JP2018099067A - 生育管理装置、生育管理方法、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】生育管理装置、生育管理方法、及びプログラムにおいて、制御機器を稼動させた場合のハウスの状態を予測する。【解決手段】生育管理装置は、農作物が育成されるハウスに設置される制御機器が前記ハウスにおいて発揮可能なパフォーマンスを表すパフォーマンス情報を取得するパフォーマンス情報取得部２１０と、前記ハウスに設置されるセンサが検出するセンサ情報を取得するセンサ情報取得部（センサ監視データ受信部２０１）と、少なくとも前記パフォーマンス情報及び前記センサ情報に基づき、前記制御機器を稼動させた場合の前記ハウスの状態を予測する予測部２１１と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、ハウスにおいて植物の生育を管理するための、生育管理装置、生育管理方法、及びプログラムに関する。

ハウスにおける植物の生育を管理する生育管理装置として、従来、次のようなものが知られている（例えば特許文献１）。農業生産情報を管理する農家情報管理システムにおける農家データベース及び農家サーバと、データセンタにおいて農業生産情報を管理するセンタ情報管理システムにおけるセンタデータベース及びセンタサーバと、を備えるシステムである。そして、このシステムでは、農家において取得された農業生産情報が農家データベースに蓄えられ、農家サーバを介してセンタデータベースに蓄積され、任意の端末装置がセンタサーバにアクセスすることにより、センタデータベースにおいて農業生産情報の収集、蓄積、更新、データ処理が可能となるように、各データベース及び各サーバが設置される。

また、植物を効果的に育成するための植物育成システムや情報提供サービスとして、従来、次のようなものが知られている（例えば特許文献２）。それぞれが環境検出手段、環境操作手段、それらを制御する育成制御手段、及び通信手段を備える複数の植物育成装置から、環境検出手段及び育成制御手段を介して情報が受信されて、植物育成システムのデータベースに蓄積され、あるいは、ユーザの端末装置に配信される。また、蓄積した情報又は受信した情報をもとに配信情報が生成されてその配信情報によって、あるいはユーザの端末装置からの遠隔操作によって、各植物育成装置の育成制御手段を介して環境操作手段が制御される。

また、様々な植物の持つ多様性の解明や、研究を安価に短い期間で行うことが可能な植物育成情報の取得方法及び植物育成制御システムとして、従来、次のようなものが知られている（例えば特許文献３）。植物育成に要する育成要素の制御を行う制御機器及び上記育成用閉空間内の環境状態を検知するセンサ類を有する植物育成装置と、上記制御機器の制御情報や上記センサ類で検知した環境の情報を統合する制御ユニットとを、顧客側に備える。また、インターネットを通じて上記制御ユニットとの間で情報の授受を行うサーバを、事業者側に備える。そして、事業者側の上記サーバから上記インターネットを通じて上記制御ユニットへ植物育成情報を与える第１のステップと、与えられた上記植物育成情報に基づいて上記制御ユニットにより上記制御機器及び上記センサ類を使用して上記育成用閉空間内の環境を制御して、上記育成植物を育成する第２のステップと、上記育成用閉空間内の環境の情報と育成植物の成育状態を結果情報として制御ユニットからインターネットを介して上記事業者側のサーバへ伝達する第３のステップと、結果情報から事業者側で分類解析する第４のステップとからなる制御が行われる。また、上記分類解析後、該分類解析で得られた情報を、上記植物育成情報の更新情報として顧客側の制御ユニットにインターネットを通じて伝達する第５のステップが設けられ、上記第１のステップから上記第５のステップがサイクリックに繰り返される。さらに、上記第１のステップに、使用する上記植物育成情報を顧客側がカスタマイズ化する過程が含まれる。加えて、上記植物育成情報では、植物育成過程が、上記育成用閉空間内の環境条件や上記制御機器の制御条件が成長の時系列上に配置されて示される。

上述した種々の従来技術では、農作物や植物の育成環境の状態をセンサで検出しセンサ出力情報を、通信ネットワークを介してデータセンタ等で受信しその情報を、データベースに蓄積し、あるいはユーザ端末装置等に配信する仕組みが実現されている。また、センサ出力情報等に基づいて、またはユーザによる端末装置からの指示に基づいて、あるいは事業者側での分析結果に基づいて、農作物や植物の育成環境を、制御機器を介して制御する仕組みが実現されている。

特開２００５−３８０１９号公報 特開２００４−２９８０６９号公報 特開２００２−１０１７５６号公報 特開２０１５−０７２５０６号公報

しかしながら、上述の従来技術では、センサ出力情報等に基づいて、又はユーザによる端末装置からの指示に基づいて、あるいは事業者側での分析結果に基づいて、農作物や植物の育成環境を、制御機器を介して制御するが、ハウスの状態を予測することはできなかった。

例えば、圃場であるハウスは個別大きさや形状が異なり、また、暖房機、炭酸ガス発生機、天窓（天窓開閉装置）などの制御機器の最大出力等の性能やハウスにおける配置位置が異なる。そのため、制御機器を稼動させた場合のハウスの状態は、ハウスによって異なるものとなり、制御機器を的確に稼動させてハウスを所望の状態に近づけることができなかった。

本発明の目的は、制御機器を稼動させた場合のハウスの状態を予測することができる生育管理装置、生育管理方法、及びプログラムを提供することである。

第１の態様では、生育管理装置は、農作物が育成されるハウスに設置される制御機器が前記ハウスにおいて発揮可能なパフォーマンスを表すパフォーマンス情報を取得するパフォーマンス情報取得部と、前記ハウスに設置されるセンサが検出するセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、少なくとも前記パフォーマンス情報及び前記センサ情報に基づき、前記制御機器を稼動させた場合の前記ハウスの状態を予測する予測部と、を備える。

第２の態様では、生育管理方法は、農作物を育成するためのハウスに設置される制御機器が前記ハウスにおいて発揮可能なパフォーマンスを表すパフォーマンス情報を取得し、前記ハウスに設置されるセンサが検出するセンサ情報を取得し、少なくとも前記パフォーマンス情報及び前記センサ情報に基づき、前記制御機器を稼動させた場合の前記ハウスの状態を予測する。

