(57)【要約】【課題】  転作作物の需給バランスを保つことができるシステムを提供することにより遊休農地の安定活用を促進する。【解決手段】  農作物需給管理システムは、各農作物生産者の各農地において生産される農作物の種類、品種、作付け面積、過去の収穫実績及び各農地における輪作形態等の生産情報を記録した生産情報データベースと、食品製造業者等の各需要者が必要とする農作物の種類、品種、使用時期及び使用量等を記録した需要情報データベースを備え、最低生産量算出手段により前記生産情報に基づいてそれぞれの時期の各農地における各農作物の最低生産量の予測値を算出し、該予測値に基づいて、供給配分決定手段により需要者への農作物の供給配分を農作物の種類、品種、供給可能時期毎に決定する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
各農作物生産者の各農地において生産される農作物の種類、品種、作付け面積、過去の収穫実績及び前記各農地における輪作形態等の生産情報を記録した生産情報データベースと、食品製造業者等の各需要者が必要とする前記農作物の種類、品種、使用時期及び使用量等を記録した需要情報データベースを備え、
前記生産情報に基づいてそれぞれの時期の前記各農地における各農作物の最低生産量の予測値を算出する最低生産量算出手段と、
算出された前記予測値に基づいて、前記需要者への前記農作物の供給配分を前記農作物の種類、品種、供給可能時期毎に決定する供給配分決定手段とを有することを特徴とする農作物需給管理システム。
【請求項２】
前記農作物は乾燥状態において収穫後少なくとも１年間常温で保存可能な農作物であって、
前記供給配分決定手段は、前記農地において実際に生産された前記農作物の生産量が前記予測値を上回っていた場合、過剰分の前記農作物の生産量を次の時期に供給可能な前記農作物の生産量と合算して、該次の時期の供給配分を決定することを特徴とする請求項１に記載の農作物需給管理システム。
【請求項３】
前記農作物は、豆類と豆類以外の農作物との輪作により生産され、前記生産情報データベースは、輪作農作物毎の生産情報が記録されていることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の農作物需給管理システム。
【請求項４】
前記農作物需給管理システムは、前記農作物生産者の氏名及び該農作物生産者が使用する肥料、農薬、農地の所在地等に関する生産者情報を記憶した生産者情報データベースを備え、
前記生産者情報は前記生産情報と関連付けられており、
前記供給配分決定手段は、前記需要者に割り当てられた前記農産物に関する前記生産者情報を前記需要者に通知することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一つに記載の農作物需給管理システム。
【請求項５】
前記供給配分決定手段は、生産量の少ない前記農地において生産された前記農作物から優先的に、農作物使用量の少ない前記需要者に供給を割り当てることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか一つに記載の農作物需給管理システム。
【請求項６】
前記供給配分決定手段は、各農作物の種類及び品種毎の、前記最低生産量の予測値の合計が前記需要者が必要とする農作物の使用量の合計を上回った場合、生産量の多い前記農地において生産された前記農作物から優先的に、前記需要情報データベースに記録されている前記需要者以外の需要者に過剰分の前記農作物を供給するよう割り当てることを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか一つに記載の農作物需給管理システム。
【請求項７】
前記農地の上方空間に位置する赤外線画像撮像部により撮像された農地赤外線画像データが記憶されている赤外線画像データベースと、前記赤外線画像を解析して前記農作物の生育度を診断する画像解析手段とを有し、
前記生産情報データベースに記録された前記農地の位置情報、農作物の種類、品種、輪作形態等の生産情報及び前記診断の結果に基いて前記農作物の品質を予測する品質予測手段とを備えたことを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか一つに記載の農作物需給管理システム。
【請求項８】
前記農地の赤外線画像撮像部は前記農地を上空から撮像可能な静止若しくは移動物体に搭載されていることを特徴とする請求項７に記載の農作物需給管理システム。
【請求項９】
前記供給配分決定手段は、各農作物の種類及び品種毎の、最低生産量の予測値の合計が前記需要者が必要とする農作物の使用量の合計を下回った場合、不足分の前記農作物を他から入手するものとして前記農作物の供給配分を行うことを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれか一つに記載の農作物需給管理システム。
【請求項１０】
前記生産情報として前記各農地における現在及び過去の気象条件も記録されるとともに、前記農作物の過去の収穫実績のデータと過去の気象条件のデータとが関連付けられているテーブルを具え、前記最低生産量算出手段は現在の気象条件と過去の気象条件とを比較して前記農作物の収穫量を類推することにより前記最低生産量の予測値を補正することを特徴とする請求項１乃至請求項９のいずれか一つに記載の農作物需給管理システム。
【請求項１１】
各農作物生産者の各農地において生産される農作物の種類や輪作形態等の生産情報を記録した生産情報データベースと、前記農作物の在庫の量を記憶した在庫情報データベースと、前記農作物を使用して製造される加工食品の種類及び該加工食品を製造する食品製造業者を登録した食品製造業者データベースとを備え、
注文主が指定した前記加工食品の種類、分量及び前記加工食品の製造に使用される前記農作物の前記農作物生産者又は前記農地を記憶する注文受付手段と、
前記指定のあった加工食品の製造に必要な前記農作物の使用量を計算する使用量計算手段と、
