(57)【要約】【課題】排出物を共通分類カテゴリで分類することができる排出物の分類方法を提供する。【解決手段】本発明に係る排出物の分類方法は、コンピュータによって排出物を共通カテゴリに分類する排出物の分類方法であって、共通カテゴリに属する排出物において共通する共通分類カテゴリを含む第１データを取得する第１取得ステップと、複数の排出場所で異なる名称が付けられている排出物に関する第２データを取得する第２取得ステップと、第１データ及び前記第２データに基づいて、前記第２データの排出物について前記共通分類カテゴリを判定する判定ステップと、前記第２データの排出物の名称を、判定された前記共通分類カテゴリに紐付ける紐付けステップとを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータによって排出物を共通カテゴリに分類する排出物の分類方法であって、
共通カテゴリに属する排出物において共通する共通分類カテゴリを含む第１データを取得する第１取得ステップと、
複数の排出場所で異なる名称が付けられている排出物に関する第２データを取得する第２取得ステップと、
前記第１データ及び前記第２データに基づいて、前記第２データの排出物について前記共通分類カテゴリを判定する判定ステップと、
前記第２データの排出物の名称を、判定された前記共通分類カテゴリに紐付ける紐付けステップと、
を含む、排出物の分類方法。
【請求項２】
前記判定ステップは、前記共通分類カテゴリと前記第２データの排出物の名称とを比較して一致度を算出し、前記一致度に基づいて、前記第２データの排出物について前記共通分類カテゴリを判定する、請求項１に記載の排出物の分類方法。
【請求項３】
前記第２データは、排出物の画像情報をさらに含み、
前記判定ステップは、前記画像情報に基づいて、前記第２データの排出物について前記共通分類カテゴリを判定する、請求項１又は２に記載の排出物の分類方法。
【請求項４】
前記判定ステップは、前記第１データの中から前記第２データの排出物の名称に関連する１つ又は複数の名称候補を抽出する抽出ステップと、前記名称候補と前記第２データの排出物の名称とを比較して一致度を算出する算出ステップと、を含み、前記一致度に基づいて、前記第２データの排出物について前記共通分類カテゴリを判定する、請求項１に記載の排出物の分類方法。
【請求項５】
前記判定ステップは、前記一致度の閾値に基づいて前記複数の名称候補を絞り込む、請求項４に記載の排出物の分類方法。
【請求項６】
前記第１データ及び前記第２データは、排出物の画像情報をさらに含み、
前記判定ステップは、前記画像情報に基づいて前記複数の名称候補を絞り込む、請求項４又は５に記載の排出物の分類方法。
【請求項７】
前記判定ステップは、前記画像情報に基づいて前記複数の名称候補を１つの名称候補に絞り込むステップであり、
排出物の分類方法は、前記第２データの排出物の情報を前記第１データに追加して学習させる学習ステップをさらに含む、請求項６に記載の排出物の分類方法。
【請求項８】
前記第１データ及び前記第２データは、排出物の主成分の情報をさらに含み、
前記判定ステップは、前記主成分の情報に基づいて前記複数の名称候補を絞り込む、請求項４〜７のいずれか一項に記載の排出物の分類方法。
【請求項９】
前記判定ステップは、前記第２データの排出物についての前記共通分類カテゴリの判定結果を、前記一致度とは異なる情報を用いて検証する検証ステップをさらに含む、請求項４から８のいずれか一項に記載の排出物の分類方法。
【請求項１０】
前記第１データ及び前記第２データは、排出物の単価、排出物の数量、排出物が排出されるエリア、排出物を処理する処理会社、排出物を処理する処理会社の再資源化率、排出物を運送する運送会社、排出物の物流時のＣＯ２発生量に関する情報のうちの少なくともいずれか１つをさらに含み、
前記判定ステップは、前記単価、前記数量、前記エリア、前記処理会社、前記再資源化率、前記運送会社、前記ＣＯ２発生量の少なくともいずれか１つの情報に基づいて、前記第２データの排出物について前記共通分類カテゴリを判定する、請求項１から９のいずれか一項に記載の排出物の分類方法。
【請求項１１】
前記判定ステップで判定された判定結果を表示する表示ステップと、
前記判定結果に関するユーザの入力情報を取得する第３取得ステップと、
前記入力情報を前記第１データに関連付ける関連付けステップと、
をさらに含む、請求項１から１０のいずれか一項に記載の排出物の分類方法。
【請求項１２】
排出物を共通カテゴリに分類して排出物を管理する排出物管理システムであって、
共通カテゴリに属する排出物において共通する共通分類カテゴリを含む第１データを記憶する記憶部と、
複数の排出場所で異なる名称が付けられている排出物に関する第２データを取得する取得部と、
前記第１データ及び前記第２データに基づいて、前記第２データの排出物について前記共通分類カテゴリを判定する判定部と、
前記第２データの排出物の名称を、判定された前記共通分類カテゴリに紐付ける処理を行う処理部と、
を備える、排出物を管理する排出物管理システム。
【請求項１３】
コンピュータに請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１４】
コンピュータに請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、排出物の分類方法及び排出物管理システムに関する。排出物には、例えば、有価物、廃棄物、工場由来の物、コンシューマー由来の物、不要物等が含まれる。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、廃試薬処理費用の見積もりシステムが開示されている。当該システムにおいて、個々の試薬の処理方法や処理難易度を考慮して、カテゴリ化し、カテゴリ毎に適正な処理単価を予め算出しておくことにより、処理費用の積算を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２１１２７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、排出物によっては、複数の排出場所でそれぞれ異なる名称が付けられる場合がある。これに対して、当該排出物を共通分類カテゴリで分類することが求められている。
【０００５】
従って、本発明の目的は、前記課題を解決することにあって、排出物を共通分類カテゴリで分類することができる、排出物の分類方法及び排出物管理システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様の排出物の分類方法は、コンピュータによって排出物を共通カテゴリに分類する排出物の分類方法であって、共通カテゴリに属する排出物において共通する共通分類カテゴリを含む第１データを取得する第１取得ステップと、複数の排出場所で異なる名称が付けられている排出物に関する第２データを取得する第２取得ステップと、前記第１データ及び前記第２データに基づいて、前記第２データの排出物について前記共通分類カテゴリを判定する判定ステップと、前記第２データの排出物の名称を、判定された前記共通分類カテゴリに紐付ける紐付けステップとを含むものである。
【０００７】
