(57)【要約】【課題】一実施形態は、ハウス内の環境に改変が必要になるか否かを適切に判定する。【解決手段】一実施形態に係る情報処理装置は、ハウス内の異なる位置に設置された複数のセンサで計測される計測値に基づいて、ハウス内の環境のムラを推定する推定部と、ハウス内の環境のムラに基づいて、ハウス内の環境に改変が必要か否かを判定する判定部と、を含む。【選択図】図１６
2020190991.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ハウス内の異なる位置に設置された複数のセンサで計測される計測値に基づいて、前記ハウス内の環境のムラを推定する推定部と、
前記ハウス内の環境のムラに基づいて、前記ハウス内の環境に改変が必要か否かを判定する判定部と、
を含む、情報処理装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記環境のムラの大きさが所定の閾値を超えている場合に、前記ハウス内の環境に改変が必要と判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記判定部は、前記環境のムラの発生している領域のサイズが所定のサイズを超える状態が検出された場合に、前記ハウス内の環境に改変が必要と判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記環境のムラは、温度のムラ、炭酸ガス濃度のムラ、湿度のムラ、および飽差のムラの少なくとも１つを含む、請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記複数のセンサで計測される計測値は温度であり、
前記環境のムラは温度のムラである、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記温度のムラの発生している領域のサイズに応じて、前記ハウスに対して実行する改変を提示する表示情報を出力する出力部を更に含む、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記判定部は、前記複数のセンサで計測された温度に基づいて、夜間において前記ハウス内にある第１の区画が、前記第１の区画の鉛直上方向にある第２の区画よりも高温となる温度のムラを検出した場合に、前記ハウス内の環境に改変が必要と判定する、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記温度のムラの発生している領域のサイズとの相関係数の大きさが所定値以上の環境要因を特定する特定部を更に含み、
前記推定部は、前記特定部が特定した環境要因に基づいて、前記温度のムラが発生する日時を推定する、ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項９】
ハウス内の異なる位置に設置された複数のセンサで計測される計測値に基づいて、前記ハウス内の環境のムラを推定し、
前記ハウス内の環境のムラに基づいて、前記ハウス内の環境に改変が必要か否かを判定する、
ことを含む、コンピュータが実行する判定方法。
【請求項１０】
ハウス内の異なる位置に設置された複数のセンサで計測される計測値に基づいて、前記ハウス内の環境のムラを推定し、
前記ハウス内の環境のムラに基づいて、前記ハウス内の環境に改変が必要か否かを判定する、
処理をコンピュータに実行させる判定プログラム。
【請求項１１】
ハウス内の異なる位置に設置された複数のセンサと、
前記複数のセンサで計測される計測値に基づいて前記ハウス内の環境のムラを推定し、推定した前記環境のムラに基づいて前記ハウス内の環境に改変が必要か否かを判定する、情報処理装置と、
を含む、判定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、判定方法、判定プログラム、および判定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
農作物の栽培では環境を農作物に適した状態に整えることが望ましい。そのため、農作物の栽培の効率化を図るために、例えば、風に関する情報、大気に関する情報、土壌に関する情報等を検出する湿温度センサ、生体電位センサ、ＥＣ（電気伝導度）センサ、照度センサ等のセンサを用いて、圃場の状態を観測することが行われている。また、圃場の状態を観測するセンシング技術について、様々な研究開発がすすめられている。
【０００３】
これに関し、農業用ハウスを設置する予定地の適否を判定するための技術が知られている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−２４０８２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
農作物の置かれた環境が、農作物に適した状態から外れていると、生育に悪影響を与えることがある。そのため、例えば、ビニールハウスなどのハウス栽培では、ハウス内の環境が農作物に適した状態から外れている場合には、ハウス内の環境に改変を行い、より適した環境に改善することが望ましい。しかしながら、ハウス内の環境に改変が必要か否かを適切に判定することが難しいことがある。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、ハウス内の環境に改変が必要になるか否かを適切に判定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一つの態様の情報処理装置は、ハウス内の異なる位置に設置された複数のセンサで計測される計測値に基づいて、ハウス内の環境のムラを推定する推定部と、ハウス内の環境のムラに基づいて、ハウス内の環境に改変が必要か否かを判定する判定部と、を含む。
【発明の効果】
【０００８】
ハウス内の環境に改変が必要になるか否かを適切に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態に係る判定システムを例示する図である。
【図２】実施形態に係る情報処理装置のブロック構成を例示する図である。
【図３】実施形態に係るハウス内でのセンサの水平方向での配置を例示する図である。
【図４】実施形態に係るハウス内でのセンサの鉛直方向の配置を例示する図である。
【図５】実施形態に係るハウスの水平方向に定めた区画を例示する図である。
【図６】２つのセンサの間の任意の位置での温度の推定を例示する図である。
【図７】ｘｙ平面における任意の位置での温度の推定を例示する図である。
【図８】ハウス内に定めた各区画における温度を推定するための式を例示する図である。
【図９】例示的な温度ムラと色との対応付けを示す図である。
【図１０】実施形態に係る水平方向の温度ムラを色で表現した図である。
【図１１】実施形態に係るハウス内の温度ムラを見える化した温度ムラグラフを例示する図である。
【図１２】温度ムラのサイズ情報を例示する図である。
【図１３】例示的な環境情報を示す図である。
【図１４】実施形態に係る日ごとの夜間平均温度からの温度ムラを例示する図である。
【図１５】実施形態に係る温度ムラの時間推移を例示する図である。
【図１６】実施形態に係るハウスの改変の要否判定処理の動作フローを例示する図である。
【図１７】実施形態に係る表示情報の表示画面を例示する図である。
