(57)【要約】【課題】既存の設計データの再利用を図って人的負荷を低減し、設計業務全体の効率化を可能とする。【解決手段】設計支援装置１００において、建築物に関する既存設計データのデータベースを保持した記憶装置１０１と、設計対象の建築物に関する設計用情報から、当該建築物における所定設備の有無および配置位置の各情報を抽出し、当該各情報に関して類似性を持つ既存設計データを、当該類似性の判定に関する学習を行う機械学習アルゴリズムにより特定し、当該既存設計データを所定装置に出力する演算装置１０４とを含む構成とする。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
建築物に関する既存設計データのデータベースを保持した記憶装置と、
設計対象の建築物に関する設計用情報から、当該建築物における所定設備の有無および配置位置の各情報を抽出し、当該各情報に関して類似性を持つ既存設計データを、当該類似性の判定に関する学習を行う機械学習アルゴリズムにより特定し、当該既存設計データを所定装置に出力する演算装置と、
を含むことを特徴とする設計支援装置。
【請求項２】
前記演算装置は、
前記類似性を持つ既存設計データの特定に際し、前記各情報に関して類似性を持つが、設計内容のうち所定項目に関して相違する既存設計データを複数特定し、この複数の既存設計データを前記所定装置に出力するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の設計支援装置。
【請求項３】
前記演算装置は、
前記所定装置に出力した複数の既存設計データそれぞれに関して、前記設計対象の建築物に対する前記所定項目の設計内容の適合性判断の結果について、所定のインターフェイスを介して所定ユーザから取得し、当該適合性判断の結果を、前記機械学習アルゴリズムにフィードバックする処理を更に実行するものである、
ことを特徴とする請求項２に記載の設計支援装置。
【請求項４】
前記記憶装置は、
前記データベースにおいて、前記建築物に関する既存設計データとして、建築物に設置する配管構造の既存設計データを格納するものであり、
前記演算装置は、
前記設計対象の建築物に関する設計用情報から、当該建築物の配管構造におけるヘッダーの有無および配置位置の各情報を抽出し、当該各情報に関して類似性を持つ前記配管構造の既存設計データを、当該類似性の判定に関する学習を行う機械学習アルゴリズムにより特定し、当該配管構造の既存設計データを所定装置に出力するものである、
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の設計支援装置。
【請求項５】
建築物に関する既存設計データのデータベースを保持した記憶装置を備える情報処理装置が、
設計対象の建築物に関する設計用情報から、当該建築物における所定設備の有無および配置位置の各情報を抽出し、当該各情報に関して類似性を持つ既存設計データを、当該類似性の判定に関する学習を行う機械学習アルゴリズムにより特定し、当該既存設計データを所定装置に出力する、
ことを特徴とする設計支援方法。
【請求項６】
前記情報処理装置が、
前記類似性を持つ既存設計データの特定に際し、前記各情報に関して類似性を持つが、設計内容のうち所定項目に関して相違する既存設計データを複数特定し、この複数の既存設計データを前記所定装置に出力する、
ことを特徴とする請求項５に記載の設計支援方法。
【請求項７】
前記情報処理装置が、
前記所定装置に出力した複数の既存設計データそれぞれに関して、前記設計対象の建築物に対する前記所定項目の設計内容の適合性判断の結果について、所定のインターフェイスを介して所定ユーザから取得し、当該適合性判断の結果を、前記機械学習アルゴリズムにフィードバックする処理を更に実行する、
ことを特徴とする請求項６に記載の設計支援方法。
【請求項８】
前記情報処理装置が、
前記記憶装置において、前記データベースにおいて、前記建築物に関する既存設計データとして、建築物に設置する配管構造の既存設計データを格納し、
前記設計対象の建築物に関する設計用情報から、当該建築物の配管構造におけるヘッダーの有無および配置位置の各情報を抽出し、当該各情報に関して類似性を持つ前記配管構造の既存設計データを、当該類似性の判定に関する学習を行う機械学習アルゴリズムにより特定し、当該配管構造の既存設計データを所定装置に出力する、
