JP7458300B2 - 作業情報管理システム、作業情報管理プログラム、及び作業情報管理方法 - Google Patents

Description

本発明は、作業情報管理システム、作業情報管理プログラム、及び作業情報管理方法に関するものである。

近年、栽培管理の分析に圃場における農作業に関する情報を用いることが研究されている。

特許文献１には、圃場内で農作業に用いられる農業機械から位置情報と稼働情報とを受信して、圃場内での作業情報を記録する技術が開示されている。記録された作業情報は、栽培管理の分析に利用される。

特開２０１８－１９０２９２号公報

特許文献１に記載の技術では、作業に用いた位置情報と稼働情報とに基づき、作業領域ごとに作業の種類、例えば耕起、整地、元肥散布、植付などが判断される。この判断された作業の種類が間違っている場合、ユーザが作業領域ごとに変更する。このため、ユーザは、すべての作業領域について、作業の種類を確認する必要がある。

上記の状況に鑑み、本開示は、作業の種類の推定確率をユーザに提供することで、効率的に作業種別を確認することができる作業情報管理システムを提供することを目的の１つとする。他の目的については、以下の記載及び実施の形態の説明から理解することができる。

以下に、発明を実施するための形態で使用される番号・符号を用いて、課題を解決するための手段を説明する。これらの番号・符号は、特許請求の範囲の記載と発明を実施するための形態との対応関係の一例を示すために、参考として、括弧付きで付加されたものである。よって、括弧付きの記載により、特許請求の範囲は、限定的に解釈されるべきではない。

上記目的を達成するための一実施の形態による作業情報管理システム（１０００）は、作業種別推定部（１６０）と、画像生成部（１７０）と、表示部（２５０）とを備える。作業種別推定部（１６０）は、圃場で作業を行っているときの作業車両（３０）の稼働情報に基づき、作業の作業種別（３４０）を推定し、作業種別（３４０）を推定するときの推定確率（３５０）を取得する。画像生成部（１７０）は、作業が行われた作業領域（３３０）と、作業種別（３４０）と、推定確率（３５０）とを関連付けて表す表示画像を生成する。表示部（２５０）は、表示画像を表示して、表示画像に表された作業種別（３４０）を変更する操作を受け付ける。

上記目的を達成するための一実施の形態による作業情報管理プログラム（４００）は、圃場で作業を行っているときの作業車両（３０）の稼働情報に基づき、作業の作業種別を推定し、作業種別を推定するときの推定確率を取得することを演算装置（１２０）に実行させる。また、作業情報管理プログラム（４００）は、作業が行われた作業領域（３３０）と、作業種別（３４０）と、推定確率（３５０）とを関連付けて表す表示画像を生成することを演算装置（１２０）に実行させる。さらに、作業情報管理プログラム（４００）は、前記表示画像に表された前記作業種別を変更することを表すデータ変更信号に基づき、前記作業種別を変更することを演算装置（１２０）に実行させる。

上記目的を達成するための一実施の形態による作業情報管理方法は、圃場で作業を行っているときの作業車両（３０）の稼働情報に基づき、作業の作業種別（３４０）を推定し、作業種別（３４０）を推定するときの推定確率（３５０）を取得することを含む。また、作業情報管理方法は、作業が行われた作業領域（３３０）と、作業の作業種別（３４０）と、作業種別（３４０）の確からしさを表す推定確率（３５０）とを関連付けて表す表示画像を生成することと、表示画像を表示することとを含む。さらに、作業情報管理方法は、表示画像に表された作業種別（３４０）を変更することを含む。

上記の形態によれば、ユーザは、作業情報管理装置に登録される作業種別を効率的に確認することができる。

一実施の形態における作業情報管理システムの概略図である。 一実施の形態における作業データの構成を表す図である。 一実施の形態における表示部が表示する表示画像を表す図である。 一実施の形態における作業情報管理システムが実行する機能ブロックを表す図である。 一実施の形態における作業情報管理プログラムによる処理を表すフローチャートである。 一実施の形態における作業情報管理プログラムと表示プログラムによる処理を表すフローチャートである。 一実施の形態における作業情報管理プログラムによる処理を表すフローチャートである。 一実施の形態における作業情報管理プログラムの処理を説明するための図である。 一実施の形態における表示部が表示する表示画像を表す図である。

（実施の形態１）
本発明の本実施の形態による作業情報管理システム１０００を、図面を参照して説明する。本実施の形態において、図１に示すように、作業情報管理システム１０００は、作業情報管理装置１００と、端末２００とを備える。作業情報管理装置１００は、ネットワーク２０、例えばインターネットを介して、端末２００と、作業車両３０と通信可能に接続されている。

作業情報管理装置１００は、作業車両３０から圃場での稼働情報を取得して、取得した稼働情報に基づき、作業に関する情報、例えば作業種別、作業期間、作業領域などを推定し、推定した各情報を１つの作業単位で格納する。この作業単位は、作業車両３０からの稼働情報において１つの作業期間における作業を表し、例えば、作業車両３０のエンジンが始動してから停止するまでの作業を表す。作業種別は、圃場で行われた作業の種類、例えば耕起、整地、施肥、植付などを表す。また、作業情報管理装置１００は、作業種別を推定したときの確からしさを表す推定確率を作業種別と合わせて格納する。稼働情報は、圃場で作業を行っているときの作業車両３０の状態を表す情報を含み、例えば作業車両３０の速度、操舵角、エンジン回転数、各種クラッチのＯＮ／ＯＦＦ状況、作業車両３０の各時刻の位置情報、作業期間などを表す情報を含む。作業車両３０が作業機械を牽引する車両、例えばトラクターであるとき、稼働情報には、作業機械に動力を伝達するときのＰＴＯ（power take-off）回転数、作業機械の姿勢を示すヒッチ高さやリフトアーム角度などの情報が含まれてもよい。

