(57)【要約】【課題】  構造物の点検記録に基づく判定結果の見直しを効率的に行う。【解決手段】  情報処理装置は、構造物ごとの点検記録と前記点検記録に基づく判定結果を学習データとして、前記点検記録と前記判定結果とを用いて前記状態の判定モデルを生成する、判定モデル生成部と、前記判定モデル、前記点検記録および前記判定結果に基づき、前記構造物ごとに、前記判定結果の曖昧さを示す確信度を計算する、確信度計算部と、前記確信度に基づき、前記学習データの中から再判定となる構造物を抽出する、再判定抽出部と、を備える。【選択図】  図５
2019053569.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
構造物ごとの点検記録とその判定結果を学習データとして、前記点検記録と前記判定結果との関係を表す判定モデルを生成する、判定モデル生成手段と、
前記判定モデル、前記点検記録および前記判定結果に基づき、前記構造物ごとに、前記判定結果の曖昧さを示す確信度を計算する、確信度計算手段と、
前記確信度に基づき、前記学習データの中から再判定となる構造物を抽出する、再判定抽出手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記確信度計算手段は、
前記構造物の判定結果がｎ個のクラス（ｎは自然数）に分けられている場合、前記クラスと判定される生起確率
2019053569.tif 000009
に基づいて、
2019053569.tif 000010
で表される式のエントロピーを計算し、前記構造物ごとに前記確信度を求める、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記学習データの構造物ごとに、前記判定結果の信頼度が付された学習データ記憶手段と、
前記再判定となる構造物に対する再判定結果を入力とし、前記再判定となる構造物に対する前記信頼度を算出する、信頼度算出手段と、を更に備える、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記再判定抽出手段は、前記構造物ごとの前記確信度の中から、最も大きい確信度に紐付く構造物を抽出する、
請求項１乃至３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記再判定抽出手段は、前記構造物ごとの前記確信度の中から、前記確信度の大きさに準じて複数の構造物を抽出する、
請求項１乃至３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記再判定抽出手段は、前記構造物ごとの前記確信度の中から、設定された閾値よりも大きな確信度に紐付く構造物を抽出する、
請求項１乃至３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項７】
構造物ごとの点検記録とその判定結果を学習データとして、前記点検記録と前記判定結果との関係を表す判定モデルを生成し、
前記判定モデル、前記点検記録および前記判定結果に基づき、前記構造物ごとに、前記判定結果の曖昧さを示す確信度を計算し、
前記確信度に基づき、前記学習データの中から再判定となる構造物を抽出する、
を備える情報処理方法。
【請求項８】
構造物ごとの点検記録とその判定結果を学習データとして、前記点検記録と前記判定結果との関係を表す判定モデルを生成し、
前記判定モデル、前記点検記録および前記判定結果に基づき、前記構造物ごとに、前記判定結果の曖昧さを示す確信度を計算し、
前記確信度に基づき、前記学習データの中から再判定となる構造物を抽出する、
ことをコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、統計的解析によるモデルを用いた情報処理装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
橋梁、トンネル又は道路の構造物では、点検者による目視又は打音を用いた点検作業が定期的に実施され、構造物の損傷状況に応じて各点検者の経験および知識に基づいた構造物の状態判定が行われる。
【０００３】
多数の構造物に存在する全ての損傷を同時に補修することはコストおよび人的リソースの制約上困難であり、構造物管理者は、点検作業によって得られた状態判定に基づいて、構造物の補修計画を立案している。このため、補修計画において構造物の状態判定は非常に重要な情報となる。
【０００４】
