(57)【要約】【課題】栽培プロセスの種類に応じて適応的に収穫量を予測する。【解決手段】農作物の収穫量を予測する予測装置であって、前記農作物の栽培に関して観察される事象を含む観察情報と、前記農作物の栽培に関して実行される作業の内容を含む作業情報とを入力する情報入力部と、前記観察情報と、前記作業情報と、前記事象の発生及び前記作業の実行の順序とに応じて定まる栽培プロセスを評価するための評価値を取得する評価部と、前記観察情報と前記作業情報と前記評価値とに基づいて、前記農作物の収穫量を予測する予測部とを備える。【選択図】  図２
2020077124.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
農作物の収穫量を予測する予測装置であって、
前記農作物の栽培に関して観察される事象を含む観察情報と、前記農作物の栽培に関して実行される作業の内容を含む作業情報とを入力する情報入力手段と、
前記観察情報と、前記作業情報と、前記事象の発生及び前記作業の実行の順序とに応じて定まる栽培プロセスを評価するための評価値を取得する評価手段と、
前記観察情報と前記作業情報と前記評価値とに基づいて、前記農作物の収穫量を予測する予測手段と、
を備えることを特徴とする予測装置。
【請求項２】
前記評価値は、前記農作物の収穫効率を表す収穫効率係数であることを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
前記評価手段は、前記農作物に被害を与える複数の被害項目の各々について現時点までに累積している累積被害値を算出し、当該算出された各累積被害値を合算した累積被害値を算出し、当該合算された累積被害値に基づいて前記評価値を取得することを特徴とする請求項１又は２に記載の予測装置。
【請求項４】
前記評価手段は、
前記農作物の被害の状態が、予め定められた何れの被害期に該当するかを判定し、
前記農作物の生育ステージが、予め定められた何れの生育ステージに該当するかを判定し、
前記栽培プロセスが、予め定められた何れの栽培プロセスに該当するかを判定し、
前記判定された被害期と、前記判定された生育ステージと、前記判定された栽培プロセスとに基づいて、前記農作物に被害を与える被害項目について現時点までに累積している累積被害値を算出し、
前記累積被害値に基づいて前記評価値を取得することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の予測装置。
【請求項５】
前記評価手段は、前記農作物に被害を与える複数の被害項目の各々について現時点までに累積している累積被害値を算出し、被害項目ごとに前記累積被害値を表示部に表示させることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の予測装置。
【請求項６】
前記評価手段は、前記農作物の生育ステージを判定し、前記生育ステージごとに、前記農作物に被害を与える被害項目について現時点までに累積している累積被害値を算出して表示部に表示させることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の予測装置。
【請求項７】
前記評価手段は、前記累積被害値に所定の係数を乗じて単位変換した変換値を算出し、前記被害項目ごとに前記変換値を前記表示部に表示させることを特徴とする請求項５又は６に記載の予測装置。
【請求項８】
前記変換値の単位は前記農作物の重さの単位であることを特徴とする請求項７に記載の予測装置。
【請求項９】
前記情報入力手段は、１以上の栽培プロセスの指定を受け付け、
前記評価手段は、前記指定された１以上の栽培プロセスについて前記評価値を取得し、
前記予測手段は、前記指定された１以上の栽培プロセスについて前記農作物の収穫量を予測し、栽培プロセスごとに前記収穫量の予測値を表示部に表示させることを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の予測装置。
【請求項１０】
前記評価値は、単位面積あたりの前記農作物の数、単位農作物あたりの実の数、単位農作物あたりの実の重さ、１つの実の重さの平均値であることを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
【請求項１１】
農作物の収穫量を予測する予測装置の制御方法であって、
前記農作物の栽培に関して観察される事象を含む観察情報と、前記農作物の栽培に関して実行される作業の内容を含む作業情報とを入力する情報入力工程と、
前記観察情報と、前記作業情報と、前記事象の発生及び前記作業の実行の順序とに応じて定まる栽培プロセスを評価するための評価値を取得する評価工程と、
前記観察情報と前記作業情報と前記評価値とに基づいて、前記農作物の収穫量を予測する予測工程と、
を有することを特徴とする予測装置の制御方法。
【請求項１２】
コンピュータを、請求項１乃至１０の何れか１項に記載の予測装置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、予測装置、予測装置の制御方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
農業では、天候不順や病害虫の影響で農作物の収穫量が増減する。そして、シーズン毎の収穫量の増減が、農家の経営に影響する。例えば、農家と農作物販売者が、収穫前に一定量を販売する契約を結んだ場合、実際の収穫量が契約量に達しないとペナルティを支払わなければならないことがある。また、収穫後に加工設備を使う農作物の場合、収穫量が多くなりすぎると、生育した農作物の一部が加工設備に収まりきらず、農作物を収穫せずに廃棄せざるをえない場合がある。そこで、収穫量を精度よく予測する技術が求められている。
【０００３】
天候や病害虫の影響をうけやすいワイン用ブドウ栽培では、観察される事象が発生したタイミングと作業を実施したタイミングとの関係により表される栽培プロセスが収穫量に影響する。ここで、観察される事象とは、生育ステージ、病気の発生、鳥の飛来、気温の状態変化、降雨量の状態変化などである。また、作業とは、剪定、土壌改善、施肥、灌漑、霜対策、摘芽、摘葉、摘花、摘房、雑草の管理、農薬散布、収穫などである。さらに、タイミングとは、順序、回数、間隔、時期などのことである。時期とは、農作物の生育ステージや農作物の生育に関連する季節のことである。
【０００４】
