(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
地図上の各領域を識別する領域ＩＤに、前記各領域における、林況、気象条件、地況、人為条件、経済条件、制度条件および森林空間センシングデータのデータを対応付けて格納する記憶部と、
前記地図上の前記領域における森林の定量的な価値について前記記憶部に格納されている前記データに基づいて予測値を算出する計算部と、
前記領域における前記森林の前記定量的な価値の実測値を取得する取得部と、
前記計算部が計算した前記予測値と、前記取得部が取得した前記実測値とを、学習データとして記憶する前記記憶部と、
前記学習データに基づいて、前記予測値と、前記実測値との関係を学習した学習モデルを生成するモデル生成部と、
指定された前記領域における前記森林の前記定量的な価値を、生成した前記学習モデルに基づいて算出して提供する評価結果提供部と
を備えるサーバ。
【請求項２】
樹木の成長率の時間軸を加味して前記森林の前記定量的な価値を算出する請求項１記載のサーバ。
【請求項３】
前記モデル生成部は、前記学習モデルに基づいて算出した前記森林の前記定量的な価値の予測値とその実測値との間に誤差がある場合、前記予測値を改善するために必要なデータを判断して、前記必要なデータをネットワークを介して接続される情報収集装置に収集させて、新たな前記学習モデルを生成する請求項１又は２記載のサーバ。
【請求項４】
ネットワークを介して接続される情報収集装置が収集した五感に関するセンシングデータを利用することでＡＩの身体性を獲得する請求項１から３のいずれか１項に記載のサーバ。
【請求項５】
前記評価結果提供部は、前記森林の多面的機能のうち相互に相乗効果およびトレードオフのいずれかの関係にあるデータを解析して提供する請求項１から４のいずれか１項に記載のサーバ。
【請求項６】
１以上のユーザ端末と１以上の情報収集装置とサーバとが所定のネットワークを介して接続される森林データ利用システムであって、
前記サーバは、
地図上の各領域を識別する領域ＩＤに、前記各領域における、林況、気象条件、地況、人為条件、経済条件、制度条件および森林空間センシングデータのデータを対応付けて格納する記憶部と、
前記地図上の前記領域における森林の定量的な価値について前記記憶部に格納されている前記データに基づいて予測値を算出する計算部と、
前記ユーザ端末および前記情報収集装置の少なくともいずれかから、前記領域における前記森林の前記定量的な価値の実測値を取得する取得部と、
前記計算部が計算した前記予測値と、前記取得部が取得した前記実測値とを、学習データとして記憶する前記記憶部と、
前記学習データに基づいて、前記予測値と、前記実測値との関係を学習した学習モデルを生成するモデル生成部と、
前記ユーザ端末から、前記地図上の指定された前記領域における前記森林の前記定量的な価値の問い合わせを受信する通信部と、
前記地図上の指定された前記領域における前記森林の前記定量的な価値を、生成した前記学習モデルに基づいて算出して前記ユーザ端末に対して提供する評価結果提供部と
を備える森林データ利用システム。
【請求項７】
所定のネットワークを介して接続される１以上のユーザ端末と１以上の情報収集装置とサーバとを利用した森林データ利用方法であって、
前記サーバの計算部が、地図上の各領域における森林の定量的な価値について、前記各領域を識別する領域ＩＤに、前記各領域における、林況、気象条件、地況、人為条件、経済条件、制度条件および森林空間センシングデータのデータを対応付けて格納している記憶部に格納されている前記データに基づいて予測値を算出する工程と、
前記サーバの取得部が、前記ユーザ端末および前記情報収集装置の少なくともいずれかから、前記領域における前記森林の前記定量的な価値の実測値を取得する工程と、
前記サーバが、前記計算部が計算した前記予測値と、前記取得部が取得した前記実測値とを、学習データとして前記記憶部に記憶する工程と、
前記サーバのモデル生成部が、前記学習データに基づいて、前記予測値と、前記実測値との関係を学習した学習モデルを生成する工程と、
前記ユーザ端末が、前記地図上の特定の前記領域を指定して前記森林の前記定量的な価値の問い合わせを前記サーバに対して送信する工程と、
前記サーバの通信部が、前記ユーザ端末から、前記問い合わせを受信する工程と、
前記サーバの評価結果提供部が、前記地図上の指定された前記領域における前記森林の前記定量的な価値を、生成した前記学習モデルに基づいて算出して前記ユーザ端末に対して提供する工程と、
前記ユーザ端末が、前記サーバから提供された前記地図上の指定された前記領域における前記森林の定量的な価値を表示する工程と
を有する森林データ利用方法。
【請求項８】
情報処理装置に、
計算部により、地図上の各領域における森林の定量的な価値について、前記領域を識別する領域ＩＤに、前記各領域における、林況、気象条件、地況、人為条件、経済条件、制度条件および森林空間センシングデータのデータを対応付けて格納する記憶部に格納されている前記データに基づいて予測値を算出する処理と、
取得部により、前記領域における前記森林の前記定量的な価値の実測値を取得する処理と、
モデル生成部により、前記記憶部に記憶された、前記計算部が計算した予測値と、前記取得部が取得した実測値とを、学習データとして、前記予測値と、前記実測値との関係を学習した学習モデルを生成する処理と、
評価結果提供部により、指定された前記領域における前記森林の前記定量的な価値を、生成した前記学習モデルに基づいて算出して提供する処理と
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人工知能（ＡＩ）により森林データを利用して森林の価値を定量的に把握する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、森林を対象として、ある特定の地域に限定したソフトウェアとデータベースに関する事例研究はあるものの、統一された理論とスキームで日本全域に適用可能なプラットフォームとデータベースを構築した例はこれまでなく、国土の７割を占める森林のあらゆる地域のユーザーの入出力データと連携できるシステムが求められていた。
【０００３】
また、ＡＩ解析において、従来、囲碁や将棋をはじめクローズドで定式化されている世界では問題を解くことができるが、要素が無限に介入するものは問題が閉じないので、そのなかで解を作り出すことは困難であった。このＡＩ解析を進化させて、自ら範疇を決めずにルールを認知していったり、何のデータが足りなくてより良いパフォーマンスにするために何のデータが必要か判断できるシステムが求められていた。
