(57)【要約】【課題】作物の特徴を適切にモデル化することによって、所望の作物を得るための方法に関する適切な指針を得る。【解決手段】本開示によれば、作物の摂取者への効能に関する条件の入力を受け付ける条件入力部と、上記効能を上記作物または上記摂取者に関する因子に関連付けたモデルを参照することによって、上記条件を満たすための上記因子を特定するモデル参照部とを備える情報処理装置、情報処理方法、またはプログラムが提供される。【選択図】図７
2016027566.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
作物の摂取者への効能に関する条件の入力を受け付ける条件入力部と、
前記効能を前記作物または前記摂取者に関する因子に関連付けたモデルを参照することによって、前記条件を満たすための前記因子を特定するモデル参照部と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記因子は、前記作物を提供するための農学的因子を含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記農学的因子は、前記作物の品種および生育環境を含む、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記生育環境は、施肥、害虫／感染対策、雑草対策、耕起、植生、生物多様性の状態、光の波長、光量、光の照射時間、気候、土壌成分、土壌状態、肥料もしくは農薬の投与量、または生育期間を含む、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記農学的因子は、複数の品種の組み合わせ、または複数の生育環境の組み合わせを含む、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記モデルは、前記作物の成分を、前記効能および前記農学的因子にそれぞれ関連付けられる中間的な因子として含む、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記モデルにおいて、前記成分は機能に基づいて分類される、請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記モデルにおいて、前記成分は代謝経路に基づいて分類される、請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記モデルにおいて、前記成分は天然化合物か人工化合物かによって分類される、請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記モデル参照部は、前記モデルを参照するにあたり、前記天然化合物および前記人工化合物に関するプリファレンスを設定する、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記モデルにおいて、前記成分は前記作物にもたらされる味または香りに基づいて分類される、請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記因子は、前記摂取者の行動因子を含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記条件入力部は、前記条件とともに前記作物に関する前提因子の入力を受け付け、
前記モデル参照部は、前記前提因子のもとで前記条件を満たすための前記行動因子を特定する、請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記条件入力部は、前記条件とともに前提因子の入力を受け付け、
前記モデル参照部は、前記前提因子のもとで前記条件を満たすための追加的な前記因子を特定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記効能または前記因子に関するナレッジの入力を受け付けるナレッジ入力部と、
前記ナレッジに基づいて前記モデルを生成または更新するモデル管理部と
をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記因子は、前記作物を提供するための農学的因子を含み、
前記モデルは、前記作物の成分を、前記効能および前記農学的因子にそれぞれ関連付けられる中間的な因子として含み、
前記ナレッジは、前記農学的因子が特定された前記作物の成分解析結果を含む、請求項１５に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記成分解析結果は、スペクトルによって表現され、
前記モデル管理部は、前記スペクトルを低次元化することによって前記成分の特徴を抽出する、請求項１６に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
前記成分解析結果は、サンプリングされたスペクトルによって表現され、
前記モデル管理部は、前記サンプリングされたスペクトルを、サンプリング値の総和に対して正規化することによって前記成分の特徴を抽出する、請求項１６に記載の情報処理装置。
【請求項１９】
作物の摂取者への効能に関する条件の入力を受け付けることと、
プロセッサが、前記効能を前記作物または前記摂取者に関する因子に関連付けたモデルを参照することによって、前記条件を満たすための前記因子を特定することと
を含む情報処理方法。
【請求項２０】
作物の摂取者への効能に関する条件の入力を受け付ける機能と、
前記効能を前記作物または前記摂取者に関する因子に関連付けたモデルを参照することによって、前記条件を満たすための前記因子を特定する機能と
をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
作物の成分解析に関しては、さまざまな技術が開発されている。例えば、ゲノム解析やプロテオーム解析は、生体内の遺伝子やタンパク質を網羅的に解析する手法として知られている。さらに、近年は生体内の代謝物質を網羅的に解析するメタボローム解析も実用化されている。このような手法に関連する技術として、例えば、メタボローム解析における代謝物質の効率的な同定方法が、特許文献１に記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２００３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、メタボローム解析などの網羅的な解析手法では、測定対象になる成分が膨大な種類に及ぶ。それゆえ、試料となる作物の特徴は、例えば特定の成分についてのピーク値によって説明されることが多く、全体的な特徴を把握することは容易ではなかった。従って、解析の結果は個別具体的なケースに適用されるにとどまり、より一般化された実用的な作物の特徴を抽出するための手段としては十分とはいえなかった。【０００５】
そこで、本開示では、作物の特徴を適切にモデル化することによって、所望の作物を得るための方法に関する適切な指針を得ることを可能にする、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示によれば、作物の摂取者への効能に関する条件の入力を受け付ける条件入力部と、上記効能を上記作物または上記摂取者に関する因子に関連付けたモデルを参照することによって、上記条件を満たすための上記因子を特定するモデル参照部とを備える情報処理装置が提供される。【０００７】
また、本開示によれば、作物の摂取者への効能に関する条件の入力を受け付けることと、プロセッサが、上記効能を上記作物または上記摂取者に関する因子に関連付けたモデルを参照することによって、上記条件を満たすための上記因子を特定することとを含む情報処理方法が提供される。【０００８】
また、本開示によれば、作物の摂取者への効能に関する条件の入力を受け付ける機能と、上記効能を上記作物または上記摂取者に関する因子に関連付けたモデルを参照することによって、上記条件を満たすための上記因子を特定する機能とをコンピュータに実現させるためのプログラムが提供される。【０００９】
