日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）

特集：知的データサイエンス

機械学習と統計モデリングを組み合わせた手法によるアスパラガスの収穫量推定
奥野 源†1

新谷 俊了†1

概要：昨今，ビジネスの様々な場面に機械学習を活用しようとする動きが多くみられている．その中でも，ディープラーニングと呼ばれる多層構造のニューラルネットワークを用いた機械学習が，画像認識・音声認識等の様々な分野で大きな成果を上げており，多くの実用例も紹介されている．しかしながら，ディープラーニングは処理プロセスをブラックボックス化してしまうため，どうしてそのような推定結果になったのかという根拠を明示することが難しい，という弱点を持っている．このため，人の意思決定のサポートツールとして機械学習を利用する場合など，結果の根拠が重要となる場面では，別の手法を利用する必要がある．本記事では，このような場面に利用できる手法として，確率的因果推論の手法であるベイジアンネットワークと推定結果の直感的解釈が容易な重回帰モデリングを組み合わせた方法を，アスパラガスの収穫量推定に適用した事例を通じて紹介する．
キーワード：収穫量推定，機械学習，統計モデリングという根拠を提示できる推定モデルの構築方法を検討する．

1. はじめに内閣府戦略的イノベーション創造プログラム (SIP)「農業データ連携基盤（データプラットフォーム）」の構築事業

2. 検証用データと収穫量推定モデル構築方法に代表されるような昨今の農業分野でも，IoT の広まりに

2.1 検証用データ

より圃場センサ等を用いてデータ収集・可視化する取り組

本検証に利用したデータは，山形県最上郡最上町のアスみが広まっており，データ利活用の準備が整いつつある [1,パラガス圃場 1 か所に設置された土壌センサから取得され4]．

た圃場データと，農家の方が記録したその圃場で収穫されこの流れを受けて，本稿では土壌センサデータからアスたアスパラガスの収穫量データである．データの収集期間

パラガスの収穫量推定を試みる．農作物の将来の収穫量をは 1 シーズン（2016 年 08 月 12 日～2016 年 10 月 02 日の事前に推定することは，農作業や出荷行動のマネジメント期間の 32 日分）となっている．のためには非常に重要となる．例えば，翌週の作物の収穫2.1.1 圃場データ量が大きく増加することが推定できれば，その週は近所の圃場データは，気温，湿度，日照量，土壌水分量，土壌農家から人員の協力を仰ぐといった対策を，前もって準備

EC 値（土壌の養分量を表す指標）の情報が毎日 10 分毎にすることができる．

計測されている．

データを活用して推論モデルを構築する方法としては，

2.1.2 収穫量データ

ディープラーニングと呼ばれる多層構造のニューラルネッ

収穫量データは，作物の品質（規格内，規格外）と収穫トワークを用いた機械学習が，最近画像認識・音声認識な時間帯（午前，午後）の別に 4 クラスに分類されて記録さどの様々な分野で大きな成果を上げており，注目が集まっれている．ている．しかしながら，ディープラーニングは処理プロセスをブラックボックス化してしまうため，どうしてそのような推定結果になったのかが陽に提示できないという解釈の困難性が指摘されている．また大前提として，ディープラーニングの有用性は，非常に大量の学習データを準備できるか否かに大きく依存し，データ量が十分でないと高い性能を発揮できないとされている [5]．これらの点は，多くの場面でビジネス応用における課題となり得る．
本稿では，アスパラガスの収穫量推定モデルを将来的に農家の方向けの意思決定のサポートツールとして活用していくことを目標に据え，やや小規模なデータからでもモデ

図 1

最上町におけるアスパラガス栽培の様子

ルが構築でき，かつどうしてその推定結果が得られたのか†1 （株）システム計画研究所/ISP（連絡先：okuno@isp.co.jp）ⓒ2018 Japan Social Data Science Society

14日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）
2.2 問題設定
推定したい対象として，農家の方にとっての実効性と汎した Elastic Net による方法を試行し，この結果を比較して最終的な収穫量推定モデルを構築することとした．