第３の態様では、プログラムは、農作物を育成するためのハウスに設置される制御機器が前記ハウスにおいて発揮可能なパフォーマンスを表すパフォーマンス情報を取得する機能と、前記ハウスに設置されるセンサが検出するセンサ情報を取得する機能と、少なくとも前記パフォーマンス情報及び前記センサ情報に基づき、前記制御機器を稼動させた場合の前記ハウスの状態を予測する機能と、をコンピュータに実現させる。

前記態様によれば、制御機器を稼動させた場合のハウスの状態を予測することができる。

本発明による生育管理システムの実施形態の全体構成図である。 データセンタの構成例を示すブロック図である。 端末装置が実行するソフトウェアの機能構成を示すブロック図である。 センサ監視データのデータ構成例を示す図（その１）である。 センサ監視データのデータ構成例を示す図（その２）である。 センサ監視データのデータ構成例を示す図（その３）である。 生長状態監視データのデータ構成例を示す図である。 予測処理及びグラフ生成処理の例を示すフローチャートである。 制御盤装置の構成例を示すブロック図である。 予測されるハウスの状態及び制御機器の設定状態を表すグラフ（その１）である。 予測されるハウスの状態及び制御機器の設定状態を表すグラフ（その２）である。 制御機器の自動設定の例を説明するための図である。 本実施形態のシステムを実現可能なハードウェアシステムの構成図である。

以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、本発明による生育管理システムの実施形態の全体構成図である。
農作物が育成される圃場であるハウス１０３には、その室内の温度６、湿度７、炭酸ガス（ＣＯ_２）濃度８、照度９、土壌水分１０、溶存酸素１１、又は積算日射量などの各種モニタリングを行う環境センサ１０６が設置される。

また、ハウス１０３には、天窓（天窓開閉装置）１２、カーテン（カーテン開閉装置）１３、遮光カーテン（遮光カーテン開閉装置）１４、循環扇１５、炭酸ガス発生機１６、暖房機１７、ミスト発生器１８、除湿機１９、加湿器２０、その他の補助温調機器２１などの制御機器のうちの一部又は全部の制御機器が配置される。

更に、ハウス１０３には、暖房機１７等の各制御機器のセンサ出力や、環境センサ１０６からの上述の温度６などの各種センサ出力などのセンサ情報を集約するセンサ制御装置１０４が設置されている。

加えて、ハウス１０３には、暖房機１７等の各制御機器を制御するための制御盤装置１０５が設置されている。
センサ制御装置１０４及び制御盤装置１０５は、携帯電話回線１１３を介して、生育管理装置の一例であるデータセンタ１００と通信する。

例えば農家である個別のユーザは、端末装置１０９からインターネット１１４を介して、データセンタ１００と通信する。端末装置１０９は、いわゆるタブレット端末が好適であるが、いわゆるスマートフォン端末やパーソナルコンピュータであってもよい。個別のユーザは、端末装置１０９に表示される「生長状態記録」、「制御機器」、「環境センサ」、「グラフ生成」、「制御機器シーケンサ」などの機能起動用のボタンにタッチ操作することにより、後述する各機能を利用することができる。タブレット端末に内蔵されているカメラ１１０又はマイク１１１は、「生長状態記録」の機能が選択されたときに、育成している植物の生長の状態を記録するために使用される（矢印１１２）。

データセンタ１００は、センタサーバ１０１及びセンタデータベース１０２を備える。
図２は、図１のデータセンタ１００の構成例を示すブロック図である。
データセンタ１００のセンタサーバ１０１は、センサ情報取得部の一例であるセンサ監視データ受信部２０１、制御機器シーケンス送信部２０２、インターネット通信部２０３、生長状態監視データ生成部２０４、収穫／収益データ受信部２０５、グラフ生成部２０６、制御機器シーケンス移入部２０７、制御機器シーケンスダウンロード部２０８、制御機器シーケンスアップロード部２０９、パフォーマンス情報取得部２１０、予測部２１１、気象予測情報取得部２１２、及びデータマイニング情報取得部２１３を備える。

データセンタ１００のセンタデータベース１０２は、監視データ記憶部２１４、制御機器シーケンス記憶部２１５、パフォーマンス情報記憶部２１６、気象予測情報記憶部２１７、及びデータマイニング情報記憶部２１８を備える。

センタデータベース１０２内の監視データ記憶部２１４は、例えば農家である個別のユーザや共有されるユーザ（一例としては、「マイスター」と呼ばれるプロ農家や部会グループの中で成績の良い農家などの優れた農業従事者）による植物の生育における図１の環境センサ１０６や暖房機１７等の各種制御機器からのセンサ出力に対応するセンサ監視データを記憶する。また、監視データ記憶部２１４は、植物の生育における生長の状態を監視する生長状態監視データを記憶する。

センタデータベース１０２内の制御機器シーケンス記憶部２１５は、個別のユーザや共有されるユーザに対応する、各種制御機器をシーケンス制御するデータである制御機器シーケンスを記憶する。

センタデータベース１０２内のパフォーマンス情報記憶部２１６は、図１に示す天高１、間口２、奥行き３等のハウス１０３の大きさ、形状に関する情報、各種制御機器の最大出力等の性能に関する情報、各種制御機器のハウス１０３における配置位置に関する情報などを、パフォーマンス情報として記憶する。このパフォーマンス情報は、制御機器がハウス１０３において発揮可能なパフォーマンスを表す情報といえる。パフォーマンスの一例としては、暖房機１７が最大出力時にハウス１０３内の温度を、あるハウス１０３内の温度及び外気温の場合に所定時間内にどれだけ上昇させることができるかなどが一例として挙げられる。なお、パフォーマンス情報は、実際にハウス１０３において各種制御機器を稼働させた場合に環境センサ１０６のセンサ出力や制御機器のセンサ出力などであるセンサ情報の変化の情報であってもよい。

センタデータベース１０２内の気象予測情報記憶部２１７は、例えば、ハウス１０３の詳細な所在地における局所的な予報である気象予測情報を記憶する。この気象予測情報は、定期的に新しい情報に更新される。気象予測情報によって、気温、湿度、日射量などがどのように変化するかを予測することができる。

