阿部 悟
Ava Wright
Updated on September 01, 2026
阿部 悟：画像工学と魚類計測を軸に、次世代の養殖管理へ
阿部 悟（Satoru Abe）は、日本の電力中央研究所（Electric Power Research Institute）にて、持続可能なシステム研究の一環としてバイオ・環境化学系の研究に携わるPrincipal Researcher（主任研究員）です。専門分野は、画像工学／漁業・水産工学。特に、養殖現場での作業を省力化し、より正確な管理を実現するための自動魚計数システムの開発に力を注いでいます。
阿部 悟のプロフィール概要
阿部 悟は、北海道大学にて水産学の博士号（Ph.D.）を取得（2022年）しています。研究キャリアの中でも、水中環境に適した計測・認識技術の高度化に取り組んできました。
- 所属：電力中央研究所（持続可能なシステム研究本部／バイオ・環境化学部門）
- 専門：画像工学、水産工学
- 研究テーマ：魚の計数・計測の自動化、個体追跡技術を用いた生産管理
研究の中核：PTV（粒子追跡）と深層学習による自動計数
阿部 悟の研究で特に注目されるのは、PTV（Particle Tracking Velocimetry：粒子追跡速度測定）と、深層学習（例：SegNet）を組み合わせた魚類計測・同定技術です。
PTVによる「魚の数を数える」仕組み
水中の映像から魚の移動・動きの情報を解析し、接触や手作業に頼らず計数するアプローチを確立しています。従来は人の目視に依存しがちだった計測を、より再現性の高い自動化へ近づけています。
SegNetなどの深層学習で「識別・認識」を高度化
さらに、養殖ネットケージなど実環境において、魚を画像としてセグメンテーション（領域抽出）し、より安定的な同定につなげる研究を進めています。
これにより、単なる検出にとどまらず、現場運用を見据えた実装を目指しています。
代表的な研究成果・論文
阿部 悟は、養殖現場での課題に直結するテーマで、複数の研究成果を発表しています。代表例は以下のとおりです。
- 「SegNetを用いた養殖ネットケージにおける魚の時空間同定技術の開発」（Aquacultural Engineering, 2021）
養殖ネットケージ内での魚の時空間情報を活用し、同定を支える技術を示した研究です。
- 「水槽内に何匹いる？PTV分析による自動魚計数システムの構築」（SPIE Proceedings, 2017）
PTV解析を軸に、自動計数の構成を提案した内容として知られています。
- 「画像解析による非接触魚計測システムの開発」（Journal of Fisheries Engineering, 2017）
非接触で魚を計測するための画像解析アプローチをまとめた研究です。
表彰歴と研究支援（助成）
阿部 悟の取り組みは、学会等でも評価されています。
- 受賞：日本魚類学会（Fisheries Society of Japan）奨励賞
PTVベースの魚計数システムに対して（2021年）
- 研究資金：
2019〜2021年 日本学術振興会 特別研究員助成（JSPS）
「個体追跡技術にもとづく養殖魚生産管理システムの構築」
阿部 悟が目指すもの：養殖の“個体管理”と効率化
養殖の現場では、魚の数・状態の把握が重要ですが、人的作業の負担や計測精度のばらつきが課題になりがちです。
阿部 悟の研究は、これらを画像工学とデータ解析によって改善し、最終的には
- 魚の計数・計測の自動化
- 個体追跡（個体単位の管理）
- 生産管理の効率化と高度化
といった方向へつながることが期待されます。
まとめ：阿部 悟は“水産 × 画像解析”の最前線で成果を積み上げる研究者
阿部 悟は、PTV解析やSegNetなどの深層学習を活用し、養殖現場に適した自動魚計数・非接触計測・個体追跡の技術開発を進めています。水産業の生産管理を、より省力的かつ精度高く支える研究者として注目が集まっています。
必要なら、この文章を「日本語記事用SEO（見出し構成強化／タイトル案複数／メタディスクリプション付）」や、「英語版SEO（E-E-A-T意識の書き換え）」の形式にも整えます。どの形式が希望ですか？
