JP6679102B2 - 出荷数量予測装置、出荷数量予測方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、集出荷場を経由して農産物を出荷する場合の出荷数量を予測する、出荷数量予測装置、出荷数量予測方法、及びこれらを実現するためのプログラムに関する。

近年、スーパー等の小売業者は、特に、ほうれん草、レタス等の軟弱野菜について、生産者に対して、定時に定量を出荷することを求めていることから、生産者と小売業者との間で契約取引が増加している。そして、このような契約取引に対応するため、生産者の間で出荷協調生産者団体が形成され、団体に属する各生産者が、互いに、納入する農産物の数量を相互に補完する運営が行なわれている。

このような運営では、集出荷場の担当者や現地指導員（以下、これらの者をまとめて「管理者」と表記する。）は、各生産者から集出荷場で収集される農産物の集荷量が契約出荷数量に到達するよう、各生産者に対して収穫及び出荷の指示を行なっている。

ところで、上述の出荷協調生産者団体は、小売業者との契約交渉を行なうために、各生産者の予想出荷時期と予想数量とをできるだけ正確に把握する必要ある。このため、集出荷場の管理者は、各生産者から、予想出荷時期と予想数量とを聞き取り、団体全体が出荷できる数量の予測を行なっているが、この場合は、生産者の勘に頼ることになり、正確性が乏しい場合がある。

一方、例えば、特許文献１は、圃場毎に、将来の出荷時期と出荷数量とを予測する、農業生産情報管理システムを開示している。具体的には、特許文献１に開示されたシステムは、データベースに記憶されている過去の出荷計画と過去の出荷実績とを取得し、取得した過去の出荷計画と過去の出荷実績とを対比して、どの出荷時期に、どの圃場で、どれだけの農産物が不足するかを予測する。

更に、特許文献１に開示されたシステムは、データベースが過去の気温の推移と過去の雨量の推移とを記憶している場合は、これらのデータに、今年の気温の推移と今年の雨量の推移とを適用することで、より正確に、将来の出荷時期と出荷数量とを予測する。

従って、特許文献１に開示されたシステムを用いれば、生産者は、今までよりも正確に出荷時期及び出荷数量を予測できると考えられる。

特許第５３５６６３１号

ところで、農産物の出荷量及び出荷時期は天候によって左右されることが多く、よって将来の天候が過去の天候から大きく変動した場合に、予測した出荷時期と実際の出荷時期との間に大きなズレが生じる可能性がある。

しかしながら、上記特許文献１に開示されたシステムでは、過去の天候については考慮されているが、将来の天候については考慮されていないため、契約取引のように日毎に出荷数量を予測する必要がある場合に対応できないという問題がある。

本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、将来の天候の変動による農産物の出荷時期のズレを考慮して、農産物の出荷時期及び出荷数量を予測し得る、出荷数量予測装置、出荷数量予測方法、及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の一側面における出荷数量予測装置は、
農産物の生産者が設定した、予想出荷数量と、基準日と、前記農産物の予想出荷日と、前記予想出荷日の前後のズレ日数とを取得する、データ取得部と、
前記基準日から前記予想出荷日までの予想出荷期間における気象情報と、過去における前記予想出荷期間と同じ期間の気象情報とを対比して、前記予想出荷期間における天候が過去における前記同じ期間の天候よりも良いか又は悪いかを判定する、天候予想判定部と、
前記予想出荷数量、前記予想出荷日、前記ズレ日数、及び前記判定の結果を用いた統計処理によって、前記予想出荷日及びその前後の日における出荷数量の期待値を算出する、期待値算出部と、
を備えていることを特徴とする。

また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における出荷数量予測方法は、
（ａ）農産物の生産者が設定した、予想出荷数量と、基準日と、前記農産物の予想出荷日と、前記予想出荷日の前後のズレ日数とを取得する、ステップと、
（ｂ）前記基準日から前記予想出荷日までの予想出荷期間における気象情報と、過去における前記予想出荷期間と同じ期間の気象情報とを対比して、前記予想出荷期間における天候が過去における前記同じ期間の天候よりも良いか又は悪いかを判定する、ステップと、
（ｃ）前記予想出荷数量、前記予想出荷日、前記ズレ日数、及び前記判定の結果を用いた統計処理によって、前記予想出荷日及びその前後の日における出荷数量の期待値を算出する、ステップと、
を有することを特徴とする。

更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
（ａ）農産物の生産者が設定した、予想出荷数量と、基準日と、前記農産物の予想出荷日と、前記予想出荷日の前後のズレ日数とを取得する、ステップと、
（ｂ）前記基準日から前記予想出荷日までの予想出荷期間における気象情報と、過去における前記予想出荷期間と同じ期間の気象情報とを対比して、前記予想出荷期間における天候が過去における前記同じ期間の天候よりも良いか又は悪いかを判定する、ステップと、
（ｃ）前記予想出荷数量、前記予想出荷日、前記ズレ日数、及び前記判定の結果を用いた統計処理によって、前記予想出荷日及びその前後の日における出荷数量の期待値を算出する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。

