(57)【要約】【課題】配線の経路を自動的に設計する際に適切な経路が得られる確率を向上させる。【解決手段】取得部１４は、設計対象の住宅における分電盤の位置を含む間取りに関する情報、及び、設計対象の住宅に設置予定の電気設備の位置を取得する。学習済モデル記憶部２０には、電気設備が設置されかつ分電盤と電気設備とを接続する配線が施工された学習用の住宅における分電盤の位置を含む間取りに関する情報、学習用の住宅に設置された電気設備の位置、及び、学習用の住宅における前記配線の経路に関する情報を含む学習用データから予め学習された学習済モデルが記憶されている。配線経路設計部２２は、取得部１４によって取得された情報と学習済モデルとに基づいて、設計対象の住宅における配線の経路に関する情報を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
設計対象の住宅における分電盤の位置を含む間取りに関する情報、及び、前記設計対象の住宅に設置予定の電気設備の位置を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された、前記設計対象の住宅における間取りに関する情報、及び、前記設計対象の住宅に設置予定の電気設備の位置と、電気設備が設置されかつ分電盤と前記電気設備とを接続する配線が施工された学習用の住宅における前記分電盤の位置を含む間取りに関する情報、前記学習用の住宅に設置された電気設備の位置、及び、前記学習用の住宅における前記配線の経路に関する情報を含む学習用データから予め学習された学習済モデルと、に基づいて、前記設計対象の住宅における前記配線の経路に関する情報を出力する情報出力部と、
を含む配線設計装置。
【請求項２】
前記取得部は、前記設計対象の住宅における間取りに関する情報、及び、前記設計対象の住宅に設置予定の電気設備の位置を平面図上に入力するための入力画面を表示部に表示させ、入力部を介して前記入力画面の平面図上で入力された、前記設計対象の住宅における間取りに関する情報、及び、前記設計対象の住宅に設置予定の電気設備の位置を取得する請求項１記載の配線設計装置。
【請求項３】
新たに電気設備が設置されかつ前記配線が施工された学習用の住宅の間取りに関する情報、前記学習用の住宅に設置された電気設備の位置、及び、前記学習用の住宅における前記配線の経路に関する情報に基づいて、前記学習済モデルを更新する学習部を更に含む請求項１又は請求項２記載の配線設計装置。
【請求項４】
前記電気設備は車両の充電器である請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の配線設計装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は配線設計装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に記載の技術は、各機器相互を接続しているケーブルの各区間の線の始端及び終端の座標、線番を含んだ属性データより、ひとつの接続認識中に含まれる配線ルートに関する各線のつながりを記述した接続認識テーブルを作成する。そして、指定された機器間の配線ルートを接続認識テーブルを参照して抽出することで、オペレータが逐一指示しなくとも、指定された機器間の最短の配線ルートを自動選定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平０５−３２４７４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年、プラグイン・ハイブリッド車両などの普及により、車両のバッテリを充電する充電器などの電気設備を住宅に追加設置すると共に、電気設備と分電盤とを配線で接続する工事を行うことが増えている。但し、電気設備と分電盤とを接続する配線の経路の設計は、手作業で行おうとすると手間と時間が掛かる。また、特許文献１に記載の技術を適用して配線の経路を自動的に設計するようにした場合には、最短の経路が選定されることになるので、例えば、住宅の見栄えが悪化するなど、適切な経路が得られないことが頻繁に発生する。
【０００５】
本発明は上記事実を考慮して成されたもので、配線の経路を自動的に設計するにあたり適切な経路が得られる確率を向上させることができる配線設計装置を得ることが目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１記載の発明に係る配線設計装置は、設計対象の住宅における分電盤の位置を含む間取りに関する情報、及び、前記設計対象の住宅に設置予定の電気設備の位置を取得する取得部と、前記取得部によって取得された、前記設計対象の住宅における間取りに関する情報、及び、前記設計対象の住宅に設置予定の電気設備の位置と、電気設備が設置されかつ分電盤と前記電気設備とを接続する配線が施工された学習用の住宅における前記分電盤の位置を含む間取りに関する情報、前記学習用の住宅に設置された電気設備の位置、及び、前記学習用の住宅における前記配線の経路に関する情報を含む学習用データから予め学習された学習済モデルと、に基づいて、前記設計対象の住宅における前記配線の経路に関する情報を出力する情報出力部と、を含んでいる。
