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(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】P2024024814
(43)【公開日】2024-02-26
(54)【発明の名称】建物構造物診断装置及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/20 20230101AFI20240216BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/00 300
【審査請求】有
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022127722
(22)【出願日】2022-08-10
(11)【特許番号】
(45)【特許公報発行日】2023-11-17
(71)【出願人】
【識別番号】307042385
【氏名又は名称】ミサワホーム株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100090033
【弁理士】
【氏名又は名称】荒船 博司
(72)【発明者】
【氏名】相馬 康幸
(72)【発明者】
【氏名】谷口 真琴
(72)【発明者】
【氏名】二瓶 優
(72)【発明者】
【氏名】牧野 哲也
(72)【発明者】
【氏名】寺原 英昭
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049CC15
(57)【要約】
【課題】建物や構造物の異常を好適に診断する建物構造物診断装置及びプログラムを提供する。
【解決手段】建物構造物診断装置１は、所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部（制御部１１）と、取得部により取得された画像データに基づいて異常を検知する検知部（制御部１１）と、検知部による検知結果を表示部３４に表示する表示制御部（制御部１１）と、検知部により検知された異常における度合いの入力を受け付ける受付部（制御部１１）と、を備え、表示制御部は、表示部３４に度合いを判断するための情報（判定基準３４５ｄ）を表示する。
【選択図】図２
【解決手段】建物構造物診断装置１は、所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部（制御部１１）と、取得部により取得された画像データに基づいて異常を検知する検知部（制御部１１）と、検知部による検知結果を表示部３４に表示する表示制御部（制御部１１）と、検知部により検知された異常における度合いの入力を受け付ける受付部（制御部１１）と、を備え、表示制御部は、表示部３４に度合いを判断するための情報（判定基準３４５ｄ）を表示する。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部と、
前記検知部による検知結果を表示部に表示する表示制御部と、
前記検知部により検知された異常における度合いの入力を受け付ける受付部と、
を備え、
前記表示制御部は、前記表示部に前記度合いを判断するための情報を表示する建物構造物診断装置。
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部と、
前記検知部による検知結果を表示部に表示する表示制御部と、
前記検知部により検知された異常における度合いの入力を受け付ける受付部と、
を備え、
前記表示制御部は、前記表示部に前記度合いを判断するための情報を表示する建物構造物診断装置。
【請求項2】
前記表示制御部は、前記度合いを判断するための情報として、複数段階からなる前記度合いに応じた前記構造物の損傷具合の内容を表示する請求項１に記載の建物構造物診断装置。
【請求項3】
前記受付部は、前記検知部による検知結果に関するコメントの入力を受け付ける請求項１に記載の建物構造物診断装置。
【請求項4】
前記表示制御部は、前記表示部に前記検知部による検知結果に関するコメントの一又は複数のテンプレートを表示し、
前記受付部は、前記テンプレートの選択を受け付ける請求項１に記載の建物構造物診断装置。
前記受付部は、前記テンプレートの選択を受け付ける請求項１に記載の建物構造物診断装置。
【請求項5】
前記検知部は、前記取得部により取得された一の画像データに基づいて複数種類の異常を検知する請求項１に記載の建物構造物診断装置。
【請求項6】
前記画像データを入力とし、異常に関する情報を出力として機械学習させた学習済モデルを備え、
前記検知部は、前記学習済モデルを用いて異常を検知する請求項１に記載の建物構造物診断装置。
前記検知部は、前記学習済モデルを用いて異常を検知する請求項１に記載の建物構造物診断装置。
【請求項7】
前記検知部による検知結果、及び前記受付部により受け付けた異常における度合いに基づいてレポートを作成するレポート作成部を備える請求項１に記載の建物構造物診断装置。
【請求項8】
建物構造物診断装置のコンピューターを、
所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部、
前記検知部による検知結果を表示部に表示する表示制御部、
前記検知部により検知された異常における度合いの入力を受け付ける受付部、
として機能させ、
前記表示制御部は、前記表示部に前記度合いを判断するための情報を表示するためのプログラム。
所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部、
前記検知部による検知結果を表示部に表示する表示制御部、
前記検知部により検知された異常における度合いの入力を受け付ける受付部、
として機能させ、
前記表示制御部は、前記表示部に前記度合いを判断するための情報を表示するためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、建物構造物診断装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、建物や構造物の外観及び内装に生じた異常（例えば、ひび割れ等）を診断する建物構造物診断システムが知られている。
【0003】
例えば、特許文献１には、建物又は構造物を撮影した画像を編集して編集画像を作成し、当該編集画像に基づいて損傷部を特定、及び損傷の度合いの診断を行う建物構造物診断システムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０２１－５１０２２号公報
【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、特許文献１に記載の発明では、損傷の度合いを人工知能によって診断しており、当該診断の結果が間違っている場合に修正できないという問題があった。
また、人工知能による診断の精度が高くない場合等においては、損傷等の異常の度合いを人間が判断したいという要望がある。
また、人工知能による診断の精度が高くない場合等においては、損傷等の異常の度合いを人間が判断したいという要望がある。
【0006】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その課題は、建物や構造物の異常を好適に診断する建物構造物診断装置及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0007】
請求項１に記載の発明は、建物構造物診断装置１であって、例えば図２、図９及び図１２に示すように、
所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部（制御部１１）と、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部（制御部１１）と、
前記検知部による検知結果を表示部３４に表示する表示制御部（制御部１１）と、
前記検知部により検知された異常における度合いの入力を受け付ける受付部（制御部１１）と、
を備え、
前記表示制御部は、前記表示部３４に前記度合いを判断するための情報（判定基準３４５ｄ）を表示する。
所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部（制御部１１）と、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部（制御部１１）と、
前記検知部による検知結果を表示部３４に表示する表示制御部（制御部１１）と、
前記検知部により検知された異常における度合いの入力を受け付ける受付部（制御部１１）と、
を備え、
前記表示制御部は、前記表示部３４に前記度合いを判断するための情報（判定基準３４５ｄ）を表示する。
【0008】
請求項１に記載の発明によれば、所定の構造物を撮影した画像データに基づいて検知部により検知された異常をユーザーが参照し、建物構造物診断装置１は、異常の度合いを判断するための情報に基づいてユーザーが判断した異常の度合いの入力を受け付けることができる。
これにより、ユーザーが判断したより正確な異常の度合いを受け付けることができる。したがって、建物や構造物の異常を好適に診断することができる。
これにより、ユーザーが判断したより正確な異常の度合いを受け付けることができる。したがって、建物や構造物の異常を好適に診断することができる。
【0009】
請求項２に記載の発明は、例えば図１２に示すように、請求項１に記載の建物構造物診断装置１において、
前記表示制御部は、前記度合いを判断するための情報として、複数段階からなる前記度合いに応じた前記構造物の損傷具合の内容を表示する。
前記表示制御部は、前記度合いを判断するための情報として、複数段階からなる前記度合いに応じた前記構造物の損傷具合の内容を表示する。
【0010】
請求項２に記載の発明によれば、ユーザーは、複数段階からなる度合いに応じた構造物の損傷具合の内容を参照して、異常の度合いを判断することができる。
これにより、異常の度合いを容易に判断することができる。
これにより、異常の度合いを容易に判断することができる。
【0011】
【0012】
請求項３に記載の発明によれば、ユーザーによる異常に関するコメントの入力を受け付けることができる。
これにより、異常に関してより詳細な診断をすることができる。
これにより、異常に関してより詳細な診断をすることができる。
【0013】
請求項４に記載の発明は、例えば図１３に示すように、請求項１に記載の建物構造物診断装置１において、
前記表示制御部は、前記表示部３４に前記検知部による検知結果に関するコメントの一又は複数のテンプレートを表示し、
前記受付部は、前記テンプレートの選択を受け付ける。
前記表示制御部は、前記表示部３４に前記検知部による検知結果に関するコメントの一又は複数のテンプレートを表示し、
前記受付部は、前記テンプレートの選択を受け付ける。
【0014】
請求項４に記載の発明によれば、ユーザーは、検知結果に関するコメントをテンプレートから選択して入力することができる。
これにより、ユーザーはコメントを手入力する手間を省くことができる。
これにより、ユーザーはコメントを手入力する手間を省くことができる。
【0015】
【0016】
請求項５に記載の発明によれば、異常の種類ごとに画像データを取得し、異常の種類ごとに異常検知を行うことなしに、複数種類の異常を検知することができる。
これにより、効率よく異常を検知することができる。
これにより、効率よく異常を検知することができる。
【0017】
請求項６に記載の発明は、例えば図２、図９、及び図１２に示すように、請求項１に記載の建物構造物診断装置１において、
