(57)【要約】解析データパイプライン化システム１は、気象センサ５０を用いて観測された環境センシングデータを配信するSOS APIサーバ４０と、リクエストがあった場合には、SOS APIサーバ４０から環境センシングデータを自動的に取得して、所定の解析を行う解析サーバである作物モデルAPIサーバ２０及び気象ジェネレータAPIサーバ３０と、所定のアプリケーションを実行すると共に、当該アプリケーションを用いてユーザから高度解析の要求があった場合に、解析サーバより解析結果を取得してこれを表示する端末装置１０とを備える。これらのAPIを連鎖的に呼び出すことにより、農業分野における環境センシングデータ取得から高度解析までを実現できる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
屋外の環境センシングデータ取得から高度解析までを行う解析データパイプライン化システムであって、
当該解析データパイプライン化システムは、
観測センサを用いて観測された環境センシングデータを配信する観測データ配信サーバと、
リクエストがあった場合には、前記観測データ配信サーバから環境センシングデータを自動的に取得して、所定の解析を行う解析サーバと、
所定のアプリケーションを実行すると共に、当該アプリケーションを用いてユーザから高度解析の要求があった場合に、前記解析サーバより解析結果を取得して、これを表示する端末装置と、を備え、
前記観測データ配信サーバ、前記解析サーバ、及び前記端末装置はウェブネットワーク介して接続され、
前記観測データ配信サーバ、前記解析サーバ、及び前記端末装置はAPI（Application Programming Interface）に基づいて連鎖することで、前記環境センシングデータ取得から高度解析までのパイプライン化処理を行う、ことを特徴とする解析データパイプライン化システム。
【請求項２】
前記観測データ配信サーバは、少なくとも前記観測センサによる観測データの計測結果を配信するサービスであるSOS（Sensor Observation Service）を提供する国際標準Web APIを用い、
この観測データ配信サーバは、APIに基づく指令を作成して、当該指令を前記観測センサに送信し、
前記観測センサは、当該指令を受けた場合に計測結果を前記観測データ配信サーバに返信する、ことを特徴とする請求項１記載の解析データパイプライン化システム。
【請求項３】
前記解析サーバは、複数あり、
前記端末装置、前記解析サーバ、及び前記観測データ配信サーバは、予め定義されたAPIを連鎖的に呼び出すことにより、パイプライン化処理をして、前記環境センシングデータ取得から高度解析までを行う、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の解析データパイプライン化システム。
【請求項４】
前記屋外の環境センシングデータは農業に関するデータであって、
前記解析サーバは、少なくとも、前記観測データ配信サーバから取得する過去の気象データの基づいて将来の気象シナリオを生成するためのAPIを提供する気象ジェネレータAPIサーバと、当該気象シナリオを基に将来の作物シナリオを作成するためのAPIを提供する作物モデルAPIサーバと、を備える、ことを特徴とする請求項２又は３に記載の解析データパイプライン化システム。
【請求項５】
前記作物モデルAPIサーバは、APIを用いて気象ジェネレータAPIサーバと連鎖し、
前記気象ジェネレータAPIサーバは、APIを用いて前記SOSを提供する国際標準Web APIたるSOS APIサーバと連鎖している、ことを特徴とする請求項４に記載の解析データパイプライン化システム。
【請求項６】
前記端末装置は、前記アプリケーションを用いてユーザから作物シナリオの要求がある場合には、前記作物モデルAPIサーバに対してAPIに基づく作物シナリオ作成指令を送信し、
前記作物モデルAPIサーバは、当該作物シナリオ作成指令を受信した場合には、前記気象ジェネレータAPIサーバに対してAPIに基づく気象シナリオの作成指令をし、
前記気象ジェネレータAPIサーバは、当該気象シナリオ作成指令を受信した場合には、前記観測データ配信サーバに対してAPIに基づく気象データの作成指令をし、
前記観測データ配信サーバは、当該気象データの作成指令を受信した場合には、緯度経度情報に基づいて、前記気象ジェネレータAPIサーバに対して環境センシングデータを返信する、ことを特徴とする請求項５記載の解析データパイプライン化システム。
【請求項７】
前記気象ジェネレータAPIサーバは、当該気象データを受信した場合には、気象シナリオを作成して前記作物モデルAPIサーバに返信し、
前記作物モデルAPIサーバは、当該気象シナリオを受信した場合には、この気象シナリオを用いて作物シナリオを作成して前記端末装置に返信し、
前記端末装置は、前記作物シナリオを解析して結果をGUI(Graphical User Interface)表示する、ことを特徴とする請求項６記載の解析データパイプライン化システム。
【請求項８】
前記観測データ配信サーバと前記観測センサとは、サーバ、アクセス手段、メタデータ、フォーマット、測定の単位、各名称のデータのうちの少なくとも１つは共通のAPIが定義されている、ことを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の解析データパイプライン化システム。
【請求項９】
前記解析サーバは、さらに、病害虫に関する情報を生成するためのAPIを提供する病害虫情報サービスAPIサーバと、土壌に関する情報を生成するためのAPIを提供する土壌プロファイルサービスAPIサーバと、を備える、ことを特徴とする請求項４記載の解析データパイプライン化システム。
【請求項１０】
前記端末装置は、
ユーザから入力を受け付ける入力部と、
前記環境センシングデータに基づく解析を行うための前記アプリケーションを実行するアプリケーション実行部と、
前記入力部を介してユーザから高度解析の要求がある場合には、前記解析サーバに対してのAPIに基づく解析リクエスト指令を生成するAPIリクエスト生成部と、
前記リクエスト指令を前記解析サーバに送信する送受信部と、
前記解析サーバから解析結果を取得した場合に、当該解析結果をウェブブラウザで表示する演算を行う演算部と、を備え、
前記解析サーバは、
前記解析リクエスト指令を受けた場合には、前記観測データ配信サーバに対してAPIに基づくデータリクエスト指令を生成するAPI処理部と、
前記端末装置から前記解析リクエスト指令を受けると共に、前記データリクエスト指令を前記観測データ配信サーバに送信する送受信部と、
前記観測データ配信サーバから環境センシングデータを取得した場合に、当該環境センシングデータを解析するプログラムを実行するプログラム実行部と、を備える、ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の解析データパイプライン化システム。
【請求項１１】
屋外の環境センシングデータ取得から高度解析までを行う解析データパイプライン化システムに用いる解析プログラムであって、
当該解析データパイプライン化システムは、
観測センサを用いて観測された環境センシングデータを配信する観測データ配信サーバと、
リクエストがあった場合には、前記観測データ配信サーバから環境センシングデータを自動的に取得して、所定の解析を行う解析サーバと、
所定のアプリケーションを実行すると共に、当該アプリケーションを用いてユーザから高度解析の要求があった場合に、前記解析サーバより解析結果を取得して、これを表示する端末装置と、を備え、
前記観測データ配信サーバ、前記解析サーバ、及び前記端末装置はウェブネットワーク介して接続され、
前記観測データ配信サーバ、前記解析サーバ、及び前記端末装置はAPI（Application Programming Interface）に基づいて連鎖することで、前記環境センシングデータ取得から高度解析までのパイプライン化処理を行うステップを含む、ことを特徴とする解析データパイプライン化システムに用いる解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、農業予測、災害予測分野など屋外における環境センシングデータ取得から高度解析までの解析データパイプライン化システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
