JP7332135B2 - 住宅設計図提供システム - Google Patents

Description

この発明は、住宅設計図提供システムに関する。

住宅の発注者の依頼に基づき、設計者が設計を行い、設計図（間取り図等、建物の構造を説明するための図面）を作成することが行われている。発注者と設計者との打ち合わせに従い、設計図に修正を加えてゆくことで最終の設計図が完成する。受注を受けた工事請負業者（施工者）が設計図に基づき建物を建築する。

下記特許文献１は、間取り図を容易に作成することのできる間取り図作成方法を開示している。

特開2017-151744号公報

過去に作成された設計図は、紙媒体や、画像データ（ラスタデータ）、ＣＡＤデータ（ベクタデータ）等の電子媒体の形式で保存される。過去に作成された住宅の設計図を再利用できるのであれば、設計者による再度の図面作成の労力が軽減でき、便利である。

しかしながら、過去に作成された設計図の数は膨大であり、その中から再利用したいものをピックアップするには相当の時間と労力を要していた。一方で、過去に作成された膨大な数の設計図を分類することも、相当の時間と労力を要していた。

すなわち、過去に作成された設計図から所望のものを適切、短時間、かつ簡易にピックアップすることはできなかった。

本発明は、住宅設計図を簡易に提供することができる住宅設計図提供システムを提供することを目的としている。

上記目的を達成するため、この発明のある局面に従うと、住宅設計図提供システムは、住宅設計図のデータファイルと、住宅設計図に対応するキーワードであるタグデータとを対応付けて記憶する第１の記憶手段と、住宅設計図とタグデータとの対応関係を学習させた機械学習データを記憶する第２ の記憶手段と、ユーザからタグデータの入力を受け付ける受付手段と、前記受付手段が受け付けたタグデータに対応する住宅設計図のデータファイルを、前記第１ の記憶手段から検索する検索手段と、前記検索手段により検索された住宅設計図のデータファイルを前記ユーザに提供する提供手段と、新たな住宅設計図を前記第１ の記憶手段に登録するときに、前記第２の記憶手段に記憶された機械学習データを用いて、タグデータを生成する生成手段と、前記生成手段で生成されたタグデータと、前記新たな住宅設計図とを対応付けて前記第１の記憶手段に登録する登録手段とを備える。

好ましくは住宅設計図提供システムは、複数の住宅設計図のデータファイルと、前記複数の住宅設計図のデータファイルのそれぞれに対応するタグデータとに基づいて、それらの対応関係を学習させた機械学習データを生成し、前記第２の記憶手段に登録する登録手段をさらに備える。

この発明によると、住宅設計図を簡易に提供することができる住宅設計図提供システムを提供することができる。

本発明の第１の実施の形態における住宅設計図提供システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態におけるコンピュータ資源３００のハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態におけるコンピュータ資源３００の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態における住宅設計図提供システムに含まれるデータベースの構成を示す図である。 コンピュータ資源３００に含まれるコンピュータプログラムにより実行される、ユーザからのアクセス処理を示すフローチャートである。 コンピュータ資源３００に含まれるコンピュータプログラムにより実行される、設計図とタグ・キーワードの機械学習の処理を示すフローチャートである。 コンピュータ資源３００に含まれるコンピュータプログラムにより実行される、設計図の登録処理を示すフローチャートである。

［第１の実施の形態］

図１は、本発明の第１の実施の形態における住宅設計図提供システムの構成を示すブロック図である。

図を参照して、住宅設計図提供システムは、ユーザ（システム利用者である住宅の発注者）が操作を行うユーザＰＣ１００Ａ，１００Ｂ，・・・と、インターネット９００と、住宅設計図提供システムの管理者ＰＣ２００と、コンピュータ資源３００と、工事請負業者（施工者）のＰＣ４００Ａ，４００Ｂ，・・・とから構成される。管理者ＰＣ２００およびコンピュータ資源３００が、住宅設計図提供システムを提供する業者の管理するコンピュータ資源である。

ユーザがユーザＰＣ１００Ａ，１００Ｂ，・・・のいずれかにおいてＷＥＢブラウザを立ち上げ、コンピュータ資源３００にアクセスすると、住宅設計図提供システムのＷＥＢページがユーザＰＣ１００Ａ，１００Ｂ，・・・の画面に表示される。ＷＥＢページ上において、ユーザは「二世帯」、「システムキッチン」、「５ＬＤＫ」などのタグ（キーワード）の入力（または選択）を行う。そのタグが付された住宅設計図がコンピュータ資源３００内のデータベースから検索され、ユーザＰＣ１００Ａ，１００Ｂ，・・・の画面上に表示される（またはユーザＰＣ１００Ａ，１００Ｂ，・・・にダウンロードされる）ことで、ユーザに提供される。

