JP2017086401A

JP2017086401A - 薬剤効果予測方法及び薬剤効果予測システム

Info

Publication number: JP2017086401A
Application number: JP2015219382A
Authority: JP
Inventors: 山口　一; Hajime Yamaguchi; 一山口; 容子山田; Yoko Yamada; 一之冨岡; Kazuyuki Tomioka
Original assignee: Shimizu Construction Co Ltd; Shimizu Corp
Current assignee: Shimizu Construction Co Ltd; Shimizu Corp
Priority date: 2015-11-09
Filing date: 2015-11-09
Publication date: 2017-05-25
Anticipated expiration: 2035-11-09
Also published as: JP6610937B2

Abstract

【課題】殺菌システムの効果を引き出せる空間設計が可能な薬剤効果予測方法の提供。【解決手段】複数の噴霧条件の下で、実空間における所定位置に試験菌を配する実設置工程（Ｓ１０２）と、実空間で所定の薬剤を噴霧し、所定位置における薬剤噴霧効果を試験菌に基づいて検証する検証工程（Ｓ１０３）とを繰り返す噴霧条件別検証効果取得工程（Ｓ１０５）と、所定位置での気流解析工程（Ｓ１０６）に基づいて、薬剤の濃度時間積分値を算出する濃度時間積分値算出工程（Ｓ１０７）と、複数の噴霧条件の下で、濃度時間積分値算出工程とを繰り返す噴霧条件別濃度時間積分値取得工程（Ｓ１０９）と、取得された噴霧条件別検証効果と、取得された噴霧条件別濃度時間積分値と、を対応することで、所定位置で薬剤が試験菌に対して有効に作用する最低の噴霧条件を取得する最低噴霧条件取得工程（Ｓ１１０）と、からなる薬剤効果予測方法。【選択図】図３

Description

本発明は、効果的に殺菌システムの設計や殺菌システムの効果を引き出せる空間設計が可能な薬剤効果予測方法及び薬剤効果予測システムに関する。

最近、新型インフルエンザやＳＡＲＳ等のパンデミックの発生やバイオテロに関し、ウイルスや真菌・細菌等の微生物対策が注目されている。また、医薬品や食品の生産施設では、微生物対策を含めた高い水準の施設内環境が求められている。

従来、医薬品工場の無菌製剤クリーンルーム等では、ホルマリンガスを用いた燻蒸処理が一般的であったが、発癌性の問題から、オゾンガスや過酸化水素を用いた除染システム等に置き換わってきた。

しかし、これらの薬剤は高濃度の溶液を使用するため、病院や食品工場等の施設では、より汎用性の高い塩素系薬剤の使用が一般的である。

上記の薬剤の殺菌効果を知るための指標として、無菌製剤クリーンルームなどでは、バイオロジカルインジケーター（ＢＩ）として乾燥状態の芽胞菌（１０⁶個）を用い、一定期間に全数のＢＩが死滅することがＩＳＯで定義されているが（非特許文献１参照）、通常の室空間における場合は明確な基準はない。

また、菌に対する薬剤の抑制指標としてＣｈｉｃｋ−Ｗａｔｓｏｎの法則を基にしたＣＴ値（濃度の時間積分値）（非特許文献２参照）があるが、対象室での一様拡散条件での評価が一般的で、詳細な検討は皆無であった。

したがって、殺菌効果を重視し、オーバースペックの殺菌システムの導入が一般的であった。
ISO 11138-1, Sterilization of health care products,Biological indicators , Part 1:General requirement,2006 福崎智司：次亜塩素酸ナトリウムを用いた洗浄・殺菌操作の理論と実際，調理食品と技術，第16巻，第1 号，pp.1-14，2010

室内空間における微生物対策の効果は、使用する薬剤や対象の微生物ばかりでなく、対象室の状況、空調条件や薬剤の散布条件等によって異なると考えられる。

したがって、事前に対象とする空間での殺菌効果が、詳細に予測できれば、省エネやコストの観点で無駄なく、適正な薬剤濃度と使用量及び適正な薬剤噴霧（ガス化）装置の選択、効果的に殺菌システムの設計や殺菌システムの効果を引き出せる空間設計が可能となる。