さらに、日本全域の多様かつ広大な森林を対象に適用可能な身体性を備えたＡＩは例がなく、従来の特化型ＡＩとは異なり、身体性を備えたＡＩ自らがビッグデータを取得するシステムの自動化により、自律的な改善をフルオートで可能とする汎用型ＡＩを広域で確立することが求められていた。
【０００４】
関連技術として、撮影画像データに含まれる樹種の分光反射特性に基づいて作成されたアカマツ林画像データを用いて、アカマツの本数を被害区分別に算定する松くい虫の被害区分算定方法であって、アカマツ林樹頂点画像データを作成するステップと、アカマツ林樹冠画像データを作成するステップと、樹冠別被害区分画像データを作成するステップと、樹頂点別被害区分画像データを作成するステップと、アカマツの本数を被害区分ごとに算定するステップと、被害率区分図を作成するとを有することで、アカマツ林における松くい虫の被害状況を示す資料の作成を安価な費用で短時間にかつ高精度に実現する技術が提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１７−１６３９３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、日本全域の多様かつ広大な森林を対象に適用可能なＡＩを活用して、あらゆる地域のユーザーの入出力データと連携しつつ、森林の価値を定量的に評価することは困難であるという問題点があった。
【０００７】
本発明の目的は、日本全域の多様かつ広大な森林を対象に適用可能な、森林の価値を定量的に評価可能な森林データの利用技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第一のサーバは、
地図上の各領域を識別する領域ＩＤに、前記各領域における、林況、気象条件、地況、人為条件、経済条件、制度条件および森林空間センシングデータのデータを対応付けて格納する記憶部と、
前記地図上の前記領域における森林の定量的な価値について前記記憶部に格納されている前記データに基づいて予測値を算出する計算部と、
前記領域における前記森林の前記定量的な価値の実測値を取得する取得部と、
前記計算部が計算した前記予測値と、前記取得部が取得した前記実測値とを、学習データとして記憶する前記記憶部と、
前記学習データに基づいて、前記予測値と、前記実測値との関係を学習した学習モデルを生成するモデル生成部と、
指定された前記領域における前記森林の前記定量的な価値を、生成した前記学習モデルに基づいて算出して提供する評価結果提供部と
を備える。
【００１０】
また、本発明の第一の森林データ利用システムは、
１以上のユーザ端末と１以上の情報収集装置とサーバとが所定のネットワークを介して接続される森林データ利用システムであって、
前記サーバは、
地図上の各領域を識別する領域ＩＤに、前記各領域における、林況、気象条件、地況、人為条件、経済条件、制度条件および森林空間センシングデータのデータを対応付けて格納する記憶部と、
前記地図上の前記領域における森林の定量的な価値について前記記憶部に格納されている前記データに基づいて予測値を算出する計算部と、
前記ユーザ端末および前記情報収集装置の少なくともいずれかから、前記領域における前記森林の前記定量的な価値の実測値を取得する取得部と、
前記計算部が計算した前記予測値と、前記取得部が取得した前記実測値とを、学習データとして記憶する前記記憶部と、
前記学習データに基づいて、前記予測値と、前記実測値との関係を学習した学習モデルを生成するモデル生成部と、
前記ユーザ端末から、前記地図上の指定された前記領域における前記森林の前記定量的な価値の問い合わせを受信する通信部と、
前記地図上の指定された前記領域における前記森林の前記定量的な価値を、生成した前記学習モデルに基づいて算出して前記ユーザ端末に対して提供する評価結果提供部と
を備える。
【００１２】
また、本発明の第一の森林データ利用方法は、
所定のネットワークを介して接続される１以上のユーザ端末と１以上の情報収集装置とサーバとを利用した森林データ利用方法であって、
前記サーバの計算部が、地図上の各領域における森林の定量的な価値について、前記各領域を識別する領域ＩＤに、前記各領域における、林況、気象条件、地況、人為条件、経済条件、制度条件および森林空間センシングデータのデータを対応付けて格納している記憶部に格納されている前記データに基づいて予測値を算出する工程と、
前記サーバの取得部が、前記ユーザ端末および前記情報収集装置の少なくともいずれかから、前記領域における前記森林の前記定量的な価値の実測値を取得する工程と、
前記サーバが、前記計算部が計算した前記予測値と、前記取得部が取得した前記実測値とを、学習データとして前記記憶部に記憶する工程と、
前記サーバのモデル生成部が、前記学習データに基づいて、前記予測値と、前記実測値との関係を学習した学習モデルを生成する工程と、
前記ユーザ端末が、前記地図上の特定の前記領域を指定して前記森林の前記定量的な価値の問い合わせを前記サーバに対して送信する工程と、
前記サーバの通信部が、前記ユーザ端末から、前記問い合わせを受信する工程と、
前記サーバの評価結果提供部が、前記地図上の指定された前記領域における前記森林の前記定量的な価値を、生成した前記学習モデルに基づいて算出して前記ユーザ端末に対して提供する工程と、
前記ユーザ端末が、前記サーバから提供された前記地図上の指定された前記領域における前記森林の定量的な価値を表示する工程と
を有する。
【００１４】
また、本発明の第一のプログラムは、
情報処理装置に、
計算部により、地図上の各領域における森林の定量的な価値について、前記領域を識別する領域ＩＤに、前記各領域における、林況、気象条件、地況、人為条件、経済条件、制度条件および森林空間センシングデータのデータを対応付けて格納する記憶部に格納されている前記データに基づいて予測値を算出する処理と、
取得部により、前記領域における前記森林の前記定量的な価値の実測値を取得する処理と、
モデル生成部により、前記記憶部に記憶された、前記計算部が計算した予測値と、前記取得部が取得した実測値とを、学習データとして、前記予測値と、前記実測値との関係を学習した学習モデルを生成する処理と、
評価結果提供部により、指定された前記領域における前記森林の前記定量的な価値を、生成した前記学習モデルに基づいて算出して提供する処理と
