JP2023082281A - Design support system, information processing device, design support method and program - Google Patents

Design support system, information processing device, design support method and program Download PDF

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JP2023082281A JP2021195927A JP2021195927A JP2023082281A JP 2023082281 A JP2023082281 A JP 2023082281A JP 2021195927 A JP2021195927 A JP 2021195927A JP 2021195927 A JP2021195927 A JP 2021195927A JP 2023082281 A JP2023082281 A JP 2023082281A
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貴志 白山
Takashi Shiroyama
剛 右山
Takeshi Uyama
琢也 廣邊
Takuya Hirobe
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Sumitomo Mitsui Construction Co Ltd
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Abstract

To easily acquire information necessary for design.SOLUTION: A design support system includes: a database 20 in which a plurality of items showing quality of a structure and design information for designing the structure are correlated to each other and stored for each structure; and an information processing device 10 which receives as input, the plurality of items on the basis of operation received from the outside, and on the basis of the plurality of received items, retrieves design information from the database 20, outputs the retrieved design information, compares the plurality of received items with the plurality of items stored in the database 20, and retrieves design information associated with items in accordance with the number of the items coincident with each other from the database 20.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、設計支援システム、情報処理装置、設計支援方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to a design support system, an information processing apparatus, a design support method, and a program.

構造物を設計する際、過去に似たような設計を行っていれば、その過去の設計に関する情報を参考にして設計を行うことが効率的である。過去の設計に関する情報を取得する技術として、例えば、過去の設計変更に起因して発生する改善点と副作用とを対応付けて保存して可視化する技術が考えられている(例えば、特許文献1参照。)。 When designing a structure, if a similar design has been done in the past, it is efficient to design with reference to the information on the past design. As a technique for acquiring information about past designs, for example, a technique for storing and visualizing improvement points and side effects caused by past design changes in association with each other has been considered (see, for example, Patent Document 1). .).

特開2020-95377号公報JP 2020-95377 A

過去の設計に関する情報の量が膨大である場合、その中から所望の情報を得ることは容易ではない。また、特許文献1に記載されたような技術においては、設計変更による改善点と副作用との関係のみが可視化される。そのため、最初の設計においては、所望の情報を得ることができない。このように、設計に必要な情報を容易に得ることができないという問題点がある。 When the amount of information about past designs is enormous, it is not easy to obtain desired information from it. In addition, in the technique as described in Patent Document 1, only the relationship between the points improved by the design change and the side effects is visualized. Therefore, the desired information cannot be obtained in the initial design. Thus, there is a problem that information necessary for design cannot be easily obtained.

本発明の目的は、設計に必要な情報を容易に得ることができる設計支援システム、情報処理装置、設計支援方法およびプログラムを提供することにある。 An object of the present invention is to provide a design support system, an information processing apparatus, a design support method, and a program that can easily obtain information necessary for design.

本発明の設計支援システムは、
構造物の性質を示す複数の項目と、該構造物を設計するための設計情報とを、前記構造物ごとに対応付けて記憶するデータベースと、
外部から受け付けた操作に基づいて、前記複数の項目を入力する入力部と、
前記入力部が入力した前記複数の項目に基づいて、前記設計情報を前記データベースから検索する検索部と、
前記検索部が検索した前記設計情報を出力する出力部とを有し、
前記検索部は、前記入力部が入力した複数の項目と前記データベースに記憶された複数の項目とを比較し、互いに一致する項目の数に応じて、該項目と対応付けられた設計情報を前記データベースから検索する。
The design support system of the present invention is
a database that stores a plurality of items indicating properties of a structure and design information for designing the structure in association with each structure;
an input unit for inputting the plurality of items based on an operation received from the outside;
a search unit for searching the design information from the database based on the plurality of items input by the input unit;
an output unit for outputting the design information searched by the search unit,
The search unit compares a plurality of items input by the input unit with a plurality of items stored in the database, and retrieves design information associated with the items according to the number of matching items. Search from database.

また、本発明の情報処理装置は、
外部から受け付けた操作に基づいて、構造物の性質を示す複数の項目を入力する入力部と、
前記入力部が入力した前記複数の項目に基づいて、前記複数の項目と前記構造物を設計するための設計情報とを前記構造物ごとに対応付けて記憶するデータベースから前記設計情報を検索する検索部と、
前記検索部が検索した前記設計情報を出力する出力部とを有し、
前記検索部は、前記入力部が入力した複数の項目と前記データベースに記憶された複数の項目とを比較し、互いに一致する項目の数に応じて、該項目と対応付けられた設計情報を前記データベースから検索する。
Further, the information processing device of the present invention is
an input unit for inputting a plurality of items indicating properties of a structure based on an operation received from the outside;
A search for searching the design information from a database that stores the plurality of items and design information for designing the structure in association with each of the structures based on the plurality of items input by the input unit. Department and
an output unit for outputting the design information searched by the search unit,
The search unit compares a plurality of items input by the input unit with a plurality of items stored in the database, and retrieves design information associated with the items according to the number of matching items. Search from database.

また、本発明の設計支援方法は、
構造物の性質を示す複数の項目を取得する処理と、
前記取得した複数の項目と、前記構造物ごとに前記構造物を設計するための設計情報とデータベースにて対応付けられた複数の項目とを比較し、互いに一致する項目の数に応じて、該項目と対応付けられた設計情報を前記データベースから検索する処理と、
前記検索した前記設計情報を出力する処理とを行う。
Further, the design support method of the present invention includes:
a process of obtaining a plurality of items indicating properties of the structure;
The acquired plurality of items are compared with the plurality of items associated in the database with the design information for designing the structure for each of the structures, and according to the number of items that match each other, the a process of retrieving design information associated with the item from the database;
and outputting the retrieved design information.

また、本発明のプログラムは、
コンピュータに実行させるためのプログラムであって、
コンピュータに、
構造物の性質を示す複数の項目を取得する手順と、
前記取得した複数の項目と前記構造物ごとに前記構造物を設計するための設計情報とデータベースにて対応付けられた複数の項目とを比較し、互いに一致する項目の数に応じて、該項目と対応付けられた設計情報を前記データベースから検索する手順と、
前記検索した前記設計情報を出力する手順とを実行させる。
Further, the program of the present invention is
A program for a computer to execute,
to the computer,
a procedure for obtaining a plurality of items indicating properties of the structure;
The acquired plurality of items are compared with the design information for designing the structure for each of the structures and the plurality of items associated in the database, and the item is determined according to the number of items that match each other. a procedure of searching the database for design information associated with
and a step of outputting the retrieved design information.

本発明において、設計に必要な情報を容易に得ることができる。 In the present invention, information necessary for design can be easily obtained.

本発明の設計支援システムの第1の実施の形態を示す図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is a figure which shows 1st Embodiment of the design support system of this invention. 図1に示したデータベースに記憶されている複数の項目と設計情報との対応付けの一例を示す図である。2 is a diagram showing an example of correspondence between a plurality of items stored in the database shown in FIG. 1 and design information; FIG. 図1に示したデータベースに記憶されている作業情報と支援情報との対応付けの一例を示す図である。2 is a diagram showing an example of correspondence between work information and support information stored in the database shown in FIG. 1; FIG. 図1に示したデータベースに記憶されている指摘情報と回答情報との対応付けの一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of correspondence between indication information and answer information stored in the database shown in FIG. 1; FIG. 図1に示した情報処理装置の内部構成の一例を示す図である。2 is a diagram showing an example of the internal configuration of the information processing apparatus shown in FIG. 1; FIG. 図5に示した学習モデルに含まれる第1の学習モデルの入出力の一例を示す図である。6 is a diagram showing an example of inputs and outputs of a first learning model included in the learning models shown in FIG. 5; FIG. 図5に示した学習モデルに含まれる第2の学習モデルの入出力の一例を示す図である。6 is a diagram showing an example of inputs and outputs of a second learning model included in the learning model shown in FIG. 5; FIG. 図1に示した設計支援システムにおける設計支援方法のうち、設計情報を取得する処理の一例を説明するためのフローチャートである。2 is a flow chart for explaining an example of a process of acquiring design information in a design support method in the design support system shown in FIG. 1; 図1に示した設計支援システムにおける設計支援方法のうち、支援情報を取得する処理の一例を説明するためのフローチャートである。4 is a flowchart for explaining an example of a process of acquiring support information in the design support method in the design support system shown in FIG. 1; 図1に示した設計支援システムにおける設計支援方法のうち、回答情報を取得する処理の一例を説明するためのフローチャートである。4 is a flow chart for explaining an example of processing for acquiring answer information in the design support method in the design support system shown in FIG. 1; 本発明の設計支援システムの第2の実施の形態を示す図である。It is a figure which shows 2nd Embodiment of the design support system of this invention. 図11に示した情報処理装置の内部構成の一例を示す図である。12 is a diagram showing an example of the internal configuration of the information processing apparatus shown in FIG. 11; FIG. 図11に示した設計支援システムにおける設計支援方法のうち、評価情報を用いて強化学習を行う処理の一例を説明するためのフローチャートである。12 is a flowchart for explaining an example of a process of performing reinforcement learning using evaluation information in the design support method in the design support system shown in FIG. 11;

