JP6857469B2 - 農薬見積システム、農薬見積方法および農薬見積プログラム - Google Patents

Description

本発明は、農薬見積システム、農薬見積方法および農薬見積プログラムに関する。

農業者は、作物の生育状態をコントロールし、収量を増加させかつ安定化させるために、農薬を利用する。しかし、農薬の中には毒性が高いものもあり、その取扱いや管理には注意を要する。そこで、できるだけ農業者が農薬を長期間保管する必要をなくすことが好ましい。

たとえば、農薬を収容する農薬容器の容量に着目し、希釈前の農薬をできるだけ一度に使い切り、かつ、低価格の農薬を購入できるように構成した農薬見積装置が提案されている。

特開２０１５−１８５０７２号公報

通常農業者は、前年度のうちに、来年度の生産計画に基づき、使用する予定の農薬の量を計算し、予めまとめて購入する。このとき、使用する農薬量をより正確に見積もることができれば、無駄のない農薬管理を実現することができる。

一つの側面では、農薬使用量の見積もり精度を高めることができる、農薬見積システム、農薬見積方法および農薬見積プログラムを提供することを目的とする。

第１の案では、農薬見積システム、農薬見積方法および農薬見積プログラムは、複数の区画を含む所定範囲の土地の、各区画の過去の利用情報および所定年度の利用情報を記憶する。また、農薬見積システム、農薬見積方法および農薬見積プログラムは、所定年度の利用情報に基づき第１の農薬量を算出する。さらに、農薬見積システム、農薬見積方法および農薬見積プログラムは、過去の利用情報が所定条件を満たす区画の、前記複数の区画全体に示す割合に基づき、所定範囲の土地における所定年度の農薬見積量を補正するための補正係数を算出する。そして、農薬見積システム、農薬見積方法および農薬見積プログラムは、第１の農薬量を、農薬見積量を補正するための補正係数で補正することで第２の農薬量を算出する。

本発明の１実施形態によれば、農薬使用量の見積もり精度を高めることができる。

図１は、第１の実施形態に係る農薬見積システムの構成の一例を説明するための図である。 図２は、第１の実施形態に係る農薬見積システムに記憶されるユーザ情報の構成の一例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係る農薬見積システムに記憶される土地情報について説明するための図である。 図４は、第１の実施形態に係る農薬見積システムに記憶される利用情報の構成の一例を示す図である。 図５は、第１の実施形態に係る農薬見積システムが算出する補正係数の一例を示す図である。 図６は、第１の実施形態に係る農薬見積システムにおける補正係数の算出手法について説明するための図である。 図７は、第１の実施形態に係る農薬見積システムに記憶される作物農薬対応情報の構成の一例を示す図である。 図８は、第１の実施形態に係る農薬見積システムに記憶される害虫発生時期の構成の一例を示す図である。 図９は、第１の実施形態に係る農薬見積システムに記憶される農薬情報の構成の一例を示す図である。 図１０は、第１の実施形態に係る農薬見積処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１１は、第１の実施形態に係る補正係数算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１２は、第２の実施形態に係る農薬見積システムの構成の一例を示す図である。 図１３は、第２の実施形態に係る農薬記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図１４は、第２の実施形態に係る農薬見積処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１５は、第１〜３の実施形態に係る農薬見積プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。

以下に、本願の開示する農薬見積システム、農薬見積方法および農薬見積プログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る農薬見積システム１の構成の一例を説明するための図である。図１に示すように、第１の実施形態に係る農薬見積システム１は、サーバ２と、ユーザ端末３と、を備える。サーバ２と、ユーザ端末３と、はネットワーク４により通信可能に接続される。

サーバ２は、複数の区画に分割される所定範囲の土地を管理する管理者が運用する情報処理装置である。サーバ２は、たとえば、農業協同組合が、所属する農業者による業務管理を支援するために運用する。サーバ２の具体的態様は特に限定されず、物理的に一つの物理サーバであっても、クラウドコンピューティングを用いて実現される仮想サーバであってもよい。

ユーザ端末３は、サーバ２が提供するサービスを利用するユーザの情報処理端末である。ユーザ端末３は、たとえば、農業協同組合に所属する農業者が、サーバ２にアクセスするために使用する。ユーザ端末３は、ネットワーク４を介してサーバ２にアクセスすることができれば具体的な態様は特に限定されない。ユーザ端末３は、たとえば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、携帯端末、スマートフォン等、任意の情報処理端末であってよい。

ネットワーク４は、サーバ２とユーザ端末３とを通信可能に接続する通信ネットワークである。ネットワーク４の具体的態様は特に限定されず、インターネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）等任意のネットワークを含んでよい。また、ネットワーク４は、有線ネットワーク、無線ネットワークまたはそれらの組み合わせであってもよい。

（サーバ２の構成の一例）
図１を参照し、サーバ２の構成の一例について説明する。サーバ２は、通信部１０と、入力部２０と、出力部３０と、記憶部４０と、制御部５０と、を備える。

通信部１０は、ネットワーク４を介したサーバ２とユーザ端末３との通信を実現する。

入力部２０は、サーバ２へ情報を入力するための入力装置である。入力部２０は、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル、マイクロフォン等、サーバ２へ情報を入力することができれば任意の装置であってよい。

出力部３０は、サーバ２に記憶される情報およびサーバ２において生成される情報を外部に出力する装置である。出力部３０は、たとえば、音声または画像として情報を外部に出力する。出力部３０は、たとえば、モニタ等の表示装置、スピーカ、プリンタ等を含む。

記憶部４０は、サーバ２における処理に用いられる情報およびサーバ２における処理によって生成される情報を記憶する。記憶部４０には、半導体メモリ素子等を採用できる。例えば、半導体メモリ素子としては、ＶＲＡＭ（Ｖｉｄｅｏ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やフラッシュメモリ（ｆｌａｓｈ ｍｅｍｏｒｙ）などが挙げられる。

制御部５０は、サーバ２の動作および機能を制御する。制御部５０にはたとえば、各種の集積回路や電子回路を採用できる。また、制御部５０に含まれる機能部の一部を別の集積回路や電子回路とすることもできる。例えば、集積回路としては、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）が挙げられる。また、電子回路としては、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などが挙げられる。

（記憶部４０に記憶する情報の一例）
記憶部４０は、ユーザ記憶部４１と、土地記憶部４２と、利用記憶部４３と、係数記憶部４４と、作物農薬対応記憶部４５と、害虫発生時期記憶部４６と、農薬記憶部４７と、を有する。

