JPH0314027A - 診断・指導エキスパートシステム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、推論処理に必要なルール等を格納した知識ベ
ースと、これらの知識ベースから選択されたルールや情
報を利用して推論を進める推論機構を備えた診断・指導
エキスパートシステムで、特に、農作業に関するデータ
が入力されることによりその営農診断・指導を行うもの
に関する。

〔従来の技術〕

上記のような構成からなるエキスパートシステムを利用
して構築された従来の、例えば農業に関する診断システ
ムでは、診断のために用いられる体系化された専門分野
の知識は知識ベースに格納され、ユーザによって対話処
理形式で入力されたデータは診断処理の進行過程におい
て知識ベースないしは推論機構に利用されるためにエキ
スパートシステムの作業記憶部に一時的に保管されてい
た。このようなシステムにおいては知識ベースに格納さ
れている専門分野の知識は総括的なものに限定されてお
り、そのため診断結果はかなりおおざっばのものとなり
、個々の農家の実状に合ったきめのこまかい診断および
それに基づく指導などを期待することができなかった。

上記の欠点を解消し、より精密な診断を行うために、具
体的な事例に関して与えられているデータを格納するデ
ータベースを別に構築し、これをエキスパートシステム
と結合させることによりきめのこまかな診断を行うよう
にすることも考えられるが、この場合エキスパートシス
テムとデータベースとが別々に開発されたものであるた
め必要に応じて相互のデータを交換するといった有機的
な結合は不可能であった。例えば、あるユーザが診断を
得るために対話処理形式でエキスパートシステムに入力
されたデータ及び推論過程で生み出されたデータを別な
ユーザの診断過程において具体的な事例に関するデータ
、つまり知識として利用することは不可能であり、推論
対象が固有するデータを保管しているデータベースにデ
ータの欠落があると適切な診断・指導はできないという
大きな問題点が生じている。特に、営農関係の診断では
、周辺の農家のデータを相互に利用すること、具体的に
は地域に限定された時系列データ、例えばある地区にお
ける田植から始まって刈り取りまでの間の各事象の過去
のデータ及び最新のデータを蓄積することと利用するこ
とは営農診断・指導にとって重要であるにもかかわらず
いままでこのようなことまで配慮されていなかった。

〔発明は解決しようとする課題〕

本発明の課題は、できる限り多くの具体的な事例に関す
るデータを用いてよりきめのこまかい診断・指導を行う
システムを構築することである。

〔課題を解決する手段〕

診断に関係するデータが入力手段を通じて入力されるこ
とによりその診断結果を与えるために、推論処理に必要
なルール等を格納した知識ベースと、前記知識ベースか
ら選択されたル：ルや情報を利用して推論を進める推論
機構を備えた診断エキスパートシステムを出発点として
、上記課題を解決するために、本発明によれば、この診
断エキスパートシステムにさらに推論処理に用いられる
外部データベース機構が備えられ、このデータベース機
構は個々の診断対象に関係する種々の個別情報を格納す
ることができる複数のデータベースから構成され、前記
入力されたデータや推論過程で生み出されたデータの対
応データベースへの蓄積、及び、推論に必要なデータの
対応データベースからの取り出しを前記推論機構がおこ
なうことができる。

〔作　用〕

このような構成により、診断・指導を得ようとしたユー
ザの個別データが対応データベースに十分に蓄積されて
いない場合、類似する別のユーザのデータを取り込むこ
とができ、さらにどうしても該当ユーザが入力しなけれ
ばならないデータはその場で入力され推論に利用される
と同時に対応するデータベースに、必要に応じてなんら
かの処理を施された後蓄積させることができる。また推
論過程中に生み出された推論結果も必要に応じて対応デ
ータベースに蓄積することが可能である。特に、このエ
キスパートシステムが営農診断に適用される場合は、デ
ータベース機構は個々の農家に関係する農地・栽培基準
・生産調査や気象などの種々の個別情報を格納すること
ができる複数のデータベースから構成され、例え新規な
ユーザであっても同じ地区のユーザのデータがデータベ
ースに蓄積さればそれを利用して営農診断・指導を受け
ることができる。さらに、その場において入力されたデ
ータはもちろんその都度の推論結果も対応データベース
に蓄積させることができる。

