JP6825571B2 - 情報処理システム、営農支援方法、情報処理装置、その制御方法、及び、制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理システム、営農支援方法、情報処理装置、その制御方法、及び、記録媒体に関する。

今までの営農作業では、農作業者の過去の経験や勘を基に、作物に与える施肥量や灌漑量を決めているか、もしくは政府や農協が提供する地域、作物ごとの栽培歴を頼りに営農スケジュールを作成している。それらの判断を支援する技術として、たとえば、特許文献１、特許文献２などが知られている。

特許文献１では、圃場毎の適切な農薬散布作業や施肥作業を決定するために、気象モデルで気象予測を行い、成長モデルで作物の成長を予測し、農地マップで土壌の状態を検出し、作業履歴記憶部に営農作業を記録する。このように取得した情報をもとに、提案適応作業算出部は、現時点で収穫が最大になる農薬散布スケジュール、施肥スケジュール案を作成する。しかし、特許文献１では、農薬散布や施肥の量、時期の決定のためには、圃場ごとに、成長度および天候データを取得するための観測装置を置かなければならない。

この欠点を補うために、特許文献２では、衛星画像データに含まれている波長成分から作物の生育状態を認識し、その状態に応じた作業条件および作業内容を圃場ごとに出力するシステムが記載されている。

特開平１１−３１３５９４号公報 特許第４８７３５４５号公報

しかしながら、上記文献に記載の技術では、例えば収穫量最大化を目的とした場合には、成長モデルを用いて、収穫日まで長期に作物の生育の予測を行う必要がある。この理由は、果実の日々の成長量の積算値が収穫量ではあるが、果実の日々の成長量の最大化がすなわち収穫量の最大化とは限らず、結果として収穫量が最大とならない可能性があるからである。なお、本明細書において、このような収穫量を「収穫量の局所解」と呼称する。

また、長期の作物生育予測を行うには、天候データも収穫日まで長期予測する必要がある。２週間を超える長期天候予測は不正確なため、収穫量予測も不正確となり、その予測収穫量を基準に作成した営農スケジュールも不正確となってしまう。この結果、営農支援の信頼性は低下する。

本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置は、
農作物を生育させるために行なう営農作業の効果を観測する観測期間を少なくとも含む期間における、前記農作物の生育を妨げる指標値を算出する指標値算出手段と、
前記指標値算出手段が算出した前記指標値を低減するため、前記観測期間より過去の期間である所定の営農期間において前記農作物に対して行なう営農作業のスケジュールを生成するスケジュール生成手段と、
を備える。

上記目的を達成するため、本発明に係る制御方法は、
農作物を生育させるために行なう営農作業の効果を観測する観測期間を少なくとも含む期間における、前記農作物の生育を妨げる指標値を算出し、
算出された前記指標値を低減するため、前記観測期間より過去の期間である所定の営農期間において前記農作物に対して行なう営農作業のスケジュールを生成する。

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置の制御プログラムは、
農作物を生育させるために行なう営農作業の効果を観測する観測期間を少なくとも含む期間における、前記農作物の生育を妨げる指標値を算出する指標値算出ステップと、
前記指標値算出ステップにおいて算出された前記指標値を低減するため、前記観測期間より過去の期間である所定の営農期間において前記農作物に対して行なう営農作業のスケジュールを生成するスケジュール生成ステップと、
をコンピュータに実行させる。

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理システムは、
ユーザに報知する営農スケジュールの報知期間と、農作物の生育を妨げる指標値を算出するためのパラメータとを取得する取得手段と、
前記パラメータを用いて、農作物を生育させるために行なう営農作業の効果を観測する観測期間を少なくとも含む期間における、前記農作物の生育を妨げる指標値を算出する指標値算出手段と、
前記指標値算出手段が算出した前記指標値を低減するため、前記観測期間より過去の期間である所定の営農期間において前記農作物に対して行なう営農作業のスケジュールを生成するスケジュール生成手段と、
前記スケジュール生成手段が繰り返し生成した複数の前記所定の営農期間の営農スケジュールから前記報知期間の営農スケジュールを生成して出力する出力手段と、
を備える。

上記目的を達成するため、本発明に係る営農支援方法は、
ユーザに報知する営農スケジュールの報知期間と、農作物の生育を妨げる指標値を算出するためのパラメータとを取得し、
前記パラメータを用いて、農作物を生育させるために行なう営農作業の効果を観測する観測期間を少なくとも含む期間における、前記農作物の生育を妨げる指標値を算出し、
算出された前記指標値を低減するため、前記観測期間より過去の期間である所定の営農期間において前記農作物に対して行なう営農作業のスケジュールを生成し、
繰り返し生成した複数の前記所定の営農期間の営農スケジュールから前記報知期間の営農スケジュールを生成して出力する。

本発明によれば、農作物の生育環境に合った営農スケジュールを提供して、営農支援の信頼性を高めることができる。

本発明の第１実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの営農支援方法の概要を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの営農支援方法の概要を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの営農支援方法のユーザインタフェースを示す図（１／２）である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの営農支援方法のユーザインタフェースを示す図（２／２）である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの営農支援方法のユーザインタフェースを示す図（１／２）である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの営農支援方法のユーザインタフェースを示す図（２／２）である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの営農支援方法のユーザインタフェースを示す図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの動作手順を示すシーケンス図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの機能構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係るストレス算出部の構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る営農スケジュール生成部の構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る営農スケジュール生成部の構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係るデータベースの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係るデータベースの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係るデータベースの構成を示す図（１／２）である。 本発明の第２実施形態に係るデータベースの構成を示す図（２／２）である。 本発明の第２実施形態に係る摂取量算出テーブルの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る要求量算出テーブルの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る目標値算出テーブルの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係るストレス算出テーブルの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る営農スケジュール生成テーブルの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る営農スケジュール生成テーブルの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る営農スケジュール生成テーブルの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る営農スケジュール生成処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る営農スケジュール生成処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第３実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第３実施形態に係るストレス算出期間設定テーブルの構成を示す図である。 本発明の第３実施形態に係るストレス算出期間設定処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第４実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第４実施形態に係るストレス算出期間変更テーブルの構成を示す図である。 本発明の第４実施形態に係るストレス算出期間変更処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第５実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第５実施形態に係るストレス観測情報変更テーブルの構成を示す図である。 本発明の第５実施形態に係るストレス観測情報変更処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第６実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第７実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。

以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素は単なる例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。

［第１実施形態］
本発明の第１実施形態としての情報処理装置１００について、図１を用いて説明する。情報処理装置１００は、営農スケジュールを生成する装置である。

図１に示すように、情報処理装置１００は、指標値算出部１０１と、スケジュール生成部１０２と、を含む。指標値算出部１０１は、農作物を生育させるために行なう営農作業の効果を観測する観測期間を少なくとも含む期間における、農作物の生育を妨げる指標値を算出する。スケジュール生成部１０２は、指標値算出部１０１が算出した指標値を低減するため、観測期間より過去の期間である所定の営農期間において農作物に対して行なう営農作業のスケジュールを生成する。

本実施形態によれば、農作物の生育環境に合った営農スケジュールを提供して、営農支援の信頼性を高めることができる。

また、関連する技術として、数年間にわたり蓄積した営農データ（過去データ）を用いて経験から警告を発する技術がある。当該技術では、営農地域や作物が変われば再度数年間にわたり営農データを取り直さなければならないといった問題がある。本実施形態によれば、膨大な過去データを必要とすることなく、短期間の予測に基づく正確な営農スケジュールを作成することができる。

［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理装置は、農作物が必要とする栄養量および水分量と、実際に作物が摂取できる栄養量および水分量との間の違いを、それぞれ、栄養ストレス、水ストレスと定義し、このストレスを指標として短期的な施肥および灌漑スケジュールを生成する。農作物のストレスは、作物成長を阻害する要因である。ストレスが無ければ、農作物は、理想的な状態にまで育ち続ける。よって、ストレスが指標である場合は、日々の農作物の成長量（成長率）が指標である場合と異なり、収穫量が局所解に陥ってしまう可能性は少なくなる。したがって、予測においては、ストレスを指標に採用することによって、不正確な長期的天候予測データを基に計算された成長量や最終収穫量を該指標に採用しなくてよいので、局所解に陥ることが少ない短期的な営農スケジュールを生成できる。

長期的な営農スケジュールの生成には、短期営農スケジュールの生成を繰り返すことで実現可能である。この時、長期天候予測データが必要となるため、現時点から遠ければ遠いほど営農スケジュールの精度は悪くなる。しかし、現実の時間が進むごとに、正確な短期天候予測データを使用して営農スケジュール案の作成、更新を行えば、より正確な営農スケジュール案が生成できる。

《情報処理システム》
以下、図２Ａ〜図３Ｂを参照して、本実施形態の情報処理システムの構成と動作を説明する。

（動作概要）
図２Ａは、本実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの営農支援方法の概要を示す図である。図２Ａは、ユーザに営農スケジュールを提供する日数を３日とし、３日間の営農スケジュールを生成するために考慮する指標値観測期間を、当該３日間の後の１０日とした場合の営農スケジュール生成方法を説明している。本実施形態においては、営農スケジュール生成期間と指標値観測期間とを加えた期間を、指標値算出期間として設定する。本実施形態において、指標値観測期間は、ストレス観測期間であり、指標値算出期間は、ストレス算出期間である。しかし、指標値は、ストレスに限定されるものではない。また、図２Ａにおいては、毎日、３日間の推奨する営農スケジュールが生成されてユーザに報知される例を示しているが、３日ごとに３日間の推奨する営農スケジュールが生成されてユーザに報知される営農支援であってもよい。なお、営農スケジュール生成期間は、３日に限定されず、時間単位であってもよく、その長さは長くとも数日であるのが望ましい。

なお、以下の実施形態においては、営農スケジュール生成期間と指標値観測期間とを加えた期間について指標値を算出するが、営農スケジュール生成期間については指標値を算出しないで、指標値観測期間で算出した指標値による営農スケジュール生成も可能である。しかし、指標値による予測精度を向上させるためには、営農スケジュール生成期間における指標値も算出して営農スケジュール生成に使用することが望ましい。

