JP6856235B2 - 形式知化支援装置、形式知化支援方法、及びプログラム - Google Patents

形式知化支援装置、形式知化支援方法、及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP6856235B2
JP6856235B2 JP2016192264A JP2016192264A JP6856235B2 JP 6856235 B2 JP6856235 B2 JP 6856235B2 JP 2016192264 A JP2016192264 A JP 2016192264A JP 2016192264 A JP2016192264 A JP 2016192264A JP 6856235 B2 JP6856235 B2 JP 6856235B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
agricultural
agricultural work
specific
degree
influence
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2016192264A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2018055503A (ja
Inventor
大 久寿居
大 久寿居
秀雄 島津
秀雄 島津
淳司 神成
淳司 神成
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Keio University
NEC Solutions Innovators Ltd
Original Assignee
Keio University
NEC Solutions Innovators Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Keio University, NEC Solutions Innovators Ltd filed Critical Keio University
Priority to JP2016192264A priority Critical patent/JP6856235B2/ja
Priority to US15/718,855 priority patent/US20180089554A1/en
Publication of JP2018055503A publication Critical patent/JP2018055503A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6856235B2 publication Critical patent/JP6856235B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/004Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life
    • G06N3/006Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life based on simulated virtual individual or collective life forms, e.g. social simulations or particle swarm optimisation [PSO]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/23Updating
    • G06F16/2365Ensuring data consistency and integrity
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/04Inference or reasoning models
    • G06N5/048Fuzzy inferencing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)

