真冬の激渋フィールドで、AIに釣り方を聞いてみた…

釣れない悩み、AIなら解決できるかも？

最近、釣りに行ってもボウズ（0匹）が続く……

YouTubeで見たプロの技を真似ようと思っても、なかなか再現できるものではありません。

実地で自分の状況を細かく相談できる師匠がいればいいのですが、そう簡単には見つかるものでもなく……

そこでふと思いついたのが、普段の仕事や体調管理で活用している「AI」の存在。最近のAIは驚くほど賢く、私の些細な悩みにも的確なアドバイスをくれます。

そう思い立ち、釣り場選びから具体的なメソッドまで、すべてをAIの指示に従ってみることにしました。

今回は、AIガイドと共に挑んだ真冬のライトゲーム釣行記をご紹介します。

今回活用した2つのAI

今回、私の「専属ガイド」として協力してもらったのは、世界的に有名な2つのAI。普段からメインで使っているChatGPTと、サポート的に使っているGeminiの両方に頼ってみました。

1. OpenAI「ChatGPT」

論理的な思考が得意で、こちらの条件を細かく指定すると、非常に丁寧な回答を出してくれます。

とくに「なぜその場所がいいのか」「なぜそのルアーなのか」という根拠を明確に示してくれるため、納得感を持って釣りに挑めるのが強み。

普段はこちらをメインで使うことが多いです。

2. Google「Gemini」

Googleの検索エンジンと密接に連携しているため、最新の釣り場情報や周辺の施設情報を拾うのが得意。

最新モデルは回答精度が向上したといわれており、実際に使用することも多いため、ChatGPTの補足として採用しました。

AIに釣り方を聞いてみた

AIが提案する釣り場に行ってみた

まずは釣行の前提条件をChatGPTに伝えました。時期は年末年始、新宿駅から電車移動、ターゲットの魚種指定なし、ライトゲーム装備という条件です。

ChatGPTの答えは、神奈川県か千葉県のフィールド。

それぞれの特徴や移動のしやすさを踏まえたうえで、今回は神奈川県の提案スポットを選択。

神奈川県の海沿いなら、新宿駅から電車で乗り換えが少なく、駅から海まで徒歩で行ける範囲。ライトゲーム装備で荷物も少なめだったので、この距離感は個人的には許容範囲内。

さらに、トイレが近くにあり、万が一のときに頼れる釣具屋もある。実際に行ったことがある安心感も相まって、今回は神奈川でやってみようと決めました。

AIが提案するターゲット

今度はターゲットについて、Geminiに回答を求めてみると、狙うべきは寒さに強い「カサゴ」と「メバル」とのこと。

海水温の変化が遅れるため、真冬でも根魚の活性は維持されている。そして、とくにカサゴは目の前にエサが来れば高確率で口を使うため、ボウズ回避には最適の選択肢と判断したようです。

途中で釣具屋に寄るなら何を買うべきか聞いてみた

現地に向かう際、釣具店で買い足すべきアイテムについてもGeminiに相談しました。

まずは、ニオイがキツめのワーム。

私は常にガルプのベビーサーディンをストックしており、またレインの魚卵アジアダーも持っていたので、この点に関しては手持ちのもので不足なしと判断。

2つ目に推奨されたのが、アオイソメ。「ルアーにこだわらないなら、少量のイソメを保険として持っておくべき」とのアドバイスですが、私は虫エサが苦手なので今回はパス。（笑）