住宅設計図のデータ形式は、拡張子がＤＸＦなどのＣＡＤファイル（ＣＡＤデータ）、または拡張子がＧＩＦやＪＰＥＧなどの画像ファイル（画像データ）である。タグはテキストデータ、またはテキスト（単語）に対応するベクトルデータである。設計図とタグのデータは、対応付けられてコンピュータ資源３００に記憶されている。また、システム導入時に、過去に作成された設計図とそれに付されていたタグとの対応付けの機械学習がコンピュータ資源３００において行われる。新たに設計図をコンピュータ資源３００に保存するときには、機械学習の成果を利用することで、その設計図に自動的にタグを付することが可能となる。タグは管理者が管理者ＰＣ２００で付与することとしてもよいし、管理者ＰＣ２００にタグの候補を表示し、管理者が好ましいタグを選択することとしてもよい。

建築を行いたい住宅の設計図がユーザによって選択されると、その設計図のデータを複数の工事請負業者（施工者）のＰＣ４００Ａ，４００Ｂ，・・・に電子メールなどの形式で送信することができる。これにより、複数の工事請負業者（施工者）のＰＣ４００Ａ，４００Ｂ，・・・に施工の見積もり依頼を送信することが可能である。

図２は、本発明の第１の実施の形態におけるコンピュータ資源３００のハードウェア構成を示すブロック図である。

コンピュータ資源３００は、ＣＰＵ１０１と、通信部１０３と、Ｉ／Ｏ１０５と、ＲＯＭ１０７と、ＲＡＭ１０９と、記憶装置１１１と、音声入力／出力部１１３と、ディスプレイ１１５と、グラフィックユニット１１７と、キーボード１１９と、マウス１２１とを含んで構成されている。

コンピュータ資源３００は、ＬＡＮ３００ａに接続され、ＬＡＮ３００ａはインターネット９００に接続される。ＬＡＮ３００ａには自社コンピュータ資源５００が接続されている。

ここでコンピュータ資源とは、サーバ、パーソナルコンピュータ、記憶装置（コンピュータ内のストレージ、ＮＡＳ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ａｔｔａｃｈｅｄ Ｓｔｏｒａｇｅ）など）、および情報通信経路（ネットワーク、ロードバランサ、スイッチ、ルータなど）、並びに、それらを構成するＣＰＵ、メモリ、記憶装置（ハードディスク、光学的または磁気的記憶装置、ＳＳＤほか半導体デバイス）、ＲＯＭ、マザーボード、キーボード、マウス、マイクなどの入力装置、ディスプレイ、およびスピーカなどの出力装置、並びに記憶装置から読み出され、一般にはメモリ上で動作するコンピュータプログラム、データなどのソフトウェアの全てまたは一部を示している。

コンピュータ資源３００は、インターネット９００に直接接続されておらず、インターネット９００には、ＬＡＮのルータ（図示せず）を介して接続される。また、ルータやコンピュータ資源３００にファイヤウォール機能を設けることにより、特定のポート以外はインターネット側からコンピュータ資源３００にアクセスすることが禁じられている。

コンピュータ資源３００、管理者ＰＣ２００、ユーザＰＣ１００Ａ，１００Ｂ，・・・、および業者ＰＣ１００Ａ，１００Ｂ，・・・の間の通信プロトコルは、ＨＴＴＰＳ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ Ｓｅｃｕｒｅ）等により行われる。すなわち、ＳＳＬ（Secure Sockets Layer）／ＴＬＳ（Transport Layer Security）プロトコルによって提供されるセキュアな暗号化（秘密鍵、公開鍵を使ったデータ暗号化手法）の上でＨＴＴＰ通信が行われるので、コンピュータの間の通信内容を秘匿化することができ、その通信内容が第三者に漏洩することは防止される。通信内容の第三者への漏洩を防ぐことができるのであれば、ＨＴＴＰＳ以外の暗号化通信を行っても良い。

管理者ＰＣ２００、ユーザＰＣ１００Ａ，１００Ｂ，・・・、および業者ＰＣ１００Ａ，１００Ｂ，・・・の構成も、図２のコンピュータ資源３００の構成と同様である。

図３は、本発明の第１の実施の形態におけるコンピュータ資源３００の機能構成を示すブロック図である。

図２の記憶装置１１１には、ＣＰＵ１０１によって順に実行されることで、コンピュータ資源３００を住宅設計図提供システムとして動作させるコンピュータ読取り可能な実行形式のプログラムが複数記録されている。プログラムは、記憶装置１１１からから読み出され、ＲＡＭ１０９上に展開される。プログラムがＲＡＭ１０９上でＣＰＵ１０１によって実行される。

