漁業でも、ICTやIoT、AI、ドローン、ロボットなどを活用する「スマート水産業」が進められています。

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水産庁は、スマート水産業をICTやIoTなどの先端技術によって、水産資源の持続的利用と水産業の持続的成長を両立する次世代の水産業と位置付けています。沖合・遠洋漁業では海水温や漁獲データを活用した漁場形成予測、養殖業ではICTを使った自動給餌や網掃除ロボットなどの導入が進んでいます。

ただし、中小漁業者や養殖業者が最初から高額なセンサー、ドローン、AI予測システムを導入すれば、すぐに成果が出るわけではありません。

紙の操業日誌、燃料記録、漁獲記録、給餌記録、出荷情報が分散したままでは、機器からデータを取得しても日々の改善に使えないからです。

漁業のAI・DX導入では、次の順番で進めることが重要です。

• 現在の業務と記録方法を診断する
• 操業・養殖・販売情報をデジタル化する
• 生成AIを報告書や情報整理に活用する
• データが整った業務をAIエージェント化する

特に注意したいのは、沿岸漁業、沖合・遠洋漁業、養殖業では、最初に整えるべき情報が異なる点です。

漁船では操業、燃料、漁獲、入出港の記録が中心になります。一方、養殖業では水温、水質、給餌、生育、へい死などの記録が中心です。

この記事では、漁業形態ごとの違いを踏まえながら、中小漁業者・養殖業者が無理なくAI・DX導入を進める方法を解説します。

漁業のAI・DX導入は記録のデジタル化から始める

漁業のAI・DX導入というと、魚群探知、漁場予測、自動給餌、ドローン監視などを思い浮かべる人も多いでしょう。

しかし、最初に取り組むべきことは、高度なAI技術の導入ではありません。

まずは、日々の業務で発生している情報を、継続して記録・確認できる状態にする必要があります。

AI導入より先に業務と情報の流れを整理する

最初に、次の内容を確認します。

• 誰が記録しているか
• いつ記録しているか
• 船上、養殖場、事務所のどこで記録しているか
• 紙、表計算、スマートフォンのどれを使っているか
• 記録した情報を誰が確認しているか
• 漁協、市場、加工業者、販売先へ何を伝えているか
• 同じ情報を何回転記しているか

例えば、漁船の操業日誌を船長が紙に記入し、帰港後に事務担当者が表計算へ転記しているケースがあります。

さらに、漁獲量を漁協へ報告し、燃料費を別の会計資料へ入力していると、同じ航海に関する情報が複数の場所へ分散します。

養殖業でも、水温は紙の点検表、給餌量は担当者のノート、へい死数はメッセージアプリ、出荷予定は事務所の表計算で管理されていることがあります。

この状態でAIを導入しても、AIが参照できる情報が不足したり、数字が一致しなかったりします。

したがって、最初に行うべきことは「どのAIを導入するか」ではなく、「どの情報を、誰が、どの形式で記録するか」を決めることです。

高額な設備を先に導入すると失敗しやすい理由

センサーや監視設備を導入すると、水温、海況、機器の稼働状況などを自動的に取得できます。

しかし、次の条件が決まっていなければ、データを集めるだけで終わってしまいます。

• 何のためにデータを取得するのか
• 誰がデータを確認するのか
• どの数値を異常と判断するのか
• 異常時に誰へ連絡するのか
• 対応結果をどこへ記録するのか
• データを経営改善にどう使うのか

例えば、水温センサーを導入しても、水温変化と給餌量、生育、へい死数が別々に管理されていれば、原因と結果を比較しにくくなります。

高額な設備を導入する前に、必要な記録項目と確認方法を設計することが重要です。

漁業のIT・生成AI導入度とDX成熟度

ご提示の業界調査データでは、漁業のIT導入度は2.0、生成AI導入度は1.5とされています。

また、DX成熟度は大企業が3.0であるのに対し、中小企業は1.5です。

この数値からは、漁業全体でデジタル化の必要性が認識され始めている一方、中小漁業者では、記録のデジタル化や情報共有の基盤整備が十分に進んでいない状況が読み取れます。

ただし、導入度や成熟度の評価基準は調査ごとに異なります。数値だけで自社の遅れを判断するのではなく、現在の記録方法、情報共有、データ活用の状態を確認することが大切です。

漁業でAI・DXが必要とされる背景

漁業のAI・DX導入が求められている背景には、生産量の減少、人手不足、就業者の高齢化、海洋環境の変化などがあります。

漁業・養殖業の生産量は減少傾向にある

水産庁によると、日本の漁業・養殖業の生産量は1984年にピークを迎え、その後は水産資源の減少、海洋環境の変化、漁業就業者や漁船の減少などを背景に減少傾向が続いています。

2023年の漁業・養殖業生産量は383万トンで、前年より9万トン、割合では2％減少しました。海面漁業は293万トン、海面養殖業は85万トンで、いずれも前年を下回っています。

一方、2023年の漁業・養殖業の生産額は1兆6,853億円で、前年より増加しています。生産量が減少しても、魚種や市況によって販売価格や収益性は変化するため、数量だけでなく単価、原価、販売先まで含めて管理する必要があります。

