JP2020024702A - 生産流通管理システム、管理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】生産物の廃棄ロスを削減すること。【解決手段】生産流通管理システムは、複数の生産者による生産物の供給予測と前記生産物を注文する複数の需要者からの注文状況とに基づいて、前記複数の生産者と前記複数の需要者との間の需給マッチングを行うマッチング処理部、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、生産流通管理システム、管理方法、及びプログラムに関する。

農作物の撮影画像や、気温、湿度、照度センサの計測データなどに基づいて、農作物の栽培を支援する栽培システムがある（例えば、特許文献１）。近年、このような栽培システムを用いた植物工場で生産された農作物も市場に流通されている（例えば、特許文献１）。

特開２０１５−２０４７８８号公報

農作物などの生産者は、過去の受注品種及び受注数量などから経験や勘による生産計画に基づいて生産を行うことが多く、また、生産している農作物に病気などによるロスが発生すること、規格外品（出荷できない品物）が発生することなどを考慮し多めに生産されることが多い。また、気象の変動により生産数量や出荷可能日の変動もある。これに対し、実需者からの発注は１週間程度前にならないと正確には確定しない。そのため、発注数量に対して不足して出荷できなくなる状況が生じないように過剰生産になりがちである。これにより、生産したものに多くの廃棄ロスが発生しており、この廃棄ロスを削減することが求められている。

本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、生産物の廃棄ロスを削減する生産流通管理システム、管理方法、及びプログラムを提供することを課題とする。

本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、複数の生産者による生産物の供給予測と前記生産物を注文する複数の需要者からの注文状況とに基づいて、前記複数の生産者と前記複数の需要者との間の需給マッチングを行うマッチング処理部、を備える生産流通管理システムである。

また、本発明の一態様は、生産流通管理システムにおける管理方法であって、供給予測部が、複数の生産者による生産物の供給予測をするステップと、マッチング処理部が、複数の生産者による生産物の供給予測と前記生産物を注文する複数の需要者からの注文状況とに基づいて、前記複数の生産者と前記複数の需要者との間の需給マッチングを行うステップと、を有する管理方法である。

また、本発明の一態様は、コンピュータに、複数の生産者による生産物の供給予測をするステップと、複数の生産者による生産物の供給予測と前記生産物を注文する複数の需要者からの注文状況とに基づいて、前記複数の生産者と前記複数の需要者との間の需給マッチングを行うステップと、を実行させるためのプログラムである。

本発明によれば、生産物の廃棄ロスを削減することができる。

生産流通管理システムの概要を示す図。 生産流通管理システムの構成の一例を示すブロック図。 コンピュータ装置のハードウェア構成の一例を示す図。 規格品と特殊品の特徴の一例を示す図。 生産物を規格化して管理する仕組みのイメージ図。 規格の一例を示す図。 生産管理システムの機能構成の一例を示すブロック図。 生育モデルに基づく収量予測を説明するイメージ図。 収量予測データの一例を示す図。 在庫データの一例を示す図。 生産管理処理の一例を示すシーケンス図。 需給マッチングシステムの機能構成の一例を示すブロック図。 マッチング画面の一例を示す図。 マッチング結果画面の一例を示す図。 需給マッチング処理の一例を示すシーケンス図。

以下、図面を参照しながら本発明の一実施形態について説明する。
（システムの概要）
まず、本実施形態に係る生産流通管理システムの概要について説明する。図１は、本実施形態に係る生産流通管理システムの概要を示す図である。本実施形態に係る生産流通管理システム１は、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を活用して生産物（例えば、農作物などの食品）における効率的な生産流通を実現するシステムである。例えば、需要者（実需者）であるスーパーなどの小売店や加工業者などは、生産物の供給者である生産者（農家など）と需給に関する契約（例えば、契約栽培）を行っている。生産者は、需要者からの発注に応じて日々出荷量を調整して出荷する。

なお、本実施形態では、生産者は、野菜などの農作物を栽培する農家である場合を例に説明する。また、本実施形態の、生産者（農家）は、例えば、気温、湿度、日射量、飽差などの環境の制御が可能な植物工場で農作物（穀物、野菜、果物、観賞（園芸）用植物、飼料用作物など）を栽培する。植物工場で制御が可能な環境の種類は、特に限定されるものではなく、気温、湿度、日射量、飽差の少なくとも一部の制御が可能であってもよいし、さらに他の環境パラメータの制御が可能であってもよい。例えば、水耕栽培における肥料の量や水量などの制御が可能であってもよい。このように、植物工場とは、気温、湿度、日射量、水量などの何れかの環境データを計測可能である、または何れかの環境を制御可能な生産システムを意味する。環境をどのように制御するかによって将来の生育条件が変化する。また、植物工場では、生育状況をモニターするための各種のセンサ（気温、湿度、照度などを検出する各種センサや、画像を撮影するカメラなど）が備えられている。

ここで、需要者から生産者への発注が出荷の１週間程度前であるのに対し、生産（栽培）に必要な期間はそれよりもはるかに長いことが多い。そのため、従来は需給にミスマッチングが起きていた。具体的には、需要者から生産調整が可能な時期にタイムリーに需要が伝わらないため、生産者の経験と勘による生産計画（例えば、栽培計画）で生産が行われる、収穫日の予想ができない、出荷したい日に生育を調整することが難しい、気象に変動がある、などにより需給のミスマッチングが起きていた。そのため、発注量を満たす出荷量を確保するためには過剰生産になりがちであった。これにより、発注分を出荷した後に余剰品が発生し、破棄ロスとなっていた。また、例えば高温時には、葉菜類が過剰成長することや、トマトでは裂果や尻ぐされなどが生じ、規格外品が発生することがある。規格外品は出荷できないため、これも破棄ロスとなっていた。なお、大手の同一経営の生産者と需要者の関係であれは、その関係の中で生産状況の管理や店舗間で余剰品の融通を独自に行うことも考えられるが、経営主体が異なる複数の生産者と需要者の関係（例えば、中小の卸売りや小売りとそこに出荷している農家との関係）では融通が難しく、廃棄ロスが多くなる。

そこで、本実施形態に係る生産流通管理システム１では、複数の生産者と複数の需要者とによる生産（生産者）、流通（需要者）、及び消費（消費者）を繋ぐチェーンの中でプラットフォーム化したシステムを用いて、複数の生産者の生産状況をモニターして収量予測を行い、複数の生産者の在庫をあたかも一つの大規模生産者の在庫のように在庫管理（サイバー在庫）を行うことで、多くの中小の卸売りや小売りなどの需要者へ農作物を融通しやすいネットワークを構築する。これにより、生産流通管理システム１は、需給のミスマッチングを改善して過剰生産を抑制することによって効率的な生産流通を実現し、生産側の廃棄ロス（フードロス）を削減する。具体的には、図示する生産流通管理システム１は、生産管理システム３００、需給マッチングシステム４００、及び流通情報収取システム５００を備えている。

