JP7440053B1 - 設計支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】 変更に人の判断を要する編集要素を変更するのに好適な設計支援システムを提供する。【解決手段】 図面作成支援装置１００は、設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素及び第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素を取得し、第１要素に関する要素情報４００、第２要素に関する要素情報４０２及び第１要素を変更する場合の１又は複数の変更後寸法に関する寸法情報４０４に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、取得した第１要素及び第２要素から１又は複数の変更後寸法を推定する。これにより、設計者は変更候補から選択すればよいので、変更に人の判断を要する編集要素を変更しやすくなる。【選択図】 図６

Description

本発明は、設計を支援するシステムに係り、特に、変更に人の判断を要する編集要素を変更するのに好適な設計支援システムに関する。

従来、ＡＩ（Artificial Intelligence）を用いて建築図面の作成を支援する技術としては、例えば、特許文献１記載の技術が知られている。

特許文献１記載の技術は、建築図面中の編集可能な編集要素のうち変更を行った編集要素を取得し、建築図面中の編集可能な編集要素に関する情報、その編集要素の変更に伴い変更された他の編集要素及びその内容に関する情報、並びに当該他の編集要素の変更に人の判断を要するか否かに関する判断要否情報に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、取得した編集要素から関連要素及び判断要否情報を推定する。そして、推定した判断要否情報に基づいて関連要素の変更に人の判断を要すると判定した場合は、推定した関連要素に基づいて他の編集要素を特定の態様で表示する。

特許第７３４１５８０号公報（〔００８８〕）

しかしながら、特許文献１記載の技術にあっては、変更に人の判断を要する編集要素を特定の態様で表示するだけであるので、変更に人の判断を要する編集要素をどのように変更したらよいのか、又は変更にあたってどのようなことを考慮すればよいのかが分からない。

そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、変更に人の判断を要する編集要素を変更するのに好適な設計支援システムを提供することを目的としている。

〔発明１〕 上記目的を達成するために、発明１の設計支援システムは、設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報及び当該第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する第２要素情報を取得する要素情報取得手段と、前記第１要素に関する情報、前記第２要素に関する情報及び前記第１要素を変更する１又は複数の候補に関する候補情報に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報及び第２要素情報から前記候補情報を推定する推定手段とを備える。

ここで、第１要素情報は、例えば、第１要素を識別するための情報（例えば、名称、番号、ＩＤ、コード、ＵＲＬ等のリンク情報）として構成することができる。また、第１要素情報は、例えば、文字、数字、図形、符合、記号、画像、音声その他の情報として構成することができる。また、第１要素情報は、第１要素に関するキーワード（例えば、第１要素の名称の一部を示す１又は複数のキーワード）として構成することができる。以下、発明２乃至８の設計支援システムにおいて同じである。

また、第２要素情報は、例えば、第２要素を識別するための情報（例えば、名称、番号、ＩＤ、コード、ＵＲＬ等のリンク情報）として構成することができる。また、第２要素情報は、例えば、文字、数字、図形、符合、記号、画像、音声その他の情報として構成することができる。また、第２要素情報は、第２要素に関するキーワード（例えば、第２要素の名称の一部を示す１又は複数のキーワード）として構成することができる。以下、発明２乃至４の設計支援システムにおいて同じである。

また、第２要素情報としては、例えば、設計情報中の編集可能な編集要素に関する要素情報、又は編集要素以外の要素に関する要素情報が含まれる。以下、発明２乃至４の設計支援システムにおいて同じである。

また、要素情報取得手段は、例えば、入力装置等から要素情報を入力してもよいし、外部の端末等から要素情報を獲得又は受信してもよいし、記憶装置や記憶媒体等から要素情報を読み出してもよいし、情報処理等により要素情報を生成し又は算出してもよい。したがって、取得には、少なくとも入力、獲得、受信、読出（検索を含む。）、生成及び算出が含まれる。以下、取得の概念については同じである。

また、本システムは、単一の装置、端末その他の機器として実現するようにしてもよいし、複数の装置、端末その他の機器を通信可能に接続したネットワークシステムとして実現するようにしてもよい。後者の場合、各構成要素は、それぞれ通信可能に接続されていれば、複数の機器等のうちいずれに属していてもよい。以下、発明２乃至８の設計支援システムにおいて同じである。

〔発明２〕 さらに、発明２の設計支援システムは、設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報及び当該第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する第２要素情報を取得する要素情報取得手段と、前記第１要素に関する情報、前記第２要素に関する情報及び前記第１要素を変更する場合の１又は複数の影響に関する影響情報に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報及び第２要素情報から前記影響情報を推定する推定手段とを備える。

ここで、第１要素を変更する場合の影響としては、例えば、（１）変更が必要な又は可能な編集要素又はその数若しくは変更量、（２）設計対象に関する資産価値の増減、（３）設計対象に関するリスクの有無又は増減、（４）設計対象の利用者の不便が含まれる。以下、発明６の設計支援システムにおいて同じである。

ここで、第１要素を変更する場合としては、例えば、第１要素について特定の変更を行う場合が含まれる。特定の変更としては、例えば、（１）第１要素を構成する要素のうち特定の要素を変更する場合、（２）第１要素又はこれを構成する一部の要素を特定の内容に変更する場合、（３）第１要素又はこれを構成する一部の要素を、第２要素その他の編集要素又はこれを構成する一部の要素との関係が特定となるように変更する場合が含まれる。以下、発明３、４、６乃至８の設計支援システムにおいて同じである。

〔発明３〕 さらに、発明３の設計支援システムは、設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報及び当該第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する第２要素情報を取得する要素情報取得手段と、前記第１要素に関する情報、前記第２要素に関する情報及び前記第１要素を変更する場合に考慮すべき１又は複数の事項に関する考慮事項情報に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報及び第２要素情報から前記考慮事項情報を推定する推定手段とを備える。

ここで、第１要素を変更する場合に考慮すべき事項としては、例えば、第１要素を変更するにあたって企画、開発、設計、製造、施工、運用、利用、管理又は保守に関する注意事項が含まれる。以下、発明７の設計支援システムにおいて同じである。

〔発明４〕 さらに、発明４の設計支援システムは、設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報及び当該第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する第２要素情報を取得する要素情報取得手段と、前記第１要素に関する情報、前記第２要素に関する情報及び前記第１要素を変更する場合の１又は複数のリスクに関するリスク情報に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報及び第２要素情報から前記リスク情報を推定する推定手段とを備える。

ここで、第１要素を変更する場合のリスクとしては、例えば、（１）法律や基準に適合しない又はしなくなるリスク、（２）強度、耐久性、耐震性等の不足により設計対象が倒壊、破損するリスク、（３）経年劣化により設計対象が老朽化するリスク、（４）コストが増大するリスク、（５）設計対象の利用者の利便性が低下するリスク、（６）火災、水災、風災、地震その他天災事変により生じるリスク、（７）設計対象に関する資産価値が減少するリスク、（８）社会的な問題を引き起こすリスクが含まれる。以下、発明８の設計支援システムにおいて同じである。

〔発明５〕 さらに、発明５の設計支援システムは、設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報を取得する要素情報取得手段と、前記第１要素に関する情報及び前記第１要素を変更する１又は複数の候補に関する候補情報に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報から前記候補情報を推定する推定手段とを備える。

〔発明６〕 さらに、発明６の設計支援システムは、設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報を取得する要素情報取得手段と、前記第１要素に関する情報及び前記第１要素を変更する場合の１又は複数の影響に関する影響情報に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報から前記影響情報を推定する推定手段とを備える。

〔発明７〕 さらに、発明７の設計支援システムは、設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報を取得する要素情報取得手段と、前記第１要素に関する情報及び前記第１要素を変更する場合に考慮すべき１又は複数の事項に関する考慮事項情報に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報から前記考慮事項情報を推定する推定手段とを備える。

〔発明８〕 さらに、発明８の設計支援システムは、設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報を取得する要素情報取得手段と、前記第１要素に関する情報及び前記第１要素を変更する場合の１又は複数のリスクに関するリスク情報に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報から前記リスク情報を推定する推定手段とを備える。

〔発明９〕 さらに、発明９の設計支援システムは、発明１及び５のいずれか１の設計支援システムにおいて、前記第１要素に関する情報は、前記第１要素を変更した場合の変更前後の当該第１要素のうち変更前の第１要素に関する情報であり、前記候補情報は、前記変更前後の第１要素のうち変更後の第１要素に関する情報である。

〔発明１０〕 さらに、発明１０の設計支援システムは、発明１乃至８のいずれか１の設計支援システムにおいて、前記設計情報は、建築の設計を行うための設計情報である。

以上説明したように、発明１又は５の設計支援システムによれば、第１要素を変更する１又は複数の候補に関する候補情報が推定されるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更しやすくなる。

さらに、発明２又は６の設計支援システムによれば、第１要素を変更する場合の１又は複数の影響に関する影響情報が推定されるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更するにあたって影響を考慮することができる。

さらに、発明３又は７の設計支援システムによれば、第１要素を変更する場合に考慮すべき１又は複数の事項に関する考慮事項情報が推定されるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更するにあたって注意事項等を考慮することができる。

さらに、発明４又は８の設計支援システムによれば、第１要素を変更する場合の１又は複数のリスクに関するリスク情報が推定されるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更するにあたってリスクを考慮することができる。

図面作成支援装置１００のハードウェア構成を示す図である。 編集履歴データの構造を示す図である。 矩計図のＣＡＤデータの構造を示す図である。 学習済みモデル生成処理を示すフローチャートである。 学習済みモデルの生成及び利用の工程を示すブロック図である。 変更後寸法推定処理を示すフローチャートである。 ＰＳの寸法を変更する前の矩計図である。 第２要素を入力する画面である。 第１要素の変更候補を表示する画面である。 ＰＳの寸法を変更した後の矩計図である。 ピアノの搬入を想定する前の矩計図である。 第２要素を入力する画面である。 第１要素の変更候補を表示する画面である。 ピアノの搬入を想定した後の矩計図である。 影響データの構造を示す図である。 影響推定処理を示すフローチャートである。 第１要素の変更候補を表示する画面である。 第１の変更候補に対応する影響を表示する画面である。 第１要素の変更候補を表示する画面である。 第１の変更候補に対応する影響を表示する画面である。 考慮事項データの構造を示す図である。 考慮事項推定処理を示すフローチャートである。 第１要素の変更候補を表示する画面である。 第１の変更候補に対応する考慮事項を表示する画面である。 第１要素の変更候補を表示する画面である。 第１の変更候補に対応する考慮事項を表示する画面である。 リスクデータの構造を示す図である。 リスク推定処理を示すフローチャートである。 第１要素の変更候補を表示する画面である。 第１の変更候補に対応するリスクを表示する画面である。 第１要素の変更候補を表示する画面である。 第１の変更候補に対応するリスクを表示する画面である。

〔第１の実施の形態〕
以下、本発明の第１の実施の形態を説明する。図１～図１４は、本実施の形態を示す図である。

まず、本実施の形態の構成を説明する。
図１は、図面作成支援装置１００のハードウェア構成を示す図である。

図面作成支援装置１００は、図１に示すように、制御プログラムに基づいて演算及びシステム全体を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）３０と、所定領域に予めＣＰＵ３０の制御プログラム等を格納しているＲＯＭ（Read Only Memory）３２と、ＲＯＭ３２等から読み出したデータやＣＰＵ３０の演算過程で必要な演算結果を格納するためのＲＡＭ（Random Access Memory）３４と、外部装置に対してデータの入出力を媒介するＩ／Ｆ（InterFace）３８とで構成されており、これらは、データを転送するための信号線であるバス３９で相互に且つデータ授受可能に接続されている。