【図１８】実施形態に係る評価情報を例示する図である。
【図１９】第２の実施形態に係るハウスの改変の要否判定処理の動作フローを例示する図である。
【図２０】第２の実施形態に係る表示情報の表示画面を例示する図である。
【図２１】夜間において地面に近い位置での温度が地面から遠い位置における温度よりも高い温度ムラが検出された場合を例示する図である。
【図２２】変形例に係るハウスの改変の要否判定処理の動作フローを例示する図である。
【図２３】夜間の平均温度に対する温度ムラ発生合計面積と夜間平均外気温との相関係数を示す図である。
【図２４】第３の実施形態に係る温度ムラの発生の推定処理の動作フローを例示する図である。
【図２５】実施形態に係る情報処理装置を実現するためのコンピュータのハードウェア構成を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら、本発明のいくつかの実施形態について詳細に説明する。なお、複数の図面において対応する要素には同一の符号を付す。
【００１１】
図１は、実施形態に係る判定システム１００を例示する図である。判定システム１００は、情報処理装置１０１、センサ１０２、およびビニールハウスなどのハウス１１０を含む。なお、情報処理装置１０１、およびセンサ１０２は、例えば、ネットワーク１５０を介して接続されてよい。
【００１２】
情報処理装置１０１は、例えば、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、モバイルＰＣ、タブレット端末、スマートフォンなどであってよい。センサ１０２は、例えば、温度センサ、湿度センサ、照度センサ、炭酸ガスセンサなどを含んでよい。なお、図１の例では、ハウス１１０の内部と、ハウス１１０の外部とにセンサ１０２が設置されている。ハウス１１０の内部に設置されているセンサ１０２は、ハウス内の環境を計測する。また、ハウス１１０の外部に設置されているセンサ１０２はハウス１１０の周辺環境を計測する。情報処理装置１０１は、例えば、センサ１０２で計測された計測値をネットワーク１５０を介して収集する。なお、情報処理装置１０１とセンサ１０２との間の通信接続は、これに限定されるものではなく、その他の方式で接続されてもよい。例えば、別の実施形態では情報処理装置１０１は、例えば、Bluetooth（登録商標）およびWi-Fi（登録商標）などの近距離無線通信を介してセンサ１０２と接続してもよい。
【００１３】
図２は、実施形態に係る情報処理装置１０１のブロック構成を例示する図である。情報処理装置１０１は、例えば、制御部２０１、記憶部２０２、通信部２０３、および表示部２０４を含む。制御部２０１は、例えば推定部２１１、判定部２１２、出力部２１３、および特定部２１４を含む。情報処理装置１０１の記憶部２０２は、例えば、センサ１０２から取得した時系列の計測値、並びに後述する温度ムラグラフ１１００、サイズ情報１２００、および環境情報１３００などの情報を記憶していてよい。通信部２０３は、例えば、制御部２０１の指示に従ってセンサ１０２と通信する。表示部２０４は、例えば、制御部２０１の指示に従って、表示画面に情報の表示を行う。これらの各部の詳細および記憶部２０２に格納されている情報の詳細については後述する。
【００１４】
図３は、実施形態に係るハウス１１０内でのセンサ１０２の配置を例示する図である。図３では、水平方向のサイズが縦３０ｍおよび横６０ｍのハウス１１０が例示されている。そして、図３では、ハウス１１０内の９か所の設置位置にセンサ１０２が配置されている。設置位置は、図３の例では、縦方向に上端から５ｍ、１５ｍ、２５ｍの位置にあり、また、横方向に左端から１０ｍ、３０ｍ、５０ｍの位置にある。
【００１５】
また、図４は、実施形態に係るハウス１１０内でのセンサ１０２の鉛直方向の配置を例示する図である。図４では、センサ１０２は、図３で述べた各設置位置において、鉛直方向に上段、中段、および下段の３つの高さに設置されている。上段は、一例では、ハウス１１０内で栽培している農作物の生長点の高さであってよい。また、下段は、一例では、ハウス１１０内で栽培している農作物の収穫物の生る高さであってよい。中段は、一例では、上段の高さと下段の高さの中間の高さであってよい。なお、別の実施形態では、センサ１０２は、ハウス１１０の高さ方向に所定の間隔で配置されてもよい。
【００１６】
従って、図３および図４に示す例では、水平方向に９個のセンサ１０２が鉛直方向に３段で、計２７個のセンサ１０２がハウス１１０内に設置されている。なお、センサ１０２の設置位置は、図３および図４に示す例に限定されるものではなく、その他の設置位置にセンサ１０２が設置されてもよい。また、ハウス内１１０に設置されるセンサ１０２の数も２７個に限定されるものではない。例えば、別の例では、ハウス１１０内でユーザがより環境を詳しく知りたい位置にはより多くのセンサ１０２が配置されてもよい。また、ハウス内１１０に設置されるセンサ１０２の数は、判定システム１００のユーザが求める環境のムラの評価精度や、コストなどに応じて増減されてよい。
【００１７】
各センサ１０２は、例えば、１分ごとなど所定の時間間隔で、温度、湿度、照度、炭酸ガス濃度などの計測対象の計測を行って計測値を取得してよい。そして、センサ１０２は、例えば、自装置の識別情報と対応づけて計測した計測値を情報処理装置１０１に通知する。情報処理装置１０１の制御部２０１は、センサ１０２から計測値を受信すると、例えば、受信した日時に、センサ１０２の識別情報と計測値とを対応づけて記憶部２０２に記憶する。そのため、情報処理装置１０１の記憶部２０２には、各センサ１０２で計測された計測値が時系列に記憶されていてよい。そして、以下で述べる実施形態では、情報処理装置１０１の制御部２０１は、ハウス１１０に設置されたセンサ１０２の計測値に基づいて、ハウス１１０内に発生している環境のムラを推定し、環境のムラに基づいてハウス１１０に改変が必要か否かを判定する。なお、以下では、温度ムラに基づいてハウス１１０に改変が必要か否かを判定する例を述べる。一実施形態では制御部２０１は、ハウス１１０内の温度を水平方向の区画単位で求めて、温度ムラを推定する。
【００１８】
図５は、実施形態に係るハウス１１０の水平方向に定めた区画を例示する図である。図５の例では、ハウス１１０内が水平方向に１ｍ×１ｍメッシュに区切られている。なお、図５において、■（黒塗り潰し）はセンサ１０２が設置されている設置位置を示す。そして、制御部２０１は、■で示す設置位置に設置されたセンサ１０２で計測した温度に基づいて、メッシュに切った各区画の温度を推定する。
【００１９】
各区画の温度は、例えば、以下のように推定することができる。例えば、ハウス１１０内において空気の移動がないものと仮定すると、以下の式１に示す熱流束に対するフーリエの式が成り立つ。
【数１】
2020190991.tif 000003
【００２０】
なお、上記式１において■:熱量、λ:比例定数（熱伝導率）、■:温度、■,■′:積分定数である。
【００２１】
図６は、ｘ軸方向における２つのセンサ１０２の間の任意の位置での温度の推定を例示する図である。図６に示すように、例えば、センサＡと、センサＢとが並ぶ方向にｘ軸を定め、また、ｘ軸上に原点０を定めたとする。そして、センサＡのｘ座標をαおよびセンサＡの計測温度をＡ℃とし、センサＢのｘ座標をβおよびセンサＢの計測温度をＢ℃とする。また、温度を推定する位置のｘ座標をγおよびその位置における推定温度をθ℃とする。この場合に、各位置のｘ座標と、その位置における温度との関係は、上記フーリエの式を用いて以下の式１から式３で表すことができる。