以下に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
(第1の実施の形態)
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
(First embodiment)

図1は、本発明の設計支援システムの第1の実施の形態を示す図である。本形態における制御システムは図1に示すように、情報処理装置10と、データベース20とを有する。情報処理装置10とデータベース20とは、互いに直接接続されていても良いし、通信ネットワークを介して互いに通信可能に接続されていても良い。 FIG. 1 is a diagram showing the first embodiment of the design support system of the present invention. The control system in this embodiment has an information processing device 10 and a database 20, as shown in FIG. The information processing device 10 and the database 20 may be directly connected to each other, or may be communicatively connected to each other via a communication network.

データベース20は、構造物の性質を示す複数の項目と、構造物を設計するための設計情報とを、構造物ごとに対応付けて記憶する。また、データベース20は、構造物の設計段階で行った作業を示す作業情報と、作業情報が示す作業を支援するための支援情報とを対応付けて記憶する。また、データベース20は、設計情報に対して指摘された指摘情報と、指摘情報に対する回答を示す回答情報とを対応付けて記憶する。データベース20は、情報処理装置10内に具備されていても良い。データベース20に記憶されている情報それぞれは、あらかじめ外部から書き込まれたものである。データベース20に記憶されている情報それぞれは、外部から変更可能である。 The database 20 stores a plurality of items indicating properties of a structure and design information for designing the structure in association with each structure. Further, the database 20 associates and stores work information indicating work performed in the stage of designing a structure and support information for supporting the work indicated by the work information. In addition, the database 20 associates and stores indication information pointed out to the design information and reply information indicating a reply to the indication information. The database 20 may be provided within the information processing device 10 . Each piece of information stored in the database 20 is written in advance from the outside. Each piece of information stored in database 20 can be changed externally.

図2は、図1に示したデータベース20に記憶されている複数の項目と設計情報との対応付けの一例を示す図である。図1に示したデータベース20には図2に示すように、建物概要を示す複数の項目と、構造概要を示す複数の項目と、図面と、計算書とが、構造物である物件ごとに対応付けて記憶されている。これらの情報は、過去の実績に基づいて登録された情報である。各物件には、その物件固有の識別情報である物件IDが付与されている。建物概要の項目および構造概要の項目は、例えば、木造や鉄筋等の構造を示す情報や、その構造物の階数、形状(意匠)、立地、広さ、用途、強度、免震装置および制振装置の有無、構造物を構成する材料、材料のサイズおよび数量、排水構造、安全性能等の構造物の性質を示す情報である。図面および計算書は、構造物を設計するための設計情報である。図面は、その構造物の設計図面である。設計書は、設計スケジュール、その構造物の建築に実際にかかった日数、工数、費用等を示す情報である。データベース20は、図面および計算書の電子ファイルを保存していても良いし、図面および計算書の電子ファイルが格納されている格納場所を示す情報を保存していても良い。 FIG. 2 is a diagram showing an example of correspondence between a plurality of items stored in the database 20 shown in FIG. 1 and design information. In the database 20 shown in FIG. 1, as shown in FIG. 2, a plurality of items indicating building outlines, a plurality of items indicating structural outlines, drawings, and calculation sheets correspond to each property that is a structure. It is stored with These pieces of information are information registered based on past performance. A property ID, which is identification information unique to the property, is assigned to each property. Items of building outline and structural outline include, for example, information indicating the structure such as wooden construction and reinforcing bars, the number of floors of the structure, shape (design), location, area, purpose, strength, seismic isolation device and vibration damping. This information indicates the properties of the structure, such as the presence or absence of equipment, the materials that make up the structure, the size and quantity of materials, the drainage structure, and the safety performance. Drawings and calculation sheets are design information for designing structures. The drawing is a design drawing of the structure. The design document is information indicating the design schedule, the number of days actually taken to construct the structure, the number of man-hours, the cost, and the like. The database 20 may store electronic files of drawings and calculations, or may store information indicating storage locations where electronic files of drawings and calculations are stored.

図3は、図1に示したデータベース20に記憶されている作業情報と支援情報との対応付けの一例を示す図である。図1に示したデータベース20には図3に示すように、作業情報と、設計レビュー議事録と、不具合情報と、チェックリスト項目とが対応付けて記憶されている。これらの情報は、過去の実績に基づいて登録された情報である。設計レビュー議事録、不具合情報およびチェックリストは、作業情報が示す作業を支援するための支援情報であり、支援情報の一例である。作業情報は、構造物の設計の各段階で行われる作業それぞれを示す情報である。設計レビュー議事録は、作業情報が示す作業についてレビュー会議を行った際に作成された議事録を示す。設計レビュー議事録は、設計レビュー議事録の電子ファイルを保存していても良いし、設計レビュー議事録の電子ファイルが格納されている格納場所を示す情報を保存していても良い。議事録に記載された内容は、一般的な議事録に記載された内容と同様なもので良い。議事録に記載された内容は、例えば、レビューが開催された日時や場所、レビューへの参加者名、議事内容でも良い。不具合情報は、作業情報が示す作業を行った際に発生した不具合の内容を示す情報である。不具合情報は、例えば、部材の不足が生じたことや、スケジュールに遅れが生じたこと、人員不足、部材が適合しなかったこと等を示す情報である。チェックリスト項目は、作業情報が示す作業を行っていく際に確認すべき項目を示す。 FIG. 3 is a diagram showing an example of correspondence between work information and support information stored in the database 20 shown in FIG. As shown in FIG. 3, the database 20 shown in FIG. 1 stores work information, design review minutes, defect information, and checklist items in association with each other. These pieces of information are information registered based on past performance. The design review minutes, defect information, and checklist are support information for supporting the work indicated by the work information, and are examples of the support information. The work information is information indicating each work performed at each stage of the design of the structure. The design review minutes indicate the minutes created when a review meeting was held for the work indicated by the work information. The design review minutes may store an electronic file of the minutes of the design review, or may store information indicating the storage location where the electronic file of the minutes of the design review is stored. The contents described in the minutes may be the same as the contents described in general minutes. The contents described in the minutes may be, for example, the date and place at which the review was held, the names of the participants in the review, and the contents of the proceedings. The defect information is information indicating the content of the defect that occurred when the work indicated by the work information was performed. The defect information is, for example, information indicating a shortage of parts, a delay in the schedule, a shortage of personnel, a mismatch of parts, and the like. The checklist items indicate items to be confirmed when performing the work indicated by the work information.

