(57)【要約】  メンテナンス範囲最適化装置１０は、複数箇所でのメンテナンスが求められる対象におけるメンテナンスの範囲を最適化する。メンテナンス範囲最適化装置１０は、メンテナンスが過去に実行された際における、メンテナンスされた箇所のメンテナンス前の状態、メンテナンスコスト、及び移動コストを含む情報を、学習データとして機械学習を実行して、メンテナンスの範囲とメンテナンスにかかるコスト全体との関係を示すモデルを構築する、学習処理部２０と、モデルを用いてメンテナンスの範囲を設定する、メンテナンス範囲設定部３０と、を備えている。
2019050014.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数箇所でのメンテナンスが求められる対象におけるメンテナンスの範囲を最適化するための装置であって、
前記メンテナンスが過去に実行された際における、メンテナンスされた箇所のメンテナンス前の状態、メンテナンスコスト、及び移動コストを含む情報を、学習データとして機械学習を実行して、メンテナンスの範囲とメンテナンスにかかるコスト全体との関係を示すモデルを構築する、学習処理部と、
前記モデルを用いてメンテナンスの範囲を設定する、メンテナンス範囲設定部と、
を備えている、
ことを特徴とするメンテナンス範囲最適化装置。
【請求項２】
請求項１に記載のメンテナンス範囲最適化装置であって、
前記学習処理部が、前記機械学習としてＱ学習を実行し、前記モデルとしてＱ関数を構築し、
前記メンテナンス範囲設定部が、前記Ｑ関数の値が最大化するように、メンテナンスの範囲を設定する、
ことを特徴とするメンテナンス範囲最適化装置。
【請求項３】
複数箇所でのメンテナンスが求められる対象におけるメンテナンスの範囲を最適化するための方法であって、
（ａ）前記メンテナンスが過去に実行された際における、メンテナンスされた箇所のメンテナンス前の状態、メンテナンスコスト、及び移動コストを含む情報を、学習データとして機械学習を実行して、メンテナンスの範囲とメンテナンスにかかるコスト全体との関係を示すモデルを構築する、ステップと、
（ｂ）前記モデルを用いてメンテナンスの範囲を設定する、ステップと、
を有する、
ことを特徴とするメンテナンス範囲最適化方法。
【請求項４】
請求項３に記載のメンテナンス範囲最適化方法であって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記機械学習としてＱ学習を実行し、前記モデルとしてＱ関数を構築し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記Ｑ関数の値が最大化するように、メンテナンスの範囲を設定する、
ことを特徴とするメンテナンス範囲最適化方法。
【請求項５】
コンピュータによって、複数箇所でのメンテナンスが求められる対象におけるメンテナンスの範囲を最適化するための、プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記メンテナンスが過去に実行された際における、メンテナンスされた箇所のメンテナンス前の状態、メンテナンスコスト、及び移動コストを含む情報を、学習データとして機械学習を実行して、メンテナンスの範囲とメンテナンスにかかるコスト全体との関係を示すモデルを構築する、ステップと、
（ｂ）前記モデルを用いてメンテナンスの範囲を設定する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録している、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項６】
請求項５に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記機械学習としてＱ学習を実行し、前記モデルとしてＱ関数を構築し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記Ｑ関数の値が最大化するように、メンテナンスの範囲を設定する、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数箇所でのメンテナンスが求められる対象におけるメンテナンスの範囲の最適化を実行するための、メンテナンス範囲最適化装置、及びメンテナンス範囲最適化方法に関し、及びそれらを実現するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
地理的に分散した複数の対象に対して、メンテナンスが行われる場合がある。例えば、道路では、車両の通行、経年劣化によって。凹み、ひび割れといった損傷が発生するが、損傷は道路の様々な箇所に分散して発生する。このような場合、地理的に分散して発生している損傷に対して、メンテナンスを行う必要がある。【０００３】
但し、道路のように全長が長く、多数の路線で構成されている場合においては、一度に全ての損傷をメンテナンスすることは物理的に不可能である。このため、従来から、道路においては、路線毎に優先度を設定して、メンテナンスの実行計画が策定されている。【０００４】
例えば、特許文献１は、道路を構成する路線それぞれ毎に、メンテナンスの優先度を設定するシステムを提案している。特許文献１に開示されたシステムは、まず、道路の属性を示す属性情報と、道路の状態を示す状態情報と、外部から入力される入力情報とを取得する。このうち、属性情報は、道路の幅員、延長、位置、舗設時期、利用用途、利用頻度等を含む。状態情報は、道路の舗装の状態を示す情報であり、ひび割れ率、轍の状態、平坦性等を含む。入力情報は、道路に関して発信された情報であり、例えば、窓口に寄せられた苦情、要望等を含む。【０００５】
