(57)【要約】【課題】生物の正確な活性度が得られるようにする。【解決手段】活性度取得方法を、コンピュータが、生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出する工程（ステップＳ４０）と、最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出する工程（ステップＳ５０）とを実行するものとする。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、
生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出する工程と、
前記最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して前記最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出する工程とを実行することを特徴とする活性度取得方法。
【請求項２】
前記変化率算出工程において、前記生物に設けられた２つの第１電極間の距離をＬ１とし、前記第１電極間の電位差の概日周期における最低時電位差をＶｌ１とし、前記第１電極間の電位差の概日周期における最高時電位差をＶｐ１とし、前記生物に設けられた２つの第２電極間の距離をＬ２とし、前記第２電極間の電位差の概日周期における最低時電位差をＶｌ２とし、前記第２電極間の電位差の概日周期における最高時電位差をＶｐ２とし、前記生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率をα１としてα１＝（Ｖｌ２−Ｖｌ１）／（Ｌ２−Ｌ１）によって算出するとともに、前記生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最高時電位差の電極間距離に対する変化率をα２としてα２＝（Ｖｐ２−Ｖｐ１）／（Ｌ２−Ｌ１）によって算出し、
前記活性度算出工程において、前記活性度をβとしてβ＝α２／α１によって算出することを特徴とする、請求項１に記載の活性度取得方法。
【請求項３】
前記変化率算出工程において、前記生物の複数の個体のそれぞれについて、前記生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出し、
前記活性度算出工程において、前記複数の個体のそれぞれについて、前記最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して前記最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出することを特徴とする、請求項１又は２に記載の活性度取得方法。
【請求項４】
前記コンピュータが、前記活性度算出工程で前記複数の個体のそれぞれについて算出された前記活性度に基づいて活性度情報を作成する工程をさらに実行することを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の活性度取得方法。
【請求項５】
生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出する変化率算出部と、
前記最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して前記最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出する活性度算出部とを備えることを特徴とする活性度取得装置。
【請求項６】
コンピュータに、
生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出する工程と、
前記最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して前記最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出する工程とを実行させることを特徴とする活性度取得プログラム。
【請求項７】
生物に設けられたセンサと、
前記センサにネットワークを介して接続されたサーバとを備え、
前記サーバが、
前記センサに含まれる２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出する変化率算出部と、
前記最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して前記最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出する活性度算出部とを備えることを特徴とする生産管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、活性度取得装置、活性度取得方法、活性度取得プログラム及び生産管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
世界的に見た１人あたりの穀物生産量は人口増加と共に減少している。また、ＢＲＩＣＳのような人口を多く抱えた国が豊かになることで、動物性たんぱく質の需要も増え、それを支える家畜飼料の穀物生産も間に合わなくなってきている。このため、将来の人口増加による食糧事情は耕作地の減少も相まってますます厳しいと予想される。
人口爆発を支えるために、単位耕作地あたりの収穫量の増加や品種改良を用いた成長促進による多期作など様々な改良を行なって収穫率を上げることになる。また、付加価値のある食物生産の必要性も増してきている。
【０００３】
しかしながら、収穫率や付加価値品の農業生産は、これまで経験や勘による農業生産に依存していたが、経験や勘などのノウハウの伝承は難しく、その継続性が困難になってきている。
このため、近年、工場生産の知識を農業生産に活かすことが試されている。
例えば、農場も、植物工場に代表されるように、例えば温度、湿度、照度などの環境制御や水やりや肥料のタイミング管理などの生産管理を、近代工場並みに行なう大規模生産方式にシフトしてきている。また、例えば、圃場における生産管理では、例えばフィールドサーバなどを用いる場合に代表されるように、例えば温度、湿度、地温、照度などの圃場環境をセンサで測定し、これらのデータを解析して、最適な生産管理を実現しようとしている。
【０００４】
しかしながら、このような生産管理では、例えば温度、湿度、地温、照度などの植物の育成環境を測定し、それらを解析することで、植物の育成状態を間接的に得ているだけで、植物の育成状態を直接的に測定しているわけではないため、植物の正確な育成状態を得ることは難しい。
なお、従来、植物に直接電極を設け、その生体信号を測定したり、水ストレスを診断したり、波動情報に変換したりすることが行なわれている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平７−１９８４２９号公報
【特許文献２】特開２００８−１５４５３９号公報
【特許文献３】特開２００１−２７２３７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、植物、キノコ、サンゴなどの生物の生産管理を行なう際に、その生物に直接電極を設け、電位差の変化を測定することで、その生物の育成状態として、その生物の正確な活性度を得ることが考えられる。
しかしながら、生物に直接電極を接続する場合、その接続抵抗や電極間距離のばらつきの影響によって測定誤差が生じるため、その生物の正確な活性度を得るのは難しい。
【０００７】
そこで、生物の正確な活性度を得られるようにしたい。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本活性度取得方法は、コンピュータが、生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出する工程と、最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出する工程とを実行するようになっている。
