JP2021163048A - 情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法 - Google Patents

情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法 Download PDF

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Abstract

【課題】 発注者の発注内容に応じた測量を行うための最適な測量機器を推定することができる技術を提供する。
【解決手段】 情報処理装置（１００）は、測量業務の発注内容に関する発注情報と、該測量業務を実行した使用機器の機種および携行付属品の種類に関する使用機器関連情報とを取得する取得部（１３１）；発注情報および使用機器関連情報を記憶する収集データ記憶部（１２１）；取得部（１３１）によって取得された発注情報から、作業量レベル、測量の種類、測量対象の属性および要求される成果物精度を入力発注情報として抽出する入力発注情報抽出部（１３２）；および、入力発注情報と使用機器関連情報とを学習データセットとして機械学習を実行し、発注情報に応じた使用機器関連情報を推定するための推定モデルを生成する推定モデル生成部（１３３）；を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法に関する。
測量事務所や建設会社の測量部門等の受注者は測量業務を受注する際、まず、発注者から発注内容を記載した発注書面を受け付ける。次に、受注担当者または作業責任者が、発注書面の内容から実施すべき測量の種類、測量方法を判断する。そして、実施する測量に使用する測量機器の選定や必要な携行付属品の準備を行い、作業員の確保を行う。
トプコン ｉ−Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ 総合ガイド
しかし、測量機器には多数の種類があり、同種の測量機器にも仕様や機能が異なる製品が多数ラインナップされている。また、同じ目的で測量作業を行う場合でも、要求される成果物の精度により使用できる測量機器が異なる（非特許文献１参照）。また、同じ成果物を作成するためであっても、納期や測量対象の属性（山地、平地等）によって測量方法も様々であり、使用する測量機器も変わってくる。
このため、受注担当者らは、上記事項を考慮して発注内容に応じた最適な測量機器を選択するには、膨大な知識と経験を要する。また、このような知識や経験は複雑であり、習得することが困難であった。
本発明は、係る事情を鑑みてなされたものであり、発注者の発注内容に応じた測量を行うための最適な測量機器を推定することができる技術を提供することを目的とする。
上記目的を達成するために、本発明の一つの態様に係る情報処理装置は、測量業務の発注内容に関する発注情報と、該測量業務を実行した使用機器の機種および携行付属品の種類に関する使用機器関連情報とを取得する取得部；前記発注情報および前記使用機器関連情報を記憶する収集データ記憶部；前記取得部によって取得された前記発注情報から、作業量レベル、測量の種類、測量対象の属性および要求される成果物精度を入力発注情報として抽出する入力発注情報抽出部；および、前記入力発注情報と前記使用機器関連情報とを学習データセットとして機械学習を実行し、発注情報に応じた使用機器関連情報を推定するための推定モデルを生成する推定モデル生成部；を備える。
上記態様において、新たな発注情報および推定要求を取得する推定要求取得部；前記推定モデルに基づいて、前記新たな発注情報に対応する使用機器関連情報を推定する推定部；推定結果を提供する結果提供部；前記推定モデルを記憶する推定モデル記憶部；および、前記推定結果の提供条件を記憶する結果提供条件記憶部；をさらに備え、前記推定要求取得部が、前記新たな発注情報および前記推定要求を取得した場合に、前記入力発注情報抽出部は、前記新たな発注情報から、作業量レベル、測量の種類、測量対象の属性および要求される成果物精度を入力発注情報として抽出し、前記推定部は、前記新たな発注情報に対応する使用機器関連情報を推定し、前記結果提供部は、前記提供条件を適用して前記推定結果を提供することも好ましい。
また、上記態様において、前記使用機器関連情報は、前記使用する測量機器の台数、携行付属品の数量、作業者の資格、作業者の人数および作業所要日数と関連付けられていることも好ましい。
また、上記態様において、前記発注情報は、発注図面を備え、前記入力発注情報抽出部は、前記発注図面から作業量レベルを抽出することも好ましい。
また、上記態様において、前記発注情報は、測量の目的に関する表現を含み、前記入力発注情報抽出部は、前記測量の目的に関する表現から、実行すべき測量の種類を抽出することも好ましい。
また、上記態様において、前記発注情報は、測量対象の位置情報を含み、前記入力発注情報抽出部は、前記位置情報から、測量対象の属性を抽出することも好ましい。
また、上記態様において、前記発注情報は、成果物に要求される精度に関連する表現を含み、前記入力発注情報抽出部は、前記成果物に要求される精度に関連する表現から、成果物精度を抽出することも好ましい。
また、本発明の別の態様に係る情報処理システムは、上記態様の何れかに係る情報処理装置と、前記情報処理装置と通信可能に構成された端末装置とを備え、前記端末装置は、
前記発注情報および前記使用機器関連情報を受け付けて前記情報処理装置に送信するデータ受付部を備える。
また、本発明のさらに別の態様に係る情報処理システムは、上記態様に係る情報処理装置と、前記情報処理装置と通信可能に構成された端末装置とを備え、前記新たな発注情報および前記推定要求を前記情報処理装置に送信する推定要求部と、前記情報処理装置が提供する推定結果を受信して、表示部に表示する結果取得部とを備える。
