(57)【要約】【課題】建物の建設から廃棄までの外部環境に関するシミュレーションの結果を考慮して、建物を利用し続ける際に生じるコストを低減させるような工事の計画情報を得る。【解決手段】建物情報処理装置１００の取得部３０が、対象の建物の仕様を表す建物仕様情報を取得する。算出部３２が、建物仕様情報を、学習用の建物の建設から廃棄までの外部環境に関するシミュレーションの結果に応じて、学習用の建物の利用に関する値と学習用の建物の工事に関する費用に関する値との差分を表す報酬を用いて予め強化学習された学習済みモデルへ入力して、対象の建物を利用し続ける際に生じるコストが小さくなるように、対象の建物の工事に関する情報を算出する。【選択図】図１
2020113056.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象の建物の仕様を表す建物仕様情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記建物仕様情報を、学習用の建物の建設から廃棄までの外部環境に関するシミュレーションの結果に応じて、前記学習用の建物の利用に関する値と前記学習用の建物の工事に関する費用に関する値との差分を表す報酬を用いて予め強化学習された学習済みモデルへ入力して、前記対象の建物を利用し続ける際に生じるコストが小さくなるように、前記対象の建物の工事に関する情報を算出する算出部と、
を含む建物情報処理装置。
【請求項２】
前記学習済みモデルは、前記学習用の建物が建設される地域における複数種類の災害に関するシミュレーション結果に応じて前記強化学習された学習済みモデルである、
請求項１に記載の建物情報処理装置。
【請求項３】
学習用の建物の建設から廃棄までのシミュレーションを実行し、該シミュレーションの結果に基づいて、前記学習用の建物の利用に関する値と前記学習用の建物の工事に関する費用に関する値との差分を表す報酬を用いて、建物の仕様を表す建物仕様情報から前記建物の工事に関する情報を出力するためのモデルを強化学習させて、前記建物仕様情報から前記工事に関する情報を出力する学習済みモデルを得る学習部
を含む建物情報処理モデル学習装置。
【請求項４】
前記学習部は、建物が建設される地域における複数種類の災害に関するシミュレーションを更に実行し、該シミュレーションの結果に基づいて、前記学習済みモデルを得る、
請求項３に記載の建物情報処理モデル学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、建物情報処理装置及び建物情報処理モデル学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、建物のライフサイクルコストの算定と長期保全計画の作成機能を有する建物ライフサイクル解析システムが知られている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
また、建築物のライフサイクルコストに大きな影響を与える構成部材を主要項目として個々にライフサイクルコストを算出する技術が知られている（例えば、特許文献２）。
【０００４】
また、判定対象となる建物について、建物を修繕して継続使用すべきか、建替えるべきかを定量的に判定する建物建替判定システムが知られている（例えば、特許文献３）。
【０００５】
また、既存建物の耐震改修費用を算定し、耐震改修への投資効果を評価する方法が知られている（例えば、特許文献４）。
【０００６】
また、各種自然災害の発生確率や内容、影響を受ける地域を記したハザードマップの情報を用いて、それによる今後１０〜１００年間の土木建造物や公共設備などの建物が受けるダメージを加味したライフサイクルコスト（トータル維持管理コスト）を算定可能とする維持管理計画システムが知られている（例えば、特許文献５）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平10-46832号公報
【特許文献２】特開2003-336311号公報
【特許文献３】特開2016-38616号公報
【特許文献４】特許第3765007号公報
【特許文献５】特開2006-164022号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記特許文献１〜上記特許文献５に記載されている技術は、建物のライフサイクルコストを算出する技術である。
【０００９】
建物のライフサイクルコストを算出する際には、例えば、建物の設備機器の耐用年数等を考慮する必要がある。また、建物のライフサイクルコストを算出する際には、建物の外部環境に関する様々な状況を考慮する必要がある。
【００１０】
しかし、上記特許文献１〜４において算出されるライフサイクルコストは、建物の建設から廃棄までの外部環境に応じたライフサイクルコストとなっていない。建物の建設から廃棄までの外部環境の変化としては、例えば、複数の災害の発生が挙げられるが、上記特許文献１〜４の技術は、これらの外部環境の変化を考慮したものではない。
