(57)【要約】【課題】試薬の使用量をより高い精度で予測することができる試薬製造支援システムを提供すること。【解決手段】自動分析装置ａと、自動分析装置ａとネットワークＮを介して通信可能に接続され、試薬の製造を支援する製造支援サーバ４０とを有した試薬製造支援システム１において、自動分析装置ａは、試薬の使用量を日毎に算出し、算出した試薬の使用量を試薬の種類、施設Ａおよび日付とともに一組の情報として生成する情報生成部３８と、一組の情報を製造支援サーバ４０へ送信する送信部３６とを備え、製造支援サーバ４０は、一組の情報を受信する受信部４３と、日種因子を記憶する日種因子情報記憶部４６ａと、試薬の種類および施設Ａに応じて定まる試薬の予測使用量を与える予測モデルを同定する予測モデル同定部４７と、予測モデルを記憶する予測モデル記憶部４６ｃと、日種因子を予測モデルの入力として試薬の予測使用量を算出する算出部４８とを備える。【選択図】        図１
2010107368.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検体と試薬とを反応させることによって該検体の分析を行う自動分析装置と、前記自動分析装置とネットワークを介して通信可能に接続され、前記試薬の製造を支援する製造支援サーバとを有した試薬製造支援システムにおいて、
前記自動分析装置は、
互いに同じ周期を有する複数の期間にわたって前記試薬の使用量を期間毎に算出し、算出した前記試薬の使用量を前記試薬の種類、使用場所および算出期間の情報とともに一組の情報として生成する情報生成手段と、
前記一組の情報を前記製造支援サーバへ送信する送信手段と、
を備え、
前記製造支援サーバは、
前記一組の情報を前記自動分析装置から受信する受信手段と、
前記試薬の使用量の算出期間の特性を示す期間因子を記憶する期間因子記憶手段と、
前記受信手段が受信した前記一組の情報および前記期間因子記憶手段が記憶する前記期間因子を用いて、前記試薬の種類および前記使用場所に応じて定まる前記試薬の予測使用量を与える予測モデルを同定する予測モデル同定手段と、
予測対象の期間に対応する期間因子を前記予測モデル同定手段が同定した前記予測モデルの入力として、前記試薬の予測使用量を算出する算出手段と、
を備えたことを特徴とする試薬製造支援システム。
【請求項２】
前記予測モデル同定手段は、前記期間因子を説明変数とする回帰分析により前記予測モデルを同定することを特徴とする請求項１に記載の試薬製造支援システム。
【請求項３】
前記製造支援サーバは、
前記試薬の有効期限を含んだ前記使用場所側および前記試薬の製造元側の在庫情報を記憶した在庫情報記憶手段と、
前記算出手段によって予測時点まで算出された前記試薬の予測使用量および前記在庫情報を用いて、前記予測時点における前記使用場所の前記試薬の不足量を算出し、該不足量が所定量以上である前記使用場所を検索する検索手段と、
前記不足量が所定量以上である前記試薬の在庫がある場合、前記検索手段によって検索された前記使用場所で前記不足量が多い前記使用場所から順に該試薬を発送するように指示する発送順指示情報を生成する指示情報生成手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の試薬製造支援システム。
【請求項４】
前記指示情報生成手段は、前記予測時点後であって前記予測時点から所定期間内に有効期限が切れる前記不足量が所定量以上である前記試薬の在庫がある場合、前記発送順指示情報を生成することを特徴とする請求項３に記載の試薬製造支援システム。
【請求項５】
前記指示情報生成手段は、前記検索手段によって検索された前記使用場所での前記不足量を合計した量の前記試薬の在庫がない場合、該試薬の製造を指示する製造指示情報を生成することを特徴とする請求項３または４に記載の試薬製造支援システム。
【請求項６】
前記製造支援サーバは、前記指示情報生成手段によって生成された前記発送順指示情報および前記製造指示情報を出力する出力手段を備えることを特徴とする請求項５に記載の試薬製造支援システム。
【請求項７】
前記製造支援サーバは、
前記予測モデル同定手段が同定した前記予測モデルを記憶する予測モデル記憶手段と、
前記受信手段によって前記自動分析装置から前記使用場所の情報を含む前記予測モデルの送信要求を受信したとき、前記使用場所の情報に対応する前記予測モデルを前記予測モデル記憶手段から取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した前記予測モデルを前記送信要求のあった前記自動分析装置に送信する予測モデル送信手段と、
を備え、
前記自動分析装置は、
前記製造支援サーバから送信された前記予測モデルを受信する予測モデル受信手段と、
予測対象の期間に対応する前記期間因子を前記予測モデル受信手段が受信した前記予測モデルの入力として前記試薬の予測使用量を算出する使用量算出手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の試薬製造支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検体と試薬とを反応させることによって検体の分析を行う自動分析装置で使用する試薬の使用量を予測して、試薬の製造を支援する試薬製造支援システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、自動分析装置で使用する試薬は、試薬の適正な在庫量を維持するため、過去の試薬の使用量から将来の試薬の使用量を予測して発注される。
