水産・漁業のAI活用事例10選｜スマート漁業の漁場予測・養殖給餌・資源量推定と導入ガイド【2026年最新】

水産・漁業のAI活用とは、衛星・海況予報・水中カメラ・漁船のIoT機器から集めたデータをAIで解析し、漁場予測、魚種の自動判別、養殖の給餌最適化、資源評価、定置網の遠隔監視などに役立てる取り組みです。水産庁はこれを「スマート水産業」と呼び、2026年度も機器導入の補助や、まき網漁業の自動操業AIの開発を進めています。

漁業就業者は令和7年に約11万人まで減り、そのうち約4割が65歳以上です。こうした状況で、AIは「あれば便利な技術」から「漁業を続けるための現実的な手段」に変わりつつあります。

この記事でわかること

• 2026年に発表された国内の新しい事例（鹿児島のAI漁場予測、ウミトロンの給餌AIの年間実績、神奈川・秋田のAI定置網など）を含む10の活用領域
• UMITRON・トリトンの矛・ISANA・uwotechなど主要サービスの比較と、公開されている料金
• スマート水産業の補助金の公式な補助率（1/3・1/2・2/3）と、その条件
• データ提供・通信・予測精度など、導入前に確認したい注意点

この記事はこんな方におすすめです

• 養殖事業者・沿岸漁業者で、AI・IoT導入の費用対効果を知りたい方
• 漁協・自治体・水産関連企業で、スマート水産業の推進や補助金の活用を検討している方
• 水産DX・アグリテック企業で、競合サービスや国の予算の動きを整理したい方

水産・漁業AIの現状｜2026年の政策と市場動向

2026年時点の水産AIは、国の「スマート水産業」政策のもとで、実証から現場導入へ進んでいる段階です。養殖の給餌AIは年間数千トン規模の削減実績を公表するまでになり、漁場予測や定置網の魚種判別では、県や大学が漁業者への試験提供を始めています。

漁業の構造的課題がAI導入を後押ししている

日本の漁業は、担い手の減少と高齢化、燃油や飼料のコスト高に直面しています。農林水産省の最新統計は次のとおりです。

※令和6・7年の値は標本調査による推定値です。農林水産省は、全数調査である漁業センサスの値とそのまま比べる際は注意が必要としています。

ベテラン漁師の「経験と勘」をデータとAIで補おうとする動きから、漁場予測や操業日誌の自動作成といったサービスが生まれています。

国の予算の動き（スマート水産業推進事業）

水産庁の資料では、スマート水産業の目的を「勘と経験に基づく漁業からの脱却、スマート水産技術の生産現場への展開、データの利活用」と「資源評価の精度向上、適切な数量管理」の2本柱としています。直近の予算は次のとおりです。

令和9年度の金額は要求段階のもので、確定額ではありません。それでも、予算の重心が「機器を配る」から「AIで操業そのものを自動化・安全化する」方向へ移りつつあることは読み取れます。

国の事業目標は「新たな資源管理の推進による漁獲量の回復（令和12年度までに444万トン）」です。資源評価の精度を上げるためのデータ収集にも、AIが組み込まれ始めています。

なお、「持続可能な水産AI市場が約9.1億ドル」といった市場規模の数値も出回っていますが、一次出典を確認できていないため、ここでは「市場の拡大が見込まれる」程度にとどめます。一次産業全体の動きは、農業のAI活用事例でも同じ傾向が見られます。

水産・漁業AIの活用事例10選｜業務領域別に整理

出典: ウミトロン株式会社（UMITRON）公式サイト

水産AIの使いどころは、海の上（漁場予測・操業）、生簀（給餌・尾数管理）、水揚げ後（資源評価・流通）の3つに分かれます。2026年に発表された事例を中心に、10の領域を紹介します。

