知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
(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】P2024175514
(43)【公開日】2024-12-18
(54)【発明の名称】選定支援システム、方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/087 20230101AFI20241211BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/087
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023093350
(22)【出願日】2023-06-06
(71)【出願人】
【識別番号】000006013
【氏名又は名称】三菱電機株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100095407
【弁理士】
【氏名又は名称】木村 満
(74)【代理人】
【識別番号】100131152
【弁理士】
【氏名又は名称】八島 耕司
(74)【代理人】
【識別番号】100147924
【弁理士】
【氏名又は名称】美恵 英樹
(74)【代理人】
【識別番号】100148149
【弁理士】
【氏名又は名称】渡邉 幸男
(74)【代理人】
【識別番号】100181618
【弁理士】
【氏名又は名称】宮脇 良平
(74)【代理人】
【識別番号】100174388
【弁理士】
【氏名又は名称】龍竹 史朗
(72)【発明者】
【氏名】森 健晴
【テーマコード（参考）】
5L010
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L010AA16
5L049AA16
(57)【要約】
【課題】適切な包装材の選定を支援する選定支援システム、方法、およびプログラムを提供する。
【解決手段】選定支援システム１００は、出荷する製品および出荷先を含む出荷オーダに応じて、出荷先の包装材に関する法規制情報を記憶する法規制情報データベースから、出荷先における包装材を選定の対象から除外するための非選定コードを取得するデータ取得部１５１と、包装材に関する情報を記憶する包装材データベースから非選定コードを含まない包装材を選定する選定部１５２と、非選定コードを含まない包装材の包装材使用量と地球温暖化係数との少なくともいずれか一方に基づいて非選定コードを含まない包装材の環境影響度を算出する算出部１５３と、を備える。
【選択図】図３
【解決手段】選定支援システム１００は、出荷する製品および出荷先を含む出荷オーダに応じて、出荷先の包装材に関する法規制情報を記憶する法規制情報データベースから、出荷先における包装材を選定の対象から除外するための非選定コードを取得するデータ取得部１５１と、包装材に関する情報を記憶する包装材データベースから非選定コードを含まない包装材を選定する選定部１５２と、非選定コードを含まない包装材の包装材使用量と地球温暖化係数との少なくともいずれか一方に基づいて非選定コードを含まない包装材の環境影響度を算出する算出部１５３と、を備える。
【選択図】図３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
出荷する製品および出荷先を含む出荷オーダに応じて、前記出荷先の包装材に関する法規制情報を記憶する法規制情報データベースから、前記出荷先における包装材を選定の対象から除外するための非選定コードを取得するデータ取得部と、
前記包装材に関する情報を記憶する包装材データベースから、前記非選定コードを含まない包装材を選定する選定部と、
前記非選定コードを含まない包装材の包装材使用量と地球温暖化係数との少なくともいずれか一方に基づいて、前記非選定コードを含まない包装材の環境影響度を算出する算出部と、
を備える選定支援システム。
前記包装材に関する情報を記憶する包装材データベースから、前記非選定コードを含まない包装材を選定する選定部と、
前記非選定コードを含まない包装材の包装材使用量と地球温暖化係数との少なくともいずれか一方に基づいて、前記非選定コードを含まない包装材の環境影響度を算出する算出部と、
を備える選定支援システム。
【請求項2】
前記算出部で求めた包装材の包装材使用量と、前記包装材の使用量実績値との関係をニューラルネットワークで学習し、学習済モデルを生成する学習部をさらに備える、
請求項１に記載の選定支援システム。
請求項１に記載の選定支援システム。
【請求項3】
前記学習済モデルを設定したニューラルネットワークを用いて、前記算出部で求めた包装材の包装材使用量から、前記包装材の使用量実績値を推定する推定部をさらに備える、
請求項２に記載の選定支援システム。
請求項２に記載の選定支援システム。
【請求項4】
前記非選定コードを含まない包装材のうち、ユーザが選択した包装材のデータを使用量実績値として記憶する記憶部をさらに備える、
請求項１に記載の選定支援システム。
請求項１に記載の選定支援システム。
【請求項5】
包装材の材料別の二酸化炭素排出量を記憶する材料別排出量データベースを記憶するサーバをさらに備え、
前記包装材データベースは、前記材料別排出量データベースに記憶された前記包装材の材料別の二酸化炭素排出量から求めた、前記包装材の地球温暖化係数を含む、
請求項１から４の何れか一項に記載の選定支援システム。
前記包装材データベースは、前記材料別排出量データベースに記憶された前記包装材の材料別の二酸化炭素排出量から求めた、前記包装材の地球温暖化係数を含む、
請求項１から４の何れか一項に記載の選定支援システム。
【請求項6】
選定支援システムが実行する方法であって、
出荷する製品および出荷先を含む出荷オーダに応じて、前記出荷先における包装材を選定の対象から除外するための非選定コードを取得するステップ、
前記非選定コードを含まない包装材を選定するステップ、
前記非選定コードを含まない包装材の包装材使用量と地球温暖化係数との少なくともいずれか一方に基づいて、前記非選定コードを含まない包装材の環境影響度を算出するステップ、
を備える方法。
出荷する製品および出荷先を含む出荷オーダに応じて、前記出荷先における包装材を選定の対象から除外するための非選定コードを取得するステップ、
前記非選定コードを含まない包装材を選定するステップ、
前記非選定コードを含まない包装材の包装材使用量と地球温暖化係数との少なくともいずれか一方に基づいて、前記非選定コードを含まない包装材の環境影響度を算出するステップ、
を備える方法。
【請求項7】
コンピュータに、
出荷する製品および出荷先を含む出荷オーダに応じて、前記出荷先における包装材を選定の対象から除外するための非選定コードを取得する処理、
前記非選定コードを含まない包装材を選定する処理、
前記非選定コードを含まない包装材の包装材使用量と地球温暖化係数との少なくともいずれか一方に基づいて、前記非選定コードを含まない包装材の環境影響度を算出する処理、
を実行させるためのプログラム。
出荷する製品および出荷先を含む出荷オーダに応じて、前記出荷先における包装材を選定の対象から除外するための非選定コードを取得する処理、
前記非選定コードを含まない包装材を選定する処理、
前記非選定コードを含まない包装材の包装材使用量と地球温暖化係数との少なくともいずれか一方に基づいて、前記非選定コードを含まない包装材の環境影響度を算出する処理、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、選定支援システム、方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