我が国の農業分野においては、大規模経営体を中心に生産管理の効率化等の有力な手段として情報通信技術（IT:Information Technology）の利活用が進んでいる。特に、近年においては、あらゆるモノがインターネットにつながり社会の変革を促すIoT（Internet of Things）などの普及により農業環境データの量は成長しており、例えば農業分野にもビックデータ利活用が急激に進展し、農業IT産業が急速に広がりつつある。【０００３】
一方においては、我が国の農業尾担い手の高齢化が進む中で、人手不足が深刻になるなど、様々な課題に直面しており、ITや人工知能（AI）などを活用し、省力化、収量・品質の向上など生産性の飛躍的な向上、人材育成を図ることが重要となっている。【０００４】
従って、これらの変化に伴って、異なる農業IT システム間でデータを共有・比較するなど、いわゆる、農業情報の相互運用性・可搬性の確保に対するニーズが急速に高まっている。また、農業情報の相互運用性・可搬性が確保されれば、農業IT システムから得られた情報をビッグデータ解析することにより、新サービスや新事業の創出につながることも期待される。【０００５】
このような状況下において、日本政府も農業ビックデータの利活用の枠組みをガイドラインとして整備し、併せて、海外からも注目が集まる我が国農業の優れたノウハウがビックデータとして活用される際の留意点を世界に先駆けて整備した（例えば、非特許文献１参照）。本ガイドラインは、農業情報の相互運用性・可搬性の確保を目的として標準化を行ったものあり、国内の農業IT システムとデータ交換を行うためのインタフェースについて、リファレンスモデルを提示することで、データ交換のプロセスの容易化を図るものである。これにより、システム間でのデータ連携の促進を通してデータの相互運用性・可搬性が確保され、農業以外の分野とのデータ連携が容易になると考えられる。また、研究開発から生産現場、さらには店頭までが同じガイドラインを基盤とすることで、産学官が連携した我が国農業IT産業の連携効果の促進、IT化された農業機材やソリューションを輸出する新たな農業ITビジネスの展開が期待できる。【０００６】
ところで、農業関連情報の利用に関しては、例えば、圃場におけるフィールドセンサなどの設置やデータ収集・公開までの複雑・煩雑な手間を必要としない観測システムや観測ステーションが開示されている（例えば、特許文献１参照） 。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１０−４９５６０号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】“＜H28-GL2＞農業ITシステムで用いる環境情報のデータ項目に関する個別ガイドライン（本格運用版）、本多潔（ガイドライン原案作成）: 首相官邸、政策会議、高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部（ＩＴ総合戦略本部）、新戦略推進専門調査会分科会”[平成２９月１２月１０日検索]、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/senmon_bunka/nougyou.html＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、「農業情報の相互運用性・可搬性が確保して、農業IT システムから得られた情報をビッグデータ解析」と一口でいっても、実際にはこれは容易にできることではない。その理由を以下説明する。【００１０】
第一の理由として、農業IT システムから得られたビッグデータの解析、例えば、作物収量予測、気象予測などの予測解析は高いレベルで多様な農業関連専門性を要求する。【００１１】
従来より、農業従事者は、常に様々な農業環境に関連する予測情報を必要としている。例えば、気象変化に対応する最適の植え付け日はいつなのか、いつ植え付ければ最大の収量が予測されるのか、エルニーニョの影響はどれぐらいなのか、肥料の量を変更したら収量にどのように影響が出るのか、高額な高機能農業機械を用いて素早く植え付けるべきか、いつ花が開花するのか（それによって実が付く時期が予測できる、害虫、農薬対策など）、倉庫の管理会社はいつぐらいに農家からコメが集荷されるのか、などである。【００１２】
しかしながら、いくら農業環境に関連するビックデータがあるからといっても、高度な専門知識がないと正確な情報解析はできないのが実情である。特に、農業環境データ取得から解析までのデータ処理パイプライン化の構築は、分析の効率化を確保するために非常に重要になってきており、また、データの価値を高めることに繋がるが、これを構築することは容易なことではない。【００１３】
第二の理由としては、現状では各センサから提供される観測データに関しては、サーバ、アクセス手段、メタデータ、フォーマット、測定の単位、各名称などは全く統一されておらず、農業情報の相互運用性・可搬性が確保はできていない。【００１４】
例えば、図２６に示すように、従来の農業データ解析システム１００においては、複数のセンサーを備えた観測ステーション（フィールドセンサ１０１）が圃場に設置されてネットワークに接続されている。このフィールドセンサ１０１は、気温、湿度、雨量、日射量、風量などの気象データを収集する各種センサと、作物の生育状況などを観測するカメラセンサなどを備え、WWWプロトコルにより観測されたデータを公開している。これにより、Webブラウザを用いて、そのフィールドセンサの置かれた遠隔地の気象データを参照・収集することができるように想定されている。【００１５】
しかしながら、実際問題として、各フィールドセンサ１０１のサーバ、アクセス手段、メタデータ、フォーマット、測定の単位、名称などのデータは全く統一されておらず、各センサや各社ごとにバラバラである。このため、端末装置１０２においてセンサ情報を取得するには、各センサ１０１に合わせたソフトウェアのインストール作業、センサ情報を読み込むためのフォーマット変換作業など必要となり、技術者は多大な手間を要している。このような状況下では農業環境データの相互運用性・可搬性の確保が難しく、ひいては、農業環境データの取得・解析が困難となっている。【００１６】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、従来はバラバラであった農業環境データの相互運用性を確保して統合すると共に、農業分野における環境センシングデータ取得から高度解析までの解析データパイプライン化システ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】
【００１７】
上記目的を達成するために本発明は、屋外の環境センシングデータ取得から高度解析までを行う解析データパイプライン化システムであって、当該解析データパイプライン化システムは、観測センサを用いて観測された環境センシングデータを配信する観測データ配信サーバと、リクエストがあった場合には、前記観測データ配信サーバから環境センシングデータを自動的に取得して、所定の解析を行う解析サーバと、所定のアプリケーションを実行すると共に、当該アプリケーションを用いてユーザから高度解析の要求があった場合に、前記解析サーバより解析結果を取得して、これを表示する端末装置と、を備え、前記観測データ配信サーバ、前記解析サーバ、及び前記端末装置はウェブネットワーク介して接続され、前記観測データ配信サーバ、前記解析サーバ、及び前記端末装置はAPI（Application Programming Interface）に基づいて連鎖することで、前記環境センシングデータ取得から高度解析までのパイプライン化処理を行う、ことを特徴とする。【００１８】
この解析データパイプライン化システムにおいて、前記観測データ配信サーバは、少なくとも前記観測センサによる観測データの計測結果を配信するサービスであるSOS（Sensor Observation Service）を提供する国際標準Web APIを用い、この観測データ配信サーバは、APIに基づく指令を作成して、当該指令を前記観測センサに送信し、前記観測センサは、当該指令を受けた場合に計測結果を前記観測データ配信サーバに返信することが好ましい。【００１９】
