実体と情報のはざま

何事にも囚われず。

葉山の釣り場で思いついたこと

 昨日は中二の息子と久々の海釣りに行ってきた。平日だが息子は学校行事の振替休日で、私はそれに合わせて休暇を取った。天気は良好で風も穏やか、海はべた凪状態でやや物足りない条件ではあったが、そこそこ釣果もあり、楽しめた。最近データサイエンスを夢中で勉強してきた頭の疲労を癒す狙いもあったのだが、釣り場でもふと考え事をしてしまっていた。

 糸を垂らしながら考えていたことは、釣りがらみで何かデータサイエンスに向いているネタはないものかということ。思いついたことは、釣れる魚の数を予測するニューラルネットワークである。魚釣りのだいご味は日々変わる自然条件のなかでどんな仕掛けが最適でどんな餌が効果的かということを手探りで見つけていくプロセスにあると私は思っている。しかし、おおよその釣果は魚が釣り場近くにいるかいないかで決まると考えられるそれは環境と魚の生態に依存し、我々がどうこうできることではない。つまり、釣り人側が平均的なな腕前であるならば、釣果は環境と魚の生態で決定される。

 ということは、多くの釣り人が訪れてなおかつ日々の釣果が数値データとして残っていれば機械学習が活用できる可能性がある。でも、日々の釣果なんてデータはどこにあるのか。実は、”海釣り施設”にあるんです。特に、私も時々お世話になっている本牧海づり施設の釣果情報には、天気/水温/潮汐/入場者数と魚種毎の釣果数が毎日掲載されている!これは、なかなかのデータなのではないですか?これをニューラルネットワークに学習させて、いつ行けば何の魚がどれくらい釣れそうかが予測できれば、ボウズ(方言?一匹も釣れないことを指す。)で帰宅なんてことにはならない。かも。

 じゃあ、どんなニューラルネットワークになるかというと、まだ素人の私にはちょっと見通せないところがある。天気(晴れ/雨/曇り)ってどうやって数値化して入力データにすればいいんだろ。波高/風速/気温なんかはそのまま入れればよさそうだけど…。あと、出力データと教師データは、魚種(アイナメとかサバとか)毎の数にしたいんだけど、そうすると30種類ぐらいの出力ノードがいるってことになる。私が知っているニューラルネットワークはせいぜい10ノード程度なのだが、この数が多くて問題になることはなんだろか。ちょっと難しそうなニオイがしてきた。

 できたら面白そうだと思ったけど、初心者が手を出すのはどうかな。おとなしくIrisデータセットに戻って、基本的なところを積み重ねてから挑戦してみようかな。そうしよう。

 ちなみに、今回行ってきたのは神奈川県葉山町にある某漁港である。天気次第だが、富士山(この日は見えず)と裕次郎灯台(白いやつ)と鳥居(灯台の左側)と江ノ島(灯台の右側にうっすら)が一望できて眺めが良い。

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釣れた魚はメバル↓、他数種。

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 私が釣り場を選ぶ時は、まず下記の本で調べることから始める。

 

 必ず駐車場とトイレをチェックする。近くにないと不便でしょうがないからね。たくさん釣れるとクーラーボックスが重たくなるし(めったにないが。。)。あと、近くに釣具屋があると安心。コマセが切れたところにサバの群れが来た~とかね。

 本に記載されている釣果は私の実績と若干ずれてきている気がするが、そこは自然環境の変化というものだろうか。実際、ここ10年くらいで海の環境が変化していると思う。地球温暖化が影響しているのか何なのかはわからないが、関東よりずっと南方に生息する魚が時々釣れるようになった。

 そうそう、温暖化もしているのかしていないのか、本当のところは賛否両論なんですって?政治的な意図が入るとデータの解釈が変えられてしまうことがあるからね。生データから自分なりの結論を導けるデータサイエンティストになりたいな。

 今日はここまで!