WO2014178097A1 - 農業生産情報管理システム、サーバ装置および農業生産情報管理用プログラム - Google Patents

農業生産情報管理システム、サーバ装置および農業生産情報管理用プログラム Download PDF

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武 松本
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    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining

Definitions

  • the present invention relates to an agricultural production information management system, a server device, and an agricultural production information management program, and in particular, a producer terminal used by producers of agricultural products in each field, a consumer terminal used by consumers of agricultural products,
  • the present invention relates to a system configured to be connectable to a server device via the Internet.
  • Patent Document 1 discloses a system that efficiently manages and inquires traceability information such as producers of agricultural products and cultivation history using a binding tape with a two-dimensional barcode.
  • a retailer terminal receives a traceability information browsing request including a production history reference number from a user terminal of a purchaser who owns a receipt, and corresponds to the production history reference number.
  • the traceability information is read from the storage device and returned to the user terminal.
  • Patent Document 2 discloses a system for supporting farmer farming.
  • agricultural work diary data including work contents / work amount / work occurrence date / time input for each agricultural product, agricultural expense data including input expenses / expense generation date / time, and collected sales / sales generation Agricultural sales data including date and time is input to create a database. Then, by referring to the database, the work effort for each agricultural product, the expense or the sales are calculated, and these are visualized and displayed for easy understanding.
  • Patent Document 3 uses an agricultural product supply and demand management system that maintains a supply and demand balance between the agricultural product supplier and the consumer, and the production area (agricultural land) desired by the orderer or the agricultural product produced by the producer.
  • a processed food ordering system for providing processed food to an orderer is disclosed.
  • the agricultural product supply and demand management system described in Patent Document 3 includes a production information database that records agricultural product production information and a demand information database that records agricultural product demand information, and each farmland at each time period based on the production information. Calculate the predicted value of the minimum production of each agricultural product in Based on the predicted value, supply distribution of agricultural products to consumers is determined for each type, variety, and supplyable period of agricultural products.
  • the present invention has been made to solve such problems, and enables a consumer to grasp in advance the shortage of agricultural products shipped from each field and take appropriate measures. For the purpose.
  • the predicted shipping amount at each shipping time that has a shipping plan and does not have a shipping result is calculated in the field. Calculate every time.
  • the shortage of how much agricultural products are short at which shipping time in which field The situation is predicted, and notification is performed by transmitting data on the predicted shortage situation to the consumer terminal.
  • the shipment results up to the middle of the certain period are stored in the database.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an overall configuration example of an agricultural production information management system according to the present embodiment.
  • the agricultural production information management system of the present embodiment includes a producer terminal 1 used by producers of agricultural products in each field and demands used by agricultural consumers (wholesalers, retailers, etc.).
  • a consumer terminal 2 used by a final consumer of agricultural products, and a server device 4.
  • the producer terminal 1, the consumer terminal 2, and the consumer terminal 3 can be configured by terminals such as a personal computer, a tablet, or a smartphone, for example.
  • the consumer terminal 3 may be a terminal that is installed at a retail store or the like so that the final consumer can freely use it.
  • These producer terminal 1, consumer terminal 2 and consumer terminal 3 are configured to be connectable to the server device 4 via the Internet 10.
  • the producer inputs the shipping plan data regarding the shipping time and the shipping amount of the agricultural products, and transmits them to the server device 4 via the Internet 10. For example, at the time when production of agricultural products is started, a plan for the monthly shipping amount is made, and this is input to the producer terminal 1 as shipping plan data regarding the planned shipping amount for each shipping time (monthly). To the server device 4 via the network.
  • the producer terminal 1 of each field inputs shipment result data regarding the shipment time and the shipment amount of the agricultural product as needed, and transmits it to the server device 4 via the Internet 10. For example, when the producer actually harvests and delivers the agricultural product, the actual shipment amount for each month is input to the producer terminal 1 as the shipment actual data and transmitted to the server device 4 via the Internet 10.
  • the producer of the agricultural product inputs agricultural work report data including the work day, the work content, the expected shipping time, and the predicted shipping amount as needed, and transmits the data to the server device 4 via the Internet 10.
  • the work date and the work content are input to the producer terminal 1 every time the producer actually performs some work and transmitted to the server device 4 via the Internet 10.
  • the input to the producer terminal 1 is performed every time work is performed, but the transmission to the server device 4 may be performed for a certain period of time. Further, it is not always necessary to input the expected shipping time and the predicted shipping amount every time work is performed, and they may be input at an arbitrary timing. In addition, as for the expected shipping time and the predicted shipping amount, the producer inputs the shipping time and the shipping amount that are expected from the rule of thumb and the like, taking into consideration the growth situation of agricultural products and the weather conditions of the year.
  • FIG. 2 is a diagram showing specific examples of various information input to the producer terminal 1 each time the producer performs farm work.
  • FIG. 3 is a diagram showing a transition example (a part) of the operation screen for inputting such information.
  • information can be input by an ATM (automated teller machine) method using a touch panel.
  • the producer can sequentially input the necessary farm work report data by a simple operation by simply touching according to the instructions on the screen.
  • the final consumer of the agricultural product accesses the portal site provided by the server device 4 from the consumer terminal 3, and inputs the identification number attached to the product label attached to the packaging material of the purchased agricultural product from the consumer terminal 3.
  • the server device 4 By transmitting to the server device 4, it is possible to browse the farmer's name, contact information, and a series of farming processes from sowing to harvesting. Further, the position of the field can be displayed on the map by associating the identification number with the position information of the field.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a browsing screen displayed on the consumer terminal 3.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a functional configuration example according to a main part of the server device 4 according to the present embodiment.
  • the server device 4 of the present embodiment includes, as its functional configuration, a database 11, a shipping plan recording unit 12, a shipping record recording unit 13, a report data recording unit 14, a past record recording unit 15, a shipping amount.
  • a prediction unit 16, a shortage state prediction unit 17, a shortage state notification unit 18, a shipping time determination unit 19, a shipping time notification unit 20, and a wrinkle notification unit 21 are provided.
  • the functional blocks 11 to 21 can be configured by any of hardware, DSP (Digital Signal Processor), and software.
  • each of the functional blocks 11 to 21 actually includes a CPU, RAM, ROM, etc. of a computer, and is stored in a storage medium such as RAM, ROM, hard disk, or semiconductor memory. This is realized by operating a production information management program.
  • the functions of the functional blocks 11 to 21 can be realized by recording an agricultural production information management program on a recording medium such as a CD-ROM and causing the computer to read it.
  • a recording medium for recording the agricultural production information management program a flexible disk, a hard disk, a magnetic tape, an optical disk, a magneto-optical disk, a DVD, a nonvolatile memory card, and the like can be used in addition to the CD-ROM. It can also be realized by downloading the agricultural production information management program to a computer via a network such as the Internet 10.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of shipment plan data of a certain agricultural product in two fields (Kumamoto and Tokushima).
  • the shipping amount is 100 tons in November, 200 tons in December, 300 tons in January, 200 tons in February, and 100 tons in March. Is planned.
  • Tokushima farms hereinafter referred to as Tokushima
  • a shipping volume of 100 tons in March, 400 tons in April, 200 tons in May, and 100 tons in June is planned.
  • the shipment record recording unit 13 receives the shipment record data regarding the shipment time and the actual shipment amount of the agricultural products input for each field in the producer terminal 1 of each field, and stores them in the database 11 as needed.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of shipment result data of a certain agricultural product in two fields (Kumamoto and Tokushima). The example of FIG. 7 shows shipment result data as of January. In Kumamoto, 100 tons were shipped in November, 250 tons in December, and 400 tons in January. Tokushima's products have not yet been shipped.
