スマート水産業とデータ連携― 人工衛星と水産業をつなぐ研究と技術 ―一般社団法人 漁業情報サービスセンターシステム企画部長

１. はじめに（日本の漁業の現状）

地球温暖化のように海自体が以前と変わりつつあることが示唆されている。

斎藤克弥

これらの背景から、水産庁は漁業法の大改正を 2 0 1 8 年に実施した。この改正

一方で、SDGs や、カーボンニュートラ

では、漁業許可制度の見直しや漁村の活

日本の漁業は燃油高騰や就労者の高齢ルへの対応（ブルーカーボン生態系の維性化など水産のさまざまな問題への対応化など数多くの問題を抱えているが、そ持）、食料自給率の向上など、水産を取が図られているが、重要項目として水産の中でも魚が獲れないという根本的な問り巻く社会的環境も大きく変化している。

資源評価の高度化およびに水産業の成長

題がある。図−１は 1 9 7 0 年代からの日

SDGs の 1 4 項は「海の豊かさを守ろう」

産業化が挙げられている。この二つの実本の水産物の生産量の推移である。日本となっており、具体的には水産資源の持現に必要不可欠なのがスマート水産業のの水産物の生産量は 1 9 8 4 年をピークに、続的利用に向けた努力や IUU 漁船対策な推進である。

9 0 年 代 か ら 減 少 傾 向 に あ る。 こ れ はどが挙げられている。さらに近年はブ

2 0 0 カイリ時代の到来とともに遠洋漁業

ルーカーボン生態系の維持も大きくクが衰退したことや、ピークを支えたマイローズアップされている。海洋に固定さスマート水産業とは、「ICT を活用してワシ資源が減少したことなど、複数の要れる CO2 はブルーカーボンと呼ばれてお漁業活動や漁場環境の情報を収集し適切因が関係している。水産資源の変動の背り、この CO2 を吸収するのが藻場などのな資源評価・管理を促進するとともに、景には水温等の海洋環境の変化があり、海藻が群集するエリアである。

生産活動の省力化や操業の効率化、漁獲２.スマート水産業

物の高付加価値化により、生産性を向上させる」（水産庁 HP）ことである。具体的には、魚の漁獲情報や水温などの海洋環境情報を、インターネット等を使ってリアルタイムで収集・解析し、収集されたデータや解析結果をすぐにスマートフォンやタブレットで閲覧可能にする、更に関連する情報を幅広く連携させたり、AI などを活用して新しい情報や価値を生み出すことである。その成果は、水産資源の評価等に活用されるとともに、海や漁業の見える化や水産業の成長産業化に資するものである。図−２にスマート水図−１ わが国の漁業・養殖業生産の推移産業のイメージを示す。水産庁ではこの取り組みを推進するための事業を多数展開している。その一つが図−３に示す水産業データ基盤構築事業で、各地域で海洋環境データや漁獲データのデジタル化、データ連携などを具体的に進めてきた。
スマート水産業は先行するスマート農業と類似する部分もあるが、大きく異なる部分がある。水産養殖については、特定の場所に養殖設備を設置して運営することから、農場・圃場の概念に近いため、スマート農業のノウハウが比較的応用しやすい。一方、日本の水産業の主軸である漁船漁業については、移動・回遊する図−２ スマート水産業のイメージ魚類を対象としていることから、その魚（寄稿文）43の資源状態を把握して、乱獲にならないように注意する必要がある。そのため、まず対象資源の資源状況を正確に把握することが必須となる。ここはスマート農業とは異なる点である。無計画に漁業の効率を高めれば、資源枯渇を招く可能性も出てくる一方で、スマート水産業に関わる各種技術や取得されたデータを有効に活用すれば、資源状態の把握の精度向上に資することも期待される。

