27M-10

農業ビッグデータを活用した学習教材作成支援システムの研究開発
高木正則（岩手県立大学
高木正則
岩手県立大学、准教授
准教授）、村上潤紀
村上潤紀（岩手県立大学、学生
岩手県立大学、学生
岩手県立大学、学生）、
高橋亮（岩手県立大学、学生）、、漆原翔也（岩手県立大学、学生）
漆原翔也（岩手県立大学、学生）、
平野竜（岩手県立大学、学生）＜要旨＞
本研究では、
究では、圃場データを活用した教材作成支援システムの改良
圃場データを活用した教材作成支援システムの改良と授業外時間の自主的な観察の促圃場データを活用した教材作成支援システムの改良 授業外時間の自主的な観察の促進を目的とし、進 を目的とし、(1)圃場ネットワークの高信頼化と欠損データの補完、
圃場ネットワークの高信頼化と欠損データの補完、(2)教材生成高速化のためのサ圃場ネットワークの高信頼化と欠損データの補完、教材生成高速化のためのサーバ構成の改良、ーバ構成の改良、(3)グラフィックツールを活用した電子教材作成支援環境の提案
グラフィックツールを活用した電子教材作成支援環境の提案
グラフィックツールを活用した電子教材作成支援環境の提案、(4)農作業観察支
農作業観察支援システムの開発
援システムの開発を行ったを行った。本研究により、本研究により、Web
Web カメラセットの稼働率が向上し、教材生成時間が大幅に削減できた。
幅に削減できた。また、授業時間外における自主的な観察を促進できることが示された。
また、授業時間外における自主的な観察を促進できることが示された。

１ 研究の背景・目的
我々は小中学校で実施されて小中学校で実施されて小中学校で実施されている農業体験学習
農業体験学習を支援を支援する農地モニタリングシステムを開発・運用しているする農地モニタリングシステムを開発・運用している。
平成 22 年度に
年度に農地モニタリング
農地モニタリングシステムの全体概要をシステムの全体概要を検討し、平成 23 年度から岩手県紫波町の農地に Web カメ
ラを設置した。Web カメラは 5 時から 18 時まで 1 時間に
1 枚農作物（りんご
りんご）を自動を自動撮影し、自動撮影された
し、自動撮影された
し、自動撮影されたりんごの写真をインターネット経由でんごインターネット経由で遠隔地（教室）からインターネット経由で遠隔地（教室）から閲覧できるシステム
閲覧できるシステム（http://kansatu.net
http://kansatu.net）を開発し
http://kansatu.net を開発した[1]。本システムは[1] 本システムは平成 23 年 5 月から紫波町立赤沢小学校で実施されている校で実施されているりんごの農業体験学習でりんごの農業体験学習で利用されてりんごの農業体験学習で
されて
いる。平成
いる。
24 年度には人感センサ付き Web カメラを開ラを開発し、農作物だけでなく農作業の様子を自動記録
発し、農作物だけでなく農作業の様子を自動記録・閲覧
農作物だけでなく農作業の様子を自動記録・閲覧できるシステムへと拡張したできるシステムへと拡張した[2]。また、農地の環境モニタリングや映像監視等を行うフィールドサーバ[3]も設
タリングや映像監視等を行うフィールドサーバ も設
置し、センシング機能を利用した環境データ（気温
置し、シング機能を利用した環境データ（気温、シング機能を利用した環境データ（気温、日射量、土壌温度など）の記録
射量 土壌温度など）の記録も開始した
土壌温度など）の記録も開始した。農地モニタリ
農地モニタリングシステムの構成を図
ングシステムの構成を図1に、に、農地の写真を図2に示す
農地の写真を図 に示す。
平成 23 年度、平成 24 年度、平成 26 年度に農業体験学習
で農地モニタリングシステムを活用した赤沢小学校の 3
年生合計 27 名に実施したアンケートの結果では、教室でりんごの様子を観察することに対して全員から好意的な意見が得られた（表 1））。また、担任の先生や校長先生。また、担任の先生や校長先生からは農作業画像を閲覧できるようになり、普段目にすることのできない農作業をことのできない農作業を子供たちに確認させることがで子供たちに確認させることができるため、農作業の内容や大変さなども学ばせるためにきるため、農作業の内容や大変さなども学ばせるために今後活用したいといった意見が得られた。
平成 25 年度は撮影された画像や環境データ（以下、（以下、圃
場データ）を活用した
場データ）を活用した学習教材を手動で作成し学習教材を手動で作成した。開花
学習教材を手動で作成し開花と気温の関係に関すると気温の関係に関する学習教材
学習教材と農作業に関する学習教と農作業に関する学習教
材の例を図
材
3、
、4 に示す。図
図 3、4 の学習教材を
学習教材を小学校
小学校 3年生の授業で活用した結果
年生の授業で活用した結果、圃場データを活用した学習圃場データを活用した学習教材が農作物の成長教材が農作物の成長や農作業内容
や農作業内容を学ぶために役立つを学ぶために役立つを学ぶために役立つことが示唆され[とが示唆され[4]、蓄積された圃場データには学習に有効蓄積された圃場データにはに有効