非特許文献１は、作業の内容の違いが収穫量に影響することを開示しており、例えば、機械での収穫は手摘みに比べて５％の収穫量の損失が生じることを開示している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Dann, G.M、「Yield Forecasting」、[online]、2010年6月, Wine Australia、[2017年10月24日検索]、インターネット＜URL : https://www.wineaustralia.com/getmedia/5304c16d-23b3-4a6f-ad53-b3d4419cc979/201006_Yield-Forecasting.pdf＞、収穫量予測（英語文献）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の技術では、観察される事象の発生タイミングと、作業の実施タイミングとの組み合わせで定まる栽培プロセスに応じた収穫量の予測を行うことは行われていない。すなわち、栽培プロセスの種類に応じて適応的に収穫量を予測することは難しいという課題がある。
【０００７】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、栽培プロセスの種類に応じて適応的に収穫量を予測するための技術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】
【０００８】
上記の目的を達成する本発明の一態様による予測装置は、以下の構成を備える。即ち、
農作物の収穫量を予測する予測装置であって、
前記農作物の栽培に関して観察される事象を含む観察情報と、前記農作物の栽培に関して実行される作業の内容を含む作業情報とを入力する情報入力手段と、
前記観察情報と、前記作業情報と、前記事象の発生及び前記作業の実行の順序とに応じて定まる栽培プロセスを評価するための評価値を取得する評価手段と、
前記観察情報と前記作業情報と前記評価値とに基づいて、前記農作物の収穫量を予測する予測手段と、
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、農作物の栽培プロセスの種類に応じて適応的に収穫量を予測することが可能となる。従って、収穫量の予測精度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態１に係る予測装置の構成例を表すブロック図。
【図２】実施形態１に係る予測装置が実施する基本処理の手順を示すフローチャート。
【図３】実施形態１に係る灰色かび病の被害期と被害割合との関係を説明する図。
【図４】実施形態１に係る評価値算出サブルーチン。
【図５】実施形態１に係る日毎の被害値算出サブルーチン。
【図６】実施形態２に係る予測装置の構成例を表すブロック図。
【図７】実施形態２に係る評価値算出サブルーチン。
【図８】実施形態３及び４に係る予測装置の構成例を表すブロック図。
【図９】実施形態３に係る被害項目別の被害状況表示画面の一例を示す図。
【図１０】実施形態４に係る評価値算出サブルーチン。
【図１１】実施形態４に係る生育ステージ別の被害状況表示画面の一例を示す図。
【図１２】実施形態５に係る予測装置の構成例を表すブロック図。
【図１３】実施形態５に係る予測装置が実施する処理の手順を示すフローチャート。
【図１４】実施形態５に係る情報入力画面の一例を示す図。
【図１５】実施形態５に係る栽培プロセスごとの収穫量予測値の表示画面の一例を示す図。
【図１６】実施形態１に係る栽培プロセスを示す図。
【図１７】（ａ）実施形態１に係る正常期の被害値評価テーブル、（ｂ）実施形態１に係る感染潜伏期の被害値評価テーブル、（ｃ）実施形態１に係る感染拡大期の被害値評価テーブル。
【図１８】実施形態２に係る鳥に対する栽培プロセスを示す図。
【図１９】（ａ）実施形態２に係る鳥に対する正常期の被害値評価テーブル、（ｂ）実施形態２に係る鳥に対する傷被害期の被害値評価テーブル、（ｃ）実施形態２に係る鳥に対する病気被害拡大期の被害値評価テーブル。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら実施形態を説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。
【００１２】
＜実施形態１＞
実施形態１では、農作物としてブドウを扱い、ブドウの房の病気である灰色かび病対策として農薬散布を行う栽培プロセスについて説明する。本実施形態では、栽培プロセスを評価するための評価値として収穫効率係数を算出し、収穫量の予測値を算出する。
【００１３】
灰色かび病は、柔らかい組織である花に潜伏感染しやすい。また、房の皮が軟らかく傷つきやすくなるベレーゾン期（房が色づき始める時期）以降が感染および被害拡大しやすい。さらに、気温が１５℃から２５℃の範囲のときに降雨や多湿状態でブドウの組織が濡れていると灰色かび病の感染が拡大しやすい。
【００１４】
灰色かび病対策作業を説明する。潜伏感染しやすい組織である穂軸や花冠は幼果から取り除く。感染している葉、花、果実は見つけ次第に取り除く。微気候が乾燥している状態を保つための剪定や摘葉を行う。房に傷ができる原因となる、鳥、昆虫、風、日焼けへの対策を行う。感染している房があれば機械による収穫を行う前に取り除く。収穫後の房や果汁を適切に取り扱う。灰色かび病は農薬への耐性を持ちやすいため、農薬の散布は効率的に行う必要がある。
【００１５】
（構成）
図１は、本実施形態に係る農作物の収穫量を予測する予測装置の構成を表すブロック図である。予測装置１は、情報入力部１１０と、栽培プロセス評価部１２０と、予測部１３０とを備える。予測装置１の各処理部の機能は、予測装置１のＣＰＵ（不図示）がメモリ（不図示）からプログラムを読み出して実行することにより制御されて実現される。
【００１６】
情報入力部１１０は、観察情報１１１と作業情報１１２との入力を受け付ける。観察情報１１１とは、農作物（ブドウ）の栽培に関して観察される事象や観察結果に関する情報である。観察情報１１１は、例えば、生育ステージ、房の重さ、房の数、花の数などのスカウティングの調査結果（観察結果）の情報や、事象（例えば降雨）の発生、気象センサで計測した降雨量などの観察結果情報である。
【００１７】
作業情報１１２とは、農作物（ブドウ）の栽培に関して実行される作業内容の情報及び作業の結果として得られる情報である。作業情報１１２は、例えば農薬散布作業（散布量）、灌漑調整作業（調整量）、摘葉作業（摘葉量）、剪定作業（梢の数、枝の数）、植樹作業（木の数）、区画整備作業（区画面積）などの情報である。観察情報１１１には観察日、観察内容、観察結果に関する定量的な情報が含まれている。作業情報１１２には作業の実施日や作業内容、作業に関する定量的な情報が含まれている。例えば、剪定作業時にどのように剪定するかで梢の数や枝の数が決まる。観察情報１１１や作業情報１１２は、これらの情報が得られた時点でユーザ操作により予測装置１に入力されてもよいし、予め決まっている情報については予測装置１が事前に記憶しておいてもよい。
【００１８】
