WO2015033508A1 - 栽培支援装置、栽培支援方法、及び、プログラムを記憶する記録媒体 - Google Patents

栽培支援装置、栽培支援方法、及び、プログラムを記憶する記録媒体 Download PDF

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WO2015033508A1
WO2015033508A1 PCT/JP2014/003850 JP2014003850W WO2015033508A1 WO 2015033508 A1 WO2015033508 A1 WO 2015033508A1 JP 2014003850 W JP2014003850 W JP 2014003850W WO 2015033508 A1 WO2015033508 A1 WO 2015033508A1
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growth
cultivation
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crop
data
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PCT/JP2014/003850
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秀雄 島津
Original Assignee
Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/10—Text processing
    • G06F40/166—Editing, e.g. inserting or deleting
    • G06F40/177—Editing, e.g. inserting or deleting of tables; using ruled lines

Definitions

  • the present invention relates to a cultivation support device for crops, a cultivation support method, and a recording medium for storing a program.
  • tacit farmers' tacit knowledge can be formalized, it will be possible to stably cultivate high-quality crops.
  • Patent Document 1 calculates the work evaluation time from the work history of farm work, and outputs an evaluation work instruction when the evaluation time has come.
  • the device of Patent Document 2 inputs information representing the state of a fruit tree or fruit and stores the input information as history data in association with the identifier of the fruit tree or fruit and the input date and time.
  • the apparatus generates fruit growing treatment information from the history data according to a predetermined criterion.
  • the device of Patent Document 3 stores work rule information including information indicating the state of a crop, conditions regarding the state of the crop, and work information indicating work to be executed when the condition is satisfied. Then, the apparatus extracts work rule information including a condition that matches the information indicating the state of the input crop, and outputs the work information included in the extracted work rule information.
  • the device of Patent Document 4 calculates the predicted sugar content from the dry matter rate and starch content obtained by the measuring device after the fruits of the cultivated fruit are fruited.
  • the apparatus outputs the fertilizer concentration, the nutrient solution supply amount, or the nutrient solution supply frequency to the nutrient solution supply control device.
  • the apparatus sets cultivation conditions by PID (Proportional Integral Derivative) control based on the predicted sugar content, the change in the value, and the target sugar content.
  • PID Proportional Integral Derivative
  • the said apparatus outputs the change numerical value of the fertilizer density
  • the present invention aims to provide a technique for solving this difficulty.
  • the cultivation support device includes an intermediate target value at a plurality of intermediate time points up to the shipping time, which is determined from the cultivation conditions, including the cultivation region, the variety, the shipping time, and the final target value.
  • Growth data setting means for selecting or generating a growth table to be included and storing it in the growth data storage means, the growth data storage means, and guidance contents according to the difference between the measured value and the intermediate target value for the crop to be cultivated
  • the instruction content storage means for storing and the measured value of the crop to be cultivated at each of the plurality of intermediate time points are acquired and compared with the intermediate target value at the intermediate time point, and the instruction is based on the difference between the two.
  • Instruction content selection means for selecting and outputting the instruction content from the content storage means.
  • the cultivation support method includes an intermediate target value at a plurality of intermediate time points up to the shipping time, which is determined from cultivation conditions, including a cultivation area, a variety, a shipping time, and a final target value.
  • a growth table is selected or generated and stored in the growth data storage means, instruction contents according to the difference between the measured value for the crop to be cultivated and the intermediate target value are stored in the instruction content storage means, and the plurality of intermediate At each time point, the measurement value of the crop to be supported for cultivation is acquired and compared with the intermediate target value at the intermediate time point, and the instruction content is selected and output from the instruction content storage unit based on the difference between the two. To do.
  • a recording medium includes intermediate target values at a plurality of intermediate time points up to the shipping time, which are determined from the cultivation conditions, including a cultivation region, a variety, a shipping time, and a final target value.
  • the measured value of the crop to be supported for cultivation is acquired and compared with the intermediate target value at the intermediate time point, and the instruction content is selected from the instruction content storage unit based on the difference between the two.
  • the present invention makes it easy to achieve a target value, for example, a target sugar content, at the time of shipment in the cultivation of agricultural products.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a cultivation support apparatus 9 according to the first embodiment.
  • FIG. 2 shows a data structure and a storage unit used by the cultivation support device 9 according to the first embodiment.
  • FIG. 3 shows another data structure and storage unit used by the cultivation support device 9 according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a configuration diagram of the cultivation support device 9 according to the third embodiment.
  • FIG. 5 shows the data structure and storage used by the cultivation support device 9 according to the third embodiment.
  • FIG. 6 shows the data structure and storage used by the cultivation support device 9 according to the fourth embodiment.
  • FIG. 7 shows an example of growth prediction data.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining the operation of the cultivation support device 9.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining the standard deviation.
  • FIG. 10 is another diagram for explaining the standard deviation.
  • FIG. 11 is a block diagram of the cultivation assistance apparatus 9 concerning 5th Embodiment.
  • the apparatus and the like according to the present invention model and use the cultivation strategy of a serious farmer.
  • citrus is taken as an example, but the present invention is not limited to citrus and is intended for farm products in general.
  • Attribute that determines the quality of citrus at the time of shipment is sugar content, acidity, size, color, etc. of fruit.
  • the attribute value of each fruit is measured at the fruit selection field. Points are assigned to the attribute values. Fruits are graded according to the combination of points, and are shipped in boxes in grade units.
  • L size fruits are classified into special grade L size, good grade L size, and normal grade L size. Only fruits with a specific range of sugar, acidity and color attribute values are selected for special grades.
  • the purchase price of one fruit is determined by whether the fruit is classified as special L size, good quality L size, or average L size, and the total purchase price is the total sales at the time of shipment of a farmer ( Purchase amount).
  • the farmer defines the “ideal” when shipping his crops.
  • the definition is, for example, “sugar content is 14 degrees” or “size is LL size”. Then, the farmer takes measures to bring the growing fruit closer to its ideal form.
  • the farmer has an image of crop growth prediction and takes care of cultivation accordingly.
  • senior farmers have time-series changes in their growth based on past cases.
  • the change is, for example, that a variety whose sugar content is 13 degrees in December is 12 degrees in November, 11 degrees in October, 10 degrees in September, and so on.
  • the farmer feels that it is difficult to reach a sugar content of 13 degrees in December unless the sugar content is 11 degrees in October. Therefore, each farmer checks the past experience every month to see if the fruit is growing smoothly, and if it is too advanced or too late, corrects it.
  • Atsushi Farmer compares the performance of his field with other farmers in the same production area.
  • the farmer decides whether the performance of his / her field is progressing above the average, lagging or average, and changes the degree of growth promotion.
  • the climate of the same production area is similar. If this year is colder than usual, it is likely that the growth rate of the other farms in the area of production is slow, not just those of the farmer. Conversely, in a warm year, any field in the production area will grow faster.
  • a farmer's farmland is sunny and usually produces crops that are better than the average of the production area. The farmer will expect crops that are better than usual for the year, regardless of the climate.
  • the apparatus of the present invention incorporates this strategic farmer's strategy model, defines the “ideal” in advance, and when “current crop status” is input during cultivation, it is performed at that time Generate and output the measures that should be done.
  • the first premise is that in each production area, multiple farmers share information while managing independently. In general, farmers from the same production area are competing with each other, but also working together. The reason is that they ship with the name of the same production area. farmers share the state of crops in each field on a weekly and monthly basis. Alternatively, the agricultural cooperative that organizes the information makes it possible to refer to the state of the crop anonymously. This sharing of information is based on the premise that each farmer measures various attributes (sugar content, acidity, size, etc.) of the crop during the cultivation and can refer to the values mutually.
  • FIG. 7 is a diagram of time series data of sugar content and citric acid content (acidity) actually measured in the production area. This data shows past cases. However, the same trend can be expected this year for the same variety in the same production area, so this data can be used as growth prediction data.
  • the data as shown in FIG. 7 is often recorded by the prefecture's agricultural extension offices and agricultural cooperatives in each production area. However, the growth forecast map is not uniquely determined from the variety and production area.
  • growth prediction diagrams for fruits with a sugar content of 14 degrees at the time of shipment For the same varieties and production areas, multiple growth prediction diagrams for fruits with a sugar content of 14 degrees at the time of shipment, growth prediction diagrams for fruits with a sugar content of 12 degrees at the time of shipment, growth prediction diagrams for fruits with a sugar content of 10 degrees at the time of shipment, etc.
  • Each of the two graphs in FIG. 7 includes a plurality of broken lines. Each broken line can be regarded as a different growth prediction chart.
  • the third premise is that, when the attribute value of each period is separated from the growth prediction chart, measures to correct it are recorded in advance by cultivation experts.
  • the measure is, for example, “The sugar level in October is 11 degrees on the growth prediction chart, but if the current sugar level is 10 degrees, drain (restriction of irrigation)”. Or, the measure is, conversely, “If the current sugar content is 12 degrees, increase irrigation and focus on reducing the size and acidity”.
  • each farmer expresses and records the value of the crop varieties and their attributes (referred to as goal values) when they ship at the start of cultivation.
  • the goal value is, for example, “shipping with a sugar content of 13 degrees” or “shipping with a size set to LL (12 cm or more)”. Then, the farmer measures and records the attribute value periodically (monthly, weekly, etc.) during the cultivation.
  • the device according to the present invention is based on the variety and goal value set by the farmer, with reference to the growth prediction diagram when achieving the goal value, in order to achieve the goal value at a specific time. Find out what attribute values should be taken. Then, the device or the like compares the value of the growth prediction chart with the attribute value of the current period, and if there is any separation, takes out a measure for eliminating the separation and presents it to the farmer (see FIG. 8). ).
  • the apparatus of the present invention also includes a function for advising changing the goal value when there is a large difference between the current attribute value and the value of the growth prediction diagram.
  • the device according to the present invention presents a measure for eliminating the separation to the farmhouse.
  • the measure is registered in advance in the apparatus. As shown in Fig. 9, if you are within ⁇ (standard deviation) in the production area, you can see that you are in the average position of the production area. You can see that there is a situation.