図 1：農地モニタリングシステムの構成：農地モニタリングシステムの構成

図 2：農地（紫波町）の写真：農地（紫波町）の写真
表 1：児童へのアンケート：児童へのアンケート
質問
5
4
3
2
1
教室でりんごの様子を見るこ 21 人 5 人 0 人 1 人 0 人とができるようになって、りとができるようになってんごに興味を持ちましたか？
りんごの成長を動画で見るこ 24 人 3 人 0 人 0 人 0 人とができるようになって、りとができるようになってんごの育ち方が分かりやすくなりましたか？
これからもカメラを使った農 23 人 4 人 0 人 0 人 0 人
業体験学習をしたいですか？

38図 6：圃場データを活用した教材の生成と活用イメージ
6：圃場データを活用した教材の生成と活用イメージ

図 3：開花と気温の関係に関する学習教材の例：開花と気温の関係に関する学習教材の例

教材作成支援システム（図 55）を提案し、プロトタイプ）を提案し、プロトタイプ
システム（http://133.242.141.56/prototype2/material（http://133.242.141.56/prototype2/material
http://133.242.141.56/prototype2/material）
を開発した。また、年間 1 万枚を超える画像データや毎分記録される各種環境データ（以下、圃場データ）を活用し、理科や社会などの学習内容に合わせた補助教材を生成することで体験を教科教育に展開する授業案を検討した（図 6）。これにより、これにより、
これにより、児童たちは体験した仕事や児童たちは体験した仕事や身の回りで起きている自然現象と関連付けて身の回りで起きている自然現象と関連付けて理科や社会
理科や社会を学ぶことができる。また、を学ぶことができる。また、作物の生産性向上や農作業
作物の生産性向上や農作業日誌の記録負担軽減などにも応用すること日誌の記録負担軽減などにも応用することも期待できるも期待できる。
しかし、試作した
しかし、試作した教材作成支援システム
教材作成支援システムでは、膨大な教材作成支援システム
膨大な圃場データを加工・統合するため、
圃場データを加工・統合するため、教材生成に
教材生成に 5 分から
15 分程度の時間がかかり、教育現場で利用できる
教育現場で利用できる実用的実用的なシステムにはなっていない。これは、現状の農地モニ
タリングシステムでは、画像データや環境データ
タリングシステムでは、画像データや環境データに欠損欠損が多数存在すること、膨大な圃場デが多数存在すること、膨大な圃場データを活用したを活用した教材
教材
生成に適したサーバ構成になっていないこと
生成に適したサーバ構成になっていないことなどが原因などが原因として考えられた。また、農業体験学習が行われているとして考えられた
農業体験学習が行われている「総合的な学習の時間 」の学習指導要領では、児童の自主性を育むことが目標とされているが、授業時間外でのシステムへのアクセスが極めて少ないことが分かった。
システムへのアクセスが極めて少ないことが分かった。
以上より、本研究では以上より、本研究では圃場データを活用した
圃場データを活用した教材作成
圃場データを活用した教材作成
支援システムの改良支援システムの改良と授業時間外の自主的な観察の促進
授業時間外の自主的な観察の促進を目的とし、(1)圃場ネットワークの高信頼化
圃場ネットワークの高信頼化
圃場ネットワークの高信頼化と欠損デー
欠損デー
タの補完、
タの補完 (2)教材生成
教材生成高速化
高速化のためのサーバのためのサーバ構成の改良、構成の改良、(3))電子教材の操作性向上のための電子教材の操作性向上のための電子教材の操作性向上のためのグラフィックツール
グラフィックツールを活用した電子教材
を活用した
教材作成支援環境
作成支援環境（図 5 データ統合領域）の提案、(4)農作業観察の提案
農作業観察支援システムの開発
支援システムの開発を行った。
支援システムの開発を行った。

