特許 7545509 劣化評価装置、劣化評価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】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-08-27

(45)【発行日】2024-09-04

(54)【発明の名称】劣化評価装置、劣化評価方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/06 20240101AFI20240828BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/06

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2023037635

(22)【出願日】2023-03-10

【審査請求日】2023-03-10

(73)【特許権者】

【識別番号】000135771

【氏名又は名称】株式会社パスコ

(74)【代理人】

【識別番号】110001254

【氏名又は名称】弁理士法人光陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】丹羽 太郎

【審査官】牧 裕子

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２２－００３２０７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－０１４０６３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１３８２１７（ＪＰ，Ａ）

【文献】再公表特許第１８／１７９３７６（ＪＰ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１１／０１１２８０７（ＵＳ，Ａ１）

【文献】小林 潔司 外３名，橋梁の劣化速度の異質性を考慮した補修戦略プロファイリング，土木学会論文集D3（土木計画学），［ｏｎｌｉｎｅ］，２０１７年，［令和６年４月１８日検索］，インターネット＜ＵＲＬ：https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejipm/73/4/73_201/_pdf＞

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の対象物のそれぞれについて、設置位置、劣化状態の調査結果、及び特性に係るデータを取得する取得手段と、
前記設置位置に基づいて前記複数の対象物を局所ごとに区分し、前記調査結果を用いた劣化予測分析により前記局所ごとの前記対象物の異質性パラメータを算出する局所分析手段と、
前記特性の類似性に基づいて前記局所ごとの前記対象物に対し、複数通りのグループ分けを行うグループ分け手段と、
前記グループ分け手段によりグループ分けされたグループのそれぞれについて、前記局所分析手段が算出した前記異質性パラメータのばらつき度合を算出し、前記ばらつき度合が最小となるグループ分けを決定するグループ決定手段と、
前記グループ決定手段が決定したグループ分けにより分けられたグループごとに、前記調査結果を用いた劣化予測分析を行うグループ分析手段と、
を備えることを特徴とする劣化評価装置。

【請求項2】

前記グループ決定手段は、前記グループ分け前の前記ばらつき度合を算出し、前記グループ分け前の前記ばらつき度合から前記グループ分け後の前記ばらつき度合への低減の度合が最大となるグループ分けを決定する、請求項１記載の劣化評価装置。

【請求項3】

前記取得手段は、前記複数の対象物のそれぞれについて、複数項目の前記特性を取得し、
前記グループ分け手段は、前記複数項目の前記特性を組み合わせて前記複数通りのグループ分けを行う
請求項１又は２記載の劣化評価装置。

【請求項4】

前記グループ分け手段は、前記特性の範囲を複数の段階で組み合わせて前記局所の集合を順次分割することにより前記複数通りのグループ分けを行い、
前記グループ決定手段は、前記各段階の分割の前後における前記局所の集合について前記局所分析手段が算出した前記異質性パラメータのばらつき度合を算出し、前記ばらつき度合が最小となるグループ分けを決定する、
請求項１又は２記載の劣化評価装置。

【請求項5】

前記グループごとの前記対象物の前記劣化予測分析の結果を用いた補間処理により、前記調査結果がない位置での異質性パラメータを算出する補間手段を備える、請求項１又は２記載の劣化評価装置。

【請求項6】

コンピュータの制御部による劣化評価方法であって、
複数の対象物のそれぞれについて、設置位置、劣化状態の調査結果、及び特性を取得する取得ステップ、
前記設置位置に基づいて前記複数の対象物を局所ごとに区分し、前記調査結果を用いた劣化予測分析により前記局所ごとの前記対象物の異質性パラメータを算出する局所分析ステップ、
前記特性の類似性に基づいて前記局所ごとの前記対象物に対し、複数通りのグループ分けを行うグループ分けステップ、
前記グループ分けステップでグループ分けされたグループのそれぞれについて、前記局所分析ステップで算出した前記異質性パラメータのばらつき度合を算出し、前記ばらつき度合が最小となるグループ分けを決定するグループ決定ステップ、
前記グループ決定ステップで決定したグループ分けにより分けられたグループごとに、前記調査結果を用いた劣化予測分析を行うグループ分析ステップ、
を含むことを特徴とする劣化評価方法。

【請求項7】

コンピュータを、
複数の対象物のそれぞれについて、設置位置、劣化状態の調査結果、及び特性を取得する取得手段、
前記設置位置に基づいて前記複数の対象物を局所ごとに区分し、前記調査結果を用いた劣化予測分析により前記局所ごとの前記対象物の異質性パラメータを算出する局所分析手段、
前記特性の類似性に基づいて前記局所ごとの前記対象物に対し、複数通りのグループ分けを行うグループ分け手段、
前記グループ分け手段によりグループ分けされたグループのそれぞれについて、前記局所分析手段により算出した前記異質性パラメータのばらつき度合を算出し、前記ばらつき度合が最小となるグループ分けを決定するグループ決定手段、
前記グループ決定手段が決定したグループ分けにより分けられたグループごとに、前記調査結果を用いた劣化予測分析を行うグループ分析手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

この発明は、劣化評価装置、劣化評価方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

下水道の管渠などといった公共事業などにより整備された多数の設備に対し、維持管理のために、過去の調査結果から劣化の進行状況を予測する技術がある。しかしながら、設備における劣化の進行は、一律ではない。特許文献１には、各設備の異質性の要因を含めて劣化過程を評価すべきであるとして、異質性の要因ごとに設備をグループ化し、グループごとに劣化特性や異質性パラメータを算出することによって劣化を評価する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２００９－１９２２２１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、従来の技術では、劣化に影響を与えると考えられる要因を予め恣意的に定めてしまっているため、その要因が劣化に与える影響の少ない設備を含んだグループが作成される場合があった。そのため、実際に劣化に影響を与える要因による劣化の差異が表されずに評価にずれが生じる場合があるという課題がある。

【0005】

本開示の目的は、実際の劣化に影響を与える要因をより適切に反映させて劣化を評価することのできる劣化評価装置、劣化評価方法及びプログラムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記目的を達成するため、本開示の劣化評価装置は、
複数の対象物のそれぞれについて、設置位置、劣化状態の調査結果、及び特性に係るデータを取得する取得手段と、
前記設置位置に基づいて前記複数の対象物を局所ごとに区分し、前記調査結果を用いた劣化予測分析により前記局所ごとの前記対象物の異質性パラメータを算出する局所分析手段と、
前記特性の類似性に基づいて前記局所ごとの前記対象物に対し、複数通りのグループ分けを行うグループ分け手段と、
前記グループ分け手段によりグループ分けされたグループのそれぞれについて、前記局所分析手段が算出した前記異質性パラメータのばらつき度合を算出し、前記ばらつき度合が最小となるグループ分けを決定するグループ決定手段と、
前記グループ決定手段が決定したグループ分けにより分けられたグループごとに、前記調査結果を用いた劣化予測分析を行うグループ分析手段と、
を備える。

【発明の効果】

【0007】

本開示に従うと、実際の劣化に影響を与える要因をより適切に反映させて劣化を評価することができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。

【図2】下水道施設データの例を表す図表である。

【図3】グループ分けについて説明する図である。

【図4】劣化評価制御処理の制御手順を示すフローチャートである。

【図5】グループ化処理の制御手順を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本実施形態の劣化評価装置である情報処理装置１の機能構成を示すブロック図である。

【0010】

情報処理装置１は、電子計算機（コンピュータ）であってもよい。
情報処理装置１は、制御部１１と、記憶部１２と、入出力インターフェイス１３（Ｉ／Ｆ）と、操作受付部１４と、表示部１５などを備える。

