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JP7626306B2 - Determination system, determination method, and determination program - Google Patents
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Description

本発明は、判定システム、判定方法、及び判定プログラムに関する。 The present invention relates to a judgment system, a judgment method, and a judgment program.

近年、食品の廃棄物を魚や豚などの飼料に混合し、従来用いている飼料の代替を行う取り組みがなされている。
特に、魚の飼料には原料として魚粉が用いられているが、魚の天然資源保護のための漁獲量調整や、魚の養殖量の増加に伴う魚粉需要の高まりなどから魚粉の供給不足などが懸念されており、代替飼料の需要が高まっている。
In recent years, efforts have been made to mix food waste into feed for fish, pigs, and other animals as a substitute for feed that has traditionally been used.
In particular, fishmeal is used as a raw material for fish feed, but there are concerns about a shortage of fishmeal due to adjustments in catch volumes to protect natural fish resources and rising demand for fishmeal due to an increase in the amount of fish farmed, and this has led to an increase in demand for alternative feed.

この問題に対して、藻類を利用することが試みられている。藻類はその種類によって含有する主成分が異なることが知られている。このため、複数の種類の藻類を用いて食料品を製造することが検討されており、実際に、含有する栄養成分が異なる複数の藻類を組み合わせて、宇宙食を製造したことが報告されている(例えば、非特許文献1参照)。
また、藻類は光合成により大気中の二酸化炭素を固定することができるものが多い。これらのことから、藻類の利用価値が非常に高いため、この藻類を広く利用することが試みられている。
In response to this problem, attempts have been made to use algae. It is known that different types of algae contain different main components. For this reason, the production of food products using multiple types of algae has been considered, and in fact, it has been reported that space food was produced by combining multiple types of algae that contain different nutritional components (see, for example, Non-Patent Document 1).
In addition, many algae can fix carbon dioxide from the atmosphere through photosynthesis. For these reasons, algae have great utility, and efforts are being made to utilize them widely.

藻類を代替飼料として用いる方法としては、例えば、特定の培養条件下で藻類を培養することにより、魚粉に近いアミノ酸組成を有する藻類を培養し、この藻類を従来の飼料に用いられていた魚粉に置き換えた飼料を製造する方法が提案されている(例えば、特許文献1参照)。
また、他の方法としては、例えば、サケ魚飼料に用いられている合成化学物質添加物を海藻に置換した飼料を製造する方法が提案されている(例えば、特許文献2参照)。
As a method for using algae as an alternative feed, for example, a method has been proposed in which algae are cultivated under specific culture conditions to produce algae having an amino acid composition similar to that of fish meal, and this algae is used to produce feed in place of the fish meal that has been used in conventional feed (see, for example, Patent Document 1).
As another method, for example, a method for producing feed in which synthetic chemical additives used in salmon feed are replaced with seaweed has been proposed (see, for example, Patent Document 2).

ユーグレナ社、“JAXAらが始動する「Space Food X」に参画し、微細藻類の大量培養技術を生かした宇宙での新たな食料資源の開発に取り組みます”、[online]、2019年3月27日発行、インターネット<URL:https://www.euglena.jp/news/20190327-2/>Euglena Co., Ltd., "Participating in the "Space Food X" initiative launched by JAXA and others, we will work to develop new food resources in space using mass cultivation technology of microalgae," [online], published on March 27, 2019, Internet <URL: https://www.euglena.jp/news/20190327-2/>

特開2017-205045号公報JP 2017-205045 A 特開2012-533285号公報JP 2012-533285 A

本発明は、実用飼料それ自体又はその配合成分として、検討対象物を代替利用することができるか否かを判定する、判定システム、判定方法、及び判定プログラムを提供することを目的とする。 The present invention aims to provide an assessment system, assessment method, and assessment program for determining whether or not a substance under consideration can be used as an alternative for practical feed itself or as a compounding ingredient thereof.

本発明者らが、前記目的を達成すべく鋭意研究を重ねた結果、検討対象物の代替飼料としての代替利用可能性を判定する、システム、方法、及びプログラムであって、前記検討対象物の特定情報を受け付け、前記検討対象物の特定情報と、実用飼料の特定情報とを照合し、前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの有無を判定することにより、実用飼料それ自体又はその配合成分として、検討対象物を代替利用することができるか否かを判定する、判定システム、判定方法、及び判定プログラムを提供することができることを知見した。 As a result of intensive research by the inventors to achieve the above-mentioned objective, they have discovered that it is possible to provide a system, method, and program for determining whether an object under consideration can be used as an alternative feed, which receives specific information about the object under consideration, compares the specific information about the object under consideration with specific information about practical feed, and determines whether or not the object under consideration can be used as an alternative feed as the practical feed itself or as an ingredient thereof by determining whether or not the object under consideration can be used as an alternative feed.

本発明は、本発明者らの前記知見に基づくものであり、前記課題を解決するための手段としては、以下の通りである。即ち、
<1> 検討対象物の代替飼料としての代替利用可能性を判定する判定システムであって、
前記検討対象物の特定情報を受け付け、
前記検討対象物の特定情報と、実用飼料の特定情報とを照合し、
前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの有無を判定する、判定手段を有する、
ことを特徴とする判定システムである。
<2> 検討対象物の代替飼料としての代替利用可能性を判定する判定方法であって、
検討対象物の特定情報を受け付け、
受け付けた前記検討対象物の特定情報と、実用飼料の特定情報とを照合し、
前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの有無を判定する、判定工程を含む、
ことを特徴とする判定方法である。
<3> 検討対象物の代替飼料としての代替利用可能性を判定する判定プログラムであって、
検討対象物の特定情報を受け付け、
受け付けた前記検討対象物の特定情報と、実用飼料の特定情報とを照合し、
前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの有無を判定する、
処理をコンピュータに行わせることを特徴とする判定プログラムである。
The present invention is based on the findings of the present inventors, and the means for solving the above problems are as follows.
<1> A determination system for determining whether an object under consideration can be used as an alternative feed,
Accepting specific information of the object of consideration;
The specific information of the subject to be examined is compared with the specific information of practical feed,
A determination means for determining the presence or absence of at least one of the practical feed and the blending components in the practical feed that can be substituted for the subject to be examined,
The present invention relates to a determination system.
<2> A method for determining whether an object under consideration can be used as an alternative feed, comprising:
Accept specific information about the subject of the study,
The received specific information of the subject of consideration is collated with specific information of practical feed,
A determination step of determining the presence or absence of at least one of the practical feed and the blending components in the practical feed that can be substituted for the subject to be examined,
The present invention is a method for determining whether a
<3> A determination program for determining whether an object under consideration can be used as an alternative feed,
Accept specific information about the subject of the study,
The received specific information of the subject of consideration is collated with specific information of practical feed,
determining whether or not there is at least one of the practical feed and the blending components in the practical feed that can be substituted for the subject to be examined;
The present invention is a determination program that causes a computer to carry out the process.

本発明によると、従来における前記諸問題を解決し、前記目的を達成することができ、実用飼料それ自体又はその配合成分として、検討対象物を代替利用することができるか否かを判定する、判定システム、判定方法、及び判定プログラムを提供することができる。 The present invention can solve the above-mentioned problems in the past and achieve the above-mentioned objective, and can provide an assessment system, an assessment method, and an assessment program for determining whether or not a substance under consideration can be used as an alternative to practical feed itself or as a compounding component thereof.

図1は、本発明の一実施態様に係る判定システムの構成の一例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a determination system according to an embodiment of the present invention. 図2は、判定システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the determination system. 図3は、判定システムの機能構成の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the determination system. 図4Aは、検討対象物DBの一例を示す図である。FIG. 4A is a diagram showing an example of the consideration object DB. 図4Bは、実用飼料DBの一例を示す図である。FIG. 4B is a diagram showing an example of the practical feed DB. 図4Cは、判定結果DBの一例を示す図である。FIG. 4C is a diagram illustrating an example of the determination result DB. 図5は、端末装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。FIG. 5 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of a terminal device. 図6は、端末装置の機能構成の一例を示すブロック図である。FIG. 6 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of a terminal device. 図7は、判定システムにおける処理手順の一例を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure in the determination system. 図8は、判定システムの機能構成の他の一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating another example of the functional configuration of the determination system. 図9Aは、状態情報DBの一例を示す図である。FIG. 9A is a diagram illustrating an example of the state information DB. 図9Bは、状態情報DBが記憶する状態情報データの一例を示す図である。FIG. 9B is a diagram illustrating an example of state information data stored in the state information DB. 図9Cは、状態情報DBが記憶する状態情報データの他の一例を示す図である。FIG. 9C is a diagram showing another example of state information data stored in the state information DB. 図9Dは、状態情報DBが記憶する状態情報データの他の一例を示す図である。FIG. 9D is a diagram showing another example of state information data stored in the state information DB. 図9Eは、状態情報DBが記憶する状態情報データの他の一例を示す図である。FIG. 9E is a diagram showing another example of state information data stored in the state information DB. 図9Fは、状態情報DBが記憶する状態情報データの他の一例を示す図である。FIG. 9F is a diagram showing another example of state information data stored in the state information DB. 図9Gは、状態情報DBが記憶する状態情報データの他の一例を示す図である。FIG. 9G is a diagram showing another example of state information data stored in the state information DB. 図10は、比較評価結果DBが記憶する比較評価結果データの一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of the comparative evaluation result data stored in the comparative evaluation result DB. 図11は、判定システムにおける処理手順の他の一例を示すフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart illustrating another example of the processing procedure in the determination system.

(判定システム、判定方法、及び判定プログラム)
本発明の判定システムは、
検討対象物の代替飼料としての代替利用可能性を判定する判定システムであって、
前記検討対象物の特定情報を受け付け、
受け付けた前記検討対象物の特定情報と、実用飼料の特定情報とを照合し、
前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの有無を判定する、判定手段を有し、更に必要に応じてその他の手段を有する。
本発明の判定方法は、
検討対象物の代替飼料としての代替利用可能性を判定する判定方法であって、
前記検討対象物の特定情報を受け付け、
受け付けた前記検討対象物の特定情報と、実用飼料の特定情報とを照合し、
前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの有無を判定する、判定工程を含み、更に必要に応じてその他の工程を含む。
本発明の判定プログラムは、
検討対象物の代替飼料としての代替利用可能性を判定する判定プログラムであって、
前記検討対象物の特定情報を受け付け、
受け付けた前記検討対象物の特定情報と、実用飼料の特定情報とを照合し、
前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの有無を判定する、処理をコンピュータに行わせ、更に必要に応じてその他の処理をコンピュータに行わせる。
(Assessment system, assessment method, and assessment program)
The determination system of the present invention comprises:
A determination system for determining whether an object under consideration can be used as an alternative feed, comprising:
Accepting specific information of the object of consideration;
The received specific information of the subject of consideration is collated with specific information of practical feed,
The feed composition further includes a determination means for determining the presence or absence of at least one of the practical feed and the blended components therein that are replaceable with the substance under consideration, and further includes other means as necessary.
The determination method of the present invention comprises the steps of:
A method for determining whether an object of consideration can be used as an alternative feed, comprising:
Accepting specific information of the object of consideration;
The received specific information of the subject of consideration is collated with specific information of practical feed,
The method includes a determination step of determining the presence or absence of at least one of the practical feed and the blended components in the practical feed that are replaceable with the substance under consideration, and further includes other steps as necessary.
The determination program of the present invention comprises:
A determination program for determining whether an object under consideration can be used as an alternative feed,
Accepting specific information of the object of consideration;
The received specific information of the subject of consideration is collated with specific information of practical feed,
The computer is caused to perform a process of determining whether or not at least one of the practical feed and the blended components therein is replaceable with the subject of consideration, and further, the computer is caused to perform other processes as necessary.

本発明の判定方法は、本発明の判定方法に係る判定システムにより好適に行うことができ、判定工程は判定手段により好適に行うことができ、その他の工程はその他の手段により好適に行うことができる。 The determination method of the present invention can be suitably carried out by a determination system relating to the determination method of the present invention, the determination step can be suitably carried out by a determination means, and the other steps can be suitably carried out by other means.

本発明の判定システムにおける制御部等が行う制御は、本発明の判定方法を実施することと同義であるので、本発明の判定システムの説明を通じて本発明の判定方法の詳細についても明らかにする。また、本発明の判定プログラムは、ハードウェア資源としてのコンピュータ等を用いることにより、本発明の判定システムとして実現させることから、本発明の判定システムの説明を通じて本発明の判定プログラムの詳細についても明らかにする。
また、本発明の判定システムにおける各手段は、一体となっていてもよいし、別々になって(互いに離れて)いてもよい。各手段が別々となっている場合には、例えば、これらの各手段をイントラネットやインターネットなどのネットワークを用いて接続することが好ましい。
Since the control performed by the control unit in the determination system of the present invention is equivalent to carrying out the determination method of the present invention, the details of the determination method of the present invention will be clarified through the description of the determination system of the present invention. Also, since the determination program of the present invention is realized as the determination system of the present invention by using a computer or the like as a hardware resource, the details of the determination program of the present invention will be clarified through the description of the determination system of the present invention.
In addition, each of the means in the determination system of the present invention may be integrated or may be separate (separate from each other). When each of the means is separate, it is preferable to connect each of these means using a network such as an intranet or the Internet.

従来技術では、代替飼料として用いることを検討する物質(検討対象物)を、実際に使用されている飼料(実用飼料)及び実用飼料を構成する配合成分(配合原料)の少なくともいずれかに代替することが可能であるか否かを、検討することができないという問題があった。
そこで本発明者らは、検討対象物の構成成分などの特定情報と、実用飼料及び実用飼料の配合成分の少なくともいずれかの特定情報とを照合することにより、検討対象物を実用飼料に代替利用することができる可能性があるか否かを判定するシステムを提供することができることを見出した。
The conventional technology had a problem in that it was not possible to consider whether a substance (substance under consideration) to be used as an alternative feed can replace at least one of feed that is actually used (practical feed) and compounded ingredients (compound raw materials) that make up the practical feed.
The inventors have therefore discovered that it is possible to provide a system that determines whether or not the object under consideration can potentially be used as an alternative to practical feed by comparing specific information, such as the constituent components of the object under consideration, with specific information of at least any of practical feed and the compounding components of practical feed.

<判定手段及び判定工程>
前記判定手段は、検討対象物の特定情報を受け付け、
受け付けた前記検討対象物の特定情報と、実用飼料の特定情報とを照合し、
前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの有無を判定する手段である。
前記判定工程は、検討対象物の特定情報を受け付け、
受け付けた前記検討対象物の特定情報と、実用飼料の特定情報とを照合し、
前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの有無を判定する工程である。
前記判定工程は、前記判定手段により好適に実施することができる。
前記判定手段としては、上記の機能を実現可能なものであれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、公知のコンピュータ、サーバ装置、携帯端末などの処理装置(CPU等)及び記憶装置を用いて実現することができる。また、前記判定手段は、本発明を利用する使用者(ユーザ)が有する携帯端末(タブレット端末、スマートフォン等)における処理装置(CPU等)が実現する機能の一部としてもよい。
<Determination means and determination process>
The determination means receives specific information of the object to be considered,
The received specific information of the subject of consideration is collated with specific information of practical feed,
The present invention is a means for determining the presence or absence of at least one of the practical feed and the blended components in the practical feed that are replaceable with the subject of investigation.
The determination step includes receiving specific information of the object to be examined,
The received specific information of the subject of consideration is collated with specific information of practical feed,
This is a step of determining whether or not there is at least one of the practical feed and the blended components in the practical feed that can be substituted for the substance under consideration.
The determining step can be suitably carried out by the determining means.
The determination means is not particularly limited as long as it can realize the above functions, and can be appropriately selected according to the purpose, and can be realized, for example, by using a processing device (CPU, etc.) and a storage device of a known computer, server device, mobile terminal, etc. In addition, the determination means may be a part of the function realized by a processing device (CPU, etc.) in a mobile terminal (tablet terminal, smartphone, etc.) owned by a user who uses the present invention.

-検討対象物-
前記検討対象物としては、後述する実用飼料及び実用飼料の配合成分の少なくともいずれかの代替物として利用することを検討する対象の物であって、生物が摂食することができるものであれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、植物体、動物体、バクテリア、菌類、及び原生生物の少なくとも一部、食品加工工場等で生じる廃棄物などが挙げられる。
-Subject of consideration-
The subject of consideration is an object to be considered for use as a substitute for at least one of the practical feed and the ingredients of the practical feed described below, and is not particularly limited as long as it is edible by a living organism, and can be appropriately selected depending on the purpose. Examples of the object of consideration include at least parts of plants, animals, bacteria, fungi, and protozoans, and waste generated in food processing plants, etc.

