音で森を見える化、世界も狙える新しいチャレンジ〜 AI・数理データサイエンス分野の高専発ベンチャーへのインタビュー

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高専機構のAI・数理データサイエンス分野の人材育成を担うンテスト（WiCON）2020」で総務大臣賞を受賞したことも、起「K-DASH」では、『AIとデータでスペシャリストへ加速する高業へのモチベーションになりました。起業したテーマも、も専生』を全国高専で育成すべき人材像として、リテラシーかともとはWiCONから始まっています。WiCONはワイヤレス技ら、専門レベル、さらに研究者や起業家として活躍するトップ術により地域が抱える技術的課題を解決するために、全国のレベルの人材までを輩出しています。

高専生からアイデアを公募し、提案が採択されると、サポー

音解析技術を用いて地域課題の解決に取り組む道上竣介

ター企業からの専門的なアドバイスを踏まえ技術実証が実施

さんは、佐世保高専専攻科在学中にJDLA（一般社団法人日されます。

本ディープラーニング協会）の支援を受けて起業しました。

長崎県（対馬）の養蜂業で問題となっている外来種のハチ

高専時代に学んだこと、起業のきっかけと現在の研究内容、の問題を高専の技術で解決できないかと考え、「音で森を見高専教育への期待などを伺いました。

える化―羽音センシングによる害虫防除−」を提案しました。
審査を通過して技術実証費用300万円が支給されたので、ゼロベースの状態から、やりたいという気持ちと責任感からコツコツと研究を行って、「HOR-net（ホーネット）」という虫の羽音（飛行音）を集音するセンサーデバイスとゲートウェイデバイスと、それを表示するアプリケーションを作って、成果報告を行いました。
WiCONの実証が終了した段階で大学院入試があって、研究が半年以上ストップしてしまいました。進学した東工大ではプラズマ研究をやっていますが、どうにか音の研究を続ける方法はないかなと考え、「高専ディープラーニングコンテス
ト2022（DCON2022）」への参加と、起業という道に進みまし「高専が地域を変える。
」がコンセプトのWiCON入賞が起業のきっかけ出した。

−高専在学中に起業されたきっかけを教えてください。

音で外来種のハチを見える化、地域の養蜂業を守りたい

中学生のころから家具やロボットを作るのが好きで、高専に−指導教員の猪原武士先生はプラズマの研究者ですよね。

入ってからは「好きな」だけじゃなくて技術も少しずつ身につそうです。専攻科では猪原先生のプラズマ・パルスパワーのいてきました。高専ではいろいろなコンテストに参加しまし研究室に入りました。他の高専では授業内でビジネスやコたが、5年生の時に亀山電機主催の「学生ものづくりアイデアンテスト向けの取り組みがあるところが多いのですが、佐世コンテスト」で優勝したのが、最初のステップかなと思ってい保高専はそういう取り組みがあまりなかったので、猪原先生ます。

が研究室を提供してくれてWiCONにも出られました。

さらに専攻科1年で、総務省主催の「高専ワイヤレスIoTコ1プラズマと音の研究を並行して、ビジネスにも乗り出す−猪原先生も道上さんもプラズマの研究をしているのに、音に特化したのは何か理由があるのでしょうか。

−現在は東工大の大学院に入られていますが、普通高校

最初はトレイルカメラ（動いているものを検出すると自動でから大学を出て入ってくる方と比べて、高専出身者はど撮影するカメラ）を使おうかと考えましたが、対象がハチだっんな特徴がありますか。

たことから、センサーが反応したとしてもカメラには映らな高専生は向上心が強いと思います。ものづくりをしたい人がい。どうやって解析しようかなと、猪原先生とずっとディスカ集まっているので、自分もものづくりしたくなるし、そういうッションして思いついたのがハチの羽音です。デバイス単価

場はすごくいいなと思います。ものを触る機会が多くて実践が安いので多く設置できますし、カメラと音は競合になるも的なところはやはり高専生らしいと思っています。のではなくて、対象によって切り替えたり一緒に使ったり多くただ、座学の回数が圧倒的に少ないので、勉強の面で言えの可能性を秘めていると考えています。

ば東工大の皆さんは頭がいいなと感じるばかりです。それで−コスト的には音は映像や画像より安いですか。

もやっぱり行動しようという点では高専生は強いと思います。

特に通信費用が安くすみます。ハチに関して森全体の把握−東工大を選んだ理由は？

をしようと思うと、数百台とかのレベルになるので、やはり通もともとのプラズマ関係の研究を続けたかったのが主な理由

信費が一番問題になってきます。そういう意味では音声はすです。自分は欲張りなんですよ。プラズマもしたいし音もしごく画期的なものです。

たいしビジネスもしたい。ただプラズマは個人では難しいの−高専生の特徴の一つは、社会課題の解決や社会実装にで大学院で、ビジネスは課外の部分で、その中で音も研究すチャレンジすることだと思っていますが、ハチを何とかしればいいと思いました。

