(57)【要約】  集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するため、集荷量調整支援装置１０は、農産物の１日当りの予定集荷量を用いて、農産物の収集の開始から終了までにおける、農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を設定する、傾向線設定部１１と、特定の時点において、収集済の農産物の集荷量が傾向線から乖離している程度を示す乖離率を求め、求めた乖離率に基づいて、農産物が不足するかどうかの推定を行なう、推定部１２とを備えている。
2016006372.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための装置であって、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を設定する、傾向線設定部と、
特定の時点において、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率を求め、求めた前記乖離率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、推定部と、
を備えている、ことを特徴とする集荷量調整支援装置。
【請求項２】
過去の日毎における、複数の時点での前記乖離率と、当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果とを用いて、前記乖離率の学習モデルを構築し、
構築した前記学習モデルに、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、学習推定部と、
を更に備えている、請求項１に記載の集荷量調整支援装置。
【請求項３】
前記学習推定部が、過去の日毎における、前記乖離率を用いて、前記農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出することによって、前記学習モデルを構築し、
算出した前記確率分布に、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、前記不成功の場合について事後確率を求め、
求めた各事後確率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、
請求項２に記載の集荷量調整支援装置。
【請求項４】
前記傾向線設定部が、前記傾向線として、集荷量及び時間を直交する２軸とする座標系において、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる第１の点と、集荷量が前記予定集荷量、時間が収集の終了時刻となる第２の点とを通る、１次関数を設定する、
請求項１〜３のいずれかに記載の集荷量調整支援装置。
【請求項５】
前記推定部が、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、請求項１〜４のいずれかに記載の集荷量調整支援装置。
【請求項６】
前記学習推定部が、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、請求項１〜５のいずれかに記載の集荷量調整支援装置。
【請求項７】
集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための装置であって、
学習データを用いて前記乖離率の学習モデルを構築し、構築した前記学習モデルに、特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、学習推定部を備え、
前記学習データは、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて設定され、且つ、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を用いて算出された、過去の日毎における、複数の時点での、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率と、
当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果と、
を含んでいる、
ことを特徴とする集荷量調整支援装置。
【請求項８】
前記学習推定部が、前記学習データに含まれる前記乖離率を用いて、前記農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出することによって、前記学習モデルを構築し、
算出した前記確率分布に、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、前記不成功の場合について事後確率を求め、
求めた各事後確率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、
請求項７に記載の集荷量調整支援装置。
【請求項９】
前記傾向線として、集荷量及び時間を直交する２軸とする座標系において、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる第１の点と、集荷量が前記予定集荷量、時間が収集の終了時刻となる第２の点とを通る、１次関数が設定されている、
請求項７または８に記載の集荷量調整支援装置。
【請求項１０】
前記学習推定部が、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、請求項７〜９のいずれかに記載の集荷量調整支援装置。
【請求項１１】
集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための方法であって、
（ａ）前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を設定する、ステップと、
（ｂ）特定の時点において、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率を求め、求めた前記乖離率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップと、
を有する、ことを特徴とする集荷量調整支援方法。
【請求項１２】
（ｃ）過去の日毎における、複数の時点での前記乖離率と、当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果とを用いて、前記乖離率の学習モデルを構築し、
構築した前記学習モデルに、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップと、
を更に有している、請求項１１に記載の集荷量調整支援方法。
【請求項１３】
前記（ｃ）のステップにおいて、過去の日毎における、前記乖離率を用いて、前記農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出することによって、前記学習モデルを構築し、
算出した前記確率分布に、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、前記不成功の場合について事後確率を求め、
求めた各事後確率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、
請求項１２に記載の集荷量調整支援方法。
【請求項１４】
前記（ａ）のステップにおいて、前記傾向線として、集荷量及び時間を直交する２軸とする座標系において、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる第１の点と、集荷量が前記予定集荷量、時間が収集の終了時刻となる第２の点とを通る、１次関数を設定する、
請求項１１〜１３のいずれかに記載の集荷量調整支援方法。
【請求項１５】
（ｄ）前記（ｂ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを更に有している、請求項１１〜１４のいずれかに記載の集荷量調整支援方法。
【請求項１６】
（ｅ）前記（ｃ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを更に有している、請求項１１〜１５のいずれかに記載の集荷量調整支援方法。
【請求項１７】
集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための方法であって、
（ａ）学習データを用いて前記乖離率の学習モデルを構築し、構築した前記学習モデルに、特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップを有し、
前記学習データは、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて設定され、且つ、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を用いて算出された、過去の日毎における、複数の時点での、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率と、
当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果と、
を含んでいる、
ことを特徴とする集荷量調整支援方法。
【請求項１８】
前記（ａ）のステップにおいて、前記学習データに含まれる前記乖離率を用いて、前記農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出することによって、前記学習モデルを構築し、
算出した前記確率分布に、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、前記不成功の場合について事後確率を求め、
求めた各事後確率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、
請求項１７に記載の集荷量調整支援方法。
【請求項１９】
前記傾向線として、集荷量及び時間を直交する２軸とする座標系において、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる第１の点と、集荷量が前記予定集荷量、時間が収集の終了時刻となる第２の点とを通る、１次関数が設定されている、
請求項１７または１８に記載の集荷量調整支援方法。
【請求項２０】
（ｂ）前記（ａ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを更に有している、請求項１７〜１９のいずれかに記載の集荷量調整支援方法。
【請求項２１】
コンピュータによって、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援す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、
前記コンピュータに、
（ａ）前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を設定する、ステップと、
（ｂ）特定の時点において、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率を求め、求めた前記乖離率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２２】
前記プログラムが、更に、
（ｃ）過去の日毎における、複数の時点での前記乖離率と、当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果とを用いて、前記乖離率の学習モデルを構築し、
構築した前記学習モデルに、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップを、
更に前記コンピュータに実行させる命令を含む、請求項２１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２３】
前記（ｃ）のステップにおいて、過去の日毎における、前記乖離率を用いて、前記農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出することによって、前記学習モデルを構築し、
算出した前記確率分布に、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、前記不成功の場合について事後確率を求め、
求めた各事後確率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、
請求項２２に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２４】
前記（ａ）のステップにおいて、前記傾向線として、集荷量及び時間を直交する２軸とする座標系において、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる第１の点と、集荷量が前記予定集荷量、時間が収集の終了時刻となる第２の点とを通る、１次関数を設定する、
請求項２１〜２３のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２５】
前記プログラムが、更に、
（ｄ）前記（ｂ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを、前記コンピュータに実行させる命令を含む、請求項２１〜２４のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２６】
前記プログラムが、更に、
（ｅ）前記（ｃ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを、前記コンピュータに実行させる命令を含む、請求項２１〜２５のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２７】
コンピュータによって、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援す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、
前記コンピュータに、
（ａ）学習データを用いて前記乖離率の学習モデルを構築し、構築した前記学習モデルに、特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップを実行させる命令を含む、プログラムを記録しており、
前記学習データは、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて設定され、且つ、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を用いて算出された、過去の日毎における、複数の時点での、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率と、
当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果と、
を含んでいる、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２８】
