(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
管理サーバを備え、コーヒー豆もしくは茶葉を供給する農家と、前記コーヒー豆もしくは茶葉に関し１種類或いはブレンドした複数種類を用いて焙煎もしくは風味付けする専門家と、焙煎もしくは風味付けされた前記コーヒー豆もしくは茶葉を注文するユーザーと、を接続する流通管理システムであって、
前記管理サーバは、
前記コーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶の風味に関するユーザーにおける好みの情報として、複数のカテゴリーに対する好み度を付加した情報、もしくは前記農家から供給される前記コーヒー豆もしくは茶葉の特定種ブレンドにおける配合比に関する情報と、
前記農家から供給される前記コーヒー豆もしくは茶葉の属性に関する供給情報と、
前記専門家による焙煎もしくは風味付け或いはブレンドに関する専門家情報と、
を記憶することと、
ユーザーが注文する前記好みの情報に応じて、少なくとも前記供給情報および前記専門家情報を基にユーザーの注文に適合する焙煎もしくは風味付けされた前記コーヒー豆もしくは茶葉の情報をユーザーへ提供すること、
とを少なくとも実行するように構成されていることを特徴とする流通管理システム。
【請求項２】
前記ユーザーの注文に適合する情報は、焙煎もしくは風味付けされた前記コーヒー豆もしくは茶葉を新鮮な状態で保存する保存容器に関する情報であることを特徴とする請求項１に記載の流通管理システム。
【請求項３】
前記ユーザーの注文に適合する情報は、焙煎もしくは風味付けされた前記コーヒー豆もしくは茶葉を新鮮な状態でカップ一杯分として保存する保存容器に関する情報であることを特徴とする請求項１に記載の流通管理システム。
【請求項４】
前記管理サーバは、ユーザーの注文に適合する情報を複数の候補として提供することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の流通管理システム。
【請求項５】
前記管理サーバは機械学習部を備え、学習済みモデルによってユーザーが注文する前記好みの情報に応じたマッチングを行うことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の流通管理システム。
【請求項６】
コーヒー豆もしくは茶葉を供給する農家と、前記コーヒー豆もしくは茶葉に関し１種類或いはブレンドした複数種類を用いて焙煎もしくは風味付けする専門家と、焙煎もしくは風味付けされた前記コーヒー豆もしくは茶葉を注文するユーザーと、を接続する流通管理方法であって、
前記コーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶の風味に関するユーザーにおける好みの情報として、複数のカテゴリーに対する好み度を付加した情報、もしくは前記農家から供給される前記コーヒー豆もしくは茶葉の特定種ブレンドにおける配合比に関する情報と、
前記農家から供給される前記コーヒー豆もしくは茶葉の属性に関する供給情報と、
前記専門家による焙煎もしくは風味付け或いはブレンドに関する専門家情報と、
を管理サーバが記憶する第１のステップと、
ユーザーが注文する前記好みの情報に応じて、少なくとも前記供給情報および前記専門家情報を基にユーザーの注文に適合する焙煎もしくは風味付けされた前記コーヒー豆もしくは茶葉の情報を前記管理サーバがユーザーへ提供する第２のステップと、
を有することを特徴とする流通管理方法。
【請求項７】
前記ユーザーへ提供する情報は、焙煎もしくは風味付けされた前記コーヒー豆もしくは茶葉を新鮮な状態で保存する保存容器に関する情報であることを特徴とする請求項６に記載の流通管理方法。
【請求項８】
前記ユーザーへ提供する情報は、ユーザーの注文に適合する焙煎もしくは風味付けされた前記コーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶を提供する店の情報であることを特徴とする請求項６に記載の流通管理方法。
【請求項９】
管理サーバを備え、コーヒー豆もしくは茶葉を供給する農家と、前記コーヒー豆もしくは茶葉に関し１種類或いはブレンドした複数種類を用いて焙煎もしくは風味付けする専門家と、焙煎もしくは風味付けされた前記コーヒー豆もしくは茶葉を注文するユーザーと、を接続する流通管理システムに用いられるプログラムであって、
前記管理サーバに、
前記コーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶の風味に関するユーザーにおける好みの情報として、複数のカテゴリーに対する好み度を付加した情報、もしくは前記農家から供給される前記コーヒー豆もしくは茶葉の特定種ブレンドにおける配合比に関する情報と、
前記農家から供給される前記コーヒー豆もしくは茶葉の属性に関する供給情報と、
前記専門家による焙煎もしくは風味付け或いはブレンドに関する専門家情報と、
を記憶する第１のステップと、