前記使用量に対し、前記指定のあった前記農作物生産者又は前記農地において生産された前記農作物の在庫の量が充分であるか否かを確認する在庫確認手段と、
前記在庫の量が充分であれば前記加工食品製造に要する時間を納期として前記注文主に通知し、前記在庫の量が不充分であれば前記農作物収穫までの期間に前記加工食品製造に要する時間を加えて納期として前記注文主に通知する納期通知手段と、
前記注文主からの注文を前記食品製造業者に通知する注文通知手段とからなることを特徴とする加工食品受発注システム。
【請求項１２】
前記注文主により指定された加工食品の製造に前記農作物を複数種使用する場合、前記納期通知手段は最も調達に時間のかかる前記農作物を基準に納期を計算し通知することを特徴とする請求項１１に記載の加工食品受発注システム。
【請求項１３】
前記通知は電子メール送信により行われることを特徴とする請求項１１又は請求項１２に記載の加工食品受発注システム。
【請求項１４】
各農地の位置、栽培作物の種類、輪作形態等の農地条件の情報を記録する農地条件データベースと、前記各農地から送られた土壌分析データや栽培管理データ等の農作物栽培に関する情報を記憶する栽培情報データベースと、前記農地の上方空間に位置する赤外線画像撮像部により撮像された農地赤外線画像データが記憶されている赤外線画像データベースとを有し、
前記農地の赤外線画像を解析して該農地の農作物の生育度を診断する画像解析手段と、該生育度の診断結果、前記農作物栽培に関する情報及び前記農地条件の情報に基いて前記農作物の栽培状態を診断する栽培状態診断手段を備えたことを特徴とする農業支援システム。
【請求項１５】
前記農作物の栽培状態の診断結果が異常値であった場合、対応を要する旨の警告を発する判定手段を具えたことを特徴とする請求項１４に記載の農業支援システム。
【請求項１６】
前記各農地の気象予測の情報を取得する気象予測情報取得手段を備え、前記栽培状態診断手段は前記農作物の生育度の診断結果から収穫適期を予測するとともに、気象予測の情報に基いて前記収穫適期のうち晴天と予測される日時を算出することを特徴とする請求項１４又は請求項１５に記載の農業支援システム。
【請求項１７】
前記農地の赤外線画像撮像部は前記農地を上空から撮像可能な静止若しくは移動物体に搭載されていることを特徴とする請求項１４乃至請求項１６のいずれか一つに記載の農業支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、転作作物等の一般に安定供給が困難とされる農作物の供給者と農作物需要者との間において需給バランスを保つ農作物需給管理システム、及び、注文主が希望する産地（農地）若しくは生産者により生産された農作物を使用した加工食品を注文主に提供するための加工食品受発注システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
日本においては米余り事情により減反政策が進められており、これにより長年かけて開拓された農地が遊休農地化し、農地が荒廃するといった問題が生じている。この問題に対し、これら農地において種々の転作作物を栽培することが行われており、例えば飼料用発芽玄米を栽培したり（特許文献１）、薬品や魚の餌として利用できる微細藻を培養したりすることにより（特許文献２）、遊休農地を活用する方法が提案されている。しかし、一方において日本では米以外の食用農作物の自給率が全体的に低く、これらの食用農作物の生産量を増やすことに対する社会的要請がある。また、国内における食料の自給率向上という観点から、動物性タンパク質に比べて自給が容易であり且つ生産効率の良い植物性タンパク質をより多く生産することが求められており、農作物の中でも植物性タンパク質を多く含む大豆等の豆類の生産が特に求められている。
【０００３】
このように、減反政策による転作の場合、作付けに割り当てられる農地も減反によって余った農地に限られるため、生産が小ロットとなる傾向があり、更に生産者側にも本作ではないという意識がある為に安定供給に対する意識が低いという傾向があり、そのため需要者側も安定供給が期待できない転作作物を敬遠する傾向がある。ここには供給者側と需要者側をいかに繋いで需給バランスをとるかといった問題がある。
【０００４】
ところで、複数の農地において転作作物が栽培される場合など、複数の農地を管理する供給者側の利益確保に配慮した作物栽培システムとして、以下の提案がなされている。
図１１を参照して、農家から委託された請負経営者の栽培区画選定システムは作付対象の圃場を複数の区画に区分すると共に、各区画における収穫量に関する情報を収穫機等から検出し、該検出した情報を記憶媒体（メモリカード）３５に記録してデータベース化し、ある年の栽培計画を行う際で全区画の総面積より少ない区画からなる特定の面積の作付けを行う場合に、各区画単位で過去の収穫量から粗利を算出して、最大の粗利が得られる１以上の区画をコンピュータ３６により処理して自動選択するという提案がなされている（特許文献３）。こうして自動選択された区画のみを耕作して農作物を栽培し、収穫が悪い区画での農作物の栽培を行わないことにより、請負経営者（農作物の供給者）側の利益率を上げることができる。
【０００５】
しかし、これによれば選択されなかった区画の農地は遊休農地のままとなってしまうため、遊休農地を有効に活用できているとは言えない。また、市場価値を念頭に置いて利益率を計算した場合、減反政策により生じた農地において栽培された転作作物は小ロットで不均質となる傾向があるため均質の農作物を大量に必要とする大規模食品製造業者のニーズには応えにくく一般に市場価値が低くなり利益率も下がるが、その一方でこのような転作作物についても需要を開拓することは可能であり、上記提案はその点についても考慮されていない。
【０００６】
また、減反政策によって生産者がこれまでの稲作を止めて転作作物を栽培するという場合、生産者において不慣れな作物を扱うことになる為、生産される作物の品質が安定しないといった問題がある。