この解析データパイプライン化システムにおいて、前記解析サーバは、複数あり、前記端末装置、前記解析サーバ、及び前記観測データ配信サーバは、予め定義されたAPIを連鎖的に呼び出すことにより、パイプライン化処理をして、前記環境センシングデータ取得から高度解析までを行うことが好ましい。   【００２０】
この解析データパイプライン化システムにおいて、前記屋外の環境センシングデータは農業に関するデータであって、前記解析サーバは、少なくとも、前記観測データ配信サーバから取得する過去の気象データの基づいて将来の気象シナリオを生成するためのAPIを提供する気象ジェネレータAPIサーバと、当該気象シナリオを基に将来の作物シナリオを作成するためのAPIを提供する作物モデルAPIサーバと、を備えることが好ましい。【００２１】
この解析データパイプライン化システムにおいて、前記作物モデルAPIサーバは、APIを用いて気象ジェネレータAPIサーバと連鎖し、前記気象ジェネレータAPIサーバは、APIを用いて前記SOSを提供する国際標準Web APIたるSOS APIサーバと連鎖していることが好ましい。【００２２】
この解析データパイプライン化システムにおいて、前記端末装置は、前記アプリケーションを用いてユーザから作物シナリオの要求がある場合には、前記作物モデルAPIサーバに対してAPIに基づく作物シナリオ作成指令を送信し、前記作物モデルAPIサーバは、当該作物シナリオ作成指令を受信した場合には、前記気象ジェネレータAPIサーバに対してAPIに基づく気象シナリオの作成指令をし、前記気象ジェネレータAPIサーバは、当該気象シナリオ作成指令を受信した場合には、前記観測データ配信サーバに対してAPIに基づく気象データの作成指令をし、前記観測データ配信サーバは、当該気象データの作成指令を受信した場合には、緯度経度情報に基づいて、前記気象ジェネレータAPIサーバに対して環境センシングデータを返信することが好ましい。【００２３】
この解析データパイプライン化システムにおいて、前記気象ジェネレータAPIサーバは、当該気象データを受信した場合には、気象シナリオを作成して前記作物モデルAPIサーバに返信し、前記作物モデルAPIサーバは、当該気象シナリオを受信した場合には、この気象シナリオを用いて作物シナリオを作成して前記端末装置に返信し、前記端末装置は、前記作物シナリオを解析して結果をGUI(Graphical User Interface)表示することが好ましい。【００２４】
この解析データパイプライン化システムにおいて、前記観測データ配信サーバと前記観測センサとは、サーバ、アクセス手段、メタデータ、フォーマット、測定の単位、各名称のデータのうちの少なくとも１つは共通のAPIが定義されていることが好ましい。【００２５】
この解析データパイプライン化システムにおいて、前記解析サーバは、さらに、病害虫に関する情報を生成するためのAPIを提供する病害虫情報サービスAPIサーバと、土壌に関する情報を生成するためのAPIを提供する土壌プロファイルサービスAPIサーバと、を備えることが好ましい。【００２６】
この解析データパイプライン化システムにおいて、前記端末装置は、ユーザから入力を受け付ける入力部と、前記環境センシングデータに基づく解析を行うための前記アプリケーションを実行するアプリケーション実行部と、前記入力部を介してユーザから高度解析の要求がある場合には、前記解析サーバに対してのAPIに基づく解析リクエスト指令を生成するAPIリクエスト生成部と、前記リクエスト指令を前記解析サーバに送信する送受信部と、前記解析サーバから解析結果を取得した場合に、当該解析結果をウェブブラウザで表示する演算を行う演算部と、を備え、前記解析サーバは、前記解析リクエスト指令を受けた場合には、前記観測データ配信サーバに対してAPIに基づくデータリクエスト指令を生成するAPI処理部と、前記端末装置から前記解析リクエスト指令を受けると共に、前記データリクエスト指令を前記観測データ配信サーバに送信する送受信部と、前記観測データ配信サーバから環境センシングデータを取得した場合に、当該環境センシングデータを解析するプログラムを実行するプログラム実行部と、を備えることが好ましい。【００２７】
上記課題を解決するために、本発明は、屋外の環境センシングデータ取得から高度解析までを行う解析データパイプライン化システムに用いる解析プログラムであって、当該解析データパイプライン化システムは、観測センサを用いて観測された環境センシングデータを配信する観測データ配信サーバと、リクエストがあった場合には、前記観測データ配信サーバから環境センシングデータを自動的に取得して、所定の解析を行う解析サーバと、所定のアプリケーションを実行すると共に、当該アプリケーションを用いてユーザから高度解析の要求があった場合に、前記解析サーバより解析結果を取得して、これを表示する端末装置と、を備え、前記観測データ配信サーバ、前記解析サーバ、及び前記端末装置はウェブネットワーク介して接続され、前記観測データ配信サーバ、前記解析サーバ、及び前記端末装置はAPI（Application Programming Interface）に基づいて連鎖することで、前記環境センシングデータ取得から高度解析までのパイプライン化処理を行うステップを含む、ことを特徴とする。【００２８】
なお、本発明は、このような解析データパイプライン化システムとして実現することができるだけでなく、このような解析データパイプライン化システムを構成する装置が備える特徴的な手段をステップとする解析方法として実現したり、それらのステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現することができる。そして、そのようなプログラムは、ＵＳＢなどの記録媒体やインターネット等の伝送媒体を介して配信することができるのは言うまでもない。
【発明の効果】
【００２９】
本発明に係る解析データパイプラインシステムは、観測センサを用いて観測された環境センシングデータを配信するSOS APIサーバと、リクエストがあった場合には、SOS APIサーバから環境センシングデータを自動的に取得して、所定の解析を行う解析サーバである作物モデルAPIサーバ及び気象ジェネレータサーバと、所定のアプリケーションを実行すると共に、当該アプリケーションを用いてユーザから高度解析の要求があった場合に、解析サーバより解析結果を取得してこれを表示する端末装置とを備える。そして、これらのAPIを連鎖的に呼び出すことにより、農業分野における環境センシングデータ取得から高度解析までを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の実施の形態に係る解析データパイプライン化システムのシステム構成図である。
【図２】（ａ）及び（ｂ）同上解析データパイプライン化システムに備わる端末装置のアプリケーション使用時のウェブブラウザ画面の一例を示す図である。
【図３】同上端末装置のアプリケーション使用時のウェブブラウザ画面の一例を示す図である。
【図４】（ａ）乃至（ｂ）同上解析データパイプライン化システムの説明図である。
【図５】同上解析データパイプライン化システムの気象解析に用いるNARO 1kmメッシュのデータを説明する図である。
【図６】同上解析データパイプライン化システムを構成するSOS APIサーバに用いるAPIを説明するための図である。
【図７】（ａ）及び（ｂ）同上SOS APIサーバに用いるAPIを説明するための図である。
【図８】同上解析データパイプライン化システムの機能ブロック図である。
【図９】同上解析データパイプライン化システムのシーケンス図である。
【図１０】（ａ）及び（ｂ）同上解析データパイプライン化システムに用いるAPI(特に作物シナリオ要求時)の例を示す図である。
【図１１】同上解析データパイプライン化システムに用いるAPI(特に作物シナリオ要求時)の例を示す図である。
【図１２】（ａ）及び（ｂ）同上解析データパイプライン化システムに用いるAPI(特に気象シナリオ要求時)の例を示す図である。
【図１３】同上解析データパイプライン化システムに用いるAPI(特に気象シナリオ要求時)の例を示す図である。
【図１４】同上解析データパイプライン化システムに用いるAPI(特に気象データ要求及びシミュレーション結果)の例を示す図である。
