1.
CODE for YAMATOKOROIYAMA
金魚愛[AI]育成プロジェクトチーム
Kingyo AI Navi
アーバンデータチャレンジ2018
応募資料
トータル金魚ナビゲーション

2.
全国有数の金魚の産地であることは間違いない
奈良県大和郡山市は、金魚の特産地！
2
1,600人超約 8,000万匹／年
大和郡山の金魚出荷数
*1
小赤（金魚すくいの金魚）では、
日本の約60%のシェア
*1 出典：奈良県統計表
参加者数
約 2万人
来場者数
（推計）
全国金魚すくい選手権大会
*2
*2 出典：大和郡山市HP

3.
2017.7.23
Urban Data Challenge 2017
Kickoff Meetup
まだまだ金魚を愛し足りない！？
3
2018.7.24
Urban Data Challenge 2018
Kickoff Meetup
他府県の人からは
「まだまだ金魚推しできる余地があるのでは？」という意見が多数
「金魚以外でまちを盛り上げたい！」
AR金魚
金魚レース
カスタマイズ金魚
バーチャル金魚すくい
金魚流し
ポイで食べ放題
・・・・
参加者からのアイデア
「金魚 テクノロジーで何か！」テーマ テーマ

4.
慣れればわかると言いますが・・・
金魚の品種は見極めるのが難しい！
4
キャリコ琉金 朱文金
品種を見誤った場合の問題
・不適切な飼育方法による健康被害
・水槽内で不適切な金魚の組み合わせによる体調不良

5.
着目した地域課題
5
金魚の品種の見極めって意外と難しい
金魚のまちに住んでいるのに、品種がわからないなんて…
まだまだ金魚をアピールできる余地がある
素人でも、金魚の品種を正しく見極めて、入手先や飼育に
必要な道具を簡単に教えてくれるような金魚サポートツール
を作って、市内外の人に金魚愛をもっとアピールしたい！
課 題
現 状
地域の観光資源の掘り起こしと情報発信をしたい
UDC課題
No.58
さらなる金魚推しに向けて、金魚の品種判別に注目

6.
6
地域課題を解決に導くアイデア
大和郡山のトータル金魚ナビゲーション
※アイコンは、現時点でのイメージです
AI Navi
Kingyo AI Navi

7.
7
Kingyo AI Naviとは
① 金魚にカメラをかざすと、金魚の品種を推定！
朱⽂⾦ [85%]
キャリコ琉⾦
可能性 21%
その他の候補
特徴・飼い方を見る
コメット
可能性 12%
朱⽂⾦
可能性 92%
この⾦⿂はきっと・・・
この金魚、なんやろう？
？

8.
ポイント
8
Kingyo AI Naviとは
② 金魚の特徴・飼い方と必要な道具がわかる！
特徴
和⾦型の体型に⻑い吹き流し尾、体⾊が⾚、⻘、
⽩、⿊の和を感じさせる渋い雑⾊、モザイク透
明鱗が特徴の味わい深い品種。体⾊以外の体型
はコメットと同様。作出にフナが使われたこと
もあり、⾮常に丈夫で⻑⽣きする。
必要な道具
飼育難易度 ★☆☆
丈夫で、⻑⽣きし、⼤きな飼育槽で飼えば３０
ｃｍ以上に⼤型化する。
共⽣可能な品種
入手先マップ
‣ 確実に品種が異なる場合は修正可能
‣ 修正結果は、学習データとして蓄積
→地域内の金魚愛として育まれる
琉⾦型和⾦型 らんちゅう型オランダ型
キャリコ琉⾦
可能性 21%
その他の候補
特徴・飼い方を見る
コメット
可能性 12%
朱⽂⾦
可能性 92%
この⾦⿂はきっと・・・
朱⽂⾦
について
こおりやまで買う
朱⽂⾦
を飼うための準備
必要な道具
□ ⽔槽
□ エアレーション（ぶくぶく）
□ エアフィルター
□ ⽔草
□ 砂利
確定
確定
確定
ポイント
‣ 地域内のショップリスト
へリンク
⽔槽の設置例

9.
2018.3.24 金魚スポット再発見ワークショップ＠ふくせ
公開先 uMap・・・http://u.osmfr.org/m/211253/
③ 金魚の入手先（生息地）や関連スポットをマップ上に表示
Kingyo AI Naviとは
表示イメージ
特徴
和⾦型の体型に⻑い吹き流し尾、体⾊が⾚、⻘、
⽩、⿊の和を感じさせる渋い雑⾊、モザイク透
明鱗が特徴の味わい深い品種。体⾊以外の体型
はコメットと同様。作出にフナが使われたこと
もあり、⾮常に丈夫で⻑⽣きする。
必要な道具
飼育難易度 ★☆☆
丈夫で、⻑⽣きし、⼤きな飼育槽で飼えば３０
ｃｍ以上に⼤型化する。
共⽣可能な品種
入手先マップ
朱⽂⾦
について
住 所 大和郡山市∼町XーY
営業時間 10:00-17:00
休業日 日・祝
●●金魚ランド琉⾦型和⾦型 らんちゅう型オランダ型

10.
10
2018年の実施結果と課題（その１）
Kingyo AIのプロトタイプを作成
プロトタイプ１
４種類のみで判別
プロトタイプ２
動いている金魚に対して品種判別
限られた品種では、比較的精度が高いことはわかった
→まだまだ学習用の教師データが足りない（金魚愛が足りない）
課題
69%

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2018年の実施結果と課題（その２）
Kingyo AIの学習用金魚画像データ収集
地域内の金魚ショップの協力もあり
大量データを収集
収集した金魚画像を
品種ごとにラベルづけ
イベント参加者を中心に、約1,000枚の金魚画像データを収集
→多様な金魚の品種に対応するために、データ収集が課題
課題
キャリコ琉金 らんちゅう
東錦 朱文金頂天眼
琉金
江戸錦 蝶尾玉サバ

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アイデアの展開性
らんちゅうの将来価値判定AI
さらなる金魚ブランド確立へ！
金魚品評会補助ツール
後継者不足解決へ！
Kingyo AI Naviを強化して、金魚でさらに地域の魅力を発信へ！

13.
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