前記生物としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、陸上生物、水生生物、両生生物などが挙げられる。
前記陸上生物としては、例えば、陸上哺乳類、爬虫類、鳥類、昆虫類などが挙げられる。より具体的には、例えば、家畜、愛玩動物などが挙げられる。
前記水生生物としては、例えば、魚類、水生哺乳類、貝類などが挙げられる。
前記両生生物としては、例えば、両生類などが挙げられる。
The organism is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. Examples of the organism include terrestrial organisms, aquatic organisms, and amphibians.
Examples of the terrestrial organisms include terrestrial mammals, reptiles, birds, insects, etc. More specifically, examples of the terrestrial organisms include livestock and pet animals.
Examples of the aquatic organisms include fish, aquatic mammals, and shellfish.
The amphibian organisms include, for example, amphibians.

前記植物体としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、牧草、穀物、野菜、これらの発酵物などが挙げられる。これらは1種単独で使用してもよく、2種以上を併用してもよい。
前記牧草としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、公知の飼料などに用いられているものが挙げられる。
前記穀物としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、公知の飼料などに用いられているものが挙げられる。
前記野菜としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。
これらは1種単独で使用してもよく、2種以上を併用してもよい。
前記植物体の一部としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、野菜のヘタ、野菜の種、野菜の外葉及び芯などが挙げられる。
The plant body is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, and examples thereof include grass, grains, vegetables, fermented products thereof, etc. These may be used alone or in combination of two or more kinds.
The grass is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. For example, grasses used in known feeds can be mentioned.
The grains are not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. For example, grains used in known feeds can be mentioned.
The vegetables are not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose.
These may be used alone or in combination of two or more.
The part of the plant body is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. Examples of the part of the plant body include the stem of a vegetable, a vegetable seed, and the outer leaves and core of a vegetable.

前記動物体としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、哺乳類(例えば、牛、豚)、鳥類(例えば、鶏)、魚類(例えば、イワシ、サンマ、ニシン)、昆虫類(例えば、アメリカ水アブの幼虫、ミールワーム、コオロギ、イエバエ)、これらの発酵物などが挙げられる。これらは1種単独で使用してもよく、2種以上を併用してもよい。
前記動物体の一部としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、肉粉、肉骨粉などが挙げられる。
The animal body is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, and examples thereof include mammals (e.g., cows, pigs), birds (e.g., chickens), fish (e.g., sardines, pacific saury, herring), insects (e.g., horsefly larvae, mealworms, crickets, house flies), fermented products thereof, etc. These may be used alone or in combination of two or more.
The part of the animal body is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, and examples thereof include meat powder, meat and bone powder, etc.

前記バクテリアとしては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、シアノバクテリア門藻類、大腸菌、乳酸菌、枯草菌、メタン資化性菌、これらの発酵物などが挙げられる。これらは1種単独で使用してもよく、2種以上を併用してもよい。
前記バクテリアの一部としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、抽出物などが挙げられる。
前記菌類としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、酵母、キノコ(例えば、椎茸、しめじ)、これらの発酵物などが挙げられる。これらは1種単独で使用してもよく、2種以上を併用してもよい。
前記菌類の一部としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、抽出物などが挙げられる。
前記原生生物としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、真核藻類(例えば、緑色植物門藻類、紅色植物門藻類、灰色植物門藻類、不等毛植物門藻類、渦鞭毛植物門藻類、クロララクニオン植物門藻類、ハプト植物門藻類、クリプト植物門藻類、ユーグレナ植物門藻類)、これらの発酵物などが挙げられる。これらは1種単独で使用してもよく、2種以上を併用してもよい。
前記原生生物の一部としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、抽出物などが挙げられる。
The bacteria are not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, and examples thereof include algae of the phylum Cyanobacteria, Escherichia coli, lactic acid bacteria, Bacillus subtilis, methane-utilizing bacteria, fermented products thereof, etc. These may be used alone or in combination of two or more kinds.
The part of the bacteria is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, and examples thereof include extracts.
The fungi are not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, and examples thereof include yeast, mushrooms (e.g., shiitake mushroom, shimeji mushroom), fermented products thereof, etc. These may be used alone or in combination of two or more kinds.
The part of the fungi is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, and examples thereof include extracts.
The protists are not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, and examples thereof include eukaryotic algae (e.g., algae of the phylum Chlorophyta, algae of the phylum Rhodophyta, algae of the phylum Glaucophyta, algae of the phylum Heterokontophyta, algae of the phylum Dinophyta, algae of the phylum Chlorarachniophyta, algae of the phylum Haptophyta, algae of the phylum Cryptophyta, and algae of the phylum Euglenophyta), fermented products thereof, etc. These may be used alone or in combination of two or more kinds.
The part of the protozoan is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, and examples thereof include an extract.

前記食品加工工場等で生じる廃棄物として、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、大豆油粕、濃縮大豆たんぱく質(大豆を脱脂後、糖類、イソフラボンなどを除去したもの)、コーングルテンミール、トウモロコシ蒸留粕、ナタネ油粕、酒粕、米糠、酒類発酵残渣、食品残渣、野菜裁断片、果物裁断片、魚アラ、これらの発酵物などが挙げられる。これらは1種単独で使用してもよく、2種以上を併用してもよい。 The waste generated in the food processing plants and the like is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. Examples include soybean oil cake, concentrated soy protein (soybeans that have been defatted and have had sugars, isoflavones, etc. removed), corn gluten meal, corn distillers' cake, rapeseed oil cake, sake cake, rice bran, fermented alcohol residues, food residues, vegetable scraps, fruit scraps, fish bones, and fermented products thereof. These may be used alone or in combination of two or more.

前記検討対象物としては、特に、藻類が好ましい。前記藻類は、その種ごとに成分が異なり、前記藻類の組合せにより、所望の栄養成分を含有する飼料を調製することができる点で好ましい。
また、前記検討対象物としては、1種類の実用飼料に対して複数の検討対象物を用いて代替利用可能性を判定することが好ましい。例えば、2種の検討対象物を用いる場合、2種のうちの一の検討対象物と、他の検討対象物とを組み合わせて代替利用可能性を判定することにより、一の検討対象物では補完しきれなかった実用飼料の構成成分を他の検討対象物を用いて補完することができるか否かを判定することができる。
As the subject of the study, algae are particularly preferred, since the components differ depending on the species of algae, and a feed containing desired nutritional components can be prepared by combining the algae.
In addition, it is preferable to use a plurality of study objects for one type of practical feed to determine the possibility of alternative use. For example, when two types of study objects are used, one of the two study objects is combined with the other study object to determine the possibility of alternative use, thereby determining whether or not the components of the practical feed that cannot be fully supplemented by one study object can be supplemented by the other study object.

-検討対象物の特定情報-
前記検討対象物の特定情報としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、前記検討対象物の名称、部位名、構成成分、構成成分割合(%)などが挙げられる。これらは1種単独で使用してもよく、2種以上を併用してもよい。これらの中でも、前記検討対象物の特定情報の少なくとも1つが構成成分割合(%)であると、前記実用飼料の構成成分との照合をより正確に行うことができるため好ましい。
前記検討対象物の特定情報が、前記検討対象物の名称の場合には、公知の検討対象物の構成成分などについてのデータベース(例えば、食品成分データベース(文部科学省、[online]、<URL:https://fooddb.mext.go.jp/index.pl>)など)やネットワークを参照することにより、前記検討対象物の構成成分の情報を入手し、前記検討対象物の特定情報と後述する前記実用飼料の特定情報とを照合(対比)し、前記検討対象物が前記実用飼料の代替飼料として利用可能か否かを判定することができる。
-Specific information of the subject of the study-
The specific information of the object to be examined is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, and examples thereof include the name of the object to be examined, the name of the part, the constituent components, the constituent component ratio (%), etc. These may be used alone or in combination of two or more. Among these, it is preferable that at least one of the specific information of the object to be examined is the constituent component ratio (%), since it is possible to more accurately compare it with the constituent components of the practical feed.
When the identifying information of the object under consideration is the name of the object under consideration, information on the constituent components of the object under consideration can be obtained by referring to a database of publicly known constituent components of the object under consideration (for example, a Food Ingredient Database (Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology, [online], <URL: https://fooddb.mext.go.jp/index.pl>)) or a network, and the identifying information of the object under consideration can be collated (contrasted) with the identifying information of the practical feed described below, to determine whether the object under consideration can be used as an alternative feed to the practical feed.

前記部位名としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、前記検討対象物の一部分の名称を意味する。具体的には、例えば、野菜のヘタや種、魚の頭などが挙げられる。 The part name is not particularly limited and can be selected appropriately depending on the purpose. For example, it means the name of a part of the object under consideration. Specific examples include the stem or seed of a vegetable, or the head of a fish.

前記構成成分としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、タンパク質、脂質、炭水化物、その他の成分などが挙げられる。なお、前記その他の成分としては、例えば、核酸、ビタミン、ミネラル、色素、などが挙げられる。
前記構成成分割合(%)としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、前記検討対象物の全量に対する構成成分割合(%)、前記検討対象物の単位量当たりに対する構成成分割合(%)などが挙げられる。前記構成成分割合(%)に用いられる前記検討対象物の状態としては、特に制限はなく、生、乾燥のいずれでもよい。
なお、前記検討対象物の一部分を用いる場合には、前記構成成分割合(%)は、前記検討対象物の一部分が含有する構成成分の割合を意味する。
The constituent components are not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, and examples thereof include proteins, lipids, carbohydrates, other components, etc. Examples of the other components include nucleic acids, vitamins, minerals, pigments, etc.
The component ratio (%) is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, and examples thereof include the component ratio (%) relative to the total amount of the object to be examined, the component ratio (%) relative to a unit amount of the object to be examined, etc. The state of the object to be examined used for the component ratio (%) is not particularly limited and may be either raw or dried.
When a portion of the object to be examined is used, the component ratio (%) refers to the ratio of the component contained in the portion to be examined.

前記タンパク質としては、例えば、タンパク質を構成するアミノ酸の種類などを表示することが挙げられる。
前記脂質としては、例えば、必須脂肪酸(例えば、リノレン酸(LNA)、n-3高度不飽和酸(n-3HUPA)、リノール酸(LA)、エイコサペンタエン酸(EPA)、ドコサヘキサエン酸(DHA))の種類などが挙げられる。
前記炭水化物としては、例えば、食物繊維、単糖、オリゴ糖、多糖の種類などが挙げられる。
前記ビタミンとしては、例えば、水溶性、脂溶性の種類などが挙げられる。
前記ミネラルとしては、例えば、カルシウム、リン、カリウム、マグネシウムなどが挙げられる。
前記色素としては、例えば、カロテノイドなどが挙げられる。
なお、これらの成分はさらに細かく分類されていることが好ましい。前記組成、又は前記構成成分が、細かく分類されていることにより、実用飼料とのより詳細な対比が可能となる場合がある。
For the protein, for example, the types of amino acids constituting the protein may be displayed.
Examples of the lipid include essential fatty acids (for example, linoleic acid (LNA), n-3 highly unsaturated fatty acid (n-3HUPA), linoleic acid (LA), eicosapentaenoic acid (EPA), and docosahexaenoic acid (DHA)).
Examples of the carbohydrates include dietary fiber, monosaccharides, oligosaccharides, and polysaccharides.
The vitamins include, for example, water-soluble and fat-soluble vitamins.
Examples of the minerals include calcium, phosphorus, potassium, and magnesium.
Examples of the pigment include carotenoids.
It is preferable that these components are further classified into smaller categories. By classifying the composition or the constituent components into smaller categories, a more detailed comparison with practical feed may be possible.

-実用飼料-
前記実用飼料としては、愛玩動物(例えば、魚、犬、猫、鳥など)や家畜、養殖魚の飼料などに用いられているものであれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。
前記実用飼料としては、1種単独の配合成分(原料)からなるものでもよく、2種以上の配合成分を混合した混合飼料でもよい。具体的には、1種単独の配合成分からなる前記実用飼料としては、例えば、魚粉そのものなどが挙げられ、2種以上の配合成分を混合した混合飼料としては、例えば、魚粉、オキアミミール、エビミール、及びイカミールなどを混合した飼料などが挙げられる。
- Practical feed -
The practical feed is not particularly limited as long as it is used as feed for pet animals (for example, fish, dogs, cats, birds, etc.), livestock, farmed fish, etc., and can be appropriately selected depending on the purpose.
The practical feed may be one consisting of a single compounding component (raw material), or may be a mixed feed consisting of two or more compounding components. Specifically, the practical feed consisting of a single compounding component may be, for example, fish meal itself, and the mixed feed consisting of two or more compounding components may be, for example, a mixed feed consisting of fish meal, krill meal, shrimp meal, squid meal, etc.

-実用飼料の特定情報-
前記実用飼料の特定情報としては、前記検討対象物の特定情報と同様の項目を有し、前記実用飼料及び実用飼料における配合成分(配合原料)の少なくともいずれかの構成成分、及び構成成分割合(%)の情報を有するものであれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。
前記構成成分としては、例えば、飼料の安全性の確保及び品質の改善に関する法律第32条第1項の規定に基づき農林水産大臣が定める飼料の品質に関する表示の基準の栄養成分量等の表示に基づき、粗タンパク質、粗脂肪、カルシウム、リン、粗繊維、粗灰分などが挙げられる。また、その他にも、公知の分析法及び推定法の少なくともいずれかにより換算値として求められるタンパク質、脂質、炭水化物、その他の成分などが挙げられる。
なお、本発明では、実用飼料の特定情報として、飼料の安全性の確保及び品質の改善に関する法律第32条第1項の規定に基づき農林水産大臣が定める飼料の品質に関する表示の基準の栄養成分量等の表示に基づき、粗タンパク質、粗脂肪、カルシウム、リン、粗繊維、粗灰分を用いる場合には、前記検討対象物の特定情報の「タンパク質」は「粗タンパク質」と、「脂質」は「粗脂肪」と、「炭水化物」は「粗繊維」と対応するものとし、前記検討対象物の特定情報と、実用飼料及び実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの特定情報とを照合する。なお、検討対象物の特定情報として、「タンパク質」、「脂質」、及び「炭水化物」以外の項目については、適宜使用者が実用飼料と対応する特定情報を選択してもよいし、そのすべての項目を用いる必要はなく、目的に応じて適宜選択することができる。
- Specific information on practical feed -
The specific information of the practical feed is not particularly limited as long as it has the same items as the specific information of the subject of study, and has information on at least any of the constituent components of the practical feed and the blended ingredients (blended raw materials) in the practical feed, and the constituent ratios (%), and can be appropriately selected depending on the purpose.
Examples of the constituent components include crude protein, crude fat, calcium, phosphorus, crude fiber, crude ash, etc., based on the nutritional content and other information in the standards for labeling feed quality established by the Minister of Agriculture, Forestry and Fisheries under the provisions of Article 32, Paragraph 1 of the Law Concerning Assurance of Safety and Improvement of Feed Quality. In addition, other components include proteins, lipids, carbohydrates, and other components that are calculated as converted values by at least one of known analytical methods and estimation methods.
In the present invention, when crude protein, crude fat, calcium, phosphorus, crude fiber, and crude ash are used as the specific information of practical feed based on the nutritional content and other information in the standard for labeling the quality of feed established by the Minister of Agriculture, Forestry and Fisheries pursuant to the provisions of Article 32, Paragraph 1 of the Law Concerning Assurance of Safety and Improvement of Quality of Feed, "protein" in the specific information of the subject of study corresponds to "crude protein,""lipid" to "crude fat," and "carbohydrate" to "crude fiber," and the specific information of the subject of study is compared with the specific information of at least one of the practical feed and the blended ingredients in the practical feed. For items other than "protein,""lipid," and "carbohydrate" as the specific information of the subject of study, the user may appropriately select specific information corresponding to the practical feed, and it is not necessary to use all of the items, and they may be appropriately selected according to the purpose.