【０００９】
本活性度取得装置は、生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出する変化率算出部と、最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出する活性度算出部とを備える。
【００１０】
本活性度取得プログラムは、コンピュータに、生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出する工程と、最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出する工程とを実行させるようになっている。
【００１１】
本生産管理システムは、生物に設けられたセンサと、センサにネットワークを介して接続されたサーバとを備え、サーバが、センサに含まれる２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出する変化率算出部と、最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出する活性度算出部とを備える。
【発明の効果】
【００１２】
したがって、本活性度取得装置、活性度取得方法、活性度取得プログラム及び生産管理システムによれば、生物の正確な活性度を得られるという利点がある。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施形態にかかる活性度取得装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態にかかる活性度取得装置を含む生産管理システムの構成を示す模式図である。
【図３】本実施形態にかかる生産管理システムに備えられるセンサの構成を示す模式図である。
【図４】本実施形態にかかる生産管理システムに備えられるセンサに含まれる３つの電極の設置位置及びこれらの電極によって測定される電位差について説明するための模式図である。
【図５】本実施形態にかかる活性度取得装置のハードウェア構成を示す図である。
【図６】本実施形態にかかる活性度取得装置における処理（活性度取得方法）を説明するためのフローチャートである。
【図７】本実施形態にかかる活性度取得装置において取得される電位差の波形を示す図である。
【図８】本実施形態にかかる活性度取得装置において取得される電極間距離と電位差との関係を示す図である。
【図９】本実施形態にかかる活性度取得装置の具体的な適用例において取得される各株の電極間距離毎の最低電位を示す図である。
【図１０】本実施形態にかかる活性度取得装置の具体的な適用例において取得される各株の電極間距離毎の最高電位を示す図である。
【図１１】本実施形態にかかる活性度取得装置の具体的な適用例において算出される各株の変化率α１、α２、活性度βを示す図である。
【図１２】本実施形態にかかる活性度取得装置の具体的な適用例において作成される活性度分布マップを示す図である。
【図１３】本実施形態にかかる生産管理システムの変形例の構成を示す模式図である。
【図１４】本実施形態にかかる生産管理システムの変形例の構成を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面により、本発明の実施の形態にかかる活性度取得装置、活性度取得方法、活性度取得プログラム及び生産管理システムについて、図１〜図１４を参照しながら説明する。
本実施形態にかかる活性度取得装置は、例えば植物、キノコ、サンゴなどの生物（生体）の生産を管理する生産管理システムに備えられ、生物に直接設けられた電極によって測定された電位差（生体電位差）の変化に基づいて、その生物の活性度を取得する装置である。
【００１５】
ここで、生物（生体）はその活性度に応じた電位差を生じる。例えば、気温、湿度、照度に応じて、細胞間のイオンの移動や蒸散活動による水の吸い上げなど、植物の生体活動が活発になると、その活性度が高くなり、電位差も大きくなる。例えば、地面と茎間で生じる地電位では、生体活動によって約０．５〜約１Ｖ程度の電位差が生じる。また、例えば、夜間から日照に変化すると電位差が大きくなる。このような電位差は、枯れた植物では当然生じない。このため、生物に直接設けられた電極によって測定された電位差の変化に基づいて、その生物の活性度を取得することができる。また、例えば温度や照度などの間接的な環境変化をセンシングするよりも、直接電極によって電位差を取得した方が正確な活性度を取得することが可能となる。また、直接電極によって電位差を取得することで活性度を取得することで、低コストで活性度を取得することも可能となる。
【００１６】
本実施形態では、植物の生産を管理する農業生産管理システムとしての圃場生産管理システムを例に挙げて説明する。
本実施形態の圃場生産管理システムは、例えばクラウドサービスを提供するネットワークシステム、即ち、クラウドサーバにおいて各種処理を行なって、ユーザにサービスを提供するネットワークシステムによって構成される。なお、このネットワークシステムをクラウドシステムともいう。
【００１７】
この場合、圃場生産管理システムは、例えば図２に示すように、圃場内の植物の複数の個体（図示せず）のそれぞれに設けられた複数のセンサ１（センサノード）を備えるセンサネットワーク２と、フィールドサーバ３と、サーバ４と、クラウドサーバ５とを備える。なお、サーバ４をポスト集計サーバともいう。
ここで、センサ１は、図３に示すように、圃場内の植物の複数の個体のそれぞれに設けられた３つの電極６を含み、これらの３つの電極６の相互間の電位差を測定できるようになっている。なお、電極６を接続端子ともいう。
【００１８】
ここで、電極６としては、例えばＡｇＣｌ電極を用いることができる。また、電極６は、植物に刺したり、貼ったりするなどして、植物に取り付けられる。また、センサ１は、例えば、ＣＰＵやＲＡＭを含むコンピュータ７と、電池８（例えば２次電池）と、無線機９とを備えるものとして構成される。
ここでは、３つの電極６は、図４に示すように、これらの電極間距離が互いに異なるように、植物に設けられている。つまり、１つ目の電極６に対して電極間距離がＬ１となるように２つ目の電極６を設け、２つ目の電極６に対して電極間距離がＬ２となり、かつ、１つ目の電極６に対して電極間距離がＬ３（＝Ｌ１＋Ｌ２）となるように３つ目の電極６を設けている。なお、１つ目の電極６と２つ目の電極６を第１電極という。また、２つ目の電極６と３つ目の電極６を第２電極という。また、１つ目の電極６と３つ目の電極６を第３電極という。
【００１９】
そして、センサ１は、１つ目の電極６と２つ目の電極６を用いて、これらの電極間の電位差（第１電極間電位差）Ｖ１を測定し、２つ目の電極６と３つ目の電極６を用いて、これらの電極間の電位差（第２電極間電位差）Ｖ２を測定し、１つ目の電極６と３つ目の電極６を用いて、これらの電極間の電位差（第３電極間電位差）Ｖ３を測定することができるようになっている。
【００２０】
また、各センサ１は、図２に示すように、無線ネットワーク１０を介して、フィールドサーバ３に接続されている。ここでは、各センサ１で、上述のようにして３つの電極６を用いて測定した各電位差（測定データ）を、無線通信で、フィールドサーバ３へ送信できるようになっている。なお、センサ１間で送受信を行なえるようにし、フィールドサーバ３から遠い位置にあるセンサ１からフィールドサーバ３に近い位置にあるセンサ１へ向けて順番に測定データを送るようにしても良い。これにより、例えば各センサ１に備えられる電源の容量が少なくても測定データをフィールドサーバ３へ送ることが可能となる。
【００２１】
なお、ここでは、センサ１を３つの電極６を含むものとしているが、これに限られるものではなく、少なくとも３つの電極を含んでいれば良く、３つ以上の電極を含むものであっても良い。また、センサ１は、植物の状態を把握するためのセンサであり、例えば、生体電位センサ、農業用センサ、植物工場センサ、育苗用センサ、林業用センサ、環境センサなどともいう。
