土木学会論文集F3（土木情報学）, Vol. 68, No. 2, I_150-I_161, 2012.

工事実績情報を用いた道路供用の予測に関する研究小林 亘1・柴崎 亮介2・関本 義秀3
1正会員

2正会員
3正会員

建設情報研究所次長 （一般財団法人）日本建設情報総合センター（〒107‑8416 東京都港区赤坂 7‑10‑20）
E-mail: kobayashi_w@jacic.or.jp

東京大学教授空間情報科学研究センター（〒277‑8568 千葉県柏市柏の葉 5‑1‑5）
E-mail: shiba@csis.u-tokyo.ac.jp

東京大学特任准教授

空間情報科学研究センター（〒277‑8568 千葉県柏市柏の葉 5‑1‑5）
E-mail: sekimoto@csis.u-tokyo.ac.jp

道路地図やカーナビゲーションの地図データにおいて，道路の供用に整合して更新がなされることは，道路の利便性の向上に寄与する．しかし，道路の供用の情報を得るには，道路管理者毎の公示内容等を調査しなければならず，手間と時間を要している．これを改善するため，公共工事の品質確保のために収集されている工事実績情報から道路の供用を予測できないだろうかと考えた．研究によって，工事実績情報
から一定の期間内に行われた工事を選定し，使用された工法・型式を説明変数に変換し，さらに場所ごとに集約することで予測用データを生成し，これに教師あり機械学習を適用する手法を考案した．これを埼玉県の工事実績情報，道路開通情報により検証し，予測が可能であることを示した．

Key Words: Construction-Records, Road update Information, Machine Learning, Decision Tree

工事の品質を確保するため，発注機関による企業や

1．はじめに技術者の実績確認に利用されている5）．

建設工事受注動態統計調査によると，公共機関に

近年，データを活用して価値ある情報を生み出す

よる道路工事は 2009 年度には工事件数で 56, 280

動きが活発化している．公共工事の分野においても件，請負契約額で 29, 380 億円であった1）．道路工事

工事実績情報に見られるようにデータの蓄積は進んには維持補修も含まれているが，一般社団法人日本

でおり，その収集，蓄積に要した費用，時間，労力は

道路建設業協会のまとめによると，2009 年度におい少なくないことから，これを社会に役立てられるよて 2, 884 億円分，道路の全舗装費のうち 45. 2％が舗う検討することは意義のあることだと考える．

装新設に充てられていた2）ことから，これに見合う

このような観点から工事実績情報を捉えると，工道路が新たに供用されたと考えられる．供用された

事実績情報には工事と道路地図等の更新との関係を

道路の交通・輸送機能を十分に発揮させるには，道明示的に登録する項目は無いが，データマイニング

路地図やカーナビゲーションの地図データが実際のによって道路地図等の更新に関係する道路の新設

道路と整合し，最新の状態に更新されることが必要（開通），拡幅，大規模な交差点改良などの「道路の供である．

用」に関する情報を得ることができれば，道路地図

しかし，道路地図等の更新に必要な道路の供用に等の更新作業を改善することができる．

関する情報は道路管理者毎に管理されており，多く

そのため，工事実績情報に対して機械学習によるは道路管理者毎に提供されているため，情報の収集

データマイニングを適用し，道路の供用を工事実施には多くの労力と時間が必要となっている3）, 4）．

時に推測することの可能性について研究を行った．

道路地図等の更新に必要な情報が一元的に管理されていない一方で，公共工事の実績情報は，その多くが「工事実績情報」として一元的に集積され，公共I_150

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統計調査」8）との比較を行った．2006 年度から 2010

表‑1 工事実績情報の例（一部の項目のみ）

年度までの建設工事施工統計調査における元受完成
工事高に対して，工事実績情報システムに登録された工事実績情報のうち，建設工事施工統計調査と同
じ発注機関9）を対象とした工事の請負金額（各年度に完了登録されたもの）の比率は，107. 4％〜98. 7％であった．このことから，多くの公共工事は工事実
績情報システムに登録されており，従って，工事実
績情報の活用の有用性も高いと考えられる．

3．道路の供用に関する情報
道路法第十八条では，道路の供用について，「・・・
道路管理者は，道路の供用を開始し，又は廃止しようとする場合においては，国土交通省令で定めるところにより，その旨を公示し，かつ，これを表示した
図面を道路管理者の事務所において一般の縦覧に供しなければならない．・・・」と定めている．公示によって情報を収集するには，全国の行政機関等の公示内容を調査し，道路の供用に関係するものを抽出しなければならない．これに対し，工事実績情報から道路の供用を推測することが可能となれば，公示に先立って，工事契約後 10 日以内の登録の時点において供用の場所を予測できることとなり，計画的に道路地図等の更新の準備を進められる．また，工事実績情報は電子化され，一元化されているので，公示に比べて容易に情報を収集できる．