流通情報収取システム５００は、好ましくは、ブロックチェーンを用いて、生産者、需要者、及び消費者の間で情報を共有化するシステムである。例えば、流通情報収取システム５００は、生産者が生産する農作物の規格の認証情報や生産状況などについてのトレーサビリティ情報を需要者及び消費者に公開する。また、流通情報収取システム５００は、需要者を経由して消費者が購入した農作物についてのコメントを、消費者がインターネット経由で提供される情報共有サービスなどで入力できる仕組みを有する。これにより、需要者は、発注先となる生産者の農作物の品質を容易に確認できる。また、消費者も生産者及び農作物についての情報を知ることができ、消費者に対して安全及び安心感を与えることができる。また、生産者及び需要者は、消費者のコメントから購入品の評判や消費者の嗜好情報などを取得できるため、市場ニーズや消費者の嗜好に合わせて需要予測または生産計画など行うことができる。また、トレーサビリティ情報には、物流に関する情報が含まれてもよい。

生産管理システム３００は、生産者において、現在の生育状況と生育モデルと将来の生育条件とに基づいて、農作物の収量予測（収穫時期及び量の予測）を行うシステムである。また、生産管理システム３００は、現在の生育状況から生育環境の調整についてのアドバイスを行い、生産の最適化（栽培の最適化）に関する情報を提示することができる。消費者の嗜好情報及び収量の予測に基づく生産計画と生産の最適化とにより、規格外品の発生及び過剰生産を抑制し、廃棄ロスの削減と生産者の収益拡大に貢献する。

需給マッチングシステム４００は、生産者が生産（栽培）している農作物と需要者による注文とのマッチングを行うシステムである。例えば、上記の生産管理システム３００により生産者の収量予測を行うと、出荷の１週間前に確定する需要者からの発注量と出荷時点（１週間後）の収量予測とから、１週間後の余剰品（契約栽培の分を除いて余る分）の予測が可能である。需給マッチングシステム４００は、複数の生産者（例えば、日本各地の生産者）による余剰品の予測をまとめてサイバー在庫（実際の在庫ではなくデータ上の仮想在庫）として管理することで、全体でどのくらいの余剰品が発生するかを１週間前に予測できる。また、需給マッチングシステム４００は、１週間前に余剰品の量を予測できることで、その余剰品と発注したい需要者とのマッチングを行う。例えば、需要者は、近くの地域の生産者にどの程度の余剰品があるかがわかり、発注計画が突然変更になった場合や不足が生じた品物の発注が可能となる。また、複数の生産者の余剰品をまとめて管理しているため、需要者は、近くの地域の生産者に余剰品が無くとも他の地域の生産者に余剰品があれば、その余剰品を仕入れることも可能である。これにより、需要者は、中間マージンをカットして生産者から余剰品を仕入れることができ、廃棄ロスの削減にも貢献できる。生産者は、余剰品を販売することができるため、廃棄ロスを削減できるとともに、余剰品の販売による収益も得られる。

以下、本実施形態に係る生産流通管理システムの構成について、詳しく説明する。
（生産流通管理システムの全体構成）
図２は、本実施形態に係る生産流通管理システムの構成の一例を示すブロック図である。図示する生産流通管理システム１は、複数の生産者（生産者Ａ、生産者Ｂ、生産者Ｃ、・・・）の生産システム１１０（１１０Ａ、１１０Ｂ、１１０Ｃ、・・・）及び生産者端末１０（１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、・・・）と、複数の需要者（需要者Ａ、需要者Ｂ、需要者Ｃ、・・・）の需要者端末２０（２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ、・・・）と、生産管理サーバ装置３０と、需給マッチングサーバ装置４０と、流通情報収取サーバ装置５０とを備えており、これらはネットワークＮＷを介して通信接続される。生産者端末１０、需要者端末２０、生産管理サーバ装置３０、需給マッチングサーバ装置４０、及び流通情報収取サーバ装置５０は、コンピュータ装置である。また、生産システム１１０は、システム内（植物工場内）の環境などを制御するコンピュータ装置を備えている。なお、生産システム１１０が備えるコンピュータ装置と生産者端末１０とは、ＬＡＮで接続されていてもよいし、接続されていなくてもよい。また、生産システム１１０が備えるコンピュータ装置と生産者端末１０とは共通の構成であってもよい。また、ここでは図示していないが、消費者が所有する消費者端末もネットワークＮＷを介して通信接続される。生産者端末１０、需要者端末２０及び不図示の消費者端末は、例えば、パーソナルコンピュータ（デスクトップ型、ラップトップ型、タブレット型など）、スマートフォンなどである。

各生産者及び各需要者は、生産流通管理システム１が提供するサービスの利用申請を行い、利用条件を満たすことが確認されると、当該サービスでのアカウントが発行され、サービスの利用が可能になる。例えば、生産者は、生産流通管理システム１が提供するサービスで定められている規格を満たすことを条件として認証され、本システムの生産者として農作物などの生産物の供給が可能となる。つまり、一定の基準を満たした生産者及び需要者のみが、生産流通管理システム１が提供するサービスを利用することができる。生産者は、生産者端末１０から、Ｗｅｂブラウザを用いて生産管理サーバ装置３０、需給マッチングサーバ装置４０、または流通情報収取サーバ装置５０が提供するＷｅｂページにアクセスすることにより、各システムのサービスを利用する。また、需要者は、需要者端末２０から、Ｗｅｂブラウザを用いて生産管理サーバ装置３０、需給マッチングサーバ装置４０、または流通情報収取サーバ装置５０が提供するＷｅｂページにアクセスすることにより、各システムのサービスを利用する。なお、Ｗｅｂブラウザに代えて、専用のアプリケーションを用いることにより、各システムのサービスを利用可能な構成としてもよい。

生産管理サーバ装置３０は、上述した生産管理システム３００の主要な構成であり、主に、農作物などの生産物の収量予測に基づく生産計画や、生産の最適化（栽培の最適化）のアドバイスを行うシステムである。需給マッチングサーバ装置４０は、上述した需給マッチングシステム４００の主要な構成であり、生産者が生産した農作物（生産物）と需要者による注文とのマッチングを行う。流通情報収取サーバ装置５０は、上述した流通情報収取システム５００の主要な構成であり、生産者、需要者、及び消費者の間で情報を共有化する。

