JPWO2016181604A1 - 家畜管理システム、センサ装置及び家畜の状態の推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】家畜の状態を簡便に精度よく推定することが可能な家畜管理システム、センサ装置及び家畜の状態の推定方法を提供する。【解決手段】本技術の一形態に係る家畜管理システムは、管理装置を具備する。上記管理装置は、周囲の環境に応じて電力を生成する発電部と、上記発電部の発電情報を上記発電部により得られた電力により送信する送信する送信部とを有し、家畜に装着されることが可能に構成されたセンサ装置から上記発電情報を受信する受信部と、上記発電情報に基づいて上記家畜の状態を推定する制御部とを有する【選択図】図２

Description

本技術は、家畜管理システム、センサ装置及び家畜の状態の推定方法に関する。

畜産施設に家畜を管理するための装置やシステムを導入することで、家畜を適切に管理し、肉質等を向上させる試みがなされている。
例えば、特許文献１には、家畜の生育データと環境データとを解析して肉質を予測することが可能な家畜・家禽飼養管理システムが記載されている。
また、特許文献２には、牛の生体インピーダンスと肉質との相関関係を統計的に把握し、牛の生体インピーダンスを測定することで生体における肉質を予測する技術が記載されている。

特開平７−８１２８号公報 特開２００２−２５３５２３号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術は、個々の家畜や家禽の情報に基づいて肉質を予測することはできず、予測精度の点で問題があった。
また、特許文献２に記載の技術は、個々の家畜の生体インピーダンスを測定する必要があり、特に大規模農家では負担が大きかった。

以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、家畜の状態を簡便に精度よく推定することが可能な家畜管理システム、センサ装置及び家畜の状態の推定方法を提供することにある。

上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る家畜管理システムは、管理装置を具備する。
上記管理装置は、周囲の環境に応じて電力を生成する発電部と、上記発電部の発電情報を上記発電部により得られた電力により送信する送信する送信部とを有し、家畜に装着されることが可能に構成されたセンサ装置から上記発電情報を受信する受信部と、上記発電情報に基づいて上記家畜の状態を推定する制御部とを有する。

本技術の他の形態に係るセンサ装置は、筐体と、発電部と、制御部とを有する。
上記発電部は、上記筐体に収容され、周囲の環境に応じて電力を生成する。
上記制御部は、上記筐体に収容され、上記発電情報に基づいて、家畜の状態を推定する。

本技術のさらに他の形態に係る家畜の状態の推定方法は、
情報処理装置の制御部が、周囲の環境に応じて電力を生成する発電部を有し家畜に装着されるセンサ装置から、上記発電部の発電情報を受信するステップと、
上記制御部が、上記発電情報に基づいて上記家畜の状態を推定するステップとを含む。

以上のように、本技術によれば、家畜の状態を簡便に精度よく推定することが可能となる。
なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。

第１の実施形態の家畜管理システムの概略構成を示す模式的な図である。 上記家畜管理システムの構成を示すブロック図である。 上記家畜管理システムに含まれるセンサ装置の外観の一例を示す図である。 上記センサ装置の一例を示すブロック図である。 上記センサ装置に含まれるモジュールの具体的な構成の一例を示す図である。 上記センサ装置が発電情報等を送信する際の処理の流れの一例を説明するフローチャートである。 それぞれ異なる家畜に装着された上記センサ装置からの出力を示す模式的な図である。 上記家畜管理システムに含まれる管理装置の基本的な動作例を示すフローチャートである。 上記管理装置におけるアルゴリズムの評価に関する動作例を示すフローチャートである。 上記管理装置のアルゴリズムの評価に関する他の動作例を示すフローチャートである。 上記管理装置のアルゴリズムの評価に関する他の動作例を示すフローチャートである。 上記家畜管理システムに係る一適用例の構成を示すブロック図である。 変形例１−１に係る上記管理サーバのアルゴリズムの評価に関する動作例を示すフローチャートである。 変形例１−２に係る上記センサ装置に含まれるモジュールの具体的な構成の一例を示す図である。 変形例１−５に係る太陽光発電機を用いた処理の一例を説明するためのグラフである。 変形例１−５に係る温度差発電機を用いた処理の一例を説明するためのグラフである。 変形例１−５に係る推定状況に基づいて状態推定アルゴリズムを設定する処理の流れを示すフローチャートである。 変形例１−６に係る上記家畜管理システムの構成を示すブロック図である。 変形例１−７の概念を示す模式的な図である。 第２の実施形態の家畜管理システムの構成を示すブロック図である。 第３の実施形態の家畜管理システムの構成を示すブロック図である。

以下、本技術に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。

＜第１の実施形態＞
［家畜管理システムの構成］
図１は、本技術の第１の実施形態の家畜管理システムの概略構成を示す模式的な図である。
同図に示すように、家畜管理システム１００は、複数のセンサ装置１と、通信装置２と、管理装置３とを備える。
家畜管理システム１００は、例えば畜産施設に導入されるシステムであり、管理装置３が各家畜Ａに装着されたセンサ装置１から所定の情報を取得し、家畜Ａの状態を推定することが可能に構成される。
家畜は、例えば産業動物である肉牛、乳牛、豚、馬、羊、山羊、家禽や、愛玩動物である犬、猫、ウサギ等を挙げることができ、以下では肉牛の例を示す。
畜産施設は、上記家畜を収容できれば特に限定されないが、以下では家畜を収容可能な畜舎と、家畜の放牧が可能な放牧場とを備えた施設の例を説明する。

図１に示すように、複数のセンサ装置１各々は、複数の家畜Ａに装着されることが可能であり、例えば家畜Ａの耳にそれぞれ装着される。なお、取り受け位置は、耳に限らず、首、背や足などの耳以外への取り付けも可能である。ただし、家畜Ａが体を柵等へこすりつける行為や家畜同士でのぶつかり合いでセンサ装置１が外れる可能性を減らす観点から、首や足よりも耳への取り付けが好ましい。
通信装置２は、センサ装置１から送信された情報を受信し、受信した情報をネットワークＮ上の管理装置３に送信する。ネットワークＮは、例えばインターネットやローカルエリアネットワーク等とすることができる。通信装置２は、同図に示すように、例えば畜産施設のゲート４２などに取り付けられていてもよい。
管理装置３は、ネットワークＮ上のサーバ装置であり、通信装置２から送信されたセンサ装置１からの所定の情報を受信する。管理装置３は、例えば情報処理装置として構成される。
家畜管理システム１００は、さらに、ネットワークＮを介して畜産施設に導入されている畜産システム４のマスターモニタ装置４１に接続されていてもよい。

図２は、家畜管理システム１００に含まれる各装置の構成を示すブロック図である。同図を参照し、各装置の構成について説明する。

（センサ装置）
図２に示すように、センサ装置１は、発電部１１と、蓄電素子１２と、出力部（送信部）１３とを有する。

発電部１１は、周囲の環境に応じて電力を生成する発電機である。発電部１１は、例えば、光、熱、振動、遠方電磁界及び近傍電磁界を含む電波、並びに特定の有機物及び無機物のうち少なくともいずれか１つに基づくエネルギにより発電する発電する太陽電池であってもよい。発電の方式は静電型、電磁型、逆磁歪型、圧電型等、問わない。
発電部１１は、光（例えば、屋内の電球や太陽光）により発電するものでもよい。
発電部１１は、温度差（熱）を利用して発電する熱電変換素子（例えば、ゼーベック効果やトムソン効果により発電するもの、熱電子発電素子、熱磁気発電をするもの）でもよい。このような発電部１１は、例えば家畜の体温と外気温の温度差を利用して発電を行う。
発電部１１は、糖を利用して発電する酵素電池（バイオ電池などとも称される）でもよい。
発電部１１は、ＬＣＲ（インダクタンス・キャパシタンス・リアクタンス）成分のいずれか、またはその組み合わせ、および、コンデンサ、キャパシタ、アンテナ、レクテナなどによる容量結合や電磁気結合を利用するものであり、例えば電波により発電するものでもよい。
発電部１１は、近傍電磁界発電を行うもの、すなわち、センサ装置を所定の機器に近接させることにより得られるエネルギにより発電するものでもよい。近傍電磁界発電の方式は、磁界共鳴方式、電磁誘導方式、電界結合、電界共鳴方式等、公知の方式を適用できる。
発電部１１としては、例示したもの以外の公知の発電素子を適用できる。

蓄電素子１２は、発電部１１により生成された電力を貯蔵する等の目的に応じて使用される。発電部１１により生成された電力は蓄電素子１２に貯蔵され送信部１３を動作させる電力として使用される。
蓄電素子１２としては、リチウムイオン２次電池等の各種の２次電池のほか、電気二重層キャパシタ、リチウムイオンキャパシタ、ポリアセン系有機半導体（Polyacenic Semiconductor（ＰＡＳ））キャパシタ、ナノゲートキャパシタ（「ナノゲート」は、ナノゲート・アクチエンゲゼルシャフトの登録商標）、セラミックコンデンサ、フィルムコンデンサ、アルミ電解コンデンサ、タンタルコンデンサなどである。目的に応じて、これらの蓄電素子を組み合わせたものが使用されてもよい。また、センサ装置１が家畜に装着される場合、屋外の寒冷地等で使用されることも想定される。この場合、蓄電素子１２がセラミックコンデンサ等のコンデンサにより構成された場合、低温下でも十分蓄電が可能であり、蓄電効率の低下や蓄電不可といった問題が生じにくく、好ましい。蓄電素子１２がセラミックコンデンサ等のコンデンサにより構成された場合、摂氏０度未満の環境（例えば牛の飼育において環境温度が摂氏マイナス１１度や摂氏マイナス２１度以下となる寒冷地）においても、センサ装置１は発電部１１で発電された電力をコンデンサにより構成された蓄電素子１２に蓄電し、蓄電された電力により送信部１３から発電情報を送信することができる。

送信部１３は、発電部１１の発電情報を発電部１１により得られた電力により送信する。
送信部１３は、本実施形態において、発電部から供給される電力に応じて、待機状態と、発電情報の送信が可能な送信状態とに切り替えられることが可能に構成される。これにより、発電部１１による発電量が所定量以上となった場合に、所定の情報を所定量以上の発電の事実を示す発電情報として送信することが可能となる。なお送信する発電情報に発電部１１による発電量を示す値の情報を含めても良い。

送信部１３は、例えば、１の素子または複数の素子からなる集積回路（IC:Integrated Circuit）と、送信を制御するプロセッサと、通信装置２と通信を行うための通信回路およびアンテナとを含む。
送信部１３に用いられる集積回路としては、例えば、トランジスタ等のスイッチング素子、ダイオード、リセットＩＣ、レギュレータＩＣ、ロジックＩＣや各種の演算回路を例示することができる。ＩＣ内部の回路構成については、送信部１３の機能を実現し得るものであれば適宜、変更することができる。また、送信部１３は、好ましくは、遷移後の状態を保持することによりその状態を記憶できる構成を有するが、リセット等によりその状態を保持できず記憶できない構成を有していてもよい。
なお、以下の説明では、送信部１３の集積回路としてリセットＩＣが使用されるものとして説明する。
また、発電部１１に生成された電力が適宜、昇圧または降圧された後に送信部１３に供給されてもよい。
送信部１３に用いられるプロセッサは、通信回路に対する制御を実行する。当該プロセッサとしては、例えば、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）やＣＰＵ（Central Processing Unit）などを例示することができる。プロセッサとしては、送信部１３の処理量と、センサ装置１における小型化の要請とから、ＭＰＵがより好ましい。

送信部１３の通信回路により行われる通信は、無線でもよく有線であってもよい。また、無線回路は単数であってもよいし、複数種を用いてもよいし、複数種の複合回路であってもよい。無線の通信は、電磁波（赤外線を含む）を利用した通信や、電界を利用した通信でもよい。具体的な方式としては、「Wi-Fi（登録商標）」、「Zigbee（登録商標）」、「Bluetooth（登録商標）」、「Bluetooth Low Energy」、「ANT（登録商標）」、「ANT＋（登録商標）」、「EnOcean(登録商標)」などの数百ＭＨｚ（メガヘルツ）から数ＧＨｚ（ギガヘルツ）帯を利用する通信方式を例示することができる。NFC（Near Field Communication）等の近接無線通信でもよい。

さらに送信部１３は、送信状態において、発電部１１に割り当てられた識別子(ID(Identifier))を発電情報として送信してもよい。これにより、管理装置３が、取得した発電情報がいずれの発電部１１による情報であるか判別可能となる。
識別子は、センサ装置１の発電部１１毎に割り当てられていてもよいし、後述するモジュール毎に割り当てられていてもよい。
なお、識別子は、予め割り当てられた識別子でもよく、その都度、割り当てられた識別子でもよい。例えば、センサ装置１が他の機器と通信の接続（コネクション）を確立する際に、モジュール毎に識別子が割り当てられるようにし、その割り当てられた識別子が使用されるようにしてもよい。
識別子は、このように家畜に装着されたセンサ装置１、又はセンサ装置１に含まれる発電部１１及び回路等に対応して設定されるため、識別子により家畜の判別が可能となる。

