プロジェクト報告書（最終）Project Final Report

提出⽇（Date）2023/01/17

スマート⽔産業
Smart Fisheries
倉⽥颯太 Souta Kurata
まれており、古くから漁労技術が暗黙知として受1 はじめにけ継がれている。しかし、近年の琵琶湖漁業は、⽔産業は⽇本の重要な産業の⼀つである。本プ

漁業者の⾼齢化と後継者不⾜が深刻な課題となっロジェクトでは⽔産業に対して ICT、IoT 等の先ている。そのため、滋賀県では 2016 年度に漁業端技術を⽤いて⽀援することを⽬標としている。

研修制度を導⼊し、新規就業者の確保と育成に取その⽬標のため、我々は琵琶湖チームと函館⽔産り組んでいるが、新規就業者の参⼊が漁業者の⾼チームの⼆チーム分かれて活動を⾏った。

齢化に追いついておらず、技術継承の機会喪失が琵琶湖チームは、漁業者の⾼齢化や後継者不⾜危ぶまれている。などの問題から技術継承の危機に瀕している琵琶そんな現場に対し、滋賀県 [2] は、全国に先駆湖に対して、従来は熟練漁師の勘に頼って⾏われけ漁業許可等を所有する全ての漁業者がスマートていた漁業の知識と経験の可視化を⾏った。そしフォンなどを⽤いて漁獲情報を報告できるシステてそれらの技術を次世代に継承することを⽬的とム「湖（うみ）レコ」の開発・運⽤を⾏っていして、データを分かりやすく伝える Web アプリる。滋賀県 [2] は、湖（うみ）レコを導⼊するこケーションの作成を⾏った。とによるメリットは 4 つあるとしている。1 つ⽬

函館⽔産チームは、定置網漁業の効率化というに、 湖（うみ）レコで報告した場合、⽤紙によ⽬標のもと、定置網内に設置された⿂群探知機かる報告が必要なくなる。2 つ⽬に、報告した情報ら得られる⾳響データを利⽤し、機械学習によりがシステムに蓄積されるため、過去の漁獲量の閲函館市の定置網漁業における漁獲量の推定、⿂種覧が可能になる。3 つ⽬に、分析画⾯により、漁の判別を⾏った。そしてその情報を漁業者に伝え獲量の推移を漁法別、⿂種別などで絞り込んでグる Web ページの作成を⾏った。

ラフ化することや、⼀覧表⽰することができる。
また、前年⽐も表⽰することもできる。4 つ⽬

2背景

2.1 琵琶湖チーム
琵琶湖の⾯積は約 670 平⽅キロメートルであり、⽇本で最も広い湖として知られている。また
関 [1] は、琵琶湖について次のようにまとめている。琵琶湖には、約 50 種類の⿂が⽣息し、縄⽂時代から漁業が営まれていたと考えられている。
現在でも沖びき網や⾙びき網等、多彩な漁業が営に、漁船漁業では、操業場所の情報から、どの⽔域でよく漁獲したかを地図上で確認することができるようになる。そんな琵琶湖漁業だが、和⽥教授が収集している漁船データを活⽤することでさらに改善することができると考える。琵琶湖でスマート⽔産業の取り組みとして⾏われている湖（うみ）レコでは、漁業者が漁獲量や操業場所などを⼿動で⼊⼒している。ここで和⽥教授が収集している漁船データを活⽤することを提案する。

企業や組織の活動を具体的にして⽬で客観的に捉これにより、湖（うみ）レコにおいて⼿動で⼊⼒えられるようにすることを指す。つまり、収集ししていた操業場所や規模の情報をより正確に記録たデータを直接グラフや表にするだけでなく、収できると考える。また、その記録した正確な情報集したデータをもとにグループで分析し考察するを活⽤することで、後継者育成に活⽤できると考ことで、熟練漁師や次世代の漁師に効率的な漁がえる。

⾏えるよう提案できるようにする。具体的に作成する Web アプリケーションの要件としては、三つ2.2 函館⽔産チーム挙げられる。1 つ⽬の要件は、複数種類のデバイ

函館市は、北海道の南部に位置し、津軽海峡にスに対応できる UI を作ることである。出港する⾯している。函館市ではこのような環境を活かし際に⼿元の携帯やタブレットで今欲しいデータをた漁業が⾏われている。函館市で⾏われている漁⾒ることのできる状況と今までの漁の振り返りと業の 1 つに、定置網漁業がある。定置網漁業は海して PC などから⾒る 状況を想定した。2 つ⽬

