JP2017211833A - 情報提供システム、方法およびプログラム - Google Patents

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Abstract

【課題】飲食店でよく売れている料理に適した農産物を育成するために有用な情報を、その農産物の生産者に提供できることができる情報提供システムを提供する。【解決手段】情報取得手段72は、飲食店での売れ筋の料理の情報を取得する。決定手段73は、その料理に適した農産物の品種、および、その農産物の育成に関する技術情報である営農情報を決定する。情報提供手段74は、品種および営農情報を、農産物の生産者の端末に提供する。【選択図】図18

Description

本発明は、農産物の生産者に営農情報を提供する情報提供システム、情報提供方法および情報提供プログラムに関する。
農産物の生産者等に関わる種々の技術が提案されている。
特許文献1には、農産物の購入者からの希望出荷量を農産物の生産者に伝達するシステムが記載されている。
特許文献2には、生産農家と購入業者が農業関連商品の価格等の条件を出し合い、条件が一致した場合に契約を順次成立させていくことが記載されている。
特許文献3には、環境保全型方法であることの認定条件を満たす生産物に対し、所定の認定コードを付与するとともに、その生産物の提供にあたり、その認定コードを入力することで、その認定コードに対応して記憶された生産物に関する情報を消費者に通知する流通方法が記載されている。
特許文献4には、生産圃場を画面上で認知できるようにするシステムが記載されている。
特許文献5には、家庭菜園運営会社が家庭菜園契約者に対して、その家庭菜園からの収穫物を共通のブランド名で販売することを目的とし、統一された肥料や土壌の使用方法、統一された栽培管理方法等を提供するためのシステムが記載されている。
特許文献6には、消費者の希望に合致した農産物を生産している会員農家を検索し、紹介する機能を有するサーバが記載されている。
特許文献7には、指導員による生産者への営農指導を支援するための装置が記載されている。特許文献7に記載の装置は、農地状況データと通知文ルールとを取得し、農地状況データを通知文ルールに照合し、適用条件を満たす通知文が存在しているか否かを判定する。特許文献7に記載の装置は、適用条件を満たす通知文が存在する場合、その通知文を指導員の端末に送信する。
特許文献8には、消費者であるオーナー会員が端末を介して援農者に自由に指示を与えることが記載されている。
特許文献9には、農園芸用組成物を果実に散布することによって、追熟を促進することが記載されている。また、追熟の促進の例として、グルタミン酸等のアミノ酸含有量の増加が挙げられている。
特開平11−175609号公報 特開2001−243556号公報 特開2001−344657号公報 特開2001−117999号公報 特開2006−120104号公報 特開2005−100130号公報 国際公開WO2015/182378号 特開2010−176518号公報 国際公開WO2015/129841号
飲食店でよく売れている料理に適した農産物を育成するために有用な情報を、その農産物の生産者に提供できることが好ましい。
しかし、上記の特許文献1〜9に記載されたいずれの技術においても、そのような有用な情報を農産物の生産者に提供できることはできない。
そこで、本発明は、飲食店でよく売れている料理に適した農産物を育成するために有用な情報を、その農産物の生産者に提供できることができる情報提供システム、情報提供方法および情報提供プログラムを提供することを目的とする。
本発明による情報提供システムは、飲食店での売れ筋の料理の情報を取得する情報取得手段と、その料理に適した農産物の品種、および、その農産物の育成に関する技術情報である営農情報を決定する決定手段と、品種および営農情報を、農産物の生産者の端末に提供する情報提供手段とを備えることを特徴とする。
また、本発明による情報提供方法は、飲食店での売れ筋の料理の情報を取得し、その料理に適した農産物の品種、および、その農産物の育成に関する技術情報である営農情報を決定し、品種および営農情報を、農産物の生産者の端末に提供することを特徴とする。
また、本発明による情報提供プログラムは、コンピュータに、飲食店での売れ筋の料理の情報を取得する情報取得処理、その料理に適した農産物の品種、および、その農産物の育成に関する技術情報である営農情報を決定する決定処理、および、品種および営農情報を、農産物の生産者の端末に提供する情報提供処理を実行させることを特徴とする。
本発明によれば、飲食店でよく売れている料理に適した農産物を育成するために有用な情報を、その農産物の生産者に提供できることができる。
本発明の情報提供システムと、情報提供システムに接続される端末の例を示す模式図である。 情報提供サーバの構成例を示すブロック図である。 第1DB(データベース)の例を示す模式図である。 第2DBの例を示す模式図である。 第3DBの例を示す模式図である。 本発明の第1の実施形態における情報提供サーバの処理経過の例を示すフローチャートである。 情報提供部が生産者端末に提供する情報を示すWebページの例を示す模式図である。 第1の実施形態の変形例における情報提供サーバを示すブロック図である。 第4DBの例を示す模式図である。 第5DBの例を示す模式図である。 本発明の第1の実施形態の変形例における情報提供サーバの処理経過の例を示すフローチャートである。 本発明の第2の実施形態の情報提供システムの例を示すブロック図である。 第6DBの例を示す模式図である。 本発明の第2の実施形態における情報提供システムの処理経過の例を示すフローチャートである。 第2の実施形態の変形例における情報提供サーバを示すブロック図である。 本発明の第3の実施形態の情報提供システムの例を示すブロック図である。 本発明の第3の実施形態における情報提供サーバの処理経過の例を示すフローチャートである。 本発明の情報提供システムの概要を示すブロック図である。
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
実施形態1.