生産場所から顧客までの輸送時に生じる振動、衝撃、化学的変化等の様々な外的要因から保護するために、製品には包装が施されている。製品の包装には、プラスチックを用いた包装材が用いられることが多い。近年、マイクロプラスチックによる海洋汚染が環境問題として取り上げられており、各国でプラスチックの使用に関する法規制が強化されつつある。特に、製品の包装材として使用されているプラスチックは、製品の開封後すぐに廃棄されるため、規制が厳しい傾向にある。また、ＳＤＧｓ（Sustainable Development Goals）、ＥＳＧ（Environment Social Governance）投資等の環境に対する取り組みの重要性が増している。このため、物流の分野では、包装材の使用量の削減、二酸化炭素排出量の削減、再生材の活用等の環境に対する取り組みが重要な要件になりつつある。
【0003】
製品の包装材は、輸送対象の製品の大きさ、質量に合わせて品質およびコストを考慮して選定される。しかしながら、その選定にあたっては、包装を担当する作業者の経験とカンによるところが大きい。また、包装を担当する作業者が、包装材を選定する際に、環境への影響までを考慮して包装材を選択することは難しい。
【0004】
そこで、例えば、特許文献１には、梱包から開梱までの日数、クレーム情報をもとに製品、ルートごとの品質を維持し、また、製品ごとの包装材に関する見積りからコストを考慮することにより最適な包装材を選択することができる梱包副資材の最適選択装置が記載されている。また、特許文献２には、製品のライフサイクルにわたる環境負荷およびコストに基づいて、将来発生する環境負荷およびコストを評価することができる環境負荷・コスト評価方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２００４－２３１２４７号公報
【特許文献2】特開２００２－２９７６９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
特許文献１に記載された梱包副資材の最適選択装置では、過去に発生した製品の品質トラブルの結果を参照し包装材を選定している。このため、まだ製品の品質トラブルのデータが無い包装材、例えば、新しい包装材を選定候補に入れていた場合には、ユーザが新しい包装材を選定することができない可能性がある。
【0007】
また、包装材の材料については各国で法規制が異なる。しかしながら、特許文献２に記載された環境負荷・コスト評価方法は、製品のライフサイクルにおける環境負荷およびコストに基づいて包装材を選択するものであり、各国で法規制の情報を考慮した上で材料選定を行うものではない。このため、特許文献２に記載された環境負荷・コスト評価方法では、ユーザは、各国で法規制の情報を考慮した上で材料選定を行うことができない。
【0008】
本開示は、上述の問題を解決するためになされたものであり、適切な包装材の選定を支援する選定支援システム、方法、およびプログラム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】
【0009】
上述の目的を達成するために、本開示に係る選定支援システムは、出荷する製品および出荷先を含む出荷オーダに応じて、出荷先の包装材に関する法規制情報を記憶する法規制情報データベースから、出荷先における包装材を選定の対象から除外するための非選定コードを取得するデータ取得部と、包装材に関する情報を記憶する包装材データベースから、非選定コードを含まない包装材を選定する選定部と、非選定コードを含まない包装材の包装材使用量と地球温暖化係数との少なくともいずれか一方に基づいて、非選定コードを含まない包装材の環境影響度を算出する算出部と、を備える。
【発明の効果】
【0010】
本開示によれば、出荷先の国における法規制と環境影響度とを考慮した製品の包装材をユーザに提示し選択させることができるため、適切な包装材の選定を支援する選定支援システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】本開示の実施の形態１に係る選定支援システムの構成を示す図
【図2】実施の形態１に係る選定支援装置の記憶部の構成を示す図
【図3】実施の形態１に係る選定支援装置の構成を示す図
【図4】実施の形態１に係る選定支援装置のハードウエア構成の一例を示す図
【図5】実施の形態１に係るサーバのハードウエア構成の一例を示す図
【図6】実施の形態１に係る出荷先情報データベースのテーブルを示す図
【図7】実施の形態１に係る法規制情報データベースのテーブルを示す図
【図8】実施の形態１に係る包装材データベースのテーブルを示す図
【図9】実施の形態１に係る包装材二酸化炭素排出量データベースのテーブルを示す図
【図10A】実施の形態１に係る包装材緩衝特性データベースのテーブルを示す図
【図10B】実施の形態１に係る包装材の応力と緩衝特性との関係を示す図
【図10C】実施の形態１に係る包装材の応力とひずみとの関係を示す図
【図11】実施の形態１に係る個包装データベースのテーブルを示す図
【図12】実施の形態１に係る外装箱データベースのテーブルを示す図
【図13】実施の形態１に係る選定支援処理のフローチャート
【図14】実施の形態２に係る選定支援システムの構成を示す図
【図15】実施の形態２に係る選定支援装置の学習部の構成を示す図
【図16】実施の形態２に係るニューラルネットワークの概要を示す図
【図17】実施の形態２に係る選定支援装置の推定部の構成を示す図
【図18】実施の形態２に係る学習処理のフローチャート
【図19】実施の形態２に係る選定推定処理のフローチャート
【図20】実施の形態２に係る推定処理のフローチャート
【発明を実施するための形態】
【0012】
（実施の形態１）
以下、本開示の実施の形態１に係る選定支援システム１００について、図面を参照しつつ説明する。なお、同一または同等の部分に同一の符号を付す。
以下、本開示の実施の形態１に係る選定支援システム１００について、図面を参照しつつ説明する。なお、同一または同等の部分に同一の符号を付す。
【0013】
選定支援システム１００は、出荷先の国における法規制と環境影響度とを考慮した製品の包装材をユーザに提示し選択させることができるため、適切な包装材の選定を支援することができるシステムである。
【0014】
図１に示すのは、選定支援システム１００の概要である。選定支援システム１００は、包装材の選定を支援する選定支援装置１と、選定支援装置１で使用するデータを保持するサーバ２と、を含む。選定支援装置１は、包装材を選定するユーザが各種データおよび指示を入力する入力部１１と、サーバ２と接続する接続部１２と、各種データを表示する表示部１３と、各種データおよび各種プログラムを記憶する記憶部１４と、包装材の選定を支援するための各種処理を行う制御部１５と、を含む。
【0015】
記憶部１４には、図２に示すとおり、製品の出荷先を判断するための出荷先情報データベース１４１と、出荷先の国内法規制をまとめた法規制情報データベース１４２と、包装材に関する情報を含む包装材データベース１４３と、包装材ごとの二酸化炭素排出量をまとめた包装材二酸化炭素排出量データベース１４４と、包装材ごとの緩衝特性をまとめた包装材緩衝特性データベース１４５と、製品の個包装に関する情報をまとめた個包装データベース１４６と、個包装の製品を入れる外装箱の情報をまとめた外装箱データベース１４７とを含む。
【0016】
出荷先情報データベース１４１は、製品の出荷オーダに応じて、出荷先を判断するためのデータを記憶している。法規制情報データベース１４２は、製品の出荷先である各国の包装材の材料に関する法令と内容とを記憶している。包装材データベース１４３は、包装材に関して、包装材の名称、材質、包装材のＧＷＰ（Global Warming Potential：地球温暖化係数）等の各種パラメータを記憶している。ＧＷＰは、二酸化炭素を基準として、どれだけ温暖化に影響度があるかを示した指標である。そこで、本実施の形態では、ＧＷＰと二酸化炭素排出量とを、同意味で使用するものとする。
【0017】