（通信装置）
通信装置２は、送信部１３及び通信部３３各々と通信が可能であり、送信部１３から送信された発電情報を通信部３３へ送信することが可能に構成される。また図ではセンサ装置１のみが記載されているが複数のセンサ装置と通信することが可能な構成である。
図２に示すように、通信装置２は、第１の通信部２１と、第２の通信部２２と制御部２３とを有する。
第１の通信部２１は、センサ装置１の送信部１３との通信が可能に構成される。第１の通信部２１は、送信部１３と通信を行うための通信回路およびアンテナとを含む。第１の通信部２１は、例えば、電磁波（赤外線を含む）を利用した通信や、電界を利用した通信等の無線による通信や、有線による通信が可能な構成を有する。
第２の通信部２２は、ネットワークＮに接続し、管理装置３との通信が可能に構成される。第２の通信部２２は、ネットワークＮに接続し通信を行うための通信回路およびアンテナとを含む。具体的には、第２の通信部２２は、ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）等の無線ＬＡＮ（IEEE802.11等）や移動通信用の３Ｇや４Ｇのネットワークを用いて、ネットワークＮに接続し、管理装置３と通信することができる。
制御部２３は、第１の通信部２１及び第２の通信部２２の制御を実行し、例えばＣＰＵにより実現される。
なお、通信装置２は、図示しないＣＰＵやＲＡＭ，ＲＯＭ等の記憶部をさらに有していてもよい。

（管理装置）
図２に示すように、管理装置３は、ＣＰＵ（制御部）３１と、記憶部３２と、通信部３３とを有する。管理装置３は１又は複数のサーバにより構成されても良い。
ＣＰＵ３１は、管理装置３の制御部として機能し、発電情報に基づいて家畜の状態を推定する。
記憶部３２は、例えばＣＰＵ３１により実行されるプログラムが格納されたＲＯＭと、ＣＰＵ３１が処理を実行する際のワークメモリ等として使用されるＲＡＭとを有する。さらに記憶部３２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）及びフラッシュメモリ（ＳＳＤ；Solid State Drive）等の不揮発性メモリを有していてもよい。これにより、記憶部３２は、家畜管理データベース３２１を記憶することができる。
通信部３３は、インターネットＮに接続し、通信装置２や畜産システム４と通信を行うための構成である。通信部３３は、「受信部」として機能する。
具体的には、通信部３３は、Ethernet（登録商標）用のＮＩＣ（Network Interface Card）を用いた有線による通信や、ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）等の無線ＬＡＮ（IEEE802.11等）や移動通信用の３Ｇや４Ｇのネットワークを用いた無線による通信が可能な構成を有する。
管理装置３は、上述の構成の他、図示はしないが、必要に応じて入力デバイスや表示デバイス、スピーカ等の構成を有していてもよい。

図２に示すように、管理装置３は、畜産システム４と接続される。
畜産システム４は、例えば、マスターモニタ装置４１と、畜産施設に備えられた複数のゲート４２、自動給餌器４３、各種監視機器４４等を有する。
マスターモニタ装置４１は、同図に示すように、ネットワークＮを介して管理装置３によって処理された情報を取得し、この情報に基づいて畜産施設に備えられた各機器を制御する。具体的には、マスターモニタ装置４１は、例えば通信回路により管理装置３から情報を受信することにより上記情報を取得してもよいし、一度メモリ等の記録媒体に記憶された情報を読み出すことで上記情報を取得してもよい。マスターモニタ装置４１は、典型的にはＰＣ（Personal Computer）、スマートフォン、タブレット端末等の情報処理装置で構成される。具体的には、マスターモニタ装置４１は、ＣＰＵで構成された制御部と、ＲＯＭ、ＲＡＭ、その他のメモリ等を含む記憶部と、通信回路及びアンテナを含む通信部と、液晶ディスプレイやＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）等のディスプレイを含む表示部とを有していてもよい。
ゲート４２は、例えば畜舎と放牧場とを区画するゲートであり、図示はしないが、開閉を実行するための駆動機構を有する。ゲート４２は、マスターモニタ装置４１によって当該駆動機構が制御されることで、開閉が制御される。なお、図１に示すように、複数のゲート４２のうちの少なくとも１つには、通信装置２が配置されていてもよい。
自動給餌器４３は、自動的に家畜に飼料を提供するための装置であり、図示はしないが、飼料タンクや給餌用フィーダー、タンクからフィーダーに飼料を搬送するための搬送機構等を有する。自動給餌器４３は、例えば、マスターモニタ装置４１によって飼料の給餌タイミングや飼料の量、２種類以上の飼料の混合割合等が制御される。
監視機器４４は、畜産施設の所定の箇所に配置された機器であり、例えば監視カメラや赤外線センサ等で構成される。監視機器４４は、家畜の様子や畜産施設の状況等をモニタし、取得した情報をマスターモニタ装置４１へ送信する。
畜産システム４は、その他、必要に応じて畜産施設の空調設備や、照明装置等を有していてもよい。

［センサ装置の詳細な構成］
図３は、センサ装置１の外観の一例を示す図である。
同図に示すように、センサ装置１は、発電部１１と送信部１３とを収容する筐体１４をさらに有する。筐体１４には、さらに、上述の蓄電素子１２が収容されていてもよく、後述する各モジュールが全て収容され得る。なお、同図に示す発電部１１、蓄電素子１２及び送信部１３は、これらの要素がセンサ装置１内に収容されていることを模式的に示している。
筐体１４は、例えば、装着用の孔１４１を有しており、図１に示すように、この孔１４１を介して家畜Ａに装着されることが可能に構成される。筐体１４は、例えば個体識別用の耳標の近傍に装着されていてもよい。また他の例として筐体１４が家畜へ装着するための装着機構を有していても良く、筐体１４が別の装着機構を有する部材を介して装着されても良い。
筐体１４は、例えばＡＢＳ樹脂や、ポリカーボネート樹脂、ポリ乳酸、ポリアミド樹脂等の樹脂材料等で構成され、少なくとも一部が太陽光を透過することが可能な透光性の材料で構成されてもよい。
また、筐体１４の材料としては、環境や生体への安全性を考慮し、植物由来の材料を含む材料や、抗アレルギー性を有する材料、抗菌性を有する材料等を適宜選択することができる。さらには、誤飲・誤食を防止するものとして家畜が嫌う食品添加物を混合させてもよい。

本実施形態では、センサ装置１が、バッテリ等の蓄電素子１２交換用の蓋等や、外部機器との接続用のコネクタ等の構造を有さない。このため、筐体１４を、外部からの気体や液体の浸入を抑制することが可能な気密な構造とすることができる。
具体的には、筐体１４全体が一体に成形され得る。あるいは、筐体１４が複数のパーツを組み合わせて構成される場合には、パーツの繋ぎ目にシールリング等を設け、筐体１４の各パート間を密接させることができる。
このような気密な構造の筐体１４により、センサ装置１を、耐水性、耐埃性、耐衝撃性及び耐腐食性の高い構成とすることができる。これにより、糞尿、天候や、飼料、埃、家畜同士の衝突などの影響を受けやすくセンサ装置にとって厳しい家畜の飼育環境下においても、耐久性の高いセンサ装置１を提供することができる。

図４は、本実施形態に係るセンサ装置１の一例を示すブロック図である。センサ装置１は、例えば、１または複数のモジュールを有する。
同図に示すように、センサ装置１は、例えば、４のモジュール（モジュール１０ａ，モジュール１０ｂ，モジュール１０ｃおよびモジュール１０ｄ）を有する。各モジュールは、例えば、上述の発電部１１と、蓄電素子１２と、送信部１３とをそれぞれ有する。

図４に示すように、モジュール１０ａは、発電部の一例として、照射される太陽光により発電する太陽光発電部１１ａを有する。さらに、モジュール１０ａは、太陽光発電部１１ａに接続される蓄電素子１２ａと、蓄電素子１２ａに接続される送信部１３ａとを有する。
モジュール１０ｂは、発電部の一例として、温度差を利用して発電する温度差発電部１１ｂを有する。さらに、モジュール１０ｂは、温度差発電部１１ｂに接続される蓄電素子１２ｂと、蓄電素子１２ｂに接続される送信部１３ｂとを有する。
モジュール１０ｃは、発電部の一例として、振動に応じて発電する振動発電部１１ｃを有する。さらに、モジュール１０ｃは、振動発電部１１ｃに接続される蓄電素子１２ｃと、蓄電素子１２ｃに接続される送信部１３ｃとを有する。
モジュール１０ｄは、発電部の一例として、電波を利用して発電する電波発電部１１ｄを有する。さらに、モジュール１０ｄは、電波発電部１１ｄに接続される蓄電素子１２ｄと、蓄電素子１２ｄに接続される送信部１３ｄとを有する。このように、センサ装置１においては、一例として、発電部毎に対応して送信部が設けられている。

モジュールの具体的な構成の一例について、モジュール１０ａを例にして説明する。
図５は、モジュール１０ａの具体的な構成の一例を示す図である。
モジュール１０ａは、例えば、発電部１１と、レギュレータＩＣ１０１と、チャージャー１０２と、２次電池１０３と、キャパシタ１０４と、キャパシタ１０５と、リセットＩＣ１０６と、ＭＰＵ１０７と、記憶部１０８と、通信回路１０９とを含む構成を有する。記憶部１０８は、例えば、ＲＯＭ(Read Only Memory)１０８ａと、ＲＡＭ(Random Access Memory)１０８ｂとを含む構成を有する。

上述したように、モジュール１０ａの場合の発電部１１は、太陽電池からなる太陽光発電部１１ａである。

発電部１１により形成された電力がレギュレータＩＣ１０１に供給される。レギュレータＩＣ１０１は、入力電圧を昇圧または降圧し、出力電圧を一定にする。レギュレータＩＣ１０１が昇圧および降圧のいずれを行うかは、発電部１１の構成に応じて異なる。
レギュレータＩＣ１０１の出力電圧がチャージャー１０２に供給される。

チャージャー１０２は、レギュレータＩＣ１０１から供給される電力を利用して２次電池１０３を充電する回路である。なお、チャージャー１０２が２次電池１０３の放電を制御する構成としてもよい。チャージャー１０２が２次電池１０３の異常の有無を監視するようにしてもよい。チャージャー１０２による充電の制御に応じて、２次電池１０３が充電される。

２次電池１０３は、充電可能な電池である。２次電池１０３としては、例えば、リチウムイオン２次電池が挙げられる。もちろん、他の２次電池でもよい。２次電池１０３の容量は、例えば、数１０μＷｈ（マイクロワットアワー）や数ｍＷｈ（ミリワットアワー）程度でもよいため、２次電池１０３が大型化することはない。２次電池１０３の出力電圧が、キャパシタ１０４およびキャパシタ１０５に供給される。

２次電池１０３からの出力電圧によりキャパシタ１０４が蓄電される。キャパシタ１０４に蓄電された電力は、チャージャー１０２の電源として使用される。チャージャー１０２を動作させるための電源が別個、設けられてもよい。

２次電池１０３からの出力電圧によりキャパシタ１０５が蓄電される。キャパシタ１０５は、例えば、微弱な電流を取り出すために設けられる。また、キャパシタ１０５を使用し送信部としてリセットＩＣ１０６を使用した場合に、リセットＩＣ１０６等がキャパシタ１０５の電圧に応じた動作を行うことができ、回路の構成を簡略化できる。なお、キャパシタ１０５を設けずに、２次電池１０３とリセットＩＣ１０６と接続される構成でもよい。２次電池１０３、キャパシタ１０４およびキャパシタ１０５が上述した蓄電素子１２の一例として対応する。
また、モジュール１０ａは、２次電池１０３に替えて、セラミックコンデンサを有していてもよい。この場合、蓄電素子１２は、セラミックコンデンサのみを有していてもよいし、セラミックコンデンサの他、キャパシタ１０４，１０５を有していてもよい。

リセットＩＣ１０６は、上述した送信部１３の集積回路の一例である。リセットＩＣ１０６は、例えば、例えば、キャパシタ１０５の電圧と基準電圧と比較するコンパレータと、評価結果に応じてオン／オフするトランジスタ等の素子とを含む。基準電圧は、例えば、ＭＰＵ１０７の動作電圧（３．３Ｖや５Ｖなど）以上に設定される。
リセットＩＣ１０６は、キャパシタの電圧が基準電圧以上になるとオフ状態からオン状態に遷移する。リセットＩＣ１０６がオン状態に遷移することに応じてキャパシタ１０５とＭＰＵ１０７とが接続される。そして、キャパシタ１０５に蓄電された電力がＭＰＵ１０７の動作電圧として供給される。

ＭＰＵ１０７は、リセットＩＣ１０６および通信回路１０９に対して接続されている。ＭＰＵ１０７は、リセットＩＣ１０６がオン状態に遷移することに応じて供給される電力を電源として動作する。ＭＰＵ１０７は、通信回路１０９等に対する制御を実行する。

ＭＰＵ１０７に接続される記憶部１０８は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０８ａとＲＡＭ（Random Access Memory）１０８ｂとを含む。ＲＯＭ１０８ａには、例えば、ＭＰＵ１０７により実行されるプログラムが格納されている。なお、ＲＯＭ１０８ａにモジュール１０ａに予め割り当てられた識別子が格納されてもよい。ＲＡＭ１０８ｂは、ＭＰＵ１０７が処理を実行する際のワークメモリ等として使用される。例えば、通信のコネクションを確立する際にモジュール１０ａの識別子が割り当てられる場合には、割り当てられた識別子がＲＡＭ１０８ｂに記憶されるようにしてもよい。

通信回路１０９は、ＭＰＵ１０７による制御にしたがって、所定の通信方式に基づく処理を行うものであり、上述した送信部１３の通信回路の一例である。図示は省略しているが、通信回路１０９は、フィルムアンテナ、パターンアンテナ、バーアンテナ等の小型のアンテナまたは、アンテナ機能を十分に満たすコンデンサやキャパシタを有する。上述したように、通信回路１０９により行われる通信の方式は公知の方式を適用することができ、特定の通信方式に限定されるものではない。
なお、上述した記憶部１０８は、通信回路１０９に接続される構成でもよい。複数（例えば、２個の記憶部）がＭＰＵ１０７および通信回路１０９のそれぞれに接続される構成でもよい。