以上のように、本発明によれば、将来の天候の変動による農産物の出荷時期のズレを考慮して、農産物の出荷時期及び出荷数量を予測することができる。

図１は、本発明の実施の形態１における出荷数量予測装置の概略構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施の形態１における出荷数量予測装置の具体的構成を示すブロック図である。 図３は、本発明の実施の形態１における出荷数量予測装置１０の動作を示すフロー図である。 図４は、図３に示したステップＡ４の内容を詳細に説明するフロー図である。 図５は、本発明の実施の形態２で利用する正規分布の一例を示す図である。 図６は、本発明の実施の形態１及び２における出荷数量計測装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態１における、出荷数量予測装置、出荷数量予測方法、及びプログラムについて、図１〜図４を参照しながら説明する。

［装置構成］
最初に、図１を用いて本実施の形態１における出荷数量予測装置の概略構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態１における出荷数量予測装置の概略構成を示すブロック図である。

図１に示す本実施の形態１における出荷数量予測装置１０は、集出荷場を経由して農産物を出荷する場合の出荷数量を予測する装置である。図１に示すように、出荷数量予測装置１０は、データ取得部１１と、天候予想判定部１２と、期待値算出部１３とを備えている。

データ取得部１１は、農産物の生産者が設定した、予想出荷数量と、基準日と、農産物の予想出荷日と、予想出荷日の前後のズレ日数とを取得する。

天候予想判定部１２は、基準日から予想出荷日までの予想出荷期間における気象情報と、過去における予想出荷期間と同じ期間（以下「対応過去期間」と表記する。）の気象情報と、を対比して、予想出荷期間における天候が対応過去期間の天候よりも良いか又は悪いかを判定する。

期待値算出部１３は、予想出荷数量、予想出荷日、ズレ日数、及び判定の結果を用いた統計処理によって、予想出荷日及びその前後の日における出荷数量の期待値を算出する。

このように、出荷数量予測装置１０では、過去の気象情報と将来の気象情報とが比較され、将来の天候の変動による農産物の出荷時期のズレを考慮して、農産物の出荷時期及び出荷数量を予測することが可能となる。

続いて、図２を用いて、本実施の形態１における出荷数量予測装置の構成についてより具体的に説明する。図２は、本発明の実施の形態１における出荷数量予測装置の具体的構成を示すブロック図である。

まず、図１に示すように、本実施の形態１において、出荷数量予測装置１０は、インターネット等のネットワーク３０を介して、生産者２１の端末装置２０に接続されている。また、出荷数量予測装置１０は、集出荷場の管理者４１の端末装置４０にも接続されている。

本実施の形態１では、各生産者２１は、自身の端末装置２０に、自身が作付けを行なっている圃場の農産物について、予想出荷数量、基準日、予想出荷日、及び予想出荷日の前後のズレ日数を入力する。基準日としては、種をまいた日、苗を作付けした日等が挙げられる。端末装置２０は、各データが入力されると、入力されたデータを出荷数量予測装置１０に送信する。これにより、データ取得部１１は、各生産者２１から、予想出荷数量、基準日、予想出荷日、及びズレ日数を取得する。

また、端末装置２０から送信されてくるデータは、予想出荷日の代わりに、基準日から農産物が出荷されるまでの予想日数であっても良い。この場合は、データ取得部１１は、予想日数と基準日とから予想出荷日を算出する。

また、データ取得部１１は、本実施の形態１では、更に、予想出荷期間における気象情報と、対応過去期間の気象情報とを、ネットワーク３０を介して、サーバ装置５０から取得し、取得した気象情報を天候予想判定部１２に入力する。サーバ装置５０は、過去及び未来の気象情報をオープンデータとして提供するＷｅｂサーバである。

また、本実施の形態１では、予想出荷期間における気象情報の具体例としては、例えば、予想期間における日毎の日平均気温と日日射量とが挙げられ、対応過去期間の気象情報の具体例としては、対応過去期間の日毎の日平均気温と日日射量とが挙げられる。データ取得部１１がこれらの気象情報を取得しているとすると、天候予想判定部１２は、予想出荷期間における気象情報として、予想期間における日毎の日平均気温と日日射量とを取得する。また、天候予想判定部１２は、対応過去期間の気象情報として、対応過去期間の日毎の日平均気温と日日射量とを取得する。

上記の場合、天候予想判定部１２は、予想期間における日毎の日平均気温と日日射量とから、予想期間の平均気温及び積算日射量を算出し、対応過去期間の日平均気温と日日射量とから、対応過去期間の平均気温及び積算日射量を算出する。また、天候予想判定部１２は、予想期間の平均気温及び積算日射量と、対応過去期間の日平均気温と積算日射量とを対比して、予想出荷期間における天候が対応過去期間の天候よりも良いか又は悪いかを判定する。