本発明の一態様の排出物の排出物管理システムは、排出物を共通カテゴリに分類して排出物を管理する排出物管理システムであって、共通カテゴリに属する排出物において共通する共通分類カテゴリを含む第１データを記憶する記憶部と、複数の排出場所で異なる名称が付けられている排出物に関する第２データを取得する取得部と、前記第１データ及び前記第２データに基づいて、前記第２データの排出物について前記共通分類カテゴリを判定する判定部と、前記第２データの排出物の名称を、判定された前記共通分類カテゴリに紐付ける処理を行う処理部と、を備えるものである。
【発明の効果】
【０００８】
本発明に係る排出物の分類方法及び排出物管理システムによれば、排出物を共通分類カテゴリで分類することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態１に係る排出物の分類方法の例示的なフローチャート
【図２】図１の判定ステップにおける判定方法の一例を示すブロック図
【図３】図１の判定ステップにおける判定方法の一例を示すブロック図
【図４】本発明の実施の形態２に係る排出物の分類方法の例示的なフローチャート
【図５】本発明の実施の形態３に係る排出物管理システム１の概略構成を示すブロック図
【図６】本発明の実施の形態３に係る排出物管理システム１の概略構成を示すブロック図
【図７】本発明の実施の形態３に係る排出物の分類方法の例示的なフローチャート
【図８】本発明の実施の形態３に係る排出物の分類方法の例示的なフローチャート
【図９】本発明の実施の形態３に係る排出物の分類方法の例示的なフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（本発明の基礎となった知見）
本発明者らは、排出物を共通分類カテゴリで分類するために鋭意検討した結果、以下の知見を得た。
【００１１】
従来の排出物の分類方法では、例えば、それぞれの排出場所で、排出物の名称を自由に決めることによって排出物を分類し、それぞれの排出場所と提携する処理会社で排出物の処理を行っている。このため、複数の排出場所間だけでなく会社全体で排出物に関する分析を行う際に支障となり得る。さらに、排出物に関する会社間で情報伝達をスムーズに行いにくいため、例えば資源循環の仕組み構築等の障害となり得る。なお、排出物の処理とは、例えば、有価物の再資源化（リサイクル）、廃棄物の廃棄等を示す。排出物に関する会社間には、例えば、排出物を排出する排出会社、排出物を運送する運送会社、排出会社の関連会社、排出物のリユースを行うリユース会社、排出物の最終処理を行う最終処理会社、処理会社・材料メーカー等のそれぞれの会社間が含まれる。また、排出物に関連する会社間には、例えば排出会社間等の同じ系統の会社間も含まれる。
【００１２】
また、例えばグループ企業や所定の地域等における範囲で排出物の実態を容易に把握することができなかった。このため、排出側と処理側との間でスムーズな交渉を行うことができず、排出物の付加価値を高めることが困難となり得る。また、資源循環スキームの検討及び構築を容易に行うことができなかった。さらに、国毎に分類名称が異なるため、グローバルなマテリアルバランスの把握を容易に行うことができなかった。
【００１３】
これに対して、本発明者らは、複数の排出場所で排出される排出物において、共通分類カテゴリに属する排出物を共通の分類カテゴリを用いて分類する方法を見出した。この新規な知見に基づき、本発明者らは、以下の発明に至った。
【００１４】
本発明の第１態様によれば、コンピュータによって排出物を共通カテゴリに分類する排出物の分類方法であって、共通カテゴリに属する排出物において共通する共通分類カテゴリを含む第１データを取得する第１取得ステップと、複数の排出場所で異なる名称が付けられている排出物に関する第２データを取得する第２取得ステップと、前記第１データ及び前記第２データに基づいて、前記第２データの排出物について前記共通分類カテゴリを判定する判定ステップと、前記第２データの排出物の名称を、判定された前記共通分類カテゴリに紐付ける紐付けステップと、を含む、排出物の分類方法を提供する。
【００１５】
本発明の第２態様によれば、前記判定ステップは、前記共通分類カテゴリと前記第２データの排出物の名称とを比較して一致度を算出し、前記一致度に基づいて、前記第２データの排出物について前記共通分類カテゴリを判定する、第１態様に記載の排出物の分類方法を提供する。
【００１６】
本発明の第３態様によれば、前記第２データは、排出物の画像情報をさらに含み、前記判定ステップは、前記画像情報に基づいて、前記第２データの排出物について前記共通分類カテゴリを判定する、第１又は第２態様に記載の排出物の分類方法を提供する。
【００１７】
本発明の第４態様によれば、前記判定ステップは、前記第１データの中から前記第２データの排出物の名称に関連する１つ又は複数の名称候補を抽出する抽出ステップと、前記名称候補と前記第２データの排出物の名称とを比較して一致度を算出する算出ステップと、を含み、前記一致度に基づいて、前記第２データの排出物について前記共通分類カテゴリを判定する、第１態様に記載の排出物の分類方法を提供する。
【００１８】
本発明の第５態様によれば、前記判定ステップは、前記一致度の閾値に基づいて前記複数の名称候補を絞り込む、第４態様に記載の排出物の分類方法を提供する。
【００１９】
本発明の第６態様によれば、前記第１データ及び前記第２データは、排出物の画像情報をさらに含み、前記判定ステップは、前記画像情報に基づいて前記複数の名称候補を絞り込む、第４又は第５態様に記載の排出物の分類方法を提供する。
【００２０】
本発明の第７態様によれば、前記判定ステップは、前記画像情報に基づいて前記複数の名称候補を１つの名称候補に絞り込むステップであり、排出物の分類方法は、前記第２データの排出物の情報を前記第１データに追加して学習させる学習ステップをさらに含む、第６態様に記載の排出物の分類方法を提供する。
【００２１】
本発明の第８態様によれば、前記第１データ及び前記第２データは、排出物の主成分の情報をさらに含み、前記判定ステップは、前記主成分の情報に基づいて前記複数の名称候補を絞り込む、第４から第７態様のいずれか１つに記載の排出物の分類方法を提供する。
【００２２】
本発明の第９態様によれば、前記判定ステップは、前記第２データの排出物についての前記共通分類カテゴリの判定結果を、前記一致度とは異なる情報を用いて検証する検証ステップをさらに含む、第４から第８態様のいずれか１つに記載の排出物の分類方法を提供する。
【００２３】
本発明の第１０態様によれば、前記第１データ及び前記第２データは、排出物の単価、排出物の数量、排出物が排出されるエリア、排出物を処理する処理会社、排出物を処理する処理会社の再資源化率、排出物を運送する運送会社、排出物の物流時のＣＯ２発生量に関する情報のうちの少なくともいずれか１つをさらに含み、前記判定ステップは、前記単価、前記数量、前記エリア、前記処理会社、前記再資源化率、前記運送会社、前記ＣＯ２発生量の少なくともいずれか１つの情報に基づいて、前記第２データの排出物について前記共通分類カテゴリを判定する、第１から第９態様のいずれか１つに記載の排出物の分類方法を提供する。
【００２４】
本発明の第１１態様によれば、前記判定ステップで判定された判定結果を表示する表示ステップと、前記判定結果に関するユーザの入力情報を取得する第３の取得ステップと、前記入力情報を前記第１データに関連付ける関連付けステップと、をさらに含む、第１から第１０態様のいずれか１つに記載の排出物の分類方法を提供する。
【００２５】
