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。

　まずは提供いただいたデータから魚の形を学習させるため、MicrosoftクラウドであるAzureのCustom Visionを利用。魚の位置をアノテーションすることで学習することができました。その後、Pythonを使用し、Webアプリケーションの作成を行いました。