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特開2024-87266埋設環境分類マップ作成装置、埋設管老朽度予測装置、埋設環境分類マップ作成方法、埋設管老朽度予測方法及びプログラム
(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】P2024087266
(43)【公開日】2024-07-01
(54)【発明の名称】埋設環境分類マップ作成装置、埋設管老朽度予測装置、埋設環境分類マップ作成方法、埋設管老朽度予測方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/06 20240101AFI20240624BHJP
G06Q 10/20 20230101ALI20240624BHJP
E03F 3/02 20060101ALI20240624BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/06
G06Q10/20
E03F3/02
【審査請求】未請求
【請求項の数】20
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022201995
(22)【出願日】2022-12-19
(71)【出願人】
【識別番号】000001052
【氏名又は名称】株式会社クボタ
(74)【代理人】
【識別番号】110001195
【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】小林 優一
(72)【発明者】
【氏名】奥村 勇太
(72)【発明者】
【氏名】▲高▼橋 新平
【テーマコード（参考）】
2D063
5L049
5L050
【Ｆターム（参考）】
2D063BA14
2D063BA37
5L049CC06
5L049CC15
5L050CC06
(57)【要約】
【課題】埋設管の老朽度のより正確な予測を可能にする埋設管老朽度予測装置を提供する。
【解決手段】埋設管老朽度予測装置１は、埋設管老朽度算出部１３２を備える。埋設管老朽度算出部１３２は、最適化埋設環境分類マップ５８ａによって特定される埋設管の各々の埋設環境と、埋設管老朽度予測モデルとから、埋設管の各々の老朽度を算出する。最適化埋設環境分類マップ５８ａは、一般埋設環境分類マップ５６ａの一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって作成されている。一部の地盤は、埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データ５３に基づいて選択されている。
【選択図】図２
【解決手段】埋設管老朽度予測装置１は、埋設管老朽度算出部１３２を備える。埋設管老朽度算出部１３２は、最適化埋設環境分類マップ５８ａによって特定される埋設管の各々の埋設環境と、埋設管老朽度予測モデルとから、埋設管の各々の老朽度を算出する。最適化埋設環境分類マップ５８ａは、一般埋設環境分類マップ５６ａの一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって作成されている。一部の地盤は、埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データ５３に基づいて選択されている。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
埋設管の地図である管路マップと一般に入手可能な地盤マップとから、前記管路マップに対応する地域の一般埋設環境分類マップを作成する第１マップ作成部と、
地盤選択部と、最適化埋設環境分類マップ生成部とを含む第２マップ作成部とを備え、
前記地盤選択部は、前記埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データに基づいて、前記一般埋設環境分類マップの一部の地盤を選択し、
前記最適化埋設環境分類マップ生成部は、前記一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって、前記地域に最適化された埋設環境分類マップを生成する、埋設環境分類マップ作成装置。
地盤選択部と、最適化埋設環境分類マップ生成部とを含む第２マップ作成部とを備え、
前記地盤選択部は、前記埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データに基づいて、前記一般埋設環境分類マップの一部の地盤を選択し、
前記最適化埋設環境分類マップ生成部は、前記一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって、前記地域に最適化された埋設環境分類マップを生成する、埋設環境分類マップ作成装置。
【請求項2】
前記第２マップ作成部は、前記最適化された埋設環境分類マップを出力する最適化埋設環境分類マップ出力部を含む、請求項１に記載の埋設環境分類マップ作成装置。
【請求項3】
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生していない第１地盤を含む、請求項１または請求項２に記載の埋設環境分類マップ作成装置。
【請求項4】
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に低い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生した第２地盤を含む、請求項１または請求項２に記載の埋設環境分類マップ作成装置。
【請求項5】
埋設管の地図である管路マップに対応する地域に最適化された埋設環境分類マップによって特定される前記埋設管の各々の埋設環境と、前記埋設管の各々の埋設期間に関する第１情報と、前記埋設管の各々の管厚に関連する第２情報と、埋設管老朽度予測モデルとから、前記埋設管の各々の老朽度を算出する埋設管老朽度算出部を備え、
前記最適化された埋設環境分類マップは、前記地域の一般埋設環境分類マップの一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって作成されており、
前記一般埋設環境分類マップは、前記管路マップと一般に入手可能な地盤マップとから作成されており、
前記一部の地盤は、前記埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データに基づいて、前記一般埋設環境分類マップから選択されている、埋設管老朽度予測装置。
前記最適化された埋設環境分類マップは、前記地域の一般埋設環境分類マップの一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって作成されており、
前記一般埋設環境分類マップは、前記管路マップと一般に入手可能な地盤マップとから作成されており、
前記一部の地盤は、前記埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データに基づいて、前記一般埋設環境分類マップから選択されている、埋設管老朽度予測装置。
【請求項6】
前記埋設管の各々の前記老朽度を示す地図である埋設管老朽度予測マップを出力する埋設管老朽度予測結果出力部をさらに備える、請求項５に記載の埋設管老朽度予測装置。
【請求項7】
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生していない第１地盤を含む、請求項５または請求項６に記載の埋設管老朽度予測装置。
【請求項8】
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に低い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生した第２地盤を含む、請求項５または請求項６に記載の埋設管老朽度予測装置。
【請求項9】
前記埋設管の各々の前記老朽度は、単位時間及び単位距離当たりに前記埋設管の各々に漏水事故が発生する確率である、請求項５または請求項６に記載の埋設管老朽度予測装置。
【請求項10】
埋設管の地図である管路マップと一般に入手可能な地盤マップとから、前記管路マップに対応する地域の一般埋設環境分類マップを作成するステップと、
前記埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データに基づいて、前記一般埋設環境分類マップの一部の地盤を選択するステップと、
前記一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって、前記地域に最適化された埋設環境分類マップを生成するステップとを備える、埋設環境分類マップ作成方法。
前記埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データに基づいて、前記一般埋設環境分類マップの一部の地盤を選択するステップと、
前記一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって、前記地域に最適化された埋設環境分類マップを生成するステップとを備える、埋設環境分類マップ作成方法。
【請求項11】
前記最適化された埋設環境分類マップを出力するステップをさらに備える、請求項１０に記載の埋設環境分類マップ作成方法。
【請求項12】
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生していない第１地盤を含む、請求項１０または請求項１１に記載の埋設環境分類マップ作成方法。
【請求項13】
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に低い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生した第２地盤を含む、請求項１０または請求項１１に記載の埋設環境分類マップ作成方法。
【請求項14】
埋設管の地図である管路マップに対応する地域に最適化された埋設環境分類マップによって特定される前記埋設管の各々の埋設環境と、前記埋設管の各々の埋設期間に関する第１情報と、前記埋設管の各々の管厚に関連する第２情報と、埋設管老朽度予測モデルとから、前記埋設管の各々の老朽度を算出するステップを備え、
前記最適化された埋設環境分類マップは、前記地域の一般埋設環境分類マップの一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって作成されており、
前記一般埋設環境分類マップは、前記管路マップと一般に入手可能な地盤マップとから作成されており、
前記一部の地盤は、前記埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データに基づいて、前記一般埋設環境分類マップから選択されている、埋設管老朽度予測方法。
前記最適化された埋設環境分類マップは、前記地域の一般埋設環境分類マップの一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって作成されており、
前記一般埋設環境分類マップは、前記管路マップと一般に入手可能な地盤マップとから作成されており、
前記一部の地盤は、前記埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データに基づいて、前記一般埋設環境分類マップから選択されている、埋設管老朽度予測方法。
【請求項15】
前記埋設管の各々の前記老朽度を示す地図である埋設管老朽度予測マップを出力するステップをさらに備える、請求項１４に記載の埋設管老朽度予測方法。
【請求項16】
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生していない第１地盤を含む、請求項１４または請求項１５に記載の埋設管老朽度予測方法。
【請求項17】
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に低い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生した第２地盤を含む、請求項１４または請求項１５に記載の埋設管老朽度予測方法。
【請求項18】
前記埋設管の各々の前記老朽度は、単位時間及び単位距離当たりに前記埋設管の各々に漏水事故が発生する確率である、請求項１４または請求項１５に記載の埋設管老朽度予測方法。
【請求項19】
請求項１０または請求項１１に記載の前記埋設環境分類マップ作成方法の各ステップをプロセッサに実行させる、プログラム。
【請求項20】
請求項１４または請求項１５に記載の前記埋設管老朽度予測方法の各ステップをプロセッサに実行させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、埋設環境分類マップ作成装置、埋設管老朽度予測装置、埋設環境分類マップ作成方法、埋設管老朽度予測方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
水道管のような管が、土壌に埋設されている。管を長期間使用している間に、管は腐食する。特開２００７－１０７８８２号公報（特許文献１）は、埋設管の腐食予測方法を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２００７－１０７８８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
本開示の目的は、埋設管の老朽度のより正確な予測を可能にする埋設環境分類マップ作成装置、埋設管老朽度予測装置、埋設環境分類マップ作成方法、埋設管老朽度予測方法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】
【0005】
本開示の埋設環境分類マップ作成装置は、第１マップ作成部と、第２マップ作成部とを備える。第１マップ作成部は、埋設管の地図である管路マップと一般に入手可能な地盤マップとから、管路マップに対応する地域の一般埋設環境分類マップを作成する。第２マップ作成部は、地盤選択部と、最適化埋設環境分類マップ生成部とを含む。地盤選択部は、埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データに基づいて、一般埋設環境分類マップの一部の地盤を選択する。最適化埋設環境分類マップ生成部は、当該一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって、管路マップに対応する地域に最適化された埋設環境分類マップを生成する。
【0006】
本開示の埋設管老朽度予測装置は、埋設管老朽度算出部を備える。埋設管老朽度算出部は、埋設管の地図である管路マップに対応する地域に最適化された埋設環境分類マップによって特定される埋設管の各々の埋設環境と、埋設管の各々の埋設期間に関する第１情報と、埋設管の各々の管厚に関連する第２情報と、埋設管老朽度予測モデルとから、埋設管の各々の老朽度を算出する。最適化された埋設環境分類マップは、管路マップに対応する地域の一般埋設環境分類マップの一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって作成されている。一般埋設環境分類マップは、管路マップと一般に入手可能な地盤マップとから作成されている。一部の地盤は、埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データに基づいて、一般埋設環境分類マップから選択されている。