業務別活用一覧表

1. 漁場予測（鹿児島大学×鹿児島県のAIゴマサバ漁場予測）

漁場予測は、海の状態と過去の漁獲データからAIが「魚が集まりやすい場所」を推定し、出漁判断を支える領域です。無駄な航行を減らせれば、燃油費の削減にも直結します。

2026年7月、鹿児島大学と鹿児島県水産技術開発センターは、鹿児島県海域の高解像度な海況予報モデルをもとに、AIでゴマサバの漁場を予測するシステムを開発したと発表しました。あわせて、衛星画像（Sentinel-2）から流れ藻の漂流を7日先まで予測するシステムも開発しています。

• Web上の操業支援ツールで、漁業者への試験的な情報提供を開始
• 漁業者が提供する水温・塩分のデータをモデルに取り込み、予測を改善していく協働型の仕組み
• 令和8年度以降、アジ・イワシ・ソデイカへの対象拡大を予定
• 県の「ICTを活用したスマート漁船漁業実装化事業」（約1,585万円）として実施

一方で、海況予報の精度向上や現場データの取り込みは引き続き課題とされています。漁場予測は「当たる場所を教える」ものではなく、「出漁先の候補を絞り込む」道具として使うのが現実的です。

海外では、アイスランドで最大8日先の漁場を予測するAIの実用化が業界メディアで紹介されています。

2. 操業日誌の自動作成・技術継承（トリトンの矛）

漁船の位置・航跡データから操業の記録を自動で作るのが、この領域の役割です。手書きの日誌や漁獲報告の手間を減らしながら、ベテランの「どこで・いつ獲ったか」をデータとして残せます。

オーシャンソリューションテクノロジーの「トリトンの矛」は、漁船の航跡から操業日誌を自動作成し、自治体向けには漁獲報告のペーパーレス化も提供しています。総務省「地域社会DXナビ」の紹介では、機器「トリトンの矛 TS3」が沿岸漁業の操業時間・回数を自動で取得するとされています。

2026年4月には、沖縄県那覇市で「落水者位置通報システム」の実証も行っており、操業記録から安全分野へと用途が広がっています。CPUE（漁獲努力量あたりの漁獲量）など資源評価に使う数値を集めやすくなる点も、行政側にとっての利点です。

3. 船団情報共有・スマート操業（ISANA）

まき網やひき網のように複数の船で連携する漁業では、「いまどこに魚がいるか」を船団全体で素早く共有できるかが漁獲を左右します。

株式会社ライトハウスの「ISANA」は、魚群探知機・ソナー・マップなどのデータを1台のタブレットにまとめて表示し、船団内で共有するサービスです。長崎県の資料では、画面共有、位置・航跡マップ、船上カメラ、漁獲記録の機能を持ち、14トン級の中小型まき網漁船で導入された例が紹介されています。導入隻数は公式サイトでは公表されていません。

属人的だった操業判断を船団全体の情報にできる点が、技術継承の面でも評価されています。

4. 養殖の給餌最適化（UMITRON CELL／FAI）

養殖のコストで最も大きいのは飼料費です。AIによる給餌最適化は、コスト削減と環境負荷の低減を同時に狙える、効果が見えやすい領域です。

ウミトロンの「UMITRON CELL」は生簀に設置するスマート給餌機で、スマホアプリから遠隔で給餌を設定できます。中心となる機能がFAI（Fish Appetite Index）で、カメラ映像から魚の食欲を数値化し、食欲に応じて給餌の速さを変えたり、食べなくなったら止めたりします。

2026年に公表された実績

• 年間約3,621トンの無駄エサを削減（2025年2月〜2026年1月、FAIを使う全UMITRON CELLの合計）。飼料費に換算すると約9.6億円相当、CO2換算で約5,006トンの削減とされています。
• 算出方法は「予定していた給餌量と実際の給餌量の差」の積み上げで、メーカーによる推計値です（第三者の検証値ではありません）。
• 同じ時期のアプリ更新で、魚種や環境に合わせて生産者がFAIのモデルを選べるようになり、複数台の設定を一括で編集できるようになりました。

