JP6205844B2 - 情報処理装置、表示システム、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、菌の検査方法に関する。

食品衛生法等に基づき食品の生菌数を把握するため、培地で菌を所定時間培養し、菌が生きている証拠として出現するコロニーの数をカウントすることが従来から行われている。例えば特許文献１には、培地の表面を撮影した画像データを解析することでコロニー数をカウントすると共に、ユーザが入力した希釈倍率等の計測条件に基づき検査状況を示す情報を表示する技術が開示されている。また、特許文献２には、培養時間を短くするため、肉眼でコロニーの数をカウントできない程度に希釈倍率を下げて、コロニーの密度を高くし、培養段階の早期の小さなコロニーをカウントする細菌検査方法が開示されている。さらに、特許文献３及び４には、識別パターンが印刷され、スキャナによって読み取り可能なプレート培地が開示されている。

特開２００４−４００６号公報 特開２００６−３２５５４９号公報 特開２０１０−２２７１１８号公報 国際公開第２０１１／００７８０２号

検体を培養してコロニー数をカウントする検査を行う場合、検体を希釈する希釈倍率を適切に設定する必要がある。この場合、検査の度に作業員が適切な希釈倍率を選定することになり、検査作業が煩雑になるという課題があった。また、検査に好適な希釈倍率を選定するには、各希釈倍率を用いて検体を培養したときに出現するコロニー数を適切に推定する必要がある。そこで、本発明は、検体を培養したときに出現するコロニー数を好適に推定することが可能な情報処理装置、表示システム及びプログラムを提供することを主な目的とする。

本発明の１つの観点では、検体を希釈して培養した場合に発生したコロニー数と、当該検体の希釈倍率との関係を示す発生情報を、前記検体の種別の情報と対応付けて記憶する記憶手段と、外部入力により指定された検体の種別に対応する発生情報を、前記記憶手段から抽出する抽出手段と、前記抽出手段が抽出した発生情報に基づき、前記指定された検体を所定の希釈倍率で培養した場合に発生するコロニー数を推定する推定手段と、を有する。

本発明の他の観点では、検体を希釈して培養した場合に発生したコロニー数と、当該検体の希釈倍率との関係を示す発生情報を、前記検体の種別の情報と対応付けて記憶する記憶手段を有する情報処理装置が実行するプログラムであって、外部入力により指定された検体の種別に対応する発生情報を、前記記憶手段から抽出する抽出手段と、前記抽出手段が抽出した発生情報に基づき、前記指定された検体を所定の希釈倍率で培養した場合に発生するコロニー数を推定する推定手段として前記情報処理装置を機能させる。

本発明によれば、情報処理装置は、過去の検査結果に基づく発生情報を参照することで、指定された検体の種別に応じて、希釈倍率を定めて検体を培養した場合に出現するコロニー数を高精度に推定することができる。

表示システムの概略構成を示す。 菌発生情報ＤＢのデータ構造を示す。 第１実施形態における最適希釈倍率の表示処理を示すフローチャートである。 希釈倍率選定処理の手順を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る最適希釈倍率の選定処理を示すフローチャートである。 希釈倍率選定処理の手順を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しながら、本発明に好適な第１及び第２実施形態について説明する。

＜第１実施形態＞
まず、第１実施形態について説明する。

［システム構成］
図１は、第１実施形態に係る表示システム１０の概略構成を示す図である。表示システム１０は、食品工場の菌（細菌も含むものとする。以下同様。）の検査工程などにおいて検体である種々の菌を希釈する際の検査に最適な希釈倍率（「最適希釈倍率Ｍｔａｇ」とも呼ぶ。）を表示するためのシステムである。図１に示すように、表示システム１０は、端末装置４と、サーバ装置５と、フィルム培地６と、撮像装置７とを有する。端末装置４及びサーバ装置５は、ネットワーク９を介して通信を行う。

端末装置４は、ＣＰＵ等のプロセッサや、ＲＯＭやＲＡＭといったメモリや、ディスプレイや、マウスやキーボード等を備えるパーソナルコンピュータ（例えばノートパソコン）である。端末装置４は、最適希釈倍率Ｍｔａｇを表示するためのプログラムを記憶し、当該プログラムを実行することで、所定の処理を実行する。具体的には、端末装置４は、得られた最適希釈倍率Ｍｔａｇに基づき検査する検体名や、検体を培養した際に出現するコロニー数の目標範囲（「目標範囲Ｒｔａｇ」とも呼ぶ。）などを指定する入力を受け付ける。そして、端末装置４は、これらの入力情報を含んだ最適希釈倍率Ｍｔａｇの要求情報「Ｉｒ」をサーバ装置５に送信し、要求情報Ｉｒに応じた最適希釈倍率Ｍｔａｇの情報を含む表示情報「Ｉｄ」をサーバ装置５から受信し、表示情報Ｉｄに基づき表示を行う。