前記画像データを入力とし、異常に関する情報を出力として機械学習させた学習済モデル１２１を備え、
前記検知部は、前記学習済モデル１２１を用いて異常を検知する。
前記画像データを入力とし、異常に関する情報を出力として機械学習させた学習済モデル１２１を備え、
前記検知部は、前記学習済モデル１２１を用いて異常を検知する。
【0018】
請求項６に記載の発明によれば、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）等の学習済みモデルを用いて異常を検知することができる。
これにより、容易且つ正確に異常を検知することができる。
これにより、容易且つ正確に異常を検知することができる。
【0019】
請求項７に記載の発明は、例えば図２、図９、及び図１６～図１７Ｂに示すように、請求項１に記載の建物構造物診断装置１において、
前記検知部による検知結果、及び前記受付部により受け付けた異常における度合いに基づいてレポートを作成するレポート作成部（制御部１１）を備える。
前記検知部による検知結果、及び前記受付部により受け付けた異常における度合いに基づいてレポートを作成するレポート作成部（制御部１１）を備える。
【0020】
請求項７に記載の発明によれば、検知結果及び異常における度合いを自動で（制御部１１により）レポートに入力することができる。
これにより、効率よくレポートを作成することができる。
これにより、効率よくレポートを作成することができる。
【0021】
請求項８に記載の発明は、プログラムであって、例えば図２、図９及び図１２に示すように、
建物構造物診断装置１のコンピューター（制御部１１）を、
所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部、
前記検知部による検知結果を表示部３４に表示する表示制御部、
前記検知部により検知された異常における度合いの入力を受け付ける受付部、
として機能させ、
前記表示制御部は、前記表示部３４に前記度合いを判断するための情報を表示する。
建物構造物診断装置１のコンピューター（制御部１１）を、
所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部、
前記検知部による検知結果を表示部３４に表示する表示制御部、
前記検知部により検知された異常における度合いの入力を受け付ける受付部、
として機能させ、
前記表示制御部は、前記表示部３４に前記度合いを判断するための情報を表示する。
【0022】
請求項８に記載の発明によれば、所定の構造物を撮影した画像データに基づいて検知部により検知された異常をユーザーが参照し、建物構造物診断装置１は、異常の度合いを判断するための情報に基づいてユーザーが判断した異常の度合いの入力を受け付けることができる。
これにより、ユーザーが判断したより正確な異常の度合いを受け付けることができる。したがって、建物や構造物の異常を好適に診断することができる。
これにより、ユーザーが判断したより正確な異常の度合いを受け付けることができる。したがって、建物や構造物の異常を好適に診断することができる。
【発明の効果】
【0023】
本発明によれば、建物や構造物の異常を好適に診断することができる。
【図面の簡単な説明】
【0024】
【図1】建物構造物診断システムの構成を示す図である。
【図2】建物構造物診断装置の構成を示すブロック図である。
【図3】情報管理装置の構成を示すブロック図である。
【図4】端末装置の構成を示すブロック図である。
【図5】耐久性診断の流れを示すフローチャートである。
【図6】診断登録処理の流れを示すフローチャートである。
【図7】端末装置が表示する診断登録画面の例を示す図である。
【図8】端末装置が表示する診断リスト画面の例を示す図である。
【図9】診断処理の流れを示すフローチャートである。
【図10】端末装置が表示する診断メイン画面の例を示す図である。
【図11】端末装置が表示する建物問診票画面の例を示す図である。
【図12】端末装置が表示する診断詳細画面の例を示す図である。
【図13】端末装置が表示する診断詳細画面の例を示す図である。
【図14】端末装置が表示する診断メイン画面の例を示す図である。
【図15】端末装置が表示する特記事項詳細画面の例を示す図である。
【図16】端末装置が表示する診断メイン画面の例を示す図である。
【図17A】レポートの例を示す図である。
【図17B】レポートの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0025】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。ただし、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい種々の限定が付されているが、本発明の技術的範囲を以下の実施形態及び図示例に限定するものではない。
【0026】
［１．構成の説明］
［１－１．システム構成の説明］
図１は、建物構造物診断システム１００を示す図である。
建物構造物診断システム１００は、建物構造物診断装置（以下、診断装置と表記）１と、情報管理装置２と、端末装置３と、を備えている。
［１－１．システム構成の説明］
図１は、建物構造物診断システム１００を示す図である。
建物構造物診断システム１００は、建物構造物診断装置（以下、診断装置と表記）１と、情報管理装置２と、端末装置３と、を備えている。
【0027】
建物構造物診断システム１００を構成する診断装置１、情報管理装置２、及び端末装置３は、例えば通信ネットワークＮを介して互いに通信可能となっている。
なお、通信ネットワークＮは、電話回線網、ＩＳＤＮ回線網、光ファイバー、移動体通信網、通信衛星回線、ＣＡＴＶ回線網、その他の専用線等の各種通信回線網と、それらを接続するインターネットサービスプロバイダ（すなわち、インターネット）等を含んでいてもよい。また、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）、ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣ（Near Field Communication）等の様々な通信網が互いに通信可能に接続された集合的な通信網であってもよい。また、接続の形態について、有線、無線及び有線と無線の混在を問わない。
なお、通信ネットワークＮは、電話回線網、ＩＳＤＮ回線網、光ファイバー、移動体通信網、通信衛星回線、ＣＡＴＶ回線網、その他の専用線等の各種通信回線網と、それらを接続するインターネットサービスプロバイダ（すなわち、インターネット）等を含んでいてもよい。また、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）、ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣ（Near Field Communication）等の様々な通信網が互いに通信可能に接続された集合的な通信網であってもよい。また、接続の形態について、有線、無線及び有線と無線の混在を問わない。
【0028】
［１－２．建物構造物診断装置の説明］
次に、診断装置１の構成について説明する。
診断装置１は、ＰＣ、専用の装置・端末等で構成されている。
次に、診断装置１の構成について説明する。
診断装置１は、ＰＣ、専用の装置・端末等で構成されている。
【0029】
診断装置１は、図２に示すように、制御部１１と、記憶部１２と、通信部１３と、を備える。
各部１１～１３は、バス等で電気的に接続されている。
なお、診断装置１は、表示部及び操作部のうちの少なくとも一方を備えていてもよい。
各部１１～１３は、バス等で電気的に接続されている。
なお、診断装置１は、表示部及び操作部のうちの少なくとも一方を備えていてもよい。
【0030】
制御部１１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等により構成されている。
ＲＯＭは、ＣＰＵが実行する各種プログラム等を記憶している。
そして、制御部１１のＣＰＵは、記憶部１２に記憶されている各種プログラムを読出してＲＡＭ内に展開し、展開されたプログラムに従って各種処理を実行し、診断装置１の動作を集中制御するようになっている。
ＲＯＭは、ＣＰＵが実行する各種プログラム等を記憶している。
そして、制御部１１のＣＰＵは、記憶部１２に記憶されている各種プログラムを読出してＲＡＭ内に展開し、展開されたプログラムに従って各種処理を実行し、診断装置１の動作を集中制御するようになっている。
【0031】
記憶部１２は、不揮発性のメモリーやハードディスク等により構成されている。
記憶部１２には、制御部１１が実行する各種プログラムや、プログラムの実行に必要な各種データ等が記憶されている。
各種プログラムは、例えば、後述する診断登録処理を実行する診断登録プログラム、後述する診断処理を実行する診断プログラム等を含む。その他、本システムの動作に必要なプログラムが適宜含まれているものとする。
また、各種データは、例えば、後述するレポート４の雛型データ等を含む。その他、本システムの動作に必要なデータやパラメーターが適宜含まれているものとする。
記憶部１２には、制御部１１が実行する各種プログラムや、プログラムの実行に必要な各種データ等が記憶されている。
各種プログラムは、例えば、後述する診断登録処理を実行する診断登録プログラム、後述する診断処理を実行する診断プログラム等を含む。その他、本システムの動作に必要なプログラムが適宜含まれているものとする。
また、各種データは、例えば、後述するレポート４の雛型データ等を含む。その他、本システムの動作に必要なデータやパラメーターが適宜含まれているものとする。
【0032】
また、記憶部１２は、後述する診断処理において使用する学習済モデル１２１を記憶している。
学習済モデル１２１は、所定の構造物を撮影した画像データを入力とし、異常に関する情報を出力として機械学習させたものである。当該異常に関する情報とは、異常の有無及び異常の内容である。つまり、学習済モデル１２１は、所定の構造物を撮影した画像から当該構造物の異常を検知するものである。構造物の異常とは、例えば、構造物の腐朽、変形、劣化、損傷等である。
学習済モデル１２１は、深層学習されたニューラルネットワークを有するＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）であってもよい。
学習済モデル１２１は、所定の構造物を撮影した画像データを入力とし、異常に関する情報を出力として機械学習させたものである。当該異常に関する情報とは、異常の有無及び異常の内容である。つまり、学習済モデル１２１は、所定の構造物を撮影した画像から当該構造物の異常を検知するものである。構造物の異常とは、例えば、構造物の腐朽、変形、劣化、損傷等である。
学習済モデル１２１は、深層学習されたニューラルネットワークを有するＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）であってもよい。
【0033】
また、記憶部１２は、診断データベース（以下、診断ＤＢ）１２２を備える。
診断ＤＢ１２２は、所定の構造物の耐久性を診断する耐久性診断に関する情報を記憶する。当該耐久性診断に関する情報は、耐久性診断を依頼された日時、診断対象である所定の構造物を備える建物に関する情報、診断対象である所定の構造物を備える建物を訪問する訪問予定日、及び耐久性診断の担当者等を記憶する。
診断ＤＢ１２２は、所定の構造物の耐久性を診断する耐久性診断に関する情報を記憶する。当該耐久性診断に関する情報は、耐久性診断を依頼された日時、診断対象である所定の構造物を備える建物に関する情報、診断対象である所定の構造物を備える建物を訪問する訪問予定日、及び耐久性診断の担当者等を記憶する。
