知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
▶ ガイア アーキテクト シドニー ピーティーワイ エルティーディーの特許一覧
特許7748151設計支援システム、学習データ生成システム及び学習済みモデル生成システム
(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】2025-09-24
(45)【発行日】2025-10-02
(54)【発明の名称】設計支援システム、学習データ生成システム及び学習済みモデル生成システム
(51)【国際特許分類】
G06F 30/27 20200101AFI20250925BHJP
G06F 30/13 20200101ALI20250925BHJP
【ＦＩ】
G06F30/27
G06F30/13
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2025036086
(22)【出願日】2025-03-07
【審査請求日】2025-03-07
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】524139633
【氏名又は名称】ガイア アーキテクト シドニー ピーティーワイ エルティーディー
(74)【代理人】
【識別番号】100155158
【弁理士】
【氏名又は名称】渡部 仁
(72)【発明者】
【氏名】河内 孝英
【審査官】松浦 功
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１８－１６３６５８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２１－０６４３５１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－２０４５８０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２３－１６２５６２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特許第７５３４８３４（ＪＰ，Ｂ１）
【文献】特許第７４７１６２２（ＪＰ，Ｂ１）
【文献】特許第７４４００５３（ＪＰ，Ｂ１）
【文献】特許第７３４１５８１（ＪＰ，Ｂ１）
【文献】特許第７３４１５８０（ＪＰ，Ｂ１）
【文献】米国特許出願公開第２０２１／００２６６０５（ＵＳ，Ａ１）
【文献】中国特許出願公開第１１３３７８５２０（ＣＮ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｆ ３０／００ －３０／３９８
Ｇ０６Ｆ ３／０４８ － ３／０４８９５
Ｇ０６Ｆ ８／２０ － ８／３８
Ｇ０６Ｆ １１／３６
Ｇ０６Ｎ ３／００ －２０／２０
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
設計情報中の作成済み又は編集済みの要素に関する要素情報を取得する要素情報取得手段と、作成済み又は編集済みの要素に関する要素情報、当該要素の次に連続して編集された複数の要素及びその編集順序（以下「複数の要素及びその編集順序」を「要素順序」という。）に関する要素順序情報、並びに当該複数の要素に関する評価値を含む学習データに基づいて学習された学習済みモデルを用いて、前記要素情報取得手段で取得した要素情報から前記要素順序情報を推定する推定手段とを備え、
前記評価値は、設計対象の品質又はリスクに関する評価値であることを特徴とする設計支援システム。
【請求項2】
請求項１において、前記設計対象の品質に関する評価値は、前記設計対象の安全性、機能性、利便性、美観性、環境性、経済性又は法適合性に関する評価値であることを特徴とする設計支援システム。
【請求項3】
請求項１において、前記設計対象のリスクに関する評価値は、前記設計対象の品質が低下するリスク、前記設計対象が倒壊若しくは破損するリスク、前記設計対象が劣化するリスク、前記設計対象に関するコストが増大するリスク、天災事変により前記設計対象に生じるリスク、前記設計対象に関する資産価値が減少するリスク又は前記設計対象が社会的な問題を引き起こすリスクに関する評価値であることを特徴とする設計支援システム。
【請求項4】
請求項１乃至３のいずれか１項において、前記学習済みモデルは、前記要素情報、前記要素順序情報及び前記評価値を含む学習データに基づいて当該評価値が最大となるように学習されたものであることを特徴とする設計支援システム。
【請求項5】
請求項４において、前記学習済みモデルは、前記要素情報、前記要素順序情報及び前記評価値の価値の指標を示す第１指標に基づく前記評価値を含む学習データに基づいて当該評価値が最大となるように学習された第１学習済みモデル、並びに、前記要素情報、前記要素順序情報及び前記第１指標とは異なる第２指標に基づく前記評価値を含む学習データに基づいて当該評価値が最大となるように学習された第２学習済みモデルを含み、
前記第１指標又は前記第２指標に関する指標情報を取得する指標情報取得手段と、
前記指標情報取得手段で取得した指標情報に基づいて前記第１学習済みモデル及び前記第２学習済みモデルのいずれかを選択する学習済みモデル選択手段とを備え、
前記推定手段は、前記学習済みモデル選択手段で選択した学習済みモデルを用いて前記要素順序情報を推定することを特徴とする設計支援システム。
【請求項6】
請求項１において、前記複数の要素は、その設定又は変更に人の判断を要する要素であって、他の要素に対し当該設定又は変更が影響を与える要素であることを特徴とする設計支援システム。
【請求項7】
請求項１において、前記設計情報は、建築の設計を行うための設計情報であることを特徴とする設計支援システム。
【請求項8】
連続して編集された複数の要素及びその編集順序（以下「複数の要素及びその編集順序」を「要素順序」という。）に関する要素順序情報を含み第１評価値が設定された第１設計情報、並びに前記要素順序に関する要素順序情報を含み第２評価値が設定された第２設計情報に基づいて前記要素順序情報の評価値を算出する算出手段と、前記第１設計情報及び前記第２設計情報に含まれる前記要素順序情報及び前記算出手段で算出した評価値を含む学習データを生成する生成手段とを備えることを特徴とする学習データ生成システム。
【請求項9】
請求項８において、前記算出手段は、
前記第１評価値に基づいて、前記第１設計情報に含まれる前記要素順序情報の評価値を算出し、
前記第２評価値に基づいて、前記第２設計情報に含まれる前記要素順序情報の評価値を算出し、
前記第１評価値及び前記第２評価値に基づいて、前記第１設計情報及び前記第２設計情報に共通に含まれる前記要素順序情報の評価値を算出することを特徴とする学習データ生成システム。
【請求項10】
作成済み又は編集済みの要素に関する要素情報と、当該要素の次に連続して編集された複数の要素及びその編集順序（以下「複数の要素及びその編集順序」を「要素順序」という。）に関する要素順序情報との組み合わせに対して、当該複数の要素に関する評価値を付与した学習データに基づいて、前記評価値が最大となるように学習を行うことにより学習済みモデルを生成する生成手段を備え、前記評価値は、設計対象の品質又はリスクに関する評価値であることを特徴とする学習済みモデル生成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、設計を支援するシステムに係り、特に、連続して編集される複数の要素及びその編集順序を把握するのに好適な設計支援システム、学習データ生成システム及び学習済みモデル生成システムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、ＡＩ（Artificial Intelligence）を用いて設計を支援する技術としては、例えば、特許文献１記載の技術が知られている。
【0003】
特許文献１記載の技術は、設計の活動の実行の有無に依存して定められる状態Ｓと、状態の下で選択可能な活動である行動Ａとの組み合わせに対して報酬Ｒを付与し、価値を最大化することによって学習済みモデルを構築する。そして、学習済みモデルを用いて、現在の状態から次に行うべき行動を推論する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２０２２－５６２３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
建築の設計では、あるユニットについて関連のある複数の要素を連続して編集することがある。例えば、トイレの設計であれば便器の設計や手洗器の設計を続けて行う。しかしながら、特許文献１記載の技術にあっては、現在の状態から次に行うべき行動を推論するものであるため、連続して編集される複数の要素及びその編集順序を把握することができないという問題があった。
【0006】
そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、連続して編集される複数の要素及びその編集順序を把握するのに好適な設計支援システム、学習データ生成システム及び学習済みモデル生成システムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【0007】
〔発明１〕 上記目的を達成するために、発明１の設計支援システムは、設計情報中の作成済み又は編集済みの要素に関する要素情報を取得する要素情報取得手段と、作成済み又は編集済みの要素に関する要素情報、当該要素の次に連続して編集された複数の要素及びその編集順序（以下「複数の要素及びその編集順序」を「要素順序」という。）に関する要素順序情報、並びに当該複数の要素に関する評価値を含む学習データに基づいて学習された学習済みモデルを用いて、前記要素情報取得手段で取得した要素情報から前記要素順序情報を推定する推定手段とを備え、前記評価値は、設計対象の品質又はリスクに関する評価値である。
【0008】
このような構成であれば、要素情報取得手段により要素情報が取得される。そして、推定手段により、学習済みモデルを用いて、取得された要素情報から要素順序情報が推定される。
【0009】
ここで、学習済みモデルは、少なくとも要素情報、要素順序情報及び評価値を含む学習データに基づいて学習を行ったものであればよく、要素情報、要素順序情報、評価値及び他の情報を含む学習データに基づいて学習を行ったものも含まれる。
【0010】
また、要素情報取得手段は、例えば、入力装置等から要素情報を入力してもよいし、外部の端末等から要素情報を獲得又は受信してもよいし、記憶装置や記憶媒体等から要素情報を読み出してもよいし、情報処理等により要素情報を生成し又は算出してもよい。したがって、取得には、少なくとも入力、獲得、受信、読出（検索を含む。）、生成及び算出が含まれる。以下、取得の概念については同じである。
【0011】
また、要素情報は、例えば、要素そのもので構成することのほか、要素を識別するための情報（例えば、名称、番号、ＩＤ、コード、ＵＲＬ等のリンク情報）として、又は、要素の概要、統計量その他の特徴に関する特徴情報として構成することができる。また、要素情報は、例えば、文字、数字、図形、符合、記号、画像、音声その他の情報として構成することができる。また、要素情報は、要素に関するキーワード（例えば、要素の名称の一部を示す１又は複数のキーワード）として構成することができる。以下、発明１０の学習済みモデル生成システムにおいて同じである。
【0012】
また、要素順序情報は、例えば、要素順序そのもので構成することのほか、要素及び編集順序を識別するための情報（例えば、名称、番号、ＩＤ、コード、ＵＲＬ等のリンク情報）として、又は、要素及び編集順序の概要、統計量その他の特徴に関する特徴情報として構成することができる。また、要素順序情報は、例えば、文字、数字、図形、符合、記号、画像、音声その他の情報として構成することができる。また、要素順序情報は、要素及び編集順序に関するキーワード（例えば、要素及び編集順序の名称の一部を示す１又は複数のキーワード）として構成することができる。以下、発明８の学習データ生成システム、及び発明１０の学習済みモデル生成システムにおいて同じである。
【0013】
また、本システムは、単一の機器、装置、端末その他のデバイスとして実現するようにしてもよいし、複数の機器、装置、端末その他のデバイスを通信可能に接続したネットワークシステムとして実現するようにしてもよい。後者の場合、各構成要素は、それぞれ通信可能に接続されていれば、複数のデバイスのうちいずれに属していてもよい。以下、発明８の学習データ生成システム、及び発明１０の学習済みモデル生成システムにおいて同じである。
【0014】
〔発明２〕 さらに、発明２の設計支援システムは、発明１の設計支援システムにおいて、前記設計対象の品質に関する評価値は、前記設計対象の安全性、機能性、利便性、美観性、環境性、経済性又は法適合性に関する評価値である。
【0015】
〔発明３〕 さらに、発明３の設計支援システムは、発明１の設計支援システムにおいて、前記設計対象のリスクに関する評価値は、前記設計対象の品質が低下するリスク、前記設計対象が倒壊若しくは破損するリスク、前記設計対象が劣化するリスク、前記設計対象に関するコストが増大するリスク、天災事変により前記設計対象に生じるリスク、前記設計対象に関する資産価値が減少するリスク又は前記設計対象が社会的な問題を引き起こすリスクに関する評価値である。
【0016】
〔発明４〕 さらに、発明４の設計支援システムは、発明１乃至３のいずれか１の設計支援システムにおいて、前記学習済みモデルは、前記要素情報、前記要素順序情報及び前記評価値を含む学習データに基づいて当該評価値が最大となるように学習されたものである。
【0017】
〔発明５〕 さらに、発明５の設計支援システムは、発明４の設計支援システムにおいて、前記学習済みモデルは、前記要素情報、前記要素順序情報及び前記評価値の価値の指標を示す第１指標に基づく前記評価値を含む学習データに基づいて当該評価値が最大となるように学習された第１学習済みモデル、並びに、前記要素情報、前記要素順序情報及び前記第１指標とは異なる第２指標に基づく前記評価値を含む学習データに基づいて当該評価値が最大となるように学習された第２学習済みモデルを含み、前記第１指標又は前記第２指標に関する指標情報を取得する指標情報取得手段と、前記指標情報取得手段で取得した指標情報に基づいて前記第１学習済みモデル及び前記第２学習済みモデルのいずれかを選択する学習済みモデル選択手段とを備え、前記推定手段は、前記学習済みモデル選択手段で選択した学習済みモデルを用いて前記要素順序情報を推定する。
【0018】
このような構成であれば、指標情報取得手段により指標情報が取得され、学習済みモデル選択手段により、取得された指標情報に基づいて学習済みモデルが選択される。そして、推定手段により、選択された学習済みモデルを用いて要素順序情報が推定される。
【0019】
ここで、第１学習済みモデルは、少なくとも要素情報、要素順序情報及び第１指標に基づく評価値を含む学習データに基づいて学習を行ったものであればよく、要素情報、要素順序情報、第１指標に基づく評価値及び他の情報を含む学習データに基づいて学習を行ったものも含まれる。
【0020】
また、第２学習済みモデルは、少なくとも要素情報、要素順序情報及び第２指標に基づく評価値を含む学習データに基づいて学習を行ったものであればよく、要素情報、要素順序情報、第２指標に基づく評価値及び他の情報を含む学習データに基づいて学習を行ったものも含まれる。
【0021】
〔発明６〕 さらに、発明６の設計支援システムは、発明１の設計支援システムにおいて、前記複数の要素は、その設定又は変更に人の判断を要する要素であって、他の要素に対し当該設定又は変更が影響を与える要素である。
【0022】
〔発明７〕 さらに、発明７の設計支援システムは、発明１の設計支援システムにおいて、前記設計情報は、建築の設計を行うための設計情報である。
【0023】
〔発明８〕 一方、上記目的を達成するために、発明８の学習データ生成システムは、連続して編集された複数の要素及びその編集順序（以下「複数の要素及びその編集順序」を「要素順序」という。）に関する要素順序情報を含み第１評価値が設定された第１設計情報、並びに前記要素順序に関する要素順序情報を含み第２評価値が設定された第２設計情報に基づいて前記要素順序情報の評価値を算出する算出手段と、前記第１設計情報及び前記第２設計情報に含まれる前記要素順序情報及び前記算出手段で算出した評価値を含む学習データを生成する生成手段とを備える。
【0024】
このような構成であれば、生成手段により、第１設計情報及び第２設計情報に基づいて評価値が算出され、生成手段により、第１設計情報及び第２設計情報に含まれる要素順序情報及び算出された評価値を含む学習データが生成される。
【0025】
〔発明９〕 さらに、発明９の学習データ生成システムは、発明８の学習データ生成システムにおいて、前記算出手段は、前記第１評価値に基づいて、前記第１設計情報に含まれる前記要素順序情報の評価値を算出し、前記第２評価値に基づいて、前記第２設計情報に含まれる前記要素順序情報の評価値を算出し、前記第１評価値及び前記第２評価値に基づいて、前記第１設計情報及び前記第２設計情報に共通に含まれる前記要素順序情報の評価値を算出する。
【0026】
このような構成であれば、算出手段により、第１評価値に基づいて、第１設計情報に含まれる要素順序情報の評価値が算出される。また、第２評価値に基づいて、第２設計情報に含まれる要素順序情報の評価値が算出される。また、第１評価値及び第２評価値に基づいて、第１設計情報及び第２設計情報に共通に含まれる要素順序情報の評価値が算出される。
【0027】
〔発明１０〕 一方、上記目的を達成するために、発明１０の学習済みモデル生成システムは、作成済み又は編集済みの要素に関する要素情報と、当該要素の次に連続して編集された複数の要素及びその編集順序（以下「複数の要素及びその編集順序」を「要素順序」という。）に関する要素順序情報との組み合わせに対して、当該複数の要素に関する評価値を付与し、前記評価値が最大となるように学習を行うことにより学習済みモデルを生成する生成手段を備え、前記評価値は、設計対象の品質又はリスクに関する評価値である。
【0028】
このような構成であれば、要素情報と要素順序情報との組み合わせに対して評価値が付与され、評価値が最大となるように学習が行われることにより学習済みモデルが生成される。
【発明の効果】
【0029】
以上説明したように、発明１の設計支援システムによれば、連続して編集される複数の要素及びその編集順序を把握することができる。また、設計対象の品質又はリスクに関する評価値に応じた要素順序を把握することができる。
【0030】
さらに、発明４の設計支援システムによれば、設計対象の品質又はリスクに関する評価値が高い要素順序を把握することができる。
【0031】
さらに、発明５の設計支援システムによれば、第１指標又は第２指標に基づく評価値が高い要素順序を把握することができる。
【0032】
さらに、発明６の設計支援システムによれば、その設定又は変更に人の判断を要する要素及びその設定又は変更により影響を受ける他の要素の関係を考慮した要素順序を把握することができる。
【0033】
