氏
学位名

Mohamad Natsir

名博士（システム情報科学）

学 位 記 番 号

第６２号

学位授与年月日

令和４年３月２２日

学位論文題目

Smart Fisheries for Sustainable Fisheries in Indonesia:
A Study of Sardine Fishery in the Bali Strait

論文審査委員

主査

和田雅昭

副査

岡本誠

副査

鈴木恵二

副査

安井重哉

副査

畑中勝守（東京農業大学論文要教授）

旨In this study, a comprehensive strategy based on information and communication
technology (ICT) for capture fisheries data digitalization, big data analysis, anddecision support systems (DSS) was utilized to support and realize smart fisheries withthe goal of promoting sustainable sardine capture fisheries in the Bali Strait,Indonesia. To establish smart fisheries, it is first necessary to create digital capture
fisheries data; these data provide a basis for robust stock assessment and thegeneration of policies recommendations and adaptive fisheries management measures.
In the Bali Strait, a broad ICT strategy was used, including the development of aplatform for digital capture fisheries data by creating the MICT-L (Marine ICTLanding) digital recorder application, the installation of IoT (internet of things) GPStracker devices, including 12 satellite-based and 20 cellular-based GPS tracking
devices, and the establishment of an online database platform. To evaluate the total
allowable catch (TAC) that ensures sustainable fisheries exploitation, a nonequilibrium surplus production analysis using a stock production model incorporating
covariates (ASPIC) and a Bayesian surplus-production model (BSM) were conductedusing catch time series data for 1980–2019. The MSY from ASPIC were introduced tothe MICT-L system, and the model results revealed that the annual maximum
sustainable yield (MSY) for Bali Strait sardines was 28,540 tons/year, effort at MSY

was 10,790 trips per year, and sardine biomass level was 47,770 tons; consistent withprevious studies, the sardine fisheries were classified as overexploited. To displaying
the catch condition and fish stock resource exploitation status and increase stakeholder
awareness of the landing and stock status, we developed an Android-based smart
dashboard for daily monitoring. To understand the relationships between catch andenvironmental conditions and to develop catch and fishing ground predictions, weanalyzed data from the capture fisheries database, environmental data from satellites(i.e., the sea surface temperature and sea surface chlorophyll), and environmental
indexes (i.e., the southern oscillation index, Niño 3.4, and dipole mode index (DMI) for
the Indian Ocean). The most significant determinant of catch fluctuations was yearlyfactorial variation followed by monthly factorial and DMI parameter factorialvariation, while CPUE fluctuation was strongly influenced yearly factorial variation
followed by Niño 3.4. The models projected catch and CPUE with 57% accuracy. A
spatial productivity analysis revealed monthly variation, and a further area-based
analysis showed that fishing operations are frequently conducted in the northeasternBali Strait, followed by the northwestern area. Most of the fishing operations werewithin the Bali Strait waters, with only several fishing fleets operating in areas in thesouthern part of the Bali Strait. Using the catch monitoring status from MICT-L andthe model projection, simple decision-making scenarios were developed. This decisionmaking process was based on the conditions necessary to achieve the sustainable use of
the sardine fish stock. This study provides a novel smart fisheries system based on
local fishery characteristics to support decision-making by managers and otherstakeholders and thereby to realize the sustainable use of the sardine stock andefficient data-based fisheries activity. Future work will be aimed at evaluating andimproving DSS performance, user/stakeholder benefits, effective fisheries
management, the impact of the SMART FISHERY system, and system sustainability.
The full implementation and effectiveness of the system will require iterative
dissemination and communication through broad channels to increase stakeholder
understanding, awareness, and capacities and to support recommendations and theimplementation of management measures.
Keywords: Capture Fisheries, Data Digitalization, Decision Support System,
Smart Fisheries

審査結果の要旨
・学位論文の構成
本研究の最終目標は，インドネシアにおける主要な沿岸漁業であるバリ海峡のイワシ巾
着網漁業を持続可能な地域産業として確立することであり，本論文では国が資源管理を制度化するために必要となる資源評価について述べている．
第１章では，イワシ資源の状況と資源管理に向けた道筋について触れており，第２章では日本のスマート水産業をはじめとする諸外国の水産資源管理を参考に，インドネシアに実装し得る水産資源管理を提案している．第３章では，琵琶湖のアユ漁を題材としてICTの活用による漁場評価の有効性を確認しており，第４章では，バリ海峡のイワシ漁において実施したデータ収集とデータの時空間分析による漁場利用評価の結果を示している．第５章では，資源水準と漁獲圧力から資源状態の推移を可視化し，衛生リモートセンシングを用いることで，漁獲量に影響を与える環境要因について考察している．そして，第６章では研究成果の社会実装に向けて展望している．
・研究目的の妥当性，従来の手法との比較においての有意性，および理論・実験手法の新規性
本論文はプラクティス論文であり，目的とする資源評価を実現するために必要となるシステムの開発と運用，データの収集と解析に取り組んでいる．
従来の資源評価は漁獲量のみ，または漁獲量と漁獲努力量の組み合わせによるによるもの，すなわち統計データに基づく資源評価であったが，IoTの活用により個別の漁船の位置情報を活用した空間評価が可能となっている．これにより，漁場区画毎に漁獲圧力や漁獲効率を算出することができ，衛星リモートセンシングとの組み合わせによって環境要因が漁場形成に及ぼす影響を評価することができるようになった。
資源評価に必要となるデータ収集のためのシステムは，日本におけるスマート水産業を先行事例として，インドネシアで継続的に運用できるスタイルを提案，構築している．
・得られた知見のシステム情報科学の分野における意義
持続可能な漁業における世界のトレンドはMSYベースの資源管理である．日本においてもMSYベースの資源管理に移行するため，水産庁がスマート水産業の社会実装に取り組んでいるように，ICTを活用したデータの収集が資源管理の第一歩となる．しかしながら，とりわけ開発途上国におけるデータ収集では，未だデータエントリーの大部分をヒューマンオペレーションに依存していることから，社会実装のためのシステム提案には情報システムだけではなく情報デザインの視点が不可欠である．
本研究の成果は，インドネシアにおけるスマート水産業の展開に向けた布石として位置づけられ，過度にICTに依存しないユーザ参加型の仕組みづくりは，インドネシアだけではなく主に東南アジア諸国に展開できるシステム情報科学のプラクティスであると言える．