JP5923052B2 - 設計変更影響予測装置、方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は設計変更影響予測装置、方法、およびプログラムに関する。

本技術分野の背景技術として、特許文献1がある。この公報には、過去の変更実績に関する履歴情報である変更実績データベースと、前記変更実績データベースを構成する変数より選択することによって変更種別を決定する手段と、前記変更種別にしたがって前記変更実績データベースの変更履歴を前記変更種別で分類する手段と、個々の変更(発生側変更)に関する変更IDと、該変更が影響を及ぼした他の変更ID(影響側変更)とを用いて、発生側の変更種別と影響側の変更種別の組み合わせを変更パターンとして生成する手段とを備えることが記載されている。

特開2012-14308号公報

特許文献1には、変更発生側の変更種別と影響側の変更種別の組み合わせを変更パターンとして生成する仕組みが記載されている。また、各変更パターンによって生じた追加コストと各変更パターンの発生頻度を用いて、変更発生側の変更種別から、追加コストの期待値を算出する仕組みが記載されている。特許文献1に記載の技術は、変更影響の伝播を過去に発生したパターンで取り扱っている。

変更種別の種類数を少なく設定すると、同じ変更パターンに分類される案件が増えるため、発生頻度を過去のデータから正確に推定することが可能だが、変更パターンごとの追加コストを正確に推定することができない。一方、変更種別の種類数を多く設定すると、同じ変更パターンに分類される案件が減るため、変更パターンごとの追加コストを正確に推定することができるが、発生頻度を過去のデータから正確に推定することができない。

そのため、特許文献1を用いて変更影響を高精度に予測する場合、同じ変更パターンに分類される変更案件を大量に準備しておく必要がある。

また、変更の影響が多段階で生じるような対象を取り扱う場合、さらに大量の変更案件を準備する必要がある。

このような課題を解決するために、本発明は、少数の過去の変更案件であっても、変更に伴って生じる変更影響予測を高精度化することのできる技術を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。

本願は、上記課題を解決するための手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、設計物の設計変更に関連する単語を含む単語リスト、を記憶する記憶部と、前記設計物の設計変更の内容を示す通知文書から、前記単語リストに含まれている単語と一致するものを取得する単語取得部と、前記取得した単語から、前記通知文書で直接変更が示される前記設計物の図面の項目である一次変更項目と、当該一次変更項目の取りうる変更量の範囲を所定数に分割した各区分において設計変更が発生する確率と、を取得する項目取得部と、前記一次変更項目と、当該一次変更項目の取りうる変更量の範囲を所定数に分割した各区分において設計変更が発生する確率と、確率伝播モデルとから、前記通知文書で変更される前記設計物の図面の項目であって前記一次変更項目の変更に伴い変更される図面の項目を含む項目である二次変更項目と、当該二次変更項目の取りうる変更量の範囲を所定数に分割した各区分において設計変更が発生する確率と、を取得する項目・変更量取得部と、を有することを特徴とする設計変更影響予測装置を提供する。

本発明によれば、少数の過去の変更案件から、変更に伴って生じる追加コストなどの変更影響予測を高精度に予測することができる。

上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本実施形態の設計変更影響予測システムの機能ブロック図の一例である。 同実施形態における、単語リストの一例である。 同実施形態における、設計変更影響予測システムを実現するシステム構成の一例である。 同実施形態における、設計変更影響予測フローの一例である。 同実施形態における、キー単語取得フローの一例である。 同実施形態における、通知文書の一例を示す図である。 同実施形態における、形態素解析の一例を示す図である。 同実施形態における、キー単語取得の一例を説明する図である。 同実施形態における、変更項目特定フローの一例である。 同実施形態における、変更項目毎の変更量の確率の一例を説明する図である。 同実施形態における、変更項目及び変更量取得フローの一例である。 同実施形態における、工数算出フローの例である。 同実施形態における、表示画面の一例である。 同実施形態における、表示画面の一例である。

以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。

以下で説明する実施形態は、設計変更に関するものである。設計変更の対象となるものは特に限定せず、文書と図面とで設計変更の内容が示されるものであれば良い。以下、設計変更の対象となるものを、設計物として説明する。

以下で説明する実施形態は、文書から設計変更による影響を予測することが可能である。即ち、本実施形態では、文書により示される設計変更と、その設計変更に伴い発生する他の設計変更とを予測可能である。従って、設計物は、設計変更が発生した段階で、設計変更の内容を示す文書等が作成され、その文書から、図面等が作成されるものが好適である。

なお、以下では、設計変更が発生した段階で作成等される、自然言語で記述された変更内容を示す文書を「通知文書」として説明する。

以下、本実施形態の設計変更影響予測システムについて説明する。

図１は本実施形態の設計変更影響予測システムの機能ブロック図の一例である。図１において、設計変更影響予測システム１００は、データベース部１１０、予測モデル構築エンジン部１２０、予測値算出エンジン部１３０、予測モデル記憶部１４０、制御部１５０等を有する。予測モデル構築エンジン部１２０、予測値算出エンジン部１３０及び制御部１５０等の各々は、データベース部１１０と、公知の通信ネットワーク１６０を介して接続されている。また、予測モデル構築エンジン部１２０及び予測値算出エンジン部１３０等の各々は、予測モデル記憶部１４０と、公知の通信ネットワーク１７０を介して接続されている。

データベース部１１０は、単語リストＤＢ１１１と、通知文書ＤＢ１１２と、変更項目情報ＤＢ１１３と、差分情報ＤＢ１１４と、図面履歴情報ＤＢ１１５と、工数情報ＤＢ１１６と、を有する。

単語リストＤＢ１１１には、単語リスト１１１a等が格納されている。単語リスト１１１aは、通知文書から検索すべき単語等を示す。

通知文書ＤＢ１１２には、通知文書１１２a等が格納されている。通知文書１１２aは、過去の設計変更における通知文書等である。

変更項目情報ＤＢ１１３には、変更項目情報１１３a等が格納されている。変更項目情報１１３aは、過去の設計変更において、変更された設計物の部位等を示す。より具体的には、変更項目情報１１３aは、過去の設計変更で設計物の図面が変更された際に、変更があった図面における部位や仕様等を示す。以下、この図面における部位や仕様等を、「変更項目」として説明する。

