JP2020170280A - 設備情報作成装置、モデル作成装置及び設備情報作成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】適切な位置に適切な設備が配置された設備情報を容易に作成できるようにする。【解決手段】設備情報作成装置１は、設備を設置する建物である設置対象建物の構造を示す対象建物情報を取得する建物情報取得部１３１と、複数の基準建物の構造を示す複数の建物情報と、複数の基準建物に設置された設備の配置を示す設備情報とを教師データとして学習した機械学習モデルＭに対象建物情報を入力することにより機械学習モデルＭから出力される情報を、設置対象建物に設備を設置する位置を示す推薦設備情報として出力する設備情報出力部１３３と、を有する。【選択図】図３

Description

本発明は、火災報知設備、照明設備、空調設備及び防犯設備等の設備の設置場所を示す設備情報を作成するための設備情報作成装置、モデル作成装置及び設備情報作成方法に関する。

従来、火災報知設備、照明設備、空調設備及び防犯設備等を設置する前に、これらの設備を設置する位置を示す設備図が作成されている。特許文献１においては、建物の平面図に火災感知器を自動的に配置して設備図を作成する技術が開示されている。

特開平９−１８４３１０号公報

従来の技術では、例えば火災報知設備用の設備情報を作成する場合、火災感知器を配置する範囲をユーザが指定した上で、消防法等の法規で定められた基準を示す情報に基づいて設備の種別と設置位置が決定されていた。実際に設備を設置する際には、法規で定められた条件だけでなく、建物の形状、他の設備の設置位置、又は設備の特性等を考慮する必要がある。したがって、従来の技術のように法規を考慮するだけでは、適切な設備が適切な位置に配置されない場合があるという問題があった。

そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、適切な位置に適切な設備が配置された設備情報を作成することができる設備情報を容易に作成することができるようにすることを目的とする。

本発明の第１の態様の設備情報作成装置は、設備を設置する建物である設置対象建物の構造を示す対象建物情報を取得する建物情報取得部と、複数の基準建物の構造を示す複数の建物情報と、前記複数の基準建物に設置された設備の配置を示す設備情報とを教師データとして学習した機械学習モデルに前記対象建物情報を入力することにより前記機械学習モデルから出力される情報を、前記設置対象建物に前記設備を設置する位置を示す推薦設備情報として出力する設備情報出力部と、を有する。

前記設備情報出力部は、前記設置対象建物内の複数の異なる位置にそれぞれ性能が異なる複数の前記設備から選択された設備が関連付けられた推薦設備情報を出力してもよい。前記設備情報出力部は、前記対象建物情報と前記推薦設備情報とが関連付けられたＣＡＤデータを出力してもよい。前記設備情報出力部は、複数の前記設備の間を接続する配線を設置する位置をさらに示す前記推薦設備情報を出力してもよい。

設備情報作成装置が、前記設置対象建物に設置する前記設備の種別の入力を受け付ける入力受付部をさらに有し、前記設備情報出力部は、前記入力受付部が受け付けた種別に対応する前記機械学習モデルに前記対象建物情報を入力することにより前記推薦設備情報を出力してもよい。前記入力受付部は、前記設備のメーカーの入力を受け付け、前記設備情報出力部は、前記入力受付部が受け付けたメーカーに対応する前記機械学習モデルに前記対象建物情報を入力することにより、当該メーカーに対応する前記推薦設備情報を出力してもよい。

設備情報作成装置が、前記設置対象建物に設置する前記設備の配置条件に関する条件の入力を受け付ける入力受付部をさらに有し、前記設備情報出力部は、前記入力受付部が受け付けた前記配置条件に対応する前記機械学習モデルに前記対象建物情報を入力することにより前記推薦設備情報を出力してもよい。

設備情報作成装置が、前記設置対象建物の構造種別の入力を受け付ける入力受付部をさらに有し、前記設備情報出力部は、前記入力受付部が受け付けた前記構造種別に対応する前記機械学習モデルに前記対象建物情報を入力することにより前記推薦設備情報を出力してもよい。

設備情報作成装置が、前記設置対象建物の用途の入力を受け付ける入力受付部をさらに有し、前記設備情報出力部は、前記入力受付部が受け付けた前記用途に対応する前記機械学習モデルに前記対象建物情報を入力することにより前記推薦設備情報を出力してもよい。

設備情報作成装置は、前記対象建物情報が示す前記設置対象建物の構造と、前記設備情報出力部が出力した前記推薦設備情報が示す前記設備の種別及び設置位置とに基づいて、前記推薦設備情報が示す前記設備の種別及び設置位置が適法であるか否かを判定する判定部をさらに有してもよい。

