ネイチャーワーカーに聞く、野草とキノコをAIで判定してはいけない理由

〜セリとドクゼリは、春先の若い葉では見分けがつかない〜

生き物や植物の名前を、その場でスマートフォンに尋ねます。便利になった一方で、答えを間違えたときの代償が大きい領域もあります。食べられる野草かどうか、そのキノコを口に入れてよいかどうかは、その代表です。

ネイチャーワーカーの野島智司氏は、福岡県糸島市を拠点に自然調査や観察会を行い、大学でも教えています。その野島氏が「AIに頼るのは本当に怖い」と言い切る領域があります。

この記事では、写真には写らない情報とは何か、危険をともなうものをどう学べばよいのか、そしてAIをどの順番で使えば楽しく安全に使えるのかを伺いました。

野島智司

ネイチャーワーカー。1979年東京生まれ、大分育ち。修士（地球環境科学）。修士（教育学）。福岡県糸島市を拠点に「マイマイ計画」を主宰し、「かたつむり見習い」を名乗る。自然と人とがゆるやかにつながるフィールドワークを実践する。筑紫女学園大学非常勤講師。著書に『カタツムリの世界の描き方』（三才ブックス）、『カタツムリの謎』（誠文堂新光社）、『マイマイ計画ブック かたつむり生活入門』（Pヴァイン）、『ヒトの見ている世界 蝶の見ている世界』（青春出版社）がある。

写真に写らない匂いが、セリとドクゼリの決め手

画面の中でやりとりが完結するようになった今、あえて現場に足を運ぶ意味はどこにあるのでしょうか。野島氏の答えは、道具の性能の話ではなく、そもそもデータになっていない情報がある、というものでした。

野草とか植物とかだと、結構、匂いの情報も大事だったりします。匂いはもう言葉にできない情報ですので、そこはフィールドでしかわからない情報の1つかなと思います。

抽象的な話に聞こえるかもしれませんが、この「言葉にできない情報」が安全を分ける場面があります。野島氏が挙げたのは、春の七草としても知られるセリと、その近くに生えるドクゼリの例でした。

セリには独特な香りがあるんですが、ドクゼリという毒のあるそっくりな植物は、その香りがしないんですよ。匂いで、あ、これは大丈夫だという決め手になったりします。

問題は、姿かたちの違いが、いつでも見えるわけではないことです。

見た目は違うんですが、特に春先の若い葉っぱなどは、一般の方が見ても区別できないレベルです。

つまり、判別できる形質が出そろっていない時期の写真からは、そもそも答えが出ません。そして、写真からはいちばん確実な手がかりである匂いが抜け落ちているので、写真を見ただけでは誰にも判断ができないのです。

ただし、匂いは専門家の判断材料の1つであって、読者自身が採取・喫食してよいかの基準にはなりません。厚生労働省も、セリとドクゼリは葉の形がよく似ており外見だけでの判別は難しいとして、確信が持てない野草は採らない・食べないよう注意を呼びかけています。

五感で得る情報は、匂いだけではないといいます。

匂いとか、触ったときの感触の違いだったり。それはカタツムリでもそうです。言葉にできないような、ちょっとした質感の違いのようなものがあったりします。

実務として押さえておきたいのは、次の点です。画像で調べるという行為は、判断材料のうち画像に写るものだけを使うという選択でもあります。写らないものが決め手になる対象では、その選択そのものが成立しません。

「AIに頼るのは本当に怖い」——判定を任せてはいけない領域

野島氏は、自身の仕事でもAIを使っています。資料を探すとき、授業のアイデアを出すときの壁打ち相手として活用していると話します。そのうえで、はっきり線を引いている領域があります。食べられるかどうかの判定です。

野草を好んで食べる方もいますので、それを画像認識で判断して、これは食べられると見なしてしまうと、非常に危険です。下手をすれば人の命に関わるような危険もあると思います。

誇張ではありません。厚生労働省の食中毒統計によると、有毒植物の誤食による食中毒は令和5年に18件・33人、令和4年に22件・63人発生しています。

なかでもキノコについては、言葉が強くなりました。

キノコはもう専門家でも注意が必要なぐらいですので、見た目で判断するのは危ないですし、毒性が強いです。キノコをAIに頼るのは本当に怖いですね。 キノコに関しては危険すぎるので、よっぽどわかりやすいもの以外、僕もあまり手を出さないくらいなんですが。

ここで見落としやすいのが、質問の立て方そのものです。私たちが写真を撮って尋ねるとき、聞いているのはたいてい「これは何か」であり、「これは危ないか」ではありません。

何の種類だろうという疑問から始まってしまうと、その種類をAIも答えようとしてしまいます。

名前を尋ねれば、名前が返ってきます。返ってきた名前に危険の情報が付いていなかったとしても、それは安全だという意味ではありません。聞いていないことは、答えに含まれないだけです。

では、危険をともなうものをどう学べばよいのでしょうか。野島氏の答えは、道具ではなく人から始まっていました。

本来は最初に、本当にわかっている経験のある方と一緒に、直接フィールドで本物を見ながら教えてもらう経験が、やはり基本的には大事かなと思います。それなしで独学だけだと、少しリスクが高くなってきます。 そもそもキノコを食べたら危ないよというのを、どの段階で知るかと言ったら、やはり直接人に聞くことから始まるのかなと。最初は人とのコミュニケーションが基本なのかな、という気がします。

• ・口に入れる可能性があるものは、写真だけで判定しない
• ・「これは何か」だけでなく「危険はあるか」を別に確かめる
• ・最初の1歩は、詳しい人と現地を歩く経験にあてる
• ・独学だけで危険な対象に踏み込まない

