JP7160503B2 - ビル情報処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、ビルの運用、または、ビルの設備もしくは部品の不具合について扱うビル情報処理装置に関する。

ビルでは、通常、ビルの運用作業を行う他、エレベータ、空調、電気設備など、様々な設備または部品について、不具合への対処を含めた保守管理業務が実施されている。不具合が発生した場合、あるいは不具合に対処した場合には、一般に、連絡または報告を行う文書が作成される。

特許文献１には、エレベータのオーナー、管理者、搭乗者などのユーザが不具合に遭遇した場合に、監視センタ等に連絡するための操作を支援する情報処理装置について記載されている。情報処理装置では、ユーザは、予め登録された項目から不具合状態を選択できる他、自由記載を行うこともできる。

特許文献２には、エレベータの保守点検を行う作業員が、作業対象項目について作業をした場合における報告書作成システムが記載されている。作業員は、各作業項目について、作業項目特定情報、作業結果及びコメントを順次音声入力する。管理サーバでは、音声を文書化し、キーワード抽出して、作業対象項目毎に分類することで、報告書を作成する。

不具合の連絡を受けた場合には、作業員への連絡が行われることになる。

特許文献３には、エレベータまたはエスカレータの管理者、搭乗者などのユーザからの監視センタに送られた音声通話を文書化し、情報処理を行うことで、保守点検を行う作業員に送信するメッセージを作成することが記載されている。情報処理では、文書から、予め設定したキーワードが抽出される場合、そのキーワードに対応したひな型メッセージを用意する。ひな型メッセージに設けられた空白部分に、文書から抽出したキーワードが入力される他、作業者が入力を行うことで送信メッセージが完成する。

不具合に対する対応は、ビル以外の分野でも行われている。

特許文献４には、コンピュータの不具合の発生を記載した文書に、類似性に基づいて、階層的な分類を行うことで、過去の類似した文書にアクセス可能とするシステムについて記載されている。

特開２０１９－１６１８号公報 特開２０１５－７５７９２号公報 特開２０１８－１５６１３４号公報 特開２００５－２６７３５１号公報

特許文献１及び２に記載されているように、ビルの設備または部品に不具合が生じた場合には、ビルのオーナー、テナント、訪問者などのユーザによって、またはビルの保守管理者によって、連絡または報告が行われる。こうした連絡または報告の文書（あるいは文字列ということができる）には、ビルの保守管理上、有用な情報が含まれている。そこで、このような連絡または報告の文書あるいは文字列から、不具合に応じた情報を抽出できれば便利である。しかし、一般に、ビルの設備または部品は多岐にわたるため、不具合に応じた情報の抽出は煩雑であり、時間とコストを必要とする。

特許文献３では、音声を文書化しているため、自由記載に近い文書あるいは文字列を取り扱うことになる。しかし、特許文献３では、エレベータのみ、またはエスカレータのみの保守管理作業を対象としており、保守管理作業の内容が限定されるため、キーワードに基づくひな型メッセージの選択を比較的容易に行うことができると考えられる。しかも、特許文献３では、作業員が直接確認をしてメッセージを作成するため、ひな型メッセージの選択の精度が悪くても、最終的には正しいメッセージが作成されることになる。したがって、特許文献３の技術を、ビルの様々な設備または部品に適用することは困難である。

特許文献４では、コンピュータの不具合という限定された内容を扱っているにすぎず、しかも、定型書式をもつ文書あるいは文字列を分類対象としているにすぎない。このため、特許文献４の技術をビルの設備または部品の不具合に適用することは困難である。

本発明の目的は、ビルの運用、または、ビルの設備もしくは部品の不具合にかかる連絡または報告が記載されている文字列から、保守管理上の特性を示す語句を取得することにある。

本発明にかかるビル情報処理装置は、ビルの運用または前記ビルの設備もしくは部品の不具合についての語句を用いた機械学習により、前記ビル、設備または部品についての保守管理の特性を表す特性語句を選定することを学習したＡＩと、ビルの運用または前記ビルの設備もしくは部品の不具合にかかる連絡または報告が記載されている文字列から、前記ビルの運用または前記設備もしくは部品の不具合についての語句を抽出する抽出手段と、前記ＡＩを用いて、抽出された前記ビルの運用または前記設備もしくは部品の不具合についての語句に対応する前記特性語句を選定する選定手段と、を備える。

本発明の一態様においては、前記ビルのユーザまたは保守管理者によって作成され、前記ビルの運用または前記ビルの設備もしくは部品の不具合にかかる連絡または報告が記載されている異なる書式の複数の文書から、複数の前記文字列を取得する前処理手段をさらに備え、前記抽出手段は、前記文字列ごとに、前記設備または部品の不具合についての語句を抽出し、前記選定手段は、前記ＡＩを用いて、前記文字列ごとに、前記特性語句を選定する。