Description

本発明は、農作業におけるノウハウの形式知化を支援する、形式知化支援装置、形式知化支援方法、及びこれらを実現するためのプログラムに関する。
従来から、農業分野における各種農作業に関して解説した書籍が多く出版されている。例えば、非特許文献1は、ミカンの生産において最も重要な剪定を中心にノウハウを開示している。また、非特許文献2は、果樹の病害虫の防除についてのノウハウを開示している。更に、非特許文献3は、トマトの栽培について、追肥、灌水、ホルモン処理等を中心に、写真及びイラストを用いてノウハウを開示している。
このように、非特許文献1〜3によれば、生産者は、熟練者に師事することなく、農作業についてのノウハウを取得することができる。従って、経験の浅い生産者であっても、農産物の生産において、ある程度の収量を確保することができる。また、非特許文献1〜3以外にも、農産物を説明する書籍は多数出版されている。
川田健次著、「高糖度・連産のミカンつかり−切り上げせん定とナギナタガヤ草生栽培」、農山漁村文化協会、2002年4月 田代暢哉著、「果樹の病害虫防除−ラクして減農薬」、農山漁村文化協会、2007年9月 後藤敏美著、「新版 夏秋トマト栽培マニュアル:だれでもできる生育の見方・つくり方」、農山漁村文化協会、2015年3月12日
ところで、より良い品質で、多くの収量を達成するためには、書籍の内容だけでは不十分であり、生産者は、個人の経験からノウハウを取得し、取得したノウハウを組み合わせて各種農作業を行なう必要がある。また、農作業に必要なノウハウは、地域によって異なることもある。このため、農業の更なる発展のためには、各種農産物について、更に多くのノウハウを抽出し、抽出したノウハウを誰もが利用できる資料に変換していく必要がある。
しかしながら、農作業の種類は、農産物別、地域別に非常に多いことから、未だ資料に変換されていないノウハウの数は膨大であると考えられる。また、全てのノウハウを一度に資料化することは困難であることから、重要なノウハウから順に資料化すべきであるが、熟練者であっても各ノウハウに優先順位を付けることは困難である。
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、各農作業に関するノウハウを形式知化する際において、各農作業に優先順位を設定し得る、形式知化支援装置、形式知化支援方法、及びプログラムを提供することにある。
上記目的を達成するため、本発明の一側面における形式知化支援装置は、
特定の農産物についての農作業毎に、当該農作業が成果に与える影響を示す影響度、当該農作業に必要となる技能のタイプ、及び当該農作業に求められる作業者のレベルを数値で規定しているテーブルを取得する、テーブル取得部と、
前記テーブルを用いて、前記農作業毎に、前記影響度、前記技能のタイプ、及び前記レベルそれぞれの値に基づいて、評価値を計算する、評価値計算部と、
計算された前記評価値に基づいて、前記農作業それぞれに優先順位を設定する、優先順位設定部と、
を備えている、ことを特徴とする。
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における形式知化支援方法は、
(a)特定の農産物についての農作業毎に、当該農作業が成果に与える影響を示す影響度、当該農作業に必要となる技能のタイプ、及び当該農作業に求められる作業者のレベルを数値で規定しているテーブルを取得する、ステップと、
(b)前記テーブルを用いて、前記農作業毎に、前記影響度、前記技能のタイプ、及び前記レベルそれぞれの値に基づいて、評価値を計算する、ステップと、
(c)計算された前記評価値に基づいて、前記農作業それぞれに優先順位を設定する、ステップと、
を有する、ことを特徴とする。
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
(a)特定の農産物についての農作業毎に、当該農作業が成果に与える影響を示す影響度、当該農作業に必要となる技能のタイプ、及び当該農作業に求められる作業者のレベルを数値で規定しているテーブルを取得する、ステップと、
(b)前記テーブルを用いて、前記農作業毎に、前記影響度、前記技能のタイプ、及び前記レベルそれぞれの値に基づいて、評価値を計算する、ステップと、
(c)計算された前記評価値に基づいて、前記農作業それぞれに優先順位を設定する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
以上のように、本発明によれば、各農作業に関するノウハウを形式知化する際において、各農作業に優先順位を設定することができる。
図1は、本発明の実施の形態における形式知化支援装置の概略構成を示すブロック図である。 図2は、本発明の実施の形態における形式知化支援装置の具体的構成を示すブロック図である。 図3は、本発明の実施の形態で用いられる農作業テーブルの一例を示す図である。 図4(a)は、本発明の実施の形態で用いられる、特定の農作業についての生産者毎の成果データ及び評価データの一例を示す図であり、図4(b)は、本発明の実施の形態で計算された農作業毎の相関係数の一例を示す図である。 図5は、本発明の実施の形態における形式知化支援装置の農作業毎の評価値を計算する際の動作を示すフロー図である。 図6は、本発明の実施の形態における形式知化支援装置の農作業テーブルを更新する際の動作を示すフロー図である。 図7は、本発明の実施の形態における形式知化支援装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
