福山大学ブランド研究プロジェクト

次世代養殖システムプロジェクト完了報告
研究期間：2017 年 4 月～2022 年 3 月

建築学科

伊澤

康一

情報工学科

池岡

宏

スマートシステム学科

仲嶋一

機械システム工学科

内田博志※アドバイザー（以下）目次

１．プロジェクト総括 ................................................................................................... 2
２．AI を用いた自発給餌システムの開発 ....................................................... 4３．養殖水槽におけるシロギス成長と光・熱環境の関係解明 ....... 111

するために、建築学科「伊澤研究室」による

1. プロジェクト総括「環境制御システムと、情報工学科「池岡研人が手入れすることによって自然環境を究室」による「自発給餌システム」の開発を

より豊かにできる「里山・里海」の考え方・目指した。

取組みの重要性が再認識されており、養殖2017 年～2021 年の研究期間内では、上は「里海」の取り組みの１つとして位置付け

記の最終目標に達するには至らなかったが、ている。

上記の最終目標に近づくための成果は着実

対象魚であるシロギスは、25cm 以上になに得られたと考える。

ると「テッポウギス」と呼ばれ、価値が上が研究では、情報工学科「池岡研究室」により高値で取引される。産業支援を目的としる「自発給餌システムの開発」をサブタスクて「テッポウギス」の安定養殖が求められてA とし,建築学科「伊澤研究室」による「環いる。その課題を「AI を用いた自発給餌シ

境シミュレーションモデル構築」
・「水槽環ステム」によって解決することに着目した。

境と魚成長の関係解明」をサブタスク B と「自発給餌システムの開発」がメインテ

して取り組んだ。

ーマとなるが、人工知能学習で使用する教「シミュレーションモデル開発」＋「水槽師データを入手、ならびに、モデルベース開環境とシロギス成長の関係メカニズム解明」

発思想に基づいて水槽環境シミュレーショ

をサブタスク B として研究を行なった．各ンモデルを構築するために、実測調査を行

年度の取り組み概要を以下に述べる。

なった。

＜サブタスク A＞

図１に、研究体制（ワークフロー）を示す。

池岡研究室が参画したのは 2018 年度か

海洋生物科学科「有瀧研究室」で研究開発しらであり、2017 年度は、未参加であった。

ている「完全養殖システム」を工学的に支援2018 年度は，システム構成に関する検討

伊澤研究室

有瀧研究室

（建築学科）（海洋生物科学科）

STEP 1
水槽環境データ

魚成長データ

池岡研究室（情報工学科）STEP 1
養殖シミュレーション
STEP 2

STEP 2

教師データ

人工知能学習

環境シミュレーション
教師データ

STEP 3

STEP 3
環境制御

自発給餌

2

および AI の学習方法に関する検討を行い，データ」として魚の画像データ（動画・静止その考察をもとに養殖シミュレータの開発

画）が必要であり,撮影のための実験系を構を決定し，それに着手した．

築した．水中用 CCD カメラおよび水面用2019 年度は，養殖シミュレータの開発を

デジタルビデオによる映像撮影を実施した．

進めつつ，シミュレータ上で学習を行う給撮影したシロギスの画像データを使って,餌制御部の AI 学習について検討を進めた，

サブタスク A で人工知能学習（ディープラ

2020 年度は，給餌器作動部に利用するハーニング）を開始した．

ードウェアの調査・検討に加えて，画像認識

2019 年度は、魚の成長に合わせて、餌の部の AI の開発に着手するため，利用するア

粒径を小さいものから大きなものへ変更しルゴリズムの選定を行い，それを決定した．

ながら与える「グラデーション給餌」のアイ

2021 年度は，画像認識部の方向認識機能

ディアを試行するための準備として、餌の等の追加や利用する給餌器の性能調査を実粒径ごとの重力沈降速度や拡散性状を、数施した．また，給餌制御部と給餌器作動部の値解析によって明らかにした。

統合を進めた。

2020 年度は、人工知能学習のための教師成果としては、システムの核となる二つデータとして、水槽熱環境と養殖魚成長のの AI の開発について道筋をつけた．また，関係についての基礎データを得ることを目

