JP7264027B2 - 農業支援システム - Google Patents

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Description

本発明は、農業関係者に対し農業に関する情報を提供して農業の支援を行う農業支援システムに関する。
農業で生産する作物を選定する上で、その作物を生産することで得られる売上額、収益額、利益率などの収益予測は重要である。また、作物を生産するには、収量、農作業、作業時期、生産期間などの生産計画の情報が必要となる。特許文献１には、ある農業生産において実際に掛かった過去の経費等のデータを参考にして売上や経費を算出し、また、任意に条件を設定し農業経営をシミュレーションする農作業経営支援プログラム及び農業経営支援システムが示されている。
特許文献２には、管理センターから受信される播種可能時期、育成期間、収穫期間、及び収穫予定量などのデータに基づいて生産計画を立案する農産物生産流通管理システムが示されている。しかし、それぞれの農地で事前に多数の作物を生産し、その作物に関するデータを蓄積するのは、長い年月を要し、また多大な労力とコストがかかる。
また、作物の収量のデータは、農業ビジネスの収益を考えるうえで最も重要なデータであるが、作物の収量のデータは、経費等に比べ、その土地の気象や土質など環境の影響を受けて変化しやすい。このため、任意に前提条件を設定しシミュレーションした結果としての収量データは、実用に耐えるような信頼性は従来得られていなかった。
一方で、農業において、耕作放棄地の利用促進が望まれており、例えば、特許文献３では、衛星画像に基づいて、作付けが行われていないと推定される農地を特定する耕作地判定装置、耕作地判定方法及び耕作地判定プログラムが開示されている。しかし、この特許文献３でも、耕作放棄地の利用を進める上で重要な作物の選定、収量、農作業、作業時期、生産期間などの生産計画や、売上、経費、収益などの収益予測を示すことは行われていない。
以上のように、既存の農地、新規耕作地、又は耕作放棄地などにおいて、どのような作物を選定し栽培すればよいかの情報を的確に判断することは困難であった。例えば、農業生産者、新規就農者、生産委託者、生産指導者などは、その土地で実績のある作物については相当程度収量や収益の予測ができたとしても、その土地で生産した経験の無い作物についての収量や収益を予測したり、複数の新規作物の間で比較検討したりすることが難しい。また、土地所有者、土地管理者、土地借人（自治体、農業資材会社、種苗会社なども含む）などは、農地に対する評価を的確に行うことが困難である。
特開２０１０－２５７３５３号公報 特開平１１－１７５６０９号公報 特開２０１４－０９８９９３号公報
本発明は、その土地で新規に生産しようとする作物に関しても、その収益を予測することを容易にする農業支援システムを提供することを目的とする。
上記の課題を解決するため、本発明に係る農業支援システムは、データ入力手段、データ記憶手段及び演算手段を含むコンピュータシステムとして構成される。前記演算手段は、予測対象の土地の特性、及び前記土地の環境を含むデータに基づき、作物の収量を予測して収量データを出力する収量予測部と、作物の生産に関する作物生産データを記憶する作物生産データ記憶部と、前記収量データ及び前記作物生産データに基づき前記作物を生産する場合の収益を予測して収益予測データを出力する収益予測部とを備える。
本発明によれば、その土地で新規に生産しようとする作物に関しても、その収益を予測することを容易にする農業支援システムを提供することができる。
第１の実施の形態に係る農業支援システム１の全体構成を示すブロック図である。 第１の実施の形態に係る農業支援システム１の動作を説明する流れ図である。 第２の実施の形態に係る農業支援システム１の全体構成を示すブロック図である。 第２の実施の形態に係る農業支援システム１の動作を説明する流れ図である。 第３の実施の形態に係る農業支援システム１の全体構成を示すブロック図である。 第３の実施の形態に係る農業支援システム１の動作を説明する流れ図である。
以下、添付図面を参照して本実施形態について説明する。添付図面では、機能的に同じ要素は同じ番号で表示される場合もある。なお、添付図面は本開示の原理に則った実施形態と実装例を示しているが、これらは本開示の理解のためのものであり、決して本開示を限定的に解釈するために用いられるものではない。本明細書の記述は典型的な例示に過ぎず、本開示の特許請求の範囲又は適用例を如何なる意味においても限定するものではない。
