(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
果物の食べ頃としての適正期間の算出をコンピュータが実行する食べ頃算出方法であって、
前記果物の属性に対応付けて用意された食べ頃算出アルゴリズムによって前記適正期間を算出し、
前記適正期間を評価するための評価情報を取得し、
前記評価情報が特定条件を満たす場合に前記食べ頃算出アルゴリズムを修正し、
前記修正された食べ頃算出アルゴリズムを用いて新たな適正期間を算出する、
食べ頃算出方法。
【請求項２】
請求項１に記載の食べ頃算出方法であって、
前記評価情報は、前記適正期間が算出された前記果物の数に対する、前記算出された適正期間と前記果物の実際の適正期間とが重複しない果物の数の割合であり、
前記評価情報が前記特定条件を満たす場合に、前記食べ頃算出アルゴリズムを修正する、
食べ頃算出方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の食べ頃算出方法であって、
前記食べ頃算出アルゴリズムは、
前記果物の硬さを表す値と、前記硬さを測定した測定日からの経過日数との相関関係で表される、
食べ頃算出方法。
【請求項４】
請求項３に記載の食べ頃算出方法であって、
前記食べ頃算出アルゴリズムは、
前記果物の硬さを表す値と、前記硬さを測定した測定日からの経過日数との一次関数であって負の傾きを有し、
前記適正期間は、
前記硬さを表す値の特定範囲に対応する前記経過日数の最大値から最小値を引いて表される期間に基づいて定められる、
食べ頃算出方法。
【請求項５】
請求項４に記載の食べ頃算出方法であって、
前記適正期間を算出した前記果物の数に対する前記適正期間と前記果物の実際の適正期間とが重複しない前記果物の数の割合が前記特定条件を満たした場合であって、前記適正期間が前記果物の実際の適正期間よりも早い場合に、前記傾きの絶対値を相対的に小さく設定し、
前記適正期間を算出した果物の数に対する前記適正期間と前記果物の実際の前記適正期間とが重複しない前記果物の数の割合が前記特定条件を満たした場合であって、前記適正期間が前記果物の実際の適正期間よりも遅い場合に、前記傾きの絶対値を相対的に大きく設定する、
食べ頃算出方法。
【請求項６】
請求項１又は２に記載の食べ頃算出方法であって、
前記食べ頃算出アルゴリズムは、
前記果物の硬さを表す値と、前記硬さを測定した測定日から前記果物の曝された環境温度の積算値との相関関係で表され、
前記適正期間は、
前記硬さを表す値の特定範囲に対応する前記積算値の範囲を、前記果物の曝された環境温度で割り算して得られる、
食べ頃算出方法。
【請求項７】
請求項６に記載の食べ頃算出方法であって、
前記適正期間を算出した前記果物の数に対する前記適正期間と前記果物の実際の適正期間とが重複しない前記果物の数の割合が前記特定条件を満たした場合、
前記積算値を割り算する際の前記環境温度を変更する、
食べ頃算出方法。
【請求項８】
請求項６に記載の食べ頃算出方法であって、
前記適正期間を算出した前記果物の数に対する前記適正期間と前記果物の実際の適正期間とが重複しない前記果物の数の割合が前記特定条件を満たした場合、
前記硬さを表す値の特定範囲に対応する前記積算値の範囲を前記果物の曝された環境温度で割り算して得られた適正期間に所定値を加算又は減算する、
食べ頃算出方法。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか１項に記載の食べ頃算出方法であって、
所定の属性が取得されたとき、前記用意された食べ頃算出アルゴリズムから、前記取得された属性に類似する属性に対応付けされた食べ頃算出アルゴリズムを抽出し、
前記抽出された食べ頃算出アルゴリズムを適用して前記適正期間を算出する、
食べ頃算出方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の食べ頃算出方法であって、
前記属性には、前記果物の種類、前記果物の品種及び前記果物の生産条件のうち少なくとも１つが含まれる、
食べ頃算出方法。
【請求項１１】
請求項１から１０のいずれか１項に記載の食べ頃算出方法であって、
前記用意された食べ頃算出アルゴリズムには、実証実験に基づいて導出された食べ頃算出アルゴリズムが含まれる、
食べ頃算出方法。
【請求項１２】
果物の食べ頃としての適正期間を算出する食べ頃算出システムであって、
果物の属性に対応付けて用意された食べ頃算出アルゴリズムが格納されたアルゴリズム格納部と、
前記食べ頃算出アルゴリズムによって前記適正期間を算出する適正期間算出部と、
前記適正期間を評価するために外部から取得された評価情報が特定条件を満たすか否かを判定する判定部と、
前記判定部によって前記評価情報が前記特定条件を満たすと判定された場合に前記食べ頃算出アルゴリズムを修正するアルゴリズム修正部と、
を備える、
食べ頃算出システム。
【請求項１３】
請求項１２に記載の食べ頃算出システムであって、
取得した属性に類似する属性に対応付けされた食べ頃算出アルゴリズムを前記アルゴリズム格納部から抽出するアルゴリズム選択部を更に備え、
前記適正期間算出部は、前記抽出された食べ頃算出アルゴリズムを適用して前記適正期間を算出する、
食べ頃算出システム。
【請求項１４】
コンピュータを、
果物の属性に対応付けて用意された食べ頃算出アルゴリズムによって、前記果物の食べ頃としての適正期間を算出し、
前記適正期間を評価するための評価情報を取得し、
前記評価情報が特定条件を満たす場合に前記食べ頃算出アルゴリズムを修正し、
前記修正された食べ頃算出アルゴリズムを用いて新たな適正期間を算出するように機能させる食べ頃算出プログラム。
【請求項１５】
コンピュータを、
果物の属性に対応付けて用意された食べ頃算出アルゴリズムによって、前記果物の食べ頃としての適正期間を算出し、
前記適正期間を評価するための評価情報を取得し、
前記評価情報が特定条件を満たす場合に前記食べ頃算出アルゴリズムを修正し、
前記修正された食べ頃算出アルゴリズムを用いて新たな適正期間を算出するように機能させるプログラムが記憶された、コンピュータにより読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、果物の食べ頃を算出する食べ頃算出方法、食べ頃算出システム、食べ頃算出プログラム及び当該プログラムが記憶された記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、物流分野における技術の発達により、生鮮食品を新鮮なまま産地から消費者の下まで流通させることが可能となった。生鮮食品は、可能な限り早く産地から消費者の元に届けられ、新鮮なうちに消費されることが好ましいものである。しかしながら、生鮮食品のなかでも青果、とりわけ果物においては、鮮度とは別に、適正に熟していることが重要となる。適正に熟し、食するのに適した適正期間を、以下、食べ頃と記す場合がある。消費者からは、購入した果物の食べ頃に合わせて食したいという要求がある。【０００３】