【数２】
2020190991.tif 000004
【００２２】
そして、式２−式１により、以下の式４が得られる。
【数３】
2020190991.tif 000005
【００２３】
また、式１×β−式２×αにより、以下の式５が得られる。
【数４】
2020190991.tif 000006
【００２４】
式３に、式４および式５を代入すると、以下の式６が得られる。
【数５】
2020190991.tif 000007
【００２５】
ここで、センサＡの計測温度：Ａ℃と、センサＢの計測温度：Ｂ℃と、センサＡ、センサＢ、および温度を推定したい位置のそれぞれのｘ座標であるα、β、およびγはいずれも既知である。そのため、これらの値を式６に代入することで、２つのセンサ１０２に挟まれた任意のｘ座標：γにおける温度：θ℃を推定することができる。
【００２６】
続いて、ｘｙ平面における温度の推定について述べる。図７は、ｘｙ平面における任意の位置での温度の推定を例示する図である。図７に示すように、例えば、センサＡ，センサＢ、センサＣ、およびセンサＤの４つのセンサ１０２に囲まれた区画があるとする。そして、図７では、４つのセンサ１０２に囲まれた区画内における点Ｊにおける温度を求める例を述べる。まず、各センサ１０２の座標は予め計測することで取得することができる。また、各センサ１０２で計測された温度も取得することができるため、センサＡおよびセンサＢの間にある点Ｈにおける温度Ｈ℃は、式６を用いて求めることができる。同様に、センサＣおよびセンサＤの間にある点Ｉにおける温度Ｉ℃も、式６を用いて求めることができる。
【００２７】
そして、点Ｈ、点Ｉ、点Ｊのｘ座標は同じであるため、得られた点Ｈおよび点Ｉでの温度を用いてｙ軸方向の任意の位置にある点Ｊの温度も式６を用いて推定することができる。
【００２８】
なお、以上のｙ軸方向の温度の推定を数式で表すと、以下の式７となる。
【数６】
2020190991.tif 000008
【００２９】
従って、式７を用いて、例えば、図７に示すような、直行する軸方向に並べて配置された４つのセンサで囲まれる区画内の任意の位置における温度を推定することができる。図８には、各センサ１０２の設置位置の座標が示されており、また、センサ１０２の設置位置の座標と計測温度とを用いた温度の推定の式が示されている。なお、制御部２０１は、例えば、図８に示す区画の中心の座標、または、左上の座標などの区画内の所定の位置において推定した温度を、区画の温度として用いてよい。
【００３０】
そして、各区画で推定した温度を用いて、ハウス１１０内の温度ムラを表現することができる。なお、温度ムラは、例えば、圃場の管理者が重視している温度に対する、各区画での温度の差分で表されてよい。
【００３１】
例えば、温度ムラとして、平均温度に対する温度の差分を用いることができる。この場合には、ハウス１１０内に設置された複数のセンサ１０２で計測した温度の平均温度に対する、各区画に対して推定された温度の差分を温度ムラとして用いてよい。
【００３２】
また、例えば、温度ムラとして、ハウス１１０内に設置された制御用センサなどの基準となるセンサ１０２で計測された温度に対する温度の差分を用いることもできる。この場合、ハウス１１０内に設置された制御用センサなどの基準となるセンサ１０２で計測した温度に対する、各区画に対して推定された温度の差分を温度ムラとして用いてよい。
【００３３】
或いは、例えば、温度ムラとして、設定温度に対する温度の差分を用いることもできる。この場合には、暖房機およびエアコンディショナーなどの空調設備に対して設定されている目標となる設定温度に対する、各区画に対して推定された温度の差分を温度ムラとして用いてよい。
【００３４】
そして、得られた温度ムラを色で表現することで、ユーザにとって理解しやすい形式で温度ムラを見える化することができる。例えば、図９に示すように、温度ムラが〜−２．０℃を青色、−２．０℃〜−１．０℃を水色、−１．０℃〜＋１．０℃を白色、＋１．０℃〜＋２．０℃を黄色、＋２．０℃〜を赤色で表すものとする。なお、白色で表される範囲（例えば、−１．０℃〜＋１．０℃）は、温度ムラが小さく農作物の栽培において許容範囲内であるため、一例では温度ムラなしと見なしてよい。栽培する作物、品種、栽培目的などに応じて温度ムラなしと見なす範囲は異なる値に変更することができる。なお、以下では、温度ムラとして、平均温度からのずれを用いる場合を例示する。
【００３５】
図１０は、実施形態に係る水平方向の温度ムラを色で表現した図である。図１０に示すように、各区画ごとに温度ムラを色で表現することで、ハウス１１０内の水平方向の温度ムラがユーザにとって分かり易く表現されている。また、図４で述べたように、センサ１０２は、鉛直方向に３段設置されているため、それぞれの段において温度ムラを特定することで、ハウス１１０内の全体の温度ムラを温度ムラグラフ１１００で表現することができる。
【００３６】
図１１は、実施形態に係るハウス１１０内の温度ムラを見える化した温度ムラグラフ１１００を例示する図である。図１１に示すように、各段における水平方向の温度ムラを重ねて表示することで、或る時刻におけるハウス１１０内の温度ムラを３次元で視覚化することができる。
【００３７】
また、例えば、ハウス１１０内で温度ムラが発生している領域のサイズを、ハウス１１０内の環境に改変が必要か否かの判定に利用することができる。例えば、制御部２０１は、ハウス１１０内で温度ムラが発生している領域のサイズが所定のサイズを超える状態が検出された場合、ハウス１１０内の環境に改変が必要と判定してよい。
【００３８】
図１２は、温度ムラのサイズ情報１２００を例示する図である。サイズ情報１２００には、例えば、図１１に示される３段の各段における水平方向の区画で表される温度ムラの数が、色毎にカウントされて登録されている。なお、上記の例では、各区画は、１ｍ×１ｍのメッシュに区切られているため、図１２に登録されている各色の数値は、各色の区画の面積と対応しており、単位は、ｍ２である。
【００３９】
また、サイズ情報１２００の右端の列は、白色以外の色で表される区画の面積である。即ち、例えば、サイズ情報１２００の上段の右端の列は、上段において青色、水色、黄色および赤色で表される区画の合計面積である。
【００４０】
また、サイズ情報１２００の最下段には、各段の値を合計した合計値が示されている。サイズ情報１２００の右下の合計値は、上段、中段、および下段のそれぞれの段において、青色、水色、黄色、および赤色で表される区画の合計面積であり、ハウス１１０内で温度ムラが発生している区画の合計面積を表している。以下、このハウス１１０内で温度ムラが発生している区画の合計面積を、温度ムラ発生合計面積と呼ぶことがある。温度ムラ発生合計面積は、例えば、ハウス１１０内で温度ムラが発生している領域のサイズを表す指標として用いることができる。
【００４１】
また、図１３は、例示的な環境情報１３００を示す図である。情報処理装置１０１の記憶部２０２には、環境情報１３００が記憶されていてよい。環境情報１３００には、例えば、暦の日付に対応する環境に関する情報が登録されていてよい。図１３の例では、環境情報１３００は、日照時間、降水量、夜間平均外気温、日の出時刻、日の入時刻などの情報が登録されている。このような環境に関する情報は、例えば、気象庁などから入手することができる。また、環境に関する情報は、例えば、夜間平均外気温などのように、ハウス１１０の外部に設置されているセンサ１０２などから取得されてもよい。