図4は、図1に示したデータベース20に記憶されている指摘情報と回答情報との対応付けの一例を示す図である。図1に示したデータベース20には図4に示すように、指摘情報と、回答と、回答資料とが対応付けて記憶されている。これらの情報は、過去の実績に基づいて登録された情報である。指摘情報は、専門の審査機関から指摘された内容を示す情報である。回答および回答資料は、専門の審査機関からの指摘に回答するための回答情報であり、回答情報の一例である。回答は、指摘情報に対して審査機関へ回答した内容を示す情報である。回答資料は、その回答に添付された資料を示す。回答および回答資料は、回答および回答資料の電子ファイルを保存していても良いし、回答および回答資料の電子ファイルが格納されている格納場所を示す情報を保存していても良い。 FIG. 4 is a diagram showing an example of correspondence between pointing information and answer information stored in the database 20 shown in FIG. As shown in FIG. 4, the database 20 shown in FIG. 1 stores pointing information, answers, and answer materials in association with each other. These pieces of information are information registered based on past performance. The indication information is information indicating the content pointed out by a specialized examination agency. The reply and reply materials are reply information for replying to an indication from a specialized reviewing agency, and are an example of reply information. The reply is information indicating the content of the reply to the reviewing organization in response to the indicated information. The answer material indicates the material attached to the answer. Answers and answer materials may store electronic files of the answers and answer materials, or may store information indicating the storage location where the electronic files of the answers and answer materials are stored.

情報処理装置10は、外部から受け付けた操作に基づいて情報を入力し、所定の処理を行って、その結果を出力する装置である。情報処理装置10は、例えば、PC(Personal Computer)やタブレット端末、スマートフォン等の、情報を入出力する手段を具備した装置である。図5は、図1に示した情報処理装置10の内部構成の一例を示す図である。図1に示した情報処理装置10は図5に示すように、入力部110と、学習モデル生成部120と、学習モデル130と、推論部140と、検索部150と、出力部160とを有する。なお、図5には、図1に示した情報処理装置10が具備する構成要素のうち本形態に関わる主要な構成要素のみを示した。 The information processing device 10 is a device that inputs information based on an operation received from the outside, performs predetermined processing, and outputs the result. The information processing device 10 is, for example, a device having means for inputting and outputting information, such as a PC (Personal Computer), a tablet terminal, and a smart phone. FIG. 5 is a diagram showing an example of the internal configuration of the information processing apparatus 10 shown in FIG. 1. As shown in FIG. The information processing apparatus 10 shown in FIG. 1 includes an input unit 110, a learning model generation unit 120, a learning model 130, an inference unit 140, a search unit 150, and an output unit 160, as shown in FIG. . Note that FIG. 5 shows only main components related to the present embodiment among the components included in the information processing apparatus 10 shown in FIG.

入力部110は、外部から受け付けた操作に基づいて、情報を入力する。入力部110は、例えば、キーボード、マウス、タッチパッド、タッチパネル等である。入力部110は、上述した複数の項目を入力する。このとき、入力部110は、各項目それぞれについて複数の選択肢の中から1つを選択可能に入力を促す画面に従って、複数の項目を入力する。例えば、複数の項目それぞれについて、プルダウンメニューを用いて複数の選択肢が表示された場合、入力部110は、その選択肢の中から1つを選択する操作に基づいて、選択された情報を入力する。また、入力部110は、一般的なテキスト情報を入力可能である。テキスト情報は、記述された情報である。 Input unit 110 inputs information based on an operation received from the outside. The input unit 110 is, for example, a keyboard, mouse, touch pad, touch panel, or the like. The input unit 110 inputs a plurality of items described above. At this time, the input unit 110 inputs a plurality of items according to a screen that prompts the user to select one of a plurality of options for each item. For example, when a plurality of options are displayed using a pull-down menu for each of a plurality of items, the input unit 110 inputs the selected information based on the operation of selecting one of the options. Also, the input unit 110 can input general text information. Textual information is written information.

学習モデル生成部120は、テキスト情報に対応する作業情報について機械学習を行って第1の学習モデルを生成する。また、学習モデル生成部120は、テキスト情報に対応する指摘情報について機械学習を行って第2の学習モデルを生成する。第1の学習モデルおよび第2の学習モデルは、図5に示した学習モデル130に含まれる。 The learning model generation unit 120 performs machine learning on work information corresponding to text information to generate a first learning model. The learning model generation unit 120 also performs machine learning on the indication information corresponding to the text information to generate a second learning model. The first learning model and the second learning model are included in learning model 130 shown in FIG.

図6は、図5に示した学習モデル130に含まれる第1の学習モデルの入出力の一例を示す図である。図5に示した学習モデル130に含まれる第1の学習モデルは図6に示すように、テキスト情報が入力されると作業情報が出力される学習モデル131である。学習モデル生成部120は、学習モデル131の学習フェーズにおいて、外部から入力されたテキスト情報と作業情報とを対応付けた教師データを生成する。作業情報は、データベース20に記憶されている作業情報である。学習モデル生成部120は、生成した教師データを用いて、機械学習を行って様々なテキスト情報に応じた作業情報を出力する学習モデル131を生成する。作業者が作業情報として入力部110を介して入力するテキスト情報は、データベース20に記憶されている作業情報と完全一致するとは限らない。そのため、作業者が作業情報として入力部110を介して入力するテキスト情報が、データベース20に記憶されている作業情報のいずれに該当するのかを判別する必要がある。そこで、学習モデル131を用いて、入力部110を介して入力されるテキスト情報から、データベース20に記憶されている作業情報を取得する仕組みを設ける。学習モデル131における作業情報の学習方法は、学習モデルを生成する一般的な方法を用いるもので良い。 FIG. 6 is a diagram showing an example of inputs and outputs of the first learning model included in learning model 130 shown in FIG. A first learning model included in the learning model 130 shown in FIG. 5 is a learning model 131 that outputs work information when text information is input, as shown in FIG. In the learning phase of the learning model 131, the learning model generation unit 120 generates teacher data that associates externally input text information with work information. The work information is work information stored in the database 20 . The learning model generation unit 120 performs machine learning using the generated teacher data to generate a learning model 131 that outputs work information according to various text information. The text information input by the worker through the input unit 110 as work information does not always match the work information stored in the database 20 completely. Therefore, it is necessary to determine which of the pieces of work information stored in the database 20 corresponds to the text information that the worker inputs via the input unit 110 as work information. Therefore, a mechanism is provided to acquire work information stored in the database 20 from text information input via the input unit 110 using the learning model 131 . As a method of learning work information in the learning model 131, a general method for generating a learning model may be used.

図7は、図5に示した学習モデル130に含まれる第2の学習モデルの入出力の一例を示す図である。図5に示した学習モデル130に含まれる第2の学習モデルは図7に示すように、テキスト情報が入力されると指摘情報が出力される学習モデル132である。学習モデル生成部120は、学習モデル132の学習フェーズにおいて、外部から入力されたテキスト情報と指摘情報とを対応付けた教師データを生成する。指摘情報は、データベース20に記憶されている指摘情報である。学習モデル生成部120は、生成した教師データを用いて、機械学習を行って様々なテキスト情報に応じた指摘情報を出力する学習モデル132を生成する。作業者が指摘情報として入力部110を介して入力するテキスト情報は、データベース20に記憶されている指摘情報と完全一致するとは限らない。そのため、作業者が指摘情報として入力部110を介して入力するテキスト情報が、データベース20に記憶されている指摘情報のいずれに該当するのかを判別する必要がある。そこで、学習モデル132を用いて、入力部110を介して入力されるテキスト情報から、データベース20に記憶されている指摘情報を取得する仕組みを設ける。学習モデル132における作業情報の学習方法は、学習モデルを生成する一般的な方法を用いるもので良い。 FIG. 7 is a diagram showing an example of inputs and outputs of the second learning model included in learning model 130 shown in FIG. A second learning model included in the learning model 130 shown in FIG. 5 is a learning model 132 that outputs indication information when text information is input, as shown in FIG. In the learning phase of the learning model 132, the learning model generation unit 120 generates teacher data that associates externally input text information with indication information. The indicated information is indicated information stored in the database 20 . The learning model generation unit 120 performs machine learning using the generated teacher data to generate a learning model 132 that outputs indication information corresponding to various text information. The text information input by the operator as indication information through the input unit 110 does not always match exactly with the indication information stored in the database 20 . Therefore, it is necessary to determine which piece of indication information stored in the database 20 corresponds to the text information that the operator inputs as indication information via the input unit 110 . Therefore, a mechanism is provided for acquiring indication information stored in the database 20 from text information input via the input unit 110 using the learning model 132 . As a method of learning work information in the learning model 132, a general method for generating a learning model may be used.