【図１５】同上端末装置の画面表示（GUI）の一例を示す図である。
【図１６】（ａ）同上解析データパイプライン化システムの解析手順の説明図、（ｂ）同上端末装置での予測結果の表示例を示す図である。
【図１７】同上解析データパイプライン化システムに用いるAPIの作成に用いるPythonの例を示す図である。
【図１８】（ａ）同上解析データパイプライン化システムに用いるAPIの作成に用いるSDKの例を示す図、（ｂ）同上解析データパイプライン化システムに用いるAPIの作成に用いるPythonの例を示す図である。
【図１９】同上端末装置の動作手順を示すフローチャートである。
【図２０】同上解析データパイプライン化システムに備わる作物モデルAPIサーバの動作手順を示すフローチャートである。
【図２１】同上解析データパイプライン化システムに備わる気象ジェネレータAPIサーバの動作手順を示すフローチャートである。
【図２２】同上解析データパイプライン化システムに備わるSOS APIサーバの動作手順を示すフローチャートである。
【図２３】実施の形態の変形例１に係る解析データパイプライン化システムの説明図である。
【図２４】同上解析データパイプライン化システムの説明図である。
【図２５】実施の形態の変形例２に係る解析データパイプライン化システムのシーケンス図である。
【図２６】従来の農業情報取得システムのシステム構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
（実施の形態）
本発明の実施の形態に係る屋外の環境センシングデータ取得から高度解析までの解析データパイプライン化システム（以下、パイプライン化システムと記す）について図面を参照しながら説明する。本パイプライン化システムは、ウェブサーバとして、主として農業環境データの取得から解析までをパイプライン化したものである。
【００３２】
＜全体システム図＞
本実施の形態に係るパイプライン化システム１は、図１に示すように、端末装置１０、作物モデルAPI（Application Programming Interface）サーバ２０、気象ジェネレータAPIサーバ３０、SOS(Sensor Observation Service)APIサーバ４０、及び気象センサ５０がインターネットなどの広域ネットワークを介して接続されて構成されている。
【００３３】
なお、API（Application Programming Interface）とは、あるソフトウェアの機能、管理するデータなどを、他のソフトウェアから呼び出して利用するための手続のことである。APIには様々な種類があり、ITシステムを構築する際に必要不可欠なものであるが、ここでは、異なる農業ITシステム間のデータ連携を想定している。農業ITシステム間のデータ連携において、必ずしもオープンなAPIや決まった手続などが必要となるわけではないが、WEBサービスを介した複数の農業ITシステム間との連携を想定した場合には、事前に手続きが決められたAPIを開発しておく方が望ましい。
【００３４】
端末装置１０は、パイプライン化システム１の利用契約者のパーソナルコンピュータ、スマートフォンなどの端末であり、専用のアプリケーションをインストールして実行し、その結果を画面に表示する。この専用のアプリケーションは、農業環境予測情報の可視化ウェブアプリであって、図２及び図３の画面２，４ａ〜４ｄに示すような、農家などアプリ契約者に対して農業環境予測情報（例えば、営農・気象シナリオなど）をウェブブラウザとしてGUI(Graphical User Interface)表示する。より具体的には、この専用のアプリケーションは、例えば端末装置１０が作物モデルWeb APIサーバ２０からネットワークを介して作物シナリオを取得し、この作物シナリオに基づいて、将来における作物予測情報を分かりやすいGUIで表示する。
【００３５】
端末装置１０にインストールされる専用のアプリケーションプログラムは、例えば農協から依頼を受けたソフト開発会社などが作成したアプリであり、農業経営者、農業法人など契約者に提供される。本願発明においては、ソフト開発会社に作物モデルAPI、気象ジェネレータAPIを準備することで、従来はデータがバラバラに存在し、自社ではとても解析が困難であった農業環境情報をソフト開発会社が容易に得ることができる。従って、本実施の形態に係るWeb APIを利用することで、ソフト開発会社は、従来は不可能であった様々な農業環境予測用アプリケーションプログラムの作成を行うことができるようになる。
【００３６】
なお、GUIはパイプラインを利用するユーザ選択次第であり、GUIの設計は利用者に基本的に任されている。過去の気象データを表示したり、詳細な予測情報を独自の表示方法で表示する。本発明は、その表示の元となるデータをパイプライン化システム１を利用して容易に得られることが特徴である。
【００３７】
作物モデルAPIサーバ（解析サーバ）２０は、端末装置１０からHttpのリクエスト形式で作物予測の作物シナリオ作成指令があった場合に、気象ジェネレータWeb APIサーバ３０から気象シナリオを取得して、この気象シナリオを元に作物の成長をシミュレーション（Crop SIM）するためのAPIを提供する。典型的な、作物モデルAPIサーバ２０において行うシミュレーションというのは、例えば１００個の気象シナリオ、品種、位置情報に基づいて作付け日と収量予測との関係(作物シナリオ)を１００個予測する。しかし、作物モデルAPIサーバ２０は複数あってそれぞれ出力できるものは異なり、作物シナリオの他、葉面積指数(LAI, Leaf Area Index)、バイオマス、蒸発散量、窒素の動き、土壌水分などをDailyで計算・提供する。
【００３８】
なお、Web APIとは、コンピュータプログラムの提供する機能を外部の別のプログラムから呼び出して利用するための手順・規約（API）の類型の一つで、Http(Hypertext Transfer Protocol)などのwebの技術を用いて構築されたものである。Web APIで定義された所定機能を公開しているサーバに対して、他の端末装置からインターネットを介してHttpのリクエスト形式で依頼内容を送信すると、この処理結果がHttpのレスポンス形式で依頼元の端末装置へ返信されてくる。この送受信されるデータの形式はAPIによって様々だが、webでよく用いられるXML(Extensible Markup Language)やHTML(HyperText Markup Language)、JSON(JavaScript（登録商標） Object Notation)、各種の画像ファイル形式などが主に用いられる。このようなWeb APIを利用することで、様々な新サービスを提供できる可能性がある。
【００３９】
気象ジェネレータ（WEGN）APIサーバ（解析サーバ）３０は、過去の気象データに基づいて将来の気象シナリオを作るためのAPIを提供する。
【００４０】
SOS(Sensor Observation Service) APIサーバ（観測データ配信サーバ）４０は、国際標準Web APIであり、気象センサ５０などによる観測データ（環境センシングデータ）に関し、気象センサ５０の使用・設置状況のメタデータ及び計測結果を配信するサービスを提供するAPIである。ここで、SOSとは、センサーなどによる観測データに関し、センサーの仕様・設置状況のメタデータ及び計測結果を配信するサービスである。共通のデータフォーマット・APIが定義されているために、センサー間のデータ連携について相互運用性の確保が可能となっている。
【００４１】
また、SOS APIサーバ４０は、例えば、プラットフォームとしてCloudSense, NARO Agentなどを用いることで効率化を図る。本実施の形態では、主としてNARO１ｋｍメッシュ、ローカルセンサーのSOS APIを用いた相互運用性を有し、気象ジェネレータAPIサーバ３０から気象データのリクエスト要求が来た場合に、その緯度経度に対応した過去の気象データを与えるAPI となっている。
【００４２】
気象センサ５０は、例えば各種センサを備えたフィールドセンサーであり、SOSプロトコルを実装した小型で低消費電力のコンピュータを備えている。このSOSプロトコルは、センサーに係る構成やデータなどを送信するためのセンサ用通信プロトコルである。このSOSプロトコルに基づいて、SOS  APIサーバ４０と気象センサ５０との通信セッションを確立して、観測データに関するセンサMLのファイルの送受信を行うことができる。
