(57)【要約】【課題】建設対象の建物の要綱に関する文章から、提案文章と画像とを含む提案書類を自動的に作成することができるようにする。【解決手段】提案文章作成装置１００の情報取得部２２が、建設対象の建物の要綱に関する文章である建物文章情報を取得する。そして、抽出部２４が、情報取得部２２によって取得された建物文章情報から、建物の建築主の問いを表す予め設定された単語である問い情報を抽出する。そして、回答取得部２８が、抽出された問い情報と、既に建設が行われた建物の建築主の問いを表す単語に対する回答を表す単語が格納されたデータベース２６から、問い情報に対する回答を表す単語である回答情報を取得する。そして、文章生成部３６は、回答情報と、学習用の回答情報と学習用の回答情報に対応する学習用の提案文章との組み合わせを表す文章学習用データから予め生成された文章生成用学習済みモデルとに基づいて、建物文章情報に応じた提案文章を生成する。【選択図】図１
2020009172.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
建設対象の建物の要綱に関する文章である建物文章情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部によって取得された前記建物文章情報から、前記建物の建築主の問いを表す予め設定された単語である問い情報を抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された前記問い情報と、既に建設が行われた建物の建築主の問いを表す単語に対する回答を表す単語が格納されたデータベースから、前記抽出部によって抽出された前記問い情報に対する前記回答を表す単語である回答情報を取得する回答取得部と、
前記回答取得部によって取得された前記回答情報と、学習用の前記回答情報と学習用の前記回答情報に対応する学習用の提案文章との組み合わせを表す文章学習用データから予め生成された文章生成用学習済みモデルとに基づいて、前記建物文章情報に応じた前記提案文章を生成する文章生成部と、
を含む提案文章作成装置。
【請求項２】
前記文章生成部は、前記回答取得部によって取得された前記回答情報と、前記学習用の提案文章の評価情報を更に含む前記文章学習用データから強化学習により予め生成された前記文章生成用学習済みモデルとに基づいて、前記建物文章情報に応じた前記提案文章を生成する、
請求項１に記載の提案文章作成装置。
【請求項３】
建設対象の建物の要綱に関する文章である建物文章情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部によって取得された前記建物文章情報から、前記建物の建築主の問いを表す予め設定された単語である問い情報を抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された前記問い情報と、既に建設が行われた建物の建築主の問いを表す単語と該問いに対する回答を表す単語とを表す回答学習用データから予め学習された回答用学習済みモデルとに基づいて、前記抽出部によって抽出された前記問い情報に対する前記回答を表す単語である回答情報を取得する回答取得部と、
前記回答取得部によって取得された前記回答情報と、学習用の前記回答情報と学習用の前記回答情報に対応する学習用の提案文章との組み合わせを表す文章学習用データから予め生成された文章生成用学習済みモデルとに基づいて、前記建物文章情報に応じた前記提案文章を生成する文章生成部と、
を含む提案文章作成装置。
【請求項４】
前記文章生成部によって生成された前記提案文章と、学習用の前記提案文章と学習用の画像データとの組み合わせを表す画像学習用データから予め生成された画像生成用学習済みモデルとに基づいて、前記提案文章に応じた画像データを生成する画像生成部と、
前記文章生成部によって生成された前記提案文章と、前記画像生成部によって生成された前記画像データとを組み合わせて、前記建物文章情報に応じた提案書類を生成する提案書類生成部とを更に含む、
請求項１又は請求項２に記載の提案文章作成装置。
【請求項５】
前記画像生成部は、前記文章生成部によって生成された前記提案文章と、前記学習用の画像データの評価情報を更に含む前記画像学習用データから強化学習により予め生成された前記画像生成用学習済みモデルとに基づいて、前記提案文章に応じた画像データを生成する、
