(57)【要約】【課題】車両の運転者に対する注意喚起の有効性を高めることができる技術を提供する。【解決手段】サーバ装置１２において、第１取得部６０は、複数の車両状態のそれぞれに関する、当該車両状態から次の車両状態に遷移する確率である状態遷移確率を取得する。第１取得部６０は、複数の車両状態のそれぞれに関する、当該車両状態から次の車両状態に遷移した場合のリスクに関する報酬を取得する。第１取得部６０は、運転者の車両の過去の車両状態と行動とにもとづく当該運転者の運転傾向を取得する。第１取得部６０は、運転者の車両の現在の車両状態を取得する。第１導出部６２は、取得された状態遷移確率、報酬、運転傾向および現在の車両状態にもとづいて、当該現在の車両状態のリスク度を導出する。【選択図】図３
2019197508.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の車両状態のそれぞれに関する、当該車両状態から次の車両状態に遷移する確率である状態遷移確率を取得するステップと、
前記複数の車両状態のそれぞれに関する、当該車両状態から次の車両状態に遷移した場合のリスクに関する報酬を取得するステップと、
運転者の車両の過去の車両状態と行動とにもとづく当該運転者の運転傾向を取得するステップと、
前記運転者の車両の現在の車両状態を取得するステップと、
取得された前記状態遷移確率、前記報酬、前記運転傾向および前記現在の車両状態にもとづいて、当該現在の車両状態のリスク度を導出するステップと、
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両から取得した情報を処理する情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
カーナビゲーション装置などを利用して、車両のドライバに事故等が発生しやすい地点を通知する技術が知られている。たとえば、特許文献１のカーナビゲーション装置では、サーバから受信した事故発生位置データにもとづいて、事故発生位置での事故発生状況と車両の現在の走行状況との間に共通する状況要素が存在する場合、事故発生状況に関する情報が付加された警告メッセージを出力する。
【０００３】
また、特許文献２のシステムでは、車両から送信された車両情報と、過去に発生した事故などについて蓄積された車両情報とを比較して、共通点を特定し、共通点に基づいて当該車両に発生した事故等の要因が環境にあるか推定する。環境要因で発生した場合は地図情報に反映させ、ドライバに事故等が発生しやすい地点を通知する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−０１４４７４号公報
【特許文献２】特開２０１６−０７１４９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明者は、機械学習を利用して、過去の事故発生地点と事故時の運転者の運転行動とにもとづいて運転者に注意喚起することが好ましいことを認識した。しかし、教師あり学習において、注意喚起の精度を高めるために状態空間の状態数を多く設定した場合、事故多発地点であっても年間数十件程度の事故が発生するだけであり、状態数に対して少ない教師データであるため、不十分な学習となる。この場合、運転者の現在の車両状態と運転行動が事故時のものと似ているか判定することは困難であり、事故時と状況が少しでも異なると注意喚起が困難である。一方、状態空間の状態数を減らすと、注意喚起の精度を高めることは困難である。また、事故が発生する前の一連の運転行動のどれが実際の事故と強く関連付くか判断することも難しい。このような問題は、通常の教師あり学習で解決する事は困難である。
【０００６】