例えば食用や薬用などに用いられる作物では、例えば成分解析の結果や、実験または調査の結果、あるいは経験的な知見などによって、効能と作物または摂取者に関する因子との関係が部分的に明らかになっている場合も多い。このようなナレッジを統合してモデルを構築し、さらには随時更新していくことによって、作物の特徴を適切にモデル化し、所望の作物を得るための方法に関する適切な指針を得ることが容易になりうる。
【発明の効果】
【００１０】
以上説明したように本開示によれば、作物の特徴を適切にモデル化することによって、所望の作物を得るための方法に関する適切な指針を得ることができる。【００１１】
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本開示の一実施形態に係るシステムの一例を示す図である。
【図２】本開示の一実施形態において構築されるモデルの例を示す図である。
【図３】本開示の一実施形態において定義される作物の成分に関する分類の例を示す図である。
【図４】本開示の一実施形態における作物の成分分類と農学的因子との関連付けの例を示す図である。
【図５】本開示の一実施形態における作物の成分分類と農学的因子との関連付けの例を示す図である。
【図６】本開示の一実施形態における作物の成分分類と農学的因子との関連付けの例を示す図である。
【図７】本開示の一実施形態におけるソフトウェア的な機能構成の例を示すブロック図である。
【図８】吸光度測定の生データの例を示す図である。
【図９】図８に示す生データを正規化するとともに１００ｎｍ幅で低次元化した例を示す図である。
【図１０】図８に示す生データを正規化するとともに５０ｎｍ幅で低次元化した例を示す図である。
【図１１】別の吸光度測定の生データを正規化するとともに１００ｎｍ幅で低次元化した例を示す図である。
【図１２】本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１４】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．システム構成
２．モデルの構築
２−１．モデルの概要
２−２．作物の成分に関する分類の例
２−３．農学的因子の例
２−４．作物の成分分類と農学的因子との関連付けの例
３．機能構成例
４．成分解析結果の利用の例
４−１．データベースの生成
４−２．データベースの利用
５．変形例
６．ハードウェア構成
７．補足
【００１５】
（１．システム構成）
まず、本開示の一実施形態に係るシステム構成の例について説明する。
【００１６】
図１は、本開示の一実施形態に係るシステムの一例を示す図である。本開示の一実施形態に係るシステムは、１または複数の情報処理装置を含む。図１に示される例において、システム１０は、入出力装置１２と、演算装置１４と、ストレージ装置１６とを含む。これらの装置は、例えばインターネットなどのネットワークによって相互に接続される。なお、他の例では、これらの装置のいずれかまたは全部が単一の情報処理装置に集約して実現されてもよい。あるいは、これらの装置のいずれかが、複数の情報処理装置に分散して実現されてもよい。
【００１７】
入出力装置１２は、システム１０に対する情報の入出力を受け付ける。入出力装置１２は、例えばパーソナルコンピュータやタブレット、スマートフォンのような端末装置であり、必ずしもシステム１０の専用端末でなくてもよい。例えば、入出力装置１２は、企業や研究機関などに設置されて業務用に使用されてもよいし、個人使用されてもよい。入出力装置１２は、それぞれ異なるユーザによって使用される複数の端末装置を含みうる。また、入出力装置１２は、入出力される情報の種類ごとに異なる端末装置に分散して実現されてもよい。例えば、後述する作物の効能や、作物または摂取者に関する因子の定義、および／または効能を因子に関連付けたモデルを生成または更新するためのナレッジの入力は、システム１０の管理者によって使用される業務用の端末装置によって実行されうる。一方、上記のモデルを利用して効能に関する条件を満たすための因子を特定する場合の条件の入力や特定された因子の出力は、上記と同様の業務用の端末装置によって実行されてもよいし、個人使用される端末装置によって実行されてもよい。
【００１８】
演算装置１４は、システム１０における各種の演算を実行する。例えば、演算装置１４は、入出力装置１２において入力された効能に関する条件に基づいて、ストレージ装置１６に構築されているモデルを参照し、当該条件を満たすための作物または摂取者に関する因子を入出力装置１２から出力させる。また、演算装置１４は、モデルの生成または更新のための演算を実行してもよい。例えば、演算装置１４は、入出力装置１２において入力されたナレッジ、例えば作物の成分解析結果などに基づいて、モデルを新たに生成してストレージ装置１６に格納してもよいし、既に生成されたモデルを更新したりしてもよい。なお、外部で構築されたモデルが初期データとしてストレージ装置１６に読み込まれる場合、演算装置１４は、モデルの生成のための演算を実行しなくてもよい。また、モデルの更新が別途実施される場合（例えば、更新されたモデルのデータが、その都度ストレージ装置１６に読み込まれる場合など）、演算装置１４はモデルの更新のための演算を実行しなくてもよい。
【００１９】
ストレージ装置１６には、システム１０で用いられる各種のデータが格納される。例えば、ストレージ装置１６には、作物の摂取者への効能を、作物または摂取者因子に関連付けたモデルのデータが格納される。上記の通り、モデルは、入出力装置１２から入力されたナレッジに基づく演算装置１４の演算によって生成または更新されてもよい。なお、モデルの詳細については後述する。また、ストレージ装置１６には、システム１０で利用される他のデータが格納されてもよい。例えば、上記のモデルにおいて定義される効能や因子を定義するデータが、ストレージ装置１６に格納されてもよい。
【００２０】
（２．モデルの構築）
次に、本実施形態において構築されるモデルについて、さらに説明する。上記の通り、本実施形態では、作物の摂取者への効能を作物または摂取者に関する因子に関連付けたモデルが構築される。
【００２１】
（２−１．モデルの概要）
図２は、本開示の一実施形態において構築されるモデルの例を示す図である。図２に示された例において、モデルは、トランスレータＴ１〜Ｔ３と、マッピングエンジンＭ１，Ｍ２とによって定義されている。なお、図示された例では、モデルが、作物の成分（要素Ｕ）を、効能（要素Ｖ）および作物を提供するための農学的因子（要素Ｗ）にそれぞれ関連付けられる中間的な因子として含んでいる。以下、それぞれの構成要素について、さらに説明する。
【００２２】
効能の要素Ｖ（Ｖ１〜Ｖｍ）は、例えば入出力装置１２において効能に関する条件を入力するときに用いられる。例えば、効能がリストから選択して入力される場合、要素Ｖは、リストに表示される効能の種類を含みうる。また、例えば、効能がフリーテキストで入力される場合、要素Ｖは、テキストから抽出されうる様々なキーワードを含みうる。トランスレータＴ１は、効能の要素Ｖを、クラスＧ（Ｇ１〜Ｇｑ）に変換する。クラスＧは、要素Ｖから抽出される効能の特徴に対応する。
【００２３】
より具体的には、効能の要素Ｖは、例えば、「滋養強壮」や「冷え性の改善」といったような作物の摂取者において実現される状態を示してもよいし、摂取者の属性、例えば幼児または高齢者などを示してもよい。さらに、効能の要素Ｖは、作物が食事として摂取されるのか、サプリメントとして摂取されるのかといったような状況を示してもよい。つまり、本実施形態において、効能の要素Ｖは、「誰が」、「どのような状況で作物を摂取して」、「どのような状態になる」といったような、摂取者側の条件をも含めた広い概念に対応しうる。
【００２４】
また、ポジティブな効能に限らず、ネガティブな効能、例えば健康が害されることや、摂取に困難が伴うことなどが定義されてもよい。ネガティブな効能が条件として入力された場合、例えば、避けるべき作物や摂取者の因子を特定することができる。
【００２５】
ここで、要素Ｖが、入力がしやすいように、例えばユーザが一般的に認識している効能の名称などに基づいて定義されるのに対して、クラスＧは、後述する効能と作物の成分との関連付けのために定義される。従って、クラスＧの定義、および要素ＶをクラスＧに変換するトランスレータＴ１の構成は、成分のクラスＦ、およびマッピングエンジンＭ１の構成に応じて随時変更されうる。また、クラスＧは、必ずしもユーザが認識できるようなラベルを有していなくてもよい。つまり、クラスＧは、既知の名称などには必ずしも対応しない抽象的なクラスであってもよい。