Ｉ／Ｆ３８には、外部装置として、ヒューマンインターフェースとしてデータの入力が可能なキーボードやマウス等からなる入力装置４０と、データやテーブル等をファイルとして格納する記憶装置４２と、画像信号に基づいて画面を表示する表示装置４４とが接続されている。

記憶装置４２には、ＣＡＤ（Computer Aided Design）ソフトウェアやＢＩＭ（Building Information Modeling）ソフトウェア（以下これらを総称して「ＣＡＤソフトウェア」という。）がインストールされている。ＣＡＤソフトウェアは、ユーザの操作に応じて図面の作成を支援するソフトウェアである。ＣＡＤソフトウェアの起動が要求されると、ＣＰＵ３０は、ＲＯＭ３２の所定領域に格納されているＣＡＤプログラムを起動させ、そのプログラムに従って処理を実行する。設計者は、ＣＡＤソフトウェアを起動し、矩計図、平面詳細図その他の建築図面を作成することができる。

次に、記憶装置４２のデータ構造を説明する。
図２は、編集履歴データの構造を示す図である。

記憶装置４２は、図２に示すように、編集履歴データを記憶している。
編集履歴データは、設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する要素情報４００と、第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する要素情報４０２と、第１要素を変更する場合の変更後寸法に関する寸法情報４０４とを含んで構成されている。

要素変更に人の判断を要する編集要素かどうかは、例えば、特許文献１〔００７６〕～〔００８９〕に記載の技術により判定することができる。すなわち、変更に人の判断を要する編集要素は、人の判断により設定してもよい。また、変更前ＣＡＤデータ及び変更後ＣＡＤデータに基づいて、変更前後で変更パターンが２以上ある編集要素を抽出し、抽出した編集要素を、変更に人の判断を要する編集要素として設定してもよい。その結果に基づいて、変更に人の判断を要するか否かの情報と対応づけて編集要素を登録した判断要否データを作成し記憶装置４２に記憶する。そして、記憶装置４２の判断要否データに基づいて、変更に人の判断を要する編集要素であると判定した編集要素を第１要素として編集履歴データ上取り扱う。

第２要素は、設計情報中の編集可能な編集要素又はそれ以外の要素（例えば、室内に設置する予定の家具その他の仮想の要素）を含む。編集履歴データは、例えば、設計者が第２要素との関係で第１要素を変更した場合にこれを編集履歴データとして記録することにより作成することができる。

図２中第１、２行目は、１つの編集履歴である。図２中第１、２行目には、第１要素として「幅が700の左クローゼット」「幅が700の中央クローゼット」が、第２要素として「幅が270のＰＳ」が、変更後寸法として「650」「650」がそれぞれ登録されている。この編集履歴は、幅が700[mm]の左クローゼット及び幅が700[mm]の中央クローゼットがその変更に人の判断を要する要素であり、幅が270[mm]のＰＳ（パイプシャフト）が第１要素の変更に影響を与える要素であり、ＰＳの寸法を270[mm]に変更するにあたって、設計者が、左クローゼットの幅を700[mm]から650[mm]に、中央クローゼットの幅を700[mm]から650[mm]にそれぞれ変更したことを示している。

図２中第３行目は、１つの編集履歴である。図２中第３行目には、第１要素として「幅が700の左クローゼット」が、第２要素として「幅が270のＰＳ」が、変更後寸法として「600」がそれぞれ登録されている。この編集履歴は、ＰＳの寸法を270[mm]に変更するにあたって、設計者が、左クローゼットの幅を700[mm]から600[mm]に変更したことを示している。

図２中第４行目は、１つの編集履歴である。図２中第４行目には、第１要素として「幅が700の中央クローゼット」が、第２要素として「幅が270のＰＳ」が、変更後寸法として「600」がそれぞれ登録されている。この編集履歴は、ＰＳの寸法を270[mm]に変更するにあたって、設計者が、中央クローゼットの幅を700[mm]から600[mm]に変更したことを示している。

図２中第５行目は、１つの編集履歴である。図２中第５行目には、第１要素として「幅が920のトイレ」が、第２要素として「幅が120のピアノ」が、変更後寸法として「870」がそれぞれ登録されている。この編集履歴は、幅が120[mm]のピアノを搬入するにあたってピアノとトイレの壁の干渉を防止するために、設計者が、トイレの幅を920[mm]から870[mm]に変更したことを示している。

図２中第６行目は、１つの編集履歴である。図２中第６行目には、第１要素として「幅が920のトイレ」が、第２要素として「幅が130のピアノ」が、変更後寸法として「855」がそれぞれ登録されている。この編集履歴は、幅が130[mm]のピアノを搬入するにあたってピアノとトイレの壁の干渉を防止するために、設計者が、トイレの幅を920[mm]から855[mm]に変更したことを示している。

図２中第７行目は、１つの編集履歴である。図２中第７行目には、第１要素として「幅が920のトイレ」が、第２要素として「幅が140のピアノ」が、変更後寸法として「840」がそれぞれ登録されている。この編集履歴は、幅が140[mm]のピアノを搬入するにあたってピアノとトイレの壁の干渉を防止するために、設計者が、トイレの幅を920[mm]から840[mm]に変更したことを示している。

図３は、矩計図のＣＡＤデータの構造を示す図である。
記憶装置４２は、図３に示すように、矩計図のＣＡＤデータやＢＩＭデータ（以下これらを総称して「ＣＡＤデータ」という。）を記憶している。

矩計図は、建物の断面を詳細に作図した図面である。矩計図のＣＡＤデータは、設計者がＣＡＤソフトウェアを利用して作成するものである。設計者は、ＣＡＤソフトウェアにおいて、矩計図中の編集可能な編集要素を追加、編集又は削除することにより矩計図を作成する。図３の例では、「内部廊下」と表示された領域の床、壁及び天井の各編集要素が、「風除室」と表示された領域の床、壁及び天井の各編集要素がそれぞれ配置されている。

記憶装置４２は、その他の建築図面のＣＡＤデータ、及び、学習済みモデルのデータを記憶している。学習済みモデルは、第１要素に関する要素情報４００、第２要素に関する要素情報４０２及び第１要素を変更する場合の１又は複数の変更後寸法に関する寸法情報４０４に基づいて学習が行われている。編集履歴データは、ＡＩの学習に用いるため、記憶装置４２には、過去に作成された多数の編集履歴データが記憶されている。これらの編集履歴データは、建築図面中の各編集要素が仕様に適合したものであり、ＡＩの学習における教師データとなる。

次に、本実施の形態の動作を説明する。
図４は、学習済みモデル生成処理を示すフローチャートである。

図５は、学習済みモデルの生成及び利用の工程を示すブロック図である。
学習済みモデル生成処理は、学習済みモデルを生成するために実行される処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図４に示すように、ステップＳ１００に移行して、編集履歴データ解析処理を実行する。編集履歴データ解析処理では、編集履歴データを記憶装置４２から読み出し、読み出した編集履歴データから要素情報４００、４０２及び寸法情報４０４を抽出する。

次いで、ステップＳ１０２に移行する。ステップＳ１０２では、図５に示すように、ステップＳ１００で抽出した情報に基づいて学習用データセットを生成し、ステップＳ１０４に移行して、生成した学習用データセットを学習用プログラムに入力し、学習用プログラムにより学習済みモデルを生成する。学習用プログラムは、学習前パラメータ及びハイパーパラメータを備え、入力した学習用データセット及びハイパーパラメータに基づいて学習を行い、学習前パラメータを更新する。そして、学習結果として学習済みモデルを出力する。

学習済みモデルは、学習前パラメータが学習により更新された学習済みパラメータ及び推論プログラムを備える。推論プログラムは、第１要素及び第２要素を入力し、学習済みパラメータに基づいて、入力した第１要素及び第２要素から１又は複数の変更後寸法を推定し、推定した変更後寸法を出力する。なお、入力した第１要素及び第２要素と変更後寸法の関係は、ＡＩの学習により決まるものであるので、過去の編集履歴データの内容と同様の傾向を示すものの、必ずしも正確には一致しない曖昧さがある。ただし、この曖昧さは、学習データ量及び学習精度により小さくすることができる。

図６は、変更後寸法推定処理を示すフローチャートである。
変更後寸法推定処理は、ユーザからの要求に応じて実行される処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図６に示すように、まず、ステップＳ１５０に移行する。

ステップＳ１５０では、第２要素を取得する。第２要素としては、例えば、建築図面中の編集要素からいずれか（例えば、選択された編集要素）を取得することができ、仮想の要素（例えば、室内に設置する予定の家具）その他の要素を入力することにより取得することもできる。

次いで、ステップＳ１５２に移行して、ＣＡＤソフトウェアにおいて、取得した第２要素により影響を受ける第１要素を取得する。第１要素としては、例えば、第２要素から所定範囲内にある第１要素、又は第２要素との関係で過去に変更されたことがある第１要素を取得することができる。

次いで、ステップＳ１５４に移行して、記憶装置４２の学習済みモデルを用いて、取得した第１要素及び第２要素から１又は複数の変更後寸法を推定する。複数の第１要素又は複数の第２要素を取得した場合は、第１要素ごと又は第２要素ごとに変更後寸法を推定する。推定は、第１要素及び第２要素を学習済みモデルに入力し、学習済みモデルから出力される変更後寸法を取得することにより行う。

次いで、ステップＳ１５６に移行して、推定した変更後寸法を変更候補として表示装置４４に表示し、ステップＳ１５８する。

ステップＳ１５８では、表示された変更後寸法のうちいずれかが選択されたか否かを判定し、変更後寸法が選択されたと判定した場合(YES)は、ステップＳ１６０に移行して、ステップＳ１５２で取得した第１要素の寸法を、ステップＳ１５８で選択された変更後寸法に変更し、一連の処理を終了する。

一方、ステップＳ１５８で、変更後寸法が選択されないと判定した場合(NO)は、変更後寸法が選択されるまでステップＳ１５８で待機する。

〔ＰＳの寸法を変更する場合〕
次に、ＰＳの寸法を変更する場合の動作を説明する。
図７は、ＰＳの寸法を変更する前の矩計図である。

図８は、第２要素を入力する画面である。
図９は、第１要素の変更候補を表示する画面である。

図１０は、ＰＳの寸法を変更した後の矩計図である。
設計者は、ＣＡＤソフトウェアにおいて、図７の矩計図を編集中に編集要素「ＰＳ」を指示すると、図８の画面が表示される。編集要素「ＰＳ」の寸法を270[mm]に変更したい場合、図８の画面において「幅が270のＰＳ」と入力する。そして、提案のボタンをクリックすると、ステップＳ１５０～Ｓ１５４を経て、第２要素として「幅が270のＰＳ」が、第１要素として「幅が700の左クローゼット」及び「幅が700の中央クローゼット」がそれぞれ取得され、学習済みモデルを用いて、取得された第１要素及び第２要素から１又は複数の変更後寸法が推定される。推定された変更後寸法は、ステップＳ１５６を経て、図９に示すように、第１要素の変更候補として表示される。図９の例では、３つの変更候補が表示されている。第１の変更候補は、左クローゼットの幅を700[mm]から650[mm]に、中央クローゼットの幅を700[mm]から650[mm]にそれぞれ変更する場合である。第２の変更候補は、左クローゼットの幅を700[mm]から600[mm]に変更する場合である。第３の変更候補は、中央クローゼットの幅を700[mm]から600[mm]に変更する場合である。ここで、設計者は、例えば第１の変更候補を選択すると、ステップＳ１６０を経て、図１０に示すように、左クローゼットの幅が700[mm]から650[mm]に、中央クローゼットの幅が700[mm]から650[mm]にそれぞれ変更される。