請求項４に記載の提案文章作成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、提案文章作成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、建築物の架構体を構成する構造部材の配置又は断面の最適解を、短時間で求める技術が知られている（例えば、特許文献１）。特許文献１に記載の架構体の設計方法では、遺伝的アルゴリズムを用いて建築物の構造部材の配置又は断面の最適解を計算する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2016-110298号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
建築コンペが行われる際にはその建築コンペの要綱が提示されるため、参加者は、建築コンペの要綱に基づき提案書類を作成する。そして、参加者から提出された提案書類に基づき、審査員による審査が行われる。
【０００５】
建築コンペの要綱は文章によって表現されるが、建築コンペの要綱の文章に応じて提案書類を自動的に作成することは難しい。上記特許文献１に記載の技術は、建築物の構造部材の配置又は断面の最適解を計算するが、建築コンペの要綱の文章からその建築コンペの提案書類を作成することは開示されていない。
【０００６】
本発明は上記事実を考慮して、建設対象の建物の要綱に関する文章から当該建物の建設に関する提案書類を自動的に作成することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の提案文章作成装置は、建設対象の建物の要綱に関する文章である建物文章情報を取得する情報取得部と、前記情報取得部によって取得された前記建物文章情報から、前記建物の建築主の問いを表す予め設定された単語である問い情報を抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出された前記問い情報と、既に建設が行われた建物の建築主の問いを表す単語に対する回答を表す単語が格納されたデータベースから、前記抽出部によって抽出された前記問い情報に対する前記回答を表す単語である回答情報を取得する回答取得部と、前記回答取得部によって取得された前記回答情報と、学習用の前記回答情報と学習用の前記回答情報に対応する学習用の提案文章との組み合わせを表す文章学習用データから予め生成された文章生成用学習済みモデルとに基づいて、前記建物文章情報に応じた前記提案文章を生成する文章生成部と、を含んで構成される。これにより、建設対象の建物の要綱に関する文章から当該建物の建設に関する提案書類を自動的に作成することができる。
【０００８】
本発明の前記文章生成部は、前記回答取得部によって取得された前記回答情報と、前記学習用の提案文章の評価情報を更に含む前記文章学習用データから強化学習により予め生成された前記文章生成用学習済みモデルとに基づいて、前記建物文章情報に応じた前記提案文章を生成するようにすることができる。これにより、ユーザとの対話によって付与された評価情報に応じて、建物の建設に関する提案文章を自動的に作成することができる。
【０００９】
本発明の提案文章作成装置は、建設対象の建物の要綱に関する文章である建物文章情報を取得する情報取得部と、前記情報取得部によって取得された前記建物文章情報から、前記建物の建築主の問いを表す予め設定された単語である問い情報を抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出された前記問い情報と、既に建設が行われた建物の建築主の問いを表す単語と該問いに対する回答を表す単語とを表す回答学習用データから予め学習された回答用学習済みモデルとに基づいて、前記抽出部によって抽出された前記問い情報に対する前記回答を表す単語である回答情報を取得する回答取得部と、前記回答取得部によって取得された前記回答情報と、学習用の前記回答情報と学習用の前記回答情報に対応する学習用の提案文章との組み合わせを表す文章学習用データから予め生成された文章生成用学習済みモデルとに基づいて、前記建物文章情報に応じた前記提案文章を生成する文章生成部と、を含んで構成される。これにより、建設対象の建物の要綱に関する文章から当該建物の建設に関する提案書類を自動的に作成することができる。
【００１０】