【００４２】
続いて、ハウス１１０内の環境に改変が必要か否かの判定について説明する。例えば、ユーザがハウス１１０内の夜間における温度管理に関心があり、夜間における温度に関してハウス１１０内の環境に改変が必要か否かを判定したいと望んでいるものとする。この場合、夜間の平均温度に対する温度ムラを用いてサイズ情報１２００を日ごとに作成することで、夜間の温度ムラが大きい日を特定することができる。なお、夜間平均温度とは、例えば、日の入時刻〜翌日の日の出時刻までの平均温度であってよい。また、ユーザの関心に応じて、その他の時間帯の温度ムラが用いられてもよく、別の例では、２４時間平均温度であっても、日中平均温度であってもよい。２４時間平均温度は、例えば、日の出時刻〜翌日の日の出時刻までの平均温度であってよい。また、日中平均温度は、例えば、日の出時刻〜日の入時刻までの平均温度であってよい。制御部２０１は、たとえば、環境情報１３００を参照することで、日の出時刻、日の入時刻などの情報を取得することができる。
【００４３】
図１４は、実施形態に係る日ごとの夜間平均温度に対する温度ムラを例示する図である。図１４に示す例では、２月１０日から２月１７日までの期間の日ごとの夜間平均温度からの温度ムラがサイズ情報１２００を用いて示されている。図１４に示すように、２月１７日において、サイズ情報１２００の右下に示されるハウス１１０内での温度ムラ発生合計面積がこの期間において最大の２７５１ｍ２となり、温度ムラが最も大きい日となっている。そのため、ユーザは、温度ムラの改変の要否を判定するための対象として２月１７日を選択してよい。
【００４４】
続いて、制御部２０１は、温度ムラの時間推移を評価する。図１５は、実施形態に係る温度ムラの時間推移を例示する図である。図１５では、図１４において最も温度ムラの大きかった２月１７日の夜間において３０分おきに温度ムラグラフ１１００とサイズ情報１２００とを作成しており、温度ムラの変化が示されている。図１５の例では、３時３０分〜４時００分の期間で、温度ムラ発生合計面積が最大の３４０６ｍ２となっている。そのため、制御部２０１は、３時３１分〜４時００分の時間帯での温度ムラを、ハウスの改変の要否を判定するために用いてよい。例えば、制御部２０１は、温度ムラ発生合計面積が所定のサイズを超えている場合に、ハウス１１０への改変が必要と判定してよい。
【００４５】
以下、実施形態に係る情報処理装置１０１の制御部２０１が実行するハウス１１０への改変の要否判定処理を説明する。図１６は、実施形態に係るハウス１１０への改変の要否判定処理の動作フローを例示する図である。情報処理装置１０１の制御部２０１は、例えば、所定期間を対象としてハウス１１０への改変の要否判定処理の実行指示が入力されると、図１６の動作フローを開始してよい。
【００４６】
ステップ１６０１（以降、ステップを“Ｓ”と記載し、例えば、Ｓ１６０１と表記する）で情報処理装置１０１の制御部２０１は、所定期間における温度ムラを推定する。なお、制御部２０１は、図１４で例示したように１日単位で温度ムラを推定してもよく、または、図１５を参照して例示したように３０分間隔など所定の時間単位で温度ムラを推定してもよい。或いは別の実施形態では、制御部２０１は、図１４および図１５を参照して述べたように、まず日ごとに温度ムラ発生合計面積が最も大きい日を特定した後で、その日において温度ムラ発生合計面積が最も大きくなる時間帯の温度ムラを推定してもよい。
【００４７】
Ｓ１６０２において制御部２０１は、推定した温度ムラが所定の判定条件を満たして大きいか否かを判定する。一例では、制御部２０１は、推定した温度ムラの領域のサイズが所定のサイズよりも大きいか否かを判定してよい。例えば、温度ムラの領域のサイズの指標として、上述の温度ムラ発生合計面積を用いることができ、この場合、制御部２０１は、所定期間において推定した温度ムラから特定した温度ムラ発生合計面積が、所定の閾値を超えて大きいか否かを判定してよい。温度ムラ発生合計面積に対する所定の閾値は、温度ムラが農作物の育成において許容できる範囲内であるか否かを判定することが可能な値に設定されていてよい。例えば、制御部２０１は、１０００ｍ２あたりの面積が１ｍ２〜２００ｍ２の範囲にある所定の面積を所定の閾値として用いてよく、一例では、１０００ｍ２あたりの面積が１０ｍ２以上であるか否かで判定を実行してよい。温度ムラ発生合計面積が所定の閾値以上であるなど、温度ムラが所定の判定条件を満たして大きい場合（Ｓ１６０２がＹＥＳ）、フローはＳ１６０３に進む。この場合、制御部２０１は、Ｓ１６０３においてハウス１１０への改変が必要であることを示す表示情報を出力し、本動作フローは終了する。
【００４８】
図１７は、実施形態に係る表示情報の表示画面１７０１を例示する図である。図１７（ａ）は、ハウス１１０への改変要を示す表示情報で表示される表示画面１７０１を例示する図である。情報処理装置１０１が備える表示部２０４は、例えば、改変要を示す表示情報の入力を受けると表示画面１７０１を表示してよく、ユーザは表示画面１７０１を参照することで、ハウス１１０への改変が必要であることを知ることができる。
【００４９】
また、例えば、Ｓ１６０２において温度ムラ発生合計面積が所定の閾値未満であるなど、温度ムラが所定の判定条件を満たして大きくはない場合（Ｓ１６０２がＮＯ）、フローはＳ１６０４に進む。この場合、制御部２０１は、Ｓ１６０４においてハウス１１０への改変が不要であることを示す表示情報を出力し、本動作フローは終了する。図１７（ｂ）は、ハウス１１０への改変不要を示す表示情報で表示される表示画面１７０２を例示する図である。情報処理装置１０１が備える表示部２０４は、例えば、改変不要を示す表示情報の入力を受けると表示画面１７０２を表示してよく、ユーザは表示画面１７０２を参照することで、ハウス１１０への改変が不要であることを知ることができる。
【００５０】
以上で述べたように、図１６の動作フローによれば、センサ１０２で計測された計測値に基づいて推定されるハウス１１０内の温度ムラに基づいて、ハウス１１０への改変が必要であるか否かを判定することができる。
【００５１】
なお、上記では、ハウス１１０への改変の要否の判定に温度ムラ発生合計面積を用いる場合を例示しているが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、別の実施形態では、制御部２０１は、所定期間において温度ムラの最大値の温度差を特定し、その温度差が、所定の温度差を上回る場合にＳ１６０２でＹＥＳと判定して、改変要を示す情報を出力してもよい。
【００５２】
また、ハウス１１０への改変が必要であると判定された場合、制御部２０１は、Ｓ１６０３において温度ムラグラフ１１００を表示情報に含めて表示部２０４に表示させてもよい。ユーザは、温度ムラグラフ１１００を参照することで、ハウス１１０の改変が必要となる温度ムラの発生位置を特定することができ、また、その位置において加温または冷却のいずれが必要なのかも特定することができる。
【００５３】
（第２の実施形態）