営農期間２０１は、農作物の種まきや苗を植えてから作物を収穫するまでの期間、あるいは、木を育てて実を収穫する場合は、一年単位あるいは数年単位の期間、を示す。

第１営農スケジュール生成処理２１１では、３日間の営農スケジュールを生成するために、当該３日間の後の１０日間のストレス観測期間を考慮して、合計１３日間のストレスを日ごとに算出する。第１営農スケジュール生成処理２１１では、そのストレスの１３日間の総和が最小あるいは目標値に最も近くなるような３日間の営農スケジュールを生成して、ユーザに通知する。

次に、第２営農スケジュール生成処理２１２では、第１営農スケジュール生成処理２１１における営農スケジュール期間を１日後にずらして、３日間の営農スケジュールを生成するために、当該３日間の後の１０日間のストレス観測期間を考慮して、合計１３日間のストレスを日ごとに算出する。第２営農スケジュール生成処理２１２では、そのストレスの１３日間の総和が最小あるいは目標値に最も近くなる３日間の営農スケジュールを生成して、ユーザに通知する。

さらに、第３営農スケジュール生成処理２１３では、第２営農スケジュール生成処理２１２における営農スケジュール期間を１日後にずらして、３日間の営農スケジュールを生成するために、当該３日間の後の１０日間のストレス観測期間を考慮して、合計１３日間のストレスを日ごとに算出する。そして、第３営農スケジュール生成処理２１３では、そのストレスの１３日間の総和が最小あるいは目標値に最も近くなる３日間の営農スケジュールを生成して、ユーザに通知する。

かかる３日間の営農スケジュール生成とユーザへの通知とを毎日繰り返して、第ｍ営農スケジュール生成処理２１ｍでは、営農期間２０１の終わりの３日間の営農スケジュールを生成する。

図２Ｂは、本実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの営農スケジュール生成方法２００の概要の変形例を示す図である。図２Ｂにおいては、ユーザに営農スケジュールを提供するスケジューリング日数（報知期間とも称す）を１週間（７日）とし、営農スケジュール生成期間を３日とし、３日間の営農スケジュールを生成するために考慮する指標値観測期間を、当該３日間の後の１０日とした場合の営農スケジュール生成方法である。

営農期間２０１は、農作物の種まきや苗を植えてから作物を収穫するまでの期間、あるいは、木を育てて実を収穫する場合は、一年単位あるいは数年単位の期間、を示す。

第１営農スケジュール生成処理２２１では、３日間の営農スケジュールを生成するために、当該３日間の後の１０日間のストレス観測期間を考慮して、合計１３日間のストレスを日ごとに算出する。そして、第１営農スケジュール生成処理２２１では、そのストレスの１３日間の総和が最小あるいは目標値に最も近くなるような３日間の営農スケジュールを生成して、保持する。

次に、第２営農スケジュール生成処理２２２では、第１営農スケジュール生成処理２２１で生成した３日間に続く３日間の営農スケジュールを生成するために、第２営農スケジュール生成処理２２２で生成する３日間の後の１０日間のストレス観測期間を考慮して、合計１３日間のストレスを日ごとに算出する。そして、第２営農スケジュール生成処理２２２では、そのストレスの１３日間の総和が最小あるいは目標値に最も近くなる３日間の営農スケジュールを生成して、保持する。

さらに、第３営農スケジュール生成処理２２３では、第２営農スケジュール生成処理２２２で生成した３日間に続く３日間の営農スケジュールを生成するために、第３営農スケジュール生成処理２２３で生成する３日間の後の１０日間のストレス観測期間を考慮して、合計１３日間のストレスを日ごとに算出する。そして、第３営農スケジュール生成処理２２３では、そのストレスの１３日間の総和が最小あるいは目標値に最も近くなる３日間の営農スケジュールを生成して、保持する。

そして、営農スケジュール生成方法２００においては、ユーザに提供するスケジューリング日数である１週間（７日）の営農スケジュールを、保持された７日（＝３日＋３日＋１日）を合わせて生成し、生成した営農スケジュールをユーザに通知する処理が実行される（２２４）。なお、営農スケジュール生成方法２００においては、１週間（７日）の営農スケジュールを生成した後に、再度、日ごとのストレスを算出して１週間（７日）の営農スケジュールの信頼性を判定してもよい。

かかる３日間の営農スケジュール生成の繰り返しと、ユーザへの７日間の営農スケジュールの通知とを、１週間ごとに繰り返して、第ｎ営農スケジュール生成処理２２ｎでは、営農期間２０１の終わりの３日間の営農スケジュールを生成して、１週間の営農スケジュールをユーザに通知する。

このように、営農期間２０１全体あるいは月単位の長期の営農スケジュールを、長期天気予測などの不正確な情報に基づいて生成するのに比較して、本例では、約２週間（１３日）の短期天気予測など、より正確な情報に基づいて、営農スケジュールを繰り返し生成する。さらに、営農スケジュールを生成する３日間の情報に重みを付けて用いる場合には、より正確な情報に基づく営農スケジュールが生成される。したがって、農作物の生育環境に合った営農スケジュールを提供でき、営農支援の信頼性を高めることができる。

なお、図２Ａおよび図２Ｂにおいては、対象とする今後３日間の営農スケジュールを生成して、日単位や週単位でユーザに通知したが、３日間の営農スケジュールを繰り返して、月単位や季節単位にさらに長期の営農スケジュールを生成して、同時に通知してもよい。このようにすれば、直近の営農スケジュールを高い精度で生成して通知できると共に、長期の営農スケジュールにより長期計画（材料や機械、マンパワー）の参考にすることができる。

また、適切な営農スケジュールを選択するストレスの条件としては、最も望ましいのは、営農スケジュール生成期間（以下、部分期間とも称す：例えば、３日）とストレス観測期間（例えば、１０日）とを含むストレス算出期間（例えば、１３日）のストレス総和がゼロで、かつ、毎日のストレスがゼロの場合である。あるいは、ストレス総和がゼロで、かつ、毎日のストレスの増減が少ない場合である。あるいは、ストレス総和が第１閾値以下で、かつ、毎日のストレスが第２閾値（＜第１閾値）以下の場合である。あるいは、現在の生育状況に基づく目的に対応する目標ストレスとの差異が、ストレス総和および毎日のストレスにおいて第３閾値以下の場合である。この他に、農作物やその品種あるいは時期（出芽、成長、開花、結実など）に応じて、営農スケジュールに関する種々の条件が使用される。なお、営農スケジュール生成期間としては、ストレス観測期間より過去の期間である所定の営農期間が設定される。

また、図２Ａおよび図２Ｂにおいては、一例として、営農スケジュール生成期間（部分期間）を３日に設定し、ストレス観測期間を１０日に設定し、ストレス算出期間を１３日に設定した場合を示したが、各期間は適切な期間に設定が可能である。また、図２Ｂにおいて、スケジューリング日数は、１週間（７日）であったが、暦に関連した１２日、または、月齢に関連した１５日などであってもよい。

（ユーザインタフェース）
図２Ｃ、及び、図２Ｄは、本実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの営農支援方法のユーザインタフェースを示す図である。図２Ｃ、及び、図２Ｄは、ユーザの通信端末２１０の画面における表示出力と操作入力とを示す。

営農支援アプリ２３１は、本実施形態の営農支援アプリケーションの起動をユーザが指示した状態を示している。営農支援アプリケーションが起動されると、例えば、営農支援のための複数のメニュー（図示せず）が表示され、営農スケジュール生成が選択されると、営農スケジュール生成・アプリケーションの初期設定画面が表示される。初期設定画面には、営農スケジュール生成に用いるユーザからの入力パラメータ２３２の入力枠が表示される。入力パラメータ２３２には、例えば、圃場位置、作物の品種、作物の定植日、対象圃場の土壌分析結果、畝幅、定植間隔、ユーザへの報知期間などが含まれるが、これらに限定されるものではない。また、圃場位置を経度、及び、緯度で入力しているが、入力方式は、これらに限定されない。

営農スケジュール生成に用いるパラメータが入力されて、ユーザ等より営農スケジュール生成が指示された場合に、入力したパラメータおよびデータベースに蓄積された情報に基づいて生成された推奨営農スケジュールが通信端末２１０に送信され、送信された該推奨営農スケジュールが通信端末２１０の画面に表示される。表示された推奨営農スケジュールには、目標情報２３４として、予測収穫日および予測収穫量が表示される。なお、目標情報２３４の内容は、本例に限定されない。また、図２Ｃにおいては、営農スケジュール２３５としては、一週間の営農スケジュールとして、日ごとの灌漑および灌漑量、施肥および施肥量がシーケンスとして表示されている。なお、推奨営農スケジュールの表示方式は、本例に限定されない。また、営農スケジュール２３５の表示は、灌漑と施肥とに限定されるものでなく、農作物にとって重要な要素、あるいは、目的に応じてより大きなストレスとなる要素に関する営農スケジュールが表示されることによって、ユーザに報知される。

また、ユーザは、営農日誌として、毎日の営農実施結果２３３を入力する。営農実施結果２３３の入力には、例えば、営農を行なった日付、実施した灌漑量、実施した施肥の種類、施肥量、作物の変化、などが含まれるが、営農日誌に含まれている項目は、これらに限定されるものではない。入力方式もこれらに限定されない。本実施形態においては、毎日の営農実施結果２３３の履歴をデータベースに蓄積して、以降の営農スケジュール生成において参照される。また、本実施形態においては、来年やその後の営農スケジュール生成においても参照される。

図２Ｅ、及び、図２Ｆは、本実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの営農支援方法のユーザインタフェースの変形例を示す図である。図２Ｅ、及び、図２Ｆにおいては、ユーザの通信端末２１０の画面における表示出力と操作入力とを示す。なお、図２Ｅ、及び、図２Ｆにおいては、図２Ｃ、及び、図２Ｄと同様の構成要素には同じ参照番号を付して、説明の重複を省略する。