【００１１】
これに対し、上記特許文献５の技術では各種自然災害の発生確率や内容等が考慮されている。具体的には、上記特許文献５の技術は、自然災害毎にダメージコストを求め、求めた複数のダメージコスト中の最大のダメージコストとして設定している。
【００１２】
しかし、上記特許文献５の技術は、単に各種自然災害の発生確率の演算によってライフサイクルコストを求めるものであり、例えば、地震発生後に集中豪雨が発生するという状況や、集中豪雨が連続するといった外部環境の変化は考慮されていない。
【００１３】
本発明は上記事実に鑑みて、建物の建設から廃棄までの外部環境に関するシミュレーションの結果を考慮して、建物を利用し続ける際に生じるコストを低減させるような工事の計画情報を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するために、本発明の建物情報処理装置は、対象の建物の仕様を表す建物仕様情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記建物仕様情報を、学習用の建物の建設から廃棄までの外部環境に関するシミュレーションの結果に応じて、前記学習用の建物の利用に関する値と前記学習用の建物の工事に関する費用に関する値との差分を表す報酬を用いて予め強化学習された学習済みモデルへ入力して、前記対象の建物を利用し続ける際に生じるコストが小さくなるように、前記対象の建物の工事に関する情報を算出する算出部と、を含む建物情報処理装置である。本発明の建物情報処理装置によれば、建物の建設から廃棄までの外部環境に関するシミュレーションの結果を考慮して、建物を利用し続ける際に生じるコストを低減させるような工事の計画情報を得ることができる。
【００１５】
本発明の前記学習済みモデルは、前記学習用の建物が建設される地域における複数種類の災害に関するシミュレーション結果に応じて前記強化学習された学習済みモデルであるようにすることができる。これにより、建物を利用し続ける際に生じるコストを低減させつつ、かつ複数種類の災害が発生することを考慮した改修工事の計画情報を得ることができる。
【００１６】
本発明の建物情報処理モデル学習装置は、学習用の建物の建設から廃棄までのシミュレーションを実行し、該シミュレーション結果に基づいて、前記学習用の建物の利用に関する値と前記学習用の建物の工事に関する費用に関する値との差分を表す報酬を用いて、建物の仕様を表す建物仕様情報から前記建物の工事に関する情報を出力するためのモデルを強化学習させて、前記建物仕様情報から前記工事に関する情報を出力する学習済みモデルを得る学習部を含む建物情報処理モデル学習装置である。本発明の建物情報処理モデル学習装置によれば、建物を利用し続ける際に生じるコストを低減させる工事の計画情報を得るための学習済みモデルを取得することができる。
【００１７】
本発明の前記学習部は、建物が建設される地域における複数種類の災害に関するシミュレーションを更に実行し、該シミュレーション結果に基づいて、前記学習済みモデルを得るようにすることができる。これにより、建物を利用し続ける際に生じるコストを低減させつつ、かつ複数種類の災害が発生することを考慮した工事の計画情報を得るための学習済みモデルを取得することができる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、建物の建設から廃棄までの外部環境に関するシミュレーションの結果を考慮して、建物を利用し続ける際に生じるコストを低減させるような工事の計画情報を得ることができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】実施形態に係る建物情報処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】建築部材情報記憶部に格納される情報の一例を示す図である。
【図３】建築部材情報記憶部に格納される情報の一例を示す図である。
【図４】地震動の発生確率の一例を示す図である。
【図５】水害が発生した際の水深の一例を示す図である。
【図６】学習処理ルーチンの一例を示す図である。
【図７】地震に関するシミュレーション処理ルーチンの一例を示す図である。
【図８】建物情報処理ルーチンの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
＜本実施形態の概要＞
【００２１】
建物を新たに建設する場合には、建物の企画、設計、生産、運用、及び廃棄までの費用を表すライフサイクルコストを考慮して建物仕様を検討することが行われる。また、既存建物についても耐震改修などの大規模な改修工事を行う際に、どのような投資を行うことが投資効果を最大にするかを基準として改修工事の仕様を検討することが行われる。
