JP2016019512A - 農作物の収穫時期推測装置及び農作物の収穫時期推測プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】農作物の味質が良好な収穫時期を推測する装置を提供する。【解決手段】農作物の収穫時期推測装置１は、農作物を取り巻く環境情報である測定データを用いて、各味要素の質を示す食味成分量の値を推測する食味成分量推測手段（食味成分量推測部１１ｃ）、食味成分量推測手段により推測した各味要素の食味成分量を用いて、各味要素の食味成分量の値が目標値にどれだけ近いかを示す各味要素の食味値を推測する食味値推測手段（食味値推測部１２ｃ）、食味値推測手段により推測した各味要素の食味値を用いて、農作物の味の推測値を得る味推測手段（味推測部１３ｃ）、味推測手段によって算出された異なる時点における各味要素の食味成分量の値に対応する複数の農作物の味の推測値を比較して推奨収穫時期あるいは推奨収穫日を判定する収穫時期推測手段（収穫時期推測部１４ｃ）、を備える装置。【選択図】図１

Description

本発明は、農作物の収穫時期推測装置及び農作物の収穫時期推測プログラムに関する。

専門知識や経験がない場合、外観から農作物の味や収穫時期を判断することは難しい。その一方で、農作物の収穫を適切な時期に行えば、高値で取引される作物を出荷できるため、例えば経験の浅い農業初心者のような人でも、農作物の味や収穫時期を正確に推測できる装置や手段に関心が高まってきている。

例えば、特許文献１では、予測基準時の属する作物の生育期の温度データと、当該生育期より過去の複数の他の生育期の温度データとを取得し、そこから予測収穫時期を算出し、予測収穫時期の分布状況にもとづいて、予測時の作物の予測収穫時期についての予測情報を生成する情報処理装置が提案されている。

特開２０１３−４２６６８号公報

しかしながら、特許文献１に開示される技術では、積算温度を基に収穫時期を決定しており、推測可能なのはあくまで「収穫可能である確率が一番高い日」であり、美味しさについては何ら考慮されていなかった。したがって、予測収穫時期に収穫した作物の味質にばらつきが生じるという課題があった。

本発明は係る事情に鑑みてなされたものであり、農作物の味質が良好な収穫時期を推測することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明に係る農作物の収穫時期推測装置は、農作物を取り巻く環境情報である測定データを用いて、甘味、苦味、酸味、塩味、うま味の基本味要素から選択される少なくとも１種、及び、食感、水分、香りの副次的味要素から選択される少なくとも１種の各味要素の質を示す食味成分量の値を推測する食味成分量推測手段、食味成分量推測手段により推測した各味要素の食味成分量を用いて、各味要素の食味成分量の値が目標値にどれだけ近いかを示す各味要素の食味値を推測する食味値推測手段、食味値推測手段により推測した各味要素の食味値を用いて、農作物の味の推測値を得る味推測手段、味推測手段によって算出された異なる時点における各味要素の食味成分量の値に対応する複数の農作物の味の推測値を比較して推奨収穫時期あるいは推奨収穫日を判定する収穫時期推測手段、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、味推測手段が、各味要素の食味成分量の値が目標値にどれだけ近いかを示す各味要素の食味値を用いて農作物の味を推測し、収穫時期推測手段が、味推測手段によって算出された異なる推測時点における各味要素の食味成分量の値に対応する複数の農作物の味の推測値を比較して推奨収穫時期あるいは推奨収穫日を判定している。そのため、測定者は、味質の良好な収穫時期を推測することができる。

好ましくは、収穫時期推測手段が、比較する複数の農作物の味の推測値があらかじめ設定された閾値以上である日を推奨収穫日と判定するとよい。この場合、味質が良好な収穫時期を複数日提示することが可能となる。その結果、作業者が自身の予定に応じて、最も都合の良い収穫日を選ぶことができるため、利便性を向上させることができる。

好ましくは、収穫時期推測手段が、比較する複数の農作物の味の推測値が最大値である日を推奨収穫日と判定するとよい。この場合、可能な限り味質が最も良好な日を提示することが可能となる。その結果、測定者は、味質の良好な収穫時期をより精度よく推測することができる。

好ましくは、食味成分量推測手段は、各味要素の質を示す食味成分量である第１の参照値と、測定データである第２の参照値との関係を回帰分析した第１の回帰式を用いて食味成分量の値を推測するとよい。この場合、第１の回帰式により、各味要素の食味成分量の値を推測しているため、未来の味の推測を精度よく行うことが可能となり、味質の良好な収穫時期をより精度よく推測することができる。

より好ましくは、食味値推測手段は、各味要素の質を示す食味成分量であって第１の参照値とは異なる第３の参照値と、第３の参照値が目標値にどれだけ近いかを示す各味要素の食味値である第４の参照値との関係を回帰分析した第２の回帰式を用いて食味値を推測するとよい。この場合、第２の回帰式により、各味要素の食味値を推測しているため、未来の味の推測を精度よく行うことが可能となり、味質の良好な収穫時期をより精度よく推測することができる。

より好ましくは、第１〜第４の参照値は、過去の値であるとよい。この場合、過去の値を用いて回帰分析した第１及び第２の回帰式により、各味要素の食味成分量の値と各味要素の食味値を推測しているため、未来の味の推測を精度よく行うことが可能となり、味質の良好な収穫時期をより精度よく推測することができる。

好ましくは、各味要素の食味成分量は、甘味が糖分量、苦味が硝酸態窒素量及びポリフェノール量、酸味がクエン酸量、塩味が塩分量、うま味がアミノ酸量、食感が分解されたペクチン量、アミロース・アミロペクチン量、又はタンパク質、水分が水分量、香りがモノテルペン又はエステル、であるとよい。この場合、食味成分量として汎用性の高い成分を用いることで、農作物の種類を問わず、精度よく味が推測できる。その結果、味が推測可能な農作物の適用範囲が拡大することから、利便性を大幅に向上することができる。これにより、収穫時期の推測が可能な農作物の適用範囲も拡大する。

より好ましくは、糖分量の値は、当該糖分量の第１の参照値と積算日照時間、土中積算カリウム量、夜の平均気温の積算値、及び日中の平均気温の積算値との関係を回帰分析した第１の回帰式を用いて推測され、硝酸態窒素量の値は、当該硝酸態窒素量の第１の参照値と土中積算窒素量との関係を回帰分析した第１の回帰式を用いて推測され、ポリフェノール量の値は、当該ポリフェノール量の第１の参照値と積算光量及び平均気温の積算値との関係を回帰分析した第１の回帰式を用いて推測され、クエン酸量の値は、当該クエン酸量の第１の参照値と開花後経過時間との関係を回帰分析した第１の回帰式を用いて推測され、塩分量の値は、当該塩分量の第１の参照値と土中積算塩分量との関係を回帰分析した第１の回帰式を用いて推測され、アミノ酸量の値は、当該アミノ酸量の第１の参照値と土中積算窒素量、土中積算アミノ酸量、積算日照時間、土中積算カリウム量、及び日中平均気温の積算値との関係を回帰分析した第１の回帰式を用いて推測され、分解されたペクチン量、アミロース・アミロペクチン量、又はタンパク質の値は、当該分解されたペクチン量の第１の参照値と結実後経過時間との関係、当該アミロース・アミロペクチン量の第１の参照値と積算日照時間、夜の平均気温の積算値、土中積算カリウム量、及び日中平均気温の積算値との関係、又は当該タンパク質量の第１の参照値と土中積算窒素量、土中積算アミノ酸量、土中積算カリウム量、日中平均気温の積算値、及び積算日照時間との関係を回帰分析した第１の回帰式を用いて推測され、水分量の値は、当該水分量の第１の参照値と土中積算水分量及び土中積算塩分量との関係を回帰分析した第１の回帰式を用いて推測され、モノテルペン又はエステル量の値は、当該モノテルペンの第１の参照値と結実後経過時間との関係又は当該エステル量の第１の参照値と結実後経過時間との関係を回帰分析した第１の回帰式を用いて推測されるとよい。この場合、各味要素の食味成分量に応じて当該食味成分量の生成に影響の大きい測定データを用いているため、食味成分量を精度よく推測することが可能となり、農作物の味をより一層精度よく推測することができる。これにより、測定者は、味質の良好な収穫時期をより精度よく推測することも可能となる。

好ましくは、農作物の位置情報を取得する位置情報取得手段、をさらに備え、食味成分量推測手段は、位置情報取得手段によって測定した位置情報に基づいた測定データに対応する各味要素の食味成分量の値を推測するとよい。この場合、専門知識が必要である機器分析のような測定を行わなくとも、農作物の位置情報に基づいた測定データを用いることで、農作物の味の推測の精度を一層向上することができる。これにより、測定者は、味質の良好な収穫時期をより精度よく推測することも可能となる。

