(57)【要約】  簡易な方法で検査結果を活用することを実現する検査情報処理方法、検査情報処理装置、コンピュータプログラム及び学習モデルを提供する。検査情報処理方法は、検査対象に含まれる検出対象物質の特定の試薬との反応によって出現する呈色又は変色を測定する吸光度計を用いて得られ、通信媒体を介して送信された吸光度値を受信し、取得した吸光度値に基づいて検査対象に含まれる検出対象物質の有無、又は検出対象物質の濃度を判定し、判定結果に基づいて前記検査対象に対する対応方法を決定し、決定した対応方法を送信する処理を含む。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象に含まれる検出対象物質の特定の試薬との反応によって出現する呈色又は変色を測定する吸光度計を用いて得られ、通信媒体を介して送信された吸光度値を受信し、
取得した吸光度値に基づいて検査対象に含まれる検出対象物質の有無、又は検出対象物質の濃度を判定し、
判定結果に基づいて前記検査対象に対する対応方法を決定し、
決定した対応方法を送信する
検査情報処理方法。
【請求項２】
前記検査対象に関する位置情報を前記吸光度値と対応付けて取得し、
取得した吸光度値及び位置情報を対応付けて記憶部に記憶し、
判定結果及び位置情報を用いて対応方法を決定する
請求項１に記載の検査情報処理方法。
【請求項３】
前記検査対象に関する撮像画像を前記吸光度値と対応付けて取得し、
取得した吸光度値及び撮像画像を対応付けて記憶部に記憶し、
前記判定結果及び撮像画像を用いて対応方法を決定する
請求項１又は２に記載の検査情報処理方法。
【請求項４】
前記検査対象に対する前記検出対象物質の有無、又は検出対象物質の濃度の判定結果に基づいて前記検査対象の状態を特定し、
決定した対応方法及び特定した前記状態を送信する
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の検査情報処理方法。
【請求項５】
同種の他の異なる検査対象に対して吸光度計を用いて測定した吸光度値と、前記他の異なる検査対象夫々に関する位置情報とを対応付けて記憶部に記憶し、
前記他の異なる検査対象夫々における前記検出対象物質の有無、又は検出対象物質の濃度を判定した結果を対応付けて前記記憶部に記憶し、
前記他の異なる検査対象に関する位置情報及び判定結果に基づいて、検査対象に対する対応方法を決定する
請求項１に記載の検査情報処理方法。
【請求項６】
前記検査対象及び前記他の異なる検査対象夫々に対する前記検出対象物質の有無、又は検出対象物質の濃度の判定結果に基づいて前記検査対象の状態を特定し、
検査対象夫々に対して特定した状態と、各検査対象に関して前記記憶部に記憶してある位置情報とに基づいて状態分布マップを示す情報を作成し、
作成した前記情報を送信する
請求項５に記載の検査情報処理方法。
【請求項７】
前記吸光度計の使用前に、前記検査対象に関する撮像画像を取得し、
取得した撮像画像に基づき前記検査対象の状態を特定し、
特定した状態に基づき前記吸光度計での検査要否を判断し、
前記吸光度計での検査要と判断された場合に、使用すべき試薬又は検査キットを特定し、
検査の要否、及び特定した試薬又は検査キットの情報を送信する
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の検査情報処理方法。
【請求項８】
特定された試薬又は検査キットに関連する広告宣伝を含む画面情報を作成し、
前記画面情報を送信する
請求項７に記載の検査情報処理方法。
【請求項９】
前記検査対象について決定された対応方法の実施後の、前記検査対象の撮像画像又は前記検査対象に対する前記吸光度計を用いた前記吸光度値を取得し、
前記対応方法に基づいて前記検査対象が改善したか否かを判断し、
判断結果を記憶部に記憶する
請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の検査情報処理方法。
【請求項１０】
吸光度値を入力する入力層と、
前記検査対象への対応方法に関する情報を出力する出力層と、
前記吸光度値と、前記吸光度値の前記検査対象の状態に応じた対応方法に関する情報とを含む教師データに基づいて学習させた中間層と
を含む学習モデルに基づいて対応方法を決定する
請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の検査情報処理方法。
【請求項１１】
吸光度値を入力する入力層と、
前記検査対象への対応方法に関する情報を出力する出力層と、
前記吸光度値と、前記吸光度値の前記検査対象の状態に応じた対応方法に関する情報とを含む教師データに基づいて学習する中間層と
を含む学習モデルを用い、
前記学習モデルの前記入力層に入力された吸光度値と、前記吸光度値に対して前記出力層から出力された対応方法とを含み、前記対応方法に前記検査対象が改善したか否かの判断結果をラベル付けして作成した教師データにより再学習させる
請求項９に記載の検査情報処理方法。
【請求項１２】
前記吸光度計に使用される試薬又は検査キットの識別情報に対応付けて内容量又は数を記憶しておき、
前記吸光度計の使用に応じて残量又は残数を特定し、
残量又は残数に基づいて前記試薬又は検査キットの補充について通知する
請求項１から請求項１１のいずれか１項に記載の検査情報処理方法。
【請求項１３】
前記吸光度計のユーザを識別する識別情報に対応付けて前記吸光度計の使用状況及び使用履歴を記憶する
請求項１２に記載の検査情報処理方法。
【請求項１４】
検査対象を撮像した撮像画像を入力する入力層と、
前記検査対象の状態を出力する出力層と、
前記撮像画像に撮像されている検査対象の既知の状態を示す情報を含む教師データに基づいて学習させた中間層と
を含む画像学習モデルを用い、
新たな検査対象を撮像した撮像画像を前記入力層に与えて前記画像学習モデルの前記出力層から出力される状態を示す情報によって前記新たな検査対象の状態を特定する
検査情報処理方法。
【請求項１５】
前記中間層は、
前記撮像画像に撮像されている検査対象に含まれる検出対象物質の特定の試薬との反応によって出現する呈色又は変色を測定する吸光度計を用いて得られる吸光度値に基づき特定される前記検査対象の状態を示す情報を含む教師データに基づいて学習済みである
請求項１４に記載の検査情報処理方法。
【請求項１６】
特定された検査対象の状態に基づき、前記検査対象に含まれる検出対象物質の特定の試薬との反応によって出現する呈色又は変色を測定する吸光度計の検査要否を判断し、
前記吸光度計での検査要と判断された場合に、使用すべき試薬又は検査キットを特定し、
検査の要否、及び特定した試薬又は検査キットを特定する情報を送信する
請求項１４に記載の検査情報処理方法。
【請求項１７】
検査対象に含まれる検出対象物質の特定の試薬との反応によって出現する呈色又は変色を測定する吸光度計を用いて測定した吸光度値を取得する取得部と、
前記取得部で取得した吸光度値に基づいて検査対象に含まれる検出対象物質の有無、又は検出対象物質の濃度を判定する判定部と、
判定結果に基づいて前記検査対象に対する対応方法を決定する決定部と
を備える検査情報処理装置。
【請求項１８】
検査対象を撮像した撮像画像を入力する入力層と、
前記検査対象の状態を出力する出力層と、
前記撮像画像に撮像されている検査対象の既知の状態を示す情報を含む教師データに基づいて学習させた中間層と、
を含む画像学習モデルを用い、
新たな検査対象を撮像した撮像画像を前記入力層に与えて前記画像学習モデルの前記出力層から出力される状態を示す情報によって前記新たな検査対象の状態を特定する状態特定部
を備える検査情報処理装置。
【請求項１９】
通信部を備えるコンピュータに、
検査対象に含まれる検出対象物質の特定の試薬との反応によって出現する呈色又は変色を測定する吸光度計を用いて測定した吸光度値を取得し、
取得した吸光度値に基づいて検査対象に含まれる検出対象物質の有無、又は検出対象物質の濃度を判定し、
判定結果に基づいて前記検査対象に対する対応方法を決定し、
決定した対応方法を送信する
処理を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項２０】
表示部を備え、検査対象に含まれる検出対象物質の特定の試薬との反応によって出現する呈色又は変色を測定する吸光度計と接続することが可能なコンピュータに、
前記吸光度計から出力される吸光度値を取得し、
取得した吸光度値を送信し、
送信した吸光度値に対応して、前記検査対象に対する対応方法を取得し、
取得した対応方法を示す情報を前記表示部に表示させる
処理を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項２１】
検査対象に含まれる検出対象物質の特定の試薬との反応によって出現する呈色又は変色を測定する吸光度計を用いて得られる吸光度値を入力する入力層と、
前記検査対象の検査結果に対応する対応方法に関する情報を出力する出力層と、
前記吸光度値と、前記吸光度値の測定対象である前記検査対象の状態に応じた対応方法とを含む教師データに基づいて学習させた中間層と
を備え、
新たな検査対象に対して吸光度計を用いて得られる吸光度値を前記入力層に与え、前記中間層に基づいて演算し、前記検査対象に対する対応方法に関する情報を前記出力層から出力する処理に用いられる学習モデル。
【請求項２２】
検査対象を撮像した撮像画像を入力する入力層と、
前記検査対象の状態を出力する出力層と、
前記撮像画像に撮像されている検査対象に含まれる検出対象物質の特定の試薬との反応によって出現する呈色又は変色を測定する吸光度計を用いて得られる吸光度値に基づき特定される前記検査対象の状態を示す情報を含む教師データに基づいて学習させた中間層と
を備え、
