国際研究スポットライト：マングローブ・インテリジェンス — IoTと沿岸保全の融合 - Prasetyo Wibowo氏（PENS・武蔵野大学）インタビュー
アジアAI研究所（AAII）および武蔵野大学データサイエンス学部（MUDS）における国際研究コラボレーションを紹介するシリーズの一環として、高橋雄介准教授がPrasetyo Wibowo氏にインタビューを行いました。Wibowo氏は、インドネシア・スラバヤのPoliteknik Elektronika Negeri Surabaya（PENS）の研究者であり、現在武蔵野大学で博士課程に在籍しています。彼の研究「Mangrove Intelligence（マングローブ・インテリジェンス）」は、IoTセンシング、AI画像解析、セマンティックコンピューティングを組み合わせ、東南アジアの沿岸コミュニティにとって不可欠な自然の防壁であるマングローブ生態系の監視と保全に取り組むものです。2025年11月にタイ・プーケットで開催されたAAII Symposium 2025で発表されたこの研究は、地域の環境課題をグローバルな知性へとつなげる、まさに国境を越えた学際的イノベーションの好例です。
図1. Prasetyo Wibowo（武蔵野大学大学院データサイエンス研究科、PENS）。
高橋： Prasetyoさん、ようこそ。あなたはインドネシアのトップポリテクニクであるPENSの教員でありながら、同時に武蔵野大学の博士課程学生でもあるという、非常にユニークな立場にいらっしゃいます。まず、この二つの世界をつなぐようになった経緯を教えていただけますか？
Wibowo： ありがとうございます、高橋先生。PENSでの私のバックグラウンドは電子工学と情報技術で、特にIoTと組み込みシステムに注力してきました。テクノロジーを現実の課題に応用することに常に情熱を持っており、武蔵野大学とアジアAI研究所の研究環境を知ったとき、これは素晴らしい機会だと感じました。特に清木康教授が展開するセマンティックコンピューティングの概念——データに意味を与えるという考え方——は、私が環境モニタリングで実現したいことと深く共鳴するものでした。そこで、PENSでの教育・研究の責任を維持しながら、武蔵野大学で博士研究を進めることを決めました。
高橋： あなたの研究プロジェクト「Mangrove Intelligence」は、とても印象的な名前ですね。具体的にどのようなもので、どんな課題を解決しようとしているのですか？
Wibowo： マングローブ生態系は東南アジアにおいて最も重要な自然資産の一つです。海岸線を侵食から守り、海洋生物の育成場として機能し、膨大な量の炭素を貯留しています。しかし、汚染、沿岸開発、気候変動によって深刻な脅威にさらされています。問題は、これらの生態系のモニタリングが従来、コストが高すぎるか、時間がかかりすぎるか、あるいは最も情報を必要としている人々——地域コミュニティや保全活動の現場の人々——と断絶していたことです。
Mangrove Intelligenceは、マングローブの森を一つの生きた存在として扱い、テクノロジーを使ってその「声」に耳を傾けるサイバーフィジカルフレームワークです。私はこのシステムを「5 Nature Sensing（5つの自然感覚）」というコンセプトを中心に設計しました。人間の五感をモデルにしたものです。「視覚」にはマルチスペクトルカメラを搭載したドローンで植生の健康状態を評価します。「聴覚」にはバイオアコースティックセンサーで生物多様性を追跡します。「味覚」と「嗅覚」には、現場設置型の化学センサーや電子ノーズを使い、水質、土壌栄養分、大気汚染を分析します。そして「触覚」には、環境プローブが温度、湿度、物理的条件をリアルタイムで計測します。
高橋： 複雑なセンシングシステムを非常に直感的に表現されていますね。では、データはどのように具体的なアクションに変換されるのですか？
