魚AI最前線：Ai.Fish・GreenFish・Watatumiが拓く持続可能な漁業と養殖の未来

魚 AIとは、人工知能を活用して魚の行動解析、漁獲予測、養殖管理、加工効率化などを進化させる革新的な技術群を指します。この技術は、持続可能な漁業を実現し、効率を大幅に向上させる可能性を秘めています。近年、AIの進歩により、魚の種識別から漁場予測、魚の健康監視まで幅広い分野で実用化が進んでいます。

魚 AIの概要とその重要性

魚 AIは、コンピュータビジョンや機械学習を基盤に、魚の画像や動画データをリアルタイムで分析します。これにより、従来の手作業に頼っていた監視や予測が自動化され、漁業従事者の負担を軽減します。例えば、海中カメラや衛星データを用いて魚の位置を予測したり、養殖場で魚の数をカウントしたりするシステムが開発されています。この技術は、資源の持続可能な利用を促進し、環境負荷を低減する点で特に価値があります。世界中のスタートアップや研究機関が、この分野で活発に活動しており、商業漁業から養殖業まで多様な応用が見られます。

Ai.Fish：漁業監視の未来を拓く電子監視システム

ハワイを拠点とするAi.Fish社は、2019年に設立されたスタートアップで、コンピュータビジョンを用いた海洋保全と商業漁業のソリューションを提供しています。同社の技術は、漁船上で撮影された動画をAIで自動解析し、魚の種、漁獲量、人間や道具の行動を正確に検知します。これにより、電子監視（EM）システムのレビュー時間を大幅に短縮し、コストを削減可能です。Ai.Fishは、300万件以上の魚や人間、道具の注釈データを蓄積しており、これを基にカスタマイズされたAIパイプラインを構築しています。

特に、廃棄漁獲物や絶滅危惧種との遭遇を監視する機能が注目されています。コンパクトなカメラとエッジコンピューティングを組み合わせ、船上でリアルタイム処理が可能になるため、漁師の生活を維持しつつ、持続可能な漁業データを確保します。このアプローチは、漁業管理者が技術知識不足を補い、AIベンダーの選定を容易にします。Ai.Fishのクラウドベースのウェブアプリケーションは、注釈と動画を並べて表示し、人間レビュアーの効率を高めます。

TeemFishとAi.Fishの連携：非侵襲的なデータ収集

TeemFishは、頑丈なカメラとエッジAIを搭載したデータキャプチャシステムを開発し、漁船の必要なエリアのみを撮影します。これにより、漁獲イベント検知、魚のサイズ測定、種識別、副次的漁獲監視を実現します。Ai.Fishとの連携で、世界トップレベルのAIプロバイダーと協力し、機械学習を活用した自動化を推進しています。このシステムは、漁師の作業を妨げず、必要なデータを効率的に集めます。

Watatumi：養殖業向けAIスマートソフトウェア

養殖業分野では、WatatumiのようなAI搭載ソフトウェアスイートが画期的です。このシステムは、餌やり、ケージ監視、魚の移動を監視し、深層ニューラルネットワークで魚のカウント、網の損傷検知、魚のサイズ推定を行います。水中カメラ近くの組み込みチップセットで処理するため、大容量動画の送信を避け、信頼性とコストを向上させます。照明や水質、気象条件の変化にも対応し、さまざまなカメラ設定に適応します。これにより、養殖業の効率と収益性が大幅に向上します。

GreenFish：AIによる漁場予測で燃料節約

GreenFishは、AIとビッグデータ、衛星情報を組み合わせ、漁場を予測する技術を提供します。欧州宇宙機関やNASAの環境予報、過去数十年の漁獲ログを活用し、最大8日先の最適漁場を75%以上の精度で示します。最高92%の精度を記録し、魚の品質、量、サイズも予測します。これにより、漁師は燃料と時間を節約し、キャッチ価値を最大化できます。2025年3月、北大西洋シーフードフォーラムでシーフードイノベーションアワードを受賞したこのモデルは、コッドからツナ、サバまで対応します。

GreenFishの強みは、海洋環境の変化にAIが適応し、副次的漁獲を避ける予測も行う点です。コンピューター、タブレット、スマホでアクセス可能で、漁師の意思決定を支援します。スーパーコンピューティングを活用し、各種の行動パターンを学習することで、将来の位置を正確に予想します。

魚加工業でのAI革命：自動化と品質向上

魚の加工段階でもAIが活躍します。機械学習とコンピュータビジョンにより、リアルタイムで魚の特徴を識別し、加工パラメータを調整します。フィレティングロボットは、魚のサイズと形状を分析し、精密なカットを施し、廃棄物を最小限に抑えます。これにより、フィレの均一性が高まり、製品品質が向上します。また、修正雰囲気包装（MAP）を自動化し、保存期間を延長します。この自動化は、生産効率を高め、消費者への高品質魚介類供給を支えます。

UCSDのAI技術：養殖魚の性別判定革新

カリフォルニア大学サンディエゴ校（UCSD）の研究チームは、AIで魚の性別を非侵襲的に判定する技術を開発中です。画像データを機械学習で分析し、従来の超音波法よりストレスフリーでコストを削減します。初期精度76%から90%へ向上し、数万枚のデータセットでさらに精度を高めます。USDA NIFAとNSFの資金援助を受け、SDSCのExpanseシステムでモデルを訓練します。チョウザメ養殖業者と連携し、モバイルプラットフォームで運用可能なユーザー友好型ソリューションを目指します。

NOAAとパートナーのAI動画解析

NOAA Fisheriesは、ミシシッピ州立大学とKitware Inc.と協力し、AIソフトウェアを開発。動画や画像から魚を自動検知し、種の移動を追跡、注釈付けします。これにより、科学者の作業時間を節約し、分析に集中可能になります。精度向上により、人間介入を最小化し、グローバルシーフード産業の理解を深めます。

魚 AIの多様な応用事例

魚 AIの応用は多岐にわたります。物体検知では、画像内の魚や道具を認識。物体追跡で、動画フレーム間で同一物体をフォローし、重複カウントを防ぎます。これを電子監視に統合し、漁業の透明性を高めます。養殖では、魚の健康監視や餌やり最適化が進み、生産性を向上させます。商業漁業では、漁場予測で環境負荷を低減し、持続可能性を確保します。

魚 AIがもたらす経済的・環境的メリット

魚 AI導入により、レビューコストを削減し、データ処理速度を向上。漁師は時間を節約し、安全性を高めます。燃料消費減少で炭素排出を抑え、気候変動対応に寄与します。養殖業では、収穫量増加と廃棄削減で収益向上。加工業では、品質安定で市場競争力が強化されます。これらの利点は、業界全体の成長を後押しします。

未来の魚 AI：さらなる進化の展望

魚 AIは急速に進化中です。データセット拡大で精度向上、エッジコンピューティングでリアルタイム処理が可能に。国際協力でグローバルスタンダード化が進みます。漁業従事者はAIを活用し、持続可能な未来を築けます。新たなスタートアップや研究が、次世代技術を生み出しています。

導入時のポイントと成功事例

魚 AIを導入する際は、漁業の特性に合ったシステム選択が重要です。Ai.Fishのようにカスタマイズ可能なものが適します。GreenFishの予測モデルは、燃料節約で即時効果を発揮。Watatumiは養殖効率を高め、UCSD技術は管理を簡素化します。これらの事例から、AIは多様な漁業に適応可能です。