推論部140は、入力部110が入力したテキスト情報を学習モデル130に含まれる学習モデル131に入力することで、学習モデル131から作業情報を取得する。推論部140は、取得した作業情報を検索部150へ出力する。また、推論部140は、入力部110が入力したテキスト情報を学習モデル130に含まれる学習モデル132に入力することで、学習モデル132から指摘情報を取得する。推論部140は、取得した指摘情報を検索部150へ出力する。 The inference unit 140 acquires work information from the learning model 131 by inputting the text information input by the input unit 110 to the learning model 131 included in the learning model 130 . The inference unit 140 outputs the acquired work information to the search unit 150 . Also, the inference unit 140 inputs the text information input by the input unit 110 to the learning model 132 included in the learning model 130 , thereby acquiring indication information from the learning model 132 . The inference unit 140 outputs the acquired pointing information to the search unit 150 .

検索部150は、入力部110が入力した複数の項目に基づいて、設計情報をデータベース20から検索する。具体的には、検索部150は、入力部110が入力した複数の項目とデータベース20に記憶されている複数の項目とを比較し、互いに一致する項目の数に応じて、一致した項目と対応付けられた設計情報をデータベースから読み出す。例えば、検索部150は、入力部110が入力した複数の項目とデータベース20に記憶されている複数の項目との互いに一致する項目の数が所定の閾値を超える項目と対応付けられた設計情報をデータベース20から読み出しても良い。また、検索部150は、入力部110が入力した複数の項目とデータベース20に記憶されている複数の項目との互いに一致する項目の数が最も多い設計情報をデータベース20から読み出しても良い。検索部150は、、データベース20から読み出した設計情報を出力部160へ出力する。 The search unit 150 searches the database 20 for design information based on a plurality of items input by the input unit 110 . Specifically, the search unit 150 compares a plurality of items input by the input unit 110 with a plurality of items stored in the database 20, and, depending on the number of items that match each other, matches the matching items. The attached design information is read from the database. For example, the search unit 150 retrieves design information associated with items in which the number of matching items between the items input by the input unit 110 and the items stored in the database 20 exceeds a predetermined threshold. It may be read from the database 20 . Further, the search unit 150 may read from the database 20 the design information that has the largest number of matching items between the items input by the input unit 110 and the items stored in the database 20 . The search unit 150 outputs the design information read from the database 20 to the output unit 160 .

また、検索部150は、推論部140から出力されてきた作業情報に基づいて、支援情報をデータベース20から検索する。具体的には、検索部150は、推論部140から出力されてきた作業情報を検索キーとして用いて、データベース20にて当該作業情報と対応付けられた支援情報をデータベース20から読み出す。検索部150は、データベース20から読み出した支援情報を出力部160へ出力する。また、検索部150は、推論部140から出力されてきた指摘情報に基づいて、回答情報をデータベース20から検索する。具体的には、検索部150は、推論部140から出力されてきた指摘情報を検索キーとして用いて、データベース20にて当該指摘情報と対応付けられた回答情報をデータベース20から読み出す。検索部150は、データベース20から読み出した回答情報を出力部160へ出力する。 Also, the search unit 150 searches the database 20 for support information based on the work information output from the inference unit 140 . Specifically, the search unit 150 uses the work information output from the inference unit 140 as a search key, and reads from the database 20 the support information associated with the work information in the database 20 . The search unit 150 outputs the support information read from the database 20 to the output unit 160 . Also, the search unit 150 searches the database 20 for answer information based on the indicated information output from the inference unit 140 . Specifically, the search unit 150 uses the indication information output from the inference unit 140 as a search key, and reads from the database 20 the answer information associated with the indication information in the database 20 . The search unit 150 outputs the answer information read from the database 20 to the output unit 160 .

出力部160は、検索部150から出力されてきた設計情報を出力する。このとき、出力部160は、入力部110が入力した複数の項目とデータベース20に記憶されている複数の項目との互いに一致する項目の数が多い順に設計情報を出力しても良い。また、出力部160は、検索部150から出力されてきた支援情報を出力する。さらに、出力部160は、検索部150から出力されてきた回答情報を出力する。出力部160における出力態様は、出力する情報を記憶部(不図示)に記憶させる態様でも良いし、出力する情報を表示部(不図示)に表示させる態様でも良い。 The output section 160 outputs the design information output from the search section 150 . At this time, the output unit 160 may output the design information in descending order of the number of matching items between the items input by the input unit 110 and the items stored in the database 20 . Also, the output unit 160 outputs the support information output from the search unit 150 . Furthermore, the output section 160 outputs the answer information output from the search section 150 . The output mode of the output section 160 may be a mode in which information to be output is stored in a storage section (not shown), or a mode in which information to be output is displayed on a display section (not shown).

以下に、図1に示した設計支援システムにおける設計支援方法について説明する。図8は、図1に示した設計支援システムにおける設計支援方法のうち、設計情報を取得する処理の一例を説明するためのフローチャートである。 A design support method in the design support system shown in FIG. 1 will be described below. FIG. 8 is a flowchart for explaining an example of a process for acquiring design information in the design support method in the design support system shown in FIG.

まず、情報処理装置10に具備された表示部(不図示)が、作業者に対して建物概要および構造概要の項目の入力を促す表示を行う(ステップS1)。このとき、表示部は、建物概要および構造概要の項目を入力するためのフォームを表示する。このフォームは、上述したような項目それぞれについて複数の選択肢がプルダウンメニューを用いて表示されたものでも良い。その後、表示部の表示に従って作業者が建物概要および構造概要の項目を入力するための操作を行うと、入力部110が受け付けた操作に基づいて、項目を入力(取得)する(ステップS2)。 First, the display unit (not shown) provided in the information processing apparatus 10 displays a display prompting the worker to input items of building outline and structure outline (step S1). At this time, the display unit displays a form for inputting the items of building outline and structure outline. This form may display a plurality of options for each item as described above using a pull-down menu. After that, when the worker performs an operation for inputting the items of the building outline and the structure outline according to the display on the display unit, the items are input (obtained) based on the operation received by the input unit 110 (step S2).

すると、検索部150は、入力部110が入力した複数の項目とデータベース20に記憶されている複数の項目とを比較する(ステップS3)。検索部150は、比較の結果に基づいて、互いに一致する項目の数に応じて、一致した項目と対応付けられた設計情報をデータベースから検索して読み出す(ステップS4)。続いて、出力部160は、検索部150が読み出した設計情報を出力する(ステップS5)。 Then, the search unit 150 compares the items input by the input unit 110 with the items stored in the database 20 (step S3). Based on the result of the comparison, the search unit 150 searches the database for the design information associated with the matching items according to the number of matching items (step S4). Subsequently, the output unit 160 outputs the design information read by the search unit 150 (step S5).

図9は、図1に示した設計支援システムにおける設計支援方法のうち、支援情報を取得する処理の一例を説明するためのフローチャートである。 FIG. 9 is a flow chart for explaining an example of a process of acquiring support information in the design support method in the design support system shown in FIG.

作業者が入力部110に対して作業情報を示すテキスト情報を入力する操作を行うと、入力部110がテキスト情報を入力(取得)する(ステップS11)。すると、推論部140は、入力部110が入力したテキスト情報を学習モデル130に含まれる学習モデル131に入力する(ステップS12)。すると、推論部140は、学習モデル131から作業情報を取得する(ステップS13)。 When the worker performs an operation of inputting text information indicating work information to the input unit 110, the input unit 110 inputs (obtains) the text information (step S11). Then, the inference unit 140 inputs the text information input by the input unit 110 to the learning model 131 included in the learning model 130 (step S12). Then, the inference unit 140 acquires work information from the learning model 131 (step S13).

