特開 2024-116035 対象物判定プログラム、情報処理装置及び対象物判定方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024116035

(43)【公開日】2024-08-27

(54)【発明の名称】対象物判定プログラム、情報処理装置及び対象物判定方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/08 20240101AFI20240820BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/08

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023022019

(22)【出願日】2023-02-15

(71)【出願人】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110003421

【氏名又は名称】弁理士法人フィールズ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】中村 元紀

(72)【発明者】

【氏名】小栗 秀暢

【テーマコード（参考）】

5L010

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L010AA16

5L049AA16

(57)【要約】

【課題】対象物ごとのすり替えの検知を行うことを可能とする対象物判定プログラム、情報処理装置及び対象物判定方法を提供する。
【解決手段】第１時点及び第２時点のそれぞれにおける特定の対象物についての複数の項目のそれぞれに対応する値を計測し、複数の項目ごとに、各項目の第１時点における値と各項目の第２時点における値との差分を算出し、対象物のすり替えが発生しているか否かの判定に用いられる項目の組合せと、組合せに含まれる項目のそれぞれを用いた場合における判定についての判定精度とを対応付けた精度情報を記憶した記憶部を参照し、複数の項目に含まれる項目の組合せから条件を満たす特定の組合せを特定し、特定した特定の組合せに含まれる項目のそれぞれに対応する差分に基づいて、特定の対象物のすり替えが発生しているか否かを判定し、特定の対象物のすり替えが発生しているか否かについての判定結果を出力する。
【選択図】図１９

【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１時点及び第２時点のそれぞれにおける特定の対象物についての複数の項目のそれぞれに対応する値を計測し、
前記複数の項目ごとに、各項目の前記第１時点における前記値と各項目の前記第２時点における前記値との差分を算出し、
対象物のすり替えが発生しているか否かの判定に用いられる項目の組合せと、前記組合せに含まれる項目のそれぞれを用いた場合における前記判定についての判定精度とを対応付けた精度情報を記憶した記憶部を参照し、前記複数の項目に含まれる項目の組合せから条件を満たす特定の組合せを特定し、
特定した前記特定の組合せに含まれる項目のそれぞれに対応する前記差分に基づいて、前記特定の対象物のすり替えが発生しているか否かを判定し、
前記特定の対象物のすり替えが発生しているか否かについての判定結果を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする対象物判定プログラム。

【請求項2】

請求項１において、
前記特定する処理では、前記複数の項目に含まれる項目の組合せのうち、各組合せに対応する前記判定精度が条件を満たす組合せを前記特定の組合せとして特定する、
ことを特徴とする対象物判定プログラム。

【請求項3】

請求項２において、
前記特定する処理では、前記複数の項目に含まれる項目の組合せのうち、各組合せに対応する前記判定精度が最大である組合せを前記特定の組合せとして特定する、
ことを特徴とする対象物判定プログラム。

【請求項4】

請求項１において、
前記判定する処理では、
前記特定の組合せに含まれる項目ごとに、各項目に対応する前記差分が各項目に対応する条件を満たすか否かを判定し、
各項目に対応する前記条件を満たさない項目が前記特定の組合せに含まれる場合、前記特定の対象物のすり替えが発生していると判定する、
ことを特徴とする対象物判定プログラム。

【請求項5】

請求項４において、
前記判定する処理では、
前記特定の組合せに含まれる項目ごとに、各項目に対応する前記差分が各項目に対応する範囲に含まれるか否かを判定し、
各項目に対応する前記差分が各項目に対応する範囲に含まれない項目が前記特定の組合せに含まれる場合、前記特定の対象物のすり替えが発生していると判定する、
ことを特徴とする対象物判定プログラム。

【請求項6】

請求項３において、さらに、
前記精度情報を記憶した前記記憶部を参照し、前記複数の項目に含まれない他の項目と前記複数の項目に含まれる項目とを含む項目の組合せに対応する第１判定精度を特定し、
特定した前記第１判定精度が前記特定の組合せに対応する前記判定精度よりも大きいか否かを判定し、
前記第１判定精度が前記特定の組合せに対応する前記判定精度よりも大きいと判定した場合、前記他の項目を示す情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする対象物判定プログラム。

【請求項7】

請求項１において、さらに、
前記組合せに含まれる項目ごとに、各項目に対応する前記値を用いることによって対象物のすり替えが発生しているか否かを判定する学習モデルを生成し、
前記組合せごとに、各組合せに含まれる項目に対応する前記学習モデルのそれぞれを用いることによって各組合せに含まれる項目のそれぞれを用いた場合における前記判定精度を算出し、
前記組合せごとに、各組合せと各組合せに対応する前記判定精度とを対応付けることによって前記精度情報を生成する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする対象物判定プログラム。

【請求項8】

第１時点及び第２時点のそれぞれにおける特定の対象物についての複数の項目のそれぞれに対応する値を計測する情報計測部と、
前記複数の項目ごとに、各項目の前記第１時点における前記値と各項目の前記第２時点における前記値との差分を算出する差分算出部と、
対象物のすり替えが発生しているか否かの判定に用いられる項目の組合せと、前記組合せに含まれる項目のそれぞれを用いた場合における前記判定についての判定精度とを対応付けた精度情報を記憶した記憶部を参照し、前記複数の項目に含まれる項目の組合せから条件を満たす特定の組合せを特定する情報特定部と
特定した前記特定の組合せに含まれる項目のそれぞれに対応する前記差分に基づいて、前記特定の対象物のすり替えが発生しているか否かを判定する対象判定部と、
前記特定の対象物のすり替えが発生しているか否かについての判定結果を出力する結果出力部と、を有する、
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項9】

第１時点及び第２時点のそれぞれにおける特定の対象物についての複数の項目のそれぞれに対応する値を計測し、
前記複数の項目ごとに、各項目の前記第１時点における前記値と各項目の前記第２時点における前記値との差分を算出し、
対象物のすり替えが発生しているか否かの判定に用いられる項目の組合せと、前記組合せに含まれる項目のそれぞれを用いた場合における前記判定についての判定精度とを対応付けた精度情報を記憶した記憶部を参照し、前記複数の項目に含まれる項目の組合せから条件を満たす特定の組合せを特定し、
特定した前記特定の組合せに含まれる項目のそれぞれに対応する前記差分に基づいて、前記特定の対象物のすり替えが発生しているか否かを判定し、
前記特定の対象物のすり替えが発生しているか否かについての判定結果を出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする対象物判定方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、対象物判定プログラム、情報処理装置及び対象物判定方法に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、農作物等の対象物（以下、単に対象物とも呼ぶ）の流通経路を辿ることを可能とする技術が登場している。

【0003】

このような技術では、例えば、流通時において対象物が収容されるケースや段ボール（以下、単にケース等とも呼ぶ）に対して、対象物の追跡を行う際に用いられる情報（以下、トレース情報とも呼ぶ）が対応付けられたＱＲコード（登録商標）やＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）等が付加される。そして、対象物の消費者や小売店の店員（以下、単に消費者等とも呼ぶ）は、例えば、ＱＲコードやＲＦＩＤ等を読み取ることによってトレース情報の閲覧を行う。これにより、対象物の消費者等は、例えば、トレース情報から対象物の流通経路を辿ることが可能になる（例えば、特許文献１乃至４参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２００６－１４６５７０号公報

【特許文献2】特開２００５－１００００２号公報

【特許文献3】米国特許出願公開第２００６／０２６５５８４

【特許文献4】米国特許出願公開第２００６／０２７１５５５

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、上記のような技術では、例えば、ケース等に付加されたトレース情報とケース等に収容された個々の対象物との間における対応付けが行われない。そのため、上記のような技術では、例えば、対象物ごとのすり替えの検知を行うことができない場合がある。

【0006】

そこで、一つの側面では、本発明は、対象物ごとのすり替えの検知を行うことを可能とする対象物判定プログラム、情報処理装置及び対象物判定方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

実施の形態の一態様では、第１時点及び第２時点のそれぞれにおける特定の対象物についての複数の項目のそれぞれに対応する値を計測し、前記複数の項目ごとに、各項目の前記第１時点における前記値と各項目の前記第２時点における前記値との差分を算出し、対象物のすり替えが発生しているか否かの判定に用いられる項目の組合せと、前記組合せに含まれる項目のそれぞれを用いた場合における前記判定についての判定精度とを対応付けた精度情報を記憶した記憶部を参照し、前記複数の項目に含まれる項目の組合せから条件を満たす特定の組合せを特定し、特定した前記特定の組合せに含まれる項目のそれぞれに対応する前記差分に基づいて、前記特定の対象物のすり替えが発生しているか否かを判定し、前記特定の対象物のすり替えが発生しているか否かについての判定結果を出力する、処理をコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0008】

一つの側面によれば、対象物ごとのすり替えの検知を行うことが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、情報処理システム１０の構成について説明する図である。

【図2】図２は、情報処理装置１のハードウエア構成を説明する図である。

【図3】図３は、第１の実施の形態における情報処理システム１０の機能について説明する図である。

【図4】図４は、第１の実施の形態における情報処理システム１０の機能について説明する図である。

【図5】図５は、第１の実施の形態における対象物判定処理の詳細について説明するフローチャート図である。

【図6】図６は、第１の実施の形態における対象物判定処理の詳細について説明するフローチャート図である。

【図7】図７は、第１の実施の形態における対象物判定処理の詳細について説明するフローチャート図である。

【図8】図８は、第１の実施の形態における対象物判定処理の詳細について説明するフローチャート図である。

【図9】図９は、第１の実施の形態における対象物判定処理の詳細について説明するフローチャート図である。

【図10】図１０は、第１の実施の形態における対象物判定処理の詳細について説明するフローチャート図である。

【図11】図１１は、多変量データ１３１の具体例について説明する図である。

【図12】図１２は、拠点固有情報１３４の具体例について説明する図である。

【図13】図１３は、詳細情報２３３の具体例について説明する図である。

【図14】図１４は、閾値情報２３１の具体例について説明する図である。

【図15】図１５は、異常値情報１３２の具体例について説明する図である。

【図16】図１６は、異常値情報１３２の具体例について説明する図である。

【図17】図１７は、異常値情報１３２の具体例について説明する図である。

【図18】図１８は、異常値情報１３２の具体例について説明する図である。

【図19】図１９は、第１の実施の形態における対象物判定処理の詳細について説明する図である。

【図20】図２０は、第１の実施の形態における対象物判定処理の変形例について説明するフローチャート図である。

【図21】図２１は、第１の実施の形態における対象物判定処理の変形例について説明するフローチャート図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、図面を参照して本開示の実施の形態について説明する。しかしながら、かかる説明は限定的な意味に解釈されるべきではなく、特許請求の範囲に記載の主題を限定するものではない。また、本開示の趣旨及び範囲から逸脱することがなく様々な変更や置換や改変をすることができる。また、異なる実施の形態を適宜組み合わせることができる。

