(57)【要約】【課題】タスクを実行する際に適切な行動が選択されるように支援することができる。【解決手段】スケジューリング支援装置１０は、タスクを実行する際に取るべき行動のスケジューリングを支援する対象地域の状態に関する状態情報を取得する状態情報取得部１２と、状態情報に基づいて、対象地域の状態において取るべき行動を実行した場合の効果を評価する評価部１４と、評価部１４による評価結果に基づいて、対象地域の状態において取るべき行動の候補を生成する行動候補生成部１６と、行動の候補から、対象地域の状態において取るべき行動を決定する行動決定部１８と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
タスクを実行する際に取るべき行動のスケジューリングを支援する対象地域の状態に関する状態情報を取得する状態情報取得部と、
前記状態情報に基づいて、前記状態において取るべき行動を実行した場合の効果を評価する評価部と、
前記評価部による評価結果に基づいて、前記状態において取るべき行動の候補を生成する行動候補生成部と、
前記行動の候補から、前記状態において取るべき行動を決定する行動決定部と、
を備えたスケジューリング支援装置。
【請求項２】
前記行動候補生成部は、複数の前記状態をグラフ構造で表したグラフを生成するグラフ生成部を含む
請求項１記載のスケジューリング支援装置。
【請求項３】
前記グラフ生成部により生成された前記グラフを簡潔化する簡潔化部を含む
請求項２記載のスケジューリング支援装置。
【請求項４】
前記タスクの種類毎に生成された複数の前記グラフを併合する併合部
を含む請求項２または請求項３記載のスケジューリング支援装置。
【請求項５】
前記状態情報は、対象地域内を走行する車両の運動特性に関する車両情報を含むと共に、前記タスクが前記対象地域内の渋滞を回避するためのタスクであり、
前記評価部は、前記状態において取るべき行動を実行した場合の前記対象地域内の渋滞回避の効果を評価する
請求項１〜４の何れか１項に記載のスケジューリング支援装置。
【請求項６】
前記状態情報は、除去対象物の量に関する道路状態情報を含み、
前記評価部は、前記状態において取るべき行動を実行した場合の前記対象地域内の前記除去対象物の除去効果を評価する
請求項１〜４の何れか１項に記載のスケジューリング支援装置。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜６の何れか１項に記載のスケジューリング支援装置の各部として機能させるためのスケジューリング支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、スケジューリング支援装置及びスケジューリング支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、除雪された道路（以下「除雪道路」という）の情報および当該除雪道路において除雪がおこなわれた時刻（以下「除雪時刻」という）の情報を取得する第１取得手段と、現在時刻の情報を取得する第２取得手段と、前記除雪時刻から前記現在時刻までの経過時間に基づいて前記除雪道路の優先度を設定する設定手段と、前記除雪道路の優先度に応じて、当該除雪道路を優先した経路を探索する探索手段と、前記経路を用いて経路誘導をおこなう誘導手段と、を備えることを特徴とするナビゲーション装置が開示されている。
【０００３】
特許文献２には、予測対象地点の路面温度の予測に必要な気象データを現在から過去数時間分収集し、該収集した気象データを数時間先の各教師データを用いて学習させた階層型のニューラルネットワークに入力して当該地点の所定時間後の路面温度を予測することを特徴とする路面温度予測方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２００９／０９０７２９号公報
【特許文献２】特開２００２−４８８７８号公報
【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、上記従来技術は、実際に除雪を行った際の結果、例えば積雪状況が改善されたか否か等が考慮されていない。このため、除雪等のタスクを実行する際に適切な行動を選択できない場合がある、という問題があった。
【０００６】