続いて、検索部150は、推論部140が取得した作業情報を検索キーとして用いて、作業情報と対応付けられている支援情報をデータベース20から検索する(ステップS14)。検索部150は、検索した支援情報をデータベース20から読み出す。出力部160は、検索部150が読み出した支援情報を出力する(ステップS15)。 Subsequently, the search unit 150 uses the work information acquired by the inference unit 140 as a search key to search the database 20 for support information associated with the work information (step S14). The search unit 150 reads out the searched support information from the database 20 . The output unit 160 outputs the support information read by the search unit 150 (step S15).

ステップS5にて、出力部160が出力した設計情報に含まれる図面情報および計算書情報を用いて、作業者は審査機関に提出する書類を作成する。作業者は作成した書類を審査機関に提出する。審査期間は、作業者から提出された書類について審査を行い、指摘が必要な事項が示された指摘事項(指摘情報)を作業者へ通知する。 In step S5, the worker prepares documents to be submitted to the examination agency using the drawing information and calculation sheet information included in the design information output by the output unit 160. FIG. The worker submits the prepared document to the examination agency. During the examination period, the documents submitted by the workers are examined, and the workers are notified of the indicated matters (indicated information) indicating the matters that need to be pointed out.

図10は、図1に示した設計支援システムにおける設計支援方法のうち、回答情報を取得する処理の一例を説明するためのフローチャートである。 FIG. 10 is a flow chart for explaining an example of processing for acquiring answer information in the design support method in the design support system shown in FIG.

作業者が入力部110に対して指摘情報を示すテキスト情報を入力する操作を行うと、入力部110がテキスト情報を入力(取得)する(ステップS21)。すると、推論部140は、入力部110が入力したテキスト情報を学習モデル130に含まれる学習モデル132に入力する(ステップS22)。すると、推論部140は、学習モデル131から指摘情報を取得する(ステップS23)。 When the operator performs an operation of inputting text information indicating indication information to the input unit 110, the input unit 110 inputs (obtains) the text information (step S21). Then, the inference unit 140 inputs the text information input by the input unit 110 to the learning model 132 included in the learning model 130 (step S22). Then, the inference unit 140 acquires indication information from the learning model 131 (step S23).

続いて、検索部150は、推論部140が取得した指摘情報を検索キーとして用いて、指摘情報と対応付けられている回答情報をデータベース20から検索する(ステップS24)。検索部150は、検索した回答情報をデータベース20から読み出す。出力部160は、検索部150が読み出した回答情報を出力する(ステップS25)。 Subsequently, the search unit 150 searches the database 20 for answer information associated with the indication information using the indication information acquired by the inference unit 140 as a search key (step S24). The search unit 150 reads out the searched answer information from the database 20 . The output unit 160 outputs the answer information read by the search unit 150 (step S25).

ステップS5,S15,S25において出力部160が、設計情報、支援情報および回答情報を所定の画面に表示させても良い。こうすることで、その表示を確認した作業者の作業を支援することができる。 In steps S5, S15, and S25, the output unit 160 may display the design information, support information, and answer information on a predetermined screen. By doing so, it is possible to assist the work of the worker who has confirmed the display.

なお、データベース20に記憶された各対応付け(設計情報の対応付け、支援情報の対応付けおよび回答情報の対応付け)を互いに紐づけておいても良い。この場合、物件IDを用いて紐づけしておくと良い。具体的には、データベース20が、図3に示したような作業情報と支援情報との対応付け、および図4に示したような指摘情報と回答情報との対応付けのそれぞれに、物件IDを対応付けて記憶しておいても良い。テキスト情報を入力する際に物件IDを指定して入力することで、物件を指定した支援情報および回答情報を取得することができる。また、テキスト情報を入力する際に物件IDが入力され、同じ物件IDが付与された設計について支援情報や回答情報をすでに取得している場合には、これらの情報の取得を行わないものでも良い。この場合、検索部150がデータベース20からの情報の取得を行わなくても良いし、検索部150が情報を取得しても出力部160が情報の出力を行わなくても良い。これにより、重複した情報の取得を避けることができる。 It should be noted that each correspondence (correspondence of design information, correspondence of support information, and correspondence of answer information) stored in the database 20 may be associated with each other. In this case, it is preferable to link the properties using the property ID. Specifically, the database 20 assigns a property ID to each of the correspondence between work information and support information as shown in FIG. 3 and the correspondence between indication information and answer information as shown in FIG. They may be stored in association with each other. By specifying and inputting a property ID when inputting text information, it is possible to acquire support information and reply information specifying a property. Also, when a property ID is entered when text information is entered, and if support information and answer information have already been obtained for a design to which the same property ID has been assigned, these information may not be obtained. . In this case, the search unit 150 may not acquire information from the database 20, and even if the search unit 150 acquires information, the output unit 160 may not output the information. This makes it possible to avoid obtaining redundant information.

また、作業者が本設計支援システムを利用する際に、作業者固有に付与された作業者IDを指定できても良い。この場合、作業者は、設計情報を取得するために複数の項目を入力するとき、支援情報を取得するためにテキスト情報を入力するとき、および回答情報を取得するためにテキスト情報を入力するときに、作業者IDを入力し、情報処理装置10が入力された作業者IDを履歴として記憶しておいても良い。作業者IDを記憶しておけば、当該作業者が行った、設計情報の取得と支援情報の取得と回答情報の取得とを作業者ごとに紐づけておくことができる。これにより、例えば、支援情報を取得するための入力がどの回答情報に基づくものなのかを識別することができる。 Also, when a worker uses this design support system, it may be possible to designate a worker ID uniquely assigned to the worker. In this case, when a worker enters multiple items to acquire design information, when entering text information to acquire support information, and when entering text information to acquire answer information, , the worker ID may be input and the information processing apparatus 10 may store the input worker ID as a history. By storing the worker ID, acquisition of design information, acquisition of support information, and acquisition of answer information performed by the worker can be associated with each worker. Thereby, for example, it is possible to identify which answer information the input for obtaining the support information is based on.

このように、本形態においては、過去の設計情報、支援情報および回答情報をデータベース20に登録しておき、設計を行う構造物について、データベース20に登録されている設計情報、支援情報および回答情報の中から、類似物件の設計情報、支援情報および回答情報を情報処理装置10が取得する。これにより、設計に必要な情報を容易に得ることができる。類似物件の設計情報を検索するために、情報処理装置10が建物概要および構造概要について選択肢を表示し、表示された選択肢の中から選択された内容とデータベース20に記憶されている内容とを比較して類似物件を判定する。これにより、類似物件を容易に判定することができる。さらに、情報処理装置10が、テキスト情報を入力することで作業情報および指摘情報を出力する学習モデル130を生成しておき、作業者の行った操作に基づいて入力したテキスト情報を学習モデル130に入力して、学習モデル130から作業情報および指摘情報を取得する。これにより、入力部110が入力したテキスト情報がデータベース20に記憶されている作業情報および指摘情報と完全に一致しない場合であっても、データベース20にて作業情報および指摘情報それぞれと対応付けられて記憶されている支援情報および回答情報を取得することができる。
(第2の実施の形態)
Thus, in this embodiment, the past design information, support information and answer information are registered in the database 20, and the design information, support information and answer information registered in the database 20 are used for the structure to be designed. The information processing apparatus 10 acquires the design information, the support information, and the answer information of the similar property from among them. This makes it possible to easily obtain information necessary for design. In order to search for design information of similar properties, the information processing device 10 displays options for the building outline and structural outline, and compares the contents selected from the displayed options with the contents stored in the database 20. to determine similar properties. This makes it possible to easily determine similar properties. Furthermore, the information processing apparatus 10 generates a learning model 130 that outputs work information and indication information by inputting text information, and stores the text information input based on the operation performed by the worker in the learning model 130. Input to obtain work information and indication information from the learning model 130 . As a result, even if the text information input by the input unit 110 does not completely match the work information and indication information stored in the database 20, the database 20 can associate the text information with the task information and indication information. Stored support information and answer information can be obtained.
(Second embodiment)

図11は、本発明の設計支援システムの第2の実施の形態を示す図である。本形態における制御システムは図11に示すように、情報処理装置11と、データベース20とを有する。情報処理装置11とデータベース20とは、互いに直接接続されていても良いし、通信ネットワークを介して互いに通信可能に接続されていても良い。データベース20は、第1の実施の形態におけるものと同じものである。 FIG. 11 is a diagram showing a second embodiment of the design support system of the present invention. The control system in this embodiment has an information processing device 11 and a database 20, as shown in FIG. The information processing device 11 and the database 20 may be directly connected to each other, or may be communicatively connected to each other via a communication network. The database 20 is the same as in the first embodiment.