端末２００は、作業情報管理装置１００から作業に関する情報を取得し、ユーザ、例えば作業者、圃場の所有者などに取得した作業に関する情報を提供する。この作業に関する情報は、作業種別を推定したときの推定確率を含む。ユーザは、端末２００から提供される推定確率を確認することで、推定確率が低い作業の作業種別を優先して確認することができる。また、ユーザは、推定確率が高い作業種別の確認を省略することができる。このように、ユーザは、推定確率を確認することで、作業に関する情報を効率的に確認することができる。

作業情報管理装置１００の構成を説明する。作業情報管理装置１００は、入出力装置１１０と、演算装置１２０と、通信装置１３０と、記憶装置１４０とを備える。作業情報管理装置１００は、例えば、コンピュータである。入出力装置１１０には、演算装置１２０が処理を実行するための情報が入力される。また、入出力装置１１０は、演算装置１２０が処理を実行した結果を出力する。入出力装置１１０は、様々な入力装置と出力装置とを含み、例えば、キーボード、マウス、マイク、ディスプレイ、スピーカー、タッチパネルなどを含む。入出力装置１１０は省略されてもよい。

通信装置１３０は、ネットワーク２０に電気的に接続され、ネットワーク２０を介して各々の装置との通信を行う。通信装置１３０は、作業車両３０から取得する稼働情報を演算装置１２０に転送する。また、演算装置１２０が生成した信号を端末２００に転送する。通信装置１３０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などの種々のインタフェースを含む。

記憶装置１４０は、作業種別を推定するための様々なデータ、例えば作業データ３００と、作業情報管理プログラム４００とを格納する。記憶装置１４０は、作業情報管理プログラム４００を記憶する非一時的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）として用いられる。作業情報管理プログラム４００は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体１に記録されたコンピュータプログラム製品(computer program product)として提供されてもよく、または、サーバからダウンロード可能なコンピュータプログラム製品として提供されてもよい。

作業データ３００は、圃場の作業に関するデータ、例えば作業車両３０からの稼働情報から算出されるデータを含む。例えば、作業データ３００は、図２に示すように、作業ＩＤ３１０と、作業期間３２０を表す作業期間情報と、作業領域３３０を表す作業領域情報と、作業種別３４０を表す作業種別情報と、推定確率３５０を表す推定確率情報と、作業種別３４０の登録状態の作業種別状態３６０を表す作業種別状態情報とを含む。作業ＩＤ３１０と、作業期間情報と、作業領域情報と、作業種別情報と、推定確率情報と、作業種別状態情報とは、作業データ３００に関連付けて登録されている。作業ＩＤ３１０は、圃場で行われた作業の単位を区別するために用いられる識別子を表し、作業ごとに異なる値が割り当てられる。

作業期間３２０は、圃場の作業を開始した時刻と終了した時刻とを表す。作業期間３２０は、例えば、作業車両３０が圃場に入った時刻と、圃場から出た時刻とを表す。また、作業期間３２０は、作業車両３０が起動、例えばエンジンが始動する時刻と、作業車両３０が停止、例えばエンジンが停止する時刻とを表してもよい。作業期間３２０は、圃場の作業が行われた期間を表す任意の形式を選択してもよい。

作業領域３３０は、圃場の作業が行われた領域、例えば位置と形状とを表す。例えば、作業ＩＤ３１０が「ＯＰ０１」で示された「Ａ」は、図３に示すように、作業領域３３０Ａを表す。作業領域３３０Ａは、作業ＩＤ３１０が「ＯＰ０１」である作業が行われた領域であり、「ＯＰ０１」で示される作業期間３２０の期間に作業が行われた領域である。なお、図２において、作業ＩＤ３１０が「ＯＰ０２」で示された「Ｂ」は、図３の作業領域３３０Ｂを表す。同様に、「ＯＰ０３」で示された「Ｃ」は作業領域３３０Ｃを表し、「ＯＰ０４」で示された「Ｄ」は作業領域３３０Ｄを表し、「ＯＰ０５」で示された「Ｅ」は作業領域３３０Ｅを表す。

作業種別３４０は、圃場で行われた作業の種類、例えば耕起、整地、施肥、植付などを表す。例えば、図２に示す作業データ３００において、作業ＩＤ３１０が「ＯＰ０１」で示された作業の作業種別３４０は、「耕起」であることを表す。このため、作業データ３００は、「ＯＰ０１」に示された作業期間３２０が表す期間に、図３に示す作業領域３３０Ａにおいて「耕起」が行われたことを表す。作業データ３００は、同様に、「ＯＰ０２」に示された作業期間３２０が表す期間に作業領域３３０Ｂにおいて「耕起」が行われたことを表し、「ＯＰ０３」に示された作業期間３２０が表す期間に作業領域３３０Ｃにおいて「耕起」が行われたことを表す。また、作業データ３００は、「ＯＰ０４」に示された作業期間３２０が表す期間に作業領域３３０Ｄにおいて「耕起」が行われたことを表し、「ＯＰ０５」に示された作業期間３２０が表す期間に作業領域３３０Ｅにおいて「除草」が行われたことを表す。