この問題に対し、生産者から、作付け品目、気温や地温を含めた天候、圃場全体の画像、土壌分析結果などの圃場情報を受信して解析し、解析結果を生産者に送信することにより農業支援を行う方法が提案されている（特許文献４）。この提案によると、気温や地温のデータなど自動的にデータをグラフ化できるものは作成されたグラフをそのまま生産者に送信することが出来るものの、更なる解析を要する事項については農業に精通した者が自己の経験に基いて解析を行った上で解析結果を生産者に送信することとしている。すなわち、圃場全体を撮影した写真画像などの場合、該写真画像を農業精通者が見て、自己の経験と勘によって農作物の生育度を判断することとなる。このため、農作物の生育度の判断にあたって、画像解析を行う担当者毎の主観を排除することができず、客観的な解析結果を安定して得ることが担保されないという問題がある。
【０００７】
ところで、最近は産地や生産者（以下、産地等）に対する消費者のこだわりが大きくなって来ており、使用する農作物の産地等を特定した加工食品が地元特産品等として種々販売されている。これら消費者の小口の注文に応えるためには均質の農作物を大量に必要とすることはなく転作作物の利用に適しているものの、特定の加工食品についてその加工食品に使用される農作物の産地等は生産段階において既に特定されている。そのため、消費者は加工食品は選べてもその原材料の産地等は必ずしも選ぶことが出来ず、あえて産地等にこだわると一般の受注ルートとは異なる特注扱いとなり、納期確認に手間取ったり受注から生産までの流れがスムーズに行かないなどという事態が起こり得て、その点において消費者のこだわりにきめ細やかに応えることが困難であった。
【特許文献１】特開２００２−１２５６５８公報
【特許文献２】特開２００２−５８３４３公報
【特許文献３】特開２００２−１８９７７２公報
【特許文献４】特開２００３−１１６３４７公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は上記課題に鑑み、転作作物等の安定供給が困難とされてきた農作物の需給バランスを保ち、遊休農地の安定活用及び農作物の自給率向上を促進できる需給管理システムを提供することを目的とする。
また、転作作物の利用を促進して遊休農地の安定活用及び農作物の自給率向上を促進するとともに、産地や生産者（以下、産地等）を消費者が自由に選択して加工食品を注文することにより産地等に対する消費者のこだわりに対しよりきめ細やかに応えることができ、受発注がスムーズであり消費者にとって利便性の良い加工食品受発注システムを提供することを目的とする。
また、農作物の生育度を客観的に診断し、農作物の栽培管理を支援することにより遊休農地の安定活用及び農作物の自給率向上を促進できる農業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】
【０００９】
かかる課題を解決するため、本発明は、各農作物生産者の各農地において生産される農作物の種類、品種、作付け面積、過去の収穫実績及び前記各農地における輪作形態等の生産情報を記録した生産情報データベースと、食品製造業者等の各需要者が必要とする前記農作物の種類、品種、使用時期及び使用量等を記録した需要情報データベースを備え、前記生産情報に基づいてそれぞれの時期の前記各農地における各農作物の最低生産量の予測値を算出する最低生産量算出手段と、算出された前記予測値に基づいて、前記需要者への前記農作物の供給配分を前記農作物の種類、品種、供給可能時期毎に決定する供給配分決定手段とを有することを特徴とする農作物需給管理システムを提案する。
【００１０】
また、本発明にかかる農作物需給管理システムは、前記農作物は乾燥状態において収穫後少なくとも１年間常温で保存可能な農作物であって、前記供給配分決定手段は、前記農地において実際に生産された前記農作物の生産量が前記予測値を上回っていた場合、過剰分の前記農作物の生産量を次の時期に供給可能な前記農作物の生産量と合算して、該次の時期の供給配分を決定することが好ましい。
【００１１】
更に、本発明で選択される前記農作物は、豆類と豆類以外の農作物との輪作により生産され、前記生産情報データベースは、輪作農作物毎の生産情報が記録されるようにすることが好ましい。
【００１２】
そして、前記農作物生産者の氏名及び該農作物生産者が使用する肥料、農薬、農地の所在地等に関する生産者情報を記憶した生産者情報データベースを備え、前記生産者情報は前記生産情報と関連付けられており、前記供給配分決定手段は、前記需要者に割り当てられた前記農産物に関する前記生産者情報を前記需要者に通知するようにしてもよい。
【００１３】
また、前記供給配分決定手段は、生産量の少ない前記農地において生産された前記農作物から優先的に、農作物使用量の少ない前記需要者に供給を割り当てるようにすることが好ましい。
【００１４】
更に、前記供給配分決定手段は、各農作物の種類及び品種毎の、前記最低生産量の予測値の合計が前記需要者が必要とする農作物の使用量の合計を上回った場合、生産量の多い前記農地において生産された前記農作物から優先的に、前記需要情報データベースに記録されている前記需要者以外の需要者に過剰分の前記農作物を供給するよう割り当てるようにすることが好ましい。
【００１５】
なお、更に前記農地の上方空間に位置する赤外線画像撮像部により撮像された農地赤外線画像データが記憶されている赤外線画像データベースと、前記赤外線画像を解析して前記農作物の生育度を診断する画像解析手段とを有し、
前記生産情報データベースに記録された前記農地の位置情報、農作物の種類、品種、輪作形態等の生産情報及び前記診断の結果に基いて前記農作物の品質を予測する品質予測手段とを備えるようにしてもよい。
【００１６】
この場合、前記農地の赤外線画像撮像部は前記農地を上空から撮像可能な静止若しくは移動物体に搭載されていることが好ましい。
【００１７】
更に、前記供給配分決定手段は、各農作物の種類及び品種毎の、最低生産量の予測値の合計が前記需要者が必要とする農作物の使用量の合計を下回った場合、不足分の前記農作物を他から入手するものとして前記農作物の供給配分を行うことが好ましい。
【００１８】
