養殖業は世界的に重要な産業であり，海産物の中には大半が養殖で生産されているものもある．しかし養殖業では海水の異常水温によって品質低下やへい死などの被害が発生している．そのため機械学習を用いた海水温予測が研究されてきたが，既存の研究では予測に約9年という大量の訓練データを必要としている．そこで本研究では1年程度の少量のデータでも予測が可能な転移学習を用いた海水温予測モデルを提案した．さらに本提案モデルでは水温観測地点間の水深の違いを考慮することで予測精度向上を試みた．実験の結果，少量のデータで学習した際に，転移学習を行うことで予測精度が向上することを示した．