また、本発明のさらに別の態様に係る情報処理方法は、測量業務の発注内容に関する発注情報と、該測量業務を実行した使用機器の機種および携行付属品の種類に関する使用機器関連情報とを取得するステップと、前記発注情報および前記使用機器関連情報を記憶するステップと、取得された前記発注情報から、作業量レベル、測量の種類、測量対象の属性および要求される成果物精度を入力発注情報として抽出するステップと、前記入力発注情報と前記使用機器関連情報とを学習データセットとして機械学習を実行し、新たに取得した発注情報に応じた使用機器関連情報を推定するための推定モデルを生成するステップとをコンピュータに実行させる。
上記態様において、新たな発注情報および推定要求を取得した場合に、前記新たな発注情報から、作業量レベル、測量の種類、測量対象の属性および要求される成果物精度を入力発注情報として抽出するステップと、前記推定モデルに基づいて、前記新たな発注情報に対応する使用機器関連情報を推定するステップと、推定結果に推定結果の提供条件を適用して前記推定結果を提供するステップと、をさらに備えることも好ましい。
上記態様に係る情報処理装置、情報処理システムおよび情報処理方法によれば、発注者の発注内容に応じた測量を行うために最適な測量機器を推定することができる技術を提供することができる。
実施の形態に係る情報処理の概略を説明する図である。 同情報処理における収集データおよび学習データセットを説明する図である。 同情報処理システムの概略構成を示す図である。 同情報処理システムに係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 同情報処理システムに係る端末装置の構成例を示すブロック図である。 学習モードにおける端末装置の処理のフローチャートである。 学習モードにおける情報処理装置の処理のフローチャートである。 推定モードにおける端末装置の処理のフローチャートである。 推定モードにおける情報処理装置の処理のフローチャートである。 推定結果の表示の例を示す図である。 同形態の１つの変形例に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 同変形例に係る端末装置の、推定モードにおける処理のフローチャートである。 同形態の別の変形例に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 同変形例に係る端末装置の、推定モードにおける処理のフローチャートである。
以下、本発明の好適な実施の形態について、図面を参照して説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。また、各実施の形態において、同一の構成には、同一の符号を付し、重複する説明は適宜省略する。
１．推定モデル生成処理を含む情報処理
実施の形態に係る情報処理の概要を、図１を参照して説明する。図１の例では、情報処理装置１００によって情報処理が実行される。
情報処理装置１００は、例えば、測量機器のメーカや管理会社が所有する管理サーバである。端末装置１０１〜１０ｎ（以下、１の装置に注目して説明する場合を除き代表して端末装置１０という。）は、測量業務を受注する受注者Ｃ１〜Ｃｎ（以下、１の受注者に注目して説明する場合を除き、代表して受注者Ｃという。）が所有する端末装置である。
情報処理装置１００と端末装置１０とは、通信ネットワークＮを介して通信可能に接続されている。
受注者Ｃは、複数の測量機器を所有または管理する測量事務所、土木建設会社の測量部門等である。測量機器としては、例えば、オートレベル、ティルティングレベル、電子レベル等のレベル；セオドライト、経緯儀等のトランシット；パルス方式または位相差測定方式のトータルステーション；ＧＮＳＳ装置；レーザ墨出し器；パイプレーザ；レーザレベル；３Ｄレーザスキャナ等が挙げられる。
ステップＳ１で、情報処理装置１００は、複数の端末装置１０から、発注情報と使用機器関連情報を収集する。
受注者Ｃは、案件管理の一環として、発注者Ｏから測量業務を受注したときの発注情報と、該測量業務を実行したときの使用機器関連情報とを、端末装置１０および情報処理装置１００を用いて管理している。例えば、案件毎に、端末装置１０からウェブページを介して情報処理装置１００にアップロードしている。このようにして、情報処理装置１００は、発注情報と使用機器関連情報を、端末装置１０で管理する測量機器および測量機器で実行する測量業務に関する履歴の一部として収集して蓄積するようになっている。
発注情報および使用機器関連情報は、情報処理装置１００の収集データ記憶部１２１に案件に関連付けて記憶される。このようにして、発注情報と使用機器関連情報とは、情報処理装置１００に収集される。以下、発注情報と使用機器関連情報をまとめて収集データという。
図２は、収集データの概要と、収集データから抽出され、後述する推定モデル生成に用いられる、学習データセットの概要を示す。
発注情報は、受注者Ｃが発注者から測量作業を受注した際に、発注者から受注者Ｃに提出される発注図面および指示書に記載された情報である。
発注図面は、測量する領域の概略図である。発注図面からは、作業量レベルを抽出することができる。作業量レベルは、図面に記載された領域の寸法と、縮尺スケール等から判断される作業領域の大きさと、測定点および基準点の密度等とから判断される作業量の大小の程度ある。
指示書は、少なくとも測量の目的等、測量対象の位置情報、成果物関連情報を含む。
測量の目的等は、発注された測量の目的および測量に関連する情報である。例えば「都市計画のための基準点測量」、「〇〇道路建設のため」、「土地売買のための測量」等、様々な表現で記載され、測量の種類を指定している場合もあれば、そうでない場合もあるが、測量の目的等の記載内容から、実施する測量の種類を把握（抽出）可能である。