前記実用飼料及び実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの特定情報としては、(A)粗タンパク質(タンパク質)の含有量、及び(B)粗脂肪(脂質)の含有量の少なくともいずれかが明らかであれば、その構成成分の全てが既知でなくてもよい。このような場合には、前記(A)及び前記(B)の少なくともいずれか以外の特定情報が既知でない前記実用飼料に対して、構成成分割合(%)及び種類が近く、前記(A)及び前記(B)の少なくともいずれか以外の構成成分割合(%)が既知である他の実用飼料を用いて、既知でない特定情報を代替(補完)することが好ましい。このようにすることにより、実用飼料の特定情報が少ない場合においても、検討対象物との代替利用性を検討することができる。
なお、実用飼料と種類が近いとは、例えば、実用飼料と分類学上の属が同じである場合などを意味する。より具体的には、例えば、みかんの皮であれば、これと分類学上属が同じである、スダチの皮、はっさくの皮などが挙げられる。
また、前記実用飼料の特定情報としては、本発明のシステムの管理者のサーバ装置に保存されているものに限らず、外部のサーバ装置に保存されているデータを使用してもよい。
前記実用飼料の特定情報としては、例えば、牛用配混合飼料データベース(一般社団法人 日本科学飼料協会(Japan Scientific Feeds Association)、[online]、<URL:http://kashikyo.lin.gr.jp/database/jigyo.htm>)などが挙げられる。
As specific information of at least one of the practical feed and the blending components in the practical feed, as long as at least one of (A) the crude protein (protein) content and (B) the crude fat (lipid) content is clear, not all of the components may be known. In such a case, it is preferable to substitute (complement) the unknown specific information for the practical feed for which specific information other than at least one of (A) and (B) is unknown, by using another practical feed that has a similar component ratio (%) and type and a known component ratio (%) other than at least one of (A) and (B). In this way, even when specific information on the practical feed is limited, the substitutive usability with the subject of study can be examined.
In addition, the term "similar in type to the practical feed" means, for example, that the practical feed belongs to the same taxonomic genus, etc. More specifically, for example, in the case of mandarin orange peel, examples include sudachi peel and hassaku peel, which belong to the same taxonomic genus as the practical feed.
Furthermore, the specific information of the practical feed is not limited to that stored in the server device of the administrator of the system of the present invention, and data stored in an external server device may be used.
Examples of specific information on practical feed include a mixed feed database for cattle (Japan Scientific Feeds Association, [online], <URL: http://kashikyo.lin.gr.jp/database/jigyo.htm>).

前記検討対象物の特定情報を受け付ける方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、端末装置から前記検討対象物の特定情報を入力し有線及び無線の少なくともいずれかの通信により前記特定情報を受け付ける方法などが挙げられる。
前記端末装置としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、スマートフォン、タブレット、ノートパソコンなどが挙げられる。なお、本発明においては、本発明を利用する使用者(ユーザと称することがある)が有する端末を、検討対象物の特定情報を受け付ける手段の一例として利用することができ、本発明の判定システムにおける判定手段が取得する特定情報を、ユーザが有する端末により適宜取得することができる。
The method of receiving the specific information of the object of study is not particularly limited and can be selected appropriately depending on the purpose. For example, there is a method of inputting the specific information of the object of study from a terminal device and receiving the specific information via at least one of wired and wireless communication.
The terminal device is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, and examples thereof include a smartphone, a tablet, a notebook computer, etc. In the present invention, a terminal owned by a user (sometimes referred to as a user) who uses the present invention can be used as an example of a means for receiving specific information of an object to be considered, and the specific information acquired by the judgment means in the judgment system of the present invention can be appropriately acquired by the terminal owned by the user.

前記判定手段において、「前記検討対象物の特定情報と、実用飼料の特定情報とを照合し、前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの有無を判定する」とは、受け付けた前記検討対象物の特定情報と、前記実用飼料の特定情報とを照合(対比)し、前記検討対象物が前記実用飼料の一部若しくは全部の構成成分を代替可能であるか、又は前記実用飼料の配合成分の一部若しくは全部の構成成分を代替可能であるか否かを判定することを意味する。 In the determination means, "collating the specific information of the object under consideration with the specific information of the practical feed and determining whether or not there is at least one of the practical feed and the compounding ingredients in the practical feed that can be substituted for the object under consideration" means collating (contrasting) the received specific information of the object under consideration with the specific information of the practical feed and determining whether the object under consideration can be substituted for some or all of the components of the practical feed, or whether or not it can be substituted for some or all of the compounding ingredients in the practical feed.

このことについてより詳細に説明する。まず、(A1)「検討対象物と代替可能な、実用飼料の有無の判定」について説明する。例えば、検討対象物Aの特定情報として「タンパク質」及び「脂質」を用いる場合、検討対象物Aの特定情報と、実用飼料のデータベースにおける実用飼料の特定情報の「粗タンパク質」及び「粗脂肪」の項目を照合し、検討対象物Aの特定情報と、実用飼料の特定情報が対応し、かつ検討対象物Aの構成成分割合(%)と、実用飼料の構成成分割合(%)との差分が所定値以下である実用飼料が存在するか否か判定する。
なお、ここで「対応する」とは、一の項目と、他の項目とに関連性があることを意味し、この説明においては、検討対象物における「タンパク質」と実用飼料における「粗タンパク質」とが、検討対象物における「脂質」と実用飼料における「粗脂肪」とが、それぞれ対応する関係にあることを意味する。
前記所定値としては、特に制限はなく、使用者が検討対象物と実用飼料との同一性をどの程度求めるのかによって適宜変更することができる。所定値は小さいほど検討対象物と実用飼料との構成が近いことを意味する。
検討対象物Aの特定情報と、実用飼料の特定情報を照合した結果、検討対象物Aの特定情報と、実用飼料の特定情報が対応しており、かつ検討対象物Aの構成成分割合(%)と、実用飼料の構成成分割合(%)との差分が所定値以下である実用飼料1を特定した場合、実用飼料1における「粗タンパク質」、及び「粗脂肪」については検討対象物Aを代替可能である構成成分を有するため、前記判定手段は、「検討対象物Aと代替可能な、実用飼料1の構成成分が有る」と判定する。
This will be explained in more detail. First, (A1) "Determination of the presence or absence of practical feed that can be substituted for the subject under consideration" will be explained. For example, when "protein" and "lipid" are used as the specific information of the subject under consideration A, the specific information of the subject under consideration A is compared with the items "crude protein" and "crude fat" of the specific information of the practical feed in the practical feed database, and it is determined whether or not there is a practical feed in which the specific information of the subject under consideration A corresponds to the specific information of the practical feed and the difference between the component ratio (%) of the subject under consideration A and the component ratio (%) of the practical feed is equal to or less than a predetermined value.
In this case, "corresponding" means that one item is related to another item, and in this explanation, it means that there is a corresponding relationship between "protein" in the subject of study and "crude protein" in practical feed, and between "lipid" in the subject of study and "crude fat" in practical feed.
The predetermined value is not particularly limited and can be appropriately changed depending on the degree of identity between the subject of study and the practical feed that the user desires. The smaller the predetermined value, the closer the composition of the subject of study and the practical feed are.
If, as a result of comparing the specific information of the object A under consideration with the specific information of the practical feed, a practical feed 1 is identified in which the specific information of the object A under consideration corresponds to the specific information of the practical feed, and the difference between the constituent percentages (%) of the object A under consideration and the constituent percentages (%) of the practical feed is less than a predetermined value, the "crude protein" and "crude fat" in practical feed 1 contain components that can replace the object A under consideration, and therefore the judgment means judges that "there are components of practical feed 1 that can be replaced by the object A under consideration."

次に、(A2)「検討対象物と代替可能な、実用飼料における配合成分の有無の判定」について説明する。例えば、検討対象物Bの特定情報として「タンパク質」及び「脂質」を用いる場合、(A1)の場合と同様にまず、検討対象物Bの特定情報と、実用飼料のデータベースにおける実用飼料の特定情報の「粗タンパク質」及び「粗脂肪」の項目を照合し、検討対象物Bと代替可能な、実用飼料があるか否かを照合する。
検討対象物Bと代替可能な、実用飼料の構成成分が無い場合、実用飼料を構成する配合成分(配合原料)について「粗タンパク質」及び「粗脂肪」の項目と、検討対象物Bの特定情報とを照合する。これにより検討対象物Bの特定情報と、実用飼料の配合成分の特定情報とが対応し、かつ検討対象物Bの構成成分割合(%)と、実用飼料の配合成分の構成成分割合(%)との差分が所定値以下である実用飼料の配合成分が存在するか否か判定する。
検討対象物Bの特定情報と、実用飼料の配合成分の特定情報を照合した結果、検討対象物Bの特定情報と、実用飼料の配合成分の特定情報が対応しており、かつ検討対象物Bの構成成分割合(%)と、実用飼料の配合成分の構成成分割合(%)との差分が所定値以下である実用飼料2の配合成分2aを特定した場合には、実用飼料2の配合成分2aにおける「粗タンパク質」及び「粗脂肪」については検討対象物Bを代替可能であるため、前記判定手段は、「検討対象物Bと代替可能な、実用飼料2の配合成分2aが有る」と判定する。
このように、本発明の判定システムは、実用飼料及び実用飼料における配合成分として、検討対象物を代替利用することができるか否かを判定することができる。
Next, (A2) "Determination of the presence or absence of compounding components in practical feed that can be substituted for the subject under consideration" will be described. For example, when "protein" and "lipid" are used as the specific information of subject under consideration B, first, as in the case of (A1), the specific information of subject under consideration B is compared with the items "crude protein" and "crude fat" of the specific information of the practical feed in the practical feed database, and a comparison is made as to whether or not there is a practical feed that can be substituted for subject under consideration B.
If there is no constituent component of practical feed that can be substituted for object B, the items of "crude protein" and "crude fat" for the blended components (raw materials) that make up the practical feed are compared with the specific information of object B. This makes it possible to determine whether or not there is a blended component of practical feed where the specific information of object B corresponds to the specific information of the blended components of the practical feed, and where the difference between the constituent proportions (%) of object B and the blended components of the practical feed is equal to or less than a predetermined value.
If, as a result of comparing the specific information of the object B under consideration with the specific information of the compounding components of the practical feed, it is found that the specific information of the object B under consideration corresponds to the specific information of the compounding components of the practical feed, and a compounding component 2a of practical feed 2 is identified in which the difference between the constituent component proportions (%) of the object B under consideration and the constituent component proportions (%) of the compounding components of the practical feed is less than a predetermined value, then the object B under consideration is able to replace the "crude protein" and "crude fat" in the compounding component 2a of the practical feed 2, and therefore the judgment means judges that "there is a compounding component 2a of practical feed 2 that can be replaced with the object B under consideration."
In this way, the determination system of the present invention can determine whether or not the substance under consideration can be used as a substitute for practical feed and as a blending component in practical feed.

また、前記判定手段としては、前記検討対象物の構成成分割合(%)と、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの構成成分割合(%)とを対比し、その近似度に基づいて、前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの有無を判定することが好ましい。
ここで、前記近似度は、前記検討対象物における構成成分割合(%)が30%以上である構成成分と、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかにおける構成成分割合(%)が30%以上である構成成分とが対応し、かつ、前記構成成分割合(%)が30%以上である構成成分の内、対応する前記構成成分の構成成分割合(%)どうしの差の絶対値の合計値として求められる値を意味する。
例えば、(B1)検討対象物Cにおける構成成分割合(%)が30%以上である構成成分が、「タンパク質(48%)」、「脂質(40%)」であり、実用飼料3における構成成分割合(%)が30%以上である構成成分が、「粗タンパク質(40%)」及び「粗脂肪(35%)」である場合を検討する。この場合、検討対象物Cと実用飼料3との対応する構成成分の構成成分割合(%)どうしの差の絶対値は、「タンパク質-粗タンパク質」が「8」、「脂質-粗脂肪」が「5」となるため、近似度は「13」となる。
また、例えば、(B2)検討対象物Dにおける構成成分割合(%)が30%以上である構成成分が、「タンパク質(30%)」、「脂質(50%)」であり、実用飼料4における構成成分割合(%)が30%以上である構成成分が、「粗タンパク質(50%)」及び「粗脂肪(35%)」である場合を検討する。この場合、検討対象物Dと実用飼料4との対応する構成成分の構成成分割合(%)どうしの差の絶対値は、「タンパク質-粗タンパク質」が「20」、「脂質-粗脂肪」が「15」となるため、近似度は「35」となる。
また、例えば、(B3)検討対象物Eにおける構成成分割合(%)が30%以上である構成成分が、「タンパク質(48%)」、「脂質(40%)」であり、実用飼料5における構成成分割合(%)が30%以上である構成成分が、「粗タンパク質(30%)」、「粗脂肪(30%)」、及び「粗灰分(30%)」である場合、構成成分割合(%)が30%以上である構成成分が対応していないため、検討対象物Eと実用飼料5との近似度を算出しない。
なお、「前記実用飼料における配合成分」の場合においても、「実用飼料」の場合と同様に、「検討対象物における構成成分割合(%)が30%以上である構成成分」と、「実用飼料における配合成分」の構成成分割合(%)とを対比し、近似度を算出する。
In addition, the judgment means preferably compares the component proportion (%) of the object under consideration with the component proportion (%) of at least one of the practical feed and the compounded components in the practical feed, and judges whether or not at least one of the practical feed and the compounded components in the practical feed is replaceable with the object under consideration based on the degree of similarity.
Here, the degree of approximation means a value obtained by calculating the total sum of the absolute values of the differences between the constituent proportions (%) of corresponding components in the subject of study, which have a constituent proportion (%) of 30% or more, and those in at least one of the practical feed and the blended components in the practical feed, which have a constituent proportion (%) of 30% or more.
For example, (B1) consider the case where the components with a component ratio (%) of 30% or more in the subject C are "protein (48%)" and "lipid (40%)", and the components with a component ratio (%) of 30% or more in the practical feed 3 are "crude protein (40%)" and "crude fat (35%)". In this case, the absolute values of the difference between the component ratios (%) of corresponding components in the subject C and the practical feed 3 are "8" for "protein - crude protein" and "5" for "lipid - crude fat", and the degree of approximation is "13".
Also, for example, (B2) consider the case where the components in the object D with a component ratio (%) of 30% or more are "protein (30%)" and "lipid (50%)", and the components in the practical feed 4 with a component ratio (%) of 30% or more are "crude protein (50%)" and "crude fat (35%)". In this case, the absolute values of the difference between the component ratios (%) of the corresponding components in the object D and the practical feed 4 are "20" for "protein - crude protein" and "15" for "lipid - crude fat", and the degree of approximation is "35".
Also, for example, (B3) if the components in the object E having a component proportion (%) of 30% or more are "protein (48%)" and "lipid (40%)," and the components in the practical feed 5 having a component proportion (%) of 30% or more are "crude protein (30%),""crude fat (30%)," and "crude ash (30%)," then the components having a component proportion (%) of 30% or more do not correspond, and therefore the degree of similarity between the object E and the practical feed 5 is not calculated.
In the case of "compound components in the practical feed", similarly to the case of "practical feed", the degree of similarity is calculated by comparing "components whose component ratio (%) in the subject of study is 30% or more" with the component ratio (%) of "compound components in the practical feed".

また、前記検討対象物と、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかと、のそれぞれにおける構成成分割合(%)をその値の大きさで順位付けした場合に、前記検討対象物と、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかと、のそれぞれにおける構成成分の順位が対応していることが好ましい。このようにすることにより、前記検討対象物を代替飼料として用いた際に、前記実用飼料の構成成分割合(%)を超える構成成分が存在してしまうことを防ぐことができる。なお、この場合、全ての構成成分が対応している必要はなく、前記検討対象物における構成成分割合(%)が30%以上である構成成分と、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかにおける構成成分割合(%)が30%以上である構成成分と、が少なくとも対応していることが好ましい。 In addition, when the constituent ratios (%) of the object under consideration and at least one of the practical feed and the compounding components in the practical feed are ranked by the magnitude of their values, it is preferable that the rankings of the constituents of the object under consideration and at least one of the practical feed and the compounding components in the practical feed correspond to each other. In this way, when the object under consideration is used as an alternative feed, it is possible to prevent the presence of a constituent that exceeds the constituent ratio (%) of the practical feed. In this case, it is not necessary for all the constituents to correspond, and it is preferable that at least the constituents whose constituent ratio (%) in the object under consideration is 30% or more correspond to the constituents whose constituent ratio (%) in the practical feed and at least one of the compounding components in the practical feed is 30% or more.

また、前記判定手段は、前記近似度が所定の閾値以下であるときに、前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかが有ると判定することが好ましい。
例えば、前記所定の閾値が「30」である場合、上記(B1)で例示したように近似度が「13」であるときは、所定の閾値以下であるため、前記検討対象物Cは、前記実用飼料3と代替可能で有ると判定する。
また、例えば、前記所定の閾値が「30」である場合、上記(B2)で例示したように近似度が「35」であるときは、所定の閾値を超える値であるため、前記検討対象物Dは、前記実用飼料4とは代替可能で無いと判定し、他の実用飼料及び実用飼料における配合成分と代替可能であるかの判定を行う。
前記所定の閾値としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。前記所定の閾値としては、例えば、30以下が好ましく、25以下がより好ましく、15以下が更に好ましい。前記所定の閾値が30以下であると、検討対象物と、実用飼料及び実用飼料における配合成分の少なくともいずれかとの差が小さいため、実用飼料及び実用飼料における配合成分の少なくともいずれかを検討対象物に代替し、使用した場合に家畜などの栄養不良を引き起こすなどのトラブルを抑制することができる。
In addition, it is preferable that the determination means determines that at least one of the practical feed and a compounding component in the practical feed is substitutable for the object under consideration when the degree of similarity is equal to or less than a predetermined threshold value.
For example, if the specified threshold is "30", when the degree of similarity is "13" as exemplified in (B1) above, since it is below the specified threshold, it is determined that the subject C is substitutable for the practical feed 3.
Furthermore, for example, when the predetermined threshold value is "30", and the degree of similarity is "35" as exemplified in (B2) above, since the value exceeds the predetermined threshold value, it is determined that the subject D is not substitutable for the practical feed 4, and a determination is made as to whether it is substitutable for other practical feeds and blended components in the practical feed.
The predetermined threshold is not particularly limited and can be appropriately selected according to the purpose. For example, the predetermined threshold is preferably 30 or less, more preferably 25 or less, and even more preferably 15 or less. When the predetermined threshold is 30 or less, the difference between the subject of study and at least one of the practical feed and the blended components in the practical feed is small, so that at least one of the practical feed and the blended components in the practical feed can be replaced with the subject of study, and problems such as malnutrition in livestock can be suppressed when used.

