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ビジョン
2021年10月北海道の太平洋沿岸で赤潮が発生し、壊滅的な被害をもたらしたことは記憶に新しいですが、赤潮被害は継続的に世界で発生しており、有害な赤潮原因藻類は常にモニタリングの対象となっています。しかし、藻類の識別作業の基準は各個人の記憶を頼りにしており、熟練の専門家でなければ難しく、初心者の場合は識別精度の低下・作業時間の長期化等の問題が発生しています。本研究開発では、赤潮モニタリング作業をAIシステムによる作業へ切り替えることで、作業の品質向上、時間の短縮を図ると共に経験の差による精度・作業時間のばらつきの解消を実現することを目的としています。AIシステムには物体検出アルゴリズムを適用し、藻類の自動識別及び計数が可能となる想定です。
本研究開発による自動藻類識別・計測システムが簡便・高精度・安価なシステムとして実用化できれば、日常的な赤潮モニタリングツールとして活用されることが期待されます。また、本システムは、人件費や専門家の育成が不要であることから、モニタリング地点を容易に増加させることが可能となります。そのため、より多くの時期、より多くの地点のデータから、赤潮原因藻類の動向、動態を正確かつ簡便に把握できるようになると考えています。高精度かつ客観的な数値データを全国で共有することが可能となれば、全国レベルでの赤潮予察の構築へと発展する可能性を秘めています。これにより、水産業の安定化、持続可能な開発目標（SDGs、年間12 兆ドル）の「豊かな海を守ろう」の達成にも貢献できると考えています。
最終用途例
APPLICATION
藻類自動識別・計数を、より簡単に、誰にでも行えるようにシステム化することで、モニタリング地点を増加させ、赤潮原因藻類の動向、動態を正確かつ簡便に把握できることを目指します。
強み
類似研究開発では、海外メーカー製、新種の追加登録不可な製品が主でした。本研究開発は、純国産、新種の追加登録可能と、両者ともに優位性があることが強みとなります。
テクノロジー
共同研究仮説
国産技術を駆使し、高精度データを用いたディープラーニングにより、「オンサイト」「自己診断」で赤潮対策を講じることができるようになると考えています。
イベント動画
研究者
2005年04月, 2006年03月, 大阪大学 大学院薬学研究科 遺伝情報解析学分野, 特任研究員
2006年04月, 2006年07月, 鳥取大学 農学部 乾燥地環境化学教室, プロジェクト研究員
2006年07月, 2009年03月, 東京大学 医科学研究所 国際感染症研究センター, 特別教育研究員
2009年04月, 2010年06月, 東京工業大学 大学院生命理工学研究科 生命情報専攻, 助教
2010年07月, 2012年03月, 東京医科歯科大学 大学院医歯学総合研究科 細菌感染制御学分野, 准教授
2012年04月, 2014年06月, 東京医科歯科大学 大学院生命理工学研究科 環境遺伝生態学分野, 准教授
2014年04月, 2017年11月, ラフロンテラ大学 先端科学生物資源研究所, 客員教授
2014年07月, 2019年06月, 京都大学 大学院医学研究科 微生物感染症学分野, 准教授
2017年12月, ラフロンテラ大学 先端科学生物資源研究所, 栄誉教授
2019年7月, 2022年03月, 広島大学 学術・社会連携室, 教授
2022年4月, 広島大学 IDEC国際連携機構, 教授
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