【００２２】
ライフサイクルコストの算定においては、例えば、建物の耐久性を維持又は向上させるためのコスト及び設備の更新のコスト等が考慮される。地震及び水害等の災害が発生した場合、そのために生ずるコストがライフサイクルコストに占める割合は無視することはできない。近年、こうした地震によるリスクをライフサイクルコストに含める流れもあるが、対象とするのは単一災害のみのものが多い。
【００２３】
しかし、例えば巨大地震が発生した場合、その巨大地震の後に津波が襲い、それに余震及び集中豪雨による水害が重なるというような、複数の災害（いわゆるマルチハザード）を考慮する必要がある。
【００２４】
将来的に高い確率で発生することが予想されている大規模地震による被害は非常に広域にわたり、複数の災害が発生することが憂慮される。このため、ライフサイクルコストを考慮した建設計画及び改修計画を立案する上で、複数の災害を考慮した手法が求められている。
【００２５】
そこで、本実施形態では、建物の仕様を表す建物仕様情報から建物の工事に関する情報を出力するためのモデルを機械学習させて学習済みモデルを得る。そして、本実施形態では、対象の建物の建物仕様情報を学習済みモデルへ入力して、対象の建物の工事に関する情報を算出する。対象の建物の工事に関する情報は、対象の建物に対し、いつどのような工事を行えばよいのかを表す情報である。これにより、建物を利用し続ける際に生じるコストを低減させ、かつ複数種類の災害が発生することを考慮した工事の計画情報を得ることができる。
【００２６】
なお、学習済みモデルを得るための機械学習手法としては、教師あり学習が知られている。教師あり学習は、入力データと対になる出力データとを所定のモデルに反映させるものであり、この出力データは教師データと呼ばれている。
【００２７】
例えば、画像認識のように、画像（入力データ）に対してラベル（出力データ）を人手によって指定できる場合には教師あり学習を用いることが可能である。しかし、本実施形態のように建物が廃棄される段階にならないと結果が判明しないような場合、建物の建設から廃棄までの各段階において行われる工事に対して教師データを設定することは難しい。
【００２８】
そこで、本実施形態においては、学習済みモデルを得る際の機械学習として強化学習を用いる。強化学習は機械学習の一つであり、環境の中での試行錯誤を通して最適な行動を学習する手法である。強化学習は、最後にならなければ評価が定まらず、途中過程の行動の良し悪しを直接評価できないものに対する学習法として用いられる。強化学習を用いることにより、建物の建設から廃棄の各段階における工事を表す個々の行動に対して教師データを与えることなく学習済みモデルを得ることができる。
【００２９】
以下、本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００３０】
＜建物情報処理装置のシステム構成＞
【００３１】
図１は、本発明の実施形態に係る建物情報処理装置１００の構成の一例を示すブロック図である。建物情報処理装置１００は、機能的には、図１に示すように、受付部１０、コンピュータ２０、及び出力部４０を含んだ構成で表すことができる。
【００３２】
受付部１０は、ユーザから入力された情報を受け付ける。受付部１０は、例えばキーボードやマウス等によって実現される。受付部１０は、ライフサイクルコストを算出する対象の建物の仕様を表す建物仕様情報を受け付ける。建物仕様情報には、例えば、建物の位置情報、建物の構造種別を表す情報、建築面積に関する情報、延床面積に関する情報、建物の階数に関する情報、及び建物の設備に関する情報等が含まれている。
【００３３】
建物仕様情報は、コンピュータが読み取り可能なような情報によって表現される。例えば、建物の位置情報は緯度及び経度によって表現される。また、建物の構造種別を表す情報は、ＲＣ造がラベル「１」、ＳＲＣ造がラベル「２」といったような情報によって表現される。また、建物の設備に関する情報も、建物の構造種別を表す情報と同様な形式によって表現される。
【００３４】
コンピュータ２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、各処理ルーチンを実現するためのプログラム等を記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）、データを一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）、記憶手段としてのメモリ、ネットワークインタフェース等を含んで構成されている。コンピュータ２０は、機能的には、図１に示すように、建築部材情報記憶部２２と、災害情報記憶部２４と、学習部２６と、学習済みモデル記憶部２８と、取得部３０と、算出部３２とを備えている。
