JP2015047149A - 栽培支援装置、栽培支援方法、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】農作物の栽培において、出荷時に糖度等の目標値を達成させることが困難である。
【解決手段】栽培支援装置は、栽培地域、品種、出荷時期、並びに、最終目標値を含む、栽培条件から決定される、出荷時期までの複数の中間時点における中間目標値を含む成長テーブルを選択または生成して成長データ格納手段に格納する成長データ設定手段と、成長データ格納手段と、栽培支援する作物についての計測値と中間目標値の相違に応じた指導内容を格納する指導内容格納手段と、複数の中間時点の各々において、栽培支援する作物の計測値を取得して当該中間時点の中間目標値と比較し、両者の相違に基づいて指導内容格納手段から指導内容を選択して出力する指導内容選択手段と、を備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、農作物等の栽培支援装置、栽培支援方法、及び、プログラムに関する。

露地で農作物を栽培する場合、成長の途中で、灌水、摘果、摘花、防除など様々な手入れをする必要がある。手入れの方法は、その成長のフェーズや農作物の成長度合いによって異なる。

例えば、カンキツでは、６月に花が咲き、１２月に果実が成熟し収穫をする「早生温州」がある。高値で売れるものは、ある程度大粒で、甘く、適度に酸味が残っているものである。糖度を上げるは７月、８月に、樹木が弱らない程度に水を絶ち（水切り）、９月以降は、粒を大きくし、酸度を下げるために、水を多めに与える（灌水）。ただし、７月、８月でも糖度が十分高ければ、樹勢を弱めることになる水切りは不要だし、９月以降でも、糖度が十分でないなら、樹勢を弱めない程度に水切りを継続する必要がある。また、その年の天候によって、様々な施策をどのタイミングで、どの程度行うべきか、微妙にちがっている。

その加減を頭の中に暗黙知として持っている人が篤農家と呼ばれている。篤農家の暗黙知を形式知化することができれば、高品質な農作物を安定的に栽培することが可能になる。

これに関連して、以下の先行技術が存在する。

特許文献１の方法は、農作業の作業履歴から作業の評価時期を算出し、評価時期が到来した評価作業の指示を出力する。

特許文献２の装置は、果樹または果実の状態を表す情報の入力をして、入力した情報を果樹または果実の識別子および入力日時と対応付けて履歴データとして格納する。当該装置は、履歴データから、所定の判断基準で果実育成処置情報を生成する。

特許文献３の装置は、作物の状態を示す情報と、作物の状態に関する条件と、条件が満たされた場合に実行すべき作業を示す作業情報とを含む作業規則情報を記憶しており、入力される作物の状態を示す情報に合致する条件を含む作業規則情報を抽出して、抽出された作業規則情報に含まれる作業情報を出力する。

特許文献４の装置は、栽培果実の着果後、測定装置により得られる乾物率と澱粉含量とから予測糖度となる可溶性固形含量を逐次演算し、着果後、ＰＩＤ制御に入る前の所定期間は、予測糖度が与えられた目標糖度より小さいとき、養液供給制御装置に所定の肥料濃度、所定濃度の養液の所定供給量又は所定の養液量の給液回数を出力する。着果後、所定期間を過ぎると、予測糖度の値並びに該値の変化と目標糖度とに基づいて、ＰＩＤ制御により栽培条件を設定し、養液供給制御装置に予測糖度と目標糖度との差に対する所定の肥料濃度、所定濃度の養液の所定供給量又は所定の養液量の給液回数の各々の変更数値を出力する。

ＷＯ２０１２／１２０６８９号公報 特開２０１２−１８１６３３号公報 特開２０１２−０３９９６４号公報 特開２００８−０５４５７３号公報

先行技術文献の技術は、いずれも、農作物の栽培において、出荷時に糖度等の目標値を達成させることが困難である。

特許文献２の装置に、適切な判断基準を設定するのは困難である。特許文献３の装置に、適切な条件を設定するのは困難である。特許文献４の装置は、予測糖度の値並びに該値の変化と固定された目標糖度とに基づいて、処置を決定するため、適切な処置ができない。

本発明は、この困難さを解消するための技術を提供することを目的とする。

本発明にかかる一実施形態の栽培支援装置は、栽培地域、品種、出荷時期、並びに、最終目標値を含む、栽培条件から決定される、前記出荷時期までの複数の中間時点における中間目標値を含む成長テーブルを選択または生成して成長データ格納手段に格納する成長データ設定手段と、前記成長データ格納手段と、栽培支援する作物についての計測値と前記中間目標値の相違に応じた指導内容を格納する指導内容格納手段と、前記複数の中間時点の各々において、前記栽培支援する作物の前記計測値を取得して当該中間時点の前記中間目標値と比較し、両者の相違に基づいて前記指導内容格納手段から前記指導内容を選択して出力する指導内容選択手段と、を備える。

本発明にかかる一実施形態の栽培支援方法は、栽培地域、品種、出荷時期、並びに、最終目標値を含む、栽培条件から決定される、前記出荷時期までの複数の中間時点における中間目標値を含む成長テーブルを選択または生成して成長データ格納手段に記憶し、栽培支援する作物についての計測値と前記中間目標値の相違に応じた指導内容を指導内容格納手段に格納し、前記複数の中間時点の各々において、前記栽培支援する作物の前記計測値を取得して当該中間時点の前記中間目標値と比較し、両者の相違に基づいて前記指導内容格納手段から前記指導内容を選択して出力する。

本発明にかかる一実施形態のプログラムは、栽培地域、品種、出荷時期、並びに、最終目標値を含む、栽培条件から決定される、前記出荷時期までの複数の中間時点における中間目標値を含む成長テーブルを選択または生成して成長データ格納手段に記憶する処理と、
栽培支援する作物についての計測値と前記中間目標値の相違に応じた指導内容を指導内容格納手段に格納する処理と、前記複数の中間時点の各々において、前記栽培支援する作物の前記計測値を取得して当該中間時点の前記中間目標値と比較し、両者の相違に基づいて前記指導内容格納手段から前記指導内容を選択して出力する処理と、をコンピュータに実行させる。