続いて、特許文献１に開示されたシステムは、取得した各情報を用いて、各路線におけるメンテナンスの優先度を算出する。具体的には、特許文献１に開示されたシステムは、安全性、利用頻度、用途、地域、交通量、重要度等を加味して、路線毎に、優先度を算出する。この結果、特許文献１に開示されたシステムによれば、早急にメンテナンスすべき路線から順にメンテナンスが行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１６−８９５９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、道路のようにメンテナンス箇所が、地理的に分散している場合は、メンテナンスのための移動にコストがかかる。従って、メンテナンスの優先順位の高い箇所の近くに、優先順位は次点ではないが、別のメンテナンスすべき箇所が存在する場合は、移動コストの点からは、その場所も一緒にメンテナンスすべきである。【０００８】
しかしながら、特許文献１に開示されたシステムでは、路線毎に優先順位が設定されるに過ぎず、メンテナンスすべき範囲の最適化は行われていないため、結果、メンテナンスにかかるコスト全体が上昇してしまうという問題がある。【０００９】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、地理的に分散した複数の箇所をメンテナンスする場合において、コストの上昇を抑制しつつ、メンテナンスの範囲を最適化し得る、メンテナンス範囲最適化装置、メンテナンス範囲最適化方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるメンテナンス範囲最適化装置は、複数箇所でのメンテナンスが求められる対象におけるメンテナンスの範囲を最適化するための装置であって、
前記メンテナンスが過去に実行された際における、メンテナンスされた箇所のメンテナンス前の状態、メンテナンスコスト、及び移動コストを含む情報を、学習データとして機械学習を実行して、メンテナンスの範囲とメンテナンスにかかるコスト全体との関係を示すモデルを構築する、学習処理部と、
前記モデルを用いてメンテナンスの範囲を設定する、メンテナンス範囲設定部と、
を備えている、
ことを特徴とする。【００１１】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるメンテナンス範囲最適化方法は、複数箇所でのメンテナンスが求められる対象におけるメンテナンスの範囲を最適化するための方法であって、
（ａ）前記メンテナンスが過去に実行された際における、メンテナンスされた箇所のメンテナンス前の状態、メンテナンスコスト、及び移動コストを含む情報を、学習データとして機械学習を実行して、メンテナンスの範囲とメンテナンスにかかるコスト全体との関係を示すモデルを構築する、ステップと、
（ｂ）前記モデルを用いてメンテナンスの範囲を設定する、ステップと、
を有する、
ことを特徴とする。【００１２】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータによって、複数箇所でのメンテナンスが求められる対象におけるメンテナンスの範囲を最適化するための、プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記メンテナンスが過去に実行された際における、メンテナンスされた箇所のメンテナンス前の状態、メンテナンスコスト、及び移動コストを含む情報を、学習データとして機械学習を実行して、メンテナンスの範囲とメンテナンスにかかるコスト全体との関係を示すモデルを構築する、ステップと、
（ｂ）前記モデルを用いてメンテナンスの範囲を設定する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録している、
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
以上のように、本発明によれば、地理的に分散した複数の箇所をメンテナンスする場合において、コストの上昇を抑制しつつ、メンテナンスの範囲を最適化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、本発明の実施の形態におけるメンテナンス範囲最適化装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態におけるメンテナンス範囲最適化装置の構成を具体的に示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態におけるメンテナンス範囲最適化装置の学習処理における動作を示すフロー図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態におけるメンテナンス範囲最適化装置のメンテナンス範囲最適化処理における動作を示すフロー図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態におけるメンテナンス範囲最適化装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態における、メンテナンス範囲最適化装置、メンテナンス範囲最適化方法、及びプログラムについて、図１〜図４を参照しながら説明する。