また、前記生産情報として前記各農地における現在及び過去の気象条件も記録されるとともに、前記農作物の過去の収穫実績のデータと過去の気象条件のデータとが関連付けられているテーブルを具え、前記最低生産量算出手段は現在の気象条件と過去の気象条件とを比較して前記農作物の収穫量を類推することにより前記最低生産量の予測値を補正することがより好ましい。
【００１９】
本発明は、各農作物生産者の各農地において生産される農作物の種類や輪作形態等の生産情報を記録した生産情報データベースと、前記農作物の在庫の量を記憶した在庫情報データベースと、前記農作物を使用して製造される加工食品の種類及び該加工食品を製造する食品製造業者を登録した食品製造業者データベースとを備え、注文主が指定した前記加工食品の種類、分量及び前記加工食品の製造に使用される前記農作物の前記農作物生産者又は前記農地を記憶する注文受付手段と、前記指定のあった加工食品の製造に必要な前記農作物の使用量を計算する使用量計算手段と、前記使用量に対し、前記指定のあった前記農作物生産者又は前記農地において生産された前記農作物の在庫の量が充分であるか否かを確認する在庫確認手段と、前記在庫の量が充分であれば前記加工食品製造に要する時間を納期として前記注文主に通知し、前記在庫の量が不充分であれば前記農作物収穫までの期間に前記加工食品製造に要する時間を加えて納期として前記注文主に通知する納期通知手段と、前記注文主からの注文を前記食品製造業者に通知する注文通知手段とからなることを特徴とする加工食品受発注システムを提案する。
【００２０】
そして、前記注文主により指定された加工食品の製造に前記農作物を複数種使用する場合、前記納期通知手段は最も調達に時間のかかる前記農作物を基準に納期を計算し通知する。
【００２１】
更に、前記通知は電子メール送信により行われることが好ましい。
【００２２】
また、前述の課題を解決するため本発明は、各農地の位置、栽培作物の種類、輪作形態等の農地条件の情報を記録する農地条件データベースと、前記各農地から送られた土壌分析データや栽培管理データ等の農作物栽培に関する情報を記憶する栽培情報データベースと、前記農地の上方空間に位置する赤外線画像撮像部により撮像された農地赤外線画像データが記憶されている赤外線画像データベースとを有し、
前記農地の赤外線画像を解析して該農地の農作物の生育度を診断する画像解析手段と、該生育度の診断結果、前記農作物栽培に関する情報及び前記農地条件の情報に基いて前記農作物の栽培状態を診断する栽培状態診断手段を備えたことを特徴とする農業支援システムを提案する。
【００２３】
なお、前記農作物の栽培状態の診断結果が異常値であった場合、対応を要する旨の警告を発する判定手段を具えるようにしてもよい。
【００２４】
更に、前記各農地の気象予測の情報を取得する気象予測情報取得手段を備え、前記栽培状態診断手段は前記農作物の生育度の診断結果から収穫適期を予測するとともに、気象予測の情報に基いて前記収穫適期のうち晴天と予測される日時を算出することが好ましい。
【００２５】
また、前記農地の赤外線画像撮像部は前記農地を上空から撮像可能な静止若しくは移動物体に搭載されていることが好ましい。
【発明の効果】
【００２６】
以上説明したように、本発明に係る農作物需給管理システムによれば、生産情報に基づいて特定の作物のある時期における最低限の生産量を予測し、その予測値に基づいて供給配分を決定するようにしたから、需要者に対し信頼できる供給量を予め提示することが出来るので、一般に安定供給が困難な傾向がある転作による農作物であっても、安定供給が可能となり、転作作物の需給バランスを保って遊休農地の安定活用を促進することができるという効果がある。
【００２７】
また、乾燥状態において収穫後少なくとも１年間常温で保存可能な農作物を選択し、農作物が予測した以上に生産された場合には、過剰分の農作物の生産量を次の時期に供給可能な農作物の生産量と合算して次の時期の供給配分を決定するようにすれば、生産量が予測値を超えた場合でも需給バランスを保つことが出来る。
【００２８】
更に、選択される前記農作物を豆類と豆類以外の農作物との輪作にすれば、豆科の植物は劣悪な土壌でも比較的栽培に手間がかからないため転作作物として好適であり、特に自給率の低い豆類の自給率向上にもつながる。
【００２９】
また、農作物の生産者や生産状況に関する情報（以下、生産者情報）と生産情報とを関連付けて供給配分決定手段によって需要者に割り当てられた農産物に関する生産者情報を需要者に通知するようにすることで、農作物の需要者はその農作物の生産者情報を正確に知ることが出来るようになる。近年は食に対する安全・安心の意識の高まりから、生産者情報への関心も高まっており、農作物の需要者はその農作物の最終的な消費者にまで生産者情報を開示する必要に迫られてきていることから、需要者は生産者情報を正確に知っておく必要があり、このニーズに応えることが出来る。
【００３０】
そして、小ロットの農作物を小口の需要者に優先的に割り振ることにより、農作物の需給バランスをとることができる。一般に小ロットで不均質となる傾向がある転作作物は均質の農作物を大量に必要とする大規模食品製造業者のニーズには応え難い一方で、現在注目されている地産地消・地元特産品の食品製造業者においては需要も小口であり、必ずしも均質の農作物を大量に必要とはしないからである。
【００３１】
更に、供給量が需要量を上回ることが予め予測できる場合には、需要情報データベースに記録されている需要者以外の需要者に過剰分の農作物を供給するよう割り当てるようにしたから、新たな供給先を探すなどの対応を早期に行うことが出来る。また、その際は生産量の多い前記農地において生産された前記農作物から優先的に、需要情報データベースに記録されている需要者以外の需要者に割り当てるようにしたから、均質な農作物をある程度必要とする一般市場のニーズにも応えやすく、新たな供給先を比較的容易に見つけ出すことが出来る。
【００３２】
また、農地の赤外線画像を解析して農作物の生育度を診断し、前記農作物の品質を予測するようにすれば、予測される品質の客観的情報を農作物の収穫前に需要者に示すことが出来、需要者が安心して取引することができる。