本実施形態では、当業者が本開示を実施するのに十分詳細にその説明がなされているが、他の実装・形態も可能で、本開示の技術的思想の範囲と精神を逸脱することなく構成・構造の変更や多様な要素の置き換えが可能であることを理解する必要がある。従って、以降の記述をこれに限定して解釈してはならない。
［第１の実施の形態］
次に、第１の実施の形態に係る農業支援システムについて図１等を参照して説明する。
図１は、第１の実施の形態に係る農業支援システム１の全体構成を示すブロック図である。この農業支援システム１は、ネットワークＮＷを介して農業関連ビッグデータにアクセス可能に構成されたコンピュータ１００とディスプレイ２００により構成される。コンピュータ１００は、農業関連ビッグデータに基づき、予測対象とされたエリアにおいて、どのような作物が、どの程度の収益が得られるかに関するデータと、その作物の生産計画に関するデータを生成可能に構成されている。
コンピュータ１００は、一例として、ＣＰＵ１０１、入力部１０２、インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０３、表示制御部１０４、ＲＡＭ１０５、ＲＯＭ１０６、通信制御部１０７、及びハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１０８を備える。ＣＰＵ１０１は、コンピュータ１００における各種演算処理・制御・命令などを司る演算制御回路である。入力部１０２は、例えばキーボードやマウス、タッチパネルなど、ユーザからの指示や選択を受け付ける装置である。表示制御部１０４は、ネットワークＮＷを介して取得された各種データを解析・演算し、その解析及び演算の結果として得られた予測結果をディスプレイに表示させる制御を司る。
ＨＤＤ１０８には、収益予測処理や生産計画データの生成を実行するためのコンピュータプログラムが格納されている。このコンピュータプログラムは、収量予測部１１１、作物生産データ記憶部１１２、収益予測データ生成部１１３、生産計画データ生成部１１４、及びデータ加工部１１５をコンピュータ１００において仮想的に実現するよう処理手順を規定している。各部１１１～１１５の動作については後述する。
収量予測部１１１は、予測対象の土地（既存の農地、新規開拓地、耕作放棄地、遊休地など）において、ある作物の収量がどの程度得られるかを、各種データに基づいて予測する。収量予測部１１１は、1つ以上の気象や土質などの平均値などの環境データと作物の平均値など収量データから、予測モデル用の代表データを選択し、データマイニングにより１つ以上の作物、１か所以上の土地の収量を予測することができる。ここで環境データとは、一例として土壌データや環境データなどである。土壌データとしては、国土情報課ＧＩＳデータ（http://nrb-www.mlit.go.jp/kokjo/inspect/landclassification/download/）、環境データとしてはＷＡＧＲＩ（https://api.wagri.net/）、気象庁アメダス（www.jma.go.jp）などから得ることができる。収量予測部の予測結果の一例として、農林水産省の作況調査（ http://www.maff.go.jp/j/tokei/kouhyou/sakumotu/index.html）などが挙げられる。データマイニングは、機械学習などによるビックデータ解析の手法であり、具体的にはRandom Forest、GLMNET Lasso、PLSが例として挙げられる。得られるデータとしては各作物及び各土地での単位面積当たりの収量予測値、各作物や各土地での順位、収量予測値や順位に基づくカテゴリー、ヒートマップ等のデータが挙げられる。
作物生産データ記憶部１１２は、作物生産データを格納する記憶部である。作物生産データは、一例として、作物の売上、経費、農作業の時期、生産時期、収穫時期などのデータを含む。また、作物生産データは、異なる土地毎に作物のデータを記憶している。作物生産データ記憶部１１２は、利用可能な作物生産データの全てを予めハードディスクドライブ１０８自体に格納していてもよいし、図示しない外部のデータベース（サーバ）から適宜転送されたデータを記憶するものであてもよい。作物の売上データは、一例として、政府統計「ｅ－Ｓｔａｔ」の各地域の卸売市場価格から入手することができる。また、作物の生産の経費のデータも同様に、政府統計ｅ－Ｓｔａｔから直接又は間接に入手することができる。また、作業の時期、生産の時期のデータは、作付情報から取得することができる。