しかしながら、従来、薬剤による殺菌効果の詳細な予測手法ついては提案されておらず、問題であった。

この発明は、上記課題を解決するものであって、本発明に係る薬剤効果予測方法は、実空間における所定位置に試験菌を配する実設置工程と、前記実空間で所定の薬剤を噴霧し、前記所定位置における薬剤噴霧効果を前記試験菌に基づいて検証する検証工程と、複数の噴霧条件の下で、前記実設置工程と前記検証工程とを繰り返し、噴霧条件の相違による噴霧条件別検証効果を取得する噴霧条件別検証効果取得工程と、前記実空間に対応するシミュレーション空間における前記所定位置での気流を解析する気流解析工程と、前記気流解析工程に基づいて、前記薬剤の濃度時間積分値を算出する濃度時間積分値算出工程と、前記複数の噴霧条件の下で、前記気流解析工程と前記濃度時間積分値算出工程とを繰り返し、噴霧条件の相違による噴霧条件別濃度時間積分値を取得する噴霧条件別濃度時間積分値取得工程と、前記噴霧条件別検証効果取得工程で取得された噴霧条件別検証効果と、前記噴霧条件別濃度時間積分値取得工程で取得された噴霧条件別濃度時間積分値と、を対応することで、前記所定位置で前記薬剤が前記試験菌に対して有効に作用する最低の噴霧条件を取得する最低噴霧条件取得工程と、からなることを特徴とする。

また、本発明に係る薬剤効果予測方法は、異なる実空間、異なる所定位置、異なる試験菌、異なる薬剤を設定して、前記実設置工程と、前記検証工程と、前記噴霧条件別検証効果取得工程と、前記気流解析工程と、前記濃度時間積分値算出工程と、前記噴霧条件別濃度時間積分値取得工程と、前記最低噴霧条件取得工程と、を繰り返し、異なる実空間、異なる所定位置、異なる試験菌、異なる薬剤よる、最低の噴霧条件のデータベースを取得する最低噴霧条件データベースを取得する最低噴霧条件データベース取得工程を有する。

また、本発明に係る薬剤効果予測方法は、実空間、所定位置、試験菌、薬剤を設定する設定工程と、最低噴霧条件データベース取得工程で取得された最低噴霧条件データベースを参照して、前記設定工程で設定された実空間、所定位置、試験菌、薬剤に対応する、最低の噴霧条件を算出する最低噴霧条件算出工程を有する。

また、本発明に係る薬剤効果予測方法は、前記実設置工程では、実空間における複数の所定位置に試験菌を配することで、前記検証工程では、複数の所定位置における薬剤噴霧効果を前記試験菌に基づいて検証することを特徴とする。

また、本発明に係る薬剤効果予測システムは、前記のいずれかに記載の薬剤効果予測方法を実行することを特徴とする薬剤効果予測システムである。

本発明に係る薬剤効果予測方法及び薬剤効果予測システムは、前記所定位置で前記薬剤が前記試験菌に対して有効に作用する最低の噴霧条件を取得する最低噴霧条件取得工程を有しており、このような本発明に係る薬剤効果予測方法及び薬剤効果予測システムによれば、薬剤による殺菌効果の定量的な予測が可能となり、省エネやコストの観点で無駄なく（省エネ・適正コスト）、効果的に殺菌システムの設計や殺菌システムの効果を引き出せる空間設計が可能となる。

