JP7159513B1 - アイコン配置システム、アイコン配置方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】建物構造図における伏図のデータと詳細図のデータとの対応付けを行うことにより、作業効率の向上を図る。【解決手段】建物構造図の伏図にアイコンを配置するアイコン配置システムは、前記伏図に付された符号に対応付けられた第１アイコンが予め配置されたアノテーションデータを取得し、取得した前記アノテーションデータを教師データとして、前記伏図と前記第１アイコンとを対応付けて学習し、学習結果に基づいて、学習済モデルを生成し、新たな伏図に対して、生成した前記学習済モデルに基づいた第２アイコンを配置する。【選択図】図１

Description

本発明は、建物構造図の伏図に対するアイコンの配置に有効な技術に関する。

近年、建物構造のデータ化を中心としたＩＣＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）化が注目されている。
例えば、特許文献１では、一の建築物に対して作成される建物構造図をパーツとして構成し、作図に不慣れな者でも平面図、基礎伏図、土台伏図、床伏図等を矛盾なく作成することができる建物構造図作成システムが開示されている。
また、他には、特許文献２では、施主が住宅の建物構造図を閲覧する端末に、３次元仮想空間で内部を表示し、視点位置や視線方向を施主の端末で切り替えて表示することが可能な住宅設計システムが開示されている。

特開２０１８－２０６０１７号公報 特開２０２０－０８６８０９号公報

建物構造図は、多くの伏図とその詳細図（豆図等）を必要とするが、この伏図と詳細図とにアイコン等を配置する対応付けが必要となる。この対応付けは、手動で、伏図のデータと詳細図のデータとを対応付けることにより行われており、非効率的であった。
そのため、自動で建物構造図における伏図のデータと詳細図のデータとの対応付けを行う技術が求められている。
しかしながら、特許文献１及び２に記載されたシステムでは、自動で建物構造図における伏図のデータと詳細図のデータとの対応付けを行うことが出来なかった。
そこで、本発明者は、自動で建物構造図における伏図のデータと詳細図のデータとの対応付けを行う仕組みに着目した。

本発明は、自動で建物構造図における伏図のデータにアイコンを配置する対応付けを行うことにより、作業効率の向上を図ることを可能にするアイコン配置システム、アイコン配置方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明は、建物構造図の伏図にアイコンを配置するアイコン配置システムであって、
前記伏図に付された符号に対応付けられた第１アイコンが予め配置されたアノテーションデータを取得する取得部と、
取得した前記アノテーションデータを教師データとして、前記伏図と前記第１アイコンとを対応付けて学習する学習部と、
学習結果に基づいて、学習済モデルを生成するモデル生成部と、
新たな伏図に対して、生成した前記学習済モデルに基づいた第２アイコンを配置する配置部と、
を備えるアイコン配置システムを提供する。

本発明によれば、建物構造図の伏図にアイコンを配置するアイコン配置システムは、前記伏図に付された符号に対応付けられた第１アイコンが予め配置されたアノテーションデータを取得し、取得した前記アノテーションデータを教師データとして、前記伏図と前記第１アイコンとを対応付けて学習し、学習結果に基づいて、学習済モデルを生成し、新たな伏図に対して、生成した前記学習済モデルに基づいた第２アイコンを配置する。

本発明は、システムのカテゴリであるが、方法及びプログラムであっても同様の作用、効果を奏する。

本発明によれば、作業効率の向上を図ることが可能となる。

アイコン配置システム１の概要を説明する図である。 アイコン配置システム１の機能構成を示す図である。 アイコン配置システム１が実行する学習処理のフローチャートを示す図である。 学習用端末２０が第１アイコンを配置した伏図の一例を模式的に示した図である。 アイコン配置システム１が実行する配置処理のフローチャートを示す図である。 コンピュータ１０が第２アイコンを配置した伏図の一例を模式的に示した図である。 アイコン配置システム１が実行する再学習処理のフローチャートを示す図である。 アイコン配置システム１が実行する変更処理のフローチャートを示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、実施形態）について詳細に説明する。以降の図においては、実施形態の説明の全体を通して同じ要素には同じ番号又は符号を付している。