好ましくは、農作物の味の推測値または収穫時期推測手段の判定結果を表示させる表示手段、をさらに備えるとよい。この場合、味の推測値または農作物の収穫時期を測定者に簡便に知らせることが可能となるため、利便性を向上することができる。

本発明に係る農作物の収穫時期推測プログラムは、農作物の収穫時期を推測するためにコンピュータを、農作物を取り巻く環境情報である測定データを用いて、甘味、苦味、酸味、塩味、うま味の基本味要素から選択される少なくとも１種、及び、食感、水分、香りの副次的味要素から選択される少なくとも１種の各味要素の質を示す食味成分量の値を推測する食味成分量推測手段、食味成分量推測手段により推測した各味要素の食味成分量を用いて、各味要素の食味成分量の値が目標値にどれだけ近いかを示す各味要素の食味値を推測する食味値推測手段、食味値推測手段により推測した各味要素の食味値を用いて、農作物の味の推測値を得る味推測手段、味推測手段によって算出された異なる時点における各味要素の食味成分量の値に対応する複数の農作物の味の推測値を比較して推奨収穫時期あるいは推奨収穫日を判定する収穫時期推測手段、として機能させることを特徴とする。

本発明によれば、味推測手段が、各味要素の食味成分量の値が目標値にどれだけ近いかを示す各味要素の食味値を用いて農作物の味を推測し、収穫時期推測手段が、味推測手段によって算出された異なる推測時点における各味要素の食味成分量の値に対応する複数の農作物の味の推測値を比較して推奨収穫時期あるいは推奨収穫日を判定している。そのため、測定者は、味質の良好な収穫時期を推測することができる。

本発明によれば、農作物の味質が良好な収穫時期を推測することができる。

本発明の実施形態１に係る農作物の収穫時期推測装置をデータベースとともに示すブロック図である。 データベースに保存されているデータを示すイメージ図である。 農作物の味に対する各味要素の食味値と農作物の味に点数を付けた一覧を示すイメージ図である。 本発明の実施形態１に係る農作物の収穫時期推測装置の処理動作を示すフローチャートである。 本発明の実施形態２に係る農作物の収穫時期推測装置の処理動作を示すフローチャートである。 本発明の実施形態３に係る農作物の収穫時期推測装置をデータベースとともに示すブロック図である。 本発明の実施形態４に係る農作物の収穫時期推測装置をデータベースとともに示すブロック図である。 本発明の実施形態４に係る農作物の収穫時期推測装置の表示部が履歴をバー状に表示する一例である。 本発明の実施形態４に係る農作物の収穫時期推測装置の表示部が履歴をグラフ状に表示する一例である。

本発明を実施するための形態（実施形態）につき、図面を参照しつつ詳細に説明する。本発明は以下の実施形態に限定されるものではない。また以下に記載した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のものが含まれる。さらに以下に記載した構成要素は、適宜組み合わせることができる。また、本発明の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。なお、説明において、同一要素又は同一機能を有する要素には、同一符号を用いることとし、重複する説明は省略する。

（実施形態１）
まず、図１を参照して、本発明の実施形態１に係る農作物の収穫時期推測装置１の構成ならびに処理動作について説明する。図１は、本発明の実施形態１に係る農作物の収穫時期推測装置をデータベースとともに示すブロック図である。農作物の収穫時期推測装置１は、ハードウェア的にはコンピュータのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）をはじめとする素子で実現でき、ソフトウェア的にはデータ送受信機能のあるプログラム等によって実現されるが、以下に説明する図１等ではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組み合わせによって様々なかたちで実現できる。ここでは、各機能ブロックの構成を中心として説明する。具体的な処理内容については、構成の説明後に詳述する。

農作物の収穫時期推測装置１は、図１に示すように、通信部１ａと、記憶部１ｂと、演算部１ｃと、を備えている。農作物の収穫時期推測装置１が対象とする農作物としては、米、野菜、果物などが挙げられる。ここで、農作物の収穫時期の推測は、農作物の味を基に推測する。農作物の味は、味覚の基本となる要素である甘味、苦味、酸味、塩味、うま味の５種の基本味要素と、食感、水分、香りの３種の副次的味要素から構成される。これら各味要素は、農作物の種類によって寄与する割合が異なる。本実施形態に係る農作物の収穫時期推測装置１は、この農作物の味を推測し、推測した味に基づいて、農作物の収穫時期を推測することを主目的としている。

通信部１ａは、ネットワークを介して、データベース２と相互に通信可能に構成される。具体的には、農作物の収穫時期を推測するために、後述する演算部１ｃの要求に応じて必要なデータをデータベース２から読み出して取得し、後述する記憶部１ｂに保存する機能を担っている。ネットワークは、インターネット網でもよく、あるいはＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の私設通信網、携帯電話網、電話回線網、ＩＳＤＮ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、専用線等の公衆通信網であってもよい。

ここで、図２を参照して、データベース２に保存されているデータについて詳細に説明する。図２は、データベースに保存されているデータを示すイメージ図である。データベース２は、農作物を取り巻く環境情報である測定データのうち、土中成分情報、気象情報を保存する第１の領域と、農作物を取り巻く環境情報である測定データのうち、生育状況情報を保存する第２の領域と、農作物の各味要素の係数を保存する第３の領域と、農作物の各味要素の食味成分量を算出する第１の回帰式を保存する第４の領域と、農作物の各味要素の食味値を算出する第２の回帰式を保存する第５の領域の、大きく５つの領域に分かれている。このデータベース２を構成するハードウェアとしては、データを記録保存できるものであれば特に制限されず、例えば、ハードディスク等の記録媒体が挙げられる。なお、データベース２の設置場所としては、例えば、クラウドネットワーク上やネットワークサーバ上、コンピュータ内等であってもよい。また、場所の表現としては、図２に示したＡ，Ｂのような田畑を区別できる識別子であってもよく、緯度や経度であってもよい。さらに、データベース２は、１つに集約しなくてもよく、例えば、土中成分情報は畑のセンサ値を保存している自らのデータベースから取得し、気象情報は気象庁のデータベースから取得するようにしてもよい。またさらには、データの保存日時の単位としては、１日ごとでもよく、１２時間ごとであってもよい。

まず、データベース２の第１の領域について詳細に説明する。第１の領域は、図２に示すように、味及び収穫時期を推測したい農作物の場所における、現在に至るまでの測定データを保存している。測定データは、各味要素の食味成分量に影響する環境要因を示すデータであれば特に制限されない。本実施形態では、土中成分情報、気象情報のデータを保存している。土中成分情報としては、カリウム量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、アミノ酸量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、窒素量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、塩分量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、水分量〔％〕の計測値が挙げられる。気象情報としては、日照時間〔ｈ〕、夜の平均気温〔℃〕、日中の平均気温〔℃〕、光量〔ｌｘ〕、平均気温〔℃〕の計測値が挙げられる。これらのデータは、田畑に設置したセンサや測定器から得た値を保存している。例えば、夜の平均気温は、日没から日の出までの間に１時間ごとに温度計で計測した気温の平均値を保存して得る。これらのデータを積算値として利用するときは、あらかじめ決めておいた積算の起点時から味推測実施時までのデータの和を計算する。積算の起点時としては、播種日、発芽日、田植え日などが挙げられる。例えば、図２に示す９／１５にＡの場所で生育している米の味を推測したい場合を考える。田植え日の５／１０を計算の起点日とすると、田植え日の５／１０から味を推測する当日の９／１５までの場所Ａの土中成分情報と気象情報を取得する。積算値は、５／１０から９／１５までの各測定値の和をそれぞれ計算することで求まる。

続いて、データベース２の第２の領域について、詳細に説明する。第２の領域は、図２に示すように、場所毎に、植わっている作物の名称と品種に対応した生育状況情報を保存している。本実施形態では、生育状況情報としては、開花日時、結実日時が挙げられる。開花後経過時間を味の推測に利用するときは、取得した開花日時から味の推測実施時までの経過時間を計算する。結実後経過時間を味の推測に利用するときは、取得した結実日時から味の推測実施時までの経過時間を計算する。この生育状況情報は、画像認識を用いて取得してもよく、計測者が目視で確認した情報から取得してもよい。なお、生育状況情報として、例えば苗をどの程度密集させて生育するか、１平方メートルあたり何本果樹を植えるかといった農作物の密度情報を保存しておくと好ましい。この場合、さらに精度よく味の推測が可能になる。この密度情報は、手動で入力してもよく、画像判定などで自動計測してもよい。