本発明者はこうした状況を認識して本発明をなしたものであり、その目的は、車両の運転者に対する注意喚起の有効性を高めることができる情報処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明のある態様の情報処理方法は、複数の車両状態のそれぞれに関する、当該車両状態から次の車両状態に遷移する確率である状態遷移確率を取得するステップと、前記複数の車両状態のそれぞれに関する、当該車両状態から次の車両状態に遷移した場合のリスクに関する報酬を取得するステップと、運転者の車両の過去の車両状態と行動とにもとづく当該運転者の運転傾向を取得するステップと、前記運転者の車両の現在の車両状態を取得するステップと、取得された前記状態遷移確率、前記報酬、前記運転傾向および前記現在の車両状態にもとづいて、当該現在の車両状態のリスク度を導出するステップと、を備える。
【０００８】
この態様によると、状態遷移確率、報酬、運転者の運転傾向、運転者の車両の現在の車両状態にもとづいて現在の車両状態のリスク度を導出するので、リスク度により、現在の車両状態と運転者がとりやすい行動とが事故時の車両状態と行動に近いか否か推定できる。そのため、リスク度をもとに、事故を起こす可能性がより高い車両に選択的に注意情報を通知できる。よって、運転者に対する注意喚起の有効性を高めることができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、車両の運転者に対する注意喚起の有効性を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態に係る車両システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図１の車載装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図１のサーバ装置の構成を示すブロック図である。
【図４】交差点における注意喚起の例を説明する図である。
【図５】図１のサーバ装置における状態遷移確率などの導出処理を示すフローチャートである。
【図６】図１のサーバ装置における注意情報の通知処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１は、実施の形態に係る車両システム１の構成を示すブロック図である。車両システム１は、複数の車載装置１０と、サーバ装置１２とを備える。図１では、複数の車載装置１０のうち３台の車載装置１０を図示している。
【００１２】
車載装置１０は、自動車である車両１４に搭載されている。車載装置１０は、サーバ装置１２と無線通信を行う。無線通信の規格は特に限定されないが、例えば、３Ｇ（第３世代移動通信システム）、４Ｇ（第４世代移動通信システム）または５Ｇ（第５世代移動通信システム）を含む。車載装置１０は、図示しない基地局を介してサーバ装置１２と無線通信を行ってもよい。サーバ装置１２は、例えばデータセンターに設置され、複数の車載装置１０から送信されたビッグデータを処理する情報処理装置として機能する。
【００１３】
図２は、図１の車載装置１０の構成を示すブロック図である。車載装置１０は、車両情報取得部２０と、通信部２２と、出力部２４とを備える。車両情報取得部２０は、自車両の車両情報を定期的に取得して、この車両情報を通信部２２へ出力する。車両情報は、例えば、自車両の位置情報、自車両の速度情報、自車両の加減速度情報、自車両のステアリング操作量情報、自車両のブレーキ操作量情報などを含む。位置情報は、例えば、緯度と経度を含み、自車両の図示しないＧＰＳ受信部から取得される。速度情報、加減速度情報、ステアリング操作量情報、ブレーキ操作量情報は、例えば、自車両の図示しない各種センサから取得される。
【００１４】
車両情報を取得する頻度は、実験などにより適宜定めることができ、例えば、１秒間に数回から数十回の頻度でもよい。車両情報を取得する頻度は、車両情報の種類毎に異なってもよい。車両情報には、取得された時刻が添付されてもよいし、サーバ装置１２が車両情報を受信した時刻を取得された時刻とみなしてもよい。
【００１５】