【0034】
通信部１３は、通信モジュール等で構成されている。
そして、通信部１３は、通信ネットワークＮを介して有線又は無線で接続された他の装置（情報管理装置２、端末装置３等）との間で各種信号や各種データを送受信するようになっている。
そして、通信部１３は、通信ネットワークＮを介して有線又は無線で接続された他の装置（情報管理装置２、端末装置３等）との間で各種信号や各種データを送受信するようになっている。
【0035】
［１－３．情報管理装置の説明］
次に、情報管理装置２の構成について説明する。
情報管理装置２は、ＰＣ、専用の装置・端末等で構成されている。
次に、情報管理装置２の構成について説明する。
情報管理装置２は、ＰＣ、専用の装置・端末等で構成されている。
【0036】
情報管理装置２は、図３に示すように、制御部２１と、記憶部２２と、通信部２３と、を備える。
各部２１～２３は、バス等で電気的に接続されている。
なお、情報管理装置２は、表示部及び操作部のうちの少なくとも一方を備えていてもよい。
各部２１～２３は、バス等で電気的に接続されている。
なお、情報管理装置２は、表示部及び操作部のうちの少なくとも一方を備えていてもよい。
【0037】
制御部２１は、情報管理装置２の動作を制御する部分であり、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えて構成され、記憶部２２に記憶されたプログラムデータ等とＣＰＵとの協働により、情報管理装置２の各部を統括制御する。
【0038】
記憶部２２は、不揮発性のメモリーやハードディスク等により構成されている。
記憶部２２には、制御部２１が実行する各種プログラムや、プログラムの実行に必要な各種データ等が記憶されている。
記憶部２２には、制御部２１が実行する各種プログラムや、プログラムの実行に必要な各種データ等が記憶されている。
【0039】
また、記憶部２２は、建物データベース（以下、建物ＤＢと表記）２２１を備える。
建物ＤＢ２２１は、所定の構造物を備える建物に関する情報（建物のオーナー情報（オーナーの名前・住所・連絡先等）、所在地、種別、構造／階数、築年数、引渡日、図面、建物履歴情報等）を記憶する。
建物ＤＢ２２１は、所定の構造物を備える建物に関する情報（建物のオーナー情報（オーナーの名前・住所・連絡先等）、所在地、種別、構造／階数、築年数、引渡日、図面、建物履歴情報等）を記憶する。
【0040】
通信部２３は、通信モジュール等で構成されている。
そして、通信部２３は、通信ネットワークＮを介して有線又は無線で接続された他の装置（診断装置１等）との間で各種信号や各種データを送受信するようになっている。
そして、通信部２３は、通信ネットワークＮを介して有線又は無線で接続された他の装置（診断装置１等）との間で各種信号や各種データを送受信するようになっている。
【0041】
［１－４．端末装置の説明］
次に、端末装置３の構成について説明する。
端末装置３としては、専用の装置を用いる必要はなく、スマートフォン、タブレット端末等の汎用の携帯端末を使用することができる。
次に、端末装置３の構成について説明する。
端末装置３としては、専用の装置を用いる必要はなく、スマートフォン、タブレット端末等の汎用の携帯端末を使用することができる。
【0042】
端末装置３は、図４に示すように、制御部３１と、記憶部３２と、通信部３３と、表示部３４と、操作部３５と、撮像部３６と、を備える。
各部３１～３６は、バス等で電気的に接続されている。
なお、撮像部３６は、端末装置３内に備えられなくともよい。端末装置３と通信可能に構成された外部装置が備えるカメラを撮像部として用いてもよい。
各部３１～３６は、バス等で電気的に接続されている。
なお、撮像部３６は、端末装置３内に備えられなくともよい。端末装置３と通信可能に構成された外部装置が備えるカメラを撮像部として用いてもよい。
【0043】
制御部３１は、端末装置３の動作を制御する部分であり、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えて構成され、記憶部３２に記憶されたプログラムデータ等とＣＰＵとの協働により、端末装置３の各部を統括制御する。
【0044】
記憶部３２は、端末装置３の運用に必要となる各種情報が記憶される部分であり、例えば、不揮発性のメモリーやハードディスク等により構成され、プログラムデータ等の端末装置３の運用に必要となるデータを、制御部３１から読み書き可能に記憶する。
【0045】
また、記憶部３２は、診断アプリケーションプログラム（以下、診断アプリと表記）３２１を記憶する。
制御部３１は、診断装置１から受信した情報に基づいて、診断アプリ３２１において表示画面を自ら生成して表示する。
なお、端末装置３がブラウザを有する場合、制御部３１は、ユーザーによって操作部３５になされた操作に従って診断装置１が生成する各種ウェブページを表示部３４に表示してもよい。
制御部３１は、診断装置１から受信した情報に基づいて、診断アプリ３２１において表示画面を自ら生成して表示する。
なお、端末装置３がブラウザを有する場合、制御部３１は、ユーザーによって操作部３５になされた操作に従って診断装置１が生成する各種ウェブページを表示部３４に表示してもよい。
【0046】
通信部３３は、通信モジュール等で構成されている。
そして、通信部３３は、通信ネットワークＮを介して有線又は無線で接続された他の装置（診断装置１等）との間で各種信号や各種データを送受信するようになっている。
そして、通信部３３は、通信ネットワークＮを介して有線又は無線で接続された他の装置（診断装置１等）との間で各種信号や各種データを送受信するようになっている。
【0047】
表示部３４は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のディスプレイを備え、制御部３１から出力された表示制御信号に基づいた画像を当該ディスプレイに表示する。
【0048】
操作部３５は、例えば、表示部３４と一体的に形成されたタッチパネル等を備え、ユーザーからの操作入力を受け付けて、操作入力に応じた操作信号を制御部３１へと出力する。
操作部３５は、例えば、文字入力キー、数字入力キー、その他各種機能に対応付けられたキーを有するキーボード等であってもよい。
操作部３５は、例えば、文字入力キー、数字入力キー、その他各種機能に対応付けられたキーを有するキーボード等であってもよい。
【0049】
撮像部３６は、光学系と、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などの撮像素子と、を有するデジタルカメラ部であり、被写体を撮像して、静止画や動画の画像データを生成して制御部３１に出力する。
撮像部３６は、例えば、被写体として、所定の構造物である建物全体、建物の表札、基礎、躯体、屋根、外壁、外部設備、内壁、浴室、給排水設備等を撮影する。
撮像部３６は、例えば、被写体として、所定の構造物である建物全体、建物の表札、基礎、躯体、屋根、外壁、外部設備、内壁、浴室、給排水設備等を撮影する。
【0050】
［２．建物構造物診断システムの動作の説明］
次に、本実施形態に係る建物構造物診断システム１００の動作について説明する。
図５に、建物構造物診断システム１００を用いて実行される耐久性診断のフローチャートを示す。
次に、本実施形態に係る建物構造物診断システム１００の動作について説明する。
図５に、建物構造物診断システム１００を用いて実行される耐久性診断のフローチャートを示す。
【0051】
（耐久性診断）
まず、診断装置１の制御部１１は、ユーザーにより端末装置３の操作部３５を介して、診断アプリ３２１において耐久性診断登録が指示されると、図６に示す診断登録処理を実行する（ステップＳ１）。
まず、診断装置１の制御部１１は、ユーザーにより端末装置３の操作部３５を介して、診断アプリ３２１において耐久性診断登録が指示されると、図６に示す診断登録処理を実行する（ステップＳ１）。
【0052】
（診断登録処理）
診断登録処理において、制御部１１は、診断登録画面３４１（図７）を診断アプリ３２１において表示させる（端末装置３の表示部３４に表示させる）（ステップＡ１）。
次に、制御部１１は、ユーザーにより操作部３５を介して指定された、診断対象である所定の構造物を備える建物に関する情報を情報管理装置２の建物ＤＢ２２１から取得し、診断登録画面３４１に表示させる（ステップＡ２）。なお、制御部１１は、取得した建物に関する情報のうち一部のみを、診断登録画面３４１に表示させてもよい。
図７に示す例においては、制御部１１は、建物に関する情報として、建物のオーナー情報（オーナーの名前・住所・連絡先）、建物の所在地（現場住所）、引渡日を表示させる。
診断登録処理において、制御部１１は、診断登録画面３４１（図７）を診断アプリ３２１において表示させる（端末装置３の表示部３４に表示させる）（ステップＡ１）。
次に、制御部１１は、ユーザーにより操作部３５を介して指定された、診断対象である所定の構造物を備える建物に関する情報を情報管理装置２の建物ＤＢ２２１から取得し、診断登録画面３４１に表示させる（ステップＡ２）。なお、制御部１１は、取得した建物に関する情報のうち一部のみを、診断登録画面３４１に表示させてもよい。
図７に示す例においては、制御部１１は、建物に関する情報として、建物のオーナー情報（オーナーの名前・住所・連絡先）、建物の所在地（現場住所）、引渡日を表示させる。
【0053】
次に、制御部１１は、端末装置３から、診断登録画面３４１に入力された、ステップＡ２において取得した情報以外の耐久性診断に関する情報を受信する（ステップＡ３）。
図７に示す例においては、制御部１１は、耐久性診断を依頼された日時、診断対象である所定の構造物を備える建物を訪問する訪問予定日、及び耐久性診断の担当者等の情報を受信する。
なお、診断装置１が表示部及び操作部を備える場合、制御部１１は、ユーザーにより診断装置１の操作部になされた操作に従って、診断登録画面を診断装置１の表示部に表示させ、ステップＡ２において取得した情報以外の耐久性診断に関する情報を取得してもよい。
図７に示す例においては、制御部１１は、耐久性診断を依頼された日時、診断対象である所定の構造物を備える建物を訪問する訪問予定日、及び耐久性診断の担当者等の情報を受信する。
なお、診断装置１が表示部及び操作部を備える場合、制御部１１は、ユーザーにより診断装置１の操作部になされた操作に従って、診断登録画面を診断装置１の表示部に表示させ、ステップＡ２において取得した情報以外の耐久性診断に関する情報を取得してもよい。
【0054】
次に、制御部１１は、診断登録画面３４１においてユーザーにより登録ボタン３４１ａが押下されると、耐久性診断に関する情報（ステップＡ２において取得した情報及びステップＡ３において受信した情報）を診断ＤＢ１２２に保存することで、当該耐久性診断を登録し（ステップＡ４）、本処理を終了する。なお、制御部１１は、耐久性診断を登録する際に、診断番号（診断Ｎｏ．）を付して登録してもよい。
【0055】
また、制御部１１は、ステップＳ１において登録した耐久性診断を担当者ごとにリスト化し、当該リストを表示する診断リスト画面３４２（図８）を診断アプリ３２１において表示させる（表示部３４に表示させる）。
図８に示す例において、制御部１１は、登録済みである耐久性診断を訪問予定日の月ごとに表示させる。
図８に示す例において、制御部１１は、登録済みである耐久性診断を訪問予定日の月ごとに表示させる。
【0056】
また、図８に示す例において、制御部１１は、耐久性診断リストの表示項目として、診断番号（診断Ｎｏ．）、リスト種別、オーナー情報、診断未／済、その他を診断リスト画面３４２において表示させる。
