(57)【要約】【課題】従来のエキスパートシステムでは、判断材料となる情報が特定され、意思決定が偏る可能性があるという問題がある。【解決手段】本発明は、データ入力部１と、地学データを保存する地学データベース２ａと、人文地理学データを保存する人文地理学データベース２ｂと、ネットワーク上からデータを収集するデータ収集部３と、このデータ収集部３で収集されたデータベース２ａ，２ｂ，．．．のデータ及び情報源の信頼性に基づいて危険率を算出したり、データ収集部３で収集されたデータ入力部１のデータ及び過去のデータに基づいて危険率を算出したりしながら判定データを算出するデータ処理部４と、このデータ処理部４で算出されたデータを出力するデータ出力部５とから構成され、意思決定を支援する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワーク上のデータ保存部又はデータ出力部からデータを収集するデータ収集部と、このデータ収集部で収集されたデータ及びその情報源の信頼性に基づいて危険率を算出しながら判定データを算出するデータ処理部と、このデータ処理部で算出されたデータを出力するデータ出力部とを設けることを特徴とする意思決定支援方法及び装置。
【請求項２】
データ及びその情報源の信頼性を入力するデータ入力部を更に設けることを特徴とする請求項１記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項３】
前記データ保存部は、地学データを保存する地学データベースと、人文地理学データを保存する人文地理学データベースとからなることを特徴とする請求項１又は２記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項４】
歴史データを保存する歴史データベースと、戦略データを保存する戦略データベースとを更に設けることを特徴とする請求項３記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項５】
前記データ保存部は、一般嗜好データを保存する一般嗜好データベースであり、生育データを記憶する生育データ記憶部と、これらに保存記憶された一般嗜好データ及び生育データに基づいて生育の適合性を評価する生育評価部とを更に設けることを特徴とする請求項１又は２記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項６】
生物データを保存する生物データベースと、生体影響データを保存する生体影響データベースと、これらに保存された生物データ若しくは生体影響データ又は生育データに基づいて新規のインベントリデータ又は生育データを計算する生育データ計算部とを更に設けることを特徴とする請求項５記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項７】
環境影響データを保存する環境影響データベースを更に設けることを特徴とする請求項５又は６記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項８】
地学データを保存する地学データベース、又は生態学データを保存する生態学データベースを更に設けることを特徴とする請求項７記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項９】
物理化学データを保存する物理化学データベースを更に設けることを特徴とする請求項５乃至８記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項１０】
分子生物学データを保存する分子生物学データベースを更に設けることを特徴とする請求項５又は６記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項１１】
前記データ保存部は、商品データを保存する商品データベースと、個別嗜好データを保存する個別嗜好データベースとからなり、これらのデータベースに保存された商品データ及び個別嗜好データに基づいて嗜好の適合性を評価する嗜好評価部を更に設けることを特徴とする請求項１又は２記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項１２】
商品データ又は嗜好データに基づいて新規の嗜好因子データ又は嗜好データを計算する嗜好データ計算部を更に設けることを特徴とする請求項１１記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項１３】
前記商品データは、量の種類が統一されたデータ列を含むことを特徴とする請求項１１又は１２記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項１４】
嗜好因子データ又は個別嗜好データに基づいて擬似物質を生成する擬似物質生成部を更に設けることを特徴とする請求項１１乃至１３記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項１５】
物理化学データを保存する物理化学データベースを更に設けることを特徴とする請求項１３又は１４記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項１６】
個別人体データを保存する個別人体データベースを更に設けることを特徴とする請求項１２乃至１４記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項１７】
一般嗜好データを保存する一般嗜好データベースを更に設けることを特徴とする請求項１１乃至１６記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項１８】
一般人体データを保存する一般人体データベース、又は分子生物学データを保存する分子生物学データベースを更に設けることを特徴とする請求項１６又は１７記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項１９】
商品成分データを保存する商品成分データベースと、健康影響データを保存する健康影響データベースと、これらのデータベースに保存された商品成分データ及び健康影響データ、商品データ、個別人体データ、並びに献立データに基づいて推奨献立データを計算する献立データ計算部とを更に設け、
前記データ処理部は、商品成分データ及び個別商品データに基づいて栄養データを計算し、前記商品データベースは、この栄養データを商品データとして保存することを特徴とする請求項１１乃至１８記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項２０】
前記データ保存部は、物品データを保存する物品データベースであり、個別条件データを記憶する個別条件データ記憶部と、これらに保存記憶された物品データ及び個別条件データに基づいて条件の適合性を評価する条件評価部とを更に設けることを特徴とする請求項１又は２記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項２１】
法令データを保存する法令データベースを更に設けることを特徴とする請求項２０記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項２２】
一般条件データを保存する一般条件データベースを更に設けることを特徴とする請求項２０又は２１記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項２３】
物品データ又は条件データに基づいて新規のインベントリデータ又は条件データを計算する条件データ計算部を更に設けることを特徴とする請求項２０乃至２２記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項２４】
環境影響データを保存する環境影響データベースを更に設けることを特徴とする請求項２０乃至２３記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項２５】
健康影響データを保存する健康影響データベースを更に設けることを特徴とする請求項２４記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項２６】
物理化学データを保存する物理化学データベースを更に設けることを特徴とする請求項２３又は２４記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項２７】
地学データを保存する地学データベース、又は生態学データを保存する生態学データベースを更に設けることを特徴とする請求項２４記載の意思決定支援方法及び装置。
【請求項２８】
生体影響データを保存する生体影響データベース、又は分子生物学データを保存する分子生物学データベースを更に設けることを特徴とする請求項２５記載の意思決定支援方法及び装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】本発明は、ネットワーク型意思決定支援方法及び装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】従来、特定の分野の専門家が行ってきた判断・操作の代行を目的としたエキスパートシステム（以下、意思決定支援システムという）が提案されている。なお、ネットワーク上のデータを収集するデータ収集システムでは、Ｇｏｏｇｌｅのような検索エンジン、ハローワークや企業の求人情報などを統合したポータルサイトなどが知られている。【０００３】ところで、従来、農作物の生産性を向上させるため、栽培時に農薬や化学肥料を使用している。また、消費者の食品安全性や環境問題への関心を背景として、減農薬栽培、低農薬栽培、無農薬栽培、減化学肥料栽培、低化学肥料栽培、無化学肥料栽培などによる農作物も販売されている。完全無農薬栽培や完全化学肥料栽培の中には、食物連鎖を利用した生育方法がある。消費者の食品嗜好への関心もあり、生産者は安全でおいしい食品を安定供給することが必要となっている。なお、農作物の安定供給・トレーサビリティの観点から、植物工場が実用化されている。植物工場は、生育環境がコンピュータによって制御され、農作物の連続生産を可能とする生育システムである。この植物工場では、養液によって水耕栽培されていることが多い。【０００４】また、従来、消費者は衣食住などに関する好みの商品をインターネット上の仮想的な店舗や実際の店頭で購入している。前者では、検索機能を使用したり、定性表現された販売者の商品説明や過去の購入者の感想などを参考にしたりしながら、多数の商品の中から買いたい商品をいつでもどこでも注文することができる。商品が食品である場合、商品データは、図５４に示すように、商品名、画像、商品説明、量、価格、生産者情報などから構成されている。一方、後者では、味覚、嗅覚、触覚、温度感覚、あるいは視覚で商品を確認しながら、個別の嗜好に適合する商品を選択することができる。また、その場で購入すれば、納期を気にせず、直ちに受け取ることもできる。なお、登録されている商品には限りがあるため、オークション販売されることもある。また、近年、生体や食品の非破壊成分分析や定量評価技術が実用化されてきている。より具体的には、バイオセンサ等によるセンシングシステム、ＥＥＧ、ＭＥＧ、ＰＥＴ、ＭＲＩ、ｆＭＲＩ等による生体情報計測システム、食嗜好解析システムなどが挙げられる。現在、実用化されている定量評価は、図５５に示すように、レーダチャートで定量表現されることが多い。このため、りんごがどんなに“甘くて、おいしい”のか分かるだけでなく、例えば、“甘くて、おいしい”りんごを買いたいとき、図５４に示すように、複数の商品説明に“甘くて、おいしい”と記載される場合でも、それぞれを比較することもできる。【０００５】更に、従来、排出者は不要となった物品を再生廃棄仲介者や再生廃棄者へ売却したり、あるいは無償や有償で引き取ってもらったりしている。そして、再生廃棄仲介者は、インターネット上の仮想的な店舗や実際の店頭で入手した物品を再生廃棄者へ売却している。また、再生廃棄者は、環境基本法、リサイクル法、容器包装リサイクル法、家電リサイクル法、消防法、火薬類取締法、高圧ガス取締法、毒物および劇物取締法などの法令を遵守しながら、入手した物品を再生したり、廃棄したりしている。インターネット上の仮想的な店舗の場合、検索機能を使用したり、再生廃棄仲介者の物品説明などを参考にしたりしながら、多数の物品の中から入手したい物品についていつでもどこでも問い合わせることができる。一方、実際の店頭の場合、嗅覚、触覚、温度感覚、あるいは視覚などで物品を確認しながら、個別の条件に適合する物品を選択することができる。なお、製品の持つ環境負荷、あるいは環境への影響度を評価する手法として、ライフサイクルアセスメント（以下、ＬＣＡという）が注目され、ソフトウェアも開発されている。ＬＣＡでは、原材料調達から、製造、流通・輸送、消費、再生・廃棄まで、製品が消費するエネルギと、製品が排出する環境負荷とを定量的に推定・評価するインベントリ分析を行い、得られた指標によって製品の潜在的な環境影響を評価することができる。