  • a measure for eliminating the divergence from the growth forecast map and a measure for eliminating the divergence from the average value or standard deviation of the production area are presented independently, the exact opposite measure may be presented.
  • the measure "it is better to irrigate a little" may be shown.
  • the sugar content of any farmer's crop may be higher than usual.
  • a measure to “drain more water to increase the sugar content” can be presented. In this case, the two measures are the opposite.
  • the device according to the present invention does not determine which one should be adopted when contradictory measures are generated. Which measure is to be adopted is determined by a farmer who is a user of the device according to the invention. If the two measures are the opposite, the farmer will think, “This is a situation where different judgments occur, and then we have to think about it properly.” And the farmer will judge carefully with nature.
  • FIG. 1 shows an overall configuration of a cultivation support apparatus 9 according to the first embodiment.
  • the cultivation support device 9 includes a goal storage unit 1, a guidance content storage unit 2, a growth prediction data storage unit 3, a growth data selection unit 4, a growth data storage unit 5, a current value storage unit 6, a guidance content selection unit 7, a current value.
  • a collection unit 8 is included.
  • the instruction content selection unit 7 is connected to the terminal device 11.
  • the current value collection unit 8 is connected to a sensor 12 that acquires data of a crop group for which the cultivation support device 9 supports cultivation.
  • This sensor 12 is installed, for example, on the farm of a farmer who receives support service by this device.
  • the goal storage unit 1, the instruction content storage unit 2, the growth data storage unit 5, and the current value storage unit 6 are storage devices such as a magnetic disk device and an IC (Integrated Circuit) memory device. 2 is stored.
  • the growth prediction data storage unit 3 is a storage device.
  • the data shown in (b) of FIG. 3, that is, any of the cultivation region, variety, shipping time, target value (estimated value), and attribute are different. Stores growth prediction data.
  • the growth data selection unit 4 selects one growth prediction data from a plurality of growth prediction tables stored in the growth prediction data storage unit 3 based on the information stored in the goal storage unit 1, and stores the growth data Stored in section 5. Specifically, the growth data selection unit 4 matches the growth forecast data stored in the goal storage unit 1 with the same cultivated area, variety, shipping time, and attributes, and the target values match or approximate. Select from.
  • the current value collection unit 8 receives the data of the crop group supported by the cultivation support device 9 from the sensor 12 and accumulates it in the current value storage unit 6.
  • the data to be accumulated are measured values of attributes stored in the goal storage unit 1.
  • the current value collection unit 8 may receive data input by a farmer from a mobile terminal device, for example, instead of inputting a measurement value from the sensor 12.
  • the guidance content selection unit 7 compares the growth prediction data stored in the growth data storage unit 5 with the data accumulated in the current value storage unit 6 and stores them in the guidance content storage unit 2 according to the difference between the two.
  • the instruction content that has been provided is acquired and displayed on the terminal device 11, for example.
  • the instruction content selection unit 7 may control an irrigation control device (not shown) according to the instruction contents, for example.
  • the growth data selection unit 4, the guidance content selection unit 7, and the current value collection unit 8 are composed of electronic devices such as logic circuits.
  • the growth data selection unit 4, the guidance content selection unit 7, or the current value collection unit 8 may be realized by software executed by a processor of the cultivation support device 9 (not shown).
  • the cultivation support apparatus 9 is a computer.
  • FIGS. 2 and 3 are diagrams showing a specific configuration of data handled by the cultivation support device 9 of the present embodiment.
  • the goal storage unit 1 stores a specific attribute of a shipped crop and a target attribute value determined by the farmer as an ideal form of the shipped crop, together with the type, region, and shipping date of the shipped crop. .
  • FIG. 2 shows an example where a farmer is aiming to ship early-growing Wenzhou in Mie at a sugar content of 13 degrees in January. In this case, “early-growth Wenzhou” is input as the product type item, “Mie” as the regional item, “January” as the shipping time item, “sugar content” as the attribute name item, and “13 degrees” as the attribute value item.
  • the guidance content storage unit 2 stores a set of records including two items, a condition item and a guidance content item.
  • the record stored in the guidance content storage unit 2 is an independent structure, but is referenced from each of the guidance unit items of the growth prediction data in the growth data storage unit 5.
  • the record stored in the guidance content storage unit 2 is referred to only from the guidance unit item of the growth prediction degree data in the growth data storage unit 5, and is substantially a part of the growth prediction degree data. Accordingly, in FIGS. 1 and 2, the instruction content storage unit 2 and the growth data storage unit 5 are provided separately, but both may be integrated.
  • the instruction content selection unit 7 presents the value of the corresponding instruction content item when the data in the current value storage unit 6 satisfies the conditional expression of the condition item in the instruction content storage unit 2.
  • the above condition items are (when the value of the prediction difference is 1 or more), (when the value of the prediction difference is larger than ⁇ 1 and smaller than 1), and (when the value of the prediction difference is ⁇ 1 or less), respectively.
  • the instruction content item paired with the condition item is data describing instruction content output when the condition item is satisfied.
  • the growth prediction data storage unit 3 is a database that stores a large number of growth prediction data.
  • the growth prediction data includes a set of records including three items, a time item, an estimated value item, and a guidance unit item, and items for specifying a region, a product type, a shipping time, and an attribute.
  • the estimated value item stores an estimated attribute value (that is, an intermediate target value or a target value) during the cultivation in the normal time or at the completion time at the time specified by the time item for the specific attribute of the crop.
  • the guidance unit item stores guidance content for each condition for eliminating the separation or pointer information to the guidance content storage unit 2.
  • the data structure of the growth prediction data is exemplified as the storage data of the growth data storage unit 5.
  • the data structure includes data items of an identifier (predicted ID), a product type, a shipping time, and a region.
  • the value of each data item is 15, premature wenzhou, January, triple, sugar content, respectively.
  • This data structure subsequently includes three items of records (time, estimated value, and guidance section) in chronological order.
  • the time is described in units of one month (June, July,... January).
  • the starting point is not limited to June.
  • the interval is not limited to one month.
  • the interval may be one day, one week, or a random interval.
  • the growth prediction data storage unit 3 stores many data structures similar to those exemplified here. In a certain implementation, this data structure becomes one record of the database, and a database management system that stores a large number of these records becomes the growth prediction data storage unit 3.
  • the growth prediction data is not in a tabular format of a relational database (RDB (RelationallationDatabase)). This is because the data structure is compactly expressed.
  • FIG. 3 shows a more redundant data format when the growth prediction data is realized in the RDB table format. As shown in FIG. 3, by dividing the table into two tables, that is, the basic table 31 and the additional table 32, the growth prediction data can be stored in the RDB.
  • the growth data selection unit 4 uses an SQL search formula that is an RDB search formula.
  • the basic table 31 in FIG. 3 stores four pieces of growth prediction data.
  • the growth estimation item of each growth prediction data includes the ID of the additional table 32.
  • “table 12” is stored as the value of the growth estimation item.
  • the table 12 stores a plurality of records including three items of time, estimated value, and guidance section.
  • the growth data selection unit 4 examines the growth prediction data in the growth prediction data storage unit 3, and selects one growth prediction data that matches the product type, region, shipping time, attribute, and target attribute value items in the goal storage unit 1. To output. Actually, the growth data selection unit 4 selects and selects three items of “product type”, “shipment time”, and “region”.
  • the growth data storage unit 5 stores the growth prediction data selected by the growth data selection unit 4.
  • the growth prediction data storage unit 3 implements the growth prediction data as shown in FIG. 3A
  • the growth data storage unit 5 only needs to hold the prediction ID.
  • FIG. 2 shows a case where the growth data storage unit 5 holds a copy of the growth prediction data.
  • FIG. 7 shows an example of actual growth prediction data in analog representation.
  • the growth data selection unit 4 selects a suitable record. I can't search.
  • N is 0, 1, 2,. . . . . It is.
  • the between phrase is a standard SQL search expression.
  • the general form of this search expression is “search item between (argument 1, argument 2)”, which means a search condition that the value of the search item is from argument 1 to argument 2.
  • the search condition is “estimated value between (value ⁇ 0.1 in goal storage unit 1, value ⁇ 0.1 in goal storage unit 1)”.
  • “estimated value between (12.9, 13.1)” is satisfied, and the search condition is that the value of the estimated value item should be searched from 12.9 to 13.1.
  • the search condition in that case is “estimated value between (12.8, 13.2)”. In this way, the growth data selection unit 4 gradually expands the search condition and finds growth prediction data that matches the goal in the goal storage unit 1.
  • the growth data selection unit 4 may relax the search condition by any method.
  • the current value storage unit 6 stores a table composed of measurement value items and prediction difference items.
  • the measurement value item a specific attribute value at a specific time that is regularly measured by the farmer during cultivation is stored in time series.
  • the prediction difference item stores the difference between the attribute value stored in the measurement value item and the estimated value item at the corresponding time in the growth data storage unit 5.
  • the example of FIG. 2 shows a unit of one month (June, July,... January) as a specific time. This does not mean that the starting point is limited to June or that the interval is limited to one month. The starting point may be another month, and the measurement interval may be a daily unit, a weekly unit, or a random interval.
  • the prediction difference item is a work area that is required during the process, and the current value storage unit 6 may not be provided.
  • the guidance content selection unit 7 is activated when, for example, the farmer periodically inputs the measured value of the crop from the current value collection unit 8 during the cultivation.
  • the input measurement value is stored in the current value storage unit 6.
  • the instruction content selection unit 7 calculates the difference between the measurement value item and the estimated value of the corresponding time in the growth data storage unit 5 and stores it in the corresponding prediction difference item.
  • the guidance content selection unit 7 extracts the guidance unit item at the corresponding time in the growth data storage unit 5, extracts the guidance content for eliminating the difference value, and outputs the guidance content to the terminal device 11.
  • the guidance content selection unit 7 examines the conditional expression in the condition item of the guidance content storage unit 2 referred to by the guidance unit item, and finds a record having a condition item that matches the value of the prediction difference item. .
  • the guidance content selection unit 7 outputs data described in the guidance content item of the found record, for example, a sentence describing the guidance content.
  • the farmer may input the attribute, target value, variety, region, and shipping time of the shipped crop from the terminal device 11 to the growth data selection unit 4.