新たな検査対象の撮像画像を前記入力層へ与え、前記中間層に基づいて演算し、前記検査対象の状態を前記出力層から出力する処理に用いられる学習モデル。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、吸光度計を用いた検査情報処理方法、検査情報処理装置、コンピュータプログラム及び学習モデルに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、被検査体に含まれる検出対象物質が、色素材を含む専用試薬に反応することによって出現する呈色又は変色を測定し、検出対象物質の存在の有無を判定する吸光度測定部を備えた吸光度計が開示されている。特許文献１に開示されている吸光度計は、所定の位置に設置された混合物の呈色又は変色パターンを撮像した撮像画像を解析して判定を行なうコンピュータを用いることで、吸光度計を可搬型とし、被検査体が採取できる現場での検査を可能とする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１４／０５８０６４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に開示されているような可搬型とすることができる吸光度計を用いて、医療現場、第１次産業の現場等で病原についての精度の高い検査が実現できる。しかしながら、検査の工程、検査の結果のグラフ等の解読は専門知識を有しているオペレータが行ない、検査の結果、どのように対処すべきかオペレータ又は他の専門家が判断することが想定されている。吸光度計を可搬型とすることができるのであれば、より簡易な方法によって一般ユーザがこれを用いて検査を行ない、検査結果を活用できることが望ましい。そこで、吸光度計及び検査に関する専門知識を有さない一般ユーザが吸光度計を正しく使用し、そして検査の結果を把握し、検査結果からどのような処置をすべきかの対応方法を知ることができるサービスの実現が望まれる。【０００５】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、簡易な方法で検査結果を活用することを実現する検査情報処理方法、検査情報処理装置、コンピュータプログラム及び学習モデル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】
【０００６】
本開示に係る検査情報処理方法は、検査対象に含まれる検出対象物質の特定の試薬との反応によって出現する呈色又は変色を測定する吸光度計を用いて得られ、通信媒体を介して送信された吸光度値を受信し、取得した吸光度値に基づいて検査対象に含まれる検出対象物質の有無、又は検出対象物質の濃度を判定し、判定結果に基づいて前記検査対象に対する対応方法を決定し、決定した対応方法を送信する。【０００７】
本開示に係る検査情報処理装置は、検査対象に含まれる検出対象物質の特定の試薬との反応によって出現する呈色又は変色を測定する吸光度計を用いて測定した吸光度値を取得する取得部と、前記取得部で取得した吸光度値に基づいて検査対象に含まれる検出対象物質の有無、又は検出対象物質の濃度を判定する判定部と、判定結果に基づいて前記検査対象に対する対応方法を決定する決定部とを備える。【０００８】
本開示に係るコンピュータプログラムは、通信部を備えるコンピュータに、検査対象に含まれる検出対象物質の特定の試薬との反応によって出現する呈色又は変色を測定する吸光度計を用いて測定した吸光度値を取得し、取得した吸光度値に基づいて検査対象に含まれる検出対象物質の有無、又は検出対象物質の濃度を判定し、判定結果に基づいて前記検査対象に対する対応方法を決定し、決定した対応方法を送信する処理を実行させる。【０００９】
本開示に係るコンピュータプログラムは、表示部を備え、検査対象に含まれる検出対象物質の特定の試薬との反応によって出現する呈色又は変色を測定する吸光度計と接続することが可能なコンピュータに、前記吸光度計から出力される吸光度値を取得し、取得した吸光度値を送信し、送信した吸光度値に対応して、前記検査対象に対する対応方法を取得し、取得した対応方法を示す情報を前記表示部に表示させる処理を実行させる。【００１０】
本開示に係る学習モデルは、検査対象に含まれる検出対象物質の特定の試薬との反応によって出現する呈色又は変色を測定する吸光度計を用いて得られる吸光度値を入力する入力層と、前記検査対象の検査結果に対応する対応方法に関する情報を出力する出力層と、前記吸光度値と、前記吸光度値の測定対象である前記検査対象の状態に応じた対応方法とを含む教師データに基づいて学習させた中間層とを備え、新たな検査対象に対して吸光度計を用いて得られる吸光度値を前記入力層に与え、前記中間層に基づいて演算し、前記検査対象に対する対応方法に関する情報を前記出力層から出力する処理に用いられる。
【発明の効果】
【００１１】
本開示の検査情報処理方法、検査情報処理装置、コンピュータプログラム及び学習モデルによれば、吸光度計による測定結果を簡易な方法で活用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】検査システムの概要を示す図である。
【図２】実施の形態１における検査システムを構成する各装置の内部構成を示すブロック図である。
【図３】検査システムが実行する検査処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】検査システムが実行する検査処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】判定結果及び判別結果に対応する対応方法をマトリクス状に記憶したテーブル例を示す図である。
【図６】端末装置の表示部に表示される画面例を示す図である。
【図７】実施の形態２における検査システムを構成する各装置の内部構成を示すブロック図である。
【図８】実施の形態２における検査システムのナビゲート処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】実施の形態２における検査システムのナビゲート処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】実施の形態２における検査システムのナビゲート処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】実施の形態２の検査システムが実行する検査処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１２】実施の形態２の検査システムが実行する検査処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３】サーバ装置における解析処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１４】サーバ装置における解析処理の手順の他の一例を示すフローチャートである。
【図１５】学習モデルの内容例を示す図である。
【図１６Ａ】表示部に表示される画面の一例を示す図である。
【図１６Ｂ】表示部に表示される画面の一例を示す図である。
【図１６Ｃ】表示部に表示される画面の一例を示す図である。
【図１６Ｄ】表示部に表示される画面の一例を示す図である。
【図１７】実施の形態２における端末装置の表示部に表示される画面例を示す図である。
【図１８】実施の形態３における検査システムを構成する各装置の内部構成を示すブロック図である。
【図１９】学習モデルの内容例を示す説明図である。
【図２０】学習モデルを用いる検査システムが実行する検査処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２１】検査システムが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２２】検査システムにおける改善状況の受付け処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２３】端末装置で受け付けられた改善状況による学習モデルの再学習手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明をその実施の形態を示す図面を参照して具体的に説明する。
【００１４】
図１は、検査システム１００の概要を示す図である。検査システム１００は、吸光度計１、端末装置２、及びサーバ装置３を含む。検査システム１００では、吸光度計１における検査結果に基づく対応方法について、サーバ装置３が端末装置２を介して提示するサービスを提供する。
【００１５】
吸光度計１は、被検査体に含まれる検出対象物質が、色素材を含む専用試薬に反応することによって出現する呈色又は変色を測定し、被検査体における検出対象物質の存在の有無を判定する吸光度測定部を備えた測定器である。吸光度計１は後述するように通信部を内蔵し、端末装置２と通信接続することが可能である。吸光度計１での測定結果は端末装置２を経由してサーバ装置３へネットワークＮを介して送信される。またサーバ装置３における処理の結果提示される対応方法は、端末装置２の表示部２２に表示され、ユーザは対応方法に従って被検査体に対して処置を行なったり、更なる詳細な検査を行なったりすることができる。
【００１６】
端末装置２は、スマートフォンなどの通信機能を有する汎用な情報端末装置である。端末装置２は、後述する特定のアプリプログラムにより、表示部２２に吸光度計１から得られる測定値等の情報を出力するインタフェース、サーバ装置３との間の通信の仲介、サーバ装置３から得られる対応方法の出力インタフェースとして機能する。
【００１７】
サーバ装置３は、吸光度計１のメーカ及び提携機関が管理するサーバコンピュータであり、後述する特定のサーバプログラムにより、吸光度計１の測定結果を収集し、データベース３１０に測定結果を蓄積する。サーバ装置３は、測定結果の分析によって対応方法、更に必要な検査等の提示、その他検査に関する情報の提示サービスを実現する。
【００１８】
ネットワークＮは、公衆網Ｎ１、及びキャリアネットワークＮ２を含む。公衆網Ｎ１は所謂インターネットである。キャリアネットワークＮ２は、次世代又は次々世代高速携帯通信規格等の規格に基づく無線通信を実現する通信キャリアが提供するネットワークである。公衆網Ｎ１はアクセスポイントＡＰを含む。キャリアネットワークＮ２は基地局ＢＳを含む。端末装置２は無線通信機能により、アクセスポイントＡＰ又は基地局ＢＳにより、公衆網Ｎ１に接続されるサーバ装置３との通信接続が可能である。
【００１９】
このように構成される検査システム１００で実施される処理内容について、以下の実施の形態１〜３では具体的に、農作物の病気対策、特に大規模なサトウキビ畑のファイトプラズマ（白葉病）の感染及び感染拡大予防のために適用する例を挙げて説明する。吸光度計１は、感染したサトウキビの葉に含まれるファイトプラズマ（病原細菌）が、専用試薬と反応することによって出現する呈色又は変色を測定した結果を出力する。測定結果は、サトウキビの葉におけるファイトプラズマの存在の有無、またその量を判定するために用いられる。
【００２０】
