海苔AI養殖

海外の屋内養殖施設をモデルにし、弊社独自のAIテクノロジーを実装した屋内養殖施設の稼働を目指す(2026年予定)。海苔は冬期のみの養殖、有明海ではニ期作を行っている。一方、屋内養殖では１年中多期作が可能となる。季節と環境変化に制約なしで、安定的な生産活動が可能となり、海苔の品質が担保される。更には、海苔養殖による海洋汚染と生態系破壊の環境問題も解決できる、未来志向的な海苔養殖方法として期待される。

海苔屋内養殖

従事者の高齢者及び人手不足、地球温暖化などにより、海苔の国内生産量は年々減り続けている。一方、海外からの輸入は年平均10.3%ずつ増加。このような諸問題は世界中同様のはずだが、海外では海苔屋内養殖にICTを導入し、省人化の実現及び生産量の増産を実現している。

海苔生産量年5.4%減少

養殖面積が海上3000㎡を、海外の屋内施設では5㎡で実現し、10倍以上の経済効果を得ている。海洋汚染を防ぎ、大幅な労働力節減が可能な新環境養殖方法である。

モジャコ漁とは

ブリは人工孵化が不可能のため、海藻と共に漂流する稚魚（モジャコ）を捕獲して養殖する。近年の海洋問題に伴い、稚魚の捕獲率が年々減っている。

海で稚魚確保

漂流する海藻を見つけるのは大変難しく、更に海の資源枯渇により、水揚げ量が伸びないのが現状で毎年の水揚げ量は、充足率の半分強に過ぎない。

ドローン・AIで効率化

漂流する海藻の色を事前にAIに学習させて、ドローン空撮物から色の認識により、短時間で海藻を探し出す。

AIの原理

数千枚の写真から色相・彩度・明度を考慮し、学習した色と同じ色範囲の海藻を探知する。写真一枚の探知に、所要時間は約0.5秒以下（但しPCの性能次第）

陸地から離陸

〔1〕地上から離陸し、自動飛行により空撮する。
〔2〕ドローンの帰還後、メモリ(SDカード)をPCに挿入する。
〔3〕PC上のAIで海藻を探知する(写真1枚に約0.5秒所要)

船上から離陸

〔1〕船上から離陸し、自動飛行により空撮する。
〔2〕ドローンの帰還後、メモリ(SDカード)をPCに挿入する。
〔3〕PC上のAIで海藻を探知する。

場所特定

数千枚の写真の中で、該当する写真の位置情報 (経度・緯度)から、海藻の場所を特定する。経緯度は、ドローンの写真ファイルにタグで格納される。