本発明は、上記問題点を鑑みてなされたものであり、タスクを実行する際に適切な行動が選択されるように支援することができるスケジューリング支援装置及びスケジューリング支援プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成するために、請求項１に記載の発明のスケジューリング支援装置は、タスクを実行する際に取るべき行動のスケジューリングを支援する対象地域の状態に関する状態情報を取得する状態情報取得部と、前記状態情報に基づいて、前記状態において取るべき行動を実行した場合の効果を評価する評価部と、前記評価部による評価結果に基づいて、前記状態において取るべき行動の候補を生成する行動候補生成部と、前記行動の候補から、前記状態において取るべき行動を決定する行動決定部と、を備える。
【０００８】
請求項２記載の発明は、前記行動候補生成部は、複数の前記状態をグラフ構造で表したグラフを生成するグラフ生成部を含む。
【０００９】
請求項３記載の発明は、前記グラフ生成部により生成された前記グラフを簡潔化する簡潔化部を含む。
【００１０】
請求項４記載の発明は、前記タスクの種類毎に生成された複数の前記グラフを併合する併合部を含む。
【００１１】
請求項５記載の発明は、前記状態情報は、対象地域内を走行する車両の運動特性に関する車両情報を含むと共に、前記タスクが前記対象地域内の渋滞を回避するためのタスクであり、前記評価部は、前記状態において取るべき行動を実行した場合の前記対象地域内の渋滞回避の効果を評価する。
【００１２】
請求項６記載の発明は、前記状態情報は、除去対象物の量に関する道路状態情報を含み、前記評価部は、前記状態において取るべき行動を実行した場合の前記対象地域内の前記除去対象物の除去効果を評価する。
【００１３】
請求項７記載の発明のスケジューリング支援プログラムは、コンピュータを、請求項１〜６の何れか１項に記載のスケジューリング支援装置の各部として機能させるためのスケジューリング支援プログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、タスクを実行する際に適切な行動が選択されるように支援することができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１実施形態に係るスケジューリング支援装置の機能ブロック図である。
【図２】スケジューリング支援装置のハードウェア構成を構成図である。
【図３】第１実施形態に係るスケジューリング支援処理のフローチャートである。
【図４】グラフについて説明するための図である。
【図５】グラフについて説明するための図である。
【図６】第２実施形態に係るスケジューリング支援装置の機能ブロック図である。
【図７】第２実施形態に係るスケジューリング支援処理のフローチャートである。
【図８】グラフの簡潔化について説明するための図である。
【図９】第３実施形態に係るスケジューリング支援装置の機能ブロック図である。
【図１０】第３実施形態に係るスケジューリング支援処理のフローチャートである。
【図１１】グラフの併合について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１７】
（第１実施形態）
【００１８】
図１は、本実施の形態に係るスケジューリング支援装置１０の構成例を示す図である。スケジューリング支援装置１０は、状態情報取得部１２、評価部１４、行動候補生成部１６、行動決定部１８、および記憶部２０を備える。
【００１９】
状態情報取得部１２は、タスクを実行する際に取るべき行動のスケジューリングを支援する対象地域の状態に関する状態情報を取得する。ここで、タスクとは、例えば道路上に積雪された雪を除去する除雪、道路上への融雪剤・氷結防止剤の散布、道路上の落ち葉・枯れ木等のゴミ除去等の作業をいうが、これらに限られるものではない。また、タスクには、目的も含む場合がある。例えば、タスクが同じ除雪でも、事故を削減するための除雪、交通渋滞を解消するための除雪等のように目的が異なる場合もある。また、行動とは、例えばタスクが除雪の場合は、どの道に雪を移動するか等の行為をいう。
【００２０】