センタデータベース１０２内のデータマイニング情報記憶部２１８は、例えば、マイスターなどの複数のユーザのセンサ情報及び制御機器の設定情報（制御機器シーケンス）をデータマイニングすることにより得られるアルゴリズムであるデータマイニング情報を記憶する。このデータマイニング情報は、品質、収量などの任意の観点で農作物を最適に育成すると考えられるハウス１０３の状態の情報を含む。

次に、センタサーバ１０１内のセンサ監視データ受信部２０１は、図１のセンサ制御装置１０４から、それに接続される環境センサ１０６や各種制御機器のセンサ出力に対応するセンサ監視データを受信し、監視データ記憶部２１４に記憶させる。

センタサーバ１０１内の生長状態監視データ生成部２０４は、個別のユーザによる植物の生育における生長の状態を記録するデータを、ユーザが操作する図１の端末装置１０９から受信し、そのデータに基づいて生長状態監視データを生成して、監視データ記憶部２１４に登録する。

センタサーバ１０１内の収穫／収益データ受信部２０５は、個別のユーザによる植物の生育の結果得られる収穫及び収益に関するデータである収穫／収益データを、外部の例えばＪＡ（農業協同組合）が管理する選果機システムから受信して、生長状態監視データの一部として監視データ記憶部２１４に登録する。

センタサーバ１０１内のグラフ生成部２０６は、詳しくは後述するが、予測部２１１が予測するハウス１０３の状態を、制御機器の設定状態とともに同一の時系列で表すグラフを例えば図１０に示すように生成する。そして、グラフ生成部２０６は、そのグラフを端末装置１０９に出力する。ここで、グラフ生成部２０６がグラフを生成するタイミングは、例えば、ユーザが図１の端末装置１０９に表示されている「グラフ生成」ボタンにタッチしたタイミングである。

センタサーバ１０１内の制御機器シーケンスダウンロード部２０８は、例えば、ユーザが図１の端末装置１０９に表示されている「制御機器シーケンサ」ボタンにタッチしたタイミングで、そのユーザに対応する制御機器シーケンスを制御機器シーケンス記憶部２１５から読み出して、インターネット通信部２０３を介して、端末装置１０９にダウンロードする。

センタサーバ１０１内の制御機器シーケンスアップロード部２０９は、例えば、ユーザが図１の端末装置１０９に表示されている「制御機器シーケンサ」ボタンにタッチした後に制御機器シーケンスの編集を完了したタイミングで、そのユーザに対応する制御機器シーケンスを端末装置１０９からアップロードして、制御機器シーケンス記憶部２１５に記憶させる。

センタサーバ１０１内の制御機器シーケンス移入部２０７は、例えば個別のユーザが図１の端末装置１０９に表示されている「制御機器シーケンサ」ボタンにタッチした後に更に特には図示しない移入ボタンにタッチしたタイミングで、例えば個別のユーザが指定した共有されるユーザに対応する参照範囲の制御機器シーケンスを、制御機器シーケンス記憶部２１５から読み出して、個別のユーザの個別制御機器シーケンスとして移入し、個別制御機器シーケンス記憶部２１５に記憶させる。このとき、移入した個別制御機器シーケンスを、制御機器シーケンスダウンロード部２０８を介して端末装置１０９にダウンロードするようにしてもよい。

センタサーバ１０１内の制御機器シーケンス送信部２０２は、例えば、ユーザが図１の端末装置１０９に表示されている「制御機器シーケンサ」ボタンにタッチした後に制御機器シーケンスの編集を完了して前述のアップロードが完了したタイミングで、そのユーザに対応する制御機器シーケンスを制御機器シーケンス記憶部２１５から読み出して、図１の制御盤装置１０５に送信する。

図９は、図１の制御盤装置１０５の構成例を示すブロック図である。
制御機器シーケンス受信部９０１は、データセンタ１００から、制御機器シーケンスを受信する。

制御機器シーケンス記憶部９０２は、制御機器シーケンス受信部９０１が受信した個別制御機器シーケンスを記憶する。
制御機器シーケンス実行部９０３は、制御機器シーケンス記憶部９０２に記憶された制御機器シーケンスに基づいて、＃１〜＃Ｍの制御機器駆動指示部９０４のいずれかに、それらに接続される図１の暖房機１７等の制御機器への駆動指示を発行させる。この結果、＃１〜＃Ｍの制御機器駆動指示部９０４にそれぞれ接続された制御機器が駆動される。

図２に戻り、センタサーバ１０１内のインターネット通信部２０３は、図１の端末装置１０９からのユーザログインや、図１のインターネット１１４を介した端末装置１０９との間の通信を制御する。

センタサーバ１０１内のパフォーマンス情報取得部２１０は、例えば、ユーザが予めハウス１０３の大きさや形状に関する天高１、間口２、奥行き３等の情報を計測し図１の端末装置１０９に入力するとともに、各種制御機器の最大出力等の性能に関する情報を端末装置１０９に入力することで、端末装置１０９からパフォーマンス情報を受信する。なお、パフォーマンス情報取得部２１０は、受信した情報、例えばハウス１０３の大きさ、形状に関する情報から体積を算出するなどの処理を行うことでパフォーマンス情報を取得してもよい。また、パフォーマンス情報取得部２１０は、実際にハウス１０３において各種制御機器を稼働させた場合に環境センサ１０６や制御機器から出力されるセンサ情報の変化の情報を受信することで取得してもよい。

センタサーバ１０１内の気象予測情報取得部２１２は、例えば、気象予測情報の提供社のサーバからハウス１０３の詳細な所在地における局所的な予報である気象予測情報を受信することで取得する。

センタサーバ１０１内のデータマイニング情報取得部２１３は、例えば、マイスターなどの複数のユーザのセンサ情報及び制御機器の設定情報をデータマイニングすることにより得られるデータマイニング情報を、データセンタ１００とは異なる装置から受信するか或いは自らデータマイニングすることで取得する。データセンタ１００とは異なる装置でデータマイニングが行われる場合は、監視データ記憶部２１４が記憶するセンサ情報及び制御シーケンス記憶部２１５が記憶する複数のユーザの制御機器シーケンス（制御機器の設定情報）を上記の装置に送信すればよい。