期待値算出部１３は、本実施の形態では、天候予想判定部１２の判定の結果に応じて形状が変化するベータ分布から導かれる、確率密度関数を用いて、期待値を算出する。具体的には、期待値算出部１３は、まず、判定の結果に応じて、下記の数２〜数４におけるα及びβの値を設定する。

例えば、判定の結果、予想出荷期間における天候が対応過去期間の天候よりも良い場合は、期待値算出部１３は、α＜βとなるように、α及びβの値を設定する（例えば、α＝３、β＝６）。一方、判定の結果、予想出荷期間における天候が対応過去期間の天候よりも悪い場合は、期待値算出部１３は、α＞βとなるように、α及びβの値を設定する（例えば、α＝６、β＝３）。

また、本実施の形態１では、判定の結果に段階が設定されている場合、例えば、「非常に悪い」、「悪い」、「良い」、「非常に良い」等が設定されている場合は、天候予想判定部１２は、段階に応じて、α及びβの値を設定しても良い。例えば、「良い」の場合は、α＝３、β＝６に設定され、「非常に良い」の場合は、α＝３、β＝９に設定されても良い。また、「悪い」の場合は、α＝６、β＝３に設定され、「非常に悪い」の場合は、α＝９、β＝３に設定されても良い。なお、α及びβの具体的な値は特に限定されるものではない。α及びβの値は、出荷数量予測装置１０の運用実績に基づいて適宜設定される。

そして、期待値算出部１３は、下記の数１〜数３を用いて、期待値Ｅ（ｔ,ｈ）を算出する。なお、ｈは、予想出荷数量であり、ｎはズレ日数である。ｍは、予想日からズレ日数ｎを減算して得られる日を基準とした、期待値の算出の対象となる日の順位である。

ここで上記数１について説明する。上記数１は、期待値を求める日をベータ分布における定義域の範囲内（０以上１以下）に換算するための式である。つまり、期待値を求める日が、予想出荷日を含めた前後のズレ日数ｎを含めた範囲にあるとすると、ベータ分布における一日を表す間隔は（１／（２ｎ＋１））となる。従って、得られた間隔に、順位ｍを乗算すれば、期待値を求める日の定義域への換算が行われる。

例えば、ズレ日数ｎが２日であり、予想出荷日が２月９日であるとすると、２月９日を含む前後２日（２月７日から２月１１日までの５日間）が期待値を求める日である。この場合、一日を表す間隔は０．２となる。そして、期待値の算出の対象となる日が２月９日であるとすると、その順位ｍは「３」となるので、上記数１よりｔ＝０．４となる。

上記数１〜数４を用いた算出処理により、天候を考慮した上で、予想出荷日、及びその前後のズレ日数それぞれにおける期待値が算出される。よって、集出荷場の管理者４１は、予想出荷日の前後において集出荷場に集まる農産物の数量を予想できることになる。

［装置動作］
次に、本発明の実施の形態１における出荷数量予測装置１０の動作について図３を用いて説明する。図３は、本発明の実施の形態１における出荷数量予測装置１０の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１を参酌する。また、本実施の形態１では、出荷数量予測装置１０を動作させることによって、出荷数量予測方法が実施される。よって、本実施の形態１における出荷数量予測方法の説明は、以下の出荷数量予測装置１０の動作説明に代える。

まず、前提として、各生産者２１が、端末装置２０を介して、予想出荷数量、基準日、予想出荷日、予想出荷日の前後のズレ日数を入力し、これらのデータを、出荷数量予測装置１０に送信する。

図３に示すように、出荷数量予測装置１０においては、まず、データ取得部１１が、各端末装置２０から送信されてきた、予想出荷数量、基準日、予想出荷日、及びズレ日数を取得する（ステップＡ１）。

次に、天候予想判定部１２は、サーバ装置５０にアクセスして、予想期間における気象情報と、対応過去期間における気象情報とを取得する（ステップＡ２）。具体的には、ステップＡ２では、天候予想判定部１２は、予想出荷期間及び対応過去期間それぞれについて、日毎の日平均気温と日日射量とを取得する。

次に、天候予想判定部１２は、予想期間における日毎の日平均気温と日日射量とから、予想期間の平均気温及び積算日射量を算出し、対応過去期間の日平均気温と日日射量とから、対応過去期間の平均気温及び積算日射量を算出する（ステップＡ３）。

次に、天候予想判定部１２は、予想期間の平均気温及び積算日射量と、対応過去期間の日平均気温と積算日射量とを対比して、予想出荷期間における天候が対応過去期間の天候よりも良いか又は悪いかを判定する（ステップＡ４）。なお、ステップＡ４の詳細については後述する。

