前回の記事では、ラズパイでYouTubeライブ配信システムを構築して安定した野鳥観察配信を実現しました。しかし、実際に配信を続けるうちに「もっと配信を盛り上げたい」「科学的なデータが欲しい」という2つの課題が浮上してきました。

前回記事です。

こちらがYoutubeライブ配信をトピック映像として集めたものになります。

課題1：固定テキストでは配信が単調

YouTube Live配信では、時刻表示だけでは視聴者にとって変化に乏しく、長時間の観察配信が単調になりがちでした。リアルタイムで変化する情報を表示することで、視聴者の関心を維持したいと考えました。

課題2：親鳥の訪問頻度とヒナの成長の関係を定量化したい

親鳥の訪問頻度は、ヒナの成長に直結する重要な指標です。健康なヒナほど頻繁な給餌が必要で、親鳥の訪問回数や滞在時間から、ヒナの状態や成長段階を推測できます。これまで感覚的な観察に頼っていた部分を、数値として可視化したかったのです。

課題3：作業時の親鳥の警戒時間を把握したい

野鳥観察では、ヒナが巣から落ちることがよくあります。その際、巣の周辺で作業すると親鳥が警戒し、しばらく巣に戻らなくなります。この警戒時間がどの程度続くかは重要な情報で、巣の放棄リスクを判断する基準になります。

直近の親鳥来訪時刻を常時表示することで、「作業後どのくらい経っているか」「まだ警戒している可能性があるか」を判断できるようになります。

解決策：UDP連携による動体検知システム

これらの課題を解決するため、配信プログラムと動体検知プログラムをUDP通信で連携させる仕組みを開発しました。

システムの全体像

技術的なポイント

1. ラズパイ5でも軽量動作を実現

ラズパイ5という限られたリソースで、YouTube配信と動体検知を同時実行するため、極限まで軽量化を追求しました：

• 処理FPS: 2fps（配信は30fps、検知は2fps）
• 検知解像度: 720×720（配信と同じ）
• ROI指定: 巣エリアのみに限定（590×66ピクセル）
• シンプルアルゴリズム: フレーム差分＋連結成分解析

2. UDP通信による低遅延連携

FFmpegのteeマルチプレクサを使用して、YouTube配信と並行してUDP出力を生成：

ffmpeg -i /dev/video0 \
  -f tee \
  "[f=flv]rtmp://youtube.com/live2/STREAM_KEY|[f=mpegts]udp://localhost:1234"

3. リアルタイムテキスト更新

5秒間隔でファイル変更を監視し、更新があればFFmpegを再起動して画面テキストを更新する仕組みを実装しました。

動体検知アルゴリズムの詳細

実際の画像

以下のような画像を参考にして、左側の

これらの画像から以下の左下の部分はヒナは干渉せず、親鳥が来た時だけ画像が変わる部分なので、そこのエリアだけの動体検知を別プログラムで並走させます。

スコアリングシステム

親鳥の訪問判定には、複数の要素を組み合わせたスコアリングシステムを採用：

parent_score = 0

# 1. 動き検出（前フレームとの差分）
if recent_motion > 0.05:     # 5%の変化で +1点
    parent_score += 1

# 2. 面積変化（物体サイズ）  
if recent_area > 0.08:       # 8%の変化で +2点
    parent_score += 2

# 3. 明度変化（影の検出）
if recent_darkness > 0.3:    # 30%が暗くなると +2点
    parent_score += 2

# 4. 大きな物体検出
if large_objects > 0:        # 大きな物体で +2点
    parent_score += 2

# 合計4点以上で「訪問」と判定
if parent_score >= 4:
    visit_detected = True

パフォーマンス最適化

ROI（関心領域）の限定

巣のエリアのみに処理を限定することで、計算量を大幅削減：

# 巣エリアのみを切り出し（座標は実測値）
nest_roi = (26, 618, 590, 66)  # x, y, width, height
roi = frame[y:y+h, x:x+w]

履歴ベースの判定

過去5フレームの移動平均を使用して、ノイズに強い検知を実現：

self.motion_history = deque(maxlen=5)
recent_motion = np.mean(list(self.motion_history))

実装結果と配信画面

表示される情報

配信画面には4つの情報が表示されます：

┌─────────────────────────────────┐
│ 2024-08-24 14:30:15           │ ← 現在時刻（自動）
│ ２回目の産卵! 8月22日巣立ち予定  │ ← topic.txt
│ 訪問回数: 12回 滞在: 8.3秒     │ ← visit_info.txt（自動更新）
│ Youtube登録お願いします         │ ← stream.txt
└─────────────────────────────────┘

各ファイルの役割

• topic.txt: 現在の状況・トピック（例：「産卵中」「抱卵期間」「巣立ち間近」）
• visit_info.txt: 動体検知結果（JSON形式、自動生成）
• stream.txt: 視聴者向けメッセージ（例：「チャンネル登録お願いします」）

実際のデータ例

実際の観察で得られた訪問データ（JSON形式）：

{
  "count": 47,
  "last_duration": 15.2,
  "last_visit_time": "14時25分", 
  "total_duration": 245.8,
  "visits": [
    {
      "time": "2024-08-24T14:25:33",
      "duration": 15.2,
      "count": 47
    }
  ]
}

このデータから以下の分析が可能になりました：

• 1日の訪問回数: 平均45-60回
• 平均滞在時間: 給餌時3-8秒、掃除時10-20秒
• 訪問パターン: 早朝と夕方にピークあり
• 警戒時間: 人的作業後、平均2-3時間は訪問頻度低下

技術仕様とパフォーマンス

システム性能

ハードウェア: Raspberry Pi 5 (8GB) 配信設定: 1280×720 → 720×720、30fps、1200kbps 動体検知: 720×720、2fps処理 CPU使用率: 平均60-70%（配信＋検知同時実行） メモリ使用量: 約1.2GB

安定性の向上

自動再接続機能

• 8時間ごとの定期再接続
• 切断時の自動復旧（最大5回試行）
• テキスト更新時の自動反映

エラーハンドリング

• UDP接続エラー時のフォールバック
• FFmpeg異常終了時の自動復旧
• ファイル読み書きエラーの処理

野鳥観察への応用と発見

科学的観察の向上

定量的データにより、これまで気付かなかった行動パターンが明らかに：

1. 給餌頻度の変化

• 孵化直後: 30分間隔
• 成長期: 15分間隔
• 巣立ち前: 45分間隔

2. 滞在時間の意味

• 3秒以下: 餌の受け渡しのみ
• 5-10秒: 餌やり＋様子確認
• 15秒以上: 巣の掃除・整備

3. 人間活動の影響

• ベランダ作業後: 2-4時間警戒
• 洗濯物干し: 30分-1時間警戒
• 騒音: 一時的（10-30分）

配信の盛り上がり

リアルタイム統計表示により視聴者の関心が大幅向上：

• 滞在時間増加: 平均観視聴時間が約2倍に
• コメント活性化: 「今の訪問は何秒だった？」等のやり取り増加
• 科学的関心: 「親鳥の頑張りが数値で分かる」という評価

まとめ：低コストで実現する科学的野鳥観察

今回のシステムにより、総額2万円程度の機材で以下を実現できました：

技術的成果

• ラズパイ5での配信＋動体検知同時実行
• リアルタイムデータ更新機能
• 24時間安定動作

観察的成果

• 定量的な行動分析
• 人間活動影響の可視化
• 配信品質の向上

今後の展開

このシステムは他の野鳥観察や定点観測にも応用可能です。ROI座標や検知パラメータを調整することで、様々な観察対象に対応できます。

パラメータ調整例：

• 大型鳥: score_threshold=5、min_visit_interval=5
• 小型鳥: score_threshold=3、面積閾値を小さく
• 夜行性: 明度検出の重み付け変更

野鳥観察の楽しみ方が「感覚的観察」から「科学的分析」へと進化し、新しい発見や気づきを得られるシステムとなりました。

技術詳細・ソースコード

今回開発したプログラムはgithubで公開しています：

https://github.com/hiirofish/bird-watching-youtube-streamer

設定方法や詳細な使い方も記載していますので、同様のシステムを構築したい方はぜひ参考にしてください！

まとめ：シンプルな仕組みで大きな効果を実現

ライブ感の向上と視聴体験の改善

このシステム導入により、配信のライブ感が大幅に向上しました。固定テキストだけの配信から、リアルタイムで変化する統計情報が表示されることで、視聴者は「今まさに何が起きているか」を数値で把握できるようになりました。

特に10時間を超える長時間配信において、その効果は絶大でした。YouTubeでは長時間配信のプレビューが適切に表示されず、シークバーでの時間移動も大雑把になってしまいます。そんな中、「直近の親鳥訪問時刻」の表示は非常に実用的で、視聴者が「親鳥がいつ来たか」を瞬時に判断できる貴重な情報源となりました。

軽量で実用的な動体検知アプローチ

今回採用した**「特定領域のみを親鳥のみが通る」という前提に基づく簡易検知方式**は、想像以上に効果的でした。ROI指定により計算量を大幅削減し、ラズパイでの負荷はほぼゼロ。誤検知は存在しますが、参考情報としては十分な精度を確保できました。

今後の展望とおわりに

時間と予算があれば、機械学習による鳥種識別や行動パターン分析など、より高度なシステムへの発展も可能でしょう。しかし現在のシンプルなシステムでも、低コスト・軽量・実用的というキーワードで野鳥観察配信の新しい可能性を切り開けたと考えています。

同じように野鳥観察や定点観測を楽しまれている方々に、このシステムが新しいインスピレーションを与えられれば幸いです。技術的な質問や改良アイデアがございましたら、ぜひGitHubやコメント欄でお聞かせください！

ひょんなことから始めた鳥観測システム1期目では1羽は生まれてすぐに死亡したのですが、それ以降は落下することもなく無事巣立ちました。しかし、まさかの2期目が始まり、4羽いたのですが、結構な割合で落下するようになりました。

早期救出が生存を分けると思うのですが、普段はリモートワークで普通に仕事しているので、仕事が終わって、子供が寝静まってから15時間分の動画をチェックして初めて気づくという形でした。

幸い、ヒナの落下が始まる頃には2期目はライブ配信を見守ってくれる方々が教えてくれるようになりました。教えてくれるのですが、YouTubeをちょこちょこ見るわけにもいかず、LINE通知ができれば少しでも早い救出ができると思ったので、YouTube Liveのコメントで特定キーワードが検出されたらLINEに通報する仕組みを作成したので、紹介します。

こちらがyoutubeライブ動画の一部をまとめたものです。

システム概要

主な機能

• YouTube Liveのコメント欄をリアルタイム監視
• 指定キーワード（「hina」「緊急」など）を自動検知
• 検知時に即座にLINE通知を送信
• APIクォータ節約機能で無料枠内で安全運用

効率的なAPI使用設計

• 配信中：2分間隔でチェック
• 配信待機中：10分間隔でチェック
• 配信時間外：1時間間隔で自動調整
• YouTube Data APIの無料枠（10,000クォータ/日）内で動作