図1は、本発明の情報提供システムと、情報提供システムに接続される端末の例を示す模式図である。第1の実施形態では、情報提供システムが、サーバ装置によって実現される場合を例にして説明する。以下、このサーバ装置を、情報提供サーバと記す。なお、後述の第2の実施形態に示すように、情報提供システムは、情報提供サーバ1以外の構成要素(例えば、第2の実施形態で示すセンサ32)を備えていてもよい。
情報提供サーバ1は、例えば、インターネット等の通信ネットワーク10を介して、飲食店によって管理される端末(以下、店舗端末と記す。)11と、農産物の生産者によって管理される端末(以下、生産者端末と記す。)12とに接続される。図1では、店舗端末11および生産者端末12を1台ずつ図示しているが、飲食店および生産者がそれぞれ、複数存在し、店舗端末11および生産者端末12がそれぞれ、複数存在していてもよい。
店舗端末11は、例えば、パーソナルコンピュータやスマートフォン等の情報端末装置である。同様に、生産者端末12も、例えば、パーソナルコンピュータやスマートフォン等の情報端末装置である。
情報提供サーバ1は、店舗端末11から、その店舗端末11を管理する飲食店で売れ筋の料理の情報を取得する。情報提供サーバ1は、その料理に適した農産物の品種、および、その農産物の育成に関する技術情報である営農情報を決定し、その品種や営農情報等を生産者端末12に提供する。情報提供サーバ1が、生産者端末12に提供する情報は、品種や営農情報に限定されない。本実施形態では、情報提供サーバ1が、売れ筋の料理に適した農産物の品種および特性、並びに、営農情報を決定し、その品種、特性および営農情報を生産者端末12に提供する場合を例にして説明する。なお、売れ筋の料理とは、料理を提供する飲食店がよく売れていると判断した料理である。
以下の説明では、農産物が米である場合を例にして説明するが、本発明に適用される農産物は米に限定されない。例えば、後述するように、本発明に野菜が適用されてもよい。
図2は、情報提供サーバ1の構成例を示すブロック図である。情報提供サーバ1は、情報取得部2と、決定部3と、情報提供部4と、記憶部5とを備える。
情報取得部2は、通信ネットワーク10を介して、店舗端末11から、その店舗端末11を管理する飲食店で売れ筋の料理の情報を取得する。
決定部3は、その料理に適した米の品種および特性、並びに、その品種の米に関する営農情報を決定する。
本実施形態では、決定部3が、売れ筋の料理の情報に基づいて、その料理に適した米の特徴を決定し、さらに、その米の特徴に基づいて、その料理に適した米の品種および特性を決定し、さらに、その品種および特性に基づいて、営農情報を決定する場合を例にして説明する。
記憶部5は、決定部3が料理に適した米の特徴、料理に適した米の品種および特性、および、営農情報を決定する際に参照する情報をデータベース(以下、DBと記す。)として記憶する記憶装置である。本実施形態では、記憶部5が、第1DB6と、第2DB7と、第3DB8とを記憶する場合を例にして説明する。
図3は、第1DB6の例を示す模式図である。第1DB6は、料理と、その料理に適した米の特徴とを対応付けたレコードを含む。例えば、図3に例示する1番目のレコードは、「料理A」に適する米の特徴として、「魚料理に適した柔らかくて甘い米」という特徴を示している。
図4は、第2DB7の例を示す模式図である。第2DB7は、米の特徴と、その特徴が得られる米の品種および特性とを対応付けたレコードを含む。本実施形態では、米の硬さおよび粘りを米の特性として用いる場合を例にして説明する。ただし、米の硬さや粘り以外の事項を米の特性として用いてもよい。また、米の硬さは、米のアミロース含有量で表すことができ、米の粘りは米のアミロペクチン含有量で表すことができる。以下、米の硬さを、米のアミロース含有量で表し、米の粘りをアミロペクチン含有量で表す場合を例にして説明する。図4に示す各レコードでは、米の特徴に、米の品種、米の硬さ(アミロース含有量)および米の粘り(アミロペクチン含有量)とが対応付けられている。硬さおよび粘りは、米の特性である。図4に例示する1番目のレコードは、品種“P”の米で、アミロース含有量をa%とし、アミロペクチン含有量をb%とすれば、「魚料理に適した柔らかくて甘い米」という特徴を有する米が得られることを示している。
図5は、第3DB8の例を示す模式図である。第3DB8は、米の品種および特性と、その品種の米であってその特性を有する米の育成に適した営農情報とを対応付けたレコードを含む。本実施形態では、気象条件を営農情報とする場合を例にして説明するが、営農情報は、気象条件以外の情報であってもよい。また、本実施形態では、米の育成に適した気象条件として、日射量、雨量、温度に関する情報を、情報提供サーバ1が生産者端末12に提供する場合を例示する。ただし、日射量、雨量、温度以外の項目を、情報提供サーバ1が生産者端末12に提供してもよい。日射量は、例えば、収穫時期までの日射量の積算値である。雨量は、例えば、収穫時期までの雨量の積算値である。温度は、例えば、収穫時期までの温度の平均値である。ただし、上記とは異なる態様で、日射量、雨量、温度を表してもよい。図5に例示する1番目のレコードは、アミロース含有量がa%であり、アミロペクチン含有量がb%である品種“P”の米を生産するには、日射量が“e”であり、雨量が“f”であり、温度が“g”であることが好ましいことを示している。
本実施形態では、第1DB6、第2DB7および第3DB8が予め作成され、記憶部5に記憶されているものとする。
決定部3は、第1DB6、第2DB7および第3DB8を参照して、順次、売れ筋の料理に適した米の特徴、米の品種および特性、営農情報を決定する。
情報提供部4は、決定部3が決定した米の品種、特性、および営農情報を生産者端末12に、通信ネットワーク10を介して提供する。
情報取得部2、決定部3および情報提供部4は、例えば、情報提供プログラムに従って動作するコンピュータのCPUによって実現される。この場合、CPUは、例えば、コンピュータのプログラム記憶装置(図示略)等のプログラム記録媒体から情報提供プログラムを読み込み、その情報提供プログラムに従って、情報取得部2、決定部3および情報提供部4として動作すればよい。また、情報取得部2、決定部3および情報提供部4が別々のハードウェアによって実現されていてもよい。この点は、後述の各実施形態においても同様である。
また、情報提供サーバ1は、2つ以上の物理的に分離した装置が有線または無線で接続されている構成であってもよい。この点は、後述の各実施形態においても同様である。
次に、処理経過について説明する。図6は、本発明の第1の実施形態における情報提供サーバ1の処理経過の例を示すフローチャートである。以下では、記憶部5が、図3に例示する第1DB6と、図4に例示する第2DB7と、図5に例示する第3DB8とを記憶している場合を例にして説明する。
情報取得部2は、通信ネットワーク10を介して、店舗端末11から、その店舗端末11を管理する飲食店で売れ筋の料理の情報を取得する(ステップS1)。具体的には、店舗端末11の管理者の操作に応じて店舗端末11が情報提供サーバ1に送信した売れ筋の料理の情報を、情報取得部2は受信する。