続いて、第２の実施形態を説明する。上述の実施形態では、温度ムラに基づいて、ハウス１１０に改変が必要か否かを判定する例を述べている。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではなく、例えば、温度ムラの情報に基づいてハウス１１０の状態を評価し、ハウス１１０にどのような改変が必要になるかを提示することも可能である。
【００５４】
図１８は、第２の実施形態に係る評価情報１８００を例示する図である。評価情報１８００には、例えば、評価値と、評価基準と、対応策とが対応づけられたエントリが登録されている。評価値には、評価対象のハウス１１０の評価を示す評価値が登録されている。図１８では、Ａ〜Ｅの５段階でハウス１１０を評価する例が示されており、評価値：Ａは最も温度ムラが少なく、評価値：Ｅは最も温度ムラが大きい。評価基準は、エントリの評価値にハウス１１０を評価する基準を示す情報である。また、対応策は、エントリの評価値に評価されたハウス１１０に対して提示する改変を示す情報である。
【００５５】
例えば、図１８に示すように、評価値Ａの評価基準は、１０００ｍ２あたりの温度ムラ発生合計面積が０ｍ２であることであってよい。この場合、制御部２０１は、１０００ｍ２あたりの温度ムラ発生合計面積が０ｍ２である場合に評価値Ａを適用してよい。また、評価情報１８００において評価値Ａの場合の対応策は「不要」となっており、評価値Ａの場合、ハウス１１０への改変が不要であることが示されている。
【００５６】
また、評価値Ｂの評価基準は、例えば、図１８に示すように、１０００ｍ２あたりの温度ムラ発生合計面積が１ｍ２以上かつ２００ｍ２未満であることであってよい。この場合、制御部２０１は、１０００ｍ２あたりの温度ムラ発生合計面積が１ｍ２以上かつ２００ｍ２未満である場合に評価値Ｂを適用してよい。また、評価情報１８００では評価値Ｂの場合の対応策として「現状の設備および機器運用での改変が可能。」が提示されている。そのため、評価値Ｂの場合、ユーザは、ハウス１１０に発生した温度ムラがハウス１１０に既に設置されている設備の設定等を見直すことで改善可能な軽微な温度ムラであることが分かり、設備の設定等を見直して温度ムラの改善を試みることができる。
【００５７】
評価値Ｃの評価基準は、例えば、図１８に示すように、１０００ｍ２あたりの温度ムラ発生合計面積が２００ｍ２以上かつ４００ｍ２未満であることであってよい。この場合、制御部２０１は、１０００ｍ２あたりの温度ムラ発生合計面積が２００ｍ２以上かつ４００ｍ２未満である場合に評価値Ｃを適用してよい。また、評価情報１８００において評価値Ｃの対応策として「現状の設備・機器運用での改変が可能か検討。改変が難しい場合は、循環扇やヒートポンプ等の導入により改変を実施。」が提示されている。そのため、評価値Ｃの場合、ユーザは、ハウス１１０に既に設置されている設備の設定等を見直すことで温度ムラの改善を試みることができる。また、既存の設備での改善が難しい場合には、循環扇やヒートポンプ等の導入を検討することができる。
【００５８】
また、評価値Ｄの評価基準は、例えば、図１８に示すように、１０００ｍ２あたりの温度ムラ発生合計面積が４００ｍ２以上かつ６００ｍ２未満であることであってよい。この場合、制御部２０１は、１０００ｍ２あたりの温度ムラ発生合計面積が４００ｍ２以上かつ６００ｍ２未満である場合に評価値Ｄを適用してよい。また、評価情報１８００において評価値Ｄの対応策として「ヒートポンプ等の導入により改変が可能。」が提示されている。そのため、評価値Ｄの場合、ユーザは、ハウス１１０に既に設置されている設備の設定等を見直すことで温度ムラを改善することは難しいと判断することができ、また、ヒートポンプ等の導入を検討することができる。
【００５９】
また、評価値Ｅの評価基準は、例えば、図１８に示すように、１０００ｍ２あたりの温度ムラ発生合計面積が６００ｍ２以上であることであってよい。この場合、制御部２０１は、１０００ｍ２あたりの温度ムラ発生合計面積が６００ｍ２以上である場合に評価値Ｅを適用してよい。また、評価情報１８００において評価値Ｅの対応策として「主要設備の見直し」が提示されている。そのため、評価値Ｅの場合、ユーザは、ハウス１１０に既に設置されている設備の設定等を見直すことで温度ムラを改善することは難しいと判断することができる。また、ユーザは、評価値Ｅの場合、ヒートポンプ等の導入でも温度ムラを改善することは難しいと判断することができる。そして、ユーザは、温度ムラを改善するために、主要設備の見直しを行うことができる。
【００６０】
例えば、以上で述べたように、制御部２０１は、サイズ情報１２００を用いて評価したハウス１１０内の温度ムラから、ハウス１１０への改変の要否を判定することができる。また、例えば、制御部２０１は、サイズ情報１２００を用いて評価したハウス１１０内の温度ムラと、評価情報１８００とに基づいて、ハウス１１０に対する温度ムラの適切な対応策を提示することができる。
【００６１】
なお、評価情報１８００における評価基準と、対応策との関係は、例えば、判定システム１００で利用可能な設備およびヒートポンプなどの機器の性能などに応じて設定することができる。例えば、中規模施設５０００ｍ２（高さ３ｍ）で評価値Ｄの場合の温度ムラに対する対応策を考えるものとする。
【００６２】
この場合、温度ムラ発生合計面積は、評価情報１８００の評価値Ｄの評価基準より、最大で３０００ｍ２である。そして、３０００ｍ２×３ｍ（高さ）の空間を１５分で２．０℃温度変化させるのに必要なエネルギーは、以下の式８で見積もることができる。
０．０００２７７８［ｋＷ／ｋＪ］×空気比熱［ｋＪ／ｋｇ・℃］×空気密度［ｋｇ／ｍ３］×空間体積［ｍ３］×温度変化［℃／ｈ］／温度変化時間［ｈ］      ・・・式８
【００６３】
ここで、０．０００２７７８［ｋＷ／ｋＪ］は、ジュールとワットの換算のための定数である。空気比熱は、例えば、１．００６［ｋＪ／ｋｇ・℃］である。空気密度は、例えば、１．１６６［ｋｇ／ｍ３］である。空間体積は、本例では、３０００ｍ２×３ｍ（高さ）で計算することができる。温度変化［℃／ｈ］は２℃／ｈであり、温度変化時間［ｈ］は、１５ｍｉｎ／６０ｍｉｎ＝０．２５［ｈ］である。これらの値を式８に代入すると、以下の式となり、温度変化に必要なエネルギー：２３．４６ｋＷを見積もることができる。
０．０００２７７８［ｋＷ／ｋＪ］×１．００６［ｋＪ／ｋｇ・℃］×１．１６６［ｋｇ／ｍ３］×３，０００×３［ｍ３］×２．０［℃／ｈ］／０．２５［ｈ］＝２３．４６ｋＷ
【００６４】
そのため、評価値Ｄの中規模施設５０００ｍ２（高さ３ｍ）の温度ムラは、２３．４６ｋＷ以上のヒートポンプを１台追加導入することで、十分に改変することが可能である。例えば、ネポン株式会社から利用可能な施設園芸用ヒートポンプグリーンパッケージＮＧＰ１０１０Ｔの能力は、定格暖房時２８．０ｋＷ、定格冷房時２５．３ｋＷ（日本施設園芸協会格付け暖房定格条件：室内１５℃ＤＢ、室外７℃ＤＢ、６℃ＷＢ時）である。環境条件によってＮＧＰ１０１０Ｔの能力が低下することもあり、それらを考慮すると、上記の評価値Ｄの中規模施設５０００ｍ２（高さ３ｍ）の温度ムラは、ＮＧＰ１０１０Ｔを１台追加導入することで、改変が可能であることが分かる。
【００６５】
この様に、評価情報１８００における評価基準と、対応策との関係は、例えば、判定システム１００で利用可能な設備およびヒートポンプなどの機器の性能などに応じて設定することができる。そして、評価情報１８００を用いてハウス１１０の温度ムラを評価することで、ユーザにハウス１１０の温度ムラに対する対応策を提示することが可能である。
