論文･報告 機械学習を用いたシステム建築における鉄骨重量の推定

論文･報告

機械学習を用いたシステム建築における鉄骨重量の推定～XGBoost 予測モデルとアプリケーションのノーコード開発事例～
No-Code Development of a ML-based System for Estimating Steel Quantity in Steel Buildings

室田 千春 *1
MUROTA Chiharu

山崎 美樹 *2
YAMAZAKI Miki

田中 政義 *3
TANAKA Masayoshi

金平 徳之 *4
KANEHIRA Noriyuki
川田工業㈱建築事業部では，経験豊富な技術者の暗黙知を経験の少ない技術者でも利用可能にすることで構造設計や見積り業務を効率化することが望まれていた。本稿では，過去の設計データで訓練した機械学習モデルを使い，未知の新しい物件の設計条件を入力すると，鉄骨重量合計を予測して出力するシステムを作成した。また，これらの開発にノーコードツールを用いることで内製化し，自社の知識を活かして機械学習モデルの構築・アプリ化までを短期間で実現できた。
本報告では，前半に機械学習の定義や分類，注意すべき点など，一般的な基礎知識を紹介する。後半では実例を通して，ノーコードツールを用いた機械学習モデルの構築とアプリ化，および，その中で行ったハイパーパラメータの最適化について報告する。最後に，今後の課題とともに，正確なデータを蓄積することの重要性について述べる。
キーワード：機械学習，システム建築，XGBoost，データ活用，ノーコード

1. はじめに

2. 機械学習の基礎知識

川田工業㈱建築事業部（以下，建築事業部）では，経験（1） 機械学習の定義と分類

豊富な技術者（以下，ベテラン技術者）の暗黙知を経験

機械学習は人工知能の一分野であり，明示的なプログの少ない技術者（以下，若手技術者）でも利用可能にすラムがなくてもデータから学習して事象をモデル化し，ることで構造設計や見積り業務を効率化することが望ま

その機械学習モデル(以下，モデル)を使うことで未知のれていた。本稿では，過去の設計データで訓練した機械条件に対して予測を行うことを可能にする。一般的には，学習モデルを使い，未知の新しい物件の設計条件を入力

教師あり学習，教師なし学習，強化学習の 3 つのカテゴ

すると，鉄骨重量合計を予測して出力するシステムを作リに分けられる。教師あり学習は，ラベル付きデータに成した。また，これらの開発にノーコードツールを用い基づいて学習を行うタイプである。一方，教師なし学習ることで内製化し，自社の知識を活かして機械学習モデ

では，ラベルのないデータからパターンや関係性を学習ルの構築・アプリ化までを短期間で実現できた。

する。そして，強化学習では，報酬とペナルティに基づ

本報告では，前半に機械学習の定義や分類，注意すべき点など，一般的な基礎知識を紹介する。後半では実例を通して，ノーコードツールを用いた機械学習モデルの構築とアプリ化，および，その中で行ったハイパーパラメータの最適化について報告する。最後に，今後の課題とともに，正確なデータを蓄積することの重要性について述べる。

いて意思決定を学習する。
（2） 機械学習の主要な手法
機械学習には多くの手法が存在し，それぞれが長所と適用範囲を持つ。一般的に用いられる手法には，回帰，分類，クラスタリング，次元削減などを目的とするものがある。また，多層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は，その強力な予測能力から機械学*1 川田テクノロジーズ㈱技術研究所 係長*2 川田工業㈱建築事業部設計部設計二課*3 川田工業㈱建築事業部設計部設計一課*4 川田テクノロジーズ㈱技術研究所 所長

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論文･報告 機械学習を用いたシステム建築における鉄骨重量の推定

実は，この観測値は 1 次式

習の一部として人気を博している。

𝑦 = 2 + 0.5𝑥（3） 機械学習の評価指標から得られる値𝑦に対し，分散 2 のばらつきをもつようモデルの有効性は，様々な評価指標を用いて判断される。分類問題では，精度，適合率，再現率，F1 スコア，受信者操作特性曲線下面積 (AUC-ROC) などが一般的に用いられる。どの指標を選ぶかは，解決しようとする具体的な問題と目標に依存する。
回帰問題の場合，平均絶対誤差 (MAE)，平均二乗誤差(MSE)，決定係数 (R2) ，2 乗平均平方根誤差(RMSE)などの指標が使われる。このうち RMSE は，予測誤差(ま逆算して得られた値である。したがって，想定するモデルとしては本来 1 次式とすべきだが，少ないデータしか得られていないこの範囲では，どちらが良いモデルであるか断定することは難しく，一見すると 3 次式の近似の成績が良いようにも見える。しかし図 3 のように，新たなデータを加えると当てはまりが悪く，3 次式のモデルは適切ではなかったことがわかる。

