(57)【要約】特定キーワードを含むＳＮＳのコメントと類似事象についのてコメントとを抽出し、精度の良いクラスタ化や重み付けを可能とする。ＳＮＳサーバに投稿されたコメントと属性情報を収集しインフラ設備に関する情報を抽出する情報抽出サーバ１０１と、過去の災害や都市環境の不備を記録した過去事例ＤＢ１０２と、地理情報やインフラ設備付属のセンサから得た情報を蓄積した時空間情報ＤＢ１０７とが通信可能な情報処理システムであり、情報抽出サーバ１０１には投稿されたコメントを第一キーワード集合で検索して第一クラスタ４０３を得て、その投稿時間もしくは投稿空間に関連する時間もしは空間に限定した範囲で前記投稿されたコメントを第二キーワード集合で検索して第二クラスタ４０９を得るクラスタリング処理手段３０２を備え、これらクラスタのクラス情報からインフラ設備状態情報を作成、表示する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＳＮＳサーバと前記ＳＮＳサーバに投稿されたコメントとその属性情報を収集しインフラ設備に関連する情報を抽出するための情報抽出サーバと、前記情報抽出サーバと過去に発生した災害や都市環境の不備を記録した過去事例ＤＢと、建物や設備に関する地理情報や天気、インフラ設備に取り付けられたセンサなどから得られた情報を蓄積した時空間情報ＤＢと、前記情報抽出サーバを操作するための管理者用端末と、が通信可能であり、また、前記情報抽出サーバで抽出された情報を表示するためのクライアント端末とが通信可能なシステムであって、
前記情報抽出サーバは、
前記ＳＮＳサーバに投稿されたコメントについて第一のキーワード検索を行って第一のクラスタを得て、更に該第一のクラスタの各コメントの投稿時間もしくは投稿空間に関連した時間もしくは空間に限定した範囲で前記ＳＮＳサーバに投稿されたコメントについて第二のキーワード検索を行って第二のクラスタを得るクラスタリング処理手段と、前記第一および第二のクラスタのコメントに対して得点を与える得点演算部と、前記クラスタリングによって得られたクラス情報を用いてインフラ設備状態情報を作成する手段と、前記クライアント端末からの要求に応じて前記インフラ設備状態情報の送信を行う手段とを備え、
前記クライアント端末は前記情報抽出サーバから送信された前記インフラ設備状態情報を受信する手段と、前記インフラ設備状態情報を所定の形式で表示する表示手段とを備えることを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、前記情報抽出サーバのクラスタリング処理手段は、前記過去事例ＤＢから取得した過去の災害や都市環境の不備情報や保守点検情報から導出した空間に限定した範囲で前記ＳＮＳサーバに投稿されたコメントについて前記第二のキーワード検索を行うことを特徴とする情報処理システム。
【請求項３】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、前記クラスタリング処理手段は、前記時空間情報ＤＢから取得した前記第一のクラスタの各コメントの投稿時間から導出したその周辺時間帯に限定した範囲で前記ＳＮＳサーバに投稿されたコメントについて前記第二のキーワード検索を行うことを特徴とする情報処理システム。
【請求項４】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、前記クラスタリング処理手段は、前記時空間情報ＤＢから取得した前記第一のクラスタの各コメントの投稿地域から導出したその周辺地域に限定して前記ＳＮＳサーバに投稿されたコメントについて前記第二のキーワード検索を行うことを特徴とする情報処理システム。
【請求項５】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、前記得点演算部は、前記第一のクラスタのコメントの重心と、前記第二のクラスタに属する前記ＳＮＳサーバに投稿された各コメントとの距離関係によって、前記第二のクラスタのコメントに対して与える得点を変えることを特徴とする情報処理システム。
【請求項６】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、前記過去事例ＤＢは、インフラ設備の保守点検結果や巡視点検結果の情報と、過去に管理地域内で発生した災害情報とを管理するデータベースを備えることを特徴とする情報処理システム。