本発明の提案文章作成装置は、前記文章生成部によって生成された前記提案文章と、学習用の前記提案文章と学習用の画像データとの組み合わせを表す画像学習用データから予め生成された画像生成用学習済みモデルとに基づいて、前記提案文章に応じた画像データを生成する画像生成部と、前記文章生成部によって生成された前記提案文章と、前記画像生成部によって生成された前記画像データとを組み合わせて、前記建物文章情報に応じた提案書類を生成する提案書類生成部とを更に含む、ようにすることができる。これにより、建設対象の建物の要綱に関する文章から、提案文章と画像とを含む提案書類を自動的に作成することができる。
【００１１】
本発明の前記画像生成部は、前記文章生成部によって生成された前記提案文章と、前記学習用の画像データの評価情報を更に含む前記画像学習用データから強化学習により予め生成された前記画像生成用学習済みモデルとに基づいて、前記提案文章に応じた画像データを生成するようにすることができる。これにより、ユーザとの対話によって付与された評価情報に応じて、建物の建設に関する画像を自動的に作成することができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、建設対象の建物の要綱に関する文章から当該建物の建設に関する提案書類を自動的に作成することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施形態に係る提案文章作成装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】建築コンペの要綱の一例を示す図である。
【図３】データベースの一例を説明するための説明図である。
【図４】データベースの他の例を説明するための説明図である。
【図５】学習用データセットの一例を示す図である。
【図６】提案書類の一例を示す図である。
【図７】本実施形態の学習処理ルーチンの一例を示す図である。
【図８】本実施形態の提案書類生成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】
【００１４】
＜本発明の実施形態の概要＞
【００１５】
本発明の実施形態では、建築コンペの要綱に含まれる文章情報から、当該建築コンペの提案書類の作成支援を行う。具体的には、建築コンペに含まれる「問い」を抽出し、抽出された「問い」と予め生成された学習済みモデルとに基づいて、その「問い」に対応する文章と図とを生成する。そして、生成された文章と図とを提案書類の候補とする。建築コンペの担当者は、自動生成された提案書類の候補を参考にしてプレゼンテーション資料を作成する。
【００１６】
本実施形態により、建築コンペの要綱から提案書類を自動的に生成することができる。また、過去の建築コンペにて受賞した建物のデータを用いることにより、提案書類を適切に生成することができる。
【００１７】
＜本発明の実施形態に係る提案文章作成装置のシステム構成＞
【００１８】
図１は、本発明の実施形態に係る提案文章作成装置１００の構成の一例を示すブロック図である。提案文章作成装置１００は、機能的には、図１に示されるように、データ受付部１０、コンピュータ２０、及び出力部５０を含んだ構成で表すことができる。
【００１９】
データ受付部１０は、建設対象の建物の要綱に関する文章情報を受け付ける。データ受付部１０は、例えばキーボード、マウス、又は外部装置からの入力を受け付ける入出力装置等によって実現される。
【００２０】
図２に、建物の要綱の一例を示す。図２に示される例は、「木が活きる表参道」と題された建築コンペの建物の要綱Ｙである。建物の要綱Ｙには、その要綱に関する文章である建物文章情報Ｔが含まれている。このため、提案文章作成装置１００のユーザは、建物の要綱Ｙから建物文章情報Ｔのみを抽出し、抽出した建物文章情報Ｔを、データ受付部１０を介してコンピュータ２０へ入力する。
【００２１】
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に示されるように、情報取得部２２と、抽出部２４と、データベース２６と、回答取得部２８と、学習用データ記憶部３０と、学習部３２と、学習済みモデル記憶部３４と、文章生成部３６と、画像生成部３８と、提案書類生成部４０とを備えている。
【００２２】
情報取得部２２は、データ受付部１０によって受け付けられた建物文章情報を取得する。
【００２３】
抽出部２４は、情報取得部２２によって取得された建物文章情報から、当該建物の建築主の問いを表す予め設定された単語である問い情報を抽出する。
【００２４】