以上の説明ではモジュール１０ａの構成の一例を説明したが、他のモジュールの構成については、発電部の構成等に対応して適宜、変更できる。例えば、モジュール１０ａの発電部１１ａは太陽光発電機で構成され、モジュール１０ｂの発電部１１ｂは振動発電機で構成される等、異なる種類の発電機を搭載した発電部１１を含むモジュールを用いることができる。また、例えば、モジュール１０ａの送信部とモジュール１０ｂの送信部の構成を異なる構成にしてもよい。上述した説明における構成と異なる構成、例えば、発電部の出力が交流である場合には、整流回路が発電部の出力側に設けられてもよい。
センサ装置１における一部の構成を各モジュール間で共通化してもよい。例えば、各モジュールの２次電池１０３（又はセラミックコンデンサ）等を共通にし、これらのモジュールの発電部１１で発電した電力を同一の２次電池１０３（又はセラミックコンデンサ）に蓄電するように構成してもよい。各モジュールのＭＰＵが記憶部１０８にアクセス可能なように構成してもよい。記憶部１０８の記憶領域を複数に分割し、各モジュール専用の記憶領域を割り当てるようにしてもよい。各記憶領域を各モジュールが時分割に使用する構成としてもよい。もしくは、割り当てられた記憶領域を各モジュールが順次、使用する制御方式がセンサ装置１に適用されてもよい。

このような構成のセンサ装置１は、基本的に発電部１１による発電によって動作するため、電池や回路駆動のためのバッテリ等の構成を不要とすることができる。
これにより、本実施形態のセンサ装置１は、電池の交換や充電等の手間を省くことができるとともに、電池切れ等による廃棄や交換のコストを削減することができる。
また、センサ装置１は、常時モニタリングが可能であるとともに、電池や回路駆動のためのバッテリ等を不要とすることで小型化することができる。また、センサ装置１は、小型なことから、家畜同士の衝突等による脱落や故障のリスクを低減することができる。
さらに、センサ装置１の小型化によって、装着による家畜へのストレスを低減することができる。

［センサ装置の動作例］
図６は、センサ装置１０が発電情報等を送信する際の処理の流れの一例を説明するフローチャートである。ここでは、上述のモジュール１０ａにおける処理の流れの一例について説明する。他のモジュールの処理の流れは、モジュール１０ａと概ね同様であるが、モジュールの構成に応じた差異が存在してもよい。各モジュールの処理は、例えば、それぞれ独立して行われる。

ステップＳＴ１１において、発電部１１（この例では、太陽光発電部１１ａ）が発電する。例えば、センサ装置１を身につけたユーザが晴天の屋外にでることにより発電部１１に日光が照射され、発電部１１が発電する。もちろん、屋外が雨天や曇りである場合には、発電部１１は発電しないまたは僅かしか発電しない。そして、処理がステップＳＴ１２に進む。

ステップＳＴ１２では、発電部１１により形成された電力がレギュレータＩＣ１０１等を介して蓄電素子の一つであるキャパシタ１０５に供給される。そして、キャパシタ１０５が蓄電され、キャパシタ１０５の電圧が上昇する。そして、処理がステップＳＴ１３に進む。

ステップＳＴ１３では、キャパシタ１０５の電圧が基準電圧以上であるか否かが判断される。キャパシタ１０５の電圧が基準電圧より小さい場合には、処理がステップＳＴ１３に戻る。キャパシタ１０５の電圧が基準電圧以上である場合には、処理がステップＳＴ１４に進む。

ステップＳＴ１４では、キャパシタ１０５の電圧が基準電圧以上になることに応じて、リセットＩＣ１０６がオフ状態からオン状態に遷移する。なお、キャパシタ１０５の電圧が基準電圧以上になることに応じてリセットＩＣ１０６の状態が遷移するものであり、ある機能ブロックによりステップＳＴ１３の判定処理がなされるものではない。リセットＩＣ１０６がオン状態に遷移することに応じて、キャパシタ１０５の出力電圧がＭＰＵ１０７に供給される。そして、処理がステップＳＴ１５に進む。

ステップＳＴ１５では、キャパシタ１０５から供給される電力を電源としてＭＰＵ１０７が動作する。ＭＰＵ１０７は、例えば、ＲＯＭ１０８ａに格納されたプログラムを読み出して、プログラムに記述されたコードに応じた処理を実行する。そして、処理がステップＳＴ１６に進む。

ステップＳＴ１６において、ＭＰＵ１０７は、通信回路１０９に対して電力を供給するとともに、通信回路１０９を制御する。すなわち、ＭＰＵ１０７は、通信回路１０９に対して通信の開始を指示し、例えばモジュール１０ａの識別子を通信装置２に送信するように指示する。そして、処理がステップＳＴ１７に進む。

ステップＳＴ１７では、ＭＰＵ１０７による制御に応じて、通信回路１０９が通信を行う。通信回路１０９は、所定の通信方式にしたがって、例えば、モジュール１０ａに割り当てられた識別子を通信装置２に対して送信する。

本実施形態では、センサ装置１による識別子の送信が所定量以上の発電に対応付けられているため、識別子の送信を発電情報の送信とすることができる。これにより、モジュール１０ａの識別子を受信した管理装置３は、例えば、モジュール１０ａが有する太陽光発電部１１ａが、システムの一部ないしすべての動作を行うためのエネルギ量を発電したことを認識することできる。また識別子としてはセンサ装置１の固有識別子と送信が所定量以上となった発電の種別を示す情報を含んだ情報を用いる事もできる。
すなわち、管理装置３は、センサ装置１が送信した識別子を含む発電情報の受信頻度（例えば所定時間内にこの識別子を受信した回数や識別子の受信間隔等）に基づいて発電部１１の発電量や発電頻度の情報を生成することができる。

［発電情報から推定される状態の例］
以下、管理装置３が受信した発電情報から推定される家畜の状態の例について、図７を用いて説明する。
図７Ａ〜図７Ｄは、それぞれ異なる家畜Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４に装着されたセンサ装置１からの出力を示す図であり、棒状のグラフは、各モジュールの識別子の受信回数のパターンを模式的に示したものである。また、グラフに記載の「光」は、太陽光発電部１１ａを有するモジュールの識別子の受信回数を示し、「熱」は、温度差発電部１１ｂを有するモジュール１０ｂの識別子の受信回数を示し、「振動」は、振動発電部１１ｃを有するモジュール１０ｃの識別子の受信回数を示し、「電波」は、電波発電部１１ｄを有するモジュール１０ｄの識別子の受信回数を示す。
なお、上述のように、所定時間内でのそれぞれのモジュールからの識別子の受信回数が多いほど、発電量が多い傾向となる。このため、以下の説明では、モジュールからの識別子の受信回数が多い場合に、「そのモジュールに搭載された発電部の発電量が多い」と表現し、受信回数が少ない場合に、「発電量が少ない」と表現する。

（滞在場所）
例えば、管理装置３のＣＰＵ３１は、太陽光発電部１１ａの発電情報に基づいて、家畜の滞在場所を推定することができる。
図７Ａ及び図７Ｂと、図７Ｃ及び図７Ｄとの太陽光発電部１１ａの発電量を比較し、後者の方が太陽光発電部１１ａの発電量が多い。これにより、家畜Ａ３，Ａ４の方が、家畜Ａ１，Ａ２よりも屋外の放牧場にいる時間が長いということが推測される。

また、電波発電部１１ｄからの発電量により、家畜のより詳細な滞在場所を推定することができる。
例えば、図７Ｃと図７Ｄの電波発電部１１ｄからの発電量を比較し、家畜Ａ３の方が家畜Ａ４よりも電波の多い場所に滞在しているということが推定される。したがって、放牧場内に電波強度の強い場所と弱い場所の分布が形成されている場合、電波発電部１１ｄからの発電量から、放牧場における家畜の滞在場所についても推定が可能となる。

（活動量）
例えば、管理装置３のＣＰＵ３１は、振動発電部１１ｃの発電情報に基づいて、家畜の活動量を推定することができる。
図７Ａ及び図７Ｂと、図７Ｃ及び図７Ｄとの振動発電部１１ｃの発電量を比較し、後者の方が振動発電部１１ｃの発電量が多い。これにより、家畜Ａ３，Ａ４の方が、家畜Ａ１，Ａ２よりも活動量が多いことが推定される。
また、太陽光発電部１１ａからの発電量により、屋外の滞在時間の長短を推定することができる。通常、屋外に長く滞在している家畜は活発に活動すると考えられるので、太陽光発電部１１ａからの発電量からも、間接的に家畜の活動量を推定することができる。

さらに、振動発電部１１ｃの発電情報をある程度以上の所定期間について分析することにより、発電量のバラつきから家畜の状態を推測することもできる。例えば、振動発電部１１ｃの発電量が平均して多い場合には、活動量が全体的に多い個体であると推測できる。一方で、振動発電部１１ｃの発電量のバラつきが大きい場合には、衝撃を受けたり、何らかのトラブルを抱えている可能性があると推測される。

（家畜の行動）
さらに、ＣＰＵ３１は、振動発電部１１ｃの発電情報に基づいて、発電頻度のパターンを解析等し、家畜の行動を推定することができる。
例えば、センサ装置１が装着された耳の運動と四肢の運動とでは、振動の周波数が異なるため、発電パターンも異なり、これらの行動を識別することができる。また、家畜の歩行運動、走行運動、マウンティング等も、それぞれ特徴的な発電パターンが見られる場合は、これらの行動を推定することができる。

（発熱の有無）
例えば、管理装置３のＣＰＵ３１は、温度差発電部１１ｂ及び太陽光発電部１１ａの発電情報に基づいて、家畜の発熱の有無を推定することができる。
図７Ａと図７Ｂの温度差発電部１１ｂの発電量を比較し、前者の方が温度差発電部１１ｂの発電量が多い。一方で、これらの太陽光発電部１１ａの発電量に関しては、同程度である。
これにより、家畜Ａ１，Ａ２はいずれも同程度の時間、屋内にいたにもかかわらず、家畜Ａ１が家畜Ａ２よりも体温が高いことが推測される。
また、図７Ｂと図７Ｃの太陽光発電部１１ａ及び温度差発電部１１ｂの発電量を比較すると、いずれの発電量も図７Ｃの方が多い。
これにより、家畜Ａ３は、家畜Ａ２よりも気温の低い場所（例えば放牧地などの屋外）に長く滞在していたことにより、温度差発電部１１ｂの発電量が増加したものと推測される。したがって、家畜Ａ３は、温度差発電部１１ｂの発電量が多いが、発熱の可能性は低いと推測される。

さらに、家畜が発熱する原因は、例えば、病気やストレス、発情期等が挙げられる。したがって、発熱の有無を推定することで、発熱の原因となる上記の要因についても推測することができる。

（発情期）
管理装置３のＣＰＵ３１は、上記発電情報に基づいて、例えば、発情期か否かを推定することができる。これにより、家畜の管理において非常に重要な繁殖管理を容易にすることができる。
発情期の場合は、一般に、活動量が上昇し、体温が上昇する。これにより、ＣＰＵ３１は、上述のように振動発電部１１ｃや温度差発電部１１ｂ等からの発電情報に基づいて、発情期か否かを推定することができる。

（肉質）
例えば、管理装置３のＣＰＵ３１は、上記発電情報に基づいて、肉質を推定することができる。これにより、食肉として処理した後でなければ確認することができない肉質を、生体の状態で推定することができる。また、推定された肉質に鑑みて肉質をより向上させるような管理を行うことができ、家畜の経済的な価値を向上させることができる。
家畜の肉質は、一般に、飼料や運動負荷、ストレス等によって影響を受けると考えられている。上述のように、運動負荷（活動量）やストレスは、発電情報から推定が可能である。また、飼料は、電波発電部１１ｄや太陽光発電部１１ａからの発電情報に基づいて個々の家畜の滞在場所を把握することができれば、これらの家畜が摂取した草の種類等も特定することができる。
したがって、ＣＰＵ３１により、個々の家畜について、通常食肉として処理された後に確認することができる肉質の推定が可能となる。

このように、管理装置３は、発電情報に基づいて、様々な家畜の状態を推定することができ、放牧等の畜産管理を容易にすることができる。
以下、管理装置３の具体的な推定処理について説明する。

［管理装置の動作例］
（基本的な動作例）
図８は、管理装置３の基本的な動作例を示すフローチャートである。なお、同図において、動作主体は管理装置３のＣＰＵ３１とする。
本動作例では、ＣＰＵ３１が機械学習により生成されたアルゴリズムを用いてある家畜の状態を推定し、その推定結果を用いて外部機器に対する制御信号を生成する例を示す。

まず、ＣＰＵ３１は、家畜に装着されたセンサ装置１から送信された発電情報を取得する（ＳＴ２１）。より具体的にはＣＰＵ３１は、通信装置２を介して通信部３３が受信した識別子を発電情報として取得することができる。

続いて、ＣＰＵ３１は、取得した発電情報から、家畜の状態を推定するためのアルゴリズムに基づいて、家畜Ａの状態を推定する（ＳＴ２２）。
家畜の状態を推定するためのアルゴリズムについて説明する。
本実施形態のアルゴリズムは、機械学習により生成され、発電情報に基づいて家畜の状態を推定することが可能に構成される。当該アルゴリズムは、管理装置３のＣＰＵ３１により生成されてもよいし、他の情報処理装置によって生成されてもよい。当該アルゴリズムは、記憶部３２に格納される。
管理装置３の家畜管理データベース３２１には、上記アルゴリズムを生成するために用いられる教示データが格納されている。
教示データは、家畜サンプルに装着されたセンサ装置１から取得されたサンプル発電情報と、サンプル家畜の実際の状態を示すサンプル実データとからなるデータセットである。
ここでいう家畜サンプルは、アルゴリズム生成の基礎となるデータを提供した家畜をいうものとする。
ここでいう実データは、取得された識別子に対応する家畜の実際の状態を示すデータとし、サンプル実データは、サンプル家畜の実際の状態についてのデータとする。例えば、実データは、肉質推定の例では、当該家畜を食肉として処理した場合に得られた、食肉としての等級のデータとすることができる。