本発明の一態様においては、さらに、当該ビル情報処理装置の管理者の指示に基づいて、前記ビルの運用または前記設備もしくは部品の不具合についての語句の少なくとも一部を設定する設定手段を備える。

本発明の一態様においては、前記ビルの運用または前記設備もしくは部品の不具合についての語句には、前記ビル、設備または部品の名称と、前記ビル、設備または部品に生じた運用または不具合について記述する記述語句とが含まれる。

本発明の一態様においては、前記記述語句とは、運用もしくは不具合の特定、運用もしくは不具合への対処依頼、または、運用もしくは不具合への対処実施について記述する語句である。

本発明の一態様においては、前記特性語句とは、前記ビル、設備または部品の運用または不具合について要約する語句である。

本発明の一態様においては、前記特性語句とは、前記ビル、設備または部品の運用もしくは不具合の特定、運用もしくは不具合への対処依頼、または運用もしくは不具合への対処実施について予測する語句である。

本発明の一態様においては、さらに、前記文字列または当該文字列が取得された文書に予め定義した語句が含まれている場合に、当該語句または当該語句に対応した語句を、前記文字列に対する前記特性語句とともに出力する出力手段を備える。

本発明によれば、ビルの運用、または、ビルの設備もしくは部品の不具合について記載された文字列から、当該ビル、設備または部品についての保守管理の特性を表す特性語句を選定することが可能となる。これにより、例えば、特性語句を用いた文書作成を行うことも可能となる。また、例えば、特性語句に応じて、不具合についての文字列を分類することも可能となる。

実施形態にかかるビルシステムの概略的な構成図である。 ビルの概略的な構成を示す図である。 ビル情報処理装置の概略的な構成を示す図である。 不具合が記載された報告文書である日報の例を示す図である。 不具合が記載された連絡文書の例を示す図である。 文書から作成した問い合わせ・対処文字列の例である。 特徴量と特性語句の関係を示す図である。 問い合わせ・対処文字列から抽出した特徴量に基づき特性語句を選定した例である。 ルールベースの語句の例である。 文書から抽出したルールベースの語句を図８に追記した図である。

図１は、実施形態にかかるビルシステム１０の概略的な構成を示す図である。図には、多数のビルの例として、３つのビル２０ａ、２０ｂ、２０ｃ（以下、では、それぞれの区別をせずに単にビル２０という）が示されている。ビル２０は、ビルの保守管理会社によって運用及び不具合対応を含む保守管理が行われている。ビル２０は、通信ネットワーク６０を通じて、ビル情報処理装置７０と通信可能に接続されている。ビル情報処理装置７０には、データ処理を行うＰＣ１００が接続されている。ビル情報処理装置７０とＰＣ１００は、例えば、ビルの保守管理会社に設置されている。

図２は、図１に示したビル２０について詳細に示す図である。ビル２０には、空調設備２２、給排水設備２４、電気設備２６、エレベータ２８などが設置されている。

また、ビル２０の地階には、中央監視室３０が設けられている。中央監視室３０には、中央監視盤３２と、ＰＣ３４が設けられている。中央監視盤３２は、空調設備２２、給排水設備２４、電気設備２６などと通信可能に接続され、運転の制御及び監視を行うコンピュータである。

ＰＣ３４は、エレベータ２８の遠隔監視装置と接続されてエレベータ２８の制御及び監視を行う他、エレベータの運行データの解析なども行う。ＰＣ３４は、中央監視盤３２とも接続されて、中央監視盤３２が出力するデータの解析などを行う。また、ＰＣ３４は、中央監視室３０を拠点に保守管理作業を行う保守員３６、３８が、日報などの業務報告書を作成するために使用される。さらに、ＰＣ３４は、ビル２０のユーザから、ビルの運用に関する連絡文書、あるいは、設備及び部品に関する不具合の連絡文書をメール等により受信するためにも使用される。

図２では、給排水設備２４の部品２４ａに不具合が生じたことを想定している。そして、ビル２０のユーザであるテナント４０が部品２４ａの不具合を見つけ、携帯電話４２を通じて、中央監視室３０に連絡を行っている。中央監視室３０では、保守員３６が電話機４４を通じてテナント４０からの連絡を受けている。これにより、保守員３６は、自ら、あるいは他の保守員３８に連絡して、部品２４ａの修理等を行うことになる。

また、図２では、保守員３８が別途連絡を受けた電気設備２６における不具合の確認を行っている。確認結果に基づいて、保守員３８は、必要な修理等を実施する。

図３は、図１に示したビル情報処理装置７０の詳細な構成を示す図である。ビル情報処理装置７０は、メモリ及びプロセッサを含むコンピュータハードウエアを、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラムを含むソフトウエアで制御することで構築されている。なお、ビル情報処理装置７０は、単体のコンピュータハードウエアを利用して構築してもよいし、ネットワークに接続された複数のコンピュータハードウエアを利用して構築してもよい。