漁業就業者の減少が続いている

水産庁によると、2023年の漁業就業者数は12万1,389人で、前年より1.4％減少しました。

漁業就業者の総数が減少するなか、65歳以上が占める割合は増加傾向にあります。新規就業者は年間2,000人前後で推移してきましたが、2023年度は1,733人でした。

人が減ると、漁獲や養殖そのものだけでなく、次の作業も限られた人数で行わなければなりません。

• 操業日誌の作成
• 漁獲量の報告
• 燃料や資材の管理
• 水温や水質の確認
• 給餌記録
• 出荷・販売調整
• 行政や漁協への報告
• 新人への業務引き継ぎ

DXによる省力化では、現場作業だけでなく、記録、報告、集計、情報共有の負担を減らす視点も重要です。

燃料費・飼料費・資材費の管理が重要になっている

漁船漁業では、燃料費が経営に大きく影響します。

航海ごとの燃料使用量と漁獲量、売上を関連付けなければ、どの操業が収益につながったのかを正確に確認できません。

養殖業では、飼料費、種苗費、設備維持費、電気代などの管理が必要です。特に給餌量は、生育や出荷量だけでなく、原価や漁場環境にも関係します。

そのため、DX導入では作業時間の短縮だけでなく、原価と生産実績を結び付けることが重要です。

国もスマート水産業を推進している

水産庁は、ICTやIoTなどの先端技術を活用するスマート水産業を推進しています。

沖合・遠洋漁業では、人工衛星による海水温データと漁獲データをAIで分析する漁場形成予測などが行われています。養殖業では、ICTを活用した自動給餌、遠隔での給餌量管理、自動網掃除ロボットなどの導入が進められています。

ただし、中小漁業者が同じ設備をすぐに導入する必要はありません。

国の政策や先進事例を参考にしつつ、自社の課題、規模、通信環境、投資可能額に合わせて導入段階を決める必要があります。

沿岸漁業・沖合遠洋漁業・養殖業では優先課題が異なる

漁業DXでは、すべての事業者へ同じシステムを導入することはできません。

沿岸漁業、沖合・遠洋漁業、養殖業では、作業場所、通信環境、記録対象、経営課題が異なるためです。

沿岸漁業は簡単に入力できる操業・漁獲記録を優先する

沿岸漁業では、小型漁船による日帰り操業が多く、家族経営や少人数の事業者も少なくありません。

そのため、大規模なシステムよりも、帰港後に短時間で入力できる仕組みが適しています。

最初に整えたい主な情報は次のとおりです。

• 出港日時
• 帰港日時
• 操業海域
• 漁法
• 魚種
• 漁獲量
• サイズや等級
• 燃料使用量
• 水揚げ先
• 販売価格
• 天候や海況
• 操業中に発生した異常

入力項目を増やしすぎると、現場で使われなくなります。

最初は、経営判断や報告に必要な項目へ絞り、選択式や音声入力を活用する方法が現実的です。

沖合・遠洋漁業は船上記録と陸上管理の連携を優先する

沖合・遠洋漁業では、航海期間が長く、船上と陸上事務所の情報共有が重要です。

最初に整えたい情報には、次のものがあります。

• 航海日誌
• 操業日時
• 操業海域
• 漁法
• 魚種別の漁獲量
• 燃料使用量
• 機関や設備の稼働状況
• 船員の作業情報
• 冷凍・保管状況
• 入港予定
• 水揚げ予定
• 陸上事務所への報告内容

沖合や遠洋では、常に安定した通信が利用できるとは限りません。

そのため、システム選定では、通信できない時間帯にも入力できること、端末内へ一時保存できること、通信回復後に同期できることが重要です。

常時接続を前提としたクラウドシステムを導入すると、通信が不安定な場面で記録が止まる可能性があります。

養殖業は水温・水質・給餌・生育管理を優先する

養殖業では、船の航海記録よりも、飼育環境と生育状況の継続的な管理が重要です。

最初に整えたい情報は次のとおりです。

• 水温
• 溶存酸素
• 塩分濃度
• 水質
• 天候
• 給餌量
• 飼料の種類
• 飼料ロット
• 飼育尾数
• 生育状況
• へい死数
• 病気や異常
• 投薬・処置履歴
• 設備の点検履歴
• 出荷予定