栽培プロセス評価部１２０は、入力された観察情報１１１および作業情報１１２に基づいて、栽培プロセスを評価するための評価値（本実施形態では収穫効率係数）を算出する。ここで、栽培プロセスとは、観察情報１１１と、作業情報１１２と、観察事象の発生及び作業の実行の順序とに応じて定まる一連のプロセスのことである。詳細は図１６を参照して後述する。予測部１３０は、観察情報１１１及び作業情報１１２と、栽培プロセス評価部１２０により算出された評価値とに基づいて、当該栽培プロセスに対する農作物（ブドウ）の収穫量の予測値を算出して出力する。
【００１９】
【数１】
2020077124.tif 000003
【００２０】
ここで、式（１）は、実施形態１に係る、農作物（ブドウ）の収穫量を予測する計算式の例である。変数に、房の重さ、花の数に対する房の数、梢の数に対する花の数、枝の数に対する梢の数、木の数に対する枝の数、単位面積あたりの木の数、区画面積を用いる。それぞれの変数は、実測、サンプリング調査、過去の情報などから求めて観察情報１１１又は作業情報１１２として情報入力部１１０に入力される。
【００２１】
これらの変数を乗じた値にさらに収穫効率係数を乗じて区画の収穫量の予測値を算出する。収穫効率係数は０〜１の範囲の値であり、シーズンを通じて気象条件がよく、推奨される栽培プロセスに従って作業を行うことができた場合には値が１に近い値になる。一方、異常気象の発生や、推奨される栽培プロセスが実施されなかった場合には値が０に近い値になる。このように、収穫量の予測値は、観察情報１１１及び作業情報１１２と、栽培プロセス評価部１２０により算出された評価値（収穫効率係数）とに基づいて算出される。
【００２２】
【数２】
2020077124.tif 000004
【００２３】
そして、式（２）は、実施形態１に係る収穫効率係数Ｅ（０≦Ｅ≦１）の計算式の例である。ａ：シーズンの累積被害値、ｂ：区画係数、ｃ：品種係数を引数として、変換関数ｆ２を用いて収穫効率係数Ｅを算出する。シーズンの累積被害値ａは、今シーズンの現時点までに累積された日毎の被害値の総和であり、後述する図４のフローチャートのステップＳ４０２で算出される値である。
【００２４】
区画係数ｂは、農作物（ブドウ）を栽培する区画毎の病気による被害の受けにくさを示す係数であり、区画の過去の履歴情報から決定される。区画係数ｂは０〜１の値である。被害を受けにくい区画である場合、区画係数ｂは１に近い値になり、被害を受けやすい区画である場合。区画係数ｂは０に近い値になる。
【００２５】
品種係数ｃは、農作物（ブドウ）の品種毎の病気による被害の受けにくさを示す係数であり、品種毎の過去の病気の履歴情報から決定される。品種係数ｃは０〜１の値である。被害を受けにくい品種である場合、品種係数ｃは１に近い値になり、被害を受けやすい品種である場合、品種係数ｃは０に近い値になる。
【００２６】
また、変換関数ｆ２は、例えば、ｆ２＝（（ｚ−ａ）／ｚ）×ｂ×ｃで表現される関数である。ここで、ｚはシーズンの累積被害値ａを正規化するための係数であり、日毎の被害値を計数した総日数に応じて決定される値である。収穫効率係数Ｅ＝ｆ２＝（（ｚ−ａ）／ｚ）×ｂ×ｃにより、０〜１の値の範囲でＥが求まる。ここで求められた収穫効率係数Ｅの値を式（１）に代入し、さらに、観察情報１１１及び／又は作業情報１１２に従って他の変数に値を入力することで、区画の収穫量の予測値を算出することができる。
【００２７】
ここで、図１６を参照して、実施形態１に係る栽培プロセスの種類の一例を説明する。図１６の行は栽培プロセス、列は観察情報（例えば降雨）または作業情報（例えば灌漑調整、摘葉、農薬散布）である。図１６には１から４までの印が記載されている。印が記載されている欄は、観察内容の事象が観察されたこと又は作業内容の作業が実施されたことを表している。○印内の数値は観察内容の事象が観察された順番または作業の実施の順番を表している。プロセスＡ〜プロセスＥは栽培プロセスの種類を表している。例えば、プロセスＡでは、降雨後に農薬を散布し、灌漑調整及び摘葉は行わないことを示している。プロセスＢでは、降雨後に、農薬の散布をし、その後に摘葉を行い、灌漑調整は行わないことを示している。プロセスＣでは、降雨後に摘葉を行い、その後に農薬を散布し、灌漑調整は行わないことを示している。プロセスＤでは、降雨後に灌漑調整を行い、農薬を散布し、摘葉は行わないことを示している。プロセスＥでは、降雨後に灌漑調整、摘葉、農薬の散布の全ての作業を行い、作業順序が灌漑調整、摘葉、農薬の散布の順であることを示している。
【００２８】
次に、図３は、灰色かび病の被害期（未感染期、感染潜伏期、感染拡大期）と被害割合の関係に関する病気拡散モデルを示す図である。横軸が時間の経過、縦軸が病気による被害割合を表している。ｔ0は未感染期の任意の時刻を表している。この段階ではまだ被害を受けていないため、被害割合は０％である。ｔ１の段階で、降雨などにより湿潤な微気候が発生し、灰色かび病が発生しやすくなる。灰色かび病が発生しやすくなるタイミングｔ１を判定する際、閾値を降雨量１０ｍｍに設定した場合、２４時間の積算降雨量が１０ｍｍを超えたかどうかを毎時判定する。そして、１０ｍｍを超えた判定時刻をイベント発生時刻とする。また、２４時間以内のスプリンクラーによる散水量（灌漑水）を降雨量に加算し合計値が閾値を超えたかどうか判定する方法を用いてもよい。また、生育ステージに応じて判定の閾値を５ｍｍや２０ｍｍのように他の値に設定してもよい。
【００２９】
ｔ１からｔ２の期間は灰色かび病の潜伏期であり、感染したブドウの房の病状が進行する。ｔ２からｔ３の期間は、感染拡大期である。感染拡大期は感染が進行したブドウの房の灰色かび病が周囲の房に感染を拡大させる期間である。ｔ０〜ｔ１、ｔ１〜ｔ２の各期間に灌漑調整、摘葉、農薬の散布といった適切な作業を行うことで、未感染期から感染潜伏期への移行、感染潜伏期から感染拡大期への移行を防いだり、遅らせたりすることができる。移行を防ぐことができた場合は、灰色かび病の被害期を現状維持してもよいし、未感染期として扱ってもよい。
【００３０】
続いて、図１７（ａ）乃至図１７（ｃ）を用いて被害値について説明する。被害値とは、被害の受けやすさの指標となる係数である。被害値は、シーズンで現時点まで累積計算されて、被害の程度を判定するために用いられる。図１７（ａ）乃至図１７（ｃ）の被害値は、図３の灰色かび病の被害期と被害割合との関係を考慮して定義された値である。
【００３１】
図１７（ａ）は、正常期における被害値を定義したテーブルである。図１７（ａ）のＳｔａｇｅ０〜Ｓｔａｇｅ９は各生育ステージを表している。Ｓｔａｇｅ０は芽吹きと蕾の成長期のステージ、Ｓｔａｇｅ１は葉の成長期のステージ、Ｓｔａｇｅ５は花序の出現期のステージである。また、Ｓｔａｇｅ６は開花期のステージ、Ｓｔａｇｅ７は果実の成長期のステージ、Ｓｔａｇｅ８は房の色づき期のステージ、Ｓｔａｇｅ９は老化期のステージである。なお、生育ステージの定義はＢＢＣＨスケールに従っており、説明に必要なＳｔａｇｅを抽出して記載している。図１７（ａ）のプロセスＡ〜プロセスＥは、それぞれ図１６で定義した栽培プロセスＡ〜Ｅに対応している。図１７（ａ）の例は正常期の例であるため被害が発生しておらず、被害値はすべて０．０である。