測量の種類とは、基準点測量、水準測量、地形測量、および応用測量の種別である。応用測量には、基準点測量、水準測量、地形測量等を組み合わせて行う、河川測量、地籍測量、路線測量、深浅測量、地形測量、トンネル測量、造成測量等の測量がある。また、応用測量は、さらに小分類含んで階層化されている。例えば、路線測量には、横断測量、縦断測量、中心線測量等の小分類がある。
測量対象の位置情報は、例えば、測量対象の位置座標、住所、または地域の表示（「〇〇市東部等」）等の形式で指示書に記載される。国土地理院等が提供する地形図または地図を参照することにより、測量対象の位置情報から測量対象の属性を把握（抽出）することができる。
属性とは、例えば山地、丘陵地、平地、河川、市街地、原野、森林、屋内等の別である。属性に応じて、同じ測量の種類でも要求される成果物精度や測定点の密度が異なる場合がある。また、属性に応じて、同じ測量の種類でも当該測量を実行するための詳細な方法が異なる場合があり、これにより使用する測量機器が異なる場合がある。
成果物関連情報は、例えば、「〇〇〇〇の規定による」、「縮尺1/25000」等の表現で指示書に記載される、成果物に要求される精度（以下、成果物精度という。）に関する情報である。成果物精度は、「測量の種類」および「属性」に基づいて国土地理院の規定等で定められるか、発注者の必要に応じて定められる。これにより、例えば、トータルステーションであれば、測定の精度が１″の機種を使用するか、５″の機種を使用するか、あるいは、ＧＮＳＳ装置を使用するか等のように、使用する測量機器が異なる場合がある。
また、成果物関連情報には測定点の密度に関連して、「指定された測定点を測定する」または「土地や路面やビル等の全体形状を測定する」等の表現が含まれてもよく、これにより、例えば、トータルステーションを使用するか、３Ｄスキャナを使用するか等、使用する測量機器が異なる場合がある。
したがって、指示書に記載された成果物関連情報より、「成果物精度」が把握（抽出）可能である。例えば、河川測量における山地部の定期縦断測量における水準測量は、４級水準測量として規定される精度、河川測量における平地部の定期縦断面測量は、３級水準測量として規定される精度となる。
「使用機器関連情報」は、測量作業の実行に使用した測量機器の機種および携行付属品の種類（以下、まとめる場合には「測量機器等の種類」という。）である。測量機器等の種類は、測量機器および携行付属品の数量（以下、まとめる場合には「測量機器等の数量」という。）；作業者の資格；作業者の人数；作業所要日数の情報と関連付けられている。
ここで、携行付属品は、現場で測量機器を使用する際に携行が必要な付属品である。例えば、測量機器が電子レベルの場合、バーコード標尺が携行付属品である。
また、作業者の資格は、当該測量を行うのに要する作業者の資格であり、例えば、１級測量士、２級測量士、測量士補等の別である。
次に、ステップＳ２で、情報処理装置１００は、図２に示すように、発注情報から「作業量レベル」、「測量の種類」、「測量対象の属性」、「成果物精度」を入力発注情報として抽出し、入力発注情報を入力データ、使用機器関連情報を出力データとする教師データのセットとして機械学習を行う。
これにより、発注情報を入力したときの、測量機器の機種およびそれに関連付けられた測量機器の数量；作業者の資格；作業者の人数；作業所要日数を、出力データとして推定する推定モデルを生成する。
かかる推定モデルにより、発注情報による発注者の要求する成果物を作成するために必要な測量機器を推定することができ、以下の通り受注者Ｃに推定結果を提供することができる。
例えば、ステップＳ３で、情報処理装置１００は、受注者Ｃｉが端末装置１０ｉから発注情報を入力して測量機器の推定を要求すると、ステップＳ４で、ステップＳ２で生成した推定モデルに基づいて、発注情報に対応する、発注者が要求する成果物を生成するために必要な測量機器および携行付属品を提案する。
そして、情報処理装置１００は、ステップＳ５で、端末装置１０ｉに推定結果を送信し、端末装置１０ｉは、受注者Ｃｉに対して、推定結果を提供する。
２．情報処理システムの構成
２．１ 全体構成
以下、上記情報処理を実行するための情報処理システム（以下、単にシステムともいう。）Ｓの詳細について説明する。図３は、システムＳの構成例を示す図である。システムＳは、複数の端末装置１０と、情報処理装置１００とを備える。
情報処理装置１００と端末装置１０とは、通信ネットワークＮを介して無線または有線で互いに通信可能に接続されている。通信ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ・Ａｒｅａ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）や、インターネットなどのＷＡＮ（Ｗｉｄｅ・Ａｒｅａ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）である。情報処理装置１００と端末装置１０との間で送受信される情報は、端末装置１０を所有する受注者のＩＤと関連付けられて管理される。
２．２ 情報処理装置１００
情報処理装置１００は、例えばサーバ用のコンピュータである。情報処理装置１００は、端末装置１０から提供される発注情報および使用機器関連情報に基づいて、推定モデルを生成する。また、該推定モデルに基づいて、端末装置１０から新たに入力された発注情報に応じた測量機器を推定する。
図４は、情報処理装置１００の構成例を示す図である。情報処理装置１００は、通信部１０１と、記憶部１０２と、制御部１０３とを備える。
通信部１０１は、ネットワークアダプタ、ネットワークインタフェースカード、ＬＡＮカード等の通信制御装置であり、情報処理装置１００を通信ネットワークＮと有線または無線で接続する。制御部１０３は、通信部１０１および通信ネットワークＮを介して、端末装置１０との間で、各種情報を送受信することができる。
