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愛媛県信用漁業協同組合連合会 えひめ水産業WEBセミナー

テーマ：AIやITを活用したスマート漁業について

令和４年１０月１８日
中小企業診断士

濵田 悠介
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自己紹介
濵田 悠介（はまだ ゆうすけ）
1983年（昭和58年） 愛南町生まれ【資格】
中小企業診断士（企業内診断士）
愛媛県中小企業診断士協会理事

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本日の内容１．スマート漁業の動向
２．AIの基礎知識と漁業での活用手法
３．漁業でのIT活用のためのポイント
４．スマート漁業の事例紹介

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１．スマート漁業の動向

6スマート水産業の推進
令和２年８月１１日より有識者会議を開催（令和４年１月２５日までに計１０回開催）
・スマート水産業において想定されるデータの連携及びそのためのルール等の検討
・水産業におけるガイドライン（骨子案）の策定
参考情報：水産庁／スマート水産業の推進について
https://www.jfa.maff.go.jp/j/sigen/study/smartkenkyu.html
7スマート水産業の推進
漁業者から情報を収集して新技術への応用を研究
データ利用者

各種情報提供

漁業者

民間事業者
各種情報提供各種情報提供

研究機関

漁協
共同利用

行政
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スマート水産業の目的
生産段階から流通に至る過程で生じるデータを活用し、ICT 等を高度に駆使することにより、例えば、・漁場形成予測による操業の効率化や漁場資源探査・ロボット等の導入による操業の自動化・効率化

・適切な資源確保に必要な資源管理の実現等を行うことが期待されている
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データ連携基盤を活用したサービス• NTT Communications：ウミミル（ICTブイ）

参考： https://www.ntt.com/business/services/ict_bui.html
10IT技術の具体的な活用シーン
・ 海洋状況のデータから魚群の場所を予測し効率的な操業に繋げる・養殖場のデータに基づく給餌などタイミングの見極め、自動給餌・水中ドローンでの撮影による異常の早期検知
・操業データから水産資源の現状を予測し、水産資源の管理に繋げる
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２．AIの基礎知識と漁業での活用手法

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AIとは
•人間が行うような複雑な条件を伴う判断をコンピュータで行う技術•古くからある研究分野だが、「Deep learning（深層学習）」技術により実用の可能性が広がる
大量のデータを学習することによって回答精度を高める（準備するデータの質とボリュームが大切）→少量のデータでも精度を高める研究も進められている
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AIのレベル14

AIを成立させるためのIT技術
IoT

ビッグデータ

AI

ロボティ
クス

5G及びLPWA
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IoT（Internet of Things）•世の中のありとあらゆる「モノ」をインターネットに繋ぐことで情報技術活用の基盤を作る•センシング：➢ネットワークを介してセンターに情報を送り集積する•リモートコントロール：➢遠隔地から操作・制御する

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ビッグデータ•データを大規模に蓄積する技術、そのデータを分析・活用することまで指すこともある•分散処理とクラウド基盤の発達により、取得可能なありとあらゆるデータを人手でふるいにかけることなく、蓄積することが可能になった17

ロボティクス•ロボットの設計・製造・制御を行う「ロボット工学」を指す
言葉•制御技術の発達により、様々な状況への対応が可能に•ドローン：様々な場所での映像取得、水中ドローン等

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5G及びLPWA•双方とも長距離無線ネットワークを構築するための技術
5G：「高速・大容量」「低遅延」「多数端末同時接続」を可能に
LPWA：
低容量、低速であるが遠距離かつ低コストでの通信を可能に、技術主にIoTデバイスでの活用を想定

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AIとIT技術の関係性
IoT

IoTデバイスによる大規模なデータ収集

ビッグデータビッグデータを学習に活用

現実世界

ロボティ
クス

学習による高度な制御

AI
5G及びLPWA
無線ネットワークによる通信の基盤
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AIでできること
・ 画像認識画像データから映っているものが何であるか、どういう状態であるか判断
・ 予測
複数の要素の時系列データから将来の推移を予測
どんなデータを扱って、どのような結論を出すか？の組み合わせによって様々な場面への応用が利く
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AIの漁業での具体的な活用シーン
・ 自動給餌システムでの投入タイミングの判断・ 魚種判別の自動化 → 仲買人の後継者問題
・ 漁業領域の絞り込み
・ 水揚げ量の予測 → 漁港人材配置の効率化、入荷予定の把握（流通側への情報提供）
・ 乱獲の防止（生態の把握）
参考：AIマーケット https://ai-market.jp/industry/fishing_ai/
22３．漁業でのIT活用のためのポイント

