近年, センサーで計測して集めたビッグデータを解析し, 収量を予測することで, 効率的に栽培管理するスマート農業が進められている. ハウス野菜栽培では見込まれる収量に基づいた販売計画作成などの観点より, 収量予測への需要
が高まっており, センサーを設置し収集したデータから機械学習により収量予測モデルの開発が行われている. しかしながら, 気温や日射量など多くの外的要因により定まる農作物の収量を予測するには, センサーデータの選別, データの前処理などを行い，対象圃場に適合させなければ精度の高いモデル開発はできない. そこで, 本研究では, 岩手県でトマトハウス栽培をしている企業との共同研究による, 実用的なトマトの収量予測モデルの開発と気候変動適用について述べる．