(57)【要約】  注目事象に起因する被害発生リスクの推定に関する使用者の負担を軽減する。  複数の薬剤について、薬剤の使用により得られる前記薬剤の経時的な効果を示す薬剤情報を記憶する記憶部と、指定薬剤が指定時に使用された場合の、対象時での注目事象に対する前記指定薬剤の効果を、前記記憶部に記憶されている前記指定薬剤についての前記薬剤情報に基づいて特定する特定部と、前記特定部により特定された前記指定薬剤の効果に基づき、前記対象時での前記注目事象に起因する被害発生リスク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。
2020017171.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の薬剤について、薬剤の使用により得られる前記薬剤の経時的な効果を示す薬剤情報を記憶する記憶部と、
指定薬剤が指定時に使用された場合の、対象時での注目事象に対する前記指定薬剤の効果を、前記記憶部に記憶されている前記指定薬剤についての前記薬剤情報に基づいて特定する特定部と、
前記特定部により特定された前記指定薬剤の効果に基づき、前記対象時での前記注目事象に起因する被害発生リスクを推定する推定部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記薬剤情報は、前記薬剤の使用の前または後の各時における前記薬剤の効果の大きさを示し、
前記特定部は、前記対象時での前記注目事象に対する前記指定薬剤の効果の大きさを特定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記推定部は、前記指定薬剤の使用実績および前記注目事象に起因する被害発生実績を用いた機械学習により得られた推定モデルを用いて、前記対象時での前記注目事象に起因する被害発生リスクを推定する、請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記薬剤は農薬であり、前記注目事象は作物が病害に感染することである、請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記推定部は、前記対象時での前記注目事象に対する前記指定薬剤の効果の大きさに加え、前記対象時での前記作物の環境を示す環境情報に基づき、前記対象時での前記注目事象に起因する被害発生リスクを推定する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
コンピュータを、
指定薬剤が指定時に使用された場合の、対象時での注目事象に対する前記指定薬剤の効果を、前記指定薬剤に対応する薬剤情報であって、前記指定薬剤の使用により得られる前記指定薬剤の経時的な効果を示す薬剤情報に基づいて特定する特定部と、
前記特定部により特定された前記指定薬剤の効果に基づき、前記対象時での前記注目事象に起因する被害発生リスクを推定する推定部と、
として機能させるための、プログラム。
【請求項７】
複数の薬剤について、薬剤の使用により得られる前記薬剤の経時的な効果を示す薬剤情報を記憶する記憶部と、
どの薬剤がいつ使用されたかを示す薬剤の使用実績、および前記薬剤についての前記薬剤情報に基づき、対象時での注目事象に対する前記薬剤の効果を特定する特定部と、
前記特定部により特定された前記薬剤の効果、および前記対象時での注目事象に起因する被害発生実績を用いて機械学習を行うことにより、前記注目事象に起因する被害発生リスクを推定するための推定モデルを生成する学習部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項８】
前記薬剤情報は、前記薬剤の使用の前または後の各時における前記薬剤の効果の大きさを示し、
前記特定部は、前記対象時での前記注目事象に対する前記薬剤の効果の大きさを特定する、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記薬剤は農薬であり、前記注目事象は作物が病害に感染することである、請求項７または８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記学習部は、さらに前記対象時での前記作物の環境を示す環境情報に基づき前記機械学習を行う、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
コンピュータを、
どの薬剤がいつ使用されたかを示す薬剤の使用実績、および前記薬剤についての薬剤情報であって、前記薬剤の使用により得られる前記薬剤の経時的な効果を示す薬剤情報に基づき、対象時での注目事象に対する前記薬剤の効果を特定する特定部と、
前記特定部により特定された前記薬剤の効果、および前記対象時での注目事象に起因する被害発生実績を用いて機械学習を行うことにより、前記注目事象に起因する被害発生リスクを推定するための推定モデルを生成する学習部と、
として機能させるための、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報通信技術を用いて作物を病虫害から守る技術が研究開発されている。具体的には、センサを用いて作物の環境を観測し、センサから得られる観測結果を用いて病虫害の発生リスクをユーザに提示する技術がある。病虫害は概して、作物の収穫量および品質を低下させるが、農薬散布により抑制することができる。そのため、ユーザは、提示された病虫害の発生リスクに基づいて農薬を散布することにより、病虫害による作物被害を効果的に低減することができる。【０００３】
農薬を使用した農作業を支援するための技術については、例えば特許文献１および特許文献２に開示されている。具体的には、特許文献１には、作物の収穫量を最大化するための農薬散布計画を算出するための技術が開示されている。また、特許文献２には、「収穫前日数」を考慮して農薬の散布日を算出するための技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−３１３５９４号公報