【0011】

制御部１１は、情報処理装置１の全体動作を統括制御する。制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）とＲＡＭ（Random Access Memory）などを有する。ＣＰＵは、演算処理を行って各種プログラムなどを実行する。ＲＡＭは、ＣＰＵに作業用のメモリ空間を提供し、一時データを記憶する。ＣＰＵは、単一のプロセッサであってもよいし、並列に、又は用途などに応じて独立に動作する複数のプロセッサであってもよい。ＲＡＭは、ＤＲＡＭなどであるが、これに限られない。

【0012】

記憶部１２は、不揮発性メモリであり、プログラム１２１や設定データなどを記憶する。不揮発性メモリは、例えばフラッシュメモリであるが、これに限られない。フラッシュメモリには、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）が含まれていてもよい。プログラム１２１には、後述の劣化評価制御処理が含まれる。

【0013】

入出力インターフェイス１３（Ｉ／Ｆ）は、外部機器２０との間でデータなどのやり取りをするための接続用のインターフェイスである。入出力インターフェイス１３は、接続端子１３１と、通信部１３２とを有する。接続端子１３１には、当該接続端子１３１（コネクタ）の形状に応じたケーブル（信号線）が接続可能であり、当該ケーブルを介して周辺機器などが情報処理装置１に接続され得る。接続端子は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などを含む。

【0014】

通信部１３２は、定められた通信規格による通信（ここでは無線通信）を制御する。通信規格には、例えば、無線ＬＡＮ（Local Area Network）やブルートゥース（登録商標）などが含まれ得る。これらには、例えば、データベース装置２１や光学読取装置２２などがつながっている。

【0015】

データベース装置２１には、下水道施設の位置情報及び特性情報が記憶された下水道施設データ２０１、下水道施設の状態に係る調査結果が記憶された調査データ２０２や、グループ設定データ２０３などが記憶されていてもよい。あるいは、これらのデータは、光学読取可能な携帯記録媒体、すなわち、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスクなどから読み取られて取得可能であってもよい。上記データベース装置２１及び携帯記録媒体が本実施形態の記憶手段を構成する。記憶手段には、記憶部１２が含まれてもよい。

【0016】

操作受付部１４は、外部からの入力操作を受け付けて受け付けた入力操作に応じた操作信号を制御部１１へ出力する。操作受付部１４は、特には限られないが、例えばキーボード及びポインティングデバイス（マウス、タッチパネル、タッチペンなど）の一部又は全部を含む。

【0017】

表示部１５は、表示画面を有し、制御部１１の制御に基づいて当該表示画面に文字、図形などを含む画像（映像）を表示することができる。表示画面は、特には限られないが、例えば液晶表示画面（ＬＣＤ）である。また、表示部１５は、報知動作用のＬＥＤランプなどを備えていてもよい。
なお、操作受付部１４及び表示部１５、あるいはこれらのいずれか一方やその更に一部は、接続端子１３１などを介して接続される周辺機器であってもよい。

【0018】

次に、本実施形態の劣化評価について説明する。
下水道施設は、時間の経過に伴って劣化し、たるみ、腐食、ひび割れ（クラック）などの異常が発生する。このような内容の異常は、詰まりや下水漏れなどの顕著なトラブルが生じる前に適切に補修され、又は新しい管渠へ改築、更新される必要がある。しかしながら、下水道施設に係る管渠は、道路下などの地下に多数（複数）が連なって広く埋設されており、目視や撮影画像の処理などによるこれら各異常内容（複数の調査項目）の調査（検査）及び劣化状態の評価には、手間や費用を要する。したがって、多くの下水道施設を頻繁に調査して、異常を最適なタイミングで検出することは困難である。そこで、情報処理装置１は、過去の調査結果をもとに劣化予測を行って下水道施設の管渠（対象物）の劣化状態を評価することで、対象物の改築、更新、補修、調査など（以下、改築更新などと称する）のスケジュールの立案、調整といった施策検討に資する情報を提供する。

【0019】

地下にある下水道施設は、劣化状態がしばしばその特性に依存する。そこで、情報処理装置１は、対象物である管渠を特性に基づいてグループ化し、グループごとに劣化予測分析を行うことで分析精度を向上させる。管渠の特性は、複数の項目（特性項目）で定められ、特性には、例えば、設置年、管種、管径（口径）、圧送管からの距離などの施設特性に係る特性項目と、設置位置の道路区分（歩車道）、用途地域、地下水への水没状況（最大地下水位）などの地域特性に係る特性項目とが含まれる。これら特性項目は、数値的に表される量的特性（設置年、管径、最大地下水位など）と、非数値により表される質的特性（道路区分、管種など）とにも分類され得る。

【0020】

管渠は、例えば、隣り合うマンホール間のスパンを単位として下水道施設データ２０１により管理され得る。１スパンの長さは一定ではなくてもよい。各スパンの両端位置は、緯度経度といった地理的座標、特にそのうち平面座標で規定され得る。スパンが直線ではない場合には、折れ曲がり／屈曲地点の地理的座標が更に位置情報に含まれていてもよい。あるいは、形状によらず所定の長さ毎の位置が地理的座標により記憶されていてもよい。これらの位置情報に対応付けられてスパンの識別ＩＤ（番号など）及び上記特性情報が記憶保持されることで、スパンの設置位置と特性が一意に特定される。

【0021】

情報処理装置１は、評価対象地域を適宜な形状及び面積のメッシュ（局所）に区分し、メッシュ単位で、当該メッシュ内に含まれるスパンの劣化状態を評価する。そのために、情報処理装置１は、上述したスパンごとの情報をもとにメッシュごとの情報を生成して、下水道施設データ２０１に記憶させる。

【0022】

メッシュの区分について説明する。メッシュサイズは、特には限られないが、メッシュ当たり数個、例えば、３～９個のスパンが含まれるように定められてもよい。情報処理装置１は、初期サイズのメッシュでスパンの割り当てを行った後、１つ以上のスパンが含まれるメッシュ内のスパン数の平均値を算出する。この平均値が基準範囲内（３～９個など）に含まれない場合には、情報処理装置１は、メッシュサイズを変更して、再度スパンをメッシュに割り当ててもよい。平均値が基準範囲内にある場合には、割り当てを確定して、各メッシュに対応付けられてそれぞれ属するスパンの識別情報（ＩＤ）が記憶保持される。

【0023】

図２は、上記により得られた下水道施設データ２０１の例を表す図表である。
メッシュには、各々を一意に識別するためのＩＤが付される。メッシュは、特には限られないが、例えば矩形、特に正方形である。この場合には、例えば、対角２頂点の座標が規定される。ここでは、地図上の左上（上向きが北であれば北西）と右下（南東）の頂点が規定されている。形状及びサイズが固定されている場合には、所定の１頂点のみが規定されてもよい。

【0024】

各スパンは、設置位置に基づいてそれぞれ属するメッシュが定められる。例えば、各スパンは、それぞれ当該スパンの範囲のうち最も長い部分と重なるメッシュに属するものとして定められてもよい。あるいは、より単純に直線状のスパンの中点が位置する範囲のメッシュに属するものとされてもよい。

【0025】

各メッシュの特性は、特性項目ごとに、あるメッシュに属するスパンの当該特性項目の内容のうち最も多いものとされてもよい。あるいは、量的特性の場合には、メッシュに属するスパンの特性の数値を当該メッシュ内にある各スパンの長さに応じて重み付け平均して、メッシュの特性項目の内容を定めてもよい。