記憶部１０２は、コンピュータが処理可能な形式で情報を記憶保存および伝達するコンピュータ読み取り可能記録媒体である。記憶部１０２としては、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ・Ａｃｃｅｓｓ・Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ・Ｄｉｓｃ・Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク等の電子媒体を採用することができる。記憶部１０２は、本実施の形態の情報処理を情報処理装置１００に実行させるためのプログラムを記憶する。また、記憶部１０２は、収集データ記憶部１２１と、推定モデル記憶部１２２と、結果提供条件記憶部１２３とを備える。
収集データ記憶部１２１は、端末装置１０から収集した、発注情報と使用機器関連情報とを記憶する。推定モデル記憶部１２２は、推定モデル生成部１３３で生成した、推定モデルを記憶する。
結果提供条件記憶部１２３は、端末装置１０に推定結果提供条件を記憶する。推定結果提供条件は、例えば、推定結果を表示する際に、納期を優先するか、作業人数がなるべく少ないもの優先するか等の優先条件を含む。
制御部１０３は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎg・Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ・Ｏｎｌｙ・Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ、入出力ポートなどを有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。制御部１０３は、機能部として、取得部１３１、入力発注情報抽出部１３２、推定モデル生成部１３３、推定要求取得部１３４、推定部１３５、および結果提供部１３６を備える。
各部の機能は、例えば、ＣＰＵが、ＲＯＭまたは記憶部１０２に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。また各部の一部は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ・Ｓｐｅｃｉｆｉｃ・Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ・Ｃｉｒｃｕｉｔ）や、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ-Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ・Ｇａｔｅ・Ａｒｒａｙ）等のハードウェアで構成されていてもよい。
取得部１３１は、通信部１０１を介して、端末装置１０から送信される情報を取得する。また、取得部１３１は、端末装置１０から取得した収集データを、収集データ記憶部１２１に記憶させる。
入力発注情報抽出部１３２は、取得部１３１が収集した発注情報から、入力発注情報として、「作業量レベル」、「測量の種類」、「測量対象の属性」および「成果物精度」を抽出する。
推定モデル生成部１３３は、入力発注情報と使用機器関連情報を学習データセットとして、機械学習を行って推定モデルを生成する。生成した推定モデルは、推定モデル記憶部１２２に記憶される。
推定要求取得部１３４は、通信部１０１を介して端末装置１０から受信した新たな発注情報と推定要求を受け付ける。
推定部１３５は、推定要求取得部１３４で受け付けた新たな発注情報から、推定モデル記憶部１２２に記憶された推定モデルに基づいて、当該案件に用いるのに適当な測量機器および携行付属品を推定する。
結果提供部１３６は、結果提供条件記憶部１２３に記憶された条件に基づいて、推定結果を端末装置１０に提供する。
２．３ 端末装置１０
端末装置１０は、デスクトップＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ・Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノートＰＣ、タブレット端末、携帯電話、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ・Ｄｉｇｉｔａｌ・Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等により実現される。端末装置１０は、例えば、Ｗｅｂブラウザアプリケーション等、複数のアプリケーションを有する。受注者Ｃは、Ｗｅｂページを介して、端末装置１０から情報処理装置１００に対して、発注情報を送信して機器推定を要求し、Ｗｅｂページ上に、情報処理装置１００による選定結果を表示する。
図５は、端末装置１０の構成例を示す図である。端末装置１０は、通信部１１、表示部１２、入力部１３、記憶部１４、制御部１５、および画像読取部１６を備える。
通信部１１は、ネットワークアダプタ、ネットワークインタフェースカード、ＬＡＮカード等の通信制御装置である。端末装置１０を通信ネットワークＮと有線または無線で接続する。制御部１５は、通信部１１および通信ネットワークＮを介して、情報処理装置１００との間で、各種情報を送受信することができる。
表示部１２は、有機ＥＬディスプレイや、液晶ディスプレイである。表示部１２は、制御部１５の制御に基づいて、種々の情報をＷｅｂページ上に表示する。
入力部１３は、文字キー、数字キー、エンターキー等を含むキーボード、マウス、電源ボタン等である。受注者Ｃは、入力部１３を介して各種情報を入力することができる。なお、表示部１２と入力部１３をタッチパネルディスプレイとして一体に構成されていてもよい。