給餌器作動部におけるハードウェアの選定的とし,シロギス成長状況に着目して整理を含めたシステム開発，給餌制御部と給餌した。

器作動部間の無線通信による統合も実施し2021 年度は、2020 年度に引き続き、内海

た．

研養殖水槽の光環境（照度）・熱環境（温度）

今後の課題としては、画像認識部と給餌の計測を継続し、2020 年度と 20201 年度の制御部の統合，さらに未着手の画像入力部

データを比較した。

の開発を進め，最終的には全 4 プロセスで成果としては、モデルベース開発のため

統合テストおよび調整作業を行う必要があの水槽環境シミュレーションモデルを構築

る．その他にも，水槽周囲に設置予定のハー

するとともに、成長速度への影響（寄与）がドウェアの水濡れ対策等，実用に向けた細大きい順番が水温・光周期・日照時間である部についても検討が必要である。

ことなどを定量的に明らかにした。

＜サブタスク B＞

今後の課題としては、水温制御システム

2017 年度は、AI 連携で用いる「水槽環境を、シミュレーションと実験により検討すシステムの水温・照度シミュレーションモる。シロギス生体リズム等の考慮は、海洋生デル」の構築を目的として,気象データ（日

物科学科との意見交換・連携を強化して検射量・外気温）を用いることで水槽水温（熱討していく必要がある。

環境）と水槽水上面照度（光環境）を計算予測できる簡易シミュレーションモデルを構

今後は、AI 自発給餌システム完成後、内築した．

海研養殖水槽に実装し、実験とシミュレー

2018 年度は,ディープラーニングの「教師ションによる検討で開発を進めていく。

3

2. AI を用いた自発給餌システムの開発
池岡宏

システムの構築を目指している．システムの要求と

１. 研究背景と目的

して「早期出荷（全長 25cm 以上）」，「給餌必要量

シロギスは東南アジア生息する魚種であり，日本の最小化」を挙げている．これらの要求を実現するた

では主に天ぷらや姿焼きとして食されている．一般

め，「環境制御システム」と「自発給餌システム」の的なサイズは全長 15cm から 20cm ほどで価格は約二つのシステムで構成することにした．環境制御シ1000 円/㎏である．しかし，サイズ 25cm を超えるとステムは，水槽内を照度，水温，水質などをシロギス

寿 司や 刺身 とし て利 用され るよ うに なり 価格 が 約

養殖に適した環境に保つシステムである．自発給餌

3000 円/kg の高級魚として取引される．したがって，

システムは，AI を使用することでシロギスをばらつ

25cm を超えるサイズの個体を安定して飼育できるよ

きなく全長 25cm 以上の個体を早期に飼育するため，

うになれば，シロギス養殖産業の活性化が期待でき

最適な給餌を行うシステムである．
特にここでは，後者の「自発給餌システム」の開発

る．

について述べる．

しかし現在，シロギス養殖における水質管理及び給餌は経験をもとに人の手によって行われており，

２. システム概要

単純な既存のデバイスを用いた自動化には限界があ

２．１ システム構成

る．実際，コストが高い人件費に代えて，従来のタイマー式制御による自動給餌器では安定して 25cm 以

自発給餌システムは，画像入力部，画像認識部，給上の個体を飼育することは難しい．具体的にはシロ

餌制御部，給餌器作動部の 4 つのプロセスに分かれ

ギス養殖における給餌量は照度と水温に左右されるている（図１）．画像入力部と給餌器作動部は水槽側

ほか，出荷期間の短縮化と水槽内の環境維持のために設置し，画像認識部と給餌制御部は水槽設置場所には，バランスの良い給餌が求められる．

とは異なる場所に設置された PC 上に搭載する．なお，

一方，近年の人手不足が深刻な問題となっている

シロギス養殖用の水槽と AI を搭載した PC はそれぞ

農業や水産業といった第一次産業で人工知能（以後，れ離れた場所に配置されることを考慮したシステム

AI と呼ぶ）の利用に期待が寄せられており，AI を利設計となっており，水槽側のデバイスと AI 用 PC は用することによる事業の高効率化および低コスト化

無線通信により接続する構成とする．これは，養殖環が注目されている．そこで，これらの問題を解決する

境が，電子機器の苦手な水を扱う場所であるため AI

ために，我々も AI を使用したシロギスのための養殖を搭載した PC を水槽より離れた場所に設置すること（設置性）が求められ，また，様々なサイズの水槽に複数の給餌器を設置するため，容易に給餌能力を拡張できる仕組み（拡張性）を実現するためである．
２．２ 画像入力部
画像入力部は，水槽内の魚の分布の様子を撮影するために養殖場の水槽上部に設置されたカメラ，画像認識部および給餌制御部を実装した PC に搭載するキャプチャーボードから構成されており，画像データを取得するプロセスになる．なお，水槽の水深は1m ほどあり，シロギスの三次元位置情報を高精度に取得するためにアオリ光学系を利用することを検討
し て い る ． ま た ， 画 像 デ ー タ に つ い て は Wireless
HDMI を使いカメラで得られたライブビューデータ