  • the report data recording unit 14 stores the farm work report data including the work date and work contents (various information shown in FIG. 2), the expected shipping time, and the predicted shipping amount, which are input for each farm at any time in the producer terminal 1 of each farm. Received and stored in the database 11 as needed.
  • the past performance recording unit 15 stores the past temperature transition, the rainfall amount, the shipment time and the shipment amount of agricultural products in the database 11 as past performance data in association with each other. It should be noted that the data relating to the transition of the past temperature and the rainfall is not input from the producer terminal 1 by the producer, but is input by the operator of the server device 4 by purchasing from the outside. On the other hand, the data relating to the past shipment time and the shipment amount is data that the producer has input from the producer terminal 1 in the past. The association of these data is performed by, for example, an operator of the server device 4 using an operation unit (not shown) of the server device 4.
  • the shipment amount prediction unit 16 has a shipment plan based on the shipment plan data stored in the database 11 by the shipment plan recording unit 12 and the shipment result data stored in the database 11 by the shipment result recording unit 13. Calculate the predicted shipment amount for each field in the future with no track record.
  • FIGS. 8 and 9 are diagrams for explaining the processing contents of the shipping amount prediction unit 16 and the shortage situation prediction unit 17.
  • the shipping plan data and shipping record data related to Kumamoto production, and the shipping plan data related to Tokushima are as shown in FIGS. 6 and 7, respectively.
  • the shipment amount forecast unit 16 predicts that the February shipment amount is 150 tons and the March shipment amount is 0 tons. This is due to the following calculation.
  • the total planned shipment volume for each shipment period (November to March) related to the shipment plan data produced in Kumamoto is 900 tons.
  • the cumulative actual shipment amount of the actual shipment amount for each shipping period (November to January) related to the actual shipment data of Kumamoto is 750 tons. Therefore, the difference shipment amount is 150 tons.
  • the shipment amount prediction unit 16 calculates the difference shipment amount calculated as described above and the planned shipment amount in each future shipment period (February to March) for which there is a shipment plan but has not yet been shipped. Based on this, a predicted shipment amount at each future shipping time is calculated. Specifically, the shipment amount prediction unit 16 calculates the predicted shipment amount by assigning the difference shipment amount as close to the shipment plan as possible.
  • the shipment amount prediction unit 16 first predicts the shipment amount in February, but since 750 tons have already been shipped as an actual result against the planned 900 tons at the end of January, the rest is 150. There are only tons. Since this 150 tons is less than the February planned shipping volume of 200 tons, this is all set as the predicted shipping volume for February. Therefore, the predicted shipment volume in March is inevitably 0 tons.
  • the shortage situation prediction unit 17 calculates the predicted shipment amount calculated by the shipment amount prediction unit 16 at each future shipping time (150 tons in February of Kumamoto in the example of FIG. 8 and 0 tons in March), and the database 11. Based on the planned shipment volume (200 tons in Kumamoto in February and 100 tons in March) based on the shipment plan data stored in Predict the shortage situation. In the example of FIG. 8, it is predicted that 50 tons in February will be insufficient in March and 100 tons in March.
  • the shipment amount prediction unit 16 accumulates the planned shipment amount for each shipment time related to the shipment plan data stored in the database 11 and each shipment time related to the shipment result data stored in the database 11. It is preferable to calculate the predicted shipping amount when the difference from the cumulative actual shipping amount obtained by accumulating the actual shipping amount becomes equal to or greater than a predetermined magnitude.
  • the predicted shipment amount is calculated when the accumulated actual shipment amount is 20% or more larger than the cumulative planned shipment amount. That is, as of November, the cumulative planned shipment amount is 100 tons and the cumulative actual shipment amount is 100 tons, so there is no difference between the two. Therefore, at this time, the shipping amount prediction unit 16 has not yet calculated the predicted shipping amount.
  • the shipping amount prediction unit 16 does not calculate the predicted shipping amount.
  • the shipping amount prediction unit 16 calculates the predicted shipping amount. The result of the calculation is as shown in FIGS.
  • FIG. 8 and FIG. 9 show an example in which a shortage of goods from Kumamoto is compensated for by Tokushima.
  • the shipment amount of the certain field may be insufficient from the beginning. Therefore, in this case, it is preferable to calculate the predicted shipping amount regardless of whether or not the cumulative actual shipping amount is 20% or more higher than the cumulative planned shipping amount.
  • the shipment quantity prediction unit 16 when calculating the forecasted shipment quantity of Tokushima produced to compensate for the shortage of goods produced in Kumamoto, the shipment quantity prediction unit 16 has a shortage of the planned shipment quantity at each shipment time related to the shipment plan data of Tokushima production and the situation of production in Kumamoto. Based on the shortage amount at the specific shipping time predicted by the prediction unit 17, the predicted shipping amount at each future shipping time is calculated.
  • the shortage situation prediction unit 17 calculates the planned shipment for June according to the predicted shipment amount for June calculated by the shipment amount prediction unit 16 (0 tons from Tokushima) and the shipment plan data stored in the database 11. Based on the quantity (100 tons from Tokushima), it is predicted that 100 tons in Tokushima will be short in June.
  • the shortage status notifying unit 18 notifies the customer terminal 2 of data related to the shortage status predicted by the shortage status prediction unit 17 via the Internet 10. This notification may be performed when the customer terminal 2 accesses the portal site provided by the server device 4 and a data acquisition request is made.
  • the data relating to the shortage state transmitted to the customer terminal 2 may be data on a shipping time and a shortage amount in which shortage of goods is predicted, or data on a graph as shown in FIG.
  • the consumer terminal 2 displays the data transmitted from the server device 4 on the screen, thereby notifying the consumer of how much shortage occurs in which field and at what shipping time.
  • the shipping time determination unit 19 includes the estimated shipping time and the predicted shipping amount stored in the database 11 by the report data recording unit 14 and the planned shipping time and plan related to the shipping plan data stored in the database 11 by the shipping plan recording unit 12. The shipment amount is compared, and it is determined whether the shipment can be performed according to the planned shipment time, whether the shipment can be performed earlier than the planned shipment time by a predetermined period or more, or whether the shipment is delayed by a predetermined period from the planned shipment time.
  • the planned shipment time and the planned shipment amount are those that the producer makes a plan for the monthly shipment amount and transmits it to the server device 4 from the producer terminal 1 at the time when the production of the crop is started.
  • the expected shipping time and the predicted shipping volume are predicted at any timing from sowing to harvesting, and the producer predicts from the growth state of the agricultural products at that time, weather conditions, etc., from the producer terminal 1 to the server device 4. Sent to.
  • the shipping time determination unit 19 determines that the shipping can be performed almost as planned when the difference between the predicted shipping time in which the same expected shipping volume as the planned shipping volume can be shipped and the planned shipping time is smaller than a predetermined period. In addition, the shipping time determination unit 19 determines that shipping can be carried out ahead of schedule earlier if the expected shipping time at which the same expected shipping volume as the planned shipping volume can be shipped is a predetermined period or more earlier than the planned shipping time. Furthermore, the shipping time determination unit 19 determines that the shipping is delayed from the plan when the expected shipping time at which the same expected shipping quantity as the planned shipping quantity can be shipped is later than the planned shipping time by a predetermined period or more.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a screen example of a shipping time determination result displayed on the consumer terminal 2.
  • a map is displayed on the left side of the screen, and the position of each field is shown on the map.
  • the determination result of the shipping time in each field displayed on the map is displayed. “ ⁇ ” indicates that the product can be shipped ahead of schedule, “ ⁇ ” indicates that the product can be shipped as planned, and “ ⁇ ” indicates that the product is delayed from the plan.
  • the demander informs the consumer terminal 2 of the shortage of situation of the crop (predicted information about which shortage will occur in which field and at what shipping time), and the demand by the shipping time notification unit 20.
