JP5338328B2 - 熟練度判断装置、熟練度判断プログラムおよび熟練度判断システム - Google Patents

Description

本発明は、農作業を行う作業者の熟練度を判断する熟練度判断装置、熟練度判断プログラムおよび熟練度判断システムに関する。

従来より、農作業において、草取りや肥料やりなど農作業の作業内容（作業種別）ごとに作業者の熟練度を知ることは有用である。例えば、ある作業種別を複数の作業者が行うことが可能な場合、その作業種別がより得意な（より高い熟練度の）作業者に任せれば、全体として、より効率的な農作業を行うことができる。また、ある作業者に特に苦手な（低い熟練度の）作業種別が存在する場合、その作業種別を重点的に訓練することで、その作業者の作業効率を向上できる。

このような熟練度を推定する手法として、例えば、圃場ごとに作業履歴（作業者・作業種別ごとの作業時間）と収穫量を記録しておき、ある作業者が作業した圃場での作業時間・面積あたりの収穫量が大きければ彼の熟練度が高いとみなすことが考えられる。

また、例えば、農作業者の手首等に加速度センサを装着し、農作業時の動作記録を採取し、熟練度を推定する方法も考えられる。この場合、一般に、熟練度が高いほど手に無駄な動きがなくなり、加速度に急激な変化が少なくなる。

特開平０１−１５６８９１号公報

しかしながら、上記した従来の技術では、農作業者の熟練度を判断することが難しいという課題があった。

例えば、農業分野では、一つの圃場を複数の作業者で共同作業することも多く、また、ある生産物を収穫するまでに多くの作業種別を実施する必要があるため、作業履歴と収穫量から作業種別ごとの熟練度を推定することは困難である。

また、加速度センサを用いた場合でも、熟練度が高い作業者は、周囲の状況を見て他の作業者などに適切な指示や判断を実施し、細かく調整を行うため、急激な変化が多くなる面もある。従って、加速度センサの記録からも熟練度を推定することは困難である。

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、農作業者の熟練度を判断することが可能である熟練度判断装置、熟練度判断プログラムおよび熟練度判断システムを提供することを目的とする。

本願の開示する熟練度判断装置（熟練度判断システム）は、一つの態様において、作業者が行った農作業の作業履歴を記憶する作業履歴記憶手段と、前記作業履歴記憶手段に記憶される作業履歴のうち、他の作業履歴の圃場状態とは異なる特定圃場状態時の作業履歴を抽出する特定圃場状態抽出手段と、前記特定圃場状態抽出手段により抽出された特定圃場状態時の作業履歴について、当該特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施された間に、前記作業者が携帯する作業記録装置により収集された作業者の動作情報から、所定の条件に基づいて特定の動作が示される動作情報を抽出する動作抽出手段と、前記特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施されたときの全動作情報中に占める、前記動作抽出手段により抽出された特定の動作が示される動作情報の割合に基づいて、前記作業者の熟練度を判断する熟練度判断手段と、を備える。

本願の開示する熟練度判断装置、熟練度判断プログラムおよび熟練度判断システムの一つの態様によれば、農作業者の熟練度を判断することが可能であるという効果を奏する。

図１は、実施例１にかかる熟練度判断装置の構成を示すブロック図である。 図２は、抽出条件ＤＢに記憶される抽出条件（指定作業種別）の例を示す図である。 図３は、抽出条件ＤＢに記憶される抽出条件（指定作業者）の例を示す図である。 図４は、作業履歴ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。 図５は、圃場状態ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。 図６は、作業記録ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。 図７は、特定圃場状態抽出部により生成された圃場作業集合の例を示す図である。 図８は、算出した圃場状態間の距離の例を示す図である。 図９は、作業履歴から抽出された特定圃場状態時の作業履歴の例を示す図である。 図１０は、特定圃場状態時の作業履歴における動作情報を抽出した例を示す図である。 図１１は、抽出された特定の動作が示される動作情報の例を示す図である。 図１２は、実施例１に係る熟練度判断装置における熟練度判断処理の流れを示すフローチャートである。 図１３は、熟練度判断プログラムを実行するコンピュータシステムの例を示す図である。

以下に、本願の開示する熟練度判断装置、熟練度判断プログラムおよび熟練度判断システムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

本願が開示する熟練度判断装置は、記憶される農作業の作業履歴のうち、他の作業履歴の圃場状態とは異なる特定圃場状態時の作業履歴を抽出する。そして、熟練度判断装置は、抽出された特定圃場状態時の作業履歴について、当該特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施された間に、収集された作業者の動作情報から特定の動作が示される動作情報を抽出する。その後、熟練度判断装置は、特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施されたときの動作情報における、特定の動作が示される動作情報の割合に基づいて、作業者の熟練度を判断する。こうすることにより、本願が開示する熟練度判断装置は、農作業者の熟練度を判断することが可能である。