図１ システム概要図を PC 側に送信する．

4

御 AI の基礎学習を実施することにした[1][2]．その

２．３ 画像認識部
画像認識部は PC 上に実装した AI を主体とする．

際，給餌器の設置台数及び水槽内のシロギスの数を画像認識部では画像入力部から受け取った画像デー

変更し給餌制御 AI の学習様子を観察しつつ，最適なタをもとにシロギスの位置，サイズ，方向及び食欲を給餌器台数を算出する実験を行った．なお，学習効果検出する．なお，現在実装済みの位置，サイズ，方向を示す平均累積報酬において，本システムの給餌制の検出には，教師あり学習 YOLOv3 により開発した

御 AI を利用した場合とタイマー制御の単純な自動給

AI を使用する．YOLOv3 は，処理速度が非常に速く餌とを比較して，約 2.4 倍出荷期間の短縮が可能であリアルタイムオブジェクト検出が可能である．本アることがわかった．これは，平均累積報酬が水槽内のルゴリズムは，検出対象となるオブジェクトを矩形

シロギスのサイズにばらつきが小さく，平均サイズ

で囲む左上および右下の座標値を返すことで，検出が大きくなるように報酬設計を行うことで得られた物体の位置を提供する．なお，シロギスの食欲を推定結果であり，給餌器制御 AI の学習に成功したことをする手段として，光を用いた給餌合図を普段の給餌確認できたと言える．なお，本システムの核となるシのたびに行い，シロギスの反応から判断する方法を

ロギス養殖シミュレータでのシロギスの行動パター

検討している．検出した位置，サイズ，方向，食欲のンについて以下にまとめる．
・最も近い位置にある餌を見つけ，そこに向かう．

データを次段の給餌制御部に送信する．

・満腹時は餌に向かわず，消化後に再び餌に向かう．

２．４ 給餌制御部

・餌を食べた魚はサイズが大きくなる．

給餌制御部は画像認識部と同様の PC 上に実装さ・サイズが限界値に到達すると成長しなくなる．

れた AI より成る．本 AI は教師データの提供が難し

・泳ぐ速さはサイズに依存する．

いことから，専用に開発した養殖シミュレータ（図２）

・自分より大きい個体を避けるようになる．

において報酬設計に基づく学習（深層強化学習）の・サイズ差が設定値より大きい場合共食いをする．

PPO（proximal policy optimization)アルゴリズムを使う

この養殖シミュレータは，Unity ML-Agents を使用ことで開発を進める．この給餌制御部では画像認識しており，AI 学習結果を仮想飼育環境で確認するこ部から受け取ったシロギスの情報（位置，サイズ，方とができるだけでなく，水槽内のシロギスの数や状

向及び食欲）をもとに適切な給餌位置，タイミングを態に応じた最適な給餌器の設置数についても検討が判断し，給餌作動部に給餌信号を出力することを役できるようになった（図３）．

割とする．なお，給餌位置の制御は，水槽上に複数の給餌器が配置されていることを前提とし，その給餌器を選択することで，給餌位置の制御を実現する．
２．５ 給餌器作動部
給餌器作動部はマイコン及び給餌器を中心に構成する．マイコンは一つの水槽に付き１個，給餌器は水槽サイズに応じて複数台が配置される．また，マイコ
ンには無線通信（受信）用のデバイスおよびアンテナを接続している．
給餌器作動部では，前プロセスより無線により送られてきた給餌制御信号に応じて，給餌器を操作す

図２ 養殖シミュレータ

る．なお給餌信号は作動対象となる給餌器のオン／オフに関する情報である．
３. システム開発状況
本システム開発にあたって以下の四つの作業について実施した．
３．１ 給餌制御 AI の開発
本研究では，まずシステムの核となる給餌器制御部の開発進めるため，シロギス養殖シミュレータを開発し，その上で深層強化学習を行うことで給餌制