【０００３】
例えば、特許文献１には、試薬在庫管理用プログラムを組み込んだ自動分析装置が記載されている。この自動分析装置は、試薬の過去の使用量について、所定の週ごと、あるいは所定の月ごと等の所定の時期および所定の長さの期間での推移を算出し、この試薬の過去の使用量の推移から将来の所定の時期および所定の長さの期間における試薬の予測使用量を算出して試薬を発注している。
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−３１５７８４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載された自動分析装置は、時期および期間の長さだけに着目し、休日／平日の区別や天候など時期および期間の長さごとに変化する特性を考慮せずに試薬の予測使用量を算出しているため、予測使用量と実際の使用量とに誤差が生じてしまう場合があった。このため、より高い精度で試薬の使用量を予測することができる技術が求められていた。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、試薬の使用量をより高い精度で予測することができる試薬製造支援システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、この発明にかかる試薬製造支援システムは、検体と試薬とを反応させることによって該検体の分析を行う自動分析装置と、前記自動分析装置とネットワークを介して通信可能に接続され、前記試薬の製造を支援する製造支援サーバとを有した試薬製造支援システムにおいて、前記自動分析装置は、互いに同じ周期を有する複数の期間にわたって前記試薬の使用量を期間毎に算出し、算出した前記試薬の使用量を前記試薬の種類、使用場所および算出期間の情報とともに一組の情報として生成する情報生成手段と、前記一組の情報を前記製造支援サーバへ送信する送信手段と、を備え、前記製造支援サーバは、前記一組の情報を前記自動分析装置から受信する受信手段と、前記試薬の使用量の算出期間の特性を示す期間因子を記憶する期間因子記憶手段と、前記受信手段が受信した前記一組の情報および前記期間因子記憶手段が記憶する前記期間因子を用いて、前記試薬の種類および前記使用場所に応じて定まる前記試薬の予測使用量を与える予測モデルを同定する予測モデル同定手段と、予測対象の期間に対応する期間因子を前記予測モデル同定手段が同定した前記予測モデルの入力として、前記試薬の予測使用量を算出する算出手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
また、この発明にかかる試薬製造支援システムは、前記予測モデル同定手段は、前記期間因子を説明変数とする回帰分析により前記予測モデルを同定することを特徴とする。
【０００９】
また、この発明にかかる試薬製造支援システムは、前記製造支援サーバは、前記試薬の有効期限を含んだ前記使用場所側および前記試薬の製造元側の在庫情報を記憶した在庫情報記憶手段と、前記算出手段によって予測時点まで算出された前記試薬の予測使用量および前記在庫情報を用いて、前記予測時点における前記使用場所の前記試薬の不足量を算出し、該不足量が所定量以上である前記使用場所を検索する検索手段と、前記不足量が所定量以上である前記試薬の在庫がある場合、前記検索手段によって検索された前記使用場所で前記不足量が多い前記使用場所から順に該試薬を発送するように指示する発送順指示情報を生成する指示情報生成手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、この発明にかかる試薬製造支援システムは、前記指示情報生成手段は、前記予測時点後であって前記予測時点から所定期間内に有効期限が切れる前記不足量が所定量以上である前記試薬の在庫がある場合、前記発送順指示情報を生成することを特徴とする。
【００１１】
また、この発明にかかる試薬製造支援システムは、前記指示情報生成手段は、前記検索手段によって検索された前記使用場所での前記不足量を合計した量の前記試薬の在庫がない場合、該試薬の製造を指示する製造指示情報を生成することを特徴とする。
【００１２】
また、この発明にかかる試薬製造支援システムは、前記製造支援サーバは、前記指示情報生成手段によって生成された前記発送順指示情報および前記製造指示情報を出力する出力手段を備えることを特徴とする。
【００１３】