  • the necessary amount of agricultural products that are short of goods at a certain time in a certain field is procured from other fields that can be shipped ahead of time, for example. It is possible to take appropriate measures such as making arrangements and adjusting sales to the final consumer.
  • the shipment amount prediction unit 16 automatically identifies other fields that make up for the shortage of goods that occurred in a certain field by notifying the shipment amount prediction unit 16 of information on the field that has been determined to be available in advance. You may make it calculate the predicted shipment amount in the said other agricultural field.
  • the shipping time determination unit 19 when it is determined by the shipping time determination unit 19 that the Tokushima product is a field where the agricultural product can be shipped ahead of schedule, the shipping time determination unit 19 indicates that the Tokushima product can be advanced.
  • the shipment amount prediction unit 16 is notified.
  • the shipping volume forecasting unit 16 confirms that there is a shipping plan for Tokushima produced in February after the shortage of goods produced in Kumamoto, and then the Tokushima produced as a field to compensate for the shortage of goods produced in Kumamoto. And predict the estimated shipment volume from Tokushima as described above.
  • ⁇ Notifying unit 21 includes the transition of the temperature and rainfall of this year in each field and the past performance data stored in the database 11 by the past performance recording unit 15 (the past temperature transition and rainfall transition and agricultural products in each field)
  • the shipping time and the shipping amount of this year are estimated based on the data of the shipping date and the shipping amount of
  • the trap information unit 21 extracts the most similar pattern from the transition of the temperature and the rainfall of this year from the transition of the plurality of types of temperature and the transition of the rainfall shown in the past performance data. Then, the shipping time and the shipping amount associated with the extracted change in temperature and rainfall are estimated as the shipping time and the shipping amount this year.
  • the bag notifying unit 21 compares the estimated shipping time and estimated shipping amount of the current year with the predicted shipping time and estimated shipping amount stored in the database 11 by the report data recording unit 14 to obtain the estimated shipping time and When at least one of the difference between the expected shipment time or the estimated shipment amount and the estimated shipment amount is equal to or larger than a predetermined size, the information is notified to the customer terminal 2 to notify the fact.
  • the hail notification unit 21 objectively estimates the shipping time and the shipping amount from pattern matching using the transition of the temperature and the rainfall of the past performance data, the expected shipping time and the predicted shipping based on the producer's empirical rules, and the like. Determine the size of the kite with the amount. When the bag is larger than a predetermined size, information to that effect is transmitted to the consumer terminal 2 for notification.
  • the notification method is arbitrary, but it is a notification indicating the likelihood of the prediction by the producer, so it is preferable to notify in an easy-to-understand manner.
  • the notification information of the bag may be displayed together with the marks “ ⁇ ”, “ ⁇ ”, “ ⁇ ”. . In this way, it is possible to notify the consumer of the certainty of the determination result itself relating to the early shipment timing.
  • the total planned shipment amount obtained by adding up the planned shipment amounts for each shipment time according to the shipment plan data and the accumulated results obtained by accumulating the actual shipment amounts for each shipment time according to the shipment result data Based on the shipping amount, a predicted shipping amount at each future shipping time with a shipping plan and no actual shipping results is calculated for each field. In addition, based on the predicted shipment amount at each shipping time calculated and the planned shipment amount at each future shipping time according to the shipping plan data, the shortage of how much agricultural products are short at which shipping time in which field The situation is predicted, and the notification regarding the predicted shortage situation is transmitted to the customer terminal 2.
