(57)【要約】【課題】機械学習により構築したモデルを用いて農作物の収穫量を予測する際、許容範囲を超える誤差の発生を効果的に低減して、精度の良い予測を可能にすること。【解決手段】モデル学習段階において、収穫量予測モデルによる演算結果が許容誤差範囲外になる確率である外れ値確率を演算し、許容誤差範囲外になった回数を第１の評価軸、収穫量の予測値と実績値の平均二乗誤差を第２の評価軸とし、外れ値確率を第１のパラメータ、予測値を修正するための修正率を第２のパラメータとしたとき、第１の評価軸および第２の評価軸の少なくとも一方を用いて、第１のパラメータと第２のパラメータの組み合わせを求める。予測演算段階では、前記外れ値確率と第１のパラメータとを比較し、この比較結果に基づいて、収穫量予測モデルによって演算した予測値又は生産者の予測値に対して第２のパラメータを用いて修正を行なうか否かを決定する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械学習により農作物の収穫量を演算するための収穫量予測モデルを構築するモデル学習段階と、前記モデル学習段階で構築した前記収穫量予測モデルによって収穫量の予測値を演算する予測演算段階と、を有する収穫量予測方法であって、
前記モデル学習段階は、
入力された収穫量の予測値が予め定めた許容誤差範囲外になる確率である外れ値確率を演算する外れ値予測モデルを構築する段階と、
前記許容誤差範囲外になった回数を第１の評価軸、前記収穫量予測モデルによって演算された収穫量の予測値と実績値の平均二乗誤差を第２の評価軸とし、前記外れ値確率を第１のパラメータ、前記入力された収穫量の予測値を修正するための修正率を第２のパラメータとしたとき、前記第１の評価軸および前記第２の評価軸の少なくともいずれか一方を用いて、前記第１のパラメータと前記第２のパラメータの組み合わせを求めるパラメータ導出段階と、を含み、
前記予測演算段階は、
前記外れ値確率と前記第１のパラメータとを比較し、当該比較の結果に基づいて、前記収穫量予測モデルによって演算した予測値を出力するか、あるいは前記入力された収穫量の予測値に対して前記第２のパラメータを用いて修正を行なった結果を予測値として出力するかを決定する予測値修正段階を含むことを特徴とする収穫量予測方法。
【請求項２】
前記パラメータ導出段階では、前記第１の評価軸または前記第２の評価軸のいずれかが最小となるように、前記第１のパラメータと前記第２のパラメータの組み合わせを求め、
前記予測値修正段階では、前記外れ値確率と前記第１のパラメータとを比較し、該外れ値確率が前記第１のパラメータの最適値以下である場合は前記収穫量予測モデルによって演算した予測値を出力し、該外れ値確率が前記第１のパラメータの最適値よりも大きい場合は、前記収穫量予測モデルによって演算した予測値または前記入力された収穫量の予測値に前記第２のパラメータの最適値を掛けた値を出力することを特徴とする請求項１に記載の収穫量予測方法。
【請求項３】
前記モデル学習段階は、機械学習により気象データからハウス内気温を演算するハウス内気温予測モデルを構築する段階を含み、
少なくとも前記ハウス内気温、生産者の予測値、および日照時間は、前記収穫量予測モデル及び前記外れ値予測モデルの説明変数となることを特徴とする請求項１又は２に記載の収穫量予測方法。
【請求項４】
農作物の収穫量を予測する収穫量予測装置であって、
機械学習により構築した収穫量予測モデルを用いて農作物の収穫量の予測値を演算する収穫量予測手段と、
入力された収穫量の予測値が予め定めた許容誤差範囲外になる確率である外れ値確率を演算し、前記許容誤差範囲外になった回数を第１の評価軸、収穫量の予測値と実績値の平均二乗誤差を第２の評価軸とし、前記外れ値確率を第１のパラメータ、前記入力された収穫量の予測値を修正するための修正率を第２のパラメータとしたとき、前記第１の評価軸および前記第２の評価軸の少なくともいずれか一方に基づいて、前記第１のパラメータと前記第２のパラメータの組み合わせを演算する外れ値予測手段と、
前記外れ値確率と前記第１のパラメータとを比較し、当該比較の結果に基づいて、前記収穫量予測手段によって演算した予測値を出力するか、あるいは前記入力された収穫量の予測値に対して前記第２のパラメータを用いて修正を行なった結果を予測値として出力するかを決定する予測値修正手段と、
を備えたことを特徴とする収穫量予測装置。
【請求項５】
農作物の収穫量を予測するコンピュータ実行可能なプログラムであって、
コンピュータを