通信部２２は、サーバ装置１２と無線通信を行う。通信部２２は、車両情報取得部２０で取得された車両情報を定期的にサーバ装置１２に送信する。この車両情報には、送信元になる車両１４を識別するための情報が添付される。車両情報を送信する頻度は、実験などにより適宜定めることができ、例えば、車両情報取得部２０が車両情報を取得する頻度と等しくてもよい。
【００１６】
通信部２２は、サーバ装置１２から自車両宛に注意情報が送信された場合に、この注意情報を受信する。出力部２４は、通信部２２で受信された注意情報を運転者に出力する。出力部２４についての詳細は後述する。
【００１７】
図３は、図１のサーバ装置１２の構成を示すブロック図である。サーバ装置１２は、通信部３０と、第３取得部３２と、第１記憶部３４と、第２取得部４０と、第２導出部４２と、設定部４４と、第２記憶部４６と、複数の注意喚起部５０とを備える。
【００１８】
通信部３０は、複数の車載装置１０の通信部２２と無線通信を行う。通信部３０は、複数の車載装置１０の通信部２２から、複数の車両１４の車両情報を受信する。
【００１９】
第３取得部３２は、通信部３０で受信された複数の車両１４の車両情報を取得する。第３取得部３２は、インターネットなどを介して、各車両１４の位置付近の天気の情報を取得する。天気の情報は、位置情報が取得された時刻のものである。第３取得部３２は、インターネットなどを介して、各車両１４の前方の信号機が赤信号であるか否かを示す信号機情報を、交通管制センタなどに設けられた他のサーバ装置から取得する。これら天気の情報と信号機情報は、車両１４の周辺環境情報である。第３取得部３２は、複数の車両１４の車両情報および周辺環境情報を第１記憶部３４に出力する。第１記憶部３４は、第３取得部３２で取得された複数の車両１４の車両情報および周辺環境情報を記憶する。
【００２０】
第２取得部４０は、第１記憶部３４から、複数の車両１４の車両情報および周辺環境情報を定期的に取得する。
【００２１】
車両システム１の設計者は、車両状態ｓの集合である状態空間を予め定義する。車両状態ｓは、複数の車両１４の車両情報および周辺環境情報にもとづいて定められる。車両状態ｓは、以下の式（１）で表され、例えば、車両１４の緯度ｌａｔ、経度ｌｏｎ、速度Ｖｓ、車両１４の周辺の天気Ｗ、信号機情報、走行時間帯などを含む。
【００２２】
【数１】
2019197508.tif 000003
【００２３】
設計者は、運転者の行動ａの集合である行動空間を予め定義する。行動ａは、複数の車両１４の車両情報にもとづいて定められる。行動ａは、以下の式（２）で表され、例えば、加速する、減速する、走行車線に車線変更するなどの運転行動を含む。
【００２４】
【数２】
2019197508.tif 000004
【００２５】
第２導出部４２は、第２取得部４０で取得された複数の車両１４の車両情報および周辺環境情報にもとづいて状態遷移確率Ｐａｓｓ’を定期的に導出し、導出された状態遷移確率Ｐａｓｓ’を第２記憶部４６に記憶させる。
【００２６】
状態遷移確率Ｐａｓｓ’は、複数の車両状態ｓのそれぞれに関する、当該車両状態ｓでの運転者の行動ａにより当該車両状態ｓから次の車両状態ｓ’に遷移する確率であり、以下の式（３）で定義される。車両状態ｓと次の車両状態ｓ’は同じである場合もある。
【００２７】
【数３】
2019197508.tif 000005
【００２８】
例えば、１０００個の車両状態ｓを定義し、１００個の行動ａを定義した場合、状態遷移確率Ｐａｓｓ’は、１０００×１０００×１００個の値を含むテンソルである。
【００２９】
第２取得部４０は、インターネットなどを介して事故情報データを他のサーバ装置から定期的に取得する。事故情報データは、過去に発生した各事故に関して、事故の種類と、車両状態ｓでの運転者の行動ａにより事故が発生した次の車両状態ｓ’に遷移したことを示すデータとを含む。事故の種類は、例えば、重大事故、重傷事故、物損事故を含む。
【００３０】
設定部４４は、第２取得部４０で取得された事故情報データにもとづいて、複数の車両状態ｓのそれぞれに関する、当該車両状態ｓでの運転者の行動ａにより当該車両状態ｓから次の車両状態ｓ’に遷移した場合のリスクに関する報酬Ｒａｓｓ’を定期的に設定する。設定部４４は、設定した報酬Ｒａｓｓ’を第２記憶部４６に記憶させる。