【００３３】
そして、農地の上空から該農地の赤外線画像を撮像するようにすれば、農地全体の状況を容易に把握できる画像が得られる。
【００３４】
また、農作物の供給量が不足する可能性があることを予測して、その不足分を補う手立てを予め講じることができるようにしたから、結果的に需要者に対し農作物を供給できないといった事自体を早期に防ぐことが出来、需要者側が安心して需給契約を結ぶことが出来る。すなわち、これまで安定供給が困難とされてきた転作作物に対しても、安定供給が可能であるという信頼が高まり、需要が増え、遊休農地活用を促進することができる。
【００３５】
更に、現在の気象条件と過去の気象条件とを比較して前記農作物の収穫量を類推することにより前記最低生産量の予測値を補正するようにしたから、農作物の生産量についてより正確な予測を行うことが出来、取引の安全につながる。
【００３６】
また、本発明にかかる加工食品受発注システムによれば、消費者である注文主が農地（産地）や農作物生産者を自由に選択して加工食品を注文することが出来るようにしたから、消費者の産地等に対するこだわりに対しよりきめ細やかに応えることができる。また、納期通知手段が在庫状況や農作物の収穫期を確認して注文主に知らせるようにしたので、注文してからすぐに納期を知ることができ、消費者にとって利便性が良い。そしてそれと同時に注文主からの注文が食品製造業者にも通知されるようになっているので、受注から製造までの流れがスムーズになる。また、このような産地等を指定した消費者からの個別の注文は一般的に数量も小口である為、生産が小ロットとなる傾向がある転作作物を利用することが出来、転作作物の利用促進、ひいては遊休農地の安定活用及び農作物の自給率向上につながるという効果がある。
【００３７】
そして、前記注文主により指定された加工食品の製造に前記農作物を複数種使用する場合、最も調達に時間のかかる前記農作物を基準に納期を計算し通知するようにすれば、加工食品の製造に複数種の農作物を使用する場合であっても、正確な納期を注文主に知らせることが出来る。
【００３８】
更に、前記通知を電子メール送信により行うことにより、注文主への納期の通知及び食品製造業者への注文の通知は自動的に短時間で行われることとなり、効率が良い。
【００３９】
また、本発明にかかる農業支援システムによれば、農作物栽培に関する情報及び農地条件の情報に加えて、農地の赤外線画像を解析して該農地の農作物の生育度を客観的に診断し、これらの客観的な情報に基いて農作物の栽培状態を診断して農作物の栽培管理を支援するようにしたから、遊休農地の安定活用及び農作物の自給率向上を促進できるという効果がある。
【００４０】
そして、前記農作物の栽培状態の診断結果が異常値であった場合には、対応を要する旨の警告を発するようにすれば、農作物の生産者は直ちに対応のための行動を起こすことが出来るので、病害虫が広まり手遅れになることを防ぐことが出来る。
【００４１】
更に、農作物の生育度の診断結果から収穫適期を予測するとともに、気象予測の情報に基いて前記収穫適期のうち晴天と予測される日時を算出するようにすれば、晴天時の収穫を可能にすることができる。
【００４２】
また、農地の上空から該農地の赤外線画像を撮像するようにすれば、農地全体の状況を容易に把握できる画像が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４３】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。但し、この実施の形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対配置などは特に特定的な記載がない限り、この発明の範囲をそれのみに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
【実施例１】
【００４４】
図１を参照して、本発明に係る農作物需給管理システムは生産情報データベース１０及び需要情報データベース２０を有している。生産情報データベース１０には個々の農地（農地ａ、農地ｂ、農地ｃ）において生産される農作物の種類、品種、作付け面積、過去の収穫実績及び前記各農地における輪作形態等の生産情報１１が記録されている。ここで輪作形態とは、図２に示すように、どのような作物をどのようなサイクルで栽培するかという形態である。各作物の作付け時期や収穫時期は作物毎にほぼ決まっており、輪作形態が特定されることによりどのような作物がいつ収穫されるかが予測可能となる。なお、輪作形態は、輪作作物として豆類を含むようにすることが好ましい。豆科の植物は劣悪な土壌でも栽培が可能であるなど、栽培に手間がかからず、根に共生する根粒菌による窒素の固定により肥料も必要としない。また、日本における米以外の食料の自給率は全体的に低いが、中でも豆類は７％と更に低い。その一方で日本の食生活の中で豆類が占める割合は大きく、特に大豆は、豆腐、納豆、煮豆、味噌、醤油など日本型食生活に不可欠な食品の原料であり、食用大豆は日本国内で年間約５００万トンも消費されている。よって、豆類の栽培が食料自給率向上に果たす役割は大きい。なお、大豆は乾燥させることにより長期保存が可能であるだけでなく、大豆に含まれるイソフラボンなどの機能性物質が最近特に注目されており、また植物性たんぱく質が豊富であるなど、栄養面においても果たす役割は大きい。また、大豆粕等の廃棄物は家畜の飼料にすることが出来、更に収穫後の茎や葉を燃料として利用すれば一層無駄が少なく環境にも良い。そして豆類を豆類以外の農作物と輪作栽培することにより、連作障害が回避されるとともに豆科植物の根に共生する根粒菌によって固定された窒素により土壌が肥え、輪作される他の農作物の成長を促進することが出来るからである。
一方、需要情報データベース２０には、例えば食品製造者や一般消費者など、個々の需要者（需要者ｄ、需要者ｅ）が必要とする前記農作物の種類、品種、使用時期及び使用量等の需要情報２１が記録されている。
【００４５】