また、この発明にかかる試薬製造支援システムは、前記製造支援サーバは、前記予測モデル同定手段が同定した前記予測モデルを記憶する予測モデル記憶手段と、前記受信手段によって前記自動分析装置から前記使用場所の情報を含む前記予測モデルの送信要求を受信したとき、前記使用場所の情報に対応する前記予測モデルを前記予測モデル記憶手段から取得する取得手段と、前記取得手段が取得した前記予測モデルを前記送信要求のあった前記自動分析装置に送信する予測モデル送信手段と、を備え、前記自動分析装置は、前記製造支援サーバから送信された前記予測モデルを受信する予測モデル受信手段と、予測対象の期間に対応する前記期間因子を前記予測モデル受信手段が受信した前記予測モデルの入力として前記試薬の予測使用量を算出する使用量算出手段と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明にかかる試薬製造支援システムにおいては、自動分析装置は、互いに同じ周期を有する複数の期間にわたって試薬の使用量を期間毎に算出し、算出した前記試薬の使用量を前記試薬の種類、使用場所および算出期間の情報とともに一組の情報として生成し、前記一組の情報を製造支援サーバへ送信し、前記製造支援サーバは、前記一組の情報を前記自動分析装置から受信し、前記試薬の使用量の算出期間の特性を示す期間因子を記憶し、受信した前記一組の情報および前記期間因子を用いて、前記試薬の種類および前記使用場所に応じて定まる前記試薬の予測使用量を与える予測モデルを同定し、予測対象の期間に対応する前記期間因子を前記予測モデルの入力として前記試薬の予測使用量を算出しているので、前記期間因子を考慮して前記試薬の予測使用量を算出することができる。従って、試薬の使用量をより高い精度で予測することができる試薬製造支援システムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面を参照して、この発明にかかる試薬製造支援システムの好適な実施の形態を詳細に説明する。なお、この実施の形態によってこの発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付している。
【００１６】
（実施の形態１）
図１は、本実施の形態１にかかる試薬製造支援システムの全体構成を示す図である。図１に示すように、本実施の形態１にかかる試薬製造支援システム１は、複数の自動分析装置ａ１〜ａ４と、ネットワークＮを介して自動分析装置ａ１〜ａ４とそれぞれ通信可能に接続し、各自動分析装置で使用する試薬の使用量を予測して試薬の製造を支援する製造支援サーバ４０と、を備える。図１では、自動分析装置ａ１および自動分析装置ａ２が同一の施設Ａ１にあり、自動分析装置ａ３および自動分析装置ａ４が同一の施設Ａ２にある場合を示している。以後、自動分析装置ａ１〜ａ４を総称する場合、自動分析装置ａとし、施設Ａ１，Ａ２を総称する場合、施設Ａとする。
【００１７】
まず、自動分析装置ａ１の構成について説明する。自動分析装置ａ１は、図１に示すように、測定機構１０および制御装置３０を有する。なお、その他の自動分析装置ａ２〜ａ４は、自動分析装置ａ１と同様の構成である。
【００１８】
測定機構１０は、検体を収容した検体容器１１を搭載したラック１２を収容して順次移送する検体移送部１３、試薬容器１４を保持する試薬庫１５、試薬容器１４の表面に付与され、試薬容器１４および試薬容器１４に収容された試薬の種類を識別する識別コードがコード化されたバーコード１６を読み取るバーコード読取部１７、反応容器１８を保持する反応槽１９、検体移送部１３上の検体容器１１に収容された検体を反応容器１８に分注する検体分注機構２０、試薬庫１５上の試薬容器１４に収容された試薬を反応容器１８に分注する試薬分注機構２１、反応容器１８の内部に収容された液体を攪拌する攪拌部２２、光源から照射されて反応容器１８内を通過した光を受光して所定の波長成分の強度等を測定する測光部２３および反応容器１８の洗浄を行う洗浄部２４を有する。
【００１９】
制御装置３０は、制御部３１、入力部３２、分析部３３、出力部３４、記憶部３５、送信部３６、受信部３７および情報生成部３８を有する。
【００２０】
制御部３１は、ＣＰＵ等によって実現され、自動分析装置ａ１の各部の処理および動作を制御する。制御部３１は、これらの各構成部位に入出力される情報について所定の入出力制御を行い、かつ、この情報に対して所定の情報処理を行う。
【００２１】
入力部３２は、キーボードやマウス等によって実現され、検査項目等の各種情報の入力が可能である。また、分析部３３は、測光部２３によって測定された測定結果をもとに、検体内における検知対象物の濃度を求め、検体の成分分析等を行う。出力部３４は、ディスプレイパネルやスピーカー等によって実現され、出力手段として分析結果を含む分析内容や警報等の各種情報を出力する。
【００２２】
記憶部３５は、情報を磁気的に記憶するハードディスクと、自動分析装置ａ１が処理を実行する際にこの処理にかかわる各種プログラムをハードディスクから読み出して電気的に記憶するメモリとを有する。記憶部３５は、演算処理された吸光度等を含む検体の情報を記憶する。
【００２３】
送信部３６は、送信手段としてネットワークＮを介して所定の形式にしたがった情報の送信を行なうインターフェースとしての機能を有する。受信部３７は、ネットワークＮを介して所定の形式にしたがった情報の受信を行なうインターフェースとしての機能を有する。
【００２４】
情報生成部３８は、情報生成手段として試薬の使用量を日毎に算出し、算出した試薬の使用量を試薬の種類、使用場所の情報および日付とともに一組の情報として生成する。
【００２５】
次に、製造支援サーバ４０の構成について説明する。製造支援サーバ４０は、制御部４１、送信部４２、受信部４３、入力部４４、出力部４５、記憶部４６、予測モデル同定部４７、算出部４８、ボトルネック施設検索部４９および指示情報生成部５０を有する。