本実施の形態の検査システム１００の適用対象はサトウキビ及びファイトプラズマに限らないことは勿論である。吸光度計１は、研究機関における遺伝子検査でも使用され、医療機関又は家庭における感染症、細菌検査で使用される。例えば結核、ＨＩＶ、熱帯病について吸光度計１の使用で簡易に検査できる。吸光度計１は医療分野以外に、海洋、河川、プール、温泉等の水質検査でも使用される。赤潮検査、魚の例数病等の病原菌の検査にも使用できる。吸光度計１は、港湾における検疫所、食品加工工場、又は流通経路等での品種、品質、遺伝子組み換え等の有無の検査に使用される。食品中の食中毒の原因菌検査、魚の鮮度測定にも用いられる。それらの多様な使用に対して以下に説明する実施の形態を適用させることができる。
【００２１】
（実施の形態１）
図２は、実施の形態１における検査システム１００を構成する各装置の内部構成を示すブロック図である。吸光度計１は、高温処理部１１及び吸光度測定部１２と、これらにおける処理を制御する制御部１０を備える。吸光度計１は、制御部１０が参照する情報を記憶し、制御部１０が作成する情報を記憶する記憶部１３を備える。吸光度計１は、端末装置２と通信するための通信部１４を備える。
【００２２】
制御部１０は、プロセッサを含むマイクロコンピュータを用いて内蔵ＲＯＭ（Read Only Memory）に記憶されているプログラムを実行することによって高温処理部１１及び吸光度測定部１２を制御する。
【００２３】
高温処理部１１はヒータを内蔵し、被検査体（サトウキビの葉のカットしたもの）と、被検査体の中の検出対象物質（ファイトプラズマ）を抽出する抽出用試薬とが入れられた所定のチューブを設置するための孔部を有している。高温処理部１１は、孔部にチューブが設置されて処理開始の操作を制御部１０が検知した場合に、設置されたチューブが制御部１０にて設定された温度（例えば９５℃〜９８℃）になるように調整する。高温処理部１１の処理により、チューブが加熱されて被検査体から検出対象物質が抽出される。
【００２４】
吸光度測定部１２は、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）等を用いた光源及びカラーセンサを内蔵し、検出対象物質を抽出して得られる抽出液と検査用の専用試薬とが入れられた特定のチューブを設置するための孔部を有している。吸光度測定部１２は、処理開始の操作を制御部１０が検知した場合に、設置されたチューブを設定された温度（例えば６４℃）に保温して反応させつつ光源から光を照射させ、抽出液の部分を透過した光の分布をカラーセンサで検出し、呈色又は変色を測定する。
【００２５】
記憶部１３は例えばフラッシュメモリ等の不揮発性メモリを含む。記憶部１３には、制御部１０が参照する情報を記憶してある。
【００２６】
通信部１４は例えばBluetooth（登録商標） Low Energy等の近距離無線通信用のアンテナを含む無線通信モジュールであり、制御部１０から出力される情報を端末装置２へ送信する。通信部１４は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）による有線通信インタフェースであってもよい。
【００２７】
端末装置２は、制御部２０、記憶部２１、表示部２２、操作部２３、音声入出力部２４、第１通信部２５、第２通信部２６及び位置情報取得部２７を備える。
【００２８】
制御部２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphical Processing Unit）等のプロセッサと、メモリ等を含む。制御部２０は、プロセッサ、メモリ、記憶部２１、第１通信部２５及び第２通信部２６を集積した１つのハードウェア（ＳｏＣ：System On a Chip）として構成されていてもよい。制御部２０は、記憶部２１に記憶されているアプリプログラム２０Ｐに基づき、汎用的なコンピュータを本実施の形態の検査システム１００の端末装置２として機能させる。
【００２９】
記憶部２１は、例えばフラッシュメモリ等の不揮発性メモリを含む。記憶部２１は、アプリプログラム２０Ｐを記憶する。アプリプログラム２０ＰはＷｅｂブラウザ機能を含むとよい。記憶部２１に記憶してある汎用のＷｅｂブラウザプログラムが用いられてもよい。記憶部２１は、制御部２０が参照するデータを記憶する。アプリプログラム２０Ｐは、記憶媒体２９に記憶されたアプリプログラム２９Ｐを、制御部２０が第２通信部２６によって読み出して記憶部２１にインストールしたものであってもよい。アプリプログラム２０Ｐは、任意のサーバ装置がネットワークＮを介して配信するアプリプログラム（図示せず）を制御部２０が第１通信部２５により受信して記憶部２１にインストールしたものであってもよい。
【００３０】
表示部２２は、液晶パネル又は有機ＥＬディスプレイ等のディスプレイ装置を含む。操作部２３は、ユーザの操作を受け付けるインタフェースであり、物理ボタン、ディスプレイ内蔵のタッチパネルデバイスを含む。操作部２３は、物理ボタンまたはタッチパネルにて表示部２２で表示している画面上における操作を受け付けることが可能である。
【００３１】
音声入出力部２４は、スピーカ及びマイクロフォン等を含む。音声入出力部２４は、音声認識部を備えて、マイクロフォンにて入力音声から操作内容を認識して操作を受け付けることが可能である。
【００３２】
第１通信部２５は、ネットワークＮを介して、又は所定の移動通信規格によってサーバ装置３との間の情報の送受信を実現する無線通信モジュールである。第１通信部２５は、ネットワークカードを用いて有線によりネットワークＮを介した通信を行なってもよい。
【００３３】
第２通信部２６は、例えばBluetooth（登録商標） Low Energy等の近距離無線通信用のアンテナを含む無線通信モジュールであり、吸光度計１との間の通信を実現する。第２通信部２６は、ＵＳＢに基づく通信インタフェースであってもよい。
【００３４】
位置情報取得部２７は、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）に基づく信号を受信するアンテナを含んで端末装置２の位置を測定する。位置情報取得部２７は、ネットワークＮに含まれる複数のアクセスポイントＡＰ、基地局ＢＳとの通信により位置を特定してもよい。位置情報取得部２７は、測定した位置を示す位置情報（例えば緯度経度）を制御部２０へ出力する。
【００３５】
サーバ装置３は、制御部３０、記憶部３１、及び通信部３２を備える。制御部３０はＣＰＵ又はＧＰＵを用いたプロセッサであり、内蔵する揮発性メモリ、クロック等を含む。制御部３０は、記憶部３１に記憶されているサーバプログラム３０Ｐに基づいた各処理を実行し、汎用サーバコンピュータを後述する検査に関する情報処理を行なう特定の検査情報処理装置として機能させる。
【００３６】
記憶部３１は、ハードディスクを用いてサーバプログラム３０Ｐのほか、予め設定される設定情報を記憶する。なおサーバプログラム３０Ｐは、通信部３２により外部から取得して記憶したものであってよい。
【００３７】
通信部３２は、ネットワークカードを含む。制御部３０は通信部３２により、ネットワークＮを介した端末装置２との間の情報の送受信が可能である。
【００３８】
図３は、検査システム１００が実行する検査処理手順の一例を示すフローチャートである。図３のフローチャートは、吸光度計１と端末装置２との間の処理について説明する。以下に示す処理手順は一例として、吸光度計１及び端末装置２のアプリプログラム２０Ｐが起動されると開始される。
【００３９】
吸光度計１の制御部１０は、通信部１４から端末装置２との間で通信接続を確立させる（ステップＳ１０１）。通信部１４による端末装置２との通信接続は、吸光度計１が起動中は常時的に確立されていてもよいし、後述する手順の内の送受信のタイミングの都度接続するようにしてもよい。
【００４０】
制御部１０は、高温処理部１１の動作開始の操作を受け付けて処理を行ない（ステップＳ１０２）、所定の加熱時間経過後、吸光度測定部１２の動作開始の操作を受け付けると測定を開始する（ステップＳ１０３）。
【００４１】
制御部１０は、吸光度を測定し（ステップＳ１０４）、測定で得られる吸光度を示す値（吸光度値）を吸光度測定部１２から取得し（ステップＳ１０５）、吸光度値を測定された時間情報と対応付けて記憶部１３に記憶し（ステップＳ１０６）、通信部１４から端末装置２へ送信する（ステップＳ１０７）。制御部１０は、所定時間の経過又は終了操作によって測定が終了したか否かを判断する（ステップＳ１０８）。終了していないと判断された場合（Ｓ１０８：ＮＯ）、制御部１０は所定の待機時間後処理をステップＳ１０４へ戻し、所定の周期で繰り返し吸光度を取得し（Ｓ１０５）、記憶部１３へ記憶し（Ｓ１０６）、端末装置２へ測定結果を送信する（Ｓ１０７）。
【００４２】
ステップＳ１０８にて測定が終了したと判断された場合（Ｓ１０８：ＹＥＳ）、制御部１０は、端末装置２へ通知し（ステップＳ１０９）、通信部１４による接続を切断し（ステップＳ１１０）、吸光度計１側の処理を終了する。
【００４３】
端末装置２では、制御部２０が、端末装置２の現状の位置を示す位置情報を位置情報取得部２７から取得しておく（ステップＳ２０１）。位置情報を取得するタイミングはこれに限らず、後述のステップＳ２０６までに実行されればよい。
【００４４】
制御部２０は、第２通信部２６が吸光度計１から得られる吸光度値を、対応付けて送信される時間情報と共に受信し（ステップＳ２０２）、制御部２０は、受信した吸光度値の変化を記憶部２１又は内蔵メモリに記憶する（ステップＳ２０３）。
【００４５】
制御部２０は、アプリプログラム２０Ｐに基づき、受信して記憶した吸光度値の反応時間に対する変化を表すグラフを含む画面を描画して表示部２２に表示させる（ステップＳ２０４）。
【００４６】
制御部２０は、吸光度計１の吸光度測定部１２における測定が終了したか否かを判断する（ステップＳ２０５）。吸光度計１から終了の通知を受けておらず終了したと判断されない場合（Ｓ２０５：ＮＯ）、制御部２０は処理をステップＳ２０１へ戻し、吸光度値の受信を継続する。ステップＳ２０４において制御部２０は、画面を更新して表示する。
【００４７】
吸光度計１から終了の通知を受けて終了したと判断された場合（Ｓ２０５：ＹＥＳ）、制御部２０は処理を次のステップＳ２０６へ進める。制御部２０は、検査の種類を示す情報と、ステップＳ２０１で受信した複数の吸光度値及び時間情報とを対応付けてサーバ装置３へ向けて第１通信部２５から送信する（ステップＳ２０６）。ステップＳ２０６において制御部２０は検査の種類を示す情報として、例えば検査対象としてサトウキビを示す情報（識別番号等）と、検査方法としてＬＡＭＰ（Loop-Mediated Isothermal Amplification）法によるファイトプラズマ検出を行なうことを示す情報（識別番号等）とを送信する。
【００４８】