【0011】

［第１の実施の形態における情報処理システムの構成］
初めに、情報処理システム１０の構成について説明を行う。図１は、情報処理システム１０の構成について説明する図である。

【0012】

情報処理システム１０は、図１に示すように、例えば、対象物ＯＢの流通経路に含まれる拠点ＢＳ１において、情報処理装置１ａとセンサ３ａとを有する。拠点ＢＳ１は、例えば、対象物ＯＢの生産者の拠点である。

【0013】

また、情報処理システム１０は、例えば、対象物ＯＢの流通経路に含まれる拠点ＢＳ２において、情報処理装置１ｂとセンサ３ｂとを有する。拠点ＢＳ２は、例えば、対象物ＯＢの仲介業者の拠点である。

【0014】

また、情報処理システム１０は、例えば、対象物ＯＢの流通経路に含まれる拠点ＢＳ３において、情報処理装置１ｃとセンサ３ｃとを有する。拠点ＢＳ３は、例えば、対象物ＯＢの仲介業者の拠点である。

【0015】

また、情報処理システム１０は、例えば、対象物ＯＢの流通経路に含まれる拠点ＢＳ４において、情報処理装置１ｄとセンサ３ｄとを有する。拠点ＢＳ４は、例えば、消費者に対して対象物ＯＢの販売を行う小売店である。

【0016】

さらに、情報処理システム１０は、例えば、情報処理装置１ａと情報処理装置１ｂと情報処理装置１ｃと情報処理装置１ｄとのそれぞれからアクセスが可能な記憶装置２を有する。記憶装置２は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）であってよい。

【0017】

すなわち、図１に示す例は、対象物ＯＢが拠点ＢＳ１（生産者）と拠点ＢＳ２（仲介業者）と拠点ＢＳ３（仲介業者）と拠点ＢＳ４（小売店）とを順に流通することを示している。

【0018】

以下、情報処理装置１ａ、情報処理装置１ｂ、情報処理装置１ｃ及び情報処理装置１ｄを総称して単に情報処理装置１とも呼び、センサ３ａ、センサ３ｂ、センサ３ｃ及びセンサ３ｄを総称して単にセンサ３とも呼び、拠点ＢＳ１、拠点ＢＳ２、拠点ＢＳ３及び拠点ＢＳ４を総称して単に拠点ＢＳとも呼ぶ。

【0019】

なお、以下、対象物ＯＢの流通過程に含まれる拠点ＢＳの数が４である場合について説明を行うが、これに限られない。具体的に、対象物ＯＢの流通過程に含まれる拠点ＢＳの数は、例えば、４以外の数であってもよい。また、以下、拠点ＢＳ１が対象物ＯＢの生産者の拠点であり、拠点ＢＳ２及び拠点ＢＳ３が対象物ＯＢの仲介業者の拠点であり、拠点ＢＳ４が対象物ＯＢの販売を行う小売店である場合について説明を行うが、これに限られない。具体的に、拠点ＢＳ１や拠点ＢＳ４は、例えば、対象物ＯＢの仲介業者の拠点であってもよい。

【0020】

図１に示す例において、センサ３のそれぞれは、例えば、対象物ＯＢの模様、色（輝度）、糖度、水分量及び熟度等をそれぞれ計測する各種のセンサである。なお、各拠点ＢＳには、複数のセンサ３が配置されるものであってもよい。

【0021】

情報処理装置１は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）やスマートフォン等のモバイル端末であり、自装置の拠点ＢＳに配置された１以上のセンサ３が計測した対象物ＯＢについての多変量データに基づいて、対象物ＯＢのすり替えが発生しているか否かについての判定を行う処理（以下、対象物判定処理とも呼ぶ）を行う。

【0022】

具体的に、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、第１時点における対象物ＯＢ（以下、特定の対象物ＯＢとも呼ぶ）についての複数の項目（以下、単に複数の項目とも呼ぶ）のそれぞれに対応する値を計測する。また、情報処理装置１は、第１時点よりも後の第２時点における特定の対象物ＯＢについての複数の項目のそれぞれに対応する値を計測する。第１時点は、例えば、特定の対象物ＯＢが拠点ＢＳ１に配置されている時点であり、第２時点は、例えば、特定の対象物ＯＢが拠点ＢＳ２に配置されている時点であってよい。

【0023】

そして、情報処理装置１は、例えば、複数の項目ごとに、各項目の第１時点における値と各項目の第２時点における値との差分を算出する。

【0024】

続いて、情報処理装置１は、例えば、対象物ＯＢのすり替えが発生しているか否かの判定に用いられる項目の組合せと、その組合せに含まれる項目のそれぞれを用いた場合における判定精度とを対応付けた情報（以下、精度情報とも呼ぶ）を記憶した記憶部を参照し、特定の対象物ＯＢについての複数の項目に含まれる項目の組合せから条件を満たす組合せ（以下、特定の組合せとも呼ぶ）を特定する。具体的に、情報処理装置１は、例えば、特定の対象物ＯＢについての複数の項目に含まれる項目の組合せのうち、各組合せに対応する判定精度が条件を満たす組合せを特定の組合せを特定する。さらに具体的に、情報処理装置１は、例えば、特定の対象物ＯＢについての複数の項目に含まれる項目の組合せのうち、各組合せに対応する判定精度が最大である組合せを特定の組合せを特定する。

【0025】

その後、情報処理装置１は、例えば、特定の組合せに含まれる項目のそれぞれに対応する差分に基づいて、特定の対象物ＯＢのすり替えが発生しているか否かを判定する。具体的に、情報処理装置１は、例えば、特定の組合せに含まれる項目ごとに、各項目に対応する差分が各項目に対応する条件を満たすか否かを判定し、各項目に対応する条件を満たさない項目が特定の組合せに含まれる場合、特定の対象物ＯＢのすり替えが発生していると判定する。さらに具体的に、情報処理装置１は、例えば、特定の組合せに含まれる項目ごとに、各項目に対応する差分が各項目に対応する範囲（予め定められた範囲）に含まれるか否かを判定し、各項目に対応する範囲に含まれない項目が特定の組合せに含まれる場合、特定の対象物ＯＢのすり替えが発生していると判定する。

【0026】

そして、情報処理装置１は、例えば、特定の対象物ＯＢのすり替えが発生しているか否かについての判定（以下、単にすり替え判定とも呼ぶ）の判定結果を出力する。

【0027】

すなわち、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、対象物ＯＢごとに、複数のセンサ３のそれぞれによって計測された複数の項目のそれぞれに対応するデータを含む多変量データを取得する。そして、情報処理装置１は、例えば、対象物ＯＢごとに、各対象物ＯＢに対応する多変量データを用いることによって各対象物ＯＢのすり替えが発生しているか否かについての判定を行う。

【0028】

これにより、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、流通経路においてすり替えが行われたか否かの判定を対象物ＯＢごとに行うことが可能になる。

【0029】

また、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、対象物ＯＢのすり替え判定に用いられる項目の組合せと、その組合せに含まれる項目のそれぞれを用いた場合における判定精度とを対応付けた精度情報を記憶した記憶部を参照することにより、対象物ＯＢのすり替えが発生しているか否かについての判定に用いる項目の組合せ（特定の組合せ）を特定する。

【0030】

この点、精度情報に含まれる各判定精度は、例えば、単一の項目のみを用いることによってすり替え判定を行う学習モデル（以下、単一項目モデルとも呼ぶ）のそれぞれに対して、過去に計測した多変量データ（以下、過去の多変量データとも呼ぶ）を入力することによって算出が可能である。

【0031】

具体的に、情報処理装置１は、例えば、すり替え判定に用いられる項目ごとに、各項目に対応する単一項目モデルを生成する。そして、情報処理装置１は、例えば、単一項目モデルごとに、各単一項目モデルに対して過去の多変量データ（過去の多変量データのうちの各単一項目モデルに対応する項目のデータ）を順次入力することにより、各単一項目モデルによるすり替え判定の判定結果を取得する。その後、情報処理装置１は、例えば、単一項目モデルごとに、取得した判定結果を参照することにより、各単一項目モデルによるすり替え判定の判定精度を最も高くすることが可能な多変量データの閾値（すり替えが行われている判定する対象物ＯＢの多変量データとすり替えが行われていないと判定する対象物ＯＢの多変量データとの境界値）を特定する。さらに、情報処理装置１は、例えば、単一項目モデルの組合せごとに、各組合せに含まれる単一項目モデルに対応する閾値のそれぞれを過去の多変量データに対して順次適用し、すり替え判定の成功回数や失敗回数を集計することによって、各組合せに含まれる単一項目モデルのそれぞれを用いた場合におけるすり替え判定の判定精度を算出する。すり替え判定の成功回数は、例えば、すり替えが行われた対象物ＯＢをすり替えが行われた対象物ＯＢとして判定した回数（ＴＰ：Ｔｒｕｅ Ｐｏｓｉｔｉｖｅ）や、すり替えが行われていない対象物ＯＢをすり替えが行われていない対象物ＯＢとして判定した回数（ＴＮ：Ｔｒｕｅ Ｎｅｇａｔｉｖｅ）である。また、すり替え判定の失敗回数は、例えば、すり替えが行われた対象物ＯＢをすり替えが行われていない対象物ＯＢとして判定した回数（ＦＮ：Ｆａｌｓｅ Ｎｅｇａｔｉｖｅ）や、すり替えが行われていない対象物ＯＢをすり替えが行われている対象物ＯＢとして判定した回数（ＦＰ：Ｆａｌｓｅ Ｐｏｓｉｔｉｖｅ）である。そして、情報処理装置１は、例えば、単一項目モデルの組合せごとの判定精度を含む精度情報を生成する。

【0032】

すなわち、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、すり替え判定に用いられる項目の組合せごとの学習モデルを全て生成することなく、すり替え判定に用いられる項目ごとの単一項目モデルのみを生成することによって、精度情報を生成することが可能である。

【0033】

これにより、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、精度情報の生成に要する作業者の作業負担を抑制することが可能になり、特定の組合せに要する作業者の作業負担を抑制することが可能になる。

