操業情報のデジタル化推進による日本漁業の活性化

オーシャンソリューションテクノロジー
株式会社

弊社ご紹介
会社名： オーシャンソリューションテクノロジー株式会社

代表者： 代表取締役 水上陽介

本社所在地 ： 長崎県佐世保市三川内新町２７番地３
資本金： １０００万円

設立： ２０１７年１２月２１日

従業員数

:連携企業

： 株式会社佐世保航海測器社 ※主要事業： ソフトウェアの企画・開発・運営および関連するサービスの提供

企業理念： この国を守る人を、護り続ける。

８名※株式会社佐世保航海測器社
設立 ： 1950年2月
主な業務 ： 艦船に搭載される航海・光学機械の保守整備ならびに艤装工事

スマート水産業における電子漁獲報告の位置づけ
科学的根拠の衛星データと位置情報が紐づいた電子報告はスマート水産業の根幹であると考える

データベース

管理措置（TAC、IQ）

資源

衛星データ

評価と位置情報

衛星データと位置情報が紐づいた
電子報告を実現する事でが紐づいた
電子報告
漁獲

資源証明

管理

全ての漁師、漁協、自治体、研究者、水産関係者が一つとなって
日本の水産業を持続/発展させ得る事ができる
3

弊社の取組紹介（各立場での事務作業効率向上）
1.漁業者
操業情報

2.漁協や市場入力

仕切り書情報・漁獲量や魚価の情報を一括登録
・既存のシステムにも接続可能
・事務負担量増加ゼロ

入力

各地域・漁法に合わせた操業日誌対応
電子化された操業日誌

3.自治体などの管理者
漁獲報告の確認

県の水産部

水産統計等の事務負担が激減
漁獲量を一覧や月別にグラフ化して確認可能

研究機関・行政機関・国へ【 資源管理目標 】（行政機関）【 資源評価 】（研究機関）
・資源評価結果
・資源管理目標等の検討材料【漁業管理規則/漁獲シナリオ】（行政機関）【 管理措置 】
・ＴＡＣ・ＩＱ

・資源管理協定

4

スマホアプリ サンプル画面

ログイン画面

操業登録画面操業ポイント
追加画面

過去航路
表示画面

操業結果表示画面

5衛星データの活用
漁師には、漁当日の実測値を入力してもらう

しかし設定している機器の種類、設置場所で値が変わるだから漁師向けアプリ画面イメージ

普遍的な衛星データを、漁の情報にシステムで紐づけて活用している

今後の予定として静止気象衛星「ひまわり」で取得される”海面水温”、気候変動観測衛星「しきさい」で取得される”クロロフィルa濃度”などの過去データ及び、予測データなどの提供を検討しております

クロロフィル

海面水温6弊社の取組紹介（簡易魚価予測）
まあじ（2010年1月~2019年1月）の水揚量と価格

過去7年分の学習データ
過去7年分の学習データ

予測データとほぼ一致

産地水産物月別調査（2010-2017年月別で学習、2018年月別で予測）※枕崎-まあじ
産地水産物月別調査のデータ
予測結果
月 漁港 品目 水揚量 価格

誤差（学習モデル） 誤差（ 二乗平均平方根誤差）

価格
±10

●

157.6843566895

101.0884739540

15%5174.5505676270

196.5250343992

8%

10

---

20

166.1174621582

148.8067541766

12%--●

●

水揚量価格

価格
予測結果

トレーニング回数

7弊社の取組紹介（AIを用いた取組）
ＡＩ解析による収益性の高い最適な出漁日・漁場選定
いつどこでどの魚をどれだけ獲れば１番収益性が高いのか
熊本県

-40万円

現在地

5万円

・出漁すべきと予測し、本当に獲れた割合
82％ (14回/17回中)・出漁するなと予測し、本当に獲れなかった割合
64％ (21回/33回中)

宮崎県

30万円
-10万円

和歌山県の協力を得て、操業日誌データからAIの出漁判断予測について実証実験した結果

取引データ

気象データ

コストを考えると、移動しない方がいい！
AIによる相場予測情報の提供等を行うことが出来ると想定

8

海況気象データおよび操業日誌データに基づく
出漁判断予測はじめに出漁判断予測とは漁に出るか出ないかを予測

空振り：漁に出たが獲れなかった
成功：漁に出て魚が獲れた

空振りはコストに直結

油代のムダ、人的時間的コスト
例：一度漁に出ると20万円程度の油代

空振り率＝空振り回数÷出漁回数
現在：約40%
空振り回数：約35回

出漁回数: 約80回もし、空振り率を50%削減できたならば空振り年間 35回 × 50% = 17.5回の無駄な出漁を減らすことが可能→350万円/年の油代コスト削減

操業日誌データ
いつ：年月日時刻

どこで：漁場名、緯度経度、水深、海水温
何が：魚種
どれくらい：重量
いくらで：仕切り書から

まき網漁 4船団
操業日誌データ
古いもの 1945年から2019年までの操業日誌（紙）
獲れた魚種ごと 11,102件 データ化

海況データ1982年1月から2006年12月まで
気象業務支援センター(気象庁)の「海況解析データ」を利用
水深50m、100m、400mでの海水温、潮流の速度、方向
格子間隔0.1°(和歌山近辺では東西9.3km, 南北11.3km間隔)
2007年1月から現在まで
気象業務支援センター(気象庁)の「北西太平洋解析予報格子点資料」を利用
水深1mから6000mまでの海水温、潮流の速度、方向、塩分濃度
格子間隔0.1°(和歌山近辺では東西9.3km, 南北11.3km間隔)