2．工事実績情報
公共工事の発注機関では，企業や技術者の工事実績を確認するため，公共工事の工事実績に関する情報（工事実績情報）を収集，蓄積，提供する「工事実4．本研究において採用した手法

績情報システム（コリンズ）」が利用されている．工 （1）工事実績情報と道路の供用
事実績情報の例（一部の項目のみ）を表‑1 に示す6）．

工事実績情報には，件名，請負金額，工期，発注機1993 年，「中央建設業審議会」において工事実績情報関，契約形態，請負者，工事の分野，建設業許可業のデータベース整備の必要性が建議され，1994 年か種，入札参加資格区分，工種，工法・型式，施工場所，

ら工事実績情報システムの運用が開始されて以来，技術者などが登録されている10）．しかし，工事実績

工事実績情報の蓄積は順調に進み，2011 年 3 月にお情報は工事の品質を確保するために，「工事」という

ける登録件数は約 345 万件，利用機関は，国土交通

生産プロセスにおける請負会社と技術者の実績を登省，47 都道府県，19 政令市，791 市区町村など合計録することを主な目的としている．このため，工事

1030 となっている ．これらの機関では一般的に，の生産物や目的の登録は任意である11）．

5）

契約に使用する土木工事共通仕様書7）にて，「請負金さらに，道路の供用の登録について考えると，後額 500 万円以上の工事について，契約，契約変更，工述するように供用に必要な工事は一つとは限らない

事完成のそれぞれの時点で 10 日以内に発注機関のことに加えて，それら全てが完了し，関係機関との確認を受け，工事実績情報を工事実績情報システム

調整や所定の行政事務手続きを経なければ供用とはへ登録すること」を受注者に求めている．工事実績

できないことから，工事の受注者が工事関係図書か

情報の公共工事における捕捉状況を確認するため，ら登録することはできないと考えられる．

統計法に定められた基幹統計である「建設工事施工

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このように，工事実績情報から道路の供用の情報

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事に必ず登録されていること，語句の揺らぎが少な

表‑2 「工種」と「工法・型式」の一例

いこと，という条件を課した．「工種」，「工法・型式」
はいずれも技術的な項目であり，全ての工事実績情報に最低 1 種類，最大 5 種類の登録がなされており，登録されるデータには選択肢が用意されている．
「工法・型式」の選択肢は 137 であり，「工種」はこれが集約され 77 となっている12）．本研究の目的に合致するように説明変数を整理するには，集約される
前の細かな区分であることが望ましいため，「工法・型式」を説明変数の候補とした．
（2）説明変数の次元の圧縮
説明変数から工事による生産物の機能（工学的な意味での工事目的）や工事の段階を捉えたい．ここで，同じ目的や段階の工事で，工事現場の条件に因って工法・型式が異なるものに個別に説明変数を割り当てることは有害となる13）．このため，区別の必要のない工法・型式をまとめ，説明変数を削減する．
これは次元の圧縮と呼ばれ，次の効果が得られる．
a）計算量の軽減
一つの工事には 1 以上 5 種類以下の工法・型式が登録されるので，137 種類の選択肢を説明変数に使用すると工事当たりの組み合わせは，「登録なし」を
138 番 目 の 選 択 肢 と 考 え て，138 Ｃ5 − 1＝387610811（約 3. 9 億通り）となる．仮に，説明変数を直接的に得ることはできない．

を元の選択肢 137 種類の約 1 割まで減らして 14 種類とした場合には15 Ｃ5 − 1（2）採用する手法＝ 3003 と，組み合わせ数は約 13 万分の 1 に軽減される．予測には多数

工事実績情報から道路の供用に関する情報を推測の工事を組み合わせた計算が必要となるので，計算することを，明示されていない有用な情報をデータ量の差はより大きなものとなる．

から抽出するデータマイニングの応用の一つと考え

b）汎化能力の向上た．そこで，本研究では，多くのデータからコン

工事現場の条件の違いの影響を取り除くことによピュータ（機械）によって未知のルールを発見する

り，特定の条件に過剰に適合した学習を防ぎ，汎化ことに適した手法である機械学習によってデータマ

能力，すなわち新たなデータを用いた時の予測性能

イニングを行うこととした．中でも，目的が「道路を向上させることができる．

の供用の有無の識別」と明確であるため，目的を明示した訓練データによる学習である「教師あり機械 （3）次元圧縮の具体的な方法
工事の体系によって「工種」と「工法・型式」とを学習」を利用することとした．

