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JP-2026076529-A - 推定装置、推定方法および推定プログラム

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Abstract

【課題】将来の漁獲量の変化を適切に推定すること。 【解決手段】本実施形態に係る推定装置１００は、海洋情報収集部１２１と、漁獲量情報収集部１２２と、推定部１２４とを有する。海洋情報収集部１２１は、海洋の状態に関する情報を収集する。漁獲量情報収集部１２２は、海産物の漁獲量に関する情報を収集する。推定部１２４は、海洋情報収集部１２１によって収集された海洋の状態に関する情報と、漁獲量情報収集部１２２によって収集された漁獲量に関する情報とを生成モデルに入力して、当該生成モデルから出力された内容に基づいて、所定の地域における将来の海産物の漁獲量を推定する。 【選択図】図２

Inventors

  • 江戸 麻人
  • 松山 朋樹

Assignees

  • ＮＴＴドコモビジネス株式会社

Dates

Publication Date
20260512
Application Date
20241024

Claims (8)

  1. 海洋の状態に関する情報を収集する海洋情報収集部と、 海産物の漁獲量に関する情報を収集する漁獲量情報収集部と、 前記海洋情報収集部によって収集された海洋の状態に関する情報と、前記漁獲量情報収集部によって収集された漁獲量に関する情報とを生成モデルに入力して、当該生成モデルから出力された内容に基づいて、所定の地域における将来の前記海産物の漁獲量を推定する推定部と、 を有することを特徴とする推定装置。
  2. 前記推定部によって推定された前記海産物の漁獲量の推定結果の推移を所定期間単位で表示する表示部をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
  3. 前記表示部は、前記推定部によって推定された将来の前記海産物の漁獲量が閾値以上である前記海産物の種類を表示することを特徴とする請求項２に記載の推定装置。
  4. 前記表示部は、前記推定部によって推定された将来の前記海産物の漁獲量の推定結果を用いて、前記漁獲量の推定結果と過去の漁獲量との差分が閾値以上である前記海産物の種類を表示することを特徴とする請求項２に記載の推定装置。
  5. 前記海産物の価格に関する情報を収集する価格情報収集部をさらに有し、 前記推定部は、前記価格情報収集部によって収集された価格に関する情報をさらに生成モデルに入力して、当該生成モデルから出力された内容に基づいて、前記所定の地域における将来の前記海産物の価格を推定する、 ことを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
  6. 前記海洋情報収集部は、海面水温に関する情報、および、海流に関する情報、海洋プランクトンに関する情報のいずれか一つまたは複数の情報を、所定期間単位で収集することを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
  7. 推定装置によって実行される推定方法であって、 海洋の状態に関する情報を収集する海洋情報収集工程と、 海産物の漁獲量に関する情報を収集する漁獲量情報収集工程と、 前記海洋情報収集工程によって収集された海洋の状態に関する情報と、前記漁獲量情報収集工程によって収集された漁獲量に関する情報とを生成モデルに入力して、当該生成モデルから出力された内容に基づいて、所定の地域における将来の前記海産物の漁獲量を推定する推定工程と、 を含むことを特徴とする推定方法。
  8. 海洋の状態に関する情報を収集する海洋情報収集手順と、 海産物の漁獲量に関する情報を収集する漁獲量情報収集手順と、 前記海洋情報収集手順によって収集された海洋の状態に関する情報と、前記漁獲量情報収集手順によって収集された漁獲量に関する情報とを生成モデルに入力して、当該生成モデルから出力された内容に基づいて、所定の地域における将来の前記海産物の漁獲量を推定する推定手順と、 をコンピュータに実行させることを特徴とする推定プログラム。