例えば、熟練度判断装置は、圃場状態に基づいて、圃場状態の多数を占める通常圃場作業集合と、圃場状態が通常圃場作業集合のどの圃場状態とも異なる特殊圃場作業集合とに作業履歴を分割する。続いて、熟練度判断装置は、特殊圃場作業集合の各圃場作業に対応する動作情報（例えば、加速度など）を抽出し、動作情報から作業者の動作が急激に変動した特定の動作記録を抽出する。そして、熟練度判断装置は、特殊圃場作業集合の各圃場作業に対応する全動作情報中に占める特定の動作記録の割合を計算し、その値が小さいほど熟練度が高いと判断する。

つまり、熟練度判断装置は、作業時の圃場状態を用いて、普段と異なる圃場状態で行われた作業記録を抽出し、そこで動作が急激に変動した作業記録の割合を計算することで、作業者の熟練度を判断する。こうすることにより、本願が開示する熟練度判断装置は、農作業者の熟練度を判断することが可能である。

［熟練度判断装置の構成］
次に、図１を用いて、実施例１に係る熟練度判断装置の構成について説明する。図１は、実施例１にかかる熟練度判断装置の構成を示すブロック図である。

図１に示すように、この熟練度判断装置１０は、通信制御Ｉ／Ｆ部１１と、入力部１２と、表示出力部１３と、記憶部１５と、制御部２０とを有する。

通信制御Ｉ／Ｆ部１１は、他の装置との間でやり取りされる各種通信を制御するインタフェースである。具体的には、通信制御Ｉ／Ｆ部１１は、作業者が携帯する作業記録装置２００から作業者の動作情報を取得して、記憶部１５の作業記録ＤＢ１５ｄに格納する。例えば、作業記録装置２００は、作業者の利き手の手首に装着された１軸の加速度センサであり、１秒おきに取得した加速度を熟練度判断装置１０に送信する。なお、２軸以上の加速度センサによりデータ収集をすることも好ましい。

なお、作業記録装置２００が収集する動作情報は、加速度に限定されるものではなく、例えば、基準値から作業者の利き手が移動した移動距離を算出して熟練度判断装置１０に送信してもよく、作業者の利き手の位置を座標軸で収集しておき、収集した情報から作業者の利き手の動きを算出して熟練度判断装置１０に送信してもよい。

入力部１２は、各種の情報の入力を受付ける入力手段であり、キーボードやマウス、マイクなどを備えて構成され、例えば、後述する作業履歴抽出部２０ａが作業履歴を抽出する抽出条件を受け付けて、記憶部１５の抽出条件ＤＢ１５ａに格納する。なお、後述するモニタも、マウスと協働してポインティングディバイス機能を実現する。

表示出力部１３は、各種の情報を出力する出力手段であり、モニタ（若しくはディスプレイ、タッチパネル）やスピーカを備えて構成され、例えば、後述する制御部２０の各制御部により生成（抽出）されたデータなどを表示出力する。

記憶部１５は、制御部２０による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納するとともに、例えば、抽出条件ＤＢ１５ａと、作業履歴ＤＢ１５ｂと、圃場状態ＤＢ１５ｃと、作業記録ＤＢ１５ｄとを有する。

抽出条件ＤＢ１５ａは、入力部１２により受け付けられて格納された作業履歴抽出部２０ａが作業履歴を抽出する抽出条件を記憶する。例えば、抽出条件ＤＢ１５ａは、抽出条件として、図２に示すような「指定作業種別」として「草取り」を記憶し、図３に示すような「指定作業者」として「Ａさん」を記憶する。なお、ここで記憶される抽出条件は、利用者により任意に設定することができ、図２や図３に限定されるものではない。また、図２は、抽出条件ＤＢに記憶される抽出条件（指定作業種別）の例を示す図であり、図３は、抽出条件ＤＢに記憶される抽出条件（指定作業者）の例を示す図である。

作業履歴ＤＢ１５ｂは、作業者が行った農作業の作業履歴を記憶する。具体的には、作業履歴ＤＢ１５ｂは、管理者などにより入力された作業履歴を記憶するものであり、図４に示すように、「履歴ＩＤ、日付、開始時刻、終了時刻、作業者、作業種別、圃場」として「1、2007/11/12、8:00:00、10:00:00、Ａさん、草取り、圃場Ｘ」や「2、2007/11/12、10:00:00、17:00:00、Ａさん、草取り、圃場Ｙ」などを記憶する。なお、図４は、作業履歴ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。

ここで記憶される「履歴ＩＤ」とは、作業履歴を一意に識別する識別子であり、利用者により入力された作業履歴を作業履歴ＤＢ１５ｂに格納する際に一意に割り与えられる。また、「開始時刻」とは、農作業が開始された時刻であり、「終了時刻」とは、農作業が終了した時刻であり、「作業者」とは、当該農作業を行った作業者を示す情報である。また、「作業種別」とは、作業者が行った農作業の種別であり、例えば、草取り、肥料やり、種まき、収穫などである。また、「圃場」とは、当該農作業が実施された畑や菜園などの圃場を示す情報である。

圃場状態ＤＢ１５ｃは、各日の圃場の状態を記憶する。例えば、圃場状態ＤＢ１５ｃは、図５に示すように、「日付、圃場、土壌水分、圃場傾き、天候」として「2007/11/12、圃場Ｘ、60％、3度、晴れ」や「2007/11/12、圃場Ｙ、70％、4度、晴れ」などを記憶する。なお、図５は、圃場状態ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。