［アイコン配置システム１の概要］
図１は、アイコン配置システム１の概要を説明するための模式図である。
アイコン配置システム１は、サーバ機能を有するコンピュータ１０が、建物構造図の伏図にアイコンを配置する処理を実現する。

アイコン配置システム１を構成する端末及び装置について説明する。
アイコン配置システム１は、少なくともサーバ機能を有するコンピュータ１０を備えるシステムであれば良い。このコンピュータ１０は、例えば、１台のコンピュータで実現されても良いし、クラウドコンピュータのように、複数のコンピュータで実現されても良い。
本明細書におけるクラウドコンピュータとは、ある特定の機能を果たす際に、任意のコンピュータをスケーラブルに用いるものや、あるシステムを実現するために複数の機能モジュールを含み、その機能を自由に組み合わせて用いるものの何れであっても良い。
本明細書において、アイコン配置システム１は、コンピュータ１０に加え、学習用のアノテーションデータを設定する学習用端末２０、建設現場において作業を行う作業者が管理する作業者端末３０により構成される。
アイコン配置システム１を構成する端末や装置類等は、あくまでも一例であり、コンピュータ１０を除く各端末については、その数、種類及び機能については、適宜変更可能である。

アイコン配置システム１が、建物構造図の伏図にアイコンを配置する際の処理ステップの概要について説明する。

コンピュータ１０は、伏図に付された符号に対応付けられた第１アイコンが予め配置されたアノテーションデータを取得する（ステップＳ１）。
コンピュータ１０は、アノテーションデータを、学習用端末２０から取得する。
学習用端末２０は、自身を管理する管理者等からの入力を受け付け、伏図に対して、この伏図に付された符号に対応付けられた第１アイコンを配置する。学習用端末２０は、第１アイコンを配置した伏図をアノテーションデータとして、コンピュータ１０に送信する。
コンピュータ１０は、このアノテーションデータを受信し、伏図に付された符号に対応付けられた第１アイコンが予め配置されたアノテーションデータを取得する。

コンピュータ１０は、取得したアノテーションデータを教師データとして、伏図と、第１アイコンとを対応付けて学習する（ステップＳ２）。
学習方法は、例えば、教師あり学習、教師なし学習、強化学習等による機械学習や、畳み込みニューラルネットワーク、再起型ニューラルネットワーク、長・短期記憶等によるディープラーニング等であり、コンピュータ１０は、アノテーションデータを教師データとする教師あり学習を行い、伏図と、第１アイコンとを対応付けて学習する。

コンピュータ１０は、学習結果に基づいて、学習済モデルを生成する（ステップＳ３）。
コンピュータ１０は、線形回帰、ランダムフォレスト、決定木、ｋ近傍法の機械学習に用いられる一般的なアルゴリズムを用いて、学習済モデルを生成する。

コンピュータ１０は、新たな伏図に対して、生成した学習済モデルに基づいた第２アイコンを配置する（ステップＳ４）。
コンピュータ１０は、作業者端末３０等から、新たな伏図を取得し、この新たな伏図に対して、生成した学習済モデルに基づいた第２アイコンを配置する。

以上が、アイコン配置システム１の概要である。
本アイコン配置システム１によれば、作業効率の向上を図ることが可能となる。

［装置構成］
図２は、アイコン配置システム１の構成を示すブロック図である。アイコン配置システム１は、建物構造図の伏図にアイコンを配置するシステムであり、少なくともコンピュータ１０から構成される。本実施形態では、アイコン配置システム１は、更に、学習用のアノテーションデータを設定する学習用端末２０、建設現場において作業を行う作業者が管理する作業者端末３０を備える。
アイコン配置システム１は、コンピュータ１０と、学習用端末２０及び作業者端末３０とが、公衆回線網等のネットワーク５等を介して、データ通信可能に接続されたシステムである。
なお、アイコン配置システム１を構成する端末や装置類等は、あくまでも一例であり、コンピュータ１０を除く各端末については、その数、種類及び機能については、適宜変更可能である。

