近赤外スペクトル分析チャレンジとは

AI活用の戦略策定から実行、人材育成までを支援する株式会社SIGNATEが、近赤外研究会主催により木材の近赤外スペクトルから含水率を予測するデータ分析コンペティション「近赤外研究会スペクトル分析チャレンジ」を開催する。このコンペティションは2026年3月2日（月）より開始される。

コンペティションの開催スケジュール

コンペティションは2026年3月2日（月）10時より開始され、チーム作成の期限は2026年5月31日（日）23時59分である。本戦は2026年6月30日（火）23時59分に終了し、入賞者決定は2026年8月中旬の予定となっている。詳細・参加申込みはSIGNATEの公式サイトから受け付けている。

開催背景と技術的課題

近赤外分光法は非破壊・非接触で材料の成分情報を取得できる強力な技術だが、吸収が弱くブロードであるため、散乱や装置差、試料状態の影響を強く受けるという課題がある。現場ではPCAやPLSといった「ケモメトリックス」の手法が堅牢なモデル構築のために用いられてきた。一方で、近年の解析環境の普及や深層学習技術の発展により、スペクトルの生データをそのまま活用する機械学習アプローチも台頭している。本コンペティションではこれら2つのアプローチを同じ土俵で比較し、それぞれの有効性や成立条件を体験的に理解する場を提供する。

課題内容と試料の仕様

本課題では、19種の木材試料から得られた近赤外スペクトルデータに基づき、含水率（水分量）を予測するモデルを構築する。対象樹種はイチョウ、クスノキ、ウエンジ、ウォールナット、クリ、ケヤキ、スギ、スプルース、タモ、チーク、チェリー、トチ、ナラ、ヒノキ、ベイスギ、米ヒバ、ベイマツ、ヤマザクラ、ホワイトオークの19種である。試料サイズは20mm×20mm×12mmで、全乾密度は0.32～0.79g/cm³の範囲である。測定面は板目、まさ目、または追いまさ面となっている。

予測の要件として、提供される近赤外スペクトル情報のみを用いて含水率を予測することが求められ、樹種による乾燥速度の違いや木材表面数mm程度の拡散光特性、乾燥に伴う試料の収縮といった物理的特性を考慮した解析が必要となる。

表彰式と国際シンポジウムでの発表機会

入賞者は2026年11月に沖縄県で開催される国際シンポジウム「Asian NIR Symposium（ANS2026）」へ招待される。表彰式は2026年11月12日（予定）に沖縄県市町村自治会館にて開催される予定で、関連セッションにおいて解析手法や得られた知見についてのプレゼンテーションを実施する。

SIGNATEについて

株式会社SIGNATEはAI活用の戦略策定から実行、人材育成に伴走し、AX（AI transformation）を支援するAI総合コンサルティングファーム。国内最大10万人超のAI人材会員コミュニティを運営し、自社開発の生成AI業務活用診断エージェント、AI活用人材育成プラットフォーム、AIコンペティションプラットフォームなど独自の強みを有している。本社は東京都中央区築地2丁目1番4号銀座PREX East 2階で、代表取締役社長は齊藤秀である。

出典: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000295.000038674.html