前記設備情報出力部は、前記建物情報取得部が前記対象建物情報を取得した日の前の所定の期間に作成された前記設備情報を前記教師データとして学習した前記機械学習モデルに前記対象建物情報を入力してもよい。

設備情報出力部は、前記推薦設備情報に含まれる前記設備の種類と数量とを関連付けた設備数情報をさらに出力してもよい。

本発明の第２の態様のモデル作成装置は、複数の基準建物の構造を示す複数の建物情報と、前記複数の基準建物に設置された設備の配置を示す設備情報とを教師データとして取得する教師データ取得部と、前記教師データ取得部が取得した前記教師データを用いることにより、設備を設置する建物である設置対象建物の構造を示す対象建物情報が入力されると、前記設置対象建物に前記設備を設置する位置を示す推薦設備情報を出力する機械学習モデルを作成するモデル作成部と、前記対象建物情報を送信した他の装置に、前記推薦設備情報を出力する情報提供部と、を有する。

本発明の第３の態様の設備情報作成方法は、複数の基準建物の構造を示す複数の建物情報と、前記複数の基準建物に設置された設備の配置を示す設備情報とを教師データとして機械学習モデルに学習させるステップと、設備を設置する建物である設置対象建物の構造を示す対象建物情報を取得するステップと、前記対象建物情報を前記機械学習モデルに入力することにより前記機械学習モデルから出力される情報を、前記設置対象建物に前記設備を設置する位置を示す推薦設備情報として出力するステップと、を有する。

本発明によれば、適切な位置に適切な設備が配置された設備情報を容易に作成することができるという効果を奏する。

設備情報作成装置の概要を示す図である。 機械学習モデルを作成するモデル作成装置の概要を示す図である。 設備情報作成装置の構成を示す図である。 モデル作成装置の構成を示す図である。 設備情報作成装置の変形例の構成を示す図である。

［設備情報作成装置１の概要］
図１は、設備情報作成装置１の概要を示す図である。設備情報作成装置１は、建築物内の複数の区画の形状、複数の区画の面積、及び複数の区画の配置等を示す建築情報に基づいて、建築物内に設置する各種の設備の配置、及び設備間の配線等を示す推薦設備情報を自動的に作成するための装置である。設備は、火災報知システムにおける火災感知器、警報器、防火戸、及び防火シャッター等の火災報知設備、消火設備、照明設備、又は防犯設備等のように、建築物に設置される任意の機器を含む。

建築情報は、例えば、区画を囲む壁を示す情報、区画の出入り口の位置を示す情報、区画の用途を示すテキスト情報、及び梁の位置を示す情報等が含まれた建築図（例えば図１における建築図Ａ）である。建築情報は、ＣＡＤを用いて作成された建築図のＣＡＤデータであってもよく、手描きの図面であってもよい。推薦設備情報は、例えばＣＡＤデータの形式の設備図（例えば図１における設備図Ｂ）であるが、設備の設置位置及び配線位置を示すテキストデータであってもよく、紙に印刷された書面であってもよい。

設備情報作成装置１は、設備を設置する対象となる建物の建築図等の建物情報である対象建物情報が入力されると推薦設備情報を出力する機械学習モデルＭを用いて、推薦設備情報を作成する。対象建物情報は、例えば、火災報知システムを設置する建物の建築図である。図２は、機械学習モデルＭを作成するモデル作成装置２の概要を示す図である。図２に示すように、モデル作成装置２は、複数の基準建物の構造を示す複数の建物情報（例えば図２に示す建築図Ａ１、Ａ２、Ａ３）と、これらの複数の基準建物に設置された設備の配置を示す設備情報（例えば図２に示す設備図Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３）とを含むデータ（例えば図２におけるデータＴ１、Ｔ２、Ｔ３）を教師データとして機械学習モデルＭを作成する。基準建物は、機械学習モデルＭを作成する際に建築情報が用いられる建物である。

機械学習モデルＭが、多数の基準建物の建築図に基づいて作成された多数の設備図を教師データとして作成されることで、機械学習モデルＭは、実際に使用された設備図における設備の配置が考慮されたモデルとなる。設備情報作成装置１が、このような機械学習モデルＭを用いて推薦設備情報を作成することで、設備情報作成装置１は、法規で定められた条件だけでなく、建物の形状、他の設備の設置位置、又は設備の特性等が考慮された推薦設備情報を短時間で作成することができる。以下、設備情報作成装置１及びモデル作成装置２の構成を詳細に説明する。

［設備情報作成装置１の構成］
図３は、設備情報作成装置１の構成を示す図である。設備情報作成装置１は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを有する。制御部１３は、建物情報取得部１３１と、入力受付部１３２と、設備情報出力部１３３とを有する。