(実施の形態)
以下、本発明の実施の形態における、形式知化支援装置、形式知化支援方法、及びプログラムについて、図1〜図6を参照しながら説明する。
[装置構成]
最初に、本実施の形態における形式知化支援装置の概略構成について図1を用いて説明する。図1は、本発明の実施の形態における形式知化支援装置の概略構成を示すブロック図である。
図1に示す本実施の形態における形式知化支援装置100は、農作業におけるノウハウの形式知化を支援するための装置である。図1に示すように、形式知化支援装置100は、テーブル取得部10と、評価値計算部20と、優先順位設定部30とを備えている。
テーブル取得部10は、農作業テーブルを取得する。農作業テーブルは、特定の農産物についての農作業毎に、各農作業が成果に与える影響を示す影響度、各農作業に必要となる技能のタイプ、及び各農作業に求められる作業者のレベルを数値で規定している。
評価値計算部20は、取得された農作業テーブルを用いて、農作業毎に、影響度、技能のタイプ(技能タイプ)、及び作業者のレベル(作業者レベル)それぞれの値に基づいて、評価値を計算する。優先順位設定部30は、計算された評価値に基づいて、農作業それぞれに優先順位を設定する。
このように、本実施の形態では、膨大な数の農作業が存在する場合において、各農作業に対して合理的な評価値が計算される。従って、本実施の形態によれば、各農作業に関するノウハウを形式知化する際において、各農作業に優先順位を設定することができ、形式知化を促進することができる。
続いて、図2及び図3を用いて、本実施の形態における形式知化支援装置100の構成を更に具体的に説明する。図2は、本発明の実施の形態における形式知化支援装置の具体的構成を示すブロック図である。図3は、本発明の実施の形態で用いられる農作業テーブルの一例を示す図である。
図2に示すように、本実施の形態では、形式知化支援装置100は、ネットワークを介して、データベース200、及び管理者の端末装置300に接続されている。農作業テーブル201は、データベース200に格納されている。従って、本実施の形態では、テーブル取得部10は、データベース200にアクセスして、農作業テーブル201を取得する。
図3に示すように、農作業テーブル201は、特定の農産物についての農作業毎に、影響度、技能タイプ、及び作業者レベルそれぞれを数値で規定している。また、図3の例では、特定の農作物がミカンである場合の農作業テーブルが示されている。また、農作業として、灌水、摘果、剪定のみが例示されているが、農作業がこれらに限定されることはない。
また、本実施の形態において、影響度は、1〜10の範囲で設定されている。技能タイプは、タイプ毎に付与された数値で設定されている。また、作業者レベルは、作業者の種類毎に付与された数値で設定されている。更に、農作業テーブルにおいて、影響度、技能タイプ、及び作業者レベルそれぞれの値は、管理者、専門家等によって、実績及び経験に基づいて設定される。加えて、農作業テーブルは、特定の地域毎に、農産物それぞれについて作成されていても良い。
また、本実施の形態では、評価値計算部20は、農作業毎に、影響度、技能タイプ、及び作業者レベルそれぞれの値に、それぞれについて予め設定された重みを乗算し、得られた乗算値を合算して、評価値を計算することができる。ここで、影響度、技能タイプ、及び作業者レベル、それぞれの値をa、b、cとし、それぞれに設定された重みをw1、w2、w3とすると、評価値は下記の数1によって算出される。
(数1)
評価値=a×w1+b×w2+c×w3
また、優先順位設定部30は、評価値に基づいて、農作業の優先順位を決定した後、本実施の形態では、優先順位と各農作業の評価値とを特定するデータを、管理者の端末装置300に送信する。端末装置300は、データを受信すると、受信したデータによって特定される各農作業行の優先順位と評価値とを表示画面に表示する。これにより、管理者は、形式知化の優先度の高い農作業を確認することができる。
また、図2に示すように、本実施の形態では、形式知化支援装置100は、テーブル取得部10、評価値計算部20、及び優先順位設定部30に加えて、テーブル更新部40を備えている。
テーブル更新部40は、まず、成果データ202及び評価データ203を取得する。成果データは、農産物の成果を特定するデータであり、評価データは、農産物の生産者の各農作業についての評価を特定するデータである。本実施の形態では、成果データ202及び評価データ203は、生産者毎に、データベース200に格納されている。
成果データ202は、具体的には、農産物の単位面積当りの収穫量、農産物の品質(糖度、サイズ等)、農産物の評価点(糖度、酸度、サイズ、外観(色づき、傷の有無)等から計算される値)等を含むデータである。成果データは、これらの数値のうちの1種のみを含んでいても良いし、2種以上の数値を含んでいても良い。
更に、成果データ202は、評価点と単位面積当りの収穫量との乗算値、評価点と出荷量との乗算値等を含んでいても良い。また、評価点の具体例としては、ミカンの場合を例に挙げると、全国農業共同組合連合会(JA)が定める計算方式によって算出される評価点が挙げられる。なお、通常、ミカンの評価点は、専用の選果機によって算出される。
