世界は漁業資源の枯渇に直面しており、魚の養殖（アクアカルチャー）は解決策を提示し、食料安全保障の確保に貢献しうる。
しかし、養殖は自然の生物多様性を脅かすものだとして批判されてきた。
AI、機械学習、衛星データ、地理空間データセットなどの技術を活用することで、養殖漁業を持続可能なものにするとともに、それを証明する根拠を提供することができます。
私は、アイルランド共和国の西海岸沖約25分の船旅の距離にある島、イニシュ・オイル（発音はイニシア）で生まれました。島の人口は約250人の常住者で、四方を大西洋に囲まれています。そのため、私の故郷に長い海洋漁業の伝統があることは驚くにあたらず、私は現在、漁業の将来について研究しています。
20世紀後半まで、この島では家族経営の小規模事業者が栄え、タラ、サバその他の魚を販売して、アイルランド国内外で急速に拡大していた市場の需要に応えていました。しかし、イニシュ・オイル周辺の海域は、世界中の海と同じ運命をたどり、漁業資源が枯渇しました。
漁業資源が急減した時代
国連食糧農業機関（FAO）によれば、、生物学的に持続可能な水準内にある漁業資源の割合は、1974年の90%から2017年には65.8%に低下しました。 島の漁業従事者の家族にとって、もはや採算が取れなくなり、観光業が主要な経済活動に取って代わりました。
私は大学進学のためイニシュ・オイルを離れ、2012年にダブリンのIBMリサーチ・ヨーロッパに入社しました。現在、私は島の伝統と、数値モデリングおよび海洋シミュレーションに関する博士研究を組み合わせ、養殖の研究を行っています。魚の養殖とも呼ばれる養殖は、現在、目覚ましい成長を遂げています。世界の生産量は1990年から2018年の間に527%増加しました。これは、漁業資源が急減する中で、魚の消費量の急増（1990年から2018年にかけて+122%）に対応するために必要な発展の水準です。
養殖：説得力のある解決策だが、課題もある
FAOによれば、養殖は、これまで栽培対象種へのアクセスが限られていた、またはまったくなかった地域や国々にも魚の供給を拡大しており、多くの場合より安価な価格で提供されることで、栄養状態と食料安全保障の改善につながっています。2018年には、養殖が人々の食用に供される魚の52%を供給しました。今後さらなる成長が見込まれる中、養殖の持続可能性に注目が集まっています。これは、国連の持続可能な開発目標第14番「海の豊かさを守ろう」の中核をなすものです。
長年にわたり、この業界は、魚の排泄物の蓄積による水中の酸素の減少と有害な藻類の大量発生の一因となること、生け簀からの魚の逃避による自然の生物多様性の阻害、および立地条件に起因する環境劣化などの問題で批判されてきました。さらに、養殖には、魚病、シラミの大量発生、生産性を最大化するための資源の効率的な管理といった、克服すべき他の課題もあります。
経済的・生態学的利益のための技術
IBMは、生態学的および経済的改善の両方のために、技術、データ、機械学習の活用について、養殖分野との協力を強めています。例えば、ノルウェーのシーフード・イノベーション・クラスターは、当社と協力して「AquaCloud」を構築しました。これは、サーモン養殖場からデータを収集し、高度な機械学習技術を用いて、シラミの大量発生を予測・防止することを支援するプラットフォームです。
ノルウェー水産業協会とともに、IBMはサプライチェーンデータを共有するためのブロックチェーン・トレーサビリティ・ネットワークを導入しており、同国の大規模な水産業における透明性の向上に取り組んでいます。
私のチームと私は、ヨーロッパにおける集約的グリーン養殖（Green Aquaculture Intensification in Europe、「GAIN」）というEU資金によるプロジェクトにおいて、産業界および学術界の幅広いパートナーと協力することで、この取り組みをさらに発展させようとしています。このプロジェクトでは、9か国の魚の養殖場にセンサーと機械学習技術を導入しています。
持続可能性の根拠
IBMでの経験と、イニシュ・オイルで培った伝統により、養殖分野で真に成功を目指す企業は、目に見える形で持続可能性を示す必要があると、私は確信するようになりました。データとAIは、その根拠を示すための最も信頼性の高い方法です。
魚の移動、酸素濃度、水分含有量、その他多くの要因に関するデータは、環境センサー、水中ビデオ監視、水中音響技術、ドローン画像など、さまざまな情報源から入手可能です。衛星データやその他の地理空間データセットとともに、これらの情報はクラウドプラットフォームに送られ、そこで機械学習が有用な推奨事項、相関関係、潜在的リスクの早期警告を生成します。
より正確で迅速な全体像
私が出会う養殖業者の多くは、今なお直感と経験に頼っています。これらは貴重な視点ではありますが、限界もあります。養殖は、海洋や天候の変動にさらされる複雑で不安定な環境で行われるため、データにAIを適用することで、より広範で、より正確かつ迅速な全体像を得ることができます。センサーとAIの組み合わせは、魚の健康管理や給餌などの側面について、データを実行可能な洞察へと変換することも可能にします。
欧州委員会のHorizon Europe研究プログラムは、養殖とデジタル技術を、総額100億ユーロの資金の2つの重点分野として挙げています。そのため、業界に変化が起きていることは驚くにあたりません。これには、より深い海域への養殖場の移転が含まれます。これは、アクセスが困難な場所であり、管理には技術が必要となります。また、養殖の競争が激化するにつれ、重要なのは持続可能性を実践することだけではなく、それを証明できることです。