包装材二酸化炭素排出量データベース１４４は、包装材ごとの二酸化炭素排出量の最新状況をまとめたデータベースである。包装材緩衝特性データベース１４５は、包装材を選定する際に使用する、包装材の応力、緩衝特性、ひずみ、包装材を選定するための閾値の各種パラメータを記憶する。個包装データベース１４６は、包装の対象となる個々の製品に関する情報を記憶している。外装箱データベース１４７は、個包装された製品を包装する外装箱の仕様に関するデータを記憶する。なお、出荷先情報データベース１４１～外装箱データベース１４７について、詳細は後述する。
【0018】
制御部１５は、図３に示すとおり、入力部１１および記憶部１４から各種データを取得するデータ取得部１５１と、包装材を選定する選定部１５２と、包装材の使用量、環境影響度を算出する算出部１５３と、表示部１３および記憶部１４に各種データを出力するデータ出力部１５４とを含む。データ取得部１５１は、入力部１１から入力される各種データおよび指示と、記憶部１４に記憶された各種データとを取得する。
【0019】
選定部１５２は、データ取得部１５１で取得した各種データを用いて包装材を選定する。算出部１５３は、データ取得部１５１で取得した各種データと、選定部１５２で選定した包装材のデータを用いて包装材の使用量、環境影響度を算出する。データ出力部１５４は、算出部１５３の算出結果と、選定部１５２の選定結果とを表示部１３に出力する。また、データ出力部１５４は、算出部１５３の算出結果と、選定部１５２の選定結果とを、記憶部１４に出力する。
【0020】
また、サーバ２は、選定支援装置１と接続するサーバ接続部２１と、各機能を実行するサーバ制御部２２と、選定支援装置１で使用するデータと各種プログラムとを記憶するサーバ記憶部２３とを含む。サーバ接続部２１は、選定支援装置１の接続部１２と接続し、各種データを送受信する。サーバ制御部２２は、サーバ２の各機能を実行する。サーバ記憶部２３は、包装材の材料別の二酸化炭素排出量を記憶する材料別排出量データベース２３１を備える。
【0021】
材料別排出量データベース２３１に記憶される、包装材を構成する材料ごとの二酸化炭素排出量は、国家間におけるデータの標準化のため第三者機関により設定された値である。第三者機関は、例えば、ある製品における、資源の採取から廃棄またはリサイクルまでのライフサイクル全体、または、資源の採取、原料の生産等の各プロセスにおける環境負荷を定量的に評価するための手法であるＬＣＡ（Life Cycle Assessment）のインベントリデータを提供するＩＤＥＡ（Inventory Database for Environmental Analysis）である。
【0022】
図３に示した選定支援装置１の制御部１５に含まれる各機能は、ソフトウェアにより実現される。本実施の形態では、選定支援装置１の制御部１５およびサーバ２のサーバ制御部２２の各機能を実行するソフトウェアを選定支援処理プログラムとする。選定支援処理プログラムを実行するための、選定支援装置１のハードウエア構成の一例を図４に示す。
【0023】
選定支援装置１は、各種プログラム及び各種データを記憶する記憶機器１０１と、サーバ２と通信するための接続機器１０２と、各種データの入力を受け付ける入力機器１０３と、各種データを表示する表示機器１０４と、表示機器１０４に表示させる表示用データを生成する表示コントローラ１０５と、各種プログラムを展開するためのメモリ１０６と、各種プログラムを実行するプロセッサ１０７とを備える。記憶機器１０１と、接続機器１０２と、入力機器１０３と、表示コントローラ１０５と、メモリ１０６と、プロセッサ１０７とは、データバス１０８を介して相互に接続されている。
【0024】
記憶機器１０１には、プロセッサ１０７で実行する各種プログラムと、表示機器１０４に表示するための画像、文字等の表示用データが保存されている。記憶機器１０１は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置を用いて構成することができる。
【0025】
接続機器１０２は、サーバ２を接続し、各種データを送受信することができる機器である。接続機器１０２は、有線または無線のＬＡＮ（Local Area Network）ポート、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート等、機器同士でデータを送受信可能な各種ポートを用いて構成することができる。接続機器１０２は、図３に示した接続部１２として機能する。
【0026】
入力機器１０３は、ユーザが各種データを入力するための入力部である。入力機器１０３は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等を用いて構成することができる。入力機器１０３は、図３に示した入力部１１として機能する。表示機器１０４は、ユーザにより図３に示した入力部１１から入力された各種データ、制御部１５のデータ出力部１５４から出力された各種データを画面上に表示する。表示機器１０４は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（Electroluminescence）モニタ等を用いて構成することができる。
【0027】
表示コントローラ１０５は、表示機器１０４に対して、文字及び画像を含む表示用データを表示させるため映像信号を出力するコントローラである。表示コントローラ１０５は、例えば、ビデオカード、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、グラフィックボード等の映像信号出力装置を用いて構成することができる。表示機器１０４および表示コントローラ１０５は、図３に示した表示部１３として機能する。
【0028】
メモリ１０６は、記憶機器１０１に記憶された各種プログラムを展開するための機器である。メモリ１０６は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の揮発性または不揮発性の半導体メモリといった記憶素子および記憶媒体を用いて構成することができる。プロセッサ１０７は、記憶機器１０１に記憶された各種プログラムを読み出してメモリ１０６に展開し、実行する。プロセッサ１０７は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-processing Unit）等の処理装置を用いて構成することができる。
【0029】
続いて、図５に示すのは、サーバ２のハードウエア構成の一例である。サーバ２は、各種プログラム及び各種データを記憶する記憶機器２０１と、選定支援装置１と接続するための接続機器２０２と、各種プログラムを展開するためのメモリ２０３と、各種プログラムを実行するプロセッサ２０４とを備える。記憶機器２０１と、接続機器２０２と、メモリ２０３と、プロセッサ２０４とは、データバス２０５を介して相互に接続されている。
【0030】
記憶機器２０１は、各種データおよび各種プログラムを記憶する機器である。記憶機器２０１は、図３に示したサーバ記憶部２３として機能する機器である。記憶機器２０１は、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ等の記憶装置を用いて構成することができる。
【0031】
接続機器２０２は、選定支援装置１と接続し、各種データを送受信することができる機器である。接続機器２０２は、有線または無線のＬＡＮポート、ＵＳＢポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート等、機器同士でデータを送受信可能な各種ポートを用いて構成することができる。接続機器２０２は、図２に示したサーバ接続部２１として機能する。
【0032】