センサーを導入すれば、水温や水質を自動取得できます。

しかし、手作業の記録項目や確認ルールが決まっていなければ、センサーデータと給餌、生育、へい死との関係を分析できません。

まずは、何を、いつ、どこで測定するのかを統一する必要があります。

3業態の違いを比較表で整理する

漁船で最初に整えるべき操業・燃料・漁獲記録

漁船でのDXは、航海や漁獲に関する記録を一つの流れとして管理することから始めます。

操業記録を標準化する

紙の操業日誌では、船長や担当者によって記載内容が異なることがあります。

ある人は天候や海況まで詳しく記載し、別の人は漁獲量しか記載していない状態では、後から比較できません。

最低限の共通項目を決めておきましょう。

• 日付
• 出港・帰港時刻
• 操業海域
• 漁法
• 作業時間
• 魚種
• 漁獲量
• 担当者
• 天候
• 海況
• 異常や事故の有無

自由記述を増やすと入力負担が大きくなります。

魚種、漁法、販売先などは選択式にし、特別な出来事だけ自由記述にすると継続しやすくなります。

燃料記録と操業実績を関連付ける

燃料記録は、給油した量と金額だけでは不十分です。

航海単位で次の情報を関連付けると、収益性を把握しやすくなります。

• 給油量
• 燃料使用量
• 航行時間
• 操業時間
• 漁獲量
• 売上
• 水揚げ先
• 航海日数

例えば、漁獲量が多くても、遠方まで航行して燃料使用量が増えていれば、利益は期待したほど残っていない場合があります。

反対に、漁獲量が少なくても、高単価の魚種を少ない燃料で水揚げできれば、収益性が高い可能性があります。

AIを導入する前に、航海ごとの数字を比較できる状態を作ることが重要です。

漁獲記録と販売情報をつなげる

漁獲量だけを記録しても、経営改善には限界があります。

次の販売情報と関連付けることで、魚種、規格、販売先ごとの傾向を確認できます。

• 魚種
• サイズ
• 等級
• 数量
• 水揚げ先
• 販売先
• 単価
• 手数料
• 運送費
• 入金予定
• 実際の入金額

「何をどれだけ獲ったか」から、「どの魚種を、どの販売先へ、どの条件で販売すると収益が残るか」へ分析の範囲を広げられます。

船上入力は操作回数を減らす

船上では、陸上の事務所と同じようにパソコンを操作できるとは限りません。

揺れ、波しぶき、手袋、作業時間、通信状況などを考慮する必要があります。

船上入力では、次の設計が有効です。

• 入力項目を必要最小限にする
• 選択式を中心にする
• 音声入力を利用する
• 一時保存できるようにする
• 通信回復後に同期する
• 文字やボタンを大きくする
• 紙とシステムの二重入力を避ける

入力の正確さだけでなく、現場が継続できるかどうかを優先しましょう。

養殖業で最初に整えるべき水温・水質・給餌・生育記録

養殖業では、飼育環境、給餌、生育、異常対応を一連のデータとして管理することが重要です。

水温・水質データの測定条件を統一する

同じ養殖場でも、測定場所や時刻が異なると、数値を単純に比較できません。

次の条件を決めておきます。

• 測定場所
• 測定する深さ
• 測定時刻
• 測定頻度
• 測定方法
• 使用する機器
• 異常値の扱い
• 確認担当者
• 欠測時の対応

例えば、ある日は午前中、別の日は夕方に水温を測定していると、日々の変化を正確に判断しにくくなります。

センサーを導入する場合も、設置場所、校正、保守、欠測時の処理を決める必要があります。

給餌記録と生育状況を関連付ける

給餌量は、養殖の生産性と原価に大きく関係します。

少なくとも次の情報を関連付けましょう。

• 給餌日時
• 給餌量
• 飼料の種類
• 飼料ロット
• 飼育尾数
• 平均重量
• 水温
• 天候
• 食欲や摂餌状況
• へい死数
• 出荷量

給餌量だけを記録するのではなく、水温、生育、へい死、出荷との関係を確認できる状態を作ります。

異常発生時の記録を残す

養殖業では、異常が起きたときの対応記録が重要です。

主な記録項目は次のとおりです。

• 異常を確認した日時
• 水温や水質の変化
• へい死数
• 魚の状態
• 設備故障
• 赤潮などの環境変化
• 実施した対応
• 対応した担当者
• 専門家への相談内容
• その後の結果

異常が収まった後も記録を残しておけば、同じような状態が発生した際の参考になります。

ただし、過去の対応記録だけで投薬や治療を自動判断してはいけません。専門家や関係機関へ相談すべき領域を明確にしておきましょう。

センサーや自動給餌機は運用ルールの後に導入する

水産庁は、養殖業でICTを活用した自動給餌や遠隔での給餌量管理などが進んでいることを紹介しています。

自動給餌機やセンサーは、省力化や管理精度の向上に役立つ可能性があります。

ただし、導入前に次の点を決めておく必要があります。

• 取得したデータを誰が確認するか
• 確認頻度はどの程度か
• どの数値を異常とするか
• 異常時に誰へ通知するか
• 自動運転を止める条件は何か
• 手動へ切り替える方法はあるか
• 故障時の代替手段はあるか
• 保守や部品交換を誰が担当するか

設備の性能だけでなく、停止時や異常時の運用も含めて選定することが重要です。

漁獲・養殖情報と販売・需給情報を連携する

漁業DXは、生産現場の記録だけで完結するものではありません。

漁獲量、養殖魚の生育、出荷予定を、注文、在庫、販売価格などとつなげることで、経営判断に使える情報になります。

生産情報と販売情報が分断すると何が起きるか

生産側と販売側の情報が分かれていると、次の問題が発生します。

• 出荷予定を販売担当者が把握できない
• 注文が入っても在庫や生育状況を確認するまで回答できない
• 水揚げ量の変化を加工・販売先へ伝えるのが遅れる
• 販売価格と生産原価を比較できない
• 売れ残りや出荷不足が発生する
• 同じ情報を電話、紙、メッセージで何度も伝える