【００２６】
なお、要素Ｖは、複数のクラスＧに重複的に分類されてもよい。つまり、複数の特徴を有する要素Ｖは、トランスレータＴ１によって、それぞれの特徴に対応する複数のクラスＧに変換されうる。従って、例えば、入力された効能の要素Ｖは１つであっても、それが複数のクラスＧに変換され、それらのクラスＧがマッピングエンジンＭ１によってそれぞれ異なる成分のクラスＦに関連付けられることによって、結果として複数の作物の品種や生育環境の組み合わせを含む農学的因子が特定されることがありうる。
【００２７】
作物の成分の要素Ｕ（Ｕ１〜Ｕｌ）は、上記の通り、効能および農学的因子にそれぞれ関連付けられる中間的な因子として定義される。作物の摂取者への効能は、１つには農学的因子によってもたらされる作物の成分によって発現されるため、効能と農学的因子との間の中間的な因子として作物の成分を定義することは合理的である。作物の成分と効能とを関連付けるナレッジは、既に多く存在している。また、作物の成分と農学的因子との関係は、例えば、農学的因子が特定された作物の成分解析結果から抽出することができる。
【００２８】
ここで、図示された例では、成分の要素Ｕについても、トランスレータＴ２が、クラスＦ（Ｆ１〜Ｆｐ）への変換を実行する。上記の効能のクラスＧと同様に、クラスＦも、効能および農学的因子との関連付けのために定義される。作物の成分は膨大な種類に及ぶために、個々の成分を効能や農学的因子と関連付けることは容易ではない。そこで、本実施形態では、成分の特徴に対応するクラスＦを定義することによって、効能や農学的因子との関連付けを容易にする。なお、上記の効能の例と同様に、クラスＦおよびトランスレータＴ２の構成も、成分および農学的因子のクラスＧ，Ｈ、およびマッピングエンジンＭ１，Ｍ２の構成に応じて随時変更されうる。
【００２９】
より具体的には、例えば、クラスＦは、成分の機能、代謝経路、および／または天然化合物か人工化合物かによって定義されうる。また、クラスＦは、成分によって作物にもたらされる味または香りに基づいて定義されてもよい。上記のクラスＧの例と同様に、成分の要素Ｕも、複数のクラスＦに重複的に分類されてもよい。なお、このような成分のクラスＦ１〜Ｆｐのより具体的な例については後述する。
【００３０】
農学的因子の要素Ｗ（Ｗ１〜Ｗｎ）は、例えば入出力装置１２において、入力された条件を満たすための因子を出力するときに用いられる。本実施形態において、農学的因子は、作物の品種および生育環境を含みうる。作物の生育環境は、より具体的には、施肥、害虫／感染対策、雑草対策、耕起、植生、生物多様性の状態、光の波長、光量、光の照射時間、気候、土壌成分、土壌状態、肥料もしくは農薬の投与量、または生育期間を含みうる。また、条件を満たすための因子として出力される農学的因子は、複数の品種の組み合わせ、または複数の生育環境の組み合わせを含んでもよい。
【００３１】
ここで、図示された例では、農学的因子の要素Ｗについても、トランスレータＴ３が、クラスＨ（Ｈ１〜Ｈｒ）への変換を実行する。クラスＨも、要素Ｗから抽出される農学的因子の特徴に対応し、作物の成分との関連付けのために定義される。要素Ｗは、複数のクラスＨに重複的に分類されてもよい。また、クラスＨは、例えば上記のクラスＧなどと同様に、必ずしもユーザが認識できるようなラベルを有していなくてもよい。あるいは、クラスＨは、ユーザが認識可能なラベルを有し、必要に応じて農学的因子の出力のために利用されてもよい。なお、このような農学的因子のクラスＨのより具体的な例については後述する。
【００３２】
マッピングエンジンＭ１は、効能のクラスＧ（Ｇ１〜Ｇｑ）と、作物の成分のクラスＦ（Ｆ１〜Ｆｐ）とを対応付ける。上記のように、この対応付けは、例えば、既に存在する作物の成分の効能についてのナレッジに基づいて定義されうる。例えば、マッピングエンジンＭ１は、このようなナレッジをトレーニングデータとして用いてクラス間の関係を学習することによって構築され、さらに随時更新されうる。このとき、マッピングエンジンＭ１のアルゴリズムだけではなく、それぞれのクラス、つまり効能のクラスＧおよび成分のクラスＦも、効能と成分との関係が適切にマッピングされるように最適化されうる。
【００３３】
マッピングエンジンＭ２は、作物の成分のクラスＦ（Ｆ１〜Ｆｐ）と、農学的因子のクラスＨ（Ｈ１〜Ｈｒ）とを対応付ける。上記のように、この対応付けは、例えば、農学的因子が特定された作物の成分解析結果に基づいて定義されうる。例えば、マッピングエンジンＭ２は、成分解析結果のようなナレッジをトレーニングデータとして用いてクラス間の関係を学習することによって構築され、さらに随時更新されうる。このとき、マッピングエンジンＭ２のアルゴリズムだけではなく、それぞれのクラス、つまり成分のクラスＦおよび農学的因子のクラスＨも、成分と農学的因子との関係が適切にマッピングされるように最適化されうる。
【００３４】
以上、本開示の一実施形態において構築されるモデルの一例について説明した。なお、本実施形態では、作物の摂取者への効能を作物または摂取者に関する因子に関連付けたモデルが構築される。従って、上記の例では、効能を作物に関する因子（農学的因子）に関連付けたモデルが構築されたが、他の例では、効能を摂取者に関する因子に関連付けたモデルや、効能を作物に関する因子および摂取者に関する因子の両方に関連付けたモデルが構築されてもよい。このような場合、摂取者に関する因子についても、上記の効能や成分、農学的因子と同様に、トランスレータによるクラスへの変換が実行されうる。摂取者に関する因子は、例えば、摂取者の行動因子を含みうる。また、作物に関する因子は、上記のような農学的因子には限らず、他にも作物に関するさまざまな因子が定義されうる。従って、本実施形態において、モデルは必ずしも作物の成分を中間的な因子として含まなくてもよい。
【００３５】
（２−２．作物の成分に関する分類の例）
続いて、上述したようなモデルにおいて定義されうる、作物の成分に関する分類の例について、さらに説明する。作物の成分は、必ずしもモデルに含まれなくてもよいが、作物の摂取者への効能と作物を提供するための農学的因子とにそれぞれ関連付けられる中間的な因子として有用な場合がありうる。
【００３６】
図３は、本開示の一実施形態において定義される作物の成分に関する分類の例を示す図である。図示された例では、作物の成分が、代謝経路に基づいて分類されている。この場合、以下で説明されるいくつかの例から明らかなように、作物の成分は、機能に基づいて分類されているともいえる。さらに、図示された例では、作物の成分が、天然化合物（Natural，マップ１１００）か人工化合物（Synthetic，マップ１２００）かによって分類されている。図示された分類の領域のそれぞれは、例えば図２に示した作物の成分のクラスＦに対応する。以下、図示された分類の例について、いくつかの分類が関連付けられる効能の例とともに説明する。
【００３７】
まず、天然化合物（Natural）のマップ１１００の中心に位置する「Organic  acids」には、生化学経路の中心をなすクエン酸回路（ＴＣＡ回路）およびグリオキシル酸回路に関与する基本的な有機化合物が分類される。さらに、中心から見て図中の左側にある「Carbohydrates」、上側にある「Nucleic  acids  &  Nucleotides」、「Amino  acids  &  Peptides」、および下側にある「Fatty  acids」に分類される成分は、さらに細分化した場合、小さな化合物（モノマー）が中心に近い内側、大きな化合物（ポリマー）が中心から遠い外側になるように配置される。ここで、大きな化合物から小さな化合物への変換には分解反応（異化）が必要であり、その逆の変換には合成反応（同化）が必要である。概して、小さい化合物ほど少ない生反応で体内に吸収される傾向があることが知られている。
【００３８】
ここで、上記の分類に含まれる成分、有機酸（Organic  acids）、単糖類であるグルコース、核酸（Nucleic  acids）、アミノ酸（Amino  acids）などの基本的あるいは小さな化合物と効能との関係として、これらの成分が「すぐ使える」化合物であることが知られている。このようなナレッジに従えば、これらの成分分類は、「虚弱体質な人」や、「胃腸が弱っており消化機能の弱い人」、「スポーツや肉体を酷使した後で今すぐ栄養補給が必要な人」などにとって有用な効能に関連付けられる。