【００２６】
制御部４１は、ＣＰＵ等によって実現され、製造支援サーバ４０の各部の処理および動作を制御する。制御部４１は、これらの各構成部位に入出力される情報について所定の入出力制御を行い、かつ、この情報に対して所定の情報処理を行う。
【００２７】
送信部４２は、ネットワークＮを介して所定の形式にしたがった情報の送信を行なうインターフェースとしての機能を有する。受信部４３は、受信手段としてネットワークＮを介して所定の形式にしたがった情報の受信を行なうインターフェースとしての機能を有する。
【００２８】
入力部４４は、種々の情報を入力するためのキーボード等を用いて実現され、試薬の使用量の予測に必要な諸情報の入力が可能である。出力部４５は、ディスプレイパネルやスピーカー等によって実現され、出力手段として試薬の予測使用量等の各種情報を出力する。
【００２９】
記憶部４６は、試薬の製造を支援する諸情報を記憶する。記憶部４６は、日種因子情報記憶部４６ａ、試薬在庫情報記憶部４６ｂおよび予測モデル記憶部４６ｃを有する。
【００３０】
日種因子情報記憶部４６ａは、期間因子記憶手段として試薬の使用量を算出した期間を含む期間の特性を示す期間因子としての日種因子ｆj（ｊ＝１，…，ｉ）を記憶する。日種因子ｆjは対応する特性を有しているか否かに応じて「１」または「０」のいずれかの値をとる。この特性としては、図２に示すように、平日（ｆ1），休日（ｆ2），…，１２月（ｆi）等がある。例えば、２００７年１月１日は、休日に該当し（ｆ2＝１）、平日には該当しない（ｆ1＝０）。また、２００７年１月１日は、雨に該当し（ｆ4＝１）、晴れには該当しない（ｆ3＝０）。日種因子情報記憶部４６ａは、日付ｄuに対する日種因子を定める日種因子群｛ｆj（ｄu）}（ｊ＝１，…，ｉ，ｕ＝１，…，ｔ）を記憶する。ここで、日付ｄu（ｕ＝１，…，ｔ）は試薬の使用量を算出した期間の日付（ｄ１，…，ｄk）を含むとともにこの日付よりも後の日付を含む。図２に示す場合、ｄ1＝２００７／１／１，ｄk＝２００７／１／３１，ｄt＝２００７／１２／３１である。
【００３１】
試薬在庫情報記憶部４６ｂは、在庫情報記憶手段として試薬の有効期限を含んだ試薬の使用場所側および試薬の製造元側の在庫情報を記憶している。
【００３２】
予測モデル記憶部４６ｃは、予測モデル記憶手段として、予測モデル同定部４７によって同定された予測モデルを記憶する。
【００３３】
予測モデル同定部４７は、予測モデル同定手段として日種因子、試薬の種類および自動分析装置ａが設置される施設Ａに応じて定まる試薬の予測使用量を与える予測モデルを同定する。
【００３４】
算出部４８は、算出手段として予測対象の日に対応する日種因子を予測モデルの入力として、試薬の予測使用量を算出する。
【００３５】
ボトルネック施設検索部４９は、検索手段として算出部４８によって予測時点まで算出された試薬の予測使用量および試薬在庫情報記憶部４６ｂに記憶された在庫情報を用いて、予測時点における施設Ａの試薬の不足量を算出し、この不足量が所定量以上の施設Ａであるボトルネック施設を検索する。
【００３６】
指示情報生成部５０は、指示情報生成手段としてボトルネック施設検索部４９によって検索されたボトルネック施設での試薬の不足量を合計した量の試薬の在庫があり、かつ試薬の予測使用量の予測時点後であって予測時点から所定期間内に有効期限が切れる試薬の在庫がある場合、検索されたボトルネック施設で試薬の不足量が多い施設Ａから順に試薬を発送するように指示する発送順指示情報を生成する。また、指示情報生成部５０は、検索されたボトルネック施設での試薬の不足量を合計した量の試薬の在庫がない場合、試薬の製造を指示する製造指示情報を生成する。
【００３７】
ここで、試薬の予測使用量を与える予測モデルを同定して試薬の種類および施設に応じた試薬の予測使用量を算出するまでの処理概要を説明する。自動分析装置ａは、試薬の使用量を、試薬の種類を識別する情報である試薬コードＲn、自動分析装置ａが設置される施設Ａを識別する情報である施設コードＰm、試薬の使用量の算出期間の情報である日付ｄvとともに一組の情報として生成して日毎で製造支援サーバ４０に送信する。
【００３８】
製造支援サーバ４０では、受信部４３が各自動分析装置ａから送信されたこの一組の情報を受信する。予測モデル同定部４７は、一組の情報を用いて一つの施設Ａに設置される複数の自動分析装置ａの試薬の使用量の和としてこの試薬の使用量情報Ｃ（Ｒn，Ｐm，ｄv）（ｖ＝１，…，ｋ）を生成し、記憶部４６に記憶する。
【００３９】
その後、予測モデル同定部４７は、日種因子情報記憶部４６ａが記憶する日種因子をもとに試薬の使用量の算出期間（ｄ1，…，ｄk）における日種因子を説明変数とする回帰分析により、試薬コードＲnおよび施設コードＰmに応じた試薬の使用量の予測モデルＣM（Ｒn，Ｐm，｛ｆj（ｄ1）｝，…，｛ｆj（ｄk）｝；｛ｆj（ｄW）｝）（以下、ＣMと書く）を同定する。ここで、日付ｄWは、日付ｄtより後の日付である。
【００４０】
