(57)【要約】【課題】従来地理データの抜き取り検査は、地理空間を規則的に分割された格子単位をサンプルとして実施されてきたために、サンプリング単位のサンプル内に存在する検査アイテムの分布が不均質になり、それぞれの検査に共通する品質基準を適用すると、例えサンプルの中に１個の不適合品があっても、ロット全体が不合格になる事態が生じていた。これらの不合理性を無くした抜き取り検査法が求められていた。【解決手段】ＪＩＳＺ９００２及びＪＩＳＺ９０１５に準拠した地理データの抜き取り検査法において、定められた個数だけ、ランダムにサンプル（１次サンプル）を選定し、該１次サンプルのそれぞれのサンプルに含まれる検査アイテムの個数が、全一次サンプルに関しての平均個数に略等しくなるように、それぞれのサンプルの面積を伸縮させてそれぞれの新１次サンプルを構成し、前記新１次サンプルによりサンプリング単位を構成することによって前記課題を解決した。【選択図】  図４
2005331896.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＪＩＳＺ９００２及びＪＩＳＺ９０１５に準拠した地理データの抜き取り検査法において、定められた個数だけ、ランダムにサンプル（１次サンプル）を選定し、前記１次サンプルに含まれる検査アイテムの個数が、全１次サンプルに関しての平均個数に略等しくなるように、それぞれの前記１次サンプルの面積を伸縮させて新しいサンプル（新１次サンプル）を構成し、前記新１次サンプルでサンプリング単位を構成する工程を含むことを特徴とする地理データの抜き取り検査方法。
【請求項２】
ＪＩＳＺ９００２及びＪＩＳＺ９０１５に準拠した地理データの抜き取り検査法において、定められた個数だけ、ランダムにサンプル（１次サンプル）を選定し、前記１次サンプルに含まれる検査アイテムの個数が、全１次サンプルに関しての平均個数に略等しくなるように、それぞれの前記１次サンプルの面積を伸縮させて新しいサンプル（新１次サンプル）を構成し、前記新１次サンプルでサンプリング単位を構成する工程を含み、前記伸縮に関し、前記１次サンプルの面積を等方性的に伸縮させることを特徴とする地理データの抜き取り検査方法。
【請求項３】
ＪＩＳＺ９００２及びＪＩＳＺ９０１５に準拠した地理データの抜き取り検査法において、定められた個数だけ、ランダムにサンプル（１次サンプル）を選定し、前記１次サンプルに含まれる検査アイテムの個数が、全１次サンプルに関しての平均個数に略等しくなるように、それぞれの前記１次サンプルの面積を伸縮させて新しいサンプル（新１次サンプル）を構成し、前記新１次サンプルでサンプリング単位を構成する工程が、下記の工程を含むことを特徴とする地理データの抜き取り検査方法。
工程１：地図作成範囲を特定数で縦横に分割して得られた大メッシュを、更に予め定められた数で縦横に細分割して小メッシュを作成する。
工程２：必要とされるサンプリング個数分の前記大メッシュをランダムに選定し（１次サンプル）、前記全１次サンプル内の検査アイテムの全個数を算出し、これを合計して、前記１次サンプルの總数で割って、１次サンプル内の検査アイテムの平均個数を算出する。
工程３：選択された前記各大メッシュの略中央付近にある１個の代表小メッシュを選定する。
工程４：前記代表小メッシュの中に含まれる検査アイテムを数え、前記平均個数と同じ、あるいは略同じ場合には、前記代表小メッシュを新１次サンプルとし、前記代表小メッシュの中に含まれる検査アイテムを数え、前記平均個数より少ない場合、注目する１次サンプル内の近隣の小メッシュだけでなく、注目する１次サンプルの近傍のサンプルに含まれる小メッシュも含めて、近隣の小メッシュを取り込んで区域面積を拡張して、略前記平均個数に等しいか近くなるまで区域面積を拡張して新１次サンプルをつくり、これを検査アイテム数が前記平均個数よりも少ない１次サンプル全部について繰り返し、前記代表小メッシュの中に含まれる検査アイテムの数が、前記平均個数より多い場合には、前記代表小メッシュに含まれる検査アイテムを平均個数と等しいかあるいはこれより少なくなるまで小メッシュの分割数を増大変化させ、小メッシュの中に含まれる検査アイテムの数を前記平均個数より少なくしてから前記平均個数より少ない場合と同様な方法で新１次サンプルをつくり、これを検査アイテムの数が前記平均個数よりも少ない１次サンプル全部について繰り返し、前記全新１次サンプルでサンプリング単位を構成する。