〔ピアノの搬入を想定する場合〕
次に、ピアノの搬入を想定する場合の動作を説明する。

図１１は、ピアノの搬入を想定する前の矩計図である。
図１２は、第２要素を入力する画面である。

図１３は、第１要素の変更候補を表示する画面である。
図１４は、ピアノの搬入を想定した後の矩計図である。

設計者は、ＣＡＤソフトウェアにおいて、図１１の矩計図を編集中に廊下を指示すると、図１２の画面が表示される。ピアノの搬入を想定したい場合、図１２の画面において「幅が120以上のピアノ」と入力する。そして、提案のボタンをクリックすると、ステップＳ１５０～Ｓ１５４を経て、第２要素として「幅が120以上のピアノ」が、第１要素として「幅が920のトイレ」がそれぞれ取得され、学習済みモデルを用いて、取得された第１要素及び第２要素から１又は複数の変更後寸法が推定される。推定された変更後寸法は、ステップＳ１５６を経て、図１３に示すように、第１要素の変更候補として表示される。図１３の例では、３つの変更候補が表示されている。第１の変更候補は、幅が120のピアノを搬入するにあたってトイレの壁と干渉しないよう、トイレの幅を920[mm]から870[mm]に変更する場合である。第２の変更候補は、幅が130のピアノを搬入するにあたってトイレの壁と干渉しないよう、トイレの幅を920[mm]から855[mm]に変更する場合である。第３の変更候補は、幅が140のピアノを搬入するにあたってトイレの壁と干渉しないよう、トイレの幅を920[mm]から840[mm]に変更する場合である。ここで、設計者は、例えば第１の変更候補を選択すると、ステップＳ１６０を経て、図１４に示すように、トイレの幅が920[mm]から870[mm]に変更される。

次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素及び第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素を取得し、第１要素に関する要素情報４００、第２要素に関する要素情報４０２及び第１要素を変更する場合の１又は複数の変更後寸法に関する寸法情報４０４に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、取得した第１要素及び第２要素から１又は複数の変更後寸法を推定する。

これにより、設計者は変更候補から選択すればよいので、変更に人の判断を要する編集要素を変更しやすくなる。

本実施の形態において、ステップＳ１５０、Ｓ１５２は、発明１の要素情報取得手段に対応し、ステップＳ１５４は、発明１の推定手段に対応している。

〔第２の実施の形態〕
次に、本発明の第２の実施の形態を説明する。図１５～図２０は、本実施の形態を示す図である。その他、図７、図８、図１０、図１１、図１２及び図１４を援用する。

本実施の形態は、上記第１の実施の形態に対し、第１要素を変更する場合の影響を推定する点で異なる。

まず、本実施の形態の構成を説明する。
図１５は、影響データの構造を示す図である。

記憶装置４２は、図１５に示すように、影響データを記憶している。
影響データは、設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する要素情報４０６と、第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する要素情報４０８と、第１要素を変更する場合の影響に関する影響情報４１０とを含んで構成されている。要素変更に人の判断を要する編集要素かどうかについては上記第１の実施の形態と同様であり、記憶装置４２の判断要否データに基づいて、変更に人の判断を要する編集要素であると判定した編集要素を第１要素として影響データ上取り扱う。第２要素は、設計情報中の編集可能な編集要素又はそれ以外の要素（例えば、室内に設置する予定の家具その他の仮想の要素）を含む。影響データは、例えば、編集履歴データにおける各編集履歴と対応するデータとして構成することができ、第１要素を変更するにあたって設計者が第１要素を変更する場合の影響を入力したときは、これを影響データとして記録することにより作成することができる。

図１５中第１行目には、第１要素として「幅が700の左クローゼット」「幅が700の中央クローゼット」が、第２要素として「幅が270のＰＳ」が、影響として「左クローゼット及び中央クローゼットの少なくとも一方の変更が必要」がそれぞれ登録されている。これは、幅が700[mm]の左クローゼット及び幅が700[mm]の中央クローゼットがその変更に人の判断を要する要素であり、幅が270[mm]のＰＳが第１要素の変更に影響を与える要素であり、ＰＳの寸法を270[mm]に変更する場合、左クローゼット及び中央クローゼットの少なくとも一方の変更が必要であることを示している。

図１５中第２行目には、第１要素として「幅が700の左クローゼット」「幅が700の中央クローゼット」が、第２要素として「幅が270のＰＳ」が、影響として「左クローゼット及び中央クローゼットの両方の変更が可能」がそれぞれ登録されている。これは、ＰＳの寸法を270[mm]に変更する場合、左クローゼット及び中央クローゼットの両方の変更が可能であることを示している。

図１５中第３行目には、第１要素として「幅が700の左クローゼット」が、第２要素として「幅が270のＰＳ」が、影響として「左クローゼットのみを変更する場合、左クローゼットの収納量と利便性が○○％低下」がそれぞれ登録されている。これは、ＰＳの寸法を270[mm]に変更する場合に左クローゼットのみを変更するときは、左クローゼットの収納量と利便性が○○％低下することを示している。

図１５中第４行目には、第１要素として「幅が700の中央クローゼット」が、第２要素として「幅が270のＰＳ」が、影響として「中央クローゼットのみを変更する場合、中央クローゼットの収納量と利便性が△△％低下」がそれぞれ登録されている。これは、ＰＳの寸法を270[mm]に変更する場合に中央クローゼットのみを変更するときは、中央クローゼットの収納量と利便性が△△％低下することを示している。

図１５中第５行目には、第１要素として「幅が700の左クローゼット」「幅が700の中央クローゼット」が、第２要素として「幅が270のＰＳ」が、影響として「左クローゼット及び中央クローゼットの両方を変更する場合、収納量と利便性が××％低下」がそれぞれ登録されている。これは、ＰＳの寸法を270[mm]に変更する場合に左クローゼット及び中央クローゼットの両方を変更するときは、収納量と利便性が××％低下することを示している。

図１５中第６行目には、第１要素として「幅が920のトイレ」が、第２要素として「幅が120以上のピアノ」が、影響として「トイレの幅の変更が必要」がそれぞれ登録されている。これは、幅が120[mm]以上のピアノを搬入するにあたってピアノとトイレの壁の干渉を防止するために、トイレの幅の変更が必要であることを示している。

図１５中第７行目には、第１要素として「幅が920のトイレ」が、第２要素として「幅が120以上のピアノ」が、影響として「トイレの幅以外に変更できる要素はない」がそれぞれ登録されている。これは、幅が120[mm]以上のピアノを搬入するにあたってピアノとトイレの壁の干渉を防止するために、トイレの幅以外に変更できる要素がないことを示している。

図１５中第８行目には、第１要素として「幅が920のトイレ」が、第２要素として「幅が120のピアノ」が、影響として「トイレの幅を870に変更する場合、トイレの利便性が○○％低下」がそれぞれ登録されている。これは、幅が120[mm]のピアノを搬入するにあたってピアノとトイレの壁の干渉を防止するためにトイレの幅を870[mm]に変更する場合、トイレの利便性が○○％低下することを示している。

図１５中第９行目には、第１要素として「幅が920のトイレ」が、第２要素として「幅が130のピアノ」が、影響として「トイレの幅を855に変更する場合、トイレの利便性が△△％低下」がそれぞれ登録されている。これは、幅が130[mm]のピアノを搬入するにあたってピアノとトイレの壁の干渉を防止するためにトイレの幅を855[mm]に変更する場合、トイレの利便性が△△％低下することを示している。

図１５中第１０行目には、第１要素として「幅が920のトイレ」が、第２要素として「幅が140のピアノ」が、影響として「トイレの幅を840に変更する場合、トイレの利便性が××％低下」がそれぞれ登録されている。これは、幅が140[mm]のピアノを搬入するにあたってピアノとトイレの壁の干渉を防止するためにトイレの幅を840[mm]に変更する場合、トイレの利便性が××％低下することを示している。

記憶装置４２は、第２学習済みモデルのデータを記憶している。第２学習済みモデルは、第１要素に関する要素情報４０６、第２要素に関する要素情報４０８及び第１要素を変更する場合の１又は複数の影響に関する影響情報４１０に基づいて学習が行われている。第２学習済みモデルの生成方法は、上記第１の実施の形態（図４及び図５）と同様である。影響データは、ＡＩの学習に用いるため、記憶装置４２には、過去に作成された多数の影響データが記憶されている。これらの影響データは、ＡＩの学習における教師データとなる。

次に、本実施の形態の動作を説明する。
図１６は、影響推定処理を示すフローチャートである。

影響推定処理は、ユーザからの要求に応じて実行される処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図１６に示すように、まず、上記第１の実施の形態におけるステップＳ１５０～Ｓ１５６と同様の処理を行い、ステップＳ１６２に移行する。

ステップＳ１６２では、各変更後寸法ごとに表示される影響ボタンのいずれかがクリックされたか否かを判定し、影響ボタンがクリックされたと判定した場合(YES)は、ステップＳ１６４に移行する。

ステップＳ１６４では、記憶装置４２の第２学習済みモデルを用いて、ステップＳ１５０、Ｓ１５２で取得した第１要素及び第２要素から１又は複数の影響を推定する。複数の第１要素又は複数の第２要素を取得した場合は、第１要素ごと又は第２要素ごとに影響を推定する。推定は、第１要素及び第２要素を第２学習済みモデルに入力し、第２学習済みモデルから出力される影響を取得することにより行う。

次いで、ステップＳ１６６に移行して、推定した影響を表示装置４４に表示し、上記第１の実施の形態におけるステップＳ１５８、Ｓ１６０と同様の処理を行い、一連の処理を終了する。

一方、ステップＳ１５８で、変更後寸法が選択されないと判定した場合(NO)は、ステップＳ１６２に移行する。

一方、ステップＳ１６２で、影響ボタンがクリックされないと判定した場合(NO)は、ステップＳ１５８に移行する。

〔ＰＳの寸法を変更する場合〕
次に、ＰＳの寸法を変更する場合の動作を説明する。
図１７は、第１要素の変更候補を表示する画面である。

図１８は、第１の変更候補に対応する影響を表示する画面である。
設計者は、ＣＡＤソフトウェアにおいて、図７の矩計図を編集中に編集要素「ＰＳ」を指示すると、図８の画面が表示される。編集要素「ＰＳ」の寸法を270[mm]に変更したい場合、図８の画面において「幅が270のＰＳ」と入力する。そして、提案のボタンをクリックすると、ステップＳ１５０～Ｓ１５４を経て、第２要素として「幅が270のＰＳ」が、第１要素として「幅が700の左クローゼット」及び「幅が700の中央クローゼット」がそれぞれ取得され、学習済みモデルを用いて、取得された第１要素及び第２要素から１又は複数の変更後寸法が推定される。推定された変更後寸法は、ステップＳ１５６を経て、図１７に示すように、第１要素の変更候補として表示される。図１７の例では、３つの変更候補が表示されている。これら変更候補の内容は図９と同様である。また、各変更候補には、その変更候補に対応する影響を表示するための影響ボタンが表示されている。