推定確率３５０は、推定された作業種別３４０の確からしさを表す。例えば、作業種別３４０が機械学習により得られる学習済みモデルを用いて推定される。推定確率３５０は、学習済みモデルが作業種別３４０を推定したときに算出された確率を表す。例えば、図２の作業データ３００において、「ＯＰ０１」の推定確率３５０に示された「０．９０」は、作業種別３４０が「耕起」である確率が９０％であることを表す。「ＯＰ０２」の推定確率３５０に示された「０．９３」は、作業種別３４０が「耕起」である確率が９３％であることを表す。

作業種別状態３６０は、作業種別３４０が確定している否かの状態を表す。例えば、図２の作業データ３００において、「ＯＰ０１」の作業種別状態３６０に示された「確定」は、作業種別３４０が「耕起」で確定していることを表す。「ＯＰ０３」の作業種別状態３６０に示された「未確定」は、作業種別３４０が「耕起」で確定していないことを表す。

作業データ３００は、図１に示す演算装置１２０に読み出され、作業種別３４０を推定するための様々なデータ処理に使用される。演算装置１２０は、作業情報管理プログラム４００を記憶装置１４０から読み出し実行して、作業車両３０の稼働情報に基づき作業種別３４０を推定する。例えば、演算装置１２０は、中央演算処理装置（ＣＰＵ；Central Processing Unit）などを含む。

演算装置１２０は、作業情報管理プログラム４００を読み出し実行することで、図４に示すように、作業種別３４０を推定するための作業登録部１５０と、作業種別推定部１６０と、画像生成部１７０と、応答部１８０とを実現する。作業登録部１５０は、作業車両３０から得られた稼働情報に基づき、作業領域３３０を算出して、算出した作業領域３３０を表す作業領域情報を新たな作業として作業データ３００に登録する。作業種別推定部１６０は、作業車両３０から得られた稼働情報に基づき、作業種別３４０を推定して、登録された作業と関連付けて推定した作業種別３４０を表す作業種別情報を作業データ３００に登録する。画像生成部１７０は、作業データ３００に基づき、端末２００の表示部２５０に表示する表示画像を生成する。応答部１８０は、端末２００の表示部２５０からの要求に応じて、画像生成部１７０が生成した表示画像を送信する。

次に、端末２００の構成を説明する。端末２００は、図１に示すように、入出力装置２１０と、演算装置２２０と、通信装置２３０と、記憶装置２４０とを備える。端末２００は、例えば、コンピュータ、タブレット、携帯電話などを含む。入出力装置２１０には、演算装置２２０が処理を実行するための情報が入力される。また、入出力装置２１０は、演算装置２２０が処理を実行した結果を出力する。入出力装置２１０は、様々な入力装置と出力装置とを含み、例えば、キーボード、マウス、マイク、ディスプレイ、スピーカー、タッチパネルなどを含む。

通信装置２３０は、ネットワーク２０に電気的に接続され、ネットワーク２０を介して各々の装置との通信を行う。通信装置２３０は、作業情報管理装置１００から取得する作業データ３００に含まれる情報を演算装置２２０に転送する。また、演算装置２２０が生成した信号を作業情報管理装置１００に転送する。通信装置２３０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などの種々のインタフェースを含む。

記憶装置２４０は、作業情報管理装置１００に登録されている作業データ３００を表示するための様々なデータ、例えば表示プログラム５００を格納する。記憶装置２４０は、表示プログラム５００を記憶する非一時的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）として用いられる。表示プログラム５００は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体２に記録されたコンピュータプログラム製品(computer program product)として提供されてもよく、または、サーバからダウンロード可能なコンピュータプログラム製品として提供されてもよい。表示プログラム５００は、記憶媒体１に記録されて提供されてもよい。

演算装置２２０は、表示プログラム５００を読み出し実行することで、図４に示すように、作業情報管理装置１００に格納された作業データ３００の情報を表示する表示部２５０を実現する。表示部２５０は、作業情報管理装置１００に格納された作業データ３００の情報を取得して、作業データ３００に登録された情報を表示する。また、表示部２５０は、ユーザの操作により、作業データ３００に登録された情報を更新する。

（作業情報管理装置の動作）
作業情報管理装置１００の演算装置１２０は、作業車両３０から稼働情報を受信すると、作業情報管理プログラム４００を読み出し実行する。作業情報管理プログラム４００を実行することで、演算装置１２０は、作業登録部１５０と作業種別推定部１６０とにより、図５に示す処理を実行する。

ステップＳ１００において、作業登録部１５０は、作業車両３０から受信される稼働情報に基づき、作業期間３２０を決定する。例えば、作業登録部１５０は、作業車両３０が起動された時刻から作業車両３０が停止された時刻までを作業期間３２０として決定する。また、作業登録部１５０は、作業車両３０の作業を開始する時刻と終了する時刻と、例えば作業車両３０に牽引される作業機械が駆動する時刻と停止する時刻とに基づき、作業期間３２０を決定してもよい。作業登録部１５０は、受信された稼働情報に対応する作業に新たな作業ＩＤ３１０を付与し、決定した作業期間３２０を付与した作業ＩＤ３１０に関連付けて新たな作業として作業データ３００に登録する。

ステップＳ１１０において、作業登録部１５０は、決定した作業期間３２０における作業車両３０の位置情報に基づき、作業領域３３０を決定する。作業車両３０は、測位装置、例えばＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の受信機を備え、作業期間３２０に移動した各時刻の位置を表す位置情報を取得する。取得した位置情報は、作業車両３０から作業情報管理装置１００の演算装置１２０に伝達される。演算装置１２０で実行される作業登録部１５０は、取得した位置情報に基づき、作業領域３３０を決定する。例えば、作業領域３３０は、取得した位置情報に表される位置を含む任意の閉じた図形、例えば多角形、矩形などで表される。例えば、作業領域３３０は、取得した位置情報のすべてを囲むような図形で表される。作業登録部１５０は、決定した作業領域３３０を作業ＩＤ３１０と関連付けて作業データ３００に登録する。これにより、作業領域３３０は、ステップＳ１００で決定した作業期間３２０に関連付けられる。

