CASE

A市では、その豊富な自然によって漁獲される名産である魚のブランド力を向上させたいと考えていましたが、その方法に頭を悩ませていました。一方でその魚を捕る漁師の中には魚を新鮮なままに漁獲している漁師もいれば、そうでもない漁師もいるものの、どちらも同等のものとして扱われており、新鮮な魚を捕っている漁師に対して適切な評価をする事ができていませんでした。

A市を支援するKICONIA WORKSのパートナー企業を通じて、この課題を知ったKICONIA WORKSはすぐに課題と解決策をパートナー企業と考案し、様々なステークホルダーがいる中でスタートすることは困難ではありましたが、A市や漁師の皆さんも巻き込んだ壮大なプロジェクトはスタートしました。

魚の漁獲スケジュールやA市など他のステークホルダーの状況に合わせて、適切に開発を行ったことが成功のポイントだと思います。
また、いきなり大掛かりな仕組みを作るのではなく、簡易なシステム環境の構築から始め、徐々にそこにシステムを追加していく形をとったことで途中の軌道修正にも柔軟に対応が出来ました。
初期は数ヶ月でデータの収集装置の開発しデータを収集しました。その後、専門機関にも相談しながら取得したデータの分析を行いました。
最終的には、専門知識や漁師の意見を取り込んだ形で魚の鮮度を判定する機械学習のモデルを構築をし、タブレット端末にシステム実装しました。
データ取得環境の構築からシステム完成まで約7〜8ヶ月というスピードで、難しいプロジェクトを遂行しました。

納品物には満足してもらっており、現在もデータ収集と運用を続けています。
ただ魚の鮮度をAIが判定したというだけではなく、それによって、ブランド力のついた魚ができたことで、高値で売ることができるようになりました。これによって今まで様々な工夫をして漁を行ってきた漁師さんの努力が報われるような形になり、さらに大量に漁獲しなくても良くなったことで自然保護にも繋がりました。
AIが商流や人の働き方を変えてしまう可能性を秘めていることを実感する非常に良いプロジェクトであったと評価いただいています。

• 細川（エンジニア）
  ハードウェアの選定や、説明・プロジェクトの進め方は漁師さんの目線に立って工夫する事を常に心掛けていました。
  今回のプロジェクトではモデル構築に必要なカメラ設定にも非常に詳しくなり、今も別案件でそのナレッジは活かされています。
  そして、採れたての魚は本当に美味しく、この魚のブランディングに貢献できてよかったです。
• 書上（プロジェクトマネージャー）
  漁業の皆さんとの取り組みは初めてでとても面白いプロジェクトでした。
  専門機関との連携や漁師さんとの連携、A市やパートナー企業との連携など、多くの方々と一緒にプロジェクトを進められたことは、非常に良かったです。専門家の意見と漁師さんの目利き力を上手くコンピュターに学習させてよいAI判定システムができました。