例えば、抽出部２４は、一文内に所定の単語が含まれるか否かによって、建物文章情報の「問い」を特定する。例えば、抽出部２４は、「提案」又は「期待」が出現している文を「問い」として特定する。これにより、「集合住宅と空き家をつなぐ新しい提案を期待します」などの文章情報が「問い」として特定される。
【００２５】
または、抽出部２４は、文末が疑問形である文「〜ではないでしょうか。」や、文末が指示を表す表現である文「〜を考慮してください。」等を「問い」として特定してもよい。これにより、建物文章情報に含まれる「このような状況は、住まいやコミュニティを考える上で、実はポジティブに利用できるのではないでしょうか」などの文章情報が「問い」として特定される。
【００２６】
そして、抽出部２４は、「問い」の文章情報に応じた単語の組み合わせを抽出する。例えば、抽出部２４は、建物文章情報「集合住宅と空き家をつなぐ新しい提案を期待します」から、名詞又は動詞を表す単語「集合住宅」「空き家」「つなぐ」「新しい」「提案」「期待」を抽出する。後述する処理において、これらの単語に対する回答を表す単語が回答情報として取得される。
【００２７】
データベース２６には、図３に示されるように、既に建設が行われた過去の建設の要綱の問い情報の単語と、当該問い情報の単語に対する回答を表す単語が格納される。なお、本実施形態では、過去の建築コンペの要綱に含まれる単語を問い情報の単語とし、当該建築コンペで受賞した提案書類に含まれる単語を、回答を表す単語として設定する。これにより、過去の建築コンペにおいて受賞した提案書類の情報を適切に用いることができる。
【００２８】
なお、データベース２６は、図４に示されるようであってもよい。図４に示されるデータベースには、過去の建築コンペの要綱に関する情報と、その建築コンペでの入賞提案の提案書類に関する情報とが格納されている。例えば、特定の地域「ＡＡＡ」で行われた「ＡＢＣコンペ」の要綱「表参道の「顔」」の文章情報Ｙ１に対して、回答を表す単語を含む提案書類「入賞提案」Ｇ１が対応付けられて格納される。
【００２９】
また、データベース２６には、建物が建設された建設地の地名、構造種別、図面情報を表す文字情報、コンセプトを表すキーワード、設計者名、及び建物高さ等の情報が格納されていてもよい。例えば、図４に示されるように、構造種別Ｓ１が含まれていても良い。
【００３０】
回答取得部２８は、データベース２６から、抽出部２４によって抽出された問い情報に対する回答を表す単語である回答情報を取得する。
【００３１】
具体的には、回答取得部２８は、抽出部２４によって抽出された問い情報とデータベース２６とに基づいて、問い情報に対する回答を表す単語の組み合わせを取得する。なお、問い情報から、回答を表す単語の組み合わせを取得する処理については、所定の質問応答システム等を用いるようにしてもよい。
【００３２】
学習用データ記憶部３０には、学習用の回答情報と学習用の回答情報に対応する学習用の提案文章との組み合わせを表す文章学習用データが格納されている。また、学習用データ記憶部３０には、学習用の提案文章と学習用の画像データとの組み合わせを表す画像学習用データが格納されている。なお、本実施形態では、学習用データとして、建設に関するデータのみならず、広く一般のデータも学習用データとして用いる。例えば、学習用の所定の単語の組み合わせと学習用の所定文章との組み合わせも文章学習用データとして格納される。また、学習用の所定文章と学習用の画像データとの組み合わせも画像学習用データとして格納される。
【００３３】
図５（Ａ）に、文章学習用データを説明するための説明図を示す。図５（Ａ）に示されるように、学習用の回答情報と、当該学習用の回答情報に対応する学習用の提案文章とが対応付けられて格納される。図５（Ａ）に示されるデータＩＤ「00001」の文章学習用データでは、学習用の回答情報が「ＸＸ１」であった場合に、当該回答情報に対する提案文章は「ＹＹ１」であることが表されている。
【００３４】
また、図５（Ｂ）に、画像学習用データを説明するための説明図を示す。図５（Ｂ）に示されるように、学習用の提案文章と、当該学習用の提案文章に対応する学習用の画像データとが対応付けられて格納される。図５（Ｂ）に示されるデータＩＤ「00001」の画像学習用データでは、学習用の提案文章が「ＺＺ１」であった場合に、当該提案文章に対する学習用の画像データは「ＷＷ１」であることが表されている。
【００３５】