そこで、消費者に、果物の食べ頃を知らせる技術が提案されている（ＪＰ２００５−２８０９０９Ａ）。【０００４】
ＪＰ２００５−２８０９０９Ａに記載の技術では、食品の個体毎に、温度センサとアンテナとメモリとを備えた非接触タグを貼り付ける。そして、消費者が食するまでの流通経路における環境温度を定期的に取得してメモリに記憶させておき、成熟度と温度とを予め対応付けた成熟度対応表に基づいて、取得した環境温度に対応する成熟度を求め、求められた成熟度を経過時間に亘って累積し、食べ頃に相当する成熟度に達するタイミングを算出することが記載されている。
【発明の概要】
【０００５】
果物における食べ頃は、収穫前の条件だけでなく、収穫後の条件によっても影響を受け易いため、特許文献１に記載の技術を用いても、予測した食べ頃と実際の食べ頃とが重複しない場合があることが考えられる。このように、果物の食べ頃を正確に予測することは困難であるが、消費者は、より正確に食べ頃を知ることを所望している。このため、食べ頃を算出する技術には、さらなる改良が求められていた。
【０００６】
そこで、本発明は、食べ頃の算出精度を高めることを目的とする。
【０００７】
本発明のある態様によれば、果物の食べ頃としての適正期間の算出をコンピュータが実行する食べ頃算出方法であって、前記果物の属性に対応付けて用意された食べ頃算出アルゴリズムによって前記適正期間を算出し、前記適正期間を評価するための評価情報を取得し、前記評価情報が特定条件を満たす場合に前記食べ頃算出アルゴリズムを修正し、前記修正された食べ頃算出アルゴリズムを用いて新たな適正期間を算出する、食べ頃算出方法が提供される。
【０００８】
上記態様によれば、食べ頃の算出精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本発明の実施形態に係る食べ頃算出システム１が果物ｆの販路ＭＣに適用された場合を示す模式図である。
【図２】図２は、本発明の実施形態に係る食べ頃算出システム１を説明するブロック図である。
【図３】図３は、アルゴリズム格納部１１に格納された、果物ｆの属性と食べ頃算出アルゴリズムとが紐付けされたテーブルを説明する図である。
【図４】図４は、生産フェーズを説明する模式図である。
【図５】図５は、販売フェーズを説明する模式図である。
【図６】図６は、消費フェーズを説明する模式図である。
【図７】図７は、情報処理端末３０Ｃの画面に表示される、食べ頃算出システム１によって提供される専用サイトの一例を説明する模式図である。
【図８】図８は、情報処理端末３０Ｃの画面に表示される、食べ頃算出システム１によって提供される専用サイトの一例を説明する模式図である。
【図９】図９は、食べ頃算出アルゴリズムを説明する図である。
【図１０】図１０は、果物ｆ毎に作成されるマスターカーブを説明する図である。
【図１１】図１１は、マスターカーブから算出される個別カーブと、個別カーブの修正を説明する図である。
【図１２】図１２は、アルゴリズム修正部１４において実行される個別カーブの修正を説明する図である。
【図１３】図１３は、本実施形態に係る食べ頃算出方法における食べ頃算出アルゴリズムの修正処理を説明するフローチャートである。
【図１４】図１４は、本実施形態に係る食べ頃算出方法における食べ頃算出アルゴリズムの選択処理を説明するフローチャートである。
【図１５】図１５は、新たに登録された食べ頃算出アルゴリズムを説明する模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明の実施形態に係る食べ頃算出システムは、果物の食べ頃としての適正期間を算出するものである。本実施形態に係る食べ頃算出システムを、当該システムが適用される状況の一例を用いて説明する。
【００１１】
図１は、本発明の実施形態に係る食べ頃算出システム１が果物ｆの販路ＭＣに適用された場合を示す模式図である。
【００１２】
果物ｆの販路ＭＣは、果物ｆを生産する生産者Ｆと、生産された果物ｆを販売する販売店Ｍと、販売店Ｍから果物ｆを購入する消費者Ｃとから構成されている。三者の間に、本発明の実施形態に係る食べ頃算出システム１が介在している。
【００１３】
図１には、生産者Ｆによって生産された果物ｆが出荷されることが示されている（出荷Ｓ）。また、果物ｆが販売店Ｍにおいて消費者Ｃに購入されることが示されている（購入Ｐ）。
【００１４】
図１にはまた、果物ｆの流通経路とは別に、生産者Ｆにおける生産フェーズにおいて、生産者Ｆが食べ頃算出システム１にアクセスできることが示されている（図１、矢印Ｆ１）。また、販売店Ｍにおける販売フェーズにおいて、販売店Ｍが食べ頃算出システム１にアクセスできることが示されている（図１、矢印Ｍ１）。更にまた、消費者Ｃにおける消費フェーズにおいて、消費者Ｃが食べ頃算出システム１にアクセスできることが示されている（図１、矢印Ｃ１）。
【００１５】
販路ＭＣにおける生産フェーズ、販売フェーズ、消費フェーズについての詳細は後述する。
【００１６】
［食べ頃算出システム］
＜システムの構成＞
次に、本発明の実施形態に係る食べ頃算出システム１について図面を用いて詳細に説明する。図２は、本発明の実施形態に係る食べ頃算出システム１を説明するブロック図である。
【００１７】
食べ頃算出システム１は、果物ｆを食するのに適した適正期間（以下、食べ頃と記す場合がある）を算出するシステムである。
【００１８】
食べ頃算出システム１は、アルゴリズム格納部１１と、適正期間算出部１２と、判定部１３と、アルゴリズム修正部１４とを備える。これらの構成は、内部バス１５により互いにデータ送受可能に接続されている。
【００１９】
アルゴリズム格納部１１は、食べ頃算出アルゴリズムを格納する。また、アルゴリズム格納部１１は、所定の属性と食べ頃算出アルゴリズムとが紐付けされたテーブルを格納する。アルゴリズム格納部１１は、ハードディスクドライブ、半導体メモリ等の記録媒体で構成されている。
【００２０】
ここで、食べ頃算出アルゴリズムとは、果物ｆの硬さと硬さを測定した測定日に基づいて果物ｆの食べ頃を算出するためのアルゴリズムである。食べ頃算出アルゴリズムについての詳細は後述する。
【００２１】
また、属性とは、食べ頃算出の対象となる果物を識別するための情報である。属性には、果物ｆの種類、果物ｆの品種及び果物ｆの生産条件のうち少なくとも１つが含まれる。生産条件としては、産地、生産者名が挙げられる。
【００２２】
図３は、アルゴリズム格納部１１に格納された、果物ｆの属性と食べ頃算出アルゴリズムとが紐付けされたテーブルを説明する図である。
【００２３】
該テーブルには、果物ｆの種類、品種、産地、生産者名と、これらの属性に対して適用される食べ頃算出アルゴリズムが紐付けされている。図３に示されたテーブルは、同じ品種（例えば、品種：桃Ａ）であっても、産地が異なる場合には、異なる食べ頃算出アルゴリズムが適用されることが示されている。