一方、発明８の学習データ生成システムによれば、評価値が設定された設計情報に基づいて、要素順序情報及びその評価値を含む学習データを生成することができる。
【0034】
一方、発明１０の学習済みモデル生成システムによれば、評価値が高い要素順序が得られる学習済みモデルを得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【0035】
【図1】図面作成支援装置１００のハードウェア構成を示す図である。
【図2】矩計図のＣＡＤデータの構造を示す図である。
【図3】編集履歴データの構造を示す図である。
【図4】学習データ生成処理を示すフローチャートである。
【図5】学習データの構造を示す図である。
【図6】学習済みモデル生成処理を示すフローチャートである。
【図7】学習済みモデルの生成及び利用の工程を示すブロック図である。
【図8】要素順序情報推定処理を示すフローチャートである。
【図9】ピアノの搬入を想定する矩計図である。
【図10】編集履歴データの構造を示す図である。
【図11】学習データの構造を示す図である。
【図12】要素順序情報推定処理を示すフローチャートである。
【図13】建築物に対する評価値から要素順序情報の評価値を算出する場合を説明するための図である。
【図14】３つの学習済みモデル４６０～４６４を並列に接続した図である。
【図15】３つの学習済みモデル４７０～４７４を直列に接続した図である。
【図16】本実施の形態に係るネットワークシステムの構成を示すブロック図である。
【図17】生成ＡＩサーバ１２０の機能ブロック図である。
【図18】学習データ登録処理を示すフローチャートである。
【図19】要素順序情報取得処理を示すフローチャートである。
【図20】要素順序情報取得処理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】
【0036】
【0037】
【0038】
図面作成支援装置１００は、図１に示すように、制御プログラムに基づいて演算及びシステム全体を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）３０と、所定領域に予めＣＰＵ３０の制御プログラム等を格納しているＲＯＭ（Read Only Memory）３２と、ＲＯＭ３２等から読み出したデータやＣＰＵ３０の演算過程で必要な演算結果を格納するためのＲＡＭ（Random Access Memory）３４と、外部装置に対してデータの入出力を媒介するＩ／Ｆ（InterFace）３８とで構成されており、これらは、データを転送するための信号線であるバス３９で相互に且つデータ授受可能に接続されている。
【0039】
Ｉ／Ｆ３８には、外部装置として、ヒューマンインターフェースとしてデータの入力が可能なキーボードやマウス等からなる入力装置４０と、データやテーブル等をファイルとして格納する記憶装置４２と、画像信号に基づいて画面を表示する表示装置４４とが接続されている。
【0040】
記憶装置４２には、ＣＡＤ（Computer Aided Design）ソフトウェアやＢＩＭ（Building Information Modeling）ソフトウェア（以下これらを総称して「ＣＡＤソフトウェア」という。）がインストールされている。ＣＡＤソフトウェアは、設計者の操作に応じて図面の作成を支援するソフトウェアである。ＣＡＤソフトウェアの起動が要求されると、ＣＰＵ３０は、ＲＯＭ３２の所定領域に格納されているＣＡＤソフトウェア用のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って処理を実行する。設計者は、ＣＡＤソフトウェアを起動し、矩計図、平面詳細図その他の建築図面を作成することができる。
【0041】
次に、記憶装置４２のデータ構造を説明する。
記憶装置４２は、矩計図、平面詳細図その他の建築図面のＣＡＤデータを記憶している。
記憶装置４２は、矩計図、平面詳細図その他の建築図面のＣＡＤデータを記憶している。
【0042】
図２は、矩計図のＣＡＤデータの構造を示す図である。
矩計図のＣＡＤデータは、図２に示すように、建築物の断面を詳細に作図した図面を構成するデータであって、作成可能又は編集可能な要素（以下「編集要素」という。）を１又は複数含むデータとして構成されている。矩計図のＣＡＤデータは、設計者がＣＡＤソフトウェアを利用して作成するものである。設計者は、ＣＡＤソフトウェアにおいて、編集要素を作成、設定、変更又は削除（以下「編集」という。）することにより矩計図を作成する。図２の例では、「内部廊下」と表示された領域の床、壁及び天井の各編集要素が、「風除室」と表示された領域の床、壁及び天井の各編集要素がそれぞれ配置されている。
矩計図のＣＡＤデータは、図２に示すように、建築物の断面を詳細に作図した図面を構成するデータであって、作成可能又は編集可能な要素（以下「編集要素」という。）を１又は複数含むデータとして構成されている。矩計図のＣＡＤデータは、設計者がＣＡＤソフトウェアを利用して作成するものである。設計者は、ＣＡＤソフトウェアにおいて、編集要素を作成、設定、変更又は削除（以下「編集」という。）することにより矩計図を作成する。図２の例では、「内部廊下」と表示された領域の床、壁及び天井の各編集要素が、「風除室」と表示された領域の床、壁及び天井の各編集要素がそれぞれ配置されている。
【0043】
平面詳細図その他の建築図面のＣＡＤデータについても同様であり、１又は複数の編集要素を含むデータとして構成されている。
【0044】
記憶装置４２は、ＣＡＤデータごとに、編集要素を編集した履歴を示す編集履歴データを記憶している。ＣＡＤデータには、編集履歴データに係る最終的な編集結果が反映されている。
【0045】
図３は、編集履歴データの構造を示す図である。
編集履歴データは、図３に示すように、編集した編集要素ごとに、その編集要素に関する要素情報４００及びその編集要素の編集に要した編集時間４０２が編集順に含まれている。要素情報４００は、編集要素を識別するための要素ＩＤ、編集要素の編集の対象となるエリア及び編集要素が含まれている。編集時間４０２は、例えば、編集終了時刻から編集開始時刻を減算することにより算出することができる。
編集履歴データは、図３に示すように、編集した編集要素ごとに、その編集要素に関する要素情報４００及びその編集要素の編集に要した編集時間４０２が編集順に含まれている。要素情報４００は、編集要素を識別するための要素ＩＤ、編集要素の編集の対象となるエリア及び編集要素が含まれている。編集時間４０２は、例えば、編集終了時刻から編集開始時刻を減算することにより算出することができる。
【0046】
図３の例では、第１の関連のあるまとまりとして、トイレの編集要素「便器」「手洗いカウンター」「鏡」「タオル掛け」がその順で連続して編集されていることを示している。これら編集要素には、要素ＩＤ「５２」「５３」「５４」「５５」が割り当てられ、編集時間はそれぞれ３５、３８、７０、９４分要している。
【0047】
また、第２の関連のあるまとまりとして、トイレの編集要素「換気扇」「照明」「収納」「コンセント」がその順で連続して編集されていることを示している。これら編集要素には、要素ＩＤ「５６」「５７」「５８」「５９」が割り当てられ、編集時間はそれぞれ９４、４８、４２、７４分要している。
【0048】
また、第３の関連のあるまとまりとして、クローゼットの編集要素「棚板」「ハンガーパイプ」「引き出し」「カゴ」がその順で連続して編集されていることを示している。これら編集要素には、要素ＩＤ「６０」「６１」「６２」「６３」が割り当てられ、編集時間はそれぞれ９６、７４、８４、２２分要している。
【0049】
また、第４の関連のあるまとまりとして、キッチンの編集要素「床材」「壁材」「カウンター」「シンク」がその順で連続して編集されていることを示している。これら編集要素には、要素ＩＤ「６４」「６５」「６６」「６７」が割り当てられ、編集時間はそれぞれ４２、４４、３５、３２分要している。
【0050】
編集履歴データは、学習データの作成に用いるため、記憶装置４２には、過去に作成された多数の編集履歴データが記憶されている。
【0051】
【0052】
学習データ生成処理は、学習データを生成する処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図４に示すように、ステップＳ１００に移行する。
【0053】
ステップＳ１００では、未処理の編集履歴データを記憶装置４２から取得し、ステップＳ１０２に移行して、変数ｎに「２」を設定し、ステップＳ１０４に移行する。
【0054】
ステップＳ１０４～Ｓ１０８では、ステップＳ１００で取得した編集履歴データから、作成済み又は編集済みの編集要素の要素ＩＤ（以下「作成済み又は編集済みの要素ＩＤ」と略記する。）、その編集要素の次に連続して編集されたｎ個（変数ｎの値で示す個数）の編集要素及びその編集順序、並びにその編集時間を取得する。以下、複数の編集要素及びその編集順序を「要素順序」と表記することがある。図３を例に、変数ｎの値が「２」の場合について説明する。図３の編集履歴データでは各行が編集順に並んでいる。
【0055】
２行目を対象とした場合、作成済み又は編集済みの要素ＩＤとしてこれよりも前の編集要素の要素ＩＤ「０１」～「５１」が取得される。変数ｎの値が「２」であるので、編集要素として「便器」「手洗いカウンター」が、編集時間として「３５」「３８」がそれぞれ取得される。
【0056】
３行目を対象とした場合、作成済み又は編集済みの要素ＩＤとしてこれよりも前の編集要素の要素ＩＤ「０１」～「５２」が取得される。変数ｎの値が「２」であるので、編集要素として「手洗いカウンター」「鏡」が、編集時間として「３８」「７０」がそれぞれ取得される。
【0057】
次いで、ステップＳ１１０に移行して、ステップＳ１０８で取得した編集時間を合計したものに「－１」を乗算することにより評価値を算出する。上記２行目の例では、編集時間「３５」「３８」が取得されるので、評価値は、（３５＋３８）×－１＝－７３と算出される。「－１」を乗算するのは、編集時間が短いほど評価値を高く設定するためである。
【0058】
次いで、ステップＳ１１２に移行して、ステップＳ１０４～Ｓ１０８で取得した要素ＩＤ及び要素順序、並びにステップＳ１１０で算出した評価値を対応づけて学習データに登録し、ステップＳ１１４に移行して、変数ｎの値に「１」を加算し、ステップＳ１１６に移行する。
【0059】
ステップＳ１１６では、変数ｎの値が「４」よりも大きいか否かを判定し、「４」以下であると判定した場合(NO)は、ステップＳ１０４に移行する。そして、変数ｎの値が「４」になるまでステップＳ１０４～Ｓ１１４の処理を繰り返し実行する。
【0060】
図３を例に、変数ｎの値が「３」の場合についてステップＳ１０４～Ｓ１１０の処理を説明する。
【0061】
２行目を対象とした場合、作成済み又は編集済みの要素ＩＤとしてこれよりも前の編集要素の要素ＩＤ「０１」～「５１」が取得される。変数ｎの値が「３」であるので、編集要素として「便器」「手洗いカウンター」「鏡」が、編集時間として「３５」「３８」「７０」がそれぞれ取得される。評価値は、（３５＋３８＋７０）×－１＝－１４３と算出される。
【0062】
３行目を対象とした場合、作成済み又は編集済みの要素ＩＤとしてこれよりも前の編集要素の要素ＩＤ「０１」～「５２」が取得される。変数ｎの値が「３」であるので、編集要素として「手洗いカウンター」「鏡」「タオル掛け」が、編集時間として「３８」「７０」「９４」がそれぞれ取得される。評価値は、（３８＋７０＋９４）×－１＝－２０２と算出される。
【0063】
また、図３を例に、変数ｎの値が「４」の場合についてステップＳ１０４～Ｓ１１０の処理を説明する。
【0064】
２行目を対象とした場合、作成済み又は編集済みの要素ＩＤとしてこれよりも前の編集要素の要素ＩＤ「０１」～「５１」が取得される。変数ｎの値が「４」であるので、編集要素として「便器」「手洗いカウンター」「鏡」「タオル掛け」が、編集時間として「３５」「３８」「７０」「９４」がそれぞれ取得される。評価値は、（３５＋３８＋７０＋９４）×－１＝－２３７と算出される。
【0065】
３行目を対象とした場合、作成済み又は編集済みの要素ＩＤとしてこれよりも前の編集要素の要素ＩＤ「０１」～「５２」が取得される。変数ｎの値が「４」であるので、編集要素として「手洗いカウンター」「鏡」「タオル掛け」「換気扇」が、編集時間として「３８」「７０」「９４」「９４」が取得される。評価値は、（３８＋７０＋９４＋９４）×－１＝－２９６と算出される。
【0066】
一方、ステップＳ１１６で、変数ｎの値が「４」よりも大きいと判定した場合(YES)は、ステップＳ１１８に移行して、すべての編集履歴データについてステップＳ１００～Ｓ１１６の処理が終了したか否かを判定し、すべての編集履歴データについて処理が終了したと判定した場合(YES)は、ステップＳ１２０に移行する。
【0067】
ステップＳ１２０では、ステップＳ１１２で要素ＩＤその他の情報を登録した学習データを記憶装置４２に記憶する。
【0068】
図５は、学習データの構造を示す図である。
学習データは、図５に示すように、各行ごとに、作成済み又は編集済みの要素ＩＤ４１０、要素順序情報４１２及び評価値４１４が含まれている。要素順序情報４１２は、編集要素の編集の対象となるエリア及び要素順序が含まれている。
学習データは、図５に示すように、各行ごとに、作成済み又は編集済みの要素ＩＤ４１０、要素順序情報４１２及び評価値４１４が含まれている。要素順序情報４１２は、編集要素の編集の対象となるエリア及び要素順序が含まれている。
【0069】
図５の２行目は、図３の１行目の編集要素の次に連続して編集された２つの編集要素、その編集順序及び評価値を、図５の３行目は、図３の２行目の編集要素の次に連続して編集された２つの編集要素、その編集順序及び評価値を、図５の４行目は、図３の３行目の編集要素の次に連続して編集された２つの編集要素、その編集順序及び評価値をそれぞれ示している。また、図５の６行目は、図３の５行目の編集要素の次に連続して編集された２つの編集要素、その編集順序及び評価値を、図５の７行目は、図３の６行目の編集要素の次に連続して編集された２つの編集要素、その編集順序及び評価値を、図５の８行目は、図３の７行目の編集要素の次に連続して編集された２つの編集要素、その編集順序及び評価値をそれぞれ示している。
【0070】
また、図５の１０行目は、図３の１行目の編集要素の次に連続して編集された３つの編集要素、その編集順序及び評価値を、図５の１１行目は、図３の２行目の編集要素の次に連続して編集された３つの編集要素、その編集順序及び評価値をそれぞれ示している。また、図５の１３行目は、図３の５行目の編集要素の次に連続して編集された３つの編集要素、その編集順序及び評価値を、図５の１４行目は、図３の６行目の編集要素の次に連続して編集された３つの編集要素、その編集順序及び評価値をそれぞれ示している。
【0071】
また、図５の１６行目は、図３の１行目の編集要素の次に連続して編集された４つの編集要素、その編集順序及び評価値を、図５の１８行目は、図３の５行目の編集要素の次に連続して編集された４つの編集要素、その編集順序及び評価値をそれぞれ示している。
【0072】
〔学習済みモデル生成処理〕
図６は、学習済みモデル生成処理を示すフローチャートである。
図６は、学習済みモデル生成処理を示すフローチャートである。
【0073】
図７は、学習済みモデルの生成及び利用の工程を示すブロック図である。
学習済みモデル生成処理は、学習済みモデルを生成するために実行される処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図６に示すように、ステップＳ２００に移行して、学習データ解析処理を実行する。学習データ解析処理では、学習データを記憶装置４２から読み出し、読み出した学習データから、作成済み又は編集済みの要素ＩＤ４１０、要素順序情報４１２及び評価値４１４を抽出する。
学習済みモデル生成処理は、学習済みモデルを生成するために実行される処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図６に示すように、ステップＳ２００に移行して、学習データ解析処理を実行する。学習データ解析処理では、学習データを記憶装置４２から読み出し、読み出した学習データから、作成済み又は編集済みの要素ＩＤ４１０、要素順序情報４１２及び評価値４１４を抽出する。
【0074】
次いで、ステップＳ２０２に移行する。ステップＳ２０２では、図７に示すように、ステップＳ２００で抽出した情報に基づいて学習用データセットを生成し、ステップＳ２０４に移行して、生成した学習用データセットを学習用プログラムに入力し、学習用プログラムにより学習済みモデルを生成する。学習用プログラムは、学習前パラメータ及びハイパーパラメータを備え、入力した学習用データセット及びハイパーパラメータに基づいて学習を行い、学習前パラメータを更新する。学習方法としては、例えば、強化学習（例えば、教師あり強化学習、模倣学習）を採用することができる。強化学習では、作成済み又は編集済みの要素ＩＤと、その編集要素の次に連続して編集された複数の編集要素及びその編集順序に関する要素順序情報との組み合わせに対して、その複数の編集要素の編集に関する評価値を付与し、評価値が最大となるように学習を行う。そして、学習結果として学習済みモデルを出力する。
【0075】
学習済みモデルは、作成済み又は編集済みの要素ＩＤ４１０、要素順序情報４１２及び評価値４１４に基づいて評価値４１４が最大となるように学習が行われている。学習済みモデルは、学習前パラメータが学習により更新された学習済みパラメータ及び推論プログラムを備える。推論プログラムは、作成済み又は編集済みの要素ＩＤを入力し、学習済みパラメータに基づいて、入力した要素ＩＤから要素順序情報を推定し、推定した要素順序情報を出力する。なお、入力した要素ＩＤと出力される要素順序情報の関係は、ＡＩの学習により決まるものであるので、過去の学習データの内容と同様の傾向を示すものの、必ずしも正確には一致しない曖昧さがある。ただし、この曖昧さは、学習データ量及び学習精度により小さくすることができる。
【0076】
次いで、ステップＳ２０６に移行して、ステップＳ２０４で生成した学習済みモデルを記憶装置４２に記憶し、一連の処理を終了する。
【0077】
〔要素順序情報推定処理〕
図８は、要素順序情報推定処理を示すフローチャートである。
図８は、要素順序情報推定処理を示すフローチャートである。
【0078】
要素順序情報推定処理は、設計者その他のユーザからの要求に応じて実行される処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図８に示すように、まず、ステップＳ３００に移行する。
【0079】
ステップＳ３００では、現在編集中のＣＡＤデータから作成済み又は編集済みの要素ＩＤを取得し、ステップＳ３０２に移行する。
【0080】
ステップＳ３０２では、記憶装置４２の学習済みモデルを用いて、ステップＳ３００で取得した要素ＩＤから、編集要素又は編集順序が異なる複数の要素順序情報を推定する。推定は、要素ＩＤを学習済みモデルに入力し、学習済みモデルから出力される要素順序情報を取得することにより行う。学習済みモデルに対しては、１の入力から複数の出力を取得するようにしてもよいし、１の入力と１の出力を複数回繰り返すことにより複数の出力を取得するようにしてもよい。