サーバ装置５は、ＣＰＵ等のプロセッサや、ＲＯＭやＲＡＭといったメモリを有する。サーバ装置５は、過去の検査結果に基づく菌発生に関する情報（「菌発生情報」とも呼ぶ。）を検体の種別を示す識別情報（「検体種別ＩＤ」とも呼ぶ。）と対応付けて記録したデータベース（「菌発生情報ＤＢ」とも呼ぶ。）を記憶する。そして、サーバ装置５は、端末装置４から送信される要求情報Ｉｒを受信した場合、菌発生情報ＤＢを参照し、指定された検体名に対応する最適希釈倍率Ｍｔａｇを決定する。そして、サーバ装置５は、決定した最適希釈倍率Ｍｔａｇの情報を含む表示情報Ｉｄを端末装置４に送信する。

フィルム培地６は、希釈された検体を培養するための培地である培地部７１を有する。培地部７１では、培養された検体のコロニーが発色する。また、フィルム培地６には、培地の識別情報などがコード化されたＱＲコード（登録商標）７２が印刷されている。ＱＲコード７２が示すフィルム培地６の識別情報は、当該フィルム培地６が対象とする検体種別ＩＤ及び希釈倍率と関連付けられて端末装置４のメモリに記憶されている。

撮像装置７は、フィルム培地６をスキャンすることで画像Ｉｍを生成し、端末装置４に送信する。後述するように、画像Ｉｍを受信した端末装置４は、画像Ｉｍに表示された培地部７１に出現したコロニー数をカウントすると共に、ＱＲコード７２を読み取ってフィルム培地６の識別情報などを認識する。

なお、サーバ装置５は、本発明における「情報処理装置」の一例である。また、サーバ装置５のＣＰＵなどは、本発明における「抽出手段」、「推定手段」、「希釈倍率決定手段」、「希釈倍率送信手段」の一例であり、サーバ装置５のメモリは、本発明における「記憶手段」の一例である。

［菌発生情報ＤＢ］
まず、菌発生情報ＤＢについて説明する。図２は、菌発生情報ＤＢのデータ構造の一例を示す。図２に示すように、菌発生情報ＤＢには、コロニー数及び希釈倍率を示す菌発生情報が検体種別ＩＤに対応付けられている。

図２の菌発生情報ＤＢの各レコードは、種々の菌を所定の希釈倍率により希釈して培養することで出現したコロニーをカウントした過去の検査結果に基づき生成されている。例えば、図２の１番目のレコードは、検体種別ＩＤ「００１」の菌を希釈倍率１０倍で希釈して培養した結果、１２００個のコロニーを検出したという検査結果に基づき生成されている。同様に、２番目のレコードは、検体種別ＩＤ「００１」の菌を希釈倍率１０倍で希釈して培養した結果、１４０個のコロニーを検出したという検査結果に基づき生成されている。なお、図２の菌発生情報ＤＢでは、一例として、希釈倍率は、１０の累乗に設定されている。

サーバ装置５は、要求情報Ｉｒに含まれる検体名に対応する検体種別ＩＤの菌発生情報を菌発生情報ＤＢから抽出し、要求情報Ｉｒに含まれる目標範囲Ｒｔａｇ内のコロニー数となることが推定される希釈倍率を、最適希釈倍率Ｍｔａｇとして選定する。この処理について、次のセクションで詳しく説明する。

［最適希釈倍率の表示］
次に、第１実施形態における最適希釈倍率Ｍｔａｇの表示方法について、図３、図４を参照して説明する。以後では、一例として、端末装置４及びサーバ装置５は、１０の累乗を希釈倍率に用いるものとする。

（１）処理概要
図３は、第１実施形態における最適希釈倍率Ｍｔａｇの表示処理の概要を示すフローチャートである。端末装置４及びサーバ装置５は、図３に示すフローチャートの処理を繰り返し実行する。

まず、端末装置４は、最適希釈倍率Ｍｔａｇを表示するためのプログラムの実行が指示された場合に、検体名及び目標範囲Ｒｔａｇ等の入力を受け付ける（ステップＳ１０１）。なお、検体名は、検体種別ＩＤであってもよい。そして、端末装置４は、入力された検体名及び目標範囲Ｒｔａｇの情報を含む要求情報Ｉｒをサーバ装置５へ送信する（ステップＳ１０２）。なお、端末装置４は、検体名及び目標範囲Ｒｔａｇに加え、最適希釈倍率Ｍｔａｇを探索する希釈倍率の範囲を指定する入力を受け付け、その情報を要求情報Ｉｒにさらに含めてもよい。

サーバ装置５は、要求情報Ｉｒを受信後（ステップＳ２０１）、要求情報Ｉｒに含まれる検体名に相当する検体種別ＩＤと対応付いた菌発生情報を菌発生情報ＤＢから抽出する（ステップＳ２０２）。この場合、例えば、サーバ装置５は、予めメモリに記憶されていた検体名と検体種別ＩＤとの対応関係を示すテーブル等を参照することで、検体種別ＩＤを認識する。