機械学習により構築した収穫量予測モデルを用いて農作物の収穫量の予測値を演算する収穫量予測手段、
入力された収穫量の予測値が予め定めた許容誤差範囲外になる確率である外れ値確率を演算し、前記許容誤差範囲外になった回数を第１の評価軸、収穫量の予測値と実績値の平均二乗誤差を第２の評価軸とし、前記外れ値確率を第１のパラメータ、前記入力された収穫量の予測値を修正するための修正率を第２のパラメータとしたとき、前記第１の評価軸および前記第２の評価軸の少なくともいずれか一方に基づいて、前記第１のパラメータと前記第２のパラメータの組み合わせを演算する外れ値予測手段、
前記外れ値確率と前記第１のパラメータとを比較し、当該比較の結果に基づいて、前記収穫量予測手段によって演算した予測値を出力するか、あるいは前記入力された収穫量の予測値に対して前記第２のパラメータを用いて修正を行なった結果を予測値として出力するかを決定する予測値修正手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、トマトなどの農作物の収穫量を予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、農作物の収穫量を予測する手法が提案されている。例えば、特許文献１では、ハウス栽培の苺の収穫量を予測する方法が提案されている。この方法は、最初に作付面積等によって一般的に期待される収穫量を演算し、なおも日射量等の収穫量に影響を及ぼす因子ごとに予測モデルにしたがって、演算によって求めた収穫量を順次補正するというものである。
【０００３】
一方、農作物の収穫量の予測については、一定程度（例えば２０％）の誤差は許容され、それ以上の誤差は、場合によってはペナルティが課されるなど厳しく判断される場合がある。上述した特許文献１の技術は、許容される誤差の範囲にかかわらず、全体の予測値の精度向上を目的としたものであるため、許容誤差の範囲を逸脱する予測も少なからず発生する。逆に予想値の全てを許容誤差の範囲内に納めようとすると、演算量が膨大になったり、必要なデータ量が増加したり、モデルの構築が困難になる場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１３６２２３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上述のかかる事情に鑑みてなされたものであり、機械学習により構築したモデルを用いて農作物の収穫量を予測する際、許容範囲を超える誤差の発生を効果的に低減して、精度の良い予測を可能にする収穫量予測方法、装置およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を達成するため、第一の開示に係る収穫量予測方法は、
機械学習により農作物の収穫量を演算するための収穫量予測モデルを構築するモデル学習段階と、前記モデル学習段階で構築した前記収穫量予測モデルによって農作物の収穫量の予測値を演算する予測演算段階と、を有する収穫量予測方法であって、
前記モデル学習段階は、
前記収穫量予測モデルによって演算した結果が予め定めた許容誤差範囲外になる確率である外れ値確率を演算する外れ値予測モデルを構築する段階と、
前記許容誤差範囲外になった回数を第１の評価軸、収穫量の予測値と実績値の平均二乗誤差を第２の評価軸とし、前記外れ値確率を第１のパラメータ、前記予測値を修正するための修正率を第２のパラメータとしたとき、前記第１の評価軸および前記第２の評価軸の少なくともいずれか一方を用いて、前記第１のパラメータと前記第２のパラメータの組み合わせを求めるパラメータ導出段階と、を含み、
前記予測演算段階は、
前記外れ値予測モデルによって演算した外れ値確率と前記第１のパラメータとを比較し、当該比較の結果に基づいて、前記収穫量予測モデルによって演算した予測値または生産者の予測値に対して前記第２のパラメータを用いて修正を行なうか否かを決定する予測値修正段階を含むことを特徴とする。
【０００７】
本開示では、収穫量予測モデルによって演算した結果を実績値と比較したときの誤差が予め定めた許容範囲（例えば２０％）を外れる確率（外れ値確率）を演算するモデルを構築する。そして、許容誤差範囲外になった回数、および収穫量の予測値と実績値の平均二乗誤差をそれぞれ評価軸とし、外れ値確率および予測値を修正するための修正率をそれぞれパラメータとして、前記評価軸を用いて、両パラメータの値を求める。このパラメータ値を用いて収穫予測モデルの予測値を修正することにより予測値の精度を上げることができる。