たは残差)の標準偏差である。予測誤差は，実際の値が予測値からどの程度離れているかを示す。わかりやすい例
として，単回帰の例を図 1 に示す。

(𝑓 − 𝑜)

図 3 次数を増やしたことによる過学習の例

この例からわかる通り，過学習を防ぐために訓練データを増やすことは有効である。そのほか，無関係な特徴
図 1 単回帰の例（4） 過学習について
過学習とは，モデルが訓練データのノイズやランダムな変動まで学習してしまうことにより，新しいデータに適応する能力が失われる現象である。この結果，訓練デー
タに対する誤差は小さいが，テストデータや実際の運用時のデータに対する誤差は大きくなる。例として前節の観測値データを使い，次元数の想定の違いによる予測モ量や冗長な特徴量を取り除くことでモデルが不要な情報に適合するのを防ぎ，重みづけの項が極端な値を取らないようペナルティを課す「正則化」や，データを訓練データとテストデータに分割して繰り返しモデルを評価する「交差検証」などの手法が存在する。実際にはこれらの手法を複数採用することで，汎化性能と柔軟性のバランスが良く，データの特徴を捉えたモデルを実現する。
（5） 機械学習モデルによる予測の注意点

デルの違いを示す。図 1 では𝑦 = 𝑎 + 𝑏𝑥で表される 1 次

前述のように，機械学習による予測とは一般に，既存式の回帰直線を予測モデルとして描いたが，次数を増やのデータ内の関係性に，ある種の法則があると仮定し，して 3 次式のモデルを想定すると図 2 のようになる。

未知の条件に対してその法則（モデル）に当てはめた場合に得られる解を予測値として出力することを指す。言い換えれば，過去に似たような条件のデータがない場合
や，誤入力などのノイズを多く含む場合，また想定するモデルが実際の現象をうまく説明できていない場合には，実際に近い予測を出すことはできない。また，良いモデルであっても，モデルが出力する値は，実際の値と全く同じにはならない。したがって，機械学習モデルを用いた予測結果を用いて何らかの意思決定を行う場合には，許容されるリスクを勘案し，目的に適した方法を選択して利用することが求められる。

図2

3 次式による予測モデル

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3. データ収集と前処理（2） ノーコードツールの利用による開発の容易化と現場技術者の貢献（1） データ前処理による品質改善の重要性と手法
データの質と量はモデルの性能に大きな影響を与える。
データ収集の方法は多種多様であり，調査，実験，観察，KNIME のようなノーコードツールを使用することの利点として，プログラミング等の情報処理技術を専門としない現業の技術者が自身の業務知識を活用して，デービッグデータからの抽出などがあるが，データが収集さタ分析や機械学習モデルの開発を行えることが挙げられれた後も，そのままモデルの学習に利活用するケースはる。取り扱うデータの中には，たとえば建設業に関わるほとんど無い。収集されたデータには，外れ値や誤入力データであればその分野の専門家でなければその意味をなどのノイズや欠損値が存在したり，スケールが統一さ正確に把 握でき ない場合がある。現 場の技術者が 直接れていなかったりする。これらは機械学習に限らず，デーデータを分析し，その結果を用いるツールを自身のニータ分析をするうえで常に障害となることから，解消する

ズに合わ せて開 発することが可能に なるため，ソ フト必要がある。また，適用する手法や目的によって，デーウェア技術者に外注する場合よりも，業務のニーズによタの変換や統合が必要になることもある。これらの作業り密接に，より早く対応することができる可能性がある。

をデータ前処理と呼ぶ。
データ前処理には，データクレンジング（誤ったデー（3） ノーコードツールの注意点と課題タの修正や削除，欠損値の補完，外れ値の除去 ），デー