動作環境

• ハードウェア: Raspberry Pi（ラズパイ）
• Python: 3.7以上
• OS: Raspberry Pi OS

目次

1. 準備
2. YouTube API認証設定
   • Google Cloud Consoleでプロジェクト作成
   • client.jsonの設置
3. LINE Bot設定
   • LINE Developers ConsoleでBot作成
   • LINE認証情報ファイル作成
   • ユーザーIDの取得方法
4. ソースコード
5. 実行
6. 実際の使用例
7. セキュリティ注意事項
8. まとめ

準備

Google APIを使うのと、LINE Message APIの二つの設定が必要なので事前に設定する情報が多いです。以下簡単に説明します。

YouTube API認証設定

こちらの記事にYouTube Data API v3の使い方を書いてあるので参照ください。

参考記事: YouTube動画200本をAPI自動化でHP掲載

Google Cloud Consoleでプロジェクト作成

1. Google Cloud Console にアクセス
2. 新しいプロジェクトを作成またはプロジェクトを選択
3. YouTube Data API v3を有効化
4. 認証情報を作成（OAuth 2.0 クライアントID）
5. アプリケーションタイプで「デスクトップアプリケーション」を選択
6. client.jsonファイルをダウンロード

client.jsonの設置

# ダウンロードしたファイルをプロジェクトルートに配置
cp ~/Downloads/client_secret_xxxxx.json ./client.json

LINE Bot設定

LINEのBot設定については、基本的な流れは以下のような記事を参考にしてください：

参考記事: PayPay決済通知をLINEで受け取る方法｜Google Apps Script活用ガイド ※LINEボット設定部分を参照

LINE Developers ConsoleでBot作成

1. LINE Developers Console にアクセス
2. プロバイダーを作成（未作成の場合）
3. Messaging APIチャネルを作成
4. チャネルアクセストークン（長期）を発行
5. Webhook設定を無効化（使用しないため）

LINE認証情報ファイル作成

bash

# アクセストークンファイル作成
echo "YOUR_CHANNEL_ACCESS_TOKEN" > access_token.txt

# 通知先ユーザーIDファイル作成
echo "YOUR_USER_ID" > user_id.txt

ユーザーIDの取得方法

1. LINE Botと友達になる
2. 任意のメッセージを送信
3. LINE Bot Designer の Messaging API設定でWebhookを一時的に有効化
4. Webhook URLで受信したイベントからユーザーIDを確認

ソースコード

こちらにソースコードを公開しております。

GitHub: hiirofish/comment-line-bot-youtube

設定ファイルの準備

プロジェクトをクローン後、以下のファイルを作成してください：

# リポジトリクローン
git clone https://github.com/hiirofish/comment-line-bot-youtube.git
cd comment-line-bot-youtube

# チャンネルIDファイル作成
echo "UCxxxxxxxxxxxxxxxxx" > channel_id.txt

# 必要パッケージインストール
pip install -r requirements.txt

実行

1. ライブ配信を開始

まず、YouTubeでライブ配信を実施します。

2. プログラム実行

python monitor_for_youtubelive.py

初回実行時のみ、ターミナルにGoogleの認証URLが表示されます：

Please visit this URL to authorize this application: https://accounts.google.com/oauth/authorize?...

ブラウザでURLを開いて認証すると、token.pickleファイルが生成され、2回目以降は自動で認証されます。

3. 自動動作開始

プログラムが以下のように動作します：

1. channel_id.txtから自動でライブ配信を検索
2. 配信中のコメントを取得
3. 定期的に監視し、キーワードが発見されればLINEに通知

実際の使用例

起動時のログ例（実際の動作ログから一部マスク）

pi@raspberrypi:~/comment-line-bot-youtube $ python monitor_for_youtubelive.py 
2025-08-24 11:28:41,596 - INFO - ==================================================
2025-08-24 11:28:41,596 - INFO - YouTube Live Comment Monitor 起動（クォータ節約版）
2025-08-24 11:28:41,596 - INFO - ==================================================
2025-08-24 11:28:41,596 - INFO - チャンネルID読み込み完了: UCxxxxxxxxxxxxxxxxx
2025-08-24 11:28:41,597 - INFO - 監視チャンネル: UCxxxxxxxxxxxxxxxxx
2025-08-24 11:28:41,597 - INFO - 監視キーワード: 'hina' (緊急), 'test' (テスト)
2025-08-24 11:28:41,597 - INFO - 配信時間: 5:00-19:00
2025-08-24 11:28:41,597 - INFO - チェック間隔: 配信中120秒, 待機中600秒
2025-08-24 11:28:41,597 - INFO - ==================================================
2025-08-24 11:28:41,597 - INFO - LINE認証情報を読み込みました
2025-08-24 11:28:42,070 - INFO - YouTube API認証完了
2025-08-24 11:28:42,246 - INFO - ✅ LINE通知送信成功: test
2025-08-24 11:28:42,622 - INFO - 📺 ライブ配信発見: 野鳥の巣のライブ配信
2025-08-24 11:28:42,702 - INFO - ✅ 配信監視を開始しました
2025-08-24 11:28:42,907 - INFO - ✅ LINE通知送信成功: test

キーワード検知時のログ例

2025-08-24 14:53:57 - WARNING - ⚠️ キーワード検知 [emergency]: 視聴者A - hina いないかなぁ
2025-08-24 14:53:58 - INFO - ✅ LINE通知送信成功: emergency

実際のLINE通知例

システム起動通知:

🔍 【テスト】動作確認

投稿者: システム
コメント: 監視システムが起動しました（省エネモード）
時刻: 09:11:25

本日のAPI使用: 3回

緊急通知例:

🚨🚨🚨 【緊急】キーワード検知

投稿者: ○○ちゃん
コメント: hina いないかなぁ
時刻: 14:53:57

本日のAPI使用: 218回

🚨🚨🚨 【緊急】キーワード検知

投稿者: ××ロー
コメント: 14:47ちゅーたジャイアンに押された😭hina
時刻: 14:57:58

本日のAPI使用: 220回

APIクォータ管理

• 1日の推定使用量: 約200-300クォータ（8時間配信の場合）
• 無料枠内での安全運用: YouTube Data APIの10,000クォータ/日以内
• クォータ超過時: 翌日17時まで自動待機

自動運転機能

• 配信開始/終了の自動検知
• エラー時の自動復旧
• 重複通知の防止
• 詳細なログ出力

セキュリティ注意事項

認証ファイルの適切な管理

以下のファイルには重要な認証情報が含まれているため、適切に管理してください：

秘匿すべきファイル:

• client.json – YouTube API OAuth認証情報
• token.pickle – YouTubeアクセストークンキャッシュ
• access_token.txt – LINEボットアクセストークン
• user_id.txt – LINE通知先ユーザーID
• channel_id.txt – 監視対象チャンネルID

セキュリティ対策

1. ファイル権限設定

# 認証ファイルの権限を制限
chmod 600 client.json token.pickle access_token.txt user_id.txt

2. Git管理からの除外 .gitignoreファイルで以下を除外設定：

client.json
token.pickle
access_token.txt
user_id.txt
channel_id.txt

3. 定期的なトークン更新

• LINEアクセストークンは定期的に再発行を推奨
• YouTube APIトークンは自動更新されますが、問題発生時はtoken.pickleを削除して再認証

4. ネットワークセキュリティ

• ラズパイのSSH設定を適切に行う
• ファイアウォール設定でポート制限
• 定期的なシステム更新

救出成功例

実際にこのシステムを使って、視聴者からの通報により迅速にヒナの救出に成功した事例があります。従来なら仕事終わりに録画をチェックして発見する（数時間後）ところを、リアルタイム通知により数分以内に対応できるようになりました。

まとめ

設定がやや複雑だったりしますが、定点観測などの緊急通報システムとしては実用的だと思いました。今回はコメントからLINE通知でしたが、コメントから動画演出を加えるようなシステムも作れれば面白そうですね。

ラズパイでの24時間稼働も問題なく、APIクォータも無料枠内で十分運用できています。時間があれば、コメントトリガーでの自動録画機能なども試してみたいと思います。

野鳥観察や定点観測で同様の課題を抱えている方の参考になれば幸いです。

そこで今回は、YouTube APIを使って全動画情報を自動取得し、ホームページ掲載用のデータを効率的に作成する方法をご紹介します。この手法により、手作業でのコピペ作業から解放され、動画管理が格段に楽になります。

目的

主な目的は以下の2つです。

1. 再生リストの管理: 動画が意図した再生リストに属しているか、あるいはどの再生リストにも属していない「迷子」の動画がないか、一覧で確認したかった。
2. ウェブサイトへの掲載: YouTubeの再生リストはかなり使いづらいので、自身のウェブサイトに動画一覧を掲載して分かりやすくしたかった。そのためには、各動画の「タイトル」「URL」「説明文」などの情報が必要でした。

最終的には、この方法で出力したCSVファイルを使い、LLM（大規模言語モデル）にウェブサイト掲載用のMarkdownリストを自動生成させれば、いちいち手作業でコピペする必要がなくなると考えました。

使用するYouTube APIについて

まず、YouTubeのAPIには大きく分けて2種類あります。

• YouTube Data API v3: チャンネル、動画、再生リスト、コメントといったYouTubeの「データ」を取得・操作するためのAPIです。例えば、「チャンネルの全動画リスト」「動画のタイトルや再生回数」「どの再生リストにどの動画が入っているか」といった情報を取得できます。今回使用するのは、主にこちらのAPIです。

• YouTube Analytics API: 視聴者維持率、トラフィックソース、視聴者のデモグラフィック（年齢層・性別）など、自身のチャンネルに関するより詳細な「分析データ」を取得するためのAPIです。いわゆる「アナリティクス」画面の情報を、プログラムで一括取得したい場合に使います。

今回は、動画の基本情報や再生リストとの関連性を取得することが目的なので、YouTube Data API v3 を使います。

完成イメージ

成果物

今回の作成した成果物は以下のページになります。

取得できるデータ一覧

– 公開日、タイトル、動画URL
– 再生回数、高評価数、コメント数
– 動画の長さ、所属再生リスト
– タグ、サムネイルURL、説明文

手順

step1. 準備：Google Cloud PlatformでのAPI設定 （所要時間：約15分）

このスクリプトはYouTube Data API v3を利用するため、はじめにGoogle Cloudでの準備が必要です。この程度であれば無料枠で十分できますので、費用はかかりません。

1. Google Cloudプロジェクトの作成: Google Cloud Consoleにアクセスし、新しいプロジェクトを作成します（既存のプロジェクトでもOKです）。
2. APIの有効化: 作成したプロジェクトで「YouTube Data API v3」を検索し、有効化します。
   

1. 認証情報の作成:
   • 「APIとサービス」>「認証情報」に進みます。
   • 「+ 認証情報を作成」から「OAuth クライアント ID」を選択します。
     