プログラムの実行により、図３に示されるように、コンピュータ資源３００は、制御部２０１、通信部１０３、検索部２０３、学習データ記憶部２０５、データベース２０７、メモリー２０９、記憶装置１１１、表示／出力部２１１、および入力部２１３としての機能を発揮する。

制御部２０１は、装置全体の各種制御を行う機能ブロックである。通信部１０３は、他のコンピュータと通信を行うための機能ブロックである。検索部２０３は、タグから設計図を検索する機能ブロックである。学習データ記憶部２０５は、機械学習により得られたデータ（例えばニューラルネットワークを用いるときには、ネットワークの各ノードの情報など）を登録する機能ブロックである。

データベース２０７は、主にタグデータと設計図とを登録するデータベースである。データベース２０７としてはデータベースサーバのソフトウェアを採用しても良いし、ＣＳＶファイルなどの単なるテキストファイルや、表計算ソフト（ＥＸＣＥＬなど）のテーブルを記録し、それを検索し、対応するデータを読み出すことでデータベースとしてもよい。

メモリ２０９は、データを一時的に記録するワーキングエリアである。記憶装置１１１は、不揮発性の記憶装置であり、データベースに記録されるデータ、ＣＡＤデータ、画像データ、メモリ２０９のデータなどを記憶する。表示／出力部２１１は、ディスプレイ、スピーカなどのユーザインタフェースである。入力部２１３は、マウス、キーボード、マイクなどのユーザインタフェースである。

図４は、本発明の第１の実施の形態における住宅設計図提供システムに含まれるデータベースの構成を示す図である。

図を参照して、データベースの１行（１レコード）のデータは、データ番号と、１つのＣＡＤデータ（または画像データ）のファイルパス、ファイル名と、そのＣＡＤデータ（または画像データ）に付与されているタグ（キーワード）とからなっている。１つのＣＡＤデータ（または画像データ）に付与されるタグ（キーワード）は、１つであってもよいし、複数であってもよい。

また、ＣＡＤデータ（または画像データ）は、圧縮されたファイルであってもよく、１つのＣＡＤデータ（または画像データ）内に複数のデータファイルが含まれていてもよい。

図５は、コンピュータ資源３００に含まれるコンピュータプログラムにより実行される、ユーザからのアクセス処理を示すフローチャートである。

以下のフローチャートで示される処理は、記憶装置１１１に記録されたコンピュータプログラムがＲＡＭ１０９上に読み出され、それをＣＰＵ１０１が順次実行することで実行される。プログラムは、コンパイルされた機械語の実行形式で保存されてもよいし、ソースコードをインタプリタが逐次実行する形式としてもよいし、中間言語で記載された形式としても良い。

ユーザＰＣ１００Ａ，１００Ｂ，・・・のＷＥＢブラウザからインターネット９００を介してコンピュータ資源３００にアクセスがあると、コンピュータ資源３００は、住宅設計図提供サイトのＷＥＢページを表示させるためのＨＴＭＬデータをユーザＰＣ１００Ａ，１００Ｂ，・・・に送信する。これにより、ユーザＰＣ１００Ａ，１００Ｂ，・・・のＷＥＢブラウザは、住宅設計図提供サイトのＷＥＢページを表示する。

住宅設計図提供サイトのＷＥＢページには、タグ（キーワード）を入力するフィールドが含まれている。ユーザがこのフィールドに、１または２以上のタグ（キーワード）を入力し（ステップＳ１０１）、検索（送信）ボタンを押下すると、それがコンピュータ資源３００に送信される。タグ（キーワード）の入力は、キーボードから直接行われてもよいし、ＷＥＢページ内に表示された複数のタグ（キーワード）から所望のものをユーザが選択することとしてもよい（例えば、チェックボックスのチェックや、ドロップダウンリストからの選択など）。

タグ（キーワード）は、データベースの検索条件となる。ＡＮＤ検索、ＯＲ検索、そのキーワードを含まない（ＮＯＴ検索）など、検索の種類を選べるようにすることが望ましい。また、自然言語検索によって検索条件を入力することとしてもよい。例えば「４０坪、５ＬＤＫの２階建てで、採光を重視。玄関に吹き抜けあり。」のような文章をユーザがフィールドに入力することで、その文章から複数のタグを生成（または、その文章から複数のタグをピックアップ、またはその文章を複数のタグに変換）し、複数のタグを用いたＡＮＤ検索を行うものである。