【００１６】
［装置構成］
最初に、図１を用いて、本実施の形態におけるメンテナンス範囲最適化装置の構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態におけるメンテナンス範囲最適化装置の概略構成を示すブロック図である。
【００１７】
図１に示す本実施の形態におけるメンテナンス範囲最適化装置１０は、複数箇所でのメンテナンスが求められる対象において、メンテナンスの範囲を最適化するための装置である。図１に示すように、メンテナンス範囲最適化装置１０は、学習処理部２０と、メンテナンス範囲設定部３０とを備えている。
【００１８】
このうち、学習処理部２０は、メンテナンスが過去に実行された際における、メンテナンスされた箇所のメンテナンス前の状態、メンテナンスコスト、及び移動コストを含む情報を、学習データとして機械学習を実行する。そして、学習処理部２０は、機械学習の結果から、メンテナンスの範囲とメンテナンスにかかるコスト全体との関係を示すモデルを構築する。メンテナンス範囲設定部３０は、この構築されたモデルを用いて、メンテナンスの範囲を設定する。
【００１９】
このように、メンテナンス範囲最適化装置１０は、メンテナンスの対象が、地理的に分散した複数の箇所でのメンテナンスが求められるものである場合において、過去のデータから、メンテナンスの範囲とコストとの関係を学習することができる。このため、メンテナンス範囲最適化装置１０によれば、地理的に分散した複数の箇所をメンテナンスする場合において、コストの上昇を抑制しつつ、メンテナンスの範囲を最適化することができる。
【００２０】
続いて、図２を用いて、本実施の形態におけるメンテナンス範囲最適化装置１０の構成及び機能についてより具体的に説明する。図２は、本発明の実施の形態におけるメンテナンス範囲最適化装置の構成を具体的に示すブロック図である。
【００２１】
本実施の形態において、メンテナンス範囲最適化の対象は、複数箇所での補修が必要となるものであれば特に限定されることはない。具体的な対象としては、例えば、道路、水道管、多数のＡＴＭ（Automatic Teller Machine）で構築されたＡＴＭ網等が挙げられる。以下に置いては、メンテナンス範囲最適化の対象が、道路である場合について説明する。
【００２２】
また、図２に示すように、本実施の形態では、メンテナンス範囲最適化装置１０は、上述した学習処理部２０及びメンテナンス範囲設定部３０に加え、更に、モデル格納部４０と、データ取得部５０とを備えている。
【００２３】
学習処理部２０は、上述したように学習データを用いて機械学習を実行して、モデルを構築し、構築したモデルをモデル格納部４０に格納する。また、学習データとしては、まず、メンテナンスされた箇所のメンテナンス前の状態を特定するデータ、例えば、メンテナンスされた箇所の凹凸度合を示すデータが挙げられる。このような凹凸度合を示すデータは、例えば、路面までの距離を測定するレーザ距離計を備えた車両を走らせることによって得ることができる。
【００２４】
更に、学習データとしては、メンテナンスにかかったコストを特定するデータ、メンテナンス業者の移動にかかったコストを特定するデータ等も挙げられる。また、これらの学習データは、予め道路に設定された区間毎に用意される。なお、区間の数を以下「Ｉ」とする。
【００２５】
また、学習処理部２０は、本実施の形態では、機械学習としてＱ学習を実行し、モデルとしてＱ関数を構築する。以下に具体的に説明する。
【００２６】
まず、ある区間における道路の状態をｓｔとすると、下記の数１が成立する。ｔは、基準時から経過時間を示している。
【００２７】
【数１】
2019050014.tif 000003
【００２８】
また、各区間をメンテナンスするかどうかを示すベクトルをａｔとする。ａｔは、Ｉ次元のベクトルである。この場合、ａｔは、下記の数２によって表すことができる。また、下記の数２において、Ｃｏｓｔ（ｓｔ，ａｔ）が、学習によって構築されるＱ関数である。βは、未来の不確定な要素をディスカウントする変数であり、下記の数３によって表される。
【００２９】
【数２】
2019050014.tif 000004
【００３０】
【数３】
2019050014.tif 000005
【００３１】
この場合において、学習処理部２０は、下記の数４に示すデータＤを学習データとして取得する。また、下記の数４において、ｓｔ及びｓｔ＋１は、下記の数５によって表され、ａｔは、下記の数６によって表される。
【００３２】
【数４】
2019050014.tif 000006
【００３３】
【数５】
2019050014.tif 000007
【００３４】
【数６】
2019050014.tif 000008
【００３５】
更に、下記の数４において、αは、状態の悪さに起因するコストまたはリスク評価値が発生する閾値を示している。また、ｌｍはメンテナンスにかかったコストを示し、ｌｄはメンテナンス業者の移動にかかったコストを示している。
【００３６】
また、上記数４において、ｒｔ（ｓｔ，ａｔ）は、メンテナンスにかかったコストと、状態の悪さに起因するコスト又はリスク評価値とを合計したトータルのコストを表しており、下記の数７によって表される。