【００３５】
建築部材情報記憶部２２には、学習用の建物を構成する各建築部材に関する情報と、学習用の建物に付属する各設備機器に関する情報とが格納されている。例えば、図２に示されるような形式で、学習用の建物を構成する各建築部材に関する情報が格納される。また、図３に示されるような形式で、学習用の建物に付属する各設備機器に関する情報が格納される。なお、学習用の建物とは、後述する学習部２６においてシミュレーションに用いられるコンピュータ上の仮想的な建物である。
【００３６】
例えば、建築部材情報記憶部２２には、図２に示されるように、学習用の建物の建築部材の識別情報を表す建築部材ＩＤと、当該建築部材の損傷度関数と、当該建築部材の耐久年数と、当該建築部材に対する複数の復旧手段（又は改修手段）と、複数の復旧手段の各々に対する復旧度合いと、複数の復旧手段の各々に対する費用と、複数の復旧手段の各々を建物に対して施す際にかかる期間とが対応付けられて格納される。なお、復旧手段には、学習用の建物に対する耐震改修工事を含む改修工事を行うための改修手段も含まれる。
【００３７】
例えば、建築部材ＩＤ「00001」の建築部材の損傷度関数は「Ａ１」であり、耐久年数は「Ｂ１」であることが示されている。また、建築部材ＩＤ「00001」の建築部材に対する復旧手段「Ｃ１−１」の復旧度合いは「Ｄ１−１」であり、費用は「Ｅ１−１」であり、期間は「Ｘ１−１」であることが示されている。
【００３８】
建築部材の損傷度関数は、建築部材の損傷確率を算出する際に用いられる。損傷度関数としては、周知の関数を用いることができる。例えば、損傷度関数としては、参考文献（恒川 裕史、宇佐美 徹、中山 信雄、「三次元弾塑性応答解析を用いた地震予想最大損失率に基づく性能設計の鋼構造物への適用」、日本建築学会技術報告集、2013年10月、第19巻、第43号、p.843-848）に記載されている被害関数を用いることができる。または、建築部材の損傷度関数としては、特許第4005004号公報に記載されている被害（損傷度）関数を用いることができる。
【００３９】
復旧費用の算定方法としては、詳細度に応じて、特許第3765007号公報又は特許第4005004号公報に記載の方法で算出することができる。また、復旧期間については、特開2008-186285号公報に記載の方法で算出することができる。
【００４０】
建築部材に対する複数の復旧手段（又は改修手段）の各々としては、例えば、応急処置、応急復旧、及び恒久復旧がある。応急処置及び応急復旧としては、傾斜した建物の牽引、梁柱部のサポート、コンクリート壁等のひび割れ補修、及びコンクリート柱の帯板補修等が挙げられる。この場合の復旧度合いは、例えば、０．５程度となる。
【００４１】
また、恒久復旧としては、建物の強度を被災前の強度に戻すような場合と、建物の強度を被災前の強度よりも高い強度にするような場合とがある。恒久復旧の場合の復旧手段としては、例えば、鉄筋コンクリート耐震壁による耐震補強及び枠付き鉄骨ブレース補強等が挙げられる。建物の強度を被災前の強度に戻すような場合の復旧度合いは、例えば１．０程度となる。建物の強度を被災前の強度よりも高い強度にするような場合の復旧度合いは、例えば１．２程度となる。
【００４２】
また、例えば、建築部材情報記憶部２２には、図３に示されるように、学習用の建物の設備機器の識別情報を表す設備機器ＩＤと、当該設備機器の損傷度関数と、当該設備機器の耐久年数と、当該設備機器に対する複数の復旧手段（又は改修手段）と、複数の復旧手段の各々に対する復旧度合いと、複数の復旧手段の各々に対する費用と、複数の復旧手段の各々を建物に対して施す際にかかる期間が対応付けられて格納される。なお、復旧手段には、学習用の建物に対する耐震改修工事を含む改修工事を行うための改修手段と経年劣化による改修工事を行うための改修手段とが含まれる。
【００４３】
例えば、設備機器ＩＤ「00001」の設備機器の損傷度関数は「Ｆ１」であり、耐久年数は「Ｇ１」であることが示されている。また、設備機器ＩＤ「00001」の設備機器に対する復旧手段「Ｈ１−１」の復旧度合いは「Ｉ１−１」であり、費用は「Ｊ１−１」であり、期間は「Ｙ１−１」であることが示されている。
【００４４】
設備機器の損傷度関数は、設備機器の損傷確率を算出する際に用いられる。損傷度関数としては、周知の関数を用いることができ、例えば、上記参考文献（恒川 裕史、宇佐美 徹、中山 信雄、「三次元弾塑性応答解析を用いた地震予想最大損失率に基づく性能設計の鋼構造物への適用」、日本建築学会技術報告集、2013年10月、第19巻、第43号、p.843-848）に記載されている被害関数を用いることが可能である。
【００４５】
災害情報記憶部２４には、複数種類の災害の発生確率の各々が対応付けられて格納されている。複数種類の災害の発生確率の各々は、例えば、建物が建設される地域と対応付けられて格納されている。