本発明の第１２態様によれば、排出物を共通カテゴリに分類して排出物を管理する排出物管理システムであって、共通カテゴリに属する排出物において共通する共通分類カテゴリを含む第１データを記憶する記憶部と、複数の排出場所で異なる名称が付けられている排出物に関する第２データを取得する取得部と、前記第１データ及び前記第２データに基づいて、前記第２データの排出物について前記共通分類カテゴリを判定する判定部と、前記第２データの排出物の名称を、判定された前記共通分類カテゴリに紐付ける処理を行う処理部と、を備える、排出物を管理する排出物管理システムを提供する。
【００２６】
本発明の第１３態様によれば、コンピュータに第１から第１１態様のいずれか１つに記載の方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。
【００２７】
本発明の第１４態様によれば、コンピュータに第１から第１１態様のいずれか１つに記載の方法を実行させるためのプログラムを提供する。
【００２８】
以下に、本発明に係る実施の形態を添付の図面を参照しながら説明する。なお、この実施の形態によって本発明が限定されるものではない。
【００２９】
（実施の形態１）
図１は、本実施の形態１に係る排出物の分類方法の例示的なフローチャートである。図２及び図３は、判定方法の一例を示すブロック図である。本実施の形態１に係る排出物の分類方法は、コンピュータによって排出物を共通分類カテゴリに分類する分類方法である。具体的には、当該分類方法は、複数の排出場所において付けられたそれぞれの排出物の名称を共通分類カテゴリに紐付けて、排出物を分類する方法である。ここで紐付けとは、排出物の名称を共通分類カテゴリに関連付けることを示す。共通分類カテゴリへの関連付けには、例えば、排出物の名称を共通分類カテゴリ（共通分類名称）に変更することが含まれる。
【００３０】
なお、本実施の形態１の排出物は、例えば工場や事業場等の排出場所から排出される物である。排出物は、例えば、金属系排出物、プラスチック系排出物、ガラス、陶磁器、紙屑、汚泥、廃油、木屑、廃液、食品、これらの混合物等である。金属系排出物は、例えば、銅、鉄、アルミニウム、ステンレス鋼（ＳＵＳ）、鉛、はんだ、ミックスメタル、プリント基板、製品廃棄物、設備廃棄物等である。
【００３１】
ここで、共通分類カテゴリは、共通分類カテゴリに属する排出物において共通する名称を示す。具体的には、共通分類カテゴリは、排出物が有する特性に応じて決定される。例えば、共通分類カテゴリは、大分類の分類名称である。共通分類カテゴリは、さらに細分化されて大分類−中分類−小分類の順に分類される分類名称であってもよい。ここで、大分類は、例えば排出物の素材に基づいた分類である。排出物の素材とは、例えば、金属、プラスチック等である。中分類は、例えば、純度、異物の有無、クラッドの有無等に基づいた分類である。小分類は、例えば排出物の形状に基づいた分類である。共通分類カテゴリは、例えば、ダンボール、銅−純銅−パイプ、ステンレス−ＳＵＳ４３０系−打ち抜き等である。
【００３２】
本実施の形態１の排出物の分類方法は、第１取得ステップＳＴ１０と、第２取得ステップＳＴ２０と、判定ステップＳＴ３０と、紐付けステップＳＴ４０とを含む。以下、各ステップについて具体的に説明する。
【００３３】
当該方法は、コンピュータによって実行される。具体的には、コンピュータは、プロセッサと、プロセッサにより実行されるプログラムを記憶したメモリとを備える。
【００３４】
図１に示すように、第１取得ステップＳＴ１０において、第１データを取得する。第１データは、共通分類カテゴリを含むデータである。第１データには、例えば、複数種類の排出物に関する共通分類カテゴリが含まれる。第１データは、共通分類カテゴリについて例えばユーザが入力することによって決められるデータである。第１データは、例えばデータベースに記憶される。第１取得ステップＳＴ１０において、第１データは、例えば、ネットワークを介してデータベースから取得される。
【００３５】
第２取得ステップＳＴ２０において、第２データを取得する。第２データは、複数の排出場所で異なる名称が付けられている排出物に関するデータである。第２データは、複数の排出場所のそれぞれにおいて決められるデータである。すなわち、複数の排出場所のそれぞれにおいて、第２データを有する。第２データは、例えば複数の排出場所のそれぞれでユーザが入力することによって決められるデータである。第２データは、例えばデータベースに記憶される。第２データが記憶されるデータベースは、例えば、第１データが記憶されるデータベースと同じデータベースである。第２取得ステップＳＴ２０において、第２データは、ネットワークを介してデータベースから取得される。なお、排出物に関して、複数の排出場所のそれぞれで異なる名称が付けられていなくてもよい。すなわち、複数の排出場所のうち、排出物に関して同じ名称が付けられている排出場所があってもよい。
【００３６】
本実施の形態１では、第１データの共通分類カテゴリ及び第２データの名称には、例えば、文字データ、数字データ、ローマ字表記データ、ふりがなデータ（ひらがな表記のデータ）、フリガナデータ（カタカナ表記のデータ）等が含まれる。文字データには、例えば漢字データが含まれてもよい。また、文字データは、例えば英語データや中国語データ等の様々な言語によるデータであってもよい。
【００３７】
例えば排出物が段ボールである場合、図２に示すように、複数の排出場所で異なる名称が付けられることがある。排出場所Ａにおける第２データは、「段ボール」の名称を含むデータである。排出場所Ｂにおける第２データは、「ダンボウル」の名称を含むデータである。排出場所Ｃにおける第２データは、「ダンボール１」の名称を含むデータである。
【００３８】
第１データ及び第２データは、排出物の単価、排出物の数量、排出物が排出されるエリア、排出物を処理する処理会社、処理会社の再資源化率、排出物を運送する運送会社、排出物の物流時のＣＯ２発生量に関する情報の少なくともいずれか１つをさらに含んでもよい。
【００３９】
排出物の単価は、排出物の処理にかかる費用（単価）を示す。排出物が有価物の場合、排出物の単価は、排出物を排出する排出会社が受け取る費用（単価）である。排出物が廃棄物の場合、排出物の単価は、排出会社が支払う費用（単価）である。ここで、有価物とは０円以上の排出物であって、廃棄物は０円未満の排出物を示す。
【００４０】
第１データの排出物の単価の情報は、例えば、排出物の種類に応じた、リサイクル市場での市場価格の情報を含む。第２データの排出物の単価の情報は、例えば、それぞれの排出場所における排出物の費用（単価）の情報を含む。第１データ及び第２データの排出物の単価データは、所定の範囲の単価の情報を含んでいてもよい。
【００４１】
第１データの排出物の数量の情報は、例えば、排出物の種類に応じた、通常取引される数量（一般的な数量）の情報を含む。第２データの排出物の数量は、それぞれの排出場所で排出される排出物の数量の情報を含む。第１データ及び第２データの排出物の数量データは、所定の範囲の数量を含んでいてもよい。
【００４２】
第１データの処理会社の情報は、共通分類カテゴリが付けられる排出物を処理することができる会社の情報を含む。例えば、第１データの処理会社の情報は、共通分類カテゴリが付けられる排出物の処理の際に用いられる処理会社の情報を含む。第２データの処理会社の情報は、それぞれの排出場所において排出物の処理の際に用いられる処理会社の情報を含む。第１データの処理会社の情報は、第２データの処理会社の情報を含んでいる。第１データ及び第２データの処理会社の情報は、複数社の情報を含んでいてもよい。
