(57)【要約】  より適切な栽培情報に基づいて、より精度良く作物の感染に関する情報を推定することを可能とする。  作物における発病の３要因である主因、素因、及び誘因の各々に関する情報の少なくともいずれかを特徴量変換することにより、特徴量を生成する特徴量変換部（１３１）と、前記作物の感染に関する感染情報を推定するために用いられ、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された、前記特徴量を含む前記３要因に関する情報を入力データとする感染推定モデルに基づいて、前記作物の感染情報を推定する推定部（１３３）と、を備える、情報処理装置（１０）が提供される。
2020137085.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
作物における発病の３要因である主因、素因、及び誘因の各々に関する情報の少なくともいずれかを特徴量変換することにより、特徴量を生成する特徴量変換部（１３１）と、
前記作物の感染に関する感染情報を推定するために用いられ、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された、前記特徴量を含む前記３要因に関する情報を入力データとする感染推定モデルに基づいて、前記作物の感染情報を推定する推定部（１３３）と、
を備える、情報処理装置（１０）。
【請求項２】
前記特徴量を含む前記３要因に関する情報を入力データとし、機械学習アルゴリズムに基づいて、前記感染推定モデルを更新する第１の機械学習部（１３２）を、更に備え、
前記推定部（１３３）は、前記更新された感染推定モデルに基づいて、前記感染情報を推定する、
請求項１に記載の情報処理装置（１０）。
【請求項３】
前記主因に関する情報は、前記作物における病害の発生履歴に関する情報を含む、
請求項１又は２に記載の情報処理装置（１０）。
【請求項４】
前記病害の発生履歴に関する情報は、前記作物に病害が発生した期間に関する期間情報を含む、
請求項３に記載の情報処理装置（１０）。
【請求項５】
前記病害の発生履歴に関する情報は、前記作物に病害が発生する頻度に関する頻度情報を含む、
請求項３又は４に記載の情報処理装置（１０）。
【請求項６】
前記病害の発生履歴に関する情報は、時間軸上における、前記作物に病害が発生した時点から、前記推定部（１３３）が前記感染情報を推定する時点までの長さに関する長さ情報を含む、
請求項３〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置（１０）。
【請求項７】
前記素因に関する情報は、前記作物の病害に対する抵抗性に関する情報を含み、
前記誘因に関する情報は、前記作物が栽培されている空間の湿度又は温度の少なくともいずれかに関する情報を含む、
請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報処理装置（１０）。
【請求項８】
前記推定部（１３３）は、前記感染推定モデルに基づき推定された過去の前記感染情報の推定結果に基づいて、前記感染情報を推定する、
請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置（１０）。
【請求項９】
前記過去の推定結果を入力データとし、機械学習アルゴリズムに基づいて、前記感染推定モデルを更新する第２の機械学習部（１３２）を、更に備え、
前記推定部（１３３）は、前記更新された感染推定モデルに基づいて、前記感染情報を推定する、
請求項８に記載の情報処理装置（１０）。
【請求項１０】
作物における発病の主因、素因、及び誘因の各々に関する情報を入力する入力部（２１０）と、
作物における発病の３要因である主因、素因、及び誘因の各々に関する情報の少なくともいずれかを特徴量変換することにより特徴量を生成する特徴量変換部（１３１）と、
前記作物の感染に関する感染情報を推定するために用いられ、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された、前記特徴量を含む前記３要因に関する情報を入力データとする感染推定モデルに基づいて、前記感染情報を推定する推定部（１３３）と、
前記推定部（１３３）が推定した結果を出力する出力部（２４０）と、を備える、情報処理システム（１）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及び情報処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
作物に病害が発生すると、作物の収穫量及び品質が低下する。作物における病害の発生を予測することができれば、例えば適切なタイミングで作物に農薬を散布することにより、病害の発生を予防することができる。そこで、従来、作物に対する病害の発生を予測する技術が開発されている。【０００３】
例えば、特許文献１には、作物へ病害を与える伝染源量及び被害許容率から農薬の散布条件を求める処理と、作物の最終被害量を算定する処理と、作物に対する農薬の散布適否を判定する処理と、を含む病害発生予察方法が記載されている。より具体的には、特許文献１には、気温、湿度、又は雨量などの栽培情報に基づいて、発病の発生を予測する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−３０５９７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一般的に、作物が感染してから、当該作物に病害が発生するまでには、潜伏期間がある。特許文献１に記載の作物における病害の発生を予測する技術のほか、作物における感染のリスクを推定する技術も求められている。つまり、作物における病害の発生及び感染のリスクなど、作物の感染に関する感染情報を推定する技術が求められている。【０００６】
特許文献１には、作物における病害の発生に関する情報を推定するための栽培情報が記載されているが、より適切な作物の栽培に関する栽培情報に基づいて、より精度よく、作物の感染に関する感染情報を推定する技術が求められていた。【０００７】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、より適切な栽培情報に基づいて、より精度良く作物の感染に関する情報を推定することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置及び情報処理システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、作物における発病の３要因である主因、素因、及び誘因の各々に関する情報の少なくともいずれかを特徴量変換することにより、特徴量を生成する特徴量変換部と、前記作物の感染に関する感染情報を推定するために用いられ、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された、前記特徴量を含む前記３要因に関する情報を入力データとする感染推定モデルに基づいて、前記作物の感染情報を推定する推定部と、を備える、情報処理装置が提供される。【０００９】
また、情報処理装置は、前記特徴量を含む前記３要因に関する情報を入力データとし、機械学習アルゴリズムに基づいて、前記感染推定モデルを更新する第１の機械学習部を、更に備え、前記推定部は、前記更新された感染推定モデルに基づいて、前記感染情報を推定してもよい。【００１０】
また、前記主因に関する情報は、前記作物における病害の発生履歴に関する情報を含んでもよい。【００１１】
また、前記病害の発生履歴に関する情報は、前記作物に病害が発生した期間に関する期間情報を含んでもよい。【００１２】
また、前記病害の発生履歴に関する情報は、前記作物に病害が発生する頻度に関する頻度情報を含んでもよい。【００１３】
また、前記病害の発生履歴に関する情報は、時間軸上における、前記作物に病害が発生した時点から、前記推定部が前記感染情報を推定する時点までの長さに関する長さ情報を含んでもよい。【００１４】
また、前記素因に関する情報は、前記作物の病害に対する抵抗性に関する情報を含み、前記誘因に関する情報は、前記作物が栽培されている空間の湿度又は温度の少なくともいずれかに関する情報を含んでもよい。【００１５】
また、前記推定部は、前記感染推定モデルに基づき推定された過去の前記感染情報の推定結果に基づいて、前記感染情報を推定してもよい。【００１６】
また、情報処理装置は、前記過去の推定結果を入力データとし、機械学習アルゴリズムに基づいて、前記感染推定モデルを更新する第２の機械学習部を、更に備え、前記推定部は、前記更新された感染推定モデルに基づいて、前記感染情報を推定してもよい。【００１７】
作物における発病の主因、素因、及び誘因の各々に関する情報を入力する入力部と、作物における発病の３要因である主因、素因、及び誘因の各々に関する情報の少なくともいずれかを特徴量変換することにより特徴量を生成する特徴量変換部と、前記作物の感染に関する感染情報を推定するために用いられ、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された、前記特徴量を含む前記３要因に関する情報を入力データとする感染推定モデルに基づいて、前記感染情報を推定する推定部と、前記推定部が推定した結果を出力する出力部と、を備える、情報処理システムが提供される。
【発明の効果】
【００１８】
以上説明したように本発明によれば、より適切な栽培情報に基づいて、より精度良く作物の感染に関する情報を推定することが可能、新規かつ改良された情報処理装置及び情報処理システムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の概要を説明するための図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の概略的な機能構成の例を示すブロック図である。
