JP2021157510A - 発注支援装置、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】調達担当者間における発注業務のバラツキを抑制して発注業務の最適化を図る。【解決手段】物品の設計図情報および発注内容を示す情報を含む過去の複数の発注済情報を記憶媒体に記憶させる。そして、調達担当者の端末装置から新規に発注対象となる物品の設計図情報を受信した場合に、当該新規に発注対象となる物品の設計図情報および記憶された前記過去の複数の発注済情報に含まれる物品の設計図情報からそれぞれ前記各物品の形状を認識し、認識された前記新規に発注対象となる物品の形状を前記過去の複数の発注済情報に係る物品の形状とそれぞれ比較し、その比較結果をもとに前記過去の複数の発注済情報の中から、前記新規に発注対象となる物品と形状が予め設定された条件の範囲で一致する類似物品に対応する発注済情報を検索し、検索された前記類似物品に係る発注済情報に基づいて発注先候補を示す情報を生成して上記端末装置へ送信する。【選択図】図３

Description

この発明の実施形態は、例えば製品メーカによる部品等の発注業務を支援する発注支援装置、方法およびプログラムに関する。

例えば工業製品を製造する場合に製品メーカは、一般に設計担当者が製品および当該製品で使用する部品の設計図をＣＡＤ（Computer Aided Design）等を使用した設計システムにより作成すると共に、作成された設計図をもとに部品の製造に必要な詳細な仕様情報および製造指示内容を含む製造指示書を別の書類として手作業で作成する。そして、作成された上記設計図および製造指示書に基づいて、調達担当者が部品毎に、或いは複数の部品を含むユニット毎に、部品のサプライヤ（例えば加工業者）を選定し、部品の製造を発注するようにしている（例えば特許文献１を参照）。

特開２００２−１８９７５８号公報

ところが、例えば、大規模な製品の部品発注を行う場合には、ユニット単位で調達担当者が異なることがある。このような場合、異なるユニットに共通の部品が含まれている場合でも、別々の調達担当者がそれぞれ独自に発注業務を行うため、共通の部品が異なる加工業者に異なる価格で発注されることがある。このような状況は、小規模の製品であっても調達担当者が代わった場合にも起こり得る。

この発明は上記事情に着目してなされたもので、一側面では、調達担当者間における発注業務のバラツキを抑制して発注業務の最適化を可能にする技術を提供しようとするものである。

上記課題を解決するためにこの発明に係る発注支援装置又は発注支援方法の一態様は、物品の発注業務を管理する端末装置との間でネットワークを介してデータ伝送が可能な発注支援装置が、前記物品の設計図情報および発注内容を示す情報とを含む、過去の複数の発注済情報を記憶する。そして、前記端末装置から新規に発注対象となる物品の設計図情報を受信した場合に、受信された前記新規に発注対象となる物品の設計図情報、および記憶された前記過去の複数の発注済情報に含まれる前記物品の設計図情報から、それぞれ前記各物品の形状を認識し、認識された前記新規に発注対象となる物品の形状を、認識された前記過去の複数の発注済情報に係る物品の形状とそれぞれ比較し、その比較結果をもとに前記過去の複数の発注済情報の中から、前記新規に発注対象となる物品と形状が予め設定された条件の範囲で一致する類似物品に対応する発注済情報を検索し、検索された前記類似物品に係る発注済情報に基づいて発注先候補を示す情報を生成し、生成された発注先候補を示す情報を前記端末装置へ送信するようにしたものである。

この発明の一態様によれば、例えば、製品メーカの調達担当者は新規の発注部品の発注先を選定する際に、発注支援装置から提示される発注候補を示す情報を参考にして発注先となる加工業者を選定することが可能となる。このため、調達担当者間の発注先選定のバラツキを抑制して発注業務の最適化することが可能となる。また、調達担当者の発注業務に係る負荷を軽減し、かつ発注までに要する時間を短縮することが可能となる。

さらに、部品の形状比較により過去の類似部品が検索される。このため、発注済情報に部品の類似性を示す情報が特に含まれていない場合でも、類似部品を検索することが可能となる。

