[1B5-GS-2] 機械学習：産業応用

[1B5-GS-2-04] 養殖魚の体重推定における特徴量エンジニアリングの重要性

養殖魚の体重推定

〇小林 純也¹、椿 真史²、麻生 英樹²、峯下 由衣¹、永野 一郎¹ (1. 株式会社ニッスイ、2. 国立研究開発法人　産業技術総合研究所)

キーワード：養殖、体重推定、機械学習、特徴量エンジニアリング

養殖生簀内で泳ぐ魚の体重を正確に把握することは，無駄のない給餌量の算出や出荷時期の決定など，養殖事業の適切な管理につながる．体重把握の方法としては，魚体にダメージやストレスを与えないよう非接触型が望ましい．最近では，水中カメラによって計測された体型データなどを使って体重推定する方法が実用化されているが，その推定精度には改善の余地がある．本研究では，日本の重要な養殖対象種であるブリを例として，育成初期から出荷までのすべての育成期間を網羅した体型と体重の実測データを収集し，これをもとに複数の体重推定モデルを構築して性能を比較した．その結果，一般的なカメラ計測の対象である体型データのみを使った場合でも，モデル構造を工夫することで，養殖現場で求められる水準の体重推定を実現できることが示された．また，新たな特徴量として体幅を加えることが出来た場合，更なる精度向上が期待できることも明らかになった．