【００６６】
なお、上記の例では、温度ムラの解消にかける時間を１５分としている。これは、例えば、植物の生育において、あまり急激に温度変化させることはよくないことが知られており、一方で、温度変化に時間をかけすぎても、効率が悪く温度差がなかなか埋まらないことがあり、好ましい時間として１５分を用いている。しかしながら、実施形態に係る温度ムラの解消のためのエネルギーの見積もりに用いる時間は、１５分に限定されるものではない。別の例では、ユーザがかけられるコスト、利用可能な設備およびヒートポンプの性能などに応じて、その他の時間でエネルギーの見積もりが行われてもよい。
【００６７】
以下、第２の実施形態に係る情報処理装置１０１の制御部２０１が実行するハウス１１０の改変の要否判定処理を説明する。図１９は、第２の実施形態に係るハウス１１０の改変の要否判定処理の動作フローを例示する図である。情報処理装置１０１の制御部２０１は、例えば、所定期間に対するハウス１１０の改変の要否判定処理の実行指示が入力されると、図１９の動作フローを開始してよい。
【００６８】
Ｓ１９０１で情報処理装置１０１の制御部２０１は、所定期間における温度ムラを推定する。なお、制御部２０１は、図１４で例示したように１日単位で温度ムラを推定してもよく、または、図１５を参照して例示したように３０分間隔など所定の時間単位で温度ムラを推定してもよい。或いは別の実施形態では、制御部２０１は、図１４および図１５を参照して述べたように、まず日ごとに温度ムラ発生合計面積が最も大きい日を特定した後で、その日において温度ムラ発生合計面積が最も大きくなる時間帯の温度ムラを推定してもよい。
【００６９】
Ｓ１９０２において制御部２０１は、推定した温度ムラの発生している領域のサイズに応じて、ハウス１１０への対応策を提示し、本動作フローは終了する。例えば、制御部２０１は、推定した温度ムラを用いて温度ムラ発生合計面積を特定し、特定した温度ムラ発生合計面積が該当する評価情報１８００の評価基準と対応する対応策を示す表示情報を出力してよい。
【００７０】
図２０は、第２の実施形態に係る表示情報で表示される表示画面２０００を例示する図である。例えば、制御部２０１は、評価の結果得られた評価値：Ｄと、その評価基準と、対応策とを含む表示情報を生成し、表示情報を表示部２０４に出力してよい。そして、表示部２０４は、表示情報を受信すると表示画面２０００を表示してよい。ユーザは、表示画面２０００を参照することで、ハウス１１０の改変で求められる対応策の知ることができる。
【００７１】
（変形例）
上述の実施形態では、ハウス１１０内で温度ムラが発生している領域のサイズなどに基づいて、ハウス１１０への改変の要否を判定したり、対応策を提示したりする例を述べているが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、以下の変形例で述べるように、温度ムラを利用して、その他の判定に基づいて、ハウス１１０への改変の要否を判定したり、対応策を提示したりすることも可能である。例えば、一般的に夜間では、地面の放射冷却の影響により、地面に近いほどハウス１１０内の空気の温度が下がる傾向がある。そのため、例えば、夜間において地面に近い位置での温度が、地面から遠い位置における温度よりも高い場合、暖房機などの空調設備の影響で温度ムラが発生していることが推定される。
【００７２】
図２１は、夜間において地面に近い位置での温度が、地面から遠い位置における温度よりも高い温度が計測された場合を例示する図である。図２１では、水平方向におけるハウス１１０の中央部にある区画において地面に近い下段での温度が、地面から遠い位置にある中段および上段での温度よりも高くなっている。このように、水平方向での位置が所定の誤差範囲内で一致しており、鉛直方向に略１列に並ぶ区画において、夜間に下段の区画の方が鉛直上方向にある上段の区画よりも高い温度が検出された場合、暖房機などの空調設備の影響で温度ムラが発生していると推定することができる。この場合、制御部２０１は、ハウス１１０への改変要と判定してよい。
【００７３】
また更に、制御部２０１は、夜間において下段の区画の方が鉛直上方向にある上段の区画よりも高い温度が検出された位置および時間帯での温度調整に関わる暖房機の配置や設定等の改変を促す表示情報を出力してよい。それにより、ユーザは、ハウス１１０内のどの位置および時間帯での空調設備の設定や配置を見直す必要があるかを知ることができる。
【００７４】
なお、図２１に例示するように、制御部２０１が、表示部２０４に色分けして表示させた温度ムラグラフ１１００に更に、実際の温度差の数値を表示させることで、ユーザは温度ムラの状態をより正確に把握することが可能である。
【００７５】
図２２は、変形例に係る情報処理装置１０１の制御部２０１が実行するハウス１１０への改変の要否判定処理の動作フローを例示する図である。情報処理装置１０１の制御部２０１は、例えば、所定期間を対象としてハウス１１０への改変の要否判定処理の実行指示が入力されると、図２２の動作フローを開始してよい。
【００７６】
Ｓ２２０１において制御部２０１は、夜間において下段の方が上段よりも高温となる温度ムラがあるか否かを判定する。例えば、所定期間において、夜間に下段の区画の方が鉛直上方向にある上段の区画よりも高い温度が検出される温度ムラがない場合（Ｓ２２０１がＮＯ）、本動作フローは終了する。一方、例えば、所定期間において、夜間に下段の区画の方が鉛直上方向にある上段の区画よりも高い温度が検出される温度ムラがある場合（Ｓ２２０１がＹＥＳ）、フローはＳ２２０２に進む。
【００７７】
Ｓ２２０２において制御部２０１は、該当する温度ムラが検出された時間帯において、該当する温度ムラの位置における空調設備の調整が必要であることを示す表示情報を出力し、本動作フローは終了する。
【００７８】
以上で述べたように、変形例によれば、暖房機などの空調設備の影響で発生している温度ムラの発生時刻や発生位置を特定し、ユーザにハウス１１０への改変を促すことが可能である。
【００７９】
（第３の実施形態）
上述の実施形態では、ハウス１１０内で温度ムラに基づいて、ハウス１１０への改変の要否を判定したり、対応策を提示したりする例を述べているが、実施形態はこれに限定されるものではない。第３の実施形態では、過去に計測された温度ムラの情報に基づいて、次に温度ムラが発生する日時を推定する例を述べる。
【００８０】
ハウス１１０内の温度ムラの発生は、ハウス１１０が設置されている環境の様々な要因に起因し得る。そして、ハウス１１０が設置されている環境に関する情報は、環境情報１３００を参照して例示したように、例えば、気象庁などから入手することが可能である。そして、例えば、気象庁などから入手した、ハウス１１０が設置されている環境を示す環境値と、ハウス１１０で発生した温度ムラとの相関を見ることで、温度ムラの発生と相関の高い環境値を特定することが可能である。例えば、図２３は、夜間のハウス１１０内の平均温度に対して求めた温度ムラ発生合計面積と、夜間平均外気温との相関係数を求めた図であり、これらは相関係数が−０．９０４と極めて強い相関があることが分かる。
【００８１】