【図３】植物病のピラミッドＰを示す図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る情報処理端末２０に表示される病害発生履歴画面の例を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る情報処理端末２０に表示される病害発生履歴画面の例を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る情報処理端末２０に表示される農薬散布記録画面の例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る情報処理端末２０に表示される病害発生情報画面を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る情報処理端末２０に表示される作付け情報画面を示す図である。
【図９】本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の処理全体の流れの例を概念的に示す図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係る情報処理装置１０による更新処理の例を概念的に示すフローチャートである。
【図１１】本発明の一実施形態に係る情報処理装置１０の推定処理の例を概念的に示すフローチャートである。
【図１２】本発明の一実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成を示した説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、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。
【００２１】
＜１．はじめに＞
まず、図１を参照して、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１について説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の概要を説明するための図である。
【００２２】
情報処理システム１は、作物の栽培情報を収集する機能、栽培情報に基づく感染情報を推定する機能および推定結果を提示する機能を有する。かかる機能は、情報処理システム１が備える情報処理装置１０、情報処理端末２０、及びセンサノード３０が協働することにより実現される。
【００２３】
例えば、情報処理装置１０は、作物の栽培者等のユーザＵ１により管理される情報処理端末２０から作物情報、栽培地情報、病害情報および農薬情報を、栽培地３１に設置されるセンサノード３０から栽培地観測情報を、さらに気象情報サーバ４０から気象情報を図１に示したように収集する。これらの各種の情報の詳細は後述する。そして、情報処理装置１０は、収集された情報を感染推定モデルに入力し、感染推定モデルからの出力情報を情報処理端末２０へ配信する。ユーザＵ１は、情報処理端末２０により提示される配信された出力情報を閲覧し、作物の感染情報を確認する。
【００２４】
なお、感染情報は、作物に生ずる感染に関する情報であってもよい。より具体的には、感染情報は、作物が例えば病原微生物などに感染するリスクを表す感染リスクであってもよい。あるいは、感染情報は、作物に発生する病害に関する情報であってもよい。本実施形態では、情報処理装置１０は、栽培情報に基づいて、感染リスクを推定する。
【００２５】
なお、上述した情報処理装置１０の機能は、複数の装置で実現されてもよい。例えば、上述した情報処理装置１０の機能は、複数の装置を有するクラウドコンピューティングにより実現されてもよい。また、図１では、情報処理端末２０がスマートフォンのような携帯通信端末である例を説明したが、情報処理端末２０は据置型のパーソナルコンピュータなどの情報通信装置であってもよい。
【００２６】
＜２．本発明の一実施形態＞
以上、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の概要について説明した。次に、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の詳細について説明する。
【００２７】
＜２．１．システムの構成＞
まず、図２を参照して、情報処理システム１の機能構成について説明する。図２は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の概略的な機能構成の例を示すブロック図である。
【００２８】
図２に示したように、情報処理システム１は、情報処理装置１０、情報処理端末２０およびセンサノード３０を備える。情報処理装置１０、情報処理端末２０、センサノード３０、及び後述する気象情報サーバ４０は、ネットワーク５０を介して接続されている。これらの装置は、例えばインターネットなどのＷＡＮ（Wide  Area  Network）を介して接続される。
【００２９】
［情報処理装置］
情報処理装置１０は、作物における発病の３要因である主因、素因、及び誘因の各々に関する情報（以下、単に「３要因情報」ともいう。）の少なくともいずれかを特徴量変換することにより、特徴量を生成する機能を有する。さらに、情報処理装置１０は、作物の感染リスクを推定するために用いられ、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された、上述の特徴量を含む３要因情報を入力データとする感染推定モデルに基づいて、作物の感染リスクを推定する機能を有する。情報処理装置１０が有する機能は、情報処理装置１０が備える通信部１１０、記憶部１２０および処理部１３０が協働することにより実現される。
【００３０】
ここで、作物の発病の３要因について説明する。作物における病気などの植物病は、主因、素因、および誘因の３要因全ての複合的な作用に起こるといわれている。
【００３１】
まず、主因について説明する。主因（病因：Ｐａｔｈｏｇｅｎ）は、病原微生物、害虫、農薬、肥料、汚染物質又は雑草などの病因を言う。また、主因に関する情報は、例えば、病害発生履歴、散布された農薬の残効、散布された農薬のグループ、又は作物の胞子の数などであってもよい。
【００３２】
次に、素因について説明する。素因（植物：Ｈｏｓｔ）は、植物とその抵抗性、育成ステージなどの要因である。また、素因に関する情報は、例えば、作物の育成ステージ、作物の病害抵抗性、又は台木の特性などの情報であってもよい。
【００３３】
最後に、誘因について説明する。誘因（環境：Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）に関する情報である誘因情報は、温度又は湿度などの作物が栽培されている環境に関する情報である。例えば、誘因情報は、以下で説明する大気センサ若しくは土壌センサなどの各種のセンサにより検出された結果に基づく栽培地観測情報、又は栽植密度に関する情報等の各種の環境に関わる情報の少なくともいずれかを含む情報である。例えば、大気センサは、作物が栽培されている空間に設置された温度センサ又は湿度センサなどのセンサである。
【００３４】
以上、主因、素因、および誘因の３要因の各々について説明した。これらの３要因に関する情報は、情報処理端末２０、センサノード３０、又は気象情報サーバ４０から情報処理装置１０に送信される。なお、ここで、具体的に説明しなかった３要因に関する情報についても、例えば、情報処理端末２０にユーザにより入力され、当該入力された情報がネットワーク５０を介して、情報処理装置１０に送信されてもよい。また、情報処理端末２０以外の装置が３要因に関する情報を取得し、取得された情報が例えばネットワーク５０を介して、情報処理装置１０に送信されてもよい。
【００３５】
これらの３要因と、植物における植物病による被害量をモデル的に表現した、植物病のピラミッドが知られている。
【００３６】
図３は、植物病のピラミッドＰを示す図である。植物病のピラミッドＰは、３要因の影響の大きさを辺で表し、できる三角形の面積をその時点の植物病被害として示している。より具体的には、主因の影響の大きさが第１の辺Ｌ１の長さ、素因の影響の大きさが第２の辺Ｌ２の長さ、誘因の影響の大きさが第３の辺Ｌ３の長さで表されている。これらの３つの辺で囲まれる三角形の面積がある時点での植物病の被害の大きさである。
【００３７】
また、その最終的な植物病による被害量は、植物病のピラミッドＰの体積Ｖで示される。より具体的には、上記の三角形を底辺とし、高さを経過時間で表される第４の辺Ｌ４とする三角錐の体積Ｖが最終的な植物病による被害量となる。このように、植物病の被害量は、３要因の影響力によって決まる。従って、作物における発病による被害量は、３要因の影響力によって決まる。従って、感染リスクを推定する上で、３要因を用いることは、大きな意義を有する。
【００３８】
（通信部）
通信部１１０は、情報処理端末２０、センサノード３０及び気象情報サーバ４０と通信する。具体的には、通信部１１０は、情報処理端末２０から作物情報、栽培地情報、病害情報、農薬情報および要求情報を受信する。情報処理端末２０から通信部１１０に送信される作物情報、栽培地情報、病害情報又は農薬情報には、３要因情報が含まれてもよい。また、通信部１１０は、センサノード３０から栽培地観測情報を受信する。当該栽培地観測情報には、例えば、誘因に関する情報が含まれる。さらに、通信部１１０は、気象情報サーバから気象情報を受信する。当該気象情報には、例えば、誘因に関する情報が含まれる。また、通信部１１０は、表示情報を情報処理端末２０へ送信する。情報処理端末２０は、当該表示情報に基づいて、各種の情報を表示する。