2026年の導入事例

• タカスイ（三重県南伊勢町・真鯛）: 2026年8月、生簀71基すべてにUMITRON CELLを導入（既設5基＋新規66基）。多数の生簀を一元管理する機能も実装されました。協業する回転寿司チェーン「魚べい」などの運営会社Genki GDCによると、実証では給餌量を約2割削減し、2026年5月からグループ店舗への供給を始めています。

過去には、くら寿司の「KURAおさかなファーム」でエサ約10%削減、林養魚場の試験で予定給餌量の約20%を無駄エサとして止められたといった事例も公表されています。効果は魚種・水温・生簀の環境で変わるため、自社の条件に近い事例を参考にするのが確実です。

5. 養殖の生産・コスト管理（UMITRON FARM）

給餌機を入れる前の段階で役立つのが、生産データの記録と原価計算を自動化するサービスです。紙やExcelで管理している事業者にとっては、AI活用の最初の一歩になります。

ウミトロンは2026年6月、養殖の生産・コスト管理サービス「UMITRON FARM」を年間60,000円（税別、月5,000円相当）で提供すると発表しました。

• 給餌量・へい死尾数・投薬量・出荷を記録すると、FCR（飼料要求率）、1尾・1kgあたりのコスト、生存率、出荷正品率を自動で計算
• ユーザー数・生簀数の上限はなく、追加料金もなし
• UMITRON CELLの給餌データと連携できるが、CELLがなくても使える
• 新規利用は最大3か月の無償トライアルあり（申込日の翌々月末まで）

まずデータをため、どの生簀で飼料が無駄になっているかを把握してから給餌機の導入を判断する、という順番がとりやすくなります。

6. 尾数カウント・魚体計測（uwotech 尾数計数ほか）

ワクチン接種や分養のたびに行う尾数の計数は、人手と時間がかかる作業です。画像AIで数を推定するサービスが、2025〜2026年に相次いで登場しています。

ソフトバンクも、自社の生簀でカメラとAIによる尾数・サイズの把握と給餌量の最適化を研究しています（成果の数値は非公表）。尾数が正確になると、給餌量の計算や出荷計画の精度も上がります。

7. 魚種自動判別・スマート定置網

定置網に何がどれだけ入っているかを陸から把握できれば、出漁のタイミングや出荷先を前もって決められます。2026年は、自治体主導の実証が増えた年です。

• 神奈川県: 業界メディアの報道によると、2026年度の「漁業活性化促進事業費」（約2,419万円）で、定置網に魚群探知機と水中カメラを設置し、陸上でAIが水中映像を分析して魚種と入網量を自動判別するシステムの開発・実証を進めています。
• 秋田県男鹿市: 2026年5月、大型定置網の台島大謀、古野電気、秋田県水産振興センター、男鹿海洋高校、男鹿市の5者が「次世代型スマート漁業モデル」の構築で連携。AIによる魚種判別に取り組むと報じられています。
• 宮城県東松島市×KDDI×早稲田大学（過去の代表例）: 海中センサーとカメラのデータからサケの回遊と定置網の漁獲を予測し、漁獲量2.4%増と報告されました。

注意したいのは精度です。水中映像は濁りや魚の重なりの影響を受けやすく、実証の初期段階では主要な魚種でも判別精度が十分に出ないことがあります。導入を検討するときは、「どの魚種を、どんな水の条件で、何%の精度で判別できたか」をベンダーに確認してください。