【００２２】
そして、フィールドサーバ３及びサーバ４は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワーク１１を介して接続されている。また、フィールドサーバ３及びサーバ４は、例えばインターネットなどのネットワーク１２を介して、クラウドサーバ５に接続されている。このため、センサネットワーク２に含まれる各センサ１は、ネットワーク１０、１１、１２を介して、フィールドサーバ３、サーバ４及びクラウドサーバ５に接続されていることになる。また、フィールドサーバ３、サーバ４及びクラウドサーバ５は、例えばインターネットやＬＡＮなどのネットワーク１１、１２を介して、ユーザ端末１３に接続されている。これにより、本実施形態では、ユーザは、ユーザ端末１３を用いて、ネットワーク１２を介して、クラウドサーバ５から、例えばデータの分析結果などの各種情報の提供などのサービスの提供を受けることができるようになっている。
【００２３】
本実施形態では、このような圃場生産管理システムに備えられるクラウドサーバ５に、本実施形態の活性度取得装置が備えられる。
このため、本実施形態の活性度取得装置は、クラウドサーバ５を構成するコンピュータ１００によって実現され、そのハードウェア構成は、例えば図５に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、メモリ１０２、通信インタフェース１０３、入力装置１０４、出力装置１０５、記憶装置１０６、可搬型記録媒体１０７の駆動装置１０８を備え、これらがバス１０９によって相互に接続された構成になっている。なお、本装置のハードウェア構成はこれに限られるものではない。
【００２４】
ここで、ＣＰＵ１０１は、コンピュータ全体を制御するものであり、プログラムをメモリ１０２に読み出して実行し、特に本実施形態では活性度取得装置を実現するのに必要な処理を行なうようになっている。
メモリ１０２は、例えばＲＡＭなどであり、プログラムの実行、データの書き換え等を行なう際に、プログラム又はデータを一時的に格納するものである。
【００２５】
通信インタフェース１０３は、例えばＬＡＮやインターネットなどのネットワークを介して、他の装置と通信するために用いられるものである。この通信インタフェース１０３は、コンピュータ１００に元から組み込まれていても良いし、後からコンピュータ１００に取り付けられたＮＩＣ（Network Interface Card）でも良い。
入力装置１０４は、例えばマウスなどのポインティングデバイスやキーボードである。
【００２６】
出力装置１０５は、例えば液晶ディスプレイなどの表示装置である。
記憶装置１０６は、例えばハードディスクドライブであり、各種のプログラム及び各種のデータが格納されている。なお、メモリ１０２として、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）を備えるものとし、これに各種のプログラムや各種のデータを格納しておいても良い。
【００２７】
駆動装置１０８は、例えばフラッシュメモリ等の半導体メモリ、光ディスク、光磁気ディスク等の可搬型記録媒体１０７の記憶内容にアクセスするためのものである。
このようなハードウェア構成を備えるコンピュータ１００において、ＣＰＵ１０１が、例えば記憶装置１０６に格納されている活性度取得プログラムをメモリ１０２に読み出して実行することで、本活性度取得装置の各機能、即ち、変化率算出機能、活性度算出機能及び活性度情報作成機能が実現される。
【００２８】
つまり、図１に示すように、本活性度取得装置２０は、変化率算出部２１と、活性度算出部２２と、活性度情報作成部２３とを備える。
ここで、変化率算出部２１は、植物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出する。
【００２９】
活性度算出部２２は、最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出する。
本実施形態では、変化率算出部２１は、植物の複数の個体のそれぞれについて、植物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出する。
【００３０】
活性度算出部２２は、複数の個体のそれぞれについて、最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出する。
活性度情報作成部２３は、活性度算出部２２で複数の個体のそれぞれについて算出された活性度に基づいて活性度情報を作成する。
【００３１】
具体的には、変化率算出部２１は、植物に設けられた２つの第１電極間の距離をＬ１とし、第１電極間の電位差の概日周期における最低時電位差をＶｌ１とし、第１電極間の電位差の概日周期における最高時電位差をＶｐ１とし、植物に設けられた２つの第２電極間の距離をＬ２とし、第２電極間の電位差の概日周期における最低時電位差をＶｌ２とし、第２電極間の電位差の概日周期における最高時電位差をＶｐ２とし、植物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率をα１としてα１＝（Ｖｌ２−Ｖｌ１）／（Ｌ２−Ｌ１）によって算出するとともに、植物に設けられた２つの電極間の概日周期における最高時電位差の電極間距離に対する変化率をα２としてα２＝（Ｖｐ２−Ｖｐ１）／（Ｌ２−Ｌ１）によって算出する。
【００３２】
活性度算出部２２は、活性度をβとしてβ＝α２／α１によって算出する。
次に、クラウドサーバ５を構成するコンピュータ１００のＣＰＵ１０２がメモリ１０１に読み込まれた活性度取得プログラムに従って実行する処理（活性度取得方法）について説明する。
まず、クラウドサーバ５を構成するコンピュータ１００（変化率算出部２１）は、植物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出する（変化率算出工程）。
【００３３】
次に、クラウドサーバ５を構成するコンピュータ１００（活性度算出部２２）は、最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出する（活性度算出工程）。
本実施形態では、変化率算出工程において、植物の複数の個体のそれぞれについて、植物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出する。
【００３４】
また、活性度算出工程において、複数の個体のそれぞれについて、最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出する。
そして、クラウドサーバ５を構成するコンピュータ１００（活性度情報作成部２３）は、活性度算出工程で複数の個体のそれぞれについて算出された活性度に基づいて活性度情報を作成する（活性度情報作成工程）。
【００３５】
具体的には、変化率算出工程において、植物に設けられた２つの第１電極間の距離をＬ１とし、第１電極間の電位差の概日周期における最低時電位差をＶｌ１とし、第１電極間の電位差の概日周期における最高時電位差をＶｐ１とし、植物に設けられた２つの第２電極間の距離をＬ２とし、第２電極間の電位差の概日周期における最低時電位差をＶｌ２とし、第２電極間の電位差の概日周期における最高時電位差をＶｐ２とし、植物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率をα１としてα１＝（Ｖｌ２−Ｖｌ１）／（Ｌ２−Ｌ１）によって算出するとともに、植物に設けられた２つの電極間の概日周期における最高時電位差の電極間距離に対する変化率をα２としてα２＝（Ｖｐ２−Ｖｐ１）／（Ｌ２−Ｌ１）によって算出する。
【００３６】
また、活性度算出工程において、活性度をβとしてβ＝α２／α１によって算出する。
