(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも道路同士の接続関係をグラフ構造で表現したＮ個の道路構造Ｇｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）と、前記道路構造Ｇｎ毎の経路別の人数を表す経路別人数Ｙｎｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍｎ）とが作成又は取得されると、前記道路構造Ｇｎと、道路上の各観測地点における前記経路別人数Ｙｎｍ毎の通過人数を表す道路状況Ｘｎｍと、前記観測地点が前記経路に含まれるか否かを表す経路観測対応行列Ａｎｍと、前記経路別人数Ｙｎｍとをｎ及びｍに関してまとめたデータ｛Ｇｎ，｛Ａｎｍ，Ｙｎｍ，Ｘｎｍ；ｍ＝１，・・・，Ｍｎ｝；ｎ＝１，・・・，Ｎ｝を道路経路データとして作成するデータ作成手段、
を有することを特徴とするデータ作成装置。
【請求項２】
少なくとも道路同士の接続関係をグラフ構造で表現したＮ個の道路構造Ｇｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）と、前記道路構造Ｇｎ毎の経路別の人数を表す経路別人数Ｙｎｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍｎ）とが作成又は取得されると、前記道路構造Ｇｎと、道路上の各観測地点における前記経路別人数Ｙｎｍ毎の通過人数を表す道路状況Ｘｎｍと、前記観測地点が前記経路に含まれるか否かを表す経路観測対応行列Ａｎｍと、前記経路別人数Ｙｎｍとをｎ及びｍに関してまとめたデータ｛Ｇｎ，｛Ａｎｍ，Ｙｎｍ，Ｘｎｍ；ｍ＝１，・・・，Ｍｎ｝；ｎ＝１，・・・，Ｎ｝を道路経路データとして作成するデータ作成手順、
をコンピュータが実行することを特徴とするデータ作成方法。
【請求項３】
コンピュータを、請求項１に記載のデータ作成装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ作成装置、データ作成方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
センサ技術の発展により、交通量等の道路情報を容易に収集することが可能となった。しかしながら、プライバシの問題やセンサの配置の問題等のため、道路を通行する各個人がどのような経路で移動したかを記録することが困難な場合がある。
【０００３】
これに対して、道路情報から経路別の人数（以降、「経路別人数」とも表す。）を推定する方法が提案されている。例えば、経路別人数を推定するための種々のモデル（以降、「経路別人数推定モデル」とも表す。）が提案されている。また、例えば、経路と道路との対応から最適化問題を解くことにより、経路別人数を推定する手法が提案されている（例えば非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】清水仁，大塚琢馬，岩田具治，澤田宏，上田修功，人流シミュレーションにおけるエージェントパラメータの推定，第20回情報論的学習理論ワークショップ(2017)，D2-50，インターネット＜http://ibisml.org/archive/ibis2017/poster_preview_D2.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の経路別人数推定モデルでは、経路別人数や道路情報等のデータを用いずに、パラメータの推定を行っていた。このため、このパラメータを設定した経路別推定モデルにより推定した経路別人数の推定精度が高くない場合があった。
【０００６】
また、経路と道路との対応から最適化問題を解く場合には、例えば、道路同士の繋がり（接続関係）等の情報を活用することができず、経路別人数の推定精度が高くないことがあった。
【０００７】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、道路情報を用いて、経路別人数を高い精度で推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
