WO2020017542A1 - 資産価値出力装置、保険情報出力装置、金融関連情報出力装置、損害額出力装置、情報処理法、およびプログラム - Google Patents

資産価値出力装置、保険情報出力装置、金融関連情報出力装置、損害額出力装置、情報処理法、およびプログラム Download PDF

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WO2020017542A1
WO2020017542A1 PCT/JP2019/028040 JP2019028040W WO2020017542A1 WO 2020017542 A1 WO2020017542 A1 WO 2020017542A1 JP 2019028040 W JP2019028040 W JP 2019028040W WO 2020017542 A1 WO2020017542 A1 WO 2020017542A1
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information
unit
breeder
cage
asset value
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PCT/JP2019/028040
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謙 藤原
山田　雅彦
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ウミトロン ピーティーイー エルティーディー
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/08—Insurance
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K29/00—Other apparatus for animal husbandry
    • A01K29/005—Monitoring or measuring activity, e.g. detecting heat or mating
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K61/00—Culture of aquatic animals
    • A01K61/10—Culture of aquatic animals of fish
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A40/00—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
    • Y02A40/80—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in fisheries management
    • Y02A40/81—Aquaculture, e.g. of fish

Definitions

  • the asset value output device provides an underwater creature including one or more pieces of information on bait information on bait given to two or more underwater creatures to be bred and size information on the size of the breeding target.
  • An asset value including an underwater organism information receiving unit that receives group information, an asset value acquisition unit that acquires the asset value of the aquatic organism using the underwater organism information, and an asset value output unit that outputs the asset value Output device
  • insurance information can be obtained using the asset value and breeder information.
  • the insurance information output device of the twelfth invention is a factor that increases or reduces the risk that insurance money will be paid to the aquatic organisms with respect to the ninth or tenth invention.
  • the insurance information acquisition unit is an insurance information output device that further includes a risk factor information storage unit that stores one or more risk factor information, and acquires insurance information using the one or more risk factor information.
  • the insurance information output device is the insurance information output device according to the eleventh invention, wherein the one or more risk factor information relates to natural information on the nature of the breeding place, attribute values of the underwater organisms, and the surrounding environment.
  • the insurance information output device includes at least one of peripheral environment information, work information relating to the work of a breeder, and equipment information of equipment used for breeding.
  • the damage output device is the invention according to the seventeenth or eighteenth aspect, in which a cage image storage unit stores one or more cage images obtained by photographing the cage. And a presence judging unit for judging whether or not there is a fish cage by using one or more fish cage images, and performing a different process according to the judgment result of the existence judging unit.
  • the damage amount output device of the twenty-fifth invention is the same as the twenty-third invention, wherein the environmental information receiving unit for receiving environmental information relating to the environment, and the damage occurrence determining unit use the environmental information, This is a damage amount output device that determines whether or not damage has occurred in a fish cage.
  • Block diagram of the information system A Block diagram of asset value output device 1 constituting information system A
  • Flow chart for explaining an operation example of the asset value output device 1 Flowchart describing an example of the same cage asset value acquisition process
  • Flowchart describing an example of the same size information acquisition processing Flow chart for explaining an operation example of the feeder 2 Figure showing the breeder information management table Figure showing the same feed cost ratio management table Diagram showing the target market price management table Figure showing the same feeding information management table Figure showing the breeding target information management table Diagram showing the same output example Conceptual diagram of information system B in the second embodiment
  • Block diagram of insurance information output device 5 constituting information system B Flow chart for explaining the operation of the insurance information output device 5 Figure showing the breeder information management table Figure showing the risk factor information management table Figure showing the asset insurance management table Figure showing the breeder rank correction table Figure showing the same risk rank correction table Conceptual diagram of information system C according to Embodiment 3.
  • underwater organisms are sampled from an image of the underwater organisms acquired by a camera or sonar, etc., a representative value of size information is obtained, and the asset value of the underwater organism is obtained using the representative value.
  • An information system including an asset value output device to be calculated will be described.
  • an information system including an asset value output device that calculates an asset value using two or more algorithms including a cost approach and a market approach
  • the cost approach is a method of calculating an asset value based on the cost of rearing.
  • the market approach is a method of calculating an asset value based on the value of aquatic organisms in a market.
  • the feeder 2 is a device that feeds a group of aquatic organisms.
  • the feeder 2 is a device that transmits, for example, bait information described later to the asset value output device 1.
  • the camera 4 is preferably installed in water, but may be installed in a location other than underwater, such as in a position where it can be photographed from a fish cage.
  • a fish cage is a facility for breeding underwater organisms such as fish.
  • the camera 4 may be a distance camera.
  • the stereo camera is a camera system in which two or more cameras are synchronized. In other words, the stereo camera is a camera that is capable of recording information in the depth direction by simultaneously photographing an object from a plurality of different directions.
  • an image may be obtained by using a sonar (ultrasonic device) instead of the camera 4.
  • a sonar is, for example, an imaging sonar, and is a known technique (for example, see the Internet URL “http://www.kwk.co.jp/marine/products/sonar.html”).
  • the storage unit 11 constituting the asset value output device 1 stores various information.
  • the various information includes, for example, breeder information, various arithmetic expressions described later, various correspondence tables described later, and the like.
  • the correspondence table is, for example, a later-described feed cost ratio management table, a later-described target market price management table, a later-described feeding information management table, and a correspondence table between size information (for example, fork length, full length, and body height) and weight. .
  • the breeder information storage unit 111 stores one or more breeder information.
  • the breeder information is information on the breeder of the underwater creature.
  • the breeder information has, for example, type information indicating the type of breeding target of the breeder.
  • the type information is, for example, tuna, snapper, oyster, seaweed, and the like.
  • the breeder information has, for example, bait information on the bait given to the breeding target by the breeder.
  • the details of the bait information will be described later.
  • the weight of the bait estimated to have been ingested and the weight of the bait estimated to have not been ingested may be acquired by, for example, the image analysis unit 131 described later.
  • the receiving unit 12 receives an image from the camera 4, for example. It is preferable that the receiving unit 12 receives the fish cage identifier together with the image.
  • the reception unit 12 may receive the breeder identifier together with the image.
  • the image received by the receiving unit 12 is preferably a moving image having two or more images, but may be a still image.
  • the underwater creature information receiving unit 121 receives underwater creature information. It is preferable that the underwater life cycle information receiving unit 121 receives the underwater life cycle information for each of two or more cages.
  • the underwater creature information receiving unit 121 receives, for example, a fish cage identifier for identifying a fish cage and the water creature group information in association with each other.
  • the underwater creature information receiving unit 121 reads, for example, the underwater creature information of the storage unit 11.
  • the bait information may include, for example, at least one of bait type information indicating a bait type, bait content information indicating a bait content, and bait property information indicating a physical property of the bait.
  • the bait type information is, for example, information indicating any of EP (sinking type, floating type), DP, MP, raw bait (fish species), and the like.
  • the bait type information may be, for example, information indicating a bait safety level.
  • Food content information is, for example, the amount of fish meal.
  • the food content information is, for example, the presence or absence of an alternative protein (such as microalgae, single cells, crustaceans, soybeans, etc.), the presence or absence of amino acids, the presence or absence of vitamins, the presence or absence of minerals, and the like. .
  • the bait property information is information indicating one or more of bait size, bait viscosity, bait color, bait hardness, and the like.
  • the bait information includes, for example, one or more of bait type information indicating a bait type, bait content information indicating bait contents, bait physical property information indicating bait physical properties, and a feed price per weight. .
  • the behavior pattern information on the behavior pattern acquired from the swimming behavior during normal swimming is stored in the storage unit 11, and the degree of similarity with the information on the behavior pattern in which the acquired information on the behavior pattern is stored. If is less than or equal to the threshold value, it is determined that the patient is ill, and a low rank is acquired.
  • the image analysis unit 131 analyzes, for example, one or two or more images of the underwater creatures taken by the camera, and obtains size information on the size of the breeding target.
  • Such an image is preferably an image transmitted by the camera 4 and received by the receiving unit 12.
  • the image may be an image acquired by a sonar (not shown). Further, the image may be an image input by the user. Details of the process in which the image analysis unit 131 acquires the size information will be described in the description of the size information acquisition unit 1311.
  • the image analysis unit 131 analyzes the image acquired from the underwater organisms, and acquires type information that is the type of the breeding target.
  • the image analysis unit 131 may analyze, for example, one or two or more images of the underwater organisms captured by the camera 4 and obtain the number of the underwater organisms to be bred.
  • the asset value acquisition unit 132 may acquire the maximum, minimum, or average asset value from two or more asset values including, for example, a first asset value and a second asset value.
  • the largest asset value is the asset value to be output.
  • the asset value acquisition unit 132 may acquire an asset value as a result of statistically processing two or more asset values including a first asset value and a second asset value, for example.
  • the cost approach unit 1321 calculates the feed cost required for growing underwater organisms, for example, by using one of the following arithmetic expressions (1) to (3). It is assumed that all the arithmetic expressions are stored in the storage unit 11, for example.
  • Feed cost weight of aquatic organism x meat increase coefficient or actual meat increase coefficient x feed price per unit weight
  • Feed cost total feed quantity x feed price per unit weight
  • feed cost feed weight per hour ⁇ Feeding time per serving ⁇ Feeding times ⁇ Feed price per unit weight
  • the market approach means 1322 may also use bait information.
  • the size information is, for example, information acquired by the size information acquisition unit 1311, but may be included in the underwater organism group information received by the underwater organism group information receiving unit 121.
  • the output unit 14 outputs various information.
  • the various information is, for example, an asset value, a first asset value, and a second asset value.
  • the output is usually transmitted to an external device, but is displayed on a display, projected using a projector, printed by a printer, output of sound, stored in a recording medium, stored in another storage device, It may be considered that the concept includes the delivery of the processing result to a program or the like.
  • the feed processing unit 22 acquires residual amount information using, for example, a residual amount sensor.
  • the feed processing unit 22 acquires, for example, a feed amount.
  • the feed processing unit 22 acquires environmental information using, for example, an environmental sensor.
  • Environmental information is, for example, values of water temperature, salt concentration, dissolved oxygen amount, transparency, flow rate, etc., but any type may be used as long as it is a physical quantity or a chemical component that can be detected by an environmental sensor.
  • the environment information may be, for example, a current value or an average value for a predetermined period. The period is, for example, one year, three months, or the like, but may be any length.
  • the term is, for example, a term up to the present time (for example, the last three months, the current year, etc.), but may be a fixed period in the past (for example, three months to the last month, the previous year, etc.).
  • the environment information may be, for example, one of one or more parameters described later.
  • the feed transmitting unit 23 transmits various information.
  • the various types of information are, for example, remaining amount information acquired by the feeding processing unit 22, feeding amount information indicating the amount of used bait, environmental information acquired by the feeding processing unit 22, and the like.
  • the feed transmitting unit 23 normally transmits the acquired information such as the remaining amount to the asset value output device 1, but may transmit the information to another device such as the user terminal 3, for example. Further, the feed transmitter 23 may transmit, for example, remaining amount information, feed amount information, environmental information, etc. together with the fish cage identifier, device identifier, type information, and timing information stored in the feed storage unit 21.
  • the user accepting unit 32 accepts instructions, information, and the like via an input device such as a touch panel, a keyboard, and a mouse, but may receive the instructions and information from another device.
  • an input device such as a touch panel, a keyboard, and a mouse
  • the user receiving unit 35 receives various information from the asset value output device 1, for example.
  • the various information is, for example, an asset value.
  • the user receiving unit 35 receives, for example, various types of information from the insurance information output device 5 described later.
  • the various information is, for example, insurance information described later.
  • the user output unit 36 outputs, for example, various types of information received by the user receiving unit 35.
  • the output from the user output unit 36 is normally output via an output device such as a display, but may be, for example, storage in a recording medium or delivery of a processing result to another function or another program. Alternatively, transmission to another device may be performed.
  • the process of storing information in the storage unit 11 or the like does not matter.
  • information may be stored in the storage unit 11 or the like via a recording medium, or information transmitted via a communication line or the like may be stored in the storage unit 11 or the like.
  • information input via the input device may be stored in the storage unit 11 or the like.
  • the output unit 14, the asset value output unit 141, the feed transmitting unit 23, and the user transmitting unit 34 are generally realized by wireless or wired communication means, but may be realized by broadcast means.
  • Step S502 The processing unit 13 acquires the breeder identifier included in the asset value output instruction.
  • Step S503 The processing unit 13 substitutes 1 for a counter i.
  • Step S505 The processing unit 13 acquires the asset value of the underwater creature group bred in the cage identified by the i-th cage identifier.
  • An example of such a fish cage asset value acquisition process will be described with reference to the flowchart in FIG.
  • Step S506 The processing unit 13 increments the counter i by one. It returns to step S504.
  • Step S509 The receiving unit 12 determines whether an image or the like has been received from the camera 4. If an image or the like has been received, the process proceeds to step S510, and if not, the process proceeds to step S511.
  • the image and the like are, for example, an image and a fish cage identifier.
  • the image or the like is, for example, an image, a cage identifier, and a breeder identifier.
  • the image or the like may have, for example, a camera identifier that identifies the camera 4 that has captured the image.
  • Step S510 The processing unit 13 stores the image received at Step S509 in the storage unit 11 in association with the corresponding fish cage identifier. It returns to step S501.
  • Step S512 The processing unit 13 stores the bait information in the storage unit 11 in association with the fish cage identifier. It returns to step S501.
  • the processing is terminated by powering off or interruption for terminating the processing.
  • Step S601 The processing unit 13 acquires the cage identifier of the cage for which the asset value is to be acquired.
  • Step S603 The size information acquiring unit 1311 performs a process of acquiring size information of the breeding target using one or more images acquired in Step S602. An example of the size information acquisition processing will be described with reference to the flowchart of FIG. Here, the number of tails in the cage, which is the number of tails to be reared in the cage identified by the cage identifier acquired in step S601, is also acquired.
  • the type information obtaining unit 1312 obtains the type of the underwater creature to be bred using the one or more images obtained in Step S602.
  • the type information acquiring unit 1312 may acquire the type information that is the type information stored in the storage unit 11 and that is paired with the fish cage identifier or the breeder identifier.
  • Step S605 The processing unit 13 acquires the weight by using the size information acquired in Step S603. It is preferable that the processing unit 13 obtains the weight also using the type information obtained in step S604.
  • the processing unit 13 reads, for example, an arithmetic expression for weight calculation corresponding to the type information acquired in step S604 from the storage unit 11, substitutes one or more pieces of size information into the arithmetic expression, and executes the arithmetic expression. This calculates the weight.
  • the arithmetic expression is, for example, an increasing function using the acquired size information (for example, fork length, total length, and body height) as parameters.
  • Step S607 The cost approach unit 1321 calculates the feed cost using the obtained feed information. Further, the cost approach unit 1321 calculates the first asset value of the cage, which is the total cost of growing the cage, using, for example, the feed cost and the number of fish in the cage.
  • Step S608 The market approach unit 1322 calculates the second asset value of the fish cage using, for example, the weight, the market value per unit weight, and the number of fish in the cage obtained in Step S605.
  • Step S609 The asset value acquiring unit 132 acquires the asset value of the fish cage using the first asset value and the second asset value. Return to the host process.
  • Step S704 The size information acquisition unit 1311 determines whether the shape of the i-th object in the image matches the condition. If the condition is met, the procedure goes to step S705. If the condition is not met, the procedure goes to step S706.
  • the case where the shape matches the condition is, for example, that the shape of the object in the image is the shape of the front of the breeding target, or that the shape of the object in the image is the shape of the front of the breeding target. .
  • the case where the shape matches the condition means that, for example, the shape of the object in the image is the shape of the upper surface of the breeding target.
  • Such determination can be made by learning the shape of each surface of the breeding target in advance and performing machine learning (deep learning, random forest, etc.).
  • Step S801 The feed processing unit 22 determines whether or not it is the timing of feeding, using the timing information of the feed storage unit 21. If it is the timing of feeding, the procedure goes to step S802, and if it is not the timing of feeding, the procedure goes to step S806.
  • Step S802 The feed processing unit 22 performs a process for feeding.
  • the weight is kept until the feeding is completed.
  • Step S805 The feed transmission unit 23 transmits the information configured in Step S804 to the asset value output device 1. It returns to step S801.
  • the feed processing unit 22 acquires the environment information of the feed storage unit 21. In addition, the feed processing unit 22 acquires the fish cage identifier or the device identifier of the feed storage unit 21. Then, the feed processing unit 22 configures information to be transmitted using the environmental information and the fish cage identifier, or the environmental information and the device identifier.
  • the user receiving unit 32 receives instructions, information, and the like from the user.
  • the user processing unit 33 has an information structure for transmitting an instruction, information, or the like received by the user receiving unit 32.
  • the user transmitting unit 34 transmits the configured information to the asset value output device 1.
  • Such configured information is, for example, an asset value output instruction.
  • the user transmitting unit 34 may transmit the configured information to the feeder 2.
  • Such configured information is, for example, an instruction to acquire environmental information.
  • the “number of dead fish” is, for example, information obtained by the image analysis unit 131 recognizing the breeding target sinking to the bottom from the received image in the cage, obtaining the number of recognized breeding targets. .
  • the “number of dead fish” may be information input by the user and received from the user terminal 3.
  • the storage unit 11 stores a target market price management table shown in FIG.
  • the target market price management table is a table for managing the market price per unit weight of the breeding target.
  • the target market price management table stores one or more records having “ID”, “type information”, and “market price per unit weight”. “ID” is information for identifying a record.
  • the unit weight is, for example, 1 kg or 100 g, but does not matter.
  • the “market price” here is, for example, a yen.
  • the storage unit 11 stores a feed information management table having a structure shown in FIG.
  • the feeding information management table is a table for managing information on feeding.
  • the feeding information management table there are two or more records having “ID”, “breeder identifier”, “pen identifier”, “time information”, “feeding amount information”, “feeding amount information”, “remaining amount information”, and “feeding time”. Can be stored.
  • the “time information”, “feeding amount information”, “remaining amount information”, and “feeding time” of each record of the feeding information management table are based on, for example, the bait information received from the feeder 2 when feeding is performed.
  • the “feeding time” is determined by the image analyzing unit 131 automatically detecting the feeding start time and the feeding ending time from the moving image (a set of two or more still images) received from the camera 4, and However, the time from the start time to the end time may be acquired.
  • the processing unit 13 may use, for example, the time information associated with the image, or may use the time information using the field identifier and the frame rate associated with the image.
  • the storage unit 11 stores a weight calculation formula that is a calculation formula for calculating weight in association with each type of fish information. It is also assumed that the weight calculation formula is an increasing function using the fork length, body height, and body width as parameters. It is preferable that the weight calculation formulas differ according to the type information, but the formulas corresponding to two or more types of information may be the same.
  • the storage unit 11 stores a breeding object information management table having the structure shown in FIG.
  • the breeding object information management table is a table in which information on breeding objects is stored for each fish cage.
  • the “size information” includes “tail length”, “full length”, “body height”, and “body width”.
  • the breeding object information management table shown in FIG. 13 shows the state of each cage at the end of June 2018. It is also assumed that each attribute value of “size information” is an average size of fish in the fish cage.
  • the “number of tails” is obtained by the processing unit 13 acquiring the record corresponding to the fish cage identifier from the breeder information management table of FIG. 9 and subtracting the “number of dead fish” from the “number of fry” of the record. , The accumulated value. Also, it goes without saying that the “number of tails” may be obtained using sonar or an image. That is, the method of acquiring the “number of tails” does not matter.
  • the breeder “b01” has input an asset value output instruction to the user terminal 3.
  • the user receiving unit 32 receives an asset value output instruction from the user.
  • the user processing unit 33 reads the breeder identifier “b01” in the user storage unit 31 and forms an asset value output instruction having the breeder identifier “b01”.
  • the user transmitting unit 34 transmits the property value output instruction to the property value output device 1.
  • the processing unit 13 calculates the asset value of the underwater organism group bred in the cage identified by the first cage identifier “c01” that is paired with the breeder identifier “b01” as follows. .
  • the cost approach means 1321 (not shown, and W 01) previous month weight stored in the storage unit 11 and calculates a difference "W 11 -W 01" with Month weight W 11.
  • the actual increase coefficient may be information (increase coefficient) given in advance.
  • the difference in weight is not necessarily a difference between one month, but may be a difference in weight between two points in a predetermined period (for example, several days, one week, etc.).
  • the cost approach means 1321 calculates the feed cost by one or more of the following feed cost calculation formulas (1) to (3).
  • Feed cost weight of aquatic organism x meat increase coefficient or actual meat increase coefficient x feed price per unit weight
  • Feed cost total feed amount x feed price per unit weight
  • Feed cost feed weight per hour ⁇ Feeding time per serving ⁇ Feeding times ⁇ Feed price per unit weight
  • the cost approach unit 1321 acquires a representative value (for example, a maximum value, an intermediate value, an average value, etc.) of two or more feed costs when the feed cost is calculated by two or more feed cost calculation formulas,
  • the feed cost used for calculating the total breeding cost per fish may be used.
  • the cost approach unit 1321 calculates the first asset value of the underwater organisms bred in the cage identified by the second cage identifier “c02” that is paired with the breeder “b01” by using the cage identifier “ It is calculated in the same way as for the c01.
  • the asset value acquisition unit 132 acquires a representative value (for example, a maximum value, a minimum value, an average value, etc.) of the first asset value and the second asset value in association with the fish cage identifier “c01”. .
  • the property value acquisition unit 132 also acquires representative values (for example, maximum value, minimum value, average value, etc.) of the first property value and the second property value in association with the fish cage identifier “c02”.
  • the asset value of two or more underwater creatures to be bred can be easily acquired using the breeding target size information obtained from the analysis result of the image captured by the camera.
  • the asset value can be easily acquired using the bait information automatically received from feeder 2.
  • the processing in the present embodiment may be realized by software. Then, this software may be distributed by software download or the like. Further, the software may be recorded on a recording medium such as a CD-ROM and distributed. Note that this also applies to other embodiments in this specification.
  • achieves the asset value output apparatus 1 in this Embodiment is a following program, for example.
  • the program causes the computer to transmit underwater organism group information including one or more of the bait information on the bait given to the two or more bred underwater groups and the size information on the breeding target size.
  • Underwater organism group information receiving unit to receive, using the underwater organism group information, an asset value acquisition unit that acquires the asset value of the underwater organism group, and a program for functioning as an asset value output unit that outputs the asset value is there.
  • Embodiment 2 In the present embodiment, an information system including an insurance information output device that acquires insurance information by using the asset value calculated in Embodiment 1 will be described.
  • FIG. 15 is a conceptual diagram of the information system B according to the present embodiment.
  • the information system B includes an asset value output device 1, one or more feeders 2, one or more user terminals 3, one or more cameras 4, and an insurance information output device 5.
  • FIG. 16 is a block diagram of the insurance information output device 5 constituting the information system B according to the present embodiment.
  • the insurance information output device 5 includes an insurance information storage unit 51, an insurance information reception unit 52, an insurance information acquisition unit 53, and an insurance information output unit 54.
  • the insurance information storage unit 51 includes a breeder information storage unit 511 and a risk factor information storage unit 512.
  • the insurance information acquisition unit 53 includes a rank acquisition unit 531 and an insurance information acquisition unit 532.
  • the breeder information storage unit 511 stores one or more breeder information.
  • the breeder information is information on the breeder of the underwater creature.
  • the breeder information is associated with the breeder identifier.
  • the breeder information includes, for example, at least one of a name, contact information, the number of cages of the breeder, sales, production, and bank information for specifying a bank.
  • the breeder information includes, for example, past performance information of the breeder.
  • the past performance information is information on the performance of the breeder regarding past breeding.
  • the past performance information includes, for example, one or more pieces of information of one or more pieces of accident history information of the past average yield of the breeder.
  • the accident history information is information on accidents related to past breeding, and includes, for example, at least one of information on the time of occurrence, the details of the accident, and the amount of damage.
  • the contact information is information indicating a contact, for example, a mail address, a telephone number, an IP address, an address, and the like.
  • the breeder information includes, for example, system introduction information and system use information.
  • the system introduction information is information relating to the introduction of a system for breeding safely and / or efficiently. If the bank information is information for identifying a bank stored in advance (for example, the name of a metropolitan bank), it is used as information for determining that the size or credit of the business operator is equal to or larger than a threshold. For example, if the bank information is information for identifying a bank stored in advance (for example, the name of the city bank), the breeder's rank can be set to a higher rank.
  • the system is, for example, a breeder's cage monitoring system, such as a system that acquires information from the asset value output device 1 and a system that receives images from the camera 4 installed in the cage.
  • the system may be a feeder 2.
  • the system may use a sonar, various sensors, or the like instead of or in addition to the camera 4.
  • the system introduction information is, for example, information indicating whether the system is introduced or not, ie, the system introduction rate “total number of introduced systems / total number of cages”.
  • the system usage information is, for example, the number of times of monitoring, the number of times of checking the feeding status, and the number of times the management application is activated.
  • the number of times of monitoring is the number of times an image has been received from the camera 4 using the user terminal 3 of the breeder. This number is preferably a number of unit periods (for example, one day, one week, one month, etc.).
  • the number of times of checking the feeding status is the number of times the user terminal 3 accesses the asset value output device 1 and performs an operation of receiving the record of the user from the management table in FIG.
  • the management application activation number is the number of times the user terminal 3 has activated the application that accesses the asset value output device 1 or the number of times that the application has been activated and accessed the asset value output device 1. It is assumed that the breeder's user terminal 3 can access the asset value output device 1 and obtain information such as the feeding information of the user from the asset value output device 1.
  • the risk factor information storage unit 512 stores one or more risk factor information.
  • the risk factor information is information that is a factor that increases or reduces the risk that insurance money will be paid to the aquatic organisms.
  • the risk factor information is stored in association with, for example, a breeder identifier or a fish cage identifier.
  • the risk factor information may be manually stored in the risk factor information storage unit 512, or may be received from an external server (not shown). That is, it goes without saying that the route until the risk factor information is stored in the risk factor information storage unit 512 does not matter.
  • Risk factor information is, for example, natural information, attribute values of underwater organisms, surrounding environment information, work information, and equipment information.
  • the risk factor information includes, for example, fish cage information, a food consumption rate indicating the amount of food taken in relation to the amount of food fed (feeding amount / feeding amount), and an exchange showing the state of interaction with other users in the system. Information.
  • Nature information is information about the nature of the breeding place.
  • the breeding place is, for example, a cage, an area or a region where the cage is located.
  • the natural information is, for example, one or more of sunshine / daylength, rainfall, and weather information.
  • the weather information is information about the weather, and is, for example, an average number of disasters such as a storm, a hurricane, or a tsunami in a unit period (for example, one year). The greater the average number of disasters, the greater the risk.
  • the surrounding environment information is information on the surrounding environment.
  • the surrounding environment information includes, for example, seawater temperature, marine oxygen concentration (DO), marine salt concentration, marine ORP concentration, marine NH 4 + concentration, marine NO 3 ⁇ concentration, marine NO 2 ⁇ concentration, Ca 3 + concentration of the sea, Mg 2 + concentration of the sea, the concentration of K + in the sea, the concentration of the sea of Ca, the concentration of the sea of Mg, plankton concentration of hazard sea, sea chlorophyll concentration, Tidal velocity, turbidity in the sea, transparency in the sea, amount of diatoms in the sea, red tide information.
  • DO marine oxygen concentration
  • DO marine salt concentration
  • marine ORP concentration marine NH 4 + concentration
  • marine NO 3 ⁇ concentration marine NO 2 ⁇ concentration
  • Ca 3 + concentration of the sea Mg 2 + concentration of the sea
  • the concentration of K + in the sea the concentration of the sea of Ca
  • the concentration of the sea of Mg plankton concentration of hazard sea
  • the wind speed information is, for example, information on average wind speed, maximum wind speed, average wind speed, minimum wind speed, wind direction, and blowing distance.
  • the risk increases as the average wind speed, the maximum wind speed, the average wind speed, and the minimum wind speed increase. Also, for example, the risk increases as the degree to which the values of the average wind speed, the maximum wind speed, the average wind speed, and the minimum wind speed exceed the threshold is larger.
  • the tide information is, for example, information on a maximum wave height, a maximum tidal current speed, an average tidal current speed, a minimum tidal current speed, and a tidal current direction.
  • the risk increases as the values of the maximum wave height, the maximum power flow velocity, the average power flow velocity, and the minimum power flow velocity are larger.
  • the risk increases as the degree to which the values of the maximum wave height, the maximum power flow velocity, the average power flow velocity, and the minimum power flow velocity exceed the threshold is larger.
  • the typhoon information is, for example, typhoon occurrence frequency, maximum wind speed during a typhoon, maximum wave height, information on the traveling direction of the typhoon, and information specifying the date and time or season of the typhoon.
  • the risk increases as the values of the typhoon occurrence frequency, the maximum wind speed during the typhoon, and the maximum wave height increase. Further, for example, the risk increases as the typhoon occurrence frequency, the maximum wind speed during the typhoon, and the maximum wave height exceed the threshold.
  • the earthquake information is, for example, the number of earthquakes that occurred in the vicinity during a predetermined period in the past (for example, 30 years or 50 years).
  • the risk increases as the number of occurrences increases.
  • the risk increases as the number of occurrences exceeds the threshold value.
  • the water temperature information is, for example, a maximum water temperature, an average water temperature, a minimum water temperature, a summer maximum water temperature, and a winter minimum water temperature.
  • the risk increases as the values of the maximum water temperature, average water temperature, minimum water temperature, summer maximum water temperature, and winter minimum water temperature increase. Further, for example, the risk increases as the values of the maximum water temperature, the average water temperature, the minimum water temperature, the summer maximum water temperature, and the winter minimum water temperature exceed the threshold value.
  • the terrain information is, for example, information on the shape of the bay, information on the geology, and information on the form of the pond.
  • the risk increases as the degree to which the terrain information exceeds the threshold is larger.
  • the color information is, for example, information for specifying a color of a pond, the sea, or the like, or information indicating whether or not aquaculture is performed based on the color.
  • the risk increases as the degree to which the color information exceeds the threshold is larger.
  • the risk increases when the seawater temperature is out of the predetermined range. Further, the risk increases when the marine oxygen concentration (DO) is out of the predetermined appropriate range. Further, when the salt concentration is out of the predetermined appropriate range, the risk increases. Further, when the ORP concentration is out of the predetermined appropriate range, the risk increases. Further, when the concentration of NH 4 + is out of the predetermined appropriate range, the risk increases. Further, NO 3 - concentration risk increases as the other appropriate a predetermined range of. Further, NO 2 - concentration risk increases as the other appropriate a predetermined range of. Further, when the concentration of Ca 3 + is out of the predetermined appropriate range, the risk increases. Further, when the concentration of Mg 2 + is out of the predetermined appropriate range, the risk increases.
  • the concentration of K + is out of the predetermined appropriate range
  • the risk increases.
  • the concentration of Mg is out of the predetermined appropriate range
  • the risk increases.
  • the concentration of the harmful plankton is out of the predetermined appropriate range
  • the risk increases.
  • the tidal current speed is out of the predetermined appropriate range
  • the risk increases.
  • the turbidity and the transparency are out of the predetermined appropriate ranges
  • the risk increases.
  • the amount of the diatom is out of the predetermined appropriate range, the risk increases.
  • the red tide information is the number of occurrences of red tide in a unit period (for example, one year or three years). The risk increases as the number of occurrences of red tide increases.
  • Work information is information related to the breeder's work.
  • the work information is, for example, the number of cage work operations. The greater the number of cage operations, the greater the risk.
  • Facility information is information on facilities used for breeding.
  • the equipment information is, for example, system introduction information and system use information.
  • the system introduction information is, for example, information indicating a system introduction rate and whether or not the system is introduced. The risk decreases as the system introduction rate increases and as the system is introduced.
  • the system usage information is, for example, the number of times of monitoring by the cage monitoring system, the frequency of monitoring, the number of times of feeding status confirmation, and the number of times or frequency of startup of the management application stored in the user terminal 3 included in the cage monitoring system.
  • the monitoring is, for example, monitoring of an image received from the camera 4, monitoring of a sensor value received from the feeder 2, monitoring of satellite data received from the feeder 2, and the like.
  • the system usage information is, for example, the number or frequency of automatic feeding using the feeder 2.
  • the risk decreases as the number of times of monitoring increases, the risk decreases as the number of times or frequency of starting the management application increases, and the risk decreases as the number or frequency of automatic feeding increases.
  • the risk decreases as the number or frequency of automatic feeding increases.
  • a proper feeding based on the analysis of the swimming / feeding behavior a reduction of the useless food by each monitoring, or a reduction of the useless food based on the analysis of the swimming / feeding behavior are detected, the risk is reduced.
  • Fish cage information is information about the cage.
  • the fish cage information is, for example, the number of tails, density, and water depth.
  • the number of tails is the number of breeding objects in the cage.
  • the density is the density of the breeding object in the cage. If the density is out of the predetermined proper range, the risk increases. If the water depth is out of the predetermined appropriate range, the risk increases.
  • the breeder information may include one or more cage identifiers. Further, the property value may be stored in association with the fish cage identifier. The property value is, for example, the property value of the fish cage, and is the property value acquired by the property value output device 1. However, the asset value may be, for example, information input by the user. The breeder information may have an asset value corresponding to the breeder identifier. This asset value is also the asset value acquired by the asset value output device 1. In addition, the breeder information may include information included in the breeder information described in the first embodiment.
  • the insurance information receiving unit 52 receives instructions, information, and the like.
  • the instructions and information are, for example, insurance information output instructions.
  • the insurance information output instruction is an instruction for prompting the output of insurance information.
  • the insurance information output instruction includes, for example, a breeder identifier, a cage identifier, or a breeder identifier and a cage identifier.
  • the insurance information receiving unit 52 has, for example, a satellite receiver. Note that having a satellite receiver may mean that the satellite receiver is built in the insurance information output device 5 or may be externally attached.
  • the insurance information receiving unit 52 may receive the following information from a device (not shown) that has obtained the information using a satellite receiver, for example.
  • a satellite receiver is a device or module that receives information from artificial satellites.
  • the artificial satellite is, for example, an earth observation satellite such as a meteorological satellite, but may be a broadcast satellite or a communication satellite, and may be of any type.
  • a weather satellite is an artificial satellite that performs weather observation.
  • the weather observation includes, for example, observation of clouds, observation of water vapor, observation of rain and wind, observation of air temperature and sea water temperature, and the like.
  • a meteorological satellite is equipped with various observing devices, performs weather observation using the various observing devices, and acquires weather information.
  • the various observation devices are, for example, a camera using visible light, an infrared camera, a microwave scatterometer, and the like, but the type is not limited.
  • the weather information thus obtained is transmitted (including broadcasting) to the ground by the weather satellite itself or via a broadcasting satellite or a communication satellite, for example.
  • Earth observation satellites are artificial satellites that observe the earth.
  • the observation is, for example, the weather observation described above, but may be an image of the surface of the earth (for example, the surface of the earth or the sea surface).
  • the earth observation satellite captures the surface of the earth using electromagnetic waves of various wavelengths such as radio waves, infrared rays, and visible light, and acquires image information at various wavelengths.
  • the acquired image information is also transmitted to the ground, for example, by the earth observation satellite itself or via a broadcast satellite or the like.
  • the insurance information acquisition unit 53 acquires insurance information using the asset value output by the asset value output device 1. It is preferable that the insurance information acquisition unit 53 acquires the insurance information using the asset value and the breeder information. It is preferable that the insurance information acquisition unit 53 acquires insurance information using one or more pieces of risk factor information. It is further preferable that the insurance information acquisition unit 53 acquires the insurance information using the asset value, the breeder information, and one or more risk factor information.
  • the insurance information is information about insurance.
  • the insurance information is, for example, an insurance rate, an insurance amount, an insurance fee, and the like.
  • the insurance premium rate is a unit price of insurance, for example, an insurance premium per fixed fee (for example, 1000 yen) of the insurance amount.
  • the insurance amount is the amount that the insured receives.
  • the insurance premium is the amount paid to the insurance company.
  • the insurance information acquisition unit 53 calculates the insurance premium rate using, for example, an increasing function that uses the asset value as a parameter. Note that such an increase function is stored in the insurance information storage unit 51. In addition, the insurance information acquisition unit 53 calculates the insurance amount using, for example, an increasing function that uses the asset value as a parameter. In addition, the insurance information acquisition unit 53 calculates the insurance premium using, for example, an increasing function using the asset value as a parameter.
  • the insurance information storage unit 51 stores a correspondence table indicating the correspondence between the range of asset value and insurance information (insurance rate, insurance amount, insurance premium, etc.). Insurance information corresponding to the property value to be acquired may be acquired from the correspondence table.
  • the insurance information acquiring unit 53 uses the above-described parameter value of “risk increases” and “ As compared with the case where the value of the parameter "is used, a higher insurance premium rate is obtained.
  • Rank acquisition means 531 acquires a breeder rank, which is the rank of the breeder, using the breeder information.
  • the breeder rank may be 5 levels, 10 levels, or 100 levels.
  • the breeder information may originally have a breeder rank. In such a case, the rank acquiring unit 531 is unnecessary. In such a case, the breeder rank is manually input, for example.
  • the rank acquiring means 531 acquires a higher breeder rank, for example, as the number of cages, sales, and production of the received breeders is larger.
  • the rank obtaining means 531 obtains the breeder rank, for example, by an increasing function having one or more of the received number of cages, sales, and production as parameters.
