(57)【要約】      （修正有）【課題】農作物の栽培育成において、営農者の経験則に頼るだけでなく客観的な評価を可能にする学習型農業システムを提供する。【解決手段】学習型農業システムは、圃場環境の状態変換に最適な潅水と施肥を行うために、圃場環境の測定数値と経験則とを合わせて命題化することで構造化し、計算機が取り扱える形態にして、システムに取り入れる。経験則の無い場合には、類似する農作物や類似する環境を基に、育成の結果を学習するフィードバックシステムを構築する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
農業に於いて農作物の栽培や生育に係る事項、さらに経済的な生産量、販売量、販売価格も含めた営農経験則を、「ＡならばＢである」、「ＸとＹとの関係はこのように表現出来る」といった命題にすることで、計算機で扱える構造化された数値（データ）や数値の集合に置き換える方法
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、装置によって測定や評価可能な数値と、人間による測定や評価を表す情報とを、計算機で扱える数値の集合として統合した上で、計算機に入力として捉えられる数値化された評価要素の一部又は全部と、計算機が出力した数値化された評価結果の一部又は全部を使用して、要素から結果を導き出す関数を相関関係や関連等に基づいて求め、更に、求めた関数を利用することで、農作物の栽培と生育を繰り返しながら、最良の評価結果を導き出す要素を求め、結果によって原因となることを自動的に調整するフィードバックシステムを構築する方法
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、農作物に対して、営農者が能動的に関与出来る営農作業であり、農作物の生育に必要かつ不可欠である潅水と施肥の最適な量と時期を、意思決定の重点とする方法
【請求項４】
請求項２に記載の方法であって、経験則を計算機が扱える構造で表現し、構造化された経験則を利用することで、農作物の育成や経済的な市場戦略に対し、人によらない経験則の継承を可能にする方法
【請求項５】
請求項２に記載の方法であって、装置による測定や測定結果と人間による測定や測定結果を統合したシステムを利用することで、装置による測定や測定結果又は、人間による測定や測定結果の何れかが欠落しても稼動可能なフィードバックシステムを構築する方法
【請求項６】
請求項２に記載の方法であって、長期間使用することで、その運用情報を、要素から結果を導き出す関数の精度向上に利用し、最良の評価結果を導き出す要素を求めていくフィードバックシステムを構築する方法
【請求項７】
請求項２に記載の方法であって、数値解析手法として、ペンマン法等の標準的な手法と公知の農作物毎の係数化された測定結果を使用して、要素から結果を導き出す関数を求めフィードバックシステムを構築する方法
【請求項８】
請求項２に記載の方法であって、数値解析や学習型の人工知能等による解析の手法を１つ以上使用して、要素から結果を導き出す関数を求めフィードバックシステムを構築する方法
【請求項９】
請求項２に記載の方法であって、最良の評価結果を導き出す要素を求めていくフィードバックシステムを利用して、施水と施肥の最適な時期と量の意思決定をする方法
【請求項１０】
請求項２に記載の方法であって、構築されたフィードバックシステムを利用して、施水と施肥以外の評価要素の最適化条件を求める方法
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、営農を計算機が扱える数値で表現し、さらに営農者の経験則を構造化しそれを数値化し、これらと装置による測定等に基づいたデータとを合わせ計算手順等により施水や施肥の意思決定を行う営農のための学習型フィードバックシステム構築方法、システム及び製品に関する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００２】  ある農業圃場を見た場合、営農者が最大の利益を得られるように農作物の選定と育成を行うように、農業が営まれている。例えば、農作物の選定では、主に農作物の経済価値等を重視し、出荷時期の調整等を考慮して、品種選定を行う。一方で、農作物の育成には、圃場の環境が大きく影響している。例えば、太陽光等の日照時間、大気中の気温、湿度や二酸化炭素濃度、土中の温度、湿度や肥料濃度等がある。そのため、環境の状態によっては、育成が困難な栽培環境や農作物も存在する。【０００３】  栽培環境の多くを制御することが出来るハウス栽培や植物工場では、その農作物に対する育成に効果的な環境を予め調べられれば、栽培環境を制御することで営農作業が軽減され容易になる。一方最も広く行われている露地における農作物の栽培は、自然のものを利用する前提とし、栽培環境として意図的に制御出来るのは、主に施水や施肥、除草、消毒による土中の湿度、肥料濃度、衛生状態の制御に留まる。