水中映像AIでウニの生息域をヒートマップ化、五島市の磯焼け対策の実証実験

ガンガゼの有無を「点」ではなく「分布」として地図に落とした設計が、この検証の核だと考えられます。ダイバーを入れずに船上から撮れる360度の海底映像をAIに読ませ、結果をヒートマップにまとめることで、次にどこへ潜るべきかという現場の意思決定にそのまま使える形になっています。AIの出力を個体数のような数字で終わらせず、行動につながる表現まで落とし込んだ点に、実用を見据えた意図が読み取れます。

少ない学習データで目的特化の解析モデルを作れる「LA-Eye」を使った判断も、効いていると見ています。ガンガゼのように対象が限られ、学習用の水中映像を大量に集めにくい領域では、汎用モデルを一から鍛えるより現実的な選択です。今後は魚種や海藻の判定へ広げる構想も示されており、対象を一つに絞って始めたことが拡張の足がかりにもなっています。

撮影機材・AI解析・通信・地域課題の整理を別々の担い手が受け持った分担も見逃せません。MizLinxが機材開発と実証の実施、LAplustが動画像解析とヒートマップ作成、NTTコミュニケーションズが通信環境と実証環境の構築、ながさき地域政策研究所が磯焼けに関する課題整理を担っています。洋上という通信も電源も厳しい場所で、撮る・送る・解析するの一連を途切れさせない体制が、ワンパッケージの検証を成立させたのではないでしょうか。