【０００７】
請求項１記載の発明では、取得部が、設計対象の住宅における分電盤の位置を含む間取りに関する情報、及び、設計対象の住宅に設置予定の電気設備の位置を取得する。また情報出力部は、取得部により取得された情報と学習済モデルとに基づいて、設計対象の住宅における分電盤と電気設備とを接続する配線の経路に関する情報を出力する。ここで、情報出力部が配線の経路に関する情報の出力に用いる学習済モデルは、電気設備が設置されかつ分電盤と電気設備とを接続する配線が施工された学習用の住宅における分電盤の位置を含む間取りに関する情報、学習用の住宅に設置された電気設備の位置、及び、学習用の住宅における配線の経路に関する情報を含む学習用データから予め学習されたモデルである。
【０００８】
このため、情報出力部は、設計対象の住宅と間取りや電気設備の位置などが類似する学習用の住宅における配線の経路と類似するように、学習用の住宅における配線の経路に関する情報を出力することになる。学習用の住宅は、電気設備が設置されかつ分電盤と電気設備とを接続する配線が施工された住宅であるので、学習用の住宅における前記配線の経路は、見栄えの悪化などが回避されている。これにより、情報出力部が出力する学習用の住宅における配線の経路に関する情報についても、見栄えの悪化などが回避された経路である可能性が高くなる。従って、請求項１記載の発明によれば、配線の経路を自動的に設計するにあたり適切な経路が得られる確率を向上させることができる。
【０００９】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記取得部は、前記設計対象の住宅における間取りに関する情報、及び、前記設計対象の住宅に設置予定の電気設備の位置を平面図上に入力するための入力画面を表示部に表示させ、入力部を介して前記入力画面の平面図上で入力された、前記設計対象の住宅における間取りに関する情報、及び、前記設計対象の住宅に設置予定の電気設備の位置を取得する。
【００１０】
請求項２記載の発明では、設計対象の住宅の情報（間取りに関する情報及び電気設備の位置）を平面図上に入力するための入力画面を表示部に表示させ、設計対象の住宅の情報が入力部を介して入力画面の平面図上で入力される。これにより、設計対象の住宅の情報を直感的かつ容易に入力させることが可能となる。
【００１１】
請求項３記載の発明は、請求項１又は請求項２記載の発明において、新たに電気設備が設置されかつ前記配線が施工された学習用の住宅の間取りに関する情報、前記学習用の住宅に設置された電気設備の位置、及び、前記学習用の住宅における前記配線の経路に関する情報に基づいて、前記学習済モデルを更新する学習部を更に含んでいる。
【００１２】
請求項３記載の発明では、新たに電気設備が設置されかつ配線が施工された学習用の住宅の情報に基づいて学習済モデルを更新するので、配線の経路を自動的に設計するにあたり適切な経路が得られる確率を更に向上させることができる。
【００１３】
また、請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の発明において、例えば請求項４に記載したように、電気設備は車両の充電器であってもよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、配線の経路を自動的に設計するにあたり適切な経路が得られる確率を向上させることができる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施形態に係る配線設計システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】学習用データの具体例を説明するための学習用の住宅の一例の平面図である。
【図３】学習用データの一例を示す図表である。
【図４】学習済モデルの一例を示す概念図である。
【図５】実施形態における処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】間取り入力画面の一例を示すイメージ図である。
【図７】本発明を適用しない場合の配線設計結果の一例を示す概略平面図である。