本発明は、農作物の栽培において、出荷時に目標値、例えば目標糖度、を達成させることを容易にする。

図１は、第１の実施の形態にかかる栽培支援装置９の構成図である。 図２は、第１の実施の形態にかかる栽培支援装置９が使用するデータの構造を示す（その１）。 図３は、第１の実施の形態にかかる栽培支援装置９が使用するデータの構造を示す（その２）。 図４は、第３の実施の形態にかかる栽培支援装置９の構成図である。 図５は、第３の実施の形態にかかる栽培支援装置９が使用するデータの構造を示す。 図６は、第４の実施の形態にかかる栽培支援装置９が使用するデータの構造を示す。 図７は、成長予測データの例を示す。 図８は、栽培支援装置９の動作を説明する図である。 図９は、標準偏差を説明する図である（その１）。 図１０は、標準偏差を説明する図である（その２）。 図１１は、第５の実施の形態にかかる栽培支援装置９の構成図である。

本発明にかかる装置等は、篤農家の栽培の戦略をモデル化して利用する。ここでは、一例としてカンキツを例にするが、本発明は、カンキツに限定するものではなく農作物一般を対象にする。

カンキツは、出荷時にその良否を判断する属性として、果実の糖度、酸度、サイズ、色、などがある。出荷時には、選果場で果実１つ１つの属性値が計測される。そのとき、属性の値ごとに点数を割り当てておき、その点数の組み合わせで等級分けされ、等級単位に箱詰めして出荷される。

例えば、同じＬサイズでも、特級Ｌサイズ、良級Ｌサイズ、並級Ｌサイズ、に分けられる。特級は、糖度や酸度、色の属性ごとに、で特定の範囲の属性値を取っているものだけが選ばれる。また、１つの果実が、特級Ｌサイズ、良級Ｌサイズ、並級Ｌサイズのどれに分類されたかによって、果実単位の買い取り額が決まり、その買い取り額の合計が、ある農家の出荷時に総売り上げ（買い取り額）となる。

このように、果実の出荷は、明確に点数化されているので、積極的な篤農家は、自分の出荷額を最大にするように戦略を立てる。例えば、量よりも質を狙う農家は、１本１本の木の手入れに時間をかける。一方、自分の農地に伏水流があって、常に土壌水分が高めで水はけがあまり良くない場合、どうしても糖度を高めるのが難しく、結果として特級クラスを作りにくい土地の場合は、質よりも数を多く出荷する戦略をとるかもしれない。あるいは、兼業農家の場合も、農地に出て手入れをする時間が少ないので、質より量を目指す場合も多い。

篤農家は、栽培において以下の３つの戦略を有している。

篤農家の第１の戦略は、自分の農作物を出荷するときの「あるべき姿」を定義する。たとえば、自分は「糖度を１４度にする」とか「サイズをＬＬサイズにする」などである。そして、成長途中の果実を、その「あるべき姿」に向けて、近づけるように施策をうっていく。

篤農家の第２の戦略は、農作物の成長予測のイメージをもち、それに合わせて栽培の手入れをしていく。たとえば、ある品種が１２月に糖度が１３度のものは、１１月は１２度、１０月は１１度、９月は１０度、・・・という風に過去の事例とその時系列の成長変化を頭の中にもっている。また、仮に１２月に糖度１３度で出荷させようと思ったら、１０月には糖度１１度になっていないと、１２月に糖度１３度まで上げるのは難しいということを体感している。そこで、各月ごとに過去の経験と照合して、順調に生育しているかどうかを調べ、過去の経験よりも進みすぎたり、遅れすぎたりしていたら、それを修正する施策をうつ。

篤農家の第３の戦略は、同じ産地の他の農家と比較して自分の畑の出来具合を見て、平均よりも進んでいるのか、遅れているのか、平均並みなのかを判断し、成長促進の程度を変えていく。気候は毎年変わるので、篤農家が同じ畑で作っていても、昨年と今年では同じ成長状態になるとは限らない。そこで、今年の気候に関わらず、自分の畑の状況を判断するには、同じ産地の隣接した農家の農作物と比較する。同じ産地であれば、気候も似たようなものであり、今年が例年より寒い年なら、自分の畑に限らず、産地の他の畑も成長速度が遅めだろうし、逆に、暖かい年なら一斉に成長が早めになるであろう。ある篤農家は、自分の農地は、日当たりがよく、例年、常に産地の平均よりもこの程度高めの数値を取っているという自負があれば、今年の気候に関わらず、今年の出来もその程度の産地平均からのかい離を期待するだろう。

本発明の装置等は、この篤農家の戦略モデルを組み込み、事前に「あるべき姿」を定義しておき、栽培の途中で「現在の作物の状況」を入力すると、そのときに行うべき施策を生成してアドバイスする。

このような栽培においては、以下の前提が成立することが多い。

まず、第１の前提として、ある産地で複数の農家がそれぞれ独立に経営しながらも、情報を共有していることを前提にする。一般に、同じ産地では、農家同士は、互いに競争相手ではありながらも、一方では、同じ産地の名前を冠して出荷することもあり、連携している。連携として、毎週や毎月単位でのそれぞれの畑の作物の状態を相互に教えあったりする。あるいは、とりまとめをする農協が、匿名にしてそれらを相互に参照可能にしたりする。ここでも、各農家は、栽培途中で、その作物の各種の属性（糖度、酸度、サイズなど）を計測し、その値を相互に参照可能にしていることを前提にする。

また、第２の前提として、産地の品種ごとに時系列での成長予測図が事前に記録されていることを前提とする。図７は、実際に産地で計測した糖度とクエン酸含有量（酸味）の時系列のデータである。このデータそのものは、過去の事例であるが、同じ産地の同じ品種であれば、今年も同様な傾向が続くと考えられるので、成長予測データとして使うことができる。図７のようなデータは、すでにそれぞれの産地で県の農業普及所や農協で記録していることが多い。しかし、成長予測図は、品種と産地が決まれば１本に定まるわけではない。同じ品種と産地でも、出荷時に糖度が１４度になる果物の成長予測図、出荷時に糖度が１２度になる果物の成長予測図、出荷時に糖度が１０度になる果物の成長予測図、など複数の成長予測図がある。図７でも、それぞれのグラフには、複数の折れ線が記載されている。折れ線１つ１つは、異なる成長予測図と解釈することもできる。

