新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究《 資源管理と漁家経営の改善に資する漁場・水揚港選定支援システム》

業務名

漁場・水揚げ港選定支援による流通効率化（14-940,15-940）

担当者（森島誠司）,久保田博章,麓貴光,富田宏

We provide the information of oceanographic and fishing condition, price and landing amounts for main fishingharbors for the large-medium sized round haul net fishery producers who makes the Tokai-Yellow Sea as themain fishing spot where they get migratory species with big catch, such as horse mackerel and mackerel. Also
we verify the effect about selection of efficient fishing spots and landing harbor building the system ofconcentration of the information, analyses, accumulation and feedback.
Key words : Data Mining, Interactive Information，Distribution Efficiency，Traceability

1. 事業の目的
近年の漁価低迷の中で漁業経営においては，コストの縮減が求められている．このような状況のもと，漁船の水揚港選定においては，1 ヶ所の漁港への集中もしくは，漁船が集まらない等，必ずしも合理的な行動の選択が行われていない．このような状況を鑑み，漁家の経営コストの安定化を図り，もって消費者へ供給する水産物の価格の安定に資するため，航行経費，市場経費等コスト及び市況の予測を考慮して，それぞれの漁家が経営的に最も合理的に水揚げ港を選定できるシステムの開発・実証を行い，あわせてこれらの各種情報の提供・活用による漁場選定支援を行うことを目的とした｢漁場･水揚港選定支援による流通効率化システム(以下｢本システム｣)を構築した．本報告では，構築したシステムの紹介とシステムを運用することによる効果検証の結果を報告するものである．

2. 事業の概要
本システムは，水産業振興民間団体事業費補助｢漁場・水揚港選定支援による流通効率化システム開発・実証事業｣において，平成 14 年・15 年の 2 ヵ年で構築したものである．システムは，日本遠洋旋網漁業協同組合所
属の生産者を主な利用者とし，九州西部地区の水揚港を予測の対象港として構築した．九州西部地区で実施した事業全体概要を図-1 に示す．
衛 星 通 信 /ｲ ﾝ ﾀ ｰ ﾈ ｯﾄ

まき網生産者
操業船
漁海況参照
漁場判断等

事務所

情報センター(1 )漁 場 ・ 水 揚 港 選 定 支
援システム

・魚 価 予 測・魚 価 の 変 動 傾 向・海 況 と 漁 況 の 合 成・統 計 情 報
・消 費 地 情 報 な ど（漁 況 情 報 ）最適水揚港判断
水揚タイミング検討
相場統計情報の参照

産地電子情報ネ ットワ ー ク

JA FIC(海 況 情 報 )九 州 １０
産地市場
漁協

産地
市場
漁場・産地・
出荷日など

相場
漁況
入船

水温
水色
など

出荷者、
物流拠点

( 2) 生 産 者 情 報 活 用 実 験
生産者情報の消費地への発信と消費地情報のフィードバック

図‒1 事業全体概要
101
―

消費者

消費地
情報

量販・
外食店

新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究

2.1 漁場･水揚港選定支援システムの構築
魚価の予測モデルを開発し，水揚予定地の魚価の予測結果
をまき網生産者に提供することで，合理的な指標に基づく水揚港選定及び漁場選定を支援するシステムを構築した．

2.2 生産者情報活用実証実験の実施
生産者情報を的確に消費者に伝え，消費者側の情報を生産者にフィードバックするための流通モデルを実験した．
本システムで対象とした九州西部地区の水揚港の位置図を図-2 に示す．

図-2 位置図

3．システムの機能
漁場・水揚港選定支援システムでは，以下の機能を有するシステムを開発した．機能の目的と内容を以下に述べる．

3.1 水揚港選定支援機能
マアジ，マサバ，ゴマサバを予測対象として，魚価の予測結果をまき網生産者に提供し，最も効率的な水揚港を選定するための指標を提供する．
(1) 水揚港選定条件入力
漁獲した漁場，漁獲高(魚種，入数)，予測する水揚港，セリ予定日時等の魚価予測に必要な項目を入力する（図3-1）．

図 3-2 魚価予測結果画面

図 3-1 水揚選定条件入力画面(2) 魚価予測結果
予測対象港毎に魚種の魚価を比較してグラフ表示する．
また，魚価の予測誤差を反映し，高値と安値の予測値を棒グラフとして表示する（図 3-2）．
(3) 魚価予報結果
当日の魚価予測値を過去 7 日間前までの実績の魚価と合わせて表示する．過去の魚価変動と予測結果を時系列で評価できる（図 3-3）．

図 3-3 魚価予報結果画102―

新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究

3.2 漁場選定支援機能
海況情報の提供と海況情報と漁況(操業)情報を重ね合わせて表示し，水揚港までの位置関係から最も合理的な漁場の選定を支援する．システムは，以下の情報を提供する（図 3-4 参照）．
(1) 海況画像
(社)漁業情報サービスセンター(JAFIC)からデータ受信し，本システム用に漁区番号などを付加し，水温図，水色図，水温+水色図，海面高度図，船舶水温図を提供する．
(2) 海況と漁況情報の重ね合せ画像
海況画像に漁況状況を重ね合せ，水温図+漁況情報，水色図+漁況情報，水温+水色図+漁況情報を提供する．

図 3-4 漁場選定画面

3.3 情報提供機能
日報・月報などの漁獲量の統計帳票や指定した条件で漁獲量等を集計する機能を提供し，蓄積された魚価デー
タの統計分析機能を提供する．
(1) 市況情報明細表示
水揚日，地区，漁場，魚種・魚類，入数等により漁獲量を集計する．集計結果は表計算ソフトの形式で出力することもできる（図 3-5）．

図 3-5 市況情報明細表示画面103―

新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究(2) 統計帳票
市場別の漁獲高，漁獲量の日報・月報を出力する．
図 3-6 にアジ･サバの漁獲別日報を示す．

図 3-6 統計帳票画面（アジ・サバの漁獲日報）

４．魚価の予測本システムの中枢機能である魚価予測機能は，データマイニング手法を用いて構築したものである．以下にデータマイニングの概要と構築した魚価の予測モデルについて述べる．

