― 時期ごとの釣果データを用いて、シーバスがどのように移動するかを探る ―
シーバス（スズキ）は「回遊魚」と呼ばれるほど、季節ごとに広範囲を移動する魚です。
ただ、その動きは単純に“春は上流、冬は下流”といった直線的なものではありません。
水温や潮の変化、ベイト（エサとなる小魚）の種類、風向き、さらには釣り人のプレッシャーまで──複数の要素が複雑に絡み合っています。
この記事では、実際の釣果データをもとに「シーバスがどのように季節的移動を行っているのか」を分析。
感覚や勘に頼らず、データを基盤に釣るという新しいアプローチを紹介していきます。
1. シーバスの移動は「水温」と「ベイト」で決まる
まず大前提として、シーバスは水温13〜22℃前後の環境を好む魚です。
この“適水温帯”を追うように、季節ごとに居場所を変えていきます。
さらに、シーバスの行動を最も左右するのが「ベイトの存在」です。
| 季節 | 主なベイト | シーバスの主な行動 |
|---|---|---|
| 冬（12〜2月） | ボラ・コノシロ | 河口〜沖の深場で越冬。低活性期 |
| 春（3〜5月） | バチ・ハク | 河口・汽水域に接岸し、ナイトゲームが好調 |
| 夏（6〜8月） | イワシ・サッパ | 港湾・サーフ・堤防など広範囲で回遊 |
| 秋（9〜11月） | イナッコ・コノシロ | 荒食い期。大型が湾奥や河川で活発化 |
「水温」と「ベイトの移動パターン」を釣果データと照らし合わせることで、
**“いつ・どこで・どんなサイズが狙えるか”**の予測が立てやすくなります。
2. データ分析で見える「季節の釣果パターン」
釣行ごとの結果をスプレッドシートなどに記録していくと、
時間の経過とともに、季節ごとの傾向が浮かび上がってきます。
▼ 例：年間釣果データ（サンプル）
| 月 | 平均釣果数 | 最大サイズ | 主な釣れ場 | 主なベイト |
|---|---|---|---|---|
| 1月 | 0.3匹 | 60cm | 河口・深場 | コノシロ |
| 4月 | 2.1匹 | 55cm | 河川中流 | バチ・ハク |
| 7月 | 1.7匹 | 70cm | 港湾・堤防 | イワシ |
| 10月 | 3.8匹 | 80cm | 湾奥・運河 | イナッコ |
このようなデータを蓄積すれば、
「どの月に釣果が集中しているのか」「どの時期に大型が出やすいのか」が明確になります。
特に秋（9〜11月）は、水温の低下＋ベイトの豊富さによって代謝が高まり、
いわゆる“荒食い期”として釣果が一気に伸びる傾向が見られます。
3. 地域別に見るシーバスの移動傾向
日本全国で見ると、同じ季節でも地域によってシーバスの動き方は異なります。
その違いも、データを積み重ねることでより明確になります。
| 地域 | 春の傾向 | 夏の傾向 | 秋〜冬の傾向 |
|---|---|---|---|
| 東京湾 | バチ抜けで湾奥に集中 | イワシ付きで広域化 | 大型が運河・河川で荒食い |
| 大阪湾 | ハク付きでシャローに寄る | ナイト港湾メイン | 河口・ベイエリアで回遊 |
| 九州沿岸 | 水温高く早期活性化 | サーフ・磯が中心 | 11月でも高活性を維持 |
このような「地域×季節」のクロス分析を行うと、
遠征釣行の計画や年間スケジュールづくりにも役立ちます。
4. 可視化のすすめ：グラフで「釣れる季節」を見える化
データを視覚的に整理すると、さらに発見が増えます。
ExcelやPythonを使えば、釣果の傾向を手軽にグラフ化できます。
▼ Pythonを使ったシンプルな可視化例
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('seabass_catch.csv')
plt.plot(df['Month'], df['Catch'], label='Catch Count', marker='o')
plt.bar(df['Month'], df['AvgSize'], alpha=0.4, label='Average Size')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Count / Size(cm)')
plt.title('Seasonal Seabass Pattern')
plt.legend()
plt.show()
このようにして、釣果数（線グラフ）と平均サイズ（棒グラフ）を重ねると、
**「数釣りの月」と「大型狙いの月」**が一目でわかります。
継続してデータを入力すれば、
「5月は中型が多い」「10月は数・型ともに好調」といった“再現性のある傾向”を導き出せます。
5. データ分析の切り口を変えると見えてくるもの
データをただ記録するだけでは意味がありません。
視点を変えて分析することで、より深い洞察が得られます。
- 潮回り別分析：大潮・中潮・小潮ごとのヒット率を算出
- 時間帯別分析：ナイト／朝マズメ／デイで比較
- ルアー別分析：ルアー種類・カラーと釣果の相関を確認
- 気象データ連動：気温・風速・気圧などを加味して相関を見る
こうした分析を行うと、
「南風＋上げ潮＋気温20℃以上」で釣果が伸びる、
といった“条件の法則化”も可能になります。
感覚的に「今日は釣れそう」と思っていた日が、
データ上でも根拠のある“釣れる日”へと変わっていくのです。
6. データ収集を効率化する便利ツール
「手入力が面倒」「続かない」という人は、釣果ログアプリやスマートデバイスを活用しましょう。
- FishingNote：潮汐・天気・位置情報を自動記録
- Fishbrain：世界中のアングラーと釣果データを比較可能
- 防水スマートウォッチ：風速・気圧・水温を自動記録
🔗 [FishingNote公式サイトはこちら]
🔗 [データ釣り用スマートウォッチを見る]
これらのツールを使えば、手間をかけずに正確なデータが蓄積できます。
データ量が増えるほど分析の精度も上がり、釣行ごとの“勝率”が高まっていくはずです。
7. まとめ：データが示す「釣れる季節」は人それぞれ違う
シーバスの移動パターンには、確かに一般的な傾向があります。
けれど実際には、地域・釣り方・狙う魚のサイズによって“旬”は異なります。
つまり、あなた自身の釣果データこそが最も信頼できる情報源です。
感覚ではなく数値で。
「いつ」「どこで」「どんな状況で」釣れたかを積み重ねていくことで、
やがてあなたの中に“データで裏付けられた季節地図”が完成します。
それが、再現性のあるシーバスフィッシングの最短ルート。
そして、“データで釣る”という楽しみが加わった、次世代の釣りスタイルです。
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