以下、クラウドサーバ５を構成するコンピュータ１００によって実現される本活性度取得装置２０の各機能、即ち、変化率算出部２１、活性度算出部２２及び活性度情報作成部２３による処理について、図６〜図８を参照しながら、より具体的に説明する。
まず、変化率算出部２１は、圃場内の植物の複数の個体のそれぞれに設けられたセンサ１に含まれる３つの電極６の中の２つの電極６（第１電極）間の電位差（第１電極間電位差）Ｖ１、及び、他の２つの電極６（第２電極）間の電位差（第２電極間電位差）Ｖ２を取得する（ステップＳ１０）。
【００３７】
つまり、圃場内の植物の複数の個体のそれぞれに設けられたセンサ１が、それに含まれる３つの電極６の中の一の組合せである２つの電極６（第１電極）間の電位差（第１電極間電位差）Ｖ１、及び、他の組合せである２つの電極６（第２電極）間の電位差（第２電極間電位差）Ｖ２を測定する。ここでは、２つの第１電極６は、これらの電極間距離がＬ１となるように、植物に設けられている。また、２つの第２電極６は、これらの電極間距離がＬ２となるように、植物に設けられている。そして、各センサ１によって測定された第１電極間電位差Ｖ１及び第２電極間電位差Ｖ２は、各センサ１に無線ネットワーク１０を介して接続されたフィールドサーバ３に送られ、フィールドサーバ３からネットワーク１１、１２を介してクラウドサーバ５に送られる。このようにして、クラウドサーバ５によって実現される機能である変化率算出部２１が、各センサ１によって測定された第１電極間電位差Ｖ１及び第２電極間電位差Ｖ２を取得する。
【００３８】
次に、変化率算出部２１は、例えば図７に示すように、取得した第１電極間電位差Ｖ１及び第２電極間電位差Ｖ２を、それを取得した時刻に対応づけてプロットすることで、約１日で第１電極間電位差Ｖ１及び第２電極間電位差Ｖ２がどのように変化したかを示す波形（電位差波形）を取得する（ステップＳ２０）。
これらの波形、即ち、第１電極間電位差Ｖ１及び第２電極間電位差Ｖ２は、植物の概日周期に応じて変化する。ここで、植物に生じる電位差は、日照から日没、夜間のサイクルで規則的な変化をしている。そして、植物に生じる電位差は、植物の概日周期と同期して増減する。具体的には、植物の生体活動に応じた電位差は、概日周期を基本サイクルとし、その上で環境変化によって増減する。また、電極間距離が短いほど電位差は小さくなるため、電極間距離が長い第２電極間電位差Ｖ２よりも、電極間距離が短い第１電極間電位差Ｖ１の方が、電位差が小さくなる。
【００３９】
次に、変化率算出部２１は、例えば図７に示すように、取得した波形、即ち、第１電極間電位差Ｖ１及び第２電極間電位差Ｖ２の概日周期に応じた変化を解析し、第１電極間電位差Ｖ１及び第２電極間電位差Ｖ２の概日周期における最低時電位差（最低電位差）Ｖｌ１，Ｖｌ２及び最高時電位差（最高電位差）Ｖｐ１，Ｖｐ２を取得する（ステップＳ３０）。
【００４０】
そして、変化率算出部２１は、取得した最低時電位差Ｖｌ１，Ｖｌ２及び最高時電位差Ｖｐ１，Ｖｐ２、及び、電極間距離Ｌ１，Ｌ２を用いて、最低時電位差の電極間距離に対する変化率α１を式α１＝（Ｖｌ２−Ｖｌ１）／（Ｌ２−Ｌ１）によって算出するとともに、最高時電位差の電極間距離に対する変化率α２を式α２＝（Ｖｐ２−Ｖｐ１）／（Ｌ２−Ｌ１）によって算出する（ステップＳ４０）。
【００４１】
つまり、変化率算出部２１は、例えば図８に示すように、取得した最低時電位差Ｖｌ１，Ｖｌ２及び最高時電位差Ｖｐ１，Ｖｐ２を、電極間距離Ｌ１，Ｌ２に対応づけてプロットし、最低時電位差の電極間距離に対する変化を示す直線及び最高時電位差の電極間距離に対する変化を示す直線を得て、これらの直線の傾き、即ち、最低時電位差の電極間距離に対する変化率α１及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率α２を算出する。
【００４２】
ここで、α１は、電極間距離の変化に対して最低時電位差がどの程度変化するかを示す式の係数である。このため、このα１及び単位電極間距離を用いて、概日周期において最低となる時の単位電極間距離あたりの電位差（最低時電位差）を求めることができる。また、α２は、電極間距離の変化に対して最高時電位差がどの程度変化するかを示す式の係数である。このため、このα２及び単位電極間距離を用いて、概日周期において最高となる時の単位電極間距離あたりの電位差（最高時電位差）を求めることができる。
【００４３】
このようにして、電極間距離と電位差の関係を示す係数α１，α２を算出し、後述するように、これらの係数α１，α２を用いて活性度βを算出することで、電極間距離のばらつきの影響によって測定誤差が生じるのを防ぎ、正確な活性度が得られるようにしている。
なお、ここでは、各センサ１に含まれる３つの電極６の中の２つの電極６の組合せがもう一つあるため、このもう一つの組合せである２つの電極６（第３電極）間の電位差（第３電極間電位差）Ｖ３も測定している。これらの２つの第３電極６は、これらの電極間距離がＬ３となるように、植物に設けられている（図４参照）。そして、各センサ１によって測定された第３電極間電位差Ｖ３も、各センサ１に無線ネットワーク１０を介して接続されたフィールドサーバ３に送られ、フィールドサーバ３からネットワーク１１、１２を介してクラウドサーバ５に送られる。このようにして、クラウドサーバ５によって実現される機能である変化率算出部２１は、各センサ１によって測定された第３電極間電位差Ｖ３も取得する。このため、変化率算出部２１は、取得した第３電極間電位差Ｖ３も、それを取得した時刻に対応づけてプロットすることで、約１日で第３電極間電位差Ｖ３がどのように変化したかを示す波形も取得する（図７参照）。この波形、即ち、第３電極間電位差Ｖ３も、植物の概日周期に応じて変化する。また、電極間距離が長い第３電極間電位差Ｖ３よりも、電極間距離が短い第１及び第２電極間電位差Ｖ１，Ｖ２の方が、電位差が小さくなる。また、変化率算出部２１は、取得した波形、即ち、第３電極間電位差Ｖ３の概日周期に応じた変化を解析し、第３電極間電位差Ｖ３の概日周期における最低時電位差Ｖｌ３及び最高時電位差Ｖｐ３も取得する（図７参照）。そして、変化率算出部２１は、取得した最低時電位差Ｖｌ１，Ｖｌ２，Ｖｌ３及び最高時電位差Ｖｐ１，Ｖｐ２，Ｖｐ３を、電極間距離Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３に対応づけてプロットし、最低時電位差の電極間距離に対する変化を示す直線及び最高時電位差の電極間距離に対する変化を示す直線を得て、これらの直線の傾き、即ち、最低時電位差の電極間距離に対する変化率α１及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率α２を算出する（図８参照）。
【００４４】
次に、活性度算出部２２は、上述のようにして変化率算出部２１によって算出された最低時電位差の電極間距離に対する変化率α１及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率α２を用いて、最低時電位差の電極間距離に対する変化率α１に対して最高時電位差の電極間距離に対する変化率α２がどの程度大きいかを示す活性度βを、式β＝α２／α１によって算出する（ステップＳ５０）。つまり、上述のようにして変化率算出部２１によって算出された最低時電位差の電極間距離に対する変化率α１と最高時電位差の電極間距離に対する変化率α２の商（係数の商）、即ち、α２／α１＝βを算出する。なお、活性度βは、最低時電位差の電極間距離に対する変化率α１に対する最高時電位差の電極間距離に対する変化率α２の比率である。
【００４５】