ここで記憶される「日付」は、圃場状態を測定した日時であり、「圃場」とは、圃場状態を測定した圃場を示す情報である。また、「土壌水分」とは、ある日付において測定した圃場の土壌水分値を示す情報であり、「圃場傾き」とは、ある日付において測定した圃場の傾きを示す情報であり、「天候」とは、圃場状態を測定したときの天候を示す情報である。

作業記録ＤＢ１５ｄは、農作業が実施された間に、作業者が携帯する作業記録装置２００により収集された作業者の動作情報を記憶する。具体的には、作業記録ＤＢ１５ｄは、通信制御Ｉ／Ｆ部１１を介して作業記録装置２００から受信した作業者の動作情報として、作業者の利き手の加速度、作業者の利き手が移動した移動距離などを記憶する。例えば、作業記録ＤＢ１５ｄは、図６に示すように、「日付、時刻、作業者、加速度」として「2007/11/12、8:00:00、Ａさん、0.1Ｇ」や「2007/11/12、8:00:01、Ａさん、0.2Ｇ」、「2007/11/12、8:00:03、Ａさん、1.2Ｇ」、「2007/11/12、8:00:04、Ａさん、-0.4Ｇ」などを記憶する。なお、図６は、作業記録ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。

ここで記憶される「日付」は、動作情報（加速度）が収集された日付であり、「時刻」は、動作情報（加速度）が収集された時刻であり、「作業者」は、動作情報（加速度）を収集した作業者を示す情報であり、「加速度」は、収集された作業者の動作情報である。

制御部２０は、ＯＳ（Operating System）などの制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有する。そして、制御部２０は、作業履歴抽出部２０ａと、特定圃場状態抽出部２０ｂと、動作抽出部２０ｃと、熟練度判断部２０ｄとを有し、これらによって種々の処理を実行する。

作業履歴抽出部２０ａは、表示出力部１３、抽出条件ＤＢ１５ａ、作業履歴ＤＢ１５ｂ、特定圃場状態抽出部２０ｂなどに接続され、予め指定された所定の条件に合致する作業履歴を作業履歴ＤＢ１５ｂから抽出する。具体的には、作業履歴抽出部２０ａは、抽出条件ＤＢ１５ａに記憶される抽出条件（図２、図３参照）に従って、作業履歴ＤＢ１５ｂから作業履歴を抽出し、抽出した作業履歴を特定圃場状態抽出部２０ｂに出力したり、表示出力部１３に表示出力したりなどする。

ここで、図２や図３に示した抽出条件および図４に示した作業履歴を用いて具体的な例について説明する。作業履歴抽出部２０ａは、抽出条件ＤＢ１５ａに記憶される抽出条件が「指定作業種別＝草取り」かつ「指定作業者＝Ａさん」である作業履歴として、作業履歴ＤＢ１５ｂから「履歴ＩＤ＝１、２、５、７、８、１０、１２」の作業履歴を取り出す。

特定圃場状態抽出部２０ｂは、表示出力部１３、動作抽出部２０ｃ、作業履歴ＤＢ１５ｂ、圃場状態ＤＢ１５ｃなどに接続され、他の作業履歴の圃場状態とは異なる特定圃場状態時の作業履歴を抽出する。具体的に例を挙げると、特定圃場状態抽出部２０ｂは、作業履歴ＤＢ１５ｂに記憶される作業履歴や作業履歴抽出部２０ａにより抽出された作業履歴に対して、作業履歴の日付や圃場により特定される圃場状態を圃場状態ＤＢ１５ｃから取得し、作業履歴と取得した圃場状態とを連結した圃場作業集合を生成する。

続いて、特定圃場状態抽出部２０ｂは、作業履歴と圃場状態とを連結した圃場作業集合について、圃場状態ＤＢ１５ｃに記憶される「土壌水分、圃場傾きの標準偏差」と、「文字列属性として天候の各属性値（例えば、晴れ＝1、曇り＝0.5、雨＝0）」とを用いて、圃場状態間のユークリッド距離（非類似度）を計算する。

その後、特定圃場状態抽出部２０ｂは、圃場状態間の距離（ユークリッド距離）を用いて階層型クラスタリングを実施し、抽出された作業履歴と圃場状態とを連結した圃場作業集合をグループ分けする。そうして、特定圃場状態抽出部２０ｂは、グループ分けした圃場作業集合のうち、どの圃場作業とも異なるクラスタに分類された作業履歴を他の作業履歴の圃場状態とは異なる特定圃場状態時の作業履歴として抽出する。また、特定圃場状態抽出部２０ｂは、抽出した特定圃場状態時の作業履歴を動作抽出部２０ｃに出力したり、表示出力部１３に表示出力したりなどする。

ここで、上記したクラスタリングして特定圃場状態時の作業履歴として抽出する一連の流れを具体的に説明する。まず、特定圃場状態抽出部２０ｂは、作業履歴ＤＢ１５ｂから抽出された「履歴ＩＤ＝１、２、５、７、８、１０、１２」の作業履歴（図４参照）それぞれについて、履歴ＩＤの「日付」に一致する圃場状態を圃場状態ＤＢ１５ｃ（図５参照）から取得する。そして、特定圃場状態抽出部２０ｂは、抽出された「履歴ＩＤ＝１、２、５、７、８、１０、１２」の作業履歴に、圃場状態ＤＢ１５ｃから取得した圃場状態を連結して、図７に示すような圃場作業集合を生成する。

