課題

チョウザメの卵はキャビアとして珍重される高級食材です。チョウザメ養殖は高コストであると同時に全滅するリスクもあり、養殖を始めるハードルが高くなっています。

チョウザメは雌雄の区別が着くまでに2〜3年の期間が必要で、さらに卵を有無まで6年の歳月がかかります。その間、環境変化による死滅を防ぐため飼育員による長期間の監視が必要でした。

チョウザメの養殖におけるリスクを低減しつつ、コストを削減するためには適切な飼育の自動化システムの構築が課題になります。

解決方法

北海道大学水産科学研究院とソフトバンクがチョウザメ養殖の共同プロジェクトを開始しました。

この共同プロジェクトでは、個体識別を水中や水面からの画像を用いた人工知能により行ったり、環境情報データをリアルタイムに収集・分析することで、「異常行動の早期発見」「病気の蔓延防止」「水流停止や餌の供給過多の養殖環境の異常」などを検出することを目標として、チョウザメの全滅を防ぐ方法の研究に取り組みます。また、水流のシミュレーションやチョウザメの筋骨格モデルを用いることでチョウザメの個体の泳法をシミュレーションします。これにより精巧な3DCGを作成して、教育・研究開発の広い分野への貢献を目指します。

どうなったか

共同プロジェクトは、2020年2月1日から2023年1月31日までの3年間に行われます。

この共同研究は、低価格でのチョウザメ養殖の確立を目指すものですが、IoTやAIを用いた養殖方法の確立を目指すことで、水産分野における各種テクノロジーの可能性、実現性を検証していくとしています。

プロジェクトの担当は以下のようになっています。

• チョウザメの飼育：北海道大学大学院水産科学研究院　足立教授、都木教授
• 筋骨格モデルの解剖学の見地からの調査：北海道大学大学院水産科学研究院　今村 央教授
• 水流シミュレーション：北海道大学大学院水産科学研究院　高橋 勇樹助教
• 画像解析、機械学習による個体識別及び行動分析：ソフトバンク株式会社
• 神経科学（Neuro Science）の見地から動きの生成：ソフトバンク株式会社
• CG生成：ソフトバンク株式会社

まとめ

チョウザメの養殖共同研究プロジェクトを紹介しました。

水産業への人工知能応用は始まったばかりですが、Marvinでもマグロの個体カウントや稚魚の選別の研究などを紹介しています。今後も農業や水産業への人工知能応用は加速していきそうです。

参考資料

• 北海道大学水産科学研究院とソフトバンクがチョウザメのスマート養殖共同研究プロジェクトを開始　～IoTやAIを用いた養殖システムの確立へ～
• 養殖稚魚の選別をAI技術で効率化：近畿大学水産研究所、豊田通商、日本マイクロソフトが稚魚自動選別システムの共同研究開発を開始 [Marvin.news]
• 養殖マグロを機械の眼で自動カウント：電通国際情報サービス、双日ツナファーム鷹島、Arayaが人工知能を用いた自動カウントシステムの共同研究開発を開始 [Marvin.news]

（森裕紀）