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】しかしながら、上述した従来の意思決定支援システムでは、判断材料となる情報が特定され、意思決定が偏る可能性があるという問題がある。
【０００７】一方、上述した従来の生育方法では、暗黙知が形式知化されていないため、高齢化した農業従事者の若返り化に困難を伴うという問題がある。なお、上述した従来の生育システムでは、初期投資が高額であり、リスクを伴うという問題がある。
【０００８】また、上述した従来の販売注文システムでは、例えば、“おいしい”りんごを買いたいとき、定性表現では、図５４に示すように、商品説明に“おいしい”と記載されていても、それがどんなに“おいしい”のか分からず、それぞれの商品を実質的に比較することができないという問題がある。また、量の種類が統一されていないと、商品を定量的に比較することはできないという問題もある。更に、例えば、“おいしい”果物を１商品買いたいだけであるのに、販売期間中でない商品も多数登録されていると、多数の商品の中からそれらを無視しながら、該当する商品説明などを読んで比較しなければならず、手間がかかるという問題がある。なお、通常のオークション販売では、初期の価格から上がって行く仕組になっているため、価格設定が高いと商品が不良在庫になってしまうという問題もある。一方、定量評価では、図５５に示すように、多数の商品の中から買いたい商品を選択するのに手間がかかり、実用的でないという問題がある。また、定量評価がされていても、実際にどんなに“おいしい”のか分からなかったり、商品受取時にどんなに“おいしい”のか予測できなかったりするという問題もある。更に、上述したような非破壊で定量測定可能な装置は、市販されていなかったり、市販されていても高価であったりするため、欲しいデータを測定して入手するのが困難であるという問題がある。
【０００９】更に、上述した従来の物品取扱支援システムでは、利用者側である再生廃棄者が、多数の物品の中から入手したい物品を選択するのに手間がかかるという問題がある。また、利用者側である排出者も、どのような物品の形態として排出すれば、排出先である再生廃棄者を見つけやすいか分からないという問題がある。更に、管理者側である再生廃棄仲介者も、多数の物品の問い合わせについて対応しなければならず、手間がかかるという問題がある。そして、地球環境持続型健康長寿化を実現するための適切な法令遵守が、知識不足などにより容易でない場合もあるという問題がある。なお、ＬＣＡでは、ライフサイクル中の単位プロセスで排出される生成物や副産物が、図５６に示すような環境負荷項目のいずれに該当するか分類しながら、図５７に示すような指標を算出しなければならず、インベントリデータがない場合に手間がかかるという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】第１に、本発明は、ネットワーク上のデータ保存部又はデータ出力部からデータを収集するデータ収集部を更に設け、意思決定を支援する。
【００１１】第２に、本発明は、データ及びその情報源の信頼性を入力するデータ入力部を更に設け、意思決定を支援する。
【００１２】第３に、本発明は、土地利用の適合性を評価するために、前記データ保存部が、地学データを保存する地学データベースと、人文地理学データを保存する人文地理学データベースとからなり、意思決定を支援する。
【００１３】第４に、本発明は、歴史性又は戦略性を考慮しながら土地利用の適合性を評価するために、歴史データを保存する歴史データベースと、戦略データを保存する戦略データベースとを更に設け、意思決定を支援する。
【００１４】第５に、本発明は、生育の適合性を評価するために、前記データ保存部が、一般嗜好データを保存する一般嗜好データベースであり、生育データを記憶する生育データ記憶部と、これらに保存記憶された一般嗜好データ及び生育データに基づいて生育の適合性を評価する生育評価部とを更に設け、暗黙知である生物データ及び生育データを形式知化して処理する。
【００１５】第６に、本発明は、生物を容易に生育するために、生物データを保存する生物データベースと、生体影響データを保存する生体影響データベースと、これらに保存された生物データ若しくは生体影響データ又は生育データに基づいて新規のインベントリデータ又は生育データを計算する生育データ計算部とを更に設け、形式知化された生物データ、生体影響データ、又は生育データに基づいて新規のインベントリデータ又は生育データを形式知化して処理する。
【００１６】第７に、本発明は、環境問題を考慮した生産物を供給するために、環境影響データを保存する環境影響データベースを更に設け、環境影響を統合化して処理する。
【００１７】第８に、本発明は、環境問題を考慮した生産物を供給するために、地学データを保存する地学データベース、又は生態学データを保存する生態学データベースを更に設け、形式知である地学データ又は生態学データに基づいて環境影響を統合化して処理する。
【００１８】第９に、本発明は、未知のデータを容易に入手するために、物理化学データを保存する物理化学データベースを更に設け、形式知である物理化学データに基づいてデータを定量的に処理する。
【００１９】第１０に、本発明は、未知のデータを容易に入手するために、分子生物学データを保存する分子生物学データベースを更に設け、形式知である分子生物学データに基づいてデータを形式知化して処理する。
【００２０】第１１に、本発明は、個別嗜好の適合性を定量的に評価するために、前記データ保存部が、商品データを保存する商品データベースと、個別嗜好データを保存する個別嗜好データベースとからなり、これらのデータベースに保存された商品データ及び個別嗜好データに基づいて嗜好の適合性を評価する嗜好評価部を更に設け、商品データ及び個別嗜好データを定量的に処理する。
【００２１】第１２に、本発明は、商品受取時での嗜好の適合性を予測的に評価するために、商品データ又は嗜好データに基づいて新規の嗜好因子データ又は嗜好データを計算する嗜好データ計算部を更に設け、商品データ及び嗜好データを定量的に処理しながら、商品受取時の嗜好因子データ又は嗜好データを計算する。
【００２２】第１３に、本発明は、商品データを定量的に比較するために、前記商品データが、量の種類が統一されたデータ列を含む。
【００２３】第１４に、本発明は、商品消費時の仮想体験をするために、嗜好因子データ又は個別嗜好データに基づいて擬似物質を生成する擬似物質生成部を更に設け、商品データ及び個別嗜好データを定量的に処理しながら、疑似物質を生成する。
【００２４】第１５に、本発明は、未知の嗜好因子データを容易に入手するために、物理化学データを保存する物理化学データベースを更に設け、商品データを定量的に処理しながら、物理化学データに基づいて嗜好因子データを計算する。
【００２５】第１６に、本発明は、未知の個別嗜好データを容易に入手するために、個別人体データを保存する個別人体データベースを更に設け、個別嗜好データを定量的に処理しながら、個別人体データに基づいて個別嗜好データを計算する。
【００２６】第１７に、本発明は、一般嗜好の適合性を定量的に評価するために、一般嗜好データを保存する一般嗜好データベースを更に設け、商品データ及び一般嗜好データを定量的に処理する。
【００２７】第１８に、本発明は、未知の一般嗜好データを容易に入手するために、一般人体データを保存する一般人体データベース、又は分子生物学データを保存する分子生物学データベースを更に設け、商品データ及び一般嗜好データを定量的に処理しながら、一般人体データ又は分子生物学データに基づいて一般嗜好データを計算する。
【００２８】第１９に、本発明は、個別適合商品を容易に抽出するために、商品成分データを保存する商品成分データベースと、健康影響データを保存する健康影響データベースと、推奨献立データを計算する献立データ計算部とを更に設け、前記データ処理部が、商品成分データ及び個別商品データに基づいて栄養データを計算し、前記商品データベースが、この栄養データを商品データとして保存すると共に、商品データ及び個別嗜好データを定量的に処理しながら、商品成分データ、健康影響データ、商品データ、個別人体データ、及び献立データに基づいて推奨献立データを計算する。
【００２９】第２０に、本発明は、個別条件の適合性を評価するために、前記データ保存部が、物品データを保存する物品データベースであり、個別条件データを記憶する個別条件データ記憶部と、これらに保存記憶された物品データ及び個別条件データに基づいて条件の適合性を評価する条件評価部とを更に設け、物品データ及び個別条件データを処理する。
【００３０】第２１に、本発明は、法令を適切に遵守するために、法令データを保存する法令データベースを更に設け、要件及び適用を処理する。
【００３１】第２２に、本発明は、一般条件の適合性を評価するために、一般条件データを保存する一般条件データベースを更に設け、物品データ及び一般条件データを処理する。
【００３２】第２３に、本発明は、条件の適合性を評価するために、物品データ又は条件データに基づいて新規のインベントリデータ又は条件データを計算する条件データ計算部を更に設け、物品データ及び条件データを処理しながら、物品取引時のインベントリデータ又は条件データを計算する。
【００３３】第２４に、本発明は、個別条件の適合性を評価するために、環境影響データを保存する環境影響データベースを更に設け、環境影響データに基づいてインベントリデータを計算する。
【００３４】第２５に、本発明は、個別条件の適合性を評価するために、健康影響データを保存する健康影響データベースを更に設け、健康影響データに基づいて環境影響データを計算しながら、この環境影響データに基づいてインベントリデータを計算する。
【００３５】第２６に、本発明は、未知のデータを容易に入手するために、物理化学データを保存する物理化学データベースを更に設け、物品データを定量的に処理しながら、物理化学データに基づいてデータを計算する。
【００３６】第２７に、本発明は、未知の環境影響データを容易に入手するために、地学データを保存する地学データベース、又は生態学データを保存する生態学データベースを更に設け、地学データ又は生態学データに基づいて環境影響データを計算する。
【００３７】第２８に、本発明は、未知の健康影響データを容易に入手するために、生体影響データを保存する生体影響データベース、又は分子生物学データを保存する分子生物学データベースを更に設け、生体影響データ又は分子生物学データに基づいて健康影響データを計算する。
【発明の効果】
【００３８】第１に、本発明は、ネットワーク上のデータ保存部又はデータ出力部からデータを収集するデータ収集部と、このデータ収集部で収集されたデータ及びその情報源の信頼性に基づいて危険率を算出しながら判定データを算出するデータ処理部と、このデータ処理部で算出されたデータを出力するデータ出力部とを設け、意思決定を支援しているので、判断材料となる情報が狭い範囲に特定されず、意思決定が偏る可能性が少なくなるという効果がある。
【００３９】第２に、本発明は、データ及びその情報源の信頼性を入力するデータ入力部を更に設け、意思決定を支援しているので、判断材料となる情報が古い範囲に特定されず、意思決定が偏る可能性が少なくなるという効果がある。また、オフラインデータは、古くても信頼性の高い傾向にあるため、意思決定の信頼性が高くなるという効果もある。
【００４０】第３に、本発明は、前記データ保存部が、地学データを保存する地学データベースと、人文地理学データを保存する人文地理学データベースとからなり、意思決定を支援しているので、土地利用の適合性を評価することにより、土地利用最適化システムとして適用することができるという効果がある。
