ワークショップ21世紀の生物多様性研究（通算第14回）

自然史標本のデジタル化と活用の最前線
1月25日（土）2020年

13:00〜16:30

国立科学博物館 上野本館 日本館講堂（２F）
http://www.kahaku.go.jp/userguide/access/index.html

要旨集

主 催：国立科学博物館／東京大学大学院総合文化研究科
後 援：国立遺伝学研究所
連絡先：s-net̲info@kahaku.go.jp

http://www.gbif.jp/v2/activities/workshop_2019.html

さまざまな標本に対応する低コストなライティング・ソリューション

コンテンツと画像解析に共用できる新しい標本撮影

堀内保彦（NPO 法人フィールド）新しいライティングが現場を変える −作業効率と画質が向上−
現在、使用されている自然史系資料や文化財のデジタルアーカイブのライティングは、人口照明が撮影に使用されたころから基本部分はほとんど変わっていません。とくに、平面資料のデジタルアーカイブは、被写体に近接した光を左右に均等配分して撮影されることが大部分です。これは、照明機材が高価だったころに、少ない機材で、効率的かつ無難な再現を求めた妥協の産物で、必ずしも被写体の理想的な再現を求めた結果ではありません。
二次元画像から立体感や質感などを判断できるのは、対象の明暗と色彩のコントラストやグラデーションを認識した結果です。将来、失われるかもしれない歴史的資料の特性を重視するなら、理想的なライティングに着目せざるを得ません。このような視点に留意することなく、高解像度の「力技」にたより、従来型のライティングによって高精細画像を求めているのが現在の風潮といえるでしょう。イメージング技術の進化したい
まこそ、人の認識によりそった画像再現を検討すべき時期ではないでしょうか。

カメラ方式は厚さのある植物標本の撮影も可能

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21世紀の生物多様性研究

LED 照明など、省エネルギー・低負荷の理想的な照明機材が開発されたこの機会に、撮影の運用改善をおこなう必要を感じています。具体的な方法のひとつとして、自然光をシュミレートした大面積の「バンクライト」の応用があります。
「大は小を兼ねる」のとおり、大面積の「バンクライト」を複数台効率的に運用すれば、数センチから数メートルの多様なサイズの資料を、同一空間で大量かつ迅速に処理できるばかりでなく、作業空間に余裕がうまれるため、貴重な資料の安全も確保しやすくなります。
自然で目に優しいライティングは、技術を持たない人でも簡単に撮影が可能となり、現場に大きな変化をもたらすことになるでしょう。このような観点の試みは海外でもほとんど存在せず、今後、ますます予算と人員が不足する日本の現場に相応しい方法に思えます。さらに、人員が恒久的に不足している小規模館にも最適な方法といえるでしょう。
均質で質感の高い画像は、AI などの画像解析に最適なばかりでなく、すでに、鑑賞方法が紙からディスプレイモニターに移行した現在の環境にもあっており、博物館にとって利活用しやすい画像といえるでしょう。
今回は、このような画像を「低コスト」で「簡単」に収得する方法をお話しさせていただきます。

