魚群や動物プランクトンの空間分布を可視化するシステムの開発
クリエータ：
松村 優作（北海道大学水産科学院海洋生物資源科学専攻）
佐藤 寛通（北海道大学環境科学院 生物圏科学専攻）
担当PM：田中 邦裕（さくらインターネット株式会社 代表取締役社長）
水産！ochyai.icon
釣り！ochyai.icon
最高！ochyai.icon
数理モデルと機械学習の融合楽しそうryota moriguchi.icon
やりたいryota moriguchi.icon
養殖も数理モデル＋機械学習と相性良さそうな気がする𥱋瀨洋平.icon
フィールドワークから得たインスピレーション大切ですね𥱋瀨洋平.icon
夜はどこにいるのか...nishio.icon
「大規模化か養殖化かになっちゃってる中で、…小さな漁業が持続可能」by 田中PM shudo.icon
うちの実家のあたりも下水処理場で水が綺麗になって赤潮とか発生しなくなったけど、海苔の生育に影響が出てるって聞いたsowawa.icon
そんなことあるんだ。びっくり。akfujii.icon
そんなこと言われても「よし下水をもっと流そう」って方向には感情的反発で進めない気がするなぁnishio.icon
この話からの学びとしては、生態系ってすごく複雑でどこかをよくするとどこかが悪くなったりして難しいってことなんじゃないかな。相互に影響うけるから。確かに多変数の連立微分方程式が出てきそうなイメージはあるsowawa.icon
自然は相互依存が複雑で人間が事前に把握できないので、アジャイル開発 で「ちょっとやってみて結果を観察」というスタイルでしか付き合えないのではという気がしているnishio.icon
それ。そのとおり。akfujii.icon
アジャイルとかリーンスタートアップって「顧客のニーズ」とか「市場」とかを事前に理解できないから「学ぶこと」の効率化が必要ということなんだと思ってるnishio.icon
将来的に天気予報のようにブリ予報の図が出せる（波が高い場所を避けたルートを提案とか）ようになるのかなtakesako.icon
完全一致は難しいので「そこに行ったけど魚が捕れなかった」みたいな経験を減らすように、False Positiveとかを意識して予測モデルの精度を高めると良いかもと思いました。そういう意味では水産庁との予測値より少ないのはoktakesako.icon