ここで、設計者は、例えば第１の変更候補に対応する影響ボタンをクリックすると、ステップＳ１６４を経て、第２学習済みモデルを用いて、取得された第１要素及び第２要素から１又は複数の影響が推定される。推定された影響は、ステップＳ１６６を経て、図１８に示すように、第１の変更候補を採用する場合の影響として表示される。図１８の例では、３つの影響が表示されている。第１の影響は、左クローゼット及び中央クローゼットの少なくとも一方の変更が必要であることを内容としている。括弧書きは、変更が必要な編集要素の数が１つであることを示している。第２の影響は、左クローゼット及び中央クローゼットの両方の変更が可能であることを内容としている。括弧書きは、変更が可能な編集要素の数が２つであることを示している。第３の影響は、左クローゼット及び中央クローゼットの両方を変更する場合、収納量と利便性が××％低下することを内容としている。

第２の変更候補に対応する影響ボタンをクリックすると、同様に、第２の変更候補を採用する場合の影響が表示される。第３の変更候補に対応する影響ボタンをクリックすると、同様に、第３の変更候補を採用する場合の影響が表示される。

影響を確認した設計者は、例えば第１の変更候補を選択すると、ステップＳ１６０を経て、図１０に示すように、左クローゼットの幅が700[mm]から650[mm]に、中央クローゼットの幅が700[mm]から650[mm]にそれぞれ変更される。

〔ピアノの搬入を想定する場合〕
次に、ピアノの搬入を想定する場合の動作を説明する。

図１９は、第１要素の変更候補を表示する画面である。
図２０は、第１の変更候補に対応する影響を表示する画面である。

設計者は、ＣＡＤソフトウェアにおいて、図１１の矩計図を編集中に廊下を指示すると、図１２の画面が表示される。ピアノの搬入を想定したい場合、図１２の画面において「幅が120以上のピアノ」と入力する。そして、提案のボタンをクリックすると、ステップＳ１５０～Ｓ１５４を経て、第２要素として「幅が120以上のピアノ」が、第１要素として「幅が920のトイレ」がそれぞれ取得され、学習済みモデルを用いて、取得された第１要素及び第２要素から１又は複数の変更後寸法が推定される。推定された変更後寸法は、ステップＳ１５６を経て、図１９に示すように、第１要素の変更候補として表示される。図１９の例では、３つの変更候補が表示されている。これら変更候補の内容は図１３と同様である。また、各変更候補には、その変更候補に対応する影響を表示するための影響ボタンが表示されている。

ここで、設計者は、例えば第１の変更候補に対応する影響ボタンをクリックすると、ステップＳ１６４を経て、第２学習済みモデルを用いて、取得された第１要素及び第２要素から１又は複数の影響が推定される。推定された影響は、ステップＳ１６６を経て、図２０に示すように、第１の変更候補を採用する場合の影響として表示される。図２０の例では、３つの影響が表示されている。第１の影響は、トイレの幅の変更が必要であることを内容としている。括弧書きは、変更が必要な編集要素の数が１つであることを示している。第２の影響は、トイレの幅以外に変更できる要素はないことを内容としている。括弧書きは、変更が可能な編集要素の数が１つであることを示している。第３の影響は、トイレの幅を870に変更する場合、トイレの利便性が○○％低下することを内容としている。

第２の変更候補に対応する影響ボタンをクリックすると、同様に、第２の変更候補を採用する場合の影響が表示される。第３の変更候補に対応する影響ボタンをクリックすると、同様に、第３の変更候補を採用する場合の影響が表示される。

影響を確認した設計者は、例えば第１の変更候補を選択すると、ステップＳ１６０を経て、図１４に示すように、トイレの幅が920[mm]から870[mm]に変更される。

次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素及び第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する第２要素情報を取得し、第１要素に関する要素情報４０６、第２要素に関する要素情報４０８及び第１要素を変更する場合の１又は複数の影響に関する影響情報４１０に基づいて学習を行った第２学習済みモデルを用いて、取得した第１要素及び第２要素から１又は複数の影響を推定する。

これにより、設計者は第１要素を変更する場合の影響を確認できるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更するにあたって影響を考慮することができる。

本実施の形態において、ステップＳ１５０、Ｓ１５２は、発明２の要素情報取得手段に対応し、ステップＳ１６４は、発明２の推定手段に対応している。

〔第３の実施の形態〕
次に、本発明の第３の実施の形態を説明する。図２１～図２６は、本実施の形態を示す図である。その他、図７、図８、図１０、図１１、図１２及び図１４を援用する。

本実施の形態は、上記第１の実施の形態に対し、第１要素を変更する場合に考慮すべき事項を推定する点で異なる。

まず、本実施の形態の構成を説明する。
図２１は、考慮事項データの構造を示す図である。

記憶装置４２は、図２１に示すように、考慮事項データを記憶している。
考慮事項データは、設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する要素情報４１２と、第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する要素情報４１４と、第１要素を変更する場合に考慮すべき１又は複数の事項に関する考慮事項情報４１６とを含んで構成されている。要素変更に人の判断を要する編集要素かどうかについては上記第１の実施の形態と同様であり、記憶装置４２の判断要否データに基づいて、変更に人の判断を要する編集要素であると判定した編集要素を第１要素として考慮事項データ上取り扱う。第２要素は、設計情報中の編集可能な編集要素又はそれ以外の要素（例えば、室内に設置する予定の家具その他の仮想の要素）を含む。考慮事項データは、例えば、編集履歴データにおける各編集履歴と対応するデータとして構成することができ、第１要素を変更するにあたって設計者が第１要素を変更する場合に考慮すべき事項を入力したときは、これを考慮事項データとして記録することにより作成することができる。

図２１中第１行目には、第１要素として「幅が700の左クローゼット」「幅が700の中央クローゼット」が、第２要素として「幅が270のＰＳ」が、考慮事項として「左クローゼット及び中央クローゼットの両方を変更する場合、最小スペース、収納物の大きさ、収納物のバランス、クローゼットの用途、利便性、部屋のレイアウトを考慮」がそれぞれ登録されている。これは、幅が700[mm]の左クローゼット及び幅が700[mm]の中央クローゼットがその変更に人の判断を要する要素であり、幅が270[mm]のＰＳが第１要素の変更に影響を与える要素であり、ＰＳの寸法を270[mm]に変更する場合に左クローゼット及び中央クローゼットの両方を変更するときは、最小スペース、収納物の大きさ、収納物のバランス、クローゼットの用途、利便性及び部屋のレイアウトを考慮すべきことを示している。

図２１中第２行目には、第１要素として「幅が700の左クローゼット」「幅が700の中央クローゼット」が、第２要素として「幅が270のＰＳ」が、考慮事項として「左クローゼット及び中央クローゼットの一方を変更する場合、両方を変更する場合に比して１つだけが極端に小さくなるので上記事項をさらに慎重に考慮」がそれぞれ登録されている。これは、ＰＳの寸法を270[mm]に変更する場合に左クローゼット及び中央クローゼットの一方を変更するときは、両方を変更する場合に比して１つだけが極端に小さくなるので上記事項をさらに慎重に考慮すべきことを示している。

図２１中第３行目には、第１要素として「幅が920のトイレ」が、第２要素として「幅が120のピアノ」が、考慮事項として「トイレの幅を870に変更する場合、バリアフリー仕様が追加できるかどうかを考慮」がそれぞれ登録されている。これは、幅が120[mm]のピアノを搬入するにあたってピアノとトイレの壁の干渉を防止するためにトイレの幅を870[mm]に変更する場合、バリアフリー仕様が追加できるかどうかを考慮すべきことを示している。

図２１中第４行目には、第１要素として「幅が920のトイレ」が、第２要素として「幅が130のピアノ」が、考慮事項として「トイレの幅を855に変更する場合、手洗いカウンタが追加できるかどうかを考慮」がそれぞれ登録されている。これは、幅が130[mm]のピアノを搬入するにあたってピアノとトイレの壁の干渉を防止するためにトイレの幅を855[mm]に変更する場合、手洗いカウンタが追加できるかどうかを考慮すべきことを示している。

図２１中第５行目には、第１要素として「幅が920のトイレ」が、第２要素として「幅が140のピアノ」が、考慮事項として「トイレの幅を840に変更する場合、最小スペースが確保できるかどうかを考慮」がそれぞれ登録されている。これは、幅が140[mm]のピアノを搬入するにあたってピアノとトイレの壁の干渉を防止するためにトイレの幅を840[mm]に変更する場合、最小スペースが確保できるかどうかを考慮すべきことを示している。

記憶装置４２は、第２学習済みモデルのデータを記憶している。第２学習済みモデルは、第１要素に関する要素情報４１２、第２要素に関する要素情報４１４及び第１要素を変更する場合の１又は複数の考慮事項に関する考慮事項情報４１６に基づいて学習が行われている。第２学習済みモデルの生成方法は、上記第１の実施の形態（図４及び図５）と同様である。考慮事項データは、ＡＩの学習に用いるため、記憶装置４２には、過去に作成された多数の考慮事項データが記憶されている。これらの考慮事項データは、ＡＩの学習における教師データとなる。

次に、本実施の形態の動作を説明する。
図２２は、考慮事項推定処理を示すフローチャートである。

考慮事項推定処理は、ユーザからの要求に応じて実行される処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図２２に示すように、まず、上記第１の実施の形態におけるステップＳ１５０～Ｓ１５６と同様の処理を行い、ステップＳ１６８に移行する。

ステップＳ１６８では、各変更後寸法ごとに表示される考慮事項ボタンのいずれかがクリックされたか否かを判定し、考慮事項ボタンがクリックされたと判定した場合(YES)は、ステップＳ１７０に移行する。

ステップＳ１７０では、記憶装置４２の第２学習済みモデルを用いて、ステップＳ１５０、Ｓ１５２で取得した第１要素及び第２要素から１又は複数の考慮事項を推定する。複数の第１要素又は複数の第２要素を取得した場合は、第１要素ごと又は第２要素ごとに考慮事項を推定する。推定は、第１要素及び第２要素を第２学習済みモデルに入力し、第２学習済みモデルから出力される考慮事項を取得することにより行う。

次いで、ステップＳ１７２に移行して、推定した考慮事項を表示装置４４に表示し、上記第１の実施の形態におけるステップＳ１５８、Ｓ１６０と同様の処理を行い、一連の処理を終了する。