Description

本発明は、推定装置、推定方法および推定プログラムに関する。 近年、地球温暖化等を要因とする気候変動により、海面水温が上昇傾向となっている。海面水温の上昇により生態系が変化して、これまでの海産物の漁獲量が増加または減少することが全国各地で生じている。 また、近年では、漁船の能力や海洋の情報から、漁船が収穫する漁獲量の推定量を算出する技術が公開されている（例えば、特許文献１参照）。従来技術では、漁船の能力や海洋情報から漁獲量を推定し、各地点における一日の漁獲制限内で、クライアントが一定の利益を得られるように漁船ごとのスケジュールを生成する。 特開２０２１－０９３０９２号公報 図１は、実施形態に係る推定システムの全体構成の一例を示す図である。図２は、実施形態に係る推定装置の構成例を示す図である。図３は、実施形態に係る海洋情報記憶部に記憶されるデータの具体例を示す図である。図４は、実施形態に係る推定情報記憶部に記憶されるデータの具体例を示す図である。図５は、実施形態に係る漁獲量の推定に係る一連の処理の流れを示す図である。図６は、実施形態に係る推定装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。図７は、ハードウェア構成の一例を示す図である。 以下に、本願に係る推定装置、推定方法および推定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る推定装置、推定方法および推定プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 〔全体構成〕 まず、本実施形態に係るシステムの全体構成について説明する。図１は、実施形態に係る推定システムの全体構成の一例を示す図である。図１の例に示す推定システム１０は、海洋の気候情報や過去の漁獲量の情報を生成モデルに入力して将来の漁獲量を推定する推定装置１００と、海洋の気候情報や漁獲量の統計データ等のデータを管理する管理サーバ２００とを有する。 また、図１に示すシステムの形態について、各装置は、有線または無線を問わず、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）、ＶＰＮ（Virtual Private Network）などの任意の通信網を介して通信してよい。なお、図１に示す構成は一例にすぎず、具体的な構成や各装置の数は特に限定されない。 推定装置１００は、後述する管理サーバ２００が記憶する海洋の状態に関するデータや各地域の海産物の漁獲量に関するデータを生成モデルに入力して、生成モデルから出力された情報を用いて、特定地域における将来の各海産物の漁獲量を推定する情報処理装置であり、コンピュータ等により実現される。例えば、推定装置１００は、外部から推定対象の地域の指定を受け付けた場合に、生成モデルに海洋に関するデータおよび漁獲量に関するデータの統計情報を入力して、生成モデルから出力された対象地域の数年後の海産物の漁獲量の推定結果を取得する。 管理サーバ２００は、推定装置１００が漁獲量の推定に使用する様々な統計情報を管理する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、管理サーバ２００は、海面水温の情報や、海流の情報、海洋プランクトンの情報といった海洋に関する統計情報や、日本全国の各地域における海産物の漁獲量の統計情報、収穫した海産物の市場での価格に関する統計情報といった情報を記憶する。 〔推定装置１００の処理の概要〕 推定装置１００は、海洋の状態に関する情報と、海産物の漁獲量に関する情報とを収集する。そして、推定装置１００は、収集した海洋の状態に関する情報と漁獲量に関する情報とを生成モデルに入力して、当該生成モデルから出力された内容に基づいて、所定の地域における将来の海産物の漁獲量を推定する。 例えば、推定装置１００は、管理サーバ２００に記憶された、海面水温の情報や海流の情報、海洋プランクトンの分布の情報、日本全国各地の海産物の漁獲量の情報についての数年分の統計情報を収集する。そして、推定装置１００は、外部から受け付けた推定対象の地域における１年後の海産物の漁獲量の推定結果を、収集した情報を用いて出力するように指定したプロンプト文を生成モデルに設定して、生成モデルによって出力された１年後における対象地域の海産物の漁獲量の推定結果を取得することにより、１年後の海産物の漁獲量を推定する。 これにより、推定装置１００は、外部から受け付けられた推定対象の地域について、海洋のデータや漁獲量の統計データから生成モデルに数年後の漁獲量の推定結果を出力させることができるので、将来の漁獲量の変化を適切に推定することができる。 〔推定装置１００の構成〕 以下、上記した推定装置１００が有する機能構成の一例について説明する。図２は、実施形態に係る推定装置の構成例を示す図である。図２に示すように、推定装置１００は、通信部１１０と、制御部１２０と、記憶部１３０とを有する。 通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。例えば、通信部１１０は、接続される装置との間でやり取りする各種情報に関する通信を制御したり、後述する制御部１２０が有する各処理部の処理を仲介したりする。 記憶部１３０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やハードディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１３０は、制御部１２０による各種処理に必要なデータ及びプログラムを格納する。なお、記憶装置は、推定装置１００の外部に設置されたストレージシステム等により実現されてもよい。