例えば、情報取得部2は、店舗端末11からの要求に応じて、売れ筋の料理の情報を入力するためのGUI(Graphical User Interface)を含むWebページの画面情報を店舗端末11に送信する。店舗端末11は、受信した画面情報に基づいて、そのWebページを表示する。店舗端末11の管理者がそのWebページに売れ筋の料理の情報を入力し、その情報を送信する操作を行うと、店舗端末11は、情報提供サーバ1に売れ筋の料理の情報を送信する。情報取得部2は、その情報を受信することによって、飲食店で売れ筋の料理の情報を取得すればよい。
ただし、情報取得部2が飲食店で売れ筋の料理の情報を取得する態様は、上記の例に限定されない。
ステップS1の次に、決定部3は、第1DB6を参照し、ステップS1で情報取得部2が取得した情報が示す売れ筋の料理に適した米の特徴を決定する(ステップS2)。ステップS2において、決定部3は、売れ筋の料理に対応する米の特徴を第1DB6から検索することによって、その売れ筋の料理に適した米の特徴を決定する。
例えば、ステップS1で情報取得部2が取得した情報が、売れ筋の料理として、「料理A」を示していたとする。すると、決定部3は、「料理A」に対応する米の特徴を第1DB6(図3参照)から検索し、「魚料理に適した柔らかく甘い米」という米の特徴を決定する。
次に、決定部3は、第2DB7を参照し、ステップS2で決定した米の特徴が得られる米の品種、硬さ、粘りを決定する(ステップS3)。ステップS3において、決定部3は、ステップS2で決定した米の特徴に対応する米の品種、硬さ、粘りを第2DB7から検索することによって、米の品種、硬さ、粘りを決定する。既に説明したように、米の硬さをアミロース含有量で表し、米の粘りをアミロペクチン含有量で表す。
例えば、上記のように、ステップS2で、決定部3が「魚料理に適した柔らかく甘い米」という米の特徴を決定したとする。この場合、決定部3は、その米の特徴に対応する米の品種、硬さ(アミロース含有量)、粘り(アミロペクチン含有量)を、第2DB7(図4参照)から検索し、品種、アミロース含有量、アミロペクチン含有量をそれぞれ“P”、“a%”,“b%”と決定する。
次に、決定部3は、第3DB8を参照し、ステップS3で決定した品種の米であって、ステップS3で決定した硬さ、粘りを有する米の育成に適した気象条件を決定する(ステップS4)。ステップS4において、決定部3は、ステップS3で決定した米の品種、硬さ(アミロース含有量)、粘り(アミロペクチン含有量)の組み合わせに対応する気象条件(本実施形態では、日射量、雨量および気温)を第3DB8から検索することによって、気象条件を決定する。
例えば、上記のように、ステップS3で、品種“P”、アミロース含有量“a%”、アミロペクチン含有量“b%”が決定されたとする。この場合、決定部3は、品種“P”、アミロース含有量“a%”、アミロペクチン含有量“b%”の組み合わせに対応する日射量、雨量、気温を第3DB8(図5参照)から検索し、日射量“e”、雨量“f”、温度“g”と決定する。
次に、情報提供部4は、ステップS3で決定された米の品種、硬さ(アミロース含有量)、粘り(アミロペクチン含有量)と、ステップS4で決定された気象条件(日射量、雨量、温度)とを、生産者端末12に提供する(ステップS5)。
ステップS5では、情報提供部4は、例えば、生産者端末12からの要求に応じて、ステップS3で決定された米の品種、硬さ(アミロース含有量)、粘り(アミロペクチン含有量)と、ステップS4で決定された気象条件(日射量、雨量、温度)とを示すWebページの画面情報を生産者端末12に送信すればよい。
生産者端末12は、受信した画像情報に基づいてWebページを表示する。図7は、情報提供部4が生産者端末12に提供する情報を示すWebページの例を示す模式図である。なお、図7は例示であり、情報提供部4は、他の表示態様のWebページの画像情報を生産者端末12に送信してもよい。
また、ステップS5で情報提供部4が生産者端末12に情報を提供する態様は、上記の例に限定されない。
決定部3がステップS4で決定する気象条件は、飲食店で売れ筋の料理に適した品種の米であって、その料理に適した硬さ、粘りを有する米の育成に有用な営農情報である。そして、情報提供部4は、その営農情報を生産者端末12に提供する。従って、本実施形態によれば、飲食店でよく売れている料理に適した米を育成するために有用な情報を、米の生産者に提供することができる。
その結果、米の生産者は、飲食店でよく売れている料理に適した米を育成しやすくなる。
なお、ステップS5において、情報提供部4は生産者端末12に対して米の特性については提供せずに、米の品種と、気象条件(営農情報)とを生産者端末12に提供してもよい。
また、ステップS1において、店舗端末11の管理者の操作に応じて店舗端末11が情報提供サーバ1に送信した売れ筋の料理の情報を、情報取得部2が受信する。この場合、情報取得部2が売れ筋の料理の情報を取得するタイミングは、店舗端末11を管理する飲食店に依存する。飲食店は、例えば、定期的に(例えば、3か月毎、1か月毎等)、あるいは、適宜、その飲食店における売れ筋の料理の情報を店舗端末11から情報提供サーバ1に送信してもよい。そして、情報提供サーバ1は、情報取得部2が売れ筋の料理の情報を取得する毎に、ステップS2以降の処理を実行すればよい。この結果、生産者は、種々の時期における売れ筋の料理に適した米の品種、特性、営農情報を閲覧することができる。生産者は、その生産者が育成しようとする品種の米に応じて、利用する営農情報を選択すればよい。例えば、2月末に、生産者が、米の品種および特性の情報並びに営農情報の提供を受けたとする。その米の品種は、その生産者が育成しようとしている米の品種でなかったとする。その場合、生産者は、2月末に提供された情報を活用しなくてよい。その後、3月末に、再度、生産者が、米の品種および特性の情報並びに営農情報の提供を受けたとする。その米の品種は、その生産者が育成しようとしている米の品種と合致していたとする。その場合、生産者は、3月末に提供された営農情報を活用してもよい。
次に、第1の実施形態の変形例として、野菜(以下に示す例では、トマトとする。)の生産者の生産者端末12に営農情報を提供する情報提供サーバについて説明する。図8は、第1の実施形態の変形例における情報提供サーバを示すブロック図である。なお、図8に示す各要素には、図2に示す符号と同一の符号を付している。また、ここでは、生産者端末12は、トマトの生産者によって管理されているものとする。
図8に示す情報取得部2および情報提供部4は、第1の実施形態における情報取得部2および情報提供部4と同様である。
以下では、決定部3が、売れ筋の料理の情報に基づいて、その料理に適したトマトの品種および特性を決定し、さらに、その品種および特性に基づいて、営農情報を決定する場合を例にして説明する。
記憶部5は、料理に適したトマトの品種および特性、および、営農情報を決定する際に参照する情報をDBとして記憶する。以下、記憶部5が、第4DB21と、第5DB22とを記憶する場合を例にして説明する。
図9は、第4DB21の例を示す模式図である。第4DB21は、料理と、その料理に適したトマトの品種および特性とを対応付けたレコードを含む。図9に示すグルタミン酸含有量およびイソシン酸含有量は、トマトの特性である。例えば、図9に例示する1番目のレコードは、「料理C」には、品種“R”のトマトであって、グルタミン酸含有量、イソシン酸含有量がそれぞれ、a%、b%のトマトが適していることを表している。