図３ 給餌器数とシロギス飼育期間の関係

5

３．２ 魚分布の認識
画像認識部における AI 学習に必要な教師データを構築する際，実際の養殖用水槽で撮影された映像データを使用した．今回は，ソフトウェア「ffmpeg」を使用し，映像データ（MP4）を画像データ（JPG）に変換を行う際，魚の遊泳速度を考慮し，より効果的な教師データとするために映像データを 1 秒当たり 4
元の画像

フレームの静止画として画像データを抽出し，これらの画像データに手作業でアノテーションを付加しデータ拡張例

た．アノテーション作業とは，画像データ中の領域に対してタグ付け（クラス指定）を行うことである．ア
ノテーションデータは，学習用，検証用に分けて作成した．加えて，テスト用の画像も必要なので，アノテーションを施さないデータを別途確保した．
なお，これらの画像データだけでは，シロギス認識の学習データとして十分でないと判断し，データ拡張を実施した．ソフトウェア「Augmenter」を利用しデータ拡張前には認識できなかったシロギスて元画像に，回転，反転，歪曲処理を施すことで，150倍の画像を用意するデータの拡張を行った（図４）．

図４ データ拡張とその効果

なお，アノテーション付きのデータが 100 個であり，これをデータ拡張によって 1500 個とし，このデータを使って学習を行った．AI で，映像を用いた場合のテスト結果，多くの場面で画像データ，映像データ共に 90％以上のシロギスを検出することができた．
さらに，方向認識についても実装した（図５）[3]．
各シロギスの位置に加えてシロギスの頭の画素領域に 3,679 箇所のアノテーションを付加し，各シロギスの中心点とその個体に対応する頭の中心点を結ぶ方向が，そのシロギスの方向であるとし，算出することを 試み た． その 際， シロギ スの 方向 認識 成功 率 は53.2%と半分の個体に対してのみ対応できた．この理由として，シロギスの頭の画素領域に割り当てられ

青矩形：個体認識領域ている画素数が十分でないことが挙げられる．

赤矩形：頭部認識領域

３．３ 給餌器特性の確認
給餌量及び給餌タイミングが実給餌器に依存する
ため，AI による正確な給餌量および給餌タイミングの制御を行うには，実給餌器における給餌性能に関するデータを収集し，これらのデータをソフトウェ
アに反映する必要がある．本実験で使用した給餌器
は，株式会社中部海洋開発社製の SF-100(S)である．
この給餌器には全四つの給餌投下口があり，それぞれサイズが異なる．このことも踏まえて，安定したき
め細やかな給餌制御を可能にするために既定の粒径1mm のみならず追加で粒径が 2，6，8mm のそれぞれの場合のおける給餌量について調べた．また，この検証時に生じたトラブルについて情報収集も行った．

図５ シロギスの位置及び方向認識

例えば，餌が数粒給餌器の穴に付着し投下されない，

6

参考文献

給 餌器 の投 下口 に餌 が詰ま ると いっ た情 報で あ る
（図６）．

[1]

シミュレータ上で動作する給餌制御部は，実給餌器で給餌可能な給餌量及び給餌間隔が反映されていない．調査した実給餌器の性能を，シミュレータ上の[2]

給餌制御部に反映する作業を行った[4]．この給餌器の主な特徴は下記の通りである．
・制御可能な操作は電源のオンとオフのみ[3]・餌の投下口は，サイズが異なる四つの穴で構成
・回転動作により１回の給餌につき 12．5 秒かかる
なお，単に AC100V 電源の ON/OFF により給餌動作
開始と停止を操作するため，マイコン Arduino からは[4]

SSR（ソリッド・ステート・リレー）を介して制御すことにした．さらに，上の測定値に基づき給餌制御部

黒木春樹, 池岡宏: “人工知能を活用した自発給餌シス
テムによるシロギス養殖の高効率化および低コスト化
に関する検討,” 情報科学技術フォーラム(FIT), 2019.
H.Kuroki, H.Ikeoka and K.Isawa: “Development of simulator
for efficient aquaculture of Sillagojaponica using
reinforcement learning,” International Conference on Image
Processing and Robotics(ICIPRob), 2020
T.Sato, H.Kuroki, H.Ikeoka and K.Isawa: ”DEVELOPMENT
OF REAl-TIME FISH POSITION RECOGNITIOMSYSTEMFOR
AUTOMATICFEEDING
AQUACULTURE,” IIEEJ International workshop on Image
Electronics and Visual Computing(IEVC), 2021
Y.Saragai, T.Sato, H.Kuroki, H.Ikeoka and K.Isawa: “Studyon Adaptation of Auto Feeding System for Sillago Japonica to
Actual Aquaculture Environment,” International Conference
on Image Processing and Robotics(ICIPRob), 2022.