また、本発明に係る薬剤効果予測方法及び薬剤効果予測システムによれば、事前に効果的な殺菌システムや対象室の設計や室内の備品・什器の設置方法を提案できる。

また、本発明に係る薬剤効果予測方法及び薬剤効果予測システムによれば、今までのように、多量や高濃度の薬剤を使用することなく、適正な濃度、薬剤量で対応できる。

また、本発明に係る薬剤効果予測方法及び薬剤効果予測システムによれば、必要によっては、カビ等の他の微生物対策にも応用可能である。

本発明の実施形態に係る薬剤効果予測方法を実行し薬剤効果予測システムとして機能するコンピューターの一例を示す図である。本発明の実施形態に係る薬剤効果予測方法で対象とする空間の一例を示す図である。本発明の実施形態に係る薬剤効果予測方法で実行されるフローチャート（薬剤予測処理（１））の一例を示す図である。本発明の実施形態に係る薬剤効果予測方法の噴霧条件別検証効果取得工程で得られる噴霧条件別の検証効果を示す表の一例である。本発明の実施形態に係る薬剤効果予測方法の噴霧条件別濃度時間積分値取得工程で得られる噴霧条件別の濃度時間積分値を示す表の一例である。最低噴霧条件データベースのデータ構造を示す図である。本発明の実施形態に係る薬剤効果予測方法で実行されるフローチャート（薬剤予測処理（２））の一例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態を図面を参照しつつ説明する。図１は本発明の実施形態に係る薬剤効果予測方法を実行し薬剤効果予測システムとして機能するコンピューターの一例を示す図である。図１において、１０はシステムバス、１１はＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、１２はＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、１３はＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、１４は外部情報機器との通信を司る通信制御部、１５はキーボードコントローラなどの入力制御部、１６は出力制御部、１７は外部記憶装置制御部、１８はキーボード、ポインティングデバイス、マウスなどの入力機器からなる入力部、１９は印刷装置などの出力部、２０はＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）等の外部記憶装置、２１はグラフィック制御部、２２はディスプレイ装置をそれぞれ示している。

図１において、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１３内のプログラム用ＲＯＭ、或いは、大容量の外部記憶装置２０に記憶されたプログラム等に応じて、外部機器と通信することでデータを検索・取得したり、また、図形、イメージ、文字、表等が混在した出力データの処理を実行したり、更に、外部記憶装置２０に格納されているデータベースの管理を実行したり、などといった演算処理を行うものである。

また、ＣＰＵ１１は、システムバス１０に接続される各デバイスを統括的に制御する。ＲＯＭ１３内のプログラム用ＲＯＭあるいは外部記憶装置２０には、ＣＰＵ１１の制御用の基本プログラムであるオペレーティングシステムプログラム（以下ＯＳ）等が記憶されている。また、ＲＯＭ１３あるいは外部記憶装置２０には出力データ処理等を行う際に使用される各種データが記憶されている。メインメモリーであるＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。

入力制御部１５は、キーボードや不図示のポインティングデバイスからの入力部１８を制御する。また、出力制御部１６は、プリンタなどの出力部１９の出力制御を行う。

外部記憶装置制御部１７は、ブートプログラム、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザーファイル、編集ファイル、プリンタドライバ等を記憶するＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）や、或いはフロッピーディスク（ＦＤ）等の外部記憶装置２０へのアクセスを制御する。本発明の薬剤効果予測方法を実現するシステムプログラムは、上記のような外部記憶装置２０に記憶されている。また、グラフィック制御部２１は、ディスプレイ装置２２に表示する情報を描画処理するための構成である。

また、通信制御部１４は、ネットワークを介して、外部機器と通信を制御するものであり、これによりシステムが必要とするデータを、インターネットやイントラネット上の外部機器が保有するデータベースから取得したり、外部機器に情報を送信したりすることができるように構成される。

外部記憶装置２０には、ＣＰＵ１１の制御プログラムであるオペレーティングシステムプログラム（以下ＯＳ）以外に、本発明の薬剤効果予測システムをＣＰＵ１１上で動作させるシステムプログラム、及びこのシステムプログラムで用いるデータなどがインストールされ保存・記憶されている。

本発明の薬剤効果予測方法を実現するシステムプログラムで利用されるデータとしては、基本的には外部記憶装置２０に保存されていることが想定されているが、場合によっては、これらのデータを、通信制御部１４を介してインターネットやイントラネット上の外部機器から取得するように構成することも可能である。また、本発明の薬剤効果予測方法を実現するシステムプログラムで利用されるデータを、ＵＳＢメモリやＣＤ、ＤＶＤなどの各種メディアから取得するように構成することもできる。

次に、上記のようなシステム構成のコンピューターにより実行可能な本発明に係る薬剤効果予測方法について、以下説明する。

図２は本発明の実施形態に係る薬剤効果予測方法で対象とする空間の一例を示す図である。以下、図２を参照して、本発明に係る薬剤効果予測方法の概略について説明する。

（Ａ）まず、本発明に係る薬剤効果予測方法においては、実際の空間５０において、超音波噴霧装置７０から実際に薬剤を噴霧して、バイオロジカルインジケーター（ＢＩ）８０が設置されている所定位置における試験菌の死滅状況を把握する。本実施形態で用いる超音波噴霧装置７０は、噴霧装置の一例であって、超音波以外の他の原理を用いた噴霧装置、ガス化装置を用いてもよい。