【0057】
制御部１１は、診断未／済の項目に「未」ボタン３４２ｄ、または「済」ボタン３４２eを表示させる。
「未」ボタン３４２ｄが表示された耐久性診断は、診断処理が未完了であることを示す。また、「済」ボタン３４２eが表示された耐久性診断は、診断処理が完了していることを示す。
また、制御部１１は、診断処理が未完了である耐久性診断においては、予定変更ボタン３４２ａを表示させ、ユーザーにより予定変更ボタン３４２ａが押下された場合、訪問予定日の変更を受け付ける。
また、制御部１１は、診断処理が完了している耐久性診断においては、「済」ボタン３４２eに診断処理を実行した日（診断日）を表示させる。
ユーザーにより「未」ボタン３４２ｄ、または「済」ボタン３４２eが押下された場合については後述する。
「未」ボタン３４２ｄが表示された耐久性診断は、診断処理が未完了であることを示す。また、「済」ボタン３４２eが表示された耐久性診断は、診断処理が完了していることを示す。
また、制御部１１は、診断処理が未完了である耐久性診断においては、予定変更ボタン３４２ａを表示させ、ユーザーにより予定変更ボタン３４２ａが押下された場合、訪問予定日の変更を受け付ける。
また、制御部１１は、診断処理が完了している耐久性診断においては、「済」ボタン３４２eに診断処理を実行した日（診断日）を表示させる。
ユーザーにより「未」ボタン３４２ｄ、または「済」ボタン３４２eが押下された場合については後述する。
【0058】
また、制御部１１は、その他の項目に詳細ボタン３４２ｂ、及びＭａｐボタン３４２ｃを表示させる。
制御部１１は、ユーザーにより詳細ボタン３４２ｂが押下された場合、耐久性診断に関する情報を表示する詳細画面（図示なし）を診断アプリ３２１において表示させる（表示部３４に表示させる）。
制御部１１は、ユーザーによりＭａｐボタン３４２ｃが押下された場合、耐久性診断に関する情報に含まれる建物の所在地が記載された地図を表示するＭａｐ画面（図示なし）を診断アプリ３２１において表示させる（表示部３４に表示させる）。
制御部１１は、ユーザーにより詳細ボタン３４２ｂが押下された場合、耐久性診断に関する情報を表示する詳細画面（図示なし）を診断アプリ３２１において表示させる（表示部３４に表示させる）。
制御部１１は、ユーザーによりＭａｐボタン３４２ｃが押下された場合、耐久性診断に関する情報に含まれる建物の所在地が記載された地図を表示するＭａｐ画面（図示なし）を診断アプリ３２１において表示させる（表示部３４に表示させる）。
【0059】
また、制御部１１は、診断処理が完了している耐久性診断を、診断処理が完了した時点から所定期間（例えば、一週間）が経過するまでは、診断リスト画面３４２に表示させたままにしておき、所定期間経過後に診断リスト画面３４２から削除する。
【0060】
図５に戻り、耐久性診断の担当者（ユーザー）は、ステップＳ１において保存した耐久性診断に関する情報に基づいて、診断対象である所定の構造物を備える建物を訪問し、所定の構造物を端末装置３の撮像部３６を用いて撮影する。耐久性診断の担当者は、所定の構造物として、例えば、建物全体、建物の表札、基礎、躯体、屋根、外壁、外部設備、内壁、浴室、給排水設備等を撮影する。撮影された画像を診断画像とする。
また、耐久性診断の担当者は、建物のオーナーに問診を行い、建物履歴情報を取得する（ステップＳ２）。建物履歴情報とは、例えば、建物のメンテナンス・リフォーム履歴（増築、改築、補修・補強、白蟻補償有無）、被災履歴（水害、地震、火災）、不具合履歴（不同沈下、白蟻被害、雨漏り）、実際の建物と設計図書との相違等である。
また、耐久性診断の担当者は、建物のオーナーに問診を行い、建物履歴情報を取得する（ステップＳ２）。建物履歴情報とは、例えば、建物のメンテナンス・リフォーム履歴（増築、改築、補修・補強、白蟻補償有無）、被災履歴（水害、地震、火災）、不具合履歴（不同沈下、白蟻被害、雨漏り）、実際の建物と設計図書との相違等である。
【0061】
次に、制御部１１は、ユーザーにより診断リスト画面３４２において、いずれかの耐久性診断の「未」ボタン３４２ｄが押下されることによって、診断処理が未完了である耐久性診断が選択された場合、図９に示す診断処理を実行する（ステップＳ３）。
【0062】
（診断処理）
診断処理において、制御部１１は、診断リスト画面３４２から図１０に示す診断メイン画面３４３に遷移させる（ステップＢ１）。
制御部１１は、診断メイン画面３４３において、耐久性診断に関する情報を表示させる。
図１０に示す例において、制御部１１は、耐久性診断に関する情報として、診断対象である所定の構造物を備える建物に関する情報（オーナー情報（オーナーの名前、連絡先）、建物の種別、構造／階数、引渡日、図面）、及び耐久性診断の担当者を表示する。
なお、制御部１１は、ユーザーにより図面閲覧ボタン３４３ａが押下された場合に、建物の図面を診断メイン画面３４３に表示させる。
また、制御部１１は、建物の階数欄３４３ｂにおいて、建物の階数の変更を受け付けてもよい。
また、制御部１１は、実施日として、訪問予定日の日付を実施日欄３４３ｃに表示する。なお、制御部１１は、実施日欄３４３ｃにおいて、実施日の変更を受け付けてもよい。また、制御部１１は、後述するレポート４の表紙に実施日を表示させるか否かのユーザーによる選択を受け付ける。
また、制御部１１は、レポート作成日として、訪問予定日の日付をレポート作成日欄３４３ｄに表示する。なお、制御部１１は、レポート作成日欄３４３ｄにおいて、レポート作成日の変更を受け付けてもよい。また、制御部１１は、レポート４の表紙にレポート作成日を表示させるか否かのユーザーによる選択を受け付ける。
診断処理において、制御部１１は、診断リスト画面３４２から図１０に示す診断メイン画面３４３に遷移させる（ステップＢ１）。
制御部１１は、診断メイン画面３４３において、耐久性診断に関する情報を表示させる。
図１０に示す例において、制御部１１は、耐久性診断に関する情報として、診断対象である所定の構造物を備える建物に関する情報（オーナー情報（オーナーの名前、連絡先）、建物の種別、構造／階数、引渡日、図面）、及び耐久性診断の担当者を表示する。
なお、制御部１１は、ユーザーにより図面閲覧ボタン３４３ａが押下された場合に、建物の図面を診断メイン画面３４３に表示させる。
また、制御部１１は、建物の階数欄３４３ｂにおいて、建物の階数の変更を受け付けてもよい。
また、制御部１１は、実施日として、訪問予定日の日付を実施日欄３４３ｃに表示する。なお、制御部１１は、実施日欄３４３ｃにおいて、実施日の変更を受け付けてもよい。また、制御部１１は、後述するレポート４の表紙に実施日を表示させるか否かのユーザーによる選択を受け付ける。
また、制御部１１は、レポート作成日として、訪問予定日の日付をレポート作成日欄３４３ｄに表示する。なお、制御部１１は、レポート作成日欄３４３ｄにおいて、レポート作成日の変更を受け付けてもよい。また、制御部１１は、レポート４の表紙にレポート作成日を表示させるか否かのユーザーによる選択を受け付ける。
【0063】
また、制御部１１は、ユーザーにより診断メイン画面３４３の戻るボタン３４３ｈが押下された場合、診断メイン画面３４３において受け付けた上記変更及び選択を保存せずに、診断リスト画面３４２に戻る。
また、制御部１１は、ユーザーにより診断メイン画面３４３の保存ボタン３４３ｉが押下された場合、診断メイン画面３４３において受け付けた上記変更及び選択を診断ＤＢ１２２に保存する。
また、制御部１１は、ユーザーにより診断メイン画面３４３の保存ボタン３４３ｉが押下された場合、診断メイン画面３４３において受け付けた上記変更及び選択を診断ＤＢ１２２に保存する。
【0064】
次に、制御部１１は、ユーザーにより診断メイン画面３４３の「建物問診票」に付されたマーク３４３ｅが押下された場合、図１１に示す建物問診票画面３４４を表示させ、建物履歴情報の入力を受け付ける（ステップＢ２）。
ユーザーは、耐久性診断のステップＳ２において建物のオーナーへの問診により取得した建物履歴情報を建物問診票画面３４４において入力する。
図１１に示す例において、制御部１１は、建物履歴情報として、建物のメンテナンス・リフォーム履歴（増築、改築、補修・補強、白蟻補償有無）、被災履歴（水害、地震、火災）、不具合履歴（不同沈下、白蟻被害、雨漏り）、実際の建物と設計図書との相違の入力を受け付ける。
また、制御部１１は、診断登録処理のステップＡ２において建物ＤＢ２２１から取得した建物に関する情報に、既に建物履歴情報が含まれている場合、当該建物履歴情報を建物問診票画面３４４において表示させてもよい。
ユーザーは、耐久性診断のステップＳ２において建物のオーナーへの問診により取得した建物履歴情報を建物問診票画面３４４において入力する。
図１１に示す例において、制御部１１は、建物履歴情報として、建物のメンテナンス・リフォーム履歴（増築、改築、補修・補強、白蟻補償有無）、被災履歴（水害、地震、火災）、不具合履歴（不同沈下、白蟻被害、雨漏り）、実際の建物と設計図書との相違の入力を受け付ける。
また、制御部１１は、診断登録処理のステップＡ２において建物ＤＢ２２１から取得した建物に関する情報に、既に建物履歴情報が含まれている場合、当該建物履歴情報を建物問診票画面３４４において表示させてもよい。
【0065】
また、制御部１１は、ユーザーにより建物問診票画面３４４の保存ボタン３４４ａが押下された場合、建物問診票画面３４４において入力を受け付けた建物履歴情報を診断ＤＢ１２２及び建物ＤＢ２２１に保存し、診断メイン画面３４３に戻る。
また、制御部１１は、ユーザーにより建物問診票画面３４４の戻るボタン３４４ｂが押下された場合、建物問診票画面３４４において入力を受け付けた建物履歴情報を保存せずに、診断メイン画面３４３に戻る。
また、制御部１１は、ユーザーにより建物問診票画面３４４の戻るボタン３４４ｂが押下された場合、建物問診票画面３４４において入力を受け付けた建物履歴情報を保存せずに、診断メイン画面３４３に戻る。
【0066】
図１０に戻り、制御部１１は、ユーザーにより診断メイン画面３４３のいずれかの構造物に付されたマーク３４３ｆが押下された場合、図１２に示す診断詳細画面３４５を表示させ、診断画像の登録を受け付けることで、診断画像を取得する（ステップＢ３）。つまり、制御部１１は、所定の構造物を撮影した画像データを取得する。ここで、制御部１１は取得部として機能する。
図１２に示す例は、ユーザーが所定の構造物として外壁を選択した場合である。
ユーザーは、診断詳細画面３４５において、選択した構造物の耐久性診断ステップＳ２で撮影した診断画像をアップロードすることで登録する。
図１２に示す例は、ユーザーが所定の構造物として外壁を選択した場合である。
ユーザーは、診断詳細画面３４５において、選択した構造物の耐久性診断ステップＳ２で撮影した診断画像をアップロードすることで登録する。
【0067】
次に、制御部１１は、学習済モデル１２１を用いて、登録された診断画像３４５ａから診断画像３４５ａにおいて撮影された構造物の異常を検知する（ステップＢ４）。つまり、制御部１１は、取得部により取得された画像データに基づいて異常を検知する。ここで、制御部１１は検知部として機能する。
図１２に示す例は、構造物の異常として、「湿式（モルタル）（大型パネル）外壁材の亀裂・浮き・剥離」が検知された場合である。この場合、制御部１１は、「湿式（モルタル）（大型パネル）外壁材の亀裂・浮き・剥離」の項目欄３４５ｂにおいて、異常検知の検知結果を表示させる。具体的には、制御部１１は、表示領域３４５ｃに、分類：異常あり及び一致率を表示させる。つまり、制御部１１は、検知部による検知結果を表示部３４に表示する。ここで、制御部１１は表示制御部として機能する。