【００３２】
図１７（ｂ）は、感染潜伏期における被害値を定義したテーブルである。図１７（ｂ）のＳｔａｇｅ０〜Ｓｔａｇｅ９、プロセスＡ〜Ｅの定義は図１７（ａ）と同じである。灰色かび病はＳｔａｇｅ６の開花期およびＳｔａｇｅ８の房の色づき期に被害が拡大しやすいため、Ｓｔａｇｅ６とＳｔａｇｅ８の時期は他の時期にくらべて被害値が大きい。また、灰色かび病に対する推奨される栽培プロセスは、降雨があり湿潤な状態の場合は灌漑調整を行い、房に農薬が作用するように房周辺の摘葉を行い、農薬を散布する方法である。栽培プロセスＥは推奨される栽培プロセスに準拠しているため、他の栽培プロセスよりも同一生育ステージにおける被害値が小さい。一方、灌漑調整作業と摘葉作業を共に行わない栽培プロセスＡは他の栽培プロセスよりも被害値が大きくなっている。栽培プロセスＢと栽培プロセスＣでは摘葉作業と農薬の散布作業を行ったという点では同じであるが、作業の順序に違いがあるため、図１７（ｂ）の被害値が異なっている。降雨後に摘葉を行わずに先に農薬を散布するプロセスＢの方が被害値は大きい値となっている。
【００３３】
図１７（ｃ）は、感染拡大期における被害値を定義したテーブルである。図１７（ｃ）のＳｔａｇｅ０〜Ｓｔａｇｅ９、プロセスＡ〜Ｅの定義は図１７（ａ）と同じである。図１７（ｂ）のテーブルと図１７（ｃ）のテーブルとを比較すると分かるように、感染拡大期は感染潜伏期にくらべて被害が短期間に拡大するため、同じ生育ステージと栽培プロセスであっても被害値の値が大きくなっている。
【００３４】
（処理）
図２のフローチャートを参照して、本実施形態に係る予測装置１が実施する処理の手順を説明する。ステップＳ２０１では、情報入力部１１０は、観察情報１１１および作業情報１１２を入力する。ステップＳ２０２では、栽培プロセス評価部１２０は、観察情報１１１および作業情報１１２を含む入力情報に基づいて、灰色かび病についての収穫効率係数を評価値として算出する。本ステップの詳細は図４を参照して後述する。ステップＳ２０３では、予測部１３０は、観察情報１１１及び作業情報１１２を含む入力情報と、栽培プロセス評価部１２０により算出された評価値（収穫効率係数）と、式（１）とに基づいて、収穫量の予測値を算出する。以上で図２の一連の処理が終了する。
【００３５】
続いて、図４のフローチャートを参照して、図２のステップＳ２０２の評価値算出処理の詳細な手順を説明する。ステップＳ４０１では、栽培プロセス評価部１２０は、日毎の病気による被害を日毎の被害値として算出する。本ステップの詳細は図５を参照して後述する。
【００３６】
ステップＳ４０２では、栽培プロセス評価部１２０は、ループ処理により、日毎の被害値をシーズンを通じて累積計算する。ステップＳ４０３では、栽培プロセス評価部１２０は、シーズンの累積被害値が、農作物（ブドウ）の品質に影響を与える上限値を超えているか否かを判定する。累積被害値が上限値を超えていると判定された場合、ステップＳ４０５へ進む。一方、累積被害値が上限値以下であると判定された場合、ステップＳ４０４へ進む。
【００３７】
ステップＳ４０４では、栽培プロセス評価部１２０は、式（２）を用いて収穫効率係数Ｅを評価値として算出する。ステップＳ４０５では、栽培プロセス評価部１２０は、当該区画を放棄する判定を行い、収穫効率係数Ｅの算出は行わない。以上で図４の一連の処理が終了する。
【００３８】
次に、図５のフローチャートを参照して、図４のステップＳ４０１の日毎の被害値算出処理の詳細な手順を説明する。ステップＳ５０１では、栽培プロセス評価部１２０は、区画の被害状態（灰色かび病の状態）が、正常期、感染潜伏期、感染拡大期の何れの被害期に該当するかを判定する被害期判定処理を行う。被害期の判定は、図３で説明した病気拡散モデルを使用して行う。例えば、観察情報１１１としての２４時間の積算降雨量に基づいてｔ１を判定し、ｔ１までの期間を正常期として判定する。また、ｔ１からの経過時間に応じて、感染潜伏期又は感染拡大期を判定する。なお、被害期の判定は、実地にてサンプリング調査を行い、その調査結果を観察情報１１１として入力し、当該調査結果に基づいて行ってもよい。
【００３９】
ステップＳ５０２では、栽培プロセス評価部１２０は、区画のブドウの生育ステージがＳｔａｇｅ０〜Ｓｔａｇｅ９の何れに該当するかを判定する生育ステージ判定処理を行う。生育ステージの判定は、サンプリング調査による方法、圃場を撮影した画像から判定する方法、空間的に近く品種が同じ区画から類推する方法、時間的に近い調査結果から類推する方法などがある。何れも観察情報１１１として予測装置１に入力された情報を利用して行うことができる。
【００４０】
ステップＳ５０３では、栽培プロセス評価部１２０は、栽培プロセスがプロセスＡ〜Ｅの何れの種類に該当するかを判定する栽培プロセス判定処理を行う。実施形態１では、観察情報または作業情報の有無およびその順序に基づいて栽培プロセスを判定する。
【００４１】
ステップＳ５０４では、栽培プロセス評価部１２０は、ステップＳ５０２で判定された生育ステージと、ステップＳ５０３で判定された栽培プロセスの種類とに基づいて被害値の値を決定する。その際、ステップＳ５０１で判定された被害期の種類に対応する図１７（ａ）乃至図１７（ｃ）の何れかの被害値評価テーブルを用いて決定を行う。なお、ステップＳ５０２で判定された区画内の生育ステージにばらつきがある場合、識別コードである生育ステージＳｔａｇｅ０〜９の最頻値を計算する方法や、中央値を計算する方法で生育ステージを決定してもよい。以上で図５の一連の処理が終了する。
【００４２】
以上説明したように、本実施形態では、観察情報及び作業情報に基づいて農作物の栽培プロセスの評価値（収穫効率係数）を算出し、観察情報及び作業情報と、算出された評価値とに基づいて当該栽培プロセスに対する農作物の収穫量を予測する。
【００４３】
これにより、農作物の栽培プロセスの種類に応じて適応的に収穫量を予測することが可能となる。
【００４４】
＜実施形態２＞
実施形態１では、単一の被害要因（灰色かび病）を考慮する例を説明した。これに対して、実施形態２では、複数の被害要因を考慮する例を説明する。具体的には、灰色かび病による被害と、鳥による被害との複数の被害要因を考慮する場合の処理を説明する。
【００４５】
農作物（ブドウ）の栽培において、鳥の被害は２つのフェーズに分類される。ブドウが色づき始めると鳥が飛来し、ブドウの房をついばみ傷ができる。この時期を傷被害期と称する。次に、房にできた傷から病気に感染し、さらに病気が周囲の房に拡大していく。この時期を病気被害拡大期と称する。
【００４６】