ユーザーが注文する前記好みの情報に応じて、少なくとも前記供給情報および前記専門家情報を基にユーザーの注文に適合する焙煎もしくは風味付けされた前記コーヒー豆もしくは茶葉の情報をユーザーへ提供する第２のステップと、
を少なくとも実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
コーヒー豆もしくは茶葉を供給する農家と、前記コーヒー豆もしくは茶葉に関し１種類或いはブレンドした複数種類を用いて焙煎もしくは風味付けする専門家と、焙煎もしくは風味付けされた前記コーヒー豆もしくは茶葉を注文するユーザーと、を接続する流通管理システムに用いられる管理サーバであって、
前記コーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶の風味に関するユーザーにおける好みの情報として、複数のカテゴリーに対する好み度を付加した情報、もしくは前記農家から供給される前記コーヒー豆もしくは茶葉の特定種ブレンドにおける配合比に関する情報と、
前記農家から供給される前記コーヒー豆もしくは茶葉の属性に関する供給情報と、
前記専門家による焙煎もしくは風味付け或いはブレンドに関する専門家情報と、
を記憶することと、
ユーザーが注文する前記好みの情報に応じて、少なくとも前記供給情報および前記専門家情報を基にユーザーの注文に適合する焙煎もしくは風味付けされた前記コーヒー豆もしくは茶葉の情報をユーザーへ提供すること、
とを少なくとも実行するように構成されていることを特徴とする管理サーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コーヒー豆もしくは茶葉の流通管理システム、流通管理方法、プログラム並びに管理サーバに関する。
【背景技術】
【０００２】
農家から供給されるコーヒー豆は、ユーザーとしての一般消費者に渡る過程で焙煎に関わる専門家の処理が関与することが知られている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平６−３０３９０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来、図１４に示すように、コーヒー豆もしくは茶葉を供給する農家からユーザー（顧客である個人、カフェ店、紅茶店、日本茶店）に至るサプライチェーンは長かった。このため、コーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶に関し、新鮮なコーヒー豆もしくは茶葉と、焙煎など専門家による処理に基づく本来の風味をユーザーに届けられなかった。また、本来の風味をユーザーに届けられなかったため、ユーザーがコーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶の本来の風味を楽しむためのデータも充分に採れなかった。
【０００５】
本発明の目的は、農家から供給されるコーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶に関し、新鮮なコーヒー豆もしくは茶葉と、焙煎など専門家による処理に基づく本来の風味をユーザーに届けられるようにした流通管理システム、流通管理方法、プログラム並びに管理サーバを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明に係る流通管理システムは、管理サーバを備え、コーヒー豆もしくは茶葉を供給する農家と、前記コーヒー豆もしくは茶葉に関し１種類或いはブレンドした複数種類を用いて焙煎もしくは風味付けする専門家と、焙煎もしくは風味付けされた前記コーヒー豆もしくは茶葉を注文するユーザーと、を接続する流通管理システムであって、前記管理サーバは、前記コーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶の風味に関するユーザーにおける好みの情報として、複数のカテゴリーに対する好み度を付加した情報、もしくは前記農家から供給される前記コーヒー豆もしくは茶葉の特定種ブレンドにおける配合比に関する情報と、前記農家から供給される前記コーヒー豆もしくは茶葉の属性に関する供給情報と、前記専門家による焙煎もしくは風味付け或いはブレンドに関する専門家情報と、を記憶することと、ユーザーが注文する前記好みの情報に応じて、少なくとも前記供給情報および前記専門家情報を基にユーザーの注文に適合する焙煎もしくは風味付けされた前記コーヒー豆もしくは茶葉の情報をユーザーへ提供すること、
とを少なくとも実行するように構成されていることを特徴とする。
【０００７】
