魚群行動モデルと動的エネルギーバジェットに基づくニジマス（Oncorhynchus mykiss）の養殖シミュレータ

魚場のシミュレーションが重要な理由

世界の水産物が外洋からの漁獲ではなく養殖に依存する割合が高まる中で、養殖業者は単純だがコストのかかる問いに直面しています：魚に毎日どれだけ給餌すべきか。飼料は養殖における最大のコスト項目でありながら、実際の水槽で異なる給餌計画を試すのは時間と費用がかかります。本研究はニジマス養殖のためのコンピュータシミュレータを紹介し、まず画面上で餌やりの戦略を検討して廃棄を減らし、より効率よく魚を養成する手助けをすることを目指しています。

沖合の生け簀から陸上のスマートタンクへ

従来の海上養殖は限界に直面しています：沿岸の sheltered な場所はすでに混雑しており、残餌や排泄物が周辺環境を損なう可能性があります。陸上タンクは多くの問題を回避し安定した水環境を提供しますが、建設や運営に高い費用がかかり、飼料費は総費用の約60％を占めることもあります。利益は餌からどれだけ体重が増えるかに直結するため、養殖業者はセンサーやカメラ、シミュレーションといった“スマート養殖”ツールに注目しており、長期の試行錯誤を行うことなく異なる条件下での成長を予測したいと考えています。

魚の行動をコンピュータに教える

研究者らはシミュレータを大きく二つの部分で構築しました。第一は行動に焦点を当てた部分で、群れを成して泳ぎ、餌がタンクに散らばるとペレットに一斉に向かう様子を扱います。編隊行動を模倣するために、モデルはコンピュータアニメーションの手法から着想を得ており、「バーチャルな鳥」や「ボイド」が従う単純な規則—一定の距離を保つ、集団に追従する、壁を避ける—を利用します。本研究では仮想タンク内の各ニジマスが近隣の魚、タンクの境界、沈降するペレットに反応します。プログラムは各魚の移動を毎秒ごく短い刻みで計算し、それぞれが遭遇するペレットの数を数えて、その遭遇を各個体の一日の摂餌量に変換します。

成長に伴うエネルギーの追跡

シミュレータの第二の部分は、その摂取された餌が各魚の体内でどのように使われるかを追跡します。ここでは動的エネルギーバジェット（DEB）という枠組みを用い、動物が維持と成長にどうエネルギーを配分するかを記述します。平易に言えば、モデルは摂取エネルギーのうちどれだけが生存維持に使われ、どれだけが体を大きくするために投資できるかを問います。シミュレーションを日ごとに進めることで、個々の魚の体重と体長の時間変化を予測します。体長と体重の関係は実際のニジマスの測定値で較正されており、仮想個体が成長に伴い現実的なサイズ関係に従うようにしています。

仮想タンクの検証

シミュレータが現実を反映しているかを確認するために、研究チームは数百尾の若いニジマスを円形タンクで飼育する203日間の実験を行いました。水温は一定に保たれ、魚は十分に給餌され、研究者は毎日の摂餌量と定期的な個体サイズの測定を記録しました。その後、同じ給餌履歴、同じタンクサイズと個体数を用いてシミュレータで再現し、計算結果と実際の成長を比較しました。初期段階では仮想魚と実魚の体重・体長はよく一致し、餌効率（単位体重増加あたりの飼料消費量）もほぼ同等でした。しかし、長期にわたるとシミュレータは体重を過大評価する傾向があり、個体間のばらつきも実際のタンクより大きく示されました。

さまざまな給餌計画の検討

一度検証されれば、完全ではなくてもシミュレータは“もしも”の問いに対する砂場（サンドボックス）になります。研究者らは、毎日の給餌量を実験レベルの70％に減らす場合や130％に増やす場合などのシナリオを試しました。予想どおり、より多く給餌すると200日目までに大型化しました。しかし飼料利用効率（飼料換算率）は時間と給餌量の両方で変化しました。初期段階では中程度の給餌量が最も効率的であり、後期ではやや高めの給餌率が効率を高めることが示されました。これらのパターンは、最も経済的な給餌計画は固定的ではなく、魚のサイズや成長段階に応じて調整されるべきであり、その検討は実施設よりもシミュレーションで行う方がはるかに容易であることを示唆します。

将来の養殖にとっての意味

専門外の方への要旨は、研究チームが個々のニジマスが泳ぎ、餌を競い合い、現実的に成長する仮想養殖場を作り上げたということです。モデルはまだ改良の余地があり—混雑の影響や溶存酸素量の考慮など—ますが、初期の成長は既に良く再現しており、数か月にわたる異なる給餌戦略の可能性を予測できます。このようなツールは養殖管理者が飼料の無駄を減らし、収穫計画を立て、個体サイズをより均一に保つのに役立ち、環境への影響低減にも寄与するでしょう。ゆくゆくは同様のシミュレータが他の養殖種にも適用され、よりスマートで持続可能な水産生産の重要な一部になる可能性があります。

引用: Takahashi, Y., Yoshida, T., Yamazaki, Y. et al. An aquaculture simulator for rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) based on a fish schooling behavioral model and a dynamic energy budget. Sci Rep 16, 7706 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39028-y

キーワード: 養殖シミュレーション, ニジマス, 魚の給餌, 成長モデリング, 養殖技術