通信部１１は、他のコンピュータ等の電子機器との間でデータを送受信するための通信インターフェースであり、例えばＬＡＮ（Local Area Network）コントローラを含む。通信部１１は、例えばインターネット又はＬＡＮ等のネットワークに接続されており、ネットワークを介して受信した対象建物情報を建物情報取得部１３１に入力する。また、通信部１１は、設備情報出力部１３３から入力された推薦設備情報をネットワークに送信する。

記憶部１２は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びハードディスク等の記憶媒体を含む。記憶部１２は、制御部１３が実行するプログラムを記憶する。また、記憶部１２は、制御部１３が推薦設備情報を作成するために必要な各種のデータを記憶する。

制御部１３は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んでおり、記憶部１２に記憶されたプログラムを実行することにより、建物情報取得部１３１、入力受付部１３２及び設備情報出力部１３３として機能する。制御部１３は、ＣＰＵとともに、又はＣＰＵの代わりに他の回路を含んでもよい。

建物情報取得部１３１は、設備を設置する建物である設置対象建物の構造を示す対象建物情報を取得する。建物情報取得部１３１は、例えばＣＡＤデータ、画像データ、ベクトルデータの形式の対象建物情報を取得する。建物情報取得部１３１は、取得した対象建物情報を設備情報出力部１３３に入力する。

入力受付部１３２は、設備情報作成装置１の利用者による各種の入力を受け付ける。入力受付部１３２は、例えば、設置対象建物に設置する設備の種別の入力を受け付ける。設備の種別は、例えば、「火災報知設備」、「照明設備」、「防犯設備」のように、設置位置を決定するために考慮される法規又は設備の特性に基づいて決定されている分類である。入力受付部１３２は、例えば設備情報作成装置１を使用するユーザのコンピュータに、設備の種別を入力するための画面を表示させ、表示させた画面において入力された設備の種別を取得する。入力受付部１３２は、取得した設備の種別を示す情報を設備情報出力部１３３に通知する。

設備情報出力部１３３は、設置対象建物に設備を設置する位置を示す推薦設備情報を出力する。具体的には、設備情報出力部１３３は、例えばモデル作成装置２が作成した機械学習モデルＭに対象建物情報を入力することにより機械学習モデルＭから出力される情報を、設置対象建物に設備を設置する位置を示す推薦設備情報として出力する。機械学習モデルＭは、複数の基準建物の構造を示す複数の建物情報と、複数の基準建物に設置された設備の配置を示す設備情報とを教師データとしてモデル作成装置２が学習処理を実行することにより作成されたモデルである。

設備情報出力部１３３は、複数の設備の間を接続する配線を設置する位置をさらに示す推薦設備情報を出力してもよい。この場合、推薦設備情報には、設備端末器（例えば感知器、ベル）と設備端末器、設備中間機器（例えば中継器、端子盤）、及び制御盤（例えば受信機、警報盤、制御盤）までの配線の設置位置を示す情報が含まれる。設備情報出力部１３３が配線を設置する位置を示す推薦設備情報を出力することができるように、機械学習モデルＭの教師データとして用いられる設備情報には、配線の設置位置に関する情報も含まれていることが好ましい。

設備情報出力部１３３は、例えば、対象建物情報と推薦設備情報とが関連付けられたＣＡＤデータを出力する。ＣＡＤデータは、複数の階層のデータを含んでおり、第１の階層として、建物情報取得部１３１が取得した対象建物情報を含み、第２の階層として、機械学習モデルから出力された推薦設備情報を含む。ＣＡＤデータは、建物内の階ごとの平面図、複数の異なる階に設置された設備間の接続関係を示す図、及び三次元的に設備の設置位置と配線位置とが表示される三次元図等の任意の図を含んでよい。

ところで、建物における位置によって、それぞれ性能が異なる複数の設備が設置される場合がある。例えば、性能が異なる複数の設備として煙感知式の火災感知器と熱感知式の火災感知器とがある場合に、天井が高い部屋には煙感知式の火災感知器が設置され、天井が低い部屋には熱感知式の火災感知器が設置されることが多い。また、水が使用される部屋（例えばキッチン）には、防水性能が高い火災感知器が設置されることが多い。このような場合に設置位置に適した設備を設置することができるようにするために、設備情報出力部１３３は、性能が異なる複数の設備が設置された建物の設備情報を教師データとして学習することにより作成された機械学習モデルＭを用いて、設置対象建物内の複数の異なる位置にそれぞれ性能が異なる複数の設備から選択された設備が関連付けられた推薦設備情報を出力してもよい。