【0026】

各スパンの特性情報は、特性項目ごとに異なるデータファイルから取得されてもよい。すなわち下水道施設データ２０１は、複数のデータファイルの組み合わせであってもよい。各メッシュの特性は、これらのデータファイルから取得された内容に基づいて設定、保持される。

【0027】

各スパンの状態に係る情報には、新設、改築、更新、補修（以下、新設・交換と称する）時の初期状態、すなわち、まだ何ら劣化が生じていないと想定される状態が含まれ得る。新設・交換時以外の状態が調査により調査データ２０２として取得された場合には、当該調査結果の情報が取得されるとともに、調査有として設定（例えば、０／１の２値フラグが「０」に設定）される。

【0028】

メッシュに属するスパンが１つもない場合には、帰属スパン及び対応する特性情報が設定されず、ここでは空欄で示されている。このメッシュには、調査結果の情報が取得されないため、調査無しとして設定（上記２値フラグが「１」に設定）される。

【0029】

次に、劣化予測分析について説明する。
下水道施設の劣化は、不可逆であり、進行して状態が悪化する方向にのみ変化する。統計的には、劣化の進行は時間経過に対して確率的に表される。下水道施設の劣化は、マルコフ劣化ハザードモデル又は混合マルコフ劣化ハザードモデルを用いて表わされる。本実施形態では、混合マルコフ劣化ハザードモデルが用いられる。

【0030】

混合マルコフ劣化ハザードモデルでは、劣化の度合又は健全度が異常の種別ごとにそれぞれ複数のランクｉで表される。特に、本実施形態で適用される混合マルコフ劣化ハザードモデルにおいては、調査項目ごとの分析を行うため、劣化の度合又は健全度が調査項目ｋごとにそれぞれ複数のランクｉで表される。ある経過時間の間に劣化が進行してランクｉが一つ下がる確率がそれぞれハザード率λとして定められる。各ランクの設定基準やランク数Ｉは、下水道協会発行の維持管理指針などに従ったものであってもよいし、ローカルルールに従ったものであってもよい。例えば、ランク数Ｉは、４段階であってもよい。実際に調査データで設定されているランクｉは、アルファベット（文字）若しくは記号又はこれらの組み合わせ、例えば、－、Ｃ、Ｂ、Ａなどであってもよいが、処理上では、これらが数値に変換されて処理される。ランクｉは、値が大きいほど劣化が進んでいるものとされてもよい。最低のランク（値が最大）にまで劣化が進行した場合には、それ以降ランクｉは変化しない。上記の通り、同一のメッシュｎ（スパン）において、ランクｉが小さい値に変化することはない。スパン（管渠）の新設・交換時には、このスパンの劣化状態は、改めて最高のランク（値が最小）から開始される。

【0031】

あるＩＤのメッシュｎにおいて、調査対象とされるある異常の種別（調査項目ｋ）に関してランクｉから劣化が進行する確率（個別ハザード率Ｌ）は、以下の数式（１）のようにモデル化される。

【数1】

【0032】

λ_ｋ、ｉは、調査項目ｋ及びランクｉに対する標準ハザード率であり、ε_ｎ，ｋは、メッシュｎ及び調査項目ｋについての異質性パラメータである。すなわち、メッシュｎに依存しない全体の平均的な劣化を規定する標準ハザード率λと、ランクｉに依存せず、メッシュｎごとの劣化に係る標準ハザード率λからのばらつきを規定する係数である異質性パラメータεとの積により、個別ハザード率Ｌが得られる。

【0033】

ここで、ランクｉが維持される時間ζの確率分布関数をｆ_ｋ、ｉ（ζ）とした場合、ある時間ｙの間にランクが変化する確率Ｆ_ｋ、ｉ（ｙ）は、数式（２）に示すように、上記確率分布関数ｆ_ｋ、ｉ（ζ）の積分値である。

【数2】

したがって、ある時間ｙの間ランクｉが維持される確率は、１－Ｆ_ｋ、ｉ（ｙ）である。ある時間ｙが経過した後、単位時間Δｙの間にランクｉが変化する確率Ｄ_ｋ、ｉは、これらを組み合わせて数式（３）により表される。

【数3】

【0034】

混合マルコフ劣化ハザードモデルでは、この確率Ｄ_ｋ、ｉがハザード関数λ_ｋ、ｉである。このハザード関数λ_ｋ、ｉが定数とされるとき、λ_ｋ、ｉは、ハザード率である。この場合、確率分布関数ｆ_ｋ、ｉ（ζ）は、以下の数式（４）で表される。

【数4】

【0035】

標準ハザード率λ_ｋ、ｉ、個別ハザード率Ｌ_{ｋ、ｉ、ｎ}及び異質性パラメータε_ｎ、ｋは、調査データ２０２を参照して、調査結果に対する統計的に尤もらしい値としてベイズ推定により得られる。公知の具体的な処理方法の例には、最尤法やＭＣＭＣ法（Markov chain Monte Carlo methods；マルコフ連鎖モンテカルロ法）などがある。

【0036】

本実施形態の情報処理装置１では、複数の調査項目ｋについて各々別個にハザード率や異質性パラメータなどの劣化予測に係るハザード関数のパラメータが求められる。調査における調査項目ｋは、上述のように、たるみ、腐食、クラックなどを含み得る。クラックの調査項目ｋには、たるみ及び腐食以外の残り全ての異常内容が不良発生としてまとめられて、３種類の調査項目ｋが設定されるのであってもよい。
この設定に対応し、本実施形態での調査データ２０２は、例えば１９９７年度に新設されたスパン「１」の２０１４年度調査に基づく「スパン『１』、調査間隔（年）『８』、腐食の事前ランク『－』、腐食の事後ランク『Ｃ』」、「スパン『１』、調査間隔（年）『８』、たるみの事前ランク『－』、たるみの事後ランク『－』」、「スパン『１』、調査間隔（年）『８』、不良発生率の事前ランク『－』、不良発生率の事後ランク『Ｂ』」というようなスパンのＩＤ、調査時期の組の調査間隔及び各調査時期における調査項目ごとのランクを対応付けたデータが、スパンと調査時期のペアと調査項目の組み合わせだけ列挙された調査結果として取得される。なお上記例は、新設・更新年度を調査時期のペアの一方とみなして作られたデータであったが、新設・更新年度より後の調査時期のペアから作られたデータも当然に含まれていてもよい。メッシュ単位で行われる本実施形態の劣化予測分析では、各メッシュに帰属するスパンごとのデータが当該メッシュの調査結果として用いられる。このように、調査結果は、対象物と調査時期のペアと調査項目の組み合わせごとに各調査時期における劣化の度合又は健全度が記された情報であり、劣化予測分析は、調査結果を用いて行われる。
施策検討においては、腐食を他の異常よりも優先して対策したい、劣化速度が最も速い異常の種類を見つけてその異常を優先して対策したい、というように、異常の種別によって施策検討への影響が生じる場合がある。そこで、本実施形態の情報処理装置１は、調査項目ｋごとに劣化予測分析を行うことで、異常の種類による管渠の劣化の違いを示す情報を提供可能にする。