ビル情報処理装置７０には、アプリケーションプログラムによって、特徴量辞書設定部７２、特徴量辞書７４、特性語句設定部７６、特性語句辞書７８、文書入力部８０、前処理部８１、抽出部８２、ＡＩ８４、機械学習処理部８６、特性語句取得部８８、出力部９０、ルールベース辞書設定部９２、ルールベース辞書９４及びルールベース語句取得部９６が構築されている。

特徴量辞書設定部７２は、設定手段の一例であり、ビル情報処理装置７０の管理者が入力を行って特徴量辞書７４を設定するものである。特徴量辞書７４は、ビルの設備または部品の不具合について複数の語句が記憶された辞書である。不具合とは、設備または部品に異常、故障、支障または劣化などが発生したか、または、発生が推測される状態をいう。不具合には、設備または部品自体には問題はないが、運用上、設定を変更しなければ支障が生じるような状況も含まれるものとする。

不具合についての語句には、ビルの設備及び部品の名称と、この設備及び部品に生じる不具合について記述する記述語句が含まれる。これは、不具合が発生した対象と、その不具合がどのようなものかを記述する語句を含むことで、不具合を把握しやすくなるためである。

設備及び部品の名称には、一般的な名称、メーカ製品番号など、設備及び部品を、保守員３６、３８が特定できる程度に記述された名称が含まれる。不具合について記述する記述語句には、不具合の特定、不具合への対処依頼、及び、不具合への対処実施の少なくとも一つを記述する語句が含まれる。不具合を特定する語句とは、異音がする、電球が壊れたなど、不具合の状態または原因を記述する語句である。不具合の対処依頼をする語句とは、温度を調整して欲しい、修理をして欲しいなど、不具合について確認、修理、交換などの依頼を示す記述である。不具合の対処実施を示す語句とは、確認、修理、交換などを行ったというような不具合に対処したことを示す記述をいう。なお、語句には、１つの単語（名詞、動詞、形容詞など品詞の別は問わない）の他、２以上の単語を接続した句が含まれる。語句には、簡潔な文が含まれてもよい。

特徴量辞書７４には、ビルの設備または部品の不具合について、さらに他の特徴的な語句を含むことができる。具体的には、不具合の問い合わせ日時、不具合の対処日時などの不具合に関する時間を表す語句、あるいは、不具合が発生した階、不具合が発生した部屋、不具合が発生した設備名、部品名など不具合の詳細を表す語句を採用してもよい。別の例としては、不具合に対処した業者名、人名など不具合対処者を表す語句を挙げることができる。

特徴量辞書７４に設定登録する語句は、ＡＩ８４が選定する語句の精度に大きくかかわることになる。このため、特徴量辞書７４の一部は、特徴量選択を自動的に行う処理により作成することもできるが、その場合でも、管理者は、特徴量辞書設定部７２を通じて、特徴量の妥当性を検討し、特徴量辞書７４を設定する。特に、ビルの保守管理に精通した者が特徴量辞書７４を設定することで、ＡＩ８４による選定精度の向上が期待できる。

なお、一般に、語句には、意味の似た同義語あるいは類義語が存在するため、特徴量辞書７４には、同義語あるいは類義語も設定される。

特性語句設定部７６は、ビル情報処理装置７０の管理者が入力を行って特性語句辞書７８を設定するものである。特性語句辞書７８の一部は、例えば、特徴量辞書７４を利用して自動的に作成してもよい。しかし、その場合でも、管理者は、特性語句設定部７６を通じて、特性語句の妥当性を検討し、特性語句辞書７８を設定する。

特性語句辞書７８には、設備または部品についての保守管理の特性を表す語句である特性語句が複数記憶されている。特性語句には、設備または部品の不具合について要約する語句であってもよい。例えば、設備または部品の名称とその状態を簡潔に組み合わせた語句は、不具合を要約するものである。また、特性語句には、設備または部品の不具合の特定、不具合への対処依頼、または、不具合への対処実施について記述した語句が含まれてもよい。特性語句辞書７８に設定されている語句は、特徴量辞書７４に設定されている語句と対応づけられている。この対応づけの関係は、後述する機械学習において利用される。

なお、一般に、語句には、意味の似た同義語あるいは類義語が存在するため、特性語句辞書７８には、同義語あるいは類義語を設定登録することも可能である。ただし、後述するように、特性語句辞書７８は、ＡＩ８４が選定する語句を定義するものである。ＡＩ８４が選定する語句が、同義語あるいは類義語によって曖昧になることを避けるために、特性語句辞書７８には、同義語あるいは類義語を設定しない態様も考えられる。