【請求項７】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、前記時空間情報ＤＢは、時空間の距離と時間の情報と、地物形状との位置関係の情報と、周辺地域の天気情報や警報・注意報に関する情報と、を管理するデータベースを備えることを特徴とする情報処理システム。
【請求項８】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、前記クラスタリング処理手段は、前記第一のキーワード検索に用いる第一のキーワード集合と、及び前記第二のキーワード検索に用いる第二のキーワード集合をそれぞれ辞書に登録する手段を有し、前記ＳＮＳサーバに投稿されたコメントを前記クラスタリングによって分けられたコメントに含まれる単語もしくは短文と、前記登録された単語もしくは短文の得点と、を関連付けて辞書として登録することを特徴とする情報処理システム。
【請求項９】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、前記インフラ設備状態情報を作成する手段は、前記第一のクラスタと前記第二のクラスタの得点化手段から得られた得点と、前記ＳＮＳサーバに投稿されたコメントと、前記ＳＮＳサーバに投稿されたコメントの属性情報とを関連付けたデータを作成する手段を備えることを特徴とする情報処理システム。
【請求項１０】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、前記クライアント端末は、受信した前記インフラ設備状態情報を地図情報を用いて地図上に所定のアイコンで所定の位置に表示する手段を備えることを特徴とする情報処理システム。
【請求項１１】
請求項１の情報処理システムにおいて、前記クライアント端末は、受信した前記インフラ設備状態情報をグラフ上に識別可能な形式で表示する手段を備えることを特徴とする情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）に投稿されたコメントとその属性情報（位置情報や投稿時間など）から、都市のインフラ設備に関連する情報を抽出し、災害や都市環境の不備を明確にし、ユーザへわかりやすく提示するための情報処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、市町村や自治体が管理しているインフラ設備に関して、安全性や効率的な観点からタイムリーな保守が必要とされている。【０００３】
しかし、タイムリーに点検や補修作業を行おうとすると、インフラ設備へ多数のセンサの設置、巡視の回数の増加などの対策をする必要がある。このような対策には多額のコストが必要となり、市町村や地方の自治体などが実施することは現実的には困難となる。【０００４】
そこで近年、インターネットの普及により不特定多数の人が情報を発信できるようになってきているＳＮＳを利用した情報収集が注目を集めている。中でも、ＳＮＳに投稿されたコメントを用いて市場予測やインフラの状況の把握が行われている。このようにＳＮＳに投稿されたコメントを利用することで、リアルタイム性を確保しつつ詳細な情報を取得することができる。【０００５】
中でも鉄道の運行状況を把握するために簡易ブログサーバへの投稿記事を利用し、電車の事故や遅延に関するコメントを収集し、リアルタイム性の高い情報の提示を行う技術が提案されている。例えば、特許文献１では地図情報を用いて一般ユーザの位置を特定し、その周辺で発生している電車の遅延や事故に関するコメントの集計結果を、検索キーワードと関連する注目キーワードの出現頻度によって重み付けし、地図上へ重み付けした値によって識別可能な形式で表示する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１３−１３０９１３公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記特許文献では、設定したキーワードを含むＳＮＳのコメントを収集するため、設定したキーワードを含まないが関連が深いコメントを類似情報として抽出することができず、精度の良いクラスタ化や重み付けができない、という課題がある。【０００８】