次に、サーバ装置５は、ステップＳ２０２で検索した菌発生情報が示す希釈倍率ごとに、コロニー数の推定値を算出する（ステップＳ２０３）。このとき、サーバ装置５は、所定の希釈倍率に対して１つの菌発生情報のみが存在する場合には、当該菌発生情報が示すコロニー数を、上述の所定の希釈倍率の推定値とする。一方、サーバ装置５は、所定の希釈倍率に対して複数の菌発生情報が存在する場合には、これらの菌発生情報が示すコロニー数の平均値や中央値などの代表値を、上述の所定の希釈倍率の推定値とする。

ここで、ステップＳ２０３の具体例について図２の菌発生情報ＤＢを参照して説明する。例えば、サーバ装置５は、検体種別ＩＤが「００１」の１０倍の希釈倍率に対応するコロニー数の推定値を算出する場合、該当するレコードが１番目のレコードのみであることから、コロニー数の推定値を、１番目のレコードのコロニー数と同一の１２００個に設定する。また、サーバ装置５は、検体種別ＩＤが「００１」の１００倍の希釈倍率に対応するコロニー数の推定値を算出する場合、該当するレコードが２番及び３番目のレコードであることから、コロニー数の推定値を、２番及び３番目のレコードが示すコロニー数１４０個及び１６０個の平均値（即ち１５０個）などの代表値に設定する。なお、ステップＳ２０３において、サーバ装置５は、コロニー数の推定値を算出する希釈倍率の範囲を、要求情報Ｉｒ等に基づき限定してもよく、予め定められた範囲に限定してもよい。

次に、サーバ装置５は、ステップＳ２０３でコロニー数の推定値を算出した希釈倍率の中から最適希釈倍率Ｍｔａｇを選定する希釈倍率選定処理を実行する（ステップＳ２０４）。希釈倍率選定処理については、図４を参照して後述する。そして、サーバ装置５は、選定した最適希釈倍率Ｍｔａｇの情報を含む表示情報Ｉｄを端末装置４へ送信する（ステップＳ２０５）。そして、端末装置４は、受信した表示情報Ｉｄに基づき、最適希釈倍率Ｍｔａｇ等の表示を行う（ステップＳ１０３）。

（２）希釈倍率選定処理
次に、ステップＳ２０４の希釈倍率選定処理について図４を参照して説明する。図４は、希釈倍率選定処理の手順を示すフローチャートである。

まず、サーバ装置５は、ステップＳ２０３でコロニー数の推定値を算出した希釈倍率のうち、当該コロニー数の推定値が目標範囲Ｒｔａｇ内にある希釈倍率があるか否か判定する（ステップＳ３０１）。そして、コロニー数の推定値が目標範囲Ｒｔａｇ内にある希釈倍率があり（ステップＳ３０１；Ｙｅｓ）、かつ該当する希釈倍率が１つの場合（ステップＳ３０２；Ｎｏ）、サーバ装置５は、コロニー数の推定値が目標範囲Ｒｔａｇ内にある希釈倍率を最適希釈倍率Ｍｔａｇとして選定する（ステップＳ３０３）。一方、該当する希釈倍率が複数ある場合（ステップＳ３０２；Ｙｅｓ）、サーバ装置５は、該当する希釈倍率のうち、最もコロニー数の推定値が大きい（即ちコロニーの分布濃度が高い）希釈倍率を、最適希釈倍率Ｍｔａｇとして選定する（ステップＳ３０４）。

一方、サーバ装置５は、コロニー数の推定値が目標範囲Ｒｔａｇ内にある希釈倍率がない場合（ステップＳ３０１；Ｎｏ）、目標範囲Ｒｔａｇよりもコロニー数の推定値が大きい希釈倍率から優先的に最適希釈倍率Ｍｔａｇを選定する（ステップＳ３０５）。具体的には、この場合、サーバ装置５は、目標範囲Ｒｔａｇよりも大きく、かつ、目標範囲Ｒｔａｇに最も近いコロニー数の推定値を有する希釈倍率を優先的に最適希釈倍率Ｍｔａｇとして選定する。