〔実施例〕

第１図に本発明による診断型エキスパートシステムの概
略構成を示すブロック図が示されている。図示されてい
る例では、このエキスパートシステムは営農、特に稲作
に関して各農家に専門家的指導を与える目的で構築され
たものであるが、これによって本発明が営農のためのエ
キスハートシステムに限定されるわけではない。

このエキスパートシステムは、第１図から明らかなよう
に、専門知識を表現し、それを統合的に管理する機構で
ある知識ベース（ｌＯ）と、知識ベース（１０）内の知
識を利用して推論を実行するための推論機構（２０）と
、ユーザここでは農家の人などの応答をスムーズ行うた
めのＩ１０インターフェース（３０）と、このＩ１０イ
ンターフェース（３０）を介して接続される入力手段（
５０）と出力手段（６０）、そして営農における具体的
な事例に関する情報を格納する外部データベース機構（
４０）から構成されている。前記知識ベース（１０）は
、推論に用いられる動的なＩＦ〜ＴＨＥＮ−１のルール
によって形成されるルールベース（１１）と、ルール群
の実行順序を指定するメタルールベース（Ｉ２）と、さ
らにフレームによる知識表現を行っているフレームベー
ス（１３）とを備えており、これらは診断のために用い
られる専門分野の知識を格納している知識ベースファイ
ル（１４）とともに知識ベース管理手段（１５）によっ
て管理されている。この知識ベースファイル（Ｉ４）は
、第２図に示されているように、診断・指導の時期、診
断指導に必要な専門データ、さらには専門家の診断内容
、専門家の指導内容などが格納されている。推論機構（
３０）と接続されている外部データベース機構（４０）
は、農家データベース（４１）、栽培基準データベース
（４２）、生育調査データベース（４３）、気象データ
ベース（４４）、指導結果データベース（４５）、肥料
データベース（４６）などを備えており、各データベー
スはデータベース管理手段（４５）によって管理されて
いる。例として、農家データベースを取り上げると、こ
こに格納されるデータは各農家が有する水田の大きさや
場所、土壌分類、稲種別や収穫量などであり、それらは
第３図に示されているように、年度毎さらに必要に応じ
て月別に時系列的データとして格納されている。

この実施例で取り上げたエキスパートシステムは、稲作
の営農指導を各農家に与えるために開発されたものであ
る。稲作に伴う農家が行うべき管理作業は、月別に種々
のものがあり、これは第４図に示されている。第４図に
はさらにそれらの管理作業に対する指導内容が示されて
いるが、この指導内容に準じてこのエキスパートシステ
ムは各農家毎にきめの細かい回答を出力する。そのため
には具体的な事例に関する農家毎のデータが必要とされ
るがこれが対応データベースに蓄積されていない場合、
後で詳述するが、システムの稼働時に類似する他人のデ
ータを利用したり、対話処理形式でシステムに直接入力
したりすることができる。これらの内容は第４図に示さ
れているが、例えば、施肥機構を備えた田植機によって
行われる田植時には、基肥が同時に施されるので、その
肥料の種類や肥料の量が問題となるが、エキスパートシ
ステムを起動させ、各農家が入力手段を用いて、必要に
応じて地域、品種、土壌、条間、林間を入力することに
より、基肥施用量、側条施肥量、田植機のセツティング
、肥料の種類などが指導結果として出力される。その他
、最初に行う土づくり、つなぎ肥、出穂予測などにおい
ても同様に各農家に合わせた指導も出力させることが可
能である。

第５図には、本発明による営農診断エキスパートシステ
ムの概略的な処理アルゴリズムが示されている。ユーザ
がこのエキスパートシステムを始動させると後は対話形
式で進んでいく。