【0034】

さらに、本実施の形態における情報処理装置１は、この場合、例えば、単一項目モデルごとに特定した多変量データの閾値を用いることによって、特定の組合せに含まれる項目のそれぞれに対応する差分に基づくすり替え判定を行うことが可能になる。そのため、情報処理装置１は、例えば、特定の組合せに含まれる項目のそれぞれに対応する差分に基づくすり替え判定についても、すり替え判定に用いられる項目の組合せごとの学習モデルを生成することなく行うことが可能になる。

【0035】

［情報処理装置のハードウエア構成］
次に、各情報処理装置１のハードウエア構成について説明を行う。図２は、情報処理装置１のハードウエア構成を説明する図である。

【0036】

情報処理装置１は、図２に示すように、例えば、プロセッサであるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１と、メモリ１０２と、通信装置（Ｉ／Ｏインタフェース）１０３と、記憶装置１０４とを有する。各部は、バス１０５を介して互いに接続される。

【0037】

記憶装置１０４は、例えば、対象物判定処理を行うためのプログラム１１０を記憶するプログラム格納領域（図示せず）を有する。また、記憶装置１０４は、例えば、対象物判定処理を行う際に用いられる情報を記憶する記憶部１３０（以下、情報格納領域１３０とも呼ぶ）を有する。なお、記憶装置１０４は、例えば、ＨＤＤやＳＳＤであってよい。

【0038】

ＣＰＵ１０１は、例えば、記憶装置１０４からメモリ１０２にロードされたプログラム１１０を実行して対象物判定処理を行う。

【0039】

また、通信装置１０３は、例えば、インターネット等のネットワーク（図示せず）を介して記憶装置２及びセンサ３との通信を行う。

【0040】

［第１の実施の形態における情報処理システムの機能］
次に、第１の実施の形態における各情報処理システム１０の機能について説明を行う。図３及び図４は、第１の実施の形態における情報処理システム１０の機能について説明する図である。

【0041】

情報処理装置１は、図３に示すように、例えば、ＣＰＵ１０１やメモリ１０２等のハードウエアとプログラム１１０とが有機的に協働することにより、情報受付部１１１と、情報計測部１１２と、差分算出部１１３と、情報特定部１１４と、対象判定部１１５と、結果出力部１１６とを有する。

【0042】

また、情報格納領域１３０には、図３に示すように、例えば、多変量データ１３１と、異常値情報１３２と、詳細情報１３３と、拠点固有情報１３４とが記憶される。

【0043】

さらに、記憶装置２には、図４に示すように、閾値情報２３１と、精度情報２３２と、詳細情報２３３と、拠点固有情報２３４と、単一項目モデルＭＤとを記憶する。なお、以下、閾値情報２３１及び精度情報２３２が予め記憶装置２に記憶されているものとして説明を行う。また、以下、すり替え判定に用いられる項目ごとに生成された単一項目モデルＭＤが予め記憶装置２に記憶されているものとして説明を行う。

【0044】

情報受付部１１１は、例えば、情報処理装置１が配置されている拠点ＢＳの作業者が入力した拠点固有情報１３４を受け付ける。拠点固有情報１３４は、例えば、情報処理装置１が配置されている拠点ＢＳについての固有の情報である。そして、情報受付部１１１は、例えば、入力を受け付けた拠点固有情報１３４を情報格納領域１３０に記憶する。

【0045】

情報計測部１１２は、例えば、各センサ３によって計測された対象物ＯＢについての複数の項目に対応するデータを各センサ３から取得する。そして、情報計測部１１２は、例えば、取得したデータの組合せである多変量データ１３１を情報格納領域１３０に記憶する。

【0046】

差分算出部１１３は、例えば、情報計測部１１２においてデータが取得された複数の項目ごとに、情報計測部１１２において取得された各項目に対応するデータが示す値と、情報処理装置１の拠点ＢＳよりも前の拠点ＢＳに配置された他の情報処理装置１（以下、単に他の情報処理装置１とも呼ぶ）において取得された各項目に対応するデータが示す値との差分を算出する。すなわち、差分算出部１１３は、例えば、拠点ＢＳ間における多変量データ１３１の差分を算出する。

【0047】

具体的に、差分算出部１１３は、例えば、記憶装置２に記憶された詳細情報２３３を参照し、情報計測部１１２が取得した複数の項目ごとに、他の情報処理装置１において取得された各項目に対応するデータが示す値を取得する。詳細情報２３３は、例えば、各拠点ＢＳの情報処理装置１によって生成された詳細情報１３３を蓄積した情報である。また、詳細情報１３３は、例えば、各拠点ＢＳの情報処理装置１によって取得された多変量データ１３１等を含む情報である。そして、差分算出部１１３は、例えば、情報計測部１１２においてデータが取得された複数の項目ごとに、情報計測部１１２において取得された各項目に対応するデータが示す値と、記憶装置２から取得された各項目に対応するデータが示す値との差分を算出する。

【0048】

その後、差分算出部１１３は、例えば、記憶装置２に記憶された閾値情報２３１を参照し、情報計測部１１２においてデータが取得された複数の項目ごとに、各項目に対応する差分が各項目に対応する閾値以上であるか否かを判定する。閾値情報２３１は、例えば、単一項目モデルＭＤごとに予め生成された情報であって、各単一項目モデルＭＤの判定精度を最も高くすることが可能な多変量データ１３１の閾値（すり替えが行われている判定する対象物ＯＢの多変量データとすり替えが行われていないと判定する対象物ＯＢの多変量データとの境界値）を示す情報である。そして、差分算出部１１３は、例えば、多変量データ１３１に含まれる項目のうちの差分が閾値以上である項目に対応する値が異常値であることを示す異常値情報１３２を生成する。

【0049】

情報特定部１１４は、例えば、差分算出部１１３が生成した異常値情報１３２と、記憶装置２に記憶された精度情報２３２とを参照し、情報計測部１１２がデータを取得した複数の項目における項目の組合せから特定の組合せを特定する。精度情報２３２は、例えば、対象物ＯＢのすり替えが発生しているか否かの判定に用いられる項目の組合せと、その組合せに含まれる項目のそれぞれを用いた場合における判定精度とを対応付けた情報である。

【0050】

具体的に、情報特定部１１４は、例えば、記憶装置２に記憶された精度情報２３２を参照し、情報計測部１１２がデータを取得した複数の項目に含まれる項目の組合せごとに、各組合せに対応する判定精度をそれぞれ特定する。そして、情報特定部１１４は、例えば、特定した判定精度のうちの最も高い判定精度に対応する組合せを特定の組合せとして特定する。

【0051】

対象判定部１１５は、例えば、情報特定部１１４が特定した特定の組合せに含まれる項目のそれぞれに対応する差分（差分算出部１１３が算出した差分）に基づいて、対象物ＯＢのすり替えが発生しているか否かを判定する。

【0052】

具体的に、対象判定部１１５は、例えば、差分算出部１１３が算出した異常値情報１３２を参照し、異常値に対応する項目が存在していると判定した場合、対象物ＯＢのすり替えが発生していると判定する。一方、対象判定部１１５は、例えば、異常値に対応する項目が存在していないと判定した場合、対象物ＯＢのすり替えが発生していないと判定する。

【0053】

結果出力部１１６は、例えば、対象判定部１１５による判定結果を情報処理装置１の出力画面（図示せず）に出力する。

【0054】

また、結果出力部１１６は、例えば、情報計測部１１２が計測した多変量データ１３１と、対象判定部１１５による判定結果とを含む詳細情報１３３を生成する。そして、結果出力部１１６は、例えば、生成した詳細情報１３３を詳細情報２３３の少なくとも一部として記憶装置２に記憶する。なお、結果出力部１１６は、例えば、情報受付部１１１が入力を受け付けた拠点固有情報１３４を拠点固有情報２３４の少なくとも一部として記憶装置２に記憶するものであってもよい。

【0055】

［第１の実施の形態における対象物判定処理の概略］
次に、第１の実施の形態の概略について説明する。図５は、第１の実施の形態における対象物判定処理の概略を説明するフローチャート図である。

【0056】

情報処理装置１は、図５に示すように、例えば、対象物判定タイミングになるまで待機する（Ｓ１のＮＯ）。対象物判定タイミングは、例えば、情報処理装置１が配置された拠点ＢＳの作業者が対象物判定処理を行う旨の情報を情報処理装置１に入力したタイミングであってよい。

【0057】

そして、対象物判定タイミングになった場合（Ｓ１のＹＥＳ）、情報処理装置１は、例えば、第１時点における特定の対象物ＯＢについての複数の項目のそれぞれに対応する値を計測する（Ｓ２）。また、情報処理装置１は、第１時点よりも後の第２時点における特定の対象物ＯＢについての複数の項目のそれぞれに対応する値を計測する（Ｓ２）。

【0058】

続いて、情報処理装置１は、例えば、特定の対象物ＯＢについての複数の項目ごとに、各項目の第１時点における値と各項目の第２時点における値との差分を算出する（Ｓ３）。

【0059】

次に、情報処理装置１は、例えば、対象物ＯＢのすり替えが発生しているか否かの判定に用いられる項目の組合せと、その組合せに含まれる項目のそれぞれを用いた場合における判定精度とを対応付けた精度情報２３２を記憶した情報格納領域１３０を参照し、特定の対象物ＯＢについての複数の項目における項目の組合せから特定の組合せを特定する（Ｓ４）。

【0060】

その後、情報処理装置１は、例えば、特定の組合せに含まれる項目のそれぞれに対応する差分に基づいて、特定の対象物ＯＢのすり替えが発生しているか否かを判定する（Ｓ５）。

【0061】

そして、情報処理装置１は、例えば、特定の対象物ＯＢのすり替えが発生しているか否かについての判定結果を出力する（Ｓ６）。

【0062】

これにより、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、流通経路においてすり替えが行われたか否かの判定を対象物ＯＢごとに行うことが可能になる。

【0063】

また、情報処理装置１は、例えば、すり替え判定に用いられる項目の組合せごとの学習モデルを全て生成することなく、すり替え判定に用いられる項目ごとの単一項目モデルＭＤのみを生成することによって、精度情報２３２を生成することになる。そのため、情報処理装置１は、例えば、精度情報２３２の生成に要する作業者の作業負担を抑制することが可能になり、特定の組合せに要する作業者の作業負担を抑制することが可能になる。

【0064】

さらに、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、特定の組合せに含まれる項目のそれぞれに対応する差分に基づくすり替え判定についても、すり替え判定に用いられる項目の組合せごとの学習モデルを生成することなく行うことが可能になる。

