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本研究の目的は，栽培現場における農業ビッグデータ（気象，土壌，生育データ）とトマトの機能性成分含量の関連性を解明することによって，機能性成分含量を高めるための条件や予測技術を明らかにすることである.このために，本年度は，実験1）実際の栽培現場における農業データの取得の継続および機能性成分含量予測モデルの作成，2）実験室レベルでの光環境がアスコルビン酸含量に及ぼす影響の解明について行った．
実験1においては，これまでに得た農家圃場下における気象データ（気温，光強度，日照時間，湿度，CO2濃度，飽差），栽培期間中2週間毎の生育データ（光合成活性，蒸散速度，葉色，葉長・葉幅，開花位置など），品質データ（果重，果色，糖度，酸度）を用いてトマトの機能性成分含量（ビタミンC，ポリフェノール）および活性酸素を消去する能力を示す抗酸化活性の予測モデルの作成を行った．この結果，１）収穫7～14日前の環境データ（早朝の湿度の平均値など），収穫時の糖度，果重を用いることで，抗酸化活性を精度高く予測できること，2）収穫14～21日前の環境データ（夜間気温の平均値，夕方のCO2濃度の平均値），収穫時の果色，糖度，果重を用いることで，ポリフェノール含量が中程度の精度で予測できること，3）ビタミンCについては精度の高い予測モデルが得られず，使用データの精査などがさらに必要であることが明らかに出来た．これらについては現在論文投稿中である．
実験2においては，これまでの実験で，in vitro培養トマト実験系において光質（光強度や青色光照射）によってビタミンC含量が上昇することが明らかにできたことから，実際の栽培環境下においても果実への光強度を変えて検討し，実際の栽培環境下においても同様な結果であることを明らかにした．in vitro培養トマト実験系における結果は，園芸学の国際的な雑誌に論文を発表した．
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