前記（ａ）のステップにおいて、前記学習データに含まれる前記乖離率を用いて、前記農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出することによって、前記学習モデルを構築し、
算出した前記確率分布に、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、前記不成功の場合について事後確率を求め、
求めた各事後確率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、
請求項２７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２９】
前記傾向線として、集荷量及び時間を直交する２軸とする座標系において、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる第１の点と、集荷量が前記予定集荷量、時間が収集の終了時刻となる第２の点とを通る、１次関数が設定されている、
請求項２７または２８に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項３０】
前記プログラムが、更に、
（ｂ）前記（ａ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを、前記コンピュータに実行させる命令を含む、請求項２７〜２９のいずれかに記載のコンピュータ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、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援する集荷量調整支援装置及び集荷量調整方法に関し、更には、これらを実現す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に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、特に、葉物野菜の出荷においては、小売業者等の顧客への契約出荷量を確保するため、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量（以下「納入量」と表記する。）を相互に補完する運営が行なわれている。そして、このような運営では、集出荷場の担当者や現地指導員（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。【０００３】
具体的には、管理者は、農産物の収集の開始時刻から終了時刻までの間、既に集出荷場で収集された農産物の集荷量、及び契約出荷量までの不足分等に基づいて、最終的な集荷量が契約出荷量に到達するかどうかの判定を行なう。そして、判定の結果、最終的な集荷量が契約出荷量に到達しないと判定した場合は、管理者は、各生産者に、集出荷場への農産物の追加の持ち込みを依頼する。【０００４】
また、最終的に、集荷量が契約出荷量に足りなかった場合は、出荷契約が破棄されるおそれがあり、生産者にとっては、収益リスクに繋がるおそれがある。更に、一般に、葉物野菜は、時間の経過による劣化が激しいことから、持ち込まれた日に出荷できなかった分は、保冷庫に畜庫できた分を除き、廃棄されてしまう。つまり、集出荷場に持ち込まれた量が契約出荷量を大きく超え、そして、超えた分が保冷庫に入りきらなかった場合は、生産者において損失が発生してしまう。【０００５】
従って、管理者による農産物の集荷量の調整の責任は重く、管理者にとって大きな負担となっている。このため、従来から、葉物野菜等の販売量と集荷量（出荷量）との調整を容易にするため、種々のシステムが提案されている（例えば、特許文献１及び２参照）。【０００６】
例えば、特許文献１に開示されたシステムは、実際に生産者から収集できた商品の数と、受注が予定されている商品の数とに一定の差が生じている場合に、管理者に警告を出力する。このため、特に、収穫量や受注量が突発的に変動した場合であっても、生産者及び小売業者における損失を最小限に抑えることができる。【０００７】
また、特許文献２に開示されたシステムは、過去の商品の販売データと当日の商品の販売状況とから、当日の商品の予測販売数を求め、この商品の納入数が予測販売数よりも少ない場合は、生産者にインセンティブが与えられるように、納入単価を決定する。この結果、商品不足となる状況が回避されるので、主に小売業者における損失が最小限に抑えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００４−００１９０９号公報
【特許文献２】特開２０１３−１４０４８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ところで、生産者間で納入量を相互に補完する運営が行なれている場合は、農産物の集出荷場への持ち込みは各生産者で別々に行なわれるため、集出荷場に持ち込まれる農産物の量は、時間帯によって変動する。しかしながら、上記特許文献１及び２に開示されたシステムでは、現在の集荷量と予定されている集荷量との差を算出しているに過ぎず、時間帯による変動は一切考慮されていないため、最終的な集荷量を予測することは困難である。そして、この結果、上述した集荷量不足に伴う問題と集荷量過多に伴う問題とを解決することも困難となる。【００１０】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、複数の生産者によって集出荷場に農産物が持ち込まれる場合であっても、収集される農産物の集荷量を予測し得る、集荷量調整支援装置、集荷量調整支援方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における第１の集荷量調整支援装置は、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための装置であって、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を設定する、傾向線設定部と、
特定の時点において、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率を求め、求めた前記乖離率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、推定部と、
を備えている、ことを特徴とする。【００１２】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における第２の集荷量調整支援装置は、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための装置であって、
学習データを用いて前記乖離率の学習モデルを構築し、構築した前記学習モデルに、特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、学習推定部を備え、
前記学習データは、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて設定され、且つ、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を用いて算出された、過去の日毎における、複数の時点での、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率と、
当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す結果と、
を含んでいる、
ことを特徴とする。【００１３】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における第１の集荷量調整支援方法は、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための方法であって、
（ａ）前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を設定する、ステップと、
（ｂ）特定の時点において、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率を求め、求めた前記乖離率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップと、
を有する、ことを特徴とする。【００１４】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における第２の集荷量調整支援方法は、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための方法であって、
学習データを用いて前記乖離率の学習モデルを構築し、構築した前記学習モデルに、特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップを有し、
前記学習データは、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて設定され、且つ、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を用いて算出された、過去の日毎における、複数の時点での、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率と、
当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す結果と、
を含んでいる、
ことを特徴とする。【００１５】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における第１のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータによって、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援す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、
前記コンピュータに、
（ａ）前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を設定する、ステップと、
（ｂ）特定の時点において、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率を求め、求めた前記乖離率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録していることを特徴とする。【００１６】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面における第２のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータによって、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援す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、
前記コンピュータに、
学習データを用いて前記乖離率の学習モデルを構築し、構築した前記学習モデルに、特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップを実行させる命令を含む、プログラムを記録しており、
前記学習データは、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて設定され、且つ、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を用いて算出された、過去の日毎における、複数の時点での、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率と、
当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す結果と、
を含んでいる、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
以上のように、本発明によれば、複数の生産者によって集出荷場に農産物が持ち込まれる場合であっても、収集される農産物の集荷量を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、本発明の実施の形態１における集荷量調整支援装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態１における集荷量調整支援装置の具体的構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態１で設定される傾向線の一例を示す図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態１における集荷量調整支援装置の動作を示すフロー図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態２における集荷量調整支援装置の具体的構成を示すブロック図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態２で用いられる学習データの概念を説明するための説明図である。
【図７】図７は、本発明の実施の形態２で用いられる学習データの具体例を示す図である。
【図８】図８は、本発明の実施の形態２で用いられる学習モデルを説明するための説明図である。
【図９】図９は、本発明の実施の形態２における集荷量調整支援装置の動作を示すフロー図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態３における集荷量調整支援装置の具体的構成を示すブロック図である。
【図１１】図１１は、本発明の実施の形態１〜３における集荷量調整支援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。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態１における、集荷量調整支援装置、集荷量調整支援方法、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。
【００２０】
［装置構成］
最初に、本発明の実施の形態１における集荷量調整支援装置の構成について図１を用いて説明する。図１は、本発明の実施の形態１における集荷量調整支援装置の概略構成を示すブロック図である。
【００２１】
図１に示す本実施の形態１における集荷量調整支援装置１０は、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための装置である。集出荷場では、農産物の集荷量が、１日当りの予定集荷量（以下「日次予定集荷量」と表記する。）に到達するように収集が行なわれている。日次予定集荷量は、出荷先との間で取り決められている出荷量（契約出荷量）に基づいて設定されている。
【００２２】
図１に示すように、集荷量調整支援装置１０は、傾向線設定部１１と、推定部１２とを備えている。このうち、傾向線設定部１１は、農産物の１日当りの予定集荷量を用いて、傾向線を設定する。傾向線は、農産物の収集の開始から終了までにおける、農産物の集荷量の理想的な変化を表す線である。
【００２３】