特に養殖業では、出荷できるサイズや数量を事前に把握し、注文や市場動向と調整する必要があります。

最初に連携したい販売情報

すべての販売情報を一度に統合する必要はありません。

まずは、次の項目から始めます。

• 注文日
• 顧客・販売先
• 魚種
• 規格
• 数量
• 希望納期
• 出荷予定日
• 在庫・出荷可能量
• 販売価格
• 納品状況
• 入金状況

生産現場が出荷可能量を更新し、販売担当者が同じ情報を確認できるだけでも、電話や確認作業を減らせます。

漁協・市場・加工・販売先とのデータ形式を確認する

漁業では、自社だけで情報を完結できないケースが多くあります。

漁協、産地市場、加工業者、卸売業者、飲食店、小売店など、複数の関係者が関わるためです。

データ連携では、次の違いに注意します。

• 魚種名の表記
• 規格や等級
• 重量や数量の単位
• 取引番号
• 出荷日と水揚げ日の扱い
• 表計算、紙、専用システムの違い
• 情報を更新するタイミング

水産庁は、漁獲報告の事務負担を軽減し、蓄積したデータを資源評価などに利用するため、漁獲情報の電子的な送信を支援してきました。また、水産流通適正化制度では、漁獲番号等の伝達や取引記録の作成・保存を行うWebシステムも提供されています。

自社システムを導入するときは、関係機関が求める項目や形式も確認しましょう。

販売連携は共有表から始めてもよい

中小漁業者の場合、最初から大規模な販売管理システムを導入する必要はありません。

共有できる表計算や入力フォームを使い、次の流れを作るだけでも改善につながります。

• 生産担当者が出荷可能量を入力する
• 販売担当者が注文情報を入力する
• 出荷予定を照合する
• 不足や余剰を確認する
• 出荷後に実績を記録する

入力ルールが安定し、取引件数や利用者が増えてから、受注管理や在庫管理システムへ移行する方法もあります。

漁業で生成AIを活用するなら低リスク業務から始める

生成AIは、入力した文章やデータを基に、文章作成、要約、分類、情報整理などを支援する技術です。

一方、一般的な生成AIは、船舶の安全運航や漁場の最終判断を目的とした専用システムではありません。

漁業で生成AIを利用する場合は、人命や生産物の安全へ直接影響しにくい業務から始めましょう。

報告書や日報の下書きを作成する

生成AIを始めやすい業務の一つが、報告書の下書きです。

活用例には次のものがあります。

• 操業日誌から日報を作る
• 航海記録から週次報告を作る
• 養殖記録から管理報告を作る
• 異常対応の経緯を時系列で整理する
• 会議資料の要点をまとめる
• 漁協や行政へ提出する文章の下書きを作る
• 社内共有用の報告文を読みやすく整える

生成AIへ直接、機密性の高い漁場情報や個人情報を入力するのではなく、利用するサービスの契約条件やデータ利用条件を確認したうえで運用します。

また、生成された文章は必ず担当者が確認してください。

規制・制度・通知情報を整理する

漁業では、資源管理、漁獲規制、操業ルール、安全、補助事業など、多くの情報を確認する必要があります。

生成AIは、公開されている資料を読みやすく整理する補助に使えます。

例えば、次の使い方があります。

• 長い通知文の要点を整理する
• 自社に関係する項目を抜き出す
• 期限や必要書類を一覧にする
• 前年度からの変更点を比較する
• 社内説明用の文章を作る

ただし、生成AIは内容を誤って要約したり、存在しない条件を付け加えたりすることがあります。

法令、規制、補助金の対象条件などは、必ず原文、公式サイト、担当機関の案内を確認しましょう。

販売・需給情報を整理する

生成AIは、複数の注文や問い合わせを整理する業務にも利用できます。

• 注文内容を販売先別にまとめる
• 問い合わせを内容別に分類する
• 出荷予定と注文を一覧にする
• 販売先ごとの要望を整理する
• 商品説明文の下書きを作る
• 営業資料を作成する
• 商談記録から次の対応を抽出する

ただし、取引単価、顧客情報、契約内容などを入力する場合は、社内ルールと利用サービスの情報管理条件を確認する必要があります。

社内マニュアルや引き継ぎ資料を作成する

ベテラン漁業者の経験や判断は、短期間で簡単に置き換えられるものではありません。

生成AIは、その経験を聞き取り、文章として整理する作業を補助できます。

例えば、次の質問をベテラン担当者へ行います。

• 出港前に何を確認しているか
• 海況の変化をどこで判断しているか
• 漁具の異常をどのように見つけるか
• 魚の状態を何で判断しているか
• 給餌量を変えるときに何を見ているか
• 異常が起きたときに誰へ連絡するか

