芸術科学会論文誌 Vol. 20, No. 2, pp. 160 – 170 (2021)

iSea: 海況と漁獲データの結びつけによる関連性の可視化
丸山健太 (非会員)松山克胤 (正会員)

岩手大学

iSea: Visualization of Relationship by Combining
Sea Condition and Catch Data
Kenta Maruyama

Katsutsugu Matsuyama

Iwate University
gshrhg ＠ gmail.com

m18u ＠ iwate-u.ac.jp

概要
本研究は，海況と漁獲との関係を分析するための可視化手法を提案する．短期的かつ地域レベルで人が漁獲を予測するためには，
まずは海況と漁獲との関係を理解することが不可欠であると考えて，その取り掛かりとして両者の関連性を視認できるような情報
可視化ツールを開発する．本研究は，インタラクションにより，全体を見てから細部を詳細に見るような（Coarse-to-Fine 的な）ユーザインタフェースをデザインする．具体的には，漁獲量の時系列グラフによる全体的な視認からスタートし，調査条件を満たす代表的な海況の把握，そして，海況の部分的な特徴を調査できるようにする．上記ユーザインタフェースの実現のために，対象とする海況に似た海況データを集める手法や，海況の部分的な類似性と相違性を可視化する手法などを新たに開発する．本提案の可視化ツールを実装し，ユーザインタフェースの効果を確認する．

Abstract
We propose a visualization technique for analyzing relationship between sea condition and catch data. In order for people
to predict fish catches in the short term and at the local level, we believe that understanding the relationship between
sea conditions and fish catches is essential. We develop an information visualization tool that allows users to investigate
the relationship between the two. In this research, we design a coarse-to-fine user interface to grasp the overall trend
and then see the details through interaction. Specifically, our tool start with overall visibility through time series graphsof fish catches, then identify representative sea conditions that satisfy the survey conditions, and investigate partial
characteristics of the sea conditions. In order to realize the user interface, we have developed a new method for collecting
sea condition data similar to the target condition, and a method for visualizing partial similarities and diﬀerences in sea
condition. We implemented the proposed tool and confirmed the eﬀectiveness of our user interface.

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な情報であるが，とりわけ海水温は，単独で漁場推定の1 はじめに海況（要因）として使用されており [1, 2, 3]，魚の生息に水産業に携わる人々にとって，漁獲量や魚価などの漁直結する最も重要な情報であるといえる．先述の通り，

獲に関する情報は重要である．もし，天気予報のように，漁獲は様々な要因が複雑に絡み合うため，海水温だけか日々の漁獲を予測できれば，水産業関係者にとって非常

ら魚の生息や漁獲量を予測することは不可能である．しに有益な情報になるといえる．しかしながら，漁獲に関かし，海水温は支配的な情報の１つであり，本研究では，する予測は，気象状況や海水温，潮の流れ，資源量，他

海況情報として海水温を用いる．

地域の漁獲動向，社会状況など，非常に様々な要因に左可視化ツールの具体的な実装にあたり，本研究では岩右されるために，極めて複雑で難しい．漁業者や仲買業

手県の海を対象とする．海況と漁獲との関係性を可視化者に行なったインタビューでは，「何年経っても漁獲のするために，まずは，海況データと漁獲データを入手す予測はできない．昔から現在も，水揚げされた漁獲物のる必要がある．本研究では，海況データとして，衛星か現物を起点とした流通やコミュニケーションが行われてら得られた海表面水温分布画像を，そして，漁獲データ

いる．当然ながら，日々の漁獲量のバラつきは非常に大として，水産情報配信システムデータベースを使用する．

きく対応が大変である．」という意見が得られた．

どちらも，岩手県水産技術センターの水産情報配信シス

漁獲の予測方法は，予測を人が行うか，あるいは，コンピュータが行うかで大別できる．後者のコンピュータ

テムである「いわて大漁ナビ [7]」から入手できる．具体的なデータの内容については 3 章に記述する．

による漁獲予測に関しては，近年，機械学習を用いて良本研究は，海況データと漁獲データを組み合わせて可漁場を予測する研究が行われている [1, 2, 3, 4, 5]．そ