状態判定では、点検作業は、それぞれの場所ごとに担当する組織・人が割り振られているため、同程度の損傷が構造物に発生していた場合でも判定結果が異なるケースが存在する。これによって本来、優先的に補修すべき対象が見逃される可能性がある。
【０００５】
特許文献１には、土木構造物の所定の区間ごとの維持管理の優先度を示す優先度指標がガンマ分布に従うと仮定し、検査項目を評価した結果に対して統計的解析によるモデルを生成して、評価した結果が変状有りと観測される可能性を示す例が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１６−１２２３９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１のような統計的解析によるモデルを構築する場合であっても、点検者の判定結果（評価結果）にある程度の間違った判定結果が含まれている。このため統計的解析によるモデルの精度を向上させる場合、モデルの構築に用いた判定結果の見直しが必要となる。
【０００８】
一方で、構造物の点検記録の基づく判定結果を見直す場合、膨大な数の構造物に対して、再判定する熟練の専門家（点検者等）の数は限られている。このため、判定結果の見直しにかかる時間は莫大なものとなる。
【０００９】
本発明の目的は、構造物の点検記録に基づく判定結果の見直しを効率的に行うことが可能な情報処理装置等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一態様である情報処理装置は、構造物ごとの点検記録とその判定結果との関係を表す判定モデルを生成する、判定モデル生成部と、前記判定モデル、前記点検記録および前記判定結果に基づき、前記構造物ごとに、前記判定結果の曖昧さを示す確信度を計算する、確信度計算部と、前記確信度に基づき、再判定となる構造物を抽出する、再判定抽出部と、を備える。
【００１１】
本発明の一態様である情報処理方法は、構造物ごとの点検記録とその判定結果との関係を表す判定モデルを生成し、前記判定モデル、前記点検記録および前記判定結果に基づき、前記構造物ごとに、前記判定結果の曖昧さを示す確信度を計算し、前記確信度に基づき、再判定となる構造物を抽出する。
【００１２】
本発明の一態様であるプログラムは、コンピュータに、構造物ごとの点検記録とその判定結果との関係を表す判定モデルを生成し、前記判定モデル、前記点検記録および前記判定結果に基づき、前記構造物ごとに、前記判定結果の曖昧さを示す確信度を計算し、前記確信度に基づき、再判定となる構造物を抽出する、ことを実行させる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明は、構造物の点検記録に基づく判定結果の見直しを効率的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１の実施形態に係る判定支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態における学習データの一例を示すデータシートである。
【図３】第１の実施形態における構造物ＩＤと確信度の対応を示すデータシートである。
【図４】第１の実施形態に係る判定支援装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】第１の実施形態に係る判定支援装置の特徴的な構成を示すブロック図である。
【図６】第２の実施形態に係る判定支援装置の構成を示すブロック図である。
【図７】第２の実施形態における信頼度付学習データの一例を示すデータシートである。
【図８】第２の実施形態に係る判定支援装置の動作を示すフローチャートである。
【図９】第２の実施形態に係る判定支援装置の特徴的な構成を示すブロック図である。
【図１０】第１、２の実施形態における判定支援装置をコンピュータで実現したハードウエア構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の一態様である情報処理装置について判定支援装置の例を用いて説明する。
【００１６】
（第１の実施形態）
はじめに第１の実施形態に係る判定支援装置１１０の構成を説明する。
【００１７】
図１は、第１の実施形態に係る判定支援装置１１０の構成を示すブロック図である。図１に示す判定支援装置１１０は、判定モデル生成部１１１、確信度計算部１１２、再判定抽出部１１３、学習データ記憶部１２１を備える。
【００１８】