算出部４８は、予測対象の日付ｄwに対応する日種因子群｛ｆj（ｄW）｝の入力に応じて、試薬の予測使用量を算出する。図３は、現在の日付である２００７年１２月３１日の後の予測対象の日付ｄ1（＝２００８年１月１日）から日付ｄ7（＝２００８年１月７日）までの日種因子｛ｆj（ｄ1）｝，…，｛ｆj（ｄ7）｝の入力に応じて、算出部４８がそれぞれ算出した試薬の予測使用量を示している。図３では、予測対象の日付ｄ１の予測使用量をＣｄ1，予測対象の日付ｄ2の予測使用量をＣｄ2などとしている。算出部４８は、日付ｄ7を予測時点とした場合、予測時点までの試薬の予測使用量Ｃｄ1，…，Ｃｄ7の合計値を算出する。
【００４１】
ここで、図４に示したフローチャートを参照して、自動分析装置ａ１が上述した一組の情報を生成し、製造支援サーバ４０に送信する処理手順について説明する。なお、その他の自動分析装置ａ２〜ａ４は、自動分析装置ａ１と同様な処理を行う。図４に示すように、まず、制御部３１は、検体の分析処理を開始する前に、バーコード読取部１７によって、試薬庫１５に保持された全試薬容器１４に付与されたバーコード１６を読み取って、試薬コードＲnを取得する（ステップＳ１０１）。
【００４２】
その後、制御部３１は、検体の分析処理を開始する制御を行う（ステップＳ１０２）。その後、情報生成部３８は、試薬分注機構２１によって試薬が反応容器１８に分注されるたびに試薬コードＲn別の試薬の吸引回数を取得する（ステップＳ１０３）。その後、情報生成部３８は、試薬分注機構２１による試薬の吸引回数と、１回の吸引によって吸引される試薬の量とを用いて試薬コードＲn別に試薬の使用量を算出する（ステップＳ１０４）。
【００４３】
その後、制御部３１は、１日分の分析処理が終了したか否かを判断する（ステップＳ１０５）。１日分の分析処理が終了した場合（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、情報生成部３８は、算出した１日分の試薬の使用量を試薬コードＲn、施設Ａ１の施設コードＰmおよび日付ｄvとともに一組の情報として生成する（ステップＳ１０６）。その後、制御部３１は、送信部３６によってこの生成した一組の情報を製造支援サーバ４０に送信させる（ステップＳ１０７）。一方、ステップＳ１０５において１日分の分析処理が終了していない場合（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、ステップＳ１０３に移行して、上述した処理を繰り返す。
【００４４】
次に、図５に示したフローチャートを参照して、上述した製造支援サーバ４０による試薬の製造および発送を指示する情報を表示する処理手順について説明する。製造支援サーバ４０は、例えば、上述した試薬の使用量情報Ｃ（Ｒn，Ｐm，ｄv）を記憶部４６に１ヶ月分あるいは１年分記憶した日に予測モデルの同定を行う。図５に示すように、まず、予測モデル同定部４７は、試薬の予測使用量を与える予測モデルＣMを同定する（ステップＳ２０１）。その後、制御部４１は、同定された予測モデルＣMを予測モデル記憶部４６ｃに記憶する（ステップＳ２０２）。その後、制御部４１は、予測モデルＣMへの入力情報を取得する（ステップＳ２０３）。この制御部４１が取得する入力情報は、施設Ａから発注を受けた試薬を納品完了するまでにかかる１週間後を予測時点とする日種因子｛ｆj（ｄW）｝（ｗ＝１，…，７）であり、例えば、入力部４４を介して入力される。その後、算出部４８は、試薬コードＲnおよび施設コードＰmに対応した予測時点までの試薬の予測使用量Ｃp（＝Ｃｄ1＋，…，＋Ｃｄ7）を算出する（ステップＳ２０４）。この予測使用量Ｃpの算出は、予測対象の日毎に予測時点まで算出された試薬の予測使用量を合計して行われる。
【００４５】
その後、ボトルネック施設検索部４９が、予測時点での試薬の在庫の不足量が所定量以上の施設Ａが検索されたか否かを判断する（ステップＳ２０５）。このステップＳ２０５以降、試薬コードＲ００１の試薬（以下、試薬Ｒ００１という）に試薬を限定して説明する。なお、その他の試薬コードＲnの試薬についても試薬Ｒ００１と同様に処理される。
【００４６】
ここで、ステップＳ２０５でボトルネック施設検索部４９が行う施設Ａの検索処理手順について説明する。図６は、ボトルネック検索部４９が行った具体的な検索結果を示す図である。図６では、施設コードＰ００１〜Ｐ００４を有する４つの施設Ａの中で試薬コードＲ００１の試薬が所定の予測時点で１０リットル以上不足する施設を検索した結果を示している。例えば、施設コードＰ００１の施設Ａでは、予測時点までの試薬の予測使用量が２５リットルであり、現時点での試薬の在庫量が１０リットルであるため、予測時点での試薬の不足量が１５リットルと算出される。したがって、施設コードＰ００１の施設Ａはボトルネック施設である。一方、施設コードＰ００２の施設Ａでは、予測時点までの試薬の予測使用量が１５リットル（＞１０リットル）であり、現時点での試薬の在庫量が５リットルであるため、予測時点での試薬の不足量は５リットル（＜１０リットル）と算出され、ボトルネック施設とはならない。このようにして、図６に示す場合、ボトルネック施設検索部４９は、ボトルネック施設として施設コードＰ００１，Ｐ００３，Ｐ００４の施設Ａを検索する。
【００４７】
ステップＳ２０５における判断の結果、予測時点での試薬Ｒ００１の不足量が所定量以上の施設Ａが検索された場合（ステップＳ２０５：Ｙｅｓ）、制御部４１は、ステップＳ２０６に移行する。一方、予測時点での試薬Ｒ００１の不足量が所定量以上の施設Ａが検索されない場合（ステップＳ２０５：Ｎｏ）、制御部４１は、本処理を終了する制御を行う。