状態情報は、例えば現在の対象地域の交通に関する交通情報、気象に関する気象情報、道路の状態に関する道路状態情報、対象地域を走行する車両に関する車両情報、対象地域の道路の接続等に関する道路接続情報、対象地域の道路の地点間の距離等に関する距離情報等の少なくとも１つの情報を含む。
【００２１】
交通情報は、例えば対象地域外から対象地域に流入する車両の量（交通量）および対象地域内から対象地域外に流出する車両の量等の各種情報を含むが、これらに限られるものではない。
【００２２】
気象情報は、例えば対象地域の現在または将来における気温、湿度、および風量等の各種情報を含むが、これらに限られるものではない。
【００２３】
道路状態情報は、例えば車両が通行する道路上の除去すべき除去対象物（雪、落ち葉および枯れ木等のゴミ等）の状態（積雪量、雪の状態、落ち葉の量等）等の各種情報を含むが、これに限られるものではない。
【００２４】
車両情報は、例えば対象地域内を走行する車両の行き先の他、車速および車両のスリップ長等の車両の運動特性に関する情報等の各種情報を含むが、これらに限られるものではない。
【００２５】
道路接続情報は、例えば対象地域の道路の接続状況、信号の状態等の各種情報を含むが、これらに限られるものではない。
【００２６】
距離情報は、例えば対象地域の道路の各地点から別の地点への距離、各地点から別の地点への車両の到達時間等の各種情報を含むがこれらに限られるものではない。
【００２７】
状態情報は、例えば道路上に設けられた各種センサから得られた情報、気象衛星から得られた情報、道路を走行する車両と通信することにより得られた情報、プローブカーが実際に道路上を走行して収集した情報等を収集して管理する管理サーバ等から得ることができる。
【００２８】
評価部１４は、状態情報取得部１２が取得した状態情報に基づいて、対象地域の状態において取るべき行動を実行した場合の効果を評価する。
【００２９】
行動候補生成部１６は、評価部１４による評価結果に基づいて、対象地域の状態において取るべき行動の候補を生成する。
【００３０】
行動決定部１８は、行動候補生成部１６により生成された行動の候補から、対象地域の状態において取るべき行動を決定する。
【００３１】
図２は、スケジューリング支援装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００３２】
スケジューリング支援装置１０は、コンピュータとしての機能を有し、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０Ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）３０Ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）３０Ｃ、不揮発性メモリ３０Ｄ、ハードディスク３０Ｅ、および通信インターフェース(I/F:Interface)部３０Ｆを有する。そして、ＣＰＵ３０Ａ、ＲＯＭ３０Ｂ、ＲＡＭ３０Ｃ、不揮発性メモリ３０Ｄ、ハードディスク３０Ｅ、および通信インターフェース部３０Ｆは、バス３０Ｇを介して互いに接続されている。
【００３３】
ＣＰＵ３０Ａは、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。その際、ＲＡＭ３０Ｃをワークエリアとしてプログラムを実行する。
【００３４】
不揮発性メモリ３０Ｄは、スケジューリング支援装置１０の電源をオフにしてもデータ内容が保持されるメモリである。
【００３５】
ハードディスク３０Ｅには、例えば後述するスケジューリング支援プログラム等が記憶される。
【００３６】
通信インターフェース部３０Ｆは、図示しない管理サーバ等の他の機器と通信を行う。
【００３７】
次に、本実施形態の作用として、ＣＰＵ３０Ａで実行されるスケジューリング処理について、図３に示すフローチャートを参照して説明する。ＣＰＵ３０Ａは、ハードディスク３０Ｅに記憶されたスケジューリング支援プログラムを読み込んで実行する。
【００３８】
なお、本実施の形態では、実行するタスク（以下、タスクＴと称する）を除雪作業（例えば親雪除雪）とした場合について説明するが、タスクＴはこれに限られるものではない。例えばゴミの運搬作業、道路の拡幅工事、路面整正等の作業でもよい。
【００３９】
ステップＳ１００では、タスクＴを実行する際に取るべき行動のスケジューリングを支援する対象地域の状態に関する状態情報を図示しない管理サーバから取得する。