図２に示すように、記憶部１３０は、例えば、海洋情報記憶部１３１と漁獲量情報記憶部１３２と価格情報記憶部１３３と推定情報記憶部１３４とを有する。 海洋情報記憶部１３１は、海洋に関する統計情報として管理された情報を記憶する。図３は、実施形態に係る海洋情報記憶部に記憶されるデータの具体例を示す図である。図３に示すように、海洋情報記憶部１３１は、例えば、「月日」、「海面水温情報」、「海流情報」、「海洋プランクトン情報」等の情報を記憶する。 「月日」は、海洋に関する統計データが計測された月日の情報を記憶する。「海面水温情報」は、海面水温の計測結果の数値等を記憶する。「海流情報」は、海流の向きや距離といった情報を記憶する。「海洋プランクトン情報」は、海洋プランクトンの観測数や観測種類といった情報を記憶する。 例えば、海洋情報記憶部１３１は、日本近海の海洋について、それぞれの情報を地図に示した画像を観測日時の情報とともに記憶する。 漁獲量情報記憶部１３２は、日本全国各地における海産物の漁獲量の統計情報を記憶する。例えば、漁獲量情報記憶部１３２は、日本の各県が統計情報として公開している、海産物の種別ごとの漁獲量の情報を、年単位で記憶する。 価格情報記憶部１３３は、収穫された海産物の市場での価格に関する情報を記憶する。例えば、価格情報記憶部１３３は、市場から収集された海産物の種別ごとの価格データ（相場価格）の情報を月日の情報と対応付けて記憶する。 推定情報記憶部１３４は、後述する推定部１２４によって推定された将来の海産物の漁獲量について記憶する。図４は、実施形態に係る推定情報記憶部に記憶されるデータの具体例を示す図である。図４に示すように、推定情報記憶部１３４は、例えば、現在（２０２４）年以降の２０２５年、２０２６年・・・といった数年後の漁獲量の推定結果を、マグロ、タイ、イカ・・・といった海産物の種類ごとに記憶する。 制御部１２０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路等のプロセッサによって、推定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。例えば、図２に示す例では、制御部１２０は、海洋情報収集部１２１と、漁獲量情報収集部１２２と、価格情報収集部１２３と、推定部１２４と、表示部１２５とを有する。 海洋情報収集部１２１は、海洋の状態に関する情報を収集する。例えば、海洋情報収集部１２１は、海面水温に関する情報や、海流に関する情報、海洋プランクトンに関する情報等について、気象庁やその他の専門機関が公開している計測データを収集する。ここで、海洋情報収集部１２１は、例えば、日ごとや月ごとの一定間隔で前述した計測データを収集して、月日の情報と対応付けて海洋情報記憶部１３１に格納する。 なお、海洋情報収集部１２１は、収集するデータの形式は特に限定されず、例えば、計測数値が羅列されたテキストファイルであってもよいし、日本近海を示す地図に計測データを反映させた画像ファイルであってもよい。また、海洋情報収集部１２１は、例えば、気象庁やその他専門機関が管理するウェブサイトから前述した計測データを直接収集してもよいし、管理サーバ２００に記憶されたデータから間接的に収集してもよい。 漁獲量情報収集部１２２は、海産物の漁獲量に関する情報を収集する。例えば、漁獲量情報収集部１２２は、日本全国各地の漁港で収穫された海産物について、農林水産省や各都道府県が公開している海産物ごとの漁獲量の情報を収集する。ここで、漁獲量情報収集部１２２は、例えば、年単位で公開された漁獲量の統計値を収集して、年の情報と対応付けて漁獲量情報記憶部１３２に格納する。 なお、漁獲量情報収集部１２２は、例えば、農林水産省や各都道府県が管理するウェブサイトから前述した統計値を直接収集してもよいし、管理サーバ２００に記憶されたデータから間接的に収集してもよい。 価格情報収集部１２３は、海産物の価格に関する情報を収集する。例えば、価格情報収集部１２３は、水産庁等が公開している水産統計情報に記載された海産物の種別ごとの上場水揚価額や卸売価格等の海産物の価格および相場に関する情報を収集する。ここで、価格情報収集部１２３は、例えば、年単位で公開された価格情報を収集して、年の情報と対応付けて価格情報記憶部１３３に格納する。 なお、価格情報収集部１２３が収集する価格の情報は前述したデータに限定されず、例えば、所定の地域の市場における海産物１匹当たりの価格といった情報を収集してもよい。また、価格情報収集部１２３は、例えば、水産庁等が管理するウェブサイトから前述した価格情報を直接収集してもよいし、管理サーバ２００に記憶されたデータから間接的に収集してもよい。 推定部１２４は、海洋情報収集部１２１によって収集された海洋の状態に関する情報と、漁獲量情報収集部１２２によって収集された漁獲量に関する情報とを生成モデルに入力して、当該生成モデルから出力された内容に基づいて、所定の地域における将来の海産物の漁獲量を推定する。 例えば、推定部１２４は、「下記に示したデータを参照して○○地域において△年後（例えば１年後）に獲れる魚の種類ごとの漁獲量を教えて。」という文言とともに、前述した海洋データを表す画像データと、前述した漁獲量の統計値を示すテキストデータとを記載したプロンプト文を生成モデルに設定する。そして、推定部１２４は、出力された海産物の漁獲量の推定結果を取得して、推定年ごとに推定情報記憶部１３４に格納する。 ここで、生成モデルは、自然言語により設定された命令文（プロンプト）に対して、自然言語による回答文を生成する生成モデルである。なお、生成モデルに設定するプロンプト文には自然言語に加えて画像が含まれてもよいし、また、生成モデルが出力する回答文は、文章の他に画像が含まれて