学習データ記憶部１２１は、学習データを記憶する。学習データは、学習対象となる１以上の構造物における各々の点検記録と、該点検記録に基づく構造物の判定結果を含む。図２は、第１の実施形態における学習データの一例を示すデータシートである。図２の例では、学習データとして、構造物ＩＤ（Identifier）毎に、点検記録と、構造物の判定結果とが関連付けられている。点検記録の項目としては、図２に示すように構造物の損傷の種別とその大きさ、及び、当該構造物の築年数が設定されている。損傷は、同じ種別の他、漏水や鉄筋の露出等の異なる種別を含んでもよい。
【００１９】
判定結果を示す項目には、点検記録に基づいて、点検者等の専門家によって判定された構造物の状態が示される。図２の例では、状態の値が小さいほど構造物が好ましい状態であると仮定する。状態の一例は、健全度である。なお、学習データは、予め学習データ記憶部１２１に記憶されているものとする。
【００２０】
判定モデル生成部１１１は、学習データ記憶部１２１の学習データを読出し、構造物の状態を判定するための判定モデルを生成する。判定モデルは、例えば、点検記録の各項目を説明変数とし、判定結果である構造物の状態を目的変数とする重回帰分析法によって、判定結果の項目と点検記録の各項目との関係を示す数式として表される。
【００２１】
例えば、図２の例では、Ｙが構造物の状態、Ｘ1が損傷Ａ、Ｘ2が損傷Ｂ、Ｘ3が築年数の変数とした重回帰式で表される。なお、説明変数は、図２の例によらず、点検記録の項目の数等、適宜、変更可能である。
2019053569.tif 000003
【００２２】
上記の式に学習データ（ｍ組のＹ、Ｘ1、Ｘ2、Ｘ3）を代入して、最も誤差が少なくなるような係数ｂ0、ｂ1、ｂ2、ｂ3の組み合わせを実測と予測の残差を最小二乗法で計算することにより、重回帰式を求める。
2019053569.tif 000004
【００２３】
判定モデル生成部１１１で生成された判定モデルは、確信度計算部１１２に送られる。
【００２４】
なお、上記の重回帰分析法を用いた判定モデルは例示であって、他の統計的解析手法によって実現してもよい。例えば、点検記録の各項目を説明変数とし、判定結果の項目を目的変数とする多クラスロジスティック回帰分析法によって判定結果の項目と点検記録の各項目との関係を示す数式として表すこともできる。あるいは、C4.5によって、点検記録の各項目と状態との関係をif-thenルールの関係で表現し、それを状態の判定に用いる判定モデルとして生成してもよい。
【００２５】
確信度計算部１１２は、判定モデル生成部１１１で生成された判定モデルを入力とし、学習データ記憶部１２１から学習データを読出し、各構造物の状態に対する確信度を計算する。図４は、構造物ＩＤと確信度の例を示すデータシートである。
【００２６】
ここで、確信度とは、判定結果の曖昧さを表すものであり、構造物に対する判定モデルと学習データを用いてから計算される。確信度は、例えば、多クラスのロジスティック回帰分析法を用いて、各構造物に対して、どの状態であるかの確率を判定モデルから計算することができる。
【００２７】
具体的には、学習データのうちのある構造物の状態が１、２、３、４、５の５つのクラスに分けられ、構造物の状態を示すクラスごとの生起確率を
2019053569.tif 000005
【００２８】
とする。この生起確率に基づいて、
2019053569.tif 000006
【００２９】
（底は２）で表されるエントロピーを計算することで確信度（曖昧さ）を計算することができる。ある構造物の状態に対してエントロピーの値が大きい程、その状態の判定結果の曖昧さが増していることを表す。なお、状態の判定結果が５つのクラスの場合、エントロピーの取り得る範囲は０≦エントロピー≦ｌｏｇ２５となる。
【００３０】
そして確信度計算部１１２は、構造物ごとの確信度を再判定抽出部１１３に対して出力する。
【００３１】
再判定抽出部１１３は、確信度計算部１１２で算出された構造物ごとの確信度を入力とし、再判定となる構造物（再判定構造物）を抽出する。具体的には、再判定抽出部１１３は、構造物ごとの確信度の中から、最も大きい確信度に紐付く構造物（構造物ＩＤ）を抽出する。
【００３２】
再判定抽出部１１３が抽出する構造物の数は、１又は複数でもよい。複数の構造物の場合、再判定抽出部１１３は、構造物を抽出する基準として、確信度の大きさに準じて構造物を抽出してもよい。なお、抽出する基準は、上記以外でもよく、例えば、ある閾値より大きい確信度の構造物を抽出してもよい。さらに、また、抽出する構造物の数は、入力装置（図示せず）を介して再判定抽出部１１３に設定される態様でもよい。