推定部１２は、特定の時点において、収集済の農産物の集荷量が傾向線から乖離している程度を示す乖離率を求め、求めた乖離率に基づいて、農産物が不足するかどうかの推定を実施する。
【００２４】
このように、集荷量調整支援装置１０は、集荷量の変動を考慮した傾向線を設定し、これを基準にして集荷量が不足しているかどうかを判断する。このため、集荷量調整支援装置１０によれば、複数の生産者によって集出荷場に農産物が持ち込まれる場合であっても、収集される農産物の集荷量を予測することができる。
【００２５】
本実施の形態１において、集荷量調整の対象となる農産物は、特に限定されるものではないが、鮮度が要求される農産物、例えば、葉物野菜、露地野菜、果物、生花等に特に有効である。
【００２６】
続いて、図２及び図３を用いて、本実施の形態１における集荷量調整支援装置１０の構成について更に具体的に説明する。図２は、本発明の実施の形態１における集荷量調整支援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で設定される傾向線の一例を示す図である。
【００２７】
まず、図２に示すように、本実施の形態１では、集荷量調整支援装置１０は、傾向線設定部１１及び推定部１２に加えて、集荷量算出部１３を備えている。また、管理者４０は、生産者が農産物を集出荷場に納入すると、生産者毎の調製済み集荷量を求め、求めた調製済み集荷量を集荷量調整支援装置１０に入力する。なお、調製済み集荷量は、管理者４０によって、入力装置又は端末装置（図２において図示せず）を介して、入力される。
【００２８】
ここで、「調製済み集荷量」とは、各生産者が実際に集出荷場に納入した農産物の納入量から、出荷に際して事前に設けられた一定の基準に満たない農産物の量を減算して得られた量を意味している。これは、生産者が納入した農産物のなかには、一定の基準を満たさない農産物（基準外農産物）が含まれることがあるからである。
【００２９】
集荷量算出部１３は、管理者４０から生産者毎の調製済み集荷量が入力されると、収集の開始から現在までに算出した各生産者の調製済み集荷量を足し合せて、最新の集荷量を算出する。そして、集荷量算出部１３は、算出した集荷量を、推定部１２に出力する。この算出された最新の集荷量は、集出荷場において出荷の準備が整った農産物の量、即ち、出荷準備済量に該当する。
【００３０】
また、本実施の形態１では、図３に示すように、傾向線設定部１１は、傾向線として、集荷量及び時間が直交する２軸として用いられた座標系において、１次関数を設定する。具体的には、図３の例では、農産物の収集の開始時刻Ｔ１、農産物の収集の終了時刻Ｔ２、及び日次予定集荷量Ｓが設定されている。また、集出荷場において保冷庫に畜庫できる量（畜庫可能量）として、ΔＳが設定されている。
【００３１】
更に、集出荷場での農産物の収集は、原則として終了時刻Ｔ２に終了するが、実際には、終了時刻Ｔ２を過ぎても、ある程度の時間であれば受付けられており、終了時刻Ｔ２は延長されている。このため、図２の例では、延長可能な時間をΔｔとし、延長時の終了時刻をＴ３としている。
【００３２】
従って、集出荷場において、終了時刻Ｔ２から延長時の終了時刻Ｔ３の間に、最終的な集荷量が、日次予定集荷量Ｓ以上であり、且つ、日次予定量Ｓと畜庫可能量△Ｓとの合計（日次予定量Ｓ＋畜庫可能量△Ｓ）以下となれば、背景技術の欄で述べた、集荷量不足に伴う問題と集荷量過多に伴う問題とが生じることはない。
【００３３】
このため、図３の例では、傾向線設定部１１は、傾向線として、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる点Ｐ１（０、Ｔ１）と、集荷量が日時予定集荷量Ｓ、時間が収集の延長時の終了時刻Ｔ３となる点Ｐ２（Ｓ、Ｔ３）とを通るように１次関数を設定する。また、傾向線の設定に必要な設定情報、具体的には、開始時刻Ｔ１、日時予定集荷量Ｓ、及び延長時の集荷量時刻Ｔ３は、例えば、管理者４０によって、入力装置又は端末装置（図２において図示せず）を介して、入力される。
【００３４】
また、図３の例において、傾向線として１次関数が設定されているのは、集出荷場での単位時間当たりに可能な作業量が一定であると仮定でき、農産物の収集の開始から終了までに、集荷量が一定のペースで増加することが理想的な状態であるからである。但し、集荷場での単位時間当たりに可能な作業量の変化が既知である場合（下記の資料を参照）は、傾向線として曲線が用いられても良い。
資料：http://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BD%9C%E6%A5%AD%E6%9B%B2%E7%B7%9A
【００３５】
また、本実施の形態１では、推定部１２は、管理者４０から、特定の時点として時刻が指定されると、集荷量算出部１３によって出力されてきた集荷量から、指定された時刻における収集済の農産物の集荷量を特定する。具体的には、管理者４０が現在の時刻を指定した場合は、推定部１２は、出力されてきた最新の集荷量を、指定された時刻における収集済の農産物の集荷量とする。
【００３６】
そして、推定部１２は、特定した収集済の農産物の集荷量と、指定された時刻における傾向線上の集荷量とから、両者の差を算出し、算出した差を傾向線上の集荷量で除算し、得られた値を乖離率Ｘとする。但し、乖離率Ｘは、傾向線上の集荷量が収集済の農産物の集荷量よりも大きい場合を正とする。
【００３７】
次いで、推定部１２は、算出した乖離率Ｘが正の場合は、乖離率Ｘと予め設定された閾値とを対比し、乖離率Ｘが閾値を超えている場合は、農産物が不足すると推定する。また、推定部１２は、推定結果を出力し、これを、表示装置又は端末装置（図２において図示せず）を介して、管理者４０に提示する。
【００３８】
また、推定部１２は、農産物が不足すると推定した場合は、そのことを示す警告を、インターネット等のネットワーク（図２において図示せず）を介して、生産者の端末５０に通知することもできる。この場合、通知を受けた生産者は、集荷量が不足する事態に、迅速に対応することができる。
【００３９】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態１における集荷量調整支援装置１０の動作について図４を用いて説明する。図４は、本発明の実施の形態１における集荷量調整支援装置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〜図３を参酌する。また、本実施の形態１では、集荷量調整支援装置１０を動作させることによって、集荷量調整支援方法が実施される。よって、本実施の形態１における集荷量調整支援方法の説明は、以下の集荷量調整支援装置１０の動作説明に代える。
【００４０】
最初に、図４に示すように、集荷量調整支援装置１０において、推定部１２は、管理者４０による時刻の指定を受け付ける（ステップＡ１）。この場合、推定部１２は、時刻の指定を受け付けたことを、傾向線設定部１１及び集荷量算出部１３に通知する。
【００４１】
次に、ステップＡ１の実行後、傾向線設定部１１は、傾向線が設定されているかどうかを判定する（ステップＡ２）。ステップＡ２の判定の結果、傾向線が設定されている場合は、後述するステップＡ４が実行される。一方、ステップＡ２の判定の結果、傾向線が設定されていない場合は、傾向線設定部１１は、傾向線を設定する（ステップＡ３）。具体的には、傾向線設定部１１は、管理者４０が入力した設定情報を用いて、図２に示した点Ｐ１及び点Ｐ２を通る１次関数を設定する。
【００４２】
次に、集荷量算出部１３は、管理者４０から、新たに調製済み集荷量が入力されているかどうかを判定する（ステップＡ４）。ステップＡ４の判定の結果、新たに調製済み集荷量が入力されていない場合は、後述するステップＡ６が実行される。一方、ステップＡ４の判定の結果、新たに調製済み集荷量が入力されている場合は、集荷量算出部１３は、最新の集荷量を算出する（ステップＡ５）。また、集荷量算出部１３は、算出した最新の集荷量を推定部１２に出力する。
【００４３】
次に、推定部１２は、ステップＡ１で指定された時刻における乖離率Ｘを求め、求めた乖離率Ｘに基づいて、農産物が不足するかどうかの推定を実施する（ステップＡ６）。
【００４４】
具体的には、ステップＡ６では、推定部１２は、ステップＡ５で算出された集荷量と、指定された時刻における傾向線上の集荷量とから、両者の差を算出し、算出した差を傾向線上の集荷量で除算し、得られた値を乖離率Ｘとする。そして、推定部１２は、算出した乖離率Ｘが正であることを条件に、乖離率Ｘと予め設定された閾値とを対比し、乖離率Ｘが閾値を超えている場合は、農産物が不足すると推定する。
【００４５】
その後、推定部１２は、ステップＡ６の推定処理の結果を、表示装置、又は管理者４０の端末装置に出力する（ステップＡ７）。これにより、推定処理の結果が、管理者４０に提示される。また、推定部１２は、農産物が不足すると推定した場合は、ステップＡ７において、農作物が不足することを示す警告を、生産者の端末５０に通知することもできる。ステップＡ７の実行後、集荷量調整支援装置１０における処理は、一旦終了する。
【００４６】
また、その後、管理者４０によって新たな時刻が指定されると、ステップＡ１〜Ａ７は、再度実行される。従って、管理者は、延長時の終了時刻Ｔ３が経過するまでの間、いつでも、集荷量が不足しないかどうかを確認することができる。
【００４７】
なお、図４の例では、管理者が時刻を指定したことを契機に処理が実行されるが、本実施の形態１は、この態様に限定されない。本実施の形態１は、例えば、予め設定された時刻毎に、又は予め設定された時間間隔で、処理が開始される態様であっても良い。この態様では、予め設定された時刻毎に、又は予め設定された時間間隔で、図４に示したステップＡ２〜Ａ７が実行される。また、外部のシステムから要求されたことを契機に、図４に示したステップＡ２〜Ａ７が実行されても良い。
【００４８】
［プログラム］
本発明の実施の形態１におけるプログラムは、コンピュータに、図４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における集荷量調整支援装置１０と集荷量調整支援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、傾向線設定部１１、推定部１２、及び集荷量算出部１３として機能し、処理を行なう。
【００４９】
［実施の形態１における効果］
以上のように、本実施の形態１では、集荷量調整支援装置１０は、複数の生産者が集出荷場に農産物を持ち込むことを考慮して、傾向線を設定し、これを基準にして集荷量が不足するかどうかを判断する。このため、集荷量調整支援装置１０によれば、複数の生産者によって集出荷場に農産物が持ち込まれる態様において、収集される農産物の集荷量を予測することができる。この結果、背景技術の欄で述べた、集荷量不足に伴う問題と集荷量過多に伴う問題との発生が抑制される。
【００５０】
［実施の形態１の変形例１］
上述したように、図１〜図４に示した例では、傾向線として、点Ｐ１と点Ｐ２とを通る１次関数が設定され、最終的な集荷量が日次予定集荷量Ｓに満たないと推定される場合に、そのことが管理者４０に提示されているが、本実施の形態１は、この例に限定されない。
【００５１】
例えば、本実施の形態１では、傾向線設定部１１は、点Ｐ１と点Ｐ２とを通る傾向線（以下「下限ライン」と表記する。）に加えて、又はこれに代えて、点Ｐ１と点Ｐ３（図３参照）とを通る傾向線（以下「上限ライン」と表記する）を設定することができる。点Ｐ３は、集荷量が、日次予定量Ｓに畜庫可能量△Ｓを加えた量となり、時間が終了時刻Ｔ２となる点である。
【００５２】
更に、推定部１２は、特定した収集済の農産物の集荷量と、指定された時刻における上限ライン上の集荷量とから、両者の差を算出し、算出した差を上限ライン上の集荷量で除算し、得られた値を乖離率Ｘとする。また、乖離率Ｘは、収集済の農産物の集荷量が上限ライン上の集荷量よりも大きい場合を正とする。そして、推定部１２は、算出した乖離率Ｘが正の場合は、乖離率Ｘと予め設定された閾値とを対比し、乖離率Ｘが閾値を超えている場合は、農産物が過剰になると推定する。
【００５３】
このように、本変形例１では、下限ラインに加えて、又は下限ラインに代えて、上限ラインが設定される。このため、本変形例１は、特に、生産者の納入量が多く、集出荷場に農産物が集まりすぎる場合に有効となり、廃棄処分となる農産物の量を抑制できる。
【００５４】
［実施の形態１の変形例２］
本変形例２では、各生産者が、端末５０を介して、集出荷場に納入する農産物の納入量を、集荷量調整支援装置１０に通知を行なうことができる。この場合、管理者４０が、一定の基準を満たない農産物の量を入力することで、集荷量算出部１３は、通知された納入量から、管理者４０によって入力された量を減算して、調製済み集荷量を算出することができる。
【００５５】
また、集荷量調整支援装置１０が、調製済み集荷量を記録している外部のシステムに接続されている場合は、本実施の形態１は、調製済み集荷量がこのシステムから自動的に通知される態様であっても良い。
【００５６】
（実施の形態２）
次に本発明の実施の形態２における、集荷量調整支援装置、集荷量調整支援方法、及びプログラムについて、図５〜図９を参照しながら説明する。
【００５７】
［装置構成］
最初に、本発明の実施の形態２における集荷量調整支援装置の構成について図５を用いて説明する。図５は、本発明の実施の形態２における集荷量調整支援装置の具体的構成を示すブロック図である。
【００５８】
図５に示す本実施の形態２における集荷量調整支援装置２０も、図１及び２に示した実施の形態１における集荷量調整支援装置１０と同様に、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための装置である。但し、図５に示すように、本実施の形態２においては、集荷量調整支援装置２０は、構成及び機能の点で、集荷量調整支援装置１０と異なっている。以下、相違点を中心に説明する。
【００５９】
図５に示すように、集荷量調整支援装置２０は、学習データ記憶部２１と、学習推定部２２と、集荷量算出部２３とを備えている。このうち、集荷量算出部２３は、実施の形態１において、図２に示した集荷量算出部１３と同様の機能を備えている。即ち、集荷量算出部２３は、管理者４０によって、各生産者の調製済み集荷量が入力されると、これらを足し合せ、最新の集荷量を算出する。また、集荷量算出部２３は、算出した最新の集荷量を学習推定部２２に出力する。
【００６０】
学習推定部２２は、まず、学習データ記憶部２１に格納されている学習データを用いて、乖離率Ｘの学習モデルを構築する。そして、学習推定部２２は、構築した学習モデルに、特定の時点（管理者４０が指定した時刻）での乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、農産物が不足するかどうかの推定を行なう。
【００６１】
学習データは、傾向線を用いて算出された、過去の日毎における、複数の時点での乖離率Ｘと、各日における農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったかを示す結果（以下「調整結果」と表記する。）と、を含んでいる。また、本実施の形態２では、学習データは、管理者４０によって入力され、学習データ記憶部２１に格納されている。なお、学習データ記憶部２１には、学習データの作成に用いられた傾向線も格納されている。
【００６２】