4.1 データマイニングとは
データマイニングとは，大規模なデータの集まりから，知識を発見する技術の総称であり，統計学，機械学習（AI），数理最適化理論などの組み合わせで実現されている．また，その作成方法は次の二通りに分類できる．
(1) 知識（ルール）の発見
大量のデータからルールを導き出す．
ルールを導き出す際に，データを分類した上でその分類ごとに，統計学，機械学習（AI），数理最適化理論などを組み合わせて適応することで，人間の経験だけでは到達しにくいルールを導き出す．今回採用したデータマイニング・ツールは，各種の手法をあらかじめ用意しその適応方法についてもシステムが支援してくれる道具である．
(2) 予測の方法導き出されたルールを基にモデルを作成し，行動等を予測する．今回採用したツールでは，前項でルールが導き出される段階で同時にモデルが作成されると考えた方がわかり易い．したがって，このモデルはデータを分類したグループ毎に統計学，機械学習（AI），数理最適化理論などの手法が組み合わされた形で実現され，さらにグループごと相互の結びつきや影響力なども定義されている．このモデルの説明変数に観測値を与えるとシステ
ムがグループ内，あるいはグループ間の関連度を勘案し，目的値を算出する．

4.2 ニューラルネットワーク予測について（図4-1参照）
今回の魚価予測処理では，データマイニング手法の一つである「ニューラルネットワーク手法」を採用している．
ニューラルネットワーク手法とは，人間の脳細胞と情報伝達のしくみを模倣にした手法である．入力値に，結び付の強さ(中間値)を掛けて，それらの総和を関数に代入し，出力値を得る．
また，出力された予測値と入力値との誤差が表れる．この誤差が最小になるよう，中間値を微修正する作業を「学習」と呼ぶ．

104―

新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究

入力値

x1

中間値(結び付の強さ)

x2

w1
w2
w3

xn

wN

出力値

出力値=1/(1-EXP(中間値))
1

荷重値

中間値 =Σxiwi0

図 4-1 : ニューラルネットワーク手法

4.3 予測に使用したデータ（図4-2参照）
データマイニング手法を利用し，産地市場の漁場や魚価などの相場情報，出荷量の多い消費地市場(5 箇所)の
相場情報，
産地市場周辺の気温や降水量などの気象情報を入力し，魚価を予測するための予測モデルを構築した．
予測モデルの検討では，投入するデータの種類や，予測精度を確保するためのデータの組み合わせ，データの加工方法について試行した．なお，現在運用しているシステムでは，予測精度とシステムを維持するための運用費用などを総合的に検討し，産地相場のデータのみを入力し，目標とする予測精度を確保した予測モデルを採用している．
産地相場 : 産地市場の相場(10箇所)
魚種、漁場、水揚日時、入数、箱数、高値、安値
予測相場

消費地相場 : 消費地市場の相場(5箇所)
魚種、サイズ、グレード・荷姿、数量、箱重量、高値、平均、
安値等

データ
マイニ
ング

市場
入数(サイズ)
箱数(漁獲量)毎の魚価を予測

気象:産地市場周辺の気象データ(12観測所)
日平均気温、日平均風速、日最
大風速、日照時間、日降水量

図 4-2 予測に使用したデータ

4.4 構築した予測モデル
本事業で構築した予測モデルは，モデルに投入するデータの組み合わせや投入方式などを比較検証しながら，最も精度の良いモデルを検討し，実効性の高いモデルを構築した．本事業で構築した予測モデルの概要を表1-1に示す．
表1-1 構築した予測モデル
予測モデル

モデル作成内容(a)モデル1【学習・検証データ】(2002年12月)

2001年7月1日〜2002年4月11日【モデルの内容】
2002年12月に作成した初期の予測モデル．産地相場データに加え，気象データや消費地相場データを使用した予測モデルを検討した．

105―

新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究(b)モデル2【学習・検証データ】(2003年2月)

2001年7月1日〜2002年12月19日【モデルの内容】(a)に約8か月分の学習データを増加させた．また，特異値の除去や欠損値を補完するためのデータ投入方式を検討した．

(c)モデル3【学習・検証データ】(2003年10月)

2001年7月1日〜2003年7月28日【モデルの内容】
予測対象魚種にゴマサバと南部4漁協の予測モデルを検討した．また，(b)に約7か月分の学習データを追加した．

(d)モデル4【学習・検証データ】(2004年2月)

2001年7月1日〜2003年7月28日【モデルの内容】
気象データ，消費地相場データ，産地相場データと魚価の相関関係を分析し，精度が向上する入力項目の組み合わせを検討した．

4.5 予測モデルの精度構築した予測モデルの精度として，表1-2にモデルの誤差率*1)を示す．今回の予測モデルの精度は，概ね20%以内(0〜24%以内)を目標とした．これは，重回帰分析等の統計的な精度評価の経験則から，｢ある程度良い｣と評価される精度を確保することを目標としたものである．
(1) 誤差率の比較
表1-2 モデルの誤差率

北

アジ
サバ
部 ゴマサバ
南アジ
サバ
部 ゴマサバ

モデル 2
19.1%
24.7%
-

北 部 6市 場

40%

モデル 3
20.7%
23.6%
20.7%
24.8%
28.1%
15.7%

35%

35%

30%

30%

25%

25%

20%
15%

20%
15%

10%

10%

5%

5%

0%

モデル 4
20.1%
22.9%
20.6%
24.0%
27.5%
15.6%

南 部 3漁 協

40%

誤差率(%)

誤差率(%)

モデル 1
22.9%
35.4%
-

0%
アジ

サバ

ゴマサバ

アジ

サバ

ゴマサバ

図4-3 モデルの誤差率の比較*1

誤差率とは，予測相場と実績相場の比率．誤差率が小さい程，予測と実績相場の差が少なく精度が高い．誤差率は以下の式で表される．
誤差率=(予測相場−実績相場)÷実績相場の絶対値106―新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究