【００２４】
適正期間算出部１２は、生産者Ｆから取得した果物ｆの硬さ及びその測定日から、食べ頃算出アルゴリズムに基づいて、果物ｆを食するのに適した適正期間を算出する。食べ頃算出アルゴリズムが修正される場合（後述する）は、修正後の食べ頃算出アルゴリズムを用いて適正期間を算出する。
【００２５】
判定部１３は、適正期間算出部１２によって算出された適正期間を評価するための評価情報が特定条件を満たすか否かを判定する。ここで、本実施形態において、評価情報とは、消費フェーズにおいて、消費者Ｃの所有する携帯型電話機、パーソナルコンピュータ等の情報処理端末からインターネット等のネットワークを介して、食べ頃算出システム１に提供される情報（図１、矢印Ｃ１）である。評価情報の詳細は後述する。
【００２６】
アルゴリズム修正部１４は、判定部１３によって評価情報が特定条件を満たすと判定された場合に、食べ頃算出アルゴリズムを修正する。修正された食べ頃算出アルゴリズムは、適正期間算出部１２に送られる。
【００２７】
食べ頃算出システム１は、上述の構成のほかに、生産者Ｆからの果物ｆの硬さの測定結果及び測定日、消費者Ｃからの評価情報、果物ｆの属性に関する情報等を取得するためのインターフェイス１６を備える。本実施形態において、インターフェイス１６とは、インターネット等のネットワークに接続可能なルータ（図示しない）との間で有線又は無線により接続可能なインターフェイスである。
【００２８】
また、食べ頃算出システム１は、更に、アルゴリズム選択部１７を備える。アルゴリズム選択部１７は、インターフェイス１６を介して、外部から果物ｆの属性に関する情報を取得した場合に、取得した属性に類似する属性を上記テーブルから選択し、更に、類似する属性に紐付けされた食べ頃算出アルゴリズムを選択する。
【００２９】
＜生産フェーズ＞
次に、生産フェーズについて説明する。図４は、生産フェーズを説明する模式図である。生産フェーズでは、生産者Ｆによって生産された果物ｆに対して、果物ｆを食するのに適した適正期間が印字されたラベルＬ１が貼付されて、販売店Ｍに向けて出荷される。
【００３０】
生産フェーズでは、食べ頃としての適正期間の算出に用いられる果物ｆの硬さを測定するセンサを備えた測定装置２０Ｆと、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣと記す）等の情報処理端末３０Ｆとが用いられる。また、果物ｆに貼付するラベルＬ１に種々の情報を記録するプリンタ４０Ｆが用いられる。
【００３１】
本実施形態において用いられるラベルＬ１は、アンテナとＩＣチップとが内蔵されており、非接触通信によって情報を送受するＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）仕様のラベルであることが好ましい。
【００３２】
ＲＦＩＤ仕様のラベルＬ１を用いる場合には、プリンタ４０ＦはラベルＬ１に視認可能な情報を印字するとともに、内蔵されたＩＣチップに情報を書き込み及び読み出し可能な機能を備えたＲＦＩＤラベルプリンタである。
【００３３】
生産フェーズでは、生産者Ｆが測定装置２０Ｆを用いて果物ｆの硬さを測定する。果物ｆに関する属性情報、測定された果物ｆの硬さ、測定日等は、情報処理端末３０Ｆによって、ネットワークＮＷを介して食べ頃算出システム１に送られる（図１、矢印Ｆ１）。
【００３４】
また、情報処理端末３０Ｆは、食べ頃算出システム１において、果物ｆに関する属性情報、測定された果物ｆの硬さ、測定日等の情報に基づいて、食べ頃算出システム１において算出された適正期間（食べ頃）に関する情報をネットワークＮＷを介して取得する。
【００３５】
プリンタ４０Ｆは、情報処理端末３０Ｆが食べ頃算出システム１から取得した適正期間に関する情報等をラベルＬ１に視認可能に印字するとともに、ＩＣチップにデータとして書き込む。
【００３６】
上述した構成が用いられることにより、生産フェーズでは、以下のことが行われる。すなわち、生産者Ｆによって生産された果物ｆの硬さが生産者Ｆによって測定される。測定された果物ｆの硬さに関する情報は、ネットワークＮＷを介して食べ頃算出システム１に送られる。食べ頃算出システム１では、生産者Ｆの情報処理端末３０Ｆから取得した果物ｆの硬さに関する情報と、食べ頃算出アルゴリズムとに基づいて、食するのに適した適正期間が算出される。算出された適正期間は、情報処理端末３０Ｆに戻される。食べ頃算出システム１から受け取った食べ頃に関する情報は、プリンタ４０ＦによってラベルＬ１に印字される。果物ｆは、ラベルＬ１が貼付された後、販売店Ｍに向けて出荷される。
【００３７】
＜販売フェーズ＞
次に、販売フェーズについて説明する。図５は、販売フェーズを説明する模式図である。販売フェーズは、生産者Ｆから仕入れた果物ｆに食するのに適した適正期間を提示して、消費者Ｃに向けて販売する。また、販売フェーズでは、流通過程での保管状況や温度変化により適正期間が変化する可能性があるため、必要に応じて、適正期間に関する情報が再度算出し直されて、置き換えられる。
【００３８】
販売フェーズは、生産フェーズ同様、果物ｆの硬さを測定するセンサを備えた測定装置２０Ｍと、ＰＣ等の情報処理端末３０Ｍとが用いられる。また、果物ｆに貼付するラベルＬ２に種々の情報を記録するプリンタ４０Ｍが用いられる。
【００３９】
ここで用いられるラベルＬ２は、ラベルＬ１と同様にＲＦＩＤ仕様のラベルであることが好ましい。ＲＦＩＤ仕様のラベルＬ２を用いる場合には、プリンタ４０Ｍは、ＲＦＩＤラベルプリンタである。
【００４０】
ラベルＬ２は、適正期間に加え、例えば、品種、生産地、生産者名、消費者向けのメッセージ等のような、より消費者Ｃ向けの情報が書き込めるように構成されたものを用いることができる。
【００４１】
販売フェーズでは、生産フェーズと同様、販売店Ｍが測定装置２０Ｍを用いて果物ｆの硬さを測定できる。測定された果物ｆの硬さと測定日、果物ｆに関する属性情報は、情報処理端末３０Ｍによって、ネットワークＮＷを介して食べ頃算出システム１に送られる（図１、矢印Ｍ１）。
【００４２】
また、販売フェーズでは、販売店Ｍが情報処理端末３０Ｍを用いて、上述した図３のテーブルに必要な属性の入力が可能とされている。例えば、入力された属性情報は、果物ｆとその仕入れ先の管理等に使用される。
【００４３】
また、情報処理端末３０Ｍは、果物ｆに関する属性情報、測定された果物ｆの硬さ、測定日等に基づいて食べ頃算出システム１において算出された適正期間に関する情報を、ネットワークＮＷを介して取得する。果物ｆの属性情報に変更がなければ、食べ頃算出システム１は、生産フェーズで適用された食べ頃算出アルゴリズムと同じものを用いて、適正期間の算出を行う。
【００４４】