図 44：農作業に関する学習教材の例：農作業に関する学習教材の例

２ 研究の内容
2.1. 圃場ネットワークの高信頼化
圃場ネットワークの高信頼化と欠損データの補完と欠損データの補完
圃場データの欠損により圃場データの欠損により教材生成時間
教材生成時間が増大してしまが増大してしまう問題を解決するために、①農地に設置しているう問題を解決するために、①農地に設置している Web カ
メラセットの耐障害性の向上
メラセットの耐障害性の向上と、②欠損期間を短縮する②欠損期間を短縮する
ための障害通知機能の開発を行い、ための障害通知機能の開発を行い、これまで開発・運用
これまで開発・運用
してきた農地モニタリングシステムの信頼性してきた農地モニタリングシステムの信頼性の向上を試の向上を試みた。また、③欠損した圃場データを実測値に近い値にみた。
③欠損した圃場データを実測値に近い値に

図 5：教材作成支援システムのアーキテクチャ：教材作成支援システムのアーキテクチャ
な情報が含まれていることがわかった。そこで、平成 26
年度から授業で活用できる
年度から授業で活用できる補助教材を容易に生成できる補助教材を容易に生成できる39

補完する手法を補完する手法を提案した。
た。
(1)耐障害性を考慮した(1)耐障害性を考慮した Web カメラセットの改良
図 7 に冷却ファンを取り付け
冷却ファンを取り付け 通気口を備えた改良後
冷却ファンを取り付け、通気口を備えた
改良後の Web カメラセットの構成を示す。
カメラセットの構成を示す。Web
Web カメラセットは
気温変化の激しい屋外に設置されているため、7 月から 9月の気温が上昇した日にモバイル Wi-Fi
Fi ルータが熱暴走によって停止してしまい
によって停止してしまい、圃場データをサーバに送信で、圃場データをサーバに送信できなかったことが頻繁にあった。そこで、Webきなかったことが頻繁にあった。そこで、カメラセットの通気性を良くしたうえで、PC 用のファンを取り付けた新しい Web カメラセットを開発した。
(2)障害通知機能の開発(2)障害通知機能の開発
従来の農地モニタリングシステムでは、農地に設置し従来の農地モニタリングシステムでは、置している各種機器の稼動状況を把握するために、システムている各種機器の稼動状況を把握するために システム管理者が DB にアクセスして圃場にアクセスして圃場データの欠損の有無を
データの欠損の有無を調べなければならず、調べなければならず、障害障害の発見が遅れるという問題がの発見が遅れるという問題があった。そこで、あった。そこで、データが欠損した際に管理者に障害をデータが欠損した際に管理者に障害を通知する機能を開発（開発言語：
通知する機能を開発（開発言語：PHP5.3.3
PHP5.3.3）した。本機
本機
能では、あらかじめ指定した時間になると圃場データ
能では、あらかじめ指定した時間になると圃場データ
は、あらかじめ指定した時間になると圃場データが記録されている DB に対象日のデータの記録の有無を確に対象日のデータの記録の有無を確認する。もし、認する。もし、その日のデータが無い場合は障害が発生
その日のデータが無い場合は障害が発生していると判断していると判断し、あらかじめあらかじめ登録され登録されている管理者のている管理者のメールアドレスに