また本発明に係る流通管理方法は、コーヒー豆もしくは茶葉を供給する農家と、前記コーヒー豆もしくは茶葉に関し１種類或いはブレンドした複数種類を用いて焙煎もしくは風味付けする専門家と、焙煎もしくは風味付けされた前記コーヒー豆もしくは茶葉を注文するユーザーと、を接続する流通管理方法であって、前記コーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶の風味に関するユーザーにおける好みの情報として、複数のカテゴリーに対する好み度を付加した情報、もしくは前記農家から供給される前記コーヒー豆もしくは茶葉の特定種ブレンドにおける配合比に関する情報と、前記農家から供給される前記コーヒー豆もしくは茶葉の属性に関する供給情報と、前記専門家による焙煎もしくは風味付け或いはブレンドに関する専門家情報と、を管理サーバが記憶する第１のステップと、ユーザーが注文する前記好みの情報に応じて、少なくとも前記供給情報および前記専門家情報を基にユーザーの注文に適合する焙煎もしくは風味付けされた前記コーヒー豆もしくは茶葉の情報を前記管理サーバがユーザーへ提供する第２のステップと、を有することを特徴とする。
【０００９】
また本発明に係るプログラムは、管理サーバを備え、コーヒー豆もしくは茶葉を供給する農家と、前記コーヒー豆もしくは茶葉に関し１種類或いはブレンドした複数種類を用いて焙煎もしくは風味付けする専門家と、焙煎もしくは風味付けされた前記コーヒー豆もしくは茶葉を注文するユーザーと、を接続する流通管理システムに用いられるプログラムであって、前記管理サーバに、前記コーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶の風味に関するユーザーにおける好みの情報として、複数のカテゴリーに対する好み度を付加した情報、もしくは前記農家から供給される前記コーヒー豆もしくは茶葉の特定種ブレンドにおける配合比に関する情報と、前記農家から供給される前記コーヒー豆もしくは茶葉の属性に関する供給情報と、前記専門家による焙煎もしくは風味付け或いはブレンドに関する専門家情報と、を記憶する第１のステップと、ユーザーが注文する前記好みの情報に応じて、少なくとも前記供給情報および前記専門家情報を基にユーザーの注文に適合する焙煎もしくは風味付けされた前記コーヒー豆もしくは茶葉の情報をユーザーへ提供する第２のステップと、を少なくとも実行させることを特徴とする。
【００１０】
また本発明に係る管理サーバは、コーヒー豆もしくは茶葉を供給する農家と、前記コーヒー豆もしくは茶葉に関し１種類或いはブレンドした複数種類を用いて焙煎もしくは風味付けする専門家と、焙煎もしくは風味付けされた前記コーヒー豆もしくは茶葉を注文するユーザーと、を接続する流通管理システムに用いられる管理サーバであって、前記コーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶の風味に関するユーザーにおける好みの情報として、複数のカテゴリーに対する好み度を付加した情報、もしくは前記農家から供給される前記コーヒー豆もしくは茶葉の特定種ブレンドにおける配合比に関する情報と、前記農家から供給される前記コーヒー豆もしくは茶葉の属性に関する供給情報と、前記専門家による焙煎もしくは風味付け或いはブレンドに関する専門家情報と、を記憶することと、ユーザーが注文する前記好みの情報に応じて、少なくとも前記供給情報および前記専門家情報を基にユーザーの注文に適合する焙煎もしくは風味付けされた前記コーヒー豆もしくは茶葉の情報をユーザーへ提供すること、とを少なくとも実行するように構成されていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、農家から供給されるコーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶に関し、新鮮なコーヒー豆もしくは茶葉と、焙煎など専門家による処理に基づく本来の風味をユーザーに届けられるようにした流通管理システム、流通管理方法、プログラム並びに管理サーバを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態に係る流通管理システムの全体構成図
【図２】第１の実施形態に係る流通管理方法の全体説明図
【図３】本発明の実施形態に係る流通管理方法としてカップ一杯分の焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆もしくは茶葉を保存する保存容器としてのボトルがユーザー（顧客）へ提案される説明図
【図４】図３の変形例としてボトルがカフェ店（ユーザー２）を介してユーザー１（顧客）に提案される説明図
【図５】保存容器としてのボトルの説明図
【図６】第１の実施形態に係る管理サーバを構成する内部ブロック図
【図７】本発明の実施形態に係る流通管理方法に用いられるプログラムの動作フローチャート
【図８】コーヒー豆もしくは茶葉を供給する本発明の実施形態に係るサプライチェーンの説明図
【図９】第２の実施形態に係る流通管理方法の全体説明図
【図１０】第２の実施形態に係る機械学習の説明図
【図１１】第２の実施形態に係る管理サーバを構成する内部ブロック図
【図１２】第３の実施形態に係る流通管理方法の全体説明図
【図１３】第３の実施形態に係る機械学習の説明図