   • アプリケーションの種類で「デスクトップアプリ」を選び、名前を付けて作成します。
     
   • 作成が完了すると、client.json というファイルをダウンロードできるようになります。これを後ほど使います。
     

step2. 環境構築（所要時間：約10分）

次に、ローカル環境でスクリプトを実行する準備をします。Pythonで作成しているため、Windows/Mac/Linuxで動作します。ソースコードはこちらになります。

https://github.com/hiirofish/youtube-video-list

リポジトリのクローン

ターミナル（コマンドプロンプト）で以下のコマンドを実行し、ファイルをダウンロードし、google関連のライブラリをインストールします。

git clone https://github.com/hiirofish/youtube-video-list.git

cd youtube-video-list

pip install -r requirements.txt

client.jsonの配置:

先ほどGoogle Cloudからダウンロードした client.json ファイルを、このyoutube-video-listフォルダの中に移動させます。

チャンネルIDの設定:

youtube-video-listフォルダ内に channel_id.txt という名前で新しいファイルを作成します。そのファイルの中に、情報を取得したいご自身のYouTubeチャンネルIDを一行だけ記述して保存してください。

【チャンネルIDの確認方法】

• 一番簡単な方法: チャンネルのトップページURLが https://www.youtube.com/channel/UCxxxxxxxx のような形式の場合、/channel/ の後にある UC から始まる文字列がIDです。
• ご自身のチャンネルの場合: YouTube Studio >「カスタマイズ」>「基本情報」で確認できます。

step3. データ取得（所要時間：約5分）

全ての準備が整ったら、以下のコマンドでスクリプトを実行します。

python youtube_video_list.py

ブラウザが起動すると、緑の矢印にURLアドレスが表示されるので、YouTube Data APIを有効にしたGoogleアカウントでの認証を求められます。一旦許可すると、token.jsonというファイルが生成されるので、２回目以降はこの作業は省略できます。処理が完了すると、フォルダ内に youtube_master_list.csv というファイルが生成されます。

The authentication flow has completed. You may close this window.

取得できるCSVファイルについて

スクリプトが完了すると、以下のような情報を含んだ youtube_master_list.csv が生成されます。GoogleスプレッドシートやExcelで開けば、ソートやフィルタリングも簡単に行えるため、再生リストが空欄になっている「迷子」の動画を探すのも一目瞭然です。

• 公開日
• タイトル
• 動画URL
• 再生回数
• 高評価数
• コメント数
• 動画の長さ
• 所属再生リスト
• タグ
• サムネイルURL
• 説明文

csvファイルをGoogle Driveにアップロードして、スプレッドシートとして開くと以下のように見やすい形になります

その後は、ご自身の用途に合わせてデータを活用してください

wordpress用のホームページ作成

以下はプロンプトの参考例です。再生リストが「トックリツバメのヒナ 成長の瞬間【ショートハイライト】」で、開始番号がDAY56移行の動画をwordpressにコピペで貼り付けできるようにした例です。youtube内の説明の１行に軽いコメントを毎回入れているので、それを抜き出して貼り付けするようにしてます。これをyoutube_master_list.csvを添付して実行するだけです。claude sonnet 4を使ってます。

YouTubeマスターリストCSVファイルから、特定の再生リストのDay XX以降の動画を抽出し、WordPress（Gutenberg）用のMarkdownコードを生成します。

必要な情報

1. 対象再生リスト名: （例：トックリツバメのヒナ 成長の瞬間【ショートハイライト】）
2. 開始Day番号: （例：56）
3. CSVファイル: YouTube APIで取得した動画マスターリスト

出力形式

markdown

## 観察記録 セカンド

### Day XX
#### 「」内タイトル
説明文の先頭行
[![サムネイル](URL)](動画URL)

プロンプト

添付されたYouTubeマスターリストCSVから、「{再生リスト名}」のDay {開始番号}以降の動画を対象に、WordPress Gutenberg用のMarkdownコードを生成してください。

【処理手順】
1. CSVを読み込み、指定した再生リストの動画のみを抽出
2. タイトルからDay番号を抽出（正規表現: /Day\s*(\d+)/i）
3. タイトルから「」内のテキストを抽出（正規表現: /「([^」]+)」/）
4. 説明文の先頭行を抽出（改行で分割して最初の行）
5. Day番号でソート・グループ化
6. 指定した開始番号以降の動画のみを対象とする

【出力構造】
- H2: "観察記録 セカンド"
- H3: "Day XX"（Day番号のみ）
- H4: 「」内のタイトルテキスト
- コメント: 説明文の先頭行
- 画像リンク: `[![タイトル サムネイル](サムネイルURL)](動画URL)`

【注意点】
- 同じDay番号に複数動画がある場合は、H3の下にH4を複数配置
- Day番号順に並べる
- Markdown形式で出力（Gutenbergで編集しやすくするため）
- 「」がないタイトルの場合はタイトル全体を使用

再生リスト名: {ここに再生リスト名を入力}
開始Day番号: {ここに開始番号を入力}

使用例

添付されたYouTubeマスターリストCSVから、「トックリツバメのヒナ 成長の瞬間【ショートハイライト】」のDay 56以降の動画を対象に、WordPress Gutenberg用のMarkdownコードを生成してください。

【処理手順】
1. CSVを読み込み、指定した再生リストの動画のみを抽出
2. タイトルからDay番号を抽出（正規表現: /Day\s*(\d+)/i）
3. タイトルから「」内のテキストを抽出（正規表現: /「([^」]+)」/）
4. 説明文の先頭行を抽出（改行で分割して最初の行）
5. Day番号でソート・グループ化
6. 指定した開始番号以降の動画のみを対象とする

【出力構造】
- H2: "観察記録 セカンド"
- H3: "Day XX"（Day番号のみ）
- H4: 「」内のタイトルテキスト
- コメント: 説明文の先頭行
- 画像リンク: `[![タイトル サムネイル](サムネイルURL)](動画URL)`

【注意点】
- 同じDay番号に複数動画がある場合は、H3の下にH4を複数配置
- Day番号順に並べる
- Markdown形式で出力（Gutenbergで編集しやすくするため）
- 「」がないタイトルの場合はタイトル全体を使用

再生リスト名: トックリツバメのヒナ 成長の瞬間【ショートハイライト】
開始Day番号: 56

以下のようなmarkdownファイルが生成されるのでwordpressの適当なブロックに張り付けしたら完了です。

この方法によって生成されたページが最初に紹介したページになります。

まとめ

YouTube APIを活用することで、200本を超える動画の管理を大幅に効率化できました。従来なら数時間かかっていた動画整理作業が、わずか35分程度で完了するようになります。

この方法のメリット：

• 全動画情報を一括取得してCSV化
• 再生リスト管理の見える化
• LLMと連携したMarkdown自動生成
• WordPressへの簡単な記事投稿

特に、動画と再生リストの関連性を一覧で確認できるため、「迷子」の動画を簡単に発見できる点は大きな価値があります。また、LLMを活用することで、技術的な知識が少なくてもツールを作成・カスタマイズできるようになりました。 YouTubeチャンネルの運営効率化を検討している方は、ぜひ試してみてください。

我が家のベランダに住み着いたコシアカツバメ（当初は調べもせずにトックリツバメと名付けたので、そのまま使っています）のヒナたちが無事巣立ちを迎えました。ヒナたちは巣立ち後、藪などで集団生活をするそうで、親鳥がのほほんと過ごしていたのですが、なんと2回目の産卵というサプライズが！

しかし今回は、1回目とは違い、想像もしていなかった出来事が次々と起こりました。4羽のヒナたちにそれぞれ愛着が湧く一方で、見守る側として非常に辛い選択を迫られることもありました。特に後半は、ライブ配信を見てくださる方々と一緒にハラハラドキドキの日々を過ごすことになりました。

2回目の特徴：

• 今回は4羽のヒナが誕生
• 1回目の観察経験があるので、より詳しく観察できました
• 個体差が大きく、それぞれに個性のあるヒナたちでした
• 見守る側として、自然への介入について深く考えさせられました