図10は、第5DB22の例を示す模式図である。第5DB22は、トマトの品種および特性と、その品種のトマトであってその特性を有する米の育成に適した営農情報とを対応付けたレコードを含む。図10に示す営農情報は、図5に示す営農情報と同様に日射量、雨量および温度という気象条件であり、日射量、雨量および温度については、既に説明したのでここでは説明を省略する。図10に示す1番目のレコードは、グルタミン酸含有量がa%であり、イソシン酸含有量がb%である品種“R”のトマトを生産するには、日射量が“e”であり、雨量が“f”であり、温度が“g”であることが好ましいことを示している。
図11は、本発明の第1の実施形態の変形例における情報提供サーバ1の処理経過の例を示すフローチャートである。以下では、記憶部5が、図9に例示する第4DB21と、図10に例示する第5DB22とを記憶している場合を例にして説明する。
情報取得部2は、通信ネットワーク10を介して、店舗端末11から、その店舗端末11を管理する飲食店で売れ筋の料理の情報を取得する(ステップS11)。ステップS11の動作は、ステップS1(図6参照)の動作と同様である。
次に、決定部3は、第4DB21を参照し、ステップS11で情報取得部2が取得した情報が示す売れ筋の料理に適したトマトの品種および特性を決定する(ステップS12)。ステップS12において、決定部3は、売れ筋の料理に対応するトマトの品種および特性を第4DB21から検索することによって、トマトの品種および特性を決定する。
例えば、売れ筋の料理が「料理C」であるとする。この場合、決定部3は、「料理C」に対応するトマトの品種および特性(本例では、グルタミン酸含有量およびイソシン酸含有量)を第4DB21(図9参照)から検索し、トマトの品種、グルタミン酸含有量、イソシン酸含有量をそれぞれ“R”,“a%”,“b%”と決定する。
次に、決定部3は、第5DB22を参照し、ステップS12で決定した品種のトマトであって、ステップS12で決定した特性を有するトマトの育成に適した気象条件を決定する(ステップS13)。ステップS13において、決定部3は、ステップS12で決定したトマトの品種、グルタミン酸含有量、イソシン酸含有量の組み合わせに対応する気象条件(日射量、雨量および気温)を第5DB22から検索することによって、気象条件を決定する。
例えば、上記のように、ステップS12で、品種“R”、グルタミン酸含有量“a%”、イソシン酸含有量“b%”が決定されたとする。この場合、決定部3は、品種“R”、グルタミン酸含有量“a%”、イソシン酸含有量“b%”の組み合わせに対応する日射量、雨量、気温を第5DB22(図10参照)から検索し、日射量“e”、雨量“f”、温度“g”と決定する。
次に、情報提供部4は、ステップS12で決定されたトマトの品種および特性(グルタミン酸含有量およびイソシン酸含有量)と、ステップS13で決定された気象条件(日射量、雨量、温度)とを、生産者端末12に提供する(ステップS14)。
ステップS14では、情報提供部4は、例えば、生産者端末12からの要求に応じて、ステップS12で決定されたトマトの品種および特性(グルタミン酸含有量およびイソシン酸含有量)と、ステップS13で決定された気象条件(日射量、雨量、温度)とを示すWebページの画面情報を生産者端末12に送信すればよい。ただし、情報提供部4が生産者端末12に情報を提供する態様は、上記の例に限定されない。
上記の例においても、飲食店でよく売れている料理に適したトマトを育成するために有用な情報を、トマトの生産者に提供することができる。
第1の実施形態およびその変形例において、決定部3は、営農情報として、気象条件だけでなく目標収穫時期を決定してもよい。この場合、第3DB8(図5参照)や第5DB22(図10参照)において、品種および特性の組み合わせに対して、気象条件および目標収穫時期を対応付けておけばよい。そして、決定部3は、ステップ4やステップS13において、品種および特性の組み合わせに対応する気象条件および目標収穫時期を検索することによって、気象条件および目標収穫時期を決定すればよい。情報提供部4は、気象条件および目標収穫時期を含む営農情報を、品種、特性とともに、生産者端末12に送信すればよい。
実施形態2.
図12は、本発明の第2の実施形態の情報提供システムの例を示すブロック図である。第1の実施形態における構成要素と同様の構成要素については、図2と同一の符号を付す。本発明の第2の実施形態の情報提供システムは、情報提供サーバ1に加え、センサ32を備える。
センサ32は、農産物の生産者が農産物を育成する地域に設置され、その地域の気象状態を検出する。ここでは、センサ32は、日射量、雨量、気温を検出する場合を例にして説明する。
センサ32の数は、特に限定されない。生産者が複数存在し、センサ32が複数存在していてもよい。以下、互いに離れている複数の地域に生産者が存在し、その各地域にセンサ32が設置されているものとして説明する。
情報提供サーバ1は、情報取得部2と、決定部3と、情報提供部4と、記憶部5と、予測部31とを備える。
情報取得部2は、第1の実施形態における情報取得部2と同様である。
決定部3および情報提供部4は、第1の実施形態または第1の実施形態の変形例と同様の動作を行うとともに、さらに、第2の実施形態で説明する動作も行う。以下、農産物が米である場合を例にして説明する。この場合、決定部3および情報提供部4は、第1の実施形態で説明した動作を行うとともに、第2の実施形態で説明する動作も行う。また、以下の説明では、情報取得部2、決定部3および情報提供部4は、第1の実施形態で説明したステップS1〜S5(図6参照)を完了しているものとする。農産物が野菜(例えば、トマト)であり、情報取得部2、決定部3および情報提供部4が、第1の実施形態の変形例で説明したステップS11〜S14(図11参照)を完了していてもよい。
予測部31は、センサ32が検出した過去の気象状態に基づいて、センサ32が設置されている地域の将来の気象状態を予測する。例えば、予め将来の気象状態(日射量、雨量および温度)を予測するための予測式を予め機械学習によって学習しておく。この予測式は、過去の日射量、雨量および温度に相当する説明変数を含む予測式である。このように事前に得られた予測式を予測部31に予め記憶させておく。予測部31は、センサ32が検出した過去の日射量、雨量および温度をそれぞれ予測式の説明変数に代入し、その予測式を計算することによって、センサ32が設置された地域の将来の日射量、雨量および温度(換言すれば、所定期間後の日射量、雨量および温度)を予測する。
決定部3は、予測部31が、農産物の育成地域の将来の気象状態を予測すると、その予測された将来の気象状態に基づいて、売れ筋の料理に適した米を育成する際に適切な農薬量および肥料量を決定する。決定部3は、将来の気象状態に基づいて、農薬量および肥料量の他に、さらに他の情報(例えば、病害虫対策情報や収穫時期調整情報)を決定してもよい。
複数のセンサ32が離れた地域に分散して設置されている場合、各センサ32が検出する気象状態は互いに異なる。従って、予測部31は、将来の気象状態の予測結果として、地域毎に異なる結果を導出する。決定部3も、農薬量および肥料量等を、地域毎に決定する。
情報提供部4は、決定部3が決定した農薬量および肥料量等の情報を、通信ネットワーク10を介して各地域の生産者の生産者端末12(図1参照)に提供する。