第３の前提として、事前に栽培の専門家に依頼して、成長予測図とともに、それぞれの時期の属性値が成長予測図の値とかい離があるときに、どうすれば、成長予測図上の値に近づけられるかの施策を記録しておく。例えば、成長予測図上では、１０月の糖度は１１度であるのに、今の糖度が１０度だったら、「水切り（灌水の制限）をする」という施策になるし、逆に１２度であったら、「灌水を多くして、サイズや酸度を下げることに注力させる」などの施策を事前に記載しておいてもらう。

この３つの前提のもと、各農家は、栽培の開始時点で、自分が出荷するときの、作物品種とその属性のあるべき値（ゴール値と呼ぶ）を表現し記憶しておく。ゴール値は、例えば、「糖度を１３度にして出荷させる」「サイズをＬＬ（１２センチ以上）にして出荷させる」である。そして、農家は、栽培の途中で、定期的に（毎月、毎週など）、その属性値を計測し記録する。

本発明にかかる装置等は、農家が設定した品種とゴール値をもとに、そのゴール値を取る成長予測図を参照して、そのゴール値を達成するためには、特定の時期にどういう属性値を取るべきかを調べ、農家の今の時期の属性値の値と比較して、そこにかい離があれば、そのかい離を解消するための施策を取り出して農家に提示することを行う（図８参照）。

成長予測図の属性値と現在の属性値の間にかい離を埋めるのが不可能なほどのかい離がある場合は、その成長予測図に従って成長予測をすることが困難になるといえる。その場合、現在の属性値に近い値をとる成長予測図に置き換えて成長予測をしていくのが現実的である。これは、たとえてみると、大学受験の志望校選択に似ている。例えば、当初の志望校として東大を選んで勉強をするが、模擬試験のたびに東大の合格率が低くでてきたら、確実な合格のためには、東大はあきらめて、より自分の実力にあっている偏差値の低い大学に志望校を変える必要がある。それと似ている。本発明では、現在の属性値と成長予測図の値に大きなかい離がある場合、ゴール値を変更することをアドバイスする機能も含んでいる。

これとは別に、同じ産地の農家がそれぞれ定期的に属性値を申告しているとしたら、それを集計して産地の平均値や標準偏差を計算することができる。特定の農家の作物の属性値を平均値や標準偏差と比較して、そこに大きなかい離がある場合は、これも事前にそのかい離を解消するための施策が記載しておき、その該当する記載を取り出して農家に提示することを行う。図９にあるように、産地の中で自分がσ（標準偏差）内に入っていれば、産地の平均的位置にいることがわかるし、２σの外だとかなり特殊な状況であることがわかる。

上記の仕組みを動作させると、成長予測図とのかい離を解消するための施策と、産地の平均値や標準偏差とのかい離を解消するための施策が独立に提示されるので、状況によっては、まったく正反対の施策を提示される可能性がある。例えば、図１０に示すように、今年は平年に比べて気候の暑いシーズンで成長予測図に基づくと、例年よりも糖度が上昇する割合が高く、「少し灌水をした方がよい」という施策が提示されるかもしれない。しかし、産地でみると、気温は暑いが降雨量も例年よりも多く、どの農家の作物も糖度が例年よりも高い傾向であり、産地全体でみると、この農家の畑の作物は糖度上昇の割合が相対的に低めだったとしたら、「もっと水切りをして糖度を上昇させましょう」という施策になる。これは、２つの施策が正反対なことを言っている場合である。

本発明にかかる装置等では、矛盾した施策が生成された場合に、そのどちらを採用すべきかの判定することはしない（正確にいえば、「できない」）。この施策のどちらを採用するかは、農家（本発明の利用者）が決定することとしている。２つの施策が正反対なことを言っている場合、農家（本発明の利用者）は、「異なる判断が発生する状況なのだな、だとしたら、きちんと考えないといけないな」と思って、自然に慎重に判断することを前提にしている。

＜第１の実施の形態＞
図１は、第１の実施の形態にかかる栽培支援装置９の全体構成を示す。

栽培支援装置９は、ゴール格納部１、指導内容格納部２、成長予測データ格納部３、成長データ選択部４、成長データ格納部５、現状値格納部６、指導内容選択部７、現状値収集部８を包含する。

指導内容選択部７は、端末装置１１と接続されている。現状値収集部８は、栽培支援装置９が栽培を支援する作物集団のデータを取得するセンサ１２と接続されている。このセンサ１２は、例えば、この装置による支援サービスを受ける農家の農場に設置されている。

ゴール格納部１、指導内容格納部２、成長データ格納部５、現状値格納部６は、記憶装置であり、例えば、磁気ディスク装置、ＩＣ(Integrated Circuit)メモリ装置であり、それぞれ、例えば、図２に示すデータを格納する。

成長予測データ格納部３は、記憶装置であり、例えば、図３の（ｂ）に示すデータ、即ち、栽培地域、品種、出荷時期、目標値（推定値）、属性の何れかが異なる、複数の成長予測データを格納する。

成長データ選択部４は、ゴール格納部１に格納された情報に基づいて、成長予測データ格納部３に格納されている複数の成長予測テーブルから、一つの成長予測データを選択し、成長データ格納部５に格納する。具体的には、成長データ選択部４は、ゴール格納部１に格納された栽培地域、品種、出荷時期、属性が一致し、目標値が一致または近似する成長予測データを成長予測データ格納部３から選択する。

現状値収集部８は、栽培支援装置９が栽培を支援する作物集団のデータをセンサ１２から受信して、現状値格納部６に蓄積していく。蓄積するデータは、ゴール格納部１に格納された属性の計測値である。現状値収集部８は、センサ１２から測定値を入力するのではなく、例えば、携帯端末装置から農家の人が入力するデータを受信してもよい。

指導内容選択部７は、成長データ格納部５に格納された成長予測データと、現状値格納部６に蓄積されたデータを比較して、両者の相違に応じて、指導内容格納部２に格納されている指導内容を取得して、例えば、端末装置１１に表示する。指導内容選択部７は、例えば、指導内容にしたがって、図示されない灌漑制御装置を制御してもよい。

