水産分野のデジタル変革を何よりも推進しているメガトレンドがあります。私はそれを フィッシュアンドチップス指数1990年以降、FAOの魚価指数によると、魚の相対価格は60％上昇し、半導体（チップ）の相対価格は45％低下しています。水産加工における原材料の追跡にテクノロジーを活用することは、これまで以上に現実的なものとなっています。

実際、原材料のコストは生産コスト全体の75％にものぼり、他のどの投入資材よりも高い。そのため、水産加工業者は歩留まりや回収率（最終製品に使用される原材料の割合）を熱心にモニターしています。無駄は収益に大きく影響します。

リーン生産方式と呼ばれる日本の生産方式は、7種類の無駄を省くことにこだわっています。 ムーダ (無駄)です。トヨタが先駆けとなって、今では多くの産業で取り入れられている方法です。では、無駄のない製造が水産加工にどのように適用されるかを見てみましょう。

企画

生産計画の不備は、魚を一匹も切らないうちから、無駄を閉じ込めてしまうことになります。どのように？まず、原材料が最終製品の仕様と不一致になることがあります。顧客の最低限の要求を満たしていなければ、コストのかかる返品が発生する可能性があります。逆に、お客様の要求を超えることも、同様に無駄が生じる可能性があります。例えば、ハンバーガーに高級魚を使う場合、二級品で十分です。高価な原材料を低価格の製品に使うのは、本来は無駄なことなのです。

また、ロットコードを書き間違えるといった単純なミスも、莫大なコストになりかねません。実際、間違いが早期に発見されないと、生産の各段階でコストが指数関数的に増大する。例えば、計画時に誤った原材料を指定し、製品を製造・出荷したところ、不満を持った顧客から返品された場合を想像してください。そのコストは、冷凍庫から魚を取り出したとき、あるいは生産中にその誤りを発見して修正した場合よりも、指数関数的に高くなるのです。

プランニングの第三の課題は、注文を満たすためにどれだけの原料が必要かを正確に予測することです。加工業者は最新の歩留まり予測を維持する必要がありますが、魚のサイズ、冷凍保存期間、品質、製品の種類など、回収率に影響を与えうる変数の数を考えると、これは困難なことです。歩留まり予測が不正確な場合、過剰生産または過小生産につながります。

生産

ムラや負担の大きい生産工程は、ムダを生みます。日本では、これを ムラ (凹凸)と ミラ (過重な負担）。急ぐあまりにミスを犯し、品質に問題が生じる。

例えば、フィレッターは魚の切断を早めるため、歩留まりが悪くなる可能性があります。また、缶詰工場では、上司がストレスからマグロを焼きすぎてしまい、歩留まりが悪くなることもあります。ポーションコントロールのばらつきが大きいと、歩留まりにも影響します。ボトルネックは製品の遅延や格下げを引き起こす。賞味期限やロットコードから栄養成分表まで、ラベル付けに誤りがあると、顧客からの返品やリコールの引き金になることもある。これらの問題はすべて、材料費を押し上げる。

生産がうまくいっても、出荷でうまくいかないことがあります。あるアラスカの加工業者では、作業員が誤って出荷用コンテナを10％過剰に詰め込み、その結果、毎年$US 50万ドルの損失を出していることが判明しました。また、パレットを1つでも間違えると、国境でコンプライアンス上の問題が発生し、税関職員による遅延や拒否につながる可能性もあります。

品質管理

品質管理（QC）は、通常、コストのかかるミスやコンプライアンス違反を発見するために行われます。しかし、多くのデータは紙のフォームからコピーされ、手作業で計算されるため、品質管理自体に誤りがある可能性があります。また、QCレポートは1日の終わりに作成されることが多いため、パフォーマンスの低下がリアルタイムで指摘されるとは限りません。このため、業績悪化がリアルタイムで指摘されるとは限りません。

自動化・可視化

では、ソフトウェアはどのように役立つのだろうか。日本のリーン生産では、ミスを防いだり、キャッチしたりする方法として、自動化(ジドカ)とビジュアライゼーション(アンドロイド).ここで重要な役割を果たすのがデジタル化です。

まず、自動化について見てみましょう。ソフトウェアは、データの収集、共有、報告を自動化し、ミスのリスクを軽減することができます。紙ベースのシステムでは、生産工程でデータが次から次へとコピーされることがよくあります。そのデータは、報告書作成のためにExcelスプレッドシートにコピーされたり、ERPシステムにコピーされたりします。ソフトウェアによって、ユーザーからユーザーへデータが自動的に流れ、他のソフトウェアとの統合によって、データの共有とレポートが自動化されます。

しかし、すべてを自動化できるわけではありません。 アンドロイド や視覚的なフィードバックシステムの出番です。ソフトウェアでは、データをリアルタイムのダッシュボードやレポート、ユーザーの画面上に表示することができます。という言葉 アンドロイド (行灯とは、日本語で提灯を意味し、問題が発生したときに視覚的に警告することを意味します。例えば、気温が最高・最低の範囲から外れたときに視覚的な警告を発するようにプログラムすることができる。また、データの入力が不完全だったり、重複していたりすると、ポップアップで警告を表示させることもできる。

日本ではこれを ポカヨケ (ポカヨケ）とは、「ミスを防ぐ」という意味で、不注意なエラーを避けるという意味です。万が一、ミスやコンプライアンス違反が発生した場合、本人だけでなく、ソフトを使うすべての人がすぐに見える化されます。一人がミスに気づかなければ、他の人がミスに気づくでしょう。そして、ミスを早く発見し、修正すればするほど、そのコストは低くなります。

魚には自然の生存能力があるため、水産加工業者が品質や歩留まりなどの生産成果を予測することは難しい場合があります。そこで、人工知能（AI）が将来的に水産加工業者にとって大きな価値を引き出す可能性があります。機械学習は、ソフトウェアが過去の経験から学習し、将来を予測するAIの一種です。ThisFishでは、タイのマグロ缶詰工場向けに、あるべき歩留まりを正確に予測するモデルをすでに作成しました。これにより、管理者はパフォーマンスをよりよく監視し、収益性を最大化するためにできることをすべて行っていることを確認することができます。

報告書によると トレーサブルリターン Planet Tracker社によると、水産加工業者の利払い・税引き前利益率は平均でわずか3.4%です。Planet Trackerは、トレーサビリティ技術への投資を拡大すれば、利益率は2倍になると見積もっています。トレーサビリティは、食品の出所を証明するためにNGOによって推進されることが多いのですが、材料費を管理する上でも重要であり、ひいては収益性を向上させる鍵になるのです。