ここで、空間５０には、例えば、テーブル６０などの什器が設置されていたとしても構わない。また、図２は、バイオロジカルインジケーター（ＢＩ）８０の設置位置の一例を示しているに過ぎず、任意とすることができる。図２の例では、空間５０に５つのバイオロジカルインジケーター（ＢＩ）８０を設置する例を示している。通常、室内の薬剤濃度は必ずしも一様（均等）になるとは限らず、各バイオロジカルインジケーターの位置ごとに異なった濃度となることが多い。このように複数個のバイオロジカルインジケーター（ＢＩ）８０を設置しておくと、一度の実証試験で複数の条件のデータを取得することができ、効率よく薬剤効果予測を行うことが可能となる。

（Ｂ）さらに、実際の空間５０に対応するシミュレーション空間におけるバイオロジカルインジケーター（ＢＩ）８０が設置されている所定位置での気流を解析する。この気流解析においては、テーブル６０などの什器の影響なども考慮すると共に、空調（不図示）が設置されていれば、その影響なども考慮する。さらに、気流解析に基づいて、薬剤の濃度時間積分値（ＣＩ値）を算出する。

そして、複数の噴霧条件下で、前記（Ａ）と（Ｂ）について実施し、バイオロジカルインジケーター（ＢＩ）８０が設置されている所定位置で薬剤が試験菌に対して有効に作用する最低の噴霧条件を取得するようにする。

さらに、異なる空間５０、異なる所定位置（バイオロジカルインジケーター（ＢＩ）８０の設置位置）、異なる試験菌、異なる薬剤を選択して、薬剤が試験菌に対して有効に作用するデータをデータベース化して、これを活用して、殺菌システムの設計や殺菌システムの効果を引き出せる空間設計を行うようにする。

以下、本発明に係る薬剤効果予測方法の詳細について、フローチャートに基づいて説明する。図３は本発明の実施形態に係る薬剤効果予測方法で実行されるフローチャート（薬剤予測処理（１））の一例を示す図である。

図１のフローチャートにおいて、ステップＳ１００で処理が開始されると、ステップＳ１０１に進んで、実際の空間（形状、寸法など）、所定位置（バイオロジカルインジケーター（ＢＩ）８０の設置位置）、試験菌（菌の種別；黄色ブドウ球菌、大腸菌など）、薬剤（薬剤の種別；次亜塩素酸水、微酸性電解水など）の設定を行う。

続く、ステップＳ１０２では、実空間で、設定された所定位置にバイオロジカルインジケーター（ＢＩ）８０の設置を行う。

なお、ここで、実空間としては、実際上の空間そのものの他に、実空間を模擬した実証空間なども含まれる。

続く、ステップＳ１０３では、実空間で設定された薬剤を噴霧し、前記所定位置における薬剤噴霧効果を試験菌に基づいて検証する。ここで、検証とは、薬剤の噴霧後に、取り出した試験菌を、例えばTSA（TRYPCASE SOY AGAR）培地で培養し、残存するコロニー数をカウントするなどして、薬剤噴霧効果を定量化する作業のことを言う。

続いて、ステップＳ１０４では、予定していた全ての噴霧条件での噴霧が完了したか否かを判定する。（なお、本例では２００ｐｐｍｗ，１００ｐｐｍｗ，５０ｐｐｍｗ，２５ｐｐｍｗ，１２．５ｐｐｍｗおよび５ｐｐｍｗの６噴霧条件の場合で説明する。）
ステップＳ１０４における判定がＮＯであれば、Ｓ１１３で噴霧条件を変更し、再びステップＳ１０２に戻る。一方、ステップＳ１０４における判定がＹＥＳであれば、ステップＳ１０５に進み、噴霧条件の相違による噴霧条件別検証効果を取得する。