  • the shipment record up to the middle of a certain period is stored in the database 11 for a certain period (for example, yearly) shipment plan composed of a plurality of shipment periods (for example, monthly shipment periods). After that, the shortage situation of which amount of agricultural products is short in which shipping time in which field is predicted and calculated, and the result is notified to the consumer terminal 2.
  • a certain period for example, yearly
  • shipment plan composed of a plurality of shipment periods (for example, monthly shipment periods).
  • the processing of the shipment amount prediction unit 16 and the shortage state prediction unit 17 is executed. . In this way, it is possible to predict and notify the consumers of the shortage of agricultural products in advance at an appropriate timing when the actual amount of shipment has changed over the plan and the possibility of shortage of goods has increased. it can.
  • the shortage amount in a specific shipping time predicted for another field is calculated.
  • the predicted shipment amount at each future shipping time is calculated.
  • the expected shipping time and the predicted shipping amount that are input as needed for each field in the producer terminal 1 of each field are compared with the planned shipping time and the planned shipping amount related to the shipping plan data, and as planned. It is determined whether the product can be shipped to the customer terminal 2, whether the product can be shipped more than a predetermined period earlier than the plan, or whether the shipment is delayed more than the predetermined period from the plan, and the determination result is transmitted to the consumer terminal 2. Thereby, the consumer can take a countermeasure such as selecting a field that can be shipped ahead of schedule as another field for procuring agricultural products that are in short supply in a certain field.
  • the unit is not limited to this.
  • it may be weekly or daily, or may be processed in arbitrary units according to the agricultural products.
  • the present invention is not limited to this.
  • the estimated shipment volume in March of Tokushima may be calculated as 250 tons by further taking into account the shortage of production in Kumamoto in February prior to March when the shipment plan for Tokushima began.

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Abstract

　データベース１１に記憶された出荷計画データと出荷実績データとに基づいて、今後の各出荷時期における予測出荷量を圃場毎に算出する出荷量予測部１６と、当該算出した今後の各出荷時期における予測出荷量と、今後の各出荷時期における計画出荷量とに基づいて、どの圃場でどの出荷時期にどの量だけ農産物が不足するかの不足状況を予測する不足状況予測部１７と、予測した不足状況に関するデータを需要者端末２に送信することによって報知を行う不足状況報知部１８とを備え、複数の出荷時期（例えば月次の出荷時期）から成る一定期間（例えば年間）の出荷計画に対して、一定期間の途中までの出荷実績がデータベース１１に登録されると、それ以降、どの圃場でどの出荷時期にどの量だけ農産物が不足するかの不足状況が予測計算され、その結果が需要者端末２に報知されるようにする。

Description

農業生産情報管理システム、サーバ装置および農業生産情報管理用プログラム
　本発明は、農業生産情報管理システム、サーバ装置および農業生産情報管理用プログラムに関し、特に、各圃場における農産物の生産者が使用する生産者端末と、農産物の需要者が使用する需要者端末と、サーバ装置とがインターネットを介して接続可能に構成されたシステムに関するものである。
　従来、コンピュータを用いて農業を支援するシステムが提案されている（例えば、特許文献１～３を参照）。特許文献１には、農産物の生産者や栽培履歴などのトレーサビリティ情報を２次元バーコード付きの結束テープ等を利用して効率よく管理、照会するシステムが開示されている。この特許文献１に記載のシステムにおいて、小売業者端末は、レシートを所持する購入者の利用者端末から、生産履歴照会番号を含むトレーサビリティ情報の閲覧要求を受信し、この生産履歴照会番号に対応するトレーサビリティ情報を記憶装置から読み出して利用者端末に返信するように構成されている。
　また、特許文献２には、農家の農業経営を支援するシステムが開示されている。この特許文献２に記載のシステムでは、農産物別に投入した作業内容・作業量・作業発生日時を含む農作業日誌データと、投入した経費・経費発生日時を含む農業経費データと、回収した売上・売上発生日時を含む農業売上データとを入力してデータベース化する。そして、当該データベースを参照して、農産物別に作業労力を算出したり経費を算出したり売上を算出したりして、それらを分かりやすいように可視化して表示するように成されている。
　また、特許文献３には、農産物の供給者と需要者との間において需給バランスを保つ農産物需給管理システム、および、注文主が希望する産地（農地）もしくは生産者により生産された農産物を使用した加工食品を注文主に提供するための加工食品受発注システムが開示されている。この特許文献３に記載の農産物需給管理システムでは、農産物の生産情報を記録した生産情報データベースと、農産物の需要情報を記録した需要情報データベースとを備え、生産情報に基づいてそれぞれの時期の各農地における各農産物の最低生産量の予測値を算出する。そして、当該予測値に基づいて、需要者への農産物の供給配分を農産物の種類、品種、供給可能時期毎に決定するように成されている。
特開２００９－１５１６６８号公報 特開２０１０－２５７３５３号公報 特開２００５－１５１８５１公報
　一般的に、農家は農産物の年間の生産計画と出荷計画を立て、その計画に合うように日々の農作業を行っている。ところが、農産物の生育状況は気象条件によるところが大きく、計画通りの時期に計画通りの量の農産物を生産および出荷できるとは限らない。通常、実績が計画を下回り市場への供給不足が発生すると相場は上がり、実績が計画を上回り過剰供給が発生すると相場は下がる。