  • a correspondence table having two or more correspondence information indicating the correspondence between the condition using the number of cages, the sales amount, and the production amount of the breeder and the breeder rank is stored,
  • the rank acquiring unit 531 acquires, for example, a breeder rank paired with a condition that matches one or more of the received number of cages, sales amount, and production amount of the breeder from the correspondence table.
  • the rank acquiring unit 531 acquires a lower breeder rank, for example, as the number of accidents indicated by the accepted accident history information and the total amount of damages are larger.
  • the rank obtaining means 531 obtains the breeder rank, for example, by a decreasing function using one or more of the number of accidents and the total amount of damage as parameters.
  • the insurance information storage unit 51 stores a correspondence table having two or more correspondence information indicating correspondence between a condition using one or more of the number of accidents and the total amount of damage and a breeder rank.
  • the rank acquiring unit 531 acquires, for example, a breeder rank paired with a condition that matches at least one of the number of accepted accidents and the total amount of damages from the correspondence table.
  • the rank acquiring means 531 may, for example, assign a higher breeder rank to a higher breeder rank if any one or more of the information on the inspection frequency of the fish cage, the information on the inspection frequency of the aquaculture facilities, and the information on the inspection frequency of the dead fish is a large value. get.
  • the rank obtaining means 531 obtains the breeder rank by using an increasing function having at least one of, for example, information on inspection frequency of fish cages, information on inspection frequency of aquaculture facilities, and information on inspection frequency of dead fish as a parameter.
  • the rank acquiring means 531 indicates, for example, a correspondence between a condition using one or more of information on inspection frequency of fish cages, information on inspection frequency of aquaculture facilities, and information on inspection frequency of dead fish, and a breeder rank 2
  • a correspondence table having the above-mentioned correspondence information is stored, and the rank acquiring means 531 is, for example, a breeder rank paired with a condition that matches one or more information among the received information on the inspection frequency of the cage. From the correspondence table.
  • the rank acquiring means 531 acquires a higher breeder rank, for example, when the information on the presence / absence of a specific device included in the breeder information is “present”, as compared with the case where the information is “absent”.
  • the rank acquiring unit 531 may assign a higher breeder rank as compared with the case where the data is not stored. get.
  • a correspondence table having two or more correspondence information indicating correspondence between a net identifier for identifying a fish net and a price or a rank is stored in the storage unit 11, and the rank acquisition unit 531 includes, for example, the breeder information. The higher the price or rank paired with the net identifier of the fish cage net, the higher the breeder rank is acquired.
  • the rank acquiring unit 531 acquires a higher breeder rank, for example, as the information on the life time of the fish cage or the fish cage net is information indicating that the exchange frequency is large (the life time is short).
  • the rank acquiring means 531 acquires a higher breeder rank, for example, when the information on the presence or absence of the guarantee of the fish cage or the fish cage net is "present” than when it is "no.”
  • a correspondence table having two or more correspondence information indicating the correspondence between the type information and the information for specifying the yield is stored in the storage unit 11, and the rank acquisition unit 531 determines, for example, the yield paired with the type information.
  • the information to be specified is obtained from the correspondence table, and the higher the information that specifies the yield indicates the better yield, the higher the breeder rank is obtained.
  • the rank obtaining means 531 obtains a higher breeder rank, for example, as the size of the breeding target at the time of watering is larger.
  • the rank acquiring means 531 acquires a higher breeder rank, for example, as the production period of the breeding target is shorter.
  • a correspondence table having two or more correspondence information indicating the correspondence between the information specifying the seed and seed supply source and the rank or yield of the supply source is stored in the storage unit 11.
  • the rank or yield of the provider that is paired with the information specifying the source is acquired, and the higher the information is, the higher the breeder rank is acquired.
  • the rank acquiring unit 531 acquires a higher breeder rank, for example, as the current size of the breeding target and the size of the breeding target at the time of shipment are larger.
  • the rank obtaining means 531 obtains a higher breeder rank, for example, when the information regarding the presence or absence of the management data of the breeder is “present” than when the information is “absent”.
  • the rank acquiring means 531 acquires a higher breeder rank, for example, as the recording frequency of the breeder's management data is higher. In such a case, a record for the management material of the breeder is included in the breeder information.
  • the rank obtaining means 531 obtains a higher breeder rank, for example, when the breeder information includes information on a responsible person or information on a person in charge, as compared with a case where the information is not included.
  • the rank acquiring means 531 acquires a higher breeder rank, for example, as the insurance reimbursement indicated by the past insurance claim information is smaller and the number or frequency of insurance claims is smaller.
  • the rank acquiring means 531 acquires a higher breeder rank, for example, as the price indicated by the fish price information is higher.
  • the rank acquiring means 531 acquires a higher breeder rank, for example, as the value indicated by the production efficiency is a value indicating that the efficiency is higher.
  • the rank obtaining unit 531 may obtain a risk rank, which is a risk rank.
  • the rank obtaining unit 531 obtains a risk rank using one or more pieces of risk factor information in the risk factor information storage unit 512.
  • the rank obtaining unit 531 obtains a risk rank by, for example, substituting one or more pieces of risk factor information into an arithmetic expression for calculating a risk rank and performing a calculation.
  • the insurance information storage unit 51 stores a correspondence table having two or more correspondence information indicating a correspondence between a condition using one or more risk factor information and a risk rank, and the rank acquisition unit 531 includes, for example, A risk rank paired with a condition that matches one or more pieces of risk factor information is acquired from a correspondence table.
  • the insurance information acquisition unit 532 acquires insurance information using the asset value and the rank.
  • the insurance information acquisition unit 532 acquires insurance information using, for example, one or more of the breeder rank and the risk rank.
  • the insurance information acquisition unit 532 acquires, for example, a higher insurance premium as the asset value is larger.
  • the insurance information acquisition unit 532 acquires a lower insurance rate as the breeder rank is higher, for example.
  • the insurance information acquisition unit 532 acquires standard insurance information using, for example, the asset value, and corrects the standard insurance information using one or more of the breeder rank and the risk rank. Get insurance information. Note that the insurance information acquisition algorithm of the insurance information acquisition unit 532 does not matter.
  • the insurance information output unit 54 outputs the insurance information acquired by the insurance information acquisition unit 53.
  • the output is, for example, transmission to the user terminal 3.
  • the output may be a display.
  • the insurance information storage unit 51, the breeder information storage unit 511, and the risk factor information storage unit 512 are preferably non-volatile recording media, but may be realized by volatile recording media.
  • the process of storing information in the insurance information storage unit 51 or the like does not matter.
  • information may be stored in the insurance information storage unit 51 or the like via a recording medium, and information transmitted through a communication line or the like may be stored in the insurance information storage unit 51 or the like.
  • the information input via the input device may be stored in the insurance information storage unit 51 or the like.
  • the insurance information acquisition unit 53, the rank acquisition unit 531 and the insurance information acquisition unit 532 can be generally realized by an MPU, a memory, or the like.
  • the processing procedure of the insurance information acquisition unit 53 and the like is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).
  • the insurance information output unit 54 is usually realized by a wireless or wired communication means, but may be realized by a broadcasting means.
  • Step S1701 The insurance information receiving unit 52 determines whether an insurance information output instruction has been received. If the insurance information output instruction has been received, the process proceeds to step S1702. If the insurance information output instruction has not been received, the process proceeds to step S1708.
  • Step S1702 The insurance information acquisition unit 53 acquires the fish cage identifier included in the insurance information output instruction received at Step S1701.
  • Step S1703 The insurance information acquisition unit 53 acquires from the insurance information storage unit 51 the asset value that is paired with the fish cage identifier acquired in Step S1702.
  • the rank acquiring means 531 acquires breeder information corresponding to the breeder identifier paired with the fish cage identifier from the breeder information storage unit 511. Then, the rank obtaining means 531 obtains the breeder rank using the breeder information. Since the example of the algorithm for obtaining the breeder rank has been described above, the detailed description is omitted here.
  • the rank acquiring unit 531 acquires the risk factor information corresponding to the breeder identifier paired with the fish cage identifier from the risk factor information storage unit 512. Then, the rank obtaining unit 531 obtains a risk rank using the risk factor information. Since the example of the algorithm for obtaining the risk rank has been described above, the detailed description is omitted here.
  • Step S1706 The insurance information acquisition unit 532 acquires insurance information using the asset value acquired in Step S1703, the breeder rank acquired in Step S1704, and the risk rank acquired in Step S1705.
  • Step S1707 The insurance information output unit 54 outputs the insurance information acquired in step S1706. It returns to step S1701.
  • Step S1708 The insurance information receiving unit 52 determines whether or not information has been received. If the information has been received, the process proceeds to step S1709. If the information has not been received, the process returns to step S1701.
  • the information is, for example, breeder information and risk factor information.
  • the insurance information receiving unit 52 receives information associated with a fish cage identifier or a breeder identifier.
  • Step S1709 The storage unit (not shown) stores the information received in step S1708 in the insurance information storage unit 51. It returns to step S1701. Note that the information received in step S1708 is normally stored in association with a fish cage identifier or a breeder identifier.
  • FIG. 15 is a conceptual diagram of the information system B.
  • ⁇ Risk factor information storage unit 512 stores a risk factor information management table having the structure shown in FIG.
  • the risk factor information management table stores two or more records having “breeder identifier”, “fish cage identifier”, “natural information”, “peripheral information”, “work information”, and “equipment information”.
  • the “natural information” has, for example, “sunshine hours” and “rainfall”.
  • “Natural information” is, for example, information obtained from a server device (not shown) (a server that manages natural information, for example, a server of the Japan Meteorological Agency) using, as a key, the position information of the cage identified by the cage identifier. is there.
  • the “peripheral information” has, for example, “seawater temperature” and “transparency”.
  • the “peripheral information” is, for example, information acquired and accumulated by the insurance information receiving unit 52. 19, the insurance information receiving unit 52 acquires and accumulates, from the received peripheral information, the peripheral information corresponding to the positional information paired with the fish cage identifier from the received peripheral information. Things.
  • the “work information” has “the number of cage work”.
  • the “number of cage operations” is, here, the number of operations of the breeder per day on cages.
  • the “number of cage operations” is obtained by the image analysis unit 131 of the asset value output device 1 acquiring, from each received cage image, the number of times a person was in the cage for each day for each day, and the unit period (for example, (E.g., one month, one year, etc.), and the "equipment information” has the "system introduction rate” here.
  • the “facility information” is, for example, information input by a user (for example, an administrator of the insurance information output device 5) and received from the user terminal 3. Note that r1 to r4, st1 to st4, tr1 to tr4, R1, R2, and the like in FIG. 19 are usually specific numerical values.
  • the insurance information storage unit 51 stores an asset insurance management table shown in FIG.
  • the asset insurance management table is a correspondence table for determining standard insurance information (insurance rate, insurance amount, insurance premium) for the value of the owned asset (V). Note that specific numerical values or calculation formulas for obtaining numerical values are usually stored in x 1 to x 4 , a 1 to a 3 , b 1 to b 3 , c 1 to c 3, etc. in FIG. .
  • the breeder rank correction table shown in FIG. 21 is stored in the insurance information storage unit 51.
  • the breeder rank correction table is a table for correcting the standard value acquired using FIG. 20 according to the breeder rank. In FIG. 21, the standard value increases or decreases by the numerical value corresponding to the correction information according to the breeder rank.
  • the insurance information storage unit 51 stores a risk rank correction table shown in FIG.
  • the risk rank correction table is a table for correcting the standard value obtained using FIG. 20 according to the risk rank.
  • the standard value increases or decreases by the numerical value corresponding to the correction information according to the risk rank.
  • a user for example, a breeder or an employee of an insurance company inputs an insurance information output instruction having a fish cage identifier “c02” to the user terminal 3.
  • the user receiving unit 32 of the user terminal 3 receives the insurance information output instruction.
  • the user processing unit 33 is an instruction having the fish cage identifier “c02”, and constitutes an insurance information output instruction having a structure to be transmitted.
  • the user transmitting unit 34 transmits the insurance information output instruction to the insurance information output device 5.
  • the insurance information receiving unit 52 of the insurance information output device 5 receives the insurance information output instruction.
  • the insurance information acquisition unit 53 acquires the fish cage identifier “c02” included in the insurance information output instruction.
  • the insurance information acquisition unit 53 acquires the asset value “V2” paired with the fish cage identifier “c02” from the management table in FIG.
  • the rank acquiring unit 531 acquires the breeder rank “4” corresponding to the breeder identifier “b01” that is paired with the fish cage identifier “c02” from the management table of FIG.
  • the rank obtaining means 531 obtains the risk rank “1” that is paired with the fish cage identifier “c02”.
  • the insurance information acquisition unit 532 stores the correction information (insurance rate “+ 4%”, insurance amount “+ 5%”, insurance premium “ ⁇ 3%”) corresponding to the breeder rank “4” in the management table of FIG. To get from.
  • the insurance information acquisition unit 532 acquires correction information (insurance rate “+ 10%”, insurance amount “+ 20%”, insurance premium “ ⁇ 5%”) corresponding to the risk rank “1” from the management table of FIG. I do.
  • the insurance information acquisition unit 532 outputs the standard insurance information (the insurance rate “a 3 ”, the insurance amount “b 3 ”, the insurance premium “c 3 ”) and the correction information (the breeder rank “4”). Insurance rate “+ 4%”, insurance amount “+ 5%”, insurance fee “-3%”) and correction information corresponding to risk rank “1” (insurance rate “+ 10%”, insurance amount “+ 20%”, insurance The insurance information (insurance rate “a 3 + 14%”, insurance amount “b 3 ⁇ 1.25”, insurance premium “c 3 ⁇ 0.9”) is calculated using the premium “ ⁇ 5%”.
  • the insurance information output unit 54 transmits the obtained insurance information to the user terminal 3 that has transmitted the insurance information output instruction.
  • insurance information can be obtained using the asset value and the breeder information.
  • appropriate insurance information can be obtained based on the breeder's rank.
  • appropriate insurance information can be obtained based on risk factors.
  • the insurance information output device 5 may include the asset value output device 1 therein.
  • the insurance information output device 5 includes a storage unit 11, a reception unit 12, a processing unit 13, and an output unit 14.
  • the storage unit 11 includes a breeder information storage unit 511 and a risk factor information storage unit 512.
  • the receiving unit 12 includes an underwater creature information receiving unit 121 and an insurance information receiving unit 52.
  • the processing unit 13 includes an image analysis unit 131, an asset value acquisition unit 132, and an insurance information acquisition unit 53.
  • the image analysis unit 131 includes a size information acquisition unit 1311 and a type information acquisition unit 1312.
  • the asset value acquisition unit 132 includes a cost approach unit 1321 and a market approach unit 1322.
  • the output unit 14 includes an asset value output unit 141 and an insurance information output unit 54.
  • the insurance information obtaining unit 53 includes a rank obtaining unit 531 and an insurance information obtaining unit 532.
  • the insurance information output device 5 may acquire the insurance information using an asset value such as manually input.
  • the processing in the present embodiment may be realized by software. Then, this software may be distributed by software download or the like. Further, the software may be recorded on a recording medium such as a CD-ROM and distributed. Note that this also applies to other embodiments in this specification.
  • achieves the insurance information output device 5 in this Embodiment is the following programs. That is, the program functions as, for example, a computer as an insurance information acquisition unit that acquires insurance information relating to insurance using the asset value output by the asset value output device 1 and an insurance information output unit that outputs the insurance information. It is a program to make it.
  • an information system including a financial-related information output device that acquires and outputs financial-related information using the asset value of an underwater creature to be bred will be described.
  • the financial information is, for example, insurance information, loan amount information described later, investment amount information described later, and credit information described later.
  • the credit information may be the same information as the breeder rank described above.
  • an information system including a financial-related information output device that acquires and outputs financial-related information using a breeder rank will be described.
  • an information system including a financial-related information output device that acquires and outputs financial-related information by using risk factor information will be described.
  • FIG. 23 is a conceptual diagram of the information system C according to the present embodiment.
  • the information system C includes an asset value output device 1, one or more feeders 2, one or more user terminals 3, one or more cameras 4, and a financial-related information output device 6.
  • FIG. 24 is a block diagram of the financial-related information output device 6 constituting the information system C according to the present embodiment.
  • the financial information output device 6 includes a storage unit 61, a reception unit 62, a processing unit 63, and an output unit 64.
  • Various information is stored in the storage unit 61 constituting the financial-related information output device 6.
  • the various types of information are, for example, breeder information, risk factor information, asset value, and various arithmetic expressions described later.
  • the asset value storage unit 611 stores one or more asset values. Usually, the asset value storage unit 611 stores an asset value in association with at least one of a breeder identifier and a fish cage identifier. It is preferable that the asset value of the asset value storage unit 611 is the asset value acquired by the asset value output device 1, but the asset value acquired by the user, the asset value acquired by another device, or the like may be used. good.
  • the asset value is the asset value of the underwater organism group.
  • the receiving unit 62 receives various instructions and information.
  • the acceptance is usually reception from an external device via a wired or wireless communication line.
  • the term “acceptance” may be input by a user from an input device such as a keyboard, a mouse, or a touch panel, or may be acquired by processing such as image processing described later.
  • reception may be considered to be a concept including reception of information read from a recording medium such as an optical disk, a magnetic disk, and a semiconductor memory.
  • the processing unit 63 performs various processes.
  • the various processes are, for example, processes performed by the finance-related information acquisition unit 631, the rank acquisition unit 531, the insurance information acquisition unit 532, the loan information acquisition unit 6311, and the investment information acquisition unit 6312.
  • the finance-related information acquisition unit 631 acquires insurance information using one or more pieces of risk factor information.
  • the loan information acquisition unit 6311 acquires loan information using the asset value. It is preferable that the loan information acquiring unit 6311 acquires the loan information using the asset value and the rank. The loan information obtaining unit 6311 obtains the loan information using, for example, at least one of the breeder rank and the risk rank.
  • the loan information acquisition unit 6311 acquires, for example, a higher loan amount as the asset value is larger.
  • the loan information acquisition unit 6311 substitutes the asset value of the asset value storage unit 611 into an arithmetic expression that outputs the loan amount using the asset value as a parameter, executes the arithmetic expression, and calculates the loan amount.
  • the arithmetic expression is an increasing function using the asset value as a parameter.
  • the loan information acquisition unit 6311 refers to a correspondence table stored in the storage unit 61, for example, and refers to a correspondence table having two or more correspondence information indicating correspondence between the width of the asset value and the loan amount. The loan amount corresponding to the asset value in the value storage unit 611 is obtained from the correspondence table.
  • the loan information acquisition unit 6311 acquires a higher loan amount, for example, as the breeder rank is higher.
  • the loan information obtaining unit 6311 substitutes the breeder rank into an arithmetic expression for outputting the loan amount using the breeder rank as a parameter, executes the arithmetic expression, and calculates the loan amount.
  • the arithmetic expression is an increasing function using the breeder rank as a parameter.
  • the loan information acquisition unit 6311 refers to a correspondence table stored in the storage unit 61, for example, and refers to a correspondence table having two or more pieces of correspondence information indicating the correspondence between the breeder rank and the loan amount. Obtain the loan amount corresponding to the rank from the correspondence table.
  • the loan information acquisition unit 6311 acquires, for example, a lower loan amount as the risk rank is higher.
  • the loan information acquisition unit 6311 calculates the loan amount by substituting the risk rank into an arithmetic expression for outputting the loan amount using the risk rank as a parameter, for example, and executing the arithmetic expression.
  • the arithmetic expression is a decreasing function using the risk rank as a parameter.
  • the loan information acquisition unit 6311 refers to, for example, a correspondence table stored in the storage unit 61, and refers to a correspondence table having two or more pieces of correspondence information indicating the correspondence between the risk rank and the loan amount. Obtain the corresponding loan amount from the correspondence table. It goes without saying that the loan may include small-scale investment such as crowdfunding.
  • the investment information acquisition unit 6312 acquires investment information using the asset value. It is preferable that the investment information acquisition unit 6312 acquires investment information using the asset value and the rank. The investment information acquisition unit 6312 acquires the investment information using, for example, one or more ranks of the breeder rank and the risk rank.
  • the investment information acquisition unit 6312 acquires, for example, a higher investment amount as the asset value is larger. For example, the investment information acquisition unit 6312 substitutes the asset value of the asset value storage unit 611 into an operation formula for outputting the investment amount using the asset value as a parameter, executes the operation expression, and calculates the investment amount. In such a case, the arithmetic expression is an increasing function using the asset value as a parameter. Further, the investment information acquisition unit 6312 refers to a correspondence table stored in the storage unit 61, for example, and refers to a correspondence table having two or more correspondence information indicating the correspondence between the width of the asset value and the investment amount. The investment amount corresponding to the asset value in the value storage unit 611 is obtained from the correspondence table.
  • the investment information acquisition unit 6312 acquires, for example, a higher investment amount as the breeder rank is higher. For example, the investment information acquisition unit 6312 substitutes the breeder rank into an arithmetic expression that outputs the investment amount using the breeder rank as a parameter, executes the arithmetic expression, and calculates the investment amount. In such a case, the arithmetic expression is an increasing function using the breeder rank as a parameter.
  • the investment information acquisition means 6312 refers to a correspondence table stored in the storage unit 61, for example, and refers to a correspondence table having two or more pieces of correspondence information indicating the correspondence between the breeder rank and the investment amount. Obtain the investment amount corresponding to the rank from the correspondence table.
  • the investment information acquisition unit 6312 acquires, for example, a lower investment amount as the risk rank is higher. For example, the investment information acquisition unit 6312 substitutes the risk rank into an arithmetic expression that outputs the investment amount using the risk rank as a parameter, executes the arithmetic expression, and calculates the investment amount. In such a case, the arithmetic expression is a decreasing function using the risk rank as a parameter. Further, the investment information acquisition unit 6312 refers to a correspondence table having two or more correspondence information indicating the correspondence between the risk rank and the investment amount, for example, a correspondence table stored in the storage unit 61, and Obtain the corresponding investment amount from the correspondence table.
  • the algorithm for acquiring investment information by the investment information acquiring unit 6312 does not matter.
  • the output unit 64 outputs various information.
  • the output is, for example, transmission to the user terminal 3.
  • the output may be a display.
  • the financial information output unit 641 outputs the financial information acquired by the financial information acquiring unit 631.
  • the storage unit 61 and the asset value storage unit 611 are preferably non-volatile recording media, but can also be realized by volatile recording media.
  • the process of storing information in the storage unit 61 or the like does not matter.
  • information may be stored in the storage unit 61 or the like via a recording medium, or information transmitted via a communication line or the like may be stored in the storage unit 61 or the like.
  • the information input via the input device may be stored in the storage unit 61 or the like.
  • Step S2501 The receiving unit 62 determines whether a financial-related information output instruction has been received. If the financial-related information output instruction has been received, the process proceeds to step S2502. If the financial-related information output instruction has not been received, the process proceeds to step S2508.
  • Step S2503 The financial-related information acquisition unit 631 acquires the asset value paired with the fish cage identifier acquired in Step S2502 from the asset value storage unit 611.
  • the rank acquiring means 531 acquires breeder information corresponding to the breeder identifier paired with the fish cage identifier from the breeder information storage unit 511. Then, the rank obtaining means 531 obtains the breeder rank using the breeder information. Since the example of the algorithm for obtaining the breeder rank has been described above, the detailed description is omitted here.
  • the rank acquiring unit 531 acquires the risk factor information corresponding to the breeder identifier paired with the fish cage identifier from the risk factor information storage unit 512. Then, the rank obtaining unit 531 obtains a risk rank using the risk factor information. Since the example of the algorithm for obtaining the risk rank has been described above, the detailed description is omitted here.
  • Step S2506 The finance-related information acquisition unit 631 acquires finance-related information using the asset value acquired in step S2503, the breeder rank acquired in step S2504, and the risk rank acquired in step S2505.
  • the insurance information obtaining means 532 obtains insurance information using the asset value, the breeder rank, and the risk rank.
  • the finance-related information is financing information
  • the financing information acquisition unit 6311 acquires financing information using the asset value, the breeder rank, and the risk rank.
  • the investment information acquisition unit 6312 acquires investment information using the asset value, the breeder rank, and the risk rank.
  • the finance-related information acquisition unit 631 may acquire two or more types of finance-related information (for example, loan information and investment information).
  • Step S2508 The receiving unit 62 determines whether or not information has been received. If the information has been received, the process proceeds to step S2509. If the information has not been received, the process returns to step S2501.
  • the information is, for example, breeder information and risk factor information.
  • the accepting unit 62 accepts information associated with the fish cage identifier or the breeder identifier.
  • Step S2509 The storage unit (not shown) stores the information received in step S2508 in the storage unit 61. It returns to step S2501. Note that the information received in step S2508 is normally stored in association with a fish cage identifier or a breeder identifier.
  • the breeder information management table having the structure shown in FIG. 18 is stored in the breeder information storage unit 511.
  • the risk factor information storage unit 512 stores a risk factor information management table having the structure shown in FIG.
  • the storage unit 61 stores an asset finance related information management table shown in FIG.
  • the asset financing-related information management table is a correspondence table for determining standard financing-related information (loan amount, investment amount) for the owned asset value (V).
  • x 1 to x 4 , d 1 to d 3 , e 1 to e 3, and the like usually store specific numerical values or calculation formulas for obtaining numerical values.
  • the loan amount is an example of loan information
  • the investment amount is an example of investment information.
  • the storage unit 61 also stores a breeder rank correction table shown in FIG.
  • the breeder rank correction table is a table for correcting the standard value acquired using FIG. 26 according to the breeder rank. In FIG. 27, the standard value increases or decreases by the numerical value corresponding to the correction information according to the breeder rank.
  • the storage unit 61 stores a risk rank correction table shown in FIG.
  • the risk rank correction table is a table for correcting the standard value obtained using FIG. 26 according to the risk rank.
  • the standard value increases or decreases by a numerical value corresponding to the correction information according to the risk rank.
  • the financial-related information acquiring unit 631 acquires the asset values “V1” and “V2” paired with the breeder identifier “b01” from the management table in FIG. Then, the finance-related information acquisition unit 631 adds the two asset values to obtain “V1 + V2”.
  • the rank acquiring unit 531 acquires the breeder rank “4” corresponding to the breeder identifier “b01” from the management table of FIG.
  • the rank obtaining means 531 obtains risk ranks “3” and “1” that are paired with the breeder identifier “b01”.
  • the rank obtaining unit 531 obtains “2” which is a representative value (here, for example, an average value) of the two risk ranks “3” and “1”. That is, the rank obtaining unit 531 obtains a representative value using a plurality of risk ranks.
  • the representative value is an average value, but may be a maximum value, a minimum value, an intermediate value, or the like.
  • the loan information acquiring unit 6311 acquires the correction information “+ 5%” corresponding to the risk rank “2” from the management table of FIG.
  • the loan information acquisition unit 6311 calculates “+ 10%” from the correction information “+ 5%” corresponding to the breeder rank “4” and the correction information “+ 5%” corresponding to the risk rank “2”,
  • the loan amount “d 3 ⁇ 1.1” is calculated using “+ 10%” and the standard loan amount “d 3 ”.
  • the investment information acquisition unit 6312 acquires the correction information “+ 10%” corresponding to the breeder rank “4” from the management table of FIG.
  • the investment information acquiring unit 6312 acquires the correction information “+10” corresponding to the risk rank “2” from the management table in FIG.
  • the investment information acquisition unit 6312 calculates “+ 20%” from the correction information “+ 10%” corresponding to the breeder rank “4” and the correction information “+ 10%” corresponding to the risk rank “2”,
  • the loan amount “d 3 ⁇ 1.2” is calculated using the “+ 20%” and the standard investment amount “e 3 ”.
  • the financial information output unit 641 transmits the calculated loan amount and investment amount to the user terminal 3 that has transmitted the financial information output instruction.
  • the user receiving unit 35 of the user terminal 3 receives the loan amount and the investment amount. Then, the user processing unit 33 has a data structure for outputting the received loan amount and investment amount. Next, the user output unit 36 displays the loan amount and the investment amount.
  • appropriate financial-related information can be acquired using the asset value.
  • appropriate financial information can be obtained based on the breeder's rank.
  • appropriate financial information can be obtained based on risk factors.
  • the financial information output device 6 may include the asset value output device 1 therein.
  • software for realizing the financial-related information output device 6 in the present embodiment is a program as follows. That is, the program associates a breeder identifier for identifying a breeder or a cage identifier for identifying a cage with a computer capable of accessing an asset value storage unit in which the asset value of a group of aquatic organisms is stored. It is a program for functioning as a finance-related information acquisition unit that acquires finance-related information related to finance using an asset value stored in a storage unit, and a finance-related information output unit that outputs the finance-related information.
  • an identifier for identifying a cage, etc. which is an insured cage, in which damage has occurred, is received, and information obtained using the identifier (for example, scale information for specifying the scale of the cage) is stored in the storage unit.
  • information obtained using the identifier for example, scale information for specifying the scale of the cage
  • An information system including a loss output device that acquires and calculates a loss based on the information will be described.
  • an information system including a damage amount output device for performing a cage presence determination process for determining the presence or absence of a cage using one or more images obtained by photographing a cage will be described.
  • an information system including a damage amount output device for performing a work presence / absence determination process for determining the presence / absence of an operation of a breeder will be described. It should be noted that the work presence / absence determination processing will be described for a case where one or more images obtained by photographing a fish cage are used and a case where positional information of a moving body that moves with a breeder or a boat is used.
  • an information system including a damage amount output device that performs damage occurrence determination processing for determining whether damage has occurred will be described.
  • the damage occurrence determination process will be described for a case where one or more images obtained by photographing a fish cage are used, for example, a case where environmental information such as precipitation and temperature is used.
  • the conceptual diagram of the information system D in the present embodiment is different from FIG. 23 only in that reference numeral 6 is changed to reference numeral 7.
  • the information system D includes an asset value output device 1, one or more feeders 2, one or more user terminals 3, one or more cameras 4, and a loss amount output device 7.
  • the storage unit 71 includes a breeder information storage unit 511, a unit price storage unit 711, and a fish cage image storage unit 712.
  • the receiving unit 72 includes a risk factor receiving unit 721, an instruction receiving unit 722, a position information receiving unit 723, and an environment information receiving unit 74.
  • the processing unit 73 includes an existence determining unit 731, a work determining unit 732, a damage occurrence determining unit 733, a scale obtaining unit 734, a reimbursement unit price obtaining unit 735, and a damage amount obtaining unit 736.
  • the output unit 74 includes an existence determination result output unit 741, a work determination result output unit 742, a damage occurrence determination result output unit 743, and a damage amount output unit 744.
  • the reimbursement unit price storage unit 711 stores one or more reimbursement unit price information.
  • the reimbursement unit price storage unit 711 may store one or more unit price management information having reimbursement unit price information.
  • the unit price management information includes factor conditions, which are conditions relating to risk factor information, and remuneration unit price information.
  • the unit price storage unit 711 stores, for example, two or more unit price management information having a risk level, a factor condition, and unit price information.
  • a set of two or more pieces of unit price management information is stored in the remuneration unit price storage unit 711 in association with one or more pieces of information of the type of the breeding target, the area identifier for identifying the area, or the breeder rank.
  • the charge unit price information is information for specifying the charge unit price.
  • the reimbursement unit price is the amount of damage per unit amount of fish cage.
  • the unit amount of the cage is, for example, the number of units of underwater organisms in the cage (eg, per animal, per 100 animals, etc.), unit area (eg, 1 m 2 , 100 m 2, etc.), or unit volume (eg, , 1 m 3 , 50 m 3, etc.).
  • the factor condition is, for example, information for specifying the width of the environmental information.
  • the cage image storage unit 712 stores one or more cage images obtained by photographing the cage.
  • the one or more cage images are, for example, images captured by the camera 4.
  • one or more cage images are associated with a cage identifier.
  • Position information may be associated with one or more cage images.
  • One or more of each cage image may be associated with information that can specify which cage image is used.
  • the one or more cage images are images taken by, for example, the camera 4, an artificial satellite (not shown), an aircraft (not shown), or a drone (not shown), and are images received from the camera 4, the artificial satellite, or the like. It goes without saying that the format of one or more fish cage images is not limited.
  • the receiving unit 72 receives various instructions and information.
  • the various instructions and information are, for example, risk factor information, a loss calculation instruction described later, and position information described later.
  • acceptance generally means reception from an external device via a wired or wireless communication line.
  • the term “acceptance” may be input by a user from an input device such as a keyboard, a mouse, or a touch panel, or may be acquired by processing such as image processing described later.
  • reception may be considered to be a concept including reception of information read from a recording medium such as an optical disk, a magnetic disk, and a semiconductor memory.
  • the risk factor receiving unit 721 receives one or more pieces of risk factor information.
  • the risk factor receiving unit 721 receives one or more pieces of risk factor information from an external device (not shown) or the user terminal 3, for example. It is preferable that the risk factor receiving unit 721 receives the position information or the fish cage identifier together with the risk factor information.
  • the position information receiving unit 723 receives one or more position information corresponding to the breeder.
  • the one or more pieces of position information corresponding to the breeder include, for example, position information for specifying the position of the portable terminal of the breeder, position information for specifying the position of the terminal installed on the ship, and the position of the user terminal 3.
  • Location information The position information receiving unit 723 is, for example, a GPS receiver.
  • the position information is usually (latitude, longitude), but may be another data structure.
  • the environment information receiving unit 74 receives one or more pieces of environment information.
  • the environment information receiving unit 74 receives, for example, one or more pieces of environment information from a server (not shown) (for example, a server of the Meteorological Agency).
  • the environment information receiving unit 74 receives, for example, one or more pieces of environment information input from a user.
  • the processing unit 73 performs various processes.
  • the various processes are, for example, processes performed by the existence determining unit 731, the work determining unit 732, the damage occurrence determining unit 733, the scale obtaining unit 734, the reimbursement unit price obtaining unit 735, and the damage amount obtaining unit 736.
  • the processing unit 73 accumulates one or more pieces of risk factor information received by the risk factor receiving unit 721 in the storage unit 71. Further, the processing unit 73 accumulates the one or more position information received by the position information receiving unit 723 in the storage unit 71 in association with one or more identifiers of a breeder identifier, a fish cage identifier, a terminal identifier, and the like. . Further, the processing unit 73 accumulates the one or more pieces of environment information received by the environment information receiving unit 74 in the storage unit 71 in association with one or more pieces of information such as date and time, position information, and a region identifier.
  • the existence determining unit 731 operates, for example, as follows. That is, the existence determining unit 731 obtains the fish cage identifier included in the instruction such as the damage amount calculation instruction received by the instruction receiving unit 722. Next, the existence determining unit 731 acquires one or more cage images that form a pair with the cage identifier from the cage image storage unit 712. Next, the existence determining unit 731 determines whether or not a cage exists in the image using the obtained one or more cage images.
  • the method of determining that a shrimp is a land-based shrimp pond is as follows: (a) a pond such as a square or a rectangle is present adjacent to the shrimp; (C) determining the presence or absence of a swirling flow field generated on the pond surface by aeration.
  • the existence determining unit 731 learns, using a machine learning algorithm, one or more images of a fish cage as one or more positive example images and one or more images that are not fish cages as one or more negative example images, and configures a learning device. Then, the existence determining unit 731 classifies the acquired one or more cage images and the learning device into a cage image or a cage image using a machine learning algorithm. Then, the existence determining unit 731 determines that the number of images of the fish cage is larger as the classification result satisfies the predetermined condition (for example, the image of the fish cage is equal to or more than the threshold, and the number of the fish cage images is equal to or more than the threshold). It is determined that there is a fish cage.
  • the predetermined condition for example, the image of the fish cage is equal to or more than the threshold, and the number of the fish cage images is equal to or more than the threshold. It is determined that there is a fish cage.
  • the existence determination unit 731 has determined that the number of images that are not cages is large enough so that the classification result satisfies the predetermined condition (for example, the ratio of images that are not cages is equal to or greater than the threshold, and the number of images that are not cages is equal to or greater than the threshold). In this case, it is determined that a fish cage exists.
  • the predetermined condition for example, the ratio of images that are not cages is equal to or greater than the threshold, and the number of images that are not cages is equal to or greater than the threshold. In this case, it is determined that a fish cage exists.
  • the machine learning algorithm is, for example, deep learning, SVM, decision tree, random forest, etc., and it goes without saying that it does not matter.
  • a machine learning function for example, fasttext, TinySVM, various randomForest functions, etc.
  • a learner for classifying a positive example image or a negative example image is configured.
  • a vector having one or more acquired cage images or a feature acquired from each cage image as an element is added to a machine learning function (eg, fasttext, TinySVM, various randomForest functions, etc.), and When the learning device is given as an argument, a classification result (information indicating whether the image is a fish cage image or a fish cage image) is obtained.
  • This processing is classification processing using machine learning, and is the same as the above-described classification processing of machine learning used by the type information acquisition unit 1312.
  • the existence determination unit 731 performs an object recognition process on the obtained one or more fish cage images and detects one or more objects.
  • the object recognition processing is a known technique. Then, the existence determining unit 731 acquires the shape and size of each object (the size on the image) and the arrangement information indicating the position of the object in the image. Then, when the information of the object acquired from the fish cage image satisfies a predetermined condition, the presence determining unit 731 determines that the fish cage identified by the fish cage identifier actually exists. It is assumed that such conditions are stored in the storage unit 71.
  • the existence determining unit 731 determines that the information of the object acquired from the fish cage image has a substantially the same shape, a substantially regular circle or a square shape, and a substantially the same size. When it can be determined that a plurality of objects are arranged adjacent to each other, it is determined that a fish cage exists in the fish cage image. Then, the existence determining unit 731 determines that the acquired one or more fish cage images satisfy the predetermined condition (for example, all of the fish cage images, the ratio above the threshold, the number of the fish above the threshold, As described above, when it is determined that a fish cage exists, it is determined that the fish cage identified by the fish cage identifier actually exists.