【００４３】
なお、SOS  APIサーバ４０に提供される各種従来の環境データベース（図４参照）は多岐に亘り、例えば、NARO作土層DB、Global HC27,WISE、NARO 1km Mesh、Meteo Crop DB、水位センサ、圃場バルブ、予察情報履歴などがある。また、例えば図５はNARO 1km Meshデータに関し、日本の地形の1kmメッシュの現在や過去の気象データを提供している。
【００４４】
気象センサー５０は、例えば圃場において設置されたフィールドセンサーであり、このフィールドセンサーは、気温、湿度、雨量、日射量、風量などの気象データを収集する各種センサと、作物の生育状況などを観測するカメラセンサなどを備える。
【００４５】
すなわち、解析データパイプライン化システム１は、観測センサ（気象センサ５０）を用いて観測された環境センシングデータを配信する観測データ配信サーバ（SOS APIサーバ４０）と、リクエストがあった場合には、観測データ配信サーバから環境センシングデータを自動的に取得して、所定の解析を行う解析サーバ（作物モデルAPIサーバ２０、及び気象ジェネレータAPIサーバ３０）と、所定のアプリケーションを実行すると共に、当該アプリケーションを用いてユーザから高度解析の要求があった場合に、解析サーバより解析結果を取得して、これを表示する端末装置１０と、を備える。そして、観測データ配信サーバ、解析サーバ、及び端末装置１０はウェブネットワーク介して接続され、APIに基づいて連鎖することで、屋外の農業や災害に関する環境センシングデータ取得から高度解析までのパイプライン化処理を行うものである。
【００４６】
＜SOS  APIサーバ４０が気象データを取得する手順＞
ここで、SOS APIサーバ４０が気象データを取得する手順に関して図６及び図７を参照しながら説明する。本実施の形態に係るパイプライン化システム１においては、特に屋外の気象センサ５０などのデータを使って、従来はバラバラだった観測データを相互運用性（interoperability）、互換性を確保して、SOS APIサーバ４０が環境データを取得することを可能としている。なお、ここでは、SOS APIサーバ４０における３つのAPIを例示する。
【００４７】
SOS の環境情報のデータ連携に係るインタフェースには、「（１）サービス利用条件のメタ情報取得のためのAPI」、「（２）センサーの仕様及び計測条件のメタ情報を取得するためのAPI」及び「（３）計測結果のメタ情報及びトランザクションデータを取得するためのAPI」の３つのAPI が存在する。
【００４８】
（１）サービス利用条件のメタ情報取得のためのAPI
SOS のAPI であるGetCapabilities を利用する。サービス利用条件のメタ情報の項目については、例えば、上述した政策会議における環境情報のデータ項目ガイドラインの「３．２．１ サービス利用条件」のとおりである。API であるGetCapabilities に対し、入力としてGetCapabilities フォーマットで作成されたxml を送信すると、出力としてCapabilities フォーマットで作成されたxml が得られる。気象ジェネレータAPIサーバ３０がメタ情報を取得するAPI のイメージを図６に示す。
【００４９】
（２）センサーの仕様及び計測条件のメタ情報を取得するためのAPI
SOS のAPI であるDescribeSensor を利用する。センサーの仕様及び計測条件のメタ情報の項目については、例えば、上述した政策会議における環境情報のデータ項目ガイドラインの「３．２．２ センサーの仕様及び計測条件」に記載のとおりである。API であるDescribeSensor に対し、入力としてDescribeSensor フォーマットで作成されたxml を送信すると、出力としてSensor Model Language フォーマットで作成されたxml が得られる。SOS APIサーバ４０がセンサーの仕様及び計測条件のメタ情報を取得するAPI のイメージを図７（ａ）に示す。
【００５０】
（３）計測結果のメタ情報及びトランザクションデータを取得するためのAPI 
SOS のAPI であるGetObservation を利用する。計測結果のメタ情報の項目については、上述した政策会議における環境情報のデータ項目ガイドラインの「３．２．３ 計測結果」に記載のとおりである。API であるGetObservation に対し、入力としてGetObservation フォーマットで作成されたxml を送信すると、出力としてObservations & Measurements フォーマットで作成されたxml が得られる。SOS APIサーバ４０が気象センサ５０の計測結果のメタ情報及びトランザクションデータを取得するAPI のイメージを図７（ｂ）に示す。
【００５１】
このように、これらのAPI（GetCapabilities、DescribeSensor、GetObservation）を用いることにより、SOS  APIサーバ４０は、気象ジェネレータAPIサーバ３０側からの要求がある場合に、緯度経度や日時情報などに基づいて過去の計測気象データを即時に気象ジェネレータAPIサーバ３０側に返答することができる。
【００５２】
また、このように、SOS  APIサーバ４０と気象センサ５０との間は、各センサーのサーバ、アクセス手段、メタデータ、フォーマット、測定の単位、各名称などのデータは上述したガイドラインに基づいて共通化され、共通のAPIが定義されている。このために、クライアントはデータの特質を正確に理解でき、センサー間のデータ連携について相互運用性の確保が可能となっている。
【００５３】
＜機能ブロック図＞
次に、本実施の形態に係るパイプラン化システム１の各処理部の機能ブロック図を図８を参照しながら説明する。
【００５４】
端末装置１０は、上述のように、パーソナルコンピュータ等の端末であり、ユーザから入力を受け付けるキーボードなどの入力部１１、例えば農業に関する環境センシングデータに基づく解析を行うための専用アプリケーションをＷｅｂブラウザで実行するアプリケーション実行部１２、入力部１１を介してユーザから環境データの解析要求がある場合には、作物モデルAPIサーバ２０に対しての作物シナリオ生成指令を生成するAPIリクエスト生成部１３、リクエスト指令（作物シナリオ生成指令）を作物モデルAPIサーバ２０に送信する送受信部１４、作物モデルAPIサーバ２０から解析結果を取得した場合に当該解析結果に基づいてGUI表示処理を行う演算部１５、及び記憶部１６を備える。
【００５５】
より詳細には、アプリケーション実行部１２は、アプリケーションによる実行結果を画面に表示するために使用するＷｅｂブラウザを実行する。APIリクエスト生成部１３は、入力部１１を介したユーザからの入力に応じて、作物モデルAPIサーバ２０で動作するプログラムに対して、Httpプロトコル経由で処理要求（Httpリクエスト）を行う。送受信部１２から送信されるHttpリクエストの際のデータ形式は、例えばXMLである。
【００５６】
送受信部１４は、リクエスト指令に基づく作物モデルAPIサーバ２０での実行結果を作物モデルAPIサーバ２０側から、応答（Httpレスポンス）として受け取る。演算部１５は、作物モデルAPIサーバ２０側から受け取ったXMLを解釈して、作物シナリオの結果を演算して、ユーザに分かりやすい形のGUIで液晶などの表示部に表示する処理を行う。
【００５７】
記憶部１６は、メモリであり、例えば、アプリケーションを実行するための利用契約者ＩＤ、パスワード、及びその利用者情報などが格納される。
【００５８】
作物モデルAPIサーバ２０は、端末装置１０からのHttpリクエストに従って、XMLを生成して返信する。また、指定されたWeb API（Crop Model API）を使ってデータを検索、演算、生成して、これをXMLなどのデータ形式にして端末装置１０に返す処理を行う。具体的には、作物モデルAPIサーバ２０は、例えば、サーバやワークステーション等のコンピュータであり、端末装置１０から解析リクエスト指令を受けた場合には、気象ジェネレータAPIサーバ３０に対してAPIに基づくリクエスト指令（気象シナリオ作成指令）を生成するAPI処理部２１と、端末装置１０からリクエスト指令を受けると共にデータリクエスト指令を気象ジェネレータAPIサーバ３０に送信する送受信部２２と、気象ジェネレータAPIサーバ３０から気象シナリオを取得した場合に、作物シナリオ作成処理を実行するプログラム実行部２３とを備える。