を実行させる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、日本全域の多様かつ広大な森林を対象に適用可能な、森林の価値を定量的に評価可能な森林データの利用技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施の形態に係る森林データ利用システムの構成を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る森林データ利用システムを構成するユーザ端末及びサーバの機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る森林データ利用システムの学習モデルに基づいて森林の定量的な価値を提供する処理の流れを説明するフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態に係る森林データ利用システムにおける出力例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る森林データ利用システムの一例を説明する概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しつつ説明する。
【００１９】
〔システム構成〕
本発明の実施の形態における森林データ利用システムの構成を図１を参照して説明する。
【００２０】
図１に示すように、森林データ利用システム１０は、１以上のユーザ端末１００と、１以上の情報収集装置２００と、サーバ３００とから構成されている。
それぞれ、インターネット等の所定のネットワークを介して接続されている。この所定のネットワークは、ＬＡＮ（Local Area Network）等であってもよく、また有線・無線等は問わない。
【００２１】
ユーザ端末１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unite）により制御される、ＲＯＭ（Read Only Memory）・ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶手段を備え、公知の入出力手段を備える情報処理装置である。例えば、スマートフォン、小型パーソナル・コンピュータ、携帯端末等である。クラウド(SaaS/ASP)によりサーバ３００が提供するサービス（ソフトウェア）を利用可能であってよい。
【００２２】
情報収集装置２００は、センシングのためのセンサー（カメラ機構、音声レコーダー等）を備えた装置であり、例えば、ドローン、宇宙衛星、センサー附属型林業機械等である。ユーザ端末１００やサーバ３００に対して収集した情報を送信したり、ユーザ端末１００やサーバ３００からの指示命令を受信してそれに従って動作して情報を収集したりすることであってもよい。
【００２３】
サーバ３００は、ＣＰＵ（Central Processing Unite）により制御される、ＲＯＭ（Read Only Memory）・ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶手段を備え、公知の入出力手段を備える情報処理装置である。例えば、ワークステーション、高機能のパーソナル・コンピュータ等である。
【００２４】
森林データ利用システム１０を構成する、各装置は主として情報処理装置であり、これらの詳細な構成は公知の種々の技術が適用されてよく、上記した以外の説明はここでは省略する。
【００２５】
図２に、本実施の形態に係る森林データ利用システム１０を構成する、ユーザ端末１００と、サーバ３００の機能ブロックを示す。
【００２６】
図２を参照すると、ユーザ端末１００は、通信部１１０と、入力部１２０と、出力部１３０と、記憶部１４０と、センサー部１５０と、制御部１６０を備えている。各部は、公知の入出力Ｉ／ＦやＣＰＵ等により、またＨＤＤ等により実現されてよい。
【００２７】
通信部１１０は、所定のネットワークに接続された各装置と通信を行う機能を有している。
【００２８】
入力部１２０は、ユーザ操作に基づく入力を受け付ける機能を有しております、例えば、タッチパネル、マイク等である。なお、後述するセンサー部１５０が検知したセンシングデータをユーザからの入力としてもよい。例えば、ユーザは、タッチパネルに表示された地図情報を確認し、地図上の任意の地点をタップするなどして、地図上の特定の地点を指定することができ、地図上の地点（緯度および経度の情報）を含む微小区画と対応する上記の領域ＩＤとが紐付けられた所定のテーブル等を参照して領域ＩＤ情報を取得する（ユーザ端末１００側でもサーバ３００側でもどちらがその処理を実施してもよい。）ことであってもよい。
【００２９】
出力部１３０は、例えば、ディスプレイ等の表示機構やスピーカなどの音声出力機構により画像データ、音声データ等の各種データを出力する機能を有している。
【００３０】
記憶部１４０は、情報処理装置を機能させるためのプログラムや各種データを記憶する機能を有している。
【００３１】
センサー部１５０は、ユーザ端末１００の種々の状態を検知する各種機器であるユーザ端末１００の所在位置をＧＰＳ機能により取得することであってもよい。
【００３２】
制御部１６０は、各種の情報処理を実行する機能を有している。サーバ装置３００とのデータの送受信処理等を実行する。
【００３３】
図２を参照すると、サーバ３００は、通信部３０１と、取得部３０２と、計算部３０３と、学習データ格納部３０４と、モデル生成部３０５と、評価結果提供部３０６と、出力部３０７と、記憶部３０８を備えている。各部は、公知の入出力Ｉ／ＦやＣＰＵ等により、またＨＤＤ等により実現されてよい。サーバ３００のいくつかの機能は所定のソフトウェアとして実現されてもよく、そのソフトウェアのクラウド化が図られていてもよい。
【００３４】
通信部３０１は、所定のネットワークに接続された各装置と通信を行う機能を有している。通信部３０１は、ユーザ端末１００から森林の定量的な価値を評価する対象となる地図上の地点を特定した問合せ等を受信する。
【００３５】
取得部３０２は、通信部３０１を介して、ユーザ端末１００や情報収集装置２００から実測された観測データ（実データ）を取得する機能を有している。観測データ（実データ）には、計算のパラメータ部分の実データとなるものと、計算の結果としても求められる森林の定量的な価値についての実データとなるものが含まれる。
【００３６】
