(57)【要約】  状態推定装置１は、構造物ごとの劣化状態を表す劣化情報を取得する、取得部２と、劣化情報を入力とし、劣化情報間において共通する共通情報と、対象とする構造物の劣化状態を推定するために用いる推定指標情報とを学習する、学習部３と、を有する。
2020157810.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
構造物ごとの劣化状態を表す劣化情報を取得する、取得部と、
前記劣化情報を入力とし、前記劣化情報間において共通する共通情報と、対象とする構造物の劣化状態を推定するために用いる推定指標情報とを学習する、学習部と、
を有することを特徴とする状態推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の状態推定装置であって、
前記学習において、前記劣化情報を計測した際の環境状態を表す環境条件、又は前記構造物の構造を表す構造物情報、又はそれら両方を用いて、前記劣化情報を分類する、分類部
を有することを特徴とする状態推定装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の状態推定装置であって、
前記対象とする構造物の前記劣化情報を入力し、前記共通情報と前記推定指標情報とを用いて、前記対象とする構造物の劣化状態を推定する、推定部
を有することを特徴とする状態推定装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれ一つに記載の状態推定装置であって、
前記劣化情報を共振角振動数と減衰比とし、前記推定指標情報を確率密度比とする
ことを特徴とする状態推定装置。
【請求項５】
（ａ）構造物ごとの劣化状態を表す劣化情報を取得する、ステップと、
（ｂ）前記劣化情報を入力とし、前記劣化情報間において共通する共通情報と、対象とする構造物の劣化状態を推定するために用いる推定指標情報とを学習する、ステップと、
を有することを特徴とする状態推定方法。
【請求項６】
請求項５に記載の状態推定方法であって、
（ｃ）前記学習において、前記劣化情報を計測した際の環境状態を表す環境条件、又は前記構造物の構造を表す構造物情報、又はそれら両方を用いて、前記劣化情報を分類する、ステップ
を有することを特徴とする状態推定方法。
【請求項７】
請求項５又は６に記載の状態推定方法であって、
（ｄ）前記対象とする構造物の前記劣化情報を入力し、前記共通情報と前記推定指標情報とを用いて、前記対象とする構造物の劣化状態を推定する、ステップ
を有することを特徴とする状態推定方法。
【請求項８】
請求項５から７のいずれ一つに記載の状態推定方法であって、
前記劣化情報を共振角振動数と減衰比とし、前記推定指標情報を確率密度比とする
ことを特徴とする状態推定方法。
【請求項９】
コンピュータに、
（ａ）構造物ごとの劣化状態を表す劣化情報を取得する、ステップと、
（ｂ）前記劣化情報を入力とし、前記劣化情報間において共通する共通情報と、対象とする構造物の劣化状態を推定するために用いる推定指標情報とを学習する、ステップ
を実行させる命令を含むプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１０】
請求項９に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｃ）前記学習において、前記劣化情報を計測した際の環境状態を表す環境条件、又は前記構造物の構造を表す構造物情報、又はそれら両方を用いて、前記劣化情報を分類する、ステップ
を実行させる命令を含むプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１１】
請求項９又は１０に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｄ）前記対象とする構造物の前記劣化情報を入力し、前記共通情報と前記推定指標情報とを用いて、前記対象とする構造物の劣化状態を推定する、ステップ
を実行させる命令を含むプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１２】
請求項９から１１のいずれ一つに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記劣化情報を共振角振動数と減衰比とし、前記推定指標情報を確率密度比とする
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、構造物の状態を推定する状態推定装置、状態推定方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、構造物の補修をする場合、対象とする構造物に対して点検を実施し、構造物の劣化状態を把握して、その劣化状態に応じて補修を実施する。また、過去に点検及び補修をした際に取得したデータに基づいて、構造物の劣化状態を推定し、推定した劣化状態に応じて補修を実施する。【０００３】
