漁業における電子モニタリングの先駆けとして

アマンダ・バーニーは、そのキャリアのほとんどにおいて、厄介な問題を解決する使命を担ってきた。1992年、ニューファンドランドのセントジョンズで中学生だった彼女は、北大西洋のタラ資源の崩壊を目の当たりにしました。 

「父と一緒に湾内を漕いでいて、タラがたくさんいるのを見たのを覚えています」。「もういないのかと思うほどでした。あんなにたくさん見たのに......」と振り返る。

バーニーはその衝撃を直感的に感じ、生涯をかけた探求に拍車をかけた。漁業科学と海洋学を学んだ後、2003年にアラスカに渡り、船上での漁業監視員として働き始めた。150日以上を海上で過ごした。 

「アラスカでは、政府は漁師が嘘をついていると考え、漁師は政府の科学者が海で起こっていることを理解していないと考えていることが多いことに気づきました」と彼女は説明します。彼女は、産業界と科学の間に具体的な信頼関係の欠如を感じていました。

彼女はこのギャップを埋めたいと考え、海上のモニタリング技術が、船員と科学者の両方から信頼されるベースラインデータを提供する「イコライザー」になると考えたのです。 

現在、バーニーはTeem Fish Monitoring Inc.のCEOを務めています。バーニーは、漁業データの収集、デジタル化、分析のための新技術を開発するパイオニアの一人です。20年前に海上監視員としてアナログデータを手作業で収集し、現在は人工知能（AI）を活用した最先端のプロジェクトを管理するなど、彼女のキャリアは業界の技術導入ライフサイクルを忠実に反映しています。

漁業監視技術は、船舶監視システム（VMS）から始まりました。1982年にインマルサットが最初の商業的追跡サービスを開始し、1998年には自動認識システム（AIS）が登場した。翌年には、世界初の船上カメラによる電子監視システム（EM）が、鯨類捕獲調査船で先駆的に導入されました。 カニ漁業（ブリティッシュコロンビア州.電子航海日誌もこの頃から紙に代わっていきました。南アフリカの オラック は、2003年に最初のe-logの1つとなりました。その2年後、アラスカ州は 初の電子魚券漁業の電子申告の始まりである。 

2007年6月、スティーブ・ジョブズがiPhoneを世に送り出したときが、ゲームを変える出来事だった。モバイルコンピューティングは、漁業を含む世界に革命をもたらすことになる。データのデジタル化とGPS追跡が、文字通り手のひらの上でできるようになったのです。2008年、ネイチャー・コンサーバンシー（The Nature Conservancy）は イーキャッチ漁業のための最初のモダンなWebアプリケーションの1つです。2012年にはiPhone版もリリースされました。 

水産業は技術革新が遅れている

世界の漁業にソフトウェアを提供している79の企業や機関の分析によると、技術の導入は難航しているようです。4分の1以上の企業が2000年以前に設立され、そのほとんどがVMSプロバイダーの第一陣であった。その後、10年以上にわたって、水産技術は低迷していた。特に電子的なモニタリングについては、小規模な試験運用が行われていた時期でした。新しいソフトウェア会社や代理店用アプリが毎年着実に登場するようになったのは、モバイルコンピューティングが成熟してきた2012年以降です。

それでも、水産業では養殖業に比べ、テクノロジーの導入が遅れている。過去5年間で、水産業では21の新しいテック企業や政府のアプリが立ち上げられただけであるのに対し、養殖業では42のアプリが立ち上げられました。 

また、水産業は最先端技術、特に人工知能の導入が遅れている。現在、79社中14社のソフトウェアプロバイダーが、18％のAIを使用または試験的に導入しています。その大半は、漁船からの映像や画像を分析するためのコンピュータビジョンを導入しています。興味深いことに、AIを利用したアプリのうち7つはNGOが資金を提供しており、商業化されているAIは半分以下であることがうかがえます。

これは、全ソフトウェアの70%が人工知能を含む養殖業とは対照的です。そして、養殖業におけるAIのうち、コンピュータ・ビジョンは半分に過ぎません。

水産業イノベーションが養殖業を追い越す理由 

この乖離の背景には何があるのだろうか。要因は2つある。まず、インセンティブ。養殖業では、AIによって、給餌の最適化と死亡率の低下という、業界の2大コストを削減することができます。酪農家は、AIを導入することがビジネスとして理にかなっているため、本質的な動機付けがあります。

漁業の場合、ほとんどのテクノロジーは市場の力学ではなく、規制の遵守によって推進されています。漁業者は、監視を強化するような技術の導入に消極的ですが、おそらくは、海上での安全性が向上するという例外があります。しかし、電子的な監視は、人間の監視員よりも安価で侵入しにくいことが証明されています。 

