(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測時間帯の予測降雪量に関する値と、前記予測時間帯より前の所定の時間帯の開始時点の積雪深と当該所定の時間帯の終了時点の積雪深との差である積雪深差と、前記予測時間帯の予測平均気温又は前記予測時間帯における所定の時刻の予測気温である予測時間帯代表気温とを取得し、データ保管部に格納する情報取得ステップと、
前記予測時間帯の予測降雪量に関する値と前記積雪深差と前記予測時間帯代表気温とを変数とし且つ各前記変数と前記予測時間帯に応じて設定される所定の係数との積和に定数項を加算する、自動車事故の予測発生指数を計算するための関数に、前記情報取得ステップにおいて取得され且つ前記データ保管部に格納された、前記予測時間帯の予測降雪量に関する値と前記積雪深差と前記予測時間帯代表気温とを代入して、前記予測時間帯について自動車事故の予測発生指数の値を計算し、前記データ保管部に格納する計算ステップと、
前記計算ステップにおいて計算され且つ前記データ保管部に格納された前記自動車事故の予測発生指数が、前記自動車事故の予測発生指数の範囲と事故発生の危険レベルとが対応付けられて格納されているテーブルにおいていずれの前記自動車事故の予測発生指数の範囲に属するかを検査して、対応する事故発生の危険レベルを決定し、前記データ保管部に格納するステップと、
を含み、コンピュータに実行される自動車事故予測方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明が属する技術分野】
本発明は、気象情報を用いた自動車事故の発生予測技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、特開平５−１９７７０８号公報には、送電線の雪害などの気象被害の発生を予測するために、学習制御を行う情報処理機構に既存の事故発生時の気象データを学習させて、気象データの入力により事故の発生の有無を判別するニューラルネットを構築しておき、対象区域の現況以前の実測気象データ及び以降の予測気象データをニューラルネットに入力させて、事故発生有りと判別されたときに、警報出力機構に警報を所定時間だけ継続して発報させる。この公報記載の技術は、多くの気象データを必要とし、さらに多くのリソースを用いるニューラルネットを用いている。また、得られる結果は事故の発生の有無だけである。送電線の雪害は事故が１日に何件も発生するようなものではなく、雪害にて送電線が一箇所切れただけでも大きな問題だからである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
このように従来技術は予測対象の性質の違い等から自動車事故の発生予測に単純に適用できない。
【０００４】
よって本発明の目的は、気象情報を用いた自動車事故の発生予測を行うための新規な技術を提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る自動車事故予測発生指数計算システムは、予測時間帯の予測降雪量に関する情報（例えば、予測降雪量の情報、予測降水量の情報、又は時間帯終了時点の予測積雪深と時間帯開始時点の予測積雪深との差の情報）と、予測時間帯より前の所定の時間帯における降雪量に関する情報（例えば、降雪量の情報、降水量の情報、又は時間帯開始時点の積雪深と時間帯終了時点の積雪深との差の情報、若しくはこれらの予測情報）と、予測時間帯を代表する気温の情報（例えば、予測平均気温）とを取得し、記憶装置に格納する情報取得手段と、予測時間帯の予測降雪量に関する情報と、予測時間帯より前の所定の時間帯における降雪量に関する情報と、予測時間帯を代表する気温の情報とに基づき、自動車事故の予測発生指数の値を計算し、記憶装置に格納する計算手段とを有する。
【０００６】
このようにすれば、自動車事故の予測発生指数の値を得ることができ、この値の大小にて予測時間帯における事故発生の危険性を知ることができるようになる。予測発生指数の値は、事故の有無だけを表すものではなく、予測事故発生件数などに対応するものである。
【０００７】
また、本発明に係る自動車事故予測発生指数計算システムを、計算手段により計算された自動車事故の予測発生指数に基づき、事故発生の危険レベルを決定し、記憶装置に格納する手段をさらに有するような構成とすることも可能である。これにより、より明確に自動車事故発生の危険性を把握できるようになる。