ここで、目標範囲Ｒｔａｇを２５個〜２５０個とした場合の希釈倍率選定処理の具体例（第１の例〜第３の例）について、図２及び図４を参照して説明する。第１の例として、図２の検体種別ＩＤ「００１」を対象に、１０倍の希釈倍率（コロニー数の推定値１２００個）と１００倍の希釈倍率（コロニー数の推定値１５０個）とのいずれかを最適希釈倍率Ｍｔａｇに選定する場合について説明する。この場合、サーバ装置５は、図４のステップＳ３０３に基づき、目標範囲Ｒｔａｇ内にコロニー数の推定値が含まれる１００倍の希釈倍率を、最適希釈倍率Ｍｔａｇに設定する。次に、第２の例として、図２の検体種別ＩＤ「００２」を対象に、１０倍の希釈倍率（コロニー数の推定値２４０個）と１００倍の希釈倍率（コロニー数の推定値２６個）とのいずれかを最適希釈倍率Ｍｔａｇに選定する場合について説明する。この場合、いずれの希釈倍率に対応するコロニー数の推定値も目標範囲Ｒｔａｇに属することから、サーバ装置５は、図４のステップＳ３０４に基づき、コロニーの分布濃度が高い１０倍の希釈倍率を、最適希釈倍率Ｍｔａｇに設定する。次に、第３の例として、図２の検体種別ＩＤ「００３」を対象に、１０倍の希釈倍率（コロニー数の推定値２６０個）と１００倍の希釈倍率（コロニー数の推定値２４個）とのいずれかを最適希釈倍率Ｍｔａｇに選定する場合について説明する。この場合、いずれの希釈倍率に対応するコロニー数の推定値も目標範囲Ｒｔａｇに属しないことから、サーバ装置５は、図４のステップＳ３０５に基づき、目標範囲Ｒｔａｇよりもコロニー数の推定値が大きい１０倍の希釈倍率を、最適希釈倍率Ｍｔａｇに設定する。

［菌発生情報の登録］
次に、図３のステップＳ３０２で最適希釈倍率Ｍｔａｇの表示後、最適希釈倍率Ｍｔａｇを用いて検体の検査を行った場合の検査結果の菌発生情報ＤＢへの登録処理の一例について説明する。

まず、ユーザは、表示された最適希釈倍率Ｍｔａｇの認識後、対象の検体種別ＩＤ及び最適希釈倍率Ｍｔａｇに対応するフィルム培地６を選択し、対象の検体を最適希釈倍率Ｍｔａｇにより希釈して培養し、培養後のフィルム培地６を撮像装置７に読み取らせる。その後、端末装置４は、撮像装置７から画像Ｉｍを受信し、画像Ｉｍを解析することで、培養部７１に現れたコロニー数を認識すると共に、ＱＲコード７２が示すフィルム培地６の識別情報を認識する。

また、端末装置４は、フィルム培地６の識別情報に対し、当該フィルム培地６が対象とする検体種別ＩＤ及び希釈倍率を関連付けた情報をメモリに予め記憶している。これにより、端末装置４は、認識したフィルム培地６の識別情報に基づき、検体種別ＩＤ及び希釈倍率を認識し、カウントしたコロニー数の情報と共にサーバ装置７へ送信する。そして、サーバ装置５は、受信した検体種別ＩＤ、希釈倍率、及びコロニー数の情報を、菌発生情報ＤＢに登録する。これにより、菌発生情報ＤＢに登録するレコード数を好適に増やすことができる。

［第１実施形態の作用・効果］
第１実施形態によれば、サーバ装置５は、菌発生情報ＤＢを参照することで、指定された検体のコロニー数を目標範囲Ｒｔａｇにする又は近づけるのに好適な最適希釈倍率Ｍｔａｇを高精度に選定することができる。従って、サーバ装置５は、これから端末装置４のユーザが検査を行う検体の希釈に好適な最適希釈倍率Ｍｔａｇを端末装置４に表示させることができる。なお、一般に、希釈倍率と当該希釈倍率を用いた検査により検出されるコロニー数とは正確には反比例しない。この場合であっても、サーバ装置５は、過去の検査結果に基づく菌発生情報ＤＢを参照することで、各希釈倍率でのコロニー数を好適に推定することができる。

＜第２実施形態＞
第２実施形態では、第１実施形態の処理に加え、サーバ装置５は、図３のステップＳ２０３で希釈倍率ごとにコロニー数の推定値を算出する際、菌発生情報ＤＢに登録されていない希釈倍率（「未登録希釈倍率」とも呼ぶ。）に対応するコロニー数の推定値を算出する。これにより、サーバ装置５は、最適希釈倍率Ｍｔａｇの候補となる希釈倍率を増やし、最適希釈倍率Ｍｔａｇをより高精度に選定する。

図５は、第２実施形態に係る最適希釈倍率の選定処理を示すフローチャートである。端末装置４及びサーバ装置５は、図５に示すフローチャートの処理を繰り返し実行する。なお、端末装置４の処理については、第１実施形態と同様のため、その説明を省略する。

まず、図３のステップＳ２０１及びステップＳ２０２と同様に、サーバ装置５は、要求情報Ｉｒを受信し（ステップＳ２１１）、要求情報Ｉｒに含まれる検体名に対応する検体種別ＩＤに対応付けられた菌発生情報を菌発生情報ＤＢから抽出する（ステップＳ２１２）。

次に、サーバ装置５は、最適希釈倍率Ｍｔａｇの候補となる各希釈倍率のうち、菌発生情報ＤＢに登録されていない未登録希釈倍率に対し、コロニー数を求めるための予測式を算出する（ステップＳ２１３）。例えば、サーバ装置５は、対象の検体種別ＩＤに対応する１０〜１０の８乗までの１０の累数に該当する各希釈倍率のうち、未登録希釈倍率が存在する場合、回帰分析などにより、未登録希釈倍率の前後の希釈倍率のレコードに基づき、希釈倍率に対するコロニー数の予測式（回帰式）を算出する。なお、予測式の算出の際、サーバ装置５は、希釈倍率を対数化し、希釈倍率の対数に対するコロニー数の予測式を算出してもよい。