ステップＳ１２０において、作業種別推定部１６０は、作業車両３０から受信される稼働情報に基づき、作業種別３４０を推定する。例えば、作業種別推定部１６０は、機械学習により得られた学習済みモデルを用いて、作業種別３４０を推定する。この場合、学習済みモデルは、稼働情報から作業種別３４０を推定するように、学習されている。また、作業種別推定部１６０は、作業種別３４０を、作業車両３０の機種に基づき推定してもよい。この場合、記憶装置１４０は、作業車両３０の機種と、作業種別３４０に表される作業とを関連付ける作業対応データを格納する。作業種別推定部１６０は、作業対応データに基づき、作業種別３４０を推定する。

作業種別推定部１６０は、決定した作業種別３４０を作業ＩＤ３１０と関連付けて作業データ３００に登録する。これにより、作業種別３４０は、ステップＳ１００で決定した作業期間３２０と、ステップＳ１１０で決定した作業領域３３０とに関連付けられる。例えば、図２に示すように、作業データ３００は、作業ごとに、作業期間３２０と作業領域３３０と作業種別３４０とを関連付けて保持する。

また、作業種別推定部１６０は、推定された作業種別３４０の推定確率３５０を作業データ３００に登録する。例えば、作業種別推定部１６０は、機械学習により得られた学習済みモデルを用いるとき、学習済みモデルが推定したときの推定確率３５０を取得して、取得した推定確率３５０を作業データ３００に登録する。また、作業機械の種類と作業種別３４０とを対応付ける作業対応データは、作業機械の種類から作業種別３４０を推定するときの推定確率３５０を含んでもよい。作業種別推定部１６０は、作業対応データに基づき推定された作業種別３４０の推定確率３５０を取得して、取得した推定確率３５０を作業データ３００に登録してもよい。

ステップＳ１３０において、作業種別推定部１６０は、推定確率３５０に基づき、作業種別状態３６０を決定する。作業種別推定部１６０は、推定確率３５０が確定閾値より大きいとき、推定された作業種別３４０は正しいとして、作業種別状態３６０を「確定」として決定する。作業種別推定部１６０は、推定確率３５０が確定閾値以下のとき、推定された作業種別３４０は間違っている可能性があるとして、作業種別状態３６０を「未確定」として決定する。決定した作業種別状態３６０は、作業データ３００に登録される。確定閾値が０．８５であるとき、図２に示すように、推定確率３５０が０．８５より大きい「ＯＰ０１」、「ＯＰ０２」、「ＯＰ０５」に対応する作業種別状態３６０には「確定」が登録される。推定確率３５０が０．８５以下である「ＯＰ０３」、「ＯＰ０４」に対応する作業種別状態３６０には「未確定」が登録される。

このように、作業登録部１５０と作業種別推定部１６０とは、作業車両３０の稼働情報に基づき、図２に示す作業データ３００に各種情報を登録する。

（作業データを表示する動作）
端末２００の演算装置２２０は、ユーザの操作に応じて、作業情報管理装置１００に登録されている作業データ３００を入出力装置２１０に表示する。演算装置２２０は、ユーザの操作に応じて、表示プログラム５００を読み出し実行する。表示プログラム５００を実行することで、演算装置２２０は、表示部２５０により図６に示す処理の一部を実行する。作業情報管理装置１００の演算装置１２０は、表示部２５０からの要求に応じて、作業情報管理プログラム４００を実行し、画像生成部１７０と応答部１８０とにより図６に示す処理の一部を実行する。

ステップＳ２００において、表示部２５０は、ユーザの操作に応じて、作業情報管理装置１００に作業データ３００を要求するためのデータ要求信号を生成する。端末２００の入出力装置２１０は、ユーザから作業データ３００を表示する表示操作を受け付ける。入出力装置２１０に表示操作が入力されると、表示部２５０は、データ要求信号を生成し、生成したデータ要求信号を作業情報管理装置１００の演算装置１２０に送信する。ユーザの表示操作は、作業データ３００に登録されている作業から、ユーザが作業種別３４０を確認する作業を抽出するための抽出条件を含んでもよい。抽出条件は、例えば、ユーザが指定した期間に作業期間３２０が含まれることでもよく、ユーザによる表示操作が行われた時刻から１週間前までの間に作業期間３２０が含まれることでもよい。

ステップＳ２１０において、作業情報管理装置１００の演算装置１２０で実行される応答部１８０は、データ要求信号に基づき、画像生成部１７０を起動する。起動した画像生成部１７０は、作業データ３００に基づき、端末２００の入出力装置２１０に表示される画像を生成する。画像生成部１７０は、抽出条件を満たす作業を作業データ３００から抽出し、抽出した作業の作業領域３３０の位置と形状とを作業データ３００から取得する。取得した作業領域３３０の位置と形状とに基づき、画像生成部１７０は、図３に示すように、作業領域３３０を地図上に表した表示画像を生成する。

画像生成部１７０は、作業データ３００に基づき、図３に示すように、作業領域３３０における作業情報３７０Ａ～３７０Ｅ（以下、作業情報３７０Ａ～３７０Ｅを区別しないとき作業情報３７０として参照する。）を地図上に表した表示画像を生成する。作業情報３７０は、作業領域３３０において行われた作業に関する情報を含み、例えば作業期間３２０と、作業種別３４０と、推定確率３５０と、作業種別状態３６０とを含む。画像生成部１７０は、作業情報３７０に含まれる情報を作業データ３００から取得する。画像生成部１７０は、対応する作業領域３３０が表示される位置に応じて、取得した作業情報３７０を表した表示画像を生成する。