また、評価データ203は、具体的には、全国農業共同組合連合会の農道指導員又は篤農家等によって、対象となる生産者の農作業に対して与えられた評価を数値で表すデータである。数値は、例えば、20〜100の範囲で、予め設定された基準に基づいて設定される。
テーブル更新部40は、取得した成果データ202及び評価データ203に基づいて、特定の農産物の成果と特定の農産物の農作業についての評価との相関係数を求め、求めた相関係数に基づいて、農作業テーブルにおける影響度の数値を更新する。
具体的には、テーブル更新部40は、農作業毎に、各生産者における成果データ202と評価データ203とを特定する(図4参照)。そして、テーブル更新部40は、農作業毎に、特定した成果データの標準偏差と、評価データの標準偏差とを求め、更に、成果データと評価データとの共分散を求める。その後、テーブル更新部40は、農作業毎に、求めた2つの標準偏差と共分散とを下記の(数2)に適用して、相関係数を算出する。
(数2)
相関係数=共分散÷(評価データの標準偏差×成果データの標準偏差)
ここで、計算結果について図4を用いて示す。図4(a)は、本発明の実施の形態で用いられる、特定の農作業についての生産者毎の成果データ及び評価データの一例を示す図であり、図4(b)は、本発明の実施の形態で計算された農作業毎の相関係数の一例を示す図である。
テーブル更新部40は、農作業1については、図4(a)に示す成果データ202と評価データ203とを特定する。そして、テーブル更新部40は、図4(b)に示すように、農作業1〜4それぞれ毎に、相関係数を算出する。
そして、相関係数の高い農作業程、「その農作業がうまくできた場合に、収穫量が多くなり、更に、品質が良くなる」と考えられる。従って、各農作業の相関係数を比較することで、成果に対して影響度の高い農作業の特定が可能となる。
従って、テーブル更新部40は、算出した相関係数を用いて、農作業テーブルの各農作業における影響度の値を更新する。具体的には、テーブル更新部40は、例えば、図4(b)に示された相関係数に10を乗算し、得られた乗算値で農作業テーブルの影響度を置き換える。
また、テーブル更新部40は、品種の近い複数の農産物の農作業毎の相関係数を用いて、各農作業について相関係数の平均値を求め、求めた平均値を用いて、農作業テーブルの各農作業の影響度の値を更新することもできる。なお、品種の近い複数の農産物の例としては、例えば、ミカンであるならば、「温州」(そのうち「宮川早生」と「小原紅早生」等)、「中晩柑」といた品種が挙げられる。
[装置動作]
次に、本実施の形態における形式知化支援装置100の動作について説明する。以下の説明においては、適宜図1を参酌する。また、本実施の形態では、形式知化支援装置100を動作させることによって、形式知化支援方法が実施される。よって、本実施の形態における形式知化支援方法の説明は、以下の形式知化支援装置100の動作説明に代える。
最初に、形式知化支援装置100によって評価値を計算する際の動作について説明する。図5は、本発明の実施の形態における形式知化支援装置の農作業毎の評価値を計算する際の動作を示すフロー図である。
図5に示すように、最初に、テーブル取得部10は、データベース200にアクセスして、特定の農作物についての農作業テーブル201を取得する(ステップA1)。
次に、評価値計算部20は、ステップA1で取得した農作業テーブル201を用いて、農作業毎に、影響度、技能タイプ、及び作業者レベルの値を特定し、特定した各値から評価値を計算する(ステップA2)。具体的には、評価値計算部20は、各値と重みとを上述の数1に代入して、評価値を計算する。
次に、優先順位設定部30は、ステップA2で計算された評価値に基づいて、農作業テーブルに示されている各農作業の優先順位を設定する(ステップA3)。具体的には、優先順位設定部30は、評価値の高い農作業から順に順位を決定する。
次に、優先順位設定部30は、ステップA3で決定された優先順位とステップA2で計算された評価値とを特定するデータを生成し、生成したデータを、端末装置300に送信する。(ステップA4)。これにより、管理者は、端末装置300の画面上で、形式知化の優先度の高い農作業を確認することができる。
続いて、形式知化支援装置100によって農作業テーブルを更新する際の動作について説明する。図6は、本発明の実施の形態における形式知化支援装置の農作業テーブルを更新する際の動作を示すフロー図である。
図6に示すように、最初に、テーブル更新部40は、データベース200にアクセスして、成果データ202と評価データ203とを取得する(ステップB1)。
次に、テーブル更新部40は、ステップB1で取得した成果データ202及び評価データ203に基づいて、特定の農産物の成果と特定の農産物の農作業についての評価との相関係数を算出する(ステップB2)。具体的には、ステップB2では、テーブル更新部40は、上述の数2を用いて、特定の農産物について、農作業毎に相関係数を算出する。
次に、テーブル更新部40は、ステップB2で算出した相関係数に基づいて、特定の農産物の農作業テーブルにおける影響度の値を更新する(ステップB3)。これにより、農作業テーブル201の最適化が図られることになる。