図１２に示す例は、構造物の異常として、「湿式（モルタル）（大型パネル）外壁材の亀裂・浮き・剥離」が検知された場合である。この場合、制御部１１は、「湿式（モルタル）（大型パネル）外壁材の亀裂・浮き・剥離」の項目欄３４５ｂにおいて、異常検知の検知結果を表示させる。具体的には、制御部１１は、表示領域３４５ｃに、分類：異常あり及び一致率を表示させる。つまり、制御部１１は、検知部による検知結果を表示部３４に表示する。ここで、制御部１１は表示制御部として機能する。
【0068】
次に、制御部１１は、ユーザーによる異常のレベル（度合い）及びコメントの入力を受け付ける（ステップＢ５）。つまり、制御部１１は、検知部により検知された異常における度合いの入力を受け付ける。ここで、制御部１１は受付部として機能する。
制御部１１は、異常のレベルを判断するための判定基準３４５ｄ（異常の度合いを判断するための情報）を、異常のレベルごとに項目欄３４５ｂに表示させる。つまり、表示制御部としての制御部１１は、異常のレベルを判断するための情報として、複数段階からなる度合い（レベル）に応じた構造物の損傷具合の内容を項目欄３４５ｂに表示する。
ユーザーは、異常検知の検知結果及び判定基準３４５ｄを参照し、構造物の異常のレベルを、選択欄３４５ｅにおいて選択する。
また、ユーザーは、入力欄３４５ｆにおいて、構造物の異常についてのコメントを入力する。
制御部１１は、異常のレベルを判断するための判定基準３４５ｄ（異常の度合いを判断するための情報）を、異常のレベルごとに項目欄３４５ｂに表示させる。つまり、表示制御部としての制御部１１は、異常のレベルを判断するための情報として、複数段階からなる度合い（レベル）に応じた構造物の損傷具合の内容を項目欄３４５ｂに表示する。
ユーザーは、異常検知の検知結果及び判定基準３４５ｄを参照し、構造物の異常のレベルを、選択欄３４５ｅにおいて選択する。
また、ユーザーは、入力欄３４５ｆにおいて、構造物の異常についてのコメントを入力する。
【0069】
また、制御部１１は、ユーザーによりサンプル入力ボタン３４５ｉが押下された場合、図１３に示すように、表示領域３４５ｊに、入力欄３４５ｆに記載するコメントの候補やテンプレートを一又は複数表示させる。そして、制御部１１は、ユーザーによる当該コメントの候補やテンプレートの選択を受け付ける。ユーザーによりいずれかの当該コメントの候補やテンプレートが選択された場合、制御部１１は、選択されたコメントの候補やテンプレートの内容を入力欄３４５ｆに表示させる。
これにより、ユーザーはコメントを手入力する手間を省くことができる。
これにより、ユーザーはコメントを手入力する手間を省くことができる。
【0070】
なお、図１２に示す例においては、構造物の異常として「湿式（モルタル）（大型パネル）外壁材の亀裂・浮き・剥離」のみが検知された例を示したがこれに限らない。一枚の診断画像（例えば、診断画像３４５ａ）から、「湿式（モルタル）（大型パネル）外壁材の亀裂・浮き・剥離」、及び「乾式（サイディング）外壁材の損傷」等の複数種類の異常が検知されてもよい。
【0071】
また、制御部１１は、ユーザーにより診断詳細画面３４５の保存ボタン３４５ｇが押下された場合、ステップＢ３において取得した診断画像３４５ａ、ステップＢ４における異常検知の検知結果、及びステップＢ５において入力を受け付けた異常のレベル及びコメントを診断ＤＢ１２２に保存し、診断メイン画面３４３に戻る。
また、制御部１１は、ユーザーにより診断詳細画面３４５の戻るボタン３４５ｈが押下された場合、診断画像３４５ａ、異常検知の検知結果、及び異常のレベル、コメントを保存せずに、診断メイン画面３４３に戻る。
また、制御部１１は、ユーザーにより診断詳細画面３４５の戻るボタン３４５ｈが押下された場合、診断画像３４５ａ、異常検知の検知結果、及び異常のレベル、コメントを保存せずに、診断メイン画面３４３に戻る。
【0072】
図１４に、ユーザーにより診断詳細画面３４５の保存ボタン３４５ｇが押下された場合の診断メイン画面３４３の例を示す。
図１４に示す例において、制御部１１は、診断メイン画面３４３において、ステップＢ３において取得した診断画像３４５ａ、ステップＢ４における異常検知の検知結果、及びステップＢ５において入力を受け付けた異常のレベル及びコメントを表示させる。
図１４に示す例は、基礎の診断画像から異常として「亀裂」が検知され、屋根の診断画像から異常として「勾配屋根漏水による腐朽・変形」が検知され、外壁の診断画像から「湿式（モルタル）（大型パネル）外壁材の亀裂・浮き・剥離」が検知された場合である。
図１４に示す例において、制御部１１は、診断メイン画面３４３において、ステップＢ３において取得した診断画像３４５ａ、ステップＢ４における異常検知の検知結果、及びステップＢ５において入力を受け付けた異常のレベル及びコメントを表示させる。
図１４に示す例は、基礎の診断画像から異常として「亀裂」が検知され、屋根の診断画像から異常として「勾配屋根漏水による腐朽・変形」が検知され、外壁の診断画像から「湿式（モルタル）（大型パネル）外壁材の亀裂・浮き・剥離」が検知された場合である。
【0073】
また、制御部１１は、ユーザーにより診断メイン画面３４３の「特記事項、考察、再保証・保証延長の条件」に付されたマーク３４３ｇが押下された場合、図１５に示す特記事項詳細画面３４６を表示させ、特記事項、考察、再保証・保証延長の条件の入力を受け付ける（ステップＢ６）。
図１５に示す例において、制御部１１は、入力欄３４６ａにおいて、建物履歴情報に関する特記事項または補足事項の入力を受け付ける。
また、制御部１１は、入力欄３４６ｂにおいて、異常検知の検知結果、及び異常レベルの判定に関する考察の入力を受け付ける。
また、制御部１１は、選択欄３４６ｃにおいて、再保証・保証延長の条件の選択を受け付ける。
図１５に示す例において、制御部１１は、入力欄３４６ａにおいて、建物履歴情報に関する特記事項または補足事項の入力を受け付ける。
また、制御部１１は、入力欄３４６ｂにおいて、異常検知の検知結果、及び異常レベルの判定に関する考察の入力を受け付ける。
また、制御部１１は、選択欄３４６ｃにおいて、再保証・保証延長の条件の選択を受け付ける。
【0074】
また、制御部１１は、ユーザーにより特記事項詳細画面３４６の保存ボタン３４６ｄが押下された場合、入力を受け付けた特記事項、考察、再保証・保証延長の条件を診断ＤＢ１２２に保存し、診断メイン画面３４３に戻る。
また、制御部１１は、ユーザーにより特記事項詳細画面３４６の戻るボタン３４６ｅが押下された場合、入力を受け付けた特記事項、考察、再保証・保証延長の条件を保存せずに、診断メイン画面３４３に戻る。
また、制御部１１は、ユーザーにより特記事項詳細画面３４６の戻るボタン３４６ｅが押下された場合、入力を受け付けた特記事項、考察、再保証・保証延長の条件を保存せずに、診断メイン画面３４３に戻る。
【0075】
図１４に戻り、制御部１１は、ユーザーにより診断メイン画面３４３の完了ボタン３４３ｊが押下された場合、当該耐久性診断は、診断処理が完了したとする。そして、制御部１１は、図１６に示すように、診断メイン画面３４３にレポート作成ボタン３４３ｋを表示させる。
なお、制御部１１は、ユーザーにより診断リスト画面３４２（図８）において、いずれかの耐久性診断の「済」ボタン３４２ｅが押下されることによって、診断処理が完了した耐久性診断が選択された場合、図１６に示すようなレポート作成ボタン３４３ｋを表示させた診断メイン画面３４３に遷移させる。
なお、制御部１１は、ユーザーにより診断リスト画面３４２（図８）において、いずれかの耐久性診断の「済」ボタン３４２ｅが押下されることによって、診断処理が完了した耐久性診断が選択された場合、図１６に示すようなレポート作成ボタン３４３ｋを表示させた診断メイン画面３４３に遷移させる。
【0076】
制御部１１は、ユーザーにより診断メイン画面３４３のレポート作成ボタン３４３ｋが押下された場合、図１７Ａ及び図１７Ｂに示すレポート４を作成し、出力する（ステップＢ７）。
制御部１１は、レポート４に、診断処理のステップＢ４における異常検知の検知結果、及びステップＢ５において入力を受け付けた異常のレベルを記載する。
つまり、制御部１１は、検知部による検知結果、及び受付部により受け付けた異常における度合いに基づいてレポート４を作成する。ここで、制御部１１はレポート作成部として機能する。
制御部１１は、レポート４に、診断処理のステップＢ４における異常検知の検知結果、及びステップＢ５において入力を受け付けた異常のレベルを記載する。
つまり、制御部１１は、検知部による検知結果、及び受付部により受け付けた異常における度合いに基づいてレポート４を作成する。ここで、制御部１１はレポート作成部として機能する。
【0077】
図１７Ａ及び図１７Ｂに示す例において、制御部１１は、項目としての診断対象の構造物（基礎、躯体、屋根、外壁、外備、浴室、給排水設備）ごとに検知した異常を記載する。
また、制御部１１は、入力を受け付けた異常のレベルの横に判定として黒丸を記載する。
また、制御部１１は、判定基準として図１２に示す判定基準３４５ｄを記載する。
また、制御部１１は、入力を受け付けた異常のレベルの横に判定として黒丸を記載する。
また、制御部１１は、判定基準として図１２に示す判定基準３４５ｄを記載する。
【0078】
なお、制御部１１は、レポート４に、耐久性診断に関する情報として、診断対象である所定の構造物を備える建物に関する情報（オーナー情報、築年数、引渡日）、及び耐久性診断の担当者、実施日、及びレポート作成日等を記載してもよい。
また、制御部１１は、レポート４に、診断処理のステップＢ２において入力を受け付けた建物履歴情報を記載してもよい。
また、制御部１１は、レポート４に、診断処理のステップＢ６において入力を受け付けた特記事項、考察、再保証・保証延長の条件を記載してもよい。
また、制御部１１は、レポート４に、診断処理のステップＢ２において入力を受け付けた建物履歴情報を記載してもよい。
また、制御部１１は、レポート４に、診断処理のステップＢ６において入力を受け付けた特記事項、考察、再保証・保証延長の条件を記載してもよい。
【0079】
なお、このようなレポート４は、例えばＰＤＦの形式で作成されるが、ウェブページの形式やその他の形式で作成されてもよい。
なお、制御部１１は、ステップＢ７のレポート作成処理を、診断アプリ３２１外の所定のシステムにおいて実行してもよい。
そして、制御部１１は、診断処理を終了する。
図５に戻り、耐久性診断が終了する。
なお、制御部１１は、ステップＢ７のレポート作成処理を、診断アプリ３２１外の所定のシステムにおいて実行してもよい。
そして、制御部１１は、診断処理を終了する。
図５に戻り、耐久性診断が終了する。
【0080】
［３．効果］
以上のように、本実施の形態によれば、建物構造物診断装置１は、所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部（制御部１１）と、取得部により取得された画像データに基づいて異常を検知する検知部（制御部１１）と、検知部による検知結果を表示部３４に表示する表示制御部（制御部１１）と、検知部により検知された異常における度合いの入力を受け付ける受付部（制御部１１）と、を備え、表示制御部は、表示部３４に度合いを判断するための情報（判定基準３４５ｄ）を表示する。
これによれば、所定の構造物を撮影した画像データに基づいて検知部により検知された異常をユーザーが参照し、建物構造物診断装置１は、異常の度合いを判断するための情報に基づいてユーザーが判断した異常の度合いの入力を受け付けることができる。
よって、ユーザーが判断したより正確な異常の度合いを受け付けることができる。したがって、建物や構造物の異常を好適に診断することができる。