1回目の記録を見ると8月22日が巣立ち予定日。最後まで見守っていきたいと思います。

ちなみに、このページはショート版まとめですが、フルバージョンの編集なし動画もありますので、じっくりご覧になりたい方はそちらもどうぞ。

こちらは前回の記録です。

のんびり夫婦生活からの再スタート（Day 56 – Day 77）

1回目巣立ち後の平穏な日々から、まさかの2回目産卵まで。
親鳥たちののほほんとした日常が、再び子育てモードに切り替わる瞬間を記録しています。

Day 56

青い夕方

空が青かったですね。なぜだろう。

Day 57

暑いの中で掃除？

最近は鳥もバテバテな気がします

Day 59

ワラ？

ヒナは巣立ち、夫婦生活に戻ってるようです。

Day 61

おたけび

朝から鶏のように雄たけびしてます。

Day 62

高速再生

特に印象的な動画がなかったので高速再生しておきます

Day 63

巣作り

親鳥さんの気持ちはわからんですな

Day 64

鳴き声楽器

鳴き声に合わせて楽器を鳴らしてみました

Day 65

そして一匹に

パートナーがいなくなってしまいました。この時は残念な気持ちになりました。

Day 66

巣の拡張

２匹のツバメを確認しました。パートナーかどうかはわかりませんが、今は確信をもって同じ鳥だと思います。

Day 67

あそびにきた

これなんでしょう

Day 68

羽の交換

羽を交換して遊んでますね

Day 69

大きな口

自宅ベランダに巣を作ったコシアカツバメ（トックリツバメ）の定点観測記録です。

Day 70

羽上げポーズ

自宅ベランダに巣を作ったコシアカツバメ（トックリツバメ）の定点観測記録です。

Day 71

ナイスショット

口開けてます

Day 72

朝と夜

平和に日常ですね。

Day 73

暑すぎる

▼こちらにヒストリー動画をアップしてます

Day 75

なんかでた

謎の物体が。。。

Day 76

なかむつまじい

団らんですね

4羽のヒナ誕生と成長の日々（Day 78 – Day 93）

まさかの4羽誕生！狭い巣での賑やかな生活がスタート。
個体差が目立ち始め、それぞれに個性が見えてくる微笑ましい期間です。

Day 78

２毛作

昨日は体調不良で撮影できず。ですが、サプライズがありました。

Day 79

DAY 79　トックリツバメの巣作りダイジェスト

自宅ベランダに巣を作ったコシアカツバメ（トックリツバメ）の定点観測記録です。

ヒナの声

ヒナの声が聴けました

Day 80

ヒナのフン

ヒナのフンを運んでますね。１回目には見られない現象でした。鳥も食中毒が怖いのかも

Day 81

ヒナのフンフン

行動原理が読みづらいですね。気分屋かも

Day 82

でかすぎた

最近はバッタですね。

Day 83

羽アリパク

羽アリが最近増えてきました

Day 84

はじめまして

はじめまして×３

Day 85

ですぎ

前に出すぎて落ちそう。

等価交換

バッタを食べさせて自身はフンを持ち出す。一見理不尽にみえるところが生命なのかもしれない

バッタバッタ

バッタは食べづらそうですね。

DAY86：8月7日　ヒナが4匹になりました

まさかの４匹目です。かなり狭くて暑いので心配。

「４匹目」

まさかの４匹目です。かなり狭くて暑いので心配。

「でかばった」

とても大きなバッタです。ヒナにエサをあげようと奮闘していますが・・まさかの

DAY87：8月8日　ヒナの成長が著しいです

ヒナの成長はすごいです。たった1日でバクバク食べれるようになってます

「おばけ」

なにかもぞもぞしてます

「ヒナの成長」

ヒナの成長はすごいです。たった1日でバクバク食べれるようになってます

「なかよし」

4匹ともに仲が良いですね

DAY88：8月9日　大雨前夜の正念場

明日大雨なので心配

「大雨前夜の正念場」

明日大雨なので心配

DAY89：8月10日　親鳥のフン処理が面白い

フンをよける親鳥が面白かった

「ヒナのフン」

フンをよける親鳥が面白かった

DAY90：8月11日　連日の大雨を乗り切る

連日の大雨で餓死するかと思いましたが何とか耐えたようです。

「連日の大雨」

連日の大雨で餓死するかと思いましたが何とか耐えたようです。

DAY91：8月12日　雨上がりの猛チャージ

雨が上がったので親鳥がたくさんエサを運んでました

「猛チャージ」

雨が上がったので親鳥がたくさんエサを運んでました

「かゆい」

かゆかったみたいです。もふもふしてる

DAY92：8月13日　砂を吐き出すヒナ

口から大量の砂を吐き出してました

「口から砂」

口から大量の砂を吐き出してました

「クイズ」

クイズっぽくしてみました

DAY93：8月14日　ヒナが落ちそうになる

落ちそうでとても心配でした。（実は、この次の日落ちてしまった。）

「ヒナが落ちそう」

落ちそうでとても心配でした。（実は、この次の日落ちてしまった。）

困難の始まり（Day 94 – Day 96）

ついに起こってしまった最初の落下事故。
ここから状況が一変し、見守る側も緊張の日々が始まります。

DAY94：8月15日　まさかの落下事故

まかさの落下。しかも2回。

「落ちた×２」

まかさの落下。しかも2回。

DAY95：8月16日　ヒナが死亡してしまう

落下したヒナは１匹死んだみたいで親鳥が連れ去ってます

「ヒナ死亡」

落下したヒナは１匹死んだみたいで親鳥が連れ去ってます

DAY96：8月17日　また落下が発生

また落下しました。大丈夫だろうか。

「また落下」

また落下しました。大丈夫だろうか。

ジャイアンとチュータの物語（Day 97 – Day 103）

2羽になってからの7日間。体格差のあるきょうだいの成長記録。
ジャイアンの巣立ちまで、対照的な2羽の日常を追いました。

DAY97：8月18日　残り２匹になってしまう

昨日に続き、もう１羽死んでいました。残り２匹となりました。

「残り２匹に・・・」

昨日に続き、もう１羽死んでいました。残り２匹となりました。

DAY98：8月19日　貴重なバッタが落下

せっかく与えたバッタが落ちてしまってます。あと二日で観測から100日です。

「貴重なバッタが・・」

せっかく与えたバッタが落ちてしまってます。あと二日で観測から100日です。

DAY99：8月20日　4度目の落下

4度目の落下です。落下した＝死亡なのでジンクスが消えることを祈ってます。

「4度目の落下」

4度目の落下です。落下した＝死亡なのでジンクスが消えることを祈ってます。

DAY100：8月21日　ついに100日目！

いろんな昆虫がいますね。チュータはエサ取りが下手

「いろんな昆虫①」

いろんな昆虫が運ばれてきてました

「いろんな昆虫②」

いろんな昆虫がいますね。チュータはエサ取りが下手

「落下の常連」

完全に常連になってます

DAY101：8月22日　朝から落下の日々

朝一から落下してました

「朝から落下」

朝一から落下してました

「本日2度目の落下」

本日2度目の落下、毎日落下してます

DAY102：8月23日　不死鳥チュータ

チュータは連日の落下。もはや不死鳥

「不死鳥」

チュータは連日の落下。もはや不死鳥

DAY103：8月24日　ジャイアンが巣立ち

ジャイアンが無事巣立ちました。そして、チュータは今日も落下してましたｗ

「落下と巣立ち」

ジャイアンが無事巣立ちました。そして、チュータは今日も落下してましたｗ

チュータ最後の日々（Day 104 – Day 109）

1羽だけになったチュータとの最後の6日間。
保護という選択と、自然への介入について深く考えさせられた期間です。

DAY104：8月25日　チュータ一人の日

「本日も落下」

DAY105：8月26日　チュータが失踪

チュータが失踪しました

「チュータの失踪」

チュータが失踪しました

DAY106：8月27日　チュータの平穏と混乱

午前中は平和でした。

「チュータの日常」

午前中は平和でした。

「ここにきて2度の落下」

巣立ち間近で落下頻度も増加中・・・なぜ。サービスショットあり

DAY107：8月28日　兄弟の再会と保護決定

巣立ち後の兄と巣立ち前の弟です

「ジャイアンとチュータ」

巣立ち後の兄と巣立ち前の弟です

「落下後のチュータの散歩」

落下後に何をしてるのかを観察してみました

「チュータの保護」

1日3回の落下。何か手を打つ必要あったのでチュータを保護しました

DAY108：8月29日　チュータハウス建設と帰還

仮の住まいを作りました。

「保護したチュータに給餌」

保護したチュータに給餌しました。昭和を思い出す

「チュータハウス」

仮の住まいを作りました。

「チュータの帰還」

チュータを戻しました

DAY109：8月30日　チュータの死

残念ながらチュータは死亡しました。

「チュータの死」

おわり

1期目と異なり、4羽のヒナがいて、一時的にとても賑やかな巣でした。しかし、巣の形状や個体がアンバランスで落下が相次ぎました。ジャイアンとチュータという名前をつけて、見守りましたが、巣立ち直前で落下が相次ぎ、弱っていたので一時的保護などをしましたが、その結果、親鳥が給餌をやめてしまい、最終的に巣立ちできたの1羽のみでした。別の記事で、今回の一連のプロジェクトを振り返ってみたいと思います。

2025年の初夏、自宅の軒先に営巣したコシアカツバメ（トックリツバメ）を対象に、50日間にわたる定点観測を実施しました。

観察には、自作したRaspberry Piによる24時間自動撮影システム（※）を使用。人の気配を完全に排除し、巣作りから巣立ちまでの全過程を継続的に記録することを目的としました。

この記事では、数百時間に及ぶ膨大な録画データから主要な出来事を時系列に整理し、YouTubeやTikTokに投稿した動画と共に一覧化しています。当初は親鳥の出入りのみで地味な映像が続きましたが、DAY 34に初めてヒナの姿が確認できて以降、その急速な成長ぶりが記録の中心となります。一連の観察記録としてご覧ください。

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🥚 巣作り〜ヒナが見えるまで

DAY -2

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コシアカツバメ（トックリツバメ）がやってきた (129回再生)

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DAY 2

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DAY 4

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高速再生させると巣作りしているのがわかります。

DAY 13

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DAY 17

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DAY 18

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DAY 19

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DAY 21

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DAY 22

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DAY 23

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DAY 24

「見張り」 (0回再生)

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DAY 25

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DAY 26

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DAY 27

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DAY 28

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DAY 29

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DAY 31

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DAY 32

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DAY 33

「あくび」 (388回再生)

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🐣 ヒナの成長期間

DAY 34

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DAY 35

「３匹の生存」 (296回再生)

暗闇の中3匹の存在が確認できました。

DAY 36

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DAY 41

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兄弟で同じ方向を向いてます。興味津々。

「大きい虫」 (348回再生)

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「巣穴チェック」 (364回再生)

巣穴チェックしましたが、何も映らず。

DAY 47

「カメラ目線合」 (687回再生)

カメラ目線を決めてます。

「口バシに何か」 (376回再生)

口バシに虫がひっかかってます。

「バックしまーす」 (307回再生)

後ろ向きで出てきました。かわいいお尻。

「ねむい」 (226回再生)

うとうと。

「謎の行動」 (246回再生)

巣穴の裏で何かしてるようです。

DAY 48

「３話集合」 (302回再生)

三羽が綺麗にならんでます。

「カメラに捕まる」 (196回再生)

カメラに捕まってきました。

「ヒナの羽毛」 (234回再生)

ヒナの羽毛も立派になりました。

DAY 49

「あぶない」 (11回再生)

足が巣から落ちて危うく落っこちるところ。

「出すぎ」 (18回再生)

かなり前に出るようになりました。

「ガブッ」 (16回再生)

兄弟をガブッ。

トックリツバメ観察記録 「２匹寝る」 (4回再生)

はじめて毛並みを拝見しました。

🕊️ 巣立ち以降

DAY 50

「初めての巣立ち」 (964回再生)

ついに巣立ちました！

「２匹目巣立つ」 (269回再生)

２匹目の巣立ちです。

「３匹目巣立つ」 (571回再生)

３匹すべて巣立ちました。観測終了です！

「誰もいない」 (1,404回再生)

巣だったので親だけになってました。

「戻ってきた」 (406回再生)

巣だったら戻ってこないものだと思いましたが、戻ってきてました。

DAY 51

「４連発」 (706回再生)

巣への帰還４連発です。

DAY 52

「３連射」 (194回再生)

ヒナの毎朝の出陣タイムです。

DAY 53

「親鳥の休憩」 (206回再生)

親鳥だけ昼間に帰って休憩してます。

DAY 54

「一息」 (447回再生)

毎日の日常になりつつありますが、一息ついてます。

DAY 55

「入りきらない」 (352回再生)

大人の鳥が５匹入ってるので巣からはみ出てますね。

まとめ

50日間にわたる定点観測は、ヒナ全羽の巣立ちをもって一区切りとなりました。観察当初は存在すら確認できなかったヒナが、わずか2〜3週間で巣立ちを迎えるという、生命の成長速度には目を見張るものがありました。

また、巣立った後も家族が寝床として巣に戻ってくる様子や、成長した体で小さな巣に窮屈そうに収まる姿は、非常に興味深い生態でした。その一瞬は、毎日見続けていないと気付けないほど些細な変化であり、観察者としての密かな喜びを感じる瞬間でもありました。

プロジェクトの振り返り

今回の観察と動画配信の経験から得られた知見は、以下の通りです。

• 撮影システム： Raspberry Piによる自動化は、24時間体制での無人観測に極めて有効でした。膨大なデータはサーバーへ自動転送し、古いファイルから自動削除する仕組みで、長期的な安定稼働を実現しました。
• 動画活用： 当初、長尺の記録映像は再生数が伸び悩みました。しかし、見どころを抜粋したショート動画（YouTubeショート、TikTok）の再生数が伸び始めたことから、コンテンツは各プラットフォームの特性に合わせて最適化する必要があると分かりました。特にテロップ等で情報を加えた動画は、より多くの視聴者の関心を引く結果となりました。
• SNSの反応： YouTubeのチャンネル登録者数は緩やかな伸びに留まった一方、ショート動画が中心のTikTokではフォロワーが800人を超えるなど、大きな差が生まれました。Live配信では、視聴者数自体は多くないものの、高いエンゲージメント率を得ることができました。

