植物工場運用データの統計的非線形因果構造解析アプローチの一検討

摘要

近年、農業従事者の減少や食料自給率の減少に伴い、植物工場での植物の生産が注目を集めているが、一方で国内の植物工場の約55.9%が赤字経営を余儀なくされていると言われている。空調機器や自動生産実現のための栽培システムの消費電力による電力エネルギーコストが大きく、得られる利益とのバランスをとることが難しいためである。そのため、生産物の品質を保ちつつ、生育に要する電力エネルギーコストをなるべく抑えることが植物工場の現在の大きな課題となっている。生産物の生育結果と栽培システムの電力エネルギーは、栽培時の生育環境（温度、湿度、CO_2濃度や養液）をどう制御するかに大きく左右され得る。筆者らはこれまでにadditive Bayesian network（ABN）を用いて生育環境制御が電力エネルギーコストと生産物の品質に及ぼす影響を実データに基づき解析し、電力エネルギーコストと収入の関係を考慮した適切な栽培システムの運用計画の導出を提案してきた。しかしながら、植物工場で計測されるデータにはABNが前提とする一般化線形モデルの枠組みが必ずしも適切に働かない変量関係が多数存在する。本稿では、このようなデータに対する統計的非線形因果構造の解析手法を検討する。そして、外生要因が電力エネルギーに及ぼす影響を実データに基づき解析し、その有用性を確認する。