差分情報ＤＢ１１４には、差分情報１１４a等が格納されている。差分情報１１４aは、過去の設計変更において、変更前後の図面の差分を示す。この差分情報１１４aは、具体的には、例えば、変更項目と、その変更項目の変更量等とが対応づけられている。より具体的には、変更項目の変更量とは、例えば、寸法、重量、数量等の変更前後の差分である。

図面履歴情報ＤＢ１１５には、図面履歴情報１１５a等が格納されている。図面履歴情報１１５aは、過去に作成等された図面の詳細情報を示す。より具体的には、図面履歴情報１１５aは、変更項目と、その変更項目の値（例えば寸法、重量、数量等の値）等とが対応づけられている。

工数情報ＤＢ１１６は、工数情報１１６a等が格納されている。工数情報１１６aは、過去の設計変更により発生した工数を示す。より具体的には、例えば、変更項目と、その変更項目の値と、その変更項目を変更するのに必要な時間である工数等とが対応付けられている。

なお、通知文書１１２a、変更項目情報１１３a、差分情報１１４a、図面履歴情報１１５a、工数情報１１６aは、それらの情報のもとになる設計物や設計変更等が特定可能なように記憶されているものとする。これらを特定する技術は特に限定するものではないが、例えば、各情報に付与等されている、設計変更の識別情報、設計物の識別情報、リビジョンやバージョン等の情報、日時、任意の管理情報等や、これらの組み合わせにより特定可能である。このような技術は公知であるので、詳細な説明は省略する。

また、変更項目情報１１３a、差分情報１１４a等は、通知文書により直接変更が示された変更項目と、その変更項目の変更に伴い変更した他の変更項目とが区別可能なように記憶されていてもよい。即ち、変更項目情報１１３a、差分情報１１４a等は、通知文書により直接変更が示された変更項目と、その変更に伴い変更が発生した変更項目とが区別可能なように記憶されていてもよい。これらを区別する技術は特に限定するものではないが、例えば、付与等したフラグ等により区別してもよい。また、変更項目情報１１３a、差分情報１１４a等の両方が区別可能なように記憶されている必要は無く、少なくともどちらかが区別可能であれば、例えば、上記したような設計変更の識別情報、設計物の識別情報、リビジョンやバージョン等の情報、日時、任意の管理情報等と組み合わせることで区別することができる。このような技術は公知であるので、詳細な説明は省略する。このようにすることで、以下で説明する処理等で、通知文書により直接変更が示された変更項目のみを用いることにより、より精度の高いモデルを構築することが可能となる。

ここで、単語リストＤＢ１１１に格納されている単語リスト１１１a一例を説明する。

図２は、単語リストＤＢ１１１に格納されている単語リスト１１１aの一例である。図２に一例を示すように、単語リスト１１１aは、単語２０１と、単語ＩＤ２０２とが対応づけられている。単語２０１は、単語を格納する領域である。単語ＩＤ２０２は、対応する単語の識別情報である単語IDを格納する領域である。

単語２０１に格納されている単語は、通知文書に含まれうる単語のうち、設計変更による変更項目への影響を推測することが可能なものである。以下、このような単語を「キー単語」として説明する。

なお、単語リスト１１１aは、全ての設計物に対し同じ単語リスト１１１aを適用するものとしてもよく、また、設計物やその種別等に応じて、異なる単語リスト１１１aを適用するものとしてもよい。設計物やその種別等に応じて異なる単語リスト１１１aを適用する場合、設計物や種別等を示す情報を各単語リスト１１１aに付与しておき、この情報により、以下の処理で用いる単語リスト１１１aを特定してもよい。

図１に戻り説明する。

予測モデル構築エンジン部１２０は、変更項目予測モデル構築部１２１と、項目・変更量予測モデル構築部１２２と、工数予測モデル構築部１２３と、を有する。

予測値算出エンジン部１３０は、形態素解析部１３１と、単語取得部１３２と、変更項目取得部１３３と、項目・変更量取得部１３４と、工数取得部１３５と、を有する。

予測モデル記憶部１４０は、変更項目予測モデルＤＢ１４１と、項目・変更量予測モデルＤＢ１４２と、工数予測モデルＤＢ１４３と、を有する。

制御部１５０は、出力制御部１５１、出力部１５２、入力部１５３、記憶部１５４と、を有する。

変更項目予測モデルＤＢ１４１には、変更項目予測モデル１４１a等が格納されている。項目・変更量予測モデルＤＢ１４２には、項目・変更量予測モデル１４２a等が格納されている。工数予測モデルＤＢ１４３には、工数予測モデル１４３a等が格納されている。

変更項目予測モデル１４１aは、通知文書により設計変更が直接示される変更項目と、各変更項目の変更量の程度とを取得するためのものである。以下、説明のために、変更項目予測モデル１４１aを用いて取得される、通知文書により設計変更が直接示される変更項目を、「一次変更項目」として説明する。

項目・変更量予測モデル１４２aは、通知文書により設計変更される全ての変更項目と、その変更項目の変更量の程度とを取得するためのものである。以下、項目・変更量予測モデル１４２aを用いて取得される、通知文書により設計変更される全ての変更項目を、「二次変更項目」として説明する。

工数予測モデル１４３aは、二次変更項目及びその変更量の程度から、設計変更に必要な工数を取得するためのものである。

なお、変更項目予測モデル１４１aで取得される変更項目の変更量の程度と、項目・変更量予測モデル１４２aで取得される変更項目の変更量の程度とは、粒度が異なる。即ち、項目・変更量予測モデル１４２aでは、変更項目予測モデル１４１aよりも細かい分解能で、変更項目の変更量の程度を取得することができる。分解能は特に限定するものではないが、ここでは、変更項目の値の取りえる範囲を、変更項目予測モデル１４１aでは５段階に分割し、項目・変更量予測モデル１４２aでは１０段階に分割するものとして説明する。この詳細は後述する。

