図面 (/)

技術 出荷数量予測装置、出荷数量予測方法、及びプログラム

出願人 NECソリューションイノベータ株式会社
発明者 堤啓彰野田潤
出願日 2016年3月25日 (5年2ヶ月経過) 出願番号 2016-061564
公開日 2017年9月28日 (3年8ヶ月経過) 公開番号 2017-174275
状態 特許登録済
技術分野 特定用途計算機
主要キーワード 過去期間 出荷期間 単位面積毎 予想期間 設定係数 日平均気温 積算日射量 ベータ分布
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2017年9月28日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (7)

課題

将来の天候の変動による農産物出荷時期ズレを考慮して、農産物の出荷時期及び出荷数量予測し得る、出荷数量予測装置、出荷数量予測方法、及びプログラムを提供する。

解決手段

出荷数量予測装置10は、農産物の生産者が設定した、予想出荷数量と、基準日と、農産物の予想出荷日と、予想出荷日の前後のズレ日数とを取得する、データ取得部11と、基準日から予想出荷日までの予想出荷期間における気象情報と、過去における予想出荷期間と同じ期間の気象情報とを対比して、予想出荷期間における天候が過去における同じ期間の天候よりも良いか又は悪いかを判定する、天候予想判定部12と、予想出荷数量、予想出荷日、ズレ日数、及び判定の結果を用いた統計処理によって、予想出荷日及びその前後の日における出荷数量の期待値を算出する、期待値算出部13と、を備えている。

概要

背景

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

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

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

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

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

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

概要

将来の天候の変動による農産物の出荷時期のズレを考慮して、農産物の出荷時期及び出荷数量を予測し得る、出荷数量予測装置、出荷数量予測方法、及びプログラムを提供する。出荷数量予測装置10は、農産物の生産者が設定した、予想出荷数量と、基準日と、農産物の予想出荷日と、予想出荷日の前後のズレ日数とを取得する、データ取得部11と、基準日から予想出荷日までの予想出荷期間における気象情報と、過去における予想出荷期間と同じ期間の気象情報とを対比して、予想出荷期間における天候が過去における同じ期間の天候よりも良いか又は悪いかを判定する、天候予想判定部12と、予想出荷数量、予想出荷日、ズレ日数、及び判定の結果を用いた統計処理によって、予想出荷日及びその前後の日における出荷数量の期待値を算出する、期待値算出部13と、を備えている。

目的

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

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

(分野番号表示ON)※整理標準化データをもとに当社作成

ライセンス契約や譲渡などの可能性がある特許掲載中! 開放特許随時追加・更新中 詳しくはこちら

請求項1

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

請求項2

前記天候予想判定部は、前記予想出荷期間における気象情報として、前記予想期間における日毎の日平均気温と日日射量とを取得し、過去における前記同じ期間の気象情報として、過去における前記同じ期間の日毎の日平均気温と日日射量とを取得し、更に、前記予想期間における日毎の日平均気温と日日射量とから、前記予想期間の平均気温及び積算日射量を算出し、過去における前記同じ期間の日平均気温と日日射量とから、過去における前記同じ期間の平均気温及び積算日射量を算出し、そして、前記予想期間の平均気温及び積算日射量と、過去における前記同じ期間の日平均気温と日日射量とを対比して、前記予想出荷期間における天候が過去における前記同じ期間の天候よりも良いか又は悪いかを判定する、請求項1に記載の出荷数量予測装置。

請求項3

前記期待値算出部は、前記判定の結果に応じて形状が変化するベータ分布から導かれる、確率密度関数を用いて、前記期待値を算出する、請求項1または2に記載の出荷数量予測装置。

請求項4

前記期待値算出部は、前記判定の結果に応じて、下記の式(1)、式(2)及び式(3)におけるα及びβの値を設定し、予想出荷数量をhとし、ズレ日数をnとし、そして、前記予想出荷日から前記ズレ日数nを減算して得られる日を基準とした、前記期待値の算出の対象となる日の順位をmとして、下記の式(1)〜式(4)を用いて、前記期待値を算出する、請求項3に記載の出荷数量予測装置。