  • the growth data selection unit 4 obtains those values not from the goal storage unit 1 but from the terminal device 11.
  • the cultivation support device 9 of the present embodiment makes it easy to achieve a target value, for example, a target sugar content, at the time of shipment in the cultivation of agricultural products.
  • the reason is that the growth data selection unit 4 selects the growth prediction data that matches the given target condition from the growth prediction data storage unit 3 and stores it in the growth data storage unit 5. This is because the guidance content selection unit 7 determines and outputs the guidance content based on the growth prediction data.
  • This embodiment is a modification of the first embodiment.
  • the farmer sets target values for a plurality of attributes of the shipped crop, for example, in addition to sugar content, hardness, etc., and stores them in the goal storage unit 1.
  • the growth data selection unit 4 selects growth prediction data corresponding to each of a plurality of attributes, and stores all of them in the growth data storage unit 5.
  • the current value collection unit 8 accumulates the measured values corresponding to each of the plurality of attributes in the current value storage unit 6 for the crop to be cultivated.
  • the instruction content selection unit 8 outputs instruction contents corresponding to each of the plurality of attributes.
  • the cultivation support device 9 of the present embodiment is the same as that of the first embodiment.
  • the cultivation support device 9 makes it easy to achieve a plurality of target values such as a target sugar content and a target hardness at the time of shipment in the cultivation of agricultural products.
  • the reason is that the growth data selection unit 4 selects a plurality of growth prediction data that matches the target condition including target values for a plurality of given attributes from the growth prediction data storage unit 3, and the growth data storage unit This is because the data is stored in 5.
  • the guidance content selection unit 7 determines and outputs the guidance content based on the plurality of growth prediction data.
  • FIG. 4 shows the overall configuration of the cultivation support apparatus 91 according to the third embodiment.
  • the cultivation support device 91 of this embodiment includes a production area data storage unit 51 and a growth data generation unit 41 instead of the growth data selection unit 4 and the growth data storage unit 5.
  • the cultivation support apparatus 91 according to the present embodiment does not include the growth prediction data storage unit 3.
  • the growth data generation unit 41 includes a sensor 12 that acquires data of a crop group other than the crop that is the crop of the production region, the variety, and the shipping time specified by the data in the goal storage unit 1 and that is supported by the cultivation support device 91. It is connected.
  • the growth data generation unit 41 collects measured values of attributes specified by the data in the goal storage unit 1 from these sensors 12 and creates production region growth data in the production region data storage unit 51.
  • the growth data generation unit 41 may receive, for example, data input by a farmer from a mobile terminal device, instead of inputting a measurement value from the sensor 12.
  • the production area data storage unit 51 is a storage device, for example, a magnetic disk device or an IC memory device, and stores, for example, production area growth data shown in FIG.
  • the growth data generation unit 41 includes an electronic device such as a logic circuit.
  • the growth data generation unit 41 may be realized by software executed by a processor of the cultivation support device 91 (not shown). In this case, the cultivation support apparatus 91 is a computer.
  • the production area data storage unit 51 stores production area growth data.
  • the locality growth data includes a set of records including four items, a time item, an average value item, a standard deviation item, and a guidance unit item.
  • the production area growth data may include items for specifying a region, a variety, a shipping time, and an attribute. Records included in the production area growth data are created for each time point set at an appropriate interval from the beginning of cultivation to the time of harvesting, and the time item of each record specifies one of a plurality of set time points.
  • the average value item and the standard deviation item are measured values of attribute values of specific attributes that are regularly measured for crops that are being cultivated by a plurality of other farmers in the production area to which the farmer receiving the support of the cultivation support device 91 belongs.
  • the average value and standard deviation of are stored in chronological order.
  • the guidance section item is the guidance content or guidance content storage section 2 for eliminating the separation according to the separation condition when the specific measured attribute value is compared with the average value item and the standard deviation item in each period. Stores pointer information.
  • FIG. 5 shows an example of sugar content.
  • This locality growth data includes monthly averages and standard deviations. These values can be calculated from measured values measured by a farming instructor using a device (eg, a sugar content meter) installed at the agricultural cooperative for the fruits in the middle of cultivation that are regularly brought by farmers.
  • a personal computer installed in an agricultural cooperative may accumulate the measurement values, calculate an average and a standard deviation, and transmit them to the cultivation support device 91.
  • the growth data generation unit 41 may calculate the average and standard deviation from the measured values collected from the sensor 12.
  • the production area growth data does not necessarily store the standard deviation.
  • the guidance content storage unit 2 may be the same as that in the first embodiment as long as the production area growth data stores only the average value and does not store the standard deviation.
  • This ⁇ means a standard deviation
  • this ⁇ means an average value
  • the measured value indicates the value of the measured value item in the current value storage unit 6.
  • the value of the measured value item in the current value storage unit 6 is within the standard deviation range ( ⁇ ) of the place of production, within the range of 2 ⁇ , or further outside 2 ⁇ .
  • the condition of branching is whether
  • the deviation from the average value of individual measured values is 68% within ⁇ , 95% within 2 ⁇ , and 99.7% within 3 ⁇ .
  • the above conditions are categorized as whether the crop receiving the cultivation support is average in the production area (within ⁇ ), slightly shifted (within 2 ⁇ ), or almost exceptional (out of 2 ⁇ ). Yes.
  • the guidance content of the guidance content storage unit 2 describes advice on whether or not to change the current cultivation state based on this classification. This instruction content item is assumed to be written by a cultivation expert.
  • the guidance content selection unit 7 is activated when a farmer inputs a measurement value item in the current value storage unit 6 and finds a record having a time item corresponding to the specific time in the production area data storage unit 51.
  • the guidance content selection unit 7 looks at the condition items in the guidance content storage unit 2 referred to by the guidance item of the record, and the separation condition between the measured attribute value, the average value item in the record, and the value of the standard deviation item The value of the instruction content item that conforms to is extracted and output.
  • the range of ⁇ and 2 ⁇ is set as a branch condition, but the branch condition is not limited thereto.
  • the cultivation support device 91 makes it easy to achieve a target value, for example, a target sugar content, at the time of shipment in the cultivation of agricultural products.
  • a target value for example, a target sugar content
  • the growth data generation unit 4 generates the production area growth data that conforms to the given target conditions from the measured values of the crops of the specific production area and stores them in the growth data storage unit 5.
  • the guidance content selection unit 7 determines and outputs the guidance content based on the production area growth data.
  • FIG. 6 shows data stored in the cultivation support apparatus 9 of the present embodiment.
  • the growth data selection unit 4 examines the growth prediction data in the growth prediction data storage unit 3 and grows that matches the type, region, shipping time, attribute, and target attribute value items in the goal storage unit 1. A plurality of pieces of prediction data are selected in descending order of fitness and stored in the growth data storage unit 5. The difference from the growth prediction data selection unit 4 in the first embodiment is that a plurality of pieces of prediction degree data are output for the designated attribute. As described in the first embodiment, the growth prediction data selection unit 4 searches for growth prediction data that satisfies the conditions of the goal storage unit 1, but gradually loosens the search conditions when it cannot be found. When selecting a plurality of prediction data, the growth data selection unit 4 searches for a plurality of growth prediction data while gradually relaxing the search conditions. The number of growth prediction data to be selected is given to the cultivation support device 9 as a parameter. This number is usually several, but may be more. FIG. 6 shows an example in which three candidates are selected.
  • the cultivation support device 9 stores, in the prediction data ID storage area 10 in the memory, the ID of the growth prediction data most suitable at the present time among the plurality of growth prediction data selected by the growth data selection unit 4.
  • the most suitable prediction degree data is a record searched by the growth data selection unit 4 with the smallest degree of loosening while gradually relaxing the conditions.
  • the current value storage unit 6 stores a set of records including the measurement value items described in the first embodiment.
  • the record stored in the current value storage unit 6 further includes a prediction difference item that is a difference between the attribute value stored in the measurement value item and the estimated value item of the corresponding time of the plurality of growth prediction data. Includes multiple.
  • the growth prediction data storage unit 3 since the growth prediction data storage unit 3 stores three growth prediction data, there are also three prediction difference items. This number is not limited to three.
  • the prediction difference item is a work area that is required during the process, and the current value storage unit 6 may not be provided.
  • the current value storage unit 6 includes a record including a difference accumulation item that stores a cumulative value from the difference at the start of measurement to the latest difference corresponding to each growth prediction data. (Cumulative value record) is also stored.
  • the guidance content selection unit 7 is activated when, for example, the farmer periodically inputs the measured value of the crop from the current value collection unit 8 during the cultivation.
  • the input measurement value is stored in the current value storage unit 6.
  • the instruction content selection unit 7 calculates a difference between this measurement value item and each estimated value of the corresponding time of the plurality of growth prediction data stored in the growth data storage unit 5, and sets the corresponding prediction difference item. Store.
  • the instruction content selection unit 7 accumulates the difference calculated for each of the plurality of growth prediction data in the accumulated value record in association with each of the plurality of growth prediction data.
  • the guidance content selection unit 7 takes out the growth prediction data having the ID held in the prediction data ID storage area 10 from the growth data storage unit 5.
  • the guidance content selection unit 7 further extracts a guidance unit item at the corresponding time in the growth data storage unit 5, extracts guidance content for eliminating the difference value, and outputs the guidance content to the terminal device 11.
  • the processing of this part is the same as in the first embodiment. Therefore, in FIG. 6, description of the instruction part item is omitted.
  • the guidance content selection unit 4 refers to a plurality of difference accumulation item values in the accumulation value record of the current value storage unit 6, and the growth prediction data indicated by the prediction data ID storage area 10 is most suitable for the measurement value. That is, it is checked whether the difference accumulation item value is the smallest. If the growth prediction data indicated by the prediction data ID storage area 10 is most suitable for the measured value, the process ends without doing anything. If not, the ID of the growth prediction data that is most suitable for the terminal device 11 is terminated. Output.
  • the growth data storage unit 5 stores three growth prediction data. They are those of 15, 13, and 11 as prediction IDs.
  • the prediction ID 15.