ここで、第１電極間電位差Ｖ１及び第２電極間電位差Ｖ２は、植物の概日周期に応じて変化する。植物は、夜間でも生体活動をしているため、夜間でも電位差を生じている。そして、夜間と昼間では数十ｍＶ程度の電位差がみられる。このため、夜間の最低電位差と昼間の最高電位差を見ることで、昼間の日照が最大になった時にどれだけの生体エネルギが生じているか判断することが可能となる。そこで、上述のように、第１電極間電位差Ｖ１及び第２電極間電位差Ｖ２の概日周期における最低時電位差Ｖｌ１，Ｖｌ２及び最高時電位差Ｖｐ１，Ｖｐ２を取得し、これらを用いて、最低時電位差の電極間距離に対する変化率α１及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率α２を算出し、これらの変化率α１，α２を用いて、活性度βを算出することで、夜間の生体活動が最も少ない時に対して、昼間の生体活動が最も多くなった時に、どの程度電位差が大きくなるかの指標である活性度βを得ることができる。
【００４６】
また、例えば、最高時電位差の電極間距離に対する変化率α２を、活性度を見る指標として用いることも考えられる。しかしながら、最高時電位差の電極間距離に対する変化率α２は、電極の接続抵抗、即ち、電極接点のコンタクト抵抗のばらつきの影響を受け、測定誤差が生じるため、活性度を見る指標として必ずしも正確な指標が得られるとは限らない。そこで、電極の接続抵抗、即ち、電極接点のコンタクト抵抗のばらつきの影響によって測定誤差が生じるのを防止すべく、即ち、電極の接続抵抗のばらつきの影響を排除すべく、上述のようにして活性度βを算出することで、活性度を見る指標として正確な指標が得られるようにしている。
【００４７】
このように、上述のようにして、既知の電極間距離の電位差を測定し、電極間距離と電位差の関係を示す係数α１，α２を算出し、これらの係数α１，α２を用いて活性度βを算出することで、電極間距離の影響によって測定誤差が生じるのを防ぎ、さらに、電極の接続抵抗のばらつきの影響によって測定誤差が生じるのを防いで、ノイズを極力排除した正確な活性度が得られるようにしている。
【００４８】
次に、活性度情報作成部２３は、活性度算出部２２で複数の個体のそれぞれについて算出された活性度βに基づいて活性度情報を作成する（ステップＳ６０）。ここでは、活性度情報として、活性度算出部２２で複数の個体のそれぞれについて算出された活性度βを示す数値を含むマップ（活性度分布マップ；例えば図１２参照）を作成する。ここでは、活性度分布マップは、それぞれの活性度βを示す数値を表示するだけでなく、それぞれの活性度βを示す数値に応じて濃淡表示（あるいは色分け表示など）を行なうようにするのが好ましい。このように濃淡表示を行なうことで、ユーザに分かり易い活性度情報を提供することが可能となる。
【００４９】
なお、活性度情報は、このような活性度分布マップに限られるものではなく、例えば、活性度算出部２２で算出された活性度を示す数値をそのまま活性度情報として用いても良いし、活性度算出部２２で算出された活性度を示す数値を含む表、グラフなどを活性度情報として作成しても良い。また、例えば、活性度算出部２２で算出された活性度を示す数値をそのまま用いて活性度情報を作成する場合に限られるものではなく、例えば、活性度算出部２２で算出された活性度を示す数値を基準活性度と比較し、基準活性度よりも高いか低いかを示す情報を含む表やマップなどの活性度情報を作成するようにしても良い。例えば、予め、すべての個体について上述のようにして活性度βを算出し、これらの活性度βの平均値β（Ave）を算出し、この平均値β（Ave）を、基準活性度として用いれば良い。この場合、予め算出した基準活性度β（Ave）を示す数値を、コンピュータの記憶装置に格納しておき、電位差測定時（活性度取得時）に、上述のようにして算出された活性度βを示す数値と基準活性度β（Ave）を示す数値とを比較して、基準活性度β（Ave）よりも高いか低いかを示す情報を含む表やマップなどの活性度情報を作成するようにすれば良い。この場合も、平均活性度β（Ave）を示す数値に対して、どの程度高いか低いかに応じて濃淡表示（あるいは色分け表示など）を行なうようにするのが好ましい。例えば、算出された活性度βを示す数値が、平均活性度β（Ave）を示す数値に対して、約１５０％以上の場合は「赤」、約１２５％以上約１５０％未満の場合は「橙」、約１１０％以上約１２５％未満の場合は「黄色」、約９０％以上約１１０％未満の場合は「緑」、約７５％以上約９０％未満の場合は「水色」、約５０％以上約７５％未満の場合は「青」、約５０％未満の場合は「紺」となるように、色分け表示すれば良い。なお、基準活性度を参照用活性度ともいう。
【００５０】
そして、活性度情報作成部２３は、作成した活性度情報（例えば図１２に示すような活性度分布マップ）を、ユーザ端末１３の画面上に表示させる。つまり、活性度情報作成部２３によって作成された活性度情報は、これらの機能及び処理を実現しているクラウドサーバ５にネットワーク１１、１２を介して接続されたユーザ端末１３に直接又はサーバ４を介して送られ、ユーザ端末１３の画面上に活性度情報が表示される。
【００５１】
例えば、植物の複数の個体のそれぞれについて活性度βが算出されるため、個体間の活性度の差を取得したり、個体間の活性度を比較したりするなど、算出された各個体の活性度を分析することで、個体毎あるいはグループ毎に、例えば水やり、収穫、追肥、日照、農薬散布などの制御や生育環境の補正作業などの育成管理を行なうことが可能となり、生産性を向上させることが可能となる。例えば、例えば水やり、収穫、追肥、日照、農薬散布などの制御や生育環境の補正作業などの育成管理のうち、コンピュータが判断して自動で行なえるものは自動で行なうようにしても良い。例えば、活性度算出部２２で算出された活性度、あるいは、活性度情報作成部２３で作成された活性度情報に基づいて、これらの制御や補正が必要であるか否かを判断し、必要であると判断した場合には、これらの制御や補正を実行するように指示するようにすれば良い。なお、工場生産の場合には、算出された各個体の活性度を分析することで、環境制御を行なうことが可能となり、生産性を向上することが可能となる。この場合も、コンピュータが判断して自動で行なえるものは自動で行なうようにしても良い。
【００５２】
特に、上述のように、植物の各個体の電位差は、植物の幹、根、茎、葉などに直接電極を接続して測定するため、接続抵抗や電極間距離のばらつきを個体間で一定にするのは難しく、個体間で誤差が生じてしまい、微小な電位差の変化を読み取り、個体間の活性度を比較する際にはノイズとなってしまう。しかしながら、上述のようにして各個体の活性度を算出することで、接続抵抗や電極間距離のばらつきの影響を受けないようにし、ノイズを極力排除して、正確な活性度を得ることが可能となり、これにより、個体間の活性度の比較や分析を正確に行なえるようになる。
【００５３】
したがって、本実施形態にかかる活性度取得装置、活性度取得方法及び生産管理システムによれば、生物の正確な活性度を得られるという利点がある。
以下、具体的な適用例を挙げて説明する。
ここでは、測定対象の植物をサクランボとし、圃場内の５本（Ａ株、Ｂ株、Ｃ株、Ｄ株、Ｅ株）のサクランボの木のそれぞれにＡｇＣｌ電極を備えるセンサを設けて、電位差の測定を同時に行なった。ここで、５本のＡｇＣｌ電極を、サクランボの木の幹に直接設置し、電極間距離を約２ｃｍ、約２０ｃｍ、約４０ｃｍ、約８０ｃｍとし、これらの電極間距離で設けられた電極間の電位差の一日の変化を取得した。なお、電極間距離はこれに限られるものではなく、また、電極の本数も少なくとも３本用いれば良い。
【００５４】
この結果、５本のサクランボの木（株Ａ〜Ｅ）の概日周期に応じた電位差の変化は、異なる電極間距離毎に日照日没前後で増減を繰り返す波形として取得され、日照によって活性度が変化することが確認できた。
また、５本のサクランボの木（株Ａ〜Ｅ）の概日周期に応じた電位差の変化を示す、異なる電極間距離毎の各波形から、図９に示すように、最低電位差を取得した。ここで、圃場内の５本のサクランボの木（株Ａ〜Ｅ）の概日周期における最低電位差は、それらが取得された時間から明らかなように、夜中から明け方にかけてであった。例えば、電極間距離が最も大きい約８０ｃｍの場合、各株の電位差は約０．０８Ｖから約０．３６Ｖまで大きく異なっていたが、電位差を取得することは可能であった。
