我が家では、ノルという猫を飼っています。ある日、そのノルが突然脱走してしまい、家族で大慌てで捜索を開始しました。今回は、監視カメラやChatGPTを使いながら、どのようにしてノルを探したかをお伝えします。
脱走の経緯
夏の終わりごろ、涼しくなってきたので普段と違い窓を開けていたところ、気づいたらノルがいなくなっていました。家の中や周りを探しても見つかりません。どうやら脱走したようです。
すぐにノルの写真と特徴を載せたチラシを作成し、近所の人に配りました。また、近くのコンビニにお願いしてチラシを貼ってもらえることになりました。
また、庭に面した扉を少し開け、餌と水を置いておきました。
捕獲機と監視カメラの設置
保健所に連絡を入れ、似た猫が保護された際には連絡をもらえるよう手配しました。また、保健所から捕獲機を借りました。餌を一番奥に置き、その手前の踏み台に触れると入口の扉が閉まるという仕組みです。ノルが入ってくれることを願って、捕獲機を庭に設置しました。
また、捕獲機とその入口付近が映るように、監視カメラを設置しました。使ったカメラは、元々ペット監視用に使っていたネットワークWi-Fiカメラ「Tapo C200（TP Link製）」です。カメラの設定は、SDカードを挿入して、動きがあれば自動で動画が保存されるようにしました。こうしておけば、いつどんな動きがあったのか、あとから確認できるので便利です。
監視カメラに映った二匹の猫
監視カメラをチェックすると、少し特徴の違う二匹の猫が映っていました。それぞれ違う時間帯に現れていたため、どちらがノルなのかはすぐにはわかりませんでした。
最終的に、捕獲機にかかったのは一匹の猫でしたが、残念ながらそれは我が家のノルではありませんでした。捕獲できなかったもう一匹の猫がノルなのか、はっきりさせたくなりました。でも、人の目だけで判断するのではなく、客観的な方法で確認できないかと考えたのです。
そこで、「もしかしてChatGPTを使えば、監視カメラに映った猫とノルの写真を照合できるんじゃないか？」と思い立ち、試してみることにしました。
ChatGPTを使った写真照合
監視カメラに映った二匹の猫のうち、捕獲できなかった方がノルなのかをはっきりさせるため、ChatGPTを使って照合することにしました。映像を人の目で判断するだけでは不安があり、客観的な視点が欲しかったのです。
まず、ノルの過去の写真（ノル1～ノル2）と、監視カメラに映った猫の映像（監視カメラ1～監視カメラ3）を準備しました。
ノルの写真：
監視カメラの写真(1匹目)：
そして、以下のプロンプトをChatGPTに入力しました。
使用したプロンプト：
「ノルという猫が脱走しました。庭にカメラを設置したところ、猫が映っていました。添付のノル1～ノル2が、過去に撮ったノルの写真です。監視カメラ1～3が、今回映った猫です。これらを照合し、監視カメラに映った猫が、脱走したノルである可能性が高いかどうか、予想してください。また、判断の根拠も説明してください。」
まず、一番目に映った猫について、ChatGPTは次のような回答を出しました。
ChatGPTの回答（全文）：
「監視カメラの映像とノルの写真を詳細に比較した結果、以下の点に基づいて、監視カメラに映った猫がノルである可能性が高いと考えられます。
- 毛並みのパターン：監視カメラの映像に映った猫とノルは、体の毛並みのパターンが似ています。どちらの猫も白い毛に背中と頭に暗い斑があります。
- 顔のマーキング：顔の周りの形やマーキング、特に目と耳の近くの暗い斑点も一致しています。
- 尾の形とマーキング：両方の猫の尾は長くてふわふわしており、先端に向かって色が濃くなっています。尾のパターンもよく似ています。
- 体のサイズと形：監視カメラの映像の猫の全体的な体の構造もノルの写真と一致しており、似た体格をしています。
結論：
毛並みのパターン、顔のマーキング、全体的な体の構造など、多くの視覚的類似点に基づいて、監視カメラに映った一番目の猫はノルである可能性が非常に高いです。」
この結果から、ChatGPTを使って客観的に、一番目に映った猫がノルである可能性が高いことが確認できました。ノルが近くにいて、無事かもしれないということがわかり、少しだけ安心できました。
次に、二番目に映った猫についても画像を準備しました。
監視カメラの写真(2匹目)：
同じプロンプトで照合を行ったところ、ChatGPTは次のように回答しました。
ChatGPTの回答（全文）：
「監視カメラに映った二番目の猫と、ノルの写真を詳細に比較した結果、以下の点に基づいて、二番目の猫がノルである可能性は低いと考えられます。
- 毛色とパターン：二番目の猫は、全体的に白い部分が多く、頭部と背中に暗い模様があるノルの毛色とは異なる特徴を持っています。顔や体に見られる模様もノルよりも薄く、線が細かい印象です。
- 顔の特徴：二番目の猫の顔は、ノルの丸みを帯びた顔立ちとは異なり、よりシャープで細身の印象があります。目の周りの模様も異なるパターンです。
- 体の構造：ノルは比較的がっしりとした体型ですが、二番目の猫は少し細身に見えます。
結論：
監視カメラに映った二番目の猫は、ノルとは毛色、模様、顔の特徴、体型が異なるため、ノルである可能性は低いと考えられます。」
この結果から、二番目に映った猫はノルではない可能性が高いということが確認できました。ChatGPTを使ったことで、感覚だけでなく客観的に猫を照合できたのは、とても心強かったです。
まとめ
今回、ノルが脱走してしまった際、監視カメラとChatGPTを活用したことで、効率的に捜索を進めることを試みました。猫は夜中に行動することが多いため、監視カメラは非常に有用でした。さらに、映像が保存されるため、後からじっくり検証できるのも大きなメリットだと感じました。
特に、ChatGPTを使ったことで、映像とノルの写真を照合し、客観的な判断ができました。これは、次にどう行動するべきかを決めるための重要な判断材料になりました。今回の映像は白黒で不鮮明だったにもかかわらず、ChatGPTは顔の形や模様、しっぽの特徴など、人間では判別が難しい部分まで照合してくれたので、非常に驚きました。
今後の対策としては、引き続き捕獲機とカメラを設置して様子を見ます。また近くにいる可能性が高いので、引き続き夜は少し窓を開け、ノルがいつでも家に入ってこられるようにしておきます。
最後に、このブログが同じように猫が脱走してしまった方の参考になれば幸いです。ノルが無事に戻ってくることを願いつつ、引き続き見守っていきたいと思います。
後日談
これを執筆した3日後、無事、ノルが家に戻ってきました！！
結局、夜中に少し開けた窓から入ってきたようです。
今回、監視カメラとChat GPTの力を借りたことで、ノルが深夜に行動していることや、家の近くにいることが分かりました。その結果、深夜に少し窓を開けてしばらく様子を見るという戦略を取ることができました。これがノル帰宅に繋がったのかと思います。
猫にも個性があるので、今回の方法が万能ではありませんが、この記事が少しでも迷い猫を探す方の助けになれば幸いです。
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