第3回 農薬データ構造設計から実装まで：NOULOG のデータ構造の思想

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番外編　https://qiita.com/tuyomori/items/98a00d153697c8116ac8

■ NOULOG は「農薬データベース」ではない

ここを最初にハッキリさせたい。

世の中にはすでに農薬データベースがあります。
農薬取締法に基づく登録情報
メーカーの適用表
病害虫別の検索サイト
成分・RACコードの一覧

これらは “農薬そのものの情報を網羅するためのデータベース” です。

しかし NOULOG がやりたいのは まったく別のこと。

■ NOULOG の目的は「農薬選定の意思決定を支援すること」

農薬データそのものを網羅したいのではなく、

過去の散布記録
作物ごとの履歴
成分のローテーション（RAC）
使用回数の累積
在庫
現在の病害虫状況

こうした “現場の文脈” と農薬データを掛け合わせて、
その時点で最適な農薬を選ぶための判断材料を出すこと が目的。

つまり NOULOG は、

農薬データベース × 農家の散布履歴 × 現場の状況
＝ 意思決定支援システム

これが本質。

■ なぜ農薬データを“そのまま”使えないのか

理由はシンプルで、
農薬データは「意思決定に使うには複雑すぎる」から。

実際の生データ（モベントフロアブル抜粋）を見ると分かる。

この構造は 人間にも機械にも扱いづらい。
スマホアプリで扱うには重いし、更新のたびに巨大 JSON を再生成する必要がある。

NOULOG では、この問題を根本から避けるために、
「ネストしないデータ構造」＝“テーブルを分けてフラットにする” という方針を採用した。

■ 実際の生データを見ると「ネスト地獄」がよく分かる

例えば、モベントフロアブルの適用表を一部抜粋するとこうなる：

作物名	適用病害虫	希釈倍数	使用方法	使用時期	使用回数	散布液量
さといも	アブラムシ類	2000倍	散布	収穫7日前まで	3回以内	100～300L/10a
	アブラムシ類	24倍	無人航空機	収穫7日前まで	3回以内	3.2L/10a
	ハダニ類	2000倍	散布	収穫7日前まで	3回以内	100～300L/10a
ばれいしょ	アブラムシ類	4000倍	散布	収穫7日前まで	3回以内	100～300L/10a
だいこん	コナガ	2000倍	散布	収穫7日前まで	3回以内	100～300L/10a

CSVに加工

さといも,アブラムシ類,2000倍,散布,収穫7日前まで,3回以内,100～300L/10a
,アブラムシ類,24倍,無人航空機,収穫7日前まで,3回以内,3.2L/10a
,ハダニ類,2000倍,散布,収穫7日前まで,3回以内,100～300L/10a
ばれいしょ,アブラムシ類,4000倍,散布,収穫7日前まで,3回以内,100～300L/10a
だいこん,コナガ,2000倍,散布,収穫7日前まで,3回以内,100～300L/10a

これを素直に JSON にすると：

作物ごとに病害虫が複数
病害虫ごとに希釈倍率が複数
使用方法も複数
散布液量も複数
使用回数制限も複数

つまり 多重ネストの沼 になる。

さらに、作物名が省略されている行（＝前行の作物を引き継ぐ）も混ざっているため、
人間が読んでも複雑、機械が扱うともっと複雑。

■ NOULOG の方針：ネストを避けて“分解”する

この生データをそのまま JSON にすると破綻するので、
NOULOG では 役割ごとにテーブルを分けてフラット化 した。

■ NOULOG のテーブル構造（確定版）

① pesticide_master（農薬マスター）
農薬そのものの基本情報。

pesticide_master
- id
- pesticide_id
- regist_num
- name
- formulation
- category
- toxicity_class

② ingredient_master（成分マスター）
成分は農薬と独立して更新されるため、最新版だけ保持。

ingredient_master
- id
- name
- rac_codes
- category
- origin
- organic_general
- organic_reason

③ pesticide_ingredient_relation（農薬 × 成分）
農薬と成分の紐づけ。

pesticide_ingredient_relation
- id
- pesticide_id
- ingredient_id
- percentage_label
- percentage

④ pesticide_application（農薬 × 作物/使用場所）
農薬がどの作物に使えるか。

pesticide_application
- id
- pesticide_id
- crop_name
- usage_area
UNIQUE (pesticide_id, crop_name, usage_area)

⑤ pesticide_pest（農薬 × 作物 × 病害虫 × 使用条件）
生データの「1行」をそのまま1レコードに落とし込むテーブル。

pesticide_pest
- id
- pesticide_id
- crop_name
- usage_area
- pest_name
- dilution_label
- dilution_ratio
- usage_method
- usage_timing
- limit_label
- limit_count
- water_amount_label
- water_amount
- notes

生データのように「作物名が省略されている行」も、
ここでは 前行の crop_name を補完して1行＝1レコード にできる。

⑥ change_log（差分テーブル）
NOULOG の心臓部。
すべての変更履歴を一元管理。

change_log
- id
- source_version
- table_name
- record_id
- change_type (enum)
- pesticide_id
- note
- updated_at

■ この構造が実現すること
✔ ネストなしで軽量
✔ CSV と相性が良い
✔ 部分更新が簡単
✔ 過去版の再現ができる
✔ スマホアプリで高速
✔ 人間でも修正しやすい
つまり、

この複雑な生データを、
“現場で扱える形” に落とし込んだのが NOULOG の農薬データ構造です。

構造が決まったので、次の第4回では 実際に生データをどう加工して、
この構造に流し込むのか を解説します。
CSV → JSON → 更新管理（source_version / change_log）まで、
実装の流れをまとめます。