生産情報１１に基づけば、各農地においてどのような作物がいつどれだけ収穫できるかを計算することが可能であり、農作物需給管理システムが有する最低生産量算出手段は生産情報１１に基づいてそれぞれの時期の各農地における各農作物の最低限生産可能な量の予測値１２を算出する。例えば、農地ｂにおける予測値１２は、大豆（品種はスズユタカ）が輪作形態１に対応する時期（例えば１０月下旬）に最低でもｂ’（ｋｇ）得られるという試算である。
なお、生産情報１１として過去の気象条件のデータも記録し、過去の収穫実績のデータと関連付けるとともに、現在の気象条件のデータも適宜入力して記録するようにすれば、各農作物の最低限生産可能な量の予測値１２を補正してより正確な予測値１２を得ることができる。例えば過去の収穫量と過去の気象条件とが関連付けられたテーブルの一例として、図３に示すように、過去の気象条件として播種時より発芽時までの期間の降水量を、年度毎の収穫量のデータと関連付けて記録することができる。大豆は発芽時の酸素不足に特に弱いため、この時期の降水量が多い年度は収穫量が少なくなる傾向があり、過去の気象条件と収穫量のデータから、降水量が収穫量に及ぼす影響の大きさを具体的に知ることが出来る。そして現在の気象条件のデータを過去の気象条件のデータと比較することにより、予測値１２を補正する。例えば、今年度の播種時より発芽時までの期間の降水量が４０（ｍｍ）であった場合には、図３より、収穫量は２０００年度とほぼ同様の３５４（ｋｇ）程度となることが予想される。
【００４６】
そして、農作物需給管理システムが有する供給配分決定手段は同時期に収穫される同一品種の同一農作物について、算出された予測値１２を合計し、特定の時期に供給可能な特定の農作物の総量１３を算出する。例えば図１では、大豆（品種はスズユタカ）が輪作形態１に対応する時期（例えば１０月下旬）に全体として最低でもｂ’＋ｃ’（ｋｇ）得られるということになる。そして、一方において、特定の時期に供給が必要な特定の農作物の総量２３を需要情報２１より算出する。例えば、大豆（品種はスズユタカ）を１０月下旬に必要としているのは需要者ｄだけであり、その必要な量はｄ’（ｋｇ）である。
【００４７】
そして、最低限供給可能な供給量の予測値１２の総量１３と需要量の総量２３とを比較し、需要者への前記農作物の供給配分を決定する。供給配分決定手段において行われる需給バランス調整方法を説明するための図４を参照して、供給配分決定手段は、最低限供給可能な供給量の予測値１２の総量１３（図において、供給量の予測値合計）が需要量の総量２３（図において、需要量合計）よりも多いかどうかを判断し（ステップＳ１）、多ければ過剰分の農作物について需要情報データベース２０に記録された需要者以外の需要者（以下、登録外需要者）へ農作物を供給すべく、供給ルートを予め確保するよう供給配分を決定する（ステップＳ５）。この際、生産量の多い農地において生産された農作物から優先的に、登録外需要者に過剰分の前記農作物を供給するよう割り当てるようにする。
【００４８】
次に、供給量の予測値合計が需要量合計よりも少ないかどうかを判断し（ステップＳ２）、少なければ、不足分の農作物を生産情報データベース１０に記録された農地（以下、登録外農地）以外から入手すべく、需要情報データベース２０に記録された需要者への供給ルートを予め確保するものとして前記農作物の供給配分を行う（ステップＳ６）。このようにして、供給の過不足を予め予測して、早期にそれを補う手立てを講じるようにすることにより、生産情報データベース１０に記録された農地で生産された農作物を、需要者に対し確実に安定供給することができる。
【００４９】
ところで、こうして予測値１２を基に需給バランスを計算しても、予測値１２は需要者側に対し最低限供給可能な量として算出されているため、実際の生産量は予測値１２を上回る可能性がある。従って、供給配分決定手段は実際の生産量と予測値１２を比較し（ステップＳ３）、生産量が予測値１２を上回っていた場合、過剰分の農作物を次の時期に供給可能な農作物の生産量と合算して、次の時期の供給配分を決定する（ステップＳ７）。この場合、過剰分の農作物は一次貯蔵するなどして保存されることになるが、豆類の中でも最も親しまれている大豆は乾燥状態で長期保存が可能であり、このような容易に長期保存できる農作物を転作作物として選択することにより、需給バランスの調整がより一層容易となる。
【００５０】
次に、図５を参照して、供給と需要の配分決定方法について説明する。最低生産量算出手段は生産情報１１に基づいてそれぞれの時期の各農地における各農作物の最低限生産可能な量の予測値１２を算出する。例えば、農地ｂにおける予測値１２は、大豆（品種はスズユタカ）が輪作形態１に対応する時期（例えば１０月下旬）に最低でもｂ’（ｋｇ）得られるという試算である。一方、農地ｃにおける予測値１２は、大豆（品種はスズユタカ）が輪作形態１に対応する時期（例えば１０月下旬）に最低でもｃ’（ｋｇ）得られるという試算となり、農作物の種類、品種及び収穫時期が農地ｂと同一である。そして、生産量は農地ｃの方が農地ｂよりも少ないものとする。
一方、需要者ｄ及び需要者ｈは大豆（品種はスズユタカ）を１０月下旬にそれぞれｄ’（ｋｇ）及びｈ’（ｋｇ）必要としている。すなわち、必要とする農作物の種類、品種及び必要とする時期が同じであるが、ｄ’はｈ’よりも多く、需要者ｈは需要者ｄに比べ小口の需要者である。
【００５１】
ここで供給配分決定手段は、生産量の少ない前記農地において生産された前記農作物から優先的に、農作物使用量の少ない前記需要者に供給を割り当てる。すなわち、小口の需要者ｈに対しては生産量の少ない農地ｃで生産された農作物を供給し、不足分がある場合は農地ｂで生産された農作物を更に供給する。そして大口の需要者ｄに対しては、生産量の多い農地ｂで生産された農作物を供給する。これにより、均質な農作物を大量に必要とする需要者に対し、多数の農地で生産された小ロットの農作物が供給されて質のバラツキが大きくなるということがなくなる。
【００５２】
また、供給配分決定手段により供給配分を行うと同時に、需要者側には供給される農作物の生産者の氏名及び該農作物生産者が使用する肥料、農薬、農地の所在地等に関する情報（以下、生産者情報）が通知される。