関連する技術として、特許文献１には、構造物ごとに、補修が必要であるか否かを判定し、判定結果を利用者に提示する、構造物補修施工計画支援システムが開示されている。そのシステムによれば、構造物の劣化要因データと、補修実績データとを用いて、補修の要否を判定する基準を参照し、構造物に対して補修が必要であるか否かを表す必要度を算出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１４０６０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１では、対象とする構造物に対して、過去に点検及び補修をした際に取得したデータを利用して、対象とする構造物の劣化状態を推定している。そのため、過去の点検及び補修において取得したデータ数が少ない場合、対象とする構造物の劣化状態を推定する精度が低下する。【０００６】
具体的には、新設された橋梁などの構造物の場合、点検及び補修をした際に取得したデータ数が少ないため、橋梁の劣化状態を精度よく推定することができない。【０００７】
本発明の目的の一例は、構造物の劣化状態を精度よく推定する状態推定装置、状態推定方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における状態推定装置は、
構造物ごとの劣化状態を表す劣化情報を取得する、取得部と、
前記劣化情報を入力とし、前記劣化情報間において共通する共通情報と、対象とする構造物の劣化状態を推定するために用いる推定指標情報とを学習する、学習部と、
を有することを特徴とする。【０００９】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における状態推定方法は、
（ａ）構造物ごとの劣化状態を表す劣化情報を取得する、ステップと、
（ｂ）前記劣化情報を入力とし、前記劣化情報間において共通する共通情報と、対象とする構造物の劣化状態を推定するために用いる推定指標情報とを学習する、ステップと、
を有することを特徴とする。【００１０】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
コンピュータに、
（ａ）構造物ごとの劣化状態を表す劣化情報を取得する、ステップと、
（ｂ）前記劣化情報を入力とし、前記劣化情報間において共通する共通情報と、対象とする構造物の劣化状態を推定するために用いる推定指標情報とを学習する、ステップ
を実行させる命令を含むプログラムを記録していることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
以上のように本発明によれば、構造物の劣化状態を精度よく推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、学習時の状態推定装置の一例を示す図である。
【図２】図２は、状態推定装置を有するシステムの一例を示す図である。
【図３】図３は、劣化情報及び構造物情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図４】図４は、学習フェーズにおける状態推定装置の動作の一例を示す図である。
【図５】図５は、推定フェーズにおける状態推定装置の動作の一例を示す図である。
【図６】図６は、状態推定装置を実現するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態について、図１から図６を参照しながら説明する。
【００１４】
［装置構成］
最初に、図１を用いて、本実施の形態における学習時の状態推定装置の構成について説明する。図１は、学習時の状態推定装置の一例を示す図である。
【００１５】
図１に示す状態推定装置１は、構造物の劣化状態を精度よく推定する装置である。また、図１に示すように、状態推定装置１は、取得部２と、学習部３とを有する。
【００１６】
このうち、取得部２は、構造物ごとの劣化状態を表す劣化情報を取得する。学習部３は、劣化情報を入力とし、劣化情報間において共通する共通情報と、対象とする構造物の劣化状態を推定するために用いる推定指標情報とを学習する。
【００１７】
構造物は、少なくとも砂、水、セメントを用いて凝固させた硬化物（コンクリート、又はモルタルなど）、又は金属、又はそれらを用いて構築された構造物である。構造物は、例えば、橋梁などである。また、構造物は、建築物全体、又はその一部である。更に、構造物は、機械類の全体、又はその一部である。
【００１８】
劣化情報は、構造物に生じた変化を表すために用いる情報である。具体的には、劣化情報は、損傷の度合いを表すために用いる情報である。劣化情報は、例えば、構造物が橋梁の場合、橋梁に対して実施した打撃検査の結果などである。なお、劣化情報としては、共振周波数、減衰比などを用いることが考えられる。
【００１９】
共通情報は、複数の構造物の劣化情報において共通する数値などである。推定指標情報は、共通情報を用いて表される情報である。推定指標情報は、例えば、複数の構造物の劣化情報における共振周波数、減衰比の確率密度比などである。
【００２０】
このように、本実施の形態においては、学習部により生成したモデル、すなわち複数の構造物において共通する不変量（共通情報、推定指標情報）を用いて、対象とする構造物の状態を推定できる。そのため、対象とする構造物の劣化情報が少なくても、対象とする構造物の状態を精度よく推定することができる。
【００２１】
［システム構成］