  • the predetermined condition for example, all of the fish cage images, the ratio above the threshold, the number of the fish above the threshold
  • the existence determining unit 731 recognizes one or more objects from two or more fish cage images acquired from the same camera 4 at different times, for example.
  • the attribute values for example, shape, size, arrangement
  • the cage identified by the cage identifier is actually Is determined to exist.
  • the existence determining unit 731 determines that the information of the object acquired from the fish cage image has a plurality of objects having a substantially square or rectangular shape and a substantially same size, for example. If it can be determined that they are arranged adjacent to each other, it is determined that a fish cage exists in the fish cage image. Then, the existence determining unit 731 determines that the acquired one or more fish cage images satisfy the predetermined condition (for example, all of the fish cage images, the ratio above the threshold, the number of the fish above the threshold, As described above, when it is determined that a fish cage exists, it is determined that the fish cage identified by the fish cage identifier actually exists.
  • the predetermined condition for example, all of the fish cage images, the ratio above the threshold, the number of the fish above the threshold
  • the existence determining unit 731 determines that a set (attribute value vector) of any attribute value of the object acquired from the fish cage image is the object of the aeration equipment. If the set is similar to the set of attribute values (attribute value vector) so as to satisfy the predetermined condition, it is determined that the cage identified by the cage identifier actually exists. In such a case, it is assumed that the attribute value vector of the object of the aeration equipment is stored in the storage unit 71.
  • the existence determining unit 731 determines that, for example, any of the attribute value vectors of the object acquired from the fish cage image is generated in a swirl flow generated on the pond surface by the aeration equipment. If the attribute value vector obtained from the image of the place is similar enough to satisfy the predetermined condition, it is determined that the cage identified by the cage identifier actually exists. In this case, it is assumed that the attribute value vector acquired from the image of the vortex flow field generated on the pond surface by the aeration equipment is stored in the storage unit 71.
  • a positive example vector that is an average value of vectors obtained from one or more positive example images that are one or more images of a fish cage, and an average value of vectors that are obtained from one or more negative example images that are not a fish cage. It is assumed that a negative example vector is stored in the storage unit 71. Then, the existence determining unit 731 obtains a vector from each of the obtained one or more fish cage images, calculates a distance between the vector and the positive example vector, a distance between the vector and the negative example vector, and calculates two distances. In comparison, if the shorter distance is a positive example vector, it is determined that a fish cage exists in the fish cage image. If the longer distance is the positive vector, it is determined that there is no fish cage in the fish cage image.
  • a positive example vector that is an average value of vectors obtained from one or more positive example images that are one or more images of a fish cage is stored in the storage unit 71. Then, the existence determining unit 731 obtains a vector from each of the obtained one or more fish cage images, calculates a distance between the vector and the positive example vector, and sets the distance so that the distance satisfies a predetermined condition (threshold value). If it is less than or less than the threshold value, it is determined that there is a cage in the cage image, and if it is not short enough to satisfy a predetermined condition, it is determined that there is no cage in the cage image.
  • a predetermined condition threshold value
  • the work judging unit 732 judges whether or not the breeder is working on the cage using, for example, one or more cage images obtained by photographing the cage.
  • the work determination unit 732 recognizes one or more cage images as objects, and there is an object which is a ship in the cage images in some time zones, and a ship in the cage images in other time zones.
  • a determination result for example, “1” indicating that the breeder is working
  • the work determination unit 732 performs, for example, object recognition on one or more cage images, and when it is determined that there is no object that is a ship in the cage images in any time zone, the breeder performs an operation on the cage. Is not performed, and a result of the determination (for example, “0” indicating that no work is performed) is obtained.
  • the determination as to whether or not a ship exists in the fish cage image can be made by the object recognition technology of the image, and a detailed description thereof will be omitted.
  • the work determination unit 732 performs, for example, object recognition on one or more fish cage images and, when it is determined that a predetermined facility such as the automatic feeder 2 is present in the fish cage image, the breeder determines the fish cage.
  • the work determination unit 732 uses, for example, one or more positive example images that are one or more cage images during cultivation and one or more negative example images that are cage images while culturing is suspended, and performs machine learning.
  • a learning device is constructed by the algorithm of (1).
  • the work determination unit 732 classifies, for example, one or more of each fish cage image by a machine learning algorithm using a learning device, and determines whether the image is a positive example image or a negative example image.
  • the algorithm of machine learning has been described above.
  • the work determination unit 732 determines whether or not the breeder is working on the fish cage, using, for example, one or more pieces of position information. Two examples of the work presence / absence determination process using the position information will be described below. (1) The work determination unit 732 is, for example, one or more pieces of position information acquired from the GPS receiver of the user terminal 3 and transmitted from the user terminal, and the one or more pieces of position information received by the position information reception unit 723. get. Then, the work determination unit 732 acquires the position information paired with the fish cage identifier from the breeder information storage unit 511. Then, the distance between the one or more pieces of position information received by the position information receiving unit 723 and the position information paired with the fish cage identifier is calculated, and one or more distances are obtained.
  • the work determination unit 732 acquires, for example, two or more pieces of position information transmitted from a terminal (not shown) installed in a fish cage, and two or more pieces of position information received by the position information reception unit 723. Then, the work determination unit 732 determines whether the fish cage has moved based on the two or more pieces of position information. If it is determined that the fish cage has not moved, the work determination unit 732 determines that the breeder is working on the fish cage. When judging that the fish cage has moved, the work judging unit 732 judges that the breeder is not working on the fish cage.
  • the damage occurrence determination unit 733 determines whether damage has occurred in the fish cage. This processing is referred to as damage occurrence determination processing.
  • the damage occurrence determination unit 733 determines whether damage has occurred in the fish cage using one or more images obtained by photographing the fish cage.
  • the damage occurrence determination unit 733 calculates, for example, the similarity between the fish cage image of one day and the fish cage image of another day at substantially the same time, and the similarity becomes lower as the predetermined condition is satisfied. If the similarity is equal to or less than the threshold or less than the threshold, it is determined that damage has occurred. For example, the similarity between the cage image in the case where the cage is destroyed by the typhoon and the cage image in the normal state is low. In this case, it is preferable that the damage occurrence determination unit 733 uses, for example, a cage image of one day and a cage image of another day at approximately the same time and approximately the same weather.
  • the damage occurrence determination unit 733 determines whether damage has occurred in the fish cage using the environmental information.
  • the damage occurrence determination unit 733 determines, for example, whether one or two or more temporally consecutive pieces of environmental information are within a range of an appropriate value stored in advance, and determines that all the one or more pieces of environmental information are appropriate. If it is determined that the value is not within the value range, a determination result indicating that damage has occurred in the fish cage is obtained. It is preferable that one or two or more temporally continuous pieces of environmental information are two or more pieces of environmental information for a predetermined time (for example, 10 hours, 24 hours, or the like).
  • the scale obtaining unit 734 obtains, from the breeder information storage unit 511, scale information that is paired with the breeder identifier or the fish cage identifier included in the damage amount calculation instruction.
  • the unit price acquisition unit 735 acquires unit price information that is paired with a factor condition that matches one or more pieces of risk factor information received by the risk factor reception unit 721.
  • the damage amount acquisition unit 736 uses the reimbursement unit price information and the scale information acquired by the scale acquisition unit 734 to determine the breeder identified by the breeder identifier included in the damage amount calculation instruction or the damage to the fish cage identified by the fish cage identifier. Get the amount.
  • the output unit 74 outputs various information.
  • the various types of information include various determination results, damage amounts, and the like.
  • the output is, for example, transmission to a terminal such as the user terminal 3.
  • output refers to display on a display, projection using a projector, printing on a printer, sound output, transmission to an external device, storage in a recording medium, processing to another processing device or another program, etc. Delivery of the result may be used.
  • the damage amount and the judgment result output from the output unit 74 may be used in any manner.
  • the loss amount and the determination result output from the output unit 74 may be used as information for small-scale investment such as crowd funding.
  • the damage amount and the determination result output from the output unit 74 may be used for, for example, creation of various reports, purchase / sales support in aquaculture utilization, and the like for an empty cage sharing service.
  • the report is, for example, an evaluation report of the environmental load in the use of aquaculture.
  • the work determination result output unit 742 outputs the determination result obtained by the work determination unit 732.
  • the result of the determination is information indicating whether or not the breeder has performed the work.
  • the damage amount output unit 744 outputs the damage amount acquired by the loss amount acquisition unit 736.
  • the loss amount output unit 744 outputs the damage amount only when the damage occurrence determination unit 733 determines that damage has occurred.
  • the storage unit 71, the unit price management information management unit 712, the reimbursement unit price storage unit 711, and the fish cage image storage unit 712 are preferably non-volatile recording media, but may be realized by volatile recording media.
  • the process of storing information in the storage unit 71 or the like does not matter.
  • information may be stored in the storage unit 71 or the like via a recording medium, or information transmitted via a communication line or the like may be stored in the storage unit 71 or the like.
  • information input via the input device may be stored in the storage unit 71 or the like.
  • the processing unit 73, the existence determination unit 731, the work determination unit 732, the damage occurrence determination unit 733, the scale acquisition unit 734, the reimbursement unit price acquisition unit 735, and the damage amount acquisition unit 736 can be generally realized by an MPU, a memory, or the like.
  • the processing procedure of the processing unit 73 and the like is generally realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).
  • the output unit 74, the existence determination result output unit 741, the work determination result output unit 742, the damage occurrence determination result output unit 743, and the damage amount output unit 744 are generally realized by wireless or wired communication means.
  • the output unit 74 and the like may be realized by driver software for an output device or driver software for an output device and an output device.
  • the first operation example is an operation example in which a damage amount is calculated and output in response to receiving a loss amount calculation instruction.
  • Step S3001 The instruction receiving unit 722 determines whether an instruction for calculating the amount of damage has been received. If the loss amount calculation instruction has been received, the process proceeds to step S3002, and if the loss amount calculation instruction has not been received, the process proceeds to step S3017.
  • Step S3002 The processing unit 73 acquires the fish cage identifier included in the damage amount calculation instruction accepted in Step S3001. Note that the processing unit 73 may obtain a cage identifier that is paired with the breeder identifier included in the damage amount calculation instruction received in step S3001 from the breeder information storage unit 511.
  • Step S3003 The existence determining unit 731 performs a cage existence determination process of determining whether or not there is a cage identified by the cage identifier acquired in Step S3002. An example of the fish cage presence determination process will be described with reference to the flowchart in FIG.
  • Step S3004 The processing unit 73 determines whether or not the result of the determination at Step S3003 is "there is a fish cage”. If it is determined that “a cage exists”, the process proceeds to step S3005, and if it is determined that “a cage does not exist”, the process proceeds to step S3011.
  • Step S3005 The work determination unit 732 performs a work presence / absence determination process of determining whether or not the breeder has performed breeding work in the cage identified by the cage identifier acquired in Step S3002. An example of the work presence / absence determination processing will be described with reference to the flowchart in FIG.
  • Step S3006 The processing unit 73 determines whether or not the result of the determination in step S3005 is "work is being performed”. If it is determined that “work is being performed”, the flow proceeds to step S3007. If it is determined that “work is not performed”, the flow proceeds to step S3013.
  • Step S3007 The damage occurrence determination unit 733 performs damage occurrence determination processing for determining whether damage has occurred in the cage identified by the cage identifier acquired in Step S3002. An example of the damage occurrence determination processing will be described with reference to the flowchart in FIG.
  • Step S3008 The processing unit 73 determines whether or not the result of the determination in step S3007 is "damage has occurred”. If it is determined that “damage has occurred”, the process proceeds to step S3009, and if it is determined that “damage has not occurred”, the process proceeds to step S3015.
  • Step S3009 The damage amount acquisition unit 736 acquires the damage amount of the damage that occurred in the cage identified by the cage identifier acquired in Step S3002. An example of such a loss acquisition process will be described with reference to the flowchart in FIG.
  • Step S3010 The output unit 74 outputs the acquired damage amount and the like. It returns to step S3001.
  • the damage amount or the like may be only the damage amount, or may include, in addition to the damage amount, one or more of the existence determination result, the work determination result, and the damage occurrence determination result.
  • Step S3011 The processing unit 73 acquires an error message indicating that there is no fish cage.
  • Step S3012 The output unit 74 outputs the error message obtained in step S3011.
  • Step S3013 The processing unit 73 acquires an error message indicating that the work is not performed.
  • Step S3014 The output unit 74 outputs the error message obtained in step S3011.
  • Step S3015 The processing unit 73 acquires an error message indicating that no damage has occurred.
  • Step S3016 The output unit 74 outputs the error message obtained in step S3011.
  • Step S3018 The processing unit 73 stores the position information and the like received in step S3017 in the storage unit 71. It returns to step S3001.
  • the fish cage presence determination process the work presence determination process, and the damage occurrence presence / absence determination process were performed. However, these three determination processes are optional and not essential.
  • the processing is ended by turning off the power or interrupting the end of the processing.
  • the second operation example is an operation example in which a damaged cage is identified, the amount of damage is calculated, and the damaged cage is output in response to reception of risk factor information or the like.
  • Step S3101 The risk factor receiving unit 721 determines whether risk factor information or the like has been received. If the risk factor information or the like has been received, the process proceeds to step S3102. If the risk factor information or the like has not been received, the process proceeds to step S3017.
  • the risk factor information and the like are, for example, one or more pieces of risk factor information, position information, or a fish cage identifier.
  • the risk factor information is, for example, one or more pieces of risk factor information. It is preferable that the received risk factor information and the like include information for specifying a cage such as position information or a cage identifier.
  • Step S3102 The processing unit 73 substitutes 1 for a counter i.
  • Step S3104 The processing unit 73 acquires the i-th fish cage identifier. Go to step S303. Note that it is assumed that only one cage identifier is acquired. However, if two or more cage identifiers are acquired, steps S3003 to S3010 and S3011 to S3016 are repeated by the number of the cage identifiers.
  • Step S3105 The processing unit 73 increments the counter i by one. It returns to step S3103.
  • the fish cage presence determination process the work presence determination process, and the damage occurrence presence / absence determination process were performed. However, these three determination processes are optional and not essential.
  • Step S3202 The existence determination unit 731 substitutes 1 for a counter i.
  • Step S3204 The existence determining unit 731 determines whether or not there is a cage identified by the noted cage identifier using the i-th cage image and using the above-described method.
  • the presence determination unit 731 temporarily stores the determination result here, for example, in the storage unit 71. The method of determining whether or not a cage exists from one cage image has been described above.
  • Step S3205 The existence determination unit 731 increments the counter i by one. It returns to step S3103.
  • Step S3303 The work determination unit 732 substitutes 1 for a counter i.
  • Step S3304 The work determination unit 732 determines whether the i-th cage image exists in the cage images acquired in Step S3302. If the i-th cage image exists, the process proceeds to step S3305. If the i-th cage image does not exist, the process proceeds to step S3307.
  • Step S3305 The work determination unit 732 determines whether or not there is any work using the i-th cage image by the above-described method, and temporarily stores the determination result in the storage unit 71. The process of determining whether or not there is work from one fish cage image has been described above.
  • Step S3306 The work determination unit 732 increments the counter i by one. It returns to step S3103.
  • Step S3307 The work determination unit 732 obtains a final determination result by using one or more determination results accumulated in step S3305. Return to the host process.
  • the presence determination unit 731 determines that the final determination result is “with work” when the determination result equal to or more than the predetermined ratio is “with work”, and If the result of the determination is less than “there is work”, the final determination result is “no work”.
  • the existence determination unit 731 acquires, for example, the determination result of the larger one as the final determination result (majority decision).
  • Step S3308 The work determination unit 732 determines whether to perform the work presence determination process using the position information. If the location information is used, the procedure goes to step S3309, and if the location information is not used, the procedure goes to step S3316. When the fish cage image is not used, the work determination unit 732 usually performs the work presence / absence determination process using the position information.
  • Whether or not to use the position information may be determined in advance, or a cage identifier of interest, a breeder identifier paired with a cage identifier of interest, a terminal identifier paired with a cage identifier of interest, or the like. It may be determined whether or not to use the position information by determining whether or not the position information corresponding to the position information is stored in the storage unit 71.
  • the work determination unit 732 acquires the position information paired with the fish cage identifier of interest from the breeder information storage unit 511.
  • the position information is information for specifying the position of the cage identified by the cage identifier.
  • Step S3310 The work determination unit 732 obtains from the storage unit 71 one or more pieces of position information that are close to the position indicated by the position information obtained in Step S3309 and satisfy a predetermined condition.
  • the one or more pieces of position information acquired here are the position information transmitted from the breeder's terminal.
  • Step S3312 The work determination unit 732 stores, from the storage unit 71, two or more pieces of position information that are two or more pieces of position information that are paired with the noted fish cage identifier and that are transmitted at different times from terminals placed in the fish cage. get. Then, the work determining unit 732 calculates a distance between the two or more pieces of position information using the two or more pieces of position information.
  • Step S3313 The work determination unit 732 determines whether or not the fish cage has moved using the distance calculated in Step S3312. If it is determined that the fish cage has not moved, the process proceeds to step S3314, and if it is determined that the fish cage has moved, the process proceeds to step S3315.
  • Step S3314 The work determination unit 732 obtains a determination result indicating “work is present”. Return to the host process.
  • Step S3315 The work determination unit 732 obtains a determination result of “no work”. Return to the host process.
  • Step S3316 The work determination unit 732 obtains a determination result of “no work”. Return to the host process.
  • step S3007 an example of the damage occurrence determination processing in step S3007 will be described with reference to the flowchart in FIG.
  • Step S3401 The damage occurrence determination unit 733 acquires from the breeder information storage unit 511 position information that is paired with the fish cage identifier of interest.
  • Step S3402 The loss occurrence determination unit 733 substitutes 1 for a counter i.
  • Step S3403 The damage occurrence determination unit 733 determines whether or not there is ith environmental information to be evaluated (for example, water temperature, temperature, precipitation, etc.). If the i-th environment information exists, the process proceeds to step S3404. If the i-th environment information does not exist, the process proceeds to step S3409.
  • Step S3405 The loss occurrence determination unit 733 determines whether the set of the i-th environmental information for the predetermined period acquired in step S3404 is within the appropriate range, and determines whether the set of risk factor information stored in the reimbursement unit price storage unit 711. The determination is made using a factor condition that is a condition related to. If it is within the proper range, the process proceeds to step S3408, and if not, the process proceeds to step S3406.
  • Step S3406 The loss occurrence determination unit 733 obtains the determination result of “damage” and temporarily stores the result in the storage unit 71.
  • Step S3408 The loss occurrence determination unit 733 increments the counter i by one. It returns to step S3403.
  • Step S3409) The damage occurrence determination unit 733 proceeds to Step S3410 if the result of the determination of "damaged" has been stored at least once in Step S3407, and proceeds to Step S3411 if it has not been stored.
  • Step S3410 The loss occurrence determination unit 733 obtains the determination result “Loss”. Return to the host process.
  • Step S3411 The loss occurrence determination unit 733 obtains the determination result “No damage”. Return to the host process.
  • step S3407 is a process for acquiring a damage amount, and is unnecessary when the damage amount is not acquired.
  • Step S3501 The reimbursement unit price acquisition section 735 acquires the maximum risk level among the risk levels temporarily accumulated in step S3407. Then, the remuneration unit acquisition unit 735 acquires the remuneration unit price information paired with the maximum risk level from the remuneration unit storage unit 711.
  • step S3501 of the flowchart in FIG. 35 the remuneration unit price information paired with the maximum risk level is acquired, but the remuneration unit price information paired with the minimum risk level, or the remuneration unit paired with the median risk level.
  • Unit price information or the like may be acquired. That is, when there are a plurality of risk levels temporarily stored in step S3407, it is preferable that the remuneration unit price acquisition unit 735 obtains the remuneration unit price information paired with the risk level of the representative value.
  • the water temperature “16-20 ° C.” is an appropriate value, and since it can be estimated that no damage has occurred, the reimbursement unit price information is “ ⁇ ” (none or 0). .
  • the state of the water temperature “6-10 ° C.” has continued for a predetermined time or more, and the scale information is “up to 50 animals” or “up to a volume of 10 m 3 ”.
  • the reimbursement unit price information is “600 yen”. In FIG.
  • the water temperature “higher than 30 ° C.” is a case where the state has continued for a predetermined time or more, and the size information is “up to 50” or “up to a volume of 10 m 3 ”.
  • the reimbursement unit price information is “800 yen”. In FIG. 36, it is assumed that an appropriate value is stored as the attribute value of "".
  • the remuneration unit price storage unit 711 stores two or more unit price management tables in association with one or more pieces of information of the type of the breeding target, the region identifier for identifying the region, or the breeder rank. It may be.
  • the unit price management table of FIG. 36 is a unit price management table of type information “A1”, area identifier “B1”, and breeder rank “4”.
  • the breeder information storage unit 511 stores the breeder information management table of FIG.
  • the storage unit 71 stores a large number of position information items associated with the breeder identifier and / or the fish cage identifier. It is also assumed that time information is associated with the position information.
  • the user has input a damage amount calculation instruction having the fish cage identifier “c01” to the user terminal 3. Then, the user terminal 3 constitutes a damage calculation instruction to receive and transmit the damage calculation instruction, and transmits the damage calculation instruction to the damage output device 7.
  • the instruction receiving unit 722 of the damage output device 7 receives from the user terminal 3 a damage calculation instruction having the fish cage identifier “c01”. Then, the processing unit 73 acquires the fish cage identifier “c01” included in the received damage amount calculation instruction.
  • the work determination unit 732 performs a work presence / absence determination process using the above-described algorithm. Here, it is assumed that it is determined that the breeder identified by the breeder identifier “b01” corresponding to the fish cage identifier “c01” has been working.
  • the damage occurrence determination unit 733 performs damage occurrence determination processing for determining whether or not damage has occurred in the cage identified by the cage identifier “c01” by the above-described algorithm. More specifically, the damage occurrence determination unit 733 performs a damage occurrence determination process, for example, as follows.
  • the damage occurrence determination unit 733 obtains position information paired with the fish cage identifier “c01” from the breeder information management table.
  • the damage occurrence determination unit 733 acquires the area identifier “B1” corresponding to the positional information paired with the fish cage identifier “c01” from the correspondence table. It is assumed that the correspondence table indicating the area identifier and the range of the position is stored in the storage unit 71.
  • the damage occurrence determination unit 733 determines that the acquired water temperature information for the predetermined period is in a proper value range (here, “16-20 ° C. )).
  • a proper value range here, “16-20 ° C. ”
  • the damage occurrence determination unit 733 has detected that the water temperature is “11-15 ° C.” for a predetermined period or more based on the water temperature information for the predetermined period. Then, the damage occurrence determination unit 733 obtains a determination result of “damage is present”.
  • the damage occurrence determination unit 733 temporarily stores the risk level corresponding to “11-15 ° C.” in the storage unit 71.
  • the damage amount acquisition unit 736 acquires the damage amount of the damage that occurred in the cage identified by the cage identifier “c01”, for example, as follows.
  • the scale obtaining unit 734 obtains scale information (for example, 30 animals) paired with the fish cage identifier “c01” from the breeder information management table.
  • the loss occurrence determination unit 733 acquires the unit price information “200 yen” corresponding to the risk level corresponding to “11-15 ° C.” from the unit price management table of FIG.
  • the loss amount acquisition unit 736 multiplies the acquired unit price information “200 yen” by the acquired size information “30 animals” to obtain the damage amount “6000 yen”. Then, the loss amount output unit 744 transmits the damage amount “6000 yen” to the user terminal 3.
  • the existence determination result output unit 741 passes information indicating that the cage identified by the cage identifier “c01” exists to the processing unit 73.
  • the work determination result output unit 742 passes information indicating that the breeder identified by the breeder identifier “b01” corresponding to the fish cage identifier “c01” has performed work to the processing unit 73.
  • the damage occurrence determination result output unit 743 passes information indicating that the presence of the cage identified by the cage identifier “c01” has occurred, and the risk level corresponding to “11-15 ° C.” to the processing unit 73.
  • the damage amount output unit 744 passes the damage amount “6000 yen” to the processing unit 73.
  • the processing unit 73 constructs a report including the passed information.
  • the report includes, for example, a breeder identifier “b01”, a fish cage identifier “c01”, a risk level corresponding to “11-15 ° C.”, a damage amount “6000 yen”, and the like.
  • the output unit 74 transmits the report configured by the processing unit 73 to the user terminal 3.
  • the user terminal 3 receives and outputs the amount of damage “6000 yen”. Further, the user terminal 3 receives and outputs the report.
  • the present embodiment it is possible to determine whether or not the breeder is working on the cage using one or more pieces of position information corresponding to the breeder.
  • the software that implements the information processing apparatus is a program as described below.
  • this program is information on breeders of aquatic organisms, and includes one or more breeder information having a breeder identifier for identifying a breeder or a cage identifier for identifying a cage, and scale information for specifying the scale of the cage.
  • a computer that can access the breeder information storage unit to be stored and the reimbursement unit price storage unit that stores the reimbursement unit price information that specifies the amount of damage per unit amount of the cage, the damage amount having the breeder identifier or the cage identifier.
  • An instruction receiving unit that receives a calculation instruction, a scale obtaining unit that obtains scale information that is paired with a breeder identifier or a fish cage identifier that the damage amount calculation instruction has from the breeder information storage unit, the reimbursement unit price information, and the scale Using the scale information acquired by the acquisition unit, identified by the breeder or cage identifier identified by the breeder identifier that the damage amount calculation instruction has And damages acquisition unit that acquires damages of cages, a program to function as damages output unit for outputting the loss amount of the damages acquisition unit has acquired.
  • the computer system 300 includes a computer 301 including a CD-ROM drive, a keyboard 302, a mouse 303, and a monitor 304.
  • the computer 301 in addition to the CD-ROM drive 3012, the computer 301 includes an MPU 3013, a bus 3014 connected to the CD-ROM drive 3012, a ROM 3015 for storing a program such as a boot-up program, and an MPU 3013. It includes a RAM 3016 for temporarily storing instructions of an application program and providing a temporary storage space, and a hard disk 3017 for storing application programs, system programs, and data.
  • the computer 301 may further include a network card for providing a connection to a LAN.
  • the program does not necessarily include an operating system (OS) or a third-party program that causes the computer 301 to execute the functions of the asset value output device 1 of the above-described embodiment and the like.
  • the program only needs to include an instruction part that calls an appropriate function (module) in a controlled manner and obtains a desired result. It is well known how the computer system 300 operates, and a detailed description thereof will be omitted.
  • processing performed by hardware for example, processing performed by a modem or an interface card in the transmitting step (only performed by hardware Processing) is not included.
  • the computer that executes the program may be a single computer or a plurality of computers. That is, centralized processing or distributed processing may be performed.
  • two or more communication means existing in one device may be physically realized by one medium.
  • each process may be realized by centralized processing by a single device, or may be realized by distributed processing by a plurality of devices.

