日本水產業應用IT技術，以因應漁獲量減少、從業人員高齡化、投入人力不足等問題，力圖蛻變成具成長性的潛力產業。

綜合商社雙日(Sojitz)子公司雙日鮪魚養殖場自2017年8月起，應用物聯網(IoT)和人工智能(AI)新興技術提升鮪魚養殖效率，特色在利用深層學習，將計算鮪魚數量的作業自動化，旨在將占養殖成本7成的飼料費最佳化。

鮪魚魚苗每尾重300公克，雙日鮪魚農場鷹島每年購買1萬尾，放入30個網籠飼養，出貨時重約50公斤，飼養期間，最多每天需餵食60噸魚飼料。飼料餵食的量和時間，需視氣候、季節、鮪魚數來決定，鮪魚每公克成長所需的飼料質量稱作增肉系數。

一般鮪魚的增肉系數約在15上下，系數越小，所需飼養成本也越低。為了降低成本，需正確掌握鮪魚數，投入適當的飼料量，方能避免浪費，鮪魚量多寡，同時攸關整體出貨量和漁民收益。

以往魚飼料的餵食量都是根據養殖人員的經驗判斷，但判斷容易失準，因此養殖人員利用每年將長大的鮪魚移往大網籠時，進行影像錄制，之后利用反復播放的影像觀察，藉此提高鮪魚數的計算精度，但此種方式相當費時。

雙日鮪魚農場與電通國際情報服務(ISID)合作開發計算App，利用深層學習將計算作業自動化。該App并加入人工調教以及篩選功能，改善當多尾鮪魚并排時，可能會當一尾計算的系統缺失。

畜產業使用RFID卷標進行個體管理的情況越來越普及，因光線在水中會衰減，因此，包括陸地上常用的紅外線傳感器，都很難用在水中生物，而水中聲納雖可辨識個體，但價格高昂，因此決定導入深層學習技術。

雙日鮪魚農場也與NTT Docomo合作，自2018年1月開始進行實驗。其在養殖場附近裝設傳感器，將海水溫度、海水溶氧量等數據搜集到云端，這些數據經由AI分析，可進一步得知海流、氣象等變化，有助飼料份量的調配。

此外，水產業也充分應用了空拍影像，佐賀縣有明海漁業協同組合(Jf-sariake)與IT業者Optim自2017年3月導入應用固定翼無人機、IoT技術，來監視海菜養殖場的實證實驗，藉由資通訊技術，能夠及早發現海菜生長狀況，以提高海菜質量，降低人事成本負擔。

該固定翼無人機最長飛行距離28公里，采多臺飛行，其拍攝海面上的海菜網，并將所拍攝的影像存放在Optim的云端系統，再進一步進行后續影像處理，了解是否出現影響海菜生長的疾病或紅潮(Red tides)，并將情報即刻傳送給養殖人員，大幅降低以往人員需在海菜養殖場來回繞行觀測的負擔。

IT技術不只用在水產養殖第一現場，也延伸到批發、零售的銷售端。日本魚貨批發商Foodison建置的電商網站Uopochi，提供供應商上傳商品照片與價格的功能，讓餐飲店可以參考下單。

Uopochi客群以店家為主，2018年1月Foodison與JR東日本合作，將服務推向一般民眾，消費者在Foodison網站下單魚貨，之后可在品川車站大樓的店面取貨。傳統產業經由數碼化，走向具成長潛力的產業，將指日可待。