メモリ２０３は、記憶機器２０１に記憶された各種プログラムを展開するための機器である。メモリ２０３は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の揮発性または不揮発性の半導体メモリといった記憶素子および記憶媒体を用いて構成することができる。
【0033】
プロセッサ２０４は、記憶機器２０１に記憶された各種プログラムを読み出してメモリ２０３に展開し、実行する。プロセッサ２０４は、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ等の処理装置を用いて構成することができる。
【0034】
続いて、図２に示した出荷先情報データベース１４１～外装箱データベース１４７の構成について、図６から図１２を参照しつつ、以下に説明する。まず、図６に示すのは、出荷先情報データベース１４１のテーブルである。出荷先情報データベース１４１は、上述のとおり、製品の出荷先を判断するためのデータを記憶するものである。出荷先情報データベース１４１には、国コードと、国名とが対応付けて記憶されている。例えば、図６において、国コード「００１」には国名として「Ａ国」が対応付けられている。これにより、例えば、製品の出荷オーダに国コードを記載することにより、出荷先の国を設定することができる。
【0035】
図７に示すのは、法規制情報データベース１４２のテーブルである。法規制情報データベース１４２は、上述のとおり、製品の出荷先である各国の包装材の材料に関する法令と内容とを記憶するものである。法規制情報データベース１４２には、製品の出荷先となる出荷国名と、包装材の材料に関する法令の名称である法令名と、法令の内容である法令内容と、選定対象から除外するための非選定コードと、法令の対象となる材料の名称である材料名と、材料の使用条件とを、対応付けて記憶している。例えば、図７において、出荷国名「Ａ国」には、法令名「α１」、法令内容「ａａａ」、非選定コード「Ａ－１」、材料名「ＥＰＳ」、使用条件「禁止」が対応付けられている。
【0036】
図８に示すのは、包装材データベース１４３のテーブルである。包装材データベース１４３は、上述のとおり、包装材に関して、包装材の名称、材質、包装材のＧＷＰ等の各種パラメータを記憶するものである。包装材データベース１４３には、各データのナンバーＮｏ．と、包装材の名称である包装材名と、選定の対象から除外するための非選定コードと、包装の材料の名称である材料名と、包装材の厚みと、再生材料の含有率である再生材率と、包装材の寸法と、質量と、包装材のＧＷＰと、包装材の一単位あたりの値段である単価とを対応付けて記憶している。包装材のＧＷＰは、後述する包装材二酸化炭素排出量データベース１４４に記憶されている包装材のＧＷＰと同様の値である。なお、包装材データベース１４３では、各項目に設定されるデータが無い場合は、データ無しの意味で「－」を記憶するものとする。例えば、図８において、ナンバーＮｏ．「１」には、包装材名「包装材Ａ」、非選定コード「Ａ－１」、材料名「ＥＰＳ」、厚み「－」、再生材率「５０」、寸法「Ａ×Ｂ×Ｃ」、質量「３００」、ＧＷＰ「ＡＢＣ」、単価「Ｗ」が対応付けられている。
【0037】
図９に示すのは、包装材二酸化炭素排出量データベース１４４のテーブルである。包装材二酸化炭素排出量データベース１４４は、包装材の名称である包装材名と、包装材のＧＷＰとを対応付けて記憶している。包装材のＧＷＰは、包装材に含まれる材質に応じて、図３に示したサーバ２のサーバ記憶部２３記憶された、材料別排出量データベース２３１に設定されている各材料の二酸化炭素排出量をもとに算出される。例えば、図９において、包装材名「包装材Ａ」には、ＧＷＰ「ＡＢＣ」が対応付けられている。
【0038】
図１０Ａに示すのは、包装材緩衝特性データベース１４５のテーブルである。包装材緩衝特性データベース１４５は、上述のとおり、包装材を選定する際に使用する、包装材が受ける応力、衝撃による負荷が与えられた時のひずみ等の緩衝特性を示すグラフの名称、包装材を選定するための応力の閾値の各種パラメータを記憶するものである。包装材緩衝特性データベース１４５は、包装材の名称である包装材名と、緩衝特性のグラフの名称である緩衝特性のグラフ名と、応力の閾値の各種パラメータとを対応付けて記憶している。応力の閾値は、各包装材にかかる加速度とひずみのデータをもとに設定する。例えば、加速度１００［Ｇ］未満、かつ、ひずみ０．９［－］未満といった条件を定義し、包装材ごとに応力の閾値を設定する。図１０Ａでは、包装材名「包装材Ａ」には、緩衝特性のグラフ名「ｂ１」、応力の閾値「ｔ１」が対応付けられている。
【0039】
図１０Ｂに示すのは、各包装材の応力と加速度との関係を示したグラフの一例である。グラフでは、横軸に応力、縦軸に加速度を設定している。応力と加速度とは、各包装材で値が異なる。例えば、図１０Ｂにおいて、実線で示すグラフは、包装材Ａのものとする。一点二鎖点で示すグラフは、包装材Ｂのものとする。二点鎖点で示すグラフは、包装材Ｃのものとする。点線で示すグラフは、包装材Ｄのものとする。破線で示すグラフは、包装材Ｅのものとする。
【0040】
図１０Ｃに示すのは、各包装材の応力とひずみとの関係を示したグラフの一例である。グラフでは、横軸に応力、縦軸にひずみを設定している。応力とひずみとは、各包装材で値が異なる。例えば、図１０Ｃにおいて、実線で示すグラフは、包装材Ａのものとする。一点二鎖点で示すグラフは、包装材Ｂのものとする。二点鎖点で示すグラフは、包装材Ｃのものとする。点線で示すグラフは、包装材Ｄのものとする。破線で示すグラフは、包装材Ｅのものとする。
【0041】
図１１に示すのは、個包装データベース１４６のテーブルである。個包装データベース１４６は上述のとおり、包装の対象となる個々の製品の関する情報を記憶するものである。個包装データベース１４６は、包装の対象となる製品の製品名と、製品に割り当てられたコードと、製品の外形寸法と、製品の質量等とを対応付けて記憶している。例えば、図１１において、製品名「Ａ１」には、コード「Ａ－１２３４」、外形寸法「ａ×ｂ×ｃ」、質量「ａｃ」等が対応付けられている。
【0042】
図１２は、外装箱データベース１４７のテーブルである。外装箱データベース１４７は、上述のとおり、個包装された製品を包装する外装箱の仕様を記憶するものである。外装箱データベース１４７は、外装箱で包装する対象となる製品の製品名と、外装箱の厚みと、外装箱の外形寸法と、内形寸法、外装箱の材質等とを対応付けて記憶している。例えば、図１２において、製品名「Ａ１」には、外装箱の厚み「ａａ」、外装箱の外形寸法「ａ１×ｂ１×ｃ１」、内形寸法「ａ２×ｂ２×ｃ２」、外装箱の材質「Ｄ－Ａ１」等が対応付けられている。
【0043】
図２に示した選定支援装置１において実行される包装材の選定方法の流れを、図１３に示すフローチャートを参照しつつ、以下に説明する。選定支援システム１００に含まれる選定支援装置１は、例えば、図３に示した表示部１３の画面上に配置されたアイコンを、ユーザが入力部１１によって選択した場合、図４に示したプロセッサ１０７に、記憶機器１０１に記憶された選定支援処理プログラムをメモリ１０６に読み出させ、実行させる。また、選定支援システム１００に含まれるサーバ２は、選定支援装置１で選定支援処理プログラムが実行されると、図５に示したプロセッサ２０４に、記憶機器２０１に記憶された選定支援処理プログラムをメモリ２０３に読み出させ、実行させる。
【0044】
図１３において、図３に示した選定支援装置１の制御部１５に含まれるデータ取得部１５１は、ユーザが選定支援装置１の入力部１１から入力した出荷オーダを取得する（ステップＳ１０１）。出荷オーダには、出荷対象の製品の製品名と、製品の出荷先である出荷国の国コードとのデータを含むものとする。ここでは、例えば、出荷オーダに記載されたデータを、出荷対象の製品の製品名が「Ａ１」、出荷国の国コードを「００１」とする。
【0045】