そこで本発明は、上記問題点に鑑みなされたものであり、同一のキーワードが含まれていないコメントであっても、類似事象について発信されたコメントを抽出することが可能な情報処理システ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】
【０００９】
本発明の代表的な実施例に従う情報処理システムは、ＳＮＳサーバに投稿されたコメントとその属性情報を収集しインフラ設備に関連する情報を抽出するための情報抽出サーバと、前記情報抽出サーバで抽出された情報を表示するためのクライアント端末とが通信可能であり、また、前記情報抽出サーバと過去に発生した災害や都市環境の不備を記録した過去事例ＤＢと、建物や設備に関する地理情報や天気、インフラ設備に取り付けられたセンサなどから得られた情報を蓄積した時空間情報ＤＢとが通信可能なシステムであって、前記情報抽出サーバは、前記ＳＮＳサーバに投稿されたコメントについて第一のキーワード検索を行って第一のクラスタを得て、更に該第一のクラスタの各コメントの投稿時間もしくは投稿空間に関連した時間もしくは空間に限定した範囲で前記ＳＮＳサーバに投稿されたコメントについて第二のキーワード検索を行って第二のクラスタを得るクラスタリング処理手段と、前記クラスタリングによって得られたクラス情報を用いてインフラ設備状態情報を作成する手段と、前記クライアント端末からの要求に応じて前記インフラ設備状態情報の送信を行う手段と、前記クライアント端末に表示する表示手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ＳＮＳサーバへ投稿されたコメントに対して、第一のキーワード検索と、これと関連した第二のキーワード検索とを、適切な時間、空間の範囲に限定して実施することができ、類似事象について発信されたコメントを適正に抽出できる。ひいては、インフラ設備の状態を把握しやすい表示が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施例の情報処理システムの全体構成を示したブロック図である。
【図２】実施例の情報抽出サーバのハードウェア構成を示したブロック図である。
【図３】実施例の情報抽出サーバの処理フローを示した図である。
【図４】実施例の情報抽出サーバのクラスタリング処理のフローを示した図である。
【図５】実施例の情報抽出サーバのクラスタ重心計算フローを示した図である。
【図６】実施例の情報抽出サーバのクラスタ得点計算処理フローを示した図である。
【図７】実施例の情報抽出サーバの得点分布の概念を示した図である。
【図８】実施例の管理者用端末での設定の概要を示した図である。
【図９】実施例のクライアント端末での表示結果を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の情報処理システム及びプログラムについて例を挙げて説明する。なお、実施形態は下記に限定されるものではない。
【００１３】
まず、本発明の実施例の情報処理システムの全体構成と、その全体処理フローについて図１〜３を用いて説明する。次に、実施例の情報抽出サーバのクラスタリング処理のフローについて図４を用いて説明する。次に、実施例の情報処理サーバのクラスタ得点計算処理について説明する。最後に、実施例におけるインフラ設備の状態情報の表示方法について説明する。
【００１４】
図１は本発明の実施例の情報処理システムの全体構成図である。この情報処理システムは公知のパーソナルコンピュータで容易に実現することが可能である。情報抽出サーバ１０１とクライアント端末１０２は有線ネットワーク１０３もしくは無線ネットワーク１０４によって通信可能に接続されている。また、情報抽出サーバ１０１はＳＮＳサーバ１０５、過去事例ＤＢ１０６、時空間情報ＤＢ１０７、管理者用端末１０８は有線ネットワーク１０３によって通信可能に接続されている。
【００１５】