続いて、データベース２の第３の領域について詳細に説明する。第３の領域は、図２に示すように、植わっている作物の名称と品種に対応した各味要素の係数の基本値と、係数の補正値を保存している。ここで、各味要素の係数の基本値とは、農作物の味に対する各味要素の寄与度に応じた係数のことである。係数の補正値とは、ある場所のある作物の係数を、好みや目標とする味にあわせて独自に変更できるようにするための値である。係数の変更時は、係数の基本値に係数の補正値を加算あるいは減算して利用する。

続いて、データベース２の第４の領域について詳細に説明する。第４の領域は、図２に示すように、植わっている作物の名称と品種に対応した第１の回帰式を保存している。第１の回帰式は、各味要素の食味成分量を推測するための回帰式で、甘味、苦味、酸味、塩味、うま味の基本味要素から選択される少なくとも１種及び食感、水分、香りの副次的味要素から選択される少なくとも１種の各味要素の質を示す食味成分量である第１の参照値と、各味要素の食味成分量に影響する測定データである第２の参照値との関係を回帰分析して求められる式のことである。言い換えれば、各味要素の食味成分量を目的変数、測定データを説明変数とした式のことである。なお、第１の回帰式は、農作物の密度情報に対応して保存されていると好ましい。この場合、さらに精度よく味の推測が可能になる。

続いて、データベース２の第５の領域について詳細に説明する。第５の領域は、図２に示すように、植わっている作物の名称と品種に対応した第２の回帰式を保存している。第２の回帰式は、各味要素の食味値を推測するための回帰式で、各味要素の食味成分量であって第１の参照値とは異なる第３の参照値と、第３の参照値が目標値にどれだけ近いかを示す各味要素の食味値である第４の参照値との関係を回帰分析して求められる式のことである。言い換えれば、各味要素の食味値を目的変数、各味要素の食味成分量を説明変数とした式のことである。ここで、第１〜第４の参照値は、過去の値である。具体的には、第１の参照値は、周辺環境の変化に伴い変化する生育中の農作物の各味要素の食味成分量を示す値である。但し、第１の参照値は、推測対象である生育中の農作物ではなく、生育中の農作物の各味要素の食味成分量を過去に実測した値である。第３の参照値は、過去に収穫した農作物の各味要素の食味成分量を実測した値であり、食味値がある値の時の食味成分量を示す値である。つまり、第１の参照値と第３の参照値は、ともに農作物の各味要素の食味成分量を表す値であるが異なる値を意味している。この場合、過去の値を用いて回帰分析した第１及び第２の回帰式により、各味要素の食味成分量の値と各味要素の食味値を推測しているため、未来の味の推測を精度よく行うことが可能となり、味質の良好な収穫時期をより精度よく推測することができる。なお、各味要素の食味成分量、測定データ、各味要素の食味値の詳細については後述する。

記憶部１ｂは、各種データを保持するための記憶領域である。具体的には、通信部１ａがデータベース２より取得したデータを保存する役割や後述する演算部１ｃによって計算された値のデータを保存する役割を担っている。記憶部１ｂとしては、フラッシュメモリ等を用いるとよい。

演算部１ｃは、通信部１ａに農作物の味の推測に必要なデータをデータベース２から読み出すように指示するとともに、記憶部１ｂに保存されているデータベース２から読み出したデータを用いて、農作物の味と収穫時期を推測する機能を担っている。この演算部１ｃは、食味成分量推測部１１ｃと、食味値推測部１２ｃと、味推測部１３ｃと、収穫時期推測部１４ｃを備えている。演算部１ｃとしては、ＣＰＵやＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）などが挙げられる。なお、記憶部１ｂと演算部１ｃは一体的に構成されていてもよい。

食味成分量推測部１１ｃは、通信部１ａがデータベース２から読み出した第１の回帰式を用いて、味を推測したい時点における、各味要素の食味成分量に影響する環境要因を示す測定データに対応する各味要素の食味成分量の値を推測する食味成分量推測手段としての機能を有している。ここで、食味成分量推測部１１ｃは、測定データを用いて各味要素の食味成分量を推測する構成となっているため、測定データに応じて測定者が味を推測したい時点における各味要素の食味成分量の値を推測できる。例えば、各味要素の食味成分量の過去の値を推測する場合は、測定データの過去の値を第１の回帰式に代入して、測定データの過去の値に対応する各味要素の食味成分量の値を推測することとなる。また、各味要素の食味成分量の現在の値を推測する場合は、測定データの現在の値を第１の回帰式に代入して、測定データの現在の値に対応する各味要素の食味成分量を推測することとなる。さらに、各味要素の食味成分量の未来の値を推測する場合は、各味要素の食味成分量に影響する環境要因を示すデータの未来の値を第１の回帰式に代入して、未来の値に対応する各味要素の食味成分量を推測することとなる。ここで、過去あるいは現在の各味要素の食味成分量を推測するときは、センサや測定器の実測値を用いればよいが、未来の各味要素の食味成分量を推測するときは、実測した値が存在しない。そのため、未来の食味成分量を推測するときは、各味要素の食味成分量に影響する環境要因を示すデータを推測する必要がある。未来の値は、食味成分量推測部１１ｃが推測し、記憶部１ｂに保存しておき、未来の食味成分量を推測するときに用いる。未来の値について、詳細は後述する。この食味成分量推測部１１ｃによって推測された各味要素の食味成分量の値は、記憶部１ｃに保存される。この食味成分量推測部１１ｃは、甘味、苦味、酸味、塩味、うま味の基本味要素から選択される少なくとも１種及び食感、水分、香りの副次的味要素から選択される少なくとも１種の各味要素の食味成分量を推測すればよく、収穫時期を推測したい農作物に応じて推測する味要素の食味成分を選択すればよい。

ここで、各味要素の食味成分量と各味要素の食味成分量に影響する測定データとの関係について詳細に説明する。各味要素の食味成分量としては、農作物の種類を問わず、精度よく味を推測できる汎用性の高い成分を用いるとよい。これにより、農作物の種類を問わず、精度よく味が推測できる。その結果、味が推測可能な農作物の適用範囲が拡大することから、利便性を大幅に向上することができる。

まず、甘味の質を示す食味成分量としては、糖分量を用いる。糖分量は、農作物の光合成によって生成されるとともに、農作物の呼吸量に影響することから、糖分量に影響する測定データとしては、積算日照時間〔ｈ〕、土中積算カリウム量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、夜の平均気温の積算値〔℃〕、及び日中の平均気温の積算値〔℃〕を用いるとよい。つまり、食味成分量推測部１１ｃは、第１の回帰式に積算日照時間〔ｈ〕、土中積算カリウム量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、夜の平均気温の積算値〔℃〕、及び日中の平均気温の積算値〔℃〕のデータを代入して糖分量を推測することとなる。

次に、苦味の質を示す食味成分量としては、硝酸態窒素量及びポリフェノール量を用いる。農作物は、硝酸態窒素として、窒素を体内に吸収するが、土壌が窒素過多となり、農作物が必要以上に窒素を吸収してしまうと、農作物内に窒素が残ってしまう。このことから、硝酸態窒素量に影響する測定データとしては、土中積算窒素量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕を用いるとよい。つまり、食味成分量推測部１１ｃは、第１の回帰式に土中積算窒素量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕のデータを代入して硝酸態窒素量を推測することとなる。また、ポリフェノール量は、気温、光量により変化することから、ポリフェノール量に影響する測定データとしては、積算光量〔ｌｘ〕、平均気温の積算値〔℃〕を用いるとよい。つまり、食味成分量推測部１１ｃは、第１の回帰式に積算光量〔ｌｘ〕、平均気温の積算値〔℃〕のデータを代入し、ポリフェノール量を推測することとなる。そして、この硝酸態窒素量とポリフェノール量の和を苦味の総食味成分量として、後述する苦味値の推測に利用する。

次に、酸味の質を示す食味成分量としては、クエン酸量を用いる。クエン酸量は、クエン酸回路の働きにより、エネルギー生成に伴って徐々に減少していくことから、クエン酸量に影響する測定データとしては、開花後経過時間〔ｈ〕を用いるとよい。つまり、食味成分量推測部１１ｃは、第１の回帰式に開花後経過時間〔ｈ〕のデータを代入し、クエン酸量を推測することとなる。

次に、塩味の質を示す食味成分量としては、塩分量を用いる。外部環境から吸収した塩分を内部に蓄え、この塩分が塩味を呈する農作物があることから、塩分量に影響する測定データとしては、土中積算塩分量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕を用いるとよい。つまり、食味成分量推測部１１ｃは、第１の回帰式に土中積算塩分量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕のデータを代入し、塩分量を推測することとなる。