【００３１】
設定部４４は、事故が発生した車両状態ｓ’と行動ａに、事故の種類に応じた負の報酬を設定する。例えば、重大事故では報酬Ｒａｓｓ’＝−１０として、重傷事故では報酬Ｒａｓｓ’＝−８として、物損事故では報酬Ｒａｓｓ’＝−１として、事故が無ければ報酬Ｒａｓｓ’＝０とする。報酬Ｒａｓｓ’の絶対値が大きいほど、事故が大きいことを表す。報酬Ｒａｓｓ’の値は、実験やシミュレーションにより適宜定めることができる。
【００３２】
例えば、１０００個の車両状態ｓを定義し、１００個の行動ａを定義した場合、報酬Ｒａｓｓ’は、１０００×１０００×１００個の値を含むテンソルである。
【００３３】
第２導出部４２は、複数の車両１４の車両情報にもとづいて、複数の運転者のそれぞれに関する、過去の車両状態ｓと行動ａとにもとづく各車両状態ｓの運転傾向π（ｓ，ａ）を定期的に導出する。運転傾向π（ｓ，ａ）は、ある車両状態ｓにおいて運転者が複数の行動ａのそれぞれをとる確率を含む。つまり、運転傾向π（ｓ，ａ）は、車両状態ｓにおいて運転者がとりやすい行動ａを示す。例えば、運転傾向π（ｓ，ａ）は、ある車両状態ｓにおいて、運転者が加速する行動ａ１をとる確率が０．８であり、減速する行動ａ２をとる確率が０．２であり、車線変更する行動ａ３をとる確率が０であることを示しうる。運転傾向π（ｓ，ａ）は、強化学習の分野で方策と呼ばれる。第２導出部４２は、導出した運転傾向π（ｓ，ａ）を第２記憶部４６に記憶させる。
【００３４】
第２導出部４２が状態遷移確率Ｐａｓｓ’、運転傾向π（ｓ，ａ）を導出する頻度、設定部４４が報酬Ｒａｓｓ’を設定する頻度は、例えば、一ヶ月に一回、数ヶ月に一回などであり、実験などにより適宜定めることができる。車両情報および周辺環境情報のデータ量が多くなるほど、状態遷移確率Ｐａｓｓ’等の精度が向上する。
【００３５】
複数の注意喚起部５０は、それぞれ、対応する運転者に注意喚起を行うか否か定期的に判定する。複数の注意喚起部５０は、それぞれ、注意喚起対象の運転者が異なることを除き、同様の機能を有する。注意喚起部５０には、注意喚起対象の所定の運転者が予め関連付けられている。
【００３６】
注意喚起部５０は、第１取得部６０と、第１導出部６２と、判定部６４と、通知部６６とを有する。第１取得部６０は、状態遷移確率Ｐａｓｓ’、報酬Ｒａｓｓ’、運転者の運転傾向π（ｓ，ａ）を第２記憶部４６から取得する。第１取得部６０は、運転者の車両１４の現在の車両状態ｓを第１記憶部３４から取得する。
【００３７】
第１導出部６２は、第１取得部６０で取得された状態遷移確率Ｐａｓｓ’、報酬Ｒａｓｓ’、運転傾向π（ｓ，ａ）および運転者の車両１４の現在の車両状態ｓにもとづいて、運転者の現在の車両状態ｓのリスク度を導出する。具体的には、第１導出部６２は、第１取得部６０で取得された状態遷移確率Ｐａｓｓ’と報酬Ｒａｓｓ’のうち、現在の車両状態ｓに関係する複数の車両状態ｓの値にもとづいてリスク度を導出する。現在の車両状態ｓに関係する複数の車両状態ｓとは、所定期間の間に現在の車両状態ｓから遷移する可能性のある複数の車両状態ｓであり、現在の車両状態ｓに含まれる緯度と経度の周辺の緯度と経度をそれぞれ含む複数の車両状態ｓである。
【００３８】
リスク度は、以下の式（４）で示される状態価値関数Ｖπ（ｓ）の値であり、０以下のスカラー量である。リスク度が小さいほど、運転者の現在の車両状態ｓと運転者がとりやすい行動ａは過去の事故時のものに近く、事故が起こりやすいことを示す。
【００３９】
【数４】
2019197508.tif 000006
【００４０】
Ｒは、現在の車両状態ｓに関係する複数の車両状態ｓにおける報酬Ｒａｓｓ’を表す。Ｐ［π］は、現在の車両状態ｓに関係する複数の車両状態ｓにおける状態遷移確率Ｐａｓｓ’と運転傾向π（ｓ，ａ）とにもとづいて定まり、運転者が各車両状態ｓにおいて各行動ａをとる確率を反映した状態遷移確率ということもできる。Ｉは、単位行列を表す。γは、０より大きく１以下の定数であり、割引率と呼ばれる。γの値は、実験やシミュレーションにより適宜定めることができる。