制御部１５のデータ取得部１５１は、ステップＳ１０１で取得した出荷オーダの内容をもとに、図２に示した出荷先情報データベース１４１を検索し、出荷国情報を取得する（ステップＳ１０２）。具体的には、データ取得部１５１は、出荷オーダに含まれる出荷国の国コードを、図６に示した出荷先情報データベース１４１のテーブルから検索し、出荷国の国名を取得する。例えば、出荷国の国コードが「００１」の場合、図６に示した出荷先情報データベース１４１のテーブルには、国名「Ａ国」が記憶されている。したがって、データ取得部１５１は、出荷国情報として国名「Ａ国」を取得する。
【0046】
制御部１５のデータ取得部１５１は、選定支援装置１の記憶部１４に記憶されている法規制情報データベース１４２から、出荷国における包装材を選定するための非選定コードを取得する（ステップＳ１０３）。具体的には、データ取得部１５１は、ステップＳ１０２で取得した出荷国の国名を、図７に示した法規制情報データベース１４２のデーブルから検索し、検索した国名に対応付けられた非選定コードを取得する。例えば、出荷国の国名が「Ａ国」である場合、図７に示した法規制情報データベース１４２のデーブルでは、国名「Ａ国」に対応付けられた非選定コードは「Ａ－１」である。したがって、データ取得部１５１は、非選定コードとして「Ａ－１」を取得する。
【0047】
制御部１５のデータ取得部１５１は、選定支援装置１の記憶部１４に記憶されている包装材データベース１４３から、ステップＳ１０３で取得した非選定コードを含まない包装材情報を取得する（ステップＳ１０４）。例えば、ステップＳ１０３で取得した非選定コードが「Ａ－１」である場合、データ取得部１５１は、図８に示した包装材データベース１４３のテーブルで非選定コード「Ａ－１」を検索する。図８において、非選定コード「Ａ－１」が設定されているのは、包装材Ｎｏ．１の「包装材Ａ」である。したがって、データ取得部１５１は、包装材Ｎｏ．１の「包装材Ａ」以外の、包装材Ｎｏ．２の「包装材Ｂ」～包装材Ｎｏ．５の「包装材Ｅ」等の包装材情報を取得する。
【0048】
図３に示した選定支援装置１の制御部１５に含まれる選定部１５２は、ステップＳ１０４で取得した包装材の中から、出荷対象の製品に使用する包装材を選定する（ステップＳ１０５）。例えば、選定部１５２は、包装材Ｎｏ．２の「包装材Ｂ」を選定したものとする。
【0049】
選定部１５２は、製品の応力値が選定した包装材に設定された応力の閾値未満か否か判定する（ステップＳ１０６）。例えば、出荷対象の製品の製品名が「Ａ１」である場合、選定部１５２は、図１１に示した個包装データベース１４６のデーブルで製品名が「Ａ１」を検索する。図１１に示した個包装データベース１４６には、製品名「Ａ１」に、コード「Ａ－１２３４」、外形寸法「ａ×ｂ×ｃ」、質量「ａｃ」等が対応付けられている。選定部１５２は、製品名「Ａ１」のコード、外形寸法等を製品の個包装のデータとして取得する。選定部１５２は、製品名「Ａ１」の質量「ａｃ」と底面積「ａ×ｂ」をもとに製品の応力値ｓａ１を算出する。選定部１５２は、図１０Ａに示した包装材緩衝特性データベース１４５に記憶されているデータのうち、包装材名「包装材Ｂ」に対応付けられた閾値「ｔ２」を取得する。選定部１５２は、製品の応力値ｔｓａ１が閾値「ｔ２」未満か否か判定する。
【0050】
製品の応力値ｓａ１が閾値「ｔ２」未満ではない場合（ステップＳ１０６；ＮＯ）、選定部１５２はステップＳ１０５に戻り、ステップＳ１０５以降の処理を実行する。また、製品の応力値ｓａ１が閾値「ｔ２」未満である場合（ステップＳ１０６；ＹＥＳ）、選定部１５２は、算出部１５３に選定した包装材情報と、図１１に示した個包装データベース１４６のテーブルから取得した製品名「Ａ１」の各データを送信する。算出部１５３は、包装材使用量を算出する（ステップＳ１０７）。具体的には、まず、算出部１５３は、データ取得部１５１に図２に示した記憶部１４に記憶された外装箱データベース１４７を取得させる。算出部１５３は、図１２に示した外装箱データベース１４７のテーブルから、出荷対象の製品である製品名「Ａ１」の外装箱の内形寸法を取得する。例えば、図１２において、製品名「Ａ１」の外装箱の内形寸法は「ａ２×ｂ２×ｃ２」である。算出部１５３は、選定部１５２から取得した製品名「Ａ１」の外形寸法「ａ１×ｂ１×ｃ１」と、外装箱の内形寸法は「ａ２×ｂ２×ｃ２」との差分を算出し、隙間量とする。算出部１５３は、隙間量から選定した包装材Ｂの包装材使用量を算出する。
【0051】
算出部１５３は、包装材の環境影響度と包装材料費とを算出する（ステップＳ１０８）。具体的には、算出部１５３は、ステップＳ１０７で算出した包装材Ｂの包装材使用量である包装材Ｂの体積と、図８に示した包装材データベース１４３のテーブルに記憶されている包装材Ｂの寸法、質量「５０」とを用いて包装材Ｂの総質量を算出する。算出部１５３は、包装材Ｂの総質量と、包装材データベース１４３のテーブルに記憶されている包装材ＢのＧＷＰの値とを用いて、環境影響度である二酸化炭素排出量を算出する。また、算出部１５３は、包装材Ｂで使用している材料がプラスチックに属するものである場合、総質量からプラスチック使用量を算出する。さらに、算出部１５３は、包装材の総使用量に対して包装材Ｂの使用量を体積比で計算し、単価と乗じることにより包装材Ｂの包装材料費を算出する。
【0052】
算出部１５３は、図３に示した選定支援装置１の制御部１５に含まれるデータ出力部１５４に、選定した包装材名と環境影響度と包装材料費とを送信する。データ出力部１５４は、出荷オーダに選定した包装材名と環境影響度と包装材料費とを含め、レポートを作成する（ステップＳ１０９）。図３に示した選定支援装置１の制御部１５に含まれる選定部１５２は、選定可能な包装材が他にあるか否か判定する（ステップＳ１１０）。
【0053】
選定可能な包装材が他にある場合（ステップＳ１１０；ＹＥＳ）、選定部１５２はステップＳ１０５に戻り、ステップＳ１０５以降の処理を実行する。また、選定可能な包装材が他にない場合（ステップＳ１１０；ＮＯ）、制御部１５に含まれるデータ出力部１５４は、環境影響度の低い順に包装材をランキング形式で整理し、包装材のランキングを作成する。（ステップＳ１１１）。
【0054】
データ出力部１５４は、図３に示した選定支援装置１の表示部１３に、包装材のランキンキングのデータを出力する。表示部１３は、受信した包装材のランキンキングのデータを画面上に表示する（ステップＳ１１２）。
【0055】
図３に示した選定支援装置１の制御部１５に含まれるデータ取得部１５１は、表示部１３に表示された包装材のランキンキングのデータのうち、ユーザが入力部１１により選択した包装材のデータを取得する。データ取得部１５１は、取得した包装材のデータをデータ出力部１５４に送信する。データ出力部１５４は、受信した包装材のデータを使用量実績値として、図３に示した選定支援装置１の記憶部１４に出力する。記憶部１４は、受信した包装材のデータを記憶する（ステップＳ１１３）。データ出力部１５４は、選定支援処理を終了する。
【0056】
以上のとおり、実施の形態１によれば、出荷先の国における法規制と環境影響度とを考慮した製品の包装材をユーザに提示し選択させることができるため、適切な包装材の選定を支援することができる選定支援システム１００を提供することができる。
【0057】
（実施の形態２）
実施の形態１では、図３に示した選定支援装置１の制御部１５に含まれる各機能を実行することにより、製品の包装材を選定できるものとした。本実施の形態２では、機械学習を用いて製品の包装材を選定する手法について説明する。
実施の形態１では、図３に示した選定支援装置１の制御部１５に含まれる各機能を実行することにより、製品の包装材を選定できるものとした。本実施の形態２では、機械学習を用いて製品の包装材を選定する手法について説明する。
【0058】