【００３９】
（記憶部）
記憶部１２０は、処理部１３０の処理に関する情報を記憶する。具体的には、記憶部１２０は、通信部１１０により受信された３要因情報を含む各種の栽培情報を記憶する。より具体的には、記憶部１２０は、栽培情報（作物情報、栽培地情報、病害情報、農薬情報、栽培地観測情報および気象情報）を記憶する。また、記憶部１２０は、感染推定モデルおよび機械学習パラメタを記憶する。
【００４０】
（制御部）
処理部１３０は、情報処理装置１０の動作を包括的に制御する。具体的には、処理部１３０は、図２に示すように、特徴量変換部１３１、機械学習部１３２、推定部１３３および表示制御部１３４を備え、感染リスクの推定に関する処理をする。なお、感染リスクの推定とは、現在の作物における感染リスクを推定することであってもよいし、将来の作物における感染リスクを予測することであってもよい。
【００４１】
特徴量変換部１３１は、作物における発病の３要因である主因、素因、及び誘因の各々に関する情報の少なくともいずれかを特徴量変換することにより、特徴量を生成する。ここで、特徴量変換部１３１が特徴量を生成する例について説明する。なお、主因、素因、及び誘因に関する情報のそれぞれは、複数の情報を含んでいる場合がある。本明細書において、３要因である主因、素因、及び誘因の各々に関する情報の少なくともいずれかとは、当該複数の情報のうちの少なくともいずれかをいう。例えば、特徴量変換部１３１が主因、素因、及び誘因のうちの誘因に関する情報を特徴量変換する場合について説明する。誘因に関する情報が、例えば、大気センサによる検知結果に関する情報、栽植密度に関する情報などの複数の情報を含んでいるとする。この場合、特徴量変換部１３１は、誘因に関する情報のうち、大気センサによる検知結果に関する情報のみを特徴量変換してもよい。勿論、特徴量変換部１３１は、当該検知結果以外の誘因に関する情報も特徴量変換してもよいし、当該検知結果を特徴量変換せず、他の誘因に関する情報を特徴量変換してもよい。
【００４２】
まず、特徴量変換部１３１が、病害発生履歴を特徴量変換する例について説明する。なお、病害発生履歴は、主因に関する情報である。病害発生履歴は、例えばユーザにより病害が発生した日付け、又は当該病害の種類などが記録された情報である。特徴量変換部１３１は、病害発生履歴から、例えば、何日前に病害が発生したのかを表す情報を抽出し、当該情報を特徴量として生成する。
【００４３】
また、病害がある期間の間、発生している場合がある。従って、病害発生履歴には、作物に病害が発生した期間の長さに関する期間情報が含まれる。特徴量変換部１３１は、例えば、病害が発生している期間を特徴量として生成してもよい。
【００４４】
また、病害発生履歴には、病害が発生している頻度に関する情報が含まれてもよい。例えば、病害が発生している頻度が段々と高くなっている場合には、感染リスクが高まっていることが推定される。このため、病害が発生している頻度は、感染リスクを推定する上で、重要な情報となり得る。そこで、特徴量変換部１３１は、病害発生履歴から、例えば、病害が発生した日数／所定の日数というかたちで病害が発生している頻度を特徴量として生成してもよい。より具体的には、特徴量変換部１３１は、病害が発生した日数／栽培の合計日数というかたちで病害が発生している頻度を特徴量として生成してもよい。
【００４５】
また、発病発生履歴には、時間軸上における、作物に病害が発生した時点から、後述する推定部１３３が感染リスクを推定する時点までの長さに関する長さ情報を含んでもよい。例えば、かかる長さが短い場合には、より感染リスクが高いことが推定され得るため、かかる情報は、感染リスクを推定する上で重要な情報となり得る。そこで、特徴量変換部１３１は、例えば、長さ情報から、作物に発病が発生した各時点のうち、推定部１３３が感染リスクの推定を行う時点から最も短い時点までの期間を特徴量として生成してもよい。
【００４６】
次に、特徴量変換部１３１が、センサノード３０が備える大気センサ又は土壌センサなどの各種のセンサにより検出された、検出結果を特徴量変換する例について説明する。なおこれらの検出結果は、誘因に関する情報であり得る。例えば、特徴量変換部１３１は、所定期間において時系列に取得した検出結果に係るデータの分布を取得し、かかる分布についての代表値を特徴量として出力する。
【００４７】
かかる代表値としては、例えば、パーセンタイル値であってもよい。例えば、特徴量変換部１３１は、所定期間において時系列に取得した検出結果の時系列データを昇順または降順に並べ替え、並び替えたデータの所定のパーセンタイル値を出力してもよい。このような特徴量を、感染推定モデルの入力データの一つとして用いることができる。
【００４８】
また、かかる代表値として、例えば、最小値、最大値、平均値、最頻値、分散または標準偏差等、統計学的な代表値が各種用いられてもよい。感染推定モデルの入力データとして用いられる代表値の種類は、感染リスクの推定の対象を決定するためのパラメタの特性、又は時系列変化の傾向等に応じて適宜設定され得る。
【００４９】
また、検出結果の時系列データの取得対象期間である上記所定期間の設定については特に限定されない。所定期間は、例えば、特徴量変換が実施される時点の数日前からその時点までの期間であってもよいし、特徴量変換が実施される時点の数カ月前からその時点までの期間であってもよい。かかる所定期間は、病害の感染挙動または発生挙動、薬剤の薬効挙動等に応じて、適宜設定され得る。
【００５０】
以上、センサノード３０が備えるセンサにより検出されたデータを特徴量変換する例について説明した。次に、栽植密度に関する情報を特徴量変換する例について説明する。なお、栽植密度に関する情報は、誘因に関する情報であり得る。栽植密度は、作物の混み具合の指標である。栽植密度が高いと、一般的には、湿度が高くなり、例えば糸状菌病害発生のリスクが高くなる。栽植密度が高くなるにつれて群落内の日射不足または換気不足が生じやすくなり、植物体の生育や周辺環境に影響を与える。このため、栽植密度をグループ分けすることは、感染リスクの推定にとって有意義である。例えば、特徴量変換部１３１は、栽植密度を、２０００〜２２００株／１０ａの栽植密度を中心に、プラスマイナス２００株／１０ａごとに分類することにより、栽植密度に関する特徴量を生成する。
【００５１】
栽植密度に関する情報は、栽植密度そのままの情報であってもよいし、栽植密度を含む情報を特徴量変換することにより生成された特徴量であってもよい。
【００５２】
以上、特徴量変換部１３１が、特徴量を生成する例について説明した。特徴量変換部１３１は、生成した特徴量を、機械学習部１３２に出力する。この場合、機械学習部１３２は、かかる特徴量を入力値として、感染推定モデルの生成又は更新を行う。また、特徴量変換部１３１は、生成した特徴量を、推定部１３３に出力する。この場合、推定部１３３は、特徴量を感染推定モデルに入力し、当該感染推定モデルから推定結果を出力し、当該推定結果を表示制御部１３４に伝達し得る。また、生成された特徴量は、記憶部１２０に記憶されてもよい。なお、ここで特徴量変換された各種の栽培情報は、特徴量変換されていない状態で、機械学習部１３２又は推定部１３３により用いられてもよい。
【００５３】
機械学習部１３２は、所定の機械学習アルゴリズムに基づいて、感染推定モデルを生成又は更新する。具体的には、機械学習部１３２は、記憶部１２０に記憶される３要因情報を入力データとして、機械学習アルゴリズムに基づいて、感染推定モデルを生成又は更新する（以下、これらをまとめて単に「機械学習する」ともいう。）。なお、上記の機械学習アルゴリズムは、既存の機械学習アルゴリズムのうちの感染推定モデルの機械学習に利用可能な、機械学習アルゴリズムのいずれであってもよい。例えば、機械学習アルゴリズムは、ロジスティック回帰、サポートベクタマシン、ランダムフォレストもしくは近傍法などの分類手法、ニューラルネットワークまたはベイジアンネットワークなどを用いた計算アルゴリズムであってよい。
【００５４】
詳細には、機械学習部１３２は、特徴量変換部１３１により生成された特徴量を含む３要因情報を記憶部１２０から取得する。なお、機械学習部１３２は、特徴量と特徴量変換部１３１から取得してもよい。そして、機械学習部１３２は、取得された当該３要因情報を用いて感染推定モデルの生成を行う。機械学習部１３２により生成された感染推定モデルは、記憶部１２０に記憶される。
【００５５】
なお、感染推定モデルは、栽培地ごとに生成されてもよい。具体的には、病害情報は、病害が発生した栽培地を示す情報を含み、機械学習部１３２は、病害が発生した栽培地に対応する栽培情報に基づいて感染推定モデルの生成を行う。例えば、機械学習部１３２は、病害情報の示す栽培地についての３要因情報を記憶部１２０から取得する。さらに、機械学習部１３２は、取得された３要因を用いて当該栽培地における作物についての感染推定モデルを生成する。
【００５６】
また、機械学習部１３２は、既に生成された感染推定モデルを更新することができる。より具体的には、機械学習部１３２は、記憶部１２０から特徴量を含む３要因に関する情報及び既存の感染推定モデルを、特徴量変換部１３１から特徴量を取得する。機械学習部１３２は、取得された情報を入力データとし、機械学習アルゴリズムに基づいて、既存の感染推定モデルを更新する。推定部１３３は、更新された感染推定モデルを用いることにより、より精度よく感染リスクを推定することができる。なお、このように、機械学習部１３２が感染推定モデルを更新する機能は、第１の機械学習部としての機能である。
【００５７】
