Research on sustainable fishery condition monitoring through cooperation between fishermen and artificial intelligence technology

【成果の具体的内容】本研究では，マルソウダ曳縄漁を対象として，（WP-1）漁場の状態を監視・説明可能にする基本技術や監視インタフェース設計，（WP-2）日々の操業中に得られるデータを効率的に活用して監視システムを持続的に成長させる方法論について検討を行っている．2022年度は，主に（WP-1）として，気象・海況情報から漁場の状態を高精度に推定し，漁師に効果的に提示する技術を開発した．網羅的な観測を必要としない漁場監視モデリングとして，気象情報（気温や風速等）と海況情報（海水温，塩分濃度，潮流等）から漁場の良し悪しを判断する漁場状態モデルを畳み込み自己符号化器により構成し，操業時の航跡から観測可能な漁場状態情報を用いて学習した．このとき，過去の操業情報を陽に用いた漁場状態モデルの学習および入力する気象・海況属性ごとに漁場状態判定を行う属性依存閾値処理により，実際の良漁場の検知漏れを防ぎながら，漁場の絞り込みができることを明らかにした．この成果は，日本水産学会の大会にて報告され，水産・海洋工学に関する査読付き国際会議に採択されている．また，良漁場予測結果を表示するウェブインタフェースを開発し，予測結果を日々更新のうえ，漁師や水産の専門家と共有している．【成果の意義と重要性】漁場状態モデルを構築する際は，実際に釣りが行われた局所的な海域（良漁場）のデータのみを用いるのが一般的である．そのため，実際の良漁場を漏れなく検知するためには，漁場の絞り込みが困難になる（過検知）．これは，漁師が漁場選択に関する意思決定を行うに際し致命的な問題である．2022年度に提案した漁場の絞り込みを考慮したモデリングは，この問題を解決するために重要な技術と言える．また，過検知の問題は，漁業支援のみならず正例のみでモデルを構築する問題に共通する課題であり，本研究で得られた知見は広く意義がある．

【成果の具体的内容】本研究では，マルソウダ曳縄漁を対象として，（WP-1）漁場の状態を監視・説明可能にする基本技術や監視インタフェース設計，（WP-2）日々の操業中に得られるデータを効率的に活用して監視システムを持続的に成長させる方法論について検討を行っている．2022年度は，主に（WP-1）として，気象・海況情報から漁場の状態を高精度に推定し，漁師に効果的に提示する技術を開発した．網羅的な観測を必要としない漁場監視モデリングとして，気象情報（気温や風速等）と海況情報（海水温，塩分濃度，潮流等）から漁場の良し悪しを判断する漁場状態モデルを畳み込み自己符号化器により構成し，操業時の航跡から観測可能な漁場状態情報を用いて学習した．このとき，過去の操業情報を陽に用いた漁場状態モデルの学習および入力する気象・海況属性ごとに漁場状態判定を行う属性依存閾値処理により，実際の良漁場の検知漏れを防ぎながら，漁場の絞り込みができることを明らかにした．この成果は，日本水産学会の大会にて報告され，水産・海洋工学に関する査読付き国際会議に採択されている．また，良漁場予測結果を表示するウェブインタフェースを開発し，予測結果を日々更新のうえ，漁師や水産の専門家と共有している．【成果の意義と重要性】漁場状態モデルを構築する際は，実際に釣りが行われた局所的な海域（良漁場）のデータのみを用いるのが一般的である．そのため，実際の良漁場を漏れなく検知するためには，漁場の絞り込みが困難になる（過検知）．これは，漁師が漁場選択に関する意思決定を行うに際し致命的な問題である．2022年度に提案した漁場の絞り込みを考慮したモデリングは，この問題を解決するために重要な技術と言える．また，過検知の問題は，漁業支援のみならず正例のみでモデルを構築する問題に共通する課題であり，本研究で得られた知見は広く意義がある．