視化することで，例えば，「鯖は，どんな海の状況のときして，人による予測例は多数あるが，一例として，国立に漁獲量が多くなるか？」のような，漁獲量が多くなる

研究開発法人水産研究・教育機構による漁海況予報 [6]ときの海の状態を視認・分析できるようにする．これにが挙げられる．この漁海況予報 [6] では，人工衛星や観より，（１）例えば「親潮と黒潮との潮目は好漁場であ測ブイなどによる観測とデータ解析を用いた，中長期的る」のような，経験的に広く知られている知識を定量的な予測が行われている．一方で，日々の，そして，地域に確認できる，（２）コンピュータによって得られた予測（漁村や市場などの規模）レベルの予測，すなわち，比較

結果を追確認できる，そして，（３）対話的操作により，的細かい粒度における予報の例は見当たらない．インタ

新しい知見を得ることができることを期待する．

ビューによれば，実際に地域で漁業関係に従事している
人々については，経験に基づく属人的な予測が唯一の手段のようである．

1.1

2 関連研究2.1

本研究の目的

漁獲予測・漁場推定

水産学の分野では，HSI（Habitat Suitability Index,

本研究は，人が，海況と漁獲との関係を分析するため

ハビタット適正指数）を用いて，魚が分布しやすい場所の可視化手法を提案する．短期的かつ地域レベルで人がを示す手法がある．HSI は，質の異なるデータを統合

漁獲を予測するためには，まずは海況と漁獲との関係をして，野生動物の生育場所の状態を１つの指標で表すも理解することが不可欠であると考えて，その取り掛かりのであり [8]，具体的な研究例に，アカイカの漁場予測として両者の関係性を視認できるような情報可視化ツー[9, 10] などがある．

ルをデザインする．漁業関係者が短期的な予測を行う場

また，機械学習を用いて漁場を予測する研究も行われ合，参照される海況データは基本的に直近の数日だけでている [1, 2, 3]．これは，漁獲量との相関に基づいて，海あることがインタビューからわかった．このような状況

水温画像のクラスタリングを行うものであり，アカイカの下で，長期的な範囲も含めてデータ分析できるようなを対象に実験を行っている．そして，ディープラーニン

可視化ツールの開発を試みる．

グを使ったサンマ漁場の予測 [4, 5] なども報告されてい漁業者は，海水温，海上風，波浪など様々な情報を総合的に考慮して漁場を決定している．これらは全て重要る．ただし，現時点においては [4, 5] についての具体的な詳細や評価に関する報告は見当たらない．

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このように，漁場推定や漁獲予測の研究は，どちらか

オープンデータとして利用可能なところもある．本研究といえば局所的な漁場や漁獲の予測が目的であるといえでは，海況データとして，衛星から得られた海表面水温る．また，現時点ではアカイカ [1, 2, 3, 9, 10] やサンマ

分布画像を，そして，漁獲データとして，水産情報配信[4, 5] など，限られた魚種のみで実験が行われている．

システムデータベースを使用する．どちらも，岩手県水2.2

画像グループの抽出産技術センターの水産情報配信システムである「いわて本論文で提案する可視化手法には，ユーザが指定した大漁ナビ [7]」から入手できる．具体的なデータの内容を条件に応じて，多数の衛星画像から，相互に類似した画

次節に記述する．

像のグループを抽出するプロセスが含まれている．この

3.1

プロセスについては，何らかの条件を考慮して，画像の「いわて大漁ナビ [7]」から，海表面水温分布画像を得集合から相互に類似した画像グループを見つけ出す研究ることができる．2010 年からのデータが存在し，今日まが関連する．

での毎日の衛星画像が，１日１枚の画像として蓄積され例えば，Doersch らは，都市のストリートビュー画像
から，画像グループを見つけ出す手法を提案した [11]．

海況データ

ている．

3.2

漁獲データ

[11] は，ある特定の都市に多く含まれ，かつ，他の都市

水産情報配信システムデータベースは，岩手県水産技にはあまり含まれないような特徴を持つ画像グループを術センター水産情報配信システムによって集計された見つけ出すことで，その都市の特徴を可視化することがデータセットである．1994 年からのデータが存在し，今できる．そして，Arietta らは，[11] の手法を応用して，日までの毎日の漁獲データが蓄積されている．データ項

ストリートビュー画像と犯罪率や住宅価格などの非視覚

目には，魚種，漁業種類，漁港名，漁獲量，および，売値的な情報を条件として結びつけて，特定の非視覚的特性（高値，平均値，安値）がある．各項目の具体的なデータと強い関連性を持つ画像グループを見つけ出す [12]．