次に、うま味の質を示す食味成分量としては、アミノ酸量を用いる。アミノ酸は、光合成のうち窒素同化という作用により生成されるとともに、農作物が土壌のアミノ酸を直接吸収する。このことから、アミノ酸量に影響する測定データとしては、土中積算窒素量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、土中積算アミノ酸量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、積算日照時間〔ｈ〕、土中積算カリウム量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、及び日中平均気温の積算値〔℃〕を用いるとよい。つまり、食味成分量推測部１１ｃは、第１の回帰式に、土中積算窒素量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、土中積算アミノ酸量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、積算日照時間〔ｈ〕、土中積算カリウム量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、及び日中平均気温の積算値〔℃〕のデータを代入し、アミノ酸量を推測することとなる。

次に、食感の質を示す食味成分量としては、分解されたペクチン量、アミロース・アミロペクチン量、又はタンパク質量を用いる。まず、農作物は、ペクチンという細胞間物質が時間経過に伴い分解されることにより、柔らかさが増すことから、分解されたペクチン量に影響する測定データとしては、結実後経過時間〔ｈ〕を用いるとよい。つまり、食味成分量推測部１１ｃは、第１の回帰式に結実後経過時間〔ｈ〕のデータを代入して分解されたペクチン量を推測することとなる。また、澱粉であるアミロース・アミロペクチンは、光合成によって生成されることから、アミロース・アミロペクチン量に影響する測定データとしては、積算日照時間〔ｈ〕、夜の平均気温の積算値〔℃〕、土中積算カリウム量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、及び日中平均気温の積算値〔℃〕を用いるとよい。つまり、食味成分量推測部１１ｃは、第１の回帰式に積算日照時間〔ｈ〕、夜の平均気温の積算値〔℃〕、土中積算カリウム量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、及び日中平均気温の積算値〔℃〕のデータを代入して、アミロース・アミロペクチン量を推測することとなる。また、タンパク質はアミノ酸から生成され、その生成器官の活性調節にカリウムが関与していることから、タンパク質量に影響する測定データとしては、土中積算窒素量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、土中積算アミノ酸量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、土中積算カリウム量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、日中平均気温の積算値〔℃〕、及び積算日照時間〔℃〕を用いるとよい。つまり、食味成分量推測部１１ｃは、第１の回帰式に土中積算窒素量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、土中積算アミノ酸量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、土中積算カリウム量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、日中平均気温の積算値〔℃〕、及び積算日照時間〔℃〕のデータを代入して、タンパク質量を推測することとなる。そして、この分解されたペクチン量、アミロース・アミロペクチン量、タンパク質量と各成分の農作物への影響度合いに応じた係数との積を加算して食感の総食味成分量として、後述する食感値の推測に利用する。

次に、水分の質を示す食味成分量としては、水分量を用いる。農作物は、ストレスを与えることで水分の吸収が活性化することから、水分量に影響する測定データとしては、土中積算水分量〔％〕、土中積算塩分量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕を用いるとよい。つまり、食味成分量推測部１１ｃは、第１の回帰式に土中積算水分量〔％〕、土中積算塩分量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕のデータを代入して、水分量を推測することとなる。

次に、香りの質を示す食味成分量としては、モノテルペン又はエステルを用いる。モノテルペンは、柑橘系の香りを呈する成分であり、時間経過に伴い減少することから、モノテルペンに影響する測定データとしては、結実後経過時間〔ｈ〕を用いる。つまり、食味成分量推測部１１ｃは、第１の回帰式に結実後経過時間〔ｈ〕のデータを代入して、モノテルペン量を推測することとなる。また、エステルは、果物全般や松茸の香りを呈する成分である。農作物が成熟すると、時間経過とともに呼吸が不完全となってアルコールが生じ、それが農作物中の有機酸と結合することで生成される。このことから、エステルに影響する測定データとしては、結実後経過時間〔ｈ〕を用いるとよい。つまり、食味成分量推測部１１ｃは、第１の回帰式に結実後経過時間〔ｈ〕のデータを代入して、エステル量を推測することとなる。これらモノテルペン又はエステルは、味を推測したい農作物に応じて、適宜使い分けるとよい。

以上のように、各味要素の食味成分量に応じて当該食味成分量の生成に影響の大きい測定データを用いることで、食味成分量を精度よく推測することが可能となり、農作物の味をより一層精度よく推測することができる。これにより、測定者は、味質の良好な収穫時期をより精度よく推測することも可能となる。

次に、食味成分量推測部１１ｃによって推測される未来の値について、詳細に説明する。未来の値は、気象情報と土中成分情報から推測する各味要素の食味成分量に応じて選択して推測される。気象情報としては、夜の平均気温〔℃〕、日中の平均気温〔℃〕、平均気温〔℃〕、雨量〔ｍｍ〕、日照時間〔ｈ〕、光量〔ｌｘ〕が挙げられる。土中成分情報としては、窒素量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、塩分量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、アミノ酸量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、カリウム量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、水分〔％〕が挙げられる。ここで、夜の平均気温〔℃〕、日中の平均気温〔℃〕、平均気温〔℃〕、日照時間〔ｈ〕、光量〔ｌｘ〕、窒素量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、塩分量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、アミノ酸量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、カリウム量〔ｍｇ／乾土１００ｇ〕、水分量〔％〕の値あるいは積算値は、各味要素の食味成分量の推測に必要な値であり、雨量〔ｍｍ〕は、土中成分情報の未来の値の算出に必要な値である。なお、気象情報のうち、雨量〔ｍｍ〕、夜の平均気温〔℃〕、日中の平均気温〔℃〕、及び平均気温〔℃〕の未来の値の算出は、過去の気温のデータや過去の雨量のデータを過去の気象情報が蓄積されたデータベースにアクセスしてデータを取得し、それを基に計算することによって行う。この過去の気象情報が蓄積されたデータベースは、例えば気象庁のデータベースでもよく、独自に気象情報を蓄積しておいたデータベースでもよい。また、気象情報のうち、日照時間〔ｈ〕と光量〔ｌｘ〕の未来の値の算出は、推測したい時期に応じた標準的な地域別日射量を格納したデータベースにアクセスし、その値を取得することによって行う。データベースは、公的機関により公開されているものを利用してもよく、独自に日射情報を蓄積しておいたデータベースでもよい。一方、土中成分情報の未来の値の算出は、土中成分関連のデータを保存したデータベースにアクセスしてデータを取得し、それを基に計算することによって行う。土中成分関連のデータとしては、時期に応じた肥料、水の推奨散布量の標準値、時期に応じた作物の養分の吸収量の標準値、及び時期に応じた土質ごとの水の蒸発量の標準値などが挙げられる。具体的には、土中成分情報の未来の値は、直前に実測した測定データあるいは推測したい時点の直前の未来の値に、土中成分関連のデータから土中成分を増加させる増加要因及び土中成分を減少させる減少要因を選択して加減算することにより求まる。