また、一つの建物には、火災報知設備、照明設備、又は防犯設備等のさまざまな設備が設置される。一般的に、設備ごとに設置する工事事業者が異なるので、設備ごとに異なる設備図が作成されることが望ましい。そこで、設備情報出力部１３３は、入力受付部１３２が受け付けた設備の種別に対応する推薦設備情報を出力してもよい。

このようにするために、設備情報出力部１３３は、例えば、それぞれ設備の種別に関連付けられた複数の機械学習モデルＭから、入力受付部１３２が受け付けた設備の種別に対応する機械学習モデルＭを選択し、選択した機械学習モデルＭに対象建物情報を入力することにより推薦設備情報を出力する。設備情報出力部１３３は、例えば、対象建物情報とともに設備の種別を示す情報をモデル作成装置２に送信することにより、モデル作成装置２が有する複数の機械学習モデルＭのうち設備の種別に対応する機械学習モデルＭから取得した推薦設備情報を出力することができる。

複数の機械学習モデルＭは、それぞれ異なる設備の設備情報を教師データとして学習することにより作成されている。設備情報出力部１３３は、入力受付部１３２が受け付けた設備の種別が火災報知設備である場合、火災報知設備用の機械学習モデルＭに対象建物情報を入力する。設備情報出力部１３３は、入力受付部１３２が受け付けた設備の種別が照明設備である場合、照明設備用の機械学習モデルＭに対象建物情報を入力する。設備情報出力部１３３がこのように動作することは、設備の種別ごとに工事事業者が異なる場合に好適である。

以上の説明においては、入力受付部１３２が設備の種別の入力を受け付けて、設備情報出力部１３３が、入力された種別の設備を設置する際に使用される推薦設備情報を出力する場合を説明したが、設備情報出力部１３３は、他の要素に基づいて作成した推薦設備情報を出力してもよい。

（設備の配置条件に応じた設備図の作成）
入力受付部１３２は、設置対象建物に設置する設備の配置条件の入力を受け付けてもよい。配置条件は、設備の配置密度、又は設置する設備の予算のように、設備の設置位置に関連する条件である。入力受付部１３２は、例えば、設備情報作成装置１の利用者のコンピュータに、「大」、「中」、「小」のいずれかから配置密度を選択するための画面を表示することにより、配置密度の入力を受け付ける。入力受付部１３２は、設置する設備の型名と予算を入力するための画面を表示してもよい。

設備情報出力部１３３は、入力受付部１３２が受け付けた配置条件に対応する機械学習モデルＭに対象建物情報を入力することにより推薦設備情報を出力する。設備情報出力部１３３は、複数の配置条件に対応する複数の機械学習モデルＭから、入力受付部１３２が受け付けた配置条件に対応する機械学習モデルＭを選択し、選択した機械学習モデルＭに対象建物情報を入力する。

設備情報出力部１３３は、例えば入力受付部１３２が配置密度として「大」を受け付けた場合、配置密度が大きい設備図を教師データとして学習することにより作成された機械学習モデルＭを用いて推薦設備情報を作成する。設備情報出力部１３３は、入力受付部１３２が設備の型名と予算の入力を受け付けた場合、受け付けられた型名と同じ設備が設置された同程度の面積の建物であって、入力受付部１３２が受け付けた予算に近い費用を要した建物の設備図を教師データとして学習することにより作成された機械学習モデルＭを用いて推薦設備情報を作成する。このように、設備情報出力部１３３が配置条件に対応する機械学習モデルＭを用いて推薦設備情報を作成することで、設備情報作成装置１は、設備の発注主が望む配置条件に合った推薦設備情報を作成することができる。

（構造種別に応じた設備図の作成）
建物の構造の種別によって、設備の設置位置として適した位置が異なる場合がある。例えば、天井の高さ若しくは傾斜角度、又は工法（鉄骨造か木造か）によって、火災感知器及び照明機器の理想的な配置密度は異なる。

そこで、入力受付部１３２が、設置対象建物の構造種別の入力を受け付けて、設備情報出力部１３３は、入力受付部１３２が受け付けた構造種別に対応する機械学習モデルＭに対象建物情報を入力することにより推薦設備情報を出力してもよい。設備情報出力部１３３は、複数の構造種別に対応する複数の機械学習モデルＭから、入力受付部１３２が受け付けた構造種別に対応する機械学習モデルＭを選択し、選択した機械学習モデルＭに対象建物情報を入力する。

設備情報出力部１３３は、例えば、天井が斜めであるという構造種別を入力受付部１３２が受け付けた場合、少なくとも一部に斜めの天井がある建物の設備図を教師データとして学習することにより作成された機械学習モデルＭを用いて推薦設備情報を作成する。このように、設備情報出力部１３３が構造種別に対応する機械学習モデルＭを用いて推薦設備情報を作成することで、設備情報作成装置１は、構造種別に適した位置に設備を設置することができる推薦設備情報を作成することができる。