図４は本発明の実施形態に係る薬剤効果予測方法の噴霧条件別検証効果取得工程（ステップＳ１０５）で得られる噴霧条件別検証効果を示す表の一例である。本例では、本例では噴霧条件が２００ｐｐｍｗ，１００ｐｐｍｗ，５０ｐｐｍｗのとき、試験菌が完全に死滅したことを示している。

続いて、ステップＳ１０６では、前記の実空間に対応するシミュレーション空間における前記所定位置での気流を解析する。ここで、このような気流解析では、空間の形状や空調（不図示）などの影響も加味する。

なお、本実施形態では、ステップＳ１０６におけるＣＦＤ（ＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＦｌｕｉｄＤｙｎａｍｉｃｓ；解析には、流体解析ソフトウェアのＦｌｏｗＤｅｓｉｇｎｅｒを使用した。乱流モデルには、高レイノルズ数型ｋ−εモデルを用い、壁表面の境界条件には、一般化対数則を用いた。

続く、ステップＳ１０７では、ステップＳ１０６の結果に基づいて、前記薬剤の濃度時間積分値（ＣＴ値）を算出する。

続く、ステップＳ１０８では、予定していた全ての噴霧条件での噴霧シミュレーションが完了したか否かを判定する。（実空間の場合と同様、２００ｐｐｍｗ，１００ｐｐｍｗ，５０ｐｐｍｗ，２５ｐｐｍｗ，１２．５ｐｐｍｗおよび５ｐｐｍｗの６噴霧条件。）
ステップＳ１０８における判定がＮＯであれば、Ｓ１１４で噴霧条件を変更し、再びステップＳ１０６に戻る。一方、ステップＳ１０８における判定がＹＥＳであれば、ステップＳ１０９に進み、噴霧条件の相違による噴霧条件別濃度時間積分値を取得する。図５は本発明の実施形態に係る薬剤効果予測方法の噴霧条件別濃度時間積分値取得工程（ステップＳ１０９）で得られる噴霧条件別の濃度時間積分値を示す表の一例である。

続く、ステップＳ１１０では、前記噴霧条件別検証効果取得工程（ステップＳ１０５）で取得された噴霧条件別検証効果と、前記噴霧条件別濃度時間積分値取得工程（ステップＳ１０９）で取得された噴霧条件別濃度時間積分値と、を対応することで、前記所定位置で前記薬剤が前記試験菌に対して有効に作用する最低の噴霧条件を取得する。具体的には、図４の表と、図５の表とをつき合わせることで、最低噴霧条件が５０ｐｐｍｗであり、そのときのＣＴ値が１４．１であることを取得する。なお、試験菌は黄色ブドウ球菌であり、薬剤は次亜塩素酸水である。

なお、更により詳細なＣＴ値が必要な場合は、５０ｐｐｍｗと２５ｐｐｍｗ（図４参照）の間の値のデータを取得し、同様のステップで求めることも可能である。

続くステップＳ１１１では、外部記憶装置２０などに設けられる最低噴霧条件データベースに、これまでの工程で得られた結果を記憶する。図６はこのような最低噴霧条件データベースのデータ構造を示す図である。

このようなデータベースでは、どのような実空間における、どの所定位置で、何の試験菌を配し、何の薬剤を噴霧したときの、最低の噴霧条件（ＣＴ値を含む）がどの程度であるか、が記述されることとなる。

続く、ステップＳ１１２では、予定していた全ての設定について完了したか否かが判定される。ステップＳ１１２における判定がＮＯであれば、次の設定を行うべく、ステップＳ１１５に進み、さらにステップＳ１０１に戻る。

ステップＳ１１２における判定がＹＥＳであれば、ステップＳ１１６に進み、処理を終了する。

次に、以上のようにして構築される最低噴霧条件データベースに基づいて、最低噴霧条件を算出する処理について説明する。図７は本発明の実施形態に係る薬剤効果予測方法で実行されるフローチャート（薬剤予測処理（２））の一例を示す図である。

ステップＳ２００で、薬剤効果予測処理（２）が開始されると、続いて、ステップＳ２０１では、仮想的に実空間、所定位置、試験菌、薬剤の設定を行う。

続く、ステップＳ２０２では、最低噴霧条件データベースが参照され、ステップＳ２０１で設定された空間、所定位置、試験菌、薬剤と同じか、又は類似するケースが引用され、ステップＳ２０３では、引用されたケースに基づいて、最低噴霧条件（ＣＴ値を含む）の算出が行われる。