一方、ステップＳ１５８で、変更後寸法が選択されないと判定した場合(NO)は、ステップＳ１６８に移行する。

一方、ステップＳ１６８で、考慮事項ボタンがクリックされないと判定した場合(NO)は、ステップＳ１５８に移行する。

〔ＰＳの寸法を変更する場合〕
次に、ＰＳの寸法を変更する場合の動作を説明する。
図２３は、第１要素の変更候補を表示する画面である。

図２４は、第１の変更候補に対応する考慮事項を表示する画面である。
設計者は、ＣＡＤソフトウェアにおいて、図７の矩計図を編集中に編集要素「ＰＳ」を指示すると、図８の画面が表示される。編集要素「ＰＳ」の寸法を270[mm]に変更したい場合、図８の画面において「幅が270のＰＳ」と入力する。そして、提案のボタンをクリックすると、ステップＳ１５０～Ｓ１５４を経て、第２要素として「幅が270のＰＳ」が、第１要素として「幅が700の左クローゼット」及び「幅が700の中央クローゼット」がそれぞれ取得され、学習済みモデルを用いて、取得された第１要素及び第２要素から１又は複数の変更後寸法が推定される。推定された変更後寸法は、ステップＳ１５６を経て、図２３に示すように、第１要素の変更候補として表示される。図２３の例では、３つの変更候補が表示されている。これら変更候補の内容は図９と同様である。また、各変更候補には、その変更候補に対応する考慮事項を表示するための考慮事項ボタンが表示されている。

ここで、設計者は、例えば第１の変更候補に対応する考慮事項ボタンをクリックすると、ステップＳ１７０を経て、第２学習済みモデルを用いて、取得された第１要素及び第２要素から１又は複数の考慮事項が推定される。推定された考慮事項は、ステップＳ１７２を経て、図２４に示すように、第１の変更候補を採用する場合に考慮すべき事項として表示される。図２４の例では、左クローゼット及び中央クローゼットの両方を変更する場合、最小スペース、収納物の大きさ、収納物のバランス、クローゼットの用途、利便性及び部屋のレイアウトを考慮すべきことが表示されている。

第２の変更候補に対応する考慮事項ボタンをクリックすると、同様に、第２の変更候補を採用する場合に考慮すべき事項が表示される。第３の変更候補に対応する考慮事項ボタンをクリックすると、同様に、第３の変更候補を採用する場合に考慮すべき事項が表示される。

考慮事項を確認した設計者は、例えば第１の変更候補を選択すると、ステップＳ１６０を経て、図１０に示すように、左クローゼットの幅が700[mm]から650[mm]に、中央クローゼットの幅が700[mm]から650[mm]にそれぞれ変更される。

〔ピアノの搬入を想定する場合〕
次に、ピアノの搬入を想定する場合の動作を説明する。

図２５は、第１要素の変更候補を表示する画面である。
図２６は、第１の変更候補に対応する考慮事項を表示する画面である。

設計者は、ＣＡＤソフトウェアにおいて、図１１の矩計図を編集中に廊下を指示すると、図１２の画面が表示される。ピアノの搬入を想定したい場合、図１２の画面において「幅が120以上のピアノ」と入力する。そして、提案のボタンをクリックすると、ステップＳ１５０～Ｓ１５４を経て、第２要素として「幅が120以上のピアノ」が、第１要素として「幅が920のトイレ」がそれぞれ取得され、学習済みモデルを用いて、取得された第１要素及び第２要素から１又は複数の変更後寸法が推定される。推定された変更後寸法は、ステップＳ１５６を経て、図２５に示すように、第１要素の変更候補として表示される。図２５の例では、３つの変更候補が表示されている。これら変更候補の内容は図１３と同様である。また、各変更候補には、その変更候補に対応する考慮事項を表示するための考慮事項ボタンが表示されている。

ここで、設計者は、例えば第１の変更候補に対応する考慮事項ボタンをクリックすると、ステップＳ１７０を経て、第２学習済みモデルを用いて、取得された第１要素及び第２要素から１又は複数の考慮事項が推定される。推定された考慮事項は、ステップＳ１７２を経て、図２６に示すように、第１の変更候補を採用する場合に考慮すべき事項として表示される。図２６の例では、トイレの幅を870[mm]に変更する場合、バリアフリー仕様が追加できるかどうかを考慮すべきことが表示されている。

第２の変更候補に対応する考慮事項ボタンをクリックすると、同様に、第２の変更候補を採用する場合に考慮すべき事項が表示される。第３の変更候補に対応する考慮事項ボタンをクリックすると、同様に、第３の変更候補を採用する場合に考慮すべき事項が表示される。

考慮事項を確認した設計者は、例えば第１の変更候補を選択すると、ステップＳ１６０を経て、図１４に示すように、トイレの幅が920[mm]から870[mm]に変更される。

次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素及び第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する第２要素情報を取得し、第１要素に関する要素情報４１２、第２要素に関する要素情報４１４及び第１要素を変更する場合の１又は複数の考慮事項に関する考慮事項情報４１６に基づいて学習を行った第２学習済みモデルを用いて、取得した第１要素及び第２要素から１又は複数の考慮事項を推定する。

これにより、設計者は第１要素を変更する場合に考慮すべき事項を確認できるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更するにあたって注意事項等を考慮することができる。

本実施の形態において、ステップＳ１５０、Ｓ１５２は、発明３の要素情報取得手段に対応し、ステップＳ１７０は、発明３の推定手段に対応している。

〔第４の実施の形態〕
次に、本発明の第４の実施の形態を説明する。図２７～図３２は、本実施の形態を示す図である。その他、図７、図８、図１０、図１１、図１２及び図１４を援用する。

本実施の形態は、上記第１の実施の形態に対し、第１要素を変更する場合のリスクを推定する点で異なる。

まず、本実施の形態の構成を説明する。
図２７は、リスクデータの構造を示す図である。

記憶装置４２は、図２７に示すように、リスクデータを記憶している。
リスクデータは、設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する要素情報４１８と、第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する要素情報４２０と、第１要素を変更する場合のリスクに関するリスク情報４２２とを含んで構成されている。要素変更に人の判断を要する編集要素かどうかについては上記第１の実施の形態と同様であり、記憶装置４２の判断要否データに基づいて、変更に人の判断を要する編集要素であると判定した編集要素を第１要素としてリスクデータ上取り扱う。第２要素は、設計情報中の編集可能な編集要素又はそれ以外の要素（例えば、室内に設置する予定の家具その他の仮想の要素）を含む。リスクデータは、例えば、編集履歴データにおける各編集履歴と対応するデータとして構成することができ、第１要素を変更するにあたって設計者が第１要素を変更する場合のリスクを入力したときは、これをリスクデータとして記録することにより作成することができる。

図２７中第１行目には、第１要素として「幅が700の左クローゼット」「幅が700の中央クローゼット」が、第２要素として「幅が270のＰＳ」が、リスクとして「左クローゼット及び中央クローゼットの両方を変更する場合、建築基準法や住宅品質確保法などに違反する法的なリスク、非常時の避難に支障をきたす防災上のリスク、収納物の出し入れが難しくなる利便性低下のリスク、物件価値が下がる資産価値低下のリスクが想定」がそれぞれ登録されている。これは、幅が700[mm]の左クローゼット及び幅が700[mm]の中央クローゼットがその変更に人の判断を要する要素であり、幅が270[mm]のＰＳが第１要素の変更に影響を与える要素であり、ＰＳの寸法を270[mm]に変更する場合に左クローゼット及び中央クローゼットの両方を変更するときは、建築基準法や住宅品質確保法などに違反する法的なリスク、非常時の避難に支障をきたす防災上のリスク、収納物の出し入れが難しくなる利便性低下のリスク及び物件価値が下がる資産価値低下のリスクが想定されることを示している。

図２７中第２行目には、第１要素として「幅が700の左クローゼット」「幅が700の中央クローゼット」が、第２要素として「幅が270のＰＳ」が、リスクとして「左クローゼット及び中央クローゼットの一方を変更する場合、両方を変更する場合に比して１つだけが極端に小さくなるので上記リスクがさらに大きい」がそれぞれ登録されている。これは、ＰＳの寸法を270[mm]に変更する場合に左クローゼット及び中央クローゼットの一方を変更するときは、両方を変更する場合に比して１つだけが極端に小さくなるので上記リスクがさらに大きいことを示している。

図２７中第３行目には、第１要素として「幅が920のトイレ」が、第２要素として「幅が120のピアノ」が、リスクとして「トイレの幅を870に変更する場合、使用時の動きが制限されたり清掃がしにいなどの利便性低下のリスクが想定」がそれぞれ登録されている。これは、幅が120[mm]のピアノを搬入するにあたってピアノとトイレの壁の干渉を防止するためにトイレの幅を870[mm]に変更する場合、使用時の動きが制限されたり清掃がしにいなどの利便性低下のリスクが想定されることを示している。

図２７中第４行目には、第１要素として「幅が920のトイレ」が、第２要素として「幅が130のピアノ」が、リスクとして「トイレの幅を855に変更する場合、トイレ内で転倒したとき、内開きのドアだとドアが開かなくなる安全上のリスクが想定」がそれぞれ登録されている。これは、幅が130[mm]のピアノを搬入するにあたってピアノとトイレの壁の干渉を防止するためにトイレの幅を855[mm]に変更する場合、トイレ内で転倒したとき、内開きのドアだとドアが開かなくなる安全上のリスクが想定されることを示している。

図２７中第５行目には、第１要素として「幅が920のトイレ」が、第２要素として「幅が140のピアノ」が、リスクとして「トイレの幅を840に変更する場合、建築基準法や住宅品質確保法などに違反する法的なリスクが想定」がそれぞれ登録されている。これは、幅が140[mm]のピアノを搬入するにあたってピアノとトイレの壁の干渉を防止するためにトイレの幅を840[mm]に変更する場合、建築基準法や住宅品質確保法などに違反する法的なリスクが想定されることを示している。

記憶装置４２は、第２学習済みモデルのデータを記憶している。第２学習済みモデルは、第１要素に関する要素情報４１８、第２要素に関する要素情報４２０及び第１要素を変更する場合の１又は複数のリスクに関するリスク情報４２２に基づいて学習が行われている。第２学習済みモデルの生成方法は、上記第１の実施の形態（図４及び図５）と同様である。リスクデータは、ＡＩの学習に用いるため、記憶装置４２には、過去に作成された多数のリスクデータが記憶されている。これらのリスクデータは、ＡＩの学習における教師データとなる。

次に、本実施の形態の動作を説明する。
図２８は、リスク推定処理を示すフローチャートである。

リスク推定処理は、ユーザからの要求に応じて実行される処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図２８に示すように、まず、上記第１の実施の形態におけるステップＳ１５０～Ｓ１５６と同様の処理を行い、ステップＳ１７４に移行する。

ステップＳ１７４では、各変更後寸法ごとに表示されるリスクボタンのいずれかがクリックされたか否かを判定し、リスクボタンがクリックされたと判定した場合(YES)は、ステップＳ１７６に移行する。

ステップＳ１７６では、記憶装置４２の第２学習済みモデルを用いて、ステップＳ１５０、Ｓ１５２で取得した第１要素及び第２要素から１又は複数のリスクを推定する。複数の第１要素又は複数の第２要素を取得した場合は、第１要素ごと又は第２要素ごとにリスクを推定する。推定は、第１要素及び第２要素を第２学習済みモデルに入力し、第２学習済みモデルから出力されるリスクを取得することにより行う。

次いで、ステップＳ１７８に移行して、推定したリスクを表示装置４４に表示し、上記第１の実施の形態におけるステップＳ１５８、Ｓ１６０と同様の処理を行い、一連の処理を終了する。