  • the instructor of the agricultural cooperative said, “Your goal is a sugar content of 13 degrees, but the current state is behind the planned growth of 13 degrees and is between 11.5 degrees sugar and 10 degrees sugar. May be advised to lower it to 11.5 degrees instead of 13 degrees. If the instructor of the agricultural cooperative still has the means to raise the sugar content rapidly as of October, it may encourage them to do more draining and do their best to increase the sugar content.
  • the cultivation support device 9 makes it possible to set an appropriate cultivation target value.
  • the reason is that the growth data selection unit 4 stores a plurality of growth prediction data in the growth data storage unit 5 with respect to the designated attribute.
  • the instruction content selection unit 7 outputs an identifier of growth prediction data in which the difference between the measured value and the intermediate target value is small.
  • FIG. 11 shows the overall configuration of the cultivation support apparatus 92 according to the present embodiment.
  • the cultivation support device 92 includes a growth data setting unit 42, a growth data storage unit 4, a guidance content storage unit 2, and a guidance content selection unit 7.
  • the growth data setting unit 42 selects or generates a growth table including intermediate target values at a plurality of intermediate time points up to the shipping time determined from the cultivation conditions, including the cultivation region, variety, shipping time, and final target value. And stored in the growth data storage means.
  • the instruction content storage unit 2 stores instruction contents according to the difference between the measured value and the intermediate target value for the crop to be cultivated.
  • the instruction content selection unit 7 acquires the measured value of the crop to be cultivated at each of the plurality of intermediate time points, compares it with the intermediate target value at the intermediate time point, and determines the instruction content from the instruction content storage unit based on the difference between the two. Select to output.
  • the cultivation support device 92 makes it easy to achieve a target value, for example, a target sugar content, at the time of shipment in the cultivation of agricultural products.
  • a target value for example, a target sugar content
  • the reason is that the growth data setting unit 42 selects or generates growth prediction data that matches a given target condition and stores it in the growth data storage unit 4. This is because the guidance content selection unit 7 determines and outputs the guidance content based on the growth prediction data.

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Abstract

　農作物の栽培において、出荷時に糖度等の目標値を達成させることが困難である。　栽培支援装置は、栽培地域、品種、出荷時期、並びに、最終目標値を含む、栽培条件から決定される、出荷時期までの複数の中間時点における中間目標値を含む成長テーブルを選択または生成して成長データ格納手段に格納する成長データ設定手段と、成長データ格納手段と、栽培支援する作物についての計測値と中間目標値の相違に応じた指導内容を格納する指導内容格納手段と、複数の中間時点の各々において、栽培支援する作物の計測値を取得して当該中間時点の中間目標値と比較し、両者の相違に基づいて指導内容格納手段から指導内容を選択して出力する指導内容選択手段と、を備える。

Description

栽培支援装置、栽培支援方法、及び、プログラムを記憶する記録媒体
　本発明は、農作物等の栽培支援装置、栽培支援方法、及び、プログラムを記憶する記録媒体に関する。
　露地で農作物を栽培する場合、成長の途中で、灌水、摘果、摘花、防除など様々な手入れをする必要がある。手入れの方法は、その成長のフェーズや農作物の成長度合いによって異なる。
　例えば、カンキツ類の「早生温州」は、６月に花が咲き、１２月に果実が成熟して収穫時期になる。ある程度大粒で、甘く、適度に酸味が残っているものが、高値で売れる。農家は、７月、８月に、糖度を上げる為に樹木が弱らない程度に水を絶ち（水切り）、９月以降は、粒を大きくし、酸度を下げる為に水を多めに与える（灌水）。ただし、７月、８月でも糖度が十分高ければ、樹勢を弱めることになる水切りは不要だし、９月以降でも、糖度が十分でないなら、樹勢を弱めない程度の水切りは必要である。このように、様々な施策のタイミングや程度は、その年の天候によって微妙にちがってくる。
　その加減を頭の中に暗黙知として持っている人が篤農家である。篤農家の暗黙知を形式知化することができれば、高品質な農作物を安定的に栽培することが可能になる。
　これに関連して、以下の先行技術が存在する。
　特許文献１の方法は、農作業の作業履歴から作業の評価時期を算出し、評価時期が到来した評価作業の指示を出力する。
　特許文献２の装置は、果樹または果実の状態を表す情報の入力をして、入力した情報を果樹または果実の識別子および入力日時と対応付けて履歴データとして格納する。当該装置は、履歴データから、所定の判断基準で果実育成処置情報を生成する。
　特許文献３の装置は、作物の状態を示す情報と、作物の状態に関する条件と、条件が満たされた場合に実行すべき作業を示す作業情報とを含む作業規則情報を記憶している。そして、当該装置は、入力される作物の状態を示す情報に合致する条件を含む作業規則情報を抽出して、抽出された作業規則情報に含まれる作業情報を出力する。
　特許文献４の装置は、栽培果実の着果後、測定装置により得られる乾物率と澱粉含量とから予測糖度を演算する。着果後の所定期間中に予測糖度が与えられた目標糖度より小さいとき、当該装置は、肥料濃度、養液の供給量、又は、養液の供給回数を養液供給制御装置に出力する。着果後所定期間を過ぎると、当該装置は、予測糖度の値及び該値の変化並びに目標糖度とに基づいて、ＰＩＤ(Proportional Integral Derivative)制御により栽培条件を設定する。そして、当該装置は、予測糖度と目標糖度との差に対応して、肥料濃度、養液の供給量、又は、養液の供給回数の変更数値を養液供給制御装置に出力する。
国際公開第２０１２／１２０６８９号 特開２０１２－１８１６３３号公報 特開２０１２－０３９９６４号公報 特開２００８－０５４５７３号公報
　先行技術文献の技術は、いずれも、農作物の栽培において、出荷時に糖度等の目標値を達成させることが困難である。
　特許文献２の装置に、適切な判断基準を設定するのは困難である。特許文献３の装置に、適切な条件を設定するのは困難である。特許文献４の装置は、予測糖度の値並びに該値の変化と固定された目標糖度とに基づいて、処置を決定するため、適切な処置ができない。
　本発明は、この困難さを解消するための技術を提供することを目的とする。
　本発明にかかる一実施形態の栽培支援装置は、栽培地域、品種、出荷時期、並びに、最終目標値を含む、栽培条件から決定される、前記出荷時期までの複数の中間時点における中間目標値を含む成長テーブルを選択または生成して成長データ格納手段に格納する成長データ設定手段と、前記成長データ格納手段と、栽培支援する作物についての計測値と前記中間目標値の相違に応じた指導内容を格納する指導内容格納手段と、前記複数の中間時点の各々において、前記栽培支援する作物の前記計測値を取得して当該中間時点の前記中間目標値と比較し、両者の相違に基づいて前記指導内容格納手段から前記指導内容を選択して出力する指導内容選択手段と、を備える。