対比すると，工種である「トンネル工事」の下位に 6種類の工法・型式（NATM，密閉型シールドトンネル
等）が，「軟弱地盤処理工事」の下位に 12 種類の工5．説明変数法・型式（置換工法，深層混合処理工法等）があるな（1）説明変数の選定

ど，一つの工種に複数の工法・型式が属するものが本研究は，道路の供用を予測するために使用する見られる．表‑2 にその例を示す．上述したトンネル

工事実績情報のデータを「説明変数」とし，道路の供工事，軟弱地盤処理工事の例では，工法・型式は工事用の有無を「目的変数」として，目的変数別に説明変現場の条件などによって異なるが，工事の目的や段数を分類する問題と整理される．説明変数には，工階の大要は工種が示しており，工種を説明変数とす事について技術的な情報が得られること，全ての工ることが合理的である．さらに軟弱地盤処理工事で

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図‑1 工法・型式の共起ネットワーク

は，目的から軟弱地盤グラウト工事，ボーリンググ

例を，表‑3 に最終的に策定した説明変数を示す．

ラウト工事などの他の工種も統合できる．
他方，工種「コンクリート構造物工事」に属する工法・型式は，橋梁下部工，鉄筋コンクリート床版工，コンクリート擁壁工，フーチング工，情報ボックス

6．予測計算の対象単位などであり，これらの工法・型式の目的や段階は異

工事毎に道路の供用の有無を識別することが適当なるため，工種で代表させることはできない．個々であるならば，工事毎に作成されている工事実績情に他の工種の工法・型式との統合について検討が必報毎に予測計算を行える．しかし，工事実績情報に要である．

よって，一つの工事では，道路建設のある部分，ある

さらに，道路の供用に関係の無いと考えられる工法・型式，例えば「海洋，波力等発電工」などについ工程だけを行っているものがあることが明らかである．後述の図‑2 はその一例である．
このため，複数の工事を集約し，それを予測計算ては削除できる．
以上の考え方によって，工法・型式の施工上の目の対象単位とすべきであると考えた．そして，集約に基の単位は，工事が行われる「場所」が適当であると考づき，さらに実際に各工事実績情報に登録されていえ，説明変数を場所を単位として集約し，予測計算

る工法・型式の出現回数，工法・型式の共起状況，クを行うこととした．

的や段階を体系的に整理した資料

14）
, 15）
, 16）
, 17）

ラスター分析による類似度を確認しつつ，工事の目的や段階から工法・型式を 21 の説明変数に編成した．図‑1 に確認に用いた工法・型式の共起状況の一

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で，「町・字」は地方自治法第 260 条における「市町表‑3 説明変数

村区域内の町又は字の区域」である．以下，この表記を「住所表記方式」と呼ぶ．座標は度分秒（60 進法）での登録であり，1 秒を最小単位としている．
（2）場所の正規化とその識別能力
工事場所毎の集約には，工事場所を統一された体系を有する地名辞典などで正規化する必要がある．
正規化に必要な場所の識別能力，すなわち，同一とみなせる場所，異なるとすべき場所の大きさについて，住所表記方式に沿って考える．
平均的な市町村（東京都特別区を市扱い）の面積
は，日 本 の 総 面 積（388, 930km2）を 市 町 村 の 総 数（1, 742）で除し， 223. 3 km2と得られる．これが市町村を正規化の水準とした場合の平均的な識別能力とな り，こ の 区 域 を 正 方 形 と 考 え る と そ の 一 辺 は
14. 9km となる．
市区町村より小さな区域を示す町・字相当を正規化の水準とした場合，国土交通省の大字・町丁目レベ ル 空 間 位 置 参 照 情 報18）の 大 字・町 丁 目 の 総 数253, 818 を用いると一辺が 1. 24km，日本郵便の郵便番号の 7 桁の番号が表す範囲（町域）19）を後述の方法で精査したものの総数 118, 155 を用いると一辺が1. 81km の区域となる20）．
町・字相当の水準であれば，同一地域の道路において，関連の無い工事が同時期に行われる可能性は少ないと考え，本研究ではこれを正規化の水準として用いることとした．
なお，座標の最小単位 1 秒は緯度 30 度の地点で27m（緯度 45 度では 22 ｍ）に相当し，町・字相当の水準に比べて識別能力が高いが，座標は全ての工事に登録されていないため，住所を補助する情報とし（1）工事実績情報における工事場所の登録てリバースジオコーディング（緯度経度座標から住工事実績情報では「施工場所」中に次の 4 種類の工事場所が登録できる．