【００４６】
例えば、図４に示されるような、各地域の地震動の発生確率が、各地域と対応付けられて災害情報記憶部２４に格納される。図４の右下に示されるように、図中における色の濃淡が地震動の発生確率を表す。
【００４７】
また、災害情報記憶部２４には、例えば、図５に示されるような、各地域の洪水のハザードマップに応じた水害の発生確率が格納される。図５の凡例に示されるように、図中の色の濃淡は水害が発生した際の水深を表す。考慮される災害としては、この他に火災及び土砂災害等が考えられる。
【００４８】
建築部材情報記憶部２２に格納された各情報及び災害情報記憶部２４に格納された各情報は、学習部２６において実行されるシミュレーションで用いられる。
【００４９】
次に、強化学習に関して説明する。強化学習において、教師データの代わりになるのが報酬である。累積報酬Ｒｔは、報酬の割引率をγ、各局面での報酬をｒｔ＋ｋ＋１として、以下の式（１）に示されるように定義される。なお、ｔは時刻を表す。
【００５０】
【数１】
2020113056.tif 000003
（１）
【００５１】
なお、方策πの下で、状態ｓにおいて行動ａを選択することの価値は、以下の式（２）に示される行動価値関数Ｑπ（ｓ，ａ）によって表される。なお、Ｅπ｛・｝は期待値を表す。
【００５２】
【数２】
2020113056.tif 000004
（２）
【００５３】
上記式（２）に示される行動価値関数Ｑπ（ｓ，ａ）を用いて、価値が最も高くなるような行動ａが選択される。最適な行動価値関数Ｑ＊は、以下の式（３）によって表される。
【００５４】
【数３】
2020113056.tif 000005
（３）
【００５５】
行動価値関数Ｑ＊（ｓ，ａ）を学習する方法としては、Q-Learningが挙げられる。Q-Learningは、以下の式（４）に示されるように、逐次Ｑ値を更新しながら学習する。なお、αは予め設定される定数である。本実施形態においては、以下の式（４）に示されるQ-Learningによって行動価値関数を強化学習させる。
【００５６】
【数４】
2020113056.tif 000006
（４）
【００５７】
本実施形態では、状態ｓを建物の各建築部材及び設備機器の状態とし、行動ａを建物の建設から廃棄までの各段階に行う工事の内容及びその程度とする。行動価値関数Ｑ＊（ｓ，ａ）を強化学習により学習させることにより、建物がある状態ｓになったときの最適な行動ａを表す工事の内容及びその程度を選択することができるようになる。
【００５８】
また、本実施形態においては、学習用の建物の利用に関する値と当該学習用の建物の工事に関する費用に関する値との差分を報酬ｒｔとする。具体的には、本実施形態の強化学習における報酬ｒｔは、以下の式（５）によって表される。
【００５９】
【数５】
2020113056.tif 000007
（５）
【００６０】
上記式（５）におけるＢは、建物の利用に関する値の一例であり、単位時間において建物を利用できたことに対する報酬を表す。なお、仮に復旧工事等により建物が部分的にでも使えなければ、報酬Ｂを割り引くようにしてもよい。
【００６１】
また、Ｃｔは建物の工事に関する費用に関する値の一例であり、例えば、災害の復旧工事に要した工事費用を表す。また、Ｄｔは建物の工事に関する費用に関する値の一例であり、例えば、通常の設備更新等に要した工事費用を表す。
【００６２】
上記式（５）に示される報酬ｒｔを用いて強化学習を行うことにより、対象の建物を利用し続ける際に生じるコストが小さくなるような工事の計画が得られ、結果としてライフサイクルコストの最小化を図ることができる。なお、報酬ｒｔには、工事による営業停止によって発生した損害を盛り込むことも考えられる。
【００６３】
以下、本実施形態の学習部２６によって行われる強化学習の詳細について説明する。
【００６４】
学習部２６は、学習用の建物の建設から廃棄までの外部環境に関するシミュレーションを実行する。具体的には、本実施形態の学習部２６は、建物が建設される地域における複数種類の災害に関するシミュレーションを、外部環境に関するシミュレーションとして実行する。
【００６５】
学習部２６は、建物の建設から廃棄まで単位時間（例えば年）毎に乱数を発生させ、災害の発生、修復の選択、機器の老朽化、及び交換等を単位時間ごとに判定し、廃棄までに建物を利用し続ける際に発生するコストを算出するシミュレーションを行う。
【００６６】
また、例えば、南海トラフの地震等の大規模災害では、被害からの復旧が長期化し、その復旧過程で別の災害が発生することも考えられる。そのため、建物の機能が完全でない状態で別の災害に遭遇した場合に受ける被害についても考慮してシミュレーションを実行する。
【００６７】
例えば、本震で被害を受けた構造部材の被害が余震で拡大する又は天井が落ちる等をシミュレーションにおいて考慮しても良い。または、地震で止水板が損傷し、津波が建物に侵入することをシミュレーションにおいて考慮しても良い。または、地震によってスプリンクラー設備が損傷し、火災が広がる等をシミュレーションにおいて考慮しても良い。