【００３７】
【数７】
2019050014.tif 000009
【００３８】
加えて、上記数７において、ｌｒ（ｓｔ）は、数８に示すように、状態ｓｔにおいて生じるコストを示している。また、ｌｃ（ａｔ）は、数９に示すように、メンテナンスａｔが行われた場合のコストを示している。
【数８】
2019050014.tif 000010
【００３９】
【数９】
2019050014.tif 000011
【００４０】
そして、学習処理部２０は、上記数４に示すデータＤを学習データとしてＱ学習を実行し、Ｑ関数として、下記の数１０に示す関数Ｑθ（＝Ｃｏｓｔ（ｓｔ，ａｔ））を構築する。
【００４１】
【数１０】
2019050014.tif 000012
【００４２】
また、上記数１０において、ｑｉは、現在の時間ｔより後での、区間ｉにおける状態の悪さを示しており、下記の数１１によって表される。
【００４３】
【数１１】
2019050014.tif 000013
【００４４】
なお、上記の数１０において、θは、学習されるパラメタであり、θ１からθ４までをまとめたものを示している。また、θ１は、メンテナンス優先度が高まっていくゆるやかさを示し、θ２はメンテナンス優先度が高まる閾値を示し、θ３はsiに対するメンテナンス優先度の増分のsiが大きいときの極限を示し、θ４はメンテナンスしないことの平均的な価値の対数を示している。
【００４５】
更に、学習処理部２０は、学習データとして、新たなデータＤを取得すると、下記の数１２〜数１５を用いて、関数Ｑθを更新する。なお、下記の数１５において、kは、反復回数のインデックスを示している。
【００４６】
【数１２】
2019050014.tif 000014
【００４７】
【数１３】
2019050014.tif 000015
【００４８】
【数１４】
2019050014.tif 000016
【００４９】
【数１５】
2019050014.tif 000017
【００５０】
データ取得部５０は、メンテナンス範囲の最適化対象についての入力データを取得し、取得した入力データをメンテナンス範囲設定部３０に入力する。この場合の入力データとしては、予め設定されている道路の各区間における道路の状態ｓを示すデータが挙げられる。
【００５１】
メンテナンス範囲設定部３０は、本実施の形態では、まず、データ取得部５０で取得された入力データを、モデル格納部４０に格納されているモデルに入力し、得られる値が最大化するように、メンテナンスの範囲を設定する。具体的には、メンテナンス範囲設定部３０は、入力データとベクトルａとを上記数９に示した関数Ｑθに入力にしたときに、関数Ｑθの値を最大値とする、ベクトルａを特定し、特定したベクトルａをメンテナンス範囲として出力する。
【００５２】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態におけるメンテナンス範囲最適化装置１０の動作について図３及び図４を用いて説明する。以下の説明においては、適宜図１及び図２を参酌する。また、本実施の形態では、メンテナンス範囲最適化装置１０を動作させることによって、メンテナンス範囲最適化方法が実施される。よって、本実施の形態におけるメンテナンス範囲最適化方法の説明は、以下のメンテナンス範囲最適化装置１０の動作説明に代える。
【００５３】
最初に、図３を用いて、メンテナンス範囲最適化装置１０による学習処理について説明する。図３は、本発明の実施の形態におけるメンテナンス範囲最適化装置の学習処理における動作を示すフロー図である。
【００５４】
図３に示すように、最初に、学習処理部２０は、学習データを取得する（ステップＡ１）。具体的には、学習処理部２０は、学習データとして、メンテナンスされた箇所の凹凸度合を示すデータ、メンテナンスにかかったコストを特定するデータ、メンテナンス業者の移動にかかったコストを特定するデータ等を取得する。
【００５５】
次に、学習処理部２０は、ステップＡ１で取得したデータを用いて、Ｑ学習を実行して、Ｑ関数を構築する（ステップＡ２）。また、学習処理部２０は、構築したＱ関数を、モデル格納部４０に格納する。
【００５６】
次に、学習処理部２０は、ステップＡ１で取得されたデータの中に、ステップＡ２で利用されていないデータが存在している場合は、この利用されていないデータを用いて、ステップＡ２で構築されたＱ関数を更新する（ステップＡ３）。ステップＡ３は、利用されていないデータが存在しなくなるまで繰り返し実行される。ステップＡ３の終了により、学習処理は終了する。
【００５７】
続いて、図４を用いて、メンテナンス範囲最適化装置１０によるメンテナンス範囲の最適化処理について説明する。図４は、本発明の実施の形態におけるメンテナンス範囲最適化装置のメンテナンス範囲最適化処理における動作を示すフロー図である。
【００５８】
図４に示すように、最初に、データ取得部５０は、メンテナンス範囲の最適化対象についての入力データを取得する（ステップＢ１）。具体的には、データ取得部５０は、入力データとして、予め設定されている道路の各区間における道路の状態ｓを示すデータを取得する。
【００５９】
次に、メンテナンス範囲設定部３０は、本実施の形態では、まず、データ取得部５０で取得された入力データを、モデル格納部４０に格納されているモデルに入力し、得られる値が最大化するように、メンテナンスの範囲を設定する（ステップＢ２）。
【００６０】