（建物の用途に応じた設備図の作成）
また、建物の用途によって、設備の設置位置として適した位置が異なる場合がある。例えば、自動火災報知設備基準表又は消火設備設置基準表においては、防火対象物の種類ごとに、設置するべき火災報知設備の条件が定められている。そこで、入力受付部１３２が、設置対象建物の用途の入力を受け付け、設備情報出力部１３３が、入力受付部１３２が受け付けた用途に対応する機械学習モデルＭに対象建物情報を入力することにより推薦設備情報を出力してもよい。この場合、特定の用途の建物に対応する機械学習モデルＭは、特定の用途の建物に設置された建物の設備図を教師データとして作成される。設備情報出力部１３３が、このように建物の用途に応じて最適な推薦設備情報を出力することで、設備情報作成装置１は、建物の用途ごとに定められた基準を満たすように設備が配置された設備図を容易に作成することができる。

（設備のメーカーに応じた設備図の作成）
設備のメーカーによって仕様及び特徴が異なるので、設備のメーカーごとに、設備を設置すべき位置が異なる。そこで、入力受付部１３２が設備のメーカーの入力を受け付け、設備情報出力部１３３が、入力受付部１３２が受け付けたメーカーに対応する機械学習モデルＭに対象建物情報を入力することにより、当該メーカーに対応する推薦設備情報を出力してもよい。この場合、特定のメーカー用の機械学習モデルＭは、特定のメーカーの設備が設置された建物の設備図を教師データとして作成される。設備情報出力部１３３が、このように設備のメーカーごとに最適な推薦設備情報を出力することで、あるメーカーの設備を使用することを前提に設備の配置を設計した後に、他のメーカーの設備に変更することが容易になる。

［モデル作成装置２の構成］
図４は、モデル作成装置２の構成を示す図である。モデル作成装置２は、機械学習モデルＭを作成するとともに、受信した対象建物情報を送信した他の装置に対して推薦設備情報を提供する装置であり、例えばコンピュータである。以下の説明では、他の装置が設備情報作成装置１である場合を例示する。モデル作成装置２は、通信部２１と、記憶部２２と、制御部２３とを有する。制御部２３は、教師データ取得部２３１、モデル作成部２３２及び情報提供部２３３を有する。

通信部２１は、設備情報作成装置１及び他のコンピュータとの間でデータを送受信するための通信インターフェースであり、例えばＬＡＮコントローラを含む。通信部２１は、例えばインターネット又はＬＡＮ等のネットワークに接続されており、ネットワークを介して教師データを提供するコンピュータから受信した建物情報及び設備情報を教師データ取得部２３１に入力する。また、通信部２１は、ネットワークを介して設備情報作成装置１から受信した対象建物情報をモデル作成部２３２に入力する。さらに、通信部２１は、情報提供部２３３から出力される推薦設備情報を、ネットワークを介して設備情報作成装置１に送信する。

記憶部２２は、ＲＯＭ、ＲＡＭ及びハードディスク等の記憶媒体を含む。記憶部２２は、制御部２３が実行するプログラムを記憶している。また、記憶部２２は、情報提供部２３３が作成した機械学習モデルＭを記憶している。具体的には、記憶部２２は、対象建物情報に基づいて推薦設備情報を出力する処理を制御部２３が実行するためのプログラムと、当該プログラムにおいて使用される重み係数とを含む機械学習モデルＭを記憶している。重み係数は、例えば機械学習モデルＭがニューラルネットワークを含む場合における各ノードに入力される信号に乗算される値である。

制御部２３は、例えばＣＰＵを含んでおり、記憶部２２に記憶されたプログラムを実行することにより、教師データ取得部２３１、モデル作成部２３２及び情報提供部２３３として機能する。

教師データ取得部２３１は、複数の基準建物の構造を示す複数の建物情報と、複数の基準建物に設置された設備の配置を示す設備情報とを教師データとして取得する。教師データ取得部２３１は、例えば、モデル作成装置２にアクセス可能なコンピュータから入力された建物情報及び設備情報を取得する。教師データ取得部２３１は、通信部２１を介して設備情報作成装置１から受信した建物情報及び設備情報を取得してもよい。教師データ取得部２３１は、取得した建物情報及び設備情報をモデル作成部２３２に通知する。