図２において、生長状態監視データ生成部２０４、収穫／収益データ受信部２０５、グラフ生成部２０６、パフォーマンス情報取得部２１０、予測部２１１、気象予測情報取得部２１２、データマイニング情報取得部２１３以外の各機能と、図１に例示したセンサ制御装置１０４及び制御盤装置１０５の機能は、本出願人が開示した前述した特許文献４（特開２０１５−０７２５０６号公報）の特許出願に記載の技術を用いて実現することができるためそれらの説明は省略するものとし、これらの機能に関する特許文献４の全ての開示内容は参照によって本願に組み込まれるものとする。

図３は、図１の端末装置１０９が実行するソフトウェアの機能構成を示すブロック図である。
図３において、生長状態記録部３０１は、図１に例示される端末装置１０９を操作する個別のユーザが、図１の端末装置１０９に表示されている「生長状態記録」ボタンにタッチすると起動され、図２のデータセンタ１００のセンタデータベース１０２内の監視データ記憶部２１４にアクセスすることにより、上記のユーザに対応する生長状態監視データ（後述する図７を参照）の入力フォームを端末装置１０９のディスプレイに表示する。個別のユーザは、端末装置１０９に表示された入力フォームを使って、ディスプレイ上のタッチパネルから、自身が栽培する植物の生長の状態を入力する。

図３において、制御機器情報表示部３０２は、図１に例示される端末装置１０９を操作するユーザが、図１の端末装置１０９に表示されている「制御機器」ボタンにタッチすると起動され、図２のデータセンタ１００のセンタデータベース１０２内の監視データ記憶部２１４にアクセスすることにより、上記のユーザに対応する図１の制御機器のセンサ出力の情報をグラフ表示する。

環境センサ情報表示部３０３は、端末装置１０９を操作するユーザが、図１の端末装置１０９に表示されている「環境センサ」ボタンにタッチすると起動され、図２のデータセンタ１００のセンタデータベース１０２内の監視データ記憶部２１４にアクセスすることにより、上記のユーザに対応する図１の環境センサ１０６の各センサ出力の情報をグラフ表示する。

グラフ表示部３０４は、端末装置１０９を操作するユーザが、図１の端末装置１０９に表示されている「グラフ生成」ボタンにタッチすると起動され、図２のデータセンタ１００のセンタサーバ１０１内のグラフ生成部２０６に要求を出力することにより、グラフ生成部２０６が生成したグラフをダウンロードし、端末装置１０９の画面に表示する。

制御機器シーケンス移入指示部３０５は、端末装置１０９を操作する個別のユーザが、図１の端末装置１０９に表示されている「制御機器シーケンス移入」ボタンにタッチすると起動され、図２のデータセンタ１００のセンタサーバ１０１内の制御機器シーケンス移入部２０７に対して、個別のユーザが選択した共有されるユーザに対応する共有制御機器シーケンスを個別のユーザの個別制御機器シーケンスとして移入させる。

制御機器シーケンス編集部３０６は、端末装置１０９を操作するユーザが、図１の端末装置１０９に表示されている「制御機器シーケンス編集」ボタンにタッチすると起動される。

そしてまず、制御機器シーケンス編集部３０６の起動時に、図２のデータセンタ１００のセンタサーバ１０１内の制御機器シーケンスダウンロード部２０８にアクセスして、上記のユーザに対応する制御機器シーケンスをデータセンタ１００から端末装置１０９にダウンロードさせる。

その後、上記のユーザは、端末装置１０９上の制御機器シーケンスの編集画面を操作しながら、制御機器シーケンスを編集する。
上記のユーザが制御機器シーケンスの編集を完了し制御機器シーケンス編集部３０６に対して制御機器シーケンスの終了を指示すると、制御機器シーケンス編集部３０６は、図２のデータセンタ１００のセンタサーバ１０１内の制御機器シーケンスアップロード部２０９にアクセスして、上記個別のユーザに対応する個別制御機器シーケンスを端末装置１０９からデータセンタ１００にアップロードさせる。

図３において、生長状態記録部３０１及びグラフ表示部３０４以外の各機能は、本出願人が開示した前述した特許文献４の特許出願に記載の技術を用いて実現することができるためそれらの説明は省略するものとする。

図３における生長状態記録部３０１のより具体的な動作について、以下に説明する。前述したように、生長状態記録部３０１は、図１に例示される端末装置１０９を操作するユーザが、図１の端末装置１０９に表示されている「生長状態記録」ボタンにタッチすると起動され、図２のデータセンタ１００のセンタデータベース１０２内の監視データ記憶部２１４にアクセスすることにより、上記のユーザに対応する生長状態監視データ（後述する図７を参照）の入力フォームを端末装置１０９のディスプレイに表示する。

個別のユーザは、端末装置１０９に表示された入力フォームを使って、ディスプレイ上のタッチパネルから、自身が栽培する植物の生長の状態を入力することができる。
また、個別のユーザは、ディスプレイ上の特には図示しない「マイク」ボタンにタッチすることにより、自身が発音した内容の数値や文字を、端末装置１０９が内蔵するマイク１１１（図１参照）で録音し、端末装置１０９に音声認識処理を実行させることにより、ディスプレイ上の入力フォームの任意の入力項目に数値や文字を自動入力することができる。

更に、個別のユーザは、ディスプレイ上の特には図示しない「撮影」ボタンにタッチすることにより、植物の画像を端末装置１０９が内蔵するカメラ１１０（図１参照）で撮像し、その撮像によって得られる画像データを、端末装置１０９から図１のデータセンタ１００内のセンタサーバ１０１に送信することができる。センタサーバ１０１では、インターネット通信部２０３が、端末装置１０９からインターネット１１４（図１参照）を介して上述の画像データを受信し、生長状態監視データ生成部２０４に出力する。ここで、例えば、ユーザが育成する植物に、二次元コード又はＩＣチップなどが配置され、これらの情報に基づき端末装置１０９が植物を識別してもよい。また、例えば、植物には、基準値となる十字マーカーシールが貼り付けられている。生長状態監視データ生成部２０４は、入力した画像データ上で、この十字マーカーシールの位置を過去の画像データと最新の画像データとで重ね合わせ、画像間の差分を自動的に数値化することにより、植物の伸長量や茎径（後述する図７の項目４０や４１）を自動的に取得することができる。生長状態監視データ生成部２０４は、その取得した数値を、端末装置１０９に表示されている入力フォームの該当する入力項目に反映させる。