食味値推測部１２ｃは、通信部１ａがデータベース２から読み出した第２の回帰式を用いて、食味成分量推測手段により推測した各味要素の食味成分量の値に対応する各味要素の食味値を推測する食味値推測手段としての機能を有している。具体的には、食味値推測部１２ｃは、第２の回帰式に、記憶部１ｂに保存されている食味成分量推測部１１ｃによって求められた各味要素の食味成分量のデータを代入して、各味要素の食味値を推測し、求められた値を記憶部１ｂに保存する。つまり、食味値推測部１２ｃが甘味の食味値を推測する場合は、食味値推測部１２ｃは、第２の回帰式に食味成分量推測部１１ｃによって求められた糖分量のデータを代入して、甘味の食味値（甘味値）を推測する。食味値推測部１２ｃが苦味の食味値を推測する場合は、食味値推測部１２ｃは、第２の回帰式に食味成分量推測部１１ｃによって求められた総苦味食味成分量のデータを代入して、苦味の食味値（苦味値）を推測する。食味値推測部１２ｃが酸味の食味値を推測する場合は、食味値推測部１２ｃは、第２の回帰式に食味成分量推測部１１ｃによって求められたクエン酸量のデータを代入して、酸味の食味値（酸味値）を推測する。食味値推測部１２ｃが塩味の食味値を推測する場合は、食味値推測部１２ｃは、第２の回帰式に食味成分量推測部１１ｃによって求められた塩分量のデータを代入して、塩味の食味値（塩味値）を推測する。食味値推測部１２ｃがうま味の食味値を推測する場合は、食味値推測部１２ｃは、第２の回帰式に食味成分量推測部１１ｃによって求められたアミノ酸量のデータを代入して、うま味の食味値（うま味値）を推測する。食味値推測部１２ｃが食感の食味値を推測する場合は、食味値推測部１２ｃは、第２の回帰式に食味成分量推測部１１ｃによって求められた総食感食味成分量のデータを代入して、食感の食味値（食感値）を推測する。食味値推測部１２ｃが水分の食味値を推測する場合は、食味値推測部１２ｃは、第２の回帰式に食味成分量推測部１１ｃによって求められた水分量のデータを代入して、水分の食味値（水分値）を推測する。食味値推測部１２ｃが香りの食味値を推測する場合は、食味値推測部１２ｃは、第２の回帰式に食味成分量推測部１１ｃによって求められたモノテルペン又はエステルのデータを代入して、香りの食味値（香り値）を推測する。なお、各味要素の食味値は、各味要素の食味成分量の値が目標値にどれだけ近いかを示す値である。ここで、各味要素の食味成分量の目標値は、味を推測したい農作物に応じて適宜設定される。例えば、味を推測したい農作物が米の場合、品評会で優勝した「最高品質」の米の各味要素の食味成分量の値を目標値とすればよい。また、過去に売れ行きの良かった米の各味要素の食味成分量の値や、自分が実際に食べてみて特に美味であると感じた米の各味要素の食味成分量の値を目標値としてもよい。その他の農作物に対しても、同様に過去に売れ行きが良かったり、品評会で優勝したり、自分で食べてみて美味であると感じた農作物の各味要素の食味成分量の値を目標値としてもよい。

味推測部１３ｃは、農作物の味の推測値を求める味推測手段としての機能を有している。具体的には、通信部１ａがデータベース２から読み出した農作物の味に対する各味要素の寄与度に応じた係数と、食味値推測部１２ｃによって求められた各味要素の食味値との積を求め、この積を加算して農作物の味の推測値を得ている。つまり、甘味値をＭ、苦味値をＮ、酸味値をＰ、塩味値をＱ、うま味値をＲ、食感値をＳ、水分値をＴ、香り値をＵ、甘味の係数をａ、苦味の係数をｂ、酸味の係数をｃ、塩味の係数をｄ、うま味の係数をｅ、食感の係数をｆ、水分の係数をｇ、香りの係数をｈとすると、農作物の味の推測値Ｖｔａｓｔｅは以下の式（１）で表される関係を示すこととなる。
ａＭ＋ｂＮ＋ｃＰ＋ｄＱ＋ｅＲ＋ｆＳ＋ｇＴ＋ｈＵ＝Ｖｔａｓｔｅ・・・式（１）

ここで、図３を参照して、データベース２に登録してある農作物の味に対する各味要素の寄与度に応じた係数の導出方法について、詳細に説明する。図３は、農作物の味に対する各味要素の食味値と農作物の味に点数を付けた一覧を示すイメージ図である。なお、本説明では、式（１）を用いて連立方程式を立式し、それを解いて農作物の味に対する各味要素の寄与度に応じた係数を求める方法を示す。また、推測対象である農作物には米を用い、米の味要素としては、甘味、苦味、うま味、食感、水分を用いた場合を例に説明する。

まず、推測対象である農作物の味と、その味に応じた各味要素の食味値を複数実測する。具体的には、米を試食し、米の味の実測値ＶｔａｓｔｅＰＶと、その味の実測値ＶｔａｓｔｅＰＶに応じた甘味値、苦味値、うま味値、食感値、水分値を点数付けする。これらの点数は、図３に示すように、実食した米ごとに一覧表にまとめておく。なお、ここでいう実食した米は、推測対象である生育中の米とは異なり、過去に収穫した米のことである。また、測定対象の農作物は、推測したい農作物と同じ種類・品種であると精度よく係数を求めることが可能である。

次に、これらの点数を式（１）に代入して連立方程式を立式する。すなわち、式（１）の農作物の味の推測値Ｖｔａｓｔｅに、米の味の実測値ＶｔａｓｔｅＰＶを代入し、甘味の係数ａ、苦味の係数ｂ、うま味の係数ｅ、食感の係数ｆ、水分の係数ｇを変数にして、甘味値Ｍ、苦味値Ｎ、うま味値Ｒ、食感値Ｓ、水分値Ｔに、推測した甘味値、苦味値、うま味値、食感値、水分値の点数をそれぞれ代入する。ここで、連結方程式は、利用する味要素の数より１つ少ない数の式を立式する。本例においては、甘味、苦味、うま味、食感、水分の５つの味要素を利用していることから、４つの連立方程式を立式することとなる。具体的には、実食した米１〜４のデータを用いて以下の式（２）〜式（５）の連立方程式を立式する。
０．９ａ＋０．２ｂ＋０．８ｅ＋０．９ｆ＋０．５ｇ＝０．８・・・式（２）
０．６ａ＋０．４ｂ＋０．５ｅ＋０．７ｆ＋０．６ｇ＝０．７・・・式（３）
１．０ａ＋０．１ｂ＋０．９ｅ＋１．０ｆ＋０．４ｇ＝０．９・・・式（４）
０．４ａ＋０．４ｂ＋０．３ｅ＋０．１ｆ＋０．６ｇ＝０．２・・・式（５）
更にこれに加えて、甘味値、苦味値、うま味値、食感値、水分値が最大値となるとき米の味の推測値Ｖｔａｓｔｅが最大値となる以下の式（６）の連立方程式を立式する。
１．０ａ＋１．０ｂ＋１．０ｅ＋１．０ｆ＋１．０ｇ＝１．０・・・式（６）
式（６）は、甘味値、苦味値、うま味値、食感値、水分値が最大値となるとき、米の味の推測値Ｖｔａｓｔｅも最大値となるように係数の値を調整するための式である。

次に、式（２）〜式（６）の連立方程式を解き、甘味の係数ａ、苦味の係数ｂ、うま味の係数ｅ、食感の係数ｆ、水分の係数ｇの値を求める。なお、小数点以下の数が多すぎる場合は、四捨五入するなどして切り上げや切り捨てを行うとよい。

次に、米の味の実測値ＶｔａｓｔｅＰＶと、その味の実測値ＶｔａｓｔｅＰＶに応じた甘味値、苦味値、うま味値、食感値、水分値の実食した米データの中から、式（２）〜式（５）で用いた実食した米１〜４とは異なる実食した米データを用い、同様の手順を繰り返して、甘味の係数ａ、苦味の係数ｂ、うま味の係数ｅ、食感の係数ｆ、水分の係数ｇを求める。このように、甘味の係数ａ、苦味の係数ｂ、うま味の係数ｅ、食感の係数ｆ、水分の係数ｇをそれぞれ複数求める。

次に、甘味の係数ａ、苦味の係数ｂ、うま味の係数ｅ、食感の係数ｆ、水分の係数ｇのそれぞれの平均値を求める。そして、甘味の係数ａ、苦味の係数ｂ、うま味の係数ｅ、食感の係数ｆ、水分の係数ｇのそれぞれの平均値と甘味値、苦味値、うま味値、食感値、水分値のそれぞれの最高値を式（１）に代入し、米の味の推測値Ｖｔａｓｔｅを求める。このとき、求めた米の味の推測値Ｖｔａｓｔｅが米の味の推測値Ｖｔａｓｔｅの最高値に一致しない場合は正規化を行う。ここで言う正規化とは、米の味の推測値Ｖｔａｓｔｅの最高値が、あらかじめ決めておいた値になるよう甘味の係数ａ、苦味の係数ｂ、うま味の係数ｅ、食感の係数ｆ、水分の係数ｇのそれぞれの平均値を調節することである。以上より、米の味に対する甘味、苦味、うま味、食感、水分の寄与度に応じた係数が求まる。なお、本例においては、米の味に対する甘味、苦味、うま味、食感、水分の寄与度に応じた係数を求めたが、その他の農作物の場合であっても同様の方法を用いることにより、農作物の味に対する各味要素の寄与度に応じた係数を求めることができる。