そこで、本発明の一実施形態に係るデータ作成装置は、道路の構造を表す道路構造と、前記道路構造毎の経路別の人数を表す経路別人数とが作成又は取得されると、前記経路別人数毎の道路の状況を表す道路状況と、前記経路と前記経路別の人数を観測する観測地点とを対応付けた経路観測対応行列と、前記経路別人数とが少なくとも含まれる道路経路データを作成するデータ作成手段、を有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の一実施形態に係るパラメータ推定装置は、経路と経路別の人数を観測する観測地点とを対応付けた経路観測対応行列と、道路の状況を表す道路状況とが少なくとも入力されると、前記経路別の人数を表す経路別人数を出力するモデルのパラメータを推定するパラメータ推定装置であって、学習データに含まれる道路状況及び経路観測対応行列を前記モデルに入力することで出力される第１の経路別人数と、前記学習データに含まれる第２の経路別人数との誤差を最小化するように前記パラメータを推定するパラメータ推定手段、を有することを特徴とする。
【００１０】
更に、本発明の一実施形態に係る経路別人数推定装置は、経路と経路別の人数を観測する観測地点とを対応付けた経路観測対応行列と、道路の状況を表す道路状況とが少なくとも入力されると、前記経路別の人数を表す経路別人数を出力するモデルにより前記経路別人数を推定する経路別人数推定装置であって、前記パラメータ推定装置におけるパラメータ推定手段により推定されたパラメータを設定した前記モデルに対して、前記経路観測対応行列と前記道路状況とを少なくとも入力して、前記経路別人数を推定する経路別人数推定手段、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
道路情報を用いて、経路別人数を高い精度で推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態における経路別人数推定装置の機能構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における経路別人数推定装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態における経路別人数推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。本発明の実施の形態では、道路情報から経路別人数を推定する経路別人数推定装置１０について説明する。なお、経路別人数は、経路別の人（例えば歩行者等）の数に限られず、任意のグラフを移動する任意の移動体の数又は量であっても良い。グラフは、道路に限られず、例えば、屋内の通路、通信ネットワーク等であっても良い。
【００１４】
具体的には、経路別人数として、経路別の人の数以外にも、例えば、経路別の車の数、経路別の自転車の数等であっても良い。また、グラフとして通信ネットワークを対象とした場合は、経路別人数としては、例えば、通信ネットワークにおける経路別の情報（データ）の量等であっても良い。
【００１５】
＜経路別人数推定装置１０の機能構成＞
まず、本発明の実施の形態における経路別人数推定装置１０の機能構成について、図１を参照しながら説明する。図１は、本発明の実施の形態における経路別人数推定装置１０の機能構成の一例を示す図である。
【００１６】
図１に示すように、本発明の実施の形態における経路別人数推定装置１０は、データ作成部１１０と、パラメータ推定部１２０と、経路別人数推定部１３０とを有する。これら各機能部は、経路別人数推定装置１０にインストールされた１以上のプログラムがＣＰＵ（Central Processing Unit）等に実行させる処理により実現される。なお、これらの各機能部は１つのプログラムが実行する処理により実現されていても良いし、異なるプログラムがそれぞれ実行する処理により実現されていても良い。
【００１７】
また、本発明の実施の形態における経路別人数推定装置１０は、記憶部１４０を有する。記憶部１４０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の補助記憶装置を用いて実現可能である。なお、記憶部１４０は、経路別人数推定装置１０とネットワークを介して接続される記憶装置等を用いて実現されていても良い。
【００１８】