以上のような手段を用いることにより、ユーザは、自身が育成する植物の生長の状態を、容易に記録することができる。個別のユーザが端末装置１０９上で、特には図示しない記録終了を示すボタンにタッチすると、入力フォームに入力された内容が、センタサーバ１０１に送信される。センタサーバ１０１では、インターネット通信部２０３が、端末装置１０９からインターネット１１４（図１参照）を介して上述の入力フォームのデータを受信し、生長状態監視データ生成部２０４に出力する。生長状態監視データ生成部２０４は、取得した入力フォームのデータに基づいて、個別監視データ記憶部２１０上の、端末装置１０９を操作するユーザに対応する生長状態監視データ（後述する図７を参照）の内容を更新する。

図２における収穫／収益データ受信部２０５の動作について、以下に説明する。一般に、個別のユーザが栽培した植物は、ＪＡ（農業協同組合）等に出荷され、そこで選果機により、大きさ、糖度、色が判定されて、Ｓ及びＡ（特急）、Ｂ及びＣ（１級）等のランク付けがされ、ランク毎の収穫量が算出される。例えば、Ｓ又はＡクラスのものは、有名デパートなどで扱ってもらえるが、Ｃクラスだとスーパー等でも扱ってもらえなくて、加工品の原材料になってしまう。さらに、選果機に接続される電算システムにより、出荷時期での市場価格（市況情報）によって、Ｓ、Ａ、Ｂ、Ｃの各ランクの値段が判定され、ランク毎の収益が算出される。収穫／収益データ受信部２０５は、このようにして選果機システムにて算出されたランク毎の収穫量や収益を、インターネット又は専用線ネットワークを介して受信し、生長状態監視データの一部として監視データ記憶部２１４に取り込む。

図４から図７は、図２のセンタデータベース１０２内の監視データ記憶部２１４に記憶されるデータ群のデータ構成例を示す図であり、図４から図６はセンサ監視データのデータ構成例を示す図、図７は生長状態監視データのデータ構成例を示す図である。

まず、図４に示されるＮＯ（項目番号）が１から５のセンサ監視データは、外気管理項目であり、図１のハウス１０３に設けられた環境センサ１０６から自動的に取得され、又は図２のセンタサーバ１０１内のセンサ監視データ受信部２０１によって受信された環境センサ１０６の値から演算によって算出される。

図４及び図５に示されるＮＯが６から１１のセンサ監視データは、施設内管理項目であり、図１のハウス１０３に設けられた環境センサ１０６から自動的に取得され、又は図２のセンタサーバ１０１内のセンサ監視データ受信部２０１によって受信された環境センサ１０６の値から演算によって算出される。

次に、図６に示されるＮＯが１２から２７のセンサ監視データは、養液管理項目であり、図１のハウス１０３内に設けられた環境センサ１０６から自動的に取得される。
次に、図７に示されるＮＯが２８から６８の生長状態監視データのうち２８から３９のデータは、前述した図２の収穫／収益データ受信部２０５によって選果機システムから自動的に取得されるデータ群であり、個別のユーザにより育成された植物の収穫や収益を示す項目群である。

また、図７に示されるＮＯが４０から６８の生長状態監視データは、前述した端末装置１０９内の生長状態記録部３０１（図３参照）及びセンタサーバ１０１内の生長状態監視データ生成部２０４（図２参照）によって半自動で生成されるデータ群であり、ユーザによる植物の生育における生長の状態を示す項目群である。

以上のように、本実施形態では、監視データ記憶部２１４に記憶させる監視データ群として、本出願人が前述した特許文献４で開示した個別センサ監視データ（個別センサメッセージ）に加えて、生長状態監視データが管理される。即ち、作物生産の重要要素として、自然環境やハウス１０３内の環境等のセンサ監視データに加えて、総収穫量、積算総収穫量、昨年度・積算総収穫量、平均果重、廃棄量、伸長量、茎径、葉の長さ、葉の枚数、開花花房の高さ、開花段数、着果段数、収穫段数、新規着果数、新規収穫果数、現着果数、栽植密度等の、植物の生育において重要な生長の状態の監視項目が管理される。このとき、本実施形態では、個別センサ監視データについては、本出願人が前述した特許文献４で開示した技術により日単位で自動的に取得することができる。また、生長状態監視データについても、前述した端末装置１０９内の生長状態記録部３０１（図３参照）及びセンタサーバ１０１内の生長状態監視データ生成部２０４（図２参照）によって半自動で生成、取得することができる。

監視データ記憶部２１４に記憶された個別のユーザに対応するこれらのセンサ監視データ及び生長状態監視データを、監視データ記憶部２１４に記憶された共有されるユーザの生長状態監視データと比較することにより、個別のユーザにおける植物の生育のプロセスをより精度良く評価することが可能となる。即ち、プロ農家と新規就農者の植物状態・環境状態・収穫量・コスト・売上・利益・農薬量・施肥量養液量を相対的に比較し、プロとの差分抽出・分析・改善ポイントの絞り込み・改善方針決めを可視化比較するための業界標準となるテンプレートフォーマットを提供することが可能となる。また、部会・団体内の品質向上・収量拡大・技能強化促進を目的に、植物状態・環境状態・収穫量・コスト・売上・利益・農薬量・施肥量、養液量を各々にグループ内評点基準を設け、評価点によるグループ内腕前ランキングや年度毎の偏差値比較による全体能力状態確認に利用することが可能となる。

更に、本実施形態では、その比較結果から、制御機器シーケンス記憶部２１５に記憶された共有されるユーザの制御機器シーケンスを、本出願人が前述した特許文献４で開示した制御機器シーケンスの移入、編集機能を用いることにより、制御機器シーケンス記憶部２１５に記憶された個別のユーザに対応する制御機器シーケンスの内容に反映させることにより、個別のユーザがより最適な植物の生育管理を容易に行うことが可能となる。