ここで、図６及び図７を用いて、本実施の形態２で用いられる学習データについて具体的に説明する。図６は、本発明の実施の形態２で用いられる学習データの概念を説明するための説明図である。図７は、本発明の実施の形態２で用いられる学習データの具体例を示す図である。
【００６３】
図６に示す座標系は、図２に示した座標系と同様であり、集荷量及び時間が直交する２軸として用いられた座標系である。また、傾向線も、図２の例と同様に設定されている。そして、学習データは、日毎に、時刻ｔ１〜ｔ５それぞれについて、傾向線とその時の集荷量とから乖離率Ｘ１〜Ｘ５を求め、求めた乖離率Ｘ１〜Ｘ５と、その日の調整結果とを学習データ記憶部２１に記憶することによって作成されている。具体的には、学習データは、図７に示す通りとなる。図７では、農産物の集荷量の調整が成功の場合は「ＯＫ」と表記され、農産物の集荷量の調整が不成功の場合は「ＮＧ」と表記されている。
【００６４】
図６及び図７に示した学習データが作成されている場合、学習推定部２２は、学習データに含まれる各乖離率を用いて、農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出する。この算出された確率分布が、学習モデルとなる。
【００６５】
そして、学習推定部２２は、算出した確率分布に、特定の時点での乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、不成功の場合について事後確率を求め、求めた各事後確率に基づいて、農産物が不足するかどうかの推定を行なう。
【００６６】
続いて、図８を用いて、確率分布としてガウス分布を用いた場合について説明する。図８は、本発明の実施の形態２で用いられる学習モデルを説明するための説明図である。
【００６７】
まず、学習推定部２２は、学習データを用いて、時刻毎の乖離率（Ｘ１〜Ｘ５）をＯＫの場合とＮＧの場合とに分類する。次いで、学習推定部２２は、ＯＫの場合の乖離率とＮＧの場合の乖離率とのそれぞれについて、平均μ及び分散σ２を算出する。
【００６８】
そして、図８に示すように、学習推定部２２は、ＯＫの場合の乖離率の平均μ及び分散σ２から、ガウス分布Ｐ（Ｘ｜ＯＫ）を算出し、更に、ＮＧの場合の乖離率の平均μ及び分散σ２からガウス分布Ｐ（Ｘ｜ＮＧ）を算出する。
【００６９】
また、学習推定部２２は、学習データを用いて、集荷量が図６に示す「目標」に到達する確率Ｐ（ＯＫ）と、集荷量が図６に示す「目標」に到達しない確率Ｐ（ＮＧ）も算出する。そして、学習推定部２２は、算出したガウス分布と確率とを用いて、ＯＫの場合の事後確率Ｐ（ＯＫ｜Ｘ）の式と、ＮＧの場合の事後確率Ｐ（ＮＧ｜Ｘ）の式とを構築する。
【００７０】
結果は、下記の数１及び数２に示す通りである。下記の数１及び数２においては、乖離率Ｘが変数となる。また、下記の数１及び数２に示されている「Ａ」は、ＯＫ又はＮＧを要素として含む集合を表している。
【００７１】
【数１】
2016006372.tif 000003
【００７２】
【数２】
2016006372.tif 000004
【００７３】
次いで、学習推定部２２は、管理者４０から、特定の時点として時刻が指定されると、学習データ記憶部２１に格納されている傾向線と、集荷量算出部によって通知されている最新の集荷量とを用いて、指定された時刻における乖離率Ｘを算出する。そして、学習推定部２２は、算出した乖離率Ｘを、上記の数１及び数２それぞれに代入して、事後確率Ｐ（ＯＫ｜Ｘ）と事後確率Ｐ（ＮＧ｜Ｘ）とを算出する。
【００７４】
次いで、学習推定部２２は、事後確率Ｐ（ＮＧ｜Ｘ）と予め設定された閾値とを対比し、事後確率Ｐ（ＮＧ｜Ｘ）が閾値を超えている場合は、農産物が不足すると推定する。そして、学習推定部２２は、推定結果を出力し、これを、表示装置又は端末装置（図２において図示せず）を介して、管理者４０に提示する。また、このとき、学習推定部２２は、事後確率Ｐ（ＯＫ｜Ｘ）の値も、表示装置又は端末装置（図２において図示せず）を介して、管理者４０に提示する。事後確率Ｐ（ＯＫ｜Ｘ）は、集荷量調整の良好さを示す尺度として、管理者４０において有用となる。
【００７５】
なお、上記の説明では、確率分布としてガウス分布が用いられているが、本実施の形態２において、確率分布はガウス分布に限定されるものではない。例えば、ジョンソンＳＵ分布、ロジスティック分布等によって、乖離率Ｘのヒストグラムを、ガウス分布以上に近似できる場合であれば、確率部分布として、これらの分布のいずれかを用いることができる。
【００７６】
また、学習推定部２２は、農産物が不足すると推定した場合は、そのことを示す警告を、インターネット等のネットワーク（図５において図示せず）を介して、生産者の端末５０に通知することもできる。この場合、通知を受けた生産者は、集荷量が不足する事態に、迅速に対応することができる。
【００７７】
また、上述のように、生産者に対して、集荷量の不足が通知される場合においては、学習データは、通知によって追加された分を除いた集荷量に基づいて作成されているのが好ましい。これは、純粋に生産者が自律的に納入した農産物の納入量（調製済み集荷量）から学習データを構築することで、推定精度の向上が期待できるからである。具体的には、この場合、調査結果としては、過去における実際の調整結果ではなくて、通知によって追加された分を除いた場合の調整結果が用いられる。また、学習データにおける時刻毎の乖離率（Ｘ１〜Ｘ５）は、通知によって追加された分を除いた集荷量から計算される。
【００７８】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態２における集荷量調整支援装置２０の動作について図９を用いて説明する。図９は、本発明の実施の形態２における集荷量調整支援装置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５〜図８を参酌する。また、本実施の形態２では、集荷量調整支援装置２０を動作させることによって、集荷量調整支援方法が実施される。よって、本実施の形態２における集荷量調整支援方法の説明は、以下の集荷量調整支援装置２０の動作説明に代える。
【００７９】
最初に、図９に示すように、集荷量調整支援装置２０において、学習推定部２２は、管理者４０による時刻の指定を受け付ける（ステップＢ１）。この場合、学習推定部１２は、時刻の指定を受け付けたことを、集荷量算出部２３に通知する。
【００８０】
次に、学習推定部２２は、学習データ記憶部２１に格納されている学習データが更新されているかどうかを判定する（ステップＢ２）。ステップＢ２の判定の結果、学習データが更新されていない場合は、後述するステップＢ４が実行される。一方、ステップＢ２の判定の結果、学習データが更新されている場合は、学習推定部２２は、ガウス分布Ｐ（Ｘ｜ＯＫ）及びガウス分布Ｐ（Ｘ｜ＮＧ）を再度算出して学習モデルを更新する（ステップＢ３）。
【００８１】
また、ステップＢ３では、学習推定部２２は、更に、更新したガウス分布を用いて、上記数１に示した事後確率Ｐ（ＯＫ｜Ｘ）の式と、上記数２に示した事後確率Ｐ（ＮＧ｜Ｘ）の式との両方も更新する。
【００８２】
次に、集荷量算出部２３は、管理者４０から、新たに調製済み集荷量が入力されているかどうかを判定する（ステップＢ４）。ステップＢ４の判定の結果、新たに調製済み集荷量が入力されていない場合は、後述するステップＢ６が実行される。一方、ステップＢ４の判定の結果、新たに調製済み集荷量が入力されている場合は、集荷量算出部２３は、最新の集荷量を算出する（ステップＢ５）。また、集荷量算出部１３は、算出した最新の集荷量を学習推定部２２に出力する。ステップＢ４及びＢ５は、それぞれ、図４に示したステップＡ４及びＡ５と同様のステップである。
【００８３】
次に、学習推定部２２は、学習推定部２２は、農産物が不足するかどうかの推定を実施する（ステップＢ６）。具体的には、ステップＢ６では、推定部１２は、ステップＢ５で算出された集荷量と、学習データ記憶部２１に格納されている傾向線とを用いて、指定された時刻における乖離率Ｘを算出する。そして、学習推定部２２は、算出した乖離率Ｘを、上記の数１及び数２それぞれに代入して、事後確率Ｐ（ＯＫ｜Ｘ）と事後確率Ｐ（ＮＧ｜Ｘ）とを算出する。更に、学習推定部２２は、算出した事後確率Ｐ（ＮＧ｜Ｘ）が閾値を超えている場合は、農産物が不足すると推定する。
【００８４】
その後、学習推定部２２は、ステップＢ６の推定処理の結果を、表示装置、又は管理者４０の端末装置に出力する（ステップＢ７）。これにより、推定処理の結果が、管理者４０に提示される。また、学習推定部２２は、農産物が不足すると推定した場合は、ステップＢ７において、農作物が不足することを示す警告を、生産者の端末５０に通知することもできる。ステップＢ７の実行後、集荷量調整支援装置２０における処理は、一旦終了する。
【００８５】
また、その後、管理者４０によって新たな時刻が指定されると、ステップＢ１〜Ｂ７は、再度実行される。従って、管理者は、延長時の終了時刻Ｔ３が経過するまでの間、いつでも、集荷量が不足しないかどうかを確認することができる。
【００８６】
なお、図９の例では、管理者が時刻を指定したことを契機に処理が実行されるが、本実施の形態２は、この態様にも限定されない。本実施の形態２は、例えば、予め設定された時刻毎に、又は予め設定された時間間隔で、処理が開始される態様であっても良い。この態様では、予め設定された時刻毎に、又は予め設定された時間間隔で、図９に示したステップＢ２〜Ｂ７が実行される。また、外部のシステムから要求されたことを契機に、図９に示したステップＢ２〜Ｂ７が実行されても良い。
【００８７】
［プログラム］
本発明の実施の形態２におけるプログラムは、コンピュータに、図９に示すステップＢ１〜Ｂ７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における集荷量調整支援装置２０と集荷量調整支援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、学習推定部２２、及び集荷量算出部２３として機能し、処理を行なう。
【００８８】
［実施の形態２における効果］
以上のように、本実施の形態２では、集荷量調整支援装置２０は、複数の生産者が集出荷場に農産物を持ち込む場合の集荷量の増加傾向を学習し、学習結果を用いて集荷量が不足するかどうかを判断する。このため、集荷量調整支援装置２０による場合も、複数の生産者によって集出荷場に農産物が持ち込まれる態様において、収集される農産物の集荷量を予測することができる。この結果、背景技術の欄で述べた、集荷量不足に伴う問題と集荷量過多に伴う問題との発生が抑制される。
【００８９】
［実施の形態２の変形例１］
上述したように、図５〜図９に示した例では、学習データの基準となる傾向線として、点Ｐ１と点Ｐ２とを通る１次関数が用いられているが、本実施の形態２は、この例に限定されない。
【００９０】
例えば、本実施の形態２では、点Ｐ１と点Ｐ２とを通る傾向線（以下「下限ライン」と表記する。）に加えて、又はこれに代えて、点Ｐ１と点Ｐ３（図参照）とを通る傾向線（以下「上限ライン」と表記する）を用いて、学習データが作成されていても良い。点Ｐ３は、集荷量が、日次予定量Ｓに畜庫可能量△Ｓを加えた量となり、時間が終了時刻Ｔ２となる点である。
【００９１】
このように、本変形例１では、上限ラインを用いて学習データが作成されるので、本変形例１は、特に、生産者の納入量が多く、集出荷場に農産物が集まりすぎる場合に有効となり、廃棄処分となる農産物の量を抑制できる。
【００９２】
［実施の形態２の変形例２］
本実施の形態２には、実施の形態１の変形例２を適用することができる。つまり、本実施の形態２においても、各生産者が、端末５０を介して、集出荷場に納入する農産物の納入量を、集荷量調整支援装置１０に通知を行なうことができる態様であっても良い。また、集荷量調整支援装置２０が、調製済み集荷量を記録している外部のシステムに接続されている場合は、本実施の形態２も、調製済み集荷量がこのシステムから自動的に通知される態様であっても良い。
【００９３】
（実施の形態３）
次に本発明の実施の形態３における、集荷量調整支援装置、集荷量調整支援方法、及びプログラムについて、図１０を参照しながら説明する。図１０は、本発明の実施の形態３における集荷量調整支援装置の具体的構成を示すブロック図である。
【００９４】
図１０に示す本実施の形態３における集荷量調整支援装置３０も、実施の形態１における集荷量調整支援装置１０及び実施の形態２における集荷量調整支援装置２０と同様に、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための装置である。但し、本実施の形態３では、集荷量調整支援装置３０は、集荷量調整支援装置１０及び集荷量調整支援装置２０それぞれの機能を備えている。以下、具体的に説明する。
【００９５】
図１０に示すように、集荷量調整支援装置３０は、傾向線設定部３１と、推定部３２と、集荷量調整部３３と、学習推定部３４と、学習データ記憶部３５とを備えている。このうち、傾向線設定部３１は、実施の形態１において、図２に示した傾向線設定部１１と同様の機能を備えている。傾向線設定部３１は、管理者４０が入力した設定情報に基づいて傾向線を設定する。
【００９６】
また、集荷量算出部３３も、実施の形態１において、図２に示した集荷量算出部１３と同様の機能を備えている。集荷量算出部３３は、管理者４０によって、各生産者の調製済み集荷量が入力されると、これらを足し合せ、最新の調製済み集荷量を算出し、算出した最新の調製済み集荷量を推定部３２に出力する。
【００９７】
更に、推定部３２も、実施の形態１において、図２に示した推定部１２と同様の機能を備えている。推定部３２は、管理者４０から、特定の時点として時刻が指定されると、集荷量算出部３３によって通知されている最新の集荷量から、指定された時刻における収集済の農産物の集荷量を特定する。そして、推定部３２は、特定した収集済の農産物の集荷量と、指定された時刻における傾向線上の集荷量とから、その時刻の乖離率Ｘを算出し、これを用いて、農産物の不足を推定する。また、推定部３２は、推定結果を出力し、これを、表示装置又は端末装置（図２において図示せず）を介して、管理者４０に提示する。
【００９８】
但し、本実施の形態３では、推定部３２は、推定部１２と異なり、実施の形態２で図７に示した学習データを作成する機能も備えている。具体的には、推定部３２は、集出荷場で出荷が行なわれた日においては、予め設定された時刻毎に、乖離率Ｘを算出し、算出した乖離率Ｘを、学習データとして学習データ記憶部３５に格納する。
【００９９】
また、推定部３２は、延長時における終了時刻Ｔ３が経過すると、最新の集荷量が「目標」（図６参照）に到達しているかどうかを判定する。そして、推定部３２は、判定の結果、到達している場合は、対応する日の学習データに「ＯＫ」を付加し、到達していない場合は、対応する日の学習データに「ＮＧ」を付加する。
【０１００】
学習推定部３４は、実施の形態２において、図５に示した学習推定部２２と同様の機能を備えている。つまり、学習推定部３４は、まず、学習データ記憶部３５に格納されている学習データを用いて、乖離率Ｘの学習モデルを構築する。そして、学習推定部３４は、管理者が時刻を指定すると、構築した学習モデルに、指定された時刻での乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、農産物が不足するかどうかの推定を行なう。
【０１０１】