<その他の手段及びその他の工程>
前記その他の手段としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、結果提示手段、比較評価手段などが挙げられる。
<Other Means and Other Steps>
The other means are not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. Examples of the other means include a result presentation means and a comparative evaluation means.

<<結果提示手段>>
前記結果提示手段は、前記判定手段が判定した結果を提示する手段である。前記結果提示手段としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、本発明の判定システムの制御部と有線又は無線で接続した出力装置などが挙げられる。前記出力装置としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、公知のコンピュータ、サーバ装置、携帯端末などの出力装置を用いて実現することができる。
前記判定手段が判定した結果を提示する方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、インターネット上のWebサイトやアプリケーション上で表示する方法、前記検討対象物の特定情報を提供した使用者にメール及び郵送の少なくともいずれかで送信する方法などが挙げられる。
<<Result presentation means>>
The result presentation means is a means for presenting the result of the judgment made by the judgment means. The result presentation means is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. For example, The output device is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. For example, the output device may be a known computer, a server device, a mobile terminal, etc. This can be realized using an output device such as the above.
The method of presenting the result of the determination by the determination means is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. For example, a method of displaying the result on a website or application on the Internet, Examples of methods include sending the specific information to the user who provided it by email or mail.

<<比較評価手段>>
前記比較評価手段は、前記判定手段により前記検討対象物と代替可能な前記代替飼料を用いて飼育した生物Aの状態情報と、前記代替飼料を用いずに飼育した生物Bの状態情報と、を比較し評価する手段である。
前記比較評価手段としては、上記の機能を実現可能なものであれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、公知のコンピュータ、サーバ装置、携帯端末などの処理装置(CPU等)及び記憶装置を用いて実現することができる。また、前記比較評価手段は、本発明を利用する使用者(ユーザ)が有する携帯端末(タブレット端末、スマートフォン等)における処理装置(CPU等)が実現する機能の一部としてもよい。
<<Comparative evaluation method>>
The comparative evaluation means is a means for comparing and evaluating, by the judgment means, the condition information of organism A, which was raised using the alternative feed that can be substituted for the object under consideration, with the condition information of organism B, which was raised without using the alternative feed.
The comparative evaluation means is not particularly limited as long as it can realize the above functions, and can be appropriately selected according to the purpose, and can be realized, for example, by using a processing device (CPU, etc.) and a storage device of a known computer, server device, mobile terminal, etc. In addition, the comparative evaluation means may be a part of the function realized by a processing device (CPU, etc.) in a mobile terminal (tablet terminal, smartphone, etc.) owned by a user who uses the present invention.

ここで、前記比較評価手段が行う処理について、さらに詳細に説明する。
まず、前記比較評価手段は、前記代替飼料を用いて飼育した生物Aの飼育開始後における前記生物Aの状態情報を取得する。
ここで、「飼育開始後」とは、飼育を開始した直後から飼育を実施している期間を意味する。なお、飼育を実施している期間は、飼育を開始した直後から、状態情報を取得した時点までの間とも表現することができる。
前記比較評価手段は、前記生物の状態情報を取得し、取得した状態情報に基づいて前記生物Aの状態(品質)が良いか、悪いかを比較評価する。
ここで、生物の「状態(品質)が良い」とは、味、香り、食感、色、艶が良いことを意味する。
さらに、生物の「状態(品質)が悪い」とは、味、香り、食感、色、艶が悪いことを意味する。
Here, the process performed by the comparison evaluation means will be described in more detail.
First, the comparative evaluation means acquires state information of the organism A after the start of breeding the organism A using the alternative feed.
Here, "after the start of breeding" refers to the period from immediately after breeding begins until the time when the status information is acquired.
The comparative evaluation means acquires status information of the organism, and compares and evaluates whether the status (quality) of the organism A is good or bad based on the acquired status information.
Here, "good condition (quality)" of an organism means good taste, aroma, texture, color, and luster.
Furthermore, the "poor condition (quality)" of an organism means that it has poor taste, aroma, texture, color, or luster.

本発明の判定システムを利用する使用者(以下、ユーザと称することがある)は、本発明の判定システムを用いて判定した代替飼料を用いて飼育した生物(以下、生物Aと称する)の状態情報を取得する。前記ユーザが取得した状態情報と、前記代替飼料を用いずに飼育した生物(以下、生物Bと称する)の状態情報と、を前記比較評価手段により比較し評価することで、前記代替飼料を用いることによる生物への影響を評価することができる。これにより、前記検討対象物を前記代替飼料に変更したことによる利点(メリット)及び欠点(デメリット)の情報を取得することができる。このような情報を取得することができると、例えば、養殖や畜産産業において、代替飼料を用いたことによる効果についての情報を提供することができる。また、生産者などが、代替飼料を用いることによる効果を期待して、他の生物に対しても代替飼料を実施することを検討することができる。 A user (hereinafter, sometimes referred to as a user) using the determination system of the present invention obtains status information of an organism (hereinafter, referred to as organism A) raised using an alternative feed determined using the determination system of the present invention. The status information obtained by the user is compared and evaluated by the comparative evaluation means with status information of an organism (hereinafter, referred to as organism B) raised without using the alternative feed, thereby making it possible to evaluate the effect of using the alternative feed on the organism. This makes it possible to obtain information on the advantages (merits) and disadvantages (demerits) of changing the subject of consideration to the alternative feed. If such information can be obtained, for example, it is possible to provide information on the effects of using alternative feed in the aquaculture and livestock industries. In addition, producers and the like can consider implementing alternative feed for other organisms in the hope of seeing the effects of using alternative feed.

前記生物Aとしては、前記検討対象物において説明した生物と同様である。
前記生物Bとしては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができるが、前記生物Aと同じ生物であることが好ましい。前記生物Bが前記生物Aと同じ生物であると、前記代替飼料を用いた影響を単純に比較することができる。
The organism A is the same as the organism described in the subject of investigation.
The organism B is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, but is preferably the same organism as the organism A. When the organism B is the same organism as the organism A, the effects of using the alternative feed can be simply compared.

なお、前記生物Bの状態情報はユーザが用意してもよいし、本発明の判定システムを利用する他のユーザの情報を利用してもよいし、本発明の判定システムを有する所有者が用意してもよいが、前記ユーザが用意することが好ましい。前記ユーザが前記生物Bのデータを用意することによって、前記生物Aとの比較をする際に、代替飼料以外の要因(例えば、飼育期間、飼育温度、飼育数(個体数)密度、など)を同条件とした場合の比較評価を行うことができる。このようにすることで、代替飼料を用いたことの効果をより単純に比較することができるため、確度の高い情報を取得することができる。 The status information for organism B may be prepared by the user, or may use information from another user who uses the determination system of the present invention, or may be prepared by the owner of the determination system of the present invention, but it is preferable for the user to prepare it. By the user preparing the data for organism B, a comparative evaluation can be made when comparing with organism A under the same conditions for factors other than the alternative feed (e.g., rearing period, rearing temperature, rearing population (individual population) density, etc.). In this way, the effects of using alternative feed can be compared more simply, and highly accurate information can be obtained.

前記生物A及び前記生物Bの状態情報としては、前記生物A及び前記生物Bの状態を示す情報であれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。
前記状態情報としては、例えば、前記生物A及び前記生物Bの飼育(生育)環境情報、前記生物A及び前記生物Bの情報、飼育(生育)者情報などが挙げられる。
The state information of the organism A and the organism B is not particularly limited as long as it is information indicating the state of the organism A and the organism B, and can be appropriately selected depending on the purpose.
Examples of the state information include rearing (growth) environment information of the organisms A and B, information on the organisms A and B, and rearer (breeder) information.

前記生物A及び前記生物Bの飼育(生育)環境情報(以下、単に「飼育環境情報」と称することがある)としては、前記生物A及び前記生物Bの飼育環境における情報であれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、飼育施設情報(屋内又は屋外)、飼育密度(kg/m)、飼育環境温度(℃)、飼育環境湿度(%)、溶存酸素濃度(mg/L)などが挙げられる。
前記飼育環境情報を取得する方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。
前記飼育施設情報を取得する方法としては、例えば、本発明の判定システムを利用するユーザにより、飼育する生物種、飼育する施設が屋内外のいずれかであるか、飼育する施設の大きさ、飼育地域などの情報を入力させることにより得ることができる。
前記飼育密度(kg/m)を取得する方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、実重量測定結果の平均値と飼育数、飼育環境容積を用いて算出する方法などが挙げられる。
前記飼育環境温度(℃)を取得する方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、温度計、温度センサなどが挙げられる。
前記飼育環境湿度(%)を取得する方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、湿度計、湿度センサなどが挙げられる。
前記溶存酸素濃度(mg/L)を取得する方法としては、例えば、DOセンサなどが挙げられる。
The rearing (growth) environment information of the organisms A and B (hereinafter, sometimes simply referred to as "rearing environment information") is not particularly limited as long as it is information on the rearing environment of the organisms A and B, and can be appropriately selected depending on the purpose. For example, rearing facility information (indoor or outdoor), rearing density (kg/ m3 ), rearing environment temperature (°C), rearing environment humidity (%), dissolved oxygen concentration (mg/L), etc. may be mentioned.
The method for acquiring the rearing environment information is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose.
The breeding facility information can be obtained, for example, by having a user of the determination system of the present invention input information such as the species of organism being kept, whether the breeding facility is indoors or outdoors, the size of the breeding facility, and the breeding area.
The method for obtaining the rearing density (kg/m 3 ) is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. For example, it can be calculated using the average value of actual weight measurement results, the number of rearing animals, and the volume of the rearing environment.
The method for acquiring the rearing environment temperature (° C.) is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. Examples of the method include a thermometer and a temperature sensor.
The method for acquiring the rearing environment humidity (%) is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. Examples of the method include a hygrometer and a humidity sensor.
The dissolved oxygen concentration (mg/L) can be obtained, for example, by using a DO sensor.

前記生物A及び前記生物Bの情報としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、飼育期間(日)、大きさ(体長(長さ(cm)、太さ(cm)、幅(cm)など))、体色、重量(g)、増量率(%)、餌摂取量(g)、糞量(g)、死亡率(%)、栄養成分比率(%)(粗タンパク質、粗脂肪、カルシウム、リン、粗繊維、粗灰分など)、切り身の色、におい(風味)、食感などが挙げられる。これらは、飼育している系(即ち、生簀)毎の平均値などの統計量を情報として取得、及び使用する。
前記生物の大きさの情報を取得する方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、カメラにより画像を取得し測定する方法などが挙げられる。
前記生物の体色の情報を取得する方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、カメラにより画像を取得し測定する方法などが挙げられる。
なお、前記色としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、RGB表色系、XYZ表色系(xyY表色系)、L色空間、L色空間、マンセル表色系などで表される色情報などが挙げられる。これらは1種単独で使用してもよく、2種以上を併用してもよい。
前記画像情報の取得条件としては、同じ色に対して安定した結果が得られる条件であれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、D50(昼光、CIE標準光源)に近似した分光分布を有するLED照明のみを光源として用いた照明条件下で測定することが好ましい。上記照明条件下であると、常に同様の条件下でノイズの少ない色情報を得ることができる。
前記生物の重量(g)の情報を取得する方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、サンプリングした個体の重量を測定する方法などが挙げられる。
前記生物の増量率(%)の情報は、前記重量(g)の情報から算出することができる。
前記生物の餌摂取量(g)の情報を取得する方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、給餌量をそのまま摂取量とする方法などが挙げられる。
前記生物の糞量(g)の情報を取得する方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、試験終了時に排水口から固形物を取り出し、乾燥後に重量を測定する方法などが挙げられる。
前記生物の死亡率(%)の情報を取得する方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、実際に死亡した個体数から算出する方法などが挙げられる。
前記生物の栄養成分比率(%)(粗タンパク質、粗脂肪、カルシウム、リン、粗繊維、粗灰分など)の情報を取得する方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、タンパク質の測定方法としては窒素定量換算法や直接的なタンパク質の測定、脂質はエーテル抽出法、酸分解法、カルシウムは原子吸光光度法、リンは、バナドモリブデン酸吸光光度法、粗繊維はろ過法、粗灰分は直接灰化法などが挙げられる。
前記生物の切り身の色の情報を取得する方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、カメラにより画像を取得する方法などが挙げられる。
前記生物のにおい(風味)の情報を取得する方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、ガスクロマトグラフィーを用いた方法などが挙げられる。
前記生物の食感の情報を取得する方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、テクスチャーアナライザを用いた方法などが挙げられる。
The information on the organisms A and B is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, and examples thereof include rearing period (days), size (body length (length (cm), thickness (cm), width (cm), etc.)), body color, weight (g), weight gain rate (%), feed intake (g), feces amount (g), mortality rate (%), nutritional component ratio (%) (crude protein, crude fat, calcium, phosphorus, crude fiber, crude ash, etc.), color of fillets, odor (flavor), texture, etc. Statistics such as average values for each rearing system (i.e., fish cage) are obtained and used as information.
The method for acquiring information on the size of the organism is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. For example, there is a method for acquiring an image with a camera and measuring it.
The method for acquiring information on the body color of the organism is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. For example, there is a method for acquiring an image with a camera and measuring the color.
The color is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose, and examples thereof include color information represented by the RGB color system, the XYZ color system (xyY color system), the L * u * v * color space, the L * a * b * color space, the Munsell color system, etc. These may be used alone or in combination of two or more.
The image information acquisition conditions are not particularly limited as long as they provide stable results for the same color, and can be appropriately selected according to the purpose. For example, it is preferable to perform the measurement under illumination conditions using only LED illumination having a spectral distribution similar to D50 (daylight, CIE standard light source). Under the illumination conditions, color information with little noise can be obtained under the same conditions.
The method for obtaining information on the weight (g) of the organism is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. For example, a method for measuring the weight of a sampled organism can be used.
The information on the organism's weight gain rate (%) can be calculated from the information on the weight (g).
The method for obtaining information on the feed intake (g) of the organism is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. For example, the amount of feed given may be regarded as the intake amount.
The method for obtaining information on the amount of feces (g) of the organism is not particularly limited and can be selected appropriately depending on the purpose. For example, a method in which solid matter is removed from the drain at the end of the test, dried, and then weighed may be included.
The method for obtaining information on the mortality rate (%) of the organism is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. For example, a method of calculation from the actual number of dead organisms can be mentioned.
The method for obtaining information on the nutritional component ratios (%) of the organism (crude protein, crude fat, calcium, phosphorus, crude fiber, crude ash, etc.) is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. For example, methods for measuring protein include the nitrogen quantitative conversion method and direct protein measurement, for lipids, the ether extraction method and acid decomposition method, for calcium, atomic absorption spectrometry, for phosphorus, vanadomolybdic acid absorptiometry, for crude fiber, filtration method, and for crude ash, direct ashing method.
The method for acquiring color information of the fillet of the organism is not particularly limited and may be appropriately selected depending on the purpose. For example, a method for acquiring an image with a camera may be mentioned.
The method for acquiring information on the smell (flavor) of the organism is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. For example, a method using gas chromatography can be mentioned.
The method for acquiring information on the texture of the organism is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. For example, a method using a texture analyzer can be mentioned.

前記飼育(生育)者情報としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、飼育者の名前、住所、飼育家畜情報(種類、数、年数など)などが挙げられる。
前記飼育(生育)者情報を取得する方法としては、例えば、本発明の判定システムを利用するユーザにより、情報を入力させることにより得ることができる。
The breeder (raiser) information is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. Examples include the breeder's name, address, and information on the livestock (type, number, age, etc.).
The breeder information can be obtained, for example, by having a user who uses the determination system of the present invention input information.

前記比較評価手段は、生物の種類毎に、品質が良い状態と、品質が悪い状態とにおける、生物の状態情報を機械学習(Machine Learning)したものであることが好ましい。 It is preferable that the comparative evaluation means uses machine learning to learn information about the state of organisms in good and poor quality states for each type of organism.