【００６８】
なお、単位時間に乱数を用いてシミュレーションを行う手法は、モンテカルロシミュレーションを用いた手法が知られており、例えば、特開2006-4212号公報に記載の手法が挙げられる。
【００６９】
本実施形態の学習部２６は、シミュレーションによって複数種類の災害を仮想的に発生させ、かつ学習用の仮想的な建物の工事を適宜実施し、その際の報酬ｒｔを算定する。そして、学習部２６は、複数種類の災害に関するシミュレーションの結果とその報酬ｒｔとに基づいて、建物の仕様を表す建物仕様情報から当該建物の工事に関する情報を出力するためのモデルを強化学習させる。これにより、建物仕様情報から工事に関する情報を出力する学習済みモデルの一例である、学習済みの行動価値関数が得られる。これにより、どのような状況ではどのような工事等の対応を行えば良いかに関する学習が行われ、学習済みの行動価値関数へ反映される。
【００７０】
なお、建物の仕様を表す建物仕様情報から当該建物の工事に関する情報を出力するための行動価値関数のモデルとしては、どのような関数を用いてもよい。例えば、行動価値関数のモデルとして線形関数近似やニューラルネットワークモデルを用いることができる。
【００７１】
学習部２６は、学習済みの行動価値関数を学習済みモデル記憶部２８に格納する。
【００７２】
取得部３０は、受付部１０によって受け付けられた建物仕様情報を取得する。建物仕様情報は建物の状態ｓを表す。
【００７３】
算出部３２は、取得部３０によって取得された建物仕様情報を、学習済みモデル記憶部２８に格納された学習済みの行動価値関数へ入力して、対象の建物を利用し続ける際に生じるコストが小さくなるように、対象の建物の工事に関する情報を算出する。
【００７４】
算出部３２は、強化学習により得られた学習済みの行動価値関数に従って、行動ａを表す工事を選択する。具体的には、算出部３２は、対象の建物が状態ｓ（各建築部材の状態及び設備機器の状態）のときに、上記式（３）となるような行動ａ（工事の内容及びその程度）を選択することにより、建物を利用し続ける際に生じるコストを最小化する。これにより、建物の状態ｓにおいてＱ値を最大にする行動を表す工事（復旧工事及び改修工事を含む）ａが選択される。
【００７５】
学習済みの行動価値関数は、上記式（５）に示される報酬に応じて強化学習がなされているため、対象の建物を利用し続ける際に生じるコストが小さくなるような、対象の建物の工事に関する情報が出力される。
【００７６】
なお、対象の建物が新築の建物である場合には、建物の復旧工事及び改修工事に加えて、新築される建物の仕様情報が生成される。
【００７７】
対象の新築される建物の仕様情報を得る場合には、算出部３２は、例えば、新築される建物についての複数の建物仕様（例えば、耐震、免震、及び制震等）を設定する。そして、算出部３２は、それぞれの建物仕様の新築される建物に対して、学習部２６において実行されるシミュレーションを複数回実施し、平均のコストが最も小さくなるような建物仕様を、対象の建物の仕様情報として選択する。この場合、シミュレーションの中での復旧工事及び改修工事の選択には、学習済みの行動価値関数が用いられる。
【００７８】
出力部４０は、算出部３２によって算出された対象の建物の工事に関する情報を結果として出力する。出力部４０は、例えばディスプレイ等によって実現される。ユーザは、出力部４０に表示された工事に関する結果を確認し、対象の建物の工事計画立案の参考にする。
【００７９】
＜建物情報処理装置の作用＞
【００８０】
次に、図６、図７、及び図８を参照して、建物情報処理装置１００の作用を説明する。建物情報処理装置１００は、図６の学習処理ルーチンと図８の建物情報処理ルーチンとを実行する。
【００８１】
＜学習処理ルーチン＞
【００８２】
建物情報処理装置１００は、学習処理の指示信号を受け付けると、図６に示される学習処理ルーチンを実行する。
【００８３】
ステップＳ１００において、学習部２６は、シミュレーションにおいて用いる各変数を初期化する。例えば、仮想的な学習用の建物が建設されてからの経過年を表す変数ｔを０とする。
【００８４】
ステップＳ１０２において、学習部２６は、経過年を表す変数ｔを１インクリメントする。
【００８５】
ステップＳ１０４において、学習部２６は、学習用の建物に対し地震に関するシミュレーションを実行する。ステップＳ１０４は、図７に示される地震に関するシミュレーション処理ルーチンによって実現される。
【００８６】
＜地震に関するシミュレーション処理ルーチン＞
【００８７】
ステップＳ２００において、学習部２６は、乱数を発生させる。
【００８８】