制御部２０はアプリプログラム２０Ｐに基づき、測定開始前に予め検査の種類の選択を受け付けて記憶しておいてもよい。例えば制御部２０は、種類の選択画面として被検査体をサトウキビ、及びイネのいずれかを選択肢とし、選択された被検査体に対する検査内容の選択肢を含む画面を表示させ、いずれかの選択操作を操作部２３で受け付けるとよい（図１６Ａ参照）。この画面には、選択された被検査体及び検査内容に対する検査方法として検査キットの種類を選択肢として含む画面を表示させてもよい。例えば制御部２０は、被検査体としサトウキビが選択された場合に、白葉病（ファイトプラズマ）、モザイク病（モザイクウィルス）等のいずれの病気について検査をするのかの検査内容の選択肢が表示される。制御部２０は、選択された検査内容に応じてＬＡＭＰ法とそれ以外の方法を候補として表示し、選択を受け付ける。検査対象毎に適した方法の候補を予め記憶しておき、候補を表示して選択を受け付けてもよい。また制御部２０は、端末装置２の識別情報（端末装置２のユーザのアカウント情報）を共に送信してもよい。
【００４９】
制御部２０は、ステップＳ２０６の吸光度値の送信に応じてサーバ装置３から送信される測定結果を含む応答を第１通信部２５から受信する（ステップＳ２０７）。制御部２０は、サーバ装置３から受信した応答に含まれる検査結果（感染の有無、感染の程度）及び結果に基づく対応方法を示すメッセージ又は画像を含む画面を表示部２２に表示させ（ステップＳ２０８）、処理を終了する。
【００５０】
図４は、検査システム１００が実行する検査処理手順の一例を示すフローチャートである。図４のフローチャートは、図３のフローチャートに示した吸光度計１及び端末装置２による処理手順に対応してサーバ装置３で実行される処理手順を示す。
【００５１】
サーバ装置３の制御部３０は、通信部３２により端末装置２から送信される検査の種類を吸光度計１で測定された複数の吸光度値及び対応する時間情報、並びに端末装置２の位置情報を取得する（ステップＳ３０１）。
【００５２】
サーバ装置３の記憶部３１には、検査の対象及び検査の種類（検査キット）毎に、検査結果が陰性である場合の吸光度値の変化パターン、陽性である場合の吸光度値の変化パターンが設定情報として記憶されている。又は、検査の対象及び検査の種類（検査キット）毎に、検査結果が陰性である場合の吸光度値の閾値又は範囲が記憶部３１に設定情報として記憶されている。
【００５３】
制御部３０は、ステップＳ３０１で取得した検査の種類に応じてそれらの設定情報を記憶部３１から読み出し、複数の吸光度値の反応時間に対する時間変化のパターンを、設定情報と比較し（ステップＳ３０２）、陰性（ネガティブ）であるか否かを判定する（ステップＳ３０３）。
【００５４】
ステップＳ３０３で陽性（ポジティブ）であると判定された場合（Ｓ３０３：ＮＯ）、制御部３０は、陽性である中での感染度合いを判定する（ステップＳ３０４）。制御部３０は、例えば吸光度値の反応時間に対する変化の度合いが急峻であるか、なだらかであるかによって感染度合いを判定することができる。例えば変化が早い反応時間から急峻に立ち上がった場合は感染度が強く、なだらかである程に感染が弱い。記憶部３１には予め、検査の種類毎に、変化の立ち上がり時間、立ち上がりに要する時間幅、及び変化の立ち上がりの微分値等について感染度合いの強（高）／中／弱（低）等の複数の段階に分別して記憶しておく。制御部３０はいずれの範囲に含まれるかで感染度合いの強／中／弱を判定することができる。
【００５５】
ステップＳ３０３で陰性であると判定された場合（Ｓ３０３：ＹＥＳ）、制御部３０は、ステップＳ３０４の処理を省略して次のステップＳ３０５へ処理を進める。
【００５６】
制御部３０は、判定結果（陰性、陽性（強／中／弱））をステップＳ３０１で取得した端末装置２の位置情報及び時間情報と対応付けてデータベース３１０に記憶する（ステップＳ３０５）。ステップＳ３０５で制御部３０は、端末装置２の識別情報を対応付けて記憶するとよい。
【００５７】
他の端末装置２から送信された測定結果に基づく判定結果、位置情報及び時間情報もデータベース３１０に記憶され、蓄積されている。ここで制御部３０は、ステップＳ３０１で取得した位置情報が示す位置に近い位置の位置情報が対応付けられており、ステップＳ３０１で取得した時間情報が示す時間から所定時間以内の時間を示す時間情報が対応付けられている判定結果を抽出する（ステップＳ３０６）。制御部３０は、抽出された判定結果に、陽性の結果が含まれているか否かを判別する（ステップＳ３０７）。
【００５８】
制御部３０は、ステップＳ３０３の判定結果と、ステップＳ３０７の近隣の感染状況の判別結果に基づき、検査対象のサトウキビの株及びその株を含むサトウキビ畑について、対応方法を決定する（ステップＳ３０８）。ステップＳ３０８において制御部３０は、記憶部３１に予め、判定結果（陰性、陽性（強／中／弱））及び近隣の感染の有無に応じて、対応方法を記憶しておき、これを読み出すとよい。図５は、判定結果及び判別結果に対応する対応方法をマトリクス状に記憶したテーブル例を示す図である。ステップＳ３０３で陽性である場合、感染度合いが強いケースでは、近隣での感染有無に関わらず、検体の採取場所から周辺２００〜４００メートルの範囲内を処分する、という対応方法が決定される。ファイトプラズマはヨコバイという媒介虫によって拡散するが、ヨコバイの移動範囲は種別によって異なるが概ね２００〜４００メートルである。逆にステップＳ３０３における判定結果が陰性であっても、近隣に感染がある場合には予防のための農薬を散布するなどの対応方法が決定される。
【００５９】
図４のフローチャートに戻り説明を続ける。制御部３０は、ステップＳ３０３の判定結果と、ステップＳ３０７の判別結果と、ステップＳ３０８で決定した対応方法とを示すメッセージ又は画像を作成し（ステップＳ３０９）、作成したメッセージ又は画像を通信部３２から端末装置２へ送信し（ステップＳ３１０）、処理を終了する。
【００６０】
図６は、端末装置２の表示部２２に表示される画面例を示す図である。図６に示すように表示部２２に表示される検査結果画面２２１は、端末装置２のユーザのユーザ名、検査を行なった検査日、検査を行なった場所の位置情報が表示されている。また図６に示すように検査結果画面２２１には、検査の種類を示す情報として検査キット及び検査の対象の検体の具体的内容が示されている。検査結果画面２２１には、吸光度計１から送信された吸光度値の反応時間に対する変化を示すグラフ２２３が描画されている。そして検査結果として、吸光度計１で測定された吸光度値に基づく判定結果（陽性：中程度）と、対応方法とを含むメッセージが表示されるメッセージ画面２２４が表示されている。
【００６１】
従来の吸光度計１を使用した検査では、ステップＳ２０３で示した吸光度値の変化のグラフを表示部２２に表示させることで専門知識を有するオペレータがこれを確認し、吸光度値の変化の立ち上がりの有無、立ち上がり方に基づいて、感染の有無及び感染の程度を判断した。オペレータであればこのような変化を示すグラフを用いて的確な判断が可能であるが、サトウキビ畑の現場にてそのようなオペレータを十分に充てることはコスト又は時間を要する。本実施の形態１における検査システム１００を適用することにより、サトウキビ畑の管理者、又は現場スタッフがこの吸光度計１及び自身のスマートフォン又はタブレット端末を端末装置２として使用するのみで、表示部２２に提示される検査結果及び対応方法を認識することができる。これにより、専門知識を有するオペレータが不在でもユーザが検査を実行し、適切な対処を実行することが可能になる。
【００６２】
また位置情報と対応付けて判定結果をデータベース３１０に記憶し、状況に応じて近隣へ通知することもできる。専門知識を有するオペレータがいなくとも、サトウキビ畑の管理者は、吸光度計１及び端末装置２を用いることで近隣の感染状況に基づいて予防のための適切な対応方法を認識することができる。
【００６３】
（実施の形態２）
図７は、実施の形態２における検査システム２００を構成する各装置の内部構成を示すブロック図である。実施の形態２における検査システム２００の構成は、端末装置２のハードウェア構成の一部、並びに、端末装置２及びサーバ装置３における処理手順の詳細が異なる以外は、実施の形態１と同様である。共通する構成については実施の形態１と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【００６４】
実施の形態２において端末装置２は、撮像部２８を用いる。撮像部２８は、撮像素子を用いて得られる映像信号を出力する。制御部２０は、任意のタイミングで撮像部２８の撮像素子にて撮像される画像を取得できる。制御部２０は、撮像部２８から出力される映像信号から静止画像として画像を取得してもよいし、動画像として取得してもよい。
【００６５】
撮像部２８は、端末装置２に内蔵される構成ではなく、例えば別の撮像装置２８０であってもよい。この場合、制御部２０は、別の撮像装置２８０から静止画像又は動画像を取得する。別の撮像装置２８０は、ハンディタイプのビデオカメラでもよいし、制御信号に基づいて飛行するカメラ付きの所謂ドローン等の無人飛行機であってもよい。別の撮像装置２８０としてカメラ付き無人飛行機を使用する場合、上空からサトウキビ畑を順に撮影した画像（静止画像、動画像）を用いることができる。
【００６６】
実施の形態２における端末装置２の制御部２０は、記憶部２１に記憶されているアプリプログラム２０Ｐに基づき、吸光度計１の使用方法、使用状態をナビゲートする。制御部２０は、端末装置２に対応付けられている１又は複数の吸光度計１の装置識別情報毎に、検査キット、試薬の使用状況を記憶しておき、検査キットの残量の管理を支援することも可能である。また使用状況を記憶しておくことで、状況に応じた課金を実施するべく、本実施の形態の検査システム２００の使用についての課金システム、ポイント発行システム等と連携することも容易になる。
【００６７】
図８、図９及び図１０は、実施の形態２における検査システム２００のナビゲート処理の一例を示すフローチャートである。端末装置２にてアプリプログラム２０Ｐの実行が選択されると、端末装置２の制御部２０が以下の処理を実行する。
【００６８】
制御部２０は、検査の目的の選択を受け付ける画面を表示し（ステップＳ４０１）、検査の目的を操作部２３の操作により受け付ける（ステップＳ４０２）。表示部２２に表示されている画面には例えば、検査の目的として検査対象（被検査体）の選択肢が表示されて選択可能としてある。ユーザは「サトウキビ」を選択することができる。また、選択された検査対象に応じて検査内容及び検査方法の選択肢が表示されて選択可能としてあり、検査内容として「白葉病（ファイトプラズマ）」、検査方法として「ＬＡＭＰ法」を選択することができるようにしてもよい。