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Abstract

【課題】従来技術においては、２以上の飼育対象の水中生物群の資産価値を容易に取得できなかった。 【解決手段】２以上の飼育対象である水中生物群に与えた餌に関する餌情報、飼育対象のサイズに関するサイズ情報のうちの１または２以上の情報を含む水中生物群情報を受け付ける水中生物群情報受付部と、水中生物群情報を用いて、水中生物群の資産価値を取得する資産価値取得部と、資産価値を出力する資産価値出力部とを具備する資産価値出力装置により、２以上の飼育対象の水中生物群の資産価値を容易に取得できる。

Description

資産価値出力装置、保険情報出力装置、金融関連情報出力装置、損害額出力装置、情報処理法、およびプログラム
　本発明は、２以上の飼育対象である水中生物群の資産価値を算定する資産価値出力装置等に関するものである。
　従来、畜産物のような日々変化する動産の情報管理および動産評価を支援する動産担保融資支援システムがあった（例えば、特許文献１参照）。
特開２００９－１２２８８４号公報
　しかしながら、従来技術においては、地上で飼育されており、飼育対象の数や状況が把握し易い畜産物を対象とした動産評価を支援する。つまり、従来技術においては、２以上の飼育対象の水中生物群の資産価値を容易に取得できなかった。
　また、従来技術においては、個々の動産にＩＣタグまたはバーコードなどの情報記憶識別子を装着し、情報記憶識別子を、読み取り機能付き端末により読み取ることにより、個々の動産を識別、管理する。
　しかし、従来技術においては、水中生物群に与えた餌に関する餌情報、および水中生物のサイズに関するサイズ情報を取得できないため、２以上の飼育対象の水中生物群の資産価値を容易に取得できなかった。
　本第一の発明の資産価値出力装置は、２以上の飼育対象である水中生物群に与えた餌に関する餌情報、飼育対象のサイズに関するサイズ情報のうちの１または２以上の情報を含む水中生物群情報を受け付ける水中生物群情報受付部と、水中生物群情報を用いて、水中生物群の資産価値を取得する資産価値取得部と、資産価値を出力する資産価値出力部とを具備する資産価値出力装置
　かかる構成により、２以上の飼育対象の水中生物群の資産価値を容易に取得できる。
　また、本第二の発明の資産価値出力装置は、第一の発明に対して、資産価値取得部は、餌情報が餌の量に関する情報であり、多い餌の量に関する情報であるほど高い値の資産価値を取得する、またはサイズ情報が大きいサイズを示す情報であるほど高い値の資産価値を取得する資産価値出力装置である。
　かかる構成により、２以上の飼育対象の水中生物群の資産価値を容易に取得できる。
　また、本第三の発明の資産価値出力装置は、第一または第二の発明に対して、水中生物群情報は、サイズ情報を含み、水中生物群から取得された画像を解析し、飼育対象のサイズに関するサイズ情報を取得する画像解析部をさらに具備し、水中生物群情報受付部が受け付ける水中生物群情報は、画像解析部が取得したサイズ情報を有する資産価値出力装置である。
　かかる構成により、カメラが撮影した画像の解析結果から得られた飼育対象のサイズ情報を用いて、２以上の飼育対象の水中生物群の資産価値を容易に取得できる。
　また、本第四の発明の資産価値出力装置は、第三の発明に対して、画像解析部は、カメラが水中生物群を撮影した１または２以上の画像から、２以上の飼育対象を検知し、２以上の各飼育対象のサイズを取得し、２以上のサイズの代表値であるサイズ情報を取得するサイズ情報取得手段を具備する資産価値出力装置である。
　かかる構成により、カメラが撮影した画像の解析結果から得られた飼育対象のサイズ情報を用いて、２以上の飼育対象の水中生物群の資産価値を容易に取得できる。
　また、本第五の発明の資産価値出力装置は、第一または第二の発明に対して、カメラが水中生物群を撮影した画像を解析し、飼育対象の種類である種類情報を取得する画像解析部をさらに具備し、水中生物群情報受付部が受け付ける水中生物群情報は、画像解析部が取得した種類情報を有する資産価値出力装置である。
　かかる構成により、カメラが撮影した画像の解析結果から得られた飼育対象のサイズ情報を用いて、２以上の飼育対象の水中生物群の資産価値を容易に取得できる。
　また、本第六の発明の資産価値出力装置は、第一から第五いずれか１つの発明に対して、水中生物群情報は、餌情報とサイズ情報とを有し、資産価値取得部は、餌情報が餌の量に関する情報であり、多い餌の量に関する情報であるほど高い値の第一の資産価値を取得するコストアプローチ手段と、サイズ情報が大きいサイズを示す情報であるほど高い値の第二の資産価値を取得するマーケットアプローチ手段とを具備し、かつ２以上の資産価値を取得し、資産価値出力部は、第一の資産価値と第二の資産価値とを含む２以上の資産価値、または２以上の資産価値の代表値を出力する資産価値出力装置である。
　かかる構成により、餌情報とサイズ情報とを用いて、２以上の飼育対象の水中生物群の資産価値を容易に取得できる。
　また、本第七の発明の資産価値出力装置は、第六の発明に対して、資産価値出力部は、２以上の資産価値を用いて、最大または最小または平均の資産価値を出力する資産価値出力装置である。
　かかる構成により、餌情報とサイズ情報とを用いて、２以上の飼育対象の水中生物群の資産価値を適切に出力できる。
　また、本第八の発明の資産価値出力装置は、第一から第七いずれか１つの発明に対して、水中生物群情報受付部は、２以上の生簀ごとに水中生物群情報を受け付け、資産価値取得部は、２以上の生簀ごとに水中生物群の資産価値を取得し、資産価値出力部は、２以上の生簀ごとに資産価値を出力する資産価値出力装置である。
　かかる構成により、生簀ごとに、適切に資産価値を出力できる。
　また、本第九の発明の保険情報出力装置は、第一から第八いずれか１つの発明に対して、資産価値出力装置が出力した資産価値を用いて、保険に関する保険情報を取得する保険情報取得部と、保険情報を出力する保険情報出力部とを具備する保険情報出力装置である。
　かかる構成により、資産価値を用いて保険情報を取得できる。
　また、本第十の発明の保険情報出力装置は、第九の発明に対して、水中生物群の飼育者の関する飼育者情報が格納される飼育者情報格納部をさらに具備し、保険情報取得部は、資産価値と飼育者情報とを用いて保険情報を取得する保険情報出力装置である。
　かかる構成により、資産価値と飼育者情報とを用いて保険情報を取得できる。
　また、本第十一の発明の保険情報出力装置は、第十の発明に対して、保険情報取得部は、飼育者情報を用いて、飼育者のランクを取得するランク取得手段と、資産価値とランクとを用いて、保険情報を取得する保険情報取得手段とを具備する保険情報出力装置である。
　かかる構成により、飼育者のランクに基づき、適切な保険情報を取得できる。
　また、本第十二の発明の保険情報出力装置は、第九または第十の発明に対して、水中生物群に対して保険金が支払われる状態となるリスクを増加させるまたは低減させる要因となる１以上のリスク要因情報が格納されるリスク要因情報格納部をさらに具備し、保険情報取得部は、１以上のリスク要因情報をも用いて保険情報を取得する保険情報出力装置である。
　かかる構成により、リスク要因に基づき、適切な保険情報を取得できる。
　また、本第十三の発明の保険情報出力装置は、第十一の発明に対して、１以上のリスク要因情報は、飼育場所の自然に関する自然情報、水中生物群の属性値、周辺環境に関する周辺環境情報、飼育者の作業に関する作業情報、飼育に使用する設備の設備情報のうち１以上の情報を有する保険情報出力装置である。
　かかる構成により、リスク要因に基づき、適切な保険情報を取得できる。
　また、本第十四の発明の金融関連情報出力装置は、飼育者を識別する飼育者識別子または生簀を識別する生簀識別子に対応付けて、水中生物群の資産価値が格納される資産価値格納部と、資産価値格納部に格納されている資産価値を用いて、金融に関する金融関連情報を取得する金融関連情報取得部と、金融関連情報を出力する金融関連情報出力部とを具備する金融関連情報出力装置である。
　かかる構成により、２以上の飼育対象の水中生物群の資産価値を用いて、例えば、保険情報、融資金額情報等の金融関連情報を取得できる。
　また、本第十五の発明の金融関連情報出力装置は、第十四の発明に対して、水中生物群の飼育者に関する飼育者情報が格納される飼育者情報格納部をさらに具備し、金融関連情報取得部は、資産価値と飼育者情報とを用いて金融関連情報を取得する金融関連情報出力装置である。
　かかる構成により、２以上の飼育対象の水中生物群の資産価値と飼育者情報とを用いて、例えば、保険情報、融資金額情報等の金融関連情報を取得できる。
　また、本第十六の発明の金融関連情報出力装置は、第十四または第十五の発明に対して、水中生物群に対して保険金が支払われる状態となるリスクを増加させるまたは低減させる要因となる１以上のリスク要因情報が格納されるリスク要因情報格納部をさらに具備し、金融関連情報取得部は、１以上のリスク要因情報をも用いて保険情報を取得する金融関連情報出力装置である。
　かかる構成により、２以上の飼育対象の水中生物群の資産価値とリスク要因情報とを用いて、例えば、保険情報、融資金額情報等の金融関連情報を取得できる。
　また、本第十七の発明の損害額出力装置は、水中生物群の飼育者に関する情報であり、飼育者を識別する飼育者識別子または生簀を識別する生簀識別子、生簀の規模を特定する規模情報を有する１以上の飼育者情報が格納される飼育者情報格納部と、生簀の単位量あたりの損害額を特定する求償単価情報が格納される求償単価格納部と、飼育者識別子または生簀識別子を有する損害額算定指示を受け付ける指示受付部と、損害額算定指示が有する飼育者識別子または生簀識別子と対になる規模情報を飼育者情報格納部から取得する規模取得部と、求償単価情報と規模取得部が取得した規模情報とを用いて、損害額算定指示が有する飼育者識別子により識別される飼育者または生簀識別子により識別される生簀の損害額を取得する損害額取得部と、損害額取得部が取得した損害額を出力する損害額出力部とを具備する損害額出力装置である。
　かかる構成により、生簀の規模情報と求償単価とを用いて、損害が発生した生簀の損害額を算定できる。
　また、本第十八の発明の損害額出力装置は、第十七の発明に対して、求償単価格納部には、リスク要因情報に関する条件である要因条件と求償単価情報とを有する１以上の単価管理情報が格納され、１以上のリスク要因情報を受け付けるリスク要因受付部と、リスク要因受付部が受け付けた１以上のリスク要因情報に合致する要因条件と対になる求償単価情報を取得する求償単価取得部とをさらに具備し、求償単価格納部の求償単価格情報は、求償単価取得部が取得した求償単価情報である損害額出力装置である。
　かかる構成により、求償単価を自動的に取得できる。
　また、本第十九の発明の損害額出力装置は、第十七または第十八の発明に対して、生簀を撮影して得られた１以上の生簀画像が格納される生簀画像格納部と、１以上の生簀画像を用いて、生簀が存在するか否かを判断する存在判断部とをさらに具備し、存在判断部の判断結果に応じて異なる処理を行う損害額出力装置である。
　かかる構成により、生簀が存在するか否かを判断できる。
　また、本第二十の発明の損害額出力装置は、第十七または第十八の発明に対して、飼育者が生簀に対して作業を行っているか否かを判断する作業判断部とをさらに具備し、存在判断部の判断結果に応じて異なる処理を行う損害額出力装置である。
　かかる構成により、飼育者が生簀に対して作業を行っているか否かを判断できる。
　また、本第二十一の発明の損害額出力装置は、第二十の発明に対して、作業判断部は、生簀を撮影して得られた１以上の生簀画像を用いて、飼育者が生簀に対して作業を行っているか否かを判断する損害額出力装置である。
　かかる構成により、１以上の生簀画像を用いて、飼育者が生簀に対して作業を行っているか否かを判断できる。
　また、本第二十二の発明の損害額出力装置は、第二十の発明に対して、飼育者に対応する１以上の位置情報を受信する位置情報受信部をさらに具備し、作業判断部は、１以上の位置情報を用いて、飼育者が生簀に対して作業を行っているか否かを判断する損害額出力装置である。
　かかる構成により、飼育者に対応する１以上の位置情報を用いて、飼育者が生簀に対して作業を行っているか否かを判断できる。
　また、本第二十三の発明の損害額出力装置は、第十七から第二十いずれか１つの発明に対して、生簀において損害が発生しているか否かを判断する損害発生判断部をさらに具備し、損害額出力部は、損害が発生していると損害発生判断部が判断した場合のみ、損害額を出力する損害額出力装置である。
　かかる構成により、生簀に損害が発生しているか否かを判断できる。
　また、本第二十四の発明の損害額出力装置は、第二十三の発明に対して、損害発生判断部は、生簀を撮影して得られた１以上の画像を用いて、生簀において損害が発生しているか否かを判断する損害額出力装置である。
　かかる構成により、１以上の生簀画像を用いて、生簀に損害が発生しているか否かを判断できる。
　また、本第二十五の発明の損害額出力装置は、第二十三の発明に対して、環境に関する環境情報を受け付ける環境情報受付部と、損害発生判断部は、環境情報を用いて、生簀において損害が発生しているか否かを判断する損害額出力装置である。
　かかる構成により、環境情報を用いて、生簀に損害が発生しているか否かを判断できる。
　本発明による資産価値出力装置によれば、２以上の飼育対象の水中生物群の資産価値を容易に取得できる。
実施の形態１における情報システムＡの概念図 同情報システムＡのブロック図 同情報システムＡを構成する資産価値出力装置１のブロック図 同サイズ情報取得手段１３１１が取得するサイズ情報の例を示す図 同資産価値出力装置１の動作例について説明するフローチャート 同生簀資産価値取得処理の例について説明するフローチャート 同サイズ情報等取得処理の例について説明するフローチャート 同給餌器２の動作例について説明するフローチャート 同飼育者情報管理表を示す図 同飼料コスト比率管理表を示す図 同対象市場価格管理表を示す図 同給餌情報管理表を示す図 同飼育対象情報管理表を示す図 同出力例を示す図 実施の形態２における情報システムＢの概念図 同情報システムＢを構成する保険情報出力装置５のブロック図 同保険情報出力装置５の動作について説明するフローチャート 同飼育者情報管理表を示す図 同リスク要因情報管理表を示す図 同資産保険管理表を示す図 同飼育者ランク補正表を示す図 同リスクランク補正表を示す図 実施の形態３における情報システムＣの概念図 同情報システムＣを構成する金融関連情報出力装置６のブロック図 同金融関連情報出力装置６の動作例について説明するフローチャート 同資産金融関連情報管理表の例を示す図 同飼育者ランク補正表の例を示す図 同リスクランク補正表の例を示す図 実施の形態４における損害額出力装置７のブロック図 同損害額出力装置７の第一の動作例について説明するフローチャート 同損害額出力装置７の第二の動作例について説明するフローチャート 同生簀存在判断処理の例について説明するフローチャート 同作業有無判断処理の例について説明するフローチャート 同損害発生有無判断処理の例について説明するフローチャート 同損害額取得処理の例について説明するフローチャート 同単価管理表の例を示す図 上記実施の形態におけるコンピュータシステムの概観図 同コンピュータシステムのブロック図
　以下、資産価値出力装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
　（実施の形態１）
　本実施の形態において、例えば、魚等の水中生物に与えた餌に関する餌情報と魚のサイズ情報のうちの１以上の情報を用いて、水中生物群の資産価値を算定する資産価値出力装置を含む情報システムについて説明する。なお、水中生物は、水中の飼育物であり、例えば、水の中で移動する飼育物である。水中生物は、例えば、魚、たこ、イカ、えび、イルカ等である。また、水中生物は、水の中で移動しない、昆布、海藻等も含むと考えても良い。水中生物は、貝を含むと考えても良い。
　また、本実施の形態において、カメラまたはソナー等で取得した水中生物の画像から水中生物のサイズ情報を取得し、かかるサイズ情報を用いて、水中生物群の資産価値を算定する資産価値出力装置を含む情報システムについて説明する。
　また、本実施の形態において、カメラまたはソナー等で取得した水中生物群の画像から水中生物をサンプリングし、サイズ情報の代表値を取得し、当該代表値を用いて、水中生物群の資産価値を算定する資産価値出力装置を含む情報システムについて説明する。
　また、本実施の形態において、コストアプローチ、マーケットアプローチを含む２以上のアルゴリズムで資産価値を算定する資産価値出力装置を含む情報システムについて説明する。なお、コストアプローチとは、飼育にかかった費用に基づいて資産価値を算定する方法である。また、マーケットアプローチとは、市場での水中生物の価値に基づいて資産価値を算定する方法である。
　さらに、本実施の形態において、１または２以上の各生簀ごとに資産価値を算定する資産価値出力装置を含む情報システムについて説明する。
　図１は、本実施の形態における情報システムＡの概念図である。情報システムＡは、資産価値出力装置１、１または２以上の給餌器２、１または２以上のユーザ端末３、および１または２以上のカメラ４を備える。
　資産価値出力装置１は、水中生物群の資産価値を出力する装置である。資産価値出力装置１は、通常、１以上の給餌器２、１以上のユーザ端末３、および１以上のカメラ４と通信可能な装置である。資産価値出力装置１は、例えば、クラウドサーバ、ＡＳＰサーバ等のサーバ装置である。ただし、資産価値出力装置１は、スタンドアロンの装置でも良い。
　給餌器２は、水中生物群に餌を与える装置である。給餌器２は、例えば、資産価値出力装置１に後述する餌情報を送信する装置である。
　ユーザ端末３は、ユーザが使用する端末である。ユーザとは、例えば、魚等の水中生物の飼育者、飼育者が所属する組織の他の職員、飼育者に融資する融資担当者等であり、その役割は問わない。なお、他の職員の職種は問わない。端末は、スマートフォン、タブレット端末等の携帯端末、据え置き型のＰＣ等であり、その所在やタイプは問わない。なお、飼育は、養殖と言っても良い。飼育者は、養殖者と言っても良い。
　カメラ４は、水中生物群を撮影し、画像を取得する。画像は、動画が好適であるが、静止画でも良い。カメラ４は、通信機能を有し、資産価値出力装置１、または／およびユーザ端末３に画像を送信することは好適である。また、カメラ４には、生簀識別子が格納されており、画像と共に生簀識別子を送信することは好適である。また、カメラ４には、カメラ識別子が格納されており、画像と共にカメラ識別子を送信することは好適である。かかる場合、カメラ識別子は、生簀を識別する情報にもなることは好適である。
　カメラ４が画像等を送信するタイミングは問わない。カメラ４は、例えば、常時、画像等を送信しても良い。ただし、送信の要求が受信された場合のみ、画像等を送信しても良い。かかる場合、カメラ４は、送信の要求等の受信機能を有する。
　また、カメラ４は、生簀ごとに１または２以上設置されていることは好適である。また、カメラ４は、水中に設置されていることは好適であるが、生簀の上から撮影できる位置に設置されるなど、水中以外の場所に設置されていても良い。生簀は、魚等の水中生物を飼育する施設である。カメラ４の種類は問わないが、３６０度カメラ、広域のカメラ、ステレオカメラが好適である。カメラ４は、距離カメラでも良い。なお、ステレオカメラは、２つ以上のカメラを同期させたカメラシステムである。つまり、ステレオカメラは、対象物を複数の異なる方向から同時に撮影することにより、その奥行き方向の情報も記録できるようにしたカメラである。また、カメラ４に代えて、ソナー（超音波機器）を用いて、画像を取得しても良い。かかるソナーは、例えば、イメージングソナーであり、公知技術（例えば、インターネットＵＲＬ「http://www.kwk.co.jp/marine/products/sonar.html」参照）である。
　図２は、本実施の形態における情報システムＡのブロック図である。図３は、情報システムＡを構成する資産価値出力装置１のブロック図である。
　資産価値出力装置１は、格納部１１、受付部１２、処理部１３、および出力部１４を備える。格納部１１は、飼育者情報格納部１１１を備える。受付部１２は、水中生物群情報受付部１２１を備える。処理部１３は、画像解析部１３１、および資産価値取得部１３２を備える。画像解析部１３１は、サイズ情報取得手段１３１１、および種類情報取得手段１３１２を備える。資産価値取得部１３２は、コストアプローチ手段１３２１、およびマーケットアプローチ手段１３２２を備える。出力部１４は、資産価値出力部１４１を備える。
　給餌器２は、給餌格納部２１、給餌処理部２２、給餌送信部２３、および給餌受信部２４を備える。
　ユーザ端末３は、ユーザ格納部３１、ユーザ受付部３２、ユーザ処理部３３、ユーザ送信部３４、ユーザ受信部３５、およびユーザ出力部３６を備える。
　資産価値出力装置１を構成する格納部１１には、各種の情報が格納される。各種の情報とは、例えば、飼育者情報、後述する各種の演算式、後述する各種の対応表等である。
　演算式は、例えば、後述する飼料効率を算出する演算式、後述する無摂餌量削減率を算出する演算式、後述する実際増肉係数を算出する演算式、後述する飼料コストを算出する演算式、後述する市場価値を算出する演算式等である。
　対応表は、例えば、後述する飼料コスト比率管理表、後述する対象市場価格管理表、後述する給餌情報管理表、サイズ情報（例えば、尾叉長、全長、体高）と重量との対応表である。
　飼育者情報格納部１１１には、１または２以上の飼育者情報が格納される。飼育者情報は、水中生物群の飼育者の関する情報である。
　飼育者情報は、例えば、飼育者識別子、生簀識別子を有する。飼育者識別子は、飼育者を識別する情報である。飼育者識別子は、例えば、ＩＤ、飼育者名、電話番号、メールアドレス、飼育者が使用するユーザ端末３のＩＰアドレス等である。生簀識別子は、飼育者識別子で識別される飼育者の生簀を識別する情報である。生簀識別子は、例えば、ＩＤである。生簀識別子は、飼育者識別子を有している、と考えても良い。
　飼育者情報は、例えば、飼育者の飼育対象の種類を示す種類情報を有する。種類情報は、例えば、まぐろ、鯛、カキ、ワカメ等である。
　飼育者情報は、例えば、飼育者が飼育対象に与えている餌に関する餌情報を有する。餌情報の詳細については後述する。
　飼育者情報は、例えば、生簀識別子に対応付けて、生簀に関する生簀情報を有しても良い。生簀情報は、例えば、生簀に投入した稚魚の数、生簀の位置または領域を示す位置情報、生簀で死んだ魚の数を示す死魚数である。
　受付部１２は、各種の指示や情報等を受け付ける。各種の指示や情報等とは、例えば、後述する水中生物群情報、餌情報、資産価値出力指示、画像等である。資産価値出力指示とは、資産価値の出力を促す指示である。資産価値出力指示は、通常、飼育者識別子を有する。
　受付部１２は、例えば、給餌器２から餌情報等を受信する。餌情報等は、例えば、餌情報と生簀識別子である。餌情報等は、例えば、飼育者識別子を有する。ここでの餌情報は、例えば、与えた餌の重量、摂取したと推定される餌の重量、摂取されなかったと推定される餌の重量、給餌時間、一定期間（例えば、１日、１か月、１年）での給餌回数、餌を与えたことを示す情報、餌を与えた時刻に関する時刻情報（例えば、１０時４５分、朝、昼など）である。
　なお、摂取したと推定される餌の重量、摂取されなかったと推定される餌の重量は、例えば、後述する画像解析部１３１により取得されても良い。
　受付部１２は、例えば、カメラ４から画像を受信する。受付部１２は、画像と共に、生簀識別子を受信することは好適である。受付部１２は、画像と共に、飼育者識別子を受信しても良い。なお、受付部１２が受信する画像は、２以上の画像を有する動画であることは好適であるが、静止画でも良い。
　ここで、受け付けとは、通常、有線もしくは無線の通信回線を介した外部の装置からの受信である。また、受け付けとは、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスからユーザにより入力されても良いし、後述する画像処理等の処理により取得しても良い。また、受け付けとは、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である、と考えても良い。
　水中生物群情報受付部１２１は、水中生物群情報を受け付ける。水中生物群情報受付部１２１は、２以上の生簀ごとに水中生物群情報を受け付けることは好適である。水中生物群情報受付部１２１は、例えば、生簀を識別する生簀識別子と水中生物群情報とを対応付けて受け付ける。水中生物群情報受付部１２１は、例えば、格納部１１の水中生物群情報を読み出す。
　水中生物群情報受付部１２１は、水中生物群情報を構成する一部の情報を受信し、一部の情報を格納部１１から読み出すなど、２種類以上の異なる手段により水中生物群情報を取得しても良い。
　水中生物群情報は、飼育対象の水中生物群に関する情報である。水中生物群は、２以上の水中生物の集合である。
　水中生物群情報は、餌情報、サイズ情報のうちの１または２以上の情報を含む。水中生物群情報は、餌情報とサイズ情報とを有することは好適である。水中生物群情報は、種苗ロットの仕入先に関する仕入先情報、遺伝情報（ＤＮＡ）、品種により種苗の安全性をランク化した場合のランクを有することは好適である。
　水中生物群情報受付部１２１は、例えば、給餌器２が送信した餌情報を受信し、サイズ情報取得手段１３１１が取得したサイズ情報を受け付ける。
　餌情報は、２以上の飼育対象である水中生物群に与えた餌に関する情報である。餌情報は、例えば、一回または一定期間（毎日、毎月、毎年）における給餌重量、単位時間当たりの給餌重量(ｇ／秒、ｇ／分、ｇ／時)、一回当たり給餌時間、一定期間（例えば、１日、１か月、１年）での給餌回数、給餌タイミングに関するタイミング情報などである。タイミング情報は、例えば、朝に給餌するか否かを示す情報、昼に給餌するか否かを示す情報、晩に給餌するか否かを示す情報などである。餌情報は、例えば、給餌器２から受信される、または給餌器２から受信した外部の装置（図示しない）から受信される。
　餌情報は、例えば、餌の種類を示す餌種類情報、餌の内容物を示す餌内容物情報、餌の物性を示す餌物性情報のいずれか１以上を有しても良い。餌種類情報は、例えば、ＥＰ（沈没式、浮体式）、ＤＰ、ＭＰ、生餌（魚種）などのうちのいずれかを示す情報である。餌種類情報は、例えば、餌の安全性のレベルを示す情報でも良い。
　また、餌内容物情報は、例えば、魚粉量である。また、餌内容物情報は、例えば、代替プロテイン(微細藻類、単細胞、甲殻類、大豆などなど)の有無または量、アミノ酸の有無または量、ビタミンの有無または量、ミネラルの有無または量などである。
　また、餌物性情報は、餌のサイズ、餌の粘性、餌の色、餌の硬度などのうちの１以上を示す情報である。
　また、餌情報は、重量あたり飼料価格、飼料効率を有しても良い。飼料効率とは、飼料を与える場合の効率に関する情報であり、例えば、演算式「飼料効率（％）＝１００×増えた体重（湿重）／食べた餌の量（乾重）」により算出され得る。また、飼料効率は、例えば、演算式「実際飼料効率（％）＝１００×増えた体重(湿重)／給餌した飼料重量（乾重）」により算出され得る。なお、飼料効率を算出する演算式は、他の演算式でも良い。
　また、餌情報は、例えば、餌の種類を示す餌種類情報、餌の内容物を示す餌内容物情報、餌の物性を示す餌物性情報、重量あたり飼料価格のうちの１以上の情報を有する。
　サイズ情報は、飼育対象のサイズに関する情報である。サイズ情報は、例えば、魚の尾叉長、標準体長、全長、体高、体幅、重量のうちの１または２以上の情報である。サイズ情報は、例えば、サイズ情報取得手段１３１１の画像処理により取得される。なお、全長とは、体の最前端から尾鰭の後端までの長さである。また、尾叉長とは、上顎の先端から尾鰭が二叉する中央部の凹みの外縁までの長さである。また、標準体長とは、上顎の先端から尾鰭基底までの長さである。また、体高とは、体の背縁から腹縁までの垂直方向の長さである。また、体幅とは、左右の胸鰭の付け根の間の長さである。
　水中生物群情報は、例えば、飼料コスト比率、摂餌量率、無摂餌量、無摂餌量削減率、市場価格、増肉係数、実際増肉係数、飼料効率、種類情報、対象ランクを有する。なお、飼料コスト比率は、飼料コストが全体の飼育のコストに占める割合である。また、摂餌量率は、給餌した餌に対する摂取された餌の量の割合に関する情報であり、演算式「摂餌量率＝摂餌量／給餌量」により算出される。無摂餌量は、給餌した餌に対する摂取されなかった餌の量の割合に関する情報であり、演算式「無摂餌量＝給餌量 - 無摂餌量」により算出される。また、無摂餌量削減率は、異なる２時点での無摂餌量の比率に関する情報であり、演算式「無摂餌量削減率＝無摂餌量Ａ／無摂餌量Ｂ（Ａ，Ｂは異なる２時点を表す）」により算出される。市場価格は、飼育対象の市場での価値である。市場価格は、通常、単位重量あたりの価格である。なお、増肉係数とは、単位重量分（例えば、１ｋｇ）成長するのに必要な餌の量（例えば、ｋｇ）であり、演算式「増肉係数＝食べた餌の量（乾重）／増えた体重（湿重）」または演算式「実際増肉係数＝給餌した飼料重量（乾重）／増えた体重（湿重）」により算出できる。なお、増肉係数および実際増肉係数は、小さいほど、より少ない量の餌で成長することを意味する。
　対象ランクとは、飼育対象の健康状態に関するランクである。対象ランクは、例えば、魚の色、オプティカルフロー、行動時間、積算移動距離、行動パターンを用いて取得され得る。対象ランクは、例えば、行動時間が長いほど、または積算移動距離が長いほど、高い数値となる。
　なお、魚の色を用いてランクを取得する方法は、例えば、以下である。例えば、画像に含まれる魚の領域の複数の画素値（ＲＧＢの値等）を利用する。つまり、魚の領域の複数の画素値の代表値（平均値、中央値など）を取得し、当該代表値が病気を示す情報であるか否かの閾値（格納部１１に格納されている）を参照し、閾値より大きい場合（例えば、黄色味が強い場合）、病気であると判断され、低いランクが取得される。
　また、オプティカルフロー（運動量）を用いてランクを取得する方法は、例えば、以下である。例えば、通常遊泳時の運動量であると判断される閾値が格納部１１に格納されており、オプティカルフローにより運動量の情報を取得し、当該運動量の情報が閾値以下または閾値より小さい場合に病気であると判断され、低いランクが取得される。
　同様に、行動時間、積算移動距離についても、通常遊泳時の遊泳行動から取得される単位時間（例えば、１日あたり）の累積値の閾値が格納部１１に格納されており、取得された値（行動時間、積算移動距離）が、かかる累積値の閾値以下または閾値未満である場合に病気であると判断され、低いランクが取得される。
　また、行動パターンについて、通常遊泳時の遊泳行動から取得される行動パターンの情報が格納部１１に格納されており、取得された行動パターンの情報が格納されている行動パターンの情報との類似度が閾値以下または閾値未満である場合に病気であると判断され、低いランクが取得される。
　処理部１３は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、画像解析部１３１、資産価値取得部１３２が行う処理である。
　画像解析部１３１は、水中生物群から取得された画像を解析し、飼育対象のサイズに関するサイズ情報を取得する。
　画像解析部１３１は、例えば、カメラが水中生物群を撮影した１または２以上の各画像を解析し、飼育対象のサイズに関するサイズ情報を取得する。かかる画像は、カメラ４が送信し、受付部１２が受信した画像であることは好適である。但し、画像は、図示しないソナーにより取得された画像でも良い。また、画像は、ユーザにより入力された画像でも良い。画像解析部１３１がサイズ情報を取得する処理の詳細は、サイズ情報取得手段１３１１の説明において述べる。
　画像解析部１３１は、水中生物群から取得された画像を解析し、飼育対象の種類である種類情報を取得する。
　画像解析部１３１は、例えば、カメラが水中生物群を撮影した１または２以上の各画像を解析し、飼育対象の種類である種類情報を取得する。但し、画像は、図示しないソナーにより取得された画像でも良い。また、画像は、ユーザにより入力された画像でも良い。画像解析部１３１が種類情報を取得する処理の詳細は、種類情報取得手段１３１２の説明において述べる。
　画像解析部１３１は、水中生物群から取得された１または２以上の各画像を解析し、飼育対象の水中生物の数を取得しても良い。なお、画像は、例えば、カメラ４、または図示しないソナーにより取得された画像である。また、ソナーにより水中生物の数を取得する技術は公知技術である（インターネットＵＲＬ「http://www.suikei.co.jp/養殖マグロ：「養殖マグロ、「音響カーテン」通過させ尾数正しく算出」参照）。
　画像解析部１３１は、例えば、カメラ４が水中生物群を撮影した１または２以上の各画像を解析し、飼育対象の水中生物の数を取得しても良い。
　画像解析部１３１は、例えば、画像から水中生物を認識し、当該認識した水中生物の数を算出する。なお、画像の中のオブジェクトを認識する技術、および画像の中のオブジェクトの数を取得する技術は公知技術であるので、詳細な説明を省略する。なお、かかる画像は、３６０度カメラで取得した画像であることは好適である。また、画像解析部１３１は、２以上の各画像の中の水中生物の数を取得し、例えば、最大数を水中生物の数とすることは好適である。
　画像解析部１３１は、例えば、画像を解析し、生簀の底に沈んでいる水中生物の数を取得しても良い。かかる水中生物の数は、例えば、死魚数である。
　サイズ情報取得手段１３１１は、水中生物群から取得された１または２以上の画像から、２以上の飼育対象を検知し、２以上の各飼育対象のサイズを取得する。
　サイズ情報取得手段１３１１は、２以上の各飼育対象のサイズの代表値であるサイズ情報を取得することは好適である。ここで、代表値とは、例えば、平均値、中央値である。ただし、代表値は、最大値等でも良い。
　サイズ情報取得手段１３１１は、例えば、１または２以上の各画像から水中生物を検知し、当該検知した水中生物の幅、高さ、奥行きの情報のうちの１または２以上を取得する。サイズ情報取得手段１３１１は、水中生物が正面を向いていることを検知した場合の画像を採用することは好適である。画像から特定のオブジェクトを検知する技術は公知の画像認識技術であるので、ここでの説明は省略する。また、画像内のオブジェクトのサイズを取得する技術は公知技術であるので、ここでの説明は省略する。なお、サイズ情報取得手段１３１１は、例えば、図４に示すように、魚の尾叉長、全長、体高、体幅を、画像から取得する。そして、サイズ情報取得手段１３１１は、取得したサイズ情報のうちの１または２以上の情報を用いて、重量を取得する。サイズ情報取得手段１３１１は、例えば、尾叉長、体高、体幅をパラメータとする増加関数の演算式により、重量を算出する。なお、かかる演算式は、格納部１１に格納されている。サイズ情報取得手段１３１１は、例えば、距離画像またはステレオカメラを用いて、オブジェクトの各箇所のサイズを取得する。
　種類情報取得手段１３１２は、水中生物群から取得された画像を解析し、飼育対象の種類である種類情報を取得する。なお、飼育対象とは、ここでは水中生物である。なお、画像の取得方法は、上述したように、カメラ４を使用して取得する方法、ソナーにより取得する方法、ユーザから受け付ける方法等、問わない。
　種類情報取得手段１３１２は、例えば、機械学習のアルゴリズムにより、種類情報を取得する。つまり、種類情報取得手段１３１２は、例えば、各種類情報に対応する１または２以上の画像を学習させ、学習器を構築し、当該学習器を格納部１１に蓄積しておく。なお、機械学習において、学習器を構成するためには、例えば、機械学習の関数（例えば、fasttext、TinySVM、各種のrandomForest関数等）に、入力となる情報群（画像、または画像から取得される素性を要素とするベクトルと出力させたい種類情報とを引数として与えると学習器が得られる。
　そして、種類情報取得手段１３１２は、１または２以上の各画像から水中生物を検知し、当該検知した飼育物の領域を切り出し、機械学習のアルゴリズムにより、切り出した部分画像を学習器に適用し、種類情報を取得する。なお、機械学習のアルゴリズムは、深層学習、ＳＶＭ、決定木、ランダムフォレスト等であり、問わないことは言うまでもない。また、機械学習において、機械学習の関数（例えば、fasttext、TinySVM、各種のrandomForest関数等）に、切り出した部分画像または当該部分画像から取得される素性を要素とするベクトル、および学習器を引数として与えると種類情報が得られる。
　ＳＶＭのアルゴリズムを採用する場合、種類情報取得手段１３１２は、各種類情報に対応する１または２以上の画像からベクトルを構成し、種類情報ごとに正例のベクトルと負例のベクトルとを学習させ、種類情報ごとに学習器を構築し、当該学習器を格納部１１に蓄積しておく。なお、例えば、種類情報ごとに、当該種類情報に対応する画像から正例のベクトルを構成し、他の種類情報に対応する画像から負例のベクトルを構成する。そして、種類情報取得手段１３１２は、１または２以上の各画像から水中生物を検知し、当該検知した飼育物の領域を切り出し、切り出した部分画像を、各種類情報ごとの学習器に適用し、スコアを取得する。そして、種類情報取得手段１３１２は、スコアが最大の学習器に対応する種類情報を取得する。
　種類情報取得手段１３１２は、例えば、対応表を用いて種類情報を取得する。つまり、種類情報取得手段１３１２は、例えば、種類情報と学習情報との対である２以上の対応情報を有する対応表を格納部１１に格納しておく。なお、学習情報は、対応する種類情報の種類の飼育対象の画像をベクトル化した情報である。そして、種類情報取得手段１３１２は、１または２以上の各画像から水中生物を検知し、当該検知した飼育物の領域を切り出し、切り出した部分画像をベクトル化し、当該ベクトルに最も近似する学習情報（ベクトル）と対になる種類情報を取得する。
　資産価値取得部１３２は、水中生物群情報を用いて、水中生物群の資産価値を取得する。つまり、資産価値取得部１３２は、餌情報、飼育対象のサイズ情報のうちの１または２以上の情報を用いて、水中生物群の資産価値を取得する。なお、かかる水中生物群情報は、水中生物群情報受付部１２１が受け付けた情報である。
　資産価値取得部１３２は、餌情報が餌の量に関する情報であり、多い餌の量に関する情報であるほど高い値の資産価値を取得することは好適である。餌の量に関する情報は、例えば、一回または一定期間（毎日、毎月、毎年）での給餌重量、時間当たり給餌重量(g/秒、g/分、g/時)、一回当たり給餌時間、一定期間（日、月、年）での給餌回数のうちの１以上の情報である。
　資産価値取得部１３２は、サイズ情報が大きいサイズを示す情報であるほど高い値の資産価値を取得する。
　資産価値取得部１３２は、２以上の生簀ごとに水中生物群の資産価値を取得することは好適である。
　ここで、資産価値とは、通常、金額であるが、ランクなどでも良い。ランクは、資産のランクであり、例えば、５段階、１０段階、１００段階等、そのクラス数は問わない。
　資産価値取得部１３２は、後述するコストアプローチ手段１３２１が取得した第一の資産価値、後述するマーケットアプローチ手段１３２２が取得した第二の資産価値のうちの１以上の情報を用いて、資産価値を取得することは好適である。
　資産価値取得部１３２は、例えば、第一の資産価値、第二の資産価値を含む２以上の資産価値から最大または最小または平均の資産価値を取得しても良い。かかる最大の資産価値は、出力対象の資産価値である。資産価値取得部１３２は、例えば、第一の資産価値、第二の資産価値を含む２以上の資産価値を統計処理した結果の資産価値を取得しても良い。
　コストアプローチ手段１３２１は、餌情報が餌の量に関する情報であり、多い餌の量に関する情報であるほど高い値の第一の資産価値を取得する。コストアプローチ手段１３２１は、サイズ情報をも用いて第一の資産価値を取得しても良い。コストアプローチ手段１３２１は、通常、サイズ情報が大きいサイズを示す情報である場合に、高い値の第一の資産価値を取得する。
　コストアプローチ手段１３２１は、例えば、以下の（１）から（３）のいずれかの演算式により、水中生物の育成に必要な飼料コストを算出する。なお、すべての演算式は、例えば、格納部１１に格納されている、とする。
（１）飼料コスト＝水中生物の重量×増肉係数または実際増肉係数×単位重量あたり飼料価格
（２）飼料コスト＝ 総給餌量×単位重量あたり飼料価格
（３）飼料コスト＝ 時間あたり給餌重量×一回あたり給餌時間×給餌回数×単位重量あたり飼料価格
　なお、単位重量あたり飼料価格、単位重量あたり飼料価格、単位重量あたり飼料価格等は、予め格納部１１に格納されている、とする。また、水中生物の重量は、サイズ情報から取得された値である。