成長データ選択部４、指導内容選択部７、および、現状値収集部８は、論理回路などの電子装置から構成される。成長データ選択部４、指導内容選択部７、または、現状値収集部８は、図示されない栽培支援装置９のプロセッサで実行されるソフトウェアによって、実現されてもよい。この場合、栽培支援装置９はコンピュータである。

図２及び図３は、本実施の形態の栽培支援装置９の扱うデータの具体的な構成を示す図である。

ゴール格納部１は、農家が出荷作物のあるべき姿として、出荷作物の特定の属性とその目標とする属性値を決め、当該出荷作物の品種、地域、出荷時期と一緒に格納している。図２の例は、農家は、三重で早生温州を１月に糖度１３度で出荷することを目標にしている。この場合、品種項目に「早生温州」、地域項目に「三重」、出荷時期項目に「１月」、属性名項目に「糖度」、属性値項目に「１３度」が入力される。

指導内容格納部２は、条件項目と指導内容項目の２項目を包含するレコードの集合を格納する。指導内容格納部２は、独立した構造体であるが、成長データ格納部５の指導部項目の１つ１つから参照されている。また、成長データ格納部５の成長予測度データの指導部項目からのみ参照されており、実質的には、成長予測度データの一部とみなすべきものである。従って、図１及び図２では、指導内容格納部２と成長データ格納部５は分離して設けられているが、両者を統合してもよい。

指導内容選択部７は、現状値格納部６のデータが指導内容格納部２の条件項目の条件式を満足する場合、対応する指導内容項目の値を提示する。図２では、条件項目は、
（１ ＝＜ 予測差分）、
（−１ ＜ 予測差分 ＜ １）、および、
（予測差分 ＝＜ −１）
であるが、これは、それぞれ、（予測差分の値が１以上の場合）、（予測差分の値が、−１より大きく１より小さい場合）、（予測差分の値が、−１以下の場合）を意味する。また、条件項目と対になっている指導内容項目は、条件項目が満足されたときに、出力される指導内容を記述するデータである。

成長予測データ格納部３は、成長予測データが多数格納されているデータベースである。成長予測データは、時期項目、推定値項目、指導部項目の３項目を包含するレコードの集合と、地域、品種、出荷時期、属性を特定する項目とを包含する。

レコードは、特定の地域で栽培され、特定の時期に出荷される、特定の品種の作物について、栽培初期から収穫時まで適当な間隔で設定された時点ごとに作成され、各レコードの時期項目は設定された複数の時点の何れかを特定する。推定値項目は、作物の特定の属性について、時期項目で特定される時点における、平年時における栽培途中または完了時の推定属性値（即ち、中間目標値または目標値）を格納する。指導部項目は、各時期における、推定属性値と実際の測定値のかい離があるときに、当該かい離を解消するための条件別の指導内容または指導内容格納部２へのポインタ情報を格納する。

成長予測データのデータ構造を例示しているのが、図２において、成長データ格納部５で例示されているデータ構造である。この例では、データ構造の識別子（ＩＤ）は１５、品種は「早生温州」、出荷時期は「１月」、地域は「三重」、その後は、（時期、推定値、指導部）の３項目のレコードが時系列順に並んでいる。なお、ここでの時期は１か月単位に記述している（６月、７月、・・・１月）が、これは、６月を始点にすることを前提にしているわけではない。また、間隔を１か月にしていることも本発明で既定しているわけではない。１日単位でも一週間単位でも、あるいはランダムな間隔でも構わない。本発明は、特定の時間間隔を規定しない。

ここに例示されているデータ構造と同様なものが多数格納されているのが、成長予測データ格納部３である。実装方法としては、このデータ構造をデータベースの１レコードとして扱い、それらのレコードを多数格納するデータベース管理システムで実現するのが一般的である。図２では、データ構造の表現をコンパクトにしたため、関係データベース（ＲＤＢ(Relational Database)）の表形式になっていない。図３に、成長予測データをＲＤＢの表形式で実現する場合の、より冗長なデータ形式を示す。図３のように、基本テーブル３１と付加テーブル３２の２つの表に分割することで、成長予測データをＲＤＢに格納させることが可能になる。

ある条件を与えた時に、適合する成長予測データを検索する時には、ＲＤＢの検索式であるＳＱＬの検索式を使う。図３の基本テーブル３１は、成長予測データが４つ格納されている。個々の成長予測データの成長推定項目は、成長推定項目には付加テーブル３２のＩＤが格納されている。例えば、先頭の成長予測データの場合、「テーブル１２」が値として格納されている。テーブル１２は、時期と推定値と指導部の３項目を包含するレコードが複数格納されている。

成長データ選択部４は、成長予測データ格納部３内の成長予測データを調べ、ゴール格納部１中の品種、地域、出荷時期、属性、目標属性値項目に適合する成長予測データを１つ選んで出力する。実際には、成長データ選択部４は、「品種」、「出荷時期」、「地域」の３項目で絞り込みを行い選ぶ。成長予測データ格納部３が図３のようにＲＤＢＭＳで実現されている場合は、成長データ選択部４は、ＲＤＢＭＳの検索言語であるＳＱＬで検索する。例えば、図２の場合、ゴール格納部１に格納されている品種（＝早生温州）、地域（＝三重）、出荷時期（＝１月）、糖度（＝１３度）、に適合する成長予測データのレコードを見つけるのには、成長データ選択部４は、以下のＳＱＬ式を作成すればよい。
ｓｅｌｅｃｔ ＊
ｆｒｏｍ 成長予測データ表
ｗｈｅｒｅ 出荷時期 ＝１月，地域＝三重、品種＝早生温州， 属性＝糖度、推定値＝１３
で、予測度ＩＤ＝１５のレコードが検索される。

