NEC与日本水产株式会社(以下称Nissui)融合Nissui的养殖技术相关专业知识及NEC的先进AI及IoT技术，共同开发了以鰤鱼为对象的养殖业务高效化解决方案。

利用AI感应鰤鱼身体的画面

随着世界范围内的人口急剧增长和食物的多样化，预计2030年水产品的供应缺口将达到3000万吨左右，这一短缺只能通过养殖产品来进行弥补(注1)。为推测出合理的喂食量和捕鱼量，需测量鱼的身长和体重。以往都是直接用网将鱼捕捞上来进行测量，或通过逐格播放养殖池内的图像来手动测量每条目标鱼类，因此迫切需要通过ICT来提升测量业务的效率。

本次合作从2017年开始着手，在Nissui旗下鰤鱼养殖公司黑濑水产株式会社(日本宫崎县串间市)进行了验证，将NEC的AI技术运用到鱼的身长及体重的自动分析中，从而掌握养殖池整体生长状态。

此次开发的解决方案使用了AI技术，从水中摄像头拍摄到的鱼群影像中自动感应要测量的目标鱼类，同时自动提取测量点，根据该测量点自动对尾叉长度(尾叉长，注2)和身高(注3)进行测量。并且可以根据这些数值，利用鱼体重换算公式计算出鱼的体重。

通过不接触方式实现鱼身长·鱼体重的正确测量外，还可以通过测量作业的机械化·自动化，在大幅缩短作业时间的基础上实现与人工作业同等或更高水平(没有个人差异)的处理质量，从而使作业人员把精力集中到理应由人工来完成的附加价值更高的业务中去。此外，NEC还计划利用本解决方案，把“鱼类身长等测量自动化服务(暂定)”的对象鱼种扩大到金枪鱼，预计将从2018年度下半年开始提供云服务。

1. 提升养殖鱼身长测量作业的作业效率，把握整个鱼池的成长和分布情况

通过将立体相机(注4)拍摄的鱼池内的养殖鱼影像上传到云端，利用NEC最先进的AI技术(机械学习)进行分析，可以自动计算出养殖鱼的身长·体重。通过这种方式，可以在不经过人工的情况下掌握整个鱼池内养殖鱼的身长·体重的平均值及其分布，将养殖鱼测量工数降低到1/6左右。同时，还增加了可测量的条数，排除人为误差(测量点标示位置的偏差/长时间作业造成的注意力不集中)，提升测量精度等，从而有助于提升养殖鱼测量作业的效率。

2. 实现非接触式的身长测量，减少商品价值降低的风险，节省人力

由于在不接触的情况下测量鱼的身长，所以测量时不会伤到鱼身，可避免传统方式中因直接用网捞取随机抽样带来的鱼死亡和鱼生病等风险，将有助于养殖业的经营管理。同时，虽然传统鱼身测量值仍将被运用到养殖中的鱼类生长状态管理和喂养的质量及频率调整等中，但还有望通过实际作业的自动化·简单化，有效节省人工成本，提升测量精度等。

通过此次的共同开发，及AI与IoT在养殖事业的灵活应用，大幅提高了Nissui运营评价指标的正确性，其测量效率也得到了进一步提升。Nissui今后将继续扩大AI及IoT的运用范围，进而提供更加安全、放心、美味的养殖鱼。

NEC今后仍将继续通过AI及IoT技术等先进ICT技术促进水产行业的数字化转型，以此为“共同创造”水产业新的社会价值做贡献。

(注1) 出处：“The State of World Fisheries and Aquaculture 2010(世界水产白皮书2010)(FAO,2010)”

(注2) 上颚顶端到尾鳍开始分叉的中间部位凹陷处的外边沿

(注3) 鱼身背部边沿到腹部边沿之间的垂直距离

(注4) 可以通过从多个不同的方向同时拍摄对象物，对其深度方向信息进行记录的相机