画像生成部１７０は、推定確率３５０を色の違いで表してもよい。画像生成部１７０は、推定確率３５０に基づき、抽出された作業を複数、例えば３つに分類して、作業の分類に応じて作業領域３３０の色を決定する。例えば、画像生成部１７０は、推定確率３５０が確定閾値より大きい作業を第１作業群に分類し、推定確率３５０が確定閾値以下かつ第１閾値より大きい作業を第２作業群に分類し、推定確率３５０が第１閾値以下である作業を第３作業群に分類する。この場合、作業種別状態３６０が「確定」である作業は、第１作業群に分類される。画像生成部１７０は、生成する画像において、第１作業群に含まれる作業領域３３０を第１色、例えば青色で表し、第２作業群に含まれる作業領域３３０を第２色、例えば緑色で表し、第３作業群に含まれる作業領域３３０を第３色、例えば赤色で表す。

例えば、図２に示す作業データ３００において、推定確率３５０が確定閾値より大きい第１作業群は、「ＯＰ０１」と、「ＯＰ０２」と、「ＯＰ０５」とを含む。このため、図３に示す画像において、「ＯＰ０１」に対応する作業領域３３０Ａと、「ＯＰ０２」に対応する作業領域３３０Ｂと、「ＯＰ０５」に対応する作業領域３３０Ｅとは第１色で表される。第１閾値が５０％であるとき、図２に示すように、推定確率３５０が確定閾値以下かつ第１閾値より大きい第２作業群は「ＯＰ０３」を含む。このため、図３に示す画像において、「ＯＰ０３」に対応する作業領域３３０Ｃは第２色で表される。図２に示すように、推定確率３５０が第１閾値以下である第３作業群は「ＯＰ０４」を含む。このため、図３に示す画像において、「ＯＰ０４」に対応する作業領域３３０Ｄは第３色で表される。

画像生成部１７０は、作業情報３７０内の作業種別３４０と推定確率３５０と作業種別状態３６０とを、作業領域３３０と同じ色で表してもよい。この場合、「ＯＰ０１」に対応する作業情報３７０Ａと、「ＯＰ０２」に対応する作業情報３７０Ｂと、「ＯＰ０５」に対応する作業情報３７０Ｅとにおいて、作業種別３４０と推定確率３５０と作業種別状態３６０とは第１色で表される。「ＯＰ０３」に対応する作業情報３７０Ｃにおいて、作業種別３４０と推定確率３５０と作業種別状態３６０とは第２色で表される。「ＯＰ０４」に対応する作業情報３７０Ｄにおいて、作業種別３４０と推定確率３５０と作業種別状態３６０とは第３色で表される。

ステップＳ２２０において、端末２００の表示部２５０は、作業情報管理装置１００の画像生成部１７０により生成された表示画像を端末２００の入出力装置２１０に表示する。画像生成部１７０が生成した表示画像は、応答部１８０により表示部２５０に送信される。表示部２５０は、応答部１８０から受信した表示画像を入出力装置２１０に表示する。

ステップＳ２３０において、表示部２５０は、ユーザの操作に応じて、作業データ３００の変更を要求するためのデータ変更信号を生成する。ユーザは、入出力装置２１０に表示された作業種別３４０を確認して、必要に応じて、作業種別３４０を変更する操作を行う。例えば、図３に示す作業領域３３０Ｄの作業種別３４０が「耕起」でないとき、ユーザは作業種別３４０を変更する操作を行う。表示部２５０は、入出力装置２１０に入力された作業種別３４０を変更する変更操作に基づき、対応する作業情報３７０、例えば作業情報３７０Ｄに表示された作業種別３４０と、対応する作業領域３３０、例えば作業領域３３０Ｄを表示する色とを変更する。作業種別３４０を変更した後に作業領域３３０を表す色は、第１色と、第２色と、第３色と異なってもよく、第１色と同じでもよい。ユーザは、変更操作を行った作業情報３７０と作業領域３３０とが変更されることを確認することで、確認していない作業種別３４０を容易に認識することができる。

なお、ユーザは、推定確率３５０が確定閾値以下である第２作業群と第３作業群とに含まれる作業の作業種別３４０を変更する。表示部２５０は、推定確率３５０が確定閾値より大きい第１作業群に含まれる作業の作業種別３４０をユーザが変更することを禁止してもよい。第２作業群に含まれる作業の作業種別状態３６０を、表示画像を表示してから所定の期間を経過したとき、表示部２５０は「確定」に変更してもよい。この場合、作業種別状態３６０を変更した作業について、表示部２５０は、作業情報３７０に表示された作業種別３４０と、作業領域３３０を表示する色とを変更してもよい。

表示部２５０は、表示画像に表示された作業領域３３０に対応するすべての作業種別３４０を確認したことを表す確認完了操作を受け付けてもよい。例えば、入出力装置２１０に確認完了操作が入力されると、表示部２５０は、表示されたすべての作業種別３４０が確認されたと判定して、推定確率３５０が確定閾値以下である作業の作業種別状態３６０を「確定」に変更するめのデータ変更信号を生成する。データ変更信号には、変更操作が行われた作業種別３４０の情報、例えば作業ＩＤ３１０の情報と変更後の作業種別３４０の情報とが含まれる。また、データ変更信号は、表示画像に表された作業を表す情報を含む。