なお、上記分解能は、全ての変更項目予測モデル１４１a、項目・変更量予測モデル１４２a等の各々で同じである必要は無く、設計物やその種別等に応じて異なっていてもよい。

上記変更項目予測モデル１４１a、項目・変更量予測モデル１４２a、工数予測モデル１４３aの各々は、具体的には、例えば、これらのモデルを実現するための数や式等を含むプログラム等である。変更項目予測モデルＤＢ１４１、項目・変更量予測モデルＤＢ１４２、工数予測モデルＤＢ１４３の各々には、これらのモデルを実現するためのプログラム等が、そのプログラムが機能する設計物の識別情報、及び/又は、プログラムの作成日時等が付与等されて格納されている。

変更項目予測モデル構築部１２１は、通知文書ＤＢ１１２と変更項目情報ＤＢ１１３とから取得したデータをもとに変更項目予測モデル１４１aを構築し、変更項目予測モデルＤＢ１４１に保存する。

項目・変更量予測モデル構築部１２２は、差分情報ＤＢ１１４から取得したデータをもとに項目・変更量予測モデル１４２aを構築し、項目・変更量予測モデルＤＢ１４２に保存する。

工数予測モデル構築部１２３は、図面履歴情報ＤＢ１１５と工数情報ＤＢ１１６とから取得したデータをもとに工数予測モデル１４３aを構築し、工数予測モデルＤＢ１４３に保存する。

形態素解析部１３１は予測対象の通知文書を単語に分割する。

単語取得部１３２は、単語リスト１１１aに基づき、形態素解析部１３１が分割した単語のうち、キー単語であるものを取得する。

変更項目取得部１３３は、変更項目予測モデル１４１aを用いて、通知文書で直接変更が示される図面内の変更箇所を特定して、一次変更項目を取得する。

項目・変更量取得部１３４は、項目・変更量予測モデル１４２aを用いて、通知文書で変更される全ての図面内の変更箇所と、その変更量の確率分布とを取得する。

工数取得部１３５は、工数予測モデル１４３aを用いて、工数を算出する。

出力部１５２は、予測値算出エンジン部１３０の各部により取得された結果を出力する。入力部１５３は、予測値算出エンジン部１３０等へ情報を入力する。出力制御部１５１は、出力部１５２への出力を制御する。記憶部１５４には、リードタイム情報１５４aが格納されている。

リードタイム情報１５４aは、具体的には、例えば、変更項目と、その変更項目の変更の仕掛かりからコストが発生するまでのリードタイム等が対応付けられて格納されている。

次に、設計変更影響予測システム１００のハードウェア構成例を説明する。

図３は、設計変更影響予測システム１００を実現するシステム構成の一例である。図３に示すように、設計変更影響予測システム１００は、複数の情報処理装置３０１と、複数のストレージ３０２等とから構成される。各情報処理装置３０１及び各ストレージ３０２は、公知の通信ネットワーク３０３を介して接続される。

情報処理装置３０１は、演算装置３１１、メモリ３１２、外部記憶装置３１３、出力装置３１４、入力装置３１５、通信I/F（インターフェース）３１６等を有する。これらは、バス３１７を介して接続されている。

演算装置３１１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等である。外部記憶装置３１３は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、ＳＳＤ（Solid State Drive）等のフラッシュディスク、任意の記憶メディア及びその読み込み/書き込み装置等である。出力装置３１４は、例えばディスプレイ装置やスピーカ等である。入力装置３１５は、例えばキーボード、マウス、マイクロフォン等である。

なお、出力装置３１４及び入力装置３１５は、タッチパネル等により１つの装置等で実現してもよく、通信ネットワーク３０３等を介して接続された他の情報端末（図示略）により実現してもよい。

ストレージ３０２は、例えばＨＤＤや、ＳＳＤ等のフラッシュディスク、任意の記憶メディア及びその読み込み/書き込み装置等（図示略）を有する。

なお、図３では、１つの情報処理装置３０１にのみ上記各構成を示しているが、他の情報処理装置３０１も同様の構成を有する。また、情報処理装置３０１及びストレージ３０２の各々の数は任意であり、図３に示すものに限るわけではない。

ここでは、予測値算出エンジン部１３０、予測モデル構築エンジン部１２０、出力制御部１５１の各構成は、情報処理装置３０１の演算装置３１１が、自身の外部記憶装置３１３等に記憶されたプログラム又は通信I/F３１６等を介して入力されたプログラムを、メモリ３１２にロードして実行することにより実現するものとする。

また、予測値算出エンジン部１３０、予測モデル構築エンジン部１２０、出力制御部１５１の各構成は、それぞれ異なる装置等に実現される必要は無く、これらの全て又は一部が、同一の装置等に実現されてもよい。また、予測値算出エンジン部１３０、予測モデル構築エンジン部１２０、出力制御部１５１の各構成は、複数の装置等に分散して実現されてもよい。

また、出力部１５２は、出力装置３１４等により実現するものとする。また、入力部１５３は、入力装置３１５、及び/又は、通信I/F３１６等により実現するものとする。また、記憶部１５４は、外部記憶装置３１３等により実現するものとする。

また、上記データベース部１１０、予測モデル記憶部１４０の各々は、１つ又は複数のストレージ３０２等により実現するものとする。

図１に示す各構成を実現するものはこれに限るわけではない。例えば、予測モデル構築エンジン部１２０、予測値算出エンジン部１３０、出力制御部１５１の各構成のうち一部又は全てを、回路等によりハードウェアとして実現してもよい。

次に、設計変更影響予測システム１００の動作例を説明する。

図４は、設計変更影響予測フローの一例である。なお、ここで説明するフローは、設計変更影響予測システム１００の動作概要を説明するものである。この処理を起動するタイミングは限定しないが、例えば、入力部１５３等から開始指示や通知文書等が入力等された場合に開始する。