【特許文献２】再表２０１３／０８８５３８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、作物への病害虫の感染に起因する被害発生リスクを推定するために、薬剤の使用により得られた薬剤の効果を考慮するシステムは知られていなかった。使用者は、提示された注目事象、例えば感染に起因する被害発生リスクと、薬剤の使用履歴などから実際の注目事象に起因する被害発生リスクを判断し得るが、当該判断は使用者にとって負担が大きい。【０００６】
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、注目事象に起因する被害発生リスクの推定に関する使用者の負担を軽減することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、複数の薬剤について、薬剤の使用により得られる前記薬剤の経時的な効果を示す薬剤情報を記憶する記憶部と、指定薬剤が指定時に使用された場合の、対象時での注目事象に対する前記指定薬剤の効果を、前記記憶部に記憶されている前記指定薬剤についての前記薬剤情報に基づいて特定する特定部と、前記特定部により特定された前記指定薬剤の効果に基づき、前記対象時での前記注目事象に起因する被害発生リスク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。【０００８】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータを、指定薬剤が指定時に使用された場合の、対象時での注目事象に対する前記指定薬剤の効果を、前記指定薬剤に対応する薬剤情報であって、前記指定薬剤の使用により得られる前記指定薬剤の経時的な効果を示す薬剤情報に基づいて特定する特定部と、前記特定部により特定された前記指定薬剤の効果に基づき、前記対象時での前記注目事象に起因する被害発生リスクを推定する推定部と、として機能させるための、プログラムが提供される。【０００９】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、複数の薬剤について、薬剤の使用により得られる前記薬剤の経時的な効果を示す薬剤情報を記憶する記憶部と、どの薬剤がいつ使用されたかを示す薬剤の使用実績、および前記薬剤についての前記薬剤情報に基づき、対象時での注目事象に対する前記薬剤の効果を特定する特定部と、前記特定部により特定された前記薬剤の効果、および前記対象時での注目事象に起因する被害発生実績を用いて機械学習を行うことにより、前記注目事象に起因する被害発生リスクを推定するための推定モデルを生成する学習部と、を備える、情報処理装置が提供される。【００１０】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータを、どの薬剤がいつ使用されたかを示す薬剤の使用実績、および前記薬剤についての薬剤情報であって、前記薬剤の使用により得られる前記薬剤の経時的な効果を示す薬剤情報に基づき、対象時での注目事象に対する前記薬剤の効果を特定する特定部と、前記特定部により特定された前記薬剤の効果、および前記対象時での注目事象に起因する被害発生実績を用いて機械学習を行うことにより、前記注目事象に起因する被害発生リスクを推定するための推定モデルを生成する学習部と、として機能させるための、プログラムが提供される。【００１１】
上記構成により、薬剤の効果を特定して、特定された効果に基づいて、注目事象に起因する被害発生リスクの推定が行われる。
【発明の効果】
【００１２】
以上説明したように本発明によれば、注目事象に起因する被害発生リスクの推定に関する使用者の負担を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態に係る概念を示す概念図である。
【図２】同実施形態に係る情報処理システムの機能及び構成を示すブロック図である。
【図３】薬剤の効果を示した概念図である。
【図４】同実施形態に係る情報処理システムにおいて、薬剤の効果を特定した一例を示した図である。
【図５】同実施形態に係る情報処理システムにおいて、被害発生リスクが推定された一例を示した図である。
【図６】同実施形態に係る情報処理システムの動作フローの一例を示すフローチャートである。
【図７】同実施形態に係る情報処理システムの動作フローの一例を示すフローチャートである。
【図８】同実施形態に係る情報処理システムのハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
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。
【００１５】
＜１．技術概要＞
本発明は、注目事象に起因する被害発生リスクの推定に関する使用者の負担を軽減することが可能な技術に関する。以下では、作物を栽培するユーザ（例えば、農家等）の負担を軽減させるために、本発明が使用される場合を例に説明を行う。特に、本実施形態においては、薬剤（例えば、農薬等）の効果を踏まえて、作物が病虫害に感染して、作物への被害発生を後に引き起こす可能性を示す被害発生リスクを呈示する。これにより、ユーザは、農薬の効果を踏まえた上で、作物への被害発生リスクを頭の中で推定するユーザの負担を軽減できる。
【００１６】
まず、図１を参照して、本発明が適用される情報処理システム１を説明する。情報処理システム１は、情報処理装置１００と、栽培センサ２００と、情報処理端末３００と、気象サーバ４００と、を備える。
【００１７】
情報処理端末３００では、表示部３２０に、例えば、グラフが表示されている。表示部３２０に表示されているグラフは、横軸に時間、縦軸には作物が病害虫に感染し、該感染に起因する作物への被害発生が後に引き起こされる可能性を示す被害発生リスクの度合いを表している。グラフには、農薬の効果を考慮していない本発明の適用前被害発生リスク１１と、本発明を適用して農薬の効果を考慮した適用後被害発生リスク１１Ｅと、を模式的に示している。
