[1B2-OS-11b] [Organized Session] OS-11

[1B2-OS-11b-04] A Development of shery prediction AI platform to optimize distribution

〇Hiroaki Taka¹, Taro Osabe², Satoru Hanzawa², Hiroyuki Shioya³, Junichi Kishigami³, Masaaki Wada¹ (1. Future University Hakodate, 2. Hitachi, Ltd., 3. Muroran Institute of Technology)

Keywords:Fishing industry, AI, Fishery prediction

近年，北海道で水揚される水産物の水揚量の傾向が変化している．また，この問題は単に北海道に限った問題ではなく，日本各地において水産物の水揚量の傾向が変化している．地域経済を支える水産業の持続性を確保するためには，単に環境に適応した漁業を実現するだけではなく，漁業と加工や小売を結ぶ流通業の効率化も実現する必要がある．本研究では，主に流通事業者を対象とした，未来の水揚量および漁場の予測を行うためのAIプラットフォームの実現を目指した．このプラットフォームでは，水揚データと環境データを蓄積し，そのデータを活用してAIによる予測を行い，結果をユーザである流通事業者に提供する．これにより，流通資材の最適化や水産物の高付加価値化が可能となる．今回，スルメイカ，サケ，ブリの3魚種を対象とし，水揚データのみを用いてニューラルネットワークによる予測を行った．現状では1トン以上の誤差が出る場合が多いため，今後はより長期間の水揚データと環境データを蓄積するとともに，予測精度の改善を行い，水産業の持続発展への貢献を目指す．