優れたIT活用事例に贈賞する日経コンピュータ主催の「IT Japan Award」。近畿大学とコカ・コーラ ボトラーズジャパンの取り組みが特別賞に選ばれた。クラウドAI(人工知能)やQRコードの意外な活用法が高く評価された。

近畿大学
マダイの稚魚選別にAI ポンプの流量を自動調節

 「クラウドAIを活用して人手で最も負荷のかかる作業を自動化した。第1次産業をITによって革新していくうえで参考になる先進事例として評価したい」(審査委員の大和田尚孝 日経コンピュータ編集長)

 近畿大学の水産養殖種苗センターは研究の一環としてマダイの稚魚を育てている。同センターが出荷する稚魚の数は年に約1200万尾に上る。稚魚の供給量は国内シェア約24%という。かねてから問題だったのが生育不良の稚魚を取り除く作業だ。従業員が目視で取り除いており負担になっていた。

 従業員は海面に浮かぶ作業用いかだの上で稚魚を選別する。いけすの稚魚を海水ごとポンプでくみ上げベルトコンベヤーに乗せる。コンベヤーを流れる間に担当者が生育不良の稚魚を取り除く。コンベヤーは4台あり、1台当たり3人がかりで作業を担う。

 稚魚を正しく選別するには、ポンプの流量調節が欠かせない。担当者3人の作業量を超えないよう、コンベヤーに流す稚魚の数を一定に保つ必要があるからだ。この流量調節にAIを導入して自動化した。

図●マダイの稚魚を選別するAIシステムの概要
稚魚を移送する水量を自動調節(写真提供:日本マイクロソフト)
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 AIの活用に当たり、ポンプの入り口と出口にカメラを1台ずつ設置した。透明なパイプに流れる稚魚の魚影をカメラで撮影し、面積当たりの尾数を判断。結果を基にポンプの流量を調節する。撮影環境は屋外なので太陽光などの影響を受けるため、明るさを一定に保てるよう工夫した。近大が日本マイクロソフトなどと開発した。

 カメラで撮影した画像は3G回線を通じてマイクロソフトのクラウドサービスに送る。画像を基に回帰モデルを使って適切な流量を見極めて、ポンプを制御する仕組みだ。

 同センターはポンプの自動調節をAI活用の第1段階と位置付けている。今後は生育不良や奇形の個体をコンベヤーから取り除く作業もAIで自動化する計画だ。「実現すれば担当者をコンベヤー1台当たり1人に減らせる。その分コンベヤーを増やせるので生産性を高められる」と同センターの谷口直樹種苗事業部長は期待する。

近畿大学の水産養殖種苗センターの岡田貴彦センター長(左)と谷口直樹種苗事業部長(右)
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