このように、本実施の形態３では、学習データは、推定部３２によって自動的に作成されるので、管理者４０が学習データを作成して入力する必要がない。また、本実施の形態３においては、図４に示したステップＡ１〜Ａ７と、図９に示したステップＢ１〜Ｂ７との両方を実行できる。このため、管理者４０に対して、乖離率Ｘから計算した推定結果、学習データを用いた推定結果との両方を提示でき、管理者４０においては、集荷量調整を成功に導くことが容易となる。
【０１０２】
また、本実施の形態３では、推定部３２及び学習推定部３４は、それぞれ、農産物が不足すると推定した場合は、そのことを示す警告を、インターネット等のネットワーク（図１０において図示せず）を介して、生産者の端末５０に通知することもできる。この場合、通知を受けた生産者は、集荷量が不足する事態に、迅速に対応することができる。
【０１０３】
また、上述のように、生産者に対して、集荷量の不足が通知される場合においては、推定部３２は、通知によって追加された分を除いた集荷量に基づいて、学習データを作成することができる。この場合も、実施の形態２と同様に、調査結果としては、過去における実際の調整結果ではなくて、通知によって追加された分を除いた場合の調整結果が用いられる。また、学習データにおける時刻毎の乖離率（Ｘ１〜Ｘ５）は、通知によって追加された分を除いた集荷量から計算される。なお、この場合において、通知によって追加された農産物の量は、例えば、管理者４０によって、入力装置又は端末装置（図１０において図示せず）を介して、入力される。
【０１０４】
［装置動作］
本実施の形態３では、図４に示したステップＡ１〜Ａ７、及び図９に示したステップＢ１〜Ｂ７のうち、いずれか又は両方が実行されることにより、本実施の形態３における集荷量調整支援方法が実行されることになる。その他に、本実施の形態３では、日毎に、学習データを生成するため、予め時刻毎に乖離率Ｘを算出するステップ、終了時刻Ｔ３において最新の集荷量が「目標」に到達しているかどうかを判定するステップ、算出結果及び判定結果を格納するステップ、が実行される。
【０１０５】
［プログラム］
本発明の実施の形態３におけるプログラムは、コンピュータに、図４に示すステップＡ１〜Ａ７、及び図９に示すステップＢ１〜Ｂ７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３における集荷量調整支援装置３０と集荷量調整支援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、傾向線設定部３１、推定部３２、終了算出部３３、及び学習推定部３４として機能し、処理を行なう。
【０１０６】
（装置の物理構成）
ここで、実施の形態１〜３におけるプログラムを実行することによって、集荷量調整支援装置を実現するコンピュータについて図１１を用いて説明する。図１１は、本発明の実施の形態１〜３における集荷量調整支援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。
【０１０７】
図１１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。
【０１０８】
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。
【０１０９】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクの他、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を仲介する。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。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。
【０１１０】
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。
【０１１１】
上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記３０）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。  
【０１１２】
（付記１）
集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための装置であって、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を設定する、傾向線設定部と、
特定の時点において、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率を求め、求めた前記乖離率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、推定部と、
を備えている、ことを特徴とする集荷量調整支援装置。
【０１１３】
（付記２）
過去の日毎における、複数の時点での前記乖離率と、当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果とを用いて、前記乖離率の学習モデルを構築し、
構築した前記学習モデルに、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、学習推定部と、
を更に備えている、付記１に記載の集荷量調整支援装置。
【０１１４】
（付記３）
前記学習推定部が、過去の日毎における、前記乖離率を用いて、前記農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出することによって、前記学習モデルを構築し、
算出した前記確率分布に、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、前記不成功の場合について事後確率を求め、
求めた各事後確率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、
付記２に記載の集荷量調整支援装置。
【０１１５】
（付記４）
前記傾向線設定部が、前記傾向線として、集荷量及び時間を直交する２軸とする座標系において、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる第１の点と、集荷量が前記予定集荷量、時間が収集の終了時刻となる第２の点とを通る、１次関数を設定する、
付記１に記載の集荷量調整支援装置。
【０１１６】
（付記５）
前記推定部が、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、付記１に記載の集荷量調整支援装置。
【０１１７】
（付記６）
前記学習推定部が、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、付記１に記載の集荷量調整支援装置。
【０１１８】
（付記７）
集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための装置であって、
学習データを用いて前記乖離率の学習モデルを構築し、構築した前記学習モデルに、特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、学習推定部を備え、
前記学習データは、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて設定され、且つ、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を用いて算出された、過去の日毎における、複数の時点での、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率と、
当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果と、
を含んでいる、
ことを特徴とする集荷量調整支援装置。
【０１１９】
（付記８）
前記学習推定部が、前記学習データに含まれる前記乖離率を用いて、前記農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出することによって、前記学習モデルを構築し、
算出した前記確率分布に、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、前記不成功の場合について事後確率を求め、
求めた各事後確率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、
付記７に記載の集荷量調整支援装置。
【０１２０】
（付記９）
前記傾向線として、集荷量及び時間を直交する２軸とする座標系において、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる第１の点と、集荷量が前記予定集荷量、時間が収集の終了時刻となる第２の点とを通る、１次関数が設定されている、
付記７に記載の集荷量調整支援装置。
【０１２１】
（付記１０）
前記学習推定部が、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、付記７に記載の集荷量調整支援装置。
【０１２２】
（付記１１）
集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための方法であって、
（ａ）前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を設定する、ステップと、
（ｂ）特定の時点において、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率を求め、求めた前記乖離率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップと、
を有する、ことを特徴とする集荷量調整支援方法。
【０１２３】
（付記１２）
（ｃ）過去の日毎における、複数の時点での前記乖離率と、当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果とを用いて、前記乖離率の学習モデルを構築し、
構築した前記学習モデルに、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップと、
を更に有している、付記１１に記載の集荷量調整支援方法。
【０１２４】
（付記１３）
前記（ｃ）のステップにおいて、過去の日毎における、前記乖離率を用いて、前記農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出することによって、前記学習モデルを構築し、
算出した前記確率分布に、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、前記不成功の場合について事後確率を求め、
求めた各事後確率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、
付記１２に記載の集荷量調整支援方法。
【０１２５】
（付記１４）
前記（ａ）のステップにおいて、前記傾向線として、集荷量及び時間を直交する２軸とする座標系において、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる第１の点と、集荷量が前記予定集荷量、時間が収集の終了時刻となる第２の点とを通る、１次関数を設定する、
付記１１に記載の集荷量調整支援方法。
【０１２６】
（付記１５）
（ｄ）前記（ｂ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを更に有している、付記１１に記載の集荷量調整支援方法。
【０１２７】
（付記１６）
（ｅ）前記（ｃ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを更に有している、付記１１に記載の集荷量調整支援方法。
【０１２８】
（付記１７）
集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための方法であって、
（ａ）学習データを用いて前記乖離率の学習モデルを構築し、構築した前記学習モデルに、特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップを有し、
前記学習データは、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて設定され、且つ、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を用いて算出された、過去の日毎における、複数の時点での、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率と、
当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果と、
を含んでいる、
ことを特徴とする集荷量調整支援方法。
【０１２９】
（付記１８）
前記（ａ）のステップにおいて、前記学習データに含まれる前記乖離率を用いて、前記農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出することによって、前記学習モデルを構築し、
算出した前記確率分布に、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、前記不成功の場合について事後確率を求め、
求めた各事後確率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、
付記１７に記載の集荷量調整支援方法。
【０１３０】
（付記１９）
前記傾向線として、集荷量及び時間を直交する２軸とする座標系において、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる第１の点と、集荷量が前記予定集荷量、時間が収集の終了時刻となる第２の点とを通る、１次関数が設定されている、
付記１７に記載の集荷量調整支援方法。
【０１３１】
（付記２０）
（ｂ）前記（ａ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを更に有している、付記１７に記載の集荷量調整支援方法。
【０１３２】
（付記２１）
コンピュータによって、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援す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、
前記コンピュータに、
（ａ）前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を設定する、ステップと、
（ｂ）特定の時点において、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率を求め、求めた前記乖離率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１３３】
（付記２２）
前記プログラムが、更に、
（ｃ）過去の日毎における、複数の時点での前記乖離率と、当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果とを用いて、前記乖離率の学習モデルを構築し、
構築した前記学習モデルに、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップを、前記コンピュータに実行させる命令を含む、付記２１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１３４】
