近年，農業分野において栽培方法の最適化に機械学習を用いた研究が行われている．その中でも，農作物のような複雑なモデルに対して強化学習を適用する研究がある．しかしながら，栽培期間が長いため，収穫までを考慮した手法は明らかにされていない．農作物は定植前と後など成長段階によって栽培方法が異なるため，収穫までの全期間を同一手法で最適化することには限界があると考えられる．本研究では，栽培期間を定植前と後に分け，各期間で異なるニューラルネットワークによるQ学習を併用することにより，収穫までの栽培方法最適化に向けた手法を提案する．本手法を用いて実際に小松菜を育てることで栽培可能かどうか手法の評価を行う．