工程５：前記サンプリング単位を用いて、不適合品率を求め、合格となる品質基準に達しているか否かを判定する。
【請求項４】
請求項３の工程１〜５を実施するプログラムを含むことを特徴とするコンピュタープログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】本発明は、地理データの抜き取り検査に関するものである。
【背景技術】
【０００２】工業製品の抜き取り検査においては、等しい条件下で生産され、又は生産されていると思われる品物の集まり（これをロットと呼ぶ）に対して、ランダムに抜き取られたサンプルの１群、いわゆるサンプリング単位に含まれる不適合品の割合が不適合品率以下であれば、不適合品が混入していても、該ロットは、合格と認める統計確率的品質保証の方法が採用されている。【０００３】工業製品の抜き取り検査は、日本工業標準調査会審議により、ＪＩＳＺ９００２計数規準型一回抜き取り検査として、昭和３１年３月２０日に改正され、２０００年に確認されている。また、ＪＩＳＺ９０１５計数値検査に対する抜取検査手順として、平成１１年５月２０日に制定されている。【０００４】地図等に含まれる地理データは、国土交通省国土地理院が主宰する地理標準推進委員会が刊行した地理標準（第２版平成１４年３月）において、地球に関係した場所への暗示的又は明示的な参照を持ったデータとして定義されている。地図等から計測された地理データは、等しい条件下で生産された工業製品と同等な製品と見なされ、国土地理院の品質検査においては、ＪＩＳＺ９００２及びＪＩＳＺ９０１５が適用されている。【０００５】地理データに関しては、ロットとして一般的に地図の作成範囲が選定される。ロットを検査単位に分割する方法として、作成範囲の縦横を規則的に定められた数になるように分割して得られる格子の囲む区域（これをメッシュと呼び、工業製品の抜き取り検査のサンプルに対応させている。以下、メッシュあるいはサンプルと呼ぶ。）の中からランダムに選択されたサンプルでサンプリング単位を構成し、該サンプリング単位内のそれぞれのサンプルについて検査アイテムの合否を判定して、各サンプルの合否を求め、このサンプリング単位内の合格したサンプルの個数がＪＩＳＺ９００２及びＪＩＳＺ９０１５に準拠した品質基準（ロットを適合品と不適合品に分ける基準）、すなわち合格判定個数を満たしているかどうかを判定して該ロットの合格又は不合格を判定する。【０００６】本発明において、前述のように、メッシュは工業製品の場合の抜き取り検査におけるサンプルに対応し、メッシュとサンプルは同意語である。又、後述する大メッシュは工業製品の場合の１次サンプルと同意語であり、後記小メッシュは２次サンプルと同意語である。【０００７】地理データの抜き取り検査においては、国土地理院は、ＪＩＳＺ９００２を用いる場合は、ＪＩＳＺ９００２、計数基準型一回抜き取り検査（不良個数の場合）一頁に記載されているように、なるべく合格させたいロットの不適合品率の上限（ｐ０）を２．０％、なるべく不合格としたいロットの不適合品率の下限（ｐ１）を２０％、ＪＩＳＺ９０１５−２を用いる場合は、ＪＩＳＺ９０１５−２計数値検査に対する抜き取り検査手順４頁に記載されているように、限界品質（ＬＱ：ロットが孤立であると考えられる場合に、抜取検査の目的では不満足な品質水準）、を３１．５％と定めている。【０００８】地理データに求められる品質基準は、数％程度であるが、国土地理院では、後述する問題のために１０％と緩和されている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】ロットの検査単位をメッシュで選択する抜き取り検査方法は、地理情報標準においては区域基準方式と呼ばれ、従来から地理データの抜き取り検査の標準として採用されてきた。