学習部３２は、学習用データ記憶部３０に格納された文章学習用データに基づいて、回答情報から情報取得部２２によって取得された建物文章情報に応じた提案文章を生成するための文章生成用学習済みモデルを生成する。例えば、学習部３２は、既存の技術を用いて、教師あり学習によって再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）を学習させて、文章生成用学習済みモデルを得る。文章学習用データは、学習用の問い情報に対する回答を表す単語の組み合わせとその単語から生成されるべき学習用の文章とが対応付けられたデータである。これにより、数個の単語の組み合わせから建築コンペの提案書類用の文章が生成される。なお、文章生成用学習済みモデルを生成する際には、過去の建築コンペにおいて受賞した建築の文章データのみならず、一般の文章データも学習用データとして学習させる。一般の文章データも学習用データとして用いることにより、より自然な文章が生成される。
【００３６】
また、学習部３２は、学習用データ記憶部３０に格納された画像学習用データに基づいて、提案文章から当該提案文章に応じた画像データを生成するための画像生成用学習済みモデルを生成する。例えば、学習部３２は、所定の技術（例えば、参考文献（E.Mansimov, et. al. “GENERATING IMAGES FROM CAPTIONS WITH ATTENTION”）を参照）によって、画像生成用学習済みモデルを生成することができる。なお、学習部３２は、画像生成用学習済みモデルを生成する際には、過去の建築コンペにおいて受賞した建築の画像データのみならず、一般の画像データも学習用データとして学習させる。一般の画像データも学習用データとして用いることにより、より自然な画像が生成される。
【００３７】
学習済みモデル記憶部３４には、学習部３２によって生成された、文章生成用学習済みモデルと画像生成用学習済みモデルとが格納される。
【００３８】
文章生成部３６は、回答取得部２８によって取得された回答情報と、学習済みモデル記憶部３４に格納された文章生成用学習済みモデルとに基づいて、建物文章情報に応じた提案文章を生成する。
【００３９】
画像生成部３８は、文章生成部３６によって生成された提案文章と、学習済みモデル記憶部３４に格納された画像生成用学習済みモデルとに基づいて、文章生成部３６によって生成された提案文章に応じた画像データを生成する。
【００４０】
提案書類生成部４０は、文章生成部３６によって生成された提案文章と、画像生成部３８によって生成された画像データとを組み合わせて、建物文章情報に応じた提案書類を生成する。そして、提案書類生成部４０は、生成した提案書類を結果として出力する。なお、提案書類生成部４０は、提案書類を複数生成してもよい。
【００４１】
図６に、提案書類の一例を示す。図６に示されるように、提案書類には、文章生成部３６によって生成された提案文章Ｒ１と、画像生成部３８によって生成された画像データＲ２，Ｒ３，Ｒ４とが含まれている。なお、画像データＲ２は建物の断面図を表し、画像データＲ３は建物の平面図を表す。また、画像データＲ４は、建物のパースの画像を表している。
【００４２】
出力部５０は、提案書類生成部４０から出力された提案書類を表示する。出力部５０は、例えばディスプレイ等によって実現される。
【００４３】
建築コンペの書類作成の担当者は、提案文章作成装置１００によって生成された提案書類を参考にして、建築コンペのプレゼンテーション資料を作成する。
【００４４】
＜提案文章作成装置１００の作用＞
【００４５】
次に、提案文章作成装置１００の作用を説明する。提案文章作成装置１００は、文章生成用学習済みモデルと画像生成用学習済みモデルとを学習させる学習処理ルーチンと、提案書類を生成する提案書類生成処理ルーチンとを実行する。
【００４６】
＜学習処理ルーチン＞
【００４７】
複数の文章学習用データ及び複数の画像学習用データが提案文章作成装置１００へ入力されると、複数の文章学習用データ及び複数の画像学習用データが学習用データ記憶部３０へ格納される。そして、提案文章作成装置１００のコンピュータ２０は、学習処理の指示信号を受け付けると、図７に示す学習処理ルーチンを実行する。
【００４８】
ステップＳ１００において、学習部３２は、学習用データ記憶部３０に格納された複数の文章学習用データを取得する。また、ステップＳ１００において、学習部３２は、学習用データ記憶部３０に格納された複数の画像学習用データを取得する。
【００４９】