【００５９】
より具体的には、ＡＰＩ処理部２１は、独自に開発したAPIを設定し、APIを解釈して実行するための処理を行う。送受信部２２は、Httpプロトコルに基づいて、端末装置１０や気象ジェネレータAPIサーバ３０との間でデータの送受信を行う。プログラム実行部２３は、アプリケーションプログラムを実行する。ここでアプリケーションプログラムは、作業者が実施する対象である処理を実現するプログラム（Crop Model）である。
【００６０】
なお、気象ジェネレータAPIサーバ３０も、作物モデルAPIサーバ２０と同様の機能を有するＡＰＩ処理部３１、送受信部３２、プログラム実行部３３（気象シミュレーション）とを備える。
【００６１】
＜全体シーケンス図＞
次に、本実施の形態に係るパイプラン化システム１の全体のシーケンスを図９を参照しながら説明する。ここでは、端末装置１０のアプリケーションの利用契約者から、ウェブブラウザを介して、コメなど所定の作物に関する作物シナリオ作成要求がある場合を想定する。
【００６２】
最初に、農家など端末装置１０のアプリケーションの利用契約者は、端末装置１０の専用アプリを立ち上げる。具体的には、例えば、利用農家は、緯度経度と名称、ログイン情報を登録することでシステムにログインできる。ログインすると、過去の気象データ、短期予測データ、予め登録された農家の保有する圃場ごとの収穫量予測結果、実測値などが表示される。また、各圃場の詳細を開くと、収穫量、作付け日、収穫日の予測値の分布が表示される。登録したログイン情報の詳細（プロファイル）を開くと、気象情報予測データ、登録されている圃場の一覧の参照とその登録・削除ができるなどの機能がWebブラウザとしてユーザに提供される。ここでは、端末装置１０のユーザは、特定の情報を指定して将来における作物シナリオ作成依頼をする（ステップＳ１０１）。
【００６３】
利用契約者は、図２や図３に示すようなＧＵＩを用いて、自分の知りたいシナリオ、すなわち、位置情報、日時情報、品種情報、所望する作物シナリオ数などの情報を指定して入力して作物シナリオ作成ボタンなどを押す。すると、端末装置１０のアプリは、HTTPリクエスト形式で、作物シナリオ作成指令を作物モデルAPIサーバ２０側に送信する（作物モデルAPIを呼び出す）（ステップＳ１０２）。この作物シナリオ作成指令におけるデータ形式は、XMLなどの汎用言語で記載されている。
【００６４】
この際に、端末装置１０から送信されるAPIの例を図１０及び図１１に示す。APIは一般にHTTP要求メッセージ群とXMLまたはJSON形式などのメッセージの構造定義で構成されている。図１０（ａ）は各APIに対応するURI patternとHttp methodを示し、図１０（ｂ）は作物シナリオ作成指令を行う際のAPIの詳細となる。図１１は、Crop SIM request(SIMRIM)における入力パラメータと出力形式を示している。生育モデルSIMRIMを提供するAPIを利用して、気象シナリオごとにシミレーションを実行して結果が得られる。
【００６５】
次に、この作物シナリオ作成指令を受け取った作物モデルAPIサーバ２０では、連携するように、この作物シナリオ作成指令におけるAPIを解釈する。そして、作物モデルAPIサーバ２０は、HTTPリクエスト形式で、緯度経度情報、日時、作物シナリオ数に合わせた気象シナリオ作成数などを指定した気象シナリオ作成指令を気象ジェネレータAPIサーバ３０に送信する（WEGN  APIを呼び出す）（ステップＳ１０３）。この気象シナリオ作成指令におけるデータ形式は、XMLなどの汎用言語で記載されている。このデータ形式の例を図１２及び図１３に示す。図１２（ａ）は各APIに対応するURI patternとHttp methodを示し、図１２（ｂ）、図１３は気象シナリオ作成指令を行う際のAPIの詳細となる。
【００６６】
そして、この気象シナリオ作成指令を受け取った気象ジェネレータAPIサーバ３０は、緯度経度に基づいて、過去の気象データを取得すべく、HTTPリクエスト形式で、気象データ要求指令（気象データ作成指令）をSOS  APIサーバ４０側に送信する（ステップＳ１０４）。この気象データ要求指令におけるデータ形式は、XMLなどの汎用言語で記載されている。このデータ形式の例を図１４に示す。
【００６７】
次に、SOS  APIサーバ４０は、指定された緯度経度情報に基づいて、1980年から蓄積されている過去１ｋｍメッシュ(NARO 1kmメッシュ気象情報)やMeteoCropDBに基づく気象データ（日平均気温、日最高温度、日最低気温、日降水量など）、随時更新されている昨日までの気象センサ５０からの最新の気象データなどを、HTTPレスポンスの形式、データ形式XMLで気象ジェネレータAPIサーバ３０に返答する（ステップＳ１０５）。すると、気象ジェネレータAPIサーバ３０は、SOS  APIサーバ４０から、気象データを記述したObservations & Measurements フォーマットで作成されたxml を得る。
【００６８】
そして、気象ジェネレータAPIサーバ３０は、SOS  APIサーバ４０から受信した気象データに基づいて、将来における気象シナリオを指定された数（例えば１００通り）だけ生成する（ステップＳ１０６）。この際に、生成された気象シナリオ結果を図１４に示す。また、生成された気象シナリオは、HTTPレスポンスの形式、データ形式XMLで作物モデルAPIサーバ２０側に自動的に返答するようにプログラミングされている（ステップＳ１０７）。この際、必要であるならば、フォーマット変換処理やメモリ部に対するデータ蓄積処理を行う。
【００６９】
このように、気象ジェネレータAPIサーバ３０は、地域気象・フィールドセンサ（データの）取得をSOS  APIサーバ４０から行い、例えば、過去のデータに基づく平年値としての気象データ、及び当日までの本年のデータ傾向を元にして、気象ジェネレータのプログラムで気象シナリオを作成する。また、気象シナリオのリアルタイム更新なども行うことができる。
【００７０】
なお、本実施の形態の説明においては、気象ジェネレータAPIサーバ３０における気象シナリオ作成においての詳細なアルゴリズムは説明しない。概要を述べると、気象ジェネレータAPIサーバ３０で実行されるプログラムは、NAROの全国１ｋｍメッシュ気象情報における短期予報を考慮した気象シナリオの生成、SOS APIサーバ４０から得られた様々な気象データを組み合わせることにより、気象の不確実性を最大限に抑えた予測シナリオを生成する。また、気象庁が気象予想として中長期予想（季節予報：1か月予報、3ヵ月予報、暖候期予報、寒候期予報など）を提供しており、これらの季節予報を活用することで、気象シナリオの補正・調整が可能となり、より精度の高いシミュレーションが可能となる。
【００７１】
次に、作物モデルAPIサーバ２０は、気象ジェネレータAPIサーバ３０から１００通りの気象シナリオを取得して、１００通りの作物シナリオの作成を行う（ステップＳ１０８）。このことで、作物モデルAPIサーバ２０を利用して、作成された気象シナリオごとに作物シミレーションを実行して結果が得られる。また、別途用意した気象情報で実行することもできる。
【００７２】
そして、作物モデルAPIサーバ２０は、生成した作物シナリオを、HTTPレスポンスの形式、データ形式XMLで端末装置１０に返答する（ステップＳ１０９）。この際、作物モデルAPIサーバ２０は、必要であるならば、フォーマット変換処理やメモリ部に対するデータ蓄積処理を行う。
【００７３】
このように、気象ジェネレータAPIサーバ３０は、緯度経度などを与えると自動的にSOS APIサーバ４０へアクセスして過去の気象データを取得、シナリオを指定数（たとえば１００個）だけ生成する。また、別途用意した過去気象データを与える方法も用意されている。また、作物モデル(CropSIM)APIサーバ２０は気象ジェネレータAPIサーバ３０が用意した気象シナリオを与えるとシミュレーションを実行する。また、別途用意した気象で実行もできる。従って、これらのAPIを連鎖的に呼び出すことにより、環境センシングデータ取得から高度解析までの解析データパイプライン化システム１を構築できる。