文書入力部８０は、図１に示したビル２０あるいは保存サーバなどから、設備または部品の不具合についての連絡または報告が記載された文書を取得する。不具合についての連絡文書または報告文書とは、ビルのユーザ（オーナー、テナント、来館者などビルを利用する人をいう）またはビルの保守員３６、３８等の保守管理者が作成する文書であって、設備または部品に不具合があることを、知らせるものをいう。一般に、報告文書は、連絡文書に比べて、なんらかの責任または権限の下で作成される性格が強い。ただし、連絡文書と報告文書は、類似した性格を有すため、必ずしも明確に区別できない場合がある。

連絡文書あるいは報告文書は、例えば、ユーザが作成して、ビルの保守管理者に送られるものであってもよい。また、連絡文書あるいは報告文書は、例えば、保守員３６、３８が作成して、ビルのユーザまたは他の保守管理者に送信するものであってもよい。連絡文書または報告文書は、不具合が発生したことを周知する目的、不具合の発生を記録する目的、不具合に対処することを依頼する目的、不具合に対処したことを知らせる目的など、様々な目的で作成されることが考えられる。

連絡文書及び報告文書は、典型的には、ワープロソフトウエアを使って電子的に作成される。しかし、連絡文書及び報告文書は、音声を音声認識処理により文字に変換した電子文書であってもよいし、手書き文字をＯＣＲ（Optical Character Recognition）により文字に変換したものであってもよい。

前処理部８１は、前処理手段の一例であり、文書入力部８０が取得した各文書から、設備または部品の不具合についての記載がなされた文字列を抽出し、一覧表としてまとめる。一般に、文書入力部８０から入力される連絡文書または報告文書は、様々な書式で記載されている。そこで、前処理部８１は、一つの文書に複数の不具合が列挙されている場合に、個々の不具合が記載された部位を選択する処理を行う。選択は、文書の書式の特徴（例えば、ラインによる境界）を認識して自動的にまたは予め行われた設定に従って行うことができる。また、例えば、自然言語処理を利用して各領域の意味を解釈することで、選択を行うことも可能である。

次に前処理部８１では、不具合の記載が、複数の欄に分けて記載されている場合には、それらの欄の記載を統合した文字列を抽出する処理を行う。例えば、多くの連絡文書あるいは報告文書では、「問い合わせ内容」に相当する項目と、「問い合わせへの対処」に相当する項目が用意されている。そこで、この二つの項目（あるいはその同義語、類義語に相当する項目）の記載文字列を統合した文字列を抽出する。

なお、本実施形態において、文字列という用語は、文字、数字、記号、空白等が連なったものをいう。文字列という用語は、文章という用語に近い概念であるが、必ずしも、文から構成されていなくてもよい。例えば、複数の記載欄を結合したために、文の形態をなしていない語句が連なったものも文字列に含まれる。文書（テキストと呼ばれることもある）という用語は、一つの電子ファイルのような比較的大きなまとまりを表すために使われる。それに対し、本実施形態では、文書から抽出した一部の要素であってもよいという意図を込めて、文字列という用語を用いている。例えば、文字列毎に電子ファイルを形成するような場合には、文字列と文書とが実質的に同一視できることになる。

抽出部８２は、抽出手段の一例であり、前処理部８１が作成した文字列から、前記設備または部品の不具合についての語句を抽出する。抽出部８２における不具合についての語句の抽出は、特徴量辞書７４に設定された語句との一致判定によって行われる。すなわち、抽出部８２は、特徴量辞書７４に記憶され語句を、対象となる文字列から抽出する。

ＡＩ８４は、人工知能（Artificial Intelligence） の略であり、人間の知能のふるまいをソフトウエア的に実現したものである。実施形態では、ＡＩ８４は、機械学習可能なモデルであることを想定している。モデルのアルゴリズムとしては、例えば、ディープラーニングが用いられる。

ＡＩ８４は、選定手段の一例でもあり、機械学習が行われた後、抽出部８２が抽出した語句を入力され、それに対応する特性語句を選定する。特性語句は、１つのみ選定されてもよいし、複数選定されてもよい。また、複数選定される場合において、特性語句を接続した文として出力されてもよい。特性語句の選定は、次に述べる機械学習に依存する。

なお、ＡＩ８４では、抽出部８２が抽出した語句以外の語句あるいは文を入力するように構築してもよい。例えば、ＡＩ８４が事前言語処理機能を有するものである場合、前処理部８１が出力した文字列全体を入力して、特性語句の選定精度を高めることが考えられる。