続いて、ＣＰＵ３１は、上記アルゴリズムを用いて推定された家畜の状態に基づいて、外部機器を制御することが可能な制御信号を生成する（ＳＴ２３）。
ここでいう外部機器は、例えば図２に示した畜産システム４とすることができる。
例えば、ＣＰＵ３１は、ある家畜の活動量が他の家畜よりも少ないと推定した場合は、当該情報を含む制御信号を生成することができる。これにより、マスターモニタ装置４１は、当該制御信号に基づいて、その家畜の属する畜舎の畜房のゲート４２の開放時間を長くするように、ゲート４２を制御することができる。
あるいは、ＣＰＵ３１が、ある家畜の放牧地での滞在場所を推定した場合には、当該情報を含む制御信号を生成することができる。これにより、マスターモニタ装置４１は、推定された滞在場所の植生等から、家畜の栄養バランスを補うような飼料を配合し給餌するよう、自動給餌器４３を制御することができる。
また、ＣＰＵ３１は、マスターモニタ装置４１の表示部（ディスプレイ）等に、センサ装置から送られた識別子により特定される家畜の個体の識別情報と推定された状態を表示等させる制御信号を生成することもできる。

最後に、ＣＰＵ３１は、生成した制御信号を送信するように、通信部３３を制御する（ＳＴ２４）。例えば特定された家畜の識別子とその家畜の推定された情報をマスターモニタ装置４１へ送信することで、マスターモニタ装置４１の表示部のディスプレイ上に家畜の識別子とその家畜の推定状態が表示される。

このように、管理装置３は、センサ装置１から家畜の行動や家畜の周囲の環境についての情報を取得し、個々の家畜の活動量や健康状態等の状態を推定することができる。これにより、モニタリングのための電力消費を抑制することができる。したがって、センサ装置１の廃棄や電池の交換、充電などのメンテナンスの手間を省くことができる。
また、センサ装置１の小型化が可能であるため、家畜同士の衝突などによる破損のリスクも低減できる。さらに、電池の誤飲・誤食による事故の可能性も低減できる。
さらに、管理装置３のＣＰＵ３１は、推定された情報に基づいて制御信号を生成することができるため、畜産施設に導入されている畜産システム４等に対しても家畜の状態に即した制御を実行させることができる。これにより、大規模な畜産業者や、比較的管理の難しい放牧を行っている畜産業者であっても、個々の家畜の管理を適切かつ容易に行うことができる。
また、管理装置３は、複数のセンサ装置１から自動的に発電情報を受信することができ、複数のセンサ装置１からの発電情報を一括して容易に取得することができる。これにより、各センサ装置１毎に手作業でデータを収集する手間を省くことができる。
さらに、管理装置３のＣＰＵ３１は、機械学習により生成されたアルゴリズムに基づいて家畜の状態を推定することができるため、家畜の状態を精度よく推定することができる。
以下、アルゴリズムの推定精度をさらに高めることができる動作例について説明する。

（アルゴリズムの評価例１）
図９は、管理装置３におけるアルゴリズムの評価に関する動作例を示すフローチャートである。なお、同図において、動作主体は管理装置３のＣＰＵ３１とする。
本動作例では、ＣＰＵ３１が機械学習により生成されたアルゴリズムを用いてある家畜の状態を推定し、かつその家畜の実データに基づいてアルゴリズムを評価し、修正する例を示す。

まず、ＣＰＵ３１は、家畜Ａ１に装着されたセンサ装置１（第１のセンサ装置）から送信された発電情報を取得する（ＳＴ３１）。

続いて、ＣＰＵ３１は、取得した発電情報と、アルゴリズムとに基づいて、家畜Ａ１の状態を推定する（ＳＴ３２）。アルゴリズムは、図８を用いて説明したように、教示データを用いた機械学習により生成されるものとすることができる。

続いて、ＣＰＵ３１は、家畜Ａ１の実際の状態を示す実データを取得し、記憶部３２に記憶させる（ＳＴ３３）。
ＣＰＵ３１による実データの取得方法は特に限定されない。例えば、ＳＴ３１と同様に、ＣＰＵ３１がネットワークＮを介して、実データが記憶された情報端末等から実データを取得するように通信部３３を制御してもよいし、あるいは、ＣＰＵ３１が、管理装置３に接続された外部メモリ等を介して実データを取得してもよい。

続いて、ＣＰＵ３１は、家畜Ａ１の実データに対する推定された家畜Ａ１の状態の評価結果に基づいて、アルゴリズムの推定精度が第１の条件を満たすか否か判定する（ＳＴ３４）。
例えば、第１の条件は、生成されたアルゴリズムを用いて推定された家畜の状態の正答率が所定以上の正答率であるという条件とすることができる。
正答率は、実データ及びサンプル実データが取得された全家畜数に対する、推定された状態の正解数の割合とする。
また、ＣＰＵ３１は、推定された家畜の状態が、実データにおける当該家畜の実際の状態と同等であると判定された場合に、「正解」と判定することができる。
所定以上の正答率は、特に限定されないが、例えば９５％以上の正答率とすることができる。
具体的に、ＣＰＵ３１は、ＳＴ３４において、家畜Ａ１の実データと推定された家畜Ａ１の状態とが同等（正解）であるか否か判定し、その判定結果を、教示データとして蓄積された複数の家畜サンプルについての正答率に反映させる。

評価結果が第１の条件を満たすと判定された場合（ＳＴ３４でＹ）、ＣＰＵ３１は、ＳＴ３１へ戻り、家畜Ａ１とは異なる家畜Ａ２について処理を繰り返す。

一方、評価結果が第１の条件を満たさないと判定された場合（ＳＴ３４でＮ）、ＣＰＵ３１は、家畜Ａ１の実データと、推定された家畜Ａ１の状態との評価結果に基づいて、アルゴリズムを修正する（ＳＴ３５）。
そしてＣＰＵ３１は、ＳＴ３１へ戻り、家畜Ａ１とは異なる家畜Ａ２について処理を繰り返す。すなわち、ＣＰＵ３１は、家畜Ａ２に装着されたセンサ装置１（第２のセンサ装置）から送信された発電情報を取得し（ＳＴ３１）、取得した発電情報と、修正されたアルゴリズムとに基づいて、家畜Ａ２の状態を推定する（ＳＴ３２）。さらに、ＣＰＵ３１は、家畜Ａ１と同様に処理を進め、必要に応じて再びアルゴリズムを修正する。

これにより、ＣＰＵ３１は、より推定精度の高いアルゴリズムを構築することができる。

（アルゴリズムの評価例２）
図１０は、管理装置３のアルゴリズムの評価に関する他の動作例を示すフローチャートである。なお、同図において、動作主体は管理装置３のＣＰＵ３１とする。
図１０のＳＴ４１〜ＳＴ４５については、それぞれ図９のＳＴ３１〜ＳＴ３５と同様であるため、説明を省略する。本動作例では、ＳＴ４４において、評価結果が第１の条件を満たすと判定された場合（ＳＴ４４でＹ）、評価を省略する点で処理が異なる。

すなわち、評価結果が第１の条件を満たすと判定された場合（ＳＴ４４でＹ）、ＣＰＵ３１は、家畜Ａ２に装着されたセンサ装置１（第２のセンサ装置）から送信された発電情報を取得し（ＳＴ４６）、取得した発電情報と、アルゴリズムとに基づいて、家畜Ａ２の状態を推定し（ＳＴ４７）、処理を終了する。

このように、本評価例では、アルゴリズムの推定精度が第１の条件を満たし、推定精度が良いと判定された場合、再びアルゴリズムの推定精度を評価することなく、発電情報の収集と状態の推定とを繰り返すことができる。これにより、処理を迅速化し、処理コストを低減することができる。

（アルゴリズムの評価例３）
図１１は、管理装置３のアルゴリズムの評価に関する他の動作例を示すフローチャートである。なお、同図において、動作主体は管理装置３のＣＰＵ３１とする。
図１１のＳＴ５１〜ＳＴ５７については、それぞれ図１０のＳＴ４１〜ＳＴ４７と同様であるため、説明を省略する。本動作例では、ＣＰＵ３１が、ＳＴ５７で処理を終了せずに、所定の条件を満たす場合には再びアルゴリズムの推定精度を評価する。

すなわち、ＳＴ５６において取得した発電情報と、アルゴリズムとに基づいて、家畜Ａ２の状態を推定した後、ＣＰＵ３１は、アルゴリズムの修正時期に関する第２の条件を満たすか否か判定する（ＳＴ５８）。
第２の条件は、例えば、前回のアルゴリズムの修正から経過した期間や、前回のアルゴリズムの修正後、状態を推定した家畜の数等の条件とすることができる。
第２の条件を満たすと判定された場合（ＳＴ５８でＹ）、ＣＰＵ３１は、ＳＴ５３に戻り、家畜Ａ２の実際の状態を示す実データ（第２の実データ）を取得し、記憶部３２に記憶させる。そしてＣＰＵ３１は、家畜Ａ２の実データに対する推定された家畜Ａ２の状態の評価結果に基づいて、アルゴリズムの推定精度が第１の条件を満たすか否か判定し（ＳＴ５４）、処理を繰り返す。
一方、第２の条件を満たさないと判定された場合（ＳＴ５８でＮ）、ＣＰＵ３１は、ＳＴ５６に戻り、家畜Ａ２とは異なる家畜Ａ３について発電情報を取得する。

このように、本評価例では、所定のタイミングでアルゴリズムの推定精度を再評価することができる。したがって、長期にわたるモニタリング期間中に、アルゴリズムのメンテナンスを自動的に実行することができる。

［管理装置による処理結果の適用例］
管理装置３により推定された家畜の状態に関する情報は、以下のように活用され得る。

（適用例１：ＡＰＩの生成）
上述の実施形態では、ＣＰＵ３１が、推定した家畜の状態から外部機器を制御する制御信号を生成する例を説明したが、推定した家畜の状態を以下のように活用することができる。
すなわち、ＣＰＵ３１は、アルゴリズムを用いて推定された家畜の状態のデータを加工し、外部機器等に搭載されたソフトウェアによって利用されるＡＰＩ（Application Programming Interface）を生成してもよい。

例えば、上記ソフトウェアは、例えば畜産業者への融資金額を決定する融資金額決定アプリケーションプログラム等の一部とする、ないし、プログラムなどへデータを提供するものとすることができ、この場合の推定される家畜の状態は、融資金額に関与する肉質や家畜の健康状態等とすることができる。

融資金額決定アプリケーションプログラムは、例えば畜産業者へ資金を融資する金融機関の情報処理装置に搭載され得る。
融資金額決定アプリケーションプログラムは、推定された家畜の状態に関する情報と、畜産業者の実際の売上金額等の実データとを用いて、機械学習により売上金額予測アルゴリズムを生成することができる。融資金額決定アプリケーションプログラムは、この売上金額予測アルゴリズムを用いて、融資金額を決定したい畜産業者における推定された家畜の状態から、当該畜産業者の売上金額を予測し、融資金額を決定することができる。

金融機関は、管理装置３による推定結果に基づいて畜産業者の管理状態を把握し、適切な融資金額を決定することができる。これにより、例えば畜産業者の所有する家畜の頭数等の情報だけでなく、畜産業者の管理状態や家畜の経済的価値等の情報をより的確の把握することができ、融資リスクを低減することができる。
また、さらに、一方で、畜産業者においても、本システムを畜産業者が使用することにより、畜産業者が育てた家畜は第三者に管理されたシステムで正当に評価された家畜であることが証明されたということを価値とすることで家畜の付加価値を高めることができる。このため、畜産業者は収益を増加することができ、金融機関はより融資リスクを低減することができる。

より具体的な動作について説明する。
まず、管理装置３のＣＰＵ３１が、所定のソフトウェアを実装した外部機器から、ＡＰＩ要求を取得する。ＡＰＩ要求は、例えば、畜産業者の識別情報（ＩＤ）と、例えば畜産業者の家畜管理情報等を含む要求関数戻りデータに対応する要求データとを含む。
続いて、ＣＰＵ３１は、畜産業者ＩＤに対応付けられた家畜毎の家畜活動履歴情報に基づいて、ＡＰＩ要求された情報を生成する。家畜毎の家畜活動履歴情報は、家畜の識別子に対応付けられた情報をいう。
最後に、ＣＰＵ３１は、ＡＰＩ要求に基づいて生成された情報を、外部機器へ送信する。

ここで、要求関数戻りデータとしては、例えば、上述の家畜管理情報のほか、農家売上予想、農家資産価値、保有平均家畜肉質、最高・最低家畜肉質等のうちの１又は複数の情報を含む。
例えば、家畜活動履歴情報は、積算活動量、積算日照量、積算熱量、積算電波暴露量、活動偏差値、日照偏差値、熱量偏差値、電波暴露偏差値、積算移動量、平均移動量、移動量偏差値、肉質レベル（最終）、肉質レベル（平均）、肉質レベル（初期）、肉質レベル（最高・最低）等の１又は複数の情報を含む。
あるいは、ＡＰＩ要求は、家畜毎の家畜活動履歴情報であってもよい。
この場合、ＣＰＵ３１は、家畜の識別子に対応付けられた発電情報から生成された家畜活動履歴情報に基づいてＡＰＩ要求された情報を生成する。家畜活動履歴情報は、例えば、上記に例示した１又は複数の情報を含む。