【００１８】
グラフにて、縦軸に記される被害発生リスクは、高リスクＨ、中リスクＭ、低リスクＬの３段階の区分けで示される。なお、表示部３２０における被害発生リスクの呈示レイアウト等はかかる例に限定されず、ユーザが被害発生リスクの上昇および低下、リスクレベルを把握できればよい。
【００１９】
適用前被害発生リスク１１は、時間が経過するにつれて、極大点１２ａと、極大点１３ａと、極大点１４ａと、を有しており、適用後被害発生リスク１１Ｅは、極大点１２ｂと、極大点１３ｂと、極大点１４ｂと、を有している。また、グラフには、農薬散布の指定日として、農薬散布日Ａを示している。
【００２０】
まず、適用前被害発生リスク１１は、極大点１２ａで高リスクＨを示し、徐々に被害発生リスクが低下し、中リスクＭ、低リスクＬまで低下する。その後、被害発生リスクは、極大点１３ａに向けて高リスクＨとなる。その後さらに、被害発生リスクは高リスクＨから中リスクＭ、低リスクＬまで低下し、再度、極大点１４ａに向けて高リスクＨまで上昇している。
【００２１】
一方で、適用後被害発生リスク１１Ｅでは、適用前被害発生リスク１１と同様に被害発生リスクが、極大点１２ｂで高リスクＨを示し、徐々に中リスクＭ、低リスクＬまで低下する。その後被害発生リスクは上昇するものの、次の極大点１３ｂ付近では、中リスクＭを示す。その後さらに、被害発生リスクは、低リスクＬまで低下した後に上昇するものの、次の極大点１４ｂでは、適用前被害発生リスク１１と異なり、中リスクＭを示す。
【００２２】
この適用前被害発生リスク１１と適用後被害発生リスク１１Ｅの差異は、農薬散布日Ａに散布された農薬の効果を被害発生リスクの推定に反映させたことに起因する。本グラフでは、農薬散布日Ａに近い極大点１３ａおよび極大点１３ｂでは、適用後被害発生リスク１１Ｅの極大点１３ｂが、適用前被害発生リスク１１の極大点１３ａよりも低く、極大点１３ｂが中リスクＭを示している。同じく、農薬散布日Ａに近い極大点１４ａおよび極大点１４ｂでは、適用後被害発生リスク１１Ｅの極大点１４ｂが、適用前被害発生リスク１１の極大点１４ａよりも低く、極大点１４ｂが中リスクＭを示している。これらは、農薬の散布により、被害発生リスクが低下したことを示している。
【００２３】
一方、農薬散布日Ａから遠い極大点１２ａおよび極大点１２ｂでは、適用前被害発生リスク１１と適用後被害発生リスク１１Ｅとの被害発生リスクに差異はない。これは、農薬の効果を踏まえた被害発生リスクの推定を行っても、農薬散布日Ａから遠い日時では農薬の効果が低く、被害発生リスクに影響しないことを示している。
【００２４】
このように、本発明では、農薬の効果を被害発生リスクの推定に反映させる。これにより、以前にはユーザが頭の中で、農薬の効果を加味して、作物への病害虫の感染に起因する被害発生リスクを想定し、次の農薬散布日時を決定する等を行っていた負担を軽減させることができる。
【００２５】
以下では、図１にて示した被害発生リスクの表示を実現するために、情報処理装置１００と、栽培センサ２００と、情報処理端末３００と、気象サーバ４００とで行われる処理および各機能構成等を詳しく説明する。
【００２６】
＜２．情報処理システムの機能構成＞
図２を参照して、情報処理システム１の機能構成を説明する。情報処理システム１は、情報処理装置１００と、栽培センサ２００と、情報処理端末３００と、気象サーバ４００と、を備える。
【００２７】
情報処理装置１００では、情報処理装置１００で取得した薬剤情報に基づいて、農薬の効果を特定し、被害発生リスクの推定を行う機能を有する。被害発生リスクの推定では、薬剤情報の他に、栽培センサ２００と、情報処理端末３００と、気象サーバ４００と、から出力された環境情報が用いられ得る。まず、以下では、被害発生リスクの推定に使用される情報を取得する栽培センサ等から説明する。
【００２８】
（栽培センサ）
栽培センサ２００は、作物が栽培される空間の環境情報を取得して、情報処理装置１００に出力する機能を有する。栽培センサ２００は、環境情報をセンシングするセンサ部２１０と、センシングした環境情報を出力する通信部２２０と、を備える。
【００２９】
（（センサ部））
センサ部２１０は、作物が栽培される空間の環境情報をセンシングする。作物が栽培される空間とは、作物が栽培されている場所を囲む空間であってよく、例えば、ビニールハウス等の作物栽培を行う農業施設であってよい。作物が栽培されている場所であれば、囲まれていなくともよく、畑または田んぼ等の解放された空間であってもよい。
【００３０】
センサ部２１０は、例えば、温度計、湿度計、日射量計、二酸化炭素濃度計、土壌の水分率を計測する水分率計等により構成されてよい。
【００３１】
栽培センサ２００では、上記のセンサ部２１０により、環境情報として、作物の周囲環境の温度、湿度、日射量、二酸化炭素濃度、作物が栽培される土壌の水分率などを取得する。
【００３２】
栽培センサ２００にて取得される環境情報は、現在値のみならず、過去値も含まれる。過去値としては、例えば、農薬が過去に使用された際の農薬効果が持続した期間の環境情報を含む。さらに、環境情報は、現在以後の予測値も含まれる。
【００３３】
（（通信部２２０））
通信部２２０は、センサ部２１０にて取得した環境情報を情報処理装置１００または、情報処理端末３００に出力する機能を有する。また、通信部２２０では、情報処理装置１００または情報処理端末３００の指示により、センサ部２１０にて取得された環境情報の中から、選択的に、情報処理装置１００または情報処理端末３００に対して環境情報を出力してもよい。
【００３４】
（気象サーバ）
気象サーバ４００は、作物の栽培を行う地域の気象に関する環境情報を出力する機能を有する。気象サーバ４００が出力する環境情報としては、気温、湿度、日射量、雨量等が挙げられる。気象サーバ４００は、情報処理装置１００に要求されることにより、情報処理装置１００に使用される環境情報を選択的に出力してもよい。気象サーバ４００によって出力される環境情報は、栽培センサ２００と同様に、過去値、例えば、気象履歴であってもよく、現在値または予測値であってもよい。