ステップＳ１０２において、学習部３２は、上記ステップＳ１００で取得された複数の文章学習用データに基づいて、文章生成用学習済みモデルを生成する。また、学習部３２は、上記ステップＳ１００で取得された複数の画像学習用データに基づいて、画像生成用学習済みモデルを生成する。
【００５０】
ステップＳ１０４において、学習部３２は、上記ステップＳ１０２で生成された、文章生成用学習済みモデル及び画像生成用学習済みモデルを学習済みモデル記憶部３４へ格納して、学習処理ルーチンを終了する。
【００５１】
＜提案書類生成処理ルーチン＞
【００５２】
提案文章作成装置１００のデータ受付部１０が建物文章情報を受け付けると、提案文章作成装置１００のコンピュータ２０は、図８に示す提案書類生成処理ルーチンを実行する。
【００５３】
ステップＳ２００において、情報取得部２２は、データ受付部１０によって受け付けられた建物文章情報を取得する。
【００５４】
ステップＳ２０２において、抽出部２４は、上記ステップＳ２００で取得された建物文章情報から、問い情報を抽出する。
【００５５】
ステップＳ２０４において、回答取得部２８は、データベース２６から、上記ステップＳ２０２で抽出された問い情報に対する回答情報を取得する。
【００５６】
ステップＳ２０６において、文章生成部３６は、上記ステップＳ２０４で取得された回答情報と、学習済みモデル記憶部３４に格納された文章生成用学習済みモデルとに基づいて、上記ステップＳ２００で取得された建物文章情報に応じた提案文章を生成する。
【００５７】
ステップＳ２０８において、画像生成部３８は、上記ステップＳ２０６で生成された提案文章と、学習済みモデル記憶部３４に格納された画像生成用学習済みモデルとに基づいて、文章生成部３６によって生成された提案文章に応じた画像データを生成する。
【００５８】
ステップＳ２１０において、提案書類生成部４０は、上記ステップＳ２０６で生成された提案文章と、上記ステップＳ２０８で生成された画像データとを組み合わせて、上記ステップＳ２００で取得された建物文章情報に応じた提案書類を生成する。
【００５９】
ステップＳ２１２において、提案書類生成部４０は、上記ステップＳ２１０で生成された提案書類を結果として出力して、提案書類生成処理ルーチンを終了する。
【００６０】
出力部５０は、提案書類生成部４０から出力された提案書類を表示する。そして、建築コンペの書類作成の担当者は、提案文章作成装置１００によって生成された提案書類を参考にして、建築コンペのプレゼンテーション資料を作成する。
【００６１】
以上詳細に説明したように、本実施形態の提案文章作成装置１００は、建設対象の建物の要綱に関する文章である建物文章情報から、建物の建築主の問いを表す予め設定された単語である問い情報を抽出し、既に建設が行われた建物の建築主の問いを表す単語に対する回答を表す単語が格納されたデータベースから、抽出された問い情報に対する回答情報を取得する。そして、本実施形態の提案文章作成装置１００は、回答情報と文章生成用学習済みモデルとに基づいて、建物文章情報に応じ提案文章を生成する。また、本実施形態の提案文章作成装置１００は、提案文章と画像生成用学習済みモデルとに基づいて、提案文章に応じた画像データを生成する。そして、本実施形態の提案文章作成装置１００は、生成された提案文章と生成された画像データとを組み合わせて、建物文章情報に応じた提案書類を生成する。これにより、建設対象の建物の要綱に関する文章から当該建物の建設に関する提案書類を自動的に作成することができる。また、建設対象の建物の要綱に関する文章から、提案文章と画像とを含む提案書類を自動的に作成することができる。
【００６２】
また、本実施形態によれば、建設対象の建物の要綱に関する文章である建物文章情報から、複数の提案書類を短時間で自動的に生成することができる。このため、建築コンペの担当者は、それら複数の提案書類を参考にして、プレゼンテーション資料を作成すればよいため、プレゼンテーション作成の負荷を軽減することができる。
【００６３】
また、本実施形態によれば、過去の建築コンペの要綱に含まれる問い情報と、過去の建築コンペで受賞した提案文章に含まれる回答情報とがデータベース２６に格納されており、そのデータベース２６に格納されている情報を用いることにより、建築コンペにおいて受賞する可能性が高い適切な提案書類を生成することができる。
【００６４】
また、本実施形態によれば、建設対象の建物の要綱に関する文章である建物文章情報の問い情報から回答情報が取得され、その回答情報から提案文章が作成され、その提案文章から画像データが生成される。このため、建設対象の建物の要綱の情報が提案書類へ適切に反映される。