所表示方式へ変換）したうえで，住所表示方式と同
じ町・字の水準で扱うこととした．

11）・起点もしくは代表地点の住所（以下，「起点住所」）（3）使用する地名辞典

・終点の住所（以下，「終点住所」）
・起点もしくは代表地点の座標（緯度経度）（以下，「起点座標」）

町・字相当の水準で正規化を行うにあたり，地名辞典の候補として次の 3 種類を比較した．

・終点の座標（緯度経度）（以下，「終点座標」）

・郵便番号データ（日本郵便）19）；118, 155 地名

上記のうち，起点住所の登録は必須であるが，起・大字・町丁目位置参照情報（国土交通省）18）；
253, 818 地名

点住所と同一の場合の終点住所の登録は不要であ・街区レベル位置参照情報（国土交通省）18）の大り，また，座標の登録は起点，終点とも任意となって

字・町丁目；220, 992 地名

いる．起点住所，終点住所の登録の説明には，「都道
丁目番地等」との例

日本郵便（郵便事業株式会社）の郵便番号は，町域示がされている．これをより正確に表現すると，「都（町名から○丁目を除く部分，および大字）に設定さ道府県−（町村の場合には郡）−市町村・特別区−

れており，小字または通称には原則として設定され（政令指定都市の区）−町・字−番地」となる．ここていない．大字・町丁目レベル位置参照情報は，日

府県名

−

市区町村名

−

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データに 2009 年 9 月 30 日更新分から 2012 年 6 月

表‑4 工事実績情報の工事場所と正規化

29 日更新分までの削除された郵便番号データ行を加え，さらに次の処理を行ったものである．
・「以下に記載の無い場合」などの町域が示されていないデータ行，高層ビルの各階毎に割り当てられたデータ行を削除する．
・（町村）一円といった具体的な町域名を表さない要素を削除する（ただしデータ行は削除しない）．
・複数行にまたがって一つの括弧をなすデータ行
も含め，全ての括弧を閉じた形にした上で削除
する．
・読点（，
）や範囲指定（〜）を分解し，省略されている部分を補って独立したデータ行として追加する．
・重複を排除し，最長一致を行うために文字列長の降順で並べ替える．
b）工事実績情報
工事実績情報については，都道府県名と町村名が存在し，「郡名」を欠くデータについて「郡名」を補完する．次に，市区名または郡と町村名の組が存在
し，都道府県名を欠くデータについて「都道府県名」を補完する．ただし，同一名の伊達市（北海道，福島県）と府中市（東京都，広島県）については補完を行
わない．
c）工事実績情報と地名辞典の照合
工事実績情報，地名辞典の双方に対して，
「ツ」と
「ッ」，
「ケ」と「ヶ」の表記の揺らぎを統一し，空白の除去などのデータクレンジングを行い，市区町村

本における住所体系のうち，市，町，村，区，特別区

名と町・字名の間の「字」，「大字」の揺らぎに対応しの直下に属す行政区である「大字」
，
「町丁目」
，自治

たうえで最長一致の原則で照合を行う．

体によっては「町字」を示す住所代表点とされてい複数の住所が含まれている場合には，個別に取りる．街区レベル位置参照情報は，大字・町丁目レベ出し，起点住所，終点住所，起点座標，終点座標で重ル位置参照情報のデータ整備年度が 2009 年である

複する場所がある場合は取り除く．

のに対して 2011 年度となっているが，都市計画区域d）路線名，路線番号の活用

相当範囲に限られている．

これまでの作業によって得られた場所に，路線名，2006 年度から 2010 年度に完了した道路関連工事

路線番号を組み合わせて，市区町村名と路線名に対における工事場所の登録状況と，これら 3 種類の地

応する町域，市区町村名と路線番号に対応する町域

名辞典を用いて工事場所の正規化を行った結果を表のデータの組み合わせのリストを作成し，これらを‑4 に示す．この結果から，最も多くの工事場所が正用いて，市区町村名と路線名または路線番号を有す

規化され，場所を特定することができた郵便番号

る工事について町域名の推定を行う．

データを地名辞典として使用することとした．以e）地名辞典に存在しない町・字相当の地名

下，「町域」とは郵便番号データにおける町域を表す．

郵便番号データの町域名に存在しない市区町村以下の地名については「他」や「地先」などの地名以外（4）工事場所の特定の文字列を除去し，そのまま住所として採用する．

a）郵便番号データ
工事場所の正規化に用いた郵便番号データ
118, 155 地名は，2012 年 6 月 22 日の全国郵便番号

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図‑2 予測に用いるデータの例（5）工事場所の特定結果

始が無い場所（非供用場所）において，上記と同じ考以上による工事場所の特定の結果を表‑4 にあわせえ方で供用日を基準日に置き換え，基準日前に工事て示した．場所が特定できないものは，「管内一円」が開始され，基準日のＮヶ月前から基準日後 6ヶ月