　本発明にかかる一実施形態の栽培支援方法は、栽培地域、品種、出荷時期、並びに、最終目標値を含む、栽培条件から決定される、前記出荷時期までの複数の中間時点における中間目標値を含む成長テーブルを選択または生成して成長データ格納手段に記憶し、栽培支援する作物についての計測値と前記中間目標値の相違に応じた指導内容を指導内容格納手段に格納し、前記複数の中間時点の各々において、前記栽培支援する作物の前記計測値を取得して当該中間時点の前記中間目標値と比較し、両者の相違に基づいて前記指導内容格納手段から前記指導内容を選択して出力する。
　本発明にかかる一実施形態の記録媒体は、栽培地域、品種、出荷時期、並びに、最終目標値を含む、栽培条件から決定される、前記出荷時期までの複数の中間時点における中間目標値を含む成長テーブルを選択または生成して成長データ格納手段に記憶する処理と、栽培支援する作物についての計測値と前記中間目標値の相違に応じた指導内容を指導内容格納手段に格納する処理と、前記複数の中間時点の各々において、前記栽培支援する作物の前記計測値を取得して当該中間時点の前記中間目標値と比較し、両者の相違に基づいて前記指導内容格納手段から前記指導内容を選択して出力する処理と、をコンピュータに実行させるプログラムを記憶する。
　本発明は、農作物の栽培において、出荷時に目標値、例えば目標糖度、を達成させることを容易にする。
図１は、第１の実施の形態にかかる栽培支援装置９の構成図である。 図２は、第１の実施の形態にかかる栽培支援装置９が使用するデータの構造と格納部とを示す。 図３は、第１の実施の形態にかかる栽培支援装置９が使用する他のデータの構造と格納部とを示す。 図４は、第３の実施の形態にかかる栽培支援装置９の構成図である。 図５は、第３の実施の形態にかかる栽培支援装置９が使用するデータの構造と格納部とを示す。 図６は、第４の実施の形態にかかる栽培支援装置９が使用するデータの構造と格納部とを示す。 図７は、成長予測データの例を示す。 図８は、栽培支援装置９の動作を説明する図である。 図９は、標準偏差を説明する図である。 図１０は、標準偏差を説明する他の図である。 図１１は、第５の実施の形態にかかる栽培支援装置９の構成図である。
　本発明にかかる装置等は、篤農家の栽培の戦略をモデル化して利用する。ここでは、一例としてカンキツを例にするが、本発明は、カンキツに限定するものではなく農作物一般を対象にする。
　出荷時にカンキツの良否を判断する属性は、果実の糖度、酸度、サイズ、色、などである。出荷時には、選果場で果実１つ１つの属性値が計測される。属性の値には、点数が割り当てられている。果実は、その点数の組み合わせで等級分けされて、等級単位に箱詰めして出荷される。
　例えば、Ｌサイズの果実は、特級Ｌサイズ、良級Ｌサイズ、並級Ｌサイズ、に分けられる。糖度や酸度、色の属性値が、特定の範囲の値を取っている果実だけが特級に選ばれる。一つの果実の買い取り額は、当該果実が、特級Ｌサイズ、良級Ｌサイズ、並級Ｌサイズのどれに分類されたかによって決まり、その買い取り額の合計が、ある農家の出荷時の総売り上げ（買い取り額）となる。
　このように、果実の出荷価格は、点数に基づいて明確に決まるので、積極的な篤農家は、自分の出荷額を最大にするように栽培戦略を立てる。例えば、量よりも質を狙う農家は、１本１本の木の手入れに時間をかける。一方、農地に伏水流があって、常に水はけが悪くて糖度を高めるのが難しく、特級クラスの果実を作りにくい土地を有する農家は、質よりも数を重視する戦略をとるかもしれない。あるいは、農地に出て手入れをする時間が少ない兼業農家も、質より量を目指すことが多い。
　篤農家は、栽培において以下の３つの戦略をとる。
　第１の戦略において、篤農家は、自分の農作物を出荷するときの「あるべき姿」を定義する。その定義は、たとえば、「糖度が１４度」とか「サイズがＬＬサイズ」などである。そして、篤農家は、成長途中の果実を、その「あるべき姿」に近づけるように施策を打つ。
　第２の戦略において、篤農家は、農作物の成長予測のイメージをもち、それに合わせて栽培の手入れをしていく。たとえば、篤農家は、過去の事例に基づいて、成長の時系列変化を頭の中にもっている。その変化は、例えば、１２月に糖度が１３度の品種は、１１月は１２度、１０月は１１度、９月は１０度、・・・というものである。また、篤農家は、１０月に糖度１１度になっていないと、１２月に糖度１３度になるのは難しいということを体感している。そこで、篤農家は、月ごとに過去の経験と照合して、果実が順調に生育しているかどうかを調べ、進みすぎたり、遅れすぎたりしていたら、それを修正する施策をうつ。
　第３の戦略において、篤農家は、同じ産地の他の農家と自分の畑の出来具合を比較する。そして、篤農家は、自分の畑の出来具合が、平均よりも進んでいるのか、遅れているのか、平均並みなのかを判断し、成長促進の程度を変えていく。気候は毎年変わるので、篤農家が同じ畑で作っていても、昨年と今年では成長状態が同じとは限らない。そこで、篤農家は、気候に左右されずに自分の畑の状況を判断する為、自分の畑の状況を同じ産地の隣接した農家の農作物と比較する。同じ産地の気候は似ている。今年が例年より寒いなら、その篤農家の畑に限らず、その産地の他の畑も成長速度が遅めである可能性が高い。逆に、暖かい年なら、その産地のどの畑でも、成長が早めになるであろう。ある篤農家の農地は日当たりがよく、例年、産地の平均よりも良い作物を生産する。当該篤農家は、気候に関わらず、今年もその産地平均より例年程度良い作物を期待するだろう。
　本発明の装置等は、この篤農家の戦略モデルを組み込み、事前に「あるべき姿」を定義しておき、栽培の途中で「現在の作物の状況」が入力されると、そのときに行うべき施策を生成して出力する。
　このような栽培では、以下の前提が成立する場合が多い。
　第１の前提は、各産地では、複数の農家がそれぞれ独立に経営しながらも、情報を共有していることである。一般に、同じ産地の農家同士は、互いに競争しがらも、一方では、連携もしている。その理由は、同じ産地の名前を冠して出荷するからである。農家同士は、毎週や毎月単位で、それぞれの畑の作物の状態を教えあう。あるいは、とりまとめをする農協が、作物の状態を相互に匿名で参照可能にする。この情報共有は、各農家が、栽培途中で作物の各種の属性（糖度、酸度、サイズなど）を計測し、その値を相互に参照可能にしていることが前提である。
　また、第２の前提は、産地の品種ごとに、属性値の予測値の時系列が、成長予測図として事前に記録されていることである。図７は、実際に産地で計測した糖度とクエン酸含有量（酸味）の時系列データの図である。このデータは過去の事例を示す。しかし、同じ産地の同じ品種であれば今年も同様な傾向が続くと考えられるので、このデータは成長予測データとして使うことができる。図７のようなデータは、すでにそれぞれの産地で、県の農業普及所や農協により記録されていることが多い。しかし、成長予測図は、品種と産地から一意には定まらない。同じ品種と産地について、出荷時に糖度が１４度になる果物の成長予測図、出荷時に糖度が１２度になる果物の成長予測図、出荷時に糖度が１０度になる果物の成長予測図など、複数の成長予測図が存在する。図７の２つのグラフの各々は、複数の折れ線を包含している。各折れ線は、異なる成長予測図とみなすことができる。
　第３の前提は、それぞれの時期の属性値が成長予測図とかい離しているときに、それを是正する施策が、栽培の専門家によって事前に記録されていることである。その施策は、例えば、「成長予測図上では１０月の糖度は１１度であるのに、今の糖度が１０度だったら水切り（灌水の制限）をする」というものである。あるいは、その施策は、逆に、「今の糖度が１２度であったら、灌水を多くして、サイズや酸度を下げることに注力させる」というものである。
　この３つの前提のもと、各農家は、栽培の開始時点で、自分が出荷するときの、作物品種とその属性のあるべき値（ゴール値と呼ぶ）を表現し、記録しておく。ゴール値は、例えば、「糖度を１３度にして出荷させる」「サイズをＬＬ（１２センチ以上）にして出荷させる」である。そして、農家は、栽培の途中で、定期的に（毎月、毎週など）、その属性値を計測し記録する。
　本発明にかかる装置等は、農家が設定した品種とゴール値をもとに、そのゴール値を達成するときの成長予測図を参照して、そのゴール値を達成するために、特定の時期にどういう属性値を取るべきかを調べる。そして、当該装置等は、成長予測図の値と今の時期の属性値と比較して、そこにかい離があれば、そのかい離を解消するための施策を取り出して農家に提示する（図８参照）。
　成長予測図の属性値と現在の属性値の間に埋めるのが不可能なほどのかい離がある場合、その成長予測図に従って成長予測をすることは困難である。その場合、成長予測は、現在の属性値に近い値をとる成長予測図に基づいて行われるのが現実的である。これは、大学受験の志望校選択に似ている。例えば、受験生は、当初の志望校として東大を選んで勉強をする。当該受験生は、模擬試験のたびに東大の合格率が低くでてきたら、確実な合格のために、東大はあきらめて、自分の実力にあっている偏差値の低い大学に志望校を変える。篤農家の状況は、それと似ている。本発明の装置等は、現在の属性値と成長予測図の値に大きなかい離がある場合、ゴール値を変更することをアドバイスする機能も含んでいる。
　同じ産地の農家がそれぞれ定期的に属性値を申告している場合、産地の平均値や標準偏差は、その属性値から計算できる。特定の農家の作物の属性値が、産地の平均値や標準偏差と大きくかい離している場合、本発明にかかる装置等は、そのかい離を解消するための施策を農家に提示する。その施策は、装置等に予め登録されている。図９にあるように、産地の中で自分がσ（標準偏差）内に入っていれば、農家は、自分が産地の平均的位置にいることがわかるし、２σの外だとかなり特殊な状況にあることがわかる。
　成長予測図とのかい離を解消するための施策と、産地の平均値や標準偏差とのかい離を解消するための施策が独立に提示されると、まったく正反対の施策が提示される可能性がある。例えば、図１０が示すように、平年に比べて暑く、例年の値に基づく成長予測図の値よりも糖度が高いときには、「少し灌水をした方がよい」という施策が提示され得る。しかし、その産地で例年より降雨量が多いと、どの農家の作物も糖度が例年より高いことが有る。この農家の作物の糖度が産地の中で相対的に低い場合、「もっと水切りをして糖度を上昇させる」という施策が提示され得る。この場合、２つの施策は正反対である。
　本発明にかかる装置等は、矛盾した施策が生成された場合に、そのどちらを採用すべきか判定しない。どちらの施策を採用するかは、発明にかかる装置等の利用者である農家が決定する。２つの施策が正反対である場合、農家は、「異なる判断が発生する状況なのだな、だとしたら、きちんと考えないといけないな」と思うであろう。そして農家は、自然に慎重に判断するであろう。
　＜第１の実施の形態＞