【００４３】
第１データの処理会社の再資源化率の情報は、共通分類カテゴリが付けられる排出物を処理することができる会社の再資源化率の情報を含む。例えば、第１データの処理会社の再資源化率の情報は、共通分類カテゴリが付けられる排出物の処理の際に用いられる処理会社の再資源化率の情報を含む。第２データの処理会社の再資源化率の情報は、それぞれの排出場所において排出物の処理の際に用いられる処理会社の再資源化率の情報を含む。
【００４４】
運送会社の情報は、それぞれの排出場所における排出物を、排出場所から処理会社に運送する会社の情報を含む。第１データの運送会社の情報は、共通分類カテゴリが付けられる排出物を運送することができる運送会社の情報を含む。例えば、第１データの運送会社の情報は、共通分類カテゴリが付けられる排出物の運送の際に用いられる運送会社の情報を含む。第２データの運送会社の情報は、それぞれの排出場所において排出物の運送の際に用いられる運送会社の情報を含む。第１データの運送会社の情報は、第２データの運送会社の情報を含んでいる。第１データ及び第２データの運送会社の情報は、複数社の情報を含んでいてもよい。
【００４５】
第１データにおける排出物の物流時のＣＯ２発生量の情報は、例えば、排出物の種類に応じた、物流時のＣＯ２発生量の情報を含む。第２データにおける排出物の物流時のＣＯ２発生量の情報は、それぞれの排出場所における排出物の物流時のＣＯ２発生量の情報を含む。第１データ及び第２データにおける排出物の物流時のＣＯ２発生量の情報は、所定の範囲のＣＯ２発生量の情報を含んでいてもよい。物流時のＣＯ２発生量とは、例えば、排出物を運送する際に発生するＣＯ２の量である。
【００４６】
第２データは、排出物の画像情報をさらに含んでもよい。第２データの画像情報は、それぞれの排出場所における排出物の画像情報である。第２データの画像情報には、例えば、静止画像情報、動画情報等が含まれる。第２データの画像情報には、異なる角度から撮影された複数の静止画像情報が含まれていてもよい。
【００４７】
例えば排出物が段ボールである場合、図３に示すように、複数の排出場所のそれぞれで、第２データの画像情報が取得され得る。排出場所Ａでは、ある角度から撮影された排出物の画像情報が取得される。排出場所Ｂでは、ある角度から撮影された、排出場所Ａとは異なる大きさの排出物の画像情報が取得される。排出場所Ｃでは、排出場所Ａとは異なる角度から撮影された排出物の画像情報が取得される。
【００４８】
判定ステップＳＴ３０において、第１データ及び第２データに基づいて、第２データの排出物について共通分類カテゴリを判定する。例えば、複数種類の排出物の共通分類カテゴリを含む第１データと、それぞれの排出場所で排出される排出物に関する第２データとを比較して、第２データと共通する部分が多い共通分類カテゴリが判定される。本実施の形態１では、判定ステップＳＴ３０において、共通分類カテゴリと第２データの排出物の名称とを比較して一致度を算出する。さらに、一致度に基づいて、第２データの排出物について共通分類カテゴリを判定する。一致度は、例えば、排出場所での名称において、共通分類カテゴリと一致する部分の割合を示す。第２データの排出物について、一致度が例えば４０％以上となるような共通分類カテゴリが判定される。
【００４９】
本実施の形態１では、名称の文字データ、名称の数字データ、名称のローマ字表記データ、名称のふりがなデータ、名称のフリガナデータの少なくともいずれか１つに関して一致度が算出される。複数の一致度が算出される場合、第２データの排出物の判定には、例えば、最も高い一致度が用いられる。これにより、判定ステップＳＴ３０において、様々な観点から一致度を算出することができるため、高い一致度の共通分類カテゴリを判定することができる。このため、排出物の共通分類カテゴリをより精度良く判定することができる。
【００５０】
図２に示すように、排出物が段ボールの場合の排出場所Ａの例を用いて、具体的に説明する。判定ステップＳＴ３０において、共通分類カテゴリの文字「ダンボール」と排出場所Ａの第２データにおける名称の文字「段ボール」とを比較する。このとき、共通分類カテゴリと排出場所Ａでの名称とは、文字「ボール」部分で一致している。このため、共通分類カテゴリにおいて４文字中３文字が一致しており、排出場所Ａでの名称と共通分類カテゴリとの一致度は、７５％である。ここで、例えば排出場所Ａでの名称における「ボール」が半角文字の場合でも、当該半角文字は全角文字「ボール」であるとみなされてもよい。すなわち、半角文字を含むものと全角文字を含むものとは、同じであるとみなされてもよい。
【００５１】
また、例えば、共通分類カテゴリ及び第２データの名称にふりがなデータがさらに含まれる場合には、文字データ及びふりがなデータに関する２つの一致度が算出される。図２の排出場所Ａの例の場合、共通分類カテゴリのふりがなデータは「だんぼーる」であって、第２データの名称のふりがなデータも同様に「だんぼーる」である。このため、排出場所Ａでの名称と共通分類カテゴリとの一致度は、１００％である。文字データに関する一致度（７５％）よりもふりがなデータに関する一致度（１００％）の方が高いため、排出場所Ａでの排出物の判定には、ふりがなデータに関する一致度が用いられる。
【００５２】
図３は、排出物の画像情報に基づいた判定方法を示す。本実施の形態１では、さらに排出物の画像情報に基づいた判定を行う。これにより、排出物の共通分類カテゴリをより精度良く判定することができる。
【００５３】
それぞれの排出場所で取得された画像情報に基づいて、コンピュータによって、第２データの排出物について共通分類カテゴリが判定される。例えば、排出物の形状、大きさ、色等に基づいて、それぞれの排出場所で排出される排出物の共通分類カテゴリが判定される。このとき、第２データの排出物の画像情報において、異なる角度から撮影された複数の画像情報が含まれる場合、排出物の共通分類カテゴリをより精度良く判定することができる。これにより、それぞれの排出場所で画像情報が異なっていても、排出物の共通分類カテゴリを容易に判定することができる。
【００５４】
本実施の形態１では、判定ステップＳＴ３０は、さらに、第１データ及び第２データに関する、単価、数量、排出されるエリア、処理会社、再資源化率、運送会社、物流時のＣＯ２発生量に関する情報のうち少なくともいずれか１つの情報を用いて判定してもよい。
【００５５】
例えば、排出物の単価の情報を用いて判定する場合について説明する。第２データの単価の情報として１００円の単価の情報を含む場合を一例に説明する。コンピュータは、第１データにおいて、例えば５０円〜１５０円の排出物Ｘ１の情報を検出して、第２データの排出物を排出物Ｘ１と判定する。
【００５６】
例えば、排出物の数量の情報を用いて判定する場合について説明する。第２データの数量の情報として２０００個の数量の情報を含む場合を一例に説明する。コンピュータは、第１データにおいて、例えば１０００個〜３０００個の排出物Ｘ２の情報を検出して、第２データの排出物を排出物Ｘ２と判定する。
【００５７】
例えば、排出物のエリアの情報を用いて判定する場合について説明する。第２データのエリアの情報としてエリアＹ１の情報を含む場合を一例に説明する。コンピュータは、第１データに含まれるエリアの情報（例えばエリアＹ１、エリアＹ２、エリアＹ３等の情報）からエリアＹ１の排出物Ｘ３の情報を検出して、第２データの排出物を排出物Ｘ３と判定する。