【００３５】
（情報処理端末）
情報処理端末３００は、情報処理装置１００にて推定された被害発生リスクをユーザに呈示する機能を有する。情報処理端末３００は、通信部３１０と、表示部３２０と、入力部３３０と、を備える。
【００３６】
（（通信部））
通信部３１０は、後述する情報処理装置１００にて推定された被害発生リスクを取得し、表示部３２０に出力する機能を有する。通信部３１０は、情報処理装置１００から被害発生リスクの出力が行われた時に通信してもよく、常時通信が行われてもよい。また、情報処理端末３００を通じて、ユーザ等が被害発生リスクの推定を指示することにより、情報処理装置１００内で被害発生リスクが推定され、情報処理端末３００にて呈示されてもよい。
【００３７】
（（表示部））
表示部３２０は、通信部３１０にて取得した情報を出力する機能を有する。例えば、表示部３２０は、情報処理装置１００にて推定された被害発生リスクを、ユーザに呈示する。
【００３８】
（（入力部））
入力部３３０は、ユーザ等が情報処理システム１に各種情報を入力するための機能を有する。各種情報とは、例えば、栽培センサ２００または気象サーバ４００から取得されない栽培情報を含み、具体的には、作物の栽培状況に関する情報である。作物の栽培状況とは、例えば、作物の品種、作物の栽培場所の標高、土壌の種類、土壌の栄養状態、作物の播種日時、定植日時、作物の葉の摘葉の状況、農薬の散布履歴、農薬の残効状況、除草の状況、樹勢の状況、作物の生育ステージ等の情報を含む。
【００３９】
（情報処理装置）
情報処理装置１００は、取得部１１０と、記憶部１２０と、特定部１３０と、機械学習部１４０と、推定部１５０と、を備える。情報処理装置１００では、薬剤情報を用いて農薬効果を特定し、被害発生リスクの推定を行う機能を有する。図２〜図５を参照して、情報処理装置１００の各構成とともに、情報処理装置１００が被害発生リスクを推定する手法を説明する。なお、情報処理装置１００では、各部の構成が情報処理装置１００に含まれる一例を示しているが、情報処理装置１００に含まれる各部の機能構成は、情報処理システム１の全体の機能が実現されれば、複数の情報処理装置に分散されてもよい。例えば、記憶部１２０と特定部１３０と機械学習部１４０とにより一つの情報処理装置が機能し、記憶部１２０と特定部１３０と推定部１５０とにより該一つの情報処理装置とは異なる情報処理装置が機能することで、情報処理装置１００の機能構成が実現されてもよい。
【００４０】
（（取得部））
取得部１１０は、薬剤情報を取得して、記憶部１２０に出力する機能を有する。薬剤情報とは、薬剤の使用により得られる薬剤の経時的な効果を示す情報を含む。また、薬剤情報は、作物に対する病害虫への予防効果または治療効果等を示す情報であってよい。
【００４１】
図３を参照して、薬剤情報を説明する。図３は、２種類の農薬ＥＦ１および農薬ＥＦ２の経時的な効果を示した概念図である。図３では、横軸に時間を、縦軸に農薬効果を示している。例えば、農薬ＥＦ１には、病害虫予防効果があり、農薬ＥＦ２には、治療効果がある。
【００４２】
図３には、農薬ＥＦ１および農薬ＥＦ２の農薬効果と農薬散布日Ｘを示している。農薬ＥＦ１は、予防剤として機能し、農薬散布日Ｘから高い病害虫予防効果を示しており、予防効果が徐々に低下する経時的な効果変化を有している。農薬ＥＦ２は、治療剤として機能し農薬散布日Ｘにおける病害虫治療効果を最大効果として、治療効果が徐々に低下する経時的な効果変化を示しており、農薬散布日Ｘ以前の病害虫感染に対しても治療効果を有する。このように薬剤情報は、農薬の使用の前または後の各時における薬剤の効果の大きさも示す。なお、農薬散布日Ｘ以前の治療効果とは、病害への感染があるものの、発病または被害発生までには至っていない病害に対する治療効果を示す。
【００４３】
取得部１１０は、上述した薬剤情報以外にも、被害発生リスク推定に使用される各種情報を取得する機能を有する。取得部１１０は、具体的には、病害虫被害発生実績を取得してもよい。
【００４４】
病害虫被害発生実績は、病害虫が発病したか否かの情報を含み、病害虫による病虫害等が作物で発病した発病日時の情報を含んでもよい。発病とは、作物に対して病害虫への感染後に、潜伏期間が終了し、感染の症状が発症すること、または、作物に被害が発生したことを言う。例えば、発病は、該作物の生育状況を観察するセンサ等があれば、センサ等が検知した情報を基に行われてもよく、ユーザが該作物の観察時に、作物への発病を認知することで行われてもよい。
【００４５】
病害虫被害発生実績はさらに、作物に対して被害を発生させた病害虫の種類に関する情報を含む。具体的には、微生物病、害虫病、生理障害、雑草による生理障害等の情報を含む。また、各種類の更なる詳細に関する情報も含み、例えば微生物病であれば、灰色かび病、葉かび病等の病気の種類に関する情報を含む。
【００４６】
取得部１１０は、環境情報および栽培情報を取得する機能も有する。例えば、取得部１１０は、栽培センサ２００、情報処理端末３００、気象サーバ４００にて取得された環境情報および栽培情報を取得する。
【００４７】
（（記憶部））
記憶部１２０は、複数の薬剤について、取得部１１０により取得された薬剤情報を記憶する機能を有する。また、記憶部１２０は、栽培センサ２００、情報処理端末３００、気象サーバ４００から得られる各種情報を記憶する機能も有する。記憶部１２０で記憶された薬剤情報を含む各種情報は、必要に応じて、記憶部１２０から出力され、情報処理装置１００または情報処理端末３００にて使用される。
【００４８】
（（特定部））