作物生産の経費のデータには、農業経営費、農業所得、農業経営収支、労働時間などが含まれ得る。更に、作物生産の経費のデータは、作物生産の経費農業粗収益、農業経営費、農業所得、農業経営収支、労働時間などから取得することができる。より詳しくは、作物生産の経費のデータは、農業収入、農業雑収入、市場等出荷・受取費用、雇用労賃、種苗・苗木代、肥料代、農業薬剤費、材料費、光熱費、農機具費、農用建物費、園芸施設費、賃貸料、作業委託料、土地改良費、水利費、包装費、荷造費、運搬費などから算出することができる。
収益予測データ生成部１１３は、前述の収量予測データ、及び選定された作物に関する作物生産データに基づいて、当該土地において当該作物を栽培した場合の収益、又は収益に関連する事項を予測して、収益予測データとして出力する。例えば収益予測データ生成部１１３は、一例として、各作物及び各土地の組合せ毎に、単位面積当たりの当該作物の収量の予測値と、単位収量当たりの売上額の予測値、単位面積当たりの経費の予測値などを入力データとして、単位面積当たりの売上、収益、その他収益に関連するデータを予測する。
一例として、各作物及び各土地の単位面積当たりの収量予測値に、スーパーマーケットや卸売市場などにおける各作物の単位収量あたりの売上を適用し、当該土地及び作物に関する収益を予測する。卸売市場は、全国の主要な卸売市場の他、近隣の卸売市場も含まれ得る。
ここでは名古屋市中央卸売市場を例にあげると、月別の各作物の単位収量当たりの売上の平均値や中央値、収穫時期の各作物の単位収量当たりの売上額などを、売上データとして取得することができる。仮に、名古屋市中央卸売市場のトマトの平均値の単位収量当たりの売上を３５７円／ｋｇ、トマト１０ａ（単位面積）あたりの収量予測を６，１６７．３ｋｇ／１０ａとした場合、推定された売上（単位面積毎）は２２０．２万円／１０ａになる。
また、一例として、上記の売上とｅ－Ｓｔａｔや各自治体、研究機関等の各作物の単位面積当たりの経費から収益を予測することもできる。例えば、ｅ－Ｓｔａｔの全国平均や都道府県ごとなどの経費情報を利用し、１０ａあたりのトマトの全国平均の経費を１３６．９万円／１０ａとした場合、上記の推定された売上２２０．２万円／１０ａから、収益額は８３．３万円／１０ａになる。
生産計画データ生成部１１４は、前述の収量予測データ、及び作物生産データに基づいて、生産計画データを生成する機能を有する。生産計画データには、各農地における各作物の単位面積当たりの収量予測値、農作業の時期、生産期間、労働時間、農閑期などのデータが含まれる。特に、輪作や二毛作など、複数作物を複数年に亘って生産する生産計画を策定するときは、各作物の作物生産データを、当該複数年を基本として設定する。農閑期が設けられる場合も、その農閑期に関するデータが生産計画データに含まれる。複数作物を複数年数に亘り生産する生産計画では、各農地及び各作物の組合せ毎の各年次での単位面積当たりの収量予測値、農作業、作業時期、生産期間、労働時間、農閑期などが生産計画データに含まれ得る。
生産計画データは、一例として、作付情報から各作物の農作業、作業時期、生産期間、労働時間、農閑期などを含み得る。例えば、ニンジン、ハクサイ、ナスの生産計画の例としては、下記の様となる。
作物：ニンジン
栽培方法：春まき
生産時期：１月上旬～６月上旬
労働時間：１１８．１７時間
農閑期：６月中旬～８月下旬
播種：１月上旬
トンネル設置：１月上旬
収穫：５月中旬
作物：白菜
栽培方法：夏まき移植
生産時期：９月上旬～１１月中旬
労働時間：９３．６６
農閑期：１１月下旬～３月上旬
播種：９月上旬
収穫：１２月中旬
作物：ナス
栽培方法：トンネル早熟
生産時期３月中旬～９月上旬
労働時間：１０４９．０６
播種：１月上旬
加温：１月上旬
育苗：１月上旬
接ぎ木：２月中旬
定植：３月中旬
トンネル設置：３月下旬
収穫期間：５月上旬
データ加工部１１５は、生成された収益予測データ、生成された生産計画データを加工して更に各種データを生成する機能を有する。各種加工データは、一例として、農業生産データ、作物選定データ、農地選定データ、農業生産指導データ、農地評価データ、農地利用データ、開発・販売戦略データ等を含む。これらデータを農業生産者、新規就農者、生産委託者、生産指導者などに提供することにより、複数の作物や農地での生産を容易に比較検討することが可能となり、より収益性に優れる作物や農地の選定、適した生産指導、収益性に基づく農地評価による農地の円滑な売買・賃貸の促進、作物と農地との関係を考慮した農業資材や種苗の開発・販売促進を行うことができる。