記憶部5は、第1DB6と、第2DB7と、第3DB8と、第6DB33とを備える。第1DB6、第2DB7および第3DB8は、第1の実施形態における第1DB6、第2DB7および第3DB8と同様であり、説明を省略する。
図13は、第6DB33の例を示す模式図である。第6DB33は、予測された気象状態(予測された日射量、雨量および温度)と、その気象状態に適切な農薬量および肥料量とを対応付けたレコードを含む。図13では、予測された気象状態と、その気象状態に適切な農薬量、肥料量、病害虫対策情報および収穫時期調整情報とを対応付けた場合を例示している。図13に示す1番目のレコードは、予測された日射量、雨量および温度がそれぞれ“s”,“t”,“u”である場合、農薬量を“v”とし、肥料量を“w”とすることが適切であり、さらに、病害虫対策として風通しを良くし、収穫時期に関しては収穫時期を1週間早めることが適切であるということを示している。
予測された気象状態に対する適切な農薬量、肥料量等は、地域によって異なる。従って、第6DB33は地域別に用意されていることが好ましい。以下、予め、地域別に第6DB33が用意され、各第6DB33は地域IDともに、記憶部5に記憶されているものとして説明する。
予測部31は、例えば、情報提供プログラムに従って動作するコンピュータのCPUによって実現される。CPUは、情報提供プログラムを読み込み、その情報提供プログラムに従って、情報取得部2、決定部3、情報提供部4および予測部31として動作すればよい。また、予測部31が、情報提供サーバ1の外部に設けられ、予測部31が気象状態の予測結果を決定部3に入力する構成であってもよい。
次に、処理経過について説明する。図14は、本発明の第2の実施形態における情報提供システムの処理経過の例を示すフローチャートである。情報取得部2、決定部3および情報提供部4は、ステップS1〜S5(図6参照)を完了しているものとする。
センサ32は、設置されている地域の気象状態(日射量、雨量および温度)を検出する。そして、センサ32は、気象状態を検出した後、例えば、一定期間経過してから、検出した日射量、雨量および温度を予測部31に通知する(ステップS21)。このとき、センサ32は、そのセンサ32が設置されている地域の地域IDも合わせて通知する。
予測部31は、センサ32から通知された過去の気象状態に基づいて、そのセンサ32が設置された地域の将来の(所定期間後の)気象状態を予測する(ステップS22)。ステップS22において、予測部31は、予め用意された予測式の説明変数(過去の日射量、雨量および温度に相当する説明変数)に、センサ32から通知された過去の日射量、雨量および温度の値を代入し、その予測式を計算することによって、その地域の将来の日射量、雨量および温度を計算する。なお、予測式は、予め、例えば、機械学習によって、地域毎に定めておき、地域IDとともに予測部31に記憶させておく。予測部31は、センサ32から通知された地域IDに基づいて予測式を選択すればよい。
また、予測部31は、例えば、気象衛星(図示略)から気象画像を受信してもよい。予測部31は、予測式とともに、気象画像も用いて、将来の気象状態を予測してもよい。
次に、決定部3は、ステップS21で通知を行ったセンサ32の設置位置に対応する第6DB33を特定する。決定部3は、センサ32が予測部31に通知した地域IDに対応する第6DB33を特定すればよい。決定部3は、その第6DB33を参照し、ステップS22で予測された気象状態に適した農薬量および肥料量を決定する(ステップS23)。ステップS23において、決定部3は、農薬量および肥料量の他に、予測された気象状態に適した病害虫対策情報や収穫時期調整情報を決定してもよい。
決定部3が地域IDに基づいて特定した第6DB33が図13に例示する第6DB33であるとする。また、ステップS22で予測された日射量、雨量および温度がそれぞれ“s”,“t”,“u”であるとする。この場合、決定部3は、“s”,“t”,“u”の組み合わせに対応する農薬量、肥料量、病害虫対策情報および収穫時期調整情報を、図13に例示する第6DB33から検索し、農薬量、肥料量、病害虫対策情報および収穫時期調整情報を決定する。
ステップS23において、決定部3は、決定した農薬量、肥料量、病害虫対策情報および収穫時期調整情報を地域IDとともに、記憶部5に記憶させる。
予測部31および決定部3は、センサ32から気象状態および地域IDの通知が発生する毎に、ステップS22,S23を実行する。
情報提供部4は、ステップS23で決定された情報(すなわち、予測された気象状態に適した農薬量、肥料量等)を生産者端末12に提供する(ステップS24)。
ステップS24では、生産者端末12が、生産者端末12の管理者(すなわち、米の生産者)の操作に従い、その生産者が米を育成する地域の地域IDを情報提供サーバ1に送信することによって、農薬量、肥料量等の営農情報を情報提供サーバ1に要求する。情報提供部4は、その地域IDを受信すると、その地域IDとともに記憶部5に記憶されている農薬量、肥料量、病害虫対策情報および収穫時期調整情報を読み込み、その農薬量、肥料量、病害虫対策情報および収穫時期調整情報を示すWebページの画面情報を生産者端末12に送信すればよい。生産者端末12は、受信した画像情報に基づいてWebページを表示する。この結果、生産者は、予測された気象状態に適した農薬量、肥料量、病害虫対策情報および収穫時期調整情報を確認することができる。
予測部31および決定部3は、センサ32から気象状態および地域IDの通知が発生する毎に、ステップS22,S23を実行する。従って、生産者は、適宜、生産者端末12を用いて情報提供サーバ1に営農情報を要求することによって、更新された農薬量、肥料量、病害虫対策情報および収穫時期調整情報を確認することができる。
なお、ステップS24で情報提供部4が生産者端末12に情報を提供する態様は、上記の例に限定されない。
本実施形態によれば、生産者に、予測された将来の気象状態に提起した農薬量、肥料量、病害虫対策情報および収穫時期調整情報を知らせることができる。
特に、本実施形態では、各地域にセンサ32が設置され、予測部31が地域別に将来の気象状態を予測し、決定部3が、地域別に農薬量、肥料量、病害虫対策情報および収穫時期調整情報を決定する。従って、本実施形態によれば、地域に応じた適切な営農情報を、生産者に知らせることができる。
図12に示す例では、予測部31が、センサ32によって検出された過去の気象状態に基づいて、将来の気象状態を予測する場合を示した。情報提供サーバ1は、図15に示すように、予測部31の代わりに、外部のサーバ(図示略)から将来の気象状態の予測結果を地域毎に取得する予測結果取得部35を備える構成であってもよい。上記の外部のサーバは、将来の気象状態の予測結果を提供する一般的なサーバでよい。決定部3は、予測結果取得部35が外部のサーバから取得した地域毎の気象状態の予測結果に基づいて、農薬量、肥料量等の営農情報を地域毎に決定してもよい。予測結果取得部35は、例えば、情報提供プログラムに従って動作するコンピュータのCPUによって実現される。
図15に示す例では、情報提供サーバ1は、将来の気象状態の予測する必要がないので、情報提供システムはセンサ32を備える必要がない。ただし、図12に示す構成では、予測部31は、農産物が育成される地域で検出された気象状態に基づいて、その地域における将来の気象状態を予測する。従って、図12に示す構成の方が、将来の気象状態の予測精度が高く、好ましい。
実施形態3.