【００３９】
一方、マップ１１００の外側に位置するポリマーや長鎖の化合物、例えば、でんぷんなどの多糖類や長鎖脂質類（Sphingolipidsなど）は、「現在の生活動のみならず今後の成長や環境変化のために溜め込む栄養分」であることが知られている。従って、これらの成分分類は、「長期的に滋養補給を必要とする人」や、「マラソンする前のマラソンランナー」などにとって有用な効能に関連付けられる。ただし、多糖類の中でも食物繊維の元となるセルロースは、分解反応に多くのエネルギーを要することが知られている。従って、例えば摂取者が「代謝機能が未発達の虚弱体質の幼児」や「代謝機能が衰えた高齢者」である場合、作物の成分としてのセルロースは推奨されない。
【００４０】
マップ１１００の、中心から見て図中の右側には、中心に近い位置に、金属イオンを抱え込むキレート剤、吸光特性を有する色素類、酸化還元に関与する酸化還元剤の領域が配置されている（「Carotenoids」、「Tetrapyrroles」、および「Phenyl  propanoids」）。従って、これらの成分分類は、「ミネラルが不足している人」や、「体調のバランスを崩している人」などにとって有用な効能に関連付けられる。
【００４１】
また、マップ１１００の、中心から見て図中の右上側、中心から遠い外側には、「Alkaloids」の領域が配置される。アルカロイドは、作物の味として苦味をもたらす化合物を多く含む。人間を含む高等動物の多くは、苦味を毒として認識するため、苦味のある作物が摂取されたときには体内に毒が侵入したと判断し、排出機能を働かせることが知られている。従って、「Alkaloids」の成分分類は、老廃物を体外に排出する、いわゆるデトックスの効能に関連付けられる。ただし、虚弱体質の幼児や体力の弱った高齢者には推奨されない。
【００４２】
マップ１１００の、中心から見て図中の右下側、中心から遠い外側には、「Hormones  &  Transmitters」および「Steroids」に分類される成分は、内分泌機能、免疫機能、生殖機能に関与する化合物が多い。従って、これらの成分分類は、摂取にあたって留意が必要である。
【００４３】
一方、人工化合物（Synthetic）のマップ１２００に含まれる成分、「Synthetic  Antibiotics」、「Pesticides  &  Herbicides」、「Additives  &  Preservatives」、および「Carcinogens」に分類される成分が多く含まれる作物は、それらの成分が他に有用な効能に関連付けられる場合（例えば薬として使う場合）以外は推奨されない。
【００４４】
なお、特に二次代謝物質については、マップ１１００のように代謝経路に沿った配置では近接しないにも関わらず、機能が共通または類似する場合がある。つまり、マップ１１００における配置は、二次代謝物質の機能を必ずしも十分に表現できていない場合がある。このような場合のために、例えば、図示された例では平面上に表現されているマップ１１００が、立体的に表現されてもよい。あるいは、天然化合物に分類される二次代謝物質についても、マップ１２００によって表されるような、代謝経路に依存しない特徴指標が別途提供されてもよい。
【００４５】
さらに、図示された例では、マップ１１００，１２００に加えて、未分類カテゴリ１３００が定義される。未分類カテゴリ１３００は、効能および農学的因子との対応付けには寄与しない成分を含む。例えば成分解析などにおいて同定されている成分であっても、効能および農学的因子との対応付けに寄与しない成分は、未分類カテゴリ１３００に分類されうる。
【００４６】
なお、上記の例のような成分の分類にあたっては、既に提供されている代謝経路マップや化合物分類などのデータを適宜利用することができる。従って、本明細書では、代謝経路や代謝物質の機能の特定方法について詳細には説明しない。
【００４７】
ここで、例えば化合物分類のデータでは、１つの化合物に対して２以上の機能が定義される場合がある。この場合、例えば、何らかの基準で１つの機能を選択し、成分を排他的に分類してもよい。あるいは、該当する複数の機能に対応してマップ上の複数の位置に成分を配置し、非排他的に分類してもよい。
【００４８】
なお、上記の例では、いくつかの成分分類が関連付けられる効能（「虚弱体質な人」、「胃腸が弱っており消化機能の弱い人」）の例とともに、成分分類が推奨されない場合の例についても説明した。このような、特定の成分分類が推奨されない場合も、効能のクラスよって表現されてもよい（ネガティブな効能として表現されてもよい）。モデルにおいてこのように効能を表現することによって、摂取する成分に対応する因子だけではなく、摂取を控えるべき成分に対応する因子についても特定することができる。
【００４９】
（２−３．農学的因子の例）
表１は、本開示の一実施形態において定義される農学的因子の例を示す図である。表に示された例では、施肥（Fertilization）、害虫／感染対策（Vermin/Infection  Control）、雑草対策（Weed  Control）、耕起（Tillage）、植生（Vegetation）、および生物多様性（Biodiversity）の状態の組み合わせとして、慣行農法（Conventional）、有機農法（Organic）、および自然農法（Natural）の３つの農法が示されている。
【００５０】
【表１】
2016027566.tif 000003
【００５１】
上記の例では、例えば、施肥、害虫／感染対策、雑草対策、耕起、植生、および生物多様性のそれぞれの状態が農学的因子の要素（図２の例における農学的因子の要素Ｗ）として、農法（Conventional，Organic，Natural）が農学的因子の分類（図２の例におけるクラスＨ）として、それぞれ位置付けられてもよい。これは、作物の成分と農学的因子との関係が、農学的因子の特徴を農法で表現することによってよく説明される場合に対応する。
【００５２】
なお、上記の表に示された農法および農学的因子の組み合わせは一例にすぎない。他の例では、上記の農法が他の農学的因子の組み合わせによって定義されてもよい。また、他の例では、上記以外の農法、例えば水耕栽培や共生農法、森林農法などによって農学的因子が表現されてもよい。
【００５３】
（２−４．作物の成分分類と農学的因子との関連付けの例）
次に、本実施形態における特徴指標と農学的因子との関連付けについて、さらに説明する。
【００５４】
図４〜図６は、本開示の一実施形態における作物の成分分類と農学的因子との関連付けの例を示す図である。図示された例では、上記で図３を参照して説明したマップ１１００，１２００およびカテゴリ１３００に従って作物の成分が分類されている。また、図示された例では、上記で表１を参照して説明した慣行農法（Conventional）、有機農法（Organic）、および自然農法（Natural）の分類によって農学的因子が表現されている。図４〜図６には、慣行農法、有機農法、および自然農法のそれぞれについて、サンプルとなった植物（キャベツ）のメタボローム解析によって抽出された代謝物質の含有量（％）がヒートマップによって表現されている。なお、印刷の都合上ヒートマップの階調が低く設定されているが、実際にはさらに高い階調でヒートマップが表現されうる。
【００５５】
これらのヒートマップを参照することによって、効能に関する条件に対応する成分分類の条件、例えば「アルカロイド（マップ１１００の領域１１０１）の含量が多い」とか、「抗生物質（マップ１１００の領域１１０３、およびマップ１２００の領域１２０１）を含有しない」といったような条件について、条件を満たす作物を提供するための農学的因子を特定することができる。
【００５６】
なお、実際にストレージ装置１６に格納されるモデルのデータは、図示された例に関わらず自由な形式をとりうる。例えば、図示されたようなマップやカテゴリを描画するためのデータがデータベースに保持されてもよい。この場合、例えば入出力装置１２において条件の入力を受け付けるときや、特定された農学的因子を出力するときのユーザインターフェースとして、図３〜図６に例示したようなマップやカテゴリが表示されてもよい。
【００５７】