【００４０】
状態情報に含まれる上記の各種情報は、適切な離散化手法によって離散化されたデータである。そして、状態情報は、上記の各種情報を含み、全体として一つの状態を表すベクトルで表現され、例えば以下のように状態ｓとして表現される。
【００４１】
ｓ＝（ｓｔｒａｆｆｉｃ、ｓｗｅａｔｈｅｒ、ｓｓｎｏｗ、ｓｃａｒ１、ｓｃａｒ２、．．．、ｓｃａｒｎ、ｔａｒｇｅｔａｒｅａ、ｔａｒｇｅｔｄｉｓｔａｎｃｅ、・・・）
【００４２】
なお、ｓｔｒａｆｆｉｃは、交通情報である。ｓｗｅａｔｈｅｒは、気象情報である。ｓｓｎｏｗは、道路状態情報のうち例えば積雪量を表す情報である。ｓｃａｒ１、ｓｃａｒ２、．．．、ｓｃａｒｎは、車両情報である。ｔａｒｇｅｔａｒｅａは、道路接続情報である。ｔａｒｇｅｔｄｉｓｔａｎｃｅは、距離情報である。
【００４３】
ステップＳ１０２では、ステップＳ１０２で取得した状態情報に基づいて、対象地域の状態において取るべき行動を実行した場合の効果を評価する。
【００４４】
具体的には、現在の状態において取るべき行動ａ∈Ａについて、行動ａを実行した場合の効果である報酬Ｒ（ｓ、ａ）を求める。なお、集合Ａには、タスクが除雪の場合に取るべき行動（例えばどの位置に雪を移動させるか等）の候補が予め複数個設定されている。なお、報酬Ｒ（ｓ、ａ）は、値が高いほど、実行した行動による効果（例えば雪の除去量、交通量が改善した等）が高いことを表す。報酬Ｒ（ｓ、ａ）は、例えば以下のようにして求める。
【００４５】
記憶部２０に過去の行動履歴情報が記憶されている場合には、過去の行動履歴情報に基づいて報酬Ｒ（ｓ、ａ）を求める。行動履歴情報は、例えば過去に対象地域において実行した行動、行動を実行したときの状態、および報酬の対応関係を表すテーブルデータである。そして、ステップＳ１００で取得した状態情報で表される状態ｓ及び状態ｓにおいて取るべき行動ａと同一または類似の状態ｓおよび行動ａが行動履歴情報に含まれている場合には、その状態および行動に対応する報酬を、報酬Ｒ（ｓ、ａ）とみなす。なお、専門家が知見に基づいて報酬Ｒ（ｓ、ａ）を設定してもよい。
【００４６】
一方、記憶部２０に過去の行動履歴情報が記憶されていない場合には、実際に行動ａを実行し、行動ａを実行した場合の効果を取得して、これを報酬Ｒ（ｓ、ａ）とする。そして、実行した行動、状態、報酬を対応付けて行動履歴情報として記憶部２０に記憶する。
【００４７】
ステップＳ１０４では、ステップＳ１０２の評価結果に基づいて、タスクＴを実行する際に、対象地域の状態において取るべき行動の候補を生成する。具体的には、ステップＳ１０２の評価結果に基づいて、タスクＴに対応するグラフＧを生成する。グラフＧは、所謂グラフ理論におけるグラフであり、ノードの集合と、ノードとノードとを結ぶ辺の集合と、で構成される。ここでは、ノードが状態ｓを表す。そして、各ノード（状態）は、行動ａによって接続される。すなわち、グラフＧは、各状態において取る行動によって異なる状態に遷移することが表されたグラフである。
【００４８】
図４には、グラフＧの一例を示した。なお、辺には状態の遷移の方向を表す矢印が表示されるが、図４では説明を簡単にするために一部の矢印を省略している。
【００４９】
図４では、状態ｓにおいて行動ａ１を実行した場合の報酬Ｒ１（ｓ、ａ１）よりも、状態ｓにおいて行動ａ２を実行した場合の報酬Ｒ２（ｓ、ａ２）の方が高いことを表している。行動ａ１は、例えば図４に示すように、道路Ｂ上の雪を除去する行動である。この場合、状態ｓから状態ｓ’へ遷移し、道路Ｂ上の雪が除雪されてことによって交通量が改善する。一方で、図４に示すように、道路Ａ上に新しく積雪があると、状態ｓ’において渋滞が発生する。
【００５０】
そして、各状態の報酬Ｒ（ｓ、ａ）を例えば下記参考文献１に記載されたＱ学習または下記参考文献２に記載された学習方法等の公知の学習方法を用いて学習し、グラフを更新する。以下では、報酬Ｒ（ｓ、ａ）およびグラフ構造から学習した状態行動価値をＱ（ｓ、ａ）と表す。
【００５１】
（参考文献１）Watkins, Christopher JCH, and Peter Dayan, “Q-learning”, Machine Learning 8.3-4 (1992): 279-292.