1. 可動式の植物標本撮影セット

4. オープンソース・ベースで独自開発したテザーモード
撮影アプリ UUID や GIS 情報の付与が可能

スキャナー方式とカメラ撮影の比較

2. 汎用性の高い植物標本撮影セット

3. 紙管などの紙素材で製作した大型資料用セット

参考写真：
1. 兵庫県立人と自然の博物館、2. 岩手大学ミュージアム
3. 大東市立歴史民俗資料館、4. 京都府京都文化博物館

自然史標本のデジタル化と活用の最前線

3植物標本のデジタル化と新たな整理法

高野温子（兵庫県立人と自然の博物館）

観光立国の実現にむけインバウンド産業の重要なコンテンツたる博物館（及びその資料）の活用が叫ばれる
昨今、植物標本のもつ価値を社会にわかりやすく伝えるために、データベース構築とウェブ公開は欠かせない。
そのためには標本ラベルのデータ入力作業が必須であるが、現状は実際の標本を見ながら手作業で行う他ない。
またラベルデータ入力作業の他、データ入力前に標本を収蔵庫や保管庫から出し、入力後また元の場所に戻すといった作業も必要になる。これらをどうにか省力化・効率化できないものかと考え、行きついた答えが標本のデジタル画像化と画像からのラベルデータ OCR（Optical Character Recognition、光学文字認識）自動読み取りシステムの開発だった。標本画像があれば OCR 技術でラベルデータの入力支援ができ、画像をウェブ上にアップロードし、画像を見ながらオンライン上でラベルデータ入力を行えるようにもなる。実際の標本を扱う手間がなく、博物館にいなくてもデータ入力が可能である。
岩槻邦男名誉館長のご寄付により、大量の植物標本を、画像解析にも博物館のコンテンツとしても使える必要最低限の画質を担保しながら迅速かつ簡便にデジタル画像化する方法を、堀内保彦氏ら NPO 法人フィールドと開発した。標本の撮影と並行して、青木滉太氏（当時同志社大学大学院・NPO 法人フィールド）が標本画像からの OCR ラベルデータ自動抽出に取り組んでくれた。彼の研究成果に基づき、既存の学名辞書や地名辞書なども活用した植物標本画像 OCR 読み取りシステムを博物館で立ち上げ、ブラッシュアップを行っている。システムを開発する中で、OCR 読み取り精度の問題に加え、学名や地名、緯度経度情報等で、これまでの博物館資料 DB 中のデータとの整合性を取る必要にも迫られている。道半ばではあるが、現在の標本作成→ラベルデータ手入力という資料
整 理 の 方 法 を、 標 本 作 成 → 撮 影 → OCR 自 動
and/or ボランティアによる手動ラベルデータ入力、というフローへ変換したいと考えている。

図 1 頌栄植物標本コレクション画像撮影の様子

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図 2 標本画像から OCR 読みとり結果の出力、ラベルデータの収蔵品 DB アップロードまでのフロー図 3 植物標本 OCR データ入力システムの例 1。OCR 結果のテキスト表示画面

図 4 植物標本 OCR データ入力システムの例 2。標本拡大画像とラベルデータ入力画面

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5淡水生物標本の CT スキャンニングとデジタル化に関する取り組み
鹿野雄一（九州大学）

これまでの長い生物学の歴史において、数多くの生物標本が蓄積されてきた。しかし、それらの標本は、個人、研究室、博物館にて収蔵されてはいるものの、有効に活用されているとはいい難い。その大きな理由として、気軽に標本に直接アクセスすることができないことがあるだろう。特にタイプ標本などは厳重に管理されており、容易に手に取ることはできない。そこで本取り組みでは、淡水生物を中心に、生物標本を CT スキャンすることによってデジタル化、さらに広くオンラインで公開する取り組みを行っている。
CT スキャンによる生物標本のデジタル化・オンライン公開化には、多くの利点がある。まず、気軽にオンラインからアクセスし、標本の外部形態を観察・計測できる。また、CT スキャンは表面だけをスキャンする「3D スキャン」とは異なり、標本の立体的な構造を「ボクセル」（画像データのピクセルに対応する用語）として格納している。そのため、標本の内部構造を非破壊的に知ることができる。たとえば、雌雄を知るために生殖腺を確認したり、種の同定のキーとなる脊椎骨数を数えることができたりする。
本取り組みではこれまでに様々な標本を CT スキャンし、オンライン公開してきた。中でも、既に絶滅したジンダイドジョウとヨドコガタスジシマドジョウの標本、また、トウカイコガタスジシマドジョウ、サンイン
コガタスイシマドジョウ、ウシモツゴのタイプ標本のデジタル化・オンライン公開化は特筆すべきであろう。
今後、博物館等に収納されている重要標本は、このような CT スキャンによりデジタル化・オンライン公開化されることが望まれるが、一方で、様々な障害や問題点がある。まず、CT スキャナーが非常に高価であり、最低でもその購入に 500 万円以上はかかる。ランニングコストも安くはない。本取り組みで使用していた CTスキャナーも現在故障しており、修理や再購入の見通しは立っていない。また、CT データを扱うソフトウェ
アも選択肢が少ない上、大変高価（100 万円以上）である。また、これは CT スキャナーの性能によるところが大きいと思われるが、硬い殻を持つ貝類などはうまくスキャンできないことがある。さらに、標本をデジタル化することで、デジタルコンテンツとしての価値が生じ、それにともない著作権やライセンスをどう規定するかという問題も生じる。
今回のワークショップではこれら本取り組みの成果や課題について、具体的な例を交えて紹介する。