図８は、データセンタ１００のセンタサーバ１０１内の予測部２１１及びグラフ生成部２０６の機能に対応する予測処理及びグラフ生成処理の例を示すフローチャートである。この処理は、センタサーバ１０１を構成するＣＰＵ（中央演算処理装置）がメモリに記憶された予測処理プログラム（グラフ生成処理プログラム）を実行する動作である（後述する図１３のハードウェア構成を参照）。この処理は、例えば、ユーザが自身の端末装置１０９の「グラフ生成」ボタン（図１参照）にタッチすることにより起動される。

まず、個別のユーザのセンサ監視データ（センサ情報）及び生長状態監視データが図２のセンタデータベース１０２内の監視データ記憶部２１４から読み込まれる（ステップＳ８０１）。なお、後述するデータマイニング情報取得工程（Ｓ８０３）が省略される場合には、代わりとして、共有されるユーザのセンサ監視データ及び生長状態監視データも図２のセンタデータベース１０２内の監視データ記憶部２１４から読み込まれるとよい。

また、個別のユーザに対応するハウス１０３の制御機器のパフォーマンス情報が図２のセンタデータベース１０２内のパフォーマンス情報記憶部２１６から読み込まれる（ステップＳ８０２）。

また、データマイニング情報が図２のセンタデータベース１０２内のデータマイニング情報記憶部２１８から読み込まれる（ステップＳ８０３）。
また、気象予測情報が図２のセンタデータベース１０２内の気象予測情報記憶部２１７から読み込まれる（ステップＳ８０４）。

次に、図２の予測部２１１は、パフォーマンス情報、センサ情報、及び気象予測情報に基づき、制御機器を稼動させた場合のハウス１０３の状態を予測する（ステップＳ８０５）。このハウス状態１０３の予測は、例えば、後述する図１０のグラフに示すように、暖房機１７を制御機器として用いる場合の温度の予測であれば、図１に示す天高１、間口２、奥行き３等のハウス１０３の大きさや形状に関する情報、及び暖房機１７の最大出力等の性能に関する情報に基づき、暖房機１７をある設定（例えばユーザが予め決定した設定）或いは複数パターンの設定で稼働させた場合に環境センサ１０６から得られる温度６がどのように変化するかを予測する。また、気象予測情報による今後の外気温変化の情報も踏まえて温度変化を予測するとよい。或いは、予測部２１１は、時間と季節の情報にも基づいて、時間別或いは日別の温度変化を予測してもよい。なお、予測部２１１は、ハウス１０３の状態として、温度に限らず、炭酸ガス濃度、湿度、土壌水運、溶存酸素、水耕栽培における水量などの状態を予測してもよい。

また、予測部２１１は、予測されるハウス１０３の状態を、データマイニング情報により得られる状態又は共有されるユーザに対応するセンサ監視データ等から得られる状態に近づける制御機器の設定状態を算出するとよい。共有されるユーザに対応するセンサ監視データ等は、本出願人が開示した前述した特許文献４の特許出願に記載されているように、制御機器に対する制御機器シーケンス（一連の制御シーケンスに対応する個別制御機器シーケンスメッセージ群）を記憶した物理媒体により又は電子的に構成されるセッティングカード（トレーディングカード）から取得してもよい。なお、制御機器として、肥料又は農薬等を散布する装置が用いられる場合には、制御機器の設定状態として、肥料又は農薬等の散布量や散布タイミングなどが算出されることになる。

次に、図２のグラフ生成部２０６は、予測部２１１が予測するハウス１０３の状態を、制御機器（例えば暖房機１７）の設定状態とともに同一の時系列で表すグラフを生成し（ステップＳ８０６）、端末装置１０９に送信する（ステップＳ８０７）。このグラフは、例えば、図１０に示すように、共有されるユーザのセンサ情報から得られる温度又はデータマイニング情報により得られる温度である「実績の温度数値」と、上述の予測部２１１により得られる「温度推移予測」と、温度に関連する制御機器の一例である「暖房機の設定」及び「天窓１２の設定」と、を含む。グラフにおける左右は、右にいくほど時間が進むことを表し、グラフにおける上下は、上にいくほど温度が高くなることを表す。このようにグラフ生成部２０６は、予測部２１１が予測するハウス１０３の状態（温度推移予測）を、制御機器である暖房機１７及び天窓１２の設定状態とともに同一の時系列で表すグラフを生成する。

なお、図１０のグラフの例では、天窓１２は、数字が多くなるほど開放面積が多くなる開度１〜５の５段階に変化する。また、暖房機１７は、ＯＦＦ及びＯＮに変化するが、設定温度や稼動状態の大小の変化が表されてもよい。また、グラフ内の「温度は○時に○度になります」などの表示は、温度などの設定がなされた場合にユーザに通知する表示の一例である。

グラフ生成部２０６は、端末装置１０９に送信したグラフにおいて制御機器の設定状態の表示部分の位置をユーザの操作（例えば、ドラッグアンドドロップ）により変更されることで、制御機器の設定変更の操作を受け付けるようにしてもよい。例えば、図１０の例では、天窓の設定又は暖房機の設定を表す線の位置をユーザが端末装置１０９においてドラッグアンドドロップにより変更することで、この操作をグラフ生成部２０６が受け付け、予測部２１１による再度の予測や上述の制御機器シーケンスに基づく制御に反映させてもよい。ユーザの操作を受け付けるためには、図１０のグラフが端末装置１０９のディスプレイにおける上部に表示され、設定変更の操作が行われる操作部分が端末装置１０９のディスプレイにおける下部に表示されるなど、操作部分がグラフとは別の部分にあってもよい。

なお、上述の図１０のグラフに関して、実績の温度数値を、図１１に示すように、例えば、時間が進むほど温度が高くなる（右上がりの直線）という全体の傾向に合わせて、この傾向との差分を塗りつぶして強調表示するようにグラフ生成部２０６によってグラフが生成されてもよい。なお、全体の傾向は、温度変化の少ない時間帯では、時間が進んでも温度が変わらないこともあり得る。この場合、温度変化のない左右に延びる直線との差分を塗りつぶして強調表示するとよい。

