【第1回】3年間の釣りログを分析したらヒラメが釣れるパターンが見えてきた　〜 個人釣果データをデータサイエンスで読み解く 〜

ヒラメはどのような「条件」で釣れるのか。

サーフでヒラメを狙っていると、よくこんな会話を聞きます。

「今日は潮がいい」
「波が高いからダメ」
「朝マズメが大事」

でも実際のところ、

・本当に朝マズメが強いのか
・波はどのくらいがベストなのか
・潮は上げと下げどちらがいいのか

こうしたことを データで検証した記事はほとんどありません。

そこで今回、自分の釣りログを3年分整理し、
「ヒラメが釣れる条件」をデータ分析で探ってみました。

この記事はその第一回です。

シリーズ紹介

このシリーズでは

「個人の釣りログ」＋「気象データ」＋「潮汐データ」

を組み合わせて

ヒラメが釣れる条件

を分析していきます。

シリーズ構成はこちらです。

第1回：釣りログを分析してまず分かったこと
第2回：潮汐データをどう追加するか
第3回：風・波データ（ERA5）を追加する
第4回：最終データセットの構築
第5回：ヒラメが釣れる条件ランキング
第6回：ヒラメ確率マップ
第7回：分析から見えたサーフのパターン
第8回：ヒラメは本当に条件で釣れるのか

分析の目的

今回の目的はシンプルです。

「ヒラメが釣れる条件は存在するのか？」

もし条件があるなら

・時間
・潮
・波
・風

のどれが重要なのかを知りたい。

そこでまず最初に
手元の釣りログだけで分かることを調べました。

使用したデータ

今回使ったのは自分の釣りログです。

期間：2022年〜2024年

主なデータ

・釣行日
・釣行時間
・釣れた魚種
・釣果数
・釣行場所（鹿島灘サーフ、主に波崎と鉾田）

釣行回数は約115回

釣果イベント（魚が釣れた回数）は約120件になります。

分析方法

一からデータを整えて、集計し、分析するのはかなり労力がかかり、一介のサラリーマンには難しいので（釣りにも行かないといけないし。笑）AIを駆使して分析してみました。

具体的には、手元にある釣りログをAIに流し込み、データを理解してもらった上で、対話形式で分析軸などを決めながら分析を進めて行きました。

データを整えたり、集計、分析をAIに任せましたが、外部データのダウンロードやそのデータフォーマットの分析などがあり、結局延べで丸々3日かかる大作業でした。。。

気軽に始めた割には、意外と時間がかかったのもうやりたくないです。笑

魚種別釣果

ここからは初期分析になりますが、まず魚種別の釣果を整理しました。

結果を見ると

・ヒラメ
・マゴチ
・ソゲ

がほとんどを占めています。

今回の分析では特に

ヒラメ

に注目します。

釣果の時間分布

次に「釣れた時間」を集計しました。

結果を見ると

ヒットは朝の時間帯に集中しています。

これは釣り人の感覚と一致しています。

いわゆる「朝マズメ」です。

月別釣果

季節別に見ると秋〜冬に集中しています。

これは鹿島灘サーフの一般的な傾向とも一致します。

ここまでのまとめ

手元の釣りログだけでもいくつかの特徴が見えてきました。

・ヒットは朝に集中
・秋〜冬に多い
・魚種はヒラメ・マゴチが中心

ただし、ここで問題があります。

次の問題

釣りログだけでは「環境条件」が分かりません。

例えば

・潮は上げだったのか
・波は何メートルだったのか
・風はどの方向だったのか

これが分からないと釣れる条件は分析できません。

次回予告

そこで次回は潮汐データを追加します。

しかしここで問題が発生しました。

気象庁の潮位データは2019年までしか公開されていないのです。

どうやって2022〜2024年の潮位を取得するのか。

第2回では

・潮汐データの入手先
・試行錯誤した方法
・実際に使ったデータ

を紹介します。

もし「釣りをデータで分析する」というテーマに興味があれば、ぜひ次回も読んでみてください。