【0007】
本開示の埋設環境分類マップ作成方法は、埋設管の地図である管路マップと一般に入手可能な地盤マップとから、管路マップに対応する地域の一般埋設環境分類マップを作成するステップと、埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データに基づいて、一般埋設環境分類マップの一部の地盤を選択するステップと、一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって、管路マップに対応する地域に最適化された埋設環境分類マップを生成するステップとを備える。
【0008】
本開示の埋設管老朽度予測方法は、埋設管の地図である管路マップに対応する地域に最適化された埋設環境分類マップによって特定される埋設管の各々の埋設環境と、埋設管の各々の埋設期間に関する第１情報と、埋設管の各々の管厚に関連する第２情報と、埋設管老朽度予測モデルとから、埋設管の各々の老朽度を算出するステップとを備える。最適化された埋設環境分類マップは、地域の一般埋設環境分類マップの一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって作成されている。一般埋設環境分類マップは、管路マップと一般に入手可能な地盤マップとから作成されている。一部の地盤は、埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データに基づいて、一般埋設環境分類マップから選択されている。
【0009】
本開示のプログラムは、本開示の埋設環境分類マップ作成方法の各ステップをプロセッサに実行させる。
【0010】
本開示のプログラムは、本開示の埋設管老朽度予測方法の各ステップをプロセッサに実行させる。
【発明の効果】
【0011】
本開示の埋設環境分類マップ作成装置、埋設管老朽度予測装置、埋設環境分類マップ作成方法、埋設管老朽度予測方法及びプログラムによれば、埋設管の老朽度のより正確な予測が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】実施の形態の埋設管老朽度予測装置のハードウェア構成を示す概略図である。
【図2】実施の形態の埋設管老朽度予測装置の機能的構成を説明するブロック図である。
【図3】実施の形態の埋設管老朽度予測装置の対応表作成部の機能的構成を説明するブロック図である。
【図4】実施の形態の埋設管老朽度予測装置の第２マップ作成部の機能的構成を説明するブロック図である。
【図5】実施の形態の埋設管老朽度予測装置の適応度算出部の機能的構成を説明するブロック図である。
【図6】実施の形態の埋設管老朽度予測装置の記憶部の機能的構成を説明するブロック図である。
【図7】調査管データのデータ構造の例を示す図である。
【図8】地盤マップを説明する概略図である。
【図9】地盤情報－地盤ＩＤ－腐食速度－埋設環境対応表のデータ構造の例を示す図である。
【図10】埋設環境と腐食速度との間の関係を表す箱ひげ図を示す図である。
【図11】管路マップを示す図である。
【図12】埋設管属性データのデータ構造の例を示す図である。
【図13】漏水事故データのデータ構造の例を示す図である。
【図14】一般統合マップを示す図である。
【図15】最適化統合マップを示す図である。
【図16】公称管厚データのデータ構造の例を示す図である。
【図17】漏水事故率予測モデルを用いた推定漏水事故率の算出例を示す図である。
【図18】埋設管老朽度予測結果（埋設管老朽度予測テーブル）の例を示す図である。
【図19】埋設管老朽度予測結果（埋設管老朽度予測マップ）の例を示す図である。
【図20】実施の形態の対応表作成方法のフローチャートを示す図である。
【図21】実施の形態の最適化統合マップの作成方法のフローチャートを示す図である。
【図22】実施の形態の最適化統合マップを作成するステップのフローチャートを示す図である。
【図23】埋設環境分類の最適化の候補となる地盤ＩＤを選択するステップのフローチャートを示す図である。
【図24】埋設環境分類の変更が不要な地盤ＩＤを除外するステップの一例のフローチャートを示す図である。
【図25】推定漏水事故件数を算出するステップのフローチャートを示す図である。
【図26】第１前処理済埋設管データのデータ構造の例を示す図である。
【図27】第１前処理済埋設管データを作成するステップのフローチャートを示す図である。
【図28】埋設環境分類の最適化の候補として選択された地盤ＩＤの埋設環境分類を、機械学習によって最適化するステップのフローチャートを示す図である。
【図29】複数の埋設環境マップ候補の各々の遺伝子の例を示す図である。
【図30】新たな世代の集団を生成するステップのフローチャートを示す図である。
【図31】現世代の集団を構成する各個体の適応度を算出するステップのフローチャートを示す図である。
【図32】第２前処理済埋設管データのデータ構造の例を示す図である。
【図33】第２前処理済埋設管データを作成するステップのフローチャートを示す図である。
【図34】個体の推定漏水事故率結果のデータ構造の例を示す図である。
【図35】個体の適応度の例を示す図である。
【図36】実施の形態の埋設管老朽度予測方法のフローチャートを示す図である。
【図37】推定漏水事故率を算出するステップのフローチャートを示す図である。
【図38】第３前処理済埋設管データのデータ構造の例を示す図である。
【図39】第３前処理済埋設管データを作成するステップのフローチャートを示す図である。
【図40】埋設管老朽度予測モデルを用いた埋設管の老朽度の算出例を示す図である。
【図41】実施の形態の変形例の埋設管老朽度予測システムの概略構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下、本開示の実施の形態を説明する。なお、同一の構成には同一の参照番号を付し、その説明は繰り返さない。
【0014】
図１から図６を参照して、埋設管老朽度予測装置１を説明する。埋設管老朽度予測装置１は、埋設管の老朽度を予測する装置である。本実施の形態では、埋設管老朽度予測装置１は、埋設環境分類マップ作成装置２及び対応表作成装置３でもある。埋設環境分類マップ作成装置２は、最適化埋設環境分類マップ５８ａ（図１５を参照）を作成する装置である。対応表作成装置３は、地盤情報－地盤ＩＤ－腐食速度－埋設環境対応表４６（以下、単に「対応表４６」という。図９を参照。）を作成する装置である。
【0015】
＜ハードウエア構成＞
【0016】
図１を参照して、埋設管老朽度予測装置１のハードウェア構成を説明する。埋設管老朽度予測装置１は、入力装置１１と、プロセッサ１２と、メモリ１３と、ディスプレイ１４と、ネットワークコントローラ１６と、記憶媒体ドライブ１７と、ストレージ１９とを含む。
【0017】
入力装置１１は、各種の入力操作を受け付ける。入力装置１１は、例えば、キーボード、マウスまたはタッチパネルである。
【0018】
ディスプレイ１４は、埋設管老朽度予測装置１における処理に必要な情報などを表示する。ディスプレイ１４は、例えば、最適化統合マップ５８（図１５を参照）並びに埋設管老朽度予測結果６５（図１８及び図１９を参照）を表示する。ディスプレイ１４は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）または有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイである。
【0019】
プロセッサ１２は、後述するプログラムを実行することによって、埋設管老朽度予測装置１の機能の実現に必要な処理を実行する。プロセッサ１２は、例えば、ＣＰＵまたはＧＰＵなどで構成される。
【0020】
メモリ１３は、プロセッサ１２がプログラムを実行するにあたって、プログラムコードまたはワークメモリなどを一時的に格納する記憶領域を提供する。メモリ１３は、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）などの揮発性メモリデバイスである。
【0021】
ネットワークコントローラ１６は、インターネットまたはイントラネットのような通信ネットワーク（図示せず）を介して、外部装置（図示せず）との間でプログラムまたはデータを送受信する。例えば、ネットワークコントローラ１６は、通信ネットワークを介して、最適化統合マップ５８（図１５を参照）並びに埋設管老朽度予測結果６５（図１８及び図１９を参照）を、外部装置に送信する。ネットワークコントローラ１６は、通信ネットワークを介して、埋設管データ５０（図１１及び図１２を参照）を、顧客（例えば、水道事業体）から受信してもよい。ネットワークコントローラ１６は、例えば、イーサネット（登録商標）、無線ＬＡＮまたはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの任意の通信方式に対応している。
【0022】
記憶媒体ドライブ１７は、記憶媒体１８に格納されているプログラムまたはデータを読み出す装置である。記憶媒体ドライブ１７は、さらに、記憶媒体１８にプログラムまたはデータを書き込む装置であってもよい。記憶媒体１８は、非一過的（non-transitory）な記憶媒体であり、プログラムまたはデータを不揮発的に格納する。記憶媒体１８は、例えば、光学ディスク（例えば、ＣＤ－ＲＯＭまたはＤＶＤ－ＲＯＭ）などの光学記憶媒体、フラッシュメモリまたはＵＳＢメモリなどの半導体記憶媒体、ＦＤ（Floppy Disk）もしくはストレージテープなどの磁気記憶媒体、または、ＭＯ（Magneto-Optical）ディスクなどの光磁気記憶媒体である。
【0023】
ストレージ１９は、例えば、ハードディスクまたはＳＳＤ（Solid State Drive）などの不揮発性メモリデバイスである。ストレージ１９は、調査管データ４０（図７を参照）、地盤マップ４２（図８を参照）、対応表４６（図９を参照）、埋設管データ５０（図１１及び図１２を参照）、一般統合マップ５６（図１４を参照）、最適化統合マップ５８（図１５を参照）、公称管厚データ６０（図１６を参照）、漏水事故率予測モデル２８（図６、図１７及び図４０を参照）、埋設管老朽度予測結果６５、及び、プロセッサ１２において実行されるプログラムなどを格納する。このプログラムは、埋設環境分類マップ作成プログラム３１（図６を参照）と、埋設管老朽度予測プログラム３２（図６を参照）と、対応表作成プログラム３３（図６を参照）とを含む。
【0024】
埋設環境分類マップ作成プログラム３１（図６を参照）、埋設管老朽度予測プログラム３２（図６を参照）及び対応表作成プログラム３３（図６を参照）のような、埋設管老朽度予測装置１の機能を実現するためのプログラムは、非一過的な記憶媒体１８に格納されて流通し、ストレージ１９にインストールされてもよい。埋設環境分類マップ作成プログラム３１、埋設管老朽度予測プログラム３２及び対応表作成プログラム３３のような、埋設管老朽度予測装置１の機能を実現するためのプログラムは、インターネットまたはイントラネットを介して、埋設管老朽度予測装置１にダウンロードされてもよい。
【0025】
本実施の形態では、汎用コンピュータ（プロセッサ１２）が、プログラムを実行することによって、埋設管老朽度予測装置１の機能を実現する例を示す。埋設管老朽度予測装置１の機能の全部または一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）のような集積回路を用いて実現されてもよい。
【0026】
＜機能構成＞
【0027】
図２から図１９を参照して、埋設管老朽度予測装置１の機能構成の例を説明する。図２を参照して、埋設管老朽度予測装置１は、記憶部２０と、対応表作成部９０と、埋設管データ受付部９９と、マップ作成部１００と、埋設管老朽度予測部１３０とを含む。
【0028】
＜記憶部２０＞
【0029】
記憶部２０は、ストレージ１９（図１を参照）または記憶媒体１８（図１を参照）によって実現される。図６を参照して、記憶部２０は、調査管データ記憶部２１と、地盤マップデータベース部２２と、対応表記憶部２３と、埋設管データ記憶部２４と、マップ記憶部２５と、公称管厚データベース部２６と、漏水事故率予測モデル記憶部２７と、埋設管老朽度予測結果記憶部２９と、プログラム記憶部３０とを含む。
【0030】
図６及び図７を参照して、調査管データ記憶部２１には、調査管データ４０が記憶されている。調査管は、例えば、水道管である。調査管は、土壌に埋設されている。調査管データ４０は、例えば、日本全国の多数の調査地点（例えば、約６０００調査地点）において管を試掘することによって得られる管の調査データである。調査管データ４０は、調査番号、調査地点の住所、土壌の種類及び土壌比抵抗、調査管の腐食深さ及び布設年、並びに、調査年を含む。調査地点の住所は、調査管が埋設されている地点の住所である。土壌の種類は、調査管が埋設されている土壌の種類である。土壌比抵抗は、調査管が埋設されている土壌の比抵抗である。調査年は、調査管の腐食深さを調査した年である。調査管データ４０は、例えば、記憶媒体１８（図１を参照）によって、または、インターネットもしくはイントラネットのような通信ネットワークを通じて、提供される。
【0031】
図６及び図８を参照して、地盤マップデータベース部２２には、地盤マップ４２が記憶されている。地盤マップ４２は、例えば、表層地質図４３と、地形分類図４４とを含む。表層地質図４３は、地表の地質を示す地図である。表層地質図４３は、例えば、大分類と、小分類とを含む。地形分類図４４は、地形を示す地図である。地形分類図４４は、例えば、大分類と、小分類とを含む。表層地質図４３及び地形分類図４４は、国土交通省などの公的機関などから提供されており、一般に入手可能である。
【0032】
図６及び図９を参照して、対応表記憶部２３には、対応表４６が記憶されている。対応表４６は、調査管データ４０と、地盤マップ４２とから作成される。対応表４６では、地盤情報と地盤ＩＤと代表的腐食速度と埋設環境とが互いに対応付けられている。
【0033】
地盤情報は、例えば、調査地点の住所（図７を参照）における表層地質と地形との組み合わせである。地盤ＩＤは、地盤情報に対応して割り当てられる。地盤ＩＤ毎の代表的腐食速度は、例えば、地盤ＩＤ毎の平均腐食速度または地盤ＩＤ毎の腐食速度の中央値である。地盤ＩＤ毎の平均腐食速度は、同一の地盤ＩＤが割り当てられた調査管の腐食速度の平均値である。地盤ＩＤ毎の腐食速度の中央値は、同一の地盤ＩＤが割り当てられた調査管の腐食速度の５０パーセンタイル値である。
【0034】
対応表４６では、調査管データ４０は、土壌の種類（図７を参照）及び土壌比抵抗（図７を参照）に基づいて、埋設環境Ａ－Ｄの四つの埋設環境に分類されている。埋設環境Ａは、１５００Ω・ｃｍ未満の土壌比抵抗を有する土壌または埋設管に対して当該土壌と等価な腐食性を有する土壌を表す。埋設環境Ｂは、１５００Ω・ｃｍ以上の土壌比抵抗を有する粘土系土壌または埋設管に対して当該粘土系土壌と等価な腐食性を有する土壌を表す。埋設環境Ｃは、１５００Ω・ｃｍ以上の土壌比抵抗を有するシルト系土壌または埋設管に対して当該シルト系土壌と等価な腐食性を有する土壌を表す。埋設環境Ｄは、１５００Ω・ｃｍ以上の土壌比抵抗を有する砂系土壌または埋設管に対して当該砂系土壌と等価な腐食性を有する土壌を表す。