【００５２】
（参考文献２）Peng Dai, et al. “Topological Value Iteration Algorithms”, Journal of Aritifical Intelligence Research 1.(2011): 1-29.
【００５３】
ステップＳ１０６では、ステップＳ１０４で生成した行動の候補から、対象地域の状態において取るべき行動を決定する。具体的には、ステップＳ１０４で生成したグラフＧに基づいて、取るべき行動を決定する。
【００５４】
例えば図５に示すように、状態ｓにおいて第１の行動ａ１をとった場合は状態ｓ１に遷移し、第２の行動ａ２をとった場合は状態ｓ２に遷移し、第３の行動ａ３をとった場合は状態ｓ３に遷移し、第４の行動ａ４をとった場合は状態ｓ４に遷移するとする。
【００５５】
このような場合、状態ｓにおいて取ることができる行動ａ１〜ａ４について学習された状態行動価値Ｑ（ｓ、ａ１）〜Ｑ（ｓ、ａ４）を比較し、最も状態行動価値が高い行動を選択する。図５の場合は、行動ａ２を取った場合の状態行動価値Ｑ（ｓ、ａ２）が最も高いので、取るべき行動を行動ａ２に決定する。
【００５６】
このように、本実施形態では、タスクＴを実行する際の状態の遷移を行動によって結びつけたグラフを生成し、行動に対する状態行動価値を学習してグラフを更新する。これにより、タスクＴを実行する際に適切な行動が選択されるように支援することができる。
【００５７】
なお、前述したように、タスクには、目的も含む場合があるので、例えば、タスクが渋滞回避のための除雪である場合、状態情報が、対象地域内を走行する車両の運動特性に関する車両情報を含む構成とし、評価部１４が、車両情報に基づいて、対象地域の状態において取るべき行動を実行した場合の対象地域内の渋滞回避の効果を評価するようにしてもよい。
【００５８】
また、状態情報が、対象地域内の除去対象物の量に関する道路状態情報を含む構成とし、評価部１４が、道路状態情報に基づいて、対象地域の状態において取るべき行動を実行した場合の対象地域内の除去対象物の除去効果を評価するようにしてもよい。
【００５９】
また、本実施形態では、対象地域の状態において実行すべき行動を決定する場合について説明したが、状態ｓに時間の情報を含めることにより、いつ実行すべきかを決定するようにしてもよい。
【００６０】
（第２実施形態）
【００６１】
次に、本発明の第２実施形態について説明する。なお、第１実施形態と同一部分には同一符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００６２】
図６には、第２実施形態に係るスケジューリング支援装置１０Ａの構成図を示した。図６に示すスケジューリング支援装置１０Ａは、図１に示すスケジューリング支援装置１０と比較して、簡潔化部１７を備える点が異なる。
【００６３】
対象地域やタスクによっては、報酬Ｒ（ｓ、ａ）や状態行動価値Ｑ（ｓ、ａ）の学習が適切に行われない場合がある。この場合、グラフＧを簡潔化することで効率的に報酬Ｒ（ｓ、ａ）を学習することができる。そこで、簡潔化部１７は、グラフＧを簡潔化する。
【００６４】
次に、本実施形態の作用として、ＣＰＵ３０Ａで実行されるタスクスケジューリング処理について、図７に示すフローチャートを参照して説明する。図７に示すフローチャートは、図３に示すフローチャートと比較して、ステップＳ１０５Ａが追加された点が異なる。
【００６５】
ステップＳ１０５Ａでは、ステップＳ１０４で生成したグラフを簡潔化する。具体的には、グラフＧの各ノードについて、例えば下記参考文献３に記載されたＷＬ（Weisfeiler-Lehman）法を用いて、他のノードに対して順位付けをする。
【００６６】
（参考文献３）N. Shervashidze et al., Weisfeiler-Lehmn Graph Kernels, JMLR vol.12, pp.2539-2561, 2011.
