シーフード・テック・トレンド・トップ5
でのことだ。 水産物・水産新興技術 10月2日にインドネシアのバリ島で開催されたカンファレンスで、私は水産物のグローバル・テック・エコシステムに関するデータと分析、そして今後数年間のトレンドのトップ5を発表した。
私の発見を紹介する前に、データを見てみよう。
グローバル・シーフード・テック・エコシステム
ThisFishでは、漁業、養殖、加工、流通、オンライン・マーケットプレイス、品質など、水産物のサプライチェーン全体で使用されている365以上のソフトウェア・アプリケーションを分析してきた（オンライン・アプリケーションを参照）。 漁業・水産業関連企業一覧).約31%が人工知能（AI）、9%がブロックチェーン技術を利用している。2018年から19年にかけて、新規スタートアップ企業の数はそれぞれ約30社でピークを迎えた。
2006年から2010年にかけて登場した3つの基盤技術が、この成長をもたらした。第一に、アマゾン ウェブ サービス（AWS）、グーグル クラウド、マイクロソフト アジュールによるクラウド・コンピューティングは、コンピューティングをユビキタスにした。第二に、iPhoneとアンドロイドの登場により、コンピューティング・パワーが手のひらに乗るようになった。そして3つ目は、ビットコインの発売により、分散型ブロックチェーン技術と暗号通貨がもてはやされるようになったことだ。
シーフード業界ではここ2年間、新興企業が激減している。この傾向は、投資環境が試行錯誤を重ね、特にブロックチェーンや暗号通貨に関連するパンデミック・テックの誇大宣伝が頓挫したことによる、一般的な市場パターンに沿ったものだ。
水産物のサプライチェーンにおいても、イノベーションには大きなばらつきがある。水産会社と比較した場合、新規養殖企業の成長は2倍であり、水産技術におけるAIの量はフィッシュテックと比較して約3倍である。
によると、アクアテック（$6億200万米ドル）に対するベンチャーキャピタルやプライベートエクイティの額は、フィッシュテック（$1,900万米ドル）の30倍以上であるため、このイノベーション格差は今後数年間で拡大する可能性が高い。 クランチベース.
そこで、この成長データと投資データをもとに、今後数年間のシーフード・テックのトレンド・トップ5を紹介しよう。
技術トレンド1：合併と買収
シーフード・テックの分野には、資本力のある企業もあればそうでない企業もある。新規参入企業が減少する中、資本力のある企業が資本力のない企業を買収したり、古いレガシー企業がアーリーステージの企業を買収してイノベーションを加速させたりすることで、M&Aが増えることが予想される。また、プライベート・エクイティはサプライチェーンの相乗効果に着目し、補完的で関連性のある製品を提供するハイテク企業を買収し始めるかもしれない。私は、総合的な水産技術ポートフォリオを構築しようとしているプライベート・エクイティ数社と話をしたことがある。
技術トレンド2：プラットフォーム・ビジネスモデル
水産物サプライチェーンにおける技術導入の最大の課題のひとつは、一次生産者、特に小規模漁業者や農家をいかにデジタル化するかということだ。 フィッシュコイン初期のイニシアティブのひとつである「デジタル・データ・プロバイダー」は、生産者のデジタル・データと引き換えに、無料の携帯電話データを提供し、生産者にインセンティブを与えようとした。モントリオールを拠点とする XpertSea は、小規模のエビ養殖業者向けに洗練されたAIツールの構築を試みた。結局、これらの戦略はうまくいかなかった。
うまくいっているように見えるのは、一次生産者がオンライン・マーケットにアクセスするためにデータをデジタル化するインセンティブを与えることだ。こうしたビジネスは、生産者と消費者、売り手と買い手で構成されるため、しばしば両面プラットフォームと呼ばれる。