【0035】
以下の二つの理由により、管が埋設されている土壌は、埋設環境Ａ－Ｄの四つの埋設環境に分類されている。第一の理由は、本発明者は、調査管データ４０を分析したところ、図１０に示されるように、埋設環境Ａ－Ｄと管の腐食速度との間に統計的に有意な相関があることを発見したからである。第二の理由は、四つの埋設環境Ａ－Ｄを有する調査データの数は、調査データの総数の大部分（８０％以上）を占めているからである。
【0036】
図１０に示されるように、埋設環境Ａに分類される土壌の腐食速度の中央値は、全ての埋設環境Ａ－Ｄの中央値の中で、最も大きい。埋設環境Ａは、全ての埋設環境Ａ－Ｄの中で、埋設管に対する腐食性が最も高い。埋設環境Ｂに分類される土壌の腐食速度の中央値は、全ての埋設環境Ａ－Ｄの中央値の中で、二番目に大きい。埋設環境Ｂに分類される土壌の腐食速度の中央値は、全ての埋設環境Ａ－Ｄの中央値の中で、三番目に小さい。埋設環境Ｂは、埋設環境Ａよりも埋設管に対する腐食性が低く、かつ、埋設環境Ｃ及び埋設環境Ｄよりも埋設管に対する腐食性が高い。埋設環境Ｃに分類される土壌の腐食速度の中央値は、全ての埋設環境Ａ－Ｄの中央値の中で、二番目に小さい。埋設環境Ｃは、埋設環境Ａ及び埋設環境Ｂよりも埋設管に対する腐食性が低く、かつ、埋設環境Ｄよりも埋設管に対する腐食性が高い。埋設環境Ｄに分類される土壌の腐食速度の中央値は、全ての埋設環境Ａ－Ｄの中央値の中で、最も小さい。埋設環境Ｄは、全ての埋設環境Ａ－Ｄの中で、埋設管に対する腐食性が最も低い。
【0037】
図６及び図１１から図１３を参照して、埋設管データ記憶部２４には、埋設管データ５０（図１１及び図１２を参照）と漏水事故データ５３（図１３を参照）とが記憶されている。埋設管の用途は調査管の用途と同じであり、埋設管は、例えば、水道管である。埋設管は、土壌に埋設されている。
【0038】
【0039】
図１１を参照して、管路マップ５１は、顧客が管理する埋設管の地図であり、埋設管の管路ＩＤと、埋設管の住所（埋設場所）とを含む。管路マップ５１では、埋設管の管路ＩＤと埋設管の住所とが互いに対応付けられており、埋設管の管路ＩＤ毎に、埋設管の住所が地図に表示されている。
【0040】
図１２を参照して、埋設管属性データ５２は、埋設管の埋設期間に関する第１情報と、埋設管の管厚に関連する第２情報とを含む。埋設管属性データ５２は、例えば、埋設管の管路ＩＤ及び管路長と、第１情報としての埋設管の布設年と、第２情報としての埋設管の呼び径、接合形式及び管厚の種類とを含む。埋設管属性データ５２では、管路ＩＤ、布設年、呼び径、接合形式、管厚の種類及び管路長が、互いに対応付けられている。埋設管の布設年は、埋設管が布設（埋設）された年である。接合形式として、Ａ形、Ｋ形、Ｔ形またはＮＳ形等を例示することができる。管厚の種類として、１種、２種または３種等を例示することができる。管路長は、埋設管の長さである。
【0041】
図１３を参照して、漏水事故データ５３は、埋設管の各々の漏水事故の過去実績である。漏水事故データ５３は、例えば、漏水事故マップ５４と、漏水事故データ収集期間５５の始期及び終期とを含む。漏水事故マップ５４は、管路マップ５１に漏水事故データ収集期間５５内に漏水事故が発生した地点が示されたマップである。
【0042】
【0043】
図１４を参照して、一般統合マップ５６は、管路マップ５１と、管路マップ５１に対応する地域の一般埋設環境分類マップ５６ａと、管路マップ５１に対応する地域の地盤ＩＤマップ５６ｂとが統合されたマップである。一般埋設環境分類マップ５６ａは、管路マップ５１に対応する地域の埋設環境を示すマップである。地盤ＩＤマップ５６ｂは、管路マップ５１に対応する地域の地盤ＩＤを示すマップである。
【0044】
図１５を参照して、最適化統合マップ５８は、管路マップ５１と、管路マップ５１に対応する地域の最適化埋設環境分類マップ５８ａと、管路マップ５１に対応する地域の地盤ＩＤマップ５６ｂとが統合されたマップである。最適化埋設環境分類マップ５８ａは、漏水事故データ５３を用いて、一般埋設環境分類マップ５６ａの埋設環境分類を最適化することによって生成される。
【0045】
図６及び図１６を参照して、公称管厚データベース部２６には、公称管厚データ６０が記憶されている。公称管厚データ６０は、例えば、管の布設年、呼び径、接合形式、管厚の種類及び公称管厚を含む。公称管厚データ６０では、管の布設年、呼び径、接合形式、管厚の種類及び公称管厚が互いに対応付けられている。管の公称管厚は、管の規格管厚である。
【0046】
図６を参照して、漏水事故率予測モデル記憶部２７には、埋設環境及び公称管厚に応じて互いに異なる複数の漏水事故率予測モデル２８が記憶されている。漏水事故率予測モデル２８は、例えば、埋設環境Ａ用の漏水事故率予測モデルと、埋設環境Ｂ用の漏水事故率予測モデルと、埋設環境Ｃ用の漏水事故率予測モデルと、埋設環境Ｄ用の漏水事故率予測モデルとを含む。埋設環境Ａ用の漏水事故率予測モデルと、埋設環境Ｂ用の漏水事故率予測モデルと、埋設環境Ｃ用の漏水事故率予測モデルと、埋設環境Ｄ用の漏水事故率予測モデルとは、各々、公称管厚に応じた複数の漏水事故率予測モデルを含む。図１７に、複数の漏水事故率予測モデル２８の例を示す。複数の漏水事故率予測モデル２８は、特に限定されないが、例えば、特開２０２１－５６２２４号公報に開示された漏水事故率予測モデルであってもよいし、公益財団法人水道技術研究センターによって提供される埋設管の漏水事故率推定式であってもよい。
【0047】
公益財団法人水道技術研究センターによって提供される埋設管の漏水事故率推定式は、以下の式（１）によって与えられる。ｙは管の漏水事故率（件／ｋｍ／年）を表し、Ｃ１は管の仕様に関する補正係数を表し、Ｃ２は管の口径に関する補正係数を表し、Ｃ３は管が埋設されている地盤条件に関する補正係数を表し、ｆ（Ｔ）は管種別の標準事故率曲線を表す。ｆ（Ｔ）は、以下の式（２）によって与えられる。Ｔは管の埋設期間を表し、係数ａ及び係数ｂは経年時の漏水事故率の上昇程度を表す管種別の係数を表す。
【0048】
ｙ＝Ｃ１・Ｃ２・Ｃ３・ｆ（Ｔ） （１）
【0049】
ｆ（Ｔ）＝ａ・Ｔｂ （２）
【0050】
図６を参照して、埋設管老朽度予測結果記憶部２９には、埋設管老朽度予測結果６５が記憶されている。埋設管老朽度予測結果６５は、埋設管老朽度予測テーブル６６（図１８を参照）であってもよいし、埋設管老朽度予測マップ６７（図１９を参照）であってもよいし、その両方であってもよい。
【0051】
プログラム記憶部３０には、埋設管老朽度予測装置１の機能を実現するためのプログラムが記憶されている。埋設管老朽度予測装置１の機能を実現するためのプログラムは、例えば、埋設環境分類マップ作成プログラム３１と、埋設管老朽度予測プログラム３２と、対応表作成プログラム３３とを含む。
【0052】
＜対応表作成部９０＞
【0053】
図２及び図３を参照して、対応表作成部９０は、調査管データ４０（図７を参照）及び一般に入手可能な地盤マップ４２（図８を参照）から、対応表４６（図９を参照）を作成する。対応表作成部９０は、腐食速度算出部９１と、地盤情報取得部９２と、地盤ＩＤ割当部９３と、代表的腐食速度算出部９４と、埋設環境分類部９５と、対応表生成部９６と、対応表出力部９７とを含む。
【0054】
腐食速度算出部９１は、は、調査番号（図７を参照）毎に、調査管の腐食速度を算出する。例えば、腐食速度算出部９１は、調査年（図７を参照）と調査管の布設年（図７を参照）との差を、当該調査管の埋設期間として算出する。腐食速度算出部９１は、調査管の腐食深さ（図７を参照）を調査管の埋設期間で割ることによって、調査管の腐食速度を算出する。
【0055】
地盤情報取得部９２は、調査管データ４０（図７を参照）と地盤マップデータベース部２２とを参照して、調査地点の住所（図７を参照）における地盤情報を得る。地盤ＩＤ割当部９３は、地盤情報（例えば、表層地質と地形との組み合わせ）に対応して地盤ＩＤを割り当てる。
【0056】
代表的腐食速度算出部９４は、地盤ＩＤ毎に代表的腐食速度を算出する。地盤ＩＤ毎の代表的腐食速度は、例えば、地盤ＩＤ毎の平均腐食速度または地盤ＩＤ毎の腐食速度の中央値である。地盤ＩＤ毎の代表的腐食速度が地盤ＩＤ毎の平均腐食速度であるとき、代表的腐食速度算出部９４は、同一の地盤ＩＤが割り当てられた調査管の腐食速度の平均値を算出する。地盤ＩＤ毎の代表的腐食速度が地盤ＩＤ毎の腐食速度の中央値であるとき、代表的腐食速度算出部９４は、同一の地盤ＩＤが割り当てられた調査管の腐食速度の５０パーセンタイル値を算出する。
【0057】
埋設環境分類部９５は、土壌の種類（図７を参照）及び土壌比抵抗（図７を参照）に基づいて、調査管データ４０を、埋設環境Ａ－Ｄの四つの埋設環境に分類する。対応表生成部９６は、地盤情報と地盤ＩＤと代表的腐食速度と埋設環境とを互いに対応づけて、対応表４６（図９を参照）を作成する。対応表出力部９７は、対応表４６を、対応表記憶部２３（図６を参照）に出力する。
【0058】
＜埋設管データ受付部９９＞
【0059】
図２を参照して、埋設管データ受付部９９は、顧客から、埋設管データ５０（図１１及び図１２を参照）と漏水事故データ５３（図１３を参照）とを受け付ける。埋設管データ５０と漏水事故データ５３とは、例えば、記憶媒体１８（図１を参照）によって、または、インターネットもしくはイントラネットのような通信ネットワークを通じて、顧客から提供される。埋設管データ受付部９９は、埋設管データ５０及び漏水事故データ５３を、埋設管データ記憶部２４（図６を参照）に出力する。埋設管データ５０及び漏水事故データ５３は、予めストレージ１９（図１を参照）に格納されてもよい。
【0060】
＜マップ作成部１００＞
【0061】
図２を参照して、マップ作成部１００は、第１マップ作成部１０１と、第２マップ作成部１０２とを含む。
【0062】
＜第１マップ作成部１０１＞
【0063】
【0064】
具体的には、第１マップ作成部１０１は、埋設管データ記憶部２４（図６を参照）から、管路マップ５１（図１１を参照）を読み出す。第１マップ作成部１０１は、地盤マップデータベース部２２（図６及び図８を参照）から、管路マップ５１に対応する地域の地盤マップ４２（例えば、表層地質図４３及び地形分類図４４）を読み出す。第１マップ作成部１０１は、対応表記憶部２３から、対応表４６（図９を参照）を読み出す。第１マップ作成部１０１は、管路マップ５１に、管路マップ５１に対応する地域の埋設環境と地盤ＩＤとを重ね合わせて、一般統合マップ５６（図１４を参照）を作成する。
【0065】
一般統合マップ５６は、管路マップ５１と、管路マップ５１に対応する地域の一般埋設環境分類マップ５６ａと、管路マップ５１に対応する地域の地盤ＩＤマップ５６ｂとが統合されたマップである。一般埋設環境分類マップ５６ａは、管路マップ５１に対応する地域の埋設環境を示すマップである。地盤ＩＤマップ５６ｂは、管路マップ５１に対応する地域の地盤ＩＤを示すマップである。第１マップ作成部１０１は、一般統合マップ５６を、マップ記憶部２５（図６を参照）に出力する。
【0066】
＜第２マップ作成部１０２＞
【0067】
図２及び図４を参照して、第２マップ作成部１０２は、一般統合マップ５６（一般埋設環境分類マップ５６ａ）の埋設環境分類を最適化することによって、管路マップ５１に対応する地域の最適化統合マップ５８（図１５を参照）を作成する。第２マップ作成部１０２は、地盤選択部１０３と、最適化埋設環境分類マップ生成部１１０と、最適化統合マップ生成部１１６と、最適化統合マップ出力部１１８とを含む。
【0068】
図４を参照して、地盤選択部１０３は、一般統合マップ５６に含まれる全ての地盤ＩＤのうち、埋設環境分類の最適化の候補となる地盤ＩＤを選択する。図４を参照して、地盤選択部１０３は、データ前処理部１０４と、推定漏水事故件数算出部１０５と、漏水事故実件数算出部１０６と、判定部１０７とを含む。
【0069】
データ前処理部１０４（図４を参照）は、一般統合マップ５６（図１４を参照）、埋設管データ５０（図１１及び図１２を参照）及び漏水事故データ５３（図１３を参照）から、第１前処理済埋設管データ７０（図２６を参照）を作成する。
【0070】
図４を参照して、推定漏水事故件数算出部１０５は、後述する地盤ＩＤの第２暫定候補毎に、漏水事故データ収集期間５５（図１３を参照）における単位時間当たりの推定漏水事故件数を算出する。単位時間当たりの推定漏水事故件数は、単位時間当たりに、地盤ＩＤの第２暫定候補の各々において発生する漏水事故の推定件数である。例えば、単位時間は１年であり、推定漏水事故件数の単位は、件／年である。
【0071】
図４を参照して、漏水事故実件数算出部１０６は、後述する地盤ＩＤの第２暫定候補毎に、漏水事故データ収集期間５５（図１３を参照）における単位時間当たりの漏水事故実件数を算出する。例えば、単位時間は１年であり、単位時間当たりの漏水事故実件数は、漏水事故データ収集期間５５内に地盤ＩＤの第２暫定候補の各々において発生した漏水事故実件数の年平均であり、単位時間当たりの漏水事故実件数の単位は、件／年である。
【0072】
図４を参照して、判定部１０７は、後述する地盤ＩＤの第２暫定候補毎に、推定漏水事故件数と漏水事故実件数との間の差が基準値以下であるか否かを判定する。判定部１０７は、上記差が基準値以下である地盤ＩＤを、地盤ＩＤの第２暫定候補から除外する。判定部１０７は、上記差が基準値超である地盤ＩＤを、地盤ＩＤの第２暫定候補に残す。
【0073】
図４を参照して、最適化埋設環境分類マップ生成部１１０は、地盤選択部１０３によって選択された地盤ＩＤの埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって、最適化埋設環境分類マップ５８ａを生成する。図４を参照して、最適化埋設環境分類マップ生成部１１０は、初期集団生成部１１１と、適応度算出部１１２と、判定部１１３と、新世代集団生成部１１４とを含む。
【0074】
初期集団生成部１１１は、一般埋設環境分類マップ５６ａのうち、地盤選択部１０３によって選択された地盤ＩＤの埋設環境分類をランダムに変更することによって、複数の埋設環境分類マップ候補により構成される初期集団を生成する。複数の埋設環境分類マップ候補の全体は「集団」と呼ばれる。
【0075】
適応度算出部１１２は、初期集団または新たな世代の集団（以下、初期集団と新たな世代の集団とをまとめて「現世代の集団」と呼ぶ。）を構成する各個体の適応度を算出する。「個体」は、現世代の集団を構成する複数の埋設環境マップ候補の各々である。個体は、複数の遺伝子によって構成されている。図２９に示されるように、例えば、複数の遺伝子は、各々、ステップＳ２１において選択された地盤ＩＤの埋設環境分類の変更段階数である。図５を参照して、適応度算出部１１２は、修正統合マップ作成部１２０と、データ前処理部１２１と、推定漏水事故率算出部１２２と、推定漏水事故率結果作成部１２３と、残る漏水事故件数算出部１２４と、管更新率算出部１２５とを含む。
【0076】