そして、サーバ装置５は、最適希釈倍率Ｍｔａｇの候補となる各希釈倍率のコロニー数の推定値を算出する（ステップＳ２１４）。この場合、サーバ装置５は、未登録希釈倍率に対応するコロニー数の推定値を、算出した予測式により算出する。また、サーバ装置５は、未登録希釈倍率以外の希釈倍率のコロニー数の推定値を、第１実施形態と同様に算出する。その後、サーバ装置５は、第１実施形態と同様に最適希釈倍率Ｍｔａｇを選定し（ステップＳ２１５）、表示情報Ｉｄを端末装置４に送信する。

［第２実施形態の作用・効果］
第２実施形態によれば、サーバ装置５は、菌発生情報ＤＢに登録されていない未登録希釈倍率に対応するコロニー数を推定することで、最適希釈倍率Ｍｔａｇの候補となる希釈倍率を増やし、最適希釈倍率Ｍｔａｇをより高精度に決定することができる。その他、表示システム１０は、第１実施形態と同様の作用効果を有する。

＜変形例＞
以下では、上記した実施形態の変形例について説明する。なお、下記の変形例は、任意に組み合わせて実施形態に適用することができる。

［変形例１］
図４の希釈倍率選定処理の説明では、サーバ装置５は、コロニーの分布濃度が高い希釈倍率を優先して最適希釈倍率Ｍｔａｇに設定した。これに代えて、サーバ装置５は、目標範囲Ｒｔａｇ又は目標範囲Ｒｔａｇ内の中央値などの基準値と近いコロニー数の推定値に対応する希釈倍率を優先して最適希釈倍率Ｍｔａｇに設定してもよい。

図６は、変形例に係る希釈倍率設定処理の手順を示すフローチャートである。

サーバ装置５は、コロニー数の推定値が目標範囲Ｒｔａｇ内となる希釈倍率が存在し（ステップＳ３１１；Ｙｅｓ）、かつ、該当する希釈倍率が１つだけ存在する場合（ステップＳ３１２；Ｎｏ）、当該希釈倍率を最適希釈倍率Ｍｔａｇとして選定する（ステップＳ３１３）。一方、該当する希釈倍率が複数存在する場合（ステップＳ３１２；Ｙｅｓ）、当該コロニー数の推定値の目標範囲Ｒｔａｇ内の基準値への近さに基づき希釈倍率を選定する（ステップＳ３１４）。具体的には、サーバ装置５は、この場合、目標範囲Ｒｔａｇ内の基準値と、ステップＳ３１１の判定で該当した各希釈倍率のコロニー数の推定値とのずれ幅を算出し、当該ずれ幅が最も小さい希釈倍率を最適希釈倍率Ｍｔａｇに設定する。なお、基準値は、例えば目標範囲Ｒｔａｇの中央値に設定される。

一方、サーバ装置５は、コロニー数の推定値が目標範囲Ｒｔａｇ内となる希釈倍率が存在しない場合（ステップＳ３１１；Ｎｏ）、目標範囲Ｒｔａｇへの近さに基づき希釈倍率を選定する（ステップＳ３１５）。具体的には、サーバ装置５は、この場合、目標範囲Ｒｔａｇと、ステップＳ３１１の判定で該当した各希釈倍率のコロニー数の推定値とのずれ幅を算出し、当該ずれ幅が最も小さい希釈倍率を最適希釈倍率Ｍｔａｇに設定する。

なお、ステップＳ３１３では、サーバ装置５は、各希釈倍率のコロニー数の推定値を、同一の所定倍率に換算した後で、目標範囲Ｒｔａｇとのずれ幅を算出してもよい。このとき、サーバ装置５は、例えば１０倍の希釈倍率を１００倍の希釈倍率に換算する場合には、１０倍の希釈倍率に対応するコロニー数の推定値を１／１０にする。

［変形例２］
図１に示す構成は一例であり、本発明が適用可能な構成は、図１に示す構成に限定されない。

例えば、表示システム１０は、撮像装置７に代えて、カメラを有し、端末装置４は、カメラが撮影したフィルム培地６の画像を、カメラ又はカメラの記憶媒体等から取得してもよい。他の例では、表示システム１０は、フィルム培地６に代えて、寒天培地を有してもよい。この場合、例えば、端末装置４は、ユーザの入力に基づき、寒天培地で培養した検体種別ＩＤ及び希釈倍率などを認識する。さらに別の例では、表示システム１０は、フィルム培地６及び撮像装置７を有しなくともよい。即ち、表示システム１０は、最適希釈倍率Ｍｔａｇを用いた検査結果の菌発生情報ＤＢへの登録処理を実行しなくてもよい。