続いて、図２を用いて、本実施の形態における状態推定装置１の構成をより具体的に説明する。図２は、状態推定装置を有するシステムの一例を示す図である。
【００２２】
図２に示すように、システム２０は、状態推定装置１に加えて、記憶装置２１、出力装置２２を有する。また、状態推定装置１は、取得部２、学習部３に加えて、分類部２３、推定部２４、出力情報生成部２５を有する。
【００２３】
記憶装置２１は、構造物の劣化状態を表す劣化情報、構造物の構造を表す構造物情報などを記憶する。具体的には、記憶装置２１は、図３に示すような、劣化情報３１と構造物情報３２などが記憶されている。図３は、劣化情報及び構造物情報のデータ構造の一例を示す図である。
【００２４】
劣化情報は、構造物を識別する識別情報と、構造物に対応した劣化情報とが関連付けられた情報である。図３の劣化情報３１の例では、構造物Ａを識別する「構造物Ａ」に、劣化情報Ａ１、Ａ２などが関連付けられ、構造物Ｂに劣化情報Ｂ１、Ｂ２などが関連付けられている。また、劣化情報Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２それぞれは、環境条件、共振周波数、減衰比などを有する。
【００２５】
劣化情報Ａ１は、環境条件Ａ１、共振周波数Ａ１、減衰非Ａ１などを有し、劣化情報Ａ２は、環境条件Ａ２、共振周波数Ａ２、減衰非Ａ２などを有する。また、劣化情報Ｂ１は、環境条件Ｂ１、共振周波数Ｂ１、減衰非Ｂ１などを有し、劣化情報Ｂ２は、環境条件Ｂ２、共振周波数Ｂ２、減衰非Ｂ２などを有する。
【００２６】
環境条件は、構造物の劣化を計測した際における、構造物の周辺の環境状態を表す情報である。環境条件は、例えば、劣化を計測した際の温度、湿度、空気中塩分濃度などである。なお、構造物が橋梁である場合、環境情報として、車両の通行量などを含めてもよい。
【００２７】
共振周波数、減衰比は、構造物の劣化状態を表す情報である。共振周波数は、例えば、ハンマ、加振器などで外部から振動を与えた場合に、構造物の振幅が急激に増大する周波数である。減衰比は、例えば、共振周波数で振動している構造物への加振をやめた場合に、構造物の振幅の減少度合いを表す値である。
【００２８】
構造物情報は、構造物を識別する識別情報に、構造物の種類、寸法、材料などを示す情報が関連付けられている。図３の構造物情報３２の例では、構造物Ａに種類Ａ、寸法Ａ、材料Ａが関連付けられ、構造物Ｂに種類Ｂ、寸法Ｂ、材料Ｂが関連付けられている。
【００２９】
種類は、例えば、構造物が橋梁である場合、桁橋、トラス桁橋、アーチ橋、ラーメン橋、斜張橋、吊り橋などを識別する情報である。寸法は、例えば、構造物が橋梁である場合、橋長、支間、径間長、純径間などの寸法を表す情報である。材料は、例えば、構造物が橋梁である場合、木橋、石橋、鋼橋、コンクリート橋、複合橋などの橋の材料を表す情報である。
【００３０】
なお、記憶装置２１は、例えば、状態推定装置１に設けてもよいし、状態推定装置１の外部に設けてもよい。
【００３１】
出力装置２２は、出力情報生成部２５により、出力可能な形式に変換された、後述する推定結果を表す出力情報を取得し、その出力情報に基づいて、生成した画像及び音声などを出力する。出力装置２２は、例えば、液晶、有機ＥＬ（Electro Luminescence）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）を用いた画像表示装置などである。更に、画像表示装置は、スピーカなどの音声出力装置を備えていてもよい。なお、出力装置２２は、プリンタなどの印刷装置でもよい。
【００３２】
学習フェーズについて説明する。
取得部２は、学習フェーズにおいて、学習に必要な劣化情報を取得する。具体的には、取得部２は、記憶装置２１から、構造物の劣化状態を表す劣化情報を取得し、取得した劣化情報を分類部２３に送る。
【００３３】
分類部２３は、学習フェーズにおいて、劣化情報を計測した際の環境状態を表す環境条件と、構造物の構造を表す構造物情報とを用いて、劣化情報を分類する。具体的には、分類部２３は、構造物が橋梁の場合、構造物情報を用いて、構造物の種類ごとに分類する。具体的には、分類部２３は、構造物が橋梁の場合、環境条件を用いて、例えば、交通量、気温、海までの距離ごとに分類する。
【００３４】
学習部３は、学習フェーズにおいて、劣化情報を入力として共通情報と推定指標情報とを学習する。具体的には、学習部３は、まず、分類部２３において分類された劣化情報を取得する。続いて、学習部３は、分類された劣化情報を入力とし、複数の構造物において共通する共通情報と、対象とする構造物の劣化状態を推定するために用いる推定指標情報とを学習する。
【００３５】
学習としては、例えば、カルバックライブラー密度比推定法、非制約最小二乗密度比推定法などを用いることが考えられる。
【００３６】
例えば、記憶装置２１に、構造物Ａの劣化情報ＤＡ（劣化状態１における共振周波数ω１、減衰比ζ１、劣化状態２における共振周波数ω２、減衰比ζ２）と、構造物Ｂの劣化情報ＤＢ（劣化状態１における共振周波数ω１、減衰比ζ１）とが記憶されている場合について説明する。
【００３７】
その場合、学習部３は、劣化情報ＤＡと劣化情報ＤＢとを入力として、共通情報と推定指標情報とを学習する。学習について、数１を用いて説明する。