【００６９】
制御部２０は、撮像部２８で検査対象（検体）の撮像を促すメッセージを表示部２２に表示し、撮像部２８を起動する（ステップＳ４０３）。ユーザが検査対象を撮像する操作を行なうと、制御部２０は操作部２３にてこれを検知し、撮像部２８での撮像を実行する（ステップＳ４０４）。ステップＳ４０４において動画を用いる場合、制御部２０は、撮像操作を受け付けてから所定時間後又は操作部２３の操作に基づき停止指示を受け付けるまでの映像信号から、動画像を取得する。制御部２０は、撮像操作がされたタイミングで位置情報取得部２７により端末装置２の位置情報を取得する（ステップＳ４０５）。実施の形態２では制御部２０は、検査を識別する検査識別情報と対応付けて、検査対象であるサトウキビの葉の画像と、その株が生育している場所を示す位置情報との組を記憶部２１に一旦記憶する（ステップＳ４０６）。検査識別情報は例えば、吸光度計１又は端末装置２の装置識別情報と日時との組み合わせである。検査識別情報は通し番号でもよい。検査識別情報は、サーバ装置３によって発行されてもよい。
【００７０】
制御部２０は、選択された検査の目的（検査対象）と、撮像された撮像画像と、位置情報との組み合わせを検査識別情報と対応付けてサーバ装置３へ送信する（ステップＳ４０７）。制御部２０は、ステップＳ４０７の送信処理に応じてサーバ装置３から、検査を実施すべきか否かの判断結果及び検査を行なう場合に、いずれの試薬、又はいずれの検査キットを使用すべきかの情報を含む応答を受信する（ステップＳ４０８）。ステップＳ４０８における応答の内容については後述のサーバ装置３にて実行される処理手順の説明で述べる。ステップＳ４０７にて送信した撮像画像の解析により、白葉病以外の病気が疑われる場合には、ステップＳ４０８にて受信する応答には、そのメッセージが応答に含まれるとよい。
【００７１】
制御部２０は、受信した応答に含まれる判断結果が検査を実施すべきであることを示しているか否かを判断する（ステップＳ４０９）。ステップＳ４０９で検査を実施すべきであることを示していると判断された場合（Ｓ４０９：ＹＥＳ）、制御部２０は、次のステップＳ４１０の処理を実行する。制御部２０はステップＳ４１０において、ステップＳ４０８で受信した応答に含まれている使用すべき試薬又は検査キットを特定する情報を含む吸光度計１の使用開始を促すメッセージを含む画面を表示部２２に表示する（ステップＳ４１０）。
【００７２】
制御部２０はステップＳ４１０で表示させた画面にて、試薬又は検査キットの識別情報の撮像を促すメッセージを表示させ、撮像部２８を起動する（ステップＳ４１１）。試薬又は検査キットの識別情報は、英数字又は記号からなる文字情報でもよいし、一次元又は二次元バーコードであってもよい。制御部２０は、撮像する操作を行なうと、制御部２０は操作部２３にてこれを検知し、撮像部２８での撮像を実行する（ステップＳ４１２）。制御部２０は、撮像によって得られる識別情報を取得し（ステップＳ４１３）、ステップＳ４０６で記憶した画像、位置情報、検査識別情報と対応付けて記憶部２１に記憶する（ステップＳ４１４）。
【００７３】
制御部２０は、ステップＳ４１３で取得した試薬又は検査キットの識別情報に基づき、ステップＳ４１０で特定した試薬、又は検査キットと合致しているかを確認する（ステップＳ４１５）。ステップＳ４１０で特定される情報が識別情報であれば、制御部２０は容易に確認可能である。識別情報と、試薬又は検査キットを特定する名称等の情報との対応関係を記憶部２１に記憶しておき、対応関係に基づいて確認してもよい。ステップＳ４１５において制御部２０は、予め記憶してある試薬又は検査キットの識別情報と不一致である場合には、制御部２０は再度ステップＳ４１０から処理を開始する。
【００７４】
制御部２０は、ステップＳ４１３で取得した識別情報又はステップＳ４１０で特定した試薬、若しくは検査キットに含まれる試薬、チューブ等について記憶部２１に記憶してある残量の情報を、使用状況に応じて減算して更新する（ステップＳ４１６）。
【００７５】
制御部２０は、試薬又は検査キットを用いた準備が完了した場合に選択するボタンインタフェースを含む画面を表示部２２に表示する（ステップＳ４１７）。なおステップＳ４１７で表示されるメッセージには、検査キットを用いた検体を準備する手順の説明が含まれるとよい。
【００７６】
ユーザは、検査対象について試薬又は検査キットを用いて吸光度計１の高温処理部１１に、用意したチューブをセットするなどして使用準備を整えると端末装置２の表示部２２に表示されているボタンインタフェースを選択する。この選択操作により、端末装置２では以下の処理が再開する。
【００７７】
制御部２０は、吸光度計１と通信接続を確立し（ステップＳ４１８）、高温処理部１１における処理開始の操作を受け付ける画面を表示部２２に表示させる（ステップＳ４１９）。表示部２２に表示されている画面にて高温処理部１１における処理開始の操作を操作部２３にて受け付け（ステップＳ４２０）、制御部２０は第２通信部２６から吸光度計１へ処理開始の指示を送信する（ステップＳ４２１）。
【００７８】
吸光度計１では制御部１０が、端末装置２からの処理開始の指示を通信部１４から受信し（ステップＳ５０１）、高温処理部１１の処理を実行する（ステップＳ５０２）。制御部１０は、高温処理部１１の処理完了を検知し、通信部１４から端末装置２へ通知する（ステップＳ５０３）。
【００７９】
端末装置の制御部２０は、高温処理部１１の処理完了通知を受け（ステップＳ４２２）、吸光度測定部１２の準備についての説明を含み、処理開始の操作を受け付ける画面を表示部２２に表示させる（ステップＳ４２３）。
【００８０】
ユーザは、ステップＳ４２３で表示されている画面の説明に基づき、高温処理部１１での処理終了後のチューブの内容液を他のチューブに入れ換えてからチューブをセットするなどして使用準備を整える。ユーザは準備を整えると、端末装置２の表示部２２に表示されている処理開始の操作を受け付ける画面を操作する。
【００８１】
端末装置２の制御部２０は、吸光度測定部１２における処理開始の操作を操作部２３にて受け付け（ステップＳ４２４）、第２通信部２６から吸光度計１へ測定開始の指示を送信する（ステップＳ４２５）。
【００８２】
吸光度計１では制御部１０が、端末装置２からの測定開始の指示を通信部１４から受信し（ステップＳ５０４）、吸光度測定部１２の動作を開始する（ステップＳ５０５）。制御部１０は、吸光度を測定し（ステップＳ５０６）、測定で得られる吸光度を示す値（吸光度値）を吸光度測定部１２から取得し（ステップＳ５０７）、吸光度値を測定された時間情報と対応付けて記憶部１３に記憶し（ステップＳ５０８）、通信部１４から端末装置２へ送信する（ステップＳ５０９）。
【００８３】
制御部１０は、所定時間の経過又は終了操作によって測定が終了したか否かを判断する（ステップＳ５１０）。終了していないと判断された場合（Ｓ５１０：ＮＯ）、制御部１０は所定の待機時間後処理をステップＳ５０６へ戻し、所定の周期で繰り返し吸光度を取得し（Ｓ５０７）、記憶部１３へ記憶し（Ｓ５０８）、端末装置２へ測定結果を送信する（Ｓ５０９）。
【００８４】
ステップＳ５１０にて測定が終了したと判断された場合（Ｓ５１０：ＹＥＳ）、制御部１０は、端末装置２へ通知し（ステップＳ５１１）、吸光度計１側の処理を終了する。
【００８５】
端末装置２の制御部２０は、第２通信部２６が吸光度計１から得られる吸光度値を、対応付けて送信される時間情報と共に受信する（ステップＳ４２６）。制御部２０は、受信した吸光度値の変化を、記憶部２１又は内蔵メモリに検査識別情報と対応付けて記憶する（ステップＳ４２７）。
【００８６】
制御部２０は、アプリプログラム２０Ｐに基づき、受信して記憶した吸光度値の反応時間に対する変化を表すグラフを含む画面を描画して表示部２２に表示させる（ステップＳ４２８）。
【００８７】
制御部２０は、吸光度計１の吸光度測定部１２における測定が終了したか否かを判断する（ステップＳ４２９）。吸光度計１から終了の通知を受けておらず終了したと判断されない場合（Ｓ４２９：ＮＯ）、制御部２０は処理をステップＳ４２６へ戻し、吸光度値の受信を継続する。ステップＳ４２８において制御部２０は、画面を更新して表示する。
【００８８】
吸光度計１から終了の通知を受けて終了したと判断された場合（Ｓ４２９：ＹＥＳ）、制御部２０は吸光度計１との通信を切断し（ステップＳ４３０）、処理を次のステップＳ４３１へ進める。
【００８９】
制御部２０は、検査識別情報と、検査の種類を示す情報と、ステップＳ４２６で受信した複数の吸光度値及び時間情報とを対応付けてサーバ装置３へ向けて第１通信部２５から送信する（ステップＳ４３１）。
【００９０】
制御部２０は、ステップＳ４３２の吸光度値の送信に応じてサーバ装置３から送信される測定結果を含む応答を第１通信部２５から受信する（ステップＳ４３２）。制御部２０は、サーバ装置３から受信した応答に含まれる検査結果（感染の有無、感染の程度）、周辺の感染状態を示すマップ画像及び結果に基づく対応方法を示すメッセージ又は画像を含む画面を表示部２２に表示させる（ステップＳ４３３）。
【００９１】
制御部２０は、検査が終了すると、Ｓ４１６で更新した試薬、若しくは検査キットに含まれる試薬、チューブ等の内容に基づいて残数又は残量を特定する（ステップＳ４３４）。制御部２０は、試薬又は検査キット毎に予め内容量を記憶しておき、使用状況に応じて残量を特定するとよい。制御部２０は、特定した残量によって補給が必要であるか否かを判断する（ステップＳ４３５）。制御部２０は例えば、試薬の残量が所定量以下である場合に補給が必要であると判断する。補給が必要であると判断された場合（Ｓ４３５：ＹＥＳ）、制御部２０は、試薬又は検査キットの補給が必要である旨のメッセージをユーザへ通知し（ステップＳ４３６）、処理を終了する。補給が不要であると判断された場合（Ｓ４３５：ＮＯ）、制御部２０はステップＳ４３５を実行することなく処理を終了する。ユーザへの通知方法は、表示部２２への表示、又はユーザへのメール等でよい。通知には、例えば試薬又は検査キットの販売Ｗｅｂサイトへのリンクが含まれているとよい。販売Ｗｅｂサイトに限らず、関連する商品の広告宣伝画像が共に表示部２２に表示されるようにしてもよい。
【００９２】
図８，９，１０のフローチャートに示した処理手順の内、端末装置２におけるステップＳ４１９からＳ４２５の処理、吸光度計１におけるステップＳ５０１からＳ５０６の処理は必須ではない。吸光度計１における動作はユーザが吸光度計１を操作して実行されてもよい。測定結果が端末装置２にて得られる処理であれば他の態様でもよい。