例と要素数を表 1 に示す．

本研究は，衛星画像と，非視覚的な情報である漁獲表1データとの結びつけを行い，条件に応じた画像グループを見つけ出す点で，[12] と類似性があるといえる．しかし，対象とする画像が写真ではなく海水温画像であること，そして，[12] ではストリートビュー画像と非視覚情報が位置座標（緯度経度）で紐付けされているのに対し，
海水温画像は時系列的な情報も含み，非視覚情報とは時系列的に紐付けされるなどの違いがあることから，既存漁獲データの項目

項目

データ例

要素数

魚種

クロマグロ，サンマ，ブリ

88

漁業種類

定置網，近海延縄，一本釣り

40

市場名

大船渡，釜石13

漁獲量＜整数＞ [kg]N/A

売値＜整数＞ [円/kg]

N/Aの研究を直接的に適用することはできない．
筆者らは，衛星画像に対し，オートエンコーダを用いて

3.3

データ構造

相互に類似した画像グループを見つけ出す予備的実験を海況データと漁獲データはどちらも日付情報を持って行った [13]．本論文は，画像グループ抽出の部分で，[13]おり，日付情報で両者の紐付けが可能である．前処理とを拡張した手法を用いる．[13] ではユーザインタフェー

して，日付を使った紐付けを行い，トリプレット［日付，スが考慮されておらず，抽出条件が固定されているのに海況データ，漁獲データ］を要素とする集合を作成する．

対し，本論文では，ネットワーク構造の改良，ユーザイ

ここで，漁が行われていないと判断できるデータを探

ンタフェースの提案，より柔軟な画像グループの抽出，索し，タグ付けを行う．漁が行われていない理由として，そして，局所的な差分に関する可視化を行っている．

市場が休日のために漁を行わなかった（漁獲そのものは

3 本研究で使用するデータ期待できる）か，はじめから漁獲が期待できないために漁を行わなかったかなどが考えられる．

漁獲に関する情報や市況情報，海況情報などは，地方
自治体が，データを収集・公開しているところも多く，

なお，本研究では，データの欠損が比較的少ない 2012年から 2018 年までのデータを使用する．

– 162 –

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4 ユーザインタフェース
3 章に記述した海況データと漁獲データを可視化する
最も単純な方法として，漁獲量を時系列グラフで表示する，同じ日付のデータを併記的に表示する，海況データをアニメーション表示することが考えられる．このような可視化により，時系列的な変化の視認や，漁獲量に基づいた画像の検索が可能になる．しかしながら，例えば
昨日の海況に対して，数年前の似たような海況との比較を行うなど，大きな時間の間隔で，海況と漁獲との関係

図1

性を調査することは難しい．

具体的な対話例

本研究では，類似画像の探索に基づく，離れた時間間
ユーザ操作 (a), (b), (d), (f) は任意のタイミングで実隔における類似した海況の調査を可能とするユーザイン

行できる．(f) の選択については，(e) からだけでなく，

タフェースをデザインする．
本研究は，インタラクションにより，全体を見てから細部を詳細に見るように（Coarse-to-Fine 的に）海況と漁獲を調査できるようなユーザインタフェースを目指す．具体的には，最初に，漁獲量の時系列グラフによる(g) で一覧表示された画像から選択することも可能で，(g) と (h) の表示を繰り返し的に見て回ることが可能である．

5 提案インタフェースの実装

全体的な視認からスタートし，調査条件を満たす代表的本章では，4 章に記述したユーザインタフェースを実な海況の把握，そして，海況の部分的な特徴を調査でき現するための手法について記述する．

るようなユーザインタフェースを設計する．

4.1

5.1

本提案のユーザインタフェース

はじめに，3 章で作成したデータから，ユーザによっ

本論文で提案するユーザインタフェースについて，具体的な対話例を用いて説明する（図 1）．なお，本節では，
調査条件は「漁獲量」であるものとして説明を行う．調
査条件として「売値（高値，平均値，安値）」を用いる実対象の選択とグラフ表示 (c)て選択された (a) と (b) を満たすデータを集める．このデータの集合を A = {ai } とする．要素 ai は，3.3 節のトリプレット［日付，海況データ，漁獲データ］である．
そして，集合 A を日付でソートして，漁獲量のグラフ表装も可能である．
図 1 の (a) と (b) で，調査対象の設定を行う．ユーザ
は，(a) 魚種，漁業種類，および，市場名を選択し，次に，(b) 調査対象の期間を選択する．ここで期間を選択しなかった場合はすべての期間が対象となる．ユーザが調査対象を設定すると，(c) 漁獲量の時系列グラフが表示を行う（図 2）．