【図８】本発明を適用した場合の配線設計結果の一例を示す概略平面図である。
【図９】本発明を適用しない場合の配線設計結果の一例を示す概略平面図である。
【図１０】本発明を適用した場合の配線設計結果の一例を示す概略平面図である。
【図１１】本発明を適用しない場合の配線設計結果の一例を示す概略平面図である。
【図１２】本発明を適用した場合の配線設計結果の一例を示す概略平面図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施形態の一例を詳細に説明する。図１に示す配線設計システム１０は、サーバ・コンピュータ１２（以下、単にサーバ１２という）、営業員端末３０及びユーザ端末３２を含んでおり、サーバ１２、営業員端末３０及びユーザ端末３２はネットワーク３４を介して互いに通信可能とされている。
【００１７】
サーバ１２は、プラグイン・ハイブリッド車両などの車両のバッテリを充電する充電器を住宅に追加設置すると共に、設置した充電器と住宅の分電盤とを追加配線で接続する充電器設置工事を行う特定企業によって運営されている。サーバ１２は配線設計装置の一例である。営業員端末３０は特定企業の営業員によって所持されており、ユーザ端末３２はユーザによって所持されている。
【００１８】
なお、本実施形態において、ユーザは、居住している住宅に充電器を設置することを検討している人を意味する。以下では、ユーザが居住している住宅（充電器設置工事が未施工の住宅）を「設計対象の住宅」と称し、充電器設置工事が施工済の住宅を「学習用の住宅」と称する。
【００１９】
サーバ１２は、ＣＰＵ、メモリ、各種の処理を実行するためのプログラムなどを記憶した不揮発性の記憶部及びネットワークインタフェースなどを含んでいる。サーバ１２は、機能的には、取得部１４、学習用データ記憶部１６、学習部１８、学習済モデル記憶部２０及び配線経路設計部２２を備えている。
【００２０】
取得部１４は、設計対象の住宅における分電盤の位置を含む間取りに関する情報、及び、設計対象の住宅に設置予定の充電器の位置を取得する。また、取得部１４は、学習用の住宅における分電盤の位置を含む間取りに関する情報、学習用の住宅に設置された充電器の位置、及び、学習用の住宅における追加配線の経路に関する情報を取得する。
【００２１】
学習用データ記憶部１６には、取得部１４によって取得された学習用の住宅の情報、すなわち、学習用の住宅における分電盤の位置を含む間取りに関する情報、及び、学習用の住宅に設置された充電器の位置と、学習用の住宅における追加配線の経路に関する情報（教師信号の一例）と、が対応付けられた学習用データが複数の学習用の住宅について記憶されている。
【００２２】
学習用データの具体例を説明する。図２は学習用の住宅の一例の平面図であり、分電盤には「５０」、充電器には「５２」、追加配線には「５４」の符号を付している。図２に示すように、分電盤５０の位置を含む住宅の間取り、充電器５２の位置及び追加配線５４の経路は平面図上に入力される。平面図にはＸＹ座標が設定されており、分電盤５０の位置を含む住宅の間取り、充電器５２の位置及び追加配線の経路はＸＹ座標値として数値化される。
【００２３】
例えば、分電盤５０の位置はＸＹ座標値（Ｘ01,Ｙ01）として数値化され、充電器５２の位置はＸＹ座標値（Ｘ00,Ｙ00）として数値化され、ＬＤＫの範囲はＸＹ座標値（Ｘ02,Ｙ02）,（Ｘ03,Ｙ03）として数値化され、風呂場の範囲はＸＹ座標値（Ｘ04,Ｙ04）,（Ｘ05,Ｙ05）として数値化される。また、追加配線５４の経路はＸＹ座標値の連なり（Ｘa,Ｙa）,（Ｘb,Ｙb）として数値化される。そして、例として図３に示すように、数値化されたＸＹ座標値群は、学習用の住宅を識別するための住宅ＩＤと対応付けて、学習用データ記憶部１６に学習用データとして記憶される。
【００２４】
学習部１８は、学習用データ記憶部１６に記憶された複数の学習用データに基づいて、分電盤５０の位置を含む住宅の間取り、充電器５２の位置から、追加配線５４の適切な経路を出力するためのモデルを学習させることで、学習済モデルを生成するか、又は、既に生成した学習済モデルを更新する。本実施形態では、モデルの一例として、図４に示すようなニューラルネットワークを用いることができ、学習アルゴリズムの一例としてディープラーニングを用いることができる。学習済モデル記憶部２０には、学習部１８で生成された学習済モデルが記憶される。学習部１８は学習部の一例である。
【００２５】
配線経路設計部２２は、取得部１４によって取得された設計対象の住宅における分電盤の位置を含む間取りに関する情報、及び、設計対象の住宅に設置予定の充電器の位置と、学習済モデル記憶部２０に記憶された学習済モデルと、に基づいて多層ニューラルネットワークの信号処理を行うことで、設計対象の住宅における追加配線の経路を取得する。なお、配線経路設計部２２は情報出力部の一例である。