記憶部１４は、情報をコンピュータが処理可能な形式で記憶保存および伝達する記録媒体である。記憶部１４としては、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ＨＤＤ、光ディスク等の電子媒体を採用することができる。記憶部１４は、本形態に係る情報処理において、端末装置１０が実行する処理を実行するためのプログラムを記憶する。また、Ｗｅｂブラウザアプリケーション、画像読取アプリケーション等のソフトを記憶する。
制御部１５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力ポートなどを有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。記憶部１４やＲＡＭに記憶された各種プログラムを読み出して実行する。制御部１５は、データ受付部５１、推定要求部５２、および結果取得部５３を備える。各部の機能は、例えば、ＣＰＵが、ＲＯＭまたは記憶部１４に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。
データ受付部５１は、受注者が、Ｗｅｂブラウザを介して入力した各案件についての発注情報と使用機器関連情報を受け付けて、案件ＩＤと関連付けて情報処理装置１００に送信する。
推定要求部５２は、受注者ＣがＷｅｂブラウザを介して入力した新たな案件についての入力情報および機器の推定要求を受け付けて、情報処理装置１００に送信する。
結果取得部５３は、情報処理装置１００から推定結果を受信して、表示部１２に表示し、記憶部１４に記憶する。
画像読取部１６は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ・Ｃｏｕｐｌｅｄ・Ｄｅｖｉｃｅｓ）やＣＩＳ（Ｃｏｎｔａｃｔ・Ｉｍａｇｅ・Ｓｅｎｓｏｒ）に代表されるイメージセンサを用いたいわゆるドキュメントスキャナである。画像読取部１６は、原稿載置台（図示せず）に載置された発注図面を走査して、発注図面を画像データとして読み取る。
読み取られた画像データは、例えばＰＤＦ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ・Ｄｏｃｍｅｎｔ・Ｆｏｒｍａｔ）形式に変換されて、データ受付部５１に出力される。あるいは、記憶部１４に記憶されるようになっていてもよく、出力と記憶を同時に行うようになっていてもよい。また、画像データは、ＤＸＦ（Ｄｒａｗｉｎｇ・Ｅｘｃｈａｎｇｅ・Ｆｏｒｍａｔ）等の図面データであってもよい。
３．情報処理
次に、本システムによる情報処理の詳細について説明する。本システムにおける情報処理には、機械学習により推定モデルを学習する学習モードと、推定モデルに基づいて使用機器の推定を行う推定モードがある。以下それぞれのモードにおける、端末装置１０の処理と、情報処理装置１００の処理について説明する。
３．１ 学習モード
３．１．１ 端末装置１０の処理
図６は、学習モードにおける端末装置１０の処理のフローチャートである。学習モードは、受注者Ｃが、Ｗｅｂページを開き、収集データの入力画面を開くことで開始する。
処理が開始すると、ステップＳ１０１で、データ受付部５１が入力された収集データを受け付ける。発注図面の入力は、例えば、発注図面を画像読取部１６で読み取ることで行う。指示書の入力は、例えば、受注者Ｃが記載された「測量の目的等」、「測量対象の位置情報」、「成果物関連情報」を、入力部１３から入力することで行う。使用機器関連情報の入力も、受注者Ｃが入力部１３から入力することで行う。画像読取部１６で、発注図面を図面データとして読み込むのに代えて、端末装置１０にＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ・Ｓｅｒｉａｌ・Ｂｕｓ）等の外部インターフェースを備えて、データ受付部５１が、ＵＳＢメモリ等の記憶媒体から、発注図面をＰＤＦまたはＸＤＦ等のファイルデータとして読み込むようにしてもよい。
次に、ステップＳ１０２で、データ受付部５１が収集データを案件ＩＤに関連付けて情報処理装置１００に送信して処理を終了する。なお、一度の処理で送信される収集データは、発注情報、使用機器関情報の何れか一方でもよく、必ずしも両方を同時に送信する必要はない。
３．１.２ 情報処理装置１００の処理
図７は、学習モードにおける情報処理装置１００の処理のフローチャートである。図７の処理は、情報処理装置１００が、端末装置１０から収集データを受信する度に繰り返し実行される。
処理が開始すると、ステップＳ２０１で、取得部１３１が収集データを取得する。次に、ステップＳ２０２で、取得部１３１が収集データを収集データ記憶部１２１に保存する。次に、ステップＳ２０３で、制御部１０３は、推定モデルの生成契機であるか否かを判定する。制御部１０３は、新たな案件ごとの収集データが、収集データ記憶部１２１に所定数記憶される毎や、所定期間経過毎に、生成契機を発生させることができる。
生成契機ではない場合（Ｎｏ）処理は終了する。一方、生成契機である場合（Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２０４に移行する。
ステップＳ２０４では、入力発注情報抽出部１３２が、収集データ記憶部１２１に記憶された発注情報から、図２に示すように、作業量レベル、測量の種類、属性および成果物精度を抽出する。
具体的には、まず、図４に示す入力発注情報抽出部１３２が、発注図面の画像データから、図面に記載された領域の寸法、縮尺スケール等を識別して、実際の作業領域の大きさを算出する。次に、入力発注情報抽出部１３２が、算出した作業領域の大きさと、測定点、基準点の数等から作業量レベルを算出して、作業量レベルを抽出する。作業量レベルは、例えば１０段階に区分してもよい。この処理は、例えば発注図面の画像データを、領域の寸法、縮尺スケール、および測定点、基準点の数を特徴量として機械学習した学習モデルを用いて、クラスタリングすることにより実現されるようになっていてもよい。このために、入力発注情報抽出部１３２は、公知の画像認識エンジンを備えるＡＩを含んでいてもよい。
