第4回ブリ類養殖業振興勉強会 @電気ビル

養殖業へのICT導入による生産の効率化と導入までの論点整理～ブリ類養殖を事例に～

問題の本質は？
何をすべきなの？
国立研究開発法人 水産研究・教育機構
水産工学研究所 水産業システム研究センター
田丸修 otamaru@affrc.go.jp

1. 問題の本質は？
2. 解決すべきはどこなのか？
3. その技術で何をするのか？
4. 人間の代わりか，人間にできないことか
5. まとめ1. 問題の本質は？
2. 解決すべきはどこなのか？
3. その技術で何をするのか？
4. 人間の代わりか，人間にできないことか
5. まとめなぜ水産ビッグデータが活用されないのか

1.問題の本質は？

① 活用するためのグランドデザインの欠如② 他分野における導入事例や課題の整理不足③ 水産業特有の経営体質に起因④ 情報インフラの整わない海洋環境情報の取得に対するハードル⑤ 水産業と情報科学分野の距離感

技術レベルの問題だけではないし，問題点は1つだけでもない1. 問題の本質は？
2. 解決すべきはどこなのか？
3. その技術で何をするのか？
4. その結果どうなるのか？
5. まとめ2. 解決すべきはどこなのか？

何のために生産の効率化するの？
① 経営の改善
利益↑
and
売上↑

安定性の向上経費↓② 経営の持続可能性(サステナビリティ)の確立
経営

経営状態が良く海の環境が良く

環境

社会
経済

社会的に困った状況にない（後継者，世間からの評判，漁村の存続等が問題ない）

1. 問題の本質は？
2. 解決すべきはどこなのか？
3. その技術で何をするのか？
4. 人間の代わりか，人間にできないことか
5. まとめ3. その技術で何をするのか？

人間の感覚とITの関係
身体の部位

目，口，指

脳

脳

脳

手，腕

行動の過程

感覚器

感覚として認識記憶，経験蓄積

意思決定

行動

何してるか

刺激の取得

情報の理解

知識の蓄積

判断

作業

ICTの初期モニタリング

解析

DB化

ICTが進むと

IoTIoT

ビッグデータアルゴリズム 機械

AI

ロボット

人の単純作業の電子化/自動化では，本質的な解決にはならない

ICTの導入事例：水産業
データ取得技術の開発

3. その技術で何をするのか？

作業が減っただけ

生データの取得（電圧等）

モニタリング
IoT

有用データの抽出（水温等）

解析

見える化しただけ

個別データの全体統合

データベース化

管理しやすいだけ

定量的な現状把握

現状認識

トレンドが分かるだけ(図や指標)

摂餌や環境等による成長量の予測
効果予測

人間の選択肢を評価

意思決定支援人間に選択肢を提案

それによる経済性変化の予測
有効な選択肢の提案

1. 問題の本質は？
2. 解決すべきはどこなのか？
3. その技術で何をするのか？
4. 人間の代わりか，人間にできないことか
5. まとめ人間の代わりになるだけなら