また、予測部２１１は、予測されるハウス１０３の状態を、長期（複数日、複数週、又は複数月）に亘って、データマイニング情報により得られる状態又は共有されるユーザに対応するセンサ監視データ等から得られる状態に近づける制御機器の設定状態を算出してもよい。更には、図１２に示すように、端末装置１０９に表示される設定画面で、収量の優先度合い、品質の優先度合い、出荷時期などの設定を受け付け、予測部２１１が、長期に亘る予測及び制御機器の自動制御を行わせてもよい。

例えば、予測部２１１は、収量や品質を優先させる場合には、収量又は品質の優れた他の共有されるユーザに対応するセンサ監視データ等から得られる状態に近づける制御機器の設定状態を算出する。また、予測部２１１は、出荷時期を早める場合には、集荷時期の早い他の共有されるユーザに対応するセンサ監視データ等から得られる状態に近づける制御機器の設定状態を算出する。或いは、上述のデータマイニングを行う装置が、収量又は品質の優れた状態や集荷時期の早い状態に近づける制御機器の設定状態をデータマイニング情報から得てもよい。

上述のように予測部２１１が上述の制御機器の自動制御を行うことで、データセンタ１００が設置される国とは異なる外国のハウス１０３における制御機器の自動制御等を、ノウハウである共有されるユーザのセンサ情報や制御機器の設定情報を流出させずに、且つ外国の環境にセンサ情報や気象予測情報等に基づいて合わせながら、行うことができる。なお、図１２に示す設定画面において、コストをかける度合い、病害を抑えるレベルなどの他の要素が設定されてもよい。

予測部２１１がこのような算出を行う場合、図１２の右上のグラフに示すように、予測される温度及び炭酸ガス濃度や暖房機１７及び天窓１２の設定状態のグラフを、ユーザの操作に基づきグラフ生成部２０６が端末装置１０９に表示させてもよい。また、予測部２１１は、図１２の右下の表に示すように、暖房機１７、炭酸ガス発生機（光合成促進機）などの制御機器の設定状態を、上述のように、ユーザの操作に基づき例えば日別に端末装置１０９に表示させてもよい。

また、図１１に示すように、「温度推移予測」を「実績の温度数値」に近づける制御機器の設定が予測部２１１により算出される場合、この自動補正の情報を、データマイニングを行う装置に送信し、データマイニング情報により得られるハウス１０３の状態をより的確なものとなるように当該装置に自己学習させるとよい。また、当該装置には、植物の栽培手法の様々な文献を、ＡＩを利用し最適な栽培方法を学習させ、データマイニング情報に反映するとよい。なお、市場動向や市況から予測部２１１が出荷時期を計算し出荷時期を制御させてもよい。

図１３は、本実施形態による図２のブロック図で示されるデータセンタ１００のシステムを実現可能なハードウェアシステムの構成図である。
図１３に示されるコンピュータは、ＣＰＵ１３０１、メモリ１３０２、入力装置１３０３、出力装置１３０４、外部記憶装置１３０５、可搬記録媒体１３０９が挿入される可搬記録媒体駆動装置１３０６、及び通信インタフェース１３０７を有し、これらがバス１３０８によって相互に接続された構成を有する。図１３に示される構成は上記システムを実現できるコンピュータの一例であり、そのようなコンピュータはこの構成に限定されるものではない。

ＣＰＵ１３０１は、当該コンピュータ全体の制御を行う。メモリ１３０２は、プログラムの実行、データ更新等の際に、外部記憶装置１３０５（或いは可搬記録媒体１３０９）に記憶されているプログラム又はデータを一時的に格納するＲＡＭ等のメモリである。ＣＰＵ１３０１は、プログラムをメモリ１３０２に読み出して実行することにより、全体の制御を行う。

入出力装置１３０３は、ユーザによるキーボードやマウス等による入力操作を検出し、その検出結果をＣＰＵ１３０１に通知し、ＣＰＵ１３０１の制御によって送られてくるデータを表示装置や印刷装置に出力する。

外部記憶装置１３０５は、例えばハードディスク記憶装置である。主に各種データやプログラムの保存に用いられる。
可搬記録媒体駆動装置１３０６は、光ディスクやＳＤＲＡＭ、コンパクトフラッシュ（登録商標）等の可搬記録媒体１３０９を収容するもので、外部記憶装置１３０５の補助の役割を有する。

通信インタフェース１３０７は、例えばＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）又はＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）の通信回線を接続するための装置である。これらのネットワークは、図１の携帯電話回線１１３及びインターネット１１４に対応する。

本実施形態によるシステムは、図２のブロック図と、図８のフローチャート等で実現される機能を搭載したプログラムをＣＰＵ１３０１が実行することで実現される。そのプログラムは、例えば外部記憶装置１３０５や可搬記録媒体１３０９に記録して配布してもよく、或いは通信インタフェース１３０７によりネットワークから取得できるようにしてもよい。

以上説明した実施の形態では、生育管理装置の一例であるデータセンタ１００（図２参照）は、農作物が育成されるハウス１０３（図１参照）に設置される暖房機１７等の制御機器がハウス１０３において発揮可能なパフォーマンスを表すパフォーマンス情報を取得するパフォーマンス情報取得部２１０と、ハウス１０３に設置されるセンサが検出するセンサ情報の一例である、各制御機器のセンサ出力や環境センサ１０６からの各種センサ出力を取得するセンサ監視データ受信部（センサ情報取得部の一例）２０１と、少なくともパフォーマンス情報及びセンサ情報に基づき、制御機器を稼動させた場合のハウス１０３の状態を予測する予測部２１１と、を備える。そのため、制御機器がハウス１０３において発揮可能なパフォーマンスを表すパフォーマンス情報及びハウス１０３に設置されるセンサが検出するセンサ情報に基づきハウス１０３の状態を予測することができる。これにより、それぞれのハウス１０３に則した的確な制御を行うことができる。