図４において、形態素解析部１３１、単語取得部１３２は、通知文書からキー単語を取得する（Ｓ４０１）。次に、変更項目取得部１３３は、Ｓ４０１で取得されたキー単語から、一次変更項目、及び、その変更量の程度を取得する（Ｓ４０２）。項目・変更量取得部１３４は、Ｓ４０２で取得された情報から、二次変更項目、及び、その変更量の程度を取得する（Ｓ４０３）。ここで、必要であれば、変更項目予測モデル構築部１２１〜工数予測モデル構築部１２３によりモデルが作成される。次に、工数取得部１３５は、Ｓ４０３で取得された情報から、設計変更に伴い発生する工数を取得する（Ｓ４０４）。次に、出力制御部１５１は、これらの処理で得られた情報を入力部１５３に出力する（Ｓ４０５）。

上記各処理について詳細に説明する。

まず、Ｓ４０１の処理例を詳細に説明する。

図５は、Ｓ４０１の処理フローの一例である。図５において、形態素解析部１３１は、予測対象の通知文書を取得する（Ｓ５０１）。この通知文書は、通知文書ＤＢ１１２から読み出されてもよく、また、入力部１５３等から入力されてもよい。

次に、単語取得部１３２は、単語リストＤＢ１１１から、単語リスト１１１aを読み出して取得する（Ｓ５０２）。

次に、単語取得部１３２は、Ｓ５０１で取得した通知文書を形態素解析することにより単語を取得する（Ｓ５０３）。形態素解析は公知であるので詳細は省略する。

次に、単語取得部１３２は、Ｓ５０２で取得した単語リスト１１１aに基づいて、Ｓ５０３で取得した単語のうち、キー単語であるものを特定して、キー単語の集合であるキー単語リストを取得する。（Ｓ５０４）。単語取得部１３２は、取得したキー単語リストを、メモリ３１２等の任意の記憶領域に記憶させる。

上記Ｓ５０１〜Ｓ５０４の処理例を、図面を参照して具体的に説明する。

図６は、通知文書の一例である。上記Ｓ５０１では、図６に一例を示す通知文書６００が取得される。

図７は、Ｓ５０３の処理例を説明するための図である。上記のように、単語取得部１３２は、Ｓ５０３で、形態素解析等の任意の技術により、自然言語で記述された通知文書６００から単語を取得する。図７に一例を示す単語集合７００は、通知文書６００を、取得した単語毎に区切りを入れて示した例である。

図８は、Ｓ５０４の処理例を説明するための図である。上記単語集合７００で一例を示すように、通知文書６００から、複数の単語が取得されている。単語取得部１３２は、Ｓ５０３で取得された単語の各々と一致するものが、単語リスト１１１aに含まれているか否かにより、キー単語を特定し、特定したキー単語の集合を取得する。

具体的には、単語取得部１３２は、例えば、単語集合７００を構成する各々の単語が、単語リスト１１１aの単語２０１と一致するか否かにより、キー単語を特定する。ここでは、単語取得部１３２は、さらに、特定したキー単語に単語ＩＤを付与する。この単語ＩＤは、一致した単語２０１に対応する単語ＩＤ２０２である。単語集合７００のキー単語を、単語リスト１１１aの単語ＩＤ２０２に置換した例が、図８（Ａ）の置換単語リスト８００である。単語取得部１３２は、さらに、置換単語リスト８００を構成するもののうち、単語ＩＤに置換されていない単語を削除等する。図８（Ｂ）のキー単語リスト８０１は、この処理で取得された、単語ＩＤの集合の一例である。

次に、上記Ｓ４０２の詳細を説明する。

図９は、Ｓ４０２の処理フローの一例である。図９において、変更項目取得部１３３は、変更項目予測モデル１４１aの構築を行うかどうかを判断するための情報を取得する（Ｓ９０１）。この情報は特に限定するものではないが、例えば、前回のモデル作成日時や、最新のモデル構築後からの累積予測データ数、即ち、図４に一例を示すフローを行った回数等である。これらの情報は、例えば、予測モデル記憶部１４０の各ＤＢに格納されているモデルと対応づけられている作成日時情報であってもよく、また、外部記憶装置３１３、ストレージ３０２等に格納されている情報であってもよい。また、入力部１５３等から入力された情報であってもよい。

次に、変更項目取得部１３３は、変更項目予測モデル１４１aを構築するか否かを判定する（Ｓ９０２）。この判定は特に限定しないが、例えば、上記Ｓ９０１で取得した情報に基づいて判定する。

具体的には、例えば、変更項目取得部１３３は、前回のモデル作成日時と現在日時との差が所定基準値以上である場合に、変更項目予測モデル１４１aを構築すると判定する。また、変更項目取得部１３３は、前回モデルを構築してから、所定の数より多くの予測データを取得していた場合に、変更項目予測モデル１４１aを構築すると判定する。また、変更項目取得部１３３は、入力部１５３等から入力された情報が、変更項目予測モデル１４１aを構築すると示しているか否かにより判定する。

Ｓ９０２の判定の結果、変更項目予測モデル１４１aを構築する場合（Ｓ９０２：Ｙ）、変更項目取得部１３３は、変更項目予測モデル構築部１２１にモデル構築を指示する。変更項目予測モデル構築部１２１は、モデル構築に必要な情報を取得する（Ｓ９０３）。ここで取得する情報は、例えば、通知文書ＤＢ１１２に格納されている通知文書１１２a、変更項目情報ＤＢ１１３に格納されている変更項目情報１１３a等である。変更項目予測モデル構築部１２１は、さらに、差分情報ＤＢ１１４に格納されている差分情報１１４a等を取得してもよい。

