ノリ養殖や歩行補助 高専生の課題解決、海外も狙う高専DCON観戦記(下)

2位に選ばれた鳥羽商船の「ezaki―lab」を映し出すモニター(東京・大手町)
2位に選ばれた鳥羽商船の「ezaki―lab」を映し出すモニター(東京・大手町)

前回にも増してハイレベルな戦いとなった第2回全国高等専門学校ディープラーニングコンテスト(高専DCON)。最優秀賞の福井工業高等専門学校に次いで2位だったのが、鳥羽商船高等専門学校(三重県鳥羽市)だ。

鳥羽商船はデジタル関連の教育に熱心で、歴史ある全国高等専門学校プログラミングコンテスト(高専プロコン)でも上位入賞の常連校だ。今回のチーム名は「ezaki―lab」。ノリ養殖支援システム「NoRIoT(ノリオーティー)」を提案し、企業評価額は5億円と首位の6億円に迫っていた。

ノリは日本の広い範囲で養殖されている。鳥羽商船がある三重県も産地で、アオサノリの生産量では全国首位を誇る。しかし潮位や水温、栄養など海の状況に生育が大きく影響され、安定した生産が難しい。チームは地元産業のそんな課題に目をつけた。

ノリ養殖支援、サブスクで

ノリ網への種付けから収穫までは7カ月前後かかる。収量を左右するのが「干出(かんしゅつ)」と呼ぶ作業だ。潮位の変化に応じて網を上下させ、適度に空気にさらし光合成をさせることで苗の成長を促す。手間がかかるが、不十分だと病気などで不作になる。カモや魚による食害も悩みの種で、「収量が3割も押し下げられている」という生産者の声を紹介していた。

プレゼンでは動画を交えて課題解決に役立つシステムを提案した。地元企業と共同開発した海洋観測機を使い、水温や潮位などのデータを収集したり画像を撮影したりする。これを人工知能(AI)のディープラーニングで解析する。カモや魚を画像から検出する際は機械学習の技術「ResNet」を活用する。

将来の潮位も複数の予測手法を組み合わせて推定し、干出に適切なノリ網の高さを対話アプリ「LINE」で提示する。潮位の予想は98~99%、カモや魚の検出モデルも93~94%と高い精度を実現した。カモなどを追い払うため毎回違った音を再生して慣れを防ぐといった工夫もあった。

鳥羽商船のビジネスプランでは、海洋観測機を地元企業が販売し、オプション機能としてNoRIoTをサブスクリプション(定額使い放題)方式で提供する。「これで収量が上がれば安い」「ぜひ導入してみたい」。動画では生産者の満足ぶりも伝えた。

観測機は汎用性が高いため、カキなど貝類の養殖支援システムにも展開できるとみる。養殖が盛んな東南アジアにも広げていけると市場の大きさをPRし、発表を終えた。

プレゼンのレベルの高さに審査員も息を飲んだ様子だった。WiL(東京・港)の松本真尚ジェネラルパートナーは質問で「御社」と呼びかけたほどだ。養殖の基礎知識から今後の展開まで様々な質問が出たが、すらすらと答えて準備の周到さがうかがえた。

司会でタレントの小島瑠璃子さんも「ちゃんと(現場に)足を運んで見に行っている。行動が伴っている」と舌を巻いていた。

次のページ
進化型の白杖
学生参加型コミュニティ 登録受付中
メールマガジン登録
大学の約束