メールアドレスに図 8 に示すようなメールを送信する。
に示すようなメールを送信する。
なお、現在稼働しているシステムでは、なお、働しているシステムでは、欠損データを補働しているシステムでは、欠損データを補完する際に活用する
完する際に活用する気象観測所のデータ更
気象観測所のデータ更新時刻に合わ
気象観測所のデータ更に合わせ、毎日午前せ、毎日午前 3 時にデータの有無の確認を行っている。
(3)欠損データの自動補完機能の開発(3)欠損データの自動補完機能の開発
障害通知機能により障害発生を確認した場合、管理者へのメールの送信とあわせて欠損データの自動補完も行う。本研究では 1 日分の気温データの補完方法について検討した。欠損値の補完には、農地から最も近い気象観検討した。欠損値の補完には、農地から最も近い気象観
測所の気温データ（以下、測所の気温データ（以下、観測所データ）と観測所データ）と欠損した
欠損した前
日の農地で記録された気温デ
日 農地で記録された気温データ（以下、農地で記録された気温データ（以下、前日農地デー
農地データ）を利用し、タ）
し、欠損した日の前日の観測所データと農地損した日の前日の観測所データと農地データの差分を毎時ごとに求め、その差分を欠損した日の観測所データに加算する。欠損データのなかった 2015
年 4 月 28 日の農地
日の農地データを用いて、データを用いて、上述した方式で補上述した方式で補完した値（補完値）と農地データ（実測値）を 1 時間単位で比較した結果を図位で比較した結果を図 9 に示す。補完値が実測値に示す 補完値が実測値から平から平均的にどの程度乖離
均的にどの程度乖離している
しているかを示す平均絶対誤差
平均絶対誤差を求を求めた結果、1.03
めた結果、1.03 となった。また、5となった。
日間連続して補完
日間連続して補完した場合の平均絶対誤差の推移を表 2 に示す。表 2 の結果
から連続で欠損した場合でも平均絶対誤差は 1 前後となった。本研究ではった。本研究ではこの補完手法を活用した欠損データ自この補完手法を活用した欠損データ自動補完機能と障害通知機能
動補完機能と障害通知機能を開発した。
と障害通知機能
図 10 に開発したプログラムのフローチャートを示す。

図 7：改良後の：改良後の Web カメラセットの構成

図 8：障害通知メールの例：障害通知メールの例
30
実測値
補完値

25
20

気 15
温
10
5
0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

時刻

図 9：実測値と補完値の比較
実測値と補完値の比較
表 2：5 日連続で補完した際の平均絶対誤差の推移
1 日目
2 日目
3 日目
4 日目
5 日目
1.4
1.0
1.1
0.7
1.1
開始
データ欠損ありNO

Y
YES
前日と前々日の気象庁データを取得
前々日の農地データを取得
前々日の農地データを取得
補完値を算出
DBに補完値を保存に補完値を保存
管理人に障害発生を通知

2.2. 教材生成高速化のためのサーバ構成の改良
教材作成支援システムでは、ユーザが期間や場所（圃
教材作成支援システムでは、ユーザが期間や場所（圃場）、カメラ、利用する圃場データなどを指定し、該当する圃場データをサーバから抽出したうえで、加工・統合