特定部１３０は、記憶部１２０から出力された薬剤情報を用いて、指定薬剤が指定時に使用された場合の対象時での注目事象に対する指定薬剤の効果を、薬剤情報に基づいて特定する機能を有する。特定部１３０は、特定した薬剤の効果を機械学習部１４０または推定部１５０に出力する機能も有する。本明細書においては、上記注目事象の一例として病害虫の感染を説明し、薬剤を農薬として説明し、指定時として、ユーザにより指定される農薬散布の指定日を説明し、対象時として、被害発生リスクが推定される対象である対象日を説明する。
【００４９】
図４を参照して、特定部１３０における農薬効果の特定を具体的に説明する。図４では、最上段から日時Ｔと、農薬ＥＦ１の効果ＥＦ１ａと、農薬ＥＦ２の効果ＥＦ２ａと、を示している。日時Ｔは、４月５日から４月２５日までの期間を示している。図４において、農薬散布の指定日はユーザにより４月１０日に指定されている。また、被害発生リスクが推定される対象日は、４月５日から４月２５日としている。指定日は、例えば農薬散布の履歴または、農薬散布の計画日であってよい。
【００５０】
特定部１３０では、薬剤情報に基づいて、指定日に農薬散布がされる場合の対象日における農薬の効果を特定する。図４では、４月１０日が指定日とされている。このとき、特定部１３０では、図３に示したような農薬ＥＦ１および農薬ＥＦ２の薬剤情報を用いて、４月１１日の農薬ＥＦ１の効果ＥＦ１ａは１４と数値化して特定し、４月１１日の農薬ＥＦ２の効果ＥＦ２ａは１４と数値化して特定する。
【００５１】
特定部１３０は、農薬ＥＦ１に関して、農薬散布の指定日である４月１０日を基準として、指定日以後に１日毎に、予防効果が数値１４から１つずつ徐々に低下する農薬ＥＦ１の効果ＥＦ１ａを特定している。農薬ＥＦ１は、予防剤であるため、農薬の散布から遡って感染が予防される可能性は低いため、図４の一例では、指定日以前の効果は０として考慮されている。
【００５２】
さらに、特定部１３０では、農薬ＥＦ１と同様に、農薬ＥＦ２に関して、農薬散布の指定日である４月１０日を基準として、指定日以後の１日毎に、治療効果が数値１４から１つずつ徐々に低下する農薬ＥＦ２の効果ＥＦ２ａを数値化して特定している。農薬ＥＦ２は、治療剤であるため、指定日以前に対しても治療効果がある場合がある。図４の一例では、農薬ＥＦ２の効果ＥＦ２ａは、指定日の４月１０日の治療効果が５とされ、指定日よりも前の１日毎に治療効果が１ずつ低下する効果が数値化されて特定されている。このように、特定部１３０では、農薬散布の指定日に対応させて、被害発生リスクを推定する対象日の農薬ＥＦ１および農薬ＥＦ２の効果を数値化して特定する。なお、農薬の効果の最大値を１４として例示したが、係る例に限られず、農薬の特性に応じて、数値化された効果に傾斜をつける等して最大値等を変更してもよい。
【００５３】
また、特定部１３０は、農薬ＥＦ１の効果ＥＦ１ａ、および農薬ＥＦ２の効果ＥＦ２ａを２値化の数値化を行って特定してもよい。例えば、農薬ＥＦ１の予防効果が認められる日を１として数値化して、予防効果が認められない日を０として数値化し、農薬ＥＦ２の治療効果が認められる日を１として数値化して、治療効果が認められない日を０として数値化する。これにより、情報処理装置１００における被害発生リスク推定における処理負荷を低減できる。
【００５４】
なお、本実施形態においては、農薬ＥＦ１および農薬ＥＦ２の２種類に関する農薬効果の特定を例に挙げて説明したが、係る例に限定されず、特定部１３０は、薬剤の種類毎または化学物質の分類毎に農薬効果を特定してもよい。薬剤の種類とは、予防剤または治療剤のような農薬が作物に対して与える影響で分類された種類等であってよい。また、化学物質の分類とは、農薬に含まれる化学物質による分類であってもよい。また、本実施形態においては、既知の文献等に基づいて農薬効果の特定を行う例を示したが、係る例に限定されず、農薬効果の特定は、機械学習を用いることにより、導き出されてもよい。
【００５５】
（機械学習部）
機械学習部１４０は、推定部１５０にて用いられる被害発生リスクモデルを構築する機能を有する。機械学習部１４０は、特定部１３０により特定された農薬の効果と、農薬の使用実績および病害虫被害発生実績と、農薬の使用実績および病害虫被害発生実績に対応する環境情報および栽培情報と、を用いて機械学習を行うことにより、被害発生リスクモデルを構築する。
【００５６】
農薬の使用実績とは、指定農薬が過去に使用された際の使用実績を示す。該使用実績は、複数の農家における指定農薬の使用実績を含んでよい。また、使用実績は、指定農薬が散布された日時、種類等の情報を含む。使用実績は、さらに指定農薬の種類、農薬の成分情報等を含んでもよい。
【００５７】
病害虫被害発生実績とは、指定農薬が使用された作物に対して病虫害が発病したか否かの実績を含み、発病日時、病害虫の種類等の情報を含む。
【００５８】
機械学習部１４０は、これらの指定農薬の使用実績および病害虫被害発生実績、を用いて、被害発生リスクモデルを構築する際に、指定農薬の使用実績に基づいて、特定される各日での指定農薬の効果を用いる。当該各日での指定農薬の効果は、特定部１３０により特定される。そして、機械学習部１４０は、各日での指定農薬の効果を入力データとして用い、各日での病害虫被害発生実績を教師データとして用いて機械学習を行い、被害発生リスクモデルを構築する。
【００５９】
さらに、機械学習部１４０は、入力データとして環境情報および栽培情報等を用いて上記機械学習を行ってもよい。かかる構成により、農薬の効果に加えて、環境情報および栽培情報等による被害発生リスクへの影響が考慮されたより精度の高い被害発生リスクモデルが構築される。
【００６０】
機械学習部１４０は、以上のように被害発生リスクモデルを構築し、記憶部１２０に出力する。記憶部１２０に記憶された被害発生リスクモデルは、適宜、推定部１５０にて取得されて使用され得る。なお、機械学習部１４０は情報処理システム内にあればよく、情報処理装置１００内での配置に限定されない。例えば、上述した記憶部１２０と特定部１３０と機械学習部１４０とを含む情報処理装置が情報処理システム内に形成されていてもよい。
【００６１】
（（推定部１５０））