【0081】
次いで、ステップＳ３０４に移行して、ステップＳ３０２で推定した複数の要素順序情報に基づいて、複数の表示規則のうちいずれかにより複数の要素順序のいずれかを表示装置４４に表示する。どの表示規則を用いるかは、例えば、設計者その他のユーザが設定してもよいし、所定のアルゴリズムにより設定してもよい。
【0082】
第１の表示規則は、推定した複数の要素順序のうち編集要素の数が最も多い要素順序を表示することである。
【0083】
第２の表示規則は、推定した複数の要素順序のうち関連のあるまとまりを有する要素順序を表示することである。例えば、現在の編集状態から推定される複数の要素順序として、（１）Ａ、Ｂ、（２）Ａ、Ｂ、Ｃ、（３）Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、（４）Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、（５）Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆがあり、このうちＡ～Ｄが関連のあるまとまりである場合、第２の表示規則によれば、（３）～（５）のいずれかを表示する。関連のあるまとまりであるかどうかの判定は、例えば、Ａ～Ｆのうち２以上の編集要素及びその編集順序について学習データにおける出現回数が所定以上のものを特定することにより行うことができる。以下、第３及び第４の表示規則において同じである。
【0084】
第３の表示規則は、推定した複数の要素順序のうち関連のあるまとまりと同一の要素順序を表示することである。例えば、現在の編集状態から推定される複数の要素順序が上記（１）～（５）の場合、第３の表示規則によれば、（３）を表示する。
【0085】
第４の表示規則は、推定した複数の要素順序のうち、関連のあるまとまり及び他の編集要素を含む要素順序から関連のあるまとまりのある部分を表示することである。例えば、現在の編集状態から推定される複数の要素順序が上記（１）、（２）、（５）の場合、第４の表示規則によれば、（５）からＡ～Ｄを表示する。
【0086】
次いで、ステップＳ３０６に移行して、表示した要素順序をもとに設計者が編集要素を作成又は編集した場合、その編集要素の要素ＩＤを含む作成済み又は編集済みの要素ＩＤを現在編集中のＣＡＤデータから取得し、ステップＳ３０８に移行する。
【0087】
ステップＳ３０８では、ステップＳ３０４、Ｓ３１４で表示した要素順序及びステップＳ３０６で取得した要素ＩＤに基づいて、設計者が作成又は編集した編集要素が、ステップＳ３０４、Ｓ３１４で表示した編集要素又は編集順序と異なるか否かを判定し、編集結果が推定結果と異なると判定した場合(YES)は、ステップＳ３１０に移行する。
【0088】
ステップＳ３１０では、ステップＳ３０４、Ｓ３１４で表示に用いる表示規則を変更する。例えば、編集結果が推定結果と一致するように最適な表示規則に変更する。表示規則の変更タイミングは、１の作成又は編集ごとでなくてもよく、複数の作成又は編集ごとであってもよい。
【0089】
次いで、ステップＳ３１２に移行して、ステップＳ３０２の処理と同様に、記憶装置４２の学習済みモデルを用いて、ステップＳ３０６で取得した要素ＩＤから複数の要素順序情報を推定し、ステップＳ３１４に移行する。
【0090】
ステップＳ３１４では、ステップＳ３０４の処理と同様に、ステップＳ３１２で推定した複数の要素順序情報に基づいて複数の要素順序のいずれかを表示装置４４に表示し、ステップＳ３１６に移行する。
【0091】
ステップＳ３１６では、設計者による編集が終了したか否かを判定し、編集が終了したと判定した場合(YES)は、一連の処理を終了する。
【0092】
一方、ステップＳ３１６で、設計者による編集が終了していないと判定した場合(NO)は、ステップＳ３０６に移行する。
【0093】
一方、ステップＳ３０８で、編集結果が推定結果と一致すると判定した場合(NO)は、ステップＳ３１２に移行する。
【0094】
〔ピアノの搬入を想定する場合〕
次に、ピアノの搬入を想定する場合の動作を説明する。
次に、ピアノの搬入を想定する場合の動作を説明する。
【0095】
図９は、ピアノの搬入を想定する矩計図である。
設計者は、ＣＡＤソフトウェアにおいて図９の矩計図において幅が120[mm]のピアノを設置したい場合、ピアノを搬入するにあたってピアノとトイレの壁の干渉を防止するために、トイレの幅を短くする必要がある。しかしながら、トイレの幅を変更すると、トイレの他の編集要素についても編集を行う必要が生じてくる。そこで、設計者は、トイレの幅を変更した後に、トイレについて編集すべき要素順序の推定を要求すると、ステップＳ３００～Ｓ３０４を経て、現在編集中のＣＡＤデータから作成済み又は編集済みの要素ＩＤが取得され、取得された要素ＩＤから要素順序が推定、表示される。例えば、図５の１６行目の要素順序情報が推定された場合、「便器→手洗いカウンター→鏡→タオル掛け」が表示される。図９に示すようにこれら編集要素が既にＣＡＤデータに含まれている場合は、例えば、これら編集要素が強調表示（例えば、特定の色や模様で表示）されるとともに矢印等で結んで編集順序が表示される。ＣＡＤデータに含まれていない場合は、例えば、これら編集要素がゴースト表示（例えば、編集要素のゴーストイメージをワイヤフレームで表示）されるとともに矢印等で結んで編集順序が表示される。
設計者は、ＣＡＤソフトウェアにおいて図９の矩計図において幅が120[mm]のピアノを設置したい場合、ピアノを搬入するにあたってピアノとトイレの壁の干渉を防止するために、トイレの幅を短くする必要がある。しかしながら、トイレの幅を変更すると、トイレの他の編集要素についても編集を行う必要が生じてくる。そこで、設計者は、トイレの幅を変更した後に、トイレについて編集すべき要素順序の推定を要求すると、ステップＳ３００～Ｓ３０４を経て、現在編集中のＣＡＤデータから作成済み又は編集済みの要素ＩＤが取得され、取得された要素ＩＤから要素順序が推定、表示される。例えば、図５の１６行目の要素順序情報が推定された場合、「便器→手洗いカウンター→鏡→タオル掛け」が表示される。図９に示すようにこれら編集要素が既にＣＡＤデータに含まれている場合は、例えば、これら編集要素が強調表示（例えば、特定の色や模様で表示）されるとともに矢印等で結んで編集順序が表示される。ＣＡＤデータに含まれていない場合は、例えば、これら編集要素がゴースト表示（例えば、編集要素のゴーストイメージをワイヤフレームで表示）されるとともに矢印等で結んで編集順序が表示される。
【0096】
そして、設計者は、推定、表示された要素順序をもとに編集要素「便器」を作成又は編集すると、ステップＳ３０６～Ｓ３１４を経て、次の要素順序が推定、表示される。設計者の編集結果と推定結果が異なる場合は、ステップＳ３１０を経て、表示規則が変更される。
【0097】
〔本実施の形態の効果〕
次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、作成済み又は編集済みの要素ＩＤを取得し、学習済みモデルを用いて、取得した要素ＩＤから複数の要素順序情報を推定する。
次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、作成済み又は編集済みの要素ＩＤを取得し、学習済みモデルを用いて、取得した要素ＩＤから複数の要素順序情報を推定する。
【0098】
これにより、連続して編集される複数の編集要素及びその編集順序を把握することができる。
【0099】
さらに、本実施の形態では、編集要素又は編集順序が異なる複数の要素順序情報を推定し、推定した複数の要素順序情報に基づいて複数の要素順序のいずれかを表示する。
【0100】
これにより、連続して編集される複数の編集要素及びその編集順序について複数の候補を把握することができる。
【0101】
さらに、本実施の形態では、推定した複数の要素順序のうち編集要素の数が最も多い要素順序を表示する。
【0102】
これにより、設計者は、大きな編集単位をイメージしながら編集を行うことができる。
さらに、本実施の形態では、学習データにおける出現回数が所定以上の要素順序を関連のあるまとまりとして特定し、推定した複数の要素順序のうち関連のあるまとまりを有する要素順序を表示する。
さらに、本実施の形態では、学習データにおける出現回数が所定以上の要素順序を関連のあるまとまりとして特定し、推定した複数の要素順序のうち関連のあるまとまりを有する要素順序を表示する。
【0103】
これにより、設計者は、関連のあるまとまりをイメージしながら編集を行うことができる。
【0104】
さらに、本実施の形態では、学習データにおける出現回数が所定以上の要素順序を関連のあるまとまりとして特定し、推定した複数の要素順序のうち関連のあるまとまりと同一の要素順序を表示する。
【0105】
これにより、設計者は、関連のあるまとまりをイメージしながら編集を行うことができる。
【0106】
さらに、本実施の形態では、学習データにおける出現回数が所定以上の要素順序を関連のあるまとまりとして特定し、推定した複数の要素順序のうち、関連のあるまとまり及び他の編集要素を含む要素順序から関連のあるまとまりのある部分を表示する。
【0107】
これにより、設計者は、関連のあるまとまりをイメージしながら編集を行うことができる。
【0108】
さらに、本実施の形態では、表示した要素順序をもとに設計者が作成又は編集した編集要素の要素ＩＤを含む作成済み又は編集済みの要素ＩＤを取得し、学習済みモデルを用いて、取得した要素ＩＤから複数の要素順序情報を推定する。
【0109】
これにより、表示された要素順序をもとに作成又は編集を行った結果に対し要素順序が推定、表示されるので、連続して編集される複数の編集要素及びその編集順序を把握することができる。
【0110】
さらに、本実施の形態では、表示した要素順序をもとに設計者が作成又は編集した編集要素の要素ＩＤを含む作成済み又は編集済みの要素ＩＤを取得し、表示した要素順序及び取得した要素ＩＤに基づいて表示規則を変更する。
【0111】
これにより、要素順序の表示結果及びその後の作成又は編集の結果に応じて表示規則を変更することができる。
【0112】
さらに、本実施の形態では、学習済みモデルは、作成済み又は編集済みの要素ＩＤ、その編集要素の次に連続して編集された複数の編集要素及びその編集順序に関する要素順序情報並びにその複数の編集要素の編集に関する評価値を含む学習データに基づいて評価値が最大となるように学習されたものである。
【0113】
これにより、評価値が高い要素順序を把握することができる。
さらに、本実施の形態では、作成済み又は編集済みの要素ＩＤと、その編集要素の次に連続して編集された複数の編集要素及びその編集順序に関する要素順序情報との組み合わせに対して、その複数の編集要素の編集に関する評価値を付与し、評価値が最大となるように学習を行うことにより学習済みモデルを生成する。
さらに、本実施の形態では、作成済み又は編集済みの要素ＩＤと、その編集要素の次に連続して編集された複数の編集要素及びその編集順序に関する要素順序情報との組み合わせに対して、その複数の編集要素の編集に関する評価値を付与し、評価値が最大となるように学習を行うことにより学習済みモデルを生成する。
【0114】
これにより、評価値が高い要素順序が得られる学習済みモデルを得ることができる。
〔第２の実施の形態〕
次に、本発明の第２の実施の形態を説明する。図１０～図１２は、本実施の形態を示す図である。その他、図３、図５、図６及び図９を援用する。
〔第２の実施の形態〕
次に、本発明の第２の実施の形態を説明する。図１０～図１２は、本実施の形態を示す図である。その他、図３、図５、図６及び図９を援用する。
【0115】
本実施の形態は、上記第１の実施の形態に対し、異なる指標に基づく評価値によりそれぞれ学習を行った第１学習済みモデル及び第２学習済みモデルを用いて推定を行う点で異なる。以下、上記第１の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、重複する部分については説明を省略する。
【0116】
【0117】
【0118】
編集履歴データは、図１０に示すように、編集した編集要素ごとに、その編集要素に関する要素情報４２０及びその編集要素の編集に要した編集項目数４２２が編集順に含まれている。
【0119】
図１０の例では、第１の関連のあるまとまりとして、トイレの編集要素「便器」「手洗いカウンター」「鏡」「タオル掛け」がその順で連続して編集されていることを示している。これら編集要素には、要素ＩＤ「５２」「５３」「５４」「５５」が割り当てられ、編集項目数はそれぞれ８、５、６、９となっている。
【0120】
また、第２の関連のあるまとまりとして、トイレの編集要素「換気扇」「照明」「収納」「コンセント」がその順で連続して編集されていることを示している。これら編集要素には、要素ＩＤ「５６」「５７」「５８」「５９」が割り当てられ、編集項目数はそれぞれ３、７、８、６となっている。
【0121】
また、第３の関連のあるまとまりとして、クローゼットの編集要素「棚板」「ハンガーパイプ」「引き出し」「カゴ」がその順で連続して編集されていることを示している。これら編集要素には、要素ＩＤ「６０」「６１」「６２」「６３」が割り当てられ、編集項目数はそれぞれ８、７、２、４となっている。
【0122】
また、第４の関連のあるまとまりとして、キッチンの編集要素「床材」「壁材」「カウンター」「シンク」がその順で連続して編集されていることを示している。これら編集要素には、要素ＩＤ「６４」「６５」「６６」「６７」が割り当てられ、編集項目数はそれぞれ７、４、３、８となっている。
【0123】
【0124】
【0125】
図１１の２行目は、図１０の１行目の編集要素の次に連続して編集された２つの編集要素、その編集順序及び評価値を、図１１の３行目は、図１０の２行目の編集要素の次に連続して編集された２つの編集要素、その編集順序及び評価値を、図１１の４行目は、図１０の３行目の編集要素の次に連続して編集された２つの編集要素、その編集順序及び評価値をそれぞれ示している。また、図１１の６行目は、図１０の５行目の編集要素の次に連続して編集された２つの編集要素、その編集順序及び評価値を、図１１の７行目は、図１０の６行目の編集要素の次に連続して編集された２つの編集要素、その編集順序及び評価値を、図１１の８行目は、図１０の７行目の編集要素の次に連続して編集された２つの編集要素、その編集順序及び評価値をそれぞれ示している。
【0126】
また、図１１の１０行目は、図１０の１行目の編集要素の次に連続して編集された３つの編集要素、その編集順序及び評価値を、図１１の１１行目は、図１０の２行目の編集要素の次に連続して編集された３つの編集要素、その編集順序及び評価値をそれぞれ示している。また、図１１の１３行目は、図１０の５行目の編集要素の次に連続して編集された３つの編集要素、その編集順序及び評価値を、図１１の１４行目は、図１０の６行目の編集要素の次に連続して編集された３つの編集要素、その編集順序及び評価値をそれぞれ示している。
【0127】
また、図１１の１６行目は、図１０の１行目の編集要素の次に連続して編集された４つの編集要素、その編集順序及び評価値を、図１１の１８行目は、図１０の５行目の編集要素の次に連続して編集された４つの編集要素、その編集順序及び評価値をそれぞれ示している。
【0128】
〔学習済みモデル生成処理〕
学習済みモデル生成処理では、ステップＳ２００～Ｓ２０４を経て、図５の学習データに基づいて学習を行うことにより第１学習済みモデルを生成する。第１学習済みモデルは、上記第１の実施の形態における学習済みモデルと同様である。
学習済みモデル生成処理では、ステップＳ２００～Ｓ２０４を経て、図５の学習データに基づいて学習を行うことにより第１学習済みモデルを生成する。第１学習済みモデルは、上記第１の実施の形態における学習済みモデルと同様である。
【0129】
学習済みモデル生成処理では、ステップＳ２００～Ｓ２０４を経て、第１学習済みモデルの生成と同様に、図１１の学習データに基づいて学習を行うことにより第２学習済みモデルを生成する。第２学習済みモデルは、作成済み又は編集済みの要素ＩＤ４３０、要素順序情報４３２及び評価値４３４に基づいて評価値４３４が最大となるように学習が行われている。
【0130】
そして、ステップＳ２０６に移行して、ステップＳ２０４で生成した第１学習済みモデル及び第２学習済みモデルを記憶装置４２に記憶し、一連の処理を終了する。
【0131】
〔要素順序情報推定処理〕
図１２は、要素順序情報推定処理を示すフローチャートである。
図１２は、要素順序情報推定処理を示すフローチャートである。
【0132】
要素順序情報推定処理は、設計者その他のユーザからの要求に応じて実行される処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図１２に示すように、まず、ステップＳ３３０に移行する。
【0133】
ステップＳ３３０では、評価値の価値の指標を示す第１指標「編集時間」又は第２指標「編集項目数」に関する指標情報を取得し、ステップＳ３３２に移行して、取得した指標情報に係る指標が第１指標である場合は第１学習済みモデルを選択し、取得した指標情報に係る指標が第２指標である場合は第２学習済みモデルを選択する。
【0134】
次いで、ステップＳ３３４に移行して、現在編集中のＣＡＤデータから作成済み又は編集済みの要素ＩＤを取得し、ステップＳ３３６に移行する。
【0135】
ステップＳ３３６では、記憶装置４２の第１学習済みモデル及び第２学習済みモデルのうちステップＳ３３２で選択した学習済みモデル（以下「選択学習済みモデル」という。）を用いて、ステップＳ３３４で取得した要素ＩＤから複数の要素順序情報を推定する。推定方法は、上記第１の実施の形態におけるステップＳ３０２の処理と同様である。
【0136】
次いで、ステップＳ３３８に移行して、ステップＳ３０４の処理と同様に、ステップＳ３３６で推定した複数の要素順序情報に基づいて複数の要素順序のいずれかを表示装置４４に表示し、ステップＳ３４０に移行する。
【0137】
ステップＳ３４０では、表示した要素順序をもとに設計者が編集要素を作成又は編集した場合、その編集要素の要素ＩＤを含む作成済み又は編集済みの要素ＩＤを現在編集中のＣＡＤデータから取得し、ステップＳ３４２に移行する。
【0138】
ステップＳ３４２では、ステップＳ３３８、Ｓ３４８で表示した要素順序及びステップＳ３４０で取得した要素ＩＤに基づいて、設計者が作成又は編集した編集要素が、ステップＳ３３８、Ｓ３４８で表示した編集要素又は編集順序と異なるか否かを判定し、編集結果が推定結果と異なると判定した場合(YES)は、ステップＳ３４４に移行する。
【0139】
ステップＳ３４４では、ステップＳ３１０の処理と同様に、ステップＳ３３８、Ｓ３４８で表示に用いる表示規則を変更し、ステップＳ３４６に移行する。
【0140】
ステップＳ３４６では、ステップＳ３３６の処理と同様に、選択学習済みモデルを用いて、ステップＳ３４０で取得した要素ＩＤから複数の要素順序情報を推定し、ステップＳ３４８に移行する。
【0141】
ステップＳ３４８では、ステップＳ３３８の処理と同様に、ステップＳ３４６で推定した複数の要素順序情報に基づいて複数の要素順序のいずれかを表示装置４４に表示し、ステップＳ３５０に移行する。