営農支援アプリケーションが起動されると、例えば、営農支援のための複数のメニュー（図示せず）が表示され、営農スケジュール生成が選択されると、営農スケジュール生成・アプリケーションの初期設定画面が表示される。初期設定画面には、営農スケジュール生成に用いるユーザからの入力パラメータの入力枠が表示される。入力パラメータには、例えば、圃場ＩＤ２４２、作物ＩＤ２４３、営農スケジュールの生成のためにストレスを算出する期間２４４、営農スケジュールの生成のために用いる他の設定データ２４５、を含む。ただし、ＩＤは、識別子を表す。期間２４４には、全体の期間と、報知期間（ユーザに営農スケジュールを報知する期間）と、部分期間（営農スケジュールを生成する期間：本例の３日）と、観測期間（営農作業の効果を観測する期間：本例の１０日）とが含まれる。他の設定データ２４５には、図２Ｃで入力した、作物の定植日、対象圃場の土壌分析結果、畝幅、定植間隔、などが含まれてもよい。また、図２Ｆには、営農スケジュール生成の開始ボタン２４６と、戻るボタン２４７とも図示されている。

開始ボタン２４６がタッチされると、営農スケジュールが生成される。そして、図２Ｆにおいて、全体の営農期間と、今までのストレスの履歴と、営農スケジュールの生成のために算出された１３日間のストレスとが表示され（２４８）、３日間（９月５日〜９月７日）の内の今日（図２Ｆでは、９月６日）の営農スケジュールが拡大表示されている（２４９）。

また、図２Ｂに対応して、３日後（９月８日）に生成された３日間（９月８日〜９月１０日）の営農スケジュールの内の今日（図２Ｅでは、９月８日）の営農スケジュールが拡大表示されている（２４９）。

なお、図２Ｃと図２Ｅとを組み合わせた表示出力や操作入力も可能であるが、これらに限定されるものではない。すなわち、ユーザからの入力操作を求めるパラメータ、あるいは、ユーザに通知する他のパラメータや他の要素の営農スケジュールがあれば、表示される。

図２Ｇは、本実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの営農支援方法のユーザインタフェースを示す図である。図２Ｇにおいては、営農目的を設定するユーザの通信端末２１０の画面における表示出力と操作入力とを示す。なお、図２Ｇにおいては、図２Ｃ、及び、図２Ｄと同様の構成要素には同じ参照番号を付して、説明の重複を省略する。

ユーザは、営農目的として、目標情報２５３を入力する。目標情報２５３の入力には、例えば、営農目的を入力した日付、収穫予定日、収穫目標量、収穫物の味覚目標などが含まれるが、これらに限定されるものではない。入力方式もこれらに限定されない。

推奨営農スケジュールが、入力した営農目的を含むパラメータおよびデータベースに蓄積された情報に基づいて生成され、その後、通信端末２１０に送信され、通信端末２１０の画面に表示される。表示された推奨営農スケジュールには、目標情報２５４として、予測収穫日および予測収穫量の他に、入力された営農目的が表示される。なお、目標情報２５４の内容は上述した例に限定されない。また、営農スケジュール２５５においては、例えば図２Ｇにて、糖度を高くするため灌漑量を減らして、水ストレスが高くなるよう設定されている。

図２Ｃ、乃至、図２Ｇを参照しながら、日単位での灌漑および灌漑量、施肥および施肥量がシーケンスで報知される例について説明した。しかし、上述した例に限らず、時間単位での灌漑および灌漑量、施肥および施肥量がシーケンスで報知されることもできる。

（システム構成）
図３Ａは、本実施形態に係る情報処理装置３１０を含む情報処理システム３００の構成を示すブロック図である。

情報処理システム３００は、通信ネットワーク３４０を介して接続する、通信端末２１０と、営農スケジュールを生成する情報処理装置３１０と、営農スケジュールを生成するためのデータが格納されるデータベース３２０と、を備える。通信端末２１０は、ユーザがデータおよび操作入力する入力部３３１と、営農スケジュールを表示する表示部を含む出力部３３２とを有する。なお、図３Ａにおいては、情報処理装置３１０とデータベース３２０とを別個の装置として示したが、情報処理装置３１０がデータベース３２０を含んでもよい。

（動作シーケンス）
図３Ｂは、本実施形態に係る情報処理装置３１０を含む情報処理システム３００の動作手順を示すシーケンス図である。

通信端末２１０は、ステップＳ３０１において、情報処理装置３１０にログインし、必要であれば営農支援アプリケーションをダウンロードし、その後、ステップＳ３０３において、営農支援アプリケーションを起動する。

営農支援アプリケーションにより、情報処理装置３１０は、ステップＳ３０５において、設定情報入力指示画面を表示するよう通信端末２１０に指示する。この設定情報入力指示画面が、図２Ｃおよび図２Ｅの入力パラメータの入力枠に相当する。通信端末２１０は、ステップＳ３０７において、設定情報を入力すると、入力した設定情報を情報処理装置３１０に送信し、該設定情報をデータベース３２０に格納し、営農スケジュール生成を準備する。

情報処理装置３１０は、ステップＳ３０９において、データベース３２０に蓄積された営農スケジュール生成に用いるデータを取得する。情報処理装置３１０は、ステップＳ３１１にて、部分期間とストレス観測期間とを合わせた合計期間における摂取量と、要求量とを算出する。該摂取量は、農作物が摂取可能な各要素の摂取量を表し、営農スケジュール生成の指標の１つである。該要求量は、農作物に与えた方がよい各要素の要求量を表し、営農スケジュール生成の指標の１つである。そして、情報処理装置３１０は、ステップＳ３１３において、算出された摂取量と要求量とに基づいて各要素のストレスを算出する。

情報処理装置３１０は、ステップＳ３１５において、通信端末２１０（図２Ｇ参照）、及び、データベース３２０のうち、少なくとも一方からの情報に基づいて、目標ストレスを算出、あるいは、取得する。なお、目標ストレスがゼロなどにあらかじめ設定されている場合は、ステップＳ３１５は実行しなくてもよい。情報処理装置３１０は、ステップＳ３１７において、算出したストレスを低減するように（あるいは、目標ストレスに近付くように）、部分期間の営農スケジュールを生成する。なお、ユーザに報知するスケジューリング日数が部分期間を超える場合は、部分期間の営農スケジュールの生成を、スケジューリング日数を超えるまで繰り返す。

情報処理装置３１０は、ステップＳ３１９において、スケジューリング日数により生成した営農スケジュールを通信端末２１０に送信する。通信端末２１０は、ステップＳ３２１において、スケジューリング日数の営農スケジュールを受信してユーザに出力報知する。通信端末２１０は、ステップＳ３２３において、１日の営農が終了すると営農日誌を入力する。情報処理装置３１０は、ステップＳ３２５において、営農日誌を受信して、以後の営農スケジュール生成に使用できるよう検索可能にデータベース３２０に格納する。

翌日になると（あるいは、３日後や１週間後など）、情報処理装置３１０は、ステップＳ３０９〜Ｓ３１７において、データベース３２０から処理に用いるデータを取得し、その後３日間について、営農スケジュールを生成する。以降のステップＳ３１９〜Ｓ３２５の動作手順は、前回と同様である。

なお、図３Ｂのように、営農スケジュール生成とユーザへの報知とは、営農スケジュール開始前日に行なっても、営農スケジュール開始当日に行なってもよい。

《情報処理装置の機能構成》
図４は、本実施形態に係る情報処理装置３１０を含む情報処理システム３００の機能構成を示すブロック図である。図４には、データが蓄積されているデータベース３２０と、通信端末２１０が有するキーボード等の入力部３３１と、ディスプレ等の出力部３３２と、プログラム制御によりデータを処理する情報処理装置３１０と、が示されている。

データベース３２０は、天候データ４２１と、土壌データ４２２と、営農データ４２３と、作物データ４２４と、計算設定データ４２５とを備える。

天候データ４２１は、対象圃場およびその周辺の過去の天候データと短期的な天候予測データである。天候データ４２１は、日ごとの最高気温と、最低気温と、日射量と、降水量と、湿度と、風量および風向などを含む。土壌データ４２２は、対象圃場の化学的土壌成分情報と、物理学的土壌成分情報と、地形情報などを含む。営農データ４２３は、すでに実施された営農スケジュールと、それ以降の今期の仮営農スケジュールとを含む。ここで、営農スケジュールとは、灌漑量およびその時期と、施肥量およびその時期と、耕起情報などである。また、仮営農スケジュールは、昨年度の営農スケジュールなどでよい。作物データ４２４は、対象作物の発芽から開花までの時間などのフェノロジー情報や、栄養と水が必要十分な時の成長率の日射時間依存性などの成長に関する情報や、摂取可能な水分量に対して摂取可能な窒素量に関する情報などを含む。計算設定データ４２５は、スケジューリングを行う全日程である全スケジューリング期間、１回のスケジューリングで計算を行う日数であるスケジューリング日数、営農の効果が表れる日数である効果日数、ストレス比較の閾値である比較閾値などの情報を含む。なお、全スケジューリング期間の開始日と終了日は、営農データの仮営農スケジュールと同じであり、同期している。

情報処理装置３１０は、摂取量算出部４１１と、要求量算出部４１２と、目的別目標算出部４１３と、ストレス算出部４１４と、営農スケジュール生成部４１５と、を備える。

摂取量算出部４１１は、入力されたスケジュールから、農作物および環境の条件に基づいて指定された期間の日にちごとに作物が摂取できる栄養および水の量を計算する。摂取量算出部４１１は、例えば、土壌モデルを使用し、土壌の保水性の計算から灌漑量から実際に作物が摂取可能な水分量を計算する。

要求量算出部４１２は、入力されたスケジュールから、農作物および農作物の現状、目標に基づいて指定された期間の日にちごとに作物に与えた方がよい栄養および水の量を計算する。要求量算出部４１２は、例えば、天候データを使用して、葉からの水分蒸発量、光合成で消費する量等を計算し、これを打ち消すような水分を要求量とする。

目的別目標算出部４１３は、入力部３３１によって入力されたデータも用いて、指定された期間の日にちごとに各目的に最適なストレスを計算する。もしくは、与えたいストレスの時間と量とを自由に決めることも可能である。例えば、収穫量最大化が目的であれば、常にゼロが最適なストレスとなる。

ストレス算出部４１４は、摂取量算出部４１１によって計算された作物に摂取される栄養量および水分量と、要求量算出部４１２によって計算された作物に与えた方がよい栄養量および水分量の差もしくは比から指定された期間の栄養ストレスと、水ストレスを計算する。