しかしながら、一般的に都市部と山野部では、サンプリング単位のメッシュ内に存在する検査アイテム（例えば道路交差の存否）の分布が不均質になり、統計確率的には、検査アイテムの母数が異なることになり、それぞれの検査に共通する品質基準を適用すると、メッシュによっては、例え１個の不適合品があっても、不合格になる事態が生じていた。このような場合、全数検査と同じことになり、抜き取り検査の意味は消失していた。【００１０】このため全体の品質基準を下げないとロットが不合格になる事態が不当に多くなることになるため、品質基準を１０％に低減して、不公平感を除去する試みがなされてきた（上記国土地理院の品質基準）。しかし、このような緩和対策を施しても、サンプリング単位のメッシュ内の検査アイテムの母数が極端に少なくなるケースはたびたび出現し、不適合品率を定められた確率で生産しても、ロットが不合格になるケースが生じていた。【００１１】このように、サンプリング単位のメッシュに出現する検査アイテムの個数が少ない場合、生産者に過度の品質基準を強要する結果となり、抜き取り検査の前提条件である、同じ条件下での生産を著しく困難にしている。【００１２】以上の問題認識から、サンプリング単位に対して定められた不適合品率をほぼ等しく適用できるような区域分割方法が望まれていた。【００１３】本発明の第一の目的は本来の抜き取り検査の思想に近い検査手法を提供することである。【００１４】本発明の第二の目的は生産者及び管理者ともに納得できる合理的な検査方法を提供することである。【００１５】本発明の第三の目的は乱数表で抽出された箇所の運、不運、すなわち偶然で合格、不合格が左右されない検査手法を提供することである。【００１６】本発明の第四の目的は与えられた品質基準を合格するために、いかなる平均エラー率で生産すればよいかを最良推定することが可能となる検査方法を提供することである。【００１７】本発明の第五の目的は前記目的を実現するためのコンピュタープログラムを提供することである。【００１８】地図等の数値化事業で生産される地理データに対して、ＪＩＳＺ９００２及びＪＩＳＺ９０１５の抜き取り検査を適用する場合、前述したように、従来サンプリング単位として、格子状のメッシュが採用されてきた。メッシュの位置及び検査アイテムによっては、サンプリング単位の間で検査アイテムの個数が極端に異なるケースが生じ、検査アイテムの個数の少ないメッシュは、定められた不適合品率より、遙かに厳しい不適合品率で生産しなければ、不合格になる事態が生じていた前記問題は、サンプリング単位として、一定の面積を持つメッシュが使用され、前記メッシュ内の検査アイテムの分布が均質でないことに起因する。
【課題を解決するための手段】
【００１９】本発明においてはＪＩＳＺ９００２及びＪＩＳＺ９０１５に準拠した地理データの抜き取り検査法において、定められた個数だけ、従来の区域基準方式によりランダムにサンプル（１次サンプル）を選定し、前記１次サンプルのそれぞれのサンプルに含まれる検査アイテムの個数が、全一次サンプルに関しての平均個数に略等しくなるように、各サンプルの面積をそれぞれ独立に伸縮させて新しいサンプル（新１次サンプル）を構成し、前記新１次サンプルにより新サンプリング単位を構成し、前記新サンプリング単位を前記サンプリング単位の代わりに用いて、以下従来の検査法を適用することによって前記課題を解決した。【００２０】本発明においては、特に好ましくは、次の工程により地理データの抜き取り検査を実現する。
工程１：ロットは従来通り地図作成範囲とし、従来の方法で作成範囲を例えば、縦１０分割、横１０分割などの定められた範囲として得られていた各メッシュ（これを大メッシュと呼ぶ、工業製品の場合のサンプルに対応する。）を更に縦横共に５ないし１０等分に細分割する（この細分割されたメッシュを小メッシュと呼ぶ）。