具体的には、ステップＢ２では、メンテナンス範囲設定部３０は、任意のベクトルａを設定し、設定したベクトルａと入力データとを、上記数９に示した関数Ｑθに入力して出力値を取得する。また、メンテナンス範囲設定部３０は、任意のベクトルａの設定と、出力値の取得とを繰り返し実行して、関数Ｑθの値を最大値とするベクトルａを特定する。そして、メンテナンス範囲設定部３０は、特定したベクトルａをメンテナンス範囲として出力する。
【００６１】
ステップＢ２の実行により、本実施の形態では、現在の道路の状態に対して、最適なメンテナンスの範囲が得られることになる。
【００６２】
［実施の形態における効果］
以上のように、本実施の形態では、メンテナンスの対象が道路であり、メンテナンスすべき箇所が地理的に分散している場合において、過去の道路メンテナンス時のデータから、メンテナンスの範囲とコストとの関係がＱ学習によって学習される。従って、本実施の形態によれば、道路の地理的に分散した複数の箇所をメンテナンスする場合において、コストの上昇を抑制しつつ、メンテナンスの範囲を最適化することができる。
【００６３】
また、上述した例では、メンテナンス範囲最適化の対象が、道路である場合について説明したが、本実施の形態では、道路以外にも、水道管、ＡＴＭ網等にも適用できる。また、水道管が対象となる場合は、メンテナンスされた箇所のメンテナンス前の状態を特定するデータとしては、例えば、水道管の内部の状態を示すデータが用いられる。更に、ＡＴＭ網が対象となる場合は、メンテナンスされた箇所のメンテナンス前の状態を特定するデータとしては、各ＡＴＭにおける紙幣の保有量を特定するデータが用いられる。
【００６４】
［プログラム］
本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図３に示すステップＡ１〜Ａ３、図４に示すステップＢ１〜Ｂ２を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態におけるメンテナンス範囲最適化装置１０とメンテナンス範囲最適化方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、学習処理部２０、メンテナンス範囲設定部３０及びデータ取得部５０として機能し、処理を行なう。
【００６５】
また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、学習処理部２０、メンテナンス範囲設定部３０及びデータ取得部５０のいずれかとして機能しても良い。
【００６６】
ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、メンテナンス範囲最適化装置１０を実現するコンピュータについて図５を用いて説明する。図５は、本発明の実施の形態におけるメンテナンス範囲最適化装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【００６７】
図５に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていても良い。
【００６８】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
【００６９】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【００７０】
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【００７１】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体が挙げられる。
【００７２】
なお、本実施の形態におけるメンテナンス範囲最適化装置１０は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、メンテナンス範囲最適化装置１０は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
【００７３】
上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記６）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【００７４】
（付記１）
複数箇所でのメンテナンスが求められる対象におけるメンテナンスの範囲を最適化するための装置であって、
前記メンテナンスが過去に実行された際における、メンテナンスされた箇所のメンテナンス前の状態、メンテナンスコスト、及び移動コストを含む情報を、学習データとして機械学習を実行して、メンテナンスの範囲とメンテナンスにかかるコスト全体との関係を示すモデルを構築する、学習処理部と、
前記モデルを用いてメンテナンスの範囲を設定する、メンテナンス範囲設定部と、
を備えている、
ことを特徴とするメンテナンス範囲最適化装置。
【００７５】
（付記２）
付記１に記載のメンテナンス範囲最適化装置であって、
前記学習処理部が、前記機械学習としてＱ学習を実行し、前記モデルとしてＱ関数を構築し、
前記メンテナンス範囲設定部が、前記Ｑ関数の値が最大化するように、メンテナンスの範囲を設定する、
ことを特徴とするメンテナンス範囲最適化装置。
【００７６】
（付記３）
複数箇所でのメンテナンスが求められる対象におけるメンテナンスの範囲を最適化するための方法であって、