成長データ格納部５は、成長データ選択部４が選択した成長予測データを格納する。図３のような実装をする場合は、成長データ格納部５に予測度ＩＤのみを保持しておけばよい。成長予測データ全体を必要とする、例えば、指導内容選択部７は、
ｓｅｌｅｃｔ ＊
ｆｒｏｍ 成長予測データ表
ｗｈｅｒｅ 予測度ＩＤ ＝ １５
で取り出すことができる。図２は、成長データ格納部５が、成長予測データの複製を保持している場合を示す。

なお、成長予測データのレコードを見つけるうえで、条件に完全に一致するレコードが存在しない場合もある。例えば、上記の例で、ゴール格納部１に格納されている品種（＝早生温州）、地域（＝三重）、出荷時期（＝１月）、糖度（＝１３度）、に適合する成長予測データのレコードとして、品種（＝早生温州）、地域（＝三重）、出荷時期（＝１月）の糖度として１２．８度のものは存在するが、１３度のものは存在しない場合がある。図７に実際の成長予測データをアナログ表現で例示しているが、このような折れ線表現をデジタル的に表形式表現にした場合、完全に一致しない場合もでてくる。その場合、
ｓｅｌｅｃｔ ＊
ｆｒｏｍ 成長予測データ表
ｗｈｅｒｅ 出荷時期 ＝ １月，地域＝三重、品種＝早生温州，属性＝糖度、推定値＝１３
の検索式では、成長データ選択部４は、適合するレコードが検索できない。この対処方法として、成長データ選択部４が、類似のレコード検索をする仕組みを備えてもよい。例えば、成長データ選択部４は、検索式を
推定値 ＝ ゴール格納部１の値（＝上記では１３）
とするのではなく、
推定値 ｂｅｔｗｅｅｎ （ゴール格納部１の値 − ０．１ ｘ Ｎ （Ｎ ＝ ０， １， ２， ．．．．．）， ゴール格納部１の値 ＋ ０．１ ｘ Ｎ （Ｎ ＝ ０， １， ２， ．．．．．））
としておき、最初は Ｎ ＝ ０で検索する。その場合の検索条件は、
推定値 ＝ ｂｅｔｗｅｅｎ （ゴール格納部１の値， ゴール格納部１の値）
となるので、もともとの検索式と同等になる。なお、このｂｅｔｗｅｅｎ句とは、ＳＱＬの標準的な検索表現であり、
検索項目 ｂｅｔｗｅｅｎ（引数１， 引数２）
が一般形式であり、検索項目の値が、引数１以上引数２以下であること、という検索条件を意味している。

ここで、Ｎ＝０で適合する検索式が見つからなかった場合、成長データ選択部４は、Ｎ＝１にして、再度検索する。その場合の検索条件は、
推定値 ｂｅｔｗｅｅｎ （ゴール格納部１の値 − ０．１ ， ゴール格納部１の値 − ０．１ ）
となる。上記の例にあてはめると、
推定値 ｂｅｔｗｅｅｎ （１２．９ ， １３．１）
となり、推定値項目の値が、１２．９以上１３．１以下のものを検索せよ、という検索条件になる。これでもレコードが見つからない場合、成長データ選択部４は、Ｎ＝２にかえて、再度検索する。その場合の検索条件は、
推定値 ｂｅｔｗｅｅｎ （１２．８ ， １３．２）
となる。このように、徐々に検索条件を広げていき、成長データ選択部４は、ゴール格納部１のゴールに適合する成長予測データをみつける。

このように検索条件を緩めていく方法は、様々な手法があり、ここで示している手法は一般的な一例にすぎない。成長データ選択部４は、どのような方法で検索条件を緩めてもよい。

現状値格納部６は、農家が栽培途中で定期的に計測した特定の時期の特定の属性の属性値を時系列順に格納する測定値項目と、測定値項目に格納された属性値と成長データ格納部５の対応する時期の推定値項目の差分を格納する予測差分項目から構成される表を格納する。図２では、特定の時期として１か月単位（６月、７月、・・・１月）で例示しているが、これは６月を始点にすることも、間隔を１か月単位にすることも特定しているわけではない。作物の種類によっては別の月を始点にすればよいし、測定間隔も１日単位、一週間単位、あるいはランダムな間隔でもまったく構わない。また、予測差分項目は、処理の途中で必要となる作業域であり、現状値格納部６が備えていなくても良い。

指導内容選択部７は、例えば、農家が栽培途中で定期的に、現状値収集部８から作物の測定値を入力すると起動される。入力された測定値は、現状値格納部６に格納される。指導内容選択部７は、この測定値項目と成長データ格納部５の対応する時期の推定値の差分を計算して対応する予測差分項目に格納する。次に、指導内容選択部７は、成長データ格納部５の当該対応する時期の指導部項目を取り出し、当該差分値を解消するための指導内容を取り出して端末装置１１に出力する。このとき、指導内容選択部７は、指導部項目から参照されている指導内容格納部２の条件項目の中の条件式を検査し、予測差分項目の値が適合する条件項目を持つレコードをみつけて、そのレコードの指導内容項目に記載されているデータ、例えば、指導内容を記載した文章を出力する。

なお、農家は、出荷作物の属性、目標値、品種、地域、出荷時期を、端末装置１１から成長データ選択部４に入力してもよい。この場合、成長データ選択部４は、それらの値を、ゴール格納部１から得るのではなく、端末装置１１から得る。

本実施の形態の栽培支援装置９は、農作物の栽培において、出荷時に目標値、例えば目標糖度、を達成させることを容易にする。その理由は、成長データ選択部４が、与えられた目標条件に適合する成長予測データを、成長予測データ格納部３から選択して、成長データ格納部５に格納するからである。そして、指導内容選択部７が、当該成長予測データに基づいて、指導内容を決定して出力するからである。

＜第２の実施の形態＞
本実施の形態は、第１の実施の形態の変形である。本実施の形態において、農家は、出荷作物の複数の属性について、例えば、糖度に加えて硬度などについても、目標値を設定しゴール格納部１に格納する。

成長データ選択部４は、複数の属性のおのおのに対応する成長予測データを選択して、それらすべてを成長データ格納部５に格納する。現状値収集部８は、栽培支援する作物について、複数の属性のおのおのに対応する測定値を現状値格納部６に蓄積する。指導内容選択部８は、複数の属性のおのおのに対応する指導内容を出力する。