図１４に示すのは、本実施の形態２における選定支援システム１００Ａの概要である。選定支援システム１００Ａは、選定支援装置１Ａと、サーバ２とを含む。選定支援装置１Ａは、包装材を選定するユーザが各種データおよび指示を入力する入力部１１と、サーバ２と接続する接続部１２と、各種データを表示する表示部１３と、各種データおよび各種プログラムを記憶する記憶部１４と、包装材の選定を支援するための各種処理を行う制御部１５Ａと、を含む。
【0059】
制御部１５Ａは、入力部１１および記憶部１４から各種データを取得するデータ取得部１５１と、包装材を選定する選定部１５２と、包装材の使用量、環境影響度を算出する算出部１５３と、表示部１３および記憶部１４に各種データを出力するデータ出力部１５４と、学習済モデルを生成する学習部１５５と、学習済モデルを用いて包装材を推定する推定部１５６と、表示部１３および記憶部１４に各種データを出力するデータ出力部１５４とを含む。学習部１５５は、図１５に示すとおり、学習用の各種データを取得する学習用データ取得部１５５１と、学習済モデルを生成するための学習モデル生成部１５５２とを含む。
【0060】
学習用データ取得部１５５１は、図１４に示したデータ取得部１５１から、記憶部１４に記憶された各種データベースに記憶された、包装材の学習に必要な各種データを取得する。具体的には、学習用データ取得部１５５１は、図２に示した包装材データベース１４３から包装材に関する各種パラメータを取得し、包装材緩衝特性データベース１４５から包装材の緩衝特性のデータを取得し、個包装データベース１４６から製品に関するデータを取得し、外装箱データベース１４７から外装箱の仕様に関するデータを取得する。図１４に示した算出部１５３は、データ取得部１５１から取得した包装材、緩衝特性、個包装等の各種データから各包装材の包装材使用量を算出する。
【0061】
学習用データ取得部１５５１は、図１４に示した記憶部１４に記憶されたユーザが過去に使用した包装材の使用量実績値を取得する。学習モデル生成部１５５２は、算出部１５３から包装材の包装材使用量を取得する。学習モデル生成部１５５２は学習用データ取得部１５５１からユーザが過去に使用した包装材の使用量実績値を取得する。学習モデル生成部１５５２は、包装材の包装材使用量と包装材の使用量実績値との関係を学習する。
【0062】
学習モデル生成部１５５２は、例えば、図１６に示すニューラルネットワークを備えるものとする。ニューラルネットワークは、複数のニューロンを含む、入力層と、中間層と、出力層とで構成されている。ここで、本実施の形態２においては、中間層を１層とする。例えば、図１６に示す３層のニューラルネットワークであれば、複数の入力が入力層Ｘ１～Ｘｎに入力されると、その値に重みＷ１１～Ｗｎｍを掛けて中間層Ｙ１～Ｙｍに入力される。中間層Ｙ１～Ｙｍに入力された結果に、さらに重みＶ１１～Ｖｋｍを掛け、出力層Ｚ１～Ｚｋから出力される。出力層Ｚ１～Ｚｋからの出力結果は、重みＷ１１～Ｗｎｍと、重みＶ１１～Ｖｋｍの値によって変わる。なお、ここでは、ｎ、ｋは４以上の整数とし、ｍは３以上の整数とする。
【0063】
本実施の形態２においては、学習モデル生成部１５５２は、包装材の包装材使用量を学習用入力データとして入力層Ｘ１～Ｘｎの各ニューロンに入力する。また、学習モデル生成部１５５２は、包装材の使用量実績値を学習用出力データとして出力層Ｚ１～Ｚｋに設定する。
【0064】
入力層Ｘ１～Ｘｎの各ニューロンに、学習用入力データがそれぞれ入力されると、出力層Ｚ１～Ｚｋから出力される結果が、学習用出力データである包装材の使用量実績値に近づく状態に、重みＷ１１～Ｗｎｍと、重みＶ１１～Ｖｋｍとを調整させる。重みＷ１１～Ｗｎｍと、重みＶ１１～Ｖｋｍを調整することは、ニューラルネットワークにおける学習である。重みＷ１１～Ｗｎｍと、重みＶ１１～Ｖｋｍの更新は、例えば、誤差伝搬（Back Propagation）法を用いて行う。以下では、重みＷ１１～Ｗｎｍと、重みＶ１１～Ｖｋｍを調整することを、学習モデル生成部１５５２における学習という。学習モデル生成部１５５２は、調整された重みＷ１１～Ｗｎｍと、重みＶ１１～Ｖｋｍとを、学習済モデルとして、図１４に示した選定支援装置１Ａの記憶部１４に記憶させる。
【0065】
また、推定部１５６は、図１７に示すとおり、推定用の各種データを取得する推定用データ取得部１５６１と、包装材を推定する推定処理部１５６２とを含む。推定用データ取得部１５６１は、図１４に示したデータ取得部１５１から、ユーザが選択した包装材の包装材使用量を算出するために必要な各種データを、記憶部１４に記憶された各種データベースから取得する。
【0066】
具体的には、推定用データ取得部１５６１は、図２に示した包装材データベース１４３から包装材に関する各種パラメータを取得し、包装材緩衝特性データベース１４５から包装材の緩衝特性のデータを取得し、個包装データベース１４６から製品に関するデータを取得し、外装箱データベース１４７から外装箱の仕様に関するデータを取得する。図１４に示した算出部１５３は、データ取得部１５１から取得した包装材、緩衝特性、個包装等の各種データから包装材の包装材使用量を算出する。
【0067】
推定処理部１５６２は、データ取得部１５１から記憶部１４に記憶されている学習済モデルを取得させる。推定処理部１５６２は、データ取得部１５１から学習済モデルを取得し、ニューラルネットワークに設定する。具体的には、学習済モデルである重みＷ１１～Ｗｎｍと、重みＶ１１～Ｖｋｍとを、ニューラルネットワークに設定する。これにより、推定処理部１５６２に構築されたニューラルネットワークは、入力層Ｘ１～Ｘｎの各ニューロンに、算出部１５３が算出した包装材の包装材使用量が入力されると、出力層Ｚ１～Ｚｋから、包装材の使用量実績値を出力することができる。
【0068】
続いて、学習部１５５における学習処理の流れについて、図１８に示す学習処理のフローチャートを参照しつつ、以下に説明する。学習部１５５で実行される学習処理は、学習処理プログラムとして、図４に示した記憶機器１０１に記憶されている。ユーザは、包装材の選定を行う前に学習処理を実行し、学習済モデルを生成する。ユーザは、例えば、図１４に示した選定支援装置１Ａの表示部１３の画面上に配置されたアイコンを入力部１１によって選択した場合、図４に示したプロセッサ１０７に、記憶機器１０１に記憶された学習処理プログラムをメモリ１０６に読み出させ、実行させる。
【0069】
図１５に示した学習用データ取得部１５５１は、図１４に示したデータ取得部１５１から、記憶部１４に記憶された各種データベースに記憶された、包装材の学習に必要な各種データを取得する（ステップＳ２０１）。図１４に示した算出部１５３は、データ取得部１５１から取得した包装材、緩衝特性、個包装等の各種データから各包装材の包装材使用量を算出する（ステップＳ２０２）。
【0070】
学習用データ取得部１５５１は、図１４に示した記憶部１４に記憶されたユーザが過去に使用した包装材の使用量実績値を取得する（ステップＳ２０３）。学習モデル生成部１５５２は、学習済モデルを生成する（ステップＳ２０４）。具体的には、学習モデル生成部１５５２は、包装材の包装材使用量を学習用入力データとして、図１６に示すニューラルネットワークの入力層Ｘ１～Ｘｎの各ニューロンに入力する。また、学習モデル生成部１５５２は、包装材の使用量実績値を学習用出力データとして、ニューラルネットワークの出力層Ｚ１～Ｚｋに設定する。学習モデル生成部１５５２は、ニューラルネットワークの重みＷ１１～Ｗｎｍと、重みＶ１１～Ｖｋｍとを調整する。
【0071】
学習モデル生成部１５５２は、調整された重みＷ１１～Ｗｎｍと、重みＶ１１～Ｖｋｍとを、学習済モデルとして、図１４に示した選定支援装置１Ａの記憶部１４に記憶させる（ステップＳ２０５）。学習モデル生成部１５５２は、学習処理を終了する。
【0072】