データ作成部１１０は、シミュレーションにより、経路毎の人数と、そのときの道路情報とに関するデータ（このデータを「道路経路データ」と表す。）を作成する。データ作成部１１０には、道路構造作成部１１１と、経路別人数作成部１１２と、道路状況作成部１１３と、道路経路データ作成部１１４とが含まれる。なお、シミュレーションに用いるシミュレータとしては、任意の交通量シミュレータを用いることができる。
【００１９】
道路構造作成部１１１は、Ｎ個の道路構造Ｇｎの集合
【００２０】
【数１】
0006988504.tif 000002
を作成する。以降では、道路構造Ｇｎの集合を「道路構造集合」と表す。
【００２１】
道路構造Ｇｎとは、例えば、道路同士の繋がり、幅、傾斜等の道路の構造を表す情報である。道路構造Ｇｎは、実世界の道路をセンサ等で観測することで得られた情報であっても良いし、シミュレータ等により生成した情報であっても良い。道路構造Ｇｎは、例えば、グラフで表現することができ、ノードが道路、エッジが道路同士の接続を表す。
【００２２】
経路別人数作成部１１２は、各道路構造Ｇｎ毎に、Ｍｎ個の経路別人数Ｙｎｍの集合
【００２３】
【数２】
0006988504.tif 000003
を作成する。ここで、ｙｎｍｋはｋ番目の経路の人数、Ｋｎｍは経路数を表す。以降では、経路別人数Ｙｎｍの集合を「経路別人数集合」と表す。経路別人数Ｙｎｍとは、経路別の人数を表す情報である。経路別人数Ｙｎｍは、ランダムに作成された情報であっても良いし、実世界の道路をセンサ等で観測することで得られる観測値（或る経路における実際の人数）と同一又は近くなるように作成された情報であっても良い。
【００２４】
道路状況作成部１１３は、シミュレーションにより、各経路別人数Ｙｎｍ毎に対応する道路状況Ｘｎｍの集合（以降、「道路状況集合」と表す。）を作成する。道路状況Ｘｎｍとは、或る時間帯における各道路に含まれる人数、或る場所の通過人数、各道路の平均移動速度等の移動体の情報を表すものである。
【００２５】
例えば、道路状況Ｘｎｍとして、各時刻で各地点（観測地点）を通過する人数
【００２６】
【数３】
0006988504.tif 000004
が利用できる。ここで、ｘｎｍｉｔはｎ番目の道路構造Ｇｎにおけるｍ番目の道路状況Ｘｎｍで時刻ｔにｉ番目の観測地点を通過する人数、Ｉｎｍは観測地点数、Ｔは観測の時刻数を表す。なお、時刻ｔは、シミュレーションの或る時刻から或る時刻までを或る時間幅に分割した場合における各時間幅を表すインデックスである。
【００２７】
道路経路データ作成部１１４は、各道路構造Ｇｎと、各経路観測対応行列Ａｎｍと、各経路別人数Ｙｎｍと、各道路状況Ｘｎｍとをまとめた道路経路データ
【００２８】
【数４】
0006988504.tif 000005
を作成する。ここで、経路観測対応行列Ａｎｍは、Ｋｎｍ個の経路と、Ｉｎｍ個の観測地点とを対応付けるＫｎｍ×Ｉｎｍの行列であり、ｉ番目の観測地点がｋ番目の経路に含まれていればｉ行ｋ列目の要素が１、そうでなければ０となる。道路状況Ｘｎｍとして、１時刻のみの道路状況を用いても良いし、或る一定時間の道路状況を用いても良い。
【００２９】
なお、以降では、道路構造Ｇｎと、経路観測対応行列Ａｎｍと、道路状況Ｘｎｍとが含まれる情報を「道路情報」とも表す。したがって、道路経路データとは、道路情報と、各経路別人数Ｙｎｍとをまとめたデータであると言うことができる。
【００３０】
ただし、道路情報は、道路構造Ｇｎが含まれずに、経路観測対応行列Ａｎｍと、道路状況Ｘｎｍとが含まれる情報であっても良い。
【００３１】
道路経路データ作成部１１４により作成された道路経路データは、記憶部１４０に格納される。この道路経路データが経路別人数推定モデルのパラメータ推定に用いられる学習データである。
【００３２】
なお、各道路構造Ｇｎ及び各経路別人数Ｙｎｍの少なくとも一方について、必ずしもデータ作成部１１０が作成する必要はなく、例えば、実世界をセンサ等で観測することで得られるデータが外部から入力されても良い。すなわち、道路構造作成部１１１は、外部から入力された各道路構造Ｇｎを取得しても良い。同様に、経路別人数作成部１１２は、外部から入力された各経路別人数Ｙｎｍを取得しても良い。
【００３３】