【0037】

また、異質性パラメータε_ｎ、ｋ及びこれに依存する個別ハザード率Ｌ_{ｎ、ｋ、ｉ}は、ある程度特性に依存する。すなわち、同一又は類似性の高い特性を有するメッシュｎにおける異質性パラメータεは、近い値となりやすい。そこで、本実施形態の情報処理装置１は、特性の組み合わせに基づいて全メッシュを複数のグループに分割する。そして、情報処理装置１は、グループｇごとの標準ハザード率λ_{ｇ、ｋ、ｉ}を定めるとともに、標準ハザード率λ_{ｇ、ｋ、ｉ}に対して個々のメッシュｎにおける異質性パラメータε_{ｇ、ｎ、ｋ}を定義し、グループｇごとに劣化予測分析を行う。これにより、異質性パラメータεのばらつきが小さく抑えられて、標準ハザード率λ_{ｇ、ｋ、ｉ}、異質性パラメータε_{ｇ、ｎ、ｋ}や個別ハザード率Ｌ_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉ}が高精度に求められる。

【0038】

また、管渠は、その特性に応じて発生、進行しやすい異常の種別が異なり得ると考えられる。すなわち、特性と調査項目にある程度の関連性があると考えられる。よって、特性に基づくグループごとの劣化予測分析を調査項目ごとに行うことで、高精度なハザード関数のパラメータに基づき、個々の調査項目に着目した評価を行うことができると期待される。

【0039】

あるグループｇのメッシュｎ、調査項目ｋ、ランクｉの個別ハザード率Ｌ_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉ}は、以下の数式（５）で表される。

【数5】

【0040】

図３は、グループ分けについて説明する図である。
グループ分けは、二分木を用いて行われる。予め各特性項目の値域を２分割する境界位置が定められて、定められた全ての境界位置がグループ設定データ２０３として記憶保持されている。上記量的特性の場合には、境界位置は、境界値によって定められればよい。質的特性の場合には、分割された各グループに属する特性内容がそれぞれ列挙されればよい。例えば、質的特性である管種は、一方のグループに「コンクリート管及び陶管」が含まれ、他方のグループに「塩ビ管」が含まれるというように定められていてもよい。境界位置は、一つの特性項目に対して複数通り定められてもよい。例えば、施工年度の境界値として、１９２０、１９８７の２通りが設定されていてもよい。これらの境界位置の組み合わせにより、施工年度が実質的に１９１９以前、１９２０～１９８６、１９８７以降などに３分割され得る。

【0041】

全メッシュｎを含むグループを最上位のノード１とする。このノード１を親として、各境界位置で分割した部分木を生成する。部分木ごとにメッシュｎをグループ分けして、各グループｇに含まれるメッシュｎの異質性パラメータεのばらつき度合を算出する。部分木の親及び子のそれぞれに対応するメッシュのグループは、分割前及び分割後の局所の集合の一例である。この異質性パラメータεは、全メッシュｎに対する標準ハザード率λ_ｋ、ｉに対するばらつきを規定するものである。上記の通り、異質性パラメータεの大小に影響を及ぼす特性に注目する場合、同一／類似の特性であれば、異質性パラメータεのばらつきの方向及び大きさは互いに近くなり、ある平均値付近に偏りやすい。したがって、この異質性パラメータεのばらつき度合は、小さくなることが見込まれる。異質性パラメータεのばらつき度合は、例えば、分散σ^２により求められる。

【0042】

上記により得られた部分木によるばらつき度合が、親のばらつき度合よりも小さくなる度合（低減の度合）が、低減度ｄＩとして算出される。低減度ｄＩは、例えば、親のメッシュＮ個の分散σ^２（ｐ）に対し、子ノードａのｎ_ａ個のメッシュに係る分散σ^２（ｃａ）と、子ノードｂのｎ_ｂ個（Ｎ＝ｎ_ａ＋ｎ_ｂ）のメッシュに係る分散σ^２（ｃｂ）とから、以下の数式（６）により表される。

【数6】

【0043】

メッシュｎを定められている全ての境界位置で分割して、それぞれ低減度ｄＩが算出される。得られた低減度ｄＩが最大の特性項目Ａ及びその境界による分割を確定して、親のノード１に対して異質性パラメータεのばらつき度合が最小となる２つの子のノード２、３が定められる。

【0044】

定められたノード２、３をそれぞれ親ノードとして、上記の処理を繰り返す。直列に同一の境界位置が定められなければ、ノード２の系列とノード３の系列とで同一の境界位置が設定、確定されてもよい。また、上記のように、同一の特性項目に係る異なる境界位置が複数の段階で設定されることで、当該特性項目について３以上のグループに分割することができる。このとき、分割が困難である場合、例えば分割された少なくとも一方に属するメッシュｎの数が統計処理に必要な下限数に満たない場合などには、そのノードを最下位ノードとして定め、これ以上の分割を行わない。また、低減度ｄＩが基準を満たさない、例えば低減度ｄＩが負になる場合や、分割されたメッシュｎの最新劣化状態が偏っているもの、すなわち、レベル１～Ｉの各段階にあるメッシュｎの数の少なくともいずれかが下限数に満たない場合も、分割不可であるとして、当該ノードが最下位ノードに定められてもよい。図３の例では、ノード５、７、８、１０、１１、１２、１３がそれぞれ最下位ノードとなっている。ノード１２、１３は、４種類の特性項目Ａ、Ｂ、Ｄ、Ｆの組み合わせで表されている。

【0045】

なお、分割の上限回数や最大階層数が別途規定されていてもよい。例えば、上限回数が３（最大階層数が４）の場合には、ノード９をノード１２、１３に分割する処理は行われず、ノード９が最下位ノードとなる。上限回数が２（最大階層数が３）の場合には、ノード４、５、６、７が最下位ノードとなり、以降の分割は行われない。

【0046】

以上の処理の繰り返しにより、全ての最下位ノードが定まる。最下位ノードまでの各経路により、特性の類似性が高いもの（メッシュ）同士で分割されてばらつき度合が最小となるような適切なグループ分けが確定する。その後、改めてグループごとに標準ハザード率λ_{ｇ、ｋ、ｉ}及び当該標準ハザード率λ_{ｇ、ｋ、ｉ}に対する異質性パラメータε_{ｇ、ｎ、ｋ}が求められる。グループ分けは、調査項目ｋごとに別個に行われてもよい。すなわち、あるメッシュｎは、調査項目ｋごとに異なるグループに属していてもよい。

【0047】

劣化予測分析により個々のメッシュｎ、グループｇ及び調査項目ｋに係る劣化を規定するパラメータであるハザード率λ及び異質性パラメータεが得られると、これらのパラメータから、経過時間ｚの間にランクｉがある値から他の値に変化する確率π（遷移確率）がマルコフ遷移確率として求められる。

【0048】

上記のグループ分けがされて各々得られた標準ハザード関数λ_{ｇ、ｋ、ｉ}及び個別ハザード関数Ｌ_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉ}に基づいて、経過時間ｚの間にグループｇ、メッシュｎ及び調査項目ｋの組み合わせごとの初期のランクｉから最終的なランクｊまで変化する遷移確率π_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉｊ}は、ランクｉとランクｊとの間のランク数に応じた回数ランクが変化する確率として、数式（７）によって表される。

【数7】

なお、この数式（７）において変数ｍがｉ、ｊのいずれかと等しい場合には、数式（８）のように取り扱われる。

【数8】

【0049】

最終的なランクｊが最低ランクＩである場合には、遷移確率π_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉＩ}は、初期ランクｉからＩ－１までのいずれかのランクに変化する又は変化しない遷移確率の合計を１から差し引いたものとなる。したがって、この遷移確率π_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉＩ}は、下記の数式（９）により表される。