図16は、本発明の第3の実施形態の情報提供システムの例を示すブロック図である。第2の実施形態における構成要素と同様の構成要素については、図12と同一の符号を付す。
第3の実施形態において、情報提供サーバ1は、情報取得部2と、決定部3と、情報提供部4と、記憶部5と、予測部31と、情報登録部41とを備える。
決定部3、情報提供部4、記憶部5および予測部31はそれぞれ、第2の実施形態における決定部3、情報提供部4、記憶部5および予測部31と同様であり、説明を省略する。また、センサ32も、第2の実施形態におけるセンサ32と同様であり、説明を省略する。
情報取得部2は、第1の実施形態や第2の実施形態と同様に、店舗端末11から、その店舗端末11を管理する飲食店で売れ筋の料理の情報を取得する。
第3の実施形態では、情報取得部2は、さらに、生産者端末12から、記憶部5にDBのレコードとして記憶される情報も取得する。以下、情報取得部2が、第6DB33のレコードに該当する情報を生産者端末12から取得する場合を例にして説明する。
情報登録手段41は、情報取得部2が生産者端末12から取得した情報を、第6DB33のレコードとして第6DB33に記憶させる。
情報登録手段41は、例えば、情報提供プログラムに従って動作するコンピュータのCPUによって実現される。CPUは、情報提供プログラムを読み込み、その情報提供プログラムに従って、情報取得部2、決定部3、情報提供部4、予測部31および情報登録部41として動作すればよい。
次に、処理経過について説明する。図17は、本発明の第3の実施形態における情報提供サーバ1の処理経過の例を示すフローチャートである。図17に示す処理は、適宜実行されてよい。
情報取得部2は、通信ネットワーク10を介して、生産者端末12(図1参照)から、気象状態と、その気象状態に適した農薬量および肥料量との対応関係を示す情報を取得する(ステップS31)。本実施形態では、情報取得部2が生産者端末12から、気象状態と、その気象状態に適した農薬量、肥料量、病害虫対策情報および収穫時期調整情報の組み合わせとの対応関係を示す情報を取得する場合を例にして説明する。
例えば、情報取得部2は、生産者端末12からの要求に応じて、気象状態と、その気象状態に適した営農情報との対応関係を示す情報を入力するためのGUIを含むWebページの画面情報を、生産者端末12に送信する。生産者端末12は、受信した画面情報に基づいて、そのWebページを表示する。生産者端末12の管理者(農産物の生産者)は、気象状態(ここでは、日射量、雨量および温度とする。)と、その気象状態に適した営農情報(ここでは、農薬量、肥料量、病害虫対策情報および収穫時期調整情報とする。)との対応関係を、経験的にノウハウとして学習しているものとする。生産者は、日射量、雨量および温度(気象状態)と、その気象状態に適した農薬量、肥料量、病害虫対策情報および収穫時期調整情報(営農情報)との対応関係を示す情報を、生産者端末12に表示されたWebページ内のGUIに入力し、また、その生産者が農産物を育成している地域の地域IDもそのWebページ内のGUIに入力する。さらに、生産者は、入力した情報を送信する操作を行う。すると、生産者端末12は、その操作に応じて、気象状態と営農情報との対応関係を示す情報、および、地域IDを情報提供サーバ1に送信し、情報取得部2は、気象状態と営農情報との対応関係を示す情報、および、地域IDを取得する。
ただし、情報取得部2が気象状態と営農情報との対応関係を示す情報、および、地域IDを取得する態様は、上記の例に限定されない。
情報登録部41は、地域別に記憶部5に記憶されている各第6DB33の中から、情報取得部2が生産者端末12から取得した地域IDに対する第6DB33を特定する。情報登録部41は、ステップS31で取得した射量、雨量および温度(気象状態)と、その気象状態に適した農薬量、肥料量、病害虫対策情報および収穫時期調整情報(営農情報)との対応関係を示す情報を、その第6DB33のレコードとして記憶部5に記憶させる(ステップS32)。
ステップS32でレコードが追加された第6DB33は、ステップS23(図14参照)で決定部3が農薬量、肥料量等の営農情報を決定する際に利用される。
本実施形態によれば、農産物の生産者が、経験的にノウハウとして学習している情報を、農薬量、肥料量等の営農情報を決定する際に利用される第6DB33に追加することができる。従って、決定部3が、第6DB33を参照して、営農情報を決定する際、より適切な営農情報を決定することができる。
特に、第6DB33は、地域別に記憶部5に記憶される。農産物の生産者が、経験的にノウハウとして学習する情報も地域によって異なる。気象条件と、地域に適した営農情報との対応関係を示す情報が、その地域に対応する第6DB33に追加させる。従って、決定部3は、営農情報を決定する際、地域に応じた適切な営農情報を決定することができる。
よって、本実施形態によれば、より適切な営農情報を、各地域の生産者に知らせることができる。
実施形態4.