計算部３０３は、補正前の推定値を計算する機能を有している。公知の手法により予測の推定データ（補正前）を算出する。例えば、利益額は、収益項目の値から費用項目の値を控除することで算出したり、収益の算定の際に間伐パターンに応じて樹木の成長率（ｒ：年率）を予測する所定の予測式（ｒ＝Ｆ（ｔ）＋ρＢ（Ｎ，Ｄ）、ｔ：樹齢（又は林齢）・Ｎ：本数密度・Ｄ：太さ（又は平均太さ）・ρ：間伐パターンによる補正係数）等を考慮して算出することが可能である。データベースに格納される初期データとして既に日本全域で取得されているデータや、データベースにユーザ端末１００又は情報収集装置２００から追加された観測・収集した実データを用いて計算することであってよい。
【００３７】
学習データ格納部３０４は、計算部３０３が計算した推定データと、取得部３０２が取得した実測された実データとを対にして、学習データ（教師データ）として、記憶部３０８に格納する。
また、学習データ格納部３０４は、取得部３０２が取得した実測された実データであって、計算のパラメータ部分の実データとなるものと、計算の結果（森林の定量的な価値）の実データとなるものとを対にして、学習データ（教師データ）として、記憶部３０８に格納することであってもよい。
【００３８】
モデル生成部３０５は、人工知能（ＡＩ）モジュールにより、学習データに基づいて、計算部３０３が計算した推定データと、取得部３０２が取得した実測された実データとの関係を学習した学習モデルを生成し、記憶部３０８に格納する。具体的には、モデル生成部３０５は、計算した推定データと実測された実データとの値の関係を回帰分析等により機械学習する。回帰する方法は、例えば、線形回帰、多項式回帰やロジスティック回帰など、公知の手法を用いることができるため、詳細な説明は省略する。
また、モデル生成部３０５は、学習データ（教師データ）に基づいて、取得部３０２が取得した実測された実データであって、計算のパラメータ部分の実データとなるものと、計算の結果（森林の定量的な価値）の実データとなるものとの関係を学習した学習モデルを生成し、記憶部３０８に格納することであってもよい。具体的には、モデル生成部３０５は、大量の学習データに基づいて、多層構造のニューラルネットワークを用いたディープラーニング（深層学習）により、機械学習することであってもよい。
また、モデル生成部３０５は、その他の公知の機械学習等により学習モデルを生成することであってもよい。
【００３９】
評価結果提供部３０６は、森林の経済的価値などの数値による定量的な価値の評価の結果等を算定して提供する機能を有している。具体的には、ユーザ端末１００により問い合わされた地図上の特定の地点に対応する領域ＩＤに基づいて、計算部３０３が計算した補正前の推定値を学習モデルにより補正し、評価結果データ（補正後の推定値・予測値）として提供する。なお、計算部３０３が計算した樹木の成長率等の推定値（補正前）をそのまま補正することなく提供することであってもよい。
また、評価結果提供部３０６は、ユーザ端末１００により問い合わされた地図上の評価対象となる特定の地点に対応する領域ＩＤに基づいて、取得部３０２が取得した評価対象となる実測された実データであって、計算のパラメータ部分の実データとなるものに基づいて、ニューラルネットワークを用いたディープラーニングによる学習モデル等により計算した評価結果データ（推定値・予測値）を提供することであってもよい。
【００４０】
出力部３０７は、例えば、ディスプレイ等の表示機構やスピーカなどの音声出力機構により画像データ、音声データ等の各種データを出力する機能を有している。
【００４１】
記憶部３０８は、情報処理装置を機能させるためのプログラムや各種データを記憶する機能を有している。記憶部３０８は、ブロックチェーンによる暗号化による記憶部として実現されてもよい。データベースには、微小区画の領域ＩＤ等に各種のデータが紐付けられて記憶されている所定のテーブル等を有している。なお、当該データベースについては後述する。さらに、地図上の地点（緯度および経度の情報）と対応する微小区画と上記の領域ＩＤとが紐付けられた所定のテーブル等が格納されていることであってもよい。
【００４２】
〔学習モデルの処理動作〕
次に、本実施の形態に係る森林データ利用システム１０の学習モデルに基づいて森林の定量的な価値を提供する際の基本的（汎用的）な２つの処理動作を、図３（ａ）、（ｂ）のフローチャートを参照して説明する。
【００４３】
最初に図３（ａ）を参照すると、まず、サーバ３００の通信部３０１は、ユーザ端末１００から特定の地点における森林の所定の価値の問い合わせを受信する（ステップＳ３０１）。ユーザ端末１００に表示された日本地図上の任意の地点うちから画面に対するタップ操作するなどにより、地図上の特定の地点を指定することであってもよい。もちろん、プルダウンリスト等から特定の地域を選択することにより指定すること等であってもよい。そして、地図上の地点（緯度および経度の情報）と対応する上記の領域ＩＤとが紐付けられた所定のテーブル等を参照して領域ＩＤ情報を取得する。
【００４４】
次に、評価結果提供部３０６は、ユーザーに指定された地点に対応する領域ＩＤおける森林の価値（ユーザーにより特定された種類の価値）の評価問題を、計算部３０３に解かせて、補正前の推定値を算出させる（ステップＳ３０２）。
【００４５】
次に、評価結果提供部３０６は、計算された推定値をモデル生成部３０５が生成した学習モデルにより補正する（ステップＳ３０３）。
【００４６】
そして、評価結果提供部３０６は、補正した値を、森林の価値の評価結果データ（補正後の推定値・予測値）として提供する（ステップＳ３０４）。
【００４７】
次に図３（ｂ）を参照すると、上記のステップＳ３０１と同様に、まず、サーバ３００の通信部３０１は、ユーザ端末１００から特定の地点における森林の所定の価値の問い合わせを受信する（ステップＳ３０１´）。
【００４８】
次に、評価結果提供部３０６は、ユーザーに指定された地点に対応する領域ＩＤおける森林の価値（ユーザーにより特定された種類の価値）の評価問題を、取得部３０２が取得した計算のパラメータ部分の実データとなるものに基づいて、モデル生成部３０５が生成したニューラルネットワークを用いたディープラーニングによる学習モデル等により解いて、推定値を算出する（ステップＳ３０２´）。
【００４９】
そして、評価結果提供部３０６は、計算した値を、森林の価値の評価結果データ（推定値・予測値）として提供する（ステップＳ３０３´）。