作物選定データは、対象とする１つ以上の農地について作物を選定するためのデータであり、農業生産者、新規就農者、生産委託者、生産指導者等に提供されるデータである。作物選定データは、１つ以上の農地での、１つ以上の作物の収益予測及び生産計画からなる農業生産情報を含み得る。具体的には、対象農地における１つ以上の作物の単位面積あたりの売上予測、収益予測、経費や、１つ以上の作物の順位、収益予測や順位に基づくカテゴリー、１つ以上の作物の単位面積当たりの収量予測値、農作業、作業時期、生産期間、労働時間、農閑期などを含み得る。複数作物・複数年数での生産計画が含まれる場合、作物選定データには、１つ以上の作物及び各年次での単位面積当たりの収量予測値、農作業、作業時期、生産期間、労働時間、農閑期などが含まれ得る。
農地選定データは、農業生産者、新規就農者、生産委託者、生産指導者に対し、対象とする１つ以上の作物について農地を選定するためのデータであり、１つ以上の作物での、１つ以上の農地での収益予測及び生産計画からなるデータである。具体的に農地選定データは、対象作物における１つ以上の農地での単位面積あたりの売上予測、収益予測、経費や１つ以上での農地の順位、収益予測や順位に基づくカテゴリー、１つ以上の農地での単位面積当たりの収量予測値、農作業、作業時期、生産期間、労働時間、農閑期などからなる。複数作物・複数年数での生産計画では、農地選定データには、上記に加え、生産計画データ及び収益データから１つ以上の農地での単位面積あたりの売上予測、収益予測、経費や、１つ以上の農地の順位、収益予測や順位に基づくカテゴリー、１つ以上の農地及び各年次での単位面積当たりの収量予測値、農作業、作業時期、生産期間、労働時間、農閑期などが含まれ得る。
農業生産指導データは、生産委託者（企業、研究所、小売業者など）、生産指導者（企業、農業協同組合、自治体、研究所など）に対し提供される、生産指導用のデータである。具体的には、対象とする農地及び作物が限定される場合は、農業生産データ、作物選定データ、及び／又は農地選定データに加え、作物及び農地を選定し作製した生産指導用マニュアルが農業生産指導データとして提供される。また、対象とする作物を限定する場合は、農地選定データに加え、農地及び作物を選定した上で、作製した生産指導用マニュアルが提供される。
農地評価データは、農地に関し、例えば収益性の観点からの評価を行い、その評価の結果を土地所有者、土地管理者、土地借人に対し示すためのデータである。対象とする農地及び／又は作物が限定される場合は、農業生産データに加え、作物及び農地を選定し算出した収益性の観点から、当該農地の評価を行って、農地評価データとして提供する。ここでの土地所有者には、地権者、農家、土地持ち非農家、自治体、企業、小売業者、農業協同組合などが含まれ得る。土地管理者には、不動産業者、地権者、農家、土地持ち非農家、自治体、企業、小売業者、農業協同組合などが含まれ得る。環境データとしては、土壌データや環境データなどがあり、その一例として、土壌データとしては国土情報課GISデータ（http://nrb-www.mlit.go.jp/kokjo/inspect/landclassification/download/）、環境データとしてはWAGRI（https://api.wagri.net/）、気象庁アメダス（www.jma.go.jp）などがある。収量データの一例として、農林水産省の作況調査（http://www.maff.go.jp/j/tokei/kouhyou/sakumotu/index.html）などがある。データマイニングには機械学習などのビックデータ解析であり、Random Forest、GLMNET Lasso、PLSが例としてあげられる。得られるデータとしては各作物及び各土地での単位面積当たりの収量予測値、各作物や各土地での順位、収量予測値や順位に基づくカテゴリー、ヒートマップ等のデータがあげられる。農家、企業、農業学校、研究所、農業協同組合、企業、小売業者などが含まれ得る。
農地利用データは、例えば、自治体や企業など、農地を利用したい個人、法人、団体等に対し提供される、農地の利用に関するデータである。具体的には、対象とする農地及び／又は作物が限定される場合は、農業生産データ、作物選定データ、及び／又は農地選定データに加え、作物及び農地を選定し作製した農地利用データが提供される。
開発・販売戦略データは、農業資材会社、種苗会社、農業研究所等に対し提供される、ある作物の栽培に関して必要となる農業資材や種苗などの研究開発・及び販売戦略に関するデータである。対象とする農地及び／又は作物が限定される場合は、農業生産データ／作物選定データ／農地選定データなどに加え、作物及び農地を選定し作製した農業資材や種苗に関する開発・販売戦略データが提供される。ここでの農業資材会社には、農業道具などを提供する農業資材会社に加え、農薬会社、肥料会社、農業機械会社などが含まれ得る。種苗会社には、種苗を開発する会社に加え、種苗を生産・販売する会社も含まれ得る。農業研究所には、農研機構や農業試験場などが含まれ得る。