のプログラムにも修正を加えた．なお給餌器数を増やした場合，PC 側の給餌制御 AI については給餌器に応じた再学習を行い，マイコン側では給餌器数に応じた SSR を用意することで対応可能であることから，容易に拡張することが可能な構造になっている．
３．４ 無線通信による給餌器制御

2 mm

6 mm

8 mm

給餌制御部と給餌器作動部を無線通信により統合
し，実給餌器の設置個数や設置箇所に依存しない設

図６ 粒径と給餌性能の調査

置性及び拡張性を確認可能なプロトタイプを構築した[4]．無線通信の構築には Zigbee 規格の通信端末
XBee を使用した（図７）．XBee は非常に安価であり，また低消費電力で動作する特徴を持つ．最終的にはシミュレータ上の魚分布に応じて給餌制御 AI からの指示を XBee 端末で送受信し，Arduino マイコンから SSR を通して給餌器が動作することを確認した（図８）．
４. 結論と今後の課題
これまでに，本システムの核となる二つの AI の開図７ 無線通信による給餌器制御

発について道筋をつけることができた．また，給餌器
作動部におけるハードウェアの選定を含めたシステ
ム開発，給餌制御部と給餌器作動部間の無線通信による統合も実施した．
今後は，画像認識部と給餌制御部の統合，さらに未着手の画像入力部の開発を進め，最終的には全 4 プ
ロセスで統合テストおよび調整作業を行う必要がある．その他にも，水槽周囲に設置予定のハードウェアの水濡れ対策等，実用に向けた細部についても検討が必要であろう．

図８ 給餌器作動部を構成するデバイス

7

3. 養殖水槽におけるシロギス成長と光・熱環境の関係
伊澤康一

1.はじめにサブタスクBでは、「環境シミュレーションモデル構築」 3.適水温と産卵期
シロギスは、砂地を好んでおり、春～夏には水深1mと「水槽環境と魚成長の関係解明」に取り組んだが、〜15m程の浅瀬、秋～冬では水深30m～50mまでの深い「環境シミュレーションモデル構築」については文部科学省選定私立大学研 究ブ ランディグ事業（2017年度～
2019年度）事業成果報告書（pp.40-43）にて報告済みであるので、ここでは、2020年度～2021年度に取り組んだ「水槽環境と魚成長の関係解明」について報告する。
2.背景・目的・方法
人が手入れすることによって自然環境をより豊かにできる「里山・里海」の考え方・取組みの重要性が再認識されており、養殖は「里海」の取り組みの１つとして位置付けている1)。
対象魚であるシロギスは、25cm以上になると「テッポウギス」と呼ばれ、価値が上がり高値で取引される。通常サイズのシロギスの単価は「1500円/kg」であるのに対し、大型サイズのシロギスの単価は「3000円/kg」と高価である。2万尾の生産により「900万円」の水揚げとなる。
その5倍の末端価格である「4500万円」の経済効果が可能となる2）。
そのような産業支援を目的として「テッポウギス」の安定養殖が求められている。大型である体長25cm、150gの「テッポウギス」を1年半で2万尾生産する技術を確立することが目標である。その課題を「AIを用いた自発給餌システム」によって解決することに着目した。
本研究では、養殖水槽の熱・光環境と養殖魚成長の関係性を明らかにするとともに、人工知能学習のための教師データとしての基礎データを得ることを目的とした。
本研究では特に、2020年度と20201年度のデータを比較する。水槽水温データを実測するともに、屋外の熱・光
環境データとして気象データを用いた。

場所に生息している3）。
図-1に、適水温と産卵水温を示す。シロギスの適水温はおよそ15℃〜25℃であり、特に20℃〜25℃の温度時は活発に活動する。一方、水温が15℃以下の時、水温の安定した深場に移動し、活動も少なくなり、食事もほとん
ど行わなくなる4）。
産卵期は7〜9月頃であり、産卵は1回だけではなく期間中に何度も行なう。産卵は水深が1m〜15m程度の藻場などで行われる。7〜9月頃の産卵期では、成長が鈍ると言われている。産卵期では、水温は20～28℃、日長は12～15時間になる5）。