【００６７】
次に、処理対象のノードに対して順序付けられた他のノードのうち、順位が高い順に予め定めた個数のノードを選択する。
【００６８】
そして、処理対象のノードの状態行動価値Ｑ（ｓ、ａ）と、選択した各ノードの状態行動価値Ｑ（ｓ’、ａ）との差がパラメータε以下の場合は状態ｓ＝ｓ’とみなして（同じ行動を取るものとみなして）、ノードを統合する。この処理を全てのノードについて実行し、グラフＧを更新する。
【００６９】
例えば図８に示すように、処理対象のノードＮについて順位付けされたノードのうち、１位〜４位までのノードＮ１〜Ｎ４に対して報酬の差がε以下か否かを判定し、報酬の差がε以下である１位、２位のノードＮ１、Ｎ２と処理対象のノードＮを統合する。これにより、グラフＧが簡潔化され、大量の状態を全て扱う必要がない。
【００７０】
（第３実施形態）
【００７１】
次に、本発明の第３実施形態について説明する。なお、第１実施形態と同一部分には同一符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００７２】
図９には、第３実施形態に係るスケジューリング支援装置１０Ｂの構成図を示した。図１に示すスケジューリング支援装置１０Ｂは、図１に示すスケジューリング支援装置１０と比較して、併合部１９を備える点が異なる。
【００７３】
目的が異なる複数のタスク、例えば事故削減のための除雪と、交通渋滞解消のための除雪と、を同時に達成したい場合には、各々のタスクを扱う必要があるが、複数のタスクの各々について生成されたグラフ上でどのように行動するべきかを学習し、各々のグラフで行動を決定したとしても、複数のタスクを同時に達成するのは困難である。そこで、併合部１９は、タスク毎に生成された複数のグラフを併合する。
【００７４】
次に、本実施形態の作用として、ＣＰＵ３０Ａで実行されるタスクスケジューリング処理について、図１０に示すフローチャートを参照して説明する。図１０に示すフローチャートは、図３に示すフローチャートと比較して、ステップＳ１０５Ｂが追加された点が異なる。
【００７５】
ステップＳ１０５Ｂでは、同時に達成したい複数のタスクについて作成したグラフを併合する。例えば下記参考文献４に記載された方法を用いて、各々のグラフの状態が類似するノード同士を同じノードとみなすことで複数のタスクを１つのグラフに併合する。
【００７６】
（参考文献４）M. Sugiyama et al., Multi-Task Feature Selection on Multiple Networks via Maximum Flows, SDM2014.
【００７７】
これにより、類似するノードを含む領域を再利用領域とし、非類似のノードを含む領域を再計算領域とすることでグラフを分割することができる。
【００７８】
図１１には、異なるタスク１、２を併合する場合の例を示した。図１１に示すように、タスク１とタスク２とで類似するノードは再利用領域４０とし、非類似のノードは再計算領域４２とする。
【００７９】
ステップＳ１０６では、分割したグラフ、すなわち、再利用領域のグラフと、再計算領域のグラフの各々において、行動を決定する。再計算をする必要が無い再利用領域４０については、既に学習済のグラフにおいて決定した行動を選択すればよい。一方、再計算領域４２については、通常の動的計画法またはモンテカルロ木探索等の公知の手法を用いて、行動を決定する。なお、効率的に２つの目的を達成できるかどうかは不明なため、例えば多数決などで行動を選択してもよい。
【００８０】
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ことはいうまでもない。
【００８１】
例えば、第２実施形態で説明した簡潔化部１７と第３実施形態で説明した併合部１９を両方備えた構成としてもよい。
【００８２】
また、
【符号の説明】
【００８３】
１０、１０Ａ、１０Ｂ スケジューリング支援装置
１２   状態情報取得部
１４   評価部
１６   行動候補生成部
１７   簡潔化部
１８   行動決定部
１９   併合部
２０   記憶部
４０   再利用領域
４２   再計算領域
【図１】
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【図２】
2019079177.tif 000004
【図３】
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【図４】
2019079177.tif 000006
【図５】
2019079177.tif 000007
【図６】
2019079177.tif 000008
【図７】
2019079177.tif 000009
【図８】
2019079177.tif 000010
【図９】
2019079177.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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