（ａ）前記メンテナンスが過去に実行された際における、メンテナンスされた箇所のメンテナンス前の状態、メンテナンスコスト、及び移動コストを含む情報を、学習データとして機械学習を実行して、メンテナンスの範囲とメンテナンスにかかるコスト全体との関係を示すモデルを構築する、ステップと、
（ｂ）前記モデルを用いてメンテナンスの範囲を設定する、ステップと、
を有する、
ことを特徴とするメンテナンス範囲最適化方法。
【００７７】
（付記４）
付記３に記載のメンテナンス範囲最適化方法であって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記機械学習としてＱ学習を実行し、前記モデルとしてＱ関数を構築し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記Ｑ関数の値が最大化するように、メンテナンスの範囲を設定する、
ことを特徴とするメンテナンス範囲最適化方法。
【００７８】
（付記５）
コンピュータによって、複数箇所でのメンテナンスが求められる対象におけるメンテナンスの範囲を最適化するための、プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記メンテナンスが過去に実行された際における、メンテナンスされた箇所のメンテナンス前の状態、メンテナンスコスト、及び移動コストを含む情報を、学習データとして機械学習を実行して、メンテナンスの範囲とメンテナンスにかかるコスト全体との関係を示すモデルを構築する、ステップと、
（ｂ）前記モデルを用いてメンテナンスの範囲を設定する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録している、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００７９】
（付記６）
付記５に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記機械学習としてＱ学習を実行し、前記モデルとしてＱ関数を構築し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記Ｑ関数の値が最大化するように、メンテナンスの範囲を設定する、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００８０】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００８１】
この出願は、２０１７年９月８日に出願された米国出願６２／５５５，７７６を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【００８２】
本発明によれば、地理的に分散した複数の箇所をメンテナンスする場合において、コストの上昇を抑制しつつ、メンテナンスの範囲を最適化することができる。本発明は、複数箇所でのメンテナンスが求められる、道路、水道管、ＡＴＭ網等に有用である。
【符号の説明】
【００８３】
１０  メンテナンス範囲最適化装置
２０  学習処理部
３０  メンテナンス範囲設定部
４０  モデル格納部
５０  データ取得部
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
【図１】
2019050014.tif 000018
【図２】
2019050014.tif 000019
【図３】
2019050014.tif 000020
【図４】
2019050014.tif 000021
【図５】
2019050014.tif 000022
【手続補正書】
【提出日】令和2年3月2日(2020.3.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数箇所でのメンテナンスが求められる対象におけるメンテナンスの範囲を最適化するための装置であって、
前記メンテナンスが過去に実行された際における、メンテナンスされた箇所のメンテナンス前の状態、メンテナンスコスト、及び移動コストを含む情報を、学習データとして機械学習を実行して、メンテナンスの範囲とメンテナンスにかかるコスト全体との関係を示すモデルを構築する、学習処理部と、
前記モデルを用いてメンテナンスの範囲を設定する、メンテナンス範囲設定部と、
を備えている、
ことを特徴とするメンテナンス範囲最適化装置。
【請求項２】
請求項１に記載のメンテナンス範囲最適化装置であって、
前記学習処理部が、前記機械学習としてＱ学習を実行し、前記モデルとしてＱ関数を構築し、
前記メンテナンス範囲設定部が、前記Ｑ関数の値が最大化するように、メンテナンスの範囲を設定する、
ことを特徴とするメンテナンス範囲最適化装置。
【請求項３】
複数箇所でのメンテナンスが求められる対象におけるメンテナンスの範囲を最適化するための方法であって、
（ａ）前記メンテナンスが過去に実行された際における、メンテナンスされた箇所のメンテナンス前の状態、メンテナンスコスト、及び移動コストを含む情報を、学習データとして機械学習を実行して、メンテナンスの範囲とメンテナンスにかかるコスト全体との関係を示すモデルを構築する、ステップと、
（ｂ）前記モデルを用いてメンテナンスの範囲を設定する、ステップと、
を有する、
ことを特徴とするメンテナンス範囲最適化方法。
【請求項４】
