水産養殖技術への投資が急増中

私は2017年、シアトルの何の変哲もないセミナールームで養殖の未来に出会いました。私たちは同じテーブルに座り、年2回開催されるスタートアップコンテスト「Fish 2.0」のオリエンテーションを待っていた。彼はプリンストン大学で工学を専攻し、卒業したばかりだった。水産業の経験はなく、水から出た魚のようなことわざがある。彼の名前は ブライトン・シャン

5年後、彼の会社Aquabyteは、ベンチャーキャピタルから$45万米ドルを調達し、水産養殖における人工知能のパイオニアとなっています。香は一人ではない。2017年から2018年までのその2年間で、21社の養殖スタートアップが新たに立ち上げられた。

水産養殖は、短期間に目覚ましいイノベーションの爆発を遂げました。この業界のソフトウェアアプリの半数は、過去5年間に発売されたものです。私が確認した水産養殖用の82のソフトウェアアプリのうち、70%が機械学習または深層学習アルゴリズムを使用し、51%がコンピュータビジョンと画像認識アルゴリズムを導入しています。

今、この分野に資金が注ぎ込まれている。Crunchbaseによると、養殖テック企業の上位10社は約$2億8200万米ドルを調達しており、インドネシアに拠点を置くeFisheryがトップ（$1億米ドル）で、香のAquabyte（$45万米ドル）がそれに続いている。FAOのFish Price Indexによると、現在、世界の水産物生産の52％を養殖が占め、魚の価格は実質60％以上上昇している。水産物の価格上昇と技術コストの低下は、多くの投資家にとってチャンスとなる。

シリコンバレーがハイテク産業を牽引する一方で、人口わずか540万人、世界の養殖生産量の1.65パーセントを占める小さなノルウェーが、その重みを増している。ノルウェーには、水産加工企業の約19％が本社を置いている。例えば、シャンは米国で会社を設立したが、多くの時間をノルウェーで過ごしている。一方、アジアは世界の養殖水産物の89パーセントを生産しているが、この分野のハイテク企業の数は23パーセントに過ぎない。

FAOによると、2018年のヒレ科の養殖生産は農産物出荷額でほぼ$1400億米ドル、全養殖水生動物の53パーセントに達しています。しかし、養殖ソフトウェアの76%はヒラメの養殖用に、35%はエビ用に構築されており、その養殖金額は養殖水産物生産全体の26%に過ぎません。水質条件の悪化と環境規制の強化に伴い、技術的な投資が増加すると考えられるのは、再循環式水産養殖システム（RAS）です。

養殖の未来に欠かせない人工知能

養殖業における人工知能の応用、特に機械学習やディープラーニングによるニューラルネットワークは、2010年以降に本格的に始まった。それ以前に設立された企業もあるが、AIを採用したのはここ10年、あるいはそれ以降と思われる。ある企業調査によると、2015年にAIを採用していた企業はわずか10％でした。現在では、その数は50%を超え、急速に増加しています。

データはしばしば "新しい石油" と呼ばれています。アルゴリズムがエンジンだとすれば、データはインダストリー4.0と呼ばれる第4次産業革命をもたらす燃料です。2010年から2020年にかけて、地球上のデジタルデータ量は30倍になると推定されています。これは、養殖業においてAIを活用したアプリケーションの登場が見られるのと同じ時期です。

AI にとってセンサーは石油産業における井戸のようなもので、膨大な量のデータを世に送り出しています。 水質センサー、カメラ、衛星画像、水中音響装置などが、養殖業における「モノのインターネット」（IoT）と呼ばれるものを構成しています。この5年間で、多くの新興企業を立ち上げる原動力となったのは、データを収集するための遠隔センサーをこれまで以上に安価かつ簡単に導入できるようになったことだ。現在、養殖技術企業の約73％が少なくとも1種類のセンサーを導入しており、そのうち半数はカメラを使っている。アルゴリズムも飛躍的に向上している。2015年には、画像認識の課題で、機械が人間を打ち負かした。

AIの機能。予測、自動化、分類

通常のソフトウェアにできないことが、人工知能にはできるのでしょうか？主な違いは、AIはデータセットに対する訓練を通じて学習できることです。一般的に、データが多ければ多いほど、AIは賢くなります。 ロブ・メイTallaの共同創業者兼CEOであるMayは、特定の産業におけるAIの利用を理解するためのシンプルなツールを開発しました。PACフレームワークは、Predict（予測）、Automate（自動化）、Classify（分類）の略で、メイによると「現在のAI技術が本当によくできる3つのこと」だそうです。

このフレームワークでは、メイが1つの軸に「予測」「自動化」「分類」、もう1つの軸に「コアビジネス業務」を並べています。養殖の場合、私はこれを生産、魚の健康、水質と単純化しました。飼料、死亡事故、水質維持は農家にとって最大のコストセンターでもあり、これらがAIによって解決されようとしているペインポイントであることは驚くことではありません。

養殖用の最初のソフトウェアの中には、基本的なデジタル化に焦点を当てたものがありました。約40％のアプリは、出所、成長、水質、収穫、飼料使用などを手動で記録する基本的な養殖場管理機能を備えています。これらの企業には、エビではWattaya Aqua、iQuatic、Jala、魚介類ではAquaManager、AquaTracker、Blue Traceなどが含まれます。約44％のソフトウェアが水質を監視しており、これは明らかに養殖業にとって非常に重要である。

AIに関しては、約3分の1がバイオマスの推定や成長予測（41%）、餌の最適化（34%）、健康状態の監視や病気の発生予測（26%）、ウミジラミのカウント（6%）に利用されているそうです。これらのデータの多くは、水中カメラで収集され、画像認識アルゴリズムで分析されています。

技術的なアクセシビリティの高まりがAIの導入を促進する

養殖技術市場が成熟するにつれ、新規参入の企業は減り、市場シェアを固めるためにM&Aが増えると思われます。多くの企業は、発展途上国の小規模農家に自社の技術を採用してもらうのに、まだ苦労している。

ノルウェーやカナダ、チリの垂直統合型農業にテクノロジーを導入することはできても、ベトナムやインドのエビ養殖業者にソフトウェアを普及させることは至難の業です。例えば XpertSea または アクアコネクト.両社は、エビの養殖業者と買い手を結びつけ、技術導入のインセンティブを与えるための資金調達とマーケットプレイスの開発に軸足を移した。

しかし、センサーのコストが下がり、アルゴリズムが改善されれば、低所得国でもデジタル技術が広く採用されるのは時間の問題です。また、オンライン学習により、教育やトレーニングもより身近で安価なものになりつつあります。インド、ベトナム、タイ、フィリピン、インドネシアといった地域から、より多くのイノベーションが発信されることでしょう。

RAS と細胞養殖は、破壊的イノベーションと成長のための新しい機会も提供する。植物性タンパク質のブームは、藻類や海藻の需要を拡大させる可能性もある。

"デジタルトランスフォーメーションとは、農家が最新の機械学習技術を導入し、農場をより効率的かつ持続可能なものにすることを支援できること "です。 ブライトン・シャン AquaByte社「将来、人々はこのようなツールがなかったら、どうやって魚を育てたのだろうと思うことでしょう」。

注：この記事は2022年6月28日に新しいデータを更新しました。

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