企業6社と2大学で構成される産学連携の海ごみ削減プロジェクト「Debris Watchers」（旧：CCSD）のドローンチームは、2020年7月31日（金）に長崎市対馬市の上槻海岸においてドローンとAIを活用した実証実験を行い、海岸漂着ごみの検知システムの開発進捗と、デモ飛行の模様を公開した。

この実証実験には、AI・ディープラーニング技術のコンサルティングと開発を行うRidge-i（リッジアイ）が参加。AIを活用してドローンによる空撮画像を解析し、ごみの種別と分布場所を識別する技術を提供した。

▲ AIによる解析画像イメージ（ごみの種別、分布場所、面積を推定）

このプロジェクトは、人工衛星・ドローン・地上設置型デバイスから取得したデータの解析および組み合わせを最適化して、海岸漂着ごみ検知システムを確立し、これをもとに「海ごみ削減を実現するビジネス」を創出することを目指している。

今回、リッジアイはドローンチームとして参加し、空撮画像に占めるごみ面積から回収要否の判断を支援する独自のAIを活用し、少ない学習データでも正常にごみの識別を行えることを確かめたという。

具体的には、ごみの種別・分布場所・面積の推定を実現。1ピクセルあたりのごみを解析し、対象範囲内におけるごみの面積と種別、分布を割り出すそうで、空撮画像1枚あたり約4分で解析することができる。

また、学習に要する画像は通常数百枚が必要だが、今回は30枚の画像を用いて、高い精度のごみ識別ができた。この解析結果の精度は、実用に活用可能な解析精度を達成しており、海岸漂着ごみの量・種別の測定効率化、ごみ収集実施の判断支援に活用できるとしている。