【００５５】
また、５本のサクランボの木（株Ａ〜Ｅ）の概日周期に応じた電位差の変化を示す、異なる電極間距離毎の各波形から、図１０に示すように、最高電位差を取得した。ここで、圃場内の５本のサクランボの木（株Ａ〜Ｅ）の概日周期における最高電位差は、それらが取得された時間から明らかなように、昼間の正午前後であった。例えば、電極間距離が最も大きい約８０ｃｍの場合、各株の電位差としては約０．３１Ｖから約０．５２Ｖまでの電位差が得られた。
【００５６】
そして、このようにして得た最低電位差、最高電位差、電極間距離を用いて、上述の実施形態のようにして、係数α１、α２を算出し、これらの係数α１、α２から活性度βを算出したところ、図１１に示すようになった。
この結果、５本のサクランボの木（株Ａ〜Ｅ）の活性度βは、約１．８から約６．０まで様々であり、これらを比較したところ、株Ｅが最も活性度βが高いことが分かった。
【００５７】
これに対し、この株Ｅの電極間距離約８０ｃｍの最高電位差は約０．３６Ｖであり、５つの株Ａ〜Ｅの中では４番目の大きさであった。このため、最高電位差を活性度の指標として用いた場合には、活性度が低く見積もられ、最も活性度が高い株Ｅは４番目の活性度であるとされたことになる。
このように、最高電位差を活性度の指標として用いた場合、電極接点抵抗の影響によるノイズ成分によって活性度を正確に得ることができないのに対し、上述の実施形態のようにして活性度βを算出し、最低電位差に対して最高電位差がどの程度大きくなるかを活性度の指標として用いることで、ノイズの影響なく、株Ｅが最も活性度の高い株であることがわかることを確認できた。
【００５８】
また、同様の方法で、圃場内の９０本のサクランボの木の活性度βを算出し、図１２に示すような活性度分布マップを作成した。
ここでは、約１ｈａの圃場内に約５ｍ間隔で約４００本のサクランボの木が植えられている。この約４００本のサクランボの木のうち、正方形グリッド状に、９０本のサクランボの木の活性度を算出し、活性度分布マップを作成した。また、各サクランボの木にセンサを設け、同時に電位差の測定を開始し、測定データは約１０分おきに、各センサから無線によってフィールドサーバに集め、時間毎に電位差を集計した。そして、１日が終了する日没後に、概日周期に応じた電位差の変化を示す波形から、最低電位差及び最高電位差を取得し、係数α１、α２を算出し、これらの係数α１、α２から活性度βを算出し、図１２に示すような活性度分布マップを作成した。この活性度分布マップでは、活性度はある分布をもっていた。この圃場は、北西方面(図１２中、左上)に山が迫っており、北西方面の領域は日照や地温の上昇が少ない領域である。このため、活性度分布マップでは、この北西方面の領域に受けられている株の活性度が他と比べて低くなっていた。したがって、この活性度分布マップを用いて、北西方面の領域の株の生育は他と比べ遅いことが予想できたため、収穫時期をずらすタイムスケジュールで圃場管理を行なうことが最良であることが分かった。
【００５９】
このように、上述の実施形態のようにして正確な活性度を示す指標として活性度βが得られるため、正確な圃場管理を行なうことが可能となる。
なお、本発明は、上述した実施形態に記載した構成に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形することが可能である。
例えば、上述の実施形態では、「植物の複数の個体」として複数の木（株）を例に挙げ、複数の木のそれぞれにセンサを設け、各木の活性度を算出する場合を例に挙げて説明しているが、これに限られるものではない。例えば、「植物の複数の個体」を、１本の木に実る複数の果実（例えばももやりんごなど）とし、１本の木に実る複数の果実のそれぞれにセンサを設け、各果実の活性度を算出するようにしても良い。
【００６０】
また、例えば、上述の実施形態では、クラウドサーバ５によって、本活性度取得装置２０の各機能（変化率算出部２１、活性度算出部２２及び活性度情報作成部２３；図１参照）が実現され、本活性度取得方法の各処理（図６〜図８参照）が行なわれるようにしているが、これに限られるものではない。
例えば、フィールドサーバ３によって、本活性度取得装置２０の各機能（変化率算出部２１、活性度算出部２２及び活性度情報作成部２３；図１参照）が実現され、本活性度取得方法の各処理（図６〜図８参照）が行なわれるようにしても良い。また、例えば、サーバ４によって、本活性度取得装置２０の各機能（変化率算出部２１、活性度算出部２２及び活性度情報作成部２３；図１参照）が実現され、本活性度取得方法の各処理（図６〜図８参照）が行なわれるようにしても良い。このように、生物に設けられたセンサ１にネットワークを介して接続されたサーバ（コンピュータ）によって、本活性度取得装置２０の各機能（変化率算出部２１、活性度算出部２２及び活性度情報作成部２３；図１参照）が実現され、本活性度取得方法の各処理（図６〜図８参照）が行なわれるようにすれば良い。また、例えば、ユーザ端末１３（コンピュータ）によって、本活性度取得装置２０の各機能（変化率算出部２１、活性度算出部２２及び活性度情報作成部２３；図１参照）が実現され、本活性度取得方法の各処理（図６〜図８参照）が行なわれるようにしても良い。また、例えば、センサネットワーク２を構成する各センサ１によって、本活性度取得装置２０の各機能（変化率算出部２１、活性度算出部２２及び活性度情報作成部２３；図１参照）が実現され、本活性度取得方法の各処理（図６〜図８参照）が行なわれるようにしても良い。
【００６１】
また、例えば、上述の実施形態では、生産管理システムを、複数のセンサ１を備えるセンサネットワーク２と、フィールドサーバ３と、サーバ４と、クラウドサーバ５とを備えるものとしているが、これに限られるものではない。
例えば、生産管理システムは、図１３に示すように、複数のセンサ１を備えるセンサネットワーク２と、フィールドサーバ３と、サーバ４とを備えるものとしても良い。この場合、フィールドサーバ３又はサーバ４によって、本活性度取得装置２０の各機能（変化率算出部２１、活性度算出部２２及び活性度情報作成部２３；図１参照）が実現され、本活性度取得方法の各処理（図６〜図８参照）が行なわれるようにすれば良い。
【００６２】
また、例えば、生産管理システムは、図１４に示すように、複数のセンサ１を備えるセンサネットワーク２と、フィールドサーバ３とを備えるものとしても良い。この場合、フィールドサーバ３によって、本活性度取得装置２０の各機能（変化率算出部２１、活性度算出部２２及び活性度情報作成部２３；図１参照）が実現され、本活性度取得方法の各処理（図６〜図８参照）が行なわれるようにすれば良い。
【００６３】
また、例えば、フィールドサーバ３とサーバ（ポスト集計サーバ）４とを兼用しても良い。つまり、生産管理システムを、複数のセンサ１を備えるセンサネットワーク２と、フィールドサーバ３とサーバ（ポスト集計サーバ）４とを兼用するサーバと、クラウドサーバ５とを備えるものとしても良いし、生産管理システムを、複数のセンサ１を備えるセンサネットワーク２と、フィールドサーバ３とサーバ（ポスト集計サーバ）４とを兼用するサーバとを備えるものとしても良い。
【００６４】
また、センサ１、クラウドサーバ５、フィールドサーバ３、サーバ４などのサーバ、ユーザ端末１３において、本活性度取得装置２０の各機能（変化率算出部２１、活性度算出部２２及び活性度情報作成部２３；図１参照）が実現され、本活性度取得方法の各処理（図６〜図８参照）が行なわれるようにすれば良い。
例えば、センサ１で、本活性度取得装置２０の一部の機能（変化率算出部２１；図１参照）が実現され、本活性度取得方法の一部の処理（変化率算出工程；図６のステップＳ１０〜Ｓ４０、図７、図８参照）が行なわれ、クラウドサーバ５、フィールドサーバ３、サーバ４のいずれかのサーバ又はユーザ端末１３で、本活性度取得装置２０の一部の機能（活性度算出部２２や活性度分布作成部２３；図１参照）が実現され、本活性度取得方法の一部の処理（活性度算出工程や活性度分布作成工程；図６のステップＳ５０、Ｓ６０参照）が行なわれるようにしても良い。この場合、フィールドサーバ３又はサーバ４で、各センサ１で算出された変化率α１、α２を集計するようにしても良い。
