東海大学（静岡キャンパス）海洋学部水産学科の後藤 慶一教授、および富士通の共同研究グループは12月21日、冷凍マグロの重要な品質指標のひとつである鮮度について、超音波AI技術を活用することで、冷凍状態のまま非破壊で評価することに世界で初めて成功したと発表した。
このように超音波を冷凍マグロにあてる
品質がよくないマグロを検知した例
近年、日本食ブームなどを背景に、刺身向けの高品質なマグロの需要が高まっており、2020年には5万トン以上を漁獲・生産する国は15カ国に上るなど、マグロの需要は世界で大幅に増加している。
天然マグロの大部分は、漁獲時に船上で急速冷凍され、消費者のもとへと届けられるが、その品質は漁獲時の状況や流通過程での管理に大きく左右されるという。
加えて、冷凍マグロの品質の判別には、水揚げ時などに行う尾切り選別をはじめとする破壊的検査が主に用いられており、品質を評価できるタイミングや適切に評価できる熟練者が限られ、評価できる部位も尾周辺のみと限定的だった。
現在はマグロの尾を切り、熟練者がマグロの状態を判別するのが一般的だ
富士通AI研究における位置づけ
一方、非破壊検査の手段としては、さまざまな分野で超音波検査が利用されているが、冷凍マグロに代表される冷凍物においては音波の減衰が大きく、一般的な超音波機器を使った検査は困難とされてきた。
こうした課題を解決するため、共同研究グループは、まず冷凍マグロの超音波検査が可能な超音波の周波数帯を調査。次ぎに、正常な検体に比べて鮮度不良の検体では中骨からの反射波が特徴的であるという点に着目し、機械学習を用いて、非破壊で鮮度の判定を行った。
研究のポイント
同社によると、機械学習モデルの性能を鮮度不良スコアが作る「AUC-ROC」（Area Under the Curve of the Receiver Operating Characteristic curve）を用いて評価したところ、性能が発揮できるとされる「0.7」を超える「0.791」の値を得たという。
周波数が低いほど解像度が低くなるが、それをAIを活用することで判別可能にした
なお、「AUC-ROC」では、ランダムな異常度スコアの場合に0.5となり、完全に正解した場合には1.0となる。
これは、約7割から8割程度の確率で正しく判定できる性能であり、世界で初となる非破壊検査による冷凍マグロの鮮度不良の判定に成功したといえるという。
同研究成果は、マグロの身を切ることなく冷凍マグロの価値を維持しながら、場所を問わず誰でもマグロの品質評価を行うことを可能にし、国際化の進む流通への信頼につながると期待しているという。
同技術を活用することで、水産商社が漁師からマグロを購入する際に、ハンディターミナル形式で数カ所かざすことで全体の鮮度を容易に検査可能となるほか、漁港などでベルトコンベア形式の検査で同技術を適用することで、冷凍マグロの鮮度についての自動一括検査を実現できるとしている。
今後はおいしさも客観的に評価できるようにしていく
両者は今後、マグロの検体数を増やすことで超音波AI技術の精度向上を図るとともに、血栓や腫瘍などの鮮度不良以外の異常検知にも取り組んでいく。
さらに、水産加工工場などの現場での実証実験を進め、冷凍物を扱う畜産業や医療・バイオ分野などへ同技術を幅広く応用する研究も行うとしている。