推定部１３３は、作物における感染の発生リスクについての推定を行う。具体的には、推定部１３３は、作物の感染に関する感染情報を推定するために用いられ、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された、特徴量を含む３要因情報を入力データとする感染推定モデルに基づいて、作物における感染情報を推定する。本実施形態では、当該感染情報は、作物の感染リスクに関する情報である。例えば、推定部１３３は、記憶部１２０から感染推定モデルおよび特定の時点における３要因情報を取得し、取得される３要因情報を感染推定モデルに入力する。そして、推定部１３３は、感染推定モデルから出力された感染の発生リスクを示す情報（以下、「推定結果」とも称する。）を表示制御部１３４に伝達する。
【００５８】
また、推定部１３３は、感染推定モデルに基づき推定された過去の感染リスクの推定結果に基づいて、感染リスクを推定してもよい。より具体的には、推定部１３３は、過去の感染リスクの推定結果を入力データとして、感染推定モデルに基づいて、感染リスクを推定してもよい。これにより、推定部１３３は、より精度よく感染リスクを推定することができる。
【００５９】
また、推定部１３３は、過去の推定結果を入力データとし、機械学習アルゴリズムに基づいて更新された、感染推定モデルを用いて感染リスクを推定してもよい。より具体的には、まず、機械学習部１３２が、推定部１３３が推定した過去の推定結果を入力データとして、所定の機械学習アルゴリズムに基づき、感染推定モデルを更新する。推定部１３３は、当該更新された感染推定モデルに基づいて、感染リスクを推定する。このように、推定部１３３は、過去の推定結果に基づいて更新された感染推定モデルを用いることができるため、より精度よく感染リスクを推定することができる。なお、上記のように、機械学習部１３２が過去の推定結果に基づいて、感染推定モデルを更新する機能は、第２の機械学習部としての機能である。
【００６０】
表示制御部１３４は、情報処理端末２０に表示される情報を生成する。具体的には、表示制御部１３４は、推定結果に関する情報を情報処理端末２０に表示させるための表示情報を生成する。例えば、情報処理端末２０から表示情報の伝達を要求する情報である要求情報が情報処理装置１０に送信され、当該要求情報が通信部１１０により受信される。このとき、表示制御部１３４は、例えば、当該要求情報に基づき特定される栽培地についての推定結果であって、当該要求情報から特定される期間の推定結果を取得する。そして、表示制御部１３４は、取得された推定結果を加工することにより表示情報を生成し、生成された表示情報を通信部１１０に伝達する。また、推定結果は、加工されずに伝達されてもよい。
【００６１】
さらに、表示情報として、表示される推定結果に対応する栽培情報が追加されてもよい。例えば、表示制御部１３４は、取得された推定結果が出力となった推定処理の入力であった栽培情報（気象情報又は農薬情報など）を記憶部１２０から取得する。そして、表示制御部１３４は、取得された栽培情報を加工することにより表示情報を生成し、生成された表示情報を通信部１１０に伝達する。なお、栽培情報もまた加工されずに、通信部１１０に伝達されてよい。
【００６２】
［情報処理端末］
情報処理端末２０は、ユーザからの操作に応じて生成する情報を、ネットワーク５０を介して情報処理装置１０に送信し、情報処理装置１０からの制御に応じて作物に関する各種の情報を表示する機能を有する。情報処理端末２０が備える機能は、図２に示す入力部２１０、制御部２２０、通信部２３０および表示部２４０が協働することにより実現される。
【００６３】
入力部２１０は、情報処理端末２０に対する操作を受け付ける。具体的には、入力部２１０は、入力される操作を受け付け、受け付けられる操作に応じて各種情報を生成する。生成された各種情報は、制御部２２０に伝達される。詳細には、ユーザによる操作に応じて生成される情報は、病害情報、農薬情報、作物情報、栽培地情報、および要求情報である。ここで、これらの情報について、より具体的に説明する。
【００６４】
病害情報は、作物に発生した病害に関する情報である。病害情報は、灰色かび病、葉かび病、うどんこまたは疫病などの発生した病害の種類を示す情報を含む。なお、病害は、微生物病、生理障害または雑草による生理障害などである。また、病害情報は、病害の発生日または発生の程度を示す情報を含む。これらの病害情報が適宜組み合わせられることにより、病害発生履歴が生成される。病害発生履歴は、作物に発生した病害の種類、病害が発生した日又は時刻などを表す情報である。
【００６５】
なお、画像取得装置が栽培地３１に設置され、当該画像取得装置が作物の画像情報を取得し、ネットワーク５０を介して、当該画像情報を情報処理装置１０に送信してもよい。情報処理装置１０は、当該画像情報を解析することにより、作物に病害が発生しているか否かを判定し、病害発生履歴を生成してもよい。また、作物に発生した病害を、間接的な事実に基づいて推定し、当該推定された情報に基づいて病害発生履歴が生成されてもよい。例えば、栽培地３１で作物を育てている農家等のユーザが病気にかかった場合、当該病気の原因が病害である場合がある。そこで、当該病気に基づいて、作物に病害が発生していることが推定されてもよい。さらに、かかる推定結果に基づいて、病害発生履歴が生成されてもよい。
【００６６】
農薬情報は、散布された農薬に関する情報である。より具体的には、農薬情報は、散布された農薬の名称、種類、グループ又は効能、散布日又は散布量を示す情報である。情報処理端末２０は、散布された名称及び散布日などの散布情報に基づいて、農薬の残効を推定する。また、農薬のグループは、ユーザが情報処理端末２０により入力されてもよいし、情報処理端末２０が、ユーザにより入力された農薬の名称等に基づき、当該農薬のグループを推定してもよい。なお、農薬の残効及び農薬のグループは、素因に関する情報に含まれ得る。
【００６７】
また、農薬の残効とは、作物に散布された農薬の効能のうち、当該作物に残っている効能である。農薬の残効は、農薬の散布日と散布した農薬の名称に基づいて算出されてもよい。例えば、情報処理端末２０に農薬の名称が農薬情報として、ユーザにより入力される。当該情報は、ネットワーク５０を介して、情報処理装置１０に送信される。ここで、農薬の名称と農薬の効力の経時変化に関する情報が情報処理装置１０に記憶されているものとする。情報処理装置１０は、情報処理端末２０から取得した農薬の名称と、農薬の効力の経時変化に関する情報とに基づいて、農薬の残効を算出することができる。
【００６８】
また、農薬のグループとは、残効のある農薬を、化合物の有するグループに関する情報に変換したものである。ここで、情報処理装置１０は、農薬の名称と、農薬のグループとを対応付けるデータベースを記憶しているものとする。例えば、情報処理装置１０は、情報処理端末２０から取得した農薬の名称を、当該データベースに基づいて、農薬のグループに関する情報に変換してもよい。
【００６９】
作物情報は、栽培地３１で育てられている作物に関する情報である。より具体的には、作物情報は、育成ステージ、作物の種類及び品種、病害抵抗性、栽植密度、台木の品種及び特性、葉の摘葉の程度又は樹勢などを示す情報である。
【００７０】
作物の育成ステージに関する情報は、当該作物の播種日、定植日、収穫開始日又は栽培終了日などの作物の育成の段階に関する情報である。これらの情報は、ユーザにより、作物情報として、情報処理端末２０に入力されてもよい。
【００７１】
作物の病害抵抗性は、作物が各種の病害に対して有する抵抗に関する特性である。病害抵抗性は、情報処理装置１０が、ユーザにより入力された情報に基づいて、生成してもよい。例えば、予め作物の品種ごとの病害に対する抵抗性を表すデータベースが情報処理装置１０に記憶されているものとする。例えば、ユーザは、情報処理端末２０に作物情報として、作物の品種に関する情報を入力する。当該情報は、ネットワーク５０を介して、情報処理装置１０に送信される。情報処理装置１０は、送信された情報と、当該データベースとに基づいて、作物の病害抵抗性に関する情報を生成してもよい。また、病害抵抗性は、ユーザにより、情報処理端末２０に直接入力され、情報処理装置１０に送信されてもよい。
【００７２】
また、台木の特性に関する情報は、作物の台木には、どのような品種の台木が用いられているのかを表す情報であってもよい。より具体的には、台木の特性に関する情報は、台木の品種の名称又は台木の品種が有する特性を表す情報であってもよい。
【００７３】
栽培地情報は、栽培地の標高、気象特性、土壌の種類又は土壌の栄養状態などを示す情報である。なお、栽培地情報は、単一の栽培地についての情報であってもよく、複数の栽培地についての情報であってもよい。これらの栽培地情報は、誘因に関する情報に含まれ得る。
【００７４】
要求情報は、表示情報の伝達の情報処理装置１０への要求を示す情報である。例えば、表示部２４０により入力画面が表示され、ユーザが入力画面に対して操作することにより、上述した各種情報が生成される。
【００７５】
制御部２２０は、情報処理端末２０の動作を全体的に制御する。具体的には、制御部２２０は、通信部２３０および表示部２４０の動作を制御する。例えば、制御部２２０は、入力部２１０により生成された情報を通信部２３０に送信させる。また、制御部２２０は、情報処理装置１０から伝達される表示情報に基づいて画像情報を生成し、表示部２４０に画像情報を伝達することにより画像を表示させる。
【００７６】
通信部２３０は、情報処理装置１０と通信する。具体的には、通信部２３０は、情報処理装置１０へ、入力部２１０により生成された作物情報、栽培地情報、病害情報、農薬情報、および要求情報を送信する。また、通信部２３０は、情報処理装置１０から表示情報を受信する。なお、情報処理端末２０は、センサノード３０または気象情報サーバ４０と通信し、栽培地観測情報または気象情報を受信してもよい。