【0142】
ステップＳ３５０では、設計者による編集が終了したか否かを判定し、編集が終了したと判定した場合(YES)は、一連の処理を終了する。
【0143】
一方、ステップＳ３５０で、設計者による編集が終了していないと判定した場合(NO)は、ステップＳ３４０に移行する。
【0144】
一方、ステップＳ３４２で、編集結果が推定結果と一致すると判定した場合(NO)は、ステップＳ３４６に移行する。
【0145】
〔ピアノの搬入を想定する場合〕
次に、ピアノの搬入を想定する場合の動作を説明する。
次に、ピアノの搬入を想定する場合の動作を説明する。
【0146】
設計者は、ＣＡＤソフトウェアにおいて図９の矩計図において幅が120[mm]のピアノを設置したい場合、ピアノを搬入するにあたってピアノとトイレの壁の干渉を防止するために、トイレの幅を短くする必要がある。しかしながら、トイレの幅を変更すると、トイレの他の編集要素についても編集を行う必要が生じてくる。そこで、設計者は、トイレの幅を変更した後に、トイレについて編集すべき要素順序の推定を要求する。このとき、編集時間が短くなる要素順序が得たい場合、設計者は、指標として「編集時間」を選択すると、ステップＳ３３０～Ｓ３３２を経て、第１学習済みモデルが選択される。そして、ステップＳ３３４～Ｓ３３８を経て、現在編集中のＣＡＤデータから作成済み又は編集済みの要素ＩＤが取得され、第１学習済みモデルにより、取得された要素ＩＤから要素順序が推定、表示される。
【0147】
これに対し、編集項目数が少なくなる要素順序が得たい場合、設計者は、指標として「編集項目数」を選択すると、ステップＳ３３０～Ｓ３３２を経て、第２学習済みモデルが選択される。そして、ステップＳ３３４～Ｓ３３８を経て、現在編集中のＣＡＤデータから作成済み又は編集済みの要素ＩＤが取得され、第２学習済みモデルにより、取得された要素ＩＤから要素順序が推定、表示される。
【0148】
〔本実施の形態の効果〕
次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、第１指標又は第２指標に関する指標情報を取得し、取得した指標情報に基づいて第１学習済みモデル及び第２学習済みモデルのいずれかを選択し、作成済み又は編集済みの要素ＩＤを取得し、選択学習済みモデルを用いて、取得した要素ＩＤから複数の要素順序情報を推定する。
次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、第１指標又は第２指標に関する指標情報を取得し、取得した指標情報に基づいて第１学習済みモデル及び第２学習済みモデルのいずれかを選択し、作成済み又は編集済みの要素ＩＤを取得し、選択学習済みモデルを用いて、取得した要素ＩＤから複数の要素順序情報を推定する。
【0149】
これにより、第１指標又は第２指標に基づく評価値が高い要素順序を把握することができる。
【0150】
〔第３の実施の形態〕
次に、本発明の第３の実施の形態を説明する。図１３は、本実施の形態を示す図である。
次に、本発明の第３の実施の形態を説明する。図１３は、本実施の形態を示す図である。
【0151】
本実施の形態は、上記第１及び第２の実施の形態に対し、編集時間又は編集項目数以外の評価値を採用する点で異なる。以下、上記第１及び第２の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、重複する部分については説明を省略する。
【0152】
〔本実施の形態の構成〕
まず、本実施の形態の構成を説明する。
学習データに含める評価値として、建築物の品質又はリスクに関する評価値を採用する。
まず、本実施の形態の構成を説明する。
学習データに含める評価値として、建築物の品質又はリスクに関する評価値を採用する。
【0153】
建築物の品質としては、例えば、（１）建築物の安全性（例えば、構造安全性、防火安全性、使用安全性）、（２）建築物の機能性又は利便性（例えば、居住性、快適性）、（３）建築物の美観性（例えば、デザイン性）、（４）建築物の環境性（例えば、環境負荷低減、省エネルギー性）、（５）建築物の経済性（例えば、建築コスト、維持コスト、ライフサイクルコストその他のコスト）、（６）建築物の法適合性（例えば、法律や基準に適合する度合い又は適合の有無）を採用することができる。
【0154】
建築物のリスクとしては、例えば、（１）建築物の品質（例えば、上記安全性、機能性、利便性、美観性、環境性、経済性又は法適合性）が低下するリスク、（２）強度、耐久性、耐震性等の不足により建築物が倒壊、破損するリスク、（３）経年劣化等により建築物が劣化するリスク、（４）建築物に関するコストが増大するリスク、（５）火災、水災、風災、地震その他天災事変により建築物に生じるリスク、（６）建築物に関する資産価値が減少するリスク、（７）建築物が社会的な問題を引き起こすリスクを採用することができる。
【0155】
建築物の品質又はリスクは、所定範囲（例えば０～１０）の数値として評価し、これを評価値とすることができる。また、異なる指標に基づく評価値を同程度に対比できるように各指標について評価値を標準化（平均値０、標準偏差１）することが好ましい。建築物の品質又はリスクに関する評価値は、上記第１及び第２の実施の形態のように要素順序情報に対して設定してもよいし、設計される建築物に対して設定してもよい。建築物に対して評価値を設定する場合、学習データでは、各要素順序情報に対応する評価値が必要となるので、建築物に対する評価値から、その建築物の設計に係る要素順序情報の評価値を算出する。
【0156】
図１３は、建築物に対する評価値から要素順序情報の評価値を算出する場合を説明するための図である。
【0157】
図１３の例では、３つのＣＡＤデータ４５０～４５４があり、各ＣＡＤデータ全体に対し１つの評価値が設定されている。なお、評価値は、標準化されているものとする。
【0158】
ＣＡＤデータ４５０は、建築物Ａの設計に係るＣＡＤデータであって、建築物Ａに対し指標１（例えば、建築物の安全性）の評価値が設定されている。例えば、ＣＡＤデータ４５０に対しては、指標１に基づく評価値として「0.1」が設定されている。
【0159】
ＣＡＤデータ４５２は、建築物Ｂの設計に係るＣＡＤデータであって、建築物Ｂに対し指標２（例えば、建築物の機能性）の評価値が設定されている。例えば、ＣＡＤデータ４５２に対しては、指標２に基づく評価値として「0.2」が設定されている。
【0160】
ＣＡＤデータ４５４は、建築物Ｃの設計に係るＣＡＤデータであって、建築物Ｃに対し指標３（例えば、建築物のリスク）に基づく評価値が設定されている。例えば、ＣＡＤデータ４５４に対しては、指標３に基づく評価値として「0.3」が設定されている。
【0161】
ＣＡＤデータ４５０～４５４には複数の要素順序情報が含まれている。ステップＳ１１０では、ＣＡＤデータ４５０にのみ含まれる要素順序情報に対しては評価値を「0.1」、ＣＡＤデータ４５２にのみ含まれる要素順序情報に対しては評価値を「0.2」、ＣＡＤデータ４５４にのみ含まれる要素順序情報に対しては評価値を「0.3」としてそれぞれ算出する。また、ＣＡＤデータ４５０、４５２に共通に含まれる要素順序情報に対しては評価値を0.1＋0.2＝「0.3」、ＣＡＤデータ４５２、４５４に共通に含まれる要素順序情報に対しては評価値を0.2＋0.3＝「0.5」、ＣＡＤデータ４５０、４５４に共通に含まれる要素順序情報に対しては評価値を0.1＋0.3＝「0.4」としてそれぞれ算出する。また、ＣＡＤデータ４５０～４５４に共通に含まれる要素順序情報に対しては評価値を0.1＋0.2＋0.3＝「0.6」として算出する。
【0162】
〔本実施の形態の効果〕
次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、作成済み又は編集済みの要素ＩＤを取得し、作成済み又は編集済みの要素ＩＤ、その編集要素の次に連続して編集された複数の編集要素及びその編集順序に関する要素順序情報、並びにその複数の編集要素に関する評価値であって建築物の品質又はリスクに関する評価値を含む学習データに基づいて学習された学習済みモデルを用いて、取得した要素ＩＤから複数の要素順序情報を推定する。
次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、作成済み又は編集済みの要素ＩＤを取得し、作成済み又は編集済みの要素ＩＤ、その編集要素の次に連続して編集された複数の編集要素及びその編集順序に関する要素順序情報、並びにその複数の編集要素に関する評価値であって建築物の品質又はリスクに関する評価値を含む学習データに基づいて学習された学習済みモデルを用いて、取得した要素ＩＤから複数の要素順序情報を推定する。
【0163】
これにより、連続して編集される複数の編集要素及びその編集順序を把握することができる。また、建築物の品質又はリスクに関する評価値に応じた要素順序を把握することができる。
【0164】
さらに、本実施の形態では、学習済みモデルは、要素ＩＤ、要素順序情報及び評価値を含む学習データに基づいて評価値が最大となるように学習されたものである。
【0165】
これにより、建築物の品質又はリスクに関する評価値が高い要素順序を把握することができる。
【0166】
本実施の形態において、ステップＳ１１０は、発明８又は９の算出手段に対応し、ステップＳ１２０は、発明８又は１０の生成手段に対応し、ステップＳ３００、Ｓ３０６、Ｓ３３４、Ｓ３４０は、発明１の要素情報取得手段に対応し、ステップＳ３０２、Ｓ３１２、Ｓ３３６、Ｓ３４６は、発明１又は５の推定手段に対応している。また、ステップＳ３３０は、発明５の指標情報取得手段に対応し、ステップＳ３３２は、発明５のモデル選択手段に対応し、ＣＡＤデータは、発明７乃至９の設計情報に対応し、作成済み又は編集済みの要素ＩＤは、発明１、４、５又は１０の要素情報に対応している。
【0167】
【0168】
本実施の形態は、上記第３の実施の形態に対し、異なる指標に基づく評価値に基づいてそれぞれ学習された複数の学習済みモデルを用いて要素順序情報を推定する点で異なる。以下、上記第１～第３の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、重複する部分については説明を省略する。
【0169】
【0170】
記憶装置４２は、図１４に示すように、３つの学習済みモデル４６０～４６４を記憶している。
【0171】
図５又は図１１の学習データにおいて、第１指標（例えば、建築物の安全性）に基づく評価値を設定した学習データ１を用意する。学習済みモデル４６０は、学習データ１に基づいて学習が行われている。学習済みモデル４６０は、要素ＩＤを入力し、入力した要素ＩＤから、第１指標に基づく評価値が高い１又は複数の要素順序情報を推定し、推定した要素順序情報を出力する。
【0172】
図５又は図１１の学習データにおいて、第２指標（例えば、建築物の機能性）に基づく評価値を設定した学習データ２を用意する。学習済みモデル４６２は、学習データ２に基づいて学習が行われている。学習済みモデル４６２は、要素ＩＤを入力し、入力した要素ＩＤから、第２指標に基づく評価値が高い１又は複数の要素順序情報を推定し、推定した要素順序情報を出力する。
【0173】
図５又は図１１の学習データにおいて、第３指標（例えば、建築物のリスク）に基づく評価値を設定した学習データ３を用意する。学習済みモデル４６４は、学習データ３に基づいて学習が行われている。学習済みモデル４６４は、要素ＩＤを入力し、入力した要素ＩＤから、第３指標に基づく評価値が高い１又は複数の要素順序情報を推定し、推定した要素順序情報を出力する。
【0174】
学習済みモデル４６０～４６４の生成方法は、上記第１及び第２の実施の形態と同様である。
【0175】
ステップＳ３０２では、ステップＳ３００で取得した要素ＩＤを各学習済みモデル４６０～４６４に入力し、決定部４６６が出力する要素順序情報を取得することにより推定を行う。ステップＳ３１２、Ｓ３３６、Ｓ３４６についても同様である。
【0176】
決定部４６６は、学習済みモデル４６０～４６４が出力する要素順序情報から１又は複数の要素順序情報を決定部４６６により決定する。決定部４６６としては、例えば、次の構成を採用することができる。
【0177】
第１の構成は、要素順序情報の出現回数に応じて要素順序情報を決定する。例えば、学習済みモデル４６０から要素順序情報Ａ、Ｂが、学習済みモデル４６２から要素順序情報Ａ、Ｂ、Ｃが、学習済みモデル４６４から要素順序情報Ａがそれぞれ出力された場合、要素順序情報Ａ～Ｃの出現回数がそれぞれ「３」「２」「１」となるので、上位１つであれば要素順序情報Ａを、上位２つであれば要素順序情報Ａ、Ｂを出力する。
【0178】
第２の構成は、要素順序情報に含まれる編集要素の出現回数に応じて要素順序情報を決定する。例えば、第１の構成における上記例において、要素順序情報Ａが編集要素ａ、ｂを、要素順序情報Ｂが編集要素ｂ、ｃを、要素順序情報Ｃが編集要素ａ、ｃを含む場合、編集要素ａ、ｂ、ｃの出現回数がそれぞれ「４」「５」「３」となる。要素順序情報Ａ～Ｃの出現回数としてその要素順序情報に含まれる編集要素の出現回数を合計して算出すると、要素順序情報Ａ～Ｃの出現回数がそれぞれ「９」「８」「３」となるので、上位１つであれば要素順序情報Ａを、上位２つであれば要素順序情報Ａ、Ｂを出力する。
【0179】
学習済みモデル４６０～４６４は、要素順序情報とともに評価値や適合値を出力するように構成する。第３の構成は、評価値等に応じて要素順序情報を決定する。第１の構成における上記例において、要素順序情報Ａ～Ｃの評価値等がそれぞれ「0.2」「0.4」「0.5」である場合、要素順序情報Ａ～Ｃの評価値等に出現回数を乗算して補正すると、要素順序情報Ａ～Ｃの評価値等がそれぞれ「0.2×３＝0.6」「0.4×２＝0.8」「0.5×１＝0.5」となるので、上位１つであれば要素順序情報Ｂを、上位２つであれば要素順序情報Ａ、Ｂを出力する。
【0180】
〔本実施の形態の効果〕
次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、異なる指標に基づく評価値に基づいてそれぞれ学習された複数の学習済みモデルを並列に接続し、各学習済みモデルに要素ＩＤを入力し、各学習済みモデルの出力結果から要素順序情報を決定することにより要素順序情報を推定する。
次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、異なる指標に基づく評価値に基づいてそれぞれ学習された複数の学習済みモデルを並列に接続し、各学習済みモデルに要素ＩＤを入力し、各学習済みモデルの出力結果から要素順序情報を決定することにより要素順序情報を推定する。
【0181】
これにより、異なる複数の指標に基づく評価値に応じた要素順序を把握することができる。
【0182】
【0183】
本実施の形態は、上記第３の実施の形態に対し、異なる指標に基づく評価値に基づいてそれぞれ学習された複数の学習済みモデルを用いて要素順序情報を推定する点で異なる。以下、上記第１～第３の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、重複する部分については説明を省略する。
【0184】
【0185】
記憶装置４２は、図１５に示すように、３つの学習済みモデル４７０～４７４を記憶している。
【0186】
図５又は図１１の学習データにおいて、第１指標（例えば、建築物の安全性）に基づく評価値を設定した学習データ１を用意する。学習済みモデル４７０は、学習データ１に基づいて学習が行われている。学習済みモデル４７０は、要素ＩＤを入力し、入力した要素ＩＤから、第１指標に基づく評価値が高い１又は複数の要素順序情報を推定し、推定した要素順序情報を出力する。
【0187】
図５又は図１１の学習データにおいて、要素ＩＤ４１０、４３０を削除し、第２指標（例えば、建築物の機能性）に基づく評価値を設定した学習データ２を用意する。学習済みモデル４７２は、学習データ２に基づいて学習が行われている。学習済みモデル４７２は、学習済みモデル４７０が出力する要素順序情報を入力し、入力した要素順序情報から、第２指標に基づく評価値が高い１又は複数の要素順序情報を推定し、推定した要素順序情報を出力する。
【0188】
図５又は図１１の学習データにおいて、要素ＩＤ４１０、４３０を削除し、第３指標（例えば、建築物のリスク）に基づく評価値を設定した学習データ３を用意する。学習済みモデル４７４は、学習データ３に基づいて学習が行われている。学習済みモデル４７４は、学習済みモデル４７２が出力する要素順序情報を入力し、入力した要素順序情報から、第３指標に基づく評価値が高い１又は複数の要素順序情報を推定し、推定した要素順序情報を出力する。
【0189】
学習済みモデル４７０～４７４の生成方法は、上記第１及び第２の実施の形態と同様である。
【0190】
ステップＳ３０２では、ステップＳ３００で取得した要素ＩＤを学習済みモデル４７０に入力し、学習済みモデル４７４が出力する要素順序情報を取得することにより推定を行う。ステップＳ３１２、Ｓ３３６、Ｓ３４６についても同様である。
【0191】
〔本実施の形態の効果〕
次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、異なる指標に基づく評価値に基づいてそれぞれ学習された複数の学習済みモデルを直列に接続し、最前段の学習済みモデルに要素ＩＤを入力し、最終段の学習済みモデルが出力する要素順序情報を取得することにより要素順序情報を推定する。
次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、異なる指標に基づく評価値に基づいてそれぞれ学習された複数の学習済みモデルを直列に接続し、最前段の学習済みモデルに要素ＩＤを入力し、最終段の学習済みモデルが出力する要素順序情報を取得することにより要素順序情報を推定する。
【0192】
これにより、異なる複数の指標に基づく評価値に応じた要素順序を把握することができる。
【0193】
【0194】
本実施の形態は、上記第１の実施の形態に対し、大規模言語モデル（Large Language Model）を利用する点で異なる。以下、上記第１の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、重複する部分については説明を省略する。
【0195】
【0196】
インターネット１９９には、図１６に示すように、図面作成支援装置１００と、リクエストに応じて回答情報をＡＩ（Artificial Intelligence）モデルにより生成する生成ＡＩサーバ１２０とが通信可能に接続されている。
【0197】
〔生成ＡＩサーバ１２０〕
次に、生成ＡＩサーバ１２０の構成を説明する。
生成ＡＩサーバ１２０は、図面作成支援装置１００と同様に、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及びＩ／Ｆ等をバス接続した一般的なコンピュータと同様のハードウェア構成を有し、例えばクラウドサーバとして構成されている。
次に、生成ＡＩサーバ１２０の構成を説明する。