【0065】

［第１の実施の形態における対象物判定処理の詳細］
次に、第１の実施の形態における対象物判定処理の詳細について説明する。図６から図１０は、第１の実施の形態における対象物判定処理の詳細について説明するフローチャート図である。また、図１１から図１９は、第１の実施の形態における対象物判定処理の詳細について説明する図である。

【0066】

［第１対象物判定処理］
初めに、対象物判定処理のうち、対象物ＯＢの流通経路における最初の拠点ＢＳ（例えば、図１等で説明した拠点ＢＳ１）に配置された情報処理装置１（例えば、図１で説明した情報処理装置１ａ）において行われる処理（以下、第１対象物判定処理とも呼ぶ）について説明を行う。図６は、第１対象物判定処理について説明するフローチャート図である。

【0067】

情報計測部１１２は、図６に示すように、例えば、第１対象物判定タイミングになるまで待機する（Ｓ１１のＮＯ）。第１対象物判定タイミングは、例えば、情報処理装置１が配置された拠点ＢＳの作業者が第１対象物判定処理を行う旨の情報を情報処理装置１に入力したタイミングであってよい。

【0068】

そして、第１対象物判定タイミングになった場合（Ｓ１１のＹＥＳ）、情報計測部１１２は、例えば、対象物ＯＢに取り付けられたＲＦＩＤの読み取りを行うことにより、対象物ＯＢの識別情報を取得する（Ｓ１２）。

【0069】

また、情報計測部１１２は、この場合、例えば、対象物ＯＢについての多変量データ１３１を計測する（Ｓ１３）。以下、多変量データ１３１の具体例について説明を行う。

【0070】

［多変量データの具体例］
図１１は、多変量データ１３１の具体例について説明する図である。

【0071】

図１１に示す多変量データ１３１は、例えば、対象物ＯＢが映る画像データ（対象物ＯＢの模様の判定に用いられる画像データ）の識別情報が設定される「模様」と、対象物ＯＢの色（輝度）を計測可能なセンサ３によって計測された対象物ＯＢの色が設定される「色」とを項目として有する。また、図１１に示す多変量データ１３１は、例えば、対象物ＯＢの糖度を計測可能なセンサ３によって計測された対象物ＯＢの糖度が設定される「糖度」と、対象物ＯＢの水分量を計測可能なセンサ３によって計測された対象物ＯＢの水分量が設定される「水分」と、対象物ＯＢの熟度を計測可能なセンサ３によって計測された対象物ＯＢの熟度が設定される「熟度」とを項目として有する。以下、値の計測が行われなかった項目に「－」が設定されるものとして説明を行う。

【0072】

なお、以下、各拠点ＢＳに配置されたセンサ３によって計測される項目（特徴量）が模様、色、糖度、水分量及び熟度であるものとして説明を行うが、これに限られない。具体的に、各拠点ＢＳに配置されたセンサ３によって計測される項目には、例えば、模様、色、糖度、水分量及び熟度のうちの一部の項目のみが含まれるものであってもよいし、模様、色、糖度、水分量及び熟度以外の項目（例えば、重量等）が含まれるものであってもよい。

【0073】

具体的に、図１１に示す多変量データ１３１には、例えば、「模様」として「ＩＤ０１１」が設定され、「色」として「－」が設定され、「糖度」として「１６％」が設定され、「水分」として「６７．２％」が設定され、「熟度」として「２４％」が設定されている。

【0074】

図６に戻り、情報受付部１１１は、例えば、情報処理装置１が配置されている拠点ＢＳについての拠点固有情報１３４の入力を受け付ける（Ｓ１４）。具体的に、情報受付部１１１は、例えば、情報処理装置１が配置されている拠点ＢＳの作業者が入力した拠点固有情報１３４の入力を受け付ける。以下、拠点固有情報１３４の具体例について説明を行う。

【0075】

［拠点固有情報の具体例］
図１２は、拠点固有情報１３４の具体例について説明する図である。

【0076】

図１２に示す拠点固有情報１３４は、例えば、各拠点ＢＳの名称が設定される「拠点名」と、各拠点ＢＳにおける生産者や仲介業者等の事業者の名称が設定される「事業者名」と、各事業者における担当者の名称が設定される「担当者名」と、各事業者における承認者の名称が設定される「承認者名」とを項目として有する。また、図１２に示す拠点固有情報１３４は、例えば、対象物ＯＢの品種の名称が設定される「品種名」と、対象物ＯＢの入荷量が設定される「入荷量」と、対象物ＯＢの入荷日が設定される「入荷日」とを項目として有する。

【0077】

具体的に、図１２に示す拠点固有情報１３４における１行目の情報には、例えば、「拠点名」として「Ａ卸売市場」が設定され、「事業者名」として「Ｂ株式会社」が設定され、「担当者」として「ＣＣ」が設定され、「承認者」として「ＦＦ」が設定され、「品種名」として「夕張メロン」が設定され、「入荷量」として「１．０ｔ」が設定され、「入荷日」として「２０２２／８／１５」が設定されている。

【0078】

また、図１２に示す拠点固有情報１３４における２行目の情報には、例えば、「拠点名」として「Ａ卸売市場」が設定され、「事業者名」として「Ｂ株式会社」が設定され、「担当者」として「ＤＤ」が設定され、「承認者」として「ＧＧ」が設定され、「品種名」として「夕張メロン」が設定され、「入荷量」として「２．０ｔ」が設定され、「入荷日」として「２０２２／８／１６」が設定されている。図１２に含まれる他の情報についての説明は省略する。

【0079】

図６に戻り、結果出力部１１６は、例えば、Ｓ１３の処理で計測した多変量データ１３１と、Ｓ１４の処理で入力を受け付けた拠点固有情報１３４とを用いることによってハッシュ情報を生成する（Ｓ１５）。

【0080】

そして、結果出力部１１６は、例えば、Ｓ１２の処理で取得した対象物ＯＢの識別情報と、Ｓ１３の処理で計測した多変量データ１３１と、Ｓ１４の処理で入力を受け付けた拠点固有情報１３４と、Ｓ１５の処理で生成したハッシュ情報とを含む詳細情報１３３を生成し、生成した詳細情報１３３を詳細情報２３３の少なくとも一部として記憶装置２に記憶する（Ｓ１６）。

【0081】

すなわち、結果出力部１１６は、例えば、生成した詳細情報１３３を詳細情報２３３として記憶装置２に記憶することによって、生成した詳細情報１３３を他の拠点ＢＳに配置されている情報処理装置１からも参照可能な状態にする。

【0082】

［第２対象物判定処理］
次に、対象物判定処理のうち、対象物ＯＢの流通経路における２番目以降の拠点ＢＳ（例えば、図１で説明した拠点ＢＳ２や拠点ＢＳ３）に配置された情報処理装置１（例えば、図１で説明した情報処理装置１ｂや情報処理装置１ｃ）において行われる処理（以下、第２対象物判定処理とも呼ぶ）について説明を行う。図７及び図８は、第２対象物判定処理について説明するフローチャート図である。

【0083】

情報計測部１１２は、図７に示すように、例えば、第２対象物判定タイミングになるまで待機する（Ｓ２１のＮＯ）。第２対象物判定タイミングは、例えば、情報処理装置１が配置された拠点ＢＳの作業者が第２対象物判定処理を行う旨の情報を情報処理装置１に入力したタイミングであってよい。

【0084】

そして、第２対象物判定タイミングになった場合（Ｓ２１のＹＥＳ）、情報計測部１１２は、例えば、対象物ＯＢに取り付けられたＲＦＩＤの読み取りを行うことにより、対象物ＯＢの識別情報を取得する（Ｓ２２）。

【0085】

また、情報計測部１１２は、この場合、例えば、対象物ＯＢについての多変量データ１３１を計測する（Ｓ２３）。

【0086】

次に、差分算出部１１３は、例えば、Ｓ２３の処理で計測した多変量データ１３１に含まれる項目ごとに、現在の拠点ＢＳにおいて取得された各項目に対応する値（Ｓ２３の処理で計測した多変量データ１３１に含まれる各項目に対応する値）と、直前の拠点ＢＳにおいて取得された各項目に対応する値との差分を算出する（Ｓ２４）。

【0087】

具体的に、差分算出部１１３は、例えば、記憶装置２に記憶された詳細情報２３３を参照し、直前の拠点ＢＳにおいて取得された多変量データ１３１を取得する。そして、差分算出部１１３は、例えば、Ｓ２３の処理で計測した多変量データ１３１に含まれる項目ごとに、Ｓ２３の処理で計測した多変量データ１３１に含まれる各項目に対応する値と、記憶装置２から取得された多変量データ１３１に含まれる各項目に対応する値との差分を算出する。

【0088】

なお、差分算出部１１３は、例えば、Ｓ２３の処理で計測した多変量データ１３１に含まれる項目と、記憶装置２から取得した多変量データ１３１に含まれる項目が一致しない場合、Ｓ２３の処理で計測した多変量データ１３１と記憶装置２から取得した多変量データ１３１との両方に含まれる項目ごとに、Ｓ２３の処理で計測した多変量データ１３１に含まれる各項目に対応する値と、記憶装置２から取得された多変量データ１３１に含まれる各項目に対応する値との差分を算出するものであってよい。

【0089】

これにより、差分算出部１１３は、例えば、各拠点ＢＳに配置されているセンサ３の種類が異なっており、Ｓ２３の処理で計測した多変量データ１３１に含まれる項目と、記憶装置２から取得した多変量データ１３１に含まれる項目が一致しない場合であっても、各項目に対応する値との差分の算出を行うことが可能になる。そのため、情報処理装置１は、例えば、例えば、各拠点ＢＳに配置されているセンサ３の種類が異なっている場合であっても、対象物ＯＢについての対象物判定処理を実行することが可能になる。以下、詳細情報２３３の具体例について説明を行う。

【0090】

［詳細情報の具体例］
図１３は、詳細情報２３３の具体例について説明する図である。

【0091】

図１３に示す詳細情報２３３は、例えば、対象物ＯＢ（対象物ＯＢに取り付けられたＲＦＩＤ）の識別情報が設定される「ＲＦＩＤ番号」と、多変量データ１３１に含まれる項目と同一の項目である「模様」、「色」、「糖度」、「水分」及び「熟度」と、拠点固有情報１３４に含まれる項目と同一の項目である「拠点名」とを項目として有する。また、図１３に示す詳細情報２３３は、例えば、対象物ＯＢのすり替え判定の判定結果が設定される「判定結果」と、対象物ＯＢのすり替え判定の判定精度が設定される「判定精度」とを項目として有する。