一方、ステップＳ１５８で、変更後寸法が選択されないと判定した場合(NO)は、ステップＳ１７４に移行する。

一方、ステップＳ１７４で、リスクボタンがクリックされないと判定した場合(NO)は、ステップＳ１５８に移行する。

〔ＰＳの寸法を変更する場合〕
次に、ＰＳの寸法を変更する場合の動作を説明する。
図２９は、第１要素の変更候補を表示する画面である。

図３０は、第１の変更候補に対応するリスクを表示する画面である。
設計者は、ＣＡＤソフトウェアにおいて、図７の矩計図を編集中に編集要素「ＰＳ」を指示すると、図８の画面が表示される。編集要素「ＰＳ」の寸法を270[mm]に変更したい場合、図８の画面において「幅が270のＰＳ」と入力する。そして、提案のボタンをクリックすると、ステップＳ１５０～Ｓ１５４を経て、第２要素として「幅が270のＰＳ」が、第１要素として「幅が700の左クローゼット」及び「幅が700の中央クローゼット」がそれぞれ取得され、学習済みモデルを用いて、取得された第１要素及び第２要素から１又は複数の変更後寸法が推定される。推定された変更後寸法は、ステップＳ１５６を経て、図２９に示すように、第１要素の変更候補として表示される。図２９の例では、３つの変更候補が表示されている。これら変更候補の内容は図９と同様である。また、各変更候補には、その変更候補に対応するリスクを表示するためのリスクボタンが表示されている。

ここで、設計者は、例えば第１の変更候補に対応するリスクボタンをクリックすると、ステップＳ１７６を経て、第２学習済みモデルを用いて、取得された第１要素及び第２要素から１又は複数のリスクが推定される。推定されたリスクは、ステップＳ１７８を経て、図３０に示すように、第１の変更候補を採用する場合のリスクとして表示される。図３０の例では、左クローゼット及び中央クローゼットの両方を変更する場合、建築基準法や住宅品質確保法などに違反する法的なリスク、非常時の避難に支障をきたす防災上のリスク、収納物の出し入れが難しくなる利便性低下のリスク及び物件価値が下がる資産価値低下のリスクが想定されることが表示されている。

第２の変更候補に対応するリスクボタンをクリックすると、同様に、第２の変更候補を採用する場合のリスクが表示される。第３の変更候補に対応するリスクボタンをクリックすると、同様に、第３の変更候補を採用する場合のリスクが表示される。

リスクを確認した設計者は、例えば第１の変更候補を選択すると、ステップＳ１６０を経て、図１０に示すように、左クローゼットの幅が700[mm]から650[mm]に、中央クローゼットの幅が700[mm]から650[mm]にそれぞれ変更される。

〔ピアノの搬入を想定する場合〕
次に、ピアノの搬入を想定する場合の動作を説明する。

図３１は、第１要素の変更候補を表示する画面である。
図３２は、第１の変更候補に対応するリスクを表示する画面である。

設計者は、ＣＡＤソフトウェアにおいて、図１１の矩計図を編集中に廊下を指示すると、図１２の画面が表示される。ピアノの搬入を想定したい場合、図１２の画面において「幅が120以上のピアノ」と入力する。そして、提案のボタンをクリックすると、ステップＳ１５０～Ｓ１５４を経て、第２要素として「幅が120以上のピアノ」が、第１要素として「幅が920のトイレ」がそれぞれ取得され、学習済みモデルを用いて、取得された第１要素及び第２要素から１又は複数の変更後寸法が推定される。推定された変更後寸法は、ステップＳ１５６を経て、図３１に示すように、第１要素の変更候補として表示される。図３１の例では、３つの変更候補が表示されている。これら変更候補の内容は図１３と同様である。また、各変更候補には、その変更候補に対応するリスクを表示するためのリスクボタンが表示されている。

ここで、設計者は、例えば第１の変更候補に対応するリスクボタンをクリックすると、ステップＳ１７６を経て、第２学習済みモデルを用いて、取得された第１要素及び第２要素から１又は複数のリスクが推定される。推定されたリスクは、ステップＳ１７８を経て、図３２に示すように、第１の変更候補を採用する場合のリスクとして表示される。図３２の例では、トイレの幅を870[mm]に変更する場合、使用時の動きが制限されたり清掃がしにいなどの利便性低下のリスクが想定されることが表示されている。

第２の変更候補に対応するリスクボタンをクリックすると、同様に、第２の変更候補を採用する場合のリスクが表示される。第３の変更候補に対応するリスクボタンをクリックすると、同様に、第３の変更候補を採用する場合のリスクが表示される。

リスクを確認した設計者は、例えば第１の変更候補を選択すると、ステップＳ１６０を経て、図１４に示すように、トイレの幅が920[mm]から870[mm]に変更される。

次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素及び第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する第２要素情報を取得し、第１要素に関する要素情報４１８、第２要素に関する要素情報４２０及び第１要素を変更する場合の１又は複数のリスクに関するリスク情報４２２に基づいて学習を行った第２学習済みモデルを用いて、取得した第１要素及び第２要素から１又は複数のリスクを推定する。

これにより、設計者は第１要素を変更する場合のリスクを確認できるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更するにあたってリスクを考慮することができる。

本実施の形態において、ステップＳ１５０、Ｓ１５２は、発明４の要素情報取得手段に対応し、ステップＳ１７６は、発明４の推定手段に対応している。

〔変形例〕
なお、上記第１の実施の形態及びその変形例においては、第１要素に関する要素情報４００、第２要素に関する要素情報４０２及び第１要素を変更する場合の１又は複数の変更後寸法に関する寸法情報４０４に基づいて学習を行った学習済みモデルを採用したが、これに限らず、第１要素に関する要素情報４００及び第１要素を変更する場合の１又は複数の変更後寸法に関する寸法情報４０４に基づいて学習を行った学習済みモデルを採用することができる。この場合、図６のステップＳ１５０の処理は不要となる。また、図６のステップＳ１５４では、記憶装置４２の学習済みモデルを用いて、取得した第１要素から１又は複数の変更後寸法を推定する。複数の第１要素を取得した場合は、第１要素ごとに変更後寸法を推定する。推定は、第１要素を学習済みモデルに入力し、学習済みモデルから出力される変更後寸法を取得することにより行う。

また、上記第２の実施の形態及びその変形例においては、第１要素に関する要素情報４０６、第２要素に関する要素情報４０８及び第１要素を変更する場合の１又は複数の影響に関する影響情報４１０に基づいて学習を行った学習済みモデルを採用したが、これに限らず、第１要素に関する要素情報４０６及び第１要素を変更する場合の１又は複数の影響に関する影響情報４１０に基づいて学習を行った学習済みモデルを採用することができる。この場合、図１６のステップＳ１５０の処理は不要となる。また、図１６のステップＳ１６４では、記憶装置４２の学習済みモデルを用いて、取得した第１要素から１又は複数の影響を推定する。複数の第１要素を取得した場合は、第１要素ごとに影響を推定する。推定は、第１要素を学習済みモデルに入力し、学習済みモデルから出力される影響を取得することにより行う。

また、上記第３の実施の形態及びその変形例においては、第１要素に関する要素情報４１２、第２要素に関する要素情報４１４及び第１要素を変更する場合の１又は複数の考慮事項に関する考慮事項情報４１６に基づいて学習を行った学習済みモデルを採用したが、これに限らず、第１要素に関する要素情報４１２及び第１要素を変更する場合の１又は複数の考慮事項に関する考慮事項情報４１６に基づいて学習を行った学習済みモデルを採用することができる。この場合、図２２のステップＳ１５０の処理は不要となる。また、図２２のステップＳ１７０では、記憶装置４２の学習済みモデルを用いて、取得した第１要素から１又は複数の考慮事項を推定する。複数の第１要素を取得した場合は、第１要素ごとに考慮事項を推定する。推定は、第１要素を学習済みモデルに入力し、学習済みモデルから出力される考慮事項を取得することにより行う。

また、上記第４の実施の形態及びその変形例においては、第１要素に関する要素情報４１８、第２要素に関する要素情報４２０及び第１要素を変更する場合の１又は複数のリスクに関するリスク情報４２２に基づいて学習を行った学習済みモデルを採用したが、これに限らず、第１要素に関する要素情報４１８及び第１要素を変更する場合の１又は複数のリスクに関するリスク情報４２２に基づいて学習を行った学習済みモデルを採用することができる。この場合、図２８のステップＳ１５０の処理は不要となる。また、図２８のステップＳ１７６では、記憶装置４２の学習済みモデルを用いて、取得した第１要素から１又は複数のリスクを推定する。複数の第１要素を取得した場合は、第１要素ごとにリスクを推定する。推定は、第１要素を学習済みモデルに入力し、学習済みモデルから出力されるリスクを取得することにより行う。

また、上記第１～第４の実施の形態及びその変形例においては、学習済みモデルを用いたが、これに限らず、大規模言語モデル（Large Language Model）を利用する構成を採用することもできる。具体的には、例えば、次の構成を採用することができる。

図面作成支援装置１００は、大規模言語モデルを有する大規模言語モデルサーバにネットワークを介して接続している。大規模言語モデルサーバは、図面作成支援装置１００と同様のハードウェア構成を有して構成されている。大規模言語モデルとは、人間の話す言葉をその出現確率でモデル化した言語モデルと呼ばれるものを、膨大なデータから事前学習する深層学習モデルである。大規模言語モデルサーバは、リクエストを受信すると、大規模言語モデルを用いて、受信されたリクエストに含まれる文章から次の単語の生成確率を統計的に推定し、推定結果をリクエスト元に送信する。大規模言語モデルとしては、例えば、インターネットサイト「https://chatgpt-lab.com/n/n418d3aa56f0b」「https://agirobots.com/chatgpt-mechanism-and-problem/」に記載されている公知の技術を採用することができる。

そして、図面作成支援装置１００に対しては、次の発明Ａ１～Ａ８を適用することができる。

〔発明Ａ１〕 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報及び当該第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する第２要素情報を含み、前記第１要素を変更する１又は複数の候補に関する候補情報を生成する要求を含むリクエストを大規模言語モデルに入力するリクエスト入力手段と、
前記リクエストに対して前記大規模言語モデルから出力される候補情報を取得する候補情報取得手段とを備える。

これにより、第１要素を変更する１又は複数の候補に関する候補情報が得られるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更しやすくなる。

上記第１の実施の形態の変形例として発明Ａ１の実施の形態を説明する。ステップＳ１５４の処理が、大規模言語モデルサーバから寸法情報を取得する処理に置き換わる。

設計者は、図８の画面において「幅が270のＰＳ」と入力し提案のボタンをクリックすると、ステップＳ１５０～Ｓ１５４を経て、第２要素として「幅が270のＰＳ」が、第１要素として「幅が700の左クローゼット」及び「幅が700の中央クローゼット」がそれぞれ取得され、大規模言語モデルサーバにリクエストが送信される。リクエストは、取得された第１要素及び第２要素を含み、且つ、当該第２要素との関係で当該第１要素を変更する場合の１又は複数の変更後寸法に関する寸法情報を生成する要求を含む。このリクエストに対し、大規模言語モデルサーバからは寸法情報が出力される。図面作成支援装置１００では、寸法情報を受信すると、ステップＳ１５６を経て、受信した寸法情報に基づいて第１要素の変更候補が表示される。