【図１４】コーヒー豆もしくは茶葉を供給する従来のサプライチェーンの説明図  （第１の実施形態）  （流通管理システム）  図１は、管理サーバ３０１を備えたサーバ装置を有する本発明の実施形態に係る流通管理システムの全体構成図を示す。コーヒー豆もしくは茶葉を供給する農家３０２と、コーヒー豆もしくは茶葉に関し１種類だけ或いはブレンドした複数種類を用いて焙煎もしくは風味付けする焙煎士などの専門家３０３と、焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆もしくは茶葉を注文するユーザー（顧客）３０４ａあるいはユーザー（カフェ店）３０４ｂとが、インターネットを介して接続されている。
【００１４】
ここで、ブレンドとは異なる種類のコーヒー豆もしくは茶葉を混ぜ合わすことを意味し、異なる種類の数とその配合比により色々な組合せが可能である。焙煎とは、生豆を火で煎る（焼く）という処理を意味する（これにより酸味や苦味が出る）。
【００１５】
また風味とは、鼻による嗅覚（香り）、舌による味覚（味）を含む味わいを意味する。そして風味付けとは、人工的に風味を加えるという処理を意味する。人工的な風味に関してはスパイスとも言われる。
【００１６】
管理サーバ３０１は、焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆もしくは茶葉を注文するユーザー３０４ａあるいはユーザー３０４ｂにおける、コーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶の風味に関する入力された好みの情報を記憶する。更に管理サーバ３０１は、農家３０２から供給されるコーヒー豆もしくは茶葉の属性に関する供給情報と、専門家３０２による焙煎もしくは風味付け或いはブレンドに関する専門家情報と、を記憶する。
【００１７】
ここで、属性とは種類や特性などを意味し、農家からの供給情報には例えばブラジルＡ農場といった情報が含まれる。
【００１８】
また専門家情報とは、例えばコーヒー豆の焙煎に関して言えば、浅煎りから深煎りまでの８段階などを含む。８段階としては、焙煎時間が短い方から長い方に向かって順にライトロースト、シナモンロースト、ミディアムロースト、ハイロースト、シティロースト、フルシティロースト、フレンチロースト、イタリアンローストがある。豆はこの順に明るい色から黒い色に変化し、この順に酸味が強い状態から苦みが強い状態へ変化する。
【００１９】
更に専門家情報としては、酸味、苦味の他、甘味、キレ、コク、余韻、冷めた時の風味の変化、香りの強さといったカテゴリーにおける情報、また酸味香、アニス、ナツメグといった風味のカテゴリーにおける情報がある。更には、ロースト、スパイス、チョコ、甘さ、花、果実、酸味、野菜、その他といったカテゴリーにおける情報がある。
【００２０】
管理サーバ３０１は、更にユーザー３０４ａあるいは３０４ｂによって注文される好みの情報に応じて、少なくとも農家３０２から供給されるコーヒー豆もしくは茶葉の属性に関する供給情報および専門家３０３による専門家情報（図２に示すカフェ店などにおける固有情報がある場合は更にこの固有情報も含む）を基にユーザーの注文に適合（マッチング）する焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆もしくは茶葉の情報をユーザーへ提供する。
【００２１】
ここで、ユーザーの注文に適合するとは、ユーザーが注文する自分の好みの風味に近いことを意味する。そして、ユーザーの注文に適合する情報を提供するとは、自分の好みの風味に近い焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆（茶葉）のコーヒー（茶）を提供することを含むことは勿論、それを飲めるカフェ（茶店）をリコメンド（推奨）することも含む。
【００２２】
（流通管理方法）
図２は、本発明の第１の実施形態に係る流通管理方法を示している。先ず、管理サーバ３０１にユーザー（顧客）３０４ａから自分の好みの風味がインプット（入力）される。インプットされる情報としては、例えば、香りの強さ、酸味、苦味、甘味、キレ、コク、余韻、冷めた時の風味の変化に関するカテゴリー（パラメータ）におけるそれぞれの好み度（好みが大きいか小さいかを示すレベル）の情報である。これは、チャート形状（放射状に各カテゴリーを位置付け、各カテゴリーのレベルを示す位置（点）を連結）として領域表示が可能な情報である。
【００２３】
すると、管理サーバ３０１は、ユーザーから注文される好みの情報に応じて、農家３０２から供給されるコーヒー豆もしくは茶葉の属性に関する供給情報および専門家３０３による専門家情報を基に、ユーザーの注文に適合する焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆もしくは茶葉の情報をユーザーへ提供する。
【００２４】
図２では、コーヒー豆の種類としてブルーマウンテン♯１を用いたとき、専門家３０３による専門家情報として、或る焙煎（ロースト）および風味付け（スパイス）を施した結果が示されている。すなわち、酸味、苦味の他、甘味、キレ、コク、余韻、冷めた時の風味の変化、香りの強さといったカテゴリーにおけるそれぞれの度合いがチャート形状における領域として示されている。
