直近3年のAI・生成AI獣害対策スタートアップ資金調達と最新トレンド（国内外・シード〜A）

#### 調査概要（直近3年・国内外・シード〜Aの定義） 目的と要旨 本調査は「まちや村落に出没するクマ等の獣害を、AI／生成AIを活用して防止するスタートアップ（シード〜シリーズA）に関する直近3年の資金調達ニュース」を収集・整理し、そこから導かれる技術・市場トレンドを明らかにすることを目的とします。調査対象は日本・米国・欧州を中心に、AIを中核技術として監視・予測・忌避・自律介入等のソリューションを提供する企業群です（調査期間は概ね直近3年＝2022年後半〜2025年10月時点）。 定義（本調査における便宜的な区分） - シード（Seed）：アイデア～MVP段階。プロダクト実証・地域パイロットや小規模クラウドファンディング等で資金を確保する段階。一般的に数十万〜数百万ドル規模の調達が多いと考えられます（本調査ではプロジェクトが「市場試験段階」にある案件をシードと判定）。 - シリーズA（Series A）：プロダクト/市場適合（PMF）を確認し、事業スケール化に向けて組織・顧客基盤を拡大する段階。数百万〜数千万ドル規模のラウンドが該当します（例：物理世界での事業スケーリングに資するラウンドをシリーズAの目安に含めています）。 （注：上記は本調査の便宜的定義であり、VC側の実務定義とは幅があります。資金額の具体例は後述の事例引用を参照してください。） 調査範囲と選定基準（要点） 1. 時間軸：直近3年（主に2022〜2025年）に発表された資金調達ニュースを優先。 2. 地域：日本・米国・欧州を主軸に、該当技術の海外先進事例も収集。 3. ステージ：シード〜シリーズA（ただしシリーズAでも「獣害／野生動物対策」を明示的に扱う企業に限定）。 4. 技術要件：AI（画像認識・音響解析・時系列予測・行動モデル等）や生成AI（シナリオ生成・説明生成など）を事業の中核に据えていること。 5. 出典の信頼性：企業公式発表、報道（TechCrunch系/専門メディア）、VC/加速器のリリース、自治体/公的プログラム資料を一次ソースとして優先して採用しました（例：大学支援プログラムの公募資料も参照しています[https://ijie.jp/cms/wp-content/uploads/2025/04/%E5%85%AC%E5%8B%9F%E8%AA%AC%E6%98%8E%E4%BC%9A%E8%B3%87%E6%96%9920250411.pdf](https://ijie.jp/cms/wp-content/uploads/2025/04/%E5%85%AC%E5%8B%9F%E8%AA%AC%E6%98%8E%E4%BC%9A%E8%B3%87%E6%96%9920250411.pdf)）。 情報収集の方法（概要） - 検索キーワード：獣害×AI、wildlife AI、wildlife deterrent AI、pest control AI、seed funding wildlife、series A pest control AI 等。 - 利用データソース：企業公式サイト／プレスリリース、専門メディア（Tech.eu 等）、スタートアップ一覧記事（ネイチャーポジティブ系まとめ）[https://www.enegaeru.com/naturepositive-startups30](https://www.enegaeru.com/naturepositive-startups30)、大学・自治体の公募資料（IJIE等）、ローカル記事やnoteの事例報告（例：学生発のクマ対策アプリ紹介記事）[https://note.com/mitohoku/n/n4ef2b7eea6c1](https://note.com/mitohoku/n/n4ef2b7eea6c1)。 - 分析工程（簡易フロー）: ```mermaid flowchart TD A[初期スクリーニング：資金調達ニュース収集] --> B[技術適合性チェック（AI/生成AIの利用有無）] B --> C[ステージ判定（Seed/A）] C --> D[技術・ビジネスモデル深掘り（公式/論文/特許）] D --> E[トレンド合成・示唆抽出] ``` 代表的な事例（調査で参照した具体例・出典） - 「クマップ」(BearBell、学生発) — ユーザー投稿による目撃共有と周辺への即時通知、AIによる行動予測を目指すモバイルアプリ。MiTOHOKUプログラム応募事例として資金・実証を狙う段階の記述が確認できます[https://note.com/mitohoku/n/n4ef2b7eea6c1](https://note.com/mitohoku/n/n4ef2b7eea6c1)。  - 株式会社ハタケホットケ（国内） — 監視カメラ＋AIで対象を識別し、レーザー等で忌避する物理デバイス「シカニゲール」等を手がける例（公式情報）[https://hhtk.jp/](https://hhtk.jp/)。 - Flox Robotics（スウェーデン） — AI駆動の忌避システムやドローン等で野生動物と“対話”するアプローチ。シードで約100万ドル相当を調達したとの報道があります（シード段階の海外事例）[https://tech.eu/2025/08/07/flox-raises-nearly-1m-to-redefine-human-wildlife-coexistence/](https://tech.eu/2025/08/07/flox-raises-nearly-1m-to-redefine-human-wildlife-coexistence/)。 - PATS（オランダ） — AI搭載ドローンを害虫管理に用いる技術で、シードで約270万ユーロの資金調達を実施しスケールを目指している（農業向けだが野生生物管理のドローン活用の好例）[https://yesdelft.com/news/pats-secures-e2-7-million-to-accelerate-the-roll-out-of-its-tech-driven-pest-management-solutions/](https://yesdelft.com/news/pats-secures-e2-7-million-to-accelerate-the-roll-out-of-its-tech-driven-pest-management-solutions/)。 - BrightAI（米国）／Pest Share（米国） — 「物理AI」や現場サービス化を進める企業のシリーズA調達事例（BrightAI：5,100万ドルのシリーズA等[https://bright.ai/blog/brightai-51m-series-a-physical-ai/](https://bright.ai/blog/brightai-51m-series-a-physical-ai/)、Pest Share：2,800万ドルのシリーズA等[https://www.pestshare.com/pest-share-raises-28-million-series-a-to-redefine-pest-control-for-the-property-management-industry/](https://www.pestshare.com/pest-share-raises-28-million-series-a-to-redefine-pest-control-for-the-property-management-industry/)）。 出典サマリ（抜粋） - 学生発プロジェクト「クマップ」紹介記事（MiTOHOKUプログラム）：[https://note.com/mitohoku/n/n4ef2b7eea6c1](https://note.com/mitohoku/n/n4ef2b7eea6c1) - ネイチャーポジティブ領域のスタートアップ・資金動向まとめ：投資額増加やMRV分野の注目を解説する記事（調査時の概況参照）：[https://www.enegaeru.com/naturepositive-startups30](https://www.enegaeru.com/naturepositive-startups30) - 公的支援の例（IJIE-GAP等の公募で「LPWAを使った獣害対策」等が明示）：[https://ijie.jp/cms/wp-content/uploads/2025/04/%E5%85%AC%E5%8B%9F%E8%AA%AC%E6%98%8E%E4%BC%9A%E8%B3%87%E6%96%9920250411.pdf](https://ijie.jp/cms/wp-content/uploads/2025/04/%E5%85%AC%E5%8B%9F%E8%AA%AC%E6%98%8E%E4%BC%9A%E8%B3%87%E6%96%9920250411.pdf) - 海外のピンポイント事例（Flox, PATS, BrightAI 等）：各社の報道／公式リリース（例）[https://tech.eu/2025/08/07/flox-raises-nearly-1m-to-redefine-human-wildlife-coexistence/](https://tech.eu/2025/08/07/flox-raises-nearly-1m-to-redefine-human-wildlife-coexistence/)、[https://yesdelft.com/news/pats-secures-e2-7-million-to-accelerate-the-roll-out-of-its-tech-driven-pest-management-solutions/](https://yesdelft.com/news/pats-secures-e2-7-million-to-accelerate-the-roll-out-of-its-tech-driven-pest-management-solutions/)、[https://bright.ai/blog/brightai-51m-series-a-physical-ai/](https://bright.ai/blog/brightai-51m-series-a-physical-ai/)。 本調査の意義と利用想定（短い考察） - なぜ今か：近年、ネイチャーポジティブ／生物多様性関連分野への投資が拡大しており（市場・政策の追い風）、獣害対策を含む「自然と人間の共存」に資するテクノロジーは投資の対象として注目されています（投資動向のまとめ参照）[https://www.enegaeru.com/naturepositive-startups30](https://www.enegaeru.com/naturepositive-startups30)。 - 社会的ニーズ：地域コミュニティでは「即時通知（市民投稿）×センサー監視×AI予測」を組み合わせたハイブリッド運用が特に有効と考えられます。実際に学生スタートアップの「クマップ」が示すように、ボトムアップの目撃報告を低コストで運用し、AIで行動予測を付加するアプローチは自治体実証の入口として現実的です[https://note.com/mitohoku/n/n4ef2b7eea6c1](https://note.com/mitohoku/n/n4ef2b7eea6c1)。 - 投資の実態：海外ではシードで100万ドル前後のラウンドから、物理的実装を持つ企業がシリーズAで数千万ドル規模の資金を獲得するケースが見られ、技術が「オンサイトで動く（ドローン・ロボット・センサー・忌避デバイス）」領域に資本が集中しやすい傾向があります（例：Flox、PATS、BrightAI、Pest Share 等）[https://tech.eu/2025/08/07/flox-raises-nearly-1m-to-redefine-human-wildlife-coexistence/](https://tech.eu/2025/08/07/flox-raises-nearly-1m-to-redefine-human-wildlife-coexistence/)[https://yesdelft.com/news/pats-secures-e2-7-million-to-accelerate-the-roll-out-of-its-tech-driven-pest-management-solutions/](https://yesdelft.com/news/pats-secures-e2-7-million-to-accelerate-the-roll-out-of-its-tech-driven-pest-management-solutions/)[https://bright.ai/blog/brightai-51m-series-a-physical-ai/](https://bright.ai/blog/brightai-51m-series-a-physical-ai/)[https://www.pestshare.com/pest-share-raises-28-million-series-a-to-redefine-pest-control-for-the-property-management-industry/](https://www.pestshare.com/pest-share-raises-28-million-series-a-to-redefine-pest-control-for-the-property-management-industry/)。 