【００４１】第４に、本発明は、歴史データを保存する歴史データベースと、戦略データを保存する戦略データベースとを更に設け、意思決定を支援しているので、歴史性又は戦略性を考慮しながら土地利用の適合性を評価することができるという効果がある。
【００４２】第５に、本発明は、前記データ保存部が、一般嗜好データを保存する一般嗜好データベースであり、生育データを記憶する生育データ記憶部と、これらに保存記憶された一般嗜好データ及び生育データに基づいて生育の適合性を評価する生育評価部とを更に設け、暗黙知である生物データ及び生育データを形式知化して処理することにより、暗黙知及び形式知を統合化して処理しながら、生育の適合性を評価することができる。このため、消費者の嗜好に適合した生産物を供給し、利益を向上させたり、植物工場などの場合、初期投資のリスクをヘッジさせたりして、若者からの魅力増加に寄与するという効果がある。
【００４３】第６に、本発明は、生物データを保存する生物データベースと、生体影響データを保存する生体影響データベースと、これらに保存された生物データ若しくは生体影響データ又は生育データに基づいて新規のインベントリデータ又は生育データを計算する生育データ計算部とを更に設け、形式知化された生物データ又は生育データに基づいて新規のインベントリデータ又は生育データを計算することにより、生物を容易に生育することができる。このため、環境問題を考慮した生産物又は消費者の嗜好に適合した生産物を容易に供給し、環境負荷の逓減を促進させたり、利益向上に伴う若者からの魅力増加に寄与したりするという効果がある。また、知識や経験などが不足している生産者を支援し、高齢化した農業従事者の若返り化させることができるため、若者の雇用増加を図るという効果がある。
【００４４】第７に、本発明は、環境影響データを保存する環境影響データベースを更に設け、暗黙知である環境影響を統合化して処理することにより、環境問題を考慮した生産物を供給するので、環境負荷を逓減させるという効果がある。
【００４５】第８に、本発明は、地学データを保存する地学データベース、又は生態学データを保存する生態学データベースを更に設け、形式知である地学データ又は生態学データに基づいて暗黙知である環境影響を統合化して処理することにより、環境問題を考慮した生産物を供給するので、環境負荷を逓減させるという効果がある。
【００４６】第９に、本発明は、物理化学データを保存する物理化学データベースを更に設け、形式知である物理化学データに基づいてデータを定量的に処理することにより、未知のデータを容易に入手するので、知識や経験などがある生産者も支援するという効果がある。
【００４７】第１０に、本発明は、分子生物学データを保存する分子生物学データベースを更に設け、形式知である分子生物学データに基づいてデータを形式知化して処理することにより、未知のデータを容易に入手するので、知識や経験などがある生産者も支援するという効果がある。
【００４８】第１１に、本発明は、前記データ保存部が、商品データを保存する商品データベースと、個別嗜好データを保存する個別嗜好データベースとからなり、これらのデータベースに保存された商品データ及び個別嗜好データに基づいて嗜好の適合性を評価する嗜好評価部を更に設け、商品データ及び個別嗜好データを定量的に処理するので、それぞれの商品を定量的に実質比較できるだけでなく、定量的な個別嗜好の適合性の評価を図れるという効果がある。また、個別適合商品を容易に抽出でき、多数の商品の中から買いたい商品を選択するのにも手間がかからないという効果がある。
【００４９】第１２に、本発明は、商品データ又は嗜好データに基づいて新規の嗜好因子データ又は嗜好データを計算する嗜好データ計算部を更に設け、商品データ及び嗜好データを定量的に処理しながら、商品受取時の嗜好因子データ又は嗜好データを計算するので、商品受取時での嗜好の適合性を予測的に評価できるだけでなく、商品管理や流通方法の改善を図れるという効果がある。
【００５０】第１３に、本発明は、前記商品データが、量の種類が統一されたデータ列を含むので、商品データを定量的に比較できるだけでなく、商品データに含まれる価格の適正比較を図れるという効果がある。このため、ネットワーク上のデータベースから収集されるデータに価格が含まれる場合、商品データ及び一般嗜好データに基づいて売れない商品の適正な価格を算出し、低価格に再設定することにより、損失を最低限に抑えながら、不良在庫を減らせるという効果もある。
【００５１】第１４に、本発明は、嗜好因子データ又は個別嗜好データに基づいて擬似物質を生成する擬似物質生成部を更に設け、商品データ及び個別嗜好データを定量的に処理しながら、疑似物質を生成するので、商品消費時の仮想体験ができ、無駄な買い物を減らせるという効果がある。
【００５２】第１５に、本発明は、物理化学データを保存する物理化学データベースを更に設け、商品データを定量的に処理しながら、物理化学データに基づいて嗜好因子データを計算するので、未知の嗜好因子データを容易に入手できるだけでなく、予測も図れるという効果がある。
【００５３】第１６に、本発明は、個別人体データを保存する個別人体データベースを更に設け、個別嗜好データを定量的に処理しながら、個別人体データに基づいて個別嗜好データを計算するので、未知の個別嗜好データを容易に入手できるだけでなく、予測も図れるという効果がある。
【００５４】第１７に、本発明は、一般嗜好データを保存する一般嗜好データベースを更に設け、商品データ及び一般嗜好データを定量的に処理するので、それぞれの商品を定量的に実質比較できるだけでなく、定量的な一般嗜好の適合性の評価を図れるという効果がある。また、一般適合商品を容易に抽出でき、一般嗜好の予測も図れるという効果もある。
【００５５】第１８に、本発明は、一般人体データを保存する一般人体データベース、又は分子生物学データを保存する分子生物学データベースを更に設け、商品データ及び一般嗜好データを定量的に処理しながら、一般人体データ又は分子生物学データに基づいて一般嗜好データを計算するので、未知の一般嗜好データを容易に入手できるだけでなく、予測も図れるという効果がある。
【００５６】第１９に、本発明は、商品成分データを保存する商品成分データベースと、健康影響データを保存する健康影響データベースと、推奨献立データを計算する献立データ計算部とを更に設け、前記データ処理部は、商品成分データ及び個別商品データに基づいて栄養データを計算し、前記商品データベースは、この栄養データを商品データとして保存することにより、商品データ及び個別嗜好データを定量的に処理しながら、商品成分データ、健康影響データ、商品データ、個別人体データ、及び献立データに基づいて推奨献立データを計算するので、個別適合商品を容易に抽出できるだけでなく、容易な推奨献立の決定を図れるという効果がある。
【００５７】第２０に、本発明は、前記データ保存部が、物品データを保存する物品データベースであり、個別条件データを記憶する個別条件データ記憶部と、これらに保存記憶された物品データ及び個別条件データに基づいて条件の適合性を評価する条件評価部とを更に設け、物品データ及び個別条件データを処理することにより、個別条件の適合性を評価することができる。このため、利用者側である廃棄再生者は、多数の物品の中から入手したい物品を選択するのに手間がかからないという効果がある。また、管理者側である再生廃棄仲介者も、多数の物品の問い合わせについて対応する必要も生ぜず、手間がかからないという効果がある。
【００５８】第２１に、本発明は、法令データを保存する法令データベースを更に設け、要件及び適用を処理することにより、法令を適切に遵守することができる。このため、知識不足などがあっても、適切な法令遵守が容易であるという効果がある。
【００５９】第２２に、本発明は、一般条件データを保存する一般条件データベースを更に設け、物品データ及び一般条件データを処理することにより、一般条件の適合性を評価することができる。
【００６０】第２３に、本発明は、物品データ又は条件データに基づいて新規のインベントリデータ又は条件データを計算する条件データ計算部を更に設け、物品データ及び条件データを処理しながら、物品引取時までのインベントリデータ又は条件データを計算することにより、条件の適合性を評価することができる。このため、物品引取時の条件の適合性を適切に評価することができるという効果がある。
【００６１】第２４に、本発明は、環境影響データを保存する環境影響データベースを更に設け、環境影響データに基づいてインベントリデータを計算することにより、個別条件の適合性を評価することができる。このため、多数の物品の中から入手したい物品を選択するのに手間がかからないだけでなく、個別条件の適合性を適切に評価することができるという効果がある。
【００６２】第２５に、本発明は、健康影響データを保存する健康影響データベースを更に設け、健康影響データに基づいて環境影響データを計算しながら、この環境影響データに基づいてインベントリデータを計算することにより、個別条件の適合性を評価することができる。このため、多数の物品の中から入手したい物品を選択するのに手間がかからないだけでなく、個別条件の適合性を適切に評価することができるという効果がある。
【００６３】第２６に、本発明は、物理化学データを保存する物理化学データベースを更に設け、物品データを定量的に処理しながら、物理化学データに基づいてデータを計算することにより、未知のデータを容易に入手することができる。このため、物品引取時の条件の適合性を容易に評価することができたり、例えば、インベントリデータがない場合であっても、ＬＣＡに手間がかからなかったりするという効果がある。
【００６４】第２７に、本発明は、地学データを保存する地学データベース、又は生態学データを保存する生態学データベースを更に設け、地学データ又は生態学データに基づいて環境影響データを計算することにより、未知の環境影響データを容易に入手することできる。このため、環境影響データがない場合であっても、ＬＣＡに手間がかからないという効果がある。
【００６５】第２８に、本発明は、生体影響データを保存する生体影響データベース、又は分子生物学データを保存する分子生物学データベースを更に設け、生体影響データ又は分子生物学データに基づいて健康影響データを計算することにより、未知の健康影響データを容易に入手することができる。このため、健康影響データがない場合であっても、ＬＣＡに手間がかからないという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６６】図１に示すように、本発明の意思決定支援システムは、データ又はその情報源の信頼性情報（備考も含まれる）が入力されるデータ入力部１と、地学データを保存する地学データベース２ａと、人文地理学データを保存する人文地理学データベース２ｂと、歴史データを保存する歴史データベース２ｃと、戦略データを保存する戦略データベース２ｄと、ネットワーク上からデータを収集するデータ収集部３と、このデータ収集部３で収集されたデータベース２ａ，２ｂ，．．．のデータ及び情報源の信頼性情報に基づいて危険率を算出したり、データ入力部１で入力されたデータ及びその情報源の信頼性情報に基づいて危険率を算出したりしながら判定データを算出するデータ処理部４と、このデータ処理部４で算出されたデータを出力するデータ出力部５とから構成される。【００６７】ここで、データ入力部１は、キーボード、マウス、ＣＣＤカメラ、センサ、スキャナ、マイクなどの入力装置で構成される。ＣＣＤカメラ、センサなどの入力装置は、人工衛星などに搭載されたものであるとき、移動する。また、地学データベース２ａ、人文地理学データベース２ｂ、…は、ハードディスクなどの記憶装置で構成される。データベースのデータは、ＸＭＬなどで表わしたものである。データ収集部３、データ処理部４は、ＣＰＵなどの演算装置やメモリなどの記憶装置で構成される。これらは、記憶装置に記憶されたソフトウェアに基づいて、所望の処理が可能となっている。データ収集部３は、収集するデータのフォーマットを識別しながら、収集する。また、データ処理部４は、収集されたデータが所定のフォーマットでない場合、テキストマイニング処理、翻訳処理、単位変換処理なども可能となっている。そして、データ出力部５は、ディスプレイ、プリンタ、スピーカなどの出力装置で構成される。なお、ネットワークは、有線に限らず、無線で構成してもよい。【００６８】次に、このように構成された本発明の意思決定支援システムで使用されるデータの構造について説明する。