【００７７】
表示部２４０は、本実施形態では出力部として、制御部２２０の指示に基づいて画像を表示する。具体的には、表示部２４０は、制御部２２０から伝達される画像情報に基づいて情報表示画面および操作入力画面を表示する。例えば、表示部２４０は、病害発生履歴画面、農薬散布記録画面、病害発生情報画面又は作付け情報画面を表示する。上記画面について、図４〜図８を参照して、より具体的に説明する。図４及び図５は、それぞれ本発明の一実施形態に係る情報処理端末２０に表示される病害発生履歴画面の例を示す図である。図６は、本発明の一実施形態に係る情報処理端末２０に表示される農薬散布記録画面の例を示す図である。図７は、本発明の一実施形態に係る情報処理端末２０に表示される病害発生情報画面を示す図である。図８は、本発明の一実施形態に係る情報処理端末２０に表示される作付け情報画面を示す図である。
【００７８】
（病害発生履歴画面）
表示部２４０は、制御部２２０により、ユーザにより入力された各種情報と情報処理装置１０の推定結果に基づいて生成される画像情報に基づいて、栽培地毎の病害発生履歴画面を表示する。より具体的には、病害発生履歴画面は、図４に示すような、病害の発生の履歴、感染リスクの推定結果、及び農薬の散布に関する記録などが表示される画面ｉｍｇ１である。より具体的には、病害発生履歴画面ｉｍｇ１には、上から順に、日付画像２４１ａ、推定結果画像２４２ｂ、農薬入力ボタン２４３ａ、病害入力ボタン２４４ａ、農薬記録画像２４５ａ及び病害記録画像２４６ａが表示されている。
【００７９】
日付画像２４１ａには、例えば、病害発生履歴画面ｉｍｇ１が表示部２４０に表示されている日の日付が表示されている。図４に示す例では、日付画像２４１ａには、日付としてｙ１年ｍ２月ｄ５日が表示されている。
【００８０】
推定結果画像２４２ａには、上から順に、各日付（図４に示す例では、ｙ１年ｍ２月の２３日〜３０日の各日付）における感染リスク、発病（病害の発生）の有無及び農薬散布の有無が表示されている。推定結果画像２４２ａの感染リスクの行は、情報処理装置１０により推定された推定結果に基づく文字、図形、又は記号等が表示される。例えば、感染リスクが高い場合には「Ｈ」の文字、感染リスクが低い場合には「Ｌ」の文字が表示される。図４に示す例では、感染リスクは、ｙ１年ｍ２月の２３日〜３０日において低いことが推定されているものとする。このため、感染リスクの行において、ｙ１年ｍ２月の２３日〜３０日に対応する箇所には、「Ｌ」の文字が表示される。
【００８１】
また、発病有無の行において、作物に発病があった日に対応する箇所には、例えばバツ印などの発病があったことを示す印が表示される。一方、作物に発病が無い日に対応する箇所は、空欄となっている。従って、発病有無の行のｙ１年ｍ２月の２３日〜３０日に対応する箇所が空欄になっていることは、ｙ１年ｍ２月の２３日〜３０日には作物に発病がなかったことを示している。このように作物に発病がなかったことから、感染リスクはｙ１年ｍ２月の２３日〜３０日において低いことが推定されている。
【００８２】
また、農薬散布の行において、農薬が散布された日に対応する箇所には、例えば丸印などの農薬が散布されたことを表す記号が表示される。また、農薬散布の行において、農薬が散布されなかった日に対応する箇所は、空欄である。従って、農薬散布の行のｙ１年ｍ２月の２３日〜３０日に対応する箇所が空欄になっていることは、ｙ１年ｍ２月の２３日〜３０日に農薬が散布されなったことを示している。
【００８３】
農薬入力ボタン２４３ａがユーザにより操作されると、表示部２４０に表示される画面は、画像ｉｍｇ１から、図６に示す農薬散布記録画面の一例である画面ｉｍｇ３に切り替わる。また、病害入力ボタン２４４ａがユーザにより操作されると、表示部２４０に表示される画面は、画像ｉｍｇ１から、図７に示す病害発生情報画面の一例である画面ｉｍｇ４に切り替わる。
【００８４】
また、画面ｉｍｇ１には、農薬の散布記録又は発病の発生記録を時系列で示す農薬記録画像２４５ａ又は病害記録画像２４６ａが表示されている。例えば、農薬記録画像２４５ａには、ｙ１年ｍ２月ｄ９日に農薬＿Ｂが散布されたことを表す画像が表示されている。また、病害記録画像２４６ａには、病害＿Ｄ、Ｅ及びＦが発生したことが時系列で表示されている。
【００８５】
次に、図５を参照して、上記の画面ｉｍｇ１と異なる病害発生履歴画面の一例として、画面ｉｍｇ２を説明する。画面ｉｍｇ１と同様に、画面ｉｍｇ２には、上から順に、日付画像２４１ｂ、推定結果画像２４２ｂ、農薬入力ボタン２４３ｂ、病害入力ボタン２４４ｂ、農薬記録画像２４５ｂ及び病害記録画像２４６ｂが表示されている。ここでは、画面ｉｍｇ１と画面ｉｍｇ２とで異なる推定結果画像２４２ｂについて説明する。
【００８６】
推定結果画像２４２ｂでは、発病有無の行の２３日と２４日に対応する箇所に、発病があったことを表すバツ印が表示されている。情報処理装置１０は、２３日と２４日に発病があったことを受けて、２５日と２６日に感染リスクが高いことを推定しているものとする。このため、感染リスクの行の２５日と２６日に対応する箇所に、感染リスクが高いことを表す文字「Ｈ」が表示されている。また、発病有無の行の２５日〜２９日に対応する箇所は、発病がなかったことを表す空欄となっている。情報処理装置１０は、２５日〜２９日に発病がなかったことを受けて、２７〜３０日に感染のリスクが低いことを推定している。このため、感染リスクの行の２７〜３０日に対応する箇所には、「Ｌ」の文字が表示されている。しかし、３０日には、発病があったことを示すバツ印が表示されている。一般的に、作物が感染してから発病するまでには、潜伏期間がある。例えば、作物が感染してから４〜５日程度経ってから当該作物に発病が生じる場合がある。図５に示す例では、情報処理装置１０による感染リスクの推定が当たったことがわかる。つまり、情報処理装置１０が推定したとおり、２５日又は２６日に作物が感染しており、これらの日から４〜５日経過した３０日に作物が発病した。
【００８７】
（農薬散布記録画面）
表示部２４０は、制御部２２０により生成される画像情報に基づいて、農薬散布記録画面を表示する。農薬散布記録画面としては、例えば図６に示したような、ユーザが散布した農薬を記録する際に表示される画面ｉｍｇ３がある。ユーザは、画面ｉｍｇ３を参照して、情報処理端末２０に農薬情報などを入力する。例えば、画面ｉｍｇ３の上部に記載の日付欄に農薬を散布した日付が入力される。ユーザは、農薬欄に記載の農薬＿Ａ〜Ｆの６種の農薬の種類から、散布された農薬の種類を選択し、チェック欄にチェックを入れる。図６に示す例では、農薬＿Ａのチェック欄にチェックが入っている。農薬欄の下に表示されたその他欄には、散布された農薬などに関するメモ書き等が記入される。
【００８８】
保存ボタンが操作されることにより、農薬の散布日、散布された農薬の種類（図６に示す例では農薬＿Ａ）及び当該農薬などに関するメモ書きなどの画面ｉｍｇ３に記入された情報が、農薬情報として情報処理端末２０に入力される。情報処理端末２０に入力された情報は、ネットワーク５０を介して、情報処理装置１０に送信され、当該情報処理装置１０に記憶される。
【００８９】
なお、図６に示す農薬欄には、農薬の種類が記入されるものとしたが、これに限らず、農薬の名称、グループ、効能又は散布量などが記載されていてもよい。また、図６に示す農薬欄には、６種類の農薬の種類が記載されているが、１〜５種類の農薬の種類が記載されてもよいし、７種類以上の農薬の種類が記載されてもよい。
【００９０】
（病害発生情報画面）
表示部２４０は、制御部２２０により生成される画像情報に基づいて、病害発生情報画面を表示する。病害発生情報画面としては、例えば図７に示したような、作物に発生した病害を記録するための画面ｉｍｇ４がある。例えば、画面ｉｍｇ４の上部に表示された日付欄に、病害が発生した日付が入力される。ユーザは、病害欄に表示された病害＿Ａ〜Ｆの６種の病害の種類から、発生した病害の種類を選択し、チェック欄にチェックを入れる。図７に示す例では、病害＿Ｃのチェック欄にチェックが入っている。また、その他の欄には、病害の発生の程度等に関するメモ書き等が記入される。
【００９１】
保存ボタンが操作されることにより、病害が発生した日、病害の種類及びメモ書きなど、画面ｉｍｇ４に記入された情報が病害情報として情報処理端末２０に入力される。入力された情報は、ネットワーク５０を介して情報処理装置１０に送信され、当該情報処理装置１０に記憶される。
【００９２】
なお、図７に示す病害欄には、６種類の病害の種類が記載されているが、１〜５種類の病害の種類が記載されてもよいし、７種類以上の病害の種類が記載されてもよい。あるいは、病害発生情報画面には、病害の程度を入力するための画像が表示されてもよい。
【００９３】
（作付け情報画面）
表示部２４０は、制御部２２０により生成される画像情報に基づいて、作付け情報画面を表示する。作付け情報画面としては、例えば図８に示したような、今期の作付け情報を記録するための画面ｉｍｇ５がある。画面ｉｍｇ５には、上から順に作物名、品種、栽植密度、栽培方法、作付け開始日、収穫開始日、および収穫終了日を入力するための欄が表示されている。作物名の欄には、作物の種類として、作物＿Ａが記入されている。また、品種の欄には、作物の品種として、品種＿Ａが記入されている。また、栽植密度の欄には、作物の栽植密度として、ＸＸＸＸ株／１０ａと記入されている。また、栽培方法の欄には、栽培方法＿Ａ（例えば、養液土耕栽培など）が記入されている。さらに、作付け開始日、収穫開始日、及び収穫終了日の欄には、それぞれの欄に対応する日付が記入されている。
