東海大学と富士通は21日、冷凍マグロの品質と鮮度を超音波AI技術の活用により、冷凍状態のまま非破壊で評価することに世界で初めて成功したと発表した。マグロの身を切ることなく冷凍マグロの価値を維持しながら、場所を問わず誰でもマグロの品質評価を行うことを可能にし、国際化の進むマグロの流通を促進することが期待される。
近年の日本食ブームなどを背景に、刺身向けに代表される高品質なマグロの需要が世界的に大幅に増加している。天然マグロの大部分は漁獲時に船上で急速冷凍され、消費者のもとへと届けられるが、その品質は漁獲時の状況や流通過程での管理に大きく左右される。
冷凍マグロの品質の判別は、マグロの尾の断面を熟練者が目視で確認する尾切り選別をはじめとする破壊的検査が主流であり、検査可能なタイミングや場所、検査者が限定される。一方で、超音波を用いて身を切ることなく非破壊で鮮度を検査する手法は、冷凍マグロの肉質による超音波の減衰の影響が大きいことが課題となっていた。
東海大学と富士通の研究グループは、まず冷凍マグロの超音波検査が可能な超音波の周波数帯を発見したのち、機械学習を用いて非破壊で鮮度の判定を行うことに成功した。
始めにいくつかの周波数で試行した結果、500kHz程度の比較的周波数の低い超音波が最適なことを明らかにした。次に、正常な検体と鮮度不良の検体からそれぞれ取得した超音波波形を比較したところ、鮮度不良の冷凍マグロから取得した波形では中骨からの反射が大きいことが判明した。
しかし、目視で判別可能な波形だけでなく、判別が困難なものもあった。これらの波形を機械学習させることにより鮮度不良度スコアを算出できるようにした。これにより約7割から8割程度の確率で正しく判定できるようになった。
この技術を利用することにより、水産商社が漁師からマグロを購入する際にハンディターミナル形式で数カ所かざすことで全体の鮮度を容易に検査可能したり、漁港などでベルトコンベア形式の検査で冷凍マグロの鮮度について自動一括検査を実現したりするなどの場面が想定できる。
今後、同研究グループはマグロの検体数を増やすことで超音波AI技術の精度向上を図るとともに、鮮度不良以外の異常検知にも取り組んでいく。さらに、水産加工工場などの現場での実証実験を進めるとともに、冷凍物を扱う畜産業や医療・バイオ分野などへこの技術を幅広く応用する研究を行っていくとのこと。
画像提供：富士通（冒頭の写真はイメージ）