例えば、特定圃場状態抽出部２０ｂは、「履歴ＩＤ＝１」の作業履歴について、「日付が2007/11/12」、「圃場が圃場Ｘ」であることから、図５からそれに対応する１行目を取り出し連結すると、図７の１行目が得られる。そして、特定圃場状態抽出部２０ｂは、「履歴ＩＤ＝１、２、５、７、８、１０、１２」の作業履歴についても同様に図７からそれぞれに対応する行を取り出し連結すると、圃場作業集合（図７）が得られる。

次に、特定圃場状態抽出部２０ｂは、圃場状態の数値属性の標準偏差として、図７の圃場作業集合から圃場状態の土壌水分、圃場傾きの標準偏差を計算する。続いて、特定圃場状態抽出部２０ｂは、数値属性については標準偏差で除算（割り算）し、文字列属性については数値（晴れ＝1、曇り＝0.5、雨＝0）に置き換えた後、ユークリッド距離を計算して、その結果を圃場状態間の距離（図８参照）として格納する。

例えば、特定圃場状態抽出部２０ｂは、圃場作業集合から圃場状態の数値属性の標準偏差として、「土壌水分、圃場傾きの標準偏差」を計算すると、標準偏差はそれぞれ「27%、0.8度」となる。そして、特定圃場状態抽出部２０ｂは、圃場状態の文字列属性として天候の各属性値「晴れ＝1、曇り＝0.5、雨＝0」、圃場状態の数値属性として土壌水分、圃場傾きの標準偏差「27%、0.8度」を用いて、図７の履歴ＩＤ＝１と履歴ＩＤ＝２の圃場状態間の距離を計算する。この場合、特定圃場状態抽出部２０ｂは、土壌水分と圃場傾きの標準偏差はそれぞれ「27%、0.8度」であり、晴れは「1」に置き換えられ、これらを式（１）に代入することにより、図７の履歴ＩＤ＝１と履歴ＩＤ＝２の圃場状態間の距離として「距離１．３」が得られる。そして、特定圃場状態抽出部２０ｂは、「履歴ＩＤ＝１、２、５、７、８、１０、１２」の作業履歴間で上記計算を実施することにより、図８に示した圃場状態間の距離を計算することができる。

その後、特定圃場状態抽出部２０ｂは、圃場作業一つ一つがクラスタである初期状態から開始し、お互いの距離が最も近いクラスタ同士を順次統合して新しいクラスタを生成することを繰り返してクラスタを成長させていく階層型クラスタリングを実施する。なお、クラスタ間の距離は、お互いの中で最も近い圃場状態間の距離で定義する。また、クラスタ数が２になるか、または、最大クラスタ（圃場作業数が最大のクラスタ）以外のクラスタの圃場作業数の合計がＭ以下となった場合は停止する。この閾値Ｍは、圃場作業集合の圃場作業数に割合Ｒを掛けて四捨五入し、特殊圃場作業集合の最大圃場作業数を求める。ここでは、R＝30%（任意で指定可能）が指定されたものとするので、Ｍ＝7×30%＝2.1であるからＭ＝2となる。

具体的には、特定圃場状態抽出部２０ｂは、図７・図８に示した圃場状態一つ一つをクラスタとするので、履歴ID＝1、履歴ID＝2、履歴ID＝5、履歴ID＝7、履歴ID＝8、履歴ID＝10、履歴ID＝12の7クラスタが生成された状態で、クラスタ間の距離（お互いの中で最も近い圃場状態間の距離）が最小であるクラスタ同士を統合する。つまり、特定圃場状態抽出部２０ｂは、まず、距離が「0.4」と最小である履歴ID＝5と履歴ID＝7の両クラスタを統合し、新たなクラスタ「履歴ID＝5、７」を生成する。その後、特定圃場状態抽出部２０ｂは、履歴ID＝1と履歴ID＝8とを統合して新たなクラスタ「履歴ID＝1、8」、履歴ID＝2と履歴ID＝（5、7）を統合して新たなクラスタ「履歴ID＝2、5、7」を作成する。また、特定圃場状態抽出部２０ｂは、履歴ID＝（1、8）と履歴ID＝（2、5、7）とを統合して新たなクラスタ「履歴ID＝1、2、5、7、8」が作成されることにより、「履歴ID＝1、2、5、7、8」、「履歴ID＝10」、「履歴ID＝12」の3クラスタが作成されることとなる。

そして、特定圃場状態抽出部２０ｂは、「履歴ID＝10」および「履歴ID＝12」のクラスタと通常圃場作業集合「履歴ID＝1、2、5、7、8」との距離も1.9以上であることから、通常圃場作業集合のどの圃場作業とも異なるクラスタに分類されていると判断して（類似していないと判断して）、「履歴ID＝10」、「履歴ID＝12」を特定圃場状態時の作業履歴（図９参照）として抽出する。