（付記２３）
前記（ｃ）のステップにおいて、過去の日毎における、前記乖離率を用いて、前記農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出することによって、前記学習モデルを構築し、
算出した前記確率分布に、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、前記不成功の場合について事後確率を求め、
求めた各事後確率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、
付記２２に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１３５】
（付記２４）
前記（ａ）のステップにおいて、前記傾向線として、集荷量及び時間を直交する２軸とする座標系において、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる第１の点と、集荷量が前記予定集荷量、時間が収集の終了時刻となる第２の点とを通る、１次関数を設定する、
付記２１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１３６】
（付記２５）
前記プログラムが、更に、
（ｄ）前記（ｂ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを、前記コンピュータに実行させる命令を含む、付記２１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１３７】
（付記２６）
前記プログラムが、更に、
（ｅ）前記（ｃ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを、前記コンピュータに実行させる命令を含む、付記２１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１３８】
（付記２７）
コンピュータによって、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援す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、
前記コンピュータに、
（ａ）学習データを用いて前記乖離率の学習モデルを構築し、構築した前記学習モデルに、特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップを実行させる命令を含む、プログラムを記録しており、
前記学習データは、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて設定され、且つ、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を用いて算出された、過去の日毎における、複数の時点での、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率と、
当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果と、
を含んでいる、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１３９】
（付記２８）
前記（ａ）のステップにおいて、前記学習データに含まれる前記乖離率を用いて、前記農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出することによって、前記学習モデルを構築し、
算出した前記確率分布に、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、前記不成功の場合について事後確率を求め、
求めた各事後確率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、
付記２７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１４０】
（付記２９）
前記傾向線として、集荷量及び時間を直交する２軸とする座標系において、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる第１の点と、集荷量が前記予定集荷量、時間が収集の終了時刻となる第２の点とを通る、１次関数が設定されている、
付記２７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１４１】
（付記３０）
前記プログラムが、更に、
（ｂ）前記（ａ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを、
更に前記コンピュータに実行させる命令を含む、付記２７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１４２】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１４３】
この出願は、２０１４年７月８日に出願された日本出願特願２０１４−１４０８７０を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０１４４】
本発明によれば、複数の生産者によって集出荷場に農産物が持ち込まれる場合であっても、収集される農産物の集荷量を予測することができる。本発明は、農業分野に有用である。
【符号の説明】
【０１４５】
１０  集荷量調整支援装置（実施の形態１）
１１  傾向線設定部
１２  推定部
１３  集荷量算出部
２０  集荷量調整支援装置（実施の形態２）
２１  学習データ記憶部
２２  学習推定部
２３  集荷量算出部
３０  集荷量調整支援装置（実施の形態３）
３１  傾向線設定部
３２  推定部
３３  集荷量算出部
３４  学習推定部
３５  学習データ記憶部
４０  管理者
５０  生産者の端末
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
【図１】
2016006372.tif 000005
【図２】
2016006372.tif 000006
【図３】
2016006372.tif 000007
【図４】
2016006372.tif 000008
【図５】
2016006372.tif 000009
【図６】
2016006372.tif 000010
【図７】
2016006372.tif 000011
【図８】
2016006372.tif 000012
【図９】
2016006372.tif 000013
【図１０】
2016006372.tif 000014
【図１１】
2016006372.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】平成28年12月27日(2016.12.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための装置であって、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を設定する、傾向線設定部と、
特定の時点において、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率を求め、求めた前記乖離率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、推定部と、
を備えている、ことを特徴とする集荷量調整支援装置。
【請求項２】
過去の日毎における、複数の時点での前記乖離率と、当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果とを用いて、前記乖離率の学習モデルを構築し、
構築した前記学習モデルに、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、学習推定部と、
を更に備えている、請求項１に記載の集荷量調整支援装置。
【請求項３】
前記学習推定部が、過去の日毎における、前記乖離率を用いて、前記農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出することによって、前記学習モデルを構築し、
算出した前記確率分布に、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、前記不成功の場合について事後確率を求め、
求めた各事後確率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、
請求項２に記載の集荷量調整支援装置。
【請求項４】
前記傾向線設定部が、前記傾向線として、集荷量及び時間を直交する２軸とする座標系において、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる第１の点と、集荷量が前記予定集荷量、時間が収集の終了時刻となる第２の点とを通る、１次関数を設定する、
請求項１〜３のいずれかに記載の集荷量調整支援装置。
【請求項５】
前記推定部が、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、請求項１〜４のいずれかに記載の集荷量調整支援装置。
【請求項６】
前記学習推定部が、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、請求項２〜５のいずれかに記載の集荷量調整支援装置。
【請求項７】
集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための装置であって、
学習データを用いて乖離率の学習モデルを構築し、構築した前記学習モデルに、特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、学習推定部を備え、
前記学習データは、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて設定され、且つ、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を用いて算出された、過去の日毎における、複数の時点での、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す前記乖離率と、
当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果と、
を含んでいる、
ことを特徴とする集荷量調整支援装置。
【請求項８】
前記学習推定部が、前記学習データに含まれる前記乖離率を用いて、前記農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出することによって、前記学習モデルを構築し、
算出した前記確率分布に、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、前記不成功の場合について事後確率を求め、
求めた各事後確率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、
請求項７に記載の集荷量調整支援装置。
【請求項９】
前記傾向線として、集荷量及び時間を直交する２軸とする座標系において、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる第１の点と、集荷量が前記予定集荷量、時間が収集の終了時刻となる第２の点とを通る、１次関数が設定されている、
請求項７または８に記載の集荷量調整支援装置。
【請求項１０】
前記学習推定部が、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、請求項７〜９のいずれかに記載の集荷量調整支援装置。
【請求項１１】
集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための方法であって、
（ａ）前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を設定する、ステップと、
（ｂ）特定の時点において、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率を求め、求めた前記乖離率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップと、
を有する、ことを特徴とする集荷量調整支援方法。
【請求項１２】
（ｃ）過去の日毎における、複数の時点での前記乖離率と、当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果とを用いて、前記乖離率の学習モデルを構築し、
構築した前記学習モデルに、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップと、
を更に有している、請求項１１に記載の集荷量調整支援方法。
【請求項１３】
前記（ｃ）のステップにおいて、過去の日毎における、前記乖離率を用いて、前記農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出することによって、前記学習モデルを構築し、
算出した前記確率分布に、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、前記不成功の場合について事後確率を求め、
求めた各事後確率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、
請求項１２に記載の集荷量調整支援方法。
【請求項１４】
前記（ａ）のステップにおいて、前記傾向線として、集荷量及び時間を直交する２軸とする座標系において、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる第１の点と、集荷量が前記予定集荷量、時間が収集の終了時刻となる第２の点とを通る、１次関数を設定する、
請求項１１〜１３のいずれかに記載の集荷量調整支援方法。
【請求項１５】
（ｄ）前記（ｂ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを更に有している、請求項１１〜１４のいずれかに記載の集荷量調整支援方法。
【請求項１６】
（ｅ）前記（ｃ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを更に有している、請求項１２〜１５のいずれかに記載の集荷量調整支援方法。
【請求項１７】
集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための方法であって、
（ａ）学習データを用いて乖離率の学習モデルを構築し、構築した前記学習モデルに、特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップを有し、
前記学習データは、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて設定され、且つ、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を用いて算出された、過去の日毎における、複数の時点での、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す前記乖離率と、
