藻場のブルーカーボンを効率よく定量化する海洋デジタルツイン技術を開発し、Jブルークレジット®認証を獲得

当社は、持続可能な成長に向けたマテリアリティの1つとして地球環境問題の解決を掲げ、気候変動（カーボンニュートラル）や自然共生（生物多様性の保全）に取り組んでいます。その一環として、カーボンニュートラルや生物多様性保全に繋がると期待されるブルーカーボン生態系（注8）の環境保全など、海洋環境改善施策の事前検証や、施策を実行した際の効果把握を可能とする海洋デジタルツインの研究開発を進めています。ブルーカーボン生態系の環境保全では、藻場や干潟などの生態系に対して、現状把握、回復・保全施策の立案と事前検証、さらに施策を実行した効果の確認を行う必要があります。しかし、従来、現状把握の作業は潜水士による潜水調査や専門家による分析作業を要したため、多大な時間（1haあたり約2日必要）がかかることが課題となっていました。さらに、海中の濁り、波、海流など海洋特有の厳しい環境や、取り扱う海洋のデータが膨大となるといった理由から、人手による計測や分析の精度確保には限界がありました。

上記の課題を解決し、海中データの計測、生態系の認識、ブルーカーボンの定量化、回復・保全する活動への支援などを専門家不要でワンストップで行えるエンドツーエンドシステムを開発しました。今回開発したシステムは3つの技術から構成されています（図1）。

海流や複雑な地形による波などの影響を読み、安定的に水中ドローンを自動で航行させる制御技術を開発しました。マップ上で指定した計測経路に沿って、水中ドローンをその経路から位置誤差プラスマイナス50cm以内の精度で安定して航行させることで、岩礁近くなども含めて漏れなく計測が可能です（図1（a））。これにより、海中データの迅速・自動的な計測を実現しました。

濁った海中においても、海洋生態学とコンピュータビジョンの融合で海藻・海草の種類・被度を認識・定量化する技術を高度化しました。海中の濁りによって色や輪郭が不明瞭になった画像から鮮明化技術で対象物の色や輪郭を回復できるだけでなく、鮮明化した対象物の形状や色などから海藻・海草の種類や被度を85%以上の高精度で認識できるようになりました。さらに、藻の種類や被度などによるブルーカーボンの吸収量を数理モデル化した技術により、繁茂エリアのブルーカーボンの定量化も可能としました。複数の藻種が混在している条件下での認識にも対応し、日本の海域の80%をカバーすることが可能です（図1（b））。

海洋環境学と数理モデル・機械学習を融合した藻場の成長をシミュレーションする技術を開発しました。海藻・海草と他の生態との共生や摂食関係、海水温など環境の変化や人工物の設置などの人的介入による影響を多面的（海藻・海草の量や施策コストなど）にシミュレーションして予測することで、例えば、図2のレーダーチャートの赤線内面積の大小比較のように、施策の有無や種類による総合的な効果の事前検証を可能にします。これにより、これまで専門家の知見や経験則に頼っていた藻場の回復・保全活動をより効率的に進められるようになりました。

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