すなわちこの発明の一態様によれば、調達担当者間における発注業務のバラツキを抑制して発注業務の最適化を可能にする技術を提供することができる。

図１は、この発明の一実施形態に係る発注支援装置を含むシステムの全体構成を示す図である。 図２は、この発明の一実施形態に係る発注支援装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 図３は、この発明の一実施形態に係る発注支援装置のソフトウェア構成を示すブロック図である。 図４は、図３に示した発注支援装置による発注支援処理の手順と処理内容を示すフローチャートである。 図５は、図４に示した発注支援処理に係るデータの入出力と処理の概要を示す図である。 図６は、発注済情報記憶部に記憶される発注済情報の構成の一例を示す図である。

以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。

［一実施形態］
（構成例）
（１）システム
図１は、この発明の一実施形態に係る発注支援装置を含むシステムの全体構成を示す図である。
この例では、システムは発注支援装置として動作するサーバコンピュータ（以後サーバ装置と称する）ＳＶを備える。そして、サーバ装置ＳＶは、各製品メーカにおいて使用される複数の端末装置ＭＡ１〜ＭＡｎとの間で、それぞれネットワークＮＷを介してデータ伝送を行えるようになっている。

ネットワークＮＷは、例えば、インターネットを中核とする広域網と、この広域網にアクセスするためのアクセス網とを備える。アクセス網としては、例えば有線および無線の公衆ネットワーク、有線および無線のＬＡＮ（Local Area Network）、ＣＡＴＶ（Cable Television）ネットワークが使用される。

（２）装置
（２−１）端末装置ＭＡ１〜ＭＡｎ
端末装置ＭＡ１〜ＭＡｎは、例えばメーラおよびブラウザを備えた汎用のパーソナルコンピュータにより構成され、製品メーカの調達担当者が部品サプライヤ（例えば加工業者）の受注管理用の端末装置および上記サーバ装置ＳＶとの間でそれぞれデータ伝送を行うために使用される。

（２−２）サーバ装置ＳＶ
図２および図３は、それぞれサーバ装置（プラットフォームとも云う）ＳＶのハードウェア構成およびソフトウェア構成を示すブロック図である。
サーバ装置ＳＶは、中央処理ユニット（Central Processing Unit：ＣＰＵ）等のハードウェアプロセッサを有する制御部１を備え、この制御部１に対しバス５を介して、プログラム記憶部２およびデータ記憶部３を有する記憶ユニットと、通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）４を接続したものとなっている。

通信Ｉ／Ｆ４は、制御部１の制御の下、ネットワークＮＷにより定義される通信プロトコルを使用して上記端末装置ＭＡ１〜ＭＡｎとの間でデータ伝送を行うもので、例えば有線ネットワーク用のインタフェースにより構成される。

プログラム記憶部２は、例えば、記憶媒体としてＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）等の随時書込みおよび読出しが可能な不揮発性メモリと、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性メモリとを組み合わせて構成したもので、ＯＳ（Operating System）等のミドルウェアに加えて、この発明の一実施形態に係る各種制御処理を実行するために必要なプログラムを格納する。

データ記憶部３は、例えば、記憶媒体として、ＨＤＤまたはＳＳＤ等の随時書込みおよび読出しが可能な不揮発性メモリと、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性メモリと組み合わせたもので、この発明の一実施形態を実施するために必要な主たる記憶部として、発注済情報記憶部３１と、部品学習モデル記憶部３２とを備えている。

発注済情報記憶部３１は、端末装置ＭＡ１〜ＭＡｎからアップロードされた過去の複数の発注済情報を記憶するために使用される。

部品学習モデル記憶部３２は、部品の３ＤＣＡＤデータから部品の形状を認識するために用いる部品学習モデルを記憶する。

制御部１は、この発明の一実施形態に係る処理機能として、発注済情報取得部１１と、部品形状認識処理部１２と、発注先候補検索処理部１３と、発注先候補表示制御部１４とを備えている。これらの処理部１１〜１４は、何れもプログラム記憶部２に格納されたプログラムを、制御部１のハードウェアプロセッサに実行させることにより実現される。

発注済情報取得部１１は、端末装置ＭＡ１〜ＭＡｎから発注済情報の登録要求を受信した場合に、端末装置ＭＡ１〜ＭＡｎから送信される過去の複数の発注済情報を通信Ｉ／Ｆ４を介して受信し、受信された各発注済情報を送信元を示す発注者ＩＤと紐づけて発注済情報記憶部３１に記憶させる処理を行う。