次に、変更項目予測モデル構築部１２１は、Ｓ９０２で読み出した情報から、変更項目予測モデル１４１aを作成する（Ｓ９０４）。このモデルは特に限定しないが、例えば、SVM(Support Vector Machine)やLogistic Regressionなどの識別モデル、C4.5やRandom Forestなどの分類木、LDA(Latent Dirichlet Allocation)などの生成モデル等でも良い。これらのモデル、及び、モデル作成技術は公知であるので、詳細は省略するが、例えば、変更項目予測モデル構築部１２１は、公知のモデルを実現する式や数を含むプログラムをフォーマットとし、ここに、Ｓ９０３で読み出した情報から算出等した数を重み値等として含めることにより、モデルを作成してもよい。また、変更項目予測モデル構築部１２１は、上記Ｓ５０１〜Ｓ５０４等と同様の処理によりキー単語リストを取得し、取得したキー単語リストを用いて、上記モデルを作成してもよい。

変更項目予測モデル構築部１２１は、作成したモデルを、予測対象の設計物の識別情報や作成日時等と対応づけて変更項目予測モデルＤＢ１４１に格納する。

一方、Ｓ９０２の判定の結果、変更項目予測モデル１４１aを構築しない場合（Ｓ９０２：Ｎ）、変更項目取得部１３３は、以下処理で用いる変更項目予測モデル１４１aを取得する（Ｓ９０５）。具体的には、変更項目取得部１３３は、変更項目予測モデルＤＢ１４１から、変更項目予測モデル１４１aを読み出す。変更項目予測モデルＤＢ１４１に複数の変更項目予測モデル１４１aが格納されている場合、変更項目取得部１３３は、付与等されている設計物の識別情報や各モデルの作成日時等に基づいて、予測対象の設計物のモデル、及び/又は、最新のモデル等を特定して読み出す。

次に、変更項目取得部１３３は、メモリ３１２等の任意の記憶領域に記憶されているキー単語リストを読み出して取得する（Ｓ９０６）。

次に、変更項目取得部１３３は、Ｓ９０４で作成した変更項目予測モデル１４１a又はＳ９０５で取得した変更項目予測モデル１４１aと、Ｓ９０６で取得したキー単語リストとから、一次変更項目、及び、その変更項目の変更量の程度等を取得する（Ｓ９０７）。

より具体的には、例えば、変更項目取得部１３３は、Ｓ９０６で取得したキー単語リスト等を入力値とし、変更項目予測モデル１４１aにより、設計変更により変更される設計物の変更項目毎に、変更項目の取りうる変更量の範囲を所定数に分割した各区分において、どの程度の確率で設計変更が発生しているかを取得する。この変更項目毎の確率は、以下で示すことができる。

なお、上記（１）式において、Δx_iは変更項目の変更量の程度を示す。また、Wは通知文書を示す。

ここでは、変更項目予測モデル１４１aは、上記のように、変更項目の変更量を５段階に区分するものとしている。

図１０は、変更項目毎の変更量の確率の例である。図１０において、グラフ１０００は、変更項目の変更量を、マイナス方向に大変更、マイナス方向に小変更、ほとんど変更無し、プラス方向に小変更、プラス方向に大変更という、５段階に区分した例である。この各区分が、変更項目の変更量の程度を示す。上記（１）式におけるΔx_iは、このように５段階に区分した変更量のいずれかであることを示す。

以下、このような変更項目の変更量の程度を、変更量区分として説明する。

変更項目取得部１３３は、上記のように取得した変更項目毎の確率から、通知文書により設計変更が直接示される変更項目を特定する。変更項目の特定技術は特に限定するものではない。変更項目取得部１３３は、例えば、上記処理により取得した変更項目毎の確率を基準にソート等して、確率が高いものから順に単数又は複数の変更項目を特定してもよく、また、任意の評価関数等から算出した評価値と閾値等とを比較した結果等から、変更項目を特定してもよい。変更項目取得部１３３は、このように取得した取得した変更項目及びその変更量区分毎の確率等を、一次変更項目及びその変更量区分毎の確率として、メモリ３１２等の任意の記憶領域に記憶させる。

なお、ここで取得される一次変更項目の数は任意である。

次に、上記Ｓ４０３の詳細を説明する。

図１１は、Ｓ４０３の処理フローの一例である。図１１において、項目・変更量取得部１３４は、項目・変更量予測モデル１４２aの構築を行うかどうかを判断するための情報を取得する（Ｓ１１０１）。この情報は特に限定するものではなく、例えば、上記Ｓ９０１と同じであるので詳細は省略する。

次に、項目・変更量取得部１３４は、項目・変更量予測モデル１４２aを構築するかどうか判定する（Ｓ１１０２）。この判定は特に限定しないが、例えば、上記Ｓ９０２と同じであるので詳細は省略する。

Ｓ１１０２の判定の結果、項目・変更量予測モデル１４２aを構築する場合（Ｓ１１０２：Ｙ）、項目・変更量取得部１３４は、項目・変更量予測モデル構築部１２２にモデル構築を指示する。項目・変更量予測モデル構築部１２２は、モデル構築に必要な情報を取得する（Ｓ１１０３）。ここで取得する情報は、例えば、差分情報ＤＢ１１４に格納されている差分情報１１４a等である。

次に、項目・変更量予測モデル構築部１２２は、Ｓ１１０２で読み出した情報から、項目・変更量予測モデル１４２aを作成する（Ｓ１１０４）。このモデルは特に限定しないが、例えば、Bayesian Networkなどの確率伝播モデルなどでも良い。このモデル、及び、モデル作成技術は公知であるので、詳細は省略するが、例えば、項目・変更量予測モデル構築部１２２は、上記Ｓ９０４と同様に、公知のモデルを実現する式や数を含むプログラムをフォーマットとし、ここに、Ｓ１１０３で読み出した情報から算出等した数を重み値等として含めることにより、モデルを作成してもよい。