CT デジタル標本公開 URL：http://ffish.asia

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21世紀の生物多様性研究

図 1 CT スキャンによりデジタル化された絶滅種ジンダイドジョウの標本（三重県総合博物館所蔵）

図2

CT スキャンされた標本は非破壊的に内部構造を観察することができる。

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フォトグラメトリーを用いた動物標本 3D モデル化とその活用
森健人（科博・科学系博物館イノベーションセンター）

近年、博物館では標本の 3D モデルを活用した研究や教育、展示活動が普及しつつある。
本発表では、3D データの作り方とそれぞれのメリットデメリット、さらにいくつかの活用事例を紹介する。

【3D データの作り方】
・CT スキャン：放射線の吸収の違いで対象を見る。内部構造を取得することができる。機器によっては非常に高精細なデータを取得することもできる。機器が非常に高価。放射線の吸収が少ないものは消えてしまう。
撮影できる大きさは機材に左右される。
・3D スキャナ：可視光や赤外線などを使って、表面形状の 3D データ化を行う。機材の可搬性が高く、屋外でも用意に扱える。機材によっては建築物や都市といった、大規模な撮影を行うことができる。機材が高価。
PC のメモリ容量に縛られるため、大規模なものを撮影するのが難しい。逆に大きな物を撮影するためのスキャナは解像度が 1 mm 程度。
・フォトグラメトリー：日本語では写真測量。対象物を複数の位置から撮影した画像群を解析し、対象物の位置（形状）と撮影位置を算出する手法。機材の汎用性が高く、比較的安価、大きな対象でも比較的高精細な3D モデル化が可能。絶対的なスケールが存在しない。解像度の定義が困難。

図 1 フォトグラメトリー撮影の様子

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21世紀の生物多様性研究【活用事例紹介】
・鯨類ストランディング調査
鯨類が浜辺に打ち上げられることをストランディングという。鯨類は巨大であり、解体しないことには博物館に持ち帰ることが出来ない。これまで、その外部形態は計測値と写真画像しか持って帰ることができなかったが、フォトグラメトリーを利用することで全身の 3 次元的な形態データを持ち帰ることが出来るようになった。
・哺乳類頭骨の 3D 化と 3D プリント
博物館の標本は破壊や汚染の可能性から博物館外にて展示することが難しい。そこで標本の 3D データを作成し、3D プリントした物を用いることで、屋外や本来展示場ではない場所でも展示が可能となった。演者が行っている路上博物館の取り組みを紹介する。

図 2 3D プリントの様子

図 3 オヒキコウモリの頭骨と 3D プリント（10 倍）

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AI 技術を活用した種名検索とデジタルデータ活用

藤木庄五郎（株式会社バイオーム）演者は現在、株式会社バイオーム代表として、生物の同定を目的とした画像解析技術の開発に取り組んでいる。生物画像を用いた深層学習による同定は未熟な分野ではあるものの、大きな可能性を秘めている。適切な画像解析技術が開発されれば、これまで分類学者の専門領域だった同定作業を部分的に自動化することにより、大規模なデータの収集・整理に用いることができると考えられる。
深層学習による画像解析技術の最大の課題は、良質な教師データの確保である。一方で全国の博物館等の施設には、良質な標本が大量に保管されており、情報の整理が進んでいないかつ、市民にその財産が十全に還元されているとは言えない状況である。これらの課題を同時に解決するため、現在、新たなプロジェクトを構想している。
同プロジェクトでは、各博物館の所有する標本データ（特に昆虫）をデジタル写真撮影し、教師データとして提供していただくことで、共有財産としての深層学習モデルを構築する。深層学習モデルを博物館に対してGBIF ワークショップ