【００９３】
ステップＳ４０９にて検査を行なわずともよいと判断された場合（Ｓ４０９：ＮＯ）、制御部２０は処理を終了する。
【００９４】
図１１及び図１２は、実施の形態２の検査システム２００が実行する検査処理手順の一例を示すフローチャートである。図１１及び図１２のフローチャートは、図８、図９及び図１０のフローチャートに示した吸光度計１及び端末装置２による処理手順に対応してサーバ装置３にて実行される処理手順を示す。
【００９５】
サーバ装置３の制御部３０は、通信部３２により端末装置２から送信される撮像画像と、撮像画像に対応付けられた検査の目的（検査対象）、位置情報、及び検査識別情報を受信する（ステップＳ６０１）。制御部３０は、受信した撮像画像を、対応する検査の目的、位置情報及び検査識別情報と対応付けてデータベース３１０に記憶する（ステップＳ６０２）。
【００９６】
制御部３０は、受信した撮像画像に対し、検査対象を撮影した画像として、画像解析処理を行なう（ステップＳ６０３）。制御部３０は、記憶部３１に記憶してある検査の目的毎のパターン情報を用いる等の方法を用いて、撮像画像に写っている検査対象の状態を判別する（ステップＳ６０４）。判別される状態は例えば、良好であるか、病変が疑われる、又は病変状態のいずれかである。
【００９７】
ステップＳ６０４の判別の方法はこれに限らず、後述するように深層学習によって判別ができるように学習モデルを作成しておき、撮像画像を学習モデルの入力層に与えて出力される判別結果を用いてもよい。判別方法の精度が充分である場合には、制御部３０が、画像解析処理により、サトウキビの葉の病気の種類（白葉病、黒穂病、モザイク病、…）を特定し、検査内容をこれにより特定することも可能である。病気の種類の判別にも、後述のような学習モデルを適用することができる。
【００９８】
制御部３０は、判別した状態に応じて、検査が必要であるか否かを判断する（ステップＳ６０５）。検査が必要であると判断された場合（Ｓ６０５：ＹＥＳ）、制御部３０は検査の目的と、判別された状態とに基づいて使用すべき試薬又は検査キットを特定する（ステップＳ６０６）。制御部３０は、検査を実施すべきという判断結果及び特定した使用すべき試薬又は検査キットを特定する情報を含む応答を端末装置２へ送信する（ステップＳ６０７）。
【００９９】
検査が不要であると判断された場合（Ｓ６０５：ＮＯ）、制御部３０は検査の実施は不要であるという判断結果を含む応答を端末装置へ送信する（Ｓ６０７）。
【０１００】
制御部３０は、所定の待機時間（例えば３０分）経過後、ステップＳ６０２で記憶した撮像画像に対応する検査識別情報について、吸光度計１における測定結果を受信したか否かを判断する（ステップＳ６０８）。測定結果を受信しないと判断された場合（Ｓ６０８：ＮＯ）、制御部３０は検査不要と判断されているか否かを判断し（ステップＳ６０９）、検査不要と判断されている場合（Ｓ６０９：ＹＥＳ）、検査は実施されていない可能性が高いので処理を終了する。なお、検査不要と判断して場合であっても、検査が行なわれて測定結果を受信できるケースでは、情報を収集するために以下の処理を実行する。
【０１０１】
ステップＳ６０９で検査不要と判断されていない場合（Ｓ６０９：ＮＯ）、制御部３０は処理をステップＳ６０８へ戻して測定結果を受信するまで待機する。
【０１０２】
実施の形態２においてもサーバ装置３の記憶部３１には、検査の対象及び検査の種類（検査キット）毎に、検査結果が陰性である場合の吸光度値の変化パターン、陽性である場合の吸光度値の変化パターンが設定情報として記憶されている。又は、検査の対象及び検査の種類（検査キット）毎に、検査結果が陰性である場合の吸光度値の閾値又は範囲が記憶部３１に設定情報として記憶されている。
【０１０３】
ステップＳ６０８で測定結果を受信したと判断された場合（Ｓ６０８：ＹＥＳ）、制御部３０は、受信した測定結果と共に送信される検査の種類に応じてそれらの設定情報を記憶部３１から読み出し、複数の吸光度値の反応時間に対する時間変化のパターンを、設定情報と比較する（ステップＳ６１０）。制御部３０は、受信した測定結果に含まれる吸光度値の変化パターン、又は閾値との比較に基づき、陰性（ネガティブ）であるか否かを判定する（ステップＳ６１１）。
【０１０４】
ステップＳ６１１で陽性（ポジティブ）であると判定された場合（Ｓ６１１：ＮＯ）、制御部３０は、陽性である中での感染度合いを判定する（ステップＳ６１２）。制御部３０は、例えば吸光度値の反応時間に対する変化の度合いが急峻であるか、なだらかであるかによって感染度合いを判定することができる。記憶部３１には予め、検査の種類毎に、変化の立ち上がり時間の範囲、変化の立ち上がりの微分値の範囲について感染度合いの強（高）／中／弱（低）等の複数の段階に分別して記憶しておき、制御部３０はいずれの範囲に含まれるかで感染度合いの強／中／弱を判定する。
【０１０５】
ステップＳ６１１で陰性であると判定された場合（Ｓ６１１：ＹＥＳ）、制御部３０は、ステップＳ６１２の処理を省略して次のステップＳ６１３へ処理を進める。
【０１０６】
制御部３０は、判定結果（陰性、陽性（強／中／弱））を、検査識別情報、ステップＳ６０８で受信した検査の種類を示す情報、端末装置２の位置情報及び時間情報と対応付けてデータベース３１０に記憶する（ステップＳ６１３）。ステップＳ６１３で制御部３０は、端末装置２の識別情報を対応付けて記憶するとよい。
【０１０７】
そして他の端末装置２から送信された測定結果に基づく判定結果、位置情報及び時間情報もデータベース３１０に記憶され、蓄積されている。ここで制御部３０は、ステップＳ３０１で取得した位置情報が示す位置に近い位置の位置情報が対応付けられており、ステップＳ３０１で取得した時間情報が示す時間から所定時間以内の時間を示す時間情報が対応付けられている判定結果を抽出する（ステップＳ６１４）。
【０１０８】
制御部３０は、抽出された判定結果と、判定結果に対応する位置情報との組である感染マップ情報を、ステップＳ６０８で受信した測定結果の検査対象の近隣の他の検査対象について作成する（ステップＳ６１５）。制御部３０は、作成された感染マップ情報から、検査対象の周辺に、陽性の検査対象があるか否かを判別する（ステップＳ６１６）。
【０１０９】
制御部３０は、ステップＳ６１１の判定結果と、ステップＳ６１６の近隣の感染状況の判別結果に基づき、検査対象のサトウキビの株及びその株を含むサトウキビ畑について、対応方法を決定する（ステップＳ６１７）。ステップＳ６１７における決定方法では例えば、実施の形態１の図４のフローチャートに示したステップＳ３０８と同様に、図５のテーブルが用いられる。
【０１１０】
制御部３０は、ステップＳ６１１の判定結果と、ステップＳ６１６の判別結果と、ステップＳ６１５で作成した感染マップ情報、ステップＳ６１７で決定した対応方法とを示すメッセージ又は画像を作成する（ステップＳ６１８）。制御部３０は、作成したメッセージ又は画像を通信部３２から端末装置２へ送信し（ステップＳ６１９）、処理を終了する。
【０１１１】
図８、図９及び図１０のフローチャートに示した処理手順の内のステップＳ４０９の処理、並びに、図１１及び図１２のフローチャートに示した処理手順の内のステップＳ６０５の処理は省略してもよい。この場合、サーバ装置３からは、検査の要不要に拘わらず端末装置２ではどの検査キットを使用すべきかの情報を含む応答が送信される。端末装置２の制御部２０は、この応答に含まれている検査キットを特定する情報を含むメッセージを表示部２２に表示する（Ｓ４１０）。撮像画像に基づく第１次的な検査の精度が高まるまでは、サーバ装置３ではステップＳ６０５の処理を行なわなくてもよいためである。
【０１１２】
この点、撮像画像に基づく判断精度が高まった場合には、検査キットを使うまでもなく感染しているか否かの判定が可能になり、より正確な検査が必要なときのみ検査キットを使用するといった運用が可能になる。上述したように、データベース３１０には、ステップＳ６１１における判定結果及びステップＳ６１２による感染度合いを示す情報（陰性、陽性（強／中／弱））が、検査識別情報と対応付けて記憶される。この検査識別情報には、検査対象を撮像した撮像画像も、これに対応付けられてデータベース３１０に記憶されている。したがって、ステップＳ６０１で受信した撮像画像と、撮像画像に写っている検査対象に対する吸光度計１を用いた吸光度の測定結果との関係を学習することができ、ステップＳ６０４における状態判別の精度を向上させることができる。
【０１１３】
図１３は、サーバ装置３における解析処理の手順の一例を示すフローチャートである。図１３のフローチャートに示す処理手順は、サーバ装置３において、定期的にデータベース３１０に情報が蓄積されると実行される。
【０１１４】
制御部３０は、データベース３１０から検査識別情報を１つ選択する（ステップＳ７０１）。制御部３０は、選択した検査識別情報に対応付けられている検査対象の撮像画像をデータベース３１０から取得する（ステップＳ７０２）。制御部３０は、選択した検査対象識別情報に対応付けられている前記撮像画像に対応する吸光度計１の測定結果に基づく判定結果（陰性、陽性（強／中／弱））を取得する（ステップＳ７０３）。
【０１１５】
制御部３０は、ステップＳ７０２で取得した撮像画像に対して画像処理を行ない、特徴量を抽出する（ステップＳ７０４）。特徴量は例えば、葉の緑色部分の面積と、白〜茶色部分の面積との比率、葉の大きさ等の情報である。特徴量は他に例えば、撮像画像の高周波、低周波、輝度分布、ＲＧＢ別の画素値のヒストグラム等でもよい。なお画像処理においては、画像の撮像条件によって特徴量が変わり得るため、撮像条件による差異を吸収する処理を予め行なっておくとよい。
【０１１６】
制御部３０は、特徴量をステップＳ７０３で取得した判定結果に対応付けて記憶する（ステップＳ７０５）。
【０１１７】
制御部３０は検査識別情報を全て選択したか否か判断し（ステップＳ７０６）、全て選択していない場合（Ｓ７０６：ＮＯ）、処理をステップＳ７０１へ戻す。
【０１１８】
全て選択したと判断された場合（Ｓ７０６：ＹＥＳ）、制御部３０は判定結果毎に、対応付けられた特徴量群に対して統計処理を行ない、代表となる特徴量を導出する（ステップＳ７０７）。導出した特徴量を判定結果毎にデータベース３１０に記憶し（ステップＳ７０８）、処理を終了する。
【０１１９】
