Diagence社、阪大サイバーメディアセンター、慶大、沖縄美ら島財団で実用化へ

ザトウクジラは、尾びれ腹側の模様や形状を利用して個体を識別できることが知られている。今回、株式会社Diagenceと大阪大学サイバーメディアセンターと慶應義塾大学は一般財団法人沖縄美ら島財団が30年以上にわたり収集してきた1850頭、約1万枚のザトウクジラの尾びれの写真を用いてクジラの個体を自動で識別できるAI技術および自動識別システムを開発した。本研究では、ザトウクジラの研究者の個体識別に関する知見を活用してAIアルゴリズム・システムを開発することで、撮影された尾びれの写真を入力すると、登録されている1850頭のクジラの尾びれの中から特徴が近い尾びれを有するクジラを順番にリストアップすることに成功した。すでに登録されているクジラであれば約89％が30頭内に正解個体がリストアップされ、約76％は正解個体が１位としてリストアップされた。
株式会社Diagenceと大阪大学サイバーメディアセンターと慶應義塾大学と沖縄美ら島財団の四者は、2022年2月6日～8日に開催されるVISAPP2022 (INSTICC主催 17th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications：本年はオンライン開催)において、この成果を発表することをお知らせします[脚注１]。

本研究成果の特徴

数千頭規模の個体数でも人手によらず自動で一挙に識別することができる
模様のない（真っ黒や真っ白）尾びれのザトウクジラでも識別できる
クジラの写真数が少ない場合や、天候条件や角度や距離などが異なる場合でも識別できる

背景と動機
北太平洋のザトウクジラは、冬季はハワイ、メキシコ、日本近海等の暖かい海域で交尾や、出産、子育てを行ない、夏季にアラスカ、アリューシャン列島や、ロシア等の冷たい海域で餌を食べて過ごす。また、かつて捕鯨の対象種として捕獲され、個体数が世界的に激減したため、現在、保全と観光資源との両立を目的とした基礎的な生態情報の把握が重要になっている。そのため、撮影された尾びれ写真をもとに個体を識別し、回避経路や集団構造等の分析が行われてきた。
ザトウクジラの尾びれは、先端がギザギザとした形状をしており、表面には点や線状のものも含め、白黒模様のある場合が多い（下図参照）。ザトウクジラの研究者らは、これらの特徴を頼りに、これまで肉眼で多大な時間と労力をかけて個体の識別作業を行なってきた。毎年400～500枚の新たな写真を撮影し、その識別作業には数ヶ月を要していた。コンピュータを使って自動化させたいニーズは世界中の研究者が持っており、有名なデータ分析コンペティションのKaggleでも題材として取り上げられているほどであるが、これまで実際に用いられているものはなかった。