【００２５】
なお、専門家３０３による専門家情報に関し、図２においては風味付け（スパイス）については、酸味香、アニス、ナツメグの３種類のそれぞれを加える、あるいは加えないという選択が可能となっている。また、専門家３０３による評価項目として、ロースト、スパイス、チョコ、甘さ、花、果実、酸味、野菜、その他といったカテゴリーにおけるそれぞれの度合いが考慮されている。
【００２６】
図２では、管理サーバ３０１には、農家３０２から供給されるコーヒー豆もしくは茶葉の属性に関する供給情報および専門家３０３による専門家情報の他、カフェにおける固有情報（自家焙煎の情報もしくはオリジナルブレンドがある場合はコーヒー農場の情報）もサーバ管理の対象として管理サーバ３０１に記憶されている。
【００２７】
そして、ユーザーから注文される好みの情報に応じて、少なくとも農家３０２から供給されるコーヒー豆もしくは茶葉の属性に関する供給情報および専門家３０３による専門家情報（図２に示すカフェ店などにおける固有情報がある場合は更にこの固有情報も含む）を基に、ユーザーの注文に適合する焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆もしくは茶葉の情報をユーザーへ提供可能である。
【００２８】
管理サーバ３０１がユーザーへ提供する情報としては、自分の好みの風味に近い焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆（茶葉）の情報の他、それをコーヒー（茶）として飲めるカフェ（茶店）のリコメンド（推奨）という情報がある。
【００２９】
図２では、農家３０２がブラジルＡ農場、焙煎の種類がシティロースト、風味付け（スパイス）がアニス、レモンといった情報が、以下に示すチャート形状と共にユーザーへ提供されている。更にこのコーヒーを飲めるカフェとして、新宿カフェα、銀座カフェＡがリコメンド（推奨）されている。
【００３０】
チャート形状については、システムとして記録された風味チャートが用いられ、苦味、酸味、甘み１、甘み２、温度による変化、香り、ボディ、余韻のカテゴリーでそれぞれの度合い（レベル）が示されている。
【００３１】
そして、図２では自分なりの評価（飲んだ後の評価）が「自分の味（風味）」の領域として示され、提案されたコーヒーの風味が「このコーヒーの味（風味）」の領域として示されている。
【００３２】
ユーザーは、自分の風味に近いものとして提案された1種類のコーヒーもしくは茶の風味である「このコーヒーの味（風味）」の領域と、自分なりの評価である「自分の味（風味）」の領域とを比べることで、選択された1種類ながら自分の好みの位置付けをより効率良く且つ精度良く見つけることができる。
【００３３】
図３は、ユーザーの注文に適合する情報として提供される焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆（茶葉）に関し、これを保存する保存容器としてのボトル１００がユーザーにへ提供される流通管理方法を示している。α１としてユーザーが自分の好みの風味をインプット（入力）すると、α２として管理サーバ３０１は焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆もしくは茶葉をカップ一杯分だけ保存する保存容器としてのボトル１００に関する情報を出力する。
【００３４】
ここで、ボトル１００については後に詳述するが、焙煎もしくは風味付けされたカップ一杯分のコーヒー豆もしくは茶葉の風味を保つことと、より多くのコーヒーもしくは茶を試飲可能にすることという重要な役割を担っている。後者については、新鮮に保存された焙煎後もしくは風味付け後のコーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶をユーザーがカップ1杯づつ多数種類に対し試飲できることができることで、色々な風味に対し実感として自分のベストなコーヒーもしくは茶の風味（自分の好みの風味）を長い時間をかけずに効率良く且つ精度良く理解する（見つける）ことができる。
【００３５】
このようなボトル１００が、焙煎後もしくは風味付け後の色々な種類のコーヒー豆もしくは茶葉に対応して数多く用意される中、図３のα３では所望のボトル１００の情報がユーザーへ提供されることとなるため、ユーザーは自分の好みの風味に近い所望のボトル１００を入手することが可能となる。これにより、ユーザーは、自分の好みの風味に近い焙煎後もしくは風味付け後のコーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶を自宅で飲むことができる。
【００３６】
なお、α４として管理サーバ３０１へ自分の好みの風味に関する情報がフィードバックされ、この情報が管理サーバ３０１に記憶される。
【００３７】