以上のように、本実施の形態によれば、建物構造物診断装置１は、所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部（制御部１１）と、取得部により取得された画像データに基づいて異常を検知する検知部（制御部１１）と、検知部による検知結果を表示部３４に表示する表示制御部（制御部１１）と、検知部により検知された異常における度合いの入力を受け付ける受付部（制御部１１）と、を備え、表示制御部は、表示部３４に度合いを判断するための情報（判定基準３４５ｄ）を表示する。
これによれば、所定の構造物を撮影した画像データに基づいて検知部により検知された異常をユーザーが参照し、建物構造物診断装置１は、異常の度合いを判断するための情報に基づいてユーザーが判断した異常の度合いの入力を受け付けることができる。
よって、ユーザーが判断したより正確な異常の度合いを受け付けることができる。したがって、建物や構造物の異常を好適に診断することができる。
【0081】
また、建物構造物診断装置１において、表示制御部は、度合いを判断するための情報として、複数段階からなる度合いに応じた構造物の損傷具合の内容を表示する。
これによれば、ユーザーは、複数段階からなる度合いに応じた構造物の損傷具合の内容を参照して、異常の度合いを判断することができる。
したがって、異常の度合いを容易に判断することができる。
これによれば、ユーザーは、複数段階からなる度合いに応じた構造物の損傷具合の内容を参照して、異常の度合いを判断することができる。
したがって、異常の度合いを容易に判断することができる。
【0082】
また、建物構造物診断装置１において、受付部は、検知部による検知結果に関するコメントの入力を受け付ける。
これによれば、ユーザーによる異常に関するコメントの入力を受け付けることができる。
したがって、異常に関してより詳細な診断をすることができる。
これによれば、ユーザーによる異常に関するコメントの入力を受け付けることができる。
したがって、異常に関してより詳細な診断をすることができる。
【0083】
また、建物構造物診断装置１において、表示制御部は、表示部３４に検知部による検知結果に関するコメントの一又は複数のテンプレートを表示し、受付部は、テンプレートの選択を受け付ける。
これによれば、ユーザーは、検知結果に関するコメントをテンプレートから選択して入力することができる。
したがって、ユーザーはコメントを手入力する手間を省くことができる。
これによれば、ユーザーは、検知結果に関するコメントをテンプレートから選択して入力することができる。
したがって、ユーザーはコメントを手入力する手間を省くことができる。
【0084】
また、建物構造物診断装置１において、検知部は、取得部により取得された一の画像データに基づいて複数種類の異常を検知する。
これによれば、異常の種類ごとに画像データを取得し、異常の種類ごとに異常検知を行うことなしに、複数種類の異常を検知することができる。
したがって、効率よく異常を検知することができる。
これによれば、異常の種類ごとに画像データを取得し、異常の種類ごとに異常検知を行うことなしに、複数種類の異常を検知することができる。
したがって、効率よく異常を検知することができる。
【0085】
また、建物構造物診断装置１は、画像データを入力とし、異常に関する情報を出力として機械学習させた学習済モデル１２１を備え、検知部は、学習済モデル１２１を用いて異常を検知する。
これによれば、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）等の学習済みモデルを用いて異常を検知することができる。
したがって、容易且つ正確に異常を検知することができる。
これによれば、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）等の学習済みモデルを用いて異常を検知することができる。
したがって、容易且つ正確に異常を検知することができる。
【0086】
また、建物構造物診断装置１は、検知部による検知結果、及び受付部により受け付けた異常における度合いに基づいてレポート４を作成するレポート作成部（制御部１１）を備える。
これによれば、検知結果及び異常における度合いを自動で（制御部１１により）レポートに入力することができる。
したがって、効率よくレポートを作成することができる。
これによれば、検知結果及び異常における度合いを自動で（制御部１１により）レポートに入力することができる。
したがって、効率よくレポートを作成することができる。
【0087】
なお、本発明を適用可能な実施形態は、上述した実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。例えば、上記実施形態において、建物構造物診断システム１００は、建物構造物診断装置１及び情報管理装置２を備えるとしたがこれに限らない。建物構造物診断システム１００おいて情報管理装置２を省いて、代わりに、建物に関する情報を記憶した建物データベースを備える建物構造物診断装置を備えてもよい。
【符号の説明】
【0088】
１００ 建物構造物診断システム
１ 建物構造物診断装置
１１ 制御部（取得部、検知部、表示制御部、受付部、レポート作成部）
１２ 記憶部
１２１ 学習済モデル
１２２ 診断データベース
１３ 通信部
２ 情報管理装置
２１ 制御部
２２ 記憶部
２２１ 建物データベース
２３ 通信部
３ 端末装置
３１ 制御部
３２ 記憶部
３２１ 診断アプリ
３３ 通信部
３４ 表示部
３５ 操作部
３６ 撮像部
４ レポート
１ 建物構造物診断装置
１１ 制御部（取得部、検知部、表示制御部、受付部、レポート作成部）
１２ 記憶部
１２１ 学習済モデル
１２２ 診断データベース
１３ 通信部
２ 情報管理装置
２１ 制御部
２２ 記憶部
２２１ 建物データベース
２３ 通信部
３ 端末装置
３１ 制御部
３２ 記憶部
３２１ 診断アプリ
３３ 通信部
３４ 表示部
３５ 操作部
３６ 撮像部
４ レポート
【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17A】
【図17B】
【手続補正書】
【提出日】2023-04-13
【手続補正1】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0007】
請求項１に記載の発明は、建物構造物診断装置１であって、例えば図２、図９及び図１２に示すように、
所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部（制御部１１）と、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部（制御部１１）と、
前記検知部による検知結果を表示部３４に表示する表示制御部（制御部１１）と、
前記検知部により検知された異常におけるユーザーによる度合いの判断結果の入力を受け付ける受付部（制御部１１）と、
を備え、
前記表示制御部は、前記表示部３４にユーザーが前記度合いを判断するための情報として、複数段階からなる前記度合いに応じた前記構造物の損傷具合の判定基準３４５ｄを表示する。
所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部（制御部１１）と、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部（制御部１１）と、
前記検知部による検知結果を表示部３４に表示する表示制御部（制御部１１）と、
前記検知部により検知された異常におけるユーザーによる度合いの判断結果の入力を受け付ける受付部（制御部１１）と、
を備え、
前記表示制御部は、前記表示部３４にユーザーが前記度合いを判断するための情報として、複数段階からなる前記度合いに応じた前記構造物の損傷具合の判定基準３４５ｄを表示する。
【手続補正2】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0008】
請求項１に記載の発明によれば、所定の構造物を撮影した画像データに基づいて検知部により検知された異常をユーザーが参照し、建物構造物診断装置１は、異常の度合いを判断するための情報に基づいてユーザーが判断した異常の度合いの入力を受け付けることができる。
これにより、ユーザーが判断したより正確な異常の度合いを受け付けることができる。したがって、建物や構造物の異常を好適に診断することができる。
また、ユーザーは、複数段階からなる度合いに応じた構造物の損傷具合の判定基準を参照して、異常の度合いを判断することができる。
これにより、ユーザーは、異常の度合いを容易に判断することができる。
これにより、ユーザーが判断したより正確な異常の度合いを受け付けることができる。したがって、建物や構造物の異常を好適に診断することができる。
また、ユーザーは、複数段階からなる度合いに応じた構造物の損傷具合の判定基準を参照して、異常の度合いを判断することができる。
これにより、ユーザーは、異常の度合いを容易に判断することができる。
【手続補正3】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正4】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正5】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0011】
【手続補正6】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0012】
請求項２に記載の発明によれば、ユーザーによる異常に関するコメントの入力を受け付けることができる。
これにより、異常に関してより詳細な診断をすることができる。
これにより、異常に関してより詳細な診断をすることができる。
【手続補正7】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0013】
請求項３に記載の発明は、例えば図１３に示すように、請求項１に記載の建物構造物診断装置１において、
前記表示制御部は、前記表示部３４に前記検知部による検知結果に関するコメントの一又は複数のテンプレートを表示し、
前記受付部は、前記テンプレートの選択を受け付ける。
前記表示制御部は、前記表示部３４に前記検知部による検知結果に関するコメントの一又は複数のテンプレートを表示し、
前記受付部は、前記テンプレートの選択を受け付ける。
【手続補正8】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0014】
請求項３に記載の発明によれば、ユーザーは、検知結果に関するコメントをテンプレートから選択して入力することができる。
これにより、ユーザーはコメントを手入力する手間を省くことができる。
これにより、ユーザーはコメントを手入力する手間を省くことができる。
【手続補正9】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0015】
【手続補正10】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0016】
請求項４に記載の発明によれば、異常の種類ごとに画像データを取得し、異常の種類ごとに異常検知を行うことなしに、複数種類の異常を検知することができる。
これにより、効率よく異常を検知することができる。
これにより、効率よく異常を検知することができる。
【手続補正11】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0017】