部品形状認識処理部１２は、新規の発注に係る部品（新規の発注対象部品）の３ＤＣＡＤデータ、および発注済情報記憶部３１に記憶された過去の複数の発注済情報に含まれる各部品の３ＤＣＡＤデータから、それぞれ部品の形状を認識する処理を行う。この部品の形状の認識処理には、部品学習モデル記憶部３２に記憶された部品学習モデルが使用される。また部品形状認識処理部１２は、上記部品の形状の認識処理に応じて部品学習モデルを更新する処理も行う。なお、部品学習モデルを使用した部品の形状の認識処理の一例は後述する。

発注先候補検索処理部１３は、端末装置ＭＡ１〜ＭＡｎから発注先候補の検索要求を受信した場合に、上記部品形状認識処理部１２に対し、上記検索要求と共に受信された新規の発注対象部品の形状認識処理と、上記発注済情報記憶部３１に記憶されている過去の複数の発注済情報に係る各部品の形状認識処理を依頼する。

また発注先候補検索処理部１３は、上記部品形状認識処理部１２により認識された、上記新規の発注対象部品の形状を、上記過去の複数の発注済情報に係る各部品の形状とそれぞれ比較し、その比較結果をもとに、上記過去の複数の発注済情報の中から、上記新規の発注対象部品との形状の差が所定範囲内の類似部品を検索する。そして、検索された上記類似部品に対応する発注済情報を発注先候補として選択する。

発注先候補表示制御部１４は、上記発注先候補として選択された発注済情報が一つの場合には、当該発注済情報をそのまま通信Ｉ／Ｆ４から要求元の端末装置ＭＡ１〜ＭＡｎへ送信する。また発注先候補表示制御部１４は、上記発注先候補として選択された発注済情報が複数の場合には、これら複数の発注済情報を発注価格および発注先の評価の少なくとも一方に基づいて並べ替え、並べ替え後の上記複数の発注済情報を通信Ｉ／Ｆ４から要求元の端末装置ＭＡ１〜ＭＡｎへ送信する。

（動作例）
次に、以上のように構成されたサーバ装置ＳＶの動作例を説明する。
図４はサーバ装置ＳＶによる発注支援動作に係る処理手順と処理内容の一例を示すフローチャート、図５は上記発注支援動作におけるデータの入出力と処理の概要を示す図である。
なお、部品学習モデル記憶部３２には、製品に使用される多数の部品について学習済の部品学習モデルのデータが既に記憶されているものとして説明を行う。

（１）発注済情報の初期登録
製品メーカが、サーバ装置ＳＶが提供する発注支援サービスを利用するには、自身が保存している過去の発注済情報をサーバ装置ＳＶに登録する必要がある。そこで、製品メーカの調達担当者は、例えば自身が使用する端末装置ＭＡ１を使用して、保存されている上記発注済情報をその登録要求と共にサーバ装置ＳＶへ送信する。この発注済情報の登録は、製品メーカが保存するすべての発注済情報について漏れなく行うことで望ましい。

サーバ装置ＳＶの制御部１は、発注済情報取得部１１の制御の下、ステップＳ１０において発注済情報の登録要求の受信を監視している。この状態で、例えば端末装置ＭＡ１から上記登録要求を受信すると、発注済情報取得部１１はステップＳ１１において、上記登録要求と共に端末装置ＭＡ１から送信される複数の発注済情報を通信Ｉ／Ｆ４を介して受信し、受信された上記複数の発注済情報を発注識別情報（例えば発注番号）と紐づけて発注済情報記憶部３１に記憶させる。

図６は、発注済情報記憶部３１に記憶された発注済情報の一例を示すものである。同図に示すように発注済情報は、例えば、発注済の部品の設計図情報である３ＤＣＡＤデータと、発注内容を示す発注履歴情報とを有している。発注履歴情報は、少なくとも、発注先を識別する情報（発注先ＩＤ）と、価格（例えば単価）と、社内評価を示す情報とを含む。

なお、発注済情報には、上記３ＤＣＡＤデータおよび発注履歴を表す情報以外に、材質や硬度、製造指示コメント（留意点）、幾何公差等を含む仕様・補足情報等が含まれていてもよく、また発注履歴を表す情報には発注日時、数量、納期等が含まれていてもよい。また、複数の発注済情報は、一括して登録されてもよいし、分割して登録されてもよい。