推定部１５０は、特定部１３０にて特定された農薬効果に基づいて、機械学習部１４０で構築された被害発生リスクモデルを用いて、被害発生リスクを推定する機能を有する。
【００６２】
具体的に、推定部１５０は、記憶部１２０に記憶される被害発生リスクモデルを取得する。そして、推定部１５０は、特定部１３０により特定された対象日の農薬の効果と、対象日の環境情報および栽培情報と、を該被害発生リスクモデルに対して入力することで、対象日の被害発生リスクを出力する。なお、推定部１５０は、情報処理システム内にあればよく、情報処理装置１００内での配置に限定されない。例えば、上述した記憶部１２０と特定部１３０と推定部１５０とを含む情報処理装置が情報処理システム内に形成されていて、推定部１５０の機能を実現してもよい。
【００６３】
図５を参照して、推定部１５０にて、被害発生リスクモデルを用いた被害発生リスクの推定を行った一例を説明する。図５の上段は、薬剤の効果の特定を行わずに被害発生リスクの推定を行った一例であり、図５の下段は、薬剤の効果の特定を行って、被害発生リスクの推定を行った一例である。
【００６４】
図５の上段では、日時２と、農薬散布日時３と、被害発生リスク絵表示４と、被害発生リスク文字表示５と、が示されている。同様に、図５の下段では、日時２と、農薬散布日時３０と、被害発生リスク絵表示４０と、被害発生リスク文字表示５０と、が示されている。図５では、特定部１３０にて特定された農薬ＥＦ１および農薬ＥＦ２の効果を踏まえて、４月１日から４月１４日を対象日として、被害発生リスクを推定して呈示している。
【００６５】
図５の上段では、農薬散布日時３に示すように、農薬散布は行われていない。被害発生リスク絵表示４では、黒丸の大きさにより被害発生リスクの大きさを３段階で示している。黒丸の大きさが大きくなるほど、被害発生リスクが高く、黒丸の大きさが小さくなるほど、被害発生リスクは低い。例えば、４月４日の被害発生リスクは低リスクであり、４月１日の被害発生リスクは中リスクであり、４月２日の被害発生リスクは高リスクである。また、被害発生リスク文字表示５は、被害発生リスク絵表示４が文字表記されて、被害発生リスクの大きさを３段階で示している。例えば、４月４日の被害染発生リスクは低リスクＬであり、４月１日の被害発生リスクは中リスクＭであり、４月２日の被害発生リスクは高リスクＨで表される。このように、被害発生リスクは、文字または絵表示等を用いて多様にユーザに対して呈示されてよい。
【００６６】
図５の下段では、農薬散布日時３０に示すように、農薬ＥＦ１および農薬ＥＦ２の散布が４月１０日に行われており、推定部１５０にて図５の上段と同様に、被害発生リスクが推定された様子を示している。
【００６７】
図５の下段では、図５の上段における被害発生リスクと変化のない期間４０Ａと、農薬散布Ａ以前において農薬の治療効果が反映された被害発生リスク期間４０Ｂと、農薬散布Ａ以降において農薬の予防効果が反映された被害発生リスク期間４０Ｃと、が示されている。
【００６８】
図５の上段における被害発生リスクと変化のない期間４０Ａは、例えば、特定部１３０にて、治療効果が見られないことが特定されている。よって、農薬の効果を踏まえて被害発生リスクを推定しても、被害発生リスクに違いがない。
【００６９】
次に、被害発生リスク期間４０Ｂでは、例えば、図４のように特定部１３０にて、治療効果が見られることが数値化されて特定されている。よって農薬ＥＦ２の治療の効果が反映され、指定日以前の被害発生リスク期間４０Ｂにおいて、被害発生リスクが低下している。
【００７０】
次に、被害発生リスク期間４０Ｃでは、例えば、図４のように特定部１３０にて、予防効果が見られることが数値化されて特定されている。よって農薬ＥＦ１の予防の効果が反映され、指定日以後の被害発生リスク期間４０Ｃにおいて、被害発生リスクが低下している。
【００７１】
＜３．動作フロー＞
以上までで、情報処理システム１の機能構成を説明した。次に、図６および図７を参照して、情報処理システム１の動作フローを説明する。
【００７２】
情報処理システム１では、大まかに２つの処理を行う。つまり、情報処理システム１は、まず被害発生リスク推定モデルを構築し（Ｓ１００）、次に、構築した被害発生リスクモデルを用いて、被害発生リスクを出力する（Ｓ２００）。以下それぞれの動作フローを詳細に説明する。
【００７３】
（被害発生リスクモデルの構築）
被害発生リスクモデルを構築する際には、まず、情報処理装置１００の取得部１１０にて、薬剤情報の取得が行われる（Ｓ１０２）。
【００７４】
次に、取得部１１０は、農薬の使用実績および病害虫被害発生実績を取得する（Ｓ１０４）。
【００７５】
次に、取得部１１０は、病害虫被害発生実績に対応する環境情報および栽培情報を取得する（Ｓ１０６）。
【００７６】
次に、取得部１１０にて取得された薬剤情報を用いて、特定部１３０は、各日での農薬の効果の大きさを数値化して特定する（Ｓ１０８）。
【００７７】
次に、機械学習部１４０は、特定部１３０にて特定された各日での農薬の効果、各日の環境情報および栽培情報を入力データとして用い、各日での病害虫被害発生実績を教師データとして用いて機械学習を行うことにより、被害発生リスクモデルを構築する（Ｓ１１０）。
【００７８】
最後に、機械学習部１４０にて構築された被害発生リスクモデルが記憶部１２０に記憶される（Ｓ１１２）。
【００７９】
（被害発生リスクモデルを用いた被害発生リスクの推定）
被害発生リスクモデルを用いた被害発生リスクの推定では、例えば、情報処理端末３００を介して、被害発生リスクの推定対象となる土壌、作物、病害虫の種類、および、被害発生リスクを推定する対象日がユーザ等により指定される（Ｓ２０２）。
【００８０】
次に、取得部１１０にて、対象日の環境情報および栽培情報と、農薬散布指定日と、が取得される（Ｓ２０４）。
【００８１】
次に、取得部１１０にて取得された環境情報、栽培情報、および農薬散布指定日から、特定部１３０では、農薬散布が指定日に行われる場合の対象日に対する農薬の効果を数値化して特定する（Ｓ２０６）。