【０００８】
なお、上で述べた予測降雪量に関する情報又は降雪量に関する情報を、少なくとも降雪量の情報、降水量の情報、又は所定時における積雪深と所定時から一定期間経過後の積雪深との差の情報のいずれかを用いて得られる情報とする場合もある。
【０００９】
さらに、本発明に係る自動車事故予測発生指数計算システムを、事故発生の危険レベルに対応する、予め登録されたメッセージ（例えば事故注意に関するコメント）を出力する手段をさらに有するような構成とすることも可能である。これにより、一般顧客などが自動車事故の危険性について認知することができるようになる。
【００１０】
なお、上で述べた計算手段を、予測時間帯の予測降雪量に関する情報と、予測時間帯より前の所定の時間帯における降雪量に関する情報と、予測時間帯を代表する気温の情報とを変数とする関数を用いて、自動車事故の予測発生指数の値を計算するような構成とすることも可能である。過去の自動車事故の情報と過去の気象情報とを分析して、発生事故件数と相関の高い情報を変数として用いているものである。
【００１１】
上で述べた自動車事故予測発生指数計算システムは、コンピュータにて実行されるプログラムにて実現される場合がある。この際、プログラムは自動車事故予測発生指数計算方法をコンピュータに実施させるものであり、例えばフロッピー・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納される。なお、中間的な処理結果はメモリに一時保管される。
【００１２】
【発明の実施の形態】
本発明の一実施の形態のシステム概要を図１に示す。例えばインターネットであるネットワーク１には、顧客が操作し且つウェブ（Ｗｅｂ）ブラウザ機能を有する顧客端末９と、本実施の形態において中心的な情報処理を実施する事故予測発生指数計算システム３と、Ｗｅｂサーバ機能やメール・サーバ機能を有する情報公開用サーバ５と、マスメディアに設置され且つ例えば事故予測発生指数計算システム３から情報を受信して報道に使用するためのマスメディア用サーバ１１と、蓄積された過去の気象情報及び未来の気象に関する予測情報を配信する気象情報サーバ７とが接続されている。
【００１３】
なお、図１では情報公開用サーバ５、顧客端末９及びマスメディア用サーバ１１は１台しか示されていないが、１台だけでなく複数台であってもよい。気象情報サーバ７も複数台存在していても良いが、気象情報サーバ７からの気象情報を使用する事故予測発生指数計算システム３は、いずれのサーバからどのような気象情報を取得するのかについての設定が必要となる。顧客端末９は、いわゆるパーソナルコンピュータであっても、携帯端末であっても、携帯電話機であってもよい。
【００１４】
また、気象情報サーバ７、マスメディア用サーバ１１及び情報公開用サーバ５は、ネットワーク１を介して事故予測発生指数計算システム３に接続されている必要は無く、例えば公衆回線網等を用いて通信が必要となった時点で接続するような構成であってもよい。顧客端末９は事故予測発生指数計算システム３に接続できなくともよい。
【００１５】
事故予測発生指数計算システム３は、キーボードやマウス並びにディスプレイ等の入出力装置を含む入出力部３３と、ネットワーク１を介して他のコンピュータと通信を行うための通信部３１と、入出力部３３又は通信部３１を介して気象情報を取得する気象情報取得部３５と、取得した気象情報を用いて自動車事故の予測発生指数を計算する事故予測発生指数計算部３７と、計算された予測発生指数に基づき危険レベルを決定する危険レベル決定部３９と、コメントＤＢ４３から危険レベルに対応するコメントを取得するコメント取得部４１と、気象情報取得部３５が取得した気象情報、並びに事故予測発生指数計算部３７及び危険レベル決定部３９の処理結果等を保管しておくデータ保管部４５とが設けられている。なお、通信部３１又は入出力部３３とのデータのやり取りは、気象情報取得部３５だけではなく、事故予測発生指数計算部３７、危険レベル決定部３９及びコメント取得部４１とも必要に応じて行われる。
【００１６】