第4の実施形態では、情報提供サーバ1は、生産者端末12だけでなく、店舗端末11(図1参照)にも情報を提供する。情報提供サーバ1は、前述の各実施形態で示した情報提供サーバ1のいずれであってもよいが、ここでは、図2を参照して、第4の実施形態について説明する。
情報提供部4以外の構成要素は、既に説明した構成要素と同様であり、説明を省略する。
情報提供部4は、生産者端末12だけでなく、店舗端末11にも情報を提供する。情報提供部4が生産者端末12に情報を提供する動作は、既に説明しているので、ここでは、説明を省略する。
情報提供部4は、決定部3によって決定された料理に適した農産物の品種および特性を店舗端末11に提供する。例えば、情報提供部4は、ステップS3の後に、ステップS1で売れ筋の料理の情報を送信した店舗端末11に対して、その料理に適した農産物の品種および特性を示すWebページの画面情報を送信すればよい。店舗端末11は、その画面情報を受信すると、その画面情報に基づいてWebページを表示する。この結果、店舗端末11を管理する飲食店は、売れ筋の料理に適した農産物の品種および特性を知ることができる。
ただし、情報提供部4が店舗端末11に情報を提供する態様は、上記の例に限定されない。
本発明を米に適用する場合、情報提供部4は、例えば、ステップS3(図6参照)で決定された米の品種、米の硬さ(アミロース含有量)および粘り(アミロペクチン含有量)を、ステップS1で売れ筋の料理の情報を送信した店舗端末11に提供すればよい。
また、本発明をトマトに適用する場合、情報提供部4は、例えば、ステップS12(図11参照)で決定されたトマトの品種、グルタミン酸含有量およびイソシン酸含有量を、ステップS11で売れ筋の料理の情報を送信した店舗端末11に提供すればよい。
店舗端末11を管理する飲食店は、その飲食店での売れ筋の料理に適した農産物の品種およびその特性(米の品種およびその特性、トマトの品種およびその特性等)を知ることができる。従って、その飲食店で食材に使っている米やトマトの品種や特性が、情報提供サーバ1から提供された情報が示す品種や特性と異なっている場合、その飲食店は、提供された情報が示す品種および特性に合致する農産物に切り替えることを検討できる。また、飲食店が、提供された情報が示す品種および特性に合致する農産物に切り替えたり、あるいは、既にその品種および特性に合致する農産物を使用したりしているとする。この場合、その飲食店は、例えば、「当店では、人気の料理Aに適した、アミロース含有量、アミロペクチン含有量がそれぞれ“a%”,“b%”である品種“P”の米を使用しています。」等の広告文を掲示して、料理を宣伝することができる。
また、本発明を米に適用する場合、情報提供部4は、ステップS1で売れ筋の料理の情報を送信した店舗端末11に対して、その料理に適した米の特徴を提供してもよい。情報提供部4は、例えば、ステップS2(図6参照)で決定された米の特徴(例えば、「魚料理に適した柔らかくて甘い米」等)を、ステップS1で売れ筋の料理の情報を送信した店舗端末11に提供してもよい。情報提供部4は、ステップS2で決定された米の特徴を、ステップS3で決定された米の品種および特性とともに、店舗端末11に提供してもよい。
この場合にも、飲食店は、情報提供サーバ1から提供された米の特徴に基づいて、その飲食店で食材に使っている米を、その特徴を有する米に切り替えることを検討できる。また、飲食店が、情報提供サーバ1から提供された特徴を有する米に切り替えたり、あるいは、その特徴を有する米を既に使用したりしているとする。この場合、その飲食店は、例えば、「当店では、人気の料理Aに適した柔らかくて甘い米を使用しています。」等の広告文を掲示して、料理を宣伝することができる。
また、飲食店は、情報提供サーバ1から提供された売れ筋の料理に適した農産物の品種および特性(その料理に適した米の特徴でもよい。)を閲覧し、食材に使っている米やトマトを切り替える意思がある場合、その旨の情報を店舗端末11から情報提供サーバ1に送信してもよい。このとき、飲食店は、現在使用している米やトマトの品種等の情報も、店舗端末11から情報提供サーバ1に送信してもよい。情報提供サーバ1の情報取得部2は、情報提供部4が店舗端末11に提供した情報が示す品種および特性の農産物に切り替える意思がある旨の情報の受信するとともに、その情報の受信回数を記憶していてもよい。受信回数が多いということは、情報提供サーバ1が提供した情報が示す品種および特性の農産物に切り替える意思がある飲食店の数が多いことを意味する。情報提供部4は、その受信回数の情報を、生産者端末12に提供してもよい。
次に、本発明の概要を説明する。図18は、本発明の情報提供システムの概要を示すブロック図である。本発明の情報提供システムは、情報取得手段72と、決定手段73と、情報提供手段74とを備える。
情報取得手段72(例えば、情報取得部2)は、飲食店での売れ筋の料理の情報を取得する。
決定手段73(例えば、決定部3)は、その料理に適した農産物の品種、および、その農産物の育成に関する技術情報である営農情報を決定する。
情報提供手段74(例えば、情報提供部4)は、品種および営農情報を、農産物の生産者の端末に提供する。
そのような構成によって、飲食店でよく売れている料理に適した農産物を育成するために有用な情報を、その農産物の生産者に提供できることができる。
また、決定手段73が、売れ筋の料理の情報に基づいて、農産物の品種、および、営農情報を決定してもよい。
また、決定手段73が、料理に適した農産物の品種および特性を決定し、情報提供手段74が、品種と、特性と、営農情報とを、農産物の生産者の端末に提供してもよい。
決定手段73が、営農情報として、決定した品種の育成に適した気象条件を決定してもよい。
決定手段73が、予測された将来の気象状態に基づいて、営農情報として、農薬量および肥料量を決定してもよい。
気象状態と、当該気象状態に適した農薬量および肥料量との対応関係を示す情報(例えば、第6DB33)を記憶する記憶手段(例えば、記憶部5)を備え、決定手段73が、その対応関係を示す情報から、予測された将来の気象状態に対応する農薬量および肥料量を検索することによって、農薬量および肥料量を決定してもよい。
情報取得手段72が、農産物の生産者の端末から、気象状態と、当該気象状態に適した農薬量および肥料量との対応関係を示す情報を取得し、その対応関係を示す情報を記憶手段に記憶させる情報登録手段(例えば、情報登録部41)を備えていてもよい。
決定手段73が、農薬量および肥料量を、地域別に決定し、情報提供手段74が、農産物の生産者の端末から地域を指定され、指定された地域に関して決定された農薬量および肥料量をその端末に提供してもよい。
生産者が農産物を育成する地域の気象状態を検出するセンサ(例えば、センサ32)と、センサが検出した過去の気象状態に基づいて、その地域の将来の気象状態を予測する予測手段(例えば、予測部31)とを備えていてもよい。
決定手段73が、料理に適した農産物の品種および特性を決定し、情報提供手段74が、品種と、特性とを、飲食店の端末に提供してもよい。
決定手段73が、料理に適した米の品種並びに米の硬さおよび粘りを決定してもよい。