ステップＡ４の判定の結果、予想出荷期間における天候の方が良い場合は、期待値算出部１３は、予想出荷日を前倒しして出荷数量の期待値を算出する（ステップＡ６）。具体的には、期待値算出部は、α及びβの値をα＜βに設定し、上記数１〜数３を用いて、元の予想出荷日と前後のズレ日数とを含む期間における期待値Ｅ（ｔ,ｈ）を算出する。

一方、ステップＡ４の判定の結果、予想出荷期間における天候の方が良くない場合（悪い場合）は、期待値算出部１３は、予想出荷日を後倒しして出荷数量の期待値を算出する（ステップＡ７）。具体的には、期待値算出部は、α及びβの値をα＞βに設定し、上記数１〜数３を用いて、元の予想出荷日と前後のズレ日数とを含む期間における期待値Ｅ（ｔ,ｈ）を算出する。

ステップＡ６又はＡ７の実行後、期待値算出部１３は、算出結果を、集出荷場の管理者４１の端末装置４０に送信する。これにより、管理者４１は、端末装置４０の画面上で期待値を確認することができる。また、ステップＡ１〜Ａ７は、生産者２１が端末装置２０からデータを送信する度に実行される。

続いて、図４を用いて、図３に示したステップＡ４について詳細に説明する。図４は、図３に示したステップＡ４の内容を詳細に説明するフロー図である。

図４に示すように、天候予想判定部１２は、まず、係数Ｌと係数Ｍとを取得する（ステップＡ４１）。係数Ｌ及び係数Ｍの値は、管理者４１又は生産者２１によって、過去の実績等に応じて予め設定されている重み係数である。

次に、天候予想判定部１２は、ステップＡ３で算出した平均気温に係数Ｌを乗算し、積算日射量に係数Ｍを乗算し、乗算値を合計して、指標値Ｔ（Ｔ＝Ｌ×平均気温＋Ｍ×積算日射量）を算出する（ステップＡ４２）。また、予想出荷期間の指標値をＴ１とし、対応過去期間の指標値をＴ２とする。

次に、天候予想判定部１２は、Ｔ１からＴ２を減算し、得られた値が閾値より大きいかどうかを判定する（ステップＡ４３）。ステップＡ４３の判定の結果、得られた値が閾値より大きい場合は、天候予想判定部１２は、予想出荷期間における天候の方が対応過去期間における天候よりも良いと判定する（ステップＡ４５）。

一方、ステップＡ４３の判定の結果、得られた値が閾値より小さい場合は、Ｔ２からＴ１を減算し、得られた値が閾値より大きいかどうかを判定する（ステップＡ４４）。ステップＡ４４の判定の結果、得られた値が閾値より大きい場合は、天候予想判定部１２は、対応過去期間予想出荷期間における天候の方が予想出荷期間における天候よりも良いと判定する（ステップＡ４６）。

一方、ステップＡ４４の判定の結果、得られた値が閾値より大きくない場合は、指標値Ｔ１と指標値Ｔ２とは同値であるので、天候予想判定部１２は、予想出荷期間における天候は例年通りと判定する（ステップＡ４７）。

なお、ステップＡ４３で用いられる閾値、及びステップＡ４４で用いられる閾値も、管理者４１又は生産者２１によって、過去の実績等に応じて予め設定される。

［プログラム］
本実施の形態１におけるプログラムは、コンピュータに、図３に示すステップＡ１〜Ａ７を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態１における出荷数量予測装置１０と出荷数量予測方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、データ取得部１１、天候予想判定部１２、及び期待値算出部１３として機能し、処理を行なう。

また、本実施の形態１におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、データ取得部１１、天候予想判定部１２、及び期待値算出部１３のいずれかとして機能する。

［実施の形態１による効果］
以上のように本実施の形態１では、過去と将来の気温と日射量とに基づいて、天候の変動が判断され、判断結果を加味して、農産物の出荷時期及び出荷数量が予測される。本実施の形態１によれば、将来の天候が過去の天候から大きく変動した場合であっても、予測した出荷時期と実際の出荷時期との間のズレの拡大が抑制される。

また、本実施の形態１において、出荷数量の予測対象となる農産物は、特に限定されるものではないが、本実施の形態１は、鮮度が要求される農産物、例えば、軟弱野菜、露地野菜、果物、生花等に特に有効である。

更に、本実施の形態１では、生産者２１からの各データの取得は、圃場毎、単位面積毎に行なわれていても良く、この場合、これらの単位毎に出荷数量の期待値が算出される。また、生産者２１から取得される各データは、随時更新されても良く、その場合は、出荷数量の期待値も再計算されて更新される。