コンピュータ１０は、サーバ機能を有し、例えば、１台のコンピュータで実現されても良いし、クラウドコンピュータのように、複数のコンピュータで実現されても良い。
コンピュータ１０は、制御部として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を備え、通信部として、他の端末や装置等と通信可能にするためのデバイス、伏図に付された符号に対応付けられた第１アイコンが予め配置されたアノテーションデータを取得する取得部１１等を備える。
コンピュータ１０は、記憶部として、ハードディスクや半導体メモリ、記憶媒体、メモリカード等によるデータのストレージ部等を備える。
コンピュータ１０は、処理部として、各種処理を実行する各種デバイス、アノテーションデータを教師データとして、伏図と、第１アイコンとを対応付けて学習する学習部１２、学習結果に基づいて、学習済モデルを生成するモデル生成部１３、新たな伏図に対して、生成した学習済モデルに基づいた第２アイコンを配置する配置部１４等を備える。

コンピュータ１０において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、通信部と協働して、アノテーションデータ取得モジュール、伏図取得モジュール、伏図出力モジュール、変更受付モジュールを実現する。
また、コンピュータ１０において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、記憶部と協働して、学習済モデル記憶モジュールを実現する。
また、コンピュータ１０において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、処理部と協働して、第１識別モジュール、学習モジュール、学習済モデル生成モジュール、第２識別モジュール、配置モジュール、付与モジュールを実現する。

学習用端末２０及び作業者端末３０の各々は、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末等の携帯端末やパーソナルコンピュータ等の端末である。
学習用端末２０及び作業者端末３０の各々は、端末制御部として、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を備え、通信部として、他の端末や装置等と通信可能にするためのデバイス等を備え、入出力部として、各種情報の入出力を実行するためのデバイス等を備える。

以下、アイコン配置システム１が実行する各処理について、上述した各モジュールが実行する処理と併せて説明する。
本明細書において、各モジュールは、その処理内容を、自身が有する機能として実行するものであっても良いし、所定のアプリケーションを介して実行するものであっても良い。

［コンピュータ１０が実行する学習処理］
図３に基づいて、コンピュータ１０が実行する学習処理について説明する。同図は、コンピュータ１０が実行する学習処理のフローチャートを示す図である。本学習処理は、上述した伏図に付された符号に対応付けられた第１アイコンが予め配置されたアノテーションデータを取得する取得処理（ステップＳ１）、取得したアノテーションデータを教師データとして、伏図と第１アイコンとを対応付けて学習する学習処理（ステップＳ２）、学習結果に基づいて、学習済モデルを生成するモデル生成処理（ステップＳ３）の詳細である。

アノテーションデータ取得モジュールは、伏図に付された符号に対応付けられた第１アイコンが配置されたアノテーションデータを取得する（ステップＳ１０）。
伏図に付された符号は、例えば、数字、文字、記号等の何れか又は複数を組み合わせた所定の文字列である。また、この符号は、梁、柱、壁、基礎、床等の建物の構造部材を示すものである。第１アイコンは、例えば、ピン、マーク、文字列、記号である。
学習用端末２０は、自身を管理する管理者等からの入力を受け付け、伏図に対して、第１アイコンを配置する。学習用端末２０は、伏図に付された符号に対して、管理者が所望する第１アイコンの配置の入力を、管理者等から受け付ける。学習用端末２０は、入力を受け付けた場所に、この第１アイコンを配置する（図４参照）。
図４に基づいて、第１アイコンが配置された伏図について説明する。同図は、学習用端末２０が第１アイコンを配置した伏図の一例を模式的に示した図である。
学習用端末２０は、複数の第１アイコン４１をまとめた一覧４２の中から、管理者が所望する第１アイコン４１の選択の入力を受け付ける。本図において、第１アイコン４１は、構造部材の名称の一部の文字列（柱、梁、床、壁、基、杭等）を四角で囲んだものである。学習用端末２０は、伏図４０に付された符号４３に対する入力を受け付ける。学習用端末２０は、この符号４３の近傍（例えば、符号４３から所定範囲内、符号４３の周囲）に選択を受け付けた第１アイコン４１を配置する。ここで、学習用端末２０は、この符号４３と、第１アイコン４１とを対応付ける。
学習用端末２０は、この第１アイコン４１が配置された伏図４０を、アノテーションデータとして、コンピュータ１０に送信する。
アノテーションデータ取得モジュールは、この第１アイコン４１が配置された伏図４０を受信し、伏図に付された符号に対応付けられた第１アイコンが配置されたアノテーションデータを取得する。