収穫時期推測部１４ｃは、農作物の推奨収穫時期を判定する収穫時期推測手段としての機能を有している。具体的には、記憶部１ｂに保存されている、味推測部１３ｃによって算出された異なる味の推測時点における各味要素の食味成分量に対応する複数の味の推測値を比較して推奨収穫日あるいは推奨収穫時期を判定している。本実施形態では、収穫時期推測部１４ｃは、複数の味の推測値とあらかじめ設定した閾値を比較して、閾値以上となる味の推測値となる日を推奨収穫時期として判定し、その推奨収穫時期を記憶部１ｂに保存する。ここで、閾値は、農作物に応じて適宜設定される。例えば、品評会で優勝した「最高品質」の農作物の味の値、過去に売れ行きの良かった農作物の味の値、自分が実際に食べてみて特に美味であると感じた農作物の味の値を設定するとよい。これにより、測定者が味質の良好な収穫時期を推測することが可能となる。また、本実施形態では、収穫時期推測部１４ｃが複数の味の推測値が閾値以上となる日を推奨収穫日と判定しているため、味の推測値の味の推移も観察することが可能である。例えば、過去の味の推測値が閾値未満であり、未来の味の推測値が閾値以上の場合、農作物の味質が上昇傾向にあると推測できる。逆に、過去の味の推測値が閾値以上、未来の味の推測値が閾値未満である場合、農作物の推奨収穫時期は既に過ぎており、農作物の味質が下降傾向にあることが推測できる。また、未来の味の推測値が時期を追うごとに閾値以上となる場合、農作物の味質が上昇傾向にあると推測でき、未来の味の推測値が時期を追うごとに閾値未満となる場合、農作物の味質が下降傾向にあると推測できる。このように、本実施形態では、測定者が味質の良好な収穫時期を推測することが可能となるとともに、農作物の味質の推移も推測することが可能となる。

続いて、図４を参照して、本発明の実施形態１に係る農作物の収穫時期推測装置１の処理動作について説明する。図４は、本発明の実施形態１に係る農作物の収穫時期推測装置の処理動作を示すフローチャートである。

まず、演算部１ｃが通信部１ａに農作物の味に対する各味要素の寄与度に応じた係数を読み出すように指示する。そして、通信部１ａが演算部１ｃの要求に応じて、データベース２の第２の領域より、その農作物の味の推測に必要なすべての係数を読み出して取得し、記憶部１ｂに保存する。（ステップＳ０１）

続いて、演算部１ｃが通信部１ａに甘味、苦味、酸味、塩味、うま味の基本味要素から選択される少なくとも１種及び食感、水分、香りの副次的味要素から選択される少なくとも１種の各味要素の質を示す食味成分量である第１の参照値と、各味要素の食味成分量に影響する測定データである第２の参照値との関係を回帰分析した第１の回帰式を読み出すように指示する。そして、通信部１ａが演算部１ｃの要求に応じて、データベース２の第４の領域より、その農作物の味推測に必要なすべての第１の回帰式を読み出して取得し、記憶部１ｂに保存する。（ステップＳ０２）

続いて、演算部１ｃが通信部１ａに各味要素の食味成分量であって第１の参照値とは異なる第３の参照値と、各味要素の食味成分量の値が目標値にどれだけ近いかを示す各味要素の食味値である第４の参照値との関係を回帰分析した第２の回帰式を読み出すように指示する。そして、通信部１ａが演算部１ｃの要求に応じて、データベース２の第５の領域より、その農作物の味を推測するのに必要なすべての第２の回帰式を読み出して取得し、記憶部１ｂに保存する。（ステップＳ０３）

続いて、演算部１ｃが通信部１ａに味を推測したい農作物の場所における測定データと各味要素の食味成分量に影響する環境要因を示すデータの推測値である未来の値を推測するためのデータを読み出すように指示する。そして、通信部１ａが演算部１ｃの要求に応じて、データベース２の第１の領域から測定データを読み出して取得し、記憶部１ｂに保存する。（ステップＳ０４）

続いて、食味成分量推測部１１ｃがステップＳ０２で取得した第１の回帰式と、ステップＳ０４で取得した測定データの中から推測に必要な日の測定データと各味要素の食味成分量に影響する環境要因を示すデータの推測値である未来の値の推測に必要なデータを記憶部１ｂから読み出して、経過時間、あるいは、積算の起点日から推測したい日までのデータの積算値、あるいは、未来の値を求める。求めた経過時間、あるいは、積算の起点日から推測したい日までのデータの積算値、あるいは、未来の値と、第１の回帰式を用いて、味を推測したい時点における各味要素の食味成分量の値を推測し、この推測値を記憶部１ｂに保存する。（ステップＳ０５）

続いて、食味値推測部１２ｃがステップＳ０３で取得した第２の回帰式と、ステップＳ０５で食味成分量推測部１１ｃにより求められた各味要素の食味成分量の推測値を記憶部１ｂから読み出して、この第２の回帰式を用いて各味要素の食味成分量の値に対応する各味要素の食味値を推測し、この推測値を記憶部１ｂに保存する。（ステップＳ０６）このとき、農作物の収穫時期推測装置１は、味を推測したい農作物に応じて、必要な味要素の数だけステップＳ０５とステップＳ０６の処理動作を繰り返す。

続いて、味推測部１３ｃが、ステップＳ０１で取得した農作物の味に対する各味要素の寄与度に応じた係数とステップＳ０６で食味値推測部１２ｃにより求められた各味要素の食味値との積を求める。味を推測したい農作物に応じて、必要な味要素の数だけこの計算を繰り返す。そして、算出した各味要素の積を加算して農作物の味の推測値を算出し、算出した農作物の味の推測値を記憶部１ｂに保存する。（ステップＳ０７）このとき、農作物の収穫時期推測装置１は、収穫限界時期に至るまでの日数分、ステップＳ５からステップＳ７の処理動作を繰り返す。

続いて、収穫時期推測部１４ｃが、ステップＳ０７で求めて記憶部１ｂに保存してある異なる推測時点における複数の農作物の味の推測値と、データベースから取得し記憶部１ｂに保存してある閾値を読み出す。収穫時期推測部１４ｃは、読みだした複数の農作物の味の推測値のうち、閾値以上の日を推奨収穫日と判定する。以上、農作物の収穫時期推測装置１がステップＳ０１〜ステップＳ０８の処理動作を行うことにより、農作物の味質が良好な収穫時期を推測することができる。

以上のように、本実施形態に係る農作物の収穫時期推測装置１は、農作物の収穫時期を推測する装置であって、データベースを参照して、甘味、苦味、酸味、塩味、うま味の基本味要素から選択される少なくとも１種及び食感、水分、香りの副次的味要素から選択される少なくとも１種の各味要素の質を示す食味成分量である第１の参照値と、各味要素の食味成分量に影響する測定データである第２の参照値との関係を回帰分析した第１の回帰式を読み出して、当該第１の回帰式を用いて、味を推測したい時点における、各味要素の食味成分量に影響する環境要因を示す測定データに対応する各味要素の食味成分量の値を推測する食味成分量推測手段（食味成分量推測部１１ｃ）、データベースを参照して、各味要素の食味成分量であって第１の参照値とは異なる第３の参照値と、各味要素の食味成分量の値が目標値にどれだけ近いかを示す各味要素の食味値である第４の参照値との関係を回帰分析した第２の回帰式を読み出して、当該第２の回帰式を用いて、食味成分量推測手段により推測した各味要素の食味成分量の値に対応する各味要素の食味値を推測する食味値推測手段（食味値推測部１２ｃ）、農作物の味に対する各味要素の寄与度に応じた係数と、食味値推測手段により推測した各味要素の食味値との積を求め、各味要素の積を加算して農作物の味の推測値を得る味推測手段（味推測部１３ｃ）、味推測手段によって算出された異なる推測時点における各味要素の食味成分量の値に対応する複数の農作物の味の推測値を比較して推奨収穫時期あるいは推奨収穫日を判定する収穫時期推測手段（収穫時期推測部１４ｃ）、を備える。そのため、味推測手段（味推測部１３ｃ）が、各味要素の食味成分量の値が目標値にどれだけ近いかを示す各味要素の食味値を用いて農作物の味を推測し、収穫時期推測手段（収穫時期推測部１４ｃ）が、味推測手段によって算出された異なる味の推測時点における各味要素の食味成分量の値に対応する複数の農作物の味の推測値を比較して推奨収穫時期あるいは推奨収穫日を判定していることから、測定者は、味質の良好な収穫時期を推測することができる。

また、本実施形態に係る農作物の収穫時期推測装置１においては、収穫時期推測手段（収穫時期推測部１４ｃ）が、比較する複数の農作物の味の推測値があらかじめ設定された閾値以上である日を推奨収穫日と判定している。そのため、味質が良好な収穫時期を複数日提示することが可能となる。その結果、作業者が自身の予定に応じて、最も都合の良い収穫日を選ぶことができるため、利便性を向上させることができる。