〔発明Ａ２〕 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報及び当該第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する第２要素情報を含み、前記第１要素を変更する場合の１又は複数の影響に関する影響情報を生成する要求を含むリクエストを大規模言語モデルに入力するリクエスト入力手段と、
前記リクエストに対して前記大規模言語モデルから出力される影響情報を取得する影響情報取得手段とを備える。

これにより、第１要素を変更する場合の１又は複数の影響に関する影響情報が得られるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更するにあたって影響を考慮することができる。

上記第２の実施の形態の変形例として発明Ａ２の実施の形態を説明する。ステップＳ１６４の処理が、大規模言語モデルサーバから影響情報を取得する処理に置き換わる。

設計者は、図８の画面において「幅が270のＰＳ」と入力し第１の変更候補に対応する影響ボタンをクリックすると、ステップＳ１５０、Ｓ１５２、Ｓ１６４を経て、第２要素として「幅が270のＰＳ」が、第１要素として「幅が700の左クローゼット」及び「幅が700の中央クローゼット」がそれぞれ取得され、大規模言語モデルサーバにリクエストが送信される。リクエストは、取得された第１要素及び第２要素を含み、且つ、当該第２要素との関係で当該第１要素を変更する場合の１又は複数の影響に関する影響情報を生成する要求を含む。このリクエストに対し、大規模言語モデルサーバからは影響情報が出力される。図面作成支援装置１００では、影響情報を受信すると、ステップＳ１６６を経て、受信した影響情報に基づいて第１の変更候補を採用する場合の影響が表示される。

〔発明Ａ３〕 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報及び当該第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する第２要素情報を含み、前記第１要素を変更する場合に考慮すべき１又は複数の事項に関する考慮事項情報を生成する要求を含むリクエストを大規模言語モデルに入力するリクエスト入力手段と、
前記リクエストに対して前記大規模言語モデルから出力される考慮事項情報を取得する考慮事項情報取得手段とを備える。

これにより、第１要素を変更する場合に考慮すべき１又は複数の事項に関する考慮事項情報が得られるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更するにあたって注意事項等を考慮することができる。

上記第３の実施の形態の変形例として発明Ａ３の実施の形態を説明する。ステップＳ１７０の処理が、大規模言語モデルサーバから考慮事項情報を取得する処理に置き換わる。

設計者は、図８の画面において「幅が270のＰＳ」と入力し第１の変更候補に対応する考慮事項ボタンをクリックすると、ステップＳ１５０、Ｓ１５２、Ｓ１７０を経て、第２要素として「幅が270のＰＳ」が、第１要素として「幅が700の左クローゼット」及び「幅が700の中央クローゼット」がそれぞれ取得され、大規模言語モデルサーバにリクエストが送信される。リクエストは、取得された第１要素及び第２要素を含み、且つ、当該第２要素との関係で当該第１要素を変更する場合の１又は複数の考慮事項に関する考慮事項情報を生成する要求を含む。このリクエストに対し、大規模言語モデルサーバからは考慮事項情報が出力される。図面作成支援装置１００では、考慮事項情報を受信すると、ステップＳ１７２を経て、受信した考慮事項情報に基づいて第１の変更候補を採用する場合の考慮事項が表示される。

〔発明Ａ４〕 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報及び当該第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する第２要素情報を含み、前記第１要素を変更する場合の１又は複数のリスクに関するリスク情報を生成する要求を含むリクエストを大規模言語モデルに入力するリクエスト入力手段と、
前記リクエストに対して前記大規模言語モデルから出力されるリスク情報を取得するリスク情報取得手段とを備える。

これにより、第１要素を変更する場合の１又は複数のリスクに関するリスク情報が得られるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更するにあたってリスクを考慮することができる。

上記第４の実施の形態の変形例として発明Ａ４の実施の形態を説明する。ステップＳ１７６の処理が、大規模言語モデルサーバからリスク情報を取得する処理に置き換わる。

設計者は、図８の画面において「幅が270のＰＳ」と入力し第１の変更候補に対応するリスクボタンをクリックすると、ステップＳ１５０、Ｓ１５２、Ｓ１７６を経て、第２要素として「幅が270のＰＳ」が、第１要素として「幅が700の左クローゼット」及び「幅が700の中央クローゼット」がそれぞれ取得され、大規模言語モデルサーバにリクエストが送信される。リクエストは、取得された第１要素及び第２要素を含み、且つ、当該第２要素との関係で当該第１要素を変更する場合の１又は複数のリスクに関するリスク情報を生成する要求を含む。このリクエストに対し、大規模言語モデルサーバからはリスク情報が出力される。図面作成支援装置１００では、リスク情報を受信すると、ステップＳ１７８を経て、受信したリスク情報に基づいて第１の変更候補を採用する場合のリスクが表示される。

〔発明Ａ５〕 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報を含み、前記第１要素を変更する１又は複数の候補に関する候補情報を生成する要求を含むリクエストを大規模言語モデルに入力するリクエスト入力手段と、
前記リクエストに対して前記大規模言語モデルから出力される候補情報を取得する候補情報取得手段とを備える。

これにより、第１要素を変更する１又は複数の候補に関する候補情報が得られるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更しやすくなる。

上記第１の実施の形態の変形例として発明Ａ５の実施の形態を説明する。ステップＳ１５４の処理が、大規模言語モデルサーバから寸法情報を取得する処理に置き換わる。

設計者は、図８の画面において「幅が270のＰＳ」と入力し提案のボタンをクリックすると、ステップＳ１５２、Ｓ１５４を経て、第１要素として「幅が700の左クローゼット」及び「幅が700の中央クローゼット」が取得され、大規模言語モデルサーバにリクエストが送信される。リクエストは、取得された第１要素を含み、且つ、当該第１要素を変更する場合の１又は複数の変更後寸法に関する寸法情報を生成する要求を含む。このリクエストに対し、大規模言語モデルサーバからは寸法情報が出力される。図面作成支援装置１００では、寸法情報を受信すると、ステップＳ１５６を経て、受信した寸法情報に基づいて第１要素の変更候補が表示される。

〔発明Ａ６〕 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報を含み、前記第１要素を変更する場合の１又は複数の影響に関する影響情報を生成する要求を含むリクエストを大規模言語モデルに入力するリクエスト入力手段と、
前記リクエストに対して前記大規模言語モデルから出力される影響情報を取得する影響情報取得手段とを備える。

これにより、第１要素を変更する場合の１又は複数の影響に関する影響情報が得られるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更するにあたって影響を考慮することができる。

上記第２の実施の形態の変形例として発明Ａ６の実施の形態を説明する。ステップＳ１６４の処理が、大規模言語モデルサーバから影響情報を取得する処理に置き換わる。

設計者は、図８の画面において「幅が270のＰＳ」と入力し第１の変更候補に対応する影響ボタンをクリックすると、ステップＳ１５２、Ｓ１６４を経て、第１要素として「幅が700の左クローゼット」及び「幅が700の中央クローゼット」が取得され、大規模言語モデルサーバにリクエストが送信される。リクエストは、取得された第１要素を含み、且つ、当該第１要素を変更する場合の１又は複数の影響に関する影響情報を生成する要求を含む。このリクエストに対し、大規模言語モデルサーバからは影響情報が出力される。図面作成支援装置１００では、影響情報を受信すると、ステップＳ１６６を経て、受信した影響情報に基づいて第１の変更候補を採用する場合の影響が表示される。

〔発明Ａ７〕 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報を含み、前記第１要素を変更する場合に考慮すべき１又は複数の事項に関する考慮事項情報を生成する要求を含むリクエストを大規模言語モデルに入力するリクエスト入力手段と、
前記リクエストに対して前記大規模言語モデルから出力される考慮事項情報を取得する考慮事項情報取得手段とを備える。

これにより、第１要素を変更する場合に考慮すべき１又は複数の事項に関する考慮事項情報が得られるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更するにあたって注意事項等を考慮することができる。

上記第３の実施の形態の変形例として発明Ａ７の実施の形態を説明する。ステップＳ１７０の処理が、大規模言語モデルサーバから考慮事項情報を取得する処理に置き換わる。

設計者は、図８の画面において「幅が270のＰＳ」と入力し第１の変更候補に対応する考慮事項ボタンをクリックすると、ステップＳ１５２、Ｓ１７０を経て、第１要素として「幅が700の左クローゼット」及び「幅が700の中央クローゼット」が取得され、大規模言語モデルサーバにリクエストが送信される。リクエストは、取得された第１要素を含み、且つ、当該第１要素を変更する場合の１又は複数の考慮事項に関する考慮事項情報を生成する要求を含む。このリクエストに対し、大規模言語モデルサーバからは考慮事項情報が出力される。図面作成支援装置１００では、考慮事項情報を受信すると、ステップＳ１７２を経て、受信した考慮事項情報に基づいて第１の変更候補を採用する場合の考慮事項が表示される。

〔発明Ａ８〕 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報を含み、前記第１要素を変更する場合の１又は複数のリスクに関するリスク情報を生成する要求を含むリクエストを大規模言語モデルに入力するリクエスト入力手段と、
前記リクエストに対して前記大規模言語モデルから出力されるリスク情報を取得するリスク情報取得手段とを備える。

これにより、第１要素を変更する場合の１又は複数のリスクに関するリスク情報が得られるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更するにあたってリスクを考慮することができる。

上記第４の実施の形態の変形例として発明Ａ８の実施の形態を説明する。ステップＳ１７６の処理が、大規模言語モデルサーバからリスク情報を取得する処理に置き換わる。

設計者は、図８の画面において「幅が270のＰＳ」と入力し第１の変更候補に対応するリスクボタンをクリックすると、ステップＳ１５２、Ｓ１７６を経て、第１要素として「幅が700の左クローゼット」及び「幅が700の中央クローゼット」が取得され、大規模言語モデルサーバにリクエストが送信される。リクエストは、取得された第１要素を含み、且つ、当該第１要素を変更する場合の１又は複数のリスクに関するリスク情報を生成する要求を含む。このリクエストに対し、大規模言語モデルサーバからはリスク情報が出力される。図面作成支援装置１００では、リスク情報を受信すると、ステップＳ１７８を経て、受信したリスク情報に基づいて第１の変更候補を採用する場合のリスクが表示される。

また、上記第１～第４の実施の形態及びその変形例においては、学習済みモデル又は大規模言語モデルを用いたが、これに限らず、図面作成支援装置１００に対しては、次の発明Ｂ１～Ｂ８を適用することができる。

〔発明Ｂ１〕 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報及び当該第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する第２要素情報を取得する要素情報取得手段と、
前記第１要素を変更する１又は複数の候補に関する候補情報を、前記第１要素に関する情報及び前記第２要素に関する情報と対応づけて記憶する記憶手段から、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報及び第２要素情報に対応する前記候補情報を検索する検索手段とを備える。

これにより、第１要素を変更する１又は複数の候補に関する候補情報が得られるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更しやすくなる。