4.6 魚価の予測モデルの考察(1) 予測精度
入力項目の追加検討・誤差率の分析の推移を検証した結果，2年間のデータでは誤差率に大きな変化がなく均等な誤差で推移している．誤差率に時期的な変化傾向がないことから，今後も相場データを継続的に蓄積し，モデルを再学習させることで，予測精度は向上する可能性が高いと判断している．
また，今回のモデルで利用した産地市場の相場データは，水揚げ後の相場データから，魚価を予測している．
今後さらに洋上からの漁況情報などを反映するなど，データのリアルタイムが促進されれば，さらに魚価の予測精度の向上が期待できる．
(2) 今後の運用及び展開
今回の予測モデルの精度向上の検証では，魚価の予測精度を向上させるためには，気象や消費地市場よりも，産地相場との分析を重視することで，予測精度が向上するという検証結果となった．これにより，関連する産地
相場間の水揚げ量や魚価を元に，魚価が形成させる要因が大きいことが確認された．他の地域においても関連する産地市場間の相場情報を蓄積することで，ある程度の精度で魚価予測が適用できるケースがあると想定される．
今後，市場の情報化・ネットワークの展開に伴い，相場情報の蓄積を進めることで，市況情報の提供に留まらず，
魚価予測を利用した水揚港選定や漁獲量調整などへの積極的な展開が期待できる．

５．システムの構成
5.1 機器構成（図 5-1 参照）
本システムでは，センター側の施設として，耐障害性を高めるために，二重化したシステム機器構成とした．
常時稼動している主系と，障害時に切り替わる待機系の 2 つの系統で構成している．主系と待機系は同一のシステム構成であり，主系のシステムに異常が発生した場合には，待機系を稼動させることで，サービスの提供を継続する．また，セキュリティ対策として，外部からの不正アクセスを監視するファイアフォールを外部と内部に分散して設置した．外部のネットワークからアクセスされるウェブサーバーや通信サーバーは，DMZ*3 に配置し，セキュリティレベルの高いデータベースサーバーと BI*4 サーバーは，外部ファイアフォールと内部ファイアフォ
ールの 2 つファイアウォールで防御している．これにより，外部からの不正なアクセスを防御するとともに，内部ネットワークへの被害の拡散の防止している．
また，生産者が利用する洋上の船舶では，ノートブック型の情報入力機器に，衛星通信機器を接続し，インターネットを経由してセンターと接続している．また，主に水揚港選定を意思決定する陸上の事務所においては，
ADSL のブロードバンドの通信環境(一部 ISDN)を整備し，インターネットを経由して，システムを利用できる機器構成を提供した．

*3

DMZ(DeMilitarized Zone)とは，直訳して“非武装地帯”と呼ばれ，インターネットなどの外部に公開するネットワークと，機密性の高い内部のネットワークの中間に置かれるネットワークをさす．
*4
BI(Business Intelligence) 相場情報等の蓄積した膨大なデータを水揚港選定等の意思決定に役立つように加工，計算する
処理

107
―

新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究

図-5 システムの機器構成

5.2 衛星通信の比較検討
洋上でインターネットに接続するための衛星通信を比較検討した．検討の結果，システムの実用的な応答速度や通信費用面などから NTTDoCoMo が提供する WIDESTAR の選択が最良となった．比較検討の結果を表-2 に示す．
しかしながら，月額約 2 万 5 千円の通信費用負担が必要であり，衛星通信の費用低減が望まれる．

表-2 衛星通信の比較

108―

新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究

６．システムの利用状況
6.1 操作教育の実施
本システムの主な利用者は漁業生産者の方であり，パソコンなどの情報機器を利用されたことのない方も含まれていた．システムの運用を円滑にするために，マニュアルの整備や操作教育の充実を図った．操作教育では，
パソコンの基礎的な操作方法やシステムの操作研修に加え，漁業者の方がシステムで提供する統計データなどを加工し，より生産現場で活用できるための事例など実用的な内容の講習会を企画した（図 6-1 参照）．講習会は産地市場周辺の 3 会場で開催し，91 名の方が受講した．
図 6-1 操作教育の実施の様子と教育用テキスト

6.2 生産者（船団）のシステム利用状況(1) アクセス数の分析
生産者（日本遠洋旋網漁業協同組合所属各社）のシステム利用状況をシステムへのアクセス実績から整理した．
なお，平成 14 年度事業で水揚港選定支援機能をリリースした 2002 年 12 月 25 日から 2003 年 11 月 27 日までを「システム改修前」とし，平成 15 年度事業で漁場選定支援機能の本番系を加え全体的な改修を行った 2003 年
11 月 28 日以降を「システム改修後」として設定した．また，調査対象期間は 2004 年 2 月末日までとした．
表-3 に示すとおり，システム改修前は総計 881 回，システム改修後は総計 1,192 回のアクセスがあった．シ
ステム改修前後の 1 日当りアクセス数を比較すると，全体平均では 2.6 回から 3.5 回に増大している．
生産者事務所（以下，陸上），および生産者船舶（以下，洋上）別に利用状況を見ると，システム改修後は両者ともにアクセス数が伸びている．陸上では約 2.5 倍（2.0 回／日から 4.9 回／日）
，洋上では約 13 倍（0.6 回／日から 7.8 回／日）にまで増大している．特に洋上における利用度の向上が著しい．洋上からのニーズが高かった「漁場選定支援機能」の提供により，大幅に利用度の向上が図られている．
表‒3 生産者（船団）のアクセス状況比較

期間
区分

システム改修後
システム改修前
期間:2003/11/28〜
期間:2002/12/25〜
2004/2/29(94日間)
2003/11/27(338日間)
累計
アクセス数

1日当り
アクセス数

累計
アクセス数

1日当り
アクセス数

生産者事務所利用者（陸上）

681

2.0

463

4.9

生産者船舶利用者（洋上）

200

0.6

729

7.8

水揚港選定支援機能

216

0.6

88

0.9

漁場選定支援機能

226

0.7（実質2.6）

1,026

10.9

情報提供機能

439

1.3

78

0.8

881

2.6

1,192

3.5

機能別

合計
※期間は新暦、日数は月夜間を含む

109―

新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究

会社別のアクセス状況を表-4 に示した．アクセス実績から見たシステム利用状況には，会社ごとに大きな格差があり，現状では利用度の高い会社（船団）と低い会社（船団）にほぼ 2 極化していると言ってよい．
システム利用の 2 極化の背景には，システムの機能，目的，用途等の理解がまだ十分ではないことや操業に関わる全責任を負う漁労長がシステムでの情報活用に慣れていないこと等が挙げられる．個人的に蓄積してきた過去情報や経験を重視する漁労長にとっては，まだシステムで提供している漁場選定支援情報についてはなじみが薄く従来情報を重視する傾向が強い．反面，漁労長の中には，積極的に新しい情報を活用して操業の効率化を図
ろうとの意識を持つ人もおり，そうした漁労長の影響を受けて，徐々に情報利用の輪が広がりつつある．