【数9】

【0050】

上記遷移確率に基づいて最終的にあるランクｉ（ｉ＝１～Ｉ）となる生起確率ｐ_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉ}（各劣化状態の生起確率）が配列された確率行列Ｐ_{ｇ、ｎ、ｋ}は、数式（１０）～数式（１２）に示す通り、ｊ≧ｉであるランクｉからランクｊとなる遷移確率π_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉｊ}の和として求められる。式中Π_{ｇ、ｎ、ｋ}は、数式（１２）に示すように、グループｇ、メッシュｎ及び調査項目ｋにおいて、ランクｉがａからｂへ変化する上記遷移確率π_ｎ、ａｂをａｂ成分に配列した遷移確率行列である。

【数10】

【数11】

【数12】

【0051】

開始時刻が管渠の新設・交換時（ｚ＝０）の場合には、全ての下水道施設のランクｉは最高レベル（値が最小）であると考えられ、数式（１１）において、ｐ_{ｇ、ｎ、ｋ、１}（０）＝１、ｐ_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉ}（０）＝０（ｉ＝２～Ｉ）である。

【0052】

このようにして得られた時間ｚの経過後における各生起確率ｐ_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉ}（ｚ）は、ランクｉが大きいものの値が高いほど改築更新などの必要性が高い。情報処理装置１は、この生起確率ｐ_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉ}（ｚ）を調査項目ｋごとに算出するので、施策を検討する者は、異常内容に着目しつつ改築更新などの必要性を判断できる。

【0053】

さらに、情報処理装置１は、グループｇごとかつ調査項目ｋごとに得られた生起確率ｐ_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉ}（ｚ）を積和することで統合して、統合的な生起確率を改築更新などの要否に係る統合情報として求める。統合は、ここでは、各調査項目ｋのランクｉの数に着目して行われる。情報処理装置１は次の緊急度１～３を統合情報として算出する。すなわち、情報処理装置１は、グループｇに分割された各メッシュｎについて、複数の調査項目ｋ、例えば３項目ｋ１～ｋ３のうち２項目以上においてランクがＩとなる確率の積和を緊急度１の生起確率Ｕ_ｇ、ｎ（１）として求める。生起確率Ｕ_ｇ、ｎ（１）は、以下の数式（１３）により求められる。

【数13】

【0054】

その他、緊急度２、３の生起確率Ｕ_ｇ、ｎ（２）、Ｕ_ｇ、ｎ（３）がそれぞれ求められる。例えば、緊急度２は、３項目の調査項目ｋのうちいずれか１つのランクが最低のＩである場合、又は２項目以上でランクが最低より一つ手前の（Ｉ－１）である場合の確率の積和とされる。緊急度３は、３項目の調査項目ｋにランクが最低のＩであるものが含まれず、かつランクが最低より一つ手前の（Ｉ－１）であるものが１つ含まれるか、又はランクが最低より二つ手前の（Ｉ－２）であるものが含まれる確率である。ランクの値が（Ｉ－２）未満のものしか含まれない場合には、緊急度は設定されなくてもよい。例えば、下水道協会発行の維持管理指針に従うと、調査項目ｋ１が腐食、調査項目ｋ２がたるみ、調査項目ｋ３が不良発生率であり、Ｉが４の場合の生起確率Ｕ_ｇ、ｎ（１）～Ｕ_ｇ、ｎ（３）が上記の通り求められる。

【0055】

このようにして求められた緊急度１の生起確率Ｕ_ｇ、ｎ（１）が高い下水道施設は、速やかに改築更新などが必要とされる。上記のように類似した特性を有するグループごとに生起確率ｐ_{ｇ、ｎ、ｋ、Ｉ}（ｚ）及び生起確率Ｕ_ｇ、ｎが求められることで、当該生起確率ｐ_{ｇ、ｎ、ｋ、Ｉ}（ｚ）及び生起確率Ｕ_ｇ、ｎのばらつきが小さくなり、生起確率ｐ_{ｇ、ｎ、ｋ、Ｉ}（ｚ）及び生起確率Ｕ_ｇ、ｎが高精度に算出される。また、従来は、先に複数の調査項目ｋのランクｉを統合した緊急度についての劣化予測分析を行って、緊急度の生起確率を算出していたので、統合により緊急度の生起確率になまけが生じ、その精度が低下していた。本実施形態の情報処理装置１は、調査項目ｋごとに各ランクｉについての生起確率ｐ_{ｇ、ｎ、ｋ、Ｉ}（ｚ）を算出してから、これらを直接的に統合して緊急度の生起確率Ｕ_ｇ、ｎを算出している。特に上記の算出方法による緊急度の生起確率Ｕ_ｇ、ｎでは、各調査項目ｋの影響が相殺されない。したがって、この緊急度の生起確率Ｕ_ｇ、ｎは、統合によるなまけが生じにくく、高い精度で生起確率Ｕ_ｇ、ｎが算出される。したがって、この指標によれば、より精度よく必要な改築更新などを計画することが可能になる。本実施形態の情報処理装置１では、この生起確率Ｕ_ｇ、ｎ（１）を表示部１５の表示画面に表示した白地図上に、メッシュ位置に対する色分けなどによりマッピング表示することができる。生起確率Ｕ_ｇ、ｎ（１）と色との対応関係は、予め色設定情報として記憶部１２に記憶されていればよい。

【0056】

調査結果がないメッシュｎが含まれる場合、生起確率Ｕ_ｇ、ｎ（１）のマッピング表示には、隙間が生じることになる。このような隙間の発生を避けたい場合などには、調査結果のないメッシュｎに対し、推定の異質性パラメータεｓを周囲のメッシュの異質性パラメータεにより補間して求めてもよい。補間処理には、同一グループｇの同一調査項目ｋに係る調査結果が用いられる。また、補間処理には、例えば、デュアルカーネル密度推定法が用いられる。カーネル関数Ｋは、原点が極大となり、原点の周囲で対称に漸減する非負の関数、例えば、ガウシアン関数、イパネクニコフ関数、四次関数（２つの極小点間）などである。すなわち、補間対象のメッシュｎを特定する位置（ｘ、ｙ）に対して、周囲の調査有メッシュの位置（ｘ_ｎ、ｙ_ｎ）の調査結果は、（ｘ－ｘ_ｎ）及び（ｙ－ｙ_ｎ）が小さいほど補間結果に大きく影響する。

【0057】

特には限られないが、ここでは、周囲の異質性パラメータε_{ｇ、ｎ、ｋ}を予め正規化しておく。すなわち、正規化パラメータｅは、以下の数式（１４）により表される。

【数14】

【0058】

補間対象位置（ｘ、ｙ）における異質性パラメータεｓ（ｘ、ｙ）は、以下の数式（１５～１７）により表される。

【数15】

【数16】

【数17】

【0059】

数式（１６）中のバンド幅ｈ及び数式（１７）中のバンド幅ηは、それぞれ距離に対する減衰の比率を定める。バンド幅ｈ、ηは、経験的に又は試行錯誤により適宜定められればよい。なお、上記では、同一グループｇの全て（Ｎ個）の調査結果を用いて補間することとしたが、これに限られない。著しく離れた、すなわち、（ｘ－ｘ_ｎ）及び／又は（ｙ－ｙ_ｎ）が大きいものは、補間に係る演算処理から省略されてもよい。このようにして得られた異質性パラメータεｓに基づいて、又は別個に個別ハザード率Ｌｓも求められる。求められた異質性パラメータεｓ及び個別ハザード率Ｌｓは、該当するメッシュのデータとして追加保持される。

【0060】

調査結果のないメッシュがそもそも帰属するスパンのないメッシュである場合には、そのメッシュの特性情報、特に施設特性も存在しないので、このメッシュが属するグループｇを特定することができない。この場合には、当該メッシュの周囲のメッシュの施設特性が流用されてもよい。

