[4H3-J-13] AI応用: 農林水産

[4H3-J-13-01] ベイズ状態空間モデルを用いた定置網漁のための日単位漁獲量予測

〇幸加木 裕也¹、堀内 優佳¹、俵 直弘¹、福嶋 正義²、井戸上 彰²、橋本 和夫¹、小林 哲則¹、小川 哲司¹ (1. 早稲田大学、2. KDDI総合研究所)

キーワード：状態空間モデル、時系列解析、定置網漁、機械学習

日単位の漁獲量予測は，漁業従事者の効率的な意思決定の支援に不可欠である．また一般的に，大量のデータ量の下では汎用的な機械学習法が有効である．しかし漁業というドメインでは，汎用的な機械学習法を適用するにあたって十分な学習データ量が確保できるとは限らない．そこで本研究では，定置網漁に関する事前知識を組み込んだ状態空間モデルを提案する．我々はこの提案手法の有効性を示すために，データ量を変化させた際の提案手法と既存の機械学習による手法の予測性能を比較した．その結果，学習データが少ない時に提案手法が特に有効であることを確認した．