　図１は、第１の実施の形態にかかる栽培支援装置９の全体構成を示す。
　栽培支援装置９は、ゴール格納部１、指導内容格納部２、成長予測データ格納部３、成長データ選択部４、成長データ格納部５、現状値格納部６、指導内容選択部７、現状値収集部８を包含する。
　指導内容選択部７は、端末装置１１と接続されている。現状値収集部８は、栽培支援装置９が栽培を支援する作物集団のデータを取得するセンサ１２と接続されている。このセンサ１２は、例えば、この装置による支援サービスを受ける農家の農場に設置されている。
　ゴール格納部１、指導内容格納部２、成長データ格納部５、現状値格納部６は、記憶装置であり、例えば、磁気ディスク装置、ＩＣ(Integrated Circuit)メモリ装置であり、それぞれ、例えば、図２に示すデータを格納する。
　成長予測データ格納部３は、記憶装置であり、例えば、図３の（ｂ）に示すデータ、即ち、栽培地域、品種、出荷時期、目標値（推定値）、属性の何れかが異なる、複数の成長予測データを格納する。
　成長データ選択部４は、ゴール格納部１に格納された情報に基づいて、成長予測データ格納部３に格納されている複数の成長予測テーブルから、一つの成長予測データを選択し、成長データ格納部５に格納する。具体的には、成長データ選択部４は、ゴール格納部１に格納された栽培地域、品種、出荷時期、属性が一致し、目標値が一致または近似する成長予測データを成長予測データ格納部３から選択する。
　現状値収集部８は、栽培支援装置９が栽培を支援する作物集団のデータをセンサ１２から受信して、現状値格納部６に蓄積していく。蓄積するデータは、ゴール格納部１に格納された属性の計測値である。現状値収集部８は、センサ１２から測定値を入力するのではなく、例えば、携帯端末装置から農家の人が入力するデータを受信してもよい。
　指導内容選択部７は、成長データ格納部５に格納された成長予測データと、現状値格納部６に蓄積されたデータを比較して、両者の相違に応じて、指導内容格納部２に格納されている指導内容を取得して、例えば、端末装置１１に表示する。指導内容選択部７は、例えば、指導内容にしたがって、図示されない灌漑制御装置を制御してもよい。
　成長データ選択部４、指導内容選択部７、および、現状値収集部８は、論理回路などの電子装置から構成される。成長データ選択部４、指導内容選択部７、または、現状値収集部８は、図示されない栽培支援装置９のプロセッサで実行されるソフトウェアによって、実現されてもよい。この場合、栽培支援装置９はコンピュータである。
　図２及び図３は、本実施の形態の栽培支援装置９の扱うデータの具体的な構成を示す図である。
　ゴール格納部１は、農家が出荷作物のあるべき姿として決めた、出荷作物の特定の属性とその目標とする属性値を、当該出荷作物の品種、地域、出荷時期と一緒に格納している。図２は、農家が、三重で早生温州を１月に糖度１３度で出荷することを目標にしている例を示す。この場合、品種項目に「早生温州」、地域項目に「三重」、出荷時期項目に「１月」、属性名項目に「糖度」、属性値項目に「１３度」が入力される。
　指導内容格納部２は、条件項目と指導内容項目の２項目を包含するレコードの集合を格納する。指導内容格納部２に格納されるレコードは、独立した構造体であるが、成長データ格納部５の成長予測データの指導部項目の各々から参照されている。指導内容格納部２に格納されるレコードは、成長データ格納部５の成長予測度データの指導部項目からのみ参照されており、実質的には、成長予測度データの一部である。従って、図１及び図２では、指導内容格納部２と成長データ格納部５は分離して設けられているが、両者を統合してもよい。
　指導内容選択部７は、現状値格納部６のデータが指導内容格納部２の条件項目の条件式を満足する場合、対応する指導内容項目の値を提示する。図２では、条件項目は、（１ ＝＜ 予測差分）、（－１ ＜ 予測差分 ＜ １）、および、（予測差分 ＝＜ －１）である。上記の条件項目は、それぞれ、（予測差分の値が１以上の場合）、（予測差分の値が、－１より大きく１より小さい場合）、（予測差分の値が、－１以下の場合）を意味する。また、条件項目と対になっている指導内容項目は、条件項目が満足されたときに、出力される指導内容を記述するデータである。
　成長予測データ格納部３は、成長予測データが多数格納されているデータベースである。成長予測データは、時期項目、推定値項目、指導部項目の３項目を包含するレコードの集合と、地域、品種、出荷時期、属性を特定する項目とを包含する。
　レコードは、特定の地域で栽培され、特定の時期に出荷される、特定の品種の作物について、栽培初期から収穫時まで所定の間隔で設定された時点ごとに作成され、各レコードの時期項目は設定された複数の時点の何れかを特定する。推定値項目は、作物の特定の属性について、時期項目で特定される時点における、平年時における栽培途中または完了時の推定属性値（即ち、中間目標値または目標値）を格納する。指導部項目は、各時期における、推定属性値と実際の測定値のかい離があるときに、当該かい離を解消するための条件別の指導内容または指導内容格納部２へのポインタ情報を格納する。
　図２において、成長予測データのデータ構造は、成長データ格納部５の格納データとして例示されている。この例では、データ構造は、識別子（予測ＩＤ）、品種、出荷時期、および、地域、の各データ項目を包含している。この例において、各データ項目の値は、各々、１５、早生温州、１月、三重、糖度である。このデータ構造は、続いて、（時期、推定値、指導部）の３項目のレコードを時系列順に含んでいる。なお、この例は、時期を１か月単位に記述している（６月、７月、・・・１月）。始点は、６月に限定されない。また、間隔は１か月に限定されない。間隔は、１日でも１週間でも、あるいはランダムな間隔でも良い。
　成長予測データ格納部３は、ここに例示されているデータ構造と同様なものを多数格納している。或る実装例においては、このデータ構造がデータベースの１レコードとなり、それらのレコードを多数格納するデータベース管理システムが成長予測データ格納部３となる。図２において、成長予測データは、関係データベース（ＲＤＢ(Relational Database)）の表形式になっていない。データ構造の表現をコンパクトにしたためである。図３は、成長予測データをＲＤＢの表形式で実現する場合の、より冗長なデータ形式を示す。図３のように、基本テーブル３１と付加テーブル３２の２つの表に分割することで、成長予測データをＲＤＢに格納させることが可能になる。
　与えられたある条件に適合する成長予測データを検索する時に、成長データ選択部４は、ＲＤＢの検索式であるＳＱＬの検索式を使う。図３の基本テーブル３１は、成長予測データを４つ格納している。個々の成長予測データの成長推定項目は、付加テーブル３２のＩＤを包含している。例えば、先頭の成長予測データの場合、成長推定項目の値として「テーブル１２」が格納されている。テーブル１２は、時期と推定値と指導部の３項目を包含するレコードを複数格納している。
　成長データ選択部４は、成長予測データ格納部３内の成長予測データを調べ、ゴール格納部１中の品種、地域、出荷時期、属性、目標属性値項目に適合する成長予測データを１つ選んで出力する。実際には、成長データ選択部４は、「品種」、「出荷時期」、「地域」の３項目で絞り込みを行い選ぶ。成長予測データ格納部３が図３のようにＲＤＢＭＳ(Relational Database Management System)で実現されている場合は、成長データ選択部４は、ＲＤＢＭＳの検索言語であるＳＱＬで検索する。例えば、図２のゴール格納部１に格納されている品種（＝早生温州）、地域（＝三重）、出荷時期（＝１月）、糖度（＝１３度）、に適合する成長予測データのレコードを見つけるのには、成長データ選択部４は、以下のＳＱＬ式を作成すればよい。ｓｅｌｅｃｔ ＊ｆｒｏｍ 成長予測データ表ｗｈｅｒｅ 出荷時期 ＝１月，地域＝三重、品種＝早生温州， 属性＝糖度、推定値＝１３というＳＱＬ式で、予測ＩＤ＝１５のレコードが検索される。
　成長データ格納部５は、成長データ選択部４が選択した成長予測データを格納する。成長予測データ格納部３が、図３の（ａ）のような成長予測データを実装する場合、成長データ格納部５は、予測ＩＤのみを保持しておけばよい。例えば、指導内容選択部７は、ｓｅｌｅｃｔ ＊ｆｒｏｍ 成長予測データ表 ｗｈｅｒｅ 予測ＩＤ ＝ １５というＳＱＬ式で成長予測データ全体を取り出すことができる。図２は、成長データ格納部５が、成長予測データの複製を保持している場合を示す。
　なお、条件に完全に一致する成長予測データのレコードが存在しない場合がある。例えば、上記の例で、ゴール格納部１に格納されている品種（＝早生温州）、地域（＝三重）、出荷時期（＝１月）、糖度（＝１３度）、に適合する成長予測データのレコードが無い場合が有る。即ち、品種（＝早生温州）、地域（＝三重）、出荷時期（＝１月）の糖度として１２．８度のレコードは存在するが、１３度のレコードが存在しない場合がある。図７は、実際の成長予測データ例をアナログ表現で示している。成長予測データが、このような折れ線のアナログ表現から表形式のデジタル表現に変更された場合、条件に完全に一致する成長予測データが存在しない場合もでてくる。その場合、ｓｅｌｅｃｔ ＊ｆｒｏｍ 成長予測データ表ｗｈｅｒｅ 出荷時期 ＝ １月，地域＝三重、品種＝早生温州，属性＝糖度、推定値＝１３の検索式では、成長データ選択部４は、適合するレコードを検索できない。この対処方法として、成長データ選択部４は、類似のレコードを検索する仕組みを備えてもよい。例えば、成長データ選択部４は、検索式を”推定値　＝　ゴール格納部１の値（上記例では１３）”とするのではなく、”推定値 ｂｅｔｗｅｅｎ （ゴール格納部１の値 － ０．１ ｘ Ｎ， ゴール格納部１の値 ＋ ０．１ ｘ Ｎ）”としておく。ここで、Ｎは、０， １， ２， ．．．．．である。そして、成長データ選択部４は、最初は Ｎ ＝ ０で検索する。その場合の検索条件は、”推定値 ＝ ｂｅｔｗｅｅｎ （ゴール格納部１の値， ゴール格納部１の値）”となるので、もともとの検索式と同等になる。なお、このｂｅｔｗｅｅｎ句は、ＳＱＬの標準的な検索表現である。この検索表現の一般形式は、”検索項目　ｂｅｔｗｅｅｎ（引数１，　引数２）”であり、これは、検索項目の値が引数１以上引数２以下であること、という検索条件を意味する。
　ここで、Ｎ＝０で適合するレコードが見つからなかった場合、成長データ選択部４は、Ｎ＝１にして、再度検索する。その場合の検索条件は、”推定値 ｂｅｔｗｅｅｎ （ゴール格納部１の値 － ０．１ ， ゴール格納部１の値 － ０．１ ）”となる。上記の例にあてはめると、”推定値 ｂｅｔｗｅｅｎ （１２．９ ， １３．１）”となり、推定値項目の値が、１２．９以上１３．１以下のものを検索せよ、という検索条件になる。これでもレコードが見つからない場合、成長データ選択部４は、Ｎ＝２にかえて、再度検索する。その場合の検索条件は、”推定値 ｂｅｔｗｅｅｎ （１２．８ ， １３．２）”となる。このように、成長データ選択部４は、徐々に検索条件を広げていき、ゴール格納部１のゴールに適合する成長予測データをみつける。