図４は、図３の変形例を示し、ユーザー１（顧客）はユーザー２（カフェ店）を介して自分の好みの風味に近い焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶をカフェ店で飲むことができる。すなわち、β１としてユーザーが自分の好みの風味をカフェ店の店員に伝えると、β２として店員は伝えられた情報を管理サーバ３０１にインプット（入力）する。そして、β３として管理サーバ３０１は焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆もしくは茶葉をカップ一杯分だけ保存する保存容器としてのボトル１００に関する情報をカフェ店に提供する。
【００３８】
そして、β４としてカフェ店員は所望のボトル１００を数多くのボトルの中から探し、β５としてユーザーに所望のボトル１００に保存された新鮮なコーヒー豆もしくは茶葉を用いたコーヒーもしくは茶を提供する。
【００３９】
なお、β６として管理サーバ３０１へ自分の好みの風味に関する情報がフィードバックされ、この情報が管理サーバ３０１に記憶される。
【００４０】
（保存容器）
図５は、保存容器としてのボトル１００を示す。栓１０１を備えるボトル１００は、紫外線防止および耐圧のペットボトル（もしくは金属ボトル）で構成され、焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆（茶葉）１０２を新鮮な状態でカップ一杯分として１０グラム乃至１５グラムだけ保存する。そして、好ましくは焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆（茶葉）１０２の酸化を抑制して保存性を高めるためのガス１０３が封入（充填）される。ガス１０３としては、ＣＯ２（二酸化炭素）や不活性ガスとしての窒素などが用いられる。
【００４１】
上記コーヒー豆（茶葉）１０２は酸化する過程でＣＯ２（二酸化炭素）が発生するところ、ボトル１００の内部に同じガスであるＣＯ２（二酸化炭素）や、これと異なるガスとして窒素などの不活性ガスを封入することで、上記コーヒー豆（茶葉）１０２からのＣＯ２（二酸化炭素）の発生を内圧で抑えられる。これにより、上記コーヒー豆（茶葉）１０２を酸化させずに新鮮な状態に保存できる。
【００４２】
なお、ガス１０３を封入（充填）しないで焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆（茶葉）１０２をボトル１００内に保存することも可能である。
【００４３】
（管理サーバの内部）
図６は、本発明の実施形態に係る管理サーバ３０１を構成する内部ブロック図を示す。
管理サーバ３０１は、情報入力部３０１ａ、記憶部３０２ｂ、判定部（マッチング部）３０１ｃ、情報出力部３０１ｄを備える。
【００４４】
情報入力部３０１ａには、コーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶の風味に関するユーザーにおける好みの情報が入力され、この好みの情報は記憶部３０２ｂに記憶される。また、記憶部３０２ｂには、農家から供給されるコーヒー豆もしくは茶葉の属性に関する供給情報と、専門家による焙煎もしくは風味付け或いはブレンドに関する専門家情報と、が記憶されている。カフェにおける情報（自家焙煎の情報もしくはオリジナルブレンドがある場合はコーヒー農場の情報）がある場合は、これも記憶部３０２ｂに記憶されている。
【００４５】
判定部（マッチング部）３０１ｃでは、ユーザーが注文する好みの情報に応じて、供給情報および専門家情報、更には上述したカフェにおける情報とをマッチングさせ、ユーザーの注文に適合する焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆もしくは茶葉の情報を情報出力部３０１ｄよりユーザーへ提供する。ユーザーの注文に適合する焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆もしくは茶葉の情報は、ユーザーの好みの風味に近い1種類として出力される場合の他、ユーザーの好みの風味に近い候補として複数の種類が出力されても良い。
【００４６】
1種類（シングルオリジンの場合もあればブレンドの場合もある）として提案（出力）される場合は、ユーザーはそれに応じた所望の保存容器としてのボトル１００（図３乃至図５）を入手するようにする。また、ユーザーの好みの風味に近い候補として複数の種類（シングルオリジンの場合もあればブレンドの場合もある）が出力される場合は、ユーザーがその中から最終的に選択して選択された所望の保存容器としてのボトル１００（図３乃至図５）を入手するようにする。
【００４７】
ここで、シングルオリジンとはブレンドしない単一種類のコーヒー豆もしくは茶葉を意味する。
【００４８】
なお、図６に示すように、情報出力部３０１ｄからは、ユーザーの注文量に応じて所定期限における必要供給量を予測情報として農家３０２へ出力（提供）するようにしても良い。
【００４９】
（フローチャート）