そして、このように、温度ムラ発生合計面積などの温度ムラの指標と相関係数の高い環境要因を特定することで、環境要因から温度ムラが発生しそうな日時などを推定することが可能となる。即ち、例えば、図２３に示すハウス１１０の環境では、夜間平均外気温が低下することが予想された場合、温度ムラが大きく発生することが推定できる。そのため、ユーザは、例えば、ハウス１１０に送風機や暖房機などを一時的に設置したり、空調設備の設定を変更したりなどの対処を講じることが可能となる。
【００８２】
図２４は、第３の実施形態に係る温度ムラの発生の推定処理の動作フローを例示する図である。例えば、情報処理装置１０１の制御部２０１は、温度ムラの発生の推定処理の実行指示が入力されると、図２４の動作フローを開始してよい。
【００８３】
Ｓ２４０１で情報処理装置１０１の制御部２０１は、指定された所定期間において、環境情報１３００から取得した少なくとも１つの環境値と、温度ムラの指標との相関係数を求め、相関係数の大きさが所定の条件を満たして高い環境値を特定する。環境値は、例えば、日中平均温度、夜間平均温度、日照時間、降水量などさまざまな値を用いることができる。また、環境値を特定に用いる所定の条件は、例えば、相関係数の大きさが０．２以上（例えば、±０．２〜±１．０）であってよい。環境値を特定に用いる所定の条件は、より好ましくは、相関係数の大きさが０．７以上（例えば、±０．７〜±１．０）であってよく、更に好ましくは相関係数の大きさが０．９以上（例えば、±０．９〜±１．０）であってよい。
【００８４】
Ｓ２４０２において制御部２０１は、特定した相関係数の高い環境値の予測値に基づいて、温度ムラの発生する日時を推定して出力し、本動作フローは終了する。例えば、図２３の例のように夜間外気温と温度ムラの指標とが高い相関係数を有するものとする。この場合、制御部２０１は、直近の数日において夜間外気温が所定値以下に低下することが予想される日時があれば、その日時を温度ムラの発生する日時として表示部２０４に出力してよい。ユーザは、出力結果を参照することで、例えば、温度ムラが発生する日時を知ることができ、ハウス１１０に送風機や暖房機などを一時的に設置したり、空調設備の設定を変更したりなどの対処を講じることができる。
【００８５】
なお、ハウス１１０の置かれた環境に応じてハウス１１０の環境に大きな影響を与える環境要因は変わり得るため、温度ムラと相関係数の高い環境要因はハウス１１０ごとに異なり得る。そのため、ハウス１１０ごとに温度ムラと相関係数の高い環境要因を特定し、ハウス１１０ごとに特定した環境要因に応じて温度ムラの発生を予測することで、高い精度で温度ムラの発生を予測することが可能になる。
【００８６】
以上において、実施形態を例示したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、上述の動作フローは例示であり、実施形態はこれに限定されるものではない。可能な場合には、動作フローは、処理の順番を変更して実行されてもよく、別に更なる処理を含んでもよく、または、一部の処理が省略されてもよい。例えば、上述の実施形態および変形例の動作フローは組み合わせて実行することもできる。一例として、上述の図１９の動作フローの各ステップに続けて、図２２および図２４の動作フローの各ステップが実行されてもよい。
【００８７】
また、上述の実施形態では、例えば、ハウス１１０内で温度ムラが発生している領域のサイズを表す指標として温度ムラ発生合計面積を用いる例が示されている。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、別の実施形態では、温度ムラ発生合計面積に所定の高さの値を乗算し、ハウス１１０内で温度ムラが発生している領域のサイズを体積で評価してもよい。
【００８８】
また、上述の実施形態では、例として、温度ムラが＋１℃以上、もしくは−１℃以下発生した場合に、その面積を温度ムラ発生合計面積のカウントに用いているが、実施形態は、これに限定されるものではなく、その他の範囲で温度ムラをカウントしてもよい。例えば、圃場で栽培する作物、品種、栽培目的などに応じて、±１℃の数値は異なる値に変更することができる。
【００８９】
また、上述の実施形態では、ハウス１１０内で発生する環境のムラの例として、温度ムラを例に説明を行っているが、上述の実施形態はハウス１１０内で発生するその他のムラに対しても適用することが可能である。例えば、上述の実施形態は、ＣＯ２濃度のムラ、湿度のムラ、飽差のムラなどに対して適用されてもよく、また、これらの複数のムラを組み合わせてハウス１１０内への改変の要否の判定が行われてもよい。例えば、制御部２０１は、ハウス１１０内で発生するＣＯ２濃度のムラ、湿度のムラ、飽差のムラなどの環境のムラの大きさの最大値が、所定の閾値を超えた場合に、ハウス１１０内への改変が必要と判定してよい。
【００９０】
一例として、ＣＯ２濃度のムラに基づいてハウス１１０の環境に改変が必要か否かを判定するものとする。この場合、制御部２０１は、所定期間におけるＣＯ２濃度ムラが１箇所以上、＋１００ｐｐｍ以上、もしくは−１００ｐｐｍ以下発生した場合にハウス１１０内の環境に改変が必要であると判定してよい。なお、圃場で栽培する作物、品種、栽培目的などに応じて、上記の±１００ｐｐｍの数値は異なる値に変更されてよい。
【００９１】
また、別な例として、湿度のムラに基づいてハウス１１０の環境に改変が必要か否かを判定するものとする。この場合、制御部２０１は、所定期間における湿度のムラが１箇所以上、＋１０％以上、もしくは−１０％以下発生した場合にハウス１１０内の環境に改変が必要であると判定してよい。なお、圃場で栽培する作物、品種、栽培目的などに応じて、上記の±１０％の数値は異なる値に変更されてよい。
【００９２】
更に別な例として、飽差に基づいてハウス１１０の環境に改変が必要か否かを判定するものとする。この場合、制御部２０１は、所定期間における飽差のムラが１箇所以上、＋２ｇ／ｍ３以上、もしくは−２ｇ／ｍ３以下発生した場合にハウス１１０内の環境に改変が必要であると判定してよい。なお、圃場で栽培する作物、品種、栽培目的などに応じて、上記の±２ｇ／ｍ３の数値は異なる値に変更されてよい。
【００９３】
また、上述の実施形態では、フーリエの式を用いて、メッシュ状に区切った区画の温度を推定する例を述べているが実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、メッシュ状に区切った各区画のＣＯ２濃度、湿度、飽差などを、設置されているセンサ１０２による計測値に基づいて逆距離加重補間法により推定することができる。
【００９４】
なお、上述の実施形態において、図１６のＳ１６０１、図１９のＳ１９０１、および図２４のＳ２４０２では情報処理装置１０１の制御部２０１は、例えば、推定部２１１として動作する。また、図１６のＳ１６０２、および図２２のＳ２２０１では情報処理装置１０１の制御部２０１は、例えば、判定部２１２として動作する。図１９のＳ１９０２では情報処理装置１０１の制御部２０１は、例えば、出力部２１３として動作する。図２４のＳ２４０１では情報処理装置１０１の制御部２０１は、例えば、特定部２１４として動作する。
【００９５】
図２５は、実施形態に係る情報処理装置１０１を実現するためのコンピュータ２５００のハードウェア構成を例示する図である。図２５の情報処理装置１０１を実現するためのハードウェア構成は、例えば、プロセッサ２５０１、メモリ２５０２、記憶装置２５０３、読取装置２５０４、通信インタフェース２５０６、入出力インタフェース２５０７、および表示装置２５１１を備える。なお、プロセッサ２５０１、メモリ２５０２、記憶装置２５０３、読取装置２５０４、通信インタフェース２５０６、入出力インタフェース２５０７は、例えば、バス２５０８を介して互いに接続されている。
