Elucidation of the Actual Condition of Balanced Harvesting Performed by Small-scale Fisheries in Japan and its Application to Sustainable Fisheries
| Project/Area Number |
19K15894
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 40030:Aquatic bioproduction science-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
杉野 弘明 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 助教 (30751440)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2022: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2021: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2019: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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| Keywords | 小規模漁業 / バランスト・ハーベスト / 持続可能性 / 暗黙知 / 持続可能な水産業 / IoTモニタリング |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、心理学、工学、農学の知見と手法を学際的に利用し、1)バランスト・ハーベストを実現する漁業者が持つ暗黙知を顕在化し、2)機械学習を利用した多魚種の漁獲データにおける潜在的パターン抽出を行い、また3)局所モニタリングデータ取得デバイスの開発を行い、得られたデータを総合的に分析することで、日本の小規模漁業におけるバランスト・ハーベストの実態を客観的データから明らかにし、また研究対象地に留まらない応用可能性を持つ一般化された知見へとまとめることで、我が国、ひいては全世界における水産業の持続可能な発展に寄与することを目的とする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、漁業者が歴史的に有してきた暗黙知と、近年発展が著しい海の情報に対するセンシング技術を組み合わせることで、小規模漁業の持続的発展に寄与する知見をまとめることである。これまでは、漁業者が有する海象に対する認知に関連する専攻研究や理論を概観し、概念や用語を整理するとともに、研究対象地の漁業者の方々が習得している漁業・養殖業における潜在的な知(勘や経験)を集約し、それらを海象の変化と共に捉えられるような「インデックス」をContextual Inquiryを援用し、インタビュー・ヒアリング調査によって抽出した。また研究対象地周辺海域における多魚種漁獲データから機械学習の技術を利用することで潜在的な漁獲パターンを抽出し、海象データとの関連性を検討し、人間の活動と海象の動きの関数としての漁労活動のモデル化を試みた。研究対象地において漁獲される魚については、漁獲アーカイブが作成され、多魚種の漁獲データを基に、データ全体に見える潜在的なパターンを抽出した。コロナ禍における漁労活動の変化がここ数年あったものの、現地の漁業者の方々とのインタビューや調査協力などは継続的に実施できており、局所モニタリングポストの設置計画などを漁協との協議によって決定することができた。今後は、局所モニタリングデータを漁業者の手元に返すシステムを構築し、相互にフィードバックをやり取りすることを繰り返しながら、目標達成にむけて解析を行っていく予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
目標としたバランスト・ハーベストを実現する漁業者が持つ暗黙知の顕在化について、調査協力者とのラポールの形成、およびヒアリングやインタビュー調査については、新型感染症対策状況下においても、電話やウェブ会議システムを利用することにより、一定程度進めることができている。特に、前年度はワクチンの接種などが進み、現地漁業者の理解により協力して頂いている漁協の方とモニタリングポスト設置計画について具体的な相談を行うことができた。近年技術の革新が著しい機械学習の分野における先行研究や漁業への適用を行った研究についてのレビューなども、順調に進捗している。漁獲データの取得および解析については、Rを用いた解析プログラムの設計を実際に利用しつつ、漁業者の方々へのフィードバックを行える形でどのようにデータを提供すれば良いのかを共に議論する段階に入っている。近隣海域でありウェブ上にデータが公開されている岩手県の漁獲データを基に、魚種同士の漁獲パターンの解析を行っていた実績を基に、海上保安庁の海洋情報部が発信している海面水温のデータを組み合わせて環境条件による漁獲データの変化を現在解析中である。ただし、現地漁協の方々とのミーティングの上、局地モニタリングシステムの試行設置については、海象条件などをもう一度精査に、令和4年度中に実施に移す流れとした。これは、新規技術の導入時点において、調査協力者の方々と協力し、改善しながらシステムを組むことが現地の漁業振興に必要不可欠であることを考えた計画変更であるが、現時点では多くの人から賛同を頂いている。研究進捗は着実に前に進んでいると思われるが、当初の予定からは変更などが生じている。以上の状況から、「やや遅れている」という区分とした。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和４年度は、主に研究対象地における局地的な気象データと海洋情報をセンサーやモニタリングポストを設置することで取得し、漁労活動におけるアウトプット、すなわち漁獲との関連性を探り、予測モデルを構築していく。また、漁業者へのフィードバックの形式を使用者となる漁業者の方と一緒に考えていく段階へと入る予定である。具体的には、[1]現地漁業者との協力のもと、漁獲アーカイブに基づく簡便な漁獲レポートを作成し、実施する。[2]対象地に気象データや海象データを取得するモニタリングシステムの構築を行う。[3]以上2点から取得されたデータを突き合わせ、予測モデルを構築し、漁業者の方が有する暗黙知との整合性を検討する、そして[4]システムからの返り値と分析結果を定期的に漁業者の手元にあるスマートフォンないしはタブレット端末に返していくシステムを構築する。
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Report
(3 results)
Research Products
(2 results)