以上、森林の定量的な価値を提供する際の学習モデルに関する基本的（汎用的）な２つの処理動作を説明したが、以降の本実施の形態における、具体例での説明の際には、特に明示しなくても、学習モデルの処理動作は、この２つのいずれもが並列的又は代替的に適用可能であるため、個別の箇所で繰り返しの説明は省略する。
【００５０】
〔データベース〕
日本全域の地図をベースとするＵＩ（ユーザーインターフェイス）とするため、日本全域の森林を「１０ｍ×１０ｍ」〜「５０ｍ×５０ｍ」の領域にメッシュ状に区切って１億点から２５億点の微小区画の集合体として位置づけ、ビッグデータのデータベースプラットフォームを形成する。
地図情報は、一定の緯度・経度の間隔で矩形に分離されたメッシュ単位で構成されている。さらに各メッシュは、所定の単位で分離された縮尺の異なる複数の階層から構成されている。メッシュは、日本の場合、例えば、総務省により定められた標準地域メッシュの規格を採用することであってもよい。標準地域メッシュは、１次メッシュ、２次メッシュ、３次メッシュの順に約１０分の１の面積比で構成される。さらに、メッシュは、１次〜３次メッシュより細分化した分割地域メッシュを、メッシュ単位として採用することであってもよい。地図情報は、メッシュ単位毎に分割される場合、それぞれ領域ＩＤと、対応する緯度および経度の情報とを有する。
データベースに格納されるテーブルの行には各領域としての微小区画を識別するための領域ＩＤが割り当てられている。
データベースのテーブルの列に格納されるデータは、森林の価値を定量的に評価するために用いられる、すなわち技術常識に鑑みて森林の価値との間に何らかの相関関係等が存在し、森林の価値の定量的な評価（計算）の際にパラメータ等として利用可能なデータであり、例えば、各地域における、林況（樹種、本数（密度）、太さ（幹の直径）、高さ（樹高）、樹齢、樹木位置等）、気象条件（各月の温度・降水量・日照時間・積雪量、風速・風向・最大瞬間風速等）、地況（緯度経度、標高、地形の傾斜、地位、曲率、谷密度、集水域積算、災害履歴（山地崩壊履歴）等）、人為条件（保育・間伐体系、伐期（伐採に至るまでの期間）、間伐頻度、間伐率、使用機械等）、経済条件（木材市場価格、労賃、搬出費用、金利等）、制度条件（補助金、税率、計画制度等）、森林空間センシングデータ（動植物の外形、畦畔の音、風の音、動物の鳴き声、人間の発する声、樹木の形状、におい、味等）であり、各領域ＩＤに対応付けられて格納されている。その他、森林の価値を定量的に評価するために用いられる、すなわち技術常識に鑑みて森林の価値との間に何らかの相関関係等が存在し、森林の価値の定量的な評価の際にパラメータ等として利用可能なデータが各領域ＩＤに対応付けられてテーブルの列に格納されることであってもよい。なお、宇宙衛星（観測衛星）は、解像度などのスペックがアップデートされていくと考えられ、高高度から高密度にレーザ光を照射するなどの森林のはるか外側からの観測データも含む。上記の各種のデータは例示であり、全種類のうち数種類のデータが格納される態様であってもよい。また、本実施の形態における林況、気象条件、地況、人為条件、経済条件、制度条件および森林空間センシングデータの各データの意味は上記の例示を含む概念と定義される。
データベースに格納される初期データは、既に日本全域で取得されているデータ（一般には非公開）を用いることであってよい。これまでに、データベースの基礎は構築済みであるのでこれらのデータを活用することができる。
データベースに追加される追加データは、ユーザーが観測した実データ（樹木の本数、太さ、高さ）や、情報収集装置２００（ドローン、宇宙衛星、センサー附属型林業機械等）がビッグデータ等として収集した実データ（樹木の本数、太さ、高さ）がある。
さらに、データベースに追加される追加データとしては、ＡＩによる推定データ（利益額等）に基づいてユーザーが実際に実施した結果の実データ（利益額等）がある。
さらに、データベースに追加される追加データとしては、ＡＩによるビッグデータ解析結果に基づく成果や情報を追加していく。
これらの情報を領域ＩＤをキーとして紐付けてデータベースに蓄積していくことなどが基礎となる。なお、領域ＩＤをキーとして各種のＤＢとの連携が図られることであってもよい。
また、データベースはクラウド化されユーザビリティの向上が図られていてもよい。
【００５１】
〔ＵＩ・出力例〕
上記のデータベースに基づいて、図４に示すような、日本全域の地図をベースとするＵＩ（ユーザーインターフェイス）とする。ユーザ端末１００の出力部１３０としてのディスプレイ等の表示機構に画面表示されることであってよい。
微小区画、流域、市町村、都道府県、国レベル、場合によっては個々の樹木レベルにおいて、多様なスケールに対応できるとともに、より広域のレイヤーが規模的に下位のレイヤーの積み上げで構成されている。そしてスケール間の情報の連続性が公知の技術を用いて担保されている。
すなわち、小スケールから大スケールに積み上げて、ある点にフォーカスすればその地点を微細に把握可能であり、一方、視点を引いていけば広域のものもよくわかるＵＩとなっている。
ここで、領域ＩＤをキーとして、各レイヤーの合算値に矛盾は無いように公知の技術を用いて構成されており、また、レイヤー間の現況把握、予測、最適化等の間にも矛盾は無いように構成されている。
図４は、日本全域の地図をベースとする各微小区画について、利益額（収益−費用＝利益）と木材価格（材価）の変動に応じて、伐採による採算性をとれる微小区画（将来の収益は将来時点の木材価格に依拠するが、現在時点の木材価格に基づいて所定の変動があってもなお採算のある微小区画ごとに）を視覚化して出力（アウトプット）した例である。
図４は、材価の変動に応じて長期的に経済的に循環可能（サステナブル）な微小区画を抽出して数値標高モデル（ＤＥＭ）のように、微小区画の集合体として、ラスターデータまたはベクターデータの一方または両方により、日本全域をカバーしたマップにて示した例である。例えば、樹木の高さや太さ、本数密度という定量的なアウトプットは、樹木の種類等に基づいて、設定した微小区画に対し、現況と将来の成長量（木はどこかのタイミングで伐採しなくてはならなく、どのタイミングだと一時点の儲けの最大化ではなくサステナブルかの観点を含んでもよい。）を樹木の成長率予測に基づいて算出して生成し、新たに現在から将来にかけての樹木の高さ、太さ、本数密度等を生成してデータベースに格納する。その際に、例えば、自己間引き率（自然枯死率）を設定し、将来の自然枯死を考慮した本数密度の推定法を利用してもよい。