不活発
30℃
25℃
適水温

20℃

産卵水温

活発水温

15℃
不活発
図-1 適水温と産卵水温
4.調査方法
表１に、入手したの引用元を示す。水槽水温は実測した。
それ以外のデータは、気象庁7)と国立天文台8)のサイトから引用した。なお、引用の際、水槽が設置されている因島にできるだけ近い地域のデータを用いることとした。
表-1

データ引用元
測定場所

測定間隔

引用元

外気温

生口島

時別値

気象庁

水槽水温

因島

10分間隔

実測値

屋外照度

広島（※日射量から推定）

時別値

気象庁

水槽水中照度広島（※屋外照度から推定）

時別値

気象庁

光周期

因島

日別値

国立天文台

日照時間

生口島

日別値

気象庁

温度

照度

日長

写真-1

水槽

8

福山大学内海生物資源研究所（因島キャンパス）にある水槽A（山側）と水槽B（海側）の２つについて、水槽
水温の計測を行なった。計測期間は、2020年8月～継続測
定中（2022年5月現在）である。
外気温は、気象データを用いた。屋外照度は、広島の気象データの日射量［W/㎡］に天空日射の発光効率115［㏐/W］を乗じて推算した。1日の明暗サイクルである光
周期は、因島の日の出と日の入りの時刻から算出した。
日照時間は、気象データを用いた。なお、日照は、直達
日射量が120W/㎡以上と定義されている7)。
4.調査結果図-2に、外気温・水槽水温を示す。水槽水温は、秋季・冬季では外気温より高い傾向にあり、春季・夏季では外気温より低い傾向にある。これは、水の熱容量の影響と図-3 屋外照度・水槽水中照度完がられる。
平均水温を見ると、11月～4月では15℃以下であり、魚の活動は不活発であったと推測される。5月～10月では15℃以上であり「適水温」に該当する。特に、6月～7
月は20℃～25℃であり、「活発水温」に該当する。また、8月～9月は25℃以上であり、「産卵水温」に該当する。
図-3に、屋外照度・水槽水中照度を示す。なお、夜間な
ど照度がゼロ値となるデータは除外して平均や分布を求めた。2021年の実測結果を参考にして、水槽水中照度は
屋外照度１/2000として推算した。シロギスは、基本的に浅い海の砂底を好む魚であり、摂餌のために砂に潜る性質がある。この性質は、サイズが大きくなるにつれ強くなる。そのため、砂に潜っているときの状況を作るため、水槽建屋の照度を低くしていると考えられる。
図-4に、光周期・日照時間を示す。光周期に比べて日照時間は短い。光周期は平均12時間であり、最高値となる5月～7月では14時間程度となっている。日照時間は平均6時間程度時間であり、最高値となる6月では平均14時間以上となっている。それに対し、梅雨期となる6月～7月の日照時間は平均5.8時間ぐらいである。

図-4

光周期・日照時間

6. シロギスの成長
養殖魚は、生まれた直後は稚魚用1t水槽で2ヶ月弱の間生活した後、成魚用10t水槽に移される。水槽A（山側）には
R1年（2019年）6・8月生まれのシロギスが、水槽 B にはR2 年（2020年）5・6・7月生まれのシロギスが、それぞれ
約1000匹ずつ入っている。本研究では、生まれ月の平均をとって、R1年生まれは7月を、R2年生まれは6月を誕生月として近似することにした。
表-2に、近似したシロギスの生年月を示す。表-3に、日付とシロギスの年齢を示す。なお、表-3は、近似した生年
月（表-2）に基づいて作成した。
成長データの計測は1ヶ月に1回で実施された。魚を頻 繁に水槽から取り出すとストレスがかかり、成長スピードや健康に影響を及ぼす可能性があるからである。成長データ
計測は、1000匹の中からランダムに25匹を取り出して行われた。
測定項目は体重・全長・体長・頭長である。体長は尾ひれを除いた頭長から尾柄までの長さであり、全長は頭長から尾ひれまでの長さである。この中でも特に重要は体長部分である。

図-2 外気温・水槽水温

9

表-2

生年月の近似実際
水槽A（山側；10-2）

R1いる。
2021年8月～10月の夏季・秋季を見ると、「R1生まれ」
は成長が停滞しているのに対して、「R2生まれ」は成長し続けている。これは、両者の成長時期（年齢）の違いが影響している可能性が考えられる。