一方で，ノーコードであるか否かに関わらず，データタ統合（異なるソースからのデータの統一），データ変換分析や機械学習を扱う場合には，データの取り扱いやア（データの形式や構造の変更，特徴量のスケーリング，ルゴリズムに関する理解が無ければ，適切な結果を得るカテゴリ変数の数値化）などが含まれる。これらによりことはできない。

データの品質が向上することは，モデルの学習効率と性

また，現場の技術者は，システムの内部動作や可能性能の向上に大きな影響を与える。

を完全に理解するのが難しい場合があり，問題発生時のトラブルシューティングやパフォーマンスの最適化に影（2） 特徴量エンジニアリング

響を及ぼす可能性がある。更に，ノーコードツールの機モデルがより対象の特徴を捉えるための訓練データを能は，一般的にはツール提供元がリリースする機能に依最適化するために，データの持つ情報を加工することを存する。オープンソースである KNIME の場合には拡張

特徴量エンジニアリングと呼ぶ。例えば長方形の平面形機能を開発することが可能で，多くの場合信頼できる開状をもつ建物の X 方向と Y 方向の大きさの情報があっ発元がリリースしている拡張機能（以下，エクステンショた場合，これらを用いて面積を計算することが，X と Yン）を利用することが可能だが，公開されているエクスの大きさをそれぞれ単体で特徴量とするよりも，目的関テンションの中に所望の機能を見つけられなかったり，数に対してデータの特徴をより正確に表現することにな

新たにエクステンションやノードを開発したい場合にはり，次元削減により良い影響を与える場合がある。

より専門的な開発の知識を必要とする。

4. ノーコードツールの活用

5. 適用事例（1） ノーコードツールの概要と特徴

本章では，ノーコードツール KNIME を使い，建築事

ノーコードツールとは，従来のプログラミングの知識業部が保有する過去の物件データに機械学習を適用したやスキルを必要とせずに，ビジュアルなインタフェース事例を紹介する。この事例ではデータの前処理から機械やドラッグアンドドロップの操作を通じてプログラミン

学習モデ ルの構 築と最適化，試用の ためのアプリ ケーグを行う手法やプラットフォームを指す。コーディング

ションまでをノーコードで実装した。

や環境構築の高い知識を必要としないため，ソフトウェアの開発を比較的容易に行うことができる。目的によっ（1） 開発の経緯ては，コード記述するよりも迅速にプロトタイピングを建築事業部において，S 造システム建築「KBS」製品の行うことができ，データ分析だけでなく自動化などにも設計施工は主力事業の一つである。システム建築とは，利用できる。

建物を構成する部材を標準化することにより，提供プロ

後述する事例では，「KNIME Analytics Platform (以下セスをシステム化した建築であり， 工場・倉庫・物流施KNIME)1) 」を使用し，データ抽出・前処理から機械学習設等に広く用いられている建築工法である。この「KBS」

モデル構築，アプリケーション化まで行った。KNIME は，シリーズで建築事業部が特に強みとしているのはコスト

ノーコード環境を提供する一方で，データ解析，機械学を抑えた「自由設計」であり，それを可能にしているの習，データ可視化といった高度な機能を持つ。

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論文･報告 機械学習を用いたシステム建築における鉄骨重量の推定は，豊富な経験に裏打ちされた設計部門の構造設計技術（b） 機械学習を含むプログラムの動作確認の高さである。しかし，これには 2 つの課題があった。

(a)で準備したデータセットを用いて，学習→予測→精① 最適なプランを提案するため，長い時間を要して度評価を実施するプログラムを KNIME で作成し，基本いる見積作成期間を短縮すること的な動作の確認を行うとともに，次項以降に示す特徴量② ベテラン技術者と若手技術者の経験の差を減らす選択およびアルゴリズム選択に向けたベンチマークを得た。この時点では，アルゴリズムは Random Forest を用こと
これらの課題に対して，ベテラン技術者が直感で判断しいた。ていることを，アプリを使って支援ができれば，時間の（c） 特徴量選択短縮とともに経験知の形式知化のひとつの形を示せると機械学習において，目的関数に全く関係のない変数を考えた。

特徴量に含めると，それがノイズとなって精度が低下す

具体的には，システム建築の構造設計において，物件ることが知られている。Random Forest の結果出力に含の概要情報から鉄骨総重量の概算を推定できれば，工数まれる特徴量重要度，および，鉄骨重量合計に対する相をかけずに短期間で見積を作ることができ，早期受注や関を確認し，さらに，設計技術者の建築構造メカニズム無駄な工数の削減に繋がると考えられる。また，ベテラに関する専門知識の観点から，関係のない特徴量を除外