（適用例２：所定の状態を有する家畜の特定と通知）
例えば、ＣＰＵ３１は、発電情報に基づいて複数の家畜各々の状態を推定し、これら複数の家畜のうち所定の状態を有する家畜を特定するように構成されてもよい。
例えば、ＣＰＵ３１は、発電情報に基づいて複数の家畜各々が発情期であるか否か推定し、発情期であると推定された家畜を特定することができる。この場合、ＣＰＵ３１は、取得されたセンサ装置のモジュールの識別子を用いて家畜を特定することができる。

さらに、ＣＰＵ３１は、特定された家畜の情報と当該家畜の識別情報とを含む制御信号を生成することができる。この制御信号により、所定の状態を有する家畜を畜産業者等のユーザに通知することができる。
この場合、制御信号が送信される外部機器は、特定された家畜の情報を通知する通知装置とすることができる。

図１２は、本適用例の構成を示すブロック図である。
通知装置５は、例えば、ネットワークＮ等を介して管理装置３と接続されることが可能なスマートフォンやタブレット端末、ＰＣ等の情報処理装置であってもよい。これらの情報処理装置は、表示デバイスによる表示や、スピーカによる音声等によって特定された家畜の情報を、畜産業者（ユーザ）に通知することができる。
あるいは、通知装置５は、畜産システム４のマスターモニタ装置４１であってもよい。
具体的な通知方法は限定されないが、例えば表示デバイスやスピーカにより家畜のＩＤを通知してもよい。あるいは、後述するように家畜の位置が特定できる場合は、当該位置を通知してもよい。これにより、ユーザは、上記の情報端末を介して特定された家畜を探索することができる。

通知装置５による通知のタイミングは、特に限定されない。例えば、通知装置５は、管理装置３から制御信号を受信した後、自動的に通知を開始するように構成されてもよいし、ユーザの所定の入力操作によって通知を開始するように構成されてもよい。
後者の場合の例としては、例えばユーザが、通知装置５としての携帯情報処理端末を上記通信機器に近づけ、所定の入力操作を実行することにより、携帯情報処理端末が制御信号を受信し、通知を開始することができる。

また、通知装置５は、直接管理装置３と通信する構成に限定されず、通信機器を介して管理装置３と通信可能であってもよい。「通信機器」は、上述の通信装置２でもよく、他の通信機器であってもよい。

通知装置５は、情報処理装置に限定されない。

例えば、通知装置５は、各家畜に装着可能に構成されてもよい。通知装置５は、センサ装置１に取り付けられていてもよいし、センサ装置１自体により実現されてもよい。あるいは、通知装置５は、家畜に装着された個体識別タグに取り付けられるものでもよい。
通知装置５は、例えば、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の表示部を有する。これにより、ユーザは、通知装置５の表示部が点灯している家畜を探索することで、例えば発情期の家畜を特定することができる。

あるいは、通知装置５は、各家畜の近傍に移動する移動体であってもよい。この場合、変形例１−３で示すように、制御信号が、所定の状態を有する家畜の情報の他、当該家畜の位置に関する情報を含んでいてもよい。
移動体は、飛行体でもよいし、地上を走行する走行体であってもよい。また、これらの移動体は、自立飛行又は自立走行可能に構成されてもよい。
上記移動体は、ユーザを、所定の状態を有する目的の家畜まで誘導することができる。あるいは、家畜の近傍に移動した移動体が、家畜の位置の目印となり、ユーザを誘導することもできる。

（適用例３：外部機器の例）
上述の外部機器は、畜産システム４のマスターモニタ装置４１や通知装置５に限定されず、例えば畜産システム４を構成する個々の機器であってもよい。
あるいは、外部機器は、ネットワークＮを介して管理装置３と接続されることが可能なスマートフォンやタブレット端末、ＰＣ等の情報端末であってもよい。これにより、情報端末を利用するユーザに対し、家畜の状態推定結果を提示することができる。

［変形例］
以下、本実施形態の変形例について説明する。

（変形例１−１：複数の状態の推定）
ＣＰＵ３１は、より多面的に家畜の環境や健康状態を把握するため、複数の状態を推定してもよい。例えば、複数の状態として、各家畜の滞在場所や、活動量、体温の異常頻度、肉質や、発情期か否か等を挙げることができる。
例えば、ＣＰＵ３１は、これらの複数の状態各々を別の処理により推定することもできる。
あるいは、ＣＰＵ３１は、相関を有する複数の状態を推定する場合は、以下に示すように、発電情報から第１の状態を推定した後、当該第１の状態から第１の状態と異なる第２の状態を推定することもできる。相関を有する複数の状態は、例えば、活動量と肉質、ストレスと肉質、ストレスと乳量、等を挙げることができるが、以下では「第１の状態」を「活動量」、「第２の状態」を「肉質」として説明する。

図１３は、管理装置３のアルゴリズムの評価に関する他の動作例を示すフローチャートである。なお、同図において、動作主体は管理装置３のＣＰＵ３１とする。

図１３のＳＴ６１〜ＳＴ６７については、それぞれ図１０のＳＴ４１〜ＳＴ４７と同様である。
すなわち、ＣＰＵ３１は、家畜Ａ１に装着されたセンサ装置１（第１のセンサ装置）から送信された発電情報を取得し（ＳＴ６１）、続いて、取得した発電情報と、活動量を推定するためのアルゴリズム（第１のアルゴリズム）とに基づいて、家畜Ａ１の活動量（第１の状態）を推定する（ＳＴ６２）。
続いて、ＣＰＵ３１は、家畜Ａ１の実際の活動量を示す実データ（第１の実データ）を取得し、記憶部３２に記憶させる（ＳＴ６３）。
続いて、ＣＰＵ３１は、家畜Ａ１の実データに対する推定された家畜Ａ１の活動量の評価結果に基づいて、第１のアルゴリズムの推定精度が第１の条件を満たすか否か判定する（ＳＴ６４）。
一方、評価結果が第１の条件を満たさないと判定された場合（ＳＴ６４でＮ）、ＣＰＵ３１は、家畜Ａ１の実データと、推定された家畜Ａ１の活動量との評価結果に基づいて、第１のアルゴリズムを修正する（ＳＴ６５）。
そしてＣＰＵ３１は、ＳＴ６１へ戻り、家畜Ａ１とは異なる家畜Ａ２について処理を繰り返す。

評価結果が第１の条件を満たすと判定された場合（ＳＴ６４でＹ）、ＣＰＵ３１は、家畜Ａ２に装着されたセンサ装置１（第２のセンサ装置）から送信された発電情報を取得し（ＳＴ６６）、取得した発電情報と、第１のアルゴリズムとに基づいて、家畜Ａ２の活動量（第１の状態）を推定する（ＳＴ６７）。

続いて、ＣＰＵ３１は、推定された活動量（第１の状態）から家畜の肉質（第２の状態）を推定するためのアルゴリズム（第２のアルゴリズム）に基づいて、家畜の肉質を推定する（ＳＴ６８）。
続いて、ＣＰＵ３１は、家畜Ａ２の実際の肉質を示す実データ（第２の実データ）を取得し、記憶部３２に記憶させる（ＳＴ６９）。

続いて、ＣＰＵ３１は、家畜Ａ２の実データに対する推定された家畜Ａ２の肉質の評価結果に基づいて、第２のアルゴリズムの推定精度が第３の条件を満たすか否か判定する（ＳＴ７０）。
第３の条件は、第１の条件と同様に、生成された第２のアルゴリズムを用いて推定された家畜の肉質の正答率が所定以上の正答率であるという条件とすることができる。

評価結果が第３の条件を満たすと判定された場合（ＳＴ７０でＹ）、ＣＰＵ３１は、ＳＴ６６へ戻り、家畜Ａ２とは異なる家畜Ａ３について処理を繰り返す。

一方、評価結果が第３の条件を満たさないと判定された場合（ＳＴ７０でＮ）、ＣＰＵ３１は、家畜Ａ２の実データと、推定された家畜Ａ２の肉質との評価結果に基づいて、第２のアルゴリズムを修正する（ＳＴ７１）。
そしてＣＰＵ３１は、ＳＴ６６へ戻り、家畜Ａ２とは異なる家畜Ａ３について修正された第２のアルゴリズムを用いて処理を繰り返す。

以上のように、本動作例によれば、第１の状態と第２の状態を、いずれも精度よく推定することができる。

（変形例１−２：経時的な家畜の状態の推定）
ＣＰＵ３１は、推定された各家畜の状態を経時的に処理することで、各家畜の所定の期間内の状態を推定することができる。
例えば、ＣＰＵ３１は、ある家畜について、連続して放牧地に滞在している時間を積算することで、放牧時間を算出することができる。また、活動量が比較的多い時間を積算することで、運動時間を算出することができる。さらに、ＣＰＵ３１は、例えば、一日における放牧時間や運動時間の平均値、最大値、最小値、所定期間内における合計値等のデータを生成してもよい。
また、例えばＣＰＵ３１は、体温異常頻度や、所定時間内の咀嚼回数等のデータを生成することができる。

例えば、センサ装置１が、発電情報とともに、発電情報に対応付けられた時間情報を送信してもよい。この場合、センサ装置１のモジュールを、以下のように構成することができる。
図１４は、センサ装置１のモジュール１０ｂの具体的な構成の一例を示す図である。
モジュール１０ｂは、上述のモジュール１０ａと同様に、例えば、発電部１１ｂと、レギュレータＩＣ１０１と、チャージャー１０２と、２次電池１０３と、キャパシタ１０４と、キャパシタ１０５と、リセットＩＣ１０６と、ＭＰＵ１０７と、記憶部１０８と、通信回路１０９とを含む構成を有する。記憶部１０８は、例えば、ＲＯＭ１０８ａと、ＲＡＭ１０８ｂとを含む構成を有する。
なお、センサ装置１は、上述のように、モジュール１０ａ，モジュール１０ｂ，モジュール１０ｃおよびモジュール１０ｄを有しており、各モジュールは、上述の発電部１１と、蓄電素子１２と、送信部１３とをそれぞれ有する。ここでは、モジュール１０ｂを例にして説明する。センサ装置１における他のモジュールの構成は、例えば、モジュール１０ｂの構成と同様とされるが、モジュール毎に構成の差異が存在してもよい。

さらに、モジュール１０ｂは、ＲＴＣ(Real Time Clock)１５０を有する。ＲＴＣ１５０は、ＭＰＵ１０７に対して接続されており、ＭＰＵ１０７に対して時間情報を供給する。時間情報は、年月日等、適宜設定できる。ＭＰＵ１０７がＲＴＣを内蔵する構成でもよい。

なお、図示は省略しているが、ＲＴＣ１５０を駆動するための電源装置がセンサ装置１に設けられていてもよい。電源装置は、リチウムイオン電池等の２次電池や１次電池などである。ＲＴＣ１５０の消費電力が僅かであるため、コイン型等の小型の電池が使用されてもよい。あるいは、２次電池１０３に蓄電された電力がＲＴＣ１５０に対して供給されるようにしてもよい。ＭＰＵ１０７は、リセットＩＣ１０６がオフ状態からオン状態に遷移することに応じて、モジュール１０ｂの識別子とともにＲＴＣ１５０から供給される時間情報を通信回路１０９に供給する。通信回路１０９は、モジュール１０ｂの識別子と時間情報とを通信により外部機器に送信する。

センサ装置１が送信しない場合は、通信装置２の制御部２３又は管理装置３のＣＰＵ３１が、受信した発電情報に時間情報を対応付けてもよく、具体的には、通信装置２の制御部２３又はＣＰＵ３１が、ＲＴＣを有していてもよい。これによっても、通信装置２の制御部２３又はＣＰＵ３１が、各家畜の経時的な状態を推定することができる。

（変形例１−３：位置に関する情報の取得）
ＣＰＵ３１は、センサ装置１の送信に基づいてセンサ装置１の位置に関する情報を取得してもよい。ここでいう位置に関する情報は、センサ装置１の基準位置からの距離、及びセンサ装置１の基準位置から見た方位のうちの少なくとも一方の情報を含む。基準位置は、例えば、通信装置２の位置とすることができる。
なお、本変形例において、通信装置２が、図示しないＣＰＵ等を有していてもよい。これにより、通信装置２が、通信装置２の位置を基準としたセンサ装置１の位置に関する情報を生成し、当該情報をセンサ装置１から送信された発電情報に対応付ける処理を行うことができる。

ＣＰＵ３１による位置に関する情報の取得方法は、特に限定されない。
例えば、通信データの信号強度と通信距離との間には、相関関係があることが知られている。そこで、通信装置２は、センサ装置１からの信号強度についての情報を、発電情報とともに管理装置３に送信することができる。具体的には、通信装置２は、受信した識別子の情報を送信する際に、この情報に信号強度に関する情報を対応付けて送信することができる。これにより、ＣＰＵ３１は、通信装置２からのセンサ装置１の距離に関する情報を取得することができる。
あるいは、通信装置２の第１の通信部２１がアンテナを有し、その指向性を機械的又は電気的に変化させることで、通信装置２が、通信装置２から見た各センサ装置１の方位についての情報を取得し、管理装置３に送信することができる。
また、センサ装置１は、ＧＰＳ通信部（図示せず）を有し、位置情報を送信することが可能であってもよい。この場合は、ＧＰＳ通信部を駆動するための電源装置がセンサ装置１に設けられていてもよい。