実施形態２では、実施形態１で説明した図１６の栽培プロセスＡ〜Ｅに加えて、図１８の栽培プロセスＦ〜Ｉをさらに考慮する。図１８のプロセスＦ〜Ｉは、鳥の被害防止用ネットの設置作業、鳥の飛来、及び降雨に関する栽培プロセスである。プロセスＦは、ネットは設置せず、鳥が飛来し、その後降雨があった場合の栽培プロセスである。プロセスＧは、ネットを設置した後に鳥が飛来した場合の栽培プロセスである。プロセスＨは、鳥が飛来した後にネットを設置し、さらに後に降雨があった場合の栽培プロセスである。プロセスＩは、ネットを設置した後に鳥が飛来し、その後降雨があった場合の栽培プロセスでる。
【００４７】
実施形態２では、鳥による被害の被害値を、図１９（ａ）乃至図１９（ｃ）に定義されたテーブルを用いて判定する。図１９（ａ）は、正常期における被害値を定義したテーブルである。図１９（ａ）のＳｔａｇｅ０〜Ｓｔａｇｅ９のそれぞれの定義は図１７（ａ）と同じである。プロセスＦ〜Ｉは図１８で定義した栽培プロセスに対応している。図１９（ａ）の例では正常期のため被害は発生していない。
【００４８】
図１９（ｂ）は、傷被害期における被害値を定義したテーブルである。図１９（ｂ）のＳｔａｇｅ０〜Ｓｔａｇｅ９、プロセスＦ〜Ｉの定義は図１９（ａ）と同じである。房をついばむために鳥が飛来するのは、房が色づき始めてから収穫を行うまでの間である。これは生育ステージのＳｔａｇｅ８に相当する。栽培プロセスのプロセスG及びプロセスIでは鳥が飛来する前に被害防止用のネットを設置していたため、鳥が飛来しても被害は発生していない。すなわちＳｔａｇｅ８において被害値はそれぞれ０．０である。一方、栽培プロセスのプロセスF及びプロセスHでは、鳥が飛来してきたときに被害防止用のネットが設置されていなかったため、生育ステージＳｔａｇｅ８で鳥のついばみによる傷被害をうけている。すなわちＳｔａｇｅ８において被害値がそれぞれ０．１となっている。
【００４９】
図１９（ｃ）は、病気被害拡大期における被害値を定義したテーブルである。図１９（ｃ）のＳｔａｇｅ０〜Ｓｔａｇｅ９、プロセスＦ〜Ｉの定義は図１９（ａ）と同じである。鳥がついばんだことによりできた房の傷が原因で病気被害が拡大するのは、房が成長している生育ステージＳｔａｇｅ８である。降雨があると病気が拡大しやすいため、房に傷ができているプロセスＦ及びプロセスＨでは病気被害が発生する。すなわちＳｔａｇｅ８において被害値がそれぞれ０．３となっている。
【００５０】
図１９（ａ）乃至図１９（ｃ）に定義されている被害値を用いてシーズンの累積被害値を計算できるように、図１９（ａ）乃至図１９（ｃ）の被害値は同一尺度になるように値を設定しておく。また、図１９（ａ）乃至図１９（ｃ）の被害値は、実施形態１の図１７（ａ）乃至図１７（ｃ）の被害値との間で項目別被害値の累積計算が可能なようにしておく。具体的には、図１９（ａ）乃至図１９（ｃ）の被害値と図１７（ａ）乃至図１７（ｃ）の被害値とが同一尺度になるように値を設定しておく。
【００５１】
（構成）
図６は、本実施形態に係る農作物の収穫量を予測する予測装置の構成を表すブロック図である。予測装置２は、情報入力部６１０と、栽培プロセス評価部６２０と、予測部６３０とを備える。予測装置２の各処理部の機能は、予測装置２のＣＰＵ（不図示）がメモリ（不図示）からプログラムを読み出して実行することにより制御されて実現される。
【００５２】
情報入力部６１０は、観察情報６１１と作業情報６１２との入力を受け付ける。観察情報６１１は、実施形態１の観察情報１１１に加えて、鳥の飛来に関する観察情報を含む。作業情報６１２は、実施形態１の作業情報１１２に加えて、鳥の被害防止用ネットの設置作業を含む。
【００５３】
栽培プロセス評価部６２０は、個別被害計算部６２１と、複数被害計算部６２２と、被害期判定部６２３と、栽培プロセス判定部６２４と、生育ステージ判定部６２５とを備える。個別被害評価部６２１は、各被害項目（灰色かび病による被害、鳥の飛来による被害等）についてシーズンの累積被害値を算出する。複数被害計算部６２２は、個別被害評価部６２１により算出された各被害項目の累積被害値を合算したシーズンの累積被害値の合計値を算出する。被害期判定部６２３は、各被害項目の被害の状態が、何れの被害期に該当するかを判定する。例えば、灰色かび病による被害の状態が、未感染期、感染潜伏期、感染拡大期の何れの被害期に該当するかを判定する。また、鳥の飛来による被害の状態が、正常期、傷被害期、病気被害拡大期の何れの被害期に該当するかを判定する。
【００５４】
栽培プロセス判定部６２４は、栽培プロセスが何れのプロセスに該当するかを判定する。生育ステージ判定部６２５は、農作物の生育ステージが何れのステージに該当するかを判定する。予測部６３０は、観察情報６１１及び作業情報６１２と、栽培プロセス評価部６２０により算出された評価値とに基づいて、農作物（ブドウ）の収穫量の予測値を算出して出力する。
【００５５】
（処理）
本実施形態に係る予測装置２が実施する基本処理の手順は、実施形態１で図２を参照したフローチャートの流れと同様である。但し、一部の処理の内容が異なっている。以下、図２のフローチャートを参照しながら、本実施形態の処理を説明する。
【００５６】
ステップＳ２０１では、情報入力部６１０は、生育ステージ、降雨、鳥の飛来等についての観察情報６１１と、灌漑調整作業、摘葉作業、鳥の被害防止用ネットの設置作業等についての作業情報６１２とを入力する。実施形態１と同様に、観察情報６１１には観察日、観察内容、観察結果に関する定量的な情報が含まれている。また、作業情報６１２には実施日や作業内容、作業に関する定量的な情報が含まれている。また、ステップＳ２０２及びステップＳ２０３の各処理は実施形態１と同様である。
【００５７】
続いて、図７のフローチャートを参照して、ステップＳ２０２の評価値算出処理の詳細な手順を説明する。ステップＳ７０１、Ｓ７０２、Ｓ７０４乃至Ｓ７０６の各処理は、図４のステップＳ４０１乃至Ｓ４０５の各処理と同様である。図７ではステップＳ７０３が追加されており、複数の被害項目を考慮した処理を行う点で図４とは異なっている。
【００５８】
ステップＳ７０１では、個別被害計算部６２１は、任意の１つの被害項目を選択して、被害項目について日毎の被害値を算出する。本ステップの詳細は後述する。ステップＳ７０２では、個別被害計算部６２１は、選択された被害項目について、ループ処理により日毎の被害値を、シーズンを通じて累積計算する。これにより、選択された被害項目について今シーズンの現時点までの累積被害値が算出される。
【００５９】
ステップＳ７０３では、複数被害計算部６２２は、ステップＳ７０２で個別被害計算部６２１により算出された個別の被害項目についてのシーズンの累積被害値を、管理している全被害項目についてループ処理により合算する。このループ処理によって、各被害項目が順次選択されてステップＳ７０１及びＳ７０２の処理が繰り返され、各被害項目についての累積被害値が算出されるので、それらを合算する。