ユーザ記憶部４１は、ユーザ情報を記憶する。ユーザ情報は、農薬見積システム１を利用するユーザの情報である。ユーザ情報は、たとえば、サーバ２を運用する農業協同組合に所属する農業者に関する情報である。ユーザ情報は、ユーザを特定する情報と、当該ユーザが現在使用している土地の区画を特定する情報と、を含む。また、ユーザ情報は、ユーザが計画している今年の作付計画の情報を含む。なお、第１の実施形態では、ユーザとして農業家を想定するが、これに限定されるものではなく、農薬見積システム１は、実際に土地を利用する農業家以外もユーザとして登録できる構成としてもよい。

図２は、第１の実施形態に係る農薬見積システム１に記憶されるユーザ情報の構成の一例を示す図である。図２の（Ａ）に示すように、ユーザ情報は、「ユーザＩＤ」と、「氏名」と、「住所」と、「利用中区画」と、「作付計画」と、「残存農薬量」と、を含む。「ユーザＩＤ」は、ユーザを一意に特定するための識別子（Identifier）である。「氏名」は、対応するユーザＩＤによって特定されるユーザの氏名である。「住所」は、対応するユーザＩＤによって特定されるユーザの住所である。「利用中区画」は、対応するユーザＩＤによって特定されるユーザが現在利用している区画を特定する情報である。「作付計画」は、対応するユーザＩＤによって特定されるユーザの今年の作付計画である。また、「残存農薬量」は、対応するユーザＩＤによって特定されるユーザの手元に残っている農薬の種類と当該農薬の量とを示す。

図２の（Ａ）に示す例では、たとえば、「ユーザＩＤ、Ｕ０１」、「氏名、富士太郎」、「住所、ＸＸＸ」、「利用中区画、Ｌ００６」、「作付計画、ＸＸＸ」、「残存農薬量、Ａ：１５０ｍｌ」が対応付けて記憶される。これは、ユーザＩＤ「Ｕ０１」で特定されるユーザの氏名は「富士太郎」であることを示す。また、ユーザＩＤ「Ｕ０１」で特定されるユーザは「ＸＸＸ」を住所としていることを示す。また、ユーザＩＤ「Ｕ０１」で特定されるユーザは、現在「Ｌ００６」という土地ＩＤ（図３参照）で特定される区画の土地を利用していることを示す。また、ユーザＩＤ「Ｕ０１」で特定されるユーザの今年の作付計画は「ＸＸＸ」であることを示す。また、ユーザＩＤ「Ｕ０１」で特定されるユーザの手元には、農薬Ａが１５０ｍｌ残っていることを示す。

作付計画のより詳細な例を、図２の（Ｂ）に示す。図２の（Ｂ）の例では、土地ＩＤ「Ｌ００１」、「Ｌ００２」、「Ｌ００３」で特定される区画についての作付計画が示されている。たとえば、土地ＩＤ「Ｌ００１」で特定される区画については、５月から８月まで「作物」としてトマトの栽培が計画されている。また、土地ＩＤ「Ｌ００１」で特定される区画については、９月から１２月まで「作物」として芽キャベツの栽培が計画されている。作付計画は、このように、各区画について栽培が予定されている作物と、栽培する期間とを特定する情報である。図２の（Ａ）に示すように、作付計画は、ユーザＩＤおよび土地ＩＤと対応づけて記憶される。

土地記憶部４２は、農薬見積システム１による農薬見積処理の対象である土地に関する情報である土地情報を記憶する。農薬見積システム１は、所定範囲の土地を複数の区画に区分して管理する。また、農薬見積システム１は、所定範囲の土地をひとまとまりとして、当該土地で使用する農薬量を見積もる。土地記憶部４２は、たとえば、農業協同組合が管理対象とする土地に関する情報を記憶する。

図３は、第１の実施形態に係る農薬見積システム１に記憶される土地情報について説明するための図である。図３の（Ａ）に示すように、土地情報は、「土地ＩＤ」と、「位置」と、「面積（ｈａ）」と、「ユーザ」とを含む。「土地ＩＤ」は、農薬見積処理の対象とする所定範囲の土地内に存在する、各区画を特定する識別子である。「位置」は、対応する土地ＩＤで特定される区画の位置を特定するための情報である。「面積（ｈａ）」は、対応する土地ＩＤで特定される区画の面積を示す。「ユーザ」は、対応する土地ＩＤで特定される区画を現在使用しているユーザを特定する情報である。たとえば、「ユーザ」として、現在当該土地を使用しているユーザのユーザＩＤ（図２参照）が記憶される。

たとえば、図３の（Ｂ）に示すような所定範囲の土地が存在すると仮定する。このとき、土地全体を９つの区画に分割して農業者に利用させる。図３の（Ｂ）の例では、左上から右下まで、「Ｌ００１」から「Ｌ００９」までの土地ＩＤが各区画に割り振られる。そして、各区画が特定の農業者によって使用される。

たとえば、図３の（Ａ）の例では、「土地ＩＤ、Ｌ００１」、「位置、Ｎ・・Ｅ・・」、「面積（ｈａ）、１」、「ユーザ、Ｕ０１」が対応付けて記憶される。これは、土地ＩＤ「Ｌ００１」で特定される区画は、位置「Ｎ・・Ｅ・・」で特定される位置に存在することを示す。また、土地ＩＤ「Ｌ００１」で特定される区画は、面積が「１ヘクタール」であることを示す。また、土地ＩＤ「Ｌ００１」で特定される区画は、ユーザＩＤ「Ｕ０１」のユーザに利用されていることを示す。

利用記憶部４３は、各ユーザおよび各区画について、それぞれの年の利用状況を示す情報である利用情報を記憶する。たとえば、利用情報は、各年において各区画に何が栽培されたかを示す。

図４は、第１の実施形態に係る農薬見積システム１に記憶される利用情報の構成の一例を示す図である。図４に示すように、利用情報は、「ユーザＩＤ」と「土地ＩＤ」とに対応づけて、各年度に当該ユーザＩＤで特定されるユーザが使用した、当該土地ＩＤで特定される区画に何が栽培されたかを示す。たとえば、ユーザＩＤ「Ｕ０１」のユーザが使用する、土地ＩＤ「Ｌ００６」の区画に対応づけて、「２０１４、サツマイモ（５−９）、キャベツ（１１−４）」が記憶される。これは、ユーザＩＤ「Ｕ０１」のユーザは、２０１４年には、土地ＩＤ「Ｌ００６」の区画を使用したことを示す。また、土地ＩＤ「Ｌ００６」の区画では、５月から９月まではサツマイモが栽培され、１１月から翌年４月まではキャベツが栽培されたことを示す。