【００２６】
次に本実施形態の作用を説明する。サーバ１２は、居住している設計対象の住宅に充電器５２を設置することを検討しているユーザへ向けて、充電器５２を設置する際の追加配線５４の経路を自動的に設計（一次設計）するサービスを提供する配線設計サイトを運営している。ユーザは、配線設計サイトによって提供されるサービスを利用する場合、図５に示すステップ１００において、ユーザ端末３２を介して配線設計サイトにアクセスする操作を行う。
【００２７】
配線設計サイトがアクセスされると、図５に示す一次設計処理がサーバ１２で行われ、ステップ１２０において、サーバ１２の取得部１４は、アクセス元のユーザ端末３２に対し、例として図６に示すような間取り入力画面５６を配信する。これにより、ステップ１０２において、ユーザ端末３２は、サーバ１２から配信された間取り入力画面５６を表示部に表示する。
【００２８】
ユーザ端末３２の表示部に間取り入力画面５６が表示されると、ステップ１０４において、ユーザは、ユーザ端末３２の入力部を操作して、設計対象の住宅の間取り及び充電器５２の位置を入力する。間取り入力画面５６は、住宅の間取り及び充電器５２の位置を平面図上で入力するための入力欄５６Ａと、凡例が表示された凡例表示欄５６Ｂと、が設けられている。設計対象の住宅の間取り及び充電器５２の位置の入力は、例えば、凡例表示欄５６Ｂに表示された凡例を入力欄５６Ａにドラッグ＆ドロップし、設計対象の住宅に合わせて、必要に応じてオブジェクトの位置、向き及び範囲の少なくとも１つを修正することを繰り返すことで実現できる。このように、設計対象の住宅の間取り及び充電器５２の位置を平面図上で入力させることで、設計対象の住宅の情報を直感的かつ容易に入力させることが可能となる。
【００２９】
ユーザによる設計対象の住宅の間取り及び充電器５２の位置の入力が完了すると、ステップ１２２において、サーバ１２の取得部１４は、ユーザによって入力された設計対象の住宅の間取り及び充電器５２の位置を、前述のようにＸＹ座標値として数値化して取得する。ステップ１２４において、サーバ１２の配線経路設計部２２は、学習済モデル記憶部２０に記憶された学習済モデルを学習済モデル記憶部２０から読み込む。
【００３０】
そしてステップ１２６において、サーバ１２の配線経路設計部２２は、ステップ１２２で取得された設計対象の住宅の間取り及び充電器５２の位置と、ステップ１２４で読み込んだ学習済モデルと、に基づいて、多層ニューラルネットワークの信号処理を行うことにより、設計対象の住宅において分電盤５０と充電器５２とを接続する追加配線５４の経路を取得する。
【００３１】
一例として図７には、本発明を適用しないで追加配線５４の一次設計を行った場合に、出力される可能性がある経路の一例を示す。なお、図７では分電盤５０が設計対象の住宅の外壁部の内側面に設置されている。図７に示す追加配線５４の経路は、分電盤５０から住宅の外壁部を貫通し、設計対象の住宅の東面の外壁、南面の外壁を伝って充電器５２に到達する経路となっている。この経路では、追加配線５４が設計対象の住宅の玄関を横切っていると共に、追加配線５４がＬＤＫの大開口の窓も横切っており、仮にこの経路通りに追加配線５４を施工したとすると設計対象の住宅の見栄えが悪化する。このため、追加配線５４の自動設計で図７に示す経路が出力された場合には、後述する最終設計において追加配線５４の経路の大幅な修正が必要になる。
【００３２】
一方、一例として図８には、設計対象の住宅の間取り及び充電器５２の位置が図７と同じである場合に、ステップ１２６の処理によって得られる追加配線５４の経路の一例を示す。図８に示す追加配線５４の経路は、分電盤５０から設計対象の住宅の外壁部を貫通し、設計対象の住宅の北面の外壁、西面の外壁を伝って充電器５２に到達する経路となっている。この経路では、追加配線５４が設計対象の住宅の玄関を横切ったりＬＤＫの大開口の窓を横切ることが回避されており、仮にこの経路通りに追加配線５４を施工したとしても設計対象の住宅の見栄えが悪化することは回避できる。
【００３３】
また、一例として図９には、本発明を適用しないで追加配線５４の自動設計を行った場合に、出力される可能性がある経路の他の例を示す。なお、図９では分電盤５０が設計対象の住宅の風呂場を区画する内壁面に設置されている。図９に示す追加配線５４の経路は、分電盤５０から設計対象の住宅の廊下部を伝い、設計対象の住宅の玄関の近傍で外壁部を貫通し、住宅の南面の外壁を伝って充電器５２に到達する経路となっている。この経路においても、追加配線５４が設計対象の住宅の玄関を横切っていると共に、追加配線５４が和室・洋室の大開口の窓も横切っており、仮にこの経路通りに追加配線５４を施工したとすると設計対象の住宅の見栄えが悪化する。このため、追加配線５４の自動設計で図９に示す経路が出力された場合には、後述する最終設計において追加配線５４の経路の大幅な修正が必要になる。