図５を参照して、修正統合マップ作成部１２０は、個体に対応する修正統合マップを作成する（ステップＳ５０）。具体的には、修正統合マップ作成部１２０は、一般統合マップ５６（一般埋設環境分類マップ５６ａ）に含まれる地盤ＩＤのうち、個体に含まれる非ゼロの遺伝子に対応する地盤ＩＤの埋設環境分類を、当該非ゼロの遺伝子によって表現される埋設環境分類の変更段階数分変更する。こうして、個体に対応する修正統合マップが作成される。
【0077】
【0078】
図５を参照して、推定漏水事故率算出部１２２は、修正統合マップに含まれる管路ＩＤ毎に、埋設管の推定漏水事故率を算出する。具体的には、推定漏水事故率算出部１２２は、第２前処理済埋設管データ７４（図３２を参照）から、管路ＩＤと、当該管路ＩＤに対応する修正埋設環境及び公称管厚とを読み出す。推定漏水事故率算出部１２２は、漏水事故率予測モデル記憶部２７（図６を参照）に記憶されている複数の漏水事故率予測モデル２８（図６を参照）のうち、読み出された修正埋設環境及び公称管厚に適した漏水事故率予測モデル２８を選択する。
【0079】
推定漏水事故率算出部１２２は、第２前処理済埋設管データ７４から、管路ＩＤと、当該管路ＩＤに対応する埋設期間Ｔｍとを読み出す。推定漏水事故率算出部１２２は、選択された漏水事故率予測モデル２８に埋設期間Ｔｍを入力して、管路ＩＤ毎に、漏水事故データ収集期間５５の中間期における推定漏水事故率Ｒｍを算出する。推定漏水事故率は、単位時間及び単位距離当たりに発生する漏水事故の推定件数である。推定漏水事故率Ｒｍの単位は、例えば、件／年／ｋｍである。
【0080】
図５を参照して、推定漏水事故率結果作成部１２３は、個体の推定漏水事故率結果７６（図３４を参照）を作成する。具体的には、推定漏水事故率結果作成部１２３は、修正統合マップに含まれる管路ＩＤと推定漏水事故率Ｒｍと管路長（図１２を参照）とを互いに対応付けて、推定漏水事故率結果７６を作成する。
【0081】
図５を参照して、残る漏水事故件数算出部１２４は、漏水事故データ５３に含まれる漏水事故の総件数から、漏水事故データ収集期間５５の始期に、推定漏水事故率Ｒｍが高い順に個体の推定漏水事故率結果７６に含まれる管路ＩＤの一部を新しい管に更新したときに、未然に発生を防ぐことができた漏水事故の件数を差し引くことによって、残る漏水事故件数を算出する。
【0082】
図５を参照して、管更新率算出部１２５は、漏水事故データ収集期間５５の始期に更新された管路長を、個体の推定漏水事故率結果７６に含まれる管路ＩＤの総管路長で割ることによって、管更新率を算出する。
【0083】
図４を参照して、判定部１１３は、新たな世代の集団の生成を終了するための終了判定を行う。判定部１１３は、終了条件が満たされているか否かを判定する。終了条件は、例えば、所定の世代数（例えば、５０世代）連続して、集団のうち最も適応度が高い個体が同一であることである。
【0084】
図４を参照して、新世代集団生成部１１４は、終了条件が満たされていない場合に、新たな世代の集団を生成する。
【0085】
【0086】
図４を参照して、最適化統合マップ出力部１１８は、最適化統合マップ５８を、マップ記憶部２５（図６を参照）に出力する。最適化統合マップ出力部１１８は、最適化統合マップ５８を、ディスプレイ１４（図１を参照）、記憶媒体１８（図１を参照）またはストレージ１９（図１を参照）の少なくとも一つに出力する。
【0087】
図２を参照して、埋設管老朽度予測部１３０は、埋設管の老朽度（例えば、推定漏水事故率）を予測する。埋設管老朽度予測部１３０は、データ前処理部１３１と、埋設管老朽度算出部１３２と、埋設管老朽度予測結果生成部１３３と、埋設管老朽度予測結果出力部１３４とを含む。
【0088】
データ前処理部１３１は、最適化統合マップ５８（図１５を参照）及び埋設管属性データ５２（図１２を参照）から、最適化統合マップ５８に含まれる管路ＩＤについて、第３前処理済埋設管データ７８（図３８を参照）を作成する。
【0089】
埋設管老朽度算出部１３２は、最適化統合マップ５８に含まれる管路ＩＤ毎に、老朽度を算出する。老朽度は、例えば、推定漏水事故率である。推定漏水事故率は、単位時間及び単位距離当たりに発生する漏水事故の推定件数である。推定漏水事故率の単位は、例えば、件／年／ｋｍである。
【0090】
埋設管老朽度予測結果生成部１３３は、埋設管老朽度予測結果６５（図１８及び図１９を参照）を生成する。埋設管老朽度予測結果６５は、埋設管老朽度予測テーブル６６（図１８を参照）であってもよいし、埋設管老朽度予測マップ６７（図１９を参照）であってもよいし、その両方であってもよい。埋設管老朽度予測マップ６７では、管路ＩＤ毎に、埋設管の老朽度（例えば、推定漏水事故確率）が地図に示されている。埋設管老朽度予測テーブル６６では、管路ＩＤと老朽度（例えば、推定漏水事故率）とが互いに対応付けられている。
【0091】
埋設管老朽度予測結果出力部１３４（図２を参照）は、埋設管老朽度予測結果６５（図１８及び図１９を参照）を、埋設管老朽度予測結果記憶部２９（図６を参照）に出力する。埋設管老朽度予測結果出力部１３４は、埋設管老朽度予測結果６５を、図１に示されるディスプレイ１４、記憶媒体１８またはストレージ１９の少なくとも一つに出力する。
【0092】
＜対応表４６の作成方法＞
【0093】
図２０を参照して、対応表４６の作成方法を説明する。対応表４６の作成は、対応表作成部９０によって行われる。
【0094】
腐食速度算出部９１は、調査番号毎に、調査管の腐食速度を算出する（ステップＳ１）。具体的には、腐食速度算出部９１は、調査管データ記憶部２１（図６）から、調査管データ４０（図７を参照）を読み出す。腐食速度算出部９１は、調査年（図７を参照）と調査管の布設年（図７を参照）との差を、当該調査管の埋設期間として算出する。腐食速度算出部９１は、調査管の腐食深さ（図７を参照）を調査管の埋設期間で割ることによって、調査管の腐食速度を算出する。
【0095】
地盤情報取得部９２は、調査地点の住所（図７を参照）における地盤情報を得る（ステップＳ２）。具体的には、地盤情報取得部９２は、調査管データ記憶部２１（図６）から調査管データ４０（図７を参照）を読み出すとともに、地盤マップデータベース部２２（図６を参照）から地盤マップ４２を読み出す。地盤情報取得部９２は、調査管データ４０（図７を参照）と地盤マップデータベース部２２とを参照して、調査地点の住所（図７を参照）における地盤情報を得る。地盤ＩＤ割当部９３は、地盤情報（例えば、表層地質と地形との組み合わせ）に対して地盤ＩＤを割り当てる（ステップＳ３）。
【0096】
代表的腐食速度算出部９４は、地盤ＩＤ毎に代表的腐食速度を算出する（ステップＳ４）。地盤ＩＤ毎の代表的腐食速度は、例えば、地盤ＩＤ毎の平均腐食速度または地盤ＩＤ毎の腐食速度の中央値である。地盤ＩＤ毎の代表的腐食速度が地盤ＩＤ毎の平均腐食速度であるとき、代表的腐食速度算出部９４は、同一の地盤ＩＤが割り当てられた調査管の腐食速度の平均値を算出する。地盤ＩＤ毎の代表的腐食速度が地盤ＩＤ毎の腐食速度の中央値であるとき、代表的腐食速度算出部９４は、同一の地盤ＩＤが割り当てられた調査管の腐食速度の５０パーセンタイル値を算出する。
【0097】
埋設環境分類部９５は、土壌の種類（図７を参照）及び土壌比抵抗（図７を参照）に基づいて、調査管データ４０を、埋設環境Ａ－Ｄに分類する（ステップＳ５）。対応表生成部９６は、地盤情報と地盤ＩＤと代表的腐食速度と埋設環境とを互いに対応づけて、対応表４６（図９を参照）を生成する（ステップＳ６）。対応表出力部９７は、対応表４６を、対応表記憶部２３（図６を参照）に出力する（ステップＳ７）。対応表４６は、対応表記憶部２３に格納される。
【0098】
＜最適化統合マップ５８の作成方法＞
【0099】
図２１から図３５を参照して、最適化埋設環境分類マップ５８ａ（図１５を参照）を含む最適化統合マップ５８（図１５を参照）の作成方法を説明する。最適化統合マップ５８の作成方法は、埋設管データ受付部９９（図２を参照）及びマップ作成部１００（図２を参照）によって行われる。
【0100】
図２１を参照して、本実施の形態の最適化埋設環境分類マップ５８ａの作成方法は、顧客から、埋設管データ５０（図１１及び図１２を参照）と漏水事故データ５３（図１３を参照）とを受け付けるステップ（ステップＳ１１）と、一般統合マップ５６（図１４を参照）を作成するステップ（ステップＳ１２）と、最適化統合マップ５８（図１５を参照）を作成するステップ（ステップＳ１３）とを含む。
【0101】
図２１を参照して、埋設管データ受付部９９（図２を参照）は、顧客から、埋設管データ５０（図１１及び図１２を参照）と漏水事故データ５３（図１３を参照）とを受け付ける（ステップＳ１１）。埋設管データ５０は、例えば、管路マップ５１（図１１を参照）と、埋設管属性データ５２（図１２を参照）とを含む。埋設管データ受付部９９は、埋設管データ５０と漏水事故データ５３とを、埋設管データ記憶部２４（図６を参照）に出力する。埋設管データ５０と漏水事故データ５３とは、埋設管データ記憶部２４に記憶される。
【0102】
【0103】
具体的には、第１マップ作成部１０１は、埋設管データ記憶部２４（図６を参照）から、管路マップ５１（図１１を参照）を読み出す。第１マップ作成部１０１は、地盤マップデータベース部２２（図６及び図８を参照）から、管路マップ５１に対応する地域の地盤マップ４２（例えば、表層地質図４３及び地形分類図４４）を読み出す。第１マップ作成部１０１は、対応表記憶部２３から、対応表４６（図９を参照）を読み出す。第１マップ作成部１０１は、管路マップ５１に、管路マップ５１に対応する地域の埋設環境と地盤ＩＤとを重ね合わせて、一般統合マップ５６（図１４を参照）を作成する。
【0104】
一般統合マップ５６は、管路マップ５１と、管路マップ５１に対応する地域の一般埋設環境分類マップ５６ａと、管路マップ５１に対応する地域の地盤ＩＤマップ５６ｂとが統合されたマップである。一般埋設環境分類マップ５６ａは、管路マップ５１に対応する地域の埋設環境を示すマップである。地盤ＩＤマップ５６ｂは、管路マップ５１に対応する地域の地盤ＩＤを示すマップである。第１マップ作成部１０１は、一般統合マップ５６（図１４を参照）を、マップ記憶部２５に出力する。一般統合マップ５６は、マップ記憶部２５に格納される。
【0105】
図２１を参照して、第２マップ作成部１０２（図２を参照）は、漏水事故データ５３を用いて、一般統合マップ５６（一般埋設環境分類マップ５６ａ）の埋設環境分類を最適化することによって、最適化統合マップ５８（図１５を参照）を作成する（ステップＳ１３）。
【0106】
図２２を参照して、ステップＳ１３を詳しく説明する。ステップＳ１３は、一般埋設環境分類マップ５６ａに含まれる全ての地盤ＩＤのうち、埋設環境分類の最適化の候補となる地盤ＩＤを選択するステップ（ステップＳ２０）と、ステップＳ２０において選択された地盤ＩＤの埋設環境分類を機械学習によって最適化して、最適化埋設環境分類マップ５８ａを生成するステップ（ステップＳ２１）と、最適化統合マップ５８を生成するステップ（ステップＳ２２）と、最適化統合マップ５８を出力するステップ（ステップＳ２３）とを含む。
【0107】
図２３を参照して、ステップＳ２０を詳しく説明する。
【0108】
第２マップ作成部１０２（図２を参照）は、マップ記憶部２５（図６を参照）から、一般統合マップ５６を読み出す。地盤選択部１０３（図４を参照）は、一般統合マップ５６（一般埋設環境分類マップ５６ａ）に含まれる全ての地盤ＩＤのうち、埋設環境分類の変更の必要性がある地盤ＩＤの暫定候補を選択する（ステップＳ２４）。
【0109】
例えば、一般統合マップ５６（一般埋設環境分類マップ５６ａ）において相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類（例えば、埋設環境Ａまたは埋設環境Ｂ）が与えられている地盤ＩＤにおいて、漏水事故データ５３（図１３を参照）上で漏水事故データ収集期間５５（図１３を参照）内に漏水事故が発生していない場合には、当該地盤ＩＤの埋設環境分類を、埋設管に対する腐食性がより低い埋設環境分類（例えば、埋設環境Ｃまたは埋設環境Ｄなど）に変更する必要性がある。そこで、地盤選択部１０３（図４を参照）は、一般統合マップ５６（一般埋設環境分類マップ５６ａ）と漏水事故データ５３とを参照して、一般統合マップ５６（一般埋設環境分類マップ５６ａ）において相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類（例えば、埋設環境Ａまたは埋設環境Ｂ）が与えられている地盤ＩＤのうち、漏水事故データ５３上で漏水事故データ収集期間５５内に漏水事故が発生していない地盤ＩＤを、埋設環境分類の変更の必要性がある地盤ＩＤの第１暫定候補として選択する。
【0110】
相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類は、複数の埋設環境分類（例えば、埋設環境分類Ａ－Ｄ）のうち最も低い腐食性を示す埋設環境分類（例えば、埋設環境Ｄ）よりも高い腐食性を示す埋設環境分類である。相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類は、例えば、複数の埋設環境分類（例えば、埋設環境分類Ａ－Ｄ）のうち最も高い腐食性を示す埋設環境分類（例えば、埋設環境Ａ）と、複数の埋設環境分類（例えば、埋設環境分類Ａ－Ｄ）のうち二番目に高い腐食性を示す埋設環境分類（例えば、埋設環境Ｂ）とを含む。
【0111】
また、一般統合マップ５６（一般埋設環境分類マップ５６ａ）において相対的に低い腐食性を示す埋設環境分類（例えば、埋設環境Ｂ、埋設環境Ｃまたは埋設環境Ｄ）が与えられている地盤ＩＤにおいて、漏水事故データ５３（図１３を参照）上で漏水事故データ収集期間５５（図１３を参照）内に漏水事故が発生している場合には、該地盤ＩＤの埋設環境分類を、埋設管に対する腐食性がより高い埋設環境分類（例えば、埋設環境Ａなど）に変更する必要性がある。そこで、地盤選択部１０３（図４を参照）は、一般統合マップ５６（一般埋設環境分類マップ５６ａ）と漏水事故データ５３とを参照して、一般統合マップ５６（一般埋設環境分類マップ５６ａ）において相対的に低い腐食性を示す埋設環境分類（例えば、埋設環境Ｂ、埋設環境Ｃまたは埋設環境Ｄ）が与えられている地盤ＩＤのうち、漏水事故データ５３上で漏水事故データ収集期間５５内に漏水事故が発生している地盤ＩＤを、埋設環境分類の変更の必要性がある地盤ＩＤの第２暫定候補として選択する。
【0112】
相対的に低い腐食性を示す埋設環境分類は、複数の埋設環境分類（例えば、埋設環境分類Ａ－Ｄ）のうち最も高い腐食性を示す埋設環境分類（例えば、埋設環境Ａ）よりも低い腐食性を示す埋設環境分類である。相対的に低い腐食性を示す埋設環境分類は、例えば、複数の埋設環境分類（例えば、埋設環境分類Ａ－Ｄ）のうち最も低い腐食性を示す埋設環境分類（例えば、埋設環境Ｄ）と、複数の埋設環境分類（例えば、埋設環境分類Ａ－Ｄ）のうち二番目に低い腐食性を示す埋設環境分類（例えば、埋設環境Ｃ）と、複数の埋設環境分類（例えば、埋設環境分類Ａ－Ｄ）のうち三番目に低い腐食性を示す埋設環境分類（例えば、埋設環境Ｂ）とを含む。
【0113】