モデル作成部２３２は、教師データ取得部２３１が取得した教師データを用いることにより、設備を設置する建物である設置対象建物の構造を示す対象建物情報が入力されると、設置対象建物に設備を設置する位置を示す推薦設備情報を出力する機械学習モデルＭを作成する。具体的には、モデル作成部２３２は、教師データ取得部２３１から入力された建物情報及び設備情報を記憶部２２に記憶された初期状態の機械学習モデルＭに入力して機械学習モデルＭの係数を更新することにより、機械学習モデルＭを作成する。

情報提供部２３３は、対象建物情報を送信した他の装置に推薦設備情報を出力する。具体的には、情報提供部２３３は、通信部２１を介して、推薦設備情報を得るために設備情報作成装置１が送信した対象建物情報を取得する。情報提供部２３３は、対象建物情報を取得すると、取得した対象建物情報を機械学習モデルＭに入力する。情報提供部２３３は、対象建物情報を入力したことに応じて機械学習モデルＭから出力される推薦設備情報を取得し、取得した推薦設備情報を設備情報作成装置１に送信する。

なお、機械学習モデルＭを作成する際に使用される教師データのばらつきが大き過ぎると、学習効率が悪い場合がある。そこで、モデル作成部２３２は、教師データとして使用される建物情報及び設備情報を、所定の面積範囲の大きさに分割し、分割した後の建物情報及び設備情報を教師データとして使用してもよい。この場合、情報提供部２３３は、対象建物情報を所定の面積範囲の大きさに分割して複数の分割情報を作成し、複数の分割情報を機械学習モデルＭに入力する。情報提供部２３３は、複数の分割情報のそれぞれを機械学習モデルＭに入力することにより機械学習モデルＭから出力される複数の推薦設備情報を結合することにより、対象建物情報に対応する推薦設備情報を設備情報作成装置１に提供する。

［第１変形例］
機械学習モデルＭが学習に用いた教師データとしての設備図が古いと、最新の法規で定められた条件である最新の法定条件を満たさない設備図を設備情報作成装置１が作成してしまうことがある。そこで、設備情報出力部１３３は、建物情報取得部１３１が対象建物情報を取得した日の前の所定の期間に作成された設備情報を教師データとして学習した機械学習モデルＭに対象建物情報を入力してもよい。所定の期間は、設備の設置に関する最新の法規に対応する法定条件を満たす設備図が作成された期間であり、例えば、最新の法規の施行日以降の期間である。

設備情報出力部１３３は、例えば、対象建物情報と、建物情報取得部１３１が対象建物情報を取得した日を示す情報とをモデル作成装置２に通知することにより、モデル作成装置２が、最新の法定条件を満たす設備情報に基づいて学習した機械学習モデルＭを使用することができるようにする。

このような機械学習モデルＭを使用できるようにするために、モデル作成装置２においては、モデル作成部２３２が、所定の期間に作成された設備情報を教師データとして機械学習モデルＭを作成する必要がある。このようにするために、モデル作成部２３２は、教師データ取得部２３１を介して所定の期間に作成された設備情報を取得してもよく、教師データ取得部２３１が取得した多数の設備情報のうち所定の期間に作成された設備情報を取得してもよい。モデル作成部２３２が所定の期間を認識する方法は任意であるが、モデル作成部２３２は、例えば通信部２１を介して接続された他のコンピュータから所定の期間を指定する情報を取得する。

情報提供部２３３は、所定の期間に作成された設備図を教師データとして作成された機械学習モデルＭに対象建物情報を入力することにより推薦設備情報を取得し、取得した推薦設備情報を設備情報作成装置１に提供する。

なお、入力受付部１３２が設備を設置する予定日を取得し、設備情報出力部１３３は、対象建物情報と予定日とをモデル作成装置２に通知することにより、予定日において法定条件を満たす推薦設備情報を出力してもよい。

このように、設備情報作成装置１が、最新の法定条件を満たす設備情報を教師データとして学習した機械学習モデルＭを用いて推薦設備情報を作成することにより、法定条件を満たす推薦設備情報を提供することができる確率を高めることができる。

［第２変形例］
図５は、設備情報作成装置１の変形例である設備情報作成装置１ａの構成を示す図である。設備情報作成装置１ａは、制御部１３が判定部１３４をさらに有する点で図３に示した設備情報作成装置１と異なり、他の点で同じである。

判定部１３４は、対象建物情報が示す設置対象建物の構造と、設備情報出力部１３３が出力した推薦設置情報が示す設備の種別及び設置位置とに基づいて、推薦設置情報が示す設備の種別及び設置位置が適法であるか否かを判定する。判定部１３４は、例えば記憶部１２に記憶された法規に関する情報を参照することにより、推薦設置情報が示す設置位置に複数の設備が設置対象建物に設置された場合に法定条件を満たすか否かを判定する。