工程２：必要とされるサンプリング個数分の前記大メッシュをランダムに選定し（１次サンプル）、前記全１次サンプル内の検査アイテムの全個数を算出し、これを合計して、前記１次サンプルの總数で割って、１次サンプル内の検査アイテムの平均個数を算出する。
工程３：選択された前記各大メッシュの略中央付近にある１個の代表小メッシュを選定する。
工程４：前記代表小メッシュの中に含まれる検査アイテムを数え、前記平均個数と同じ、あるいは略同じ場合には、前記代表小メッシュを新１次サンプルとし、前記代表小メッシュの中に含まれる検査アイテムを数え、前記平均個数より少ない場合、注目する１次サンプル内の近隣の小メッシュだけでなく、注目する１次サンプルの近傍のサンプルに含まれる小メッシュも含めて、近隣の小メッシュを取り込んで区域面積を拡張して、略前記平均個数に等しいか近くなるまで区域面積を拡張して新１次サンプルをつくり、これを検査アイテム数が前記平均個数よりも少ない１次サンプル全部について繰り返し、前記代表小メッシュの中に含まれる検査アイテムの数が、前記平均個数より多い場合には、前記代表小メッシュに含まれる検査アイテムを平均個数と等しいかあるいはこれより少なくなるまで小メッシュの分割数を増大変化させ、小メッシュの中に含まれる検査アイテムの数を前記平均個数より少なくしてから前記平均個数より少ない場合と同様な方法で新１次サンプルをつくり、これを検査アイテムの数が前記平均個数よりも少ない１次サンプル全部について繰り返し、前記全新１次サンプルでサンプリング単位を構成する。
工程５：前記サンプリング単位を用いて、不適合品率を求め、合格となる品質基準に達しているか否かをＪＩＳの判定基準に従って判定する。【００２１】上記工程４に述べた区域の拡張又は収縮は、恣意性がなく等方性があれば任意の方法でよいが、本発明においては、基本的に円、正方形、菱形を採用する。【００２２】以下図を用いて本発明を詳細に説明する。図１は従来の区域基準方式を示す図である。図において、１は地図の作成範囲、Ｍ１１〜Ｍｉｊは作成範囲の縦横を規則的に分割して得られる格子の囲む区域、すなわちメッシュである。従来はこのようにメッシュは規則的に分割していた。【００２３】図２はメッシュＭｉｊに含まれる検査アイテムを示したものである。図においてＣ１〜Ｃｋは検査アイテムである。すなわちメッシュＭｉｊにはｋ個の検査アイテムが含まれていることを示している。【００２４】図３は本発明の区域分割方式を説明するための図である。図においてＳ１１〜ＳｉｊはメッシュＭｉｊを更に縦横共に５ないし１０等分に細分割したメッシュである。ここでは、メッシュＭ１１〜ＭｉｊとメッシュＳ１１〜Ｓｌｍを区別するため、前者を大メッシュ、後者を小メッシュと呼ぶ。Ｓ３３はメッシュＭｉｊの略中心にある小メッシュ、Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，・・・・Ｃｐは検査アイテムである。今、小メッシュＳ３３に含まれる検査アイテムの数が大メッシュの平均アイテム数より少ない場合には、図３に示される矢印の方向に存在する隣接小メッシュ、例えばＳ２２〜Ｓ２４、Ｓ３２、Ｓ３４、Ｓ４２〜Ｓ４４などを取り込んで新しい大メッシュ、即ち新１次サンプルを作る。【００２５】図４はこの新しい大メッシュ（新１次サンプル）を作る工程を示した図である。図において、Ｎｉｊは新しく構成された大メッシュ（新１次サンプル）で、この例ではＳ３３がＳ３４、Ｓ４４、Ｓ４４を取り込んで新しい大メッシュＮｉｊを構成している。
【発明の効果】
【００２６】本発明により以下の効果がえられる。
１    本来の抜き取り検査の思想に近い検査が可能となる。
２    生産者及び管理者ともに合理的な検査が可能となる。
３    乱数表で抽出された箇所の運、不運、すなわち偶然で合格、不合格が左右されない      。
４    与えられた品質基準を合格するために、いかなる平均エラー率で生産すればよいか      を最良推定することが可能となる。