係数記憶部４４は、農薬見積システム１による農薬見積処理の対象である土地の過去の利用情報に基づいて害虫発生の予測量を補正するための補正係数を算出するルールを記憶する。補正係数は、過去に栽培された作物に基づき、将来当該作物に対して発生する害虫の予測量を補正するための係数である。また、補正係数は、過去に栽培された作物に基づき、将来当該作物に対して使用する農薬量を補正するための係数である。たとえば、農薬見積システム１は、土地の面積に基づき予測される害虫発生量を１とする。そして、農薬見積システム１は、過去の土地の利用状況に基づき害虫発生に与える個別要因を加味して、今年の害虫発生予測量を１．２等、予測害虫発生量１に対する比率を表す数値で表す。この数値を以下、補正係数と呼ぶ。

第１の実施形態に係る農薬見積システム１は、過去の利用情報が所定条件を満たす区画の、土地全体に対する割合に応じて、将来発生する害虫の予測量を補正する。ここで、所定条件とは、害虫の発生に影響する任意の要因、たとえば害虫が発生する可能性を高める任意の要因とする。たとえば、第１の実施形態に係る農薬見積システム１は、過去に所定の作物が栽培された区画の、全区画に対する割合に応じて、将来当該所定の作物につく害虫が発生する量を予測する。第１の実施形態に係る農薬見積システム１は、たとえば、前年度に稲が栽培された区画の、全区画に対する割合に応じて、今年稲につく害虫が発生する量を予測する。

また、第１の実施形態に係る農薬見積システム１は、過去の利用情報が所定条件を満たす区画の、土地全体に対する割合と、今年の利用情報が所定条件を満たす区画の、土地全体に対する割合と、の比較に基づき、今年の害虫発生量を予測する。たとえば、第１の実施形態に係る農薬見積システム１は、過去に所定の作物が栽培された区画の、土地全体に対する割合と、今年所定の作物が栽培される区画の、土地全体に対する割合との比較に基づき予測を行う。たとえば、第１の実施形態に係る農薬見積システム１は、前年度に稲が栽培された区画の全区画に対する割合と、今年度稲が栽培される予定の区画の全区画に対する割合との比較に基づき、今年の害虫発生量を予測する。

第１の実施形態に係る農薬見積システム１は、害虫発生量予測を補正するため、予め補正係数を算出するための数値およびルールを記憶する。係数記憶部４４は、害虫発生量予測に用いる補正係数を算出するための数値およびルールを係数情報として記憶する。

図５および図６を参照し、補正係数について説明する。図５は、第１の実施形態に係る農薬見積システム１が算出する補正係数の一例を示す図である。図６は、第１の実施形態に係る農薬見積システム１における補正係数の算出手法について説明するための図である。

農薬見積システム１は、以下の３つのルールに基づき、補正係数を算出する。
（第１のルール）補正係数＝第１項＋第２項
（第２のルール）第１項は、前年度の割合と今年度の割合との比較に基づき決定される。
今年度の割合が前年度の割合より大きい場合、第１項は１．０より大きい数値とする。
今年度の割合が前年度の割合と等しい場合、第１項は１．０とする。
今年度の割合が前年度の割合より小さい場合、第１項は１．０より小さい数値とする。
（第３のルール）第２項は、前年度の割合に比例する値とする。
たとえば、前年度の稲の作付面積が土地全体の１０分の１であった場合、第２項は、（１／１０×補正値）とする。

図６に示すように、補正係数は、前年度の割合と今年度の割合の比較に基づいて予測される害虫量の変動（第２のルール）と、前年度の割合が今年度の害虫発生に与える影響（第３のルール）と、を考慮して設定される（第１のルール）。

まず、第２のルールについて説明する。基本的に、害虫は栽培される作物に対して発生するため、前年度よりも今年度の方が当該作物の作付面積が少なければ、当該作物に対して発生する害虫は減ると考えられる。また、前年度よりも今年度の方が当該作物の作付面積が多ければ、当該作物に対して発生する害虫は増加すると考えられる。そこで、農薬見積システム１は、前年度よりも今年度の方が作付面積の割合が増えるほど、第１項が大きくなるよう、第１項の値を設定する。

図５および図６の例では、第２のルールとして、前年度よりも今年度の方が作付面積の割合が大きい場合、第１項＞１．０とする。また、前年度と今年度の作付面積の割合が等しい場合、第１項＝１．０とする。また、前年度よりも今年度の方が作付面積の割合が小さい場合、第１項＜１．０とする。

図５および図６の例では、農薬見積システム１は、前年度よりも今年度の方が作付面積の割合が大きい場合、「１．０」より大きい「１．２」を第１項とする。また、農薬見積システム１は、前年度と今年度の作付面積の割合が同じであれば、第１項を「１．０」とする。また、農薬見積システム１は、前年度よりも今年度の方が作付面積の割合が減少する場合、１．０よりも小さい「０．８」を第１項とする。

次に、第３のルールについて説明する。農薬見積システム１は、前年度の作付面積の割合に基づいて第２項を設定する。第２項の値は、前年度の作付面積の割合が多いほど大きくなるよう設定される。たとえば、図５および図６の例では、第２項は、前年度の作付面積の土地全体に占める割合に、補正値０．１をかけた値とする。

このように第２項を設定するのは、前年度の作付状況が、今年度の作物の生育に与える影響を害虫発生予測に加味するためである。前年度に今年度栽培する作物と同じ作物を栽培している場合、前年度発生した害虫の卵等が残っている可能性がある。したがって、今年の作付面積が大きくない場合でも、前年度の作付面積が大きければ、前年度の栽培区画に残存している卵等の影響により害虫が発生する可能性がある。そこで、農薬見積システム１は、前年度の作付面積の割合が多いほど大きくなるよう第２項を設定する。

係数記憶部４４は、上記のように設定される第１乃至第３のルールと、第１項の値（図６の「１．２」「１．０」「０．８」）と、第２項の補正値（図６の「０．１」）と、を記憶する。

なお、第１項および第２項の補正値の具体的な数値は、図５および図６の例に限定されない。第１項および第２項の補正値の値は、実際に観測される害虫発生状況等に基づいて機械学習等を行い設定してもよい。また、農業者が経験にもとづき、第１項および第２項の補正値を設定してもよい。また、図５の例は稲についての例として示すが、作物ごとに異なる値を第１項および第２項の補正値として設定してもよいし、同じ値を設定してもよい。

補正係数を算出する際の手順について図５の例を用いて説明する。図５の例は、稲につく害虫の発生予測についての例である。まず、農薬見積システム１は、ユーザ記憶部４１、土地記憶部４２、利用記憶部４３に記憶される情報に基づき、前年度に各区画において栽培された作物を特定する。そして、農薬見積システム１は、特定した作物が稲である区画の面積が、土地全体に占める割合を算出する。たとえば、農薬見積システム１は、前年度に稲が栽培された区画と、稲以外の作物が栽培された区画との割合を、「多・少」、「中・中」、「少・多」の３種類に区別する。また、農薬見積システム１は、ユーザ記憶部４１、土地記憶部４２、利用記憶部４３に記憶される情報に基づき、今年度に各区画において栽培される予定の作物を特定する。そして、農薬見積システム１は、特定した作物が稲である区画の面積が、土地全体に占める割合を算出する。たとえば、農薬見積システム１は、前年度についての情報と同様に、今年度について、稲が栽培される区画と、稲以外の作物が栽培される区画との割合を、「多・少」、「中・中」、「少・多」の３種類に区別する。

