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公開番号2025082407
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-29
出願番号2023195690
出願日2023-11-17
発明の名称魚管理システム、プログラム、及び魚管理方法
出願人ソフトバンク株式会社,赤坂水産有限会社
代理人弁理士法人RYUKA国際特許事務所
主分類G06Q 50/02 20240101AFI20250522BHJP(計算;計数)
要約【課題】魚の品質を損なわない非破壊的かつ迅速・簡易なアプローチで魚の鮮度や旨味を測定する魚管理システム、プログラム及び魚管理方法を提供する。
【解決手段】魚管理システムにおいて、魚管理装置は、結果取得部122と、魚情報取得部124と、処理方法取得部126と、出力制御部128と、を備える。結果取得部122は、対象の魚を分光計スキャナがスキャンしたスキャン結果を取得する。魚情報取得部124は、スキャン結果を用いて魚の鮮度を含む魚情報を取得する。処理方法取得部126は、魚情報を用いて魚の推奨処理方法を取得する。出力制御部128は、魚の推奨処理方法を含む推奨情報を出力するよう制御する。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
対象の魚を分光計スキャナがスキャンしたスキャン結果を取得する結果取得部と、
前記スキャン結果を用いて前記魚の鮮度を含む魚情報を取得する魚情報取得部と、
前記魚情報を用いて前記魚の推奨処理方法を取得する処理方法取得部と、
前記魚の前記推奨処理方法を含む推奨情報を出力するよう制御する出力制御部と
を備える魚管理システム。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記魚情報取得部は、魚を分光計スキャナでスキャンしたスキャン結果と、当該魚の鮮度を含む魚情報とを含むＧＴ（ＧｒｏｕｎｄＴｒｕｔｈ）データを用いた機械学習によって生成された、前記スキャン結果を入力とし、前記魚情報を出力とする魚情報学習モデルに、前記結果取得部が取得した前記スキャン結果を入力して、前記魚情報学習モデルから出力された前記魚情報を取得する、請求項１に記載の魚管理システム。
【請求項３】
複数の前記ＧＴデータを取得する学習データ取得部と、
前記複数のＧＴデータを用いた機械学習を実行することによって前記魚情報学習モデルを生成する学習実行部と
を備える、請求項２に記載の魚管理システム。
【請求項４】
前記魚情報は、前記魚の旨味、前記魚の水分含有量、前記魚の脂質、前記魚の色差、前記魚に含まれる微生物、前記魚の脂肪酸、前記魚の血液含有量、及び前記魚の歯応えの少なくともいずれかを更に含む、請求項２に記載の魚管理システム。
【請求項５】
前記処理方法取得部は、魚の魚情報と、当該魚の推奨処理方法とを含むＧＴデータを用いた機械学習によって生成された、魚情報を入力とし、推奨処理方法を出力とする魚処理学習モデルに、前記魚情報取得部が取得した前記魚情報を入力して、前記魚処理学習モデルから出力された推奨処理方法を取得する、請求項１から４のいずれか一項に記載の魚管理システム。
【請求項６】
前記対象の魚の魚属性情報を取得する属性情報取得部
を更に備え、
前記処理方法取得部は、魚の魚情報と、当該魚の魚属性情報と、当該魚の推奨処理方法とを含む前記ＧＴデータを用いた機械学習によって生成された前記魚処理学習モデルに、前記魚情報取得部が取得した前記魚情報と、前記属性情報取得部が取得した前記魚属性情報とを入力して、前記魚処理学習モデルから出力された推奨処理方法を取得する、請求項５に記載の魚管理システム。
【請求項７】
前記魚属性情報は、前記魚の種類、前記魚が摂食した餌の種類、前記魚の産地、前記魚の配送予定期間、及び前記魚の食べ方の希望の少なくともいずれかを含む、請求項６に記載の魚管理システム。
【請求項８】
前記魚の推奨処理方法は、推奨される前記魚の締め方、推奨される前記魚の保存方法、推奨される前記魚の輸送方法、及び推奨される前記魚の食べ方の少なくともいずれかを含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の魚管理システム。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１から４のいずれか一項に記載の魚管理システムとして機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
コンピュータによって実行される魚管理方法であって、
対象の魚を分光計スキャナがスキャンしたスキャン結果を取得する結果取得段階と、