　特許文献３に記載のシステムでは、農産物の最低生産量と生産時期を予測し、需要者への供給配分を決定しているが、その予測通りにならないのが現実である。そのため、卸売業者や小売業者等の需要者は、農産物がどの時期にどの程度の量だけ不足するのかを事前に把握することできず、その結果として実際の相場の変動に振り回されてしまうことが多い。需要者にしてみれば、できるだけ農産物の安定供給により品不足となることを回避して、相場が不用意に上がることは避けたいものであるが、これがなかなか実現できないという問題があった。
　一方、農家等の生産者にしても、自身が管理する圃場については計画と実績との齟齬をある程度は把握できるものの、それを外部に伝えるための手段がないのが現実であった。そのため、需要者は、各圃場における農産物の生産状況についても、それが市場全体に対してどう影響するのかについても事前に予測することができず、適切な対応をとることが難しいという問題があった。
　本発明は、このような問題を解決するために成されたものであり、各圃場から出荷される農産物の不足状況を需要者が事前に把握して適切な対応をとることができるようにすることを目的とする。
　上記した課題を解決するために、本発明では、データベースに記憶された出荷計画データと出荷実績データとに基づいて、出荷計画はあって出荷実績のない今後の各出荷時期における予測出荷量を圃場毎に算出する。また、当該算出した各出荷時期における予測出荷量と、出荷計画データに係る今後の各出荷時期における計画出荷量とに基づいて、どの圃場でどの出荷時期にどの量だけ農産物が不足するかの不足状況を予測し、予測した不足状況に関するデータを需要者端末に送信することによって報知を行うようにしている。
　上記のように構成した本発明によれば、複数の出荷時期（例えば月次の出荷時期）から成る一定期間（例えば年間）の出荷計画に対して、一定期間の途中までの出荷実績がデータベースに登録されると、それ以降、どの圃場でどの出荷時期にどの量だけ農産物が不足するかの不足状況が予測計算され、その結果が需要者端末に報知される。
　そのため、卸売業者や小売業者等の需要者は、農産物がどの圃場でどの出荷時期にどのくらい不足するかを事前に把握することできる。これにより、需要者は、ある圃場においてある時期に品不足となる農産物を他の圃場から必要量だけ調達するように手配したり、最終消費者への販売調整を行ったりするなど、適切な対応をとることが可能となる。
本実施形態による農業生産情報管理システムの全体構成例を示す図である。 生産者が農作業を行う度に生産者端末に入力する各種情報の具体例を示す図である。 生産者が農作業を行う度に生産者端末に各種情報を入力するための操作画面の遷移例を示す図である。 消費者端末に表示される閲覧画面の一例を示す図である。 本実施形態によるサーバ装置の要部に係る機能構成例を示す図である。 ２つの圃場におけるある農産物の出荷計画データの一例を示す図である。 ２つの圃場におけるある農産物の出荷実績データの一例を示す図である。 本実施形態による出荷量予測部および不足状況予測部の処理内容を説明するための図である。 本実施形態による出荷量予測部および不足状況予測部の処理内容を説明するための図である。 需要者端末に表示される出荷時期の判定結果の画面例を示す図である。
　以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態による農業生産情報管理システムの全体構成例を示す図である。図１に示すように、本実施形態の農業生産情報管理システムは、各圃場における農産物の生産者が使用する生産者端末１と、農産物の需要者（卸売業者や小売業者など）が使用する需要者端末２と、農産物の最終消費者が使用する消費者端末３と、サーバ装置４とを備えている。
　生産者端末１、需要者端末２および消費者端末３は、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレットあるいはスマートフォン等の端末により構成することが可能である。なお、消費者端末３は、小売店の店頭などに設置して最終消費者が自由に使えるようにした端末であってもよい。これらの生産者端末１、需要者端末２および消費者端末３は、インターネット１０を介してサーバ装置４と接続可能に構成されている。
　各圃場の生産者端末１では、生産者が農産物の出荷時期および出荷量に関する出荷計画データを入力し、インターネット１０を介してサーバ装置４に送信する。例えば、農作物の生産を開始する時期に、月次の出荷量に関する計画を立て、これを各出荷時期（月次）の計画出荷量に関する出荷計画データとして生産者端末１に入力し、インターネット１０を介してサーバ装置４に送信する。
　また、各圃場の生産者端末１では、生産者が農産物の出荷時期および出荷量に関する出荷実績データを随時入力し、インターネット１０を介してサーバ装置４に送信する。例えば、生産者が実際に農産物を収穫して出荷したときに、月毎の実績出荷量を出荷実績データとして生産者端末１に入力し、インターネット１０を介してサーバ装置４に送信する。
　また、各圃場の生産者端末１では、農産物の生産者が作業日、作業内容、予想出荷時期および予想出荷量を含む農作業報告データを随時入力し、インターネット１０を介してサーバ装置４に送信する。ここで、作業日や作業内容については、生産者が実際に何らかの作業を行った際に毎回生産者端末１に入力し、インターネット１０を介してサーバ装置４に送信する。
　なお、生産者端末１への入力は作業の都度行うが、サーバ装置４への送信は一定期間分をまとめて行ってもよい。また、予想出荷時期および予想出荷量については必ずしも作業の都度入力する必要はなく、任意のタイミングで入力すればよい。また、予想出荷時期および予想出荷量は、生産者が農産物の生育状況やその年の気象条件などを考慮して、経験則等から予想される出荷時期と出荷量を入力する。
　図２は、生産者が農作業を行う度に生産者端末１に入力する各種情報の具体例を示す図である。また、図３は、これらの情報を入力するための操作画面の遷移例（一部）を示す図である。本実施形態では、タッチパネルを用いてＡＴＭ（現金自動預け払い機）方式で情報を入力できるようにしている。生産者は、画面の指示に従ってタッチするだけの簡単な操作により、必要な農作業報告データを順次入力することが可能である。
　生産者が農作業報告データの１つとして出荷（収穫）に関するデータを入力する際、圃場毎に割り振られた識別番号をバーコードや２次元コード等により付した商品ラベルを発行し、これを出荷する農産物の包装資材に添付する。そして、生産者端末１において識別番号と圃場との紐付け情報を入力し、サーバ装置４に送信する。
　農産物の最終消費者は、消費者端末３からサーバ装置４が提供するポータルサイトにアクセスし、購入した農産物の包装資材に添付されている商品ラベルに付された識別番号を消費者端末３から入力してサーバ装置４に送信することにより、その農産物の生産者名、連絡先、種蒔きから収穫までの間の一連の農作業のプロセスを閲覧することができるようになっている。また、識別番号と圃場の位置情報とを紐付けしておくことにより、圃場の位置を地図上に表示することも可能である。図４は、消費者端末３に表示される閲覧画面の一例を示す図である。
　図５は、本実施形態によるサーバ装置４の要部に係る機能構成例を示す図である。図５に示すように、本実施形態のサーバ装置４は、その機能構成として、データベース１１、出荷計画記録部１２、出荷実績記録部１３、報告データ記録部１４、過去実績記録部１５、出荷量予測部１６、不足状況予測部１７、不足状況報知部１８、出荷時期判定部１９、出荷時期報知部２０および齟齬報知部２１を備えている。
　上記各機能ブロック１１～２１は、ハードウェア、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能ブロック１１～２１は、実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶された農業生産情報管理用プログラムが動作することによって実現される。
　したがって、上記各機能ブロック１１～２１の機能は、農業生産情報管理用プログラムを例えばＣＤ－ＲＯＭのような記録媒体に記録し、コンピュータに読み込ませることによって実現できるものである。農業生産情報管理用プログラムを記録する記録媒体としては、ＣＤ－ＲＯＭ以外に、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、光ディスク、光磁気ディスク、ＤＶＤ、不揮発性メモリカード等を用いることができる。また、農業生産情報管理用プログラムをインターネット１０等のネットワークを介してコンピュータにダウンロードすることによっても実現できる。
　出荷計画記録部１２は、各圃場の生産者端末１において圃場毎に入力された農産物の出荷時期および計画出荷量に関する出荷計画データを受信してデータベース１１に記憶させる。図６は、２つの圃場（熊本および徳島）におけるある農産物の出荷計画データの一例を示す図である。図６の例において、熊本の圃場（以下、熊本産という）では、１１月に１００トン、１２月に２００トン、１月に３００トン、２月に２００トン、３月に１００トンの出荷量が計画されている。一方、徳島の圃場（以下、徳島産という）では、３月に１００トン、４月に４００トン、５月に２００トン、６月に１００トンの出荷量が計画されている。
　出荷実績記録部１３は、各圃場の生産者端末１において圃場毎に入力された農産物の出荷時期および実績出荷量に関する出荷実績データを受信してデータベース１１に随時記憶させる。図７は、２つの圃場（熊本および徳島）におけるある農産物の出荷実績データの一例を示す図である。図７の例は、１月時点での出荷実績データを示している。熊本産は１１月に１００トン、１２月に２５０トン、１月に４００トンが実績として出荷されている。徳島産は出荷の実績がまだない。