ことを特徴とする請求項５〜７のいずれかに記載の設計支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、設計支援装置および設計支援方法に関するものであり、具体的には、既存の設計データの再利用を図って人的負荷を低減し、設計業務全体の効率化を可能とする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】  建築業界における各種設計業務は、その設計対象となる各建築物の唯一性ゆえに、自動化等による効率化が困難である。よって、相応の人的資本の投下を継続することでしか、業務体制の維持・確立を図り難いといった問題も生じている。一方、昨今のソフトおよびハードの両面における情報処理技術の進展に伴い、設計業務に関する効率化をあらためて模索する動きも始まっている。【０００３】  そうした設計業務の効率化に関する従来技術としては、以下のような技術が提案されている。すなわち、類似部品を包含する所定の部品の識別符号としての部品名称を所定の名称と所定の仕様項目とにより構成する部品名称ルール化工程と、前記部品名称に基づき前記所定の部品の図面の作成を所定のＣＡＤシステムにおいて可能とするための手順を予め定める図面作成ルール化工程と、前記部品名称のデータを構成する前記部品の所定の名称と前記所定の仕様項目のデータとを、前記所定のＣＡＤシステムへ入力する部品名称データ入力工程とを有し、前記入力された部品名称のデータに基づき該部品名称に該当する所定の部品の図面を、前記所定のＣＡＤシステムが自動的に作成することを特徴とするＣＡＤ図面自動作成方法（特許文献１参照）などが提案されている。【０００４】  また、ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｉｄｅｄ  Ｄｅｓｉｇｎ）装置で作成された建物の立面図および平面図のデータを読み込むＣＡＤデータ読込手段と、前記立面図のデータに基づいた情報であって、前記建物の外形が地表と交わる点とは横軸方向の座標が異なる前記外形上の頂点の位置において水平方向に区切って前記建物を各層に分割した際の各層の高さの情報を、全ての層について少なくとも格納した層分割データを生成する層分割データ生成手段と、前記層のそれぞれに対応する平面図で示される前記建物の各外形の情報を保持した外形データを生成する外形データ生成手段と、前記平面図で示される外形がその平面図の示す層における一律の平面図の外形となる立体化データを、前記層分割データと前記外形データを用いて全ての前記層について生成し、当該立体データを基準点に合わせて画面上に表示する立体データ生成手段と、前記立体データにおける避雷針の設置位置と当該避雷針の高さの入力を受付けて、当該避雷針の立体データを前記建物の立体データに合成する避雷針データ生成手段と、前記立体データで示される建物の屋上に避雷設備として配置する棟上導体の設置位置と当該棟上導体の高さの入力を受付けて、当該棟上導体の立体データを前記建物の立体データに合成する棟上導体データ生成手段と、前記立体データで示される建物の壁面に避雷設備として配置するメッシュ導体の設置位置の入力を受付けて、当該メッシュ導体の立体データを前記建物の立体データに合成するメッシュ導体生成手段と、を備えることを特徴とする建物立体データ生成装置（特許文献２参照）なども提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平８−２４９３７１号公報
【特許文献２】特開２００８−１０２８４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】  例えば、建築物の躯体図や間取り図などに基づいて予め定めたルールで以後の自動設計を行うケースや、或いは、それら間取り図等が示す図形をベクトル化し、その類似性に基づいて既存設計データを特定・提示するケースなどが想定されるが、いずれにせよ、上述した各建築物の唯一性ゆえに、既存の設計データを効率的に再利用できないまま、計算量が膨大になって処理が発散してしまう恐れもある。よって、実用性に乏しい処理速度でしか当該業務を遂行出来ない恐れも強い。【０００７】  また、徒に自動設計を志向しても、その成果物の設計精度が良好でなかった場合、結局のところ、知見豊富な設計担当者等による確認や修正の手間が追加的に必要となる。その場合、設計業務の効率化が図られないばかりか、却って人員への負荷が通常より高まる状況も生じることとなる。
そこで本発明の目的は、既存の設計データの再利用を図って人的負荷を低減し、設計業務全体の効率化を可能とする技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】  上記課題を解決する本発明の設計支援装置は、建築物に関する既存設計データのデータベースを保持した記憶装置と、設計対象の建築物に関する設計用情報から、当該建築物における所定設備の有無および配置位置の各情報を抽出し、当該各情報に関して類似性を持つ既存設計データを、当該類似性の判定に関する学習を行う機械学習アルゴリズムにより特定し、当該既存設計データを所定装置に出力する演算装置と、を含むことを特徴とする。