（ハードウェア構成）
図３は、図２に示す各サーバ装置及び各端末としてのコンピュータ装置のハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１と、通信部１０２と、入力部１０３と、表示部１０４と、記憶部１０５とを備え、これらの構成要素は、バス（Ｂｕｓ）を介して相互に通信可能に接続されている。ＣＰＵ１１は、記憶部１０５に記憶された各種プログラムを実行することにより、後述する各システムの機能構成における機能を実現する。

通信部１０２は、例えば、複数のイーサネット（登録商標）ポートや複数のＵＳＢ等のデジタル入出力ポート、Ｗi−Ｆi（登録商標）や携帯電話回線などの無線通信ポート等を含んで構成され、ＣＰＵ１１による制御に基づいて、ネットワークＮＷを介して他のサーバ装置や端末などと通信を行う。
入力部１０３は、例えば、タッチパネルとしてディスプレイと一体に構成されており、ユーザの操作が入力される。入力部１０３は、入力された操作を示す操作情報をＣＰＵ１０１へ出力する。なお、入力部１０３は、キーボードやマウス、タッチパッドや、音声により各種の指示が入力されるマイクロホンなど、その他の入力装置であってもよい。
表示部１０４は、画像やテキスト等の情報を表示するディスプレイであり、例えば、液晶ディスプレイパネル、有機ＥＬ（ＥｌｅｃｔｒｏＬｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイパネルなどを含んで構成される。

記憶部１０５は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ-Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ-Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などを含み、各種情報や画像、プログラム等を記憶する。例えば、記憶部１０５は、後述する各システムで各種データが格納されるデータベースを記憶する。なお、記憶部１０５は、コンピュータ装置１００に内蔵されるものに限らず、ＵＳＢ等のデジタル入出力ポート等によって接続された外付け型の記憶装置でもよい。また、コンピュータ装置１００は、不図示のスピーカ、音声出力端子、映像出力端子、カメラ、ジャイロセンサ、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）受信モジュールなどのハードウェア構成を含んで構成されてもよい。

（生産物の規格化）
生産流通管理システム１では、農作物などの生産物を規格化し、工業製品のように一定の品質を保証する。ここで、規格には、生産に関連する生産規格と、出荷時に検査される出荷規格とが含まれている。例えば、規格は、一つの品種に対して定められた数の規格がある。よって、従来は地域単位（例えば、県単位）でブランド化されている特殊な農作物（特殊品）もあるが、本システムでは、地域によらず一定の品質を保証した規格品とすることにより、国としてのブランドを確立できる。

図４は、規格品と特殊品の特徴の一例を示す図である。例えば、規格品は認証が必要であるが、特殊品は認証が不要である。また、生産方式としては、規格品は大量生産に向いているが、特殊品は多品種少量生産に向いている。また、生育予測及び生育制御としては、規格品は多くのデータが得られるため開発が比較的容易であるが、特殊品はデータ量が少ないので開発が難しい。

また、耐障害性としては、規格品は強く、特殊品は弱い。例えば、規格品は、地域ブランドを地域単位で生産するのではなく、地域によらず統一したブランドで全国に分散して生産するため、どの地域で生産しても一定の同じ品質となることから、一部の地域において地震のような何らかの障害が起きても、他の地域で生産を継続できる。つまり、規格品は、生産が分散しているので、一部で障害が起きてもカバーできる。これに対し、特殊品は、生産している拠点が少ないため障害の影響を受けやすい。また、収量予測（生産量予測）としては、規格品は、生育モデルによる収量予測が容易であるが、特殊品は、規格化が進んでいないため個々の農家の経験による部分が大きく収量予測が難しい。

図５は、本実施形態において生産物（農作物）を規格化して管理する仕組みのイメージ図である。生産管理システム３００では、規格毎に生産管理を行う。例えば、「規格Ａ」に準拠する農作物を生産する生産者として複数の農家が関連付けられている。また、「規格Ｂ」に準拠する農作物を生産する生産者として複数の農家が関連付けられている。つまり、生産管理システム３００は、規格をカテゴリーとした単位で、規格毎に複数の農家について生産を管理する。例えば、生産管理システム３００は、規格単位で生産情報をモニターして集約する。また、生産管理システム３００は、規格単位で収量予測及び在庫管理を行う。また、需要者は、カテゴリーとした単位で、発注、仕入れを行う。需給マッチングシステム４００は、規格をカテゴリーとした単位で、規格毎に複数の農家と複数の需要者との間の需給マッチングを行う。

ここで、規格の具体例について説明する。図６は、規格の一例を示す図である。規格の項目としては、例えば、種苗、栽培システム（計画、資材、設備）、栽培レシピ／栽培技術、プロセス管理、人材育成、トレーサビリティなどがある。種苗の規格としては、法令へ準拠や遺伝子組み換えでないことなどについて規定されている。栽培システムの計画の規格としては、衛生環境、省エネルギー、区域や動線の設計などについて規定されている。栽培システムの資材の規格としては、軽量且つ高強度で、耐震性、耐腐食性、耐久性、及び防汚性に優れたものであること、断熱、遮熱、及び熱線対策の優れたものであること、環境負荷の小さい材質であることなどについて規定されている。栽培システムの設備の規格としては、温度（気温）、湿度、光（照度）、空気、根の周りの培地（根圏）などの環境制御、肥料(養液)、農薬、菌、病害虫などの制御、センサネットワークによる栽培ログなど遠隔監視、廃液処理や水処理（循環利用）などのサステナビリティに貢献する機能を有することなどについて規定されている。栽培レシピ／栽培技術の規格としては、安定生産ができる栽培レシピや、収穫時期や量の予測ができること、最適な栽培条件の予測ができること、などについて規定されている。プロセス管理の規格としては、使用する各種センサ、管理方法、生産プロセスの履歴や出荷時の記録、変化する事態への対応策の用意、土地利用の効率化、連作障害対策、などについて規定されている。人材育成の規格としては、オペレーション人材および栽培指導員の育成などについて規定されている。トレーサビリティの規格としては、品種情報（品種名）と蓄積した栽培ログから、育苗から出荷までの栽培及び品質情報が、全数／ロット毎で、消費者や流通、加工業者、飲食店などに提供できることなどについて規定されている。出荷規格としては、形、大きさ、重さ、糖度、酸味、色味などが規定されている。