海況データの可視化

気象データ
Visualcrossing.com: 米国気象データ販売サイト
1982年1月から現在までの「田辺市」の気象データ
天気（晴れ/曇り/雨）、平均気温、最高気温、最低気温、風速、突風、雲の割合、降雨量、視程(物体がはっきり見える距離: Visibility)、湿度を取得

月齢

データ解析
操業日誌データの各操業日の海況データ、気象データ、月齢を再現→漁獲結果(成功か空振り)と照合

人間：現状の実績
成功
結果

空振り
出漁日

成功: 32回 空振り: 31回 成功率＝51%
成功回数ー空振り回数＝純粋な成功回数＝ 1回

AI：予測結果

実際に人間が出漁した日について、AIに出漁すべきか予測させた
あたり

空振り

出漁すべき
結果

予測

わからない

出漁するな
学習に用いたデータの期間
2年8ヶ月(2017年4月から2019年12月) 252件

出漁日

結果

出漁すべきと予測して本当に獲れた割合: 82% (14回/17回中)出漁するなと予測して本当に獲れなかった割合: 64% (21回/33回中)
あたり

空振り

出漁すべきわからない

出漁するな
出漁日

人間
成功: 32回 空振り: 31回 成功率＝51%
成功回数ー空振り回数＝純粋な成功回数＝ 1回

AI
成功: 14回 空振り: 2回 成功率＝82%
成功回数ー空振り回数＝純粋な成功回数＝ 12回(人間が出漁すると判断し、その上AIが「出漁すべき」と予測したときのみ出漁した場合)

結果

出漁すべきと予測して本当に獲れた割合: 82% (14回/17回中)出漁するなと予測して本当に獲れなかった割合: 64% (21回/33回中)
あたり

空振り

出漁すべきわからない

出漁するな
出漁日

人間
成功: 32回 空振り: 31回 成功率＝51%
成功回数ー空振り回数＝純粋な成功回数＝ 1回

AI
成功: 14回 空振り: 2回 成功率＝82%
成功回数ー空振り回数＝純粋な成功回数＝ 12回(人間が出漁すると判断し、その上AIが「出漁すべき」と予測したときのみ出漁した場合)

結果

出漁すべきと予測して本当に獲れた割合: 82% (14回/17回中)出漁するなと予測して本当に獲れなかった割合: 64% (21回/33回中)
あたり

空振り

出漁すべきわからない

出漁するな
出漁日

人間が「出漁しない」と判断した日においても、人間AIが「出漁すべき」と判断する日があり、
成功: 32回 空振り: 31回 成功率＝51%
成功回数ー空振り回数＝純粋な成功回数＝ 1回漁が成功する可能性がある→実質的な成功回数はもっと増えるAI
成功: 14回 空振り: 2回 成功率＝82%
成功回数ー空振り回数＝純粋な成功回数＝ 12回(人間が出漁すると判断し、その上AIが「出漁すべき」と予測したときのみ出漁した場合)

結果 人間出漁すべきと予測して本当に獲れた割合: 51% (32回/63回中)成功回数32回ー空振り回数31回＝純粋な成功回数1回
アルゴリズムA
出漁すべきと予測して本当に獲れた割合: 82% (14回/17回中)出漁するなと予測して本当に獲れなかった割合: 64% (21回/33回中)成功回数14回ー空振り回数2回＝純粋な成功回数12回
アルゴリズムB
出漁すべきと予測して本当に獲れた割合: 63%
出漁するなと予測して本当に獲れなかった割合: 59%
成功12回 ー 空振り7回 ＝純粋な成功回数5回
アルゴリズムC
出漁すべきと予測して本当に獲れた割合: 68%
出漁するなと予測して本当に獲れなかった割合: 65%
成功15回 ー 空振り7回 ＝純粋な成功回数8回

AIは何を見ているのか
月齢
南北方向の海流の50日間平均
50日前の東西方向の海流
50日前の南北方向の海流
南北方向の海流の平均
1m海水温と50m海水温の差
当日の東西方向の海流
20日前の1m海水温

降雨量

当日の1m海水温
旧暦の月
重要度海況状況の可視化

26漁獲実績報告の電子化によるメリットと重要性
事務作業効率向上
行政の資源評価,報告にも電子化された操業日誌データが利用できる
研究時間の大幅な削減

漁獲効率向上日本の漁業を守る為漁獲報告の電子化が必要

AI解析による漁場選定と出漁判断
収益性の操業が可能

トレーサビリティ
QRコードの利用により漁獲から消費までを透明化
27実証試験および、試験導入中の地域
千葉県・・・勝浦市、東安房漁協・岩井富浦漁協(南房総市)
和歌山県・・・和歌山南漁協(田辺市)、紀州日高漁協(御坊市)、
比伊崎漁協(日高市)
山口県・・・萩大島漁協(萩市)、野波瀬漁協(長門市)
福岡県・・・宗像漁協
長崎県・・・勝本漁協(壱岐市)、九十九島漁協(佐世保市)
美津島高浜漁協・峰町東部漁協(対馬市)
宮崎県・・・まき網3船団
28漁獲報告電子化(デジタル化)の推進により魚を獲ることを生業としてきた漁業者の生活を守りながら日本の漁業を世界の最先端に（水産国日本の復活）