図１のシステムの処理概要を説明しておく。例えば事故予測発生指数計算システム３の気象情報取得部３５は、ネットワーク１を介して気象情報サーバ７にアクセスし、気象情報（過去の気象情報及び予測気象情報、又は予測気象情報）を取得する。そして、事故予測発生指数計算システム３の事故予測発生指数計算部３７は、以下に詳細に説明するように、予測時間帯の自動車事故の予測発生指数を計算する。そして、当該指数に基づき危険レベル決定部３９が危険レベルを決定して、当該危険レベルに対応してコメント取得部４１は顧客に伝達すべきコメントをコメントＤＢ４３から取得する。
【００１７】
事故予測発生指数計算システム３の通信部３１は、危険レベル及びコメント又はコメントを、マスメディア用サーバ１１や情報公開用サーバ５に送信する。コメント等の情報を受信したマスメディア用サーバ１１は受信した情報を、当該マスメディアにおける報道に使用するため記憶装置に格納しておく。情報公開用サーバ５は、Ｗｅｂページ上でコメント等の情報を公開したり、予め登録している顧客のメール・アドレスに当該コメント等の情報をメールで送信する。顧客端末９は、顧客の指示に従って、例えば情報公開用サーバ５にアクセスすると、コメント等の情報を含むＷｅｂページの情報を取得することができ、当該Ｗｅｂページを表示装置に表示する。このようにして、顧客にコメント等の情報が伝達されるようになる。
【００１８】
なお、気象情報取得部３５が事故予測発生指数計算部３７が必要とする気象情報を通信部３１を介して取得するのではなく、入出力部３３を介して取得するようにしてもよい。すなわち、事故予測発生指数計算システム３の運営者が、例えば別途取得した気象情報をキーボード等の入出力部３３を用いて事故予測発生指数計算システム３に入力するようにしてもよい。また、危険レベルやコメントといった情報についても、ディスプレイ等の入出力部３３に出力して、別途マスメディアに伝達したり、別途情報公開用サーバ５に入力するようにしてもよい。
【００１９】
次に、図２を用いて事故予測発生指数計算システム３における処理のフローを説明する。最初に、気象情報取得部３５は、自動車事故の予測発生指数を計算するために必要な気象情報を取得する（ステップＳ１）。上でも述べたように、通信部３１に気象情報サーバ７へアクセスさせて、必要な気象情報を取得するようにしてもよいし、入出力部３３に含まれる例えばキーボードから入力された気象情報を取得するようにしてもよい。さらに他の記録媒体に記憶された気象情報を読み出すような構成であってもよい。本実施の形態では、平日の６時から１２時までの予測と、１２時から１８時までの予測とを実施する。そして、前者の予測（以下第１の時間帯の予測と呼ぶ）については、６時から１２時の予測降水量と、０時の積雪深（０時時点の積雪の深さ）と、６時の積雪深と、６時から１２時の予測平均気温とを取得する。なお、０時の積雪深と６時の積雪深との代わりに、（６時の積雪深）−（０時の積雪深）の値（６時と０時の積雪深差）を取得するようにしてもよい。後者の予測（以下第２の時間帯の予測と呼ぶ）については、１２時から１８時の予測降水量と、０時の積雪深と、１２時の積雪深と、１２時から１８時の予測平均気温とを取得する。なお、０時の積雪深と１２時の積雪深との代わりに、（１２時の積雪深）−（０時の積雪深）の値（１２時と０時の積雪深差）を取得するようにしてもよい。
【００２０】
気象情報取得部３５は、取得した気象情報をデータ保管部４５に格納する。データ保管部４５に格納されるデータの一例を図３を用いて説明する。データ保管部４５は、日付毎に、６時から１２時の予測降水量と、０時の積雪深と、６時の積雪深と、６時と０時の積雪深差と、６時から１２時の予測平均気温と、１２時から１８時の予測降水量と、１２時の積雪深と、１２時と０時の積雪深差と、１２時から１８時の予測平均気温と、６時から１２時の事故の予測発生指数と、６時から１２時の危険レベルと、１２時から１８時の事故の予測発生指数と、１２時から１８時の危険レベルとが格納されるようになっている。なお、０時の積雪深、６時の積雪深、１２時の積雪深は、６時と０時の積雪深差、１２時と０時の積雪深差の情報を取得できれば、不要である。もし、６時と０時の積雪深差、１２時と０時の積雪深差の情報を取得できなければ、取得した０時の積雪深、６時の積雪深及び１２時の積雪深を用いて、例えば気象情報取得部３５が６時と０時の積雪深差及び１２時と０時の積雪深差を計算して、データ保管部４５に記憶する。
【００２１】