情報抽出サーバ１０１は、ＳＮＳサーバ１０５に投稿されたコメントからインフラ設備に関連する情報を抽出するサーバである。クライアント端末１０２は、情報抽出サーバ１０１で抽出された情報をユーザに表示するための端末である。ＳＮＳサーバ１０５は、ＳＮＳ利用者の書き込みが行われるサーバである。過去事例ＤＢ１０６は、市町村や自治体が管理している過去の災害や都市環境の不備、保守点検情報を管理しているＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）である。時空間情報ＤＢ１０７は、地理情報や天気、地物形状の情報を管理しているＤＢである。管理者用端末１０８は、情報抽出サーバ１０１の設定などを管理者が行うための端末である。
【００１６】
図２は本実施例の情報処理システムの情報抽出サーバ１０１のハードウェア構成図である。なお、クライアント端末１０２、管理者用端末１０８のいずれも同様なハードウエアにより構成可能である。
【００１７】
情報抽出サーバ１０１は、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ２０３、外部入力用Ｉ／Ｆ２０４、通信Ｉ／Ｆ２０５、ビデオＩ／Ｆ２０６、メモリコントローラ２０７で構成される。
【００１８】
ＣＰＵ２０１は、各デバイスを制御する。ＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２０１のメインメモリなどの機能を持つ。ＲＯＭ２０２は、ＣＰＵ２０１の制御プログラムやＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や様々な処理プログラムが格納されている。外部入力用Ｉ／Ｆ２０４は、キーボードやマウスといったインターフェースからの入力を制御する。通信Ｉ／Ｆ２０５は、有線ネットワーク１０３や無線ネットワーク１０４を介して外部の機器との通信を行う。ビデオＩ／Ｆ２０６は、外部にあるディスプレイなどの表示用機器への表示信号の制御を行う。メモリコントローラ２０７は、外付けハードディスクなどの外部メモリへのアクセス制御を行う。
【００１９】
図３は本実施例の情報処理システムの全体処理フローである。
【００２０】
ＳＮＳサーバ１０５に投稿されたコメント３０１は所定のタイミングで情報抽出サーバ１０１からの要求に対して送信される。情報抽出サーバ１０１では、ＳＮＳサーバに投稿されたコメント３０１をクラスタリング処理部３０２でインフラ設備に関して類似するコメントの集合であるクラスタに分け、分けられたクラスタごとに得点演算部３０３でコメントの内容による得点を計算し、インフラ設備情報生成部３０４で関連するインフラ設備とそのコメント概要とコメントの属性情報とクラスタの得点を関連付けた情報を生成し、インフラ設備状態情報送信部３０５からクライアント端末１０２へ送信し、クライアント端末１０２の表示部３０６に所定の形式で表示される。
【００２１】
図４は本実施例の情報処理システムの情報抽出サーバ１０１のクラスタリング処理部３０２でのクラスタリング処理フローである。
【００２２】
ＳＮＳサーバに投稿されたコメント３０１は第一キーワード辞書４０１に事前に登録されている第一キーワードを用いて、第一分類部４０２で第一のキーワードごとに分類される。なお、第一のキーワードは複数登録でき、第一のキーワードごとにコメントのクラスタが形成される。第一分類部４０２で分類されたコメントは第一コメント集合（第一のクラスタ）４０３となる。次に、第一コメント集合４０３で形成されたクラスタは第一クラスタ重心演算部４０４で、各クラスタのコメントに対して重心を計算する。第一クラスタ重心記憶部４０５は第一クラスタ重心演算部で計算された各クラスタの重心値を記憶しておく。また、第一コメント集合４０３の各クラスタ内のコメントに対してＴＦ−ＩＤＦやコメント類似度計算を行い、第二キーワード抽出部４０６で類似キーワードの抽出を行う。また、過去事例記憶部４０７は過去事例ＤＢ１０６に記憶されている情報のうち第一のキーワードや第二のキーワードを含む事例を記憶している。さらに、時空間情報記憶部４０８はＳＮＳサーバに投稿されたコメント３０１の属性情報である投稿場所情報と投稿時間から、投稿場所の半径１００ｍ以内で投稿時間の前後３０分以内となる情報を記憶している。なお、時空間情報記憶部４０８に記憶しておく投稿場所からの距離や投稿時間からの距離はこれに限ったものではなく、事前に設定することができる。
【００２３】