図６を参照して、農作物需給管理システムは生産者情報１５を記憶した生産者情報データベースを備えており、生産者情報１５は生産情報１１と関連付けられている。前記供給配分決定手段は供給配分を行い、個々の需要者に対しどの農地で生産された作物を供給するか決定するとともに、需要者（図６では需要者ｆ）に割り当てられた農産物に関する生産者情報を需要者に通知する。例えば、供給配分決定の通知を行う際に、同時にその農作物の生産者情報についても通知する。
【００５３】
なお、農作物の取引きを需要者にとってより安全なものにするため、農作物の品質を収穫前に予測するようにした構成を以下に示す。
図７を参照して、農作物需給管理システムは農地の赤外線画像データ（農地赤外線画像データ）を記録した赤外線画像データベース１６を有しており、この農地赤外線画像データを画像解析部１７において解析する。これは、農作物の葉に含まれる葉緑素量を赤外線で測定するものであり、農作物の生育状態が良好であると農地に存在する葉緑素の量が多くなり、農地における赤外線の反射率が高くなることを利用して、農地赤外線画像データを画像解析部１７で解析し、農作物の生育度を診断する。なお、植物の葉緑素の量は植物の種類及び時期（発芽してまもなくの時期か、充分に生長しきった時期か）によっても異なるため、農作物の品質予測には、農作物の種類や品種、生育の時期などの情報も必要である。よって、品質予測部１８において、生産情報データベース１０より農作物の種類や品種の情報の他、輪作形態の情報など、農作物の生育時期を特定できる情報を得て、農作物の生育度の診断結果に基いて農作物の品質予測を行う。例えば、農作物が実り始める時期に農作物の葉が多量に葉緑素を含んでいる場合には、収穫される農作物に光合成によってできた栄養分が多量に含まれることとなるため、高品質の農作物を収穫することが出来る可能性が高いと予測される。なお、生産情報データベース１０には予め農地の位置情報を記録し、品質予測部１８において品質予測を行う際、赤外線画像上の農地の位置と、生産情報データベース１０に記録された農地の位置情報とを照らし合わせて、農地毎の農作物の品質予測を行う。
予測結果は表示画面に表示する等により出力されるか、又は生産情報の一部として生産情報データベース１０に記録される。
【００５４】
赤外線画像データベース１６に記録される画像は、図８に示すように、人工衛星２４等に搭載された赤外線画像撮像部２４ａにより農地を上空から撮像して得ることが出来る。撮像された画像データは人工衛星より送信され、画像データ取得部１９において受信されて赤外線画像データベースに送られて記録される。なお、画像データ取得部１９は農作物需給管理システムの一部として構成しても良いし、人工衛星２４を管理する外部の機関（公的機関か私的機関かは問わない）に赤外線画像の撮像及び受信を依頼し、画像データのみを受け取って赤外線画像データベース１６に入力するようにしてもよい。
【実施例２】
【００５５】
次に、本発明に係る加工食品受発注システムの実施例について説明する。
図９を参照して、一般消費者等の注文主は加工食品の注文をする際、加工食品の種類の他に、購入を希望する加工食品の分量及び加工食品の製造に使用される農作物の農作物生産者又は農地（産地等）を指定して注文することが出来る。そして、加工食品受発注システムに備えられた注文受付手段はこれらの指定事項を記憶する（ステップＴ１）。
【００５６】
次に、本システムに備えられた使用量計算手段において、指定のあった加工食品の製造に必要な前記農作物の使用量を計算する（ステップＴ２）。すなわち、加工食品受発注システムには農作物を使用して製造される加工食品の種類及び該加工食品を製造する食品製造業者を登録した食品製造業者データベースが備えられており、例えば白味噌１ｋｇの注文があった場合、食品製造業者データベースに登録された食品製造業者によって白味噌１ｋｇを製造する場合、原料となる大豆がどれくらい必要かを計算する。
【００５７】
そして本システムに備えられた在庫確認手段によって、計算によって得られた農作物の使用量に対し、指定のあった産地等において生産された農作物の在庫の量が充分であるか否かを確認する（ステップＴ３）。すなわち、加工食品受発注システムには各農作物生産者の各農地において生産される農作物の種類や輪作形態等の生産情報を記録した生産情報データベースと、農作物の在庫の量を記憶した在庫情報データベースとが備えられており、在庫確認手段は在庫情報データベースに記憶された農作物の在庫の量と注文のあった加工食品製造に必要な農作物の使用量とを比較して確認する。
【００５８】
ここで、在庫の量が充分であれば、本システムに備えられた納期通知手段が加工食品製造に要する時間を計算し（ステップＴ４）、注文のあった時点からその時間を加えることにより得られた期間をそのまま納期として注文主に通知する（ステップＴ５）。一方、前記在庫の量が不充分であれば前記農作物収穫までの期間に前記加工食品製造に要する時間を加えて納期として前記注文主に通知する（ステップＴ７）。そしてそれと同時に、本システムに備えられた注文通知手段が、注文のあった加工食品の食品製造業者に対して注文内容を通知する（ステップＴ６）。なお、これらの通知は納期通知手段及び注文通知手段により即座に電子メールによって通知される。これにより、注文主はすぐに納期を知ることが出来、食品製造業者は注文を受けてからすぐに加工食品の製造に取りかかる準備が出来る。そしてこのように、注文受付から納期連絡までの一連の流れが自動的に行われるので、一般消費者でも手軽に産地等を指定して加工食品を注文することが出来る。
【００５９】
なお、注文主により指定された加工食品の製造に使用する農作物が複数種ある場合は、納期通知手段は最も調達に時間のかかる農作物を基準に納期を計算して注文主に納期を通知する。これにより、加工食品に複数種の農作物が使用される場合でも、注文主はすぐにその納期を知ることが出来る。
【実施例３】
【００６０】
次に、本発明に係る農業支援システムの実施例について説明する。
