投稿者: Ficy 開発者 フグ太

「せっかく釣った魚、家に帰ったら鮮度が落ちていた…」そんな経験ありませんか？ 釣った魚の鮮度を保つのは至難の業。 しかし、最新のテクノロジーを使えば、鮮度をその場で判定できるんです！ 今回は、IEEEで紹介されたAI搭載の「電子鼻」が、あなたの釣果をランクアップさせるかもしれません。

釣った魚の鮮度、気にしていますか？

あなたは、釣った魚をどのようにして持ち帰っていますか？

氷を入れたクーラーボックス？ それとも、海水を入れたバケツ？ 実は、魚の鮮度は、釣り上げた瞬間から刻一刻と変化していくんです。

新鮮な魚は、身がプリプリとしていて、透明感のある美しい色をしています。そして、何よりも美味しい！

しかし、鮮度が落ちていくと、身が柔らかくなり、色が濁り、生臭さも増してしまいます。せっかく釣った魚、美味しく食べたいですよね？

鮮度が低下すると、食中毒のリスクも高まります。 特に、ヒスタミン食中毒は、鮮度の落ちた魚を食べることで引き起こされる可能性があります。 釣った魚を安全に食べるためにも、鮮度管理は非常に重要です。

では、どうやって鮮度を判定すれば良いのでしょうか？

従来の方法では、微生物の数を調べる検査が必要でしたが、これは時間も費用もかかるのが難点でした。 しかし、最新のテクノロジーを使えば、もっと手軽に鮮度を判定できるんです！

AI搭載「電子鼻」ってどんなもの？

今回はIEEEで論文として掲載されているAI搭載の「電子鼻」(e-nose)について紹介します。電子鼻は、魚の鮮度を判定する画期的な装置です（論文）。 人間が鼻で匂いを感じるように、電子鼻はガスセンサーを使って魚の匂いを検知します。

そして、AIがそのデータを分析することで、鮮度を判定したり、微生物の量を予測したりできるのです。

電子鼻は、人間の鼻よりもはるかに多くの種類の匂い物質を検知できます。 また、魚種ごとの鮮度の違いも学習できるため、さまざまな種類の魚に対応可能です。

論文により紹介れている電子鼻（e-nose）の外観

電子鼻は釣りの強い味方！

釣り人にとって、電子鼻はまさに夢のような装置です。 釣った魚の鮮度を、その場で判定できるようになるからです。 そして、どのぐらい時間が経てば、どのぐらいの鮮度になるかも将来的にはわかるようになるかもしれません！

これがあれば、鮮度が落ちた魚を持ち帰ってがっかりする…なんてこともなくなります。

電子鼻は、魚種ごとの鮮度基準を学習しているので、釣った魚の種類に合わせて正確な判定が可能です。 また、将来的には、鮮度を保つためのアドバイスもしてくれるようになるかもしれません。 例えば、「この魚はあと2時間以内なら刺身で食べられるよ！」といった具合に。

電子鼻の嗅覚センサー

電子鼻には、人間の鼻の嗅覚受容体に相当するガスセンサーアレイが搭載されています。

研究で使用されたガスセンサーは、それぞれ異なるガスに反応するように設計されており、その組み合わせによって、より広範囲の匂い物質を検知できるようになっています。

ガスセンサの外観（MQ136：スイッチサイエンスより引用）

電子鼻で釣果をランクアップ！

電子鼻を使えば、あなたの釣果はさらにランクアップすること間違いなし！ 鮮度抜群の魚を持ち帰れば、食卓が一気に豪華になります。 刺身、焼き魚、煮魚…どんな料理も、最高の味で楽しめます。

釣った魚を美味しく食べることは、釣り人の醍醐味の一つ。 電子鼻は、その喜びをさらに大きくしてくれるでしょう。

また、鮮度が良い魚は、写真映えも抜群！ SNSでみんなに自慢したくなるような釣果になるはずです。

まとめ

AI搭載の電子鼻は、鮮度判定にかかる時間とコストを大幅に削減し、食品業界に革命をもたらしています。 この技術が釣り業界にも普及すれば、釣りがもっと楽しく、もっと美味しくなるでしょう。

もしかしたら、将来的には、釣り人同士で釣った魚の鮮度情報を共有できるようになるかもしれません。 釣った魚をみんなで美味しく食べる…そんな未来が、すぐそこまで来ているのかもしれません。

Ficy 開発者 フグ太

東京都の釣り場をめぐって水中の撮影をし、水中からの釣れる釣れないの現実が見えてきた人。
最近は、釣りの現実空間とサイバー空間を繋ぐ IT テクノロジーを活用したサービス：Ficy の開発をしています。
釣りx IT で色々しているのでもし興味があれば、ご気軽にお声かけください！

「この魚、本当に新鮮？」 あなたは釣った魚を前に、こんな風に悩んだことはありませんか？ せっかく釣った魚、美味しく食べたいですよね。 でも、鮮度が分からなければ、適切な保存や調理ができません。 そんな釣り人の悩みを解決する、夢のような技術が登場しました。 なんと、AI（人工知能）があなたの釣った魚の鮮度を判定してくれるというのです！