【００４８】
予測時点での試薬Ｒ００１の不足量が所定量以上の施設Ａが検索された場合（ステップＳ２０５：Ｙｅｓ）、指示情報生成部５０は、ボトルネック施設検索部４９によって検索された施設Ａでの試薬Ｒ００１の不足量を合計した量の在庫があるかないかを判断する（ステップＳ２０６）。この合計した量の試薬Ｒ００１の在庫があるかないかの判断は、試薬在庫情報記憶部４６ｂに記憶された試薬の製造元側の在庫情報に基づいて行われる。合計した量の試薬Ｒ００１の在庫がある場合（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、指示情報生成部５０は、ステップＳ２０７に移行する。
【００４９】
一方、合計した量の試薬Ｒ００１の在庫がない場合（ステップＳ２０６：Ｎｏ）、指示情報生成部５０は、試薬Ｒ００１の製造を指示する製造指示情報を生成する（ステップＳ２０８）。その後、出力部４５が、この製造指示情報を表示する（ステップＳ２０９）。その後、制御部４１は、本処理を終了する制御を行う。
【００５０】
ステップＳ２０６における判断の結果、合計した量の試薬Ｒ００１の在庫がある場合（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、指示情報生成部５０は、予測時点後の所定日数内で有効期限が切れる試薬Ｒ００１の在庫があるかないかを判断する（ステップＳ２０７）。予測時点後の所定日数内で有効期限が切れる試薬Ｒ００１の在庫がある場合（ステップＳ２０７：Ｙｅｓ）、ボトルネック施設検索部４９は、検索された施設Ａで予測時点での試薬Ｒ００１の不足量が多い施設Ａから順に有効期限が切れる試薬Ｒ００１を発送するように指示する発送順指示情報を生成する（ステップＳ２１０）。
【００５１】
その後、出力部４５が、発送順指示情報を表示する（ステップＳ２１１）。その後、制御部４１は、本処理を終了する制御を行う。
【００５２】
図７は、ボトルネック施設検索部４９によって検索された施設Ａの施設コードＰmと試薬Ｒ００１の発送の優先順位とを対応させた内容を示す表示例を示す図である。この例では、予測時点後の所定日数内で有効期限が切れる試薬Ｒ００１の在庫の量は４０リットルとしている。図７に示すように、ボトルネック施設検索部４９によって検索された施設Ａの施設コードＰmと試薬Ｒ００１の発送の優先順位を示す番号とが対応して表示されている。発送の優先順位が上位にある施設コードＰ００１および施設コードＰ００３の施設Ａにおける試薬Ｒ００１の不足量の合計が４０リットルであるので、検索された施設Ａのうち施設コードＰ００１および施設コードＰ００３の施設Ａについてのみ発送の優先順位を表示している。なお、施設コードＰ００４の施設については、試薬の製造元に有効期限に余裕がある試薬Ｒ００１の在庫があるため、優先して試薬の発送を行う必要がない。
【００５３】
一方、予測時点後の所定日数内で有効期限が切れる試薬Ｒ００１の在庫がない場合（ステップＳ２０７：Ｎｏ）、制御部４１は、本処理を終了する制御を行う。ここで、ステップＳ２１０のように発送順指示情報を生成しないのは、不足量分の全ての試薬Ｒ００１の在庫の有効期限に余裕があるためである。
【００５４】
この発明の実施の形態１では、自動分析装置ａは、日毎に試薬の使用量を算出し、算出した試薬の使用量を試薬コードＲn、施設コードＰmおよび日付ｄvとともに一組の情報として生成し、製造支援サーバ４０に送信している。製造支援サーバ４０は、この一組の情報および日種因子を用いて、試薬コードＲnおよび施設コードＰmに応じて定まる試薬の使用量を与える予測モデルＣMを同定し、予測対象の日付ｄWに対応する日種因子を予測モデルＣMの入力として試薬の予測使用量を算出しているので、日種因子を考慮して試薬の予測使用量を算出することができる。従って、試薬の使用量をより高い精度で予測することができる試薬製造支援システム１を提供することができる。
【００５５】
また、この発明の実施の形態１では、指示情報生成部５０が、試薬の予測使用量の予測時点後であって予測時点から所定期間内に有効期限が切れる試薬を予測時点で不足量が多い施設Ａから順に発送する発送順指示情報を生成し、出力部４５が、この発送順指示情報を表示しているので、試薬の製造元側は、有効期限を切らして在庫の試薬を無駄にしてしまうことを低減することができる。
【００５６】
また、この発明の実施の形態１では、指示情報生成部５０が、予測時点での試薬の不足量を合計し、この合計した量の試薬の在庫がない場合、試薬の製造を指示する製造指示情報を生成し、出力部４５が、この製造指示情報を表示させているので、将来的に在庫が不足する種類の試薬について予め製造しておくことができる。従って、試薬の製造元側での試薬の在庫切れを未然に防止することができる。
【００５７】
なお、この発明の実施の形態１では、出力部４５が、発送順指示情報および製造指示情報を表示するものを例示したが、これに限らず、発送順指示情報および製造指示情報を試薬の製造元側で出力できればよい。例えば、試薬の製造元の各工場内にネットワークＮを介して製造支援サーバ４０と通信可能な端末を設け、製造支援サーバ４０がこの端末に発送順指示情報および製造指示情報を送信し、この端末が、端末に備えられたディスプレイパネルに発送順指示情報および製造指示情報を表示するようにしてもよい。