そして、設定した微小区画に対し、新たに現在から将来にかけての木材利益額等を生成してデータベースに格納する。例えば、金利１％を割引率として設定し、将来の金利を考慮した現在価値による評価法を利用してもよい。現行の補助率等（補助金）を基礎とし、年間市況最頻値を基準（材価の市場有り）とし、地形の傾斜（山地災害危険度、日当たり）・地位（土地の生産力・肥沃度、水分・栄養の多寡（河川に近いと多い））のみを考慮した例である。なお、他の項目（鹿の分布・追い払うコスト）を考慮したアウトプット等であっても、微小区画ごとに情報を出力し林分、流域から日本全域まで詳細な情報を保存したまま広域展開することも可能である。
【００５２】
〔ソフトウェアのクラウド化〕
サーバ３００が、上記の機能ブロックで示したサーバ３００の機能のうち少なくとも一部をソフトウェアにより提供し、クラウド(SaaS/ASP)によりサーバ３００が提供するサービス（ソフトウェア）をユーザーがユーザ端末１００から使用して、サーバ３００のデータベースへアクセスして入出力情報をやりとりするため、アウトプットの高速化・高精度化をはじめとするソフトウェアのユーザビリティ向上（利便性向上）に資する。
上記のソフトウェアによりサーバ３００のデータベースへは、日本全域からアクセス可能であり、国土の７割を占める森林のあらゆる地域のユーザーのユーザ端末１００のソフトウェアを介した入出力データと連携でき、ビッグデータの収集に繋がる。
【００５３】
〔ＡＩ解析〕
サーバ３００における、ＡＩ解析は、例えば、どの程度の利益額であれば、森林において伐採するという意思決定がとられるのかを、得られたビッグデータから学習モデルを生成して解析する。
モデル生成部３０５は、例えば、算出した推定利益額（＝収益項目の材木価格、種類、太さ、高さ等−費用項目の周囲の地形、労賃、搬出費用等）と、ユーザーが記録し入力するなどして得られた実測（観測）された利益額との関係を学習した学習モデルを生成することであってもよい。
ＡＩ解析による定量的な評価結果としてのアプトプットは、森林の価値の評価結果データとしての利益額（補正後の推定値・予測値）そのものであるが、さらに展開して、例えば、想定される利益額に基づいて計算される、伐採される森林の範囲や木材生産量・必要労働量等の推定値・予測値であってもよい。なお、生成するアウトプットは、木材生産量などの実数であっても、労働量の稼働率などの割合であってもよい。
例えば、木材生産量というアウトプットは、地図上の地点に対応する複数の微小区画ごとに樹木の種類等に基づいて、現況の蓄積と将来の成長量を樹木の成長率予測に基づいて算出して現在から将来にかけての木材生産量等を生成してデータベースに格納し、例えば、一定の割引率（金利）や利益額または利益率等を設定し、将来の金利や利益額を考慮して採算の取れる木材生産だけを計上して出力したり、収益を最大化する伐採の樹齢を計算するロジックを利用してもよい。
【００５４】
さらに、自律的にモデル生成部３０５は、学習データ（上記の推定データ（補正後）の木材生産量と、ユーザ端末等から入力された実データとしての実際に観測やセンシングされた木材生産量）に基づいて、推定値と観測値の間に所定の閾値以上の誤差がある場合は、誤差を最小化して精度を向上するように、機械学習により新たな学習モデルを生成し、その学習モデルにより補正して、樹木の成長率や木材生産量等の出力値を提供することであってもよい。これにより、ビッグデータによる新たな知見やフィードバックによってデータベースおよびソフトウェアの改善をも効率的に自動化可能となり、広域通信ネットワークシステムとの連動も踏まえ、シミュレーション・最適化・計画立案等は、その後のモニタリングによって得られたリアルタイムのインプット情報の観測値によって自動補正され、時間の経過とともに、陳腐化することのないシステムが実現される。学習モデル（予測可能技術）は数式等で表現し、プログラムのソースコードに書き加えることによってソフトウエアに組み込まれることであってもよい。
また、ＡＩ解析では、自ら範疇を決めずにルールを認知していったり、何のデータが足りなく、より良いパフォーマンスにするために何のデータが必要か判断させていく。ＡＩ自らビッグデータを取得するシステムの自動化により、自律的な改善をフルオートで可能とする汎用型ＡＩを広域で確立することができる。
具体的なアルゴリズムとしては、例えば、結果の精度を検証することがある。従来は頻度の高いデータのみ大量に収集するため、少ないデータの箇所は精度が悪くなり、誤差の大きいところとなる。予測に用いるデータの信頼度を考慮して、必要とされる推定（シミュレーション）の信頼度を充足しない場合、ＡＩが自らネットワーク経由でデータを収集する。
図５に示すように、グラフの横軸（林齢）に関して、日本全域における林齢４０年の林は多く、したがって縦軸（データ数）に関して、データは大量に集まり、観測値（四角印）と推定値（三角印）の乖離は小さい、すなわち精度が高く誤差は小さい。一方、林齢１００年の林は少なく、データは少なくなり、観測値と推定値の乖離が大きくなり、必要とされる推定（シミュレーション）の信頼度を充足しない場合がある。
そこで、ＡＩ解析により必要とされる推定（シミュレーション）の信頼度を充足しない（観測値と推定値の乖離が所定の閾値を超える）と判断した場合、例えば、情報収集装置２００としてのドローンによる飛行計画を立案し、予測（推定）に必要なデータに応じて当該データを収集するためどのような高度でどの範囲を飛行するか等のプランを出力する。そして、林齢１００年の林のデータを重点的に回収するようにドローンを飛ばしてデータを集めて、推定値を改善して、観測値と推定値の乖離を許容範囲内（閾値内）に小さくしていくことができる。
【００５５】
〔空間軸・時間軸〕
「空間軸」：日本全域レベルであり、樹木は温度・降水量・日照時間、地位等の様々な要因で成長し、日本は四季、個別の地域性がある。
「時間軸」：現時点のみでなく、樹木の成長の観点からの時間軸も考慮する。例えば、一年ごと、一か月ごと、一日ごと、などの推定データを算出してデータベースに格納する。後述する森林の多面的機能は、森林の状態の変化に依存している。したがって、森林の状態の変化を、樹木の成長率の予測により長期連続データとして推定することで、百年を超える時間方向に拡張したシミュレーションが可能となる。樹木の成長予測等を介して、時間方向においても長期的なシミュレーション・最適化・伐採事業等の計画立案が可能となる。
具体的な時間方向におけるシミュレーションの手法は、例えば、以下のようなものがある。