当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果と、
を含んでいる、
ことを特徴とする集荷量調整支援方法。
【請求項１８】
前記（ａ）のステップにおいて、前記学習データに含まれる前記乖離率を用いて、前記農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出することによって、前記学習モデルを構築し、
算出した前記確率分布に、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、前記不成功の場合について事後確率を求め、
求めた各事後確率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、
請求項１７に記載の集荷量調整支援方法。
【請求項１９】
前記傾向線として、集荷量及び時間を直交する２軸とする座標系において、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる第１の点と、集荷量が前記予定集荷量、時間が収集の終了時刻となる第２の点とを通る、１次関数が設定されている、
請求項１７または１８に記載の集荷量調整支援方法。
【請求項２０】
（ｂ）前記（ａ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを更に有している、請求項１７〜１９のいずれかに記載の集荷量調整支援方法。
【請求項２１】
コンピュータによって、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を設定する、ステップと、
（ｂ）特定の時点において、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率を求め、求めた前記乖離率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップと、
を実行させる、プログラム。
【請求項２２】
前記コンピュータに、更に、
（ｃ）過去の日毎における、複数の時点での前記乖離率と、当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果とを用いて、前記乖離率の学習モデルを構築し、
構築した前記学習モデルに、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップを実行させる、請求項２１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、過去の日毎における、前記乖離率を用いて、前記農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出することによって、前記学習モデルを構築し、
算出した前記確率分布に、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、前記不成功の場合について事後確率を求め、
求めた各事後確率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、
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、前記傾向線として、集荷量及び時間を直交する２軸とする座標系において、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる第１の点と、集荷量が前記予定集荷量、時間が収集の終了時刻となる第２の点とを通る、１次関数を設定する、
請求項２１〜２３のいずれかに記載のプログラム。
【請求項２５】
前記コンピュータに、更に、
（ｄ）前記（ｂ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを実行させる、請求項２１〜２４のいずれかに記載のプログラム。
【請求項２６】
前記コンピュータに、更に、
（ｅ）前記（ｃ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを実行させる、請求項２２〜２５のいずれかに記載のプログラム。
【請求項２７】
コンピュータによって、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）学習データを用いて乖離率の学習モデルを構築し、構築した前記学習モデルに、特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップを実行させ、
前記学習データは、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて設定され、且つ、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を用いて算出された、過去の日毎における、複数の時点での、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す前記乖離率と、
当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果と、
を含んでいる、プログラム。
【請求項２８】
前記（ａ）のステップにおいて、前記学習データに含まれる前記乖離率を用いて、前記農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出することによって、前記学習モデルを構築し、
算出した前記確率分布に、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、前記不成功の場合について事後確率を求め、
求めた各事後確率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、
請求項２７に記載のプログラム。
【請求項２９】
前記傾向線として、集荷量及び時間を直交する２軸とする座標系において、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる第１の点と、集荷量が前記予定集荷量、時間が収集の終了時刻となる第２の点とを通る、１次関数が設定されている、
請求項２７または２８に記載のプログラム。
【請求項３０】
前記コンピュータに、更に、
（ｂ）前記（ａ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを実行させる、請求項２７〜２９のいずれかに記載のプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援する集荷量調整支援装置及び集荷量調整支援方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、複数の生産者によって集出荷場に農産物が持ち込まれる場合であっても、収集される農産物の集荷量を予測し得る、集荷量調整支援装置、集荷量調整支援方法、及びプログラムを提供することにある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における第２の集荷量調整支援装置は、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための装置であって、
学習データを用いて乖離率の学習モデルを構築し、構築した前記学習モデルに、特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、学習推定部を備え、
前記学習データは、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて設定され、且つ、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を用いて算出された、過去の日毎における、複数の時点での、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す前記乖離率と、
当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す結果と、
を含んでいる、
ことを特徴とする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における第２の集荷量調整支援方法は、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための方法であって、
学習データを用いて乖離率の学習モデルを構築し、構築した前記学習モデルに、特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップを有し、
前記学習データは、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて設定され、且つ、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を用いて算出された、過去の日毎における、複数の時点での、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す前記乖離率と、
当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す結果と、
を含んでいる、
ことを特徴とする。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における第１のプログラムは、コンピュータによって、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を設定する、ステップと、
（ｂ）特定の時点において、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率を求め、求めた前記乖離率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップと、
を実行させる、ことを特徴とする。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１６】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面における第２のプログラムは、コンピュータによって、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
学習データを用いて乖離率の学習モデルを構築し、構築した前記学習モデルに、特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップを実行させ、
前記学習データは、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて設定され、且つ、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を用いて算出された、過去の日毎における、複数の時点での、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す前記乖離率と、
当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す結果と、
を含んでいる、ことを特徴とする。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３１】
更に、集出荷場での農産物の収集は、原則として終了時刻Ｔ２に終了するが、実際には、終了時刻Ｔ２を過ぎても、ある程度の時間であれば受付けられており、終了時刻Ｔ２は延長されている。このため、図３の例では、延長可能な時間をΔｔとし、延長時の終了時刻をＴ３としている。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３３】
このため、図３の例では、傾向線設定部１１は、傾向線として、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる点Ｐ１（０、Ｔ１）と、集荷量が日時予定集荷量Ｓ、時間が収集の延長時の終了時刻Ｔ３となる点Ｐ２（Ｓ、Ｔ３）とを通るように１次関数を設定する。また、傾向線の設定に必要な設定情報、具体的には、開始時刻Ｔ１、日時予定集荷量Ｓ、及び延長時の終了時刻Ｔ３は、例えば、管理者４０によって、入力装置又は端末装置（図２において図示せず）を介して、入力される。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４１】
次に、ステップＡ１の実行後、傾向線設定部１１は、傾向線が設定されているかどうかを判定する（ステップＡ２）。ステップＡ２の判定の結果、傾向線が設定されている場合は、後述するステップＡ４が実行される。一方、ステップＡ２の判定の結果、傾向線が設定されていない場合は、傾向線設定部１１は、傾向線を設定する（ステップＡ３）。具体的には、傾向線設定部１１は、管理者４０が入力した設定情報を用いて、図３に示した点Ｐ１及び点Ｐ２を通る１次関数を設定する。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５１】
例えば、本変形例１では、傾向線設定部１１は、点Ｐ１と点Ｐ２とを通る傾向線（以下「下限ライン」と表記する。）に加えて、又はこれに代えて、点Ｐ１と点Ｐ３（図３参照）とを通る傾向線（以下「上限ライン」と表記する）を設定することができる。点Ｐ３は、集荷量が、日次予定量Ｓに畜庫可能量△Ｓを加えた量となり、時間が終了時刻Ｔ２となる点である。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５５】
また、集荷量調整支援装置１０が、調製済み集荷量を記録している外部のシステムに接続されている場合は、本変形例２は、調製済み集荷量がこのシステムから自動的に通知される態様であっても良い。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６３】
図６に示す座標系は、図３に示した座標系と同様であり、集荷量及び時間が直交する２軸として用いられた座標系である。また、傾向線も、図３の例と同様に設定されている。そして、学習データは、日毎に、時刻ｔ１〜ｔ５それぞれについて、傾向線とその時の集荷量とから乖離率Ｘ１〜Ｘ５を求め、求めた乖離率Ｘ１〜Ｘ５と、その日の調整結果とを学習データ記憶部２１に記憶することによって作成されている。具体的には、学習データは、図７に示す通りとなる。図７では、農産物の集荷量の調整が成功の場合は「ＯＫ」と表記され、農産物の集荷量の調整が不成功の場合は「ＮＧ」と表記されている。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７４】
次いで、学習推定部２２は、事後確率Ｐ（ＮＧ｜Ｘ）と予め設定された閾値とを対比し、事後確率Ｐ（ＮＧ｜Ｘ）が閾値を超えている場合は、農産物が不足すると推定する。そして、学習推定部２２は、推定結果を出力し、これを、表示装置又は端末装置（図５において図示せず）を介して、管理者４０に提示する。また、このとき、学習推定部２２は、事後確率Ｐ（ＯＫ｜Ｘ）の値も、表示装置又は端末装置（図５において図示せず）を介して、管理者４０に提示する。事後確率Ｐ（ＯＫ｜Ｘ）は、集荷量調整の良好さを示す尺度として、管理者４０において有用となる。