【０００８】
また、本開示は、パラメータ導出段階では、第１の評価軸または第２の評価軸のいずれかが最小となるように、第１のパラメータと第２のパラメータの組み合わせを求め、
予測値修正段階では、外れ値予測モデルによって演算した外れ値確率と第１のパラメータとを比較し、該外れ値確率が第１のパラメータの最適値以下である場合はモデルの予測収穫量を出力し、該外れ値確率が第１のパラメータの最適値よりも大きい場合は、前記収穫量予測モデルによって演算した予測値または生産者の予測値に第２のパラメータの最適値を掛けた値を出力することを特徴とする。
【０００９】
なお、前記モデル学習段階は、機械学習により気象データからハウス内気温を演算するハウス内気温予測モデルを構築する段階を含み、少なくとも前記ハウス内気温、生産者の予測値、および日照時間は、前記収穫量予測モデル及び前記外れ値予測モデルの説明変数とするのが好ましい。
【００１０】
また、第二の開示に係る収穫量予測装置は、
農作物の収穫量を予測する収穫量予測装置であって、
機械学習により構築した収穫量予測モデルを用いて農作物の収穫量の予測値を演算する収穫量予測手段と、
入力された収穫量の予測値が予め定めた許容誤差範囲外になる確率である外れ値確率を演算し、前記許容誤差範囲外になった回数を第１の評価軸、収穫量の予測値と実績値の平均二乗誤差を第２の評価軸とし、前記外れ値確率を第１のパラメータ、前記入力された収穫量の予測値を修正するための修正率を第２のパラメータとしたとき、前記第１の評価軸および前記第２の評価軸の少なくともいずれか一方に基づいて、前記第１のパラメータと前記第２のパラメータの組み合わせを演算する外れ値予測手段と、
前記外れ値確率と前記第１のパラメータとを比較し、当該比較の結果に基づいて、前記収穫量予測手段によって演算した予測値を出力するか、あるいは前記入力された収穫量の予測値に対して前記第２のパラメータを用いて修正を行なった結果を予測値として出力するかを決定する予測値修正手段と、
を備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、第三の開示に係るプログラムは、
農作物の収穫量を予測するコンピュータ実行可能なプログラムであって、
コンピュータを
機械学習により構築した収穫量予測モデルを用いて農作物の収穫量の予測値を演算する収穫量予測手段、
入力された収穫量の予測値が予め定めた許容誤差範囲外になる確率である外れ値確率を演算し、前記許容誤差範囲外になった回数を第１の評価軸、収穫量の予測値と実績値の平均二乗誤差を第２の評価軸とし、前記外れ値確率を第１のパラメータ、前記入力された収穫量の予測値を修正するための修正率を第２のパラメータとしたとき、前記第１の評価軸および前記第２の評価軸の少なくともいずれか一方に基づいて、前記第１のパラメータと前記第２のパラメータの組み合わせを演算する外れ値予測手段、
前記外れ値確率と前記第１のパラメータとを比較し、当該比較の結果に基づいて、前記収穫量予測手段によって演算した予測値を出力するか、あるいは前記入力された収穫量の予測値に対して前記第２のパラメータを用いて修正を行なった結果を予測値として出力するかを決定する予測値修正手段、
として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
以上の如く、本発明においては、機械学習により構築したモデルを用いて農作物の収穫量を予測する際、許容範囲を超える誤差の発生を効果的に低減して、精度の良い予測が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施の形態による収穫量予測装置のブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態による収穫量予測方法の手順を示す説明図である。
【図３】本発明の実施の形態による収穫量予測方法によって予測値を演算した結果
【図４】本発明の第２の実施の形態による収穫量予測装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に本発明の第１の実施の形態による収穫量予測装置について図１を参照しながら説明する。収穫量予測装置１は、ＣＰＵ（演算処理部）、メモリ（記憶部）、およびキーボードやディスプレイなどの入出力インタフェースを有するコンピュータ装置で構成することができ、その形態は問わない。したがって、スタンドアロン、クライアントサーバモデル、クラウドコンピューティング形態など適用環境に応じて任意の形態で実現することができる。本実施の形態は、クライアントサーバモデルを例に説明する。