図１０を参照して、農業支援システムは、各農地の位置、栽培作物の種類、輪作形態等の農地条件の情報が記録された農地条件データベース３０と、各農地から送られた土壌分析データや栽培管理データ等の農作物栽培に関する情報が記憶された栽培情報データベース３１と、農地の赤外線画像のデータ（農地赤外線画像データ）が記録された赤外線画像データベース２６とを有している。赤外線画像データベース２６に記録される画像データは、実施例１において説明したのと同様の方法で、人工衛星等により農地を上空から撮像することにより取得する。
【００６１】
この画像データを、画像解析部２７において解析して、農地の農作物の生育度を診断する。農作物の葉に多量の葉緑素が含まれている場合には、農地からの赤外線の反射率が高くなるので、農作物の生育度が良好であると診断される。農地内に存在する葉緑素の量は農作物の種類や品種、生育の時期によっても異なる為、栽培状態診断部２８において、農地条件の情報、農作物栽培に関する情報及び農作物の生育度の診断結果に基いて、農作物の栽培状態を総合的に診断する。栽培状態診断部２８において診断を行う際、赤外線画像上の農地の位置と、農地条件データベース３０に記録された農地の位置情報とを照らし合わせて、農地毎の農作物の品質予測を行う。診断結果は表示画面に表示するか、プリントアウトするなどして出力する。農地側にデータを受信できる端末がある場合には、農作物の栽培状態の診断結果を農地側の端末に送信するようにしても良い。
【００６２】
なお、農作物の栽培状態の診断結果について、異常値であるか否かを判定部３２において判定し、判定の結果、異常値であった場合には、その旨を表示するなど、対応を要する旨の警告を発するようにする。例えば、大豆を栽培している農地において大豆茎疫病が発生している可能性が高いとの診断結果が出た場合、表示画面にその旨を表示するとともに、農地の多湿条件を改善すべきとの警告を表示する。これにより、農作物の生産者は直ちに病気にかかった株を農地から除去するとともに農地の排水状態を点検し、排水不良を改善するなどの対策を講じて、被害の拡大を防止することが出来る。
【００６３】
また、農地赤外線画像データの解析結果と農地条件の情報、農作物栽培に関する情報からは、農作物が順調に育っているかどうかといったことだけでなく、収穫適期の予測情報も得ることが出来る。これは、農作物の生育の時期により農作物の葉に含まれる葉緑素の量が変化するためで、例えば稲などの場合には、収穫時期が近づくと葉の葉緑素は減少する。葉緑素の量の変化の仕方は農作物の種類や品種、栽培時期や農地の条件によって異なる為、農地赤外線画像データの解析結果と農地条件の情報、農作物栽培に関する情報を得て、栽培状態診断部２８において農作物の収穫適期を予測する。そして、公的又は私的機関によって提供される気象予測に関する情報を気象予測情報取得部２９により取得して、収穫適期のうち晴天と予測される日時を算出し、結果を表示画面などに出力する。これにより、農作物の生産者は晴天時に農作物の収穫作業を行うことが出来る。
【産業上の利用可能性】
【００６４】
本発明に係る農作物需給管理システムを利用して、例えば特定地域の農地の生産情報と、その地域の特産品を製造する食品製造業者をそれぞれ生産情報データベース、需要情報データベースに登録し、地元で生産された農作物を利用したその地域の特産品作りを進め、その地域における遊休農地の活用を促進するとともに地元特産品作りを通じて地域産業の活性化を図ることができる。
また、本発明に係る加工食品受発注システムを利用して、産地や生産者まで指定可能な地元特産品の販売を行うことにより、地域の特色のみならず生産者の特色を生かした商品作りが促進できるとともに、いわゆる生産者の顔が見える食品の提供が容易に実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本発明に係る農作物需給管理システムの実施例を説明するための概念図である。
【図２】図１の実施例で使用される輪作形態を説明するための表図である。
【図３】農作物の過去の収穫量と過去の気象条件との関係を説明するための表図である。
【図４】図１の実施例における供給配分決定手段において行われる需給バランス調整方法を説明するためのフローチャートである。
【図５】図１の実施例における供給と需要の配分決定方法について説明するための概念図である。
【図６】図１の実施例における生産情報と生産者情報との関係を説明するための概念図である。
【図７】農作物の品質予測を行う方法を説明するためのブロック図である。
【図８】赤外線画像のデータを取得する方法を説明するための概念図である。
【図９】本発明に係る加工食品受発注システムの実施例を説明するためのフローチャートである。
【図１０】本発明にかかる農業支援システムの実施例の構成を説明するためのブロック図である。
【図１１】従来技術を説明するための概念図である。
【符号の説明】
【００６６】
１０  生産情報データベース
１１  生産情報
１２  最低生産量予測値
１５  生産者情報
１６、２６  赤外線画像データベース
１７、２７  画像解析部
１８  品質予測部
２０  需要情報データベース
２１  需要情報
２８  栽培状態診断部
２９  気象予測情報取得部
３０  農地条件データベース
３１  栽培情報データベース
３２  判定部
【図１】
2005151851.tif 000003
【図２】
2005151851.tif 000004
【図３】
2005151851.tif 000005
【図４】
2005151851.tif 000006
【図５】
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【図６】
2005151851.tif 000008
【図７】
2005151851.tif 000009
【図８】
2005151851.tif 000010
【図９】
2005151851.tif 000011
【図１０】
2005151851.tif 000012
【図１１】
2005151851.tif 000013