【０００４】  同じ農作物を育成する場合でも、圃場が変わるとその環境が大きく変わり、更に、土壌の特性や変動する天候への対応は営農者の経験則による判断によって行われており、農作物の客観的かつ標準的となる一般的な育成の指針がない状態である。あったとしても、特定の環境条件に基づいた手法である。【０００５】  これらは、一定の成果をもたらしているが、最適の営農になっているかは、多くの場合、客観的な評価はなされていない。結果として現状の営農に関する改善も経験則に依存している。【０００６】  経験則に基づく営農が、現在の営農環境で最適であった場合でも、客観的な解析が出来ないことで、経験則で得られる効果や意味の説明が出来ないことになる。そのため、客観的な説明に基づく、経験則の継承にも支障が現れる。【０００７】  営農者にとっての価値観は、一律ではない。例えば、大量に作ることで、大きな利益を得ようと考える営農者もいるし、少量でも品質を高くすることで、大きな利益を得ようとする営農者もいる。しかしながら、多くのシステムでは、一つの価値観で最適化を図ろうとすることが多い。そのため、従来のシステムでは、営農者の多様な価値観を尊重出来ない。
【課題を解決するための手段】
【０００８】  図１を用いて説明する。営農者の経験則が、測定項目、及び施水と施肥に関係し、「ＡならばＢである」、「ＸとＹとの関係はこのように表現出来る」と構造化することが出来る場合、命題として定義し、営農者による構造化経験則の入力情報３として入力情報とする。【０００９】  営農者が栽培する作物に関する植物特性、品種情報、成長時間など農作物毎の公知の係数化された研究結果１と営農者の作物栽培経験則に基づく営農者が最適と考える定植時期、施水や施肥量の入力情報２および営農に必要な光熱費、人件費などの費用に関する構造化経験則の入力情報３を、システムによる入力情報の評価１１を経て、システムへの入力情報とする。そうして、主に、営農者による経験則に基づく施水や施肥量の入力情報２から、日毎の計画を数値化した施水量や施肥量として、１年分、更に、時間毎に作成する。また、日毎の計画の１年分を計画表とする。次に、営農者による構造化経験則の入力情報３から、営農に関する作業日程、構造化された経験則情報を作成する。【００１０】  これら作成された情報を管理された計画表付属情報５としてシステム上の構造化データベース（ＤＢ）に入力する。結果として、その農作物やその環境に対する計画表を用意出来る。これらを参考計画表とする。【００１１】  営農者の指定する農作物と環境を基に、参考計画表の基となった類似した農作物の類似した環境から、参考計画表を選び出す。そして、選び出した参考計画表を計画表として使用することで、経験則に基づいたＤＢへの入力が無い場合の既定値とする。【００１２】  システムは、出来得る限りの環境の測定が行えるものとし、測定出来た項目は、栽培環境測定情報や生育実績の記録・評価情報８としてＤＢに保管する。【００１３】  例えば、システムによる環境測定値例６のように、測定を行うことが出来る場合、環境測定情報のペンマン法への応用例１３等を用いることが出来る。その場合、システムによる数値解析結果例７のように蒸散量の実測又は数値解析による推測が可能になる。なお、ペンマン法は、栽培環境測定情報から一般的気象情報だけを用いて植物の可能蒸発散量を計算しその量を推定する。【００１４】  ＤＢ上に管理された計画表と付属情報５に存在する情報とシステムによる数値解析結果例７を計画の測定値による補正１２よって補正する。実際には、構造化された経験則と年間計画表に重点を置き、前日に消費された水分や肥料を基に、当日の計画に補正を加える。【００１５】  計画の測定値による補正１２により、その結果として、システムが当日分の実行表を作成する。また、実行表は、潅水（施水）自動制御用の命令作成と実行２１と施肥推奨の実行２２から出来ている。そして、当日分の実行表に従って、施水と施肥は、システム側から自動で実施したり、人への指示を行ったりする。【００１６】  計画表は、当日の実行表が作成される前に、農産品として出荷あるいは販売する価格、作物取引相場指標、出荷金額などが営農者や外部システムによる計画表の補正情報４によって、補正されることがある。【００１７】  当日の作業として、環境測定情報や実績の記録・評価情報８により、計画の補正内容と営農に対する実績を、システムに自動的に記録する。���に、後日営農に対する数値化された評価を加え、その結果もシステムに記録する。【００１８】  環境測定情報や実績の記録・評価情報８を関数の実体としての実績による解析や学習１４を経て、ＤＢ上に管理された計画表と付属情報５に反映する。
例えば、年間計画に対する補正、実績や評価を数値解析や学習型の人工知能等を利用して、翌年の年間計画に反映させる。
【発明の効果】