他の点において、本実施の形態の栽培支援装置９は、第１の実施の形態と同じである。

本実施の形態の栽培支援装置９は、農作物の栽培において、出荷時に複数の目標値、例えば目標糖度と目標硬度、を達成させることを容易にする。その理由は、成長データ選択部４が、成長予測データ格納部３から、与えられた複数の属性についての目標値を含む目標条件に適合する成長予測データを、複数選択して、成長データ格納部５に格納するからである。そして、指導内容選択部７が、当該複数の成長予測データに基づいて、指導内容を決定して出力するからである。

＜第３の実施の形態＞
図４は、第３の実施の形態にかかる栽培支援装置９の全体構成を示す。本実施の形態の栽培支援装置９１は、成長データ選択部４および成長データ格納部５の代わりに、産地データ格納部５１および成長データ生成部４１を備える。本実施の形態の栽培支援装置９１は、成長予測データ格納部３を備えていない。

成長データ生成部４１は、ゴール格納部１のデータで指定された産地、品種、出荷時期の作物であって、栽培支援装置９１が栽培支援する作物以外の、作物集団のデータを取得するセンサ１２と接続されている。成長データ生成部４１は、それらのセンサ１２から、ゴール格納部１のデータで指定された属性の測定値を収集し、産地データ格納部５１に産地成長データを作成していく。成長データ生成部４１は、センサ１２から測定値を入力するのではなく、例えば、携帯端末装置から農家の人が入力するデータを受信してもよい。

産地データ格納部５１は、記憶装置であり、例えば、磁気ディスク装置、ＩＣメモリ装置であり、例えば、図５に示す産地成長データを格納する。成長データ生成部４１は、論理回路などの電子装置から構成される。成長データ生成部４１は、図示されない栽培支援装置９１のプロセッサで実行されるソフトウェアによって、実現されてもよい。この場合、栽培支援装置９１はコンピュータである。

産地データ格納部５１は、産地成長データを格納する。産地成長データは、時期項目、平均値項目、標準偏差項目、指導部項目の４項目を包含するレコードの集合を包含する。産地成長データは、地域、品種、出荷時期、属性を特定する項目を包含していてもよい。産地成長データが包含するレコードは、栽培初期から収穫時まで適当な間隔で設定された時点ごとに作成され、各レコードの時期項目は設定された複数の時点の何れかを特定する。平均値項目と標準偏差項目は、栽培支援装置９１の支援を受ける農家が所属する産地の、複数の他の農家が栽培途中の作物について、定期的に計測した特定の属性の属性値の計測値の平均値と標準偏差を時系列順に格納する。指導部項目は、各時期における、特定の実測属性値を平均値項目と標準偏差項目と比較したときのかい離の条件別の、当該かい離を解消するための指導内容または指導内容格納部２へのポインタ情報を格納する。

図５は、糖度についての例を示している。この例の産地成長データは、毎月の平均値と標準偏差が格納されている。これらの値は、毎週、毎月など定期的に農家が持ち寄った栽培途中の果実などを対象に、営農指導員が農協に設置している装置（例：糖度計）で測定した計測値から算出できる。例えば、農協に設置されているパソコンが、当該計測値を蓄積しておいて、平均と標準偏差を算出し、栽培支援装置９１に送信してもよい。また、成長データ生成部４１が、センサ１２から収集した計測値から平均と標準偏差を算出してもよい。なお、産地成長データは、必ずしも、標準偏差を格納していなくても良い。

指導内容格納部２は、産地成長データが、平均値だけを格納し標準偏差を格納していなければ、第１の実施の形態と同じものでも良い。産地成長データが、平均値および標準偏差を格納している場合、指導内容格納部２条件項目は、図５に例示するように、
２σ＝＜ 測定値
σ ＜ 測定値 ＜ ２σ
−σ ＝＜ 測定値 ＝＜ σ
−２σ ＜ 測定値 ＜−σ
−２σ ＞＝ 測定値
に分かれる。このσは、標準偏差を意味し、Ｘは、現状値格納部６の測定値項目の値を示している。ここでは、現状値格納部６の測定値項目の値が、産地の標準偏差の範囲（σ）に入っているのか、あるいは、２σの範囲なのか、さらには、２σのさらに外に位置しているのかを条件分岐している。

図９にも示したが、測定値が正規分布に従う場合、個々の測定値の平均値からのかい離は、σ内に６８％、２σ内に９５％、３σ内に９９．７％が入る。上記の条件は、栽培支援を受けている作物が、産地の中で平均的なのか（σ内）、少しずれている（２σ内）のか、ほとんど例外的なのか（２σ外）に分類している。指導内容格納部２の指導内容は、この分類に基づいて、今の栽培状態を変更するのかしないのかのアドバイスを、記載している。この指導内容項目は、栽培の専門家が記述することが前提である。

指導内容選択部７は、農家が現状値格納部６の測定値項目に入力すると起動されて、産地データ格納部５１の当該特定の時期に対応する時期項目を持つレコードをみつける。指導内容選択部７は、当該レコードの指導部項目が参照する指導内容格納部２の条件項目をみて、計測した属性値と当該レコード中の平均値項目と標準偏差項目の値とのかい離の条件に適合する指導内容項目の値を取り出して出力する。

図５では、条件として、σ、２σの範囲を条件にしているが、本発明は、それに限定するものではない。

本実施の形態において、上記の説明以外の部分は、第１の実施形態と同じである。

本実施の形態の栽培支援装置９１は、農作物の栽培において、出荷時に目標値、例えば目標糖度、を達成させることを容易にする。その理由は、成長データ生成部４が、与えられた目標条件に適合する産地成長データを、特定産地の作物の計測値から生成して、成長データ格納部５に格納するからである。そして、指導内容選択部７が、当該産地成長データに基づいて、指導内容を決定して出力するからである。

