ニッスイ、水中映像から魚の体長・体重をAIで算出 国内養殖4社全てで活用

入力を「水中で撮った映像をアップロードするだけ」に絞り込んだ設計が、最大の要因と考えられます。現場の作業者に求めるのは撮影とアップロードのみで、魚の検知から体長・体重の算出、レポート化までをシステム側が引き受けます。コマ送りで一尾ずつ測るという、もっとも人手を要する工程をまるごとAIに移したことで、測定が特別な作業ではなく日常業務の延長になったと見ています。

魚に触れないという条件を、効率化と同じ重さで設計目標に据えた点も見逃せません。この取り組みは、ニッスイがアニマルウェルフェア方針のもとで日々の健康状態のモニタリングを掲げる流れの中に位置づけられています。省力化だけを目的にしていれば、網ですくう作業を速くする方向の改善もあり得たはずです。非接触の測定を選んだことで、測定回数を増やしても魚への負担が増えない構造が生まれ、ウェルフェアと生産管理の両立が可能になったと考えられます。

もう一つは、養殖の現場を持つ側と技術を持つ側が役割を分けた共同開発の体制です。AI・IoTの技術は電気機器メーカーが提供し、ニッスイグループは養殖現場での課題や使い方を持ち込む形で開発が進められています。現場で実際に使うことを前提に作り込んだことが、グループ内の養殖会社への展開を後押ししたのではないでしょうか。