【００６０】
ここで、被害項目の管理とは、被害項目の一覧を管理すること、及び、観察情報６１１の各内容が何れの被害項目と関連するかを管理することである。本実施形態では、灰色かび病によるシーズンの累積被害値と、鳥の飛来によるシーズンの累積被害値とを加算することで、全被害項目の累積被害値を算出する。
【００６１】
ステップＳ７０４乃至Ｓ７０６の処理は、個別被害計算部６２１により実行される。その際、ステップＳ７０３で全被害項目について合算された累積被害値の値を用いて処理が行われる。
【００６２】
次に、実施形態１で参照した図５のフローチャートを再び参照して、図７のステップＳ７０１の日毎の被害値算出処理の詳細な手順を説明する。灰色かび病の日毎の被害値算出処理については実施形態１で説明した通りである。ここでは、別の被害項目である鳥の飛来による日毎の被害値算出処理について説明する。
【００６３】
ステップＳ５０１では、被害期判定部６２３は、区画の鳥の飛来による被害の状態が、正常期、傷被害期、病気被害拡大期の何れに該当するかを判定する被害期判定処理を行う。なお、被害期の判定は、実地にてサンプリング調査を行い、その調査結果を観察情報６１２として入力することで、当該調査結果に基づいて行うことができる。
【００６４】
ステップＳ５０２では、生育ステージ判定部６２５は、区画のブドウの生育ステージがＳｔａｇｅ０〜Ｓｔａｇｅ９の何れに該当するかを判定する生育ステージ判定処理を行う。生育ステージの判定は実施形態１と同様の方法で行う。
【００６５】
ステップＳ５０３では、栽培プロセス判定部６２４は、栽培プロセスがプロセスＦ〜Ｉの何れに該当するかを判定する。実施形態１と同様に、観察情報または作業情報の有無およびその順序に基づいて栽培プロセスを判定する。
【００６６】
ステップＳ５０４では、栽培プロセス評価部６２０は、ステップＳ５０２で判定された生育ステージと、ステップＳ５０３で判定された栽培プロセスとに基づいて被害値の値を決定する。その際、ステップＳ５０１で判定された被害期の種類に対応する図１９（ａ）乃至図１９（ｃ）の何れかの被害値評価テーブルを用いて決定を行う。
【００６７】
以上説明したように、本実施形態では、複数の被害項目を考慮して、農作物の栽培プロセスの評価値（収穫効率係数）を算出し、当該栽培プロセスに対する農作物の収穫量を予測する。
【００６８】
これにより、複数の被害項目を考慮して、農作物の栽培プロセスの種類に応じて適応的に収穫量を予測することが可能となる。従って、より高精度に収穫量を予測することが可能となる。
【００６９】
なお、実施形態２では、２つの被害項目を例に説明を行ったが、被害項目が３つ以上あってもよい。例えば、害虫の発生、山火事による煙、霜害を観測し、これらの被害項目に対してシーズンの累積被害値をさらに算出し、全被害項目の累積被害値に、これらのシーズンの累積被害値を加えてもよい。
【００７０】
【数３】
2020077124.tif 000005
【００７１】
式（３）は、ステップＳ７０３での計算を一般化した数式である。実施形態２では、２つの被害項目を例に説明したが、被害項目を３つ以上考慮する場合も実施形態２と同様の計算方法で全被害項目の累積被害値を算出することができる。式（３）に示される通り、考慮対象の各被害項目に対するシーズンの累積被害値を、全被害項目について合算して、全項目の累積被害値を算出する。ここで、式（３）のＮは、被害項目の総数である。
【００７２】
また、栽培プロセスの種類は図示の例に限定されるものではなく、気温や降雨の状態変化を観測したり、土壌の水分量、ミネラル量、窒素量の状態変化を観測したりして、これらの状態変化イベントを用いて栽培プロセスを定義してもよい。また、病気や害虫は、病気や害虫が発生しやすい気象条件や土壌条件があり、気象や土壌の状態が病気や害虫が発生しやすい状態になったかどうかに関する状態変化イベントを観測し、当該状態変化イベントを用いて栽培プロセスを定義してもよい。
【００７３】
＜実施形態３＞
実施形態３では、被害項目別に被害状況をユーザにとって分かりやすい表示形態で表示する例を説明する。
【００７４】
（構成）
図８は、本実施形態に係る農作物の収穫量を予測する予測装置の構成を表すブロック図である。予測装置３は、図６の構成要素に加えて、被害値集計部６４０と、被害値表示部６５０とをさらに備えている。図６と同様の構成要素については詳細な説明は省略する。予測装置３の各処理部の機能は、予測装置３のＣＰＵ（不図示）がメモリ（不図示）からプログラムを読み出して実行することにより制御されて実現される。
【００７５】
本実施形態に係る複数被害計算部６２２は、うどん粉病、べと病、灰色かび病、霜害、鳥害、アブラムシ、日照不足、山火事の煙害といった複数の被害項目を管理している。
【００７６】
被害値集計部６４０は、個別被害評価部６２１により算出された各被害項目についてのシーズンの累積被害値を集計し、ユーザが理解しやすい収穫量被害を表す指標（例えば収穫量被害をｔの単位に変換した変換値）に変換する処理を行う。例えば、累積被害値に所定の係数を乗算することで重さの単位（ｔ）へ単位変換する。被害値表示部６５０は、被害値集計部６４０により集計されたシーズンの累積被害値の集計結果を、被害項目別に区別して表示する。
【００７７】
（表示例）
図９は、被害項目別の収穫量被害の表示例を示す図である。図９の例では、べと病の被害（１００ｔ）が一番大きく、うどん粉病の被害（６０ｔ）、灰色かび病の被害（５０ｔ）と続く。図９を参照して今シーズンの被害状況を分析することで、べと病対策を重点的に行うと効果的だということが分かる。
【００７８】
なお、図９では表形式の表示形態を示したが、グラフ形式で表示する表示形態であってもよい。また、累積被害値を収穫被害（ｔ）に換算する所定の係数が確定しない場合は、各被害項目のシーズンの累積被害値の値をそのまま画面に表示してもよい。累積被害値をそのまま表示する場合でも、値の大小を比較することで、どの被害項目に対する対策を重点的に行うと効果的であるかを判断することが可能である。
【００７９】
＜実施形態４＞
実施形態４では、生育ステージごとの被害値集計を行うことで、各生育ステージで実施した栽培プロセスの成否を把握可能にする例を説明する。本実施形態に係る予測装置の構成は、実施形態３において図８を参照して説明した予測装置３の構成と同様である。
【００８０】
（処理）
本実施形態に係る予測装置３が実施する基本処理の手順は、実施形態１で図２を参照したフローチャートの流れと同様である。以下、図１０のフローチャートを参照して、ステップＳ２０２の評価値算出処理の詳細な手順を説明する。ステップＳ９０１、Ｓ９０３乃至Ｓ９０６の各処理は、図７のステップＳ７０１、Ｓ７０２、Ｓ７０４乃至Ｓ７０６の各処理と同様である。ステップＳ９０１の詳細は、実施形態２において説明した図７のステップＳ７０１の日毎の被害値算出処理と同様である。図１０では、ステップＳ９０２が追加されており、生育ステージ毎の累積被害値を算出する処理を行う点で異なっている。