用性の観点から，規格内アスパラガスの翌日収穫量増減率を据え，これを当日までの圃場データを使って推定することを目指す．
実効性

3. アスパラガスの収穫量推定
3.1 入力統計量作成

農家の方が第一に気に掛けるのは，出荷対象となる

圃場データは，毎日 10 分毎に計測されているため，一日規格内作物の収穫量であるため，これを対象にする．

当たり 144 個の時系列データが得られている．この時間解

汎用性

像度の高い原系列を何らかの方法で集約した統計量を作成作成した収穫量推定モデルを他の圃場にも展開しするが，これは解釈可能なものである必要がある．なぜなていくことを考え，圃場の広さに相関があると思わらば，この統計量が推定モデルの入力であり，すなわち推れる収穫量の値自体を推定対象にするのではなく，定結果の根拠を表す量になる．したがって，意思決定のサ増減率を対象とする．

ポートという目的のためには，この統計量を解釈のつけられるものとすることが重要となる．

2.3 推定モデル構築方法

本記事では，気温・湿度・日照量の気象に関する 3 項目

アスパラガスの収穫量は気象データによる重回帰モデルについては，日ごとの積算量を利用することとした．これ

で簡易的に予測できることが分かっているので [3]，本記

は，植物に対して広く論じられている有効積算温度のアイ事でも推定モデルとしては重回帰モデルを採用した．そのデア [2, 6] から，気象に関する情報を積算することで，植際，重回帰モデルをより現実の因果関係を近似したものに物の生育に対する因果を導けるのではないかと考えたからするため，予めベイジアンネットワークを使って変数間のである．一方，土壌水分量と土壌 EC 値の土壌に関する 2因果関係を把握し，その因果構造を使ってモデルを生成し項目については，謝辞でも言及している最上町の農家の方た．

から得られた経験則である「雨後は急激にアスパラガスが2.3.1 入力統計量の作成成長する」というノウハウの計量を目指し，日ごとの上昇・推定モデルの入力データは，土壌センサから計測される下降トレンドを算出した．

圃場データとなるが，このデータは時間解像度が高く，そ表 1のままでは今回設定した推定対象（収穫量増減率）と大き項目く時間スケールが異なっている．このため，原系列データ

圃場データの集計方法
集計方法
積算量

集計期間

から積算量や上昇・下降トレンドを表す統計量を算出し，気温基準日（予測日それを推定モデルの入力値として利用することとした．

湿度前日）午前まで

2.3.2 因果関係のある要素の抽出

日照量の積算と基準日

翌日収穫量増減率を正しく推定するためには，圃場デー

土壌水分量上昇・下降トレ

前日までの積算

タから作成された統計量の中から，アスパラガスの収穫量

土壌 EC 値ンドを利用した．の増減に因果関係のある統計量を抽出し，その要素を使って推定モデルを作成する必要がある．そこで，確率的な因ここで，上昇・下降トレンドは， 6 時間分の時間幅によ果関係を抽出することのできる手法としてベイジアンネッ

る原系列移動平均データの Kendall 順位相関係数（時系列トワークを採用し，この手法によって，アスパラガスの収昇順の順位との相関）が±0.7 を超えた回数として計量し穫量の増減に直接的な確率的因果関係のある統計量を抽出た．相関を取る対象を原系列ではなく移動平均データとしした．

た理由は，原系列の変動がかなり細かい時間的粒度で発生

2.3.3 変数選択とモデリングしていることにある．この変動は，土壌センサの計測誤差抽出した統計量を使って収穫量増減率を推定するため，等に起因するものと考えられ，大域的変動傾向をつかむた重回帰モデルを利用して収穫量推定モデルを構築した．そめには，予めこの誤差変動を丸める必要があると考え，移の際，ベイジアンネットワークで抽出したすべての統計量動平均後に順位相関を求めた．

を説明変数として回帰モデルに組み込んでしまうと，説明また集計期間については，基準日（予測日前日）午前ま変数の数が多すぎて過学習を起こしてしまうことが分かっでの積算に関して，基準日のみ，前日から，2 日前から，3た．そのため説明変数を絞り込む必要があるので，一般的日前からの 4 パターン，基準日前日までの積算に関して，な統計的変数選択手法である赤池情報量基準 (AIC) に基