販売フェーズにおいて、硬さの測定が行われた場合には、情報処理端末３０Mは、販売フェースで測定された硬さに関する情報をネットワークＮＷを介して食べ頃算出システム１に送る。
【００４５】
食べ頃算出システム１における適正期間算出部１２は、情報処理端末３０Ｍから受け取った果物ｆの硬さに基づいて、食べ頃の適正期間を算出する。
【００４６】
食べ頃算出システム１は、販売フェーズにおいて測定された硬さに基づいて算出された適正期間が生産フェーズにおいて測定された適正期間と異なっていた場合には、食べ頃算出システム１は、新たに算出された適正期間を情報処理端末３０Ｍに送る。
【００４７】
プリンタ４０Ｍは、情報処理端末３０Ｍが食べ頃算出システム１から取得した適正期間、品種、生産地、生産者名、消費者向けのメッセージをラベルＬ２に視認可能に印字するとともに、ＩＣチップにデータとして書き込む。
【００４８】
販売フェーズでは、食べ頃算出システム１から取得した適正期間に関する情報等が書き込まれたラベルＬ２が果物ｆに貼付されて販売される。
【００４９】
上述した構成が用いられることにより、販売フェーズでは、以下のことが実行される。すなわち、販売店Ｍでは、仕入れた果物ｆの硬さを測定して、食べ頃算出システム１に送る。食べ頃算出システム１では、販売店Ｍの情報処理端末３０Ｍから取得した果物ｆの硬さに関する情報と、食べ頃算出アルゴリズムとに基づいて、食するのに適した適正期間が算出される。算出された適正期間は、情報処理端末３０Ｍに戻される。食べ頃算出システム１から受け取った食べ頃に関する情報は、プリンタ４０ＭによってラベルＬ２に印字される。果物ｆは、ラベルＬ２が貼付された後、消費者Ｃに販売される。
【００５０】
＜消費フェーズ＞
次に、消費フェーズについて説明する。図６は、消費フェーズを説明する模式図である。
【００５１】
消費フェーズでは、消費者Ｃが販売店Ｍから購入した果物ｆを消費する。本実施形態においては、消費者Ｃは、消費した果物ｆに貼付されたラベルＬ２に表示された適正期間が適正であったか否かを評価することができる。
【００５２】
消費フェーズでは、消費者Ｃは、ＰＣ、携帯型電話機、いわゆるスマートフォン等の情報処理端末３０Ｃを用いて適正期間を評価することができる。
【００５３】
消費者Ｃは、情報処理端末３０Ｃを用いて、ネットワークＮＷを介して食べ頃算出システム１に果物ｆの適正期間についての評価Ａに関する評価情報を送信する。
【００５４】
評価方法の一例として、食べ頃算出システム１によって提供された、情報処理端末３０Ｃによって参照可能な専用サイトにおいて、消費者Ｃに所定の手順にしたがって入力操作を行わせることが挙げられる。
【００５５】
この方法により、消費者Ｃは、情報処理端末３０Ｃを用いて適正期間を評価できる。また、情報処理端末３０Ｃを用いて、評価情報を食べ頃算出システム１に提供することができる。
【００５６】
本実施形態では、専用サイトのアドレス情報は、果物を識別するための他の情報とともに、バーコード又は２次元コードとしてラベルＬ２に印字されている。消費者Ｃが情報処理端末３０Ｃの機能を用いてバーコード又は２次元コードを撮影すると、情報処理端末３０Ｃが、果物ｆの評価を入力するための専用サイトにアクセス可能となる。
【００５７】
図７は、情報処理端末３０Ｃの画面に表示される、食べ頃算出システム１によって提供される専用サイトの一例を説明する模式図である。図７には、情報処理端末３０Ｃの画面３１Ｃに、「食べ頃評価ボタン」、「おいしさ評価ボタン」、「価格評価ボタン」が表示される様子が説明されている。
【００５８】
図８は、情報処理端末３０Ｃの画面に表示される、食べ頃算出システム１によって提供される専用サイトの一例を説明する模式図である。図８では、図７に示した画面表示において、「食べ頃評価ボタン」が選択されたことにより、「早かった（早熟）」、「遅かった（熟れすぎ）」、「ちょうどよかった」を選択するボタンが更に表示された様子が説明されている。
【００５９】
消費者Ｃは、上記いずれかのボタンを選択することによって、ラベルＬ２に表示された果物ｆの適正期間が実際の食べ頃と重複していたか否かを評価することができる。
【００６０】
評価結果は、ネットワークＮＷを介して、食べ頃算出システム１に送られて、後述する食べ頃算出アルゴリズムの修正処理に用いられる。
【００６１】
［食べ頃算出アルゴリズム］
続いて、食べ頃算出アルゴリズムについて説明する。本実施形態においては、２つの食べ頃算出アルゴリズムについて説明する。以下に説明する食べ頃算出アルゴリズムは、対象となる果物ｆの種類、流通過程、流通形態等に応じて選択可能である。
【００６２】
＜第１の食べ頃アルゴリズム＞
図９は、第１の食べ頃算出アルゴリズムを説明する図である。
【００６３】
本発明の実施形態においては、食べ頃算出アルゴリズムは、果物ｆの硬さを表す値と、硬さを測定した測定日からの経過日数との相関関係で表される。
【００６４】
第１の食べ頃算出アルゴリズムにおいては、より具体的には、果物ｆの硬さを表す値Ｈと、硬さを測定した測定日からの経過日数Ｄとの一次関数で表される。
【００６５】
この一次関数は、基準となる検体を用いた実証実験に基づいて導出されるものである。この一次関数は、基準検体において果物ｆを収穫した収穫日における硬さと、収穫日からの経過日数に応じた硬さとをプロットして得られたプロット群に、最小自乗法を用いた回帰分析を適用して求められる。
【００６６】
ｙ軸の増加方向に硬さＨの増加方向を適用した場合、収穫日からの日数が経過するほど果物ｆは熟して柔らかくなるので、この一次関数は、負の傾きを有する。
【００６７】
また、実証実験において、基準検体から収穫された果物の硬さを測定したとき、食べ頃が適正であったか否かを、官能試験により調べる。食べ頃が「適正」に該当するときの果物ｆの硬さＨの範囲に対応する収穫日からの経過日数に基づいて適正期間を定める。
【００６８】
このようにして、実証実験において使用した、果物、品種、産地、生産者の属性に対応する食べ頃算出アルゴリズムＹ０を導出することができる。
【００６９】
そして、導出された食べ頃算出アルゴリズムＹ０を、基準検体と同じ品種であって、別の樹木の果物に対して適用することで、基準検体と同じ品種の食べ頃を、果物の硬さを測定した日からの経過日数として算出することができる。この場合、図９に示すように、この果物において、食べ頃の硬さ（ｈ１〜ｈ２）になるのは、測定日（ｄ０）から（ｄ１−ｄ０）日後であって、ｄ１日からｄ２日までの（ｄ２−ｄ１）日間が食べ頃であると予測することができる。
【００７０】
本実施形態において、アルゴリズム修正部１４において実行される食べ頃算出アルゴリズムの修正とは、果物ｆの硬さＨと経過日数Ｄとの食べ頃算出アルゴリズムＹ０である一次関数の傾きを変更することである。また、本実施形態においては、食べ頃算出アルゴリズムを修正するための特定条件を設定し、特定条件を満たす場合に、食べ頃算出アルゴリズムを修正する。アルゴリズムを修正する処理の詳細は、後述する。