Wibowo： ここで「SPARK」フレームワークが登場します。Sensing（センシング）、Processing（処理）、Actuation（実行）、Reinforcement（強化）、frameworK（フレームワーク）の頭文字です。センサーデータが物理空間で収集されると、「グローバル・セマンティック・コンピューティング・スペース」と呼ぶ場に入り、AIモデルが処理を行います。健康モニタリングでは、ドローン画像からNDVIなどの植生指数を計算し、エリアを「優良」「良好」「普通」「不良」に分類します。廃棄物モニタリングでは、物体検出モデルを使ってプラスチック包装、食品缶、発泡スチロールなどのゴミの種類を特定・計数し、GPS座標でマッピングします。
しかし、データだけでは十分ではありません。重要なイノベーションは、このインテリジェンスを人間の行動につなげることです。私たちは「4-Step Human Action（4ステップ人間行動）」プロトコルを開発しました。ゴミを「見つける（Find）」、「拾う（Pickup）」、写真を撮って「記録する（Shoot）」、そしてエリアを「清掃する（Clean）」。そして、保全活動の実際のインパクトを測定するために、ビフォー・アフターのデータを比較します。これにより、サイバー空間とフィジカル空間のループが閉じるのです。
高橋： スラバヤとバリでのフィールドスタディについて触れていましたね。具体的な成果を教えてください。
Wibowo： スラバヤのWonorejoマングローブエリアとバリのBenoa Bayで広範なフィールドワークを実施しました。Wonorejoでは2025年8月にドローンを展開してマルチスペクトル画像を撮影し、廃棄物検出システムを用いて空間リスクマップを作成しました。各データポイントにはGPS座標、廃棄物数、0から5のリスクスコアが含まれています。これらを六角形の空間ベクトルとして地図上に可視化することで、保全活動者がどこにクリティカルスポットがあるか——どこでクリーンアップ活動を優先すべきか——を即座に把握できます。
Benoa Bayでは、衛星分析で92万平方メートル以上をカバーしました。7,991エリアを「健全」と分類し、9エリアで水分ストレス、57エリアで侵食、8エリアで崩壊を確認しました。このレベルの精緻で証拠に基づいた評価は、限られたリソースでこの規模で行うことは以前は不可能でした。
高橋： これは、同じシンポジウムで清木教授と浦木先生が発表されたSemantic Microscopeプロジェクトと見事にリンクしますね。ご自身の研究とその広範なフレームワークとの関係をどう捉えていますか？
Wibowo： まさに——そのつながりは本質的なものです。Semantic Microscopeは、重要なデータにどう「焦点を合わせる」かについて理論的基盤を提供しています。清木教授のフレームワークでは、専門家の視点が5つの要素の組み合わせとして定量化され、それを「ストア・シェア・スイッチ」できます。顕微鏡の操作のように。Mangrove Intelligenceにおいて、植生の健康に焦点を当てるか廃棄物の分布に焦点を当てるかを切り替えるとき、私たちは本質的にセマンティック・マイクロスコープの「レンズ」をスイッチしているのです。センシングモダリティの組み合わせと適用する分析コンテキストは、Semantic Microscopeが形式化する「データ集中のための選択肢」をまさに体現しています。私たちのマングローブ研究は、多くの点でその哲学の実世界への応用です——インドネシアの沿岸生態系からのローカルなインサイトを、グローバルに共有可能なインテリジェンスに変換するものです。
高橋： Prasetyoさんの研究で特に印象深いのは、単に論文を発表するだけでなく、コミュニティが環境を守る方法そのものを変えようとしている——本質的に社会へのインパクトを生み出す研究だということです。ここに、私たちの機関に通底する深いつながりを感じます。私はよくPENSを「インドネシアのスタンフォード」と表現するのですが、それは国内イノベーション部門第1位という実績だけでなく、スタンフォードと同様に、工学の卓越性とアントレプレナーシップが交差する場所だからです。私自身は慶應義塾大学SFC（湘南藤沢キャンパス）の出身で、SFCもまた分野横断による社会的インパクトの創出を理念として設立された場所です。