図 6-2 システムの利用状況(2) システム利用の具体例① 陸上
具体的に利用している船団の陸上事務所におけるシステム利用の具体例を表-4 に示す．
水揚港選定支援機能は，通常，参考情報を得るといった程度の利用となっている．水揚港選定の判断は多様な因子（漁場からの位置関係，漁獲された魚種・サイズ，漁獲量，他船団の水揚状況 等）によって行われており，状況に応じて判断因子の優先度は変化する．
「相場」も重要な判断因子の一つであるが，常に優先度の高い因子とは必ずしもならない．そのため，現状では「判断の参考情報」としての位置づけとなっている．
また，
水揚港を決定した後に確認のために利用するというケースも見られた．
実際の相場が明らかになる前に，自身の判断の正否を確認する目的である．
漁場選定支援機能については，洋上の漁労長に対して判断材料を提供することを目的として，洋上での作業を
陸上事務所が補完するという利用の仕方である．洋上でのシステム利用における通信経費負担を軽減するという意図もある．
情報提供機能に関しては，漁場ごとに整理された漁獲実績情報の利用頻度が高い．過去の情報を踏まえて今後の操業方針を決定するという利用の仕方であり，漁獲増大を図ることを第一に考えた利用となっている．
表‒4 システム利用の具体例（陸上事務所）
水揚港選定
支援機能

漁場選定
支援機能

情報提供

・水揚港選定の判断を下す際の参考指標として，魚価予報※1を利用．判断因子としての優先度はまだ低いが，より適切な判断を行うための情報が増えたことは評価できる．
・水揚港選定の判断の正否を確認するために利用する．判断を行う際には，相場以外の多くの情報を収集・分析する必要があるため，システムを利用している時間的余裕がない．そのため，確認作業に利用している．
・水温と漁場形成の関係については経験的に漁労長も認識しているが，水色や海面高度等，これまであまり活用してこな
かった情報との複合的な分析にはまだ不慣れである．そのため陸上からもシステムを利用して漁況と海況情報との関係性を分析している．
・魚種によって利用頻度が変わる．基本的に，獲ることに関しては漁労長の判断に任せているが，システムの配信情報を分析した結果を陸上から判断材料の一つとして提供できるようになったことが評価できる．
・季節の変わり目でどのような魚種がどの漁場で漁獲されているかといった視点で情報を処理し，過去の状況を分析する資料として利用している．狙う魚種，漁場など，出港前の操業計画を協議する際の資料として役立つ．

※１魚価予報メニューは，漁場，魚種（サイズ），水揚市場を指定して過去の相場情報に基づいて水揚予定日の魚価を予測する．したがって，
ある程度，水揚港を絞り込んでから（もしくは水揚港を決定してから）利用される機能と言える．

110―

新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究② 洋上
洋上では漁場選定支援機能に利用が集中している．具体的な利用は各漁労長により異なるが，瀬（天然・人工
魚礁）に付く魚種（アジ類，タチウオ等）を狙う場合とサバやヨコワ，サワラ・サゴシ等の水温変化に漁場形成が大きく影響される魚種を狙う場合とで利用頻度が異なっている（表-5）．また，データの活用に不慣れな船団に関しては，衛星画像情報と漁況情報の分析を陸上事務所で行い，分析結果を活用するケースも見られる．
アンケートによる利用状況調査では，システムの継続で情報蓄積が進めば，漁場選定の効率化にさらなる効果が期待できるとの見方も多く見られ，洋上での利用者の期待度の高さが現れていた．
表‒5 システム利用の具体例（洋上船団）
水揚港選定
支援機能

・たまに見ることがある程度．

漁場選定
支援機能

・魚種によって，利用頻度が変化する．サワラ・サゴシ，ヨコワ等，水温や海流，渦等の状況である程度漁場が予測でき，システムの衛星画像が役立つ魚種を狙う場合は利用頻度が高くなる．
・瀬付きの魚種を狙う時でも，参考のデータとして利用する．
・これまであまりデータを活用した操業を行ってこなかったことから，陸上事務所で分析してもらい，その結果を報告してもらって操業判断の検討資料としている．

情報提供

・出港前の操業方針を決める協議の場で，検討資料として利用．ただし，陸上事務所が分析しており，直接システムにアクセスしてデータを取得するのは陸上担当者の役割である．

6.3 システム利用による動態変化
以上に示したシステムの利用を背景として，いかなる変化が現れ，効果の発現に結びついているのかについて検証を行った．定量的に把握する指標として，本システムの導入前後における漁場選定行動の変化及び水揚港選定行動の変化について整理，分析し，システム利用度の比較的高い船団と低い船団とで比較，検証した．
(1) 漁場選定行動の動態変化①検証の方法
漁場選定支援機能が追加された平成 15 年 11 月 28 日以降と過去の同時期における出漁期間について比較検証を行った．なお，平成 13 年〜14 年，14 年〜15 年にかけての漁期はデータがなく，平成 12 年〜平成 13 年漁期を比較対象とした．また，比較検証の対象船団は大型まき網 19 船団とした．九州西部海区を漁場とする中型まき網船は漁場が限定されることから本検証から除いた．各船団には各々得意な操業海域があり，年間の操業サイ
クルに特徴がある（表-6）．システムの影響によって，長年続いてきた操業の特徴に変化が現れるかという視点で検証した．
手法は，対象漁期間中の操業回数のうち，東海・黄海海区漁場各エリアでの操業回数比率を算出して操業エリアへの依存度とした．各エリアへの依存度をシステム導入前後で比較し，変化の有無，変化の内容を検証した．

111―

新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究

表-6 九州地区大型まき網の操業類型
分

類

特

徴

大量生産
指向型
（タイプ a1）

・得意漁場：東海南方や済州島，黄海の上手等比較的遠方の漁場・運搬船船速：各社平均 14 ノットで早い
・油代・氷代など操業経費が多くかかるが，漁獲量の増大でカバーしようという指向
・近年は，①漁獲量が減少し操業コストの削減が必要になっていること②運搬船の数が各船団とも 2 隻で単一船団では上手く回転できなくなっていること，などから運搬船の共同運用も行われてきている．ただし，他社間での共同
運用は 1 例のみ．多くは複数船団を有する自社内での共同運用である．