【００５８】
例えば、排出物の処理会社の情報を用いて判定する場合について説明する。第２データの処理会社の情報として処理会社Ｚ１の情報を含む場合を一例に説明する。コンピュータは、第１データに含まれる処理会社の情報（例えば、処理会社Ｚ１、処理会社Ｚ２、処理会社Ｚ３等の情報）から処理会社Ｚ１の排出物Ｘ４の情報を検出して、第２データの排出物を排出物Ｘ４と判定する。
【００５９】
例えば、排出物を処理する処理会社の再資源化率の情報を用いて判定する場合について説明する。第２データにおける処理会社の再資源化率の情報として、８０％の再資源化率の情報を含む場合を一例に説明する。コンピュータは、第１データにおいて、例えば、７０〜９０％の再資源化率の排出物Ｘ５の情報を検出して、第２データの排出物を排出物Ｘ５と判定する。
【００６０】
例えば、排出物の運送会社の情報を用いて判定する場合について説明する。第２データの運送会社の情報として運送会社Ｚ４の情報を含む場合を一例に説明する。コンピュータは、第１データに含まれる運送会社の情報（例えば、運送会社Ｚ４、運送会社Ｚ５、運送会社Ｚ６等の情報）から運送会社Ｚ４の排出物Ｘ６の情報を検出して、第２データの排出物を排出物Ｘ６と判定する。
【００６１】
例えば、排出物の物流時のＣＯ２発生量の情報を用いて判定する場合について説明する。第２データにおける排出物の物流時のＣＯ２発生量の情報として、５０ｋｇのＣＯ２発生量の情報を含む場合を一例に説明する。コンピュータは、第１データにおいて、例えば、３０〜７０ｋｇのＣＯ２発生量の排出物Ｘ７の情報を検出して、第２データの排出物を排出物Ｘ７と判定する。
【００６２】
紐付けステップＳＴ４０において、第２データの排出物の名称を、判定ステップＳＴ３０で判定された共通分類カテゴリに紐付けする。図２に示す例を用いて説明すると、排出場所Ａでの排出物の名称「段ボール」、排出場所Ｂでの排出物の名称「ダンボウル」、及び排出場所Ｃでの排出物の名称「ダンボール１」は、それぞれ、共通分類カテゴリ「ダンボール」に紐付けされる。
【００６３】
以上のようなステップを含む排出物の分類方法によって、それぞれの排出場所で排出される排出物は、共通分類カテゴリに分類される。
【００６４】
本実施の形態の排出物の分類方法によれば、コンピュータによって排出物を共通分類カテゴリに分類する排出物の分類方法であって、第１取得ステップＳＴ１０と、第２取得ステップＳＴ２０と、判定ステップＳＴ３０と、紐付けステップＳＴ４０とを含む。第１取得ステップＳＴ１０において、共通カテゴリに属する排出物において共通する共通分類カテゴリを含む第１データを取得する。第２取得ステップＳＴ２０において、複数の排出場所で異なる名称が付けられている排出物に関する第２データを取得する。判定ステップＳＴ３０において、第１データ及び第２データに基づいて、第２データの排出物について共通分類カテゴリを判定する。紐付けステップＳＴ４０において、第２データの排出物の名称を、判定された共通分類カテゴリに紐付けする。
【００６５】
これにより、共通分類カテゴリに属する排出物に関して、複数の排出場所で異なる名称が付けられている場合でも、排出物の名称について共通分類カテゴリを容易に判定することができる。このため、複数の排出場所における排出物を効率良く管理することができる。
【００６６】
例えば複数の排出場所間だけでなく会社全体で排出物に関する分析を行うことができる。さらに、排出物に関する会社間で情報伝達をスムーズに行うことができ、例えば資源循環の仕組み構築を容易に行うことができる。
【００６７】
例えばグループ企業や所定の地域等における範囲で排出物の実態を容易に把握することができる。このため、排出側と処理側との間でスムーズな交渉を行うことができ、排出物の付加価値を高めることができる。また、資源循環スキームの検討及び構築を容易に行うことができる。
【００６８】
また、当該分類方法は、地域レベル及び国レベルで使用されてもよい。地域レベル及び国レベルで共通分類カテゴリによる排出物の分類を行うことにより、グローバルなマテリアルバランスの把握を容易に行うことができる。
【００６９】
また、判定ステップＳＴ３０は、共通分類カテゴリと第２データの排出物の名称とを比較して一致度を算出し、一致度に基づいて、第２データの排出物について共通分類カテゴリを判定する。
【００７０】
これにより、名称の一致度を用いることで、排出物の共通分類カテゴリをより容易に判定することができる。
【００７１】
また、第１データ及び第２データは、排出物の単価、排出物の数量、排出物が排出されるエリア、排出物を処理する処理会社、排出物を処理する処理会社の再資源化率、排出物を運送する運送会社、排出物の物流時のＣＯ２発生量に関する情報のうち少なくともいずれか１つをさらに含む。判定ステップＳＴ３０は、単価、数量、エリア、処理会社、再資源化率、運送会社、ＣＯ２発生量の少なくともいずれか１つの情報に基づいて、第２データの排出物について共通分類カテゴリを判定する。
【００７２】
これにより、共通分類カテゴリに関する検索範囲を絞ることができる。このため、排出物の共通分類カテゴリをより容易に判定することができる。
【００７３】
また、第２データは、排出物の画像情報をさらに含む。判定ステップＳＴ３０は、画像情報に基づいて、第２データの排出物について共通分類カテゴリを判定する。
【００７４】
これにより、画像情報を用いることで、排出物の共通分類カテゴリをより容易に判定することができる。
【００７５】
（実施の形態２）
図４は、本実施の形態２に係る排出物の分類方法の例示的なフローチャートである。本実施の形態２に係る排出物の分類方法について、図４を用いて説明する。なお、実施の形態２においては、実施の形態１と異なる部分について説明する。
【００７６】
本実施の形態２の排出物の分類方法は、表示ステップＳＴ５０と、第３取得ステップＳＴ６０と、関連付けステップＳＴ７０とをさらに含む。
【００７７】
紐付けステップＳＴ８０は、ユーザの入力情報に基づいて、第２データの排出物の名称を共通分類カテゴリに紐付けする点において、紐付けステップＳＴ４０と異なっている。
【００７８】
表示ステップＳＴ５０において、判定ステップＳＴ３０で判定された判定結果を表示する。当該判定結果は、例えばディスプレイ等に表示される。具体的には、コンピュータが判定結果の情報をディスプレイに送信する。判定結果において、１種類の共通分類カテゴリを表示してもよく、複数種類の共通分類カテゴリを表示してもよい。１種類の共通分類カテゴリを表示する場合には、例えば、当該共通分類カテゴリが正しいか否かをユーザに選択させるように表示する。複数種類の共通分類カテゴリを表示する場合には、例えば、当該複数種類の共通分類カテゴリのうち正しい共通分類カテゴリをユーザに選択させるように表示する。表示された共通分類カテゴリにおいて、正しい共通分類カテゴリが無い（共通分類カテゴリが間違っている）という情報が入力された場合、例えばコンピュータは、正しい共通分類カテゴリの情報が入力されるまで、別の共通分類カテゴリの候補を提示し続ける。また、正しい共通分類カテゴリの情報をコンピュータがディスプレイ等に表示してユーザに入力を促してもよく、正しくない共通分類カテゴリの情報を所定回数入力した場合には注意喚起を促す表示を行ってもよい。
【００７９】