（生産管理システムの構成）
次に生産管理システム３００の構成について具体的に説明する。
図７は、生産管理システム３００の機能構成の一例を示すブロック図である。生産管理システム３００において、生産管理サーバ装置３０は、規格管理部３１と、生産状況管理部３２と、収量予測部３３と、在庫管理部３４と、トレーサビリティデータ管理部３５と、インターフェース部３６とを備えている。

規格管理部３１は、複数の生産者（農家）が生産する農作物についての規格データ（規格情報）を管理し、当該規格データを生産システム１１０に送信することにより複数の生産者に提示する。複数の生産者は、提示された規格データに準拠するように生産を行う。具体的には、各生産者は、予め規格に準拠した生産を行う植物工場として認証を受け、規格に従った生産を行う。例えば、生産システム１１０は、規格に準拠した設備や栽培レシピなどに基づいて環境パラメータを制御して農作物の生産を行うとともに、規格毎に生産状況をモニターして生産管理サーバ装置３０へ送信される。また、規格管理部３１は、各生産者が規格を満足していることを示す認証データ（認証情報）を前記複数の生産者毎に管理している。

生産状況管理部３２は、規格毎の生産状況を示す生産状況データ（生産状況情報）を複数の生産者のそれぞれの生産システム１１０から取得してデータベースに格納し、複数の生産者毎に管理する。生産状況データには、栽培している農作物の生育度合いを示す生育データや生育状況を撮影した画像データなどが含まれる。生育データには、生育環境に関するデータ（気温、湿度、日射量、飽差など）や、生育状況（大きさ、色、形状など）のデータが含まれていてもよい。

収量予測部３３は、地域性、気候性などを考慮して、動的に農作物の収量予測を行う。例えば、収量予測部３３は、生産者の生産システム１１０から取得した生産状況データ（生育データ、画像データなど）に基づいてＡＩで学習した生育モデルを用いて、規格毎（規格で定められた品種毎）の収量予測を行い、予測結果を示す収量予測データを当該生産者の生産システム１１０に送信する。生産システム１１０は、収量予測に基づいて、気温や肥料などの環境パラメータを調整し、農作物の収穫日を前後にずらすことや、農作物の大きさや重さ、糖度などを変化させることも可能である。

図８は、生育モデルに基づく収量予測を説明するイメージ図である。
収量予測部３３は、環境モデルと生育モデルとに基づいて、生産者の農作物の栽培環境を制御する。これらのモデルに影響し得るパラメータとしては、日射量、気温、湿度、飽差肥料（培養液）、栽植密度などがある。生産状況管理部３２は、栽培している農作物を撮影した画像から日々の葉の面積やトマトなどの大きさなどが検出された生育度合いのデータ（生育データや画像データ）を、日々の日射量や気温（平均気温など）などの各種パラメータデータとともに取得する。

収量予測部３３は、これらのデータに基づいて、日々の生育度合いをモデル化した生育モデルを生成する。例えば、栽植密度（単位面積あたりの株数）と日射量とに基づいて１株当たりの日射量が算出され、１株当たりの日射量と葉の面積及び光利用効率とから１株当たりの光合成量が算出される。日々の気温に対する１株当たりの光合成量に基づいて、定植後の積算気温に対する１株あたりの光合成量をモデル化することができる。また、日々の気温の積算値と、葉径、果実肥大、葉展開などの生育速度に関する値とに基づいて、定植後の積算気温に対する１株あたりの生育量をモデル化することができる。

例えば、生育量をモデル化した生育モデルは、農作物の規格毎に生成され、規格に基づく教師データを用いたＡＩにより随時学習、更新される。例えば、学習には、規格毎の気温に対する１株あたりの生育量のデータが教師データとして用いられる。なお、学習には、培養液の成分情報など肥料に関するデータを加味した教師データが用いられてもよい。

なお、収量予測部３３は、規格毎に適した種類及び数のパラメータデータに基づいて、上記の生育モデルまたは環境モデルを生成してもよい。このパラメータは事前に得られた教師データだけではなく、生育時に新たに得られたデータを基に逐次学習を行い、更新しても良い。このように、規格毎に適した種類のパラメータ（因子）を含むモデルを動的に構築し、適用することで、積算気温や積算日射量による従来モデルを用いた生育予測等と比較して、農作物の生育状態をフィードバックし、収穫時期や収穫量の予測精度を各段に向上させることができる。

収量予測部３３は、光合成量のモデルと生育量のモデルとに基づいて、日射量に対応した最適な栽植密度や気温管理を示す情報を生産システム１１０へ送信しフィードバックする。また、収量予測部３３は、光合成量のモデルと生育量のモデルとに基づいて、気象の変化などに応じていつ頃どのくらいの量の収穫が見込めるかの収量予測（収穫の時期及び収穫の量）行う。これにより、例えば、需要者から納品の１週間前に来る発注に対して、１週間後の収量予測を行うことができる。例えば、この生育モデルを用いることで、農作物の生育環境の変化（気温の移り変わり）などに応じていつ頃どのくらいの量の収穫が見込めるかの収量予測（収穫の時期及び収穫の量）行うことができる。

図９は、収量予測部３３による収量予測データの一例を示す図である。収量予測データには、生産者を識別する生産者ＩＤ、生産者名、生産者の地域、品種（規格Ａ、規格Ｂなど）、品名、出荷予定日、収量予測などが関連付けられて格納される。つまり、規格毎（規格で定められた品種毎）に、将来の収量予測（出荷予定日毎の出荷可能な量）が関連付けられている。なお、出荷予定日は、１日単位、複数日単位、週単位、月単位などのいずれであってもよく、発注サイクルに対応した単位であってもよい。

図７に戻り、在庫管理部３４は、収量予測部３３による各生産者の規格毎（規格で定められた品種毎）の収量予測（供給予測）に基づいて、各生産者の農作物の規格毎（規格で定められた品種毎）の在庫をまとめて管理する。例えば、在庫管理部３４は、生産者毎の在庫を管理するとともに、各生産者の在庫を規格毎に集約して管理する。ここで、在庫とは、例えば、各生産者の規格毎（規格で定められた品種毎）の収量予測と需要者の注文状況とに基づく規格毎の余剰品の在庫である。例えば、需要者から契約生産者（契約農家）に対して出荷の１週間前に発注の指示が来た場合、１週間後の収量予測から注文数を差し引いた分が余剰品の在庫となる。例えば、在庫管理部３４は、生産者毎の余剰品の在庫を管理するとともに、各生産者の余剰品の在庫を規格毎に集約して管理する。なお、在庫管理部３４で管理される在庫は、実際の農作物の現物の在庫ではなく、現在から将来にわたる収量予測に基づくデータ上の仮想在庫（サイバー在庫）である。