５    本発明の方法をプログラム化することによりコンピュターの利用が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】本発明の第一の実施の最良の形態は、ＪＩＳＺ９００２及びＪＩＳＺ９０１５に準拠した地理データの抜き取り検査法において、定められた個数だけ、ランダムにサンプル（１次サンプル）を選定し、前記１次サンプルに含まれる検査アイテムの個数が、全１次サンプルに関しての平均個数に略等しくなるように、それぞれの前記１次サンプルの面積を伸縮させて新しいサンプル（新１次サンプル）を構成し、前記新１次サンプルでサンプリング単位を構成する工程を含むことを特徴とする地理データの抜き取り検査方法に関するものである。【００２８】本発明の第二の実施の最良の形態は、ＪＩＳＺ９００２及びＪＩＳＺ９０１５に準拠した地理データの抜き取り検査法において、定められた個数だけ、ランダムにサンプル（１次サンプル）を選定し、前記１次サンプルに含まれる検査アイテムの個数が、全１次サンプルに関しての平均個数に略等しくなるように、それぞれの前記１次サンプルの面積を伸縮させて新しいサンプル（新１次サンプル）を構成し、前記新１次サンプルでサンプリング単位を構成する工程を含み、前記伸縮に関し、前記１次サンプルの面積を等方性的に伸縮させることを特徴とする地理データの抜き取り検査方法に関するものである。【００２９】本発明の第三の実施の最良の形態は、ＪＩＳＺ９００２及びＪＩＳＺ９０１５に準拠した地理データの抜き取り検査法において、定められた個数だけ、ランダムにサンプル（１次サンプル）を選定し、前記１次サンプルに含まれる検査アイテムの個数が、全１次サンプルに関しての平均個数に略等しくなるように、それぞれの前記１次サンプルの面積を伸縮させて新しいサンプル（新１次サンプル）を構成し、前記新１次サンプルでサンプリング単位を構成する工程が、下記の工程を含むことを特徴とする地理データの抜き取り検査方法に関するものである。
工程１：地図作成範囲を特定数で縦横に分割して得られた大メッシュを、更に予め定められた数で縦横に細分割して小メッシュを作成する。
工程２：必要とされるサンプリング個数分の前記大メッシュをランダムに選定し（１次サンプル）、前記全１次サンプル内の検査アイテムの全個数を算出し、これを合計して、前記１次サンプルの總数で割って、１次サンプル内の検査アイテムの平均個数を算出する。
工程３：選択された前記各大メッシュの略中央付近にある１個の代表小メッシュを選定する。
工程４：前記代表小メッシュの中に含まれる検査アイテムを数え、前記平均個数と同じ、あるいは略同じ場合には、前記代表小メッシュを新１次サンプルとし、前記代表小メッシュの中に含まれる検査アイテムを数え、前記平均個数より少ない場合、注目する１次サンプル内の近隣の小メッシュだけでなく、注目する１次サンプルの近傍のサンプルに含まれる小メッシュも含めて、近隣の小メッシュを取り込んで区域面積を拡張して、略前記平均個数に等しいか近くなるまで区域面積を拡張して新１次サンプルをつくり、これを検査アイテム数が前記平均個数よりも少ない１次サンプル全部について繰り返し、前記代表小メッシュの中に含まれる検査アイテムの数が、前記平均個数より多い場合には、前記代表小メッシュに含まれる検査アイテムを平均個数と等しいかあるいはこれより少なくなるまで小メッシュの分割数を増大変化させ、小メッシュの中に含まれる検査アイテムの数を前記平均個数より少なくしてから前記平均個数より少ない場合と同様な方法で新１次サンプルをつくり、これを検査アイテムの数が前記平均個数よりも少ない１次サンプル全部について繰り返し、前記全新１次サンプルでサンプリング単位を構成する。
工程５：前記サンプリング単位を用いて、不適合品率を求め、合格となる品質基準に達しているか否かを判定する。【００３０】本発明の第四の実施の最良の形態は、請求項３の工程をプログラム化したコンピュタープログラムに関するものである。
【実施例】
【００３１】実施例１（検査項目が一様に高密度に存在する大阪地区の場合）。