６時から１２時の平均気温についても、この情報を直接取得できない場合には、例えば６時、７時、８時、９時、１０時、１１時の予測気温（６時の予測気温は実際の気温の場合あり）の情報を取得し、それらの平均を計算することにより６時から１２時の予測平均気温としてデータ保管部４５に記憶したり、６時の予測気温（６時の予測気温は実際の気温の場合あり）と１２時（又は１１時）の予測気温とを取得して、それらの平均を計算することにより６時から１２時の予測平均気温としてデータ保管部４５に格納したりする場合もある。同じように１２時から１８時の平均気温の情報を直接取得できない場合には、１２時、１３時、１４時、１５時、１６時、１７時の予測気温（１２時の予測気温は実際の気温の場合あり）の情報を取得し、それらの平均を計算することにより１２時から１８時の予測平均気温としてデータ保管部４５に記憶したり、１２時の予測気温（１２時の予測気温は実際の気温の場合あり）と１８時（又は１７時）の予測気温との平均を計算することにより１２時から１８時の予測平均気温としてデータ保管部４５に保管したりする場合もある。気温の場合、１時間おきのデータを平均しなくとも、２時間おき、３時間おき等のデータを平均しても使用するような形態であっても良い。
【００２２】
次に、事故予測発生指数計算部３７が、自動車事故の予測発生指数を計算する（ステップＳ３）。本実施の形態では上で述べたように第１及び第２の時間帯に分けて、自動車事故の予測発生指数を計算する。
【００２３】
第１の時間帯においては、６時から１２時の予測降水量と、６時と０時の積雪深差と、６時から１２時の予測平均気温とに基づき自動車事故の予測発生指数（事故件数の大小を表す指数）を計算する。これらの変数は、過去の自動車事故のデータ（事故年月日、事故時間、事故場所等）と過去の気象データ（降雪量（降水量）、積雪深、気温等）を基に分析を行った結果、第１の時間帯における自動車事故件数との相関が他の類似する変数に比して高いものである。また、回帰分析により各変数の係数が計算されており、全体として以下のような式にて表される。
【００２４】
（自動車事故の予測発生指数）＝31.41（切片）＋0.72×（６時から１２時の予測降水量）＋1.42×（６時と０時の積雪深差）−1.68×（６時から１２時の予測平均気温）    （１）
【００２５】
なお、６時から１２時の予測降水量ではなく、予測降雪量を使用することも可能である。また、６時と０時の積雪深差ではなく、０時から６時の降雪量若しくは降水量を使用することも可能である。なお、ステップＳ３を実行する時間によっては、予測値を用いる場合もある。また、降雪量又は降水量についての情報は、他の気象情報を考慮して計算された他の情報の場合もある。さらに、６時から１２時の予測平均気温でなく、第１の時間帯を代表する気温の情報であってもよい。例えば、第１の時間帯における所定の時刻の予測気温を用いることもできる。このように変数の種類を変更すれば、係数の値も変化する。よって、再度回帰分析を行って係数を計算し直す必要がある。なお、過去の自動車事故のデータを用いているので、係数には場所及び時間帯の特性が含まれる。
【００２６】
例えば、６時から１２時の予測降水量が１（mm）であり、６時と０時の積雪深差が２０（cm）であり、６時から１２時の平均気温が−５（度）である場合には、６９．１という自動車事故の予測発生指数が計算できる。
【００２７】
第２の時間帯においては、１２時から１８時の予測降水量と、１２と０時の積雪深差と、１２時から１８時の予測平均気温とに基づいて自動車事故の予測発生指数を計算する。これらの変数も、第１の時間帯と同じように、過去の自動車事故のデータと過去の気象データを基に分析を行った結果、第２の時間帯における自動車事故件数との相関が他の類似する変数に比して高いものである。また、回帰分析により各変数の係数が計算されており、全体として以下のような式にて表される。
【００２８】
（自動車事故の予測発生指数）＝28.92（切片）＋3.37×（１２時から１８時の予測降水量）＋0.74×（１２時と０時の積雪深差）−1.30×（１２時から１８時の予測平均気温）    （２）
【００２９】
なお、１２時から１８時の予測降水量ではなく、予測降雪量を使用することも可能である。また、１２時と０時の積雪深差ではなく、０時から１２時の降雪量若しくは降水量を使用することも可能である。なお、ステップＳ３を実行する時間によっては、予測値を用いる場合もある。また、降雪量又は降水量についての情報は、他の気象情報を考慮して計算された他の情報の場合もある。さらに、１２時から１８時の予測平均気温でなく、第２の時間帯を代表する気温の情報であってもよい。例えば、第２の時間帯における所定の時刻の予測気温を用いることもできる。このように変数の種類を変更すれば、係数の値もまた変化する。よって、再度回帰分析を行って係数を計算し直す必要がある。なお、過去の自動車事故のデータを用いているので、係数には場所及び時間帯の特性が含まれる。