コンピュータ資源３００は、送られてきた検索条件に従い、図４のデータベースを検索し（ステップＳ１０３）、検索条件に合致するＣＡＤデータ（または画像データ）を取得し、そのデータを含むＨＴＭＬデータを作成してユーザＰＣに送信する。このとき検索条件に合致する複数のＣＡＤデータ（画像データ）が存在するのであれば、それを一覧表示し、ユーザの選択を可能とするＨＴＭＬデータが作成される。

ユーザＰＣでは、送信されてきたＣＡＤデータ（画像データ）の一覧が表示される（ステップＳ１０５）。ユーザは、一覧のなかから拡大表示（またはダウンロード）したいものを選択する。これにより、ユーザＰＣにおいて所望の設計図の拡大表示（またはダウンロード）が行われる（ステップＳ１０７）。

誤ったタグが付されているなどにより、意図するものではない設計図が一覧に紛れ込んでいる場合は、ユーザはそれを選択し、ＮＧ設計図として管理者ＰＣ２００に送信する。管理者はその内容を確認し、データベースのタグを正しいものに変更する処理を行う（機械学習データを用いて、新たなタグを自動生成してデータベースを修正することとしてもよい）。

建物の建築を行いたい設計図があれば、ユーザはそれを選択して複数社へ建築費用の見積もりを依頼することができる（ステップＳ１０９）。これは、ユーザからの一括見積ボタンのクリックを受けて、設計図をメールなどで複数の業者ＰＣ４００Ａ，４００Ｂ，・・・へ送信する機能である。

図６は、コンピュータ資源３００に含まれるコンピュータプログラムにより実行される、設計図とタグ・キーワードの機械学習の処理を示すフローチャートである。

学習データ記憶部２０５に格納される機械学習の学習済みデータは、このフローチャートで示される処理によって、システム導入時に作成される。

学習のため、設計図データとそれに対応するタグ（キーワード）のデータとのセットが複数準備され、記憶装置１１１に記憶される。なお、１つの設計図データに対して複数のタグ（キーワード）が付与されていてもよい。

ＣＰＵ１０１は、記憶装置１１１から１つの設計図データとそれに対応するタグ（キーワード）のデータのセットを読み出し、それらを機械学習の入力とする（ステップＳ１０１、Ｓ１０３）。ＣＰＵ１０１は、データのセットの機械学習を行う。これは、設計図データとそれに対応するタグ（キーワード）のデータとの対応付けを行い、将来、一方のデータが入力されたときに、他方のデータを予測して出力するための学習である。

設計図データは、ｇｉｆやｊｐｅｇなどの画像データ、またはビットマップの画像データとし、それを（例えばラスタ画像として）学習させてもよいし、設計図データを構成するベクタ形式のデータ（ＣＡＤデータなど）を学習に用いてもよい。また、タグ（キーワード）のデータは、テキストデータとして学習させてもよいし、その単語をベクトルで表現して学習に用いてもよい。

また、ＣＡＤデータであればそれをラスタ画像データに変換したものを学習データとしてもよい。

タグ（キーワード）データとしては、画像データに付されているコメントを用いてもよい。また、ＣＡＤデータ内のコメント文をタグ（キーワード）データとしてもよい。これらのコメントに基づいて、タグ（キーワード）データを自動生成してもよい。タグ（キーワード）データは、管理者が設計図を見て人為的に付与してもよい。

記憶装置１１１内の全てのデータが処理されるまで、ステップＳ１０１からの処理が繰り返し行われる（ステップＳ１０７）。これによって機械学習済みのデータが得られる。

機械学習に用いた設計図データとそれに対応するタグ（キーワード）のデータのセットは、そのまま図４のデータベースに登録され、ユーザからの検索の対象とされる。

図７は、コンピュータ資源３００に含まれるコンピュータプログラムにより実行される、設計図の登録処理を示すフローチャートである。

新たな設計図が記憶装置１１１に登録されるとき、図７の処理がＣＰＵ１０１によって実行される。

ＣＰＵ１０１は、新たな設計図を入力する（ステップＳ１０１）。ＣＰＵ１０１は、その設計図に対応するタグ（キーワード）を入力する。またはＣＰＵ１０１は、機械学習のデータを利用して新たな設計図からタグ（キーワード）推測する（ステップＳ１０３）。すなわち、タグ（キーワード）は、学習データ記憶部２０５内の機械学習済のデータを用いて新たな設計図のデータ（画像またはＣＡＤデータ）から推測してもよいし、管理者がＰＣ２００から手作業で入力することとしてもよい。