【００７１】
一例として、適正期間を算出した果物ｆの数に対する、適正期間と果物ｆの実際の適正期間とが重複しない果物ｆの数の推定される割合が特定条件を満たした場合であって、算出された適正期間が果物ｆの実際の食べ頃よりも早い場合には、傾きの絶対値を相対的に小さく設定する。
【００７２】
これは、図９における二点鎖線の式Ｙ１に該当する。修正後の食べ頃算出アルゴリズムＹ１によれば、適正期間はｄ３日からｄ４日までと導出される。これにより、適正期間の開始を食べ頃算出アルゴリズムＹ０によって算出されたｄ１日よりも遅らせることができ、実際の食べ頃に近づけることができる。
【００７３】
また、適正期間を算出した果物ｆの数に対する、適正期間と果物ｆの実際の適正期間とが重複しない果物ｆの推定される割合が特定条件を満たした場合であって、算出された適正期間が果物ｆの実際の食べ頃よりも遅い場合には、傾きの絶対値を相対的に大きく設定する。
【００７４】
これは、図９における二点鎖線の式Ｙ２に該当する。修正後の食べ頃算出アルゴリズムＹ２によれば、適正期間はｄ５日からｄ６日までと導出される。これにより、適正期間の開始を食べ頃算出アルゴリズム（Ｙ０）によって算出されたｄ１日よりも早めることができ、実際の食べ頃に近づけることができる。
【００７５】
＜第２の食べ頃算出アルゴリズム＞
発明者は、果物ｆの種類と収穫日から食べ頃になるまでの硬さとの関係について、曲線近似を用いる方が実際の挙動に適合している場合があるという知見を得た。
【００７６】
また、発明者は、果物ｆは温度が高い方が熟しやすいが、平均気温が高いはずの土地に出荷された果物の方が熟し方が遅い場合があることに着目し、果物ｆの出荷地（販売地）の気温よりも、室温等の果物ｆにかかる温度履歴が、果物ｆの熟し方を決める要因の一つになっているという知見を得た。
【００７７】
そして、発明者は、更に検討を重ねた結果、果物ｆの熟し方の変化（換言すれば、硬さの変化）は、果物ｆの曝された環境温度の積算値に依存して変化すること、また、果物ｆの硬さと環境温度の積算値との相関関係が果物ｆの種類に固有な挙動になることを見出した。
【００７８】
発明者は、これらの知見に基づいて、第２の食べ頃算出アルゴリズムに想到するに至った。以下の説明において、一日のうち決められた時間に測定された果物ｆの曝された環境温度を、基準日からの経過日数分、積算した積算値を積算温度という。
【００７９】
第２の食べ頃算出アルゴリズムでは、はじめに、実地試験により、果物ｆの種類毎に、果物ｆの硬さを測定する。また、基準日からの果物ｆの積算温度を算出する。ここで、基準日は、果物ｆの硬さを測定した測定日とする。そして、硬さと積算温度との相関曲線を作成する。本実施形態においては、この相関曲線をマスターカーブと称する。
【００８０】
図１０は、果物ｆの種類毎に作成されるマスターカーブを説明する図である。
【００８１】
マスターカーブは、果物ｆの硬さと、収穫日から果物ｆが曝された環境温度の積算温度との相関である。果物ｆは、収穫日（測定日）からの日数が経過するほど、熟して柔らかくなる。このため、ｙ軸の増加方向に硬さＨの増加方向を適用した場合、相関曲線の接線は負の傾きをもって表される。マスターカーブは、果物ｆ毎に固有の曲線である。
【００８２】
そして、官能試験によって硬さ毎の美味しさを調査し、マスターカーブにおける食べ頃の適正期間を決定した。
【００８３】
図１１は、マスターカーブから算出される個別カーブを説明する図である。
【００８４】
本実施形態では、図１０に示すマスターカーブに基づいて、果物ｆの食べ頃を予測するための個別カーブが作成される。本実施形態においては、食べ頃の適正期間は、図１０に示すマスターカーブにおいて、果物ｆの食べ頃に相当する硬さの特定範囲Ｈ１〜Ｈ２に対応する積算温度の範囲Ｔ１〜Ｔ２を、果物ｆが曝された環境温度で割り算して得られる。本実施形態では、環境温度の平均値Ｔａを用いる。
【００８５】
すなわち、ある地点の環境温度の平均値がＴａであるとすると、（Ｔ１／Ｔａ）によって得られた値Ｄ１は、測定日からの経過日に相当する。Ｄ１から、（Ｔ２／Ｔａ）によって得られた値Ｄ２までの期間が適正期間である。この期間を、本実施形態では、標準の適正期間と表す。
【００８６】
また、例えば、３月の北海道（地点Ｑ）の戸建て住宅の平均室温は２７度であり、３月の東京（地点Ｒ）のマンションの平均室温は２２度であるとする。この場合、北海道における果物ｆの食べ頃（適正期間）は、（Ｔ２／２７）〜（Ｔ１／２７）＝ＤＡ１〜ＤＡ２と予測できる。また、東京における果物ｆの食べ頃（適正期間）は、（Ｔ２／２２）〜（Ｔ１／２２）＝ＤＢ１〜ＤＢ２と予測できる。
【００８７】
すなわち、環境温度の平均値が高い地点の方が早く熟し、食べ頃に達するまでの期間が短く、環境温度の平均値が低い地点の方が熟しにくくなり、食べ頃に達するまでの期間が長くかかる。
【００８８】
このように、第２の食べ頃算出アルゴリズムによれば、果物ｆの曝された環境温度に応じた食べ頃を予測することができる。そのため、出荷された地点の環境温度、更に具体的には、保管された場所の環境温度に応じた、より精度の高い食べ頃予測が可能となる。
【００８９】
本実施形態では、収穫日と、硬さを測定した測定日とが一致していることを前提として、積算温度の起算日は、収穫日と定義する。しかし、収穫日と測定日とは、数日ずれていても、許容誤差範囲と扱うことができる。
【００９０】
本実施形態に係る食べ頃算出システム１によれば、マスターカーブから得られる個別カーブを修正することができる。具体的には、アルゴリズム修正部１４が食べ頃算出アルゴリズムである個別カーブの修正を実行する。
【００９１】
図１２は、アルゴリズム修正部１４において実行される個別カーブの修正を説明する図である。図１２では、修正前後の期間のずれが現実的ではない程度に過度に表れているが、修正による変更を分かりやすくする説明の便宜上のものである。
【００９２】
修正方法の一例として、アルゴリズム修正部１４は、マスターカーブを割り算する際に用いる環境温度の平均値Ｔａを変更する。すなわち、ある地点の環境温度を補正することである。この場合の修正後の個別カーブは、図１２において、一点鎖線で示される。割り算の分母の値が異なるため、元の個別カーブとは別の曲線になる。
【００９３】
また、別の修正方法として、アルゴリズム修正部１４は、マスターカーブを平均値Ｔａで割り算して得られた適正カーブにおいて、予測される適正期間に所定値を加算又は減算する。具体的には、アルゴリズム修正部１４は、マスターカーブから得られた元の個別カーブをｙ軸方向に平行移動する。この場合の修正は、図１２において、二点鎖線で示される。白抜き矢印の方向に平行移動する修正である。
【００９４】
これにより、食べ頃の硬さと適正カーブとの交点である適正期間をｘ軸方向に調整できる。したがって、食べ頃の適正期間を早める方向又は遅くする方向に修正できる。
【００９５】