そして、農薬見積システム１は、算出される前年度の割合と今年度の割合との対応に応じて、第１項を選択する。図６の例では、第１項は、前年度の割合と今年度の割合との大小に応じて、１．２、１．０、０．８となる。

したがって、図５の例において、「前年：稲、稲以外」が「多、少」の場合に、「今年：稲、稲以外」が「多、少」の割合であると、「第１項」は、前年度の割合と今年度の割合とが等しいため、「１．０」となる。

そして、農薬見積システム１は、次に、前年度の割合に基づいて、第２項を算出する。図５の例において、「前年：稲、稲以外」が「多、少」の場合であって、稲の作付面積の土地全体に占める割合が１０分の８であるとする。この場合、図６の例では補正値が「０．１」であるため、第２項は、１０分の８×０．１すなわち０．０８となる。農薬見積システム１はさらに、第１項と第２項とを加算して補正係数を算出する。図５の１番上の列では、第１項が「１．０」、第２項が「０．０８」であるため、補正係数は、「１．０８」となる。

作物農薬対応記憶部４５は、作物と当該作物に対して使用する農薬との対応を記憶する。図７は、第１の実施形態に係る農薬見積システム１に記憶される作物農薬対応情報の構成の一例を示す図である。図７の例では、「作物」、「農薬」、「適用病害虫」、「容量」、「価格」、「使用量」が対応づけて記憶される。「作物」は栽培する作物の名称等である。「農薬」は対応する作物に適用される農薬を特定する情報である。「適用病害虫」は、対応する「農薬」の効果がある病害虫を特定する情報である。「容量」は、対応する農薬が販売される際の容量である。「価格」は、対応する農薬の対応する容量の価格である。「使用量」は、対応する農薬を使用する際に、所定面積に対してどれだけの量の農薬を使用すればよいかを示す情報である。

たとえば図７の例では、作物「はくさい」に対応づけて、農薬「Ａ乳剤」、適用病害虫「アオムシ」、容量「５００ｍｌ、２５０ｍｌ」、価格「４７８０、２４７０」、使用量「１５０／１０ａ」が記憶される。これは、はくさいに効く農薬として、「Ａ乳剤」があることを示す。そして、Ａ乳剤が効く病害虫は、アオムシであることを示す。また、Ａ乳剤は、５００ｍｌ入りの容器と２５０ｍｌ入りの容器で販売されていることを示す。また、Ａ乳剤は、５００ｍｌ入りが４７８０円であり、２５０ｍｌ入りが２４７０円であることを示す。また、Ａ乳剤は、１０アールの面積に１５０ｍｌの割合で使用すればよいことを示す。

害虫発生時期記憶部４６は、害虫が発生すると予測される時期すなわち害虫発生時期を記憶する。図８は、第１の実施形態に係る農薬見積システム１に記憶される害虫発生時期の構成の一例を示す図である。

害虫発生時期は、農薬見積システム１自体が気象情報等にもとづいて予測してもよく、他の装置から取得してもよい。害虫発生時期の予測手法および取得手法については特に限定されない。

図８に示す害虫発生時期は、「品目」、「害虫名」、「世代」、「幼虫孵化予測日」、「成虫発生予測日」、「場所識別情報」を含む。「品目」は害虫が発生する作物を特定する情報である。「害虫名」は対応する「品目」の作物に発生する害虫の名称である。「世代」は、所定時点を起点とした場合の、害虫の世代を示す。「幼虫孵化予測日」は、対応する世代の害虫の幼虫が蛹となると予測される日付けを示す。「成虫発生予測日」は、対応する世代の害虫の蛹が成虫になると予測される日付けを示す。「場所識別情報」は、当該害虫が発生すると予測される場所すなわち害虫発生予測のベースとした場所を識別する情報である。

たとえば図８の例では、「品目、水稲」に対応付けて、「害虫名、イネヒメハモグリバエ、アカヒゲホソミドリカスミカメ、アカスジカスミカメ」が記憶される。これは、水稲には、害虫として「イネヒメハモグリバエ、アカヒゲホソミドリカスミカメ、アカスジカスミカメ」がつくことを示す。また、「害虫名、イネヒメハモグリバエ」に対応付けて、「世代」として「第１世代」から「第８世代」が記憶される。これは、「イネヒメハモグリバエ」は、第１世代から第８世代まで発生すると予想されることを示す。また、「世代、第１世代」に対応付けて、「幼虫孵化予測日、０４／２８」と、「成虫発生予測日、０５／２９」が記憶される。これは、イネヒメハモグリバエの第１世代は、４月２８日に幼虫が蛹になり、５月２９日に成虫になると予測されることを示す。また、「品目、水稲」に対応付けて「場所識別情報、場所６０Ａ」が記憶される。これは、水稲についての害虫発生予測は、場所６０Ａに基づき行ったこと、たとえば、場所６０Ａの気象状況（気温等）に基づいて行ったことを示す。

農薬記憶部４７は、農薬見積システム１による農薬見積処理の結果生成される農薬情報を記憶する。図９は、第１の実施形態に係る農薬見積システム１に記憶される農薬情報の構成の一例を示す図である。図９に示すように、農薬記憶部４７は、農薬見積システム１の農薬見積処理の結果、当該年度に購入が必要であると見積もられた農薬の種類を記憶する。また、農薬記憶部４７は、当該農薬の購入量と、使用するユーザ、各ユーザに分配する農薬の量、および農薬の購入時期を記憶する。たとえば、図９の例では、「農薬、Ａ乳剤」、「購入量、３００Ｌ」、「ユーザ、Ｕ７６，Ｕ４９，Ｕ２６」が対応づけて記憶される。これは、農薬見積システム１は、Ａ乳剤を３００Ｌ購入し、ユーザＩＤ「Ｕ７６，Ｕ４９，Ｕ２６」で特定されるユーザに分配すると見積もったことを示す。また、ユーザＩＤ「Ｕ７６，Ｕ４９，Ｕ２６」のそれぞれに対応づけて、「分配量，１００Ｌ，１００Ｌ，１００Ｌ」が記憶される。これは、ユーザＩＤ「Ｕ７６，Ｕ４９，Ｕ２６」で特定されるユーザそれぞれに、農薬を「１００Ｌ」ずつ分配することを示す。また、「購入時期、４／１」が記憶されている。これは、Ａ乳剤は、４月１日に購入することを示す。