　また、例えば、１尾当たり育成総コストは、演算式「１尾当たり育成総コスト＝１尾あたり資産価値＝飼料コスト／飼料コスト比率」により算出する。なお、飼料コスト比率は、飼料コストが全体の飼育のコストに占める割合であり、例えば、予め格納部１１に格納されている、とする。飼料コスト比率は、例えば、０．７、０．６等である。
　また、例えば、１生簀当たり育成総コストは、演算式「１生簀当たり育成総コスト＝１生簀あたり資産価値＝１尾あたり育成総コスト×生簀内尾数」により算出する。なお、１生簀当たり育成総コストは、１生簀当たりの第一の資産価値である。また、生簀内尾数は、上述したように、画像解析部１３１が取得しても良いし、生簀識別子または飼育者識別子に対応付けて予め格納部１１に格納されていても良い。生簀内尾数は、例えば、「予め格納されている稚魚数－死魚数」により算出されても良い。
　さらに、１事業者の動産の資産価値（例えば、養殖魚資産と言う。）は、演算式「１事業者の動産の資産価値＝各生簀あたり育成総コストの総和」により算出する。なお、１事業者の動産の資産価値は、１事業者当たりの第一の資産価値である。つまり、コストアプローチ手段１３２１は、一の飼育者の飼育者識別子と対になる１以上の各生簀識別子に対応する育成総コストを加算し、１事業者当たりの第一の資産価値を算出する。
　マーケットアプローチ手段１３２２は、サイズ情報が大きいサイズを示す情報であるほど高い値の第二の資産価値を取得する。マーケットアプローチ手段１３２２は、重量が大きいほど高い値の第二の資産価値を取得する。
　なお、マーケットアプローチ手段１３２２は、餌情報をも用いても良い。サイズ情報は、例えば、サイズ情報取得手段１３１１が取得した情報であるが、水中生物群情報受付部１２１が受け付けた水中生物群情報に含まれていても良い。
　マーケットアプローチ手段１３２２は、例えば、１尾当たり市場価値を演算式「１尾当たり市場価値＝１尾あたり資産価値＝ 飼育対象の重量×市場価格」により算出する。なお、単位重量あたりの市場価格は、予め格納部１１に格納されている、とする。
　また、マーケットアプローチ手段１３２２は、例えば、１生簀当たり市場価値を演算式「１生簀当たり市場価値＝１生簀あたり資産価値＝１尾あたり市場価値×生簀内尾数」により算出する。なお、１生簀当たり市場価値は、１生簀当たりの第二の資産価値である。
　さらに、マーケットアプローチ手段１３２２は、例えば、１事業者の動産価値を演算式「１事業者の動産価値＝各生簀あたり市場価値の総和」により算出する。なお、１事業者の動産価値は、１事業者当たりの第二の資産価値である。つまり、マーケットアプローチ手段１３２２は、一の飼育者の飼育者識別子と対になる１以上の各生簀識別子に対応する市場価値を加算し、１事業者当たりの第二の資産価値を算出する。
　出力部１４は、各種の情報を出力する。各種の情報とは、例えば、資産価値、第一の資産価値、第二の資産価値である。ここで、出力とは、通常、外部の装置への送信であるが、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である、と考えても良い。
　資産価値出力部１４１は、資産価値取得部１３２が取得した資産価値を出力する。資産価値出力部１４１は、第一の資産価値と第二の資産価値とを含む２以上の資産価値、または２以上の資産価値の代表値を出力しても良い。
　資産価値出力部１４１は、例えば、第一の資産価値と第二の資産価値とを含む２以上の資産価値のうち、最大または最小または平均の資産価値を出力する。
　資産価値出力部１４１は、２以上の生簀ごとに資産価値を出力することは好適である。
　給餌器２を構成する給餌格納部２１には、例えば、生簀識別子、機器識別子、種類情報、給餌量情報、タイミング情報などが格納される。格納される種類情報は、例えば、給餌器２が設けられた生簀で飼育されている飼育対象（例えば、魚）の種類を示す。給餌量情報とは、予め設定されている給餌量を示す情報である。タイミング情報とは、予め設定されている給餌タイミングに関す情報である。タイミング情報は、例えば、前述した残存量情報を取得するタイミングと同じでよい。なお、予め設定される情報（給餌量を示す情報、給餌タイミングに関す情報等）は、任意に設定可能であることは言うまでもない。また、給餌器２は、任意のタイミングでマニュアル操作によって給餌を行うことが可能であることは好適である。
　給餌処理部２２は、各種の処理を行う。給餌処理部２２は、タイミング情報が示すタイミングになった場合に、給餌のための処理を行う。給餌のための処理とは、例えば、給餌器２の餌を行う口を開け、給餌量情報が示す給餌量の餌が出された後に当該口を閉じる処理である。給餌のための処理とは、例えば、給餌量情報が示す給餌量の餌を、餌が確保されている容器（図示しない）から取り出し、生簀に投入する処理である。その他、給餌のための処理は問わない。
　給餌処理部２２は、例えば、残存量センサを用いて、残存量情報を取得する。給餌処理部２２は、例えば、給餌量を取得する。また、給餌処理部２２は、例えば、環境センサを用いて、環境情報を取得する。
　残存量情報とは、餌の残存量に関する情報である。残存量とは、給餌器２に残っている餌の量である。残存量に関する情報とは、例えば、残存量であるが、使用量でもよい。使用量とは、給餌器２から生簀に投入された餌の量である。使用量は、例えば、予め決められた量から残存量を減算した結果である。予め決められた量とは、例えば、給餌器２が有する容器に収納可能な餌の量（以下、容量と記す場合がある）である。また、給餌器２が餌の重量を計測可能である場合、残存量は重量により取得されても良い。
　また、環境情報とは、環境に関する情報である。環境とは、通常、魚等の飼育対象が飼育されている環境である。環境は、例えば、生簀内の環境であるが、生簀が設置されている場所の環境でもよい。生簀が設置されている場所とは、前述したように、例えば、海洋、湖沼、河川等の水中、または陸上の溜池などであるが、海洋等が存在する地域の環境でもよい。または、環境は、かかる局所的な環境に限らず、地球全体の環境も含むと考えてもよい。
　環境情報は、例えば、水温、塩分濃度、溶存酸素量、透明度、流速などの値であるが、環境センサで検知し得る物理量や化学成分等であれば、その種類は問わない。また、環境情報は、例えば、現時点での値でもよいし、予め決められた期間の平均値でもよい。期間とは、例えば、一年間、３カ月間等であるが、その長短は問わない。また、期間とは、例えば、現時点までの期間（例えば、直近３カ月、当年等）であるが、過去の一定期間（例えば、先月までの３カ月間、前年等）でもよい。さらに、環境情報は、例えば、後述する１以上のパラメータの１つであってもよい。
　給餌送信部２３は、各種の情報を送信する。各種の情報とは、例えば、給餌処理部２２が取得した残存量情報、使用した餌の量を示す給餌量情報、給餌処理部２２が取得した環境情報などである。給餌送信部２３は、取得された残存量等の情報を、通常、資産価値出力装置１に送信するが、例えば、ユーザ端末３など、他の装置に送信してもよい。また、給餌送信部２３は、例えば、給餌格納部２１に格納されている生簀識別子、機器識別子、種類情報、タイミング情報と共に、残存量情報、給餌量情報、環境情報等を送信しても良い。
　給餌受信部２４は、例えば、ユーザ端末３から各種の指示を受信する。各種の指示とは、例えば、残存量情報または環境情報などの送信指示である。
　ユーザ端末３を構成するユーザ格納部３１には、例えば、ユーザ識別子、端末識別子などの情報が格納される。ユーザ識別子とは、ユーザを識別する情報である。ユーザ識別子は、例えば、住所・氏名、携帯電話番号、メールアドレスなどであるが、ＩＤでもよく、ユーザを識別し得る情報であれば何でもよい。端末識別子とは、ユーザ端末３を識別する情報である。端末識別子は、例えば、ＩＰアドレスであるが、ＩＤでもよいし、ユーザ識別子と兼用でもよく、ユーザ端末３を識別し得る情報であれば何でもよい。
　ユーザ受付部３２は、ユーザから指示や情報等を受け付ける。指示や情報等とは、例えば、資産価値出力指示、後述する保険情報出力指示である。
　ユーザ受付部３２は、指示や情報等を、例えば、タッチパネル、キーボード、マウスなどの入力デバイスを介して受け付けるが、他の装置から受信してもよい。
　ユーザ処理部３３は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、ユーザ受信部３５が各種の情報を出力する情報の構造にすること、ユーザ受付部３２が受け付けた指示や情報等を送信する情報の構造にすること等である。
　ユーザ送信部３４は、指示や情報等を資産価値出力装置１に送信する。指示や情報等とは、例えば、資産価値出力指示である。また、ユーザ送信部３４は、後述する保険情報出力装置５に送信する。指示や情報等とは、例えば、保険情報出力指示である。
　ユーザ受信部３５は、例えば、資産価値出力装置１から各種の情報を受信する。各種の情報とは、例えば、資産価値である。また、ユーザ受信部３５は、例えば、後述する保険情報出力装置５から各種の情報を受信する。各種の情報とは、例えば、後述する保険情報である。
　ユーザ出力部３６は、例えば、ユーザ受信部３５が受信した各種の情報を出力する。なお、ユーザ出力部３６による出力は、通常、ディスプレイ等の出力デバイスを介した出力であるが、例えば、記録媒体への蓄積でも、他の機能や他のプログラムへの処理結果の引渡しでもよいし、他の装置への送信でも構わない。
　格納部１１、飼育者情報格納部１１１、給餌格納部２１、およびユーザ格納部３１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
　格納部１１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよい。
　受付部１２、水中生物群情報受付部１２１、給餌受信部２４、およびユーザ受信部３５は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
　処理部１３、画像解析部１３１、サイズ情報取得手段１３１１、種類情報取得手段１３１２、資産価値取得部１３２、コストアプローチ手段１３２１、マーケットアプローチ手段１３２２、給餌処理部２２、およびユーザ処理部３３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理部１３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
　出力部１４、資産価値出力部１４１、給餌送信部２３、およびユーザ送信部３４は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
　ユーザ受付部３２は、テンキーやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
　ユーザ出力部３６は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。ユーザ出力部３６は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
　次に、情報システムＡの動作について説明する。まず、資産価値出力装置１の動作例について、図５のフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ５０１）受付部１２は、資産価値出力指示を受け付けたか否かを判断する。資産価値出力指示を受け付けた場合はステップＳ５０２に行き、資産価値出力指示を受け付けなかった場合はステップＳ５０９に行く。なお、ここで、受付部１２は、例えば、資産価値出力指示をユーザ端末３から受信する。また、資産価値出力指示は、水中生物群情報の一部または全部を有しても良い。
　（ステップＳ５０２）処理部１３は、資産価値出力指示が有する飼育者識別子を取得する。
　（ステップＳ５０３）処理部１３は、カウンタｉに１を代入する。
　（ステップＳ５０４）処理部１３は、ステップＳ５０２で取得した飼育者識別子と対になるｉ番目の生簀識別子が飼育者情報格納部１１１に存在するか否かを判断する。ｉ番目の生簀識別子が存在する場合はステップＳ５０５に行き、ｉ番目の生簀識別子が存在しない場合はステップＳ５０７に行く。
　（ステップＳ５０５）処理部１３は、ｉ番目の生簀識別子で識別される生簀で飼育されている水中生物群の資産価値を取得する。かかる生簀資産価値取得処理の例について、図６のフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ５０６）処理部１３は、カウンタｉに１を１、インクリメントする。ステップＳ５０４に戻る。
　（ステップＳ５０７）資産価値取得部１３２は、１または２以上の生簀の資産価値から、ステップＳ５０２で取得した飼育者識別子で識別される飼育者が飼育している水中生物群の資産価値を取得する。資産価値取得部１３２は、通常、生簀の資産価値の合計を飼育者が飼育している水中生物群の資産価値として取得する。
　（ステップＳ５０８）資産価値出力部１４１は、ステップＳ５０７で取得された資産価値を出力する。ステップＳ５０１に戻る。資産価値出力部１４１は、ステップＳ５０５で取得した１以上の生簀単位での資産価値を出力しても良い。なお、ここで、出力とは、例えば、資産価値出力指示を送信してきたユーザ端末３への資産価値の送信である。
　（ステップＳ５０９）受付部１２は、画像等をカメラ４から受信したか否かを判断する。画像等を受信した場合はステップＳ５１０に行き、受信しなかった場合はステップＳ５１１に行く。なお、画像等は、例えば、画像と生簀識別子である。画像等は、例えば、画像と生簀識別子と飼育者識別子である。画像等は、例えば、当該画像を撮影したカメラ４を識別するカメラ識別子を有しても良い。
　（ステップＳ５１０）処理部１３は、ステップＳ５０９で受信された画像を、対応する生簀識別子に対応付けて、格納部１１に蓄積する。ステップＳ５０１に戻る。
　（ステップＳ５１１）受付部１２は、餌情報等を給餌器２から受信したか否かを判断する。餌情報等を受信した場合はステップＳ５１２に行き、受信しなかった場合はステップＳ５０１に戻る。なお、餌情報等は、例えば、餌情報と生簀識別子である。餌情報等は、例えば、餌情報と生簀識別子と飼育者識別子である。餌情報は、例えば、与えた餌の重量、給餌時間、餌を与えた時刻に関する時刻情報のうちの１以上の情報を有する。
　（ステップＳ５１２）処理部１３は、生簀識別子に対応付けて、餌情報を格納部１１に蓄積する。ステップＳ５０１に戻る。
　なお、図５のフローチャートにおいて、処理部１３は、蓄積された餌情報（例えば、与えた餌の重量、給餌時間、餌を与えた時刻に関する時刻情報）の集合を用いて、一回における給餌重量の平均値を算出する処理、一定期間（毎日、毎月、毎年）における給餌重量である総合給餌重量を算出する処理、累積給餌時間を算出する処理、タイミング情報を取得する処理、飼料効率を算出する処理、無摂餌量削減率を算出する処理、実際増肉係数を算出する処理のうちの１以上の処理を行っても良い。なお、かかる処理のタイミングは問わない。処理部１３は、例えば、予め決められた時刻になった時、または資産価値出力指示が受け付けられた時に、かかる処理を行う。
　また、図５のフローチャートにおいて、一の生簀のみの資産価値を取得し、出力する処理を行っても良い。
　さらに、図５のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
　次に、ステップＳ５０５の生簀資産価値取得処理の例について、図６のフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ６０１）処理部１３は、資産価値の取得の対象である生簀の生簀識別子を取得する。
　（ステップＳ６０２）画像解析部１３１は、ステップＳ６０１で取得された生簀識別子と対になる１以上の画像であり、条件に合致する画像を格納部１１から取得する。なお、条件は、例えば、画像に対応する時刻情報（撮影時刻を示す情報）が予め決められた条件を満たすほど最近であることである。また、条件は、例えば、給餌の時間帯ではないことである。なお、画像解析部１３１は、現在、カメラ４から受信された画像であり、ステップＳ６０１で取得された生簀識別子に対応付いている１以上の画像を取得しても良い。
　（ステップＳ６０３）サイズ情報取得手段１３１１は、ステップＳ６０２で取得された１以上の画像を用いて、飼育対象のサイズ情報等を取得する処理を行う。サイズ情報等取得処理の例について、図７のフローチャートを用いて説明する。なお、ここでは、ステップＳ６０１で取得された生簀識別子で識別される生簀の中の飼育対象の尾数である生簀内尾数をも取得する。
　（ステップＳ６０４）種類情報取得手段１３１２は、ステップＳ６０２で取得された１以上の画像を用いて、飼育対象の水中生物の種類を取得する。なお、種類情報取得手段１３１２は、格納部１１に格納されている種類情報であり、生簀識別子または飼育者識別子と対になる種類情報を取得しても良い。
　（ステップＳ６０５）処理部１３は、ステップＳ６０３で取得されたサイズ情報を用いて、重量を取得する。処理部１３は、ステップＳ６０４で取得された種類情報をも用いて重量を取得することは好適である。処理部１３は、例えば、ステップＳ６０４で取得された種類情報に対応する重量算出の演算式を格納部１１から読み出し、当該演算式に１または２以上のサイズ情報を代入し、演算式を実行することにより重量を算出する。なお、演算式は、例えば、取得されたサイズ情報（例えば、尾叉長、全長、体高）をパラメータとする増加関数である。また、処理部１３は、例えば、ステップＳ６０４で取得された種類情報に対応する対応表（重量取得のための表）から、取得されたサイズ情報に該当するサイズ情報の範囲と対になる重量を、対応表から取得する。なお、かかる場合、対応表は、サイズの範囲を示す情報と重量とを対に有する２以上の対応情報を有する表である。なお、ここで取得される重量は、例えば、生簀内の水中生物の平均的な重量である。
　（ステップＳ６０６）資産価値取得部１３２は、生簀識別子に対応する餌情報を取得する。
　（ステップＳ６０７）コストアプローチ手段１３２１は、取得した餌情報を用いて、飼料コストを算出する。また、コストアプローチ手段１３２１は、例えば、飼料コスト、生簀内尾数を用いて、当該生簀の育成総コストである当該生簀の第一の資産価値を算出する。
　（ステップＳ６０８）マーケットアプローチ手段１３２２は、例えば、ステップＳ６０５で取得された重量、単位重量あたりの市場価値、生簀内尾数を用いて、当該生簀の第二の資産価値を算出する。
　（ステップＳ６０９）資産価値取得部１３２は、第一の資産価値、第二の資産価値を用いて、当該生簀の資産価値を取得する。上位処理にリターンする。
　次に、ステップＳ６０３のサイズ情報等取得処理の例について、図７のフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ７０１）サイズ情報取得手段１３１１は、１または２以上の各画像から、飼育対象の水中生物のオブジェクト認識を行う。
　（ステップＳ７０２）サイズ情報取得手段１３１１は、カウンタｉに１を代入する。
　（ステップＳ７０３）サイズ情報取得手段１３１１は、ステップＳ７０１で認識したオブジェクトの中に、ｉ番目のオブジェクトが存在するか否かを判断する。ｉ番目のオブジェクトが存在する場合はステップＳ７０４に行き、ｉ番目のオブジェクトが存在しない場合はステップＳ７０７に行く。
　（ステップＳ７０４）サイズ情報取得手段１３１１は、画像の中のｉ番目のオブジェクトの形状が条件に合致するか否かを判断する。条件に合致する場合はステップＳ７０５に行き、条件に合致しない場合はステップＳ７０６に行く。なお、形状が条件に合致する場合とは、例えば、画像内のオブジェクトの形状が飼育対象の正面の形状であること、または画像内のオブジェクトの形状が飼育対象の前面の形状であることである。その他、形状が条件に合致する場合とは、例えば、画像内のオブジェクトの形状が飼育対象の上面の形状であることである。また、かかる判断は、予め飼育対象の各面の形状を学習させておき、機械学習（深層学習、ランダムフォレスト等）により可能である。
　（ステップＳ７０５）サイズ情報取得手段１３１１は、画像の中のｉ番目のオブジェクトの１または２以上のサイズ情報を取得し、図示しないバッファに蓄積する。なお、かかるサイズ情報は、例えば、魚の尾叉長、全長、体高、体幅のうちの１以上の情報である。また、１以上のサイズ情報は、どこのサイズかを識別可能なように蓄積される。どこのサイズかを識別可能なように蓄積されることは、例えば、サイズの場所を識別する属性名（例えば、尾叉長、全長、体高、体幅）に対応付けて、サイズ情報が蓄積される。
　（ステップＳ７０６）サイズ情報取得手段１３１１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ７０３に戻る。
　（ステップＳ７０７）サイズ情報取得手段１３１１は、１または２以上のオブジェクトのサイズ情報を用いて、サイズの種類（例えば、尾叉長、全長、体高、体幅）ごとに、サイズの代表値（例えば、平均値、中央値など）を取得する。
　（ステップＳ７０８）サイズ情報取得手段１３１１は、飼育対象の数を取得する。上位処理にリターンする。
　次に、給餌器２の動作例について、図８のフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ８０１）給餌処理部２２は、給餌格納部２１のタイミング情報を用いて、給餌のタイミングであるか否かを判断する。給餌のタイミングである場合はステップＳ８０２に行き、給餌のタイミングでない場合はステップＳ８０６に行く。
　（ステップＳ８０２）給餌処理部２２は、給餌のための処理を行う。なお、ここで、例えば、給餌が完了するまで、ウェイトする。
　（ステップＳ８０３）給餌処理部２２は、給餌量情報、残存量情報を取得する。また、給餌処理部２２は、生簀識別子、機器識別子、種類情報を給餌格納部２１から取得する。さらに、給餌処理部２２は、図示しない時計から時刻情報を取得する。
　（ステップＳ８０４）給餌処理部２２は、ステップＳ８０３で取得した情報から送信する情報を構成する。なお、送信する情報は、例えば、給餌量情報、残存量情報、生簀識別子、機器識別子、種類情報、時刻情報のうちの１または２以上の情報を含む。
　（ステップＳ８０５）給餌送信部２３は、ステップＳ８０４で構成された情報を資産価値出力装置１に送信する。ステップＳ８０１に戻る。
　（ステップＳ８０６）給餌処理部２２は、環境情報を取得するタイミングであるか否かを判断する。環境情報を取得するタイミングであればステップＳ８０７に行き、環境情報を取得するタイミングでなければステップＳ８０８に行く。なお、環境情報を取得するタイミングは、例えば、常時、一定時間間隔（例えば、１０分ごと、１時間ごと等）、指示を受け付けた場合等であり、タイミングは問わない。
　（ステップＳ８０７）給餌処理部２２は、環境センサを用いて、環境情報を取得する。そして、給餌処理部２２は、当該環境情報を給餌格納部２１に蓄積する。なお、かかる場合、給餌処理部２２は、図示しない時計から時刻情報を取得し、当該時刻情報に対応付けて境情報を蓄積することは好適である。
　（ステップＳ８０８）給餌送信部２３は、環境情報等を送信するタイミングであるか否かを判断する。環境情報等を送信するタイミングであればステップＳ８０９に行き、環境情報等を送信するタイミングでなければステップＳ８０１に戻る。なお、環境情報等を送信するタイミングは問わない。環境情報を送信するタイミングは、例えば、常時、一定時間間隔（例えば、１０分ごと、１時間ごと等）、指示を受け付けた場合等である。
　（ステップＳ８０９）給餌処理部２２は、給餌格納部２１の環境情報を取得する。また、給餌処理部２２は、給餌格納部２１の生簀識別子または機器識別子を取得する。そして、給餌処理部２２は、環境情報と生簀識別子、または環境情報と機器識別子を用いて送信する情報を構成する。
　（ステップＳ８１０）給餌送信部２３は、ステップＳ８０９で構成された情報を送信する。なお、情報の送信先は、例えば、資産価値出力装置１、またはユーザ端末３である。ステップＳ８０１に戻る。
　次に、ユーザ端末３の動作について説明する。まず、ユーザ受付部３２は、ユーザから指示や情報等を受け付ける。次に、ユーザ処理部３３は、ユーザ受付部３２が受け付けた指示や情報等を送信する情報の構造にする。次に、ユーザ送信部３４は、構成された情報を資産価値出力装置１に送信する。かかる構成された情報は、例えば、資産価値出力指示である。
　なお、ユーザ送信部３４は、構成された情報を給餌器２に送信しても良い。かかる構成された情報は、例えば、環境情報の取得指示である。
　次に、ユーザ受信部３５は、資産価値出力装置１または給餌器２から、送信した指示に対応する情報を受信する。なお、かかる情報は、例えば、資産価値、環境情報である。そして、ユーザ処理部３３は、ユーザ受信部３５が各種の情報を出力する情報の構造にする。次に、ユーザ出力部３６は、かかる構成された情報を出力する。
　以下、本実施の形態における情報システムＡの具体的な動作について説明する。情報システムＡの概念図は図１である。本具体例において、飼育対象は魚であり、情報システムＡにおいて、養殖している魚の生簀ごとの資産価値、および飼育者ごとの資産価値を算出する場合について説明する。
　今、資産価値出力装置１の格納部１１の飼育者情報格納部１１１には、図９に示す構造を有する飼育者情報管理表が格納されている。飼育者情報管理表には、「飼育者識別子」「生簀識別子」「種類情報」「飼料価格」「稚魚数」「位置情報」「死魚数」を有するレコードが、２以上、格納されている。「種類情報」は、対応する生簀識別子で識別される生簀で飼育されている水中生物の」種類である。「種類情報」は、例えば、種類情報取得手段１３１２が、カメラ４から受信された画像に対して画像認識し、取得した情報である。「種類情報」は、ユーザが入力し、ユーザ端末３から受信された情報でも良い。「飼料価格」は、飼育に使用する飼料の単位量あたり価格であり、例えば、ユーザが入力し、ユーザ端末３から受信された情報である。「稚魚数」は、生簀に最初に入れられた稚魚の数である。「稚魚数」は、例えば、ユーザが入力し、ユーザ端末３から受信された情報である。「位置情報」は、生簀の位置を示す情報であり、ここでは生簀の領域を示す矩形領域であり、矩形の２点（例えば、左上の地点、右下の地点）の（緯度，経度）の情報である。「死魚数」は、飼育中に死んだ魚の数である。「死魚数」は、例えば、画像解析部１３１が、受信された生簀の中の画像から底に沈んでいる飼育対象を認識し、認識した飼育対象の数を取得し、得た情報である。ただし、「死魚数」は、ユーザが入力し、ユーザ端末３から受信された情報でも良い。
　また、格納部１１には、図１０に示す飼料コスト比率管理表が格納されている。飼料コスト比率管理表は、飼育対象の種類に応じた飼料コスト比率を管理する表である。飼料コスト比率管理表は、「ＩＤ」「種類情報」「飼料コスト比率」を有するレコードを１以上格納している。なお、「ＩＤ」はレコードを識別する情報である。
　また、格納部１１には、図１１に示す対象市場価格管理表が格納されている。対象市場価格管理表は、飼育対象の単位重量当たりの市場価格を管理する表である。対象市場価格管理表は、「ＩＤ」「種類情報」「単位重量当たりの市場価格」を有するレコードを１以上格納している。なお、「ＩＤ」はレコードを識別する情報である。なお、単位重量は、例えば、１ｋｇ、または１００ｇであるが、問わない。「市場価格」は、ここでは、例えば、円である。
　また、格納部１１には、図１２に示す構造を有する給餌情報管理表が格納されている。給餌情報管理表は、給餌に関する情報を管理する表である。給餌情報管理表には、「ＩＤ」「飼育者識別子」「生簀識別子」「時刻情報」「給餌量情報」「摂餌量情報」「残存量情報」「給餌時間」を有するレコードが、２以上、格納され得る。給餌情報管理表の各レコードの「時刻情報」「給餌量情報」「残存量情報」「給餌時間」は、例えば、給餌が行われた場合に、給餌器２から受信される餌情報に基づく。
　なお、「摂餌量情報」は、例えば、以下のように取得される。つまり、画像解析部１３１が、給餌開始から直後の画像を画像解析し、飼育対象が餌を摂取しない時間を画像解析により取得し、または餌の摂取後の画像を解析し、底に存在する餌の量を取得し、かかる餌を摂取しない時間、底に存在する餌の量のいずれか１以上を演算式に代入し、演算することにより、摂取されなかった餌の量を算出し、給餌量情報が示す給餌量から摂取されなかった餌の量を減算し、摂餌量情報を得る。なお、かかる演算式は、餌を摂取しない時間、底に存在する餌の量をパラメータとする増加関数である。また、摂餌量情報は、例えば、ユーザ端末３から受信される給餌量に対する摂餌量の割合を用いて、「摂餌量情報＝給餌量情報×割合」により算出されても良い。
　また、「給餌時間」は、カメラ４から受信された動画（２以上の静止画の集合）から、画像解析部１３１が給餌の開始時点および給餌の終了時点を自動的に検知し、処理部１３が、開始時点から終了時点までの時間を取得しても良い。かかる場合、処理部１３は、例えば、画像に対応付いている時刻情報を用いても良いし、画像に対応付いているフィールド識別子とフレームレートとを用いて時刻情報を用いても良い。
　また、格納部１１には、魚の各種類情報に対応付けて、重量を算出する演算式である重量算出演算式が格納されている、とする。また、重量算出演算式は、尾叉長、体高、体幅をパラメータとする増加関数である、とする。なお、重量算出演算式は、種類情報に応じて異なることは好適であるが、２以上の種類情報に対応する演算式が同じでも良い。
　さらに、格納部１１には、図１３に示す構造を有する飼育対象情報管理表が格納されている。飼育対象情報管理表は、生簀ごとに飼育対象に関する情報が格納される表である。飼育対象情報管理表には、「飼育者識別子」「生簀識別子」「サイズ情報」「重量」「総給餌量」「総摂餌量」「尾数」を有するレコードが、２以上、格納され得る。「サイズ情報」は、「尾叉長」「全長」「体高」「体幅」を有する。図１３に示す飼育対象情報管理表は、２０１８年６月末時点での各生簀の状況である。また、「サイズ情報」の各属性値は、その生簀における魚の平均のサイズである、とする。
　また、「サイズ情報」の各属性値は、例えば、サイズ情報取得手段１３１１が、生簀ごとに、２０１８年６月３０日に送信された画像を画像解析し、上述したアルゴリズムにより、取得した値である、とする。また、「重量」は、処理部１３が、生簀識別子に対応する種類情報を図９の管理表から取得し、当該種類情報と対になる重量算出演算式を格納部１１から取得し、当該重量算出演算式に、尾叉長、体高、体幅を代入し、実行することにより得て、蓄積した値である。
　「総給餌量」は、処理部１３が、図１２の給餌情報管理表から、生簀識別子に対応するレコードを取得し、当該レコードが有する給餌量情報を加算することにより取得し、蓄積した値である。
　「総摂餌量」は、処理部１３が、図１２の給餌情報管理表から、生簀識別子に対応するレコードを取得し、当該レコードが有する摂餌量情報を加算することにより取得し、蓄積した値である。
　「尾数」は、処理部１３が、図９の飼育者情報管理表から、生簀識別子に対応するレコードを取得し、当該レコードの「稚魚数」から「死魚数」を減算することにより取得し、蓄積した値である。また、「尾数」は、ソナーや画像を用いて取得されても良いことは言うまでもない。つまり、「尾数」の取得方法は問わない。
　かかる状況において、飼育者「ｂ０１」は、ユーザ端末３に資産価値出力指示を入力した、とする。すると、ユーザ受付部３２は、ユーザから資産価値出力指示を受け付ける。そして、ユーザ処理部３３は、ユーザ格納部３１の飼育者識別子「ｂ０１」を読み出し、飼育者識別子「ｂ０１」を有する資産価値出力指示を構成する。次に、ユーザ送信部３４は、かかる資産価値出力指示を資産価値出力装置１に送信する。
　次に、資産価値出力装置１の受付部１２は、資産価値出力指示を受信する。次に、処理部１３は、受信された資産価値出力指示が有する飼育者識別子「ｂ０１」を取得する。
　次に、処理部１３は、飼育者識別子「ｂ０１」と対になる１番目の生簀識別子「ｃ０１」で識別される生簀で飼育されている水中生物群の資産価値を、以下のように算出する。
　つまり、まず、コストアプローチ手段１３２１は、生簀識別子「ｃ０１」と対になるサイズ情報、重量、総給餌量、総摂餌量を図１３の管理表から読み出す。
　次に、コストアプローチ手段１３２１は、格納部１１に格納されている前月の重量（図示しないが、Ｗ０１とする）と今月の重量Ｗ１１との差「Ｗ１１－Ｗ０１」を算出する。次に、コストアプローチ手段１３２１は、総給餌量「ＴＦ１１」と「Ｗ１１－Ｗ０１」とを用いて、実際増肉係数「実際増肉係数＝ＴＦ１１／（Ｗ１１－Ｗ０１）」を算出する。なお、実際増肉係数は、予め与えられている情報（増肉係数）でも良いことは言うまでもない。また、重量の差は、１ヶ月の間での差であるとは限らず、予め決められた期間（例えば、数日、１週間など）の２時点における重量の差で良いことは言うまでもない。
　そして、コストアプローチ手段１３２１は、以下の（１）～（３）のいずれか１以上の飼料コスト演算式により、飼料コストを算出する。
（１）飼料コスト＝水中生物の重量×増肉係数または実際増肉係数×単位重量あたり飼料価格
（２）飼料コスト＝総給餌量×単位重量あたり飼料価格
（３）飼料コスト＝時間あたり給餌重量×一回あたり給餌時間×給餌回数×単位重量あたり飼料価格
　なお、コストアプローチ手段１３２１は、２以上の飼料コスト演算式により、飼料コストを算出した場合、２以上の飼料コストの代表値（例えば、最大値、中間値、平均値など）を、取得し、１尾当たり育成総コストの算出に使用する飼料コストとしても良い。
　そして、コストアプローチ手段１３２１は、生簀識別子「ｃ０１」と対になる種類情報「ｋ０１」を図９の管理表から取得し、当該種類情報「ｋ０１」と対になる飼料コスト比率「０．８」を図１０の管理表から読み出し、飼料コスト比率「０．８」と算出した飼料コストとを、格納部１１の１尾当たり育成総コスト算出演算式「１尾当たり育成総コスト＝１尾あたり資産価値＝飼料コスト／飼料コスト比率」に代入し、当該演算を実行する。次に、コストアプローチ手段１３２１は、格納部１１の１生簀あたり資産価値算出演算式「１生簀あたり資産価値＝１尾あたり育成総コスト×生簀内尾数」に、「１尾当たり育成総コスト」と、生簀内尾数「３５０」とを代入し、演算し、本生簀の資産価値を算出する。なお、生簀内尾数「３５０」は、コストアプローチ手段１３２１が、生簀識別子「ｃ０１」と対になる尾数「３５０」を図１３の管理表から取得した情報である。
　以上により、生簀識別子「ｃ０１」で識別される生簀の第一の資産価値が算出された。
　次に、コストアプローチ手段１３２１は、飼育者「ｂ０１」と対になる２番目の生簀識別子「ｃ０２」で識別される生簀で飼育されている水中生物群の第一の資産価値を、生簀識別子「ｃ０１」の生簀と同様に算出する。
　次に、マーケットアプローチ手段１３２２は、飼育者識別子「ｂ０１」と対になる１番目の生簀識別子「ｃ０１」と対になる重量「Ｗ１１」を図１３の管理表から取得する。この重量「Ｗ１１」は、１尾あたりの平均重量である。また、マーケットアプローチ手段１３２２は、生簀識別子「ｃ０１」と対になる種類情報「ｋ０１」を図９の管理表から取得する。次に、マーケットアプローチ手段１３２２は、種類情報「ｋ０１」と対になる単位重量当たりの市場価値「１００」を図１１の管理表から取得する。次に、マーケットアプローチ手段１３２２は、格納部１１の１尾あたり資産価値の演算式「１尾あたり資産価値＝飼育対象の重量×市場価格」に、重量「Ｗ１１」と単位重量当たりの市場価値「１００」とを代入し、１尾あたり資産価値を算出する。次に、マーケットアプローチ手段１３２２は、格納部１１の１生簀当たり資産価値演算式「１生簀あたり資産価値＝１尾あたり市場価値×生簀内尾数」に、算出した１尾あたり資産価値と、生簀内尾数「３５０」とを代入し、演算を行い、生簀識別子「ｃ０１」で識別される生簀の資産価値を算出する。
　以上により、生簀識別子「ｃ０１」で識別される生簀の第二の資産価値が算出された。
　次に、マーケットアプローチ手段１３２２は、飼育者「ｂ０１」と対になる２番目の生簀識別子「ｃ０２」で識別される生簀で飼育されている水中生物群の第二の資産価値を、生簀識別子「ｃ０１」の生簀と同様に算出する。
　次に、資産価値取得部１３２は、生簀識別子「ｃ０１」に対応付けて、第一の資産価値と第二の資産価値の代表値（例えば、最大値、最小値、平均値など）を取得する。
　また、資産価値取得部１３２は、生簀識別子「ｃ０２」に対応付けて、第一の資産価値と第二の資産価値の代表値（例えば、最大値、最小値、平均値など）を取得する。
　次に、資産価値取得部１３２は、生簀識別子「ｃ０１」に対応する代表値と生簀識別子「ｃ０２」に対応する代表値とを加算し、飼育者識別子「ｂ０１」に対応付ける。
　次に、資産価値出力部１４１は、取得された資産価値を、ユーザ端末３に送信する。なお、ここで送信される資産価値は、例えば、生簀識別子「ｃ０１」で識別される生簀の水中生物群の資産価値、生簀識別子「ｃ０２」で識別される生簀の水中生物群の資産価値、および飼育者「ｂ０１」で識別される飼育者が飼育している水中生物群の資産価値である。
　次に、飼育者「ｂ０１」のユーザ端末３のユーザ受信部３５は、上述した３つの資産価値等を受信する。そして、ユーザ処理部３３は、受信された資産価値等から出力する情報を構成する。次に、ユーザ出力部３６は、構成された情報を出力する。なお、かかる出力例は、図１４である。
　以上、本実施の形態によれば、２以上の飼育対象の水中生物群の資産価値を容易に取得できる。
　また、本実施の形態によれば、カメラが撮影した画像の解析結果から得られた飼育対象のサイズ情報を用いて、２以上の飼育対象の水中生物群の資産価値を容易に取得できる。
　また、本実施の形態によれば、餌情報とサイズ情報とを用いて、２以上の飼育対象の水中生物群の資産価値を容易に取得できる。
　また、本実施の形態によれば、生簀ごとに、適切に資産価値を出力できる。
　また、本実施の形態によれば、水中に設置された画像から得られたサイズ情報を用いて、資産価値を容易に取得できる。
　さらに、本実施の形態によれば、給餌器２から自動的に受信された餌情報を用いて、資産価値を容易に取得できる。
　なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における資産価値出力装置１を実現するソフトウェアは、例えば、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、２以上の飼育対象である水中生物群に与えた餌に関する餌情報、飼育対象のサイズに関するサイズ情報のうちの１または２以上の情報を含む水中生物群情報を受け付ける水中生物群情報受付部と、前記水中生物群情報を用いて、水中生物群の資産価値を取得する資産価値取得部と、前記資産価値を出力する資産価値出力部として機能させるためのプログラムである。
　（実施の形態２）
　本実施の形態において、実施の形態１で算出された資産価値を用いて、保険情報を取得する保険情報出力装置を含む情報システムについて説明する。
　図１５は、本実施の形態における情報システムＢの概念図である。情報システムＢは、資産価値出力装置１、１または２以上の給餌器２、１または２以上のユーザ端末３、１または２以上のカメラ４、および保険情報出力装置５を備える。
　図１６は、本実施の形態における情報システムＢを構成する保険情報出力装置５のブロック図である。
　保険情報出力装置５は、保険情報格納部５１、保険情報受付部５２、保険情報取得部５３、および保険情報出力部５４を備える。保険情報格納部５１は、飼育者情報格納部５１１、およびリスク要因情報格納部５１２を備える。保険情報取得部５３は、ランク取得手段５３１、および保険情報取得手段５３２を備える。
　保険情報出力装置５を構成する保険情報格納部５１には、各種の情報が格納される。各種の情報とは、例えば、飼育者情報、後述するリスク要因情報、後述する各種の演算式である。
　飼育者情報格納部５１１は、１または２以上の飼育者情報が格納される。飼育者情報は、水中生物群の飼育者の関する情報である。
　飼育者情報は、飼育者識別子と対応付いていることは好適である。飼育者情報は、例えば、氏名、連絡先情報、飼育者の生簀数、売上高、生産高、取引銀行を特定する銀行情報のうちの１以上の情報を有する。飼育者情報は、例えば、飼育者の過去実績情報を有する。過去実績情報は、飼育者の過去の飼育に関する実績の情報である。過去実績情報は、例えば、当該飼育者の過去の平均的な歩留まり、１以上の事故歴情報のうちの１以上の情報を有する。事故歴情報は、過去の飼育に関する事故についての情報であり、例えば、発生時期、事故内容、被害額の情報のうちの１以上の情報を有する。なお、連絡先情報は、連絡先を示す情報であり、例えば、メールアドレス、電話番号、ＩＰアドレス、住所等である。飼育者情報は、例えば、システム導入情報、システム利用情報を有する。システム導入情報は、飼育を安全または／および効率的に行うためのシステムの導入に関する情報である。なお、銀行情報が予め格納されている銀行を識別する情報（例えば、都銀の名称）である場合、事業者の規模や与信が閾値以上であることは判断する情報として利用される。例えば、銀行情報が予め格納されている銀行を識別する情報（例えば、都銀の名称）である場合、飼育者のランクを上位に設定可能である。