パラメータ推定部１２０は、記憶部１４０に格納されている道路経路データを用いて、経路別人数推定モデルのパラメータを推定する。パラメータ推定部１２０は、道路情報が与えられたときに、経路別人数をより正確に推定できるように、経路別人数推定モデルのパラメータを推定する。経路別人数推定モデルとしては、例えば、グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いることができる。ただし、これに限られず、道路情報が与えられたときに経路別人数を推定及び出力することができるモデルであれば、例えば、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ガウス過程等の任意のモデルを経路別人数推定モデルとして用いることができる。
【００３４】
グラフ畳み込みニューラルネットワークの場合、各経路及び各観測地点のそれぞれに隠れ層があるとする。観測地点ｉのｌ層目の隠れ層
【００３５】
【数５】
0006988504.tif 000006
は、以下の式１のように計算される。
【００３６】
【数６】
0006988504.tif 000007
ここで、０層目の隠れ層は道路状況、すなわち、
【００３７】
【数７】
0006988504.tif 000008
であるとする。
【００３８】
また、経路ｋのｌ層目の隠れ層
【００３９】
【数８】
0006988504.tif 000009
は、以下の式２のように計算される。
【００４０】
【数９】
0006988504.tif 000010
ここで、上記の式１及び式２において、
【００４１】
【数１０】
0006988504.tif 000011
はそれぞれｌ層目の線形変換行列であり、これらの線形変換行列が推定すべきパラメータである。
【００４２】
経路ｋの最終隠れ層（すなわち、Ｌ層目の隠れ層）の大きさを１とし、その最終隠れ層の値
【００４３】
【数１１】
0006988504.tif 000012
を出力とすることができる。その出力と、道路経路データの経路別人数Ｙｎｍに含まれるｙｎｍｋの値とがなるべく同じになるようにパラメータを推定する。例えば、以下の式３に示す絶対値誤差Ｅを、最小化すべき目的関数として用いることができる。
【００４４】
【数１２】
0006988504.tif 000013
ただし、絶対値誤差以外にも、例えば、二乗誤差等を用いても良い。
【００４５】
パラメータ推定部１２０により推定されたパラメータは、記憶部１４０に格納される。
【００４６】
なお、経路別人数推定モデルは、道路構造Ｇｎと経路観測対応行列Ａｎｍと道路状況Ｘｎｍとの３つの情報を用いるモデルだけでなく、例えば、道路構造Ｇｎを用いずに、経路観測対応行列Ａｎｍと道路状況Ｘｎｍとの２つの情報を用いるモデルであっても良い。例えば、経路観測対応行列Ａｎｍと道路状況Ｘｎｍとの２つの情報を用いるグラフ畳み込みニューラルネットワークの場合、上記の式１の代わりに、以下の式４を用いれば良い。
【００４７】
【数１３】
0006988504.tif 000014
経路別人数推定部１３０は、記憶部１４０に格納されているパラメータを設定した経路別人数推定モデルと、道路情報とを用いて、経路別人数を推定する。すなわち、例えば、経路別人数推定部１３０は、道路情報に含まれる道路構造Ｇ＊と経路観測対応行列Ａ＊と道路状況Ｘ＊とを、当該パラメータを設定した経路別人数推定モデルに入力することで、経路別人数を出力として得る。
【００４８】
なお、道路構造Ｇｎを用いずに、経路観測対応行列Ａｎｍと道路状況Ｘｎｍとの２つの情報を用いて経路別人数推定モデルのパラメータを推定した場合、道路情報に含まれる経路観測対応行列Ａ＊と道路状況Ｘ＊とを、当該パラメータを設定した経路別人数推定モデルに入力することで、経路別人数を出力として得れば良い。
【００４９】
経路別人数推定部１３０により推定された経路別人数は、所定の出力先に出力される。所定の出力先としては、ディスプレイ等の表示装置であっても良いし、記憶部１４０や外部記録媒体等であっても良いし、ネットワークを介して接続される他の装置等であっても良い。
【００５０】
なお、図１に示す例では、データ作成部１１０と、パラメータ推定部１２０と、経路別人数推定部１３０とを１台の装置（経路別人数推定装置１０）が有する場合について説明したが、これに限られない。データ作成部１１０と、パラメータ推定部１２０と、経路別人数推定部１３０とは、複数台の装置に分散されていても良い。例えば、本発明の実施の形態は、例えば、データ作成部１１０を有するデータ作成装置と、パラメータ推定部１２０を有するパラメータ推定装置と、経路別人数推定部１３０を有する経路別人数推定装置とで実現されても良い。
