こんにちは、株式会社TIMEWELLの濱本です。
朝まだ暗いうちに港へ出て、空と海の色を確かめ、去年の同じ時期の記憶をたどりながら「今日はどこに向かうか」を決める。ベテランの漁師さんほど、この判断には自信も誇りもあると思います。ただ、その誇りの裏側で、年々こんな不安が濃くなってはいないでしょうか。狙った魚がいるはずの漁場に行っても獲れない日が増えた。燃料代は上がる一方で、空振りの一航海が家計に重くのしかかる。そして、跡を継ぐ人がいない。
この記事は、その不安を「気のせい」で片づけず、正面から扱うために書きました。専門用語はそのつど日常の言葉に置き換えます。読み終えるころには、AIやデータを使う漁業が特別な人だけのものではなく、いま海に出ている一人ひとりの続けやすさに直結する話だと感じてもらえるはずです。ご自身のAIとの距離感が気になる方は、先にAIリテラシーの無料診断で現在地を確かめておくと、後半の話がより具体的に読めます。
海に出る前の、あの不安の正体
まず、現場で感じている不安を言葉にしておきます。輪郭がはっきりすると、対策も考えやすくなります。
一つ目は、漁獲量の読めなさです。同じ季節、同じ場所へ行っても、獲れる日と獲れない日の差が大きい。海の水温や潮の流れは年ごとに揺れていて、長年の勘が通じにくくなったと感じる方は少なくないと思います。二つ目は、燃料費の重さです。魚を探して沖を走り回るほど燃料を使いますから、空振りの一航海はそのまま損になります。魚がいるかどうか分からないまま遠くへ賭けに出るのは、精神的にもきついものです。
三つ目は、担い手の減少です。ここは感覚だけでなく、数字がはっきり物語っています。水産庁の令和6年度水産白書によると、漁業就業者数は令和5（2023）年で12万1389人。前の年より1.4パーセント減りました1。水産基本計画の資料では、令和6（2024）年で約11万5000人、平均年齢は約57歳とされ、令和32（2050）年ごろには約7万人まで減ると想定されています2。この7万人という数字はあくまで想定であって確定した未来ではありませんが、平均年齢が約57歳という現実を前にすると、決して大げさな話ではないと感じます。
四つ目は、資源そのものへの不安です。獲りすぎれば魚は減り、減れば来年の自分の首を絞める。それは誰もが分かっているのに、目の前の水揚げも守らなければいけない。この板挟みは、漁業という仕事の宿命のようなものです。獲れない、燃料が高い、人が減る、資源が細る。この四つは別々の悩みに見えて、実は深いところでつながっています。
なぜ、勘だけでは立ち行かなくなったのか
次に、これらの痛みがどうして生まれるのか、構造を整理します。原因が見えると、AIやデータが「どこに効くのか」も見えてきます。
背景にあるのは、生産の長期的な縮小です。日本の漁業と養殖業を合わせた生産量は、令和5（2023）年で383万トン。前の年より2パーセント減りました。ピークだった昭和59（1984）年の1282万トンと比べると、およそ3割の水準まで落ち込んでいます3。魚が獲れる量そのものが、数十年をかけて細ってきたわけです。
ここで大切なのは、獲れる量が減っているのに、それを支える人はもっと速く減っているという点です。人手が減れば、一人ひとりが背負う仕事は増えます。魚を探すのも、獲るのも、選別も、出荷も、少ない人数でこなさなければなりません。ベテランが引退すれば、その人の頭のなかにあった「どこで、いつ、どう獲るか」という知恵も一緒に港を去っていきます。この暗黙の知恵、つまり長年かけて体で覚えた勘は、これまで紙にも数字にも残されてこなかった。だから受け継ぐのが難しいのです。
一方で、明るい材料もあります。同じ白書によれば、令和5（2023）年の漁業就業者一人当たりの生産量は32トン、生産漁業所得は634万円でした4。少ない人数でしっかり稼ぐ形に、産業全体が移りつつあるということです。裏を返せば、これからは「いかに少人数で無理なく、賢く獲るか」が勝負になります。人海戦術ではもう続かない。だからこそ、経験と勘という財産をデータに翻訳し、少人数でも回せる仕組みに変えていく必要が出てきました。ここが、AIの出番です。
出典：水産庁「水産をめぐる事情」（令和7年）
スマート水産業という、国ぐるみの後押し
こうした流れを受けて、国も手をこまねいているわけではありません。水産庁は「スマート水産業」という取り組みを進めています。名前だけ聞くと難しそうですが、中身はシンプルです。
スマート水産業とは、ICTやAI、人工衛星の情報といったデジタルの技術を使って、これまで経験と勘に頼ってきた漁業を、データに基づく漁業へ変えていく取り組みのことです。目的は、魚という限りある資源を守りながら、少ない人手でも続けられる漁業にすることにあります。柱は大きく三つ。資源をきちんと見える化する資源評価の高度化、どこで獲れるかを予測する漁場予測、そして育てて増やす養殖の効率化です。