図１０は、在庫管理部３４が管理する在庫データの一例を示す図である。在庫データには、出荷予定日、品種（規格Ａ、規格Ｂなど）、品名、生産者を識別する生産者ＩＤ、生産者名、生産者の地域、在庫（余剰品として出荷可能な数量）、価格などが関連付けられてデータベースに格納される。例えば、各出荷予定日において規格毎に生産者の在庫（複数の生産者に在庫がある場合には、複数の生産者の在庫）に関する情報が関連付けられている。なお、出荷予定日は、１日単位、複数日単位、週単位、月単位などのいずれであってもよく、発注サイクルに対応した単位であってもよい。

図７に戻り、トレーサビリティデータ管理部３５は、生産状況管理部３２が管理する各生産者の規格毎の生産状況データを集約し、データベースに格納して管理する。また、トレーサビリティデータ管理部３５は、各生産者の規格に対する認証データなどをデータベースに格納して管理する。また、トレーサビリティデータ管理部３５は、販売された農産品に対する消費者のコメント情報（嗜好情報）を流通情報収取サーバ装置５０からインターフェース部３６を介して取得し、データベースに格納して管理する。このコメント情報（嗜好情報）は、例えば、流通情報収取サーバ装置５０がインターネットを用いて提供する情報共有サービスなどにおいて、消費者が購入した農作物に対する評価コメントとして入力されたものである。入力された評価コメントは農作物の品種と関連付けられており、トレーサビリティデータ管理部３５は、コメント情報を農作物の品種、即ち規格と関連付けて記憶する。つまり、トレーサビリティデータ管理部３５は、農作物の品種毎（即ち、規格毎）に消費者の嗜好情報を管理することができる。

インターフェース部３６は、他のサーバ装置や端末に対して情報を開示する情報開示部としての機能と、他のサーバ装置や端末から情報を取得する情報取得部としての機能とを有する。例えば、インターフェース部３６は、トレーサビリティデータ管理部３５が管理する各種データ（各生産者の規格毎の生産状況データ、各生産者の規格に対する認証データなど）を必要に応じて流通情報収取サーバ装置５０へ送信することで、需要者または消費者に対して開示する。また、インターフェース部３６は、需要者を介して販売された農産品に対する消費者のコメント情報（嗜好情報）を、流通情報収取サーバ装置５０を介して取得し、トレーサビリティデータ管理部３５に記憶させる。

図１１は、本実施形態に係る生産管理システム３００において規格毎の収量予測及び在庫管理を行う生産管理処理の一例を示すシーケンス図である。
生産管理サーバ装置３０は、生産者が生産する農作物の規格データ（規格情報）を、当該生産者の生産システム１１０へ送信する（ステップＳ３０１）。例えば、生産管理サーバ装置３０は、複数の生産者のそれぞれが生産する農作物の規格データ（規格情報）を、各生産者の生産システム１１０へ送信するこれにより、生産管理サーバ装置３０は、各生産者が生産する農作物の規格情報を各生産者に提示する。

生産システム１１０は、生産管理サーバ装置３０から送信された規格データを取得し記憶する（ステップＳ１０１）。そして、生産システム１１０は、取得した規格データに示される規格に従って、植物工場で農作物を栽培する。また、生産システム１１０は、生産者の植物工場で栽培している農作物の生産状況を各種センサを用いてモニタリングし、規格毎の生産状況を示す生産状況データ（生育データ、画像データなど）を生産管理サーバ装置３０へ送信する（ステップＳ１０３）。生産管理サーバ装置３０は、規格毎の生産状況を示す生産状況データを各生産者の生産システム１１０から取得し、データベースに格納して管理する（ステップＳ３０３）。

次に、生産管理サーバ装置３０は、規格毎（規格で定められた品種毎）の生産状況を示すデータ（即ち現在の生育状況）と、生育モデルとに基づいて規格毎（規格で定められた品種毎）の収量予測（図９参照）を行う（ステップＳ３０５）。そして、生産管理サーバ装置３０は、規格毎（規格で定められた品種毎）の収量予測データを生産システム１１０へ送信する（ステップＳ３０７）。

生産システム１１０は、生産管理サーバ装置３０から送信された収量予測データを取得し記憶する（ステップＳ１０５）。生産システム１１０は、この収量予測データに基づいて植物工場の環境パラメータなどを調整する。なお、生産者は、上述した需給マッチングシステム４００による需給マッチング状況によっては、環境パラメータなどの将来の生育条件を変更することにより収量を調整してもよい。例えば、生産システム１１０は、将来の生育条件を変更して生産管理サーバ装置３０に収量予測させることにより、生産管理サーバ装置３０が現在の生育状況と生育モデルと将来の生育条件とに基づいて収量予測した収量予測データ取得し、この収量予測に基づいて収量を調整してもよい。

また、生産システム１１０は、規格毎（規格で定められた品種毎）の収量予測と需要者からの注文状況とに基づいて規格毎（規格で定められた品種毎）の余剰品データ（余剰品が発生する規格（品種）及び量）を生成し、生産状況データとして生産管理サーバ装置３０へ送信する（ステップＳ１０７）。

生産管理サーバ装置３０は、規格毎の余剰品データを各生産者の生産システム１１０から取得及び集計してデータベースに格納し、在庫（サイバー在庫）として管理する（ステップＳ３０９）。

このように、本実施形態に係る生産管理システム３００において、生産管理サーバ装置３０は、複数の生産者が生産する農作物（生産物の一例）についての規格情報を管理し、複数の生産者に対して規格情報を提示する。また、生産管理サーバ装置３０は、規格情報に示される規格毎の生産状況を示す生産状況情報（例えば、生育データ、画像データなど）を複数の生産者のそれぞれの生産システム１１０から取得して複数の生産者毎に管理する。また、生産管理サーバ装置３０は、複数の生産者毎に管理されている規格毎の生産状況情報を、需要者または消費者に開示する。

これにより、生産管理システム３００は、複数の生産者において、規格に基づいて一定品質の農作物を栽培できるようにしたため、規格外品の発生を抑制し、廃棄ロスを削減することができる。また、生産管理システム３００は、供給される農作物の生産状況を需要者または消費者が容易に確認することができ、需要者または消費者に安全及び安心感を与えることができる。

例えば、規格には、生産に関する生産規格または出荷に関する出荷規格が含まれる。これにより、生産管理システム３００は、生産規格に基づく一定品質の農作物を複数の生産者から供給可能とすることや、出荷規格に基づく一定品質の農作物を複数の生産者から供給可能である。また、生産管理システム３００は、生産の過程（栽培課程）や出荷時の農作物の状態を、需要者または消費者が容易に確認することができるように開示できる。