【００３３】
次に、第１の実施形態に係る判定支援装置１１０の動作について説明する。
【００３４】
図３は、第１の実施形態に係る判定支援装置１１０の動作を示すフローチャートである。
【００３５】
判定モデル生成部１１１は、学習データ記憶部１２１に記憶された学習データを読み出す（ステップＳ１１）。
【００３６】
判定モデル生成部１１１は、読み出された学習データを用いて、構造物ごとの点検記録とその判定結果との関係を表す判定モデルを生成する（ステップＳ１２）。
【００３７】
確信度計算部１１２は、判定モデル生成部１１１で生成された判定モデルと、学習データ記憶部１２１の学習データとを用いて、各構造物の状態に対する確信度を計算する（ステップＳ１３）。
【００３８】
再判定抽出部１１３は、確信度計算部１１２で計算された各構造物に対する確信度を入力とし、学習データの中から再判定となる構造物を抽出する（ステップＳ１４）。
【００３９】
次に、第１の実施形態の特徴的な構成を説明する。
【００４０】
図５は、第１の実施形態の特徴的な構成を示すブロック図である。図５を参照すると、判定支援装置１１０（情報処理装置とも呼ばれる）は、判定モデル生成部１１１と、確信度計算部１１２と、再判定抽出部１１３を備える。判定モデル生成部１１１は、構造物ごとの点検記録とその判定結果との関係を表す判定モデルを生成する。確信度計算部１１２は、判定モデル、点検記録および判定結果に基づき、構造物ごとに、判定結果の曖昧さを示す確信度を計算する。再判定抽出部１１３は、確信度に基づき、学習データの中から再判定となる構造物を抽出する。
【００４１】
次に、第１の実施形態の効果を説明する。
【００４２】
第１の実施形態の判定支援装置によれば、構造物の点検記録に基づく判定結果の見直しを効率的に行うことが可能となる。
【００４３】
その理由は、判定モデル生成部１１１が、学習データに含まれる構造物ごとの点検記録とその判定結果との関係を表す判定モデルを生成し、確信度計算部１１２が、生成された判定モデル、点検記録および判定結果に基づき、学習データ内の構造物ごとに、判定結果の曖昧さを示す確信度を計算する。再判定抽出部１１３が、算出された確信度に基づき、学習データの中から再判定となる構造物を抽出する。
【００４４】
これにより、判定支援装置１１０は、構造物ごとの点検結果とその判定結果を含む学習データの中から判定結果が曖昧で再判定することが好ましい構造物を効率的に特定することができ、判定結果の見直しにかかる時間を短縮することが可能となる。
【００４５】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態に係る判定支援装置２１０の構成を説明する。
【００４６】
図６は、第２の実施形態に係る判定支援装置２１０の構成を示すブロック図である。図６に示す判定支援装置２１０は、判定モデル生成部２１１、確信度計算部２１２、再判定抽出部２１３、信頼度算出部２１４、学習データ記憶部２２１、及び、フィードバック部２３１を備える。
【００４７】
図６に示す学習データ記憶部２２１には、図２に示す学習データ記憶部１２１が記憶する学習データに信頼度が追加されている。具体的には、学習データ記憶部２２１は、学習データとして、構造物ごとの点検記録とその判定結果に加え、当該判定結果に対する信頼度を記憶する。図７は、第２の実施形態における学習データの一例を示すデータシートである。
信頼度の範囲は０〜１であり、各信頼度の初期値は全て１とする。
【００４８】
図６に示す第２実施形態の判定モデル生成部２１１、確信度計算部２１２、再判定抽出部２１３、及び、学習データ記憶部２２１は、それぞれ、図１に示す第１実施形態の判定モデル生成部１１１、確信度計算部１１２、再判定抽出部１１３、及び、学習データ記憶部１２１に相当する機能を有する。
【００４９】
判定モデル生成部２１１は、学習データ記憶部２２１に記憶された信頼度を含む学習データを入力とし、判定モデルを学習する。例えば、重み付き最小二乗法による重回帰分析によって、点検記録と判定結果と信頼度の関係を数式で表現するモデルを生成する。
【００５０】
例えば、図６の例では、Ｙを構造物の状態、Ｘ1を損傷Ａ、Ｘ2を損傷Ｂ、Ｘ3を築年数、Ｘ4を信頼度の変数とし、ｗjを１〜ｍ組ごとの重み付けとした重回帰式で表される。なお、説明変数は、図６の例によらず、点検記録の項目の数等、適宜、変更可能である。
2019053569.tif 000007
【００５１】