たいってところから始まっています。

−専攻科2年で「DCON2022」にエントリーして、3月には起ハチの音解析はビジネス的には難しい分野なのですが、地業して、院生となった4月の本選で結果を出したわけで元の学生が地元の技術を使って地元の課題を解決できればすね。と思います。最終的にはこの課題が解決するため、他の企業「DCON2022」ではディープラーニングを組み込んだオンサイとも一緒に技術革新ができればいいと思っています。

トでの生物音および環境音などの解析を行い、LPWAを用いて解析結果を収集するシステム「OtoDeMiru（オトデミル）」を提案しました。結果は3位でしたが、1位から3位までが過去最高10億円の企業評価額を得ました。
−HOR-netとOtoDeMiruの違いは何ですか。
HOR-netでは、森に設置したセンサーデバイスを通じて虫の羽音を集音し高速フーリエ変換を行い、虫固有の羽音を分類することで周囲を飛行する虫を特定します。このデータを広範囲で低容量通信が可能なLoRa-Netを通じてゲートウェイデバイスに送り、そこでデータを圧縮してクラウドに上げます。
ハチの営巣場所を特定する目的なので、集音したすべての音ではなく、フィルタリング後のデータだけを上げています。
OtoDeMiruは、新たに開発したセンシングデバイスを使って、さまざまな音を集めて生物音や環境音などの解析をオンサイトで行い、解析結果をLoRaゲートウェイに送り、データ収集用LoRaネットワークを使ってクラウドで処理するものです。
イノシシやシカなどいろいろな動物の音を解析できるように

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今工夫しているところです。

また他にも問い合わせがあって、野犬やオオタカなどの希少猛禽類、ネコギギ（絶滅危惧種の魚）、イノシシ、シカなど世界シェアも狙える音景解析の力の場所を把握できないかとかというお話をいただいていま−ビジネスの現状についても教えてください。

す。

「生活のすべてを支える音のインフラになること」をビジョン

ただ、解析の対象となる音のデータセットがないことが難にwavelogy株式会社を2022年3月に設立しました。業務委

しいところで、データ収集を効率化するためのオーディオスト

託でエンジニアを入れて、今4人くらいで活動しています。

リーミングデバイスやデータアノテーション用のプラットフォ

音景解析というのは、人間が音から風景を想像できるようームなどを開発しています。に、AI でも十分認識できるだろうというところから私の研究−今後どういう方向に進めていきたいか、研究成果をどうは始まっています。音はデータ量が少ないために処理量も具体的にビジネスに落とし込んでいきたいとお考えです

少なくできて、マイクなどの構成素子が安いのが大きな特徴か。

です。

問題が解決できれば解決する人は自分じゃなくてもいいので、できるだけオープンにしたいなと思っています。自分が今は先駆けていますけども、もっといいことを思いついた人がもっと簡単にできるようになる環境を作りたいと思っています。

元々は長崎県の対馬に外来種のツマアカスズメバチが入ってきて、伝統的なニホンミツバチの養蜂が脅かされているという問題を解決するために研究を始めました。最終的にはツマアカスズメバチの絶滅と新規定着抑制を目指しています。
ハチは巣から約500mが行動半径なので、複数のセンサーデバイスの解析結果を統計的に測定することで営巣場所を特定できます。現状では被害者からの通報で調査して、年間40件ほど駆除していますが、HOR-netの営巣マップによって、駆除数を2倍、年間80件にすることを目標としています。また、現状では駆除の効果が不明ですが、営巣マップによってハチの減少度を把握できるようになります。人海戦術による巣の大規模調査には1エリアだけで年間800万円、対馬市全体だともっと必要になりますが、HOR-netによって年間400万円削減できる見込みです。ツマアカスズメバチは長崎だけの問題ではなく、東アジアからヨーロッパまで広がっていて、被害面積は世界的には日本の千倍以上です。十分な対策はなく、HOR-netがシェアを取れると思っています。

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高専だからこその自由な環境でやりたいことをやってほしい−高専を選ばないで普通高校から大学進学していたら、こういうところにはたどり着かなかったですかね。
そうですね。したいことができる環境は高専だからこそだと思っています。普通校に行ってもしたいと思うんでしょうけれ
ども、それこそもともと好きだった家具製作で終わっていて、ディープラーニングまではたどり着かなかったかな、とそんなふうに思います。
−AI・数理データサイエンス分野の人材育成に高専でも力を入れていますが、そういう人材をどうやって育成するといいと思いますか。
高専生って結構自由で興味があるほうに動くので、きっかけを作ってあげればいい。初歩の初歩だけでも授業内にあればいいと思います。全部を教える必要はなくて、イメージとしてはゼロに10倍かけてもゼロだけど、1に10倍かけると10になるので、1だけ教えてくれればいい。
−現役の高専生や進学を考えている中学生に、アドバイスやメッセージをお願いします。
やりたいことをやるのがいい。自分がやりたければやらせてくれるのが高専なので、やりたい分野があれば突き進めばいい。やりたいことに全力を尽くせばいいと思っています。

連絡先 COMPASS 5.0 AI・数理データサイエンス分野（K-DASH）拠点校

旭川工業高等専門学校

富山高等専門学校〒071-8142 北海道旭川市春光台2条2丁目1-6
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