判定部１３４は、法定条件を満たしていないと判定した場合に、推薦設置情報とともに警告を示す情報を出力する。判定部１３４は、例えば法定条件を満たしていない箇所に警告用のマーキングを付した設備図を出力する。判定部１３４がこのように動作することにより、設備情報作成装置１を利用して設備図を作成する人が、法定条件を満たしていない箇所を容易に確認及び修正することができる。

判定部１３４は、法定条件を満たしていないと判定した場合に、法定条件を満たしていないということを設備情報出力部１３３に通知してもよい。この場合、設備情報出力部１３３は、法定条件を満たしていないと判定された推薦設置情報を得る際に使用された機械学習モデルＭと異なる機械学習モデルＭを使用することをモデル作成装置２に要求し、他の機械学習モデルＭから出力された推薦設置情報を取得する。設備情報出力部１３３は、推薦設置情報が法定条件を満たすと判定部１３４が判定するまで推薦設置情報を取得する処理を繰り返すことで、法規で定められた条件を満たす推薦設置情報を出力することができる。

［第３変形例］
モデル作成装置２は、作成した推薦設置情報のうち適切であると判断された推薦設置情報を、再学習により機械学習モデルＭを更新するための教師データとして使用してもよい。例えば、設備情報作成装置１は、モデル作成装置２が作成した推薦設置情報をディスプレイに表示させ、ユーザによる確認を受ける。設備情報作成装置１は、ユーザが、表示された推薦設備情報が実際に使用可能であるという承認をした場合に、推薦設置情報を教師データとして使用してもよいということを示す承認情報をモデル作成装置２に通知する。モデル作成装置２は、承認情報を受けた推薦設置情報を教師データとして使用する。

設備情報作成装置１は、ユーザが推薦設置情報を修正するための画面をディスプレイに表示させてもよい。この場合、設備情報作成装置１は、ユーザにより修正された推薦設置情報を新たな教師データとしてモデル作成装置２に送信する。モデル作成装置２は、修正された推薦設置情報を教師データとして使用する。このように、モデル作成装置２が、モデル作成部２３２が作成した推薦設置情報、又は修正された推薦設置情報を新たな教師データとして使用することにより、機械学習モデルＭの性能が向上し、機械学習モデルＭから出力される推薦設置情報の質がさらに向上する。

［第４変形例］
設備情報出力部１３３が作成する推薦設備情報には、設備の種類、設備の型名、設備の設置数等の情報が含まれている。そこで、設備情報出力部１３３は、推薦設備情報に含まれている設備の種類又は設備の型名と、設置される設備の数量とを関連付けた設備数情報をさらに出力してもよい。設備情報出力部１３３は、フロアごと又は建物全体での設備数を集計した設備数情報を出力してもよい。設備情報出力部１３３は、例えば記憶部１２に記憶された各設備の価格を参照することにより、見積書を作成したり、発注書を作成したりしてもよい。

［設備情報作成装置１による効果］
以上説明したように、設備情報作成装置１は、複数の基準建物の構造を示す複数の建物情報と、複数の基準建物に設置された設備の配置を示す設備情報とを教師データとして学習した機械学習モデルＭに対象建物情報を入力することにより、設置対象建物に設備を設置する位置を示す推薦設備情報を出力する。設備情報作成装置１がこのように機械学習モデルＭを用いて推薦設備情報を作成することで、適切な位置に適切な設備が配置された設備情報を短時間で作成することができる。

特に、実際に設備を設置する際には、建物の形状、又は設備の特性等を考慮して、法規で定められている条件を満たす必要最小限の数よりも多くの設備を設置することも多い。設備情報作成装置１は、過去に実際に作成された設備情報に基づいて自動的に推薦設備情報が作成されるので、単に法定条件を満たすだけでなく、建物の構造及び用途により適した種別の設備がより適切な位置に配置された設備情報を作成することができる。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の全部又は一部は、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を併せ持つ。

例えば、以上の説明においては、設備情報作成装置１とモデル作成装置２とが異なる装置により構成されている場合を例示したが、設備情報作成装置１とモデル作成装置２とが一体のコンピュータにより構成されていてもよい。

１ 設備情報作成装置
２ モデル作成装置
１１ 通信部
１２ 記憶部
１３ 制御部
２１ 通信部
２２ 記憶部
２３ 制御部
１３１ 建物情報取得部
１３２ 入力受付部
１３３ 設備情報出力部
１３４ 判定部
２３１ 教師データ取得部
２３２ モデル作成部
２３３ 情報提供部

Claims (14)