【0092】

具体的に、図１３に示す詳細情報２３３における１行目の情報には、例えば、「ＲＦＩＤ番号」として「１００５０１」が設定され、「模様」として「ＩＤ０１１」が設定され、「色」として「－」が設定され、「糖度」として「１６％」が設定され、「水分」として「６７．２ｇ」が設定され、「熟度」として「２４％」が設定され、「拠点名」として「Ａ卸売市場」が設定され、「判定結果」として「異常なし」が設定され、「判定精度」として「９７％」が設定され、ハッシュ情報として「ａｓ７６３ｈ・・・」が設定されている。

【0093】

また、図１３に示す詳細情報２３３における２行目の情報には、例えば、「ＲＦＩＤ番号」として「１００５０２」が設定され、「模様」として「ＩＤ０１２」が設定され、「色」として「－」が設定され、「糖度」として「１９％」が設定され、「水分」として「７２．９ｇ」が設定され、「熟度」として「２２％」が設定され、「拠点名」として「Ａ卸売市場」が設定され、「判定結果」として「異常なし」が設定され、「判定精度」として「９４％」が設定され、ハッシュ情報として「ｆｈｓ１５ｐ・・・」が設定されている。図１３に含まれる他の情報についての説明は省略する。

【0094】

そのため、例えば、Ｓ２２の処理で読み取りを行ったＲＦＩＤの「ＲＦＩＤ番号」が「１００５０１」であり、直前の拠点ＢＳの「拠点名」が「Ａ卸売市場」である場合、差分算出部１１３は、例えば、図１３に示す詳細情報２３３の１行目の情報における「模様」、「色」、「糖度」、「水分」及び「熟度」に設定された値である「ＩＤ０１１」、「－」、「１６％」、「６７．２ｇ」及び「２４％」を特定する。

【0095】

そして、例えば、Ｓ２３の処理において取得された多変量データ１３１に含まれる「模様」の値が「ＩＤ００１」である場合、差分算出部１１３は、例えば、「ＩＤ００１」に対応する画像データに映る対象物ＯＢの模様と「ＩＤ０１１」に対応する画像データに映る対象物ＯＢの模様との差異度（差分）を算出する。具体的に、差分算出部１１３は、この場合、例えば、学習済の学習モデル（図示せず）を用いることによって、対象物ＯＢの模様の差異度を算出するものであってもよい。

【0096】

また、例えば、Ｓ２３の処理において取得された多変量データ１３１に含まれる「糖度」の値が「２０％」である場合、差分算出部１１３は、例えば、「２０％」から「１６％」を減算することによって算出される「４％」を算出する。

【0097】

また、例えば、Ｓ２３の処理において取得された多変量データ１３１に含まれる「水分」の値が「８０．２ｇ」である場合、差分算出部１１３は、例えば、「８０．２ｇ」から「６７．２ｇ」を減算することによって算出される「１３．０ｇ」を算出する。

【0098】

また、例えば、Ｓ２３の処理において取得された多変量データ１３１に含まれる「熟度」の値が「２９％」である場合、差分算出部１１３は、例えば、「２９％」から「２４％」を減算することによって算出される「５％」を算出する。

【0099】

なお、図１３に示す詳細情報２３３における１行目の情報には、「色」についての情報が含まれていない。そのため、差分算出部１１３は、この場合、例えば、「色」についての差分の算出を行わない。

【0100】

図７に戻り、差分算出部１１３は、例えば、記憶装置２に記憶された閾値情報２３１を参照し、Ｓ２４の処理で差分を算出した項目のそれぞれに対応する差分から異常値情報１３２を生成する（Ｓ２４）。

【0101】

具体的に、差分算出部１１３は、例えば、記憶装置２に記憶された閾値情報２３１を参照し、Ｓ２４の処理で差分を算出した項目ごとに、各項目に対応する差分が各項目に対応する閾値以上であるか否かを判定する。そして、差分算出部１１３は、例えば、差分が閾値以上である項目に対応する値が異常値であることを示す異常値情報１３２を生成する。以下、閾値情報２３１及び異常値情報１３２の具体例について説明を行う。

【0102】

［閾値情報の具体例］
図１４は、閾値情報２３１の具体例について説明する図である。

【0103】

図１４に示す閾値情報２３１は、例えば、対象物ＯＢの品種の名称が設定される「品種名」と、多変量データ１３１に含まれる各項目の名称が設定される「項目」と、多変量データ１３１に含まれる各項目に対応する閾値が設定される「閾値」とを項目として有する。

【0104】

具体的に、図１４に示す閾値情報２３１における１行目の情報には、例えば、「品種名」として「夕張メロン」が設定され、「項目」として「模様」が設定され、「閾値」として「０．５」が設定されている。

【0105】

そのため、例えば、Ｓ２３の処理で算出された「模様」についての差異度が「０．８」である場合、差分算出部１１３は、例えば、Ｓ２３の処理で算出された「模様」についての差異度が「模様」についての閾値である「０．５」以上であると判定し、Ｓ２３の処理で算出された「模様」についての値が異常値であると判定する。

【0106】

また、図１４に示す閾値情報２３１における３行目の情報には、例えば、「品種名」として「夕張メロン」が設定され、「項目」として「糖度」が設定され、「閾値」として「±８％」が設定されている
そのため、例えば、Ｓ２３の処理で算出された「糖度」についての差分が「４％」である場合、差分算出部１１３は、例えば、Ｓ２３の処理で算出された「糖度」についての差分が「糖度」についての閾値（範囲）である「±８％」内にあると判定し、Ｓ２３の処理で算出された「糖度」についての値が異常値でないと判定する。

【0107】

また、図１４に示す閾値情報２３１における４行目の情報には、例えば、「品種名」として「夕張メロン」が設定され、「項目」として「水分」が設定され、「閾値」として「±１０ｇ」が設定されている
そのため、例えば、Ｓ２３の処理で算出された「水分」についての差分が「１３．０ｇ」である場合、差分算出部１１３は、例えば、Ｓ２３の処理で算出された「水分」についての差分が「水分」についての閾値（範囲）である「±１０ｇ」内にないと判定し、Ｓ２３の処理で算出された「水分」についての値が異常値であると判定する。

【0108】

また、図１４に示す閾値情報２３１における５行目の情報には、例えば、「品種名」として「夕張メロン」が設定され、「項目」として「熟度」が設定され、「閾値」として「±２０％」が設定されている。

【0109】

そのため、例えば、Ｓ２３の処理で算出された「熟度」についての差分が「５％」である場合、差分算出部１１３は、例えば、Ｓ２３の処理で算出された「熟度」についての差分が「熟度」についての閾値（閾値）である「±２０％」内にあると判定し、Ｓ２３の処理で算出された「熟度」についての値が異常値でないと判定する。図１４に含まれる他の情報についての説明は省略する。

【0110】

なお、図１４に示す閾値情報２３１における１行目の情報の「閾値」に設定された「０．５」は、例えば、情報格納領域１３０に記憶された単一項目モデルＭＤのうち、対象物ＯＢの模様に対応する値の入力に伴って対象物ＯＢのすり替え判定を行う単一項目モデルＭＤを用いることによって特定された値である。また、図１４に示す閾値情報２３１における２行目の情報の「閾値」に設定された「±２５」は、例えば、情報格納領域１３０に記憶された単一項目モデルＭＤのうち、対象物ＯＢの色に対応する値の入力に伴って対象物ＯＢのすり替え判定を行う単一項目モデルＭＤを用いることによって特定された値である。また、図１４に示す閾値情報２３１における３行目の情報の「閾値」に設定された「±８％」は、例えば、情報格納領域１３０に記憶された単一項目モデルＭＤのうち、対象物ＯＢの糖度に対応する値の入力に伴って対象物ＯＢのすり替え判定を行う単一項目モデルＭＤを用いることによって特定された値である。また、図１４に示す閾値情報２３１における４行目の情報の「閾値」に設定された「±１０ｇ」は、例えば、情報格納領域１３０に記憶された単一項目モデルＭＤのうち、対象物ＯＢの水分量に対応する値の入力に伴って対象物ＯＢのすり替え判定を行う単一項目モデルＭＤを用いることによって特定された値である。また、図１４に示す閾値情報２３１における５行目の情報の「閾値」に設定された「±２０％」は、例えば、情報格納領域１３０に記憶された単一項目モデルＭＤのうち、対象物ＯＢの熟度に対応する値の入力に伴って対象物ＯＢのすり替え判定を行う単一項目モデルＭＤを用いることによって特定された値である。

【0111】

［異常値情報の具体例］
次に、異常値情報１３２の具体例について説明を行う。図１５及び図１７は、異常値情報１３２の具体例について説明する図である。

【0112】

図１５等に示す異常値情報１３２は、例えば、対象物ＯＢの模様に対応する値が異常値であるか否かを示す「模様」と、対象物ＯＢの糖度に対応する値が異常値であるか否かを示す「糖度」と、対象物ＯＢの水分量に対応する値が異常値であるか否かを示す「水分」と、対象物ＯＢの熟度に対応する値が異常値であるか否かを示す「熟度」とを項目として有する。「模様」、「糖度」、「水分」及び「熟度」のそれぞれには、例えば、各値が異常値であることを示す「１」、または、各値が異常値でないことを示す「０」が設定される。

【0113】

具体的に、図１５等に示す異常値情報１３２には、例えば、「模様」として「１」が設定され、「糖度」として「０」が設定され、「水分」として「１」が設定され、「熟度」として「０」が設定されている。

【0114】

図７に戻り、情報特定部１１４は、例えば、Ｓ２５の処理で生成した異常値情報１３２と、記憶装置２に記憶された精度情報２３２とを参照し、Ｓ２４の処理で差分を算出した項目の組合せから特定の組合せを特定する（Ｓ２６）。以下、精度情報２３２の具体例について説明を行う。

【0115】

［精度情報の具体例］
図１６は、精度情報２３２の具体例について説明する図である。具体的に、図１６には、例えば、対象物ＯＢの品種名が夕張メロンである場合の精度情報２３２の具体例である。