【００６５】
また、例えば、生産管理システムを、複数のセンサ１を備えるセンサネットワーク２と、フィールドサーバ３と、サーバ４とを備えるものとする場合（図１３参照）、センサ１で、本活性度取得装置２０の一部の機能（変化率算出部２１；図１参照）が実現され、本活性度取得方法の一部の処理（変化率算出工程；図６のステップＳ１０〜Ｓ４０、図７、図８参照）が行なわれ、フィールドサーバ３、サーバ４のいずれかのサーバ又はユーザ端末１３で、本活性度取得装置２０の一部の機能（活性度算出部２２や活性度分布作成部２３；図１参照）が実現され、本活性度取得方法の一部の処理（活性度算出工程や活性度分布作成工程；図６のステップＳ５０、Ｓ６０参照）が行なわれるようにすれば良い。この場合、フィールドサーバ３又はサーバ４で、各センサ１で算出された変化率α１、α２を集計するようにしても良い。
【００６６】
また、例えば、生産管理システムを、複数のセンサ１を備えるセンサネットワーク２と、フィールドサーバ３とを備えるものとする場合（図１４参照）、センサ１で、本活性度取得装置２０の一部の機能（変化率算出部２１；図１参照）が実現され、本活性度取得方法の一部の処理（変化率算出工程；図６のステップＳ１０〜Ｓ４０、図７、図８参照）が行なわれ、フィールドサーバ３又はユーザ端末１３で、本活性度取得装置２０の一部の機能（活性度算出部２２や活性度分布作成部２３）が実現され、本活性度取得方法の一部の処理（活性度算出工程や活性度分布作成工程；図６のステップＳ５０、Ｓ６０参照）が行なわれるようにすれば良い。この場合、フィールドサーバ３で、各センサ１で算出された変化率α１、α２を集計するようにしても良い。
【００６７】
また、例えば、上述の実施形態では、活性度取得装置２０を、コンピュータに活性度取得プログラムをインストールしたものとして構成しているが、上述の実施形態における処理をコンピュータに実行させる活性度取得プログラム（上述のような機能をコンピュータに実現させるための活性度取得プログラム）は、コンピュータ読取可能な記録媒体に格納した状態で提供される場合もある。
【００６８】
ここで、記録媒体には、例えば半導体メモリなどのメモリ，磁気ディスク，光ディスク［例えばＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭ，ＤＶＤ（Digital Versatile Disk），ブルーレイディスク等］，光磁気ディスク（ＭＯ：Magneto optical Disc）等のプログラムを記録することができるものが含まれる。なお、磁気ディスク，光ディスク，光磁気ディスク等を可搬型記録媒体ともいう。
【００６９】
この場合、駆動装置を介して、可搬型記録媒体から活性度取得プログラムを読み出し、読み出された活性度取得プログラムを記憶装置にインストールすることになる。これにより、上述の実施形態で説明した活性度取得装置及び活性度取得方法が実現され、上述の実施形態の場合と同様に、記憶装置にインストールされた活性度取得プログラムを、ＣＰＵがメインメモリ上に読み出して実行することで、上述の実施形態の各処理が行なわれることになる。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。
【００７０】
また、上述の実施形態における処理をコンピュータに実行させる活性度取得プログラムは、例えば伝送媒体としてのネットワーク（例えばインターネット，公衆回線や専用回線等の通信回線等）を介して提供される場合もある。
例えば、プログラム提供者が例えばサーバなどの他のコンピュータ上で提供している活性度取得プログラムを、例えばインターネットやＬＡＮ等のネットワーク及び通信インタフェースを介して、記憶装置にインストールしても良い。これにより、上述の実施形態で説明した活性度取得装置及び活性度取得方法が実現され、上述の実施形態の場合と同様に、記憶装置にインストールされた活性度取得プログラムを、ＣＰＵがメインメモリ上に読み出して実行することで、上述の実施形態の各処理が行なわれることになる。なお、コンピュータは、例えばサーバなどの他のコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【００７１】
以下、上述の実施形態及び変形例に関し、更に、付記を開示する。
（付記１）
コンピュータが、
生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出する工程と、
前記最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して前記最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出する工程とを実行することを特徴とする活性度取得方法。
【００７２】
（付記２）
前記変化率算出工程において、前記生物に設けられた２つの第１電極間の距離をＬ１とし、前記第１電極間の電位差の概日周期における最低時電位差をＶｌ１とし、前記第１電極間の電位差の概日周期における最高時電位差をＶｐ１とし、前記生物に設けられた２つの第２電極間の距離をＬ２とし、前記第２電極間の電位差の概日周期における最低時電位差をＶｌ２とし、前記第２電極間の電位差の概日周期における最高時電位差をＶｐ２とし、前記生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率をα１としてα１＝（Ｖｌ２−Ｖｌ１）／（Ｌ２−Ｌ１）によって算出するとともに、前記生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最高時電位差の電極間距離に対する変化率をα２としてα２＝（Ｖｐ２−Ｖｐ１）／（Ｌ２−Ｌ１）によって算出し、
前記活性度算出工程において、前記活性度をβとしてβ＝α２／α１によって算出することを特徴とする、付記１に記載の活性度取得方法。
【００７３】
（付記３）
前記変化率算出工程において、前記生物の複数の個体のそれぞれについて、前記生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出し、
前記活性度算出工程において、前記複数の個体のそれぞれについて、前記最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して前記最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出することを特徴とする、付記１又は２に記載の活性度取得方法。
【００７４】
（付記４）
前記コンピュータが、前記活性度算出工程で前記複数の個体のそれぞれについて算出された前記活性度に基づいて活性度情報を作成する工程をさらに実行することを特徴とする、付記１〜３のいずれか１項に記載の活性度取得方法。
（付記５）
生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出する変化率算出部と、
前記最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して前記最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出する活性度算出部とを備えることを特徴とする活性度取得装置。
【００７５】
（付記６）