【００６５】
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。
【００６６】
例えば、上記実施形態では、モデルの一例としてのリカレントニューラルネットワークモデルを学習させ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、リカレント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他の学習方法によって学習させてもよい。
【００６７】
また、上記実施形態の回答取得部２８は、データベース２６から、問い情報に対する回答情報を取得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、回答取得部２８は、既に建設が行われた建物の建築主の問いを表す単語と該問いに対する回答を表す単語とを表す回答学習用データから予め学習された回答用学習済みモデルを用いて、問い情報に対する回答情報を取得するようにしてもよい。この場合には、回答用学習済みモデルは、既に建設が行われた建物の建築主の問いを表す単語と該問いに対する回答を表す単語とを表す回答学習用データに基づき予め学習される。
【００６８】
また、上記実施形態の文章生成用学習済みモデル及び画像生成用学習済みモデルは、教師あり学習によって学習され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、教師あり学習に代えて、強化学習によって文章生成用学習済みモデル及び画像生成用学習済みモデルを学習させるようにしてもよい。
【００６９】
学習部３２は、強化学習によって文章生成用学習済みモデルを学習させる場合、学習用の提案文章の評価情報を更に含む文章学習用データに基づいて、強化学習によって文章生成用学習済みモデルを生成する。なお、この場合の提案文章の評価情報は、ユーザによって付与される。ユーザは、文章生成用学習済みモデルによって生成された提案文章に対して評価情報を付与し、その評価情報に基づき強化学習が行われる。この場合、文章生成部３６は、回答情報と、強化学習により予め生成された文章生成用学習済みモデルとに基づいて、建物文章情報に応じた提案文章を生成する。これにより、ユーザとの対話によって付与された評価情報に応じて、建物の建設に関する提案文章を自動的に作成することができる。
【００７０】
また、学習部３２は、強化学習によって画像生成用学習済みモデルを学習させる場合、学習用の画像データの評価情報を更に含む画像学習用データに基づいて、強化学習によって画像生成用学習済みモデルを生成する。なお、この場合の画像データの評価情報は、ユーザによって付与される。ユーザは、画像生成用学習済みモデルによって生成された画像データに対して評価情報を付与し、その評価情報に基づき強化学習が行われる。この場合、画像生成部３８は、提案文章と、強化学習により予め生成された画像生成用学習済みモデルとに基づいて、提案文章に応じた画像データを生成する。これにより、ユーザとの対話によって付与された評価情報に応じて、建物の建設に関する画像を自動的に作成することができる。
【００７１】
また、上記では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、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の何れか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】
【００７２】
１０   データ受付部
２０   コンピュータ
２２   情報取得部
２４   抽出部
２６   データベース
２８   回答取得部
３０   学習用データ記憶部
３２   学習部
３４   学習済みモデル記憶部
３６   文章生成部
３８   画像生成部
４０   提案書類生成部
５０   出力部
１００ 提案文章作成装置
【図１】
2020009172.tif 000003
【図２】
2020009172.tif 000004
【図３】
2020009172.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2020009172.tif 000009
【図８】
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