［変形例３］
サーバ装置５は、検体の検査に関する条件（単に「検査条件」とも呼ぶ。）に基づき、図３のステップＳ２０２又は図５のステップＳ２１２で抽出する菌発生情報ＤＢのレコードを選別してもよい。

ここで、検査条件は、例えば、検査を行う作業員、検査を行う期間（例えば月や季節）、培養器の種類（実施例では培養フィルム６）、培養を行った時間幅を示す培養時間、希釈液の種類、検体の原料（例えば産地やメーカ）、検体の加工の有無などの加工に関する条件、培養時の温度、検体の粉砕時間である。そして、サーバ装置５は、図３又は図５のフローチャートの実行前に、これらの検査条件に関する１又は複数の項目を菌発生情報ＤＢに設け、各菌発生情報と共に当該菌発生情報が得られた検査時の検査条件を予め記憶しておく。

そして、端末装置４は、図３又は図５のステップＳ１０１において、ユーザの入力に基づき、検査条件の入力を受け付け、入力された検査条件を示す情報を要求情報Ｉｒに含め、ステップＳ１０２でサーバ装置５に送信する。そして、サーバ装置５は、ステップＳ２０２又はステップＳ２１２で、要求情報Ｉｒに含まれる検体種別ＩＤ及び検査条件が記録されたレコードを菌発生情報ＤＢから抽出する。その後、サーバ装置５は、第１実施形態と同様にステップＳ２０３〜Ｓ２０５の処理を実行したり、第２実施形態と同様にステップＳ２１３〜Ｓ２１６の処理を実行したりする。これにより、サーバ装置５は、これから検査を行う検査条件に合致した検査結果に基づき各希釈倍率でのコロニー数を推定することができ、最適希釈倍率Ｍｔａｇを高精度に定めることができる。

ここで、ユーザが指定する検査条件について補足説明する。例えば、検査を行う作業員を検査条件としてユーザが指定した場合、サーバ装置５は、指定された作業員に対応する菌発生情報を菌発生情報ＤＢから抽出し、最適希釈倍率Ｍｔａｇを決定する。これにより、サーバ装置５は、検体の採取方法などの個人の差を勘案して好適に最適希釈倍率Ｍｔａｇを決定することができる。また、検査を行う期間を検査条件としてユーザが指定した場合、サーバ装置５は、指定された検査期間に対応する菌発生情報を菌発生情報ＤＢから抽出し、最適希釈倍率Ｍｔａｇを決定する。これにより、サーバ装置５は、月毎や季節毎による変動を勘案して最適希釈倍率Ｍｔａｇを決定することができる。また、培養器の種類の情報を検査条件としてユーザが指定した場合、サーバ装置５は、指定された培養器の種類に対応する菌発生情報を菌発生情報ＤＢから抽出し、最適希釈倍率Ｍｔａｇを決定する。これにより、サーバ装置５は、培養器の培養性能差を勘案して最適希釈倍率Ｍｔａｇを決定することができる。

また、培養時間をユーザが検査条件として指定した場合、サーバ装置５は、指定された培養時間と所定時間差以内の培養時間に対応する菌発生情報を菌発生情報ＤＢから抽出し、最適希釈倍率Ｍｔａｇを決定する。これにより、サーバ装置５は、ユーザが実行予定の培養時間を勘案して最適希釈倍率Ｍｔａｇを決定することができる。また、希釈液の種類をユーザが検査条件として指定した場合、サーバ装置５は、指定された希釈液の種類に対応する菌発生情報を菌発生情報ＤＢから抽出し、最適希釈倍率Ｍｔａｇを決定する。これにより、サーバ装置５は、希釈液毎の性能差を勘案して最適希釈倍率Ｍｔａｇを決定することができる。また、検体の原料、加工の有無、培養時の温度の情報、又は検体の粉砕時間などをユーザが検査条件として指定した場合も同様に、サーバ装置５は、指定された検査条件に対応する菌発生情報を菌発生情報ＤＢから抽出し、最適希釈倍率Ｍｔａｇを決定する。これにより、サーバ装置５は、これからユーザが実行する検査条件に即した最適希釈倍率Ｍｔａｇを好適に決定することができる。

［変形例４］
サーバ装置５は、変形例３で述べた培養時間などの任意の検査条件に応じて、図３のステップＳ２０３又は図５のステップＳ２１４で算出する各希釈倍率に対応するコロニー数の推定値を変動させてもよい。

例えば、サーバ装置５は、図３のステップＳ２０３又は図５のステップＳ２１４で算出した各希釈倍率に対応するコロニー数の推定値を、要求情報Ｉｒで指定された検査条件に基づき、所定のマップ又は式を参照して変更する。この場合、例えば、サーバ装置５は、検査条件の種別ごとに、検査条件として指定され得る値又は状態と、算出されたコロニー数の推定値に対する補正値とのマップ又は式を予め記憶しておく。

