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データに基づく生産予測とは？課題と対策・製品を解説
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養殖におけるデータに基づく生産予測とは？
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カキNaviは、AIによる画像解析で採苗に適した「付着期のカキ幼生」の発生状況を確認できるアプリです。
「カキNavi」ってなに？
天然のカキ幼生の発生状況を、経験や勘に頼らずスピーディーかつ高精度に把握できるため、
カキ養殖事業の安定化に繋がる最適な採苗タイミングを逃しません。
どうして効率的に採苗できるの？
カキ幼生の発生状況は、天候や潮流等の影響で刻々と変化します。カキNaviを使えば、
自治体等からの情報で先読みしつつ、船上で確認したリアルタイムの発生状況により、
採苗器の投入タイミングを判断できるなど、効率的な採苗が可能です。
お試し利用実施中（2024年は終了しました）
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
天然採苗をサポートする カキ養殖採苗支援アプリ「カキNavi」
【分養時に生簀間を移動した魚の数が分かります】
養殖漁業では、生簀内の養殖魚を適切な密度に保つため、養殖魚が成長すると「分養」という作業を行いますが、生簀内の密度を生育に適した状態に保つためには予定した個体数を確実に分養する必要があります。分養は非常に大がかりな作業であるため、1度で正確に完了させることが養殖漁業の負担軽減につながりますが、移動する養殖魚の個体数を目視で把握することには限界があり、予定した個体数を正確に分養することができずに作業のやり直しが発生することが養殖漁業における大きな課題の１つ となっていました。
この課題を解決したのが当社が開発した、MagicCounterです。分養時に生簀と生簀間を移動する魚の尾数を高精度かつリアルタイムにカウントし、正確な分養作業をサポートします。
養殖魚の分養時に、生簀と生簀の網を繋いでつくった魚道（通過枠）に超音波の送受波器を設置し、通過する魚の個体数を海中でカウントするとともに、洋上でリアルタイムに確認できるシステムです。計測誤差は平均約10％以内で、分養を実施するうえで十分な精度を確保しています。（特許出願中）
養殖魚 自動尾数カウントシステム MagicCounter
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養殖におけるデータに基づく生産予測
養殖におけるデータに基づく生産予測とは？
養殖のデータに基づく生産予測とは、過去の生産実績、環境データ、飼育データなどを収集・分析し、将来の生産量を高精度に予測する技術です。これにより、市場の需要変動に合わせた生産計画の最適化、資源の効率的な活用、リスク管理の強化を目指します。
課題
データ収集の不均一性
養殖現場ごとにデータの記録方法や精度が異なり、統一的なデータセットの構築が困難です。
環境要因の変動性
水温、塩分濃度、天候などの自然環境要因が予測精度に大きく影響し、その変動を正確に捉えることが難しいです。
生物学的要因の複雑性
魚の成長速度、病気の発生、死亡率などは多くの要因が絡み合い、予測モデルへの組み込みが複雑です。
予測モデルの精度限界
既存の予測モデルでは、突発的な事象や未知の要因による影響を十分に考慮できず、予測精度に限界があります。
対策
データ統合プラットフォームの構築
異なるソースからのデータを一元管理し、標準化された形式で分析可能なプラットフォームを整備します。
環境センサーネットワークの活用
リアルタイムで環境データを収集し、予測モデルに反映させることで、変動要因への対応力を高めます。
機械学習を用いた高度分析
過去の膨大なデータからパターンを学習し、複雑な生物学的要因を考慮した高精度な予測モデルを構築します。
シミュレーションとリスク評価
様々なシナリオに基づいたシミュレーションを行い、予測の不確実性や潜在的なリスクを評価します。
対策に役立つ製品例
統合データ管理システム
養殖現場の様々なデータを集約し、分析しやすい形に整理・標準化することで、データ収集の不均一性を解消します。
リアルタイム環境モニタリング装置
水温、塩分濃度、溶存酸素量などを常時観測し、そのデータを即座に予測モデルへ供給することで、環境要因の変動に対応します。
AI駆動型生産予測ソフトウェア
機械学習アルゴリズムを用いて、過去のデータとリアルタイムデータを統合分析し、高精度な生産量予測とリスク評価を行います。
養殖オペレーション最適化コンサルティング
データ分析結果に基づき、飼育管理、給餌計画、出荷タイミングなどのオペレーションを最適化し、生産予測の活用を支援します。