営農スケジュール生成部４１５は、ストレス算出部４１４によって計算された入力スケジュールによって生じる作物のストレスと、目的別目標算出部４１３によって計算された最適なストレスとを比較し、両者が近付くように指定された期間の新しいスケジュールを作成する。営農スケジュール生成部４１５は、例えば、遺伝的アルゴリズムなどを利用し、与える肥料の量（施肥量）と時期および灌漑の量と時期を含むスケジュール案を多数生成し、その中で計算されたストレスと最適なストレスとが最も近いスケジュール案を採用する。だが、これに限定するものではない。また、営農スケジュール生成部４１５は、生成した営農スケジュールでデータベース３２０の営農データ４２３の指定された期間の営農スケジュールを更新する。

なお、本実施形態の説明においては、農作物の生育要素として水分と栄養分とを例として説明しているが、これに限定されず、農作物の生育に影響を与える他の要素についてストレスを算出し、適切な営農スケジュールを生成してもよい。

（ストレス算出部）
図５Ａは、本実施形態に係るストレス算出部４１４の構成を示すブロック図である。

ストレス算出部４１４は、摂取量取得部５１１と、要求量取得部５１２と、差分（または、比）算出部５１３と、を備える。

摂取量取得部５１１は、摂取量算出部４１１が算出した日ごとの摂取量を、部分期間とストレス観測期間とを含む期間に亙って取得する。要求量取得部５１２は、要求量算出部４１２が算出した日ごとの要求量を、部分期間とストレス観測期間とを含む期間に亙って取得する。差分（または、比）算出部５１３は、摂取量算出部４１１が算出した日ごとの摂取量と、要求量算出部４１２が算出した日ごとの要求量との差分や比を、ストレスとして算出し、営農スケジュール生成部４１５に出力する。

以下に、いくつかの要素について、そのストレスを算出する計算式の例を示す。なお、以下のストレスを算出する他の計算式や、他の要素のストレスを算出する計算式についてここでは詳説しない。

・窒素ストレス（栄養ストレスの１つ）

ここで、Ｓ_Ｎは窒素ストレスであり、Ｎ_ｎｅｅｄは成長のために与えた方がよい窒素量であり、Ｎ_ｕｓｅは成長に使用できる窒素量であり、αは定数である。Ｎ_ｎｅｅｄは、作物の各組織を合成するのに必要な窒素量である。Ｎ_ｎｅｅｄは、発育に必要な窒素量から計算でき、これらの値は現時点までの作物の成長に依存するため、これまでの天候（気温、降雨量、日照度、湿度、風量、風向）、土壌状態（土壌の成分、水分量、全窒素量、排水性）、営農スケジュール（灌漑量、施肥量）に依存する。Ｎ_ｕｓｅは、土壌水分量、土壌の排水性、土壌全窒素量、作物の窒素吸収率、根密度、作物の窒素固定のために与えた方がよいＣＨ_２Ｏ（ホルムアルデヒド）量、各部位での蛋白質量、蛋白質合成のために与えた方がよいＣＨ_２Ｏ量、作物の定植密度と種の質量から計算できる使用可能窒素量である。なお、ＣＨ_２Ｏ量は、Ｃ_ｎＨ_２ｎＯ_ｎで表わされる光合成により生成される糖質をＣＨ_２Ｏ量に換算したものである。

・渇水ストレス

ここで、Ｓ_Ｗｄは渇水ストレスであり、Ｗ_ｕｐｔは根からの摂取水分量であり、Ｗ_ｅｖａは水分の蒸発量であり、βは定数である。Ｗ_ｕｐｔは、

により計算でき、ここで、Ｗ_ｓ（ｄ）は土壌内の水分量で深さｄに依存し、Ｗ_ｍｉｎ（ｄ）は土壌水分量の最低水分量である。μ及びδは定数を表している。Ｗ_ｅｖａは、

により計算でき、ここで、κは光の吸収係数であり、Ａ_Ｌは葉の面積を表し、εは定数である。土壌水分量は、天候（気温、降雨量、日照度、湿度、風量、風向）、土壌状態（土壌の成分、排水性）、営農スケジュール（灌漑量、施肥量）に依存する。

・過水ストレス

ここで、Ｗ_ｓｍａｘは飽和状態での土壌内の水分量であり、Ｗ_ｓは土壌水分量であり、Ｓ_ｍｉｎは土壌の最小間隙空間であり、γは定数である。ここで、土壌水分量は、天候（気温、降雨量、日照度、湿度、風量、風向）、土壌状態（土壌の成分、排水性）、営農スケジュール（灌漑量、施肥量）に依存する。

（営農スケジュール生成部）
図５Ｂは、本実施形態に係る営農スケジュール生成部４１５の構成を示すブロック図である。本例においては、営農スケジュール生成部４１５Ａと表わす。

営農スケジュール生成部４１５Ａは、算出ストレス取得部５２１と、目標ストレス取得部５２２と、ストレス判定部５２３と、仮スケジュール生成部５２４と、仮スケジュール・ストレス保持部５２５と、スケジュール決定部５２６と、スケジュール出力部５２７と、を備える。

算出ストレス取得部５２１は、ストレス算出部４１４から日ごとのストレスを取得する。目標ストレス取得部５２２は、目的別目標算出部４１３から日ごとの目標ストレスを取得する。なお、目標ストレスがゼロやその他の一定値であれば、目標ストレス取得部５２２は不要である。ストレス判定部５２３は、日ごとの算出ストレスと目標ストレスとの差分あるいは比を算出する演算器と、比較結果と閾値とを比較する比較器とを含み、算出ストレスと目標ストレスとの差分や比が閾値内であるか否かを判定する。

仮スケジュール生成部５２４は、営農スケジュールを生成する期間において可能な仮スケジュールを生成する。なお、生成される仮スケジュールの個数は、データベース３２０に蓄積された履歴に基づき、少ない方が望ましい。仮スケジュール生成部５２４によって生成された仮スケジュールは、摂取量算出部４１１が摂取量を算出する場合の基となる情報を表す。また、仮スケジュール生成部５２４によって生成された仮スケジュールは、その仮スケジュールに基づいて算出されたストレスに関してストレス判定部５２３が判定した判定結果に関連づけされて、仮スケジュール・ストレス保持部５２５に保持される。なお、閾値を超える差分あるいは比を含む仮スケジュールは候補から削除されてよい。スケジュール決定部５２６は、仮スケジュール・ストレス保持部５２５に保持された仮スケジュールの中で、ストレス判定部５２３の判定結果が最もよい（閾値内にあって差分や比が最小の）仮スケジュールを営農スケジュールに決定して、スケジュール出力部５２７に出力する。

スケジュール出力部５２７は、入力部３３１からユーザに報知するスケジューリング日数（報知期間）を取得して、生成された営農スケジュールがスケジューリング日数を超えるまで保持する。そして、スケジュール出力部５２７は、生成された営農スケジュールがスケジューリング日数を超えると、スケジューリング日数分の営農スケジュールを出力部３３２に出力する。また、決定された営農スケジュールは、今後の参照のためデータベース３２０の営農データ４２３に蓄積される。なお、差分や比が最小の仮スケジュールが最良の営農スケジュールとは限らず、他の条件を追加してもよい。

図５Ｃは、本実施形態に係る営農スケジュール生成部４１５の構成の変形例を示すブロック図である。本例を、営農スケジュール生成部４１５Ｂと表わす。なお、図５Ｃにおいて、図５Ｂと同様の機能構成部には同じ参照番号を付して、重複する説明は省略する。

営農スケジュール生成部４１５Ｂは、算出ストレス取得部５２１と、目標ストレス取得部５２２と、ストレス判定部５２３と、初期スケジュール取得部５３４と、スケジュール修正部５３５と、スケジュール決定部５３６と、スケジュール出力部５２７と、を備える。

初期スケジュール取得部５３４は、同じ農作物であって同じ条件（時期や目的）において、データベース３２０の営農データ４２３および計算設定データ４２５に蓄積されている営農スケジュールを、初期スケジュールとして取得する。スケジュール修正部５３５は、ストレス判定部５２３の判定結果に応じて、営農スケジュールを修正する。スケジュール修正部５３５は、初期スケジュールまたは修正されたスケジュールを摂取量算出部４１１における摂取量の算出処理に反映させる。スケジュール決定部５３６は、ストレス判定部５２３の判定結果が所定の条件内になった時のスケジュール修正部５３５が有するスケジュールを営農スケジュールとして決定して、決定した営農スケジュールを出力部３３２に送信する。また、決定された営農スケジュールは、今後の参照のためデータベース３２０の営農データ４２３に蓄積される。

なお、図５Ｂおよび図５Ｃには図示しなかったが、スケジュール出力部５２７においては、スケジューリング日数分まとめられた営農スケジュールに対して、再度、日ごとのストレス算出を行なって営農スケジュールの適否を確認する構成であってもよい。

（データベース）
図６Ａ乃至図６Ｄは、本実施形態に係るデータベース３２０の構成を示す図である。

図６Ａは、図４に示したデータベース３２０のデータ格納例を示す図である。なお、図６Ａにおいては、対象圃場６０１単位でデータが格納されているように示したが、データベース３２０内の配置とは関連しない。

データベース３２０は、対象圃場６０１に対応付けて、データ種類６０２と、データ内容６０３と、を検索可能に記憶する。データ種類６０２およびデータ内容６０３については、図４を参照して記載したのでここでは説明を省略する。なお、データ種類６０２およびデータ内容６０３は、図６Ａに限定されない。

図６Ｂは、ストレスを算出するための計算設定データ４２５の格納例を示す図である。

計算設定データ４２５は、対象作物６１１に対応付け、複数の営農時期６１２を記憶する。そして、計算設定データ４２５は、各営農時期６１２に対応して複数の算出対象６１３を記憶する。算出対象６１３としては、摂取量、要求量、ストレス、および、目標ストレスを含む。そして、計算設定データ４２５は、対象作物６１１、営農時期６１２および算出対象６１３の組のそれぞれに対応付けて、使用パラメータ６１４と計算式６１５とを格納する。

図６Ｃ、及び、図６Ｄは、データベース３２０に格納されるデータ例の一覧である。図６Ｃ、及び、図６Ｄには、土壌に関連するデータ、作物パラメータに関連するデータ、初期値に関連するデータ、定植に関連するデータ、灌漑に関連するデータ、耕地に関連するデータ、圃場に関するデータ、施肥に関連するデータ、天候に関するデータ、の例が示されている。データベース３２０には、さらに、ストレスの算出に関連するデータが格納されてもよい。