[実施の形態における効果]
以上のように、本実施の形態によれば、農産物毎に、各農作業について評価値が計算されるので、農産物の農作業に関するノウハウを形式知化する際において、各農作業に優先順位を設定することができ、形式知化を促進することができる。また、本実施の形態では、評価値の計算の元になる農作業テーブルは、実績及び評価に応じて更新されるので、計算される評価値が最適化され、その信頼性が高まることとなる。
[プログラム]
本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図5に示すステップA1〜A4を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における形式知化支援装置100と形式知化支援方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのCPU(Central Processing Unit)は、テーブル取得部10、評価値計算部20、優先順位設定部30、及びテーブル更新部40として機能し、処理を行なう。
また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、テーブル取得部10、評価値計算部20、優先順位設定部30、及びテーブル更新部40のいずれかとして機能しても良い。
ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、形式知化支援装置100を実現するコンピュータについて図7を用いて説明する。図7は、本発明の実施の形態における形式知化支援装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
図7に示すように、コンピュータ110は、CPU111と、メインメモリ112と、記憶装置113と、入力インターフェイス114と、表示コントローラ115と、データリーダ/ライタ116と、通信インターフェイス117とを備える。これらの各部は、バス121を介して、互いにデータ通信可能に接続される。
CPU111は、記憶装置113に格納された、本実施の形態におけるプログラム(コード)をメインメモリ112に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ112は、典型的には、DRAM(Dynamic Random Access Memory)等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体120に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス117を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
また、記憶装置113の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス114は、CPU111と、キーボード及びマウスといった入力機器118との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ115は、ディスプレイ装置119と接続され、ディスプレイ装置119での表示を制御する。
データリーダ/ライタ116は、CPU111と記録媒体120との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体120からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ110における処理結果の記録媒体120への書き込みを実行する。通信インターフェイス117は、CPU111と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
また、記録媒体120の具体例としては、CF(Compact Flash(登録商標))及びSD(Secure Digital)等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク(Flexible Disk)等の磁気記録媒体、又はCD−ROM(Compact Disk Read Only Memory)などの光学記録媒体が挙げられる。
なお、本実施の形態における形式知化支援装置100は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、形式知化支援装置100は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
以上のように、本発明によれば、各農作業に関するノウハウを形式知化する際において、各農作業に優先順位を設定することができる。
10 テーブル取得部
20 評価値計算部
30 優先順位設定部
40 テーブル更新部
100 形式知化支援装置
110 コンピュータ
111 CPU
112 メインメモリ
113 記憶装置
114 入力インターフェイス
115 表示コントローラ
116 データリーダ/ライタ
117 通信インターフェイス
118 入力機器
119 ディスプレイ装置
120 記録媒体
121 バス
200 データベース
201 農作業テーブル
202 成果データ
203 評価データ
300 端末装置