終了

図 10：障害通知と欠損データ補完のフローチャート：障害通知と欠損データ補完のフローチャート
40

して教材を作成す
して教材を作成する。先行先行研究では、小学校研究では、小学校 3 年生～
年生～5年生の理科、社会の学習指導要領から農業体験学習と関連する単元を選び出し、連する単元を選び出し、圃場データを活用した素材
圃場データを活用した素材（
圃場データを活用した素材（教材の一部として活用可能な画像、動画、グラフなど）
材の一部として活用可能な画像、動画、グラフなど）案を考察した[5]を考察した ]。
この素材案から考えられる教材の構成
この素材案から考えられる
教材の構成例を表3をに示す。
。
図3 の試作教材は表
試作教材は表3 のNo4
No4 に該当する。
先行研究で試作した教材作成支援システムは農地モニ
タリングシステムなどが稼働する 1 台のサーバ（さくらサーバ、メモリ 2GB、CPU コア 3）上で動作していた。
）上で動作していた。
）上で動作していた。そこで、動画生成に関わる処理をマシンスペックの高い
AWS（Amazon
AWS Amazon Web Service
Service））で実行することにより、既存で実行することにより、既存システムへの変更を最小限に留めつつ教材生成の高速化を試みた。
図 11 に教材生成高速化のために改良したサー
バ構成を示す。
改良後のサーバでは データ同期モジュ
改良後のサーバでは(1)データ同期モジュール、(2)APIール、(2)API モジュール、(3)動画生成
モジュール、 動画生成モジュールのモジュールの 3
つのモジュールを新たに追加した。
(1) データ同期モジュール
さくらサーバに保存されている
バに保存されている圃場データの元データ
バに保存されている圃場データの
元データ
を Amazon EC2
EC2（Amazon が提供する AWS のウェブサービス）上で稼働する NFS（Network
Network File System）と同期す
System同期する。 同期の処理は crontab コマンドと rsync コマンドを利用して毎時を利用して毎時 0 分に自動実行される。
(2) API モジュール
さくらサーバからの動画生成リクエストの受付とリクらサーバからの動画生成リクエストの受付とリク

No
1

2

3

4

表 3：教材の構成例：教材の構成例
概要
ある期間における環境
データの推移を表すグ
ラフ

農地
カメラ
センサ

さくらサーバAmazon Web Service
SQS

1. 動画生成リクエスト

Web
Webサーバ7. 動画リスト更新

2. 動画生成
ワーカーの起動

ジョブ管理
6. ジョブ完了
通知

Worker on EC2

動画生成バッチ

5. ジョブ
通知
APIモジュール 完了通知

4. 動画保存

NFS on EC2

随時保存

MySQL

3. 画像・環境デー
タの読み込みS3

カメラ画像
カメラ画像 定期的に同期

動画データ

環境データ
環境データ

データ同期モジュール

動画生成モジュール

図 11：教材生成高速化のために改良したサーバ構成
教材生成高速化のために改良したサーバ構成
エスト状況の提供を行う。
エスト状況の提供を行う 本モジュールは SQS（AWS で提供されているジョブ管理サービス
提供されているジョブ管理サービス）を活用した WebAPI
形式の通信で実現している。利用者が形式の通信で実現している。利用者が Web ブラウザ上で動画生成の条件を入力して動画生成を要求したとき動画生成の条件を入力し 動画生成を要求したとき、動画生成を要求したとき Web
ブラウザは動画生成リクエスト
ブラウザは動画生成リクエスト API に動画生成リクエス
動画生成リクエス
ト（図 11、1）を出すを出す。リクエスト送信
リクエスト送信時には、動画生時には、動画生成条件を付与する。リクエスト
成条件を付与する。リクエストを受け付けたを受け付けた API は、動画生成ジョブを管理キューに追加し、このジョブを一意に示せる
示せる ID を Web ブラウザ側に
ブラウザ側に返す。その後、動画生成
状況取得 API が動画生成リクエスト
動画生成リクエスト API で生成されたジ
ョブの状況（生成中、生成失敗、生成完了など）
ョブの状況（生成中、生成失敗、生成完了など）（生成中、生成失敗、生成完了など）を取得
を取得
し、ローディング画面などを制御する。
し、ローディング画面などを制御する。
(3) 動画生成モジュール
動画生成の処理を行うワーカーサーバ
動画生成の処理を行うワーカーサーバ（（Amazon EC2 で実現）内で実行される実現）内で実行されるモジュール
モジュールである。
。NFS をマウントすることでシームレスに圃場データにトすることでシームレスに圃場データにアクセス
アクセスできるできるようにし、動画生成などの処理を行う。本モジュールはように生成などの処理を行う。本モジュールはデーモンとして実装し、デーモンとして実装し、プログラムは終了することなくプログラムは終了することなく次の 4 つの状態を遷移し続ける。
待機（ポーリング）:
待機（ポーリング） 新たなジョブがないか SQS に問い合わせを定期的に行う。
動画生成: 新規ジョブを見つけたら、ジョブの条件
に従い、動画生成処理をに従い、動画生成処理を実行する。
S3 アップロード:
アップロード 生成された動画を S3（AWS で提供されているストレージサービス）サービス）に保存する。
に保存する。
SQS 更新:SQS:SQS に S3 の URL と処理完了を通知する。
処理完了を通知する。