【００３８】
【数１】
2020157810.tif 000003
【００３９】
数１に示す劣化情報ＤＡ、ＤＢに共通する共通情報は、共振周波数ω１と減衰比ζ１なので、推定指標情報として共振周波数ω１、減衰比ζ１を用いて確率密度比ｐｄを学習する。
【００４０】
推定フェーズについて説明をする。
推定部２４は、推定フェーズにおいて、対象とする構造物の劣化情報を入力し、学習部３で生成したモデルを用いて、対象とする構造物の劣化状態を推定する。具体的には、推定部２４は、まず、入力装置から対象とする構造物の劣化情報を取得する。
【００４１】
続いて、推定部２４は、取得した対象とする構造物の劣化情報を入力して、学習した共通情報、推定指標情報を用いて、対象とする構造物の劣化状態を推定する。続いて、推定部２４は、対象とする構造物の推定結果（推定した劣化状態）を、出力情報生成部２５へ出力する。
【００４２】
上述した構造物Ｂの劣化状態ＤＢを推定部２４に入力して、構造物Ｂの劣化状態を推定する場合について説明する。構造物の状態変化は、固有振動数の変化率で表されるので、劣化状態の定量的指標として、数２に示す関数Ｓを用いることが考えられる。
【００４３】
【数２】
2020157810.tif 000004
【００４４】
また、条件付き確率分布においては、数３が成立する。構造物が異なる場合でも、同様の状態変化であれば、状態変化前と状態変化後の入出力規則は同じと仮定できる。
【００４５】
【数３】
2020157810.tif 000005
【００４６】
しかし、入力した劣化情報ＤＢは、劣化状態１における共振周波数ω１、減衰比ζ１しか情報が無いので、構造物Ｂの関数Ｓの期待値は推定できない。そこで、学習した確率密度比ｐｄを用いて、構造物Ｂにおける関数Ｓの期待値を推定する。推定した関数Ｓの期待値を数４に示す。
【００４７】
【数４】
2020157810.tif 000006
【００４８】
このように、学習部により生成したモデル、すなわち複数の構造物において共通する不変量（共通情報、推定指標情報）を用いて、対象とする構造物の状態を推定できるので、対象とする構造物の劣化情報が少なくても、対象とする構造物の状態を精度よく推定することができる。
【００４９】
出力情報生成部２５は、推定部２４が推定した、対象とする構造物の劣化状態を取得して、取得して劣化状態（推定結果）を出力装置２２が出力可能な形式に変換して、出力装置２２へ出力する。そして、出力装置２２は、推定結果を利用者に提示する。
【００５０】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における状態推定装置の動作について図４、図５を用いて説明する。図４は、学習フェーズにおける状態推定装置の動作の一例を示す図である。図５は、推定フェーズにおける状態推定装置の動作の一例を示す図である。以下の説明においては、適宜図２から図３を参酌する。また、本実施の形態では、状態推定装置を動作させることによって、状態推定方法が実施される。よって、本実施の形態における状態推定方法の説明は、以下の状態推定装置の動作説明に代える。
【００５１】
学習フェーズについて説明する。
図４に示すように、最初に、取得部２は、学習フェーズにおいて、学習に必要な劣化情報を取得する（ステップＡ１）。具体的には、ステップＡ１において、取得部２は、記憶装置２１から、構造物の劣化状態を表す劣化情報を取得し、取得した劣化情報を分類部２３に送る。
【００５２】
続いて、分類部２３は、学習フェーズにおいて、劣化情報を計測した際の環境状態を表す環境条件と、構造物の構造を表す構造物情報とを用いて、劣化情報を分類する（ステップＡ２）。具体的には、ステップＡ２において、分類部２３は、構造物が橋梁の場合、構造物情報を用いて、構造物の種類ごとに分類する。具体的には、分類部２３は、構造物が橋梁の場合、環境条件を用いて、例えば、交通量、気温、海までの距離ごとに分類する。
【００５３】
続いて、学習部３は、学習フェーズにおいて、劣化情報を入力として共通情報と推定指標情報とを学習する（ステップＡ３）。具体的には、ステップＡ３において、学習部３は、まず、分類部２３において分類された劣化情報を取得する。
【００５４】
続いて、ステップＡ３において、学習部３は、分類された劣化情報を入力とし、複数の構造物において共通する共通情報と、対象とする構造物の劣化状態を推定するために用いる推定指標情報とを学習する。
【００５５】
推定フェーズについて説明する。
図５に示すように、最初に、推定部２４は、推定フェーズにおいて、対象とする構造物の劣化情報を取得する（ステップＢ１）。具体的には、ステップＢ１において、推定部２４は、入力装置から対象とする構造物の劣化情報を取得する。
【００５６】
続いて、推定部２４は、学習部３で生成したモデルを用いて、対象とする構造物の劣化状態を推定する（ステップＢ２）。具体的には、ステップＢ２において、推定部２４は、取得した対象とする構造物の劣化情報を入力して、学習した共通情報、推定指標情報を用いて、対象とする構造物の劣化状態を推定する。
【００５７】
続いて、推定部２４は、対象とする構造物の推定結果（推定した劣化状態）を、出力情報生成部２５へ出力する（ステップＢ３）。
【００５８】
［本実施の形態の効果］