また、本実施形態においては、個別カーブを修正するか否かを判断するための特定条件が設定されており、特定条件を満たす場合に、アルゴリズム修正部１４は、上述の方法を用いて個別カーブを修正することができる。
【００９６】
一例として、適正期間を算出した果物ｆの数に対する、適正期間と果物ｆの実際の適正期間とが重複しない果物ｆの数の推定される割合が特定条件を満たした場合であって、算出された適正期間が果物ｆの実際の食べ頃よりも早い場合には、前者又は後者の方法によって、適正期間の開始を遅らせるように、個別カーブを修正する。
【００９７】
また、適正期間を算出した果物ｆの数に対する、適正期間と果物ｆの実際の適正期間とが重複しない果物ｆの推定される割合が特定条件を満たした場合であって、算出された適正期間が果物ｆの実際の食べ頃よりも遅い場合には、前者又が後者の方法によって、適正期間の開始が早まるように、個別カーブを修正する。
【００９８】
これにより、個別カーブによって予測される適正期間を、実際の食べ頃に近づけることができる。
【００９９】
［食べ頃算出方法］
次に、上述した食べ頃算出システム１において、食べ頃算出アルゴリズムを用いて実行される食べ頃算出方法について説明する。
【０１００】
本実施形態に係る食べ頃算出システム１では、食べ頃算出アルゴリズムを消費者からの評価情報に基づいて修正できる。また、修正した食べ頃算出アルゴリズムを適用することにより、適正期間の精度を上げることができる。
【０１０１】
また、本実施形態に係る食べ頃算出システム１では、果物の属性に該当する食べ頃算出アルゴリズムが用意されていない場合であっても、類似する属性に紐付けされた食べ頃算出アルゴリズムが選択されて、適正期間が算出される。
【０１０２】
＜食べ頃算出アルゴリズムの修正処理＞
はじめに、本実施形態に係る食べ頃算出システム１において、食べ頃算出アルゴリズムを修正する処理について説明する。
【０１０３】
本発明の実施形態に係る食べ頃算出方法は、果物ｆの属性に紐付けされた食べ頃算出アルゴリズムによって果物ｆを食するのに適した適正期間を算出し、算出された適正期間を評価するための評価情報を取得し、評価情報が特定条件を満たす場合に食べ頃算出アルゴリズムを修正し、修正された食べ頃算出アルゴリズムを用いて新たな適正期間を算出するというものである。
【０１０４】
図１３は、本実施形態に係る食べ頃算出方法における食べ頃算出アルゴリズムの修正処理を説明するフローチャートである。
【０１０５】
ステップＳ１において、食べ頃算出システム１は、果物ｆの属性に対応付けて用意された食べ頃算出アルゴリズムによって果物ｆを食するのに適した適正期間を算出する。
【０１０６】
ステップＳ２において、食べ頃算出システム１は、ステップＳ１で算出された適正期間を評価するための評価情報を取得したか否か判定する。
【０１０７】
取得した場合には、ステップＳ３において、食べ頃算出システム１は、ステップＳ１において、適正期間を算出した果物ｆの数のうち実際の食べ頃が算出された適正期間と重複しないと予測される果物ｆの比率（乖離率と記す）を算出する。
【０１０８】
適正期間を算出した果物ｆの数とは、生産者Ｆによって収穫され、ラベルＬ１が貼付されて出荷された果物ｆの数とすることができる。
【０１０９】
適正期間を算出した果物ｆの数をＭｆとし、適正期間を算出した果物ｆの数Ｍｆのうち現時点における販売数をＭｎとし、果物ｆを購入した全消費者における評価回答率をＸ％とし、算出された適正期間と実際の食べ頃が重複しないと回答した人数をＭｐとするとき、適正期間を算出した果物ｆの数Ｍｆのうち、実際の食べ頃が、算出された適正期間と重複しないと予測される果物ｆの乖離率は、
Ｍｐ÷（Ｘ／１００）÷（Ｍｎ／Ｍｆ）÷Ｍｆ×１００（％）
で表される。
【０１１０】
ステップＳ４において、食べ頃算出システム１は、乖離率が特定比率を上回るか否か判別する。本実施形態では、特定比率は、例えば、２０％に設定される。
【０１１１】
乖離率が２０％を上回ると判定された場合、ステップＳ５において、食べ頃算出システム１は、食べ頃算出アルゴリズムを修正する。
【０１１２】
乖離率が２０％を上回る場合であって、算出された適正期間が果物ｆの実際の適正期間よりも早いという回答が、算出された適正期間が果物ｆの実際の適正期間よりも遅い或いは適正であるという回答を上回る場合には、傾きの絶対値を相対的に小さく設定する。
【０１１３】
また、乖離率が２０％を上回る場合であって、算出された適正期間が果物ｆの実際の適正期間よりも遅いという回答が、算出された適正期間が果物ｆの実際の適正期間よりも早い或いは適正であるという回答を上回る場合には、傾きの絶対値を相対的に大きく設定する。
【０１１４】
例えば、適正期間を算出した果物ｆの数Ｍｆ＝２００個、適正期間を算出した果物ｆの数Ｍｆのうち現時点における販売数をＭｎ＝１００個、果物ｆを購入した全消費者における評価回答率＝５０％、算出された適正期間と実際の食べ頃が重複しないと回答した人数Ｍｐ＝１２人の場合、乖離率は２４％と算出される。この場合には、食べ頃算出システム１は、食べ頃算出アルゴリズムを修正する。
【０１１５】
また、１２人のうち、食べ頃が重複しないと回答した人数のうち早かったと回答した人数１０人であったとすると、算出された適正期間が果物ｆの実際の適正期間よりも早いと回答した人が遅いと回答した人を上回るため、食べ頃算出アルゴリズムの傾きの絶対値が相対的に小さく設定される。
【０１１６】
乖離率が２０％を下回ると判定された場合、食べ頃算出システム１は、食べ頃算出アルゴリズムを更新することなく継続して使用する。
【０１１７】
例えば、適正期間を算出した果物ｆの数Ｍｆ＝２００個、適正期間を算出した果物ｆの数Ｍｆのうち、現時点における販売数をＭｎ＝１００個、果物ｆを購入した全消費者における評価回答率＝５０％、算出された適正期間と実際の食べ頃が重複しないと回答した人数Ｍｐ＝６人の場合、乖離率は１２％と算出される。この場合には、現在使用されている食べ頃算出アルゴリズムが更新されることなく継続して使用される。
【０１１８】
ステップＳ６において、食べ頃算出システム１は、傾きが変更された後の食べ頃算出アルゴリズムをアルゴリズム格納部１１に追加する。また、このとき、食べ頃算出システム１は、傾きが変更された後の食べ頃算出アルゴリズムと、変更後の食べ頃算出アルゴリズムが適用された果物ｆの属性とを紐付けして格納する。
【０１１９】
続いて、ステップＳ７において、食べ頃算出システム１は、修正後の食べ頃算出アルゴリズムを用いて適正期間を算出する。
【０１２０】
＜食べ頃算出アルゴリズムの選択処理＞
次に、本実施形態に係る食べ頃算出システム１において、食べ頃算出アルゴリズムを選択する処理について説明する。
【０１２１】
本実施形態に係る食べ頃算出システムは、所定の属性が取得されたとき、用意された食べ頃算出アルゴリズムから、取得された属性に類似する属性に対応付けされた食べ頃算出アルゴリズムを抽出し、抽出された食べ頃算出アルゴリズムを適用して適正期間を算出するというものである。