第３取得ステップＳＴ６０において、判定結果に関するユーザの入力情報を取得する。当該入力情報は、例えばタッチパネル等のインターフェースを介してユーザによって入力される。ここで、ユーザの入力情報とは、例えば、表示された判定結果が正しいかどうかを示す情報や、表示される複数の共通分類カテゴリに対してユーザが選択した情報等である。
【００８０】
関連付けステップＳＴ７０において、入力情報を第１データに関連付ける。具体的には、コンピュータが、入力情報を得て第１データのデータベースに送信する。コンピュータは、例えば、当該データベース内の元の情報を新しい情報に更新する。このため、入力情報を第１データのデータベースにフィードバックできるため、判定の精度を向上させることができる。
【００８１】
関連付けステップＳＴ７０において、ＡＩを用いてコンピュータに判定ステップＳＴ３０で判定された判定結果を学習させて、判定の精度を向上させてもよい。ここで用いられるアルゴリズムは、汎用のものを用いてもよく、又はカスタマイズされたものを用いてもよい。
【００８２】
以上のようなステップを含む排出物の分類方法によって、それぞれの排出場所で排出される排出物は、共通分類カテゴリに分類される。
【００８３】
本実施の形態の排出物の分類方法によれば、表示ステップＳＴ５０と、第３取得ステップＳＴ６０と、関連付けステップＳＴ７０とをさらに含む。表示ステップＳＴ５０において、判定ステップＳＴ３０で判定された判定結果を表示する。第３取得ステップＳＴ６０において、判定結果に関するユーザの入力情報を取得する。関連付けステップＳＴ７０において、入力情報を第１データに関連付ける。
【００８４】
これにより、判定結果に関するユーザの入力情報をフィードバックすることができるため、排出物の共通分類カテゴリをより精度良く判定することができる。
【００８５】
なお、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その他種々の態様で実施できる。第１データが、共通カテゴリに属する排出物において共通する共通分類カテゴリを含み、第２データが、複数の排出場所で異なる名称が付けられている排出物に関する情報を含んでいれば、前記実施の形態に限定されない。例えば、第１データ及び第２データは、排出物の単価、排出物の数量、排出物が排出されるエリア、排出物を処理する処理会社、処理会社の再資源化率、排出物を運送する運送会社、排出物の物流時のＣＯ２発生量に関する情報を含んでいなくてもよい。また、第２データは、排出物の画像情報を含んでいなくてもよい。
【００８６】
また、本発明は、前記実施の形態の分類方法に限定されず、コンピュータに排出物の分類方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であってもよい。これにより、記録媒体を用いて、排出物の名称について共通分類カテゴリを容易に判定することができる。
【００８７】
また、本発明は、前記実施の形態の分類方法に限定されず、コンピュータに排出物の分類方法を実行させるためのプログラムであってもよい。これにより、プログラムを用いて、排出物の名称について共通分類カテゴリを容易に判定することができる。
【００８８】
また、第１データ及び第２データに基づいて、第２データの排出物について共通分類カテゴリを判定することができれば、他の判定方法であってもよい。例えば、排出物の名称に基づく判定だけを行ってもよく、排出物の画像情報に基づく判定だけを行ってもよい。
【００８９】
また、第２データが記憶されるデータベースは、例えば、第１データが記憶されるデータベースと同じデータベースであるとしたが、第２データが記憶されるデータベースと、第１データが記憶されるデータベースとは異なっていてもよい。すなわち、それぞれの排出場所において第２データが記憶されるデータベースがあってもよい。
【００９０】
また、複数の排出場所には、複数の部門が含まれていてもよい。例えば、同じ排出場所で排出物が排出される場合であっても、排出物が複数の部門で排出されるときは、排出物は複数の排出場所で排出されるとされる。
【００９１】
（実施の形態３）
次に、実施の形態３について、主に実施の形態１と異なる点について説明する。実施の形態３では、実施の形態１と重複する記載は、適宜省略する。
【００９２】
まず、図５及び図６を用いて、排出物を管理する排出物管理システム１について説明する。図５及び図６は、排出物管理システム１の概略構成を示すブロック図である。
【００９３】
図５に示すように、排出物管理システム１は、例えば、ネットワークを介して各排出場所Ａ，Ｂ，Ｃの情報端末３と接続される。本実施の形態の排出物管理システム１は、サーバ５内に設けられる。排出物管理システム１は、各排出場所Ａ，Ｂ，Ｃから排出される排出物を共通カテゴリに分類して排出物を管理する。
【００９４】
図６に示すように、排出物管理システム１は、第２データを取得する取得部１０と、第１データ及び第２データを記憶する記憶部１１と、制御部Ｃ１とを備える。記憶部１１には、システムを機能させるプログラムが記憶されている。制御部Ｃ１は、記憶部１１に記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ等のプロセッサに対応する処理回路（図示略）を備える。
【００９５】
取得部１０は、各排出場所Ａ，Ｂ，Ｃから第２データを取得する。取得部１０により取得された第２データは、記憶部１１に記憶される。記憶部１１には、予め第１データが記憶されている。
【００９６】
本実施の形態の第１データは、共通分類カテゴリの類似名称、主成分の情報、及び画像情報をさらに含む。ここで、共通分類カテゴリの類似名称は、例えば、共通分類カテゴリの類義語の名称である。共通分類カテゴリ及び共通分類カテゴリの類似名称は、例えば、シソーラスに予め登録されており、互いに関連付けられて記憶部１１に記憶されている。共通分類カテゴリの主成分の情報は、例えば、共通分類カテゴリに属する排出物を構成する主成分の情報である。共通分類カテゴリの画像情報は、例えば、共通分類カテゴリに属する排出物の画像情報である。本実施の形態の第１データには、共通分類カテゴリの類似名称に属する排出物の画像情報も含まれる。
【００９７】
本実施の形態の第２データは、排出場所Ａ，Ｂ，Ｃで排出される排出物の名称、主成分の情報、及び画像情報をさらに含む。第１データ及び第２データの画像情報として、例えば、複数方向及び複数位置から撮像された複数枚の画像を含む。
【００９８】
本実施の形態の制御部Ｃ１は、抽出部１２と、算出部１３と、判定部１４と、処理部１５と、学習部１６とを有する。抽出部１２は、第１データの中から第２データの排出物の名称に関連する１つ又は複数の名称候補を抽出する。算出部１３は、名称候補と第２データの排出物の名称とを比較して一致度を算出する。判定部１４は、算出部１３によって算出された一致度に基づいて、第２データの排出物について共通分類カテゴリを判定する。処理部１５は、第２データの排出物の名称を、判定された共通分類カテゴリに紐付ける処理を行う。学習部１６は、第２データの排出物の情報を第１データに追加して学習させる。
【００９９】
排出物管理システム１を構成する要素は、例えば、半導体素子などで実現可能である。排出物管理システム１を構成する要素は、例えば、マイコン、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣで構成することができる。排出物管理システム１を構成する要素の機能は、ハードウェアのみで構成してもよいし、ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせることにより実現してもよい。