前提として、既存の画像データやユーザ端末１００と情報収集装置２００（ドローン等）から収集した画像データに基づいて、樹木の種類を判定する。具体的には、樹形、葉の形・色、といった樹木の特徴量に基づいて判定する。この判定には特徴量と樹木の種類との関係について、多層構造のニューラルネットワークを用いたディープラーニング（深層学習）により、モデル生成部３０５で生成された高品質な学習済みモデルを用いてもよい。なお、季節によって、樹木の外観は変化する。また、標高や緯度経度によっても樹木の外観は変化する。そこで、これらの要素を特徴量に含ませて樹木の種類を判定してもよい。
次に、将来の森林の有り様を予測する。樹木の種類及び環境に応じた成長がある。
樹木の成長率に関する環境のパラメータは、例えば、各月の気温、各月の降水量、各月の日照時間、単位面積当たりの樹木数が含まれる。
モデル生成部３０５は、学習データ（例えば、計算部３０３が計算した成長率と、ユーザーが記録し入力するなどして得られる取得部３０２が取得した実測された成長率）に基づいて、機械学習により学習モデルを生成し、評価結果提供部３０６はその学習モデルにより補正して樹木の成長率を評価結果データ（補正後の推定値・予測値）として提供することであってもよい。樹木の成長率の予測結果として、地図上の地点に対応する複数の微小区画（領域ＩＤ）ごとに一本ずつの樹木の大きさ（太さ、高さ）のデータをデータベースに格納する。なお、樹木の成長率の予測結果として生成する定量的なアウトプットは、林分蓄積（一斉に植林した林などの体積&#13221;）などの実数であっても、収量比数（１を１００％としたときの本数密度、０．６〜０．７が好ましい、高いと自己間引き始まる）などの割合であってもよい。また、例えば、過去の気候変動から将来の気候変動を予測し、樹木の成長率の予測結果に反映してもよい。
【００５６】
〔広範囲ＡＩの身体性の獲得〕
四季を持つ日本全域の多様な森林は広大に分布する。これまで、日本全域の多様かつ広大な森林を対象に適用可能な身体性を備えたＡＩは実現されていなかった。
図１に示すように、日本全域の森林を対象としたシステムを介し、国レベルの通信網による大量の情報収集装置２００によるセンシング、例えば、ドローンや宇宙衛星のカメラ機構やレーザ照射による自動林内撮影（樹木位置、太さ、高さ、動植物の外形等）や、音声レコーダーによる自動録音（林内の畦畔、風、動物の鳴き声、人間の発する声等）や、センサー附属型林業機械等によるセンシング（伐採する樹木の形状（真っ直ぐだと木材に適する）、太さ、長さ等）のデータを自動取得する。
「目（視覚＝カメラ機構）」、「耳（聴覚＝音声レコーダー）」、「手（触覚＝林業機械等のセンサー）」などからなる「身体性（五感）」をＡＩが獲得することにつながる。「鼻（嗅覚）」においセンサー、「舌（味覚）」味覚センサーなどを備えることであってもよい。
なお、大量のドローンの調和的制御がなされることであってもよい。大量のドローンの調和的制御とは人間には困難な自己犠牲的な全体最適による制御を指す（例えば、森林火災等の非常時における現地観測において、先行するドローン群で観測対象地への安全経路を自損も前提に探査し、帰還したドローンの経路を踏襲して後続のドローンが本格探査を実施する等の制御である。）
上記のセンシング結果の活用として、
（１）林内撮影等により、木材生産量、生物多様性、森林のＣＯ２吸収量、山地災害の危険度の算定に利用することができる。
例えば、地図上の地点に対応する複数の微小区画ごとに林内撮影による観測から得られた樹木の高さや太さ、本数密度というセンシング結果により、樹木の種類等に基づいて、上述した樹木の成長率を算出することができる。
（２）音声録音等により、生物多様性の評価に利用することができる。
例えば、林内の生物多様性というアウトプットは、地図上の地点に対応する複数の微小区画ごとに林内音声録音による観測から判別して得られた鳥類の種類等のデータに基づいて、現況の多様性を生成し、森林の伐採（伐採により多様性は小さくなる、なお一部伐採でも山林全体では多様性は大きくなるケースもある）などから、多層構造のニューラルネットワークを用いたディープラーニング（深層学習）により、モデル生成部３０５で生成された高品質な学習済みモデルを用いて、新たに算出された現在から将来にかけての生物多様性等を生成してデータベースに格納する。例えば、シャノンの多様度指数や指標種の概念を設定し、特定の希少種の観測に基づく評価法を利用してもよい。なお、生成するアウトプットは種数などの実数であっても、生物多様度などの相対化された指数であってもよい。
（３）センサー附属型林業機械等によるセンシング結果により、木材生産の効率性・利益額の評価等の評価に利用することができる。
モデル生成部は、学習データ（地図上の２地点間のセンサー附属型林業機械等の観測に基づいて差分により計算された移動時間（短時間だと伐採コスト下がる））に基づいて、多層構造のニューラルネットワークを用いたディープラーニング（深層学習）により、モデル生成部３０５で生成された高品質な学習済みモデルを用いて、木材生産の効率性等のアウトプットを提供することであってもよい。
【００５７】
〔森林の多面的機能の相乗効果・トレードオフの解明〕
本実施の形態におけるＡＩ解析等により、樹木の成長量、木材生産量、ＣＯ２吸収量、生物多様性、山地災害危険度、災害発生頻度、バイオマス燃料収穫量、桜の開花時期、紅葉時期、木材の採算性などの多岐にわたる森林の多面的機能の相乗効果（シナジー効果）およびトレードオフの解明を、上記の多様なスケールで可能としている。
森林には多様な側面、例えば、景観、お金を生む、木材生産、雇用の場、水の保全、生物の生態等があり、それぞれ相乗効果（シナジー効果）か、何がトレードオフかを同時評価することで、種々の意思決定に役立てることができる。
森林の多面的機能の相乗効果およびトレードオフの解明は、次のように明らかにする。
評価結果提供部３０６が上記の森林の各機能を同時評価し、時間方向・空間方向に各機能の高低を定量化する。これにより、同時に上昇する機能同士は、相乗効果ありとみなせる。逆に、一方が上昇、一方が下降しているような機能同士は、トレードオフの関係があるとみなせる。以上の関係性を繰り返し検討することなどによって、相乗効果およびトレードオフを解明し、森林の多面的機能のうち相互に相乗効果およびトレードオフの関係にあるもののデータを提供することであってよい。同時評価によって、特定の機能を上昇させた場合、その他の機能がどのように変動するかもリアルタイムで視覚化することができる。既述のＡＩによる学習モデルと同様に、各機能に関する推定値と実測値を比較することで学習させ、パターン化することによって計算を高速化する手法を内部の計算過程に組み込んでもよい。また、「教師なし学習」による機械学習によるクラスタリング等のモデル生成部３０５で生成された高品質な学習済みモデルを用いてもよい。
