ミセルリカの 科学コンサルティング PDCAサイクルについて以下にわかりやすく説明しています。
◆ 全体像（PDCAフロー図）
│ P：Plan │
│ 科学的計画立案│ │
▼ │ D：Do │ │ 改善策の実行 │ │ ▼ │ C：Check │ │ 効果の科学評価│ │
▼ │ A：Act │ │ 改善策の再設計│ │ & 最適化 │ │ ▼ （新たなPlanへ）
◆ 各ステップの詳細P：Plan（計画）― 科学的な改善計画の設計
✔ データ収集土壌、排水、水質、生態系、農作物、微生物などセンサー、実地サンプリング、マッピング、IoTデータ
✔ 課題の数値化例：pH=4.8 → 酸性障害BOD=12 mg/L → 排水不適合収量が平年比 −30%生物多様性指数が低下
✔ 改善目標（KPI）の設定pH 5.5 → 6.5BOD 5 mg/L 以下に収量 +20%植生カバー率 +30%
✔ 改善策の仮説と設計技術：施肥設計、バイオ処理、湿地造成、曝気など設計思想：最小コストで最大効果期間：短期（3〜6ヶ月）＋長期（1〜3年）D：Do（実行）― 科学的改善策の実施
✔ 改善施策の導入土壌への堆肥投入、pH調整、バイオ炭流域改善、人工湿地設置排水処理設備の稼働（凝集・曝気・膜処理など）微生物（有益菌）導入実証区（テスト区）と本番区の比較
✔ 実行ログの収集施肥量・原材料・設備稼働データ気象条件・流量・作業内容✔ リスク管理過剰施肥、設備異常、天候リスク対応C：Check（評価）― 効果の科学的検証
✔ 数値評価（Before/After）土壌：pH、EC、NPK、SOC、微生物量水質：BOD、COD、DO、SS、TN/TP生態系：植生カバー率、生物多様性指数農業：収量、品質、栽培効率排水：排水基準適合率、処理効果
✔ 統計的解析トレンド分析相関解析（施肥量と収量など）T検定、ANOVAAIによる異常検知
✔ モデル評価（仮説検証）設計した改善策が目的に近づいたか？期待した反応が土壌・生態系で生じているか？A：Act（改善）― 改善策の再設計 & 最適化✔ 原因の再解析効果が弱かった施策の要因追跡微生物活性不足？pH変動が大きい？排水途中で負荷が追加？天候・流量が予想外だった？
✔ 改善策のアップデート資材の変更（例：苦土石灰 → 炭酸カルシウム）バイオフィルターの層構成の変更微生物添加量の最適化排水工程の前処理追加AI自動制御の導入作物品種の変更や輪作体系の再設計
✔ 効果の高い施策へ資源を集中ROI（費用対効果）分析低効率施策の縮小・撤廃高効率施策の強化
✔ 新たなPDCAへ再設計された計画をもとに新しいPDCAサイクルへ移行🌍 このPDCAが適用できる対象農業収量向上土壌改良（酸性土壌・アルカリ土壌・栄養不足）生態系回復（湿地、生物多様性改善）工場排水改善（物理・化学・生物処理）これにより、科学的改善がスパイラル的に高度化していくので是非、ミセルリカの科学コンサルティングを利用下さいませ。