あるいは、図示されたようなマップやカテゴリを描画するためのデータが保持されなくてもよい。より具体的には、データは、マップ１１００，１２００およびカテゴリ１３００の領域によって示される作物の成分分類と、各分類に含まれる成分の農学的因子（農法によって表現されてもよい）ごとの含有量とを関連付けるテーブルとして記述されてもよい。この場合、入出力装置１２において条件の入力を受け付けるときや、特定された農学的因子を出力するときのユーザインターフェースは、テキスト形式、またはテーブル形式で表示されうる。
【００５８】
以下、図４〜図６のデータによって示されている特徴指標と農学的因子との関係のいくつか例について説明する。
【００５９】
上記の３つのデータのうち、図５に示す有機農法の例では、他の２つに比べて特徴的な代謝物質の分布が見られる。例えば、有機農法では、アミノ酸およびペプチド（マップ１１００の領域１１０５）の含量が、他の農法よりも多い。その一方で、有機農法では、他の農法では検出されていない抗生物質（マップ１１００の領域１１０３、およびマップ１２００の領域１２０１）が検出されている。このような結果は、例えば、アミノ酸やペプチドを多く含む作物（この場合はキャベツ）を栽培したい場合には有機農法が有効である可能性を示す一方で、抗生物質を含まない作物を栽培したい場合には有機農法は適さない可能性があることを示している。なお、有機農法の例で抗生物質が検出されているのは、堆肥（Compost）の供給源となる家畜の飼料に抗生物質が混合されているためと考えられる。
【００６０】
また、図６に示す自然農法の例では、添加物および保存料（マップ１２００の領域１２０３）の含量は慣行農法よりも少ないものの、他の人工化合物（マップ１２００）の含量は慣行農法とあまり変わらないことが示されている。これは、自然農法が実施されている農地でも、過去には人工化合物を肥料や農薬として投与する慣行農法が実施されていた可能性を示すものと考えられる。
【００６１】
本実施形態では、上記のように作物の成分解析の結果に基づいて作物の成分分類と農学的因子の分類とを関連付けるモデルが用意されることによって、例えば、所望の特徴を有する作物を提供するために採用するべき、または避けるべき農学的因子を特定することができる。
【００６２】
なお、上記の例における作物の成分分類は一例であり、他にもさまざまな特徴指標の設定が可能である。既に述べたように、作物の成分はその機能によって分類されてもよい。より具体的には、例えば、鎮痛剤、解熱剤、免疫抑制剤、抗生物質などの機能による分類が可能である。また、作物の成分は、機能が発現される器官によって分類されてもよい。例えば、神経系、免疫系、消化器系、循環器系などの器官による分類が可能である。このような作物の成分分類は、例えば既存の化合物分類に基づいて実施することが可能である。上記の図４〜図６の例と同様に、このような他の分類に基づくヒートマップまたはデータによって、作物の成分と農学的因子との関係が表現されてもよい。
【００６３】
（３．機能構成例）
次に、本実施形態におけるシステムのソフトウェア的な機能構成の例について説明する。
【００６４】
図７は、本開示の一実施形態におけるソフトウェア的な機能構成の例を示すブロック図である。図７を参照すると、機能構成は、入力部１１０と、演算部１２０と、出力部１３０とを含みうる。演算部１２０は、データベース１４０を参照する。以下、それぞれの構成要素についてさらに説明する。
【００６５】
入力部１１０は、例えば、入出力装置１２で入力された情報を受信する演算装置１４の通信装置、または通信装置を制御するＣＰＵなどのプロセッサに対応する。入力部１１０は、条件入力部１１１を含む。条件入力部１１１は、作物の摂取者への効能に関する条件の入力を受け付ける。効能に関する条件は、具体的には例えば「滋養強壮」や「冷え性の改善」といったようなことでありうる。上述の通り、このような条件は、例えばリストからの選択によって入力されてもよいし、フリーテキストで入力されてもよい。
【００６６】
また、条件入力部１１１は、効能に関する条件とともに前提因子の入力を受け付けてもよい。前提因子は、例えば、上述した例のようなモデルで効能に関連付けて定義されている他の因子、具体的には作物の成分や農学的因子、摂取者の行動因子などでありうる。例えば、前提因子として、「セルロースが少ないもの」や、「抗生物質を含まないもの」などといった因子が入力されうる。前提因子も、作物に関する条件という点では効能に関する条件と同じであるが、モデルにおける中間的または最終的な因子を直接的に指定している点で異なる。つまり、前提因子は、モデルに従って入力（効能に関する条件）から出力（作物または摂取者に関する因子）を特定する上での制約条件として機能しうる。
【００６７】
さらに、入力部１１０は、ナレッジ入力部１１３を含んでもよい。ナレッジ入力部１１３は、本実施形態において効能と作物または摂取者に関する因子とを関連付けたモデルを生成または更新するための、効能または因子に関するナレッジの入力を受け付ける。より具体的には、例えば、ナレッジは、作物の成分解析結果や、作物の成分と効能との関係に関する実験または調査の結果のような科学的な知見またはデータを含む。さらに、ナレッジは、科学的なものに限らず、経験的な、または予測的な知見または見解などを含んでもよい。ナレッジ入力部１１３では、新たなナレッジを追加するだけではなく、正しくないと判断されたナレッジを除去する操作が可能であってもよい。
【００６８】
演算部１２０は、例えば、演算装置１４のＣＰＵなどのプロセッサに対応する。演算部１２０は、モデル参照部１２１を含む。モデル参照部１２１は、データベース１４０に格納されたデータを読み込むことによってモデルを参照する。既に説明している通り、モデルは、作物の摂取者への効能を、作物または摂取者に関する因子に関連付ける。モデル参照部１２１は、モデルを参照することによって、条件入力部１１１によって受け付けられた入力に含まれる条件を満たすための、作物または摂取者に関する因子を特定する。
【００６９】
ここで、特定される因子は、例えば、作物を提供するための農学的因子、より具体的には作物の品種および生育環境を含んでもよい。この場合、複数の品種の組み合わせ（例えば、キャベツとニンジンの組み合わせ）、および／または複数の生育環境の組み合わせ（例えば、千葉県産のニンジンと北海道産のニンジンの組み合わせ）が、条件を満たす作物の農学的因子として特定されてもよい。また、特定される因子は、例えば、摂取者の行動因子を含んでもよい。摂取者の行動因子は、例えば摂取者の生活習慣に関し、より具体的には十分な睡眠や適度な運動といったような因子を含みうる。特定される因子は、作物に関する因子だけを含んでもよいし、摂取者に関する因子だけを含んでもよいし、作物に関する因子と摂取者に関する因子の両方を含んでもよい。
【００７０】
また、モデル参照部１２１には、モデルを参照するにあたってのプリファレンスが予め設定されていてもよい。プリファレンスは、条件入力部１１１によって受け付けられる入力に含まれる条件とは別に、モデルにおいて定義される因子に対するユーザの好みまたは優先順位を定義する。より具体的には、例えば、モデル参照部１２１は、天然化合物および人工化合物に関するプリファレンスを設定してモデルを参照してもよい。この場合、例えば、同様の効能に関連付けられた天然化合物と人工化合物とが存在する場合には、天然化合物が優先的に選択され、当該天然化合物を含む作物を提供するための農学的因子が特定されうる。あるいは、条件に含まれる効能に関連する成分が人工化合物しかない場合には、それが無視されてもよい。モデル参照部１２１には、その他にも、調理法や味、香り、入手性、価格などに関するプリファレンスが設定されてもよい。プリファレンスも、入力部１１０を介してユーザの操作によって設定可能でありうる。
【００７１】
また、プリファレンスと同様に、自動的に検出されるユーザの状況が、モデルを参照するための条件として設定されてもよい。より具体的には、例えば、加速度センサや位置センサ（ＧＰＳなど）を利用してユーザのライフログを取得したり、ユーザが摂取した食事の画像を解析したり、ユーザの睡眠の状況を検出したりすることによって、ユーザの状況を認識することができる。このようにして認識された状況に基づいて、ユーザが必要とする効能や、当該効能を実現するために摂取が推奨される作物、またはそのような作物を提供するための農学的因子などが特定されうる。より具体的には、例えば、睡眠不足や、高脂肪食品の摂取過多などといった状況に置かれているユーザに対して、そのような状況によって生じうる身体の不調を改善するための作物に関する情報が提供されてもよい。また、ユーザの状況は、上記のように自動的に検出されてもよいし、同様の情報が入力部１１０を介してユーザの操作によって設定されてもよい。