ステップＳ２４０において、作業情報管理装置１００の応答部１８０は、データ変更信号に基づき、作業データ３００を変更する。応答部１８０は、データ変更信号から変更操作が行われた作業種別３４０の情報を取得する。取得した作業種別３４０の情報に基づき、応答部１８０は作業データ３００に登録された作業種別３４０を変更する。また、応答部１８０は、データ変更信号から表示画面に表された作業を抽出し、抽出した作業の作業種別状態３６０を「確定」に変更する。

このように、作業情報管理システム１０００が作業種別３４０の推定確率３５０をユーザに提供することで、ユーザは効率的に作業種別３４０を確認することができる。また、画像生成部１７０が推定確率３５０に基づき作業を分類し、分類に応じた色を付すことで、ユーザは確認すべき作業種別３４０を容易に把握することができる。

（実施の形態２）
作業情報管理装置１００の作業種別推定部１６０は、作業種別３４０を推定する作業を所定の時間単位の作業、例えば５分単位の作業に分割し、分割した時間単位の作業で推定される作業種別３４０に基づいて、作業期間３２０における作業種別３４０を推定してもよい。作業情報管理装置１００と端末２００との構成は、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。

（作業情報管理装置の動作）
作業情報管理装置１００の演算装置１２０は、作業車両３０から稼働情報を受信すると、作業情報管理プログラム４００を読み出し実行する。作業情報管理プログラム４００を実行することで、演算装置１２０は、作業登録部１５０と作業種別推定部１６０により、図７に示す処理を実行する。

ステップＳ１００とステップＳ１１０とは、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。

ステップＳ１２０Ｂにおいて、作業種別推定部１６０は、作業車両３０から受信される稼働情報に基づき、作業種別３４０を推定する。作業種別推定部１６０は、作業種別３４０を推定する作業を所定の時間単位の作業に分割する。作業種別推定部１６０は、分割した時間単位の作業ごとに、作業車両３０の稼働情報を取得し、取得した時間単位の作業ごとの作業の種別を表す単位作業種別を推定する。作業種別推定部１６０は、推定された１以上の単位作業種別のうち、最も多く推定された単位作業種別をこの作業における作業種別３４０として推定する。また、推定確率３５０は、時間単位の作業の数に対する、この作業における作業種別３４０を推定した時間単位の作業の数の割合により表される。なお、作業種別推定部１６０は、任意の方法を用いて、時間単位の作業における作業種別３４０を推定してよい。

具体的には、図８に示すように、作業車両３０が移動経路３５に沿って移動したとき、作業種別推定部１６０は、作業領域３３０を所定の時間単位に作業を行った領域、例えば分割領域３３５－１、３３５－２、３３５－３など（以下、分割領域３３５－１などの各々の領域を区別しないとき分割領域３３５として参照する。）に分割する。例えば、分割領域３３５－１の長さＬは、作業車両３０が単位時間に進んだ距離を表す。次に、各分割領域３３５における作業車両３０の稼働情報に基づき、分割領域３３５ごとの単位作業種別が推定される。例えば、分割領域３３５－１において単位作業種別は「耕起」と推定され、分割領域３３５－２において単位作業種別は「整地」と推定される。「耕起」と推定された分割領域３３５の数が最も多いとき、作業種別推定部１６０は、作業領域３３０の作業種別３４０を「耕起」であると推定する。次に、推定確率３５０は、分割領域３３５の数に対する、作業領域３３０の作業種別３４０が推定された分割領域３３５、例えば「耕起」が推定された分割領域３３５の数の割合により表される。例えば、作業領域３３０に含まれる分割領域３３５の数が「１０」であり、「耕起」と推定した分割領域３３５の数が「９」であるとき、推定確率３５０は「９０％」である。

ステップＳ１３０は、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。また、作業情報管理システム１０００がユーザの操作により作業データ３００を表示し、変更する動作も、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。

これにより、作業情報管理システム１０００は、高い確率で作業種別３４０を推定することができる。

（変形例）
実施の形態において説明した構成は一例であり、機能を阻害しない範囲で構成を変更することができる。図２に示す作業データ３００の作業種別状態３６０は、３以上の状態を表してもよい。例えば、作業種別状態３６０は、「確定」、「未確定」のほか、ユーザによる確認が完了していることを表す「確認済み」を含んでもよい。この場合、図６に示すステップＳ２４０において、作業情報管理装置１００の応答部１８０は、端末２００の表示部２５０から受信されるデータ変更信号から抽出した作業について、作業データ３００に登録されている作業種別状態３６０を「確認済み」に変更する。また、画像生成部１７０は、図６に示すステップＳ２１０において、作業種別状態３６０が「確認済み」である作業を、他の作業と区別できる表示画像を生成する。例えば、図３に示すように、表示画像に表される作業情報３７０には、作業種別状態３６０の表示が含まれる。また、画像生成部１７０は、作業種別状態３６０が「確認済み」である作業について、作業領域３３０を表す色を他の作業と区別可能な色に設定してもよい。

また、作業種別状態３６０は、ユーザが作業種別３４０を確認すべきことを表す「要確認」の状態を含んでもよい。この場合、図５に示すステップＳ１３０において、作業情報管理装置１００の作業種別推定部１６０は、推定確率３５０が第１閾値以下である作業の作業種別状態３６０を「要確認」として決定する。画像生成部１７０は、図６に示すステップＳ２１０において、作業種別状態３６０に基づき、作業データ３００から抽出された作業を第１作業群と、第２作業群と、第３作業群とに分類してもよい。

