全国の開発事業に伴う環境影響評価や自然環境調査では，猛禽類等の生息状況調査が行われている．猛禽類調査では一般的に，現地での目視調査によって行動域や営巣地などを明らかにする．しかし，調査者が山林に立ち入ることで猛禽類が警戒したり，調査に多くの人手が必要となるため，効率的な調査技術の開発が求められている．本研究では，音声による5種の猛禽類（ミサゴ，ハチクマ，オオタカ，サシバ，ノスリ）および希少種のミゾゴイの種判別技術の開発を目的に，各種の営巣林近くで記録した音声データにノイズリダクション処理を行い，深層ニューラルネットワーク（DNN）による音声解析を実施した．その結果，6種のうち5種で90%以上の判別精度を実現できた一方で，環境音との誤判別も見られるなど，更なる精度向上に向けた技術的課題も示された．