【００３０】
例えば、１２時から１８時の予測降水量が３（mm）であり、１２時と０時の積雪深差が２０（cm）であり、１２時から１８時の平均気温が−５（度）である場合には、６０．４という自動車事故の予測発生指数が計算される。
【００３１】
事故予測発生指数計算部３７は、第１の時間帯については上で述べたような（１）式に従って、第２の時間帯については上で述べたような（２）式に従って、自動車事故の予測発生指数を計算し、計算結果をデータ保管部４５に格納する。また、入出力部３３に含まれるディスプレイに、計算結果である自動車事故の予測発生指数を表示する場合もある。
【００３２】
次に、危険レベル決定部３９は、事故予測発生指数計算部３７が計算した、自動車事故の予測発生指数を用いて、危険レベルを決定する（ステップＳ５）。第１の時間帯の場合には、例えば図４のように各危険レベルについて予測発生指数の範囲が決められている。すなわち、予測発生指数が２０．０以下であれば危険レベルはレベル１である。２０．１以上４０．０以下であれば危険レベルはレベル２である。４０．１以上７０．０以下であれば危険レベルはレベル３である。７０．１以上であれば危険レベルはレベル４である。危険レベル決定部３９は、予測発生指数がいずれの範囲に属するかを検査して、危険レベルを決定する。
【００３３】
また、第２の時間帯の場合には、例えば図５のように各レベルについて予測発生指数の範囲が決められている。すなわち、予測発生指数が２０．０以下であれば危険レベルはレベル１である。２０．１以上４０．０以下であれば危険レベルはレベル２である。４０．１以上６０．０以下であれば危険レベルはレベル３である。６０．１以上であれば危険レベルはレベル４である。危険レベル決定部３９は、予測発生指数がいずれの範囲に属するか検査して、危険レベルを決定する。
【００３４】
このように、時間帯毎に閾値を変更することも同じにすることも可能である。危険レベル決定部３９は、決定した危険レベルをデータ保管部４５に保管する。
【００３５】
そして、コメント取得部４１は、コメントＤＢ４３を参照して、決定された危険レベルに対応するコメントを取得する（ステップＳ７）。図６にコメントＤＢ４３の一例を示す。すなわち、レベル１に対応して「通常の件数の事故が発生することが予想されます。ただし、天候が急変したり、場所によっては事故が増えることも予想されますので、注意して運行して下さい。」という情報が格納されている。また、レベル２に対応して「普段より事故が増えることが予想されます。特に交差点付近の追突や、カーブで車が制御できなくなることも予想されますので、スピードを落として走行して下さい。」という情報が格納されている。レベル３に対応して「かなり多くの事故発生が予想されます。車が制御できなくなり、事故が多発することが考えられます。スピードを落として走行することを特にお勧めします。」という情報が格納されている。レベル４に対応して「大変多くの事故が発生することが予想されます。車が制御できなくなり、追突事故等の可能性が高まります。普段の日と比較して、特にスピードを落として走行して下さい。」という情報が格納されている。本実施の形態では、第１の時間帯のコメントと第２の時間帯のコメントとを同じにしているが、コメントＤＢ４３に２種類以上のコメントを用意しておき、時間帯に合わせて使い分けるようにすることも可能である。また、２種類以上のコメントを用意しておき、任意の組み合せで出力するような構成であってもよい。
【００３６】
よって、コメント取得部４１は、危険レベルに対応するレベルのコメントをコメントＤＢ４３から取得することができる。
【００３７】
そして、入出力部３３又は通信部３１が、危険レベルの値及びコメント、又はコメントを出力する（ステップＳ９）。すなわち、入出力部３３に含まれるディスプレイやプリンタに、危険レベルの値及びコメント、又はコメントを表示又は印刷する。また、通信部３１が、マスメディア用サーバ１１及び情報公開用サーバ５に、危険レベルの値及びコメント、又はコメントを送信する。
【００３８】