【０００９】  また本発明の設計支援方法は、建築物に関する既存設計データのデータベースを保持した記憶装置を備える情報処理装置が、設計対象の建築物に関する設計用情報から、当該建築物における所定設備の有無および配置位置の各情報を抽出し、当該各情報に関して類似性を持つ既存設計データを、当該類似性の判定に関する学習を行う機械学習アルゴリズムにより特定し、当該既存設計データを所定装置に出力する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】  本発明によれば、既存の設計データの再利用を図って人的負荷を低減し、設計業務全体の効率化が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態の設計支援装置を含むネットワーク構成図である。
【図２】本実施形態における設計支援装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】本実施形態における担当者端末のハードウェア構成例を示す図である。
【図４】本実施形態における設計データＤＢの構成例を示す図である。
【図５】本実施形態における設計支援方法のフロー例を示す図である。
【図６】本実施形態における出力例１を示す説明図である。
【図７】本実施形態における出力例２を示す説明図である。
【図８】本実施形態における出力例３を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】―――ネットワーク構成―――
【００１３】  以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態の設計支援装置１００を含むネットワーク構成図である。図１に示す設計支援装置１００は、既存の設計データの再利用を図って人的負荷を低減し、設計業務全体の効率化を可能とするコンピュータ装置である。
【００１４】  こうした設計支援装置１００は、具体的には、各種の建築業者や当該建築業者から設計業務を請け負う設計業者などが運用するサーバ装置を想定出来る。いずれにしても、多くの建築物に関して設計業務を行ってきた実績を備え、それに応じた膨大な設計データすなわち既存設計データを利用可能な者が管理・運営する装置となる。
【００１５】  こうした本実施形態の設計支援装置１００は、ネットワーク１０を介して、設計業務の担当者が操作する担当者端末２００と通信可能に接続されている。この担当者端末２００は、本実施形態の設計支援装置１００が処理結果として出力する既存設計データを表示する。一方、担当者は、担当者端末２００で表示された既存設計データに関して、今次の設計対象の建築物に関して適合性あり、すなわち転用可能か判断し、転用可能で好適と判断した既存設計データを利用して設計業務を遂行する。つまり、この場合の担当者は、ゼロから設計をおこすことなく、提示された既存設計データを設計の叩き台として適宜に活用し、その業務効率を大きく改善することになる。
【００１６】  なお、担当者端末２００で表示された既存設計データのそれぞれに関して、上述のごとく担当者が転用可能か判断した結果については、担当者端末２００から設計支援装置１００に返信されることとなる。この判断の結果は、設計支援装置１００における機械学習アルゴリズムにフィードバックされる。
【００１７】  機械学習アルゴリズム１１０（後述）は、こうしてフィードバックされた判断結果を、以降行う類似性判定（設計対象の建築物における所定設備の有無および配置位置に関して類似性を持つ既存設計データの判定）に、反映させる。具体的には、上述の担当者が「転用可能」と判断した既存設計データと、その際の設計対象の建築物における所定設備の有無および配置位置との関係性について肯定を強める学習を行う。他方、上述の担当者が「転用不可」と判断した既存設計データと、その際の設計対象の建築物における所定設備の有無および配置位置との関係性について否定を強める学習を行う。
【００１８】  こうしたフィードバック内容をアルゴリズムに反映させる処理すなわち機械学習手法については、畳み込みニューラルネットワークによる深層学習など既存のものを適宜に利用すればよい。
【００１９】  本実施形態の機械学習アルゴリズム１１０は、こうしたフィードバックに伴う上述の反映処理により、建築物における所定設備の有無およびその配置位置といった特徴量と、フィードバック値すなわち類似性の成否との関係について機械学習を行うこととなる。
―――ハードウェア構成―――
【００２０】  続いて、設計支援装置１００および担当者端末２００のハードウェア構成について説明する。まず、設計支援装置１００のハードウェア構成は以下の如くとなる。