地学データには、図２に示すように、位置情報、地形情報、降水量情報、日射量情報、大気情報、土壌情報、海水情報が含まれる。位置情報は、図３に示すような１０ｍメッシュで区画された土地の中心を緯度θ、経度φ、海抜ｈ、測定時刻τ、備考ａで表わしたものである。地形情報は、法線成分で表示される傾斜、測定時刻、陸・洞窟・湖・川・海などの区分、評価時刻、備考を表わしたものである。降水量情報は、雨量計の測定精度に依存し、降水量、測定開始時刻と測定終了時刻との中間である測定代表時刻、備考で表わしたものである。測定器、測定開始時刻、測定終了時刻などの情報は、備考に含まれる。備考は、任意に情報を記録するための項目である。日射量情報は、直達日射量、散乱日射量、これらの測定の測定代表時刻、備考で表わしたものである。大気情報は、その位置における海抜ごとの組成、温度（露点温度を含む）、風速、風向、気圧、測定代表時刻、備考を表わしたものである。土壌情報は、その位置における海面を基準とした深さごとの組成、温度、移動速度、移動方向、圧力、測定代表時刻、備考を表わしたものである。湖・川・海などの陸海水情報は、その位置における海面を基準とした深さごとの組成、流速、流向、水圧、温度、測定代表時刻、備考を表わしたものである。なお、該当するデータがない場合には、理論や補間によって算出する。また、測定時刻が分からない場合には、保存時刻などの妥当なものを測定時刻とみなす。更に、備考には、過去の測定データと、その測定時刻とが含まれる。【００６９】人文地理学データには、図４に示すように、位置情報、人口密度情報、容積率情報、資産額情報、生産額情報、土地利用分類情報、地価情報、地価適正評価情報、利用適正評価情報が含まれる。人口密度情報、容積率情報、土地利用分類情報、地価情報、地価適正評価情報、利用適正評価情報は、位置情報と同様に、評価時刻、備考を含む。資産額情報は、その土地に過去に投資された金額で、減価償却される場合もある。生産額情報は、所定の期間にその土地で生産された金額、その期間を表わしたもので、例えば、環境や生体に有害な物質が排出・吸収されている場合、影響度に応じて減額・増額される。また、防災対策が必要である場合、その災害の発生率に応じて減額される。資産額情報、生産額情報も、備考を含む。土地利用分類情報は、図５に示すように、山林・荒地等、田、畑・その他の農地、造成中地、空地、工業用地、一般低層住宅地、密集低層住宅地、中高層住宅地、商業・業務地、道路用地、公園・緑地等、その他の公共公益施設、河川・湖沼等、その他、海、対象地域外に分かれるものである。例えば、日本の土地利用を評価する場合、日本以外の地域は、対象地域外となる。また、経済性情報は、その土地の経済性を評価するときに用いられる情報で、人文地理学データベース２ｂのデータに基づいているが、図示しない経済学データベースを考慮するようにしてもよい。歴史性情報は、その土地の歴史性を評価するときに用いられる情報で、歴史データベース２ｃのデータに基づいている。戦略性情報は、その土地の戦略性を評価するときに用いられる情報で、戦略データベース２ｄのデータに基づいている。経済性、歴史性、戦略性は、各情報のそれぞれの項目に基づいて加重平均され、算出された金額の大小で評価される。なお、該当するデータがない場合には、補間によって算出する。また、調査時刻が分からない場合には、保存時刻などの妥当なものを調査時刻とみなす。更に、備考には、過去の調査データと、その調査時刻とが含まれる。【００７０】続いて、このように構成された本発明の意思決定支援システムの動作について説明する。
最初に、レアアース、原油などの天然資源が埋蔵される土地から採掘するか否かを判定する場合を例にして説明する。
まず、図６に示すように、データ処理部４は、データ収集部３で収集されたデータに、ネットワーク上の資源探査衛星から収集されたデータに採掘候補地があるか否かを判定し、あれば（Ｓ１）、採掘候補地Ｐ１（ｐ１１，．．．，ｐ１ｓ），．．．，Ｐｎ（ｐｎ１，．．．，ｐｎｔ）を抽出し（Ｓ２）、その位置の地価（公知）をデータ収集部３でさらに収集する（Ｓ３）。このとき、収集されたデータが所定のフォーマットでなければ、データ処理部４でテキストマイニングにより意味を分析し、所定のフォーマットに変換する（Ｓ４）。ただし、ｓ，ｔは各候補地を構成するメッシュを表わし、１≦ｍ≦ｎ、１≦α≦ｓ，ｔ（整数）とすると、各メッシュｐｍαの位置情報は（θ，φ，ｈ，τ，ａ）で表わされる。次に、データ収集部３で収集されたその土地の人口密度、容積率、資産額、生産額に基づいて適正な地価をデータ処理部４で計算し（Ｓ５）、公知の地価を評価しながら（Ｓ６）、意思決定者は、土地取得額について採掘候補地Ｐｍと交渉する（Ｓ７）。このとき、過去の公知地価、あるいは地価評価に基づいて将来の地価を予測し、交渉してもよい。また、所望のデータがネットワーク上になければ、データ入力部１からその情報源の信頼性情報と共に入力する（Ｓ８）。例えば、候補地Ｐｍの人口密度が分からない場合には、図３に示すような太線外側に分かるまで範囲を広げ、人口密度が１つ分かったら、その値で評価する（Ｓ４）。ただし、複数の人口密度が分かったら、候補地Ｐｍからの距離に応じて補間し、その値で評価する（Ｓ４）。交渉で土地取得額が決定したら（Ｓ９）、採掘に必要な投資額と、可採埋蔵量から推定される推定回収額と、必要投資額増加や推定回収額減少となる危険率とを算出する（Ｓ１０）。このとき、危険率は、必要投資額増加や推定回収額減少の要因となる事象が発生する可能性についての情報をデータ収集部３で収集し、情報源の信頼性情報に基づいてデータ処理部４で加重平均して算出される（Ｓ４）。次に、推定回収額が必要投資額より多ければ（Ｓ１１）、採掘すると判断する（Ｓ１２）。ところで、複数から一部の採掘候補地を選ぶ場合には（Ｓ１３）、推定回収額と必要投資額との差が最も大きいものから順に決定する（Ｓ１４）。一方、推定回収額が必要投資額より少なければ（Ｓ１１）、採掘しないと判断する（Ｓ１５）。なお、資源探査衛星からの最新データに基づいて、採掘候補地は、逐次更新される（Ｓ１６）。【００７１】次に、図３に示すような水道、ガス、鉄道、道路などのインフラストラクチャの経路ＡＢを判定する場合を例にして説明する。
まず、始点Ａ及び終点Ｂの候補となる土地を含む所定の範囲の地域の土地利用分類の適正をそれぞれ評価する。図７に示すように、地域Ａの地形情報が防災性のない平地で、面積が所定の値以上ならば（Ｓ２１）、農地が適当であると評価する（Ｓ２２）。また、地域Ａの地形情報が防災性のない平地で、面積が所定の値未満ならば（Ｓ２１）、山林・荒地等が適当であると評価する（Ｓ２３）。一方、地域Ａの地形情報が防災性のある平地ならば（Ｓ２４）、宅地が適当であると評価する（Ｓ２５）。また、地域Ａの地形情報が防災性のある山地ならば（Ｓ２６）、宅地、あるいは山林・荒地等が適当であると評価する（Ｓ２７）。更に、地域Ａの地形情報が防災性のない山地ならば（Ｓ２８）、山林・荒地等が適当であると評価する（Ｓ２９）。なお、地域Ａの地形情報が平地でも山地でもなければ（Ｓ２１、Ｓ２６）、河川・湖沼等、あるいは海と判定する（Ｓ３０）。次に、地域Ａの地形情報と地域利用分類とが一致しているものがあれば（Ｓ３１）、そのままが適当であると評価する（Ｓ３２）。地域Ａの地形情報と土地利用分類とが一致しているものがなくても（Ｓ３１）、地域Ａの土地利用分類が公共公益施設用地で、経済性があれば（Ｓ３２）、そのままが適当であると評価し、インフラストラクチャの始点候補地Ａｍとする（Ｓ３１）。更に、地域Ａの土地利用分類がその他で、歴史性、あるいは戦略性があれば（Ｓ３４）、そのままが適当であると評価する（Ｓ３１）。以下、インフラストラクチャの終点候補地Ｂｎについても、同様に評価する（Ｓ２１〜Ｓ３４）。なお、候補地Ａ，Ｂのうち、最も経済性の高いものからそれぞれＡ１，Ａ２，．．．Ａｍ，Ｂ１，Ｂ２，Ｂｎとする。【００７２】次に、図８に示すように、上述した適正評価で宅地が適当であると評価されたもののうち、既存インフラストラクチャに経済性、あるいは戦略性があれば（Ｓ４１）、そのままが適当であると判定する（Ｓ４２）。このとき、経路ＡｍＢｎの途中に他への利用に歴史性、経済性、あるいは戦略性のある土地があるか否かを判定し、あれば、迂回するように経路を決定するようにしてもよい。また、上述した適正評価で宅地が適当であると評価されたもののうち、既存インフラストラクチャに経済性も戦略性もなければ（Ｓ４１）、他への利用が適当であると判定する（Ｓ４３）。新規インフラストラクチャについても同様に、上述した適正評価で宅地が適当であると評価されたもののうち、新規インフラストラクチャに経済性、あるいは戦略性があれば（Ｓ４１）、それらを結ぶのが適当であると判定し（Ｓ４２）、経済性も戦略性もなければ（Ｓ４１）、他への利用が適当であると判定する（Ｓ４３）。【００７３】なお、上述した経路ＡｍＢｎでは、１ｍメッシュが縦、横、あるいは斜めに並んでいるだけであるため、インフラストラクチャに必要な幅になるまで隣接する経路についても同様な判定を行う（Ｓ２１〜Ｓ３４）。また、上述した土地利用分類の適正評価は、地学データ中の風速、流速、備考にある温泉を考慮することにより、風力発電所、波力発電所、地熱発電所がそれぞれ適当であるか否かを判定することに適用できることはいうまでもない。更に、所定の条件を設定することにより、原子力発電所などへの利用が適当であるか否かを判定するようにしてもよい。【００７４】以上、本発明の意思決定支援システムは、データが入力されるデータ入力部１と、地学データを保存する地学データベース２ａと、人文地理学データを保存する人文地理学データベース２ｂと、ネットワーク上からデータを収集するデータ収集部３と、このデータ収集部３で収集されたデータベース２ａ，２ｂ，．．．のデータ及び情報源の信頼性情報に基づいて危険率を算出したり、データ収集部３で収集されたデータ入力部１のデータ及び過去のデータに基づいて危険率を算出したりしながら判定データを算出するデータ処理部４と、このデータ処理部４で算出されたデータを出力するデータ出力部５とから構成され、意思決定を支援しているので、判断材料となる情報の範囲が広がり、意思決定が偏る可能性が少なくなるという効果がある。【００７５】また、図９に示すように、本発明の意思決定支援システムは、生物データを保存する生物データベース２ｅ、環境影響データを保存する環境影響データベース２ｆ、生体影響データを保存する生体影響データベース２ｇ、又は生態学データを保存する生態学データベース２ｈを更に設けることにより、判断材料となる情報の範囲が更に広がり、意思決定が偏る可能性がより少なくなるという効果がある。図９に示すような評価ユニット１０１を処理ユニット１００から独立させると、処理ユニット１００の処理能力向上が期待できる。【００７６】ここで、生物データには、図１０に示すように、画像と、俗名である生物区分、狭義の生物名などが含まれる生物名と、経験的な物理化学データが含まれる生物説明と、定性的な記述などが含まれる備考と、後述する一般嗜好データに基づいた理想的な嗜好因子データと、該当するサイズが１年当たりに市場で必要となる個数と、サイズと、理想的な１個当たりの重さと、理想的な１個当たりの原価と、利用者に応じて公開可能なインベントリデータとが含まれる。嗜好因子データは、バイオセンサ等によるセンシングシステムなどで定量測定される。この嗜好因子データから、食物連鎖を推定することができる。また、サイズは、定義が物品区分などによって異なることがあるので、同業者間で使用される単位以外のＳＩ単位系を用いて別途表示されている。生物データは、所定の条件でどのように生育するのか分かるように構成されている。【００７７】環境影響データには、図１１に示すように、区分、規模、環境への影響などが含まれる環境データと、環境影響因子と、損害額と、許容量と、データの根拠と、取扱方法と、関係法令とが含まれる。個別の環境影響データは、一次情報の信頼性である根拠に基づいて、例えば、１００までの正の実数で重み付けて評価され、確度を保証するように構成されている。【００７８】生体影響データには、図１２に示すように、学名、俗名、疾患名、遺伝子情報、行動様式、進行、危険率、処方、治療費、公的負担額、治癒率などが含まれる生体データと、生体影響因子と、許容量と、データの根拠と、取扱方法と、関係法令とが含まれる。