前記スキャン結果を用いて前記魚の鮮度を含む魚情報を取得する魚情報取得段階と、
前記魚情報を用いて前記魚の推奨処理方法を取得する処理方法取得段階と、
前記魚の前記推奨処理方法を含む推奨情報を出力するよう制御する出力制御段階と
を備える魚管理方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、魚管理システム、プログラム、及び魚管理方法に関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、魚類の鮮度の定量的評価法であるＫ値による方法について記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２００２－２０７０２５号公報
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本発明の一実施態様によれば、魚管理システムが提供される。前記魚管理システムは、対象の魚を分光計スキャナがスキャンしたスキャン結果を取得する結果取得部を備えてよい。前記魚管理システムは、前記スキャン結果を用いて前記魚の鮮度を含む魚情報を取得する魚情報取得部を備えてよい。前記魚管理システムは、前記魚情報を用いて前記魚の推奨処理方法を取得する処理方法取得部を備えてよい。前記魚管理システムは、前記魚の前記推奨処理方法を含む推奨情報を出力するよう制御する出力制御部を備えてよい。
【０００４】
前記魚管理システムにおいて、前記魚情報取得部は、魚を分光計スキャナでスキャンしたスキャン結果と、当該魚の鮮度を含む魚情報とを含むＧＴ（ＧｒｏｕｎｄＴｒｕｔｈ）データを用いた機械学習によって生成された、前記スキャン結果を入力とし、前記魚情報を出力とする魚情報学習モデルに、前記結果取得部が取得した前記スキャン結果を入力して、前記魚情報学習モデルから出力された前記魚情報を取得してよい。前記魚管理システムは、複数の前記ＧＴデータを取得する学習データ取得部と、前記魚管理システムは、前記複数のＧＴデータを用いた機械学習を実行することによって前記魚情報学習モデルを生成する学習実行部とを備えてよい。
【０００５】
前記いずれかの魚管理システムにおいて、前記魚情報は、前記魚の旨味、前記魚の水分含有量、前記魚の脂質、前記魚の色差、前記魚に含まれる微生物、前記魚の脂肪酸、前記魚の血液含有量、及び前記魚の歯応えの少なくともいずれかを更に含んでよい。
【０００６】
前記いずれかの魚管理システムにおいて、前記処理方法取得部は、魚の魚情報と、当該魚の推奨処理方法とを含むＧＴデータを用いた機械学習によって生成された、魚情報を入力とし、推奨処理方法を出力とする魚処理学習モデルに、前記魚情報取得部が取得した前記魚情報を入力して、前記魚処理学習モデルから出力された推奨処理方法を取得してよい。前記魚管理システムは、前記対象の魚の魚属性情報を取得する属性情報取得部を更に備えてよく、前記処理方法取得部は、魚の魚情報と、当該魚の魚属性情報と、当該魚の推奨処理方法とを含む前記ＧＴデータを用いた機械学習によって生成された前記魚処理学習モデルに、前記魚情報取得部が取得した前記魚情報と、前記属性情報取得部が取得した前記魚属性情報とを入力して、前記魚処理学習モデルから出力された推奨処理方法を取得してよい。前記魚属性情報は、前記魚の種類、前記魚が摂食した餌の種類、前記魚の産地、前記魚の配送予定期間、及び前記魚の食べ方の希望の少なくともいずれかを含んでよい。
【０００７】
前記いずれかの魚管理システムにおいて、前記魚の推奨処理方法は、推奨される前記魚の締め方、推奨される前記魚の保存方法、推奨される前記魚の輸送方法、及び推奨される前記魚の食べ方の少なくともいずれかを含んでよい。
【０００８】
本発明の一実施態様によれば、コンピュータを、前記魚管理システムとして機能させるためのプログラムが提供される。
【０００９】
本発明の一実施態様によれば、コンピュータによって実行される魚管理方法が提供される。前記魚管理方法は、対象の魚を分光計スキャナがスキャンしたスキャン結果を取得する結果取得段階を備えてよい。前記魚管理方法は、前記スキャン結果を用いて前記魚の鮮度を含む魚情報を取得する魚情報取得段階を備えてよい。前記魚管理方法は、前記魚情報を用いて前記魚の推奨処理方法を取得する処理方法取得段階を備えてよい。前記魚管理方法は、前記魚の前記推奨処理方法を含む推奨情報を出力するよう制御する出力制御段階を備えてよい。
【００１０】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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