機械学習処理部８６は、ＡＩ８４の機械学習を行う。機械学習処理部８６は、特徴量辞書７４に含まれる語句の適当な組み合わせが与えられた場合に、対応する特性語句が選定されるように機械学習を行う。これにより、ＡＩ８４は、設備または部品の不具合についての語句の組み合わせが与えられた場合に、その組み合わせを直接学習していない場合であっても、もっともらしい特性語句を選定することができるようになる。

特性語句取得部８８は、ＡＩ８４が選定した特性語句を取得し、出力部９０に渡す。

ルールベース辞書設定部９２は、ビル情報処理装置７０の管理者が入力を行ってルールベース辞書９４を設定するものである。ルールベース辞書９４には、取得したい語句が明確である場合に設定される。特に、様々な設備または部品に共通した情報を取得する場合には、ＡＩ８４によらずに、ルールベース辞書９４に設定することが考えられる。また、前処理部８１を経ずに、文書入力部８０に入力される文書から直接的に情報を取得したい場合にも、ルールベース辞書９４が活用される。なお、ルールベース辞書９４の一部は、自動的に行う処理によって作成することもできるが、その場合でも、管理者は、ルールベース辞書設定部９２を通じて、ルールベース辞書９４の妥当性を検討し、設定する。

ルールベース辞書９４には、様々な語句を設定することが可能である。設定の例としては、ビル名、ビル延べ床面積、ビル所在都道府県、ビル用途など、ビルの属性に関するものが挙げられる。また、不具合の問い合わせ日時、不具合の対処日時などの不具合に関する時間を表す語句、あるいは、不具合が発生した階、不具合が発生した部屋など不具合の詳細を表す語句を採用してもよい。別の例としては、不具合に対処した業者名、人名など不具合対処者を表す語句を挙げることができる。なお、一般に、語句には、意味の似た同義語あるいは類義語が存在するため、ルールベース辞書９４には、同義語あるいは類義語も設定される。

ルールベース語句取得部９６は、文書入力部８０が取得した文書から、ルールベース辞書に設定された語句またはその語句に対応する語句を取得する。すなわち、ルールベース語句取得部９６は、ルールベース辞書に設定された語句に一致する語句を取得することもできるし、ルールベース辞書に設定された語句が項目名などである場合に対応する値となる語句を取得することもできる。取得された語句は、出力部９０に送られる。出力部９０は、出力手段の一例であり、特性語句取得部８８から取得した特性語句と、ルールベース語句取得部９６が取得した語句とを合わせて出力する。

続いて、図４及び図５を参照して、ビル情報処理装置７０の文書入力部８０に入力される文書について説明する。図４は、あるビルで使われている業務日報の例であり、図５は電話を通じて受け付けたビル管理の連絡文書の例である。

図４に示した業務日報は、「〇〇ビルディング」という名称をもつビルの保守管理業務を行う会社の作業員が、毎日作成する業務報告書である。この業務日報は〇〇ビルディングに提出されるものであり、２０１９年１０月１５日に作成されている。日勤者、夜勤者の氏名と、その日に実施した作業項目及びその点検結果が記載されている。日報の中央に符号１１０、１１２で示した２つの太枠は、この日に発生した不具合の内容と、それに対する処置を示したものである。

符号１１０の欄には、発生日時、終了日時、対応者、内容、処置の各項目が設けられている。発生日時は２０１９年１０月１５日の９時５２分であり、終了日時は、同日の１１時１３分であり、対応者は〇〇である。内容の項目は、「問い合わせ内容」に相当する項目であり、対応する記載欄には、連絡を受けた依頼事項が自由記載されている（つまり、フリーフォーマットで記載されている）。具体的には、「〇〇社〇〇様より１４階女子トイレ洗面台１番奥の水が出ないので対応依頼あり。」との依頼が記載されている。また、処理の項目は、「問い合わせへの対処」に相当する項目であり、対応する記載欄には、対応者の〇〇が行った事項が自由記載されている。具体的には、「到着時状況 該当洗面台の自動水栓より水が出ない状況を確認。自動水栓の電源プラグを差し直してリセット操作実施し、正常動作を確認。〇〇社〇〇様立会確認。」との対処の記録が記載されている。

同様にして、符号１１２の欄には、同日の１３時３５分から１５時２１分に〇〇が対応した別の不具合に関する事項が記されている。具体的には、内容の項目に対応する欄には、「△△社△△氏より１９階△△区専用部出入口扉のドアノブがガタついているとの連絡あり。」と記載されている。また、処置の項目に対応する欄には、「到着時状況 １９階△△区専用部出入口扉のドアノブがガタついているのを確認。扉のビスを増し締めしてドアノブのがたつきが無いことを確認した。△△社△△氏立会確認済。」と記載されている。