【０１００】
次に、図７〜図９を用いて、排出物管理システム１の各構成部と共に、排出物の分類方法について説明する。図７〜図９は、本発明に係る実施の形態３における排出物の分類方法のフローチャートの一例を示す図である。なお、図７〜図９は排出物の分類方法の一例を示すものであり、実施の形態３の排出物の分類方法のステップはこれらに限定されるものではない。
【０１０１】
図７に示すように、実施の形態３の排出物の分類方法における第１取得ステップＳＴ１００においては、第１データとして、共通分類カテゴリ、共通分類カテゴリの類似名称、主成分の情報、及び画像情報をさらに取得する。第２取得ステップＳＴ１１０においては、第２データとして、排出場所で排出される排出物の名称、主成分の情報、及び画像情報を取得する。
【０１０２】
ステップＳＴ１２０において、抽出部１２によって、第２データの排出物の名称に関連する１つ又は複数の名称候補を第１データの中から抽出する（抽出ステップＳＴ１２０）。ここで、第２データの排出物の名称に関連する名称候補とは、第１データに含まれる共通分類カテゴリに類似する類似名称である。当該名称候補は、例えば、第２データの排出物の名称をシソーラスで検索することによって取得される名称である。
【０１０３】
ここで、第２データの排出物の名称が「並銅」で、共通分類カテゴリ（大分類）が「銅、鉄、アルミ、・・・」で、共通分類カテゴリ「銅」に類似する類似名称が「上銅、下銅、素銅、カッパー」の場合を一例に挙げて説明する。ステップＳＴ１２０によって、第１データ「銅、鉄、アルミ、・・・」の中から、共通分類カテゴリの名称「銅」の類似名称「上銅、下銅、素銅、カッパー」が名称候補として抽出される。例えば、第１データの中から、レーベンシュタイン距離が所定の距離以下となる（類似度が高い）名称が名称候補として抽出される。
【０１０４】
ステップＳＴ１３０において、算出部１３によって、名称候補と第２データの排出物の名称とを比較して第１の一致度を算出する（一致度算出ステップＳＴ１３０）。ステップＳＴ１３０によって、名称候補「上銅、下銅、素銅、カッパー」のそれぞれの名称候補と第２データの排出物の名称「並銅」とを比較して第１の一致度を算出する。
【０１０５】
ステップＳＴ１４０において、判定部１４によって、第１の一致度が第１の閾値以上か否かを判定する（一致度判定ステップＳＴ１４０）。第１の閾値は、例えば、１００％である。第１の一致度が第１の閾値以上の場合、ステップＳＴ２００に進み、第１の一致度が第１の閾値よりも小さい場合、ステップＳＴ１５０に進む。
【０１０６】
第２データの排出物の名称「並銅」の全ての名称候補との第１の一致度は、１００％未満であるため、ステップＳＴ１４０の次のステップは、ステップＳＴ１５０となる。第２データの排出物の名称が「上銅」の場合、名称候補の「上銅」との第１の一致度が１００％となるため、ステップＳＴ１４０の次のステップは、ステップＳＴ２００となる。
【０１０７】
ステップＳＴ１５０において、判定部１４によって第１の一致度が第２の閾値以上か否かを判定し、判定結果に基づいて処理部１５によって名称候補を絞り込む（絞り込みステップＳＴ１５０）。ここで、第１の一致度は、算出部１３によって、例えばレーベンシュタイン距離を用いて算出される。ステップＳＴ１５０において、第２データの排出物の名称と名称候補とのレーベンシュタイン距離が所定の距離以下か否かを判定することで、名称候補が絞り込まれる。第２データの排出物の名称「並銅」の名称候補「上銅、下銅、素銅、カッパー」のうち、名称候補は「上銅、下銅、素銅」に絞り込まれる。
【０１０８】
ステップＳＴ２００において、第２データの排出物の名称が共通分類カテゴリのより詳しい分類（小分類）の名称に一致しているか確認する（小分類確認ステップＳＴ２００）。ステップＳＴ２００については、後で詳細に説明する。
【０１０９】
ステップＳＴ１６０において、処理部１５によって、主成分の情報で名称候補を絞り込む（絞り込みステップＳＴ１６０）。具体的には、ステップＳＴ１６０において、第２データの排出物の主成分と、共通分類カテゴリに属する排出物の主成分とを比較し、主成分が異なる名称を名称候補から外す。
【０１１０】
ステップＳＴ１７０において、処理部１５によって、画像情報で名称候補を絞り込む（絞り込みステップＳＴ１７０）。具体的には、ステップＳＴ１７０において、第２データの排出物の画像情報と名称候補の画像情報とを比較し、名称候補を絞り込む。ステップＳＴ１７０については、後で詳細に説明する。
【０１１１】
ステップＳＴ１８０において、処理部１５によって、第２データの排出物の名称を共通分類カテゴリに紐付ける（紐付けステップＳＴ１８０）。具体的には、１つに絞り込まれた名称候補における共通分類カテゴリを、第２データの排出物の名称として紐付ける。例えば、１つに絞り込まれた名称候補「上銅」の共通分類カテゴリ「銅」が第２データの排出物の名称「並銅」に紐付けられる。
【０１１２】
ステップＳＴ１９０において、学習部１６によって、第２データの排出物の情報を第１データに追加して学習させる（学習ステップＳＴ１９０）。すなわち、学習ステップＳＴ１９０において、ステップＳＴ１８０によって紐づけられた第２データの排出物の情報が追加される。これにより、本実施の形態の排出物の分類方法を用いて、排出物を分類する度に、共通分類カテゴリの判定精度を向上させることができる。
【０１１３】
次に、図８を用いて、ステップＳＴ１７０について詳細に説明する。図８に示すように、ステップＳＴ１７０において、まずステップＳＴ１７１が行われる。
【０１１４】
ステップＳＴ１７１において、名称候補の画像情報と第２データの排出物の画像情報とをパターンマッチングする（パターンマッチングステップＳＴ１７１）。
【０１１５】
ステップＳＴ１７２において、名称候補に第３の閾値以上のマッチングがあるかを判定する（マッチング判定ステップＳＴ１７２）。名称候補に第３の閾値以上のマッチングがある場合、ステップＳＴ１７０は終了しステップＳＴ１８０に進み、名称候補に第３の閾値以上のマッチングがない場合、ステップＳＴ１７３に進む。なお、名称候補に第３の閾値以上のマッチングがある場合でも、第３の閾値以上のマッチングがある名称候補が複数個ある場合には、ステップＳＴ１７３に進む。
【０１１６】
ステップＳＴ１７３において、複数の名称候補をユーザに提示する。ステップＳＴ１７２において第３の閾値以上のマッチングがある名称候補がある場合には、第３の閾値により絞り込まれた複数の名称候補がユーザに提示される。
【０１１７】
ステップＳＴ１７４において、ユーザによって複数の名称候補から１つの名称候補が選択される。ユーザによって選択された名称候補は、記憶部１１に記憶される。
【０１１８】
次に、図９を用いて、ステップＳＴ２００について詳細に説明する。図９に示すように、ステップＳＴ２００において、まずステップＳＴ１６０が行われる。
【０１１９】
ステップＳＴ２０１において、算出部１３によって、共通分類カテゴリの小分類の名称と第２データの排出物の名称との第２の一致度を算出する（一致度算出ステップＳＴ２０１）。第２の一致度は、例えば、レーベンシュタイン距離を用いて算出部１３によって算出される。一例として、共通分類カテゴリの大分類が「銅」のときの小分類は、「パイプ、丸棒、打ち抜き」である。
【０１２０】