低コスト
利益重視型
（タイプ b1）

・得意漁場：五島西沖，対馬周辺等近い漁場
・運搬船船速：各社平均 11 ノットで遅い※遠方漁場では運搬船が回らない＝出漁できない・中型まき網とほぼ同様の操業パターン．なお，冬場の済州島漁場への出漁が可能．
・漁場が近いことから，操業経費を抑えることが可能．漁獲量の増大よりも経費の低減で利益を確保するという指向．

両者の中間型（タイプ a2，b2）

・得意漁場：漁場の形成状況に応じて臨機応変に対応
・運搬船船速：平均的な船速（12〜13 ﾉｯﾄ）
・その都度，漁模様の良い漁場，魚群を追いかけて操業するが，済州島漁場での操業は上記 2 タイプと同様行う．

②検証結果
表 6 に示すとおり，システム利用度の高い船団については，大きな変化がない船団と，操業エリアの拡大傾向が見られる船団に大別できる．ヒアリングによる補足調査では，前者はシステム導入以前から情報活用に関心のある船団であり，システム導入の影響が相対的に小さかったと考えられる．
システムの積極的活用で操業対象漁場エリアの拡大が図られたと見られる船団もある（図 6-3）
．こうした船団は配信情報を分析する能力が高いといえる．Ｃ，Ｄ，Ｇ船団で見られる同僚船団同士での情報交換や情報分析の活発化，漁労長同士の連携が相乗効果となって発現し始めている状況と評価できる．

図6-3 漁場選定行動の変化（D船団の例）※システム導入以前，下図はシステム導入後．導入後は，操業エリアが拡大し，かつ，特定の漁場ｴﾘｱに依存する操業から広範な漁場を利用する状況への変化が見られる．

112―

新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究

図 6-4 水揚港の選定選定行動の変化(ある船団の例)※システム導入前の 1 年間(2002/2〜2003/1)とシステム導入後の 1 年間(2003/2〜2004/1)の入港回数を比較した．導入前は特定の水揚港に依存していたが，導入後は，他の水揚港への入港回数が増加し，入港回数が均等化する傾向が現れている．

一方，システムの利用度が低い船団の中には，操業エリアの縮小傾向を示す船団もある．これはシステムの影
響とは関係性が薄く，減船等の影響が大きいと考えられる．九州地区大中型まき網船団は，平成 14 年に現在の23 船団（大型まき網 19 船団，中型まき網 4 船団）の体制になったが，その際に複数船団から単船団へと操業体制が縮小した会社もある．単船団操業では，運搬船の運用面等で効率性を保つため比較的近い漁場に依存せざるを得ないことが大きく影響していると考えられる．
なお，検証時期は各船団とも似通った操業形態となる冬場のサバ漁期を対象としており，操業類型の違いが明確に現れにくい．よって，システム導入の影響度は継続して確認する必要がある．
(2) 市場選定行動の動態変化①検証の方法水揚港選定支援機能が稼動し始めた平成 15 年 2 月 18 日を境として，システム導入前（平成 13 年 5 月〜平成
15 年 2 月 17 日）とシステム導入後（平成 15 年 2 月 18 日〜平成 16 年 2 月 29 日）での動態変化を検証した．な
お，本機能の改修版が平成 15 年 11 月 28 日に稼動している．
検証対象は大型まき網 19 船団とした．中型船団は操業エリアが限定されることから水揚港の選択肢も少なく，システムの影響を把握しにくいため除外した．また，対象市場は本システムで対象としている福岡市場（2 卸売業者），唐津市場，松浦市場，佐世保市場，長崎市場，牛深市場，串木野市場，阿久根市場，枕崎市場の計 9 市場（10 卸売業者）とした．
検証は，対象期間中の総水揚回数のうち，各市場を選択した回数の比率を算出して当該水揚港への依存度とした．各水揚港への依存度をシステム導入前後で比較し，選択率の変化を検証した．なお，水揚港選定の判断因子で重要と考えられる，漁場との位置関係，魚種（アジ，サバ）との関係を考慮した上で検証を行った．
②検証結果
大型まき網船団全体の動向を概観すべく，漁場別に水揚港選定の行動変化を検証した．
全体では，ほとんど大きな構造的変化は見られず，若干，福岡市場（福岡中央），唐津市場の選択率が低くな
り，松浦市場，長崎市場が高くなっている．漁場との関係を見ると，東海漁場は長崎市場への依存度向上と，福岡市場，唐津市場への依存度低下の傾向が見られる．西沖，済州島でも同様の傾向が見られるが，他方，対馬漁場からの水揚港選定行動には大きな変化は生じていない．
以上から，
大型まき網船団の水揚港選定行動において，遠方漁場からの水揚港選定行動に変化が生じていることが伺える．すなわち，運搬船の効率的な運用が水揚港選定の重要な因子となっており，操業機会ロスを極力避ける事を重視した水揚港選定が行われているといえる．

113―

新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究

7. 生産者情報活用実証実験
7.1 実験概要(1) 生産者情報活用実証実験とは
本実証実験は，相場予測などのこれまでの取り組みにおいて蓄積された生産者情報（漁況）等を有効に活用
し，生産者と消費者間の情報循環において，新たな伝達手法の構築に向けた実証実験を行った．
本実証実験の計画準備から実験実施，実施結果の分析の流れは図 7-1 のとおりである．

図 7-１ 生産者情報活用実証実験システムのイメージ

7.2 実証実験の実施(1) 実証実験の流れ①実験準備a)生産者から消費者へ発信する情報の検討
生産者が発信したい情報や既存のシステムから発信可能な情報，流通業者からの発信すべき情報のアドバイス
等を総合的に検討し，発信する情報を以下のとおり決定した．
①商品名，②メッセージ，③漁場，④船型／漁法，⑤出荷地，⑥販売業者，⑦出荷日，⑧魚種，⑨使用薬物等（添加物等），⑩アピールポイント，⑪ＨＰリンクb)情報開示手法の検討
情報開示手法としては，情報の改ざんが難しく，携帯電話とパソコンの両方から閲覧が可能な，情報開示手法であるＴＡＣ
Ｓシステムを採用した．ＴＡＣＳシステムとは，トレーサビリ
ティコードシステム（Traceability cord system）の略でア
イフィッシュ㈱が保有する既存システムであり，商品ごとに固有のコード（ＴＡＣＳコード）を付けて，各流通段階の情報を記録・保管するものである．保管した情報については携帯電話やパソコンで検索・閲覧でき，経済性，即時性，情報安全性等
図 7-2 携帯電話での情報提供画面例
114―