回答内容を生成AIで分類し、手順書、確認表、教育資料の下書きにできます。

生成AIがベテランの判断を代替するのではなく、経験を共有しやすくするために利用することが重要です。

生成AIに任せてはいけない判断

生成AIは便利ですが、回答が常に正しいとは限りません。

特に、安全、法令、投薬、品質に関する最終判断は、人間や専門家が行う必要があります。

航行・操船・安全判断

次の判断を、一般的な生成AIの回答だけで行ってはいけません。

• 出港の可否
• 航路の選定
• 荒天時の避難
• 衝突回避
• 機関異常への対応
• 救命や緊急時の対応

天候、海況、船舶機器、法令、運航基準、現場責任者の判断を優先します。

生成AIは、安全機器や航海支援システムの代わりにはなりません。

漁場や漁獲に関する最終判断

水産庁が紹介しているように、人工衛星の海水温データや漁獲データをAIで分析し、漁場形成を予測する専門的な取組は進んでいます。

ただし、専門的な漁場予測システムと、文章生成を中心とする一般的な生成AIは別のものです。

一般的な生成AIへ「今日はどこで漁をすべきか」と質問し、その回答だけで操業場所を決めることは避けましょう。

漁場や漁獲に関する最終判断には、次の情報が関係します。

• 海況
• 天候
• 資源状況
• 漁獲規制
• 船舶の状態
• 乗組員の安全
• 現場経験
• 専用システムのデータ

AIの出力は参考情報の一つとして扱い、責任者が判断する必要があります。

養殖の給餌・投薬・出荷に関する最終判断

養殖業でも、次の判断を生成AIへ任せてはいけません。

• 給餌量の最終決定
• 病気の診断
• 投薬の種類や量
• 出荷可否
• 品質判定
• 異常時の緊急対応

記録や過去事例の整理には利用できますが、専門家、獣医師、関係機関、現場責任者による確認が必要です。

機密情報や個人情報の入力にも注意する

生成AIへ入力する情報にも注意が必要です。

特に、次の情報は社内ルールを定めて扱いましょう。

• 詳細な漁場情報
• 独自の漁獲ノウハウ
• 魚種別の収益情報
• 取引単価
• 顧客情報
• 船員・従業者の個人情報
• 未公開の経営情報
• 契約書
• IDやパスワード

水産庁は、水産分野におけるデータの提供・利用について、契約や同意に基づく取扱いを促すデータ利活用ガイドラインを公開しています。データの所有、利用目的、第三者提供などは、システム導入前に確認する必要があります。

漁業DXを進める4段階

漁業DXは、業務診断、IT基盤整備、生成AI活用、AIエージェント化の4段階で進めると整理しやすくなります。

第1段階｜業務診断

最初に、現在の業務を棚卸しします。

確認するのは、次のような業務です。

• 紙で記録している業務
• 同じ情報を何度も入力している業務
• 集計に時間がかかる業務
• 電話や口頭確認が多い業務
• ベテランしか分からない業務
• 船上と事務所で分断している情報
• 養殖場と販売部門で共有できていない情報
• 報告書作成に時間がかかる業務

各業務について、作業時間、担当者、頻度、使用する書類、発生しているミスを確認します。

業務診断では「AIを使えそうな業務」だけを探すのではなく、そもそも不要な作業や重複入力がないかも確認しましょう。

第2段階｜IT基盤整備

次に、日々の情報をデジタルで記録・共有できる状態を作ります。

主な取組は次のとおりです。

• 入力項目を統一する
• 紙の記録を入力フォームへ変更する
• 表計算やクラウドで一元管理する
• スマートフォンやタブレットから入力できるようにする
• 閲覧・編集権限を設定する
• バックアップ方法を決める
• オフライン時の運用を決める
• データの保存期間を決める
• 魚種名や単位を統一する

この段階で大切なのは、高機能なシステムを導入することではありません。

必要な情報が正しく蓄積され、関係者が同じ情報を確認できる状態を目指します。

第3段階｜生成AI活用

データや文書がデジタル化された後で、生成AIを利用します。

初期段階では、次の業務が適しています。

• 日報・週報の下書き
• 操業記録の要約
• 養殖管理記録の整理
• 規制情報の要点抽出
• 会議資料の作成
• 販売情報の分類
• マニュアル作成
• 問い合わせ返信の下書き

生成AIの出力をそのまま使用せず、人間による確認工程を必ず入れます。

誰が確認し、どの情報と照合し、誤りがあった場合にどう修正するかを決めておきましょう。

第4段階｜AIエージェント化

AIエージェントとは、決められた目的やルールに従い、複数の情報を確認しながら作業を進める仕組みです。

漁業では、次のような活用が考えられます。

• 操業記録の入力漏れを確認する
• 水温や水質の異常値を担当者へ知らせる
• 週次報告を自動作成する
• 出荷予定と注文情報を照合する
• 在庫不足の可能性を販売担当者へ通知する
• 点検時期が近い設備を知らせる
• 承認が必要な報告を責任者へ送る

ただし、AIエージェントへ最終判断まで任せるのではなく、確認、集計、連絡、報告を支援する仕組みとして設計します。

安全、投薬、品質、操業継続などの重要判断には、人間の承認を残すことが必要です。

漁業のAI・DX導入で起こりやすい失敗

漁業DXを成功させるには、導入前によくある失敗を把握しておくことが重要です。

高額な設備から購入してしまう

よくある失敗は、「補助金が使えそうだから」「最新機器だから」という理由で設備を先に選ぶことです。

導入目的や運用方法が決まっていなければ、次の状態になりやすくなります。

• 取得したデータを誰も見ない
• 操作できる人が限られる
• 故障後に使われなくなる
• 紙の記録が残り、作業が増える
• 月額費用だけが継続する
• 他のシステムと連携できない