【００９４】
ユーザが、画面ｉｍｇ５の保存ボタンを操作すると、画面ｉｍｇ５に記入された情報が作物情報として情報処理端末２０に入力される。当該入力された情報は、ネットワーク５０を介して情報処理装置１０に送信され、情報処理装置１０に記憶される。
【００９５】
なお、作付け情報画面は、画面ｉｍｇ５に表示された項目以外の項目も記入することができる画面であってもよい。例えば、作付け情報画面には、播種日、定植日、栽培終了日、台木の品種又は台木の特性などを記入するための項目が表示されてもよい。ユーザは、これらの項目に対応する情報を記入し、例えば保存ボタンを操作することにより、記入された情報を、ネットワーク５０を介して情報処理装置１０に送信し、情報処理装置１０に記憶させることができる。
【００９６】
なお、病害発生履歴画面、農薬散布記録画面、病害発生情報画面および作付け情報画面を用いて記録した情報は、情報処理装置１０に記憶されるものとした。これに限らず、情報処理端末２０が上記の画面を用いて記入された情報を記憶してもよい。
【００９７】
［センサノード］
センサノード３０は、作物の栽培地３１に設置される。また、センサノード３０は、センサ、信号処理部および通信部を備える。センサは、センサの周辺環境についての観測を行うことにより信号を生成する。例えば、センサは、温度センサ、湿度センサ、日射センサ、二酸化炭素濃度センサまたは土壌水分センサなどの各種の公知のセンサである。土壌センサは、土壌水分センサ又は土壌ｐＨセンサ等の土壌に関する情報を検出するセンサである。また、誘因情報を生成するセンサとしては、日射センサ又は湿度センサ等のセンサであってもよい。
【００９８】
信号処理部は、センサにより生成された信号に基づいて栽培地観測情報を生成する。具体的には、信号処理部は、センサから得られる信号についてサンプリングまたはフィルタリングなどの信号処理を行うことにより栽培地観測情報を生成する。なお、生成される栽培地観測情報は、デジタルデータであってもアナログデータであってもよい。
【００９９】
通信部は、情報処理装置１０と通信する。具体的には、通信部は、信号処理部により生成された栽培地観測情報を、ネットワーク５０を介して情報処理装置１０へ送信する。なお、通信部は、栽培地観測情報が生成される度に送信を行ってもよく、所定の時間間隔で送信を行ってもよい。あるいは、通信部は、情報処理装置１０からの要求に応じて、栽培地観測情報の送信を行ってもよい。
【０１００】
また、センサノード３０は、栽培地３１に設けられた胞子カウンターにより計測される作物の胞子の数に関する情報を送信してもよい。より具体的には、センサノード３０は、計測された胞子の数に関する情報を栽培地観測情報として、ネットワーク５０を介して、情報処理装置１０に送信する。
【０１０１】
［気象情報サーバ］
気象情報サーバ４０は、気象情報を外部の装置に伝達する。具体的には、気象情報サーバ４０は、気象情報の送信を情報処理装置１０から要求されると、要求された気象情報を情報処理装置１０へ送信する。例えば、気象情報は、気温、湿度、日射量または雨量を示す情報である。これらの気象情報は、３要因のうちの誘因に関する情報であり得る。
【０１０２】
＜２．２．システムの処理＞
次に、情報処理システム１の処理について説明する。
【０１０３】
（処理全体）
まず、図９を参照して、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の処理全体の流れについて説明する。図９は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の処理全体の流れの例を概念的に示す図である。
【０１０４】
まず、情報処理端末２０は、作物情報、栽培地情報、病害情報、及び農薬情報を情報処理装置１０へ送信する（ステップＳ１０１）。具体的には、通信部２３０は、ユーザの操作に基づいて入力部２１０により生成された作物情報、栽培地情報、病害情報、及び農薬情報を情報処理装置１０へ送信する。
【０１０５】
次に、センサノード３０は、栽培地観測情報を情報処理装置１０へ送信する（ステップＳ１０２）。具体的には、センサノード３０は、センサにより得られた信号に基づいて生成された栽培地観測情報を、情報処理装置１０へ送信する。
【０１０６】
次に、気象情報サーバ４０は、気象情報を情報処理装置１０へ送信する（ステップＳ１０３）。具体的には、気象情報サーバ４０は、気象情報を生成し、または他の装置から気象情報を取得する。気象情報サーバ４０は、情報処理装置１０の要求に応じてまたは定期的に、気象情報を情報処理装置１０へ送信する。
【０１０７】
次に、情報処理装置１０は、受信された情報を用いて、感染推定モデルの更新処理を行う（ステップＳ１０４）。具体的には、通信部１１０は、情報処理端末２０、センサノード３０および気象情報サーバ４０から送信された栽培情報を記憶部１２０に記憶させる。そして、機械学習部１３２は、記憶された栽培情報を用いて感染推定モデルの更新を行う。なお、詳細については、図１０を参照して後述する。
【０１０８】
次に、情報処理装置１０は、感染推定モデルを用いて感染リスクについての推定を行う（ステップＳ１０５）。具体的には、推定部１３３は、特徴量を含む３要因情報を感染推定モデルへ入力する。より具体的には、推定部１３３は、特徴量変換部１３１により生成された特徴量を含む３要因情報を感染推定モデルに入力する。推定部１３３は、感染推定モデルから出力される推定結果を記憶部１２０に記憶させる。なお、詳細については、図１１を参照して後述する。
【０１０９】
次に、情報処理端末２０は、感染リスクの推定結果についての要求情報を情報処理装置１０へ送信する（ステップＳ１０６）。具体的には、通信部２３０は、ユーザの操作に基づいて入力部２１０により生成される、感染リスクの推定結果に係る表示情報についての要求情報を、情報処理装置１０に送信する。
【０１１０】
次に、情報処理装置１０は、受信された要求情報への応答として、表示情報を情報処理端末２０へ送信する（ステップＳ１０７）。具体的には、表示制御部１３４は、通信部１１０により要求情報が受信されると、記憶部１２０に記憶されている推定結果に基づき、表示情報を生成する。表示制御部１３４は、生成された表示情報を通信部１１０に情報処理端末２０へ送信させる。
【０１１１】
情報処理端末２０は、受信された表示情報に基づいて感染リスクの推定情報を表示する（ステップＳ１０８）。具体的には、制御部２２０は、通信部２３０により受信された表示情報から画像情報を生成し、生成された画像情報を表示部２４０に伝達する。表示部２４０は、伝達された画像情報に基づいて推定結果画面を表示する。当該推定結果画面は、図４又は図５に示したような、感染リスクの高さを日付ごとに表示する画面であってもよい。
【０１１２】
（機械学習処理）
以上、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の処理全体の流れについて説明した。続いて、図１０を参照して、ステップＳ１０４における処理である、情報処理装置１０による更新処理の流れについて詳細に説明する。図１０は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１０による更新処理の例を概念的に示すフローチャートである。
【０１１３】
情報処理装置１０は、３要因情報を取得する（ステップＳ２０１）。具体的には、特徴量変換部１３１は、記憶部１２０に蓄積された、３要因情報を含む栽培情報を取得する。また、機械学習部１３２も、必要に応じて、記憶部１２０に蓄積された、３要因情報を含む栽培情報を取得する。
【０１１４】
また、情報処理装置１０は、３要因情報のうちの少なくともいずれかを特徴量変換することにより特徴量を生成し、生成した特徴量を出力する（ステップＳ２０２）。具体的には、特徴量変換部１３１は、取得した栽培情報に含まれる、３要因情報のうちの少なくともいずれかを特徴量変換することにより特徴量を生成し、生成された特徴量を機械学習部１３２に出力する。このとき、特徴量変換部１３１は、生成された特徴量を記憶部１２０に記憶させてもよい。
【０１１５】
また、情報処理装置１０は、既存の感染推定モデルを取得する（ステップＳ２０３）。具体的には、機械学習部１３２は、記憶部１２０に記憶されている感染推定モデルを取得する。
【０１１６】
次に、情報処理装置１０は、特徴量を含む３要因情報を用いて、感染推定モデルを更新する（ステップＳ２０４）。具体的には、機械学習部１３２は、記憶部１２０に記憶された機械学習アルゴリズムを取得する。機械学習部１３２は、特徴量を含む３要因情報を入力データとして、取得された機械学習アルゴリズムに基づき、感染推定モデルを更新する。なお、当該入力データは、特徴量変換部１３１により生成された特徴量のみの情報であってもよいし、当該特徴量と、特徴量変換されてない３要因情報とが合わさった情報であってもよい。
【０１１７】
次に、情報処理装置１０は、更新後の感染推定モデルの正確性を算出する（ステップＳ２０５）。具体的には、機械学習部１３２は、ステップＳ２０４において更新された感染推定モデルにテスト用入力データを入力し、出力された値とテスト用出力データとを比較することによりモデルの正確性を算出する。テスト用入力データは、特徴量変換部１３１により生成された特徴量のみの情報であってもよいし、当該特徴量と、特徴量変換されていない３要因情報とを合わさった情報であってもよい。
【０１１８】