新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究について総合的な視点から判断し，今回の実証実験において選定・導入したものである．
※）上記のように，店頭にならぶ魚のパック等に記されたＴＡＣＳ番号を題名の欄に入力して，指定のアドレスに空メールを送信すると右のようなイメージで魚に関する情報が送られてくる．

c)フィードバック手法の検討
消費者アンケートを実施し，生産者等を対象とした報告会やホームページにて集計結果を提示することとした．
d)システムの構築
出荷者に対して，情報付加に必要なシステム（ラベルプリンタ，ハンディターミナル等）を設置し，販売側には付加された情報を受信・管理するシステム（ＰＤＡ，パソコン等）を設置した．
e)実験協力企業店舗の選定
実験店舗としては，販売形態の異なる量販店と外食店で実施することとした．選定に際しては，出荷者との取引があり，既存の流通ルートが確立されている店舗の中から，実験への協力が積極的に得られること，機器の設置等に支障がないなどから，店舗側との協議・承諾を得て，福島市内の量販店（図 7-3）と，東京都内の外食店（図 7-4）をそれぞれ１店舗づつ選定した．
②実験実施及び実験結果の分析等とりまとめa)情報を付加した魚の出荷（図 7-3、4 参照）
平成 16 年 2 月 11 日から同年 3 月 10 日の実験期間中，情報を付加した魚は，量販店に 8 回，外食店に 2 回出荷した．

図 7-3 出荷の様子

図 7-4 店頭の様子

115―

新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究b)アンケート調査の実施及び結果の分析
アンケート調査は量販店で 2 回，外食店で 1 回実施した．アンケートの設問内容は「消費者が魚を購入する際に重要と考える情報」や｢ほしい情報｣，また，｢情報付加に対して支払ってもいい金額｣等とし，10 問を設定した．アンケート実施日，回収サンプル数は表-7 のとおりである．
表-7 アンケート実施概要

店 舗

実 施 日

回収サンプル数

量販店(1 回目)

2 月 13 日

357

量販店(2 回目)

3 月 02 日

120

外食店

2 月 19 日〜3 月 10 日（随時）84

魚を購入する際に重視するポイントとしては，鮮度が 81.7％と圧倒的に高く，次いで，価格の 67.5％となった．ほしい情報とする項目としては，図 7-5 に示すとおりであり，鮮度に関する情報が上位を占めていることがわかる．
Ｑ：魚を購入する際に重視するポイントは？[複数(3 つまで)回答]【 魚 を購 入 す る 際 、 重 視 す る ポ イ ン ト 】
0

20

40

60

80

8 1 .7 %鮮度

6 7 .5 %価格
4 2 .5 %好 き な 魚 か どうか｢鮮度｣が 80%以上と圧倒的であり，次いで，｢価格｣，｢好きな魚かどうか｣と続いている．｢携帯電話での情報サービス対象であった｣は僅

3 7 .5 %産地

かながらであるが，情報付きの魚が1 5 .0 %料理方法
携 帯 電 話 で の 情 報 サ ー ビ ス 対 象 で あ った

2 .5 %

その他

0 .8 %

無回答

0 .8 %

求められていることが確認できる．

注）量販店 2 回目アンケート結果

116
―

100

新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究

Ｑ：魚を購入する際にどのような情報がほしいですか？[複数(該当するもの全て)回答]【魚を購入する際、ほしい情報】

魚を購入する際，ほしい情報と
0

20

40

60

漁場（海域）

80100

しては，漁場（海域）が 1 位で，

51.7%

漁獲日

魚の鮮度に関連する情報が上位

42.5%

出荷日

40.8%

を占めている．設問項目は時間

水揚日

40.0%

（いつ）
，場所（どこで）
，生産者

出荷地

39.2%

魚の保存状態

36.7%

（だれが）
の 3 つのカテゴリーに魚の料理方法31.7%

分類され，時間，場所に関する情

添加物等

29.2%

報を求める声が高くなっている．

流通ルート

21.7%

魚の旬や特徴等の説明

20.8%

魚の栄養価・成分等

20.8%

販売時刻（店頭に陳列された時間）

17.5%
10.0%

出荷地の責任者
出荷業者

8.3%

漁場の水質や水温

7.5%

詳しい魚の呼び名等

7.5%

漁法

4.2%

運搬手段

3.3%

船名・漁師名2.5%

規格・サイズ

2.5%

魚等の画像

1.7%

注）量販店 2 回目アンケート結果

図 7-5 魚を購入する際のポイント，ほしい情報

また，情報付加に対する意識調査からは，情報が付加された魚を求める声が 8 割（38.7%＋46.5%）以上を占めており，今後，情報つき魚の流通システムの普及により，魚全体の販売量の増加が期待される（図 7-6）．
Ｑ：あなたがほしい情報が付加されたら魚の購入回数が増えますか？

Ｑ：情報が付加された魚をどう思われますか？

【情報付加と魚の購入回数】【情報が付加された魚の購入】
特に魚の情
報について
は気にしな
い
5.0%
現状程度の
情報でよい
7.8%
どちらかと
いえば情報
が付加され
ている魚を
購入したい
46.5%