1. 設備を設置する建物である設置対象建物の構造を示す対象建物情報を取得する建物情報取得部と、
   複数の基準建物の構造を示す複数の建物情報と、前記複数の基準建物に設置された設備の配置を示す設備情報とを教師データとして学習した機械学習モデルに前記対象建物情報を入力することにより前記機械学習モデルから出力される情報を、前記設置対象建物に前記設備を設置する位置を示す推薦設備情報として出力する設備情報出力部と、
   を有する設備情報作成装置。
2. 前記設備情報出力部は、前記設置対象建物内の複数の異なる位置にそれぞれ性能が異なる複数の前記設備から選択された設備が関連付けられた推薦設備情報を出力する、
   請求項１に記載の設備情報作成装置。
3. 前記設備情報出力部は、前記対象建物情報と前記推薦設備情報とが関連付けられたＣＡＤデータを出力する、
   請求項１又は２に記載の設備情報作成装置。
4. 前記設備情報出力部は、複数の前記設備の間を接続する配線を設置する位置をさらに示す前記推薦設備情報を出力する、
   請求項１から３のいずれか一項に記載の設備情報作成装置。
5. 前記設置対象建物に設置する前記設備の種別の入力を受け付ける入力受付部をさらに有し、
   前記設備情報出力部は、前記入力受付部が受け付けた種別に対応する前記機械学習モデルに前記対象建物情報を入力することにより前記推薦設備情報を出力する、
   請求項１から４のいずれか一項に記載の設備情報作成装置。
6. 前記入力受付部は、前記設備のメーカーの入力を受け付け、
   前記設備情報出力部は、前記入力受付部が受け付けたメーカーに対応する前記機械学習モデルに前記対象建物情報を入力することにより、当該メーカーに対応する前記推薦設備情報を出力する、
   請求項５に記載の設備情報作成装置。
7. 前記設置対象建物に設置する前記設備の配置条件に関する条件の入力を受け付ける入力受付部をさらに有し、
   前記設備情報出力部は、前記入力受付部が受け付けた前記配置条件に対応する前記機械学習モデルに前記対象建物情報を入力することにより前記推薦設備情報を出力する、
   請求項１から４のいずれか一項に記載の設備情報作成装置。
8. 前記設置対象建物の構造種別の入力を受け付ける入力受付部をさらに有し、
   前記設備情報出力部は、前記入力受付部が受け付けた前記構造種別に対応する前記機械学習モデルに前記対象建物情報を入力することにより前記推薦設備情報を出力する、
   請求項１から４のいずれか一項に記載の設備情報作成装置。
9. 前記設置対象建物の用途の入力を受け付ける入力受付部をさらに有し、
   前記設備情報出力部は、前記入力受付部が受け付けた前記用途に対応する前記機械学習モデルに前記対象建物情報を入力することにより前記推薦設備情報を出力する、
   請求項１から４のいずれか一項に記載の設備情報作成装置。
10. 前記対象建物情報が示す前記設置対象建物の構造と、前記設備情報出力部が出力した前記推薦設備情報が示す前記設備の種別及び設置位置とに基づいて、前記推薦設備情報が示す前記設備の種別及び設置位置が適法であるか否かを判定する判定部をさらに有する、
    請求項１から９のいずれか一項に記載の設備情報作成装置。
11. 前記設備情報出力部は、前記建物情報取得部が前記対象建物情報を取得した日の前の所定の期間に作成された前記設備情報を前記教師データとして学習した前記機械学習モデルに前記対象建物情報を入力する、
    請求項１から１０のいずれか一項に記載の設備情報作成装置。
12. 前記設備情報出力部は、前記推薦設備情報に含まれる前記設備の種類と数量とを関連付けた設備数情報をさらに出力する、
    請求項１から１１のいずれか一項に記載の設備情報作成装置。
13. 複数の基準建物の構造を示す複数の建物情報と、前記複数の基準建物に設置された設備の配置を示す設備情報とを教師データとして取得する教師データ取得部と、
    前記教師データ取得部が取得した前記教師データを用いることにより、設備を設置する建物である設置対象建物の構造を示す対象建物情報が入力されると、前記設置対象建物に前記設備を設置する位置を示す推薦設備情報を出力する機械学習モデルを作成するモデル作成部と、
    前記対象建物情報を送信した他の装置に、前記推薦設備情報を出力する情報提供部と、
    を有するモデル作成装置。
14. 複数の基準建物の構造を示す複数の建物情報と、前記複数の基準建物に設置された設備の配置を示す設備情報とを教師データとして機械学習モデルに学習させるステップと、
    設備を設置する建物である設置対象建物の構造を示す対象建物情報を取得するステップと、
    前記対象建物情報を前記機械学習モデルに入力することにより前記機械学習モデルから出力される情報を、前記設置対象建物に前記設備を設置する位置を示す推薦設備情報として出力するステップと、
    を有する設備情報作成方法。

Images