ケニアのサバンナでは、アフリカゾウはしばしば低く、人間にはほとんど聞こえない咆哮を発し、それらが重なり合って独特の合唱を形成する。新しい研究によれば、こうした共鳴する音は偶然の雑音ではなく、家族内の行動やつながりについての追加情報を運ぶ、協調された集団メッセージだという。
研究者たちは、アンボセリ国立公園の野生サバンナゾウの咆哮の録音902件を分析した。これらは1986年から2022年にかけて収集されたものだ。音は六つの社会的文脈で記録された。すなわち、メスから子ゾウへの「なだめる」シグナルから、出会いの際の「挨拶」の咆哮、そして食事中やゆっくり移動する際の「律動的な」咆哮までである。機械学習は、これまで研究者の注意を逃れてきた規則性を明らかにするのに役立った。
アルゴリズムは、合唱の咆哮からゾウの行動を偶然の推測よりも正確に予測したが、誤りも犯した。また、いくつかの状況では、合唱の中の個々の咆哮が音響的に似通ってきた。これは、会話の中で人が相手の抑揚を無意識に取り入れ始める現象を思わせる。こうした「音声的収束」は、接触時、律動的、そして挨拶のシグナルで観察され、おそらく家族が共同行動をよりよく調整するのに役立っている。
したがって合唱は、誰が何をしているかという情報だけでなく、単独の音の分析では得られない、より繊細な情報の層も運んでいる。この発見は、ゾウの社会生活がいかに複雑で、集団内でのコミュニケーションと行動がいかに密接に絡み合っているかを浮き彫りにしている。
この研究はScientific Reportsに掲載され、クジラやサルからカラスまで、人工知能が動物の音の研究を助ける増え続ける一連の研究に連なるものである。重要なのは、この手法が野生個体群を煩わせることなく、すでに収集されたデータで作業できる点だ。
これらのシグナルを理解することは、群れの状態をより正確に監視する道を開き、そしておそらく、ゾウがその古来の言語で語り続ける生息地をよりよく保護することにつながるだろう。