前日のみ，2 日前から，3 日前からの 3 パターンとした．

づくステップワイズ法と L1 および L2 正則化を同時に考慮ⓒ2018 Japan Social Data Science Society

15日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）ては平均 2 乗誤差 (MSE) を用いた．

3.2 因果関係のある要素の抽出
収穫量に対して確率的な因果が強く認められる統計量が収穫量推定モデルの説明変数として適切であると仮定し，

表 3

AIC によるステップワイズ法で構成した重回帰モデ
ルに対する 5-fold CV の結果ベイジアンネットワークを使って抽出した．ネットワーク
作成時の時系列的制約条件として，時系列的に過去に向かCV#学習

う因果関係（例えば，過去 1 日分の積算量から過去 2 日分データ数の積算量に向かう因果関係のようなもの）は禁止した．

検証誤差

データ数

誤差

1250.026

70.035

ベイジアンネットワークの有向グラフにおいて，目的変2250.032

70.015数となる収穫量に対して他の統計量を介さずに直接連結さ3260.026

60.031れた変数を抽出した結果は表 2 の通りである．なお．互い

4260.026

60.039に強い相関（絶対値 0.8 以上）が認められた項目について

5260.020

60.071

は，因果関係が弱い方を除去している．
表 4
表 2

Elastic Net による変数選択によって構成した重回帰

ベイジアンネットワークで抽出された項目

項目

集計方法

集計期間

モデルに対する 5-fold CV の結果
CV#

学習

検証

日照量

積算量

前日から午前まで

気温

積算量

前日のみ

1250.021

70.081

気温

積算量

午前中のみ

2250.030

70.022土壌 EC 値

下降トレンド3 日前から午前まで

3260.024

60.045土壌 EC 値

下降トレンド2 日前から午前まで

4260.022

60.052土壌 EC 値

下降トレンド

午前中のみ

5260.020

60.067土壌 EC 値

上昇トレンド

前日のみ

土壌 EC 値

上昇トレンド

午前中のみ

5-fold CV 検証時に推定誤差が小さくなった AIC による

土壌水分量上昇トレンド

午前中のみ

ステップワイズ法によって選択された項目は，表 5 の通り

土壌水分量

下降トレンド

前日から午前までである．

土壌水分量

上昇トレンド2 日前から午前まで

土壌 EC 値

下降トレンド

前日のみ

表 5

土壌 EC 値

上昇トレンド

前日から午前まで

項目

集計方法

集計期間

土壌水分量

上昇トレンド

前日から午前まで

日照量

積算量

前日から午前まで

土壌水分量

下降トレンド

午前中のみ

気温

積算量

前日のみ

土壌 EC 値

上昇トレンド

前日のみ

土壌水分量

上昇トレンド2 日前から午前まで

土壌 EC 値

下降トレンド前日のみ

3.3 変数選択とモデリング抽出された統計量に対して，AIC によるステップワイズ

データ数

誤差

データ数

誤差

AIC によるステップワイズ法で選択された項目法と Elastic Net による変数選択を実施し，重回帰モデルを構築し推定精度を比較したところ，AIC によるステップワイズ法による変数選択の方が高精度となった．

その際の 5-fold CV で作成された推定モデルの各係数値
は，表 6 の通りである．

作成した 2 つの回帰モデルに対して 5-fold クロスバリデ

5 回の結果を比較すると，ほぼ同じような係数の傾向をーション（5-fold CV）により精度を評価した結果を表 3，持ったモデルが作成されていることから，学習データに対表 4 に示す．比較すると，5 回中 4 回のクロスバリデーシする大きな偏りはなかったと考えられる．そこで，この 5ョンケースで AIC に基づくステップワイズ法による重回帰つの推定モデルの各係数の平均を求め，その平均値を利用モデルの検証時推定誤差が小さくなった．回帰モデルに含した収穫量推定モデル（平均モデル）を作成し，最終的なまれる説明変数の数を比較すると Elastic Net によるものの推定精度を評価した．平均モデルにより全 32 日分の圃場方が多く，加えて学習時と検証時の推定誤差の差分も大きデータから収穫量増減率を推定した結果を図 2 に示す．

