近畿大学水産研究所、豊田通商、日本マイクロソフトは2018年8月21日、これまで人手に頼っていた養殖現場での稚魚の選別作業に対し、AIやIoTなどを活用した業務効率化を図る「稚魚自動選別システム」を開発、実証実験を開始したと発表した。
近畿大学水産研究所ではこれまで、「近大マグロ」をはじめとする多くの魚種の養殖研究を行っているが、そのなかでもマダイは近畿大学水産研究所における養殖研究の大きな柱の1つとなっている。現在、研究の一環として近畿大学水産養殖種苗センターでマダイ稚魚を生産し、大学発ベンチャーのアーマリン近大を通じて全国の養殖業者に販売している。
写真1：手作業での稚魚選別の様子（提供：近畿大学、豊田通商、日本マイクロソフト）拡大画像表示
これまで、稚魚を出荷する前に専門作業員による選別作業を行い、生育不良のものを取り除くなど基準を満たす魚だけを選り分けていたが、目検と手作業で行うため専門作業員の経験と集中力が高度に要求され、作業員自身への体力的負担が大きく、自動化が長年の課題となっていたという。
そこで、豊田通商、日本マイクロソフトは同研究に参画、共同で、AIやIoTを活用し、画像解析と機械学習技術を組み合わせた稚魚の自動選別システムを開発して、現在実証実験を行っている。
豊田通商は、近畿大学水産研究所との長年にわたるクロマグロの完全養殖事業も含め、研究所で行われている具体的な選定プロセスの知識と経験を基に、自動化システムのハードウェア設計とプロトタイプ構築を行った。
日本マイクロソフトは、目視作業の要件を元にマイクロソフトのクラウド基盤「Microsoft Azure」のIoT機能、ならびにAI機能である「Cognitive Service」と「Machine Learning」を活用することで、ポンプの流量調節をリアルタイムで自動化するシステムを設計、開発した。
具体的には、通常稚魚の選別作業は、いけすからポンプで吸い上げた稚魚をベルトコンベアに乗せ、作業員の前を通過する間に生育不良の個体を目視で見分け、選別を行っている。ここで最も重要な役目を担うのが、ポンプの流量調節を行う担当者だ。吸い上げる水量が多すぎると、コンベアを通過する稚魚が多すぎてしまい、選別作業が追いつかない。一方吸い上げる流量が少ないと含まれる稚魚の数が少なくなり、全体の作業効率が落ちる。
今回、開発中の自動選別システムでは、ポンプ制御の自動化から取り組みを始めた。ベルトコンベア上の魚影面積とその隙間の面積をマイクロソフトのAIを活用して画像解析し、一定面積当たりの稚魚数を分析。さらに選別者の作業ワークロードを機械学習させ、作業のための最適値を割り出し、ポンプの流量調節作業を自動化するソフトウェアを試作した。現在は実証実験を継続し、データの収集・分析を行うととともに、改良した制御システムを2019年3月までに本番環境に実装することを目指しているという。
今後は、ポンプ制御システムに次ぐ第2段階として、現在目視で行っている生育不良の個体を取り除く作業においても、画像解析と機械学習を組み合わせて自動化することを計画している。