や複数の都道府県に及ぶ広い範囲の工事で町・字が示されていない工事などであった．

の間に工事完了日を迎えたものを採用した．
b）予測対象（テスト）データ
道路の供用の情報が無い予測対象場所について（6）工事期間の条件を加えたデータの作成

は，基準日に置き換えて予測日を設定し，上記と同予測計算の対象データは，場所毎の集約に加えて，工事の開始と完了という工事期間の条件を同一にす様な条件で選定した工事の工法・型式から説明変数を集約しテストデータを作成する．

べきと考えた．データの作成の具体的な方法を以下（7）予測に用いるデータの例に示す．

図‑2 は，供用された場所の 2006 年度から 2010 年a）教師（訓練）データ
教師あり機械学習の教師（訓練）データとして，場

度までに完了した工事を完了日の順に並べ，工事期

所毎の道路の供用の有無が付加されたデータを作成

間をアスタリスクで，その右側に工法・型式から変する必要がある．

換した説明変数を示し，遡り調査期間（N）を 18ヶ月

「道路供用有り」の教師データを作成するため，としたときに採用されるものを表したものである．

道路の供用開始があった場所（供用場所）において，採用された説明変数の集計に当該場所の供用の有無

供用日以前に工事が開始され（複数年に及ぶ工事がを加えたものを教師（訓練）データとし，供用の有無あるため，供用日前に開始された工事であればそのが付加されていないものをテストデータとする．

長さは問わず良いものとした），供用日のＮヶ月前（遡り調査期間）から供用日の 6ヶ月後の間に工事完了日を迎えた工事全ての工法・型式を説明変数に変換して同種の説明変数の重複を除いて集約した．Ｎ

7．具体的な予測計算手法
教師あり機械学習には，決定木分析，ナイーブベ

は実データによる検証において 12 から 30 まで 6ヶイズ分類器，サポートベクターマシン，アンサンブ

月を単位として 4 種類の値を使用した．
「道路供用無し」の教師データは，道路の供用開

ル学習などがあり，いずれの手法によっても予測計

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た．

表‑5 検証に使用した工事数と地点数

8．埼玉県の道路開通を対象とした検証
これまで述べた方法によって，埼玉県が建設した道路における道路の供用の予測を試みた．埼玉県では道路の開通情報をインターネットで公開しており，これを教師データとしたため，供用の中でも開通のみを対象としていることとなる．
（1）使用したデータと予測手法
a）工事実績情報
2006 年度（2006 年 4 月 1 日）から 2010 年度（2010
年 3 月 31 日）の間に工事が完了した埼玉県発注の埼
玉県内の道路に関係する工事実績情報を 4, 475 件収集した．道路に関係する工事は，予算費目によって事業分野を示す項目「工事の分野」を用いて抽出した．
埼玉県では土木工事共通仕様書において工事金額算は可能である．今まで，工事発注見通し情報の案

500 万円以上の工事の工事実績情報への登録を求め

件名称等を用いて道路更新情報を抽出する試みはているため22），道路建設に関係する工事は網羅されあったが3），工法・型式から作成したデータと道路のていると考えられる．

供用との関係を調査した研究は無い．この関係を分b）道路供用（開通）情報

析できるよう，析出ルールを明示的に出力できる決定木分析を使用した．

埼玉県がインターネットで「道路開通情報」として公表している 2007 年度〜2010 年度の道路開通を
16 件収集し，その開通区間から開通場所として 35（1）決定木分析の町域を得た23）, 24）, 25）, 26）．

決定木分析では，供用場所，非供用場所の混在しc）データの作成たデータに対して，説明変数を一つずつ適用して，前述の方法によって作成したデータ数を表‑5 に示

説明変数の有無に従って分岐を行うことを繰り返し

す．非開通場所の基準日は，2008 年 9 月 30 日，2009て供用場所と非供用場所を分類していく．分岐に用年 9 月 30 日，2010 年 9 月 30 日の 3 種類，遡り調査

いる説明変数の適用順序は，当該目的変数を判定に期間は，12ヶ月前，18ヶ月前，24ヶ月前，30ヶ月前の用いることによって減ぜられる不確かさの大きさ

4 種類とした．これにより，12 種類の予測計算用（多様性指標）によって決定される．後述する検証でデータセットを作成した．遡り調査期間を長くとる用いた C4. 5 アルゴリズムの多様性指標は「情報利と採用工事数，場所（町域）数，場所当りの採用工事得比」であり，これは，分割によるエントロピーの平数が増加している．また，開通場所の場所当り採用