なお、学習用端末２０が第１アイコンを配置する伏図は、学習用端末２０が、他のコンピュータ等から取得するものであっても良いし、自身が有する撮影装置等により撮影したものであっても良いし、予め自身が記憶したものを用いても良いし、それ以外の方法により取得するものであっても良い。
また、学習用端末２０が配置する第１アイコンは、一つの伏図に対して一つのみであっても良いし、複数であっても良い。
また、学習用端末２０は、伏図の種類や所定の条件（例えば、建設現場の内容、発注者、受注者、作業者、構造物）等に応じて、注目度を変更した第１アイコンを配置しても良い。注目度の変更とは、例えば、大きさの変更、色分け、強調表示を行うことを意図するものである。
また、第１アイコンの種類は、上述した例に限定されるものではない。

図３に戻り、学習処理の続きを説明する。
第１識別モジュールは、取得したアノテーションデータに含まれる各構造物を識別する（ステップＳ１１）。
第１識別モジュールは、取得したアノテーションデータをデータ解析し、伏図に含まれる各構造物を識別する。第１識別モジュールは、伏図に付された符号を識別し、この伏図に含まれる各構造物の種類（例えば、柱、梁、床、壁、基、杭）を識別する。第１識別モジュールは、予め符号と、構造物の種類とを対応付けたデータベース等を参照し、この識別を行えば良い。上述した図４における伏図４０において、第１識別モジュールは、符号４３を識別し、この符号４３に相当する構造物の種類を識別する。第１識別モジュールは、符号４３として、Ｃ１を識別し、このＣ１に相当する構造物の種類として、柱を識別する。
第１識別モジュールは、この構造物の符号及びその種類を識別し、取得したアノテーションデータに含まれる各構造物を識別する。

学習モジュールは、取得したアノテーションデータを教師データとして、伏図と、第１アイコンとを対応付けて学習する（ステップＳ１２）。
学習モジュールは、上述した通り、学習方法として、教師あり学習、教師なし学習、強化学習等による機械学習や、畳み込みニューラルネットワーク、再起型ニューラルネットワーク、長・短期記憶等によるディープラーニング等を実行する。本実施形態では、学習モジュールが実行する学習方法が、上述した通り、教師あり学習による機械学習を例として説明する。
学習モジュールは、識別した伏図に含まれる構造物の符号及びその種類と、第１アイコンとを教師データとして、このアノテーションデータにおける伏図と、第１アイコンとを対応付けて学習する。

学習済モデル生成モジュールは、学習結果に基づいて、学習済モデルを生成する（ステップＳ１３）。
学習済モデル生成モジュールは、線形回帰、ランダムフォレスト、決定木、ｋ近傍法等の機械学習に用いられる一般的なアルゴリズムを用いて、この学習済モデルを生成する。学習済モデル生成モジュールが用いるアルゴリズムは、特に限定されるものではなく、適宜、適当なものを用いればよい。

学習済モデル記憶モジュールは、生成した学習済モデルを記憶する（ステップＳ１４）。

以上が、学習処理である。
コンピュータ１０は、学習処理により作成した学習済モデルを用いて、後述する処理を実行する。

［コンピュータ１０が実行する配置処理］
図５に基づいて、コンピュータ１０が実行する配置処理について説明する。同図は、コンピュータ１０が実行する配置処理のフローチャートを示す図である。本配置処理は、上述した新たな伏図に対して、生成した学習済モデルに基づいた第２アイコン配置する配置処理（ステップＳ４）の詳細である。
本配置処理は、上述した学習処理により作成した学習済モデルを用いる処理である。

伏図取得モジュールは、新たな伏図を取得する（ステップＳ２０）。
伏図取得モジュールは、作業者端末３０から、アイコンを配置するための新たな伏図を取得する。
作業者端末３０は、予め自身が記憶する伏図、自身が有する撮影装置等により撮影した伏図、又は、他のコンピュータ等から取得した伏図等の伏図を、コンピュータ１０に送信する。
伏図取得モジュールは、この伏図を受信することにより、新たな伏図を取得する。
なお、伏図取得モジュールは、作業者端末３０以外の端末等から、この伏図を取得するものであっても良いし、予め自身が記憶した伏図を用いても良いし、それ以外の方法により伏図を取得しても良い。

