stellarium Mobile: https://stellarium-labs.com/stellarium-mobile-plus/

- Star Walk 2 (Vito Technology): https://starwalk.space/

- Star Chart (Escapist Games): https://www.escapistgames.com/sc.html

- Picture Insect: https://www.pictureinsect.com/

- Picture Mushroom: https://www.picturemushroom.com/

- Mushroom World: http://www.mushroom.world/

- モヤモ (Moyamo): https://www.moyamo.kr/

- 韓国 国立生物資源館 species 検索: https://species.nibr.go.kr/

- 韓国 環境部 自然環境調査: https://www.me.go.kr/

- Biome (Japan): https://biome.co.jp/app-biome/

- 学研 図鑑 LIVE (Gakken Zukan LIVE): https://zukan.gakken.jp/live/

- Yamap (Japan): https://yamap.com/

- GBIF (Global Biodiversity Information Facility): https://www.gbif.org/

- Xeno-canto（鳥声データセット）: https://xeno-canto.org/

- Macaulay Library (Cornell Lab): https://www.macaulaylibrary.org/

- IUCN レッドリスト: https://www.iucnredlist.org/

- 米国 CDC 野生キノコ警告: https://www.cdc.gov/

- 欧州 EFSA: https://www.efsa.europa.eu/

- Mammal Web（英国カメラトラップ市民科学）: https://www.mammalweb.org/

- Snapshot Serengeti: https://www.snapshotserengeti.org/

- iSpot（英国自然同定）: https://www.ispotnature.org/