均的な減少量である「情報利得」を「分割情報量」で工事数は非開通場所に比べて約 4 倍となっているこ

除したものである．

とが表‑5 から読み取れる．

13）d）機械学習手法（2）不均衡データ問題

データマイニングツール WEKA の C4. 5 アルゴリ

工事場所の中で供用場所は非供用場所に比べて少ズムによる決定木「weka. classifiers. trees. J48」によっない．このため，供用場所に関する情報利得比は小て，10‑分割交差検証（全データをランダムに 10 分

さなものになり，予測精度が低下する（不均衡デー割し，1 つをテスト事例，残る 9 個を訓練事例とし，

タ問題）21）．そこで本研究においては，供用場所数

10 回検証）を行った．

に対する非供用場所数の比の直近上位の整数倍によって供用場所数のデータを非供用場所数と同等程度に複製する補正（オーバーサンプリング）を行っ

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表‑6がって，再現率と適合率を総合した指標として，再開通場所の予測計算の評価

現率と適合率の調和平均である F 値が評価に用いられることがある．
公表されている開通町域数が 35 であるのに対して，表‑6 にあるように開通と予測された町域数は
126〜173 であった．埼玉県内の町域数は，精査後の郵便番号データによると 2, 943 であり，工事実績情報を用いた予測計算によって対象となる町域数を，県内の全町域数の 4％から 6％程度に絞り込んだこととなる．そして，再現率により，全開通場所の約95% を正しく予測していることが分かる．

表‑6 の上部は，開通場所のデータ数と非開通場所のデータ数の不均衡をオーバーサンプリングによって補正して分析を行い，その結果をオーバーサンプ
リング前の実際のデータ数に換算したものである．
これに対して，不均衡への補正を実施しなかった場合の評価を表の下部に参考として示した．補正を行わない場合は，開通場所のデータ数が非開通場所に比べて少ないため，開通を特徴づける説明変数の情報量利得比が補正時に比べて低く，その結果，開通に対する予測計算の評価指標の値が低い．
表‑6 に，参考に，決定木の大きさを分岐数によっ

9．検証結果と考察て示した．今回は予測精度の向上よりも析出される（1）予測の性能評価について

ルールの分かりやすさを優先したため，決定木の大適合率，再現率，F 値を用いて予測の性能を評価しきさを控えめなものとしている．今後，予測精度をた結果を表‑6 に示す．これは，12 種類のデータセッ

重視する手法の採用や設定の改良によって，性能をトの 10‑分割交差検証結果に対して，4 種類の遡り調さらに向上できる可能性があると考えている．

査期間の評価結果を比較するため，遡り調査期間毎に 3 種類の基準日の評価値の平均をとったものであ （2）予測できなかった開通場所についてる．

開通場所を予測できなかった原因には次のことが再現率は，全開通場所数 35 のうち予測で得られた
場所数の割合である．例えば，予測によって 35 のう
ち 33 が 予 測 さ れ た 場 合 の 再 現 率 は，33 ／ 35 ＝考えられる．
a）工事に起因する原因
・

0. 943 となる．このため，遡り調査期間 12ヶ月にお的に行われる工法・型式が無かった

ける再現率 0. 928 から，予測で得られた場所のうち実際に開通であった場所数を算出する場合は，35 ×
0. 928 ＝ 32. 5 となる．適合率は，開通と予測された工事現場の条件により，他の開通場所で一般

・開通時期より相当以前に工事が行われていたb）登録に起因するもの
・場所のうち実際に開通であった場所（正解）の割合

施工場所あるいは工法・型式が正しく登録されていなかったである．例えば，予測によって開通と判定された場
所が 125ヶ所であって，そのうち 32ヶ所が正しい場 （3）開通と予測した非開通場所について合の適合率は 32/ 125 ＝ 0. 256 となる．このように，遡り調査期間 12ヶ月の予測で得られた開通場所にお非開通場所を開通と予測した原因には次のことが考えられる．

いて，再現率が 0. 928 であったことから，そのうち

・実際の開通場所は 32. 5 であったことがわかり，さら道路の開通に匹敵する大規模な工事（大規模な拡幅工事や災害復旧工事など）が行われた．

に適合率が 0. 257 であったことから，予測で開通と・判定された場所数は，32. 5 ／ 0. 257 ＝ 126 であった

ただし，開通以外でも大規模な道路改良（拡幅等）

ことがわかる．多くの場所を開通と判定することには道路地図の更新に重要であることから，実用性のより再現率は上昇するが，適合率は低下する．した観点から誤りとは言えない可能性がある．