　飼育者情報は、例えば、水質サンプリングの結果に関する情報、生簀の点検頻度に関する情報、養殖設備の点検頻度に関する情報、死魚の点検頻度に関する情報、船の仕様に関する情報、船の活用方法に関する情報（例えば、船に設置された温度計のデータ）、特定の機材（例えば、船上給餌機等）の有無に関する情報、生簀の仕様に関する情報、生簀ネットの仕様に関する情報、生簀または生簀ネットの洗浄頻度に関する情報、生簀または生簀ネットのライフタイムに関する情報、生簀または生簀ネットの保証の有無に関する情報、飼育対象の種類を識別する種類情報、水入れ日に関する情報、水入れ時の飼育対象の大きさ、飼育対象の生産期間、種苗提供元を特定する情報、現在の飼育対象の大きさ、飼育対象の出荷時の大きさ、飼育者の管理資料の有無に関する情報、責任者に関する情報、担当者に関する情報、餌代の支払いに関する情報（支払頻度、支払った日等）、過去の保険請求情報、財務情報、魚価情報、生産効率（ＦＣＲ、ＳＧＲ）に関する情報等を含んでも良い。なお、管理資料は、例えば、体測の記録、重量測定の記録、匹数の記録、給餌記録、健康状態の記録、投薬記録、水質記録、寄生虫処置記録、病気記録、プランクトン／藻類の発生記録等が記載された資料である。
　システムとは、例えば、飼育者の生簀の監視システムであり、例えば、資産価値出力装置１から情報を取得するシステム、生簀に設置されたカメラ４から画像を受信するシステム等である。システムは、給餌器２でも良い。ただし、システムは、カメラ４に代えて、またはカメラに加えて、ソナー、各種センサ等を用いても良い。
　システム導入情報は、例えば、システム導入率「全システム導入数／全生簀数」、システムを導入しているか否かを示す情報である。
　システム利用情報は、例えば、モニタリング回数、給餌状況の確認回数、管理アプリ起動数である。モニタリング回数とは、飼育者のユーザ端末３を用いて、カメラ４から画像を受信した回数である。この回数は、単位期間（例えば、１日、１週間、１ヶ月など）の回数であることは好適である。給餌状況の確認回数は、ユーザ端末３が資産価値出力装置１にアクセスし、図１２の管理表から当該ユーザのレコードを受信する操作を行った回数である。管理アプリ起動数は、ユーザ端末３が資産価値出力装置１にアクセスするアプリを起動した回数、またはアプリを起動し、資産価値出力装置１にアクセスした回数である。なお、飼育者のユーザ端末３は、資産価値出力装置１にアクセスし、資産価値出力装置１から当該ユーザの給餌情報等の情報を得ることができる、とする。
　リスク要因情報格納部５１２は、１または２以上のリスク要因情報が格納される。リスク要因情報とは、水中生物群に対して保険金が支払われる状態となるリスクを増加させるまたはリスクを低減させる要因となる情報である。リスク要因情報は、例えば、飼育者識別子、または生簀識別子に対応付けて格納されている。なお、リスク要因情報は、人手によりリスク要因情報格納部５１２に蓄積されても良いし、図示しない外部のサーバ等から受信する等しても良い。つまり、リスク要因情報格納部５１２のリスク要因情報が蓄積されるまでのルートは問わないことは言うまでもない。
　リスク要因情報は、例えば、自然情報、水中生物群の属性値、周辺環境情報、作業情報、設備情報である。リスク要因情報は、例えば、生簀情報、給餌した餌の量に対する摂取された餌の量を示す摂餌量率（摂餌量／給餌量)、システム内における他ユーザとの交流の状況を示す交流情報である。
　自然情報は、飼育場所の自然に関する情報である。飼育場所は、例えば、生簀、生簀が存在する領域または地域である。自然情報は、例えば、日照・日長、降雨量、天候情報のうちの１以上の情報である。
　なお、日照・日長が予め決められた適正範囲以外となるとリスクが増加する。また、降雨量が予め決められた適正範囲以外となるとリスクが増加する。また、天候情報は、天候に関する情報であり、例えば、単位期間（例えば、１年）における暴風、またはハリケーン、または津波等の平均災害発生数である。平均災害発生数が多いほどリスクが増える。
　水中生物群の属性値は、飼育対象の病気に関する情報である。水中生物群の属性値に応じたリスクがある、と判断される。
　周辺環境情報は、周辺環境に関する情報である。周辺環境情報は、例えば、海水温、海中酸素濃度（ＤＯ）、海中の塩分濃度、海中のＯＲＰの濃度、海中のＮＨ４ ＋の濃度、海中のＮＯ３ －の濃度、海中のＮＯ２ －の濃度、海中のＣａ３ ＋の濃度、海中のＭｇ２ ＋の濃度、海中のＫ＋の濃度、海中のＣａの濃度、海中のＭｇの濃度、海中の有害性のプランクトン濃度、海中のクロロフィル濃度、潮流速度、海中の濁度、海中の透明度、海中の珪藻の量、赤潮情報である。
　周辺環境情報は、例えば、風速に関する風速情報、潮に関する潮情報、台風に関する台風情報、地震に関する地震情報、水温に関する水温情報、気温に関する気温情報、水質に関する水質情報、地形に関する地形情報、海や池や湖等の養殖の環境の色に関する色情報のうちのいずれか１以上を含んでも良い。
　風速情報は、例えば、平均風速、最大風速、平均風速、最小風速、風向に関する情報、吹送距離である。例えば、平均風速、最大風速、平均風速、最小風速の値が大きいほど、リスクが増加する。また、例えば、平均風速、最大風速、平均風速、最小風速の値が閾値を超えている程度が大きいほど、リスクが増加する。
　潮情報は、例えば、最大波高、最大潮流速度、平均潮流速度、最小潮流速度、潮流方向に関する情報である。例えば、最大波高、最大潮流速度、平均潮流速度、最小潮流速度の値が大きいほど、リスクが増加する。また、例えば、最大波高、最大潮流速度、平均潮流速度、最小潮流速度の値が閾値を超えている程度が大きいほど、リスクが増加する。
　台風情報は、例えば、台風発生頻度、台風時の最大風速、最大波高、台風の進行方向に関する情報、台風の発生日時または季節を特定する情報である。例えば、台風発生頻度、台風時の最大風速、最大波高の値が大きいほど、リスクが増加する。また、例えば、台風発生頻度、台風時の最大風速、最大波高の値が閾値を超えている程度が大きいほど、リスクが増加する。
　地震情報は、例えば、過去の予め決められた期間（例えば、３０年間、５０年間）の近隣での地震の発生件数である。例えば、発生件数が多いほど、リスクが増加する。また、例えば、発生件数が閾値を超えている程度が大きいほど、リスクが増加する。
　水温情報は、例えば、最大水温、平均水温、最小水温、夏季最高水温、冬季最低水温である。例えば、最大水温、平均水温、最小水温、夏季最高水温、冬季最低水温の値が大きいほど、リスクが増加する。また、例えば、最大水温、平均水温、最小水温、夏季最高水温、冬季最低水温の値が閾値を超えている程度が大きいほど、リスクが増加する。
　気温情報は、例えば、最大気温、平均気温、最小気温、夏季最高気温、冬季最低気温である。例えば、最大気温、平均気温、最小気温、夏季最高気温、冬季最低気温の値が大きいほど、リスクが増加する。また、例えば、平均気温、最小気温、夏季最高気温、冬季最低気温の値が閾値を超えている程度が大きいほど、リスクが増加する。
　水質情報は、水質に関する種々のデータである。例えば、水質情報の値が閾値を超えている程度が大きいほど、リスクが増加する。
　地形情報は、例えば、湾の形状に関する情報、地質に関する情報、池の形態に関する情報である。例えば、地形情報が、閾値を超えている程度が大きいほど、リスクが増加する。
　色情報は、例えば、池や海等の色を特定する情報、色から推定される養殖実施有無を示す情報である。色情報が、閾値を超えている程度が大きいほど、リスクが増加する。
　なお、海水温が予め決められた範囲以外となるとリスクが増加する。また、海中酸素濃度（DO）が予め決められた適正範囲以外となるとリスクが増加する。また、塩分濃度が予め決められた適正範囲以外となるとリスクが増加する。また、ＯＲＰの濃度が予め決められた適正範囲以外となるとリスクが増加する。また、ＮＨ４ ＋の濃度が予め決められた適正範囲以外となるとリスクが増加する。また、ＮＯ３ －の濃度が予め決められた適正範囲以外となるとリスクが増加する。また、ＮＯ２ －の濃度が予め決められた適正範囲以外となるとリスクが増加する。また、Ｃａ３ ＋の濃度が予め決められた適正範囲以外となるとリスクが増加する。また、Ｍｇ２ ＋の濃度が予め決められた適正範囲以外となるとリスクが増加する。また、Ｋ＋の濃度が予め決められた適正範囲以外となるとリスクが増加する。また、Ｃａの濃度が予め決められた適正範囲以外となるとリスクが増加する。また、Ｍｇの濃度が予め決められた適正範囲以外となるとリスクが増加する。また、クロロフィル濃度が予め決められた適正範囲以外となるとリスクが増加する。また、有害性のプランクトン濃度が予め決められた適正範囲以外となるとリスクが増加する。また、潮流速度が予め決められた適正範囲以外となるとリスクが増加する。また、濁度、透明度が予め決められた適正範囲以外となるとリスクが増加する。また、珪藻の量が予め決められた適正範囲以外となるとリスクが増加する。また、赤潮情報は、単位期間（例えば、１年、３年）における赤潮発生回数である。赤潮発生回数が多いほどリスクが増える。
　作業情報は、飼育者の作業に関する情報である。作業情報は、例えば、生簀作業回数である。生簀作業回数が多ければ、リスクが増加する。
　設備情報は、飼育に使用する設備に関する情報である。設備情報は、例えば、システム導入情報、システム利用情報である。
　システム導入情報は、例えば、システム導入率、システムを導入しているか否かを示す情報である。システム導入率が大きいほど、システムを導入しているほど、リスクが減る。
　システム利用情報は、例えば、生簀の監視システムによるモニタリング回数、モニタリング頻度、給餌状況の確認回数、生簀の監視システムに含まれるユーザ端末３に格納されている管理アプリの起動回数または起動頻度である。なお、モニタリングは、例えば、カメラ４から受信された画像のモニタリング、給餌器２から受信されたセンサの値のモニタリング、給餌器２から受信された衛星データのモニタリングなどである。また、システム利用情報は、例えば、給餌器２を用いた自動給餌の回数または頻度である。
　なお、モニタリング回数が多いほどリスクは減り、管理アプリの起動回数または起動頻度が大きいほどリスクは減り、自動給餌の回数または頻度が大きいほどリスクは減る。また、遊泳・給餌行動解析に基づく給餌の適正化、各モニタリングによる無駄餌の削減、または遊泳・給餌行動解析に基づく無駄餌の削減を検知した場合には、リスクが減る。
　生簀情報は、生簀に関する情報である。生簀情報は、例えば、尾数、密度、水深である。尾数は、生簀内の飼育対象の数である。密度は生簀内の飼育対象の密度である。密度が予め決められた適正範囲以外となるとリスクが増加する。水深が予め決められた適正範囲以外となるとリスクが増加する。
　飼育者情報は、１または２以上の生簀識別子を有しても良い。また、生簀識別子に対応付けて、資産価値が格納されていても良い。なお、かかる資産価値は、例えば、生簀の資産価値であり、資産価値出力装置１が取得した資産価値である。ただし、かかる資産価値は、例えば、ユーザが入力した情報でも良い。また、飼育者情報は、飼育者識別子に対応する資産価値を有しても良い。かかる資産価値も、資産価値出力装置１が取得した資産価値である。また、飼育者情報は、実施の形態１で説明した飼育者情報が有する情報を有しても良い。
　保険情報受付部５２は、指示や情報等を受け付ける。指示や情報等とは、例えば、保険情報出力指示である。保険情報出力指示は、保険情報の出力を促す指示である。保険情報出力指示は、例えば、飼育者識別子、生簀識別子、または飼育者識別子と生簀識別子を有する。
　保険情報受付部５２は、例えば、衛星受信機を有する。なお、衛星受信機を有することは、衛星受信機が保険情報出力装置５に内蔵されていることでも、外付けされていることでもよい。保険情報受付部５２は、例えば、衛星受信機を用いて情報を取得した図示しない装置から、以下の情報を受信しても良い。
　衛星受信機とは、人工衛星からの情報を受信する機器またはモジュールである。人工衛星とは、例えば、気象衛星等の地球観測衛星であるが、放送衛星や通信衛星などでもよく、その種類は問わない。気象衛星とは、気象観測を行う人工衛星である。気象観測とは、例えば、雲の観測、水蒸気の観測、雨や風の観測、気温や海水温の観測などである。気象衛星は、各種観測機器を備えており、各種観測機器を用いて気象観測を行い、気象情報を取得する。各種観測機器とは、例えば、可視光を用いたカメラ、赤外線カメラ、マイクロ波散乱計等であるが、その種類は問わない。こうして取得された気象情報は、例えば、当該気象衛星自身によって、または放送衛星や通信衛星を介して、地上に送信（放送も含む）される。
　地球観測衛星とは、地球を観測する人工衛星である。観測とは、例えば、上述した気象観測であるが、地球の表面（例えば、地表や海面等）の撮影でもよい。地球観測衛星は、例えば、電波、赤外線、可視光といった各種の波長の電磁波を用いて、地球表面の撮影を行い、各種の波長による画像情報を取得する。取得された画像情報もまた、例えば、当該地球観測衛星自身によって又は放送衛星等を介して地上に送信される。
　保険情報取得部５３は、資産価値出力装置１が出力した資産価値を用いて、保険情報を取得する。保険情報取得部５３は、資産価値と飼育者情報とを用いて保険情報を取得することは好適である。保険情報取得部５３は、１以上のリスク要因情報をも用いて保険情報を取得することは好適である。保険情報取得部５３は、資産価値と飼育者情報と１以上のリスク要因情報とを用いて保険情報を取得することはさらに好適である。
　なお、保険情報とは、保険に関する情報である。保険情報は、例えば、保険料率、保険金額、保険料などである。なお、保険料率とは、保険における単価であり、例えば、保険金額の固定料（例えば、１０００円）あたりの保険料である。保険金額とは、被保険者が受け取る金額である。保険料とは、保険会社に支払う金額である。
　保険情報取得部５３は、例えば、資産価値をパラメータとする増加関数により、保険料率を算出する。なお、かかる増加関数は、保険情報格納部５１に格納されている。また、保険情報取得部５３は、例えば、資産価値をパラメータとする増加関数により、保険金額を算出する。また、保険情報取得部５３は、例えば、資産価値をパラメータとする増加関数により、保険料を算出する。
　また、例えば、保険情報格納部５１に、資産価値の幅と保険情報（保険料率、保険金額、保険料など）との対応を示す対応表が格納されており、保険情報取得部５３は、使用する資産価値に対応する保険情報を対応表から取得しても良い。
　保険情報取得部５３は、例えば、１以上のリスク要因情報を用いて保険情報を取得する
場合には、上記の「リスクが高くなる」としたパラメータの値を使用する場合、「リスクが低くなる」としたパラメータの値を使用する場合と比較して、高い保険料率を取得する。
　ランク取得手段５３１は、飼育者情報を用いて、飼育者のランクである飼育者ランクを取得する。なお、飼育者ランクは、５段階でも、１０段階でも、１００段階でも良い。なお、飼育者情報は、元々、飼育者ランクを有しても良い。かかる場合、ランク取得手段５３１は、不要である。そして、かかる場合、飼育者ランクは、例えば、人手により入力される。
　ランク取得手段５３１は、例えば、受け付けられた飼育者の生簀数、売上高、生産高が大きいほど、高い飼育者ランクを取得する。ランク取得手段５３１は、例えば、受け付けられた飼育者の生簀数、売上高、生産高のうちの１以上をパラメータとする増加関数により、飼育者ランクを取得する。また、保険情報格納部５１に、飼育者の生簀数、売上高、生産高を用いた条件と、飼育者ランクとの対応を示した２以上の対応情報を有する対応表が格納されており、ランク取得手段５３１は、例えば、受け付けられた飼育者の生簀数、売上高、生産高のうちの１以上の情報に合致する条件と対になる飼育者ランクを対応表から取得する。
　また、ランク取得手段５３１は、例えば、当該飼育者の過去の平均的な歩留まりが高い値であるほど、高い飼育者ランクを取得する。ランク取得手段５３１は、例えば、受け付けられた歩留まりをパラメータとする増加関数により、飼育者ランクを取得する。また、保険情報格納部５１に歩留まりを用いた条件と、飼育者ランクとの対応を示した２以上の対応情報を有する対応表が格納されており、ランク取得手段５３１は、例えば、受け付けられた歩留まりに合致する条件と対になる飼育者ランクを対応表から取得する。
　また、ランク取得手段５３１は、例えば、受け付けられた事故歴情報が示す事故の回数、被害額の総額が大きいほど、低い飼育者ランクを取得する。ランク取得手段５３１は、例えば、事故の回数、被害額の総額のうちの１以上をパラメータとする減少関数により、飼育者ランクを取得する。また、保険情報格納部５１に事故の回数、被害額の総額のうちの１以上を用いた条件と、飼育者ランクとの対応を示した２以上の対応情報を有する対応表が格納されており、ランク取得手段５３１は、例えば、受け付けられた事故の回数、被害額の総額のうちの１以上の情報に合致する条件と対になる飼育者ランクを対応表から取得する。
　ランク取得手段５３１は、例えば、生簀の点検頻度に関する情報、養殖設備の点検頻度に関する情報、死魚の点検頻度に関する情報のいずれか１以上の頻度に関する情報が大きい値であれば、高い飼育者ランクを取得する。ランク取得手段５３１は、例えば、生簀の点検頻度に関する情報、養殖設備の点検頻度に関する情報、死魚の点検頻度に関する情報のうちの１以上をパラメータとする増加関数により、飼育者ランクを取得する。ランク取得手段５３１は、例えば、生簀の点検頻度に関する情報、養殖設備の点検頻度に関する情報、死魚の点検頻度に関する情報のうちの１以上を用いた条件と、飼育者ランクとの対応を示した２以上の対応情報を有する対応表が格納されており、ランク取得手段５３１は、例えば、受け付けられた生簀の点検頻度に関する情報等のうちの１以上の情報に合致する条件と対になる飼育者ランクを対応表から取得する。
　また、ランク取得手段５３１は、例えば、飼育者情報が有する特定の機材の有無に関する情報が「有り」である場合に、「無し」である場合と比較して、高い飼育者ランクを取得する。
　また、ランク取得手段５３１は、例えば、飼育者情報に対応付けられて、船に設置された温度計のデータが格納されていれば、格納されていない場合と比較して、高い飼育者ランクを取得する。
　また、生簀ネットを識別するネット識別子と価格またはランクとの対応を示す２以上の対応情報を有する対応表が格納部１１に格納されており、ランク取得手段５３１は、例えば、飼育者情報が有する生簀ネットのネット識別子と対になる価格またはランクが高いほど、高い飼育者ランクを取得する。
　また、ランク取得手段５３１は、例えば、生簀または生簀ネットの洗浄頻度に関する情報が大きい値であるほど、高い飼育者ランクを取得する。
　また、ランク取得手段５３１は、例えば、生簀または生簀ネットのライフタイムに関する情報が交換頻度が大きい（ライフタイムが短い）ことを示す情報であるほど、高い飼育者ランクを取得する。
　また、ランク取得手段５３１は、例えば、生簀または生簀ネットの保証の有無に関する情報が「有り」である場合、「無し」である場合より、高い飼育者ランクを取得する。
　また、種類情報と歩留まりを特定する情報との対応を示す２以上の対応情報を有する対応表が格納部１１に格納されており、ランク取得手段５３１は、例えば、種類情報と対になる歩留まりを特定する情報を対応表から取得し、当該歩留まりを特定する情報が良い歩留まりを示す場合ほど、高い飼育者ランクを取得する。
　また、ランク取得手段５３１は、例えば、水入れ時の飼育対象の大きさが、大きい値であるほど、高い飼育者ランクを取得する。
　また、ランク取得手段５３１は、例えば、飼育対象の生産期間が短いほど、高い飼育者ランクを取得する。
　また、種苗提供元を特定する情報と提供元のランクまたは歩留まりとの対応を示す２以上の対応情報を有する対応表が格納部１１に格納されており、ランク取得手段５３１は、例えば、種苗提供元を特定する情報と対になる提供元のランクまたは歩留まりを取得し、当該情報が高い値であるほど、高い飼育者ランクを取得する。
　また、ランク取得手段５３１は、例えば、現在の飼育対象の大きさ、飼育対象の出荷時の大きさが大きい値であるほど、高い飼育者ランクを取得する。
　また、ランク取得手段５３１は、例えば、飼育者の管理資料の有無に関する情報が「有り」の場合、「無し」の場合より、高い飼育者ランクを取得する。
　また、ランク取得手段５３１は、例えば、飼育者の管理資料に対する記録頻度が高いほど、高い飼育者ランクを取得する。なお、かかる場合、飼育者の管理資料に対する記録が、飼育者情報に含まれる。
　また、ランク取得手段５３１は、例えば、飼育者情報が、責任者に関する情報または担当者に関する情報を含む場合、含まない場合と比較して、高い飼育者ランクを取得する。
　また、ランク取得手段５３１は、例えば、餌代の支払いに関する情報が、支払いタームが短いことを示す場合、長いことを示す場合より、高い飼育者ランクを取得する。
　また、ランク取得手段５３１は、例えば、過去の保険請求情報が示す保険求償が少ないほど、また保険請求の回数または頻度が少ないほど、高い飼育者ランクを取得する。
　また、ランク取得手段５３１は、例えば、財務情報が示す財務状況が健全であると判断できる場合、不健全である場合と比較して、高い飼育者ランクを取得する。
　また、ランク取得手段５３１は、例えば、魚価情報が示す価格が高いほど、高い飼育者ランクを取得する。
　また、ランク取得手段５３１は、例えば、生産効率が示す値が、効率が良いことを示す値であるほど、高い飼育者ランクを取得する。
　ランク取得手段５３１は、リスクのランクであるリスクランクを取得しても良い。ランク取得手段５３１は、リスク要因情報格納部５１２の１以上のリスク要因情報を用いて、リスクランクを取得する。ランク取得手段５３１は、例えば、１以上のリスク要因情報をリスクランク算出の演算式に代入し、演算を行い、リスクランクを取得する。また、保険情報格納部５１に１以上のリスク要因情報を用いた条件とリスクランクとの対応を示した２以上の対応情報を有する対応表が格納されており、ランク取得手段５３１は、例えば、１以上のリスク要因情報に合致する条件と対になるリスクランクを対応表から取得する。
　なお、リスクランク算出の演算式は、例えば、上記のリスク要因情報について、適正範囲に対して外れている度合を示す値をパラメータとする増加関数である。また、リスクランク算出の演算式は、例えば、生簀作業回数をパラメータとする増加関数である。また、リスクランク算出の演算式は、例えば、システム導入率をパラメータとする減少関数である。また、リスクランク算出の演算式は、例えば、システム利用情報（モニタリング回数、モニタリング頻度、給餌状況の確認回数などのうちの１以上の情報）をパラメータとする減少関数である。つまり、システムの利用が活発であればリスクは減る。
　保険情報取得手段５３２は、資産価値とランクとを用いて、保険情報を取得する。保険情報取得手段５３２は、例えば、飼育者ランクとリスクランクのうちの１以上のランクを用いて保険情報を取得する。
　保険情報取得手段５３２は、例えば、資産価値が大きいほど、高い保険料を取得する。
　保険情報取得手段５３２は、例えば、飼育者ランクが高いほど、低い保険料率を取得する。
　保険情報取得手段５３２は、例えば、リスクランクが高いほど、高い保険料率を取得する。
　保険情報取得手段５３２は、例えば、資産価値を用いて標準的な保険情報を取得し、標準的な保険情報に対して、飼育者ランクとリスクランクのうちの１以上のランクを用いて補正した保険情報を取得する。なお、保険情報取得手段５３２の保険情報の取得アルゴリズムは問わない。
　保険情報出力部５４は、保険情報取得部５３が取得した保険情報を出力する。ここで、出力とは、例えば、ユーザ端末３への送信である。ただし、出力とは、表示でも良い。
　保険情報格納部５１、飼育者情報格納部５１１、およびリスク要因情報格納部５１２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
　保険情報格納部５１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が保険情報格納部５１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が保険情報格納部５１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が保険情報格納部５１等で記憶されるようになってもよい。
　保険情報取得部５３、ランク取得手段５３１、および保険情報取得手段５３２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。保険情報取得部５３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
　保険情報出力部５４は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
　次に、保険情報出力装置５の動作について、図１７のフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ１７０１）保険情報受付部５２は、保険情報出力指示を受け付けたか否かを判断する。保険情報出力指示を受け付けた場合はステップＳ１７０２に行き、保険情報出力指示を受け付けなかった場合はステップＳ１７０８に行く。
　（ステップＳ１７０２）保険情報取得部５３は、ステップＳ１７０１で受け付けられた保険情報出力指示が有する生簀識別子を取得する。
　（ステップＳ１７０３）保険情報取得部５３は、ステップＳ１７０２で取得された生簀識別子と対になる資産価値を保険情報格納部５１から取得する。
　（ステップＳ１７０４）ランク取得手段５３１は、生簀識別子と対になる飼育者識別子に対応する飼育者情報を飼育者情報格納部５１１から取得する。そして、ランク取得手段５３１は、飼育者情報を用いて、飼育者ランクを取得する。なお、飼育者ランクの取得アルゴリズムの例は上述したので、ここでの詳細な説明は省略する。
　（ステップＳ１７０５）ランク取得手段５３１は、生簀識別子と対になる飼育者識別子に対応するリスク要因情報をリスク要因情報格納部５１２から取得する。そして、ランク取得手段５３１は、リスク要因情報を用いて、リスクランクを取得する。なお、リスクランクの取得アルゴリズムの例は上述したので、ここでの詳細な説明は省略する。
　（ステップＳ１７０６）保険情報取得手段５３２は、ステップＳ１７０３で取得した資産価値、ステップＳ１７０４で取得した飼育者ランク、ステップＳ１７０５で取得したリスクランクを用いて、保険情報を取得する。
　（ステップＳ１７０７）保険情報出力部５４は、ステップＳ１７０６で取得された保険情報を出力する。ステップＳ１７０１に戻る。
　（ステップＳ１７０８）保険情報受付部５２は、情報を受け付けたか否かを判断する。情報を受け付けた場合はステップＳ１７０９に行き、情報を受け付けなかった場合はステップＳ１７０１に戻る。なお、情報とは、例えば、飼育者情報、リスク要因情報である。保険情報受付部５２は、生簀識別子、または飼育者識別子に対応付けられた情報を受け付ける。
　（ステップＳ１７０９）図示しない蓄積手段は、ステップＳ１７０８で受信された情報を保険情報格納部５１に蓄積する。ステップＳ１７０１に戻る。なお、ステップＳ１７０８で受信された情報は、通常、生簀識別子、または飼育者識別子に対応付けられて蓄積される。
　以下、本実施の形態における情報システムＢの具体的な動作について説明する。情報システムＢの概念図は図１５である。
　今、飼育者情報格納部５１１には、図１８に示す構造を有する飼育者情報管理表が格納されている。飼育者情報管理表には、「飼育者識別子」「飼育者ランク」「生簀識別子」「資産価値」「リスクランク」「売上高」「平均歩留まり」「事故回数」「被害総額」「システム導入率」「システム利用情報」を有するレコードが、２以上、格納されている。「システム利用情報」は、「モニタリング回数」「アプリ起動回数」を有する。「飼育者ランク」は、ランク取得手段５３１により、飼育者ごとに、上述したアルゴリズムで算出された値である。「資産価値」は、実施の形態１で説明した資産価値出力装置１が蓄積した情報である。「リスクランク」は、生簀ごとに、上述したアルゴリズムで算出された値である。「売上高」は、ユーザ（例えば、飼育者）により入力され、ユーザ端末３から受信された情報である。「平均歩留まり」は、過去に入力された稚魚数と、過去に自動取得または入力された死魚数とから算出された値である。「事故回数」「被害総額」はユーザ（例えば、飼育者）により入力され、ユーザ端末３から受信された情報である。「システム導入率」は、ユーザ（例えば、保険情報出力装置５の管理者）により入力され、ユーザ端末３から受信された情報である。「モニタリング回数」「アプリ起動回数」は、資産価値出力装置１が取得した情報である。なお、図１８のＶ１～Ｖ３、Ｓ１、Ｓ２、Ｙ１、Ｙ２、Ｒ１、Ｒ２等は、通常、具体的な数値である、とする。
　また、リスク要因情報格納部５１２には、図１９に示す構造を有するリスク要因情報管理表が格納されている。リスク要因情報管理表には、「飼育者識別子」「生簀識別子」「自然情報」「周辺情報」「作業情報」「設備情報」を有するレコードが、２以上、格納されている。「自然情報」は、ここでは、例えば、「日照時間」「降雨量」を有する。「自然情報」は、例えば、生簀識別子で識別される生簀の位置情報をキーとして、図示しないサーバ装置（自然情報を管理するサーバであり、例えば、気象庁のサーバである。）から取得した情報である。「周辺情報」は、ここでは、例えば、「海水温」「透明度」を有する。「周辺情報」は、例えば、保険情報受付部５２が取得し、蓄積した情報である。なお、図１９の「周辺情報」は、保険情報受付部５２は受信した周辺情報の中から、図示しない処理部が、生簀識別子と対になる位置情報に対応する周辺情報を取得し、蓄積したものである。「作業情報」は「生簀作業回数」を有する。「生簀作業回数」は、ここでは、飼育者の１日あたりの生簀に対する作業回数である。「生簀作業回数」は、資産価値出力装置１の画像解析部１３１が、受信された生簀の画像から、人が生簀に居た１日あたりの回数を、各日について取得し、単位期間（例えば、１ヶ月、１年など）の平均を算出した情報である、また、「設備情報」は、ここでは「システム導入率」を有する。「設備情報」は、例えば、ユーザ（例えば、保険情報出力装置５の管理者）により入力され、ユーザ端末３から受信された情報である。なお、図１９のｒ１～ｒ４、ｓｔ１～ｓｔ４、ｔｒ１～ｔｒ４、Ｒ１、Ｒ２等は、通常、具体的な数値である、とする。
　また、保険情報格納部５１には、図２０に示す資産保険管理表が格納されている。資産保険管理表は、所有する資産価値（Ｖ）に対する標準の保険情報（保険料率、保険金額、保険料）を決定するための対応表である。なお、図２０のｘ１～ｘ４、ａ１～ａ３、ｂ１～ｂ３、ｃ１～ｃ３等には、通常、具体的な数値または数値を取得する算出式が格納されている。
　また、保険情報格納部５１には、図２１に示す飼育者ランク補正表が格納されている。飼育者ランク補正表は、飼育者ランクに応じて、図２０を用いて取得された標準値を補正するための表である。図２１では、飼育者ランクに応じて、補正情報に対応する数値分、標準値が増減する。
　また、保険情報格納部５１には、図２２に示すリスクランク補正表が格納されている。リスクランク補正表は、リスクランクに応じて、図２０を用いて取得された標準値を補正するための表である。図２２では、リスクランクに応じて、補正情報に対応する数値分、標準値が増減する。
　かかる状況において、ユーザ（例えば、飼育者、または保険会社の社員）が、ユーザ端末３に、生簀識別子「ｃ０２」を有する保険情報出力指示を入力した、とする。すると、ユーザ端末３のユーザ受付部３２は保険情報出力指示を受け付ける。そして、ユーザ処理部３３は、生簀識別子「ｃ０２」を有する指示であり、送信する構造の保険情報出力指示を構成する。次に、ユーザ送信部３４は、当該保険情報出力指示を保険情報出力装置５に送信する。
　次に、保険情報出力装置５の保険情報受付部５２は、保険情報出力指示を受信する。次に、保険情報取得部５３は、当該保険情報出力指示が有する生簀識別子「ｃ０２」を取得する。
　次に、保険情報取得部５３は、生簀識別子「ｃ０２」と対になる資産価値「Ｖ２」を図１８の管理表から取得する。
　次に、ランク取得手段５３１は、生簀識別子「ｃ０２」と対になる飼育者識別子「ｂ０１」に対応する飼育者ランク「４」を図１８の管理表から取得する。
　また、ランク取得手段５３１は、生簀識別子「ｃ０２」と対になるリスクランク「１」を取得する。
　次に、保険情報取得手段５３２は、資産価値「Ｖ２」を図２０の管理表に適用し、「ＩＤ＝３」のレコードに対応する、と判断した、とする。そして、保険情報取得手段５３２は、資産価値「Ｖ２」に対応する標準の保険情報（保険料率「ａ３」、保険金額「ｂ３」、保険料「ｃ３」）を図２０の管理表から取得する。
　次に、保険情報取得手段５３２は、飼育者ランク「４」に対応する補正情報（保険料率「＋４％」、保険金額「＋５％」、保険料「－３％」）を図２１の管理表から取得する。
　また、保険情報取得手段５３２は、リスクランク「１」に対応する補正情報（保険料率「＋１０％」、保険金額「＋２０％」、保険料「－５％」）を図２２の管理表から取得する。
　次に、保険情報取得手段５３２は、標準の保険情報（保険料率「ａ３」、保険金額「ｂ３」、保険料「ｃ３」）と、飼育者ランク「４」に対応する補正情報（保険料率「＋４％」、保険金額「＋５％」、保険料「－３％」）と、リスクランク「１」に対応する補正情報（保険料率「＋１０％」、保険金額「＋２０％」、保険料「－５％」）とを用いて、保険情報（保険料率「ａ３＋１４％」、保険金額「ｂ３×１．２５」、保険料「ｃ３×０．９」）を算出する。
　次に、保険情報出力部５４は、取得された保険情報を、保険情報出力指示を送信してきたユーザ端末３に送信する。
　次に、ユーザ受信部３５は、保険情報を受信する。そして、ユーザ処理部３３は、受信された保険情報を出力するデータ構造にする。次に、ユーザ出力部３６は、かかる保険情報を表示する。
　以上、本実施の形態によれば、資産価値を用いて、適切な保険情報を取得できる。
　また、本実施の形態によれば、資産価値と飼育者情報とを用いて保険情報を取得できる。
　また、本実施の形態によれば、飼育者のランクに基づき、適切な保険情報を取得できる。
　さらに、本実施の形態によれば、リスク要因に基づき、適切な保険情報を取得できる。
　なお、本実施の形態において、保険情報出力装置５は、資産価値出力装置１を内部に有しても良い。かかる場合、保険情報出力装置５は、格納部１１、受付部１２、処理部１３、出力部１４を備える。格納部１１は、飼育者情報格納部５１１、リスク要因情報格納部５１２を備える。受付部１２は、水中生物群情報受付部１２１、保険情報受付部５２を備える。処理部１３は、画像解析部１３１、資産価値取得部１３２、保険情報取得部５３を備える。画像解析部１３１は、サイズ情報取得手段１３１１、種類情報取得手段１３１２を備える。資産価値取得部１３２は、コストアプローチ手段１３２１、マーケットアプローチ手段１３２２を備える。出力部１４は、資産価値出力部１４１、保険情報出力部５４を備える。保険情報取得部５３は、ランク取得手段５３１、保険情報取得手段５３２を備える。
　また、本実施の形態において、主に、保険情報出力装置５は、実施の形態１で算出された資産価値を用いて保険情報を取得する場合について説明した。しかし、保険情報出力装置５は、人手で入力された等の資産価値を用いて保険情報を取得しても良いことは言うまでもない。
　さらに、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における保険情報出力装置５を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、例えば、コンピュータを、資産価値出力装置１が出力した資産価値を用いて、保険に関する保険情報を取得する保険情報取得部と、前記保険情報を出力する保険情報出力部として機能させるためのプログラムである。
　（実施の形態３）
　本実施の形態において、飼育対象である水中生物群の資産価値を用いて、金融関連情報を取得し、出力する金融関連情報出力装置を具備する情報システムについて説明する。なお、金融関連情報は、例えば、保険情報、後述する融資金額情報、後述する投資金額情報、後述する信用情報である。なお、信用情報は、上述した飼育者ランクと同じ情報でも良い。
　なお、金融関連情報が保険情報である場合、金融関連情報出力装置は上述した保険情報出力装置５である。
　また、本実施の形態において、飼育者ランクをも用いて、金融関連情報を取得し、出力する金融関連情報出力装置を具備する情報システムについて説明する。
　さらに、本実施の形態において、リスク要因情報をも用いて、金融関連情報を取得し、出力する金融関連情報出力装置を具備する情報システムについて説明する。
　図２３は、本実施の形態における情報システムＣの概念図である。情報システムＣは、資産価値出力装置１、１または２以上の給餌器２、１または２以上のユーザ端末３、１または２以上のカメラ４、および金融関連情報出力装置６を備える。
　図２４は、本実施の形態における情報システムＣを構成する金融関連情報出力装置６のブロック図である。
　金融関連情報出力装置６は、格納部６１、受付部６２、処理部６３、および出力部６４を備える。
　格納部６１は、飼育者情報格納部５１１、リスク要因情報格納部５１２、および資産価値格納部６１１を備える。処理部６３は、金融関連情報取得部６３１を備える。金融関連情報取得部６３１は、ランク取得手段５３１、保険情報取得手段５３２、融資情報取得手段６３１１、および投資情報取得手段６３１２を備える。出力部６４は、金融関連情報出力部６４１を備える。
　金融関連情報出力装置６を構成する格納部６１には、各種の情報が格納される。各種の情報とは、例えば、飼育者情報、リスク要因情報、資産価値、後述する各種の演算式である。
　資産価値格納部６１１には、１または２以上の資産価値が格納される。資産価値格納部６１１には、通常、飼育者識別子、生簀識別子のうちの１以上の識別子に対応付けて、資産価値が格納される。なお、資産価値格納部６１１の資産価値は、資産価値出力装置１で取得された資産価値であることは好適であるが、ユーザが入力した資産価値、他の装置で取得された資産価値等でも良い。また、資産価値は、ここでは、水中生物群の資産価値である。
　受付部６２は、各種の指示や情報等を受け付ける。ここで、受け付けとは、通常、有線もしくは無線の通信回線を介した外部の装置からの受信である。また、受け付けとは、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスからユーザにより入力されても良いし、後述する画像処理等の処理により取得しても良い。また、受け付けとは、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である、と考えても良い。
　処理部６３は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、金融関連情報取得部６３１、ランク取得手段５３１、保険情報取得手段５３２、融資情報取得手段６３１１、投資情報取得手段６３１２が行う処理である。
　金融関連情報取得部６３１は、資産価値格納部６１１に格納されている資産価値を用いて、金融関連情報を取得する。ここで、金融関連情報とは、金融に関する情報である。金融関連情報は、例えば、上述した保険情報、融資情報、投資情報である。融資情報は、融資に関する情報である。融資情報は、例えば、融資金額、融資の条件に関する情報（例えば、融資期間など）である。投資情報とは、投資に関する情報である。投資情報は、投資金額、投資の条件に関する情報である。
　金融関連情報取得部６３１は、資産価値と飼育者情報とを用いて金融関連情報を取得することは好適である。
　金融関連情報取得部６３１は、１以上のリスク要因情報をも用いて保険情報を取得することは好適である。
　融資情報取得手段６３１１は、資産価値を用いて、融資情報を取得する。融資情報取得手段６３１１は、資産価値とランクとを用いて、融資情報を取得することは好適である。融資情報取得手段６３１１は、例えば、飼育者ランクとリスクランクのうちの１以上のランクを用いて融資情報を取得する。
　融資情報取得手段６３１１は、例えば、資産価値が大きいほど、高い融資金額を取得する。融資情報取得手段６３１１は、例えば、資産価値をパラメータとして、融資金額を出力する演算式に、資産価値格納部６１１の資産価値を代入し、当該演算式を実行し、融資金額を算出する。かかる場合、当該演算式は、資産価値をパラメータとする増加関数である。また、融資情報取得手段６３１１は、例えば、格納部６１に格納されている対応表であり、資産価値の幅と融資金額との対応を示す２以上の対応情報を有する対応表を参照し、資産価値格納部６１１の資産価値に対応する融資金額を対応表から取得する。