＜第４の実施の形態＞
本実施の形態は、第１の実施の形態の変形である。図６は、本実施形態の栽培支援装置９に格納されるデータを示す。

本実施の形態において、成長データ選択部４は、成長予測データ格納部３内の成長予測データを調べ、ゴール格納部１中の品種、地域、出荷時期、属性、目標属性値項目に適合する成長予測データを適合度の高い順に複数選んで成長データ格納部５に格納する。第１の実施の形態における成長予測データ選択部４との違いは、指定された属性について、複数の予測度データを出力する点である。第１の実施の形態において説明したように、成長予測データ選択部４は、ゴール格納部１の条件を満足する成長予測データを探すが、見つからないときには、徐々に検索条件を緩めていく。成長データ選択部４は、複数の予測度データを選択するときには、検索条件を徐々に緩めていきながら複数の成長予測データを検索する。選択する成長予測データの数は、栽培支援装置９にパラメータとして与えられている。この数は、通常は、数個であるが、それ以上であっても良い。図６では３つの候補を保持している例を示している。

栽培支援装置９は、成長データ選択部４が選択した複数の成長予測データのうち、現時点で最も適合している成長予測データのＩＤをそのメモリ内の予測データ格納域１０に記憶する。この最も適合している予測度データというのは、成長データ選択部４が、徐々に条件を緩める途中で、緩める程度が最も小さくて検索されたレコードを意味する。

現状値格納部６は、第１の実施の形態で説明した測定値項目を包含するレコードの集合を格納する。現状格納部６に格納されるレコードは、さらに、当該測定値項目に格納された属性値と、前述の複数の成長予測データの対応する時期の推定値項目の差分を格納する、予測差分項目を複数有する。図６では、成長予測データ格納部３が３つの成長予測データを格納しているため、予測差分項目も３つ存在する。本発明でこの数を３に特定することを意図するわけではない。また、予測差分項目は、処理の途中で必要となる作業域であり、現状値格納部６が備えていなくても良い。本実施形態の現状値格納部６は、上述のレコード集合以外に、各成長予測データ対応に、測定開始時の差分から、最新の差分までの累積値を格納する差分累積項目を包含するレコード（累積値レコード）も格納する。

指導内容選択部７は、例えば、農家が栽培途中で定期的に、現状値収集部８から作物の測定値を入力すると起動される。入力された測定値は、現状値格納部６に格納される。指導内容選択部７は、この測定値項目と、成長データ格納部５に格納された複数の成長予測データの対応する時期の推定値のおのおのとの差分を計算して、対応する予測差分項目に格納する。指導内容選択部７は、複数の成長予測データのおのおの対応に算出した差分を、累積値レコードに、複数の成長予測データのおのおの対応に累積していく。次に、指導内容選択部７は、成長データ格納部５の中から予測データ格納域１０が保持するＩＤをもつ成長予測データから、対応する時期の指導部項目を取り出す。

指導内容選択部７は、さらに、成長データ格納部５の当該対応する時期の指導部項目を取り出し、当該差分値を解消するための指導内容を取り出して端末装置１１に出力する。この部分の処理は、第１の実施形態と同じである。そのため、図６では、指導部項目の先については記述を省略している。

指導内容選択部４は、さらに、現状値格納部６の累積値レコードの複数の差分累積項目値を参照して、予測データＩＤ格納域１０が示す成長予測データが計測値に最も適合している、即ち差分累積項目値が最も小さいかを調べる。予測データＩＤ格納域１０が示す成長予測データが計測値に、最も適合している場合は何もせず終了するが、そうでない場合は、最も適合している成長予測データのＩＤを端末装置１１に出力する。

図６の例を使って説明する。図６では、成長データ格納部５には、３つの成長予測データが格納されている。それらは、予測度ＩＤとして１５，１３，１１のものである。いま、ＩＤ＝１５の予測度データは、１月の糖度が１３度になる成長予測データなので、最初の時点で、最も適合しているとして選択され、予測データ格納域１０には、ＩＤ＝１５が格納されている。一方、ＩＤ＝１３の成長予測データは、１月の糖度が１１．５度、ＩＤ＝１１の成長予測データは、１月の糖度が１０度、であり、ＩＤ＝１５のものに比べて、出荷時（＝１月）の糖度が低い成長予測データである。農家は、出荷時の目標糖度を１３度に設定したので、ＩＤ＝１５の予測度データが選択されたが、６月、７月と生育が進むにつれ、１３度を目標とする成長予測とはかい離がでてきている。１０月の時点では、差分累積が−４．５になっている。一方、ＩＤ＝１３の成長予測データとのかい離は−３．０、ＩＤ＝１１の成長予測データとのかい離は＋１．０であり、１０月時点では、１月出荷時に糖度１１．５度を目標したとしても、まだ１０月時点での状態は、糖度に関して生育遅れの状態である。糖度１０度を目標にした場合は、さすがにそれよりは成長は高い、という状態である。ここで、農協の指導員だとしたら、「あなたの目標は糖度１３度ですが、今の状態では、１３度の成長予定に比べて遅れていて、糖度１１．５度と糖度１０度の間です。目標１３度を追求するのではなく、目標を下げて１１．５度にしましょう」というアドバイスをする可能性がある。あるいは、１０月時点では、まだ糖度を急上昇させる手段が残っているなら、「水切りをもっと行って、糖度上昇をがんばれ」と励ますかもしれない。

本実施の形態にかかる栽培支援装置９は、「あなたの作物の現状は、あなたが目標としている値より、もう一段下げた目標の方に近いですよ。目標を変えてみることを検討しませんか」くらいのアドバイスを提示することは可能である。具体的には、農家が新規に計測値を入力すると、たとえば、ＩＤ＝１５，１３，１１の成長予測データと農家の目標の間のかい離について、現状値格納部６の差分累積項目、最新の差分の値を３つ並べて農家に提示することを行う。

本実施の形態の栽培支援装置９は、適切な栽培目標値の設定を可能とする。その理由は、成長データ選択部４が、指定された属性に関し、複数の成長予測データを成長データ格納域５に格納するからである。そのうえで、指導内容選択部７が、計測値と中間目標値との差異が小さな成長予測データの識別子を出力するからである。