作業種別状態３６０は、ユーザが作業種別３４０を変更したことを表す「変更済み」の状態を含んでもよい。この場合、図６に示すステップＳ２３０において、表示部２５０は、ユーザの変更操作を記録するためのデータ変更信号を生成する。例えば、図３に示す作業領域３３０Ｄの作業種別３４０が「耕起」でないとき、ユーザは提示された作業種別から正しいものを選択し、作業種別３４０を変更する。作業情報管理装置１００は、表示部２５０から受信されるデータ変更信号から抽出した作業について、作業データ３００に登録されている作業種別状態３６０を「変更済み」に変更するとともに、どの作業種別からどの作業種別へと変更されたのかを記録する。画像生成部１７０は、図６に示すステップＳ２１０において、作業種別状態３６０に基づき、作業データ３００から抽出された作業を複数の作業群に分類してもよい。

画像生成部１７０は、図６に示すステップＳ２１０において、作業データ３００から抽出された作業を２以上の任意の数に分類してもよい。例えば、画像生成部１７０は、抽出された作業を２つに分類してもよい。この場合、画像生成部１７０は、推定確率３５０が確定閾値より大きい作業を第１作業群に分類し、推定確率３５０が確定閾値以下である作業を第２作業群に分類する。また、画像生成部１７０は、作業種別状態３６０が「確定」である作業を第１作業群に分類し、作業種別状態３６０が「未確定」である作業を第２作業群に分類してもよい。また、画像生成部１７０は、推定確率３５０を分類するための閾値を、確定閾値と、第１閾値とのほかに、第２閾値などを増やして、作業を４以上に分類してもよい。

端末２００の表示部２５０は、図６に示すステップＳ２３０において、確認完了操作を受け付けたとき、作業種別３４０を確定することを確認する確認メッセージをユーザに報知してもよい。例えば、表示部２５０は、入出力装置２１０に画像として確認メッセージを表示してもよく、音声として確認メッセージを出力してもよい。

表示部２５０は、推定確率３５０が確定閾値以下である作業、例えば第２作業群に含まれる作業と第３作業群に含まれる作業とについて、作業種別３４０の確定を確認する確認メッセージを報知してもよい。例えば、表示部２５０は、作業ごとに作業種別３４０を確認する確認操作を受け付ける。表示部２５０は、第２作業群に含まれる作業と、第３作業群に含まれる作業とのうち、作業種別３４０を確認する確認操作が入力されていない作業を含むときに、確認メッセージを報知する。

例えば、画像生成部１７０は、図９に示すように、作業情報３７０内に、作業種別３４０を変更するための変更ボタン３７１と、作業種別３４０を確認したことを表す確認ボタン３７２とを配置した表示画像を生成する。ユーザは、作業種別３４０を変更するとき、変更ボタン３７１を選択し、作業種別３４０を変更する変更操作を行う。表示された作業種別３４０が正しいとき、ユーザは確認ボタン３７２を選択する。表示部２５０は、確認ボタン３７２の選択、または、作業種別３４０を変更する操作を受け付けたとき、ユーザが対応する作業の作業種別３４０を確認したと判定し、対応する作業情報３７０に表示された作業種別３４０と、対応する作業領域３３０とを表示する色を変更する。

表示部２５０は、確認完了操作を受け付けると、ユーザが作業種別３４０を確認していない作業が第２作業群または第３作業群に含まれるかを判定する。作業種別３４０を確認していない作業が第２作業群または第３作業群に含まれるとき、表示部２５０は、確認メッセージを出力する。これにより、表示部２５０は、ユーザの確認漏れを低減する。

表示部２５０は、作業種別３４０を確認していない作業が第３作業群に含まれるとき、第３作業群の作業を確認することを要求する確認要求メッセージを出力してもよい。このように、確認完了操作を受け付けたときに、確認していない作業が分類される作業群に応じて、表示部２５０は異なるメッセージを出力してもよい。これにより、表示部２５０は、ユーザの確認漏れを低減しつつ、効率的に作業情報を確認することができる。

表示部２５０は、推定確率３５０が確定閾値より大きい作業、例えば第１作業群に含まれる作業について、作業種別３４０の確定を確認する確認メッセージを報知しなくてもよい。推定確率３５０が大きい作業種別３４０についてユーザの確認を要求せずに確定することで、ユーザは効率的に作業情報を確認することができる。

画像生成部１７０は、図６に示すステップＳ２１０において、推定確率３５０と１以上の閾値と比較して、作業を複数の作業群に分類できれば、任意の方法で作業を分類してもよい。例えば、画像生成部１７０は、推定確率３５０と確定閾値とを比較して、第１作業群と、推定確率３５０が第１作業群より小さい第２作業群とに分類する。また、画像生成部１７０は、推定確率３５０と確定閾値との比較と、推定確率３５０と第１閾値との比較とにより、第１作業群と、第１作業群より推定確率３５０が小さい第２作業群と、第２作業群より推定確率３５０が小さい第３作業群とに分類してもよい。例えば、推定確率３５０が確定閾値以上である作業を第１作業群に分類し、推定確率３５０が確定閾値未満かつ第１閾値以上である作業を第２作業群に分類し、推定確率３５０が第１閾値未満である作業を第３作業群に分類してもよい。

画像生成部１７０は、分類した作業群の把握を容易にするために色を付す例をしましたが、これに限定されず、任意の方法で収穫情報を表してもよい。例えば、作業領域３３０の表示形態、例えば領域内を所定のテクスチャ、一定間隔に斜線を並べるなどの所定のパターンなどは収穫情報に応じて変更されてもよい。

また、作業データ３００に含まれる１つの作業の範囲を、その作業が同じ作業種別３４０を表す単位であれば、任意に選択することができる。例えば、１つの作業は、任意の期間、領域などの情報に基づき決定される単位の作業を表してもよく、データ上で管理される１つの作業を表してもよい。