請求項３に記載のメンテナンス範囲最適化方法であって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記機械学習としてＱ学習を実行し、前記モデルとしてＱ関数を構築し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記Ｑ関数の値が最大化するように、メンテナンスの範囲を設定する、
ことを特徴とするメンテナンス範囲最適化方法。
【請求項５】
コンピュータによって、複数箇所でのメンテナンスが求められる対象におけるメンテナンスの範囲を最適化するための、プログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記メンテナンスが過去に実行された際における、メンテナンスされた箇所のメンテナンス前の状態、メンテナンスコスト、及び移動コストを含む情報を、学習データとして機械学習を実行して、メンテナンスの範囲とメンテナンスにかかるコスト全体との関係を示すモデルを構築する、ステップと、
（ｂ）前記モデルを用いてメンテナンスの範囲を設定する、ステップと、
を実行させる、プログラム。
【請求項６】
請求項５に記載のプログラムであって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記機械学習としてＱ学習を実行し、前記モデルとしてＱ関数を構築し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記Ｑ関数の値が最大化するように、メンテナンスの範囲を設定する、
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、複数箇所でのメンテナンスが求められる対象におけるメンテナンスの範囲の最適化を実行するための、メンテナンス範囲最適化装置、及びメンテナンス範囲最適化方法に関し、及びそれらを実現するためのプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、地理的に分散した複数の箇所をメンテナンスする場合において、コストの上昇を抑制しつつ、メンテナンスの範囲を最適化し得る、メンテナンス範囲最適化装置、メンテナンス範囲最適化方法、及びプログラムを提供することにある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、コンピュータによって、複数箇所でのメンテナンスが求められる対象におけるメンテナンスの範囲を最適化するための、プログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記メンテナンスが過去に実行された際における、メンテナンスされた箇所のメンテナンス前の状態、メンテナンスコスト、及び移動コストを含む情報を、学習データとして機械学習を実行して、メンテナンスの範囲とメンテナンスにかかるコスト全体との関係を示すモデルを構築する、ステップと、
（ｂ）前記モデルを用いてメンテナンスの範囲を設定する、ステップと、
を実行させる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５１】
メンテナンス範囲設定部３０は、本実施の形態では、まず、データ取得部５０で取得された入力データを、モデル格納部４０に格納されているモデルに入力し、得られる値が最大化するように、メンテナンスの範囲を設定する。具体的には、メンテナンス範囲設定部３０は、入力データとベクトルａとを上記数９に示した関数Ｑθに入力したときに、関数Ｑθの値を最大値とする、ベクトルａを特定し、特定したベクトルａをメンテナンス範囲として出力する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７８】
（付記５）
コンピュータによって、複数箇所でのメンテナンスが求められる対象におけるメンテナンスの範囲を最適化するための、プログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記メンテナンスが過去に実行された際における、メンテナンスされた箇所のメンテナンス前の状態、メンテナンスコスト、及び移動コストを含む情報を、学習データとして機械学習を実行して、メンテナンスの範囲とメンテナンスにかかるコスト全体との関係を示すモデルを構築する、ステップと、
（ｂ）前記モデルを用いてメンテナンスの範囲を設定する、ステップと、
を実行させる、プログラム。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７９】
（付記６）
付記５に記載のプログラムであって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記機械学習としてＱ学習を実行し、前記モデルとしてＱ関数を構築し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記Ｑ関数の値が最大化するように、メンテナンスの範囲を設定する、
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正９】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図２】
2019050014.tif 000023
【国際調査報告】
2019050014.tif 000024
2019050014.tif 000025