【００８１】
ステップＳ９０２では、被害値集計部６４０は、生育ステージごとの日毎の被害値の集計およびユーザが理解しやすい収穫量被害の指標への変換（単位変換）を行う。また、ステップＳ９０１の詳細処理（実施形態２において図５のフローチャートを参照して説明した日毎の被害値算出処理）で判定されている生育ステージと栽培プロセスとの関連付けを行う。さらに、ステップＳ９０１の詳細処理で判定されている生育ステージと被害期との関連付けを行う。
【００８２】
このように、ステップＳ９０１で日毎の被害値を算出する処理を行う際に、図５のＳ５０１〜Ｓ５０４判定結果を関連づけて記録しておくことで、ステップＳ９０２で生育ステージと各種情報とを関連付ける集計が可能となる。
【００８３】
そして、被害値表示部６５０は、ユーザからの問い合わせに応じて、図１１に示すような生育ステージ別の被害状況を画面に表示する。図１１は、生育ステージごとに、栽培プロセスの種類と、被害期の種類と、ｔの単位に変換された収穫量被害とが表形式で集計されている。なお、図１１では表形式の表示形態を示したが、グラフ形式の表示形態であってもよい。以上説明したように、本実施形態では、生育ステージと栽培プロセスとの関連づけ、および、生育ステージごとの被害値の集計を行う。これにより、各生育ステージで実施した栽培プロセスに応じた被害値を把握することができるようになる。従って、どの生育ステージでどのような栽培プロセスを実施すればよかったのかを分析し、栽培プロセスを改善できるようになる。
【００８４】
なお、ステップＳ９０２の生育ステージの累積被害値の計算は、ユーザからの問い合わせに応じて都度実行して応答することで行われてもよい。或いは、定期的に計算した結果を記憶装置（不図示）に記憶しておき、ユーザからの問い合わせに対して記憶装置の情報を読み出して応答することで行われてもよい。都度実行して応答する方法によれば、最新の情報を考慮して応答することが可能となる。事前に計算した結果を記憶装置から読み出して応答する方法によれば、処理時間が短くて済むのでユーザへの応答時間を短くすることが可能となる。
【００８５】
また、図１１の例では、累積被害値から換算された収穫量被害を示す指標を表示したが、実施形態３と同様に、ステップＳ９０２で算出した生育ステージごとの累積被害値をそのまま表示してもよい。
【００８６】
＜実施形態５＞
実施形態５では、栽培プロセスごとに収穫量の予測値を表示する例を説明する。
【００８７】
（構成）
図１２は、本実施形態に係る農作物の収穫量を予測する予測装置の構成を表すブロック図である。予測装置４は、情報入力部１１１０と、栽培プロセス評価部１１２０と、予測部１１３０とを備えている。情報入力部１１１０は、観察情報１１０１及び作業情報１１０２の入力を受け付ける。また、情報入力部１１１０は、栽培プロセスの指定を受け付けるための情報入力画面１１１１を備えている。観察情報１１０１及び作業情報１１０２の内容は、前述の実施形態で説明した観察情報１１１，６１１及び作業情報１１２，６１２と同様である。
【００８８】
栽培プロセス評価部１１２０は、実施形態１と同様に、情報入力部１１１０による入力情報に基づいて栽培プロセスを評価するための評価値を算出する。
【００８９】
予測部１１３０は、予測値算出部１１３１と、予測値記憶部１１３２と、予測値表示画面１１３３とを備えている。予測値算出部１１３１は、観察情報１１０１及び作業情報１１０２と、栽培プロセス評価部１１２０により算出された評価値とに基づいて、農作物（ブドウ）の収穫量の予測値を算出して出力する。予測値記憶部１１３２は、予測値算出部１１３１により算出された予測値を記憶する。予測値表示画面１１３３は、予測値算出部１１３１により算出された予測値を表示する。
【００９０】
まず、図１４を参照して、本実施形態に係る情報入力画面１１１１の一例を説明する。情報入力画面１１１１は、栽培プロセス指定フィールド１４０１、フィールド１４０２，１４０３，１４０４、フィールド追加ボタン１４０５、Ｓｅｔボタン１４０６、及びＤｉｓｐボタン１４０７を含む。
【００９１】
栽培プロセス指定フィールド１４０１は、栽培プロセスを指定するための入力を受け付けるフィールドである。一度に複数の栽培プロセスを指定できるように構成してもよい。フィールド１４０２，１４０３，１４０４は、項目及び内容、日時情報を入力するためのフィールドである。当該入力に基づいて、予め登録されている複数の栽培プロセスの中から入力情報に一致又は類似する栽培プロセスが選択されるように構成されてもよい。すなわち、栽培プロセスは、栽培プロセス指定フィールド１４０１で直接的に指定されてもよいし、フィールド１４０２，１４０３，１４０４等への入力情報から間接的に指定されてもよい。
【００９２】
フィールド追加ボタン１４０５は、フィールド１４０２，１４０３，１４０４等のフィールド数を増やしたい場合に、新規のフィールドを追加するために使用されるボタンである。Ｓｅｔボタン１４０６は、情報入力画面１１１１に入力された情報を確定するために使用されるボタンである。Ｄｉｓｐボタン１４０７は、情報入力が完了した後に、栽培プロセスごとに収穫量の予測値を表示するための予測値表示画面１１３３への遷移を指示するために使用されるボタンである。
【００９３】
次に、図１５を参照して、本実施形態に係る予測値表示画面１１３３の一例を説明する。予測値表示画面１１３３には、情報入力画面１１１１で指定された栽培プロセスごとに、算出された収穫量の予測値を表示する。なお、図１５では表形式の表示形態の例を示したが、グラフ形式の表示形態であってもよい。
【００９４】
（処理）
続いて、図１３のフローチャートを参照して、本実施形態に係る予測装置４が実施する処理の手順を説明する。ステップＳ１２０１では、情報入力部１１１０は、情報入力画面１１１１の栽培プロセス指定フィールド１４０１において栽培プロセスの識別子を指定する（例えば複数のプロセスの中からプロセスＢを選択する）。または、フィールド１４０２，１４０３，１４０４の少なくとも一部において入力を受け付けることで、当該入力に基づいて入力情報に一致又は類似する栽培プロセスが指定されてもよい。そして、情報入力画面１１１１のＳｅｔボタン１４０６を押下すると、栽培プロセスの情報入力が確定する。
【００９５】
ステップＳ１２０２では、栽培プロセス評価部１１２０は、実施形態１と同様の処理により、栽培プロセスを評価するための評価値を算出する。ステップＳ１２０３では、予測値計算部１１３１は、観察情報１１０１と、作業情報１１０２と、栽培プロセス評価部１１２０により算出された評価値とに基づいて、実施形態１と同様の処理により、農作物の収穫量の予測値を算出する。ステップＳ１２０４では、予測値記憶部１１３２は、予測値計算部１１３１により算出された収穫量の予測値と、栽培プロセスとを関連付けて記憶する。