2つ目の要因は、世界的にデジタルデータの爆発的な増加を牽引してきたIoTセンサーに関連するもので、これが、AIを動かす燃料となっています。世界のデジタルデータ量は、2年ごとに倍増していると言われています。ただ、漁業にはセンサーがあまりありません。漁師は、水質、餌、成長率、魚の健康状態などをモニタリングしていませんが、農家はこのような重要なデータを収集するために多くの種類のセンサーを導入しています。 

漁業ソフトウェアの約82パーセントがGPSからデータを収集し、32パーセントがカメラを使用しています。さらに少ない14パーセントは、油圧やウインチに取り付けたギアセンサーを使用して漁業活動を検出したり、RFIDを使用してギアを識別しています。群れをなす魚の推定を向上させるためにAIを動かすためにサウンダーからのデータを使用しているのは2社のみである。 

多くのフィッシュテックは、単にペーパーレス化に焦点を当てています。電子航海日誌はアプリの71％を占め、VMS（53％）、電子モニタリング（29％）がそれに続く。これらの技術のほとんどは、産業用および中規模の漁船に焦点を当てたもので、世界の電動漁船286万隻のうち18パーセントを占めるにすぎません。これらの漁船は世界の魚の半分を獲っているのだから、それも当然だろう。それでも、現在、電子監視装置を使っている漁船は1,523隻に過ぎない（図1）。TNCレポート参照). 

漁業技術における資金ギャップを埋める民間財団

この成長の遅れの結果、水産業は養殖業に比べ、ベンチャーキャピタルやエンジェルによるディールがほんのわずかしか行われていない。Crunchbaseによると、79の商業漁業技術プロバイダーのうち、報告された取引は9件のみである。これらの取引は、ほぼ$19百万米ドルの投資を生み出している。養殖業では、82社のソフトウェア企業が21件のディールを行い、$2億9300万米ドルの価値があった。水産養殖の取引は、水産養殖の 7 倍の規模であった。 

この資金ギャップを埋めるために、民間の財団が参入してきました。過去20年間に、ウォルトン、パッカード、ムーア、ナショナル・フィッシュ・アンド・ワイルドライフの4つの財団が、漁業の説明責任向上のための電子監視と技術支援に$2740万米ドルを投入しています。この資金の4分の3は、2015年以降に投入されたものです。また、検証された漁獲物に対して、価格や市場アクセスの改善などのインセンティブを与える市場キャンペーンに、さらに多くの財団資金が投入されています。 

NGOのキャンペーン、財団の助成金、政府の規制がテックの採用を後押ししている。カナダ、米国、オーストラリア、ニュージーランドは、技術プロバイダーの数が最も多い国であり、驚くにはあたらない。実際、ニュージーランドでは、今後3年間で最大300隻の沿岸船舶に電子監視システムを導入することを決定している。ニュージーランドは、船舶でのAIと「エッジ」コンピューティングを開拓する最も革新的なEM企業の1つであるSnapITの所在地でもある。 

電子監視の規模を拡大するために重要な人工知能

「電子監視を何千もの船舶に拡大するには、超人的な映像審査員が必要です」とバーニーは言う。この "超人 "とは、機械学習アルゴリズムのことです。 

バーニーの考えでは、AIは2つのEMコストを削減するために重要です。まず、アルゴリズムが船上でビデオを確認し、関連する漁業活動のクリップのみを保持することで、データの保存と処理コストを削減することができます。「船内のビデオアーカイブのサイズを縮小する必要があります」とバーニーは説明します。 

次に、映像をアルゴリズムで自動的に確認し、魚種、混獲、バードストライク、ギアセットなどの漁業活動を分類・集計する必要があります。カメラアングル、変わりやすい天候、デッキレイアウト、乗組員の行動などは、船によって大きく異なるため、これは困難であることが分かっています。

「問題は、AIがある船舶の小さなデータセットで過剰に訓練されることです。その後、別の船に乗せると、AIは何が起きているのかわからなくなります。「再教育が必要なのです」。

現在は、複数の船舶の大規模な映像データセットを使ってアルゴリズムを学習させ、AIの普遍化を目指しています。ネイチャー・コンサーバンシーが立ち上げた フィッシュネット.AI のような学習データを提供することができます。このほかにも、船舶上でAIを実行するための強力なエッジコンピューティングや、イーロン・マスクが低軌道衛星を利用したStarlinkで開拓している安価な海上接続など、いくつかの技術がスケーリングのために非常に有効であることが証明されています。

「この技術によって、何十万もの船舶からリアルタイムで有用な情報を入手できるようになり、しかもそれが手頃な価格で手に入るようになると、私たちは実際に考えています」とバーニーは言います。「それは夢物語ではなく、合理的なことです。

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