5.2

海況データサンプルのピックアップ (e)ユーザによって指定された閾値を l とする．はじめに，
集合 A の要素を，閾値 l を使って以下のように振り分ける．

示される（図 2）．次に，ユーザは，(d) 漁獲量の閾値を与えることで調査条件を指定する．システムは，(e) 与AP = {ai | C(ai ) ≥ l}

えられた調査条件を満たす代表的な海況データを表示すAN = {ai | C(ai ) < l}る（図 3）．ユーザが，(f) 代表的な海況データの 1 つを

AO = {ai | 漁が行われていない }選択する（図 4）と，システムは，(g) 選択された海況にここで，C(ai ) は，要素 ai の漁獲量を取得する関数で似た海況のデータを一覧表示する（図 5）．この際，各海ある．式 (1) の添字 P と N は，それぞれ，Positive と況が調査条件を満たすかどうかに応じた振り分けが行わ

Negative を表している．そして，集合 AO は，3.3 節でれる．そして，(h) 選択された海況の，似た海況と比較

タグ付けされた要素の集合を表す．

した部分的な類似度が重畳表示される（図 6）．

(1)

次に，式 (1) の各集合について，いくつかのデータを– 163 –

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図3

図2

ピックアップされた海況データサンプル

ることや，l の境界付近のデータを拾う傾向が懸念されグラフ表示の例

たため，上記の手法を採用した．

5.3

似ている海況データの探索 (g)ピックアップして，サンプルとして表示する．本システ

本節では，似ている海況データの探索手法を説明する．

ムでは，調査条件を満たす AP だけでなく，AN につい２つの画像間の類似度の計算は，画像の特徴量ベクトルてもサンプル表示を行う（図 3）．

を計算して，ベクトル間の距離で表すのが一般的である．

ピックアップする海況データは，相互に異なる特徴で

特徴量ベクトルを求める手法は多数あり，一例として，

あることが望ましい．一般に，日付が近い海況は相互にカラーヒストグラムに基づく手法，SIFT や SURF など

類似しているために，近い日付のデータを選択することのキーポイントに基づく手法，t-SNE などの次元圧縮手を避ける．本研究では，以下の方法でサンプルデータを法，そして，VGG16 などのディープラーニングで学習選択する．

されたモデルを使用する手法が挙げられる．これらの手

集合 AP を例に説明すると，AP を日付でソートし，⌊n/m⌋ ∗ i 番目の要素をピックアップする．ここで，n は法の多くは，入力画像が何らかの被写体を撮影した写真であることを想定している．

AP の要素数を，m はサンプル数である．

一方で，本研究で扱う画像は衛星画像であり，海水温

これにより，近い日付のデータを選択することを防ぐが色で表現されている，陸地や経緯線が常態的に表示さことができ，ある程度ばらつきのある海況データが表示れている，雲が画像上ノイズのように表れるなど，写真できる．ユーザは，調査範囲 (a,b) と調査条件 (c)，およとは異なる特徴が多く見られる．また，本節では，どちび，サンプル数 m を自由に変更できるために，これらパらかといえば大局的に似た画像を探索したいのに対し，ラメータの調整を行い，サンプルの表示をコントロール

カラーヒストグラムに基づく手法は大局的な特徴を捉えできる．

にくいこと，そして，t-SNE などの次元圧縮手法は，実なお，筆者らは，海況データの画像をクラスタリング

行結果が安定しにくいことから，本研究では，既存の画し，各クラスターの代表画像を取得することで，相互に像類似度の計算とは異なるアプローチを採用する．

異なる画像の抽出を試みたが，時間計算量が多くなっ

5.3.1

オートエンコーダてしまった（最悪の場合で集合 A のクラスタリングが本研究では，オートエンコーダに衛星画像を学習させ必要）ために，クラスタリングを使用しないアプローチ

