平成25（2013）年度　一般研究１実施報告書

課題番号	25−共研−1027	分野分類		統計数理研究所内分野分類		h
				主要研究分野分類		3
研究課題名	機械学習による海洋多様性データ解析
フリガナ 代表者氏名	エグチ シントウ 江口 真透		ローマ字		Eguchi Shinto
所属機関	統計数理研究所
所属部局	数理・推論研究系
職　　名	教授

研究目的と成果（経過）の概要

機械学習による生態系指標の提案を目指した研究を行った。先行研究では、水産資源の枯渇を漁獲量が最大漁獲量の10パーセント以下になると定義している。しかし，漁獲量だけから資源の健全さが予測できるのか？という根本的な疑問があり、この問題の解明が2048年水産資源枯渇の論争を解くキーとなる。問題の困難さは魚種集団（系群）の生態的健全さを図るためのバイオマスの観測値がほとんど場合ではミッシングで，漁獲量しか観測されてないという背景がある。 例えばFAOでは凡そ50年に渡る世界的な規模で網羅的に系群のデータを蓄積しているが主な観測は漁獲データだけでバイオマスに関するデータは採られていないのでこの問題の検証には役立たない。解明の有力なアプローチとしてWeb上で公開されているRAM記念資源データベースでの解析が考えた。このデータベースは海洋生態学で精力的な研究の半ばで急逝したランソン・メイヤー博士を記念したもので学術研究のために公開されている。世界的な範囲で 200 を超える系群のバイオマスを含む年次データがあり、このバイオマスから生態的健全と枯渇の2値ラベルに還元する「教師ありデータ」として徹底的な機械学習による統計解析を行った。問題の形式は漁獲量、栄養段階、生息地域、最大身長を特徴量とする 2値ラベルを予測するためのパターン認識となるが、特にラベル毎のサンプルの持つ不確定性の相違を考慮した「2値回帰分析のための非対称モデル」を考案してその統計的性能について検証した。その結果、図2に表されるように先行研究の解析よりもかなり有効なパターン認識が得られることが分かった。適切なモデリングを行うことによって漁獲量と他の変量をうまく組み合わせれば資源の健全さが予測できることが分かってきた．論文2では教師なし学習のクラスタリングでクラスター数を自動的に決める方法を提案して、FAOデータの適用を試みている。論文 3では変量間の相関構造を柔軟なモデルについて考察している。また在データを解析する最大エントロピー法についてアロメトリー関係を支持するエントロピーへの拡張を論文4で提案している。

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

論文発表

Okamura, H., McAllister, M. K., Ichinokawa, M., Yamanaka, L., and Holt, K. 2014. Evaluation of the sensitivity of biological reference points to the spatio-temporal distribution of fishing effort when seasonal migrations are sex-specific. Fisheries Research (http://dx.doi.org/10.1016/j.fishres.2013.10.022)．

Notsu, A., Komori, O., and Eguchi, S. 2014. Spontaneous Clustering via Minimum Gamma-Divergence. Neural computation, 26(2), 421-448. (DOI:10.1162/NECO_a_00547)

Akifumi Notsu, Yoshinori Kawasaki, and Shinto Eguchi. 2013. Detection of heterogeneous structures on the Gaussian copula model using projective power entropy. ISRN Probability and Statistics, Volume 2013. (DOI:10.1155/2013/787141)

Ohara, A., and Eguchi, S. 2013. Group invariance of information geometry on q-Gaussian distributions induced by beta-divergence. Entropy 15: 4732-4747. (DOI:10.3390/e15114732)

学会発表

Shinto Eguchi, Pattern Recognition for　Marine Ecological Assessments, The Ninth ICSA International Conference: Challenges of Statistical Methods for Interdisciplinary Research and Big Data, Hong Kong, 2013年12月

市野川桃子・岡村 寛・渡邊千夏子・川端 淳・大関芳沖. 一般状 態空間モデルを用いたマサバ休漁政策の定量評価. 漁業データと生態系の解析に関するミニワークショップ in 2013. 長崎. 2013年9月

市野川桃子・岡村 寛・渡邊千夏子・川端 淳・大関芳沖. 状態空 間モデルを用いたサバ資源の休漁管理効果の検証. 日本生態学会. 広島. 2014年3月

江口真透.、海洋生態系を測るための関数データ解析，統計関連学会連合大会，大阪.　9月

江口真透.、2値判別分析におけるモデルと推定の関係について, 科学研究費シンポジウム「一般化線形モデルの最新の展開とその周辺」　千葉　11月

岡村　寛・市野川桃子．小標本の場合のブートストラップ信頼区間．漁業データと生態系の解析に関するミニワークショップ in 2013. 長崎. 2013年9月

Momoko Ichinokawa, Hiroshi Okamura, Chikako Watanabe, Atsushi Kawabata, and Yoshioki Oozeki. Does fishing effort control really work? - consequences of spillover effects observed in the Pacific chub mackerel fishery -. INTECOL2013. London. 2013年8月

Momoko Ichinokawa, Hiroshi Okamura, Chikako Watanabe, Atsushi Kawabata, and Yoshioki Oozeki. Does effort management really work in "time"? - consequences of the management using fishing days-off in chub mackerel fishery in Japan. International symposium on innovation and challenges for fisheries assessment and management. Kanagawa. 2014年3月

Hiroshi Okamura, Momoko Ichinokawa, Mitsuyo Mori. Global fisheries and ecosystem assessment for data-limited situations. International symposium on Status and trends in global fisheries. Kanagawa. 2014年3月．

Hiroshi Okamura and Momomoko Ichinokawa. Constructing confidence intervals for small sample sizes. International symposium on innovation and challenges for fisheries assessment and management. Kanagawa. 2014年3月

Shinto Eguchi. Possible generalization of MAXENT. International symposium on innovation and challenges for fisheries assessment and management. Kanagawa. 2014年3月

Osamu Komori, Assessment of Fishery Status Based on a Boosting Method. The Ninth ICSA International Conference: Challenges of Statistical Methods for Interdisciplinary Research and Big Data. Hong Kong, 2013年12月

Shinto Eguchi and Osamu Komori, Robustly predicting stock status via asymmetric binary regression model. International symposium on Status and trends in global fisheries. Kanagawa. 2014年3月．

Osamu Komori. Boost learning for evaluation of fishery stock status. International symposium on innovation and challenges for fisheries assessment and management. Kanagawa. 2014年3月

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該当なし

研究参加者一覧
氏名	所属機関
池田 思朗	統計数理研究所
市野川 桃子	水産総合研究センター
岡村 寛	水産総合研究センター
小森 理	統計数理研究所
野津 昭文	総合研究大学院大学