Query)へ集約、データアナリストや機械学習によりデータをフィルタしています。BIツール(Kibana、Elasticsearch)を経て、予測データを見える化しています。推論モデルを提案します。予測の仕組み釣果予想というよりも、釣行支援に近い取り組みという表現が正しいです。オープンデータとして、いろいろな評価をアプリケーションデータやワークフローにインテリジェンスな機能を組み込むことを目標としています。釣果予想に対する評価の完了したモデルであれば、その学習結果を新しいデータに適用していきます。大きく分けて、以下の2種類の予想を実装しています。Dataを用い、かつ、SNSで得られる情報をもとにデータ構造(データネットワーク)を形成しています。長期間にわたる釣果データを用い、上記の推論エンジンを評価します。成績の良い推論は残し、悪い評価のものは削除していく処理となります。