近似

6月生まれ

→7月生まれ

8月生まれ
5月生まれ

水槽B
（海側；10-1）

R2→6月生まれ

6月生まれ
7月生まれ

表-3

2019/7
2019/8
2019/92019/10
2019/112019/122020/1
2020/2
2020/3

日付と年齢の関係

水槽A（山側；10-2）
R1生
0歳0カ月
0歳1カ月
0歳2カ月
0歳3カ月
0歳4カ月
0歳5カ月
0歳6カ月
0歳7カ月

水槽B（海側；10-1）
R2生

図-5

6.2 体長の年齢変化
図-6は、体長の年齢変化であり、図-5の横軸を年齢として作成し直したものである。

0歳8カ月

2020/42020/52020/62020/72020/8

0歳9カ月
0歳10カ月
0歳11カ月
1歳0カ月
1歳1カ月

0歳0カ月
0歳1カ月
0歳2カ月

2020/102020/112020/122021/12021/2

1歳3カ月
1歳4カ月
1歳5カ月
1歳6カ月
1歳7カ月

0歳4カ月
0歳5カ月
0歳6カ月
0歳7カ月
0歳8カ月

2020/92021/32021/4

1歳2カ月

0歳9カ月
0歳10カ月

2歳1カ月
2歳2カ月

1歳2カ月
1歳3カ月

1歳10カ月
1歳11カ月
2歳0カ月

2021/102021/11

2歳3カ月
2歳4カ月

2021/82021/92021/12

0歳3カ月

1歳8カ月
1歳9カ月

2021/52021/62021/72歳5カ月

体長の経日変化0歳11カ月
1歳0カ月
1歳1カ月

図-6

体長の年齢変化0歳4ヶ月を見ると、「R2生まれ」の方が「R1生まれ」よりも成長している。これは、6月生まれの「R2生まれ」は、成長期において、7月生まれの「R１生まれ」よりも夏の時
期を１ヵ月長く経験しているためと推測する。
0歳9ヶ月を見ると、「R1生まれ」の方が「R2生まれ」よりも成長している。これは、同じ年齢時において、「R1生まれ」は4月であったのに対して、「R2生まれ」は3月であったため、「R1生まれ」の方が高い水温であったことが影響していると推測する。
1歳0ヶ月～1歳4ヶ月を見ると、「R2生まれ」の方が「R1生まれ」よりも成長速度（グラフの傾き）が大きい。これは、この年齢時期において、「R2生まれ」は6月～9月（春

1歳4カ月
1歳5カ月
1歳6カ月

6.1 体長の経日変化
図-5に、体長の経日変化を示す。
2020年4月～6月の春季を見ると、「R1生まれ」の成長速度が比較的早い。これは成長期と考えられる。
2020年7月～8月の夏季を見ると、「R1生まれ」の成長速度が鈍っている。これは産卵期と考えられる。
2021年1月～3月の冬季を見ると、「R1生まれ」・「R2生まれ」ともに、体長・体重が若干小さくなっている。
これは、水温が15℃以下のため不活発となり、餌をほとんど食べなくなったからだと考えられる。
2021 年 4 月 ～ 7 月 の 春 季 ・ 夏 季 を 見 る と 、 「 R1 生 まれ」・「R2生まれ」ともに、体長・体重が大きくなって季・夏季）を経験し、「R1生まれ」は7月～10月（夏季・秋季）を経験したことの違いが影響していると考えられる。
6月は、平均水温20℃以上の「活発水温」であり、かつ、

10

梅雨期のため照度が低い。この好条件の６月を経験した
成長速度と水温の関係（図-7）を見ると、「R1生まれ」
ことの影響が大きい可能性もある。また、2020年8月の日 と「R2生まれ」ともに正の相関が見られ、「R2生まれ」の照時間に比べて、2021年8月の日照時間は少ない（図-4）。 方が近似直線の傾きが大きい。成長速度と光周期の関係（図-8）を見ると、「R1生まれ」と「R2生まれ」ともに弱したがって、2020年8月の水中照度に比べて、2021年8月
い正の相関が見られる。成長速度と日照時間の関係（図-9）の水中照度は低い（図-3）。それに加えて、建屋内の設置を見ると、「R1生まれ」は若干の負の相関が見られ、「R2
位置の影響で、水槽A（R1生まれ）に比べて水槽B（R2生 生まれ」は相関が見られない。
まれ）の水中照度は約半分程度であった6）。以上のような、 図-7・図-8・図-9を勘案すると、成長速度への影響（寄「活発水温」と「低照度環境」が、「R2生まれ」の成長 与）が大きい順番は、水温・光周期・日照時間であると推測される。
速度を早くした要因ではないかと推測する。
8.まとめ
1) 夏季では、水槽水温が高くなり、「適水温」となって