設備を選ぶ前に、解決する業務課題と必要な機能を明確にしましょう。

現場の入力負担が増える

経営者や事務担当者にとって便利なシステムでも、船上や養殖場で入力する人の負担が増えると定着しません。

特に注意したいのは次の点です。

• 入力項目が多すぎる
• 細かな文字を入力しなければならない
• 通信できるまで作業が止まる
• 紙とシステムの両方へ入力する
• 操作する端末が増える
• 担当者ごとに入力方法が異なる

導入前に現場で試し、1件の記録にかかる時間を測定しましょう。

データを集めるだけで活用しない

データを蓄積しても、確認や改善に使わなければ意味がありません。

次の状態になっていないか確認します。

• データを見る担当者が決まっていない
• 定例会議で使用していない
• 異常値への対応ルールがない
• 毎月同じ表を作るだけになっている
• 経営者が結果を確認していない
• 現場へ改善結果を共有していない

記録項目ごとに「何を判断するために使うのか」を決めることが必要です。

海上通信と機器保守を軽視する

海上や養殖場では、一般的なオフィスとは異なる条件があります。

• 通信圏外
• 通信速度の制限
• 塩害
• 水濡れ
• 強い日差し
• 揺れ
• 手袋での操作
• 電源の確保
• 機器故障
• 遠隔地での保守

導入前に、実際の利用場所で通信と端末操作を確認します。

また、故障したときに代替機を用意できるか、保守業者がすぐに対応できるかも確認しましょう。

漁獲データの権利と共有範囲を決めていない

漁獲情報や養殖データには、事業者の重要なノウハウが含まれます。

システムを導入するときは、次の点を契約で確認します。

• データの所有者は誰か
• システム会社がデータを利用できるか
• 匿名化して二次利用されるか
• 漁協や市場へ何が共有されるか
• 第三者へ提供される条件は何か
• 契約終了時にデータを返却できるか
• データを削除できるか
• 外部へ出力できる形式は何か

水産庁も、水産データの利活用における契約や同意、プラットフォームを通じたデータ連携上の取決めを重視しています。

導入前に確認したい費用とシステム選定ポイント

漁業DXでは、システムの初期価格だけで判断しないことが重要です。

初期費用だけでなく運用費を確認する

導入時には、次の費用を確認します。

• システム初期設定費
• 月額利用料
• スマートフォン・タブレット費
• センサーや設備の購入費
• 通信費
• 保守費
• 部品交換費
• データ移行費
• 他システムとの連携費
• 操作研修費
• 現場向けマニュアル作成費
• 故障時の代替機費用

安価なシステムでも、個別設定や連携が必要になると総額が増える場合があります。

反対に、初期費用が高くても、保守や設定変更が含まれていれば、運用全体では負担を抑えられる可能性があります。

少なくとも3年程度の総支払額を試算して比較しましょう。

海上・屋外で使えるか確認する

漁業向けのシステムでは、機能数よりも現場条件への適合が重要です。

確認したい項目は次のとおりです。

• オフラインでも入力できるか
• 通信回復後に自動同期できるか
• 防水・防塵性能はあるか
• 手袋を着けたまま操作できるか
• 日差しの強い場所で画面を確認できるか
• バッテリーは業務時間中持つか
• 船内や屋外で充電できるか
• 端末を紛失した場合に遠隔停止できるか

デモ画面を見るだけでなく、実際の利用場所で試すことをおすすめします。

データを外部へ出力できるか確認する

導入したシステムを将来変更する可能性もあります。

次の機能を確認しましょう。

• 表計算形式で出力できるか
• 一般的なデータ形式に対応しているか
• APIで他システムと連携できるか
• 定期的にバックアップできるか
• 契約終了後もデータを利用できるか
• 過去データを一括取得できるか

独自形式でしか保存できない場合、将来のシステム移行やAI活用が難しくなる可能性があります。

現場に合わせて入力項目を変更できるか確認する

同じ漁業でも、魚種、漁法、船の規模、販売方法によって必要項目は異なります。

システムに自社の業務を無理に合わせるのではなく、次の設定ができるか確認します。

• 入力項目の追加・削除
• 必須項目の変更
• 選択肢の設定
• 魚種や規格の登録
• 利用者別の権限設定
• 帳票の変更
• 通知条件の変更

設定変更に毎回高額な開発費が必要かどうかも、導入前に確認しましょう。

漁業DXは外部支援や補助金との相性が高い

ご提示の業界調査データでは、漁業は外部支援や補助金との相性が高い業種とされています。

その理由は、クラウドシステムだけでなく、通信、端末、センサー、設備、データ連携、現場教育などを組み合わせて検討する必要があるためです。

外部支援が有効な理由

漁業DXでは、単にIT製品を選ぶだけでは不十分です。

次の内容を一緒に設計する必要があります。

• 現在の業務フロー
• 記録項目
• 船上・養殖場での入力方法
• 通信できない場合の運用
• データの保存先
• 販売先との情報共有
• 生成AIの利用ルール
• 機器故障時の対応
• 導入効果の測定方法