　融資情報取得手段６３１１は、例えば、飼育者ランクが高いほど、高い融資金額を取得する。融資情報取得手段６３１１は、例えば、飼育者ランクをパラメータとして、融資金額を出力する演算式に、飼育者ランクを代入し、当該演算式を実行し、融資金額を算出する。かかる場合、当該演算式は、飼育者ランクをパラメータとする増加関数である。また、融資情報取得手段６３１１は、例えば、格納部６１に格納されている対応表であり、飼育者ランクと融資金額との対応を示す２以上の対応情報を有する対応表を参照し、飼育者ランクに対応する融資金額を対応表から取得する。
　融資情報取得手段６３１１は、例えば、リスクランクが高いほど、低い融資金額を取得する。融資情報取得手段６３１１は、例えば、リスクランクをパラメータとして、融資金額を出力する演算式に、リスクランクを代入し、当該演算式を実行し、融資金額を算出する。かかる場合、当該演算式は、リスクランクをパラメータとする減少関数である。また、融資情報取得手段６３１１は、例えば、格納部６１に格納されている対応表であり、リスクランクと融資金額との対応を示す２以上の対応情報を有する対応表を参照し、リスクランクに対応する融資金額を対応表から取得する。なお、融資は、クラウドファンディングなどの小口投融資を含んでも良いことは言うまでもない。
　なお、融資情報取得手段６３１１の融資情報の取得アルゴリズムは問わない。
　投資情報取得手段６３１２は、資産価値を用いて、投資情報を取得する。投資情報取得手段６３１２は、資産価値とランクとを用いて、投資情報を取得することは好適である。投資情報取得手段６３１２は、例えば、飼育者ランクとリスクランクのうちの１以上のランクを用いて投資情報を取得する。
　投資情報取得手段６３１２は、例えば、資産価値が大きいほど、高い投資金額を取得する。投資情報取得手段６３１２は、例えば、資産価値をパラメータとして、投資金額を出力する演算式に、資産価値格納部６１１の資産価値を代入し、当該演算式を実行し、投資金額を算出する。かかる場合、当該演算式は、資産価値をパラメータとする増加関数である。また、投資情報取得手段６３１２は、例えば、格納部６１に格納されている対応表であり、資産価値の幅と投資金額との対応を示す２以上の対応情報を有する対応表を参照し、資産価値格納部６１１の資産価値に対応する投資金額を対応表から取得する。
　投資情報取得手段６３１２は、例えば、飼育者ランクが高いほど、高い投資金額を取得する。投資情報取得手段６３１２は、例えば、飼育者ランクをパラメータとして、投資金額を出力する演算式に、飼育者ランクを代入し、当該演算式を実行し、投資金額を算出する。かかる場合、当該演算式は、飼育者ランクをパラメータとする増加関数である。また、投資情報取得手段６３１２は、例えば、格納部６１に格納されている対応表であり、飼育者ランクと投資金額との対応を示す２以上の対応情報を有する対応表を参照し、飼育者ランクに対応する投資金額を対応表から取得する。
　投資情報取得手段６３１２は、例えば、リスクランクが高いほど、低い投資金額を取得する。投資情報取得手段６３１２は、例えば、リスクランクをパラメータとして、投資金額を出力する演算式に、リスクランクを代入し、当該演算式を実行し、投資金額を算出する。かかる場合、当該演算式は、リスクランクをパラメータとする減少関数である。また、投資情報取得手段６３１２は、例えば、格納部６１に格納されている対応表であり、リスクランクと投資金額との対応を示す２以上の対応情報を有する対応表を参照し、リスクランクに対応する投資金額を対応表から取得する。
　なお、投資情報取得手段６３１２の投資情報の取得アルゴリズムは問わない。
　出力部６４は、各種の情報を出力する。ここで、出力とは、例えば、ユーザ端末３への送信である。ただし、出力とは、表示でも良い。
　金融関連情報出力部６４１は、金融関連情報取得部６３１が取得した金融関連情報を出力する。
　格納部６１、および資産価値格納部６１１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
　格納部６１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部６１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部６１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部６１等で記憶されるようになってもよい。
　受付部６２は、例えば、無線または有線の通信手段により実現される。
　処理部６３、金融関連情報取得部６３１融資情報取得手段６３１１、および投資情報取得手段６３１２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理部６３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
　出力部６４、および金融関連情報出力部６４１は、例えば、無線または有線の通信手段により実現される。
　次に、情報システムＣを構成する金融関連情報出力装置６の動作例について、図２５のフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ２５０１）受付部６２は、金融関連情報出力指示を受け付けたか否かを判断する。金融関連情報出力指示を受け付けた場合はステップＳ２５０２に行き、金融関連情報出力指示を受け付けなかった場合はステップＳ２５０８に行く。
　（ステップＳ２５０２）金融関連情報取得部６３１は、ステップＳ２５０１で受け付けられた金融関連情報出力指示が有する生簀識別子を取得する。
　（ステップＳ２５０３）金融関連情報取得部６３１は、ステップＳ２５０２で取得された生簀識別子と対になる資産価値を資産価値格納部６１１から取得する。
　（ステップＳ２５０４）ランク取得手段５３１は、生簀識別子と対になる飼育者識別子に対応する飼育者情報を飼育者情報格納部５１１から取得する。そして、ランク取得手段５３１は、飼育者情報を用いて、飼育者ランクを取得する。なお、飼育者ランクの取得アルゴリズムの例は上述したので、ここでの詳細な説明は省略する。
　（ステップＳ２５０５）ランク取得手段５３１は、生簀識別子と対になる飼育者識別子に対応するリスク要因情報をリスク要因情報格納部５１２から取得する。そして、ランク取得手段５３１は、リスク要因情報を用いて、リスクランクを取得する。なお、リスクランクの取得アルゴリズムの例は上述したので、ここでの詳細な説明は省略する。
　（ステップＳ２５０６）金融関連情報取得部６３１は、ステップＳ２５０３で取得した資産価値、ステップＳ２５０４で取得した飼育者ランク、ステップＳ２５０５で取得したリスクランクを用いて、金融関連情報を取得する。
　なお、金融関連情報が保険情報である場合、保険情報取得手段５３２が、資産価値と飼育者ランクとリスクランクとを用いて、保険情報を取得する。また、金融関連情報が融資情報である場合、融資情報取得手段６３１１が、資産価値と飼育者ランクとリスクランクとを用いて、融資情報を取得する。また、金融関連情報が投資情報である場合、投資情報取得手段６３１２が、資産価値と飼育者ランクとリスクランクとを用いて、投資情報を取得する。
　また、ここで、金融関連情報取得部６３１は、２種類以上の金融関連情報（例えば、、融資情報と投資情報）を取得しても良い。
　（ステップＳ２５０７）金融関連情報出力部５４は、ステップＳ２５０６で取得された１種類以上の金融関連情報を出力する。ステップＳ２５０１に戻る。
　（ステップＳ２５０８）受付部６２は、情報を受け付けたか否かを判断する。情報を受け付けた場合はステップＳ２５０９に行き、情報を受け付けなかった場合はステップＳ２５０１に戻る。なお、情報とは、例えば、飼育者情報、リスク要因情報である。受付部６２は、生簀識別子、または飼育者識別子に対応付けられた情報を受け付ける。
　（ステップＳ２５０９）図示しない蓄積手段は、ステップＳ２５０８で受信された情報を格納部６１に蓄積する。ステップＳ２５０１に戻る。なお、ステップＳ２５０８で受信された情報は、通常、生簀識別子、または飼育者識別子に対応付けられて蓄積される。
　なお、図２５のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
　以下、本実施の形態における情報システムＣの具体的な動作について説明する。情報システムＢの概念図は図２３である。なお、保険情報を取得する処理については、実施の形態２で説明したので、ここでは、融資金額情報、投資金額情報の取得処理について説明する。
　今、飼育者情報格納部５１１には、図１８に示す構造を有する飼育者情報管理表が格納されている、とする。
　また、リスク要因情報格納部５１２には、図１９に示す構造を有するリスク要因情報管理表が格納されている、とする。
　また、格納部６１には、図２６に示す資産金融関連情報管理表が格納されている。資産金融関連情報管理表は、所有する資産価値（Ｖ）に対する標準の金融関連情報（融資金額、投資金額）を決定するための対応表である。なお、図２４のｘ１～ｘ４、ｄ１～ｄ３、ｅ１～ｅ３等には、通常、具体的な数値または数値を取得する算出式が格納されている。なお、融資金額は融資情報の例であり、投資金額は投資情報の例である。
　また、格納部６１には、図２７に示す飼育者ランク補正表が格納されている。飼育者ランク補正表は、飼育者ランクに応じて、図２６を用いて取得された標準値を補正するための表である。図２７では、飼育者ランクに応じて、補正情報に対応する数値分、標準値が増減する。
　また、格納部６１には、図２２８示すリスクランク補正表が格納されている。リスクランク補正表は、リスクランクに応じて、図２６を用いて取得された標準値を補正するための表である。図２８では、リスクランクに応じて、補正情報に対応する数値分、標準値が増減する。
　かかる状況において、ユーザ（例えば、飼育者、または金融関係会社の社員）が、ユーザ端末３に、飼育者識別子「ｂ０１」を有する金融関連情報出力指示を入力した、とする。すると、ユーザ端末３のユーザ受付部３２は金融関連情報出力指示を受け付ける。そして、ユーザ処理部３３は、飼育者識別子「ｂ０１」を有する指示であり、送信する構造の金融関連情報出力指示を構成する。次に、ユーザ送信部３４は、当該金融関連情報出力指示を金融関連情報出力装置６に送信する。
　次に、金融関連情報出力装置６の受付部６２は、金融関連情報出力指示を受信する。次に、金融関連情報取得部６３１は、当該保険情報出力指示が有する飼育者識別子「ｂ０１」を取得する。
　次に、金融関連情報取得部６３１は、飼育者識別子「ｂ０１」と対になる資産価値「Ｖ１」「Ｖ２」を図１８の管理表から取得する。そして、金融関連情報取得部６３１は、２つの資産価値を加算し、「Ｖ１＋Ｖ２」を得る。
　次に、ランク取得手段５３１は、飼育者識別子「ｂ０１」に対応する飼育者ランク「４」を図１８の管理表から取得する。
　また、ランク取得手段５３１は、飼育者識別子「ｂ０１」と対になるリスクランク「３」「１」を取得する。また、ランク取得手段５３１は、２つのリスクランク「３」「１」の代表値（ここでは、例えば、平均値）である「２」を取得する。つまり、ランク取得手段５３１は、複数のリスクランクを用いて、代表値を取得する。また、ここでは、代表値は平均値であるが、最大値、最小値、中間値等でも良い。
　次に、融資情報取得手段６３１１は、資産価値「Ｖ１＋Ｖ２」を図２６の管理表に適用し、例えば、「ＩＤ＝３」のレコードに対応する、と判断した、とする。そして、融資情報取得手段６３１１は、資産価値「Ｖ１＋Ｖ２」に対応する標準の融資金額「ｄ３」を図２６の管理表から取得する。
　次に、融資情報取得手段６３１１は、飼育者ランク「４」に対応する補正情報「＋５％」を図２７の管理表から取得する。
　また、融資情報取得手段６３１１は、リスクランク「２」に対応する補正情報「＋５％」を図２８の管理表から取得する。
　次に、融資情報取得手段６３１１は、飼育者ランク「４」に対応する補正情報「＋５％」とリスクランク「２」に対応する補正情報「＋５％」とから「＋１０％」を算出し、当該「＋１０％」と標準の融資金額「ｄ３」とを用いて、融資金額「ｄ３×１．１」を算出する。
　次に、投資情報取得手段６３１２は、資産価値「Ｖ１＋Ｖ２」を図２６の管理表に適用し、例えば、「ＩＤ＝３」のレコードに対応する、と判断した、とする。そして、投資情報取得手段６３１２は、資産価値「Ｖ１＋Ｖ２」に対応する標準の投資金額「ｅ３」を図２６の管理表から取得する。
　次に、投資情報取得手段６３１２、飼育者ランク「４」に対応する補正情報「＋１０％」を図２７の管理表から取得する。
　また、投資情報取得手段６３１２は、リスクランク「２」に対応する補正情報「＋１０」を図２８の管理表から取得する。
　次に、投資情報取得手段６３１２は、飼育者ランク「４」に対応する補正情報「＋１０％」とリスクランク「２」に対応する補正情報「＋１０％」とから「＋２０％」を算出し、当該「＋２０％」と標準の投資金額「ｅ３」とを用いて、融資金額「ｄ３×１．２」を算出する。
　次に、金融関連情報出力部６４１は、算出された融資金額、投資金額を、金融関連情報出力指示を送信してきたユーザ端末３に送信する。
　次に、ユーザ端末３のユーザ受信部３５は、融資金額、投資金額を受信する。そして、ユーザ処理部３３は、受信された融資金額、投資金額を出力するデータ構造にする。次に、ユーザ出力部３６は、かかる融資金額、投資金額を表示する。
　以上、本実施の形態によれば、資産価値を用いて、適切な金融関連情報を取得できる。
　また、本実施の形態によれば、資産価値と飼育者情報とを用いて金融関連情報を取得できる。
　また、本実施の形態によれば、飼育者のランクに基づき、適切な金融関連情報を取得できる。
　さらに、本実施の形態によれば、リスク要因に基づき、適切な金融関連情報を取得できる。
　なお、本実施の形態において、金融関連情報出力装置６は、資産価値出力装置１を内部に有しても良い。
　さらに、本実施の形態における金融関連情報出力装置６を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、飼育者を識別する飼育者識別子または生簀を識別する生簀識別子に対応付けて、水中生物群の資産価値が格納される資産価値格納部にアクセス可能なコンピュータを、前記資産価値格納部に格納されている資産価値を用いて、金融に関する金融関連情報を取得する金融関連情報取得部と、前記金融関連情報を出力する金融関連情報出力部として機能させるためのプログラムである。
　（実施の形態４）
　本実施の形態において、保険対象の生簀であり、損害が生じた生簀等を特定する識別子を受け付け、当該識別子を用いて取得した情報（例えば、生簀の規模を特定する規模情報）を格納部から取得し、当該情報に基づいて損害額を算定する損害額出力装置を具備する情報システムについて説明する。
　また、本実施の形態において、損害額を決定する場合の基礎的な情報である求償単価を自動的に取得する損害額出力装置を具備する情報システムについて説明する。
　また、本実施の形態において、生簀を撮影して得られた１以上の画像を用いて、生簀の有無の判定を行う生簀存在判断処理を行う損害額出力装置を具備する情報システムについて説明する。
　また、本実施の形態において、飼育者のオペレーションの有無の判断を行う作業有無判断処理を行う損害額出力装置を具備する情報システムについて説明する。なお、作業有無判断処理について、生簀を撮影して得られた１以上の画像を用いる場合、飼育者または船と共に移動する移動体の位置情報を用いる場合について説明する。
　さらに、本実施の形態において、損害発生の有無の判断を行う損害発生有無判断処理を行う損害額出力装置を具備する情報システムについて説明する。なお、損害発生有無判断処理について、生簀を撮影して得られた１以上の画像を用いる場合、例えば、降水量、気温等の環境情報を用いる場合について説明する。
　本実施の形態における情報システムＤの概念図は、図２３と比較して、符号６が符号７に変わっただけである。情報システムＤは、資産価値出力装置１、１または２以上の給餌器２、１または２以上のユーザ端末３、１または２以上のカメラ４、および損害額出力装置７を備える。
　情報システムＤを構成する損害額出力装置７のブロック図は、図２９である。損害額出力装置７は、格納部７１、受付部７２、処理部７３、出力部７４を備える。
　格納部７１は、飼育者情報格納部５１１、求償単価格納部７１１、および生簀画像格納部７１２を備える。
　受付部７２は、リスク要因受付部７２１、指示受付部７２２、位置情報受信部７２３、および環境情報受付部７４を備える。
　処理部７３は、存在判断部７３１、作業判断部７３２、損害発生判断部７３３、規模取得部７３４、求償単価取得部７３５、および損害額取得部７３６を備える。
　出力部７４は、存在判断結果出力部７４１、作業判断結果出力部７４２、損害発生判断結果出力部７４３、および損害額出力部７４４を備える。
　損害額出力装置７を構成する格納部７１には、各種の情報が格納される。各種の情報とは、例えば、飼育者情報、後述する単価管理情報、後述する求償単価格、後述する生簀画像、１種類以上の環境情報である。環境情報は、環境に関する情報である。環境情報は、例えば、水温、気温、降水量等である。環境情報は、例えば、図示しないサーバから取得された情報である。格納部７１の環境情報は、その環境情報が発生した日時に対応付いていることは好適である。
　飼育者情報格納部５１１には、水中生物群の飼育者に関する情報であり、飼育者識別子生簀識別子、規模情報を有する１以上の飼育者情報が格納される。ここで、規模情報とは、生簀の規模を特定する情報である。規模情報は、例えば、生簀で飼われている水中生物の匹数、生簀の面積、生簀の体積のうち、１以上の情報である。
　求償単価格納部７１１には、１または２以上の求償単価情報が格納される。求償単価格納部７１１には、求償単価情報を有する１または２以上の単価管理情報が格納されていても良い。単価管理情報は、リスク要因情報に関する条件である要因条件と求償単価情報とを有する。求償単価格納部７１１には、例えば、リスクレベルと要因条件と求償単価情報とを有する２以上の単価管理情報が格納される。また、求償単価格納部７１１に、飼育対象の種類である種類情報、地域を識別する地域識別子、または飼育者ランクのうちの１以上の情報に対応付けて、２以上の単価管理情報の集合が格納されていることは好適である。求償単価情報とは、求償単価を特定する情報である。求償単価は、生簀の単位量あたりの損害額である。生簀の単位量とは、例えば、生簀の中の水中生物の単位匹数（例えば、１匹あたり、１００匹あたり等）、単位面積（例えば、１ｍ２、１００ｍ２等）、または単位体積（例えば、１ｍ３、５０ｍ３等）である。また、要因条件は、例えば、環境情報の幅を特定する情報である。
　生簀画像格納部７１２には、生簀を撮影して得られた１以上の生簀画像が格納される。１以上の生簀画像は、例えば、カメラ４が撮影した画像である。１以上の各生簀画像には、通常、生簀識別子に対応付いている。１以上の各生簀画像には、位置情報が対応付いていても良い。１以上の各生簀画は、どの生簀の画像であるかを特定できる情報に対応付いていれば良い。また、１以上の生簀画像は、例えば、カメラ４、図示しない人工衛星、図示しない航空機、または図示しないドローン等が撮影した画像であり、カメラ４、人工衛星等から受信された画像である。なお、１以上の生簀画像のフォーマット等は問わない、ことは言うまでもない。
　受付部７２は、各種の指示や情報等を受け付ける。各種の指示や情報等は、例えば、リスク要因情報、後述する損害額算定指示、後述する位置情報である。
　ここで、受け付けとは、通常、有線もしくは無線の通信回線を介した外部の装置からの受信である。また、受け付けとは、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスからユーザにより入力されても良いし、後述する画像処理等の処理により取得しても良い。また、受け付けとは、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である、と考えても良い。
　リスク要因受付部７２１は、１以上のリスク要因情報を受け付ける。リスク要因受付部７２１は、例えば、外部の図示しない装置またはユーザ端末３から１以上のリスク要因情報を受信する。リスク要因受付部７２１は、リスク要因情報と共に、位置情報または生簀識別子を受け付けることは好適である。
　指示受付部７２２は、飼育者識別子または生簀識別子を有する損害額算定指示を受け付ける。損害額算定指示は、損害額の算定の指示である。指示受付部７２２は、例えば、ユーザ端末３から損害額算定指示を受信する。
　位置情報受信部７２３は、飼育者に対応する１以上の位置情報を受信する。飼育者に対応する１以上の位置情報とは、例えば、飼育者の携帯端末の位置を特定する位置情報、船に設置された端末の位置を特定する位置情報、ユーザ端末３の位置を特定する位置情報である。位置情報受信部７２３は、例えば、ＧＰＳ受信機である。位置情報は、通常、（緯度，経度）であるが、他のデータ構造等でも良い。
　環境情報受付部７４は、１または２以上の環境情報を受け付ける。環境情報受付部７４は、例えば、図示しないサーバ（例えば、気象庁のサーバ）から１以上の環境情報を受信する。また、環境情報受付部７４は、例えば、ユーザからの入力である１以上の環境情報を受け付ける。
　処理部７３は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、存在判断部７３１、作業判断部７３２、損害発生判断部７３３、規模取得部７３４、求償単価取得部７３５、損害額取得部７３６が行う処理である。
　また、処理部７３は、リスク要因受付部７２１が受け付けた１以上のリスク要因情報を格納部７１に蓄積する。また、処理部７３は、位置情報受信部７２３が受信した１以上の位置情報を、飼育者識別子、生簀識別子、端末識別子等のうちの１以上の識別子に対応付けて、格納部７１に蓄積する。また、処理部７３は、環境情報受付部７４が受け付けた１以上の環境情報を、日時、位置情報、地域識別子等のうちの１以上の情報に対応付けて、格納部７１に蓄積する。
　存在判断部７３１は、１以上の生簀画像を用いて、生簀が存在するか否かを判断する。なお、かかる処理を生簀存在判断処理という。
　存在判断部７３１は、例えば、以下のように動作する。つまり、存在判断部７３１は、指示受付部７２２が受け付けた損害額算定指示等の指示に含まれる生簀識別子を取得する。次に、存在判断部７３１は、当該生簀識別子と対になる１以上の生簀画像を生簀画像格納部７１２から取得する。次に、存在判断部７３１は、取得した１以上の各生簀画像を用いて、当該画像内に生簀が存在するか否かを判断する。
　なお、海面または湖面生簀であることの判定方法は、例えば、（ａ）同一形状、サイズの正円形もしくは正方形の生簀が複数台隣接して存在していること、（ｂ）船などの他の漂流物と比較し、日単位や時間単位での生簀の移動がないことを判定すること等がある。
　また、陸上のえび養殖池であることの判定方法は、（ａ）正方形、もしくは長方形などの池が隣接して存在すること、（ｂ）高密度でえびを養殖するために必要なエアレーション機材の有無を判定すること、（ｃ）エアレーションによって池面に発生する渦状の流れ場の有無を判定すること等がある。
　上記の判断を存在判断部７３１が行う方法は、例えば、以下の３種類の方法がある。
（１）機械学習による方法
　存在判断部７３１は、生簀の１以上の画像を１以上の正例画像、生簀ではない１以上の画像を１以上の負例画像として、機械学習のアルゴリズムにより学習し、学習器を構成する。そして、存在判断部７３１は、取得した１以上の各生簀画像と学習器とを機械学習のアルゴリズムを用いて、生簀の画像か生簀の画像でないかを分類する。そして、存在判断部７３１は、分類結果が予め決められた条件を満たすほど生簀の画像が多い（例えば、生簀の画像が閾値の割合以上、生簀の画像の枚数が閾値以上）と判断した場合に、生簀が存在すると判断する。一方、存在判断部７３１は、分類結果が予め決められた条件を満たすほど生簀でない画像が多い（例えば、生簀ではない画像が閾値の割合以上、生簀ではない画像の枚数が閾値以上）と判断した場合に、生簀が存在すると判断する。
　なお、機械学習のアルゴリズムは、例えば、深層学習、ＳＶＭ、決定木、ランダムフォレスト等であり、問わないことは言うまでもない。
　また、機械学習において、機械学習の関数（例えば、fasttext、TinySVM、各種のrandomForest関数等）に、１以上の正例画像と１以上の負例画像と、または１以上の各正例画像から取得される素性を要素とするベクトルと１以上の負例画像とから取得される素性を要素とするベクトルを与えると、正例画像か負例画像かを分類する学習器が構成される。
　また、機械学習において、機械学習の関数（例えば、fasttext、TinySVM、各種のrandomForest関数等）に、取得した１以上の各生簀画像または当該各生簀画像から取得される素性を要素とするベクトル、および学習器を引数として与えると分類結果（生簀の画像か生簀の画像でないかを示す情報）が得られる。なお、かかる処理は、機械学習を用いた分類処理であり、上述した種類情報取得手段１３１２が使用する機械学習の分類処理と同様である。
（２）オブジェクト認識による方法
　存在判断部７３１は、取得した１以上の各生簀画像に対してオブジェクト認識処理を行い、１以上のオブジェクトを検知する。なお、オブジェクト認識処理は公知技術である。そして、存在判断部７３１は、各オブジェクトの形状、サイズ（画像上のサイズ）、オブジェクトの画像内での位置を示す配置情報を取得する。そして、存在判断部７３１は、生簀画像から取得したオブジェクトの情報が予め決められた条件を満たす場合に、生簀識別子で識別される生簀が、実際に存在している、と判断する。なお、かかる条件は、格納部７１に格納されている、とする。
　例えば、生簀が、海面または湖面生簀である場合、存在判断部７３１は、例えば、生簀画像からから取得したオブジェクトの情報が、概ね同一の形状、概ね正円形もしくは正方形の形状、概ね同一のサイズのオブジェクトが複数、隣接して配置されていると判断できる場合、当該生簀画像の中には、生簀が存在している、と判断する。そして、存在判断部７３１は、取得した１以上の各生簀画像が、予め決められた条件を満たすほど多く（例えば、１以上の各生簀画像の全部、閾値以上の割合、閾値以上の数、１以上等）、生簀が存在している、と判断した場合に、生簀識別子で識別される生簀が、実際に存在している、と判断する。
　また、例えば、生簀が、海面または湖面生簀である場合、存在判断部７３１は、例えば、同じカメラ４から異なる時刻に取得された２以上の各生簀画像から１以上のオブジェクトを認識し、当該１以上の各オブジェクトの属性値（例えば、形状、サイズ、配置）が、生簀画像間で一致するまたは概ね一致するまたは類似度が閾値以上である場合等に、生簀識別子で識別される生簀が、実際に存在している、と判断する。
　また、例えば、生簀が、陸上のえび養殖池である場合、存在判断部７３１は、例えば、生簀画像からから取得したオブジェクトの情報が、概ね正方形もしくは長方形の形状、概ね同一のサイズのオブジェクトが複数、隣接して配置されていると判断できる場合、当該生簀画像の中には、生簀が存在している、と判断する。そして、存在判断部７３１は、取得した１以上の各生簀画像が、予め決められた条件を満たすほど多く（例えば、１以上の各生簀画像の全部、閾値以上の割合、閾値以上の数、１以上等）、生簀が存在している、と判断した場合に、生簀識別子で識別される生簀が、実際に存在している、と判断する。
　また、例えば、生簀が、陸上のえび養殖池である場合、存在判断部７３１は、例えば、生簀画像から取得したオブジェクトのいずれかの属性値の集合（属性値ベクトル）が、エアレーション機材のオブジェクトの属性値の集合（属性値ベクトル）と予め決められた条件を満たすほど類似する場合に、生簀識別子で識別される生簀が、実際に存在している、と判断する。なお、かかる場合、エアレーション機材のオブジェクトの属性値ベクトルは格納部７１に格納されている、とする。
　また、例えば、生簀が、陸上のえび養殖池である場合、存在判断部７３１は、例えば、生簀画像から取得したオブジェクトのいずれかの属性値ベクトルが、エアレーション機材によって池面に発生する渦状の流れ場の画像から取得される属性値ベクトルと予め決められた条件を満たすほど類似する場合に、生簀識別子で識別される生簀が、実際に存在している、と判断する。なお、かかる場合、エアレーション機材によって池面に発生する渦状の流れ場の画像から取得される属性値ベクトルは格納部７１に格納されている、とする。
（３）画像の類似度を用いる方法
　例えば、生簀の１以上の画像である１以上の正例画像から取得されたベクトルの平均値である正例ベクトル、および生簀ではない１以上の負例画像から取得されたベクトルの平均値である負例ベクトルが格納部７１に格納されている、とする。そして、存在判断部７３１は、取得された１以上の各生簀画像からベクトルを取得し、当該ベクトルと正例ベクトルとの距離、当該ベクトルと負例ベクトルとの距離を算出し、２つの距離を比較し、距離が短い方が正例ベクトルであれば当該生簀画像には生簀が存在すると判断し、距離が長い方が正例ベクトルであれば当該生簀画像には生簀が存在しないと判断する。
　または、例えば、生簀の１以上の画像である１以上の正例画像から取得されたベクトルの平均値である正例ベクトルが格納部７１に格納されている、とする。そして、存在判断部７３１は、取得された１以上の各生簀画像からベクトルを取得し、当該ベクトルと正例ベクトルとの距離を算出し、当該距離が予め決められた条件を満たすほど短い（閾値以下または閾値未満等）の場合には当該生簀画像には生簀が存在すると判断し、予め決められた条件を満たすほど短くない場合には当該生簀画像には生簀が存在しないと判断する。
　作業判断部７３２は、飼育者が生簀に対して作業を行っているか否かを判断する。なお、かかる処理を作業有無判断処理という。
　作業判断部７３２は、例えば、生簀を撮影して得られた１以上の生簀画像を用いて、飼育者が生簀に対して作業を行っているか否かを判断する。生簀画像を用いた作業有無判断処理の４つの例について、以下に説明する。
（１）作業判断部７３２は、例えば、１以上の各生簀画像をオブジェクト認識し、一部の時間帯の生簀画像に船であるオブジェクトが存在し、他の時間帯の生簀画像に船であるオブジェクトが存在しないと判断した場合、飼育者が生簀に対して作業を行っている、と判断し、判断結果（例えば、作業を行っていることを示す「１」）を取得する。また、作業判断部７３２は、例えば、１以上の各生簀画像をオブジェクト認識し、いずれの時間帯の生簀画像にも船であるオブジェクトが存在しないと判断した場合、飼育者が生簀に対して作業を行っていない、と判断し、判断結果（例えば、作業を行っていないことを示す「０」）を取得する。なお、生簀画像に船が存在するか否かの判断は、画像のオブジェクト認識技術により可能であるので、詳細な説明は省略する。
（２）作業判断部７３２は、例えば、１以上の各生簀画像をオブジェクト認識し、生簀画像に自動給餌器２等の予め決められた設備が存在すると判断した場合に、飼育者が生簀に対して作業を行っている、と判断し、に自動給餌器２等の予め決められた設備が存在しないと判断した場合に、飼育者が生簀に対して作業を行っていない、と判断する。なお、自動給餌器２等の予め決められた設備が存在するか否かの判断は、画像のオブジェクト認識技術により可能である。
（３）作業判断部７３２は、例えば、１以上の各生簀画像の各画素の平均値を取得する。そして、平均値が養殖中の養殖領域の値と比較して、予め決められた条件を満たすほど類似する場合は、飼育者が生簀に対して作業を行っている、と判断する。また、平均値が養殖休止中の養殖領域の値と比較して、予め決められた条件を満たすほど類似する場合は、飼育者が生簀に対して作業を行っていない、と判断する。なお、例えば、陸上のエビ養殖池の場合は、エビ養殖の池表面色の特徴として、養殖休止中は青、養殖中は緑または茶色に変色するため、当該池の色から、飼育者が生簀に対して作業を行っているか否かを判断できる。
（４）作業判断部７３２は、例えば、養殖中の１以上の生簀画像である１以上の正例画像、および養殖休止中の生簀画像である１以上の負例画像を使用して、機械学習のアルゴリズムにより、学習器を構成する。そして、例えば、作業判断部７３２は、例えば、１以上の各生簀画像を、学習器を用いて、機械学習のアルゴリズムにより分類し、正例画像か負例画像かを判断する。なお、機械学習のアルゴリズムについては上述した。
　作業判断部７３２は、例えば、１以上の位置情報を用いて、飼育者が生簀に対して作業を行っているか否かを判断する。位置情報を用いた作業有無判断処理の２つの例について、以下に説明する。
（１）作業判断部７３２は、例えば、ユーザ端末３のＧＰＳ受信機から取得され、ユーザ端末から送信された１以上の位置情報であり、位置情報受信部７２３が受信した１以上の位置情報を取得する。そして、作業判断部７３２は、生簀識別子と対になる位置情報を飼育者情報格納部５１１から取得する。そして、位置情報受信部７２３が受信した１以上の各位置情報と生簀識別子と対になる位置情報との距離を算出し、１以上の距離を取得する。そして、作業判断部７３２は、例えば、１以上の距離のうち、１以上の距離が予め決められた条件を満たすほど小さいと判断した場合、飼育者が生簀に居る時間帯があり、飼育者が生簀に対して作業を行っていると判断する。
（２）作業判断部７３２は、例えば、生簀に設置された図示しない端末から送信された２以上の位置情報であり、位置情報受信部７２３が受信した２以上の位置情報を取得する。そして、作業判断部７３２は、かかる２以上の位置情報から、生簀が移動したか否かを判断する。生簀が移動していないと判断した場合は、作業判断部７３２は、飼育者が生簀に対して作業を行っていると判断する。生簀が移動したと判断した場合は、作業判断部７３２は、飼育者が生簀に対して作業を行っていないと判断する。
　なお、作業判断部７３２は、例えば、２以上の各位置情報（ｘ，ｙ）の距離を算出し、最大距離が閾値以内または閾値より小さいか否かにより、生簀が移動していないか否かを判断する。つまり、最大距離が閾値以内または閾値より小さい場合は、生簀は移動していないと判断し、飼育者が生簀に対して作業を行っていることを示す情報を取得し、最大距離が閾値以上または閾値より大きい場合は、生簀は移動していると判断し、飼育者が生簀に対して作業を行っていないことを示す情報を取得する。
　損害発生判断部７３３は、生簀において損害が発生しているか否かを判断する。なお、かかる処理を損害発生有無判断処理という。
　損害発生判断部７３３は、生簀を撮影して得られた１以上の画像を用いて、生簀において損害が発生しているか否かを判断する。
　例えば、損害発生判断部７３３は、例えば、概ね同一時刻における一の日の生簀画像と、他の日の生簀画像との類似度を算出し、当該類似度が予め決められた条件を満たすほど低い（類似度が閾値以下、または閾値未満）場合、損害が発生していると判断する。例えば、台風により生簀が破壊された場合の生簀画像と正常時の生簀画像との類似度は低い。なお、かかる判断の際に、損害発生判断部７３３は、例えば、概ね同一時刻、概ね同一の天気の一の日の生簀画像と他の日の生簀画像とを用いることは好適である。
　損害発生判断部７３３は、環境情報を用いて、生簀において損害が発生しているか否かを判断する。
　損害発生判断部７３３は、例えば、対象となる所定期間の１以上の環境情報が、求償単価格納部７１１に格納されているリスク要因情報に関する条件である要因条件に合致するか否かを判断し、合致する場合には生簀において損害が発生していないと判断し、合致しない場合には生簀において損害が発生していると判断する。
　損害発生判断部７３３は、例えば、１または２以上の時間的に連続する環境情報が予め格納されている適正値の範囲であるか否かを判断し、当該１以上のすべての環境情報が適正値の範囲でないと判断した場合、生簀において損害が発生していることを示す判断結果を取得する。なお、１または２以上の時間的に連続する環境情報は、予め決められた時間（例えば、１０時間、２４時間等）の２以上の環境情報であることは好適である。
　規模取得部７３４は、損害額算定指示が有する飼育者識別子または生簀識別子と対になる規模情報を飼育者情報格納部５１１から取得する。
　求償単価取得部７３５は、リスク要因受付部７２１が受け付けた１以上のリスク要因情報に合致する要因条件と対になる求償単価情報を取得する。
　損害額取得部７３６は、求償単価情報と規模取得部７３４が取得した規模情報とを用いて、損害額算定指示が有する飼育者識別子により識別される飼育者または生簀識別子により識別される生簀の損害額を取得する。
　損害額取得部７３６は、例えば、演算式「損害額＝求償単価情報×規模情報」により、損害額を算出する。
　出力部７４は、各種の情報を出力する。各種の情報とは、各種の判断結果、損害額等である。ここで、出力とは、例えば、ユーザ端末３等の端末への送信である。ただし、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどでも良い。また、出力部７４が出力する損害額、判断結果は如何様に使用されても良い。出力部７４が出力する損害額、判断結果は、例えば、クラウドファンディングなどの小口投融資のための情報として使用されても良い。また、出力部７４が出力する損害額、判断結果は、例えば、空き生簀のシェアリングサービスのため、各種のレポートの作成、養殖活用における仕入れ販売支援等に使用されても良い。なお、レポートは、例えば、養殖活用における環境負荷の評価レポートである。
　存在判断結果出力部７４１は、存在判断部７３１が取得した判断結果を出力する。なお、かかる判断結果は、生簀が存在するか否かを示す情報である。
　作業判断結果出力部７４２は、作業判断部７３２が取得した判断結果を出力する。なお、かかる判断結果は、飼育者が作業を行ったか否かを示す情報である。
　損害発生判断結果出力部７４３は、損害発生判断部７３３が取得した判断結果を出力する。なお、かかる判断結果は、損害が発生したか否かを示す情報である。
　損害額出力部７４４は、損害額取得部７３６が取得した損害額を出力する。
　損害額出力部７４４は、損害が発生していると損害発生判断部７３３が判断した場合のみ、損害額を出力することは好適である。
　格納部７１、単価管理情報管理部７１２、求償単価格納部７１１、および生簀画像格納部７１２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
　格納部７１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部７１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部７１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部７１等で記憶されるようになってもよい。
　受付部７２、リスク要因受付部７２１、指示受付部７２２、および位置情報受信部７２３は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
　処理部７３、存在判断部７３１、作業判断部７３２、損害発生判断部７３３、規模取得部７３４、求償単価取得部７３５、および損害額取得部７３６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理部７３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
　出力部７４、存在判断結果出力部７４１、作業判断結果出力部７４２、損害発生判断結果出力部７４３、および損害額出力部７４４は、通常、無線または有線の通信手段で実現される。ただし、出力部７４等は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現されても良い。
　次に、情報システムＤを構成する損害額出力装置７の第一の動作例について、図３０のフローチャートを用いて説明する。第一の動作例は、損害額算定指示の受け付けに応じて、損害額を算定し、出力する場合の動作例である。
　（ステップＳ３００１）指示受付部７２２は、損害額算定指示を受け付けたか否かを判断する。損害額算定指示を受け付けた場合はステップＳ３００２に行き、損害額算定指示を受け付けなかった場合はステップＳ３０１７に行く。
　（ステップＳ３００２）処理部７３は、ステップＳ３００１で受け付けられた損害額算定指示が有する生簀識別子を取得する。なお、処理部７３は、ステップＳ３００１で受け付けられた損害額算定指示が有する飼育者識別子と対になる生簀識別子を飼育者情報格納部５１１から取得しても良い。
　（ステップＳ３００３）存在判断部７３１は、ステップＳ３００２で取得された生簀識別子で識別される生簀が存在するか否かを判断する生簀存在判断処理を行う。生簀存在判断処理の例について、図３２のフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ３００４）処理部７３は、ステップＳ３００３での判断結果が「生簀が存在する」であるか否かを判断する。「生簀が存在する」との判断である場合はステップＳ３００５に行き、「生簀が存在しない」との判断である場合はステップＳ３０１１に行く。