　報告データ記録部１４は、各圃場の生産者端末１において圃場毎に随時入力された作業日や作業内容（図２に示した各種情報）、予想出荷時期および予想出荷量を含む農作業報告データを受信してデータベース１１に随時記憶させる。
　過去実績記録部１５は、各圃場における過去の気温の推移と雨量の推移と農産物の出荷時期および出荷量とを関連付けて過去実績データとしてデータベース１１に記憶させる。なお、過去の気温の推移および雨量の推移に関するデータは、生産者が生産者端末１から入力するものではなく、外部から購入するなどしてサーバ装置４のオペレータが入力するものである。一方、過去の出荷時期および出荷量に関するデータは、過去に生産者が生産者端末１から入力したものである。これらのデータの関連付けは、例えばサーバ装置４のオペレータがサーバ装置４の図示しない操作部を用いて行う。
　出荷量予測部１６は、出荷計画記録部１２によりデータベース１１に記憶された出荷計画データと、出荷実績記録部１３によりデータベース１１に記憶された出荷実績データとに基づいて、出荷計画はあって出荷実績のない今後の各出荷時期における予測出荷量を圃場毎に算出する。
　図８および図９は、出荷量予測部１６および不足状況予測部１７の処理内容を説明するための図である。図８において、熊本産に関する出荷計画データと出荷実績データおよび、徳島産に関する出荷計画データは、それぞれ図６および図７に示した通りである。一方、熊本産に関しては、出荷量予測部１６により、２月の出荷量が１５０トン、３月の出荷量が０トンと予測されている。これは以下の計算によるものである。
　すなわち、熊本産の出荷計画データに係る出荷時期毎（１１月～３月）の計画出荷量を合計した総計画出荷量は、９００トンである。また、同じく熊本産の出荷実績データに係る出荷時期毎（１１月～１月）の実績出荷量を累積した累積実績出荷量は、７５０トンである。よって、その差分の出荷量は１５０トンとなる。
　この場合、出荷量予測部１６は、上記のように算出した差分の出荷量と、出荷計画はあってまだ出荷実績のない今後の各出荷時期（２月～３月）における計画出荷量とに基づいて、当該今後の各出荷時期における予測出荷量を算出する。具体的には、出荷量予測部１６は、差分の出荷量を可能な限り出荷計画に近づける形で割り当てるようにして予測出荷量を算出する。
　すなわち、出荷量予測部１６は、まず２月の出荷量を予測するのであるが、１月の終了時点で計画の９００トンに対して実績として既に７５０トンを出荷済みであるので、残りは１５０トンしかない。この１５０トンは２月の計画出荷量の２００トンより少ないので、これを全て２月の予測出荷量とする。したがって、必然的に３月の予測出荷量は０トンとなる。
　不足状況予測部１７は、出荷量予測部１６により算出された今後の各出荷時期における予測出荷量（図８の例では熊本産の２月の１５０トン、３月の０トン）と、データベース１１に記憶された出荷計画データに係る今後の各出荷時期における計画出荷量（熊本産の２月の２００トン、３月の１００トン）とに基づいて、どの圃場でどの出荷時期にどの量だけ農産物が不足するかの不足状況を予測する。図８の例では、熊本産で２月に５０トン、３月に１００トンが不足することを予測する。
　図９に示すグラフにおいて、(1)は熊本産に関する１１月～３月の計画出荷量、(2)は熊本産に関する１１月～１月の実績出荷量、(3)は熊本産に関する２月～３月の予測出荷量を示している。熊本産の実績が計画をオーバーして推移しているために、ポイントＡに示されるように熊本産は２月の時点で５０トン、３月の時点では１００トンの品不足なることが不足状況予測部１７により予測される。
　以上のように、出荷量の実績が計画をオーバーして推移すると、その後で品不足が発生する可能性が高くなる。そこで、出荷量予測部１６は、データベース１１に記憶された出荷計画データに係る出荷時期毎の計画出荷量を累積した累積計画出荷量と、データベース１１に記憶された出荷実績データに係る出荷時期毎の実績出荷量を累積した累積実績出荷量との差が所定の大きさ以上となった場合に、予測出荷量を算出するようにするのが好ましい。
　図８の例では、累積実績出荷量が累積計画出荷量よりも２０％以上多くなった場合に、予測出荷量を算出するようにしている。すなわち、１１月の時点で累積計画出荷量は１００トン、累積実績出荷量は１００トンであるから、両者に差はない。よって、この時点ではまだ出荷量予測部１６は予測出荷量を算出しない。
　また、１２月の時点で累積計画出荷量は３００トン、累積実績出荷量は３５０トンであるから、実績が計画をオーバーしているものの、累積実績出荷量は累積計画出荷量よりも１６．７％多いに過ぎない。よって、この時点でもまだ出荷量予測部１６は予測出荷量を算出しない。
　その後、１月になると、累積計画出荷量は６００トン、累積実績出荷量は７５０トンとなるから、累積実績出荷量は累積計画出荷量よりも２５％多くなる。よって、この時点で出荷量予測部１６は予測出荷量を算出する。その計算の結果は図８および図９に示した通りである。
　１つの圃場で品不足が発生すると、それを補うために他の圃場での出荷にも影響が及ぶ。図８および図９は、熊本産の品不足を徳島産で補う例を示している。ある圃場において他の圃場での品不足を補う場合、当該ある圃場の出荷量は当初から不足する可能性がある。よって、この場合は、累積実績出荷量が累積計画出荷量よりも２０％以上多くなったか否かによらず、予測出荷量を算出するのが好ましい。
　すなわち、出荷量予測部１６は、熊本産の品不足を補う徳島産の予測出荷量を算出する際に、徳島産の出荷計画データに係る各出荷時期における計画出荷量と、熊本産について不足状況予測部１７により予測された特定の出荷時期における不足量とに基づいて、今後の各出荷時期における予測出荷量を算出する。
　具体的には、出荷量予測部１６は、徳島産の出荷計画データに係る３月における計画出荷量（１００トン）と、熊本産について不足状況予測部１７により予測された３月における不足量（１００トン）とに基づいて、３月における予測出荷量を２００トン（＝１００＋１００トン）と算出する。その後、４月と５月は計画通りに出荷できると予測するが、その時点で徳島産の総計画出荷量を全て出荷し切ってしまうので、６月の予測出荷量は０トンとなる。
　この場合、不足状況予測部１７は、出荷量予測部１６により算出された６月の予測出荷量（徳島産の０トン）と、データベース１１に記憶された出荷計画データに係る６月の計画出荷量（徳島産の１００トン）とに基づいて、徳島産で６月に１００トンが不足することを予測する。
　図９に示すグラフにおいて、(4)は徳島産に関する３月～６月の計画出荷量、(5)は徳島産に関する３月～６月の予測出荷量を示している。このグラフのポイントＢは、３月に熊本産の不足量（Ａ）を補うために徳島産が１００トン必要となることを示している。また、ポイントＣに示すように、徳島産を３月に１００トン前倒しで多く出荷したために、徳島産は６月の時点で１００トンの品不足になることが不足状況予測部１７により予測される。
　不足状況報知部１８は、不足状況予測部１７により予測された不足状況に関するデータを、インターネット１０を介して需要者端末２に送信することによって報知を行う。この報知は、需要者端末２からサーバ装置４が提供するポータルサイトにアクセスが行われ、データ取得の要求がなされたときに行うようにしてもよい。
　ここで需要者端末２に送信する不足状況に関するデータは、品不足が予測される出荷時期および不足量のデータであってもよいし、図９のようなグラフのデータであってもよい。需要者端末２は、サーバ装置４から送信されてきたデータを画面表示することにより、どの圃場でどの出荷時期にどのくらいの品不足が発生するのかを需要者に報知する。
　出荷時期判定部１９は、報告データ記録部１４によりデータベース１１に記憶された予想出荷時期および予想出荷量と、出荷計画記録部１２によりデータベース１１に記憶された出荷計画データに係る計画出荷時期および計画出荷量とを比較し、計画出荷時期の通りに出荷できるか、計画出荷時期より所定期間以上早く出荷できるか、計画出荷時期より所定期間以上出荷が遅れるかを判定する。
　上述のように、計画出荷時期および計画出荷量は、農作物の生産を開始する時期に、生産者が月次の出荷量に関する計画を立てて生産者端末１からサーバ装置４に送信したものである。一方、予想出荷時期および予想出荷量は、種蒔きから収穫までの間の任意のタイミングで、生産者がそのときの農産物の生育状況や気象条件等から予想して生産者端末１からサーバ装置４に送信したものである。
　出荷時期判定部１９は、計画出荷量と同じ予想出荷量を出荷可能な予想出荷時期と計画出荷時期との差が所定期間より小さい場合は、ほぼ計画の通りに出荷できると判定する。また、出荷時期判定部１９は、計画出荷量と同じ予想出荷量を出荷可能な予想出荷時期の方が計画出荷時期より所定期間以上早い場合は、計画より早く前倒しで出荷できると判定する。さらに、出荷時期判定部１９は、計画出荷量と同じ予想出荷量を出荷可能な予想出荷時期の方が計画出荷時期より所定期間以上遅い場合は、計画より出荷が遅れると判定する。
　出荷時期報知部２０は、出荷時期判定部１９により判定された結果を需要者端末２に送信することによって報知を行う。図１０は、需要者端末２に表示される出荷時期の判定結果の画面例を示す図である。図１０において、画面左側に地図が表示され、当該地図上に各圃場の位置が示されている。画面右側には、地図上に表示された各圃場における出荷時期の判定結果が表示されている。「↑」の表示は計画よりも前倒しで出荷できることを示し、「→」の表示は計画の通りに出荷できることを示し、「↓」の表示は計画より出荷が遅れることを示している。