図５は、保守管理会社が有するコールセンターを通じて連絡を受け、対応した事項が記載された連絡文書である。この連絡文書には、一つの不具合に関することだけが記載されている。具体的には、１３時３０分に依頼先から受信者が電話を受け、東京都中央区にある××ビルについての連絡を受けている。受信内容項目は、「問い合わせ内容」に相当しており、対応する欄には自由記載で「◎◎社の◎◎様より、６階◎◎区の会議室の設定温度を、１８時まで２５度に変更依頼あり。対応してください。」と記載されている。

また、原因処理の項目は、「問い合わせへの対処」に相当する項目であり、対応する欄には自由記載で「該当ＦＣＵの計測温度２６．７℃を確認し、以下の通り変更した。該当ＦＣＵの設定温度を２７．０℃から２５．０℃に変更。１８時００分、該当ＶＡＶの設定温度をもとに戻した。」と記載されている。この対処は、２０１９年１０月１８日に出勤者××によって行われたものである。業者名の項目は、同じ会社であるために省略されている。

図４及び図５に例示したように、ビルの保守管理においては、不具合の連絡又は報告には、必ずしも統一された書式による文書が作成されるわけではない。同じ保守管理会社が担当するビルであっても、オーナーの好みに応じて、あるいは、ビルの歴史的な事情により、異なる連絡または報告の書式が用いられることがある。また、連絡あるいは報告を行う者が使う送信ツールに応じて、連絡または報告の書式が異なることもある。特に、複数のビルについて、横断的な処理を行う場合には、複数の書式をもつ文書から、文字列を取得する処理が必要となる。

図６は、ビル情報処理装置７０の前処理部８１において行われる文字列の作成を示す図である。前処理部８１は、図４及び図５に示した文書が入力された場合、「問い合わせ内容」及び「問い合わせへの対処」に対応する項目の記載を統合して、「問い合わせ・対処文字列」を作成している。図６の項目１、２は、それぞれ図４の符号１１０、１１２の欄から抽出して作成した文字列である。また、図６の項目３は、図５の文書から抽出して作成した文字列である。図６の各項目の文字列には、ひとつの不具合に対する依頼から対処までの情報が盛り込まれていると言える。

図７は、ビル情報処理装置７０に設定された特徴量辞書７４及び特性語句辞書７８の例を示す図である。図７に示した例では、特徴量辞書７４に設定された特徴量であるビルの設備または部品の不具合についての語句が、特徴量１、２、３の項目に分けて記載されている。特徴量１は設備名であり、特徴量２は部品名であり、特徴量３には、不具合について記述する記述語句として、不具合の特定及び不具合への対処依頼を示す語句が設定されている。また、特性語句辞書７８に設定された依頼に関する特性語句も記載されている。

図７における左欄の項目Ａ～Ｆは、不具合毎に設定された項目である。例えば項目Ａに記載された特徴量１、２、３及び特性語句は、全て、ある一つの不具合について述べたものである。具体的には、特徴量１である設備名として「空調」「ＦＣＵ（ファンコイルユニット）」が設定され、特徴量である部品名として「ＶＡＶ（可変風量方式）」「設定温度」が設定されている。設定温度は、必ずしも部品名とは言えないが、空調の主要な要素であるため特徴量２に記載されて部品名としての扱いを受けている。また、特徴量３である不具合の記述としては、「操作依頼」「変更依頼」「暑い」「寒い」が記載されている。そしてこれらの特徴量１、２、３に密接に関連した特性語句として、「温度変更依頼」が設定されている。この特性語句は、部品名とみなされた温度に対して、変更依頼という依頼が行われたことを簡潔に示す要約語句である。

図７における項目Ｂには、項目Ａと同じく特徴量１として、「空調」「ＦＣＵ」が設定されている。しかし、項目Ｂの不具合には、特徴量２に対応するものが無く、特徴量２は空欄となっている。特徴量１、２は、少なくとも一方に記載があれば、不具合の対象である設備または部品を特定できるので、一方を空欄とすることができる。また、特徴量３には、不具合として「異音」「騒音」「異臭」「点検依頼」「修理依頼」が設定されている。特徴量３は、不具合を表すため、必ず設定が行われる。そして、特性語句として、これらの特徴量１～３に対応した「空調点検依頼」が設定されている。この特性語句は、空調という設備に点検依頼という依頼がなされたことを簡潔に示す要約語句である。

同様にして、図７に示した例では、「トイレ不具合」「管球交換依頼」「扉不具合」「問い合わせ以外（警報）」という特性語句が設定されている。「問い合わせ以外（警報）」という語句は、中央監視盤において異常を示す発報が通知されたことを示すものである。発報には、対応を依頼する人が存在しないため、問い合わせ以外（警報）という記載が設定されている。また、これらの特性語句に対応した特徴量１～３も設定されている。特徴量３では、例えば、「対応依頼」「修理依頼」などの語句が複数の項目に設定されているが、特徴量３は、特徴量１、２とセットとなって不具合を表すため、特段の問題はない。