（実施形態２）
次に、図５を参照して、本発明の実施形態２に係る農作物の収穫時期推測装置の処理動作について説明する。図５は、本発明の実施形態２に関わる農作物の収穫時期推測の手順を示したフローチャート図である。ここで、実施形態２に係る農作物の収穫時期推測装置の構成は、実施形態１の農作物の収穫時期推測装置１と共通である。実施形態２に係る農作物の収穫時期推測装置は、収穫時期の判定を、味推測部１３ｃが推測した複数の農作物の味推測値を比較し農作物の味の推測値が最大値を示す日を推奨収穫日と判定する点で、実施形態１に係る農作物の収穫時期推測装置１と相違する。以下、実施形態１と異なる点を中心に説明する。

図５に示すように、実施形態１と実施形態２のフローチャートでは、ステップＳ０８の処理内容が異なっている。本実施形態では、収穫時期推測部１４ｃが、ステップＳ０７で求めた複数の農作物の味推測値を比較し、比較した味推測値の中で最大の値である味推測値である日を、収穫推奨日と判断する。味の推移の観察が可能という点では、本実施形態における農作物の収穫時期推測装置は、実施形態１と同等の機能を有する。

以上のように、本実施形態に係る農作物の収穫時期推測装置は、収穫時期推測手段（収穫時期推測部１４ｃ）が、比較する複数の農作物の味の推測値が最大値である日を推奨収穫日と判定している。そのため、可能な限り味質が最も良好な日を提示することが可能となる。その結果、測定者は、味質の良好な収穫時期をより精度よく推測することができる。

（実施形態３）
次に、図６を参照して、本発明の実施形態３に係る農作物の収穫時期推測装置１０の構成について説明する。図６は、本発明の実施形態３に係る農作物の収穫時期推測装置をデータベースとともに示すブロック図である。

農作物の収穫時期推測装置１０は、実施形態１に係る農作物の収穫時期推測装置１と同様に、通信部１ａと、記憶部１ｂと、演算部１ｃと、を備えている。実施形態３に係る農作物の収穫時期推測装置１０は、位置情報取得部１ｄをさらに備えている点において、実施形態１に係る農作物の収穫時期推測装置１と相違する。以下、実施形態１と異なる点を中心に説明する。

位置情報取得部１ｄは、図６に示すように、推測したい農作物の位置情報を取得し、演算部１ｃに位置情報を伝達する位置情報取得手段としての機能を担っている。演算部１ｃは、この位置情報に基づいて、どの場所の測定データを取得するか判断し、演算部１ｃ（食味成分量推測部１１ｃ）が通信部１ａに判断した場所の測定データを読み出すように指示する。通信部１ａは、演算部１ｃ（食味成分量推測部１１ｃ）の要求に応じて、データベース２の第１の領域より位置情報取得部１ｄが測定した位置情報に基づく場所の測定データを読み出して取得し、記憶部１ｂに保存する。そして、演算部１ｃ（食味成分量推測部１１ｃ）は、位置情報取得部１ｄが測定した位置情報に基づいた測定データに対応する各味要素の食味成分量を推測する。この位置情報取得部１ｄは、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）などの機器が挙げられる。なお、本実施形態の農作物の収穫時期推測装置１０が多機能携帯電話（スマートフォン）などのＧＰＳ機能を搭載した機器に搭載された場合、測定者が測定したい農作物の場所に赴くことで、位置情報取得部１ｄが測定したい農作物の位置情報を簡便に取得することが可能となる。

以上のように、本実施形態に係る農作物の収穫時期推測装置１０は、農作物の位置情報を取得する位置情報取得手段（位置情報取得部１ｄ）、をさらに備え、食味成分量推測手段（食味成分量推測部１１ｃ）は、位置情報取得手段（位置情報取得部１ｄ）によって測定した位置情報に基づいた測定データに対応する各味要素の食味成分量を推測する。そのため、専門知識が必要である機器分析のような測定を行わなくとも、農作物の位置情報に基づいた測定データを用いることで、農作物の味の推測の精度を一層向上することができる。これにより、測定者は、味質の良好な収穫時期をより精度よく推測することも可能となる。

（実施形態４）
次に、図７を参照して、本発明の実施形態４に係る農作物の収穫時期推測装置１００の構成について説明する。図７は、本発明の実施形態４に係る農作物の収穫時期推測装置をデータベースとともに示すブロック図である。

農作物の収穫時期推測装置１００は、実施形態１に係る農作物の収穫時期推測装置１と同様に、通信部１ａと、記憶部１ｂと、演算部１ｃと、を備えている。実施形態４に係る農作物の収穫時期推測装置１００は、表示部１ｅをさらに備えている点において、実施形態１に係る農作物の収穫時期推測装置１と相違する。以下、実施形態１と異なる点を中心に説明する。

表示部１ｅは、演算部１ｃに接続され、味推測部１３ｃが推測した農作物の味の推測値を表示させる機能を担っている。また、表示部１ｅは、収穫時期推測部１４ｃが判定した結果を表示させる機能を担っている。このような機能を備える表示部１ｅは、味推測部１３ｃが推測した農作物の味の推測値及び収穫時期推測部１４ｃが判定した結果の両方を表示してもよく、味推測部１３ｃが推測した農作物の味の推測値のみを表示してもよく、収穫時期推測部１４ｃが判定した結果のみを表示してもよい。表示方法としては、農作物の味の推測値自体または農作物の収穫時期の判定結果自体を表示させてもよく、農作物の味の推測値または農作物の収穫時期の判定結果を文字で表示させてもよく、農作物の味の推測値の推移または農作物の収穫時期の判定結果の推移に基づいてグラフで表示させてもよい。また、これらの表示方法を組み合わせて表示させるようにしてもよい。

次に、農作物の味の推測値と農作物の収穫時期の判定結果を文字で表示する場合の表示方法について説明する。表示部１ｅは、あらかじめ農作物の味の推測値に応じて表示する文字を設定しておく。具体的には、農作物の味の推測値が０〜０．２のときは「未熟」を表示し、０．２以上０．４未満のときは「食べるにはまだまだ」を表示し、０．４以上０．６未満のときは「しばらくしたら食べごろ」を表示し、０．６以上０．８未満のときは「もう少ししたら食べごろ」を表示し、０．８以上１．０以下のときは「まさに食べごろ」を表示するように設定する。同様に、農作物の推奨収穫時期あるいは推奨収穫日が、推測日から２日後だった場合「今日から２日後の収穫が最適です」のように設定する。なお、「１０／１０の収穫が最適です」のように、日付で表示できるようにしておいてもよく、推奨収穫日が複数であった場合は「今日から２日後〜１０日後が収穫最適時期です」や「１０／１０〜１０／２０が収穫最適時期です」のように、複数日にまたがって収穫日を表示してもよい。

また、表示部１ｅが表示させる範囲を選択できるように構成してもよい。具体的には、１枚の圃場や畑について１つの味の推測値または農作物の収穫時期を表示させるように構成してもよく、圃場や畑をメッシュで区切って、メッシュごとに味の推測値または農作物の収穫時期を表示させるように構成してもよく、複数の圃場や畑の味の推測値または農作物の収穫時期を１度に表示させるように構成してもよい。なお、１枚の圃場や田畑について１つの味の推測値または農作物の収穫時期を表示する場合、田畑内に少なくとも１セット、土中成分情報や生育状況情報などを取得するセンサがあればよい。また、圃場や畑をメッシュで区切って、メッシュごとに味の推測値または農作物の収穫時期を表示する場合、メッシュごとに１セット、土中成分情報や生育状況情報などを取得するセンサがあればよい。また、複数の圃場や畑の農作物の推測値または農作物の収穫時期を１度に表示させる場合、近接している圃場や畑であれば、代表とする圃場や畑に１セット、精度を向上させたかったり圃場や畑が離れた場所にある場合は、圃場や畑１枚ごとに１セットずつ、土中成分情報や生育状況情報などを取得するセンサがあればよい。

さらに、表示部１ｅが農作物の収穫時期の推移表示の機能を備えていてもよい。推移表示とは、農作物の味の推測値の過去から未来までの移り変わりと農作物の収穫時期の判定結果の移り変わりを表示することである。複数の農作物の味の推測値の比較した結果が一目でわかるため、農作物の味と収穫時期の変化の傾向を把握することが可能となる。この場合、推測したい時点の各種データをデータベース２より読み出して取得し、農作物の収穫時期推測装置１００が実施形態１に示した農作物の味を推測する処理動作を行い、農作物の味の推測値と収穫時期を求めて表示すればよい。