　このように検索条件を緩めていく方法は、様々な手法があり、ここで示している手法は一例にすぎない。成長データ選択部４は、どのような方法で検索条件を緩めてもよい。
　現状値格納部６は、測定値項目と予測差分項目から構成される表を格納する。測定値項目は、農家が栽培途中で定期的に計測した特定の時期の特定の属性値を時系列に格納する。予測差分項目は、測定値項目に格納された属性値と成長データ格納部５の対応する時期の推定値項目の差分を格納する。図２の例は、特定の時期として１か月単位（６月、７月、・・・１月）を示している。これは、始点を６月に限定することも、間隔を１か月単位に限定することも意味しない。始点は別の月でも良いし、測定間隔は１日単位、１週間単位、あるいはランダムな間隔でも良い。また、予測差分項目は、処理の途中で必要となる作業域であり、現状値格納部６が備えていなくても良い。
　指導内容選択部７は、例えば、農家が栽培途中で定期的に、現状値収集部８から作物の測定値を入力すると起動される。入力された測定値は、現状値格納部６に格納される。指導内容選択部７は、この測定値項目と成長データ格納部５の対応する時期の推定値の差分を計算して対応する予測差分項目に格納する。次に、指導内容選択部７は、成長データ格納部５の当該対応する時期の指導部項目を取り出し、当該差分値を解消するための指導内容を取り出して端末装置１１に出力する。このとき、指導内容選択部７は、指導部項目から参照されている指導内容格納部２の条件項目の中の条件式を検査し、予測差分項目の値が適合する条件項目を持つレコードをみつける。指導内容選択部７は、みつけたレコードの指導内容項目に記載されているデータ、例えば、指導内容を記載した文章を出力する。
　なお、農家は、出荷作物の属性、目標値、品種、地域、出荷時期を、端末装置１１から成長データ選択部４に入力してもよい。この場合、成長データ選択部４は、それらの値を、ゴール格納部１から得るのではなく、端末装置１１から得る。
　本実施の形態の栽培支援装置９は、農作物の栽培において、出荷時に目標値、例えば目標糖度、を達成させることを容易にする。その理由は、成長データ選択部４が、与えられた目標条件に適合する成長予測データを、成長予測データ格納部３から選択して、成長データ格納部５に格納するからである。そして、指導内容選択部７が、当該成長予測データに基づいて、指導内容を決定して出力するからである。
　＜第２の実施の形態＞
　本実施の形態は、第１の実施の形態の変形である。本実施の形態において、農家は、出荷作物の複数の属性について、例えば、糖度に加えて硬度などについても、目標値を設定しゴール格納部１に格納する。
　成長データ選択部４は、複数の属性のおのおのに対応する成長予測データを選択して、それらすべてを成長データ格納部５に格納する。現状値収集部８は、栽培支援する作物について、複数の属性のおのおのに対応する測定値を現状値格納部６に蓄積する。指導内容選択部８は、複数の属性のおのおのに対応する指導内容を出力する。
　他の点において、本実施の形態の栽培支援装置９は、第１の実施の形態と同じである。
　本実施の形態の栽培支援装置９は、農作物の栽培において、出荷時に複数の目標値、例えば目標糖度と目標硬度、を達成させることを容易にする。その理由は、成長データ選択部４が、成長予測データ格納部３から、与えられた複数の属性についての目標値を含む目標条件に適合する成長予測データを、複数選択して、成長データ格納部５に格納するからである。そして、指導内容選択部７が、当該複数の成長予測データに基づいて、指導内容を決定して出力するからである。
　＜第３の実施の形態＞
　図４は、第３の実施の形態にかかる栽培支援装置９１の全体構成を示す。本実施の形態の栽培支援装置９１は、成長データ選択部４および成長データ格納部５の代わりに、産地データ格納部５１および成長データ生成部４１を備える。本実施の形態の栽培支援装置９１は、成長予測データ格納部３を備えていない。
　成長データ生成部４１は、ゴール格納部１のデータで指定された産地、品種、出荷時期の作物であって、栽培支援装置９１が栽培支援する作物以外の作物集団のデータを取得するセンサ１２と接続されている。成長データ生成部４１は、それらのセンサ１２から、ゴール格納部１のデータで指定された属性の測定値を収集し、産地データ格納部５１に産地成長データを作成していく。成長データ生成部４１は、センサ１２から測定値を入力するのではなく、例えば、携帯端末装置から農家の人が入力するデータを受信してもよい。
　産地データ格納部５１は、記憶装置であり、例えば、磁気ディスク装置、ＩＣメモリ装置であり、例えば、図５に示す産地成長データを格納する。成長データ生成部４１は、論理回路などの電子装置から構成される。成長データ生成部４１は、図示されない栽培支援装置９１のプロセッサで実行されるソフトウェアによって、実現されてもよい。この場合、栽培支援装置９１はコンピュータである。
　産地データ格納部５１は、産地成長データを格納する。産地成長データは、時期項目、平均値項目、標準偏差項目、指導部項目の４項目を包含するレコードの集合を包含する。産地成長データは、地域、品種、出荷時期、属性を特定する項目を包含していてもよい。産地成長データが包含するレコードは、栽培初期から収穫時まで適当な間隔で設定された時点ごとに作成され、各レコードの時期項目は設定された複数の時点の何れかを特定する。平均値項目と標準偏差項目は、栽培支援装置９１の支援を受ける農家が所属する産地の、複数の他の農家が栽培途中の作物について、定期的に計測した特定の属性の属性値の計測値の平均値と標準偏差を時系列順に格納する。指導部項目は、各時期における、特定の実測属性値を平均値項目と標準偏差項目と比較したときのかい離の条件別の、当該かい離を解消するための指導内容または指導内容格納部２へのポインタ情報を格納する。
　図５は、糖度についての例を示している。この産地成長データは、毎月の平均値と標準偏差を含む。これらの値は、定期的に農家が持ち寄った栽培途中の果実などを対象に、営農指導員が農協に設置している装置（例：糖度計）で測定した計測値から算出できる。例えば、農協に設置されているパソコンが、当該計測値を蓄積しておいて、平均と標準偏差を算出し、栽培支援装置９１に送信してもよい。また、成長データ生成部４１が、センサ１２から収集した計測値から平均と標準偏差を算出してもよい。なお、産地成長データは、必ずしも、標準偏差を格納していなくても良い。
　指導内容格納部２は、産地成長データが、平均値だけを格納し標準偏差を格納していなければ、第１の実施の形態と同じものでも良い。産地成長データが、平均値および標準偏差を含む場合、指導内容格納部２の条件項目は、図５に例示するように、２σ＝＜ 測定値－μ、σ ＜ 測定値－μ＜ ２σ、 －σ ＝＜ 測定値－μ＝＜ σ、 －２σ ＜ 測定値－μ＜－σ、 －２σ ＞＝ 測定値－μ、に分かれる。このσは、標準偏差を意味し、このμは、平均値を意味し、測定値は、現状値格納部６の測定値項目の値を示している。この例は、現状値格納部６の測定値項目の値が、産地の標準偏差の範囲（σ）に入っているのか、あるいは、２σの範囲なのか、さらには、２σのさらに外に位置しているのかを分岐の条件としている。
　図９に示したように、測定値が正規分布に従う場合、個々の測定値の平均値からのかい離は、σ内に６８％、２σ内に９５％、３σ内に９９．７％が入る。上記の条件は、栽培支援を受けている作物が、産地の中で平均的なのか（σ内）、少しずれている（２σ内）のか、ほとんど例外的なのか（２σ外）に分類している。指導内容格納部２の指導内容は、この分類に基づいて、今の栽培状態を変更するのかしないのかのアドバイスを、記載している。この指導内容項目は、栽培の専門家が記述することが前提である。
　指導内容選択部７は、農家が現状値格納部６の測定値項目に入力すると起動されて、産地データ格納部５１の当該特定の時期に対応する時期項目を持つレコードをみつける。指導内容選択部７は、当該レコードの指導部項目が参照する指導内容格納部２の条件項目をみて、計測した属性値と当該レコード中の平均値項目と標準偏差項目の値とのかい離の条件に適合する指導内容項目の値を取り出して出力する。
　図５の例は、σ、２σの範囲を分岐条件にしているが、分岐条件は、それに限定されない。
　本実施の形態において、上記の説明以外の部分は、第１の実施形態と同じである。
　本実施の形態の栽培支援装置９１は、農作物の栽培において、出荷時に目標値、例えば目標糖度、を達成させることを容易にする。その理由は、成長データ生成部４が、与えられた目標条件に適合する産地成長データを、特定産地の作物の計測値から生成して、成長データ格納部５に格納するからである。そして、指導内容選択部７が、当該産地成長データに基づいて、指導内容を決定して出力するからである。
　＜第４の実施の形態＞
　本実施の形態は、第１の実施の形態の変形である。図６は、本実施形態の栽培支援装置９に格納されるデータを示す。
　本実施の形態において、成長データ選択部４は、成長予測データ格納部３内の成長予測データを調べ、ゴール格納部１中の品種、地域、出荷時期、属性、目標属性値項目に適合する成長予測データを適合度の高い順に複数選んで成長データ格納部５に格納する。第１の実施の形態における成長予測データ選択部４との違いは、指定された属性について、複数の予測度データを出力する点である。第１の実施の形態において説明したように、成長予測データ選択部４は、ゴール格納部１の条件を満足する成長予測データを探すが、見つからないときには、徐々に検索条件を緩めていく。成長データ選択部４は、複数の予測度データを選択するときには、検索条件を徐々に緩めていきながら複数の成長予測データを検索する。選択する成長予測データの数は、栽培支援装置９にパラメータとして与えられている。この数は、通常は、数個であるが、それ以上であっても良い。図６は、３つの候補が選択された例を示している。
　栽培支援装置９は、成長データ選択部４が選択した複数の成長予測データのうち、現時点で最も適合している成長予測データのＩＤをそのメモリ内の予測データＩＤ格納域１０に記憶する。この最も適合している予測度データは、成長データ選択部４が、徐々に条件を緩める途中で、緩める程度が最も小さくて検索されたレコードである。
　現状値格納部６は、第１の実施の形態で説明した測定値項目を包含するレコードの集合を格納する。現状値格納部６に格納されるレコードは、さらに、当該測定値項目に格納された属性値と、前述の複数の成長予測データの対応する時期の推定値項目との差分である予測差分項目を複数包含する。図６の例では、成長予測データ格納部３が３つの成長予測データを格納しているため、予測差分項目も３つ存在する。この数は、３に限定されない。また、予測差分項目は、処理の途中で必要となる作業域であり、現状値格納部６が備えていなくても良い。本実施形態の現状値格納部６は、上述のレコード集合以外に、各成長予測データ対応に、測定開始時の差分から、最新の差分までの累積値を格納する差分累積項目を包含するレコード（累積値レコード）も格納する。