くなる傾向があることから，Elastic Net によるモデルは複雑すぎて，やや過学習気味になっていると考えられる．なお，5-fold CV は全 32 日分のデータの 4/5 を学習用データに，1/5 を検証用データに利用して行った．誤差の指標としⓒ2018 Japan Social Data Science Society

16日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）
表 65-fold CV の各モデルの係数

表 7

項目

CV#1

CV#2

CV#3

CV#4

CV#5

切片

0.978

0.980

0.957

0.945

日照量

0.228

0.270

0.259

0.248

項目

集計期間

係数値

収穫量増加要因

0.978

日照量

前日から0.2500

前日から日照量が0.244

積算量

午前まで

気温

前日のみ

-0.1133

前日の気温が低い

前日のみ-0.0732

前日の土壌 EC 値上

積算量
気温-0.116-0.136-0.110-0.092-0.112-0.041-0.072-0.074-0.052-0.126

上昇トレンド
土壌水分量-0.086-0.096-0.077-0.094-0.029

0.131

0.138

0.115

0.124

0.100

上昇トレンド土壌 EC 値

多い

積算量
土壌 EC 値

積算量
土壌 EC 値

推定モデルに対する解釈

上昇トレンド

昇が少ない

土壌水分量

2 日前から上昇トレンド

午前まで

土壌 EC 値

前日のみ下降トレンド-0.0762

2 日前からの土壌水分量上昇が少ない

0.1214

前日の土壌 EC 値下降が多い

下降トレンドそれ以外にも，日照量が多い場合に収穫量が増えるというのは，光合成の影響が考えられるので直感的に納得感が高い．また，土壌 EC 値（土壌の養分量を表す指標）の下降傾向は，養分が植物の生育により消費された結果だと考えることで，これが結果的に収穫量増加につながったと解釈できる．

5. まとめと課題
5.1 まとめ
図 2

収穫量増減率推定の結果

本稿で提案した機械学習と統計モデリングを組み合わせた手法によって，推定結果に明確な根拠を示すことのでき推定結果の MSE は 0.027 となった．実際の収穫量増減率る回帰モデルを生成し，ある程度傾向を捉えた収穫量推定（青線）と推定結果（赤線）を比較すると，増加・減少のを行うことができるということが検証できた．生成された傾向をとらえた推定ができていることが分かる．

モデルには，直感的に納得感の高いパラメータ（正係数の積算日照量など）や農家の方のノウハウを間接的に表現し4. 推定モデルに対する解釈
重回帰モデルの場合，説明変数の係数は陽に求まるため，たパラメータ（負係数の積算気温）が組み込まれており，実際の複雑な植物生育プロセスの因果関係を部分的にでも表現できたモデルになっているのではないかと考えている．

解釈を行うことができる．なお，説明変数とした各項目値

4 節では土壌 EC 値（土壌の養分量を表す指標）の下降傾は標準化を行っているため，係数値の絶対値が大きいほど向を土壌養分が植物の生育により消費された結果だと考え収穫量の増加に強い影響を与えていると考えることができることで収穫量増加につながったと解釈した．もしこの仮る．また，係数値の正負には意味があり，係数値正の場合説が正しいとすると，土壌 EC 値については追肥によっては項目値が大きいほど，負の場合は小さいほど，収穫量のある程度コントロールできると想定されるので，本検証の増加に強く影響すると解釈できる．

ビジネス応用として，土壌 EC 値の傾向を用いた農家の方

3.1 節で作成した各統計量の相関を求めたところ，1 日分の気温積算量と湿度積算量の間には負の相関（相関係数-への追肥行動リコメンドといったことも見えてくるのではないだろうか．

0.74）が観測されているので，気温が低いと湿度が高い，すなわち天候は雨の可能性が高かろうと推定することができ

5.2 課題る．したがって，推定モデルから読み取れる前日の気温が今回取り扱ったデータは，1 農家 1 シーズンのアスパラ低いと収穫量が増えるという解釈は，雨後はアスパラガスガス栽培データであった．モデルの精度検証時には，5-foldが急成長するという最上町のアスパラ農家さんのノウハウ