第２識別モジュールは、取得した新たな伏図に含まれる各構造物を識別する（ステップＳ２１）。
第２識別モジュールは、取得した新たな伏図をデータ解析し、伏図に含まれる各構造物を識別する。第２識別モジュールは、伏図に付された符号を識別し、この伏図に含まれる各構造物の種類（例えば、柱、梁、床、壁、基、杭）を識別する。第２識別モジュールは、予め符号と、構造物の種類とを対応付けたデータベース等を参照し、この識別を行えば良い。第２識別モジュールは、取得した伏図に含まれる全ての構造物の詳細を識別する。
第２識別モジュールは、この各構造物を識別し、取得した新たな伏図に含まれる各構造物を識別する。

配置モジュールは、新たな伏図に対して、生成した学習済モデルに基づいた第２アイコンを配置する（ステップＳ２２）。
第２アイコンは、例えば、ピン、マーク、文字列、記号である。
配置モジュールは、学習済モデルを参照し、識別した伏図に含まれる構造物の符号及び種類に基づいて、伏図に配置する第２アイコンを特定し、特定した第２アイコンを、伏図に配置する（図６参照）。
図６に基づいて、配置モジュールが第２アイコンを配置した伏図について説明する。同図は、配置モジュールが第２アイコンを配置した伏図の一例を模式的に示した図である。
配置モジュールは、伏図５０に含まれる構造物の符号及び種類と学習済モデルとに基づいて、この伏図に配置する第２アイコン５１を特定し、特定した第２アイコン５１を、この符号の近傍に配置する。本図において、第２アイコン５１は、符号の上に重ねて配置されている。また、第２アイコン５１は、上述した第１アイコン４１と同様に、構造部材の名称の一部の文字列（柱、梁、床、壁、基、杭等）を四角で囲んだものである。配置モジュールは、伏図５０に、第２アイコン５１を配置することにより、この第２アイコン５１が配置された構造物の符号及び種類と、第２アイコン５１とを対応付ける。

なお、配置モジュールが配置する第２アイコンは、一つの伏図に対して一つのみであっても良いし、複数であっても良い。
また、配置モジュールは、伏図の種類や所定の条件（例えば、建設現場の内容、発注者、受注者、作業者、構造物）等に応じて、注目度を変更した第２アイコンを配置しても良い。注目度の変更とは、上述した例と同様に、例えば、大きさの変更、色分け、強調表示を行うことを意図するものである。
また、配置モジュールは、第２アイコンを配置した伏図を作業者端末３０に出力した際、作業者からの入力に応じて、この第２アイコンを自由に移動可能な形式で配置しても良い。この場合、配置モジュールは、配置した第２アイコンの位置を、伏図上の該当部位がわかるように、元々の第２アイコンの位置から引出線を伸ばしながら移動可能な形式に配置しても良い。
また、第２アイコンの種類は、上述した例に限定されるものではない。

図５に戻り、配置処理の続きを説明する。
付与モジュールは、第２アイコンに、メタデータを付与する（ステップＳ２３）。
付与モジュールは、配置した第２アイコンに、識別した構造物の符号に対応する詳細図（豆図）、進捗管理情報等を、メタデータとして付与する。
なお、付与モジュールは、メタデータとして、上述した例以外のデータ（例えば、作成日時、作業者名）を含んだものを付与しても良い。

伏図出力モジュールは、第２アイコンを配置した伏図を出力する（ステップＳ２４）。
伏図出力モジュールは、第２アイコンを配置した伏図を、作業者端末３０に送信する。
作業者端末３０は、この伏図を受信し、自身の表示部等に表示する。
伏図出力モジュールは、第２アイコンを配置した伏図を、作業者端末３０に表示させることにより、第２アイコンを配置した伏図を出力する。
なお、作業者端末３０は、表示した伏図における第２アイコンに対する入力を受け付けることにより、この第２アイコンに付与されたメタデータを併せて表示するものであっても良い。
また、作業者端末３０は、表示した伏図における第２アイコンに対する入力を受け付けることにより、この第２アイコンの伏図上の位置を、移動可能であっても良い。この場合、作業者端末３０は、この第２アイコンの位置を、伏図上の該当部位がわかるように、元々の第２アイコンの位置から引出線を伸ばしながら移動させればよい。