「わからない」と言えることの専門性

AIは、たいてい何かを答えてくれます。答えが返ってくること自体が当たり前になると、答えが出ない状態そのものが見えにくくなります。野島氏が繰り返し口にしたのは、この「わからない」の扱いでした。

同定するのも1つ大事ですが、これはわからない、という結論を出すのも、おそらく素人には難しいと思います。

そして、その「わからない」にも段階があります。名前がまだ付いていないという段階まで含まれます。

解剖してみないとわからないというレベルもあれば、この属というカテゴリーまではわかるけれど何種までかはわからないとか、わからないのレベルにもいろいろあると思います。 ナメクジなどは未だに、いることはわかっているけれど、これはもしかして新種かもしれないが名前がついていない、というものが結構普通にいます。

野島氏が実際にたどる手順は、直感から始まり、段階的に確からしさを上げていくものでした。

最初は直感的なところがどうしてもあって、だいたいこのグループだろうな、というのがなんとなく見てわかります。その上で図鑑を見てみます。一般的な市販の図鑑ではなく、少し詳しい専門的な図鑑がありますので、そういうもので詳しく見てみます。 それを見てもわからなければ、今度はネットの信頼できるページを調べてみたり、カタツムリが好きな詳しい方の、このサイトなら信頼できるという情報を見てみたりします。地域ごとに違いますので、その地域で出ている図鑑を調べたりもします。

それでもはっきりしないときには、論文にあたります。そして、自分の手に負えないとわかった時点で、手放す判断もあります。

私自身も、カタツムリの中でもここまではわかるけれど、これ以上先はさらに詳しい方に聞かないとわからないというときがあります。そういうときは送って調べてもらい、でもその方もさらにDNAを解析する、という場合もあります。 わからないということがわかる、というのが大事かなと思います。

読み手が自分の現場で真似できるのは、この手順の形です。答えを1つ選ぶことではなく、いま自分がどの段階にいるのかを言葉にすること。「属まではわかるが種はわからない」と書けることが、「たぶんこれだと思う」と書くよりも、ずっと正確な情報の伝え方になります。

AIの答えがどうして外れるのか、その仕組みについては、別記事「AIはカタツムリを当てられない。かたつむり見習いに聞く画像認識の限界」で詳しく伺いました。

現場が先、AIは後という順番

野島氏が教える相手は、小学生が中心で、大学生も含まれます。子どもたちも、親のスマートフォンを借りるなどして画像認識を日常的に使っているといいます。そうした状況を前提にしたうえで、野島氏が大事にしているのは順番でした。

実際に飼ってみて、元気だな、少し元気がなさそうだなという判断は、飼って観察してみないとわかりません。そこは画像認識でもおそらくわからない部分です。ただ、元気がなさそうなときにどうすればいいかとか、餌に何をあげたらいいかとか、基本的なレベルのことを調べるときは、AIがとても便利です。

自分の目で見て、触れて、そのうえで疑問が出たときに道具を使います。この順番が入れ替わると、何が起きるのでしょうか。

ゼロからAIで情報を得てしまうと、やはりいろいろな間違いや誤りに気づけません。 実際に野外で生き物に触れてみるとか、自分で飼育してみるとか、そのベースがあって、疑問に思ったことをAIを道具にして調べてみる。そうするとAIが間違ったことを答えていたら、違うなと気づく力にもなると思いますので、そこのベースがやはり大事なのかなと思います。

順番が守れているなら、AIは好奇心を広げる側にまわります。野島氏が語ったのは、名前がわかった「その先」の使い方でした。

この芋虫はどんな植物を食べるんだろうとか、どんな飼い方をすればいいんだろうとか、どうして触れたらビョンって動くんだろう、なぜ嫌な匂いを出すんだろうとか。そういうちょっとした疑問が芽生えたときにAIに聞いてみるのは、1つ面白いかなと思います。 生き物の世界は1つわかると、さらに次のわからないことが出てきますので、そこで知識や好奇心、自分の探究心をどんどん深めていくのにAIを使えるようになると、いい方向に使えるんじゃないかなという気はします。

AIに期待することを尋ねると、返ってきたのは「答えをくれること」ではありませんでした。

わからないことを教えてほしいというのはすごくあります。ここまではわかるけれど、こういう情報源にあたればもっと詳しくわかるかもしれない、と教えてくれるAIがあったら、きっと一般の方もすごく役立つだろうなと思います。 キノコを調べても、これはちょっと食べるのはやめたほうがいいよと、ちゃんと教えてくれたりしてほしいなとは思います。

同じことは、調べた内容を文章にして発信する場面にもあてはまります。生き物や自然について書きたい人に向けて、野島氏はこう話しました。

AIから丸ごともらった知識をそのまま書くのではなく、本当に自分が感じたこととか、面白いなと思ったことをもとに、そこからAIを使いながら組み立てていくのが一番大事なんじゃないかなと思います。

• ・まず現地で見る、触れる、飼ってみる
• ・そこで生まれた疑問を、具体的な言葉にする
• ・その疑問をAIに投げ、答えを自分の観察と突き合わせる
• ・食べる・触るなど体に関わる判断は、AIの答えで決めない
• ・書くときは、自分が観察した部分と調べた部分を分けて書く

AIを使うか使わないかという線引きではなく、どちらを先に置くかという順番の話でした。現場で得た手応えが先にあれば、返ってきた答えの違和感に気づけます。逆に、はじめから画面の中だけで完結させると、間違いに気づく手がかりそのものが手元に残りません。生き物の名前も、食べられるかどうかも、最後に確かめるのは自分の五感と、その道の人の経験です。AIはその手前と、その先を助ける道具として置いておきます。野島氏の話は、そう整理できます。

取材日：2026年8月19日

写真提供：野島智司氏