個別の生体影響データも、一次情報の信頼性である根拠に基づいて、例えば、１００までの正の実数で重み付けて評価され、確度を保証するように構成されている。生体影響データは、所定の因子がどのように影響するのか分かるように構成されている。【００７９】生態学データには、図１３に示すように、区分、分類、分布、存在量、組成、循環、危険率、処方、修復費、公的負担額、修復率などが含まれる狭義の生態学データと、環境影響因子と、許容量と、データの根拠と、取扱方法と、関係法令とが含まれる。【００８０】ところで、図１４は、本発明の意思決定支援システムを生育支援システムとして適用したもので、生育データを記憶する生育データ記憶部２０と、生物データベース２ｅ若しくは生体影響データベース２ｇ又は生育データ記憶部２０に保存記憶された生物データ若しくは生体影響データ又は生育データに基づいて新規のインベントリデータ又は生育データを計算する生育データ計算部２１と、生物データベース２ｅ及び生育データ記憶部２０に保存記憶された生物データ及び生育データに基づいて生育の適合性を評価する生育評価部２２と、一般嗜好データを保存する一般嗜好データベース２ｉとを更に設ける。【００８１】ここで、生育データには、図１５に示すように、画像と、俗名である生物区分、狭義の生物名などが含まれる生物名と、経験的な物理化学データが含まれる生物説明と、定性的な記述などが含まれる備考と、定量的かつ経験的な物理化学データである嗜好因子データと、該当するサイズの個数と、サイズと、該当するサイズ全数の重さと、種苗後消費した費用と、利用者に応じて公開可能な種苗後消費したインベントリデータとが含まれる。嗜好因子データは、生物データに含まれるものと同様に、バイオセンサ等によるセンシングシステムなどで定量測定される。また、サイズも、定義が物品区分などによって異なることがあるので、同業者間で使用される単位以外のＳＩ単位系を用いて別途表示されている。生育データは、作物がどのように生育しているのか分かるように構成されている。また、生育データは、図１６に示すように、経時変化を外挿すると、未知の一般嗜好データの計算が可能となっている。【００８２】一般嗜好データは、図１７に示すように、年月日と、甘味と、酸味と、塩味と、苦味と、うま味と、辛味と、渋味と、香りと、テクスチャと、温度と、色・光沢と、形状と、外部環境と、食習慣、食虫毒などの食体験と、生体内部環境と、データの根拠とから構成される。一般嗜好データは、複数の個別嗜好データを収集し、統計学的に処理することにより、算出される。個別嗜好データは、官能評価システムなどで定量測定される。一般嗜好データは、例えば、５までの正の実数で表される。値が大きいほど、その項目について嗜好が強いことを示している。一般嗜好データも、生育データと同様にして、経時変化を外挿すると、未知の一般嗜好データの計算が可能と見なせることがある。なお、正確な測定時刻は、データの根拠に保存されている。【００８３】インベントリデータには、図１８に示すように、プロセスと、プロセスの起点と、プロセスの素過程と、プロセスの終点と、プロセスのエネルギ源と、プロセスの副産と、プロセスの消費エネルギと、プロセスの廃熱とが含まれる。ここで、製造プロセスなどの場合、起点及び終点は環境影響因子である。このように、環境問題となる環境影響因子を考慮した生産物の供給を可能としている。なお、輸送プロセスなどの場合、起点及び終点は場所である。生育の適合性を評価するときにも、場所の利用が可能となっている。【００８４】地学データには、図１９に示すように、区分、大分類、小分類、分布、存在量、組成、循環、危険率、処方、修復費、公的負担額、修復率などが含まれる狭義の地学データと、環境影響因子と、許容量と、データの根拠と、取扱方法と、関係法令とが含まれる。上述した地学データとは、組成で対応している。このように、生態学データと地学データとは共通するものが多い場合、データウェアハウスに保存し、ＯＬＡＰツールでそれぞれのフォーマットで出力するように構成してもよい。【００８５】次に、このように構成された本発明の生育支援システムの動作について説明する。
生産者は、図２０に示すように、先ず、入力したい生物データ（以下、インベントリデータ、一般嗜好データ、環境影響データ、生体影響データ、地学データ、及び生態学データについても同様）”…、りんご、ふじ、無農薬栽培、…、…、…、…、ＬＬ、…、５０ｇ、…、…”があれば（Ｓ５１）、データ入力部１を介して入力し（Ｓ５２）、それを追加する必要があるか否かを判断する（Ｓ５３）。もし、入力された生物データ”…、りんご、ふじ、無農薬栽培、…、…、…、…、ＬＬ、…、５０ｇ、…、…”を追加する必要があれば（Ｓ５３）、生物データベース２に保存する（Ｓ５４）。このとき、終了したければ（Ｓ５５）、終了する（Ｓ５６）。また、終了したくなければ、最初に戻る（Ｓ１）。もし、入力された生物データ“…、りんご、ふじ、無農薬栽培、…、…、…、ＬＬ、…、５０ｇ、…、…”を追加する必要がなければ（Ｓ５３）、廃棄する（Ｓ５７）。ところで、入力したい生物データがなければ（Ｓ５１）、データ収集部３を介してネットワーク上のデータベースからデータ”…、りんご、ふじ、無農薬栽培、…、…、…、…、ＬＬ、…、４０ｇ、…、…”を収集し（Ｓ５８）、それを処理する必要があるか否かを判断する（Ｓ５９）。もし、収集されたデータ”…、りんご、ふじ、無農薬栽培、…、…、…、…、ＬＬ、…、４０ｇ、…、…”を処理する必要があれば（Ｓ５９）、データ処理部４で同質の生物”…、りんご、ふじ、無農薬栽培、…、…、…、…、ＬＬ、…、５０ｇ、…、…”と比較し、異なる値をとる１個当たりの理想的な重さについて加重平均処理した後（Ｓ６０）、処理されたデータ“４５ｇ”を追加する必要があるか否かを判断する（Ｓ５３）。もし、収集されたデータ”…、りんご、ふじ、無農薬栽培、…、…、…、…、ＬＬ、…、４０ｇ、…、…”を処理する必要がなければ（Ｓ５９）、そのまま収集されたデータ”…、りんご、ふじ、無農薬栽培、…、…、…、…、ＬＬ、…、４０ｇ、…、…”を追加する必要があるか否かを判断する（Ｓ５３）。以下、上述した操作を繰り返す（Ｓ５１〜Ｓ６０）。【００８６】一方、生産者は、図２１に示すように、先ず、登録したい生育データ”…、りんご、ふじ、無農薬栽培、…、…、…、…、Ｓ、…、…、…、…”があれば（Ｓ７１）、それが新規であるか否かを判断する（Ｓ７２）。もし、新規であれば（Ｓ７２）、生育データ記憶部２０に記憶した後（Ｓ７３）、終了する（Ｓ７３）。もし、新規でなければ（Ｓ７２）、そのまま終了する（Ｓ７３）。ところで、登録したい生育データがなければ（Ｓ７１）、作物収穫時の生育データを計算する必要があるか否かを判断する（Ｓ７４）。もし、作物収穫時の生育データを計算する必要があれば（Ｓ７４）、生育データ”…、りんご、ふじ、無農薬栽培、…、…、…、…、Ｓ、…、…、…、…”に基づいて計算した後（Ｓ７５）、計算結果である嗜好因子データ“３／１、５．０、３．０、０．５、…、…、…、…、…、…、…、…、…、…、…、…、…”を含む生育データ”…、りんご、ふじ、無農薬栽培、…、…、…、…、Ｍ、…、…、…、…”及び生物データ”…、りんご、ふじ、無農薬栽培、…、…、…、…、Ｍ、…、…、…、…”に含まれる嗜好因子データ“３／８、５．０、３．０、０．５、…、…、…、…、…、…、…、…、…、…、…、…、…”に基づいて生育の適合性を評価する（Ｓ７６）。もし、作物収穫時の生育データを計算する必要がなければ（Ｓ７４）、そのまま生物データベース２ｅ及び生育データ記憶部２０に保存記憶された嗜好因子データ“３／１、５．０、３．０、０．５、…、…、…、…、…、…、…、…、…、…、…、…、…”を含む生物データ”…、りんご、ふじ、無農薬栽培、…、…、…、…、Ｓ、…、…、…、…”及び生育データ”…、りんご、ふじ、無農薬栽培、…、…、…、…、Ｓ、…、…、…、…”に基づいて生育の適合性を評価する（Ｓ７６）。このとき、例えば、生物データ及び生育データの嗜好因子データの同一項目について乗算し、それらの和の大小で生育の適合性を評価する。次に、評価結果である個別適合作物を適合性の大きい順に所定の数だけデータ出力部５を介して出力し（Ｓ７７）、収穫するか否かを判断する（Ｓ７８）。もし、収穫したければ（Ｓ７８）、収穫し（Ｓ７９）、終了する（Ｓ７３）。もし、収穫したくなければ（Ｓ７８）、そのまま終了する（Ｓ７３）。なお、データ出力部５に出力せず、適合性が最も大きい個別適合作物をそのまま収穫し、終了するようにしてもよい。【００８７】以上、本発明の生育支援システムは、データを入力するデータ入力部１と、一般嗜好データを保存する一般嗜好データベース２ｉと、生育データを記憶する生育データ記憶部２０と、これらに保存記憶された一般嗜好データ及び生育データに基づいて生育の適合性を評価する生育評価部２２と、ネットワーク上のデータベースからデータを収集するデータ収集部３と、このデータ収集部３で収集されたデータに基づいて新規のデータを処理するデータ処理部４と、データを出力するデータ出力部５とを設け、図２０及び図２１に示すように、暗黙知である生物データ及び生育データを形式知化して処理すると共に、暗黙知及び形式知を統合化して処理しながら、生育の適合性を評価することができる。このため、消費者の嗜好に適合した生産物を供給し、利益を向上させたり、植物工場などの場合、初期投資のリスクをヘッジさせたりして、若者からの魅力を増やすことに寄与するという効果がある。【００８８】また、本発明の生育支援システムは、生物データを保存する生物データベース２ｅと、生体影響データを保存する生体影響データベース２ｇと、これらに保存された生物データ若しくは生体影響データ又は生育データに基づいて新規のインベントリデータ又は生育データを計算する生育データ計算部２１とを更に設け、図２０及び図２１に示すように、形式知化された生物データ又は生育データに基づいて新規のインベントリデータ又は生育データを計算することにより、生物を容易に生育することができる。このため、環境問題を考慮した生産物又は消費者の嗜好に適合した生産物を容易に供給し、環境負荷の逓減を促進させたり、利益向上に伴う若者からの魅力増加に寄与したりするという効果がある。また、知識や経験などが不足している生産者を支援し、高齢化した農業従事者の若返り化させることができるため、若者の雇用増加を図るという効果がある。【００８９】更に、本発明の生育支援システムは、環境影響データを保存する環境影響データベース２ｆを更に設け、図２０及び図２１に示すように、暗黙知である環境影響を統合化して処理することにより、環境問題を考慮した生産物を供給するので、環境負荷を逓減させるという効果がある。【００９０】更にまた、本発明の生育支援システムは、地学データを保存する地学データベース２ａ、又は生態学データを保存する生態学データベース２ｈを更に設け、図２０及び図２１に示すように、形式知である地学データ又は生態学データに基づいて暗黙知である環境影響を統合化して処理することにより、環境問題を考慮した生産物を供給するので、環境負荷を逓減させるという効果がある。【００９１】図２２に示すように、上述した生育支援システムにおいて、物理化学データを保存する物理化学データベース２ｊを更に設け、形式知である物理化学データに基づいてデータを定量的に処理することにより、未知のデータを容易に入手するので、知識や経験などがある生産者も支援するという効果がある。【００９２】また、同様にして、図２２に示すように、上述した生育支援システムにおいて、分子生物学データを保存する分子生物学データベース２ｋを更に設け、形式知である分子生物学データに基づいてデータを形式知化して処理することにより、未知のデータを容易に入手するので、知識や経験などがある生産者も支援するという効果がある。【００９３】なお、上述したように、本発明は、生育支援システムとして説明したが、例えば、図２３に示すように、本発明者の先願（特開２００６−１９５９４３）のナビゲーションシステム２０２、後述する販売注文システム２０３又は物品取扱支援システム２０４を組み合わせて構成してもよい。このとき、図２４に示すように、販売予測などを行えるという効果がある。【００９４】また、上述したように、本発明の生育支援システムは、作物の生育に適用して説明したが、作物以外の生物についても同様に適用できることはいうまでもない。【００９５】上述した販売注文システム２０３は、本発明の意思決定支援システムが適用されたもので、図２５に示すように、商品データが入力されるデータ入力部１ａと、商品データを保存する商品データベース２１と、ネットワーク上のデータベースからＸＭＬ、などのデータを収集するデータ収集部３と、このデータ収集部３で収集されたデータに基づいて新規のデータを処理するデータ処理部４と、個別嗜好データが入力されるデータ入力部１ｂと、個別嗜好データを保存する個別嗜好データベース２ｍと、データベース１６ａに保存された商品データ及び個別嗜好データに基づいて嗜好の適合性を評価する嗜好評価部３０と、商品データ又は個別嗜好データに基づいて新規の嗜好因子データ又は個別嗜好データを計算する嗜好データ計算部３１と、商品データを出力するデータ出力部５とから構成される。【００９６】ここで、データ入力部１ａ及びデータ入力部１ｂは、キーボード、マウス、ＣＣＤカメラ、スキャナ、マイクなどの入力装置で構成される。また、商品データベース２１及び個別嗜好データベース２ｍは、ハードディスクなどの記憶装置で構成される。更に、データ収集部３、データ処理部４、嗜好評価部３０、及び嗜好データ計算部３１は、ＣＰＵなどの演算装置やメモリなどの記憶装置で構成される。これらは、記憶装置に記憶されたソフトウェアに基づいて、所望の処理が可能となっている。具体的には、販売期間中でない商品を除く機能や販売実績を分析する機能などが挙げられる。データ収集部３は、収集するデータのフォーマットを識別しながら、収集する。また、データ処理部４は、収集されるデータが所定のフォーマットでない場合、テキストマイニング処理、翻訳処理なども可能となっている。そして、データ出力部５は、ディスプレイ、プリンタ、スピーカなどの出力装置で構成される。なお、ネットワークは、有線に限らず、無線で構成してもよい。【００９７】次に、このように構成された本発明の販売注文システムで使用されるデータの構造について説明する。