ン技術者が自らの経験からそのような推定を無意識に行した。

うことで設計上の大きなミスを未然に防いでいるとすれば，これによって若手技術者も同じような指標を持つこ（d） 機械学習モデル構築とアルゴリズム選択とができるようになる。

準備したデータセットは次のような特徴を持つ。
① カ テ ゴ リ デ ー タ ( 材 料 の 種 類 な ど )と 数 値 デ ー タ（2） 全体方針(スパン，床面積など)が混在している

方針として，実績物件の規模やスパンなどの設計上の仕様に関する過去のデータを使って予測モデルを構築し，② 非線形なデータパターンを持つ可能性がある

新しく与えられる物件の設計条件から，建物全体の鉄骨③ 欠損値を含む
このことから，KNIME で扱うことのできる手法のう重量合計を出力することを目指す。
目的変数を鉄骨重量合計としたのは，次の理由による。

ち，決定木を使う 3 つのアルゴリズムである Random① 鉄骨重量は，システム建築プロジェクトの，経済的・Forest ， 勾 配 ブ ー ス テ ィ ン グ （ Gradient BoostingMachine; GBM），XGBoost2) を用いてモデルを構築し，物理的規模を把握するのに重要な指標である② 経験の浅い技術者にとって，その概算を推定すること交差検証の結果を評価し，比較した。
モデルの評価には R2 ，予測誤差率の平均と標準偏差をが困難である
また，プログラミングの専門家でない建築系技術者に用いた。予測誤差率とは，予測誤差（予測値－正解値）よる開発を可能とするために，KNIME を用いることとを正解値で除した値である。目的変数のスケール（鉄骨した。

重量合計の大きさ）が異なるデータの予測の集まりを評価するため，予測誤差そのものの大きさではなく，正解（3） 開発手順値に対する比率を評価することとした。予測誤差率の平均とは，予測誤差率の絶対値の平均である。

（a） 前処理
まずは既存システムのデータから，訓練およびテストに用いるデータセットを抽出するプログラムを KNIMEで作成して，データセットを得た。
前処理として，データセット内の欠損値を確認し，欠損値が 5 割を超える項目を除外した。また，鉄骨重量合計や延床面積などの基本的な項目が欠損しているデータと鉄骨重量が極端に少ないなどの「外れ値」と判断でき

各アルゴリズムで構築したモデルの比較を表 2 および
図 3 に示す。予測誤差率の分布を図 3 のバイオリンプロットで比較すると，XGBoost では 0 に近い値にデータが集中している一方，RandomForest では広く分布していることがわかる。比較の結果，より予測誤差比率の平均および標準偏差が低く，ばらつきが少ない XGBoost を採用することとした。
表 2 各アルゴリズムで構築したモデルの評価るデータを除外した。前処理後のデータセットの概要は
表 1 の通りである。
表1アルゴリズム

RandomForestGBMXGBoost

R20.863

0.90.905

0.561

0.236

0.223

1.425

0.299

0.263

データセット概要

レコード数
特徴量（データ項目数）※固有名詞や社内 ID を除く

539 件
33

予測誤差率の平均予測誤差率の標準偏差論文・報告 5-4

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論文･報告 機械学習を用いたシステム建築における鉄骨重量の推定者が開発に直接携わることで，特に特徴量の選択や特徴量エンジニアリングについて効率的に行うことができた。
本節では，XGBoost に設定するハイパーパラメータの最適化の結果と，それによって得られたモデルの評価および，アプリケーション化について述べる。
（a） ハイパーパラメータの最適化結果
最適な組み合わ せを探索す る一般的な方法に は ， グ
リッドサーチ，ランダムサーチ，ベイズ最適化等がある。
グリッドサーチとは，あらかじめ決めた値の組み合わせを総当たりで試行した結果のうち最良のものを選択する方法である。ランダムサーチは，探索する値をランダムに決める点がグリッドサーチと異なる。ベイズ最適化は，試行した結果を考慮して，次に探索する組み合わせを決め，精度が十分に良くなるまでそれを繰り返す方法である。グリッドサーチは一見最も信頼性が高いように思え
図 3 予測誤差比率の分布の比較るが，組み合わせる値の間隔を十分に小さくし，探索点が十分多くないとピークを探索できない一方，探索する採用した XGBoost は，「 Extreme Gradient Boosting」

