令和５年度マリノフォーラム２１水産セミナー

火散布沼ウニ養殖場におけるAI水質予報システムの開発と四胴型自動航行船による 水質観測事例の紹介

株式会社 東京久栄
2 0 2 3 年 9月 14日

「AI水質予報システムの開発と四型自動航行船による 水質観測事例」

ーーーーーーーーーーー令和５年度マリノフォーラム２１水産セミナーーーーーーーーーーーー

目次

1．はじめに
2．AI水質予報システムの開発
3．四胴型自動航行船による水質観測事例
4．今後の展開2

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1．はじめに養殖業は低塩分水や赤潮等の被害を受けている

低塩分水によるエゾバフンウニの斃死3

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1．はじめに
水質予報技術は沿岸海域（浅海域）ではあまり事例がない
既存の技術
技術

名概 要

図

本事業での技術

広域予報システム

超高分解能水質ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ

ＡＩ水質予報システム①ＤＲＥＡＭＳ、②ＪＣＯＰＥ等③中田ら（２０２１）④神尾（２０２３）

内湾域養殖場（ピンポイント）

範囲

日本周辺

特徴

広域での予測であり、内湾域までは予測はカバーできていない。
スパコン等の大型計算機が必要

水平格子を数ｍ程度まで細分化
スパコン等の高度な計算機を使し内湾域の水質を予測。
用することなく、養殖場のピンスパコン等の大型計算機が必要。 ポイントでの予測技術。

【出典】①九州大学HP（DREAMS） https://dreams-d.riam.kyushu-u.ac.jp/②JAMSTEC HP（JCOPE）https://www.jamstec.go.jp/jcope/htdocs/home.html③中田（2021）養殖漁場内における高頻度・高密度観測体制と高解像度海洋シミュレーションの融和, システム/制御/情報, 65(1), pp.27-32.
④神尾（2022）ウニ養殖が営まれる火散布沼の海水交換特性とAI水質予報システムの開発, CAINES Journal No.4.

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1．はじめにサポイン事業（令和2年度～令和4年度）

令和２年度採択 四胴型自動航行船の研究開発と、AIによる水質予報技術の確立
日本海工株式会社（兵庫県) 主たる技術：情報処理
海面・内水面養殖業において水質予報が強く求められている。そこで四胴型自動航行船の付帯装備の高度化技術を開発し、ここで得た水質ビッグデータにより超高分解能水質シミュレーションを高精度化する。
さらにＡＩ技術を導入し養殖場の水質予報システムを開発する。付帯設備が高度化した四胴型自動航行船による水質ビッグデータと市販ＰＣで実行可能な水質予報、この両者を開発することにより養殖漁業の持続可能な成長に貢献する。

研究開発の成果■ロボセンの付帯装備高度化技術の開発
・陸上基地局からの遠隔操作でロボセンへの司令伝送および手動操縦、取得した水質データのクラウド化まで1人で運用することができる通信モジュールとアプリを開発。
・他船との衝突回避および安全対策として、昼夜問わず前方検知距離20m、ロボセンとの平均距離4ｍ以上保って障害物を回避する障害物回避・夜間航法を開発。
・自動係船のための自動着岸法アルゴリズムのプログラム化および自動着岸装置を開発。
・緊急時対策として自動アンカリング装置および制御プログラムを開発。
・水質計測器降下深度の測定および座礁回避のための深浅測量システムを開発。

一般財団法人 大阪科学技術センター

研究実施機関日本海工株式会社

公立大学法人 大阪（設計・製作・実装）（機械特性解析・流体力学解析）株式会社 東京久栄

国立研究開発法人 国立環境研究所（ＡＩ解析・システム開発・運用）（水質シミュレーション・ＡＩ解析）

アドバイザー
試作開発品の試験的利用
評価･助言

機器開発等に係る助言
和歌山県農林水産部

高度化したロボセンの付帯装備

北海道浜中町散布漁協■AIによる水質予報技術の開発

広島県総合技術センター

ＫＤＤＩ総合研究所
釧路総合振興局釧路地区

・空間解像度を目標値としての水平方向10m、鉛直方向10cmまでに向上させた高分解能水質シミュレーションを開発。塩分の時空間変動を詳細に把握することが可能に。
・連続観測データを学習データとし天気予報を入力データとして組み込んだAI（人工知能）による水質予測モデルを開発。
・3日先の水質変動をピンポイントかつきめ細かく予報する水質予報システムを確立。
・水質予報をPCやタブレット、携帯端末で表示するシステムを開発。

事業管理機関水産技術普及指導所

日立造船
広 和

石川県水産総合センター

高解像度シミュレーション

ＪＦＥアドバンテック

試作版水質予報アプリの表示画面

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火散布沼とウニ養殖の写真

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2．AI水質予報システムの開発
AIモデル（LSTM）の概要
 LSTM（Long Short Term Memory）は、時系列データの予測に使用するモデル

降雨量(mm)

株価予測・音声認識・文章生成など

気温 (℃)
風速 東西成分(m/s)
風速 南北成分(m/s)

潮位 (cm)
潮位差 (cm)

日照時間

気温と水温差榊町アメダス

養殖場
塩分 or 水温

霧多布潮位
観測所

AI手法の一つであるLSTMを用いて、火散布沼で過去に取得された水温・塩分のデータを学習させ、AI水質予測モデルを構築。
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2．AI水質予報システムの開発
LSTMの過去データからの学習方法✓ 過去6日までの情報（気象・潮位・水温・塩分データ）と3日間の予報値（気象・潮位）を入力データとして、3日先までの水温と塩分の予測を行い、過去データとの学習を行う。
✓ この入力データを７２時間ずつずらしながら、全期間の予測とする。