続く、ステップＳ２０４では、最低噴霧条件（ＣＴ値を含む）の算出結果を、出力部１９などにより出力して、続いて、ステップＳ２０５に進み、薬剤効果予測処理（２）を終了する。

仮想的な空間、所定位置、試験菌、薬剤の設定を種々変更して、薬剤効果予測処理（２）を行えば、様々な条件でのシミュレーションを行うことが可能となる。

以上のような本発明に係る薬剤効果予測方法及び薬剤効果予測システムは、前記所定位置で前記薬剤が前記試験菌に対して有効に作用する最低の噴霧条件を取得する最低噴霧条件取得工程を有しており、このような本発明に係る薬剤効果予測方法及び薬剤効果予測システムによれば、薬剤による殺菌効果の定量的な予測が可能となり、省エネやコストの観点で無駄なく（省エネ・適正コスト）、効果的に殺菌システムの設計や殺菌システムの効果を引き出せる空間設計が可能となる。

１０・・・システムバス
１１・・・ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）
１２・・・ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）
１３・・・ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）
１４・・・通信制御部
１５・・・入力制御部
１６・・・出力制御部
１７・・・外部記憶装置制御部
１８・・・入力部
１９・・・出力部
２０・・・外部記憶装置
２１・・・インターフェイス部
２１・・・グラフィック制御部
２２・・・ディスプレイ装置
５０・・・空間
６０・・・テーブル
７０・・・超音波噴霧装置
８０・・・バイオロジカルインジケーター（ＢＩ）

Claims

実空間における所定位置に試験菌を配する実設置工程と、
前記実空間で所定の薬剤を噴霧し、前記所定位置における薬剤噴霧効果を前記試験菌に基づいて検証する検証工程と、
複数の噴霧条件の下で、前記実設置工程と前記検証工程とを繰り返し、噴霧条件の相違による噴霧条件別検証効果を取得する噴霧条件別検証効果取得工程と、
前記実空間に対応するシミュレーション空間における前記所定位置での気流を解析する気流解析工程と、
前記気流解析工程に基づいて、前記薬剤の濃度時間積分値を算出する濃度時間積分値算出工程と、
前記複数の噴霧条件の下で、前記気流解析工程と前記濃度時間積分値算出工程とを繰り返し、噴霧条件の相違による噴霧条件別濃度時間積分値を取得する噴霧条件別濃度時間積分値取得工程と、
前記噴霧条件別検証効果取得工程で取得された噴霧条件別検証効果と、前記噴霧条件別濃度時間積分値取得工程で取得された噴霧条件別濃度時間積分値と、を対応することで、前記所定位置で前記薬剤が前記試験菌に対して有効に作用する最低の噴霧条件を取得する最低噴霧条件取得工程と、
からなることを特徴とする薬剤効果予測方法。
異なる実空間、異なる所定位置、異なる試験菌、異なる薬剤を設定して、
前記実設置工程と、前記検証工程と、前記噴霧条件別検証効果取得工程と、前記気流解析工程と、前記濃度時間積分値算出工程と、前記噴霧条件別濃度時間積分値取得工程と、前記最低噴霧条件取得工程と、を繰り返し、
異なる実空間、異なる所定位置、異なる試験菌、異なる薬剤よる、最低の噴霧条件のデータベースを取得する最低噴霧条件データベースを取得する最低噴霧条件データベース取得工程を有する請求項１に記載の薬剤効果予測方法。
実空間、所定位置、試験菌、薬剤を設定する設定工程と、
最低噴霧条件データベース取得工程で取得された最低噴霧条件データベースを参照して、前記設定工程で設定された実空間、所定位置、試験菌、薬剤に対応する、最低の噴霧条件を算出する最低噴霧条件算出工程を有する請求項２に記載の薬剤効果予測方法。
前記実設置工程では、実空間における複数の所定位置に試験菌を配することで、
前記検証工程では、複数の所定位置における薬剤噴霧効果を前記試験菌に基づいて検証することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の薬剤効果予測方法。
請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の薬剤効果予測方法を実行することを特徴とする薬剤効果予測システム。