（２）発注先の評価の登録
上記発注済情報の登録が終了すると、調達担当者は続いて発注済情報毎にその発注先に対し社内の評価を表す情報を登録する。評価は、例えば、納品された部品の品質、発注から納品までの日数、価格、納品後のサービス等をそれぞれ指標として総合して決められるが、製品メーカ毎に事前に設定されたルールに従って任意に決定可能である。

サーバ装置ＳＶの制御部１は、発注済情報取得部１１の制御の下、ステップＳ１２において評価の登録要求を監視している。この状態で、端末装置ＭＡ１から、評価を表す情報がその登録要求と共に送られると、発注済情報取得部１１は、ステップＳ１３において上記評価を示す情報を通信Ｉ／Ｆ４を介して受信し、対応する発注済情報の発注履歴に追加記憶させる。図６では評価を“Ａ”，“Ｂ”，“Ｃ”により表した場合を例示している。

なお、評価を表す情報は、サーバ装置ＳＶに登録する前に、製品メーカ内で決定して発注済情報の発注履歴に記入するようにしておいてもよい。

（３）発注先候補の検索
製品メーカの調達担当者は、例えば設計部署から新規の部品発注依頼を受け取ると、発注先の選定に先立ち、上記新規の部品発注依頼に含まれる発注対象部品の３ＤＣＡＤデータを、発注先候補の検索要求と共にサーバ装置ＳＶへ送信する。

サーバ装置ＳＶの制御部１は、発注先候補検索処理部１３の制御の下、ステップＳ１４において、上記発注先候補の検索要求を受信すると、同時に受信された新規の発注対象部品の３ＤＣＡＤデータを部品形状認識部１２に与える。そして、部品形状認識処理部１２に対し、部品形状の認識処理を指示する。

部品形状認識部１２は、上記認識処理の指示を受け取ると、ステップＳ１５において、先ず上記新規の発注対象部品の３ＤＣＡＤデータから当該部品の形状を認識する処理を行う。次に、発注済情報記憶部３１に記憶されている過去の複数の発注済情報に含まれる発注済部品の３ＤＣＡＤデータから当該発注済部品の形状を認識する処理を行う。これらの部品認識処理は、例えば以下のように行われる。

すなわち、部品形状認識部１２は、先ず与えられた発注対象部品の３ＤＣＡＤデータをもとに、その正１２面体の２０箇所の頂点から２Ｄ画像データを作成する。続いて、作成された上記２Ｄ画像データから複数の特徴ベクトルを算出し、算出された上記複数の特徴ベクトルを、部品学習モデル記憶部３２に記憶されている学習モデルに説明変数として与える。この結果、部品学習モデルから上記特徴ベクトルに応じてクラスタリングされた部品形状の認識結果が出力される。同様に部品形状認識部１２は、発注済情報記憶部３１に記憶されている過去の複数の発注済情報の各々について、上記部品学習モデルを用いて発注済部品の形状を認識する処理を行う。

発注先候補検索処理部１３は、上記部品形状認識部１２における部品形状の認識処理が終了すると、ステップＳ１６において、認識された上記新規の発注対象部品の形状を、認識された過去の複数の発注済部品の形状とそれぞれ比較する。そして、その比較結果をもとに、上記過去の複数の発注済部品の中から、上記発注対象部品との形状の差が所定範囲内の類似部品を検索する。なお、上記形状の比較手法としては、例えば、形状を認識する際に算出した特徴ベクトル間の差を算出する手法や、認識された部品の画像間で一致する画素数を算出する手法等が用いられるが、それに限るものではない。

発注先候補検索処理部１３は、次にステップＳ１６において、検索された上記類似部品に対応する過去の発注済情報を発注済情報記憶部３１から読み出す。そして、読み出された発注済情報が１つであるか又は複数であるかをステップＳ１７で判定し、１つであれば、ステップＳ１９に移行して、当該発注済情報をそのまま発注先の候補を示す情報として通信Ｉ／Ｆ４から上記検索要求元の端末装置ＭＡ１へ送信する。

一方、読み出された上記発注済情報が複数だったとする。この場合発注先候補検索処理部１３は、ステップＳ１８において、上記複数の発注済情報を例えば評価が高い順に並べ替える。そして、この並べ替え後の複数の発注済情報を、発注先候補を示す情報として、ステップＳ１９により通信Ｉ／Ｆ４から上記検索要求元の端末装置ＭＡ１へ送信する。