パラメータの数が多いと組み合わせ爆発により現実的なを意 味す る機械 学習アル ゴリズムで あり，勾配ブ ース

時間での 計算が できない。ランダム サーチはグリ ッド

ティングフレームワークの一つである。勾配ブースティサーチよりも筋の良い探索ができる場合もあるが，運任ングを基盤としているが，XGBoost は L1（Lasso 回帰）せの側面がある。ベイズ最適化は，試した結果から，よと L2（Ridge 回帰）の正則化項を採用しており，モデルり良い結果が期待できる次の組み合わせを予測して試すの過学習を防止する能力が強化されている。さらに，計というサイクルを繰り返して最適な組み合わせを目指す

算効率の面で XGBoost は内部的に並列処理をサポート

方法で，少ない計算量で最適解に近い答えを得られる利しており，大規模なデータセットにおける学習も，GBM点がある。今回は，ベイズ最適化を採用することとした。と比較して高速に実行できる。

XGBoost には，ほかのアルゴリズムに比較して多くの（e） ハイパーパラメータの最適化ハイパーパラメータがあるため，影響の大きいパラメー

ハイパーパラメータとは，機械学習モデルの学習前にタに絞って最適化を行うのが一般的である。今回は表 3

人手で決めるパラメータのことであり，設定できるハイに示すパラメータについて最適化を行うこととした。

パーパラメータの数や種類はアルゴリズムによって異なベイズ最適化の注意点として，探索の範囲を適切に設る。ハイパーパラメータを調整することで，精度の向上

定しないと局所解に留まり，大域的最適解に到達できなや過学習の抑制など，モデルの性能向上につなげることい可能性がある。パラメータの探索範囲を絞り込むため，ができる。ここでは，XGBoost のハイパーパラメータのそれぞれのパラメータを変化させた場合の精度の変化をうち特に重要なものを，ベイズ最適化によって探索した。

プロットして確認した（図 4）。精度の指標には予測誤差

詳細については次節で述べる。

率の平均を用いた。交差検証における予測精度（ validation score ） が 訓 練 デ ー タ を 使 っ た 予 測 精 度（f） モデルの評価作成したモデルの評価を行った。詳細は次節で述べる。

（training score）にできるだけ近くなることが目標となる。training score がほかの範囲よりも悪い(予測誤差率（g） 利用可能なアプリケーションの開発の平均が大きい)範囲は，学習が十分でない「未学習」と新たな設計条件に対してこのモデルを適用した結果を，なっており，それ以外の範囲で validation score が悪化

誰でも簡単に表示できるよう，アプリケーションを開発している範囲は「過学習」となっている。これらの範囲した。サーバー機能を有する「KNIME Server」を利用は探索範囲から除外することとし，図 4 の赤矢印で示しすることで，設計担当者が実際に使うアプリケーションた範囲を探索範囲とした。

開発についてもノーコードで完結した。

これらのパラメータから，最適な組み合わせを探索するため，KNIME のエクステンションに含まれるノード（4） 開発結果
本事例では，特徴量に関する建築系の知識をもつ担当を使い，Parameter Optimization Loop を構成して実行した結果，表 4 に示すハイパーパラメータを得た。

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表 3 最適化するハイパーパラメータ

表 4 最適化の結果

値の取りうる範囲

名称

デフォルト値

最適化後

max_depth

正の整数 (小さいほど保守的)

max_depth67

min_child_weight0～∞ (大きいほど保守的)

min_child_weight

1.00

3.93

colsample_bytree

0 ～1 (小さいほど保守的)

colsample_bytree

1.000.99eta

0～1eta0.30

0.11

subsample

0 ～1 (小さいほど保守的)subsample

1.00

0.69

lambda0～∞ (大きいほど保守的)

lambda

1.00

24.75

平均予測誤差率

名称

探索範囲

探索範囲
(start-stop)（b） モデルの評価
前項で最適化を行ったモデルによる比較を表 5 と図 5

未学習6-12に示す。予測誤差比率の平均は最適化前 0.223 であったのに対し，最適化後は 0.206 に改善し，モデルの当てはまりの良さを示す R2 および予測誤差比率の標準偏差も改善していることがわかる。

