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海女(海中の獲物・地形の視認)

素潜りで対象を見極め

はたらきの中身

ドメイン
海洋・漁業
主要ツール
QGIS(GIS)・ArcGIS(GIS)・WRF(数値予報)・Python/xarray(地球データ)・観測機器(計測)
利用シーン
観測データ取得/解析・数値モデル実行・地図/予測作成
利用場所
気象/防災機関・観測拠点・現地調査・リモート
アプリの種
地理情報アプリ・数値予報アプリ・観測データロガーアプリ・地図作成アプリ・センサ計測アプリ

市場と規模

市場規模(日本)
数百億〜数千億円
市場規模(世界)
数千億〜数兆円
想定人数(日本)
数千〜数万人
想定人数(世界)
数十万〜数百万人
ニッチ度
4.0
収益性
3.0

AIとの関係

AI依存度
5年20% / 10年30% / 30年40% / 50年50% / 100年55%
AI依存の理由
画像・センサAIで検出は自動化が進むが、官能・目利き等の暗黙知(多感覚の統合判断)は学習困難で残存。依存度の上限は抑制的。
推奨AI
異常検知+センサAI: 時系列/画像の異常検知モデル
実現可能性
関連開発候補
気象/防災 観測・予報, 汎用センサ計測/ロガー(計測器アプリ), 測量/空間データ(GIS)

資格・リスク

資格(日本)
不要(規制なし)
資格(世界)
概ね不要(国により異なる)
法的・倫理リスク
重大な法規制は想定しにくいが、データの正確性・利用規約・一般的な個人情報配慮は必要。

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