なお、図７や９に示した特定圃場状態時の作業履歴「履歴ＩＤ、日付、開始時刻、終了時刻、作業者、作業種別、圃場、土壌水分、圃場傾き、天候」については、図５や図６の要素と同じであるので、各要素の詳細な説明は省略する。また、図７は、特定圃場状態抽出部により生成された圃場作業集合の例を示す図であり、図８は、算出した圃場状態間の距離の例を示す図であり、図９は、作業履歴から抽出された特定圃場状態時の作業履歴の例を示す図である。

図２に戻り、動作抽出部２０ｃは、特定圃場状態抽出部２０ｂにより抽出された特定圃場状態時の作業履歴について、当該特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施された間に、作業者が携帯する作業記録装置２００により収集された作業者の動作情報から、所定の条件に基づいて特定の動作が示される動作情報（作業記録）を抽出する。

具体的には、動作抽出部２０ｃは、特定圃場状態抽出部２０ｂにより抽出された特定圃場状態時の作業履歴それぞれに対応する動作情報（作業記録）を作業記録ＤＢ１５ｄから抽出し、加速度の絶対値が一定値（例えば、１Ｇ）を超えた行を抽出する。上記した例で説明すると、動作抽出部２０ｃは、図９に示した「履歴ID＝10」、「履歴ID＝12」それぞれの特定圃場状態時の作業履歴における「時刻」ごとに、その時刻における「加速度」を図６に示した作業記録ＤＢ１５ｄから抽出して組み合わせて、図１０に示したデータベースを作成する。そして、動作抽出部２０ｃは、図１０に示した「時刻」ごとの「加速度」において、加速度の絶対値が一定値（例えば、１Ｇ）を超えた行を特定の動作が示される動作情報（図１１参照）として抽出する。なお、図１０は、特定圃場状態時の作業履歴における動作情報を抽出した例を示す図であり、図１１は、抽出された特定の動作が示される動作情報の例を示す図である。

熟練度判断部２０ｄは、動作抽出部２０ｃにより特定される農作業が実施されたときの全動作情報中に占める前記動作抽出手段により抽出された特定の動作が示される動作情報の割合に基づいて、作業者の熟練度を判断する。具体的には、熟練度判断部２０ｄは、作業者の動作が急激に変動した作業記録（図１０参照）がＬ行存在し、特殊圃場作業集合の全作業記録（図１１参照）がＮ行存在した場合、熟練度として「1-L/N」を出力する。そして、熟練度判断部２０ｄは、その値が小さければ熟練度が高いと判断し、判断結果や算出した熟練度を表示出力部１３などに出力したりする。

上記した例を用いて、図１０に示した特定圃場状態時の作業履歴における動作情報が「64800行」、図１１に示した抽出された特定の動作が示される動作情報が「6480行」であったとする。この場合、熟練度判断部２０ｄは、熟練度として「1-（6480／64800）＝0.9」を算出する。したがって、熟練度判断部２０ｄは、作業者Ａの草取り技術の熟練度は「0.9」と算出し、その熟練度は「低い」と判断する。

［熟練度判断装置による処理］
次に、図１２を用いて、熟練度判断装置による処理を説明する。図１２は、実施例１に係る熟練度判断装置における熟練度判断処理の流れを示すフローチャートである。なお、このフローチャートでは、階層型クラスタリングの終了条件として、残った作業数が最初の５％以下として閾値を設定したが、終了判定となる閾値はこれに限定されるものではない。

図１２に示すように、熟練度判断装置１０は、熟練度判断開始指示が入力部１２などを介して受け付けられると（ステップＳ１０１肯定）、指定された作業種別と作業者である農作業を作業履歴ＤＢ１５ｂから取得し、取得した作業履歴に対応する圃場情報を圃場情報ＤＢ１５ｃから取得して、これらを結合した圃場作業集合を生成する（ステップＳ１０２）。

そして、熟練度判断装置１０は、作業履歴と圃場状態とを連結した圃場作業集合について、圃場状態間の距離（ユークリッド距離）を用いて階層型クラスタリングを実施して得られた最大クラスタを削除しつつ、例えば、残った作業数が最初の５％以下になるまで、クラスタリングを繰り返す（ステップＳ１０３とステップＳ１０４）。

その後、熟練度判断装置１０は、クラスタリングを行うことにより、残った作業数が最初の５％以下になると（ステップＳ１０４肯定）、他の作業履歴の圃場状態とは異なる特定圃場状態時の作業履歴として抽出し、これらに対応する動作情報（作業記録）を抽出する（ステップＳ１０５）。

そして、熟練度判断装置１０は、作業者の動作が急激に変動した動作情報（作業記録）を抽出し、全作業に対する割合を計算して（ステップＳ１０６）、その結果から熟練度を算出する（ステップＳ１０７）。

［実施例１による効果］
このように、実施例１によれば、熟練度判断装置１０は、記憶される作業履歴のうち、他の作業履歴の圃場状態とは異なる特定圃場状態時の作業履歴を抽出する。そして、熟練度判断装置１０は、抽出された特定圃場状態時の作業履歴について、当該特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施された間に、作業記録装置２００により収集された作業者の動作情報から、所定の条件に基づいて特定の動作が示される動作情報を抽出する。その後、熟練度判断装置１０は、特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施されたときの動作情報における、抽出された特定の動作が示される動作情報の割合に基づいて、作業者の熟練度を判断する。