【0061】

なお、総合的な緊急度の評価では、複数の調査項目ｋは、同一の重みで扱われなくてもよい。例えば、緊急度１は、腐食に係るランクｉが最低（値が最大値Ｉ）となる確率を含む、すなわち、他の調査項目ｋに係るランクｉがＩではなくてもよい、というように、任意に設定され得る。また、緊急度１の生起確率Ｕ_ｇ、ｎ（１）の計算式自体を変更しない場合であっても、緊急度１の生起確率Ｕ_ｇ、ｎ（１）が高いエリア（メッシュ）について、いずれの調査項目ｋに係る生起確率ｐ_{ｇ、ｎ、ｋ、Ｉ}が高いのかが更に表示可能とされてもよい。これらにより、劣化の主たる異常内容をより容易かつ適切に把握し、特定の調査項目ｋに係る異常を優先的に考慮した施策を検討することが可能となる。

【0062】

現在の緊急度に係る生起確率Ｕ_ｇ、ｎなどのマッピング表示に加えて、個々の調査項目ｋごとに、劣化の速度に対応する個別ハザード率Ｌ_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉ}の分布や、同一グループ内での劣化速度の相対的な差を表す異質性パラメータε_{ｇ、ｎ、ｋ}の分布、あるいは、各ランクｉの期待寿命をつないで、最高ランクから最低ランクまでの経過時間を示した期待劣化パスなどを表示させることもできる。例えば、個別ハザード率Ｌ_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉ}のうちランクｉの大きいもの、特に、最低ランク（ｉ＝Ｉ）の個別ハザード率Ｌ_{ｇ、ｎ、ｋ、Ｉ}が大きいエリアが多い調査項目ｋを特定することによっても、当該調査項目ｋに係る異常を優先的に考慮した施策を検討することができる。期待劣化パスにより最低ランクまでの期待時間が相対的に短い、すなわち傾きが大きいとの結果が得られたメッシュの多い調査項目ｋを特定することによっても、当該調査項目ｋに係る異常を優先的に考慮することが可能となる。あるいは、調査項目ｋの間で期待劣化パスを比較し、傾きの最も大きい調査項目ｋを特定することで、優先的に考慮すべき異常内容を定めてもよい。

【0063】

また、生起確率ｐ_{ｇ、ｎ、ｋ、Ｉ}がグループｇごとに算出されていることで、そのばらつきが小さく、高精度で求められるので、各調査項目ｋに係る異常の内容を適切に評価しやすい。また、例えば、各グループｇにおいて異質性パラメータε_{ｇ、ｎ、ｋ}が１から大きくずれているエリアがある場合には、このグループｇの標準ハザード率λ_{ｇ、ｋ、ｉ}などから想定される改築更新などのスケジュールに対して、上記エリアのスケジュールを前倒し又は後回しにするといった調整に係る施策検討が容易に可能となる。一方で、最低ランク（ｉ＝Ｉ）の生起確率ｐ_{ｇ、ｎ、ｋ、Ｉ}が高いエリアがいずれのグループｇに属しているものが多いかを特定することによって、当該グループｇに対応する特性の組み合わせを考慮しながら施策を検討することもできる。また、最低ランク（ｉ＝Ｉ）の個別ハザード率Ｌ_{ｇ、ｎ、ｋ、Ｉ}が大きいエリアが多いグループｇを特定することでも、当該グループｇに対応する特性の組み合わせを考慮して施策を検討することができる。

【0064】

図４は、本実施形態の情報処理装置１で実行される劣化評価制御処理の制御部１１による制御手順を示すフローチャートである。
本実施形態の劣化評価方法を含むこの劣化評価制御処理は、例えば、操作受付部１４への処理の開始に係る入力操作に応じて開始される。

【0065】

劣化評価制御処理が開始されると、制御部１１は、評価対象地域をメッシュに区分する。制御部１１は、各メッシュｎに属するスパンを特定していく（ステップＳ１０１）。制御部１１は、取得手段として、各メッシュｎに属しているスパンの特性を下水道施設データ２０１などから取得し、当該メッシュの特性を決定する（ステップＳ１０２；取得ステップ）。

【0066】

制御部１１は、調査項目ｋを１つ選択して注目調査項目とする（ステップＳ１０３）。制御部１１は、局所分析手段として、各ランク１～Ｉについて、調査データ２０２を用いてそれぞれ劣化予測分析を行い、全体の標準ハザード率λ_ｋ、ｉ、個々のメッシュの個別ハザード率Ｌ_{ｎ、ｋ、ｉ}及び異質性パラメータε_ｎ、ｋを算出する（ステップＳ１０４；局所分析ステップ）。

【0067】

制御部１１は、後述のグループ化処理を行う（ステップＳ１０５）。制御部１１は、グループ分析手段として、設定されたグループごとに調査データ２０２を用いた劣化予測分析を再度行い、各グループｇの各ランクｉで、標準ハザード率λ_{ｇ、ｋ、ｉ}、異質性パラメータε_{ｇ、ｎ、ｋ}、個別ハザード率Ｌ_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉ}を算出する（ステップＳ１０６；グループ分析ステップ）。

【0068】

制御部１１は、補間手段として、調査結果のないメッシュの個別ハザード率Ｌｓ_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉ}及び異質性パラメータεｓ_{ｇ、ｎ、ｋ}を補間取得する（ステップＳ１０７；補間ステップ）。制御部１１は、得られた各メッシュｎの劣化速度に係る情報のデータを出力する（ステップＳ１０８）。出力データは、上記のように、用途に応じて異質性パラメータε、εｓ及び／又は個別ハザード率Ｌ、Ｌｓが適宜指定されればよく、指定内容は予め定められていてもよい。出力は、値を色に変換して各メッシュ位置を着色した色マッピングなどの図であってもよいし、等高線表示などであってもよい。あるいは、出力は、単純に数値をリスト表示するものであってもよい。

【0069】

制御部１１は、各グループｇの標準ハザード率λ_{ｇ、ｋ、ｉ}（ｚ）及び個別ハザード率Ｌ_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉ}（ｚ）に基づいて、各ランクｉの生起確率ｐ_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉ}（ｚ）を算出する（ステップＳ１０９）。上記のように、生起確率ｐ_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉ}（ｚ）は、各ランク間の遷移確率π_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉｊ}（ｚ）から求められる。調査結果のないメッシュについては、補間された個別ハザード率Ｌｓ_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉ}（ｚ）が個別ハザード率Ｌ_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉ}（ｚ）として用いられる。

【0070】

制御部１１は、ステップＳ１０３において全ての調査項目ｋを注目調査項目として選択したか否かを判別する（ステップＳ１１０）。全ての調査項目ｋを選択していない（選択していない調査項目ｋがある）と判別された場合には（ステップＳ１１０で“ＮＯ”）、制御部１１の処理は、ステップＳ１０３に戻る。

【0071】

全ての調査項目ｋを選択したと判別された場合には（ステップＳ１１０で“ＹＥＳ”）、制御部１１は、グループｇごとに、全て（３個）の調査項目ｋの各ランクｉの生起確率ｐ_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉ}を統合して、各緊急度ｕの生起確率Ｕ_ｇ、ｎ（ｕ）を算出する（ステップＳ１１１）。上記の例では、ｕ＝１～３であり、生起確率Ｕ_ｇ、ｎ（１）の計算式は、数式（１３）に示した通りである。制御部１１は、生起確率Ｕ_ｇ、ｎ（１）の分布データを出力する（ステップＳ１１２）。上記のように、出力は、カラーマップなどにより行われてもよい。制御部１１は、各メッシュの生起確率Ｕ_ｇ、ｎ（１）を色設定情報に基づいて色（輝度値）変換し、白地図上のメッシュに対応する座標範囲を変換された色（輝度）に設定した出力画像データを生成する。そして、制御部１１は、劣化評価制御処理を終了する。