項目・変更量予測モデル構築部１２２は、作成したモデルを、予測対象の設計物の識別情報や作成日時等と対応づけて項目・変更量予測モデルＤＢ１４２に格納する。

一方、Ｓ１１０２の判定の結果、項目・変更量予測モデル１４２aを構築しない場合（Ｓ１１０２：Ｎ）、項目・変更量取得部１３４は、以下処理で用いる項目・変更量予測モデル１４２aを取得する（Ｓ１１０５）。具体的には、項目・変更量取得部１３４は、項目・変更量予測モデルＤＢ１４２から、項目・変更量予測モデル１４２aを読み出す。項目・変更量予測モデルＤＢ１４２に複数の項目・変更量予測モデル１４２aが格納されている場合、項目・変更量取得部１３４は、付与等されている設計物の識別情報や各モデルの作成日時等に基づいて、予測対象の設計物のモデル、及び/又は、最新のモデル等を特定して読み出す。

次に、項目・変更量取得部１３４は、メモリ３１２等の任意の記憶領域に記憶されている、Ｓ９０７で取得された一次変更項目及びその変更量区分毎の確率等を読み出して取得する（Ｓ１１０６）。

次に、項目・変更量取得部１３４は、Ｓ１１０４で作成した項目・変更量予測モデル１４２a又はＳ１１０５で取得した項目・変更量予測モデル１４２aと、Ｓ１１０６で取得した一次変更項目及びその変更量区分毎の確率等とから、設計変更により変更される変更項目と、その変更量区分とを取得する（Ｓ１１０７）。

より具体的には、例えば、項目・変更量取得部１３４は、Ｓ１１０６で取得した一次変更項目毎の変更量区分等を入力値とし、項目・変更量予測モデル１４２aにより、設計変更により変更されうる全ての変更項目毎に、変更項目の取りうる変更量の範囲を所定数に分割した各区分において、どの程度の確率で設計変更が発生しているかを取得する。この変更項目毎の確率は、以下で示すことができる。

上記（２）式において、Δx₁…Δx_pは、変更項目の変更量区分を示す。また、Δx_iは、一次変更項目の変更量区分を示す。

なお、上記のように、上記（２）式は、設計変更により変更されうる全ての変更項目を対象としているので、Δx₁…Δx_pの変更項目には、一次変更項目が含まれうる。

上記のように、ここでは、項目・変更量予測モデル１４２aは、変更項目の変更量を１０段階に区分するものとしている。その確率の例は、上記図１０を参照して説明したグラフ１０００と、区分の数が異なる点を除き同じである。上記（２）式におけるΔx₁…Δx_pは、このように１０段階に区分した変更量区分のいずれかであることを示す。

項目・変更量取得部１３４は、上記のように取得した変更項目毎の確率から、設計変更により変更される設計物の変更項目、及び、その変更項目の変更量区分を取得する。そのために、項目・変更量取得部１３４は、例えば、上記Ｓ９０７と同様に、上記処理により取得した変更項目毎の確率や、任意の評価関数等から算出した評価値と閾値等とを比較した結果等から、上記変更項目及び変更量区分を取得してもよい。項目・変更量取得部１３４は、取得した変更項目及びその変更項目の変更量区分等を、二次変更項目及びその変更量区分毎の確率として、メモリ３１２等の任意の記憶領域に記憶させ、さらに、制御部１５０に出力する。

なお、ここで取得される二次変更項目の数は任意である。

上記のように、一次変更項目の変更量区分の数と、二次変更項目の変更量区分の数とは異なる。一次変更項目の変更量を比較的粗く区分することで、通知文書に基づいた変更項目の特定精度を高くすることが可能となる。また、二次変更項目の変更量を比較的細かく区分することで、二次変更項目及びその変化量の特定精度を高くすることができる。

次に、上記Ｓ４０４の詳細を説明する。

図１２は、Ｓ４０４の処理フローの一例である。図１２において、工数取得部１３５は、工数予測モデル１４３aの構築を行うかどうかを判断するための情報を取得する（Ｓ１２０１）。この情報は特に限定するものではなく、例えば、上記Ｓ９０１と同じであるので詳細は省略する。

次に、工数取得部１３５は、工数予測モデル１４３aを構築するかどうか判定する（Ｓ１２０２）。この判定は特に限定しないが、例えば、上記Ｓ９０２と同じであるので詳細は省略する。

Ｓ１２０２の判定の結果、工数予測モデル１４３aを構築する場合（Ｓ１２０２：Ｙ）、工数取得部１３５は、工数予測モデル構築部１２３にモデル構築を指示する。工数予測モデル構築部１２３は、モデル構築に必要な情報を取得する（Ｓ１２０３）。ここで取得する情報は、例えば、図面履歴情報ＤＢ１１５に格納されている図面履歴情報１１５a、工数情報ＤＢ１１６に格納されている工数情報１１６a等である。

次に、工数予測モデル構築部１２３は、Ｓ１２０３で読み出した情報から、工数予測モデル１４３aを作成する（Ｓ１２０４）。このモデルは特に限定しないが、例えば、最少二乗法、ステップワイズ回帰、PLS(Partial Least Square)回帰、PCA(Principle Component Analysis)回帰、Ridge回帰、LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)、Elastic Net、一般化線形モデル等の重回帰モデルなどでも良い。これらのモデル、及び、モデル作成技術は公知であるので、詳細は省略するが、例えば、工数予測モデル構築部１２３は、上記Ｓ９０４と同様に、公知のモデルを実現する式や数を含むプログラムをフォーマットとし、ここに、Ｓ１２０３で読み出した情報から算出等した数を重み値等として含めることにより、モデルを作成してもよい。

工数予測モデル構築部１２３は、作成したモデルを、予測対象の設計物の識別情報や作成日時等と対応づけて工数予測モデルＤＢ１４３に格納する。

一方、Ｓ１２０２の判定の結果、工数予測モデル１４３aを構築しない場合（Ｓ１２０２：Ｎ）、工数取得部１３５は、以下処理で用いる工数予測モデル１４３aを取得する（Ｓ１２０５）。具体的には、工数取得部１３５は、工数予測モデルＤＢ１４３から、工数予測モデル１４３aを読み出す。工数予測モデルＤＢ１４３に複数の工数予測モデル１４３aが格納されている場合、工数取得部１３５は、付与等されている設計物の識別情報や各モデルの作成日時等に基づいて、予測対象の設計物のモデル、又は、最新のモデル等を特定して読み出す。