（制御部５０の構成の一例）
図１に戻り、制御部５０の構成について説明する。制御部５０は、入力受付部５１と、第１の算出部５２と、第２の算出部５３と、第３の算出部５４と、第４の算出部５５と、特定部５６と、を有する。

入力受付部５１は、サーバ２に対する各種入力を受け付ける。たとえば、入力受付部５１は、入力部２０またはユーザ端末３からの入力を受け付ける。たとえば、入力受付部５１は、入力部２０またはユーザ端末３から農薬見積処理の実行を要求する指示入力を受け付ける。また、入力受付部５１は、入力部２０またはユーザ端末３から送信されるユーザ情報、土地情報、および利用情報などの各種情報を受付けて、記憶部４０に記憶する。

（第１の農薬量の算出）
第１の算出部５２は、入力受付部５１が受け付けた指示入力に応じて、記憶部４０に記憶される情報を参照して、第１の農薬量を算出する。ここでは、農薬見積処理の実行を要求する指示入力は、作物の指定を含むものとする。第１の算出部５２は、指示入力において指定される各作物の作付面積に対応付けて農薬の使用量を算出する。

第１の算出部５２は、入力受付部５１が受け付けた指示入力に応じて、農薬見積処理の対象とする作物を特定する。そして、第１の算出部５２は、土地記憶部４２および利用記憶部４３を参照し、今年度、当該作物が栽培される予定の区画の面積を特定する。たとえば、「稲」について農薬見積処理を実行する場合、第１の算出部５２は、利用記憶部４３を参照して「稲」を栽培する予定の区画の土地ＩＤを特定する。そして、第１の算出部５２は、当該土地ＩＤの区画の面積を土地記憶部４２を参照して算出する。

次に、第１の算出部５２は、作物農薬対応記憶部４５を参照して、「稲」に対応づけて記憶されている農薬を特定する。そして、第１の算出部５２は、作物農薬対応記憶部４５に記憶される当該農薬の使用量に基づき、今年度、「稲」について使用する当該農薬の使用量（第１の農薬量）を算出する。

第２の算出部５３は、過去の利用情報に基づき第１の農薬量を補正するため、補正係数を算出する。作物農薬対応記憶部４５に記憶される使用量は、標準的な農薬の使用量であるが、土地の利用状況に応じて病害虫が発生する可能性は変動する。第１の実施形態に係る農薬見積システム１は、土地の利用状況を加味した補正係数を用いて、実際に使用する農薬量を調整することを可能にする。

第３の算出部５４は、第１の算出部５２が算出した第１の農薬量を、第２の算出部５３が算出した補正係数を用いて補正する。たとえば、第３の算出部５４は、第１の農薬量に補正係数を乗算することで、補正された農薬量である第２の農薬量を算出する。第２の農薬量は、土地の利用状況を加味して補正された農薬量である。

第４の算出部５５は、第３の算出部５４が算出した第２の農薬量と、農薬見積処理の対象である作物を栽培予定のユーザの作付面積とに基づき、ユーザ別第２の農薬量を算出する。たとえば、農薬見積処理の対象である土地の面積が「１０」である場合に、農薬見積処理の対象作物を、ユーザＡが「２」の面積の区画で栽培予定であるとする。この場合、第４の算出部５５は、算出した第２の農薬量の５分の１（２／１０）を、ユーザＡのユーザ別第２の農薬量として算出する。第４の算出部５５は、同じ処理を、農薬見積処理の対象作物を栽培予定のすべてのユーザについて実行する。

次に、第４の算出部５５は、ユーザ記憶部４１を参照し、ユーザ別第２の農薬量が算出された農薬について、各ユーザの手元に残っている残存農薬量を特定する。第４の算出部５５は、特定した残存農薬量を、それぞれのユーザのユーザ別第２の農薬量から減算し、第３の農薬量を算出する。こうして算出される第３の農薬量は、各ユーザが今年予定する作物を栽培するために新たに購入する必要がある農薬の量である。

特定部５６は、第４の算出部５５が第３の農薬量を算出した農薬の購入時期を特定する。特定部５６は、害虫発生時期記憶部４６を参照し、農薬見積処理の対象作物につく害虫の発生時期を特定する。図８の害虫発生時期記憶部４６に記憶される情報の例では、各害虫について複数の発生時期が含まれている。特定部５６は、害虫発生時期記憶部４６に記憶される複数の発生時期のうち、最も早い発生時期を特定する。そして特定部５６は、特定した発生時期の所定期間前を、農薬購入時期として特定する。

たとえば、稲の農薬の農薬見積処理を実行する場合に、当該農薬が「イネヒメハモグリバエ」「アカヒゲホソミドリカスミカメ」「アカスジカスミカメ」（図８参照）の全てに効果がある農薬であるとする。この場合、特定部５６は、害虫発生時期記憶部４６を参照して、「イネヒメハモグリバエ」「アカヒゲホソミドリカスミカメ」「アカスジカスミカメ」の最先の幼虫孵化予測日を特定する。そして、特定部５６は、特定した幼虫孵化予測日の所定期間前、たとえば１カ月前を農薬購入時期として特定する。

第４の算出部５５が算出したユーザ別第２の農薬量と、ユーザＩＤ、ユーザ別第２の農薬量の合計、および、特定部５６が特定した農薬購入時期は、農薬見積処理の結果として農薬記憶部４７に記憶される（図９の「分配量」、「ユーザ」、「購入量」、「購入時期」に対応。）。

（農薬見積処理の流れの一例）
図１０は、第１の実施形態に係る農薬見積システム１における農薬見積処理の流れの一例を示すフローチャートである。農薬見積処理は、入力受付部５１がまず、入力部２０またはユーザ端末３から、農薬見積処理の実行を指示する指示入力を受け付けることで開始する（ステップＳ１）。

第１の算出部５２は、指示入力に応じて記憶部４０を参照し、指示入力において指示される作物を特定する（ステップＳ２）。第１の算出部５２は次に、作物農薬対応記憶部４５を参照し、特定した作物に対応する農薬を特定する（ステップＳ３）。第１の算出部５２は次に、当該作物の今年予定されている作付面積を特定する（ステップＳ４）。そして、第１の算出部５２は、作物農薬対応記憶部４５を参照し、特定した作付面積に対応する第１の農薬量を算出する（ステップＳ５）。

次に、第２の算出部５３は、当該作物の過去の利用情報と今年の利用情報とを参照して、第１の農薬量を補正するための補正係数を算出する（ステップＳ６、補正係数算出処理、図１１参照）。

そして、第３の算出部５４は、第１の算出部５２が算出した第１の農薬量に、第２の算出部５３が算出した補正係数を乗算し、補正された農薬量（第２の農薬量）を算出する（ステップＳ７）。