【0072】

図５は、ステップＳ１０５で実行されるグループ化処理の制御手順を示すフローチャートである。
グループ化処理では、制御部１１は、全メッシュｎを含むノードを二分木の最上位ノードとして、これを親ノードに設定する（ステップＳ５０１）。

【0073】

制御部１１は、グループ分け手段として、２個の子ノードを分割するための特性に係る条件を変更設定する（ステップＳ５０２）。特性に係る条件は、グループ設定データ２０３から読み出されればよい。グループ分け手段は、各メッシュｎの特性に基づいてメッシュｎをそれぞれ該当する子ノードに割り当てる（ステップＳ５０３）。
ステップＳ５０２，Ｓ５０３の処理が、本実施形態の劣化評価方法におけるグループ分けステップを構成する。

【0074】

制御部１１は、２個の子ノードのそれぞれに下限数以上のメッシュｎが割り当てられたか否かを判別する（ステップＳ５０４）。子ノードへの割り当て数が下限数に満たず十分ではないと判別された場合には（ステップＳ５０４で“ＮＯ”）、制御部１１の処理は、ステップＳ５０６へ移行する。

【0075】

子ノードへの割り当て数が下限数以上であると判別された場合には（ステップＳ５０４で“ＹＥＳ”）、制御部１１は、各子ノード（グループｇ）に割り当てられたメッシュｎの異質性パラメータε_ｎ、ｋの分散σ^２（ｃａ）、σ^２（ｃｂ）を算出する。制御部１１は、グループ決定手段として、当該分散σ^２（ｃａ）、σ^２（ｃｂ）及び各子ノードに割り当てられたメッシュの数ｎａ、ｎｂと、算出済みの親ノードの分散σ^２（ｐ）とに基づいて、低減度ｄＩを算出する（ステップＳ５０５）。それから、制御部１１の処理は、ステップＳ５０６へ移行する。

【0076】

ステップＳ５０６へ移行すると、制御部１１は、グループ設定データ２０３に記憶されている全種類の子ノード分割に係る特性条件が設定されたか否かを判別する（ステップＳ５０６）。全種類の分割設定がなされていない（設定されていない特性条件がある）と判別された場合には（ステップＳ５０６で“ＮＯ”）、制御部１１の処理は、ステップＳ５０２に戻る。

【0077】

全種類の分割設定がなされたと判別された場合には（ステップＳ５０６で“ＹＥＳ”）、制御部１１は、現在設定されている子ノードによる低減度ｄＩの算出結果があるか否かを判別する（ステップＳ５０７）。低減度ｄＩの算出結果がないと判別された場合には（ステップＳ５０７で“ＮＯ”）、制御部１１は、現在の親ノードを最下位ノードとして設定する（ステップＳ５０８）。それから、制御部１１の処理は、ステップＳ５１０に移行する。

【0078】

低減度ｄＩの算出結果があると判別された場合には（ステップＳ５０７で“ＹＥＳ”）、グループ決定手段は、低減度ｄＩが最大の分割設定（子ノードの各特性項目及び境界）を特定して、当該子ノードを確定する（ステップＳ５０９）。なお、上記のように、子ノードにより最大分割数や最大階層数に到達した場合には、この子ノードが最下位ノードとして設定される。ステップＳ５０５、Ｓ５０９の処理が本実施形態の劣化評価方法におけるグループ決定ステップを構成する。それから、制御部１１の処理は、ステップＳ５１０に移行する。

【0079】

ステップＳ５１０の処理では、制御部１１は、最下位ノードとして設定されたもの以外のノードで選択されていないノード（有効ノード）があるか否かを判別する（ステップＳ５１０）。有効ノードがあると判別された場合には（ステップＳ５１０で“ＹＥＳ”）、制御部１１は、有効ノードから１つを選択して親ノードとして設定する（ステップＳ５１１）。それから、制御部１１の処理は、ステップＳ５０２に戻る。

【0080】

有効ノードがないと判別された場合には（ステップＳ５１１で“ＮＯ”）、制御部１１は、グループ化処理を終了して、劣化評価制御処理に戻る。

【0081】

なお、本発明は、上記実施の形態に限られるものではなく、様々な変更が可能である。
例えば、上記実施の形態では、グループ化の際に用いる異質性パラメータεのばらつき度合として分散σ^２を用いたが、これに限られない。標準偏差σや、異質性パラメータεの平均値からのずれ量の絶対値の平均値や最大値などが用いられてもよい。

【0082】

また、上記では、各スパンは排他的にいずれか一つのメッシュに属するものとされたが、これに限られない。スパンが位置している全てのメッシュに属するものとして重複設定されてもよい。

【0083】

また、調査の結果は、スパン単位ではなく、管渠ごとに保持されていてもよい。この場合には、各管渠が属するメッシュがそれぞれ特定されて、各メッシュの特性の設定及び劣化評価がなされればよい。

【0084】

また、上記実施の形態では、メッシュ単位でカラーマッピングなどによる表示がされるとして説明したが、これに限られない。メッシュ単位で設定された色（輝度）が、当該メッシュ内で各スパンが位置する範囲のみに割り当てられてもよい。

【0085】

また、メッシュの形状は、正方形に限られない。メッシュは長方形であってもよいし、矩形以外の三角形や六角形などであってもよい。

【0086】

また、上記実施の形態では、対象物の設置位置に基づいて定める劣化評価の単位、すなわち局所をメッシュとする例を説明したが、そもそもメッシュ単位に集約されなくてもよい。元の管渠単位又はスパン単位で劣化評価がなされてもよい。すなわち局所は、管渠又はスパンとされてもよい。また、各管渠やスパンが直接グループ化されてもよい。この場合、必要に応じてスパンの長さなどに応じた重み付けがなされてもよい。

【0087】

また、管渠やスパンを単位として劣化評価がなされる場合、そもそも管渠やスパンがない部分については補間されない。管渠やスパンがあるが、調査が行われていない部分が補間されればよい。また、特にこのような場合の補間は、単純に線形補間などで行われてもよい。例えば、補間対象の管渠やスパンから基準距離内の管渠やスパンについて、それぞれ補間対象からの距離及び各管渠やスパンの長さに応じてそれぞれ重み付けされた平均などにより、補間値などが求められてもよい。

【0088】

また、上記に限らず、メッシュごとに劣化評価がなされる場合でも補間処理を行わなくてもよい。

【0089】

また、上記実施の形態では、下水道施設における管渠を劣化評価の対象の例として示したが、これに限られるものではない。上水道施設などのその他の配管、道路施設におけるマンホールや路面舗装など、頻繁な調査に大きな手間を有する施設全般に対して上記実施形態の劣化評価に係る処理が適用可能である。

【0090】

また、上記実施の形態では、単一の情報処理装置１で劣化予測分析やグループ分けに係る処理などが行われたが、これに限られない。複数の情報処理装置により分散処理されてもよい。

【0091】

また、以上の説明では、本発明の劣化評価制御に係るプログラム１２１を記憶するコンピュータ読み取り可能な媒体としてＨＤＤ、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリなどからなる記憶部１２を例に挙げて説明したが、これらに限定されない。その他のコンピュータ読み取り可能な媒体として、ＭＲＡＭなどの他の不揮発性メモリや、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤディスクなどの可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを、通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウェーブ（搬送波）も本発明に適用される。