以上が、今回のトックリツバメ観察記録の全容と、そこから得られた知見です。

２回目の産卵があり、続きがあります。

コシアカツバメの巣のライブ配信へようこそ！動きの少ない巣の観察も、この鳥の奥深い世界を知ることで、より一層興味深いものとなるでしょう。ここでは、コシアカツバメに関する様々な情報を、学術的な知見から地域に根差した話題、そして知っているとちょっと自慢できる「うんちく」まで、幅広くお届けします。この小さな渡り鳥の驚くべき生態と、私たち人間との関わりを一緒に探求していきましょう。

1. コシアカツバメとは：その名と分類、基本情報

コシアカツバメは、スズメ目ツバメ科コシアカツバメ属に分類される鳥類の一種です。学名は主に Cecropis daurica とされていますが、古い文献ではツバメ属の Hirundo daurica と記されていることもあります 。現在はコシアカツバメ属（  

Cecropis）に分類するのが一般的です。属名 Cecropis はギリシャ語でアテネの女性を指す古名「ケクロピス」に由来します。種小名の daurica は、シベリア東部のダウリア地方にちなんで名付けられました。

和名の「コシアカツバメ（腰赤燕）」は、その名の通り「腰（こし）」の部分が「赤い」ツバメであることを示しており、実際に腰部が鮮やかな赤褐色や橙色をしています 。これが最大の特徴であり、野外での識別の重要な手がかりとなります。漢字では「腰赤燕」と表記されます。  

英語名は「Red-rumped Swallow」（赤い腰のツバメ）で、やはり腰の赤色に着目した命名です。中国語では「金腰燕（キンヨウエン）」と呼ばれ、赤褐色の腰を金色に例えた美しい名前が付けられています。

日本には主に夏鳥として渡来し、繁殖を行います 。より身近なツバメ（  

Hirundo rustica）としばしば比較されますが、姿形、巣の形状、そして行動に至るまで、コシアカツバメならではの興味深い生態を持っています。

2. コシアカツバメの見分け方：姿と鳴き声

コシアカツバメを正確に識別するためには、その形態的特徴と鳴き声を知ることが重要です。

詳しい身体的特徴

• 大きさ: 全長は約17cmから20cmで、日本のツバメ科5種の中では最大級とされています 。翼を広げた長さ（翼開張）は約32cmから34cmです。体重は成鳥で約18gから24gと報告されています 。  
• 羽色（上面）: 額から頭頂、後頸、背、翼、上尾筒、尾羽は光沢のある青みがかった黒色（濃紺〜黒色）をしています 。  
• 最大の特徴（腰の赤色）: その名の通り、腰の部分（尾羽の付け根付近）が赤褐色または橙赤色（レンガ色、オレンジ色）をしており、これが最も目立つ識別点です 。  
• 羽色（下面）: 顔（眼先、耳羽、頸側）は赤褐色で、淡い眉斑を形成することもあります 。喉から胸、腹にかけては淡い黄褐色や汚白色で、黒褐色の細かい縦斑（軸斑）が密に分布するのが特徴で、縦縞模様に見えます 。下腹部は赤褐色や淡いオレンジ色になる個体もいます。下尾筒（尾羽下面の基部付近）は黒色で、淡色の腹部と対照的です。  
• 尾: 長く、深く切れ込んだ燕尾形（えんびがた）をしています。ツバメよりも尾が太く長いと言われることもあります 。特に雄の方が尾の切れ込みが深い傾向があります。  
• 嘴（くちばし）と足: 嘴は黒色で短く平たい形状をしており、空中での昆虫捕獲に適しています。足・脚は黒っぽい褐色です。
• ツバメとの違い:
  • 腰の色: コシアカツバメは腰が赤褐色ですが、ツバメの腰は黒っぽいです 。  
  • 下面の模様: コシアカツバメは下面全体に細かい縦斑がありますが、ツバメは通常、胸に黒い帯があるものの下面は白っぽく縦斑は目立ちません 。  
  • 顔の色: コシアカツバメは顔の側面が赤褐色ですが、ツバメは喉が濃い赤褐色です 。  
  • 尾の形状: コシアカツバメは尾羽が太く長く、燕尾が深いですが、ツバメは尾羽がより細く切れ込む程度です。
• イワツバメとの違い: イワツバメは腰が白いので、コシアカツバメの橙赤色の腰とは明確に区別できます 。また、イワツバメの下面は白っぽく、コシアカツバメのような明瞭な縦斑はありません。胸に不明瞭な黒帯がある場合があります。  

成鳥と幼鳥の違い

幼鳥は、成鳥に比べて全体的に羽の色が褐色みがかり鈍い色合いです。腰の赤褐色部分も成鳥より淡色です。嘴の根元が黄色っぽく、尾羽が短いのが特徴です 。風切羽の先端に淡褐色の縁取りが見られることもあります。巣立ち後しばらくは、これらの特徴で見分けることができます。  

特徴的な鳴き声

• 鳴き声: ツバメの鳴き声と比較して、「濁った低い声」と表現されることがあります 。よく聞かれるのは「ジュリリ ジュリリ チュー」、「ジューイ、ジューイ」、「ジョイジョイ」「チュリチュリイ」といった声です。  
• 地鳴き: 「ジュリッ」 や「ジュッ」 などと聞こえる短い声も発します。  
• その他: 接触声として「pin」、警戒声として「chi-chi-chi」といった声も報告されています。さえずりは柔らかくメロディアスなトリルを含むおしゃべりのような声とも言われます。

3. 生息環境と分布

コシアカツバメは特定の環境を選んで生息し、その分布域は広大です。

世界的および日本国内の分布

コシアカツバメの分布域は非常に広く、南ヨーロッパ（ポルトガル、スペインなど）や北アフリカから、中東、中央アジア、インド亜大陸、東南アジア（台湾、フィリピンなど）、中国、朝鮮半島、そして日本に至る範囲に及んでいます 。アフリカ大陸中部から東部、南部にも分布が見られます。世界的には8亜種が認められており、日本に渡来するのは亜種  

C. d. japonica とされています。

日本国内においては、主に夏鳥として九州から北海道までの地域に渡来し、繁殖します 。かつては西日本（関東南部以西）を中心とした分布でしたが、近年その分布域は北上・東進傾向にあり、東北地方や北海道でも繁殖が確認されるようになりました 。一部の個体は九州南部などで越冬することもあり、冬期でも営巣場所にとどまる姿が観察されることがあります。  

好む生息環境

海岸近くの住宅地や山間のビル周辺など、人家周辺の開けた環境や農耕地、河川敷などで見られます 。採餌は多様な景観の上空で行われます。静岡県での調査では、コシアカツバメの巣は森林や畑がある場所の近くに多く見られ、一方でツバメの巣は住宅が密集した場所の近くに多いという傾向が報告されています 。これは、コシアカツバメが営巣場所の選択において、ある程度自然が残された環境を好む可能性を示唆しています。海外では、開けた丘陵地や山地、河川峡谷、海岸の崖などを好み、密林や広大な平原は避ける傾向があります。標高は海抜付近から、ヒマラヤなどでは3000m近い高地でも見られます。  

近年の分布変化（北上傾向）

前述の通り、コシアカツバメの日本国内での分布はかつて西日本に偏っていましたが、近年は東北地方や北海道へと分布を拡大しています 。この背景には、気候変動による繁殖可能地域の北上や、営巣に適したコンクリート建造物の増加などが関与している可能性があります。コシアカツバメは特にコンクリート製の建造物を好んで営巣場所に利用するため 、近代的な建築物が増えることで新たな営巣機会が生まれているのかもしれません。ヨーロッパでも近年、分布域の北進が確認されています。  

渡り

• 渡りのパターン: 北方で繁殖する個体群は長距離を渡る渡り鳥ですが、南方に生息する個体群は留鳥（一年中同じ場所にいる鳥）です。
• 日本への渡来・渡去: 日本へはツバメよりも渡来時期がやや遅く、通常4月下旬から5月上旬頃に東南アジア方面からやってきます 。秋は10月から11月上旬頃まで繁殖地に留まり、その後、集団で南方へ渡っていきます。関東地方では3月頃から11月頃まで観察例があります。  
• 渡りのルート・速度: 日本で繁殖したコシアカツバメが台湾やフィリピン、インドネシアなどで再捕獲された記録があり、長距離を移動することが示されています。渡りの際の飛行速度は時速50kmから65kmにも達すると言われます。
• 越冬地: アジアの個体群は主に南アジアや東南アジアで越冬し、日本に渡来する亜種は北オーストラリア沿岸まで渡ることもあります。ヨーロッパの個体群は主にアフリカ大陸で越冬します。

4. 巣の芸術：その構造、材料、利用法

コシアカツバメの巣は、他のツバメ類とは一線を画す独特の形状と構造を持ち、その巧みな建築技術は驚嘆に値します。

独特のトックリ型（徳利型）の巣

コシアカツバメの巣は、日本の伝統的な酒器である「とっくり（徳利）」や、ヒョウタンを縦半分に割ったような形をしているのが最大の特徴です 。このため、「トックリ型」や「瓢箪型（ひょうたんがた）」、「瓶型」などと呼ばれます。巣の入り口は細長いトンネル状（長さ5cm～15cm程度）になっており、開口部は小さいことが多いです 。この形状は、ツバメのお椀型の巣や、イワツバメの球形に近い巣とは明らかに異なり、コシアカツバメを見分ける重要な手がかりとなります。このため、「トックリツバメ」という別名で呼ばれることもあります。  

巣の材料：泥と唾液、そして「ムチン」の魔法

• 主材料は泥: 巣は、鳥たちが水たまりや田んぼ、川岸などから集めてきた泥の団子を積み重ねて作られます 。使われる泥は非常に粒子が細かいものであることが報告されています 。  
• 藁（わら）は使わない（基本構造には）: ツバメが巣材に泥と藁を混ぜて使うのに対し、コシアカツバメは巣の基本構造には藁や枯草をほとんど混ぜ込みません 。  
• 巣の内装: 巣の内部には、外部からは見えないように柔らかくフカフカした枯草や羽毛を集めてきて「ベッド」のようなものを作ることが観察されています 。これは雛のための快適な寝床となるのでしょう。  
• 「接着剤」としての唾液とムチン:
  • 泥団子には唾液が混ぜられ、これが強力な接着剤の役割を果たします 。  
  • 近年の研究により、ツバメ類（ツバメおよびコシアカツバメ）の唾液には「ムチン」という糖タンパク質が含まれていることが確認されています 。  
  • 特にコシアカツバメは、ツバメと比較して唾液中のムチンの量が多いか、あるいは唾液自体の分泌量が多い可能性が指摘されています。これにより、藁などの補強材を使わなくても、泥だけで堅固な巣を作り上げることができると考えられています 。まさに、自然界の「スーパーセメント」と言えるでしょう。ある研究では、コシアカツバメの巣のpHがツバメの巣よりも高い傾向があることも報告されていますが、その理由はまだよくわかっていません 。  