図７は、本発明の実施形態に係る流通管理方法に用いられるプログラムの動作フローチャートを示す。Ｓ１において、管理サーバ３０１には農家から供給されるコーヒー豆もしくは茶葉の属性に関する供給情報と、専門家による焙煎もしくは風味付け或いはブレンドに関する専門家情報と、が記憶される。更にカフェにおける固有情報（自家焙煎の情報もしくはオリジナルブレンドがある場合はコーヒー農場の情報）がある場合は、これも記憶される。そして、Ｓ２において、管理サーバ３０１には入力されたユーザーにおける好みの情報が記憶される。
【００５０】
Ｓ３では、ユーザーが注文する好みの情報に応じて、供給情報および専門家情報、更に上述したカフェにおける情報がある場合はこの情報を含めたマッチングの判定を行い、マッチング候補があるか否かが判定される。マッチング候補がある場合は、Ｓ４において候補が１つか否かが判断される。そして、候補が１つの場合はＳ６において自分の好みの風味に近いものとして所望のボトル１００を入手できる。
【００５１】
Ｓ３でマッチング候補がない場合は、Ｓ２に戻り自分の好みの風味として異なる情報を入力して管理サーバ３０１にその情報を記憶させる。また、Ｓ４において候補が１つでなく複数ある場合は、Ｓ５においてユーザーへそれら候補を出力する。そして、ユーザーによる選択を介してＳ６において、ユーザーは自分の好みの風味に近いものとして所望のボトル１００を入手できる。
【００５２】
ここで、Ｓ２とＳ３の間に機械学習を行うステップ（Ｓ２に最初に記憶された主観的な自分の好みの味の情報に対し、過去に評価付けがされた類似のチャート形状などを基により客観的な情報に変更可能なステップ）、またＳ６の後にユーザーによる評価付けを行うステップを設け、その評価結果をＳ１とＳ２の間に戻すループを形成して、Ｓ３において機械学習によりリコメンドされるマッチング候補があるかを判断するというフローを形成することもできる。
【００５３】
（サプライチェーン）
図８は、コーヒー豆もしくは茶葉を供給する本発明の実施形態に係るサプライチェーンを示す。図１４に示す従来のサプライチェーンに比べ短くすることができる。本実施形態に係るサプライチェーンによれば、農家から供給されるコーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶に関し、新鮮なコーヒー豆もしくは茶葉と、焙煎など専門家による処理に基づく本来の風味をユーザーに届けられる。そして、本来の風味をユーザーに届けられるようにできるため、ユーザーがコーヒーもしくは茶の本来の風味を楽しむためのデータも充分に採ることができる。
【００５４】
（第２の実施形態）
図９は、本発明の第２の実施形態としてブレンドに関するチャート形状のパターンマッチングを行う機械学習部３０１ｅ（図１１）を管理サーバ３０１に備えた流通管理方法を示す。本実施形態では、コーヒー豆（茶葉）に関し異なる種類の数とその配合比により色々な組合せが考えられるブレンドを前提とする（より好ましくは焙煎の処理の組合せも含ませる）。
【００５５】
図９、図１０に示すように、ブレンドはお任せとして自分の好みの風味をユーザーが管理サーバ３０１にインプット（入力）する。すると、図１０に示すように、管理サーバ３０１は機械学習された学習済みモデルのＡＩ（人工知能）を用いて、推定される入力チャート形状に対し近いチャート形状をパターンマッチングで出力チャート形状として判断し、自分の風味に近いコーヒー（茶）となるように自動計算されたブレンドαをユーザーに提案する。
【００５６】
ここで、ＡＩは予め色々なブレンドｎに対するチャート形状ｎを教師データとして機械学習して学習済みモデルを形成しておく。
【００５７】
このような本実施形態では、情報の出力として、登録されているコーヒー豆（茶葉）の情報（シングルオリジンもすでにブレンドされているものも含む）の中から、機械学習を用いたブレンドを提案できる。
【００５８】
ユーザーに提案されるブレンドαについては、所望のボトル１００（図３乃至図５）が入手できるようにアウトプット（提案）する。なお、機械学習としては、教師あり学習の他、教師なし学習を用いることもできる。
【００５９】
（第３の実施形態）
図１２は、焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶の風味に関するユーザーにおける好みの情報として、ユーザーが好みの配合を指定する、すなわち自分だけのブレンド配合を前提にした本発明の第３の実施形態に係る流通管理方法を示している。図９に示した第２の実施形態と同様に、管理サーバ３０１はブレンドに関するチャート形状のパターンマッチングを行う機械学習部３０１ｅ（図１１）を備える。
【００６０】
本実施形態では、ユーザーはブレンドについて特定種ブレンドの配合比とともに自分の好みの風味を管理サーバ３０１にインプット（入力）する。特定種ブレンドの配合比に関しては、例えば、自分だけのブレンド配合として、Ａ農家から供給され焙煎としてシティローストを用いたコーヒー豆を５０％、Ｂ農家から供給され焙煎としてシナモンローストを用いたコーヒー豆を３０％、Ｃ農家から供給され焙煎としてハイローストを用いたコーヒー豆を２０％とする。
【００６１】