決定手段73が、料理に適した米の特徴を決定し、当該特徴に応じた米の品種並びに当該品種の米の硬さおよび粘りを決定してもよい。
情報提供手段74が、決定手段73に決定された米の特徴を飲食店の端末に提供してもよい。
決定手段73が、料理に適した野菜の品種およびその野菜に含まれる所定の成分の含有量を決定してもよい。
本発明は、農産物の生産者に営農情報を提供する情報提供システムに好適に適用される。
1 情報提供サーバ
2 情報取得部
3 決定部
4 情報提供部
5 記憶部
6 第1DB
7 第2DB
8 第3DB

Claims (16)

  1. 飲食店での売れ筋の料理の情報を取得する情報取得手段と、
    前記料理に適した農産物の品種、および、前記農産物の育成に関する技術情報である営農情報を決定する決定手段と、
    前記品種および前記営農情報を、前記農産物の生産者の端末に提供する情報提供手段とを備える
    ことを特徴とする情報提供システム。
  2. 決定手段は、売れ筋の料理の情報に基づいて、農産物の品種、および、営農情報を決定する
    請求項1に記載の情報提供システム。
  3. 決定手段は、料理に適した農産物の品種および特性を決定し、
    情報提供手段は、前記品種と、前記特性と、営農情報とを、前記農産物の生産者の端末に提供する
    請求項1または請求項2に記載の情報提供システム。
  4. 決定手段は、営農情報として、決定した品種の育成に適した気象条件を決定する
    請求項1から請求項3のうちのいずれか1項に記載の情報提供システム。
  5. 決定手段は、予測された将来の気象状態に基づいて、営農情報として、農薬量および肥料量を決定する
    請求項1から請求項4のうちのいずれか1項に記載の情報提供システム。
  6. 気象状態と、当該気象状態に適した農薬量および肥料量との対応関係を示す情報を記憶する記憶手段を備え、
    決定手段は、前記対応関係を示す情報から、予測された将来の気象状態に対応する農薬量および肥料量を検索することによって、農薬量および肥料量を決定する
    請求項5に記載の情報提供システム。
  7. 情報取得手段は、農産物の生産者の端末から、気象状態と、当該気象状態に適した農薬量および肥料量との対応関係を示す情報を取得し、
    前記対応関係を示す情報を記憶手段に記憶させる情報登録手段を備える
    請求項6に記載の情報提供システム。
  8. 決定手段は、農薬量および肥料量を、地域別に決定し、
    情報提供手段は、農産物の生産者の端末から地域を指定され、指定された地域に関して決定された農薬量および肥料量を前記端末に提供する
    請求項5から請求項7のうちのいずれか1項に記載の情報提供システム。
  9. 生産者が農産物を育成する地域の気象状態を検出するセンサと、
    前記センサが検出した過去の気象状態に基づいて、前記地域の将来の気象状態を予測する予測手段とを備える
    請求項5から請求項8のうちのいずれか1項に記載の情報提供システム。
  10. 決定手段は、料理に適した農産物の品種および特性を決定し、
    情報提供手段は、前記品種と、前記特性とを、飲食店の端末に提供する
    請求項1から請求項9のうちのいずれか1項に記載の情報提供システム。
  11. 決定手段は、料理に適した米の品種並びに米の硬さおよび粘りを決定する
    請求項1から請求項10のうちのいずれか1項に記載の情報提供システム。
  12. 決定手段は、料理に適した米の特徴を決定し、当該特徴に応じた米の品種並びに当該品種の米の硬さおよび粘りを決定する
    請求項11に記載の情報提供システム。
  13. 情報提供手段は、決定手段に決定された米の特徴を飲食店の端末に提供する
    請求項12に記載の情報提供システム。
  14. 決定手段は、料理に適した野菜の品種および前記野菜に含まれる所定の成分の含有量を決定する
    請求項1から請求項10のうちのいずれか1項に記載の情報提供システム。
  15. 飲食店での売れ筋の料理の情報を取得し、
    前記料理に適した農産物の品種、および、前記農産物の育成に関する技術情報である営農情報を決定し、
    前記品種および前記営農情報を、前記農産物の生産者の端末に提供する
    ことを特徴とする情報提供方法。
  16. コンピュータに、
    飲食店での売れ筋の料理の情報を取得する情報取得処理、
    前記料理に適した農産物の品種、および、前記農産物の育成に関する技術情報である営農情報を決定する決定処理、および、
    前記品種および前記営農情報を、前記農産物の生産者の端末に提供する情報提供処理
    を実行させるための情報提供プログラム。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11313594A (ja) * 1998-04-30 1999-11-16 Omron Corp 農作業決定支援装置および方法、並びに記録媒体
JP2003216735A (ja) * 2002-01-18 2003-07-31 Ebara Corp 高機能作物の販売・栽培管理システム
JP2005149330A (ja) * 2003-11-18 2005-06-09 Toshiba Solutions Corp 商品流通システム、商品流通方法、プログラム
JP2010176518A (ja) * 2009-01-30 2010-08-12 Sei:Kk 農家と市民のパートナーシップの農業システム
JP2014035700A (ja) * 2012-08-09 2014-02-24 Hitachi Solutions Ltd 農作物の栽培情報利活用システム
JP2014052748A (ja) * 2012-09-05 2014-03-20 Dainippon Printing Co Ltd 情報提供システム及びプログラム

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11313594A (ja) * 1998-04-30 1999-11-16 Omron Corp 農作業決定支援装置および方法、並びに記録媒体
JP2003216735A (ja) * 2002-01-18 2003-07-31 Ebara Corp 高機能作物の販売・栽培管理システム
JP2005149330A (ja) * 2003-11-18 2005-06-09 Toshiba Solutions Corp 商品流通システム、商品流通方法、プログラム
JP2010176518A (ja) * 2009-01-30 2010-08-12 Sei:Kk 農家と市民のパートナーシップの農業システム
JP2014035700A (ja) * 2012-08-09 2014-02-24 Hitachi Solutions Ltd 農作物の栽培情報利活用システム
JP2014052748A (ja) * 2012-09-05 2014-03-20 Dainippon Printing Co Ltd 情報提供システム及びプログラム

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