【００７２】
また、上述のように、モデル参照部１２１は、条件入力部１１１において条件とともに受け付けられた前提因子のもとで条件を満たすための因子を特定してもよい。例えば、モデルが作物の効能と、作物に関する因子と、摂取者に関する因子とを関連付ける場合において、作物に関する因子の全体が前提因子として与えられたとき、モデル参照部１２１は、摂取者が前提因子を満たす作物を摂取する場合に、摂取者において効能が発現されるための摂取者の行動因子を特定する（例えば、食生活が理想的な状態であると仮定した上で、健康な生活を送るために必要な生活習慣を提示するような場合）。
【００７３】
さらに、演算部１２０は、モデル管理部１２３を含んでもよい。既に説明した通り、本実施形態において、データベース１４０に格納されたデータによって定義されるモデルは、ナレッジ入力部１１３を介して入力される、効能または因子に関するナレッジに基づいて生成または更新される。モデル管理部１２３は、ナレッジに基づくモデルの生成または更新を実行する。モデルでは、例えば上記で図２を参照して説明した例のように、作物の摂取者への効能や、作物の成分、作物を提供するための農学的因子、摂取者の行動因子など、中間的な因子を含めて様々な要素が定義される。また、モデルでは、それぞれの要素をクラスに変換するトランスレータや、異なる要素のクラス間、または要素同士を対応付けるマッピングエンジンなどが定義される。モデル管理部１２３は、入力されたナレッジに基づいて新たなトランスレータやマッピングエンジンを構築したり、既に構築されたトランスレータやマッピングエンジンを更新したりすることによって、モデルを最新の状態に保つ。
【００７４】
出力部１３０は、例えば、入出力装置１２に出力する情報を送信する演算装置１４の通信装置、または通信装置を制御するＣＰＵなどのプロセッサに対応する。出力部１３０は、例えば、モデル参照部１２１によって特定された、効能の条件を満たすための作物または摂取者に関する因子を出力する。出力は、例えば、テキスト、画像、または音声を用いて実行されうる。出力部１３０は、これらの出力形式に対応した出力信号、または出力のためのデータを提供する。また、出力部１３０は、モデル参照部１２１が参照しているモデルの一部または全部を情報として出力してもよい。例えば、上記で図３〜図６を参照して説明したようなマップやカテゴリ、またはそこに表現された作物の成分と農学的因子との関係は、それ自体が情報として有用でありうるため、上記のような条件の入力および因子の出力とは独立して、またはこれらの入出力に付随して（例えば、因子の抽出に利用されたモデルを表示する）、情報として出力部１３０を介して出力されてもよい。
【００７５】
（４．成分解析結果の利用の例）
次に、本実施形態における成分解析結果の利用の例について説明する。既に述べたように、本実施形態では、効能と作物または摂取者に関する因子とを関連付けたモデルが、効能または因子に関するナレッジに基づいて生成または更新される。ナレッジは、例えば、作物の成分解析結果を含む。上記で図４〜図６を参照して説明した作物の成分分類と農学的因子との関連付けは、メタボローム解析の結果を利用したものであったが、本実施形態では他にもさまざまな手法による作物の成分解析結果を利用することが可能である。以下では、そのような成分解析手法の一例として、吸光度測定を利用した成分解析結果の利用の例について説明する。
【００７６】
図８は、吸光度測定の生データの例を示す図である。図９は、図８に示す生データを正規化するとともに１００ｎｍ幅で低次元化した例を示す図である。図１０は、図８に示す生データを正規化するとともに５０ｎｍ幅で低次元化した例を示す図である。なお、図９に示す例では波長２２０ｎｍ以下、図１０に示す例では波長２５０ｎｍ以下の範囲については、吸光度値を０とみなしている。
【００７７】
図示された例では、慣行農法（Conventional）、有機農法（Organic）、および共生農法（Synecological）で栽培されたキャベツについて、エタノール抽出物の吸光度を測定した。図８に示す原波形では、光の波長が２２０ｎｍから７４８ｎｍまでの範囲で、３ｎｍごとに測定された吸光度が示されている。
【００７８】
図９および図１０に示す波形では、各波長の吸光度値を全波長の吸光度値の総和で割る正規化が実施されている。正規化の処理は、波長範囲ｗｉの正規化後の吸光度値をａ（ｗｉ）、正規化前の吸光度値をＡ（ｗｉ）として、以下の式１によって表される。なお、全波長範囲はｗ１，ｗ２，…，ｗｎの波長範囲（上記の例では波長幅３ｎｍ）に分割されており、ｉ，ｊ∈｛１，２，…，ｎ｝である。
【００７９】
【数１】
2016027566.tif 000004
【００８０】
例えば、同じ品種の作物（上記の例ではキャベツ同士）の成分を比較する場合、サンプルの保管の仕方によっては水分が蒸発し、結果として成分が濃縮されている場合がある。従って、上記のような正規化を実施することによって、成分の濃縮の影響を除いてサンプルを比較することができる。
【００８１】
なお、遺伝子発現データ解析などでは特定のシグナル（例えば遺伝子発現量）に対して正規化が実施されるが、上記の例では吸光度値の総和に対して正規化が実施されている。これは、吸光度波形がサンプル内に存在するさまざまな化合物の吸光度波形の合算であり、固定点が見出せないためである。
【００８２】
さらに、図９および図１０に示す波形では、波長範囲の幅を原波形（波長幅３ｎｍ）よりも拡大することによる低次元化が実施されている。低次元化の処理は、波長ｗｉの吸光度値をａ（ｗｉ）、拡張後のｋ番目の波長範囲の吸光度値をＲｋとして、以下の式２によって表される。なお、拡張後のｋ番目の波長範囲Ｒｋは、元の波長範囲のｗｐ，ｗｐ＋１，・・・，ｗｐ＋ｑに対応する。
【００８３】
【数２】
2016027566.tif 000005
【００８４】
例えば、図８に示す原波形では、波長４００ｎｍ未満の領域において、散乱とみられる細かい波（高周波）が見られる。しかしながら、このような細かい波は、計測の度に観察される波長が異なることから、ノイズと考えられる。上記のような低次元化の処理によって、吸光度値をより広い区間で平均化することによってノイズの影響を除去し、測定結果のＳ／Ｎ比を向上させることができる。
【００８５】
以上で説明したような吸光度測定結果の正規化および低次元化の処理によって、例えば、原波形では見えづらい作物の成分と農学的因子との関係を抽出することが容易になる。より具体的には、図９および図１０に示した例では、共生農法（Synecological）のキャベツの吸光度値が、波長の紫外線領域のうちＵＶ−Ａ領域（３１５ｎｍ〜４００ｎｍ）およびＵＶ−Ｂ領域（２８０〜３１５ｎｍ）において、他の農法の吸光度値よりも卓越して高いことが示されている。
【００８６】
図１１は、別の吸光度測定の生データを正規化するとともに１００ｎｍ幅で低次元化した例を示す図である。図示された例では、慣行農法で栽培されたニンジンについて、エタノール抽出物の吸光度を測定した。また、試料の入手時（流通時）において、試料Ｃ−Ｎ４には「金時ニンジン」、試料Ｃ−Ｎ８には「金美ニンジン」、試料Ｃ−Ｎ９には「島ニンジン」というラベルがつけられていた。なお、「金時ニンジン」および「島ニンジン」については測定時において品種が識別されていたが、「金美ニンジン」についてはどのような品種であるか識別されていなかった。また、試料Ｃ−Ｎ７にはラベルがつけられていなかったが、外見からは西洋ニンジン（一般的なニンジン）であると推測された。
【００８７】
以上のような前提のもとで、図１１に示した吸光度測定の結果から、以下のようなことがわかる。まず、試料Ｃ−Ｎ４および試料Ｃ−Ｎ７の波形が、波長３００ｎｍ〜４００ｎｍの紫外線領域で突出している（図示していないが、他の多くの試料と比べても突出している）。さらに、試料Ｃ−Ｎ４および試料Ｃ−Ｎ７の波形は、その他の波長領域でもほぼ一致する（試料Ｃ−Ｎ７の波形は破線で図示されているが、試料Ｃ−Ｎ４の波形にほぼ重なっているために図ではほとんど視認されない）。つまり、試料Ｃ−Ｎ７には品種を示すラベルがなく、また外見は西洋ニンジンに類似しているものの、成分としては試料Ｃ−Ｎ４の金時ニンジンにほぼ一致している。従って、試料Ｃ−Ｎ７は金時ニンジンの交雑種であると推定される。