7.成長速度と環境物理量の関係
図-7・図-8・図-9に、成長速度と水温・光周期・日照時間の関係をそれぞれ示す。各月平均値で関係を調べた。
0.1

y = 0.0029x - 0.0389
R² = 0.2842

体長の成長速度 [cm/日]

0.08
R2生まれ

0.06

よく成長する。ただし、産卵期と重なると成長が鈍る。

0.04

2)

冬季では、水槽水温が低くなり、「不活発水温」となって餌を食べなくなり、成長が停滞する。

3)

R2生まれ（水槽B）の方が、R1生まれ（水槽A）よりも成長が早い傾向が見られた。

0.02
0

4)

-0.02
-0.04

y = 0.0003x + 0.0005
R² = 0.0198

R1生まれ

-0.06

をよく食べた可能性もある。

-0.08

5)

-0.1
10

15

図-7
0.1

体長の成長速度 [cm/日]

2025

水槽水温 [℃]30成長速度と水温・光周期・日照時間の関係を調べた結果、成長速度への影響（寄与）が大きい順番は、水温・光周期・日照時間であった。

成長速度と水温の関係

R2生まれ

0.08

謝辞
シロギス成長データのご提供ならびに養殖水槽の実測調査にあたり、本学海洋生物学科の有瀧真人教授をはじめ有瀧研究室の方々にご協力を頂きました。ここに記して謝意を表します。

y = 0.0059x - 0.0555
R² = 0.0831

0.06
0.04
0.02

参考文献

0
-0.02
-0.04

y = 0.0024x - 0.0222
R² = 0.0575

R1生まれ

-0.06

1)

福山大学ブランディング推進のための研究プロジェクト
https://www.fukuyama-u.ac.jp/project/project_branding/）

2)

黒木春樹, 池岡宏: "人工知能を活用した自発給餌システムによるシロギス養殖の高効率化および低コスト化に関する検討", 第 18回情報科学技術フォーラム(FIT), pp.295-296,2019.

3)

社団法人全国豊かな海づくり推進協会：主要対象生物の発育段
階 の 生 態 的 知 見 の 収 集 ・ 整 理
報 告（ https://www.jfa.maff.go.jp/j/gyoko_gyozyo/g_thema/pdf/sub40b.pdf）.

4)

瀬戸熊卓見・吉野幸恵・土田修二・木下秀明：水温および日長制御によるシロギスの複数年にわたる周年産卵, 海生研報，第 19号，pp.67-72，2014.

5)瀬戸熊卓見・吉野幸恵・土田修二・木下秀明：シロギスの産卵終了に及ぼす日長の影響, 海生研報，第 19 号，pp.73-78, 2014 年.

6)

伊澤康一：養殖水槽におけるシロギス成長と温度・照度の関係
─瀬戸内里海の次世代養殖システムの開発研究─, 日本太陽エネ
ルギー学会講演論文集（2021）, pp.217-220, 2021 年 11 月.

7)

気象庁ホームページ（https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/）

8)

国
立
天
文
台
ホ
ー
ム
ペ
（https://eco.mtk.nao.ac.jp/cgibin/koyomi/koyomix.cgi）

-0.08
-0.1
10

11

図-8

12

光周期 [h]

13

14

15

成長速度と光周期の関係

0.1
R2生まれ

0.08

体長の成長速度 [cm/日]

これは、R2生まれ（水槽B）の方が、R1生まれ（水槽A）よりも低照度環境であったことが影響したと推測される。低照度の水槽環境によって、夜行性となり餌

0.06

y = 0.0002x + 0.0143
R² = 4E-05

0.04
0.02
0
-0.02
-0.04

y = -0.002x + 0.0197
R² = 0.0228

R1生まれ

-0.06
-0.08
-0.1

4

5

6

7

8

9

10

日照時間 [h]図-9成長速度と日照時間の関係

11ージ