巣作りのプロセスと期間

コシアカツバメは、一口ずつ泥の団子を運び、丹念に巣を壁や天井に塗り固めていきます 。巣作りには通常5日から15日程度かかるとされていますが 、状況によってはそれ以上かかることもあります。巣作り開始から雛の巣立ちまでを含めると2ヶ月を要したという記録もあります 。  

好まれる営巣場所

• 建造物の種類: コシアカツバメは、学校の校舎や体育館、団地やマンションといった集合住宅、公共施設などの比較的大型のコンクリート製建造物を特に好んで営巣場所に選びます 。橋梁や高架下、時には駅の構内なども利用されます 。自然環境では、洞窟や崖の岩棚なども利用します。  
• 建造物上の位置: 建物の軒先や庇（ひさし）の下、天井と壁が接する角など、雨風を避けられる場所に巣を作ります 。巣は地上から5m～20mほどの高さに作られることが多いです。コシアカツバメのトックリ型の巣は、天井の広い水平面と垂直な壁面がある方が作りやすいと考えられており 、実際に巣と建物が接している面は2面（例：天井と壁）であることが最も多いという調査結果があります 。  
• コロニー形成: 単独で営巣することもありますが、しばしば小さなコロニー（集団繁殖地）を形成します 。ただし、ツバメほど密なコロニーは作らず、巣の入り口同士は最低でも30cm、通常は数メートルの間隔を保つとされます。  

巣の再利用とメンテナンス

コシアカツバメは、前年以前に作られた古い巣を修理して再利用することが知られています 。巣は非常に頑丈で、適切に維持されれば10年以上も残ることがあると言われています 。この巣の再利用は、新たに巣を作る時間とエネルギーを節約できるという大きな利点があります。  

日本で見られる主なツバメ類の巣の比較

5. 生活史と行動

コシアカツバメの一年間の生活サイクル、特に繁殖期の行動は、多くの興味深い側面を持っています。

繁殖期とつがい形成

コシアカツバメの繁殖期は、地域によって異なりますが、日本では概ね5月から8月頃とされています 。一夫一妻制で、繁殖期間中はつがい関係を維持します。雄の求愛行動としては、雌の周りを鳴きながら円を描いて飛んだり、尾を誇示したりする様子が観察されています。交尾は巣内で行われることが多いようです。  

産卵と抱卵

• 産卵数: 一腹卵数は通常4個から5個ですが、地域によっては2個から7個と幅があります 。  
• 卵の見た目: 卵は白色です。
• 抱卵期間: 約14日から16日（長い場合は20日程度）とされています 。雌雄ともに抱卵に参加します。  
• 繁殖回数: 通常、年に1回から2回繁殖します。スペインでは年に3回繁殖した記録もあります。

育雛（いくすう）と巣立ち

• 育雛期間: 雛を育てる期間は、約20日から27日間と報告されています 。  
• 親による給餌: 両親が協力して雛に昆虫などの餌を運びます。
• 巣立ち: 羽毛が生えそろい、飛べるようになった雛は巣から飛び立ちます。巣立ち後も5日から6日間ほどは親鳥から給餌を受け、2週間から3週間は夜間に巣に戻って眠ることもあります 。  
• 繁殖成功率: ある研究では、孵化成功率は約78%、巣立ち成功率は約95%と報告されています。

食性と採餌習性

• 餌: 主食は空中を飛ぶ昆虫類です 。ハエ類（双翅目）、甲虫類（鞘翅目）、カメムシ類（半翅目）、シロアリ（等翅目）などを捕食します。アブラムシやチョウなども食べます。  
• 採餌方法: ツバメと同様に空中で昆虫を捕食しますが、コシアカツバメはツバメよりも滑空を交えてゆったりと飛ぶ傾向があり、より高い空中で餌をとることが多いとされています 。採餌時の飛行速度は時速30kmから40kmほどです。草原の火事や家畜が追い立てた昆虫を狙うこともあります。  
• 飲水: 飛びながら水面すれすれを滑走して行うか、浅い水たまりで軽く着水して行います。

飛翔スタイル

前述の通り、ツバメに比べて滑空を多用し、比較的ゆったりと、そして高空を飛ぶのが特徴です 。翼を硬く平らにして滑空するのと、比較的急速な羽ばたきを交互に繰り返すと言われます。  

警戒心

コシアカツバメは、ツバメと比較して人間に対する警戒心が強いとされています 。ある調査では、人間が巣から6メートル以内に近づくと親鳥は巣に寄り付かなくなるのに対し、ツバメは巣の真下に人がいても雛に給餌を続けることが観察されました 。  

寿命

コシアカツバメの正確な寿命に関する科学的データはまだ十分ではありませんが、近縁種などから推定して4年から8年程度と考えられています。一般的なツバメの寿命は1年半から2年程度と短いことが知られています 。  

6. 秋のねぐら行動

コシアカツバメは渡り鳥であり、秋の渡りの時期に見られる集団でのねぐら行動は興味深い生態の一つです。

• 集団形成: 秋の渡りの時期やその直前には、コシアカツバメは他のツバメ類やアマツバメ類と混群を形成し、共同のねぐらをとることがあります 。  
• ねぐらの規模: これらの集団は非常に大規模になることがあります。奈良県の曽爾高原では、少なくとも500～600羽の集団が観察された記録があります 。広島県では、秋に数千羽が電線にとまっていたり、100羽単位の渡りの群れが観察されたりしたという報告もあります 。  
• ねぐらの場所: 河川敷のヨシ原や、ススキの草原などがねぐらとして利用されます 。  
• ねぐらでの行動: 日没が近づくと、鳥たちはねぐらとなる場所に集まり始め、上空を飛び回ったり、ススキにとまろうとしては再び飛び立ったりを繰り返しながら、徐々に落ち着いていきます 。  

7. コシアカツバメと人間：地域の話題、保全、共存

コシアカツバメは、そのユニークな生態から人々の関心を集める一方、環境の変化による影響も受けています。

保全状況

• IUCNレッドリスト: 国際自然保護連合（IUCN）のレッドリストでは「LC（軽度懸念）」と評価されており、世界的には絶滅の危機は低いとされています。世界全体の個体数は数千万羽から1億羽以上と推定されています。
• 日本国内の状況: 環境省の全国的なレッドリストでは主要な絶滅危惧カテゴリーには掲載されていません 。しかし、多くの都道府県では、コシアカツバメが何らかの絶滅危惧カテゴリー（絶滅危惧Ⅰ類、Ⅱ類、準絶滅危惧など）に指定されており、地域レベルでの個体数減少や生息環境の悪化が懸念されています 。例えば、石川県、宮城県、山形県、群馬県、熊本県などでは絶滅危惧Ⅰ類またはⅡ類に指定されています 。  

生存を脅かす要因

• 巣の破壊・営巣場所の喪失: 建物の改修、解体、塗装などにより、既存の巣が破壊されたり、営巣に適した場所が失われたりすることがあります 。  
• 捕食者: カラスやヘビは、卵や雛を捕食する天敵です 。  
• スズメによる巣の乗っ取り: スズメがコシアカツバメの巣を乗っ取ってしまうことがあります 。  
• 農業の集約化・殺虫剤の使用: 餌となる昆虫の減少や、殺虫剤による直接的・間接的な影響も懸念されます。
• 気候変動: 繁殖サイクルや餌の利用可能性、渡りのタイミングなどに影響を与える可能性があります。
• 減少原因の不明確さ: 一部の地域での個体数減少の原因は、まだよくわかっていません 。  

寄生虫と巣の衛生

ツバメ類はハジラミ、ウモウダニ、トリノミ、トリサシダニ、ワクモといった外部寄生虫の宿主となることがあります 。これらの寄生虫が多いと、羽毛の成長が悪影響を受け、飛翔能力に影響が出る可能性も指摘されています 。  

地域での観察記録や逸話

• 広島県: 県内では人家のある地域で広く見られ、特に東広島市や宮島での観察記録が豊富です 。宮島では過去からの個体数変動の歴史も記録されており、近年営巣数が増加傾向にあるものの、スズメによる巣の略奪も見られるとのことです 。秋には大規模な集団が観察されることもあります 。  
• 大阪府: 1990年代には、学校、団地、橋梁など、具体的な営巣場所が多数記録されています 。  
• 福井県: 地元の小中学生がコシアカツバメの観察を行い、教育活動の対象となるほど身近な存在であることがうかがえます 。  
• その他: 個人のブログなどでも、賀茂川（京都府）、猪名川（兵庫県・大阪府）、神奈川県内、売布神社駅（兵庫県）など、各地での巣作りや飛翔の様子が写真とともに報告されており、市民による観察が活発に行われていることがわかります 。  

民間伝承と文化

• ツバメに関する一般的な言い伝え:
  • ツバメが家に巣を作ると、その家は縁起が良く、幸運や繁栄（家内安全、商売繁盛）がもたらされると古くから信じられています 。これは、ツバメが安全な場所を選んで巣を作ることや、害虫を食べる益鳥であることなどが理由とされています 。  
  • 「ツバメが巣をかける家は病人が出ない」「火事にならない」「衰える家には巣を作らない」など、様々な言い伝えがあります 。  
• コシアカツバメと伝承: 兵庫県丹波篠山市の資料では、コシアカツバメ（トックリ型の巣の絵とともに）について、一般的なツバメの伝承を当てはめて紹介しています 。  
• 海外の文化:
  • 中国: 「金腰燕」と呼ばれ、ツバメは女性の優雅さや美しさ、春の使者、幸運、家族の調和の象徴とされます。家屋近くの巣は良い風水の印とも言われます。
  • ヒンドゥー教: ツバメはヴィシュヌ神と関連付けられ、愛が悪に勝る力の象徴とされます。
  • 古代エジプト: ツバメは死者の魂や星座航法と関連付けられていました。
  • ヨーロッパ: 春の前触れ、幸運の象徴とされ、ツバメを殺すと不幸が訪れるという信念があります。
• 天気予報: ツバメが低く飛ぶと雨、高く飛ぶと晴れという言い伝えは世界共通で見られます。これは気圧の変化で昆虫の飛ぶ高さが変わるためと考えられています。
• 和歌や俳句: 「腰赤燕」そのものを詠んだ有名な古典和歌や俳句は特定が難しいですが、「燕来る」は春の季語であり、コシアカツバメもその対象となり得ます 。  