次に、入力発注情報抽出部１３２は、測量の目的等に含まれる表現から、「測量の種類」を抽出する。測量の目的等は、「都市計画のための基準点測量」、「〇〇道路建設のため」、「土地売買のための測量」等、様々な表現で記載されている。入力発注情報抽出部１３２は、測量の目的等に含まれる表現から、対応する測量の種類を抽出する。この処理は、測量の目的等に含まれる表現を入力データ、測量の種類を出力データとする学習データセットを機械学習した学習モデルを用いて実現されるようになっていてもよい。このために、入力発注情報抽出部１３２は、公知の言語認識エンジンを備えるＡＩを含んでいてもよい。
また、入力発注情報抽出部１３２は、「測量対象の位置情報」から、国土地理院等が提供する地形図および地図を参照して、測量対象の属性が、山地、平地、河川、市街地、室内のいずれであるかを抽出する。
また、入力発注情報抽出部１３２は、「成果物関連情報」と、上記で抽出した「測量の種類」および「属性」から、「成果物関連情報」に記載された国土地理院の規定等を参照して、「成果物精度」を抽出する。また、「成果物関連情報」に所定の精度が記載されている場合には、その記載された精度を「成果物精度」として抽出する。
次に、ステップＳ２０５で、推定モデル生成部１３３が、入力発注情報を入力データ、使用機器関連情報を出力データとする教師データのセットとし、「作業量レベル」、「測量の種類」、「測量対象の属性」、「成果物の精度」を特徴量として機械学習を行って、推定モデルを生成または更新する。
そして、ステップＳ２０６で、推定モデルを推定モデル記憶部１２２に保存して処理が終了する。
３．２ 推定モード
３．２．１ 端末装置１０の処理
図８は、推定モードにおける端末装置１０の処理のフローチャートである。推定モードは、受注者Ｃｉが、Ｗｅｂページを開き、新たに発注情報を入力することにより開始する。
処理を開始すると、ステップＳ３０１で、推定要求部５２が、入力された発注情報を受け付ける。入力方法は、ステップＳ１０１と同様である。
次に、ステップＳ３０２で、推定要求部５２が、発注情報と共に推定要求を情報処理装置１００に送信する。
次に、ステップＳ３０３で、結果取得部５３が、情報処理装置１００から推定結果を受信したかどうかを判定しながら待機する。そして、推定結果を受信した場合（Ｙｅｓ）に、ステップＳ３０４で、推定結果を表示部１２に表示して処理を終了する。結果の表示については、後述する。
３．２．２ 情報処理装置１００の処理
図９は、推定モードにおける情報処理装置１００の処理のフローチャートである。処理は、情報処理装置１００が端末装置１０から発注情報および推定要求を受信することで開始する。
まずステップＳ４０１で、推定要求取得部１３４が、発注情報および推定要求を受信すると、ステップＳ４０２で、入力発注情報抽出部１３２が、ステップＳ２０４と同様に、受信した発注情報から入力発注情報を抽出する。
次にステップＳ４０３で、推定部１３５が、推定モデル記憶部１２２に記憶された推定モデルに基づいて使用する測量機器の推定を行う。
次に、ステップＳ４０４で、結果提供部１３６は、結果提供条件記憶部１２３に記憶された提供条件を適用し、ステップＳ４０５で、推定結果を端末装置１０に送信して、処理を終了する。
図１０は、端末装置１０の表示部１２に表示される推定結果の表示の例である。このように表示部には、推定部１３５により、入力された発注情報に応じて推定された測量機器の種類およびそれに関連付けられた情報が、結果提供条件に従って表示される。表示の例では、結果提供条件は、所要日数の短さ優先×作業人数の少なさ優先である。結果提供条件は、端末装置１０から要求することで、変更可能に構成されていてもよい。
なお、推定モデルは、推定モデルを生成した情報処理装置１００でのみ用いられるものと限定されず、推定モデルを利用して、他の情報処理装置または端末装置において、発注情報に応じた測量機器の推定のために用いられてもよい。
このように、本実施の形態によれば、指示書に記載された発注情報から抽出される「作業量レベル」、「測量の種類」、「測量対象物の属性」および「成果物精度」を入力データ、「測量機器の機種」および「携行付属品の種類」を出力データとし、これらを学習データセットとして機械学習して推定モデルを生成した。該推定モデルによれば、新しい発注情報から抽出される「作業量レベル」、「測量の種類」、「測量対象物の属性」および「成果物精度」に応じ、測定の実施に適した測量機器の機種および携行付属品の種類を推定することができる。
通常、受注担当者等が必要な測量機器を選定する場合、要求される成果物の精度に応じて、どのような測量機器が必要であるか、測量の種類に応じて、どのような成果物精度が必要であるのか等の情報に精通している必要がある。しかし、本実施の形態に係る情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法によれば、そのような知識を必要とせず、適切な測量機器等を推定することができる。
また、端末装置１０から新しい発注情報を取得した際、情報処理装置１００が、上記推定モデルに基づいて、測量機器の機種および携行付属品の種類を推定し、推定結果を端末装置１０に提供する構成とすれば、端末装置１０を操作する受注者Ｃは、発注情報に応じた推定結果を容易に利用することができる。この結果、測量機器の選定についての経験や知識が乏しくても迅速かつ容易に機器を選定することができる。
また、本実施の形態においては、測量機器の機種および携行付属品の種類に合わせて、測量機器の台数、携行付属品の数量、作業者の資格、作業者の人数、および作業所要日数を出力可能に構成したので、受注者Ｃは、推定結果を、自己の保有する、測量機器の台数、携行付属品の数量、作業人員を考慮して、測量計画を立てるのに利用することができる。また、所要日数を考慮することで、納期内に作業可能かどうかを判断することができ、受注の可否の検討に役立てることもできる。