図12は、図11に示した情報処理装置11の内部構成の一例を示す図である。図11に示した情報処理装置11は図12に示すように、入力部110と、学習モデル生成部121と、学習モデル130と、推論部140と、検索部150と、出力部160とを有する。なお、図12には、図11に示した情報処理装置11が具備する構成要素のうち本形態に関わる主要な構成要素のみを示した。入力部110、学習モデル130、推論部140、検索部150および出力部160それぞれは、第1の形態におけるものとそれぞれ同じものである。 FIG. 12 is a diagram showing an example of the internal configuration of the information processing device 11 shown in FIG. 11. As shown in FIG. The information processing apparatus 11 shown in FIG. 11 has an input unit 110, a learning model generation unit 121, a learning model 130, an inference unit 140, a search unit 150, and an output unit 160, as shown in FIG. . Note that FIG. 12 shows only main components related to this embodiment among the components provided in the information processing apparatus 11 shown in FIG. 11 . Input unit 110, learning model 130, inference unit 140, retrieval unit 150, and output unit 160 are the same as in the first embodiment.

学習モデル生成部121は、第1の実施の形態における学習モデル生成部120が具備する機能に加えて、入力部110が入力した評価情報を用いて、テキスト情報に対応する作業情報について強化学習を行う機能を具備する。評価情報は、出力部160が出力した支援情報が作業者にとって所望の情報であるかを作業者が評価した結果を示す情報である。評価情報は、出力部160が出力した支援情報を確認した作業者が操作して入力部110に入力される。評価情報は、評価のレベルを示す情報でも良いし、適不適を示す情報でも良い。学習モデル生成部121が行う強化学習の方法については、一般的な強化学習の方法と同様で良い。例えば、評価情報が支援情報に対する評価が良いレベルを示すものである場合、学習モデル生成部121は、当該支援情報を出力するためのテキスト情報の範囲を広くしても良い。また、例えば、評価情報が支援情報に対する評価が悪いレベルを示すものである場合、学習モデル生成部121は、当該支援情報を出力する際に入力されたテキスト情報を、当該支援情報を出力するためのテキスト情報の対象外としても良い。 In addition to the functions provided by the learning model generation unit 120 in the first embodiment, the learning model generation unit 121 uses the evaluation information input by the input unit 110 to perform reinforcement learning on the work information corresponding to the text information. Equipped with a function to perform The evaluation information is information indicating the result of evaluation by the worker as to whether or not the support information output by the output unit 160 is desired information for the worker. The evaluation information is input to the input unit 110 by the operator who has confirmed the support information output by the output unit 160 . The evaluation information may be information indicating the level of evaluation, or may be information indicating suitability. A method of reinforcement learning performed by the learning model generation unit 121 may be the same as a general reinforcement learning method. For example, if the evaluation information indicates a good level of evaluation for the support information, the learning model generation unit 121 may widen the range of the text information for outputting the support information. Further, for example, if the evaluation information indicates a poor level of evaluation of the support information, the learning model generation unit 121 converts the text information input when outputting the support information into may be excluded from the text information.

以下に、図11に示した設計支援システムにおける設計支援方法のうち、評価情報を用いて強化学習を行う処理について説明する。図13は、図11に示した設計支援システムにおける設計支援方法のうち、評価情報を用いて強化学習を行う処理の一例を説明するためのフローチャートである。以下の説明においては、出力部160が情報の表示機能を具備している場合を例に挙げて説明する。 Processing for performing reinforcement learning using evaluation information among the design support methods in the design support system shown in FIG. 11 will be described below. FIG. 13 is a flow chart for explaining an example of a process of performing reinforcement learning using evaluation information in the design support method in the design support system shown in FIG. In the following description, an example in which the output unit 160 has an information display function will be described.

出力部160が支援情報を出力した後、出力部160は評価を入力するためのフォームを表示する(ステップS31)。このフォームの表示態様は、評価を示す評価情報の入力を促すものであり、評価情報を入力できるものであれば良く、その詳細は特に規定しない。例えば、フォームは、テキストを入力可能な所定の枠を表示するものや、評価のレベルを選択可能に表示するものでも良い。作業者の操作に従って入力部110が評価情報を入力(取得)すると(ステップS32)、学習モデル生成部121は、入力された評価情報を用いて、学習モデル131のテキスト情報に対応する作業情報について強化学習を行う(ステップS33)。 After the output unit 160 outputs the support information, the output unit 160 displays a form for inputting an evaluation (step S31). The display mode of this form is to prompt the input of evaluation information indicating the evaluation, and it is sufficient if the evaluation information can be input, and the details are not particularly defined. For example, the form may display a predetermined frame in which text can be entered, or may display a selectable evaluation level. When the input unit 110 inputs (acquires) the evaluation information according to the operator's operation (step S32), the learning model generation unit 121 uses the input evaluation information to generate work information corresponding to the text information of the learning model 131. Reinforcement learning is performed (step S33).

このように、本形態においては、過去の設計情報、支援情報および回答情報をデータベース20に登録しておき、設計を行う構造物について、データベース20に登録されている設計情報、支援情報および回答情報の中から、類似物件の設計情報、支援情報および回答情報を情報処理装置11が取得する。これにより、設計に必要な情報を容易に得ることができる。類似物件の設計情報を検索するために、情報処理装置11が建物概要および構造概要について選択肢を表示し、表示された選択肢の中から選択された内容とデータベース20に記憶されている内容とを比較して類似物件を判定する。これにより、類似物件を容易に判定することができる。さらに、情報処理装置11が、テキスト情報を入力することで作業情報および指摘情報を出力する学習モデル130を生成しておき、作業者の行った操作に基づいて入力したテキスト情報を学習モデル130に入力して、学習モデル130から作業情報および指摘情報を取得する。これにより、入力部110が入力したテキスト情報がデータベース20に記憶されている作業情報および指摘情報と完全に一致しない場合であっても、データベース20にて作業情報および指摘情報それぞれと対応付けられて記憶されている支援情報および回答情報を取得することができる。さらに、出力された支援情報についての評価情報を用いて、支援情報を出力する学習モデル131を強化していく。これにより、より所望の支援情報を取得することができる。 Thus, in this embodiment, the past design information, support information and answer information are registered in the database 20, and the design information, support information and answer information registered in the database 20 are used for the structure to be designed. The information processing apparatus 11 acquires the design information, support information, and answer information of the similar property from among them. This makes it possible to easily obtain information necessary for design. In order to search for design information of similar properties, the information processing device 11 displays options for the building outline and the structure outline, and compares the contents selected from the displayed options with the contents stored in the database 20. to determine similar properties. This makes it possible to easily determine similar objects. Furthermore, the information processing apparatus 11 generates a learning model 130 that outputs work information and indication information by inputting text information, and stores the text information input based on the operation performed by the worker in the learning model 130. Input to obtain work information and indication information from the learning model 130 . As a result, even if the text information input by the input unit 110 does not completely match the work information and indication information stored in the database 20, the database 20 can associate the text information with the task information and indication information. Stored support information and answer information can be obtained. Furthermore, the learning model 131 that outputs the support information is strengthened using the evaluation information about the output support information. Thereby, more desired support information can be acquired.