次に、工数取得部１３５は、メモリ３１２等の任意の記憶領域に記憶されている、Ｓ９０７で取得された一次変更項目及びその変更量区分毎の確率、Ｓ１１０７で取得された二次変更項目及びその変更量区分毎の確率等を読み出して取得する（Ｓ１２０６）。

次に、工数取得部１３５は、Ｓ１２０４で作成した工数予測モデル１４３a又はＳ１２０５で取得した工数予測モデル１４３aと、Ｓ１２０６で取得した情報等とから、設計変更により発生する工数を取得する（Ｓ１２０７）。

より具体的には、例えば、工数取得部１３５は、Ｓ１２０６で取得した、一次変更項目及びその変更量区分毎の確率と、二次変更項目及びその変更量区分毎の確率等とを入力値とし、工数予測モデル１４３aにより、設計変更により発生する工数を取得する。１つの二次変更項目の工数は、以下で示すことができる。

また、通知文書に基づく設計変更により発生する全ての工数の期待値を算出する技術は任意であるが、例えば、上記（３）式を積分した以下式で算出することができる。

工数取得部１３５は、設計変更により変更される設計物の工数の期待値に、出力装置３１４等に格納されている工数単価を積算等することにより、コストを算出する。工数取得部１３５は、このように算出した工数及びそのコスト等を、メモリ３１２等の任意の記憶領域に記憶させ、さらに、制御部１５０に出力する。

次に、Ｓ４０５の出力処理について説明する。

出力制御部１５１は、項目・変更量取得部１３４、工数取得部１３５等から出力された情報を、自身のメモリ３１２及び/又は外部記憶装置３１３等に記憶させる。出力制御部１５１は、この情報を出力部１５２に出力させる処理を行う。

例えば、出力制御部１５１は、メモリ３１２及び/又は外部記憶装置３１３等から、二次変更項目及びその変更量区分毎の確率等を読み出し、これらを出力するための情報を作成して、出力部１５２に出力する。

図１３は、二次変更項目及びその変更量区分毎の確率を表示する画面の例である。図１３において、画面１３００は、二次変更項目及びその変更量区分毎の確率を、ヒストグラムとして表示した場合の例である。画面１３００では、二次変更項目と、その変更項目のヒストグラム等とが表示される例を示している。

また、例えば、出力制御部１５１は、メモリ３１２及び/又は外部記憶装置３１３等から読み出したコストを出力部１５２に出力する。この出力形態は特に限定しないが、ここでは、追加コストが発生する時間軸をさらに加えて出力する例を説明する。

図１４は、設計変更に伴い発生する追加コスト及びその時期を示す画面の例である。図１４において、画面１４００は、縦軸を追加コスト、横軸を時間として、いわゆる箱ひげ図として表示した場合の例である。

画面１４００を表示するための情報を作成する技術は特に限定しないが、例えば、出力制御部１５１は以下の処理を行う。

出力制御部１５１は、メモリ３１２及び/又は外部記憶装置３１３等から、二次変更項目及びその変更量区分毎の確率等を読み出す。さらに、出力制御部１５１は、記憶部１５４から、リードタイム情報１５４aを読み出す。出力制御部１５１は、読み出した二次変更項目と、リードタイム情報１５４a等とに基づいて、二次変更項目毎のリードタイムを取得する。

さらに、出力制御部１５１は、上記処理で取得した二次変更項目毎のリードタイムから、例えば月日等の時期と、その時期に工数が発生する二次変更項目とを特定する。出力制御部１５１は、このようにして特定した情報から、所定期間を、例えば時、日、週、月、年等任意に分割した各単位時間の間に、工数が発生する二次変更項目を特定する。この単位時間は、予め設定されていてもよく、入力部１５３等から入力等されてもよい。出力制御部１５１は、このように特定した、各単位時間の間に工数が発生する二次変更項目から、各単位時間の間に発生する工数を算出する。この処理は特に限定しないが、例えば、上記Ｓ１２０７と同様にして取得してもよい。ここでの処理とＳ１２０７での処理との差異は、ここでは、処理対象とする単位時間の間に工数が発生する二次変更項目のみの工数を算出するのに対し、Ｓ１２０７では、工数発生時期を限定せず、全ての二次変更項目の工数を算出することである。

出力制御部１５１は、このように算出した、各単位時間の間に発生する工数を表示する情報を作成し、画面１４００に一例を示すように表示させる。このとき、出力制御部１５１は、箱ひげ図の箱の部分を、上記変更量区分毎の確率により定める。箱の部分とする確率の範囲は任意であり、予め設定されていてもよく、入力部１５３等から入力等されてもよい。

設計物、特に、製造・生産・建築等の開始から完成までに時間を要する設計物は、製造・生産・建築等の途中で発生する諸事情から、完成までに設計を変更する場合がある。このような変更が発生すると、設計変更に対応するため、新規の部材発注や製造・生産・建築工数の追加などによる追加コストが発生する。

そのため、追加コストの発生を抑制するためには、設計変更案が発生した段階で、設計変更による追加コストを予測し、その費用対効果の観点から設計変更を行うかどうかを判断することが好ましい。

上記で説明した実施形態では、設計変更案が発生した段階で作成等される文書から、設計変更によって生じる追加工数や追加コストを予測することができる。従って、設計物としては、製造・生産・建築等の着手から完成までの間に、複数回の設計変更があるもの、及び/又は、ある部位等の設計変更に伴い他の部位等の設計変更が発生するものが、本実施形態の効果をより享受することができる。

上記のように、本実施形態では、上記モデルにより、通知文書から、その通知文書で直接変更が示される変更項目等を特定し、この特定した変更項目等と、上記モデルとから、通知文書に従い最終的に変更される変更項目等を特定する。最終的に変更される変更項目等を特定するために、モデルにより特定した変更項目等を用いることで、少ない過去データでも、設計変更の影響を予測することが可能となる。