⾯に網漁具を固定して⼊網する⿂群を待ち受けるの要件は、その⽇の様々な情報を⼀覧できる画⾯漁業である [4]。定置網漁業の現状は、⼈が経験を作ることである。単に情報を列挙するだけではによって⿂群探知機から定置網内の⿂の⿂種を推なく使いやすいような表⽰にしていくこととし定している。それに加え、定置網漁業はその漁法た。3 つ⽬の要件は、必要な情報を収集し、表⽰上、受動的な漁業であることから獲る⿂種を選ぶすることである。そして、実装する機能としてことができず、網を引き上げるまでどの⿂種がどは、四つ挙げられる。1 つ⽬の機能は、航跡をプの程度獲れているのかが分からないという現状がロットして⾒ることができる機能、2 つ⽬は簡単ある。また、漁業者の話では、近年イカの漁獲量に天気予報を確認できる機能、3 つ⽬は漁をしたの⼤幅な減少や、地球温暖化による⽔温上昇が⿂おおよその⾯積を出⼒する機能、4 つ⽬は漁獲量種の変化を引き起こしており、気象の変化などがを出⼒する機能である。これらの要件を満たし、原因によって昔に⽐べて海が荒れやすくなってい機能を実装した Web アプリケーションを完成さるという現状が存在する。そのため、海が荒れてせることをプロジェクトの到達⽬標とした。

いる⽇でも無理に出航した船が横転した事があるということも述べていた。このように、⿂種と漁3.2 函館⽔産チーム

獲量を含めた環境の変化は、漁業者の⽣活に⼤き私たちは漁業者の⽅と、担当教員である和⽥先くかかわる問題である。

⽣、⻑崎先⽣の協⼒のもと函館市南茅部の定置網漁業に同⾏した。漁業者へのヒアリングから定置

3課題設定と到達

3.1 琵琶湖チーム
本グループでは、琵琶湖の漁業に関するデータを⾃動的に収集することで漁師の⽅々の⼿間を減らし、収集したデータを⾒える化することで、次世代の漁師の⽅々に熟練漁師の技術を受け継ぐことを⽬的とした。⽶川 [3] によると、⾒える化とは網漁業の現状は原因不明の漁獲量の減少していること、⽔温上昇に伴う網に⼊る⿂種が変化していることなどの課題が存在していることが分かった。私たちはこれらの課題に対して、漁獲量と⿂種の推定結果をもとに、漁業者が操業⽇を選択することで操業⽇の最適化⽀援を課題に対するアプ
ローチとした。これは、操業時の⼈件費や燃料費などの経費を削減することが⽬的である。以上のプを⾏なった。最終的な結果としては、Web アプ

⽬的を達成するために、定置網内に設置された⿂リケーションは、定めた要件通りに航跡の可視群探知機から得られた⾳響データをもとに⿂種判化、漁の⾯積の可視化、漁獲量の可視化を⾏うこ別、漁獲量推定を⾏うこととした。⿂種判別は定とができた。漁場の⾯積計算は約 90%の精度で実置網内に存在するぶり、イカ、さばのそれぞれの装することができた。また、漁獲量データについ⿂種が定置網内の漁獲量の 50%以上を占めているては湖（うみ）レコのデータを提供していただき⽇を特定することとし、漁獲量推定は、定置網内可視化を⾏った。ただし、天気予想を確認できるの漁獲量を 0Kg~1000Kg、1000Kg~5000Kg、機能については、優先度が低いと判断し、実装を5000Kg~10000Kg、10000Kg~の 4 値で分類を⾏⾒送った。

い、その⽇の漁獲量がどの範囲に収まるかを予測することとした。そしてそれらの結果を、漁業者

4.2 函館⽔産チームが出漁する前に⾒ることができるような Web ア

課題解決のため、我々はまず初めに担当教員でプリケーションを完成させることをプロジェクトある和⽥先⽣、⻑崎先⽣の協⼒のもと函館市南茅の到達⽬標とした。

部の定置網漁業に同⾏し、漁業者へヒアリングを⾏なった。そこから課題を設定し、漁獲量推定4

課題解決のプロセスとその結果班、⿂種判別班、Web サイト作成班に分かれて活4.1 琵琶湖チーム

動を⾏なった。漁獲量推定班は、⿂群探知機から課題解決のため、我々はまず初めにインターネ得られた⾳響データを画像化し、その画像からデットで琵琶湖の現状に関する調査を⾏なった。そータセットを作成し、Python で作成した CNN にして、把握した内容から⽣まれた疑問点などをま対して学習を⾏い、0Kg~1000Kg、とめ、琵琶湖の現役漁師の⽅へインタビューを⾏

1000Kg~5000Kg、5000Kg~10000Kg、10000Kg~なった。そうして集めた情報をもとに求められての 4 値で分類を⾏った。⿂種判別班も漁獲量推定いるプロダクト、使⽤技術などを検討し、開発を班と同様に⾳響データを画像化し、⿂種ごとの回開始した。フロントエンド班、バックエンド班、遊速度の違いを特徴量として扱うために、その画データベース班の三つに別れて活動を⾏った。フ像に対してフーリエ変換を⾏うことでより判別に