構成例

ある期間におけるカメ
期間におけるカメ
ラ1 箇所で撮影された静止画の連続再生動画と同期間における環境デ期間における環境データの推移を表すグラフ
ある期間におけるカメ
ラ1 箇所で撮影された静止画（農作物または農作業）の連続再生動画

2.3. グラフィックツールを活用したグラフィックツールを活用した電子電子教材作成教材作成
支援環境の提案
先行研究で試作した教材作成支援システムでは、複数の圃場データを活用しての圃場データを活用してグラフグラフを作成するを作成するとデータの確データの確認や比較が難しかった。一方認や比較が難しかった 一方、Web技術の進歩により技術の進歩により、、主にウェブブラウザで実装されているにウェブブラウザで実装されているJavaScript
JavaScript等のオブ
等のオブ
ジェクト指向のスクリプト言語によっ
ジェクト指向のスクリプト言語によってグラフを容易にてグラフを容易に描けるグラフィック
描けるグラフィックツール（ライブラリ）が多数提供さツール（ライブラリ）が多数提供されている。そこで、れている そこで、グラフィックツールを活用したグラフィックツールを活用した電子グラフィックツールを活用した電子教材作成支援環境を提案し、教材作成支援環境を提案し、複数の圃場データを活用
複数の圃場データを活用しした電子
電子教材（グラフ）（グラフ）の表現力の向上の表現力の向上を試みた。
を試みた。
グ ラ フ 作 成の た め の グラ フ ィ ッ ク
クツ ー ル に はある2 つの期間におけるカメラ11 箇所で撮影された静止画を並べて結合した画像の連続再生動
画像の連続再生動
画と同期間の環境デー
タの推移を表すグラフ
41

Highcharts JS、jqplot、charts.js、d3.jsなどがあるが、実装容易性、拡張性、ユーザビリティ、複合グラフの種類の豊富さなどの観点から本研究ではシンプルなデザイ
ンで小学生に見やすいHighcharts JSを採用した。図12にHighcharts JSで作成したグラフ教材の例を示す。図12のグラフは4年生理科の「天気によって1日の気温の変化の仕方に違いがあること」を学ぶ際に活用することを想定したグラフ教材である。図12のグラフの横軸は時間、縦軸は気温を示し、農業体験を実施している圃場の晴れの日と雨の日の気温の変化をプロットしている。折れ線上にマウスポインタを重ねると気温データの数値が表示される。また、左上の凡例情報をクリックすると、選択された情報を表示・非表示できる。
試作したグラフ教材を平成27年8月21日に赤沢小学校の3・4年生の担任の先生に見てもらい、操作をしてもらった。その結果、「シンプルでわかりやすいので小学生が見やすい」、「動きのあるグラフなので紙媒体よりも小学生がくいついて学習できるのではないか」という意見が得られ、本教材によりデータの読み取りや分析が容易になることが示唆された．