生成ＡＩサーバ１２０は、図面作成支援装置１００と同様に、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及びＩ／Ｆ等をバス接続した一般的なコンピュータと同様のハードウェア構成を有し、例えばクラウドサーバとして構成されている。
【0198】
図１７は、生成ＡＩサーバ１２０の機能ブロック図である。
生成ＡＩサーバ１２０は、図１７に示すように、複数のＡＩモデル５０と、ＡＩモデル５０を制御するＡＩモデル制御部５２と、ＡＩモデル５０が推論のために参照するデータを登録するナレッジベース５４とを有して構成されている。
生成ＡＩサーバ１２０は、図１７に示すように、複数のＡＩモデル５０と、ＡＩモデル５０を制御するＡＩモデル制御部５２と、ＡＩモデル５０が推論のために参照するデータを登録するナレッジベース５４とを有して構成されている。
【0199】
ＡＩモデル５０は、大規模なデータセットで学習されたＡＩモデルであり、様々なタスクをこなすことができる汎用性の高いモデルである。ＡＩモデル５０としては、例えば、大規模言語モデルを採用することができる。大規模言語モデルとは、人間の話す言葉をその出現確率でモデル化した言語モデルと呼ばれるものを、膨大なデータから事前学習する深層学習モデルである。大規模言語モデルは、プロンプトが入力されると、入力されたプロンプトに含まれる文章から次の単語の生成確率を統計的に推論し、推論結果を出力する。大規模言語モデルとしては、例えば、インターネットサイト「https://chatgpt-lab.com/n/n418d3aa56f0b」「https://agirobots.com/chatgpt-mechanism-and-problem/」に記載されている公知の技術を採用することができる。より具体的には、例えば、Titan Text G1 - Express、Titan Text G1 - Lite、Titan Image Generator G1、Titan Embeddings G1 - Text、Titan Embeddings Text V2、Titan Multimodal Embeddings G1、Claude、Claude Instant、Claude 3 Sonnet、Claude 3 Haiku、Claude 3 Opus、Jurassic-2 Mid、Jurassic-2 Ultra、Command、Command Light、Command R、Command R+、Embed English、Embed Multilingual、Llama 2 Chat 13B、Llama 2 Chat 70B、Llama 2 13B、Llama 2 70B、Llama 3 8b Instruct、Llama 3 70b Instruct、Mistral 7B Instruct、Mixtral 8X7B Instruct、Mistral Large、Stable Diffusion XLを採用することができる。
【0200】
ＡＩモデル制御部５２は、リクエスト処理部５８からの選択要求に応じて複数のＡＩモデル５０から推論に使用するものを選択する。また、リクエスト処理部５８から参照要求を入力した場合、選択したＡＩモデル５０（以下「選択ＡＩモデル」という。）に対し、入力した参照要求に応じてナレッジベース５４のデータを参照させる。また、リクエスト処理部５８からプロンプトを入力した場合、入力したプロンプトを選択ＡＩモデルに入力する。そして、リクエスト処理部５８から実行要求を入力した場合、入力した実行要求に応じて選択ＡＩモデルに推論を実行させ、選択ＡＩモデルから推論結果を取得し、取得した推論結果をリクエスト処理部５８に出力する。
【0201】
ナレッジベース５４は、学習データを登録することができる。ナレッジベース５４の登録情報は、ＡＩモデル５０が参照可能なデータ形式（例えば、ベクトルデータ）となっている。
【0202】
生成ＡＩサーバ１２０は、さらに、リクエストを受信するリクエスト受信部５６と、リクエスト受信部５６で受信したリクエストを処理するリクエスト処理部５８と、リクエスト受信部５６で受信したリクエストに対する回答情報を図面作成支援装置１００に送信する回答情報送信部６０とを有して構成されている。
【0203】
リクエスト受信部５６は、回答情報の生成を要求するリクエストを図面作成支援装置１００から受信し、受信したリクエストをリクエスト処理部５８に出力する。リクエストには、（１）作成済み又は編集済みの要素ＩＤ、（２）作成済み又は編集済みの編集要素の次に連続して編集される複数の編集要素及びその編集順序に関する要素順序情報を生成する生成要求、（３）ＡＩモデル５０を選択する選択要求、及び（４）ナレッジベース５４の学習データを参照する参照要求が含まれる。（３）（４）は必須ではなく付加的に含まれるものである。
【0204】
リクエスト処理部５８は、リクエスト受信部５６で受信したリクエストに選択要求又は参照要求が含まれる場合、選択要求又は参照要求をＡＩモデル制御部５２に出力する。また、リクエスト受信部５６で受信したリクエストに基づいて、ＡＩモデル５０への指示を行うプロンプトを生成する。プロンプトとしては、例えば、作成済み又は編集済みの要素ＩＤに基づいて、作成済み又は編集済みの編集要素の次に連続して編集される複数の編集要素及びその編集順序に関する要素順序情報であって評価値が所定以上のものを生成することをＡＩモデル５０に要求する内容である。そして、生成したプロンプト及び実行要求をＡＩモデル制御部５２に出力し、実行要求に対しＡＩモデル制御部５２から推論結果を入力した場合、入力した推論結果を回答情報送信部６０に出力する。
【0205】
回答情報送信部６０は、リクエスト処理部５８から入力した推論結果を含む回答情報を図面作成支援装置１００に送信する。
【0206】
生成ＡＩサーバ１２０は、さらに、リクエストを受信するリクエスト受信部６２と、学習データをナレッジベース５４に登録する学習データ登録部６４とを有して構成されている。
【0207】
リクエスト受信部６２は、学習データの登録を要求するリクエストを図面作成支援装置１００から受信し、受信したリクエストを学習データ登録部６４に出力する。リクエストには、（１）学習データが含まれる。
【0208】
学習データ登録部６４は、リクエスト受信部６２で受信したリクエストに含まれる学習データをストレージ（不図示）に記憶するとともにＡＩモデル５０が参照可能なデータ形式（例えば、ベクトルデータ）に変換する。ベクトルデータは、文字、画像、音声などを含むデータを数値ベクトルに変換する技術（エンベディング）により生成することができる。そして、変換した学習データをナレッジベース５４に登録する。ＡＩモデル制御部５２は、リクエスト処理部５８からの参照要求に応じて、学習データをＡＩモデル５０に参照させる。
【0209】
【0210】
学習データ登録処理は、設計者その他のユーザからの要求に応じて実行される処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図１８に示すように、まず、ステップＳ４００に移行する。
【0211】
ステップＳ４００では、図５の学習データを記憶装置４２から取得し、ステップＳ４０２に移行する。
【0212】
ステップＳ４０２では、学習データの登録を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。リクエストには、（１）ステップＳ４００で取得した学習データが含まれる。
【0213】
【0214】
要素順序情報取得処理は、設計者その他のユーザからの要求に応じて実行される処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図１９に示すように、まず、ステップＳ５００に移行する。
【0215】
ステップＳ５００では、現在編集中のＣＡＤデータから作成済み又は編集済みの要素ＩＤを取得し、ステップＳ５０２に移行する。
【0216】
ステップＳ５０２では、ステップＳ５００で取得した要素ＩＤに基づいて回答情報の生成を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。リクエストには、（１）ステップＳ５００で取得した要素ＩＤ、（２）作成済み又は編集済みの編集要素の次に連続して編集される複数の編集要素及びその編集順序に関する要素順序情報であって、編集要素又は編集順序が異なる複数の要素順序情報を生成する生成要求、（３）所定のＡＩモデル５０を選択する選択要求、及び（４）ナレッジベース５４の学習データを参照する参照要求が含まれる。
【0217】
次いで、ステップＳ５０４に移行して、生成ＡＩサーバ１２０から回答情報を受信し、ステップＳ５０６に移行して、ステップＳ３０４の処理と同様に、受信した回答情報に含まれる複数の要素順序情報に基づいて複数の要素順序のいずれかを表示装置４４に表示し、ステップＳ５０８に移行する。
【0218】
ステップＳ５０８では、表示した要素順序をもとに設計者が編集要素を作成又は編集した場合、その編集要素の要素ＩＤを含む作成済み又は編集済みの要素ＩＤを現在編集中のＣＡＤデータから取得し、ステップＳ５１０に移行する。
【0219】
ステップＳ５１０では、ステップＳ５０６、Ｓ５１８で表示した要素順序及びステップＳ５０８で取得した要素ＩＤに基づいて、設計者が作成又は編集した編集要素が、ステップＳ５０６、Ｓ５１８で表示した編集要素又は編集順序と異なるか否かを判定し、編集結果が推論結果と異なると判定した場合(YES)は、ステップＳ５１２に移行する。
【0220】
ステップＳ５１２では、ステップＳ３１０の処理と同様に、ステップＳ５０６、Ｓ５１８で表示に用いる表示規則を変更し、ステップＳ５１４に移行する。
【0221】
ステップＳ５１４では、ステップＳ５０２の処理と同様に、ステップＳ５０８で取得した要素ＩＤに基づいて回答情報の生成を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信し、ステップＳ５１６に移行する。
【0222】
ステップＳ５１６では、ステップＳ５０４の処理と同様に、生成ＡＩサーバ１２０から回答情報を受信し、ステップＳ５１８に移行して、ステップＳ３０４の処理と同様に、受信した回答情報に含まれる複数の要素順序情報に基づいて複数の要素順序のいずれかを表示装置４４に表示し、ステップＳ５２０に移行する。
【0223】
ステップＳ５２０では、設計者による編集が終了したか否かを判定し、編集が終了したと判定した場合(YES)は、一連の処理を終了する。
【0224】
一方、ステップＳ５２０で、設計者による編集が終了していないと判定した場合(NO)は、ステップＳ５０８に移行する。
【0225】
一方、ステップＳ５１０で、編集結果が推論結果と一致すると判定した場合(NO)は、ステップＳ５１４に移行する。
【0226】
〔ピアノの搬入を想定する場合〕
次に、ピアノの搬入を想定する場合の動作を説明する。
次に、ピアノの搬入を想定する場合の動作を説明する。
【0227】
設計者は、ＣＡＤソフトウェアにおいて図９の矩計図において幅が120[mm]のピアノを設置したい場合、ピアノを搬入するにあたってピアノとトイレの壁の干渉を防止するために、トイレの幅を短くする必要がある。しかしながら、トイレの幅を変更すると、トイレの他の編集要素についても編集を行う必要が生じてくる。そこで、設計者は、トイレの幅を変更した後に、トイレについて編集すべき要素順序の推論を要求すると、ステップＳ５００～Ｓ５０６を経て、現在編集中のＣＡＤデータから作成済み又は編集済みの要素ＩＤが取得され、取得された要素ＩＤから要素順序が推論、表示される。推論では、ＡＩモデル５０によりナレッジベース５４の学習データが参照される。要素順序の表示方法は、上記第１の実施の形態と同様である。
【0228】
そして、設計者は、推論、表示された要素順序をもとに編集要素「便器」を作成又は編集すると、ステップＳ５０８～Ｓ５１８を経て、次の要素順序が推論、表示される。設計者の編集結果と推論結果が異なる場合は、ステップＳ５１２を経て、表示規則が変更される。
【0229】
〔本実施の形態の効果〕
次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、作成済み又は編集済みの要素ＩＤを含み、編集要素又は編集順序が異なる複数の要素順序情報を生成する生成要求を含むリクエストをＡＩモデル５０に入力し、リクエストに対して、ＡＩモデル５０から出力される複数の要素順序情報を取得する。
次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、作成済み又は編集済みの要素ＩＤを含み、編集要素又は編集順序が異なる複数の要素順序情報を生成する生成要求を含むリクエストをＡＩモデル５０に入力し、リクエストに対して、ＡＩモデル５０から出力される複数の要素順序情報を取得する。
【0230】
これにより、連続して編集される複数の編集要素及びその編集順序を把握することができる。
【0231】
さらに、本実施の形態では、編集要素又は編集順序が異なる複数の要素順序情報を生成する生成要求を含むリクエストをＡＩモデル５０に入力し、リクエストに対して、ＡＩモデル５０から出力される複数の要素順序情報を取得し、取得した複数の要素順序情報に基づいて複数の要素順序のいずれかを表示する。
【0232】
これにより、連続して編集される複数の編集要素及びその編集順序について複数の候補を把握することができる。
【0233】
さらに、本実施の形態では、作成済み又は編集済みの要素ＩＤ、その編集要素の次に連続して編集された複数の編集要素及びその編集順序に関する要素順序情報並びにその複数の編集要素の編集に関する評価値を含む学習データをナレッジベース５４に登録し、リクエストに対して、ナレッジベース５４の学習データを参照させてＡＩモデル５０から出力される複数の要素順序情報を取得する。
【0234】
これにより、評価値が高い要素順序を把握することができる。
さらに、本実施の形態では、表示した要素順序をもとに設計者が作成又は編集した編集要素の要素ＩＤを含む作成済み又は編集済みの要素ＩＤを取得し、取得した要素ＩＤを含み、編集要素又は編集順序が異なる複数の要素順序情報を生成する生成要求を含むリクエストをＡＩモデル５０に入力し、リクエストに対して、ＡＩモデル５０から出力される複数の要素順序情報を取得する。
さらに、本実施の形態では、表示した要素順序をもとに設計者が作成又は編集した編集要素の要素ＩＤを含む作成済み又は編集済みの要素ＩＤを取得し、取得した要素ＩＤを含み、編集要素又は編集順序が異なる複数の要素順序情報を生成する生成要求を含むリクエストをＡＩモデル５０に入力し、リクエストに対して、ＡＩモデル５０から出力される複数の要素順序情報を取得する。
【0235】
これにより、表示された要素順序をもとに作成又は編集を行った結果に対し要素順序が推論、表示されるので、連続して編集される複数の編集要素及びその編集順序を把握することができる。
【0236】
さらに、本実施の形態では、表示した要素順序をもとにユーザが作成又は編集した編集要素の要素ＩＤを含む作成済み又は編集済みの要素ＩＤを取得し、取得した要素ＩＤを含み、編集要素又は編集順序が異なる複数の要素順序情報を生成する生成要求を含むリクエストをＡＩモデル５０に入力し、リクエストに対して、ＡＩモデル５０から出力される複数の要素順序情報を取得し、取得した複数の要素順序情報に基づいて複数の要素順序のいずれかを表示する。
【0237】
これにより、表示された要素順序をもとに作成又は編集を行った結果に対し複数の要素順序が推論、表示されるので、連続して編集される複数の編集要素及びその編集順序について複数の候補を把握することができる。
【0238】
【0239】
本実施の形態は、上記第２及び第６の実施の形態に対し、第１指標に基づく評価値を含む第１学習データ又は第２指標に基づく評価値を含む第２学習データをＡＩモデル５０に参照させる点で異なる。以下、上記第２及び第６の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、重複する部分については説明を省略する。
【0240】
〔本実施の形態の動作〕
次に、本実施の形態の動作を説明する。
〔学習データ登録処理〕
学習データ登録処理では、ステップＳ４００～Ｓ４０２を経て、図５の学習データ及び図１１の学習データを記憶装置４２から取得し、学習データの登録を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。リクエストには、（１）図５の学習データが第１学習データとして、（２）図１１の学習データが第２学習データとして含まれる。
次に、本実施の形態の動作を説明する。
〔学習データ登録処理〕
学習データ登録処理では、ステップＳ４００～Ｓ４０２を経て、図５の学習データ及び図１１の学習データを記憶装置４２から取得し、学習データの登録を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。リクエストには、（１）図５の学習データが第１学習データとして、（２）図１１の学習データが第２学習データとして含まれる。
【0241】
〔要素順序情報取得処理〕
図２０は、要素順序情報取得処理を示すフローチャートである。
図２０は、要素順序情報取得処理を示すフローチャートである。
【0242】
要素順序情報取得処理は、設計者その他のユーザからの要求に応じて実行される処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図２０に示すように、まず、ステップＳ５３０に移行する。
【0243】
ステップＳ５３０では、評価値の価値の指標を示す第１指標「編集時間」又は第２指標「編集項目数」に関する指標情報を取得し、ステップＳ５３２に移行して、現在編集中のＣＡＤデータから作成済み又は編集済みの要素ＩＤを取得し、ステップＳ５３４に移行する。
【0244】
ステップＳ５３４では、ステップＳ５３０、Ｓ５３２で取得した指標情報及び要素ＩＤに基づいて回答情報の生成を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。リクエストには、（１）ステップＳ５３２で取得した要素ＩＤ、（２）作成済み又は編集済みの編集要素の次に連続して編集される複数の編集要素及びその編集順序に関する要素順序情報であって、編集要素又は編集順序が異なる複数の要素順序情報を生成する生成要求、（３）所定のＡＩモデル５０を選択する選択要求、及び（４）ステップＳ５３０で取得した指標情報に係る指標が第１指標である場合はナレッジベース５４の第１学習データを参照する参照要求又はステップＳ５３０で取得した指標情報に係る指標が第２指標である場合はナレッジベース５４の第２学習データを参照する参照要求が含まれる。
【0245】
次いで、ステップＳ５３６に移行して、生成ＡＩサーバ１２０から回答情報を受信し、ステップＳ５３８に移行して、ステップＳ３０４の処理と同様に、受信した回答情報に含まれる複数の要素順序情報に基づいて複数の要素順序のいずれかを表示装置４４に表示し、ステップＳ５４０に移行する。
【0246】
ステップＳ５４０では、表示した要素順序をもとに設計者が編集要素を作成又は編集した場合、その編集要素の要素ＩＤを含む作成済み又は編集済みの要素ＩＤを現在編集中のＣＡＤデータから取得し、ステップＳ５４２に移行する。
【0247】