３.人工衛星とスマート水産業さまざまなデータを連携・統合して新しい価値を創造することはスマート水産業の分かりやすい取り組み例である。気象情報など、水産業と連携するデータは数多くあるが、衛星データは沖合漁業を中心に 1 9 8 0 年代から連携の取り組みが図−３ 水産業データ基盤構築事業の取り組み進められてきた。魚は変温動物であるため周囲の水温が成長・成熟や回遊に直接影響する。このため、魚には種類ごと時期ごとに生育しやすい水温（適水温という）があり、これまでにも多くの魚でその温度が研究されてきた。また水温が急激に変化する「潮境」は漁場ができやすいが、これは「北原の法則」と呼ばれ大正時代から現在まで漁場探索の基本原理となっている。このような水温や潮境や海流といった海洋環境を衛星によりモニタリングして、漁場探索や水産海洋研究に活用しようというのが衛星と魚を繋ぐ基本的な考え方である。この取り組みは
1 9 7 0 年代後半から米国で始まり、同時期に日本でも同様の研究がスタートしている。研究が始まった当初は、海面水温図−４ 「しきさい」と漁場画像が研究開発の対象であった。これには、安定的な衛星の打ち上げが保証されで取得することを可能にした高性能セン（寒色）が釧路沖から広く南下するのをていた米国の NOAA 衛星シリーズによりサーである。赤外域を観測することで海見ることができる。一方、図−４右では、データ取得・蓄積されていたことが大き面の温度を測定し、可視光を観測するこ植物プランクトン量が多いほど暖色、少い。現在は植物プランクトン（クロロフィとで海の色の違いを測定することができないほど寒色の配色となっており、水温ル）濃度、海流（海面高度）など、さまる。海の色は沖合域では主に植物プランとは全く逆の配色の図となっているのがざまな海の情報が衛星から観測可能とクトン（クロロフィル）の量で変動する分かる。栄養塩類を多く含む親潮系の水なっており、更なる技術開発が進められことが知られており、海色から植物プラは高植物プランクトン海域、逆に南側のている。

ンクトン量を推定することができる。図植物プランクトンの少ない水は黒潮系の

図−４は JAXA（宇宙航空研究開発機構）−４の東北海域は世界三大漁場と言われ暖水域となっている。一方、漁場についが 2 0 1 7 年に打ち上げ、現在も高品質のているが、これは豊富な熱を運ぶ黒潮おては、カツオ（青い●マーカーが漁場）、データを取得し続けている「しきさい」

よび黒潮系の暖水と、豊富な栄養塩類をサンマ（赤い▲マーカーが漁場）とも回が撮影した東北海域の海面水温画像（左）運ぶ寒流系の親潮が混合することでプラ遊魚であるため広範囲に回遊するが、こおよびクロロフィル濃度画像（右）とサンクトン等の低次生産性が高く、それをの時期、冷水域を回遊するサンマは親潮

ンマおよびカツオ漁場のマッチアップ例

食べる魚等が集まり、好漁場が形成され域に漁場が形成されているのが確認できで あ る。
「しきさい」は正式名称がやすい海域となっている。図−４左ではる。一方カツオは暖水性魚類であること

GCOM-C、搭載する主センサーが SGLI（多水温が高いほど暖色、低いほど寒色で配から黒潮系の暖水が分布している海域に波長光学放射計）で、可視光域と赤外域色しており、黒潮系の暖水（暖色）が南漁場が形成されているのを見ることがでを同時に、高い解像度と比較的高い頻度側に広く分布する一方で、親潮系の冷水きる。

（寄稿文）44図−５漁船のブリッジに設置された情報端末（エビ

図−６ WebAPIやGISを利用したデータ連携スくん）

衛星データや調査船による現場観測機関が用意する外部から利用可能なプロすぐにインストールすることが可能な点

データを操業の現場で役立てるためには、グラムを、別のプログラム（この例ではは、ベンチャー等にとっては魅力ある洋上の漁船からパソコンやタブレットでGIS ソフト）などから利用できるようにフィールドであり、KDDI や NTT ドコモなこれらの情報を簡単に閲覧できるように共有するインターフェースのことを指す。

どの大手も参入している。

する必要がある。携帯やタブレットの普WebAPI は通常のデータのダウンロードに全国にある水産関係のブイは、導入や及、洋上通信環境の向上もあって、最近おける操作等を簡略化できることから、開発した業者がバラバラで、ブイごとにはこのような情報サービスを行うベン