ステップＳ２０２において、学習部２６は、上記ステップＳ２０２で発生させた乱数と、災害情報記憶部２４に格納された所定の地震動レベル（例えば震度５強）以上の地震動の発生確率とを比較し、地震の発生確率が乱数よりも大きい場合に、ステップＳ２０４へ進む。一方、地震の発生確率が乱数以下である場合には、ステップＳ２１４へ進む。
【００８９】
ステップＳ２０４において、学習部２６は、乱数を再度発生させる。
【００９０】
ステップＳ２０６において、学習部２６は、上記ステップＳ２０４で発生させた乱数に基づいて、地震動レベルを設定する。上記ステップＳ２０２では、所定の地震動レベル（例えば震度５強）以上の地震動が発生する確率を用いられたが、ステップＳ２０６では具体的にどの地震動レベルの地震を発生させるかが設定される。
【００９１】
ステップＳ２０８において、学習部２６は、上記ステップＳ２０６で設定された地震動レベルと、建築部材情報記憶部２２に格納された各建築部材及び各設備機器の損傷度関数とに応じて、学習用の建物の地震による被害を算定する。具体的には、ステップＳ２０８において、学習部２６は、地震動レベルと、各建築部材及び各設備機器の損傷度関数とに基づき、各建築部材及び各設備機器の損傷確率を算出する。そして、学習部２６は、算出した損傷確率に応じた、建物の各建築部材及び各設備機器の損傷度合いを地震による被害として算定する。
【００９２】
ステップＳ２１０において、学習部２６は、乱数又は前回までのステップＳ１１４で学習された学習済みの行動価値関数に基づいて、上記ステップＳ２０８で算定された各建築部材及び各設備機器の損傷に対し、建築部材情報記憶部２２に格納された複数の復旧手段から、所定の復旧手段を選択する。なお、前回までに学習された学習済みの行動価値関数を用いて復旧手段を選択する場合には、震災による建物の状態ｓ（建物の各部材及び各設備機器の状態ｓ）を学習済みの行動価値関数へ入力すると、それに対する行動ａとしての復旧手段が選択される。
【００９３】
ステップＳ２１２において、学習部２６は、上記ステップＳ２１０で選択された復旧手段に対する、復旧費用及び復旧期間を建築部材情報記憶部２２に格納された情報に基づき算定する。
【００９４】
ステップＳ２１４において、学習部２６は、上記ステップＳ２１２において算定された復旧費用及び復旧期間を、結果として出力する。なお、上記ステップＳ２０２において、地震の発生確率が乱数以下であった場合には、地震が発生しなかったとして結果を出力する。
【００９５】
次に、図６に戻り、図６のステップＳ１０６において、学習部２６は、余震に関するシミュレーションを実行する。余震に関するシミュレーションは、上記ステップＳ１０４の地震に関するシミュレーションと同様の処理によって実行される。なお、余震に関するシミュレーションは、上記ステップＳ１０４で発生した地震の規模に応じてシミュレーションが行われる。
【００９６】
ステップＳ１０８において、学習部２６は、水害に関するシミュレーションを実行する。水害に関するシミュレーションは、上記ステップＳ１０４の地震に関するシミュレーションと同様に実行される。なお、水害に関するシミュレーションが実行される際には、災害情報記憶部２４に格納された、水害が発生する確率が用いられる。
【００９７】
ステップＳ１１０において、学習部２６は、設備に関するシミュレーションを実行する。設備に関するシミュレーションは、上記ステップＳ１０４の地震に関するシミュレーションと同様に実行される。なお、設備に関するシミュレーションが実行される際には、建築部材情報記憶部２２に格納された設備機器の耐久年数等の情報が用いられる。
【００９８】
ステップＳ１１２において、学習部２６は、上記ステップＳ１０４〜ステップＳ１１０で算定された復旧費用（又は改修費用）及び復旧期間（又は改修期間）に基づいて、上記式（５）に従って、報酬を算定する。
【００９９】
ステップＳ１１４において、学習部２６は、上記ステップＳ１１２で算定された報酬に基づいて、上記式（４）に従って、行動価値関数を強化学習させる。
【０１００】
ステップＳ１１６において、学習部２６は、建物が建設されてからの経過年ｔは廃棄時期を経過したか否かを判定する。経過年ｔは廃棄時期を経過した場合には、ステップＳ１１８へ進む。一方、経過年ｔが廃棄時期を経過していない場合には、ステップＳ１０２へ戻る。
【０１０１】
ステップＳ１１８において、学習部２６は、上記ステップＳ１１４で得られた学習済みの行動価値関数を、学習済みモデル記憶部２８へ格納して、学習処理ルーチンを終了する。
【０１０２】
＜建物情報処理ルーチン＞
【０１０３】
建物情報処理装置１００は、受付部１０によって建物仕様情報が受け付けられると、図８に示される建物情報処理ルーチンを実行する。
【０１０４】
ステップＳ３００において、取得部３０は、受付部１０によって受け付けられた建物仕様情報を取得する。
【０１０５】
ステップＳ３０２において、算出部３２は、学習済みモデル記憶部２８に格納された学習済みの行動価値関数を読み出す。