【００２１】  図２は本実施形態における設計支援装置１００のハードウェア構成例を示す図である。設計支援装置１００は、ハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置１０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ１０３、記憶装置１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算装置１０４、ネットワーク１０と接続して担当者端末２００との通信処理を担う通信装置１０５、を備える。
【００２２】  なお、記憶装置１０１内には、本実施形態の設計支援装置１００として必要な機能を実装する為のプログラム１０２と、既存設計データを蓄積する設計データＤＢ１２５が少なくとも記憶されている。この設計データＤＢ１２５のデータ構成詳細については後述する。また、プログラム１０２には、機械学習アルゴリズム１１０が含まれている。
また、担当者端末２００のハードウェア構成は以下の通りである。図３は本実施形態における担当者端末２００のハードウェア構成例を示す図である。
【００２３】  担当者端末２００は、ハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置２０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ２０３、記憶装置２０１に保持されるプログラム２０２をメモリ２０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算装置２０４、設計業務を担当する担当者（例：ＣＡＤオペレータ）のキー入力等を受け付ける入力装置２０５、処理データの表示を行うディスプレイ等の表示装置２０６、および、ネットワーク１０と接続して上述の設計支援装置１００との通信処理を担う通信装置２０７、を備える。なお、上述のプログラム２０２には、ＣＡＤプログラム２１０が含まれているものとする。担当者は、このＣＡＤプログラム２１０を起動して、設計図面を作成する設計業務を遂行する。
―――データ構造例―――
【００２４】  次に、本実施形態の設計支援装置１００が用いるデータベース類におけるデータ構造例について説明する。図４は本実施形態の設計支援装置１００が保持する設計データＤＢ１２５の構成例を示す図である。
【００２５】  この設計データＤＢ１２５は、例えば設計業者が種々の建築物に関して過去設計した設計データ、すなわち既存設計データを格納しているデータベースである。当然ながら、日々の設計業務が遂行されるごとに、この設計データＤＢ１２５における既存設計データは増加することとなる。
【００２６】  設計データＤＢ１２５の具体的なデータ構造は、既存設計データを一意に特定する設計データＩＤをキーとして、設計年月日、設計対象の建築物の情報、既存設計データの実体たる設計データファイル、といった各値を対応付けたレコードの集合体となっている。
【００２７】  なお、既存設計データとしては、設計図データおよびそれに基づく設計図書データあれば特に限定しないが、具体例としては、いわゆる構造図、意匠図、設備図、躯体図などを想定できる。ただし、いずれの場合であっても、設計対象の建築物における配管構造に関する情報は含むものであるとする。この情報としては、当該建築物における給排水用のヘッダーの有無およびその配置位置の各情報を想定する。
【００２８】  また、本実施形態では、一例として設計業者自身が過去に作成した設計データを、上述の既存設計データとして想定しているが、他社から提供された設計データを既存設計データとして設計データＤＢ１２５に格納する形態も想定可能であって、設計データの入手元については特に限定しない。
―――フロー例―――
【００２９】  以下、本実施形態における設計支援装置１００の動作例について図に基づき説明する。図５は、本実施形態における設計支援方法のフロー例を示す図である。以下で説明する各種動作は、設計支援装置１００がそのメモリに読み出して実行する各プログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
【００３０】  ここで想定する状況の一例として、設計業者が或る建築会社から或る建築物の配管構造に関する設計業務の委託を受けているものとする。またこの委託に際しては、設計対象の配管構造に関する設計用情報として、間取り図や躯体図、設備図といった適宜に必要なものが付与されているものとする。こうした設計用情報は、設計支援装置１００が記憶装置１０１にて保持する。
【００３１】  この場合、上述の設計業者の担当者は、担当者端末２００を操作して、今回設計対象とする建築物の配管構造に関して、上述の設計用情報を指定したとする（図６参照）。この指定を受けた担当者端末２００は、当該指定の旨を設計支援装置１００に通知する（ｓ１００）。