図 12：Highcharts JS で作成したグラフ教材の例

2.4. 農作業観察支援システムの開発
従来の農地モニタリングシステムでは、農作業の有無など、農地の変化を知ることができなかったため、授業時間外に児童自らシステムにアクセスしなかったと考えられた。そこで、農地で農作業が行われていることを通知し、授業外に農作業の観察を支援するシステムを開発した。農作業観察支援システムの画面例を図 14 に示す。
農作業観察支援システムでは、農地に設置されている人
感センサが 3 回以上人を検知した場合、農地で農作業が行われたと判断し、あらかじめ指定されたメールアドレ
スにメールが送信される。児童は教室に設置されている
i-Pad でメールを確認し、メールの本文に記載されている URL にアクセスすると、センサ検知画像の連続再生動
画を閲覧できる。また、撮影されている農作業の内容を投稿することもできる。この農作業観察支援システムを
平成27 年9 月1 日から11 月12 日まで赤沢小学校で利用してもらった。その結果、この期間に行われた農作業 14
日間中、12 日間で授業外に児童からのアクセスが確認された。また、そのうち 5 日間は撮影されていた農作業内
容が投稿されていた。前年（平成 26 年）の同時期に行われた農作業日のシステムへのアクセス履歴を分析したところ、農作業が行われた 17 日間中、1 日もアクセスがなかったことから、農作業観察支援システムが授業外時間の観察を促進できたと考えられる。

図 13：農作業観察支援システム
撮影している写真データで約 21%、りんごの木を撮影している写真データで約 24%であったのに対し、改良後のWeb カメラセットを用いた 2015 年度のデータ欠損率は、
りんごの実の写真が約 1%、
りんごの木の写真が 6%であった。また、Web カメラセットの稼働状況を比較したとこ
ろ Web カメラセットの稼働率は 0.78（2014 年度）から
0.97（2015 年度）に向上したことが分かった（表 4）。
表 4：Web カメラセットの稼働状況
2014 年度
2015 年度
故障回数
4回
1回
MTBF
5120(時間)
7067(時間)（平均故障間隔）
MTTR
1480(時間)
253(時間)（平均修理時間）
稼働率
0.79
0.99

3.2. 教材作成時間の短縮
2.2 節で述べたサーバ構成の改良により、圃場データを活用した教材生成時間をどの程度削減できたか評価するために、サーバ構成の改良前後で教材生成時間の測定
実験を実施した。表 5 に実験結果を示す。実験で設定した教材生成条件は先行研究で考案した素材案[5]から代表的な教材の条件を採用して決定した。また、素材デー

３ これまで得られた研究の成果

3.1. Web カメラセットの稼働率の向上
改良後のWeb カメラセットを2015 年5 月1 日から滝沢市の上野りんご園に設置した。従来の Web カメラセットを用いていた 2014 年度のデータ欠損率はりんごの実を42

表 5：教材生成時間の実験結果
教材生成条件生成時間（秒）
素材データ
期間 間隔 加工 改良前 改良後
農地全体を撮影し 1 日分 1 時間 動画 32.4
1.24
た画像データ
農作物を撮影した 3 ヶ月 1 日 動画+ 2507.2 511.1
画像データと圃場 分
グラの気温データフ
農地全体を撮影し 2 日分 1 時間 動画+ 2963.3
た画像データと圃
グラ
場の気温データフ

