漁業におけるAIカメラ活用事例

近年ではIT技術の発展やDX化の推進に伴い、さまざまな場面でAI技術が導入されてきています。漁業に対しAI技術が使用されているイメージを持つ人は少ないかもしれませんが、漁業でもAIカメラをはじめとしたテクノロジーの活用が盛んになってきているのをご存じでしょうか。

ここでは漁業におけるAIカメラの活用事例を紹介します。導入することによるメリットも解説しますのでぜひチェックして下さい。

漁業へのAI導入事例

養殖魚の体長や体重を自動測定

2018年4月、NECと日本水産が養殖魚の体長や体重を自動測定できるクラウドソリューションの共同開発を発表。従来の養殖では魚の体重測定は直接網ですくい上げて測るか、いけす内の撮影映像をコマ送りして一尾ごとに手作業でプロットして測定する方法が主でした。

今回開発したソリューションでは、ステレオカメラで撮影した養殖魚の映像から体長と体重をAIで自動算出が可能に。IT化により測定業務の効率化が期待されます。

参照元：＠IT
（https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/1804/25/news082.html）

魚の食欲をAIで解析し「給餌」を最適化（エサ代削減）

養殖ビジネスにおいて大きな経営負担となるのが「エサ代（飼料コスト）」です。これを劇的に削減する最新システムとして、AIカメラによる給餌の最適化ソリューションが実用化されています。

水中や水面に設置したAIカメラが、魚の泳ぎ方、激しさ、群れの集まり方などの動きから「食欲」をリアルタイムで解析します。魚が満腹に近づいたと判断した時点で、自動給餌機へシステムが即座に停止指示を出す仕組みです。

これにより、無駄なエサの投下を最小限に抑えてコストを徹底削減できるだけでなく、食べ残したエサが海底に沈むことで発生する水質悪化や、周囲の海域における赤潮の発生リスクを大幅に抑制するメリットももたらします。

漁業領域の絞り込み

従来の漁場の絞り込みは、衛星や観測ブイ、観測船などで測定された海水温度のデータから一定の広さの領域に絞り込んで、その中から魚群探知機や漁師の経験や勘をもとに更なる絞り込みを行っていました。しかし現在、漁師の高齢化などによって漁場予測が難しくなり生産性が低下するという問題が生じています。

宮城県東松島では漁業領域の絞り込みにAIを活用しています。JAXAの水循環変動観測衛星の情報から海面水温や降水量などのビッグデータを抽出。

衛星写真から漁場の手がかりとなる河川プルーム、潮目なども合わせてAIで解析し、水温分布図を作成します。このデータや分布図を活用して漁業領域の絞り込みをした結果、漁船利用燃料を15％削減することに成功しました。

参照元：AI Market
（https://ai-market.jp/industry/fishing_ai/）

漁業におけるAIカメラ導入のメリット

人不足解消

漁業では、漁師の高齢化が進んでいることや新たに参入する若者が少ないことによる人手不足が深刻化しています。人手不足解消のために、AIカメラは有効です。

例えば養殖場の生育管理でAIカメラを活用すれば、今までは人が行っていた養殖場の餌やりを自動で行うことが可能に。

海洋データの収集やリアルタイム映像で養殖場の状態を確認することができるようになり、経験や勘だけに頼らない新たな漁業のあり方になるでしょう。全体的な業務を減らすことができ、人手不足の解消につながります。

密漁の監視

AIカメラを導入すれば、密漁の監視が可能となります。海は広大で、侵入者や不審者がいないかを人の目によって常に監視することは困難です。

AIやIoTセンサーなどと組み合わせて使用することができる近年のカメラでは、密漁漁船らしき船が港内に侵入した際にアラートを送信するなどして漁港関係者にリアルタイムで知らせることが可能です。密漁に対し、すぐに対応することができるでしょう。

赤外線サーマルカメラを用いた夜間監視と抑止力

広大な漁港や海上のいけす周辺において、暗闇に乗じて行われる悪質な密漁を未然に防ぐには、AIカメラと特殊センサーの連動が不可欠です。人の目が届かない、あるいは光が全くない夜間の環境であっても、対象物が発する熱を捉える「赤外線サーマルカメラ」を活用することで、不審な小型船の接近や無許可での接岸行為を自動検知します。

異常を捉えた瞬間に漁業関係者へ画像付きのアラート通知を送るだけでなく、現場に設置した強烈なフラッシュライト（赤色灯）や大音量のサイレンと自動連動させることで、密漁者に対する強力な威嚇・犯行の抑止力として絶大な効果を発揮します。

技術の属人化解消

漁業では、漁場の検索や餌やりのタイミング、魚の選別など、業務の多くを漁師の勘や経験に頼っている部分が多くありました。どこに魚がいるのか、どのような魚の質が高いのかなどの技術が属人化していたのです。しかし高齢化によって、経験や勘がある漁師が少なくなりつつあります。

多くの漁師に後継者がおらず、引退してしまえば技術が継承されません。結果、またゼロから技術の研鑽をする必要があり、業務の質の低下が懸念される事態に。

今後、AIカメラをはじめとするテクノロジーをさまざまな場面で活用することによって技術を継承しやすくしたり、一般化して誰でも活用できるようにしたりすることが必要です。

漁業のAIカメラ選びのポイント

漁業では、餌やりの自動化や魚の状態の自動測定、密猟の監視をするためにAIカメラが活用されています。AIカメラは監視だけでなく、船や魚を識別したり侵入を感知して通知したりすることが可能です。

人手不足が深刻な漁業では、AIカメラを導入することで関係者の負担を軽減し、業務効率化を図ることができるでしょう。

海上や漁港特有の「塩害・防水対策」と「通信網」の確保

海風や激しい波しぶき、潮の満ち引きといった、極めて過酷な環境下でAIカメラを長期間安定して稼働させるためには、漁業現場ならではの特殊なスペック基準を満たすハードウェアを選定する必要があります。

重耐塩害仕様と高い防水・防塵性能（IP等級）

海水によるサビや金属部分の激しい腐食は、カメラを早期故障させてしまう最大の原因です。そのため、屋外や漁港に設置するカメラを選ぶ際は、筐体に特別なサビ止め加工が施された「重耐塩害コーティング（防錆処理仕様）」のモデルであるかを必ず確認してください。

同時に、台風の激しい風雨や海水が直接吹き付けても一切内部に水を通さない「IP66以上」の確かな防水・防塵性能（IP等級）を備えた屋外専用のエッジAIカメラを選ぶことが、システムの長期運用において不可欠なポイントとなります。

洋上での通信環境の確保（SIM内蔵型など）

岸壁から遠く離れた「海上のいけす」や定置網の設置場所などでは、光回線などの有線インターネットはもちろん、通常のWi-Fi電波を飛ばすことも極めて困難です。このようなインフラのない環境への設置対策として、カメラ本体にモバイル通信モジュールを搭載した「SIMカード内蔵型（LTE通信対応）」のAIカメラを選択するのが鉄則です。

さらに、親機から数キロメートル先まで省電力でデータを長距離無線送信できる独自の通信規格（サブギガ帯など）を採用したシステムや、ソーラーパネル給電の仕組みを組み合わせることで、通信・電源のインフラがない海上であってもリアルタイムな映像解析・異常アラート通知を行えるようになります。

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