実際、最も資本力のある水産ハイテク企業10社のうち7社は、以下のようなプラットフォーム・ビジネスである。 eFishery ($3億4290万米ドル）、 キャプテン・フレッシュ ($1億2670万ドル）、クリア・シーズ（1億ドル）、 ルーザー (4160万米ドル）、 アルナ・テクノロジー ($3,500万米ドル）、 アクアコネクト ($3150万ドル)とXpertSea ($2900万ドル)がある。これらの企業は技術と金融を融合させたソリューションを提供し、水産物のオンライン仲介、融資、取引を可能にしている。
投資額が$7億600万米ドルを超え、さらに増加していることを考えると、これらのプラットフォームは将来的にサプライチェーンのデジタル化を推進する可能性が高い。
技術トレンド3：職人的人工知能
毎年恒例の フィッシュ＆チップス指数 FAOの魚価指数によれば、1990年以降、魚の価格は60％上昇している。一方、半導体やコンピューターチップの価格は、指数関数的に高性能化する一方で50％下落している。
AIも同じだ。ここ数年、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）の台頭は、人間の知能を模倣する能力で私たちに衝撃を与えた。機械翻訳 DeepL.comの精度もとんでもないものになっている。次のような組織がある。 オープンAI-ChatGPTを構築しているChatGPT社は、人工的な "一般的 "知能（AGI）を構築しようとしている。一方、今やユビキタスになっている顔認識のような「普遍的」モデルを商品化する企業もある。これらのAIアプローチは、大規模な規模の経済から利益を得ている。
しかし、クラウド・コンピューティングとソフトウェア開発がより安価になるにつれて、新しい小規模なアプローチが経済的に実現可能になってきている。職人的AIの世界へようこそ。
アデレードに本社を置くシバム・クリシュCEO兼共同創設者はその最たる例だ。 ゴーマイクロ.クリシュは、スマートフォンに取り付けてマイクロ画像を撮影する小型レンズを開発した。そして、コンピューター・ビジョンのアルゴリズムが果物、ナッツ、穀物、肉、魚の鮮度を分類する。クリシュによれば、GoMicroはモデルを訓練するのに数百枚の画像を必要とするだけで、光速で新しいモデルを開発できるという。
私たちはThisFishで同様のアプローチをとっており、魚の加工における歩留まり予測などのAIモデルを自動的に再学習、テスト、展開できる手頃なインフラを構築している。データサイエンティストが手作業でこれらの作業を行うには、通常数千ドルのコストがかかり、ほとんどの中小企業にはその余裕はありません。
職人的AIとは、特殊な課題のために独自のアルゴリズムを構築し、小規模に展開することである。それはテクノロジーを民主化することだ。
技術トレンド4：モノのインターネット（IoT）センサー
センサーは小型化、高性能化、低価格化している。また、AIは多くのデータを必要とするため、今後のさらなる成長の原動力となる。さらに、IoTセンサーはデータ収集を自動化することで、人為的ミスを排除できるため、データの量と質を大幅に向上させることができる。温度、湿度、振動、水質、ジオロケーション、CCTVカメラ、ハイパースペクトル画像、衛星画像など、今やセンサーはあらゆるところにあり、その多くは親指の爪ほどの大きさしかない。
例えば、ThisFish Inc.では、最近、次のようなサービスを開始した。 TallyTagリモート・ワイヤレス温度センサー。 LoRaWAN または、小型タグが最大15kmまでデータを送信できる長距離広域ネットワークである。LoRaWANは無料の公衆無線周波数で動作するため、低コストで拡張性が高く、IoTに理想的なネットワークである。
技術トレンド5：グローバル・ユビキタス衛星インターネット
一言だけ： スターリンク.イーロン・マスクの航空宇宙企業スペースXが運営、 スターリンク は、60カ国以上をカバーする衛星インターネット・コンステレーションである。高速インターネットは今や、公海から北極圏まで、いつでもどこでもほぼ現実のものとなっている。これにより、特に地方や遠隔地では、テクノロジーがより身近で手頃なものになりつつある。Starlinkは、世界的な技術の展開と運用に多大な影響を及ぼしている。