商品データには、図２６に示すように、画像と、商品名と、商品説明と、おいしさを定量表現するための経験的な物理化学データである嗜好因子データと、個数と、サイズと、重さと、価格と、生産者情報と、消費者に表示されない商品情報とが含まれる。ここで、商品名には、商品区分、狭義の商品名などが含まれる。また、商品説明には、栽培方法、販売期間、納期、販売地域、配達方法、送料などが含まれる。また、生産者情報には、生産者名、所在地などが含まれる。更に、商品情報には、販売データなどが含まれる。このように、量の種類が統一されたデータ列を含むため、商品データの定量的比較が可能となっている。また、商品説明及び生産者情報も、リスト化されているため、質的比較についても容易なデータ処理が可能となっている。【００９８】商品データに含まれる嗜好因子データは、図２７に示すように、時間と、甘味と、酸味と、塩味と、苦味と、うま味と、辛味と、渋味と、香りと、硬軟、粘度を表すテクスチャと、温度と、色・光沢と、形状とから構成される。ここで、甘味、酸味、塩味、苦味、うま味、辛味、及び渋味は、味覚センシングシステムなどで定量測定される。また、香りは嗅覚センシングシステムなどで定量測定される。更に、テクスチャは、触覚センシングシステムなどで定量測定される。また更に、色・光沢は、温度感覚センシングシステムなどで定量測定される。そして、形状は視覚センシングシステムなどで定量測定される。嗜好因子データは、例えば、１０までの正の実数で表される。値が大きいほど、その項目について顕著であることを示している。図２８に示すように、経時変化を外挿すると、未知の嗜好因子データの計算が可能となっている。即ち、商品データに含まれる既知の嗜好因子データ及び納期に基づいて、商品受取時の嗜好因子データの計算が可能となっている。なお、経時変化は、商品管理にも依存しているため、これを考慮し、商品データに含まれる配達方法などに基づいて補正するようにしてもよい。なお、正確な測定時刻は、図示しない備考に保存されている。【００９９】一方、個別嗜好データは、図２９に示すように、年月日と、甘味と、酸味と、塩味と、苦味と、うま味と、辛味と、渋味と、香りと、テクスチャと、温度と、色・光沢と、形状とから構成される。個別嗜好データは、官能評価システムなどで定量測定される。個別嗜好データは、例えば、５までの正の実数で表される。値が大きいほど、その項目について嗜好が強いことを示している。一般嗜好データも、嗜好因子データと同様にして、経時変化を外挿すると、未知の個別嗜好データの計算が可能と見なせることがある。なお、後述する一般嗜好データと同様に、個別嗜好データは、外部環境、食習慣、食虫毒などの食体験、及び生体内部環境にも依存しているため、これらを考慮し、補正するようにしてもよい。【０１００】続いて、このように構成された本発明の販売注文システムの動作について説明する。
販売者側では、図３０に示すように、先ず、嗜好因子データを含む入力したい商品データ“…、りんご、…、無農薬栽培、…、…、２個、ＬＬ、５００ｇ、１，５００円、Ａ、…”があれば（Ｓ８１）、データ入力部１ａを介して入力し（Ｓ８２）、それを追加する必要があるか否かを判断する（Ｓ８３）。もし、入力された商品データ“…、りんご、…、無農薬栽培、…、…、２個、ＬＬ、５００ｇ、１，５００円、Ａ、…”を追加する必要があれば（Ｓ８３）、商品データベース２１に保存する（Ｓ８４）。このとき、終了したければ（Ｓ８５）、終了する（Ｓ８６）。また、終了したくなければ、最初に戻る（Ｓ８１）。もし、入力された商品データ“…、りんご、…、無農薬栽培、…、…、２個、ＬＬ、５００ｇ、１，５００円、Ａ、…”を追加する必要がなければ（Ｓ８３）、廃棄する（Ｓ８７）。ところで、入力したい商品データがなければ（Ｓ８１）、データ収集部３を介してネットワーク上のデータベース２１，２ｍ，…からデータ“…、りんご、…、無農薬栽培、…、…、２個、ＬＬ、５００ｇ、２，０００円、Ａ、…”を収集し（Ｓ８８）、それを処理する必要があるか否かを判断する（Ｓ８９）。もし、収集されたデータ“…、りんご、…、無農薬栽培、…、…、２個、ＬＬ、５００ｇ、２，０００円、Ａ、…”を処理する必要があれば（Ｓ８９）、データ処理部４で同質の商品“…、りんご、…、無農薬栽培、…、…、２個、ＬＬ、５００ｇ、１，５００円、Ａ、…”と比較し、異なる値をとる価格について加重平均処理した後（Ｓ９０）、処理されたデータ“１，７５０円”を追加する必要があるか否かを判断する（Ｓ８３）。もし、収集されたデータ“…、りんご、…、無農薬栽培、…、…、２個、ＬＬ、５００ｇ、２，０００円、Ａ、…”を処理する必要がなければ（Ｓ８９）、そのまま収集されたデータ“…、りんご、…、無農薬栽培、…、…、２個、ＬＬ、５００ｇ、２，０００円、Ａ、…”を追加する必要があるか否かを判断する（Ｓ８３）。以下、上述した操作を繰り返す（Ｓ８１〜Ｓ９０）。【０１０１】一方、消費者側では、図３１に示すように、先ず、登録したい個別嗜好データ“４／１、３、２、１、２、４、５、０、３、…、…、…、…”があれば（Ｓ１０１）、それが新規であるか否かを判断する（Ｓ１０２）。もし、新規であれば（Ｓ１０２）、個別嗜好データベース２ｍに保存した後（Ｓ１０３）、終了する（Ｓ１０３）。もし、新規でなければ（Ｓ１０２）、そのまま終了する（Ｓ１０３）。ところで、登録したい個別嗜好データがなければ（Ｓ１０１）、商品受取時の嗜好因子データ又は個別嗜好データを計算する必要があるか否かを判断する（Ｓ１０４）。もし、商品受取時の嗜好因子データ又は個別嗜好データを計算する必要があれば（Ｓ１０４）、例えば納期“４日”を含む商品データ“…、りんご、…、無農薬栽培、…、…、２個、ＬＬ、５００ｇ、１，５００円、Ａ、…”に基づいて計算した後（Ｓ１０５）、計算結果である嗜好因子データ“５．０、３．０、０．５、…、…、…、…、…、…、…、…、…”を含む商品データ“…、りんご、…、無農薬栽培、…、…、２個、ＬＬ、５００ｇ、１，５００円、Ａ、…”及び個別嗜好データ“４／５、３、２、１、２、４、５、０、３、…、…、…、…”に基づいて嗜好の適合性を評価する（Ｓ１０６）。もし、商品受取時の嗜好因子データ又は個別嗜好データを計算する必要がなければ（Ｓ１０４）、そのままデータベース２１，２ｍ，…に保存された嗜好因子データ“５．０、３．０、０．５、０．５、８．０、０、０、６．０、…、…、…、…”を含む商品データ“…、りんご、…、無農薬栽培、…、…、２個、ＬＬ、５００ｇ、１，５００円、Ａ、…”及び個別嗜好データ“４／１、３、２、１、２、４、５、０、３、…、…、…、…”に基づいて嗜好の適合性を評価する（Ｓ１０６）。このとき、例えば、嗜好因子データ及び個別嗜好データの同一項目について乗算し、それらの和の大小で嗜好の適合性を評価する。次に、評価結果である個別適合商品を適合性の大きい順に所定の数だけデータ出力部５を介して出力し（Ｓ１０７）、注文するか否かを判断する（Ｓ１０８）。もし、注文したければ（Ｓ１０８）、注文し（Ｓ１０９）、終了する（Ｓ１０３）。もし、注文したくなければ（Ｓ１０８）、そのまま終了する（Ｓ１０３）。なお、データ出力部５に出力せず、適合性が最も大きい個別適合商品をそのまま注文し、終了するようにしてもよい。【０１０２】以上、本発明の販売注文システムは、商品データを保存する商品データベース２ｌと、個別嗜好データを保存する個別嗜好データベース２ｍと、これらのデータベース２ｌ，２ｍに保存された商品データ及び個別嗜好データに基づいて嗜好の適合性を評価する嗜好評価部３０とを設け、図２６、図２７、及び図２９に示すように、商品データ及び個別嗜好データを定量的に処理することにより、それぞれの商品を定量的に実質比較できる。このため、図３１に示すように、定量的な個別嗜好の適合性の評価を図れるという効果がある。また、個別適合商品を容易に抽出でき、多数の商品の中から買いたい商品を選択するのにも手間がかからないという効果がある。【０１０３】また、本発明の販売注文システムは、商品データ又は個別嗜好データに基づいて新規の嗜好因子データ又は個別嗜好データを計算する嗜好データ計算部３１を更に設け、商品データ及び個別嗜好データを定量的に処理しながら、図２７〜図２９に示すように、商品受取時の嗜好因子データ又は個別嗜好データを計算することにより、図３１に示すように、商品受取時での個別嗜好の適合性を予測的に評価できる。このため、商品管理や流通方法の改善を図れるという効果がある。【０１０４】また、本発明の販売注文システムは、ネットワーク上のデータベース２ｌ，２ｍ，…からデータを収集するデータ収集部３と、このデータ収集部３で収集されたデータに基づいて新規のデータを処理するデータ処理部４とを更に設け、収集されたデータに基づいて新規のデータを算出するので、未知のデータを容易に入手できる。このため、データが個別嗜好データである場合、複数の個別嗜好データを収集し、統計学的に処理することにより、一般嗜好データの算出を図れるという効果もある。同様にして、データが個別人体データである場合、健康影響データの一部である一般人体データの算出を図れるという効果もある。なお、一般嗜好データは、例えば、特定地域の一般的な嗜好データである。同様に、一般人体データは、例えば、特定地域の一般的な人体データである。【０１０５】更に、本発明の販売注文システムにおいて、商品データは、量の種類が統一されたデータ列を含むので、商品データを定量的に比較できるだけでなく、商品データに含まれる価格の適正比較を図れるという効果がある。このため、ネットワーク上のデータベース２ｌ，２ｍ，…から収集されるデータに価格が含まれる場合、図３２に示すように、同質の商品について需要と供給との関係があるので、商品データ及び一般嗜好データに基づいて売れない商品の適正な価格を算出し、低価格に再設定することにより、損失を最低限に抑えながら、不良在庫を減らせるという効果もある。【０１０６】図３３に示すように、上述した販売注文システムにおいて、嗜好因子データ又は個別嗜好データに基づいて味覚、嗅覚、触覚、温度感覚などに対する擬似物質を生成する擬似物質生成部３２を更に設けると、商品データ及び個別嗜好データを定量的に処理しながら、疑似物質を生成することにより、商品消費時の仮想体験ができる。このため、無駄な買い物を減らせるという効果がある。【０１０７】図３４に示すように、上述した販売注文システムにおいて、個別人体データを保存する個別人体データベース２ｎを更に設けると、個別嗜好データを定量的に処理しながら、個別人体データに基づいて個別嗜好データを計算することにより、未知の個別嗜好データを容易に入手できる。このため、予測も図れるという効果がある。