4. 人間の代わりか，人間のできないことか

今までの生産構造と同じ出来ることや，生産されるものは変わらない① 経営の改善

利益

売上→・売上は変わりようがない
経費・利益増を望むなら，経費削減が必要

人間の代わり ⇒ 経費削減につながらないと意味がないの？

人間の代わりで労働力不足は解決できる

4. 人間の代わりか，人間のできないことか② 経営の持続可能性(サステナビリティ)の確立

就業者不足への対策

就業者の確保

漁村人口増

漁村振興等

働けなかった人の活用

軽労化等

必要人員の削減

人以外の労働力を投入

ロボット化等

作業量の削減作業工程の改善

データ取得，管理の手間削減

KAIZEN等

IoT，電子化等

まずは，ICTでどこの解決を目指すのかを認識する必要がある

では人間にできないことって何？

4. 人間の代わりか，人間のできないことか① 重いものを持つ② ミスなくいつまでも活動する

物理的な解決③ 暗視下，水中，温度に関わらず活動する④ 膨大なデータを集める⑤ 集めたビッグデータで暗黙知の顕在知化⑥ 情報をリアルタイムに有効活用する

情報的な解決人間にできないことで利益を上げるには

4. 人間の代わりか，人間のできないことか

・同じ設備のままで生産性を高める
・規模を大きくする・それらを組み合わせる
他産業での導入事例

itunes(音楽配信)…オンデマンド，選択肢の増大

Amazon(ネット販売)…オンデマンド，選択肢の増大

UBER，Grab(配車サービス)…オンデマンド，手間削減

電子市場(ノルウェー) …双方向，選択肢の増大，手間削減
ICT導入による生産性の向上を背景に，経費削減を価格低下に反映させ，競争力を上げる方向に進む

1. 問題の本質は？
2. 解決すべきはどこなのか？
3. その技術で何をするのか？
4. その結果どうなるのか？
5. まとめまとめ

5. まとめ・先に技術があるのではなく，何をすべきかの整理が重要・「人間の代わり」になる技術は労働力問題には有効・利益向上のためには「人間にできないこと」の技術開発が必要
・「人間にできないこと」を物理的/情報的なことに分けて考える
・ICTは単価を下げて競争力を上げるビジネスモデルと親和性強・ICTの導入で魚の単価が上がるわけではない・小規模経営体への導入のあり方についても議論を始めるべき5. まとめ

ICTの応用/展開
産業の効率化（コストの削減）無人操業（リスクの低減）安全性の向上（付加価値増） 高品質製品の生産（生産性の向上）暗黙知の抽出（販売量の向上）ニーズに合った販売戦略
学習や体験（ノウハウ） 技能や経験の引継ぎ（学習）

漁場選択の正確性を認識

（体験）

漁業を体験

ご清聴ありがとうございました

ICTを活用した養殖ブリの生産管理プログラム＜ICT活用ブリ養殖管理システム開発共同研究機関＞（国）水産研究・教育機構
東町漁業協同組合
株式会社南日本情報処理センター
日本電気株式会社
鹿児島県

Fisheries Research Agency & Education

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地域戦略

養殖ブリの生産性向上と輸出拡大○ 鹿児島県の養殖ブリ生産量は，２４７百トンで全国一（H26)○ しかし、魚価低迷や餌飼料の高騰，消費の低迷、需要減少
しかも販売管理の高度化
ニーズ／オーダー即応性

ニーズにあったサイズと質および量を「見える化」された生産管理システムが必要
給餌や水温などの見える化

在池漁・サイズを見える化

クラウド

手書きを卒業海の上から自動計算

これにより適切な生産指導

販売管理

Fisheries Research Agency & Education

ニーズへの柔軟性
2

1

２
体長測定

放養
尾数

簡単入力！

クラウド

画像データ

生産管理情報データベース
計測機器（カメラ）

３
１．適切な販売管理システムへ
２．適切な生産指導プログラム

給餌・生産管理
Fisheries Research Agency & Education

3

ICTを使う領域−明確にしておくべきこと
１．生産管理ICTシステムのデザイン
生産オペレーション

製品管理コントロール
水温／潮流
燃料／給餌

適正な生産のためのデータ目的とする品質をつくる

２．販売管理ICTシステムのデザイン
時間の情報

生産管理情報取引先の選択リスク
ヘッジ

オーダー管理ニーズの選択量の情報 品質の情報

4

実効的な生産管理オペレーションプログラムの開発
輪番制 生産管理オペレーション
プログラムを検証・開発する。

養殖業者

これまで難しかった生産管理…

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クラウドサーバ

・タブレット端末を配布

２

・生産管理情報を集約管理

生産管理情報の設計（２年目）

システムの仮運用（２年目）

漁業者の経営が安定

標準化：輸出市場の拡大

Fisheries Research Agency & Education

適正な給餌等の指導
コスト削減への指導

３
適切な生産管理指導（３年目）
的確な販売・加工運営

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ICTを活用した生産管理から販売管理システムへの拡張

養殖ブリICTの生産管理グラウンドデザイン
生産管理プログラムの開発の延長として、販売管理システムとの連結をデザインする。
→生産から販売へとFisheries Research Agency & Education

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