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７５】
なお、上記の説明では、確率分布としてガウス分布が用いられているが、本実施の形態２において、確率分布はガウス分布に限定されるものではない。例えば、ジョンソンＳＵ分布、ロジスティック分布等によって、乖離率Ｘのヒストグラムを、ガウス分布以上に近似できる場合であれば、確率分布として、これらの分布のいずれかを用いることができる。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７７】
また、上述のように、生産者に対して、集荷量の不足が通知される場合においては、学習データは、通知によって追加された分を除いた集荷量に基づいて作成されているのが好ましい。これは、純粋に生産者が自律的に納入した農産物の納入量（調製済み集荷量）から学習データを構築することで、推定精度の向上が期待できるからである。具体的には、この場合、調整結果としては、過去における実際の調整結果ではなくて、通知によって追加された分を除いた場合の調整結果が用いられる。また、学習データにおける時刻毎の乖離率（Ｘ１〜Ｘ５）は、通知によって追加された分を除いた集荷量から計算される。
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８３】
次に、学習推定部２２は、農産物が不足するかどうかの推定を実施する（ステップＢ６）。具体的には、ステップＢ６では、学習推定部２２は、ステップＢ５で算出された集荷量と、学習データ記憶部２１に格納されている傾向線とを用いて、指定された時刻における乖離率Ｘを算出する。そして、学習推定部２２は、算出した乖離率Ｘを、上記の数１及び数２それぞれに代入して、事後確率Ｐ（ＯＫ｜Ｘ）と事後確率Ｐ（ＮＧ｜Ｘ）とを算出する。更に、学習推定部２２は、算出した事後確率Ｐ（ＮＧ｜Ｘ）が閾値を超えている場合は、農産物が不足すると推定する。
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９０】
例えば、本実施の形態２では、点Ｐ１と点Ｐ２とを通る傾向線（以下「下限ライン」と表記する。）に加えて、又はこれに代えて、点Ｐ１と点Ｐ３（図６参照）とを通る傾向線（以下「上限ライン」と表記する）を用いて、学習データが作成されていても良い。点Ｐ３は、集荷量が、日次予定量Ｓに畜庫可能量△Ｓを加えた量となり、時間が終了時刻Ｔ２となる点である。
【手続補正２０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９２】
［実施の形態２の変形例２］
本実施の形態２には、実施の形態１の変形例２を適用することができる。つまり、本実施の形態２においても、各生産者が、端末５０を介して、集出荷場に納入する農産物の納入量を、集荷量調整支援装置２０に通知を行なうことができる態様であっても良い。また、集荷量調整支援装置２０が、調製済み集荷量を記録している外部のシステムに接続されている場合は、本実施の形態２も、調製済み集荷量がこのシステムから自動的に通知される態様であっても良い。
【手続補正２１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９７】
更に、推定部３２も、実施の形態１において、図２に示した推定部１２と同様の機能を備えている。推定部３２は、管理者４０から、特定の時点として時刻が指定されると、集荷量算出部３３によって通知されている最新の集荷量から、指定された時刻における収集済の農産物の集荷量を特定する。そして、推定部３２は、特定した収集済の農産物の集荷量と、指定された時刻における傾向線上の集荷量とから、その時刻の乖離率Ｘを算出し、これを用いて、農産物の不足を推定する。また、推定部３２は、推定結果を出力し、これを、表示装置又は端末装置（図１０において図示せず）を介して、管理者４０に提示する。
【手続補正２２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０３】
また、上述のように、生産者に対して、集荷量の不足が通知される場合においては、推定部３２は、通知によって追加された分を除いた集荷量に基づいて、学習データを作成することができる。この場合も、実施の形態２と同様に、調整結果としては、過去における実際の調整結果ではなくて、通知によって追加された分を除いた場合の調整結果が用いられる。また、学習データにおける時刻毎の乖離率（Ｘ１〜Ｘ５）は、通知によって追加された分を除いた集荷量から計算される。なお、この場合において、通知によって追加された農産物の量は、例えば、管理者４０によって、入力装置又は端末装置（図１０において図示せず）を介して、入力される。
【手続補正２３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０４】
［装置動作］
本実施の形態３では、図４に示したステップＡ１〜Ａ７、及び図９に示したステップＢ１〜Ｂ７のうち、いずれか又は両方が実行されることにより、本実施の形態３における集荷量調整支援方法が実行されることになる。その他に、本実施の形態３では、日毎に、学習データを生成するため、予め設定された時刻毎に乖離率Ｘを算出するステップ、終了時刻Ｔ３において最新の集荷量が「目標」に到達しているかどうかを判定するステップ、算出結果及び判定結果を格納するステップ、が実行される。
【手続補正２４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０５】
［プログラム］
本発明の実施の形態３におけるプログラムは、コンピュータに、図４に示すステップＡ１〜Ａ７、及び図９に示すステップＢ１〜Ｂ７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３における集荷量調整支援装置３０と集荷量調整支援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、傾向線設定部３１、推定部３２、集荷量算出部３３、及び学習推定部３４として機能し、処理を行なう。
【手続補正２５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１７】
（付記６）
前記学習推定部が、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、付記２に記載の集荷量調整支援装置。
【手続補正２６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１８】
（付記７）
集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための装置であって、
学習データを用いて乖離率の学習モデルを構築し、構築した前記学習モデルに、特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、学習推定部を備え、
前記学習データは、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて設定され、且つ、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を用いて算出された、過去の日毎における、複数の時点での、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す前記乖離率と、
当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果と、
を含んでいる、
ことを特徴とする集荷量調整支援装置。
【手続補正２７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２７】
（付記１６）
（ｅ）前記（ｃ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを更に有している、付記１２に記載の集荷量調整支援方法。
【手続補正２８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２８】
（付記１７）
集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するための方法であって、
（ａ）学習データを用いて乖離率の学習モデルを構築し、構築した前記学習モデルに、特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップを有し、
前記学習データは、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて設定され、且つ、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を用いて算出された、過去の日毎における、複数の時点での、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す前記乖離率と、
当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果と、
を含んでいる、
ことを特徴とする集荷量調整支援方法。
【手続補正２９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３２】
（付記２１）
コンピュータによって、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を設定する、ステップと、
（ｂ）特定の時点において、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す乖離率を求め、求めた前記乖離率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップと、
を実行させる、プログラム。
【手続補正３０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３３】
（付記２２）
前記コンピュータに、更に、
（ｃ）過去の日毎における、複数の時点での前記乖離率と、当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果とを用いて、前記乖離率の学習モデルを構築し、
構築した前記学習モデルに、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップを実行させる、付記２１に記載のプログラム。
【手続補正３１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３４】
（付記２３）
前記（ｃ）のステップにおいて、過去の日毎における、前記乖離率を用いて、前記農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出することによって、前記学習モデルを構築し、
算出した前記確率分布に、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、前記不成功の場合について事後確率を求め、
求めた各事後確率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、
付記２２に記載のプログラム。
【手続補正３２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３５】
（付記２４）
前記（ａ）のステップにおいて、前記傾向線として、集荷量及び時間を直交する２軸とする座標系において、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる第１の点と、集荷量が前記予定集荷量、時間が収集の終了時刻となる第２の点とを通る、１次関数を設定する、
付記２１に記載のプログラム。
【手続補正３３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３６】
（付記２５）
前記コンピュータに、更に、
（ｄ）前記（ｂ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを実行させる、付記２１に記載のプログラム。
【手続補正３４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３７】
（付記２６）
前記コンピュータに、更に、
（ｅ）前記（ｃ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを実行させる、付記２２に記載のプログラム。
【手続補正３５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３８】
（付記２７）
コンピュータによって、集出荷場で収集される農産物の集荷量の調整を支援するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）学習データを用いて乖離率の学習モデルを構築し、構築した前記学習モデルに、特定の時点での前記乖離率を当てはめ、それによって得られた結果に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、ステップを実行させ、
前記学習データは、
前記農産物の１日当りの予定集荷量を用いて設定され、且つ、前記農産物の収集の開始から終了までにおける、前記農産物の集荷量の理想的な変化を表す、傾向線を用いて算出された、過去の日毎における、複数の時点での、収集済の前記農産物の集荷量が前記傾向線から乖離している程度を示す前記乖離率と、
当該日における前記農産物の集荷量の調整が成功及び不成功のいずれであったか示す調整結果と、
を含んでいる、プログラム。
【手続補正３６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３９】
（付記２８）
前記（ａ）のステップにおいて、前記学習データに含まれる前記乖離率を用いて、前記農産物の集荷量の調整が不成功の場合について、乖離率を変数とする確率分布を算出することによって、前記学習モデルを構築し、
算出した前記確率分布に、前記特定の時点での前記乖離率を当てはめ、これによって得られた数値を用いて、前記不成功の場合について事後確率を求め、
求めた各事後確率に基づいて、前記農産物が不足するかどうかの推定を行なう、
付記２７に記載のプログラム。
【手続補正３７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４０】
（付記２９）
前記傾向線として、集荷量及び時間を直交する２軸とする座標系において、集荷量がゼロ、時間が収集の開始時刻となる第１の点と、集荷量が前記予定集荷量、時間が収集の終了時刻となる第２の点とを通る、１次関数が設定されている、
付記２７に記載のプログラム。
【手続補正３８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４１】
（付記３０）
前記コンピュータに、更に、
（ｂ）前記（ａ）のステップにおいて、前記農産物が不足すると推定した場合に、予め指定された外部の端末に、前記農産物が不足することを通知する、ステップを実行させる、付記２７に記載のプログラム。
【国際調査報告】
2016006372.tif 000016
2016006372.tif 000017