ステップＳ５４２では、ステップＳ５３８、Ｓ５５０で表示した要素順序及びステップＳ５４０で取得した要素ＩＤに基づいて、設計者が作成又は編集した編集要素が、ステップＳ５３８、Ｓ５５０で表示した編集要素又は編集順序と異なるか否かを判定し、編集結果が推論結果と異なると判定した場合(YES)は、ステップＳ５４４に移行する。
【0248】
ステップＳ５４４では、ステップＳ３１０の処理と同様に、ステップＳ５３８、Ｓ５５０で表示に用いる表示規則を変更し、ステップＳ５４６に移行する。
【0249】
ステップＳ５４６では、ステップＳ５３４の処理と同様に、ステップＳ５３０、Ｓ５４０で取得した指標情報及び要素ＩＤに基づいて回答情報の生成を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信し、ステップＳ５４８に移行する。
【0250】
ステップＳ５４８では、ステップＳ５３６の処理と同様に、生成ＡＩサーバ１２０から回答情報を受信し、ステップＳ５５０に移行して、ステップＳ３０４の処理と同様に、受信した回答情報に含まれる複数の要素順序情報に基づいて複数の要素順序のいずれかを表示装置４４に表示し、ステップＳ５５２に移行する。
【0251】
ステップＳ５５２では、設計者による編集が終了したか否かを判定し、編集が終了したと判定した場合(YES)は、一連の処理を終了する。
【0252】
一方、ステップＳ５５２で、設計者による編集が終了していないと判定した場合(NO)は、ステップＳ５４０に移行する。
【0253】
一方、ステップＳ５４２で、編集結果が推論結果と一致すると判定した場合(NO)は、ステップＳ５４６に移行する。
【0254】
〔ピアノの搬入を想定する場合〕
次に、ピアノの搬入を想定する場合の動作を説明する。
次に、ピアノの搬入を想定する場合の動作を説明する。
【0255】
設計者は、ＣＡＤソフトウェアにおいて図９の矩計図において幅が120[mm]のピアノを設置したい場合、ピアノを搬入するにあたってピアノとトイレの壁の干渉を防止するために、トイレの幅を短くする必要がある。しかしながら、トイレの幅を変更すると、トイレの他の編集要素についても編集を行う必要が生じてくる。そこで、設計者は、トイレの幅を変更した後に、トイレについて編集すべき要素順序の推論を要求する。このとき、編集時間が短くなる要素順序が得たい場合、設計者は、指標として「編集時間」を選択すると、ステップＳ５３０～Ｓ５３８を経て、現在編集中のＣＡＤデータから作成済み又は編集済みの要素ＩＤが取得され、取得された要素ＩＤから要素順序が推論、表示される。推論では、ＡＩモデル５０によりナレッジベース５４の第１学習データが参照される。
【0256】
これに対し、編集項目数が少なくなる要素順序が得たい場合、設計者は、指標として「編集項目数」を選択すると、ステップＳ５３０～Ｓ５３８を経て、現在編集中のＣＡＤデータから作成済み又は編集済みの要素ＩＤが取得され、取得された要素ＩＤから要素順序が推論、表示される。推論では、ＡＩモデル５０によりナレッジベース５４の第２学習データが参照される。
【0257】
〔本実施の形態の効果〕
次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、第１指標に基づく評価値を含む第１学習データ及び第２指標に基づく評価値を含む第２学習データをナレッジベース５４に登録し、第１指標又は第２指標に関する指標情報を取得し、取得した指標情報に基づいて、ナレッジベース５４の第１学習データ及び第２学習データのいずれかを参照する要求を含むリクエストをＡＩモデル５０に入力する。
次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、第１指標に基づく評価値を含む第１学習データ及び第２指標に基づく評価値を含む第２学習データをナレッジベース５４に登録し、第１指標又は第２指標に関する指標情報を取得し、取得した指標情報に基づいて、ナレッジベース５４の第１学習データ及び第２学習データのいずれかを参照する要求を含むリクエストをＡＩモデル５０に入力する。
【0258】
これにより、第１指標又は第２指標に基づく評価値が高い要素順序を把握することができる。
【0259】
〔第８の実施の形態〕
次に、本発明の第８の実施の形態を説明する。
本実施の形態は、上記第６及び第７の実施の形態に対し、編集時間又は編集項目数以外の評価値を採用する点で異なる。以下、上記第６及び第７の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、重複する部分については説明を省略する。
次に、本発明の第８の実施の形態を説明する。
本実施の形態は、上記第６及び第７の実施の形態に対し、編集時間又は編集項目数以外の評価値を採用する点で異なる。以下、上記第６及び第７の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、重複する部分については説明を省略する。
【0260】
記憶装置４２は、上記第３の実施の形態における学習データ（以下「学習データ１」という。）を記憶している。
【0261】
学習データ登録処理では、ステップＳ４００～Ｓ４０２を経て、学習データ１を記憶装置４２から取得し、学習データ１の登録を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。生成ＡＩサーバ１２０では、要素順序情報を推論する場合に、ＡＩモデル５０によりナレッジベース５４の学習データ１が参照されるので、建築物の品質又はリスクに関する評価値に応じた要素順序を把握することができる。
【0262】
〔第９の実施の形態〕
次に、本発明の第９の実施の形態を説明する。
本実施の形態は、上記第８の実施の形態に対し、異なる指標に基づく評価値をそれぞれ含む複数の学習データを用いて要素順序情報を推論する点で異なる。以下、上記第６～第８の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、重複する部分については説明を省略する。
次に、本発明の第９の実施の形態を説明する。
本実施の形態は、上記第８の実施の形態に対し、異なる指標に基づく評価値をそれぞれ含む複数の学習データを用いて要素順序情報を推論する点で異なる。以下、上記第６～第８の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、重複する部分については説明を省略する。
【0263】
〔本実施の形態の構成〕
まず、本実施の形態の構成を説明する。
記憶装置４２は、上記第４の実施の形態における学習データ１～３を記憶している。
まず、本実施の形態の構成を説明する。
記憶装置４２は、上記第４の実施の形態における学習データ１～３を記憶している。
【0264】
学習データ登録処理では、ステップＳ４００～Ｓ４０２を経て、学習データ１～３を記憶装置４２から取得し、学習データ１～３の登録を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。
【0265】
ステップＳ５０２、Ｓ５０４は、第１～第４の処理からなる。
第１の処理は、ステップＳ５００で取得した要素ＩＤに基づいて回答情報の生成を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。リクエストには、（１）ステップＳ５００で取得した要素ＩＤ、（２）編集要素又は編集順序が異なる複数の要素順序情報を生成する生成要求、（３）所定のＡＩモデル５０を選択する選択要求、及び（４）ナレッジベース５４の学習データ１を参照する参照要求が含まれる。そして、リクエストに対して生成ＡＩサーバ１２０から回答情報を受信し、受信した回答情報から複数の要素順序情報を取得する。
第１の処理は、ステップＳ５００で取得した要素ＩＤに基づいて回答情報の生成を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。リクエストには、（１）ステップＳ５００で取得した要素ＩＤ、（２）編集要素又は編集順序が異なる複数の要素順序情報を生成する生成要求、（３）所定のＡＩモデル５０を選択する選択要求、及び（４）ナレッジベース５４の学習データ１を参照する参照要求が含まれる。そして、リクエストに対して生成ＡＩサーバ１２０から回答情報を受信し、受信した回答情報から複数の要素順序情報を取得する。
【0266】
第２の処理は、ステップＳ５００で取得した要素ＩＤに基づいて回答情報の生成を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。リクエストには、上記（１）（２）（３）のほか、（４）ナレッジベース５４の学習データ２を参照する参照要求が含まれる。そして、リクエストに対して生成ＡＩサーバ１２０から回答情報を受信し、受信した回答情報から複数の要素順序情報を取得する。
【0267】
第３の処理は、ステップＳ５００で取得した要素ＩＤに基づいて回答情報の生成を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。リクエストには、上記（１）（２）（３）のほか、（４）ナレッジベース５４の学習データ３を参照する参照要求が含まれる。そして、リクエストに対して生成ＡＩサーバ１２０から回答情報を受信し、受信した回答情報から複数の要素順序情報を取得する。
【0268】
第４の処理は、第１～第３の処理で取得した要素順序情報から１又は複数の要素順序情報を決定する。第４の処理としては、例えば、上記第３の実施の形態における決定部４６６に相当する処理を採用することができる。
【0269】
ステップＳ５１４、Ｓ５１６、ステップＳ５３４、Ｓ５３６及びステップＳ５４６、Ｓ５４８についても同様である。
【0270】
〔本実施の形態の効果〕
次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、異なる指標に基づく評価値をそれぞれ含む複数の学習データをそれぞれ参照させてＡＩモデル５０から出力される要素順序情報を取得し、取得結果から要素順序情報を決定することにより要素順序情報を取得する。
次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、異なる指標に基づく評価値をそれぞれ含む複数の学習データをそれぞれ参照させてＡＩモデル５０から出力される要素順序情報を取得し、取得結果から要素順序情報を決定することにより要素順序情報を取得する。
【0271】
これにより、異なる複数の指標に基づく評価値に応じた要素順序を把握することができる。
【0272】
〔第１０の実施の形態〕
次に、本発明の第１０の実施の形態を説明する。
本実施の形態は、上記第８の実施の形態に対し、異なる指標に基づく評価値をそれぞれ含む複数の学習データを用いて要素順序情報を推論する点で異なる。以下、上記第６～第８の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、重複する部分については説明を省略する。
次に、本発明の第１０の実施の形態を説明する。
本実施の形態は、上記第８の実施の形態に対し、異なる指標に基づく評価値をそれぞれ含む複数の学習データを用いて要素順序情報を推論する点で異なる。以下、上記第６～第８の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、重複する部分については説明を省略する。
【0273】
〔本実施の形態の構成〕
まず、本実施の形態の構成を説明する。
記憶装置４２は、上記第５の実施の形態における学習データ１～３を記憶している。
まず、本実施の形態の構成を説明する。
記憶装置４２は、上記第５の実施の形態における学習データ１～３を記憶している。
【0274】
学習データ登録処理では、ステップＳ４００～Ｓ４０２を経て、学習データ１～３を記憶装置４２から取得し、学習データ１～３の登録を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。
【0275】
ステップＳ５０２、Ｓ５０４は、第１～第３の処理からなる。
第１の処理は、ステップＳ５００で取得した要素ＩＤに基づいて回答情報の生成を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。リクエストには、（１）ステップＳ５００で取得した要素ＩＤ、（２）編集要素又は編集順序が異なる複数の要素順序情報を生成する生成要求、（３）所定のＡＩモデル５０を選択する選択要求、及び（４）ナレッジベース５４の学習データ１を参照する参照要求が含まれる。そして、リクエストに対して生成ＡＩサーバ１２０から回答情報を受信し、受信した回答情報から複数の要素順序情報を取得する。
第１の処理は、ステップＳ５００で取得した要素ＩＤに基づいて回答情報の生成を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。リクエストには、（１）ステップＳ５００で取得した要素ＩＤ、（２）編集要素又は編集順序が異なる複数の要素順序情報を生成する生成要求、（３）所定のＡＩモデル５０を選択する選択要求、及び（４）ナレッジベース５４の学習データ１を参照する参照要求が含まれる。そして、リクエストに対して生成ＡＩサーバ１２０から回答情報を受信し、受信した回答情報から複数の要素順序情報を取得する。
【0276】
第２の処理は、第１の処理で取得した要素順序情報に基づいて回答情報の生成を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。リクエストには、上記（２）（３）のほか、（１）第１の処理で取得した要素順序情報、（４）ナレッジベース５４の学習データ２を参照する参照要求が含まれる。そして、リクエストに対して生成ＡＩサーバ１２０から回答情報を受信し、受信した回答情報から複数の要素順序情報を取得する。
【0277】
第３の処理は、第２の処理で取得した要素順序情報に基づいて回答情報の生成を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。リクエストには、上記（２）（３）のほか、（１）第２の処理で取得した要素順序情報、（４）ナレッジベース５４の学習データ３を参照する参照要求が含まれる。そして、リクエストに対して生成ＡＩサーバ１２０から回答情報を受信し、受信した回答情報から複数の要素順序情報を取得する。
【0278】
ステップＳ５０６では、第３の処理で取得した要素順序情報に基づいて複数の要素順序のいずれかを表示装置４４に表示する。
【0279】
ステップＳ５１４～Ｓ５１８、ステップＳ５３４～Ｓ５３８及びステップＳ５４６～Ｓ５５０についても同様である。
【0280】
〔本実施の形態の効果〕
次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、要素ＩＤ及び生成要求を含むリクエストに対し、第１指標に基づく評価値を含む学習データを参照させてＡＩモデル５０から出力される要素順序情報を取得し、取得した要素順序情報及び生成要求を含むリクエストに対し、第２指標に基づく評価値を含む学習データを参照させてＡＩモデル５０から出力される要素順序情報を取得する。
次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、要素ＩＤ及び生成要求を含むリクエストに対し、第１指標に基づく評価値を含む学習データを参照させてＡＩモデル５０から出力される要素順序情報を取得し、取得した要素順序情報及び生成要求を含むリクエストに対し、第２指標に基づく評価値を含む学習データを参照させてＡＩモデル５０から出力される要素順序情報を取得する。
【0281】
これにより、第１指標及び第２指標に基づく評価値に応じた要素順序を把握することができる。
【0282】
さらに、本実施の形態では、要素順序情報及び生成要求を含むリクエストに対し、第２指標に基づく評価値を含む学習データを参照させてＡＩモデル５０から出力される要素順序情報を取得し、取得した要素順序情報及び生成要求を含むリクエストに対し、第３指標に基づく評価値を含む学習データを参照させてＡＩモデル５０から出力される要素順序情報を取得する。
【0283】
これにより、第２指標及び第３指標に基づく評価値に応じた要素順序を把握することができる。
【0284】
〔変形例〕
なお、上記第１、第２、第６及び第７の実施の形態並びにその変形例においては、編集時間又は編集項目数を評価値として採用したが、これに限らず、建築物の設計に関する他の評価値を採用することができる。
なお、上記第１、第２、第６及び第７の実施の形態並びにその変形例においては、編集時間又は編集項目数を評価値として採用したが、これに限らず、建築物の設計に関する他の評価値を採用することができる。
【0285】
また、上記第３～第５、第８～第１０の実施の形態及びその変形例においては、各指標について評価値を標準化したが、これに限らず、正規化その他のスケーリング処理を行ってもよいし、標準化、正規化その他のスケーリング処理を行わなくてもよい。
【0286】
また、上記第４の実施の形態及びその変形例においては、建築物の品質又はリスクを指標として採用したが、これに限らず、ユーザに関するユーザ情報を指標として採用することができる。例えば、次の構成を採用することができる。
【0287】
学習データ１～３は、各行ごとに、要素ＩＤ４１０、４３０に係る編集要素を編集したユーザ（以下「編集ユーザ」という。）を識別するためのユーザＩＤを含む。図５の例で説明すると、図５の２行目は、図３の１行目の編集要素の次に連続して編集された２つの編集要素、その編集順序、その編集ユーザのユーザＩＤ及び評価値を、図５の３行目は、図３の２行目の編集要素の次に連続して編集された２つの編集要素、その編集順序、その編集ユーザのユーザＩＤ及び評価値を、図５の４行目は、図３の３行目の編集要素の次に連続して編集された２つの編集要素、その編集順序、その編集ユーザのユーザＩＤ及び評価値をそれぞれ含んでいる。
【0288】
ステップＳ３０２では、現在編集中のユーザのユーザＩＤを取得し、ステップＳ３００で取得した要素ＩＤ及びユーザＩＤを各学習済みモデル４６０～４６４に入力し、決定部４６６が出力する要素順序情報を取得することにより推定を行う。これにより、ユーザに適合する要素順序情報を推定することができる。
【0289】
この変形例において、編集履歴データ及び学習データは、ユーザＩＤを含んで構成したが、これに限らず、ユーザＩＤ以外の識別情報、又はユーザの概要、統計量その他の特徴に関する特徴情報を含んで構成することができる。
【0290】
この変形例は、上記第１～第３、第５～第１０の実施の形態及びその変形例についても同様に適用することができる。
【0291】
また、上記第４の実施の形態及びその変形例においては、３つの学習済みモデル４６０～４６４を並列に接続して構成したが、これに限らず、２つの学習済みモデル又は４つ以上の学習済みモデルを並列に接続して構成することができる。
【0292】
また、上記第５の実施の形態及びその変形例においては、３つの学習済みモデル４７０～４７４を直列に接続して構成したが、これに限らず、２つの学習済みモデル又は４つ以上の学習済みモデルを直列に接続して構成することができる。
【0293】
また、上記第９及び第１０の実施の形態並びにその変形例においては、３つの学習データをＡＩモデル５０に参照させたが、これに限らず、２つの学習データ又は４つ以上の学習データを参照させることができる。
【0294】