【００５８】
なお、この発明の実施の形態１では、指示情報生成部５０は、不足量を合計した量の試薬の在庫があり、かつ予測時点後であって予測時点から所定期間内に有効期限が切れる試薬の在庫がある場合、ボトルネック施設検索部４９によって検索された施設Ａで予測時点での試薬の不足量が多い施設Ａから順に試薬を発送するように指示する発送順指示情報を生成するものを例示したが、これに限らず、不足量が所定量以上の試薬の在庫がある場合に、ボトルネック施設検索部４９によって検索された施設Ａで予測時点での試薬の不足量が多い施設Ａから順に試薬を発送するように指示する発送順指示情報を生成してもよい。この場合、試薬の製造元側は、試薬を過剰に製造したとしても、余剰分を予測時点での試薬の不足量が多い施設Ａに優先して発送することができる。
【００５９】
なお、この発明の実施の形態１では、製造支援サーバ４０が、発送順指示情報および製造指示情報を生成するものを例示したが、これに限らず、製造支援サーバ４０が、予測対象の日付に対応する日種因子を予測モデルＣMの入力として、試薬の予測使用量を算出できればよい。例えば、製造支援サーバ４０が、ボトルネック施設検索部４９および指示情報生成部５０を有さない構成としてもよい。
【００６０】
（実施の形態２）
次に、この発明の実施の形態２について説明する。上述した実施の形態１では、製造支援サーバ４０側で、試薬コードＲnおよび施設コードＰmに応じた試薬の予測使用量を算出するようにしていたが、この実施の形態２では、製造支援サーバ７０が同定した試薬コードＲnおよび施設コードＰmに応じた試薬の使用量の予測モデルを、この予測モデルが対応する施設コードＰmの施設に設置された自動分析装置に送信し、自動分析装置側で試薬の予測使用量を算出できるようにしている。
【００６１】
図８は、この発明の実施の形態２にかかる試薬製造支援システム２の構成を示す模式図である。図８に示すように、製造支援サーバ７０は、施設情報記憶部７３ａおよび取得部７２を有する。また、自動分析装置ａ５は、使用量算出部６２を有する。その他の自動分析装置ａ６〜ａ８は、自動分析装置ａ５と同様の構成である。以下でも、自動分析装置ａ５〜ａ８を総称する場合、自動分析装置ａとし、施設Ａ３，Ａ４を総称する場合、施設Ａとする。また、その他の構成で実施の形態１と同一構成部分には同一符号を付している。
【００６２】
施設情報記憶部７３ａは、場所情報記憶手段として自動分析装置ａと自動分析装置ａが設置される施設Ａとを対応付ける情報を記憶している。自動分析装置ａと施設Ａとの対応付けは、自動分析装置ａを識別する装置コードｐxと施設コードＰmとを対応付けることで可能となる。例えば、自動分析装置ａ５の装置コードｐ０００１および自動分析装置ａ６の装置コードｐ０００２は、施設Ａ３の施設コードＰ００１と対応付けられている。
【００６３】
取得部７２は、受信部４３によって自動分析装置ａから装置コードｐxを含む予測モデルの送信要求を受信したとき、取得手段として施設情報記憶部７３ａから自動分析装置ａが設置される施設Ａの施設コードＰmを取得し、予測モデル記憶部４６ｃから施設コードＰmに対応する予測モデルＣM（Ｒn，Ｐm，｛ｆj（ｄ1）｝，…，｛ｆj（ｄk）｝；｛ｆj（ｄW）｝）（以下、ＣMと書く）を取得する。なお、送信部４２は、予測モデル送信手段として、取得部７２が取得した予測モデルを送信要求のあった自動分析装置ａに送信する。
【００６４】
使用量算出部６２は、使用量算出手段として予測対象の日付ｄwに対応する日種因子を製造支援サーバ７０から送信された予測モデルＣMの入力として試薬の予測使用量を算出する。なお、受信部３７は、予測モデル受信手段として、製造支援サーバ７０から送信された予測モデルを受信する。
【００６５】
ここで、図９に示したフローチャートを参照して、上述した試薬製造支援システム２による製造支援サーバ７０から自動分析装置ａ５に対応した予測モデルを送信する処理手順について説明する。なお、製造支援サーバ７０からその他の自動分析装置ａ６〜ａ８に対応した予測モデルを送信する処理手順についても、自動分析装置ａ５と同様に行われる。まず、入力部３２からの入力信号により自動分析装置ａ５から製造支援サーバ７０に自動分析装置ａ５を識別する情報を含む予測モデルの送信要求信号が送信される（ステップＳ３０１）。この自動分析装置ａ５を識別する情報は、自動分析装置ａ５を識別する装置コードｐx（例えば、ｐx＝ｐ０００１）である。
【００６６】
製造支援サーバ７０が、装置コードｐxの情報を含む予測モデルＣMの送信要求信号を受信すると、取得部７２は、施設情報記憶部７３ａから自動分析装置ａが設置される施設Ａの施設コードＰmの情報を取得し、取得した施設コードＰmに対応する予測モデルＣMを取得する（ステップＳ４０１）。
【００６７】
その後、制御部７１は、取得した予測モデルＣMを送信部４２によって自動分析装置ａ５に送信する（ステップＳ４０２）。
【００６８】