図２３を参照して、地盤選択部１０３（図４を参照）は、地盤ＩＤの暫定候補から、埋設環境分類の変更が不要な地盤ＩＤを除外する（ステップＳ２５）。例えば、一般統合マップ５６（一般埋設環境分類マップ５６ａ）において相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類（例えば、埋設環境Ａ）が付与されているが漏水事故データ５３（図１３を参照）上で漏水事故データ収集期間５５（図１３を参照）内に漏水事故が発生していない地盤ＩＤであっても、埋設管に対する腐食性が高いことが明らかな地盤ＩＤについては、埋設環境分類の変更は不要である。そこで、地盤選択部１０３は、一般統合マップ５６（一般埋設環境分類マップ５６ａ）と対応表４６（図９を参照）とを参照して、代表的腐食速度が基準腐食速度以上である地盤ＩＤを、埋設管に対する腐食性が高いことが明らかな地盤ＩＤとして、地盤ＩＤの第１暫定候補から除外する。
【0114】
また、漏水事故率予測モデル２８を用いて算出された、漏水事故データ収集期間５５（図１３を参照）における単位時間当たりの推定漏水事故件数と、漏水事故データ５３から得られる、漏水事故データ収集期間５５における単位時間当たりの漏水事故実件数との間の差が基準値以下である地盤ＩＤも、埋設環境分類の変更は不要である。そこで、地盤選択部１０３（図４を参照）は、漏水事故率予測モデル２８を用いて算出された、漏水事故データ収集期間５５における単位時間当たりの推定漏水事故件数と、漏水事故データ５３から得られる、漏水事故データ収集期間５５における単位時間当たりの漏水事故実件数との間の差が基準値以下である地盤ＩＤを、地盤ＩＤの第２暫定候補から除外する。
【0115】
具体的には、図２４を参照して、推定漏水事故件数算出部１０５（図４を参照）は、漏水事故率予測モデル２８（図６及び図１７を参照）及び一般統合マップ５６（図１４を参照）を用いて、地盤ＩＤの第２暫定候補毎に、漏水事故データ収集期間５５における単位時間当たりの推定漏水事故件数を算出する（ステップＳ２６）。図２５を参照して、ステップＳ２６を詳しく説明する。
【0116】
データ前処理部１０４（図４を参照）は、地盤ＩＤの第２暫定候補、一般統合マップ５６（図１４を参照）、埋設管データ５０（図１１及び図１２を参照）及び漏水事故データ５３（図１３を参照）から、地盤ＩＤの第２暫定候補に含まれる管路ＩＤについて第１前処理済埋設管データ７０（図２６を参照）を作成する（ステップＳ３１）。図２７を参照して、ステップＳ３１を詳しく説明する。
【0117】
データ前処理部１０４は、地盤ＩＤの第２暫定候補を参照して、埋設管データ記憶部２４（図６を参照）から、地盤ＩＤの第２暫定候補に含まれる管路ＩＤの埋設管属性データ５２（図１２を参照）及び漏水事故データ５３（図１３を参照）を読み出す（ステップＳ３５）。
【0118】
データ前処理部１０４（図４を参照）は、地盤ＩＤの第２暫定候補に含まれる管路ＩＤ毎に、漏水事故データ収集期間５５（図１３を参照）の始期と終期の間の中間期における埋設管の埋設期間Ｔｍを算出する（ステップＳ３６）。具体的には、データ前処理部１０４は、漏水事故データ収集期間５５の始期と漏水事故データ収集期間５５の終期との和を二で割ることによって、漏水事故データ収集期間５５の中間期を算出する。データ前処理部１０４は、地盤ＩＤの第２暫定候補に含まれる管路ＩＤ毎に、漏水事故データ収集期間５５の中間期と埋設管の布設年（図１２を参照）との間の差を、漏水事故データ収集期間５５の中間期における埋設管の埋設期間Ｔｍとして算出する。
【0119】
データ前処理部１０４は、地盤ＩＤの第２暫定候補に含まれる管路ＩＤ毎に、埋設管の公称管厚を特定する（ステップＳ３７）。具体的には、データ前処理部１０４は、公称管厚データベース部２６（図６を参照）から公称管厚データ６０（図１６を参照）を読み出す。データ前処理部１０４は、埋設管属性データ５２の布設年、呼び径、接合形式及び管厚の種類（図１２を参照）と公称管厚データ６０とを参照して、地盤ＩＤの第２暫定候補に含まれる管路ＩＤ毎に、埋設管の公称管厚を特定する。
【0120】
データ前処理部１０４は、地盤ＩＤの第２暫定候補及び一般統合マップ５６（図１４を参照）を参照して、地盤ＩＤの第２暫定候補に含まれる管路ＩＤ毎に、埋設管の埋設環境（以下、「第１埋設環境」という。）を特定する（ステップＳ３８）。
【0121】
データ前処理部１０４は、管路ＩＤ、埋設期間Ｔｍ、公称管厚、第１埋設環境及び管路長（図１２を参照）を組み合わせて、地盤ＩＤの第２暫定候補に含まれる管路ＩＤについて第１前処理済埋設管データ７０（図２６を参照）を生成する（ステップＳ３９）。
【0122】
【0123】
具体的には、推定漏水事故件数算出部１０５は、第１前処理済埋設管データ７０から、管路ＩＤと、当該管路ＩＤに対応する第１埋設環境及び公称管厚とを読み出す。推定漏水事故件数算出部１０５は、漏水事故率予測モデル記憶部２７に記憶されている複数の漏水事故率予測モデル２８のうち、読み出された第１埋設環境及び公称管厚に適した漏水事故率予測モデル２８を選択する。例えば、読み出された第１埋設環境が埋設環境Ｂでありかつ読み出された公称管厚が７．５ｍｍである場合、図１７の埋設環境Ｂの曲線が、読み出された第１埋設環境及び公称管厚に適した漏水事故率予測モデル２８である。
【0124】
推定漏水事故件数算出部１０５は、第１前処理済埋設管データ７０から、管路ＩＤと、当該管路ＩＤに対応する埋設期間Ｔｍとを読み出す。推定漏水事故件数算出部１０５は、選択された漏水事故率予測モデル２８に埋設期間Ｔｍを入力して、管路ＩＤ毎に、漏水事故データ収集期間５５の中間期における推定漏水事故率Ｒｍを算出する（図１７を参照）。推定漏水事故率Ｒｍの単位は、例えば、件／年／ｋｍである。
【0125】
図２５を参照して、推定漏水事故件数算出部１０５（図４を参照）は、地盤ＩＤの第２暫定候補毎に、漏水事故データ収集期間５５における単位時間当たりの推定漏水事故件数を算出する（ステップＳ３３）。例えば、単位時間は１年であり、推定漏水事故件数の単位は、件／年である。具体的には、推定漏水事故件数算出部１０５は、第１前処理済埋設管データ７０（図２６を参照）から、地盤ＩＤの第２暫定候補に含まれる管路ＩＤと、当該管路ＩＤに対応する管路長とを読み出す。推定漏水事故件数算出部１０５は、各管路ＩＤの推定漏水事故率Ｒｍと各管路ＩＤの管路長との積を算出する。推定漏水事故件数算出部１０５は、地盤ＩＤの第２暫定候補の各々について、当該積の和を算出する。こうして、推定漏水事故件数算出部１０５は、地盤ＩＤの第２暫定候補毎に、漏水事故データ収集期間５５における単位時間当たりの推定漏水事故件数を算出する。
【0126】
図２４を参照して、漏水事故実件数算出部１０６（図４を参照）は、一般統合マップ５６と漏水事故データ５３とを参照して、地盤ＩＤの第２暫定候補毎に、漏水事故データ収集期間５５における単位時間当たりの漏水事故実件数を算出する（ステップＳ２７）。例えば、単位時間は１年であり、単位時間当たりの漏水事故実件数は、漏水事故データ収集期間５５内に各地盤ＩＤにおいて発生した漏水事故実件数の年平均であり、単位時間当たりの漏水事故実件数の単位は、件／年である。
【0127】
具体的には、漏水事故実件数算出部１０６は、地盤ＩＤの第２暫定候補と漏水事故データ５３とを参照して、地盤ＩＤの第２暫定候補毎に、漏水事故データ収集期間５５内に発生した漏水事故実件数を算出する。漏水事故実件数算出部１０６は、漏水事故データ収集期間５５内に発生した地盤ＩＤ毎の漏水事故実件数を、漏水事故データ収集期間５５で割る。こうして、漏水事故実件数算出部１０６は、地盤ＩＤの第２暫定候補毎に、漏水事故データ収集期間５５における単位時間当たりの漏水事故実件数を算出する。
【0128】
図２４を参照して、判定部１０７（図４を参照）は、地盤ＩＤの第２暫定候補毎に、ステップＳ２６において算出された推定漏水事故件数と、ステップＳ２７において算出された漏水事故実件数との間の差が基準値以下であるか否かを判定する（ステップＳ２８）。判定部１０７は、上記差が基準値以下である地盤ＩＤを、地盤ＩＤの第２暫定候補から除外する（ステップＳ２９）。判定部１０７は、上記差が基準値超である地盤ＩＤを、地盤ＩＤの第２暫定候補に残す（ステップＳ３０）。こうして、地盤選択部１０３は、一般統合マップ５６に含まれる全ての地盤ＩＤのうち、埋設環境分類の最適化の候補となる地盤ＩＤを選択する。
【0129】
図２２を参照して、ステップＳ２１は、最適化埋設環境分類マップ生成部１１０によって行われる。図２２及び図２８から図３５を参照して、ステップＳ２１を詳しく説明する。ステップＳ２１における機械学習の例として、遺伝的アルゴリズム、進化的アルゴリズムもしくは群知能のような進化計算法、貪欲法、近傍探索法、局所探索法または数理最適化法などが用いられ得る。こうして、最適化された埋設環境分類が反映された最適化埋設環境分類マップ５８ａ（図１５を参照）が作成される。一例として、遺伝的アルゴリズムを用いた、最適化埋設環境分類マップ５８ａの作成方法を説明する。
【0130】
図２８を参照して、初期集団生成部１１１は、一般埋設環境分類マップ５６ａのうち、ステップＳ２０（図２２を参照）において選択された地盤ＩＤの埋設環境分類をランダムに変更することによって、複数の埋設環境分類マップ候補により構成される初期集団を生成する（ステップＳ４０）。複数の埋設環境マップ候補の各々は、「個体」と呼ばれる。個体は、複数の遺伝子によって構成されている。図２９に示されるように、例えば、複数の遺伝子は、各々、ステップＳ２１において選択された地盤ＩＤの埋設環境分類の変更段階数である。
【0131】
具体的には、ある地盤ＩＤの埋設環境分類を埋設環境Ｂから埋設環境Ａに変更する場合のように、ある地盤ＩＤの埋設環境分類を埋設管に対する腐食性が一段階高い埋設環境分類に変更する場合、１の遺伝子として表現する。ある地盤ＩＤの埋設環境分類を埋設環境Ｃから埋設環境Ｄに変更する場合のように、ある地盤ＩＤの埋設環境分類を埋設管に対する腐食性が一段階低い埋設環境分類に変更する場合、－１の遺伝子として表現する。ある地盤ＩＤの埋設環境分類を埋設環境Ｃから埋設環境Ａに変更する場合のように、ある地盤ＩＤの埋設環境分類を埋設管に対する腐食性が二段階高い埋設環境分類に変更する場合、２の遺伝子として表現する。ある地盤ＩＤの埋設環境分類を埋設環境Ｂから埋設環境Ｄに変更する場合のように、ある地盤ＩＤの埋設環境分類を埋設管に対する腐食性が二段階低い埋設環境分類に変更する場合、－２の遺伝子として表現する。
【0132】
図２８を参照して、適応度算出部１１２（図４を参照）は、ステップＳ４０において生成される初期集団またはステップＳ４３において生成される新たな世代の集団（以下、初期集団と新たな世代の集団とをまとめて「現世代の集団」と呼ぶ。）を構成する各個体の適応度を算出する（ステップＳ４１）。適応度の例は、後に説明する。
【0133】
判定部１１３（図４を参照）は、新たな世代の集団の生成を終了するための終了判定を行う。判定部１１３は、終了条件が満たされているか否かを判定する（ステップＳ４２）。終了条件は、例えば、所定の世代数（例えば、５０世代）連続して、集団のうち最も適応度が高い個体が同一であることである。
【0134】
ステップＳ４２において終了条件が満たされない場合、新世代集団生成部１１４は、新たな世代の集団を生成する（ステップＳ４３）。図３０を参照して、ステップＳ４３の例を説明する。
【0135】
ステップＳ４４では、新世代集団生成部１１４（図４を参照）は、現世代の集団の中から次世代の親となる複数の個体を選択する。例えば、新世代集団生成部１１４は、現世代の集団を構成する個体のうち適応度が高い個体を選択し、現世代の集団を構成する個体のうち適応度が低い個体を淘汰（削除）する（エリート戦略）。
【0136】
ステップＳ４５では、新世代集団生成部１１４（図４を参照）は、ステップＳ４４において選択された個体から二つの個体を選択し、当該二つの個体の間で遺伝子を入れ替える交叉処理を実行する。遺伝子が組み換えられた新たな個体が生成される。ステップＳ４５において生成される個体の数は、例えば、ステップＳ４４において淘汰（削除）された個体の数に等しい。こうして、新世代集団生成部１１４は、ステップＳ４４において選択された個体とステップＳ４５において生成された新たな個体とによって構成される新たな集団を生成する。交叉処理の手法としては、例えば、一点交叉法、多点交叉法または一様交叉法などのような公知の方法を用いることができる。
【0137】
ステップＳ４６では、新世代集団生成部１１４（図４を参照）は、ステップＳ４５において生成された新たな集団を構成する個体に対して、所定の確率で遺伝子をランダムに入れ替える突然変異処理を行う。突然変異処理の手法としては、公知の手法を用いることができる。こうして、新たな世代の集団が生成される。
【0138】
それから、ステップＳ４１に戻って、適応度算出部１１２（図４を参照）は、新たな世代の集団を構成する各個体の適応度を算出する。そして、ステップＳ４２の終了条件が満たされるまで、ステップＳ４１及びステップＳ４３を繰り返し実行する。
【0139】
ステップＳ４２において終了条件が満たされた場合、最適化埋設環境分類マップ生成部１１０（図４を参照）は、現世代の集団を構成する個体の中で最も適応度が高い個体を選択する（ステップＳ４７）。最適化埋設環境分類マップ生成部１１０は、一般埋設環境分類マップ５６ａに含まれる地盤ＩＤのうち、ステップＳ４７において選択された個体に含まれる非ゼロの遺伝子に対応する地盤ＩＤの埋設環境分類を、当該非ゼロの遺伝子によって表現される埋設環境分類の変更段階数分変更する。こうして、最適化された埋設環境分類が反映された最適化埋設環境分類マップ５８ａ（図１５を参照）が作成される。
【0140】
図２２を参照して、最適化統合マップ生成部１１６（図４を参照）は、管路マップ５１と最適化埋設環境分類マップ５８ａと地盤ＩＤマップ５６ｂとを統合して、最適化統合マップ５８（図１５を参照）を生成する（ステップＳ２２）。ステップＳ２３では、最適化統合マップ出力部１１８（図４を参照）は、最適化統合マップ５８を、マップ記憶部２５（図６を参照）に出力する。最適化統合マップ５８は、マップ記憶部２５に格納される。最適化統合マップ出力部１１８は、最適化統合マップ５８を、ディスプレイ１４（図１を参照）、記憶媒体１８（図１を参照）またはストレージ１９（図１を参照）の少なくとも一つ出力する。
【0141】
【0142】
図３１を参照して、修正統合マップ作成部１２０（図５を参照）は、個体に対応する修正統合マップを作成する（ステップＳ５０）。具体的には、修正統合マップ作成部１２０は、一般統合マップ５６に含まれる地盤ＩＤのうち、個体に含まれる非ゼロの遺伝子に対応する地盤ＩＤの埋設環境分類を、当該非ゼロの遺伝子によって表現される埋設環境分類の変更段階数分変更する。こうして、個体に対応する修正統合マップが作成される。
【0143】
図３１を参照して、データ前処理部１２１（図５を参照）は、修正統合マップ、埋設管属性データ５２（図１２を参照）及び漏水事故データ５３（図１３を参照）から、修正統合マップに含まれる管路ＩＤについて、第２前処理済埋設管データ７４（図３２を参照）を作成する（ステップＳ５１）。第２前処理済埋設管データ７４は、第１前処理済埋設管データ７０（図２６を参照）と同様の方法によって作成されるが、一般統合マップ（図１４を参照）に代えて、修正統合マップに基づいて作成される。そのため、第２前処理済埋設管データ７４は、第１前処理済埋設管データ７０（図２６を参照）の第１埋設環境に代えて、修正統合マップに含まれる修正埋設環境を含む。
【0144】