上記の式に学習データ（ｍ組のＹ、Ｘ1、Ｘ2、Ｘ3、Ｘ4）を代入して、最も誤差が少なくなるような係数ｂ0、ｂ1、ｂ2、ｂ3、ｂ4の組み合わせを実測と予測の残差を最小二乗法で計算することにより、重回帰式を求める。
2019053569.tif 000008
【００５２】
判定モデル生成部２１１で生成された判定モデルは、確信度計算部２１２に送られる。
【００５３】
判定支援装置２１０において、再判定抽出部２１３は、再判定となる構造物を抽出し、抽出した構造物ＩＤをフィードバック部２３１に送る。
【００５４】
フィードバック部２３１は、入力部（図示せず）、出力部（図示せず）を有する。フィードバック部２３１は、抽出された構造物ＩＤに対応する点検記録を判定支援装置２１０のユーザに表示可能な様態で出力制御する。出力部は、例えば、表示装置である。なお、ユーザの一例は、点検作業等の専門家である。出力部で出力された構造物の状態の再判定結果は、フィードバック部２３１の入力部（図示せず）で入力される。入力部は、例えば、キーボード、タッチパネル等である。
【００５５】
なお、フィードバック部２３１は、再判定構造物に関する情報の出力のため、あるいは、再判定結果の入力のためのインターフェースであってもよい。
【００５６】
信頼度算出部２１４は、再判定構造物の再判定結果と、学習データ記憶部２２１の信頼度付学習データを入力とし、再判定結果に応じて判定結果の信頼度を更新する。具体的には、再判定構造物に対する判定結果が変更されると、信頼度算出部２１４は、変更された判定結果の信頼度を算出する。算出される信頼度Rcは、以下の式で表される。
Rc＝Rp／Rn
ここでRpは、ある構造物に対する判定結果の変更前の信頼度を表し、Rnは、異なる判定結果の数を表す。
【００５７】
具体的には、学習データにおける、ある構造物の状態が「３」から「４」に変更された場合、ある構造物の状態の判断が「３」と「４」の２つに分かれていることになる。Rpは、ある構造物の状態が「３」のときの信頼度が１（初期値）であり、Rnは、異なる判断が２つであることから、算出される信頼度Rc＝１／２＝０．５となる。
【００５８】
信頼度の算出は上記の式に限られない。信頼度算出部２１４は、他の式により信頼度を算出してもよい。例えば、信頼度Rcaとして、以下の式を用いて算出してもよい。
Rca＝Rp／（Cnt＋１）
Rpは、ある構造物に対する判定結果の変更前の信頼度、Cntは、ある構造物に対する判定結果の変更回数を表す。具体的には、再判定によって構造物の状態が初めて「３」から「４」となり、当該構造物の判定結果の変更が１回目であった場合、Rpの変更前の信頼度が１（初期値）としてRcaは、１／（１＋１）＝０．５となる。
【００５９】
なお、再判定抽出部２１３で再判定構造物として抽出されたが、フィードバック部２４１からの判定結果が変わらない場合は、信頼度算出部２１４による判定結果の信頼度は算出されない。
【００６０】
信頼度算出部２１４は、判定結果の変更によって算出された信頼度を、学習データ記憶部２２１に記憶させて、信頼度付学習データを更新する。図７は、第２の実施形態における信頼度付学習データの一例を示すデータシートである。図７に示す例では、構造物ＩＤ「１００」に対する構造物の状態が「３」から「４」に変更され、信頼度も「１」から「０．５」に更新されている。
【００６１】
なお、再判定抽出部２１３が複数の再判定構造物を抽出した場合、抽出された再判定構造物の数に応じて、信頼度付学習データの読込みから信頼度の算出までの動作を複数回数繰り返し、算出された信頼度を学習データ記憶部２２１へ出力する。あるいは、ユーザが決める任意の回数繰り返し、判定モデルの信頼度の精度を高める態様を採用してもよい。
【００６２】
次に、第２の実施形態に係る判定支援装置２１０の動作について説明する。
【００６３】
図８は、第２の実施形態に係る判定支援装置２１０の動作を示すフローチャートである。
【００６４】
判定モデル生成部２１１は、学習データ記憶部２２１に記憶された信頼度付学習データを読み出す（ステップＳ２１）。
【００６５】
判定モデル生成部２１１は、信頼度付学習データを用いて、構造物ごとの点検記録とその判定結果、信頼度との関係を表す判定モデルを生成する（ステップＳ２２）。
【００６６】
確信度計算部２１２は、判定モデル生成部２１１で生成された判定モデルと、学習データ記憶部２２１の信頼度付学習データとを用いて、各構造物の状態に対する確信度を計算する（ステップＳ２３）。
【００６７】
再判定抽出部２１３は、確信度計算部２１２で計算された各構造物に対する確信度を入力とし、学習データの中から再判定となる構造物を抽出する（ステップＳ２４）。