これにより、図１１及び図１２のフローチャートにおけるステップＳ６０４の状態を判別処理では、制御部３０は以下のように処理を実行すればよい。制御部３０は、ステップＳ６０３で得られる画像解析処理の結果得られる特徴量と、データベース３１０に図１３のフローチャートにより記憶される判定結果毎の特徴量との統計的な距離（例えばマハラノビス距離等）を算出し、いずれの特徴量に最も近いかを判断する。最も近い特徴量の判定結果から状態を判定することができる。
【０１２０】
図１４は、サーバ装置３における解析処理の手順の他の一例を示すフローチャートである。図１４のフローチャートに示す処理手順は、サーバ装置３において、定期的にデータベース３１０に情報が蓄積されると実行され、これにより学習モデル３１Ｍを作成する。
【０１２１】
制御部３０は、記憶部３１又は外部のサービスに記憶されているニューラルネットワークに対して入力層を、撮像画像に対応させて作成する（ステップＳ８０１）。制御部３０は、このニューラルネットワークに対して出力層を、判定結果（陰性、陽性（強／中／弱））に対応させて作成する（ステップＳ８０２）。出力層から出力される情報は例えば、判定結果毎の次元を持つベクトル量とすればよい。そして制御部３０は初期的に、所定の階層数及びノード数からなる隠れ層を含む中間層を作成する（ステップＳ８０３）。このとき制御部３０は、撮像画像に対するフィルタ処理を行なう畳み込み層及びプーリング層を中間層に複数段含むようにすることが好ましい。撮像画像は入力層に入力する前に予めフィルタ処理を行なうように設計しておいてもよい。
【０１２２】
制御部３０は、データベース３１０から、判定結果（陰性、陽性（強／中／弱））毎に、判定結果が対応付けられている検査識別情報に対応する撮像画像を抽出し、判定結果毎の、撮像画像を入力として判定結果を出力とする教師データを作成する（ステップＳ８０４）。
【０１２３】
制御部３０は、作成した教師データの撮像画像をステップＳ８０１−Ｓ８０３で作成したニューラルネットワークの入力層に与え、出力層から出力される判定結果と、教師データの判定結果との誤差を算出する（ステップＳ８０５）。誤差は例えば、出力層から出力される判定結果（陰性，陽性（強），陽性（中），陽性（弱））＝（0.4，0.1，0.3，0.2）と、実際の吸光度計１の測定に基づく判定結果（1.0，0.0，0.0，0.0）との二乗誤差である。制御部３０は、算出した誤差を中間層に伝播させ、誤差が最小となるようにニューラルネットワークの中間層における各種パラメータについて学習を行ない（教師あり学習）（ステップＳ８０６）、処理を終了する。
【０１２４】
図１５は、学習モデル３１Ｍの内容例を示す図である。図１５の学習モデル３１１は、図１４のフローチャートに示した処理手順によって作成され、記憶部３１、又はサーバ装置３からアクセス可能な外部記憶装置に記憶される。図１５に示すように学習モデル３１Ｍは、撮像画像を入力する入力層３１２と、判定結果を出力する出力層３１３と、中間層３１４とを含む。
【０１２５】
制御部３０は学習モデル３１Ｍを一旦作成した後、定期的に図１５のフローチャートに示した処理手順の内のステップＳ８０４からＳ８０６を実行し、学習モデル３１Ｍを更新して精度を高めてもよい。
【０１２６】
図１５に示したような学習モデル３１Ｍを用い、図１１及び図１２のフローチャートにおけるステップＳ６０４の状態の判別処理では、制御部３０は以下のように実行すればよい。制御部３０は、ステップＳ６０３の画像解析等を省略し、受信した撮像画像を学習モデル３１Ｍの入力層へ与える。撮像画像は学習モデル３１Ｍに入力する前に予めフィルタ処理を行なっておいてもよい。学習モデル３１Ｍからは判定結果が出力される。具体的には、判定結果（陰性、陽性（強／中／弱））夫々の確率分布が出力される。制御部３０は、確率が最も高い判別結果を状態の判定結果として出力することができる。上述したように、白葉病に限定して感染の有無及び感染の度合いを出力するのではなく、病気の種類を出力する学習モデルを作成することもできる。
【０１２７】
図１３及び図１４のフローチャート夫々に示した処理手順で、端末装置２で検査対象のサトウキビの画像を撮像した撮像画像をサーバ装置３へ送信することにより、より簡易な手順でユーザは、サトウキビの状態を把握することができる。場合によっては図８、図９及び図１０のフローチャートに示した吸光度計１を用いる手順を実行するまでもなくユーザは、ステップＳ６０４の判別処理で感染の有無を得られることもあり、より簡易な検査が実現可能である。必要な場合のみに吸光度計１を用いることで検査コストを抑制し、効率のよい使用を実現することも可能である。
【０１２８】
このような処理によって端末装置２の表示部２２の画面に表示される例を、具体的に説明する。図１６Ａ−図１６Ｄは、表示部２２に表示される画面の一例を示す図である。図１６Ａは、検査の目的の選択画面２２５の内容例を示している。選択画面２２５には、検査の目的として被検査体の選択肢が表示されている。図１６Ｂは選択画面２２５で「サトウキビ」が選択された後に、撮像部２８による撮像を促すメッセージを含む撮像画面２２６を表示している例を示している。
【０１２９】
図１６Ｃは、撮像画像によって病気の種類を判別しない場合に、予め検査の目的として被検査体と、検査内容（病気の種類）と、検査方法との選択肢とを含む選択画面２２５を表示する例を示している。図１６Ｃに示す例では、サトウキビの白葉病（病原菌：ファイトプラズマ）、ＬＡＭＰ法が選択されている。これらの選択により、試薬又は検査キットが決定される。
【０１３０】
図１６Ｄは、検査の目的と共に、サーバ装置３から特定された試薬又は検査キットを示す情報と、試薬又は検査キットの識別情報の撮像部２８による撮像を促すメッセージとを表示している例を示している。図１６Ｄでは、抽出試薬及び検査キットの商品名が表示されている。
【０１３１】
このように端末装置２にて、アプリプログラム２０Ｐに基づき吸光度計１及び吸光度計１を用いるための試薬又は検査キットの情報までナビゲートする画面が表示される。これにより、端末装置２は専門知識を有するオペレータのみならず、サトウキビ畑の管理者等が適切に吸光度計１を使用することができる。端末装置２にてどのように操作を行ない、どのように検査を行なったのかを記録することができるから、検査に誤りがある場合などサーバ装置３にてどのような原因で誤りがあるのかを特定してフォローが可能になる。このように吸光度計１を一般ユーザでも使用することができ、サトウキビ畑などの農畜水産業における感染病の拡散を防止することも期待できる。更に、端末装置２にて吸光度計１について補充が必要な検査キット、試薬等の情報を端末装置２にて管理することができ、補給が必要な場合には通知が表示されることで、アプリプログラム２０Ｐによって円滑に吸光度計１を利用することができる。
【０１３２】
図１７は、実施の形態２における端末装置２の表示部２２に表示される画面例を示す図である。図１７に示す画面例は、実施の形態１における図６の検査結果画面２２１の内容例に対応し、判定結果及び対応方法が表示されていることを示している。特に、実施の形態２では図１７に示すように、周辺の感染状況についての感染マップを表示するマップ画面２２７が含まれている。感染マップをユーザが確認できることで、提示されている対応方法に加えてどのようにすべきかの判断を支援することが可能になる。
【０１３３】
（実施の形態３）
図１８は、実施の形態３における検査システム３００を構成する各装置の内部構成を示すブロック図である。実施の形態３における検査システム３００の構成は、端末装置２のハードウェア構成の一部、並びに、端末装置２及びサーバ装置３における処理手順の詳細が異なる以外は、実施の形態１又は２と同様である。共通する構成については実施の形態１又は２と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１３４】
実施の形態２において端末装置２は、第２通信部２６によって温度センサ４１、湿度センサ４２、及び風向風量センサ４３から測定結果を取得することができる。温度センサ４１は、環境温度を測定した結果を出力する。湿度センサ４２は環境温度、又は土中の湿度を測定した結果を出力する。風向風量センサは、風向を測定した結果及びその風量を出力する。端末装置２はその他、環境データを測定するセンサから情報を取得してもよい。
【０１３５】
端末装置２の制御部２０は、任意のタイミングで第２通信部２６によって温度センサ４１、湿度センサ４２、及び風向風量センサ４３から測定結果を取得する。
【０１３６】
実施の形態３では、吸光度計１を用いて得られる吸光度値と、温度、湿度、風向風量等の環境データとを入力した場合に、感染拡大を防止するための最適な対応方法として農薬の種類、散布量及び散布範囲（面積）等を出力する学習モデル３２Ｍを作成する。サーバ装置３で、作成した学習済みの学習モデル３２Ｍを記憶部３１に記憶し、対応方法を決定する際にこれを用いる。
【０１３７】
図１９は、学習モデル３２Ｍの内容例を示す説明図である。学習モデル３２Ｍは、吸光度計１の測定で得られる吸光度値を、０（ゼロ）分後、５分後、１０分後、…と夫々反応時間経過毎に入力する入力層３２２を含む。吸光度値の入力の方法は、これに限らず、所定の反応時間における吸光度値１つ又は２つ等であってもよい。入力層３２２は、図１９に示すように、環境データの温度、湿度、及び風向風量についても入力してもよい。環境データについては必須ではない。学習モデル３２Ｍは、対応方法として農薬の種類、散布量、及び散布範囲を出力する出力層３２３を含む。出力層３２３が出力する内容はこれに限らない。学習モデル３２Ｍは、所定の階層数及びノード数からなる隠れ層を含む中間層３２４を含む。学習モデル３２Ｍは、図１９に示す例では、ニューラルネットワークであるが、過去の同じ被検査体に対する吸光度値を入力するリカレントネットワークを用いてもよい。
【０１３８】
サーバ装置３のオペレータは予め専門家、ベテランの農家等が、サトウキビの葉の目視、又は吸光度計１等の検査を実行して得られる情報から判断した対応方法（農薬の種類、散布量、及び散布範囲）を収集しておくとよい。そしてそれらの対応方法の対象となったサトウキビの検体について吸光度計１における反応時間毎の吸光度値を収集する。これらの収集された情報から、吸光度計１にて得られる反応時間毎の吸光度値を入力とし、出力層に収集していた対応方法を出力とする複数の教師データを作成する。
【０１３９】
サーバ装置３の制御部３０は、所定の階層数及びノード数を中間層に含むニューラルネットワークの入力層に、教師データの入力である吸光度値を与え、出力される対応方法が、教師データの対応方法と合致するように中間層におけるパラメータ及び重み等を学習する処理を実行する。制御部３０は、作成された複数の教師データ夫々についてこの学習処理を実行することで、学習モデル３２Ｍが得られる。