前記変化率算出部は、前記生物に設けられた２つの第１電極間の距離をＬ１とし、前記第１電極間の電位差の概日周期における最低時電位差をＶｌ１とし、前記第１電極間の電位差の概日周期における最高時電位差をＶｐ１とし、前記生物に設けられた２つの第２電極間の距離をＬ２とし、前記第２電極間の電位差の概日周期における最低時電位差をＶｌ２とし、前記第２電極間の電位差の概日周期における最高時電位差をＶｐ２とし、前記生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率をα１としてα１＝（Ｖｌ２−Ｖｌ１）／（Ｌ２−Ｌ１）によって算出するとともに、前記生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最高時電位差の電極間距離に対する変化率をα２としてα２＝（Ｖｐ２−Ｖｐ１）／（Ｌ２−Ｌ１）によって算出し、
前記活性度算出部は、前記活性度をβとしてβ＝α２／α１によって算出することを特徴とする、付記５に記載の活性度取得装置。
【００７６】
（付記７）
前記変化率算出部は、前記生物の複数の個体のそれぞれについて、前記生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出し、
前記活性度算出部は、前記複数の個体のそれぞれについて、前記最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して前記最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出することを特徴とする、付記５又は６に記載の活性度取得装置。
【００７７】
（付記８）
前記活性度算出部で前記複数の個体のそれぞれについて算出された前記活性度に基づいて活性度情報を作成する活性度情報作成部を備えることを特徴とする、付記５〜７のいずれか１項に記載の活性度取得装置。
（付記９）
コンピュータに、
生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出する工程と、
前記最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して前記最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出する工程とを実行させることを特徴とする活性度取得プログラム。
【００７８】
（付記１０）
前記変化率算出工程において、前記生物に設けられた２つの第１電極間の距離をＬ１とし、前記第１電極間の電位差の概日周期における最低時電位差をＶｌ１とし、前記第１電極間の電位差の概日周期における最高時電位差をＶｐ１とし、前記生物に設けられた２つの第２電極間の距離をＬ２とし、前記第２電極間の電位差の概日周期における最低時電位差をＶｌ２とし、前記第２電極間の電位差の概日周期における最高時電位差をＶｐ２とし、前記生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率をα１としてα１＝（Ｖｌ２−Ｖｌ１）／（Ｌ２−Ｌ１）によって算出するとともに、前記生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最高時電位差の電極間距離に対する変化率をα２としてα２＝（Ｖｐ２−Ｖｐ１）／（Ｌ２−Ｌ１）によって算出し、
前記活性度算出工程において、前記活性度をβとしてβ＝α２／α１によって算出することを特徴とする、付記９に記載の活性度取得プログラム。
【００７９】
（付記１１）
前記変化率算出工程において、前記生物の複数の個体のそれぞれについて、前記生物に設けられた２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出し、
前記活性度算出工程において、前記複数の個体のそれぞれについて、前記最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して前記最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出することを特徴とする、付記９又は１０に記載の活性度取得プログラム。
【００８０】
（付記１２）
前記コンピュータに、前記活性度算出工程で前記複数の個体のそれぞれについて算出された前記活性度に基づいて活性度情報を作成する工程をさらに実行させることを特徴とする、付記９〜１１のいずれか１項に記載の活性度取得プログラム。
（付記１３）
生物に設けられたセンサと、
前記センサにネットワークを介して接続されたサーバとを備え、
前記サーバが、
前記センサに含まれる２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出する変化率算出部と、
前記最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して前記最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出する活性度算出部とを備えることを特徴とする生産管理システム。
【００８１】
（付記１４）
前記変化率算出部は、前記センサに含まれる２つの第１電極間の距離をＬ１とし、前記第１電極間の電位差の概日周期における最低時電位差をＶｌ１とし、前記第１電極間の電位差の概日周期における最高時電位差をＶｐ１とし、前記センサに含まれる２つの第２電極間の距離をＬ２とし、前記第２電極間の電位差の概日周期における最低時電位差をＶｌ２とし、前記第２電極間の電位差の概日周期における最高時電位差をＶｐ２とし、前記センサに含まれる２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率をα１としてα１＝（Ｖｌ２−Ｖｌ１）／（Ｌ２−Ｌ１）によって算出するとともに、前記センサに含まれる２つの電極間の概日周期における最高時電位差の電極間距離に対する変化率をα２としてα２＝（Ｖｐ２−Ｖｐ１）／（Ｌ２−Ｌ１）によって算出し、
前記活性度算出部は、前記活性度をβとしてβ＝α２／α１によって算出することを特徴とする、付記１３に記載の生産管理システム。
【００８２】
（付記１５）
前記変化率算出部は、前記生物の複数の個体のそれぞれについて、前記センサに含まれる２つの電極間の概日周期における最低時電位差の電極間距離に対する変化率及び最高時電位差の電極間距離に対する変化率を算出し、
前記活性度算出部は、前記複数の個体のそれぞれについて、前記最低時電位差の電極間距離に対する変化率に対して前記最高時電位差の電極間距離に対する変化率がどの程度大きいかを示す活性度を算出することを特徴とする、付記１３又は１４に記載の生産管理システム。
【００８３】
（付記１６）
前記サーバが、前記活性度算出部で前記複数の個体のそれぞれについて算出された前記活性度に基づいて活性度情報を作成する活性度情報作成部を備えることを特徴とする、付記１３〜１５のいずれか１項に記載の生産管理システム。
【符号の説明】
【００８４】
１  センサ（センサノード）
２  センサネットワーク
３  フィールドサーバ
４  サーバ
５  クラウドサーバ
６  電極
７  ＣＰＵやＲＡＭを含むコンピュータ
８  電池
９  無線機
１０  無線ネットワーク
１１  ネットワーク
１２  ネットワーク
１３  ユーザ端末
２０  活性度取得装置
２１  変化率算出部
２２  活性度算出部
２３  活性度情報作成部
１００  コンピュータ
１０１  ＣＰＵ
１０２  メモリ
１０３  通信インタフェース
１０４  入力装置
１０５  出力装置
１０６  記憶装置
１０７  可搬型記録媒体
１０８  駆動装置
１０９  バス
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１３】
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【図１４】
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【図４】
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【図１２】
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