【００８２】
次に、推定部１５０では、記憶部１２０で予め記憶されている被害発生リスクモデルを取得する（Ｓ２０８）。
【００８３】
次に、推定部１５０では、被害発生リスクモデルに対して、特定部１３０にて特定された農薬の効果と、環境情報および栽培情報と、を入力することにより、被害発生リスクを推定する（Ｓ２１０）。
【００８４】
次に、推定部１５０は、推定された被害発生リスクを出力する（Ｓ２１２）。出力先は、情報処理端末３００に限らず、ユーザに被害発生リスクを呈示できる装置であれば限られない。
【００８５】
以上のように、情報処理システム１では、被害発生リスクモデルを構築して、被害発生リスクを推定する。情報処理システム１では、被害発生リスクモデルの構築から推定までで、農薬の効果を特定する処理を行うことにより、農薬効果を踏まえた被害発生リスクの推定ができる。なお、被害発生リスクを推定する単位として、日単位での説明を行ったが、係る例に限定されず、日ではなく、時間を単位として推定してもよい。
【００８６】
＜４．ハードウェア構成例＞
図８を参照して、本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８は、本実施形態に係る情報処理システム１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。なお、図８に示す情報処理装置９００は、例えば、図３に示した情報処理システム１を実現し得る。本実施形態に係る情報処理システム１による情報処理は、ソフトウェアと、以下に説明するハードウェアとの協働により実現される。
【００８７】
図８に示すように、情報処理装置９００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）９０１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０３及びホストバス９０４ａを備える。また、情報処理装置９００は、ブリッジ９０４、外部バス９０４ｂ、インタフェース９０５、入力装置９０６、出力装置９０７、ストレージ装置９０８、ドライブ９０９、接続ポート９１１及び通信装置９１３を備える。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１に代えて、又はこれとともに、電気回路、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）若しくはＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）等の処理回路を有してもよい。
【００８８】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置９００内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ９０１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ９０２は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０３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等を一時記憶する。ＣＰＵ９０１は、例えば、図２に示す情報処理装置１００または情報処理端末３００の機能を実行し得る。
【００８９】
ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２及びＲＡＭ９０３は、ＣＰＵバスなどを含むホストバス９０４ａにより相互に接続されている。ホストバス９０４ａは、ブリッジ９０４を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス９０４ｂに接続されている。なお、必ずしもホストバス９０４ａ、ブリッジ９０４および外部バス９０４ｂを分離構成する必要はなく、１つのバスにこれらの機能を実装してもよい。
【００９０】
入力装置９０６は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチ及びレバー等、ユーザによって情報が入力される装置によって実現される。また、入力装置９０６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やＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等の外部接続機器であってもよい。さらに、入力装置９０６は、例えば、上記の入力手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などを含んでいてもよい。情報処理装置９００のユーザは、この入力装置９０６を操作することにより、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ことができる。入力装置９０６は、図２に示す情報処理端末３００の入力部３３０に対応してもよい。
【００９１】
出力装置９０７は、取得した情報をユーザに対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置で形成される。このような装置として、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬ （ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ装置、レーザープロジェクタ、ＬＥＤプロジェクタ及びランプ等の表示装置や、スピーカ及びヘッドホン等の音声出力装置等がある。出力装置９０７は、例えば、情報処理装置９００が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、出力装置９０７は、情報処理装置９００が行った各種処理により得られた結果を、テキスト、イメージ、表、グラフ等、様々な形式で視覚的に表示する。他方、音声出力装置を用いる場合は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して聴覚的に出力する。出力装置９０７は、例えば、図２に示す情報処理端末３００の表示部３２０の機能を実行し得る。