【００３２】  一方、設計支援装置１００は、当該指定の対象たる設計用情報を記憶装置１０１から読み出し、その設計用情報から、当該配管構造における所定設備の有無および配置位置の各情報を抽出する（ｓ１０１）。ここで抽出する情報は、設計対象の配管構造における給排水用のヘッダーの有無および配置位置の各情報とする。
【００３３】  続いて、設計支援装置１００は、上述のｓ１０１で抽出したヘッダーの有無および配置位置の各情報に関して類似性を持つ既存設計データを、当該類似性の判定に関する学習を行う機械学習アルゴリズム１１０により設計データＤＢ１２５にて特定する（ｓ１０２）。
【００３４】  なお、設計支援装置１００は、この特定に際し、ヘッダーの有無および配置位置に関して類似性を持つが、配管構造の設計内容のうち例えば配管経路に関して相違する既存設計データを複数特定するものとする。
【００３５】  建築物におけるヘッダーの有無および配置位置は、当該建築物における間取りや基礎の構成を示唆する傾向にある。そのため、配管構造におけるヘッダーの有無および配置位置が類似する建築物同士は、間取りや基礎の構成が類似する建築物同士である可能性が高い。よって、そうした類似の建築物に関して過去行われた配管経路の設計内容をいくつか特定すれば、それらの内から、今回の設計対象の建築物に転用しやすい配管経路のパターンも探索しやすくなる。
次に、設計支援装置１００は、ｓ１０２で特定した複数の既存設計データを、ネットワーク１０を介して担当者端末２００に送信する（ｓ１０３）。
【００３６】  一方、上述の担当者端末２００は、設計支援装置１００から、複数の既存設計データを受信して、これを表示装置２０６にて表示（図７参照）させる（ｓ１０４）。
【００３７】  また、担当者端末２００は、ｓ１０４で表示させた複数の既存設計データそれぞれに関して、設計対象の建築物における配管構造に対する、配管経路の設計内容の適合性判断の結果について、入力装置２０５を介して担当者から取得（図８参照）する（ｓ１０５）。
【００３８】  この場合の担当者は、今回の設計対象の建築物における間取図等を参照しつつ、担当者端末２００で表示中の複数の既存設計データ各々に関して、例えば、建物基礎との関係で問題無い配管経路となっているか否か、といった観点で上述の適合性判断を行う。
また、この場合の担当者端末２００は、ｓ１０５で取得した適合性判断の結果を、ネットワーク１０を介して設計支援装置１００に送信する（ｓ１０６）。
【００３９】  他方、設計支援装置１００は、上述のように担当者端末２００が送信してきた適合性判断の結果を受信して、これを機械学習アルゴリズム１１０にフィードバックし（ｓ１０７）、処理を終了する。
【００４０】  この場合の機械学習アルゴリズム１１０は、既に述べたように、こうしてフィードバックされた判断結果を、以降行う類似性判定（設計対象の配管構造におけるヘッダーの有無および配置位置に関して類似性を持つ既存設計データの判定）に、反映させるものとする。具体的には、上述の担当者が「適合性あり」と判断した既存設計データと、その際の設計対象の配管構造におけるヘッダーの有無および配置位置との関係性について肯定を強める学習を行う。他方、上述の担当者が「適合性なし」と判断した既存設計データと、その際の設計対象の配管構造におけるヘッダーの有無および配置位置との関係性について否定を強める学習を行う。
【００４１】  以降、上述のごとき設計業務を遂行するごとに、機械学習アルゴリズム１１０における類似性判定の精度は向上し続けることになる。従って、設計支援装置１００が担当者端末２００に配信する既存設計データも、担当者からみて好適なものとなる確率が高まっていくことになる。
【００４２】  以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
こうした本実施形態によれば、既存の設計データの再利用を図って人的負荷を低減し、設計業務全体の効率化が可能となる。
【符号の説明】
【００４３】１０  ネットワーク
１００  設計支援装置
１０１  記憶装置
１０２  プログラム
１０３  メモリ
１０４  演算装置
１０５  通信装置
１１０  機械学習アルゴリズム
１２５  設計データＤＢ
２００  担当者端末
２０１  記憶装置
２０２  プログラム
２０３  メモリ
２０４  演算装置
２０５  入力装置
２０６  表示装置
２０７  通信装置
２１０  ＣＡＤプログラム
【図１】
2019075062.tif 000003
【図２】
2019075062.tif 000004
【図３】
2019075062.tif 000005
【図４】
2019075062.tif 000006
【図５】
2019075062.tif 000007
【図６】
2019075062.tif 000008
【図７】
2019075062.tif 000009
【図８】
2019075062.tif 000010