次に、第４の算出部５５は、第２の農薬量を面積に応じてユーザごとに分け、ユーザ別第２の農薬量を算出する（ステップＳ８）。そして、第４の算出部５５は、ユーザの残存農薬量をユーザ別第２の農薬量から減算する（ステップＳ９）。

次に、特定部５６は、害虫発生時期記憶部４６を参照し、当該農薬の対象である害虫が発生する時期のうち最先の時期を特定する。そして、特定部５６は、特定した害虫発生時期に基づき、農薬を購入する時期を特定する（ステップＳ１０）。これで、第１の実施形態における農薬見積処理が終了する。

（補正係数算出処理の流れの一例）
次に、第２の算出部５３が実行する補正係数算出処理（図１０のステップＳ６）について説明する。図１１は、第１の実施形態に係る補正係数算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図１１に示すように、第２の算出部５３は、利用記憶部４３を参照し、農薬見積処理の対象である作物の前年度の作付面積の土地全体に対する割合を算出する（ステップＳ７１）。さらに第２の算出部５３は、農薬見積処理の対象である作物の今年度の作付面積の土地全体に対する割合を算出する（ステップＳ７２）。そして、第２の算出部５３は、算出した前年度の割合と今年度の割合とに基づき、補正係数を算出する（ステップＳ７３）。第２の算出部５３は、算出した補正係数を、第３の算出部５４に渡す（ステップＳ７４、「結果を出力」）。これで補正係数算出処理が終了する。

なお、上記実施形態では、農薬見積システム１は、今年度の農薬の使用量を見積もるものとした。ただし、これに限定されず、農薬見積システム１は、任意の年度の農薬の使用量を見積もるように構成してもよい。たとえば、農薬見積システム１は、入力受付部５１が受け付ける指示入力に、年度の指定を含めるように構成してもよい。そして、第１の算出部５２は、指定された年度の利用情報を参照して第１の農薬量を算出するようにしてもよい。そして、第２の算出部５３は、指定された年度とそれより前の年度の利用情報を参照して、補正係数を算出してもよい。そして、第３の算出部５４、第４の算出部５５はそれぞれ、指定された年度に基づき処理を実行してもよい。このように構成することで、農薬見積システム１は、今年度に使用する農薬量を見積もるだけでなく、過去の農薬の使用量の妥当性を検証することができる。

（第１の実施形態の効果）
このように、第１の実施形態に係る農薬見積システム１は、記憶部と、第１の算出部と、第２の算出部と、第３の算出部と、を備える。記憶部は、複数の区画を含む所定範囲の土地の、各区画の過去の利用情報および今年の利用情報を記憶する。第１の算出部は、今年の利用情報に基づき第１の農薬量を算出する。第２の算出部は、過去の利用情報が所定条件を満たす区画の、複数の区画全体に示す割合に基づき、所定範囲の土地における今年の農薬見積量を補正するための補正係数を算出する。第３の算出部は、第１の農薬量を、農薬見積量を補正するための補正係数で補正することで第２の農薬量を算出する。このように構成することで、農薬見積システム１は、複数の区画を含む土地において、土地の具体的な利用状況を考慮にいれて、今年度必要になると予測される農薬量を見積もることができる。このため、農薬見積システム１は農薬見積の精度を高めることができる。また、農薬見積システム１は、害虫発生の可能性を高める条件を所定条件として補正係数を算出することで、多様な条件に基づき、害虫の発生量を予測し害虫に対処するために使用する農薬量の見積もりを補正することができる。

また、第１の実施形態に係る農薬見積システム１はさらに特定部を備える。記憶部はさらに、害虫の発生予測時期を記憶する。そして、特定部は、記憶部に記憶される害虫の発生予測時期と、第３の算出部が算出した第２の農薬量と、に基づき、農薬を購入する時期を特定する。このため、農薬見積システム１は、実際に必要な時期までに農薬を購入することを容易にする。また、農薬見積システム１は、長期間にわたる農薬の保存を回避することができる。

また、第１の実施形態に係る農薬見積システム１は入力受付部と第４の算出部とをさらに備える。入力受付部は、ユーザ端末からの情報を受け付ける。第４の算出部は、情報に含まれる残存農薬量を抽出し、第２の農薬量から当該残存農薬量を減算した量を算出する。このため、農薬見積システム１は、各ユーザの実情に合わせて無駄のない農薬見積を実現することができる。

（第１の実施形態の変形例）
なお、上記第１の実施形態において補正係数の算出に用いた第１項と第２項の補正値と、は経験に応じて修正してもよい。また、補正係数の計算式も、過去の利用情報が所定条件を満たす区画の、土地全体に占める割合が加味されていれば、異なる計算式を採用してもよい。また、過去の利用情報が所定条件を満たす区画の割合と、今年の利用情報が所定条件を満たす区画の割合との比較が加味されていれば、異なる計算式を採用してもよい。

また、上記実施形態では、特定部５６は、複数の害虫発生時期のうち最先の発生時期を特定し、当該発生時期から所定期間前を農薬購入時期として特定した。これに限定されず、たとえば、害虫の幼虫に効果がある農薬、成虫に効果がある農薬等を区別して記憶部４０に記憶しておき、農薬の種類に応じて害虫発生時期の特定手法を変えてもよい。たとえば、幼虫に効果がある農薬であれば、特定部５６は、幼虫孵化予測日を特定し、幼虫孵化予測日の所定期間前を農薬購入時期として特定してもよい。また、成虫に効果がある農薬であれば、特定部５６は、成虫発生予測日を特定し、成虫発生予測日の所定期間前を農薬購入時期として特定してもよい。また、特定部５６は、複数の農薬購入時期を特定するように構成してもよい。すなわち、特定部５６は、害虫発生期間が数カ月に及ぶ場合は、最先の幼虫孵化予測日と、最後の成虫発生予測日とを特定し、最先の幼虫孵化予測日の所定期間前を第１の農薬購入時期として特定する。さらに特定部５６は、最先の幼虫孵化予測日と最後の成虫発生予測日の中間の日から所定期間前を第２の農薬購入時期として特定してもよい。

また、上記実施形態では、農薬見積システム１は、指示入力に基づき一つの作物に対応する農薬を特定して当該農薬の使用量を見積もるものとした。これに限定されず、たとえば、指示入力として、入力受付部５１がユーザＩＤを受付けてもよい。そして、制御部５０が、記憶部４０を参照して当該ユーザＩＤで特定されるユーザが栽培する作物に使用する農薬についての見積もりを実行するように構成してもよい。また、指示入力として、入力受付部５１が農薬の指定を受付けてもよい。そして、制御部５０が、記憶部４０を参照して、当該農薬に対応する作物を特定し、当該作物の作付面積に基づき農薬見積処理を実行してもよい。