　需要者は、不足状況報知部１８によって需要者端末２に報知される農作物の不足状況（どの圃場でどの出荷時期にどのくらいの不足が発生するかという予測情報）と、出荷時期報知部２０によって需要者端末２に報知される出荷時期の情報とを閲覧することにより、ある圃場においてある時期に品不足となる農産物を、例えば前倒しで出荷が可能とされている他の圃場から必要量だけ調達するように手配したり、最終消費者への販売調整を行ったりするなど、適切な対応をとることが可能となる。
　なお、ここでは出荷時期判定部１９による出荷時期の判定結果を需要者端末２に送信して報知する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、前倒して出荷可能と判定された圃場の情報を出荷量予測部１６に通知することにより、ある圃場で発生した品不足を補う他の圃場を出荷量予測部１６が自動的に特定し、当該他の圃場での予測出荷量を算出するようにしてもよい。
　図８の例で言うと、徳島産が計画より前倒しで農産物を出荷可能な圃場であると出荷時期判定部１９により判定された場合、出荷時期判定部１９は徳島産が前倒し可能であることを出荷量予測部１６に通知する。この通知を受けて、出荷量予測部１６は、熊本産で品不足が発生する２月以降に徳島産の出荷計画があることを確認した上で、熊本産の品不足を補う圃場として徳島産を特定し、先に述べたように徳島産の予測出荷量を算出する。
　齟齬報知部２１は、各圃場における今年の気温の推移および雨量の推移と、過去実績記録部１５によりデータベース１１に記憶された過去実績データ（各圃場における過去の気温の推移と雨量の推移と農産物の出荷時期および出荷量とを関連付けたデータ）とに基づいて、今年の出荷時期および出荷量を推定する。
　すなわち、齟齬報知部２１は、過去実績データで示される複数種類の気温の推移と雨量の推移の中から、今年の気温の推移および雨量の推移と最もパターンとして近いものを抽出する。そして、抽出した気温の推移と雨量の推移に関連付けられている出荷時期および出荷量を、今年の出荷時期および出荷量として推定する。
　次いで、齟齬報知部２１は、推定した今年の推定出荷時期および推定出荷量と、報告データ記録部１４によりデータベース１１に記憶された予想出荷時期および予想出荷量とを比較して、推定出荷時期と予想出荷時期との齟齬または推定出荷量と予想出荷量との齟齬の少なくとも一方が所定の大きさ以上である場合、その旨を知らせる情報を需要者端末２に送信することによって報知を行う。
　すなわち、予想出荷時期および予想出荷量は生産者の経験則等をもとに入力されたものであるため、必ずしも客観性があるとは限らない。そこで、齟齬報知部２１は、過去実績データの気温の推移と雨量の推移を利用したパターンマッチングから客観的に推定した出荷時期および出荷量と、生産者の経験則等による予想出荷時期および予想出荷量との齟齬の大きさを判定する。そして、齟齬が所定の大きさ以上である場合には需要者端末２にその旨の情報を送信して報知するようにしている。
　この場合の報知の仕方は任意であるが、生産者による予想の確からしさを示す報知であるため、そのことが分かりやすい態様で報知するのが好ましい。例えば、図１０に示した計画と予想の出荷時期の遅早に関する判定結果を示す画面において、「↑」、「→」、「↓」のマークと共に齟齬の報知情報を表示するようにしてもよい。このようにすれば、出荷時期の遅早に関する判定結果自体の確からしさを需要者に報知することができる。
　以上詳しく説明したように、本実施形態では、出荷計画データに係る出荷時期毎の計画出荷量を合計した総計画出荷量と、出荷実績データに係る出荷時期毎の実績出荷量を累積した累積実績出荷量とに基づいて、出荷計画はあって出荷実績のない今後の各出荷時期における予測出荷量を圃場毎に算出する。また、当該算出した各出荷時期における予測出荷量と、出荷計画データに係る今後の各出荷時期における計画出荷量とに基づいて、どの圃場でどの出荷時期にどの量だけ農産物が不足するかの不足状況を予測し、予測した不足状況に関するデータを需要者端末２に送信することによって報知を行うようにしている。
　このように構成した本実施形態によれば、複数の出荷時期（例えば月次の出荷時期）から成る一定期間（例えば年間）の出荷計画に対して、一定期間の途中までの出荷実績がデータベース１１に登録されると、それ以降、どの圃場でどの出荷時期にどの量だけ農産物が不足するかの不足状況が予測計算され、その結果が需要者端末２に報知される。
　そのため、卸売業者や小売業者等の需要者は、農産物がどの圃場でどの出荷時期にどのくらい不足するかを事前に把握することできる。これにより、需要者は、ある圃場においてある時期に品不足となる農産物を他の圃場から必要量だけ調達するように手配したり、最終消費者への販売調整を行ったりするなど、適切な対応をとることが可能となる。
　また、本実施形態では、累積計画出荷量と累積実績出荷量との差が所定の大きさ以上となった場合に出荷量予測部１６および不足状況予測部１７の処理を実行するようにしている。このようにすれば、出荷量の実績が計画をオーバーして推移し、品不足の発生する可能性が高くなった適切なタイミングで農産物の不足状況をあらかじめ予測して需要者に報知することができる。
　また、本実施形態では、ある圃場（例えば、徳島産）における今後の出荷量および不足状況を予測する際に、別の圃場（例えば、熊本産）について予測された特定の出荷時期における不足量を加味して今後の各出荷時期における予測出荷量を算出するようにしている。
　これにより、個々の圃場における農産物の不足状況を単にバラバラに予測するのではなく、各圃場から出荷される農産物の全体的な（連鎖的な）不足状況を的確に予測することができる。これにより、需要者は、全体を把握しながら適切な対応をとることが可能となる。
　また、本実施形態では、各圃場の生産者端末１において圃場毎に随時入力された予想出荷時期および予想出荷量と、出荷計画データに係る計画出荷時期および計画出荷量とを比較し、計画通りに出荷できるか、計画より所定期間以上早く出荷できるか、計画より所定期間以上出荷が遅れるかを判定し、その判定結果を需要者端末２に送信することによって報知を行うようにしている。これにより、需要者は、ある圃場で品不足となる農産物を調達する別の圃場をとして、前倒しで出荷可能な圃場を選定するなどの対応が可能となる。
　なお、上記実施形態では、熊本および徳島の２つの圃場に関する予測を行う例について説明したが、２つというのはあくまでも説明上の一例であって、本発明はこれに限定されない。３つ以上の圃場に関する予測を行う場合、ある圃場における品不足を他のどの圃場で補うかを、需要者が不足状況報知部１８や出荷時期報知部２０による報知内容を見て任意に設定できるようにしてもよい。
　また、上記実施形態では、月次の単位で処理を行う例について説明したが、単位はこれに限定されない。例えば、週次でも日次でもよいし、農産物に合わせて任意の単位で処理を行うようにしてもよい。
　また、上記実施形態では、図８の例において、徳島産の出荷計画が始まる３月における熊本産の不足量のみを加味して、徳島産の３月における予測出荷量を２００トン（＝１００＋１００トン）と計算しているが、本発明はこれに限定されない。例えば、徳島産の出荷計画が始まる３月よりも前の２月における熊本産の不足量も更に加味して、徳島産の３月における予測出荷量を２５０トンと計算するようにしてもよい。
　その他、上記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

Claims (12)

  1. 各圃場における農産物の生産者が使用する生産者端末と、農産物の需要者が使用する需要者端末と、サーバ装置とを備え、上記生産者端末と上記需要者端末と上記サーバ装置とがインターネットを介して接続可能に構成された農業生産情報管理システムであって、
    　上記サーバ装置は、
    　上記各圃場の生産者端末において圃場毎に入力された農産物の出荷時期および計画出荷量に関する出荷計画データを受信してデータベースに記憶させる出荷計画記録部と、
    　上記各圃場の生産者端末において圃場毎に入力された上記農産物の出荷時期および実績出荷量に関する出荷実績データを受信して上記データベースに随時記憶させる出荷実績記録部と、
    　上記出荷計画記録部により上記データベースに記憶された上記出荷計画データと、上記出荷実績記録部により上記データベースに記憶された上記出荷実績データとに基づいて、出荷計画はあって出荷実績のない今後の各出荷時期における予測出荷量を圃場毎に算出する出荷量予測部と、
    　上記出荷量予測部により算出された上記今後の各出荷時期における予測出荷量と、上記データベースに記憶された上記出荷計画データに係る上記今後の各出荷時期における計画出荷量とに基づいて、どの圃場でどの出荷時期にどの量だけ農産物が不足するかの不足状況を予測する不足状況予測部と、
    　上記不足状況予測部により予測された不足状況に関するデータを上記需要者端末に送信することによって報知を行う不足状況報知部とを備えたことを特徴とする農業生産情報管理システム。
  2. 上記出荷量予測部は、上記出荷計画記録部により上記データベースに記憶された上記出荷計画データに係る上記出荷時期毎の計画出荷量を累積した累積計画出荷量と、上記出荷実績記録部により上記データベースに記憶された上記出荷実績データに係る上記出荷時期毎の実績出荷量を累積した累積実績出荷量との差が所定の大きさ以上となった場合に、上記予測出荷量を算出することを特徴とする請求項１に記載の農業生産情報管理システム。
  3. 上記出荷量予測部は、上記出荷計画記録部により上記データベースに記憶された上記出荷計画データに係る上記出荷時期毎の計画出荷量を合計した総計画出荷量と、上記出荷実績記録部により上記データベースに記憶された上記出荷実績データに係る上記出荷時期毎の実績出荷量を累積した累積実績出荷量との差分を算出し、当該算出した差分の出荷量と、上記出荷計画はあって出荷実績のない今後の各出荷時期における計画出荷量とに基づいて、上記今後の各出荷時期における予測出荷量を圃場毎に算出することを特徴とする請求項１に記載の農業生産情報管理システム。