次に、ＳＮＳサーバに投稿されたコメント３０１は第二分類部４０９で、第二キーワード抽出部４０６で抽出された第二のキーワードを用いて再び分類される。ここで、この第二のキーワードを用いた検索は、先の第一のキーワードによる検索結果である第一クラスタの各コメントの投稿時間、もしくは投稿空間に関連した時間もしくは空間に限定した範囲で行う。例えば、上記した時空間情報記憶部４０８に記憶した情報から第一クラスタの各コメントの投稿場所の半径１００ｍ以内で投稿時間の前後３０分以内の範囲を限定して、ＳＮＳサーバに投稿されたコメントを検索する。あるいは、過去事例ＤＢ１０６から取得した過去の災害や都市環境の不備情報や保守点検情報をもとに、今回第一クラスタとして抽出された事例に関連する災害や設備不備の地域を予測し、その地域に限定して第二のキーワードを用いた検索を行う。以上のように第二分類部４０９で分類されたコメントは第二コメント集合（第二のクラスタ）４１０となる。最後に、第二コメント集合４１０は第一分類部４０２で分類された第一コメント集合４０３と合わせられ、合わせたクラスタが形成される。
【００２４】
図５は本実施例の情報処理システムの情報抽出サーバ１０１のクラスタ重心計算フロー５００である。なお、ここで説明する重心計算手法は一例であり、本発明はこれに限るものではない。
【００２５】
第一コメント集合４０２の各クラスタに対し、ＴＦ−ＩＤＦ演算部５０１はクラスタ内の各コメントの単語の重み付けをＴＦ−ＩＤＦを用いて計算する。ここで計算された重み値はコメント内の単語の一般性とコメント内での重要性を表す値となる。クラスタ内の各コメントの重み値を用いて、類似度演算部５０２はクラスタ内のコメント間の類似度を計算する。この結果、クラスタ内のコメントはコメントの内容が近いものに対しては類似度が１に近くなり、内容が遠いものに対しては類似度が０に近づく。類似度の計算には、コサイン類似度や内積を用いる。次に、２次元座標変換部５０３はクラスタ内のコメント間の類似度を計算結果を用いて２次元座標に変換する。類似度から２次元座標への変換には多次元尺度構成法などを用いる。この方法によって、クラスタ内のコメント間の類似性に関するトポロジー（内容が近いものは近く、遠いものは遠く）を維持した状態で座標を与える。次に、重心演算部５０４は２次元座標変換部５０３で得られたクラスタ内のコメントの２次元座標値を用いて、クラスタの重心を計算する。
【００２６】
図６は本実施例の情報処理システムの情報抽出サーバ１０１の得点演算部３０３でのクラスタ得点計算処理フローである。
【００２７】
第二コメント集合４０９に対して、クラスタ重心計算フロー５００と同様に、各クラスタ内のコメントに対してＴＦ−ＩＤＦを計算し、クラスタ内のコメント間類似度を計算し、さらにクラスタ内のコメントを２次元座標へ変換する。次に、クラスタ重心距離演算部６０１はクラスタ内のコメントの２次元座標値と、第一クラスタ重心記憶部４０４に記憶されているクラスタの重心座標から、クラスタ内の各コメントと重心との距離を計算する。次に、得点分布演算部６０２はクラスタ内の各コメントの座標値の広がりに合わせて得点の分布を決定する。
【００２８】
図７は本実施例の情報処理システムの情報抽出サーバ１０１の得点演算部３０３の得点分布演算部６０２の得点分布概念図である。
【００２９】
図７の（ａ）は、各クラスタの重心とコメントの位置関係図である。つまり、第二コメント集合４０９の各クラスタのコメントを２次元座標変換した結果の概念図である。第二コメント集合４０９に存在する複数のクラスタはクラスタごとに重心を持ち、クラスタ内のコメントはコメント間の類似度によって座標が決定されている。各クラスタの重心とクラスタ内のコメントとの距離は最も離れている距離をＲｍａｘと定義する。図７の（ｂ）は、重心とのコメントの距離による得点の変化の例（連続的）を示す。すなわち、クラスタの重心とクラスタ内のコメントとの距離が最大となるＲｍａｘを用いて規格化した連続的な得点分布の概念図である。得点の最大値、最小値、分布の形状は事前に設定することができる。得点のプラスとマイナスの判定は、第一キーワード辞書４０１に登録されている第一キーワードの感情の方向性によって決定する。得点は（得点分布の値）×（第一キーワードの感情の方向性）となる。また、図７の（ｂ）は、重心とコメントの距離による得点の変化の他の例（離散的）を示す。つまり、クラスタの重心とクラスタ内のコメントとの距離が最大となるＲｍａｘを用いて規格化した離散的な得点分布の概念図である。得点の最大値、最小値、段階数などは事前に設定することができる。得点のプラスとマイナスの判定は、第一キーワード辞書４０１に登録されている第一キーワードの感情の方向性によって決定する。