【００６８】
フィードバック部２３１は抽出された再判定構造物に関連する点検記録、構造の状態を出力し、再判定構造物に対する再判定結果を受付ける（ステップＳ２５）。
【００６９】
信頼度算出部２１４は、再判定結果に基づいて再判定構造物の変更前の信頼度を用いて新たな信頼度を算出する（ステップＳ２６）。信頼度算出部２１４は、学習データ記憶部２２１に記憶された再判定構造物に対応する信頼度を更新する。
【００７０】
再判定抽出部２１３が複数の再判定構造物を抽出した場合、抽出された再判定構造物ごとにステップＳ２１〜Ｓ２４の繰り返す（ステップＳ２７）。
【００７１】
次に、第２の実施形態の特徴的な構成を説明する。
【００７２】
図９は、第２の実施形態の特徴的な構成を示すブロック図である。図９を参照すると、判定支援装置２１０（情報処理装置とも呼ばれる）は、判定モデル生成部２１１と、確信度計算部２１２と、再判定抽出部２１３を備える。判定モデル生成部２１１は、構造物ごとの点検記録とその判定結果との関係を表す判定モデルを生成する。確信度計算部２１２は、判定モデル、点検記録および判定結果に基づき、構造物ごとに、判定結果の曖昧さを示す確信度を計算する。再判定抽出部２１３は、確信度に基づき、学習データの中から再判定となる構造物を抽出する。再判定抽出部２１３は、抽出した再判定構造物の点検記録とその判定結果（構造物の状態）を出力し、再判定構造物に対する再判定結果を受付ける。信頼度算出部２１４は、再判定結果に基づいて再判定構造物の変更前の信頼度を用いて新たな信頼度を算出する。
【００７３】
次に、第２の実施形態の効果を説明する。
【００７４】
第２の実施形態の判定支援装置によれば、第１の実施形態の判定支援装置と同様に構造物の点検記録に基づく判定結果の見直しを効率的に行うことが可能となる。
【００７５】
その理由は、判定支援装置の各構成要素が以下のように機能するからである。すなわち、判定モデル生成部２１１が、信頼度付学習データに含まれる構造物ごとの点検記録とその判定結果との関係を表す判定モデルを生成する。確信度計算部２１２が、生成された判定モデル、点検記録および判定結果に基づき、信頼度付学習データ内の構造物ごとに、判定結果の曖昧さを示す確信度を計算する。再判定抽出部２１３が、算出された確信度に基づき、学習データの中から再判定となる構造物を抽出する。
【００７６】
これにより、判定支援装置は、構造物ごとの点検結果とその判定結果を含む学習データの中から判定結果が曖昧で再判定することが好ましい構造物を効率的に特定することができ、判定結果の見直しにかかる時間を短縮することが可能となる。
【００７７】
さらに、第２の実施形態の判定支援装置によれば、構造物の点検記録に基づく判定結果の見直しを効率的に行うことができる。その理由は、再判定抽出部２１３で抽出された再判定構造物に関連する情報をフィードバック部２３１が抽出された再判定構造物に関連する点検記録、構造の状態を表示し、再判定構造物に対する再判定結果を受付けるからである。
【００７８】
さらに、第２の実施形態の判定支援装置によれば、判定結果に対する信頼度の精度を高めることができる。その理由は、信頼度算出部２１４は、再判定結果に基づいて再判定構造物の変更前の信頼度を用いて新たな信頼度を算出し、学習データ記憶部２２１に記憶された再判定構造物に対応する信頼度を更新するからである。
【００７９】
また、第２の実施形態の判定支援装置は、再判定を行う者が複数に分かれている場合、又は、１回の再判定の信頼度が低い場合であっても効率的に信頼度の精度を高めることができる。その理由は、第２の実施形態の判定支援装置は抽出された再判定構造物ごとに反復的に判定モデルの生成と判定結果の再判定を繰り返すことができるからである。
【００８０】
（ハードウエア構成）
図１０は、第１、２の実施形態における判定支援装置をコンピュータで実現したハードウエア構成を示す図である。
【００８１】
第１、第２の実施形態において、判定支援装置の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。判定支援装置の各構成要素の一部又は全部は、例えば、図１０に示すコンピュータ６００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現される。コンピュータ６００は、一例として、以下のような構成を含む。
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）６０１、
ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）６０２、
ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）６０３、
ＲＡＭ６０３にロードされるプログラム６０４、
プログラム６０４を格納する記憶装置６０５、
記録媒体６０６の読み書きを行うドライブ装置６０７、
通信ネットワーク６０９と接続する通信インターフェース６０８、
データの入出力を行う入出力インターフェース６１０、
各構成要素を接続するバス６１１
判定支援装置の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム６０４をＣＰＵ６０１が取得して実行することで実現される。各構成要素の機能を実現するプログラム６０４は、例えば、予め記憶装置６０５又はＲＡＭ６０３に格納されており、必要に応じてＣＰＵ６０１が読み出す。なお、プログラム６０４は、通信ネットワーク６０９を介してＣＰＵ６０１に供給されてもよいし、予め記録媒体６０６に格納されており、ドライブ装置６０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ６０１に供給してもよい。
【００８２】
判定支援装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、判定支援装置は、各構成要素にそれぞれ別個のコンピュータ６００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、判定支援装置が備える複数の構成要素が、一つのコンピュータ６００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。
【００８３】
また、判定支援装置の各構成要素の一部又は全部は、その他の汎用または専用の回路、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現される。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。また、コンピュータ６００の代わりにＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）のようなプログラマブルロジックデバイスを用いてもよい。
【００８４】
さらに、判定支援装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
【００８５】
また、判定支援装置の各構成要素の一部又は全部が複数のコンピュータや回路等により実現される場合には、複数のコンピュータや回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、コンピュータや回路等は、クライアントアンドサーバ、クラウドコンピューティングなど、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
【００８６】
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。実施形態の構成は、本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。
【符号の説明】
【００８７】
１１０    判定支援装置
１１１    判定モデル生成部
１１２    確信度計算部
１１３    再判定抽出部
１２１    学習データ記憶部
２１０    判定支援装置
２１１    判定モデル生成部
２１２    確信度計算部
２１３    再判定抽出部
２１４    信頼度算出部
２２１    学習データ記憶部
２３１    フィードバック部
６００    コンピュータ
６０１    ＣＰＵ
６０２    ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）
６０３    ＲＡＭ
６０４    プログラム
６０５    記憶装置
６０６    記録媒体
６０７    ドライブ装置
６０８    通信インターフェース
６０９    通信ネットワーク
６１０    入出力インターフェース
６１１    バス
【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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