  4. 上記出荷量予測部は、ある圃場における上記予測出荷量を算出する際に、当該ある圃場における上記出荷計画データに係る上記各出荷時期における計画出荷量と、別の圃場について上記不足状況予測部により予測された特定の出荷時期における不足量とに基づいて、今後の各出荷時期における予測出荷量を算出することを特徴とする請求項１に記載の農業生産情報管理システム。
  5. 上記サーバ装置は、上記各圃場の生産者端末において圃場毎に随時入力された作業日、作業内容、予想出荷時期および予想出荷量を含む農作業報告データを受信して上記データベースに随時記憶させる報告データ記録部と、
    　上記報告データ記録部により上記データベースに記憶された予想出荷時期および予想出荷量と、上記出荷計画記録部により上記データベースに記憶された上記出荷計画データに係る上記出荷時期および上記計画出荷量とを比較し、上記出荷計画データに係る上記出荷時期の通りに出荷できるか、上記出荷計画データに係る上記出荷時期より所定期間以上早く出荷できるか、上記出荷計画データに係る上記出荷時期より所定期間以上出荷が遅れるかを判定する出荷時期判定部と、
    　上記出荷時期判定部により判定された結果を上記需要者端末に送信することによって報知を行う出荷時期報知部とを更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の農業生産情報管理システム。
  6. 上記サーバ装置は、上記各圃場における過去の気温の推移と雨量の推移と農産物の出荷時期および出荷量とを関連付けて過去実績データとして上記データベースに記憶させる過去実績記録部と、
    　上記各圃場における今年の気温の推移および雨量の推移と上記過去実績データとから推定される今年の推定出荷時期および推定出荷量と、上記報告データ記録部により上記データベースに記憶された上記予想出荷時期および上記予想出荷量とを比較して、上記推定出荷時期と上記予想出荷時期との齟齬または上記推定出荷量と上記予想出荷量との齟齬の少なくとも一方が所定の大きさ以上である場合、その旨を知らせる情報を上記需要者端末に送信することによって報知を行う齟齬報知部とを更に備えたことを特徴とする請求項５に記載の農業生産情報管理システム。
  7. 各圃場における農産物の生産者が使用する生産者端末および農産物の需要者が使用する需要者端末とインターネットを介して接続可能に構成されたサーバ装置であって、
    　上記各圃場の生産者端末において圃場毎に入力された農産物の出荷時期および計画出荷量に関する出荷計画データを受信してデータベースに記憶させる出荷計画記録部と、
    　上記各圃場の生産者端末において圃場毎に入力された上記農産物の出荷時期および実績出荷量に関する出荷実績データを受信して上記データベースに随時記憶させる出荷実績記録部と、
    　上記出荷計画記録部により上記データベースに記憶された上記出荷計画データと、上記出荷実績記録部により上記データベースに記憶された上記出荷実績データとに基づいて、出荷計画はあって出荷実績のない今後の各出荷時期における予測出荷量を圃場毎に算出する出荷量予測部と、
    　上記出荷量予測部により算出された上記今後の各出荷時期における予測出荷量と、上記データベースに記憶された上記出荷計画データに係る上記今後の各出荷時期における計画出荷量とに基づいて、どの圃場でどの出荷時期にどの量だけ農産物が不足するかの不足状況を予測する不足状況予測部と、
    　上記不足状況予測部により予測された不足状況に関するデータを上記需要者端末に送信することによって報知を行う不足状況報知部とを備えたことを特徴とするサーバ装置。
  8. 上記各圃場の生産者端末において圃場毎に随時入力された作業日、作業内容、予想出荷時期および予想出荷量を含む農作業報告データを受信して上記データベースに随時記憶させる報告データ記録部と、
    　上記報告データ記録部により上記データベースに記憶された予想出荷時期および予想出荷量と、上記出荷計画記録部により上記データベースに記憶された上記出荷計画データに係る上記出荷時期および上記計画出荷量とを比較し、上記出荷計画データに係る上記出荷時期の通りに出荷できるか、上記出荷計画データに係る上記出荷時期より所定期間以上早く出荷できるか、上記出荷計画データに係る上記出荷時期より所定期間以上出荷が遅れるかを判定する出荷時期判定部と、
    　上記出荷時期判定部により判定された結果を上記需要者端末に送信することによって報知を行う出荷時期報知部とを更に備えたことを特徴とする請求項７に記載の農業生産情報管理システム。
  9. 各圃場における農産物の生産者が使用する生産者端末および農産物の需要者が使用する需要者端末とインターネットを介して接続可能に構成されたサーバ装置であって、
    　上記各圃場の生産者端末において圃場毎に入力された農産物の出荷時期および計画出荷量に関する出荷計画データを受信してデータベースに記憶させる出荷計画記録部と、
    　上記各圃場の生産者端末において圃場毎に随時入力された作業日、作業内容、予想出荷時期および予想出荷量を含む農作業報告データを受信して上記データベースに随時記憶させる報告データ記録部と、
    　上記報告データ記録部により上記データベースに記憶された予想出荷時期および予想出荷量と、上記出荷計画記録部により上記データベースに記憶された上記出荷計画データに係る上記出荷時期および上記計画出荷量とを比較し、上記出荷計画データに係る上記出荷時期の通りに出荷できるか、上記出荷計画データに係る上記出荷時期より所定期間以上早く出荷できるか、上記出荷計画データに係る上記出荷時期より所定期間以上出荷が遅れるかを判定する出荷時期判定部と、
    　上記出荷時期判定部により判定された結果を上記需要者端末に送信することによって報知を行う出荷時期報知部とを備えたことを特徴とするサーバ装置。
  10. 各圃場における農産物の生産者が使用する生産者端末および農産物の需要者が使用する需要者端末とインターネットを介して接続可能に構成されたサーバ装置にて稼働する農業生産情報管理用プログラムであって、
    　上記各圃場の生産者端末において圃場毎に入力された農産物の出荷時期および計画出荷量に関する出荷計画データを受信してデータベースに記憶させる出荷計画記録手段、
    　上記各圃場の生産者端末において圃場毎に入力された上記農産物の出荷時期および実績出荷量に関する出荷実績データを受信して上記データベースに随時記憶させる出荷実績記録手段、
    　上記出荷計画記録手段により上記データベースに記憶された上記出荷計画データと、上記出荷実績記録手段により上記データベースに記憶された上記出荷実績データとに基づいて、出荷計画はあって出荷実績のない今後の各出荷時期における予測出荷量を圃場毎に算出する出荷量予測手段、
    　上記出荷量予測手段により算出された上記今後の各出荷時期における予測出荷量と、上記データベースに記憶された上記出荷計画データに係る上記今後の各出荷時期における計画出荷量とに基づいて、どの圃場でどの出荷時期にどの量だけ農産物が不足するかの不足状況を予測する不足状況予測手段、および
    　上記不足状況予測手段により予測された不足状況に関するデータを上記需要者端末に送信することによって報知を行う不足状況報知手段
    としてコンピュータを機能させるための農業生産情報管理用プログラム。
  11. 上記各圃場の生産者端末において圃場毎に随時入力された作業日、作業内容、予想出荷時期および予想出荷量を含む農作業報告データを受信して上記データベースに随時記憶させる報告データ記録手段、
    　上記報告データ記録手段により上記データベースに記憶された予想出荷時期および予想出荷量と、上記出荷計画記録手段により上記データベースに記憶された上記出荷計画データに係る上記出荷時期および上記計画出荷量とを比較し、上記出荷計画データに係る上記出荷時期の通りに出荷できるか、上記出荷計画データに係る上記出荷時期より所定期間以上早く出荷できるか、上記出荷計画データに係る上記出荷時期より所定期間以上出荷が遅れるかを判定する出荷時期判定手段、および
    　上記出荷時期判定手段により判定された結果を上記需要者端末に送信することによって報知を行う出荷時期報知手段
    としてコンピュータを更に機能させるための請求項１０に記載の農業生産情報管理用プログラム。
  12. 各圃場における農産物の生産者が使用する生産者端末および農産物の需要者が使用する需要者端末とインターネットを介して接続可能に構成されたサーバ装置にて稼働する農業生産情報管理用プログラムであって、
    　上記各圃場の生産者端末において圃場毎に入力された農産物の出荷時期および計画出荷量に関する出荷計画データを受信してデータベースに記憶させる出荷計画記録手段、
    　上記各圃場の生産者端末において圃場毎に随時入力された作業日、作業内容、予想出荷時期および予想出荷量を含む農作業報告データを受信して上記データベースに随時記憶させる報告データ記録手段、
    　上記報告データ記録手段により上記データベースに記憶された予想出荷時期および予想出荷量と、上記出荷計画記録手段により上記データベースに記憶された上記出荷計画データに係る上記出荷時期および上記計画出荷量とを比較し、上記出荷計画データに係る上記出荷時期の通りに出荷できるか、上記出荷計画データに係る上記出荷時期より所定期間以上早く出荷できるか、上記出荷計画データに係る上記出荷時期より所定期間以上出荷が遅れるかを判定する出荷時期判定手段、および
    　上記出荷時期判定手段により判定された結果を上記需要者端末に送信することによって報知を行う出荷時期報知手段
    としてコンピュータを機能させるための農業生産情報管理用プログラム。
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