（摂取量算出テーブル）
図７Ａは、本実施形態に係る摂取量算出テーブル７１０の構成を示す図である。摂取量算出テーブル７１０は、摂取量算出部４１１が摂取量を算出するために使用する。

摂取量算出テーブル７１０は、ストレス算出期間７１１のそれぞれに対応付けて、ストレスを算出する複数の要素７１２を記憶する。摂取量算出テーブル７１０は、各要素７１２に対応して、摂取量を算出するためのパラメータ７１３を記憶する。要素７１２が水分の場合、パラメータ７１３には、土壌の保水量、灌漑量履歴、作物が摂取可能な作物摂取量などが含まれる。要素７１２が栄養分の場合、パラメータ７１３には、土壌の保持量、施肥量履歴、作物が摂取可能な作物摂取量などが含まれる。そして、摂取量算出テーブル７１０は、パラメータ７１３に基づいて算出された摂取量７１４を記憶する。

（要求量算出テーブル）
図７Ｂは、本実施形態に係る要求量算出テーブル７２０の構成を示す図である。要求量算出テーブル７２０は、要求量算出部４１２が要求量を算出するために使用する。

要求量算出テーブル７２０は、営農時期７２１に応じて生成される。要求量算出テーブル７２０は、ストレス算出期間７２２のそれぞれに対応付けて、ストレスを算出する複数の要素７２３を記憶する。要求量算出テーブル７２０は、各要素７２３に対応して、要求量を算出するためのパラメータ７２４を記憶する。要素７２３が水分の場合、パラメータ７２４には、葉などからの蒸発（ｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ）量、他の水分消費量などが含まれる。要素７２３が栄養分の場合、パラメータ７２４には、成長程度（成長履歴）、他の栄養分消費量などが含まれる。そして、要求量算出テーブル７２０は、パラメータ７２４に基づいて算出された要求量７２５を記憶する。

（目標値算出テーブル）
図７Ｃは、本実施形態に係る目標値算出テーブル７３０の構成を示す図である。目標値算出テーブル７３０は、目的別目標算出部４１３がストレス目標値を算出するために使用する。

目標値算出テーブル７３０は、ストレス算出期間７３１のそれぞれに対応付けて、ストレスを算出する複数の要素７３２を記憶する。目標値算出テーブル７３０は、各要素７３２に対応して、目標量を算出するためのパラメータ７３３を記憶する。要素７３２が水分の場合、パラメータ７３３には、フェノロジーの現段階、フェノロジーの履歴、収穫目標、環境予測などが含まれる。要素７３２が栄養分の場合、パラメータ７３３には、フェノロジーの現段階、フェノロジーの履歴、収穫目標、環境予測などが含まれる。そして、目標値算出テーブル７３０は、パラメータ７３３に基づいて、営農目的７３４に応じて算出されたストレス目標値７３５を記憶する。営農目的７３４には、収穫量の外、収穫物の味覚や色彩、艶などが含まれる。例えば、味覚の場合には、「糖度を高くする」あるいは「酸味を強める」といった収穫された時の作物のもつ性質が含まれる。糖度の高いイチゴを作りたいときには、収穫直前のストレスをゼロではなく、むしろ高く維持するような営農を行うなどが、ストレス目標値７３５となる。

（ストレス算出テーブル）
図８は、本実施形態に係るストレス算出テーブル８００の構成を示す図である。ストレス算出テーブル８００は、ストレス算出部４１４が算出された摂取量と要求量とに基づいて、ストレスを算出するために使用する。

ストレス算出テーブル８００は、スケジューリング日数（ストレス算出期間）８０１のそれぞれに対応付けて、ストレスを算出する複数の要素８０２を記憶する。ストレス算出テーブル８００は、各要素８０２に対応して、算出摂取量８０３と算出要求量８０４とを記憶する。また、ストレス算出テーブル８００は、ストレス計算式８０５を記憶する。そして、ストレス算出テーブル８００は、ストレス計算式８０５に従って、算出摂取量８０３と算出要求量８０４とに基づき算出したストレス値（差分、または、比）８０６を記憶する。

（営農スケジュール生成テーブル）
図９Ａは、本実施形態に係る営農スケジュール生成テーブル９１０の構成を示す図である。営農スケジュール生成テーブル９１０は、営農スケジュール生成部４１５Ａが複数のスケジューリング候補についてストレスを算出して、算出したストレスに基づき営農スケジュールを決定するために使用される。

営農スケジュール生成テーブル９１０は、各スケジューリング候補９１１に対応付けて、ストレス算出期間９１２の日ごとについて、要素９１３、算出ストレス９１４、目標ストレス９１５、差分が閾値内の結果９１６、日ごとや要素ごとの重み付け９１７、を記憶する。そして、営農スケジュール生成テーブル９１０は、ストレス算出期間のストレス総和９１８を記憶する。このストレス総和９１８が最小のスケジューリング候補が営農スケジュール９１９として決定される（図９Ａでは、「採用」で示す）。なお、各スケジューリング候補９１１は、１日目〜３日目までの営農スケジュール生成期間のスケジューリング候補と、４日目以降のデータベース３２０の営農データ４２３として蓄積されている営農スケジュールのスケジュール履歴とを含む。そして、スケジューリング候補の１つは営農スケジュール９１９に決定される。

なお、例えば数種類の営農スケジュールと当該営農スケジュールに対応するストレス総和とをユーザインタフェースに表示し、ユーザに営農スケジュールを選択させることもできる。

図９Ｂは、本実施形態に係る営農スケジュール生成テーブル９２０の構成を示す図である。営農スケジュール生成テーブル９２０は、営農スケジュール生成部４１５Ｂが蓄積された履歴スケジュールから初期営農スケジュールを取得して、ストレスを算出して、算出したストレスから営農スケジュールを修正するために使用される。

営農スケジュール生成テーブル９２０は、スケジューリング日数（ストレス算出期間）９２１の日ごとについて、要素９２２、算出ストレス９２３、目標ストレス９２４、差分が閾値内の結果９２５、を記憶する。そして、営農スケジュール生成テーブル９２０は、差分が閾値内の結果９２５に応じて、再スケジューリングの要否９２６、営農スケジュール９２７を記憶する。営農スケジュール９２７は、営農スケジュール生成期間（部分期間）の、初期営農スケジュールと、再スケジューリングの要否９２６が要の場合に修正した営農スケジュールが記憶される。

図９Ｃは、本実施形態に係る営農スケジュール生成テーブル９３０の構成を示す図である。営農スケジュール生成テーブル９３０は、ユーザに報知するスケジューリング日数が営農スケジュール生成期間（部分期間）を超える場合に、営農スケジュール生成期間の営農スケジュールをスケジューリング日数分まとめて出力するために使用されるテーブルである。

営農スケジュール生成テーブル９３０は、スケジューリング日数９３１に対応して、順次に決定した例えば３日間の営農スケジュールの組９３２と、ユーザに報知するスケジューリング日数分の営農スケジュール９３３と、を記憶する。

《情報処理装置のハードウェア構成》
図１０は、本実施形態に係る情報処理装置３１０のハードウェア構成を示すブロック図である。

図１０で、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１０は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図４の情報処理装置３１０の機能構成部を実現する。ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２０は、初期データおよびプログラムなどの固定データおよびプログラムを記憶する。通信制御部１０３０は、ネットワーク３４０を介して、通信端末２１０、データベース３２０や他の装置との通信を制御する。

ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０４０は、ＣＰＵ１０１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ１０４０には、本実施形態の実現のためのデータを記憶する領域が確保されている。対象圃場ＩＤ１０４１は、営農スケジュールの生成対象の圃場を示す識別子である。ストレス算出期間１０４２は、部分期間とストレス観察期間とを加えたストレスを算出する期間である。摂取量算出テーブル７１０は、ストレス算出期間１０４２の摂取量を算出するために使用するテーブルである。要求量算出テーブル７２０は、ストレス算出期間１０４２の要求量を算出するために使用するテーブルである。ストレス算出テーブル８００は、ストレス算出期間１０４２のストレスを算出するために使用するテーブルである。目標値算出テーブル７３０は、ストレス算出期間１０４２のストレス目標値を算出するために使用するテーブルである。営農スケジュール生成テーブル９１０，９２０は、ストレス算出期間１０４２のストレスに応じて営農スケジュールを生成するために使用するテーブルである。決定した営農スケジュール１０４３は、通信端末２１０のユーザに報知する営農スケジュールである。送受信データ１０４４は、通信制御部１０３０を介して、通信端末２１０やデータベース３２０と送受信されるデータを記憶する領域である。

ストレージ１０５０は、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現のための以下のデータまたはプログラムが記憶されている。対象圃場のデータベース１０５１は、対象圃場ＩＤ１０４１に対応する対象圃場の土壌などの環境データを格納する。

ストレージ１０５０には、以下のプログラムが格納される。情報処理装置制御プログラム１０５２は、本情報処理装置３１０の全体を制御するプログラムである。摂取量算出モジュール１０５３は、摂取量算出テーブル７１０を用いてストレス算出期間１０４２の摂取量を算出するモジュールである。要求量算出モジュール１０５４は、要求量算出テーブル７２０を用いてストレス算出期間１０４２の要求量を算出するモジュールである。ストレス算出モジュール１０５５は、ストレス算出テーブル８００を用いてストレス算出期間のストレスを算出するモジュールである。目標値算出モジュール１０５６は、目標値算出テーブル７３０を用いてストレス算出期間の目標値を算出するモジュールである。営農スケジュール生成モジュール１０５７は、営農スケジュール生成テーブル９１０，９２０を用いて営農スケジュールを生成するモジュールである。通信制御モジュール１０５８は、通信制御部１０３０を介して、通信端末２１０やデータベース３２０との送受信を制御するモジュールである。

なお、図１０のＲＡＭ１０４０やストレージ１０５０には、情報処理装置３１０が有する汎用の機能や他の実現可能な機能に関連するプログラムやデータは図示されていない。

《情報処理装置の処理手順》
図１１は、本実施形態に係る情報処理装置３１０の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図１０のＣＰＵ１０１０がＲＡＭ１０４０を使用して実行し、図４の情報処理装置３１０の機能構成部を実現する。なお、図１１は、ユーザに報知するスケジューリング日数分の営農スケジュールを生成する１回の処理を示し、全営農期間に亙ってスケジューリング日数ごとに図１１のフローチャートが繰り返し実行されることになる。