ロントエンド班では Figma、Vue.js を⽤いて Web効果的なデータセットを作成し、漁獲量推定班とアプリケーションの作成を⾏い、バックエンド班

同様に、ぶり、イカ、さばの 3 値分類、ぶり、イ

では漁船に取り付けたセンサーから得た情報をもカの 2 値分類、ぶり、その他の 2 値分類を⾏なっとに、その⽇の航跡を漁船ごとに⾊分けして マた。そして Web サイト作成班は、上記 2 班が作ップ上に可視化した。また、可視化された航跡の成した予測の結果を表⽰する Web アプリ作成を中から扇形の漁場を⾒つけ出し、その⾯積を求めhtml、css、Python を⽤いて⾏なった。そして漁た。そして、Python の Requests を使い、スクレ業者が出漁前にその予測を⾒ることができるようイピングで気象情報を取得した。データベース班に、出漁前の午前 3 時 30 分に定期的に予測結果

では、データベース管理システムとしてが更新されるようにサーバーの設定を⾏なった。

Postgresql を使⽤し、データベースの構築、運⽤

最終的な結果としては、漁獲量推定の 4 値分類でを⾏なった。それに加え、サーバーのセットアッは正答率 68%、⿂種判別では、ぶり、イカ、さばの 3 値分類で正答率 63%、ぶり、さばの 2 値分類た⽅法で、我々の⾯積を求めるシステムを評価すで 86%、ぶり、イカの 2 値分類で 62%という結ると全体で約 90 パーセントの妥当性があること果となった。Web サイトは指定した時間に予測結がわかった。

果を表⽰できるように作成できた。

5.2 函館⽔産チーム

5

今後の課題

今後の課題としては、漁獲量推定を⾏う際に5.1 琵琶湖チーム

は、⾳響データや季節以外の特徴を加味したモデWeb アプリケーションに関しては、定めた要件

ルの作成が挙げられる。具体的には、年⽉を重ねを満たす Web アプリケーションを作成することることによるデータ数の増加、前⽇のデータなができたと考えている。しかし、漁業者や滋賀県

ど、漁獲量に関する時系列データの考慮や直近で⽔産普及指導員の⽅へのヒアリングの結果である取れている⿂種データの考慮である。また、それ「現在のアプリでは操作を覚えるのは難しい」とに共なる予測のさらなる精度向上が挙げられる。

いう旨の意⾒を参考に、今後は、ご⾼齢な場合で⿂種判別を⾏う際には、⾳響データや周波数以外も使いやすい UI/UX を⽬指すとともに、ヒアリの特徴を加味したモデルの作成が挙げられる。具ングの中で要望のあった「前⽇までの航跡を重ね体的には、直近で取れている⿂種データの考慮やて表⽰する機能」を追加していきたい。そして、気温と⽔温の考慮である。また、アンサンブル学漁場の⾯積計算という点においては、楕円形の漁習や交差検証などの技術の追加実装によるさらな場をすべて判別できたことと、前期後期を⽐較しる精度向上も考えられる。そして作成した Web サ

た結果、より精度の⾼い⾯積計算⽅法を⽤いるこ

イトの UI・UX などにはあまり拘れなかったたとができたことは⼤きな進捗であった。また、め、その部分も改善していきたい。

QGIS を⽤いて簡易的ではあるが精度を求めて、⾃分たちの求めた計算結果がどのような時によい参考⽂献か、そしてどのような時精度が悪くなるかがわか[1] 関慎介（2022）漁業の⾒える化技術継承と漁った。⼀⽅、QGIS で精度を測る⽅法は完全だと家営業の安定を⽬指した漁労技術の数値化．和⽥は⾔えない。私たちの⽬で航跡を⾒て漁場だと判雅昭（編）スマート⽔産業⼊⾨．緑書房, p60-61.

断した座標のみを切り取って正解データとして⽐[2] 滋賀県（2023）漁獲報告 WEB アプリ「湖較している為である。つまり、私たちが漁場の場（ うみ）レコ」の部屋所を誤って捉えれば、正解データとしての信⽤がhttps://www.pref.shiga.lg.jp/ippan/shigotosangyoなくなってしまう。また、⼈の⼿で正解データを

u/suisan/329441.html （2023/06/30 ア

作っている以上は制度を確かめられるデータ数もクセス）そう多くできない。ならば、現地の漁師の⽅々に[3] ⽶川明彦（2019）平成の新語・流⾏語辞典.

漁をしているときに何らかの合図をしてもらう⽅

東京堂,p183.

法もあるが、それができるならそもそも⾃動で漁[4] 定置網漁業の技術研究会定置網漁業の技術研場を判別するシステム⾃体がいらなくなってしま究会中間とりまとめうため本末転倒である。従って、現状では我々がhttps://www.jfa.maﬀ.go.jp/j/study/kenkyusidoka/

⾏った⽅法でよいと結論になった。QGIS を⽤い

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