釣りを科学する

１投目が最もよく釣れる。

きっとほとんどのルアーマンは、同意してくれると思います。

（回遊魚を除いての話でありますが。）

２投目、３投目と数が増えるほど釣れる確率はどんどん下がっていく。

どうしてなのか。

いろんな説があるようですが、

「魚も生きるのに必死だから、エサのようなものが目の前にきたら食いつくはず」程度に考えています。

深い洞察などありません(^^;

さて、

ではこうした釣りのギモンに答えようと真剣に取り組んでいる人はいないのか。

「釣り　科学」で検索すると、いくつか記事が出てきます。

スレの原因はこれだとか、魚は視力がいくつだとか、いろいろな人がいろいろなことを考えていますね。

スマルア技研という北海道の会社も、真剣に取り組んでいるようです。

しかし、中には既存の研究と正反対の結果が出たりと、釣りを科学的に捉えることは困難を極めているようです。

今後はITやセンサーの技術進歩により、釣りに関するビッグデータの解析なんかも加速しそうですね。

数年後には、釣りの常識が変わっているかもしれません。

流行りに疎い人は取り残されていくのでしょう…。

最近、釣りをもう少し深く追求してみようと思いたち、いろいろと考えながら釣りをするようになりました。

なぜ釣れたか、なぜ釣れなかったかを説明できる釣りをすることが、満足度の指標です。

まぐれの大物より、考えて釣った一匹に価値をおいています。

こうした釣り方の基礎にあるのが、確率論的な思考と法則の発見。

仮説を立てて検証しながら、高い確率でに釣れる方法を絞っていき、釣れる法則を発見する。

家に帰ってブログに書きながら、仮説と検証を再度考察する。

少なからずみなさんやっていることと思います。

さて、

実は、１投目で釣れた場合には、確率論的な思考では釣れる法則を導くことができません。

釣れないキャストがあってはじめて、それと釣れたキャストを比較することで、釣れた理由を推測することができるようになるからです。

ということは、１投目で釣れたとき、そこから学べることは実はあまり多くないのです。

１投目で釣れるように釣りがうまくなりたいと願うものの、

１投目で釣れるようになったら、それ以上釣りが上達しない可能性があるという矛盾が生じてしまいます…。

話は戻りますが、

従来の科学の考え方は、釣れる要素（変数）はなにかを追い求めていく方法でした。

しかし、最近の機械学習の考え方は、その要素を特定できなくても、

「何時にどこでどの方角でどのルアーを投げると釣れる」というようなことがわかるようになります。

釣れる理由（要素）はわからない。しかし、最も釣れる確率が高くなる方法はわかるのです。

なんだか味気なく感じてしまう。

釣りは釣果だけをいうものではないとどこかで思っている。

そこで、将来のAIには、釣果の前にまず釣り人はどうあるべきか、その基準づくりに関与してもらうことを期待したい。

どうしたら釣り場にゴミを捨てる人がいなくなるのか、

外来魚を駆除することは自然を守ることになるのか、

稚魚を放流する前に生息しやすい環境をつくることはできないのか、

撒き餌の成分は海や人体を汚染することはないのか…

 

そんなことを聞いてみたい。

 

＜以上です＞