ることにより，特徴量ベクトルを計算する．オートエンを採用した．また，できるだけ時系列的に等間隔になる

コーダはニューラルネットワークによる学習手法の１ようなデータの抽出も検討したが，漁が行われていない

つで，ネットワークモデルの入力と出力に同じデータ

データ AO を含め，元々のデータに時系列的な欠損があを与えるものである．オートエンコーダは，エンコーダ– 164 –

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表2（ネットワークの前半部分）とデコーダ（後半部分）のペ

本研究の CNN オートエンコーダモデル

アで構成されると考えることができる [14, 15]．すなわ

レイヤー番号

出力 (x, y, channel)

ち，エンコーダは，高次元の入力データを低次元のコー0 (input)

512, 512, 3ドに変換し，デコーダはコードからデータを復元する．

1

256, 256, 64

そして，この低次元のコードは，特徴ベクトルとみなす

2128, 128, 32

ことができる．オートエンコーダは，ローパスフィルタ

364, 64, 16のようなノイズ除去の役割も併せ持つ．このフィルタ機

4

32, 32, 8

能により，ノイズのように表れる雲部分の「重み」が低5

64, 64, 16

減できることも期待した．

6

128, 128, 32

本研究では，オートエンコーダの畳み込みニューラル

7

256, 256, 64

ネットワーク（CNN, Convolutional neural network）モ

8512, 512, 3デルを採用する（表 2）．表 2 の各レイヤーは畳み込み層とプーリング層の組みで構成される．このネットワークの入力と出力に衛星画像を与えてモデルの学習を行う．
なお，前処理として，オリジナルの画像サイズ (700x913)
をネットワークモデル (512x512) に合わせて変更し，画素値の正規化を行う．画像サイズの変更は，対象領域である岩手県沿岸付近でのトリミングではなく，画像のスケーリングにより行う．これは，画像内に含まれる領域
全体としての傾向を捉えるためであり，また，局所的に存在する雲の影響を減らすためである．画素値の正規化
は，各画素値 RGB について，最大値 255 で除算するこ

図 4 選択した画像とでデータ範囲を [0, 1] とする．この正規化処理はオー
トエンコーダで一般的に行われている [16]．なお，正規化によりデータの特徴そのものは変化しないため，正規化処理により生じる問題はない．オートエンコーダによる学習の結果を用いて，各衛星画像の特徴量ベクトルを計算することができる．
この特徴量ベクトル空間内のユークリッド距離で，２つの画像間の類似度 dist() を計算する．すなわち，

dist(I1 , I2 ) = ||code(I1) − code(I2)||

行い，一覧表示する．

5.4

部分的な類似度の重畳表示 (h)前節で得られた N 枚の類似画像を対象として，部分的な類似度の計算を行う．選択された画像を I0 ，類似
画像を Ii (1 ≤ i ≤ N ) とする．そして，式 (1) を用いて Positive グループの集合 ζ (P ) = {Ii |D(Ii ) ∈ AP } とNegative グループの集合 ζ (N ) = {Ii |D(Ii ) ∈ AN } に分
(2)ける．ここで，D(Ii ) は，画像 Ii が所属する要素 ai を取得する関数である．

である．ここで，I1 , I2 は画像を，code() はオートエン
コーダで計算されたコードを，|| · || はユークリッド距
離を表す．なお，本節のオートエンコーダは，筆者らの予備的実験 [13] のネットワーク構造を改良したものである．

部分的な類似度の計算を以下のように行う．Positive(P )グループの集合 ζ (P ) を例とすると，画像 Ii∈ ζ (P ) か(P )ら，部分 j を切り抜いた画像 Iij について，画像 I0 か(P )ら部分 j を切り抜いた画像 I0j との類似度 dij を計算する．すなわち，

式 (2) を用いて，ユーザによって選択された海況衛星

(P )

(P )

画像から近い画像を N 枚選択する．N は自由に変更可

dij = w1 · RM SE(Iij , I0j )能であるが，本研究では N = 19 とした．選択された各+ w2 · SSIM (Iij , I0j )画像について，式 (1) による漁獲量に応じた振り分けを(P )+ w3 · P SN R(Iij , I0j )– 165 –

(P )(3)

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図6

部分的な類似度の表示例．黒色の長方形は筆者

らにより追加されたものである．

図 5

類似した海況データの表示例．選択した海況

データ（図 4）と似た海況データが表示されている．

図7

上式において，類似度の計算に RMSE，SSIM，PSNR

アプリケーションのスクリーンショット例

を用いる．wi は重み係数である．そして，部分 j の類似
(P )