Claims (9)

  1. 特定の農産物についての農作業毎に、当該農作業が成果に与える影響を示す影響度、当該農作業に必要となる技能のタイプ、及び当該農作業に求められる作業者のレベルを数値で規定しているテーブルを取得する、テーブル取得部と、
    前記テーブルを用いて、前記農作業毎に、前記影響度、前記技能のタイプ、及び前記レベルそれぞれの値に基づいて、評価値を計算する、評価値計算部と、
    計算された前記評価値に基づいて、前記農作業それぞれに優先順位を設定する、優先順位設定部と、
    前記特定の農産物の成果を特定する第1のデータと、前記特定の農産物の生産者の各農作業についての評価を特定する第2のデータとを、外部から取得し、取得した前記第1のデータ及び前記第2のデータに基づいて、前記特定の農産物の成果と前記特定の農産物の農作業についての評価との相関係数を求め、求めた前記相関係数に基づいて、前記相関係数の高い農作業程、前記テーブルにおける前記影響度の値が高くなるように、前記影響度の値を更新する、テーブル更新部と、
    を備えている、ことを特徴とする形式知化支援装置。
  2. 前記評価値計算部が、前記農作業毎に、前記影響度、前記技能のタイプ、及び前記レベルそれぞれの値に、それぞれについて予め設定された重みを乗算し、得られた乗算値を合算して、前記評価値を計算する、
    請求項1に記載の形式知化支援装置。
  3. 前記テーブルが、特定の地域毎に、特定の農産物について作成されている、
    請求項1または2に記載の形式知化支援装置。
  4. コンピュータが形式知化を支援する方法であって、
    (a)特定の農産物についての農作業毎に、当該農作業が成果に与える影響を示す影響度、当該農作業に必要となる技能のタイプ、及び当該農作業に求められる作業者のレベルを数値で規定しているテーブルを取得する、ステップと、
    (b)前記テーブルを用いて、前記農作業毎に、前記影響度、前記技能のタイプ、及び前記レベルそれぞれの値に基づいて、評価値を計算する、ステップと、
    (c)計算された前記評価値に基づいて、前記農作業それぞれに優先順位を設定する、ステップと、
    (d)前記特定の農産物の成果を特定する第1のデータと、前記特定の農産物の生産者の各農作業についての評価を特定する第2のデータとを、外部から取得し、取得した前記第1のデータ及び前記第2のデータに基づいて、前記特定の農産物の成果と前記特定の農産物の農作業についての評価との相関係数を求め、求めた前記相関係数に基づいて、前記相関係数の高い農作業程、前記テーブルにおける前記影響度の値が高くなるように、前記影響度の値を更新する、ステップと、
    を有する、ことを特徴とする形式知化支援方法。
  5. 前記(b)のステップにおいて、前記農作業毎に、前記影響度、前記技能のタイプ、及び前記レベルそれぞれの値に、それぞれについて予め設定された重みを乗算し、得られた乗算値を合算して、前記評価値を計算する、
    請求項に記載の形式知化支援方法。
  6. 前記テーブルが、特定の地域毎に、特定の農産物について作成されている、
    請求項4または5に記載の形式知化支援方法。
  7. コンピュータに、
    (a)特定の農産物についての農作業毎に、当該農作業が成果に与える影響を示す影響度、当該農作業に必要となる技能のタイプ、及び当該農作業に求められる作業者のレベルを数値で規定しているテーブルを取得する、ステップと、
    (b)前記テーブルを用いて、前記農作業毎に、前記影響度、前記技能のタイプ、及び前記レベルそれぞれの値に基づいて、評価値を計算する、ステップと、
    (c)計算された前記評価値に基づいて、前記農作業それぞれに優先順位を設定する、ステップと、
    (d)前記特定の農産物の成果を特定する第1のデータと、前記特定の農産物の生産者の各農作業についての評価を特定する第2のデータとを、外部から取得し、取得した前記第1のデータ及び前記第2のデータに基づいて、前記特定の農産物の成果と前記特定の農産物の農作業についての評価との相関係数を求め、求めた前記相関係数に基づいて、前記相関係数の高い農作業程、前記テーブルにおける前記影響度の値が高くなるように、前記影響度の値を更新する、ステップと、
    を実行させるプログラム。
  8. 前記(b)のステップにおいて、前記農作業毎に、前記影響度、前記技能のタイプ、及び前記レベルそれぞれの値に、それぞれについて予め設定された重みを乗算し、得られた乗算値を合算して、前記評価値を計算する、
    請求項に記載のプログラム。
  9. 前記テーブルが、特定の地域毎に、特定の農産物について作成されている、
    請求項7または8に記載のプログラム。
JP2016192264A 2016-09-29 2016-09-29 形式知化支援装置、形式知化支援方法、及びプログラム Active JP6856235B2 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016192264A JP6856235B2 (ja) 2016-09-29 2016-09-29 形式知化支援装置、形式知化支援方法、及びプログラム
US15/718,855 US20180089554A1 (en) 2016-09-29 2017-09-28 Explicit knowledge conversion assistance apparatus, explicit knowledge conversion assistance method, and computer-readable storage medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016192264A JP6856235B2 (ja) 2016-09-29 2016-09-29 形式知化支援装置、形式知化支援方法、及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2018055503A JP2018055503A (ja) 2018-04-05
JP6856235B2 true JP6856235B2 (ja) 2021-04-07