次に、図１４に示した選定支援装置１Ａにおいて実行される包装材の選定方法の流れを、図１９、図２０に示すフローチャートを参照しつつ、以下に説明する。選定支援システム１００Ａに含まれる選定支援装置１Ａは、例えば、図１４に示した表示部１３の画面上に配置されたアイコンを、ユーザが入力部１１によって選択した場合、図４に示したプロセッサ１０７に、記憶機器１０１に記憶された選定推定処理プログラムをメモリ１０６に読み出させ、実行させる。また、選定支援システム１００Ａに含まれるサーバ２は、選定支援装置１Ａで選定推定処理プログラムが実行されると、図５に示したプロセッサ２０４に、記憶機器２０１に記憶された選定推定処理プログラムをメモリ２０３に読み出させ、実行させる。
【0073】
図１９に示す選定推定処理のステップＳ３０１からステップＳ３０６は、図１３に示した選定支援処理のステップＳ１０１からステップＳ１０６と同様である。図１７に示した推定部１５６の推定用データ取得部１５６１は、推定処理を実行する（ステップＳ３０７）。推定処理については、図２０に示すフローチャートを参照しつつ、以下に説明する。
【0074】
推定用データ取得部１５６１は、図１４に示したデータ取得部１５１から、ユーザが選択した包装材の包装材使用量を算出するために必要な各種データを、記憶部１４に記憶された各種データベースから取得する（ステップＳ４０１）。図１４に示した算出部１５３は、データ取得部１５１から取得した包装材、緩衝特性、個包装等の各種データから包装材の包装材使用量を算出する（ステップＳ４０２）。
【0075】
推定処理部１５６２は、データ取得部１５１に記憶部１４に記憶されている学習済モデルを取得させ、ニューラルネットワークに学習済モデルを設定する（ステップＳ４０３）。推定処理部１５６２は、包装材の使用量実績値を推定する（ステップＳ４０４）。具体的には、推定処理部１５６２は、ステップＳ４０２で算出部１５３が算出した包装材の包装材使用量をニューラルネットワークの入力層の各ニューロンに入力し、出力層から包装材の使用量実績値を出力させる。推定処理部１５６２は、出力結果に応じて、包装材の使用量実績値を推定する。推定処理部１５６２は、推定処理を終了する。
【0076】
ここで、図１９に戻る。図１４に示した制御部１５Ａの算出部１５３は、包装材の環境影響度と包装材料費とを算出する（ステップＳ３０８）。例えば、ステップＳ３０５で選定された包装材が包装材Ｂとする。算出部１５３は、ステップＳ３０７で推定された包装材の包装材使用量である包装材Ｂの体積と、図８に示した包装材データベース１４３のテーブルに記憶されている包装材Ｂの寸法、質量「５０」とを用いて包装材Ｂの総質量を算出する。算出部１５３は、包装材Ｂの総質量と、包装材データベース１４３のテーブルに記憶されている包装材ＢのＧＷＰの値とを用いて、環境影響度である二酸化炭素排出量を算出する。また、算出部１５３は、包装材Ｂで使用している材料がプラスチックに属するものである場合、総質量からプラスチック使用量を算出する。さらに、算出部１５３は、包装材の総使用量に対して包装材Ｂの使用量を体積比で計算し、単価と乗じることにより包装材Ｂの包装材料費を算出する。
【0077】
【0078】
以上のとおり、実施の形態２によれば、ニューラルネットワークといった機械学習を用いて製品の包装材を選定することができる。
【0079】
（変形例１）
上記の実施の形態１、２において、包装材の材料別の二酸化炭素排出量を記憶する材料別排出量データベース２３１を、サーバ２のサーバ記憶部２３に記憶させるものとした。これに限らず、材料別排出量データベース２３１は、選定支援装置１、１Ａの記憶部１４に記憶されてもよい。
上記の実施の形態１、２において、包装材の材料別の二酸化炭素排出量を記憶する材料別排出量データベース２３１を、サーバ２のサーバ記憶部２３に記憶させるものとした。これに限らず、材料別排出量データベース２３１は、選定支援装置１、１Ａの記憶部１４に記憶されてもよい。
【0080】
（変形例２）
上記の実施の形態１、２において、選定支援装置１、１Ａの記憶部１４に記憶されている個包装データベース１４６には、製品の製品名、コード、外形寸法、質量等の、包装の対象となる個々の製品に関する情報を記憶するものとした。さらに、製品の仕様、コンセプト等により、事前に包装材の仕様を選定するための条件を定義していてもよい。例えば、コスト優先、脱プラスチック優先、包装材の材料の使用量を最小化等の条件を定義してもよい。
上記の実施の形態１、２において、選定支援装置１、１Ａの記憶部１４に記憶されている個包装データベース１４６には、製品の製品名、コード、外形寸法、質量等の、包装の対象となる個々の製品に関する情報を記憶するものとした。さらに、製品の仕様、コンセプト等により、事前に包装材の仕様を選定するための条件を定義していてもよい。例えば、コスト優先、脱プラスチック優先、包装材の材料の使用量を最小化等の条件を定義してもよい。
【0081】
（変形例３）
上記の実施の形態１、２において、選定支援システム１００、１００Ａは選定支援装置１、１Ａとサーバ２とを含むシステムとした。これに限らず、選定支援装置１、１Ａとサーバ２に含まれる各機能を１つの装置に内蔵し、選定支援システム１００、１００Ａとしてもよい。
上記の実施の形態１、２において、選定支援システム１００、１００Ａは選定支援装置１、１Ａとサーバ２とを含むシステムとした。これに限らず、選定支援装置１、１Ａとサーバ２に含まれる各機能を１つの装置に内蔵し、選定支援システム１００、１００Ａとしてもよい。
【0082】
（変形例４）
上記の実施の形態１、２において、選定支援装置１、１Ａは表示部１３を含むものとした。これに限らず、表示部１３は選定支援装置１、１Ａと別体の表示装置であってもよい。選定支援装置１、１Ａから別体の表示装置に表示用データを出力するための出力端子が、表示部１３に相当する。
上記の実施の形態１、２において、選定支援装置１、１Ａは表示部１３を含むものとした。これに限らず、表示部１３は選定支援装置１、１Ａと別体の表示装置であってもよい。選定支援装置１、１Ａから別体の表示装置に表示用データを出力するための出力端子が、表示部１３に相当する。
【0083】
（変形例５）
上記の実施の形態２において、学習部１５５、推定部１５６を、図１４に示した選定支援装置１Ａの制御部１５Ａに含むものとした。これに限らず、学習部１５５、推定部１５６を選定支援装置１Ａとは別体の学習装置、推定装置とし、選定支援装置１Ａとネットワークを介して接続するものとしてもよい。また、学習部１５５、推定部１５６を図１４に示したサーバ２に配置してもよい。
上記の実施の形態２において、学習部１５５、推定部１５６を、図１４に示した選定支援装置１Ａの制御部１５Ａに含むものとした。これに限らず、学習部１５５、推定部１５６を選定支援装置１Ａとは別体の学習装置、推定装置とし、選定支援装置１Ａとネットワークを介して接続するものとしてもよい。また、学習部１５５、推定部１５６を図１４に示したサーバ２に配置してもよい。
【0084】
（変形例６）
上記の実施の形態２において、図１５に示した学習部１５５の学習モデル生成部１５５２に備えられるニューラルネットワークは、中間層を１層のものとした。これに限らす、中間層は、２層以上でもよい。
上記の実施の形態２において、図１５に示した学習部１５５の学習モデル生成部１５５２に備えられるニューラルネットワークは、中間層を１層のものとした。これに限らす、中間層は、２層以上でもよい。
【0085】
（変形例７）
上記の実施の形態２において、図１５に示した学習部１５５の学習モデル生成部１５５２は、ニューラルネットワークにより、包装材の包装材使用量と包装材の使用量実績値との関係を学習するものとした。しかしながら、ニューラルネットワークの代わりに、深層学習、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン等、他の学習アルゴリズムを用いてもよい。
上記の実施の形態２において、図１５に示した学習部１５５の学習モデル生成部１５５２は、ニューラルネットワークにより、包装材の包装材使用量と包装材の使用量実績値との関係を学習するものとした。しかしながら、ニューラルネットワークの代わりに、深層学習、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン等、他の学習アルゴリズムを用いてもよい。