また、上記第４及び第５の実施の形態並びにその変形例においては、複数の学習済みモデルを並列又は直列のいずれかに接続して構成したが、これに限らず、並列接続及び直列接続を任意に組み合わせて構成することができる。複数の学習済みモデルの出力結果を集約するノードにおいては、複数の学習済みモデルの出力結果から要素順序情報を決定する場合は決定部４６６を備える構成、又は複数の学習済みモデルの出力結果をそのまま次段の学習済みモデルに入力する構成を採用することができる。
【0295】
また、上記第４の実施の形態及びその変形例において、決定部４６６は、学習済みモデル４６０～４６４が出力する要素順序情報から１又は複数の要素順序情報を決定したが、これに限らず、要素順序情報を決定する方法として任意の方法を採用することができる。上記第９の実施の形態における第４の処理についても同様である。
【0296】
また、上記第１～第５の実施の形態及びその変形例において、ステップＳ３０２、Ｓ３１２、Ｓ３３６、Ｓ３４６では、複数の要素順序情報を推定したが、これに限らず、１つの要素順序情報を推定することができる。
【0297】
また、上記第６～第１０の実施の形態及びその変形例において、ステップＳ５０２、Ｓ５１４、Ｓ５３４、Ｓ５４６では、複数の要素順序情報を生成する生成要求をリクエストに含めたが、これに限らず、１つの要素順序情報を生成する生成要求をリクエストに含めることができる。
【0298】
また、上記第１～第１０の実施の形態及びその変形例においては、第１～４の表示規則を採用したが、これに限らず、例えば、編集要素の数が最も少ない、所定以上、所定以下又は所定順位の要素順序を表示する表示規則その他任意の表示規則を採用することができる。
【0299】
また、上記第１～第１０の実施の形態及びその変形例においては、複数の表示規則のうちいずれかにより要素順序を表示したが、これに限らず、複数の表示規則を設けず、所定の表示規則により要素順序を表示することができる。
【0300】
また、上記第１～第１０の実施の形態及びその変形例においては、１の要素順序を表示したが、これに限らず、複数の要素順序を表示することができる。
【0301】
また、上記第１～第１０の実施の形態及びその変形例においては、表示規則を変更したが、これに限らず、表示規則を変更しない構成を採用することができる。
【0302】
また、上記第１～第５の実施の形態及びその変形例においては、推定及び表示を複数回繰り返し行ったが、これに限らず、推定及び表示を１回だけ行う構成を採用することができる。上記第６～第１０の実施の形態及びその変形例についても同様である。
【0303】
また、上記第１～第５の実施の形態及びその変形例においては、学習方法として強化学習を採用したが、これに限らず、教師あり学習、半教師あり学習、教師なし学習、ディープラーニングその他任意の学習方法を採用することができる。
【0304】
また、上記第１～第１０の実施の形態及びその変形例において、学習データは、評価値を含んで構成したが、これに限らず、評価値を含まずに構成することができる。
【0305】
また、上記第１～第１０の実施の形態及びその変形例において、編集履歴データ及び学習データは、要素ＩＤを含んで構成したが、これに限らず、要素ＩＤ以外の識別情報、又は編集要素の概要、統計量その他の特徴に関する特徴情報を含んで構成することができる。
【0306】
また、上記第２の実施の形態及びその変形例において、第１学習済みモデル及び第２学習済みモデルを１つの学習済みモデルとして構成することができる。上記第３～第５の実施の形態及びその変形例についても同様に、ｍ（ｍ≧２）個の学習済みモデルをｎ（１≦ｎ≦ｍ）個の学習済みモデルとして構成することができる。
【0307】
また、上記第６～第１０の実施の形態及びその変形例において、ＡＩモデル５０は、上記第１～第５の実施の形態及びその変形例における学習済みモデルとして構成することができる。
【0308】
また、上記第１～第１０の実施の形態及びその変形例において、学習データにおける出現回数が所定以上の要素順序を特定したが、これに限らず、編集履歴データにおける出現回数が所定以上の要素順序を特定することができる。
【0309】
また、上記第１～第１０の実施の形態及びその変形例において、最大で４つの編集要素及びその編集順序を取り扱ったが、これに限らず、５つ以上の編集要素及びその編集順序を取り扱うことができる。編集要素は複数であればよく個数に制限を設ける必要はない。また、図５及び図１１の学習データについて編集要素の個数をそれぞれ独立に設定することができる。
【0310】
また、上記第１～第１０の実施の形態及びその変形例において、要素順序について編集要素が２～４個のすべての組み合わせを編集履歴データから取得し、学習データを生成したが、これに限らず、編集履歴データにおける出現回数が所定以上の要素順序を編集履歴データから取得し、学習データを生成することができる。この場合、複数の編集履歴データを学習させた学習済みモデルを用いて、出現頻度が高い要素順序を推定させてもよい。これにより、編集履歴データのなかで出現頻度が高い要素順序を学習又は推論させることができる。
【0311】
また、上記第１～第１０の実施の形態及びその変形例において、編集履歴データは、ＣＡＤデータとは別体のデータとして構成したが、これに限らず、ＣＡＤデータに含め一体に構成することができる。
【0312】
また、上記第６～第１０の実施の形態及びその変形例においては、ナレッジベース５４の学習データをＡＩモデル５０に参照させたが、これに限らず、ナレッジベース５４で参照させるべき学習データをリクエストに含めることができる。これにより、ナレッジベース５４を備えない構成であっても適用することができる。具体的には、例えば、次の構成を採用することができる。
【0313】
〔発明Ａ１〕 設計情報中の作成済み又は編集済みの要素に関する要素情報を取得する要素情報取得手段と、
前記要素情報取得手段で取得した要素情報、並びに、作成済み又は編集済みの要素に関する要素情報、当該要素の次に連続して編集された複数の要素及びその編集順序（以下「複数の要素及びその編集順序」を「要素順序」という。）に関する要素順序情報、並びに当該複数の要素に関する評価値を含む参照情報を含み、前記要素順序に関する要素順序情報を生成する要求を含むリクエストを前記ＡＩモデルに入力する入力手段と、
前記リクエストに対して、前記ＡＩモデルから出力される前記要素順序情報を取得する取得手段とを備え、
前記評価値は、設計対象の品質又はリスクに関する評価値である。
前記要素情報取得手段で取得した要素情報、並びに、作成済み又は編集済みの要素に関する要素情報、当該要素の次に連続して編集された複数の要素及びその編集順序（以下「複数の要素及びその編集順序」を「要素順序」という。）に関する要素順序情報、並びに当該複数の要素に関する評価値を含む参照情報を含み、前記要素順序に関する要素順序情報を生成する要求を含むリクエストを前記ＡＩモデルに入力する入力手段と、
前記リクエストに対して、前記ＡＩモデルから出力される前記要素順序情報を取得する取得手段とを備え、
前記評価値は、設計対象の品質又はリスクに関する評価値である。
【0314】
これにより、連続して編集される複数の要素及びその編集順序を把握することができる。また、設計対象の品質又はリスクに関する評価値に応じた要素順序を把握することができる。
【0315】
〔発明Ａ２〕 発明Ａ１において、
前記評価値の価値の指標を示す第１指標又は前記第１指標とは異なる第２指標に関する指標情報を取得する指標情報取得手段を備え、
前記入力手段は、前記指標情報取得手段で取得した指標情報に基づいて、前記要素情報、前記要素順序情報及び前記第１指標に基づく前記評価値を含む第１参照情報、並びに、前記要素情報、前記要素順序情報及び前記第２指標に基づく前記評価値を含む第２参照情報のいずれかを含む前記リクエストを前記ＡＩモデルに入力する。
前記評価値の価値の指標を示す第１指標又は前記第１指標とは異なる第２指標に関する指標情報を取得する指標情報取得手段を備え、
前記入力手段は、前記指標情報取得手段で取得した指標情報に基づいて、前記要素情報、前記要素順序情報及び前記第１指標に基づく前記評価値を含む第１参照情報、並びに、前記要素情報、前記要素順序情報及び前記第２指標に基づく前記評価値を含む第２参照情報のいずれかを含む前記リクエストを前記ＡＩモデルに入力する。
【0316】
これにより、第１指標又は第２指標に基づく評価値が高い要素順序を把握することができる。
【0317】
〔発明Ａ３〕 発明Ａ１、Ａ２において、
前記設計対象の品質に関する評価値は、前記設計対象の安全性、機能性、利便性、美観性、環境性、経済性又は法適合性に関する評価値である。
前記設計対象の品質に関する評価値は、前記設計対象の安全性、機能性、利便性、美観性、環境性、経済性又は法適合性に関する評価値である。
【0318】
〔発明Ａ４〕 発明Ａ１、Ａ２において、
前記設計対象のリスクに関する評価値は、前記設計対象の品質が低下するリスク、前記設計対象が倒壊若しくは破損するリスク、前記設計対象が劣化するリスク、前記設計対象に関するコストが増大するリスク、天災事変により前記設計対象に生じるリスク、前記設計対象に関する資産価値が減少するリスク又は前記設計対象が社会的な問題を引き起こすリスクに関する評価値である。
前記設計対象のリスクに関する評価値は、前記設計対象の品質が低下するリスク、前記設計対象が倒壊若しくは破損するリスク、前記設計対象が劣化するリスク、前記設計対象に関するコストが増大するリスク、天災事変により前記設計対象に生じるリスク、前記設計対象に関する資産価値が減少するリスク又は前記設計対象が社会的な問題を引き起こすリスクに関する評価値である。
【0319】
上記第９の実施の形態の変形例として発明Ａ１～Ａ４の実施の形態を説明する。
第１の処理は、ステップＳ５００で取得した要素ＩＤに基づいて回答情報の生成を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。リクエストには、（１）ステップＳ５００で取得した要素ＩＤ、（２）編集要素又は編集順序が異なる複数の要素順序情報を生成する生成要求、（３）所定のＡＩモデル５０を選択する選択要求、及び（４）学習データ１が含まれる。そして、リクエストに対して生成ＡＩサーバ１２０から回答情報を受信し、受信した回答情報から複数の要素順序情報を取得する。
第１の処理は、ステップＳ５００で取得した要素ＩＤに基づいて回答情報の生成を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。リクエストには、（１）ステップＳ５００で取得した要素ＩＤ、（２）編集要素又は編集順序が異なる複数の要素順序情報を生成する生成要求、（３）所定のＡＩモデル５０を選択する選択要求、及び（４）学習データ１が含まれる。そして、リクエストに対して生成ＡＩサーバ１２０から回答情報を受信し、受信した回答情報から複数の要素順序情報を取得する。
【0320】
第２の処理は、ステップＳ５００で取得した要素ＩＤに基づいて回答情報の生成を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。リクエストには、上記（１）（２）（３）のほか、（４）学習データ２が含まれる。そして、リクエストに対して生成ＡＩサーバ１２０から回答情報を受信し、受信した回答情報から複数の要素順序情報を取得する。
【0321】
第３の処理は、ステップＳ５００で取得した要素ＩＤに基づいて回答情報の生成を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。リクエストには、上記（１）（２）（３）のほか、（４）学習データ３が含まれる。そして、リクエストに対して生成ＡＩサーバ１２０から回答情報を受信し、受信した回答情報から複数の要素順序情報を取得する。
【0322】
第４の処理は、第１～第３の処理で取得した要素順序情報から１又は複数の要素順序情報を決定する。第４の処理としては、例えば、上記第３の実施の形態における決定部４６６に相当する処理を採用することができる。
【0323】
ステップＳ５１４、Ｓ５１６、ステップＳ５３４、Ｓ５３６及びステップＳ５４６、Ｓ５４８についても同様である。
【0324】
次に、上記第１０の実施の形態の変形例として発明Ａ１～Ａ４の実施の形態を説明する。
【0325】
第１の処理は、ステップＳ５００で取得した要素ＩＤに基づいて回答情報の生成を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。リクエストには、（１）ステップＳ５００で取得した要素ＩＤ、（２）編集要素又は編集順序が異なる複数の要素順序情報を生成する生成要求、（３）所定のＡＩモデル５０を選択する選択要求、及び（４）学習データ１が含まれる。そして、リクエストに対して生成ＡＩサーバ１２０から回答情報を受信し、受信した回答情報から複数の要素順序情報を取得する。
【0326】
第２の処理は、第１の処理で取得した要素順序情報に基づいて回答情報の生成を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。リクエストには、上記（２）（３）のほか、（１）第１の処理で取得した要素順序情報、（４）学習データ２が含まれる。そして、リクエストに対して生成ＡＩサーバ１２０から回答情報を受信し、受信した回答情報から複数の要素順序情報を取得する。
【0327】
第３の処理は、第２の処理で取得した要素順序情報に基づいて回答情報の生成を要求するリクエストを生成ＡＩサーバ１２０に送信する。リクエストには、上記（２）（３）のほか、（１）第２の処理で取得した要素順序情報、（４）学習データ３が含まれる。そして、リクエストに対して生成ＡＩサーバ１２０から回答情報を受信し、受信した回答情報から複数の要素順序情報を取得する。
【0328】
ステップＳ５１４～Ｓ５１８、ステップＳ５３４～Ｓ５３８及びステップＳ５４６～Ｓ５５０についても同様である。
【0329】
〔発明Ａ５〕 発明Ａ１において、
前記複数の要素は、その設定又は変更に人の判断を要する要素であって、他の要素に対し当該設定又は変更が影響を与える要素である。
前記複数の要素は、その設定又は変更に人の判断を要する要素であって、他の要素に対し当該設定又は変更が影響を与える要素である。
【0330】
〔発明Ａ６〕 発明Ａ１において、
前記設計情報は、建築の設計を行うための設計情報である。
前記設計情報は、建築の設計を行うための設計情報である。
【0331】
また、上記第６～第１０の実施の形態及びその変形例においては、ナレッジベース５４の情報をＡＩモデル５０に参照させたが、これに限らず、ナレッジベース５４で参照させるべき情報（例えば、図５又は図１１の学習データ）をＷｅｂ検索等により取得し、検索結果をＡＩモデル５０に参照させて推論させることができる。この構成は、例えば、ＲＡＧ（Retrieval Augmented Generation）により実現することができる。
【0332】
また、上記第１～第１０の実施の形態及びその変形例においては、学習済みモデル又はＡＩモデル５０を用いたが、これに限らず、例えば、次の構成を採用することができる。
【0333】
〔発明Ｂ１〕 設計情報中の作成済み又は編集済みの要素に関する要素情報を取得する要素情報取得手段と、
作成済み又は編集済みの要素の次に連続して編集された複数の要素及びその編集順序（以下「複数の要素及びその編集順序」を「要素順序」という。）に関する要素順序情報を、当該作成済み又は編集済みの要素に関する要素情報及び当該複数の要素に関する評価値と対応づけて記憶する記憶手段から、前記要素情報取得手段で取得した要素情報に対応する前記要素順序情報であって前記評価値が所定以上のものを検索する検索手段とを備え、
前記評価値は、設計対象の品質又はリスクに関する評価値である。
作成済み又は編集済みの要素の次に連続して編集された複数の要素及びその編集順序（以下「複数の要素及びその編集順序」を「要素順序」という。）に関する要素順序情報を、当該作成済み又は編集済みの要素に関する要素情報及び当該複数の要素に関する評価値と対応づけて記憶する記憶手段から、前記要素情報取得手段で取得した要素情報に対応する前記要素順序情報であって前記評価値が所定以上のものを検索する検索手段とを備え、
前記評価値は、設計対象の品質又はリスクに関する評価値である。
【0334】
これにより、連続して編集される複数の要素及びその編集順序を把握することができる。また、設計対象の品質又はリスクに関する評価値に応じた要素順序を把握することができる。
【0335】
〔発明Ｂ２〕 発明Ｂ１において、
前記設計対象の品質に関する評価値は、前記設計対象の安全性、機能性、利便性、美観性、環境性、経済性又は法適合性に関する評価値である。
前記設計対象の品質に関する評価値は、前記設計対象の安全性、機能性、利便性、美観性、環境性、経済性又は法適合性に関する評価値である。
【0336】
〔発明Ｂ３〕 発明Ｂ１において、
前記設計対象のリスクに関する評価値は、前記設計対象の品質が低下するリスク、前記設計対象が倒壊若しくは破損するリスク、前記設計対象が劣化するリスク、前記設計対象に関するコストが増大するリスク、天災事変により前記設計対象に生じるリスク、前記設計対象に関する資産価値が減少するリスク又は前記設計対象が社会的な問題を引き起こすリスクに関する評価値である。
前記設計対象のリスクに関する評価値は、前記設計対象の品質が低下するリスク、前記設計対象が倒壊若しくは破損するリスク、前記設計対象が劣化するリスク、前記設計対象に関するコストが増大するリスク、天災事変により前記設計対象に生じるリスク、前記設計対象に関する資産価値が減少するリスク又は前記設計対象が社会的な問題を引き起こすリスクに関する評価値である。
【0337】
上記第４の実施の形態の変形例として発明Ｂ１～Ｂ３の実施の形態を説明する。
記憶装置４２は、上記第４の実施の形態における学習データ１～３と同様のデータ構造からなる要素順序情報テーブル１～３を記憶している。ステップＳ３０２では、ステップＳ３００で取得した要素ＩＤに対応する１又は複数の要素順序情報であって評価値が所定以上のものを要素順序情報テーブル１～３からそれぞれ検索し、索出した要素順序情報から１又は複数の要素順序情報を決定する。この決定方法としては、決定部４６６による決定方法と同様の方法を採用することができる。ステップＳ３０４では、ステップＳ３０２で決定した要素順序情報に基づいて要素順序を表示装置４４に表示する。ステップＳ３１２、Ｓ１３４、Ｓ３３６、Ｓ３３８、Ｓ３４６、Ｓ３４８についても同様である。
記憶装置４２は、上記第４の実施の形態における学習データ１～３と同様のデータ構造からなる要素順序情報テーブル１～３を記憶している。ステップＳ３０２では、ステップＳ３００で取得した要素ＩＤに対応する１又は複数の要素順序情報であって評価値が所定以上のものを要素順序情報テーブル１～３からそれぞれ検索し、索出した要素順序情報から１又は複数の要素順序情報を決定する。この決定方法としては、決定部４６６による決定方法と同様の方法を採用することができる。ステップＳ３０４では、ステップＳ３０２で決定した要素順序情報に基づいて要素順序を表示装置４４に表示する。ステップＳ３１２、Ｓ１３４、Ｓ３３６、Ｓ３３８、Ｓ３４６、Ｓ３４８についても同様である。
【0338】
次に、上記第５の実施の形態の変形例として発明Ｂ１～Ｂ３の実施の形態を説明する。