図８は、図６に示した各文字列に対して、ビル情報処理装置７０の抽出部８２及びＡＩ８４による処理を行った結果を、図６の表に追記した図である。抽出部８２は、項目１～３の各不具合を示す問い合わせ・対処文字列から、特徴量辞書７４に含まれる語句を全て抽出している。その結果、項目１では、特徴量１として「自動水栓」「洗面台」が抽出され、特徴量２として「電源プラグ」「水」が抽出され、特徴量３として「出ない」「対応依頼」が抽出されている。同様にして、項目２では、「扉」「ドアノブ」「ビス」「ガタつき」が抽出され、項目３では「ＦＣＵ」「ＶＡＶ」「設定温度」「変更依頼」が抽出されている。図８の例では、項目１～３は、互いに異なる特徴語が抽出されているが、問い合わせ・対処文字列の内容次第では、複数の項目において共通する特徴語が抽出される場合もある。

ＡＩ８４では、図７に示した特徴量辞書７４及び特性語句辞書７８の関係を用いた機械学習が行われている。すなわち、ＡＩ８４は、図７の各項目Ａ～Ｆのいずれかにおける特徴量１～３が全て抽出され、他の特徴量が抽出されていない場合には、対応する特性語句を選定する。また、ＡＩ８４では、図７の各項目Ａ～Ｆのいずれかにおける特徴量１～３の一部のみが抽出され、かつ、他の項目に含まれる特徴量１～３の一部も抽出された状況においても、機械学習に基づいて、妥当な特性語句を選定できるように学習されている。

図８に示した例では、項目１で抽出された特徴量１～３は、図７に示した項目Ｃに類似するものであるため、特性語句として「トイレ不具合」が選定されている。項目２で抽出された特徴量１～３は、図７の項目Ｅに類似するものであるため、特性語句として「扉不具合」が選定されている。項目３で抽出された特徴量１～３は、図７の項目Ａに類似するものであるため、特性語句として「温度変更依頼」が選定されている。選定された特性語句は、不具合を分類する分類項目であるとも言える。

以上に示した例では、図６に挙げた問い合わせ・対処文字列を、図７に例示した項目Ａ～Ｆの６種の不具合に分類するものとした。また、図７の例では、特徴量１～３も極めてシンプルな例を示したにすぎず、実際には、同義語及び類義語を含めて設定語句の数も増える。さらに、実際のビルで発生する不具合は多岐にわたっており、細分化の度合いにもよるが、１００以上あるいは１０００以上となる場合もある。そして、問い合わせ・対処文字列も、ビルの数、及び、不具合の集計期間にもよるが、容易に１０００以上となりえるし、１万以上、１０万以上となる場合も考えられる。ビル情報処理装置７０では、このような多くの文字列の分類を高速に高精度で行うことができる。

続いて、９及び図１０を用いて、ルールベースに基づく処理について説明する。図９は、ビル情報処理装置７０のルールベース辞書９４に設定された語句の例である。ここでは、項目Ｉとしてビル名が設定され、項目ＩＩとしてビルが所在する都道府県名が設定されている。

ビル情報処理装置７０のルールベース語句取得部９６は、文書入力部８０が取得した文書から、ルールベース辞書９４に設定された語句または対応する値を取得する。例えば図４に示した業務日報では、「〇〇ビルディング御中」の文字に基づいて、「〇〇ビンディング」という語句が抽出される。しかし、都道府県名についての記載はないため、都道府県名については抽出されない。また、図５に示した連絡文書では、ビル名の項目と住所の項目が設けられているため、対応する記載欄から「××ビル」「東京都」の語句を取得する。取得した語句は、ビル情報処理装置７０の出力部９０によって出力される。

図１０は、図８の表に、ビル名、都道府県名を、図８の表に追記したものである。図１０には、問い合わせ・対処文字列と特徴量１～３に加えて、出力部９０が出力した特性語句、及びルールベースの語句（ビル名、都道府県）が記載されている。特性語句のみならず、ルールベースの語句も用いることで、ビルの不具合について、多角的な情報を抽出することが可能となる。

抽出されたこれらの情報は、ＰＣ１００によって様々に利用される。例えば、個々の文書に対する出力を、当該文書のサマリとして付与することで、文書の整理が可能となること、あるいは、文書の直感的把握が可能となることが期待できる。また、例えば、業務月報、業務年報などのまとまった報告書において、ビルの業務のサマリを行う上でも有用となる。

あるいは、多くのビルについて、ある程度長い期間（例えば１年間）の不具合を集計することで、統計的な検討が可能となる。統計値と、特定のビルとを比較した場合には、特定のビルにおける不具合の特性を分析することも可能となる。

