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地方・観光

若者の新規就業も促す漁業のIoT化:ビッグデータで無駄な出漁なくし、漁獲量予測・販売予約で安定収入化

前回、経験なしの15~24歳の若者の漁業就業者が増えていることを
15~24歳漁業就業者増加:自治体と業界の努力が孵化?
で取り上げました。

従来、漁業者育成研修プログラムなどなかったでしょうが、背に腹は代えられぬと
しっかり用意しているその内容も、紹介しました。
その中では、恐らく、ITを用いた手法なども、少しは紹介されたりするんでしょう
ね。

そうした漁業の最新手法・技術に関して、もう1ヶ月半以上前の記事ですが
2016/7/30日経夕刊から、以下紹介します。

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 漁業 さらば勘頼み 総務省、ビッグデータ活用 種類や量を予測、無駄な出漁抑制
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総務省はビッグデータを使った漁業の効率化支援に乗り出す。
 水中画像や水温・潮流を分析し、捕れる魚の種類や量を予測する。
 これまで漁師の勘に頼りがちだった漁の最適なタイミングを判断しやすくする。
 捕れそうな魚の種類や量をネット上で公開して消費者や飲食店から「予約注文」
を受け付けるシステムも開発。
 漁業者の収入を安定させ人材確保を後押しする。

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総務省が今週、宮城県東松島市や東北大、KDDI研究所、地元企業などでつ
くる産官学のグループと実証実験の委託契約を結んだ
 サケやスズキ、フグが捕れる東松島市沖で来年2月まで実験する。
 総務省がノウハウを整理して、他の地域にも広げていく考え。

 今回、効率化を進めるのは網を海中に置いて魚を誘い込む「定置網漁」。
 沖合2キロメートル以内で行う。

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 これまでは船を出して網を引きあげるまで漁獲がわからず、漁師の勘で引きあ
げのタイミングを判断していた。
 漁獲が乏しければ燃料費や人件費がかさんで損失が生じていた

 今回の実証実験では定置網の近くに、照明付き水中カメラや水温・潮流センサ
ーが付いた特殊なブイを設置。
 KDDIの携帯電話の電波を通じ、カメラとセンサーのデータを集約する。
 その時点の魚影や水温、潮流の変化を分析し数日後までに捕れそうな魚の種類
と量を予測。
 無駄な出漁を減らすことにつなげる。

 漁獲の予測と実績のずれを検証して、予測の精度は上げていく。
 そのうえで定置網を仕掛ける最適な場所やタイミングも割り出したい考えだ。
 一般的な魚群探知機では魚の種類の判別が難しいうえ、将来の漁獲量の予測も
できなかった。

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※記事中の資料をそのまま転載させて頂きました。

 データを使って安定的な販路も確保する。
 水中カメラの画像や漁獲量の予測を飲食店の経営者や消費者に見てもらうシス
テム開発に着手する。
 これまでは魚を捕ってから売り先を決めるのが一般的で、直販できなかった魚
は漁業協同組合を通じて安く売るしかなかった。
 漁獲量の予測に基づき飲食店などから予約注文を受けられるようにすれば、漁
師の収入が安定しやすくなる。

 農林水産省の調べでは漁業者のうち、後継者がいるのは30%にとどまる。
 後継者がいない漁業者に複数回答で理由を聞くと「収入が不安定」(68%)、
「もうからない」(44%)が多い。

 総務省はあらゆるモノがネットにつながる「IoT」の普及を通じて、幅広い
分野の生産性を上げようとしている。

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これ、無茶苦茶高度なシステム、という訳ではないですが、すごい価値があるシ
ステムですね。

「行ってみて、網を上げねば、水揚げわからず」

の世界から、まったくの無駄骨をなくし、その上、水揚げ後の販路・販売先確保に
までつなげる。
ムダな、まずい酒を飲むことも少なくなる・・・?
大漁の美酒ならば、何度あってもいい!

こういう技術を安い費用で、簡単に利用できれば、若い世代も漁業に入ってきや
すいこと、間違いなし、でしょう!
獲った新鮮な魚が、誰の手に渡り、どこで調理されたり、どの地域で消費されるか
も分かる。これ、意外にやりがいに繋がります。

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農業にしても漁業にしても、ムダやリスクを最小限に抑え、労働の負荷を低減し、
生産性を上げ、収益性を上げることがこれからの絶対条件。

そのためのまさに、IoT,Internet of Things の具体化、見える化。
そのための若い世代の能力への期待も、大です。

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