魚の雌雄判別など、加工現場で画像AIを使う研究も進んでいます。こうした画像検査の技術は、製造業のAI活用事例で使われている外観検査と同じ考え方です。

8. 資源評価・漁獲報告（見える漁獲報告・環境DNA）

資源管理には「どれだけ獲ったか」「どれだけいるか」の正確なデータが欠かせません。AIは、報告の手間を減らしつつ確認の精度を上げる用途で使われ始めています。

• 見える漁獲報告実証事業（令和9年度概算要求・新規）: 太平洋クロマグロを獲る大臣許可漁船にカメラなどを設置し、画像の解析手法を開発して漁獲報告の確認を効率化する計画です。
• 漁獲報告の電子化: トリトンの矛などのサービスや、漁協・産地市場の販売管理システムの改修で、漁獲データを電子的に集める動きが進んでいます。
• 環境DNA: 海水中に漂う生物のDNA断片から生息種を調べる手法で、機械学習との組み合わせが研究されています。ただし、把握できるのは主に相対的な傾向で、資源量を確定するには従来の調査も必要です。

カメラで漁獲を確認する仕組みは、操業情報を外から見られることへの抵抗も生みやすいため、漁業者への説明と合意づくりが導入の前提になります。

9. 赤潮の予測・検知

養殖では、赤潮による魚の大量死が最も大きなリスクの1つです。発生を事前に予測できれば、生簀の移動や給餌停止を間に合わせやすくなります。

• 熊本県: 2025年4月に赤潮対策のプロジェクトチームを立ち上げ、AIを使った赤潮の増殖予測技術を開発中です。2026年5月の成果報告会でもAIによる赤潮予測が議題になりました。
• 双日: 佐賀県の伊万里湾で、赤潮予測アプリの実証を2024年7月から実施（漁業・養殖関係者60名に無償配信）。
• 長崎県五島市（過去の代表例）: クロマグロ養殖場でAI赤潮検知システムを導入し、15分以内の検知につなげた事例があります。

海洋環境のモニタリング全般は、環境・廃棄物処理業のAI活用事例とも重なる領域です。

10. 自動操業・安全（まき網自動操業AI・衝突回避）

2026年に新しく目立つのが、AIで操業そのものを自動化したり、海の事故を防いだりする領域です。国の予算でも新規事業として位置づけられています。

• まき網漁業の自動操業AI: 令和7年度補正で開発が始まり、令和9年度概算要求では7億9,000万円を計上。船の進入方向・船速・投網のタイミングをAIで計算し、熟練の漁労長の判断を再現することを目指しています。
• 小型漁船の衝突回避AI: 令和9年度概算要求（3,000万円・新規）。画像認識で他の船や障害物を検知し、自動で回避する技術の開発です。
• 落水者位置通報: トリトンの矛を提供するオーシャンソリューションテクノロジーが、2026年4月に那覇市で実証。

船舶の自動航行や衝突回避の技術は、海運業のAI活用事例で先行している部分もあります。

漁協の事務・鮮魚流通での活用

AIは海の上だけでなく、陸の事務作業や流通でも使われています。漁協・産地市場の販売管理の電子化は資源評価の前提にもなり、書類作成や問い合わせ対応には生成AIの活用も広がっています。

水揚げ後の需要予測や温度管理については、食品・食品加工業のAI活用事例、コールドチェーンや配送最適化は運輸・物流のAI活用事例も参考になります。

主要サービス比較｜目的別の選び方

出典: 株式会社ライトハウス（ISANA）公式サイト

水産AIサービスは「何を解決したいか」で選ぶのが基本です。公式に料金を公開しているサービスはまだ少なく、2026年10月時点で確認できたのはUMITRON FARMとuwotech 尾数計数の2つです。

機器を伴うサービスは個別見積もりが中心で、スマート水産業の補助事業の対象になり得ます。まずは提供事業者と、補助事業の事務局（マリノフォーラム21）の両方に問い合わせるのが現実的です。

事業者タイプ別の選び方

どこから始めるかは、事業の形と「いま一番お金が漏れている場所」で決まります。

既製のサービスが自社の魚種・海域・業務に合わないときは、操業記録や生簀のデータを使った独自の予測・管理システムの開発を外部に頼む選択肢もあります。その場合、水産の業務やデータの癖を知る会社を選ぶべきか、業種の違いが要件やデータ準備にどう影響するかは、業界に詳しいAI開発会社に委託すべきかで整理しています。