見逃せないのは、これが単なる号令で終わっていない点です。水産庁は、各地のデータをつなぐ「水産業データ連携基盤」という土台を整え、地域ぐるみでデジタル化を進める「デジタル水産業戦略拠点」を令和6（2024）年度までに全国5地域選びました。焼津や鹿児島などが含まれています5。さらに、専門家を水産高校などへ派遣して技術を教える「人材バンク」の仕組みも動いています。令和4年度には13回の出前授業が行われました5。つまり、技術だけを渡して終わりではなく、使いこなせる人を育てるところまで面倒を見る設計になっているわけです。
こうした国全体の動きは、農業や地方の産業でも同じ方向で進んでいます。人手不足を前提に、AIで仕事のやり方そのものを組み替えていく流れです。関心のある方は、農業のAI活用について整理した記事や、地方経済の立て直しをめぐる国の戦略を解説した記事もあわせて読むと、漁業だけが特別ではないことが見えてきます。どの一次産業も、担い手の減少という同じ課題に、AIという同じ道具で立ち向かおうとしています。
AIは、漁場と資源をどこまで見えるようにするか
では、AIは現場の何を、どこまで変えられるのか。ここがいちばん気になるところだと思います。水産庁の資料から、具体的な実力値を見ていきます。
いちばん分かりやすいのが漁場予測です。水産庁の資料によると、衛星情報とAIを活用した沖合の漁場予測では、10日先までの予測情報を提供でき、そのうち約86パーセントが実際の漁場と一致したと報告されています。沿岸では、7日先までの水温や海流の予測を、スマートフォンに動画で表示する取り組みも進んでいます6。これまで「勘」と呼んでいた「どこに魚がいそうか」の見立てを、データが後押ししてくれるということです。10回のうち8回以上、狙いどおりの海域に魚がいる見込みが立てば、当てずっぽうで沖を走り回る回数は確実に減ります。燃料も、時間も、体力も節約できます。
出典：水産庁「スマート水産業の展開について」 次に、資源管理です。魚を持続的に獲り続けるには、いまどの魚がどれくらいいるのかを正確に知る必要があります。この資源評価の対象となる魚種は、平成30（2018）年度の50種から、令和3（2021）年度には192種まで広がりました7。数が増えたのは、より精密にデータを集めて分析できるようになったからです。令和6（2024）年度には、資源を「高位」「中位」「低位」の3つの区分で36種50資源について評価したところ、低位が52パーセントを占めました8。半分以上の資源が細っているという厳しい現実です。だからこそ、勘ではなくデータで「今年はどこまで獲ってよいか」を判断する必要がある。獲りすぎを防ぐことは、来年の自分の水揚げを守ることでもあります。
養殖も大きく変わりつつあります。餌をやりすぎれば費用も水の汚れも増え、少なすぎれば魚が育たない。この見極めをAIが助けます。水産庁は、AIによる最適な自動給餌や、自動で網を掃除するロボットなどを進めていて、養殖の生産目標として、2030年にブリ類を2018年の約1.7倍にあたる24万トン、マダイを約1.8倍の11万トンへ増やす姿を描いています6。この目標はもともと「養殖業成長産業化総合戦略」で示されたもので、スマート水産業の資料にも再掲されています。育てる漁業は、勘よりもデータとの相性がよく、伸びしろが大きい分野です。
数字が語る、省人化と続けやすさ
ここまでの話を、あらためて数字の面から確かめておきます。試算ではなく、水産庁が公表した実績値です。
まず担い手の側から見ると、新規の漁業就業者数は令和5（2023）年度で1733人。前の年度の1691人から2.5パーセント増えました。そのうち約7割が39歳以下という、若い世代の参入です9。ここで注目したいのは、新しく漁業に入ってくる人の多くが、他の産業から来た経験ゼロの層だという点です。ベテランの勘を体で覚える時間がない人ほど、データや予測の恩恵は大きくなります。漁場予測アプリが「今日はこの海域が有望」と教えてくれるなら、経験の浅い人でも大きな空振りを避けられます。AIは、ベテランの引退で失われかけた知恵を、新しい担い手へ橋渡しする役目を果たせるわけです。
生産性の面でも、方向ははっきりしています。生産量そのものはピークの3割ほどに縮みましたが、生産額は令和5（2023）年で1兆6853億円と、前の年より852億円増え、平成15年以降で最も高い水準になりました10。魚の単価が上がったことが大きいのですが、少ない量でもしっかり稼ぐ産業へ変わりつつあるとも読めます。少人数で、無駄なく、価値の高い魚を狙って獲る。この形を実現する道具として、漁場予測や資源評価のデータが効いてきます。
水産庁が描く将来像は、さらにその先を見ています。200種ほどの水産資源をデータに基づいて評価し、漁獲可能量を管理する魚種は原則として、獲り続けても資源が減らない最大量の考え方に沿って決める。そして各地のデータを一つの基盤でつなぎ、資源評価から操業、加工や流通までを一気通貫にする、という構想です11。ここまで来ると、漁業は「運任せの仕事」から「データで見通しを立てる仕事」へと、性格そのものが変わっていきます。