【0086】
また、本開示の実施の形態１、２では、選定支援システム１００、１００Ａを、専用のシステムとして実現できるものとした。しかしながら、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。例えば、上述の選定支援システム１００、１００Ａにおける各機能を実現するためのプログラムを、コンピュータが読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）などの記録媒体に格納して配布し、このプログラムをコンピュータにインストールすることにより、上述の各機能を実現することができるコンピュータを構成してもよい。そして、各機能をＯＳ（Operating System）とアプリケーションとの分担、またはＯＳとアプリケーションとの協同により実現する場合には、アプリケーションのみを記録媒体に格納してもよい。
【0087】
なお、本開示の技術的範囲は、上記実施の形態と変形例によっては限定されない。本開示は特許請求の範囲に記載された技術的思想の限りにおいて、自由に応用、変形あるいは改良して、実施することができる。
【0088】
以下、本開示の諸態様を付記としてまとめて記載する。
【0089】
（付記１）
出荷する製品および出荷先を含む出荷オーダに応じて、前記出荷先の包装材に関する法規制情報を記憶する法規制情報データベースから、前記出荷先における包装材を選定の対象から除外するための非選定コードを取得するデータ取得部と、
前記包装材に関する情報を記憶する包装材データベースから、前記非選定コードを含まない包装材を選定する選定部と、
前記非選定コードを含まない包装材の包装材使用量と地球温暖化係数との少なくともいずれか一方に基づいて、前記非選定コードを含まない包装材の環境影響度を算出する算出部と、
を備える選定支援システム。
出荷する製品および出荷先を含む出荷オーダに応じて、前記出荷先の包装材に関する法規制情報を記憶する法規制情報データベースから、前記出荷先における包装材を選定の対象から除外するための非選定コードを取得するデータ取得部と、
前記包装材に関する情報を記憶する包装材データベースから、前記非選定コードを含まない包装材を選定する選定部と、
前記非選定コードを含まない包装材の包装材使用量と地球温暖化係数との少なくともいずれか一方に基づいて、前記非選定コードを含まない包装材の環境影響度を算出する算出部と、
を備える選定支援システム。
【0090】
（付記２）
前記算出部で求めた包装材の包装材使用量と、前記包装材の使用量実績値との関係をニューラルネットワークで学習し、学習済モデルを生成する学習部をさらに備える、
付記１に記載の選定支援システム。
前記算出部で求めた包装材の包装材使用量と、前記包装材の使用量実績値との関係をニューラルネットワークで学習し、学習済モデルを生成する学習部をさらに備える、
付記１に記載の選定支援システム。
【0091】
（付記３）
前記学習済モデルを設定したニューラルネットワークを用いて、前記算出部で求めた包装材の包装材使用量から、前記包装材の使用量実績値を推定する推定部をさらに備える、
付記２に記載の選定支援システム。
前記学習済モデルを設定したニューラルネットワークを用いて、前記算出部で求めた包装材の包装材使用量から、前記包装材の使用量実績値を推定する推定部をさらに備える、
付記２に記載の選定支援システム。
【0092】
（付記４）
前記非選定コードを含まない包装材のうち、ユーザが選択した包装材のデータを使用量実績値として記憶する記憶部をさらに備える、
付記１から３の何れか一つに記載の選定支援システム。
前記非選定コードを含まない包装材のうち、ユーザが選択した包装材のデータを使用量実績値として記憶する記憶部をさらに備える、
付記１から３の何れか一つに記載の選定支援システム。
【0093】
（付記５）
包装材の材料別の二酸化炭素排出量を記憶する材料別排出量データベースを記憶するサーバをさらに備え、
前記包装材データベースは、前記材料別排出量データベースに記憶された前記包装材の材料別の二酸化炭素排出量から求めた、前記包装材の地球温暖化係数を含む、
付記１から４の何れか一つに記載の選定支援システム。
包装材の材料別の二酸化炭素排出量を記憶する材料別排出量データベースを記憶するサーバをさらに備え、
前記包装材データベースは、前記材料別排出量データベースに記憶された前記包装材の材料別の二酸化炭素排出量から求めた、前記包装材の地球温暖化係数を含む、
付記１から４の何れか一つに記載の選定支援システム。
【0094】
（付記６）
選定支援システムが実行する方法であって、
出荷する製品および出荷先を含む出荷オーダに応じて、前記出荷先における包装材を選定の対象から除外するための非選定コードを取得するステップ、
前記非選定コードを含まない包装材を選定するステップ、
前記非選定コードを含まない包装材の包装材使用量と地球温暖化係数との少なくともいずれか一方に基づいて、前記非選定コードを含まない包装材の環境影響度を算出するステップ、
を備える方法。
選定支援システムが実行する方法であって、
出荷する製品および出荷先を含む出荷オーダに応じて、前記出荷先における包装材を選定の対象から除外するための非選定コードを取得するステップ、
前記非選定コードを含まない包装材を選定するステップ、
前記非選定コードを含まない包装材の包装材使用量と地球温暖化係数との少なくともいずれか一方に基づいて、前記非選定コードを含まない包装材の環境影響度を算出するステップ、
を備える方法。
【0095】
（付記７）
コンピュータに、
出荷する製品および出荷先を含む出荷オーダに応じて、前記出荷先における包装材を選定の対象から除外するための非選定コードを取得する処理、
前記非選定コードを含まない包装材を選定する処理、
前記非選定コードを含まない包装材の包装材使用量と地球温暖化係数との少なくともいずれか一方に基づいて、前記非選定コードを含まない包装材の環境影響度を算出する処理、
を実行させるためのプログラム。
コンピュータに、
出荷する製品および出荷先を含む出荷オーダに応じて、前記出荷先における包装材を選定の対象から除外するための非選定コードを取得する処理、
前記非選定コードを含まない包装材を選定する処理、
前記非選定コードを含まない包装材の包装材使用量と地球温暖化係数との少なくともいずれか一方に基づいて、前記非選定コードを含まない包装材の環境影響度を算出する処理、
を実行させるためのプログラム。
【符号の説明】
【0096】
１、１Ａ 選定支援装置、２ サーバ、１１ 入力部、１２ 接続部、１３ 表示部、１４ 記憶部、１５、１５Ａ 制御部、２１ サーバ接続部、２２ サーバ制御部、２３ サーバ記憶部、１００、１００Ａ 選定支援システム、１０１、２０１ 記憶機器、１０２、２０２ 接続機器、１０３ 入力機器、１０４ 表示機器、１０５ 表示コントローラ、１０６、２０３ メモリ、１０７、２０４ プロセッサ、１０８、２０５ データバス、１４１ 出荷先情報データベース、１４２ 法規制情報データベース、１４３ 包装材データベース、１４４ 包装材二酸化炭素排出量データベース、１４５ 包装材緩衝特性データベース、１４６ 個包装データベース、１４７ 外装箱データベース、１５１ データ取得部、１５２ 選定部、１５３ 算出部、１５４ データ出力部、１５５ 学習部、１５６ 推定部、２３１ 材料別排出量データベース、１５５１ 学習用データ取得部、１５５２ 学習モデル生成部、１５６１ 推定用データ取得部、１５６２ 推定処理部。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10A】
【図10B】
【図10C】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】