以上のように本実施の形態によれば、学習部により生成したモデル、すなわち複数の構造物において共通する不変量（共通情報、推定指標情報）を用いて、対象とする構造物の状態を推定できる。そのため、対象とする構造物の劣化情報が少なくても、対象とする構造物の状態を精度よく推定することができる。
【００５９】
具体的には、新設してまもない、劣化情報の少ない構造物（例えば、橋梁など）の劣化状態を推定する場合でも、学習された、対象とする構造物及び対象とする構造物に類似した構造物に共通する不変量（学習モデル）を用いることで、対象とする構造物の現在の状態を精度よく推定することができる。
【００６０】
更には、数年後における、対象とする構造物の状態を推定することができる。例えば、複数の対象とする構造物に類似した構造物の劣化情報が、数年分あれば、数年後における、対象とする構造物の状態を推定することができる。
【００６１】
［プログラム］
本発明の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図４に示すステップＡ１からＡ３、図５に示すステップＢ１からＢ３を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における状態推定装置と状態推定方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、取得部２、学習部３、分類部２３、推定部２４、出力情報生成部２５として機能し、処理を行なう。
【００６２】
また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されてもよい。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、取得部２、学習部３に加えて、分類部２３、推定部２４、出力情報生成部２５のいずれかとして機能してもよい。
【００６３】
［物理構成］
ここで、実施の形態におけるプログラムを実行することによって、状態推定装置を実現するコンピュータについて図６を用いて説明する。図６は、本発明の実施の形態における状態推定装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【００６４】
図６に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていてもよい。
【００６５】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであってもよい。
【００６６】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置があげられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【００６７】
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【００６８】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）などの汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）などの磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体があげられる。
【００６９】
なお、本実施の形態における状態推定装置１は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、状態推定装置１は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
【００７０】
［付記］
以上の実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）から（付記１２）により表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【００７１】
（付記１）
構造物ごとの劣化状態を表す劣化情報を取得する、取得部と、
前記劣化情報を入力とし、前記劣化情報間において共通する共通情報と、対象とする構造物の劣化状態を推定するために用いる推定指標情報とを学習する、学習部と、
を有することを特徴とする状態推定装置。
【００７２】
（付記２）
付記１に記載の状態推定装置であって、
前記学習において、前記劣化情報を計測した際の環境状態を表す環境条件、又は前記構造物の構造を表す構造物情報、又はそれら両方を用いて、前記劣化情報を分類する、分類部
を有することを特徴とする状態推定装置。
【００７３】
（付記３）
付記１又は２に記載の状態推定装置であって、
前記対象とする構造物の前記劣化情報を入力し、前記共通情報と前記推定指標情報とを用いて、前記対象とする構造物の劣化状態を推定する、推定部
を有することを特徴とする状態推定装置。
【００７４】
（付記４）
付記１から３のいずれ一つに記載の状態推定装置であって、
前記劣化情報を共振角振動数と減衰比とし、前記推定指標情報を確率密度比とする
ことを特徴とする状態推定装置。
【００７５】
（付記５）
（ａ）構造物ごとの劣化状態を表す劣化情報を取得する、ステップと、