ここで、図８及び図９を参照して、表示部１ｅの推移表示について詳細に説明する。図８は、本発明の実施形態４に係る農作物の収穫時期推測装置の表示部が農作物の味と収穫時期の推移をバー状に表示する一例である。図９は、本発明の実施形態４に係る農作物の収穫時期推測装置の表示部が農作物の味と収穫時期の推移をグラフ状に表示する一例である。

図８に示すように、表示部１ｅに農作物の味の推測値と収穫時期の推移をバー状に表示させることにより、農作物の味の推測値と収穫時期の推移を把握することが可能となる。本例では、図示左側より３日前、２日前、昨日、今日、明日、２日後の順に農作物収穫時期の推移が農作物の味の推測値とともに表示されている。

同様に、図９に示すように、表示部１ｅに農作物の味の推測値の推移をグラフ状に表示させることにより、農作物の味の推測値の推移を把握することが可能となる。本例では、横軸に日付〔日〕、縦軸に農作物の味の推測値を表示しており、農作物の味の推測値が閾値以上となる日を農作物の推奨収穫時期としている。なお、図９の例では、農作物の味の推測値の推移が連続的に表示されていることから、図８の例に比べ、農作物の味の推測値の推移をより高精度に把握することが可能となる。

以上のように、本実施形態に係る農作物の収穫時期推測装置１００は、農作物の味の推測値または収穫時期推測手段（収穫時期推測部１４ｃ）の判定結果を表示させる表示手段（表示部１ｅ）、を備えている。そのため、味の推測値または農作物の収穫時期を測定者に簡便に知らせることが可能となるため、利便性を向上することができる。

以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。したがって、本明細書での記述及び図面は限定的ではなく例証的に扱われるべきものである。

例えば、実施形態４に係る農作物の収穫時期推測装置１００が実施形態３に係る農作物の収穫時期推測装置１０の位置情報取得部１ｄをさらに備え、当該装置を多機能携帯電話に搭載するように構成してもよい。この場合、すべての機能がひとつの機器に搭載されており、より手軽に農作物の味の推測を行うことができる。

１，１０，１００…農作物の収穫時期推測装置、１ａ…通信部、１ｂ…記憶部、１ｃ…演算部、１ｄ…位置情報取得部、１ｅ…表示部、１１ｃ…食味成分量推測部、１２ｃ…食味値推測部、１３ｃ…味推測部、１４ｃ…収穫時期推測部、２…データベース。

Claims (11)

1. 農作物の収穫時期を推測する装置であって、
   農作物を取り巻く環境情報である測定データを用いて、甘味、苦味、酸味、塩味、うま味の基本味要素から選択される少なくとも１種、及び、食感、水分、香りの副次的味要素から選択される少なくとも１種の各味要素の質を示す食味成分量の値を推測する食味成分量推測手段、
   前記食味成分量推測手段により推測した前記各味要素の食味成分量を用いて、前記各味要素の食味成分量の値が目標値にどれだけ近いかを示す前記各味要素の食味値を推測する食味値推測手段、
   前記食味値推測手段により推測した前記各味要素の食味値を用いて、前記農作物の味の推測値を得る味推測手段、
   前記味推測手段によって算出された異なる時点における前記各味要素の食味成分量の値に対応する複数の前記農作物の味の推測値を比較して推奨収穫時期あるいは推奨収穫日を判定する収穫時期推測手段、を備える農作物の収穫時期推測装置。
2. 前記収穫時期推測手段は、比較する複数の前記農作物の味の推測値があらかじめ設定された閾値以上である日を推奨収穫日と判定する、請求項１に記載の農作物の収穫時期推測装置。
3. 前記収穫時期推測手段は、比較する複数の前記農作物の味の推測値が最大値を示す日を推奨収穫日と判定する、請求項１または２に記載の農作物の収穫時期推測装置。
4. 前記食味成分量推測手段は、各味要素の質を示す食味成分量である第１の参照値と、前記測定データである第２の参照値との関係を回帰分析した第１の回帰式を用いて前記食味成分量の値を推測する請求項１〜３のいずれか一項に記載の農作物の収穫時期推測装置。
5. 前記食味値推測手段は、各味要素の質を示す食味成分量であって前記第１の参照値とは異なる第３の参照値と、前記第３の参照値が目標値にどれだけ近いかを示す各味要素の食味値である第４の参照値との関係を回帰分析した第２の回帰式を用いて前記食味値を推測する請求項４に記載の農作物の収穫時期推測装置。
6. 前記第１〜第４の参照値は、過去の値である、請求項５に記載の農作物の収穫時期推測装置。
7. 前記各味要素の食味成分量は、
   甘味が糖分量、
   苦味が硝酸態窒素量及びポリフェノール量
   酸味がクエン酸量、
   塩味が塩分量、
   うま味がアミノ酸量、
   食感が分解されたペクチン量、アミロース・アミロペクチン量、又はタンパク質、
   水分が水分量、
   香りがモノテルペン又はエステル、である請求項４〜６のいずれか一項に記載の農作物の収穫時期推測装置。
8. 前記糖分量の値は、当該糖分量の前記第１の参照値と積算日照時間、土中積算カリウム量、夜の平均気温の積算値、及び日中の平均気温の積算値との関係を回帰分析した前記第１の回帰式を用いて推測され、
   前記硝酸態窒素量の値は、当該硝酸態窒素量の前記第１の参照値と土中積算窒素量との関係を回帰分析した前記第１の回帰式を用いて推測され、
   前記ポリフェノール量の値は、当該ポリフェノール量の前記第１の参照値と積算光量及び平均気温の積算値との関係を回帰分析した前記第１の回帰式を用いて推測され、
   前記クエン酸量の値は、当該クエン酸量の前記第１の参照値と開花後経過時間との関係を回帰分析した前記第１の回帰式を用いて推測され、
   前記塩分量の値は、当該塩分量の前記第１の参照値と土中積算塩分量との関係を回帰分析した前記第１の回帰式を用いて推測され、
   前記アミノ酸量の値は、当該アミノ酸量の前記第１の参照値と土中積算窒素量、土中積算アミノ酸量、積算日照時間、土中積算カリウム量、及び日中平均気温の積算値との関係を回帰分析した前記第１の回帰式を用いて推測され、
   前記分解されたペクチン量、アミロース・アミロペクチン量、又はタンパク質の値は、当該分解されたペクチン量の前記第１の参照値と結実後経過時間との関係、当該アミロース・アミロペクチン量の前記第１の参照値と積算日照時間、夜の平均気温の積算値、土中積算カリウム量、及び日中平均気温の積算値との関係、又は当該タンパク質量の前記第１の参照値と土中積算窒素量、土中積算アミノ酸量、土中積算カリウム量、日中平均気温の積算値、及び積算日照時間との関係を回帰分析した前記第１の回帰式を用いて推測され、
   前記水分量の値は、当該水分量の前記第１の参照値と土中積算水分量及び土中積算塩分量との関係を回帰分析した前記第１の回帰式を用いて推測され、
   前記モノテルペン又は前記エステル量の値は、当該モノテルペンの前記第１の参照値と結実後経過時間との関係又は当該エステル量の前記第１の参照値と結実後経過時間との関係を回帰分析した前記第１の回帰式を用いて推測される請求項７に記載の農作物の収穫時期推測装置。
9. 前記農作物の位置情報を取得する位置情報取得手段、をさらに備え、
   前記食味成分量推測手段は、前記位置情報取得手段によって測定した位置情報に基づいた測定データに対応する前記各味要素の食味成分量の値を推測する請求項１〜８のいずれか一項に記載の農作物の収穫時期推測装置。
10. 前記農作物の味の推測値または前記収穫時期推測手段の判定結果を表示させる表示手段、をさらに備える請求項１〜９のいずれか一項に記載の農作物の収穫時期推測装置。
11. 農作物の収穫時期を推測するためにコンピュータを、
    農作物を取り巻く環境情報である測定データを用いて、甘味、苦味、酸味、塩味、うま味の基本味要素から選択される少なくとも１種、及び、食感、水分、香りの副次的味要素から選択される少なくとも１種の各味要素の質を示す食味成分量の値を推測する食味成分量推測手段、
    前記食味成分量推測手段により推測した前記各味要素の食味成分量を用いて、前記各味要素の食味成分量の値が目標値にどれだけ近いかを示す前記各味要素の食味値を推測する食味値推測手段、
    前記食味値推測手段により推測した前記各味要素の食味値を用いて、前記農作物の味の推測値を得る味推測手段、
    前記味推測手段によって算出された異なる時点における前記各味要素の食味成分量の値に対応する複数の前記農作物の味の推測値を比較して推奨収穫時期あるいは推奨収穫日を判定する収穫時期推測手段、として機能させるための農作物の収穫時期推測プログラム。
    
    

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