前記機械学習としては、例えば、[1]収穫した際における品質が良いと判断された生物の任意の時点におけるその生物の状態と、[2]収穫した際における品質が悪いと判断された生物の任意の時点におけるその生物の状態と、について機械学習(Machine Learning)を行うことにより、前記生物の状態を前記生物の任意の時点における状態情報から推定可能な機械学習のモデルを得ることが好ましい。
前記比較評価手段が、前記生物の種類毎に「品質が良い状態」及び「品質が悪い状態」における前記生物の状態情報を機械学習したモデルであると、前記代替飼料を用いることによる生物への影響を評価することができる。これにより、前記検討対象物を前記代替飼料に変更したことによる利点(メリット)及び欠点(デメリット)の情報を取得することができる。また、飼育期間において前記生物の状態情報を取得することにより、前記生物(生物A)の収穫時の状態を推定することができ、飼育方針の再検討などの機会を得ることができる。
前記機械学習の方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、ニューラルネットワークを用いた方法、遺伝的プログラミングを用いた方法、サポートベクターマシン(SVM)を用いた方法などが挙げられる。
得られた機械学習のモデル(学習済みモデル)を用いて、推定した生物(生物A)の状態情報を比較評価する。また、このようにして比較評価した生物の状態情報は、後述する生物の比較評価結果データベースに記録することが好ましい。
前記機械学習のモデル(学習済みモデル)を有する比較評価手段としては、例えば、ビジュアルアナライザー(ビジュアルアナライザー IRISVA400、アルファ・モス・ジャパン社製)などが挙げられる。
As the machine learning, for example, it is preferable to perform machine learning on (1) the state of an organism at any time point for which the organism is judged to have good quality when harvested, and (2) the state of an organism at any time point for which the organism is judged to have poor quality when harvested, to obtain a machine learning model that can estimate the state of the organism from state information of the organism at any time point.
When the comparative evaluation means is a model that machine-learns the state information of the organism in "good quality state" and "poor quality state" for each type of organism, the impact of using the alternative feed on the organism can be evaluated. This makes it possible to obtain information on the advantages and disadvantages of changing the subject of consideration to the alternative feed. In addition, by obtaining state information of the organism during the rearing period, the state of the organism (organism A) at the time of harvest can be estimated, providing an opportunity to reconsider the rearing policy, etc.
The machine learning method is not particularly limited and can be appropriately selected depending on the purpose. Examples of the method include a method using a neural network, a method using genetic programming, and a method using a support vector machine (SVM).
Using the obtained machine learning model (trained model), the estimated state information of the organism (organism A) is comparatively evaluated. In addition, it is preferable that the state information of the organism thus comparatively evaluated is recorded in a comparative evaluation result database of organisms, which will be described later.
An example of the comparative evaluation means having the machine learning model (trained model) is a visual analyzer (Visual Analyzer IRISVA400, manufactured by Alpha Moss Japan).

前記比較評価部の学習済みモデルにおける、前記生物(生物A)の状態情報と、前記生物の品質との関係としては、例えば、品質が既知の生物と、その生物の状態情報とが紐づけられた関係である。即ち、前記比較評価部において、前記生物の品質と、状態情報とが紐づけられている。 In the trained model of the comparative evaluation unit, the relationship between the status information of the organism (organism A) and the quality of the organism is, for example, a relationship in which an organism with known quality is linked to the status information of that organism. In other words, in the comparative evaluation unit, the quality of the organism is linked to the status information.

本発明の判定プログラムは、使用するコンピュータの構成、並びにオペレーティングシステムの種類及びバージョンなどに応じて、各種のプログラミング言語を用いて作成することができる。 The determination program of the present invention can be created using various programming languages depending on the configuration of the computer used and the type and version of the operating system.

本発明の判定プログラムは、ハードディスクなどの記録媒体に記録しておいてもよいし、CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)、DVD-ROM(Digital Versatile Disc-ROM)、MO(Magneto-Optical)ディスク、USB(Universal Serial Bus)メモリなどの記録媒体に記録しておいてもよい。
また、コンピュータから情報通信ネットワークを通じてアクセス可能な外部記憶領域(他のコンピュータなど)に、本発明の判定プログラムを記録しておいてもよい。この場合、外部記憶領域に記録された本発明の判定プログラムを、必要に応じて、外部記憶領域から情報通信ネットワークを通じて、記録媒体にインストールして使用することができる。
なお、本発明の判定プログラムは、複数の記録媒体に、任意の処理毎に分割されて記録されていてもよい。
The judgment program of the present invention may be recorded on a recording medium such as a hard disk, or may be recorded on a recording medium such as a CD-ROM (Compact Disc-Read Only Memory), a DVD-ROM (Digital Versatile Disc-ROM), an MO (Magneto-Optical) disk, or a USB (Universal Serial Bus) memory.
The determination program of the present invention may be recorded in an external storage area (such as another computer) accessible from the computer via an information and communication network. In this case, the determination program of the present invention recorded in the external storage area can be installed in a recording medium from the external storage area via the information and communication network, as necessary, and used.
The determination program of the present invention may be divided into arbitrary processing portions and recorded on a plurality of recording media.

本発明の判定プログラムによる処理は、判定システムを構成する制御部を有するコンピュータを用いて実行することができる。 The processing by the judgment program of the present invention can be executed using a computer having a control unit that constitutes the judgment system.

以下、本発明の一実施形態を説明するが、本発明は、この実施形態に何ら限定されるものではない。
以下、判定システムのハードウェア構成、及び機能構成の第1の実施形態について説明する。
Hereinafter, one embodiment of the present invention will be described, but the present invention is not limited to this embodiment in any way.
A first embodiment of the hardware configuration and functional configuration of a determination system will be described below.

[第1の実施形態]
以下、本発明の第1の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
[First embodiment]
Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

<判定システムのハードウェア構成>
図1は、本発明の一実施態様に係る判定システム100の構成の一例を示すブロック図である。
図1に示すように、判定システム100は、判定手段100’と、端末装置200A、端末装置200B、端末装置200C、…にそれぞれ搭載されている入力手段201a、201b、201c、…とを有する。
前記判定手段100’は、ネットワーク300を介して入力手段201a、201b、201c、…と通信可能に接続されている。
<Hardware configuration of the determination system>
FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a determination system 100 according to an embodiment of the present invention.
As shown in FIG. 1, the determination system 100 includes a determination means 100' and input means 201a, 201b, 201c, . . . mounted on a terminal device 200A, a terminal device 200B, a terminal device 200C, .
The determination means 100' is communicably connected to input means 201a, 201b, 201c, . . . via a network 300.

なお、入力手段201a、201b、201c、…は、装置の構成についてそれぞれ同様であることから、以下では「入力手段201」と称してまとめて説明する。
また、端末装置200A、200B、200C、…は、区別が必要でないときは、単に、「端末装置200」と称することもある。
Since the input units 201a, 201b, 201c, . . . have the same device configuration, they will be collectively referred to as "input unit 201" below.
Furthermore, when there is no need to distinguish between the terminal devices 200A, 200B, 200C, . . . , they may be simply referred to as "terminal device 200."

図2は、判定システム100のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
図2で示すように、判定システム100は、CPU(Central Processing Unit)101、主記憶装置102、補助記憶装置103、通信インターフェース104、入力装置105a、出力装置106aの各部を有し、入力装置105b、及び出力装置106bを有する端末装置200と、ネットワーク300を介して接続している。これらの各部は、バス107を介してそれぞれ接続されている。
CPU101は、種々の制御や演算を行う処理装置である。CPU101は、主記憶装置102などが記憶するOS(Operating System)やプログラムを実行することにより、種々の機能を実現する。即ち、CPU101は、本発明では、判定プログラムを実行することにより、判定システム100の制御部130として機能する。
また、CPU101は、判定システム100全体の動作を制御する。なお、本発明では、判定システム100全体の動作を制御する装置をCPU101としたが、これに限ることなく、例えば、FPGA(Field Programmable Gate Array)などとしてもよい。
主記憶装置102は、各種プログラムを記憶するとともに、各種プログラムを実行するために必要なデータ等を記憶する。
主記憶装置102は、例えば、ROM及びRAM(Random Access Memory)の少なくともいずれかを有する。
ROMは、例えば、BIOS(Basic Input/Output System)、本発明の判定プログラムなどの各種プログラムなどを記憶している。ROMとしては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。ROMとしては、例えば、マスクROM、PROM(Programmable ROM)などが挙げられる。
RAMは、ROMや補助記憶装置などに記憶された各種プログラムが、CPU101により実行される際に展開される作業範囲として機能する。RAMとしては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。RAMとしては、例えば、DRAM(Dynamic Random Access Memory)、SRAM(Static Random Access Memory)などが挙げられる。
FIG. 2 is a block diagram showing an example of a hardware configuration of the determination system 100. As shown in FIG.
2, the determination system 100 includes a CPU (Central Processing Unit) 101, a main memory device 102, an auxiliary memory device 103, a communication interface 104, an input device 105a, and an output device 106a, and is connected to a terminal device 200 having an input device 105b and an output device 106b via a network 300. These components are connected to each other via a bus 107.
The CPU 101 is a processing device that performs various controls and calculations. The CPU 101 realizes various functions by executing an operating system (OS) and programs stored in the main memory device 102, etc. That is, in the present invention, the CPU 101 functions as a control unit 130 of the determination system 100 by executing a determination program.
Furthermore, the CPU 101 controls the overall operation of the determination system 100. Note that, in the present invention, the device that controls the overall operation of the determination system 100 is the CPU 101, but this is not limited thereto, and it may be, for example, an FPGA (Field Programmable Gate Array).
The main memory device 102 stores various programs and also stores data and the like required to execute the various programs.
The main storage device 102 includes, for example, at least one of a ROM and a RAM (Random Access Memory).
The ROM stores various programs such as a BIOS (Basic Input/Output System) and the determination program of the present invention. There are no particular limitations on the ROM, and it can be appropriately selected depending on the purpose. Examples of the ROM include a mask ROM and a programmable ROM (PROM).
The RAM functions as a working area in which various programs stored in the ROM or auxiliary storage device are expanded when executed by the CPU 101. There are no particular limitations on the RAM, and it can be appropriately selected depending on the purpose. Examples of the RAM include DRAM (Dynamic Random Access Memory) and SRAM (Static Random Access Memory).

補助記憶装置103としては、各種情報を記憶できれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、ソリッドステートドライブ(SSD)、ハードディスクドライブ(HDD)などが挙げられる。また、補助記憶装置103は、CDドライブ、DVDドライブ、BD(Blu-ray(登録商標) Disc)ドライブなどの可搬記憶装置としてもよい。 The auxiliary storage device 103 is not particularly limited as long as it can store various information and can be appropriately selected according to the purpose. For example, a solid state drive (SSD) or a hard disk drive (HDD) can be used. The auxiliary storage device 103 may also be a portable storage device such as a CD drive, a DVD drive, or a BD (Blu-ray (registered trademark) Disc) drive.

通信インターフェース104としては、特に制限はなく、適宜公知のものを用いることができ、例えば、無線又は有線を用いた通信デバイスなどが挙げられる。 There are no particular limitations on the communication interface 104, and any known interface may be used as appropriate, such as a wireless or wired communication device.

入力装置105aとしては、判定システム100に対する各種要求や情報の入力を受け付けることができれば特に制限はなく、適宜公知のものを用いることができ、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、マイクなどが挙げられる。また、入力装置105aがタッチパネル(タッチディスプレイ)である場合は、入力装置105aが出力装置106aを兼ねることができる。 The input device 105a is not particularly limited as long as it can accept various requests and information input to the determination system 100, and any known device can be used as appropriate, such as a keyboard, a mouse, a touch panel, or a microphone. In addition, if the input device 105a is a touch panel (touch display), the input device 105a can also serve as the output device 106a.

出力装置106aとしては、特に制限はなく、適宜公知のものを用いることができ、例えば、ディスプレイなどが挙げられる。出力装置106aに用いられるディスプレイとしては、特に制限はなく、適宜公知のものを用いることができ、例えば、液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイなどが挙げられる。 There are no particular limitations on the output device 106a, and any suitable known device may be used, such as a display. There are no particular limitations on the display used in the output device 106a, and any suitable known device may be used, such as a liquid crystal display or an organic EL display.

端末装置200は、入力装置105bと、出力装置106bとを有している。端末装置としては、入力装置105bを有するものであれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、スマートフォンなどが挙げられる。また、端末装置200は、出力装置106bとして、表示画面を有する。表示画面としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイなどが挙げられる。 The terminal device 200 has an input device 105b and an output device 106b. There are no particular limitations on the terminal device as long as it has the input device 105b, and it can be appropriately selected depending on the purpose, such as a smartphone. The terminal device 200 also has a display screen as the output device 106b. There are no particular limitations on the display screen, and it can be appropriately selected depending on the purpose, such as a liquid crystal display or an organic EL display.

なお、判定システム100におけるCPU101~出力装置106aは、ネットワーク上のコンピュータ群であるクラウドの一部であってもよい。 The CPU 101 to the output device 106a in the determination system 100 may be part of a cloud, which is a group of computers on a network.

<判定システムの機能構成>
図3は、判定システム100の機能構成の一例を示す図である。
この図3に示すように、判定システム100は、通信部110、記憶部120、制御部130、入力部140、出力部150を有する。判定システム100においては、例えば、通信インターフェース104により通信部110の機能が実現され、主記憶装置102及び補助記憶装置103により記憶部120の機能が実現され、CPU101及び主記憶装置102により制御部130の機能が実現され、入力装置105a及び105bにより入力部140の機能が実現され、出力装置106a及び106bにより出力部150の機能が実現される。
<Functional configuration of the determination system>
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the determination system 100. As shown in FIG.
3, the determination system 100 has a communication unit 110, a storage unit 120, a control unit 130, an input unit 140, and an output unit 150. In the determination system 100, for example, the function of the communication unit 110 is realized by the communication interface 104, the function of the storage unit 120 is realized by the main storage unit 102 and the auxiliary storage unit 103, the function of the control unit 130 is realized by the CPU 101 and the main storage unit 102, the function of the input unit 140 is realized by the input devices 105a and 105b, and the function of the output unit 150 is realized by the output devices 106a and 106b.

通信部110は、例えば、各種のデータを外部の装置(例えば、クラウドサーバなど)と送受信する。 The communication unit 110, for example, transmits and receives various types of data to and from external devices (e.g., a cloud server, etc.).

記憶部120は、例えば、各種プログラムを記憶すると共に、検討対象物DB121と、実用飼料DB122と、判定結果DB123とを有する。 The memory unit 120 stores, for example, various programs and has a DB of objects under consideration 121, a DB of practical feed 122, and a DB of judgment results 123.

図4Aは、検討対象物DB121が記憶する検討対象物データの一例を示す図である。
図4Aに示すように、検討対象物DB121は、「検討対象物No.」、「名称」、「部位名」、「構成成分」などのデータ項目を含む。
図4Bは、実用飼料DB122が記憶する実用飼料データの一例を示す図である。
図4Bに示すように、実用飼料DB122は、「実用飼料No.」、「名称」、「配合成分(配合原料)」、「構成成分」などのデータ項目を含む。
FIG. 4A is a diagram showing an example of the consideration object data stored in the consideration object DB 121. As shown in FIG.
As shown in FIG. 4A, the study object DB 121 includes data items such as "study object No.", "name", "part name", and "constituent".
FIG. 4B is a diagram showing an example of practical feed data stored in the practical feed DB 122.
As shown in FIG. 4B, the practical feed DB 122 includes data items such as "practical feed No.", "name", "mixed ingredients (mixed raw materials)", and "constituent ingredients".

図4Cは、判定結果DB123が記憶する判定結果データの一例を示す図である。
図4Cに示すように、判定結果DB123は、「検討対象物No.」、「実用飼料No.」、「検討対象物と実用飼料との近似度」、「判定結果」などのデータ項目を含む。
FIG. 4C is a diagram illustrating an example of the determination result data stored in the determination result DB 123. As shown in FIG.
As shown in FIG. 4C, the determination result DB 123 includes data items such as "subject to be considered No.", "practical feed No.", "similarity between the subject to be considered and the practical feed", and "determination result".

制御部130は、例えば、記憶部120に記憶された各種プログラムを実行するとともに、判定システム100全体の動作を制御する。制御部130は、照合部131と、判定部132とを有する。 The control unit 130 executes, for example, various programs stored in the memory unit 120 and controls the operation of the entire determination system 100. The control unit 130 has a matching unit 131 and a determination unit 132.

