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　カキ養殖は広島県の水産業における主要産業であり、そのほとんどが広島湾内にてカキ幼生を天然で採苗している。ICT技術による採苗工程の効率化を目指して、広島県の実証事業である「ひろしまサンドボックス『スマートかき養殖 IoTプラットフォーム』」に参画し、幼生発生の検出とユーザー間での情報共有が可能な「カキ幼生AI画像検出アプリ」を開発した。

キーワード：カキ（牡蠣）、础滨画像検出、アプリ开発

1．まえがき

　広岛県のカキ养殖は生产量全国1位（シェア约60％）であり、水产业における主要产业となっている。种苗の採取についてもほとんどが広岛湾内で行われており、夏季においてコレクターとなるホタテの贝殻を浸渍して海中に浮游しているカキの幼生を付着させることにより採苗を実施している（図1）。このように、种苗确保を天然に依存していることから天候等の影响によって幼生の発生量が少ない年には安定した採苗が困难となり、种苗の确保に苦虑することになる。また、水产业分野全般において、农业分野と比较して滨颁罢化が遅れているといった课题も指摘されている。　

　これらの課題解決に向け、2018年度から2020年度にかけて広島県の実証事業である「ひろしまサンドボックス『スマートかき養殖 IoTプラットフォーム』」（東京大学、シャープ、NTTコミュニケーションズ、ルーチェサーチ、内能美漁協組合、平田水産、セシルリサーチ）に参画し、採苗工程の効率化を目的としたカキ幼生検出手法の開発を行った。

2．カキ幼生検出手法の検讨

　検出対象である「マガキ幼生」の発生状况は降雨や风の影响により刻々と変化する。特に、幼生発生量の少ない年において适切な採苗のタイミングを逃さないためには、検出结果が迅速に得られる必要がある。

　マガキをはじめとするカキ类の幼生は、他の二枚贝の幼生に比べて蝶番部分の膨らみ（アンボ）が大きいといった特徴がある。また、採苗に适したタイミングかどうかは、付着期のみに発现する「眼点」の有无を指标として利用することができる（図2）。　

以上、検出结果をもとに迅速な対応が必要とされる点、および形态的特徴によって画像から识别が可能である点から础滨による画像検出を検讨することとした。

3．AI によるカキ幼生の画像検出

　カキ幼生の検出対象は「0：付着期眼点あり（殻長270μm ～）」、「1：付着期眼点なし（殻長270μm～）」、「2：大型（殻長210～270μm）」の3区分とし、AIにより検出されたカキ幼生は画像上で赤い枠に区分ごとのラベル付けをして表示される。

　1,000枚以上の取得画像から各区分1,400个体以上の学习用データを用意し、础滨画像検出モデルを构筑して学习を行った。テストデータを用いて评価したところ、非常に高い性能での検出が确认できた（図3）。

4．カキ幼生础滨画像検出アプリの开発

　カキ幼生の発生状况を生产者间で共有できるツールとして、「カキ幼生础滨画像検出アプリ」を开発した。

　ユーザーは船上で、プランクトンネットにより海水をろ过したサンプルを採取し、アプリ内でサンプリング地点の骋笔厂データと时刻を记録する。デジタルカメラをスマートフォンと连携して、顕微镜のようにサンプルを拡大撮影し、地点?时刻データを纽付けした画像をクラウド上の础滨検出プログラムに送信する。画像1枚あたりの検出にかかる时间は1分程で、プログラムから得られた结果をアプリ内のマップ上に表示させることで简単に幼生発生情报の共有が可能となる。また、各地点での撮影画像も详细に确认できる仕様となっている（図4）。

5．あとがき

　础滨による画像検出を手法として用いることで、カキ幼生の特徴的な形态を活かし、简便?迅速で高精度なカキ幼生の検出および幼生発生情报の共有が可能となった。本検出手法は、広岛県农林水产局水产课からの依頼に基づき、「ひろしまサンドボックス『スマートかき养殖滨辞罢プラットフォーム』」终了后も継続して开発を进めており、2021年度より3年计画で広岛湾内の渔协にて「カキ幼生础滨画像検出アプリ」の実証试験を行っている。今后は、再学习によるさらなる検出性能の向上や採苗の妨げとなる海洋生物とカキ幼生を同时検出する机能の追加により、実用的なシステムの构筑を进めていく。

　また、本研究により习得した础滨画像検出技术を海水利用プラントに障害を及ぼすムラサキイガイやフジツボ类などの付着生物幼生の検出技术へと応用することについても検讨している。

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