限られたデータでも絶滅リスクは信頼性高く推定できるのか？
Posted by Hiroshi Hakoyama on絶滅確率を保全のエンドポイントとして捉え直す
種の絶滅をエンドポイントとして保全を考えることは、IUCN レッドリストや CITES において、どの個体群や分類群に優先的に保全努力を向けるべきかを判断するための根幹をなしています。ところが、絶滅確率そのものを定量的に評価する Population Viability Analysis（PVA）については、長いあいだ議論が続いてきました。観測期間が短く、ノイズの大きい生態学データでは不確実性が大きすぎて、絶滅確率の信頼区間がほぼ 0 から 1 まで広がってしまい、実用にならないのではないか、という問題提起が繰り返されてきたためです。この論点は、単なる技術的な問題ではありません。もし絶滅確率を意味のある精度で推定できないのであれば、絶滅事象をエンドポイントとして保全の優先順位を判断するという枠組みそのものが揺らいでしまうからです。そこで本論文では、この問題に原点から向き合い直しました。
w-z法と推定理論の前進
対象としたのは、絶滅ダイナミクスの確率モデルとしてもっとも基本的で、古くからよく研究されてきた drift-Wiener process です。元のパラメータをそのまま扱うのではなく、絶滅確率を決める二つの変換量 w と z に着目したことで、最尤推定量の分布を解析的に扱えるようになり、正確な絶滅確率の信頼区間を与える方法を導くことができました。これが w-z 法です。
この方法から得られた結果は、PVA をめぐる長年の議論に対して一つの明確な答えを与えるものでした。絶滅確率の信頼区間幅は、単にデータ量だけで決まるわけではありません。effect size、すなわち真の絶滅確率が最大不確実点からどれだけ離れているかにも依存します。実際、絶滅確率が十分小さい場合、あるいは十分大きい場合には、評価対象の時間スケールの 10〜20% 程度の長さの時系列しかなくても、絶滅リスクを信頼性高く推定できることがわかりました。少なくとも drift-Wiener process の下では、「データが少ないと PVA は常に役に立たない」という見方は一般には成り立ちません。
現実データへの拡張: OEARアプローチ
さらに本論文では、より現実的なデータ状況に対応するために、OEAR（observation-error-and-autocovariance-robust）推定量も提案しました。生態学データには観測誤差がつきものであり、時系列には短期的な自己相関も入りがちです。OEAR では、naive ML による拡散係数推定を長期分散に基づく推定量で置き換え、HAC 法、AR(1) 事前白色化、Bartlett カーネルを用いることで、加法的観測誤差や短期的依存に対してより頑健な推定を可能にしています。
ただし、ここで大事なのは、OEAR が naive ML の単純な上位互換ではないということです。どちらがよく働くかは、データ量、観測誤差の大きさ、そして個体群動態そのものの性質に依存します。両者は、競合する方法というより、naive ML をベースラインとしてそれを補完する相補的な推定法だと考えるのが適切です。加えて、OEAR は状態空間モデルのような重い推定を必須としないという実務上の利点もあります。
また、本論文では理想化された基礎モデルだけで話を終えていません。観測誤差や短期依存だけでなく、colored noise、弱い density dependence、CPUE の非線形性についても、解析と数値計算の両面から感度分析とロバストネスチェックを行いました。本研究の強みの一つは、主要な結論が特定の狭い仮定だけに依存していないことです。
実データへの適用: ニホンウナギの事例
実データへの適用例として、1957 年から 2020 年までのニホンウナギ（Anguilla japonica）の全国漁獲2系列を解析しました。その結果、IUCN Criterion E に基づく絶滅確率は、信頼区間を含めても脅威区分の閾値を大きく下回りました。これは、ニホンウナギが現在 Criterion A に基づいて Endangered と評価されていることと対照的です。
この食い違いは、論文の後半で示した理論結果とも整合します。drift-Wiener process の下では、十分に大きな個体群に対して、Criterion A のうち減少率に基づく基準は Criterion E が定量化する絶滅リスクを系統的に過大評価します。IUCN では複数の基準のうち一つを満たせば絶滅危惧種に該当しうるため、このような系統的過大評価は、本来は絶滅危惧種ではない種を絶滅危惧種としてランクしてしまうおそれがあります（false-positive threat classification）。その結果、実際により高い絶滅リスクに直面している分類群に、必要な保全努力を十分に振り向けられなくなります。
この問題はニホンウナギだけのものではありません。個体数の大きな海洋生物では、同じ論点が広く当てはまりうると考えられます。
今回の研究は、個体群動態の数理モデルと、信頼区間の統計理論とを統合することで、保全評価に直接使える絶滅リスク推定の枠組みを示しました。さらに、その中核となる w-z 法は R package extr として CRAN で利用できます。
この論文が、IUCN Criterion E を実際に適用する研究者だけでなく、保全の意思決定において不確実性をどう扱うべきか、またレッドリストの異なる基準同士をどう理解すべきかに関心を持つ人たちにも役立てばうれしく思います。
Hakoyama, H. 2026. Confidence Intervals for Extinction Risk: Validating Population Viability Analysis with Limited Data, Methods in Ecology and Evolution, https://doi.org/10.1111/2041-210X.70294
preprint: https://arxiv.org/pdf/2509.09965
CRAN extr: https://doi.org/10.32614/CRAN.package.extr