情報処理装置３１０は、ステップＳ１１０１において、摂取量、要求量、及び、ストレスを算出し、営農スケジュールを生成するための計算設定データをデータベース３２０から入力あるいは取得する。計算設定データには、入力部３３１からのスケジューリング日数も含まれる。情報処理装置３１０は、ステップＳ１１０３において、初期のスケジュール生成期間を設定する。すなわち、情報処理装置３１０は、スケジューリング日数とスケジュール生成期間とに基づき初期の現スケジュール生成期間を算出して設定する。具体的に、初期の現スケジュール生成期間は、スケジューリング日数の初日から営農スケジュール生成期間とストレス観測期間との合計期間（ストレス算出期間）である。そして、情報処理装置３１０は、ステップＳ１１０５において、計算設定データを用いてストレス生成期間中のストレスを算出して、営農スケジュール生成期間の営農スケジュールを生成する営農スケジュール生成処理を実行する。

営農スケジュール生成処理が終了すると、情報処理装置３１０は、ステップＳ１１０７において、スケジューリング日数（報知期間）の処理が完了したか否かを判定する。報知期間の処理が完了してなければ、情報処理装置３１０は、ステップＳ１１１１において、次のスケジュール生成期間を決定し、ステップＳ１１０５に戻って、現スケジュール生成期間における営農スケジュール生成処理を行なう。

報知期間の処理が完了すれば、情報処理装置３１０は、ステップＳ１１１３において、蓄積した全日程の営農スケジュール履歴を、参照のために記録する。

（営農スケジュール生成処理）
図１２Ａは、本実施形態に係る営農スケジュール生成処理（Ｓ１１０５）の手順を示すフローチャートである。図１２Ａは、複数のスケジュール候補についてストレスの算出を行なって、ストレスに基づいて適切な営農スケジュールを生成する手順である。

情報処理装置３１０は、ステップＳ１２１１において、データベース３２０からストレス算出期間や、営農履歴情報およびストレス観測期間の情報を含む、算出式、天候データと、土壌データと、営農データと、作物データなどの情報を取得する。情報処理装置３１０は、ステップＳ１２１３において、要求量算出テーブル７２０を用いて要求量計算処理を実行する。次に、情報処理装置３１０は、ステップＳ１２１５において、摂取量算出テーブル７１０を用いて摂取量計算処理を実行する。そして、情報処理装置３１０は、ステップＳ１２１７において、ストレス算出テーブル８００を用いて現スケジュール案によるストレス計算処理を実行する。なお、ステップＳ１２１３とＳ１２１５とは逆の処理順であってもよい。

情報処理装置３１０は、ステップＳ１２１９において、目標値算出テーブル７３０を用いて目標ストレス計算処理を実行する。そして、情報処理装置３１０は、ステップＳ１２２１において、算出したストレスと目標ストレスとを比較する。比較結果から、情報処理装置３１０は、ステップＳ１２２３において、算出したストレスが適切なストレスであるか否かを判定する。例えば、２つのストレス値の差が比較閾値未満であれば適切なストレス、比較閾値以上であれば、情報処理装置３１０は、算出したストレスが適切でないストレスと判定する。算出したストレスが適切なストレスでなければ、情報処理装置３１０は、ステップＳ１２２５において、現スケジュールをスケジュール候補から削除する。一方、算出したストレスが適切なストレスであれば、情報処理装置３１０は、ステップＳ１２２７において、現スケジュールをスケジュール候補として保持する。

情報処理装置３１０は、ステップＳ１２２９において、他のスケジュールがあるか否かを判定する。他のスケジュールがあれば、情報処理装置３１０は、ステップＳ１２１１に戻って、他のスケジュールが適切なストレスのスケジュール候補か否かを判定する。他のスケジュールがなければ、スケジュール候補の選別は終了し、情報処理装置３１０は、ステップＳ１２３１において、ストレスが最も少ないスケジュール候補を新たな営農スケジュールに決定して出力する。

図１２Ｂは、本実施形態に係る営農スケジュール生成処理の手順の変形例を示すフローチャートである。図１２Ｂは、複数のスケジュール候補についてストレスの算出を行なって、ストレスに基づいて適切な営農スケジュールを生成する手順である。なお、図１２Ｂにおいて、図１２Ａと同様のステップには同じステップ番号を付して、重複する説明は省略する。

情報処理装置３１０は、ステップＳ１２２３の判定において適切なストレスでなければ、ステップＳ１２４５において、現スケジュール案を修正して新スケジュール案を作成する。そして、情報処理装置３１０は、ステップＳ１２４７において、データベース３２０の営農データ４２３を書き変える。情報処理装置３１０は、ステップＳ１２１１に戻って、ストレスの算出とストレスが適切か否かの判定とを繰り返す。

一方、情報処理装置３１０は、ステップＳ１２２３の判定において適切なストレスであれば、ステップＳ１２４９において、そのスケジューリング期間の営農スケジュールを現スケジュールに決定して出力する。

本実施形態によれば、よい精度の短期天候予測データを用いて計算したストレスを用いて営農スケジュールを生成するので、目的に応じて営農スケジュールの生成を精度よく行うことができる。すなわち、収穫量最大化などの目的のために、長期天候予測データを用いた営農スケジュール生成ではなく、短期天候予測データを用いた営農スケジュールを生成するので、生成した営農スケジュールの精度が向上し、営農支援の信頼性を高めることができる。

［第３実施形態］
次に、本発明の第３実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態と比べると、農作物の生育条件を考慮して適切なストレス算出期間を設定して営農スケジュールを生成する点で異なる。すなわち、灌漑と施肥とではその効果が表れるまでの時間が異なるので、ストレス観測期間をストレスの種類によって分ける。例えば、栄養ストレスの観測は長く行うが、水ストレスの観測は短くすることもできる。その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。

《情報処理装置の機能構成》
図１３は、本実施形態に係る情報処理システム１３００における、情報処理装置１３１０の機能構成を示すブロック図である。なお、図１３において、図４と同様の機能構成部には同じ参照番号を付して、重複する説明は省略する。

情報処理装置１３１０は、ストレス算出部１３１４とストレス算出期間設定部１３１６とを備える。ストレス算出部１３１４は、ストレス算出期間設定部１３１６が農作物の種類や品種、圃場位置、あるいは、時期などに応じて設定するストレス算出期間のストレスを算出する。営農スケジュール生成部４１５は、そのストレス算出期間のストレスに基づいて営農スケジュールを生成する。

ストレス算出期間設定部１３１６は、農作物の種類や品種、圃場位置、あるいは、時期などに応じて、適切な部分期間およびストレス観測期間を設定する。

（ストレス算出期間設定テーブル）
図１４は、本実施形態に係るストレス算出期間設定テーブル１４００の構成を示す図である。ストレス算出期間設定テーブル１４００は、ストレス算出期間設定部１３１６が農作物の種類や品種、圃場位置、あるいは、生育の過程や時期などに応じて、適切な部分期間およびストレス観測期間を設定するために使用される。

ストレス算出期間設定テーブル１４００は、農作物の種類や品種１４０１、圃場位置１４０２、土壌１４０３、営農時期１４０４、などの条件に応じて、その時の最適なストレス算出期間１４０５を格納する。営農時期１４０４には、気候や営農目的などが含まれる。また、ストレス算出期間１４０５は、営農スケジュールを生成するスケジュール生成期間（部分期間）と、営農作業の効果を観測するストレス観測期間と、の合計期間である。

（ストレス算出期間設定処理）
図１５は、本実施形態に係るストレス算出期間設定処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図１０のＣＰＵ１０１０がＲＡＭ１０４０を使用して実行し、図１３のストレス算出期間設定部１３１６を実現する。なお、図１５のフローチャートは、図１１、図１２Ａあるいは図１２Ｂと並列に実行されても、図１１、図１２Ａあるいは図１２Ｂのストレス算出期間の設定に組み込まれてもよい。

情報処理装置１３１０は、ステップＳ１５０１において、ストレス算出期間を決定するためのパラメータ（作物の品種、圃場など）を取得する。次に、情報処理装置１３１０は、ステップＳ１５０３において、ストレス算出期間設定テーブル１４００を参照して、用いるストレス算出期間（営農スケジュール生成期間、及び、ストレス観測期間）を決定する。そして、情報処理装置１３１０は、ステップＳ１５０５において、決定したストレス算出期間を、ストレス算出部１３１４に出力する。

本実施形態によれば、農作物や農作物の生育条件を考慮して適切なストレス算出期間を設定して、農作物に適合した営農スケジュールを生成するので、営農支援の信頼性を高めることができる。

［第４実施形態］
次に、本発明の第４実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態および第３実施形態と比べると、ストレス算出期間を変更してストレス算出を行ない、適切な営農スケジュールを選択する点で異なる。その他の構成および動作は、第２実施形態、第３実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。

《情報処理装置の機能構成》
図１６は、本実施形態に係る情報処理システム１６００における、情報処理装置１６１０の機能構成を示すブロック図である。なお、図１６において、図４と同様の機能構成部には同じ参照番号を付して、重複する説明は省略する。

情報処理装置１６１０は、営農スケジュール生成部１６１５とストレス算出期間変更部１６１７とを備える。営農スケジュール生成部１６１５は、ストレス算出期間変更部１６１７が変化させる複数のスケジューリング期間（ストレス算出期間）についてストレスを算出して、そのストレスを比較して適切なスケジューリング期間を選択して営農スケジュールを生成する。

ストレス算出期間変更部１６１７は、スケジューリング期間を変更させて、営農スケジュール生成部１６１５による営農スケジュール生成を実行させる。なお、実際には、ストレス算出期間変更部１６１７によるスケジューリング期間の変更は、摂取量算出部４１１、要求量算出部４１２、目的別目標算出部４１３、および、ストレス算出部４１４にも伝達されて使用される。

（ストレス算出期間変更テーブル）
図１７は、本実施形態に係るストレス算出期間変更テーブル１７００の構成を示す図である。ストレス算出期間変更テーブル１７００は、ストレス算出期間変更部１６１７が変更したストレス算出期間に基づいて、営農スケジュール生成部１６１５が営農スケジュールを生成するために使用される。