6日間（入力期間）3日間（予測期間）

降雨量(mm)
気温 (℃)
風速 東西成分(m/s)
風速 南北成分(m/s)

潮位 (cm)
潮位差 (cm)

日照時間

気温と水温差塩分 or 水温8

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2．AI水質予報システムの開発
水温と塩分の予測結果と観測結果の比較

水温（℃）

RMSE：0.58

塩分

RMSE：1.04

AIにより養殖箇所のピンポイントでの水質の時系列を再現し、定点ブイデータとの比較により精度誤差を水温±1.5℃、塩分±5以内を達成

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2．AI水質予報システムの開発
水質予報システムの構築

データ入力

クラウド（AWS）上でAI予測

携帯端末・タブレットから閲覧

気象データ

養殖場のリアルタイム観測ブイ

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2．AI水質予報システムの開発
火散布沼ウニ養殖場での水質予報システムの運用

平常

注意

警戒

特別警戒

塩分：２５以上

塩分２０～２５未満

塩分１０～２０未満

塩分１０未満

塩分濃度を平常、注意、警戒、特別警戒でそれぞれの閾値を設定• 予報システムはクラウド上（AWS）で稼働• ＰＣ、タブレット、携帯端末でwebブラウザ上で閲覧可能• １日１回の自動更新により漁業者の操作は不要

1日1回の自動更新による予報を行い、適中率70%以上を達成
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3．四胴型自動航行船による水質観測事例
四胴型自動航行船（ロボセン）の概要

様々な計測機器が設置可能

分解して輸送可能

1) Komizo, Hara, Nihei et al., Sea testing of automatic motion control system for a quad-maran
unmanned vessel, 2019.
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3．四胴型自動航行船（ロボセン）による水質観測事例
火散布沼における水質観測（2020～2022年度）■広域観測（ロボセン）

出典：神尾ら(2021)：四胴型自動航行船を用いた浅海水域における水質観測システムの開発,土木学会論文集B1(水工学) Vol.77, No.2, I_883-I_888.

火散布沼

・多項目水質計（水温、塩分など）：広域観測（ロボセン）：定点連続観測

厚岸町
浜中町
厚岸湖

300m
太平洋

L1

91012118131514161776

水深（m）

5L218222123244192025■定点連続観測・水温、塩分計（L1、L2、L3、L4、Y1、Y2、Y3）・水位計（L4）・流速計（Y1）

263 27Y2L32L41Y3Y113「AI水質予報システムの開発と四型自動航行船による 水質観測事例」

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3．四胴型自動航行船（ロボセン）による水質観測事例■海水交換率の算定※

火散布沼における水質観測（2020～2022年度）

𝑟𝐺 = ሺ𝑆𝐹 − 𝑆𝐸 ൯ൗሺ𝑆0 − 𝑆𝐵 ൯

平均塩分

rG：1潮汐間での海水交換率
SF：上げ潮時の平均塩分 （≒沼口（Y1）の流入時の平均塩分）
SE：下げ潮時の平均塩分 （≒沼口（Y1）の流出時の平均塩分）S0：外海水の塩分（≒観測期間中のY1の塩分の最大値）
SB：沼内の平均塩分（≒塩分の水平分布の空間平均値）※柏井（1984）の方法による

33Se31Sf29

平均塩分2733S031SB29

海水交換率

270.5
rG
0.0
9/10

9/15

9/20

9/25

9/30

10/5

10/1010/15

海水交換率は0.00～0.31（平均0.14）⇒菅ら（2011）の結果（0.15）とほぼ同様
出典：神尾ら(2021)：四胴型自動航行船を用いた浅海水域における水質観測シ
ステムの開発,土木学会論文集B1(水工学) Vol.77, No.2, I_883-I_888.
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４．今後の展開各都道府県等の機関での未活用データの活用✓ 各都道府県で水産試験場や環境関係機関が過去に取得したデータのうち未活用データが多く存在（ダークデータ）✓ これらの未活用データをAI解析の学習データとして活用する

日本海洋データセンター（JODC）

東京湾環境情報センター

伊勢湾環境データベース

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4．今後の展開
リアルタイムモニタリングシステムとの協業✓ 海ログ（（株）アイエスイー）は、三重県等の沿岸の養殖場に多数展開、リアルタイム観測を実施✓ 海ログのリアルタイム観測システムにAI予報システムを追加する✓ 今年度において火散布沼で海ログによるリアルタイム観測を実施し、AI予報システムによる運用も実施

海ログ

AI予報システム16

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4．今後の展開赤潮予報への展開✓ 大分県豊後水道沿岸は、リアス式海岸であり魚類等の養殖が盛んである一方、赤潮による漁業被害も多い。
✓ 大分県では赤潮モニタリング体制が充実しており、過去のデータも数十年にわたって取得されている。

宮村（2022）大分県沿岸域における赤潮発生状況とIot技術利用による赤潮監視について、赤潮研究集会資料17

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4．今後の展開赤潮予報への展開✓ 大分県は赤潮モニタリングによる過去のデータが多く蓄積されておりAI学習データが豊富✓ 大分県水産研究センターのリアルタイムモニタリ
ングシステムにAI予報システムを追加✓ 大分県の赤潮モニタリング観測の省力化のためロボセンによる自動観測を導入✓ 次世代型赤潮モニタリングシステムの展開

コクロディニウム
赤潮細胞数（cell/mL）

学習期間

予測期間

次世代型赤潮モニタリング
システムの展開

実測(青)

予測(橙)

ＬＳＴＭによる赤潮細胞数の予測（令和元年度猪串湾漁場改善事業事前調査業務委託報告書）

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ご清聴有難うございました。

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