また、本実施の形態では、データセンタ１００は、気象予測情報を取得する気象予測情報取得部２１２を更に備え、予測部２１１は、少なくとも、パフォーマンス情報、センサ情報、及び気象予測情報に基づき、ハウス１０３の状態を予測する。そのため、より正確にハウス１０３の状態を予測することができる。

また、本実施の形態では、データセンタ１００は、予測部２１１が予測するハウス１０３の状態を、制御機器の設定状態とともに同一の時系列で表すグラフ（図１０及び図１１参照）を生成するグラフ生成部２０６を更に備える。そのため、ユーザが直感的にハウス１０３の状態を認識することができる。

また、本実施の形態では、グラフ生成部２０６は、グラフにおいて制御機器の設定状態の表示部分の位置をユーザの操作により変更されることで、制御機器の設定変更の操作を受け付ける。これにより、ユーザの利便性を向上させることができる。

また、本実施の形態では、予測部２１１は、予測されるハウス１０３の状態を、共有されるユーザに対応するセンサ情報（或いは、更に制御機器の設定状態）から得られる状態に近づける制御機器の設定状態を算出する。そのため、予測されるハウス１０３の状態を所望の状態に近づけることができる。

また、本実施の形態では、データセンタ１００は、複数のユーザのセンサ情報及び制御機器の設定情報を少なくとも含む情報をデータマイニングすることにより得られるデータマイニング情報を取得するデータマイニング情報取得部２１３を更に備え、予測部２１１は、予測されるハウス１０３の状態を、データマイニング情報により得られる状態に近づける制御機器の設定状態を算出する。そのため、予測されるハウス１０３の状態を所望の状態に近づけることができる。

１２ 天窓（天窓開閉装置）
１３ カーテン（カーテン開閉装置）
１４ 遮光カーテン（遮光カーテン開閉装置）
１５ 循環扇
１６ 炭酸ガス発生機
１７ 暖房機
１８ ミスト発生器
１９ 除湿機
２０ 加湿器
２１ その他の補助温調機器
１００ データセンタ
１０１ センタサーバ
１０２ センタデータベース
１０３ ハウス（圃場）
１０４ センサ制御装置
１０５ 制御盤装置
１０６ 環境センサ
１０９ 端末装置
１１０ カメラ
１１１ マイク
１１３ 携帯電話回線
１１４ インターネット
２０１ センサ監視データ受信部
２０２ 制御機器シーケンス送信部
２０３ インターネット通信部
２０４ 生長状態監視データ生成部
２０５ 収穫／収益データ受信部
２０６ グラフ生成部
２０７ 制御機器シーケンス移入部
２０８ 制御機器シーケンスダウンロード部
２０９ 制御機器シーケンスアップロード部
２１０ パフォーマンス情報取得部
２１１ 予測部
２１２ 気象予測情報取得部
２１３ データマイニング情報取得部
２１４ 監視データ記憶部
２１５ 制御機器シーケンス記憶部
２１６ パフォーマンス情報記憶部
２１７ 気象予測情報記憶部
２１８ データマイニング情報記憶部
３０１ 生長状態記録部
３０２ 制御機器情報表示部
３０３ 環境センサ情報表示部
３０４ グラフ表示部
３０５ 制御機器シーケンス移入指示部
３０６ 制御機器シーケンス編集部
９０１ 制御機器シーケンスメッセージ受信部
９０２ 制御機器シーケンスメッセージ記憶部
９０３ 制御機器シーケンス実行部
９０４ 制御機器駆動指示部

Claims (8)

1. 農作物が育成されるハウスに設置される制御機器が前記ハウスにおいて発揮可能なパフォーマンスを表すパフォーマンス情報を取得するパフォーマンス情報取得部と、
   前記ハウスに設置されるセンサが検出するセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、
   少なくとも前記パフォーマンス情報及び前記センサ情報に基づき、前記制御機器を稼動させた場合の前記ハウスの状態を予測する予測部と、
   を備えることを特徴とする生育管理装置。
2. 気象予測情報を取得する気象予測情報取得部を更に備え、
   前記予測部は、少なくとも、前記パフォーマンス情報、前記センサ情報、及び前記気象予測情報に基づき、前記ハウスの状態を予測する、
   ことを特徴とする請求項１記載の生育管理装置。
3. 前記予測部が予測する前記ハウスの状態を、前記制御機器の設定状態とともに同一の時系列で表すグラフを生成するグラフ生成部を更に備えることを特徴とする請求項１又は２記載の生育管理装置。
4. 前記グラフ生成部は、前記グラフにおいて前記制御機器の設定状態の表示部分の位置をユーザの操作により変更されることで、前記制御機器の設定変更の操作を受け付ける、
   ことを特徴とする請求項３記載の生育管理装置。
5. 前記予測部は、予測される前記ハウスの状態を、共有されるユーザに対応する前記センサ情報から得られる状態に近づける前記制御機器の設定状態を算出することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項記載の生育管理装置。
6. 複数のユーザの前記センサ情報及び前記制御機器の設定情報を少なくとも含む情報をデータマイニングすることにより得られるデータマイニング情報を取得するデータマイニング情報取得部を更に備え、
   前記予測部は、予測される前記ハウスの状態を、前記データマイニング情報により得られる状態に近づける前記制御機器の設定状態を算出することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項記載の生育管理装置。
7. 農作物を育成するためのハウスに設置される制御機器が前記ハウスにおいて発揮可能なパフォーマンスを表すパフォーマンス情報を取得し、
   前記ハウスに設置されるセンサが検出するセンサ情報を取得し、
   少なくとも前記パフォーマンス情報及び前記センサ情報に基づき、前記制御機器を稼動させた場合の前記ハウスの状態を予測する、
   ことを特徴とする生育管理方法。
8. 農作物を育成するためのハウスに設置される制御機器が前記ハウスにおいて発揮可能なパフォーマンスを表すパフォーマンス情報を取得する機能と、
   前記ハウスに設置されるセンサが検出するセンサ情報を取得する機能と、
   少なくとも前記パフォーマンス情報及び前記センサ情報に基づき、前記制御機器を稼動させた場合の前記ハウスの状態を予測する機能と、
   をコンピュータに実現させることを特徴とするプログラム。