まず農家名を入力すると（＃１０）、すでにその農家が
登録済みであるかどうかチエツクされ（＃２０）、登録
済みの場合農家データベースが呼び出され必要なデータ
がエキスパートシステムの作業領域にロードされる（＃
３０）。もし登録済みでない場合、システムの指示に従
って必要データを入力するとこのデータは作業領域に送
られ、さらには外部データベース機構（４０）のデータ
ベース管理手段（４５）によって農家データベース（４
１）に新規データとして書き込まれる（＃４０）。

続いて、行うべき診断・指導の各項目が決定され（＃５
０）、項目毎の推論が開始される。まず、その推論に必
要なデータを保管している関連データベースが参照され
る（＃６０）。参照されたデータベース中に診断・指導
を受けようとしている農家のデータがあるかどうかチエ
ツクしく＃７０）、もしデータの欠落がないなら、デー
タがシステムの作業領域に送られ推論が進行する（＃１
２０）。

データが欠落している場合、類似する地域や農家のデー
タが対応データベースから取り込まれる（＃８０）。こ
こで、類似するデータによっては補完できないデータ、
つまりユーザによってその場で入力しなければならない
データがあるかどうかチエツクされ（＃９０）、ＹＥＳ
の場合、システムの指示に従って必要データを入力する
（＃１００）と、このデータは作業領域に送られ、さら
にはデータベース管理手段（４５）によって該当するデ
ータベース（４１）に新規データとして書き込まれる（
＃１１０）。１つの項目の推論が完了すると、全項目の
推論が完了したかどうかをチエツクされ（＃１３０）、
全項目の推、論が完了するまで＃６０から＃１２０まで
の処理が繰り返し行われる。

なお＃１２０における推論過程において生み出された中
間結果も必要に応じて対応データベースに保管すること
ができる。項目毎の推論が完了すると最終診断及び指導
が決定され（＃１４０）、この結果をユーザに出力され
ると同時に、対応データベースにも蓄積される。

このエキスパートシステムのアルゴリズムにおいて特筆
されることは、推論時に必要なデータをデータベースか
ら取り出す際、もし診断・指導を受けようとするユーザ
固有のデータがなくとも類似するデータにより対処させ
ることができるし、またどうしても入力しなければなら
ないデータは入力するとしても、そこでそのデータはデ
ータベースに蓄積させることができることであり、これ
によって改めてデータベースに入力する必要はなくなる
。さらには、必要に応じて中間推論結果もデータベース
に蓄積させることも可能である。

上述したような推論過程における各データベースとの有
機的な関係をより具体的に説明するために、第６図に示
されたフローチャートを用いる。このフローチャートは
基肥設計に関する指導を行う際の推論機構と対応データ
ベースとの関係を例示的に示している。この基肥設計指
導の実質的な推論過程は４つのステップから構成されて
いる。順を追ってこのステップを説明すると、　第１ス
テツプ（土壌分類による基肥窒素施用量の決定） ここでは農家ベータベースから対象農家の圃場の土壌分
類を読み出し、さらに栽培基準データベースから読み出
された基準に基づいて標準の基肥窒素、施用量を出す。

第２ステツプ（基肥窒素施用量の微調整）ここでは農家
データベースと生育調査データベースとから読み出され
た堆肥の施用量や過去の生育の様子から、第１ステツプ
で決めた窒素施用量の増減を検討する。その際、その対
象農家の地力や生育相が考慮される。

第３ステツプ（基肥の種類の選定） ここでは気象データベースと生育調査データベースから
読み出された気象条件と生育相を考慮しながら、速効性
の肥料と緩効性の肥料のうち、その地域の気象条件と稲
の生育状況にあった肥料の種類を選択する。

第４ステツプ（基肥の肥料名と量の決定）ここでは第１
〜３ステツプの結果を利用して、肥料データベースのデ
ータを参照しながら適当な肥料の名前と面積当りの施用
量が決定される。