【００５１】
＜経路別人数推定装置１０が実行する処理＞
次に、本発明の実施の形態における経路別人数推定装置１０が実行する処理の流れについて、図２を参照しながら説明する。図２は、本発明の実施の形態における経路別人数推定装置１０が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【００５２】
ステップＳ１０１：データ作成部１１０は、道路経路データを作成する。すなわち、データ作成部１１０は、道路構造作成部１１１による各道路構造Ｇｎを作成又は取得と、経路別人数作成部１１２による各経路別人数Ｙｎｍの作成又は取得と、道路状況作成部１１３による各道路状況Ｘｎｍの作成とを行う。そして、データ作成部は、道路経路データ作成部１１４による道路経路データの作成を行って、作成された道路経路データを記憶部１４０に格納する。
【００５３】
ステップＳ１０２：次に、パラメータ推定部１２０は、記憶部１４０に格納されている道路経路データを用いて、経路別人数推定モデルのパラメータを推定する。すなわち、パラメータ推定部１２０は、道路経路データに含まれる道路情報を用いた経路別人数推定モデルの出力と、道路経路データに含まれる経路別人数との誤差を最小化させるパラメータを推定する。そして、パラメータ推定部１２０は、推定したパラメータを記憶部１４０に格納する。
【００５４】
ステップＳ１０３：次に、経路別人数推定部１３０は、記憶部１４０に格納されているパラメータを設定した経路別人数推定モデルと、道路情報とを用いて、経路別人数を推定する。
【００５５】
すなわち、例えば、経路別人数推定部１３０は、道路情報に含まれる道路構造Ｇ＊と経路観測対応行列Ａ＊と道路状況Ｘ＊とを、当該パラメータを設定した経路別人数推定モデルに入力することで、経路別人数を推定する。又は、道路構造Ｇｎを用いずに、経路観測対応行列Ａｎｍと道路状況Ｘｎｍとの２つの情報を用いて経路別人数推定モデルのパラメータを推定した場合は、経路別人数推定部１３０は、道路情報に含まれる経路観測対応行列Ａ＊と道路状況Ｘ＊とを、当該パラメータを設定した経路別人数推定モデルに入力することで、経路別人数を推定する。
【００５６】
以上により、本発明の実施の形態における経路別人数推定装置１０は、シミュレーションにより、経路別人数と、そのときの道路情報とに関するデータ（道路経路データ）を作成する。そして、本発明の実施の形態における経路別人数推定装置１０は、この道路経路データを用いて、経路別人数推定モデルのパラメータを推定する。これにより、本発明の実施の形態における経路別人数推定装置１０では、このパラメータを設定した経路別人数推定モデルに道路情報を入力することで、経路別人数を高い精度で推定することができるようになる。
【００５７】
＜本発明と従来技術との比較例＞
ここで、本発明と従来技術との比較例について説明する。本発明と従来技術とを比較するために、次のような実験を行った。すなわち、まず、日本の鉄道駅周辺の道路に基づいて、７００個の道路構造を作成した。各道路構造において、周辺のランダムないくつかの場所から駅へ向かう歩行者と、駅からランダムないくつかの場所へ向かう歩行者との合計１０万人を１時間シミュレーションした。次に、７００個の道路構造においてそれぞれ１つの経路観測行列と道路状況とを含む経路道路データを学習データとして経路別人数推定モデルのパラメータを推定した。
【００５８】
そして、学習データとは異なる７０個の道路構造のデータを検証データ、学習データ及び検証データとは異なる７０個の道路構造のデータをテストデータとした。経路別人数推定モデルとしては、隠れ層の数が３、各隠れ層のサイズが５のグラフ畳み込みニューラルネットワークを用いて、初期値を変え５回学習し、検証データで最も絶対値誤差が低いものを採用した。一方で、従来技術としては、非特許文献１で提案されている手法を用いた。
【００５９】
また、本発明及び従来技術の評価尺度としては、以下の式５に示す正規化絶対値誤差を用いた。
【００６０】
【数１４】
0006988504.tif 000015
テストデータを用いて、本発明により経路別人数を推定した場合における平均二乗誤差は０．７４７であった。一方で、テストデータを用いて、従来技術により経路別人数を推定した場合における平均二乗誤差は０．７９９であった。これにより、本発明は、従来技術と比較して、高い精度で（すなわち、誤差が少ない）経路別人数を推定できていることがわかる。