（変形例１−４：センサ装置の変形例）
センサ装置１の構成は、上述の構成に限定されず、種々の構成を採り得る。

例えば、センサ装置１は、モジュール１０ａ〜１０ｄを全て有している構成に限定されず、これらのうちの少なくとも１つのモジュールを有している構成でもよい。また、センサ装置１は、上述の発電部１１ａ〜１１ｄ以外の構成の発電部１１を含むモジュールを有していてもよい。

例えば、センサ装置１は、各モジュール１０ａ〜１０ｄの通信回路に接続されるメイン通信回路を有していてもよい。この場合、メイン通信回路が「送信部」の一部として機能する。

例えば、各モジュール１０ａ〜１０ｄのうち、複数のモジュールが通信回路を共有していてもよい。

さらに、必要に応じて、レギュレータＩＣ１０１、チャージャー１０２、２次電池１０３、キャパシタ１０４及びキャパシタ１０５の全部又は一部を有さない構成であってもよい。

例えば、ＭＰＵ１０７がリセットＩＣ１０６の機能を有する構成であってもよい。この場合、ＭＰＵ１０７が「送信部」の一部として機能する。

あるいは、送信部１３がリセットＩＣ１０６ではなく、例えば接点の切り替えにより導通状態が可変なスイッチで構成されていてもよい。例えば、スイッチは、熱エネルギによって変形可能なバイメタルを含んでいてもよい。
この例において、センサ装置１は、熱エネルギを蓄積し発電部１１及びバイメタルに供給する蓄熱素子を有していてもよい。
例えば、発電部１１は、熱エネルギを電気エネルギに変換する。バイメタルは、熱膨張によって変形し、接点に接触する。これにより、当該スイッチを介して発電部１１とＭＰＵ１０７とが導通し、発電情報を送信することができる。

あるいは、センサ装置１が、運動エネルギの蓄積状態と開放状態との間を切り替え可能な畜力素子を有していてもよい。畜力素子は、一例としてぜんまいを挙げることができる。
発電部１１は、畜力素子と接続されており、電磁誘導により発電する機構を有する。発電部１１は、具体的には、例えば磁石とコイルとを含み、磁石がコイルに対して変位可能に構成される。これにより、発電部１１は、畜力素子から供給される運動エネルギに応じて磁石を駆動させ、発電することができる。
センサ装置１は、発電部１１により発電した電気エネルギによってＭＰＵ１０７が動作することで、発電情報を送信することができる。

また図４では太陽光発電部１１ａ、温度差発電部１１ｂ、振動発電部１１ｃ、電波発電部１１ｄを有するセンサ装置１について述べたが、これら以外のデバイスがセンサ１として搭載されてもよい。例えば加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、センサ装置１を装着した家畜の体温やセンサ装置１の周囲の温度を測定する温度センサ、脈拍センサ等の各種センサの１または複数を装置１に搭載してもよい。また上記発電部により発電された電力に基づいてこれらセンサが駆動する構成としてもよい。センサ装置１の送信部１３はこれらセンサから得られた情報を発電情報とともに通信装置２や管理装置３に送信しても良い。さらに管理装置３はセンサ装置１のこれらセンサが送信した情報を通信部３３により受信し、図８のＳＴ２２等での家畜の状態推定を行う際に用いても良い。

（変形例１−５：推定方法についての変形例）
上述の実施形態では、ＣＰＵ３１による状態の推定に機械学習により生成されたアルゴリズムを用いると説明したが、これに限定されない。
例えば、ＣＰＵ３１は、発電情報から家畜の状態を解析することが可能な所定のアルゴリズムに基づいて家畜の状態を推定してもよい。

本変形例の一動作例を説明する。
発電情報を取得したＣＰＵ３１は、発電情報から家畜の状態に関する２次情報を生成する。この２次情報は、例えば、図７を用いて説明したような家畜の状態を推定するための情報であり、例えば、太陽光発電部等の各発電部の発電量を数値化したものや、数値化した発電量の時間微分値等であってもよい。より具体的に、発電量を数値化した情報は、ＣＰＵ３１が同一のセンサ装置１から受信した発電情報の受信頻度（すなわち受信間隔の長短）に基づき算出することができる。あるいは、管理装置３が、センサ装置１から発電量を数値化した情報を受信し、ＣＰＵ３１が当該情報を利用して発電量の時間微分値等の２次情報を生成してもよい。
続いて、ＣＰＵ３１は、２次情報と、推定すべき状態の指標となる指標データとを比較する。この指標データは、例えば、２次情報が数値化されたものである場合は、所定の基準値とすることができる。あるいは、指標データは、後述する発電量の平均値等の統計値とすることができる。
続いて、ＣＰＵ３１は、比較結果に基づいて、家畜の状態を推定する。
その後、ＣＰＵ３１は、推定した家畜の状態に基づいて外部機器を制御するための制御信号を生成し、この制御信号を外部機器へ送信することができる。

より具体的な処理の例について説明する。
例えばＣＰＵ３１は、太陽光発電部１１ａの発電量の微分値（２次情報）を経時的に算出し、当該微分値が所定の値（指標データ）以上となるタイミングを屋内（畜舎）と屋外（放牧地）との移動のタイミングと判定することができる。これにより、ＣＰＵ３１は、当該微分値が絶対値の大きな正の値となった時間から、絶対値の大きな負の値になった時間までを、放牧時間とすることもできる。
図１５は、変形例１−５の太陽光発電部１１ａ（太陽光発電機）を用いた処理の一例を説明するグラフであり、横軸は時刻、縦軸は太陽光発電部１１ａの発電量を模式的に示す。
ＣＰＵ３１は、発電量の各時刻における時間微分値を算出している。同図に示す例では、時刻ｔ１と時刻ｔ２の間で発電量が急激に高まっており、ＣＰＵ３１は、時刻ｔ１−ｔ２間での当該微分値が正（０以上）の第１の微分値以上であると判定する。また、時刻ｔ３と時刻ｔ４の間で発電量が急激に減少しており、ＣＰＵ３１は、時刻ｔ３−ｔ４間での当該微分値が負（０未満）の第２の微分値以下であると判定する。また、ＣＰＵ３１は、時刻ｔ２−ｔ３間での当該微分値が第２の微分値より大きく第１の微分値未満であると判定する。そして、ＣＰＵ３１は、時間微分値が第１の微分値以上から第１の微分値未満に転じた時刻ｔ２から、時間微分値が第２の微分値より大きい値から第２の微分値以下に転じた時刻ｔ３までの時間ｔ２３を、家畜が屋外にいた時間、すなわち放牧時間と推定することができる。
なお、図１５の例では、ＣＰＵ３１が発電情報の受信頻度、すなわち受信間隔の長短に基づいて発電量を数値化しており、発電量が大きいｔ２３間では、頻繁に発電情報を受信していたことがわかる。
また、ＣＰＵ３１は、放牧が行われていた間の太陽光発電部１１ａの発電量の積算値（２次情報）を算出することで、天候等についても推定することができる。
また、記憶部３２が太陽光発電部１１ａの吸収波長プロファイルを記憶している場合、ＣＰＵ３１は、家畜の紫外線吸収量等についても算出することができる。

あるいは、ＣＰＵ３１は、同じ管理範囲内（例えば同じ地域・牧場・放牧地・牛舎等）に属する複数のセンサ装置１からの発電量の統計値（相対指標データ）と、１のセンサ装置１からの発電情報を比較することで、当該センサ装置１を装着している家畜の状態を推定することができる。
図１６は、変形例１−５の温度差発電部１１ｂ（温度差発電機）を用いた処理の一例を示すグラフであり、横軸は異なる１０個のセンサ装置１の識別子Ａ１〜Ａ１０を示し、縦軸は温度差発電部１１ｂにより検出された相対的な体温値を示す。この例において、２次情報は、ＣＰＵ３１が発電情報の受信間隔に基づいて算出した相対的な体温値であるものとする。
図１６に示す例では、Ａ１〜Ａ１０の体温値の平均値をＴ１（例えば相対的な体温値が５）とし、平均値を基準とする正常範囲をＴ２（例えば相対的な体温値が４〜６）と規定している。このとき、相対指標データは正常範囲Ｔ２とする。正常範囲であるＴ２は、例えば、平均値+/-２０％の範囲として規定できる。
ＣＰＵ３１は、相対指標データである正常範囲Ｔ２と各家畜の発電情報（体温値のデータ）とを比較する。具体的には、ＣＰＵ３１は、正常範囲Ｔ２に入らない体温値が検出された家畜を、体温が通常よりも高まっている発情期、又は体温が通常よりも低下する低体温症等として、当該家畜の状態を推定する。同図に示す例では、Ａ５の体温値は８であり、正常範囲Ｔ２より高い。このため、ＣＰＵ３１は、例えばＡ５に対応する家畜が発情期であると推定することができる。また、Ａ８の体温値は２であり、正常範囲より低い。このため、ＣＰＵ３１は、例えばＡ８に対応する家畜が低体温症であると推定することができる。

その他の例としては、ＣＰＵ３１が、ある家畜について、温度差発電部１１ｂの発電量に対応する値（２次情報）が平均値から所定の値（指標データ）以上であり、振動発電部１１ｃの発電量に対応する値（２次情報）が平均値（指標データ）以上であり、かつ太陽光発電部１１ａの発電量に対応する値（２次情報）が平均値を含む所定の範囲内の値（指標データ）であると判定した場合、当該家畜を発情期であると推定することができる。例えば家畜の体温が一定であっても外気温が変わると温度差発電の発電量が変化してしまうが、同じ管理範囲内の複数（例えば牧場全体の数百、数千頭）のセンサ装置１の発電量の平均値と個体のセンサ装置１の発電量の情報を比較することで、他の平均的な個体より体温が高い、あるいは低い個体を特定することができる。
またこれらのアルゴリズムと機械学習により生成されたアルゴリズムを組み合わせても良い。
またセンサ装置からの情報以外の情報も用いて家畜の状態を推定しても良い。例えば過去、現在、将来における、放牧場の気温情報、日照量情報、天候情報、降雨情報等を用いることができる。

ここで、例えば振動発電による発電量と所定の閾値を比較して活動量から発情を推定するような場合、１つの閾値で対応しようとすると、精度よく状態を検出することができないことがある。例えば、牛舎内での平均活動量に基づいて閾値を設定すると、放牧により家畜の群全体の活動量が高まった場合、実際には発情していない家畜まで発情したと判定してしまい、誤った判定をする可能性がある。逆に、放牧中の平均活動量に基づいて閾値を設定しても、同様に精度よい発情の判定ができなくなる。
そこで、家畜の置かれたシーン（状況）を推定することで、推定シーンに基づいて適切なアルゴリズムを用いることができる。

図１７は、変形例１−５の推定シーンに基づいてアルゴリズムを設定する処理の流れを示すフローチャートである。同図に示す処理は、図８のＳＴ２２に示す「発電情報から、家畜の状態を推定するためのアルゴリズムに基づいて、家畜の状態を推定する」ステップの詳細な処理を示すものであってもよい。

まず、ＣＰＵ３１が、環境情報に基づいて対象家畜の置かれたシーン（状況）を推定する（ＳＴ２２１）。シーンの推定は、例えば、各センサ装置１を装着する家畜ごとに行われてもよい。あるいはシーンの推定は、自動的にあるいは手動で設定された群れ（グループ)単位で行われてもよい。
シーンの推定に用いる環境情報は、種々の情報を用いることができる。
例えば、環境情報として、センサ装置１の発電情報を用いることができる。具体的には、図７を用いて説明した方法で発電情報から滞在場所を推定し、放牧中であるか畜舎内にいるか否か推定することができる。また、太陽光発電部１１ａの発電量の微分値に基づいて放牧時間を推定し、放牧中であるか否か推定することができる。なお、複数の家畜が群れで行動している場合には、当該群れの所定値以上の割合（例えば８割以上）の家畜が放牧中と判定されたとき、ＣＰＵ３１は、当該群れに属する全ての家畜が同じシーンであると推定してもよい。
あるいは、環境情報として、位置情報を用いることができる。具体的には、以下のように処理を行うことができる。すなわち、通信装置２が、センサ装置１から送信された発電情報と通信装置２を識別する識別情報をサーバ装置３へ送信する。サーバ装置３の記憶部３２は、予め各識別情報に対応する通信装置２の位置情報と、各通信装置２に対応するシーン情報とを記憶している。ＣＰＵ３１は、送信された発電情報及び通信装置２の識別情報と、記憶されている情報とを照合し、センサ装置１からの発電情報を受信した通信装置２に対応するシーン情報を、当該センサ装置１の置かれたシーンであると推定する。例えば、記憶部３２が「通信装置Xの緯度経度（aa, bb）、場所：搾乳パーラー」という情報を記憶していた場合、ＣＰＵ３１は、通信装置Xと通信したセンサ装置１に対応する家畜の置かれたシーンを「搾乳中」と推定することができる。あるいは、位置情報としては、変形例１−３で説明した方法を用いて取得することもできる。
また、環境情報として、本変形例で説明した２次情報を用いて判定された外部環境に関する情報を用いることができる。例えば、判定された放牧場の気温情報、天候情報等を外部環境として、ＣＰＵ３１は、当該情報に基づき家畜の置かれたシーンを「酷暑」と判定することもできる。
さらに、ＣＰＵ３１は、以上説明した複数の環境情報や、その他の情報を組み合わせた環境情報に基づいて、シーンを推定してもよい。
なお、シーンの推定は、発電情報を受信する毎に行ってもよいし、任意の時間間隔で環境情報を生成し、処理を行ってもよい。