平均予測誤差率

探索範囲(start-stop)

表 5 最適化後のモデルの評価

0.0-4.0

最適化前

最適化後

0.905

0.929

予測誤差比率の平均

0.223

0.206

予測誤差比率の標準偏差

0.263

0.202

探索範囲
(start-stop)

0.5-1.0

過学習

探索範囲(start-stop)

0.1-0.6

・:予測誤差比

探索範囲(start-stop)

平均予測誤差率

平均予測誤差率

平均予測誤差率R

2率の平均

0.5-1.0

平均予測誤差率

探索範囲(start-stop)

10-25

図 5 最適化前と最適化後の予測誤差比率の分布比較（c） KNIME によるアプリケーション化構築した機械学習モデルを使った予測を，普段 KNIMEを利用したことのない設計技術者も利用できるよう，アプリケーション化した。KNIME Server を使うことで，

図 4 ハイパーパラメータと探索範囲

ブラウザ上で動作する仕組みを構築した条件を入力して鉄骨重量合計を予測するだけでなく，入力した条件と類論文・報告 5-6

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論文･報告 機械学習を用いたシステム建築における鉄骨重量の推定

似した過去実績の一覧や，スパンなどの条件を変化させが蓄積できるような仕組みにする

た場合の予測結果の変化を表示できるようにし，見積やこれまで述べてきたように実務運用に向けての課題は設計を支援する機能を強化した（図 6）。これにより，見あるものの，本開発を通して，手元にある過去のデータ積期間を短縮するとともに，若手技術者も過去のデータから，鉄骨重量合計をある程度予測することは可能であを容易に利用できるようになった。

ることがわかった。
また，③については，蓄積データの利活用や分析を想定してこなかった経緯により，残すべきデータを蓄積することの重要性を深く認識していなかった背景があると考えられる。今回の取り組みを機に，デジタルトランスフォーメーションにも活かせる重要な気づきを得ることができた。昨今の AI をはじめとする急速な技術的進歩を鑑みれば，過去のデータが今後様々な価値を生み出していくことが考えられる。したがって，データの量と質を高めていくための取り組みは，ますます重要になると考える。

6. おわりに
本報告では，機械学習の一般的な知識としての概要を紹介し，さらに鉄骨重量の予測をシステム化することで設計を効率化する機械学習の適用事例について述べた。
その中で，データの抽出・前処理から，パラメータの最適化，モデルの評価，アプリケーション化までの流れを紹介した。また，これら一連のデータ分析や開発過程を
図 6 アプリケーションの UI の例

ノーコードで建築系技術者でも完結できることが確認できた。建築系技術者が自身の手で機械学習モデルを構築（5） 適用した結果と今後の課題作成したアプリケーションを，建築事業部の設計担当できたことは，特徴量の合理的かつ迅速な選択などの点で活かされた。

者の間で試用した結果，次のような意見を得た。


鉄骨重量合計の予測値を得られることは，大きな本事例が，業務の効率化や暗黙知の形式知化，プロセスの合理化などの課題解決の参考になれば幸いである。

ミスを防ぐために一定の効果があり，設計を早く行うための助けになる

一方で，実務に耐える高い精度や信頼性があると

参考文献
1)

KNIME AG, 「 KNIME Analytics Platform 」 ,はいえず，予測結果が大きな予測誤差を含む可能

https://www.knime.com/knime-analytics-platform,性も残されている(2022/1/15 閲覧)

一定の効果を評価する声がある一方，精度や，算出過2)Chen et al.: XGBoost; A Scalable Tree Boosting

程の透明性・説明性についてはまだ課題が残されている

System, Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD

ことから，このモデルの実務適用は見送られている。実International Conference on Knowledge Discovery

務適用するための課題として以下の事項が挙げられる。

and Data Mining, pp.785–794, 2016.8.

①

予測精度を高める必要がある。対策の一つとして
は，訓練データの増強が挙げられ，実物件のデータだけでなく，設計シミュレーションなどの訓練データを拡充する方法もある②

モデルの説明性向上や，高い精度が期待できる条件の 範囲 およ びそ の 範囲 で期待できる精度の評価を行うことが必要である③

過去の蓄積データの中には，未入力の項目や不正確な情報が含まれていた。今後はデータの質を向上させるため、データ入力時に，信頼できる情報

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