ストレス算出期間変更テーブル１７００は、変更されるストレス算出期間１７０１のそれぞれに対応付けて、各ストレス算出期間のストレス総和の最小値１７０２を記憶する。なお、図１７のように、ストレス算出期間の変更は、初期設定されたストレス算出期間に対して営農スケジュール生成期間やストレス観測期間を上下させる変更が望ましい。また、ストレス総和の最小値１７０２は、１日単位に規格された値が望ましい。

そして、営農スケジュール生成部１６１５は、変更された全ストレス算出期間について、規格化されたストレス総和の最小値を比較して、順位付け１７０３を行なう。営農スケジュール生成部１６１５は、順位付け１７０３を参照して、全てのストレス総和の最小値に対応する営農スケジュール１７０４を、選択した営農スケジュール１７０５として出力する。

なお、例えば、順位付け１７０３を参照して、付けられた順に数種類の営農スケジュールと当該営農スケジュールに対応するストレス総和とをユーザインタフェースに表示し、ユーザに営農スケジュールを選択させることもできる。

（ストレス算出期間変更処理）
図１８は、本実施形態に係るストレス算出期間変更処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図１０のＣＰＵ１０１０がＲＡＭ１０４０を使用して実行し、図１６の営農スケジュール生成部１６１５を実現する。なお、図１８のフローチャートは、図１１、図１２Ａあるいは図１２Ｂと並列に実行されても、図１１、図１２Ａあるいは図１２Ｂの営農スケジュール生成に組み込まれてもよい。

情報処理装置１６１０は、ステップＳ１８０１において、ストレス算出期間変更部１６１７から上下に変更されたストレス算出期間を取得する。情報処理装置１６１０は、ステップＳ１８０３において、取得したストレス算出期間におけるストレスを複数の仮営農スケジュールに基づいて算出する。そして、情報処理装置１６１０は、ステップＳ１８０５において、ストレス最小値および対応する営農スケジュールを各ストレス算出期間における最適な営農スケジュールとして保存する。

情報処理装置１６１０は、ステップＳ１８０７において、ストレス算出期間の全ての変更が行なわれたか否かを判定する。ストレス算出期間の全ての変更が行なわれてなければ、情報処理装置１６１０は、ステップＳ１８０９において、ストレス算出期間（営農スケジュール生成期間、及び、ストレス観測期間）に対して１日単位でプラス、または、マイナスの変更を行なう。そして、情報処理装置１６１０は、ステップＳ１８０３に戻って、変更されたストレス算出期間におけるストレス最小値および対応する営農スケジュールの保存を繰り返す。

ストレス算出期間の全ての変更が行なわれていれば、情報処理装置１６１０は、ステップＳ１８１１において、保存したストレス最小値を比較して、営農スケジュールの順位付けを行ない、ステップＳ１８１３において、適切な営農スケジュールを選択して出力する。

本実施形態によれば、ストレス算出期間を変化させて適切な営農スケジュールを生成するので、営農支援の信頼性を高めることができる。

［第５実施形態］
次に、本発明の第５実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態乃至第４実施形態と比べると、履歴情報から取得するストレス観測期間に用いる情報を変更してストレス算出を行ない、適切な営農スケジュールを選択する点で異なる。すなわち、現在は観測期間の営農スケジュールに関しては、デフォルト値もしくは過去の営農スケジュールを仮定し、部分期間の最適営農スケジュールが求められているが、この観測期間の営農スケジュールを一律に変化させる。例えば、この観測期間の営農パターンも過去のスケジュールを一律に１．２倍、０．８倍などに変化させてストレスを算出し、最も少ないストレスを探す。その他の構成および動作は、第２実施形態から第４実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。

《情報処理装置の機能構成》
図１９は、本実施形態に係る情報処理システム１９００における、情報処理装置１９１０の機能構成を示すブロック図である。なお、図１９において、図４と同様の機能構成部には同じ参照番号を付して、重複する説明は省略する。また、以下、ストレス観測期間に用いる情報をストレス観測情報と称す。

情報処理装置１９１０は、ストレス算出部１９１４と、営農スケジュール生成部１９１５と、ストレス観測情報変更部１９１８と、を備える。ストレス算出部１９１４は、ストレス観測情報変更部１９１８により変化するストレス観測情報を用いて、ストレス算出期間のストレスを算出する。営農スケジュール生成部１９１５は、ストレス観測情報変更部１９１８により変化するストレス観測情報から算出したストレスに基づいて、適切な営農スケジュールを選択して出力する。

ストレス観測情報変更部１９１８は、部分期間の営農スケジュールを生成するための、ストレス観測期間の情報をデータベース３２０の営農データ４２３の情報を元に変更させながら、ストレス算出部１９１４および営農スケジュール生成部１９１５に提供する。すなわち、ストレス観測情報変更部１９１８は、不図示の履歴情報取得部および履歴情報変更部を含む。

なお、実際には、ストレス観測情報変更部１９１８によるストレス観測情報の変更は、摂取量算出部４１１、要求量算出部４１２、および、目的別目標算出部４１３にも伝達されて使用される。

（ストレス観測情報変更テーブル）
図２０は、本実施形態に係るストレス観測情報変更テーブル２０００の構成を示す図である。ストレス観測情報変更テーブル２０００は、ストレス観測情報変更部１９１８、ストレス算出部１９１４、および、営農スケジュール生成部１９１５が、適切なストレス観測情報による営農スケジュールを選択して出力するために使用される。

ストレス観測情報変更テーブル２０００は、営農スケジュールを生成する営農スケジュール生成期間（部分期間）の仮営農スケジュール２００１と、営農作業の効果を観測するストレス観測期間のストレス観測情報２００２とに基づいて算出された、ストレス算出値２００３を記憶する。なお、ストレス観測情報２００２には、データベース３２０の営農データ４２３の営農スケジュールの履歴から取得された営農スケジュールと、その営農スケジュールに対する重み付けや変更と、を記憶する。また、ストレス算出値２００３は、営農スケジュールを生成する部分期間のストレス算出値と、ストレス観測期間のストレス算出値と、を含む。

ストレス観測情報変更テーブル２０００は、ストレス算出値２００３の総和の順位付け２００４と、その順位付けに基づき選択した営農スケジュール２００５を記憶する（図２０には、「採用」で示す）。

（ストレス観測情報変更処理）
図２１は、本実施形態に係るストレス観測情報変更処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図１０のＣＰＵ１０１０がＲＡＭ１０４０を使用して実行し、図１９の、ストレス算出部１９１４、営農スケジュール生成部１９１５およびストレス観測情報変更部１９１８を実現する。なお、図２１のフローチャートは、図１１、図１２Ａあるいは図１２Ｂと並列に実行されても、図１１、図１２Ａあるいは図１２Ｂの営農スケジュール生成に組み込まれてもよい。また、図２１において、図１８と同様のステップには同じステップ番号を付して、重複する説明を省略する。

情報処理装置１９１０は、ステップＳ２１０２において、データベース３２０の営農データ４２３の営農スケジュールの履歴からストレス観測情報を取得する。また、情報処理装置１９１０は、ステップＳ２１０５において、現在のストレス観測情報を用いて算出したストレスおよび対応する営農スケジュールを保存する。

情報処理装置１９１０は、ステップＳ２１０７において、ストレス観測情報の全ての変更が行なわれたか否かを判定する。ストレス観測情報の全ての変更が行なわれてなければ、情報処理装置１９１０は、ステップＳ２１０９において、ストレス観測情報の変更を行ない、ステップＳ１８０３に戻って、変更されたストレス観測情報に基づいて算出されたストレスおよび対応する営農スケジュールの保存を繰り返す。

ストレス観測情報の全ての変更が行なわれていれば、情報処理装置１９１０は、ステップＳ２１１１において、ストレスを比較して、営農スケジュールの順位付けを行ない、ステップＳ１８１３において、適切な営農スケジュールを選択して出力する。

本実施形態によれば、ストレス観測期間の適切な情報を用いた営農スケジュールを生成するので、営農支援の信頼性を高めることができる。

［第６実施形態］
次に、本発明の第６実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムについて説明する。本実施形態に係る情報処理システムは、上記第２実施形態乃至第５実施形態と比べると、クラウドサーバにより営農スケジュールを生成する点で異なる。その他の構成および動作は、第２実施形態から第５実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。

《情報処理システム》
図２２は、本実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システム２２００の構成を示すブロック図である。なお、本実施形態の情報処理装置はクラウドサーバ２２１０に相当する。また、図２２において、図３Ａと同様の構成要素には同じ参照番号を付して、重複する説明は省略する。

情報処理システム２２００は、ネットワーク３４０を介して接続される、入力部３３１と出力部３３２とを有する通信端末２２３０と、クラウドサーバ２２１０と、を備える。クラウドサーバ２２１０は、上記実施形態の営農スケジュール生成部を含む情報処理装置を実現する仮想ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）２２１１と、データベース２２２２とを含む。

本実施形態によれば、少ない投資により、農作物の生育環境に合った営農スケジュールを提供して、営農支援の信頼性を高めることができる。

［第７実施形態］
次に、本発明の第７実施形態に係る携帯端末について説明する。本実施形態に係る携帯端末は、上記第２実施形態乃至第６実施形態と比べると、携帯端末が独自に営農スケジュールを生成する点で異なる。その他の構成および動作は、第２実施形態から第６実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。

《情報処理装置の機能構成》
図２３は、本実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。なお、本実施形態において、情報処理装置は通信端末２３１０に相当する。また、図２３において、図４と同様の機能構成部には同じ参照番号を付して、重複する説明を省略する。

通信端末２３１０は、営農スケジュールを生成するための図４の情報処理装置３１０が備える機能構成部に加えて、データベース２３２３を備える。

本実施形態によれば、農作物や圃場の環境により適合した、農作物の生育環境に合った営農スケジュールを提供して、営農支援の信頼性を高めることができる。

［他の実施形態］
なお、本実施形態では、「生育を妨げる指標値」で局所解に陥らない値として「ストレス」を指標値として営農スケジュールを生成した。しかしながら、「生育を妨げる指標値」は「ストレス」に限定されるものではなく、例えば、農作物の病気のかかりやすさを数値化して営農スケジュールにより制御できる場合、「病気が流行りやすく、かつ農薬量を抑えたい条件下」の指標値になる。

以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本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。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。