以上が、配置処理である。

［コンピュータ１０が実行する再学習処理］
図７に基づいて、コンピュータ１０が実行する再学習処理について説明する。同図は、コンピュータ１０が実行する再学習処理のフローチャートを示す図である。
本再学習処理は、上述した学習処理により作成した学習済モデルと、配置処理により第２アイコンが配置された伏図とを用いる処理である。
なお、上述した処理と同様の処理については、その詳細な説明は省略する。

学習モジュールは、第２アイコンを配置した伏図を教師データとして、伏図と、第２アイコンとを対応付けて学習する（ステップＳ３０）。
本処理における学習の方法は、上述した学習処理における学習の方法と同様であれば良い。
学習モジュールは、識別した伏図に含まれる構造物の符号及びその種類と、第２アイコンとを教師データとして、この伏図と、第２アイコンとを対応付けて学習する。

学習済モデル生成モジュールは、学習結果に基づいて、生成した学習済モデルを更新する（ステップＳ３１）。
学習済モデル生成モジュールは、上述した学習処理により生成し記憶した学習済モデルを、今回の学習結果を用いて更新する。

学習済モデル記憶モジュールは、更新した学習済モデルを記憶する（ステップＳ３２）。

以上が、再学習処理である。
コンピュータ１０は、次回以降、配置処理を実行する場合、再学習処理により更新した学習済モデルを用いて、その処理を実行する。
アイコン配置システム１は、再学習処理により、配置処理を実行する度、学習済モデルを更新するため、回数を重ねる程、第２アイコンの配置の精度の向上を図ることが可能となる。

［コンピュータ１０が実行する変更処理］
図８に基づいて、コンピュータ１０が実行する変更処理について説明する。同図は、コンピュータ１０が実行する変更処理のフローチャートを示す図である。
本変更処理は、上述した配置処理により第２アイコンを配置した伏図と、作業者端末３０に出力されたこの伏図とを用いる処理である。
なお、上述した処理と同様の処理については、その詳細な説明は省略する。

変更受付モジュールは、第２アイコンに対する変更の入力を受け付ける（ステップＳ４０）。
作業者端末３０は、上述した配置処理により自身に表示した第２アイコンが配置された伏図に対する変更の入力を受け付ける。作業者端末３０が入力を受け付ける変更の内容は、第２アイコンの変更及びメタデータの変更である。作業者端末３０は、第２アイコンの種類、注目度、数等の変更の入力を受け付ける。また、作業者端末３０は、第２アイコンに付与されたメタデータの変更の入力を受け付ける。
作業者端末３０は、入力を受け付けた変更内容を、コンピュータ１０に送信する。
変更受付モジュールは、この変更内容を受信し、第２アイコンに対する変更の入力を受け付ける。
変更受付モジュールは、変更の入力を所定期間（例えば、第２アイコンが配置された伏図の出力後所定時間経過後）受け付けなかった場合や、作業者端末３０から変更が不要であるとの入力を受け付けた場合等の場合、以降の処理を実行せず、本変更処理を終了する。

なお、作業者端末３０は、第２アイコンを配置した伏図の元となった伏図に対して、この変更の入力を受け付けるものであっても良い。この場合、作業者端末３０は、この伏図を自身が保有している場合、この保有する伏図に対して、第２アイコンの配置やメタデータの入力を受け付ける。作業者端末３０は、この伏図を自身が保有していない場合、この伏図を他のコンピュータ等から取得し、取得した伏図に対して、第２アイコンの配置やメタデータの入力を受け付ける。作業者端末３０は、第２アイコンの配置やメタデータの入力を受け付けた伏図を、コンピュータ１０に送信する。変更受付モジュールは、この伏図を受信し、第２アイコンに対する変更の入力を受け付ければ良い。