請求項５に記載の発明は、例えば図２、図９、及び図１２に示すように、請求項１に記載の建物構造物診断装置１において、
前記画像データを入力とし、異常に関する情報を出力として機械学習させた学習済モデル１２１を備え、
前記検知部は、前記学習済モデル１２１を用いて異常を検知する。
前記画像データを入力とし、異常に関する情報を出力として機械学習させた学習済モデル１２１を備え、
前記検知部は、前記学習済モデル１２１を用いて異常を検知する。
【手続補正12】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0018】
請求項５に記載の発明によれば、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）等の学習済みモデルを用いて異常を検知することができる。
これにより、容易且つ正確に異常を検知することができる。
これにより、容易且つ正確に異常を検知することができる。
【手続補正13】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0019】
請求項６に記載の発明は、例えば図２、図９、及び図１６～図１７Ｂに示すように、請求項１に記載の建物構造物診断装置１において、
前記検知部による検知結果、及び前記受付部により受け付けた異常における度合いに基づいてレポートを作成するレポート作成部（制御部１１）を備える。
前記検知部による検知結果、及び前記受付部により受け付けた異常における度合いに基づいてレポートを作成するレポート作成部（制御部１１）を備える。
【手続補正14】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0020】
請求項６に記載の発明によれば、検知結果及び異常における度合いを自動で（制御部１１により）レポートに入力することができる。
これにより、効率よくレポートを作成することができる。
これにより、効率よくレポートを作成することができる。
【手続補正15】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0021】
請求項７に記載の発明は、プログラムであって、例えば図２、図９及び図１２に示すように、
建物構造物診断装置１のコンピューター（制御部１１）を、
所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部、
前記検知部による検知結果を表示部３４に表示する表示制御部、
前記検知部により検知された異常におけるユーザーによる度合いの判断結果の入力を受け付ける受付部、
として機能させ、
前記表示制御部は、前記表示部３４にユーザーが前記度合いを判断するための情報として、複数段階からなる前記度合いに応じた前記構造物の損傷具合の判定基準３４５ｄを表示する。
建物構造物診断装置１のコンピューター（制御部１１）を、
所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部、
前記検知部による検知結果を表示部３４に表示する表示制御部、
前記検知部により検知された異常におけるユーザーによる度合いの判断結果の入力を受け付ける受付部、
として機能させ、
前記表示制御部は、前記表示部３４にユーザーが前記度合いを判断するための情報として、複数段階からなる前記度合いに応じた前記構造物の損傷具合の判定基準３４５ｄを表示する。
【手続補正16】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0022】
請求項７に記載の発明によれば、所定の構造物を撮影した画像データに基づいて検知部により検知された異常をユーザーが参照し、建物構造物診断装置１は、異常の度合いを判断するための情報に基づいてユーザーが判断した異常の度合いの入力を受け付けることができる。
これにより、ユーザーが判断したより正確な異常の度合いを受け付けることができる。したがって、建物や構造物の異常を好適に診断することができる。
また、ユーザーは、複数段階からなる度合いに応じた構造物の損傷具合の判定基準を参照して、異常の度合いを判断することができる。
これにより、ユーザーは、異常の度合いを容易に判断することができる。
これにより、ユーザーが判断したより正確な異常の度合いを受け付けることができる。したがって、建物や構造物の異常を好適に診断することができる。
また、ユーザーは、複数段階からなる度合いに応じた構造物の損傷具合の判定基準を参照して、異常の度合いを判断することができる。
これにより、ユーザーは、異常の度合いを容易に判断することができる。
【手続補正17】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部と、
前記検知部による検知結果を表示部に表示する表示制御部と、
前記検知部により検知された異常におけるユーザーによる度合いの判断結果の入力を受け付ける受付部と、
を備え、
前記表示制御部は、前記表示部にユーザーが前記度合いを判断するための情報として、複数段階からなる前記度合いに応じた前記構造物の損傷具合の判定基準を表示する建物構造物診断装置。
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部と、
前記検知部による検知結果を表示部に表示する表示制御部と、
前記検知部により検知された異常におけるユーザーによる度合いの判断結果の入力を受け付ける受付部と、
を備え、
前記表示制御部は、前記表示部にユーザーが前記度合いを判断するための情報として、複数段階からなる前記度合いに応じた前記構造物の損傷具合の判定基準を表示する建物構造物診断装置。
【請求項2】
前記受付部は、前記検知部による検知結果に関するコメントの入力を受け付ける請求項１に記載の建物構造物診断装置。
【請求項3】
前記表示制御部は、前記表示部に前記検知部による検知結果に関するコメントの一又は複数のテンプレートを表示し、
前記受付部は、前記テンプレートの選択を受け付ける請求項１に記載の建物構造物診断装置。
前記受付部は、前記テンプレートの選択を受け付ける請求項１に記載の建物構造物診断装置。
【請求項4】
前記検知部は、前記取得部により取得された一の画像データに基づいて複数種類の異常を検知する請求項１に記載の建物構造物診断装置。
【請求項5】
前記画像データを入力とし、異常に関する情報を出力として機械学習させた学習済モデルを備え、
前記検知部は、前記学習済モデルを用いて異常を検知する請求項１に記載の建物構造物診断装置。
前記検知部は、前記学習済モデルを用いて異常を検知する請求項１に記載の建物構造物診断装置。
【請求項6】
前記検知部による検知結果、及び前記受付部により受け付けた異常における度合いに基づいてレポートを作成するレポート作成部を備える請求項１に記載の建物構造物診断装置。
【請求項7】
建物構造物診断装置のコンピューターを、
所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部、
前記検知部による検知結果を表示部に表示する表示制御部、
前記検知部により検知された異常におけるユーザーによる度合いの判断結果の入力を受け付ける受付部、
として機能させ、
前記表示制御部は、前記表示部にユーザーが前記度合いを判断するための情報として、複数段階からなる前記度合いに応じた前記構造物の損傷具合の判定基準を表示するためのプログラム。
所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部、
前記検知部による検知結果を表示部に表示する表示制御部、
前記検知部により検知された異常におけるユーザーによる度合いの判断結果の入力を受け付ける受付部、
として機能させ、
前記表示制御部は、前記表示部にユーザーが前記度合いを判断するための情報として、複数段階からなる前記度合いに応じた前記構造物の損傷具合の判定基準を表示するためのプログラム。
【手続補正書】
【提出日】2023-09-26
【手続補正1】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0007】
請求項１に記載の発明は、建物構造物診断装置１であって、例えば図２、図９及び図１２に示すように、
所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部（制御部１１）と、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部（制御部１１）と、
前記検知部による検知結果を表示部３４に表示する表示制御部（制御部１１）と、
前記検知部により検知された異常におけるユーザーによる度合いの判断結果の入力を受け付ける受付部（制御部１１）と、
前記画像データを入力とし、異常に関する情報を出力として機械学習させた学習済モデル１２１と、
を備え、
前記検知部は、前記学習済モデル１２１を用いて異常を検知し、
前記表示制御部は、前記表示部３４が表示する同じ画面にユーザーが前記度合いを判断するための情報としての複数段階からなる前記度合いに応じた前記構造物の損傷具合の判定基準３４５ｄと、前記所定の構造物を撮影した画像と、前記検知結果としての前記画像データに含まれる異常と前記学習済モデル１２１が機械学習している異常との一致率と、を表示する。
所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部（制御部１１）と、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部（制御部１１）と、
前記検知部による検知結果を表示部３４に表示する表示制御部（制御部１１）と、
前記検知部により検知された異常におけるユーザーによる度合いの判断結果の入力を受け付ける受付部（制御部１１）と、
前記画像データを入力とし、異常に関する情報を出力として機械学習させた学習済モデル１２１と、
を備え、
前記検知部は、前記学習済モデル１２１を用いて異常を検知し、
前記表示制御部は、前記表示部３４が表示する同じ画面にユーザーが前記度合いを判断するための情報としての複数段階からなる前記度合いに応じた前記構造物の損傷具合の判定基準３４５ｄと、前記所定の構造物を撮影した画像と、前記検知結果としての前記画像データに含まれる異常と前記学習済モデル１２１が機械学習している異常との一致率と、を表示する。
【手続補正2】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0008】
請求項１に記載の発明によれば、所定の構造物を撮影した画像データに基づいて検知部により検知された異常をユーザーが参照し、建物構造物診断装置１は、異常の度合いを判断するための情報に基づいてユーザーが判断した異常の度合いの入力を受け付けることができる。
これにより、ユーザーが判断したより正確な異常の度合いを受け付けることができる。したがって、建物や構造物の異常を好適に診断することができる。
また、ユーザーは、複数段階からなる度合いに応じた構造物の損傷具合の判定基準を参照して、異常の度合いを判断することができる。
また、検知部は、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）等の学習済みモデルを用いて異常を検知することができる。これにより、容易且つ正確に異常を検知することができる。
また、ユーザーは、同じ画面に表示された、構造物の損傷具合の判定基準と、構造物を撮影した画像と、画像データに含まれる異常と学習済モデルが機械学習している異常との一致率とを容易に見比べることができる。したがって、ユーザーは、構造物の損傷具合の判定基準、及び画像データに含まれる異常と学習済モデルが機械学習している異常との一致率を考慮して、異常の度合いを容易に判断することができる。