制御部130は、通信部110により受信した検討対象物の特定情報のデータを受け付け、検討対象物DB121へ受け付けた検討対象物の特定情報のデータを記憶させる。
照合部131は、受け付けた検討対象物の特定情報のデータと、実用飼料DB122に記憶した実用飼料のデータとに基づいて、近似度を算出し、判定結果DB123に算出結果を記憶させる。
判定部132は、算出した近似度が所定の閾値以下であるか否かを判定する。
The control unit 130 accepts data of the specific information of the object under consideration received by the communication unit 110, and stores the accepted data of the specific information of the object under consideration in the object under consideration DB 121.
The collation unit 131 calculates the degree of similarity based on the received data of the specific information of the object under consideration and the data of the practical feed stored in the practical feed DB 122, and stores the calculation result in the judgment result DB 123.
The determining unit 132 determines whether the calculated degree of approximation is equal to or smaller than a predetermined threshold value.

ここで、制御部130が行う制御について、具体例を用いてより詳細に説明する。
例えば、図4Aに記載されているように、検討対象物[10001]として「シアノバクテリア(Synechocystis sp. PCC 6803)」を、実用飼料として「ハマチ用飼料」(株式会社ヒガシマル製)を用いる場合について説明する。なお、「シアノバクテリア(Synechocystis sp. PCC 6803)」の特定情報としては、Flux Balance Analysis of Photoautotrophic Metabolism、Avantika A. Shastri and John A. Morgan、Biotechnol. Prog.2005,21,1617-1626を参照した。
まず、使用者は、検討対象物の特定情報として、例えば、「名称」、「構成成分」、「構成成分割合(%)」を入力する。判定システムが検討対象物の特定情報を受け付けると、検討対象物の特定情報と実用飼料DB122の実用飼料の特定情報とを照合する。即ち、検討対象物の構成成分割合(%)と、実用飼料及び実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの構成成分割合(%)とを対比し、近似度を算出する。
近似度の算出については、例えば、図4Aから図4Cに示す場合においては、検討対象物[10001]における構成成分割合(%)が30%以上である構成成分と実用飼料DBにおける構成成分割合(%)が30%以上である構成成分とが対応しているため、構成成分割合が(%)が30%以上である構成成分の内、対応する構成成分割合(%)どうしの差の絶対値の合計を算出する。その結果、検討対象物[10001]における「タンパク質(51%)」と、実用飼料[A0001]及び[A0002]における構成成分割合(%)が30%以上である構成成分「粗タンパク質」とが対応しており、検討対象物[10001](タンパク質(51%))と実用飼料[A0001](粗タンパク質(53%))との近似度は「2」、検討対象物[10001]と実用飼料[A0002](粗タンパク質(45%))との近似度は「6」となる。
なお、実用飼料[A0003]においては、検討対象物[10001]における構成成分割合(%)が30%以上である構成成分「タンパク質(51%)」と、実用飼料[A0003]における構成成分割合(%)が30%以上である構成成分「粗脂肪(30%)」とが対応していないため、近似度を算出しない。
ここで、判定部132は、算出した近似度が「所定の閾値」以下であるか否かを判定する。この例においては、例えば、「所定の閾値」を「10」と使用者が定めた場合には、図4Cに示すように、判定部132は、近似度が「10」以下である実用飼料[A0001]及び[A0002]は、判定結果として「検討対象物[10001]と代替可能な、実用飼料における構成成分が有る」と判定する。一方、近似度を算出していない実用飼料[A0003]については、判定部132は、判定結果として「検討対象物と代替可能な、実用飼料における構成成分が無い」と判定する。これらの判定結果は、判定結果DBに記憶される。
Here, the control performed by the control unit 130 will be described in more detail using a specific example.
For example, as shown in Fig. 4A, a case will be described in which "cyanobacteria (Synechocystis sp. PCC 6803)" is used as the object to be examined [10001] and "yellowtail feed" (manufactured by Higashimaru Co., Ltd.) is used as the practical feed. Note that, as for specific information on "cyanobacteria (Synechocystis sp. PCC 6803)," reference was made to Flux Balance Analysis of Photoautotrophic Metabolism, Avantika A. Shastri and John A. Morgan, Biotechnol. Prog. 2005, 21, 1617-1626.
First, the user inputs, for example, "name", "constituent", and "constituent ratio (%)" as the specific information of the object under consideration. When the judgment system receives the specific information of the object under consideration, it compares the specific information of the object under consideration with the specific information of the practical feed in the practical feed DB 122. That is, it compares the constituent ratio (%) of the object under consideration with the constituent ratio (%) of at least one of the practical feed and the blended ingredients in the practical feed, and calculates the degree of similarity.
Regarding the calculation of the degree of approximation, for example, in the case shown in Figures 4A to 4C, the components in the object [10001] whose component ratio (%) is 30% or more correspond to the components in the practical feed DB whose component ratio (%) is 30% or more, so the sum of the absolute values of the differences between the corresponding component ratios (%) of the components whose component ratio (%) is 30% or more is calculated. As a result, "protein (51%)" in the object [10001] corresponds to the component "crude protein" whose component ratio (%) is 30% or more in the practical feeds [A0001] and [A0002], so the degree of approximation between the object [10001] (protein (51%)) and the practical feed [A0001] (crude protein (53%)) is "2", and the degree of approximation between the object [10001] and the practical feed [A0002] (crude protein (45%)) is "6".
In addition, in the practical feed [A0003], the component "protein (51%)", which has a component ratio (%) of 30% or more in the subject [10001], does not correspond to the component "crude fat (30%)", which has a component ratio (%) of 30% or more in the practical feed [A0003], so the degree of similarity is not calculated.
Here, the judgment unit 132 judges whether the calculated degree of approximation is equal to or less than a "predetermined threshold". In this example, for example, if the user sets the "predetermined threshold" to "10", as shown in FIG. 4C, the judgment unit 132 judges that the practical feeds [A0001] and [A0002], whose degrees of approximation are equal to or less than "10", have a constituent component in the practical feed that can be substituted for the subject of study [10001] as the judgment result. On the other hand, for the practical feed [A0003], for which the degree of approximation has not been calculated, the judgment unit 132 judges that the practical feed has no constituent component that can be substituted for the subject of study as the judgment result. These judgment results are stored in the judgment result DB.

また、検討対象物[10002]として「緑藻(Chlamydomonas sp. JSC4)」を、実用飼料として「ハマチ用飼料」(株式会社ヒガシマル製)を用いる場合について説明する。なお、「緑藻(Chlamydomonas sp. JSC4)」の特定情報としては、Optimizing biodiesel production in marine Chlamydomonas sp. JSC4 through metabolic profiling and an innovative salinity-gradient strategy, Ho et al. Biotechnology for Biofuels 2014, 7:97を参照した。
まず、上述したのと同様に、近似度を算出する。具体的には、検討対象物[10002]における構成成分割合(%)が30%以上である構成成分「脂質(41.1%)」、「炭水化物(33.2%)」と、実用飼料[A10001]~[A0003]における構成成分割合(%)が30%以上である構成成分とを対比した。その結果、検討対象物[10002]と、実用飼料[A10001]~[A0003]とは対応する構成成分がないため、近似度を算出しない。
ここで、判定部132は、近似度を算出していない実用飼料[A0001]~[A0003]について、判定結果として「検討対象物と代替可能な、実用飼料における構成成分が無い」と判定する。これらの判定結果は、判定結果DBに記憶される。
In addition, a case will be described in which "green algae (Chlamydomonas sp. JSC4)" is used as the object of study [10002] and "yellowtail feed" (manufactured by Higashimaru Co., Ltd.) is used as the practical feed. Note that specific information for "green algae (Chlamydomonas sp. JSC4)" is provided in "Optimizing biodiesel production in marine Chlamydomonas sp. JSC4 through metabolic profiling and an innovative salinity-gradient strategy," Ho et al. See Biotechnology for Biofuels 2014, 7:97.
First, the degree of similarity is calculated in the same manner as described above. Specifically, the components "lipids (41.1%)" and "carbohydrates (33.2%)" whose component ratios (%) in the object under consideration [10002] are 30% or more were compared with the components whose component ratios (%) in the practical feeds [A10001] to [A0003] are 30% or more. As a result, since there are no corresponding components between the object under consideration [10002] and the practical feeds [A10001] to [A0003], the degree of similarity is not calculated.
Here, the judgment unit 132 judges that the practical feeds [A0001] to [A0003] for which the similarity has not been calculated are "not having any constituent in the practical feed that can be substituted for the subject of study" as the judgment result. These judgment results are stored in the judgment result DB.

次に、図4Aに記載されているように、検討対象物として2種の検討対象物を混合した検討対象物[10003]を、実用飼料として「ハマチ用飼料」(株式会社ヒガシマル製)を用いる場合について説明する。
検討対象物[10003]は、図4Aに示すように、上述の(a)「シアノバクテリア(Synechocystis sp. PCC 6803)」と(b)「緑藻(Chlamydomonas sp. JSC4)」とを(a):(b)=1:2となるように混合した検討対象物である。
まず、上述したのと同様に、近似度を算出する。具体的には、検討対象物[10003]における構成成分割合(%)が30%以上である構成成分「脂質(30.7%)」と、実用飼料[A0001]及び[A0002]における構成成分割合(%)が30%以上である構成成分「粗タンパク質」とが対応していないため、近似度を算出しない。実用飼料[A0003]においては、検討対象物[10003]における構成成分割合(%)が30%以上である構成成分「脂質(30.7%)」と、実用飼料[A0003]における構成成分割合(%)が30%以上である構成成分「粗脂肪(30.0%)」とが対応しているため、構成成分割合(%)が30%以上である構成成分の内、対応する構成成分の構成成分割合(%)どうしの差の絶対値の合計値を算出する。その結果、検討対象物[10003](脂質(30.7%))と実用飼料[A0003](粗脂肪(30.0%))との近似度は「0.7」となる。
ここで、判定部132は、算出した近似度が「所定の閾値」以下であるか否かを判定する。この例においては、例えば、「所定の閾値」を「10」と使用者が定めた場合には、図4Cに示すように、判定部132は、近似度が「10」以下である実用飼料[A0003]は、判定結果として「検討対象物[10003]と代替可能な、実用飼料における構成成分が有る」と判定する。一方、近似度を算出していない実用飼料[A0001]及び[A0002]については、判定部132は、判定結果として「検討対象物と代替可能な、実用飼料における構成成分が無い」と判定する。これらの判定結果は、判定結果DBに記憶される。
Next, as shown in FIG. 4A, a case will be described in which the subject of study [10003] is a mixture of two types of subjects of study, and "yellowtail feed" (manufactured by Higashimaru Co., Ltd.) is used as practical feed.
As shown in FIG. 4A, the subject of study [10003] is a mixture of the above-mentioned (a) "cyanobacteria (Synechocystis sp. PCC 6803)" and (b) "green algae (Chlamydomonas sp. JSC4)" in a ratio of (a):(b) = 1:2.
First, the degree of approximation is calculated in the same manner as described above. Specifically, the component "lipid (30.7%)" in the object to be examined [10003], which has a component ratio (%) of 30% or more, does not correspond to the component "crude protein" in the practical feeds [A0001] and [A0002], which has a component ratio (%) of 30% or more, so the degree of approximation is not calculated. In the practical feed [A0003], the component "lipid (30.7%)" in the object to be examined [10003], which has a component ratio (%) of 30% or more, corresponds to the component "crude fat (30.0%)" in the practical feed [A0003], so the sum of the absolute values of the differences between the component ratios (%) of the corresponding components among the components with a component ratio (%) of 30% or more is calculated. As a result, the degree of similarity between the subject [10003] (lipid (30.7%)) and the practical feed [A0003] (crude fat (30.0%)) is "0.7".
Here, the judgment unit 132 judges whether the calculated degree of approximation is equal to or less than a "predetermined threshold". In this example, for example, if the user sets the "predetermined threshold" to "10", as shown in FIG. 4C, the judgment unit 132 judges that the practical feed [A0003], which has a degree of approximation of "10" or less, has a constituent component in the practical feed that can be substituted for the subject of study [10003], as a judgment result. On the other hand, for the practical feeds [A0001] and [A0002], for which the degree of approximation has not been calculated, the judgment unit 132 judges that the practical feed has no constituent component that can be substituted for the subject of study, as a judgment result. These judgment results are stored in the judgment result DB.

なお、上述した実施例においては、2種以上の検討対象物を用いる場合について、その組成比が明らかな場合の例を示したが、複数の検討対象飼料の特定情報があれば、その組成比は必ずしも必要ではなく、照合する実用飼料に対して最適な2種以上の検討対象物の組成比と代替利用することが可能か否かの判定結果を提示するようにすることもできる。 In the above-mentioned embodiment, an example was shown in which the composition ratio of two or more types of subject matter was clear when using two or more types of subject matter. However, if there is specific information on multiple subject matter feeds, the composition ratio is not necessarily required, and it is also possible to present the optimal composition ratio of two or more types of subject matter for the practical feed being compared, and the result of the determination as to whether or not it is possible to use them as an alternative.

入力部140は、例えば、判定システム100に対する各種指示を受け付ける。 The input unit 140, for example, accepts various instructions for the determination system 100.

出力部150は、例えば、判定部132が判定した結果を、出力装置106に出力する。 The output unit 150 outputs, for example, the result determined by the determination unit 132 to the output device 106.

なお、判定システムのハードウェア構成及び機能構成の説明では、それぞれの要素が一体となった例を示したが、本発明はこれに限られるものではなく、例えば、一部の要素を独立させて、それぞれを通信インターフェースでネットワーク接続する形態であってもよい。より具体的には、例えば、検討対象物DB121と、実用飼料DB122とを、クラウドサーバ上の領域に保存するような形態であってもよい。 In the explanation of the hardware configuration and functional configuration of the judgment system, an example in which each element is integrated has been shown, but the present invention is not limited to this. For example, some elements may be separated and each may be connected to a network via a communication interface. More specifically, for example, the subject DB121 and practical feed DB122 may be stored in an area on a cloud server.

次に、端末装置200のハードウェア構成及び機能構成について説明する。 Next, the hardware configuration and functional configuration of the terminal device 200 will be described.

端末装置200は検討対象物の特定情報を判定システム100に送信するために使用者などに使用される装置である。 The terminal device 200 is a device used by a user or the like to transmit specific information about the object under consideration to the determination system 100.

<端末装置のハードウェア構成>
図5は、端末装置200のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
図5に示すように、端末装置200のハードウェア構成は、図2の判定システム100のハードウェア構成において、ネットワーク300を介して端末装置200が記載されていない以外は同様であるため、説明を省略する。
<Hardware configuration of terminal device>
FIG. 5 is a block diagram showing an example of a hardware configuration of the terminal device 200. As shown in FIG.
As shown in Figure 5, the hardware configuration of the terminal device 200 is similar to that of the determination system 100 in Figure 2, except that the terminal device 200 is not shown via the network 300, so a description thereof will be omitted.

<端末装置の機能構成>
図6は、端末装置200の機能構成の一例を示すブロック図である。
図6に示すように、端末装置200の機能構成としては、通信部210と、記憶部220と、制御部230と、入力部240と、出力部250と、を有する。
<Functional configuration of terminal device>
FIG. 6 is a block diagram showing an example of a functional configuration of the terminal device 200. As shown in FIG.
As shown in FIG. 6, the functional configuration of the terminal device 200 includes a communication unit 210 , a storage unit 220 , a control unit 230 , an input unit 240 , and an output unit 250 .

通信部210は、制御部230の指示に基づき、通信インターフェース204を用いて、受け付けた検討対象物の特定情報を判定システム100へ送信する。
さらに、通信部210は、判定システム100から情報を受け付ける。
記憶部220は、判定システム100から受信した情報を補助記憶装置203に記憶する。
また、制御部230は、判定システム100に情報を送受信する制御を行う。
Based on instructions from the control unit 230, the communication unit 210 transmits the received specific information of the object to be considered to the determination system 100 using the communication interface 204.
Furthermore, the communication unit 210 receives information from the determination system 100 .
The memory unit 220 stores the information received from the determination system 100 in the auxiliary storage device 203 .
In addition, the control unit 230 controls the transmission and reception of information to the determination system 100 .

次に、本発明の判定プログラムの処理手順を示す。図7は、判定システム100の制御部130における判定プログラムの処理手順の一例を示すフローチャートである。 Next, the processing procedure of the judgment program of the present invention will be described. FIG. 7 is a flowchart showing an example of the processing procedure of the judgment program in the control unit 130 of the judgment system 100.