また、生産管理システム３００は、各生産者の規格への対応状況（認証工場であることを証明する認証情報）や規格への具体的な対応状況（使用している種苗の種類、栽培システムの計画、資材、設備の具体的な内容、栽培レシピや栽培技術の具体的な内容など）を需要者または消費者に開示してもよい。これにより、生産管理システム３００は、生産者から供給される農作物についての安全及び安心感を需要者または消費者に与えることができる。

また、生産物の規格は、生産者及び生産地域の違いに関わらず一つの品種に対して定められた数の規格が定められている。ことにより、同一品種の生産物については、いずれの生産者に対しても同一の規格で生産される。そのため、地域によらず統一したブランドで全国に分散して生産することができ、どの地域で生産しても一定の同じ品質となることから、一部の地域において地震のような何らかの障害が起きても、他の地域で生産を継続できる。

また、生産管理システム３００は、生育モデルに基づいて、農作物の収量予測（収穫時期及び量）を行う。例えば、生産管理システム３００は、気温（例えば、定植からの積算気温）に対する農作物の光合成量を示すモデルと、気温（例えば、定植からの積算気温）に対する農作物の生育量を示すモデルとに基づいて、農作物の収量予測を行う。これにより、生産管理システム３００は、収量予測の精度を向上させることができ、過剰生産を抑制して廃棄ロスを削減することができる。

例えば、生産管理システム３００は、農作物の規格に基づく教師データを用いて学習した生育モデルに基づいて、農作物の規格毎の収量予測を行うことにより、規格毎の収量予測の精度を向上させることができ、過剰生産を抑制して廃棄ロスを削減することができる。なお、教師データには、農作物を栽培する際の肥料（培養液の成分など）に関するパラメータが含まれてもよい。これにより、生産管理システム３００は、肥料の条件を加えることで、収量予測の精度をより向上させることができる。

また、生産管理システム３００によれば、経営主体が異なる複数の生産者と需要者の関係（例えば、中小の卸売りや小売りとそこに出荷している農家との関係）であっても、農作物を規格化してプラットフォーム化したシステムとし、複数の生産者の生産状況をモニターして収量予測を行い、あたかも一つの大規模生産者のように在庫管理（サイバー在庫）を行うことができる。

また、生産管理システム３００は、需要者からの農作物の発注量と農作物の収量予測とに基づいて、農作物の余剰品の量を予測する。これにより、生産管理システム３００は、事前に、農作物の余剰品の量を予測できるため、余剰品の販売先を探すことや、余剰品の発生を抑えるように栽培環境を制御することなどの対応を検討することができる。よって、廃棄ロスを削減することができる。

なお、教師データには、農作物を出荷した後の余剰品の量に関するパラメータが含まれてもよく、収量予測部３３は、収量予測に加えて余剰品の量を予測してもよい。例えば、収量予測部３３は、余剰品の量を教師データとしてＡＩによる学習を行うことにより余剰品の量を予測し、予測した結果を生産システム１１０に送信して生産者に提示してもよい。

（需給マッチングシステム）
次に、需給マッチングシステム４００の構成について具体的に説明する。
図１２は、需給マッチングシステム４００の機能構成の一例を示すブロック図である。需給マッチングシステム４００において、需給マッチングサーバ装置４０は、マッチング処理部４１を備えている。

マッチング処理部４１は、複数の生産者による農作物の収量予測（供給予測）と、需要者からの注文状況とに基づいて、複数の生産者と需要者との間の需給マッチングを行う。例えば、マッチング処理部４１は、規格で規定されている農作物の品種毎余剰品について、複数の生産者と需要者との間の需給マッチングを行う。

具体的には、マッチング処理部４１は、生産管理サーバ装置３０で管理されている収量予測と注文状況とに基づく余剰品の在庫データを参照して、需要者からの注文内容に該当する規格の在庫データから供給可能な（出荷可能）な生産者を抽出し、需要者端末２０へ送信する。また、マッチング処理部４１は、抽出した生産者への発注が需要者により行われると、当該生産者の生産者端末１０へ注文データを送信する。このようにして、生産者と需要者との間の需給マッチングが行われる。

例えば、需要者は、契約農家との取引以外の仕入れが必要になった場合、需要者端末２０において、需要者がマッチング画面（後述の図１４参照）に注文内容（品名、規格、配送日、数量など）を入力することにより、注文品の在庫を有する生産者との需給マッチングが行われる。

図１３は、本実施形態に係る需要者端末２０に表示されるマッチング画面の一例を示す図である。図示するマッチング画面の符号ｆ４１が示す領域には、需要者が注文したい注文内容として農作物の品名、規格、配送日、数量と、注文先を検索する際の優先条件とを、マッチングの検索条件として入力できる。例えば、選択肢の中から選択する操作や値を入力する操作により入力できる。優先条件には、配送日優先、コスト優先などの選択肢がある。検索ボタンＢ４１は、入力した検索条件で供給可能な（出荷可能）な生産者を抽出する需給マッチング処理を実行させるための操作子である。検索条件を入力して検索ボタンＢ４１に対して操作すると、需給マッチングサーバ装置４０で需給マッチング処理が行われ、供給可能な（出荷可能）な生産者の抽出結果を示すマッチング結果画面が需要者端末２０に表示される。なお、キャンセルボタンＢ４２は、マッチング画面を終了して非表示にする操作子である。

図１４は、本実施形態に係る需要者端末２０に表示されるマッチング結果画面の一例を示す図である。図示するマッチング結果画面のうち、符号ｆ４２が示す領域には、図１３に示すマッチング画面に入力した検索条件が表示されている。そして、符号ｆ４３が示す領域には、需給マッチング処理により抽出された生産者に関する情報と、発注数量と合計金額とが表示されている。抽出された生産者に関する情報としては、生産者名、出荷可能数、配送日、価格、配送費用、発注数量などが関連付けられて表示されている。配送日は、生産者の地域と需要者の地域とに基づいて、別途定められている配送地域に必要な日数を生産者の出荷可能日に加味して決定される。また、配送費用は、生産者の地域と需要者の地域とに基づいて、別途定められている配送地域に応じた配送料金表により決定される。

抽出された生産者は、マッチング画面で入力された優先条件に従って、上から順に表示される。配送日優先の場合には、指定した配送日に合致しているものを優先して上から順に表示される。合致しているもの同士ではコストの低いものを優先して上から順に表示される。配送日を満足していないものはコストが低くても、合致しているものよりも優先順位を下がる。配送日を満足していないものは、指定した配送日に近いものから表示される。コスト優先の場合には、コストが低いものを優先して上から順に表示される。同じコストの時は指定した配送日に合致しているもの、近いものが優先される。

