AIが養殖業を変革する：2025年の展望

世界の養殖産業は今、技術革命の渦中にあります。テクノロジーと水産科学の交差点で15年以上にわたり研究を続けてきた者として、人工知能（AI）は、近代養殖の誕生以来、魚類養殖のあり方を根本的に変える最も重要なパラダイムシフトであると確信しています。

養殖業におけるAIの現状

2025年の世界養殖市場は約3,870億ドル規模に達し、テクノロジーの導入がますます成長を牽引しています。AIとIoT（モノのインターネット）の統合は、もはや実験的な取り組みではなく、競争力のある事業運営に不可欠な要素となっています。

以下に、AIが最も大きな影響を与えている主要分野をご紹介します。

水質は養殖成功の最も重要な単一要因です。従来のモニタリングは定期的な手作業によるサンプリングに依存しており、溶存酸素、pH、アンモニア、水温の急激な変化を見逃すことがある、労働集約的なプロセスでした。

AI搭載のセンサーネットワークは、予測機能を備えた連続リアルタイムモニタリングを提供します。機械学習アルゴリズムにより、以下のことが可能になります。

「事後対応型から予測型の水質管理への転換により、養殖場では魚の死亡コストが年間数百万ドル規模で削減されています。」

飼料は養殖業の運営コストの50〜70%を占めます。過剰給餌はコストの無駄であり水質を悪化させ、給餌不足は成長を阻害します。AI駆動型給餌システムは、コンピュータビジョンと行動解析を活用し、以下を実現します。

私自身のコンピュータベース画像解析の研究でも、視覚データが人間の目では見えないパターンを明らかにできることを確認しています。この同じ原理が、現在、養殖場の給餌オペレーションに大規模に応用されています。

疾病の発生は養殖業界にとって最大の脅威です。AIシステムは、以下の手法により疾病の初期兆候を検出できるようになっています。

保存中の魚の体色変化モニタリングに関する研究から、画像解析が目に見える劣化に先行する品質変化を検出できることが示されています。同じ原理が、養殖場での生きた魚の健康モニタリングにも適用されています。

「精密養殖」の概念は、精密農業に類似したもので、データを活用して生簀や養殖ケージごとに個別最適化された意思決定を行うものです。具体的には以下が含まれます。

オハイオ州立大学でのポスドク研究において、私はポータブル表面増強ラマン分光法（SERS）デバイスを用いた研究に取り組みました。これらのハンドヘルド機器は、AI分類アルゴリズムと組み合わせることで、以下の迅速な識別が可能です。

Microchemical Journalに掲載された最新の論文では、機械学習支援型分光法による天然ムール貝と養殖ムール貝の判別を実証しました。この技術は食品偽装防止に大きな可能性を持っています。

期待が高まる一方で、いくつかの課題が残されています。

今後の展開として、以下を予測しています。

「養殖業の未来は、単に多くの魚を生産することではありません。より賢く、より安全に、より持続可能に生産することにあるのです。」

私たちのDENGiZプロジェクト（TUBITAKサイエム、2025年）では、まさにこのビジョンの実現に取り組んでいます。海から食卓まで、品質と持続可能性をあらゆる段階で確保するリアルタイムの追跡可能なシステムの構築を目指しています。

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チャナッカレ・オンセキズ・マルト大学水産加工工学教授。AI駆動型水産物品質評価および持続可能なブルーフードシステムを研究。