配置モジュールは、受け付けた変更内容に基づいた第２アイコンを再度配置する（ステップＳ４１）。
配置モジュールは、受け付けた変更内容に基づいて、元々の伏図に配置された第２アイコンを変更し、新たな第２アイコンを配置する。

なお、作業者端末３０から、第２アイコンを配置した伏図の元となった伏図に対して、この変更の入力を受け付けた場合、配置モジュールは、この伏図に対して、第２アイコンを配置すれば良い。

付与モジュールは、受け付けた変更内容に基づいて、メタデータを再度付与する（ステップＳ４２）。
付与モジュールは、受け付けた変更内容に基づいて、元々の第２アイコンに付与されたメタデータを変更し、新たなメタデータとして付与する。

伏図出力モジュールは、変更後の第２アイコンを配置した伏図を出力する（ステップＳ４３）。
ステップＳ４３の処理は、上述したステップＳ２４の処理と同様である。

以上が、変更処理である。

上述した各処理は、別個の処理として記載しているが、コンピュータ１０は、上述した各処理の一部又は全部を組み合わせて実行する構成も可能である。また、コンピュータ１０は、各処理において、説明したタイミング以外のタイミングであっても、その処理を実行する構成も可能である。

上述した手段、機能は、コンピュータ（ＣＰＵ、情報処理装置、各種端末を含む）が、所定のプログラムを読み込んで、実行することによって実現される。プログラムは、例えば、コンピュータからネットワーク経由で提供される（ＳａａＳ：ソフトウェア・アズ・ア・サービス）形態やクラウドサービスで提供されて良い。また、プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供されて良い。この場合、コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記録装置又は外部記録装置に転送し記録して実行する。また、そのプログラムを、記録装置（記録媒体）に予め記録しておき、その記録装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようにしても良い。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

（１）建物構造図の伏図にアイコンを配置するアイコン配置システムであって、
前記伏図に付された符号に対応付けられた第１アイコン（例えば、ピン、マーク、文字列、記号）が予め配置されたアノテーションデータを取得する取得部（例えば、取得部１１、アノテーションデータ取得モジュール）と、
取得した前記アノテーションデータを教師データとして、前記伏図と前記第１アイコンとを対応付けて学習する学習部（例えば、学習部１２、学習モジュール）と、
学習結果に基づいて、学習済モデルを生成するモデル生成部（例えば、モデル生成部１３、学習済モデル生成モジュール）と、
新たな伏図に対して、生成した前記学習済モデルに基づいた第２アイコン（例えば、ピン、マーク、文字列、記号）を配置する配置部（例えば、配置部１４、配置モジュール）と、
を備えるアイコン配置システム。

（１）の発明によれば、作業効率の向上を図ることが可能となる。

（２）前記符号は、所定の文字列（例えば、数字、文字、記号等の何れか又は複数を組み合わせた文字列）である、
（１）に記載のアイコン配置システム。

（２）の発明によれば、作業効率の向上を図ることが可能となる。

（３）前記符号は、建物の構造部材（例えば、梁、柱、壁、基礎、床）を示すものである、
（１）に記載のアイコン配置システム。

（３）の発明によれば、作業効率の向上を図ることが可能となる。

（４）前記学習部は、前記第２アイコンが配置された新たな伏図を新たな教師データとして、前記新たな伏図と、前記第２アイコンとを対応付けて再学習する、
（１）に記載のアイコン配置システム。