【００８８】
一方、試料Ｃ−Ｎ８および試料Ｃ−Ｎ９の波形は、波長４００ｎｍ〜５００ｎｍの領域で突出している（図示していないが、他の多くの試料と比べても突出している）さらに、試料Ｃ−Ｎ８および試料Ｃ−Ｎ９の波形は、その他の波長領域でもほぼ一致する。つまり、試料Ｃ−Ｎ８のは、外見上島ニンジンとは異なり、また「金美ニンジン」という品種（未識別）のラベルがつけられているものの、成分としては試料Ｃ−Ｎ９の島ニンジンにほぼ一致している。従って、試料Ｃ−Ｎ８の「金美ニンジン」は、島ニンジンに由来する品種であると推定される。
【００８９】
一般的に、作物の品種の同定には、高価で手間のかかるゲノム解析が利用される。より簡便な手法として、１６Ｓ  ｒＲＮＡ遺伝子の可変領域や、植物特有の行動性機能に関連するRubisco遺伝子などを組み合わせて、ＤＮＡ配列の文字列をそのままＩＤとするＤＮＡバーコーディングが利用されるが、この手法では属、科、目に至る詳細な品種を同定することは難しい。
【００９０】
これに対して、上述したような吸光度測定結果の利用の例によれば、安価で簡便な吸光度測定の結果を利用して、種の進化、交配の過程、含有する色素の分別を実現することができる。より具体的には、例えば、外見（流通時に付けられるラベルなどを含む）上は同品種に見える作物が別の品種との交雑種を含むことを推定したり、外見上は別の品種に見える作物が共通の品種に由来することを推定したりすることが可能になる。
【００９１】
上記の例のような成分解析結果に対する処理は、例えば、上述したモデル管理部１２３によって実行されうる。この場合、例えば、モデル管理部１２３は、スペクトルで表現される成分解析結果（例えば上記のような吸光度測定結果）において、スペクトルを低次元化することによって成分の特徴を抽出する。また、モデル管理部１２３は、サンプリングされたスペクトルを、サンプリング値の総和に対して正規化することによって成分の特徴を抽出してもよい。
【００９２】
（５．変形例）
次に、本実施形態の変形例について説明する。
【００９３】
上記で説明した実施形態では、作物の摂取者への効能と、作物または摂取者に関する因子とを関連付けたモデルが構築され、このモデルを参照することによって、効能に関する条件を満たすための因子が特定された。しかしながら、例えば図２を参照した説明によって明らかなように、モデルにおける効能と因子との関係は互換的である。従って、他の実施形態では、作物または摂取者に関する因子（例えば、作物を提供するための農学的因子や、摂取者の行動因子など）が条件として入力され、そのような因子に対して実現される効能が特定されてもよい。
【００９４】
（６．ハードウェア構成）
次に、図１２を参照して、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について説明する。図１２は、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図示された情報処理装置９００は、例えば、上記の実施形態における入出力装置、解析装置、およびストレージ装置を実現しうる。
【００９５】
情報処理装置９００は、ＣＰＵ（Central  Processing  unit）９０１、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）９０３、およびＲＡＭ（Random  Access  Memory）９０５を含む。また、情報処理装置９００は、ホストバス９０７、ブリッジ９０９、外部バス９１１、インターフェース９１３、入力装置９１５、出力装置９１７、ストレージ装置９１９、ドライブ９２１、接続ポート９２３、通信装置９２５を含んでもよい。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１に代えて、またはこれとともに、ＤＳＰ（Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、またはＦＰＧＡ（Field-Programmable  Gate  Array）などの処理回路を有してもよい。
【００９６】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１９、またはリムーバブル記録媒体９２７に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置９００内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータなどを記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータなどを一次記憶する。ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０３、およびＲＡＭ９０５は、ＣＰＵバスなどの内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。さらに、ホストバス９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（Peripheral  Component  Interconnect/Interface）バスなどの外部バス９１１に接続されている。
【００９７】
入力装置９１５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなど、ユーザによって操作される装置である。入力装置９１５は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、情報処理装置９００の操作に対応した携帯電話などの外部接続機器９２９であってもよい。入力装置９１５は、ユーザが入力した情報に基づいて入力信号を生成してＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路を含む。ユーザは、この入力装置９１５を操作することによって、情報処理装置９００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりする。
【００９８】
出力装置９１７は、取得した情報をユーザに対して視覚や聴覚、触覚などの感覚を用いて通知することが可能な装置で構成される。出力装置９１７は、例えば、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）または有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイなどの表示装置、スピーカまたはヘッドフォンなどの音声出力装置、もしくはバイブレータなどでありうる。出力装置９１７は、情報処理装置９００の処理により得られた結果を、テキストもしくは画像などの映像、音声もしくは音響などの音声、またはバイブレーションなどとして出力する。
【００９９】
ストレージ装置９１９は、情報処理装置９００の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１９は、例えば、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）などの磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイスなどにより構成される。ストレージ装置９１９は、例えばＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。
【０１００】
ドライブ９２１は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体９２７のためのリーダライタであり、情報処理装置９００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録を書き込む。
【０１０１】