【０１０８】図３５に示すように、上述した販売注文システムにおいて、一般嗜好データを保存する一般嗜好データベース２ｉを更に設けると、商品データ及び一般嗜好データを定量的に処理することにより、図３０及び図３１と同様にして、それぞれの商品を定量的に実質比較できる。このため、定量的な一般嗜好の適合性の評価を図れるという効果がある。また、一般適合商品を容易に抽出でき、一般嗜好の予測も図れるという効果もある。このとき、図３６に示すように、一般嗜好データに、外部環境、食体験、及び生体内部環境を含めると、販売予測などの分析の精度向上を図れるという効果がある。【０１０９】図３７に示すように、上述した販売注文システムにおいて、物理化学データを保存する物理化学データベース２ｊを更に設けると、商品データを定量的に処理しながら、物理化学データに基づいて嗜好因子データを計算することにより、図３１と同様にして、未知の嗜好因子データを容易に入手できる。このため、予測も図れるという効果がある。【０１１０】また、同様にして、図３７に示すように、上述した販売注文システムにおいて、一般人体データを保存する一般人体データベース２ｏ、又は経験的な分子生物学データを保存する分子生物学データベース２ｋを更に設けると、商品データ及び一般嗜好データを定量的に処理しながら、一般人体データ又は分子生物学データに基づいて一般嗜好データを計算することにより、未知の一般嗜好データを容易に入手できる。このため、予測も図れるという効果がある。【０１１１】図３８に示すように、上述した販売注文システムにおいて、商品成分データを保存する商品成分データベース２ｐと、健康影響データを保存する健康影響データベース２ｑと、推奨献立データを計算する献立データ計算部３３とを更に設け、データ処理部４は、商品成分データ及び個別商品データに基づいて栄養データを計算し、商品データベース２１は、この栄養データを商品データとして保存することにより、商品データ及び個別嗜好データを定量的に処理しながら、商品成分データ、健康影響データ、商品データ、個別人体データ、及び献立データに基づいて推奨献立データを計算するので、図３１と同様にして、個別適合商品を容易に抽出できる。このため、容易な推奨献立の決定を図れるという効果がある。なお、この構成は、本発明者の先願のナビゲーションシステムの構成を本発明の販売注文システムに適用したものである。ここで、先願発明の栄養データ計算部の機能は、データ処理部４で実行される。また、先願発明の栄養データ記憶部の機能は、商品データベース２１で実行される。なお、献立データ記憶部３４は、その人がいつ何を食べたかという履歴を記憶し、食事のバランスをとるため、献立データ計算部３３によって利用される。【０１１２】なお、上述したように、本発明は、販売注文システムとして説明したが、例えば、図３９に示すように、本発明者の先願のナビゲーションシステムと同様な構成にしてもよい。【０１１３】また、上述したように、本発明の販売注文システムは、食品に適用して説明したが、食品以外の商品についても同様に適用できることはいうまでもない。【０１１４】図４０は、本発明の意思決定支援システムを物品取扱支援システムとして適用したもので、管理者側のデータが入力される管理者側データ入力部１ｃと、物品データを保存する物品データベース２ｒと、ネットワーク上のデータベースからＸＭＬなどのデータを収集するデータ収集部３と、このデータ収集部３で収集されたデータに基づいて新規のデータを処理するデータ処理部４と、環境影響データを保存する環境影響データベース２ｆと、健康影響データを保存する健康影響データベース２ｑと、法令データを保存する法令データベース２ｓと、管理者側のデータを出力する管理者側データ出力部５ａと、利用者側のデータが入力される利用者側データ入力部１ｄと、個別条件データを記憶する個別条件データ記憶部４０と、物品データベース２ｒ及び個別条件データ記憶部４０に保存記憶された物品データ又は個別条件データに基づいて新規のインベントリデータ又は条件データを計算する条件データ計算部４１と、物品データベース２ｒ及び個別条件データ記憶部４０に保存記憶された物品データ及び個別条件データに基づいて個別条件の適合性を評価する条件評価部４２と、利用者側のデータを出力する利用者側データ出力部５ｂとから構成される。【０１１５】ここで、管理者側データ入力部１ｃ及び利用者側データ入力部１ｄは、キーボード、マウス、ＣＣＤカメラ、スキャナ、マイクなどの入力装置で構成される。また、物品データベース２ｒ、環境影響データベース２ｆ、健康影響データベース２ｑ、法令データベース２ｓ、及び個別条件データ記憶部４０は、ハードディスクなどの記憶装置で構成される。更に、データ収集部３、データ処理部４、条件データ計算部４１、及び条件評価部４２は、ＣＰＵなどの演算装置やメモリなどの記憶装置で構成される。これらは、記憶装置に記憶されたソフトウェアに基づいて、所望の処理が可能となっている。データ収集部３は、収集するデータのフォーマットを識別しながら、収集する。また、データ処理部４は、収集されるデータが所定のフォーマットでない場合、テキストマイニング処理、翻訳処理、単位変換処理なども可能となっている。そして、管理者側データ出力部５ａ及び利用者側データ出力部５ｂは、ディスプレイ、プリンタ、スピーカなどの出力装置で構成される。なお、ネットワークは、有線に限らず、無線で構成してもよい。【０１１６】次に、このように構成された本発明の物品取扱支援システムで使用されるデータの構造について説明する。
物品データには、図４１に示すように、画像と、物品区分、狭義の物品名などが含まれる物品名と、ＬＣＡによる指標などの経験的な物理化学データが含まれる物品説明と、法令上の要件や適用、定性的な記述などが含まれる備考と、定量的かつ経験的な物理化学データである嗜好因子データと、個数と、サイズと、重さと、価格と、生産者名、所在地などが含まれる生産者情報と、利用者に応じて公開可能なインベントリデータとが含まれる。サイズは、定義が物品区分などによって異なることがあるので、同業者間で使用される単位以外のＳＩ単位系を用いて別途表示されている。【０１１７】インベントリデータには、図４２に示すように、プロセスと、プロセスの起点と、プロセスの素過程と、プロセスの終点と、プロセスのエネルギ源と、プロセスの副産と、プロセスの消費エネルギと、プロセスの廃熱とが含まれる。ここで、製造プロセスなどの場合、起点は、図４３に示すように、原材料である反応物“ＳｉＣｌ４、Ｏ２、…”である。また、終点は、生成物“フォトマスク”や副生物“廃棄物、…”などである。このとき、例えば、副産“電磁波”として、終点に非化学物質を含めて取り扱うようにしてもよい。また、輸送プロセスなどの場合、起点及び終点は場所である。この場所に基づいてエネルギ源の比率の計算が可能となっている。また、図４４に示すように、経時変化を外挿すると、未知のエネルギ消費を求めることができる。即ち、製造年月日に基づいて物品引取時までの消費エネルギの計算が可能なように、インベントリデータに物品消費時のエネルギ消費の経時変化を含めるようにしてもよい。なお、単位が必要となる場合、例えば、単位質量当たりで表し、物品データに含まれる重さに基づいて換算が可能なようにするとよい。【０１１８】個別条件データは、利用者側の入手したい物品の条件データである。従って、図４５に示すように、インベントリデータと同一項目の一部が未使用であってもよい。個別条件データは、優先順位に基づいて、例えば、５までの正の実数で重み付けされている。【０１１９】環境影響データには、図４６に示すように、区分、規模、環境への影響などが含まれる環境データと、環境影響因子と、損害額と、許容量と、データの根拠と、取扱方法と、関係法令とが含まれる。個別の環境影響データは、一次情報の信頼性である根拠に基づいて、例えば、１００までの正の実数で重み付けて評価され、確度を保証するように構成されている。【０１２０】健康影響データには、図４７に示すように、疾患名、遺伝子情報、生活習慣、進行、危険率、処方、治療費、公的負担額、治癒率などが含まれる一般人体データと、健康影響因子と、許容量と、データの根拠と、取扱方法と、関係法令とが含まれる。個別の健康影響データも、一次情報の信頼性である根拠に基づいて、例えば、１００までの正の実数で重み付けて評価され、確度を保証するように構成されている。【０１２１】法令データには、図４８に示すように、法令名と、区分と、内容と、趣旨と、原則と、例外とが含まれる。原則及び例外には、それぞれ要件、適用などが含まれる。更に、要件には、それぞれ主体的要件、客体的要件、時間的要件、空間的要件などが含まれる。【０１２２】続いて、このように構成された本発明の物品取扱支援システムの動作について説明する。管理者側である再生廃棄仲介者又は再生廃棄者は、図４９に示すように、先ず、インベントリデータを含む入力したい物品データ”…、フォトマスク、…、合成石英、…、…、…、１００、−、−、…、…、−、…、…”があれば（Ｓ１１１）、管理者側データ入力部１ｃを介して入力し（Ｓ１１２）、それを追加する必要があるか否かを判断する（Ｓ１１３）。もし、入力された物品データ”…、フォトマスク、…、合成石英、…、…、…、１００、−、−、…、…、−、…、…”を追加する必要があれば（Ｓ１１３）、物品データベース２ｒに保存する（Ｓ４）。このとき、終了したければ（Ｓ１１５）、終了する（Ｓ１１６）。また、終了したくなければ、最初に戻る（Ｓ１）。もし、入力された物品データ”…、フォトマスク、…、合成石英、…、…、…、１００、−、−、…、…、−、…、…”を追加する必要がなければ（Ｓ１１３）、廃棄する（Ｓ１１７）。ところで、使用したいインベントリデータ（以下、環境影響データ、健康影響データ、及び法令データについても同様）がなければ（Ｓ１）、データ収集部３を介してネットワーク上のデータベースからデータ“消費、…、…、…、水力５０％火力５０％、…、…、…”を収集し（Ｓ１１８）、それを処理する必要があるか否かを判断する（Ｓ１１９）。もし、収集されたデータ“消費、…、…、…、水力５０％火力５０％、…、…、…”を処理する必要があれば（Ｓ１１９）、データ処理部４で同質のインベントリデータ“消費、…、…、…、火力５０％原子力５０％、…、…、…”と比較し、異なる値をとるエネルギ源について加重平均処理した後（Ｓ１２０）、処理されたデータ“水力２５％火力５０％原子力２５％”を追加する必要があるか否かを判断する（Ｓ１１３）。もし、収集されたデータ“消費、…、…、…、水力５０％火力５０％、…、…、…”を処理する必要がなければ（Ｓ１１９）、そのまま収集されたデータ“消費、…、…、…、水力５０％火力５０％、…、…、…”を追加する必要があるか否かを判断する（Ｓ１１３）。以下、上述した操作を繰り返す（Ｓ１１１〜Ｓ１２０）。【０１２３】一方、利用者側である排出者は、図５０に示すように、先ず、登録したい個別条件データ”…、フォトマスク、…、合成石英、…、…、…、５０、８ｉｎｃｈ、…、−、…、…、…、…”があれば（Ｓ１２１）、それが新規であるか否かを判断する（Ｓ１２２）。もし、新規であれば（Ｓ１２２）、個別条件データ記憶部４０に記憶した後（Ｓ１２３）、終了する（Ｓ１２３）。もし、新規でなければ（Ｓ１２２）、そのまま終了する（Ｓ１２３）。ところで、登録したい個別条件データがなければ（Ｓ１２１）、物品引取時までのインベントリデータ又は個別条件データを計算する必要があるか否かを判断する（Ｓ１２４）。もし、物品引取時のインベントリデータ又は個別条件データを計算する必要があれば（Ｓ１２４）、例えば製造年月日“…”を含む物品データ”…、フォトマスク、…、合成石英、…、…、…、１００、−、−、…、…、−、…、…”に基づいて計算した後（Ｓ１２５）、計算結果であるインベントリデータ“消費、…、…、…、…、…、…、…”を含む物品データ”…、フォトマスク、…、合成石英、…、…、…、１００、−、−、…、…、−、…、…”及び個別条件データ”…、フォトマスク、…、合成石英、…、…、…、５０、８ｉｎｃｈ、…、−、…、…、…、…”に基づいて個別条件の適合性を評価する（Ｓ１２６）。もし、物品引取時のインベントリデータ又は個別条件データを計算する必要がなければ（Ｓ１２４）、そのまま物品データベース２ｒ及び個別条件データ記憶部４０に記憶されたインベントリデータ“消費、…、…、…、…、…、…、…”を含む物品データ”…、フォトマスク、…、合成石英、…、…、…、１００、−、−、…、…、−、…、…”及び個別条件データ”…、フォトマスク、…、合成石英、…、…、…、５０、８ｉｎｃｈ、…、−、…、…、…、…”に基づいて個別条件の適合性を評価する（Ｓ１２６）。