（第２の実施形態）
上記第１の実施形態では、農薬見積システム１は、指示入力に応じて、所定作物について今年使用する農薬量を見積もるものとした。ところで、農薬見積システムはさらに、見積もった農薬量を、当該農薬を使用するユーザのユーザ端末に送信するように構成してもよい。そして、サーバがユーザ端末から、見積もった農薬量に対する了解応答を受信すると、サーバが自動的に農薬販売業者に注文を送信するように構成してもよい。

図１２は、第２の実施形態に係る農薬見積システム１Ａの構成の一例を示す図である。図１２に示すように、第２の実施形態に係る農薬見積システム１Ａは、サーバ２Ａと、ユーザ端末３Ａと、を備える。サーバ２Ａとユーザ端末３Ａとは、ネットワーク４Ａを介して通信可能に接続される。

第２の実施形態に係る農薬見積システム１Ａは、サーバ２Ａの制御部５０Ａが、作成部５７と、注文送信部５８と、を有する点で、第１の実施形態と異なる。また、第２の実施形態に係る農薬見積システム１Ａは、サーバ２Ａの記憶部４０Ａが有する農薬記憶部４７Ａに記憶される内容が、第１の実施形態と異なる。第２の実施形態にかかる農薬見積システム１Ａのその他の機能および構成は、第１の実施形態に係る農薬見積システム１と同様である。以下、第１の実施形態と共通する点は説明を省略し、相違する点について説明する。

農薬見積システム１Ａの、入力受付部５１乃至特定部５６の機能および構成は、第１の実施形態と同様である。第２の実施形態では、特定部５６が処理を終了した後、作成部５７が、利用記憶部４３に今年栽培するものとして記憶されている全ての作物について農薬見積処理が終了したか否かを判定する。そして、作成部５７は、全ての作物について農薬見積処理が終了していないと判定した場合、未処理の作物を選択し、当該作物について農薬見積処理を実行するよう、指示受付部５１に指示する。他方、全ての作物について農薬見積処理が終了したと判定した場合、作成部５７は、農薬記憶部４７Ａを参照し、ユーザ毎に、購入すべき農薬と、見積もった農薬量と、農薬の購入時期と、を含むレポートを作成する。そして、作成部５７は、レポートを通信部１０を介して該当するユーザのユーザ端末３Ａに送信する。

注文送信部５８は、入力受付部５１がユーザ端末３Ａからレポートに対する応答を受信すると、当該応答の内容に基づき処理を実行する。たとえば、注文送信部５８は、ユーザ端末３Ａからレポート承認の応答を受信すると、その旨を農薬記憶部４７Ａに記憶する。また、注文送信部５８は、承認されたレポートの内容に対応する注文を、農薬販売業者に送信する。また、注文送信部５８は、ユーザ端末３Ａからレポート不承認の応答を受信すると、その旨を農薬記憶部４７Ａに記憶する。

図１３は、第２の実施形態に係る農薬記憶部４７Ａに記憶される情報の一例を示す図である。図１３に示すように、第２の実施形態に係る農薬記憶部４７Ａは、第１の実施形態に係る農薬記憶部４７と同様の情報を記憶する。さらに、農薬記憶部４７Ａは、各ユーザおよび農薬に対応づけて、当該農薬の購入が承認されたか否かの情報を記憶する。たとえば、図１３の例では、農薬記憶部４７Ａは、農薬およびユーザに対応づけて「レポート回答」を記憶する。「レポート回答」として、各ユーザに対応づけて「不承認」または「承認」が記憶される。たとえば、「農薬、Ａ乳剤」、「ユーザ、Ｕ７６」に対応づけて「レポート回答、承認」が記憶される。これは、ユーザＩＤ「Ｕ７６」で特定されるユーザは、サーバ２Ａから送信されたレポートに対する応答としてＡ乳剤の購入を承認したことを示す。

図１４は、第２の実施形態に係る農薬見積処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１４に示すように、第２の実施形態に係る農薬見積処理の流れは、図１０に示す第１の実施形態に係る農薬見積処理の流れと同様である。すなわち、図１０のステップＳ１からステップＳ１０は、図１４のステップＳ１０１からステップＳ１１０と同様である。図１４においては、ステップＳ１１１からＳ１１７が追加されている点が、図１０と異なる。

第２の実施形態では、サーバ２Ａの各処理部がステップＳ１０１からステップＳ１１０の処理を実行した後、作成部５７が、全ての作物について農薬見積処理を実行したか否かを判定する（ステップＳ１１１）。全ての作物について処理が終了していないと判定した場合（ステップＳ１１１、Ｎｏ）、作成部５７は、次の作物を選択して、指示受付部５１に次の作物の農薬見積処理を実行するよう指示を送信する（ステップＳ１１２）。そして、ステップＳ１０２以降の処理が実行される。他方、全ての作物について処理済みと判定した場合（ステップＳ１１１、Ｙｅｓ）、作成部５７は、農薬記憶部４７Ａに記憶された情報を参照し、ユーザごとにレポートを作成し、送信する（ステップＳ１１３）。そして、注文送信部５８は、ユーザからのレポート応答を受信する（ステップＳ１１４）と、レポートが承認されたか否かを判定する（ステップＳ１１５）。レポートが承認されたと判定した場合（ステップＳ１１５、Ｙｅｓ）、注文送信部５８は、農薬販売業者へ注文を送信する（ステップＳ１１６）。そして、注文送信部５８は、農薬記憶部４７Ａに、レポート応答「承認」を記憶する（ステップＳ１１７）。他方、レポートが承認されなかったと判定した場合（ステップＳ１１５、Ｎｏ）、注文送信部５８は、注文を送信せずにステップＳ１１７に進み、農薬記憶部４７Ａに、レポート応答「不承認」を記憶する。これで第２の実施形態における農薬見積処理が終了する。

このように、第２の実施形態では、農薬見積システム１Ａは、今年使用すると予想される農薬量を見積もるだけでなく、各ユーザに自分が使用する農薬量と農薬購買時期をレポートとして通知する。そして、ユーザからの応答に応じて、農薬見積システムが自動的に農薬を購入する手配を完了する。このため、農業者が使用する農薬を集約的に管理して注文を実行することができる。

（第３の実施形態）
これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。

（分散および統合）
図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

（農薬見積プログラム）
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをサーバ等のコンピュータからタブレット端末やノート型コンピュータ等のコンピュータに配布し、サーバとコンピュータとが処理を協働して実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１５を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する農薬見積プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。