【００１５】
図１において、収穫量予測装置１は、通信ネットワーク５を介して、オペレータ端末６や生産者端末７と繋がる。また、収穫量予測装置１は、本装置によるサービスの提供を受ける業者、例えば農産物の卸売業者や農業組合などの端末（ユーザ端末）８と接続する。さらに、気象予報サーバ９など、収穫量の予測に必要なデータをオンラインで取得することのできる装置と繋がる。
【００１６】
収穫量予測装置１は、通信ネットワーク５を介して上述した各端末６〜８、気象予報サーバ９と通信を行なう送受信部１０、農作物の収穫量予測に関する種々の演算処理を実行する演算処理部３０、データを記憶する記憶部２０を備えている。
【００１７】
次に、図２を用いて本実施の形態による収穫量予測方法について説明する。
＜学習データ準備段階＞
機械学習の準備として、生産者の一定期間（例えば数年分）の日別収穫量予測値、同じ期間の実際の日別収穫量（収穫量実績値）、同じ期間の周期１時間以下のハウス内気温時系列データ、同じ期間の気象データ（周期１時間の気象観測気温時系列データ，及び日別気象観測日照時間又は天気）を入手し、これらデータを入力装置を介して収穫量予測装置のデータベースに格納する。なお、入力装置からの入力に替えて、生産者や本収穫量予測サービスの提供を受けるユーザの端末装置、あるいは気象データ提供者のサーバ装置から通信ネットワーク経由で入力するようにしても良い。
【００１８】
＜学習データ前処理段階＞
ハウス内気温データを平均１時間間隔でリサンプリングする。なお、観測値の分解能を落とすことにより、予報値の不確定性を反映させることができる。
生産者の予測値が実績値を規定以上の割合（例えば２０％）上回った日は、外れ値フラグとして「１」を設定し、それ以外の日は「０」を設定する。
【００１９】
＜モデル学習段階＞
機械学習の概要としては、ハウス内気温予測モデルにより、気象観測気温をハウス内気温に変換する。そして、収穫量予測モデルでは、ハウス内気温や後述する他のデータを用いて、収穫量の１次予測値を算出する。
【００２０】
一方、外れ値予測モデルでは、外れ値フラグが「１」にセットされる確率（以下、「外れ値確率」という。）を算出する。外れ値確率が所定値を超える日については、生産者の予測値に対して、ある割合で引き下げをした値を最終予測値として出力する。外れ値確率が所定値以下の日については、１次予測値を最終予測値として出力する。
【００２１】
以下、機械学習による夫々の予測モデルの構築方法、および収穫量予測モデルの算出した１次予測値を修正するためのパラメータの演算方法について説明する。なお、予測モデルは、生産者ごと、ハウスごとに構築する。なお予測モデルの構築はこれに限らず、例えば農業組合など任意のグループの集合とし、また当該グループに属する生産者の収穫量の合算値を用いて構築することもできる。またハウス内気温については、管理方法や地域ごとにハウスをグループ化してもよいし、同一地域のハウスについては、同様の管理方法を採っていると仮定して１つの代表値を用いるようにしてもよい。
【００２２】
（１）ハウス内気温予測モデルの構築
以下の、データを説明変数、目的変数とすることができる。
説明変数：対象時刻の気象観測気温。例えば気象庁や民間の気象予報会社によって公表されている気温を用いることができる。
目的変数：説明変数のデータと同時刻のハウス内気温
モデルとしては、１変数の多項式関数の最小二乗フィッティング手法を用いることができる。このハウス内気温予測モデルから出力される予測結果をハウス内気温として、以下に説明する収穫量予測モデル、外れ値予測モデルの説明変数の一つとして用いる。
【００２３】
（２）収穫量予測モデルの構築
説明変数：対象日の前ｘ日分の予測ハウス内気温、日照時間または天気、収穫量、生産者による収穫量の予測値、対象日の後ｙ日分の生産者による収穫量の予測値
目的変数：対象日以後ｙ日分の収穫量
図２の例では、ｘを２０、ｙを１１としている。（以下、同様）
モデルとしては、線形回帰モデルを用いることができる。この結果を１次予測値とする。
【００２４】
（３）外れ値予測モデルの構築
説明変数：対象日の前ｘ日分の予測ハウス内気温、日照時間または天気、収穫量、生産者による収穫量の予測値、対象日の後ｙ日分の予測ハウス内気温、日照時間、生産者による収穫量の予測値
目的変数：対象日以後ｙ日分の外れ値フラグの確率