（４）の発明によれば、学習の精度の向上を図ることが可能となる。

（５）前記配置部は、前記第２アイコンの注目度を変更して配置する、
（１）に記載のアイコン配置システム。

（５）の発明によれば、作業効率の向上を図ることが可能となる。

（６）前記第２アイコンに、メタデータを付与する付与部（例えば、付与モジュール）と、
を更に備える（１）に記載のアイコン配置システム。

（６）の発明によれば、作業効率の向上を図ることが可能となる。

（７）前記配置部は、配置した前記第２アイコンを、前記伏図上の該当部位がわかるように引出線を伸ばしながら移動可能に配置する、
（１）に記載のアイコン配置システム。

（７）の発明によれば、作業効率の向上を図ることが可能となる。

（８）建物構造図の伏図にアイコンを配置するコンピュータが実行するアイコン配置方法であって、
前記伏図に付された符号に対応付けられた第１アイコンが予め配置されたアノテーションデータを取得するステップ（例えば、ステップＳ１０）と、
取得した前記アノテーションデータを教師データとして、前記伏図と前記第１アイコンとを対応付けて学習するステップ（例えば、ステップＳ１２）と、
学習結果に基づいて、学習済モデルを生成するステップ（例えば、ステップＳ１３）と、
新たな伏図に対して、生成した前記学習済モデルに基づいた第２アイコンを配置するステップ（例えば、ステップＳ２２）と、
を備えるアイコン配置方法。

（９）建物構造図の伏図にアイコンを配置するコンピュータに、
前記伏図に付された符号に対応付けられた第１アイコンが予め配置されたアノテーションデータを取得するステップ（例えば、ステップＳ１０）、
取得した前記アノテーションデータを教師データとして、前記伏図と前記第１アイコンとを対応付けて学習するステップ（例えば、ステップＳ１３）、
学習結果に基づいて、学習済モデルを生成するステップ（例えば、ステップＳ１３）、
新たな伏図に対して、生成した前記学習済モデルに基づいた第２アイコンを配置するステップ（例えば、ステップＳ２２）、
を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラム。

１ アイコン配置システム
５ ネットワーク
１０ コンピュータ
１１ 取得部
１２ 学習部
１３ モデル生成部
１４ 配置部
２０ 学習用端末
３０ 作業者端末
４０，５０ 伏図
４１ 第１アイコン
４２ 一覧
４３ 符号
５１ 第２アイコン

Claims (9)

1. 建物構造図の伏図にアイコンを配置するアイコン配置システムであって、
   前記伏図に付された符号に対応付けられた第１アイコンが予め配置されたアノテーションデータを取得する取得部と、
   取得した前記アノテーションデータを教師データとして、前記伏図と前記第１アイコンとを対応付けて学習する学習部と、
   学習結果に基づいて、学習済モデルを生成するモデル生成部と、
   新たな伏図に対して、生成した前記学習済モデルに基づいた第２アイコンを配置する配置部と、
   を備えるアイコン配置システム。
2. 前記符号は、所定の文字列である、
   請求項１に記載のアイコン配置システム。
3. 前記符号は、建物の構造部材を示すものである、
   請求項１に記載のアイコン配置システム。
4. 前記学習部は、前記第２アイコンが配置された新たな伏図を新たな教師データとして、前記新たな伏図と、前記第２アイコンとを対応付けて再学習する、
   請求項１に記載のアイコン配置システム。
5. 前記配置部は、前記第２アイコンの注目度を変更して配置する、
   請求項１に記載のアイコン配置システム。
6. 前記第２アイコンに、メタデータを付与する付与部と、
   を更に備える請求項１に記載のアイコン配置システム。
7. 前記配置部は、配置した前記第２アイコンを、前記伏図上の該当部位がわかるように引出線を伸ばしながら移動可能に配置する、
   請求項１に記載のアイコン配置システム。
8. 建物構造図の伏図にアイコンを配置するコンピュータが実行するアイコン配置方法であって、
   前記伏図に付された符号に対応付けられた第１アイコンが予め配置されたアノテーションデータを取得するステップと、
   取得した前記アノテーションデータを教師データとして、前記伏図と前記第１アイコンとを対応付けて学習するステップと、
   学習結果に基づいて、学習済モデルを生成するステップと、
   新たな伏図に対して、生成した前記学習済モデルに基づいた第２アイコンを配置するステップと、
   を備えるアイコン配置方法。
9. 建物構造図の伏図にアイコンを配置するコンピュータに、
   前記伏図に付された符号に対応付けられた第１アイコンが予め配置されたアノテーションデータを取得するステップ、
   取得した前記アノテーションデータを教師データとして、前記伏図と前記第１アイコンとを対応付けて学習するステップ、
   学習結果に基づいて、学習済モデルを生成するステップ、
   新たな伏図に対して、生成した前記学習済モデルに基づいた第２アイコンを配置するステップ、
   を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラム。
   
   

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