わからない
1.7%

減ると思う
0.3%

その他
0.3%

わからない
2.0%

少し減ると
思う
0.8%

是非とも情
報が付加さ
れている魚
を購入した
い
38.7%

あまり変わ
らないと思
う
17.1%

その他
0.3%

無回答
2.2%

増えると思
う
40.1%
少しは増え
ると思う
37.3%

注）量販店 1 回目アンケート結果

図 7-6 情報付加に対する意識調査結果117―

新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究c)ＴＡＣＳのアクセス数カウント及び結果の分析
消費者が魚の情報を得るためＴＡＣＳシステムにアクセスした件数をカウントした．量販店では 8 回魚が送られ，311 件，外食店では 2 回魚が送られ，19 件のアクセスが得られ，消費者の積極的な情報取得に対する意欲が少なからず確認できた．
d) ＣＶＭによる支払意志額推計結果
アンケート調査により，“魚に付加される情報にいくらの価値があると思うか？”をたずね，得られたデータ（支払意志額）を生産者情報付加に対する消費者の意向を貨幣化するため，ＣＶＭ(仮想評価法:Contingent
Valuation Method)手法により消費者の支払意志額を推定した．
今回の量販店及び外食店のアンケート調査の結果から，中央値で12.84円，平均値で34.04円として算出され，情報に対する価値を少なからず消費者が認識していることが確認された（図 7-7 参照）
．
項

目

推計値

中

央

値

12.84 円平

均

値34.04 円

有効サンプル数【量販店＋外食店】
1.0
0.9
0.8
0.7
生 0.6
存
0.5
確
率 0.4
0.3
0.2
0.1
0.0

420

ＣＶＭは，代替法や消費者余剰法などの方法では評価が困難
な非利用価値等について，アンケート調査により，対象とするものに対して支払ってもかまわない金額をたずねることで，その価値を金額で定量的に評価できる手法の一つであり，
公共事業の分野においても定量化・貨幣化が困難な事業に関する便益を一括評価できる手法として取り入れられている．

0

12.84
10

20

30

40

50
60
支払意志額（円）図 7-7 支払意志額推計結果(量販店+外食店)e)ヒアリング調査の実施及び結果分析
日本遠洋旋網漁業協同組合所属会社の，漁場･水揚港選定支援による流通効率化システム事業関係者等を対象としてヒアリングを実施した．その結果，生産者は，消費者が今食べたい魚の情報をリアルタイムで入手し，消費者ニーズの高い魚にターゲットを絞って無駄のない漁獲と供給を実現したいと考えており，それに向けての今後の体制づくりが課題であることがわかった．

7.3 生産者情報活用実証実験のまとめ
今後は，漁場･水揚港選定支援システムと連携することで，現状の様々な機能に加えて消費者情報を提供し，生産者が消費者の意向を掴む一つのチャンネルとして有用な情報の提供，蓄積が求められる．さらに，消費地との連携も必要である．特に消費者情報を戦略的に活用するためには，消費地において，何が，いつ，どこで，どのくらい売れたかという，ＰＯＳ（販売時点情報管理）情報を得ることが必要である．情報の信頼性の確保についても，第3者機関による情報循環システムの信頼性を認定する制度等の構築により，生産者情報を，より信頼されるものにして行くことが必要である．今後は，費用対効果の検証も含め，システムの総合的な運用を図ることで，より効率的な生産構造への転換を実現することができると考えられる．

8. 生産者における事業効果
8.1 効果項目の抽出
アンケート調査による船団関係者（洋上，陸上）の認識では以下の効果が指摘された．
水揚港選定支援機能については，「情報収集等，業務の効率化」を効果として挙げる人が多く，ついで，「パソ
コンに関する知識，技術の向上」や「担当者の意識の向上」といった間接的な効果を指摘する回答が多かった．

118―

新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究

漁場選定支援機能では，「漁場探索等，作業負担の軽減」や「漁場選定の判断の迅速化」，さらには「漁場選定の適正化」といった回答も見られ，本機能による当初の期待効果が発現しつつあることが伺われた．また，情報提供機能についても「業務の効率化」や「経営管理の効率化」等について効果を指摘する船団もあり，今後の更なる利用促進が期待される．
以上に示した動態変化の検証結果及び利用者の認識から，事業効果の項目を抽出した（表-8）．
間接的な効果として，各事務所及び洋上（本船）のインターネット環境が整備され，情報活用のインフラが整ったことが挙げられる．情報活用への意識向上やパソコン利用のスキル向上も図られた．
一方，現時点におけるシステムの直接的な効果として，業務の効率化が現れてきている．特に，利用度の高い漁場選定支援機能による洋上での漁場探索作業の効率化が進展しつつある．また，陸上事務所では情報収集にかかる作業負担の軽減効果が認識されている．
中期的効果項目としては，業務の効率化がさらに進展し，コストの軽減効果として顕在化するものと考えられる．また，一部の船団に動態変化として確認できた水揚港選定行動の変化や漁場選定行動の変化が，九州地区大中型まき網全体に波及し，水揚港選定の適切化や操業エリアの拡大といった効果として明確化することが予想される．本調査における検証の中で現れ始めている動態変化はそうした効果の端緒といえよう．
長期的効果項目としては，本システムの本来的な運用がなされることで発現する期待効果を列挙した．
表 ‒8 事業効果の整理
区分

効 果 項 目
①情報活用環境の整備②陸上業務の効率化

短期③洋上作業の効率化④意識の向上⑤スキルの向上

中期

長期

詳

細

内

容

※システムの利用を前提とした情報活用環境（インフラ）が整備された．
・情報収集の迅速化※システムでの情報配信によって情報収集の迅速化が図られた．
・情報収集に関わる労力負担の軽減※システムによる情報配信で，情報収集に関わる労力負担が軽減された．
・漁場探索の作業負担の軽減※システムによる情報配信によって，ある程度漁場予測が可能となり，探索に要する作業負担が軽減された．
・漁場選定の判断の迅速化※システムによる情報配信によって，漁場変更等の判断の迅速化が図られた．
・情報活用に対する関係者の意識の向上※これまでの経験のみに頼らず，情報を有効に活用することへの意識が向上した．
・情報交換の活発化※システム利用を通じて情報の共有化への意識が高まり，情報交換が活発化した．
※システムの利用を通じて，パソコン及び基本的なソフトウェアやアプリケーションの操作等，情報活用に関するスキルが向上した．

①コストの削減（陸上業務）

・情報収集業務の効率化による経費軽減
・通信手段の変化による通信経費の軽減②コストの削減（洋上作業）・漁場選定の効率化の進展による燃料コストの軽減③水揚港選定の適切化