【００７４】
なお、従来は、これらのプログラムは単独プログラムとして用意、実行する必要があった。しかしながら、本実施の形態では、気象ジェネレータAPIサーバ３０からSOS APIサーバ４０へのパイプラインはすでに用意されているほか、提供するAPIを２回よぶことで、CropSIM→WGEN→SOSも容易にパイプラインとして構築できる。
【００７５】
また、従来の単独プログラムでは入力するデータのフォーマットもユーザーがいちいちチェック、変換する必要があったが、本願発明に係るAPIではデータフォーマットの変換作業は内部的なAPIで用意、実行されているので、大幅に作業を効率化できる。
【００７６】
最後に、端末装置１０のアプリケーションは、受信した１００の作物シナリオを分析して、例えば、図１６（ｂ）に示すように、植え付け日毎に１００個の収量、Box Plt、一定収量以上・以下の確率提示、農家・農事法人へ分かりやすい操作、表示GUIで提供する（ステップＳ１１０）。端末装置１０のGUIとして表示される作物シナリオの結果の一例を図１５に示す。GUIを用いることで出穂・登熟時期、収量の分布を可視化できる。なお、図１６（ａ）は、本パイプライン化システム１の全体の流れを示しており、これらをWeb APIを活用することにより実現可能としている。
【００７７】
この結果、端末装置１０のユーザは、出穂・登熟時期、収量の分布を可視化するツール（アプリケーション）のプロトタイプのGUI、気象の不確実性が収量に与える影響を数値化・可視化、いつ播種・移植すると高収量・安定（ゲイン）を期待でるのか、いつ播種・移植する低収量・不安定（リスク）の確立が高くなるのか、多圃場に急いで移植するべきか・時間をかけても良いのかなどの情報を可視化して取得できる。その結果、高収量と低リスク、作業日程のバランスを農家や農事法人が判断でき、設定シナリオ（品種、植え付け時期、施肥計画など）に基づいて、リスクを最大限に抑えた作付け計画を立てることが可能となる。なお、日本のコメ農家の１/３が導入とすると、３％の生産額向上となり約１４０億円の経済効果が想定される。
【００７８】
言い換えると、端末装置１０の利用契約者は、単にwebブラウザを開いて欲しい農業環境情報を検索するのみで、パイプライン化されたWeb APIを用いてより正確な気象情報、高度な専門プログラムに基づいた作物シミュレーション結果を得ることができる。そして、その情報を基に、播種、施肥、収穫などの農作業スケジュールの推奨を行い、夫々の収穫予測シミュレーションをたてることができる。すなわち、農業分野における作物予測をWeb APIに基づいてパイプライン化している。具体的には、本パイプライン化システム１において、作物モデルAPIサーバ２０は、気象ジェネレータAPIサーバ３０と連鎖しており、この気象ジェネレータAPIサーバ３０も国際標準のSOS（Sensor Observation Service）APIサーバ４０に連鎖している。
【００７９】
このように、本実施の形態に係るパイプライン化システム１は、気象の不確実性を営農に反映させるための意思決定補助ツールの開発である。従来は、いつ植えるとどのぐらいの収穫量が期待できるか、いつ花が咲くのかなどの作物シミュレーション予測は、高度な専門性を要するために、農家が自分達で結果を出すことはほぼ無理だった。しなしながら、本実施の形態に係る解析データパイプライン化システム１を利用することで、農家は端末装置１０でＷｅｂブラウザを立ち上げて検索するだけで極めて簡単に極めて高度な農業関連情報の予測を取得することが可能になる。
【００８０】
＜SDK＞
なお、APIはどの言語からも呼び出せるが、APIの呼び出しに上述の図１０〜１４に示すようなコードでもよく、また図１７及び図１８に示すようなSDK(Software Development Kit)を用意することでAPIの利用が容易になりプログラムの可読性も向上する。SDKは言語それぞれに用意する必要があるが、上記のコードを関数としてライブラリ化したもので、発明者が提供する。図１８（ｂ）に示すのはpythonでの例であり、SDKを使うとライブラリを１行でインポートしたあと( from agroapi_sdk import * ) 、１行でAPIを実行できる。ユーザが自分用に便利なSDKを自分で用意することもできる。図１８（ａ）には作物シナリオなどを要求する際にSDKを利用する例を示している。
【００８１】
＜各処理部のフロー＞
図１９は、端末装置１０における動作手順を示すフローチャートである。最初に、端末装置１０のアプリケーション実行部１２は、ユーザからの起動処理があるか否かを判定し（S201）、ある場合（S201でYes)には専用アプリケーションを起動して画面表示する（S202）。そして、ユーザから作物シナリオの作成要求がある場合には（S203でYes）、Httpリクエストの形式、XMLファイルのデータ形式で、作物モデルAPIサーバ２０に対してリクエスト作成指令を送信する（S204）。次に、作物モデルAPIサーバ２０から作物シナリオを受信した場合には（S205でYes）、演算部１５において計算処理、グラフィック処理を行ってユーザフレンドリーなGUIとして表示する（S206）。
【００８２】
図２０は、作物モデルAPIサーバ２０における動作手順を示すフローチャートである。最初に、作物モデルAPIサーバ２０のAPI処理部２１は、作物シナリオの作成指令があるか否かを判断し、ある場合には（S301でYes）、Httpリクエストの形式、XMLファイルのデータ形式で、気象ジェネレータAPIサーバ３０に対して気象シナリオ作成指令を送信する（S302）。次に、気象ジェネレータAPIサーバ３０から気象シナリオを受信した場合には（S303でYes）、プログラム実行部２２において作物シナリオを作成し（S304）、フォーマット変換が必要な場合には（S305でYes）フォーマット変換をした後に、Httpレスポンスの形式、XMLファイルのデータ形式で、端末装置１０に作物シナリオを送信する（S307）。一方、フォーマット変換が不要な場合には（S305でNo）フォーマット変換をせずに、Httpレスポンスの形式、XMLファイルのデータ形式で、端末装置１０に作物シナリオを送信する（S306）。
【００８３】
図２１は、本実施の形態に係る気象ジェネレータAPIサーバ３０における動作手順を示すフローチャートである。最初に、気象ジェネレータAPIサーバ３０のAPI処理部３１は、気象シナリオの作成指令があるか否かを判断し、ある場合には（S401でYes）、Httpリクエストの形式、XMLファイルのデータ形式で、SOS APIサーバ４０に対して気象データ要求指令を送信する（S402）。次に、SOS APIサーバ４０から気象データを受信した場合には（S403でYes）、プログラム実行部３２において気象シナリオを作成し（S404）、フォーマット変換が必要な場合には（S405でYes）フォーマット変換をした後に、Httpレスポンスの形式、XMLファイルのデータ形式で、作物モデルAPIサーバ２０に気象シナリオを送信する（S407）。一方、フォーマット変換が不要な場合には（S305でNo）フォーマット変換をせずに、Httpレスポンスの形式、XMLファイルのデータ形式で、作物モデルAPIサーバ２０に気象シナリオを送信する（S406）。
【００８４】
図２２は、本実施の形態に係るSOS APIサーバ４０における動作手順を示すフローチャートである。最初に、SOS APIサーバ４０は、ループ処理として（S501）、予め定期的に気象センサ５０からの観測データを得るためのAPIに基づくget observationを気象センサ５０側に送信し（S501）、観測データを取得し蓄積して（S502）ループ処理を終了する（S504）。また、SOS APIサーバ４０は、気象データ要求指令があるか否かを判断し、ある場合には（S505でYes）、Httpリクエストの形式、XMLファイルのデータ形式で、気象ジェネレータAPIサーバ３０に対して気象データを送信する（S506）。
【００８５】
＜効果＞