【0116】

図１６に示す精度情報２３２は、例えば、すり替え判定に用いられる項目の組合せの識別情報が設定される「組合せ識別情報」と、すり替え判定において対象物ＯＢの模様が用いられるか否かを示す「模様」と、すり替え判定において対象物ＯＢの色が用いられるか否かを示す「色」と、すり替え判定において対象物ＯＢの糖度が用いられるか否かを示す「糖度」とを項目として有する。また、図１６に示す精度情報２３２は、例えば、すり替え判定において対象物ＯＢの水分が用いられるか否かを示す「水分」と、すり替え判定において対象物ＯＢの熟度が用いられるか否かを示す「熟度」と、すり替え判定の判定精度が設定される「判定精度」とを項目として有する。「模様」、「色」、「糖度」、「水分」及び「熟度」には、例えば、すり替え判定に各項目が用いられることを示す「１」、または、すり替え判定に各項目が用いられることを示す「０」が設定される。なお、「判定精度」には、例えば、ＡｃｃｕｒａｃｙやＲｅｃａｌｌが設定されるものであってよい。また、「判定精度」には、例えば、ＡｃｃｕｒａｃｙとＲｅｃａｌｌとの平均値が設定されるものであってもよい。

【0117】

具体的に、図１６に示す精度情報２３２における１行目の情報は、例えば、「組合せ識別情報」として「Ｃ００１」が設定され、「模様」として「１」が設定され、「色」として「０」が設定され、「糖度」として「０」が設定され、「水分」として「０」が設定され、「熟度」として「０」が設定され、「判定精度」として「０．７０」が設定されている。

【0118】

すなわち、図１６に示す精度情報２３２における１行目の情報は、例えば、対象物ＯＢの模様のみを用いてすり替えの判定を行う場合の判定精度が０．７０であることを示している。

【0119】

また、図１６に示す精度情報２３２における２行目の情報は、例えば、「組合せ識別情報」として「Ｃ００２」が設定され、「模様」として「１」が設定され、「色」として「０」が設定され、「糖度」として「１」が設定され、「水分」として「０」が設定され、「熟度」として「０」が設定され、「判定精度」として「０．８０」が設定されている。

【0120】

すなわち、図１６に示す精度情報２３２における２行目の情報は、例えば、対象物ＯＢの模様及び糖度を用いてすり替えの判定を行う場合の判定精度が０．８０であることを示している。図１６に含まれる他の情報については説明を省略する。

【0121】

ここで、例えば、図１５で説明した異常値情報１３２には、例えば、模様、糖度、水分及び熟度に対応する値がそれぞれ含まれている。また、例えば、図１６で説明した精度情報２３２は、例えば、模様、糖度、水分及び熟度の組合せに対応する判定精度が０．７５であり、模様、糖度及び水分の組合せに対応する判定精度が０．９５であることを示している。

【0122】

そのため、情報特定部１１４は、例えば、図１５で説明した異常値情報１３２に含まれる全ての項目を用いる場合の判定精度よりも、図１５で説明した異常値情報１３２に含まれる項目のうちの熟度以外の項目を用いる場合の判定精度の方が高いと判定する。したがって、情報特定部１１４は、この場合、例えば、図１５で説明した異常値情報１３２に含まれる全ての項目の組合せよりも、図１５で説明した異常値情報１３２に含まれる項目のうちの熟度以外の項目の組合せの方を優先的に特定する。

【0123】

具体的に、情報特定部１１４は、Ｓ２６の処理において、例えば、図１５で説明した異常値情報１３２に含まれる１以上の項目の組合せのうち、図１６で説明した精度情報２３２に含まれる判定精度が最も高い組合せを特定する。

【0124】

なお、情報処理装置１は、この場合、例えば、対象物ＯＢの熟度を計測するセンサ３を用いる必要性が低いことを示す情報を、情報処理装置１が配置されている拠点ＢＳの作業者に通知するものであってもよい。

【0125】

また、図１６に示す精度情報２３２における６行目の情報には、例えば、「組合せ識別情報」として「Ｃ００６」が設定されており、「模様」、「色」、「糖度」及び「水分」として「１」が設定されており、「熟度」として「０」が設定されており、「判定精度」として「０．９８」が設定されている。すなわち、図１６に示す精度情報２３２は、例えば、模様、色、糖度及び水分の組合せに対応する判定精度が０．９８であり、模様、糖度及び水分の組合せに対応する判定精度が０．９５よりも高いことを示している。そのため、情報処理装置１は、この場合、例えば、対象物ＯＢの水分量を計測するセンサ３をさらに用いることを推奨する情報を、情報処理装置１が配置されている拠点ＢＳの作業者に通知するものであってもよい。

【0126】

図７に戻り、対象判定部１１５は、例えば、Ｓ２３の処理で差分の算出が行われた項目のうち、Ｓ２６の処理で特定した特定の組合せに含まれる項目を用いることによって、対象物ＯＢのすり替え判定を行う（Ｓ２７）。

【0127】

具体的に、図１５で説明した異常値情報１３２には、例えば、「模様」及び「水分」として「１」が設定され、「糖度」及び「熟度」として「０」が設定されている。そのため、Ｓ２６の処理において、対象物ＯＢのすり替えが発生したか否かの判定に用いる項目の組合せ（特定の組合せ）として「模様」、「糖度」及び「水分」を特定した場合、対象判定部１１５は、例えば、特定の組合せに含まれる項目に対応する値に異常値が含まれていると判定し、対象物ＯＢのすり替えが発生している可能性があると判定する。

【0128】

また、図１６で説明した精度情報２３２において、「組合せ識別情報」が「Ｃ００３」である情報の「判定精度」には、「０．９５」が設定されている。そのため、Ｓ２６の処理において、対象物ＯＢのすり替えが発生したか否かの判定に用いる項目の組合せとして「組合せ識別情報」が「Ｃ００３」である組合せを特定した場合、対象判定部１１５は、例えば、Ｓ２７の処理における判定精度として「０．９５」を特定する。

【0129】

なお、図１７で説明した異常値情報１３２には、例えば、「熟度」として「１」が設定され、「模様」、「水分」及び「糖度」として「０」が設定されている。そのため、Ｓ２６の処理において、対象物ＯＢのすり替えが発生したか否かの判定に用いる項目の組合せ（特定の組合せ）として「模様」、「糖度」及び「水分」を特定した場合、対象判定部１１５は、例えば、特定の組合せに含まれる項目に対応する値に異常値が含まれていないと判定し、対象物ＯＢのすり替えが発生していないと判定する。

【0130】

そして、結果出力部１１６は、例えば、図８に示すように、Ｓ２７の処理において対象物ＯＢのすり替えが行われたと判定した場合（Ｓ３１のＹＥＳ）、対象物ＯＢのすり替えが発生した可能性があることを示す情報を出力する（Ｓ３２）。

【0131】

一方、例えば、Ｓ２７の処理において対象物ＯＢのすり替えが行われていないと判定した場合（Ｓ３１のＮＯ）、情報受付部１１１は、例えば、情報処理装置１が配置されている拠点ＢＳについての拠点固有情報１３４の入力を受け付ける（Ｓ３３）。

【0132】

そして、結果出力部１１６は、例えば、Ｓ２３の処理で計測した多変量データ１３１と、Ｓ３３の処理で入力を受け付けた拠点固有情報１３４とを用いることによってハッシュ情報を生成する（Ｓ３４）。

【0133】

その後、結果出力部１１６は、例えば、Ｓ２２の処理で取得した対象物ＯＢの識別情報と、Ｓ２３の処理で計測した値と、Ｓ３３の処理で入力を受け付けた拠点固有情報１３４と、Ｓ３４の処理で生成したハッシュ情報とを含む詳細情報１３３を生成し、生成した詳細情報１３３を詳細情報２３３の少なくとも一部として記憶装置２に記憶する（Ｓ３５）。以下、ハッシュ情報を生成する際の具体例について説明を行う。

【0134】

［ハッシュ情報を生成する際の具体例］
図１８は、ハッシュ情報を生成する際の具体例について説明する図である。具体的に、図１８は、図１で説明した拠点ＢＳ１、拠点ＢＳ２及び拠点ＢＳ３においてハッシュ情報を生成する際の具体例について説明する図である。

【0135】

結果出力部１１６は、例えば、拠点ＢＳ１（最初の拠点ＢＳ）において、拠点ＢＳ１において計測した多変量データ１３１（以下、多変量データ１３１１とも呼ぶ）と、拠点ＢＳ１における拠点固有情報１３４（以下、拠点固有情報１３４１とも呼ぶ）とを用いることによって、ハッシュ情報ＨＳ（以下、ハッシュ情報ＨＳ１とも呼ぶ）を生成する。

【0136】

そして、結果出力部１１６は、例えば、拠点ＢＳ２（２番目の拠点ＢＳ）において、拠点ＢＳ２において計測した多変量データ１３１（以下、多変量データ１３１２とも呼ぶ）と、拠点ＢＳ２における拠点固有情報１３４（以下、拠点固有情報１３４２とも呼ぶ）と、ハッシュ情報ＨＳ１と、拠点ＢＳ１におけるすり替え判定の判定結果ＲＳ１とを用いることによって、ハッシュ情報ＨＳ（以下、ハッシュ情報ＨＳ２とも呼ぶ）を生成する。

【0137】

さらに、結果出力部１１６は、例えば、拠点ＢＳ３（３番目の拠点ＢＳ）において、拠点ＢＳ３において計測した多変量データ１３１（以下、多変量データ１３１３とも呼ぶ）と、拠点ＢＳ３における拠点固有情報１３４（以下、拠点固有情報１３４３とも呼ぶ）と、ハッシュ情報ＨＳ２と、拠点ＢＳ２におけるすり替え判定の判定結果ＲＳ２とを用いることによって、ハッシュ情報ＨＳ（以下、ハッシュ情報ＨＳ２とも呼ぶ）を生成する。

【0138】

すなわち、各拠点ＢＳに配置された情報処理装置１は、例えば、多変量データ１３１と拠点固有情報１３４とに加え、各拠点ＢＳの前の拠点（例えば、各拠点ＢＳの直前の拠点）におけるすり替え判定の結果を示す情報についても用いることによって、ハッシュ情報ＨＳを生成する。

【0139】

これにより、各拠点ＢＳに配置された情報処理装置１は、例えば、各拠点ＢＳにおいて生成されたハッシュ情報ＨＳを結ぶハッシュチェーンを形成することが可能になる。そのため、各拠点ＢＳの作業者は、後述するように、例えば、各拠点ＢＳに配置された情報処理装置１によって形成されたハッシュチェーンを参照することで、直前の拠点ＢＳまでの各拠点ＢＳにおいて情報の改竄が行われていないことの確認を行うことが可能になる。