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開通予定であるが未公表の場所を予測した

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表‑7

説明変数の出現回数（4）析出された予測ルールと推定の可能性について分析に使用した 3 種類の基準日，4 種類の遡り調
査期間による 12 種類のデータセットには，合計で延べ 19, 085 の場所で行われた工事（次元圧縮の結果，有効な説明変数を持たない工事を除き，開通・非開通間のデータ数をオーバーサンプリングによって補正したもの）の説明変数が含まれている．表‑7 に，
このデータセット全体に含まれていた説明変数の出現回数，析出された 12 種類の決定木に含まれていた
説明変数の出現回数，その第一分岐，第二分岐に含まれていた説明変数の出現回数を示した．
図‑3，図‑4 に得られた 12 種類の決定木から 2 例を示した．図‑3 中の丸付き数字は分岐数を表している．左上から順に説明変数の有無（yes/ no で示される）とその条件下での開通・非開通（Open/ Norm で
示 さ れ る）の 場 所 数 を 示 し て い る．下 線 のOpen/ Norm は，決定木がそれぞれ開通場所（Open）
あるいは非開通場所（Norm）と判定したことを示す．
開通場所数が非開通場所数より少ないにも係らず開通と判定されている結果がある．これは，オーバー
サンプリングによって開通データを増やして分析を行い，その結果をオーバーサンプリング前の実際のデータ数に換算したことによって生じている．
これらは，埼玉県の評価対象期間中の道路関連工事における維持補修工事，橋梁工事，トンネル工事
等の割合と開通との関連，開通日と採用された工法・型式の時期の差を反映したものとなっている．今回の検証の決定木において分岐に対する評価が高かった（第一分岐に採用された）説明変数は，遡り調査期間を 18ヶ月以下とした場合は「RoadEquipment（道路付属物等）」であり，24ヶ月以上の場合には「RoadBed

図‑3 決定木の出力結果（例 1）（路盤路床，コンクリート床版）」であった．これは道路の建設の工程と整合している．
予測の再現率が 95％であり，予測ルールが合理的であることから，工事実績情報から道路の供用の推定は可能と考えられる．

10．おわりに
本研究は，工事実績情報からの道路供用の推定可能性を調査するため，工事場所，工事開始日，工事完了日，工法・型式から生成したデータに対し，教師あり機械学習を適用した．埼玉県発注工事の道路開通
図‑4 決定木の出力結果（例 2）

による検証によって推定が可能と考えられる．今後，他の道路管理者，他の種類の道路供用に対して検証し，汎化の検討を進めたい．

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土木学会論文集F3（土木情報学）, Vol. 68, No. 2, I_150-I_161, 2012.

参考文献
1)

2012. 7. 5. アクセス.

総務省統計局：日本統計年鑑 第 9 章建設業 9 ‑ 3 発注者及び目的別工事分類別公共機関からの受注工事件

Practical Machine Learning Tools and Techniques，ISBN数及び請負契約額，http://www.stat.go.jp/data/nenkan/zu

978‑0120884070，2nd ed，p.289, 103，ELSEVIER，2005.
14) 石井一郎・元田良孝：道路工学，第 8 章道路土工〜第hyou/y0903000.xls，2012. 10. 13. アクセス.
2)

3)

4)

一般社団法人15 章維持補修，鹿島出版会，1993. 1.

日本道路建設業協会：統計資料 道路

事業費と舗装費 10 年間の推移（データ），http://www.d15) 国土交通省国土技術政策総合研究所：1．2 体系階層

ohkenkyo.com/shiryo/g_pdf/costs/h02.pdf，2012. 10. 13.

（レベル）の定義，http://www.nilim.go.jp/lab/pbg/theme/

アクセス.

theme2/sekisan/tree/t1-2.pdf，2012. 10. 13. アクセス.

関本義秀, 中條覚, 南佳孝, 山口章平, 山田晴利, 布施孝

16) 国土交通省国土技術政策総合研究所：工事工種体系ツ

志：工事発注見通し情報を用いた全国における道路更リー（平成 23 年度改訂版），http://www.nilim.go.jp/lab/

新情報の自動抽出に向けた試み，土木学会論文集 D3

pbg/theme/theme2/sekisan/tree/t1-4.pdf，2012. 10. 13. ア（土木計画学），Vol. 68，No. 3，pp.117‑128，2012.

クセス.

特定非営利活動法人 ITS Japan：安全・環境に資する走

17) 例えば，国土交通省中部地方整備局：道路設計要領（設行支援サービス実現のための道路情報整備と流通へ

計編），http://www.cbr.mlit.go.jp/road/sekkeiyouryou/inde

向けた提言，http://www.its-jp.org/wp-content/uploads/20

x.htm，2012. 7. 23. アクセス.
18) 国土交通省国土政策局：位置参照情報ダウンロード

10/09/2d241ee556cc6bcfb250a3130e642658.pdf，2008. 4,5)13) 例えば，Ian H. Witten and Eibe Frank：DATA MINING

2012. 10. 13. アクセス.