これに対してマスメディア用サーバ１１は、受信した情報を記憶装置に格納する。そして、マスメディアの担当者が報道に使用する。一方、情報公開用サーバ５は、受信した情報を、所定のＷｅｂページに掲載したり、予め登録されたメール・アドレス宛てに送信する。顧客は、顧客端末９を操作して、情報公開用サーバ５にアクセスすることにより、危険レベルやコメントを取得することができるようになる。また、顧客端末９にメールを受信することにより、危険レベルやコメントを取得することができる。
【００３９】
このように危険レベルやコメントを受信した顧客は、自動車事故防止に役立てることができるようになる。
【００４０】
上でも述べたが、ディスプレイやプリンタに出力された情報を、別途ＦＡＸでマスメディアに送信したり、電子メールで送信したり、電話を用いて口頭で伝えることも可能である。さらに、ディスプレイやプリンタに出力された情報を、情報公開用サーバ５の管理者に渡して、当該管理者が所定のＷｅｂページに情報を掲載したり、電子メールの発送処理を行ったりするような構成であってもよい。
【００４１】
以上説明した実施の形態は一例であって様々な変形が可能である。例えば図１において事故予測発生指数計算システム３と情報公開用サーバ５を別途設けているが、一体化してもよい。図１に示したサーバについては、１台のサーバで全ての機能を実現しても良いし、複数台のサーバで必要な機能を実現するような構成であってもよい。
【００４２】
また、上の（１）及び（２）式は一例であって、様々な変形が可能である。上で述べた変形の他、時間帯の変更が可能である。例えば、上の例では６時間ごとに予測する時間帯を区切っているが、例えば３時間ごとに予測する時間帯を区切ったり１２時間ごとに予測する時間帯を区切ったりすることも可能である。３，６，１２以外の数字を用いることも可能である。また、変数についても（１）式については６時間単位のデータを用いているが、全部又は一部を３時間単位又は１２時間単位などのデータを用いることも可能である。（２）式についても同様である。また３，６，１２以外の数字を用いることも可能である。
【００４３】
また、追加の気象情報を変数として使用するような構成も可能である。例えば、雪の解け具合を表すために日照量（又は日照時間）を新たな変数として用いることも可能である。また、上では事故予測発生指数を顧客に配信しないようにしていたが、危険レベル、コメント共に配信するような構成であってもよい。
【００４４】
情報公開用サーバ５は、ＦＡＸサービスとして危険レベルやコメントをＦＡＸで顧客へ配信するような構成であってもよい。
【００４５】
また、上で述べた事故予測発生指数計算システムは、コンピュータとプログラムの組合せで実装される場合があり、当該プログラムは、例えばフロッピー（登録商標）・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納される。なお、中間的な処理結果はメモリに一時保管される。
【００４６】
【発明の効果】
以上のように、気象情報を用いた自動車事故の発生予測を行うための新規な技術を提供することができた。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態における機能ブロック図である。
【図２】図１のシステムの処理フローを示す図である。
【図３】データ保管部に格納されるデータの一例を示す。
【図４】危険レベル決定部で用いられるデータの一例を示す図である。
【図５】危険レベル決定部で用いられるデータの一例を示す図である。
【図６】コメントＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。
【符号の説明】
１  ネットワーク    ３  事故予測発生指数計算システム
５  情報公開用サーバ    ７  気象情報サーバ    ９  顧客端末
１１  マスメディア用サーバ
３１  通信部    ３３  入出力部    ３５  気象情報取得部
３７  事故予測発生指数計算部    ３９  危険レベル決定部
４１  コメント取得部    ４３  コメントＤＢ
４５  データ保管部
【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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