このデータ化と省人化の流れを、自分の会社や漁協でどう取り入れるかを一緒に考えるのが、私たちのWARPというAIコンサルティングの仕事です。最先端の技術を丸ごと入れる必要はありません。まずは自分の漁の、どの判断をデータで補いたいのか。空振りを減らしたいのか、餌のやり方を見直したいのか、若手への引き継ぎを楽にしたいのか。そこを一つ決めるところから、無理のない一歩が始まります。
AIに任せてよいこと、任せてはいけないこと
ここまで前向きな話を続けてきましたが、冷静な留意点も正直にお伝えします。AIは万能ではありません。過信すると、かえって痛い目にあいます。
第一に、予測は確率であって保証ではありません。漁場予測が約86パーセント当たると聞くと心強いですが、裏を返せば、10回に1回以上は外れるということです。海は生き物で、急な水温の変化や潮の乱れまで完全に読み切ることはできません。AIが示すのはあくまで「有望な見込み」であって、最後に船を出すかどうかを決めるのは、そこに立つ人です。データは判断材料を増やす道具であり、判断そのものを肩代わりするものではない。この線引きは、忘れないでほしいところです。
第二に、データの入り口を人任せにしないことです。AIの予測は、集めたデータの質で決まります。水温、漁獲、給餌の記録などが正確に積み重なって、はじめて役に立つ予測が出てきます。逆に、いい加減なデータを入れれば、もっともらしく見えて中身の怪しい答えが返ってきます。導入して終わりではなく、日々の記録を丁寧に続ける地道な作業が土台になります。
第三に、情報の扱いと費用の見極めです。漁場のデータや操業の記録は、その人や地域にとって大切な財産です。どこへ預け、誰と共有するのかは、慎重に決める必要があります。また、機器やシステムには当然お金がかかります。国の補助や地域の拠点を上手に使いながら、身の丈に合った範囲で始めることが大切です。全部を一度にそろえようとせず、効くところから小さく試す。この順番を守れば、AIは頼れる相棒になります。効くところと効かないところを見極める。その判断こそが、最初にして最大の分かれ道です。
最初の一歩と、受け継がれる知恵
最後に、これを自分ごととしてどう受け止めればいいかを書きます。
正直に言えば、スマート水産業やAIと聞くと、「大きな会社や進んだ地域の話で、うちには遠い」と感じるかもしれません。ですが、水産庁の取り組みをよく見ると、宮崎県のように個人の漁業者がスマートフォンで水温や海流の予測を受け取れる仕組みが、すでに現場で動いています。宮崎県は令和元（2019）年に沖合およそ100キロまで観測できる海洋レーダーを全国に先駆けて整備し、操業を支えるスマホアプリを開発しました5。大きな設備投資をしなくても、手のひらの端末から始められる時代に入っているということです。
私がいちばん伝えたいのは、AI駆動の漁業は、ベテランの誇りを奪うものではない、ということです。むしろ逆です。長年かけて体で覚えた「この時期はここ」「この潮ならこう動く」という知恵は、これまで一人の頭のなかにしまわれ、引退とともに消えてきました。それをデータとして残せば、若い担い手や、他の産業から来た未経験の人にも受け継げます。AIは、失われかけた勘を未来へ渡すための器なのです。担い手が7万人まで減るかもしれないという未来に、少ない人数でも続けられる漁業をつくる。その現実的な手立てが、いま目の前にあります。
自社や漁協で、AIやデータをどこからどう取り入れればいいか。何が効いて何が効かないのか。その出発点の整理に迷っておられるなら、WARPの担当までご相談ください。元大手企業でDXやデータ戦略を担ってきた専門家が、月次で伴走しながら、現場に落ちる形でお手伝いします。国の後押しがある今は、動き出すには悪くないタイミングだと思います。
まとめ
長くなったので、要点を整理します。
- 漁業の現場が抱える不安は、漁獲量の読めなさ、燃料費の重さ、担い手の減少、資源の枯渇の四つ。これらは深いところでつながっています
- 漁業就業者は令和5（2023）年で12万1389人、令和6（2024）年で約11万5000人、平均年齢は約57歳。令和32（2050）年ごろには約7万人まで減ると想定されています
- 水産庁のスマート水産業は、資源評価の高度化、漁場予測、養殖の効率化を柱に、少ない人手でも続けられる漁業を目指しています
- AIによる沖合の漁場予測は10日先まで提供でき、約86パーセントが実際の漁場と一致したと報告されています。空振りを減らす具体的な道具です
- 資源評価の対象は192種まで広がり、養殖はブリ類を2030年に約1.7倍へ増やす目標が掲げられています
- ただしAIは確率を示す道具であって保証ではありません。最後に決めるのは人。効くところから小さく始めるのが現実的です