国土地院発行の大阪地区の２５００分の１の数値地図にある、道路交差データを検査アイテムとして選定し、本発明を実施した。まず、大阪地区を東西、南北とも幅１ｋｍの大メッシュに分割し（十分な面積を有するロットとなる）、さらに前記大メッシュを幅１００ｍの小メッシュに分割する。【００３２】大阪地区では全検査項目は４４６、３６４件あり、大メッシュの数は２、１０５であった。このデータセットに対して、ランダムに２０箇所の大メッシュを選んだ。２０個の大メッシュを選んだ理由は、ＪＩＳＺ９００２のｐ０＝２．０％、ｐ１＝２０％、のとき、抜き取り検査単位数が２０であるためである。ランダムに選ばれた２０個の中に含まれる検査アイテムの数は４０３７個であった。これからサンプル一個に含まれる検査アイテムの平均値は４０３７／２０＝２０１．８５と求められる。【００３３】選択された各大メッシュの略中央付近にある１個の代表的な小メッシュを選定し、前記代表小メッシュの中に含まれる検査アイテムを数え、前記平均個数２０１．８５より少ない場合、近隣の小メッシュを取り込んで区域面積を拡張して、略前記平均個数２０１．８５に等しいか近くなるまで区域面積を拡張して新１次サンプルをつくり、これを検査アイテム数が前記平均個数２０１．８５よりも少ない１次サンプル全部について繰り返す。【００３４】前記代表小メッシュの中に含まれる検査アイテムの数が、前記平均個数２０１．８５より多い場合には、前記代表小メッシュに含まれる新１次サンプルを平均個数と等しいかあるいはこれより少なくなるまで、小メッシュの分割数を増大変化させ、小メッシュの中に含まれる検査アイテムの数が前記平均個数２０１．８５より少なくしてから前記平均個数より少ない場合と同様な方法で新１次サンプルをつくり、これを検査アイテムの数が前記平均個数２０１．８５よりも少ない１次サンプル全部について繰り返す。この全新１次サンプルでサンプリング単位を構成する。【００３５】このようにして作られた新１次サンプルの中に含まれる検査アイテムの数は全新１次サンプルに対して略２０１５である。本実施例においては平均項目数は２０１．９であった。ランダムに選ばれた２０個の中に含まれるエラーとなる検査アイテムの数は９０であった。平均エラー数は９０／２０＝４．５となり、平均エラー率は４．５／２０１．９≒２．２３％となる。２０の新１次サンプルに含まれる検査アイテムの最小値は２００であり、最大値は２０６であった。最大値と最小値が接近しているのが分かる。【００３６】このような操作を合計１０回繰り返し、各回ごとに、合格となる品質基準を求め、求められた１０個の合格となる品質基準の平均値をこのロットの合格となる品質基準とした。当然、各回ごとに、検査アイテムの数とエラーの数は異なる。その結果、平均エラー率２％、合格となる品質基準として３．５７が得られた。この結果は２％の平均エラー率をもつロットの合格となる品質基準は３．５７であることを示している。【００３７】比較の為に従来の方法を用いて同じロットに対して、合格となる品質基準を求めると（１０回の平均値として）、平均エラー率１．９４％、合格となる品質基準は４．４２％ともとめられた。【００３８】この結果は合格する平均品質基準として４％を要求されたとすれば、本発明の方法では合格となるロットも、従来の方法で、平均エラー率が１．９４％と低いにも拘らず、不合格になってしまう。【００３９】さらに本発明の効果を確認するために、実データにＪＩＳＺ９０３１規定された乱数発生法を利用し１％から７％まで人為的にエラーを付加し（エラー率３〜８％）それぞれのデータセットに対して、ランダムに２０箇所の検査単位を選び、本発明の手段を実施し、この操作を１０回ランダムに２０箇所を選ぶ検査を繰り返した。すなわち異なるエラー率に対して、１０回ずつのシミュレーションを実施した。【００４０】また実データーより平均エラー率が低い場合に関しても、ＪＩＳＺ９０３１規定された乱数発生法を利用し、２％のエラー率を有する実データからランダムに１％のエラーを差し引いて、平均で、１％のエラー率になるようにして（エラー率１％）、それぞれのデータセットに対して、ランダムに２０箇所の検査単位を選び、本発明の手段を実施し、この操作を１０回ランダムに２０箇所を選ぶ検査を繰り返した。