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「なぜこの一尾を仕入れ、なぜこの等級で仕分けたか」を、記憶ではなく記録で引き継ぐために。

魚体の目・エラ・身の締まりで鮮度を見抜く、脂ののりで等級を判断する、その日の水揚げから歩留まりを見積もる——水産加工の品質と原価は、最後はベテラン目利きの頭の中にある判断基準に支えられています。国勢調査をもとにした東京水産振興会の分析によれば、水産食料品製造業の従事者数は2000年の22万1,537人から2015年には16万5,390人へと約25%減少し、高齢化率は同期間で8.3%から14.7%へ上昇しました（出典1）。水産庁の資料では、水産加工業者の7割以上が従業員20人未満の小規模事業者であり、原料費が製品出荷額の約7割を占める中で経常利益率はわずか0.7%という脆弱な経営構造も指摘されています（出典2）。零細な事業所ほど、目利きの勘を「あの人がいないと分からない」状態のまま放置しがちです。本サイトは、水産加工場の工場長・番頭・品質管理担当の方に向けて、高額なシステムを買う前にできる「暗黙知の棚卸しと数字の直視」から順に、出典つきの実践情報を無料で公開しています。

1. A-SUI-01鮮度・脂ののり・歩留まりの見極め——水産加工の目利きの「勘所」棚卸しチェックリスト10水産加工業の零細構造と高齢化データをもとに、10の勘所を30分で自己採点。
2. A-SUI-02従事者数16.5万人・15年で25%減、技能実習生依存は道内実習生の40%——水産加工業界を数字で見る現在地国勢調査・水産庁資料・農林水産省統計で現在地を確認（出典明記）。
3. A-SUI-03マグロ判定AI「TUNA SCOPE」・石巻魚市場の自動仕分け装置のできること/できないこと電通・東杜シーテック等実在事例の公開情報から、目利きの自動化と人が残る領域の線引きを整理。
4. A-SUI-04技能実習の対象拡大と省力化投資補助金を水産加工の人材・設備投資に活かす4ステップ制度変化を、原料調達・加工ラインの体制整備に変える実践フォーマット。

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• 食品工場AIガイド——異物検査・HACCP記録のAI化食品製造の品質管理という隣接テーマ。
• 設備保全AIガイド——異音・振動・匂いを読む保全担当者の勘の継承とAI活用感覚的な判断の言語化という同型の課題。