IoTとAIで夢のバイオ燃料の実用化を目指す

現在、大小複数のプールでミドリムシが培養されているが、どれくらい増えているのか、どのような状態なのかといった測定作業の多くは人手に頼っている。今は実験段階で規模も小さいために対応できているが、実用段階では膨大な規模になることが予想され、人手による対応は現実的ではない。

同社のバイオ燃料開発部 バイオ燃料開発課 チームリーダーの武田誠也氏は「バイオ燃料にできるほどの油を採取するためには、数キロメートル四方の広大なバイオプラントが必要になる可能性があります。その施設の端から端までを人手で管理するのでは、人件費がかかり過ぎます。どう自動化するのかは、ミドリムシをバイオ燃料の原料として使うためにクリアしなければならない、重要な技術課題でした」と語る。

逆に言えば、培養工程を自動的に管理できれば、プラントは安定し、年間生産量も向上し、製品化への道が開ける。ユーグレナでは以前からAIを使ってそれを実現できないかと考えていた。

ユーグレナが共同研究のパートナーに日本ユニシスを選択した背景には、同社グループが中心となって取り組むベンチャーキャピタルファンド「リアルテックファンド」の存在があった。「新しい技術を発掘する時の積極的な姿勢をみていて、私たちと同じ方向を向いていると感じていました」と同社のバイオ燃料開発部 バイオ燃料開発課 課長の鈴木秀幸氏は話す。

「生産管理に強いエンジニアリング会社に頼むのが普通なのかもしれませんが、それでは初めから大がかりな設備を用意することになりかねません。でも日本ユニシスなら、ローコスト、ローテクノロジーで、ハイクオリティといったアプローチに賛同してくれるはずだと思いました」（鈴木氏）

共同研究を始める前から両社はどう進めていくのかという議論を重ねてきた。主なテーマは新しい測定方法についてだった。現在は、サンプリングした培養液に含まれる細胞の数を自動的に測るセルフカウンター、培養液に光を当てて吸収具合から濁度の変化を観測する吸光度測定、濾紙を使った濾過測定の3つの方法で測定しているが、もっと簡便で正確な結果を得られる方法があるはずだと考えた。

約1年間の議論を通していくつかの方向性が見えてきた。特殊なカメラを搭載したドローンで培養プールの様子を撮影して、画像認識によって状態を評価する方法、膨大な培養データを集めて、それをビッグデータとして分析することで、育成のための変数を把握し、結果を予測する方法などだ。

こうした議論を踏まえて開始された共同研究だが、重要視するのは費用対効果である。「目的はあくまでも管理コストを下げること。それに絞って投資をしていきたい」と鈴木氏は話す。バイオ燃料の相場はリッター当たり100円以下であることを考えると、ミネラルウォーターと同じくらいの価格を実現しなければ市場に受け入れてもらえない。そのためには人件費を含めた管理コストをいかに安く抑えることができるかが重要になる。