具体的には、図３３を参照して、データ前処理部１２１（図５を参照）は、修正統合マップを参照して、埋設管データ記憶部２４（図６を参照）から、修正統合マップに含まれる管路ＩＤの埋設管属性データ５２及び漏水事故データ５３を読み出す（ステップＳ６０）。
【0145】
データ前処理部１２１（図５を参照）は、修正統合マップに含まれる管路ＩＤ毎に、漏水事故データ収集期間５５の始期と終期の間の中間期における埋設管の埋設期間Ｔｍを算出する（ステップＳ６１）。具体的には、データ前処理部１２１は、漏水事故データ収集期間５５の始期と漏水事故データ収集期間５５の終期との和を二で割ることによって、漏水事故データ収集期間５５の中間期を算出する。データ前処理部１２１は、修正統合マップに含まれる管路ＩＤ毎に、漏水事故データ収集期間５５の中間期と埋設管の布設年（図１２を参照）との間の差を、漏水事故データ収集期間５５の中間期における埋設管の埋設期間Ｔｍとして算出する。
【0146】
データ前処理部１２１（図５を参照）は、修正統合マップに含まれる管路ＩＤ毎に、埋設管の公称管厚を特定する（ステップＳ６２）。具体的には、データ前処理部１２１は、公称管厚データベース部２６（図６を参照）から公称管厚データ６０（図１６を参照）を読み出す。データ前処理部１２１は、埋設管属性データ５２の布設年、呼び径、接合形式及び管厚の種類（図１２を参照）と公称管厚データ６０とを参照して、修正統合マップに含まれる管路ＩＤ毎に、埋設管の公称管厚を特定する。
【0147】
データ前処理部１２１（図５を参照）は、修正統合マップを参照して、修正統合マップに含まれる管路ＩＤ毎に、埋設管の修正埋設環境を特定する（ステップＳ６３）。
【0148】
データ前処理部１２１（図５を参照）は、管路ＩＤ、埋設期間Ｔｍ、公称管厚及び修正埋設環境を組み合わせて、修正統合マップに含まれる管路ＩＤについて第２前処理済埋設管データ７４（図３２を参照）を生成する（ステップＳ６４）。
【0149】
図３１を参照して、推定漏水事故率算出部１２２（図５を参照）は、修正統合マップに含まれる管路ＩＤ毎に、推定漏水事故率Ｒｍを算出する（ステップＳ５２）。具体的には、推定漏水事故率算出部１２２は、第２前処理済埋設管データ７４（図３２を参照）から、管路ＩＤと、当該管路ＩＤに対応する修正埋設環境及び公称管厚とを読み出す。推定漏水事故率算出部１２２は、漏水事故率予測モデル記憶部２７（図６を参照）に記憶されている複数の漏水事故率予測モデル２８（図６を参照）のうち、読み出された修正埋設環境及び公称管厚に適した漏水事故率予測モデル２８を選択する。
【0150】
推定漏水事故率算出部１２２は、第２前処理済埋設管データ７４から、管路ＩＤと、当該管路ＩＤに対応する埋設期間Ｔｍとを読み出す。推定漏水事故率算出部１２２は、選択された漏水事故率予測モデル２８に埋設期間Ｔｍを入力して、管路ＩＤ毎に、漏水事故データ収集期間５５の中間期における推定漏水事故率Ｒｍを算出する。推定漏水事故率Ｒｍの単位は、例えば、件／年／ｋｍである。
【0151】
図３１を参照して、推定漏水事故率結果作成部１２３は、修正統合マップを参照して、埋設管データ記憶部２４（図６を参照）から、修正統合マップに含まれる管路ＩＤの管路長（図１２を参照）を読み出す。推定漏水事故率結果作成部１２３は、管路ＩＤと推定漏水事故率Ｒｍと管路長（図１２を参照）とを互いに対応付ける。こうして、推定漏水事故率結果作成部１２３は、個体の推定漏水事故率結果７６（図３４を参照）を作成する（ステップＳ５３）。
【0152】
図３１を参照して、個体の推定漏水事故率結果７６（図３４を参照）及び漏水事故データ５３（図１３を参照）を参照して、漏水事故データ収集期間５５の始期に、推定漏水事故率Ｒｍが高い順に個体の推定漏水事故率結果７６に含まれる管路ＩＤの少なくとも一部を新しい管に更新した時に残る漏水事故件数と、推定漏水事故率Ｒｍが高い順に個体の推定漏水事故率結果７６に含まれる管路ＩＤの少なくとも一部を新しい管に更新した時の管路更新率とを算出する（ステップＳ５４）。残る漏水事故件数及び管路更新率の算出方法の例を説明する。
【0153】
漏水事故データ収集期間５５（図１３を参照）の始期に、推定漏水事故率Ｒｍが高い順に個体の推定漏水事故率結果７６（図３４を参照）に含まれる管路ＩＤの一部を新しい管に更新すると仮定した場合、この管の更新によって、漏水事故データ５３に含まれる漏水事故の一部の発生を未然に防ぐことができる。
【0154】
そこで、残る漏水事故件数算出部１２４（図５を参照）は、漏水事故データ５３（図１３を参照）に含まれる漏水事故の総件数から、漏水事故データ収集期間５５の始期に、推定漏水事故率Ｒｍが高い順に個体の推定漏水事故率結果７６に含まれる管路ＩＤの一部を新しい管に更新したときに、未然に発生を防ぐことができた漏水事故の件数を差し引くことによって、残る漏水事故件数を算出する。管更新率算出部１２５（図５を参照）は、漏水事故データ収集期間５５の始期に更新された管路長を、個体の推定漏水事故率結果７６に含まれる管路ＩＤの総管路長で割ることによって、管更新率を算出する。
【0155】
図３１を参照して、適応度算出部１１２（図４を参照）は、個体の適応度を算出する（ステップＳ５５）。具体的には、適応度算出部１１２は、管路更新率と残る漏水事故件数との間の関係を示すグラフ（図３５を参照）を作成する。このグラフの横軸は管路更新率であり、このグラフの縦軸は残る漏水事故件数である。縦軸と横軸と管路更新率と残る漏水事故件数との間の関係を示す線とによって囲まれる面積Ｓ（図３５の斜線部）が小さい程、個体に対応する修正統合マップが実際の埋設環境をよりよく反映していると考えられる。そこで、適応度算出部１１２は、面積Ｓの逆数を、個体の適応度として算出する。
【0156】
＜埋設管老朽度予測方法＞
【0157】
【0158】
図３６を参照して、埋設管老朽度予測部１３０は、最適化統合マップ５８（図１５を参照）と埋設管老朽度予測モデル（例えば、漏水事故率予測モデル２８（図６及び図４０を参照））とを用いて、管路ＩＤ毎に老朽度（例えば、推定漏水事故率）を算出する（ステップＳ７０）。ステップＳ７０において算出される老朽度（例えば、推定漏水事故率）は、現在年における管路ＩＤ毎の老朽度（例えば、推定漏水事故率）であってもよいし、将来年における管路ＩＤ毎の老朽度（例えば、推定漏水事故率）であってもよいし、その両方であってもよい。ステップＳ７０を詳しく説明する。
【0159】
図３７を参照して、データ前処理部１３１（図２を参照）は、最適化統合マップ５８（図１５を参照）及び埋設管属性データ５２（図１２を参照）から、最適化統合マップ５８に含まれる管路ＩＤについて、第３前処理済埋設管データ７８（図３８を参照）を作成する（ステップＳ７１）。
【0160】
具体的には、図３９を参照して、データ前処理部１３１は、マップ記憶部２５（図６を参照）から最適化統合マップ５８を読み出す。データ前処理部１３１は、埋設管データ記憶部２４（図６を参照）から、最適化統合マップ５８を参照して、最適化統合マップ５８に含まれる管路ＩＤの埋設管属性データ５２を読み出す（ステップＳ７２）。
【0161】
データ前処理部１３１（図２を参照）は、最適化統合マップ５８に含まれる管路ＩＤ毎に、埋設管の埋設期間を算出する（ステップＳ７３）。例えば、現在年における管路ＩＤ毎の推定漏水事故率を算出する場合には、データ前処理部１３１は、最適化統合マップ５８に含まれる管路ＩＤ毎に、現在年と埋設管の布設年（図１２を参照）との間の差を、埋設管の埋設期間Ｔ３として算出する。将来年における管路ＩＤ毎の推定漏水事故率を算出する場合には、データ前処理部１３１は、最適化統合マップ５８に含まれる管路ＩＤ毎に、将来年と埋設管の布設年（図１２を参照）との間の差を、埋設管の埋設期間Ｔ４として算出する。
【0162】
データ前処理部１３１（図２を参照）は、最適化統合マップ５８に含まれる管路ＩＤ毎に、埋設管の公称管厚を特定する（ステップＳ７４）。具体的には、データ前処理部１３１は、公称管厚データベース部２６（図６を参照）から公称管厚データ６０（図１６を参照）を読み出す。データ前処理部１３１は、埋設管属性データ５２の布設年、呼び径、接合形式及び管厚の種類（図１２を参照）と公称管厚データ６０とを参照して、最適化統合マップ５８に含まれる管路ＩＤ毎に、埋設管の公称管厚を特定する。
【0163】
データ前処理部１３１（図２を参照）は、最適化統合マップ５８を参照して、最適化統合マップ５８に含まれる管路ＩＤ毎に、埋設管の埋設環境（第２埋設環境）を特定する（ステップＳ７５）。
【0164】
データ前処理部１３１（図２を参照）は、管路ＩＤ、埋設期間（例えば、埋設期間Ｔ３，Ｔ４）、公称管厚及び第２埋設環境を組み合わせて、最適化統合マップ５８に含まれる管路ＩＤについて第３前処理済埋設管データ７８（図３８を参照）を生成する（ステップＳ７６）。
【0165】
図３７を参照して、埋設管老朽度算出部１３２は、最適化統合マップ５８に含まれる管路ＩＤ毎に、老朽度（例えば、推定漏水事故率）を算出する（ステップＳ７７）。
【0166】
具体的には、埋設管老朽度算出部１３２は、第３前処理済埋設管データ７８（図３８を参照）から、管路ＩＤと、当該管路ＩＤに対応する第２埋設環境及び公称管厚とを読み出す。埋設管老朽度算出部１３２は、漏水事故率予測モデル記憶部２７に記憶されている複数の漏水事故率予測モデル２８（図６及び図４０を参照）のうち、読み出された第２埋設環境及び公称管厚に適した漏水事故率予測モデル２８を選択する。例えば、読み出された第２埋設環境が埋設環境Ｂでありかつ読み出された公称管厚が７．５ｍｍである場合、図４０の埋設環境Ｂの曲線が、読み出された第２埋設環境及び公称管厚に適した漏水事故率予測モデル２８である。
【0167】
埋設管老朽度算出部１３２は、第３前処理済埋設管データ７８（図３８を参照）から、管路ＩＤと、当該管路ＩＤに対応する埋設期間（例えば、埋設期間Ｔ３，Ｔ４）とを読み出す。埋設管老朽度算出部１３２は、選択された漏水事故率予測モデル２８に埋設管の埋設期間（図３８を参照）を入力して、管路ＩＤ毎に老朽度（例えば、推定漏水事故率）を算出する（図４０を参照）。推定漏水事故率は、単位時間及び単位距離当たりに発生する漏水事故の推定件数である。推定漏水事故率の単位は、例えば、件／年／ｋｍである。埋設管老朽度算出部１３２は、現在年における管路ＩＤ毎の老朽度（例えば、推定漏水事故率Ｒ３）を算出してもよいし、将来年における管路ＩＤ毎の老朽度（例えば、推定漏水事故率Ｒ４）を算出してもよいし、その両方を算出してもよい。
【0168】
埋設管老朽度予測結果生成部１３３は、埋設管老朽度予測結果６５を生成する（ステップＳ８０）。埋設管老朽度予測結果６５は、埋設管老朽度予測テーブル６６（図１８を参照）であってもよいし、埋設管老朽度予測マップ６７（図１９を参照）であってもよいし、その両方であってもよい。
【0169】
具体的には、埋設管老朽度予測結果生成部１３３は、管路ＩＤと埋設管の老朽度（例えば、推定漏水事故率）と埋設管の老朽度が算出された時期（例えば、現在年または将来年）とを互いに対応付けて、埋設管老朽度予測テーブル６６（図１８を参照）を作成する。埋設管老朽度予測結果生成部１３３は、埋設管データ記憶部２４（図６を参照）から、管路マップ５１（図１１を参照）を読み出す。埋設管老朽度予測結果生成部１３３は、管路ＩＤ毎の埋設管の老朽度（例えば、推定漏水事故率）と埋設管の老朽度が算出された時期（例えば、現在年または将来年）とを管路マップ５１に反映させて、埋設管老朽度予測マップ６７（図１９を参照）を作成する。
【0170】
図３６を参照して、ステップＳ８１では、埋設管老朽度予測結果出力部１３４（図２を参照）は、埋設管老朽度予測結果６５を、埋設管老朽度予測結果記憶部２９に出力する。埋設管老朽度予測結果６５は、埋設管老朽度予測結果記憶部２９に格納される。埋設管老朽度予測結果出力部１３４（図２を参照）は、埋設管老朽度予測結果６５を、図１に示されるディスプレイ１４、記憶媒体１８またはストレージ１９の少なくとも一つに出力する。
【0171】
埋設環境分類マップ作成プログラム３１（図６を参照）は、本実施の形態の埋設環境分類マップ作成方法をプロセッサ１２（図１を参照）に実行させる。マップ作成部１００（図２を参照）は、埋設環境分類マップ作成プログラム３１をプロセッサ１２によって実行することによって実現される。
【0172】
埋設管老朽度予測プログラム３２（図６を参照）は、本実施の形態の埋設管老朽度予測方法をプロセッサ１２（図１を参照）に実行させる。埋設管老朽度予測部１３０（図２を参照）は、埋設管老朽度予測プログラム３２をプロセッサ１２によって実行することによって実現される。
【0173】
対応表作成プログラム３３（図６を参照）は、本実施の形態の対応表作成方法をプロセッサ１２（図１を参照）に実行させる。対応表作成部９０（図２を参照）は、対応表作成プログラム３３をプロセッサ１２によって実行することによって実現される。
【0174】
本実施の形態のコンピュータ読み取り可能な記録媒体（非一過的なコンピュータ可読記録媒体、例えば記憶媒体１８）は、埋設環境分類マップ作成プログラム３１、埋設管老朽度予測プログラム３２及び対応表作成プログラム３３のようなプログラムが記録されてもよい。
【0175】
（変形例）
【0176】
図４１を参照して、本実施の形態の変形例では、本実施の形態の埋設管老朽度予測装置１の機能は、埋設管老朽度予測システム７によって実現されてもよい。埋設管老朽度予測システム７は、埋設管老朽度予測装置１ｂと、埋設環境分類マップ作成装置２と、対応表作成装置３と、埋設管データ受付装置４と、記憶装置５とを含む。埋設管老朽度予測装置１ｂと埋設環境分類マップ作成装置２と対応表作成装置３と埋設管データ受付装置４と記憶装置５とは、インターネットまたはイントラネットのような通信ネットワーク６を通して、互いに通信可能に接続されている。埋設管老朽度予測装置１ｂ、埋設環境分類マップ作成装置２、対応表作成装置３及び埋設管データ受付装置４の各々のハードウエア構成は、図１に示されているハードウエア構成と同じである。記憶装置５は、例えば、ハードディスクまたは記憶媒体ドライブ１７を含む。
【0177】
対応表作成装置３は、対応表作成部９０（図２を参照）の機能を有している。対応表作成装置３は、対応表４６を作成する。埋設管データ受付装置４は、埋設管データ受付部９９の機能を有している。埋設管データ受付装置４は、顧客から埋設管データ５０を受け付ける。記憶装置５は、記憶部２０の機能を有している。
【0178】
埋設環境分類マップ作成装置２は、マップ作成部１００（図２を参照）の機能を有している。埋設環境分類マップ作成装置２は、第１マップ作成部１０１と、第２マップ作成部１０２とを含む。
【0179】
埋設管老朽度予測装置１ｂは、埋設管老朽度予測部１３０の機能を有している。具体的には、埋設管老朽度予測装置１ｂは、データ前処理部１３１と、埋設管老朽度算出部１３２と、埋設管老朽度予測結果生成部１３３と、埋設管老朽度予測結果出力部１３４とを含む。
【0180】
本実施の形態及びその変形例では、埋設環境分類の数を埋設環境Ａ－Ｄの四つとしたが、埋設環境分類の数は四つに限られない。
【0181】
本実施の形態の埋設環境分類マップ作成装置２、埋設管老朽度予測装置１、埋設環境分類マップ作成方法、埋設管老朽度予測方法及びプログラムの効果を説明する。
【0182】