【００９２】
ストレージ装置９０８は、情報処理装置９００の記憶部の一例として形成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９０８は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス又は光磁気記憶デバイス等により実現される。ストレージ装置９０８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などを含んでもよい。このストレージ装置９０８は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ及び外部から取得した各種のデータ等を格納する。ストレージ装置９０８は、例えば、図２に示す情報処理装置１００の記憶部１２０の機能を実行し得る。
【００９３】
ドライブ９０９は、記憶媒体用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９０９は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０３に出力する。また、ドライブ９０９は、リムーバブル記憶媒体に情報を書き込むこともできる。
【００９４】
接続ポート９１１は、外部機器と接続されるインタフェースであって、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）などによりデータ伝送可能な外部機器との接続口である。
【００９５】
通信装置９１３は、例えば、ネットワーク９２０に接続するための通信デバイス等で形成された通信インタフェースである。通信装置９１３は、例えば、有線若しくは無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＵＳＢ）用の通信カード等である。また、通信装置９１３は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｌｉｎｅ）用のルータ又は各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置９１３は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。通信装置９１３は、例えば、図２に示す栽培センサ２００の通信部２２０、または情報処理端末３００の通信部３１０等の機能を実行し得る。
【００９６】
なお、ネットワーク９２０は、ネットワーク９２０に接続されている装置から送信される情報の有線、または無線の伝送路である。例えば、ネットワーク９２０は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを含んでもよい。また、ネットワーク９２０は、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの専用回線網を含んでもよい。
【００９７】
また、情報処理装置９００では、情報処理システム１に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭなどのハードウェアを上述した本実施形態に係る情報処理システム１の各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、該コンピュータプログラムを記憶させた記録媒体も提供される。
【００９８】
＜５．変形例＞
【００９９】
本実施形態においては、本発明が、作物に対する被害発生リスクの推定を主な例として説明した。本発明は、係る例に限らず、殺虫剤または殺鼠剤等の効果を特定して、害虫またはネズミの発生リスク等を推定する際にも使用することができる。
【０１００】
殺虫剤の効果には、発生した害虫を殺す効果の他に、害虫の発生を予防する効果も含まれる場合がある。本発明を適用することにより、薬剤の散布効果を考慮した上で害虫の発生リスクを推定することが可能となる。
【０１０１】
また、殺鼠剤の場合も同様に、鼠を代表とする動物に関して、害獣を殺す効果の他に、害獣を予防する効果も含まれる場合がある。本発明を適用することにより、薬剤の散布効果を考慮した上で害獣の発生リスクを推定することが可能となる。
【０１０２】
さらには、虫または動物のみならず、ヒト等の体内で、服薬された薬剤の効果を踏まえた病原菌等による被害発生リスク等も推定することができる。
【０１０３】
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。
【符号の説明】
【０１０４】
１００    情報処理装置
１１０    取得部
１２０    記憶部
１３０    特定部
１４０    機械学習部
１５０    推定部
２００    栽培センサ
２１０    センサ部
２２０    通信部
３００    情報処理端末
３１０    通信部
３２０    表示部
３３０    入力部
４００    気象サーバ
【図１】
2020017171.tif 000003
【図２】
2020017171.tif 000004
【図３】
2020017171.tif 000005
【図４】
2020017171.tif 000006
【図５】
2020017171.tif 000007
【図６】
2020017171.tif 000008
【図７】
2020017171.tif 000009
【図８】
2020017171.tif 000010
【国際調査報告】
2020017171.tif 000011
2020017171.tif 000012
2020017171.tif 000013
2020017171.tif 000014