また、自分の好みの風味に関しては、例えば酸味香、アニス、ナツメグのそれぞれを加えるか否かをユーザーは管理サーバ３０１にインプット（入力）する。
【００６２】
すると、管理サーバ３０１は図１３に示す機械学習された学習済みモデルのＡＩ（人工知能）を用いて、推定される入力チャート形状に対し近いチャート形状をパターンマッチングで出力チャート形状として判断し、自分の風味に近いコーヒー（茶）となるように配合比が微調整された特定種ブレンドΔβをユーザーに提案する。
【００６３】
ここで、ＡＩは入力された配合比を微調整した色々な配合比Δｎの特定種ブレンドについてチャート形状ｎを教師データとして機械学習して学習済みモデルを形成しておく。
【００６４】
ユーザーに提案される特定種ブレンドΔβについては、所望のボトル１００（図３乃至図５）が入手できるようにアウトプット（提案）する。なお、機械学習としては、教師あり学習の他、教師なし学習を用いることもできる。
【００６５】
（変形例）
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、管理サーバ３０１へのユーザーの入力は、上述した実施形態に記載されたものに限られず、自分の好みに応じた任意の情報を用いることができる。
【００６６】
そして、上述した各実施形態の組合せも可能である。
【００６７】
また、上述した実施形態の機能を実現するソフトウエアのプログラムを記録した記録媒体を管理サーバに供給し、管理サーバが記録媒体に格納されたプログラムを読み出し実行する形態も本発明の範囲内である。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラム自体が上述した実施形態の機能を実現することとなり、そのプログラムを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【００６８】
このようなプログラムを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤなどを用いることができる。              
【００７１】
また、機械学習部を備えてチャート形状のパターンマッチングを行う第２、第３の実施形態では、ブレンド（異なる複数種類）を前提にしたが単一の種類を前提にしても良い。また、チャート形状のパターンマッチングに際し、焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶の風味に関するユーザーにおける好みの情報として、図９に示す酸味や苦味など自分の好みの風味に加え、コーヒー豆（茶葉）によるコーヒー（茶）を飲む段階での抽出方法や、抽出後の添加物（ミルクやシロップ等）の量や添加有無を、入力（インプット）するようにしても良い。
【００７２】
また、上述した第２、第３の実施形態では、焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆もしくは茶葉によるコーヒーもしくは茶の風味に関するユーザーにおける好みの情報に応じたチャート形状に対するパターンマッチングを説明したが、これに替えてスペック（数字）などでマッチングするようにしても良い。
【００７３】
また、図５に示した保存容器は上述した流通管理方法に用いられるものとして説明したが、上述した流通管理方法とは独立した保存容器としても用いることもできる。即ち、管理サーバ３０１が関与しない状況で、単に保存容器として用いることができる（具体的には、焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆（茶葉）を保存性を高めるためのガスとして二酸化炭素や窒素などが封入された状態（新鮮な状態）でカップ一杯分として１０グラム乃至１５グラムだけ保存することができる）。
【符号の説明】
【００７４】
３０１・・管理サーバ、３０２・・農家、３０３・・専門家、３０４ａ・・ユーザー（顧客）、３０４ｂ・・ユーザー（カフェ店）
【要約】      （修正有）【課題】農家から供給される新鮮なコーヒー豆もしくは茶葉と、焙煎など専門家による処理に基づく本来の風味をユーザーに届けられるようにした流通管理システム、流通管理方法およびこれに用いる保存容器、プログラム並びにサーバ装置を提供する。【解決手段】農家と専門家とユーザーをインターネットを介して接続する流通管理システムであって、ユーザーにおける好みの情報と、農家から供給されるコーヒー豆もしくは茶葉の属性に関する供給情報と、専門家による焙煎もしくは風味付け或いはブレンドに関する専門家情報と、を記憶すると共に、ユーザーが注文する好みの情報に応じて、少なくとも供給情報および専門家情報を基にユーザーの注文に適合する焙煎もしくは風味付けされたコーヒー豆もしくは茶葉の情報をユーザーへ提供する管理サーバ３０１を有する。【選択図】図６【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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