ステップＳＴ２０２において、判定部１４によって、第２の一致度が第４の閾値以上か否かを判定する（一致度判定ステップＳＴ２０２）。第２の一致度が第４の閾値以上の場合、ステップＳＴ２０３に進み、第２の一致度が第４の閾値よりも小さい場合、ステップＳＴ１６０に進む。レーベンシュタイン距離の場合、第２の一致度が所定のレーベンシュタイン距離以下の場合、ステップＳＴ２０３に進み、第２の一致度が所定のレーベンシュタイン距離よりも大きい場合、ステップＳＴ１６０及びステップ１７０に進む。ここで、所定のレーベンシュタイン距離は、例えば、０である。ここで、ステップＳＴ２０２の後のステップＳＴ１６０及びステップ１７０は、上述のステップと同様のステップであるため、説明を省略する。
【０１２１】
ステップＳＴ２０３では、判定部１４によって、第２データの排出物の共通分類カテゴリを判定する。判定部１４は、ステップＳＴ２０２で一致度が第４の閾値以上の小分類の名称を、第２データの排出物の共通分類カテゴリとして判定する。
【０１２２】
ステップＳＴ２０４では、判定部１４による判定結果を検証する。具体的には、第２データの排出物についての共通分類カテゴリの判定結果を、一致度とは異なる情報を用いて検証する。ここで、一致度とは異なる情報とは、例えば、排出物の主成分の情報である。判定結果が間違いであった場合、すなわち、ユーザの入力した主成分の情報と小分類の主成分の情報とが一致しない場合、例えば、ユーザに対して、主成分の情報の再確認を促す表示を行う等のエラー処理を行う。
【０１２３】
判定結果があっていた場合、すなわち、ユーザの入力した主成分の情報と小分類の主成分の情報とが一致する場合、ステップＳＴ１８０及びステップＳＴ１９０に進む。ここで、第２データの排出物に関して入力された画像情報が、共通分類カテゴリの画像情報として追加される（学習ステップＳＴ１９０）。なお、ここで大分類及び小分類について説明したが、中分類を用いたステップであってもよい。
【０１２４】
本実施の形態の排出物の分類方法によれば、判定ステップは、第１データの中から第２データの排出物の名称に関連する１つ又は複数の名称候補を抽出する抽出ステップと、名称候補と第２データの排出物の名称とを比較して一致度を算出する算出ステップとを含む。排出物の分類方法は、一致度に基づいて、第２データの排出物について共通分類カテゴリを判定する。
【０１２５】
これにより、第２データの排出物の名称に関連する名称候補を抽出することができる。このため、第２データの排出物の名称と完全に一致する共通分類カテゴリがない場合でも、一致度に基づいて第２データの排出物について共通分類カテゴリを判定できる。
【０１２６】
また、判定ステップは、一致度の閾値に基づいて複数の名称候補を絞り込む。
【０１２７】
これにより、複数の名称候補を一致度の閾値から絞り込むことができ、より精度の高い判定を行うことができる。
【０１２８】
また、第１データ及び第２データは、排出物の画像情報をさらに含み、判定ステップは、画像情報に基づいて複数の名称候補を絞り込む。
【０１２９】
これにより、複数の名称候補を画像情報から絞り込むことができ、より精度の高い判定を行うことができる。
【０１３０】
また、判定ステップは、画像情報に基づいて複数の名称候補を１つの名称候補に絞り込むステップであり、排出物の分類方法は、第２データの排出物の情報を第１データに追加して学習させる学習ステップをさらに含む。
【０１３１】
これにより、画像情報に基づいて１つに絞り込んだ名称候補を第２データの排出物の共通分類カテゴリとして判定し、第２データの排出物の情報を第１データに追加して学習させることができ、より精度の高い判定を行うことができる。
【０１３２】
また、第１データ及び第２データは、排出物の主成分の情報をさらに含み、判定ステップは、主成分の情報に基づいて複数の名称候補を絞り込む。
【０１３３】
これにより、複数の名称候補を主成分の情報から絞り込むことができ、より精度の高い判定を行うことができる。
【０１３４】
また、判定ステップは、第２データの排出物についての共通分類カテゴリの判定結果を、一致度とは異なる情報を用いて検証する検証ステップをさらに含む。
【０１３５】
これにより、一致度とは異なる情報から判定結果を検証することができるため、より精度の高い判定を行うことができる。
【０１３６】
また、本実施の形態の排出物を管理する排出物管理システム１によれば、排出物を共通カテゴリに分類して排出物を管理する。排出物管理システム１は、記憶部１１と、取得部１０と、判定部１４と、処理部１５とを備える。記憶部１１は、共通カテゴリに属する排出物において共通する共通分類カテゴリを含む第１データを記憶する。取得部１０は、複数の排出場所で異なる名称が付けられている排出物に関する第２データを取得する。判定部１４は、第１データ及び第２データに基づいて、第２データの排出物について共通分類カテゴリを判定する。処理部１５は、第２データの排出物の名称を、判定された共通分類カテゴリに紐付ける処理を行う。
【０１３７】
これにより、共通分類カテゴリに属する排出物に関して、複数の排出場所で異なる名称が付けられている場合でも、排出物の名称について共通分類カテゴリを容易に判定することができる。このため、複数の排出場所における排出物を効率良く管理することができる。
【０１３８】
なお、実施の形態３では、第１データ及び第２データとして画像情報を含むとしたが、これに限定されない。すなわち、第１データ及び第２データは、画像情報を含んでいなくてもよい。
【０１３９】
また、画像情報を用いずに主成分の情報に基づいて、複数の名称候補を絞り込んでもよく、又は主成分の情報を用いずに画像情報に基づいて、複数の名称候補を絞り込んでもよい。
【０１４０】
また、一致度を、レーベンシュタイン距離を用いて算出したが、これに限定されない。一致度を他の手法によって算出してもよい。
【０１４１】
本発明は、添付図面を参照しながら好ましい実施の形態に関連して充分に記載されているが、この技術の熟練した人々にとっては種々の変形や修正は明白である。そのような変形や修正は、添付した特許請求の範囲による本発明の範囲から外れない限りにおいて、その中に含まれると理解されるべきである。また、実施の形態における要素の組み合わせや順序の変化は、本発明の範囲および思想を逸脱することなく実現し得るものである。
【産業上の利用可能性】
【０１４２】
本発明に係る排出物の分類方法及び排出物管理システムは、複数の排出場所で異なる名称が付けられている排出物の分類に有用である。
【符号の説明】
【０１４３】
１  排出物管理システム
３  情報端末
５  サーバ
１０  取得部
１１  記憶部
１２  抽出部
１３  算出部
１４  判定部
１５  処理部
１６  学習部
Ｃ１  制御部
ＳＴ１０  第１取得ステップ
ＳＴ２０  第２取得ステップ
ＳＴ３０  判定ステップ
ＳＴ４０  紐付けステップ
ＳＴ５０  表示ステップ
ＳＴ６０  第３取得ステップ
ＳＴ７０  関連付けステップ
ＳＴ８０  紐付けステップ
【図１】
2020102219.tif 000003
【図２】
2020102219.tif 000004
【図３】
2020102219.tif 000005
【図４】
2020102219.tif 000006
【図５】
2020102219.tif 000007
【図６】
2020102219.tif 000008
【図７】
2020102219.tif 000009
【図８】
2020102219.tif 000010
【図９】
2020102219.tif 000011