次に、機械学習部１３２は、ステップＳ２０５において算出された算出値が、予め決められた所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０６）。算出値が閾値以上である場合（ステップＳ２０６／Ｙ）、情報処理装置１０は、更新後の感染推定モデルを記憶する（ステップＳ２０７）。具体的には、機械学習部１３２は、算出された正確性が閾値以上である場合、新たな感染推定モデルを記憶部１２０に記憶させる。なお、算出値が閾値未満である場合（ステップＳ２０６／Ｎ）、ステップＳ２０４に処理が再度実施される。
【０１１９】
（推定処理）
続いて、図１１を参照して、情報処理装置１０による推定処理の流れについて詳細に説明する。図１１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１０の推定処理の例を概念的に示すフローチャートである。
【０１２０】
情報処理装置１０は、感染リスクの推定に係る対象についてのパラメタを設定する（ステップＳ３０１）。具体的には、推定部１３３は、例えば、栽培地、作物名、病害名および推定期間などのパラメタを設定する。なお、設定されるパラメタは、上記以外のパラメタであってもよく、適宜、上記のパラメタと異なるパラメタが追加、又は上記のパラメタが削除されてもよい。
【０１２１】
次に、情報処理装置１０は、パラメタから特定される期間の栽培情報を取得する（ステップＳ３０２）。具体的には、推定部１３３は、設定された推定期間における、設定された栽培地、作物名および病害名に対応する栽培情報をそれぞれ取得する。
【０１２２】
次に、情報処理装置１０は、３要因情報のうちの少なくともいずれかを特徴量変換することにより特徴量を生成し、生成した特徴量を出力する（ステップＳ３０３）。具体的には、特徴量変換部１３１は、記憶部１２０から３要因情報を含む栽培情報を取得する。特徴量変換部１３１は、取得された栽培情報に含まれる３要因情報のうちの少なくともいずれかを特徴量変換することにより特徴量を生成し、生成された特徴量を推定部１３３に出力する。
【０１２３】
次に、情報処理装置１０は、感染推定モデルを取得する（ステップＳ３０４）。具体的には、推定部１３３は、記憶部１２０に記憶されている感染推定モデルを取得する。また、推定部１３３は、必要に応じて、感染リスクを推定するための３要因情報を含む栽培情報を、記憶部１２０から取得する。
【０１２４】
次に、情報処理装置１０は、感染推定モデルに基づいて、感染リスクの推定情報を生成する（ステップＳ３０５）。具体的には、推定部１３３は、特徴量変換部１３１により生成された特徴量を含む３要因に関する情報を入力データとして、当該入力データを感染推定モデルに入力し、感染推定モデルから感染リスクの推定結果を得る。当該推定結果が感染リスクの推定情報となる。なお、当該入力データは、特徴量のみであってもよいし、特徴量と、特徴量変換されていない３要因情報とを合わさった情報であってもよい。
【０１２５】
次に、情報処理装置１０は、生成された感染リスクの推定情報を記憶する（ステップＳ３０６）。具体的には、推定部１３３は、生成された推定情報を記憶部１２０に記憶させる。
【０１２６】
＜２．３．本発明の一実施形態のまとめ＞
このように、本発明の一実施形態によれば、情報処理装置１０は、作物における発病の３要因である主因、素因、及び誘因の各々に関する情報の少なくともいずれかを特徴量変換することにより、特徴量を生成する。さらに、情報処理装置１０は、上記作物の感染リスクを推定するために用いられ、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された、上記特徴量を含む上記３要因に関する情報を入力データとする感染推定モデルに基づいて、上記作物の感染リスクを推定する。情報処理装置１０は、３要因に関する情報というより適切な栽培情報に基づいて作物の感染リスクを推定するため、より精度良く感染リスクを推定することができる。
【０１２７】
また、これまで、病害の３要因の全てに関する情報を収集し、当該情報を病害の推定に活用することは困難であった。また、病害は、３要因のうちの多数の要素に基づいて発生するが、当該多数の要素の全てを得ることも困難であった。例えば、センサデータで取得された情報のみを用いて感染リスクを推定する場合には、推定の精度の向上には限界がある。また、収集するデータの種類を際限なく増やすと、情報を記録する記録媒体又は感染リスクを予測する演算処理装置などのランニングコストがかかってしまう。
【０１２８】
一方、近年ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）技術の進歩により、多数の要素を用いた解析が可能となっている。また、スマートフォンなどの通信端末の普及により、ユーザがより容易に３要因などに関する情報を含む栽培情報を通信端末に入力することが可能になっている。
【０１２９】
本実施形態では、ユーザＵ１が情報処理端末２０に栽培情報を入力し、情報処理装置１０は、当該栽培情報を用いて、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された感染推定モデルを用いて感染リスクを推定する。これにより、感染リスクの推定の精度が向上するばかりでなく、より簡便かつ、よりコストがかからない方法で感染リスクを推定することができる。
【０１３０】
また、本実施形態に係る機械学習部１３２は、特徴量を含む３要因に関する情報を入力データとし、機械学習アルゴリズムに基づいて、感染推定モデルを更新する。また、推定部１３３は、更新された感染推定モデルに基づいて、作物の感染リスクを推定する。つまり、本実施形態に係る感染推定モデルは、自動的に、より精度のよい感染推定モデルに更新される。これにより、情報処理装置１０に自律的に感染推定モデルを更新させることができる。それにより、感染推定モデルの改善に人が直接的に関わらずに済み、モデルの改善にかかる時間および費用を低減することができる。従って、コストを抑制しながら、感染リスクの推定の正確性を向上させることが可能となる。
【０１３１】
また、本実施形態に係る主因に関する情報は、作物における病害の発生履歴に関する履歴情報を含む。履歴情報は、感染リスクを推定する上で非常に重要な情報となっている。より具体的には、履歴情報は、実際に作物に生じた病害の種類や発病の発生日などを含む情報であり、作物の感染と結びつきの強い情報である。このため、情報処理装置１０は、履歴情報に基づいて感染リスクを推定することにより、より精度よく感染リスクを推定することができる。
【０１３２】
また、本実施形態に係る履歴情報は、作物に病害が発生した期間の長さに関する期間情報を含む。期間情報は、感染リスクを推定する上で重要な情報となる。例えば、病害が発生している時間が長くなるほど、感染リスクが高いと推定される。このため、期間情報を用いることにより、より精度よく感染リスクを推定することができる。
【０１３３】
また、病害の発生履歴に関する情報は、作物に病害が発生する頻度に関する頻度情報を含んでもよい。頻度情報は、感染リスクを推定する上で重要な情報となり得る。例えば、病害が発生している頻度が高い場合には、感染リスクが高いと推定することができる。また、病害が発生している頻度が段々と高くなっている場合にも、感染リスクが高いと推定することができる。このように、作物に病害が発生する頻度に関する情報を用いることにより、より精度よく感染リスクを推定することができる。
【０１３４】
病害の発生履歴に関する情報は、時間軸上における、作物に病害が発生した時点から、推定部が感染リスクを推定する時点までの長さに関する長さ情報を含んでもよい。長さ情報は、感染リスクを推定する上で重要な情報となり得る。例えば、病害が発生してから感染リスクを推定するまでの期間が短いほど、感染リスクが高いことが推定されてもよい。このように、長さ情報を用いることにより、より精度よく感染リスクを推定することができる。
【０１３５】
素因に関する情報は、前記作物の病害に対する抵抗性に関する情報を含み、誘因に関する情報は、前記作物が栽培されている空間の湿度又は温度の少なくともいずれかに関する情報を含んでもよい。これら情報は、感染リスクを推定する上で重要な情報となる。作物の病害に対する抵抗性は、素因の中でも比較的、感染への影響度が大きい特性である。また、湿度又は温度は、誘因の中でも比較的、感染への影響度が大きい指標である。このため、これらの情報を用いることにより、より精度よく感染リスクを推定することができる。
【０１３６】
推定部１３３は、感染推定モデルに基づき推定された過去の感染リスクの推定結果に基づいて、前記作物の感染リスクを推定してもよい。例えば、推定部１３３は、過去の感染リスクの推定結果及び当該感染リスクを推定するために用いた栽培情報等を用いて、感染推定モデルに基づき、感染リスクを推定してもよい。このように、過去の感染リスクの推定結果を用いることにより、より精度よく感染リスクを推定することができる。
【０１３７】
機械学習部１３２は、過去の推定結果を入力データとし、機械学習アルゴリズムに基づいて、感染推定モデルを更新してもよい。これにより、過去の推定結果に基づく感染推定モデルが生成される。当該感染推定モデルは、過去の推定結果が反映されているため、推定部１３３は、当該感染推定モデルを用いることにより、より精度よく感染リスクを推定することができる。
【０１３８】
＜３．本発明の一実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成＞
以上、本発明の実施形態を説明した。上述した情報処理装置１０の処理は、ソフトウェアと、以下に説明する情報処理装置１０のハードウェアとの協働により実現される。
【０１３９】
図１２は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成を示した説明図である。図１２に示したように、情報処理装置１０は、プロセッサ１４１と、メモリ１４２と、内部バス１４３と、インタフェース１４４と、入力装置１４５と、出力装置１４６と、ストレージ装置１４７と、接続ポート１４８と、通信モジュール１４９とを備える。