そしてシリコンバレーでスタートアップを立ち上げた経験もあります。さらに、ここMUDSやMIDSにおいて、清木学部長は常に「データサイエンスは社会にインパクトを与えることを宿命としたサイエンスである」と強調されています。アルゴリズムの話ではなく、現実世界の現象を想像し、データに意味を与え、それをコミュニティや産業の変革につなげるサイエンスだということです。その意味で、PENS、SFC、シリコンバレー、そしてMUDS/MIDSは、すべて同じ根本的なコミットメントを共有しています——すべては社会イノベーションのために。Prasetyoさん個人を突き動かしているものは何ですか？ Mangrove Intelligenceの背後にある、より深いモチベーションとは？
Wibowo： とても重要なご質問ですね。高橋先生が、私が感じてはいたけれど言語化できていなかったことを的確に表現してくださったと思います。最初にマングローブの研究を始めたとき、環境科学そのものに関心があったわけではありませんでした。スラバヤで、まさにマングローブ生態系のすぐそばに暮らし、海岸侵食や汚染に苦しんでいるコミュニティを見て、「自分はエンジニアだ。助けるためのツールを持っている。なぜやらないのか？」と思ったのです。それこそが先生がおっしゃる「アントレプレナーシップ」のマインドセットだと思います——会社を起こすという意味ではなく、課題を見つけ、自分事として引き受け、解決策を自ら構築するという姿勢です。
PENSと武蔵野大学のつながりに私が最もワクワクするのは、まさにこの共通の哲学です。PENSでは、実際に動くものを作ることを叩き込まれます——リアルなシステム、リアルなハードウェア、リアルな現場展開。しかし武蔵野大学での博士研究を通じて、それらのシステムがなぜ重要なのかをより深く考え、生み出されるデータにセマンティックな意味を与え、持続的な社会的価値を生み出す研究をデザインすることを学びました。MIDSが掲げる「{Your Expertise} × AI = Innovation」という方程式は、単なるスローガンではありません。まさに私がやっていることそのものを表現しています。IoTと組み込みシステムにおける私の専門性に、武蔵野大学で培ったAIとセマンティックコンピューティングの能力を掛け合わせることで、以前には存在しなかった沿岸保全のための新しいインテリジェンスが生まれたのです。
そして、PENSと武蔵野大学のコラボレーションを特別なものにしているのは、まさにこの点だと思います。両機関とも、社会的目的のないテクノロジーは不完全だと信じています。清木教授の「データに名前を与えるサイエンス」というビジョンであれ、PENSの「現実の課題を解決するイノベーションを生み出す」文化であれ、根底にある推進力は同じです——私たちは世界をより良くするために研究をしているのです。
高橋： まったく同感です。その共有されたDNAこそが、国境を越えて協働するとき、私たちの学生や研究者がこれほど強力なシナジーを生み出す理由だと思います。さて、研究以外にも、武蔵野大学での生活に深く関わっていらっしゃいますね。その経験について教えてください。
Wibowo： 武蔵野大学での時間は、予想しなかった形で私を変えてくれました。データサイエンス学部の学部授業のティーチングアシスタント（TA）を務めており、日本の学生の学びへのアプローチを間近に見る貴重な機会になっています。教室の「雰囲気」はインドネシアとは異なります。学生たちは非常に集中力があり規律正しく、PENSに持ち帰りたいと思う多くの教育的アプローチを学びました。
また、プロフェッショナルとしての素晴らしい機会にも恵まれました。研究グループでJR East本社を訪問し、データサイエンスが交通インフラにどう応用されているかを探求しました。もちろん、研究室の仲間と年末パーティーを祝ったり、日本中の寺社や史跡を探訪したりと、社交面も充実しています。こうした経験が、学術的なコラボレーションを超えた絆を生み出してくれています。
高橋： インドネシアと日本の両方の学術界に身を置く立場から、PENS-武蔵野大学の連携、特に2026年4月に開設される新しいMIDSプログラムにどのような独自の価値を見出していますか？