23.8

農作物を撮影した 3 ヶ月
画像データと圃場 分×2の気温・土壌温度
データ
農作物を撮影した 7 ヶ月
画像データ
分

1日

動画+
グラ
フ

253.0

167.8

1日

動画

721.2

207.8

タには欠損を含まない期間を指定した。表 5 の結果から本研究で実施したサーバ構成の改良により教材生成時間を大幅に削減できたことが確認できた。

児童・新規就農者向けの学習支援システム、農作業の魅力的な紹介コンテンツの開発を目指す。また、全国各地
で野生動物による農作物被害が深刻化している現状を踏
まえ、農作業の検知に加え、野生動物の圃場への侵入検知システムについても検討する。
５ 論文・学会発表等の実績(1) 漆原翔也、 佐々木淳、 山田敬三、 高木正則、グラフィックツールを用いた小学校向けグラフ教材
作成環境、平成 27 年度電気関係学会東北支部連合
大会講演論文集、1H02、2015.8(2) 村上潤紀、 高木正則、 山田敬三、 佐々木淳、農地モニタリングシステムにおける欠損データの補
完方法の検討、平成 27 年度電気関係学会東北支部
連合大会講演論文集、1H10、2015.8(3) 高橋亮、 高木正則、 佐々木淳、 山田敬三、農業
体験学習の授業外学習を促進する観察日記システ
ムの提案、平成 27 年度電気関係学会東北支部連合
大会講演論文集、1H11、2015.8(4) 平野竜、高木正則、山田敬三、佐々木淳、農業ビッ
グデータを活用した学習教材作成支援システムの提案、平成 27 年度電気関係学会東北支部連合大会
講演論文集、1H12、2015.8(5) 平野竜、高木正則、山田敬三、佐々木淳、圃場で撮影された人感センサ検知画像への農作業情報自動付与機能の開発と評価、情報処理学会第 78 回全国大会講演論文集、pp.267-268、2016.3

４ 今後の具体的な展開
表 4 に示したように、本研究で Web カメラセットを改良したことにより、稼働率が改善された。しかし、Web
６ 受賞・特許
カメラセットの開発やメンテナンスには多大な人的コスなし。
トがかかっている。また、圃場で撮影された画像などのデータを送信するための通信費も毎月 5 千円程度かかっ
７ 参考文献ている。一方、近年では様々な企業が圃場モニタリング[1] 高木 正則、吉田 昌平、中村 武道、山田敬三、佐々の可能な各種デバイスの開発に取り組んでいる。その中
木淳：児童を対象とした農業体験学習支援システムの開でも本研究で取得している圃場データを安価に記録・管発と評価、情報教育シンポジウム 2012 論文集、理できるサービスとしてみどりクラウド[6]がある。
今後
pp.233-240、2012は圃場モニタリングを既存のサービスに置き換え、教材[2] 中村武道、高木正則：児童向け学習教材に活用する作成支援システムの研究に従事することを検討している。 農作業画像へのメタ情報付与機能の開発と評価、情報処
みどりクラウドを提供している株式会社セラクの開発担
理学会研究報告、Vol.2015-CLE-15、No.4、pp.1-5、2015.1
当者とは本研究期間中に連携を開始し、「農業体験学習支[3] 株式会社イーラボ・エクスペリエンス：フィールド援システムとの連携によるみどりクラウドの教育現場へ
サーバ、http://www.elab-experience.com/fieldserverの応用可能性」というテーマで共同研究を開始した。今[4] 阿部勇人、佐々木淳、高木正則、山田敬三、中村武
後、API によるみどりクラウド上の圃場データの連携可道、加藤裕美、山本晃大、吉田理穂：定点カメラ画像を能性について検討する。
利用したりんごの成長過程用学習コンテンツの試作と評
また、表 5 に示した通り、サーバ構成改良後の教材生
価、第 76 回情報処理学会全国大会、2ZE-4、2014.3
成時間は改良前に比べ大幅に減少できたが、教育現場で[5] 高木正則、中村武道、山本晃大、吉田理穂：農地のの利用を考えると更なる時間短縮が求められる。そのた
モニタリング画像を利用した農業体験学習支援システム
め、この教材生成時間の短縮については引き続き検討すの研究開発、平成 26 年度いわてものづくり・ソフトウェ
る予定である。以上の検討を踏まえたうえで、図 5、図 6
ア融合テクノロジーセンター研究成果報告書、
pp.59-65、に示した構想の実現に向け、蓄積された膨大な人感セン2015.9サ検知画像に写っている農作業の内容を自動判別するシ[6] 株式会社セラク：みどりクラウド、
ステムの開発や、自動判別された農作業画像を活用した
https://midori-cloud.net/
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