以上、各構成要素に各機能(処理)それぞれを分担させて説明したが、この割り当ては上述したものに限定しない。また、構成要素の構成についても、上述した形態はあくまでも例であって、これに限定しない。また、各実施の形態を組み合わせたものであっても良い。 As described above, each function (process) is assigned to each component, but this assignment is not limited to the above. Moreover, the configurations of the constituent elements are also only examples, and are not limited to these. Moreover, what combined each embodiment may be used.

情報処理装置10,11それぞれが行う処理は、目的に応じてそれぞれ作製された論理回路で行うようにしても良い。また、処理内容を手順として記述したコンピュータプログラム(以下、プログラムと称する)を情報処理装置10,11それぞれにて読取可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを情報処理装置10,11それぞれに読み込ませ、実行するものであっても良い。情報処理装置10,11それぞれにて読取可能な記録媒体とは、光磁気ディスク、DVD(Digital Versatile Disc)、CD(Compact Disc)、Blu-ray(登録商標) Disc、USB(Universal Serial Bus)メモリなどの移設可能な記録媒体の他、情報処理装置10,11それぞれに内蔵されたROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等のメモリやHDD(Hard Disc Drive)、SSD(Solid State Drive)等を指す。この記録媒体に記録されたプログラムは、情報処理装置10,11それぞれに設けられたCPUにて読み込まれ、CPUの制御によって、上述したものと同様の処理が行われる。ここで、CPUは、プログラムが記録された記録媒体から読み込まれたプログラムを実行するコンピュータとして動作するものである。 The processing performed by each of the information processing apparatuses 10 and 11 may be performed by a logic circuit manufactured according to the purpose. Further, a computer program (hereinafter referred to as a program) describing processing contents as a procedure is recorded in a recording medium readable by each of the information processing apparatuses 10 and 11, and the program recorded in the recording medium is transferred to the information processing apparatus 10. , 11 and executed. Recording media readable by each of the information processing apparatuses 10 and 11 include magneto-optical discs, DVDs (Digital Versatile Discs), CDs (Compact Discs), Blu-ray (registered trademark) Discs, and USB (Universal Serial Bus) memories. In addition to removable recording media such as the above, memories such as ROM (Read Only Memory) and RAM (Random Access Memory) built into each of the information processing apparatuses 10 and 11, HDD (Hard Disc Drive), SSD (Solid State Drive) ) etc. The program recorded on this recording medium is read by the CPU provided in each of the information processing apparatuses 10 and 11, and the same processing as described above is performed under the control of the CPU. Here, the CPU operates as a computer that executes a program read from a recording medium on which the program is recorded.

10,11 情報処理装置
20 データベース
110 入力部
120,121 学習モデル生成部
130~132 学習モデル
140 推論部
150 検索部
160 出力部
10, 11 information processing device 20 database 110 input unit 120, 121 learning model generation unit 130 to 132 learning model 140 inference unit 150 search unit 160 output unit

Claims (18)