度 dj

(f)1 つを選択するときに，別のタブで表示することが可を，

1 ∑ (P )d
M i ij

能である．

M

(P )

dj

=

(4)

6 実行結果で計算する．類似度の表示は，類似度にカラーバーを割

上記のユーザインタフェースを実装し，動作の確認をり当て，類似度に対応する色の長方形を重畳表示する．

行った．実装は Python 言語を使用し，データベース処

図 6 は重畳表示の例である．カラーバーは，類似度が高理に sqlite，オートエンコーダモデルの作成に Keras，

いものを赤，中程度のものを緑，低いものを青と３等分

特徴量ベクトル空間での類似画像探索に Annoy，Web

したものを使用した．Negative グループの集合 ζ

(N )

に

フレームワークに Flask，そして，グラフ表示に Plotly(N )対しても同様の操作を行い，類似度 dj を計算する．

のライブラリをそれぞれ使用した．実行環境は Mac-

重畳表示においては，Positive グループと Negative グBook Air（CPU: Intel Core i5, メモリ: 16GB 3733MHz

ループは，それぞれ別の画像として表示する（図 6）．

LPDDR4X）である．実行結果例を図 2-6 に示す．これ

5.5

具体的な実装は，魚種，漁業種類，市場名は，それぞれ「サバ類」，「定

本研究では，ブラウザ上で動作するウェブアプリケー

置網」，「大船渡」と設定し，閾値 l は 50,000[kg] に設定

ションとして実装する．全体的なユーザインタフェース

したものである．

の様子を図 7 に示す．図 7 左は (a) 対象，(b) 期間，およ海況データサンプルのピックアップ

び，(d) 条件を選択したときの，そして，図 7 右は，(f)1

図 3 は，5.2 節の手法でピックアップされた海況データ

つを選択したときの画面の一部である．ブラウザのタブ

サンプルである．なお，サンプル数 m は 10 である．海況を使用することで，タブごとに入出力を行うことが可能

データは，ユーザが設定した閾値 l に応じて Positive まである．これにより，たとえば，(e) のサンプル内からたは Negative に振り分けられて一覧表示される．ピッ– 166 –

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クアップされた海況データは，時系列的には図 2 上のビューによれば，潮目は明確に定義されているものでは丸が付されたデータである．日付の間隔がとられた海況

なく，潮目を指し示すことは実際には難しいという意見

データが表示されていることが確認でき，相互に異なるが得られた．このことから，本提案インタフェースを用

海況データ画像がサンプルとして選択されている．

いることで，漁獲と相関がありそうな部分を発見できた似ている海況データの探索といえる．水産技術センターの職員からは，このような

図 5 は，選択された海況に似た海況データの表示例で相関の発見は，漁獲を考える上で重要な要因となりうる

ある．5.3 節の手法により，画像的に相互に類似した海ものであり，意味のある情報を発見できたといえるもの

況データが探索できている．本提案の探索機能により，であるとの意見があった．

対話的に類似した状況と漁獲量との関係の概略を視認し

7.2

市場による違いの可視化て確認することができる．

図 8 は，漁業種類と魚種を，それぞれ「いか釣」と「ス部分的な類似度の重畳表示

ルメイカ」とし，市場名を「久慈」と「大船渡」とした

図 6 は，選択された海況画像の部分的な類似箇所の表

ときのグラフである．グラフから，漁獲量は久慈市場の示結果（5.4 節）である．図 6 左は，Positive グループ

方が高いことと，どちらの市場も年が経つにつれて漁(P )との比較結果，そして，図 6 右は，Negative グルー

獲量が減少傾向にあることがわかる．ここで，閾値 l を(N )との比較結果である．赤色で重畳表示された付

10,000[kg] に設定したときの，閾値以上の海況データサ

近が，類似度の大きい部分を表し，次いで緑色，青色のンプルを図 9 に示す．図 9 を見比べると，大船渡湾の方順に類似度が小さい部分を表している．図 6 中の黒色のが全体的に青い，すなわち，海水温が低い画像が多いこ

