スマートフォンで魚の鮮度がわかったら？ 私たちが開発中です。

ほとんどの水産物消費者が一度は抱いたことのある疑問があります。この魚が本当に新鮮かどうか、どうやってわかるのだろう？ 身を押して弾力を確認するかもしれません。目の透明度を見るかもしれません。においを嗅ぐかもしれません。しかし正直なところ、訓練を受けた魚屋でない限り、推測の域を出ないのが実情です。

私たちはその推測を排除するツールを開発しています。スマートフォンのカメラと特許取得済みのアルゴリズムを使用して、これから購入しようとしている魚の鮮度スコアをリアルタイムで提供するモバイルアプリケーションです。これがDENGiZプロジェクトであり、私のキャリアで最も意欲的な取り組みの一つです。

課題：水産物における信頼のギャップ

水産物は最も傷みやすい食品カテゴリーの一つです。魚が水から出た瞬間から、酵素分解、微生物増殖、酸化という一連の生化学的変化が始まります。消費者にとって、これは根本的な信頼の問題を生み出します。

現在利用可能な鮮度評価ツールは2つのカテゴリーに分かれ、いずれも一般消費者のニーズに応えていません：

• 主観的官能評価：訓練されたパネリストがEU品質指標法（QIM）などの標準化された尺度で目、えら、皮膚、におい を評価。専門家が行えば正確ですが、小売カウンターでは利用不可能。
• 実験室分析：揮発性塩基窒素（TVB-N）、トリメチルアミン（TMA）、K値、微生物数の化学試験。極めて正確ですが破壊的で、時間がかかり（数時間～数日）、高コスト。

火曜日の午後6時に魚売り場の前に立って夕食のメニューを考えている消費者にとって、どちらの方法も役に立ちません。

DENGiZプロジェクト

DENGiZは「Denizden Sofraya Guvenli ve Izlenebilir Balik」（グリーンウェーブ：海から食卓へ安全で追跡可能な魚）の略です。TUBITAK SAYEM（トルコ科学技術研究評議会の産学連携プログラム）の助成を受け、トルコ最大の食品小売業者であるミグロスとの提携で開発されている国家プロジェクトです。

このプロジェクトは単なる鮮度チェッカーを超えています。漁獲時点から加工、流通、小売まで魚を追跡する完全な海から食卓へのトレーサビリティシステムを構築しており、サプライチェーンの各段階で鮮度評価が可能です。

アプリの仕組み

私たちが設計するユーザー体験は意図的にシンプルです。

• ステップ1 - 撮影：ユーザーがアプリを開き、スマートフォンのカメラを丸魚または切り身に向ける
• ステップ2 - 分析：アプリが画像をキャプチャし、クラウドベースの処理エンジンに送信
• ステップ3 - スコア：特許取得済みのアルゴリズムが視覚的鮮度指標を分析し、数秒以内に鮮度スコアを返答
• ステップ4 - 追跡：製品にDENGiZ QRコードがある場合、その魚の完全な履歴（漁獲場所、日時、保管方法、温度履歴）も表示

技術スタック

シンプルなユーザーインターフェースの背後には、洗練された技術パイプラインがあります。

コンピュータビジョン：システムの核心は画像分析です。アルゴリズムが複数の視覚パラメータ（主要解剖学的部位の色分布、表面テクスチャ特性、光学反射パターン）を同時に評価します。

特許取得済みアルゴリズム：ISIF 2024金メダル受賞特許が、デジタル画像データと鮮度指標を相関させる基盤手法を提供しています。これがDENGiZを一般的な画像認識と差別化する点です。

クラウドAI：重い計算処理はクラウドで行われます。モバイルアプリを軽量に保ちつつ、ユーザーのアプリ更新なしにモデルを継続的に改善できます。

トレーサビリティインフラ：QRコードとブロックチェーンに着想を得た台帳を使用し、各製品の旅の改ざん不可能な記録を作成します。

「海から食卓へのトレーサビリティ」が実際に意味すること

DENGiZの文脈でトレーサビリティが具体的に何を意味するかをご説明します。

• 漁獲データ：魚種、漁法、GPS座標、船舶識別、日時
• 加工データ：施設、取り扱い手順、コールドチェーン準拠状況
• 流通データ：輸送条件、温度ログ、各受渡し地点のタイムスタンプ
• 小売データ：店舗到着時刻、陳列条件、入荷時の鮮度評価

消費者がDENGiZ QRコードをスキャンすると、これらすべてが表示されます。マーケティングストーリーではなく、実際のデータです。このレベルの透明性は、トルコの水産物消費者にとって前例のないものです。

誰が恩恵を受けるか

消費者は客観的な鮮度情報と食品の産地に関する完全な透明性を得ます。もう推測は不要です。

ミグロスのような小売業者は、大規模に機能する強力な品質保証ツールを得ます。出荷ごとの数サンプルのテストではなく、すべての製品を評価できます。

漁業界は品質を報いるシステムの恩恵を受けます。鮮度が客観的に測定可能で消費者に可視化されれば、より良いコールドチェーンと取り扱い慣行を維持する直接的なインセンティブが生まれます。

持続可能性も向上します。より良い鮮度管理は食品ロスの削減を意味するからです。FAOの推計では、世界の水産物の最大35%が損失または廃棄されています。

タイムラインと現状

DENGiZプロジェクトは2025年初頭に始動しました。現在の状況は以下のとおりです。

• 完了済み：コアアルゴリズム開発、特許登録、初期データセット収集
• 進行中：モバイルアプリ開発、クラウドインフラ構築、ミグロスパイロット計画
• 次のフェーズ：選定されたミグロス店舗でのパイロット展開、ユーザーテスト、モデル改良
• 目標：プロジェクト期間内のパブリックベータ版リリース

今後の展望

DENGiZは、多くの意味で私がキャリア全体を通じて構築してきたプロジェクトです。オークランドでのコンピュータビジョン研究、オハイオ州立大学での分光法研究、長年にわたる鮮度評価研究、そして特許。すべてがここに収束しています。科学的な鮮度評価の力をすべての人のポケットに届けるツールに。

プロジェクトの進展に合わせて更新情報を共有してまいります。ご関心のある方は、ニュースレターへのご購読やLinkedInでのフォローをお願いいたします。

食品トレーサビリティや品質評価技術に携わっている方は、ぜひお問い合わせページよりご連絡ください。

Prof. Dr. Zayde Ayvaz

COMU水産加工工学教授。AIを活用した水産物品質評価と持続可能なブルーフードシステムを研究しています。