本実施の形態の埋設環境分類マップ作成装置２は、第１マップ作成部１０１と、第２マップ作成部１０２とを備える。第１マップ作成部１０１は、埋設管の地図である管路マップ５１と一般に入手可能な地盤マップ４２とから、管路マップ５１に対応する地域の一般埋設環境分類マップ５６ａを作成する。第２マップ作成部１０２は、地盤選択部１０３と、最適化埋設環境分類マップ生成部１１０とを含む。地盤選択部１０３は、埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データ５３に基づいて、一般埋設環境分類マップ５６ａの一部の地盤を選択する。最適化埋設環境分類マップ生成部１１０は、当該一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって、管路マップ５１に対応する地域に最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を作成する。
【0183】
そのため、埋設管の老朽度のより正確な予測を可能にする最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を提供することができる。
【0184】
本実施の形態の埋設環境分類マップ作成装置２では、第２マップ作成部１０２は、最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を出力する最適化埋設環境分類マップ出力部（最適化統合マップ出力部１１８）を含む。
【0185】
そのため、顧客が埋設管の更新計画を立案することを容易にする埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を、顧客に提供することができる。
【0186】
本実施の形態の埋設環境分類マップ作成装置２では、当該一部の地盤は、一般埋設環境分類マップ５６ａにおいて相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、漏水事故データ５３において漏水事故が発生していない第１地盤を含む。
【0187】
そのため、埋設管の老朽度のより正確な予測を可能にする最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を提供することができる。
【0188】
本実施の形態の埋設環境分類マップ作成装置２では、当該一部の地盤は、一般埋設環境分類マップ５６ａにおいて相対的に低い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、漏水事故データ５３において漏水事故が発生した第２地盤を含む。
【0189】
そのため、埋設管の老朽度のより正確な予測を可能にする最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を提供することができる。
【0190】
本実施の形態の埋設管老朽度予測装置１，１ｂは、埋設管老朽度算出部１３２を備える。埋設管老朽度算出部１３２は、埋設管の地図である管路マップ５１に対応する地域に最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）によって特定される埋設管の各々の埋設環境と、埋設管の各々の埋設期間に関する第１情報（例えば、埋設管の布設年）と、埋設管の各々の管厚に関連する第２情報（例えば、埋設管の各々の呼び径、接合形式及び管厚の種類）と、埋設管老朽度予測モデル（例えば、漏水事故率予測モデル２８）とから、埋設管の各々の老朽度（例えば、推定漏水事故率）を算出する。最適化された埋設環境分類マップは、管路マップ５１に対応する地域の一般埋設環境分類マップ５６ａの一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって作成されている。一般埋設環境分類マップ５６ａは、管路マップ５１と一般に入手可能な地盤マップ４２とから作成されている。一部の地盤は、埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データ５３に基づいて、一般埋設環境分類マップ５６ａから選択されている。
【0191】
そのため、管路マップ５１に対応する地域に最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を用いて、埋設管の老朽度の予測が可能になる。
【0192】
本実施の形態の埋設管老朽度予測装置１，１ｂは、埋設管の各々の老朽度（例えば、推定漏水事故率）を示す地図である埋設管老朽度予測マップ６７を出力する埋設管老朽度予測結果出力部１３４をさらに備える。
【0193】
そのため、顧客が埋設管の更新計画を立案することを容易にする埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を、顧客に提供することができる。
【0194】
本実施の形態の埋設管老朽度予測装置１，１ｂでは、一部の地盤は、一般埋設環境分類マップ５６ａにおいて相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、漏水事故データ５３において漏水事故が発生していない第１地盤を含む。
【0195】
そのため、管路マップ５１に対応する地域に最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を用いて、埋設管の老朽度のより正確な予測が可能になる。
【0196】
本実施の形態の埋設管老朽度予測装置１，１ｂでは、一部の地盤は、一般埋設環境分類マップ５６ａにおいて相対的に低い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、漏水事故データ５３において漏水事故が発生した第２地盤を含む。
【0197】
そのため、管路マップ５１に対応する地域に最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を用いて、埋設管の老朽度のより正確な予測が可能になる。
【0198】
本実施の形態の埋設管老朽度予測装置１，１ｂでは、埋設管の各々の老朽度は、単位時間及び単位距離当たりに埋設管の各々に漏水事故が発生する確率（推定漏水事故率）である。
【0199】
そのため、管路マップ５１に対応する地域に最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を用いて、埋設管の老朽度のより正確な予測が可能になる。
【0200】
本実施の形態の埋設環境分類マップ作成方法は、埋設管の地図である管路マップ５１と一般に入手可能な地盤マップ４２とから、管路マップ５１に対応する地域の一般埋設環境分類マップ５６ａを作成するステップ（ステップＳ１２）と、埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データ５３に基づいて、一般埋設環境分類マップ５６ａの一部の地盤を選択するステップと、一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって、管路マップ５１に対応する地域に最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を作成するステップ（ステップＳ２１）とを備える。
【0201】
そのため、埋設管の老朽度のより正確な予測を可能にする最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を提供することができる。
【0202】
本実施の形態の埋設環境分類マップ作成方法は、最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を出力するステップ（ステップＳ２３）をさらに備える。
【0203】
そのため、顧客が埋設管の更新計画を立案することを容易にする埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を、顧客に提供することができる。
【0204】
本実施の形態の埋設環境分類マップ作成方法では、一部の地盤は、一般埋設環境分類マップ５６ａにおいて相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、漏水事故データ５３において漏水事故が発生していない第１地盤を含む。
【0205】
そのため、埋設管の老朽度のより正確な予測を可能にする最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を提供することができる。
【0206】
本実施の形態の埋設環境分類マップ作成方法では、一部の地盤は、一般埋設環境分類マップ５６ａにおいて相対的に低い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、漏水事故データ５３において漏水事故が発生した第２地盤を含む。
【0207】
そのため、埋設管の老朽度のより正確な予測を可能にする最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を提供することができる。
【0208】
本実施の形態の埋設管老朽度予測方法は、埋設管の地図である管路マップ５１に対応する地域に最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）によって特定される埋設管の各々の埋設環境と、埋設管の各々の埋設期間に関する第１情報（例えば、埋設管の布設年）と、埋設管の各々の管厚に関連する第２情報（例えば、埋設管の各々の呼び径、接合形式及び管厚の種類）と、埋設管老朽度予測モデル（例えば、漏水事故率予測モデル２８）とから、埋設管の各々の老朽度（例えば、推定漏水事故率）を算出するステップ（ステップＳ７０）を備える。最適化された埋設環境分類マップは、地域の一般埋設環境分類マップ５６ａの一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって作成されている。一般埋設環境分類マップ５６ａは、管路マップ５１と一般に入手可能な地盤マップ４２とから作成されている。一部の地盤は、埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データ５３に基づいて、一般埋設環境分類マップ５６ａから選択されている。
【0209】
そのため、管路マップ５１に対応する地域に最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を用いて、埋設管の老朽度のより正確な予測が可能になる。
【0210】
本実施の形態の埋設管老朽度予測方法は、埋設管の各々の老朽度（例えば、推定漏水事故率）を示す地図である埋設管老朽度予測マップ６７を出力するステップ（ステップＳ８１）をさらに備える。
【0211】
そのため、顧客が埋設管の更新計画を立案することを容易にする埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を、顧客に提供することができる。
【0212】
本実施の形態の埋設管老朽度予測方法では、一部の地盤は、一般埋設環境分類マップ５６ａにおいて相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、漏水事故データ５３において漏水事故が発生していない第１地盤を含む。
【0213】
そのため、管路マップ５１に対応する地域に最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を用いて、埋設管の老朽度のより正確な予測が可能になる。
【0214】
本実施の形態の埋設管老朽度予測方法では、一部の地盤は、一般埋設環境分類マップ５６ａにおいて相対的に低い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、漏水事故データ５３において漏水事故が発生した第２地盤を含む。
【0215】
そのため、管路マップ５１に対応する地域に最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を用いて、埋設管の老朽度のより正確な予測が可能になる。
【0216】
本実施の形態の埋設管老朽度予測方法では、埋設管の各々の老朽度は、単位時間及び単位距離当たりに埋設管の各々に漏水事故が発生する確率（推定漏水事故率）である。
【0217】
そのため、管路マップ５１に対応する地域に最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を用いて、埋設管の老朽度のより正確な予測が可能になる。
【0218】
本実施の形態のプログラム（埋設環境分類マップ作成プログラム３１）は、本実施の形態の埋設環境分類マップ作成方法の各ステップをプロセッサ１２に実行させる。
【0219】
そのため、埋設管の老朽度のより正確な予測を可能にする最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を提供することができる。
【0220】
本実施の形態のプログラム（例えば、埋設管老朽度予測プログラム３２）は、本実施の形態の埋設管老朽度予測方法の各ステップをプロセッサ１２に実行させる。
【0221】
そのため、管路マップ５１に対応する地域に最適化された埋設環境分類マップ（最適化埋設環境分類マップ５８ａ）を用いて、埋設管の老朽度のより正確な予測が可能になる。
【0222】
以下、本開示の諸態様を付記としてまとめて記載する。
【0223】
（付記１）
埋設管の地図である管路マップと一般に入手可能な地盤マップとから、前記管路マップに対応する地域の一般埋設環境分類マップを作成する第１マップ作成部と、
地盤選択部と、最適化埋設環境分類マップ生成部とを含む第２マップ作成部とを備え、
前記地盤選択部は、前記埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データに基づいて、前記一般埋設環境分類マップの一部の地盤を選択し、
前記最適化埋設環境分類マップ生成部は、前記一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって、前記地域に最適化された埋設環境分類マップを生成する、埋設環境分類マップ作成装置。
（付記２）
前記第２マップ作成部は、前記最適化された埋設環境分類マップを出力する最適化埋設環境分類マップ出力部を含む、付記１に記載の埋設環境分類マップ作成装置。
（付記３）
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生していない第１地盤を含む、付記１または付記２に記載の埋設環境分類マップ作成装置。
（付記４）
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に低い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生した第２地盤を含む、付記１から付記３のいずれかに記載の埋設環境分類マップ作成装置。
（付記５）
埋設管の地図である管路マップに対応する地域に最適化された埋設環境分類マップによって特定される前記埋設管の各々の埋設環境と、前記埋設管の各々の埋設期間に関する第１情報と、前記埋設管の各々の管厚に関連する第２情報と、埋設管老朽度予測モデルとから、前記埋設管の各々の老朽度を算出する埋設管老朽度算出部を備え、