また、本実施の形態では、推定モデルの生成にあたり、情報処理装置１００と通信可能に構成された複数の端末装置が管理する多数かつ多種の測量機器に関連する発注情報および使用機器関連情報を収集データとして利用可能に構成したので、推定を要求する受注者が未経験の発注内容であっても、容易に対応することができる。
さらに、推定モデルの生成において、情報処理装置と通信ネットワークを介して接続する多数の端末から教師データを収集することが可能であるので、１の受注者だけではなく、多数の受注者の案件実績を鑑みた測量機器の推定が可能となり、推定の精度が向上する。
４．変形例
４．１ 変形例１
図１１は、本形態の１つの変形例に係る情報処理システムＳａ（図示せず）の情報処理装置１００ａの構成ブロック図である。
情報処理装置１００ａは、情報処理装置１００に加えて記憶部１０２ａに受注者関連情報記憶部１２４を備え、制御部１０３ａにおいて、結果提供部１３６に代えて結果提供部１３６ａを備える。
受注者関連情報記憶部１２４は、受注者関連情報を記憶する。受注者関連情報は、たとえば、受注者の所有する測量機器の情報、携行付属品の情報、資格者在籍状況等である。
結果提供部１３６ａは、受注者関連情報記憶部１２４に保存されている受注者関連情報を参照して、推定結果の表示方法を変更する。具体的には、受注者関連情報が、受注者の所有する測量機器の情報である場合、推定結果から、受注者の所有しない測量機器を含むものを除外したり、受注者Ｃの所有しない測量機器を含む場合にその旨を注意喚起する表示をしたりする。同様に、受注者関連情報が携行付属品の情報である場合、推定結果から、受注者の所有しない携行付属品を含むものを除外したり、受注者Ｃの所有しない携行付属品である旨を注意喚起する表示をしたりする。同様に、受注者関連情報が資格者在籍状況である場合、推定結果から、受注者Ｃに存在しない有資格者を必要とする場合のものを除外したりする。
図１２は、推定モードにおける情報処理装置１００ａの処理のフローチャートである。ステップＳ５０３で、ステップＳ４０３と同様に、端末装置１０から取得した発注情報から推定モデルに基づいて推定を行った後、ステップＳ５０４で、結果提供部１３６ａは、受注者関連情報を参照して、推定結果の提供方法を受注者Ｃの現状に合わせて変更する。
その後、ステップＳ４０４，Ｓ４０５と同様にして、処理を終了する。
このようにして、端末装置１０の表示部１２に表示される推定結果は、受注者Ｃの測量機器および携行付属品の所有状況や、有資格者の在籍状況が反映されたものである。これにより、受注担当者等は、得られた推定結果から測量計画を作成する際に、測量機器や携行付属品の保有状況を再度確認する必要がなくなり、作業効率が向上する。
本変形例において、受注者関連情報に、測量機器の使用状況等も反映させて、保有をしているが、使用中であるために使用できない機器を除外して表示するように構成してもよい。このようにすれば、より実情に即した測量機器を選択することができる。
４．２ 変形例２
図１３は、本形態の別の変形例に係る情報処理システムＳｂ（図示せず）の情報処理装置１００ｂの構成ブロック図である。
情報処理装置１００ｂは、情報処理装置１００に加えて、時計１０４を備える。また、制御部１０３ｂに納期検討部１３７を備える。また、推定要求取得部１３４に代えて、推定要求取得部１３４ｂを備える。
本変形例における端末装置１０は、実施の形態における端末装置１０と同じ構成であるが、推定モードにおいて、ステップＳ３０２で推定要求を送信する際に、同時に指示書に記載され、端末装置１０に入力された納期情報を送信する。
時計１０４は、日時を計測する装置である。時計１０４は、制御部１０３ｂに内蔵されていてもよい。
推定要求取得部１３４ｂは、端末装置１０から送信された推定要求を取得するとともに、納期情報を取得する。
納期検討部１３７は、時計１０４で取得する現在日時と納期の日付とを比較して、納期までの日数を算出する。納期検討部１３７は、推定部１３５が出力した推定結果から、納期不可能な推定結果を除外する。納期不可能とは、所要日数が算出した納期までの日数を超過する場合だけでなく、納期までの日数が所定の余裕期間を確保できない場合を含んでもよい。
図１４は、本変形例の推定モードにおける、情報処理装置１００ａの処理のフローチャートである。本変形例では、ステップＳ６０３で、ステップＳ４０３と同様に、推定モデルに基づく推定を行った後、ステップＳ６０４で、納期検討部１３７が、時計１０４で取得する現在日時と納期の日付とを比較して、納期までの日数を算出する。
次に、ステップＳ６０５で、納期検討部１３７は、推定部１３５が出力した推定結果から、納期不可能な推定結果を提供する推定結果から除外する。
その後、ステップＳ４０４，Ｓ４０５と同様にして、処理を終了する。
このようにすることで、納期も考慮した推定結果を端末装置１０に提供することができる。この結果、受注者Ｃの受注担当者は、納期も考慮して、測量機器の選択を行うことができる。
４．３ その他の変形例
また、他の変形例として、端末装置１０に、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ・Ｉｎｔｅｌｉｇｅｎｃｅ）−ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ・Ｃｈａｒａｃｔｅｒ・Ｒｅａｄｅｒ）を備える構成とし、「測量の目的等」、「測量対象の位置情報」、「成果物関連情報」は、画像読取部１６で読み取り、ＡＩ−ＯＣＲにより、上記各情報を認識してデータ受付部５１に入力するようにしてもよい。このようにすれば、受注担当者の入力部１３からの入力作業を省略することができ、作業負担が軽減する。
以上、本発明の好ましい実施の形態について述べたが、上記の実施の形態は本発明の一例であり、これらを当業者の知識に基づいて組み合わせることが可能であり、そのような形態も本発明の範囲に含まれる。