モデルとしては、例えばGradient Boosting Decision Treeを用いることができる。年ごとに分けたｋ分割交差検証でハイパーパラメータ（以下、単に「パラメータ」という。）を最適化する。この結果をもとに、収穫量予測モデルによる１次予測値の修正（本例では切り下げ）の要否の判断を行なう。
切り下げパラメータの最適化処理としては、パラメータ１を外れ値フラグのセット確率、パラメータ２を切り下げ率（修正率）とする。また、評価軸１を基準以上の上ぶれ誤差発生回数、評価軸２を収穫量の平均二乗誤差とする。
【００２５】
全学習済みモデルに対して、評価軸１または評価軸２のどちらかが最小となるように、パラメータ１とパラメータ２をｋ分割交差検証でグリッドサーチする。具体的には、ｋ分割交差検証により、パラメータ１とパラメータ２の複数の組み合わせについて予測処理を行ない、この予測結果と実際の収穫量とを比較して評価軸１または評価軸２の値を求める。全組み合わせのうち、評価軸１または評価軸２の値が最小になる組み合わせを、最適パラメータとして採用する。
評価軸の選び方について、評価軸１は上ぶれの発生回数を最小化する場合に用い、評価軸２は予測誤差を最小化する場合に用いる。
【００２６】
＜予測・評価段階＞
学習が済んだ状態で各予測モデル全体が利用可能となる。基本的には図２に示した学習時と同様のデータを準備するが、予測対象の日（以下、「対象日」という。）以後の収穫量データは不用である。
【００２７】
（１）データ取得処理
新に予測を行なう場合は、以下のようにデータを収集することができる。
学習データと同種のデータであって、対象日以前の全データと、対象日以後の生産者による収穫量予測値について収集する。なお、学習データとして用いた対象日以後の収穫量データは予測対象であるため予測・評価段階では必要としない。対象日以後の気象観測気温と日照時間は、気象予報値を利用することができる。
予測モデル全体の性能評価を行なう場合は、評価用データを利用する。
【００２８】
（２）前処理
モデル学習段階と同様の前処理を行なう。但し、外れ値フラグは予測対象なので、予測・評価段階では、外れ値フラグについての前処理は行なわない。
【００２９】
（３）ハウス内気温予測処理
以下の、データを説明変数、目的変数とすることができる。
説明変数：対象日以前の気象観測気温と対象日以後の気象予報の気温
目的変数（出力）：同時刻のハウス内気温
なお、ハウス内気温データを入手済みならば、対象日以前についてはハウス内気温の実測値を使用し、気象観測気温を変換したハウス内予測気温は使用しない。
【００３０】
（４）外れ値予測処理
以下の、データを説明変数、目的変数とすることができる。
説明変数：対象日の前ｘ日分の予測（実測）ハウス内気温、日照時間または天気、収穫量、生産者による収穫量の予測値、対象日の後ｙ日分の予測ハウス内気温、日照時間、生産者による収穫量の予測値
目的変数（出力）：対象日以後ｙ日分の外れ値フラグの確率
学習済みモデルを用いて、対象日以後ｙ日分の外れ値フラグの確率を算出する。
【００３１】
（５）収穫量予測処理
以下の、データを説明変数、目的変数とすることができる。
説明変数：対象日の前ｘ日分の予測（実測）ハウス内気温、日照時間または天気、収穫量、生産者による収穫量の予測値、対象日の後ｙ日分の予測ハウス内気温、日照時間、収穫量、生産者による収穫量の予測値
目的変数：対象日以後ｙ日分の収穫量
学習済みモデルを用いて、対象日以後ｙ日分のモデルの予測収穫量を算出する。
【００３２】
（６）最終収穫量算出処理
決定した切り下げパラメータに基づき、最終収穫量を学習時と同様に算出する。
具体的には、外れ値確率がパラメータ１の最適値以下である日についてはモデルの予測収穫量を、当該最適値以上である日については、前記収穫量予測モデルによって演算した予測値または生産者の予測値にパラメータ２の最適値を掛けた値を、それぞれ最終的な予測収穫量として出力する。なお、収穫量予測モデルによって演算した予測値と生産者の予測値のどちらを使用するかについては、夫々の予測値によって計算し、最終的に評価値が良くなる方を採用するが好ましい。
【００３３】
以上、本実施の形態によれば、収穫量予測モデルで算出した予測値を１次予測値として、外れ値予測モデルで算出したパラメータ（外れ値確率、修正率）をもとに修正を加えるので、高精度の予測値を得ることができる。また、パラメータの算出においては、基準以上の上ぶれ誤差発生回数と、収穫量の平均二乗誤差の２種類の評価軸を用いて、最適なパラメータを採用することができるので、ニーズに合った予測値を提供することができる。