［変形例］
本実施の形態１では、データ取得部１１は、生産者２１が設定した、予想出荷数量、予想出荷日、及びズレ日数の確からしさを表す指標を、更に取得することができる。この確からしさを表す指標は、生産者のノウハウに基づき、設定されるべきものである。この場合、期待値算出部１３は、指標が表す確からしさに応じて、上記数２〜数４におけるα及びβの一方又は両方の値を補正する。

例えば、端末装置２０において、生産者２１は、指標を三段階（高、中、低）で選択できるとする。この場合、α及びβの補正係数をＮとすると、期待値算出部１３は、ユーザが「高」を入力すると、Ｎを「１」に設定する。同様に、期待値算出部１３は、ユーザが「中」を入力すると、Ｎを「１／１．５」に設定し、ユーザが「低」を入力すると、Ｎを「１／２」に設定する。

そして、期待値算出部１３は、ステップＡ５においてＹｅｓと判定された場合は、αのみに補正係数Ｎを乗じて補正を行い、ステップＡ５においてＮｏと判定された場合は、βのみに補正係数Ｎを乗じて補正を行う。このような処理により、ベータ分布のゆがみを調整できるため、予測した出荷時期と実際の出荷時期との間のズレの拡大をいっそう抑制できる。

（実施の形態２）
次に本発明の実施の形態２における、出荷数量予測装置、出荷数量予測方法、及びプログラムについて、図５を参照しながら説明する。

本実施の形態２における出荷数量予測装置は、図２に示した実施の形態１における出荷数量予測装置１０と同様に構成されているが、期待算出部における処理の点で、出荷数量予測装置とは異なっている。以下、実施の形態１との相違点を中心に説明する。なお、以下の説明では、図２で用いた符号を用いて、適宜図２を参酌する。

本実施の形態２では、期待値算出部１３は、図５に示すように、基準日から予想出荷日までの予想日数を平均μとし、ズレ日数ｎの値を設定係数Ｐで除算して得られる値を標準偏差σとする、正規分布を利用する。

図５は、本発明の実施の形態２で利用する正規分布の一例を示す図である。図５の例では、設定係数Ｐ＝３に設定されている。本実施の形態２において正規分布を利用するのは、基準日から予想出荷日までの予想日数が正規分布に従うと仮定すると、正規分布の特性から、μ±Ｐσの範囲に９９．７３％の確率で予想日数が収まり、Ｐσ≒ズレ日数ｎと近似できるからである。

更に、期待値算出部１３は、天候予想判定部１２による判定の結果に応じて、平均μを補正して、予想出荷日及びその前後の日における出荷数量の期待値を算出する。つまり、正規分布の特性から、期待値算出部１３は、予想出荷期間における天候の方が良い場合は、平均μの値を減算し、対応過去期間における天候の方が良い場合は、平均μの値を加算する。

具体的には、期待値算出部１３は、前記判定の結果に応じて、下記の数５及び数６におけるγの値を設定し、予想出荷数量をｈとし、下記の数５及び数６を用いて、期待値Ｅ（ｔ，ｈ）を算出する。γは、平均μを補正するための係数である。なお、下記の数５及び数６においては、ｔは、期待値の算出の対象となる日における基準日からの日数であり、数１〜数４におけるｔとは異なっている。

上記数５及び数６を用いた算出処理により、天候を考慮した上で、予想出荷日、及びその前後のズレ日数それぞれにおける期待値が算出される。本実施の形態２においても、実施の形態１と同様に、集出荷場の管理者は、予想出荷日の前後において集出荷場に集まる農産物の数量を予想できることになる。

また、本実施の形態２においても、出荷数量予測装置１０は、実施の形態１と同様に、図３に示したステップＡ１〜Ａ７を実行する。そして、これにより、本実施の形態２における出荷数量予測方法が実施される。但し、本実施の形態２では、実施の形態１と異なり、ステップＡ６及びＡ７では、判定の結果に応じて、γが設定され、その上で、上記数５及び数６を用いた処理が行われる。

更に、本実施の形態２におけるプログラムも、実施の形態１と同様に、コンピュータに、図３に示すステップＡ１〜Ａ７を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態２における出荷数量予測装置１０と出荷数量予測方法とを実現することができる。この場合も、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、データ取得部１１、天候予想判定部１２、及び期待値算出部１３として機能し、処理を行なう。

また、本実施の形態２におけるプログラムも、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合も、例えば、各コンピュータが、それぞれ、データ取得部１１、天候予想判定部１２、及び期待値算出部１３のいずれかとして機能する。

［実施の形態２による効果］
以上のように本実施の形態２においても、実施の形態１と同様に、過去と将来の気温と日射量とに基づいて、天候の変動が判断され、判断結果を加味して、農産物の出荷時期及び出荷数量が予測される。本実施の形態２においも、実施野形態１と同様の効果が得られる。

また、本実施の形態２においても、出荷数量の予測対象となる農産物は、特に限定されるものではない。本実施の形態２も、鮮度が要求される農産物、例えば、軟弱野菜、露地野菜、果物、生花等に特に有効である。