Ｓ，Ｓａ，Ｓｂ ：情報処理システム
１０（１０１〜１０ｎ）：端末装置
１２ ：表示部
５１ ：データ受付部
５２ ：推定要求部
５３ ：結果取得部
１００，１００ａ，１００ｂ ：情報処理装置
１２１ ：収集データ記憶部
１２２ ：推定モデル記憶部
１２３ ：結果提供条件記憶部
１２４ ：受注者関連情報記憶部
１３１ ：取得部
１３２ ：入力発注情報抽出部
１３３ ：推定モデル生成部
１３４，１３４ｂ ：推定要求取得部
１３５ ：推定部
１３６，１３６ａ ：結果提供部
１３７ ：納期検討部
Ｎ ：通信ネットワーク

Claims (11)

  1. 測量業務の発注内容に関する発注情報と、該測量業務を実行した使用機器の機種および携行付属品の種類に関する使用機器関連情報とを取得する取得部；
    前記発注情報および前記使用機器関連情報を記憶する収集データ記憶部；
    前記取得部によって取得された前記発注情報から、作業量レベル、測量の種類、測量対象の属性および要求される成果物精度を入力発注情報として抽出する入力発注情報抽出部；および、
    前記入力発注情報と前記使用機器関連情報とを学習データセットとして機械学習を実行し、発注情報に応じた使用機器関連情報を推定するための推定モデルを生成する推定モデル生成部；
    を備えることを特徴とする情報処理装置。
  2. 新たな発注情報および推定要求を取得する推定要求取得部；
    前記推定モデルに基づいて、前記新たな発注情報に対応する使用機器関連情報を推定する推定部；
    推定結果を提供する結果提供部；
    前記推定モデルを記憶する推定モデル記憶部；および、
    前記推定結果の提供条件を記憶する結果提供条件記憶部；
    をさらに備え、
    前記推定要求取得部が、前記新たな発注情報および前記推定要求を取得した場合に、
    前記入力発注情報抽出部は、前記新たな発注情報から、作業量レベル、測量の種類、測量対象の属性および要求される成果物精度を入力発注情報として抽出し、
    前記推定部は、前記新たな発注情報に対応する使用機器関連情報を推定し、
    前記結果提供部は、前記提供条件を適用して前記推定結果を提供する
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記使用機器関連情報は、前記使用する測量機器の台数、携行付属品の数量、作業者の資格、作業者の人数および作業所要日数と関連付けられていることを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
  4. 前記発注情報は、発注図面を備え、前記入力発注情報抽出部は、前記発注図面から作業量レベルを抽出することを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載の情報処理装置。
  5. 前記発注情報は、測量の目的に関する表現を含み、前記入力発注情報抽出部は、前記測量の目的に関する表現から、実行すべき測量の種類を抽出することを特徴とする請求項１〜４の何れかに記載の情報処理装置。
  6. 前記発注情報は、測量対象の位置情報を含み、前記入力発注情報抽出部は、前記位置情報から、測量対象の属性を抽出することを特徴とする請求項１〜５の何れかに記載の情報処理装置。
  7. 前記発注情報は、成果物に要求される精度に関連する表現を含み、前記入力発注情報抽出部は、前記成果物に要求される精度に関連する表現から、成果物精度を抽出することを特徴とする請求項１〜６の何れかに記載の情報処理装置。
  8. 請求項１〜７の何れかに記載の情報処理装置と、
    前記情報処理装置と通信可能に構成された端末装置とを備え、
    前記端末装置は、
    前記発注情報および前記使用機器関連情報を受け付けて前記情報処理装置に送信するデータ受付部を備えることを特徴とする情報処理システム。
  9. 請求項２および請求項２に従属する請求項３〜７の何れかに記載の情報処理装置と、
    前記情報処理装置と通信可能に構成された端末装置とを備え、
    前記端末装置は、
    前記新たな発注情報および前記推定要求を前記情報処理装置に送信する推定要求部と、
    前記情報処理装置が提供する推定結果を受信して、表示部に表示する結果取得部と
    を備えることを特徴とする情報処理システム。
  10. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    測量業務の発注内容に関する発注情報と、該測量業務を実行した使用機器の機種および携行付属品の種類に関する使用機器関連情報とを取得するステップと、
    前記発注情報および前記使用機器関連情報を記憶するステップと、
    取得された前記発注情報から、作業量レベル、測量の種類、測量対象の属性および要求される成果物精度を入力発注情報として抽出するステップと、
    前記入力発注情報と前記使用機器関連情報とを学習データセットとして機械学習を実行し、新たに取得した発注情報に応じた使用機器関連情報を推定するための推定モデルを生成するステップとを備える
    ことを特徴とする情報処理方法。
  11. 新たな発注情報および推定要求を取得した場合に、前記新たな発注情報から、作業量レベル、測量の種類、測量対象の属性および要求される成果物精度を入力発注情報として抽出するステップと、
    前記推定モデルに基づいて、前記新たな発注情報に対応する使用機器関連情報を推定するステップと、
    推定結果に、推定結果の提供条件を適用して前記推定結果を提供するステップと、
    をさらに備えることを特徴とする請求項１０に記載の情報処理方法。
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