長方形は，筆者らにより追加されたものである．図 6 のとがわかる．スルメイカは，経験的に，青森県付近の親左の黒色長方形の部分には，図 6 の右の黒色長方形の部

潮とともに南下していると考えられている．久慈は大船分と比較して，相対的に類似度が高い部分が多く，海況

渡より北にあるため，潮目が北方にある時に久慈市場のと漁獲高との相関を調査する上で検討の材料になりそう

漁獲が期待できそうなこと，そして，大船渡の場合は，な部分であるといえる．ユーザは，調査対象を自由に変

大船渡付近まで親潮が流れ込み，潮目が形成されている

更できるため，データを対話的に選択し，注目する部分ことが漁獲を考える際に重要そうなことを示すことがでを探索的に発見できる．

きた．この知見そのものは，既に経験的に知られている

ζプζことであるが，本提案インタフェースを用いることで，

7 議論

簡単な対話型操作によって，衛星画像とともに視覚的に開発したシステムを実行し，その結果得られた知見の収集と整理を行った．また，岩手県水産技術センターの示すことができた．

7.3

発展性

職員に本システムを紹介し，意見交換を行なった．本章

本システムの実行，および，意見交換を行ったことで，では，得られた知見と意見を基に，本提案ユーザインタ

以下のようなアプリケーション案を発想することがでフェースの効果について議論する．

きた．

論文の冒頭で記述したように，漁獲の精確な予測は，漁業者の意思決定の支援

様々な要因が極めて複雑に絡み合っているため不可能に

例えば，現在の海況に似た海況を探索し，その時に漁近い．このような状況を踏まえ，本提案インタフェース

獲量が多かった魚種を表示することで，「今の海況はあのの貢献に関する議論を以下に記述する．

年に似ていて，あの魚種が多く獲れていたのか」のよう

7.1

相関の発見

に，漁業者の操業の参考となる情報を提示することで，

図 6 の黒色の長方形の部分は，「サバ類」の漁獲が多い時の相関を可視化したものである．サバは回遊魚であ漁業者の意思決定を支援できることが期待できる．
魚種別のより詳しい解析

り，親潮と黒潮の潮目に集まることは一般に広く知られ現在，岩手県では放流したサケの稚魚が戻ってこないている．その意味では，図 6 は沿岸付近に潮目があるこために不漁が続いており，要因の究明が行われている．

とを再確認したものであるともいえる．しかし，インタ

高い海水温がサケの回帰を妨げていると考えられてお– 167 –

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図 8 久慈と大船渡のスルメイカ漁獲量グラフ

図9

市場による海況データサンプルの違い– 168 –

芸術科学会論文誌 Vol. 20, No. 2, pp. 160 – 170 (2021)

り，本研究を発展させて長期的な海況の類似性・相違性

Iiyama, Fishing Spot Detection Using Sea Wa-

を可視化することで，より詳しい解析が期待できる．こter Temperature Pattern by Nonlinear Cluster-のように，魚種固有の特徴に応じた可視化アプリケー

ing, Oceans 2019, pp. 1-4, 2019.

ションが考えられる．

[4] 水 産 経 済 新 聞, 2020 年 3 月 18 日 新 聞 記 事,

予測結果の追確認

https://www.suikei.co.jp/ｊａｆｉｃ，ａｉでサン漁獲予測 [1, 2, 3, 4, 5, 9, 10] の結果を，本可視化シス
テムと結びつけることで，追視認を行えることが期待でマ漁場を視覚化/, 2020 年 8 月アクセス.

[5] 水 産 新 聞,2020 年 3 月 23 日 新 聞 記 事,きる．このように，漁業に関するデータを統合的に可視

https://suisan.jp/article-11867.html, 2020 年 8 月

化できるようなプラットホームの発展性がある．

アクセス.

[6] 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 漁海況予8 まとめと今後の課題

報, http://abchan.fra.go.jp/index2.html, 2020 年

海況と漁獲との関係を理解することを目的に，取り掛かりとして両者の関連性を視認できるような情報可

8 月アクセス.
[7] 岩 手 水 産 技 術 セ ン タ ー,

いわて大漁ナ

視化ツールを開発した．インタラクションにより，全体

ビ（ 岩 手 県 水 産 情 報 配 信 シ ス テ ム ）,を見てから細部を詳細に見るような（Coarse-to-Fine 的https://www.suigi.pref.iwate.jp, 2020 年 8 月

な）ユーザインタフェースをデザインし，ユーザインタ

アクセス.