【００４１】
判定部６４は、導出されたリスク度が通知条件を満たすか否か判定する。通知条件は、所定の負のしきい値より小さいことである。しきい値は、実験やシミュレーションにより適宜定めることができる。判定部６４は、判定結果を通知部６６に出力する。
【００４２】
通知部６６は、判定部６４による判定結果をもとに、リスク度が通知条件を満たす場合に、通信部３０を介して、車両１４に注意情報を通知する。注意情報は、例えば、「この先で事故が起こりやすいです。注意して走行してください。」などの文字情報である。通知部６６は、リスク度が通知条件を満たさない場合に、注意情報を通知しない。
【００４３】
具体的な通知方法としては、通知部６６は、注意情報を通信部３０に出力する。通信部３０は、車両１４に注意情報を送信する。この注意情報には、送信先の車両１４を特定するための情報が添付される。
【００４４】
図４は、交差点１００における注意喚起の例を説明する図である。例えば、車両１４ａは、車両状態ｓ１１にあり、進行方向の信号が赤信号に変わった交差点１００に向かっている状況を想定する。車両状態ｓ１１は、交差点１００の手前の位置の緯度と経度、赤信号の信号機情報を含む。過去に、車両状態ｓ１１において加速する行動ａ１をとった車両１４は、車両状態ｓ１４で重大事故を起こしている。そのため、行動ａ１により車両状態ｓ１１から車両状態ｓ１４に遷移した場合の報酬Ｒａｓｓ’は−１０に設定されている。
【００４５】
車両１４ａの運転者の運転傾向π（ｓ，ａ）において、車両状態ｓ１１では、運転者が加速する行動ａ１をとる確率が０．９であり、減速する行動ａ２をとる確率が０．１であるとする。しきい値をたとえば−１０とする。この場合、状態価値関数Ｖπ（ｓ）の値、すなわちリスク度は、しきい値より小さくなり、車両１４ａに注意情報が通知される。
【００４６】
一方、車両１４ａの運転者の運転傾向π（ｓ，ａ）において、車両状態ｓ１１では、加速する行動ａ１をとる確率が０であり、減速する行動ａ２をとる確率が１であるとする。この場合、状態価値関数Ｖπ（ｓ）の値、すなわちリスク度は、しきい値より大きくなり、車両１４に注意情報が通知されない。
【００４７】
図２に戻り、車両１４の車載装置１０では、通信部２２は、サーバ装置１２の通信部３０から送信された注意情報を受信する。通信部３０は、注意情報を出力部２４に供給する。出力部２４は、通信部２２から供給された注意情報を運転者に出力する。出力部２４は、注意情報を文字、画像などとして表示するディスプレイとして構成されてもよいし、注意情報を音として出力するスピーカなどとして構成されてもよいし、これらの組み合わせでもよい。運転者が注意情報に容易に気付くことができるように、出力部２４は、注意情報を音として出力することが好ましい。ディスプレイは、注意情報を車両１４のフロントガラスへ投影させるヘッドアップディスプレイとして構成されてもよい。
【００４８】
サーバ装置１２の構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウエア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００４９】
次に、以上の構成による車両システム１の全体的な動作を説明する。図５は、図１のサーバ装置１２における状態遷移確率Ｐａｓｓ’などの導出処理を示すフローチャートである。図５の処理は、定期的に行われる。第２取得部４０は、複数の車両１４の車両情報、周辺環境情報、事故情報データを取得する（Ｓ１０）。第２導出部４２は、状態遷移確率Ｐａｓｓ’を導出する（Ｓ１２）。設定部４４は、事故情報データにもとづいて報酬Ｒａｓｓ’を設定する（Ｓ１４）。第２導出部４２は、複数の車両１４の車両情報にもとづいて、複数の運転者のそれぞれに関して、過去の車両状態ｓと行動ａとにもとづく各車両状態ｓの運転傾向π（ｓ，ａ）を導出する。
【００５０】