「この魚、本当に新鮮？」釣り人の永遠の悩み

あなたは、釣ったばかりの魚を手に、その鮮度が気になったことはありませんか？

釣りたての魚は、その新鮮さゆえに格別の味がします。
しかし、時間が経つにつれて鮮度は落ちていきます。

魚を美味しく食べるためには、適切なタイミングで適切な方法で保存・調理する必要があります。
しかし、正確な鮮度が分からなければ、最適な保存方法や調理法を選ぶことはできません。

AIで鮮度判定？ 釣りの常識が変わるかも！

そんな釣り人の悩みを解決する、革新的な技術が登場しました。

それは、AI（人工知能）を活用して、魚の鮮度を判定するというものです。今回の記事は、こちらの論文で報告された鮮度をAIで推定する手法についてまとめてみました！

AIと聞くと、なんだか難しそうなイメージを持つかもしれません。しかし、今回ご紹介する技術は、特別な知識やスキルは一切不要。

なんと、普段私たちが使っているスマートフォンで撮影した魚の画像から、AIが鮮度を判定してくれるというのです。

この技術が実用化されれば、釣りの世界に革命が起こるかもしれません。釣った魚の鮮度をその場で確認できるようになれば、釣りがもっと楽しく、そしてもっと美味しくなること間違いなしです。

AIを活用した鮮度判定の仕組み

「Teachable Machine」ってどんなツール？

この研究で使用されたのは、「Teachable Machine」というGoogleが開発したWebベースのツールです。Teachable Machineは、専門知識がなくても、誰でも簡単にAIモデルを作成できるのが特徴です。

スマホで撮影した画像から鮮度を判定！

使い方はとても簡単。スマートフォンのカメラで魚の画像を撮影し、Teachable Machineにアップロードするだけです。すると、AIが画像を分析し、魚の鮮度を判定してくれます。

専門知識不要！ 誰でも簡単に使える

Teachable Machineの最大の魅力は、その手軽さです。複雑なプログラミングや機械学習の知識は一切不要。直感的なインターフェースで、誰でも簡単にAIモデルを作成・利用できます。

研究の提案手法

魚のどの部分の画像をAIが判定に使う？

この研究では、魚の「頭部」と「瞳孔」の画像をAIが分析しています。なぜなら、魚の鮮度が低下すると、頭部や瞳孔の見た目に変化が現れるからです。例えば、瞳孔が濁ったり、頭部の色が変化したりします。

論文より引用

鮮度判定の基準は？

鮮度判定の基準には、「細菌の総生菌数（TVC）」という指標が用いられています。

TVCは、食品中に存在する細菌の数を表す指標で、少ないほど細菌の繁殖が抑えられており、新鮮であると判断できます。

具体的には、TVCが5 log cfu/g未満なら「新鮮」、7 log cfu/gを超えると「新鮮ではない」と定義されています。log cfu/gは細菌数を対数で表した単位で、7 log cfu/gは1グラムあたり1000万個の細菌がいる状態です。

研究内容と驚きの結果

鯛、スズキ、アンチョビ、マスを対象に実験

この研究では、私たち釣り人にも馴染み深い、鯛、スズキ、アンチョビ、マスの4種類の魚を対象に実験が行われました。これらの魚は、それぞれ異なる特徴を持っているため、AIによる鮮度判定の精度を検証する上で最適な対象と言えるでしょう。

魚種判定の精度90%以上！鮮度判定も86%以上！

実験の結果は驚くべきものでした。なんと、AIは魚種を90%以上の精度で判別し、さらに鮮度判定においても86%以上の精度を達成したのです。

これは、AIが魚の画像から、その種類や鮮度に関する情報を正確に読み取ることができることを示しています。

従来の鮮度判定とAI判定の違い

五感 vs AI、それぞれのメリット・デメリットは？

従来、魚の鮮度判定は、主に人間の五感（視覚、嗅覚、触覚など）に頼っていました。しかし、この方法には、個人差があり、客観的な判断が難しいというデメリットがありました。

一方、AIによる鮮度判定は、魚の画像を客観的なデータとして分析するため、より正確な判定が期待できます。また、AIは疲れを知らないため、常に安定した精度で判定できるというメリットもあります。

AI判定は釣り人の強い味方になるか？

AIによる鮮度判定は、釣り人にとって非常に便利なツールとなるでしょう。釣った魚の鮮度を客観的に判断できるようになることで、より適切な保存方法や調理法を選択できるようになります。

また、AIは魚の鮮度だけでなく、種類や大きさなども判定できる可能性を秘めています。そうなれば、釣果の記録や魚種判別にも役立つことでしょう。

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Ficy 開発者 フグ太

東京都の釣り場をめぐって水中の撮影をし、水中からの釣れる釣れないの現実が見えてきた人。
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