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21世紀の生物多様性研究セミオープン化し、標本のデジタル写真から自動で個体の切り抜き、名称タグ付け、データの一般公開、までを行う一連のシステムを開発する。一般公開されたデータは事後的に名称の修正できるものとし、修正後のデータを再度、深層学習モデルへとフィードバックさせ、さらに精度の向上を図る。
プロジェクト初期では、標本の良質なデジタル写真の収集を行い、1 年以内で標本個体の科レベルでのタグ付け・整理システムの構築を目標とする。事前解析（2019 年 4 月現在）で作成したモデルでは、科レベルでの推定精度（的中率 top1：76.6％ top5：90.1％）が確認されており、教師データの充実により、さらに精度向上が見込まれる。
一般公開された電子化標本は、種（科）名検索を備えた電子データとして公開し、市民あるいは専門家からのフィードバックを期待する。市民科学の考え方を活用し、産学官民の連携により、共有財産としての標本データを維持・管理・整理していくことを目指す。本テーマでは、プロジェクトの構想の概要、課題を共有するとともに、今後の協力体制についての意見交換を行うことを目的とする。

市民科学の活用によるペンギンの生態調査の例（Jones et al., 2018 Time-lapse imagery andvolunteer classifications from the Zooniverse Penguin Watch project）

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ワークショップの趣旨
生物標本は生物多様性情報を支える物的証拠として重要です。今日、情報技術の進歩によって標本の採集情報だけでなく標本のデジタル画像が高精細かつ立体も含めて提供できるようになってきました。また、種名の確定した標本画像は様々な WEB 上のプラットフォームで配信されており、蓄積した画像をもとに、AI を活用して種名を画像から自動判別することも出来つつあります。デジタル技術の躍進は、生物標本の新しい利用の可能性を広げます。たとえば、高精細な画像の提供は標本の貸し借りに伴う破損のリスクを低減します。3D データの取得は、正確な複製の製造、拡大した学習教材の製作や、非破壊的な検討を可能にします。また、得られたデータが他の分野と連携されることによって、新しい生物標本の活用の範囲が広がります。今回のワークショップでは、標本のデジタル化によってもたらされる新展開に関係した話題をもとに、デジタル化技術を活用した標本の高度活用の展望について、参加者も交えて議論したいと思います。

プログラム時間演題

講演者（敬称略）

所属

13：00 〜 13：20

開会あいさつ＋話題提供

細矢剛

国立科学博物館

13：20 〜 13：45

コンテンツと画像解析に共用できる新しい標本撮影

堀内保彦

NPO 法人フィールド

13：45 〜 14：05

植物標本のデジタル化と新たな整理法

高野温子

兵庫県立人と自然の博物館

14：05 〜 14：15

休憩

14：15 〜 14：35

淡水生物標本のCTスキャンニングとデジタル化に関する取り組み

鹿野雄一

九州大学

14：35 〜 14：55

フォトグラメトリーを用いた動物標本 3D モデル化とその活用

森

14：55 〜 15：15

AI 技術を活用した種名検索とデジタルデータ活用

藤木庄五郎

株式会社バイオーム

15：15 〜 15：30

休憩

15：30 〜 16：25

パネルディスカッション

三橋弘宗

兵庫県立人と自然の博物館

16：25 〜 16：30

閉会あいさつ

伊藤元己

東京大学

健人

科博・科学系博物館
イノベーションセンター

地球規模生物多様性情報機構（GBIF, http://www.gbif.org）
地球規模生物多様性情報機構日本ノード（JBIF, http://www.gbif.jp/v2）
サイエンスミュージアムネット（S-Net, http://science-net.kahaku.go.jp）
TDWG（Biodiversity Information Standards, http://www.tdwg.org）
これまでに開催した「21 世紀の生物多様性研究ワークショップ」のプログラムや資料は JBIF のサイトでご覧いただけます。

http://www.gbif.jp/v2/activities/index.html