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実践的な自動花粉同定システム開発 滋賀県・産総研等、人間参加型AIアプローチで花粉症対策
国立研究解発法人産業技術総合研究所（産総研）によると、滋賀県立琵琶湖博物館及び産総研、独立行政法人国立病院機構福岡病院の共同研究グループは、「人間参加型AIアプローチ」により空中花粉飛散量の自動同定システムの開発に成功した。従来のAIが抱えていた「理想的画像では高精度だが、実際の観測現場では精度が落ちる」という課題を克服するため、専門家がAIの誤認識を繰り返し修正して再学習させる「人間参加型AIアプローチ」により実践的なAIモデルの構築を行い、医療現場で重視される花粉の飛び始めや飛散ピークの時期を捉えることのできる実践的な花粉モニタリングを実現した。
この成果は、国際空中生物学会の学術誌『Aerobiologia』に掲載。論文のポイントの一つは、人間参加型AIアプローチによって実践的な「AI自動花粉同定システム」の開発。これまでにも、花粉の傷みがなく他の粒子も含まれないサンプルを用いて専門家が撮影した「きれいな花粉画像」を対象にした場合には、精度の高いAI自動同定モデルの開発が進められている。
今回の研究でも、現生の花から採取した花粉標本だけで学習させた初期AIモデル（Preモデル）の同定精度は高かったものの、実際の空中花粉の顕微鏡スライド（福岡病院でのサンプル）に適用すると、春の二大花粉である「スギ」と「ヒノキ」をほとんど見分けることができなかった。これは、実際のスライドには塵や他の粒子も含まれており、空中花粉も割れたものや傷んだものもあり、「きれいな花粉画像」だけで学習したAIモデルでは対応できなかったものと考えられるという。
そこで同研究では、AIシステムによる誤同定画像を専門家が再同定を行い、教師データを更新していく「人間参加型（Human―in―the―Loop）機械学習」という新たなアプローチを取り入れることで、実践的なAIモデルの構築を行った。「スギ」と「ヒノキ」を中心としたAIモデルによる誤判定花粉画像を肉眼で確認・修正して、新たに教師画像に加えて再学習させるプロセスを３回繰り返した結果、実際の飛散動向と類似度の高い、高精度な実践的AIモデルへと進化させることに成功した。
論文のポイントの二つ目は、同研究では顕微鏡スライドスキャナを応用し、大量のスライド標本のデジタル画像を自動で撮影して、産総研が開発した地質試料分析用AI画像解析ソフトウェア群を用いて花粉画像の同定と計数を実施。両者の最先端技術を統合することにより、人間による観測負担を軽減できる総合的な自動花粉同定システムを構築することに成功したこと。
そして論文のポイントの三つ目は、花粉症対策のニーズに直結する飛散動向を再現したこと。人間参加型AIアプローチを通して改良を重ねた最終的なAIモデル（Fine３モデル）により、２０１９年の２～４月に福岡病院で調査した空中花粉スライドの自動同定を行った結果、スギ・ヒノキの飛散ピークの時期について、専門家による肉眼でのカウントと同等の精度で再現することに成功した。さらに、アレルギーの初期治療を始めるうえで重要な「花粉の連続飛散の開始時期」の動向についても、AIモデルによる推定から再現することができた。
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花粉の症状を抑えるには、花粉が本格的に飛び始める前から薬を服用する「初期治療」が推奨されている。同システムが実用化されれば、地域ごとの「花粉の飛び始め」や「飛散ピーク」の時期を迅速かつ低コストで提供できるようになる。これにより、患者は適切なタイミングで予防行動がとれるようになり、医療機関にとって診断や治療薬処方のための基礎情報となる。
現在、日本における詳細な花粉観測は、専門知識と経験を持つ医療関係者が毎日顕微鏡を用いて、何時間もかけて目視で数える手作業に依存している。この莫大な労力と後継者不足が、花粉観測を維持する上での大きな課題だった。このAIシステムが目視作業を代替（あるいは補助）することで、専門家の負担を劇的に軽減し、持続可能な花粉観測体制を日本全国に構築することが可能になる。
今回の研究は、「AIのプログラムそのものを改良する」のでなく、専門家がAIによる誤同定を修正して教師データを更新することで「人間がAIに与えるデータの質を高めていく」という人間参加型AIアプローチが、実践的な現場での空中花粉識別において有効であることを実現した。このアプローチは、空中花粉モニタリング分野だけでなく、花粉をはじめとする微化石の自動同定など、様々な地球科学・環境科学分野への応用展開が期待されるとした。
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※AI自動花粉同定システム：専門家とAIが協調することで、花粉の種類を高精度に自動判別できる実用的な仕組み。このシステムは、従来の人手による顕微鏡観測に依存した花粉調査の課題を大幅に解消できる可能性がある。花粉症は日本国内で推計約４割の国民が罹幹しており、毎年春先を中心に深刻な社会的・経済的損失をもたらす。このシステムは、地域ごとの飛散状況をリアルタイムに把握するための基盤技術として活用が期待されている。
この記事を書いた記者
kobayashi
主に行政と情報、通信関連の記事を担当しています。B級ホラーマニア。甘い物と辛い物が好き。あと酸っぱい物と塩辛い物も好きです。たまに苦い物も好みます。