請求項5

前記データ取得部が、前記生産者が設定した、前記予想出荷数量、前記予想出荷日、及び前記ズレ日数の確からしさを表す指標を、更に取得し、前記期待値算出部が、前記指標が表す確からしさに応じて、前記α及び前記βの一方又は両方の値を補正する、請求項4に記載の出荷数量予測装置。

請求項6

前記期待値算出部は、前記基準日から前記予想出荷日までの予想日数を平均μとし、前記ズレ日数の値を設定係数除算して得られる値を標準偏差σとする、正規分布を利用し、更に、前記判定の結果に応じて、前記平均μを補正して、前記期待値を算出する、請求項1または2に記載の出荷数量予測装置。

請求項7

前記期待値算出部は、前記判定の結果に応じて、下記の式(5)及び式(6)におけるγの値を設定し、予想出荷数量をhとし、前記期待値の算出の対象となる日における前記基準日からの日数をtとし、下記の式(5)及び式(6)を用いて、前記期待値を算出する、請求項6に記載の出荷数量予測装置。

請求項8

前記データ取得部が、前記生産者が設定した、前記予想出荷数量、前記予想出荷日、及び前記ズレ日数の確からしさを表す指標を、更に取得し、前記期待値算出部が、前記指標が表す確からしさが高い程、前記ズレ日数の値を除算する前記設定係数の値を大きくする、請求項6または7に記載の出荷数量予測装置。

請求項9

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

請求項10

前記(b)のステップにおいて、前記予想出荷期間における気象情報として、前記予想期間における日毎の日平均気温と日日射量とを取得し、過去における前記同じ期間の気象情報として、過去における前記同じ期間の日毎の日平均気温と日日射量とを取得し、更に、前記予想期間における日毎の日平均気温と日日射量とから、前記予想期間の平均気温及び積算日射量を算出し、過去における前記同じ期間の日平均気温と日日射量とから、過去における前記同じ期間の平均気温及び積算日射量を算出し、そして、前記予想期間の平均気温及び積算日射量と、過去における前記同じ期間の日平均気温と日日射量とを対比して、前記予想出荷期間における天候が過去における前記同じ期間の天候よりも良いか又は悪いかを判定する、請求項9に記載の出荷数量予測方法。

請求項11

前記(c)のステップにおいて、前記判定の結果に応じて形状が変化するベータ分布から導かれる、確率密度関数を用いて、前記期待値を算出する、請求項9または10に記載の出荷数量予測方法。

請求項12

前記(c)のステップにおいて、前記判定の結果に応じて、下記の式(1)、式(2)及び式(3)におけるα及びβの値を設定し、予想出荷数量をhとし、ズレ日数をnとし、そして、前記予想出荷日から前記ズレ日数nを減算して得られる日を基準とした、前記期待値の算出の対象となる日の順位をmとして、下記の式(1)〜式(4)を用いて、前記期待値を算出する、請求項11に記載の出荷数量予測方法。

請求項13

前記(a)のステップにおいて、前記生産者が設定した、前記予想出荷数量、前記予想出荷日、及び前記ズレ日数の確からしさを表す指標を、更に取得し、前記(c)のステップにおいて、前記指標が表す確からしさに応じて、前記α及び前記βの一方又は両方の値を補正する、請求項12に記載の出荷数量予測方法。

請求項14

前記(c)のステップにおいて、前記基準日から前記予想出荷日までの予想日数を平均μとし、前記ズレ日数の値を設定係数で除算して得られる値を標準偏差σとする、正規分布を利用し、更に、前記判定の結果に応じて、前記平均μを補正して、前記期待値を算出する、請求項9または10に記載の出荷数量予測方法。

請求項15

前記(c)のステップにおいて、前記判定の結果に応じて、下記の式(5)及び式(6)におけるγの値を設定し、予想出荷数量をhとし、前記期待値の算出の対象となる日における前記基準日からの日数をtとし、下記の式(5)及び式(6)を用いて、前記期待値を算出する、請求項14に記載の出荷数量予測方法。