このとき、例えば、インベントリデータ及び個別条件データの同一項目について乗算し、それらの和の大小で個別条件の適合性を評価する。次に、評価結果である個別適合商品を適合性の大きい順に所定の数だけ利用者側データ出力部５ｂを介して出力し（Ｓ１２７）、引き取るか否かを判断する（Ｓ１２８）。このとき、利用者側データ出力部５ｂには、この物品について法令上の要件や適用も表示される。もし、引き取りたければ（Ｓ１２８）、引き取り（Ｓ１２９）、終了する（Ｓ１２３）。もし、引き取りたくなければ（Ｓ１２８）、そのまま終了する（Ｓ１２３）。なお、利用者側データ出力部５ｂに出力せず、適合性が最も大きい個別適合物品をそのまま引き取り、終了するようにしてもよい。【０１２４】以上、本発明の物品取扱支援システムは、物品データを保存する物品データベース２ｒと、個別条件データを記憶する個別条件データ記憶部４０と、これらに保存記憶された物品データ及び個別条件データに基づいて条件の適合性を評価する条件評価部４２とを設け、図４９及び図５０に示すように、物品データ及び個別条件データを処理することにより、個別条件の適合性を評価することができる。このため、利用者側である廃棄再生者は、多数の物品の中から入手したい物品を選択するのに手間がかからないという効果がある。また、管理者側である再生廃棄仲介者も、多数の物品の問い合わせについて対応する必要も生ぜず、手間がかからないという効果がある。【０１２５】また、本発明の物品取扱支援システムは、法令データを保存する法令データベース２ｓを更に設け、要件及び適用を処理することにより、物品について法令上の要件や適用が利用者側データ出力部５ｂに表示され、法令を適切に遵守することができる。このため、知識不足などがあっても、適切な法令遵守が容易であるという効果がある。【０１２６】更に、本発明の物品取扱支援システムは、物品データ又は条件データに基づいて新規のインベントリデータ又は条件データを計算する条件データ計算部４１を更に設け、物品データ及び条件データを処理しながら、物品引取時までのインベントリデータ又は条件データを計算することにより、条件の適合性を評価することができる。このため、物品引取時の条件の適合性を適切に評価することができるという効果がある。【０１２７】更にまた、本発明の物品取扱支援システムは、ネットワーク上のデータベースからデータを収集するデータ収集部３と、このデータ収集部３で収集されたデータに基づいて新規のデータを処理するデータ処理部４とを更に設け、収集されたデータに基づいて新規のデータを算出することにより、未知のデータを容易に入手することができる。このため、例えば、インベントリデータがない場合であっても、ＬＣＡに手間がかからないという効果がある。データが個別条件データである場合、複数の個別条件データを収集し、統計学的に処理することにより、一般条件データの算出を図れるという効果もある。なお、一般条件データは、例えば、特定地域の一般的な条件データである。【０１２８】更に、本発明の物品取扱支援システムは、環境影響データを保存する環境影響データベース２ｆを更に設け、環境影響データに基づいてインベントリデータを計算することにより、図５０と同様にして、個別条件の適合性を評価することができる。このため、多数の物品の中から入手したい物品を選択するのに手間がかからないだけでなく、個別条件の適合性を適切に評価することができるという効果がある。【０１２９】同様にして、本発明の物品取扱支援システムは、健康影響データを保存する健康影響データベース２ｑを更に設け、健康影響データに基づいて環境影響データを計算しながら、この環境影響データに基づいてインベントリデータを計算することにより、個別条件の適合性を評価することができる。このため、多数の物品の中から入手したい物品を選択するのに手間がかからないだけでなく、個別条件の適合性を適切に評価することができるという効果がある。【０１３０】図５１に示すように、上述した物品取扱支援システムにおいて、一般条件データを保存する一般条件データベース２ｔを更に設け、物品データ及び一般条件データを処理することにより、図４９及び図５０と同様にして、一般条件の適合性を評価することができる。このため、利用者側である排出者は、一般条件データに基づいてどのような物品の形態として排出すれば、排出先である再生廃棄者を見つけやすいか分かるという効果がある。このとき、一般条件データベース２ｔのデータ構造は、図４５と同様に構成される。【０１３１】図５２に示すように、上述した物品取扱支援システムにおいて、物理化学データを保存する物理化学データベース２ｊを更に設け、物品データを定量的に処理しながら、物理化学データに基づいてデータを計算することにより、図４９と同様にして、未知のデータを容易に入手することができる。このため、物品引取時の条件の適合性を容易に評価することができたり、例えば、インベントリデータがない場合であっても、ＬＣＡに手間がかからなかったりするという効果がある。【０１３２】また、同様にして、図５２に示すように、上述した物品取扱支援システムにおいて、地学データを保存する地学データベース２ａ、又は生態学データを保存する生態学データベース２ｈを更に設け、地学データ又は生態学データに基づいて環境影響データを計算することにより、未知の環境影響データを容易に入手することできる。このため、環境影響データがない場合であっても、ＬＣＡに手間がかからないという効果がある。【０１３３】更に、同様にして、図５２に示すように、上述した物品取扱支援システムにおいて、生体影響データを保存する生体影響データベース２ｇ、又は分子生物学データを保存する分子生物学データベース２ｋを更に設け、生体影響データ又は分子生物学データに基づいて健康影響データを計算することにより、未知の健康影響データを容易に入手することができる。このため、健康影響データがない場合であっても、ＬＣＡに手間がかからないという効果がある。【０１３４】なお、上述したように、本発明は、物品取扱支援システムとして説明したが、例えば、図５３に示すように、本発明者の先願のナビゲーションシステムと同様な構成にしてもよい。【０１３５】また、上述したように、本発明の物品取扱支援システムは、物品の取引に適用して説明したが、物品の設計についても同様に適用できることはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０１３６】
【図１】は、本発明を実施するための最良の形態を示す図である。
【図２】は、同形態における地学データの一例を示す図である。
【図３】は、同形態における位置情報の一例を示す図である。
【図４】は、同形態における人文地理学データの一例を示す図である。
【図５】は、同形態における土地利用分類情報の一例を示す図である。
【図６】は、同形態における天然資源が埋蔵される土地から採掘するか否かの判定方法を説明するための図である。
【図７】は、同形態における土地利用分類の適正評価方法を説明するための図である。
【図８】は、同形態におけるインフラストラクチャの適正評価方法を説明するための図である。
【図９】は、本発明を実施するための第２の形態を示す図である。
【図１０】は、同形態における生物データの一例を示す図である。
【図１１】は、同形態における環境影響データの一例を示す図である。
【図１２】は、同形態における生体影響データの一例を示す図である。
【図１３】は、同形態における生態学データの一例を示す図である。
【図１４】は、本発明を実施するための第３の形態を示す図である。
【図１５】は、同形態における生育データの一例を示す図である。
【図１６】は、同形態における生育データの経時変化の一例を示す図である。
【図１７】は、同形態における一般嗜好データの一例を示す図である。
【図１８】は、同形態におけるインベントリデータの一例を示す図である。
【図１９】は、同形態における地学データの他の一例を示す図である。
【図２０】は、同形態における生育支援方法を説明するための図である。
【図２１】は、同形態における生育の評価方法を説明するための図である。
【図２２】は、本発明を実施するための第４の形態を示す図である。
【図２３】は、本発明を実施するための第５の形態を示す図である。
【図２４】は、同形態における販売予測の一例を示す図である。
【図２５】は、本発明を実施するための第６の形態を示す図である。
【図２６】は、同形態における商品データの一例を示す図である。
【図２７】は、同形態における嗜好因子データの一例を示す図である。
【図２８】は、同形態における嗜好因子データの経時変化の一例を示す図である。
【図２９】は、同形態における個別嗜好データの一例を示す図である。
【図３０】は、同形態における商品データの登録方法を説明するための図である。
【図３１】は、同形態における商品の注文方法を説明するための図である。
【図３２】は、同形態における価格の一例を示す図である。
【図３３】は、本発明を実施するための第７の形態を示す図である。
【図３４】は、本発明を実施するための第８の形態を示す図である。
【図３５】は、本発明を実施するための第９の形態を示す図である。
【図３６】は、同形態における嗜好因子データの一例を示す図である。
【図３７】は、本発明を実施するための第１０の形態を示す図である。
【図３８】は、本発明を実施するための第１１の形態を示す図である。
【図３９】は、本発明を実施するための第１２の形態を示す図である。
【図４０】は、本発明を実施するための第１３の形態を示す図である。
【図４１】は、同形態における物品データの一例を示す図である。
【図４２】は、同形態におけるインベントリデータの一例を示す図である。
【図４３】は、同形態におけるライフサイクルの一例を示す図である。
【図４４】は、同形態における消費エネルギの経時変化の一例を示す図である。
【図４５】は、同形態における個別条件データの一例を示す図である。
【図４６】は、同形態における環境影響データの一例を示す図である。
【図４７】は、同形態における健康影響データの一例を示す図である。
【図４８】は、同形態における法令データの一例を示す図である。
【図４９】は、同形態における物品データの登録方法を説明するための図である。
【図５０】は、同形態における物品の問合方法説明するための図である。
【図５１】は、本発明を実施するための第１４の形態を示す図である。
【図５２】は、本発明を実施するための第１５の形態を示す図である。
【図５３】は、本発明を実施するための第１６の形態を示す図である。
【図５４】は、従来の形態を説明するための図である。
【図５５】は、従来の定量評価を説明するための図である。
【図５６】は、従来の形態におけるライフサイクルの環境負荷項目分類を説明するための図である。
【図５７】は、従来のＬＣＡの指標算出を説明するための図である。
【符号の説明】
【０１３７】１，１ａ〜１ｄ…データ入力部、２ａ…地学データベース、２ｂ…人文地理学データベース、２ｃ…歴史データベース、２ｄ…戦略データベース、２ｅ…生物データベース、２ｆ…環境影響データベース、２ｇ…生体影響データベース、２ｈ…生態学データベース、２ｉ…一般嗜好データベース、２ｊ…物理化学データベース、２ｋ…分子生物学データベース、２ｌ…商品データベース、２ｍ…個別嗜好データベース、２ｎ…個別人体データベース、２ｏ…一般人体データベース、２ｐ…商品成分データベース、２ｑ…健康影響データベース、２ｒ…物品データベース、２ｓ…法令データベース、２ｔ…一般条件データベース、３…データ収集部、４…データ処理部、５，５ａ，５ｂ…データ出力部、１０…データ記憶部、１１…データ計算部、１２…評価部、２０…生育データ記憶部、２１…生育データ計算部、２２…生育評価部、３０…嗜好評価部、３１…嗜好データ計算部、３２…擬似物質生成部、３３…献立データ計算部、３４…献立データ記憶部、３５…商品データ記憶部、３６…商品データ読取部、４０…個別条件データ記憶部、４１…条件データ計算部、４２…条件評価部、４３…物品データ読取部、４４…物品データ記憶部、１００…処理ユニット、１０１〜１０４…評価ユニット、２０１…生育支援システム、２０２…ナビゲーションシステム、２０３…販売注文システム、２０４…物品取扱支援システム
【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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