こうすることにより、作業時の圃場状態を用いて、普段と異なる圃場状態で行われた作業記録を抽出し、そこで動作が急激に変動した作業記録の割合を計算することで、作業者の熟練度を判断することができる。したがって、農作業者の熟練度を判断することが可能である。なお、通常圃場作業における全動作情報中に占める特定の動作情報の割合と、特殊圃場作業における全動作情報中に占める特定の動作情報の割合とに基づいて熟練度を判断することも可能である。

また、実施例１によれば、熟練度判断装置１０は、予め指定された所定の条件に合致する作業履歴を抽出し、抽出された作業履歴のうち、他の作業履歴の圃場状態とは異なる特定圃場状態時の作業履歴を抽出することもできる。そうすることにより、熟練度判断装置１０は、複数の作業者の履歴が混在して格納されている場合であっても、その作業者や作業種別ごとに熟練度を判断することができる。

また、実施例１によれば、熟練度判断装置１０は、農作業時の圃場状態に基づいて、抽出された作業履歴をクラスタリングした結果、最も多くの作業履歴が属する最大クラスタを除く他のクラスタに属する作業履歴を特定圃場状態時の作業履歴として抽出する。そうすることにより、熟練度判断装置１０は、通常の圃場状態とは異なる特定圃場状態時の作業履歴をより正確に抽出することができ、農作業者の熟練度をより正確に判断することが可能である。

さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に異なる実施例を説明する。

（クラスタリング）
例えば、実施例１では、階層型クラスタリングによって、他の作業履歴の圃場状態とは異なる特定圃場状態時の作業履歴を抽出する例について説明したが、他のクラスタリング手法や他の様々なグループ分離手法を用いることができる。

（特定の動作が示される動作情報の抽出手法）
また、実施例１では、特定の動作が示される動作情報の抽出手法として、加速度が所定の閾値（例えば、１Ｇ）を超える動作情報（作業履歴）を特定の動作が示される動作情報として抽出する例について説明したが、他の様々な手法を用いることができる。

例えば、作業者の移動方向や速度が急激に変化した部分、つまり、作業者につけたGPSセンサで取得した位置情報から、移動速度ベクトル（位置の微分）と移動加速度ベクトル（移動速度ベクトルの微分）を計算し、移動加速度ベクトルの長さが一定値（例えば1m/秒^2）を超えた行を抽出してもよい。また、例えば、視線が急激に変化した部分、つまり、作業者の頭部につけた方位センサで取得した方位情報（0度〜360度）から、方位の微分を計算し、方位の微分の絶対値が一定値（例えば90度/秒）を超えた行を抽出してもよい。また、例えば、１０Ｈｚを境として、上記の加速度、移動加速度ベクトル、方位の微分を高周波成分と低周波成分に分解し、高周波成分が低周波成分よりも大きな行を動作が急激に変動した行として抽出してもよい。なお、上記した手法の場合、例えば、tを作業記録の採取間隔とし、Ｘ（Ｔ）を時刻Ｔにおける作業記録Ｘの値とし、時刻ＴにおけるＸの微分を「（Ｘ（Ｔ）-Ｘ（Ｔ−ｔ））／ｔ」で計算したものを用いるようにすればよい。

（作業履歴の抽出）
また、作業者の熟練度が低くとも、作業を進めるに従い普段と異なる状況にも慣れ、動作の修正は小さくなっていくと考えられる。したがって、作業開始直後一定時間（たとえば30分程度）の作業記録のみを抽出し、そこで動作が急激に変動した作業記録の割合を計算することも有効である。

（システム構成等）
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報（例えば、図２〜図１１など）については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合（例えば、動作抽出部２０ｃと熟練度判断部２０ｄとを統合するなど）して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

（プログラム）
ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムを他の実施例として説明する。

図１３は、熟練度判断プログラムを実行するコンピュータシステムの例を示す図である。図１３に示すように、コンピュータシステム１００は、ＲＡＭ１０１と、ＨＤＤ１０２と、ＲＯＭ１０３と、ＣＰＵ１０４とから構成される。ここで、ＲＯＭ１０３には、上記の実施例と同様の機能を発揮するプログラムがあらかじめ記憶されている。つまり、図１３に示すように、作業履歴抽出プログラム１０３ａと、特定圃場状態抽出プログラム１０３ｂと、動作抽出プログラム１０３ｃと、熟練度判断プログラム１０３ｄとがあらかじめ記憶されている。

そして、ＣＰＵ１０４には、これらのプログラム１０３ａ〜１０３ｄを読み出して実行することで、図１３に示すように、作業履歴抽出プロセス１０４ａと、特定圃場状態抽出プロセス１０４ｂと、動作抽出プロセス１０４ｃと、熟練度判断プロセス１０４ｄとなる。