さらに以後のステップで例えば施肥深さ等を決定するこ
ともできる。

このように推論機構は推論過程において常にそのユーザ
、つまり対象農家のもつ個別のデータを、あるいはその
対象の農家に類似する農家や地域のデータを用いている
。このことは、その他の各項目の推論過程においても同
様に行われている。

〔発明の効果〕

前述したように、本発明によるエキスパートシステムで
は、推論過程で適切にデータベースを利用することがで
きるし、もし診断・指導の対象となっている農家のデー
タがな（ともそれに類似する農家あるいは地域のデータ
が選び出されて利用されるので、どんな場合でのきめの
細かい診断・指導をなすことができる。特に先に述べた
実施例のような地域的条件と大きな相関を有する営農関
係では、このことによって周辺の農家のデータを相互に
補い合って利用することができるので、その効果は非常
に大きい。

【図面の簡単な説明】

図面は本発明に係わる診断・指導エキスパートシステム
の実施例を示し、第１図は概略ブロック図、第２図は第
１図の知識ベースの構造を示す説明図、第３図は第１図
の農家データベースの構造を示す説明図、第４図は稲作
の営農過程を示す説明図、第５図はエキスパートシステ
ムによる診断・指導の概略的な過程を示すフローチャー
ト、第６図は基肥設計指導の推論過程におけるデータベ
ースとの関係を示すフローチャートである。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、診断・指導に関係するデータが入力手段を通じて入
   力されることによりその診断・指導結果を与えるために
   、 推論処理に必要なルール等を格納した知識ベースと、 前記知識ベースから選択されたルールや情報を利用して
   推論を進める推論機構を備えた診断・指導エキスパート
   システムにおいて、さらに推論処理に用いられる外部デ
   ータベース機構が備えられ、このデータベース機構は個
   々の診断・指導されるべき対象に属する種々の個別情報
   を格納することができる複数のデータベースから構成さ
   れ、前記入力されたデータや推論過程で生み出されたデ
   ータの対応データベースへの蓄積、及び、推論に必要な
   データの対応データベースからの取り出しを前記推論機
   構が行うことができることを特徴とする診断・指導エキ
   スパートシステム。 ２、営農診断・指導に関係する農家の個別データが入力
   手段を通じて入力されることによりその診断・指導結果
   を与えるために、 推論処理に必要なルール等を格納した知識ベースと、 推論処理に必要な情報を格納しているデータベースとし
   ての外部知識ベースと、 これらの知識ベースから選択されたルールや情報を利用
   して推論を進める推論機構を備えた営農診断・指導エキ
   スパートシステムにおいて、 さらに推論処理に用いられる外部データベース機構が備
   えられ、このデータベース機構は個々の農家に属する従
   来の診断・指導結果、農地、栽培基準、生育調査や気象
   などの種々の個別情報を格納することができる複数のデ
   ータベースから構成され、前記入力されたデータや推論
   過程で生み出されたデータの対応データベースへの蓄積
   、及び、推論に必要なデータの対応データベースからの
   取り出しを前記推論機構が行うことができることを特徴
   とする診断・指導エキスパートシステム。 ３、推論過程に必要な診断・指導対象の農家に関する個
   別データが欠落している場合類似農家の個別データを対
   応データベースから取り出すことを特徴とする請求項２
   に記載の営農診断・指導エキスパートシステム。 ４、前記推論機構は他の農家の生育調査データベースか
   らのデータを利用して診断・指導対象の農家のための生
   育調査データを作り出すことを特徴とする請求項３に記
   載の営農診断・指導エキスパートシステム。 ５、推論過程に必要な診断・指導対象の農家に関する個
   別データの欠落を生めるため前記入力手段から入力され
   たデータは、必要な場合処理され、対応データベースに
   蓄積することを特徴とする請求項２に記載の営農診断・
   指導エキスパートシステム。