CAC、養殖魚に触れることなく資産価値を算定する「魚体鑑定システム」のMVP版を提供

　株式会社シーエーシー（以下、CAC）は26日、画像認識AIを活用し、養殖魚に触れることなく体重を推定・データ化し、その資産価値を算定するシステム「魚体鑑定システム（仮称）」を開発したと発表した。CACでは、MVP（Minimum Viable Product：実用最小限の製品）版の提供を開始している。なお分析対象の魚としては、マグロのような大型ではなく、小～中型の魚類を想定しているとのこと。

　CACでは、長崎県の産学官連携のプロジェクト「ながさきBLUEエコノミー」に参画し、デジタル化された養殖場での養殖魚の資産価値算定と、算定価値を担保にした金融機関等からの資金調達の仕組み作りに取り組んでいる。この取り組みでは、長崎総合科学大学、十八親和銀行、フィンデクスの3者と、養殖業の昌陽水産の協力のもとで、水中カメラで撮影した養殖魚の体重を把握する実証実験（PoC）を実施し、検証を進めてきた。

　今回発表されたシステムは、この実証実験の成果を反映したもの。生け簀（す）を水中カメラで撮影した動画から、画像認識AIを用いて個々の養殖魚の体重を推定し、体重の分布を計算してデータ化する。ここで得られた体重分布に、キロ単価（オープンデータから算出された推定値）と、尾数（現在は、養殖魚へのワクチン接種時のカウントなどによる手動設定）を掛け合わせ、生け簀内の魚の時価（公正市場価値、FMV：Fair Market Value）を算出する仕組みだ。

　また、魚を網ですくう必要がないため、魚体を傷つけることはないほか、動画をシステムにアップロードした後の、個々の魚の体重の推定や様子の確認、時価の算定などをスマートフォンで操作可能な点も特徴である。

　CACでは、このシステムを利用することにより、養殖魚の体重推定による成長度の把握を容易にするとともに、生け簀の資産価値算定にも一定の根拠を与えられると説明。また、これらのデータを活用して養殖魚をABL（Asset Based Lending：動産担保融資）の担保にできれば、養殖業者の資金調達の円滑化にも貢献できる可能性があるとも指摘している。

　なお同システムは、長崎でのモデル確立後に他地域への展開を図る考え。機能面では、尾数カウントAIの開発や、歩留まり率実績・予測機能の実現により自動化を図るとともに、蓄積した魚の体重データと水温の関係から、最適な給餌量への調整による給餌削減など、養殖業の効率化と利便性の向上に役立つ機能を追加する計画とした。