以上の説明のように、本実施の形態に係る環境センシングデータ取得から高度解析までの解析データパイプライン化システム１においては、標準AIP、センサ観測サービス（SOS）を通した農業環境データに寄与するクラウドセンス情報プラットフォームを使って互換性・相互運用性（interoperability）を確保している。すなわち、端末装置１０のクライアントは、端末装置１０からの単一のAPIを用いてメタデータ、混成のセンサシステムのデータにアクセスすることができる。気象センサ５０における情報は、上述のガイドラインに基づき、農業情報の互換性・相互運用性を確保し、その結果、クライアントはデータの特質を正確に理解できるようになっている。
【００８６】
また、気象分析や作物シミュレーションなどの解析を実行する作物モデルAPIサーバ２０、気象ジェネレータAPIサーバ３０で用いられるAPIは、SOS APIサーバ４０によりデータを得て、環境センシングデータの解析結果を端末装置１０のユーザに提供することができる。そして、端末装置１０のユーザは、専用アプリを起動することでAPIがそのプロセシングパイプラインを構築するのを呼び出すスクリプト（検索情報）を記述・指定することができる。このように、端末装置１０のアプリケーションのユーザは、要求された解析を実現するための複数のAPIに対して、滝のように落ちる単一のAPIを選択して、プロセシングの連鎖（チェーン）を実行できる。
【００８７】
この結果、パイプライン化システム１は、互換性のある農業環境データプラットフォーム、及び解析のための複数のAPI、且つ簡易でフレキシブルなプロセシングパイプラインをサポートすることができる。この結果、科学者や技術者を、従来の退屈なフォーマット変換作用、複雑なプログラムのインストールなどから解放し、また、農業環境情報の解析結果の運用に貢献することができる。
【００８８】
言い換えるならば、本実施の形態に係るパイプライン化システム１は、（１）特に屋外の環境センサのデータを使って、従来はバラバラだった農業環境データ(agro-environmental data)を相互運用性、互換性（interoperability）を確保して、環境データを取得可能とする、（２）高度気象解析、高度作物予測システムなどをWeb APIとして実装、（３）この結果、ネット上でのデータパイプラインを容易に構築し、農業情報の高度予測解析プログラムの作成を強力にサポートすることができるものである。
【００８９】
その結果、本実施の形態に係るパイプライン化システム１は、従来はバラバラであった農業環境データの相互運用性（interoperability）を確保して、当該農業環境データを統合・分析する。また、アプリケーションの利用契約者などに対して、ウェブサーバとして環境センシングデータ取得から高度作物・気象解析までを提供できる。
【００９０】
（変形例１）
本実施の形態の変形例１について図２３及び図２４を参照して説明する。なお、上記実施の形態に係るパイプライン化システム１と同様の構成には同符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００９１】
本変形例１に係るパイプライン化システム１では、APIとして、上述の実施の形態のAPIに加えて、病害虫に関する情報を生成するためのAPIを提供する病害虫情報サービスAPI(Pest and Disease API)サーバ６０、土壌に関する情報を生成するためのAPIを提供する土壌プロファイルサービスAPI(Soil Profile API)サーバ７０が加わっている。この構成においては、上記実施の形態と同様の作用効果を奏することができると共に、より多様なAPIを用いて、より多様な農業環境情報・予測を端末装置１０のアプリケーションの契約者に提供できる。
【００９２】
（変形例２）
本実施の形態の変形例２について図２５を参照して説明する。本変形例２に係るパイプライン化システム１では、端末装置１０のアプリケーション契約ユーザは、将来の気象予測のみを知りたいケースである。
【００９３】
最初に、端末装置１０の利用契約者は、ＧＵＩを用いて、自分の知りたいシナリオ、すなわち、位置情報、日時情報、気象シナリオ数などの情報を指定して入力して気象シナリオ作成ボタンなどを押す（ステップＳ６０１）。すると、端末装置１０のアプリは、HTTPリクエスト形式で、気象シナリオ作成指令を気象ジェネレータAPIサーバ３０に送信する（WEGN APIを呼び出す）（ステップＳ６０２）。
【００９４】
そして、この気象シナリオ作成指令を受け取った気象ジェネレータAPIサーバ３０は、緯度経度に基づいて、過去の気象データを取得すべく、HTTPリクエスト形式で、気象データ要求指令をSOS  APIサーバ４０側に送信する（ステップＳ６０３）。
【００９５】
次に、SOS  APIサーバ４０は、指定された緯度経度情報に基づいて、気象データを、HTTPレスポンスの形式、データ形式XMLで気象ジェネレータAPIサーバ３０に返答する（ステップＳ６０４）。すると、気象ジェネレータAPIサーバ３０は、SOS  APIサーバ４０から、気象データを記述したObservations & Measurements フォーマットで作成されたxml を得る。
【００９６】
そして、気象ジェネレータAPIサーバ３０は、SOS  APIサーバ４０から受信したこの気象データに基づいて、将来における気象シナリオを指定された数だけ生成する（ステップＳ６０５）。また、生成された気象シナリオは、HTTPレスポンスの形式、データ形式XMLで端末装置１０に自動的に返答される（ステップＳ６０６）。この際、必要であるならば、フォーマット変換処理やメモリ部に対するデータ蓄積処理を行う。最後に、端末装置１０のアプリケーションは、受信した１００の気象シナリオを分析して、結果をユーザへ分かりやすいGUIで提供する（ステップＳ６０７）。この結果、端末装置１０のユーザは、予測される気象シナリオに基づいて最適の作業スケジュールなどを組み立てることができる。このように、Web APIを利用することで、端末装置１０のユーザはウェブブラウザに検索条件を入力するのみで、アプリケーションが所望のAPIを選択して農業環境に関する情報を取得・解析・結果表示を行うことができる。
【００９７】
なお、本発明は、上記各実施の形態の構成に限られず、発明の趣旨を変更しない範囲で種々の変形が可能である。上述ではパイプライン化処理を説明したが、それぞれAPIは個別にもネットワークを介して呼び出せるようになっており、また、上記実施の形態のAPIの呼出し手順は例示であって固定的なものではない。さらに、農業環境情報以外の分野、例えば豪雨や台風などの災害情報に関するAPIのモデルもその他多数あり、その入れ替えを行って高度予測解析が行えることは言うまでもない。
【符号の説明】
【００９８】
１  解析データパイプライン化システム
１０  端末装置
１１  入力部
１２  アプリケーション実行部
１３  APIリクエスト生成部
１４  送受信部
１５  演算部
１６  記憶部
２０  作物モデルAPIサーバ（解析サーバ）
２１  API処理部
２２  プログラム実行部
２３  送受信部
３０  気象ジェネレータAPIサーバ（解析サーバ）
４０  SOS APIサーバ（観測データ配信サーバ）
５０  気象センサ（観測センサ）
６０  病害虫情報サービスAPIサーバ
７０  土壌プロファイルサービスAPIサーバ
【図１】
2019135282.tif 000003
【図２】
2019135282.tif 000004
【図３】
2019135282.tif 000005
【図４】
2019135282.tif 000006
【図５】
2019135282.tif 000007
【図６】
2019135282.tif 000008
【図７】
2019135282.tif 000009
【図８】
2019135282.tif 000010
【図９】
2019135282.tif 000011
【図１０】
2019135282.tif 000012
【図１１】
2019135282.tif 000013
【図１２】
2019135282.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【国際調査報告】
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