なお、作業履歴抽出プロセス１０４ａは、図１に示した、作業履歴抽出部２０ａに対応し、同様に、特定圃場状態抽出プロセス１０４ｂは、特定圃場状態抽出部２０ｂに対応する。また、動作抽出プロセス１０４ｃは、動作抽出部２０ｃに対応し、熟練度判断プロセス１０４ｄは、熟練度判断部２０ｄに対応する。

また、ＨＤＤ１０２は、抽出条件テーブル１０２ａと、作業履歴テーブル１０２ｂと、圃場状態テーブル１０２ｃと、作業記録テーブル１０２ｄなどを記憶する。なお、抽出条件テーブル１０２ａは、図１に示した抽出条件ＤＢ１５ａに対応し、作業履歴テーブル１０２ｂは、作業履歴ＤＢ１５ｂに対応し、圃場状態テーブル１０２ｃは、圃場状態ＤＢ１５ｃに対応し、作業記録テーブル１０２ｄは、作業記録ＤＢ１５ｄに対応する。

ところで、上記したプログラム１０３ａ〜１０３ｄは、必ずしもＲＯＭ１０３に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータシステム１００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」の他に、コンピュータシステム１００の内外に備えられるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの「固定用の物理媒体」、さらに、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータシステム１００に接続される「他のコンピュータシステム」に記憶させておき、コンピュータシステム１００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）作業者が行った農作業の作業履歴を記憶する作業履歴記憶手段と、
前記作業履歴記憶手段に記憶される作業履歴のうち、他の作業履歴の圃場状態とは異なる特定圃場状態時の作業履歴を抽出する特定圃場状態抽出手段と、
前記特定圃場状態抽出手段により抽出された特定圃場状態時の作業履歴について、当該特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施された間に、前記作業者が携帯する作業記録装置により収集された作業者の動作情報から、所定の条件に基づいて特定の動作が示される動作情報を抽出する動作抽出手段と、
前記特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施されたときの全動作情報中に占める、前記動作抽出手段により抽出された特定の動作が示される動作情報の割合に基づいて、前記作業者の熟練度を判断する熟練度判断手段と、
を備えたことを特徴とする熟練度判断装置。

（付記２）予め指定された所定の条件に合致する作業履歴を前記作業履歴記憶手段から抽出する作業履歴抽出手段をさらに備え、
前記特定圃場状態抽出手段は、前記作業履歴抽出手段により抽出された作業履歴のうち、他の作業履歴の圃場状態とは異なる特定圃場状態時の作業履歴を抽出することを特徴とする付記１に記載の熟練度判断装置。

（付記３）前記特定圃場状態抽出手段は、前記作業履歴抽出手段により抽出された作業履歴によって特定される農作業時の圃場状態に基づいて、前記作業履歴抽出手段により抽出された作業履歴をクラスタリングした結果、最も多くの作業履歴が属する最大クラスタを除く他のクラスタに属する作業履歴を前記特定圃場状態時の作業履歴として抽出することを特徴とする付記２に記載の熟練度判断装置。

（付記４）作業履歴記憶部に記憶される作業者が行った農作業の作業履歴のうち、他の作業履歴の圃場状態とは異なる特定圃場状態時の作業履歴を抽出する特定圃場状態抽出手順と、
前記特定圃場状態抽出手順により抽出された特定圃場状態時の作業履歴について、当該特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施された間に、前記作業者が携帯する作業記録装置により収集された作業者の動作情報から、所定の条件に基づいて特定の動作が示される動作情報を抽出する動作抽出手順と、
前記特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施されたときの全動作情報中に占める、前記動作抽出手順により抽出された特定の動作が示される動作情報の割合に基づいて、前記作業者の熟練度を判断する熟練度判断手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする熟練度判断プログラム。

（付記５）農作業を行う作業者の熟練度を判断する熟練度判断装置と、作業者に携帯されて作業者の動作情報を収集する作業記録装置とを有する熟練度判断システムであって、
前記熟練度判断装置は、
作業者が行った農作業の作業履歴を記憶する作業履歴記憶手段と、
前記作業履歴記憶手段に記憶される作業履歴のうち、他の作業履歴の圃場状態とは異なる特定圃場状態時の作業履歴を抽出する特定圃場状態抽出手段と、
前記特定圃場状態抽出手段により抽出された特定圃場状態時の作業履歴について、当該特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施された間に、前記作業記録装置により収集された作業者の動作情報から、所定の条件に基づいて特定の動作が示される動作情報を抽出する動作抽出手段と、
前記特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施されたときの全動作情報中に占める、前記動作抽出手段により抽出された特定の動作が示される動作情報の割合に基づいて、前記作業者の熟練度を判断する熟練度判断手段と、
を備えたことを特徴とする熟練度判断システム。

（付記６）作業履歴記憶部に記憶される作業者が行った農作業の作業履歴のうち、他の作業履歴の圃場状態とは異なる特定圃場状態時の作業履歴を抽出する特定圃場状態抽出ステップと、
前記特定圃場状態抽出ステップにより抽出された特定圃場状態時の作業履歴について、当該特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施された間に、前記作業者が携帯する作業記録装置により収集された作業者の動作情報から、所定の条件に基づいて特定の動作が示される動作情報を抽出する動作抽出ステップと、
前記特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施されたときの全動作情報中に占める、前記動作抽出ステップにより抽出された特定の動作が示される動作情報の割合に基づいて、前記作業者の熟練度を判断する熟練度判断ステップと、
を含んだことを特徴とする熟練度判断方法。