以上において説明した実施の形態および変形例は一例であり、各実施の形態および変形例で説明した構成は、機能を阻害しない範囲で、任意に変更してもよく、または／および、任意に組み合わせてもよい。さらに、必要となる機能を実現できれば、実施の形態および変形例で説明した一部の機能を省略してもよい。例えば、画像生成部１７０は、端末２００で実行されてもよい。この場合、表示部２５０は、抽出条件を満たす作業に関する情報を応答部１８０から取得する。取得した情報を用いて、画像生成部１７０が表示画像を生成する。

１、２ ：記憶媒体
２０ ：ネットワーク
３０ ：作業車両
３５ ：移動経路
１００ ：作業情報管理装置
１１０ ：入出力装置
１２０ ：演算装置
１３０ ：通信装置
１４０ ：記憶装置
１５０ ：作業登録部
１６０ ：作業種別推定部
１７０ ：画像生成部
１８０ ：応答部
２００ ：端末
２１０ ：入出力装置
２２０ ：演算装置
２３０ ：通信装置
２４０ ：記憶装置
２５０ ：表示部
３００ ：作業データ
３１０ ：作業ＩＤ
３２０ ：作業期間
３３０ ：作業領域
３３５ ：分割領域
３４０ ：作業種別
３５０ ：推定確率
３６０ ：作業種別状態
３７０ ：作業情報
３７１ ：変更ボタン
３７２ ：確認ボタン
４００ ：作業情報管理プログラム
５００ ：表示プログラム
１０００ ：作業情報管理システム

Claims (9)

1. 作業車両により作業が行われた圃場の作業領域と、前記作業領域において行われたと推定される前記作業の作業種別と、前記作業種別の確からしさを表す推定確率とを関連付けて表す表示画像を生成する画像生成部と、
   前記表示画像を表示する表示部と、
   を備え、
   前記表示部は、前記表示画像に表された前記作業種別を変更する操作を受け付け、
   前記画像生成部は、
   前記推定確率と確定閾値とを比較して、複数の作業群のうちの第１作業群と、前記推定確率が前記第１作業群に含まれる作業よりも小さい第２作業群とに分類し、
   前記複数の作業群を、前記作業領域と関連付けて表す前記表示画像を生成する
   作業情報管理システム。
2. 前記表示部は、
   前記表示画像に表されている前記作業種別ごとの確認操作と、前記表示画像に表されている前記作業種別を確認したことを表す確認完了操作とを受け付け、
   前記確認完了操作に基づき、前記第１作業群に含まれる第１作業の前記作業種別を確認する確認メッセージを報知せずに、前記第２作業群に含まれる第２作業の前記作業種別を確認する確認メッセージを報知する
   請求項１に記載の作業情報管理システム。
3. 前記画像生成部は、前記作業領域または前記作業種別に付する表示形態が前記作業群ごとに異なる前記表示画像を生成する
   請求項１または２に記載の作業情報管理システム。
4. 前記作業車両が前記作業を行っているときの稼働情報に基づき、前記稼働情報から前記推定確率を算出し前記作業種別を推定するように機械学習により学習された学習モデルを用いて、前記推定確率を算出して、前記作業種別を推定する作業種別推定部を備える
   請求項１から３のいずれか１項に記載の作業情報管理システム。
5. 前記作業種別推定部は、
   前記稼働情報に基づき、所定の時間単位の作業における作業の種類を表す単位作業種別を推定し、
   前記単位作業種別のうち、最も多く推定された作業の種類を前記作業の前記作業種別として推定し、
   前記推定確率は、前記所定の時間単位の作業の数に対する、前記単位作業種別が前記作業種別である前記所定の時間単位の作業の数の割合である
   請求項４に記載の作業情報管理システム。
6. 前記作業種別推定部と前記画像生成部とを実行する作業情報管理装置と、
   前記表示部を実行する端末と、
   を備える請求項４または５に記載の作業情報管理システム。
7. 前記作業種別推定部を実行する作業情報管理装置と、
   前記画像生成部と前記表示部とを実行する端末と、
   を備える請求項４または５に記載の作業情報管理システム。
8. 作業車両により作業が行われた圃場の作業領域と、前記作業領域において行われたと推定される作業種別と、前記作業種別の確からしさを表す推定確率とを関連付けて表す表示画像を生成することと、
   前記表示画像に表された前記作業種別を変更することを表すデータ変更信号に基づき、前記作業種別を変更することと、
   を演算装置に実行させ、
   前記表示画像を生成することは、
   前記推定確率と確定閾値とを比較して、複数の作業群のうちの第１作業群と、前記推定確率が前記第１作業群に含まれる作業よりも小さい第２作業群とに分類し、
   前記複数の作業群を、前記作業領域と関連付けて表す前記表示画像を生成する
   ことを含む作業情報管理プログラム。
9. 画像生成部により、作業車両により作業が行われた圃場の作業領域と、前記作業領域において行われたと推定される前記作業の作業種別と、前記作業種別の確からしさを表す推定確率とを関連付けて表す表示画像を生成することと、
   表示部により、前記表示画像を表示することと、
   応答部により、前記表示画像に表された前記作業種別を変更することと、
   を含み、
   前記表示画像を生成することは、
   前記推定確率と確定閾値とを比較して、複数の作業群のうちの第１作業群と、前記推定確率が前記第１作業群に含まれる作業よりも小さい第２作業群とに分類し、
   前記複数の作業群を、前記作業領域と関連付けて表す前記表示画像を生成する
   作業情報管理方法。

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