【0140】

［第３対象物判定処理］
次に、対象物判定処理のうち、対象物ＯＢの流通経路における最後の拠点ＢＳ（例えば、図１で説明した拠点ＢＳ４）に配置された情報処理装置１（例えば、図１で説明した情報処理装置１ｄ）において行われる処理（以下、第３対象物判定処理とも呼ぶ）について説明を行う。図９及び図１０は、第３対象物判定処理について説明するフローチャート図である。なお、以下、対象物ＯＢの流通経路における最後の拠点ＢＳにおいて、対象物ＯＢに付加されていたＲＦＩＤが取り外されるとともに、対象物ＯＢの詳細情報２３３（記憶装置２に記憶された詳細情報２３３）にアクセス可能な情報を含むＱＲコードが新たに付加されるものとして説明を行う。

【0141】

情報計測部１１２は、図９に示すように、例えば、第３対象物判定タイミングになるまで待機する（Ｓ４１のＮＯ）。第３対象物判定タイミングは、例えば、情報処理装置１が配置された拠点ＢＳの作業者が第３対象物判定処理を行う旨の情報を情報処理装置１に入力したタイミングであってよい。

【0142】

そして、第３対象物判定タイミングになった場合（Ｓ４１のＹＥＳ）、情報計測部１１２は、例えば、対象物ＯＢに取り付けられたＱＲコードの読み取りを行うことにより、記憶装置２に記憶された情報のうち、対象物ＯＢに対応する詳細情報２３３を取得する（Ｓ４２）。

【0143】

その後、情報計測部１１２は、例えば、Ｓ４２の処理で取得した詳細情報２３３を出力画面（図示せず）に出力する（Ｓ４３）。

【0144】

これにより、対象物ＯＢの流通経路における最後の拠点ＢＳの作業者（例えば、小売店の店員や消費者）は、例えば、出力画面に出力された詳細情報２３３を閲覧することで、少なくとも対象物ＯＢが最後の拠点ＢＳの直前の拠点ＢＳに配送されるまでの間、対象物ＯＢのすり替えが行われていないことの確認を行うことが可能になる。

【0145】

ここで、情報処理装置１は、例えば、直前の拠点ＢＳまでの各拠点ＢＳにおいて計測された多変量データ１３１と拠点固有情報１３４とからハッシュ情報を算出するものであってもよい。すなわち、情報処理装置１は、例えば、直前の拠点ＢＳまでの各拠点ＢＳにおいて行われたハッシュ情報の算出を再度行うものであってもよい。そして、情報処理装置１は、例えば、算出したハッシュ情報と、直前の拠点ＢＳにおいて算出されたハッシュ情報（記憶装置２に記憶されているハッシュ情報）とが同一であるか否かについての判定を行うものであってもよい。そして、情報処理装置１は、例えば、算出したハッシュ情報と直前の拠点ＢＳにおいて算出されたハッシュ情報とが同一であるか否かについての判定結果を出力するものであってもよい。

【0146】

これにより、最後の拠点ＢＳの作業者は、例えば、出力された判定結果を閲覧することで、Ｓ４３の処理で出力された詳細情報２３３に対して改竄が行われているか否かについての確認を行うことが可能になる。

【0147】

そして、例えば、最後の拠点ＢＳにおいて対象物ＯＢのすり替えが発生したか否かについての判定を行わない旨の情報が作業者によって入力された場合（Ｓ４４のＮＯ）、情報処理装置１は、例えば、第３対象物判定処理を終了する。

【0148】

一方、例えば、最後の拠点ＢＳにおいても対象物ＯＢのすり替えが発生したか否かについての判定を行う旨の情報が作業者によって入力された場合（Ｓ４４のＹＥＳ）、情報計測部１１２は、例えば、対象物ＯＢについての多変量データ１３１を計測する（Ｓ４５）。

【0149】

次に、差分算出部１１３は、例えば、Ｓ４５の処理で計測した多変量データ１３１に含まれる項目ごとに、現在の拠点ＢＳにおいて取得された各項目に対応する値（Ｓ４５の処理で計測した多変量データ１３１に含まれる各項目に対応する値）と、直前の拠点ＢＳにおいて取得された各項目に対応する値との差分を算出する（Ｓ４６）。

【0150】

そして、差分算出部１１３は、図１０に示すように、例えば、記憶装置２に記憶された閾値情報２３１を参照し、Ｓ４５の処理で差分を算出した項目のそれぞれに対応する差分から異常値情報１３２を生成する（Ｓ５１）。

【0151】

さらに、情報特定部１１４は、例えば、Ｓ５１の処理で生成した異常値情報１３２と、記憶装置２に記憶された精度情報２３２とを参照し、Ｓ４６の処理で差分を算出した項目の組合せから特定の組合せを特定する（Ｓ５２）。

【0152】

その後、対象判定部１１５は、例えば、Ｓ４５の処理で差分の算出が行われた項目のうち、Ｓ５２の処理で特定した特定の組合せに含まれる項目を用いることによって、対象物ＯＢのすり替え判定を行う（Ｓ５３）。

【0153】

そして、結果出力部１１６は、例えば、Ｓ５３の処理において対象物ＯＢのすり替えが行われたと判定した場合（Ｓ５４のＹＥＳ）、対象物ＯＢのすり替えが発生した可能性があることを示す情報を出力する（Ｓ５５）。

【0154】

一方、例えば、Ｓ２７の処理において対象物ＯＢのすり替えが行われていないと判定した場合（Ｓ５４のＮＯ）、結果出力部１１６は、Ｓ５５の処理を行わない。

【0155】

このように、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、第１時点における特定の対象物ＯＢについての複数の項目のそれぞれに対応する値を計測する。また、情報処理装置１は、第１時点よりも後の第２時点における特定の対象物ＯＢについての複数の項目のそれぞれに対応する値を計測する。

【0156】

そして、情報処理装置１は、例えば、特定の対象物ＯＢについての複数の項目ごとに、各項目の第１時点における値と各項目の第２時点における値との差分を算出する。

【0157】

続いて、情報処理装置１は、例えば、対象物ＯＢのすり替えが発生しているか否かの判定に用いられる項目の組合せと、その組合せに含まれる項目のそれぞれを用いた場合における判定精度とを対応付けた精度情報２３２を記憶した記憶装置２を参照し、特定の対象物ＯＢについての複数の項目に含まれる項目の組合せから条件を満たす特定の組合せを特定する。

【0158】

その後、情報処理装置１は、例えば、特定の組合せに含まれる項目のそれぞれに対応する差分に基づいて、特定の対象物ＯＢのすり替えが発生しているか否かを判定する。

【0159】

そして、情報処理装置１は、例えば、特定の対象物ＯＢのすり替えが発生しているか否かについての判定の判定結果を出力する。

【0160】

すなわち、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、対象物ＯＢごとに、複数のセンサ３のそれぞれによって計測された複数の項目のそれぞれに対応するデータを含む多変量データ１３１を取得する。そして、情報処理装置１は、例えば、対象物ＯＢごとに、各対象物ＯＢに対応する多変量データ１３１を用いることによって、各対象物ＯＢのすり替えが発生しているか否かについての判定を行う。

【0161】

これにより、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、流通経路においてすり替えが行われたか否かの判定を対象物ＯＢごとに行うことが可能になる。

【0162】

具体的に、拠点ＢＳ２に配置された情報処理装置１ｂは、図１９に示すように、例えば、自装置が取得した詳細情報２３３と、拠点ＢＳ１に配置された情報処理装置１ａによって記憶装置２に蓄積された詳細情報２３３とを用いることによって、拠点ＢＳ２までの流通経路において対象物ＯＢのすり替えが行われていたか否かの判定を行うことが可能になる。また、拠点ＢＳ３に配置された情報処理装置１ｃは、例えば、自装置が取得した詳細情報２３３と、拠点ＢＳ２に配置された情報処理装置１ｂによって記憶装置２に蓄積された詳細情報２３３とを用いることによって、拠点ＢＳ３までの流通経路において対象物ＯＢのすり替えが行われていたか否かの判定を行うことが可能になる。

【0163】

また、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、対象物ＯＢのすり替え判定に用いられる項目の組合せと、その組合せに含まれる項目のそれぞれを用いた場合における判定精度とを対応付けた精度情報２３２を記憶した記憶装置２を参照することにより、対象物ＯＢのすり替えが発生しているか否かについての判定に用いる項目の組合せ（特定の組合せ）を特定する。

【0164】

この点、精度情報２３２に含まれる各判定精度は、例えば、単一の項目のみを用いることによってすり替え判定を行う単一項目モデルＭＤのそれぞれに対して、過去の多変量データ１３１を入力することによって算出が可能である。

【0165】

すなわち、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、すり替え判定に用いられる項目の組合せごとの学習モデルを全て生成することなく、すり替え判定に用いられる項目ごとの単一項目モデルＭＤのみを生成することによって、精度情報２３２を生成することが可能である。

【0166】

これにより、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、精度情報２３２の生成に要する作業者の作業負担を抑制することが可能になり、特定の組合せに要する作業者の作業負担を抑制することが可能になる。

【0167】

さらに、本実施の形態における情報処理装置１は、この場合、例えば、単一項目モデルＭＤごとに特定した多変量データ１３１の閾値（閾値情報２３１）を用いることによって、特定の組合せに含まれる項目のそれぞれに対応する差分に基づくすり替え判定を行うことが可能になる。そのため、情報処理装置１は、例えば、特定の組合せに含まれる項目のそれぞれに対応する差分に基づくすり替え判定についても、すり替え判定に用いられる項目の組合せごとの学習モデルを生成することなく行うことが可能になる。

【0168】

なお、情報処理装置１は、例えば、対象物ＯＢの流通経路に含まれる各拠点ＢＳの情報処理装置１において特定された判定精度（Ｓ２６の処理等で特定された特定の組合せに対応する判定精度）を用いることにより、対象物ＯＢの流通経路の全体としての判定精度を算出するものであってもよい。

【0169】

具体的に、情報処理装置１は、例えば、以下の式１または式２を用いることによって、対象物ＯＢの流通経路の全体としての判定精度を算出するものであってもよい。

【0170】

【数1】

【0171】

【数2】

【0172】

上記の式１において、ｎは、すり替え判定を行う拠点ＢＳの数（例えば、最初の拠点ＢＳ以外の拠点ＢＳの数）であり、Ｒ_ｉは、ｉ番目の拠点ＢＳにおける判定精度である。また、上記の式２において、Ｓｉは、ｉ番目の拠点ＢＳにおけるＴＮ／（ＴＮ＋ＦＮ）である。

【0173】

これにより、情報処理装置１は、例えば、対象物ＯＢの流通経路についての安全性を示す情報を出力することが可能になる。言い換えれば、情報処理装置１は、例えば、対象物ＯＢの流通経路と他の流通経路との比較を行う際に用いることが可能な情報を出力することが可能になる。