【０１０６】
ステップＳ３０４において、算出部３２は、上記ステップＳ３００で取得された建物仕様情報を、上記ステップＳ３０２で読み出された学習済みの行動価値関数へ入力して、対象の建物を利用し続ける際に生じるコストが小さくなるように、対象の建物の工事に関する情報を算出する。具体的には、建物仕様情報を学習済みの行動価値関数へ入力すると、対象の建物に対して行うべき工事の時系列が出力される。
【０１０７】
出力部４０は、算出部３２によって算出された対象の建物の工事に関する情報を結果として出力する。ユーザは、出力部４０に表示された工事に関する結果を確認する。
【０１０８】
以上詳細に説明したように、本実施形態の建物情報処理装置は、対象の建物の仕様を表す建物仕様情報を、学習用の建物の建設から廃棄までの外部環境に関するシミュレーションの結果に応じて、学習用の建物の利用に関する値と学習用の建物の工事に関する費用に関する値との差分を表す報酬を用いて予め強化学習された学習済みモデルへ入力して、対象の建物を利用し続ける際に生じるコストが小さくなるように、対象の建物の工事に関する情報を算出する。これにより、建物の建設から廃棄までのシミュレーション結果を考慮して、建物を利用し続ける際に生じるコストを低減させるような、工事の計画情報を得ることができる。また、建物を利用し続ける際に生じるコストを低減させつつ、かつ複数種類の災害が発生することを考慮した工事の計画情報を得ることができる。
【０１０９】
また、本実施形態の建物情報処理装置は、学習用の建物の建設から廃棄までのシミュレーションを実行し、該シミュレーション結果に基づいて、学習用の建物の利用に関する値と学習用の建物の工事に関する費用に関する値との差分を表す報酬を用いて、建物の仕様を表す建物仕様情報から建物の工事に関する情報を出力するためのモデルを強化学習させて、学習済みモデルを得る。これにより、建物を利用し続ける際に生じるコストを低減させる工事の計画情報を得るための学習済みモデルを取得することができる。また、建物を利用し続ける際に生じるコストを低減させつつ、かつ複数種類の災害が発生することを考慮した工事の計画情報を得るための学習済みモデルを取得することができる。
【０１１０】
また、対象の建物の耐震等改修計画を策定する際には、将来発生する地震等の災害を想定して改修工事の目標を設定することになる。このため、本実施形態の建物情報処理装置によれば、建物を利用し続ける際に生じるコストを含む最終的なライフサイクルコストを考慮して工事計画を策定することができる。更には、建物を利用し続ける際に生じるコストを含むライフサイクルコストを考慮して、複数の候補から建物の最適な建物仕様を決定することができる。
【０１１１】
建物を利用し続ける際に生じるコストを含むライフサイクルコストは、建物が寿命を終える最終段階で確定するため、その時々の判断が適切であるかどうかを評価することが難しい。本実施形態では強化学習を用いることにより、最終段階で計算されるコストに基づいて、どのような耐震改修が適切であるかを判断することができる。
【０１１２】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【０１１３】
例えば、上記実施形態においては、建物仕様情報を建物の状態（建物の各建築部材及び各設備機器の状態）ｓとする場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、建物の状態以外の情報を状態ｓに含めるようにしてもよい。例えば、状態ｓには、固有の地震の地震後の経過率など災害の発生確率に影響する要因等を含めるようにしてもよい。更に、状態ｓには、復旧コストの算定に影響を与える復旧コストの単価を左右する物価換算係数（大規模災害発生時には復旧単価の上昇が予想されるため）等も含めるようにしてもよい。
【０１１４】
また、上記では本発明に係るプログラムが記憶部（図示省略）に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、本発明に係るプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ及びマイクロＳＤカード等の記録媒体に記録されている形態で提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１１５】
１０   受付部
２０   コンピュータ
２２   建築部材情報記憶部
２４   災害情報記憶部
２６   学習部
２８   学習済みモデル記憶部
３０   取得部
３２   算出部
４０   出力部
１００ 建物情報処理装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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