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。例えば、上記の実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、上記の各図において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、必ずしも実装上の全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１００：設計変更影響予測システム、１１０：データベース部、１１１：単語リストＤＢ、１１１a：単語リスト、１１２：通知文書ＤＢ、１１２a：通知文書、１１３：変更項目情報ＤＢ、１１３a：変更項目情報、１１４：差分情報、１１４a：差分情報、１１５：図面履歴情報ＤＢ、１１５a：図面履歴情報、１１６：工数情報ＤＢ、１１６a：工数情報、１２０：予測モデル構築エンジン部、１２１：変更項目予測モデル構築部、１２２：項目・変更量予測モデル構築部、１２３：工数予測モデル構築部、１３０：予測値算出エンジン部、１３１：形態素解析部、１３２：単語取得部、１３３：変更項目取得部、１３４：項目・変更量取得部、工数取得部１３５、１４０：予測モデル記憶部、１４１：変更項目予測モデルＤＢ、１４１a：変更項目予測モデル、１４２：項目・変更量予測モデルＤＢ、１４２a：項目・変更量予測モデル、１４３：工数予測モデルＤＢ、１４３a：工数予測モデル、１５０：制御部、１５１：出力制御部、１５２：出力部、１５３：入力部、１５４：記憶部、１５４a：リードタイム情報、１６０、１７０：通信ネットワーク、３０１：情報処理装置、３０２：ストレージ、３０３：通信ネットワーク、３１１：演算装置、３１２：メモリ、３１３：外部記憶装置、３１４：出力装置、３１５：入力装置、３１６：通信I/F、３１７：バス

Claims (7)

1. 設計物の設計変更に関連する単語を含む単語リスト、を記憶する記憶部と、
   前記設計物の設計変更の内容を示す通知文書から、前記単語リストに含まれている単語と一致するものを取得する単語取得部と、
   前記取得した単語から、前記通知文書で直接変更が示される前記設計物の図面の項目である一次変更項目と、当該一次変更項目の取りうる変更量の範囲を所定数に分割した各区分において設計変更が発生する確率と、を取得する項目取得部と、
   前記一次変更項目と、当該一次変更項目の取りうる変更量の範囲を所定数に分割した各区分において設計変更が発生する確率と、確率伝播モデルとから、前記通知文書で変更される前記設計物の図面の項目であって前記一次変更項目の変更に伴い変更される図面の項目を含む項目である二次変更項目と、当該二次変更項目の取りうる変更量の範囲を所定数に分割した各区分において設計変更が発生する確率と、を取得する項目・変更量取得部と、
   を有することを特徴とする設計変更影響予測装置。
2. 請求項１に記載の設計変更影響予測装置であって、
   前記二次変更項目と、当該二次変更項目の取りうる変更量の範囲を所定数に分割した各区分において設計変更が発生する確率と、を出力する出力部を有すること
   を特徴とする設計変更影響予測装置。
3. 請求項１に記載の設計変更影響予測装置であって、
   前記二次変更項目と、当該二次変更項目の取りうる変更量の範囲を所定数に分割した各区分において設計変更が発生する確率とから、前記通知文書による変更で発生するコストを算出するコスト取得部を有すること
   を特徴とする設計変更影響予測装置。
4. 請求項１に記載の設計変更影響予測装置であって、
   前記項目取得部は、識別モデル、生成モデル、分類木モデルのいずれか１つにより、前記一次変更項目と、前記確率とを取得すること
   を特徴とする設計変更影響予測装置。
5. 請求項１に記載の設計変更影響予測装置であって、
   前記項目取得部が取得する確率の区分の数より、前記項目・変更量取得部が取得する確率の区分の数のほうが多いこと
   を特徴とする設計変更予測装置。
6. 設計物の設計変更に関連する単語を含む単語リスト、を記憶する記憶装置と、演算装置とを有するコンピュータが、
   前記設計物の設計変更の内容を示す通知文書から、前記単語リストに含まれている単語と一致するものを取得する単語取得ステップと、
   前記取得した単語から、前記通知文書で変更が示される前記設計物の図面の項目である一次変更項目と、当該一次変更項目の取りうる変更量の範囲を所定数に分割した各区分において設計変更が発生する確率と、を取得する項目取得ステップと、
   前記一次変更項目と、当該一次変更項目の取りうる変更量の範囲を所定数に分割した各区分において設計変更が発生する確率と、確率伝播モデルとから、前記通知文書で変更される前記設計物の図面の項目であって前記一次変更項目の変更に伴い変更される図面の項目を含む項目である二次変更項目と、当該二次変更項目の取りうる変更量の範囲を所定数に分割した各区分において設計変更が発生する確率と、を取得する項目・変更量取得ステップと、
   を実行することを特徴とする設計変更影響予測方法。
7. 設計物の設計変更に関連する単語を含む単語リスト、を記憶する記憶装置と、演算装置とを有するコンピュータを、
   前記設計物の設計変更の内容を示す通知文書から、前記単語リストに含まれている単語と一致するものを取得する単語取得部と、
   前記取得した単語から、前記通知文書で変更が示される前記設計物の図面の項目である一次変更項目と、当該一次変更項目の取りうる変更量の範囲を所定数に分割した各区分において設計変更が発生する確率と、を取得する項目取得部と、
   前記一次変更項目と、当該一次変更項目の取りうる変更量の範囲を所定数に分割した各区分において設計変更が発生する確率と、確率伝播モデルとから、前記通知文書で変更される前記設計物の図面の項目であって前記一次変更項目の変更に伴い変更される図面の項目を含む項目である二次変更項目と、当該二次変更項目の取りうる変更量の範囲を所定数に分割した各区分において設計変更が発生する確率と、を取得する項目・変更量取得部と、
   として機能させることを特徴とする設計変更影響予測プログラム。

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