（ｂ）前記劣化情報を入力とし、前記劣化情報間において共通する共通情報と、対象とする構造物の劣化状態を推定するために用いる推定指標情報とを学習する、ステップと、
を有することを特徴とする状態推定方法。
【００７６】
（付記６）
付記５に記載の状態推定方法であって、
（ｃ）前記学習において、前記劣化情報を計測した際の環境状態を表す環境条件、又は前記構造物の構造を表す構造物情報、又はそれら両方を用いて、前記劣化情報を分類する、ステップ
を有することを特徴とする状態推定方法。
【００７７】
（付記７）
付記５又は６に記載の状態推定方法であって、
（ｄ）前記対象とする構造物の前記劣化情報を入力し、前記共通情報と前記推定指標情報とを用いて、前記対象とする構造物の劣化状態を推定する、ステップ
を有することを特徴とする状態推定方法。
【００７８】
（付記８）
付記５から７のいずれ一つに記載の状態推定方法であって、
前記劣化情報を共振角振動数と減衰比とし、前記推定指標情報を確率密度比とする
ことを特徴とする状態推定方法。
【００７９】
（付記９）
コンピュータに、
（ａ）構造物ごとの劣化状態を表す劣化情報を取得する、ステップと、
（ｂ）前記劣化情報を入力とし、前記劣化情報間において共通する共通情報と、対象とする構造物の劣化状態を推定するために用いる推定指標情報とを学習する、ステップ
を実行させる命令を含むプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００８０】
（付記１０）
付記９に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｃ）前記学習において、前記劣化情報を計測した際の環境状態を表す環境条件、又は前記構造物の構造を表す構造物情報、又はそれら両方を用いて、前記劣化情報を分類する、ステップ
を実行させる命令を含むプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００８１】
（付記１１）
付記９又は１０に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｄ）前記対象とする構造物の前記劣化情報を入力し、前記共通情報と前記推定指標情報とを用いて、前記対象とする構造物の劣化状態を推定する、ステップ
を実行させる命令を含むプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００８２】
（付記１２）
付記９から１１のいずれ一つに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記劣化情報を共振角振動数と減衰比とし、前記推定指標情報を確率密度比とする
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００８３】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【００８４】
以上のように本発明によれば、構造物の劣化状態を精度よく推定することができる。本発明は、構造物の劣化状態の推定が必要な分野において有用である。
【符号の説明】
【００８５】
１  状態推定装置
２  取得部
３  学習部
２０  システム
２１  記憶装置
２２  出力装置
２３  分類部
２４  推定部
２５  出力情報生成部
３１  劣化情報
３２  構造物情報
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
【図１】
2020157810.tif 000007
【図２】
2020157810.tif 000008
【図３】
2020157810.tif 000009
【図４】
2020157810.tif 000010
【図５】
2020157810.tif 000011
【図６】
2020157810.tif 000012
【手続補正書】
【提出日】令和3年6月15日(2021.6.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
構造物ごとの劣化状態を表す劣化情報を取得する、取得部と、
前記劣化情報を入力とし、前記劣化情報間において共通する共通情報と、対象とする構造物の劣化状態を推定するために用いる推定指標情報とを学習する、学習部と、
を有することを特徴とする状態推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の状態推定装置であって、
前記学習において、前記劣化情報を計測した際の環境状態を表す環境条件、又は前記構造物の構造を表す構造物情報、又はそれら両方を用いて、前記劣化情報を分類する、分類部
を有することを特徴とする状態推定装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の状態推定装置であって、
前記対象とする構造物の前記劣化情報を入力し、前記共通情報と前記推定指標情報とを用いて、前記対象とする構造物の劣化状態を推定する、推定部
を有することを特徴とする状態推定装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれ一つに記載の状態推定装置であって、