続いて、ＣＰＵ３１が、推定されたシーンに対応する、家畜の状態を推定するための状態推定アルゴリズムを設定する（ＳＴ２２２）。
例えば、推定されたシーンが「放牧中」であった場合、ＣＰＵ３１は、放牧中に対応する状態推定アルゴリズムを設定することができる。あるいは、推定されたシーンが「畜舎内」であった場合、ＣＰＵ３１は、畜舎内に対応する状態推定アルゴリズムを設定することができる。これらの状態推定アルゴリズムは、それぞれ機械学習によって生成されたものであってもよいし、統計的なデータから生成されたものでもよい。また、設定対象の複数のアルゴリズムは、例えば閾値等の一部の要素を変更したものであってもよい。
また、設定対象の状態推定アルゴリズムは、「さらなる状態の推定を停止する」という内容のアルゴリズムを含んでいてもよい。例えば、推定されたシーンが「搾乳中」の家畜については、「さらなる状態の推定を停止」することにより、誤った状態を推定することを防止することができる。また、この場合、推定されたシーン（例えば「搾乳中」）を家畜の状態とすることができる。

最後に、ＣＰＵ３１は、設定された状態推定アルゴリズムに基づいて家畜の状態を推定する（ＳＴ２２３）。
これにより、異なるシーンにおいて適切な状態の推定を行うことができ、状態推定の精度を高めることができる。

（変形例１−６：管理装置の変形例）
管理装置３は、例えば、ネットワークＮに接続可能な情報処理装置であってもよい。
この場合、例えば、管理装置３は、畜産業者（ユーザ）の使用するＰＣ、スマートフォン、タブレット端末等であってもよい。

あるいは、図１８に示すように、管理装置３が、畜産システム４のマスターモニタ装置４１によって実現されてもよい。管理装置３（マスターモニタ装置４１）の通信部３３は、畜産システム４の各構成と有線又は無線により接続されている。
このような構成であっても、家畜管理システム１００を実現することができる。

（変形例１−７：通信装置の変形例）
通信装置２は、複数のセンサ装置１のうちの少なくとも一つのセンサ装置１（以下、マスタセンサ装置２とする）によって実現されてもよい。マスタセンサ装置２は、複数のセンサ装置１のうちの特定のセンサ装置であってもよいし、グループの編成によって可変であってもよい。

図１９は、本変形例の概念を示す模式的な図である。
同図に示すように、家畜管理システム１００は、１０のセンサ装置１ａ〜１ｊと、管理装置３とを有する。例えばセンサ装置１ａ〜１ｅは、第１のグループＧＰ１を構成し、センサ装置１ｆ〜１ｊは、第２のグループＧＰ２を構成する。
センサ装置１によるグループＧＰ１，ＧＰ２は、各センサ装置１が通信可能範囲に存在する他のセンサ装置１と、例えばポイント・ツー・ポイントで順次接続することで、構成される。
例えば、グループＧＰ１に属するセンサ装置１ａ〜１ｅは、メッシュ・ネットワークを構成しており、センサ装置１ａ〜１ｅがそれぞれノードに相当し、ポイント・ツー・ポイントで接続して、各々の発電情報等を共有することができる。
同様に、グループＧＰ２に属するセンサ装置１ｆ〜１ｊは、メッシュ・ネットワークを構成しており、センサ装置１ｆ〜１ｊがそれぞれノードに相当し、ポイント・ツー・ポイントで接続して、各々の発電情報等を共有することができる。
なお、センサ装置１及びこれを装着する家畜がそれぞれ移動することで、上記グループの構成は変化し得る。

同図に示す例では、センサ装置１ｄとセンサ装置１ｇとがマスタセンサ装置２として機能し、管理装置３と通信可能に構成される。これらのマスタセンサ装置２は、各グループＧＰ１，ＧＰ２に属する各センサ装置１の発電情報を管理装置３へ送信することができる。

マスタセンサ装置２の送信部１３は、それぞれ、センサ装置１間の通信が可能な通信回路の他、管理装置３と接続可能な通信回路を含む。
当該通信回路の構成は、管理装置３との通信方法に応じて適宜決定される。例えば、管理装置３がネットワークＮに接続されている場合には、通信回路は、ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）等の無線ＬＡＮ（IEEE802.11等）や移動通信用の３Ｇや４Ｇのネットワークを用いてネットワークＮに接続可能に構成される。

さらに、各グループＧＰ１，ＧＰ２に属する各センサ装置１は、接続されている他のセンサ装置１から送信された信号の強度の情報を取得することができる。これにより、センサ装置１ｄとセンサ装置１ｇは、これらのセンサ装置１間における信号強度の情報を発電情報に対応付けて送信することができる。したがって、ＣＰＵ３１は、変形例１−３と同様に、各センサ装置１間の距離に関する情報を取得することができる。

本変形例により、システム構成を簡略化することができる。さらに、ＣＰＵ３１が、各センサ装置１間の距離に関する情報を取得することができ、各センサ装置１の位置を精度よく推定することができる。

（変形例１−７：センサ装置の出力調整（校正））
管理装置３は、センサ装置１から取得された発電情報を調整することができる。ここでいう「調整」は、例えば校正（キャリブレーション）であってもよい。管理装置３は、例えば、複数のセンサ装置１からの発電情報の統計値に基づいて、１のセンサ装置１の出力を校正してもよいし、あるいは、１のセンサ装置１からの経時的な発電情報を統計的に処理することで、そのセンサ装置１の出力を調整してもよい。
センサ装置１の各発電部には出力特性について製造時における個体差ないし、使用による経年変化による個体差が少なからず発生する。この個体差について、同一個体でのデータを取得し続けることでその相対量変化を情報として扱うことで、個体差をキャンセルしてもよいし、たとえば、同じ環境に各家畜を曝し、同じ環境下での発電量の違いからキャリブレーションを行ってもよい。すなわち、たとえば、同じ光源のエリア、同じ振動のエリア、同じ電波強度のエリア、同じ気温のエリアに家畜を曝す。このときの各発電部の出力を一様とすることで、キャリブレーションを行ってもよい。また、このときの発電部の出力に対して正常・異常の閾値をあらかじめ設定しておくことで、センサ装置の異常や発電部の異常を検出し、メンテナンス情報に使用してもよい。なお、同じ環境のエリアはたとえば家畜が通る通路上に設置してもよいし、通路ではない空間であってもよい。さらに、通常家畜が過ごす空間の温度・湿度・照度コントローラーを制御して、一様な環境空間を作り出してもよいし、より安定性の高い環境空間を作るために専用の空間としてもよい。
管理装置３によるセンサ装置１の出力調整（校正）は、家畜の状態の推定処理と同時に行われてもよいし、推定処理とは別に行われてもよい。上記出力調整を推定処理と別に行う場合、管理装置３は、例えば、ユーザによる入力操作に応じたタイミングで出力調整を行うことができる。

（その他の変形例）
例えば、家畜管理システム１００は、複数のセンサ装置１を有さず、１のセンサ装置のみ有する構成であってもよい。これにより、ＣＰＵ３１が、当該センサ装置１を装着した家畜の状態を推定することができる。
また、管理装置３は、１つの情報処理装置で構成される例に限定されず、複数の情報処理装置によって構成されていてもよい。

＜第２の実施形態＞
［家畜管理システムの構成］
図２０は、本技術の第２の実施形態に係る家畜管理システム１００Ａの構成を示すブロック図である。以下の説明において、上述の実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、説明を省略する。

図２０に示すように、家畜管理システム１００Ａは、センサ装置１と、管理装置３とを有するが、通信装置２を有さない。すなわち、センサ装置１の送信部１３は、管理装置３と直接通信を行うための通信回路を少なくとも有する。

通信回路の構成は、管理装置３との通信方法に応じて適宜決定される。
例えば、管理装置３がネットワークＮ上のサーバ装置として構成される場合には、通信回路は、ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）等の無線ＬＡＮ（IEEE802.11等）や移動通信用の３Ｇや４Ｇのネットワークを用いてネットワークＮに接続可能に構成される。
あるいは、管理装置３がゲート４２や畜舎内に配置された情報処理装置として構成される場合には、通信回路は、「Wi-Fi（登録商標）」、「Zigbee（登録商標）」、「Bluetooth（登録商標）」、「Bluetooth Low Energy」、「ANT（登録商標）」、「ANT＋（登録商標）」、「EnOcean(登録商標)」などの近距離無線通信等を用いて管理装置３に接続することができる。

また、管理装置３は、変形例１−６で説明したように、畜産システム４のマスターモニタ装置４１によって実現されてもよい。

このような構成であっても、家畜管理システム１００Ａを実現することができる。

＜第３の実施形態＞
［センサ装置の構成］
図２１は、本技術の第３の実施形態に係るセンサ装置１Ｂの構成を示すブロック図である。以下の説明において、上述の実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、説明を省略する。
本実施形態のセンサ装置１Ｂは、家畜の状態の推定が可能に構成される。
すなわち図２１に示すように、センサ装置１Ｂは、発電部１１と、蓄電素子１２と、筐体１４とを有し、さらにＣＰＵ（制御部）１５と、記憶部１６と、送信部１７とを有する。
なお、センサ装置１Ｂは、センサ装置１と同様に、複数のモジュールを有していてもよい。各モジュールは、基本的には図５等で説明した構成を有するが、通信回路１０９は有さなくてもよい。
態の推定方法については、上述の第１の実施形態で説明した手法を適用することができ

筐体１４は、図３に示すように、家畜に装着されることが可能に構成される。また、筐体１４は、気密な構造であってもよい。

発電部１１は、筐体１４に収容され、周囲の環境に応じて電力を生成する。

ＣＰＵ１５は、発電情報に基づいて、家畜の状態を推定することが可能に構成される。ＣＰＵ１５は、図５を参照し、センサ装置１Ｂに含まれる複数のモジュールのＭＰＵ１０７にそれぞれ接続されていてもよい。あるいは、各モジュールがＭＰＵ１０７を有さず、リセットＩＣ１０６にそれぞれ接続されていてもよい。これにより、ＣＰＵ１５は、各モジュールにおける所定量の発電の有無と、発電頻度の情報を取得することができる。
ＣＰＵ１５による家畜の状態は、以下のように推定することができる。すなわち、ＣＰＵ１５は、ＣＰＵ３１と同様に、取得した発電情報から、サンプル発電情報とサンプル実データとを教示データとする機械学習により生成され、発電情報に基づいて家畜の状態を推定することが可能なアルゴリズムに基づいて、家畜の状態を推定することができる。あるいは、ＣＰＵ１５は、変形例１−５として説明したように、発電情報から家畜の状態を解析する所定のアルゴリズムに基づいて家畜の状態を推定してもよい。
また、推定される状態も、第１の実施形態で説明した種々の状態を適用することができる。
さらに、ＣＰＵ１５は、推定された家畜の状態に基づいて、外部機器を制御することが可能な制御信号を生成することができる。図２１に示す例では、外部機器は、畜産システム４のマスターモニタ装置４１とすることができる。

記憶部１６は、例えばＣＰＵ１５により実行されるプログラムが格納されたＲＯＭと、ＣＰＵ３１が処理を実行する際のワークメモリ等として使用されるＲＡＭとを有する。さらに記憶部１６は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）及びフラッシュメモリ（ＳＳＤ；Solid State Drive）等の不揮発性メモリを有していてもよい。

送信部１７は、生成した制御信号を送信可能な通信回路として構成される。
図２１に示す例では、送信部１７が、上述の通信装置２と同様の構成の通信装置２Ｂに接続されている。この場合は、送信部１７は、「Wi-Fi（登録商標）」、「Zigbee（登録商標）」、「Bluetooth（登録商標）」、「Bluetooth Low Energy」、「ANT（登録商標）」、「ANT＋（登録商標）」、「EnOcean(登録商標)」などの近距離無線通信が可能に構成されてもよい。

通信装置２Ｂは、送信部１７と通信可能に構成され、さらに、インターネット等を介して畜産システム４のマスターモニタ装置４１に接続されている。これにより、ＣＰＵ１５が生成した制御信号に基づいて、上述のようにマスターモニタ装置４１が制御され得る。

また、マスターモニタ装置４１は、個々のセンサ装置１Ｂから送信された制御信号に基づいて、センサ装置１Ｂを装着する複数の家畜の状態の解析を実行することができる。例えば、マスターモニタ装置４１は、複数の家畜の状態についての統計値を算出し、センサ装置１Ｂを装着する家畜群中の異常な個体を抽出することも可能である。
これにより、センサ装置１Ｂの処理負担を低減することができ、センサ装置１Ｂを小型化することができる。

本実施形態によれば、管理装置が不要となり、システム全体の構成を小型化することができる。

［変形例］
センサ装置１Ｂの構成は、センサ装置１と同様に、種々の構成を採り得る。
例えば、蓄電素子１２を有さない構成であってもよいし、図１４に示すように、ＲＴＣを有する構成であってもよい。
さらに、センサ装置１Ｂは、変形例１−４で説明したように、例えば接点の切り替えにより導通状態が可変なスイッチを有していてもよいし、畜力素子を有していてもよい。

また、センサ装置１Ｂが、通信装置２Ｂを介さずに、インターネットに接続されるように構成されてもよい。この場合、送信部１７は、例えば有線又は無線によりインターネットに接続可能に構成されてもよい。
あるいは、送信部１７は、外部機器と接続可能なインターフェースであってもよく、例えばＵＳＢ端子等のコネクタとして構成されてもよい。これにより、例えば、センサ装置１Ｂがマスターモニタ装置４１に接続されることで、制御信号を送信することができる。

以上、本技術の実施形態について説明したが、本技術は上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。
例えば、家畜管理システム１００は、管理装置３のみを備える構成であってもよい。