【００３４】
一方、一例として図１０には、設計対象の住宅の間取り及び充電器５２の位置が図９と同じである場合に、ステップ１２６の処理によって得られる追加配線５４の経路の一例を示す。図１０に示す追加配線５４の経路は、分電盤５０から設計対象の住宅の風呂場を横断して外壁部を貫通し、設計対象の住宅の北面の外壁、西面の外壁を伝って充電器５２に到達する経路となっている。この経路では、追加配線５４が設計対象の住宅の玄関を横切ったり和室・洋室の大開口の窓を横切ることが回避されており、仮にこの経路通りに追加配線５４を施工したとしても設計対象の住宅の見栄えが悪化することは回避できる。
【００３５】
更に、一例として図１１には、本発明を適用しないで追加配線５４の自動設計を行った場合に、出力される可能性がある経路の他の例を示す。なお、図１１では分電盤５０が住宅のＬＤＫを区画する内壁面に設置されている。図１１に示す追加配線５４の経路は、分電盤５０から設計対象の住宅のＬＤＫを伝い、設計対象の住宅の玄関の近傍で外壁部を貫通し、設計対象の住宅の南面の外壁を伝って充電器５２に到達する経路となっている。この経路においても、追加配線５４が設計対象の住宅の玄関を横切っていると共に、追加配線５４が和室・洋室の大開口の窓も横切っており、仮にこの経路通りに追加配線５４を施工したとすると設計対象の住宅の見栄えが悪化する。このため、追加配線５４の自動設計で図１１に示す経路が出力された場合には、後述する最終設計において追加配線５４の経路の大幅な修正が必要になる。
【００３６】
一方、一例として図１２には、設計対象の住宅の間取り及び充電器５２の位置が図１１と同じである場合に、ステップ１２６の処理によって得られる追加配線５４の経路の一例を示す。図１２に示す追加配線５４の経路は、分電盤５０から設計対象の住宅の廊下、風呂場を順次横断して外壁部を貫通し、設計対象の住宅の北面の外壁、西面の外壁を伝って充電器５２に到達する経路となっている。この経路では、追加配線５４が設計対象の住宅の玄関を横切ったり和室・洋室の大開口の窓を横切ることが回避されており、仮にこの経路通りに追加配線５４を施工したとしても住宅の見栄えが悪化することは回避できる。
【００３７】
ステップ１２６の処理により、図８又は図１０又は図１２に示すような追加配線５４の適切な経路が高い確率で得られる理由は、図８又は図１０又は図１２に示すような追加配線５４の最終設計の経路を含む学習用データから学習済モデルを生成しているためである。学習用データに含まれる追加配線５４の最終設計の経路からは、図７、図９及び図１１に示すような追加配線５４の不適切な経路が最終設計での修正を経て排除されているため、図７、図９及び図１１に示すような追加配線５４の不適切な経路が出力されることが回避される。
【００３８】
次のステップ１２８において、サーバ１２の配線経路設計部２２は、ステップ１２６の処理で得られた追加配線５４の経路に基づいて、充電器設置工事の費用の概算値を算出する。充電器設置工事の費用の概算値は、充電器５２の価格、追加配線５４の長さに比例する追加配線５４の価格及び追加配線５４の長さに概ね比例する追加配線５４の施工費用などを合算することで算出される。
【００３９】
ステップ１３０において、サーバ１２の配線経路設計部２２は、ステップ１２６の処理で得られた追加配線５４の経路及びステップ１２８で算出した充電器設置工事の費用の概算値を、一次設計結果としてユーザ端末３２へ配信し、一次設計処理を終了する。
【００４０】
上記処理により、ステップ１０６において、ユーザ端末３２の表示部には、例として図８又は図１０又は図１２に示すように、追加配線５４の経路が図示された一次設計結果が表示される。なお、図８、図１０及び図１２は充電器設置工事の費用の概算値が表示されていないが、充電器設置工事の費用の概算値は別頁として表示される。
【００４１】
ユーザは、ユーザ端末３２の表示部に一次設計結果が表示されると、表示された一次設計結果を参照し、ステップ１０８において、表示された一次設計結果が妥当であるか否かを検討する。そして、一次設計結果が妥当であると判断した場合、ステップ１１０において、ユーザは、特定企業の営業員に対して現地調査を依頼する。また、ステップ１１２において、ユーザは、特定企業の営業員が行う現地調査に立会う。
【００４２】