接続ポート９２３は、機器を情報処理装置９００に接続するためのポートである。接続ポート９２３は、例えば、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Small  Computer  System  Interface）ポートなどでありうる。また、接続ポート９２３は、ＲＳ−２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition  Multimedia  Interface）ポートなどであってもよい。接続ポート９２３に外部接続機器９２９を接続することで、情報処理装置９００と外部接続機器９２９との間で各種のデータが交換されうる。
【０１０２】
通信装置９２５は、例えば、通信ネットワーク９３１に接続するための通信デバイスなどで構成された通信インターフェースである。通信装置９２５は、例えば、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ、またはＷＵＳＢ（Wireless  USB）用の通信カードなどでありうる。また、通信装置９２５は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Asymmetric  Digital  Subscriber  Line）用のルータ、または、各種通信用のモデムなどであってもよい。通信装置９２５は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、ＴＣＰ／ＩＰなどの所定のプロトコルを用いて信号などを送受信する。また、通信装置９２５に接続される通信ネットワーク９３１は、有線または無線によって接続されたネットワークであり、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信などを含みうる。
【０１０３】
以上、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更されうる。
【０１０４】
（７．補足）
本開示の実施形態は、例えば、上記で説明したような情報処理装置、システム、情報処理装置またはシステムで実行される情報処理方法、情報処理装置を機能させるためのプログラム、およびプログラムが記録された一時的でない有形の媒体を含みうる。
【０１０５】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１０６】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【０１０７】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）作物の摂取者への効能に関する条件の入力を受け付ける条件入力部と、
前記効能を前記作物または前記摂取者に関する因子に関連付けたモデルを参照することによって、前記条件を満たすための前記因子を特定するモデル参照部と
を備える情報処理装置。
（２）前記因子は、前記作物を提供するための農学的因子を含む、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）前記農学的因子は、前記作物の品種および生育環境を含む、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）前記生育環境は、施肥、害虫／感染対策、雑草対策、耕起、植生、生物多様性の状態、光の波長、光量、光の照射時間、気候、土壌成分、土壌状態、肥料もしくは農薬の投与量、または生育期間を含む、前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）前記農学的因子は、複数の品種の組み合わせ、または複数の生育環境の組み合わせを含む、前記（３）または（４）に記載の情報処理装置。
（６）前記モデルは、前記作物の成分を、前記効能および前記農学的因子にそれぞれ関連付けられる中間的な因子として含む、前記（２）〜（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（７）前記モデルにおいて、前記成分は機能に基づいて分類される、前記（６）に記載の情報処理装置。
（８）前記モデルにおいて、前記成分は代謝経路に基づいて分類される、前記（６）または（７）に記載の情報処理装置。
（９）前記モデルにおいて、前記成分は天然化合物か人工化合物かによって分類される、前記（６）〜（８）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１０）前記モデル参照部は、前記モデルを参照するにあたり、前記天然化合物および前記人工化合物に関するプリファレンスを設定する、前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）前記モデルにおいて、前記成分は前記作物にもたらされる味または香りに基づいて分類される、前記（６）〜（１０）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１２）前記因子は、前記摂取者の行動因子を含む、前記（１）〜（１１）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１３）前記条件入力部は、前記条件とともに前記作物に関する前提因子の入力を受け付け、
前記モデル参照部は、前記前提因子のもとで前記条件を満たすための前記行動因子を特定する、前記（１２）に記載の情報処理装置。
（１４）前記条件入力部は、前記条件とともに前提因子の入力を受け付け、
前記モデル参照部は、前記前提因子のもとで前記条件を満たすための追加的な前記因子を特定する、前記（１）〜（１３）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１５）前記効能または前記因子に関するナレッジの入力を受け付けるナレッジ入力部と、
前記ナレッジに基づいて前記モデルを生成または更新するモデル管理部と
をさらに備える、前記（１）〜（１４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１６）前記因子は、前記作物を提供するための農学的因子を含み、
前記モデルは、前記作物の成分を、前記効能および前記農学的因子にそれぞれ関連付けられる中間的な因子として含み、
前記ナレッジは、前記農学的因子が特定された前記作物の成分解析結果を含む、前記（１５）に記載の情報処理装置。
（１７）前記成分解析結果は、スペクトルによって表現され、
前記モデル管理部は、前記スペクトルを低次元化することによって前記成分の特徴を抽出する、前記（１６）に記載の情報処理装置。
（１８）前記成分解析結果は、サンプリングされたスペクトルによって表現され、
前記モデル管理部は、前記サンプリングされたスペクトルを、サンプリング値の総和に対して正規化することによって前記成分の特徴を抽出する、前記（１６）または（１７）に記載の情報処理装置。
（１９）作物の摂取者への効能に関する条件の入力を受け付けることと、
プロセッサが、前記効能を前記作物または前記摂取者に関する因子に関連付けたモデルを参照することによって、前記条件を満たすための前記因子を特定することと
を含む情報処理方法。
（２０）作物の摂取者への効能に関する条件の入力を受け付ける機能と、
前記効能を前記作物または前記摂取者に関する因子に関連付けたモデルを参照することによって、前記条件を満たすための前記因子を特定する機能と
をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【符号の説明】
【０１０８】
１０    システム
１２    入出力装置
１４    演算装置
１６    ストレージ装置
１１０    入力部
１１１    条件入力部
１１３    ナレッジ入力部
１２０    演算部
１２１    モデル参照部
１２３    モデル管理部
１３０    出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2016027566.tif 000010
【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１２】
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【国際調査報告】
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