水産・漁業AIの導入コストと補助金

導入のハードルは「機器の初期費用」と「洋上で動かし続ける運用環境」です。ソフトウェアだけなら月数千円から試せる一方、給餌機や水中カメラなどの機器は個別見積もりで、補助事業の活用が前提になりやすいのが現状です。

導入コスト感

ネット上には「150万円の投資で年商が100〜200万円増えた」といった数字も出回っていますが、出典を確認できないものが多いため、本記事では扱いません。費用対効果は、魚種・海域・既存の設備で大きく変わります。

補助金の活用（スマート水産業普及推進事業）

機器の導入には、水産庁の「スマート水産業普及推進事業」を使えます。事務局は一般社団法人マリノフォーラム21で、伴走者（事業実施機関）のサポートを受けながら機器を導入することが前提の仕組みです。

令和7年度第1回の公募要領では、補助率は次のように定められていました。

• 補助の流れは「国 → マリノフォーラム21 → 事業実施機関（伴走者・民間団体など）→ 生産者」です。漁業者が単独で国に直接申請する形ではありません。
• 対象者は漁業者、漁協・漁連、漁業生産組合、漁業者を構成員とする法人など。機器は「スマート水産機械等の要件」を満たす新品に限られます。
• 令和8年度の公募について、水産庁は「機器導入の公募は令和8年度6月以降となる予定」としていました。補助率・上限は年度や公募回で変わることがあるため、最新の公募の有無・締切・条件は、マリノフォーラム21と水産庁のページで確認してください。

ネット上の一部の記事にある「補助率1/2以内（戦略的プロジェクトは2/3）」という書き方は、公募要領の条件（データ提供・教育機関との連携）と一致しないため注意が必要です。都道府県が独自にスマート漁業の事業を持っている場合もあるので、県の水産課にもあわせて確認すると選択肢が広がります。補助制度の考え方は、農業のAI活用事例の補助金活用も参考になります。

導入時の注意点｜データ所有権・通信・予測の限界

水産のAI導入では、「海況の不確実さ」と「データを誰が持つか」の2点を、導入前に確認しておく必要があります。予測や判別の精度は海の条件に左右され、補助や契約の条件はデータの扱いと結びついているためです。

できること／できないこと

運用上の論点

• 補助を厚くするほどデータを外に出す: 補助率を1/2・2/3に上げる条件は、国などの試験研究機関へのデータ提供です。提供するデータの範囲、提供先、匿名化の有無を、申請前に事業実施機関に確認しておきましょう。
• 漁獲位置・漁獲量は機微な情報: クラウドサービスを使う場合は、データの所有権、ベンダーによる二次利用の範囲、解約時のデータ返却を契約で確認します。
• カメラによる確認への受け止め: 見える漁獲報告のように、画像で操業を確認する仕組みは漁業者の抵抗を生みやすいため、目的と使い方の説明が欠かせません。
• 洋上の通信・電源: 多くの機器は通信と電源の確保が前提で、沖合ほど運用が難しくなります。
• 使い続ける担い手: 小規模・高齢の事業者では、機器操作やデータの見方が壁になりがちです。伴走者や販売店のサポート体制を確認しましょう。
• 不正受給への対応: 公募要領には、虚偽の記載や不正受給に対する現地調査も明記されています。導入後の稼働記録は残しておくのが安全です。

水産・漁業AIの導入をおすすめできる事業者・おすすめしない事業者

効果が出るかどうかは、コストの構造、海域の通信環境、データを扱う担い手がいるかどうかで大きく変わります。

おすすめできる事業者

• 飼料費が経営を圧迫している養殖事業者: 給餌最適化の効果が最も出やすく、まず月5,000円相当の管理サービスで無駄の大きさを測れる
• 尾数の計数に人手を取られている種苗・養殖事業者: 無料の速報版から試せるサービスがある
• 赤潮など環境リスクの高い海域の養殖事業者: 予測・早期検知による被害防止の価値が大きい
• 技術継承に課題を抱える漁業者・漁協: 航跡や操業データとして、ベテランの経験を残せる
• データ提供や教育機関との連携に前向きな漁協・団体: 補助率を2/3まで上げられる可能性がある
• 燃油費を抑えたい沖合・まき網漁業者: 漁場予測や船団の情報共有で無駄な航行を減らせる