【０１２２】
図１４は、本実施形態に係る食べ頃算出システムにおける食べ頃算出アルゴリズムの選択処理を説明するフローチャートである。
【０１２３】
ステップＳ１１において、食べ頃算出システム１は、果物ｆの属性に関する情報の入力を促す。
【０１２４】
ステップＳ１２において、食べ頃算出システム１は、ステップＳ１１において入力された属性情報の全てに一致する属性情報があるか否か判別する。
【０１２５】
適合する属性情報がある場合には、ステップＳ１３において、食べ頃算出システム１は、該当する食べ頃算出アルゴリズムを選択し、上述した食べ頃算出アルゴリズムの修正処理において説明したステップＳ１に進む。
【０１２６】
例えば、ステップＳ１３において、図３のテーブルにおいて、ここで、適合する属性情報がある場合とは、ステップＳ１１において、属性として、果物が桃、品種が桃Ａ、産地が山梨、生産者名がＨフルーツ農園が入力されて、図３のテーブルにおいて、果物が桃、品種が桃Ａ、産地が山梨、生産者名がＨフルーツ農園という一致する属性が存在する場合を意味する。この場合には、入力された属性と一致する属性に紐付けされた食べ頃算出アルゴリズムとしてＨ−Ａが選択される。
【０１２７】
適合する属性情報がない場合には、ステップＳ１４において、食べ頃算出システム１は、属性情報に含まれる項目の適合率が特定条件を超えるか否か判別する。
【０１２８】
ステップＳ１４において、適合率が特定条件を超える属性、すなわち類似する属性がある場合には、ステップＳ１５において、類似する属性に紐付けされた食べ頃算出アルゴリズムを選択し、上述した食べ頃算出アルゴリズムの修正処理において説明したステップＳ１に進む。
【０１２９】
ここで、適合する属性情報がない場合であって、適合率が特定条件を超える場合とは、ステップＳ１１において、属性として、果物が桃、品種が桃Ａ、産地が山梨、生産者名がＦフルーツ農園が入力された場合であって、果物が桃、品種が桃Ａ、産地が山梨だけが一致する場合を意味する。この場合には、類似する属性として、品種と産地とが一致する食べ頃算出アルゴリズムＨ−Ａが選択される。
【０１３０】
ステップＳ１４において、適合率が特定条件以下の場合、ステップＳ１６において、適用する食べ頃算出アルゴリズムの入力を促す。
【０１３１】
上述の処理によれば、該当する果物の食べ頃を算出する食べ頃算出アルゴリズムが用意されていない場合であっても、類似の食べ頃算出アルゴリズム（図３に示すＨ−Ａ）を用いて適正期間を算出することができる。
【０１３２】
また、上述の処理によれば、最初は、該当する果物の適正期間の算出に、属性が完全に一致していない食べ頃算出アルゴリズムが使用される。しかし、上述した食べ頃算出アルゴリズムの修正処理によって、消費者Ｃからの評価情報に基づいて、食べ頃算出アルゴリズムが修正されるため、修正された後の食べ頃算出アルゴリズムを、新たな属性に対応する食べ頃算出アルゴリズムとして用いることができる。
【０１３３】
図１５は、新たに登録された食べ頃算出アルゴリズムを説明する模式図である。
【０１３４】
図３のテーブルでは、果物が桃、品種が桃Ａ、産地が山梨、生産者がＦフルーツ農園に対応する食べ頃算出アルゴリズムは登録されていなかった。しかし、属性が類似する食べ頃算出アルゴリズムＨ−Ａが選択され、その後、食べ頃算出アルゴリズムの修正処理によって、食べ頃算出アルゴリズムＨ−Ａが修正された。
【０１３５】
本実施形態では、修正された後の食べ頃算出アルゴリズムが、果物が桃、品種が桃Ａ、産地が山梨、生産者がＦフルーツ農園に対応する食べ頃算出アルゴリズムＨ−Ａ１としてテーブルに登録される。
【０１３６】
［作用・効果］
本発明の実施形態によれば、果物ｆの属性に対応付けて用意された食べ頃算出アルゴリズムによって、果物ｆの食べ頃としての適正期間を算出し、適正期間を評価するための評価情報を取得して、評価情報が特定条件を満たす場合に食べ頃算出アルゴリズムを修正し、修正された食べ頃算出アルゴリズムを用いて新たな適正期間を算出する。これにより、果物ｆの食べ頃としての適正期間を算出できるとともに、算出される適正期間の精度を高めることができる。
【０１３７】
また、適正期間の精度が高められることにより、生産者Ｆは、算出された適正期間を、収穫又は出荷タイミングを決定するための判断材料として用いることができる。また、販売店Ｍは、算出された適正期間を、仕入れ量や仕入れ先を決定するための判断材料として用いることができる。
【０１３８】
消費者Ｃにとっては、果物ｆを適正に熟したタイミングで食することができることは、品質に対する安心感に繋がる。これにより、消費者Ｃの購買意欲を高めることができる。更に、消費者Ｃの顧客満足度を高めることができる。
【０１３９】
また、生産者Ｆにとっては、安定的な美味しさで果物ｆを消費者Ｃに提供できることになり、果物ｆの付加価値を高めることができる。
【０１４０】
本発明の実施形態においては、第１の食べ頃算出アルゴリズムでは、果物ｆの硬さを表す値と、硬さを測定した測定日からの経過日数との相関関係で表されるため、食べ頃を簡便に表すことができる。
【０１４１】
より具体的には、食べ頃算出アルゴリズムは、果物ｆの硬さを表す値Ｈと、硬さを測定した測定日からの経過日数Ｄとの一次関数で表される。また、収穫日からの日数が経過するほど果物ｆは熟して柔らかくなるため、ｙ軸の増加方向に硬さＨの増加方向を適用した場合には、この一次関数の傾きは、負の数で表される。
【０１４２】
また、第２の食べ頃算出アルゴリズムによれば、果物ｆの曝された環境温度に応じて食べ頃の適正期間を予測できるため、食べ頃の適正期間の精度を向上できる。
【０１４３】
また、第１の食べ頃算出アルゴリズム又は第２の食べ頃算出アルゴリズムを用いれば、例えば、販売店Ｍ等は、食べ頃の適正期間をグラフ化して視認可能に表示することができる。この場合には、消費者Ｃにとって、食べ頃の適正期間を直感的に理解しやすいものにすることができる。
【０１４４】
［食べ頃算出プログラム］
本発明の実施形態に係る食べ頃算出プログラムは、上述した食べ頃算出方法における、果物ｆの属性に対応付けて用意された食べ頃算出アルゴリズムによって果物を食するのに適正な期間を算出するステップ、適正期間を評価するための評価情報を取得するステップ、評価情報が特定条件を満たす場合に食べ頃算出アルゴリズムを修正するステップ、及び修正された食べ頃算出アルゴリズムを用いて新たな適正期間を算出するステップを、コンピュータに実行させるものである。
【０１４５】
［記録媒体］
本発明の実施形態に係る記録媒体は、上述した食べ頃算出方法における、果物ｆの属性に対応付けて用意された食べ頃算出アルゴリズムによって果物を食するのに適正な期間を算出するステップ、適正期間を評価するための評価情報を取得するステップ、評価情報が特定条件を満たす場合に食べ頃算出アルゴリズムを修正するステップ、及び修正された食べ頃算出アルゴリズムを用いて新たな適正期間を算出するステップを、コンピュータに実行させるプログラムが、コンピュータにより読み取り可能に記録されたものである。