　指導内容選択部７は、例えば、農家が栽培途中で定期的に、現状値収集部８から作物の測定値を入力すると起動される。入力された測定値は、現状値格納部６に格納される。指導内容選択部７は、この測定値項目と、成長データ格納部５に格納された複数の成長予測データの対応する時期の推定値のおのおのとの差分を計算して、対応する予測差分項目に格納する。指導内容選択部７は、複数の成長予測データのおのおの対応に算出した差分を、複数の成長予測データのおのおのに関連付けて累積値レコードに累積していく。次に、指導内容選択部７は、成長データ格納部５の中から予測データＩＤ格納域１０が保持するＩＤをもつ成長予測データを取り出す。
　指導内容選択部７は、さらに、成長データ格納部５の当該対応する時期の指導部項目を取り出し、当該差分値を解消するための指導内容を取り出して端末装置１１に出力する。この部分の処理は、第１の実施形態と同じである。そのため、図６では、指導部項目の先については記述を省略している。
　指導内容選択部４は、さらに、現状値格納部６の累積値レコードの複数の差分累積項目値を参照して、予測データＩＤ格納域１０が示す成長予測データが計測値に最も適合している、即ち差分累積項目値が最も小さいかを調べる。予測データＩＤ格納域１０が示す成長予測データが計測値に、最も適合している場合は何もせず終了するが、そうでない場合は、最も適合している成長予測データのＩＤを端末装置１１に出力する。
　図６の例を使って説明する。図６では、成長データ格納部５には、３つの成長予測データが格納されている。それらは、予測ＩＤとして１５，１３，１１のものである。予測ＩＤ＝１５の予測度データは、１月の糖度が１３度になる成長予測データである。したがって、最初の時点で、予測ＩＤ＝１５の予測度データが最も適合しているとして選択され、予測ＩＤ＝１５が予測データＩＤ格納域１０に格納される。一方、予測ＩＤ＝１３の成長予測データは、１月の糖度が１１．５度、予測ＩＤ＝１１の成長予測データは、１月の糖度が１０度、であり、予測ＩＤ＝１５のものに比べて、出荷時（＝１月）の糖度が低い成長予測データである。農家が、出荷時の目標糖度を１３度に設定したので、予測ＩＤ＝１５の予測度データが選択された。しかし、６月、７月と生育が進むにつれ、現状値は、糖度１３度を目標とする成長予測とかい離してきている。１０月の時点では、現状値と、１３度を目標とする成長予測との差分累積が－４．５になっている。一方、現状値の、予測ＩＤ＝１３の成長予測データとの累積差分は－１．５、予測ＩＤ＝１１の成長予測データとの累積差分は＋２．０である。１月出荷時時の目標を、糖度１１．５度にしたとしても、１０月時点で、糖度に関しては既に生育遅れの状態である。糖度１０度を目標にした場合、成長はさすがにそれよりは高い、という状態である。ここで、農協の指導員は、「あなたの目標は糖度１３度ですが、今の状態は、１３度の成長予定に比べて遅れていて、糖度１１．５度と糖度１０度の間です。目標は、１３度ではなく、下げて１１．５度にしましょう」というアドバイスをする可能性がある。農協の指導員は、１０月時点でまだ糖度を急上昇させる手段が残っているなら、「水切りをもっと行って、糖度上昇をがんばれ」と励ますかもしれない。
　本実施の形態にかかる栽培支援装置９は、「あなたの作物の現状は、あなたが目標としている値より、もう一段下げた目標の方に近いですよ。目標を変えてみることを検討しませんか」と、アドバイスを提示する。具体的には、農家が新規に計測値を入力すると、たとえば、予測ＩＤ＝１５，１３，１１の成長予測データと農家の目標の間のかい離について、現状値格納部６の差分累積項目、最新の差分の値を３つ並べて農家に提示する。
　本実施の形態の栽培支援装置９は、適切な栽培目標値の設定を可能とする。その理由は、成長データ選択部４が、指定された属性に関し、複数の成長予測データを成長データ格納部５に格納するからである。そのうえで、指導内容選択部７が、計測値と中間目標値との差異が小さな成長予測データの識別子を出力するからである。
　＜第５の実施の形態＞
　図１１は、本実施の形態にかかる栽培支援装置９２の全体構成を示す。
　本実施の形態の栽培支援装置９２は、成長データ設定部４２、成長データ格納部４、指導内容格納部２、および、指導内容選択部７を備える。成長データ設定部４２は、栽培地域、品種、出荷時期、並びに、最終目標値を含む、栽培条件から決定される、出荷時期までの複数の中間時点における中間目標値を含む成長テーブルを選択または生成して成長データ格納手段に格納する。指導内容格納部２は、栽培支援する作物についての計測値と中間目標値の相違に応じた指導内容を格納する。指導内容選択部７は、複数の中間時点の各々において、栽培支援する作物の計測値を取得して当該中間時点の中間目標値と比較し、両者の相違に基づいて指導内容格納手段から指導内容を選択して出力する。
　本実施の形態の栽培支援装置９２は、農作物の栽培において、出荷時に目標値、例えば目標糖度、を達成させることを容易にする。その理由は、成長データ設定部４２が、与えられた目標条件に適合する成長予測データを、選択または生成して、成長データ格納部４に格納するからである。そして、指導内容選択部７が、当該成長予測データに基づいて、指導内容を決定して出力するからである。
　以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、２０１３年９月４日に出願された日本出願特願２０１３－１８２９５８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　１　ゴール格納部
　２　指導内容格納部
　３　成長予測データ格納部
　４　成長データ選択部
　５　成長データ格納部
　６　現状値格納部
　７　指導内容選択部
　８　現状値収集部
　９、９１、９２　栽培支援装置
　１０　予測データＩＤ格納域
　１１　端末装置
　１２　センサ
　４１　成長データ生成部
　４２　成長データ設定部
　５１　産地データ格納部

Claims (9)

  1. 　栽培地域、品種、出荷時期、並びに、最終目標値を含む、栽培条件から決定される、前記出荷時期までの複数の中間時点における中間目標値を含む成長テーブルを選択または生成して成長データ格納手段に格納する成長データ設定手段と、
    　前記成長データ格納手段と、
    　栽培支援する作物についての計測値と前記中間目標値の相違に応じた指導内容を格納する指導内容格納手段と、
    　前記複数の中間時点の各々において、前記栽培支援する作物の前記計測値を取得して当該中間時点の前記中間目標値と比較し、両者の相違に基づいて前記指導内容格納手段から前記指導内容を選択して出力する指導内容選択手段と、を備える、栽培支援装置。
  2. 　複数の前記栽培条件の各々に関連付けて、前記複数の中間時点における前記中間目標値を含む前記成長テーブルを格納する成長予測データ格納手段を、さらに備え、
    　前記成長データ設定手段は、前記栽培支援する作物についての前記栽培条件を取得して、当該栽培条件の前記栽培地域、前記品種、及び、前記出荷時期が一致し、前記最終目標値が一致または近似する前記栽培条件に関連付けられた前記成長テーブルを前記成長予測データ格納手段から選択する、請求項１の栽培支援装置。
  3. 　前記成長データ設定手段は、複数の前記成長テーブルを選択して記憶し、
    　前記指導内容選択手段は、前記栽培支援する作物の前記計測値を取得して、前記複数の成長テーブル各々の前記中間目標値と比較し、差異が最も小さい前記成長テーブルの識別情報を出力する、請求項２の栽培支援装置。
  4. 　前記成長データ設定手段は、前記複数の中間時点で区切られた期間ごとに、前記栽培支援する作物以外であって前記栽培条件が同じ、複数の作物集団の各々の前記計測値を取得し、当該計測値の統計値を算出して、前記複数の中間時点に関連付けて記憶することで前記成長テーブルを作成する、請求項１の栽培支援装置。
  5. 　前記特定成長データ格納手段は、複数の属性の各々についての中間目標値を含む成長テーブルを格納し、
    　前記指導内容格納手段は、前記栽培支援する作物についての前記複数の属性の各々についての前記計測値と前記中間目標値の相違に応じた前記指導内容を格納し、
    　前記指導内容選択手段は、前記複数の中間時点における各々において、前記複数の属性の各々について、前記栽培支援する作物の前記計測値を取得して前記中間目標値と比較し、両者の相違に基づいて前記指導内容格納手段から前記指導内容を選択して出力する、請求項１乃至４の何れかの栽培支援装置。
  6. 　栽培地域、品種、出荷時期、並びに、最終目標値を含む、栽培条件から決定される、前記出荷時期までの複数の中間時点における中間目標値を含む成長テーブルを選択または生成して成長データ格納手段に記憶し、
    　栽培支援する作物についての計測値と前記中間目標値の相違に応じた指導内容を指導内容格納手段に格納し、
    　前記複数の中間時点の各々において、前記栽培支援する作物の前記計測値を取得して当該中間時点の前記中間目標値と比較し、両者の相違に基づいて前記指導内容格納手段から前記指導内容を選択して出力する、栽培支援方法。
  7. 　複数の前記栽培条件の各々に関連付けて、前記複数の中間時点における前記中間目標値を含む前記成長テーブルを成長予測データ格納手段に格納し、
    　前記栽培支援する作物についての前記栽培条件を取得して、当該栽培条件の前記栽培地域、前記品種、及び、前記出荷時期が一致し、前記最終目標値が一致または近似する前記栽培条件に関連付けられた前記成長テーブルを前記成長予測データ格納手段から選択する、請求項６の栽培支援方法。
  8. 　栽培地域、品種、出荷時期、並びに、最終目標値を含む、栽培条件から決定される、前記出荷時期までの複数の中間時点における中間目標値を含む成長テーブルを選択または生成して成長データ格納手段に記憶する処理と、
    　栽培支援する作物についての計測値と前記中間目標値の相違に応じた指導内容を指導内容格納手段に格納する処理と、
    　前記複数の中間時点の各々において、前記栽培支援する作物の前記計測値を取得して当該中間時点の前記中間目標値と比較し、両者の相違に基づいて前記指導内容格納手段から前記指導内容を選択して出力する処理と、をコンピュータに実行させるプログラムを格納した記録媒体。
  9. 　複数の前記栽培条件の各々に関連付けて、前記複数の中間時点における前記中間目標値を含む前記成長テーブルを成長予測データ格納手段に格納する処理と、
    　前記栽培支援する作物についての前記栽培条件を取得して、当該栽培条件の前記栽培地域、前記品種、及び、前記出荷時期が一致し、前記最終目標値が一致または近似する前記栽培条件に関連付けられた前記成長テーブルを前記成長予測データ格納手段から選択する処理を、コンピュータに実行させる請求項８のプログラムを格納した記録媒体。
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