海の色を読み、潮の動きを感じ取ってきた誇りは、これからも漁業の中心にあり続けます。AIは、その誇りをデータという形で未来へ手渡す助けにすぎません。まずは自分の漁の、どの判断を軽くしたいかを一つ決めるところから、始めてみてください。
参考文献・一次情報
Footnotes
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水産庁「令和6年度水産白書」第2章（3）漁業の就業者をめぐる動向 図表2-19（漁業就業者数の推移、令和5年12万1389人） https://www.jfa.maff.go.jp/j/kikaku/wpaper/r06_h/trend/1/t1_2_3.html ↩
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水産庁「水産をめぐる事情」（令和7年、水産基本計画の基礎資料。令和6年約11.5万人・平均年齢約57歳・令和32年頃に約7万人想定） https://www.jfa.maff.go.jp/j/policy/kihon_keikaku/attach/pdf/index-36.pdf ↩
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水産庁「令和6年度水産白書」第2章 図表2-1（漁業・養殖業の生産量の推移、令和5年383万トン、ピーク昭和59年1282万トン） https://www.jfa.maff.go.jp/j/kikaku/wpaper/R6/attach/pdf/250606_1-6.pdf ↩
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水産庁「令和6年度水産白書」第2章 図表2-3（漁業就業者1人当たりの生産性、令和5年 生産量32トン・生産漁業所得634万円） https://www.jfa.maff.go.jp/j/kikaku/wpaper/R6/attach/pdf/250606_1-6.pdf ↩
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水産庁「令和6年度水産白書」第2章（5）スマート水産業の推進等（デジタル水産業戦略拠点5地域、人材バンク、宮崎県の海洋レーダー・操業支援アプリ） https://www.jfa.maff.go.jp/j/kikaku/wpaper/r06_h/trend/1/t1_2_5.html ↩ ↩2 ↩3
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水産庁「スマート水産業の展開について」（10日先漁場予測 約86%一致、7日先水温海流予測、2030年ブリ類約1.7倍・マダイ約1.8倍） https://www.jfa.maff.go.jp/j/kenkyu/smart/attach/pdf/index-19.pdf ↩ ↩2
-
水産庁「令和6年度水産白書」第3章（資源評価対象種 50種（2018年度）から192種（2021年度）へ拡大） https://www.jfa.maff.go.jp/j/kikaku/wpaper/R6/attach/pdf/250606_1-7.pdf ↩
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水産庁「令和6年度水産白書」第3章 図表3-3（高位・中位・低位の3区分評価、令和6年度36種50資源、低位52%） https://www.jfa.maff.go.jp/j/kikaku/wpaper/R6/attach/pdf/250606_1-7.pdf ↩
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水産庁「令和6年度水産白書」第2章 図表2-20（新規漁業就業者数の推移、令和5年度1733人・39歳以下約7割） https://www.jfa.maff.go.jp/j/kikaku/wpaper/r06_h/trend/1/t1_2_3.html ↩
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水産庁「令和6年度水産白書」第2章 図表2-2（漁業・養殖業の生産額の推移、令和5年1兆6853億円、平成15年以降で最高水準） https://www.jfa.maff.go.jp/j/kikaku/wpaper/R6/attach/pdf/250606_1-6.pdf ↩
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水産庁「令和6年度水産白書」第2章 図表2-28（スマート水産業が目指す将来像、約200種のデータに基づく資源評価・データ連携基盤） https://www.jfa.maff.go.jp/j/kikaku/wpaper/r06_h/trend/1/t1_2_5.html ↩