ここでの農業生産者には、農家、農業学校、農業経営者、兼業農家、農業事業体、農業サービス事業体、農業法人、農業協同組合などが含まれる。また、新規就農者には、農家後継者、起業家、新規学卒就農者、離職就農者などがある。生産委託者には、企業、研究所、小売業者などが含まれる。生産指導者には、企業、農業協同組合、自治体、研究所などが含まれる。
ここでの作物は、穀物、野菜、果樹、花卉などを意味する。作物は１つに限定されるものでは無く、複数の作物であっても良い。農地は、農業生産に利用されている既存の農地の他、新規開拓地、耕作放棄地、又は遊休地など、今後農業生産を検討する土地を含む。農地は一つの農地に限定されるものでは無く、複数の農地であっても良い。
農業の収益性を向上させるには、複数の作物や農地について生産することで得られる売上や収益などのデータを予測し（以下、これを総称して「収益予測データ」という）、複数の作物に関し収益を比較検討することが重要である。しかし、新たな作物の生産に取組むとき、その作物を生産に必要な経費や単位収量当たりの市場価格などの情報に比べ、収益の計算上最も重要となる収量のデータは、生産環境の影響を強く受けるため変動が大きい。そのため、候補となる作物を試験的に生産し、環境への適応性の評価が必要となる。しかし、作物は、穀物（イネ、コムギ、オオムギなど）加え、野菜（ダイズ、ラッカセイ、エンドウ、トマト、ナス、ピーマン、パプリカ、ジャガイモ、サツマイモ、キャベツ、レタス、ハクサイ、ダイコン、ブロッコリー、ネギ、タマネギ、キュウリ、カボチャ、ホウレンソウ、ニンジン、ゴボウ、イチゴ、メロン、スイカなど）、果樹（リンゴ、モモ、ナシ、ミカン、ブドウなど）、花卉（キク、カラー）など多岐に及ぶ。これら様々な作物を試験的に生産し比較検討することは、多くの労力、コスト、年数がかかり、農業の収益性向上を図る上で大きな障壁となっている。
また、近年、耕作放棄地の増加が問題となっている。耕作放棄地の増加の原因としては、収益が上がる作物がないこと、新規就農者が少ないことなどがある。
このような耕作放棄地への対策は、様々に講じられている。例えば、北海道では、乳価低迷や飼料穀物高騰など経営環境悪化、及び就農者の高齢化から、耕作放棄地が増加していた。しかし、荒廃農地等利活用促進交付金などの働きかけにより、収益性に優れるダッタンソバの生産に置き換えることで耕作放棄地の再生が進んでいる。
また、石川県では、葉タバコ需要減少による離農により耕作放棄地が増加していたが、収益性の高いジャガイモ、黒キャベツ、赤ダイコン等に生産を切り換えることで、収益を向上させ、耕作放棄地の再生を進める取組みを実行している。
これらの事例のように、収益性の低い既存の作物から、収益性の高い別の作物への切り替えを進めることで、農業を再生する取組みが進んでいる。しかし、収益性に優れる作物の選定は容易では無く、特に複数の作物や農地を比較検討することは困難であり、このことが耕作放棄地の再生や新規開拓地の増加を促進する上で大きな問題となっている。
また、農業を新たに始める新規就農者にとって、農地や作物の選定が必要だが、その農地に関し農業関係者が保有する情報は限定的であり、複数の作物や農地を比較検討することは困難である。特に、その地域で生産実績の無い又は少ない作物については、収益性に加え、農作業の時期、生産期間、収穫時期の情報などが得られにくい。特に、輪作など複数の作物を数年に亘り生産する場合、それぞれの作物の生産期間や収量、収益を組合せた検討が必要だが、情報量の入手が困難であり、これが新規就農者の増加が進まない原因の一つとなっている。
また、農業生産性の向上には、適切な農作業、特に、最新の技術の導入が重要であり、生産指導が重要な役割を担っている。しかし、生産指導者は、一般に経験のある作物の情報はあるものの、新規の作物については情報が不十分であり、特に、複数の作物や農地を比較し、適切に指導することは困難である。
更に、新たな産地形成などを含む農業生産性の向上には、農業資材会社や種苗会社などによる農業資材や種苗の開発・販売が不可欠である。しかし、これまで生産した経験の無い作物に関し、気候帯区分ごとの情報などを適用し対応する場合があるものの、情報が限定的であり、情報不足が農業資材や種苗の開発・販売する上で大きな障壁となっている。また、農地の利活用促進も農業生産性の向上のために重要であるが、生産性や収益性により農地を評価する仕組みがなく、評価が土地所有者や土地管理者の勘や経験に依存し、情報が限定的であり、そのため農地の利活用が十分進んでいないのが現状である。