【００３０】
図８は本実施例の情報処理システムの管理者用端末１０８で設定する管理者用端末設定概要である。
【００３１】
管理者用端末１０８はＳＮＳサーバに投稿されたコメント３０１を収集する際、ＳＮＳサーバ要求タイミング設定項目８０１を事前に登録しておくことで一定時間での自動収集もしくは管理者の任意のタイミングでの収集を設定することができる。また、第一キーワード辞書登録項目８０２は第一キーワードとして登録する複数の単語とその単語に対する属性情報である感情の方向性である。単語の感情の方向性は単語が持つ意味が「いい」「悪い」「どちらでもない」のいずれかとなる。単語の感情の方向性が「いい」場合は、「＋１」、「悪い」場合は「−１」、どちらでもない場合は「０」となる。また、得点分布設定項目８０３は得点の分布の種類とその詳細設定を行う項目である。分布の種類は連続と離散の２種類となる。分布の種類によって分布の最大値や最小値、形状などを変えて設定することができる。時空間情報設定項目８０４は時空間情報ＤＢ１０７から時空間情報記憶部４０８へ情報を抽出する際の時空間の制限を設定することができる。
【００３２】
図９は本実施例の情報処理システムのクライアント端末１０２で表示されるクライアント端末表示結果である。
【００３３】
情報抽出サーバ１０１からクライアント端末１０２へ送信されたインフラ設備状態情報はクライアント端末１０２のディスプレイなどの表示装置で表示される。クライアント端末１０２への表示形式は地図上への表示９０１のように地図情報を利用し、インフラ設備状態情報の位置情報と関連付けて表示する緯度・経度を特定し表示する方法がある。その際、表示するアイコンはインフラ設備状態情報の得点から大きさ、色、アニメーション表示方法を変えることができる。また、クライアント端末１０２への表示形式はグラフの表示９０２のように、特定の地域内のインフラ設備状態情報を表示する方法がある。その際、表示するアイコンはインフラ設備状態情報の得点から大きさ、色、アニメーション表示方法を変えることができる。
【００３４】
以上のように情報処理システム及びプログラムを構成することで、ＳＮＳサーバへ投稿されたコメントをインフラ設備に関連付け、リアルタイム性を持った状態でユーザへ分かりやすくインフラ設備の状態を提示することが可能となる。
【符号の説明】
【００３５】
１０１：情報抽出サーバ
１０２：クライアント端末
１０３：有線ネットワーク
１０４：無線ネットワーク
１０５：ＳＮＳサーバ
１０６：過去事例ＤＢ
１０７：時空間情報ＤＢ
１０８：管理者用端末
２０１：ＣＰＵ
２０２：ＲＡＭ
２０３：ＲＯＭ
２０４：外部入力用Ｉ／Ｆ
２０５：通信Ｉ／Ｆ
２０６：ビデオＩ／Ｆ
２０７：メモリコントローラ
３０１：ＳＮＳサーバに投稿されたコメント
３０２：クラスタリング処理部
３０３：得点演算部
３０４：インフラ設備状態情報生成部
３０５：インフラ設備状態情報送信部
３０６：クライアント端末表示部
４０１：第一キーワード辞書
４０２：第一分類部
４０３：第一コメント集合（第一のクラスタ）
４０４：第一クラスタ重心演算部
４０５：第一クラスタ重心記憶部
４０６：第二キーワード抽出部
４０７：過去事例情報記憶部
４０８：時空間情報記憶部
４０９：第二分類部
４１０：第二コメント集合（第二のクラスタ）
５００：クラスタ重心計算フロー
５０１：ＴＦ−ＩＤＦ演算部
５０２：類似度演算部
５０３：２次元座標変換部
５０４：重心演算部
６０１：クラスタ重心距離演算部
６０２：得点分布演算部
６０３：得点付与部
８０１：ＳＮＳサーバ要求タイミング設定項目
８０２：第一キーワード辞書登録設定
８０３：得点分布設定項目
９０１：地図上への表示
９０２：グラフの表示
【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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【国際調査報告】
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2015052785.tif 000013