前記最適化された埋設環境分類マップは、前記地域の一般埋設環境分類マップの一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって作成されており、
前記一般埋設環境分類マップは、前記管路マップと一般に入手可能な地盤マップとから作成されており、
前記一部の地盤は、前記埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データに基づいて、前記一般埋設環境分類マップから選択されている、埋設管老朽度予測装置。
（付記６）
前記埋設管の各々の前記老朽度を示す地図である埋設管老朽度予測マップを出力する埋設管老朽度予測結果出力部をさらに備える、付記５に記載の埋設管老朽度予測装置。
（付記７）
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生していない第１地盤を含む、付記５または付記６に記載の埋設管老朽度予測装置。
（付記８）
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に低い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生した第２地盤を含む、付記５から付記７のいずれかに記載の埋設管老朽度予測装置。
（付記９）
前記埋設管の各々の前記老朽度は、単位時間及び単位距離当たりに前記埋設管の各々に漏水事故が発生する確率である、付記５から付記８のいずれかに記載の埋設管老朽度予測装置。
（付記１０）
埋設管の地図である管路マップと一般に入手可能な地盤マップとから、前記管路マップに対応する地域の一般埋設環境分類マップを作成するステップと、
前記埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データに基づいて、前記一般埋設環境分類マップの一部の地盤を選択するステップと、
前記一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって、前記地域に最適化された埋設環境分類マップを生成するステップとを備える、埋設環境分類マップ作成方法。
（付記１１）
前記最適化された埋設環境分類マップを出力するステップをさらに備える、付記１０に記載の埋設環境分類マップ作成方法。
（付記１２）
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生していない第１地盤を含む、付記１０または付記１１に記載の埋設環境分類マップ作成方法。
（付記１３）
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に低い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生した第２地盤を含む、付記１０から付記１２のいずれかに記載の埋設環境分類マップ作成方法。
（付記１４）
埋設管の地図である管路マップに対応する地域に最適化された埋設環境分類マップによって特定される前記埋設管の各々の埋設環境と、前記埋設管の各々の埋設期間に関する第１情報と、前記埋設管の各々の管厚に関連する第２情報と、埋設管老朽度予測モデルとから、前記埋設管の各々の老朽度を算出するステップを備え、
前記最適化された埋設環境分類マップは、前記地域の一般埋設環境分類マップの一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって作成されており、
前記一般埋設環境分類マップは、前記管路マップと一般に入手可能な地盤マップとから作成されており、
前記一部の地盤は、前記埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データに基づいて、前記一般埋設環境分類マップから選択されている、埋設管老朽度予測方法。
（付記１５）
前記埋設管の各々の前記老朽度を示す地図である埋設管老朽度予測マップを出力するステップをさらに備える、付記１４に記載の埋設管老朽度予測方法。
（付記１６）
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生していない第１地盤を含む、付記１４または付記１５に記載の埋設管老朽度予測方法。
（付記１７）
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に低い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生した第２地盤を含む、付記１４から付記１６のいずれかに記載の埋設管老朽度予測方法。
（付記１８）
前記埋設管の各々の前記老朽度は、単位時間及び単位距離当たりに前記埋設管の各々に漏水事故が発生する確率である、付記１４から付記１７のいずれかに記載の埋設管老朽度予測方法。
（付記１９）
付記１０から付記１３のいずれかに記載の前記埋設環境分類マップ作成方法の各ステップをプロセッサに実行させる、プログラム。
（付記２０）
付記１４から付記１８のいずれかに記載の前記埋設管老朽度予測方法の各ステップをプロセッサに実行させる、プログラム。
埋設管の地図である管路マップと一般に入手可能な地盤マップとから、前記管路マップに対応する地域の一般埋設環境分類マップを作成する第１マップ作成部と、
地盤選択部と、最適化埋設環境分類マップ生成部とを含む第２マップ作成部とを備え、
前記地盤選択部は、前記埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データに基づいて、前記一般埋設環境分類マップの一部の地盤を選択し、
前記最適化埋設環境分類マップ生成部は、前記一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって、前記地域に最適化された埋設環境分類マップを生成する、埋設環境分類マップ作成装置。
（付記２）
前記第２マップ作成部は、前記最適化された埋設環境分類マップを出力する最適化埋設環境分類マップ出力部を含む、付記１に記載の埋設環境分類マップ作成装置。
（付記３）
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生していない第１地盤を含む、付記１または付記２に記載の埋設環境分類マップ作成装置。
（付記４）
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に低い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生した第２地盤を含む、付記１から付記３のいずれかに記載の埋設環境分類マップ作成装置。
（付記５）
埋設管の地図である管路マップに対応する地域に最適化された埋設環境分類マップによって特定される前記埋設管の各々の埋設環境と、前記埋設管の各々の埋設期間に関する第１情報と、前記埋設管の各々の管厚に関連する第２情報と、埋設管老朽度予測モデルとから、前記埋設管の各々の老朽度を算出する埋設管老朽度算出部を備え、
前記最適化された埋設環境分類マップは、前記地域の一般埋設環境分類マップの一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって作成されており、
前記一般埋設環境分類マップは、前記管路マップと一般に入手可能な地盤マップとから作成されており、
前記一部の地盤は、前記埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データに基づいて、前記一般埋設環境分類マップから選択されている、埋設管老朽度予測装置。
（付記６）
前記埋設管の各々の前記老朽度を示す地図である埋設管老朽度予測マップを出力する埋設管老朽度予測結果出力部をさらに備える、付記５に記載の埋設管老朽度予測装置。
（付記７）
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生していない第１地盤を含む、付記５または付記６に記載の埋設管老朽度予測装置。
（付記８）
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に低い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生した第２地盤を含む、付記５から付記７のいずれかに記載の埋設管老朽度予測装置。
（付記９）
前記埋設管の各々の前記老朽度は、単位時間及び単位距離当たりに前記埋設管の各々に漏水事故が発生する確率である、付記５から付記８のいずれかに記載の埋設管老朽度予測装置。
（付記１０）
埋設管の地図である管路マップと一般に入手可能な地盤マップとから、前記管路マップに対応する地域の一般埋設環境分類マップを作成するステップと、
前記埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データに基づいて、前記一般埋設環境分類マップの一部の地盤を選択するステップと、
前記一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって、前記地域に最適化された埋設環境分類マップを生成するステップとを備える、埋設環境分類マップ作成方法。
（付記１１）
前記最適化された埋設環境分類マップを出力するステップをさらに備える、付記１０に記載の埋設環境分類マップ作成方法。
（付記１２）
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生していない第１地盤を含む、付記１０または付記１１に記載の埋設環境分類マップ作成方法。
（付記１３）
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に低い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生した第２地盤を含む、付記１０から付記１２のいずれかに記載の埋設環境分類マップ作成方法。
（付記１４）
埋設管の地図である管路マップに対応する地域に最適化された埋設環境分類マップによって特定される前記埋設管の各々の埋設環境と、前記埋設管の各々の埋設期間に関する第１情報と、前記埋設管の各々の管厚に関連する第２情報と、埋設管老朽度予測モデルとから、前記埋設管の各々の老朽度を算出するステップを備え、
前記最適化された埋設環境分類マップは、前記地域の一般埋設環境分類マップの一部の地盤の埋設環境分類を機械学習によって最適化することによって作成されており、
前記一般埋設環境分類マップは、前記管路マップと一般に入手可能な地盤マップとから作成されており、
前記一部の地盤は、前記埋設管の各々の漏水事故の過去実績である漏水事故データに基づいて、前記一般埋設環境分類マップから選択されている、埋設管老朽度予測方法。
（付記１５）
前記埋設管の各々の前記老朽度を示す地図である埋設管老朽度予測マップを出力するステップをさらに備える、付記１４に記載の埋設管老朽度予測方法。
（付記１６）
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に高い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生していない第１地盤を含む、付記１４または付記１５に記載の埋設管老朽度予測方法。
（付記１７）
前記一部の地盤は、前記一般埋設環境分類マップにおいて相対的に低い腐食性を示す埋設環境分類が付与されており、かつ、前記漏水事故データにおいて漏水事故が発生した第２地盤を含む、付記１４から付記１６のいずれかに記載の埋設管老朽度予測方法。
（付記１８）
前記埋設管の各々の前記老朽度は、単位時間及び単位距離当たりに前記埋設管の各々に漏水事故が発生する確率である、付記１４から付記１７のいずれかに記載の埋設管老朽度予測方法。
（付記１９）
付記１０から付記１３のいずれかに記載の前記埋設環境分類マップ作成方法の各ステップをプロセッサに実行させる、プログラム。
（付記２０）
付記１４から付記１８のいずれかに記載の前記埋設管老朽度予測方法の各ステップをプロセッサに実行させる、プログラム。
【0224】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した説明ではなく特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることを意図される。
【符号の説明】
【0225】
１，１ｂ 埋設管老朽度予測装置、２ 埋設環境分類マップ作成装置、３ 対応表作成装置、４ 埋設管データ受付装置、５ 記憶装置、６ 通信ネットワーク、７ 埋設管老朽度予測システム、１１ 入力装置、１２ プロセッサ、１３ メモリ、１４ ディスプレイ、１６ ネットワークコントローラ、１７ 記憶媒体ドライブ、１８ 記憶媒体、１９ ストレージ、２０ 記憶部、２１ 調査管データ記憶部、２２ 地盤マップデータベース部、２３ 対応表記憶部、２４ 埋設管データ記憶部、２５ マップ記憶部、２６ 公称管厚データベース部、２７ 漏水事故率予測モデル記憶部、２８ 漏水事故率予測モデル、２９ 埋設管老朽度予測結果記憶部、３０ プログラム記憶部、３１ 埋設環境分類マップ作成プログラム、３２ 埋設管老朽度予測プログラム、３３ 対応表作成プログラム、４０ 調査管データ、４２ 地盤マップ、４３ 表層地質図、４４ 地形分類図、４６ 地盤情報－地盤ＩＤ－腐食速度－埋設環境対応表、５０ 埋設管データ、５１ 管路マップ、５２ 埋設管属性データ、５３ 漏水事故データ、５４ 漏水事故マップ、５５ 漏水事故データ収集期間、５６ 一般統合マップ、５６ａ 一般埋設環境分類マップ、５６ｂ 地盤ＩＤマップ、５８ 最適化統合マップ、５８ａ 最適化埋設環境分類マップ、６０ 公称管厚データ、６５ 埋設管老朽度予測結果、６６ 埋設管老朽度予測テーブル、６７ 埋設管老朽度予測マップ、７０ 第１前処理済埋設管データ、７４ 第２前処理済埋設管データ、７６ 推定漏水事故率結果、７８ 第３前処理済埋設管データ、９０ 対応表作成部、９１ 腐食速度算出部、９２ 地盤情報取得部、９３ 地盤ＩＤ割当部、９４ 代表的腐食速度算出部、９５ 埋設環境分類部、９６ 対応表生成部、９７ 対応表出力部、９９ 埋設管データ受付部、１００ マップ作成部、１０１ 第１マップ作成部、１０２ 第２マップ作成部、１０３ 地盤選択部、１０４，１２１，１３１ データ前処理部、１０５ 推定漏水事故件数算出部、１０６ 漏水事故実件数算出部、１０７，１１３ 判定部、１１０ 最適化埋設環境分類マップ生成部、１１１ 初期集団生成部、１１２ 適応度算出部、１１４ 新世代集団生成部、１１６ 最適化統合マップ生成部、１１８ 最適化統合マップ出力部、１２０ 修正統合マップ作成部、１２２ 推定漏水事故率算出部、１２３ 推定漏水事故率結果作成部、１２４ 漏水事故件数算出部、１２５ 管更新率算出部、１３０ 埋設管老朽度予測部、１３２ 埋設管老朽度算出部、１３３ 埋設管老朽度予測結果生成部、１３４ 埋設管老朽度予測結果出力部。
【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】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】
【図33】
【図34】
【図35】
【図36】
【図37】
【図38】
【図39】
【図40】
【図41】