これにより、ユーザーは、異常の度合いを容易に判断することができる。
これにより、ユーザーが判断したより正確な異常の度合いを受け付けることができる。したがって、建物や構造物の異常を好適に診断することができる。
また、ユーザーは、複数段階からなる度合いに応じた構造物の損傷具合の判定基準を参照して、異常の度合いを判断することができる。
また、検知部は、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）等の学習済みモデルを用いて異常を検知することができる。これにより、容易且つ正確に異常を検知することができる。
また、ユーザーは、同じ画面に表示された、構造物の損傷具合の判定基準と、構造物を撮影した画像と、画像データに含まれる異常と学習済モデルが機械学習している異常との一致率とを容易に見比べることができる。したがって、ユーザーは、構造物の損傷具合の判定基準、及び画像データに含まれる異常と学習済モデルが機械学習している異常との一致率を考慮して、異常の度合いを容易に判断することができる。
これにより、ユーザーは、異常の度合いを容易に判断することができる。
【手続補正3】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正4】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正5】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0019】
請求項５に記載の発明は、例えば図２、図９、及び図１６～図１７Ｂに示すように、請求項１に記載の建物構造物診断装置１において、
前記検知部による検知結果、及び前記受付部により受け付けた異常における度合いに基づいてレポートを作成するレポート作成部（制御部１１）を備える。
前記検知部による検知結果、及び前記受付部により受け付けた異常における度合いに基づいてレポートを作成するレポート作成部（制御部１１）を備える。
【手続補正6】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0020】
請求項５に記載の発明によれば、検知結果及び異常における度合いを自動で（制御部１１により）レポートに入力することができる。
これにより、効率よくレポートを作成することができる。
これにより、効率よくレポートを作成することができる。
【手続補正7】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0021】
請求項６に記載の発明は、プログラムであって、例えば図２、図９及び図１２に示すように、
所定の構造物を撮影した画像データを入力とし、異常に関する情報を出力として機械学習させた学習済モデル１２１を備える建物構造物診断装置１のコンピューター（制御部１１）を、
前記画像データを取得する取得部、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部、
前記検知部による検知結果を表示部３４に表示する表示制御部、
前記検知部により検知された異常におけるユーザーによる度合いの判断結果の入力を受け付ける受付部、
として機能させ、
前記検知部は、前記学習済モデルを用いて異常を検知し、
前記表示制御部は、前記表示部３４が表示する同じ画面にユーザーが前記度合いを判断するための情報としての複数段階からなる前記度合いに応じた前記構造物の損傷具合の判定基準３４５ｄと、前記所定の構造物を撮影した画像と、前記検知結果としての前記画像データに含まれる異常と前記学習済モデル１２１が機械学習している異常との一致率と、を表示する。
所定の構造物を撮影した画像データを入力とし、異常に関する情報を出力として機械学習させた学習済モデル１２１を備える建物構造物診断装置１のコンピューター（制御部１１）を、
前記画像データを取得する取得部、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部、
前記検知部による検知結果を表示部３４に表示する表示制御部、
前記検知部により検知された異常におけるユーザーによる度合いの判断結果の入力を受け付ける受付部、
として機能させ、
前記検知部は、前記学習済モデルを用いて異常を検知し、
前記表示制御部は、前記表示部３４が表示する同じ画面にユーザーが前記度合いを判断するための情報としての複数段階からなる前記度合いに応じた前記構造物の損傷具合の判定基準３４５ｄと、前記所定の構造物を撮影した画像と、前記検知結果としての前記画像データに含まれる異常と前記学習済モデル１２１が機械学習している異常との一致率と、を表示する。
【手続補正8】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0022】
請求項６に記載の発明によれば、所定の構造物を撮影した画像データに基づいて検知部により検知された異常をユーザーが参照し、建物構造物診断装置１は、異常の度合いを判断するための情報に基づいてユーザーが判断した異常の度合いの入力を受け付けることができる。
これにより、ユーザーが判断したより正確な異常の度合いを受け付けることができる。したがって、建物や構造物の異常を好適に診断することができる。
また、ユーザーは、複数段階からなる度合いに応じた構造物の損傷具合の判定基準を参照して、異常の度合いを判断することができる。
また、検知部は、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）等の学習済みモデルを用いて異常を検知することができる。これにより、容易且つ正確に異常を検知することができる。
また、ユーザーは、同じ画面に表示された、構造物の損傷具合の判定基準と、構造物を撮影した画像と、画像データに含まれる異常と学習済モデルが機械学習している異常との一致率とを容易に見比べることができる。したがって、ユーザーは、構造物の損傷具合の判定基準、及び画像データに含まれる異常と学習済モデルが機械学習している異常との一致率を考慮して、異常の度合いを容易に判断することができる。
これにより、ユーザーは、異常の度合いを容易に判断することができる。
これにより、ユーザーが判断したより正確な異常の度合いを受け付けることができる。したがって、建物や構造物の異常を好適に診断することができる。
また、ユーザーは、複数段階からなる度合いに応じた構造物の損傷具合の判定基準を参照して、異常の度合いを判断することができる。
また、検知部は、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）等の学習済みモデルを用いて異常を検知することができる。これにより、容易且つ正確に異常を検知することができる。
また、ユーザーは、同じ画面に表示された、構造物の損傷具合の判定基準と、構造物を撮影した画像と、画像データに含まれる異常と学習済モデルが機械学習している異常との一致率とを容易に見比べることができる。したがって、ユーザーは、構造物の損傷具合の判定基準、及び画像データに含まれる異常と学習済モデルが機械学習している異常との一致率を考慮して、異常の度合いを容易に判断することができる。
これにより、ユーザーは、異常の度合いを容易に判断することができる。
【手続補正9】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
所定の構造物を撮影した画像データを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部と、
前記検知部による検知結果を表示部に表示する表示制御部と、
前記検知部により検知された異常におけるユーザーによる度合いの判断結果の入力を受け付ける受付部と、
前記画像データを入力とし、異常に関する情報を出力として機械学習させた学習済モデルと、
を備え、
前記検知部は、前記学習済モデルを用いて異常を検知し、
前記表示制御部は、前記表示部が表示する同じ画面にユーザーが前記度合いを判断するための情報としての複数段階からなる前記度合いに応じた前記構造物の損傷具合の判定基準と、前記所定の構造物を撮影した画像と、前記検知結果としての前記画像データに含まれる異常と前記学習済モデルが機械学習している異常との一致率と、を表示する建物構造物診断装置。
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部と、
前記検知部による検知結果を表示部に表示する表示制御部と、
前記検知部により検知された異常におけるユーザーによる度合いの判断結果の入力を受け付ける受付部と、
前記画像データを入力とし、異常に関する情報を出力として機械学習させた学習済モデルと、
を備え、
前記検知部は、前記学習済モデルを用いて異常を検知し、
前記表示制御部は、前記表示部が表示する同じ画面にユーザーが前記度合いを判断するための情報としての複数段階からなる前記度合いに応じた前記構造物の損傷具合の判定基準と、前記所定の構造物を撮影した画像と、前記検知結果としての前記画像データに含まれる異常と前記学習済モデルが機械学習している異常との一致率と、を表示する建物構造物診断装置。
【請求項2】
前記受付部は、前記検知部による検知結果に関するコメントの入力を受け付ける請求項１に記載の建物構造物診断装置。
【請求項3】
前記表示制御部は、前記表示部に前記検知部による検知結果に関するコメントの一又は複数のテンプレートを表示し、
前記受付部は、前記テンプレートの選択を受け付ける請求項１に記載の建物構造物診断装置。
前記受付部は、前記テンプレートの選択を受け付ける請求項１に記載の建物構造物診断装置。
【請求項4】
前記検知部は、前記取得部により取得された一の画像データに基づいて複数種類の異常を検知する請求項１に記載の建物構造物診断装置。
【請求項5】
前記検知部による検知結果、及び前記受付部により受け付けた異常における度合いに基づいてレポートを作成するレポート作成部を備える請求項１に記載の建物構造物診断装置。
【請求項6】
所定の構造物を撮影した画像データを入力とし、異常に関する情報を出力として機械学習させた学習済モデルを備える建物構造物診断装置のコンピューターを、
前記画像データを取得する取得部、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部、
前記検知部による検知結果を表示部に表示する表示制御部、
前記検知部により検知された異常におけるユーザーによる度合いの判断結果の入力を受け付ける受付部、
として機能させ、
前記検知部は、前記学習済モデルを用いて異常を検知し、
前記表示制御部は、前記表示部が表示する同じ画面にユーザーが前記度合いを判断するための情報としての複数段階からなる前記度合いに応じた前記構造物の損傷具合の判定基準と、前記所定の構造物を撮影した画像と、前記検知結果としての前記画像データに含まれる異常と前記学習済モデルが機械学習している異常との一致率と、を表示するためのプログラム。
前記画像データを取得する取得部、
前記取得部により取得された前記画像データに基づいて異常を検知する検知部、
前記検知部による検知結果を表示部に表示する表示制御部、
前記検知部により検知された異常におけるユーザーによる度合いの判断結果の入力を受け付ける受付部、
として機能させ、
前記検知部は、前記学習済モデルを用いて異常を検知し、
前記表示制御部は、前記表示部が表示する同じ画面にユーザーが前記度合いを判断するための情報としての複数段階からなる前記度合いに応じた前記構造物の損傷具合の判定基準と、前記所定の構造物を撮影した画像と、前記検知結果としての前記画像データに含まれる異常と前記学習済モデルが機械学習している異常との一致率と、を表示するためのプログラム。