Twitter や Google Map などで広く使われ観測項目や観測水深が異なっている。図チャーやスタートアップが複数参入しつている技術である。これまでは図−６の−３の取り組みではこの全国のブイのつある。図−５は実際に漁船に搭載されような GIS マップを作ろうとした場合、データを簡単に連携できる仕組みを構築た漁海況情報閲覧のための情報端末（漁まず各機関の HP にアクセスし、パラメーした。それがスマートブイネットワーク

業情報サービスセンターの情報サービス

タを入力してデータをダウンロードして、である。図−７にスマートブイネットである「エビスくん」）である。

これをローカルの GIS 上で連携させるのワークのイメージを示す。スマートブイ

本稿では、海面水温画像、植物プランが作成の流れであった。WebAPI を利用すネットワークでは、あらかじめブイのマクトン量画像について説明したが、このることで、GIS ソフトからクリック操作

スター情報を作成し、設置場所やセン他にも表層の流れを観測できる海面高度のみでこの図を作ることが可能となってサーの種類などのスタティック情報を登計画像、夜間の光を観測することで集魚いる。

録しておく。測定データを受信するス灯を使う漁船の位置を見ることができる

スマート水産業では各種のデータをオ

マートブイサーバーは、送られてきた夜間可視画像、洋上の船をレーダーで検ンラインで収集して活用する技術開発がメールアドレスや件名等からブイを特定知する合成開口レーダー画像など、多種進められており、図−３に示した例では、し、そのマスター情報を参照してメール

多様な衛星データの水産分野での実用化

タブレット等による漁獲データの入力やを解析し、データベースに登録する。利や技術開発が進められている。

漁場や定置網近傍に設置したブイの水温用者は予めスマートブイネットワークへ計でリアルタイムの水温を取得するなどの参加資格を得た上で、操作可能な APIの技術開発が進められた。特に水温などを使ってデータにアクセスする。ごく最を観測するブイは、以前から水産の現場近までブイの導入業者とデータ閲覧アプ

４. スマート水産業とデータ連携
スマート水産業の重要ポイントである

では導入が進められてきたが、スマートリ開発業者は別々な場合が多かったが、データ連携について、各種のデータを実水産業の本格化とともに積極的なブイの新規参入事業者の多くは、ブイの導入と際に連携させた例について説明する。図

導入や新規参入事業者が増加している。

アプリ開発をセットで提供している。ま−６は伊勢・三河湾で「しきさい」が撮

これは養殖など沿岸を中心に漁業・養殖た、クラウド上にシステムが構築される

影した海面水温画像、オープンストリー

業でスマート化が進んでいることが要因ことも多く、ブイデータをアーカイブす

トマップの陸地データ、海上保安庁の「海として考えられる。沿岸の場合、4 G やるサーバーを用意する必要もない。ブイしる」が提供する漁業権のデータ、さら5 G の通常の携帯回線につながるため通導入者は自分が設置したブイの情報をスにこの海域で操業するしらす漁を行う漁

信環境が良く料金を気にする必要がない

マートフォンアプリで簡単かつ詳細に見船の情報（愛知県漁業生産研究所提供）こと、沖合漁場と違って施設が陸から近ることが可能となっている。更にスマーを GIS で重ね合わせたものである。ここ

いのですぐに設置場所に行けることが理

トブイネットワークに参加することで、ではデータ連携にあたり WebAPI の技術由として挙げられる。通常の携帯電話の自分の設置したブイ以外のブイのデータが使われている。WebAPI は http などの回線が活用できること、陸から近いことも閲覧可能となるため、利活用の幅が大インターネットプロトコルを使って、各で素早いトラブル対応や、新しい技術をきく広がると期待される。

（寄稿文）45ン、複数の解像度の違う衛星を組み合わせたマルチリモートセンシングである。
現在は陸域を中心にこの技術開発が進んでいるが、沿岸域での高解像度・高頻度衛星観測は赤潮対策、気象災害対策など水産におけるメリットも大きい。
最後に、水産業のスマート化には注意しなければならない点も多数ある。特にデータ連携については、データを出す側と使う側の間でのルール作りが重要である。提供したデータが目的外に勝手に使われた、海外にデータが流出した、といったトラブルが発生する可能性があり、こ図−７ スマートブイネットワークのイメージれに対処するための合意形成、契約関係をしっかり定めておく必要がある。これについて、水産庁では「水産分野におけ５. スマート水産業の先の未来へ重要性が更に高まりつつある。ブルー

