近大マダイ、稚魚自動供給システムを実験開始からわずか半年で実運用へ

近畿大学では、2018 年 8 月から豊田通商、日本マイクロソフトと共に、マダイの稚魚における自動選別システムの開発に取り組んでいます。今回、稚魚の供給に関して水流量調節を AI、IoT を活用して自動化することに成功、2018 年 12 月より実運用を始めています。

近畿大学では、完全養殖されたマダイの稚魚を全国の養殖業者に販売しています。お祝い事など、赤く美しい姿が特徴的なマダイは日本でも需要が非常に多く、年間を通して安定した供給が求められています。近畿大学では、年間 1200 万尾もの稚魚を取り扱っていますが、出荷前の選別作業は最大 25 万尾/日におよび、作業員の負荷を軽減しながら効率化を進めるため、選別作業全体を自動化していくことが求められていました。

「出荷前の稚魚の選別作業を分類すると、主に海上いけすから海水と共に稚魚を吸うポンプの吸口付近に傷めないように稚魚を集める作業、吸い上げた稚魚をベルトコンベアに送るためのポンプ水流量の調節を行う作業、そしてベルトコンベアに乗せられた稚魚から生育不良などの個体を取り除く作業の 3 つの作業になり、水流量調節を行う作業者は、ベルトコンベアを流れる稚魚が多すぎると除外すべき個体を見逃す恐れがあり、また少なすぎると 1 日の処理量に影響するので、常時最適に保つ必要がありました。そのため、長年の経験を積んだ限られたスタッフで行っています。」
と、近畿大学 水産養殖種苗センター 種苗事業部長 白浜事業場長代理の谷口 直樹氏は説明します。

” 働き方改革を実現するためには、これまで手動で行われている非効率な作業を見極め、機械化できる作業と、人が本当に必要な作業を見極めることが重要でした。”

実験では、マグロ養殖事業で近畿大学と協業関係にあった豊田通商が日本マイクロソフトを紹介、日本マイクロソフトは画像解析を用いた「稚魚自動供給システム」の開発に着手。 AI による機械学習のプラットフォーム「Microsoft Azure Machine Learning Studio」による画像解析と機械学習を組み合わせ、ポンプ配管内にある魚影の面積と、空いているすきまの面積を画像解析、更にその面積比により作業者がどのように水流調整しているかを機械学習させることで、供給量の最適値を割り出し、自動化するソフトウエアを開発しました。

近畿大学と 2 社は、取り組みの発表から半年あまりの実証実験を通じ、システムが担当者の作業と同じ技術レベルの水量調節を維持することに成功。これまで熟練の担当者が 1 日の殆どの時間を費やしていた水流量調節の作業を無くし、自動化を実現しました。

担当者は厳しい環境での連続した作業から解放されるとともに、長年の養殖の経験を活かした更なる養殖プロセスの自動化・効率化、そして養殖に携わる人材育成を実現するための貴重な人材として新たな分野に挑戦することが出来るようになります。

” 日本の漁業従事者は約 15 万人（※）、40 歳以上が約 8 割を占める中で若手の人材確保が非常に重要となります。今回の実運用は私たちの旅の始まりにすぎません。最終的には選別作業そのものを自動化することを目指します。“

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参考情報：
「海を耕せ」：世界の養殖業をリードする近畿大学が次にチャレンジするのは、AI と IoT が支える第一次産業の働き方改革

（※）平成 29 年水産白書 漁業就業者数の推移参考
http://www.jfa.maff.go.jp/j/kikaku/wpaper/h29_h/trend/1/t1_2_2_3.html

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