例えば、図６に示した発注済情報において、類似部品として発注番号ＯＤ１，ＯＤ３に対応する部品が選択されたとする。この場合、発注番号ＯＤ１，ＯＤ３に対応する発注済情報の評価を比較すると、ＯＤ１の発注先よりＯＤ３の発注先の方が高い。このため発注先候補検索処理部１３は、発注済情報をＯＤ３，ＯＤ１の順に並べ替え、この並べ替え処理後の発注先候補情報を端末装置ＭＡ１へ送信する。従って、製品メーカの調達担当者は、評価の高い発注先を優先的に選択し易くなる。

（作用・効果）
以上述べたように一実施形態に係るサーバ装置ＳＶでは、以下のような発注支援処理が行われる。すなわち、サーバ装置ＳＶは、製品メーカが保存している過去の複数の発注済情報を、端末装置ＭＡ１〜ＭＡｎから取得して発注済情報記憶部３１に記憶する。この状態で、端末装置ＭＡ１〜ＭＡｎから新規の発注対象部品の３ＤＣＡＤデータが送信されると、上記新規の発注対象部品の３ＤＣＡＤデータから当該部品の形状を認識し、さらに発注済情報記憶部３１に記憶されている過去の複数の発注済情報に含まれる発注済部品の３ＤＣＡＤデータからそれぞれ発注済部品の形状を認識する。そして、この認識結果に基づいて、上記新規の発注対象部品の形状を、上記過去の複数の発注済情報に含まれる発注済部品の形状とそれぞれ比較することにより、過去の複数の発注済部品の中から上記新規の発注対象部品と形状が類似する発注済部品を検索し、検索された上記類似部品に対応する過去の発注済情報を、発注先候補として製品メーカの端末装置ＭＡ１〜ＭＡｎへ送信するようにしている。

従って、製品メーカの調達担当者は新規の発注部品の発注先を選定する際に、サーバ装置ＳＶから提示される発注候補の情報を参考に発注先となる加工業者を選定することが可能となる。このため、調達担当者間の発注先選定のバラツキを抑制して発注業務の最適化することが可能となる。また、調達担当者の発注業務に係る負荷を軽減し、かつ発注までに要する時間を短縮することが可能となる。

また、部品の形状比較により過去の類似部品が検索される。このため、発注済情報に部品の類似性を示す情報が特に含まれていない場合でも、類似部品を検索することが可能となる。

さらに、類似部品が複数選択された場合に、これらの類似部品の対応する発注済情報に含まれる評価に応じて発注済情報を発注先の評価の高い順に並べ替え、この並べ替え処理後の複数の発注済情報を、発注先候補として端末装置へ送信するようにしている。このため、調達担当者は評価の高い発注先を優先的に選定しやすくなる。

［他の実施形態］
（１）前記一実施形態では、発注先候補となる発注済情報が複数検索された場合に、それぞれの発注先の評価をもとに発注済情報を並べ替えるようにした。しかし、それに限らず、複数の発注済情報を発注価格が低い順に並べ替えるようにしてもよい。また、評価と価格をそれぞれスコア化したのち、これらのスコアを所定の重み係数に従い重み付け加算し、そのスコア合計値をもとに発注先候補を並べ替えるようにしてもよい。

さらに、発注先の評価指標として複数の指標、例えば納品された部品の品質評価値、発注から納品までの日数、価格、納品後のサービス等が定義されている場合には、これらの指標をそれぞれスコア化して重み付け加算し、そのスコア合計値をもとに発注先候補を並べ替えるようにしてもよい。

また、サーバ装置ＳＶにおいて、類似部品が複数検索された場合に、これらの類似部品に対応する発注済情報の中から、評価が最も高いかまたは価格が最も安い発注先の発注済情報を選択し、選択された上記発注済情報を発注先候補として製品メーカの端末装置へ送信するようにしてもよい。

（２）物品は部品に限らずモジュールやユニットでもよく、その他発注支援装置の構成や設置場所、発注支援処理の手順と処理内容、物品の形状の認識手法等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。

以上、本発明の実施形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。つまり、本発明の実施にあたって、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。

要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

ＳＶ…サーバ装置
ＭＡ１〜ＭＡｎ…製品メーカの端末装置
ＮＷ…ネットワーク
１…制御部
２…プログラム記憶部
３…データ記憶部
４…通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）
５…バス
１１…発注済情報取得部
１２…部品形状認識処理部
１３…発注先候補検索処理部
１４…発注先候補表示制御部
３１…発注済情報記憶部
３２…部品学習モデル記憶部