3つ目に推奨されたのが、2～3gのジグヘッド。

現地の潮の流れを考慮し、確実にボトムを取るための重めなジグヘッドもリストアップされました。

4つ目にはカイロ。「寒い中でも快適な釣行を」というAIなりの気遣い……ですかね。

AI釣行、実践してみたぞ〜！

ChatGPTに指定された場所に到着してみると、すでに大混雑。これだけ人がいたら魚はいそうかな、と……

端の方まで歩いて、空いているスペースを発見したので、さっそく釣りを開始します。

しかし、しばらくやってみても魚の反応も皆無で、早くも心が折れそうに……

ですが、AI釣行の真骨頂はここから！

時間にも限りがあるので、移動は早めに決断し、随時ChatGPT・Geminiの両方に次の候補地をリクエスト。

提案をもらう際は、「必ず現在釣り禁止になっていない場所か」を条件に加えて検索させ、さらに自分でもSNSやWEB検索を駆使して最新の立入禁止情報をダブルチェック。

釣り場のマナーとルールを守るのは、AIを使っても使わなくてもアングラーとして絶対の鉄則です。

そこからは電車やバスをフル活用した弾丸ツアーが開始。

状況的にはどこもかなり厳しく、最終的には5〜6カ所ほどのポイントをハシゴしました。

AIに釣り方のコツを教えてもらったら……

移動しても状況は厳しく、時間だけが過ぎていきます。

万策尽きた私は、さらに具体的な「今、この瞬間に釣る方法」をChatGPTに問い詰めました。

「竿が並んでいる“正面”は捨てる」ChatGPTはそう断言しました。

狙うべきは「誰も竿を下に向けていない足元」や「釣りにくそうな場所」とのこと。

釣り人は遠くに投げたがるため、足元は盲点だといいます。

ということでChatGPTの言った通り、ジグヘッドにワームを付け、影ができている足元を丁寧に攻めてみました。

そして、動かしすぎない。これが、警戒心の高い魚への最適解だそうです。

ワームの色もローテーションしながら、足元に落としてみる。そのまま10秒数え、少し竿を上げる。

何回か繰り返してみると……「ククッ！」という待望の感触が！

あがってきたのは、ChatGPTの当初の狙い通り、小さめだけど赤くて可愛いカサゴでした！

プロンプト（指示文）のコツ

AIを優秀な釣りガイドにするためには、「聞き方」にコツがあります。ただ「釣れる場所教えて」と聞くだけでは、一般的な回答しか返ってきません。

ここでは、私が実際に試行錯誤して見つけた、AIから最高の回答を引き出すためのプロンプト（指示文）の秘訣を伝授します。

コツ1. 前提条件を細かく指定する

AIに質問する際は、自分の状況を具体的に伝えるのが一番の近道。

まずは、AIに「あなたはプロの釣りガイドです」「絶対に釣らせることができる日本一の釣りインストラクターです」など、定義付けをしてあげましょう。こんな人に教えてもらいたい、と思う人物像を具体的に想像し、それを丁寧に言語化してみてください。

出発地、移動手段、持っている道具、使える予算、そして「絶対にボウズを避けたい」といった本音まで。個人情報は隠しつつ、できるだけ自分のことを包み隠さず書き出してください。

スマホやパソコンに打ち込むのが苦手なら、マイクのイラストのところをタップして、そのまま声で伝えればOK。AIは優秀なので、スマートに伝えられなくても、一生懸命話せばそれを書きおこし、何が言いたいのかきちんと整理してくれます。

コツ2. 「今の状況」をリアルタイムでフィードバックする

AIとの対話は一度で終わらせず、現場の状況を逐一報告するのが賢い使い方。

「今着いたけど、すごい人混みで入る場所がないよ」 「風が強くて軽い仕掛けが飛ばないよ」など、 現場で直面した問題をそのまま伝えてみましょう。

状況をフィードバックすることで、AIは「じゃあ、この重いジグヘッドに変えてみて」「ここは早めに切り上げて、あっちの風裏に移動しよう」など、次の一手を提案してくれます。

AIなので、遠慮する必要はありません。困っていること、心配なこと、不満なこと、どんどん話しかけてその場で解決してみてください。

ときどきトンチンカンなことを言ってくることもあるので、そこは適宜見極めて、自分の知識や判断も大事にしましょう。

コツ3. 「釣り方のメソッド」を分解して質問する

どうしても釣れないときは、アクションや狙い所をステップバイステップで説明してもらいましょう。

「今の場所で、一番魚が潜んでいそうな障害物はどこ？」 「その魚が口を使うための、具体的なロッドアクションの回数と秒数は？」 ここまで踏み込んで聞くのがポイント。

写真を撮って添付し、「今こんな感じだよ。アドバイスしてほしい」と言ってみてもいいですね。

AIは論理的な説明が得意なので、「なぜ今、そのアクションが必要なのか」という理由とともに教えてくれます。理屈がわかれば、ただ漫然と釣るよりも集中力が増し、結果として釣果に繋がりやすくなるはず。

コツ4. AIの回答を信じすぎないことも大切

AIは時に「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」をつくことがあります。

釣り禁止の場所を「おすすめ」と言ってくることもありました。そのフィールドに適していないターゲットを指定してきたり、トンチンカンなことを言ってくることもあるので注意が必要です。

AIの回答を鵜呑みにせず、重要な情報は必ず自分で再確認しましょう。

また、現地の方に、気さくに挨拶して話しかけてみることも忘れないでください。やっぱり、現場の声が一番信頼できる情報だったりします。

ガイドとまではいかないけど、サポートには最適かも

真冬のデイゲームという、決して易しくはないコンディション。

大好きなメバルには出会えませんでしたが、カサゴが釣れたのは私にとっては「◯」をつけてあげても良い成果だったと言えるでしょう！

「足元を狙う」ことを気づかせてくれ、「動かしすぎない」というAIの助言がなければ、今回も手ぶらで帰っていたかもしれません。

自分の知識だけに頼らず、客観的なデータを持つAIを味方につけるのは、現代の釣りにおいて新しい武器になる。そんな日ももしかしたらそう遠くない……かもしれません。

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