建材に使用されたアスベストは解体時等に大気中に飛散することが懸念されるため，行政等によるモニタリングが行われている．漏洩時の迅速な対応のためには，まず迅速なアスベスト検出手法が必要であるが，従来の方法には，技術者が顕微鏡観察によってアスベストを計数するため時間がかかるという課題がある．そこで本研究では，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた位相差顕微鏡画像からのアスベスト検出手法および同手法をベースにしたアスベスト計数手法を提案する．CNNの学習には解体現場等から採取された試料および実験室で作成した試料を用いた．学習したモデルは検証データに対して，検出精度では適合率と再現率で定義されるF値が0.83，計数精度では相対誤差が11％という好成績を示した．
