【衝撃】ゾウは互いを「名前」で呼んでいた…101頭の低い唸り声を機械にかけた結果

ゾウが出す「低い唸り声」から始まった話

アフリカゾウが出す声のうち、いちばん多いのが「ランブル(rumble)」と呼ばれる低い唸り声です。ゾウのお腹あたりから響いてくる、地面が震えるようなあの音。人間の耳では音として聞き取れないほど低い成分も入っています。

ランブルは、ゾウが仲間に呼びかけるときの主役です。数kmは軽く届くので、群れがバラバラに散らばっている草原では、姿より先にこの声で連絡を取り合っています。

今回の論文が問うたのは、そのランブルのなかに「特定の1頭に向けた印」が入っているかどうかでした。人間なら「太郎」「花子」のように、呼びたい相手ごとに違う音の並びを使います。ゾウにも、それに当たる仕組みがあるのか——そこが焦点です。

「相手のマネ」ではなく、「相手ごとに決めた音」を使っていた。ここが今回のいちばんの驚きです。

469本の声を、機械学習に読ませる

やったことは、聞くと単純です。「録って、聞かせる」の2段構えです。

もう少し細かく分けると、こうなります。

• ①現場で録音——ケニアのアンボセリとサンブルの2か所で、14年ぶん・469本のランブルを集めました。録るときには、その場に誰と誰がいて、どのゾウが誰の顔を見て声を出したかを、必ず記録しています。
• ②機械学習にかける——録音の音の特徴だけを機械に読ませ、「これは受け取り手が誰か」を当てさせました。声の中身(意味)を教えず、波形だけで当てさせたのがポイントです。
• ③本人に再生して聞かせる——別の日に、17頭のゾウそれぞれに、「自分宛ての声」と「他のゾウ宛ての声」を再生。反応の強さの差を見ました。

ゾウは「呼ばれた側」なので、実験の主役はいつも一頭ずつ。1個体ずつを実験材料に、まる1日追いかけて記録したそうです。

ここが意外①　「自分の名前」だけに強く反応した

結果です。機械学習は、宛先を27.5%の精度で当てました。ゾウは13頭ずつのグループから選ばせているので、偶然当たる確率は8%足らず。それの3倍以上を当てられていたことになります。

ただ、これだけだと「機械が何かのパターンを見つけた」で終わってしまう。ここに“本人に聞かせる”実験が乗ります。

17頭の野生ゾウに、自分宛てだった声と、他のゾウ宛てだった声を並べて再生しました。 どちらも同じ話し手(同じゾウ)の声です。自分宛ての声のときだけ、聞いた本人は、スピーカーのほうへ大きく耳を向け、鼻を上げ、返事のランブルを出し、近づく行動が多くなった。他のゾウ宛ての声は、ほとんど無視したのです。

機械が音の並びから“宛先”を読み取り、その音を聞いた本人だけが「自分だ」と反応した——この2つがそろって、初めて「宛先の印が入っている」と言えるようになります。

ここが意外②　真似ではなく「約束の音」だった

この話の面白さは、「宛先の印」の作り方にあります。

これまでに、動物の世界で「個体名っぽいもの」が知られていたのはイルカとオウムです。どちらも、相手が普段使っている音を“真似して”呼びかけていました。イルカのシグネチャーホイッスル(自己紹介の口笛)がその代表です。「太郎さん」と呼ぶ代わりに、「太郎が普段口ずさんでいる歌」でその人を呼ぶ、というイメージです。

ところがゾウは違いました。呼ぶ側のゾウが出した「宛先の音」は、呼ばれた側のゾウが普段出している声の真似ではありませんでした。「あいつのマネ」ではなく、「あいつを指すことにしている音」だったのです。

ただし、「言葉として成り立っている」とまでは、この論文は言っていません。あくまで「相手ごとに、真似ではない印を音の中に埋め込んでいた」という段階の観察です。

FIGURE 01 / イルカ・オウム vs ゾウ

「マネで呼ぶ」と「決めた音で呼ぶ」の違い

この数字の正しい読み方

ここが記事の心臓部です。「ゾウにも名前がある」——ここまで飛んではいけません。4つに分けます。

1つめ。27.5%は「機械が3回に1回は当てた」ではありません。 13頭のなかから受け取り手を当てさせて、27.5%の精度で当たったという意味です。偶然当たる確率(8%足らず)よりずっと高いことを示す数字であって、「毎回名前で呼び合っている」という数字ではありません。逆にいうと、機械が当てられなかった声のほうがずっと多いのです。

2つめ。「本人が反応した」実験は17頭分です。 再生に強く反応したから“自分の名前”と分かった、と言えるのは、この17頭についてだけです。アフリカゾウ全体の話でも、ましてアジアゾウの話でもありません。ここは論文の中で著者自身が留保として書いています。

3つめ。「名前」は人間の言葉です。 ゾウが本当に「太郎という1人」を指しているのか、それとも「太郎が今いる場所」「太郎が担っている役割」「太郎の血縁の系統」を指しているのか——この違いは、今回の実験では区別できません。「相手ごとに違う印を音に入れていた」ところまでが確かで、その印が指しているものの中身までは、まだ分かっていないのです。

4つめ。「言語がある」とはひと言も書かれていません。 言葉の材料になる“名詞”に近い機能を持つ音がある、というのが今回の到達点です。ゾウが文を作っているとか、意味を組み合わせているとか、そういう主張ではありません。「動物にも言葉があるかも」と読み替えるのは、この論文からは無理があります。

世の中の動き

この論文は、「動物のことば」をめぐる長年の議論に、久しぶりに具体的な材料を投げ込んだ形になりました。反応もそこに集中しています。

ゾウが多く住むインドの政府高官による投稿です。「マネの一歩先を行く仕組みを見つけた」と、論文の勘所を一文で言い当てています。ここが「単にマネしていた」との違いで、この発見が“名詞に近い”と扱われる理由です。今回の論文が広い層に届いた最初のきっかけの一つでした。

再生実験で、亡くなった仲間の“名前”を聞かせたときの反応にも触れた投稿です。元の論文にも、家族と離れた個体や亡くなった個体を指す音への強い反応が記されています。ただし「悲しみ」「別れ」といった言葉に持っていくのは、この論文の解釈の範囲を超えます——ここは第5章の「4つめ」につながる話です。

FIGURE 02 / この論文の射程

分かったこと、まだ分かっていないこと

まとめ

• 2024年6月、Nature Ecology & Evolutionにコロラド州立大学マイケル・パルド氏らの論文が掲載
• ケニアのアフリカゾウ101頭から録った469本のランブル(低い唸り声)を機械学習で分析
• 「その声が誰宛てか」を偶然の3倍以上(27.5%)の精度で当てられた
• 17頭に再生した実験で、自分宛ての声にだけ、強い反応(耳を向ける・鼻を上げる・返事する)が出た
• 相手の声を真似ているイルカ・オウムと違い、ゾウの印は相手の声とは似ていなかった
• ただし「名前」「言語」と言い切るには、まだ確かめられていないことが多く残る