【０１４６】
［その他の実施形態］
以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態は、本発明の適用例の一部を示したに過ぎず、本発明の技術的範囲を上記実施形態の具体的構成に限定する趣旨ではない。上述した本発明の実施形態は、発明を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
【０１４７】
図３のテーブルの属性情報の登録は、販売フェーズで販売店Ｍが情報処理端末３０Ｍを用いて実行されると説明した。しかし、生産フェーズにおいて、生産者Ｆが情報処理端末３０Ｆを用いて、上述した図３のテーブルに必要な属性情報を登録できるようにしてもよい。
【０１４８】
図３テーブルの属性情報は一例であって、果物ｆを識別可能な情報であれば、これらに限定されない。
【０１４９】
上記実施形態では、アルゴリズム格納部１１が食べ頃算出システム１に組み込まれている場合について説明した。しかし、例えば、アルゴリズム格納部１１は、インターネット等のネットワークＮＷ上に存在するサーバ等に含まれていてもよい。
【０１５０】
また、インターフェイス１６は、インターネット等のネットワークに接続可能なルータとの間の通信インターフェイスであると説明した。しかし、インターフェイス１６は、単体でインターネットに接続可能な機能を備えるものであってもよい。
【０１５１】
生産フェーズにおいて用いられるラベルＬ１は、ＲＦＩＤ仕様のものを用いることが好ましいと説明した。この場合、適正期間等の情報は、少なくともＩＣチップに記憶されていれば、必ずしもラベルＬ２の表面に印字されていなくてもよい。ラベルＬ１に印字しない場合には、販売店Ｍにおいて情報処理端末３０Ｍを用いてＲＦＩＤラベルのＩＣチップを読み取ることにより記憶内容を取得し、改めて、必要な情報をラベルＬ２に印字してもよい。
【０１５２】
なお、本実施形態において、ラベルＬ１，Ｌ２は、必ずしもＲＦＩＤ仕様でなくてもよい。
【０１５３】
本実施形態において、果物ｆの食べ頃の算出は、生産フェーズ及び販売フェーズの両方で実行されると説明したが、いずれか一方で行われるものでもよい。
【０１５４】
食べ頃算出アルゴリズムは、果物ｆの硬さを表す値Ｈと、硬さを測定した測定日からの経過日数Ｄとして説明した。しかし、例えば、開花日や、特定の日付等を一次関数の原点にとってもよい。開花日や特定の日付を適正期間算出の基準日として特定することにより、生産者Ｆにおいて果物を管理しやすくなる。
【０１５５】
生産フェーズにおいて、果物ｆの硬さＨを測定する場合、測定タイミングは、収穫前であっても後であってもよい。収穫前に食べ頃が予測できることは、収穫後の鮮度低下が著しい種の果物に対して特に有用である。
【０１５６】
乖離率が特定条件を上回る場合であっても、消費者Ｃからの回答には、表示された適正期間が実際の食べ頃よりも遅いという回答と、実際の食べ頃よりも早いという回答とが混在する場合が考えられる。この場合には、食べ頃算出アルゴリズムの傾きの絶対値を相対的に小さく設定する修正と、傾きの絶対値を相対的に大きく設定する修正の両方を実行してもよい。
【０１５７】
また、表示された適正期間が実際の食べ頃よりも遅いと回答した人の乖離率と、表示された適正期間が実際の食べ頃よりも早いと回答した人の乖離率とがいずれも特定条件を超えている場合には、特定条件から超えた度合いに基づいて、食べ頃算出アルゴリズムの傾きの絶対値の修正量の重み付けを決定してもよい。
【０１５８】
例えば、表示された適正期間が実際の食べ頃よりも遅いと回答した人の乖離率が２１％であって、表示された適正期間が実際の食べ頃よりも早いと回答した人の乖離率が４０％であった場合には、表示された適正期間が実際の食べ頃よりも遅いという回答の乖離率も特定条件を超えていることを加味し、表示された適正期間が実際の食べ頃よりも遅いという回答が無い場合に比べて、傾きの絶対値の変更量を小さく設定する。
【０１５９】
ステップＳ４において、評価情報における乖離率の特定条件は２０％としたが、これに限定されない。例えば、２０％よりも低く設定した場合には、食べ頃算出アルゴリズムの修正が頻繁に実行されることが予測されるため、算出される適正期間の精度を高めることができる。
【０１６０】
消費フェーズにおいて、消費者Ｃが購入時点消費前に、果物ｆに貼付されたラベルの印字情報を利用して、情報処理端末３０Ｃを用いて、食べ頃算出システム１にアクセスした場合には、情報処理端末３０Ｃに食べ頃を通知する機能を付与してもよい。
【０１６１】
また、消費者Ｃの情報処理端末３０Ｃには、評価用の画面だけでなく、果物ｆに関する情報が表示されてもよい。
【０１６２】
消費者Ｃの情報処理端末３０Ｃにおける果物ｆの評価方法は、次の方法でもよい。すなわち、情報処理端末３０Ｃが食べ頃算出システム１にアクセスすると、情報処理端末３０Ｃにおいて実行可能な果物ｆの評価のための専用アプリケーションがダウンロードされる。消費者Ｃは、情報処理端末３０Ｃにダウンロードされた専用アプリケーションを立ち上げることによって、果物ｆの評価ための専用サイト等に誘導されて、果物ｆの評価が行える。
【０１６３】
情報処理端末３０Ｃによる食べ頃算出システム１への接続方法として、近距離無線通信技術（ＮＦＣ）を用いてもよい。上述したように、ラベルＬ１及びラベルＬ２として、ＲＦＩＤ仕様のラベルを用いることができる。この場合、ＩＣチップに、専用アドレスや専用アプリケーションに関する情報を格納しておいてもよい。ラベルＬ１，Ｌ２に内蔵されたＩＣチップとの間で通信可能な構成を備えた情報処理端末３０Ｃであれば、これを読み出すことができる。
【０１６４】
第２の食べ頃算出アルゴリズムを適用する場合には、果物ｆの出荷から果物ｆが消費されるまでの温度変化を記録可能なＩＣチップをラベルＬ１，Ｌ２に設けることができる。
【０１６５】
また、ＩＣチップに格納された情報を情報処理端末３０Ｍ、情報処理端末３０Ｃ等で取得し、食べ頃算出システム１に送るようにする。
【０１６６】
食べ頃算出システム１では、同様の環境に曝されることが予想される果物ｆであれば、個別カーブを得る際に分母に用いる温度情報として実際の環境温度に基づく温度値を適用することができる。これにより、食べ頃の適正期間の精度を上げることができる。
【０１６７】
本願は、２０１６年６月３０日に日本国特許庁に出願された特願２０１６−１２９９４８に基づく優先権を主張し、この出願の全ての内容は参照により本明細書に組み込まれる。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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