【０１４０】
図２０は、学習モデル３２Ｍを用いる検査システム３００が実行する検査処理手順の一例を示すフローチャートである。図２０のフローチャートは、吸光度計１と端末装置２との間の処理について説明する。図２０のフローチャートに示す以下に示す処理手順の内、実施の形態１における図３のフローチャートと共通する手順については同一のステップ番号を付して詳細な説明を省略する。
【０１４１】
実施の形態３においては、端末装置２が検査対象のサトウキビについて吸光度計１の吸光度測定部１２による測定終了を検知した後（Ｓ２０５）、温度センサ４１、湿度センサ４２及び風向風量センサ４３から夫々温度、湿度、及び風向風量を含む環境データを取得する（ステップＳ２３５）。
【０１４２】
そして端末装置２の制御部２０は、検査の種類と、吸光度値及び時間情報とに加え、ステップＳ２３５で取得した環境データを共にサーバ装置３へ送信し（ステップＳ２３６）、吸光度値の送信に応じてサーバ装置３から送信される応答を受信する（Ｓ２０７）。
【０１４３】
図２１は、検査システム３００が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。図２１のフローチャートは、図２０のフローチャートに示した吸光度計１及び端末装置２による処理手順に対応してサーバ装置３で実行される処理手順を示す。図２１のフローチャートに示す以下に示す処理手順の内、実施の形態１における図４のフローチャートと共通する手順については同一のステップ番号を付して詳細な説明を省略する。
【０１４４】
サーバ装置３の制御部３０は、端末装置２から送信される検査の種類と、吸光度値及び時間情報と、環境データとを取得する（ステップＳ３３１）。
【０１４５】
制御部３０は、ステップＳ３３１で取得した情報の内、複数の吸光度値の反応時間に対する時間変化のパターンを特定して記憶部３１に記憶してある設定情報と比較し（Ｓ３０２）、陰性（ネガティブ）であるか否かを判定する（Ｓ３０３）。制御部３０は、判定結果が陽性である場合に（Ｓ３０３：ＮＯ）、感染度合いの強／中／弱を判定する（Ｓ３０４）。
【０１４６】
制御部３０は、ステップＳ３３１で取得した情報の内、複数の吸光度値及び環境データを学習モデル３２Ｍの入力層３２２へ与え（ステップＳ３３５）、出力層３２３から出力される対応方法、即ち農薬の種類、散布量及び散布範囲の情報を特定する（ステップＳ３３６）。
【０１４７】
制御部３０は、ステップＳ３０２の比較によって判定された判定結果（陰性、陽性（強／中／弱））と、ステップＳ３３６で特定した対応方法とを、ステップＳ３３１で取得した位置情報及び時間情報と対応付けてデータベース３１０に記憶する（ステップＳ３３７）。
【０１４８】
制御部３０は、ステップＳ３０３の判定結果（陰性、陽性（強／中／弱））と、ステップＳ３３６で特定した対応方法を含むメッセージ又は画像を作成し（ステップＳ３３８）、作成したメッセージ又は画像を通信部３２から端末装置２へ送信し（ステップＳ３３９）、処理を終了する。
【０１４９】
このようにして、判定結果及び判別結果に対応する対応方法を予め決定しておくのではなく、学習モデル３２Ｍを用いて対応方法を決定することにより、多様な状態のサトウキビ畑を、その状態に応じて健全に保つ最善の対応方法で守ることができる。
【０１５０】
また実施の形態３では、対応方法が実施された後のサトウキビ畑の改善状況を受け付け、これにより学習モデル３２Ｍを再学習して更新する。図２２は、検査システム３００における改善状況の受付け処理手順の一例を示すフローチャートである。端末装置２の制御部２０は、アプリプログラム２０Ｐに基づいて定期的に（例えば１ヵ月毎）、以下の処理を開始する。
【０１５１】
制御部２０は、改善状況の収集対象のサトウキビ畑を特定する情報（例えば位置情報）と、当該サトウキビ畑で生育したサトウキビに対する検査毎の検査識別情報とを、これらを検査毎に対応付けて記憶してある記憶部２１から抽出する（ステップＳ９０１）。
【０１５２】
制御部２０は、対象のサトウキビ畑について改善状況を受け付ける画面を表示させる（ステップＳ９０２）。ステップＳ９０２で表示される画面には、改善状況の収集対象のサトウキビ畑を特定する情報（例えば位置情報）が表示されるとよい。またステップＳ９０２で表示される画面には、対応方法が実施された後のサトウキビの撮像画像を受け付けるインタフェースと、対応方法が実施された後のサトウキビについての吸光度計１による検査を受け付けるインタフェースとが含まれている。後者の検査を受け付けるインタフェースが選択された場合、吸光度計１による検査を実施し、端末装置２は測定結果を取得する。
【０１５３】
制御部２０は、ステップＳ９０２で表示させた画面に基づき、対応方法が実施された後のサトウキビの撮像画像、又は吸光度計１による新たな測定結果を受け付ける（ステップＳ９０３）。
【０１５４】
制御部２０は、受け付けた撮像画像又は測定結果である吸光度値を、サトウキビ畑を特定する情報及びこれに対して抽出した検査識別情報と対応付けてサーバ装置３へ送信する（ステップＳ９０４）。
【０１５５】
図２３は、端末装置２で受け付けられた改善状況による学習モデル３２Ｍの再学習手順の一例を示すフローチャートである。
【０１５６】
サーバ装置３では、制御部３０は、端末装置２から送信される改善状況を示す撮像画像又は測定結果である吸光度値を含む情報を通信部３２から取得する（ステップＳ１００１）。
【０１５７】
制御部３０は、撮像画像又は測定結果に対応付けて送信される検査識別情報に基づいて、改善状況の収集対象のサトウキビ畑に対して決定した対応方法と判定結果とをデータベース３１０から抽出する（ステップＳ１００２）。
【０１５８】
制御部３０は、取得した撮像画像又は測定結果から、検査対象について陰性であるか否か、及び感性度合いを判定する（ステップＳ１００３）。ステップＳ１００３の処理において制御部３０は、撮像画像に基づく状態の判別（実施の形態２のステップＳ６０４）を行なってもよいし、測定結果である吸光度値の時間変化パターンと設定情報との比較（Ｓ３０２、Ｓ３０３）に基づいて判定してもよい。
【０１５９】
制御部３０は、抽出した検査識別情報毎に、ステップＳ１００２で抽出した過去の判定結果と、ステップＳ１００３での判定結果とを比較し、改善しているか否かを判定する（ステップＳ１００４）。
【０１６０】
制御部３０は、改善の判定結果で、ステップＳ１００２で抽出した過去の対応方法に対してラベル付けし、過去の対応方法夫々の元となった吸光度値を検査識別情報に基づいて特定し、これを入力とする教師データを作成する（ステップＳ１００５）。
【０１６１】
制御部３０は、ステップＳ１００５で作成した教師データを、記憶部３１の学習モデル３２Ｍへ与えて再学習を実行し（ステップＳ１００６）、処理を終了する。
【０１６２】
これにより、実際に実施された対応方法に相関する改善状況を用いて、よりよい結果を得られる対応方法を出力する学習モデル３２Ｍへ再学習を進めることが可能である。
【０１６３】
なお図２２及び図２３のフローチャートに示した処理手順では、改善状況でラベル付けして学習モデル３２Ｍを再学習させ、サトウキビ畑を健全に保つより好ましい対応方法を得ることができる。なおラベル付け再学習の方法はこれに限らず、サーバ装置３は結果的に収穫されたサトウキビの収穫量又は品質検査結果を出力に対する評価として受け、収穫量が最大となる学習モデル３２Ｍを作成したり、品質を最適化する学習モデル３２Ｍを作成したりして更新を進めてもよい。
【０１６４】
実施の形態１から３に示した例は、実施の形態夫々に示した構成全部又は一部を組み合わせて他の実施の形態を実現することが可能である。
【０１６５】
また、本開示の検査システム１００，２００,３００では、アプリプログラムを識別する情報、例えばユーザのアカウント情報をサーバ装置３で記憶しておき、ユーザのシステムの使用に対して課金を実施してもよい。例えばサーバ装置３は、料金納付済みのユーザのみに検査情報を提示したり、学習モデル３１Ｍ、３２Ｍの使用を許可したりする。またサーバ装置３は、ユーザのアカウント情報の種別に応じて提供するサービスの内容に差異を設けるようにしてもよい。
【０１６６】
なお、上述のように開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１６７】
１  吸光度計
２  端末装置
２１  記憶部
２２  表示部
２３  操作部
２４  音声入出力部
２５  第１通信部
２６  第２通信部
２７  位置情報取得部
２８  撮像部
２０Ｐ，２１Ｐ  アプリプログラム
３  サーバ装置
３１０  データベース
３０  制御部
３１  記憶部
３２  通信部
【図１】
2020059491.tif 000003
【図２】
2020059491.tif 000004
【図３】
2020059491.tif 000005
【図４】
2020059491.tif 000006
【図５】
2020059491.tif 000007
【図６】
2020059491.tif 000008
【図７】
2020059491.tif 000009
【図８】
2020059491.tif 000010
【図９】
2020059491.tif 000011
【図１０】
2020059491.tif 000012
【図１１】
2020059491.tif 000013
【図１２】
2020059491.tif 000014
【図１３】
2020059491.tif 000015
【図１４】
2020059491.tif 000016
【図１５】
2020059491.tif 000017
【図１６Ａ】
2020059491.tif 000018
【図１６Ｂ】
2020059491.tif 000019
【図１６Ｃ】
2020059491.tif 000020
【図１６Ｄ】
2020059491.tif 000021
【図１７】
2020059491.tif 000022
【図１８】
2020059491.tif 000023
【図１９】
2020059491.tif 000024
【図２０】
2020059491.tif 000025
【図２１】
2020059491.tif 000026
【図２２】
2020059491.tif 000027
【図２３】
2020059491.tif 000028
【国際調査報告】
2020059491.tif 000029
2020059491.tif 000030
2020059491.tif 000031
2020059491.tif 000032