＜第５の実施の形態＞
図１１は、本実施の形態にかかる栽培支援装置９の全体構成を示す。

本実施の形態の栽培支援装置９２は、成長データ設定部４２、成長データ格納部４、指導内容格納部２、および、指導内容選択部７を備える。成長データ設定部４２は、栽培地域、品種、出荷時期、並びに、最終目標値を含む、栽培条件から決定される、出荷時期までの複数の中間時点における中間目標値を含む成長テーブルを選択または生成して成長データ格納手段に格納する。指導内容格納部２は、栽培支援する作物についての計測値と中間目標値の相違に応じた指導内容を格納する。指導内容選択部７は、複数の中間時点の各々において、栽培支援する作物の計測値を取得して当該中間時点の中間目標値と比較し、両者の相違に基づいて指導内容格納手段から指導内容を選択して出力する。

本実施の形態の栽培支援装置９２は、農作物の栽培において、出荷時に目標値、例えば目標糖度、を達成させることを容易にする。その理由は、成長データ設定部４が、与えられた目標条件に適合する成長予測データを、選択または生成して、成長データ格納部５に格納するからである。そして、指導内容選択部７が、当該成長予測データに基づいて、指導内容を決定して出力するからである。

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

１ ゴール格納部
２ 指導内容格納部
３ 成長予測データ格納部
４ 成長データ選択部
５ 成長データ格納部
６ 現状値格納部
７ 指導内容選択部
８ 現状値収集部
９、９１、９２ 栽培支援装置
１０ 予測データＩＤ格納域
１１ 端末装置
１２ センサ
４１ 成長データ生成部
４２ 成長データ設定部
５１ 産地データ格納部

Claims (9)

1. 栽培地域、品種、出荷時期、並びに、最終目標値を含む、栽培条件から決定される、前記出荷時期までの複数の中間時点における中間目標値を含む成長テーブルを選択または生成して成長データ格納手段に格納する成長データ設定手段と、
   前記成長データ格納手段と、
   栽培支援する作物についての計測値と前記中間目標値の相違に応じた指導内容を格納する指導内容格納手段と、
   前記複数の中間時点の各々において、前記栽培支援する作物の前記計測値を取得して当該中間時点の前記中間目標値と比較し、両者の相違に基づいて前記指導内容格納手段から前記指導内容を選択して出力する指導内容選択手段と、を備える、栽培支援装置。
2. 複数の前記栽培条件の各々に関連付けて、前記複数の中間時点における前記中間目標値を含む前記成長テーブルを格納する成長予測データ格納手段を、さらに備え、
   前記成長データ設定手段は、前記栽培支援する作物についての前記栽培条件を取得して、当該栽培条件の前記栽培地域、前記品種、及び、前記出荷時期が一致し、前記最終目標値が一致または近似する前記栽培条件に関連付けられた前記成長テーブルを前記成長予測データ格納手段から選択する、請求項１の栽培支援装置。
3. 前記成長データ設定手段は、複数の前記成長テーブルを選択して記憶し、
   前記指導内容選択手段は、前記栽培支援する作物の前記計測値を取得して、前記複数の成長テーブル各々の前記中間目標値と比較し、差異が最も小さい前記成長テーブルの識別情報を出力する、請求項２の栽培支援装置。
4. 前記成長データ設定手段は、前記複数の中間時点で区切られた期間ごとに、前記栽培支援する作物以外であって前記栽培条件が同じ、複数の作物集団の各々の前記計測値を取得し、当該計測値の統計値を算出して、前記複数の中間時点に関連付けて記憶することで前記成長テーブルを作成する、請求項１の栽培支援装置。
5. 前記特定成長データ格納手段は、複数の属性の各々についての中間目標値を含む成長テーブルを格納し、
   前記指導内容格納手段は、前記栽培支援する作物についての前記複数の属性の各々についての前記計測値と前記中間目標値の相違に応じた前記指導内容を格納し、
   前記指導内容選択手段は、前記複数の中間時点における各々において、前記複数の属性の各々について、前記栽培支援する作物の前記計測値を取得して前記中間目標値と比較し、両者の相違に基づいて前記指導内容格納手段から前記指導内容を選択して出力する、請求項１乃至４の何れかの栽培支援装置。
6. 栽培地域、品種、出荷時期、並びに、最終目標値を含む、栽培条件から決定される、前記出荷時期までの複数の中間時点における中間目標値を含む成長テーブルを選択または生成して成長データ格納手段に記憶し、
   栽培支援する作物についての計測値と前記中間目標値の相違に応じた指導内容を指導内容格納手段に格納し、
   前記複数の中間時点の各々において、前記栽培支援する作物の前記計測値を取得して当該中間時点の前記中間目標値と比較し、両者の相違に基づいて前記指導内容格納手段から前記指導内容を選択して出力する、栽培支援方法。
7. 複数の前記栽培条件の各々に関連付けて、前記複数の中間時点における前記中間目標値を含む前記成長テーブルを成長予測データ格納手段に格納し、
   前記栽培支援する作物についての前記栽培条件を取得して、当該栽培条件の前記栽培地域、前記品種、及び、前記出荷時期が一致し、前記最終目標値が一致または近似する前記栽培条件に関連付けられた前記成長テーブルを前記成長予測データ格納手段から選択する、請求項６の栽培支援方法。
8. 栽培地域、品種、出荷時期、並びに、最終目標値を含む、栽培条件から決定される、前記出荷時期までの複数の中間時点における中間目標値を含む成長テーブルを選択または生成して成長データ格納手段に記憶する処理と、
   栽培支援する作物についての計測値と前記中間目標値の相違に応じた指導内容を指導内容格納手段に格納する処理と、
   前記複数の中間時点の各々において、前記栽培支援する作物の前記計測値を取得して当該中間時点の前記中間目標値と比較し、両者の相違に基づいて前記指導内容格納手段から前記指導内容を選択して出力する処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。
9. 複数の前記栽培条件の各々に関連付けて、前記複数の中間時点における前記中間目標値を含む前記成長テーブルを成長予測データ格納手段に格納する処理と、
   前記栽培支援する作物についての前記栽培条件を取得して、当該栽培条件の前記栽培地域、前記品種、及び、前記出荷時期が一致し、前記最終目標値が一致または近似する前記栽培条件に関連付けられた前記成長テーブルを前記成長予測データ格納手段から選択する処理を、コンピュータに実行させる請求項８のプログラム。

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