Wibowo： この連携は、互いの強みを補完し合うという点で非常にパワフルだと思います。PENSはエンジニアリング、IoT、実践的な技術イノベーションに秀でています——インドネシアのイノベーション部門で第1位にランクされています。武蔵野大学はMUDSと新しいMIDSプログラムを通じて、セマンティックコンピューティング、データサイエンス方法論における世界レベルの専門知識と、AAIIを通じた深く国際的な研究文化をもたらします。PENSの学生のエンジニアリングスキルとMIDSの「{Your Expertise} × AI = Innovation」という理念を組み合わせると、どちらの機関単独では対処できない現実世界の課題を解決できる研究者・実務家が育つのです。
PENSとMIDSのダブルディグリープログラムはまさにゲームチェンジャーです。学生はPENSと武蔵野大学の両方の学位を取得でき、全く異なる2つの学術文化と研究伝統に触れることができます。インドネシアの学生にとっては日本のテクノロジーエコシステムへの扉が開き、日本の学生にとっては東南アジアで最もダイナミックなイノベーション拠点への直接的なつながりが得られます。
高橋： 最後に、Mangrove Intelligenceの今後の展望と、国境を越えた研究を考えている学生へのアドバイスをお願いします。
Wibowo： Mangrove Intelligenceの次のステップは、プーケットでのAAIIシンポジウムで築いたコラボレーションを基盤に、インドネシア国内のより多くのサイトや、タイにもセンシングネットワークを拡大することです。また、地域コミュニティにとってシステムをより使いやすくすること——誰でも4ステップアクションプロトコルに参加できるモバイルアプリケーションの開発——にも取り組んでいます。ビジョンは、アジア各地のコミュニティからのローカルな知見が、沿岸保全のための共有インテリジェンスシステムに流れ込むプラットフォームを作ることです。
学生へのアドバイスはシンプルです：文字通りにも比喩的にも、「足を泥だらけにすること」を恐れないでください。最高の研究は、最先端のテクノロジーと解決しようとする課題への真の情熱を組み合わせたときに生まれます。そして国際コラボレーションとは、論文を共有することだけではありません。関係性を築き、異文化を理解し、自分の研究を新しい視点で見ることです。MIDSのようなプログラムはそれを初日から可能にしてくれます。PENSと武蔵野大学の間のこの経験が、私の研究だけでなく、世界の見方そのものを変えてくれたと、身をもって言えます。
高橋： Prasetyoさん、ありがとうございました。あなたの研究は、私たちの「Local Insights to Global Intelligence」というミッションをまさに体現しています——インドネシアの沿岸生態系に関する深い知見を、世界中のコミュニティに貢献できるフレームワークへと昇華させるものです。
Wibowo： ありがとうございます、高橋先生。このコミュニティの一員でいられることに感謝しています。MIDSの第一期生をこのエキサイティングな旅にお迎えできることを楽しみにしています。
Prasetyo Wibowo氏のMangrove Intelligenceに関する研究は、AAII Symposium 2025（2025年11月13日、タイ・プーケット）で発表され、直近では2026年2月6日にPENS（インドネシア・スラバヤ）で開催されたMIDS Information Session「Local Insights to Global Intelligence」でも紹介されました。この研究は、PENS、武蔵野大学データサイエンス学部（MUDS）、新設のMIDS、およびアジアAI研究所（AAII）を結ぶ広範な共同研究プログラムの一環であり、インドネシア、日本、タイの研究者をデータサイエンスとセマンティックコンピューティングを通じてつなぎ、グローバルな課題に取り組んでいます。
研究コラボレーションおよびMUDS・AAIIの訪問研究者プログラムに関する詳細は、muds.ac/contactまでお問い合わせください。