すなわち異なるエラー率に対して１０回ずつのシミュレーションを実施した。比較のために、従来の検査方法に対しても同様なシュミレーション手法で同じ回数の検査を実施した。【００４１】図５のグラフはこの結果を示したもので、「合格する平均品質基準」を縦軸に、「平均エラー率」を横軸に、大阪地区の平均エラー率別合格する品質基準の実施例とその前後の平均エラー率のシミュレーション結果をグラフ化したものある。図において○印は実データによるもの、その他はシュミレーションの結果である。この結果は、本発明の方法が従来の方法に比べて、同じエラー率であっても、常に合格する平均品質基準を低く抑える事ができることを示している。見方を変えれば、一定の合格する平均品質基準が要求された時、本発明の方法は従来の方法に比べて、より高いエラー率でも要求された平均品質基準を満たす事ができることを示している。【００４２】実施例２（検査項目が都市部と山野部で偏在する長野地区の場合）。
国土地院発行の長野地区の２５００分の１の数値地図にある、道路交差データを検査アイテムとして選定し、本発明を実施した。まず、大阪地区を東西、南北とも幅１ｋｍの大メッシュに分割し（十分な面積を有するロットとなる）、さらに前記大メッシュを幅１００ｍの小メッシュに分割する。【００４３】長野地区では全検査項目は２１７、２５３件あり、大メッシュの数は３，８５６であった。このデータセットに対して、ランダムに２０箇所の大メッシュを選んだ。２０個の大メッシュを選んだ理由は、ＪＩＳＺ９００２のｐ０＝２．０％、ｐ１＝２０％、のとき、抜き取り検査単位数が２０であるためである。ランダムに選ばれた２０個の中に含まれる検査アイテムの数は１、００６個であった。これからサンプル一個に含まれる検査アイテムの平均値は１、００６／２０＝５０．３と求められる。【００４４】選択された各大メッシュの略中央付近にある１個の代表的な小メッシュを選定し、前記代表小メッシュの中に含まれる検査アイテムを数え、前記平均個数５０．３より少ない場合、近隣の小メッシュを取り込んで区域面積を拡張して、略前記平均個数５０．３に等しいか近くなるまで区域面積を拡張して新１次サンプルをつくり、これを検査アイテム数が前記平均個数５０．３よりも少ない１次サンプル全部について繰り返す。【００４５】前記代表小メッシュの中に含まれる検査アイテムの数が、前記平均個数５０．３より多い場合には、前記代表小メッシュに含まれる新１次サンプルを平均個数と等しいかあるいはこれより少なくなるまで、小メッシュの分割数を増大変化させ、小メッシュの中に含まれる検査アイテムの数が前記平均個数５０．３より少なくしてから前記平均個数より少ない場合と同様な方法で新１次サンプルをつくり、これを検査アイテムの数が前記平均個数５０．３よりも少ない１次サンプル全部について繰り返す。この全新１次サンプルでサンプリング単位を構成する。【００４６】このようにして作られた新１次サンプルの中に含まれる検査アイテムの数は全新１次サンプルに対して略５０．３である。本実施例においては平均項目数は５０．３であった。ランダムに選ばれた２０個の中に含まれるエラーとなる検査アイテムの数は２４であった。平均エラー数は２４／２０＝１．２となり、平均エラー率は１．２／５０．３≒２．３９％となる。２０個の新１次サンプルに含まれる検査アイテムの最小値は５０であり、最大値は５３であった。最大値と最小値が接近しているのが分かる。【００４７】このような操作を合計１０回繰り返し、各回ごとに、合格となる品質基準を求め、求められた１０個の合格となる品質基準の平均値をこのロットの合格となる品質基準とした。当然、各回ごとに、検査アイテムの数とエラーの数は異なる。その結果、平均エラー率２％、合格となる品質基準として４．５８が得られた。この結果は２％の平均エラー率をもつロットの合格となる品質基準は５０．３であることを示している。【００４８】比較の為に従来の方法を用いて同じロットに対して、合格となる品質基準を求めると（１０回の平均値として）、平均エラー率１．