図示する例では、配送日優先で５カ所の生産者が抽出されている。上から順に３つ目までの生産者に発注することで、注文数の５０００を満たす発注が可能であり、その場合の合計金額が表示されている。発注ボタンＢ４３は、表示されているマッチング結果で発注を確定するための操作子である。キャンセルボタンＢ４４は、発注しないでマッチング結果画面を終了する操作子である。例えば、キャンセルボタンＢ４４に対して操作がされると、図１３に示すマッチング画面に戻る。

図１５は、本実施形態に係る需給マッチングシステム４００における需給マッチング処理の一例を示すシーケンス図である。まず、需要者端末２０において需要者がマッチング画面（図１３参照）に注文内容に関する検索条件を入力し検索ボタンＢ４１に対して操作がされると、需要者端末２０は、入力された検索条件を含む注文データを需給マッチングサーバ装置４０へ送信する（ステップＳ２２１）。

需給マッチングサーバ装置４０は、注文データを取得すると生産管理サーバ装置３０で管理されている在庫データを参照して、注文データと在庫データとに基づいて、供給可能な生産者を抽出することにより需給マッチングを行う（ステップＳ４２１）。例えば、需給マッチングサーバ装置４０は、注文データに含まれる検索条件に基づいて、規格に合致する農作物で配送日に配送できる出荷可能な在庫がある生産者を優先条件に従って抽出する。このとき、生産管理サーバ装置３０は、需給マッチングサーバ装置４０からの要求に応じて、在庫データを需給マッチングサーバ装置４０へ送信する（ステップＳ３２１）。

そして、需給マッチングサーバ装置４０は、需要者の検索条件により抽出した生産者の在庫情報が含まれるマッチング結果を需要者端末２０へ送信する（ステップＳ４２３）。

需要者端末２０は、需給マッチングサーバ装置４０からマッチング結果を取得すると、マッチング結果を示すマッチング画面（図１４参照）を表示する（ステップＳ２２３）。需要者端末２０において需要者が発注ボタンＢ４３に対して操作して発注を確定すると、需要者端末２０は、発注の確定を示す発注指示を需給マッチングサーバ装置４０へ送信する（ステップＳ２２５）。

需給マッチングサーバ装置４０は、需要者端末２０から送信された発注指示を取得すると、発注先として選択された生産者の生産者端末１０へ注文データを送信する（ステップＳ４２５）。図１４に示すように複数の生産者が発注先となっている場合には、需給マッチングサーバ装置４０は、発注先となっている複数の生産者の生産者端末１０へ、それぞれの注文データを送信する。

生産者端末１０は、需給マッチングサーバ装置４０から注文データを取得すると、当該注文データによる注文の許諾または拒否の入力を受け付ける。そして、生産者端末１０は、注文の許諾または拒否を示すデータを需給マッチングサーバ装置４０へ送信する（ステップＳ１２１）。

需給マッチングサーバ装置４０は、生産者端末１０から注文の拒否を示すデータを取得した場合（ステップＳ４２４：拒否）、ステップＳ４２１の処理に戻り、他の供給可能な生産者を抽出する。一方、需給マッチングサーバ装置４０は、生産者端末１０から注文の許諾を示すデータを取得した場合（ステップＳ４２４：許諾）、売買契約が成立したことを示す売買契約データを、生産者端末１０、需要者端末２０、及び生産管理サーバ装置３０へ送信する（ステップＳ４２９）。

生産者端末１０及び需要者端末２０は、需給マッチングサーバ装置４０から売買契約データを取得すると、売買契約が成立したことを示す売買契約結果を表示する（ステップＳ１２３、ステップＳ２２７）。また、生産管理サーバ装置３０は、需給マッチングサーバ装置４０から売買契約データを取得すると、売買契約が成立したことを示す売買契約結果を表示する（ステップＳ３２３）。

このように、本実施形態に係る需給マッチングシステム４００において、需給マッチングサーバ装置４０は、複数の生産者による農作物（生産物の一例）の収量予測（供給予測の一例）と、農作物を注文する複数の需要者からの注文状況とに基づいて、複数の生産者と複数の需要者との間の需給マッチングを行う。

これにより需給マッチングシステム４００は、複数の生産者の在庫をあたかも一つの大規模生産者の在庫ように在庫管理（サイバー在庫）を行うことで、多くの中小の卸売りや小売りなどの需要者へ農作物を融通しやすくすることができる。よって、需給マッチングシステム４００は、需給のミスマッチングを改善して過剰生産を抑制することによって効率的な生産流通を実現し、生産側の廃棄ロス（フードロス）を削減することができる。

例えば、需給マッチングサーバ装置４０は、生産した農作物のうちの余剰品について、複数の生産者と複数の需要者との間の需給マッチングを行う。これにより、需給マッチングシステム４００は、複数の生産者の余剰品の在庫をまとめて管理することで、多くの中小の卸売りや小売りなどの需要者へ余剰品を融通しやすくすることができる。よって、需給マッチングシステム４００は、余剰品を削減することができ、廃棄ロスを削減することができる。

また、農作物（生産物の一例）には、生産者及び生産地域の違いに関わらず一つの品種に対して定められた数の規格が定められていることにより、同一品種の農作物については、いずれの生産者に対しても同一の規格で生産される。そのため、地域によらず統一したブランドで全国に分散して生産することができ、どの地域で生産しても一定の同じ品質となることから、需給マッチングサーバ装置４０は、農作物の規格毎に、複数の生産者と複数の需要者との間の需給マッチングを行うことができる。

なお、需給マッチングサーバ装置４０は、生産者の地域毎に、複数の生産者と複数の需要者との間の需給マッチングを行ってもよい。これにより、需給マッチングシステム４００は、近い地域同士の生産者と需要者とを優先して、需給マッチングすることができる。

また、需給マッチングサーバ装置４０は、農作物の余剰品について、複数の生産者同士の間の需給マッチングを行ってもよい。つまり、ある生産者の生産者端末１０において、需要者の需要者端末２０と同様に、マッチング画面（図１３参照）に発注したい注文内容などの検索条件を入力することにより、需給マッチングサーバ装置４０が需給マッチング処理を行い、当該生産者端末１０に表示されたマッチング結果画面（図１４参照）に抽出されている他の生産者へ発注が可能な構成としてもよい。これにより、生産者は、契約している需要者への出荷が不足した場合に、他の生産者から不足分を購入して融通することができる。