るデータ利活用ガイドライン」を制定しカーボン生態系のモニタリングにはスている。

マート水産業の技術やデータは連携しや現在、スマート水産業は水産分野におすい。加えて衛星リモートセンシングはける研究開発の大きなトレンドとなって環境省でも藻場干潟のモニタリングに活いるが、具体的な利活用が進んでいるの用しており、リアルタイムモニタリングはまだ一部である。今後も沖合から沿岸に有効であると考えらえる。

まで、洋上から陸上まで多くの水産関連

洋上風力発電についても同様で、発電事業でスマート化が浸透していくと予想設備の構築にかかる海洋環境アセスメンされる。最近では、スマート化の先を見トや漁業への影響評価、構築後のモニタ据えた取り組みや応用も見られるようにリングにおいて、スマート水産業や衛星なってきた。

リモートセンシングは連携の余地が多い。

令和４年３月に発表された水産基本計

現在、経済産業省などを中心に進められ画では、「海業」という言葉が使われてている洋上風力発電地域選定において、いる。海業とは水産業をベースとして「海水産業との共生が重要項目の一つとなっや漁村の地域資源の価値や魅力を活用すている。風力発電設備を中心とする海域る事業」のことを指している。スマートの海面利用には、漁礁としての機能に加水産業の目指す海の見える化と水産業のえ、水産関係施設や漁船の再生可能エネ

成長産業化は、海業との親和性が高い。

ルギー利用などにもつながることが指摘

スマート水産業の推進によって作られるされているほか、前述の海業とも連携し情報インフラを有効活用することで、産て地域振興の要になることも考えられる。

直や地域観光業・飲食業などとの連携が容易になり、新しいビジネスの創造や地６.おわりに域振興に資することが期待される。海や本稿ではスマート水産業について、特漁業をより身近なものとして可視化するに衛星データを中心とするさまざまなにはスマート水産業は最適である。

データと水産のデータとの連携について同様にブルーカーボン生態系維持や洋解説した。本稿では詳しく触れなかった

上風力発電との連携も考えられる。ブが、ホタテ養殖やブリ養殖など、円安のルーカーボンによる CO2 排出削減は水産恩恵もあって養殖業は輸出が好調なもの業に限らず今後の日本の産業に直結したも多く、これからの日本の水産業を支え問題であり、沿岸を中心とする情報ネッる柱になることが期待される。養殖施設

トワークの構築や藻場などの沿岸環境は陸に近いことから通信環境が良いためデータの取得と連携において、スマートスマート化との親和性が高い。

水 産 業 の 取 り 組 み と の 親 和 性 が 高 い。

衛星およびセンサーの技術開発につい

元々藻場や干潟は海洋生態系を維持するては、近年、高解像度化、高頻度化が急上で重要性が高く、その保全は水産庁の速に進みつつあり、特に大きな流れと重要な施策の一つであったが、近年ブなっているのが安価な小型衛星を大量にルーカーボンが注目されるに至り、その投入して構築する衛星コンステレーショ（寄稿文）46【参考 URL】
１）漁業法改正:https://www.jfa.maﬀ.go.jp/j/kikaku/
kaikaku/suisankaikaku.html
２）スマート水産業について：https://www.jfa.maff.
go.jp/j/kenkyu/smart/３）「しきさい」について(JAXA)：https://www.jaxa.
jp/projects/sat/gcom̲c/４）スマート水産業の取り組み(KDDI)：https://
tobira.kddi.com/pickup/smartﬁsheries/５）スマート水産業の取り組み(NTTドコモ)：https://journal.ntt.co.jp/article/14213
６）水産基本計画について：https://www.jfa.maff.
go.jp/j/press/kikaku/220325.html
７）洋上風力発電：https://www.enecho.meti.go.jp/
category/saving̲and̲new/saiene/yojo̲furyoku/
index.html#sentei
８）水産分野におけるデータ利活用ガイドライン：
https://www.jfa.maﬀ.go.jp/j/kenkyu/smart/