現在の養殖業の課題は、生簀の中にいる魚の位置が特定できず、餌を広範囲に撒くしかないことにあります。そのため、餌代が養殖業にかかる費用の3～4割を占めており、その他に費用を割くことができません。水中にカメラを設置し魚を監視することもできますが、海の中が濁っていたり、海藻が固着したりすることで安定的な運用が難しい状況です。

　そこで、さくらインターネット株式会社が開発した水中の魚の様子をソナーで確認できる機材を使用し、そのデータをAIで解析。魚の位置に緑枠を出すアプリケーションを作成しました。また、その後どのようなデータを入れても魚の周りに緑枠が出るようにWebアプリケーション化をして汎用的に利用できるようなサービスを開発しました。
　
　　最初に提供いただいたデータから魚の形をAIに学習させるため、Microsoftが提供するクラウドコンピューティングサービスAzureの「Custom Vision（画像認識サービス）」を使用し、魚の位置をアノテーションすることで学習させることができました。その後、Python（プログラミング言語）を使用し、Webアプリケーションの作成を行いました。

※アノテーション（Annotation）　英語では注釈を意味し、特定のデータに対して情報タグを付加すること。