CV を実施することにより過学習を起こしていないことのを間接的に表していると考えることができる．

検証を行ったが，そもそもクロスバリデーションで利用したデータが，非常に限定された条件におけるバリエーションの少ないデータであるため，より汎用的な場面でも実効ⓒ2018 Japan Social Data Science Society

17日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）
性のあるモデルが作成されたか否かは検証できていない．

謝辞

加えて今回作成した収穫量予測の回帰モデルには，筆者

アスパラガス栽培に関するノウハウについては，2016 年には直感的な説明がつきにくいパラメータも含まれていた．

3 月 3 日に山形県最上郡で開催された「最上町 農業ｘIT

これらについては，農家の方に実運用の中で評価してもらアイデアワーク」に於いて，最上町でアスパラガスを栽培い，モデリングプロセスに起因する不適切なパラメータでされている農家の方をはじめ，たくさんの方から助言をいあるか否かを見極める必要がある．

ただいた．また，日本ソーシャルデータサイエンス学会事

したがって，今後実運用を考える際には，別のシーズン・圃場のデータを収集し追加検証を行うとともに，実際に農務局の皆さまには，本記事を発表する機会をいただいた．
ここに記して感謝いたします．

家の方に利用・評価いただき，フィードバックを重ねていく必要がある．
また，今回は既存研究 [3] を参考に重回帰モデルによる推定を行ったが，ベイジアンネットワークを利用すると因果構造の把握だけでなく，推論まで行うことができるため，どちらがより適切な推定手法となるかという検証も，今後の課題として考えている．

6. 今後の機械学習への期待
いま世間では，機械学習に対する過度な期待が広まって

図 3

最上町 農業ｘIT アイデアワークの様子いるように感じられる．曰く，機械学習，特にディープラーニングは万能でどんな課題でも解決でき，やがて人間の参考文献

仕事のほとんどは，これを活用したシステムに置き換わる，[1] 大臣官房政策課技術政策室，「農業データ連携基盤の構といったようなものである．
確かに機械学習は，正しく活用すれば非常に強力なデータ利活用ツールの一つとなり得，ルールベースのアプロー

築について」，(2017).
http://www.affrc.maff.go.jp/docs/genba/attach/pdf/sanko1.
pdf （2018 年 01 月 18 日アクセス）

チでは気づくことのできなかった知見を得ることができる[2] 林三徳，伏原肇，柴戸靖志，“有効積算温度法による軟可能性を秘めている．しかしながら機械学習の本質は，学

弱野菜の収穫期の予測,” 平成 3～5 年度園芸研究所野習したパターンに基づいて類似パターンを探し出すといっ

菜花き部野菜品種研究室試験成績書 (1993).

たものであり，まったく未知の問題に対する予測ができる[3] 岸田史生，榊原俊雄，黒澤俊，西川浩次，楠見浩二，札ものではない．つまり，複雑な社会における人間の意思決埜高志，片岡圭子，北島宣， “公開気象観測データを定プロセスを，すべて肩代わりできるものではないはずで利用したグリーンアスパラガスの日別収量の簡易予ある．

測,” 農業生産技術管理学会誌 Vol. 20, No.3, pp. 79-84

筆者は機械学習を，困りごとを丸投げできるようなある(2013).

種の人間の代替としてではなく，意思決定の材料を提供し[4] 金間大介，野村稔，“農業をめぐる IT 化の動き―データてくれる賢いパートナーのように活用することで，非常に収集、処理、クラウドサービスの適用事例を中心に―,”高いパフォーマンスを発揮するツールだと思っている．機科学技術動向，No. 142, pp. 13-18 (2014).

械学習を期待外れな一過性のブームにせず，本当に社会的価値のあるツールとして浸透させていくためには，活用範囲や用途を見誤らず，適切な形で社会実装していくことが求められている．

[5] Marcus, G.

Deep Learning: A Critical Appraisal. arXiv:

1801.00631 Cornell University Library (2018).
[6] 岡正明，大山優美子，小川貴史，“有効積算温度を用いたエダマメ品種の収穫適期予測法,” 宮城教育大学紀要，Vol. 40, pp.201-208 (2005).

ⓒ2018 Japan Social Data Science Society18