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双方向の視点で検討する
現場の視点

IT技術の視点

現場で発生している具体的な課題

IT技術を活用してできること

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現状技術の段階について情報を得る
現場の視点

IT技術の視点

現場で発生している具体的な課題

IT技術を活用してできること

・ 普及レベル （具体的な製品やサービスが販売されている）
・ モデルケース実証 （具体的な製品化、サービス化の検証が行われている）
・ 要素技術の実証 （製品化、サービス化の前段階の要素技術の検証が行われている）
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IT技術導入のメリットを試算
・ 技術を導入することによって何か・どうよくなるか具体的な数値で試算をして、投資対効果を考える－漁獲量のアップ（どう売上高に繋がるか？）－早期の魚群発見による燃料費の削減－給餌の自動化による労務費の削減

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技術を導入して業務が変わる部分を検討
・ 技術導入によって日々の業務の流れが変わることは？具体的な流れをイメージして、細かい運用を検討（毎朝、情報を確認する→情報に判断し、本日の操業を計画→…
・ ネックとなる部分を洗い出す（サービスの利用に必要な機器のメンテナンスは？
サービスが利用できないときの対応は？）
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事業に携わる人みんなで理解する・ IT技術のざっくりとした概要（どんなことができるか、事業の中でこんな使い方をする）
・ IT技術を導入する意義・メリット
事業の目指す方向は共有できているか？
その目指す方向に対してIT技術の活用がどんな効果をもたらすか説明できるか？
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４．スマート漁業の事例紹介

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事例１：サケ定置網の漁獲量を予測
シケの次の日は魚が獲れる（気象との関係）

水の色を見れば何の魚がいそうか分かる（塩分濃度との関係）

・漁師の経験則をデータ化することにより、漁獲量を予測
・漁師だけでなく飲食店にもデータ提供を行い、漁師に直接依頼をかける仕組みを提供
引用 漁業スマート化の可能性（KDDI） https://www.jfa.maff.go.jp/j/kenkyu/pdf/attach/pdf/sf_hrb-15.pdf
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事例２：人工衛星を利用した漁場予測
漁業情報サービスセンター
・過去の水温分布や漁場位置、漁獲量のパターンをAIで解析し、漁場形成のルールを見出す。

ルールを元に漁場の予測
参考：漁業情報サービスセンター https://www.jafic.or.jp/
引用：水産庁スマート水産業にかかる授業提案一覧／人工衛星を利用した漁場予測や赤潮予測
https://www.jfa.maff.go.jp/j/kenkyu/pdf/attach/pdf/sf_hrb-32.pdf
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事例３：IoTを活用した牡蠣養殖モデル
・IOTを活用して養殖場の環境をモニタリング
・データ分析によりノウハウを可視化
・不利な条件下でも環境を整え牡蠣の養殖実現を目指す
引用：KDDI／「世界一おもしろい水産業」へ。IoTを活用した牡蠣養殖モデルの全国展開を目指す
https://biz.kddi.com/beconnected/feature/2022/220525/
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事例４：スマート給餌機

引用：給餌機総合カタログ（福伸電機株式会社）33

事例５：スマート給餌機

引用：餌ロボチラシ（パシフィックソフトウェア開発株式会社）34

事例６：スマート給餌機

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県内の取り組み• 県：スマート給餌機導入促進モデル事業• AI桜鯛（AIによるスマート給餌機を活用したマダイ養殖）• 自治体：愛南町 水域情報ポータル• 愛媛大学：南予水産研究センター➢ICT等の情報通信システムの高度化に関する研究（愛媛大工学部等）

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本日のまとめ
１．スマート漁業の国の動向
データ連携基盤の整備とその活用
２．AIについて、漁業での活用元となるデータはどんなもので、どれくらい集められるのか？
得たい結果は何か？結果を得ることでどういう判断が可能になるか？
３．漁業でのIT活用のポイント
IT活用には「課題認識」と「将来構想」が大切適したIT技術がないかアンテナを張っておく37

ご清聴ありがとうございました。

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