このような問題に対処するため、この第１の実施の形態の農業支援システムは、上述のように、演算手段を構成するＣＰＵ１０１において、上述のプログラムの実行により、予測対象の土地の特性、及び前記土地の環境を含むデータに基づき、作物の収量を予測し、更に収量データ及び作物生産データに基づき作物を生産する場合の収益を予測する。加えて、収量予測及び作物生産データに基づいて、作物の生産計画も生成される。こうして生成された収益予測データと、作物の生産計画データとが、農業関係者に提示される。更に、この収益予測データや生産計画データが加工されて、異なるデータに加工して出力することも可能である。このように、本実施の形態によれば、新規の土地における栽培や新規の作物の栽培を、収益の予測を行うと共に、データに基づいた生産計画に基づいて実行することが可能になる。
また、本システムによれば、実際に作物の栽培を行っている農家だけではなく、新規就農者や、自己所有の土地を自ら使用するか、他社に使用させることにより有効活用を図りたい土地所有者や企業に対しても有効な情報を提供することができる。本システムにより、多数の農地の収益性評価情報等を集積しデータベースとして構築することができる。このデータベースを、インターネット等を介して公開し、検索・閲覧可能とすることで、例えば土地を借りて農業を始めることを検討している人が閲覧し、農地の賃借を検討することができる。土地を借りることを検討している人が閲覧する時には、その土地での収益性や作物、地域、面積などの情報を検索可能とすることができる。このように、収益性評価情報をデータベース化することにより、評価情報提供システムによって土地所有者、土地管理者と土地借人をマッチングすることが可能になる。
［第２の実施の形態］
次に、第２の実施の形態に係る農業支援システムについて図３等を参照して説明する。
図３は、第２の実施の形態に係る農業支援システム１の全体構成を示すブロック図である。第２の実施の形態のシステム１は、ＨＤＤ１０８に格納されているコンピュータプログラム、及びこのコンピュータプログラムにより仮想的に実現される部分において、第１の実施の形態と異なっている。図３において、図１と同一の構成要素については同一の参照符号を付しているので、以下では重複する説明は省略する。
第２の実施の形態のシステム１におけるコンピュータプログラムは、第１の実施の形態と同一の機能に加え、更に、土壌分析部１１６、及び生産管理データ生成部１１７を備えるよう構成される。土壌分析部１１６は、対象となる土地における土壌の特性を分析し、その分析結果としての土壌分析データを出力する。また、生産管理データ生成部１１７は、選定された土地及び作物、その土地での当該作物の収益予測データ、生産計画データ、並びに土壌分析データに従い、当該土地で当該作物を生産する場合における生産管理のための生産管理データを生成する機能を有する（図４参照）。
土壌分析部１１６は、例えば、クリタ分析センター株式会社の「SOFIX」（URL：https://www.kuritabunseki.co.jp/?page_id=7414）、株式会社みらい蔵の「土壌分析」（URL：http://mirai-zou.co.jp/）、農林水産省の「らくらく土壌診断」（http://www.maff.go.jp/j/seisan/kankyo/hozen_type/h_sehi_kizyun/tottori01.html）などの公知のシステムによって実現することもできる。また、生産管理データ生成部１１７は、トヨタ自動車株式会社の「豊作計画」（https://www.toyota.co.jp/housaku/）、富士通株式会社の「Akisai」（https://jp.fujitsu.com/solutions/cloud/agri/）、パナソニック株式会社の「栽培ナビ」（https://agri.panasonic.com/saibai/）、クボタ株式会社提供の「KSAS」（https://ksas.kubota.co.jp/）などの公知のシステムによって実現することもできる。
この第２の実施の形態によれば、図４に示すように、収益予測データ、生産計画データに加え、対象の土地の土壌分析データも取得し、これらのデータに基づいて生産管理データ生成部において生産管理データが提供される。これにより、新規の土地における栽培や新規の作物の栽培を、収益の予測を行うと共に、データに裏打ちされた計画に基づいて実行することが可能になる。