【００９６】
プロセッサ２５０１は、例えば、シングルプロセッサであっても、マルチプロセッサやマルチコアであってもよい。プロセッサ２５０１は、メモリ２５０２を利用して例えば上述の動作フローの手順を記述したプログラムを実行することにより、上述した制御部２０１の一部または全部の機能を提供する。例えば、プロセッサ２５０１は、記憶装置２５０３に格納されているプログラムを読み出して実行することで、推定部２１１、判定部２１２、出力部２１３、および特定部２１４として動作する。
【００９７】
メモリ２５０２は、例えば半導体メモリであり、ＲＡＭ領域およびＲＯＭ領域を含んでいてよい。記憶装置２５０３は、例えばハードディスク、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、または外部記憶装置である。なお、ＲＡＭは、Random Access Memoryの略称である。また、ＲＯＭは、Read Only Memoryの略称である。
【００９８】
読取装置２５０４は、プロセッサ２５０１の指示に従って着脱可能記憶媒体２５０５にアクセスする。着脱可能記憶媒体２５０５は、例えば、半導体デバイス（ＵＳＢメモリ等）、磁気的作用により情報が入出力される媒体（磁気ディスク等）、光学的作用により情報が入出力される媒体（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）などにより実現される。なお、ＵＳＢは、Universal Serial Busの略称である。ＣＤは、Compact Discの略称である。ＤＶＤは、Digital Versatile Diskの略称である。
【００９９】
上述の記憶部２０２は、例えばメモリ２５０２、記憶装置２５０３、および着脱可能記憶媒体２５０５を含んでよい。例えば、情報処理装置１０１の記憶装置２５０３には、センサ１０２から取得した時系列の計測値、温度ムラグラフ１１００、サイズ情報１２００、および環境情報１３００などが格納されていてよい。
【０１００】
通信インタフェース２５０６は、プロセッサ２５０１の指示に従ってネットワークを介してデータを送受信する。通信インタフェース２５０６は、上述の通信部２０３の一例である。入出力インタフェース２５０７は、例えば、入力装置および出力装置との間のインタフェースであってよい。入力装置は、例えばユーザからの指示を受け付けるキーボードやマウスなどのデバイスである。また、図２５の例では、出力装置として、例えば、ディスプレイなどの表示装置２５１１が通信インタフェース２５０６に接続されている。表示装置２５１１は、例えば、上述の表示部２０４の一例である。
【０１０１】
実施形態に係る各プログラムは、例えば、下記の形態で情報処理装置１０１に提供される。
（１）記憶装置２５０３に予めインストールされている。
（２）着脱可能記憶媒体２５０５により提供される。
（３）プログラムサーバなどのサーバから提供される。
【０１０２】
なお、図２５を参照して述べた情報処理装置１０１を実現するためのコンピュータ２５００のハードウェア構成は、例示であり、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、上述の機能部の一部または全部の機能がＦＰＧＡおよびＳｏＣなどによるハードウェアとして実装されてもよい。なお、ＦＰＧＡは、Field Programmable Gate Arrayの略称である。ＳｏＣは、System-on-a-chipの略称である。
【０１０３】
以上において、いくつかの実施形態が説明される。しかしながら、実施形態は上記の実施形態に限定されるものではなく、上述の実施形態の各種変形形態および代替形態を包含するものとして理解されるべきである。例えば、各種実施形態は、その趣旨および範囲を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できることが理解されよう。また、前述した実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより、種々の実施形態が実施され得ることが理解されよう。更には、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してまたは置換して、或いは実施形態に示される構成要素にいくつかの構成要素を追加して種々の実施形態が実施され得ることが当業者には理解されよう。
【符号の説明】
【０１０４】
１００            ：判定システム
１０１            ：情報処理装置
１０２            ：センサ
１１０            ：ハウス
１５０            ：ネットワーク
２０１            ：制御部
２０２            ：記憶部
２０３            ：通信部
２０４            ：表示部
２１１            ：推定部
２１２            ：判定部
２１３            ：出力部
２１４            ：特定部
２５００          ：コンピュータ
２５０１          ：プロセッサ
２５０２          ：メモリ
２５０３          ：記憶装置
２５０４          ：読取装置
２５０５          ：着脱可能記憶媒体
２５０６          ：通信インタフェース
２５０７          ：入出力インタフェース
２５０８          ：バス
２５１１          ：表示装置
【図１】
2020190991.tif 000009
【図２】
2020190991.tif 000010
【図３】
2020190991.tif 000011
【図４】
2020190991.tif 000012
【図５】
2020190991.tif 000013
【図６】
2020190991.tif 000014
【図７】
2020190991.tif 000015
【図８】
2020190991.tif 000016
【図９】
2020190991.tif 000017
【図１０】
2020190991.tif 000018
【図１１】
2020190991.tif 000019
【図１２】
2020190991.tif 000020
【図１３】
2020190991.tif 000021
【図１４】
2020190991.tif 000022
【図１５】
2020190991.tif 000023
【図１６】
2020190991.tif 000024
【図１７】
2020190991.tif 000025
【図１８】
2020190991.tif 000026
【図１９】
2020190991.tif 000027
【図２０】
2020190991.tif 000028
【図２１】
2020190991.tif 000029
【図２２】
2020190991.tif 000030
【図２３】
2020190991.tif 000031
【図２４】
2020190991.tif 000032
【図２５】
2020190991.tif 000033