以上の説明においては、不具合についての特性語句として、図７に示した依頼を中心としたものを選定する例を示した。しかし、特性語句としては、不具合を特定する語句、あるいは対処内容を示す語句を選定することも可能である。特に、特徴量１～３に依頼のみが含まれていないような場合に、対処内容を予測するような特性語句を選定した場合には、例えば、作業員に行うべき作業を指示する場合などに有用な情報となる。

以上の説明においては、ビルの設備または部品の不具合への対応を例に挙げた。しかし、本実施形態は、ビルの運用にも同様に適用可能である。ここで、ビルの運用とは、ビルを使用し、または、保守管理していくために必要な業務をいう。ビルの運用には、ビルの設備または部品の運用（ここでの運用とは、不具合の発生の有無にかかわらず使用を継続するための業務をいう）を含む。また、ビルの運用には、ビルの建築物または部屋などビルそのものについての運用（ビルの使用を継続するための業務）またはビルそのものについての不具合対応を含む。

以上示した態様は、実施形態を例示したものに過ぎず、さらに、様々な実施形態をとることが可能である。

１０ ビルシステム、２０，２０ａ，２０ｂ，２０ｃ ビル、２２ 空調設備、２４ 給排水設備、２４ａ 部品、２６ 電気設備、２８ エレベータ、３０ 中央監視室、３２ 中央監視盤、３６ 保守員、３８ 保守員、４０ テナント、４２ 携帯電話、４４ 電話機、６０ 通信ネットワーク、７０ ビル情報処理装置、７２ 特徴量辞書設定部、７４ 特徴量辞書、７６ 特性語句設定部、７８ 特性語句辞書、８０ 文書入力部、８１ 前処理部、８２ 抽出部、８４ ＡＩ、８６ 機械学習処理部、８８ 特性語句取得部、９０ 出力部、９２ ルールベース辞書設定部、９４ ルールベース辞書、９６ ルールベース語句取得部。

Claims (8)

1. ビルの運用または前記ビルの設備もしくは部品の不具合についての語句を用いた機械学習により、前記ビル、設備または部品についての保守管理の特性を表す特性語句を選定することを学習したＡＩと、
   ビルの運用または前記ビルの設備もしくは部品の不具合にかかる連絡または報告が記載されている文字列から、前記ビルの運用または前記設備もしくは部品の不具合についての語句を抽出する抽出手段と、
   前記ＡＩを用いて、抽出された前記ビルの運用または前記設備もしくは部品の不具合についての語句に対応する前記特性語句を選定する選定手段と、
   を備えることを特徴とするビル情報処理装置。
2. 請求項１に記載のビル情報処理装置において、
   前記ビルのユーザまたは保守管理者によって作成され、前記ビルの運用または前記ビルの設備もしくは部品の不具合にかかる連絡または報告が記載されている異なる書式の複数の文書から、複数の前記文字列を取得する前処理手段をさらに備え、
   前記抽出手段は、前記文字列ごとに、前記設備または部品の不具合についての語句を抽出し、
   前記選定手段は、前記ＡＩを用いて、前記文字列ごとに、前記特性語句を選定する、ことを特徴とするビル情報処理装置。
3. 請求項１に記載のビル情報処理装置において、
   さらに、当該ビル情報処理装置の管理者の指示に基づいて、前記ビルの運用または前記設備もしくは部品の不具合についての語句の少なくとも一部を設定する設定手段を備える、ことを特徴とするビル情報処理装置。
4. 請求項１に記載のビル情報処理装置において、
   前記ビルの運用または前記設備もしくは部品の不具合についての語句には、前記ビル、設備または部品の名称と、前記ビル、設備または部品に生じた運用または不具合について記述する記述語句とが含まれる、こと特徴とするビル情報処理装置。
5. 請求項４に記載のビル情報処理装置において、
   前記記述語句とは、運用もしくは不具合の特定、運用もしくは不具合への対処依頼、または、運用もしくは不具合への対処実施について記述する語句である、ことを特徴とするビル情報処理装置。
6. 請求項１に記載のビル情報処理装置において、
   前記特性語句とは、前記ビル、設備または部品の運用または不具合について要約する語句である、ことを特徴とするビル情報処理装置。
7. 請求項１に記載のビル情報処理装置において、
   前記特性語句とは、前記ビル、設備または部品の運用もしくは不具合の特定、運用もしくは不具合への対処依頼、または運用もしくは不具合への対処実施について予測する語句である、ことを特徴とするビル情報処理装置。
8. 請求項１に記載のビル情報処理装置において、
   さらに、前記文字列または当該文字列が取得された文書に予め定義した語句が含まれている場合に、当該語句または当該語句に対応した語句を、前記文字列に対する前記特性語句とともに出力する出力手段を備える、ことを特徴とするビル情報処理装置。

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