［第３の実施の形態］
次に、第３の実施の形態に係る農業支援システムについて図５等を参照して説明する。
図５は、第３の実施の形態に係る農業支援システム１の全体構成を示すブロック図である。第３の実施の形態のシステム１は、ＨＤＤ１０８に格納されているコンピュータプログラム、及びこのコンピュータプログラムにより仮想的に実現される部分において、前述の実施の形態と異なっている。図５において、図１と同一の構成要素については同一の参照符号を付しているので、以下では重複する説明は省略する。
第３の実施の形態のシステム１におけるコンピュータプログラムは、第２の実施の形態と同一の機能に加え、更に、経営管理データ生成部１１８を備えるよう構成される。経営管理データ生成部１１８は、選定された土地及び作物、その土地での当該作物の収益予測データ、生産計画データ、並びに土壌分析データに従い、当該土地で当該作物を生産する農業経営を実践する場合における当該農業経営に関する経営管理データを生成する機能を有する（図６参照）。
経営管理データは、生産管理データと密接に関連する。このため、生産管理データ生成部１１７では、経営管理データも参照しつつ生産管理データを生成すると共に、経営管理データ生成部１１８では、生産管理データも参照しつつ経営管理データを生成する。また、生成済みの生産管理データ、及び経営管理データを、一方を他方に反映させるような形でデータ加工部１１５において加工して再出力することも可能である。
本発明は上記した実施の形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施の形態の構成の一部を他の実施の形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施の形態の構成に他の実施の形態の構成を加えることも可能である。また、各実施の形態構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
１…農業支援システム、１００…コンピュータ、１０１…ＣＰＵ、１０２…入力部、１０３…インタフェース（Ｉ／Ｆ）、１０４…表示制御部、１０５…ＲＡＭ、１０６…ＲＯＭ、１０７…通信制御部、１０８…ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、１１１…収量予測部、１１２…作物生産データ記憶部、１１３…収益予測データ生成部、１１４…生産計画データ生成部、１１５…データ加工部、１１６…土壌分析部、１１７…生産管理データ生成部、１１８…経営管理データ生成部、２００…ディスプレイ、ＮＷ…ネットワーク。

Claims (5)

  1. データ入力手段、データ記憶手段及び演算手段を含むコンピュータシステムとして構成され、
    前記演算手段は、
    予測対象の土地の特性、及び前記土地の環境を含むデータに基づき、作物の収量を予測して収量データを出力する収量予測部と、
    作物の売上、経費、農作業の時期、生産時期、収穫時期を少なくとも含む、作物の生産に関する作物生産データを異なる土地毎に記憶する作物生産データ記憶部と、
    前記収量データ及び前記作物生産データに基づき前記作物を生産する場合の収益を予測して収益予測データを出力する収益予測部と
    を備え、
    前記収益予測部は、各作物及び各土地の組合せ毎に、単位面積当たりの当該作物の収量の予測値、単位収量当たりの売上額の予測値、及び単位面積当たりの経費の予測値を入力データとして、単位面積当たりの収益を予測する
    ことを特徴とする農業支援システム。
  2. 前記収量データ及び前記作物生産データに基づき前記作物を生産する場合の生産計画を生成し生産計画データを出力する、請求項１に記載の農業支援システム。
  3. 前記土地の土壌を分析し土壌分析データを出力する土壌分析部を更に備える、請求項１に記載の農業支援システム。
  4. 前記収益予測データ及び前記土壌分析データに基づき前記土地における前記作物に関する生産管理のための生産管理データを生成する生産管理データ生成部を更に備える、請求項３に記載の農業支援システム。
  5. 前記収益予測データ及び前記土壌分析データに基づき前記土地において前記作物の生産を行う場合における経営管理のための経営管理データを生成する経営管理データ生成部を更に備える、請求項４に記載の農業支援システム。
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