サービス，http://nlftp.mlit.go.jp/isj/index.html，2012. 8.

一般財団法人16. アクセス.

日本建設情報総合センター：新しいコリンズ・テクリスの概要，JACIC 情報 102，Vol. 26，

19) 日本郵便株式会社：郵便番号データダウンロード，htt
p://www.post.japanpost.jp/zipcode/download.html ，2012.

No. 2，pp.25‑26，2011. 7.
6)

一般財団法人8. 16. アクセス.

日本建設情報総合センター：工事実績

情 報 公 開，http://www.ct.jacic.or.jp/teikyou/search.html，

20) 南佳孝, 関本義秀, 中條覚, 柴崎亮介：路線情報を加味した道路関連情報の位置特定に関する研究，土木学会

2012. 10. 13. アクセス.
7)

様書（平成 23 年度） 1‑1‑5

8)CORINS への登録，htt21) Haibo He and Edwardo A. Garcia:Learning from Imbalanced

p://www.ktr.mlit.go.jp/ktr_content/content/000011773.pdf，

Data, IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND

p.7，2012. 10. 13. アクセス.

DATA ENGINEERING, Vol. 21, No. 9, pp. 1263‑1284,

国土交通省：建設工事施工統計調査

完成工事高等時

系列表，http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/Xlsdl.do?sinfid=000012903080，2012. 3,
9)

論文集 F3（土木情報），Vol. 67，No. 1，pp.7‑17，2011.

例えば，国土交通省関東地方整備局：土木工事共通仕2009. 9.
22) 埼玉県：埼玉県土木工事共通仕様書，http://www.pref.s
aitama.lg.jp/uploaded/attachment/437216.pdf，第 1 編第 1

2012. 10. 13. アクセス.

章第 1 節，pp.25‑26，2012. 10. 7. アクセス.

国土交通省：調査の概要・用語の定義，http://www.e-s23) 埼玉県道路街路課：道路開通情報，http://www.pref.sait

tat.go.jp/SG1/estat/GL08020103.do?_pdfDownload_&fileI
d=000005141210&releaseCount=1，2012. 3. ,ama.lg.jp/site/kaitsuzyouhou/，2012. 10. 7. アクセス.

2012. 10.

24) 埼玉県道路政策課：道路開通情報（国道），http://www.

13. アクセス.
10) 一般財団法人

日本建設情報総合センター：コリンズ

項目定義書

XML 定義書，http://ct.jacic.or.jp/corporati

2010. 3. 19. 更新, 2010. 8. 15. アクセス.
25) 埼玉県道路政策課：道路開通情報（県道），http://www.

on/know/xml/file/c02x01.xls，2012. 10. 13. アクセス.
11) 一般財団法人

pref.saitama.lg.jp/site/dousei1006/905-20091224-51.html，

日本建設情報総合センター：コリン

pref.saitama.lg.jp/site/dousei1006/dousei035.html， 2012.
2. 3. 更新, 2012. 8. 15. アクセス.

ズ・テクリスマニュアル（コリンズ編），http://ct.jacic.
or.jp/corporation/know/manual/pdf/cor_manual_02.pdf，第26) 埼玉県道路政策課：道路開通情報（その他），http://ww2 章，pp.2_12‑2_68，2012. 9. 5. アクセス.
12) 一般財団法人

w.pref.saitama.lg.jp/site/dousei1006/dousei059.html，

日本建設情報総合センター：コリンズ

2012. 1. 17. 更新, 2012. 8. 15. アクセス.

選択項目詳細‑工種・工法，型式／担当工事内容，http://ct.jacic.or.jp/corporation/know/xml/file/c02x01_16.xls，

I_160（2012. 10. 19 受付）

土木学会論文集F3（土木情報学）, Vol. 68, No. 2, I_150-I_161, 2012.

PREDICTIONFOR

LOCATIONS OF CHANGESCONSTRUCTION-RECORDS

IN

ROADS

FROM

Wataru KOBAYASHI, Ryosuke SHIBASAKI and Yoshihide SEKIMOTO
To keep road maps and map data in car navigation system current gives great benefits to citizens. However,a lot of time and effort is needed to gather information which follows roads change. To improve the situation,
this paper presents construction-records which are collected to control the quality of public works all overJapan can predict for locations where roads change. First, construction‒records within a certain period of time
are grouped by location. Next, the construction method/ type information is converted into explanatory
variables (independent variable). The variables aggregated by each location are calculated by a supervisedmachine learning. An experimental evaluation showed that the method outputted decision tree models whichreflected process of road construction, and the average recall ratio was approximately 95%.

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