2026-03-16
漁業がテーマのハッカソン「フィッシュテックハッカソン」での講評にて、お魚の需給ギャップ、漁業へ関心を高める方法、データを活用したより稼げる漁業などから着想した新ブランド「ヤマト甘エビ」を提案。


「ARヤマト甘エビ」
QuestなどVRゴーグルで眼の前に登場します

- 北陸では普通に食べる「甘エビ」、実は北陸の名産!
- 学名は、ホッコクアカエビ
- 漁獲量では北海道が最大
- 北海道のは刺し身向け、北陸のは甘エビとはちょっと違って、寿司向き!
- 能登沖の寒流と暖流がぶつかる場所にあるの大和堆(やまとたい)で捕れる
- 堆(たい)とは海の丘のこと、大和堆は水深250m程度でエビ、イカ、カニなどにちょうどいい
- 越前蟹と違ってまだ明確なブランドがない
- 甘エビは鮮度が命!

そこで命名「ヤマト甘エビ」
=大和堆で捕れる新鮮なホッコクアカオビ(甘エビ)


「日本三大堆(漁場)」

日本の三大堆、北海道西の武蔵堆、北陸沖の大和堆、山陰沖の隠岐田堆をオープンデータとマップにしました。


100名以上が参加と大盛況!

links
- 北陸の魚がテーマ、AI時代のフィッシュテックハッカソンでシビックテック賞審査
- FISH×TECH HACKATHONを支えた2つの運営アプリの開発秘話|一般社団法人Code for Noto
- Fish×Techハッカソン(漁業ハッカソン)参加者募集中! | おいしかわ県.jp
- いしかわオープンデータカタログ

2026-03-15
ハッピーオープンデータデイ!金沢にて漁業がテーマのハッカソンにて、審査員してきました。
Fish×Techハッカソン(漁業ハッカソン)参加者募集中! | おいしかわ県.jp


「空間写真 by Canon Dual Fisheye for Quest/VisionPro with three.js」

3D記念写真!VRゴーグルでどうぞ!


1/24のDay1から2ヶ月弱、成果発表の日、1チーム2分で発表する「ピッチ」、1ターン25分で展示する「タッチ」、審査結果発表「ジャッジ」というスケジュール。


漁業関係者向けのバズをつくろう、名前がかわいい、FisBuzz


海をテーマにつくったボードゲーム!


需給ギャップの解消を目指す


漁業への関心アップを目指す


産地を意識したお魚消費を促す


ゲームで漁業への関心アップ!


漁師に寄り添い支えるAI


ゲームで漁業への関心アップ、その2!


データドリブン漁業


賑わう、タッチの時間


小学校エンジニアの押しが強い!


大学生も負けてない!


桃鉄のようなスゴロクで進めてお魚図鑑を埋めていくゲームがかわいい


オリジナルボードゲーム「うみべのまち。」
ターン毎に90度回転させて、海洋ごみになっていく様子を表現。


人を集めて紹介タイム!


漁師シミュレーションゲームを、ちょっとプレイ!
時期と漁場、狙う魚種を選んで、出港。様々なイベントに運試し、今風な演出もいい感じ!
漁種別、魚種別、場所別の時系列オープンデータを使っているのがステキ!


いよいよ結果発表「ジャッジ」、ステキなトロフィー達!


シビックテック賞として選んだチーム「寒いぜ石川」は金沢工大1年生チーム、なんと今回ハッカソン初挑戦!


「空間写真 by Canon Dual Fisheye for Quest/VisionPro with three.js」

VRで見られる3D写真でもどうぞ!


総合優勝はオープンデータを使った漁業DX、AirDataに!


優勝旗!


「code4fukui.github.io/fishtech-hackathon/」

全23チームのプレゼン資料が公式サイト「FISH×TECH HACKATHON」にて公開されてるJSONデータからCSVデータを生成。


「code4fukui/fishtech-hackathon」

フィッシュテックハッカソン関係データ、こちらにまとめてみました。公開されているデモのURLや、GitHubなどのアドレスなども加えたいところ。

AI生成でカバーしてましたが、お魚や魚料理の画像や詳細情報は公式オープンデータとしての公開もあると活用、加速しそうですね!

みんなでつくろう、シビックハック!
AIパワーで作れる幅も、スピードも加速中!

links
- FISH×TECH HACKATHONを支えた2つの運営アプリの開発秘話|一般社団法人Code for Noto
- Fish×Techハッカソン(漁業ハッカソン)参加者募集中! | おいしかわ県.jp
- いしかわオープンデータカタログ

2026-03-07

ローカルEmbeddingを使って一日一創ブログに似た記事リンクを追加しました。

OpenAIのAPIで使ったエンベディングでしたが、API呼び出しが必要だったので、タイムリーな生成はしていなかったものを、ローカル実現が可能になったので刷新しました。


「code4fukui/embed」

784次元のベクトル化され、比較するエンベディング。IEEE32とBase64URLでのエンコードにも対応しました。

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