日本水產(chǎn)業(yè)應用IT技術，以因應漁獲量減少、從業(yè)人員高齡化、投入人力不足等問題，力圖蛻變成具成長性的潛力產(chǎn)業(yè)。

綜合商社雙日(Sojitz)子公司雙日鮪魚養(yǎng)殖場自2017年8月起，應用物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和人工智能(AI)新興技術提升鮪魚養(yǎng)殖效率，特色在利用深層學習，將計算鮪魚數(shù)量的作業(yè)自動化，旨在將占養(yǎng)殖成本7成的飼料費最佳化。

鮪魚魚苗每尾重300公克，雙日鮪魚農(nóng)場鷹島每年購買1萬尾，放入30個網(wǎng)籠飼養(yǎng)，出貨時重約50公斤，飼養(yǎng)期間，最多每天需餵食60噸魚飼料。飼料餵食的量和時間，需視氣候、季節(jié)、鮪魚數(shù)來決定，鮪魚每公克成長所需的飼料質(zhì)量稱作增肉系數(shù)。

一般鮪魚的增肉系數(shù)約在15上下，系數(shù)越小，所需飼養(yǎng)成本也越低。為了降低成本，需正確掌握鮪魚數(shù)，投入適當?shù)娘暳狭?，方能避免浪費，鮪魚量多寡，同時攸關整體出貨量和漁民收益。

以往魚飼料的餵食量都是根據(jù)養(yǎng)殖人員的經(jīng)驗判斷，但判斷容易失準，因此養(yǎng)殖人員利用每年將長大的鮪魚移往大網(wǎng)籠時，進行影像錄制，之后利用反復播放的影像觀察，藉此提高鮪魚數(shù)的計算精度，但此種方式相當費時。

雙日鮪魚農(nóng)場與電通國際情報服務(ISID)合作開發(fā)計算App，利用深層學習將計算作業(yè)自動化。該App并加入人工調(diào)教以及篩選功能，改善當多尾鮪魚并排時，可能會當一尾計算的系統(tǒng)缺失。

畜產(chǎn)業(yè)使用RFID卷標進行個體管理的情況越來越普及，因光線在水中會衰減，因此，包括陸地上常用的紅外線傳感器，都很難用在水中生物，而水中聲納雖可辨識個體，但價格高昂，因此決定導入深層學習技術。

雙日鮪魚農(nóng)場也與NTT Docomo合作，自2018年1月開始進行實驗。其在養(yǎng)殖場附近裝設傳感器，將海水溫度、海水溶氧量等數(shù)據(jù)搜集到云端，這些數(shù)據(jù)經(jīng)由AI分析，可進一步得知海流、氣象等變化，有助飼料份量的調(diào)配。

此外，水產(chǎn)業(yè)也充分應用了空拍影像，佐賀縣有明海漁業(yè)協(xié)同組合(Jf-sariake)與IT業(yè)者OpTIm自2017年3月導入應用固定翼無人機、IoT技術，來監(jiān)視海菜養(yǎng)殖場的實證實驗，藉由資通訊技術，能夠及早發(fā)現(xiàn)海菜生長狀況，以提高海菜質(zhì)量，降低人事成本負擔。

該固定翼無人機最長飛行距離28公里，采多臺飛行，其拍攝海面上的海菜網(wǎng)，并將所拍攝的影像存放在OpTIm的云端系統(tǒng)，再進一步進行后續(xù)影像處理，了解是否出現(xiàn)影響海菜生長的疾病或紅潮(Red TIdes)，并將情報即刻傳送給養(yǎng)殖人員，大幅降低以往人員需在海菜養(yǎng)殖場來回繞行觀測的負擔。

IT技術不只用在水產(chǎn)養(yǎng)殖第一現(xiàn)場，也延伸到批發(fā)、零售的銷售端。日本魚貨批發(fā)商Foodison建置的電商網(wǎng)站Uopochi，提供供應商上傳商品照片與價格的功能，讓餐飲店可以參考下單。

Uopochi客群以店家為主，2018年1月Foodison與JR東日本合作，將服務推向一般民眾，消費者在Foodison網(wǎng)站下單魚貨，之后可在品川車站大樓的店面取貨。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)由數(shù)碼化，走向具成長潛力的產(chǎn)業(yè)，將指日可待。