漁師の働き方改革！ドローンとAIが実現する、スマート漁業で豊かな海と未来を

はじめに — “広すぎる海”と“足りない情報”
潜航グライダーがもたらす“1/365コスト”の常時観測
データ→意思決定を縮める生成AI要約
導入フロー（実例）― 現場での 1 日の動き
得られた効果（現場ヒアリング）
チェックリスト — 導入前に押さえる4項目
1. まとめ — 「見る→読む→決める」を自動化する武器

はじめに — “広すぎる海”と“足りない情報”

海況が読めず、操業プラン作成に半日以上かかるケースもあります。しかし、最新技術を活用すれば状況は一変します。具体的には、潜航グライダー（無人水中ドローン）が 24 h × 365 d 海洋データを自動収集し、生成AI がセンサデータと画像を 200 字以内 に要約して Slack へ即時配信。その結果、プラン作成に費やす工数を大幅に削減できるのです。

潜航グライダーがもたらす“1/365コスト”の常時観測

項目	潜航グライダー	調査船
観測可能日数	12 か月ノンストップ	30 – 60 日/年
1年運用コスト	船舶1日分と同程度	基準
取得データ	水温・塩分・酸素・クロロフィル・魚群エコー	同等

つまりグライダーを使えば「調査船1日分のコストで1年間観測」が可能になります。実際に NOAA はカリフォルニア海流と南極海でグライダー艦隊を運用し、2年半で100万枚超のプランクトン画像を収集しています。

データ→意思決定を縮める生成AI要約

処理	従来	生成AI連携
データ確認	数十枚の図表を手読み	200字テキスト＋CSV
判断時間	半日	数分
配信方法	メール添付	Slack/Webhook 即時

CUFN 2024 の報告によれば、多源センサのテキスト要約は航路計画と異常検知を加速すると提言されています。このように生成AI要約は現場の判断スピードを飛躍的に高める鍵となります。

導入フロー（実例）― 現場での 1 日の動き

フェーズ	現場オペレーション	所要時間／頻度	使用機材・システム
① 観測計画	月曜 09:00、GIS で前週データと潮汐予報を重ね 10–15 点のウェイポイントを決定 → CSV をダッシュボードへドラッグし OTA 配信	30 分／週	Google Earth Pro, Web ダッシュボード
② データ取得	グライダーが潜航 6 h／浮上 10 min を自動反復。浮上時 Iridium Certus 700 で約 5 MB 送信、位置・バッテリーは MQTT 共有	4 回／日	潜航グライダー, Iridium
③ AI 要約	受信データを S3 保存 → Lambda が GPT-NeoX を呼び出し、水温・魚群・潮流を日本語 200 字で Markdown レポート化（平均 12 秒）。異常値は【⚠️異常】タグ自動付与	毎回	AWS Lambda, Docker LLM
④ 配信	Slack #ops-fishery に送信・要約文（⚠️ハイライト）・元データ CSV（S3 署名 URL）・KML（ウェイポイント＋魚群ヒートマップ）危険時は @here 通知	毎回	Slack, S3 Pre-Signed URL

このように操業プラン作成に関わる手作業は週30 分のみ。残りは自律運航とクラウド処理で完結します。

得られた効果（現場ヒアリング）

操業計画の資料作成時間：半日 → 10 分未満
探索航行距離：▲25 %（燃油コストとCO₂排出を同時削減）
危険海域回避アラート：導入後6 か月でゼロ事故

定量集計は継続中だが、担当者は「毎朝スマホで要約を読むだけで出漁判断が完了する」

担当者は「毎朝スマホで要約を読むだけで出漁判断が完了する」と話しています。つまりAI は複雑な運用ではなく“使いやすい形”で現場に浸透しています。

チェックリスト — 導入前に押さえる4項目

#	要点	推奨アクション
1	衛星通信コスト	転送量×課金体系を試算（Iridium or Starlink）
2	データ同期	既存ソナーとの時刻をUTCで統一
3	AIモデル保守	月次で誤訳テスト→再学習
4	法令・許可	無人機航行海域の事前許認可を取得