【００１９】  農作物に対して、営農者が能動的に関与出来る営農作業であり、農作物の生育に必要かつ不可欠である潅水と施肥の最適な量と時期を、意思決定の重点として扱える。【００２０】  営農者の保有する圃場である農作物を育成している場合、その営農者は、ある一定の収益を得られる施水や施肥の手法を持っている。そこで、ＤＢ上に管理された計画表と付属情報５のように、営農者により日毎の計画を１年分入力することで、潅水（施水）自動制御用の命令作成と実行２１で示す、営農の一部に対してシステムによる自動化が行える。【００２１】  営農のシステムによる自動化が行われることで、営農者の持つ経験則の全てあるいは一部が構造化されたことで、システムによって継承されたことになる。つまり、そのシステムを利用する限り、営農者が経験側を持った熟練の営農者である必要はなく、農作物の育成や経済的を評価する等の市場戦略に対し、初心者でも最適な営農が可能となる。【００２２】  また、熟練の営農者によるシステムへの入力を期待出来ない状況の初心者であった場合、参考計画を使用することで、一定の成果を上げることが期待出来る。【００２３】  ＤＢ上に管理された計画表と付属情報５により、一旦数値化された計画表は、客観的な評価を行う関連要素して利用出来る。【００２４】  環境測定情報や実績の記録・評価情報８で示すように、実績に数値化した評価を与えることで、客観的な評価要素として利用出来る。【００２５】  実績による解析や学習１４で示すように、数値化された関連要素と評価要素を使うことで、数値解析を含み学習型の人工知能等を使った解析が可能になる。その結果を利用することで、ＤＢ上に管理された計画表と付属情報５で示す、計画表の評価と改良に使用出来る。【００２６】  このことは、ＤＢ上に管理された計画表と付属情報５が、当初、熟練の営農者によるシステムへの入力という経験則に依存したものであったとしても、実績による解析や学習１４で示す、客観的な手法を経ることで経験則の客観的な評価が行われることになる。経験則の客観的な評価と学習による見直しを繰返せることは、このシステムが学習によるフィードバックシステムになっていることを示している。また長期間システムを使用することで、学習効果の向上を期待出来る。【００２７】  そして、経験則の客観的な評価が出来ることで、経験則の改良が行えることが期待出来る。【００２８】  結果として、このフィードバックシステムを利用して、栽培する作物とその時点の営農環境の下での施水と施肥の最適な時期と量を知ることが出来る。【００２９】  環境測定情報や実績の記録・評価情報８で示す、評価要素は、複数あっても構わない。実績による解析や学習１４で示す、解析において、出荷時期、出荷量や農作物の品質等の評価要素を経済関連項目の一つとして指定することも出来る。例えば、出荷時期を早めることで、農作物の商品価値を上げるといったことである。【００３０】  更に、解析で複数の評価要素があった場合、一般にそれぞれの評価要素に優先度（重み）を付けて解析を行うことも出来る。例えば、「費用を先ず抑えて収量を最大にする」といった主旨に沿った解析を試みるなどである。【００３１】  評価項目に優先度を付け���手法と評価項目の選択の手法は複数存在する。そのため、営農者の価値観に沿った選択を行えることが期待出来る。【００３２】  システムとしては、施水と施肥に限定して構築を目指しているが、ハウス栽培や植物工場のように制御出来る環境要素が増えた場合でも応用が可能である。つまり、施水と施肥に関して、学習されたＤＢ上に管理された計画表と付属情報５を使用することで、例えば他の制御可能な環境要素を１つに限定することで、その環境要素が与える影響を学習することが期待出来る。無論、制御可能な環境要素を複数選んでもそれらの環境要素が与える影響を学習することが期待出来る。【００３３】  つまり、時間をかけて、ＤＢ上に管理された計画表と付属情報５の学習を進めることで、ハウス栽培や植物工場で必要とされる環境要素の値の解明が期待出来るということである。そして、その値に近づけるように制御可能な環境要素の制御を行うことにも期待出来る。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】  本手法によるシステムと外部情報の関連である。
【発明を実施するための形態】
【実施例】
【００３５】  ［図１］に示す内容は、計算機上に実装可能なシステムである。
【符号の説明】
【００３６】  １  農作物毎の公知の係数化された研究結果
２  営農者による経験則に基づく施水や施肥量の入力情報
３  営農者による構造化経験則の入力情報
４  営農者や外部システムによる計画表の補正情報
５  ＤＢ上に管理された計画表と付属情報
６  システムによる環境測定値例
７  システムによる数値解析結果例
８  環境測定情報や実績の記録・評価情報
１１  システムによる入力情報の評価
１２  計画の測定値による補正
１３  環境測定情報のペンマン法への応用例
１４  実績による解析や学習
２１  潅水（施水）自動制御用の命令作成と実行
２２  施肥推奨の実行
【図１】
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