また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する情報処理プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した記録媒体、そのプログラムをダウンロードさせるＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）サーバも、本発明の範疇に含まれる。特に、少なくとも、上述した実施形態に含まれる処理ステップをコンピュータに実行させるプログラムを格納した非一時的コンピュータ可読媒体（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ）は本発明の範疇に含まれる。

以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。

この出願は、２０１５年１０月２３日に出願された日本出願特願２０１５−２０９３７８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

尚、上述した各実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。しかし、上述した各実施形態により例示的に説明した本発明は、以下には限られない。

（付記１）
農作物を生育させるために行なう営農作業の効果を観測する観測期間を少なくとも含む期間における、前記農作物の生育を妨げる指標値を算出する指標値算出手段と、
前記指標値算出手段が算出した前記指標値を低減するため、前記観測期間より過去の期間である所定の営農期間において前記農作物に対して行なう営農作業のスケジュールを生成するスケジュール生成手段と、
を備える情報処理装置。

（付記２）
前記所定の営農期間は、長くとも数日である、付記１に記載の情報処理装置。

（付記３）
前記指標値算出手段は、前記観測期間および前記所定の営農期間において、前記指標値を算出する、付記１または２に記載の情報処理装置。

（付記４）
前記スケジュール生成手段は、前記所定の営農期間における複数の異なる営農スケジュールを生成して、それぞれの営農スケジュールに基づいて前記指標値を算出し、算出した前記指標値が最も低くなる営農スケジュールを、前記所定の営農期間の営農スケジュールとする、付記１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。

（付記５）
ユーザに報知する営農スケジュールの報知期間と、前記指標値を算出するためのパラメータとを取得する取得手段と、
前記スケジュール生成手段が繰り返し生成した複数の前記所定の営農期間の営農スケジュールから前記報知期間の営農スケジュールを生成して出力する出力手段と、
をさらに備える付記１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。

（付記６）
前記パラメータは、前記所定の営農期間までに実施された営農作業の履歴、前記観測期間の天候に関連するデータを含む環境の予測データ、前記農作物を生育する土壌に関連するデータ、および、前記農作物に関連するデータを含む、付記５に記載の情報処理装置。

（付記７）
前記指標値は、前記農作物にとって摂取する必要のある要素について、前記農作物が摂取可能な摂取量と前記農作物に与えた方がよい要求量とに基づいて算出される、前記農作物のストレスである、付記１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。

（付記８）
前記農作物が摂取可能な摂取量は、前記農作物が摂取可能な状態で環境の中にある前記要素の量および前記農作物が前記環境の中から摂取できる前記要素の量に基づく、付記７に記載の情報処理装置。

（付記９）
前記摂取する必要のある要素は、栄養分と水分との少なくとも１つを含む、付記７または８に記載の情報処理装置。

（付記１０）
前記指標値算出手段は、
前記摂取量を算出する摂取量算出手段と、
前記要求量を算出する要求量算出手段と、
前記摂取量と前記要求量とに基づいて、前記ストレスを算出するストレス算出手段と、
を有する付記７乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。

（付記１１）
前記ストレス算出手段は、前記摂取量と前記要求量との差分、あるいは、前記摂取量と前記要求量との比、に基づいて前記ストレスを算出する、付記１０に記載の情報処理装置。

（付記１２）
少なくとも前記農作物の生育の過程または前記農作物の収穫目標に応じて、前記指標値の目標値を算出する目標算出手段を、さらに備え、
前記スケジュール生成手段は、前記指標値が前記目標値に近付くように、前記営農作業のスケジュールを生成する、付記１乃至１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。

（付記１３）
少なくとも、前記農作物の種類および前記指標値に対応して、前記所定の営農期間および前記観測期間を設定する期間設定手段を、さらに備える付記１乃至１２のいずれか１項に記載の情報処理装置。

（付記１４）
少なくとも前記観測期間を変更する期間変更手段を、さらに備え、
前記指標値算出手段は、変更された前記観測期間の前記指標値を算出して保存し、
前記スケジュール生成手段は、保存された前記指標値が最も低くなる前記観測期間を用いた営農スケジュールを、前記所定の営農期間の営農スケジュールとする、付記１乃至１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。

（付記１５）
前記観測期間の履歴情報を取得する履歴情報取得手段と、
前記履歴情報を変化させる履歴情報変更手段と、
をさらに備え、
前記指標値算出手段は、変化する前記履歴情報を用いて前記観測期間の前記指標値を算出して保存し、
前記スケジュール生成手段は、保存された前記指標値が最も低くなる前記履歴情報を用いた営農スケジュールを、前記所定の営農期間の営農スケジュールとする、付記１乃至１４のいずれか１項に記載の情報処理装置。

（付記１６）
農作物を生育させるために行なう営農作業の効果を観測する観測期間を少なくとも含む期間における、前記農作物の生育を妨げる指標値を算出し、
算出された前記指標値を低減するため、前記観測期間より過去の期間である所定の営農期間において前記農作物に対して行なう営農作業のスケジュールを生成する
制御方法。

（付記１７）
農作物を生育させるために行なう営農作業の効果を観測する観測期間を少なくとも含む期間における、前記農作物の生育を妨げる指標値を算出する指標値算出ステップと、
前記指標値算出ステップにおいて算出された前記指標値を低減するため、前記観測期間より過去の期間である所定の営農期間において前記農作物に対して行なう営農作業のスケジュールを生成するスケジュール生成ステップと、
をコンピュータに実行させる情報処理装置の制御プログラムが記録された記録媒体。

（付記１８）
ユーザに報知する営農スケジュールの報知期間と、農作物の生育を妨げる指標値を算出するためのパラメータとを取得する取得手段と、
前記パラメータを用いて、農作物を生育させるために行なう営農作業の効果を観測する観測期間を少なくとも含む期間における、前記農作物の生育を妨げる指標値を算出する指標値算出手段と、
前記指標値算出手段が算出した前記指標値を低減するため、前記観測期間より過去の期間である所定の営農期間において前記農作物に対して行なう営農作業のスケジュールを生成するスケジュール生成手段と、
前記スケジュール生成手段が繰り返し生成した複数の前記所定の営農期間の営農スケジュールから前記報知期間の営農スケジュールを生成して出力する出力手段と、
を備える情報処理システム。

（付記１９）
ユーザに報知する営農スケジュールの報知期間と、農作物の生育を妨げる指標値を算出するためのパラメータとを取得し、
前記パラメータを用いて、農作物を生育させるために行なう営農作業の効果を観測する観測期間を少なくとも含む期間における、前記農作物の生育を妨げる指標値を算出し、
算出された前記指標値を低減するため、前記観測期間より過去の期間である所定の営農期間において前記農作物に対して行なう営農作業のスケジュールを生成し、
繰り返し生成した複数の前記所定の営農期間の営農スケジュールから前記報知期間の営農スケジュールを生成して出力する
営農支援方法。

Claims (9)

1. 農作物を生育させるために行なう営農作業の効果を観測する観測期間を少なくとも含む期間における、前記農作物の生育を妨げる指標値を算出する指標値算出手段と、
   前記指標値算出手段が算出した前記指標値を低減するため、前記観測期間より過去の期間である所定の営農期間において前記農作物に対して行なう営農作業のスケジュールを生成するスケジュール生成手段と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記指標値算出手段は、前記観測期間および前記所定の営農期間において、前記指標値を算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記スケジュール生成手段は、前記所定の営農期間における複数の異なる営農スケジュールを生成して、それぞれの営農スケジュールに基づいて前記指標値を算出し、算出した前記指標値が最も低くなる営農スケジュールを、前記所定の営農期間の営農スケジュールとする、請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. ユーザに報知する営農スケジュールの報知期間と、前記指標値を算出するためのパラメータとを取得する取得手段と、
   前記スケジュール生成手段が繰り返し生成した複数の前記所定の営農期間の営農スケジュールから前記報知期間の営農スケジュールを生成して出力する出力手段と、
   をさらに備える請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記パラメータは、前記所定の営農期間までに実施された営農作業の履歴、前記観測期間の天候に関連するデータを含む環境の予測データ、前記農作物を生育する土壌に関連するデータ、および、前記農作物に関連するデータを含む、
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 情報処理装置が、農作物を生育させるために行なう営農作業の効果を観測する観測期間を少なくとも含む期間における、前記農作物の生育を妨げる指標値を算出し、
   算出された前記指標値を低減するため、前記観測期間より過去の期間である所定の営農期間において前記農作物に対して行なう営農作業のスケジュールを生成する
   制御方法。
7. 農作物を生育させるために行なう営農作業の効果を観測する観測期間を少なくとも含む期間における、前記農作物の生育を妨げる指標値を算出する指標値算出ステップと、
   前記指標値算出ステップにおいて算出された前記指標値を低減するため、前記観測期間より過去の期間である所定の営農期間において前記農作物に対して行なう営農作業のスケジュールを生成するスケジュール生成ステップと、
   をコンピュータに実行させる情報処理装置の制御プログラム。
8. ユーザに報知する営農スケジュールの報知期間と、農作物の生育を妨げる指標値を算出するためのパラメータとを取得する取得手段と、
   前記パラメータを用いて、農作物を生育させるために行なう営農作業の効果を観測する観測期間を少なくとも含む期間における、前記農作物の生育を妨げる指標値を算出する指標値算出手段と、
   前記指標値算出手段が算出した前記指標値を低減するため、前記観測期間より過去の期間である所定の営農期間において前記農作物に対して行なう営農作業のスケジュールを生成するスケジュール生成手段と、
   前記スケジュール生成手段が繰り返し生成した複数の前記所定の営農期間の営農スケジュールから前記報知期間の営農スケジュールを生成して出力する出力手段と、
   を備える情報処理システム。
9. 情報処理装置が、ユーザに報知する営農スケジュールの報知期間と、農作物の生育を妨げる指標値を算出するためのパラメータとを取得し、
   前記パラメータを用いて、農作物を生育させるために行なう営農作業の効果を観測する観測期間を少なくとも含む期間における、前記農作物の生育を妨げる指標値を算出し、
   算出された前記指標値を低減するため、前記観測期間より過去の期間である所定の営農期間において前記農作物に対して行なう営農作業のスケジュールを生成し、
   繰り返し生成した複数の前記所定の営農期間の営農スケジュールから前記報知期間の営農スケジュールを生成して出力する
   営農支援方法。

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