更に、本実施の形態２でも、生産者２１からの各データの取得は、圃場毎、単位面積毎に行なわれていても良く、この場合、これらの単位毎に出荷数量の期待値が算出される。また、生産者２１から取得される各データは、随時更新されても良く、その場合は、出荷数量の期待値も再計算されて更新される。

［変形例］
本実施の形態２においても、データ取得部１１は、生産者２１が設定した、予想出荷数量、及びズレ日数の確からしさを表す指標を、更に取得することができる。この確からしさを表す指標は、生産者のノウハウに基づき、設定されるべきものである。この場合、期待値算出部１３は、指標が表す確からしさが高い程、ズレ日数ｎの値を除算する設定係数Ｐの値を大きくすることができる。

例えば、端末装置２０において、生産者２１は、各予想に対する自信を三段階（高、中、低）で選択できるとする。この場合、期待値算出部１３は、ユーザが「高」を入力すると、Ｐを「３」に設定する。同様に、期待値算出部１３は、ユーザが「中」を入力すると、Ｐを「２」に設定し、ユーザが「低」を入力すると、Ｐを「１」に設定する。

そして、ユーザが「中」を入力し、ズレ日数を３日に設定すると、期待値算出部１３は、Ｐを「２」に設定し、σ＝３／２となるので、標準偏差σを「１．５」と算出する。このように、指標が表す確からしさが高い程、設定係数Ｐの値を大きくするのは、図５に示すように、設定係数Ｐは、図５に示す横軸のσの係数に相当し、Ｐの値が高い程、実際の出荷日がズレ日数の範囲内に収まる可能性が高まるからである。具体的には、正規分布の特性から、μ±３σ、μ±２σ、μ±σの範囲内、それぞれには、出荷日が、９９．７３％、９５．４５％、６８．２７％の確率で収まることになる。

（物理構成）
ここで、実施の形態１及び２におけるプログラムを実行することによって、出荷数量計測装置を実現するコンピュータについて図６を用いて説明する。図６は、本発明の実施の形態１及び２における出荷数量計測装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

図６に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。

ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。

また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。

データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。

また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。

以上のように、本発明によれば、将来の天候の変動による農産物の出荷時期のズレを考慮して、農産物の出荷時期及び出荷数量を予測することができる。本発明は、農業分野において有用である。

１０ 出荷数量予測装置
１１ データ取得部
１２ 天候予想判定部
１３ 期待値算出部
２０ 端末装置
２１ 生産者
３０ ネットワーク
４０ 端末装置
４１ 管理者
１１０ コンピュータ
１１１ ＣＰＵ
１１２ メインメモリ
１１３ 記憶装置
１１４ 入力インターフェイス
１１５ 表示コントローラ
１１６ データリーダ／ライタ
１１７ 通信インターフェイス
１１８ 入力機器
１１９ ディスプレイ装置
１２０ 記録媒体
１２１ バス

Claims (24)

1. 農産物の生産者が設定した、予想出荷数量と、基準日と、前記農産物の予想出荷日と、前記予想出荷日の前後のズレ日数とを取得する、データ取得部と、
   前記基準日から前記予想出荷日までの予想出荷期間における気象情報と、過去における前記予想出荷期間と同じ期間の気象情報とを対比して、前記予想出荷期間における天候が過去における前記同じ期間の天候よりも良いか又は悪いかを判定する、天候予想判定部と、
   前記予想出荷数量、前記予想出荷日、前記ズレ日数、及び前記判定の結果を用いた統計処理によって、前記予想出荷日及びその前後の日における出荷数量の期待値を算出する、期待値算出部と、
   を備えていることを特徴とする出荷数量予測装置。
2. 前記天候予想判定部は、
   前記予想出荷期間における気象情報として、前記予想出荷期間における日毎の日平均気温と日日射量とを取得し、過去における前記同じ期間の気象情報として、過去における前記同じ期間の日毎の日平均気温と日日射量とを取得し、更に、
   前記予想出荷期間における日毎の日平均気温と日日射量とから、前記予想出荷期間の平均気温及び積算日射量を算出し、過去における前記同じ期間の日平均気温と日日射量とから、過去における前記同じ期間の平均気温及び積算日射量を算出し、そして、
   前記予想出荷期間の平均気温及び積算日射量と、過去における前記同じ期間の日平均気温と日日射量とを対比して、前記予想出荷期間における天候が過去における前記同じ期間の天候よりも良いか又は悪いかを判定する、
   請求項１に記載の出荷数量予測装置。
3. 前記期待値算出部は、前記判定の結果に応じて形状が変化するベータ分布から導かれる、確率密度関数を用いて、前記期待値を算出する、
   請求項１または２に記載の出荷数量予測装置。
4. 前記期待値算出部は、前記判定の結果に応じて、下記の式（１）、式（２）及び式（３）におけるα及びβの値を設定し、予想出荷数量をｈとし、ズレ日数をｎとし、そして、前記予想出荷日から前記ズレ日数ｎを減算して得られる日を基準とした、前記期待値の算出の対象となる日の順位をｍとして、下記の式（１）〜式（４）を用いて、前記期待値を算出する、
   請求項３に記載の出荷数量予測装置。
   