8. コシアカツバメうんちく集：ライブ配信を彩る豆知識

コシアカツバメの巣のライブ配信をより楽しむために、知っていると面白い豆知識や、まだ解明されていない謎をご紹介します。

コシアカツバメに関する興味深い事実

• 名前の由来: 腰の部分が赤い（オレンジ色っぽい）から「腰赤燕」！  
• 巣の形: 普通のツバメと違い、まるで徳利（とっくり）や瓢箪（ひょうたん）みたいな形で、入り口が細長いトンネル！  
• 巣材の秘密: あの立派な泥の巣、実は藁（わら）をほとんど使っていません。秘密は特別な唾液！唾液に含まれる「ムチン」というネバネバ成分が、泥同士を強力にくっつけているんです。  
• シャイな一面: 普通のツバメより警戒心が強いと言われ、研究によると人間が巣から6メートル以内にいると巣に近づかないことも。  
• 北へ進出中: 日本での生息エリアを広げていて、昔は西日本が中心でしたが、最近では東北地方や北海道でも子育てをするようになりました。  
• 秋の大集会: 南の国へ渡る前には、数百羽、時には数千羽ものコシアカツバメが大きな群れを作って集まることがあるんです！  
• 頑丈リフォーム住宅: コシアカツバメの巣はとても頑丈で、壊されなければ10年以上も持つことがあるそうです。そして、古い巣を修理してまた使うことも多いんですよ。  
• 子育てはワンシーズン集中型: 普通のツバメは夏に2回子育てすることがありますが、コシアカツバメは基本的に1回（多くても2回）。だから、一回一回の子育てがとても大切なんです。  
• 優雅な飛行術: 空飛ぶ姿はとっても優雅。普通のツバメよりも高いところを、スーッと滑るように飛ぶのが得意です。  
• 多くの県で要注目: 日本の多くの県で、コシアカツバメはレッドリストに載っていて、その数を注意深く見守る必要がある鳥とされています。  
• 巣の中はふかふかベッド: 硬そうな泥の巣の中も快適？実は、巣の内側には、親鳥が集めてきたフワフワの枯草や羽毛が敷き詰められていて、雛たちのベッドになっているんです。外からは見えません！  
• 世界を股にかける旅鳥: 北方で繁殖するコシアカツバメは、冬になると遠くアフリカや南アジア、さらにはオーストラリアまで渡りをします。
• 亜種の多様性: 世界にはコシアカツバメの仲間（亜種）が8種類もいるとされ、それぞれ少しずつ姿や渡りのパターンが異なります。日本で見られるのはそのうちの1亜種です。
• ヒメアマツバメとの意外な関係: 北関東では、ヒメアマツバメという別の鳥が、コシアカツバメの古巣を再利用して営巣する例も報告されています。

9. まとめ

コシアカツバメは、その美しい姿、独特な巣作り、そして興味深い生態を持つ魅力的な鳥です。腰の鮮やかな赤褐色、トックリ型の精巧な泥の巣、そして滑空を交えた優雅な飛翔は、多くの人々を惹きつけます。彼らは夏鳥として日本に渡来し、主にコンクリート建造物などに集団で営巣し、子育てを行います。その巣材には唾液に含まれるムチンが重要な役割を果たしており、藁を使わずに堅固な巣を作り上げるという驚くべき能力を持っています。

一方で、多くの都道府県でレッドリストに掲載されるなど、その生息状況には懸念も持たれています。巣の破壊やスズメによる乗っ取り、環境変化による餌資源の変動、そしてまだ解明されていない原因による地域的な個体数の減少など、彼らが直面する課題は少なくありません。

しかし、ツバメ類全般に寄せられる「幸運の鳥」という温かい眼差しは、コシアカツバメにとっても大きな支えとなるでしょう。彼らの生態をより深く理解し、その魅力を多くの人々と共有することが、この空の建築家たちとのより良い共存への第一歩となるはずです。このライブ配信が、その一助となることを願っています。

Youtubeで定点観測やってます。

しかし、ここで大きな壁にぶつかりました。巣穴が暗すぎて何も見えないのです。

暗闇という強敵現る

どんなに頑張って撮影システムを作っても、肝心の巣の中が真っ暗では意味がありません。そこで思い出したのが、家に眠っていたスイッチボット屋内カメラです。これ、子供の見守り用として購入したものの、最近はすっかり使わなくなっていました。でも、このカメラにはナイトビジョン機能がついているんです。

「これは使えるかも」と思い立ち、早速実験開始です。

お手軽赤外線撮影システムの完成

用意したのは以下の機材です。すべて手元にあったものを組み合わせたのですが、1から買っても1万円以内に収まります。

• SwitchBot 屋内カメラ（主役）

消費電力を測定してみると、2.8Wでした。

• スマホ（モニター用）
• モバイルバッテリー（給電用）
  　最近は高くなってしまってしまいますが、Ankerを買っておけば間違いなしです。
  10000mAだと15時間程度撮影できる計算ですね。
  

• 伸ばし棒（設置用）
• クレードル（固定用）
  　一体型のものが良いかもです。一例。

• microSDカード 32GB（録画用）
  ラズパイ（アプリケーション）で使えるタイプの方が読み込み、書き込み速度が速いのでおすすめです。

こちらがシステムになります。赤外線ライトが６つあり光っているのがわかるかと思います。

32GBあれば短時間の撮影には十分です。1080pで1時間あたり2GB程度なので、容量的には余裕があります。

これらを組み合わせて撮影システムを構築しました。設置は意外と簡単で、伸ばし棒にクレードルを取り付け、そこにカメラを固定するだけ。モバイルバッテリーで給電すれば、カメラが自動的にWiFiに接続して撮影が開始されます。

設定は驚くほど簡単

スイッチボットのアプリをインストールして、カメラを認識させるだけ。設定で赤外線機能と録画をオンにすれば準備完了です。クラウド保存も可能ですがサブスクになりますので、今回は無料でできるローカル保存を選択。microSDに直接録画されるので、データの管理も楽です。

ただし、microSDに保存されるファイルは「media」という細切れの独自形式。直接は使えないので、必要な部分はアプリから切り取って保存する必要があります。

手順

アプリの使い方を説明します。

ナイトビジョンの設定

録画の設定

microSDをカメラにセットして、設定->ローカルストレージから、録画を有効にします。

撮影

このように段ボールに入れて真っ暗にします。

以下のように撮影されます。かなり鮮明ではありませんか？

ファイル出力はアプリの再生画面から以下のように該当時間をサーチして、録画したい時間で録画ボタンを押して、再生し、停止ボタンするという原始的なやり方にはなります。（長い時間だとその分再生する必要があるので向いてませんね。）

撮影結果は予想以上

以下動画です。

肝心のツバメの撮影結果ですが、思った以上に撮影はできました。ただし、巣の奥まで見えるか？というとは微妙な感じ。昼間だったこともあるかもしれませんが、天井という設置場所の制約もあり、カメラが小さいとはいえ、もう少しコンパクトでないと中心からずれてしまう感があります。

次回への課題と改善案

今回の経験を踏まえ、次回は追加の赤外線ライトで照射能力を高める方法も考えてみようと思います。また、カメラの角度問題については、ミラーを使って何とか解決できないか検討中です。技術的な課題はまだありますね。

まとめ

今回の実験で分かったのは、スイッチボットの屋内カメラのナイトビジョンを使えば、簡単かつ格安で暗所撮影システムが構築できるということです。ツバメの巣観察以外にも、ペットの隠れ家観察、害虫調査、配管点検、防犯用途など、狭くて暗い場所での撮影に応用できそうです。

第1弾の記事では、ベランダにやってきたコシアカツバメ（通称：トックリツバメ）の観察システムを低コストで構築した話をご紹介しました。今回はYouTubeライブ配信用のプログラム作成で苦戦したので、その技術的な解決策を詳しくお話ししたいと思います。

同じように野鳥観察や定点観測をやりたい方の参考になれば嬉しいです！

YouTubeライブ配信の2つの方法

YouTubeライブ配信には大きく分けて2つの方法があります。

ウェブカメラ配信（簡単だけど制約が多い）

一つは、webカメラを使って直接ストリーミングをかけるもの。これが最も簡単で手軽です。ブラウザからYouTube Studioにアクセスして、「ウェブカメラ」を選択するだけで配信開始できます。

しかし、この方法だと大きな問題がありました：

• 定期的に何時から何時までを定点で配信できない
• 長時間録画の場合、ダウンロードがいつまでたってもできる状態にならない

実際に39時間の連続配信を試したところ、YouTube側でダウンロード処理(一週間経過してもダメでした）が始まらず、映像としてダウンロードできませんでした。その結果、前回記事で紹介した自作の動体検知プログラムが使えず、編集動画をアップできなかったので要注意です。
なので、必要な分だけ自動で定期配信できるようするために以下のエンコーダ配信を使うことにしました。

エンコーダ配信

そこでエンコーダ配信を使ってみようと思ったのですが、ラズパイという低スペックPCだと曲様々な技術的課題がありました。

ちなみに、OBS配信ツールで手軽にエンコード配信ができるようですが、ラズパイ5といえど性能的に厳しいので、最軽量で配信できるように設計しようと思います。こちらの記事だと20フレームまでは実行できたということですが、30フレームは欲しいという思いもありました

今回使用している環境は以下になります。

• Raspberry Pi 5 8GB
• Logicool C270n

エンコード配信の仕組み

エンコード配信の実態は、カメラから上がってきたrawデータをffmpegを使って整形し、それをストリームに流すというものです。

具体的には以下のような処理をしています。

1. データ取得: Webカメラから毎秒30フレームの画像データを取得
2. エンコード処理: ffmpegがH.264コーデックを使用してrawデータを圧縮・変換
3. ストリーミング配信: 圧縮されたデータをRTMPプロトコルでYouTubeサーバーに送信

ウェブカメラ配信と違って、プログラムで完全に制御できるのが大きなメリットです。

ウェブカメラ配信 vs エンコード配信の比較

実際に両方使ってみて分かった違いをまとめてみます：

ウェブカメラ配信はStudioを開いたままにする必要があり、処理負荷(cpu20%)程度が必要になりますが、エンコード配信はRTMP（Real Time Messaging Protocol）を使っていますので、画面は不要です。なのでとてもエコにできます。ラズパイだと待機状態の画面レスにできますので3W以下にすることができます。

軽量化への取り組み

ラズパイ5という限られたリソースで安定した配信を実現するため、FFmpegの設定を中心とした軽量化策を実施しました。

FFmpegエンコーダの最適化

ビデオエンコーダには広く使われているlibx264を採用し、その中でも最も処理負荷の低い**-preset ultrafast**を指定しています。ハードウェアエンコードも試してみましたが、カメラとの相性が悪いのかうまくいきませんでした。