ＣＰＵ１０１は、設計図とタグ（キーワード）とを対応付けて図４のデータベースに登録する。

［実施の形態の効果］

以上の実施の形態により、ユーザに住宅設計図を簡易に提供することができる住宅設計図提供システムを提供することが可能となる。また、新たな設計図をシステムに登録するときに機械学習を用いて自動でタグ（キーワード）を付与することができるため、設計図登録時の管理者の負担を減らすことができる。

［その他］

上記実施の形態においては、機械学習データにより、設計図からタグを生成することとしたが、機械学習データにより、タグが入力されたときにそれに基づいて設計図を自動生成することとしてもよい。

管理者ＰＣ、ユーザＰＣ、業者ＰＣ、コンピュータ資源の少なくとも一部は、デスクトップパソコンであってもよいし、ノートパソコンであってもよいし、タブレット端末であってもよいし、スマートフォンなどのモバイル端末であってもよい。

所定のタイミングで設計図データとそれに対応するタグ（キーワード）とを再学習させることとしてもよい。所定のタイミングとは、例えば、コンピュータ資源３００へのユーザアクセスが少ない夜間の所定の時間であったり、画面に表示された設計図が定められた回数クリック（選択）されたときである。

また上述の通り、検索条件にヒットする複数の設計図をユーザＰＣに表示し、その中からユーザが所望のものを選択（クリック）して拡大表示やダウンロードを行う場合、統計をとり、選択率が所定の閾値よりも低い設計図は、タグとの対応付けがうまくいっていない可能性が高い。従って、再学習時には選択率が所定の閾値よりも低い設計図とそのタグとのペアは、再学習用のデータから除外することとしてもよい。この場合、このペアをデータベースから除外して、検索の対象から外してもよいし、データベースには残しておいてもよい。選択率が前記所定の閾値よりもさらに低い閾値以下になったことを条件に、当該ペアをデータベースから除外して、検索の対象から外してもよい。

また、前述した、ＮＧ設計図として送信された設計図とそのタグとのペアを、再学習用のデータから除外することとしてもよい。この場合、このペアをデータベースから除外して、検索の対象から外してもよいし、データベースには残しておいてもよい。ＮＧ設計図として送信された回数が所定の回数以上になったことを条件に、当該ペアをデータベースから除外して、検索の対象から外してもよい

本実施の形態におけるフローチャートは、複数のソフトウェアにより実行されてもよい。

上述の実施の形態、およびそれに含まれる要素（一部の構成、一部の処理）を組み合わせたり、入替えたりすることで新たな別の実施の形態とすることもできる。

上述の実施の形態における処理は、ソフトウェアにより行っても、ハードウェア回路を用いて行ってもよい。また、上述の実施の形態における処理を実行するプログラムを提供することもできるし、そのプログラムをＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＲＯＭ、ＲＡＭ、メモリカードなどの記録媒体に記録してユーザーに提供することにしてもよい。プログラムは、ＣＰＵなどのコンピューターにより実行される。また、プログラムはインターネットなどの通信回線を介して、装置にダウンロードするようにしてもよい。

上記実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

３００ コンピュータ
１０１ ＣＰＵ
１０３ 通信部
１０９ ＲＡＭ
１１１ 記憶装置
２０３ 検索部
２０５ 学習データ記憶部
２０７ データベース
２０９ メモリ
２１１ 表示／出力部
２１３ 入力部
９００ インターネット

Claims (2)

1. 住宅設計図のデータファイルと、住宅設計図に対応するキーワードであるタグのデータであるタグデータとを対応付けて記憶する第１の記憶手段と、
   住宅設計図とタグデータとの対応関係を学習させた機械学習データを記憶する第２の記憶手段と、
   ユーザからタグデータの入力を受け付ける受付手段と、
   前記受付手段が受け付けたタグデータに対応する住宅設計図のデータファイルを、前記第１の記憶手段から検索する検索手段と、
   前記検索手段により検索された住宅設計図のデータファイルを前記ユーザに提供する提供手段と、
   新たな住宅設計図を前記第１の記憶手段に登録するときに、前記第２の記憶手段に記憶された機械学習データを用いて、タグデータを生成する生成手段と、
   前記生成手段で生成されたタグデータと、前記新たな住宅設計図とを対応付けて前記第１の記憶手段に登録する登録手段とを備えた、住宅設計図提供システム。
2. 複数の住宅設計図のデータファイルと、前記複数の住宅設計図のデータファイルのそれぞれに対応するタグデータとに基づいて、それらの対応関係を学習させた機械学習データを生成し、前記第２の記憶手段に登録する登録手段をさらに備えた、請求項１に記載の住
   宅設計図提供システム。

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