請求項16

前記(a)のステップにおいて、前記生産者が設定した、前記予想出荷数量、前記予想出荷日、及び前記ズレ日数の確からしさを表す指標を、更に取得し、前記(c)のステップにおいて、前記指標が表す確からしさが高い程、前記ズレ日数の値を除算する前記設定係数の値を大きくする、請求項14または15に記載の出荷数量予測方法。

請求項17

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

請求項18

前記(b)のステップにおいて、前記予想出荷期間における気象情報として、前記予想期間における日毎の日平均気温と日日射量とを取得し、過去における前記同じ期間の気象情報として、過去における前記同じ期間の日毎の日平均気温と日日射量とを取得し、更に、前記予想期間における日毎の日平均気温と日日射量とから、前記予想期間の平均気温及び積算日射量を算出し、過去における前記同じ期間の日平均気温と日日射量とから、過去における前記同じ期間の平均気温及び積算日射量を算出し、そして、前記予想期間の平均気温及び積算日射量と、過去における前記同じ期間の日平均気温と日日射量とを対比して、前記予想出荷期間における天候が過去における前記同じ期間の天候よりも良いか又は悪いかを判定する、請求項17に記載のプログラム。

請求項19

前記(c)のステップにおいて、前記判定の結果に応じて形状が変化するベータ分布から導かれる、確率密度関数を用いて、前記期待値を算出する、請求項17または18に記載のプログラム。

請求項20

前記(c)のステップにおいて、前記判定の結果に応じて、下記の式(1)、式(2)及び式(3)におけるα及びβの値を設定し、予想出荷数量をhとし、ズレ日数をnとし、そして、前記予想出荷日から前記ズレ日数nを減算して得られる日を基準とした、前記期待値の算出の対象となる日の順位をmとして、下記の式(1)〜式(4)を用いて、前記期待値を算出する、請求項19に記載のプログラム。

請求項21

前記(a)のステップにおいて、前記生産者が設定した、前記予想出荷数量、前記予想出荷日、及び前記ズレ日数の確からしさを表す指標を、更に取得し、前記(c)のステップにおいて、前記指標が表す確からしさに応じて、前記α及び前記βの一方又は両方の値を補正する、請求項20に記載のプログラム。

請求項22

前記(c)のステップにおいて、前記基準日から前記予想出荷日までの予想日数を平均μとし、前記ズレ日数の値を設定係数で除算して得られる値を標準偏差σとする、正規分布を利用し、更に、前記判定の結果に応じて、前記平均μを補正して、前記期待値を算出する、請求項17または18に記載のプログラム。

請求項23

前記(c)のステップにおいて、前記判定の結果に応じて、下記の式(5)及び式(6)におけるγの値を設定し、予想出荷数量をhとし、前記期待値の算出の対象となる日における前記基準日からの日数をtとし、下記の式(5)及び式(6)を用いて、前記期待値を算出する、請求項22に記載のプログラム。

請求項24

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

技術分野

0001

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

背景技術

0002

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

0003

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

0004

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

0005

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

0006

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

0007

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

先行技術

0008

特許第5356631号

発明が解決しようとする課題

0009

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

0010

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

0011

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

課題を解決するための手段

0012

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

0013

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

0014

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

発明の効果

0015

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

図面の簡単な説明

0016

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

実施例

0017

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

0018

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

0019

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

0020

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

0021

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

0022

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

0023

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

0024

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

0025

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

0026

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

0027

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

0028

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

0029

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

0030

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

0031

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

0032

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

0033

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

0034

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

0035

0036

0037

0038

0039

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

0040

例えば、ズレ日数nが2日であり、予想出荷日が2月9日であるとすると、2月9日を含む前後2日(2月7日から2月11日までの5日間)が期待値を求める日である。この場合、一日を表す間隔は0.2となる。そして、期待値の算出の対象となる日が2月9日であるとすると、その順位mは「3」となるので、上記数1よりt=0.4となる。

0041

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

0042

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

0043

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

0044

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

0045

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

0046

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

0047

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

0048

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

0049

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

0050

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

0051

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

0052

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

0053

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

0054

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

0055

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

0056

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

0057

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

0058

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

0059

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

0060

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

0061

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

0062

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

0063

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

0064

例えば、端末装置20において、生産者21は、指標を三段階(高、中、低)で選択できるとする。この場合、α及びβの補正係数をNとすると、期待値算出部13は、ユーザが「高」を入力すると、Nを「1」に設定する。同様に、期待値算出部13は、ユーザが「中」を入力すると、Nを「1/1.5」に設定し、ユーザが「低」を入力すると、Nを「1/2」に設定する。