ステップS101では、判定システム100の制御部130は、通信部110から検討対象物の特定情報を受け付け、処理をS102へ移行する。
ステップS102では、照合部131は、受け付けた検討対象物の特定情報における検討対象物の構成成分割合(%)と、実用飼料及び実用飼料の配合成分の少なくともいずれかの構成成分割合(%)とを照合(対比)し、処理をS103へ移行する。
ステップS103では、判定部132は、検討対象物の構成成分割合(%)と、実用飼料及び実用飼料の配合成分の少なくともいずれかの構成成分割合(%)との近似度を算出し、処理をS104へ移行する。
ステップS104では、判定部132は、構成成分の近似度が閾値以下であるか否か判定し、近似度が閾値以下である場合には、処理をS105へ移行し、近似度が閾値以上又は近似度を算出していない場合には、処理をS106へ移行する。
ステップS105では、判定部132は、検討対象物と代替可能な、実用飼料及び実用飼料における配合成分の少なくともいずれかが有ると判定し、処理をS107へ移行する。
ステップS106では、判定部132は、検討対象物と代替可能な、実用飼料及び実用飼料における配合成分の少なくともいずれかは無いと判定し、処理をS107へ移行する。
ステップS107では、判定部132は、判定結果を結果提示手段に提示させ、本処理を終了させる。
In step S101, the control unit 130 of the determination system 100 receives specific information of the object to be considered from the communication unit 110, and proceeds to S102.
In step S102, the collation unit 131 compares (contrasts) the component proportions (%) of the object under consideration in the received specific information of the object under consideration with the component proportions (%) of at least one of the practical feed and the blended components of the practical feed, and transitions to S103.
In step S103, the judgment unit 132 calculates the degree of similarity between the constituent ratio (%) of the object under consideration and the constituent ratio (%) of at least one of the practical feed and the blended components of the practical feed, and transitions to processing in S104.
In step S104, the judgment unit 132 judges whether the degree of approximation of the components is equal to or less than a threshold value. If the degree of approximation is equal to or less than the threshold value, the judgment unit 132 proceeds to S105. If the degree of approximation is equal to or more than the threshold value or the degree of approximation has not been calculated, the judgment unit 132 proceeds to S106.
In step S105, the judgment unit 132 judges that there is at least one of the practical feed and the blended components in the practical feed that can be substituted for the subject of consideration, and proceeds to S107.
In step S106, the judgment unit 132 judges that there is no practical feed and/or any of the blended ingredients in the practical feed that can be substituted for the subject of consideration, and proceeds to processing in S107.
In step S107, the determination unit 132 causes the result presentation means to present the result of the determination, and ends this process.

以上、説明したように、本発明の判定システムを用いることにより、実用飼料それ自体又は実用飼料の配合成分として、検討対象物を代替利用することができるか否かを判定することができる。
なお、上記説明では、1種類の検討対象物と、1種類の実用飼料との照合を行う場合について説明したが、1種類の実用飼料において、照合した一の検討対象物とは異なる検討対象物とを更に組み合わせて代替利用可能性を判定することにより、一の検討対象物では補完しきれなかった構成成分についての代替利用可能性を判定することができる。
As described above, by using the determination system of the present invention, it can be determined whether or not the substance under consideration can be used as an alternative for practical feed itself or as a blending component of practical feed.
In the above explanation, we have described the case where one type of object under consideration is compared with one type of practical feed. However, by further combining one type of practical feed with another object under consideration that is different from the compared object under consideration to determine the possibility of alternative use, it is possible to determine the possibility of alternative use for components that could not be fully complemented by the one object under consideration.

[第2の実施形態]
以下、第2の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
なお、第2の実施形態においては、第1の実施形態において、さらに価格情報設定手段を設けた以外は、第1の実施形態と同様である。以下、第1の実施形態と異なる部分について説明を行う。
Second Embodiment
The second embodiment will be described below with reference to the drawings.
The second embodiment is similar to the first embodiment except that a price information setting unit is further provided in the first embodiment. The following describes the differences from the first embodiment.

<判定システムのハードウェア構成>
第2の実施形態において、判定システム100のハードウェア構成は第1の実施形態と同様である。
<Hardware configuration of the determination system>
In the second embodiment, the hardware configuration of the determination system 100 is similar to that of the first embodiment.

<判定システムの機能構成>
図8は、判定システム100の機能構成の他の一例を示す図である。
図8において、第1の実施形態である図3との相違点は、記憶部120に状態情報DB124、及び比較評価結果DB125をさらに有する点、及び制御部130に比較評価部133をさらに有する点である。
<Functional configuration of the determination system>
FIG. 8 is a diagram illustrating another example of the functional configuration of the determination system 100. As shown in FIG.
8 differs from FIG. 3 showing the first embodiment in that the storage unit 120 further includes a state information DB 124 and a comparative evaluation result DB 125, and the control unit 130 further includes a comparative evaluation unit 133.

ここで、状態情報DBについて、図面を参照してより詳細に説明する。
図9A~図9Gは、状態情報DBが記憶する状態情報テーブルの一例を示す図である。
状態情報DB124としては、例えば、「生物A:状態情報テーブル(飼育環境情報)」、「生物A:状態情報テーブル(生物情報)」、及び「生物A:状態情報テーブル(飼育者情報)」、並びに、「生物B:状態情報テーブル(飼育環境情報)」、「生物B:状態情報テーブル(生物情報)」、及び「生物B:状態情報テーブル(飼育者情報)」などが挙げられる。
図9A~図9Gにおいては、生物A及び生物Bとして「ハマチ」を飼育した場合における例を示す。
なお、図9B~図9Gにおいて、同じ記号や符号で表されているものは、同じ数値を表すものではなく、単に数値が記憶されていることを示すものである。
The state information DB will now be described in more detail with reference to the drawings.
9A to 9G are diagrams showing examples of state information tables stored in the state information DB.
Examples of status information DB124 include "Organism A: Status Information Table (Breeding Environment Information)", "Organism A: Status Information Table (Organism Information)", and "Organism A: Status Information Table (Breeder Information)", as well as "Organism B: Status Information Table (Breeding Environment Information)", "Organism B: Status Information Table (Organism Information)", and "Organism B: Status Information Table (Breeder Information)".
9A to 9G show an example in which "yellowtail" was reared as organism A and organism B.
In addition, in FIGS. 9B to 9G, the same symbols or signs do not represent the same numerical values, but simply indicate that a numerical value is stored.

図9Bに示すように、「生物A:状態情報テーブル(飼育環境情報)」は、「生物A(ハマチ)生簀No.」、「データ取得日」、「飼育施設」、「飼育期間(日)」、「飼料種」、「飼育密度(kg/m)」、「飼育環境温度(℃)」、及び「溶存酸素濃度(mg/L)」などのデータ項目を含む。
図9Cに示すように、「生物A:状態情報テーブル(生物情報)」は、「生物A(ハマチ)生簀No.」、「体長(cm)」、「重量(g)」、「増量率(%)」、「餌摂取量(g)」、「糞量(g)」、「死亡率(%)」、及び「栄養成分比率(%)(「粗タンパク質(%)」、「粗繊維(%)」、「粗灰分(%)」、「カルシウム(%)」、「リン(%)」)」などのデータ項目を含む。
図9Dに示すように、「生物A:状態情報テーブル(飼育者情報)」は、「生物A(ハマチ)生簀No.」、「飼育者名」、「住所」、「飼育家畜情報(「種類」、「数(kg)」、「年数(年)」)」などのデータ項目を含む。
図9Eに示すように、「生物B:状態情報テーブル(飼育環境情報)」は、「生物B(ハマチ)生簀No.」、「データ取得日」、「飼育施設」、「飼育期間(日)」、「飼料種」、「飼育密度(kg/m)」、「飼育環境温度(℃)」、及び「溶存酸素濃度(mg/L)」などのデータ項目を含む。
図9Fに示すように、「生物B:状態情報テーブル(生物情報)」は、「生物B(ハマチ)生簀No.」、「体長(cm)」、「重量(g)」、「増量率(%)」、「餌摂取量(g)」、「糞量(g)」、「死亡率(%)」、及び「栄養成分比率(%)(「粗タンパク質(%)」、「粗繊維(%)」、「粗灰分(%)」、「カルシウム(%)」、「リン(%)」)」などのデータ項目を含む。
図9Gに示すように、「生物B:状態情報テーブル(飼育者情報)」は、「生物B(ハマチ)生簀No.」、「飼育者名」、「住所」、「飼育家畜情報(「種類」、「数(kg)」、「年数(年)」)」などのデータ項目を含む。
As shown in FIG. 9B , the “Organism A: Status Information Table (Breeding Environment Information)” includes data items such as “Organism A (yellowtail) Net-Pen No.”, “Data Acquisition Date”, “Breeding Facility”, “Breeding Period (days)”, “Feed Type”, “Breeding Density (kg/ m3 )”, “Breeding Environment Temperature (°C)”, and “Dissolved Oxygen Concentration (mg/L)”.
As shown in FIG. 9C , the “Organism A: Status Information Table (Organism Information)” includes data items such as “Organism A (Yellowtail) Net Pond No.”, “Body Length (cm)”, “Weight (g)”, “Weight Gain (%)”, “Feed Intake (g)”, “Feces Amount (g)”, “Mortality Rate (%)”, and “Nutritional Ratio (%) (Crude Protein (%)”, “Crude Fiber (%)”, “Crude Ash (%)”, “Calcium (%)”, and “Phosphorus (%)”).
As shown in FIG. 9D , the “Organism A: Status Information Table (Breeder Information)” includes data items such as “Organism A (yellowtail) Net-Pen No.”, “Breeder Name”, “Address”, and “Breeding Livestock Information (‘Type’, ‘Number (kg)’, and ‘Age (years)’)”.
As shown in FIG. 9E , the “Organism B: Status Information Table (Breeding Environment Information)” includes data items such as “Organism B (Yellowtail) Net-Pen No.”, “Data Acquisition Date”, “Breeding Facility”, “Breeding Period (days)”, “Feed Type”, “Breeding Density (kg/ m3 )”, “Breeding Environment Temperature (°C)”, and “Dissolved Oxygen Concentration (mg/L)”.
As shown in FIG. 9F , the “Organism B: Status Information Table (Organism Information)” includes data items such as “Organism B (Yellowtail) Net Pond No.”, “Body Length (cm)”, “Weight (g)”, “Weight Gain (%)”, “Feed Intake (g)”, “Feces Amount (g)”, “Mortality Rate (%)”, and “Nutritional Ratio (%) (Crude Protein (%)”, “Crude Fiber (%)”, “Crude Ash (%)”, “Calcium (%)”, and “Phosphorus (%)”).
As shown in FIG. 9G, the “Organism B: Status Information Table (Breeder Information)” includes data items such as “Organism B (Yellowtail) Net-Pen No.”, “Breeder Name”, “Address”, and “Breeding Livestock Information (Type, Number (kg), Age (years))”.

図10は、比較評価結果DB125が記憶する比較評価結果テーブルの一例を示す図である。
図10に示すように、比較評価結果DB125は、「生物A(ハマチ)生簀No.」、「生物B(ハマチ)生簀No.」、及び「比較評価結果」などのデータ項目を含む。
FIG. 10 is a diagram showing an example of a comparison evaluation result table stored in the comparison evaluation result DB 125. As shown in FIG.
As shown in FIG. 10, the comparative evaluation result DB 125 includes data items such as "Organism A (yellowtail) Net-Pen No.", "Organism B (yellowtail) Net-Pen No.", and "Comparative Evaluation Result".

状態情報DBが記憶する各データについては、各状態情報は、過去に取得した情報をそのまま用いてもよいし、状態情報データにおける1バッチ(整理番号、生簀No.)毎の統計値を用いてもよく、状態情報データにおける項目(例えば、状態情報データにおけるリン濃度)毎の統計値を用いてもよい。 For each piece of data stored in the status information DB, previously acquired information may be used as is, or a statistical value for each batch (serial number, fish farm number) in the status information data may be used, or a statistical value for each item in the status information data (for example, phosphorus concentration in the status information data) may be used.

制御部130は、例えば、記憶部120に記憶された各種プログラムを実行するとともに、判定システム100全体の動作を制御する。第2の実施形態において、制御部130は、比較評価部133を制御する。 The control unit 130 executes, for example, various programs stored in the memory unit 120 and controls the operation of the entire determination system 100. In the second embodiment, the control unit 130 controls the comparison evaluation unit 133.

比較評価部133は、判定部132により検討対象物と代替可能な代替飼料を用いて飼育した生物Aの状態情報を受け付け、状態情報DB124へ取得した状態情報データを記憶する。
また、比較評価部133は、状態情報DB124に記憶したデータと、状態情報DB124へ記憶した実用飼料を用いて飼育した生物Bのデータと、に基づいて、生物Aのデータ取得時点における生物Aの状態を評価する。
The comparative evaluation unit 133 receives status information of the organism A raised by the determination unit 132 using alternative feed that can be substituted for the subject of consideration, and stores the acquired status information data in the status information DB 124 .
In addition, the comparative evaluation unit 133 evaluates the condition of organism A at the time of acquiring data on organism A based on the data stored in the status information DB 124 and the data on organism B raised using practical feed stored in the status information DB 124.

ここで、制御部130が行う制御について、具体例を用いてより詳細に説明する。
例えば、図9Bに記載されているように、生物Aとして「ハマチ」を、代替飼料として「10001」を用いた場合について説明する。
まず、使用者は、「生物Aの状態情報(飼育環境情報)」として、「飼育施設」、「飼育期間(日)」「飼料種」、「飼育密度(kg/m)」、「飼育環境温度(℃)」、「溶存酸素濃度(mg/L)」を入力する。このとき、使用者は、図9D及び図9Gなどに示すような飼育者情報を同時に入力してもよい。これにより、気候や飼育状況が近い飼育状況の実用飼料を用いたデータを選択して比較評価することもできる。
判定システム100が「生物Aの状態情報(飼育環境情報)」を受け付けると、比較評価部133は「生物Aの状態情報(飼育環境情報)」と「生物Bの状態情報(飼育環境情報)」とを照合する。即ち、「生物Aの状態情報(飼育環境情報)」とデータ項目が一致する、又は近いデータ項目を有する「生物Bの状態情報(飼育環境情報)」のデータを検索及び抽出する。
なお、「近いデータ項目を有する」とは、例えば、「飼育施設」は完全に一致しており、「飼育期間(日)」、「飼育密度(kg/m)」、「飼育環境温度(℃)」、及び「溶存酸素濃度(mg/L)」のデータ項目については、「生物Aの状態情報(飼育環境情報)」におけるデータ項目の数値の±5%以内の数値範囲に入る対応するデータ項目を2つ以上有する、ことなどとする。「近いデータ項目を有する」の判断基準については、目的に応じて適宜使用者が設定することができる。
次に、使用者は、「生物Aの状態情報(生物情報)」として、「体長(cm)」、「重量(g)」、「増量率(%)」、「餌摂取量(g)」、「糞量(g)」、「死亡率(%)」、及び「栄養成分比率(%)(「粗タンパク質(%)」、「粗繊維(%)」、「粗灰分(%)」、「カルシウム(%)」、「リン(%)」)」を入力する。これらのデータ項目は手入力でもよいし、飼育環境に取り付けた無線又は有線で接続したセンサなどを用いて取得してもよい。
入力した「生物Aの状態情報(飼育環境情報)」と、データ項目が一致する又は近いデータ項目を有する「生物Bの状態情報(飼育環境情報)」のデータを照合し抽出したら、図9C及び図9Fに示す「生物Aの状態情報(生物情報)」の各データ項目と、「生物Bの状態情報(生物情報)」における対応するデータ項目と、を比較する。
比較評価部133は、比較した結果を比較評価結果DB125へ記憶させる。
Here, the control performed by the control unit 130 will be described in more detail using a specific example.
For example, as shown in FIG. 9B, a case will be described in which "yellowtail" is used as organism A and "10001" is used as alternative feed.
First, the user inputs "breeding facility,""breeding period (days),""type of feed,""breeding density (kg/ m3 ),""breeding environment temperature (°C)," and "dissolved oxygen concentration (mg/L)" as "condition information of organism A (breeding environment information)." At this time, the user may also input breeder information such as that shown in Figures 9D and 9G at the same time. This makes it possible to select data using practical feed in breeding conditions with similar climates and breeding conditions and compare and evaluate them.
When the determination system 100 receives the "status information (rearing environment information) of organism A," the comparison evaluation unit 133 compares the "status information (rearing environment information) of organism A" with the "status information (rearing environment information) of organism B." That is, it searches for and extracts data of the "status information (rearing environment information) of organism B" that has data items that match or are close to the data items of the "status information (rearing environment information) of organism A."
Note that "having similar data items" means, for example, that the "breeding facility" is completely consistent, and that for the data items of "breeding period (days)", "breeding density (kg/ m3 )", "breeding environment temperature (°C)", and "dissolved oxygen concentration (mg/L)", there are two or more corresponding data items that fall within a numerical range of ±5% of the numerical value of the data item in "status information of organism A (breeding environment information)". The criteria for "having similar data items" can be set by the user as appropriate according to the purpose.
Next, the user inputs "body length (cm),""weight(g),""weight gain rate (%),""feed intake (g),""feces volume (g),""mortality rate (%)," and "nutritional component ratio (%) ("crude protein (%),""crude fiber (%),""crude ash (%),""calcium(%)," and "phosphorus (%)")" as "condition information of organism A (organism information)." These data items may be input manually, or may be obtained using sensors attached to the rearing environment and connected wirelessly or via a wire.
After comparing and extracting the input "Status Information of Organism A (Breeding Environment Information)" and "Status Information of Organism B (Breeding Environment Information)" that have matching or similar data items, each data item of the "Status Information of Organism A (Breeding Environment Information)" shown in Figures 9C and 9F is compared with the corresponding data item in "Status Information of Organism B (Breeding Environment Information)."
The comparison evaluation unit 133 stores the comparison result in the comparison evaluation result DB 125 .