【００３４】
特に本実施の形態では、機械学習により構築する収穫量予測モデルの説明変数として生産者の予測値を含め、さらに外れ値予測モデルでは外れ値確率と修正率を算出し、外れ値確率が一定以上の場合は、生産者の予測値に対して前記修正率で修正を加えるので、機械学習により構築したモデルによる予測と生産者の予測とを効果的に融合させて予測値の精度を向上させることができる。
なお上記の説明では、上ぶれ誤差発生回数を用いたが、ニーズによっては下ぶれ誤差発生回数を演算し、これを評価軸にすることもできる。
【００３５】
（実施例）
本実施の形態による収穫量予測方法を所属農家のトマトの生産量（コンテナ数）の予測に用いた。毎週決まった曜日（例えば土曜日）に、翌週の所定日（例えば木曜日）から所定期間（例えば一週間分）の予測を提出するというものである。
【００３６】
許容される予測誤差は２０％程度であり、実際の収穫量が、予測値の８割未満になると、何らかのペナルティ（例えば罰金）が発生するため、このペナルティ発生日数を最小化することを目標とする。
【００３７】
本実施の形態による収穫量予測方法によって予測値を演算した結果を図３に示す。縦軸は収穫量(コンテナ数)、横軸は収穫開始日から数えた栽培日数(日)を示す。農家の予測値に対して、精度を向上させることができた。なお、図３中、弱気データは、評価軸１を重視した最適モデルの場合、強気データは評価軸２を重視した最適モデルの場合である。
【００３８】
次に本発明の第２の実施の形態について説明する。
本実施の形態は、オフラインで構築した学習済みモデルデータをサーバ（収穫量予測装置１）のデータベースに保存して、農家およびユーザの端末を通して、日々の予測値をやり取りするものである。
【００３９】
以下、図４を用いて、本実施の形態による収穫量予測装置１の構成を説明する。
収穫量予測装置１の記憶部２０には、データベース２１と、準備データテーブル２２が保存される。データベース２１には、学習済みモデルのデータが保存され、また生産者の予測値や気象データが、それぞれ生産者端末７、気象予報サーバ９から入力される。ただし、生産者の予測値はデータベース２１に入力される前に合算処理がなされる。準備データテーブル２２のデータは、図２に示したものと同様である。
【００４０】
演算処理部３０は、送受信部１０との間で受け渡すデータの処理を実行する入出力処理手段３１、生産者端末７から収穫量予測値を入力し、また気象予報サーバ９から気象データを入力してデータベース２１に保存するデータ取得手段３２、データベース２１のデータを用いて予測演算を行なうための準備データを生成して準備データテーブル２２に保存する前処理手段、ハウス内気温予測モデルにより気象データからハウス内気温を演算するハウス内気温予測手段３４、外れ値予測モデルにより準備データテーブル２２のデータを用いて外れ値確率を演算する外れ値予測手段３５、収穫量予測モデルにより準備データテーブル２２のデータを用いて収穫量の１次予測値を演算する収穫量予測手段３６、外れ値予測手段３５の演算結果をもとに収穫量予測手段３６で演算した１次予測値を修正する予測値修正手段３７を備えている。各手段３１〜３７は、ＣＰＵの機能としてプログラムにより実現することができる。
【００４１】
各手段３２〜３７は、それぞれ第１の実施の形態で説明した収穫量予測方法の予測・評価段階の処理内容（１）〜（６）を実行する。
予測値修正手段３７から出力される最終予測値は、当該データを必要とするユーザ端末８に送信される。
【００４２】
本実施の形態によれば、構築したモデルデータを用いて、複数の生産者のハウス栽培の収穫量を予測し、当該データを必要とする業者（ユーザ）に効率よく提供することができる。
【符号の説明】
【００４３】
１    収穫量予測装置
５    通信ネットワーク
６    オペレータ端末
７    生産者端末
８    ユーザ端末
９    気象予報サーバ
１０    送受信部
２０    記憶部
２１    データベース
２２    準備データテーブル
３０    演算処理部
３１    入出力処理手段
３２    データ取得手段
３４    ハウス内気温予測手段
３５    外れ値予測手段
３６    収穫量予測手段
３７    予測値修正手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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