0065

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

0066

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

0067

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

0068

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

0069

図5は、本発明の実施の形態2で利用する正規分布の一例を示す図である。図5の例では、設定係数P=3に設定されている。本実施の形態2において正規分布を利用するのは、基準日から予想出荷日までの予想日数が正規分布に従うと仮定すると、正規分布の特性から、μ±Pσの範囲に99.73%の確率で予想日数が収まり、Pσ≒ズレ日数nと近似できるからである。

0070

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

0071

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

0072

0073

0074

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

0075

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

0076

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

0077

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

0078

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

0079

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

0080

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

0081

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

0082

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

0083

そして、ユーザが「中」を入力し、ズレ日数を3日に設定すると、期待値算出部13は、Pを「2」に設定し、σ=3/2となるので、標準偏差σを「1.5」と算出する。このように、指標が表す確からしさが高い程、設定係数Pの値を大きくするのは、図5に示すように、設定係数Pは、図5に示す横軸のσの係数に相当し、Pの値が高い程、実際の出荷日がズレ日数の範囲内に収まる可能性が高まるからである。具体的には、正規分布の特性から、μ±3σ、μ±2σ、μ±σの範囲内、それぞれには、出荷日が、99.73%、95.45%、68.27%の確率で収まることになる。

0084

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

0085

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

0086

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

0087

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

0088

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

0089

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

0090

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

0091

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

ページトップへ

この技術を出願した法人

この技術を発明した人物

ページトップへ

関連する挑戦したい社会課題

関連する公募課題

ページトップへ

技術視点だけで見ていませんか?

この技術の活用可能性がある分野

分野別動向を把握したい方- 事業化視点で見る -

(分野番号表示ON)※整理標準化データをもとに当社作成

ページトップへ

おススメ サービス

おススメ astavisionコンテンツ

新着 最近 公開された関連が強い技術

  • 神田智一の「 機材管理システム」が 公開されました。( 2021/02/15)

    【課題・解決手段】異なる場所に設置された多数のコーティング液生成装置(1)をそれぞれ個別に管理することができ、各コーティング液生成装置(1)の稼働状況を離れた場所で一元管理することが可能なシステムを提... 詳細

  • 株式会社村田製作所の「 ハンガーラック用リーダ装置、ハンガーラック、及び衣料品の商品管理システム」が 公開されました。( 2019/12/05)

    【課題】ハンガーパイプに吊り下げられた複数の衣料品のRFIDタグをより確実に読み取ることができるハンガーパイプ用リーダ装置を提供する。【解決手段】本発明に係るハンガーパイプ用リーダ装置は、複数のハンガ... 詳細

  • 株式会社AiCTの「 ロッカーシステム」が 公開されました。( 2019/10/31)

    【課題】荷物を収納するロッカーの通信が断絶した場合や、停電時でも荷物の受け渡しが可能であり、かつ、ロッカーに収納した荷物を盗難されるおそれを軽減してセキュリティ効果を高めたロッカーシステムを提供する。... 詳細

この 技術と関連性が強い人物

関連性が強い人物一覧

この 技術と関連する社会課題

関連する挑戦したい社会課題一覧

この 技術と関連する公募課題

関連する公募課題一覧

astavision 新着記事

サイト情報について

本サービスは、国が公開している情報(公開特許公報、特許整理標準化データ等)を元に構成されています。出典元のデータには一部間違いやノイズがあり、情報の正確さについては保証致しかねます。また一時的に、各データの収録範囲や更新周期によって、一部の情報が正しく表示されないことがございます。当サイトの情報を元にした諸問題、不利益等について当方は何ら責任を負いかねることを予めご承知おきのほど宜しくお願い申し上げます。

主たる情報の出典

特許情報…特許整理標準化データ(XML編)、公開特許公報、特許公報、審決公報、Patent Map Guidance System データ