農業経営において深刻な問題となっている病害虫の発生について，被害を最小限に抑えるためには，迅速かつ適切な病害虫対策が必要である．そのため，これまでに，さまざまな病害虫発生に関する情報提供や発生シミュレーションシステムが作成されてきた．しかし，日本に数千種類存在すると言われている病害虫に対して適切な対策を行うには膨大なコストがかかる問題がある．そこで，本研究では，シミュレーションに必要な病害虫モデルを，気象情報と過去の病害虫発生履歴情報を使って，自動生成する方法を提案する．気温や湿度と病害虫の発生数や発生確率などの関係性を，機械学習の手法を用いて見つけ出し，シミュレーションとして実装する．さらに，生成された病害虫モデルは，その後の栽培実験と連動させることによって，より正確なシミュレーションを実現することが可能となる．本研究では，病害虫発生情報と気象情報から，初期段階の病害虫モデルを生成し，それをシミュレーションとして実装するまでの手法を解説する．