調査上の留意点（バイアスと限界） - 報道バイアス：英語メディアは商業スケール可能なハードウェア系（ドローン・ロボット）を重視する傾向があるため、コミュニティアプリ等の小規模／地域特化型の事例は過小報道になる可能性があります（日本国内ではローカル媒体やnote等に詳細があるケースが多い）。 - ステージ判定の曖昧さ：公開情報のみでラウンドの「本質的なステージ（事業の成熟度）」を完全に判定するのは難しく、プレス発表はラウンド名の表記ゆれがあるため、定義は本調査の便宜的判断に依拠しています。 - エビデンスの多様性：官公庁／自治体の補助金や大学発の採択情報（例：IJIE-GAP）を重要な初期資金源として含めている点に注意してください[https://ijie.jp/cms/wp-content/uploads/2025/04/%E5%85%AC%E5%8B%9F%E8%AA%AC%E6%98%8E%E4%BC%9A%E8%B3%87%E6%96%9920250411.pdf](https://ijie.jp/cms/wp-content/uploads/2025/04/%E5%85%AC%E5%8B%9F%E8%AA%AC%E6%98%8E%E4%BC%9A%E8%B3%87%E6%96%9920250411.pdf)。 次のステップ（本調査の進め方提案） 1. 調達ニュースの網羅リスト化（企業名・国・ラウンド・調達額・出典URL）→本レポート付録化。 2. 技術カテゴリ別（監視・予測・忌避・復元）に事例を整理し、各カテゴリで「実証済み／実証中／PoC」のマッピングを作成。 3. 自治体向け実装指針（低コストパイロット設計）を作成：市民報告アプリ＋簡易センサー（音響/カメラ）＋中央AIでの優先度警報、効果測定KPIの設計（IJIE等の助成枠も活用）[https://ijie.jp/cms/wp-content/uploads/2025/04/%E5%85%AC%E5%8B%9F%E8%AA%AC%E6%98%8E%E4%BC%9A%E8%B3%87%E6%96%9920250411.pdf](https://ijie.jp/cms/wp-content/uploads/2025/04/%E5%85%AC%E5%8B%9F%E8%AA%AC%E6%98%8E%E4%BC%9A%E8%B3%87%E6%96%9920250411.pdf)。 要約（3点での示唆） 1. 直近3年で「AIを使った監視・予測→早期警報／忌避」を組み合わせるビジネスが増えており、シード期〜シリーズA期まで幅広い資金調達が確認されています（国内の学生発事例から海外のドローン／物理AI企業まで）[https://note.com/mitohoku/n/n4ef2b7eea6c1](https://note.com/mitohoku/n/n4ef2b7eea6c1)[https://tech.eu/2025/08/07/flox-raises-nearly-1m-to-redefine-human-wildlife-coexistence/](https://tech.eu/2025/08/07/flox-raises-nearly-1m-to-redefine-human-wildlife-coexistence/)。 2. 資金の流れは「データ集積＋オンサイトのフィジカル実装（ドローン・忌避デバイス等）」に対して大きく、自治体実装や農業分野と親和性が高い点が事業化のカギであると考えられます[https://yesdelft.com/news/pats-secures-e2-7-million-to-accelerate-the-roll-out-of-its-tech-driven-pest-management-solutions/](https://yesdelft.com/news/pats-secures-e2-7-million-to-accelerate-the-roll-out-of-its-tech-driven-pest-management-solutions/)。 3. 日本での実装機会は明確（自治体の共創プログラムや大学発支援枠が存在）であり、まずは「小規模・短期間のパイロット（市民報告＋センサー＋AI解析）」を行政と共同で回すことが、技術実証と資金獲得の近道であると示唆されます（公募事例の参照）[https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000776.000037194.html](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000776.000037194.html)[https://ijie.jp/cms/wp-content/uploads/2025/04/%E5%85%AC%E5%8B%9F%E8%AA%AC%E6%98%8E%E4%BC%9A%E8%B3%87%E6%96%9920250411.pdf](https://ijie.jp/cms/wp-content/uploads/2025/04/%E5%85%AC%E5%8B%9F%E8%AA%AC%E6%98%8E%E4%BC%9A%E8%B3%87%E6%96%9920250411.pdf)。 --- 次節以降では、上記調査範囲に基づき「対象スタートアップ一覧（資金調達額・投資家・技術の要約）」「技術別の深掘り（画像認識／音響解析／行動予測／生成AIの適用例）」「投資家・公的支援の具体的ルート」「自治体向け実装ロードマップ（KPIとコスト試算）」を、可能な限り一次ソースを添えて提示します。必要であればまず「関心のある地域（例：秋田県／東北／全国）や想定予算」を教えてください。