AIカメラで魚体サイズを自動測定、サーモン陸上養殖の出荷予測を精緻に

測定の手間を「準備」と「解析」の両方でほぼなくしたことが、データ化を日常業務に乗せた最大の要因と考えられます。PCにUSBでつなぐだけで撮影でき、解析も自動で進むため、1名で作業が完結します。測定のたびに人手を集める必要がなくなれば、定期的に実測する運用が初めて現実的になります。精度の高いAIがあっても、現場で回らなければデータは貯まりません。

もう一つは、魚への影響を踏まえて使う頻度をあえて絞り込んだ運用判断です。カメラを入れると魚が一時的に餌を食べなくなり、測定中は給餌も止める必要があるため、毎日ではなく月2回ほどに設定しています。測れば測るほど良いとせず、成長への副作用と情報の鮮度の釣り合いを取った点に、現場を知る側の設計が表れています。

加えて、運用マニュアルを自分たちで作成し、特定の担当者でなくても測定できる体制を整えたことも見逃せません。道具の簡便さに手順の標準化を重ねたことで、担当の交代や増員があっても測定が途切れにくくなり、時系列データを継続して積み上げる前提が整ったと言えます。