システム概要

赤潮が発生することで深刻な漁業被害を発生させていること [1]は記憶に新しいが、赤潮の発生時期を予測することは漁業の発展にとって喫緊の課題である。次世代シーケンサーの発展に伴い、メタバーコーディング[2][3]と呼ばれる手法を用いれば、海水に含まれるプランクトン組成を網羅的に調べることが可能になった。赤潮の専門家である水産技術研究所環境応用部門沿岸生態システム部主幹研究員、長井敏博士の依頼の元、海水のメタバーコーディングデータとAI時系列予測技術を合わせることで、赤潮の発生予測を行った[4]。

バイオインフォマティクス解析とAI開発という弊社の強みを掛け合わせた開発

まず長井博士のグループが、海水サンプルに対してメタバーコーディング解析を行い、各採取日におけるプランクトンの出現頻度を解析した。博士が解析済みのデータを弊社にご依頼いただき、解析結果を理解できる弊社バイオインフォマティシャンが、時系列予測技術であるLSTM(Long Short- Term Memory)を用いて、環境データからプランクトン出現頻度を予測するAIを開発した。AI学習の結果、高い確度で出現頻度を予測できる種がいることが確認できた（上段の図）。

弊社では、以上のようにバイオインフォマティクスとAI開発を行える人材がそろっており、関連する解析業務や開発業務を受託できる体制を整えております。
関連の解析業務に関する質問、問い合わせがあれば、ご相談ください。

[1] https://www.nhk.or.jp/hokkaido/articles/slug-naf00941bfaf6

[2] https://edna-blog.com/laboratory/metabarcoding/

[3] https://jp.illumina.com/content/dam/illumina-marketing/apac/japan/documents/pdf/webinar/190902-edna-webinar-products.pdf

[4] Attempts to predict occurrences of plankton species by AI technologies in Mombetsu,
Hokkaido, Japan, Satoshi Nagai et al. (https://meetings.pices.int/publications/book-of-abstracts/PICES-2022-Book-of-Abstracts.pdf )