出力部150は、例えば、比較評価部133が評価した結果を、出力装置106に出力する。 The output unit 150 outputs, for example, the results of the evaluation performed by the comparison evaluation unit 133 to the output device 106.

次に、本発明の判定プログラムの処理手順を示す。図11は、判定システム100の制御部130における判定プログラムの処理手順の一例を示すフローチャートである。 Next, the processing procedure of the judgment program of the present invention will be described. FIG. 11 is a flowchart showing an example of the processing procedure of the judgment program in the control unit 130 of the judgment system 100.

ステップS201では、判定システム100の制御部130は、通信部110から代替飼料を用いて飼育した生物Aの状態情報を受け付け、処理をS102へ移行する。
ステップS202では、判定システム10の制御部130の比較評価部133は、受け付けた生物Aの状態情報と、対応する実用飼料を用いて飼育した生物Bの状態情報と、を照合し、処理をS203へ移行する。
ステップS203では、受け付けた生物Aが、照合した生物Bと比較し、状態(品質)が良いか否か評価し、処理をS204へ移行する。
ステップS204では、評価結果を比較評価結果DBへ記憶させ、処理をS205へ移行する。
ステップS205では、評価結果を結果提示手段に提示させ、本処理を終了させる。
In step S201, the control unit 130 of the determination system 100 receives, from the communication unit 110, status information on the organism A raised using alternative feed, and transitions to processing in S102.
In step S202, the comparison evaluation unit 133 of the control unit 130 of the judgment system 10 compares the received status information of organism A with the status information of organism B raised using the corresponding practical feed, and transitions to processing S203.
In step S203, the received organism A is compared with the collated organism B to evaluate whether its condition (quality) is good or not, and the process proceeds to S204.
In step S204, the evaluation results are stored in the comparative evaluation result DB, and the process proceeds to S205.
In step S205, the evaluation result is presented by the result presenting means, and the process ends.

以上、説明したように、本発明の判定システムを用いることにより、前記ユーザが取得した状態情報と、前記代替飼料を用いずに飼育した生物(以下、生物Bと称する)の状態情報と、を前記比較評価手段により比較し評価することで、前記代替飼料を用いることによる生物への影響を評価することができる。これにより、前記検討対象物を前記代替飼料に変更したことによる利点(メリット)及び欠点(デメリット)の情報を取得することができる。このような情報を取得することができると、例えば、魚などの養殖産業において、代替飼料を用いたことによる効果についての情報を提供することができる。また、生産者などが、代替飼料を用いることによる効果を期待して、他の生物に対しても代替飼料を実施することを検討することができる。 As explained above, by using the determination system of the present invention, the status information acquired by the user and the status information of the organism (hereinafter referred to as organism B) raised without using the alternative feed are compared and evaluated by the comparative evaluation means, and the impact on the organism of using the alternative feed can be evaluated. This makes it possible to acquire information on the advantages (benefits) and disadvantages (disadvantages) of changing the subject of consideration to the alternative feed. If such information can be acquired, it is possible to provide information on the effects of using alternative feed in the fish farming industry, for example. Furthermore, producers and the like can consider implementing alternative feed for other organisms in the hope of seeing the effects of using alternative feed.

本発明の態様としては、例えば、以下のものなどが挙げられる。
<1> 検討対象物の代替飼料としての代替利用可能性を判定する判定システムであって、
前記検討対象物の特定情報を受け付け、
前記検討対象物の特定情報と、実用飼料の特定情報とを照合し、
前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの有無を判定する、判定手段を有する、
ことを特徴とする判定システムである。
<2> 前記判定手段が判定した結果を提示する結果提示手段を有する、前記<1>に記載の判定システムである。
<3> 前記検討対象物が、植物体、動物体、バクテリア、菌類、及び原生生物の少なくとも一部である、前記<1>から<2>のいずれかに記載の判定システムである。
<4> 前記検討対象物の特定情報が、前記検討対象物の名称、前記検討対象物の部位名、及び前記検討対象物の構成成分割合の少なくとも1以上を含む、前記<1>から<3>のいずれかに記載の判定システムである。
<5> 前記判定手段が、前記検討対象物の特定情報をユーザーからの無線及び有線の少なくともいずれかの通信により受け付ける、前記<1>から<4>のいずれかに記載の判定システムである。
<6> 前記判定手段が、
前記検討対象物の構成成分割合と、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの構成成分割合とを対比し、その近似度に基づいて、
前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの有無を判定する、前記<1>から<5>のいずれかに記載の判定システムである。
<7> 前記近似度が、
前記検討対象物における構成成分割合が30%以上である構成成分と、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかにおける構成成分割合が30%以上である構成成分とが対応し、かつ、
前記構成成分割合が30%以上である構成成分の内、対応する前記構成成分の構成成分割合どうしの差の絶対値の合計値として求められる、前記<6>に記載の判定システムである。
<8> 前記判定手段が、
前記近似度が所定の閾値以下であるときに、
前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかが有ると判定する、前記<7>に記載の判定システムである。
<9> 前記判定手段により前記検討対象物と代替可能な前記代替飼料を用いて飼育した生物Aの状態情報と、
前記代替飼料を用いずに飼育した生物Bの状態情報と、
を比較し評価する比較評価手段を更に有する、前記<1>から<8>のいずれかに記載の判定システムである。
<10> 検討対象物の代替飼料としての代替利用可能性を判定する判定方法であって、
検討対象物の特定情報を受け付け、
受け付けた前記検討対象物の特定情報と、実用飼料の特定情報とを照合し、
前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの有無を判定する判定工程を含む、ことを特徴とする判定方法である。
<11> 検討対象物の代替飼料としての代替利用可能性を判定する判定プログラムであって、
検討対象物の特定情報を受け付け、
受け付けた前記検討対象物の特定情報と、実用飼料の特定情報とを照合し、
前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの有無を判定する、処理をコンピュータに行わせることを特徴とする判定プログラムである。
The aspects of the present invention include, for example, the following.
<1> A determination system for determining whether an object under consideration can be used as an alternative feed,
Accepting specific information about the subject of study;
The specific information of the subject to be examined is compared with the specific information of practical feed,
A determination means for determining the presence or absence of at least one of the practical feed and the blending components in the practical feed that can be substituted for the subject to be examined,
The present invention relates to a determination system.
<2> The determination system according to <1>, further comprising a result presentation means for presenting a result of the determination made by the determination means.
<3> The determination system according to any one of <1> to <2>, wherein the object to be examined is at least a part of a plant body, an animal body, a bacterium, a fungus, or a protozoan.
<4> The judgment system according to any one of <1> to <3>, wherein the specific information of the object under consideration includes at least one of a name of the object under consideration, a name of a part of the object under consideration, and a component ratio of the object under consideration.
<5> The determination system according to any one of <1> to <4>, wherein the determination means receives the specific information of the object to be considered from a user by at least one of wireless and wired communication.
<6> The determination means,
The component ratio of the object to be examined is compared with the component ratio of the practical feed and at least any of the blended components in the practical feed, and based on the degree of similarity,
The judgment system according to any one of <1> to <5>, which judges the presence or absence of at least one of the practical feed and the blended components in the practical feed that are replaceable with the subject of investigation.
<7> The degree of approximation is
A constituent component having a component ratio of 30% or more in the subject of study corresponds to a constituent component having a component ratio of 30% or more in at least one of the practical feed and the blended components in the practical feed, and
The determination system according to <6>, wherein the difference is calculated as a sum of absolute values of differences between the constituent proportions of corresponding components among the constituents having a constituent proportion of 30% or more.
<8> The determination means,
When the degree of approximation is equal to or less than a predetermined threshold,
The judgment system according to <7>, which judges that at least one of the practical feed and the blended components in the practical feed is replaceable with the subject of consideration.
<9> Status information of the organism A raised using the alternative feed that can be substituted for the object to be examined by the determination means;
Status information of organism B raised without using the alternative feed;
The judgment system according to any one of <1> to <8>, further comprising a comparison evaluation means for comparing and evaluating the above.
<10> A method for determining whether an object under consideration can be used as an alternative feed, comprising:
Accept specific information about the subject of the study,
The received specific information of the subject of consideration is collated with specific information of practical feed,
The method is characterized by comprising a determination step of determining the presence or absence of at least one of the practical feed and blended components in the practical feed that are replaceable with the subject of consideration.
<11> A determination program for determining whether an object under consideration can be used as an alternative feed,
Accept specific information about the subject of the study,
The received specific information of the subject of consideration is collated with specific information of practical feed,
The present invention is a judgment program for causing a computer to carry out a process for judging the presence or absence of at least one of the practical feed and the blended components in the practical feed that are replaceable with the subject of consideration.

前記<1>から<9>のいずれかに記載の判定システム、前記<10>に記載の判定方法、及び前記<11>に記載の判定プログラムによると、従来における前記諸問題を解決し、前記本発明の目的を達成することができる。 The determination system described in any one of <1> to <9>, the determination method described in <10>, and the determination program described in <11> can solve the problems in the past and achieve the object of the present invention.

100 判定システム
100’ 判定手段
121 検討対象物データベース
122 実用飼料データベース
123 判定結果データベース
124 状態情報データベース
125 比較評価結果データベース
131 照合部
132 判定部
133 比較評価部
200 端末機(端末装置)
300 ネットワーク
100 Determination system 100' Determination means 121 Database of object to be examined 122 Practical feed database 123 Determination result database 124 Status information database 125 Comparative evaluation result database 131 Collation unit 132 Determination unit 133 Comparative evaluation unit 200 Terminal (terminal device)
300 Network

Claims (11)

検討対象物の代替飼料としての代替利用可能性を判定する判定システムであって、
前記検討対象物の特定情報を受け付け、
前記検討対象物の特定情報と、実用飼料の特定情報とを照合し、
前記検討対象物における構成成分割合が30%以上である構成成分と、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかにおける構成成分割合が30%以上である構成成分とを対比し、前記構成成分割合が30%以上である構成成分の内、対応する前記構成成分の構成成分割合どうしの差の絶対値の合計値として求められる近似度に基づいて、前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの有無を判定する、判定手段を有する、
ことを特徴とする判定システム。
A determination system for determining whether an object under consideration can be used as an alternative feed, comprising:
Accepting specific information of the object of consideration;
The specific information of the subject to be examined is compared with the specific information of practical feed,
a determination means for comparing a constituent component having a constituent ratio of 30% or more in the subject to be examined with a constituent component having a constituent ratio of 30% or more in at least one of the practical feed and the blended components in the practical feed, and determining whether or not at least one of the practical feed and the blended components in the practical feed is replaceable with the subject to be examined based on a degree of approximation calculated as a total value of absolute values of differences between the constituent ratios of corresponding constituent components among the constituent components having a constituent ratio of 30% or more;
A determination system comprising:
前記判定手段が判定した結果を提示する結果提示手段を有する、請求項1に記載の判定システム。 The judgment system according to claim 1, further comprising a result presentation means for presenting the result of the judgment made by the judgment means. 前記検討対象物が、植物体、動物体、バクテリア、菌類、及び原生生物の少なくとも一部である、請求項1から2のいずれかに記載の判定システム。 The determination system according to any one of claims 1 to 2, wherein the object being examined is at least a part of a plant body, an animal body, a bacterium, a fungus, or a protozoan. 前記検討対象物の特定情報が、前記検討対象物の名称、前記検討対象物の部位名、及び前記検討対象物の構成成分割合の少なくとも1以上を含む、請求項1から3のいずれかに記載の判定システム。 The determination system according to any one of claims 1 to 3, wherein the specific information of the object under consideration includes at least one of the name of the object under consideration, the name of a part of the object under consideration, and the proportion of components of the object under consideration. 前記判定手段が、前記検討対象物の特定情報をユーザーからの無線及び有線の少なくともいずれかの通信により受け付ける、請求項1から4のいずれかに記載の判定システム。 The determination system according to any one of claims 1 to 4, wherein the determination means receives specific information about the object under consideration from a user through at least one of wireless and wired communication. 前記判定手段が、
前記近似度が所定の閾値以下であるときに、
前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかが有ると判定する、請求項に記載の判定システム。
The determination means:
When the degree of approximation is equal to or less than a predetermined threshold,
The determination system according to claim 1 , which determines that at least one of the practical feed and a compounding component in the practical feed is substitutable for the subject of consideration.
前記所定の閾値が30以下である、請求項6に記載の判定システム。The determination system according to claim 6 , wherein the predetermined threshold is 30 or less. 前記判定手段が、The determination means:
前記検討対象物における構成成分割合が30%以上である構成成分と、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかにおける構成成分割合が30%以上である構成成分とが対応しない場合は、近似度を算出せずに、検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかが無いと判定する、請求項6に記載の判定システム。The judgment system according to claim 6, wherein, when a constituent component having a constituent ratio of 30% or more in the object under consideration does not correspond to a constituent component having a constituent ratio of 30% or more in at least one of the practical feed and the blended components in the practical feed, the system judges that there is no at least one of the practical feed and the blended components in the practical feed that can be substituted for the object under consideration without calculating the degree of similarity.
前記判定手段により前記検討対象物と代替可能な前記代替飼料を用いて飼育した生物Aの状態情報と、
前記代替飼料を用いずに飼育した生物Bの状態情報と、
を比較し評価する比較評価手段を更に有する、請求項1から8のいずれかに記載の判定システム。
State information of the organism A bred using the alternative feed that can be substituted for the subject to be examined by the determination means;
Status information of organism B raised without using the alternative feed;
The determination system according to claim 1 , further comprising a comparison evaluation means for comparing and evaluating the above.
検討対象物の代替飼料としての代替利用可能性を判定する判定方法であって、
検討対象物の特定情報を受け付け、
受け付けた前記検討対象物の特定情報と、実用飼料の特定情報とを照合し、
前記検討対象物における構成成分割合が30%以上である構成成分と、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかにおける構成成分割合が30%以上である構成成分とを対比し、前記構成成分割合が30%以上である構成成分の内、対応する前記構成成分の構成成分割合どうしの差の絶対値の合計値として求められる近似度に基づいて、前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの有無を判定する、判定工程を含む、
ことを特徴とする判定方法。
A method for determining whether an object of consideration can be used as an alternative feed, comprising:
Accept specific information about the subject of the study,
The received specific information of the subject of consideration is collated with specific information of practical feed,
a determining step of comparing a constituent component having a constituent ratio of 30% or more in the subject to be examined with a constituent component having a constituent ratio of 30% or more in at least one of the practical feed and the blended components in the practical feed, and determining whether or not at least one of the practical feed and the blended components in the practical feed is replaceable with the subject to be examined based on a degree of approximation calculated as a total value of absolute values of differences between the constituent ratios of corresponding constituent components among the constituent components having a constituent ratio of 30% or more,
A determination method comprising:
検討対象物の代替飼料としての代替利用可能性を判定する判定プログラムであって、
検討対象物の特定情報を受け付け、
受け付けた前記検討対象物の特定情報と、実用飼料の特定情報とを照合し、
前記検討対象物における構成成分割合が30%以上である構成成分と、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかにおける構成成分割合が30%以上である構成成分とを対比し、前記構成成分割合が30%以上である構成成分の内、対応する前記構成成分の構成成分割合どうしの差の絶対値の合計値として求められる近似度に基づいて、前記検討対象物と代替可能な、前記実用飼料及び前記実用飼料における配合成分の少なくともいずれかの有無を判定する、
処理をコンピュータに行わせることを特徴とする判定プログラム。
A determination program for determining whether an object under consideration can be used as an alternative feed,
Accept specific information about the subject of the study,
The received specific information of the subject of consideration is collated with specific information of practical feed,
a comparison is made between a constituent component having a constituent ratio of 30% or more in the subject of study and a constituent component having a constituent ratio of 30% or more in at least one of the practical feed and the compounded components in the practical feed, and the presence or absence of at least one of the practical feed and the compounded components in the practical feed that is replaceable with the subject of study is judged based on a degree of approximation calculated as a total value of absolute values of differences between the constituent ratios of the corresponding constituent components among the constituent components having a constituent ratio of 30% or more;
A determination program that causes a computer to perform a process.
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