【0174】

［対象物判定処理の変形例］
次に、対象物判定処理の変形例（以下、第４対象物判定処理とも呼ぶ）について説明を行う。図２０及び図２１は、第１の実施の形態における対象物判定処理の変形例について説明するフローチャート図である。

【0175】

図５等で説明した対象物判定処理は、例えば、現在の拠点ＢＳにおいて取得された対象物ＯＢの多変量データ１３１と、現在の拠点ＢＳの前の拠点ＢＳにおいて取得された対象物ＯＢの多変量データ１３１との差分を算出し、算出した差分が閾値を超えるか否かを判定することによって、対象物ＯＢのすり替えが行われたか否かの判定（すり替え判定）を行う処理である。

【0176】

これに対し、対象物判定処理の変形例は、例えば、盗難品である疑いがある対象物ＯＢ（以下、盗難疑い品ＯＢとも呼ぶ）の多変量データ１３１と、盗難届けが提出されている対象物ＯＢ（以下、盗難届け品ＯＢとも呼ぶ）の多変量データ１３１との差分を算出し、算出した差分が閾値を超えるか否かを判定することによって、盗難疑い品ＯＢが盗難届け品ＯＢであるか否かの判定（以下、単に盗難判定とも呼ぶ）を行う処理である。

【0177】

情報計測部１１２は、図２０に示すように、例えば、第４対象物判定タイミングになるまで待機する（Ｓ６１のＮＯ）。第４対象物判定タイミングは、例えば、盗難判定を行う作業者が第４対象物判定処理を行う旨の情報を情報処理装置１に入力したタイミングであってよい。

【0178】

そして、第４対象物判定タイミングになった場合（Ｓ６１のＹＥＳ）、情報計測部１１２は、例えば、盗難疑い品ＯＢについての多変量データ１３１を計測する（Ｓ６２）。

【0179】

また、情報計測部１１２は、例えば、盗難届け品ＯＢについての多変量データ１３１を計測する（Ｓ６３）。

【0180】

次に、差分算出部１１３は、例えば、Ｓ６２の処理で計測した多変量データ１３１とＳ６３の処理で計測した多変量データ１３１との両方に含まれる項目ごとに、盗難疑い品ＯＢの各項目に対応する値と盗難届け品ＯＢの各項目に対応する値との差分を算出する（Ｓ６４）。

【0181】

そして、差分算出部１１３は、例えば、記憶装置２に記憶された閾値情報２３１を参照し、Ｓ６４の処理で差分を算出した項目のそれぞれに対応する差分から異常値情報１３２を生成する（Ｓ６５）。

【0182】

さらに、情報特定部１１４は、例えば、Ｓ６５の処理で生成した異常値情報１３２と、記憶装置２に記憶された精度情報２３２とを参照し、Ｓ６４の処理で差分を算出した項目の組合せから特定の組合せを特定する（Ｓ６６）。

【0183】

その後、対象判定部１１５は、例えば、Ｓ６６の処理で差分の算出が行われた項目のうち、Ｓ６６の処理で特定した特定の組合せに含まれる項目を用いることによって、盗難疑い品ＯＢが盗難届け品ＯＢであるか否かを判定する（Ｓ６７）。

【0184】

そして、結果出力部１１６は、図２１に示すように、例えば、盗難疑い品ＯＢが盗難届け品ＯＢである可能性があると判定した場合（Ｓ７１のＹＥＳ）、盗難疑い品ＯＢが盗難届け品ＯＢである可能性があることを示す情報を出力する（Ｓ７２）。

【0185】

一方、例えば、盗難疑い品ＯＢが盗難届け品ＯＢでないと判定した場合（Ｓ７１のＮＯ）、結果出力部１１６は、Ｓ７２の処理を行わない。

【0186】

これにより、本変形例における情報処理装置１は、例えば、対象物ＯＢにおいてすり替えが発生しているか否かの判定（すり替え判定）だけでなく、盗難疑い品ＯＢが盗難届け品ＯＢであるか否かの判定（盗難判定）についても行うことが可能になる。

【0187】

以上の実施の形態をまとめると、以下の付記のとおりである。

【0188】

（付記１）
第１時点及び第２時点のそれぞれにおける特定の対象物についての複数の項目のそれぞれに対応する値を計測し、
前記複数の項目ごとに、各項目の前記第１時点における前記値と各項目の前記第２時点における前記値との差分を算出し、
対象物のすり替えが発生しているか否かの判定に用いられる項目の組合せと、前記組合せに含まれる項目のそれぞれを用いた場合における前記判定についての判定精度とを対応付けた精度情報を記憶した記憶部を参照し、前記複数の項目に含まれる項目の組合せから条件を満たす特定の組合せを特定し、
特定した前記特定の組合せに含まれる項目のそれぞれに対応する前記差分に基づいて、前記特定の対象物のすり替えが発生しているか否かを判定し、
前記特定の対象物のすり替えが発生しているか否かについての判定結果を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする対象物判定プログラム。

【0189】

（付記２）
付記１において、
前記対象物は、農作物である、
ことを特徴とする対象物判定プログラム。

【0190】

（付記３）
付記１において、
前記特定する処理では、前記複数の項目に含まれる項目の組合せのうち、各組合せに対応する前記判定精度が条件を満たす組合せを前記特定の組合せとして特定する、
ことを特徴とする対象物判定プログラム。

【0191】

（付記４）
付記３において、
前記特定する処理では、前記複数の項目に含まれる項目の組合せのうち、各組合せに対応する前記判定精度が最大である組合せを前記特定の組合せとして特定する、
ことを特徴とする対象物判定プログラム。

【0192】

（付記５）
付記１において、
前記判定する処理では、
前記特定の組合せに含まれる項目ごとに、各項目に対応する前記差分が各項目に対応する条件を満たすか否かを判定し、
各項目に対応する前記条件を満たさない項目が前記特定の組合せに含まれる場合、前記特定の対象物のすり替えが発生していると判定する、
ことを特徴とする対象物判定プログラム。

【0193】

（付記６）
付記５において、
前記判定する処理では、
前記特定の組合せに含まれる項目ごとに、各項目に対応する前記差分が各項目に対応する範囲に含まれるか否かを判定し、
各項目に対応する前記差分が各項目に対応する範囲に含まれない項目が前記特定の組合せに含まれる場合、前記特定の対象物のすり替えが発生していると判定する、
ことを特徴とする対象物判定プログラム。

【0194】

（付記７）
付記４において、さらに、
前記精度情報を記憶した前記記憶部を参照し、前記複数の項目に含まれない他の項目と前記複数の項目に含まれる項目とを含む項目の組合せに対応する第１判定精度を特定し、
特定した前記第１判定精度が前記特定の組合せに対応する前記判定精度よりも大きいか否かを判定し、
前記第１判定精度が前記特定の組合せに対応する前記判定精度よりも大きいと判定した場合、前記他の項目を示す情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする対象物判定プログラム。

【0195】

（付記８）
付記１において、さらに、
前記組合せに含まれる項目ごとに、各項目に対応する前記値を用いることによって対象物のすり替えが発生しているか否かを判定する学習モデルを生成し、
前記組合せごとに、各組合せに含まれる項目に対応する前記学習モデルのそれぞれを用いることによって各組合せに含まれる項目のそれぞれを用いた場合における前記判定精度を算出し、
前記組合せごとに、各組合せと各組合せに対応する前記判定精度とを対応付けることによって前記精度情報を生成する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする対象物判定プログラム。

【0196】

（付記９）
第１時点及び第２時点のそれぞれにおける特定の対象物についての複数の項目のそれぞれに対応する値を計測する情報計測部と、
前記複数の項目ごとに、各項目の前記第１時点における前記値と各項目の前記第２時点における前記値との差分を算出する差分算出部と、
対象物のすり替えが発生しているか否かの判定に用いられる項目の組合せと、前記組合せに含まれる項目のそれぞれを用いた場合における前記判定についての判定精度とを対応付けた精度情報を記憶した記憶部を参照し、前記複数の項目に含まれる項目の組合せから条件を満たす特定の組合せを特定する情報特定部と
特定した前記特定の組合せに含まれる項目のそれぞれに対応する前記差分に基づいて、前記特定の対象物のすり替えが発生しているか否かを判定する対象判定部と、
前記特定の対象物のすり替えが発生しているか否かについての判定結果を出力する結果出力部と、を有する、
ことを特徴とする情報処理装置。

【0197】

（付記１０）
付記９において、
前記対象判定部は、
前記特定の組合せに含まれる項目ごとに、各項目に対応する前記差分が各項目に対応する条件を満たすか否かを判定し、
各項目に対応する前記条件を満たさない項目が前記特定の組合せに含まれる場合、前記特定の対象物のすり替えが発生していると判定する、
ことを特徴とする情報処理装置。

【0198】

（付記１１）
第１時点及び第２時点のそれぞれにおける特定の対象物についての複数の項目のそれぞれに対応する値を計測し、
前記複数の項目ごとに、各項目の前記第１時点における前記値と各項目の前記第２時点における前記値との差分を算出し、
対象物のすり替えが発生しているか否かの判定に用いられる項目の組合せと、前記組合せに含まれる項目のそれぞれを用いた場合における前記判定についての判定精度とを対応付けた精度情報を記憶した記憶部を参照し、前記複数の項目に含まれる項目の組合せから条件を満たす特定の組合せを特定し、
特定した前記特定の組合せに含まれる項目のそれぞれに対応する前記差分に基づいて、前記特定の対象物のすり替えが発生しているか否かを判定し、
前記特定の対象物のすり替えが発生しているか否かについての判定結果を出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする対象物判定方法。

【0199】

（付記１２）
付記１１において、
前記判定する処理では、
前記特定の組合せに含まれる項目ごとに、各項目に対応する前記差分が各項目に対応する条件を満たすか否かを判定し、
各項目に対応する前記条件を満たさない項目が前記特定の組合せに含まれる場合、前記特定の対象物のすり替えが発生していると判定する、
ことを特徴とする対象物判定方法。

【符号の説明】

【0200】

１：情報処理装置 １ａ：情報処理装置
１ｂ：情報処理装置 １ｃ：情報処理装置
１ｄ：情報処理装置 ２：記憶装置
３：センサ ３ａ：センサ
３ｂ：センサ ３ｃ：センサ
３ｄ：センサ １０：情報処理システム
１０１：ＣＰＵ １０２：メモリ
１０３：Ｉ／Ｏインタフェース １０４：記憶装置
１０５：バス １３０：情報格納領域

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】