ユーグレナが研究を進めるミドリムシなどの藻類は、食料と競合しないバイオ燃料の原料として注目されている。今後、低コストで安定的に大量培養できる方法を確立することが課題であり、天候などに左右されやすい屋外培養での生産管理と生産予測の実現が重要となる。

今回の共同研究では、ハイパースペクトルカメラ（二次元の位置情報に加えて波長の情報を取得できるカメラ）やセンサー群により培養プール内の状態を可視化するため、IoTビジネスプラットフォームを活用したセンシング基盤を構築。ミドリムシの成長状況など生産管理に必要な情報をリアルタイムに把握できるようにする。

こうした情報を定常的に取得してデータを蓄積し、日本ユニシスのAI関連技術体系であるRinzaを活用して解析することで、変化する環境要因に連動した藻体の生産量予測のための増殖シミュレーションモデルを構築することを目指す。

ユーグレナでは、三重県多気町の藻類エネルギー研究所で行っている実証実験で日本ユニシスのセンシング基盤を活用。天候による生育状況の変化に関する情報や、培養プール内の状態を示す各種センサー群のデータの安定取得を行う。また、従来の定期見回りによる管理と比べ、情報取得から管理までの工数削減が見込まれることにより、運用コストの削減を目指す。