１０ 熟練度判断装置
１１ 通信制御Ｉ／Ｆ部
１２ 入力部
１３ 表示出力部
１５ 記憶部
１５ａ 抽出条件ＤＢ
１５ｂ 作業履歴ＤＢ
１５ｃ 圃場状態ＤＢ
１５ｄ 作業記録ＤＢ
２０ 制御部
２０ａ 作業履歴抽出部
２０ｂ 特定圃場状態抽出部
２０ｃ 動作抽出部
２０ｄ 熟練度判断部
１００ コンピュータシステム
１０１ ＲＡＭ
１０２ ＨＤＤ
１０２ａ 抽出条件テーブル
１０２ｂ 作業履歴テーブル
１０２ｃ 圃場状態テーブル
１０２ｄ 作業記録テーブル
１０３ ＲＯＭ
１０３ａ 作業履歴抽出プログラム
１０３ｂ 特定圃場状態抽出プログラム
１０３ｃ 動作抽出プログラム
１０３ｄ 熟練度判断プログラム
１０４ ＣＰＵ
１０４ａ 作業履歴抽出プロセス
１０４ｂ 特定圃場状態抽出プロセス
１０４ｃ 動作抽出プロセス
１０４ｄ 熟練度判断プロセス
２００ 作業記録装置

Claims (3)

1. 作業者が行った農作業の作業履歴を記憶する作業履歴記憶手段と、
   予め指定された所定の条件に合致する作業履歴を前記作業履歴記憶手段から抽出する作業履歴抽出手段と、
   前記作業履歴抽出手段により抽出された作業履歴によって特定される農作業時の圃場状態に基づいて、前記作業履歴抽出手段により抽出された作業履歴をクラスタリングした結果、最も多くの作業履歴が属する最大クラスタを除く他のクラスタに属する作業履歴を、他の作業履歴の圃場状態とは異なる特定圃場状態時の作業履歴として抽出する特定圃場状態抽出手段と、
   前記特定圃場状態抽出手段により抽出された特定圃場状態時の作業履歴について、当該特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施された間に、前記作業者が携帯する作業記録装置により収集された作業者の動作情報から、所定の条件に基づいて特定の動作が示される動作情報を抽出する動作抽出手段と、
   前記特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施されたときの全動作情報中に占める、前記動作抽出手段により抽出された特定の動作が示される動作情報の割合に基づいて、前記作業者の熟練度を判断する熟練度判断手段と、
   を備えたことを特徴とする熟練度判断装置。
2. 作業履歴記憶部に記憶される作業履歴から、予め指定された所定の条件に合致する作業履歴を抽出する作業履歴抽出手順と、
   前記作業履歴抽出手順により抽出された作業履歴によって特定される農作業時の圃場状態に基づいて、前記作業履歴抽出手順により抽出された作業履歴をクラスタリングした結果、最も多くの作業履歴が属する最大クラスタを除く他のクラスタに属する作業履歴を、他の作業履歴の圃場状態とは異なる特定圃場状態時の作業履歴として抽出する特定圃場状態抽出手順と、
   前記特定圃場状態抽出手順により抽出された特定圃場状態時の作業履歴について、当該特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施された間に、前記作業者が携帯する作業記録装置により収集された作業者の動作情報から、所定の条件に基づいて特定の動作が示される動作情報を抽出する動作抽出手順と、
   前記特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施されたときの全動作情報中に占める、前記動作抽出手順により抽出された特定の動作が示される動作情報の割合に基づいて、前記作業者の熟練度を判断する熟練度判断手順と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とする熟練度判断プログラム。
3. 農作業を行う作業者の熟練度を判断する熟練度判断装置と、作業者に携帯されて作業者の動作情報を収集する作業記録装置とを有する熟練度判断システムであって、
   前記熟練度判断装置は、
   作業者が行った農作業の作業履歴を記憶する作業履歴記憶手段と、
   予め指定された所定の条件に合致する作業履歴を前記作業履歴記憶手段から抽出する作業履歴抽出手段と、
   前記作業履歴抽出手段により抽出された作業履歴によって特定される農作業時の圃場状態に基づいて、前記作業履歴抽出手段により抽出された作業履歴をクラスタリングした結果、最も多くの作業履歴が属する最大クラスタを除く他のクラスタに属する作業履歴を、他の作業履歴の圃場状態とは異なる特定圃場状態時の作業履歴として抽出する特定圃場状態抽出手段と、
   前記特定圃場状態抽出手段により抽出された特定圃場状態時の作業履歴について、当該特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施された間に、前記作業記録装置により収集された作業者の動作情報から、所定の条件に基づいて特定の動作が示される動作情報を抽出する動作抽出手段と、
   前記特定圃場状態時の作業履歴により特定される農作業が実施されたときの全動作情報中に占める、前記動作抽出手段により抽出された特定の動作が示される動作情報の割合に基づいて、前記作業者の熟練度を判断する熟練度判断手段と、
   を備えたことを特徴とする熟練度判断システム。

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