【００９６】
そして、複数の栽培プロセスが指定されている場合、ステップＳ１２０５において、ステップＳ１２０１からステップＳ１２０４の処理を繰り返すことで、ループ処理により各栽培プロセスについて同様の処理を実行する。なお、１つの栽培プロセスが指定されていた場合にはループ処理を行わずにスキップする。
【００９７】
ステップＳ１２０６では、予測値表示部１１３３は、ループ処理の完了後、Ｄｉｓｐボタン１４０７の押下に応じて、予測値記憶部１１３２により記憶されている情報に基づいて、図１５のような表示形態で栽培プロセスごとに収穫量の予測値を表示する。
【００９８】
以上説明したように、本実施形態では、栽培プロセスごとに収穫量の予測値を比較表示する。これにより、どの栽培プロセスが収穫量の向上に寄与するのかを把握することが可能となる。
【００９９】
＜変形例＞
上述の各実施形態では、栽培プロセスを評価するための評価値として収穫効率係数Ｅを算出する例を説明した。しかしながら、収穫効率係数Ｅに代えて、他の変数を評価値として算出してもよい。例えば、評価値は、単位面積あたりの農作物の数、または単位農作物あたりの実の数、または単位農作物あたりの実の重さ、または１つの実の重さの平均値であってもよい。
【０１００】
また、上述の各実施形態では、被害値評価テーブルを用いて被害値を決定する例を説明したが、機械学習によって取得されたモデルを用いて被害値を決定してもよい。
【０１０１】
また、上述の各実施形態では、観察情報または作業情報の有無およびその順序に基づいて栽培プロセスを判定する例を説明したが、観察や作業の時期、回数、間隔など、他のタイミング情報を用いて栽培プロセスを判定してもよい。
【０１０２】
また、栽培プロセスは観察情報及び作業情報の有無およびその順序に基づく組み合わせで構成されているため、考慮すべき情報が増えると組み合わせの数が膨大になる。そこで、図１７（ａ）乃至図１７（ｃ）、図１９（ａ）乃至図１９（ｃ）の被害値評価テーブルには、代表的な栽培プロセスを定義してもよい。そして、実際の栽培プロセスと代表的な栽培プロセスとの類似度に応じて、ある程度類似するものを同じ栽培プロセスとして判定を行うように構成してもよい。
【０１０３】
また、収穫量の予測値や収穫量被害などの各種情報を表示する場合、予測装置が備える表示部に表示してもよいし、予測装置とは別体の表示装置へ情報を送信し、当該別体の表示装置に表示してもよい。
【０１０４】
また、上述の各実施形態では、区画の収穫量の予測値を求める計算式として、式（１）を使用する例を説明したが、他の計算式を用いてもよい。例えば、式（４）のように、観察値ａ、作業値ｂ、及び栽培プロセスの評価値ｃを引数とし、予測値算出関数ｆ４に従って区画の収穫量の予測値Ｙを算出してもよい。観察値ａ、作業値ｂ、評価値ｃはそれぞれ０〜１の値である。
【０１０５】
【数４】
2020077124.tif 000006
【０１０６】
ここで、ｆ４は、例えばｆ４＝Ｙ２×ａ×ｂ×ｃである。Ｙ２は、例えば直近数年間で最も多かった収穫量の値である。或いは、数年間の平均値や、全年数の平均値などを用いてもよい。例えばＹ２＝５００ｋｇであったとする。
【０１０７】
観察値ａは、例えば観察情報における観察内容が降雨であり、実際の降雨量と、適切な降雨量の推奨値Ｘ１との差異に基づいて決定される値である。例えば、横軸に降雨量ｕ、縦軸に観察値ａを定義し、ｕ＝Ｘ１でａ＝１（最大値）となるような、上に凸の関数を用意しておき、降雨量ｕの値に応じて観察値ａを決定する。当該関数は、ｕ＝０でａ＝０、ｕ＝Ｘ１でａ＝１、ｕ＝推奨値の所定倍（例えば２倍）の値でａ＝０となるような上に凸の関数である。降雨量ｕが推奨値Ｘ１より多くても少なくても、推奨値から離れる程、ａの値は次第に１よりも小さくなって０に近づく。例えば観察値ａ＝０．９５が得られたものとする。
【０１０８】
作業値ｂは、例えば作業情報における作業内容が剪定であり、剪定の作業結果を、推奨される教示データと比較して、作業値ｂを取得する。例えば剪定の作業結果を撮影して、撮影情報に基づいて教示データとの類似度を算出し、類似度に応じて０〜１の間の作業値ｂを決定する。作業値ｂが１に近いほど教示データに近い理想的な選定作業が行われていることを意味し、従って収穫量の予測値も増えることになる。或いは、剪定の作業結果をユーザが実際に観察した上で０〜１の間の作業値ｂをユーザが決定して入力してもよい。この場合、目視で剪定作業の良否を判定することになる。例えば作業値ｂ＝０．９８が得られたものとする。
【０１０９】
評価値ｃは、例えば、式（２）で求められた０〜１の値の範囲の収穫効率係数Ｅを用いる。例えば評価値ｃ＝０．９が得られたものとする。
【０１１０】
これらの各値から、区画の収穫量予測値Ｙを、Ｙ＝ｆ４（ａ，ｂ，ｃ）＝Ｙ２×ａ×ｂ×ｃ＝５００×０．９５×０．９８×０．９＝４１８．９５ｋｇとして求めることができる。
【０１１１】
なお、観察値ａ及び作業値ｂについて一例を示したが、他の観察内容や作業内容を対象としてもよい。観察結果や作業結果が、推奨される観察内容や作業内容とどの程度差異があるかに基づいて、差異が大きいほど値が０に近づき、差異が小さいほど値が１に近く付くような関数を定義して０〜１の範囲の観察値ａ及び作業値ｂを算出すればよい。
【０１１２】
＜その他の実施形態＞
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【０１１３】
１：予測装置、１１０：情報入力部、１２０：栽培プロセス評価部、１３０：予測部
【図１】
2020077124.tif 000007
【図２】
2020077124.tif 000008
【図３】
2020077124.tif 000009
【図４】
2020077124.tif 000010
【図５】
2020077124.tif 000011
【図６】
2020077124.tif 000012
【図７】
2020077124.tif 000013
【図８】
2020077124.tif 000014
【図９】
2020077124.tif 000015
【図１０】
2020077124.tif 000016
【図１１】
2020077124.tif 000017
【図１２】
2020077124.tif 000018
【図１３】
2020077124.tif 000019
【図１４】
2020077124.tif 000020
【図１５】
2020077124.tif 000021
【図１６】
2020077124.tif 000022
【図１７】
2020077124.tif 000023
【図１８】
2020077124.tif 000024
【図１９】
2020077124.tif 000025