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AIとロボットで微化石鑑定を革新する自動化システム
（※本記事は「産総研マガジン」に2025年1月15日付で掲載された記事を、許可を得て掲載しています）
地質の研究では、数マイクロメートルから数ミリメートルの大きさの「微化石」を鑑定・分取する技術が不可欠だ。微化石から得られるデータによって、その地層の年代や当時の環境が特定でき、また微量元素組成や同位体比組成の測定からは、その地質が生まれた時代に関する詳細な情報が得られる。
つまり、微化石は地層解析のための「ものさし」であり、微化石から得られたデータは地質の研究だけでなく、ほかの研究分野やビジネスなどにも活用される。しかし長年にわたり、微化石の鑑定・分取は手作業に頼ってきた。
そうしたなかで、産総研をはじめとした研究チームでは、微化石の鑑定・分取を自動化するシステムを開発。同システムの開発が求められるようになった背景、AIとマイクロ・マニピュレータを組み合わせた技術のポイント、その用途拡大や性能向上から今後の展開まで、開発に携わった研究者に話を聞いた。
手作業頼みだった微化石の鑑定・分取
微化石とは、地層中に含まれる放散虫、有孔虫、珪藻などの化石の総称で、その大きさは数マイクロメートルから数ミリメートル。砂粒や雑多な粒子の中に混じった、そうした微化石を目視で探し、分類し、拾い出すことが地質研究の第一歩になる。地質調査総合センターで地球変動史研究グループ長を務める板木拓也は、微化石についてこう説明する。
「私は放散虫というガラスの殻を持った単細胞生物を研究していますが、現在生存しているものだけでも800種類ほどが確認されています。絶滅種も含めると8000種類にものぼり、放散虫だけでも膨大な種類があるわけです」
放散虫はガラス質でとても美しく、形状が多様で、その姿をアート作品にする人までいる人気の微生物だ。産総研の地質標本館のミュージアムショップには、オリジナルグッズとして「放散虫フィギュア」を販売しているほど。見た目が特徴的なだけでなく、地質研究では化石が生きていた頃の時代を示す「示準化石」、その時代の環境を調べるための「示相化石」として重要な役割を持っている。
「堆積した地層から採取した粒子を顕微鏡で覗きながら、微化石を分類して選り分けるのですが、目視による計数（カウント）と拾い出し（ピッキング）には、『職人的な』知識と経験が必要になります」と、板木は言う。板木もほかの地質研究者も、これを長く手作業でこなしてきたのが現実だ。
「微化石を地層の解析に使うようになって50年以上が経ちますが、微化石の分類・分取の方法自体は、実は100年前から変わっていません。作業負荷が高いこともあり、この分野の研究者が減ってきていることも昨今問題になっています」と、板木は憂う。研究者が減ると、知見や技術の継承が途絶え、研究自体が継続されなくなるといったリスクが高まる。
AIと分取装置を組み合わせたシステムに置き換え
「微化石を自動で分類して拾わせるタスクを確立したシステムを開発したいという思いは、ずっと前から持っていました」と、板木は振り返る。この思いを具現化したのが、2018年にプロトタイプとして開発した「miCRAD（microfossil Classification and Rapid Accumulation Device）システム」だ。
コンピューターで制御できる自動顕微鏡に、微細な物体を分取することができるマイクロ・マニピュレータを組み合わせ、顕微鏡で撮影した写真を基にディープラーニング技術を用いたAI（人工知能）が各粒子を分類、その結果から特定の種類の微化石だけを分取する――。つまり職人にしかできなかった、分類作業をディープラーニングに、微化石を拾い出す作業をマイクロ・マニピュレータに担わせた、というわけだ。
この開発は、産総研チームと、AI技術を持つ日本電気株式会社（NEC）、マイクロ・マニピュレータ技術を持つ株式会社マイクロサポート、画像解析技術を持つ三谷商事株式会社が共同で行った。（2018/12/3プレスリリース）
miCRADシステム開発のきっかけになったのは、地質学会での出来事だった。
「研究のネタ探しに出かけた地質学会の会場で、ディープラーニングで粒子の分類ができること、それとはまた別の場所でマイクロ・マニピュレータの話をたまたま聞きました。その時、私の頭の中に、当時流行していたピコ太郎の『ペンパイナッポーアッポーペン（PPAP）』が浮かんだのです。ディープラーニングとマイクロ・マニピュレータの機能を組み合わせたら、人の労力を最小限にして微化石が拾えるのでは！と。これによって、群集解析や分析のための微化石のカウントとピッキングはもとより、特に小型の微化石を単種で大量に集めて同位体比の測定を行うといった、人の手ではできなかったことも可能になるのでは、と考えました」
研究者がより高度な研究に向き合える
板木は、ディープラーニングとマイクロ・マニピュレータの2方向で、同時に研究開発を進めていった。
ディープラーニングは、学習フェーズと運用フェーズに分けて技術を適用。学習フェーズでは、産総研の地質コレクションから学習画像（教師データ）を取得し、AIに学習させてモデルを構築。運用フェーズでは、構築したモデルを使い、(1)微化石を含む粒子画像から位置情報を自動取得、(2)学習フェーズで作成したモデルによる微化石の鑑定、(3)マイクロ・マニピュレータで対象となる微化石の分取と集積を行った。
（記事の続きはこちらから。産総研マガジン「自動化システムで放散虫を高速鑑定」）
