有害鳥獣が生態系，農林水産業及び生活環境に深刻な被害を及ぼすことから，加害鳥獣の捕獲行為を通じて公益を担う狩猟者の役割は高まっており，狩猟者に対する有益な情報提供が必要とされる。しかし，過去の捕獲情報を基にした捕獲地予測に関する研究は国内においてはいまだ数少ない。そこで，本研究では島根県の2010 年から2018 年のシカ捕獲記録を用い，より高い空間分解能と機械学習手法を取り入れ，捕獲確率を予測した。その結果，250m メッシュでの予測にCatBoost を適用することで，国内の標準的な種分布の予測モデル（1000m メッシュでのMaxent の適用）よりも，高精度かつ高分解能の捕獲地予測が可能となった。