Claims (7)

1. 物品の発注業務を管理する端末装置との間でネットワークを介してデータ伝送が可能な発注支援装置であって、
   前記物品の設計図情報および発注内容を示す情報を含む過去の複数の発注済情報を記憶する記憶媒体と、
   前記端末装置から、新規の発注に係る物品の設計図情報を受信した場合に、受信された前記新規の発注に係る物品の設計図情報、および記憶された前記過去の複数の発注済情報に含まれる前記物品の設計図情報から、それぞれ前記各物品の形状を認識する形状認識部と、
   認識された前記新規の発注に係る物品の形状を、認識された前記過去の複数の発注済情報に係る物品の形状とそれぞれ比較し、その比較結果をもとに前記過去の複数の発注済情報の中から、前記新規の発注に係る物品と形状が予め設定された条件の範囲で一致する類似物品に対応する発注済情報を検索する検索部と、
   検索された前記類似物品に係る発注済情報に基づいて発注先候補を示す情報を生成し、生成された発注先候補を示す情報を前記端末装置へ送信する発注先候補提示部と
   を具備する発注支援装置。
2. 前記発注先候補提示部は、
   前記検索部により前記類似物品に対応する発注済情報が複数個検索されたか否かを判定する判定部と、
   前記判定部により前記類似物品に対応する発注済情報が複数個検索されたと判定された場合に、前記複数の発注済情報にそれぞれ含まれる前記発注内容を示す情報に基づいて前記発注先候補を示す情報を生成する生成部と、
   生成された前記発注先を示す情報を前記端末装置へ送信する送信部と
   を備える、請求項１に記載の発注支援装置。
3. 前記発注済情報に含まれる前記発注内容を示す情報が、発注価格および発注先の評価を示す情報の少なくとも一方を含む場合に、
   前記生成部は、検索された前記複数の発注済情報の中から、前記発注価格および発注先の評価を示す情報の少なくとも一方が所定の条件を満たす発注済情報を選択し、選択された前記発注済情報をもとに前記発注先候補を示す情報を生成する、
   請求項２に記載の発注支援装置。
4. 前記発注済情報に含まれる前記発注内容を示す情報が、発注価格および発注先の評価を示す情報の少なくとも一方を含む場合に、
   前記生成部は、検索された前記複数の発注済情報を、前記発注価格および発注先の評価を示す情報の少なくとも一方に基づいて所定の規則に従い並べ替え、並べ替え後の前記複数の発注済情報をもとに前記発注先候補を示す情報を生成する、
   請求項２に記載の発注支援装置。
5. 前記形状認識部は、
   前記物品の設計図情報から前記物品の形状に係る複数の特徴量を算出する特徴量算出部と、
   算出された前記複数の特徴量を説明変数として与えられたとき前記物品の形状の認識結果を表す情報を予測変数として出力する学習モデルと
   を備える、請求項１に記載の発注支援装置。
6. 物品の発注業務を管理する端末装置との間でネットワークを介してデータ伝送が可能な情報処理装置が実行する発注支援方法であって、
   前記物品の設計図情報および発注内容を示す情報とを含む、過去の複数の発注済情報を記憶媒体に記憶させる過程と、
   前記端末装置から、新規に発注対象となる物品の設計図情報を受信した場合に、受信された前記新規に発注対象となる物品の設計図情報、および記憶された前記過去の複数の発注済情報に含まれる前記物品の設計図情報から、それぞれ前記各物品の形状を認識する過程と、
   認識された前記新規に発注対象となる物品の形状を、認識された前記過去の複数の発注済情報に係る物品の形状とそれぞれ比較し、その比較結果をもとに前記過去の複数の発注済情報の中から、前記新規に発注対象となる物品と形状が予め設定された条件の範囲で一致する類似物品に対応する発注済情報を検索する過程と、
   検索された前記類似物品に係る発注済情報に基づいて発注先候補を示す情報を生成し、生成された発注先候補を示す情報を前記端末装置へ送信する過程と
   を具備する発注支援方法。
7. 請求項１乃至５のいずれかに記載の発注支援装置が具備する前記各部の処理を、前記発注支援装置が備えるハードウェアプロセッサに実行させるプログラム。

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