システム会社は製品に詳しくても、漁業者の経営課題や補助制度まで把握しているとは限りません。

反対に、補助金支援会社が海上通信や養殖管理に詳しいとも限りません。

外部支援を利用するときは、製品販売だけでなく、業務診断と運用設計に対応できるかを確認しましょう。

補助金で検討される可能性がある経費

制度によって異なりますが、一般的には次のような経費が検討対象になる場合があります。

• 業務管理システム
• クラウドサービス
• データ連携システム
• センサー
• 通信機器
• タブレット等の端末
• 自動給餌設備
• 監視設備
• 導入設定
• 操作研修
• 専門家支援

ただし、同じ設備でも、制度の目的、対象者、導入方法によって対象外になる場合があります。

ハードウェア単体では対象にならない制度や、交付決定前の契約・発注・支払いが認められない制度もあります。

必ず最新の公募要領と事務局の案内を確認してください。

補助金申請前に整理すること

補助金を検討する場合は、製品名を決める前に次の内容を整理します。

• 解決したい課題
• 現在の業務手順
• 対象となる船や養殖拠点
• 利用者数
• 現在使用しているシステム
• 必要な機能
• 導入前の作業時間
• 導入後に削減したい時間
• 初期費用
• 月額費用
• 保守費
• 導入希望時期
• 効果測定の方法

「AIを導入したい」だけでは、必要性や効果を説明しにくくなります。

「操業日誌の転記に毎月何時間かかっている」「養殖場と事務所の確認に毎日何回電話している」といった具体的な課題へ置き換えることが大切です。

制度は最新の公募要領を確認する

補助金制度では、次の条件が変更される可能性があります。

• 対象者
• 対象経費
• 補助率
• 補助上限
• 公募期間
• 必要書類
• 契約可能時期
• 対象となる契約期間
• 実績報告
• 導入後の効果報告

補助金は申請すれば必ず採択されるものではありません。

採択や補助を前提に契約を進めず、公募要領、事務局、支援機関へ確認してください。

漁業のAI・DX導入を成功させるポイント

漁業DXを現場へ定着させるには、システム導入後の運用が重要です。

一度に全業務を変えない

操業、燃料、漁獲、養殖、在庫、販売、会計を一度に変更すると、現場の負担が大きくなります。

最初は、次のように対象を一つに絞りましょう。

• 紙の操業日誌を入力フォームへ変える
• 給餌記録を統一する
• 出荷予定を共有する
• 日報作成を生成AIで補助する
• 設備点検の漏れを通知する

1～3か月程度運用し、入力負担や効果を確認してから範囲を広げます。

現場担当者と一緒に入力方法を決める

DXの設計を経営者、事務担当者、IT会社だけで行うと、現場で使いにくい仕組みになることがあります。

実際に入力する船長、船員、養殖担当者へ次の内容を確認します。

• いつなら入力できるか
• どの端末なら使いやすいか
• 選択式にできる項目は何か
• 自由記述が必要な項目は何か
• 通信できないときにどうしているか
• 現在の紙を残す必要があるか
• どの情報を確認できると便利か

入力する人が導入効果を感じられる設計にすることが、定着につながります。

入力時間と確認時間を測定する

導入効果は、感覚だけでなく数字で確認します。

主な指標は次のとおりです。

• 日報作成時間
• 紙から表計算への転記時間
• 月次集計時間
• 入力漏れの件数
• 記録の修正件数
• 電話や確認連絡の回数
• 出荷調整にかかる時間
• 報告書作成時間
• 燃料使用量
• 飼料使用量
• 設備故障の停止時間

導入前の数字を記録しておかなければ、導入後の効果を比較できません。

データを定例会議や改善活動で使用する

データは、記録するだけでなく、定期的に確認します。

例えば、月次会議で次の内容を確認します。

• 航海ごとの燃料使用量
• 魚種別の漁獲量と単価
• 販売先別の売上
• 給餌量と生育状況
• へい死や異常の発生傾向
• 出荷予定と注文の差
• 入力漏れや運用上の問題