【００６１】
＜経路別人数推定装置１０のハードウェア構成＞
最後に、本発明の実施の形態における経路別人数推定装置１０のハードウェア構成について、図３を参照しながら説明する。図３は、本発明の実施の形態における経路別人数推定装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００６２】
図３に示す経路別人数推定装置１０は、入力装置２０１と、表示装置２０２と、外部Ｉ／Ｆ２０３と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０４と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０５と、ＣＰＵ２０６と、通信Ｉ／Ｆ２０７と、補助記憶装置２０８とを有する。これら各ハードウェアは、それぞれがバスＢを介して通信可能に接続されている。
【００６３】
入力装置２０１は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル等であり、ユーザが各種操作を入力するのに用いられる。表示装置２０２は、例えばディスプレイ等であり、経路別人数推定装置１０の処理結果を表示する。なお、経路別人数推定装置１０は、入力装置２０１及び表示装置２０２の少なくとも一方を有していなくても良い。
【００６４】
外部Ｉ／Ｆ２０３は、外部装置とのインタフェースである。外部装置には、記録媒体２０３ａ等がある。経路別人数推定装置１０は、外部Ｉ／Ｆ２０３を介して、記録媒体２０３ａ等の読み取りや書き込みを行うことができる。記録媒体２０３ａには、経路別人数推定装置１０が有する各機能を実現するプログラム等が記録されていても良い。
【００６５】
記録媒体２０３ａには、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤメモリカード（Secure Digital memory card）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリカード等がある。
【００６６】
ＲＡＭ２０４は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリである。ＲＯＭ２０５は、電源を切ってもプログラムやデータを保持することができる不揮発性の半導体メモリである。ＲＯＭ２０５には、例えば、ＯＳ（Operating System）設定やネットワーク設定等が格納されている。
【００６７】
ＣＰＵ２０６は、ＲＯＭ２０５や補助記憶装置２０８等からプログラムやデータをＲＡＭ２０４上に読み出して処理を実行する演算装置である。
【００６８】
通信Ｉ／Ｆ２０７は、経路別人数推定装置１０を通信ネットワークに接続するためのインタフェースである。経路別人数推定装置１０が有する各機能を実現するプログラムは、通信Ｉ／Ｆ２０７を介して、所定のサーバ装置等から取得（ダウンロード）されても良い。
【００６９】
補助記憶装置２０８は、例えばＨＤＤやＳＳＤ等であり、プログラムやデータを格納している不揮発性の記憶装置である。補助記憶装置２０８に格納されているプログラムやデータには、例えば、ＯＳ、当該ＯＳ上において各種機能を実現するアプリケーションプログラム、経路別人数推定装置１０が有する各機能を実現するプログラム等がある。
【００７０】
本発明の実施の形態における経路別人数推定装置１０は、図３に示すハードウェア構成を有することにより、上述した各種処理を実現することができる。
【００７１】
本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。
【符号の説明】
【００７２】
１０        経路別人数推定装置
１１０      データ作成部
１１１      道路構造作成部
１１２      経路別人数作成部
１１３      道路状況作成部
１１４      道路経路データ作成部
１２０      パラメータ推定部
１３０      経路別人数推定部
１４０      記憶部
【図１】
0006988504.tif 000016
【図２】
0006988504.tif 000017
【図３】
0006988504.tif 000018