自動分析装置ａ５は、製造支援サーバ７０から送信された予測モデルＣMを受信すると、制御部６１は、この受信した予測モデルＣMを記憶部３５に記憶する（ステップＳ３０２）。その後、制御部６１は、予測モデルＣMへの入力情報を取得する（ステップＳ３０３）。制御部６１が取得する入力情報は、例えば、入力部３２を介して入力される。その後、使用量算出部６２は、施設Ａでの予測対象の日付ｄｗの試薬コードＲnに応じた予測時点までの試薬の予測使用量Ｃpを算出する（ステップＳ３０４）。その後、出力部３４は、算出された試薬の予測使用量Ｃpを表示する（ステップＳ３０５）。
【００６９】
この発明の実施の形態２では、実施の形態１と同様に試薬の使用量をより高い精度で予測することができる試薬製造支援システム２を提供することができるとともに、自動分析装置ａによって、自動分析装置ａが設置される施設Ａでの試薬コードＲnに応じた試薬の予測使用量を算出することができる。従って、施設Ａ側で試薬の予測使用量を用いた試薬の発注を行うことができる。
【００７０】
なお、上述した実施の形態１，２では、使用場所の情報として自動分析装置ａが設置される施設Ａを識別する施設コードＰmを用いるものを例示したが、これに限らず、試薬の使用場所を識別することができればよい。例えば、施設Ａが設置される地域を識別する地域コードを使用場所の情報として用いてもよい。この場合、施設情報記憶部７３は、自動分析装置ａ、施設Ａおよび地域を対応付ける情報を記憶すればよい。また、自動分析装置ａが各施設Ａに１台ずつ設置される場合、施設コードＰmと装置コードｐxとが１対１に対応するので、施設コードＰmに代わって装置コードｐxを使用場所の情報として用いてもよい。この場合、施設情報記憶部７３を省略することが可能である。
【００７１】
なお、上述した実施の形態１，２では、予測モデル同定部４７は、一組の情報を用いて一つの施設Ａに設置される複数の自動分析装置ａの試薬の使用量の和としてこの試薬の使用量情報Ｃ（Ｒn，Ｐm，ｄv）を生成するものを例示したが、これに限らず、試薬の使用場所に応じて定まる試薬の予測使用量を与える予測モデルを同定できればよい。例えば、施設Ａ別でなく自動分析装置ａ別の予測使用量を算出したい場合、予測モデル同定部４７は、一つの施設Ａに設置される複数の自動分析装置ａの試薬の使用量の平均として試薬の使用量情報Ｃ（Ｒn，Ｐm，ｄv）を生成する。また、自動分析装置ａが各施設Ａに１台ずつ設置される場合、施設コードＰmに代わって装置コードｐxを試薬の使用場所の情報として用いることができるため、試薬の使用量情報Ｃ（Ｒn，Ｐm，ｄv）は、試薬の使用量情報Ｃ（Ｒn，ｐx，ｄv）となり、一つの施設Ａに設置される自動分析装置ａの試薬の使用量の和あるいは平均として試薬の使用量情報を生成する必要がない。
【００７２】
また、上述した実施の形態１，２では、期間因子は日毎に定義されたものを例示したが、期間因子は、日毎に定義されたものでなくてよい。例えば、月毎、週毎、季節毎に定義されるものを用いてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】この発明の実施の形態１にかかる試薬製造支援システムの全体構成を示す摸式図である。
【図２】図１に示した日種因子情報記憶部に記憶された情報を説明する図である。
【図３】予測対象の日付の日種因子を図１に示した製造支援サーバによって同定された予測モデルの入力として算出された試薬の予測使用量を示す図である。
【図４】図１に示した自動分析装置が一組の情報を生成し製造支援サーバに送信する処理手順を示すフローチャートである。
【図５】図１に示した製造支援サーバによる試薬の製造および発送を指示する情報を表示する処理手順を示すフローチャートである。
【図６】図１に示したボトルネック施設検索部が試薬の不足量が所定量以上の施設を検索することを説明する図である。
【図７】図１に示したボトルネック施設検索部によって検索された施設の施設コードと試薬の発送の優先順位とを対応させた内容を示す表示例を示す図である。
【図８】この発明の実施の形態２にかかる試薬製造支援システムの全体構成を示す摸式図である。
【図９】図８に示した製造支援サーバから自動分析装置に対応した予測モデルを送信する処理手順について説明する図である。
【符号の説明】
【００７４】
１，２  試薬製造支援システム
１０  測定機構
１１  検体容器
１２  ラック
１３  検体移送部
１４  試薬容器
１５  試薬庫
１６  バーコード
１７  バーコード読取部
１８  反応容器
１９  反応槽
２０  検体分注機構
２１  試薬分注機構
２２  攪拌部
２３  測光部
２４  洗浄部
３０，６０  制御装置
３１，４１，６１，７１  制御部
３２，４４  入力部
３３  分析部
３４，４５  出力部
３５，４６，７３  記憶部
３６，４２  送信部
３７，４３  受信部
３８  情報生成部
４０，７０  製造支援サーバ
４６ａ  日種因子情報記憶部
４６ｂ  試薬在庫情報記憶部
４６ｃ  予測モデル記憶部
４７  予測モデル同定部
４８  算出部
４９  ボトルネック施設検索部
５０  指示情報生成部
６２  使用量算出部
７２  取得部
７３ａ  施設情報記憶部
Ａ１〜Ａ４  施設
ａ１〜ａ８  自動分析装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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