・水揚港選定判断の迅速化及び適切化※判断因子の増加によって各船団とも従来よりも迅速かつ適切な水揚港選定が可能となる．

④操業エリアの拡大・漁場選定支援情報の活用による操業エリアの拡大※情報活用により，得意漁場以外でも操業が可能となる．

⑤船団（会社）間における情報共有化の進展

・各種情報の共有化の進展※システムを通じた各種情報の共有化が進展する．

①水揚配分の適正化※まき網全船団が，より積極的にシステムを共同運用することで，全体の水揚港選定を調整し，水揚配分の適正化が期待される．

②漁場選定の適正化※システムによる各船団の操業情報の共有化が進展し，他船団の動向を考慮した上で狙う魚種等を調整することで，漁場選定の適正化が図られる．

③船団経営の効率化と適正な資源利用※システムによる需要情報等のフィードバックで，需要に応じた生産構造への転換（プロダクトアウ
トからマーケットインへ）が進むことが期待される．生産構造の転換が進むことで，過剰な漁獲努力が軽減され，船団経営の効率化が期待される．また，併せて資源への過剰な漁獲圧力が軽減され，適正な資源利用が図られる．

119―新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究

8.2 総括(1) 生産者における事業効果
九州地区の大中型まき網漁業においては，船団間のシステム利用度に格差があるものの，①特定の水揚港に偏重していた選択行動の標準化，②操業エリアの拡大や標準化，等の成果を挙げるケースが見られた．本システムの継続的利用によって，個別の変化が全体に波及していく兆候も見られた．また，洋上（漁労長）及び陸上担当者との間で情報の共有化が進み，より緊密な情報交換を行うようになった．そのことが，より効率的，合理的な漁場及び水揚港の選定を可能にしており，業務の簡易化や船団経営の合理化にもつながりはじめてきた．
現時点では，定性的に評価できる効果にとどまっているが，中期的には定量的に把握できる段階まで拡大し，客観的な指標で示される効果として発現すると考えられる．特に，本システムの目的の一つである「水揚港選定の適切化」や「漁場選定の効率化」に関しては，その端緒も現れ始めており，今後の進展が期待される．長期的な期待効果は，現状のシステム利用では発現が困難であることが予想され，一定の条件をクリアすべく運用面での改善が必要である．
(2) 理想的なシステム運用のための方策提示①現状におけるシステムの問題点
現状では本システムの機能の一部である漁場選定支援機能が突出して利用されている状況である．システムの機能全体を有機的に連携させ，総合的に運用されていない．本システムが単に漁場選定支援情報や魚価予測による漁場・水揚港の効率的選択といった限定的なシステムではなく，漁業生産及び流通構造全体の変化を促す可能性を持つシステムであることを各利用主体が理解し，その有効活用に取組む意識の醸成が不可欠である．
本システムの導入にあたって，出荷団体と実需者もしくは生産者（漁協）と消費者が直接取引きの流通形態で試験的な取り組みを開始したことは，システム本来の機能を発揮するための大きな一歩として評価できる．
今後，更に本システムの本来的機能と利活用方法について，利用者の意識向上に努めると同時に，システム利用を通じた有用情報の蓄積と内容の充実を推進する必要がある．
②将来的なシステム運用に向けて本システムは効率的な操業及び船団経営の安定化を目指した総合的な機能を装備している．これまで，生産者は水揚の増大という視点から様々な情報を活用してきたが，これからは消費地ニーズに代表される広範な情報を活用して操業を行うことが求められる（図-8）．よって今後は，システムの持つ本来的な機能の理解やこれまで取扱いに慣れていない消費地からの有用情報等の分析力の向上といった運用体制の強化を図っていくことが重要であり，そのための教育，研修等の活動も継続していく必要があろう．既に，生産者からも具体的な消費地情報への要望があった．こうした情報を収集し，生産現場に反映させることで，より効率的な生産構造への転換を図ることができよう．

120―

新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究

衛 星 通 信 /イ ンター ネ ット

漁場選定支援機能

生産者

水揚港選定支援機能

事務所

相場
漁況
入船

JAFIC

需要情報
市況情報
等

生産情報の付加

九 州 10産 地 市 場

水温画像
水色画像
等

有用情報の提供船舶

水 揚

情 報 センター（漁 場 水 揚 港 選 定 支 援 シ ス テ ム ）需 要 、市 況 等 、有 用 情 報の 収 集 ｼｽﾃﾑの 拡 充 ・強 化

産 地 電 子 ネ ットワ ー ク
情報システム購入
産地仲買業者（出 荷 者 ）

消費地
市 場

末端小売
・外 食 等

消費者

図-8 本システムの総合的運用（イメージ）

9. その他関連する技術動向(ICタグなど)
今回の生産者情報活用実証実験では，既存機器やソフトウェアを有効利用することから，ラベルに産地情報コードを印刷し，9 桁の数字に情報を付け消費者に生産者情報を提供する方式とした．
今後本格的な生産者情報の活用にあたっては，ＩＣタグや二次元バーコード等の最新技術の活用も検討する必要がある．
「漁場･水揚港選定支援による流通効率化システム事業 ―但馬地区―」においては，合計 5000 匹のＩＣタグ付きのズワイガニを流通させている．

図-9 IC タグ取り付け・販売の様子
謝辞：本事業の実施にあたり，2 年間にわたりシステムを検討及び貴重なご助言を頂いた金沢工業大学敷田麻美
教授ほか協議会委員の方々，事業のご協力及び情報の提供を頂いた宮本啓史専務をはじめとする日本遠洋旋網漁業協同組合，九州西部地区の産地市場（福岡，福岡中央，唐津，佐世保，西日本，長崎各魚市場，牛深市，北さつま，串木野市，枕崎市各漁協）の方々に感謝し、記して謝意を表す．

121―

新たな手法による地域計画づくりに関する調査研究■その他事業実施協力者
日本アイ・ビー・エム株式会社，富士通株式会社，株式会社日本総合研究所，エンマキ商事株式会社
株式会社ＮＴＴドコモ／ドコモ・センツウ株式会社，アイフィッシュ株式会社，応用技術株式会社
株式会社いちい，株式会社テラケン，社団法人 漁業情報サービスセンター
参考文献
1) Johseph.P.Bigus：ニューラルネットワークによるデータマイニング，㈱社会調査研究所，1997
2) Pieter Adrianns，Dolf Zantinge：データマイニング，共立出版㈱，1998
3) 酒井隆：図解アンケート調査と統計解析がわかる本，日本能率協会マネジメントセンター，2003

122―