　（ステップＳ３００５）作業判断部７３２は、ステップＳ３００２で取得された生簀識別子で識別される生簀で、飼育者が飼育作業を行っていたか否かを判断する作業有無判断処理を行う。作業有無判断処理の例について、図３３のフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ３００６）処理部７３は、ステップＳ３００５での判断結果が「作業を行っている」であるか否かを判断する。「作業を行っている」との判断である場合はステップＳ３００７行き、「作業を行っていない」との判断である場合はステップＳ３０１３に行く。
　（ステップＳ３００７）損害発生判断部７３３は、ステップＳ３００２で取得された生簀識別子で識別される生簀で、損害が発生したか否かを判断する損害発生有無判断処理を行う。損害発生有無判断処理の例について、図３４のフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ３００８）処理部７３は、ステップＳ３００７での判断結果が「損害が発生した」であるか否かを判断する。「損害が発生した」との判断である場合はステップＳ３００９き、「損害が発生していない」との判断である場合はステップＳ３０１５に行く。
　（ステップＳ３００９）損害額取得部７３６は、ステップＳ３００２で取得された生簀識別子で識別される生簀で発生した損害の損害額を取得する。かかる損害額取得処理の例について、図３５のフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ３０１０）出力部７４は、取得された損害額等を出力する。ステップＳ３００１に戻る。なお、損害額等とは、損害額だけでも良いし、損害額に加えて、存在判断結、作業判断結果、損害発生判断結果のうちの１以上を含んでも良い。
　（ステップＳ３０１１）処理部７３は、生簀が存在しない旨のエラーメッセージを取得する。
　（ステップＳ３０１２）出力部７４は、ステップＳ３０１１で取得されたエラーメッセージを出力する。
　（ステップＳ３０１３）処理部７３は、作業を行っていない旨のエラーメッセージを取得する。
　（ステップＳ３０１４）出力部７４は、ステップＳ３０１１で取得されたエラーメッセージを出力する。
　（ステップＳ３０１５）処理部７３は、損害が発生していない旨のエラーメッセージを取得する。
　（ステップＳ３０１６）出力部７４は、ステップＳ３０１１で取得されたエラーメッセージを出力する。
　（ステップＳ３０１７）位置情報受信部７２３は、位置情報等を受信したか否かを判断する。位置情報等を受信した場合はステップＳ３０１８に行き、位置情報等を受信しなかった場合はステップＳ３００１に戻る。なお、位置情報等とは、１以上の位置情報と、飼育者識別子、生簀識別子、飼育者のユーザ端末３の端末識別子等のうちの１以上の識別子である。
　（ステップＳ３０１８）処理部７３は、ステップＳ３０１７で受信された位置情報等を格納部７１に蓄積する。ステップＳ３００１に戻る。
　なお、図３０のフローチャートにおいて、生簀存在判断処理、作業有無判断処理、および損害発生有無判断処理を行った。しかし、かかる３つの判断処理はオプションであり、必須ではない。
　また、図３０のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
　次に、損害額出力装置７の第二の動作例について、図３１のフローチャートを用いて説明する。図３１のフローチャートにおいて、図３０のフローチャートと同一のステップについて、その説明を省略する。なお、第二の動作例は、リスク要因情報等の受け付けに応じて、損害を受けた生簀を特定し、損害額を算定し、出力する場合の動作例である。
　（ステップＳ３１０１）リスク要因受付部７２１は、リスク要因情報等を受け付けたか否かを判断する。リスク要因情報等を受け付けた場合はステップＳ３１０２に行き、リスク要因情報等を受け付けなかった場合はステップＳ３０１７に行く。なお、リスク要因情報等とは、例えば、１以上のリスク要因情報と、位置情報または生簀識別子である。また、リスク要因情報等とは、例えば、１以上のリスク要因情報である。受け付けられたリスク要因情報等が、位置情報または生簀識別子等の生簀を特定する情報を含むことは好適である。
　（ステップＳ３１０２）処理部７３は、カウンタｉに１を代入する。
　（ステップＳ３１０３）処理部７３は、ｉ番目の生簀識別子が飼育者情報格納部５１１に存在するか否かを判断する。ｉ番目の生簀識別子が存在する場合はステップＳ３１０４に行き、存在しない場合はステップＳ３１０１に戻る。なお、受け付けられたリスク要因情報等が位置情報または生簀識別子等の生簀を特定する情報を含む場合、ｉ番目の生簀識別子は、生簀を特定する情報により特定される生簀の中のｉ番目の生簀の生簀識別子である。
　（ステップＳ３１０４）処理部７３は、ｉ番目の生簀識別子を取得する。ステップＳ３０３に行く。なお、ここで取得される生簀識別子は、一つの場合を想定しているが、２以上の生簀識別子が取得された場合、ステップＳ３００３からＳ３０１０、およびＳ３０１１からＳ３０１６が生簀識別子の数だけ繰り返される。
　（ステップＳ３１０５）処理部７３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３１０３に戻る。
　なお、図３１のフローチャートにおいて、生簀存在判断処理、作業有無判断処理、および損害発生有無判断処理を行った。しかし、かかる３つの判断処理はオプションであり、必須ではない。
　また、図３１のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
　次に、ステップＳ３００３の生簀存在判断処理の例について、図３２のフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ３２０１）存在判断部７３１は、着目している生簀識別子と対になる１以上の生簀画像を生簀画像格納部７１２から取得する。着目している生簀識別子と対になる１以上の生簀画像とは、例えば、着目している生簀識別子と対になる位置情報と予め決められた条件を満たすほど近い位置の位置情報と対になる１以上の生簀画像でも良い。
　（ステップＳ３２０２）存在判断部７３１は、カウンタｉに１を代入する。
　（ステップＳ３２０３）存在判断部７３１は、ステップＳ３２０１で取得した生簀画像の中で、ｉ番目の生簀画像が存在するか否かを判断する。ｉ番目の生簀画像が存在する場合はステップＳ３２０４に行き、ｉ番目の生簀画像が存在しない場合はステップＳ３２０６に行く。
　（ステップＳ３２０４）存在判断部７３１は、ｉ番目の生簀画像を用いて、上述した方法を用いて、着目している生簀識別子で識別される生簀が存在するか否かを判断する。存在判断部７３１は、ここでの判断結果を、例えば、格納部７１に一時的に蓄積する。なお、一の生簀画像から生簀が存在するか否かを判断する方法については上述した。
　（ステップＳ３２０５）存在判断部７３１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３１０３に戻る。
　（ステップＳ３２０６）存在判断部７３１は、ステップＳ３２０４で蓄積された１以上の判断結果を用いて、生簀が存在するか否かについての判断結果を取得する。上位処理にリターンする。
　なお、存在判断部７３１は、例えば、予め決められた割合以上の判断結果が「生簀が存在する」との判断結果である場合に、最終的な判断結果を「生簀が存在する」とし、予め決められた割合未満の判断結果が「生簀が存在する」との判断結果である場合に、最終的な判断結果を「生簀が存在しない」とする。存在判断部７３１は、例えば、多い方の判断結果を最終的な判断結果として取得する（多数決）。
　次に、ステップＳ３００５の作業有無判断処理の例について、図３３のフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ３３０１）作業判断部７３２は、生簀画像を使用して作業有無判断処理を行うか否かを判断する。生簀画像を使用する場合はステップＳ３３０２に行き、生簀画像を使用しない場合はステップＳ３３０８に行く。なお、生簀画像を使用するか否かは予め決められていても良いし、着目する生簀識別子と対になる生簀画像が生簀画像格納部７１２に格納されているかを判断することにより、生簀画像を使用するか否かを判断しても良い。
　（ステップＳ３３０２）作業判断部７３２は、着目する生簀識別子と対になる１以上の生簀画像が生簀画像格納部７１２から取得する。
　（ステップＳ３３０３）作業判断部７３２は、カウンタｉに１を代入する。
　（ステップＳ３３０４）作業判断部７３２は、ステップＳ３３０２で取得した生簀画像の中で、ｉ番目の生簀画像が存在するか否かを判断する。ｉ番目の生簀画像が存在する場合はステップＳ３３０５に行き、ｉ番目の生簀画像が存在しない場合はステップＳ３３０７に行く。
　（ステップＳ３３０５）作業判断部７３２は、ｉ番目の生簀画像を用いて、上述した方法により、作業の有無の判断を行い、判断結果を格納部７１に一時蓄積する。なお、一の生簀画像から作業の有無の判断を行う処理については上述した。
　（ステップＳ３３０６）作業判断部７３２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３１０３に戻る。
　（ステップＳ３３０７）作業判断部７３２は、ステップＳ３３０５で蓄積された１以上の判断結果を用いて、最終的な判断結果を取得する。上位処理にリターンする。
　なお、存在判断部７３１は、例えば、予め決められた割合以上の判断結果が「作業あり」との判断結果である場合に、最終的な判断結果を「作業あり」とし、予め決められた割合未満の判断結果が「作業あり」との判断結果である場合に、最終的な判断結果を「作業なし」とする。存在判断部７３１は、例えば、多い方の判断結果を最終的な判断結果として取得する（多数決）。
　（ステップＳ３３０８）作業判断部７３２は、位置情報を使用して作業有無判断処理を行うか否かを判断する。位置情報を使用する場合はステップＳ３３０９に行き、位置情報を使用しない場合はステップＳ３３１６に行く。なお、生簀画像を使用しない場合は、通常、位置情報を使用して、作業判断部７３２は、作業有無判断処理を行う。
　なお、位置情報を使用するか否かは予め決められていても良いし、着目する生簀識別子、または着目する生簀識別子と対になる飼育者識別子、または着目する生簀識別子と対になる端末識別子等と対になる位置情報が格納部７１に格納されているかを判断することにより、位置情報を使用するか否かを判断しても良い。
　（ステップＳ３３０９）作業判断部７３２は、着目する生簀識別子と対になる位置情報を飼育者情報格納部５１１から取得する。なお、この位置情報は、当該生簀識別子で識別される生簀の位置を特定する情報である。
　（ステップＳ３３１０）作業判断部７３２は、ステップＳ３３０９で取得された位置情報が示す位置と、予め決められた条件を満たすほど近い位置の１以上の位置情報を格納部７１から取得する。なお、ここで取得された１以上の位置情報は、飼育者の端末から送信された位置情報である。
　（ステップＳ３３１１）作業判断部７３２は、ステップＳ３３１０で取得された１以上の位置情報が条件を満たすか否かを判断する。条件を満たす場合はステップＳ３３１２に行き、条件を満たさない場合はステップＳ３３１６に行く。
　（ステップＳ３３１２）作業判断部７３２は、着目する生簀識別子と対になる２以上の位置情報であり、生簀に配置されている端末から異なる時刻において送信された２以上の位置情報を格納部７１から取得する。そして、作業判断部７３２は、当該２以上の位置情報を用いて、２以上の位置情報の間の距離を算出する。
　（ステップＳ３３１３）作業判断部７３２は、ステップＳ３３１２で算出した距離を用いて、生簀が移動していないか否かを判断する。生簀が移動していないとの判断の場合はステップＳ３３１４に行き、移動しているとの判断の場合はステップＳ３３１５に行く。
　（ステップＳ３３１４）作業判断部７３２は、「作業あり」との判断結果を得る。上位処理にリターンする。
　（ステップＳ３３１５）作業判断部７３２は、「作業なし」との判断結果を得る。上位処理にリターンする。
　（ステップＳ３３１６）作業判断部７３２は、「作業なし」との判断結果を得る。上位処理にリターンする。
　なお、図３３のフローチャートにおいて、ステップＳ３３０９～ステップＳ３３０１１、Ｓ３３１６の処理、ステップＳ３３１２～ステップＳ３３１５の処理のうち、いずれかの処理のみを行っても良い。
　次に、ステップＳ３００７の損害発生有無判断処理の例について、図３４のフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ３４０１）損害発生判断部７３３は、着目する生簀識別子と対になる位置情報を飼育者情報格納部５１１から取得する。
　（ステップＳ３４０２）損害発生判断部７３３は、カウンタｉに１を代入する。
　（ステップＳ３４０３）損害発生判断部７３３は、評価すべきｉ番目の環境情報（例えば、水温、気温、降水量等）が存在するか否かを判断する。ｉ番目の環境情報が存在する場合はステップＳ３４０４に行き、ｉ番目の環境情報が存在しない場合はステップＳ３４０９に行く。
　（ステップＳ３４０４）損害発生判断部７３３は、ステップＳ３４０１で取得した位置情報が示す位置が含まれる領域の所定期間のｉ番目の環境情報を格納部７１または図示しないサーバ（例えば、気象庁のサーバ）から取得する。
　（ステップＳ３４０５）損害発生判断部７３３は、ステップＳ３４０４で取得した所定期間のｉ番目の環境情報の集合は、適正範囲であるか否かを、求償単価格納部７１１に格納されているリスク要因情報に関する条件である要因条件を用いて判断する。適正範囲であればステップＳ３４０８に行き、適正範囲でなければステップＳ３４０６に行く。
　（ステップＳ３４０６）損害発生判断部７３３は、「損害あり」との判断結果を得て、格納部７１に一時蓄積する。
　（ステップＳ３４０７）損害発生判断部７３３は、ステップＳ３４０４で取得した所定期間のｉ番目の環境情報の集合に対応するリスクレベルを、求償単価格納部７１１に格納されているリスク要因情報に関する条件である要因条件を用いて取得する。そして、損害発生判断部７３３は、当該リスクレベルとｉ番目の環境情報の識別子（例えば、水温であることを示す情報、気温であることを示す情報、降水量であることを示す情報）とを対応付けて格納部７１に一時蓄積する。
　（ステップＳ３４０８）損害発生判断部７３３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３４０３に戻る。
　（ステップＳ３４０９）損害発生判断部７３３は、ステップＳ３４０７で「損害あり」との判断結果が１回でも蓄積された場合はステップＳ３４１０に行き、一度も蓄積されていない場合はステップＳ３４１１に行く。
　（ステップＳ３４１０）損害発生判断部７３３は、判断結果「損害あり」を得る。上位処理にリターンする。
　（ステップＳ３４１１）損害発生判断部７３３は、判断結果「損害なし」を得る。上位処理にリターンする。
　なお、図３４のフローチャートにおいて、ステップＳ３４０７の処理は損害額の取得のための処理であり、損害額を取得しない場合は不要である。
　次に、ステップＳ３００９の損害額取得処理の例について、図３５のフローチャートを用いて説明する。
　（ステップＳ３５０１）求償単価取得部７３５は、ステップＳ３４０７で一時蓄積されたリスクレベルのうち、最大のリスクレベルを取得する。そして、求償単価取得部７３５は、当該最大のリスクレベルと対になる求償単価情報を求償単価格納部７１１から取得する。
　（ステップＳ３５０２）規模取得部７３４は、着目する生簀識別子と対になる規模情報を飼育者情報格納部５１１から取得する。
　（ステップＳ３５０３）損害額取得部７３６は、ステップＳ３５０１で取得された求償単価情報と、ステップＳ３５０２で取得された規模情報とを用いて、損害額を取得する。上位処理にリターンする。なお、損害額取得部７３６は、例えば、格納部７１の演算式「損害額＝求償単価情報×規模情報」を実行し、損害額を算定する。
　なお、図３５のフローチャートのステップＳ３５０１において、最大のリスクレベルと対になる求償単価情報を取得したが、最小のリスクレベルと対になる求償単価情報、または中央値のリスクレベルと対になる求償単価情報等を取得しても良い。つまり、求償単価取得部７３５は、ステップＳ３４０７で一時蓄積されたリスクレベルが複数の場合、代表値のリスクレベルと対になる求償単価情報を取得することは好適である。
　以下、本実施の形態における情報システムＤを構成する損害額出力装置７の具体的な動作について説明する。
　今、損害額出力装置７の求償単価格納部７１１には、図３６に示す単価管理表が格納されている、とする。単価管理表は、要因条件と求償単価情報とを有する２以上の単価管理情報が格納される。ここでの要因条件は、例えば、「水温」に関する条件、「降水量」に関する条件等である。また、単価管理表では、規模情報ごとの求償単価情報が管理されている。
　図３６において、例えば、水温「１６－２０℃」の場合は適正値であり、損害は発生していないと推定できるために、求償単価情報は「－」（無し、または０）となっている。また、図３６において、例えば、水温「６－１０℃」の状態が予め決められた所定時間以上継続した場合であり、規模情報が「５０匹まで」または「体積１０ｍ３まで」である生簀に対して、求償単価情報は「６００円」である。また、図３６において、例えば、水温「３０℃より高い」状態が予め決められた所定時間以上継続した場合であり、規模情報が「５０匹まで」または「体積１０ｍ３まで」である生簀に対して、求償単価情報は「８００円」である。なお、図３６において、「・・・」の属性値は、適切な値が格納されている、とする。
　また、求償単価格納部７１１には、飼育対象の種類である種類情報、地域を識別する地域識別子、または飼育者ランクのうちの１以上の情報に対応付けて、２以上の単価管理表が格納されていても良い。ここで、例えば、図３６の単価管理表は、種類情報「Ａ１」、地域識別子「Ｂ１」、飼育者ランク「４」の単価管理表である、とする。
　また、飼育者情報格納部５１１には、図１８の飼育者情報管理表が格納されている、とする。
　また、生簀画像格納部７１２には、生簀識別子に対応付けられた多数の生簀画像が格納されている、とする。また、生簀画像には、時刻情報も対応付けられている、とする。
　さらに、格納部７１には、飼育者識別子または／および生簀識別子に対応付けられた位置情報が多数格納されている、とする。また、位置情報には、時刻情報も対応付けられている、とする。
　かかる状況において、ユーザは、ユーザ端末３に対して、生簀識別子「ｃ０１」を有する損害額算定指示を入力した、とする。すると、ユーザ端末３は、当該損害額算定指示を受け付け、送信する損害額算定指示を構成し、当該損害額算定指示を損害額出力装置７に送信する。
　次に、損害額出力装置７の指示受付部７２２は、生簀識別子「ｃ０１」を有する損害額算定指示をユーザ端末３から受信する。そして、処理部７３は、受信された損害額算定指示が有する生簀識別子「ｃ０１」を取得する。
　次に、存在判断部７３１は、上述したアルゴリズムにより、生簀存在判断処理を行う。そして、ここでは、生簀識別子「ｃ０１」で識別される生簀が存在している、と判断されたとする。
　また、作業判断部７３２は、上述したアルゴリズムにより、作業有無判断処理を行う。そして、ここでは、生簀識別子「ｃ０１」に対応する飼育者識別子「ｂ０１」で識別される飼育者が作業を行っていた、と判断されたとする。
　さらに、損害発生判断部７３３は、上述したアルゴリズムにより、生簀識別子「ｃ０１」で識別される生簀で、損害が発生したか否かを判断する損害発生有無判断処理を行う。詳細には、損害発生判断部７３３は、例えば、以下のように、損害発生有無判断処理を行う。
　まず、損害発生判断部７３３は、生簀識別子「ｃ０１」と対になる位置情報を飼育者情報管理表から取得する。
　次に、損害発生判断部７３３は、生簀識別子「ｃ０１」と対になる位置情報に対応する地域識別子「Ｂ１」を対応表から取得する。なお、地域識別子と位置の範囲を示す対応表は、格納部７１に格納されている、とする。
　次に、損害発生判断部７３３は、地域識別子「Ｂ１」と対になる水温の情報であり、所定期間の水温の情報を、図示しない環境情報を格納しているサーバから取得する。
　次に、損害発生判断部７３３は、地域識別子「Ｂ１」と対になる図３６に示す単価管理表から、取得した所定期間の水温の情報が適正値の範囲（ここでは、「１６－２０℃」）であるか否かを判断する。ここで、損害発生判断部７３３は、所定期間の水温の情報において、予め決められた一定期間以上、「１１－１５℃」の水温であったことを検知した、とする。そして、損害発生判断部７３３は、「損害あり」との判断結果を得る。
　また、損害発生判断部７３３は、「１１－１５℃」に対応するリスクレベルを、格納部７１に一時蓄積する。
　次に、損害額取得部７３６は、生簀識別子「ｃ０１」で識別される生簀で発生した損害の損害額を、例えば、以下のように取得する。
　つまり、まず、規模取得部７３４は、生簀識別子「ｃ０１」と対になる規模情報（例えば、３０匹）を飼育者情報管理表から取得する。
　次に、損害発生判断部７３３は、「１１－１５℃」に対応するリスクレベルと対になる求償単価情報「２００円」を図３６の単価管理表から取得する。
　次に、損害額取得部７３６は、取得された求償単価情報「２００円」と、取得された規模情報「３０匹」とを乗算し、損害額「６０００円」を得る。そして、損害額出力部７４４は、ユーザ端末３に損害額「６０００円」を送信する。
　また、存在判断結果出力部７４１は、生簀識別子「ｃ０１」で識別される生簀が存在していたことを示す情報を処理部７３に渡す。また、作業判断結果出力部７４２は、生簀識別子「ｃ０１」に対応する飼育者識別子「ｂ０１」で識別される飼育者が作業を行っていたことを示す情報を処理部７３に渡す。また、損害発生判断結果出力部７４３は、生簀識別子「ｃ０１」で識別される生簀に存在が発生したことを示す情報、および「１１－１５℃」に対応するリスクレベルを処理部７３に渡す。また、損害額出力部７４４は、損害額「６０００円」を処理部７３に渡す。
　次に、処理部７３は、渡された情報を含むレポートを構成する。なお、レポートには、例えば、飼育者識別子「ｂ０１」、生簀識別子「ｃ０１」、「１１－１５℃」に対応するリスクレベル、損害額「６０００円」等が含まれる。
　次に、出力部７４は、処理部７３が構成したレポートをユーザ端末３に送信する。
　そして、ユーザ端末３は、損害額「６０００円」を受信し、出力する。また、ユーザ端末３は、レポートを受信し、出力する。
　以上、本実施の形態によれば、生簀の規模情報と求償単価とを用いて、損害が発生した生簀の損害額を算定できる。
　また、本実施の形態によれば、求償単価を自動的に取得できる。
　また、本実施の形態によれば、生簀が存在するか否かを判断できる。
　また、本実施の形態によれば、飼育者が生簀に対して作業を行っているか否かを判断できる。
　また、本実施の形態によれば、１以上の生簀画像を用いて、飼育者が生簀に対して作業を行っているか否かを判断できる。
　また、本実施の形態によれば、飼育者に対応する１以上の位置情報を用いて、飼育者が生簀に対して作業を行っているか否かを判断できる。
　また、本実施の形態によれば、生簀に損害が発生しているか否かを判断できる。
　また、本実施の形態によれば、１以上の生簀画像を用いて、生簀に損害が発生しているか否かを判断できる。
　さらに、本実施の形態によれば、環境情報を用いて、生簀に損害が発生しているか否かを判断できる。
　なお、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、水中生物群の飼育者に関する情報であり、飼育者を識別する飼育者識別子または生簀を識別する生簀識別子、生簀の規模を特定する規模情報を有する１以上の飼育者情報が格納される飼育者情報格納部と、生簀の単位量あたりの損害額を特定する求償単価情報が格納される求償単価格納部とにアクセス可能なコンピュータを、飼育者識別子または生簀識別子を有する損害額算定指示を受け付ける指示受付部と、前記損害額算定指示が有する飼育者識別子または生簀識別子と対になる規模情報を前記飼育者情報格納部から取得する規模取得部と、前記求償単価情報と前記規模取得部が取得した規模情報とを用いて、前記損害額算定指示が有する飼育者識別子により識別される飼育者または生簀識別子により識別される生簀の損害額を取得する損害額取得部と、前記損害額取得部が取得した損害額を出力する損害額出力部として機能させるためのプログラムである。
　また、図３７は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の資産価値出力装置１等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図３７は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図３８は、システム３００のブロック図である。なお、図３７、図３８は、エンゲージメントシステムを実現するコンピュータの外観等を示す図である。
　図３７において、コンピュータシステム３００は、ＣＤ－ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４とを含む。
　図３８において、コンピュータ３０１は、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＭＰＵ３０１３と、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２等に接続されたバス３０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３０１５と、ＭＰＵ３０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３０１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
　コンピュータシステム３００に、上述した実施の形態の資産価値出力装置１等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ３１０１に記憶されて、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ３１０１またはネットワークから直接、ロードされても良い。
　プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態の資産価値出力装置１等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
　なお、上記プログラムにおいて、情報を送信するステップや、情報を受信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
　また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
　また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。
　また、上記各実施の形態において、各処理は、単一の装置によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
　本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
　以上のように、本発明にかかる資産価値出力装置は、２以上の飼育対象の水中生物群の資産価値を容易に取得できるという効果を有し、資産価値出力装置等として有用である。

Claims (33)

  1. ２以上の飼育対象である水中生物群に与えた餌に関する餌情報、飼育対象のサイズに関するサイズ情報のうちの１または２以上の情報を含む水中生物群情報を受け付ける水中生物群情報受付部と、
    前記水中生物群情報を用いて、水中生物群の資産価値を取得する資産価値取得部と、
    前記資産価値を出力する資産価値出力部とを具備する資産価値出力装置。
  2. 前記資産価値取得部は、
    前記餌情報が餌の量に関する情報であり、多い餌の量に関する情報であるほど高い値の資産価値を取得する、または前記サイズ情報が大きいサイズを示す情報であるほど高い値の資産価値を取得する請求項１記載の資産価値出力装置。
  3. 前記水中生物群情報は、サイズ情報を含み、
    水中生物群から取得された画像を解析し、飼育対象のサイズに関するサイズ情報を取得する画像解析部をさらに具備し、
    前記水中生物群情報受付部が受け付ける水中生物群情報は、前記画像解析部が取得したサイズ情報を有する請求項１または請求項２記載の資産価値出力装置。
  4. 前記画像解析部は、
    カメラが水中生物群を撮影した１または２以上の画像またはソナーを水中生物群に照射することにより取得された１または２以上の画像から、２以上の飼育対象を検知し、当該２以上の各飼育対象のサイズを取得し、当該２以上のサイズの代表値であるサイズ情報を取得するサイズ情報取得手段を具備する請求項３記載の資産価値出力装置。
  5. カメラが水中生物群を撮影した画像またはソナーを水中生物群に照射することにより取得された１または２以上の画像を解析し、飼育対象の種類である種類情報を取得する画像解析部をさらに具備し、
    前記水中生物群情報受付部が受け付ける水中生物群情報は、前記画像解析部が取得した種類情報を有する請求項１または請求項２記載の資産価値出力装置。
  6. 前記水中生物群情報は、餌情報とサイズ情報とを有し、
    前記資産価値取得部は、
    前記餌情報が餌の量に関する情報であり、多い餌の量に関する情報であるほど高い値の第一の資産価値を取得するコストアプローチ手段と、
    前記サイズ情報が大きいサイズを示す情報であるほど高い値の第二の資産価値を取得するマーケットアプローチ手段とを具備し、
    かつ２以上の資産価値を取得し、
    前記資産価値出力部は、
    前記第一の資産価値と前記第二の資産価値とを含む２以上の資産価値、または前記２以上の資産価値の代表値を出力する請求項１から請求項５いずれか一項に記載の資産価値出力装置。
  7. 前記資産価値出力部は、
    前記２以上の資産価値を用いて、最大または最小または平均の資産価値を出力する請求項６記載の資産価値出力装置。
  8. 前記水中生物群情報受付部は、
    ２以上の生簀ごとに水中生物群情報を受け付け、
    前記資産価値取得部は、
    ２以上の生簀ごとに水中生物群の資産価値を取得し、
    前記資産価値出力部は、
    ２以上の生簀ごとに前記資産価値を出力する請求項１から請求項７いずれか一項に記載の資産価値出力装置。
  9. 請求項１から請求項８いずれか一項に記載の資産価値出力装置が出力した資産価値を用いて、保険に関する保険情報を取得する保険情報取得部と、
    前記保険情報を出力する保険情報出力部とを具備する保険情報出力装置。
  10. 水中生物群の飼育者の関する飼育者情報が格納される飼育者情報格納部をさらに具備し、
    前記保険情報取得部は、
    前記資産価値と前記飼育者情報とを用いて保険情報を取得する請求項９記載の保険情報出力装置。
  11. 前記保険情報取得部は、
    前記飼育者情報を用いて、飼育者のランクを取得するランク取得手段と、
    前記資産価値と前記ランクとを用いて、保険情報を取得する保険情報取得手段とを具備する請求項１０記載の保険情報出力装置。
  12. 水中生物群に対して保険金が支払われる状態となるリスクを増加させるまたは低減させる要因となる１以上のリスク要因情報が格納されるリスク要因情報格納部をさらに具備し、
    前記保険情報取得部は、
    前記１以上のリスク要因情報をも用いて保険情報を取得する請求項９または請求項１０記載の保険情報出力装置。
  13. 前記１以上のリスク要因情報は、
    飼育場所の自然に関する自然情報、水中生物群の属性値、周辺環境に関する周辺環境情報、飼育者の作業に関する作業情報、飼育に使用する設備の設備情報のうち１以上の情報を有する請求項１１記載の保険情報出力装置。
  14. 飼育者を識別する飼育者識別子または生簀を識別する生簀識別子に対応付けて、水中生物群の資産価値が格納される資産価値格納部と、
    前記資産価値格納部に格納されている資産価値を用いて、金融に関する金融関連情報を取得する金融関連情報取得部と、
    前記金融関連情報を出力する金融関連情報出力部とを具備する金融関連情報出力装置。
  15. 水中生物群の飼育者に関する飼育者情報が格納される飼育者情報格納部をさらに具備し、
    前記金融関連情報取得部は、
    前記資産価値と前記飼育者情報とを用いて金融関連情報を取得する請求項１４記載の金融関連情報出力装置。
  16. 水中生物群に対して保険金が支払われる状態となるリスクを増加させるまたは低減させる要因となる１以上のリスク要因情報が格納されるリスク要因情報格納部をさらに具備し、
    前記金融関連情報取得部は、
    前記１以上のリスク要因情報をも用いて保険情報を取得する請求項１４または請求項１５記載の金融関連情報出力装置。
  17. 水中生物群の飼育者に関する情報であり、飼育者を識別する飼育者識別子または生簀を識別する生簀識別子、生簀の規模を特定する規模情報を有する１以上の飼育者情報が格納される飼育者情報格納部と、
    生簀の単位量あたりの損害額を特定する求償単価情報が格納される求償単価格納部と、
    飼育者識別子または生簀識別子を有する損害額算定指示を受け付ける指示受付部と、
    前記損害額算定指示が有する飼育者識別子または生簀識別子と対になる規模情報を前記飼育者情報格納部から取得する規模取得部と、
    前記求償単価情報と前記規模取得部が取得した規模情報とを用いて、前記損害額算定指示が有する飼育者識別子により識別される飼育者または生簀識別子により識別される生簀の損害額を取得する損害額取得部と、
    前記損害額取得部が取得した損害額を出力する損害額出力部とを具備する損害額出力装置。
  18. 前記求償単価格納部には、
    リスク要因情報に関する条件である要因条件と求償単価情報とを有する１以上の単価管理情報が格納され、
    １以上のリスク要因情報を受け付けるリスク要因受付部と、
    前記リスク要因受付部が受け付けた１以上のリスク要因情報に合致する要因条件と対になる求償単価情報を取得する求償単価取得部とをさらに具備し、
    前記求償単価格納部の求償単価格情報は、前記求償単価取得部が取得した求償単価情報である請求項１７記載の損害額出力装置。
  19. 生簀を撮影して得られた１以上の生簀画像が格納される生簀画像格納部と、
    前記１以上の生簀画像を用いて、生簀が存在するか否かを判断する存在判断部とをさらに具備し、
    前記存在判断部の判断結果に応じて異なる処理を行う請求項１７または請求項１８記載の損害額出力装置。
  20. 飼育者が生簀に対して作業を行っているか否かを判断する作業判断部とをさらに具備し、
    前記存在判断部の判断結果に応じて異なる処理を行う請求項１７または請求項１８記載の損害額出力装置。
  21. 前記作業判断部は、
    生簀を撮影して得られた１以上の生簀画像を用いて、飼育者が生簀に対して作業を行っているか否かを判断する請求項２０記載の損害額出力装置。
  22. 飼育者に対応する１以上の位置情報を受信する位置情報受信部をさらに具備し、
    前記作業判断部は、
    前記１以上の位置情報を用いて、飼育者が生簀に対して作業を行っているか否かを判断する請求項２０記載の損害額出力装置。
  23. 生簀において損害が発生しているか否かを判断する損害発生判断部をさらに具備し、
    前記損害額出力部は、
    損害が発生していると前記損害発生判断部が判断した場合のみ、前記損害額を出力する請求項１７から請求項２０いずれか一項に記載の損害額出力装置。
  24. 前記損害発生判断部は、
    生簀を撮影して得られた１以上の画像を用いて、前記生簀において損害が発生しているか否かを判断する請求項２３記載の損害額出力装置。
  25. 気象に関する気象情報を受け付ける気象情報受付部と、
    前記損害発生判断部は、
    前記気象情報を用いて、前記生簀において損害が発生しているか否かを判断する請求項２３記載の損害額出力装置。
  26. 水中生物群情報受付部、資産価値取得部、および資産価値出力部により実現される情報処理方法であって、
    前記水中生物群情報受付部が、２以上の飼育対象である水中生物群に与えた餌に関する餌情報、飼育対象のサイズに関するサイズ情報のうちの１または２以上の情報を含む水中生物群情報を受け付ける水中生物群情報受付ステップと、
    前記資産価値取得部が、前記水中生物群情報を用いて、水中生物群の資産価値を取得する資産価値取得ステップと、
    前記資産価値出力部が、前記資産価値を出力する資産価値出力ステップとを具備する情報処理方法。
  27. 保険情報取得部、および保険情報出力部により実現される情報処理方法であって、
    前記保険情報取得部が、請求項１から請求項８いずれか一項に記載の資産価値出力装置が出力した資産価値を用いて、保険に関する保険情報を取得する保険情報取得ステップと、
    前記保険情報出力部が、前記保険情報を出力する保険情報出力ステップとを具備する情報処理方法。
  28. 飼育者を識別する飼育者識別子または生簀を識別する生簀識別子に対応付けて、水中生物群の資産価値が格納される資産価値格納部と、金融関連情報取得部と、金融関連情報出力部とにより実現される情報処理方法であって、
    前記金融関連情報取得部が、前記資産価値格納部に格納されている資産価値を用いて、金融に関する金融関連情報を取得する金融関連情報取得部と、
    前記金融関連情報出力部が、前記金融関連情報を出力する金融関連情報出力部とを具備する情報処理方法。
  29. 水中生物群の飼育者に関する情報であり、飼育者を識別する飼育者識別子または生簀を識別する生簀識別子、生簀の規模を特定する規模情報を有する１以上の飼育者情報が格納される飼育者情報格納部と、生簀の単位量あたりの損害額を特定する求償単価情報が格納される求償単価格納部と、指示受付部と、規模取得部と、損害額取得部と、損害額出力部により実現される情報処理方法であって、
    前記指示受付部が、飼育者識別子または生簀識別子を有する損害額算定指示を受け付ける指示受付ステップと、
    前記規模取得部が、前記損害額算定指示が有する飼育者識別子または生簀識別子と対になる規模情報を前記飼育者情報格納部から取得する規模取得ステップと、
    前記損害額取得部が、前記求償単価情報と前記規模取得部が取得した規模情報とを用いて、前記損害額算定指示が有する飼育者識別子により識別される飼育者または生簀識別子により識別される生簀の損害額を取得する損害額取得ステップと、
    前記損害額出力部が、前記損害額取得部が取得した損害額を出力する損害額出力ステップとを具備する情報処理方法。
  30. コンピュータを、
    ２以上の飼育対象である水中生物群に与えた餌に関する餌情報、飼育対象のサイズに関するサイズ情報のうちの１または２以上の情報を含む水中生物群情報を受け付ける水中生物群情報受付部と、
    前記水中生物群情報を用いて、水中生物群の資産価値を取得する資産価値取得部と、
    前記資産価値を出力する資産価値出力部として機能させるためのプログラム。
  31. コンピュータを、
    請求項１から請求項８いずれか一項に記載の資産価値出力装置が出力した資産価値を用いて、保険に関する保険情報を取得する保険情報取得部と、
    前記保険情報を出力する保険情報出力部として機能させるためのプログラム。
  32. 飼育者を識別する飼育者識別子または生簀を識別する生簀識別子に対応付けて、水中生物群の資産価値が格納される資産価値格納部にアクセス可能なコンピュータを、
    前記資産価値格納部に格納されている資産価値を用いて、金融に関する金融関連情報を取得する金融関連情報取得部と、
    前記金融関連情報を出力する金融関連情報出力部として機能させるためのプログラム。
  33. 水中生物群の飼育者に関する情報であり、飼育者を識別する飼育者識別子または生簀を識別する生簀識別子、生簀の規模を特定する規模情報を有する１以上の飼育者情報が格納される飼育者情報格納部と、生簀の単位量あたりの損害額を特定する求償単価情報が格納される求償単価格納部とにアクセス可能なコンピュータを、
    飼育者識別子または生簀識別子を有する損害額算定指示を受け付ける指示受付部と、
    前記損害額算定指示が有する飼育者識別子または生簀識別子と対になる規模情報を前記飼育者情報格納部から取得する規模取得部と、
    前記求償単価情報と前記規模取得部が取得した規模情報とを用いて、前記損害額算定指示が有する飼育者識別子により識別される飼育者または生簀識別子により識別される生簀の損害額を取得する損害額取得部と、
    前記損害額取得部が取得した損害額を出力する損害額出力部として機能させるためのプログラム。
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