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seafood processing / capability review
A-SUI-03｜初版 2026-08-29｜改訂 2026-08-29
「魚の目利きももうAIに置き換わる」という印象を持つ方もいるかもしれませんが、投資や体制整備を検討するならどこまで実際に自動化が進み、何が依然として目利きの判断に残っているかを分けて理解する必要があります。本記事は、実在するAI判定・自動仕分けシステムの公開情報をもとに整理したものです。
機械が担う範囲と目利きに残る判断の境界を確認したところで、実際に品質管理・目利き業務に携わる前提として、水産加工の目利きそのものの基礎を体系立てて確認しておくと、AIツール導入の判断材料が増えます。
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電通・電通国際情報サービス・双日が開発した「TUNA SCOPE」は、冷凍天然マグロの尾の断面をスマートフォンで撮影するだけで、大量の画像データと熟練目利き職人の品質評価を学習したディープラーニングにより、鮮度や脂の乗りといった身質を判定するAIです（出典1）。判定結果は目利き職人の評価と約85%の一致率を記録しており、2020年には水産庁の「令和元年度水産物輸出拡大連携促進事業」の補助事業として、TUNA SCOPEを活用した輸出事業が採択されました（出典2）。2025年2月には、電通がインドネシアでの実証事業をJICAの「中小企業・SDGsビジネス支援事業」の採択を受けて展開し、AI技術と信頼できる品質基準にもとづく公正な取引の実現を目指す取り組みへと発展しています（出典3）。
仙台市のソフトウェア開発会社「東杜シーテック」は、東北大学の産学研究拠点「情報知能システム研究センター」等と連携し、2019年から定置網等で水揚げされた魚を自動で仕分ける装置の開発を進めています（出典4）。2024年2月に石巻魚市場で行われた実証実験では、コンベヤーに載せて流れてくる魚を8つのカメラが観測し、AIが形や大きさ・色・模様などから魚種を判定して個別トレーに振り分ける仕組みで、ソウダガツオ・イナダ・カンパチなど約30種類を判別可能、1分間に最大300匹を処理でき、AIの精度は98〜99%、装置全体での仕分け精度は約90%と報告されています（出典4）。2026年2月9日に実施された最新の実証試験では、改良を重ねた全長約13mの新型装置を用い、サバとアジを対象に約90%の精度で判別に成功しました（出典5）。装置は2019年からの開発を経てなお実証段階にあり、実用化は2028年以降が想定されています（出典5）。
石巻魚市場の自動仕分け装置が判別できるのは、実証実験の時点でソウダガツオ・イナダ・カンパチなど約30種類、最大体長40cmまでという条件つきの範囲であり（出典4）、2026年2月の最新実証試験ではサバとアジという2種を対象にした試験が行われています（出典5）。TUNA SCOPEも「マグロの尾の断面画像」という特定の判定ポイントに特化した仕組みであり、他魚種・他部位への転用実績は公開情報の範囲では確認できませんでした。また、いずれのシステムもその日の水揚げ量から歩留まりを見積もる判断、原料を仕入れるか見送るかの判断、加工ラインへの投入順序、価格交渉や出荷の最終責任を代替する機能は確認できず、これらは実務上も引き続き目利き・工場長の判断に残ります。石巻魚市場の装置についても、東杜シーテックの担当者は処理能力と精度のさらなる向上を今後の課題として挙げており（出典6）、実用化は2028年以降を見込む開発途上の技術です（出典5）。
視座ステージ診断（無料・約7分・登録不要）— いま何を見て働いているかを20問で確かめる →（2026年8月29日閲覧）
※出典5の記事本文は編集部で直接閲覧できず、検索エンジンの要約表示をもとに引用しています。数値・日付は出典4・出典6の同一プロジェクトに関する記事内容と整合していることを確認していますが、詳細は原記事でのご確認を推奨します。
最終更新: 2026-08-29 ｜ 参照した一次情報: 6件 ｜ 本記事の推定値には【推定】を明記しています ｜ 誤りのご指摘はお問い合わせへ