【0092】

その他、上記実施の形態で示した具体的な構成、処理動作の内容及び手順などは、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。本発明の範囲は、特許請求の範囲に記載した発明の範囲とその均等の範囲を含む。

【0093】

以上のように、本実施形態の劣化評価装置としての情報処理装置１は、制御部１１を備える。制御部１１は、取得手段として、複数の下水道施設の管渠などの対象物のそれぞれについて、設置位置、劣化状態の調査結果、及び特性に係るデータを取得する。制御部１１は、局所分析手段として、設置位置に基づいて複数の対象物を局所（例えばメッシュ）ごとに区分し、調査結果を用いた劣化予測分析により局所ごとの対象物の異質性パラメータを算出する。制御部１１は、グループ分け手段として、特性の類似性に基づいて局所ごとの対象物に対し、複数通りのグループ分けを行う。制御部１１は、グループ決定手段として、グループ分けされたグループのそれぞれについて、局所分析手段が算出した異質性パラメータεのばらつき度合（例えば分散σ^２）を算出し、ばらつき度合が最小となるグループ分けを決定する。制御部１１は、グループ分析手段として、決定されたグループ分けにより分けられたグループｇごとに、調査結果を用いた劣化予測分析を行う。
この情報処理装置１によれば、実際の劣化速度に影響を与える特性の組み合わせに応じた局所のグループを、異質性パラメータεの偏りが小さなグループとして決定できる。情報処理装置１は、異質性パラメータεの偏りが小さなグループごとに標準ハザード率λ_{ｇ、ｋ、ｉ}、異質性パラメータε_{ｇ、ｎ、ｋ}及び個別ハザード率Ｌ_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉ}を算出することができるので、算出精度を向上させることができる。よって、情報処理装置１は、実際の劣化に影響を与える要因をより適切に反映させてより精度よく劣化状態を評価できる。したがって、この情報処理装置１によれば、対象物の改築更新などを行うタイミングをより適切に決めるといった、効果的な施策の検討をより容易に行うことができる。

【0094】

また、グループ決定手段は、グループ分け前の異質性パラメータεのばらつき度合（例えば分散σ_２（ｐ））を算出し、グループ分け前のばらつき度合からグループ分け後のばらつき度合（例えば分散σ^２（ｃａ）、σ^２（ｃｂ））への低減の度合が最大となるグループ分けを決定する。実際の調査データに基づいてモデル化された結果を用いてグループ分けを行うので、この情報処理装置１によれば、より精度よく劣化状態を評価することができる。

【0095】

また、取得手段は、複数の管渠のそれぞれについて、複数項目の特性を取得する。グループ分け手段は、複数項目の特性を組み合わせて複数通りのグループ分けを行う。これにより、情報処理装置１は、手動で特定するには手間がかかる適切な特性の範囲の組み合わせを効率的に特定し、実際の調査結果に応じてより適切なグループ分けを行うことができる。

【0096】

また、グループ分け手段は、特性の範囲を複数の段階で組み合わせてメッシュの集合を順次分割することにより複数通りのグループ分けを行う。グループ決定手段は、各段階の分割の前後におけるメッシュの集合について局所分析手段が算出した異質性パラメータεのばらつき度合を算出し、ばらつき度合が最小となるグループ分けを決定する。
このように、特性の組み合わせを順番に直列に加えていくことで、グループ分けの基準として不適切な組み合わせを多く調べる必要がなく、効率的に適切なグループ分けが可能となる。

【0097】

また、情報処理装置１の制御部１１は、補間手段として、グループｇごとの管渠の劣化予測分析の結果を用いた補間処理により、調査結果がない位置での異質性パラメータεを算出する。劣化評価の結果をユーザに容易に知得させるのには、カラーマッピングなどにより図示するのが効果的であるが、各所に隙間があると大局が見にくくなりやすい。そこで、劣化評価を行うことのできないメッシュの異質性パラメータなどを補間設定することで、隙間のない図を生成して表示させることが可能になる。これにより、ユーザは、容易に、劣化速度の速いエリアなどを認識することができる。

【0098】

また、本実施形態の劣化評価方法は、複数の下水道施設の管渠などの対象物のそれぞれについて、設置位置、劣化状態の調査結果、及び特性を取得する取得ステップ、設置位置に基づいて複数の管渠を局所（例えばメッシュ）ごとに区分し、調査結果を用いた劣化予測分析により局所ごとの対象物の異質性パラメータεを算出する局所分析ステップ、特性の類似性に基づいて局所ごとの管渠に対し、複数通りのグループ分けを行うグループ分けステップ、グループ分けステップでグループ分けされたグループｇのそれぞれについて、局所分析ステップで算出した異質性パラメータεのばらつき度合（例えば分散σ^２）を算出し、ばらつき度合が最小となるグループ分けを決定するグループ決定ステップ、グループ決定ステップで決定したグループ分けにより分けられたグループｇごとに、調査結果を用いた劣化予測分析を行うグループ分析ステップ、を含む。
このような劣化評価方法によれば、実際の劣化速度に影響を与える特性の組み合わせに応じた局所のグループを、異質性パラメータεの偏りが小さなグループとして決定できる。この異質性パラメータεの偏りが小さなグループごとにそれぞれ標準ハザード率λ_{ｇ、ｋ、ｉ}、異質性パラメータε_{ｇ、ｎ、ｋ}及び個別ハザード率Ｌ_{ｇ、ｎ、ｋ、ｉ}が算出されることで、より精度よく劣化状態が評価される。よって、この劣化評価方法を用いた利用者が、対象物の改築更新などを行うタイミングをより適切に定めるといった、効果的な施策の検討をより容易に行うことができる。

【0099】

また、本実施形態のプログラム１２１は、情報処理装置１であるコンピュータに上記劣化評価方法に係る処理を実行させる。したがって、このプログラム１２１は、上記劣化評価方法を特殊なハードウェア構成を必要とせずに容易に実行することができる。

【符号の説明】

【0100】

１ 情報処理装置
１１ 制御部
１２ 記憶部
１２１ プログラム
１３ 入出力インターフェイス
１３１ 接続端子
１３２ 通信部
１４ 操作受付部
１５ 表示部
２０ 外部機器
２１ データベース装置
２２ 光学読取装置
２０１ 下水道施設データ
２０２ 調査データ
２０３ グループ設定データ
Ｌ 個別ハザード率
Ｕ 生起確率
ｄＩ 低減度
ｇ グループ
ｉ、ｊ ランク
ｋ 調査項目
ｎ メッシュ
ｐ 生起確率
ｕ 緊急度
ｚ 経過時間
ε 異質性パラメータ
λ 標準ハザード率
π 遷移確率

【要約】

【課題】実際の劣化速度に影響を与える要因をより適切に反映させて劣化を評価することのできる劣化評価装置、劣化評価方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】劣化評価装置は、複数の対象物のそれぞれについて、設置位置、劣化状態の調査結果及び特性に係るデータを取得する取得手段と、設置位置に基づいて複数の対象物を局所ごとに区分し、調査結果を用いた劣化予測分析により局所ごとの対象物の異質性パラメータを算出する局所分析手段と、特性の類似性に基づいて局所ごとの対象物に対し、複数通りのグループ分けを行うグループ分け手段と、各グループについて異質性パラメータのばらつき度合を算出し、ばらつき度合が最小となるグループ分けを決定するグループ決定手段と、決定されたグループ分けによるグループごとに劣化予測分析を行うグループ分析手段と、を備える。
【選択図】図５

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】