【００５８】
〔実施例〕
本実施の形態におけるシステムは、ＡＩ解析等により、多額の税金を投入している行政の説明責任、合意形成の基礎資料として活用もできる、以下のような分析・アウトプットが可能である。モデル生成部３０５で生成された高品質な学習済みモデルを用いることであってよい。
（１）定量的なアウトプットに基づいて、防災のリスクを最小化したい場合には、伐採して植え替えるときの、伐採フィールドおよび伐採タイミングの時空間も決定できる。例えば、伐採は、路網（林道、作業道等）の設置と連動する。路網の設置は、地盤が弱くなる、土砂の流出などに起因して防災リスクを高めるため、防災リスクの潜在的に高いエリアは、路網の設置および伐採を控えるなどして山地崩壊を制御するなどの最適化計算が可能となる。樹木の成長によって、防災リスクに影響する根茎の深さ（成長に伴い根茎が深くなり、基岩層の亀裂に根を張り地盤の浸食や崩壊を防ぐ機能）も変化するため、時間とともに巨大化する森林の予測によって時間軸を推定に付加してもよい。
（２）山地災害危険度を予測する。樹木の種類、樹齢、地形の傾斜などに基づいて山地災害危険度を予測する。山地災害危険度は単位領域当たりの等高線密度で表し、マップ化することであってもよい。例えば、山地災害危険度という定量的なアウトプットは、樹木の種類等に基づいて、現況の危険度と将来の危険度を算定し、例えば、乱数やシナリオを設定し、将来のゲリラ豪雨による降雨イベントを考慮した不確実性や確率論による評価法を利用してもよい。なお、生成するアウトプットは山地災害によって見込まれる木材被害量などの実数であっても、災害の発生確率（傾斜が急、地形の複雑さに基づく）などの割合であってもよい。樹木の成長によって、根茎の深さも変化するため、時間軸を推定に付加してもよい。
（３）伐採による採算性が低く、かつ、災害発生頻度の低い領域などを、太陽光発電の対象地として設定するなど、個別の森林所有者との交渉・市町村単位の都市計画・コンサルティング等に活用することも可能となる。例えば、定量的なアウトプットは、利益額などの実数であっても、災害の発生確率などの割合であってもよい。さらに、太陽光発電の採算性と比較することでより有利な土地利用の選択肢を評価することも可能となる。
（４）ＣＯ２吸収量（二酸化炭素吸収量）を予測する。樹木の種類、樹齢、場所、地形などに基づいて例えば、一年ごとのＣＯ２吸収量を予測する。ＣＯ２吸収量のパラメータは、間伐頻度（間引く頻度、面積の２割×２回、面積の４割×１回、コストとの兼ね合い、周辺の林との兼ね合いも・トータルで安価となるタイミングで）等であり、本数密度や樹齢、地位などの計算を実行することによって、ＣＯ２吸収量が算出される。例えば、樹木のＣＯ２吸収量算定という定量的なアウトプットは、林内のフラックスタワーなどによる観測から得られた樹木の種類等に基づいて、設定した微小区画に対し、現況と将来の樹木の成長率を算出して、新たに現在から将来にかけての樹木の成長率と樹種ごとに設定されたＣＯ２換算率に基づきＣＯ２吸収量等を生成する。その際に、例えば、バイオマス拡大係数を設定し、幹材積から枝葉や根茎も考慮したＣＯ２吸収量による評価法を利用してもよい。
【００５９】
上記の本実施の形態によれば、日本全域の多様かつ広大な森林を対象に適用可能なＡＩを活用して、樹木の成長の観点を含む森林の経済的価値などの価値を数値により定量的に評価可能な森林データの利用技術を実現することができる。そして、上記の効果を奏する限り、上記処理工程は一部の順序が入れ替わったり、同時並行的に処理されることであったり、必須ではない処理が省略されてもよいのはもちろんである。
【００６０】
なお、上述する実施の形態は、本発明の好適な実施の形態であり、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更実施が可能である。例えば、各装置・システムの機能を実現するためのプログラムを各装置・システム等に読込ませて実行することにより各装置・システム等の機能を実現する処理を行ってもよい。さらに、そのプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であるＣＤ−ＲＯＭまたは光磁気ディスクなどを介して、または伝送媒体であるインターネット、電話回線等を介して伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。また、一部のシステムが人の動作を介在して実現されてもよい。
また、上述の各処理の具体例は、それぞれ組み合わせて実施されてよく、その際に用いられている公知のデータ等は既知のデータベース等と連携してネットワークから取得したり、それらの取得されたデータが本システムのデータベースに格納されて利用されることであってもよい。すなわち、当業者が技術常識から理解実現可能な細部の記載は適宜省略されている場合もある。
【符号の説明】
【００６１】
１０      森林データ利用システム
１００    ユーザ端末
２００    情報収集装置
３００    サーバ
【要約】
【課題】日本全域の多様かつ広大な森林を対象に適用可能な、森林の価値を定量的に評価可能な森林データの利用技術を提供すること。
【解決手段】地図上の各領域を識別する領域ＩＤに、前記各領域における、林況、気象条件、地況、人為条件、経済条件、制度条件および森林空間センシングデータのデータを対応付けて格納する記憶部と、前記地図上の前記領域における森林の定量的な価値について前記記憶部に格納されている前記データに基づいて予測値を算出する計算部と、前記領域における前記森林の前記定量的な価値の実測値を取得する取得部と、前記計算部が計算した前記予測値と、前記取得部が取得した前記実測値とを、学習データとして記憶する前記記憶部と、前記学習データに基づいて、前記予測値と、前記実測値との関係を学習した学習モデルを生成するモデル生成部と、指定された前記領域における前記森林の前記定量的な価値を、生成した前記学習モデルに基づいて算出して提供する評価結果提供部とを備えるサーバ。
【選択図】図１【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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