前記劣化情報を共振角振動数と減衰比とし、前記推定指標情報を確率密度比とする
ことを特徴とする状態推定装置。
【請求項５】
（ａ）構造物ごとの劣化状態を表す劣化情報を取得する、ステップと、
（ｂ）前記劣化情報を入力とし、前記劣化情報間において共通する共通情報と、対象とする構造物の劣化状態を推定するために用いる推定指標情報とを学習する、ステップと、
を有することを特徴とする状態推定方法。
【請求項６】
請求項５に記載の状態推定方法であって、
（ｃ）前記学習において、前記劣化情報を計測した際の環境状態を表す環境条件、又は前記構造物の構造を表す構造物情報、又はそれら両方を用いて、前記劣化情報を分類する、ステップ
を有することを特徴とする状態推定方法。
【請求項７】
請求項５又は６に記載の状態推定方法であって、
（ｄ）前記対象とする構造物の前記劣化情報を入力し、前記共通情報と前記推定指標情報とを用いて、前記対象とする構造物の劣化状態を推定する、ステップ
を有することを特徴とする状態推定方法。
【請求項８】
請求項５から７のいずれ一つに記載の状態推定方法であって、
前記劣化情報を共振角振動数と減衰比とし、前記推定指標情報を確率密度比とする
ことを特徴とする状態推定方法。
【請求項９】
コンピュータに、
（ａ）構造物ごとの劣化状態を表す劣化情報を取得する、ステップと、
（ｂ）前記劣化情報を入力とし、前記劣化情報間において共通する共通情報と、対象とする構造物の劣化状態を推定するために用いる推定指標情報とを学習する、ステップ
を実行させるプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｃ）前記学習において、前記劣化情報を計測した際の環境状態を表す環境条件、又は前記構造物の構造を表す構造物情報、又はそれら両方を用いて、前記劣化情報を分類する、ステップ
を実行させるプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、構造物の状態を推定する状態推定装置、状態推定方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
本発明の目的の一例は、構造物の劣化状態を精度よく推定する状態推定装置、状態推定方法、及びプログラムを提供することにある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
（ａ）構造物ごとの劣化状態を表す劣化情報を取得する、ステップと、
（ｂ）前記劣化情報を入力とし、前記劣化情報間において共通する共通情報と、対象とする構造物の劣化状態を推定するために用いる推定指標情報とを学習する、ステップ
を実行させることを特徴とする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２５】
劣化情報Ａ１は、環境条件Ａ１、共振周波数Ａ１、減衰比Ａ１などを有し、劣化情報Ａ２は、環境条件Ａ２、共振周波数Ａ２、減衰比Ａ２などを有する。また、劣化情報Ｂ１は、環境条件Ｂ１、共振周波数Ｂ１、減衰比Ｂ１などを有し、劣化情報Ｂ２は、環境条件Ｂ２、共振周波数Ｂ２、減衰比Ｂ２などを有する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７９】
（付記９）
コンピュータに、
（ａ）構造物ごとの劣化状態を表す劣化情報を取得する、ステップと、
（ｂ）前記劣化情報を入力とし、前記劣化情報間において共通する共通情報と、対象とする構造物の劣化状態を推定するために用いる推定指標情報とを学習する、ステップ
を実行させるプログラム。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８０】
（付記１０）
付記９に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｃ）前記学習において、前記劣化情報を計測した際の環境状態を表す環境条件、又は前記構造物の構造を表す構造物情報、又はそれら両方を用いて、前記劣化情報を分類する、ステップ
を実行させるプログラム。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８１】
（付記１１）
付記９又は１０に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｄ）前記対象とする構造物の前記劣化情報を入力し、前記共通情報と前記推定指標情報とを用いて、前記対象とする構造物の劣化状態を推定する、ステップ
を実行させるプログラム。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８２】
（付記１２）
付記９から１１のいずれ一つに記載のプログラムであって、
前記劣化情報を共振角振動数と減衰比とし、前記推定指標情報を確率密度比とする
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図４】
2020157810.tif 000013
【国際調査報告】
2020157810.tif 000014
2020157810.tif 000015
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