他の例では、サーバ装置５は、希釈倍率と共に、コロニー数の推定値を算出するための説明変数とみなし、コロニー数の重回帰分析などの多変量解析を行ってもよい。この場合、例えば、サーバ装置５は、菌発生情報ＤＢの各レコードをサンプルとして、希釈倍率と検査条件とを変数とするコロニー数の予測式を算出し、当該予測式を用いて、各希釈倍率に対応するコロニー数の推定値を算出する。なお、この例において、ユーザが指定する検査条件のうち、培養器の種類などの数値で表されていない検査条件を説明変数とする場合、サーバ装置５は、説明変数となる検査関連情報を、数量化分析などにより数量化してもよい。この場合、サーバ装置５は、例えば、説明変数に指定され得る数値で表されていない各検査条件と、当該検査条件を数値化した情報との対応テーブルを予め記憶しておき、当該対応テーブルを参照して要求情報Ｉｒに含まれる検査条件を数値化する。これにより、サーバ装置５は、数値で表されていない検査条件が指定された場合であっても、予測式に基づきコロニー数の推定値を好適に算出することができる。

［変形例５］
サーバ装置５は、図３のステップＳ２０４又は図５ステップＳ２１５の希釈倍率選定処理において、目標範囲Ｒｔａｇに代えて、端末装置４から送信される要求情報Ｉｒにより指定された目標値に基づき、最適希釈倍率Ｍｔａｇを決定してもよい。

この場合、例えば、サーバ装置５は、図３のステップＳ２０４又は図５ステップＳ２１５において、要求情報Ｉｒに含まれる上述の目標値と、各希釈倍率のコロニー数の推定値との差を算出し、当該差が最も小さい希釈倍率を、最適希釈倍率Ｍｔａｇに設定する。このように、目標範囲Ｒｔａｇに代えて目標値が指定された場合であっても、サーバ装置５は、好適に最適希釈倍率Ｍｔａｇを定めることができる。

［変形例６］
図３又は図５の説明では、サーバ装置５は、ステップＳ２０３又はステップＳ２１４でコロニー数の推定値を算出した各希釈倍率の中から最適希釈倍率ＭｔａｇをステップＳ２０４又はステップＳ２１５で選定した。これに代えて、サーバ装置５は、所定範囲の希釈倍率に対応するコロニー数の推定値を算出するための予測式（回帰式）を算出した後、当該予測式に基づき、最適希釈倍率Ｍｔａｇを算出してもよい。

変形例６で実行する処理の具体例について、図５のフローチャートを参照して補足説明する。サーバ装置５は、ステップＳ２１２で、要求情報Ｉｒで指定された検体名に対応する検体種別ＩＤのレコードを検索後、サーバ装置５は、ステップＳ２１３で、検索されたレコードが示す希釈倍率の最大値及び最小値の範囲内における各希釈倍率に対応するコロニー数の推定値を求める予測式を算出する。この場合、サーバ装置５は、局所回帰分析により所定の希釈倍率の区間ごとに予測式を算出してもよい。そして、ステップＳ２１４及びステップＳ２１５において、サーバ装置５は、予測式に基づき各希釈倍率でのコロニー数の推定値を認識し、目標範囲Ｒｔａｇ内の所定の基準値又は端末装置４から指定された目標値に最も近いコロニー数の推定値に対応する希釈倍率を、最適希釈倍率Ｍｔａｇとして定める。そして、ステップＳ２１６で、サーバ装置５は、決定した最適希釈倍率Ｍｔａｇの情報を含む表示情報Ｉｄを端末装置４に送信する。

このように、本変形例によれば、サーバ装置５は、菌発生情報ＤＢにコロニー数が登録されていない希釈倍率も含む希釈倍率の範囲から最適希釈倍率Ｍｔａｇを決定することができる。従って、サーバ装置５は、最適希釈倍率Ｍｔａｇをより高精度に決定することができる。

［変形例７］
サーバ装置７は、最適希釈倍率Ｍｔａｇに加えて、指定された希釈液の液量に対して必要な検体の重量の情報を最適希釈倍率Ｍｔａｇに基づき算出し、表示情報Ｉｄに含めてもよい。

この場合、例えば、端末装置４は、検体名等に加えて、使用する希釈液の液量の入力を受け付け、希釈液の液量を指定した要求情報Ｉｒをサーバ装置５に送信する。そして、サーバ装置５は、最適希釈倍率Ｍｔａｇの決定後、要求情報Ｉｒで指定された希釈液の液量により最適希釈倍率Ｍｔａｇで検体を希釈する場合の必要な検体の重量を算出する。その後、サーバ装置５は、決定した検体の重量を最適希釈倍率Ｍｔａｇと共に表示情報Ｉｄに含めて端末装置４に送信することで、端末装置４に必要な検体の重量を表示させる。