図１５は、第１〜３の実施形態に係る農薬見積プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。図１５に示すように、コンピュータ１０００は、操作部１１００と、ディスプレイ１２００と、通信部１３００とを有する。さらに、このコンピュータ１０００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１４００と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１５００と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１６００と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１７００とを有する。これら１１００〜１７００の各部はバス１８００を介して接続される。

ＨＤＤ１７００には、図１５に示すように、上記の実施形態で示した各部と同様の機能を発揮するモジュールを実装することができる農薬見積プログラム１７００ａが予め記憶される。この農薬見積プログラム１７００ａについては、図１等に示した各々の各構成要素と同様、適宜統合または分離してもよい。すなわち、ＨＤＤ１７００に記憶される各データは、常に全てのデータがＨＤＤ１７００に記憶される必要はなく、処理に必要なデータのみがＨＤＤ１７００に記憶されればよい。

そして、ＣＰＵ１４００が、農薬見積プログラム１７００ａの各モジュールをＨＤＤ１７００から読み出してＲＡＭ１６００に展開する。これによって、図１５に示すように、農薬見積プログラム１７００ａは、農薬見積プロセス１６００ａとして機能する。この農薬見積プロセス１６００ａは、ＨＤＤ１７００から読み出した各種データを適宜ＲＡＭ１６００上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開した各種データに基づいて各種処理を実行する。なお、農薬見積プロセス１６００ａは、図１等に示した各処理部にて実行される処理を含む。また、ＣＰＵ１４００上で仮想的に実現される各処理部は、常に全ての処理部がＣＰＵ１４００上で動作する必要はなく、必要な処理部のみが仮想的に実現されればよい。

なお、上記の農薬見積プログラム１７００ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ１７００やＲＯＭ１５００に記憶させておく必要はない。たとえば、コンピュータ１０００に挿入されるフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。または、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）ディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ１０００がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを介してコンピュータ１０００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておいてもよい。そして、コンピュータ１０００がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。

１，１Ａ 農薬見積システム
２，２Ａ サーバ
３，３Ａ ユーザ端末
４，４Ａ ネットワーク
１０ 通信部
２０ 入力部
３０ 出力部
４０，４０Ａ 記憶部
４１ ユーザ記憶部
４２ 土地記憶部
４３ 利用記憶部
４４ 係数記憶部
４５ 作物農薬対応記憶部
４６ 害虫発生時期記憶部
４７，４７Ａ 農薬記憶部
５０，５０Ａ 制御部
５１ 入力受付部
５２ 第１の算出部
５３ 第２の算出部
５４ 第３の算出部
５５ 第４の算出部
５６ 特定部
５７ 作成部
５８ 注文送信部

Claims (5)

1. 複数の区画を含む所定範囲の土地の、各区画の過去に栽培された作物を示す利用情報および所定年度に栽培する作物の情報を示す利用情報をユーザ識別情報と対応付けて記憶する記憶部と、
   ユーザ識別情報毎に、前記所定年度に栽培する作物の情報を示す利用情報と、前記作物の農薬使用量とに基づき第１の農薬量を算出する第１の算出部と、
   ユーザ識別情報毎に、過去に栽培された作物を示す利用情報が所定条件を満たす区画の、前記複数の区画全体に占める割合に基づき、前記所定範囲の土地における前記所定年度の農薬見積量を補正するための補正係数を算出する第２の算出部と、
   ユーザ識別情報毎に、前記第１の農薬量を、前記農薬見積量を補正するための補正係数で補正することで第２の農薬量を算出する第３の算出部と、
   前記第３の算出部が算出した第２の農薬量の通知を前記ユーザ識別情報に対応するユーザのユーザ端末に送信する作成部と、
   前記ユーザ端末から承認応答を受信した場合、前記通知に対応する注文を送信し、前記ユーザ端末から不承認応答を受信した場合、当該応答を前記記憶部に記憶する送信部と、
   を備える農薬見積システム。
2. 前記記憶部はさらに、害虫の発生予測時期を記憶し、
   前記記憶部に記憶される害虫の発生予測時期と、前記第３の算出部が算出した第２の農薬量と、に基づき、農薬を購入する時期を特定する特定部をさらに備える請求項１に記載の農薬見積システム。
3. ユーザ端末からの情報を受け付ける入力受付部をさらに備え、
   前記情報に含まれる残存農薬量を抽出し、前記第２の農薬量から当該残存農薬量を減算した量を算出する第４の算出部をさらに備える請求項１または２に記載の農薬見積システム。
4. コンピュータに、
   複数の区画を含む所定範囲の土地の、各区画の過去に栽培された作物を示す利用情報および所定年度に栽培する作物の情報を示す利用情報をユーザ識別情報と対応付けて記憶し、
   ユーザ識別情報毎に、前記所定年度に栽培する作物の情報を示す利用情報と、前記作物の農薬使用量とに基づき第１の農薬量を算出し、
   ユーザ識別情報毎に、過去に栽培する作物の情報を示す利用情報が所定条件を満たす区画の、前記複数の区画全体に占める割合に基づき、前記所定範囲の土地における前記所定年度の農薬見積量を補正するための補正係数を算出し、
   ユーザ識別情報毎に、前記第１の農薬量を、前記農薬見積量を補正するための補正係数で補正することで第２の農薬量を算出し、
   前記第２の農薬量の通知を前記ユーザ識別情報に対応するユーザのユーザ端末に送信し、
   前記ユーザ端末から承認応答を受信した場合、前記通知に対応する注文を送信し、前記ユーザ端末から不承認応答を受信した場合、当該応答を記憶する、
   ことを含む各処理を実行させることを特徴とする農薬見積方法。
5. 複数の区画を含む所定範囲の土地の、各区画の過去に栽培された作物を示す利用情報および所定年度に栽培された作物を示す利用情報をユーザ識別情報と対応付けて記憶する記憶手順と、
   ユーザ識別情報毎に、前記所定年度に栽培する作物の情報を示す利用情報と、前記作物の農薬使用量とに基づき第１の農薬量を算出する第１の算出手順と、
   ユーザ識別情報毎に、過去に栽培する作物の情報を示す利用情報が所定条件を満たす区画の、前記複数の区画全体に示す割合に基づき、前記所定範囲の土地における前記所定年度の農薬見積量を補正するための補正係数を算出する第２の算出手順と、
   ユーザ識別情報毎に、前記第１の農薬量を、前記農薬見積量を補正するための補正係数で補正することで第２の農薬量を算出する第３の算出手順と、
   前記第２の農薬量の通知を前記ユーザ識別情報に対応するユーザのユーザ端末に送信する送信手順と、
   前記ユーザ端末から承認応答を受信した場合、前記通知に対応する注文を送信し、前記ユーザ端末から不承認応答を受信した場合、当該応答を記憶する手順と、
   を含む処理を、コンピュータに実行させることを特徴とする農薬見積プログラム。

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