フェースの実現のために，対象とする海況に似た海況[8] 斎藤克弥, 水産振興-水産海洋分野の衛星リモートセ

データを集める手法や，海況の部分的な類似性と相違性

ンシングと ICT, 日本水産振興会, Vol. 52, no. 9,を可視化する手法などを開発した．筆者らの知る限りで

pp. 34-36, 2018.

は，本提案のような可視化ツールはこれまでになく，提[9] 五十嵐弘道, 淡路俊之, 石川洋一, 蒲池政文, 碓氷典

案したインタフェースにより，新しい相関の発見を行う

久, 酒井光夫, 加藤慶樹, 齊藤誠一, 清藤真樹, 海洋ことができた．今後，7.3 節に記述した発展的なアプリ

再解析データを用いたアカイカ好適生息域モデルのケーションの実現に向けた検討を行っていく．

構築とその応用, JAMSTEC Report of Researchand Development, Vol. 18, pp. 89-101, 2014.

謝辞[10] I. D. Alabia, S. Saitoh, H. Igarashi, Y. Ishikawa,

貴重なご意見をいただきました岩手県水産技術セン

N. Usui, M. Kamachi, T. Awaji and M. Seito,

ター職員の方々と，本学職員の田村直司様に感謝申しEnsemble squid habitat model using three-

上 げ ま す ．本 論 文 は ，NICOGRAPH 2020 で 発 表 しdimensional ocean data, ICES Journal of Marine

た論文 [17] に加筆したものです．論文査読者の有益

Science, Vol. 73, No. 7, pp. 1863-1874, 2016.

なご指摘に感謝申し上げます．本研究は JSPS 科研費[11] C. Doersch, S. Singh, A. Gupta, J. Sivic, andJP17K00261，JP21K11990 の助成を受けたものです．

A. A. Efros, What Makes Paris Look like Paris?,
ACM Transactions on graphics (SIGGRAPH

参考文献

2012), Vol. 31, No. 3, 2012.

[1] 飯山, 趙, 橋本, 笠原, 美濃, 海水温パターンのクラ[12] S. Arietta, A. A. Efros, R. Ramamoorthi, and M.

スタリングによる良漁場推定, 電子情報通信学会論

Agrawala, City forensics: Using visual elements

文誌, Vol. J101-D, no. 8, pp. 1070-1078, 2018.

to predict non-visual city attributes, IEEE Trans.

[2] M. Iiyama, K. Zhao, A. Hashimoto, H. Kasahara,

Visual. Comput. Graph, Vol. 20, No. 12, pp. 2624-

M. Minoh, Fishing Spot Prediction by Sea Temperature Pattern Learning, Oceans 2018, pp. 1-4,

2633, 2014.
[13] K. Maruyama, K. Matsuyama, A method of find-2018.

ing characteristic ocean-satellite-image groups us-[3] T. Shimura, M. Sonogashira, H. Kasahara, M.
– 169 –

ing autoencoder, Proc. SPIE 11515, Interna-

芸術科学会論文誌 Vol. 20, No. 2, pp. 160 – 170 (2021)

tional Workshop on Advanced Imaging Technology (IWAIT) 2020, id. 115151J, 5pages, 2020.
[14] A. Gulli, S. Pal, Deep Learning with Keras, Packt
Publishing, Birmingham, 2017.
[15] G. E. Hinton, R. R. Salakhutdinov, Reducing theDimensionality of Data with Neural Networks,
Science, vol. 313, no. 5786, pp. 504-507, 2006.
[16] The Keras Blog, Building Autoencoders in Keras,
https://blog.keras.io/building-autoencoders-inkeras.html, 2021 年 3 月アクセス.
[17] 丸山健太, 松山克胤, iSea: 海況と漁獲データの結びつけによる関連性の可視化, NICOGRAPH 2020,

2020.
丸山 健太

2019 年岩手大学理工学部卒業．2021 年岩手大学大学院
総合科学研究科修士課程修了．
松山 克胤

岩手大学理工学部准教授。博士（工学）。岩手大学大学
院工学研究科博士後期課程修了。公立はこだて未来大学
助教、岩手大学理工学部助教を経て、現在、岩手大学理工学部准教授。博士（工学）。CG、情報可視化、インタ
ラクティブシステムなどの研究に従事。

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