野生動物の行動や活動範囲のデータを取得し，機械学習を用いて予測モデルを作成することで，生態系の理解が深まる．野生動物を監視するような環境下では，電源供給が難しいため，低消費電力な小型センサ端末の利用が適している．さらに，インターネットに接続することも困難であるため，独立したネットワークで低消費電力な分散機械学習が求められる．本稿では，低演算量な決定木勾配ブースティングをマルチホップネットワーク下で実現する分散アルゴリズムを提案する．