図６は、図１のサーバ装置１２における注意情報の通知処理を示すフローチャートである。図６の処理は、複数の注意喚起部５０のそれぞれにおいて、定期的に行われる。第１取得部６０は、状態遷移確率Ｐａｓｓ’、報酬Ｒａｓｓ’、運転者の運転傾向π（ｓ，ａ）を取得する（Ｓ２０）。第１取得部６０は、運転者の車両の現在の車両状態ｓを取得する（Ｓ２２）。
【００５１】
第１導出部６２は、取得された状態遷移確率Ｐａｓｓ’，報酬Ｒａｓｓ’，運転傾向π（ｓ，ａ）および運転者の車両１４の現在の車両状態ｓにもとづいて、現在の車両状態ｓのリスク度を導出する（Ｓ２４）。
【００５２】
リスク度が通知条件を満たす場合（Ｓ２６のＹ）、通知部６６は、車両１４に注意情報を通知して（Ｓ２８）、処理を終了する。リスク度が通知条件を満たさない場合（Ｓ２６のＮ）、処理を終了する。
【００５３】
本実施の形態によれば、状態遷移確率Ｐａｓｓ’、報酬Ｒａｓｓ’、運転者の運転傾向π（ｓ，ａ）、運転者の車両１４の現在の車両状態ｓにもとづいて現在の車両状態ｓのリスク度を導出するので、リスク度により、現在の車両状態ｓと運転者がとりやすい行動ａとが過去の事故時の車両状態ｓと行動ａに近いか否か推定できる。そのため、リスク度をもとに、事故を起こす可能性がより高い車両１４に選択的に注意情報を通知できる。よって、車両１４の運転者に対する注意喚起の有効性を高めることができる。
【００５４】
また、状態空間の状態数を増やすことで、注意喚起の精度を高めることができる。状態価値関数Ｖπ（ｓ）の値をリスク度としているので、リスク度は、現在の危険性のみでなく、近い未来の危険性も表す。そのため、事故が発生する前の一連の行動のどれが実際の事故と強く関連付くか不明な場合にも、より適切に注意喚起できる。
【００５５】
以上、実施の形態をもとに本発明を説明した。実施の形態はあくまでも例示であり、各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【００５６】
例えば、サーバ装置１２の注意喚起部５０のうち、判定部６４と通知部６６は各車両１４の車載装置１０に備えられてもよい。この場合、サーバ装置１２の通信部３０は、第１導出部６２で導出されたリスク度を車載装置１０に送信する。車載装置１０の通信部２２は、サーバ装置１２からリスク度を取得し、判定部６４は実施の形態と同様に機能し、通知部６６は、出力部２４を介して注意情報を運転者に通知する。この変形例では、車両システム１の構成の自由度を向上できる。
【００５７】
第１取得部６０は、現在の車両状態ｓに関係する複数の車両状態ｓに関する状態遷移確率Ｐａｓｓ’、報酬Ｒａｓｓ’、運転者の運転傾向π（ｓ，ａ）を第２記憶部４６から取得してもよい。この変形例では、第１取得部６０が取得する状態遷移確率Ｐａｓｓ’等のデータ量を減らすことができる。
【００５８】
状態空間における複数の車両状態ｓは、事故情報データで特定される事故発生地点の周辺で選択的に定義されてもよい。つまり、複数の車両状態ｓは、過去に事故が発生していない地点の周辺では定義されなくてもよい。この変形例では、第２導出部４２が状態遷移確率Ｐａｓｓ’、運転傾向π（ｓ，ａ）を導出する処理負荷を軽減でき、設定部４４が報酬Ｒａｓｓ’を設定する処理負荷を軽減できる。状態遷移確率Ｐａｓｓ’等のデータ量を減らすこともできる。
【符号の説明】
【００５９】
１…車両システム、１０…車載装置、１２…サーバ装置、１４，１４ａ…車両、３０…通信部、３２…第３取得部、３４…第１記憶部、４０…第２取得部、４２…第２導出部、４４…設定部、４６…第２記憶部、５０…注意喚起部、６０…第１取得部、６２…第１導出部、６４…判定部、６６…通知部。
【図１】
2019197508.tif 000007
【図２】
2019197508.tif 000008
【図３】
2019197508.tif 000009
【図４】
2019197508.tif 000010
【図５】
2019197508.tif 000011
【図６】
2019197508.tif 000012