また、需給マッチングシステム４００によれば、経営主体が異なる複数の生産者と需要者の関係（例えば、中小の卸売りや小売りとそこに出荷している農家との関係）であっても、複数の生産者の余剰品の量を予測することにより、各生産者の余剰品の在庫をあたかも一つの大規模生産者の在庫ように管理を行うことで、多くの中小の卸売りや小売りなどの需要者へ余剰品を融通しやすくすることができる。

なお、需給マッチングサーバ装置４０は、マッチングに用いられた検索条件（例えば、図１３のマッチング画面に入力された注文内容や最適化条件）の情報を生産者端末１０に送信してフィードバックしてもよい。これにより、生産者は、マッチングに用いられた検索条件を、生産調整の計画、価格等の条件を検討するための情報として活用することができる。

（流通情報収取システム）
流通情報収取システム５００において、流通情報収取サーバ装置５０（図２参照）は、例えば、ブロックチェーンを用いて、生産者、需要者、及び消費者の間で情報を共有化する。例えば、流通情報収取サーバ装置５０は、生産者が生産する農作物の規格の認証情報や生産状況などについてのトレーサビリティ情報（各生産者の規格毎の生産状況データ、各生産者の規格に対する認証データなど）を生産管理サーバ装置３０から取得し、需要者や消費者に対して必要に応じて公開する。

公開の方法は、流通情報収取サーバ装置５０が提供するＷｅｂページにトレーサビリティ情報を掲載することによりＷｅｂブラウザで公開する方法でもよいし、流通情報収取サーバ装置５０から需要者端末２０や消費者の端末にトレーサビリティ情報を送信することにより需要者端末２０や消費者の端末で表示可能に提示する方法でもよい。

例えば、流通情報収取サーバ装置５０は、生産者の植物工場が認証工場であることや、規格への具体的な対応状況（使用している種苗の種類、栽培システムの計画、資材、設備の具体的な内容、栽培レシピや栽培技術の具体的な内容など）、生産者の名前、顔写真、生産場所の様子、農作物の生育状況（大きさ、色、形状、写真など）、品質などを公開してもよい。

また、流通情報収取サーバ装置５０は、消費者が購入した農作物についてのコメントを入力可能な情報共有サービスをインターネット経由で提供する。消費者が購入した農作物についてのコメントを入力することにより、流通情報収取サーバ装置５０は、購入品の評価などのコメントの内容を消費者の嗜好情報として取得する。そして、流通情報収取サーバ装置５０は、この嗜好情報をトレーサビリティ情報に含めて需要者及び生産者に提示してもよい。また、流通情報収取サーバ装置５０は、物流に関する情報をトレーサビリティ情報に含めてもよい。

このように、流通情報収取サーバ装置５０は、トレーサビリティ情報を開示することにより、保証された品質により、安全、安心であることを消費者にアピールすることができるとともに、消費者の嗜好情報も公開することで、生産者側で市場ニーズに応じた生産計画を立てることできる。

以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。

例えば、上記実施形態では、生産者が生産する生産物が農作物（穀物、野菜、果物、観賞（園芸）用植物、飼料用作物など）である場合の例を説明したが、農作物に限られるものではない。例えば、生産物は、養殖による魚貝類などであってもよい。

なお、上述した実施形態における生産者端末１０、需要者端末２０、生産管理サーバ装置３０、需給マッチングサーバ装置４０、及び流通情報収取サーバ装置５０の一部の機能をコンピュータで実現するようにしても良い。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、生産者端末１０、需要者端末２０、生産管理サーバ装置３０、需給マッチングサーバ装置４０、または流通情報収取サーバ装置５０に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。

また、生産者端末１０、需要者端末２０、生産管理サーバ装置３０、需給マッチングサーバ装置４０、及び流通情報収取サーバ装置５０の一部又は全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現してもよい。また、本実施形態の生産者端末１０、需要者端末２０、生産管理サーバ装置３０、需給マッチングサーバ装置４０、及び流通情報収取サーバ装置５０内の各構成要素は個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。

１ 生産流通管理システム、１０ 生産者端末、２０ 需要者端末、３０ 生産管理サーバ装置、３１ 規格管理部、３２ 生産状況管理部、３３ 収量予測部、３４ 在庫管理部、３５ トレーサビリティデータ管理部、３６ インターフェース部、４０ 需給マッチングサーバ装置、５０ 流通情報収取サーバ装置、１１０ 生産システム、３００ 生産管理システム、４００ 需給マッチングシステム、５００ 流通情報収取システム

Claims (9)

1. 複数の生産者による生産物の供給予測と前記生産物を注文する複数の需要者からの注文状況とに基づいて、前記複数の生産者と前記複数の需要者との間の需給マッチングを行うマッチング処理部、
   を備える生産流通管理システム。
2. 前記生産物には、生産者及び生産地域の違いに関わらず一つの品種に対して定められた数の規格が定められており、
   前記マッチング処理部は、
   前記生産物の規格毎または地域毎に、前記複数の生産者と前記複数の需要者との間の需給マッチングを行う、
   請求項１に記載の生産流通管理システム。
3. 前記マッチング処理部は、
   前記生産物の供給予測と前記複数の需要者の需要予測とに基づいて、前記複数の生産者と前記複数の需要者との間の需給マッチングを行う、
   請求項１または請求項２に記載の生産流通管理システム。
4. 前記マッチング処理部は、
   前記生産物のうちの余剰品について、前記複数の生産者と前記複数の需要者との間の需給マッチングを行う、
   請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の生産流通管理システム。
5. 前記マッチング処理部は、
   前記生産物のうちの余剰品について、前記複数の生産者同士の間の需給マッチングを行う、
   請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の生産流通管理システム。
6. 前記マッチング処理部は、
   所定の優先条件に従って、前記需給マッチングを行う、
   請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の生産流通管理システム。
7. 前記複数の生産者は、経営主体が異なる、
   請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の生産流通管理システム。
8. 生産流通管理システムにおける管理方法であって、
   供給予測部が、複数の生産者による生産物の供給予測をするステップと、
   マッチング処理部が、複数の生産者による生産物の供給予測と前記生産物を注文する複数の需要者からの注文状況とに基づいて、前記複数の生産者と前記複数の需要者との間の需給マッチングを行うステップと、
   を有する管理方法。
9. コンピュータに、
   複数の生産者による生産物の供給予測をするステップと、
   複数の生産者による生産物の供給予測と前記生産物を注文する複数の需要者からの注文状況とに基づいて、前記複数の生産者と前記複数の需要者との間の需給マッチングを行うステップと、
   を実行させるためのプログラム。

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