記憶装置４２は、上記第５の実施の形態における学習データ１～３と同様のデータ構造からなる要素順序情報テーブル１～３を記憶している。ステップＳ３０２では、ステップＳ３００で取得した要素ＩＤに対応する１又は複数の要素順序情報であって評価値が所定以上のものを要素順序情報テーブル１から取得する。次いで、取得した要素順序情報に対応する１又は複数の要素順序情報であって評価値が所定以上のものを要素順序情報テーブル２から取得する。そして、取得した要素順序情報に対応する１又は複数の要素順序情報であって評価値が所定以上のものを要素順序情報テーブル３から取得する。ステップＳ３０４では、ステップＳ３０２で取得した要素順序情報に基づいて要素順序を表示装置４４に表示する。ステップＳ３１２、Ｓ３１４、Ｓ３３６、Ｓ３３８、Ｓ３４６、Ｓ３４８についても同様である。
記憶装置４２は、上記第５の実施の形態における学習データ１～３と同様のデータ構造からなる要素順序情報テーブル１～３を記憶している。ステップＳ３０２では、ステップＳ３００で取得した要素ＩＤに対応する１又は複数の要素順序情報であって評価値が所定以上のものを要素順序情報テーブル１から取得する。次いで、取得した要素順序情報に対応する１又は複数の要素順序情報であって評価値が所定以上のものを要素順序情報テーブル２から取得する。そして、取得した要素順序情報に対応する１又は複数の要素順序情報であって評価値が所定以上のものを要素順序情報テーブル３から取得する。ステップＳ３０４では、ステップＳ３０２で取得した要素順序情報に基づいて要素順序を表示装置４４に表示する。ステップＳ３１２、Ｓ３１４、Ｓ３３６、Ｓ３３８、Ｓ３４６、Ｓ３４８についても同様である。
【0339】
〔発明Ｂ４〕 発明Ｂ１～Ｂ３において、
前記記憶手段は、前記要素情報及び前記評価値の価値の指標を示す第１指標に基づく前記評価値と対応づけて前記要素順序情報を記憶する第１記憶手段、並びに、前記要素情報及び前記第１指標とは異なる第２指標に基づく前記評価値と対応づけて前記要素順序情報を記憶する第２記憶手段を含み、
前記第１指標又は前記第２指標に関する指標情報を取得する指標情報取得手段と、
前記指標情報取得手段で取得した指標情報に基づいて前記第１記憶手段及び前記第２記憶手段のいずれかを選択する記憶手段選択手段とを備え、
前記検索手段は、前記記憶手段選択手段で選択した記憶手段から前記要素順序情報を検索する。
前記記憶手段は、前記要素情報及び前記評価値の価値の指標を示す第１指標に基づく前記評価値と対応づけて前記要素順序情報を記憶する第１記憶手段、並びに、前記要素情報及び前記第１指標とは異なる第２指標に基づく前記評価値と対応づけて前記要素順序情報を記憶する第２記憶手段を含み、
前記第１指標又は前記第２指標に関する指標情報を取得する指標情報取得手段と、
前記指標情報取得手段で取得した指標情報に基づいて前記第１記憶手段及び前記第２記憶手段のいずれかを選択する記憶手段選択手段とを備え、
前記検索手段は、前記記憶手段選択手段で選択した記憶手段から前記要素順序情報を検索する。
【0340】
これにより、第１指標又は第２指標に基づく評価値が高い要素順序を把握することができる。
【0341】
上記第４の実施の形態の変形例として発明Ｂ４の実施の形態を説明する。
記憶装置４２は、上記第４の実施の形態における学習データ１、２と同様のデータ構造からなる要素順序情報テーブル１、２を記憶している。ステップＳ３３２では、ステップＳ３３０で取得した指標情報に係る指標が第１指標である場合は要素順序情報テーブル１を選択し、取得した指標情報に係る指標が第２指標である場合は要素順序情報テーブル２を選択する。ステップＳ３３６では、ステップＳ３３４で取得した要素ＩＤに対応する１又は複数の要素順序情報であって評価値が所定以上のものを、ステップＳ３３２で選択した要素順序情報テーブルから検索する。ステップＳ３４６では、ステップＳ３４０で取得した要素ＩＤに対応する１又は複数の要素順序情報であって評価値が所定以上のものを、ステップＳ３３２で選択した要素順序情報テーブルから検索する。
記憶装置４２は、上記第４の実施の形態における学習データ１、２と同様のデータ構造からなる要素順序情報テーブル１、２を記憶している。ステップＳ３３２では、ステップＳ３３０で取得した指標情報に係る指標が第１指標である場合は要素順序情報テーブル１を選択し、取得した指標情報に係る指標が第２指標である場合は要素順序情報テーブル２を選択する。ステップＳ３３６では、ステップＳ３３４で取得した要素ＩＤに対応する１又は複数の要素順序情報であって評価値が所定以上のものを、ステップＳ３３２で選択した要素順序情報テーブルから検索する。ステップＳ３４６では、ステップＳ３４０で取得した要素ＩＤに対応する１又は複数の要素順序情報であって評価値が所定以上のものを、ステップＳ３３２で選択した要素順序情報テーブルから検索する。
【0342】
〔発明Ｂ５〕 発明Ｂ１～Ｂ３において、
前記記憶手段は、前記要素情報、前記評価値及び前記評価値の価値の指標を示す第１指標又は前記第１指標とは異なる第２指標に関する指標情報と対応づけて前記要素順序情報を記憶し、
前記第１指標又は前記第２指標に関する指標情報を取得する指標情報取得手段を備え、
前記検索手段は、前記要素情報取得手段で取得した要素情報及び前記指標情報取得手段で取得した指標情報に対応する前記要素順序情報を検索する。
前記記憶手段は、前記要素情報、前記評価値及び前記評価値の価値の指標を示す第１指標又は前記第１指標とは異なる第２指標に関する指標情報と対応づけて前記要素順序情報を記憶し、
前記第１指標又は前記第２指標に関する指標情報を取得する指標情報取得手段を備え、
前記検索手段は、前記要素情報取得手段で取得した要素情報及び前記指標情報取得手段で取得した指標情報に対応する前記要素順序情報を検索する。
【0343】
これにより、第１指標又は第２指標に基づく評価値が高い要素順序を把握することができる。
【0344】
上記第４の実施の形態の変形例として発明Ｂ５の実施の形態を説明する。
記憶装置４２は、各行ごとに、作成済み又は編集済みの要素ＩＤ４３０、要素順序情報４３２、評価値４１４、４３４及び第１指標又は第２指標に関する指標情報を登録した要素順序情報テーブルを記憶している。ステップＳ３３６では、ステップＳ３３０、Ｓ３３４で取得した要素ＩＤ及び指標情報に対応する１又は複数の要素順序情報であって評価値が所定以上のものを要素順序情報テーブルから検索する。ステップＳ３４６では、ステップＳ３３０、Ｓ３４０で取得した要素ＩＤ及び指標情報に対応する１又は複数の要素順序情報であって評価値が所定以上のものを要素順序情報テーブルから検索する。
記憶装置４２は、各行ごとに、作成済み又は編集済みの要素ＩＤ４３０、要素順序情報４３２、評価値４１４、４３４及び第１指標又は第２指標に関する指標情報を登録した要素順序情報テーブルを記憶している。ステップＳ３３６では、ステップＳ３３０、Ｓ３３４で取得した要素ＩＤ及び指標情報に対応する１又は複数の要素順序情報であって評価値が所定以上のものを要素順序情報テーブルから検索する。ステップＳ３４６では、ステップＳ３３０、Ｓ３４０で取得した要素ＩＤ及び指標情報に対応する１又は複数の要素順序情報であって評価値が所定以上のものを要素順序情報テーブルから検索する。
【0345】
〔発明Ｂ６〕 発明Ｂ１において、
前記複数の要素は、その設定又は変更に人の判断を要する要素であって、他の要素に対し当該設定又は変更が影響を与える要素である。
前記複数の要素は、その設定又は変更に人の判断を要する要素であって、他の要素に対し当該設定又は変更が影響を与える要素である。
【0346】
〔発明Ｂ７〕 発明Ｂ１において、
前記設計情報は、建築の設計を行うための設計情報である。
前記設計情報は、建築の設計を行うための設計情報である。
【0347】
また、発明Ｂ１～Ｂ７及びその変形例において、要素順序情報を要素情報等と対応づけて記憶することとしては、例えば、（１）要素順序情報及び要素情報等を同一のレコードに登録するなど、直接対応づけて記憶すること、（２）要素順序情報及び中間情報を対応づけて登録するテーブルと、要素情報等及び中間情報を対応づけて登録するテーブルを設けるなど、中間に１又は複数の情報を介して記憶することが含まれる。すなわち、要素情報等から要素順序情報を辿ることができる態様であれば、あらゆるデータ構造を採用することができる。なお、要素順序情報は、要素情報等と対応づけて記憶手段に記憶すればよく、記憶手段に要素情報等を記憶することは必ずしも要しない。
【0348】
また、発明Ｂ１～Ｂ７及びその変形例において、記憶手段は、要素順序情報をあらゆる手段で且つあらゆる時期に記憶するものであり、要素順序情報を予め記憶してあるものであってもよいし、要素順序情報を予め記憶することなく、図面作成支援装置１００の動作時に外部からの入力等によって要素順序情報を記憶するようになっていてもよい。
【0349】
また、上記第６～第１０の実施の形態及びその変形例においては、プロンプトとして、例えば、作成済み又は編集済みの要素ＩＤに基づいて、作成済み又は編集済みの編集要素の次に連続して編集される複数の編集要素及びその編集順序に関する要素順序情報であって評価値が所定以上のものを生成することをＡＩモデル５０に要求する内容としたが、これに限らず、作成済み又は編集済みの編集要素の次に連続して編集される複数の編集要素及びその編集順序に関する要素順序情報を生成することをＡＩモデル５０に要求する内容とすることができる。
【0350】
また、上記第６～第１０の実施の形態及びその変形例においては、図５又は図１１の学習データをナレッジベース５４に登録したが、これに限らず、（１）編集履歴データ、（２）作成済み又は編集済みの要素に関する要素情報、並びに当該要素の次に連続して編集される複数の要素及びその編集順序に関する要素順序情報を含む参照情報、又は（３）作成済み又は編集済みの要素に関する要素情報、当該要素の次に連続して編集される複数の要素及びその編集順序に関する要素順序情報並びに当該複数の要素の編集に関する評価値を含む参照情報をナレッジベース５４に登録することができる。（２）又は（３）の参照情報には、上記第１～第５の実施の形態及びその変形例における学習済みモデルを用いて推定した要素順序情報を含めることができる。
【0351】
また、上記第６～第１０の実施の形態及びその変形例においては、ナレッジベース５４にベクトルデータを登録したが、これに限らず、任意の形式のデータを登録することができる。
【0352】
また、上記第１～第１０の実施の形態及びその変形例においては、学習済みモデルを用いた推定処理、ＡＩモデル５０からの取得処理及びテーブルを用いた検索処理のいずれかを備える構成を採用したが、これに限らず、これら処理のうち複数を備える構成を採用することができる。具体的には、例えば、次の構成を採用することができる。
【0353】
第１の構成は、ステップＳ３０２の処理又はステップＳ３１２の処理を、推定処理、取得処理及び検索処理のいずれかにより行う構成である。ステップＳ３１２の２回目以降の処理については、ステップＳ３０２の処理又はステップＳ３１２の１回目の処理と同一又は異なる処理により行うことができる。
【0354】
第２の構成は、ステップＳ３３６の処理又はステップＳ３４６の処理を、推定処理、取得処理及び検索処理のいずれかにより行う構成である。ステップＳ３４６の２回目以降の処理については、ステップＳ３３６の処理又はステップＳ３４６の１回目の処理と同一又は異なる処理により行うことができる。
【0355】
第３の構成は、ステップＳ５０２、Ｓ５０４の処理又はステップＳ５１４、Ｓ５１６の処理を、推定処理、取得処理及び検索処理のいずれかにより行う構成である。ステップＳ５１４、Ｓ５１６の２回目以降の処理については、ステップＳ５０２、Ｓ５０４の処理又はステップＳ５１４、Ｓ５１６の１回目の処理と同一又は異なる処理により行うことができる。
【0356】
第４の構成は、ステップＳ５３４、Ｓ５３６の処理又はステップＳ５４６、Ｓ５４８の処理を、推定処理、取得処理及び検索処理のいずれかにより行う構成である。ステップＳ５４６、Ｓ５４８の２回目以降の処理については、ステップＳ５３４、Ｓ５３６の処理又はステップＳ５４６、Ｓ５４８の１回目の処理と同一又は異なる処理により行うことができる。
【0357】
第５の構成は、どの処理を優先に行うかを制御する構成である。例えば、（１）複数の処理のうち現在の負荷が低いものを優先に行う構成、（２）複数の処理のうち処理結果がユーザにより採用された採用度合い（採用の回数、割合その他の度合いをいう。）が高いものを優先に行う構成、（３）複数の処理のうちユーザの利用度合い（利用の回数、割合その他の度合いをいう。）が高いものを優先に行う構成を採用することができる。
【0358】
また、上記第１～第１０の実施の形態及びその変形例においては、複数の編集要素及びその編集順序を学習又は推論させたが、これに限らず、学習又は推論の対象とする「複数の編集要素」は、その設定又は変更に人の判断を要する編集要素Ａであって、他の編集要素Ｂに対しその設定又は変更が影響を与える編集要素とすることができる。これにより、編集要素Ａ及び編集要素Ｂの関係を考慮した要素順序を把握することができる。人の判断を要しない編集要素であれば、例えば、特許第７３４１５８０号公報の技術により編集を自動化することができるので、自動化が難しい編集要素を対象にすることで編集作業を効率化することができる。
【0359】
また、上記第１～第５の実施の形態及びその変形例においては、単一の装置として実現したが、これに限らず、ネットワークシステムとして実現することもできる。ネットワークシステムの例として、図面作成支援装置１００の機能の一部又は全部を、クラウドコンピューティングサービスを提供するサーバ上の仮想サーバとして構成することができる。
【0360】
また、上記第６～第１０の実施の形態及びその変形例において、生成ＡＩサーバ１２０は、ＡＩモデル５０、ＡＩモデル制御部５２、ナレッジベース５４、リクエスト受信部５６、リクエスト処理部５８、回答情報送信部６０、リクエスト受信部６２及び学習データ登録部６４からなる各機能を一体で構成したが、これに限らず、一部の機能を別のサーバ等で構成することができる。
【0361】
また、上記第６～第１０の実施の形態及びその変形例においては、ネットワークシステムとして実現したが、これに限らず、単一のデバイス又はアプリケーションとして実現することができる。
【0362】
また、上記第６～第１０の実施の形態及びその変形例においては、インターネット１９９からなるネットワークシステムに適用した場合について説明したが、これに限らず、例えば、インターネット１９９と同一方式により通信を行ういわゆるイントラネットに適用してもよい。もちろん、インターネット１９９と同一方式により通信を行うネットワークに限らず、任意の通信方式のネットワークに適用することができる。
【0363】
また、上記第１～第１０の実施の形態及びその変形例において、図面作成支援装置１００は、記憶装置４２を利用するように構成したが、これに限らず、データベースサーバ等の外部の記憶装置を利用するように構成することもできる。
【0364】
また、上記第１～第１０の実施の形態及びその変形例において、図４、図６、図８、図１２、図１８～図２０のフローチャートに示す処理を実行するにあたってはいずれも、ＲＯＭ３２に予め格納されているプログラムを実行する場合について説明したが、これに限らず、これらの手順を示したプログラムが記憶された記憶媒体から、そのプログラムをＲＡＭ３４に読み込んで実行するようにしてもよい。
【0365】
ここで、記憶媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の半導体記憶媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記憶型記憶媒体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記憶媒体、ＭＯ等の磁気記憶型／光学的読取方式記憶媒体であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法のいかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であれば、あらゆる記憶媒体を含むものである。
【0366】
また、上記第１～第１０の実施の形態及びその変形例は相互に適用することができる。
また、上記第１～第１０の実施の形態及びその変形例に限らず、本発明の主旨を逸脱しない範囲で他の場合にも適用可能である。例えば、自動車設計、機械設計、回路設計など広く設計を行う場合（自動車、機械、回路その他を設計対象とする場合）について本発明を適用することができる。
また、上記第１～第１０の実施の形態及びその変形例に限らず、本発明の主旨を逸脱しない範囲で他の場合にも適用可能である。例えば、自動車設計、機械設計、回路設計など広く設計を行う場合（自動車、機械、回路その他を設計対象とする場合）について本発明を適用することができる。
【符号の説明】
【0367】
１００…図面作成支援装置、 ３０…ＣＰＵ、 ３２…ＲＯＭ、 ３４…ＲＡＭ、 ３８…Ｉ／Ｆ、 ３９…バス、 ４０…入力装置、 ４２…記憶装置、 ４４…表示装置、 １２０…生成ＡＩサーバ、 ５０…ＡＩモデル、 ５２…ＡＩモデル制御部、 ５４…ナレッジベース、 ５６、６２…リクエスト受信部、 ５８…リクエスト処理部、 ６０…回答情報送信部、 ６４…学習データ登録部、 １９９…インターネット、 ４００、４２０…要素情報、 ４０２…編集時間、 ４２２…編集項目数、 ４１０、４３０…要素ＩＤ、 ４１２、４３２…要素順序情報、 ４１４、４３４…評価値、 ４５０～４５４…ＣＡＤデータ、 ４６０～４６４、４７０～４７４…学習済みモデル、 ４６６…決定部
【要約】
【課題】 連続して編集される複数の要素及びその編集順序を把握するのに好適な設計支援システムを提供する。
【解決手段】 図面作成支援装置１００は、作成済み又は編集済みの要素ＩＤを取得し、作成済み又は編集済みの要素ＩＤ、その編集要素の次に連続して編集された複数の編集要素及びその編集順序に関する要素順序情報、並びにその複数の編集要素に関する評価値であって建築物の品質又はリスクに関する評価値を含む学習データに基づいて学習された学習済みモデルを用いて、取得した要素ＩＤから複数の要素順序情報を推定する。これにより、連続して編集される複数の編集要素及びその編集順序を把握することができる。また、建築物の品質又はリスクに関する評価値に応じた要素順序を把握することができる。
【選択図】 図１３
【解決手段】 図面作成支援装置１００は、作成済み又は編集済みの要素ＩＤを取得し、作成済み又は編集済みの要素ＩＤ、その編集要素の次に連続して編集された複数の編集要素及びその編集順序に関する要素順序情報、並びにその複数の編集要素に関する評価値であって建築物の品質又はリスクに関する評価値を含む学習データに基づいて学習された学習済みモデルを用いて、取得した要素ＩＤから複数の要素順序情報を推定する。これにより、連続して編集される複数の編集要素及びその編集順序を把握することができる。また、建築物の品質又はリスクに関する評価値に応じた要素順序を把握することができる。
【選択図】 図１３
【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】