Family

ID=61685531

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016192264A Active JP6856235B2 (ja) 2016-09-29 2016-09-29 形式知化支援装置、形式知化支援方法、及びプログラム

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20180089554A1 (ja)
JP (1) JP6856235B2 (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109452164A (zh) * 2018-12-01 2019-03-12 王湛 一种智能人工授粉设计方法及智能人工授粉系统

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5194520B2 (ja) * 2007-03-30 2013-05-08 富士通株式会社 作業手順提案装置
CN103380439B (zh) * 2011-03-10 2017-09-12 富士通株式会社 农作业辅助方法以及农作业辅助装置

Also Published As

Publication number Publication date
JP2018055503A (ja) 2018-04-05
US20180089554A1 (en) 2018-03-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Sarker et al. Promoting digital agriculture through big data for sustainable farm management
US20160232477A1 (en) Shipping rack item configuration
US9779442B1 (en) Provide a recommendation for garden items
Mina et al. Accurate modeling of harvesting is key for projecting future forest dynamics: a case study in the Slovenian mountains
JP2013051887A (ja) 生育管理方法
US20170039657A1 (en) Harvest amount distributing method, harvest amount input method, recording medium, and system
WO2018173577A1 (ja) 植生指標算出装置、植生指標算出方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
KR101820567B1 (ko) 농작업 지원 방법 및 농작업 지원 장치
US20180018607A1 (en) Skill transfer facilitating apparatus, skill transfer facilitating method, and computer-readable recording medium
JP6856235B2 (ja) 形式知化支援装置、形式知化支援方法、及びプログラム
JP6312913B1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム
US20180144657A1 (en) Learning assistance apparatus, learning assistance method, and computer-readable storage medium
EP3617816B1 (en) Modeling and decision support for horticulture
JP2015177758A (ja) 情報管理装置、情報管理方法およびプログラム
CN113196320A (zh) 果菜类植物和果树栽培管理装置、学习装置、果菜类植物和果树栽培管理方法、学习模型生成方法、果菜类植物和果树栽培管理程序以及学习模型生成程序
JP6977733B2 (ja) パラメータ最適化装置、パラメータ最適化方法、及びプログラム
US20150365477A1 (en) System and method for automating identification and download of web assets or web artifacts
JP6195016B2 (ja) 農作業実績の入力支援方法、農作業実績の入力支援プログラム、および入力支援装置
WO2015182378A1 (ja) 営農指導支援装置、営農指導支援方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP6237891B2 (ja) 農作業実績の入力支援方法、農作業実績の入力支援プログラム、および入力支援装置
JP6873385B2 (ja) 学習評価支援装置、学習評価支援方法、及びプログラム
JP6766448B2 (ja) 情報提供システム、方法およびプログラム
US10466992B2 (en) Image planner
JP2023086295A (ja) 生育予測方法及び生育予測プログラム
Peloia et al. Identification of commercial blocks of outstanding performance of sugarcane using data mining

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821

Effective date: 20160930

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190807

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20200626

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20200804

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20201001

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20210216

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20210311

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6856235

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250