なお、本技術は以下のような構成もとることができる。
（１）周囲の環境に応じて電力を生成する発電部と、上記発電部の発電情報を上記発電部により得られた電力により送信する送信部とを有し、家畜に装着されることが可能なセンサ装置と、
上記センサ装置から上記発電情報を受信する受信部と、上記発電情報に基づいて上記家畜の状態を推定する制御部とを有する管理装置と
を具備する家畜管理システム。
（２）上記（１）に記載の家畜管理システムであって、
上記受信部は、上記発電部と、上記送信部とをそれぞれ有し、複数の家畜各々に装着されることが可能な複数のセンサ装置各々から上記発電情報を受信する
家畜管理システム。
（３）上記（２）に記載の家畜管理システムであって、
上記制御部は、上記複数のセンサ装置が送信した複数の上記発電情報を用いて、上記複数のセンサ装置各々を装着した上記複数の家畜についての相対指標データを生成し、上記相対指標データと上記複数の発電情報のうちの一つの発電情報を比較することにより、上記一つの発電情報に対応する上記家畜の状態を推定する
（４）上記（１）から（３）のうちいずれか１つに記載の家畜管理システムであって、
周囲の環境に応じて電力を生成する発電部と、上記発電部の発電情報を送信する送信部とを有し、家畜に装着されることが可能なセンサ装置をさらに具備する
家畜管理システム。
（５）上記（４）に記載の家畜管理システムであって、
上記送信部は、上記発電部から供給される電力に応じて待機状態と上記発電情報の送信が可能な送信状態とに切り替えられることが可能に構成され、上記送信状態において、上記発電部に割り当てられた識別子を発電情報として送信する
家畜管理システム。
（６）上記（５）に記載の家畜管理システムであって、
上記制御部は、上記センサ装置が送信した上記識別子を含む上記発電情報の受信頻度に基づいて上記家畜の状態を推定する
家畜管理システム。
（７）上記（４）から（６）のうちいずれか１つに記載の家畜管理システムであって、
上記発電部は、光、熱、振動、遠方電磁界及び近傍電磁界を含む電波、並びに特定の有機物及び無機物のうち少なくともいずれか１つに基づくエネルギにより発電する
家畜管理システム。
（８）上記（１）から（７）のうちいずれか１つに記載の家畜管理システムであって、
上記制御部は、上記発電情報に基づいて上記家畜の滞在場所、活動量、行動、発熱の有無、並びに特定の有機物及び無機物の有無のうちの少なくとも一つを推定する
家畜管理システム。
（９）上記（１）から（８）のうちいずれか１つに記載の家畜管理システムであって、
上記制御部は、上記発電情報に基づいて上記家畜が発情期か否かを推定する
家畜管理システム。
（１０）上記（１）から（９）のうちいずれか１つに記載の家畜管理システムであって、
上記制御部は、上記発電情報に基づいて、上記家畜の肉質を推定する
家畜管理システム。
（１１）上記（１）から（１０）のうちいずれか１つに記載の家畜管理システムであって、
上記制御部は、上記推定された家畜の状態に基づいて、外部機器を制御することが可能な制御信号を生成する
家畜管理システム。
（１２）上記（１）から（１１）のうちいずれか１つに記載の家畜管理システムであって、
上記管理装置は、家畜サンプルに装着された上記センサ装置から取得されたサンプル発電情報と、上記サンプル家畜の実際の状態を示すサンプル実データとを記憶する記憶部をさらに有し、
上記制御部は、上記サンプル発電情報と上記サンプル実データとを教示データとする機械学習により生成され、上記発電情報に基づいて上記家畜の状態を推定することが可能なアルゴリズムに基づいて、上記家畜の状態を推定する
家畜管理システム。
（１３）上記（１２）に記載の家畜管理システムであって、
上記制御部は、
上記発電部と上記送信部とをそれぞれ有し、第１の家畜に装着された第１のセンサ装置から取得された発電情報と、上記アルゴリズムとに基づいて上記第１の家畜の状態を推定し、
上記第１の家畜の実際の状態を示す第１の実データを上記記憶部に記憶させ、
上記第１の実データに対する上記推定された第１の家畜の状態の評価結果に基づいて、上記アルゴリズムの推定精度が第１の条件を満たすか否か判定し、
上記第１の条件を満たさないと判定された場合、上記評価結果に基づいて上記アルゴリズムを修正し、
上記発電部と上記送信部とをそれぞれ有し、第２の家畜に装着された第２のセンサ装置から取得された発電情報と、上記修正されたアルゴリズムとに基づいて、上記第２の家畜の状態を推定する
家畜管理システム。
（１４）上記（１３）に記載の家畜管理システムであって、
上記制御部は、
上記第２の家畜の状態を推定した後、上記アルゴリズムの修正時期に関する第２の条件を満たすか否か判定し、
上記第２の条件を満たすと判定された場合、上記第２の家畜の実際の状態を示す第２の実データを上記記憶部に記憶させ、上記第２の実データに対する上記推定された第２の家畜の状態の評価結果に基づいて、上記アルゴリズムの推定精度が上記第１の条件を満たすか否か判定する
家畜管理システム。
（１５）上記（１）から（１４）のうちいずれか１つに記載の家畜管理システムであって、
上記制御部は、
上記家畜の周囲の環境を示す環境情報に基づいて、上記家畜の置かれた状況に対応する状態推定アルゴリズムを設定し、上記設定された状態推定アルゴリズムにより上記家畜の状態を推定する
家畜管理システム。
（１６）上記（２）から（６）のうちいずれか１つに記載の家畜管理システムであって、
上記センサ装置は、
上記発電部により発電された電力を蓄電する蓄電素子と
太陽光発電機及び振動発電機を含む上記発電部と無線通信により発電情報を送信する上記送信部と上記蓄電素子を収容し、上記家畜の体に装着されることが可能に構成された筐体と、をさらに有し、
上記筐体は上記蓄電素子を交換するための蓋を有さず、上記筐体の少なくとも一部は透光性の材料で構成される
家畜管理システム。
（１７）上記（１６）に記載の家畜管理システムであって、
前記蓄電素子は、コンデンサにより構成される
家畜管理システム。
（１８）上記（１）から（１７）のうちいずれか１つに記載の家畜管理システムであって、
上記送信部及び上記受信部各々と通信が可能であり、上記送信部から送信された発電情報を上記受信部へ送信する通信装置をさらに具備する
家畜管理システム。
（１９）家畜に装着されることが可能な筐体と、
上記筐体に収容され、周囲の環境に応じて電力を生成する発電部と、
上記筐体に収容され、上記発電情報に基づいて、家畜の状態を推定する制御部と
を具備するセンサ装置。
（２０）情報処理装置の制御部が、周囲の環境に応じて電力を生成する発電部の発電情報を取得し、
上記制御部が、上記発電情報に基づいて上記家畜の状態を推定する
家畜の状態の推定方法。

１，１Ｂ…センサ装置
１１…発電部
１３…送信部
２…通信装置
３…管理装置
３１…通信部（受信部）
３２…記憶部
３３…ＣＰＵ（制御部）
１００，１００Ａ…家畜管理システム

Claims (20)

1. 周囲の環境に応じて電力を生成する発電部と、前記発電部の発電情報を前記発電部により得られた電力により送信する送信部とを有し、家畜に装着されることが可能なセンサ装置から前記発電情報を受信する受信部と、前記発電情報に基づいて前記家畜の状態を推定する制御部とを有する管理装置と
   を具備する家畜管理システム。
2. 請求項１に記載の家畜管理システムであって、
   前記受信部は、前記発電部と、前記送信部とをそれぞれ有し、複数の家畜各々に装着されることが可能な複数のセンサ装置各々から前記発電情報を受信する
   家畜管理システム。
3. 請求項２に記載の家畜管理システムであって、
   前記制御部は、前記複数のセンサ装置が送信した複数の前記発電情報を用いて、前記複数のセンサ装置各々を装着した前記複数の家畜についての相対指標データを生成し、前記相対指標データと前記複数の発電情報のうちの一つの発電情報を比較することにより、前記一つの発電情報に対応する前記家畜の状態を推定する
   家畜管理システム。
4. 請求項１に記載の家畜管理システムであって、
   周囲の環境に応じて電力を生成する発電部と、前記発電部の発電情報を送信する送信部とを有し、家畜に装着されることが可能なセンサ装置をさらに具備する
   家畜管理システム。
5. 請求項４に記載の家畜管理システムであって、
   前記送信部は、前記発電部から供給される電力に応じて待機状態と前記発電情報の送信が可能な送信状態とに切り替えられることが可能に構成され、前記送信状態において、前記センサ装置に割り当てられた識別子を発電情報として送信する
   家畜管理システム。
6. 請求項５に記載の家畜管理システムであって、
   前記制御部は、前記センサ装置が送信した前記識別子を含む前記発電情報の受信頻度に基づいて前記家畜の状態を推定する
   家畜管理システム。
7. 請求項４に記載の家畜管理システムであって、
   前記発電部は、光、熱、振動、遠方電磁界及び近傍電磁界を含む電波、並びに特定の有機物及び無機物のうち少なくともいずれか１つに基づくエネルギにより発電する
   家畜管理システム。
8. 請求項１に記載の家畜管理システムであって、
   前記制御部は、前記発電情報に基づいて前記家畜の滞在場所、活動量、行動、発熱の有無、並びに特定の有機物及び無機物の有無のうちの少なくとも一つを推定する
   家畜管理システム。
9. 請求項１に記載の家畜管理システムであって、
   前記制御部は、前記発電情報に基づいて前記家畜が発情期か否かを推定する
   家畜管理システム。
10. 請求項１に記載の家畜管理システムであって、
    前記制御部は、前記発電情報に基づいて、前記家畜の肉質を推定する
    家畜管理システム。
11. 請求項１に記載の家畜管理システムであって、
    前記制御部は、前記推定された家畜の状態に基づいて、外部機器を制御することが可能な制御信号を生成する
    家畜管理システム。
12. 請求項１に記載の家畜管理システムであって、
    前記管理装置は、家畜サンプルに装着された前記センサ装置から取得されたサンプル発電情報と、前記サンプル家畜の実際の状態を示すサンプル実データとを記憶する記憶部をさらに有し、
    前記制御部は、前記サンプル発電情報と前記サンプル実データとを教示データとする機械学習により生成され、前記発電情報に基づいて前記家畜の状態を推定することが可能なアルゴリズムに基づいて、前記家畜の状態を推定する
    家畜管理システム。
13. 請求項１０に記載の家畜管理システムであって、
    前記制御部は、
    前記発電部と前記送信部とをそれぞれ有し、第１の家畜に装着された第１のセンサ装置から取得された発電情報と、前記アルゴリズムとに基づいて前記第１の家畜の状態を推定し、
    前記第１の家畜の実際の状態を示す第１の実データを前記記憶部に記憶させ、
    前記第１の実データに対する前記推定された第１の家畜の状態の評価結果に基づいて、前記アルゴリズムの推定精度が第１の条件を満たすか否か判定し、
    前記第１の条件を満たさないと判定された場合、前記評価結果に基づいて前記アルゴリズムを修正し、
    前記発電部と前記送信部とをそれぞれ有し、第２の家畜に装着された第２のセンサ装置から取得された発電情報と、前記修正されたアルゴリズムとに基づいて、前記第２の家畜の状態を推定する
    家畜管理システム。
14. 請求項１３に記載の家畜管理システムであって、
    前記制御部は、
    前記第２の家畜の状態を推定した後、前記アルゴリズムの修正時期に関する第２の条件を満たすか否か判定し、
    前記第２の条件を満たすと判定された場合、前記第２の家畜の実際の状態を示す第２の実データを前記記憶部に記憶させ、前記第２の実データに対する前記推定された第２の家畜の状態の評価結果に基づいて、前記アルゴリズムの推定精度が前記第１の条件を満たすか否か判定する
    家畜管理システム。
15. 請求項１に記載の家畜管理システムであって、
    前記制御部は、
    前記家畜の周囲の環境を示す環境情報に基づいて、前記家畜の置かれた状況に対応する状態推定アルゴリズムを設定し、前記設定された状態推定アルゴリズムにより前記家畜の状態を推定する
    家畜管理システム。
16. 請求項２に記載の家畜管理システムであって、
    前記センサ装置は、
    前記発電部により発電された電力を蓄電する蓄電素子と
    太陽光発電機及び振動発電機を含む前記発電部と無線通信により発電情報を送信する前記送信部と前記蓄電素子を収容し、前記家畜の体に装着されることが可能に構成された筐体と、をさらに有し、
    前記筐体は前記蓄電素子を交換するための蓋を有さず、前記筐体の少なくとも一部は透光性の材料で構成される
    家畜管理システム。
17. 請求項１６に記載の家畜管理システムであって、
    前記蓄電素子は、コンデンサにより構成される
    家畜管理システム。
18. 請求項１に記載の家畜管理システムであって、
    前記送信部及び前記受信部各々と通信が可能であり、前記送信部から送信された発電情報を前記受信部へ送信する通信装置をさらに具備する
    家畜管理システム。
19. 家畜に装着されることが可能な筐体と、
    前記筐体に収容され、周囲の環境に応じて電力を生成する発電部と、
    前記筐体に収容され、前記発電情報に基づいて、家畜の状態を推定する制御部と
    を具備するセンサ装置。
20. 情報処理装置の制御部が、周囲の環境に応じて電力を生成する発電部を有し、家畜に装着されるセンサ装置から前記発電部の発電情報を受信し、
    前記制御部が、前記発電情報に基づいて前記家畜の状態を推定する
    家畜の状態の推定方法。

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