スマホ視聴を意識した解像度設計

通常の1280×720から720×720の正方形に変更しました。この判断には以下の理由があります：

• スマホでの視聴体験向上：縦画面・横画面どちらでも見やすい
• データ量削減：約44%のデータ量削減を実現
• 処理負荷軽減：FFmpegの動画処理負荷を軽減

TikTokなどスマホ特化アプリの普及を考えると、小画面でも気にならないユーザーが多く、最初から両方の画面向きに対応した方が実用的だと判断しました。

最終的な配信設定

以下のような設定にしています。詳しくは、ソースのffmpegオプション見ていただいたほうが良いかと思います。

• 映像入力：1280×720 MJPEG形式
• 出力解像度：720×720（正方形に切り抜き）
• ビットレート：1200kbps（CBR固定ビットレート）
• フレームレート：30fps
• 音声：AAC 128kbps
• エンコーダ：libx264（ultrafast preset）

最大の難敵：22分問題

問題の発生状況

配信開始から約22分で自動終了してしまう謎の現象に悩まされました。メモリやCPU使用率に問題はなく、ほぼ決まって22分のタイミングで配信が強制終了します。

鳥の巣のようにほとんど動きのない映像で特に発生しやすく、YouTubeのライブ配信画面側には以下のエラーメッセージが表示されます：

ストリームの現在のビットレート（716.05 Kbps）が推奨値より低くなっています。
ストリームのビットレートは 2500 Kbps を使用することをおすすめします。

２２分あたり以下のメッセージが流れて終了してしまいました。これらのワーニングと終了間際のメッセージによってミスリードしてしまい、原因特定に時間がかかりました。

データなし – ストリーミング ソフトウェアで再起動しない限り、このストリームは間もなく終了します

試行錯誤の日々

原因特定のため、ログレベル調整、FFmpegオプション変更、ネットワーク監視など様々な対策を試しました。最も困ったのは22分待たないと結果が分からないことで、夜中に何度も再起動しては22分待つという非効率な検証を繰り返しました。

YouTube設定（DVR、遅延設定）やビットレート設定（可変→固定）を変更しても効果はありませんでした。

真の原因と解決策

最終的に判明した原因はstderrパイプバッファの詰まりでした。

問題の流れ：

1. FFmpegのstderrバッファが満杯になりプロセスがハングアップ
2. エンコード処理とYouTubeへのデータ送信が停止
3. YouTube側が「データなし」と判断
4. 一定時間後にストリームが強制終了

解決方法： プログラム終了後にまとめてstderrを読み込む方式から、1行ずつ継続的に読み込む方式に変更することで問題を解決しました。これにより、バッファの詰まりを防ぎ、長時間の安定配信が可能になりました。

元のソース。

    while self.should_monitor and self.process:
                if self.process.poll() is not None:
                    # プロセスが終了した後にstderrを読み込もうとする
                    # ...
                    try:
                        stdout, stderr = self.process.communicate(timeout=5) # ← ここでまとめて読み込み
                        if stderr:
                            self.logger.error(f"FFmpeg stderr: {stderr.decode('utf-8', errors='ignore')}")
                        # ...
                    except:
                        pass
                    # ...
                    break
                
                time.sleep(5) # プロセス実行中はstderrを積極的には読まない

改善後のソースです。プログラム終了後ではなく、標準エラーを都度を吐き出すようにしてます。

ちなみにffmpegオプションがVBR (可変ビットレート）だと「ストリームの現在のビットレート（716.05 Kbps）が推奨値より低くなっています。」とyoutube live配信側でワーニングがでますので、今回はCBR(固定ビットレート）を使うことでワーニングの回避しています。

        try:
            # ★変更点: iterとreadlineを使い、stderrを1行ずつ継続的に読み込む
            for line in iter(self.process.stderr.readline, ''):
                if self.stop_event.is_set(): # スレッド停止の仕組み (本質的ではないが関連)
                    break
                
                line = line.strip()
                if not line:
                    continue

                # 読み取った行 (line) をログに出力するなどの処理 (ここでは省略)
                # self.logger.debug(f"FFMPEG_RAW: {line}")
                # (FFMPEG_STATS のような統計情報のログ出力もここで行われる)
            # ...
        except Exception as e:
            # ... (エラー処理)

ソースコードの公開

今回作成したプログラムはGitHubで公開してます！簡単な手順も書いてますので、参考にしてください。

こちらを見てもらえれば、具体的なffmpegのコマンドやパラメータ設定、そして22分問題を解決する設定方法が分かります。Raspberry Pi 5とLogitech C270に最適化されたスクリプトで、スケジュール配信機能も付いています。

同じような野鳥観察をやりたい方は、このプログラムを使えば簡単に構築できると思います！以下に手順を書いておきます。

配信するための手順

youtube studioのストリームキー (youtube側の設定）

1. youtube studioの右上にあるライブ配信マークをクリック

2. 左側にあるエンコード配信マークをクリックする。
タブにライブ配信の設定、ストリームキーがあるのでこれをコピーします。プログラム側で使用します。

YouTube Live配信の設定

DVR（巻き戻し機能）

YouTube Studioの配信設定で「DVRを有効にする」を選択しています。これにより視聴者はライブ配信中でも過去に遡って映像を見返すことができます。

遅延設定

「通常の遅延」「低遅延」「超低遅延」の選択肢から、通常の遅延を選択しました。私の観察プロジェクトではリアルタイム性が最重要ではなく、安定性を重視したためです。

ラズパイ側の設定

1. ソースコードの取得

bashgit clone git@github.com:hiirofish/bird-watching-youtube-streamer.git

2. 環境変数の設定 先ほど取得したストリームキーを環境変数に設定します：

bash# 一時的な設定
export YOUTUBE_STREAM_KEY='your_stream_key'

# 永続的な設定（推奨）
echo "export YOUTUBE_STREAM_KEY='your_stream_key'" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

3. 配信開始

bashpython3 youtube_streamer.py

このような感じでリソースが表示されながら開始されます。デフォルトの時刻は5:00 – 20:00です。

Youtube Studioが以下のように変わっていれば配信されています。

実際の配信動画

配信映像はもう少し改良が進んでライブ配信予定ですが、ダイジェスト版はこちらでご覧いただけます。

ネクスト（今後の展開）

その日のダイジェスト版だと時刻を知りたいと思ったので、時刻を埋め込んだり、デフォルト画像を埋め込んだりできればと思っています。

動体検知プログラムを入れると処理がパンクするので、音声検知で何かアクションするというのをやってみようかと思ってます。鳥の鳴き声を検知して、重要なシーンを自動的にマーク付けできたら面白そうですよね。

野鳥観察の技術的な話でしたが、同じような定点観測をやりたい方の参考になれば嬉しいです。次回もお楽しみに！

昨年、ベランダに野鳥が巣を作っていることに気づきました。普段あまり使わないベランダだったため、気づいたのは冬になってからでした。その時には鳥たちはすでにいなくなっており、巣はふん汚れだらけで、残念ながら1羽の死骸も見つかりました。衛生面を考慮して巣を撤去し清掃しましたが、今年も同じ場所に鳥が戻ってきたのです。

今回は単に撤去するのではなく、定点観測することにしました。理由は次の通りです：

• 子どもが野鳥の生態を直接観察できる貴重な教育機会になる
• 妻が虫嫌いなので、虫を捕食する鳥の存在はむしろ助かる
• 自然と共生する意識を家族で育める

低コストで手軽な定点観測システムとして、ラズパイとyoutube配信の組み合わせを採用しました。加えて、動体検知プログラムを作成して観察映像のダイジェスト版も作ったので紹介します。

コシアカツバメについて

　今回ベランダに巣を作ったのはコシアカツバメです。このツバメは特徴的な形状の巣を作ることで知られています。泥を使って徳利（とっくり）のような形の巣を作ることから「トックリツバメ」という名称で今後呼んでいきたいと思います。

　定点カメラを設置する前にカメラで巣の中をのぞき込んでみましたが、卵はありませんでした。おそらく巣作り中の段階だと思われます。カメラの設置後に鳥が警戒して寄り付かなくなるかもしれないと心配しましたが、いてくれてますね。

観測システムの構築

検討ポイント

観測用の撮影システムを組むために、以下の点を考慮しました。

• コストを抑えたい
  　ありものを使って、新たな出費を抑えることを考えました。
• メンテナンスコストを下げたい
  　バッテリー式だと充電する必要が出てくるので、屋内の電源を使いました。
• カメラの設置をなるべく楽にしたい
  　いつでも外せて簡単に調整できればと思いました
  

ラズパイを使う

定点観測すると低消費電力が一つの課題になるかと思います。録画処理なのでノートPCだ30W程度にはなりますが、ラズパイだとディスプレイレスにもなり、5Wを切ってきます。スイッチボットのIOTプラグで測定した結果になります。

たかだかノートPCでも１か月つけっぱなしだとそこそこ食いますね。それがラズパイだと１００円強。

ノートPC　→　21.6kWh × 30円/kWh = 648円/月
ラズパイ　→　 3.6kWh × 30円/kWh =108円/月

ラズパイについては以前こちらの記事を書いてますので参考になれば。

webカメラ

ラズパイの設置場所を屋内にするのか屋外にするのか悩んだのですが、電源が確実に取れる屋内にしました。動作も安定しますし、エアコンの用のコンセントもあったので、ラズパイを棚の上に置くだけで

ラズパイ用のカメラは小さいのですが、かなり割高です。しかも、今回はコードを3m以上なのでそれを作るのも手間だったので、市販のwebカメラ（以前、中古で１０００円くらいで買ったものの土台を外して、軽量化したもの）とUSBケーブルの延長で対応しました。webカメラは音声も高性能に取れるのでとても良い選択だったと思います。

突っ張り棒

カメラ設置をどうするか悩みましたが、コンクリートアンカーなどは壁面を気づつけてしまうので家にあった長い突っ張り棒を使いました。カメラも軽いものなので、テープとナイロン紐で固定する感じでやってみました。

データ保存と配信方法

定点観測では大量のデータが発生します。データ保存方法として次の選択肢を検討しました：

1. 使っていないSSDにデータを保存する方法
   • メリット：高画質で保存可能
   • デメリット：容量制限あり、データ管理が必要、データを改修する手間がある
2. YouTubeライブ配信を活用する方法
   • メリット：データ容量を消費しない、いつでも振り返り視聴可能
   • デメリット：動画の加工が難しい可能性

結果的にYouTubeライブ配信を選択しました。これはとても良い選択でした。データ容量を気にする必要がなく、振り返り視聴も簡単にできます。

YouTubeのアーカイブ機能を使って動画をダウンロードすることもできます。

データの切り出し

ただ見るだけでは面白くなく、データが多いので、必要な部分だけ見たいという要求がでてきました。そこで、動体検知プログラムを自作し、鳥が映っている部分だけを自動的に抽出できるようにしました。このプログラムは胴体検知で鳥を検知し、その前後の映像を切り出す仕組みです。汎用性があるため、他の観察プロジェクトでも使えるかもしれないのでこちらにアップロードしておきます。
https://github.com/hiirofish/birds_video_cut

このような感じで検知できます。

実際の検知された動画のダイジェストはこちらになります：

https://youtu.be/cYb798qREJo

成果と今後の展開

24時間のライブ配信できる環境を作成しました。まだまだコシアカツバメの観察はこれからですが、何か面白い動画が取れればと思っています。