【０１４０】
（プロセッサ）
プロセッサ１４１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムと協働して処理部１３０（特徴量変換部１３１、機械学習部１３２、推定部１３３、表示制御部１３４）の機能を実現する。プロセッサ１４１は、制御回路を用いてメモリ１４２またはストレージ装置１４７などの他の記憶媒体に記憶されるプログラムを実行することにより、情報処理装置１０の様々な論理的機能を動作させる。例えば、プロセッサ１４１はＣＰＵ（Central  Processing  Unit）またはＧＰＵ（Graphics  Processing  Unit）であり得る。なお、プロセッサ１４１は、マイクロプロセッサであってもよい。
【０１４１】
（メモリ）
メモリ１４２は、プロセッサ１４１が使用するプログラムまたは演算パラメタなどを記憶し、記憶部１２０の機能を実現する。例えば、メモリ１４２は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）およびＲＯＭ（Read  Only  Memory）を含み、プロセッサ１４１の実行において使用するプログラムまたは実行において適宜変化するパラメタなどを一時記憶する。なお、接続ポート１４８または通信モジュール１４９などを介して外部のストレージ装置がメモリ１４２の一部として利用されてもよい。
【０１４２】
なお、プロセッサ１４１およびメモリ１４２は、ＣＰＵバスなどを備える内部バス１４３により相互に接続されている。また、インタフェース１４４は、内部バス１４３と、入力装置１４５、出力装置１４６、ストレージ装置１４７、接続ポート１４８および通信モジュール１４９とを接続する。
【０１４３】
（入力装置）
入力装置１４５は、情報を入力するための入力手段と、入力に基づいて入力信号を生成し、当該入力信号をＣＰＵ１３１に出力する入力制御回路と、を備え、操作部の機能を実現する。例えば、当該入力手段としては、ボタン、スイッチ、レバーおよびマイクロフォンなどがある。入力装置１４５が操作されることにより、情報処理装置１０に対して各種のデータが入力されたり処理動作が指示されたりする。
【０１４４】
（出力装置）
出力装置１４６は、出力信号に基づいて音または光などを出力し、出力部の機能を実現する。例えば、出力装置１４６は、スピーカおよびヘッドフォンなどの音出力装置、ならびにＬＥＤ（Light  Emitting  Diode）などを用いたランプ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid  Crystal  Display）装置、ＯＬＥＤ（Organic  Light  Emitting  Diode）装置およびプロジェクタ装置などの表示装置を含む。
【０１４５】
（ストレージ装置）
ストレージ装置１４７は、データ格納用の装置である。ストレージ装置１４７は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置等を含んでもよい。ストレージ装置１４７は、ＣＰＵ１３１が実行するプログラムや各種データを格納する。
【０１４６】
（接続ポート）
接続ポート１４８は、機器を情報処理装置１０に直接接続するためのポートである。例えば、接続ポート１４８は、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＲＳ−２３２Ｃポート、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１４８に外部機器を接続することで、情報処理装置１０と当該外部機器との間でデータが交換されてもよい。
【０１４７】
（通信モジュール）
通信モジュール１４９は、ネットワークに接続するための通信デバイスであり、通信部１１０の機能を実現する。例えば、通信モジュール１４９は、無線ＬＡＮ（Local  Area  Network）対応通信デバイスであっても、３ＧまたはＬＴＥ対応通信デバイスであってもよい。また、通信モジュール１４９は、有線による通信を行うワイヤー通信対応デバイスであってもよい。
【０１４８】
＜４．補足＞
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の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、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１４９】
例えば、上記実施形態では、情報処理装置１０は、栽培情報に基づいて、感染情報として感染リスクを推定した。これに限らず、情報処理装置１０は、栽培情報に基づいて、感染情報として作物の病害の発生に関する情報を推定してもよい。より具体的には、情報処理装置１０は、作物に病害が発生する日付、確率、又は当該病害の種類などを推定してもよい。
【０１５０】
また、上記実施形態において入力部２１０により生成されると説明した情報は、ユーザの操作によらず自動的に生成されてもよい。例えば、病害情報は、撮像センサおよび水分量センサなどのセンサから得られる情報を用いて生成されてよい。
【０１５１】
また、上記実施形態において説明した各情報は、定量的な情報または定性的な情報のいずれであってもよい。
【０１５２】
また、上記の実施形態において、図８〜図１１のフローチャートに示されたステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的にまたは個別的に実行される処理をも含む。また時系列的に処理されるステップでも、場合によっては適宜順序を変更することが可能であることは言うまでもない。
【０１５３】
例えば、上記実施形態では、ステップＳ１０１〜Ｓ１０３において、情報処理端末２０、センサノード３０、及び気象情報サーバ４０が、この順で情報処理装置１０に各種の情報を送信した。勿論これに限らず、情報処理端末２０、センサノード３０、及び気象情報サーバ４０が各種の情報を送信する順番は、適宜入れ替わってもよい。また、情報処理端末２０、センサノード３０、及び気象情報サーバ４０は、必要に応じて複数回各種の情報を送信してもよい。また、上記実施形態では、情報処理端末２０からの要求情報が情報処理装置１０に送信される前に、情報処理装置１０により推定処理が実行される例を説明した。これに限らず、推定処理は当該情報伝達の要求に応じて実行されてもよい。
【０１５４】
また、上記実施形態では、推定結果がユーザに提示される例を説明したが、推定結果に基づくユーザへの通知が行われてもよい。例えば、情報処理装置１０は、算出された感染リスクの大きさに応じて、感染のおそれがある旨を示すアラート情報を情報処理端末２０へ送信する。情報処理端末２０は、当該アラート情報が受信されると、音またはバイブレーションなどを用いてユーザに当該アラート情報の受信を通知し、感染のおそれがある旨を示す画像を表示する。
【０１５５】
また、気象情報サーバ４０が取得した気象情報は、感染リスクの推定又は感染推定モデルの更新などに用いられてもよい。気象情報は、例えば、将来の予測される気象情報が含まれる。推定部１３３は、当該予想される気象情報を用いることにより、将来の予測される感染リスクを推定することができる。
【０１５６】
また、本実施形態に係る推定部１３３は、感染推定モデルに基づいて、感染リスクを２段階（高い又は低い）で推定した。これに限らず、推定部１３３は、感染推定モデルに基づいて、感染リスクを３段階以上で推定してもよいし、数値等を用いて評価してもよい。
【０１５７】
また、本実施形態に係る情報処理端末２０は、感染情報の推定結果を、表示部２４０により、画像として出力させた。これに限らず、情報処理端末２０は、感染情報の推定結果を音声として出力させてもよい。この場合、情報処理端末２０は、感染情報の推定結果を音声として出力する音声出力装置を出力部として備える。
【０１５８】
また、情報処理装置１０に内蔵されるハードウェアに上述した情報処理装置１０の各機能構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、当該コンピュータプログラムが記憶された記憶媒体も伝達される。
【符号の説明】
【０１５９】
１０      情報処理装置
１１０    通信部
１２０    記憶部
１３０    処理部
１３１    特徴量変換部
１３２    機械学習部
１３３    推定部
１３４    表示制御部
２０    情報処理端末
２１０    入力部
２２０    制御部
２３０    通信部
２４０    表示部
３０    センサノード
４０    気象情報サーバ
【図１】
2020137085.tif 000003
【図２】
2020137085.tif 000004
【図３】
2020137085.tif 000005
【図４】
2020137085.tif 000006
【図５】
2020137085.tif 000007
【図６】
2020137085.tif 000008
【図７】
2020137085.tif 000009
【図８】
2020137085.tif 000010
【図９】
2020137085.tif 000011
【図１０】
2020137085.tif 000012
【図１１】
2020137085.tif 000013
【図１２】
2020137085.tif 000014
【国際調査報告】
2020137085.tif 000015
2020137085.tif 000016
2020137085.tif 000017
2020137085.tif 000018