構造物の性質を示す複数の項目と、該構造物を設計するための設計情報とを、前記構造物ごとに対応付けて記憶するデータベースと、
外部から受け付けた操作に基づいて、前記複数の項目を入力する入力部と、
前記入力部が入力した前記複数の項目に基づいて、前記設計情報を前記データベースから検索する検索部と、
前記検索部が検索した前記設計情報を出力する出力部とを有し、
前記検索部は、前記入力部が入力した複数の項目と前記データベースに記憶された複数の項目とを比較し、互いに一致する項目の数に応じて、該項目と対応付けられた設計情報を前記データベースから検索する設計支援システム。
a database that stores a plurality of items indicating properties of a structure and design information for designing the structure in association with each structure;
an input unit for inputting the plurality of items based on an operation received from the outside;
a search unit for searching the design information from the database based on the plurality of items input by the input unit;
an output unit for outputting the design information searched by the search unit,
The search unit compares a plurality of items input by the input unit with a plurality of items stored in the database, and retrieves design information associated with the items according to the number of matching items. A design support system that searches from a database.
前記検索部は、前記一致する項目の数が所定の閾値を超える項目と対応付けられた設計情報を前記データベースから検索する、請求項1に記載の設計支援システム。 2. The design support system according to claim 1, wherein said search unit searches said database for design information associated with items whose number of matching items exceeds a predetermined threshold. 前記出力部は、前記一致する項目の数が多い順に前記設計情報を出力する、請求項1または請求項2に記載の設計支援システム。 3. The design support system according to claim 1, wherein said output unit outputs said design information in descending order of the number of matching items. 前記検索部は、前記設計情報に含まれる図面情報および計算書情報を前記データベースから検索する、請求項1から3のいずれか1項に記載の設計支援システム。 4. The design support system according to any one of claims 1 to 3, wherein said search unit searches for drawing information and calculation sheet information included in said design information from said database. テキスト情報に対応する、前記構造物の設計段階で行った作業を示す作業情報について機械学習を行って第1の学習モデルを生成する学習モデル生成部と、
前記入力部が入力したテキスト情報を前記第1の学習モデルに入力することで、前記第1の学習モデルから前記作業情報を取得する推論部とを有し、
前記データベースは、前記作業情報と、該作業情報が示す作業を支援するための支援情報とを対応付けて記憶し、
前記検索部は、前記推論部が取得した前記作業情報に基づいて、前記支援情報を前記データベースから検索し、
前記出力部は、前記検索部が検索した前記支援情報を出力する、請求項1から4のいずれか1項に記載の設計支援システム。
a learning model generation unit that generates a first learning model by performing machine learning on work information corresponding to text information and indicating work performed in the design stage of the structure;
an inference unit that acquires the work information from the first learning model by inputting the text information input by the input unit into the first learning model;
the database associates and stores the work information and support information for supporting the work indicated by the work information;
the search unit searches the database for the support information based on the work information acquired by the inference unit;
5. The design support system according to claim 1, wherein said output unit outputs said support information searched by said search unit.
前記学習モデル生成部は、前記入力部が入力した、前記支援情報に対する評価を示す評価情報を用いて、前記テキスト情報に対応する前記作業情報について機械学習を行う、請求項5に記載の設計支援システム。 6. The design support according to claim 5, wherein said learning model generation unit performs machine learning on said work information corresponding to said text information using evaluation information input by said input unit and indicating evaluation of said support information. system. 前記学習モデル生成部は、前記テキスト情報に対応する、前記設計情報に対して指摘された指摘情報について機械学習を行って第2の学習モデルを生成し、
前記推論部は、前記入力部が入力したテキスト情報を前記第2の学習モデルに入力することで、前記第2の学習モデルから前記指摘情報を取得し、
前記データベースは、前記指摘情報と、該指摘情報に対する回答を示す回答情報とを対応付けて記憶し、
前記検索部は、前記推論部が取得した前記指摘情報に基づいて、前記回答情報を前記データベースから検索し、
前記出力部は、前記検索部が検索した前記回答情報を出力する、請求項5または請求項6に記載の設計支援システム。
The learning model generation unit performs machine learning on indication information pointed out to the design information corresponding to the text information to generate a second learning model,
The inference unit acquires the indication information from the second learning model by inputting the text information input by the input unit into the second learning model,
the database associates and stores the indication information and answer information indicating an answer to the indication information;
the search unit searches the database for the answer information based on the indication information acquired by the inference unit;
7. The design support system according to claim 5, wherein said output unit outputs said answer information searched by said search unit.
前記出力部は、前記出力する情報を記憶部に記憶させる、請求項1から7のいずれか1項に記載の設計支援システム。 8. The design support system according to claim 1, wherein said output unit stores said output information in a storage unit. 前記出力部は、前記出力する情報を表示部に表示させる、請求項1から8のいずれか1項に記載の設計支援システム。 9. The design support system according to claim 1, wherein said output unit causes a display unit to display said information to be output. 外部から受け付けた操作に基づいて、構造物の性質を示す複数の項目を入力する入力部と、
前記入力部が入力した前記複数の項目に基づいて、前記複数の項目と前記構造物を設計するための設計情報とを前記構造物ごとに対応付けて記憶するデータベースから前記設計情報を検索する検索部と、
前記検索部が検索した前記設計情報を出力する出力部とを有し、
前記検索部は、前記入力部が入力した複数の項目と前記データベースに記憶された複数の項目とを比較し、互いに一致する項目の数に応じて、該項目と対応付けられた設計情報を前記データベースから検索する情報処理装置。
an input unit for inputting a plurality of items indicating properties of a structure based on an operation received from the outside;
A search for searching the design information from a database that stores the plurality of items and design information for designing the structure in association with each of the structures based on the plurality of items input by the input unit. Department and
an output unit for outputting the design information searched by the search unit,
The search unit compares a plurality of items input by the input unit with a plurality of items stored in the database, and retrieves design information associated with the items according to the number of matching items. An information processing device that searches from a database.
テキスト情報に対応する、前記構造物の設計段階で行った作業を示す作業情報について機械学習を行って第1の学習モデルを生成する学習モデル生成部と、
前記入力部が入力したテキスト情報を前記第1の学習モデルに入力することで、前記第1の学習モデルから前記作業情報を取得する推論部とを有し、
前記検索部は、前記推論部が取得した前記作業情報に基づいて、前記データベースにて該作業情報と対応付けられている、該作業情報が示す作業を支援するための支援情報を前記データベースから検索し、
前記出力部は、前記検索部が検索した前記支援情報を出力する、請求項10項に記載の情報処理装置。
a learning model generation unit that generates a first learning model by performing machine learning on work information corresponding to text information and indicating work performed in the design stage of the structure;
an inference unit that acquires the work information from the first learning model by inputting the text information input by the input unit into the first learning model;
Based on the work information acquired by the inference unit, the search unit searches the database for support information for assisting the work indicated by the work information, which is associated with the work information in the database. death,
The information processing apparatus according to claim 10, wherein said output unit outputs said support information searched by said search unit.
前記学習モデル生成部は、前記テキスト情報に対応する、前記設計情報に対して指摘された指摘情報について機械学習を行って第2の学習モデルを生成し、
前記推論部は、前記入力部が入力したテキスト情報を前記第2の学習モデルに入力することで、前記第2の学習モデルから前記指摘情報を取得し、
前記検索部は、前記推論部が取得した前記指摘情報に基づいて、前記データベースにて該指摘情報と対応付けられている、該指摘情報に対する回答を示す回答情報を前記データベースから検索し、
前記出力部は、前記検索部が検索した前記回答情報を出力する、請求項11に記載の情報処理装置。
The learning model generation unit performs machine learning on indication information pointed out to the design information corresponding to the text information to generate a second learning model,
The inference unit acquires the indication information from the second learning model by inputting the text information input by the input unit into the second learning model,
based on the indication information acquired by the inference unit, searching the database for answer information indicating an answer to the indication information, which is associated with the indication information in the database;
12. The information processing apparatus according to claim 11, wherein said output unit outputs said answer information searched by said search unit.
構造物の性質を示す複数の項目を取得する処理と、
前記取得した複数の項目と、前記構造物ごとに前記構造物を設計するための設計情報とデータベースにて対応付けられた複数の項目とを比較し、互いに一致する項目の数に応じて、該項目と対応付けられた設計情報を前記データベースから検索する処理と、
前記検索した前記設計情報を出力する処理とを行う設計支援方法。
a process of obtaining a plurality of items indicating properties of the structure;
The acquired plurality of items are compared with the plurality of items associated in the database with the design information for designing the structure for each of the structures, and according to the number of items that match each other, the a process of retrieving design information associated with the item from the database;
and outputting the searched design information.
テキスト情報に対応する、前記構造物の設計段階で行った作業を示す作業情報について機械学習を行って第1の学習モデルを生成する処理と、
前記テキスト情報を取得する処理と、
前記取得したテキスト情報を前記第1の学習モデルに入力することで、前記第1の学習モデルから前記作業情報を取得する処理と、
前記取得した前記作業情報に基づいて、前記データベースにて該作業情報と対応付けられている、該作業情報が示す作業を支援するための支援情報を前記データベースから検索する処理と、
前記検索した前記支援情報を出力する処理とを行う、請求項13に記載の設計支援方法。
A process of performing machine learning on work information corresponding to text information and indicating work performed in the design stage of the structure to generate a first learning model;
a process of obtaining the text information;
a process of acquiring the work information from the first learning model by inputting the acquired text information into the first learning model;
a process of searching the database for support information for supporting the work indicated by the work information, which is associated with the work information in the database, based on the acquired work information;
14. The design support method according to claim 13, further comprising outputting said searched support information.
前記テキスト情報に対応する、前記設計情報に対して指摘された指摘情報について機械学習を行って第2の学習モデルを生成する処理と、
前記取得したテキスト情報を前記第2の学習モデルに入力することで、前記第2の学習モデルから前記指摘情報を取得する処理と、
前記取得した前記指摘情報に基づいて、前記データベースにて該指摘情報と対応付けられている、該指摘情報に対する回答を示す回答情報を前記データベースから検索する処理と、
前記検索した前記回答情報を出力する処理とを行う、請求項14に記載の設計支援方法。
a process of performing machine learning on indication information pointed out to the design information corresponding to the text information to generate a second learning model;
a process of acquiring the indication information from the second learning model by inputting the acquired text information into the second learning model;
a process of searching the database for response information indicating an answer to the pointed out information, which is associated with the pointed out information in the database, based on the acquired pointed out information;
15. The design support method according to claim 14, further comprising outputting said retrieved answer information.
コンピュータに、
構造物の性質を示す複数の項目を取得する手順と、
前記取得した複数の項目と前記構造物ごとに前記構造物を設計するための設計情報とデータベースにて対応付けられた複数の項目とを比較し、互いに一致する項目の数に応じて、該項目と対応付けられた設計情報を前記データベースから検索する手順と、
前記検索した前記設計情報を出力する手順とを実行させるためのプログラム。
to the computer,
a procedure for obtaining a plurality of items indicating properties of the structure;
The acquired plurality of items are compared with the design information for designing the structure for each of the structures and the plurality of items associated in the database, and the item is determined according to the number of items that match each other. a procedure of searching the database for design information associated with
A program for executing a procedure for outputting the searched design information.
テキスト情報に対応する、前記構造物の設計段階で行った作業を示す作業情報について機械学習を行って第1の学習モデルを生成する手順と、
前記テキスト情報を取得する手順と、
前記取得したテキスト情報を前記第1の学習モデルに入力することで、前記第1の学習モデルから前記作業情報を取得する手順と、
前記取得した前記作業情報に基づいて、前記データベースにて該作業情報と対応付けられている、該作業情報が示す作業を支援するための支援情報を前記データベースから検索する手順と、
前記検索した前記支援情報を出力する手順とを実行させるための、請求項16に記載のプログラム。
a procedure of performing machine learning on work information corresponding to text information and indicating work performed in the design stage of the structure to generate a first learning model;
a procedure for obtaining the text information;
a step of acquiring the work information from the first learning model by inputting the acquired text information into the first learning model;
a procedure of searching the database for support information for supporting the work indicated by the work information, which is associated with the work information in the database, based on the acquired work information;
17. The program according to claim 16, for executing a procedure of outputting said retrieved support information.
前記テキスト情報に対応する、前記設計情報に対して指摘された指摘情報について機械学習を行って第2の学習モデルを生成する手順と、
前記取得したテキスト情報を前記第2の学習モデルに入力することで、前記第2の学習モデルから前記指摘情報を取得する手順と、
前記取得した前記指摘情報に基づいて、前記データベースにて該指摘情報と対応付けられている、該指摘情報に対する回答を示す回答情報を前記データベースから検索する手順と、
前記検索した前記回答情報を出力する手順とを実行させるための、請求項17に記載のプログラム。
a procedure of performing machine learning on indication information pointed out to the design information corresponding to the text information to generate a second learning model;
a step of acquiring the indication information from the second learning model by inputting the acquired text information into the second learning model;
a procedure of searching the database for answer information indicating an answer to the indicated information, which is associated with the indicated information in the database, based on the obtained indicated information;
18. The program according to claim 17, for executing a step of outputting said retrieved answer information.
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