９２％、合格となる品質基準は６．５２ともとめられた。この結果は合格する平均品質基準として５％を要求されたとすれば、本発明の方法では合格となるロットも、従来の方法で、平均エラー率が１．９２％と低いにも拘らず、不合格になってしまう。【００４９】さらに本発明の効果を確認するために、実データにＪＩＳＺ９０３１規定された乱数発生法を利用し１％から７％まで人為的にエラーを付加し（エラー率３〜８％）それぞれのデータセットに対して、ランダムに２０箇所の検査単位を選び、本発明の手段を実施し、この操作を１０回ランダムに２０箇所を選ぶ検査を繰り返した。すなわち異なるエラー率に対して、１０回ずつのシミュレーションを実施した。【００５０】また実データより平均エラー率が低い場合に関しても、ＪＩＳＺ９０３１規定された乱数発生法を利用し、２％のエラー率を有する実データからランダムに１％のエラーを差し引いて、平均で、１％のエラー率になるようにして（エラー率１％）、それぞれのデータセットに対して、ランダムに２０箇所の検査単位を選び、本発明の手段を実施し、この操作を１０回ランダムに２０箇所を選ぶ検査を繰り返した。すなわち異なるエラー率に対して１０回ずつのシミュレーションを実施した。比較のために、従来の検査方法に対しても同様なシュミレーション手法で同じ回数の検査を実施した。【００５１】図６のグラフはこの結果を示したもので、「合格する平均品質基準」を縦軸に、「平均エラー率」を横軸に、長野地区の平均エラー率別合格する品質基準の実施例とその前後の平均エラー率のシミュレーション結果をグラフ化したものある。図において○印は実データによるもの、その他はシュミレーションの結果である。【００５２】この結果は、本発明の方法が従来の方法に比べて、同じエラー率であっても、常に合格する平均品質基準を低く抑える事ができることを示している。見方を変えれば、一定の合格する平均品質基準が要求された時、本発明の方法は従来の方法に比べて、より高いエラー率でも要求された平均品質基準を満たす事ができることを示している。【００５３】本発明によれば、大阪地区のように、検査アイテムがほぼ一様に高密度に存在するケースにおいても、また長野地区のように、検査アイテムが都市部と山野部で偏在するケースにおいても、同じように安定した結果を示している事がわかる。
【産業上の利用可能性】
【００５４】本発明によれば、地理デーダの抜き取り検査が本来の正しい統計確率的な条件の下で行はれ、生産者及び管理者ともに、偶然で合格、不合格が左右されない、納得がいく検査が行われることになる。生産者は、管理者から求められる品質基準を満足する為に、いかなる平均エラー率で生産すればよいかを推定することが可能となり、極めて効率的な地図生産を行うことが出来るようになる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】従来の区域基準方式を示す図である。
【図２】メッシュＭｉｊに含まれる検査アイテムを示す図である。
【図３】本発明の区域分割方式を説明するための図である。
【図４】新しい大メッシュ（新１次サンプル）を作る工程を示した図である。
【図５】本発明の第一の実施例（従来方式との比較を含む）
【図６】本発明の第二の実施例（従来方式との比較を含む）
【符号の説明】
【００５６】１                  地図の作成範囲。
Ｍ１１〜Ｍｉｊ      作成範囲の縦横を規則的に分割して得られる格子の囲む区域、すなわちメッシュ。大メッシュ。
Ｃ１〜Ｃｋ〜Ｃｐ    検査アイテム。
Ｓ１１〜Ｓｉｊ      メッシュＭｉｊを更に縦横共に５ないし１０等分に細分割したメッシュ。小メッシュ。
Ｎｉｊ              新しく構成された大メッシュ（新１次サンプル）。
【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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