おすすめしない（慎重に検討すべき）事業者

• 通信・電源を確保できない海域が中心の事業者: 機器が安定して動きにくい
• データを見て判断する担い手を置けない事業者: 導入しても記録が続かず、効果を確かめられない
• 短期間での確実な回収を求める事業者: 効果は海況・魚種に左右され、保証はできない
• 操業データを外部に出したくない事業者: 補助率の上乗せ条件（データ提供）が使いにくく、クラウドサービスの契約確認も手間になる
• 生簀や船への機器設置が難しい現場: 既存設備との相性を先に確認する必要がある

よくある質問（FAQ）

Q. 水産AIは無料、または少額で試せますか？

A. 一部は試せます。Aquacraftの「uwotech 尾数計数」は速報版が無料で、回数制限もありません。ウミトロンの「UMITRON FARM」は年60,000円（税別）で、新規なら最大3か月の無償トライアルがあります。給餌機や水中カメラなどの機器は個別見積もりが中心です。

Q. スマート水産業の補助金は、個人の漁業者でも使えますか？

A. 対象者には漁業者個人も含まれますが、申請は伴走者となる事業実施機関を通す仕組みで、国に単独で直接申し込む形ではありません。まず地元の漁協や機器の販売事業者に、伴走者として対応できる機関があるか相談するのが近道です。

Q. 補助率を2/3にするには、何が必要ですか？

A. 令和7年度の公募要領では、導入した機器のデータを国などの試験研究機関に提供したうえで、水産高校などの教育機関と連携協定を結び、データ提供や現場見学、授業などに協力することが条件でした。条件は公募ごとに変わることがあるため、最新の公募要領で確認してください。

Q. AIで漁場を予測すれば、漁獲量は必ず増えますか？

A. 必ず増えるわけではありません。漁場予測は海況予報の精度に左右され、最終判断は漁業者が行います。効果が出やすいのは、出漁先の候補を絞って無駄な航行と燃油を減らす使い方です。

Q. 定置網のAI魚種判別は、もう実用レベルですか？

A. 2026年時点では、神奈川県や秋田県男鹿市などで開発・実証が進んでいる段階です。水の濁りや魚の重なりで精度が落ちるため、導入前に「対象魚種」「判別精度」「どの条件で測った数字か」を確認するのが安全です。

まとめ｜水産・漁業AIは「続けるための投資」へ

水産・漁業のAI活用は、2026年に入って「実証の話」から「数字で効果を語れる段階」へ進みました。給餌AIは年間数千トン規模の無駄エサ削減を公表し、漁場予測や定置網の魚種判別では県や大学が漁業者への提供を始め、国はまき網の自動操業や衝突回避といった新しいAIの開発に予算を振り向けています。

導入は、目的を決め、小さく試し、データの扱いを先に固める順で進めると失敗しにくくなります。

1. 目的から選ぶ: 養殖なら給餌とコスト管理、沿岸なら定置網の判別、沖合・船団なら漁場予測と情報共有から
2. 小さく試してから機器へ: 年6万円の管理サービスや無料の尾数計数でデータをため、効果の見込める場所に補助事業で機器を入れる
3. データの扱いを先に決める: 補助率を上げる条件のデータ提供や、クラウドサービスの契約内容を、申請・契約の前に確認する

担い手が約11万人まで減った日本の漁業にとって、AIは人の判断を置き換えるものではなく、ベテランの経験を残し、少ない人数で海と向き合うための道具です。自社の課題が最も大きい領域から、一歩ずつ始めてみてください。