近年，植物の成長と環境情報との関係が明らかにされており，環境情報を用いた収量予測の研究が行われている．しかし，果菜類には着果周期特性による収量の周期変動が存在するため，環境情報のみでは考慮できず，ピーマンやナスといった着果周期特性が著しい農産物には予測が困難という問題点がある．そこで本研究では，予測日以前の収量データが着果周期の傾向を表すことに着目し，着果周期特性を考慮した収量予測手法を提案する．環境データと収量データの積算値や階差値などの経時特徴量を算出することで時系列情報を考慮し，機械学習を用いることで，高精度なピーマンの収量予測手法を検討する．