［変形例８］
図３のステップＳ２０１〜Ｓ２０５、及び、図５のステップＳ２１１〜Ｓ２１６の処理の一部を、サーバ装置５の代わりに端末装置４が実行してもよい。

例えば、サーバ装置５は、端末装置４から要求情報Ｉｒを受信した場合、要求情報Ｉｒにより指定された検体種別ＩＤに該当する菌発生情報を菌発生情報ＤＢから抽出して端末装置４に送信する。そして、端末装置４は、受信した菌発生情報に基づき、図３のステップＳ２０３〜Ｓ２０４又は図５のステップＳ２１３〜Ｓ２１５の処理を実行することで、最適希釈倍率Ｍｔａｇを選定し、表示する。他の例では、端末装置４は、サーバ装置５から所定のタイミングで菌発生情報ＤＢをダウンロードすることで、菌発生情報ＤＢを記憶してもよい。この場合、端末装置４は、サーバ装置５と要求情報Ｉｒや表示情報Ｉｄの通信を行うことなく、ユーザの入力に基づき最適希釈倍率Ｍｔａｇを決定し、表示する。

［変形例９］
サーバ装置７は、端末装置４から送信された要求情報Ｉｒに基づき目標範囲Ｒｔａｇを認識した。これに代えて、サーバ装置７は、メモリに予め記憶したコロニー数の範囲を目標範囲Ｒｔａｇに設定してもよい。この場合、端末装置４は、ユーザから目標範囲Ｒｔａｇを指定する入力を受け付ける必要がない。

４ 端末装置
５ サーバ装置
６ フィルム培地
７ 撮像装置
９ ネットワーク
１０ 表示システム

Claims (12)

1. 検体を希釈して培養した場合に発生したコロニー数と、当該検体の希釈倍率との関係を示す発生情報を、前記検体の種別の情報と対応付けて記憶する記憶手段と、
   外部入力により指定された検体の種別に対応する発生情報を、前記記憶手段から抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段が抽出した発生情報に基づき、前記指定された検体を所定の希釈倍率で培養した場合に発生するコロニー数を推定する推定手段と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記推定手段が推定したコロニー数に基づき、前記指定された検体の検査に適した希釈倍率を決定する希釈倍率決定手段をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記推定手段は、前記抽出手段が抽出した発生情報が示す希釈倍率の各々のコロニー数の代表値を算出し、
   前記希釈倍率決定手段は、前記代表値に基づき、前記発生情報が示す希釈倍率から、前記検査に適した希釈倍率を選定することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記推定手段は、前記抽出手段が抽出した発生情報に基づき、前記指定された検体の希釈倍率ごとのコロニー数を示す予測式を算出し、当該予測式により前記コロニー数を推定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記抽出手段は、外部入力に基づき指定された検査に関する条件に基づき、抽出すべき発生情報を選定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記推定手段は、外部入力に基づき指定された検査に関する条件に基づき、前記コロニー数を推定することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置と、
   検体を指定する情報を前記情報処理装置に送信する送信手段を有する端末装置と、
   を有する表示システムであって、
   前記情報処理装置は、
   前記推定手段が推定したコロニー数に基づき、指定された前記検体の検査に適した希釈倍率を決定する希釈倍率決定手段と、
   前記希釈倍率決定手段が決定した希釈倍率の情報を前記端末装置に送信する希釈倍率送信手段を有し、
   前記端末装置は、
   前記情報処理装置から前記希釈倍率の情報を受信し、表示手段に表示させる表示制御手段を有することを特徴とする表示システム。
8. 前記端末装置の送信手段は、コロニー数の目標範囲又は目標値を指定する情報を前記検体を指定する情報と共に送信し、
   前記情報処理装置の希釈倍率決定手段は、前記推定手段が推定したコロニー数と、前記目標範囲又は目標値とに基づき、前記希釈倍率を決定することを特徴とする請求項７に記載の表示システム。
9. 前記希釈倍率決定手段は、前記推定手段が推定したコロニー数のうち、前記目標範囲に属するコロニー数が複数存在する場合、最も大きいコロニー数に対応する希釈倍率を、前記検査に適した希釈倍率として決定することを特徴とする請求項８に記載の表示システム。
10. 前記希釈倍率決定手段は、前記推定手段が推定したコロニー数のうち、前記目標範囲に属するコロニー数が存在しない場合、前記目標範囲よりもコロニー数が大きい希釈倍率を優先して前記検査に適した希釈倍率として決定することを特徴とする請求項８または９に記載の表示システム。
11. 前記希釈倍率決定手段は、前記推定手段が推定したコロニー数と、前記目標範囲又は前記目標値との近さに基づき、前記検査に適した希釈倍率を決定することを特徴とする請求項８に記載の表示システム。
12. 検体を希釈して培養した場合に発生したコロニー数と、当該検体の希釈倍率との関係を示す発生情報を、前記検体の種別の情報と対応付けて記憶する記憶手段を有する情報処理装置が実行するプログラムであって、
    外部入力により指定された検体の種別に対応する発生情報を、前記記憶手段から抽出する抽出手段と、
    前記抽出手段が抽出した発生情報に基づき、前記指定された検体を所定の希釈倍率で培養した場合に発生するコロニー数を推定する推定手段
    として前記情報処理装置を機能させることを特徴とするプログラム。

Images