   

   

   

   
5. 前記データ取得部が、前記生産者が設定した、前記予想出荷数量、前記予想出荷日、及び前記ズレ日数の確からしさを表す指標を、更に取得し、
   前記期待値算出部が、前記指標が表す確からしさに応じて、前記α及び前記βの一方又は両方の値を補正する、
   請求項４に記載の出荷数量予測装置。
6. 前記期待値算出部は、前記基準日から前記予想出荷日までの予想日数を平均μとし、前記ズレ日数の値を設定係数で除算して得られる値を標準偏差σとする、正規分布を利用し、更に、前記判定の結果に応じて、前記平均μを補正して、前記期待値を算出する、
   請求項１または２に記載の出荷数量予測装置。
7. 前記期待値算出部は、前記判定の結果に応じて、下記の式（５）及び式（６）におけるγの値を設定し、予想出荷数量をｈとし、前記期待値の算出の対象となる日における前記基準日からの日数をｔとし、下記の式（５）及び式（６）を用いて、前記期待値を算出する、
   請求項６に記載の出荷数量予測装置。
   

   

   
8. 前記データ取得部が、前記生産者が設定した、前記予想出荷数量、前記予想出荷日、及び前記ズレ日数の確からしさを表す指標を、更に取得し、
   前記期待値算出部が、前記指標が表す確からしさが高い程、前記ズレ日数の値を除算する前記設定係数の値を大きくする、
   請求項６または７に記載の出荷数量予測装置。
9. コンピュータが実行する方法であって、
   （ａ）農産物の生産者が設定した、予想出荷数量と、基準日と、前記農産物の予想出荷日と、前記予想出荷日の前後のズレ日数とを取得する、ステップと、
   （ｂ）前記基準日から前記予想出荷日までの予想出荷期間における気象情報と、過去における前記予想出荷期間と同じ期間の気象情報とを対比して、前記予想出荷期間における天候が過去における前記同じ期間の天候よりも良いか又は悪いかを判定する、ステップと、（ｃ）前記予想出荷数量、前記予想出荷日、前記ズレ日数、及び前記判定の結果を用いた統計処理によって、前記予想出荷日及びその前後の日における出荷数量の期待値を算出する、ステップと、
   を有することを特徴とする出荷数量予測方法。
10. 前記（ｂ）のステップにおいて、
    前記予想出荷期間における気象情報として、前記予想出荷期間における日毎の日平均気温と日日射量とを取得し、過去における前記同じ期間の気象情報として、過去における前記同じ期間の日毎の日平均気温と日日射量とを取得し、更に、
    前記予想出荷期間における日毎の日平均気温と日日射量とから、前記予想出荷期間の平均気温及び積算日射量を算出し、過去における前記同じ期間の日平均気温と日日射量とから、過去における前記同じ期間の平均気温及び積算日射量を算出し、そして、
    前記予想出荷期間の平均気温及び積算日射量と、過去における前記同じ期間の日平均気温と日日射量とを対比して、前記予想出荷期間における天候が過去における前記同じ期間の天候よりも良いか又は悪いかを判定する、
    請求項９に記載の出荷数量予測方法。
11. 前記（ｃ）のステップにおいて、前記判定の結果に応じて形状が変化するベータ分布から導かれる、確率密度関数を用いて、前記期待値を算出する、
    請求項９または１０に記載の出荷数量予測方法。
12. 前記（ｃ）のステップにおいて、前記判定の結果に応じて、下記の式（１）、式（２）及び式（３）におけるα及びβの値を設定し、予想出荷数量をｈとし、ズレ日数をｎとし、そして、前記予想出荷日から前記ズレ日数ｎを減算して得られる日を基準とした、前記期待値の算出の対象となる日の順位をｍとして、下記の式（１）〜式（４）を用いて、前記期待値を算出する、
    請求項１１に記載の出荷数量予測方法。
    

    

    

    

