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目視観測の船舶気象・波浪観測員
海象を目視で把握
はたらきの中身
- ドメイン
- 気象・海洋
- 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40% / 10年50% / 30年65% / 50年75% / 100年80%
- AI依存の理由
- 常時監視・異常検出はAIが代替しやすく依存度は高い。最終確認と現場対応の一部が人に残る。
- 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
- 高
- 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）
- 要(業務独占・規制あり)
- 資格（世界）
- 国により要(各国免許・規制)
- 法的・倫理リスク
- 業務独占資格・規制があり、無資格運用や助言責任のリスク。
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