確認した結果、翌月に何を改善するかを決めます。

DXは、データを集める取組ではなく、データを基に業務を改善する取組です。

漁業のAI・DX活用イメージ

以下は実在企業の導入事例ではなく、中小漁業者が段階的に導入する場合の想定例です。

活用イメージ1｜沿岸漁業の操業日誌をスマートフォン入力に変更

小型漁船による日帰り操業を行う事業者を想定します。

これまでは、帰港後に船長が紙の操業日誌を記入し、家族や事務担当者が表計算へ転記していました。

まず、次の項目をスマートフォンの入力フォームへ変更します。

• 出港・帰港時刻
• 操業海域
• 魚種
• 漁獲量
• 燃料
• 水揚げ先

魚種や水揚げ先は選択式にし、入力時間を短縮します。

入力された情報は自動的に一覧化されるため、月末に紙を見ながら集計する必要がなくなります。

次の段階では、漁獲量と販売価格、燃料使用量を関連付けます。

さらに、蓄積した操業記録から、生成AIで月次報告や会議資料の下書きを作成します。

このケースでは、高額なAI設備よりも、日々の転記作業をなくすことが最初の成果になります。

活用イメージ2｜沖合漁業の船上記録と事務所報告を連携

数日から数週間の航海を行う漁船を想定します。

これまでは、船上で紙や個別ファイルへ記録し、通信できるタイミングで事務所へ電話やメールで報告していました。

導入の第一段階では、船上端末へ次の情報を記録します。

• 操業日時
• 操業海域
• 魚種別漁獲量
• 燃料使用量
• 冷凍・保管状況
• 入港予定
• 設備異常

通信できない時間帯は端末内へ保存し、通信が回復したときに陸上事務所へ同期します。

事務所側では、漁獲状況、入港予定、水揚げ見込みを確認し、漁協や販売先との調整に利用します。

次の段階では、生成AIが記録内容を整理し、航海報告書の下書きを作ります。

将来的には、入力漏れ、燃料使用量の急変、設備点検時期などを自動通知する仕組みへ広げられます。

ただし、航行や操業の最終判断は船長や責任者が行います。

活用イメージ3｜養殖場の給餌と生育記録を一元化

複数のいけすを管理する養殖事業者を想定します。

これまでは、水温を紙へ記録し、給餌量は担当者ごとのノート、生育状況は月に一度表計算へ入力していました。

まず、いけすごとに次の項目を統一します。

• 水温
• 水質
• 給餌量
• 飼料の種類
• 生育状況
• へい死数
• 異常の有無

現場ではタブレットから入力し、事務所でも同じ情報を確認できるようにします。

蓄積したデータを使い、水温と給餌量、生育、へい死の変化を比較します。

次の段階で水温センサーを導入し、手入力していた一部のデータを自動取得します。

生成AIは、週次の養殖管理報告や異常対応履歴の整理に利用します。

さらに、異常値や入力漏れを担当者へ通知するAIエージェント化を検討します。

給餌、投薬、出荷の最終判断は、現場責任者や専門家が行う運用を維持します。

漁業のAI・DXに関するよくある質問

小規模な漁業者でもDXに取り組めますか？

小規模な事業者でも取り組めます。

最初から専用システムや高額なセンサーを導入する必要はありません。紙の操業日誌をスマートフォンの入力フォームへ変える、給餌記録を共有表へまとめるなど、負担の大きい一つの業務から始められます。

大切なのは、入力項目を増やしすぎず、現場が継続できる方法を選ぶことです。

生成AIで漁場を予測できますか？

一般的な生成AIの回答だけで、漁場を判断することは避けるべきです。

人工衛星の海水温や漁獲データを分析する専門的な漁場予測技術はありますが、文章生成を中心とする一般的な生成AIとは異なります。

漁場選定や操業判断には、専門システム、海況、天候、規制、船舶の状態、現場経験を総合し、責任者が最終判断する必要があります。

海上でインターネットにつながらなくても利用できますか？

オフライン入力に対応したシステムであれば利用できます。

船上端末へ一時保存し、通信が回復したときに陸上のシステムへ同期する方法があります。

導入前に、通信できない状態で入力・保存できるか、同期時にデータが重複しないかを確認しましょう。

漁獲情報をクラウドへ保存しても問題ありませんか？

保存する情報、利用サービス、契約条件によって判断が異なります。

データの所有者、保存場所、アクセス権限、第三者提供、二次利用、契約終了時の返却・削除などを確認してください。

詳細な漁場情報、取引単価、顧客情報などは、特に慎重な管理が必要です。

補助金を使ってAIやIoTを導入できますか？

制度によっては、システム、センサー、通信設備、導入支援などが対象になる可能性があります。

ただし、対象者、対象経費、補助率、契約可能時期は制度ごとに異なります。機器単体では対象外となる場合もあります。

申請前に最新の公募要領と事務局の案内を確認してください。補助金の採択や交付を保証するものではありません。

まとめ｜漁業DXはデータを整えてからAI活用へ進む

漁業のAI・DX導入では、最初から漁場予測AI、ドローン、ロボット、自動給餌設備を導入する必要はありません。

まず取り組むべきことは、現場の記録と情報共有を整えることです。

沿岸漁業では、出港・帰港、魚種、漁獲量、燃料、販売の記録から始めます。

沖合・遠洋漁業では、船上の操業・燃料・漁獲・設備記録と、陸上事務所への報告をつなげます。

養殖業では、水温、水質、給餌、生育、へい死、出荷情報を同じ仕組みで確認できる状態を目指します。

導入の順番は次のとおりです。

• 業務を診断する
• 記録項目と情報の流れを整理する
• ITツールで記録・共有をデジタル化する
• 生成AIを報告書や規制・販売情報の整理に使う
• 入力確認、通知、報告作成をAIエージェント化する

生成AIは、航行、操業、投薬、品質、安全に関する最終判断へ使用するのではなく、文章作成や情報整理から始めるのが現実的です。

漁業DXの目的は、最新技術を導入することではありません。

限られた人員で必要な情報を正確に記録し、現場と事務所、販売先が同じ情報を確認できる状態を作ることです。

自社だけで優先順位を判断するのが難しい場合は、製品を選ぶ前に業務診断を行い、IT基盤、生成AI、設備投資、補助金の順序を整理しましょう。

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