    
13. 前記（ａ）のステップにおいて、前記生産者が設定した、前記予想出荷数量、前記予想出荷日、及び前記ズレ日数の確からしさを表す指標を、更に取得し、
    前記（ｃ）のステップにおいて、前記指標が表す確からしさに応じて、前記α及び前記βの一方又は両方の値を補正する、
    請求項１２に記載の出荷数量予測方法。
14. 前記（ｃ）のステップにおいて、前記基準日から前記予想出荷日までの予想日数を平均μとし、前記ズレ日数の値を設定係数で除算して得られる値を標準偏差σとする、正規分布を利用し、更に、前記判定の結果に応じて、前記平均μを補正して、前記期待値を算出する、
    請求項９または１０に記載の出荷数量予測方法。
15. 前記（ｃ）のステップにおいて、前記判定の結果に応じて、下記の式（５）及び式（６）におけるγの値を設定し、予想出荷数量をｈとし、前記期待値の算出の対象となる日における前記基準日からの日数をｔとし、下記の式（５）及び式（６）を用いて、前記期待値を算出する、
    請求項１４に記載の出荷数量予測方法。
    

    

    
16. 前記（ａ）のステップにおいて、前記生産者が設定した、前記予想出荷数量、前記予想出荷日、及び前記ズレ日数の確からしさを表す指標を、更に取得し、
    前記（ｃ）のステップにおいて、前記指標が表す確からしさが高い程、前記ズレ日数の値を除算する前記設定係数の値を大きくする、
    請求項１４または１５に記載の出荷数量予測方法。
17. コンピュータに、
    （ａ）農産物の生産者が設定した、予想出荷数量と、基準日と、前記農産物の予想出荷日と、前記予想出荷日の前後のズレ日数とを取得する、ステップと、
    （ｂ）前記基準日から前記予想出荷日までの予想出荷期間における気象情報と、過去における前記予想出荷期間と同じ期間の気象情報とを対比して、前記予想出荷期間における天候が過去における前記同じ期間の天候よりも良いか又は悪いかを判定する、ステップと、（ｃ）前記予想出荷数量、前記予想出荷日、前記ズレ日数、及び前記判定の結果を用いた統計処理によって、前記予想出荷日及びその前後の日における出荷数量の期待値を算出する、ステップと、
    を実行させるプログラム。
18. 前記（ｂ）のステップにおいて、
    前記予想出荷期間における気象情報として、前記予想出荷期間における日毎の日平均気温と日日射量とを取得し、過去における前記同じ期間の気象情報として、過去における前記同じ期間の日毎の日平均気温と日日射量とを取得し、更に、
    前記予想出荷期間における日毎の日平均気温と日日射量とから、前記予想出荷期間の平均気温及び積算日射量を算出し、過去における前記同じ期間の日平均気温と日日射量とから、過去における前記同じ期間の平均気温及び積算日射量を算出し、そして、
    前記予想出荷期間の平均気温及び積算日射量と、過去における前記同じ期間の日平均気温と日日射量とを対比して、前記予想出荷期間における天候が過去における前記同じ期間の天候よりも良いか又は悪いかを判定する、
    請求項１７に記載のプログラム。
19. 前記（ｃ）のステップにおいて、前記判定の結果に応じて形状が変化するベータ分布から導かれる、確率密度関数を用いて、前記期待値を算出する、
    請求項１７または１８に記載のプログラム。
20. 前記（ｃ）のステップにおいて、前記判定の結果に応じて、下記の式（１）、式（２）及び式（３）におけるα及びβの値を設定し、予想出荷数量をｈとし、ズレ日数をｎとし、そして、前記予想出荷日から前記ズレ日数ｎを減算して得られる日を基準とした、前記期待値の算出の対象となる日の順位をｍとして、下記の式（１）〜式（４）を用いて、前記期待値を算出する、
    請求項１９に記載のプログラム。
    

    

    

    

    
21. 前記（ａ）のステップにおいて、前記生産者が設定した、前記予想出荷数量、前記予想出荷日、及び前記ズレ日数の確からしさを表す指標を、更に取得し、
    前記（ｃ）のステップにおいて、前記指標が表す確からしさに応じて、前記α及び前記βの一方又は両方の値を補正する、
    請求項２０に記載のプログラム。
22. 前記（ｃ）のステップにおいて、前記基準日から前記予想出荷日までの予想日数を平均μとし、前記ズレ日数の値を設定係数で除算して得られる値を標準偏差σとする、正規分布を利用し、更に、前記判定の結果に応じて、前記平均μを補正して、前記期待値を算出する、
    請求項１７または１８に記載のプログラム。
23. 前記（ｃ）のステップにおいて、前記判定の結果に応じて、下記の式（５）及び式（６）におけるγの値を設定し、予想出荷数量をｈとし、前記期待値の算出の対象となる日における前記基準日からの日数をｔとし、下記の式（５）及び式（６）を用いて、前記期待値を算出する、
    請求項２２に記載のプログラム。
    

    

    
24. 前記（ａ）のステップにおいて、前記生産者が設定した、前記予想出荷数量、前記予想出荷日、及び前記ズレ日数の確からしさを表す指標を、更に取得し、
    前記（ｃ）のステップにおいて、前記指標が表す確からしさが高い程、前記ズレ日数の値を除算する前記設定係数の値を大きくする、
    請求項２２または２３に記載のプログラム。

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