スコットランドの陸上サーモン養殖施設で、AIを活用し魚の健康状態を予測する先進的なシステムが導入されました。この事例は、生物という管理の難しい対象をデータに基づいて制御しようとする試みであり、日本の製造業における品質予測や予知保全の考え方を深める上で、多くの示唆を与えてくれます。
陸上養殖に導入された予測的健康監視システム
スコットランドを拠点とするバイオテック企業WellFish Tech社は、同社の予測的健康監視サービス「WellFish Predict」を、大手サーモン生産企業の陸上養殖施設に提供することを発表しました。このシステムは、養殖されているサーモンから非致死的な方法で血液サンプルを採取し、AIと機械学習を用いて分析することで、病気の初期兆候やストレスレベルといった健康状態を予測するものです。陸上養殖は、水質や水温などを管理しやすい閉鎖循環式（RAS）が主流であり、工場のように管理された環境であるため、こうしたデータ駆動型のアプローチと非常に相性が良いと言えます。
事後対応からプロアクティブな予兆管理へ
従来の養殖業では、魚が斃死（へいし）してからその原因を調査するという、いわば事後対応が中心でした。しかし、この新しいアプローチは、斃死という「結果」ではなく、その予兆となる「兆候」をデータから捉え、問題が深刻化する前に給餌方法の調整や飼育環境の改善といった対策を講じることを可能にします。これは、製造業における考え方と全く同じ構造です。例えば、設備の故障が発生してから修理する「事後保全」から、センサーデータなどから異常の予兆を検知して故障を防ぐ「予知保全」へのシフト、あるいは、製品の不良が発覚してから選別・手直しするのではなく、工程内のデータ変化から不良発生を予測し未然に防ぐ「品質予測」への取り組みと軌を一にするものです。製品（この場合は魚）を損なうことなく内部状態を把握する「非致死的サンプリング」は、製造現場における非破壊検査やインラインモニタリングの重要性を改めて示唆しています。
生産管理と企業価値向上への貢献
このシステムの目的は、単に魚の斃死率を下げることだけではありません。得られたデータは、より効率的な生産管理を行うための重要な情報源となります。また、魚の健康状態を良好に保つことは「アニマルウェルフェア（動物福祉）」へのコミットメントを客観的なデータで示すことにも繋がります。これは近年、特に欧州で重視されるESG（環境・社会・ガバナンス）経営の観点からも、企業の信頼性やブランド価値を高める上で重要な要素です。製造業においても、品質管理や工程管理で得られたデータが、単なるコスト削減や効率化のためだけでなく、トレーサビリティの確保や顧客への品質保証の証拠として、企業の信頼性を支える基盤となっていることと共通しています。
日本の製造業への示唆
今回の水産養殖における事例は、一見すると異分野の話に聞こえるかもしれません。しかし、その根底にある思想は、日本の製造業が直面する課題を解決する上で、多くのヒントを与えてくれます。
1. 「暗黙知」のデータ化と見える化：
「生き物の健康」という、これまで経験や勘に頼りがちだった非常に曖昧な対象ですら、適切な指標（今回は血液）を見つけ、テクノロジーを用いることで客観的なデータとして捉えることが可能です。自社の製造工程の中に、いまだ職人の経験則に依存している部分はないでしょうか。その「暗黙知」をデータ化する新たな手法を模索する価値は大きいと言えるでしょう。
2. 予兆管理によるプロアクティブな経営：
問題が発生してから対応する「もぐら叩き」のマネジメントから、予兆を捉えて先手を打つ「プロアクティブ」なマネジメントへの転換が、あらゆる分野で求められています。品質、設備、サプライチェーンなど、様々な領域で予兆管理の考え方を適用することで、損失を最小限に抑え、安定した事業運営を実現できます。
3. 異業種のアナロジーから学ぶ視点：
陸上養殖場を「生き物を生産する工場」と捉えることで、製造業の我々にも多くの学びが得られました。特に、化学プラントや食品・薬品工場といったプロセス産業や、同様に生物を扱う農業分野などとの間には、技術や管理手法を相互に応用できる可能性が秘められています。自社の課題を解決するヒントは、意外な分野に隠されているのかもしれません。
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