特定企業の営業員は、ユーザから現地調査を依頼された場合、一次設計結果をサーバ１２から営業員端末３０にダウンロードした上で、現地（依頼元のユーザが居住している設計対象の住宅）へ出向く。そしてステップ１４０において、特定企業の営業員は、一次設計結果に含まれる追加配線５４の経路を確認して見栄えや施工可能性などを確認・検討する現地調査を行う。
【００４３】
ステップ１４２において、特定企業の営業員は、現地調査の結果、一次設計結果に含まれる追加配線５４の経路を修正する必要があるか否かを判断する。例えば、一次設計結果に含まれる追加配線５４の経路の見栄えや施工可能性などが問題なしと判断した場合は、一次設計結果をそのまま最終設計結果として採用する。前述のように、本実施形態によれば、高い確率で追加配線５４の適切な経路が得られるので、一次設計結果が高い確率でそのまま最終設計結果として採用される。
【００４４】
一方、例えば、一次設計結果に含まれる追加配線５４の経路が、設計対象の住宅内に置かれた物品との干渉により施工困難であるなどのように、一次設計結果に含まれる追加配線５４の経路に何らかの問題があると判断した場合には、ステップ１４２からステップ１４４へ移行する。そしてステップ１４４において、特定企業の営業員は、営業員端末３０上で、一次設計結果に対して追加配線５４の経路の修正を入力する。これにより、前述した問題が解消されるように追加配線５４の経路が修正された最終設計結果が得られる。
【００４５】
次のステップ１４６において、営業員端末３０は、特定企業の営業員からの指示に応じて、最終設計結果をプリンタなどによって印刷出力する。印刷出力された最終設計結果は現地調査に立ち会ったユーザへ渡され、ユーザは、最終設計結果に基づいて充電器設置工事を特定企業へ依頼するか否かを検討・判断する。また、ステップ１４８において、営業員端末３０は、特定企業の営業員からの指示に応じて、最終設計結果をサーバ１２へアップロードする。
【００４６】
最終設計結果が営業員端末３０からサーバ１２へアップロードされると、サーバ１２では図５に示す学習処理が行われる。学習処理のステップ１６０において、サーバ１２の学習用データ記憶部１６は、営業員端末３０からアップロードされた最終設計結果を新たな学習用データとして学習用データ記憶部１６に記憶させる。
【００４７】
ステップ１６２において、サーバ１２の学習部１８は、学習済モデル記憶部２０に記憶されている学習済モデルを更新するタイミングが到来したか否か判定する。学習済モデルの更新は、学習用データ記憶部１６に新たな学習用データが記憶される都度、行ってもよいし（この場合、ステップ１６２の判定は毎回肯定される）、学習用データ記憶部１６に新たな学習用データが一定量以上記憶される都度、行ってもよい。また、学習済モデルの更新は一定期間毎に行うようにしてもよい。ステップ１６２の判定が否定された場合は学習処理を終了する。
【００４８】
また、ステップ１６２の判定が肯定された場合はステップ１６４へ移行し、ステップ１６４において、サーバ１２の学習部１８は、学習用データ記憶部１６に記憶された新たな（未学習の）学習用データに基づいて、学習済モデル記憶部２０に記憶されている学習済モデルを更新する。なお、学習済モデルの更新には、例えば誤差逆伝播法などのアルゴリズムを適用することができる。この学習済モデルの更新により、学習済モデルに基づいて得られる追加配線５４の経路の一次設計の精度を更に向上させることができる。
【００４９】
なお、上記では、モデルの一例としてのニューラルネットワークモデルをディープラーニングによって学習させる態様を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ニューラルネットワークモデルとは異なる他のモデルを、ディープラーニングとは異なる他の学習方法によって学習させてもよい。
【００５０】
また、上記ではサーバ１２を配線設計装置の一例として機能させる態様を説明したが、これに限定されるものではなく、例えばユーザ端末３２を配線設計装置の一例として機能させることも可能である。
【００５１】
また、上記では電気設備の一例として充電器５２を挙げて説明したが、これに限定されるものではなく、例えばガレージの照明設備や追加コンセントなど、追加配線が必要な電気設備であれば本発明を適用可能である。
【符号の説明】
【００５２】
１０  配線設計システム
１２  サーバ
１４  取得部
１６  学習用データ記憶部
１８  学習部
２０  学習済モデル記憶部
２２  配線経路設計部（情報出力部）
５０  分電盤
５２  充電器
５４  追加配線
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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