上記第１の実施の形態の変形例として発明Ｂ１の実施の形態を説明する。記憶装置４２は、編集履歴情報テーブルを記憶する。編集履歴情報テーブルには、１又は複数のレコードが登録されている。各レコードは、図２の要素情報４００を登録するフィールドと、図２の要素情報４０２を登録するフィールドと、図２の寸法情報４０４を登録するフィールドとを含んで構成されている。そして、図６のステップＳ１５０、Ｓ１５２の処理と同様に第１要素及び第２要素を取得し、取得した第１要素及び第２要素に対応する１又は複数の寸法情報４０４を編集履歴情報テーブルから検索する。その後の処理は、図６のステップＳ１５６～Ｓ１６０の処理と同様に行われる。

〔発明Ｂ２〕 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報及び当該第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する第２要素情報を取得する要素情報取得手段と、
前記第１要素を変更する場合の１又は複数の影響に関する影響情報を、前記第１要素に関する情報及び前記第２要素に関する情報と対応づけて記憶する記憶手段から、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報及び第２要素情報に対応する前記影響情報を検索する検索手段とを備える。

これにより、第１要素を変更する場合の１又は複数の影響に関する影響情報が得られるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更するにあたって影響を考慮することができる。

上記第２の実施の形態の変形例として発明Ｂ２の実施の形態を説明する。記憶装置４２は、影響情報テーブルを記憶する。影響情報テーブルには、１又は複数のレコードが登録されている。各レコードは、図１５の要素情報４０６を登録するフィールドと、図１５の要素情報４０８を登録するフィールドと、図１５の影響情報４１０を登録するフィールドとを含んで構成されている。そして、図１６のステップＳ１５０、Ｓ１５２の処理と同様に第１要素及び第２要素を取得し、取得した第１要素及び第２要素に対応する１又は複数の影響情報４１０を影響情報テーブルから検索する。その後の処理は、図１６のステップＳ１６６、Ｓ１５８、Ｓ１６０の処理と同様に行われる。

〔発明Ｂ３〕 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報及び当該第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する第２要素情報を取得する要素情報取得手段と、
前記第１要素を変更する場合に考慮すべき１又は複数の事項に関する考慮事項情報を、前記第１要素に関する情報及び前記第２要素に関する情報と対応づけて記憶する記憶手段から、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報及び第２要素情報に対応する前記考慮事項情報を検索する検索手段とを備える。

これにより、第１要素を変更する場合に考慮すべき１又は複数の事項に関する考慮事項情報が得られるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更するにあたって注意事項等を考慮することができる。

上記第３の実施の形態の変形例として発明Ｂ３の実施の形態を説明する。記憶装置４２は、考慮事項情報テーブルを記憶する。考慮事項情報テーブルには、１又は複数のレコードが登録されている。各レコードは、図２１の要素情報４１２を登録するフィールドと、図２１の要素情報４１４を登録するフィールドと、図２１の考慮事項情報４１６を登録するフィールドとを含んで構成されている。そして、図２２のステップＳ１５０、Ｓ１５２の処理と同様に第１要素及び第２要素を取得し、取得した第１要素及び第２要素に対応する１又は複数の考慮事項情報４１６を考慮事項情報テーブルから検索する。その後の処理は、図２２のステップＳ１７２、Ｓ１５８、Ｓ１６０の処理と同様に行われる。

〔発明Ｂ４〕 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報及び当該第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する第２要素情報を取得する要素情報取得手段と、
前記第１要素を変更する場合の１又は複数のリスクに関するリスク情報を、前記第１要素に関する情報及び前記第２要素に関する情報と対応づけて記憶する記憶手段から、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報及び第２要素情報に対応する前記リスク情報を検索する検索手段とを備える。

これにより、第１要素を変更する場合の１又は複数のリスクに関するリスク情報が得られるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更するにあたってリスクを考慮することができる。

上記第４の実施の形態の変形例として発明Ｂ４の実施の形態を説明する。記憶装置４２は、リスク情報テーブルを記憶する。リスク情報テーブルには、１又は複数のレコードが登録されている。各レコードは、図２７の要素情報４１８を登録するフィールドと、図２７の要素情報４２０を登録するフィールドと、図２７のリスク情報４２２を登録するフィールドとを含んで構成されている。そして、図２８のステップＳ１５０、Ｓ１５２の処理と同様に第１要素及び第２要素を取得し、取得した第１要素及び第２要素に対応する１又は複数のリスク情報４２２をリスク情報テーブルから検索する。その後の処理は、図２８のステップＳ１７８、Ｓ１５８、Ｓ１６０の処理と同様に行われる。

〔発明Ｂ５〕 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報を取得する要素情報取得手段と、
前記第１要素を変更する１又は複数の候補に関する候補情報を、前記第１要素に関する情報と対応づけて記憶する記憶手段から、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報に対応する前記候補情報を検索する検索手段とを備える。

これにより、第１要素を変更する１又は複数の候補に関する候補情報が得られるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更しやすくなる。

上記第１の実施の形態の変形例として発明Ｂ５の実施の形態を説明する。記憶装置４２は、編集履歴情報テーブルを記憶する。編集履歴情報テーブルには、１又は複数のレコードが登録されている。各レコードは、図２の要素情報４００を登録するフィールドと、図２の寸法情報４０４を登録するフィールドとを含んで構成されている。そして、図６のステップＳ１５２の処理と同様に第１要素を取得し、取得した第１要素に対応する１又は複数の寸法情報４０４を編集履歴情報テーブルから検索する。その後の処理は、図６のステップＳ１５６～Ｓ１６０の処理と同様に行われる。

〔発明Ｂ６〕 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報を取得する要素情報取得手段と、
前記第１要素を変更する場合の１又は複数の影響に関する影響情報を、前記第１要素に関する情報と対応づけて記憶する記憶手段から、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報に対応する前記影響情報を検索する検索手段とを備える。

これにより、第１要素を変更する場合の１又は複数の影響に関する影響情報が得られるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更するにあたって影響を考慮することができる。

上記第２の実施の形態の変形例として発明Ｂ６の実施の形態を説明する。記憶装置４２は、影響情報テーブルを記憶する。影響情報テーブルには、１又は複数のレコードが登録されている。各レコードは、図１５の要素情報４０６を登録するフィールドと、図１５の影響情報４１０を登録するフィールドとを含んで構成されている。そして、図１６のステップＳ１５２の処理と同様に第１要素を取得し、取得した第１要素に対応する１又は複数の影響情報４１０を影響情報テーブルから検索する。その後の処理は、図１６のステップＳ１６６、Ｓ１５８、Ｓ１６０の処理と同様に行われる。

〔発明Ｂ７〕 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報を取得する要素情報取得手段と、
前記第１要素を変更する場合に考慮すべき１又は複数の事項に関する考慮事項情報を、前記第１要素に関する情報と対応づけて記憶する記憶手段から、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報に対応する前記考慮事項情報を検索する検索手段とを備える。

これにより、第１要素を変更する場合に考慮すべき１又は複数の事項に関する考慮事項情報が得られるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更するにあたって注意事項等を考慮することができる。

上記第３の実施の形態の変形例として発明Ｂ７の実施の形態を説明する。記憶装置４２は、考慮事項情報テーブルを記憶する。考慮事項情報テーブルには、１又は複数のレコードが登録されている。各レコードは、図２１の要素情報４１２を登録するフィールドと、図２１の考慮事項情報４１６を登録するフィールドとを含んで構成されている。そして、図２２のステップＳ１５２の処理と同様に第１要素を取得し、取得した第１要素に対応する１又は複数の考慮事項情報４１６を考慮事項情報テーブルから検索する。その後の処理は、図２２のステップＳ１７２、Ｓ１５８、Ｓ１６０の処理と同様に行われる。

〔発明Ｂ８〕 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報を取得する要素情報取得手段と、
前記第１要素を変更する場合の１又は複数のリスクに関するリスク情報を、前記第１要素に関する情報と対応づけて記憶する記憶手段から、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報に対応する前記リスク情報を検索する検索手段とを備える。

これにより、第１要素を変更する場合の１又は複数のリスクに関するリスク情報が得られるので、変更に人の判断を要する編集要素を変更するにあたってリスクを考慮することができる。

上記第４の実施の形態の変形例として発明Ｂ８の実施の形態を説明する。記憶装置４２は、リスク情報テーブルを記憶する。リスク情報テーブルには、１又は複数のレコードが登録されている。各レコードは、図２７の要素情報４１８を登録するフィールドと、図２７のリスク情報４２２を登録するフィールドとを含んで構成されている。そして、図２８のステップＳ１５２の処理と同様に第１要素を取得し、取得した第１要素に対応する１又は複数のリスク情報４２２をリスク情報テーブルから検索する。その後の処理は、図２８のステップＳ１７８、Ｓ１５８、Ｓ１６０の処理と同様に行われる。

また、上記第１～第４の実施の形態及びその変形例においては、学習済みモデルを用いた推定処理、大規模言語モデルからの取得処理及びテーブルを用いた検索処理のいずれかを備える構成を採用したが、これに限らず、これら処理のうち複数を備える構成を採用することができる。この場合、どの処理を優先に行うかを制御することができる。例えば、（１）複数の処理のうち現在の負荷が低いものを優先に行う構成、（２）複数の処理のうち処理結果が設計者により採用された採用度合い（採用の回数、割合その他の度合いをいう。）が高いものを優先に行う構成、（３）複数の処理のうち設計者の利用度合い（利用の回数、割合その他の度合いをいう。）が高いものを優先に行う構成を採用することができる。

また、上記第１の実施の形態及びその変形例においては、第１要素を変更する場合の１又は複数の変更後寸法を推定したが、これに限らず、第１要素を変更する１又は複数の候補に関する候補情報に基づいて学習を行い、取得した第１要素及び第２要素から１又は複数の候補を推定することができる。例えば、次の構成を採用することができる。

第１の構成は、第１要素の寸法以外の属性として、重量、材質、単価その他の仕様に関する候補を推定することができる。

第２の構成は、第１の要素を変更した場合の変更前後の第１要素に関する要素情報及び第２要素に関する要素情報４０２に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、取得した第１要素及び第２要素から１又は複数の候補（変更後の第１要素）を推定する。ここで、変更後の第１要素に関する情報が候補情報に対応する。図２の例では、第１、２行目の寸法情報４０４「650」に代えて、変更後の第１要素「幅が650の左クローゼット」「幅が650の中央クローゼット」を登録する。なお、第２の構成は、第１要素に関する要素情報４００及び第１要素を変更する場合の１又は複数の変更後寸法に関する寸法情報４０４に基づいて学習を行った学習済みモデルを採用する上記変形例にも同様に適用することができる。

また、上記第１～第４の実施の形態及びその変形例においては、編集履歴データとして図２のデータ構造を採用したが、これに限らず、第１要素及び第２要素に関する他の属性（例えば、ＩＤ、仕様、図面中の座標、建築物中の位置）に関する情報を含めることができる。上記第２の実施の形態における影響データ、上記第３の実施の形態における考慮事項データ及び上記第４の実施の形態におけるリスクデータについても同様である。

また、上記第２～第４の実施の形態及びその変形例においては、第１要素を変更する場合の変更後寸法を推定及び表示したが、これに限らず、第１要素を変更する場合の変更後寸法を推定及び表示しない構成を採用することができる。

また、上記第１～第４の実施の形態及びその変形例においては、ステップＳ１５６で第１要素の変更候補を表示したが、これに限らず、推定した変更候補が１つしかない場合は、変更候補を表示せず、ステップＳ１５２で取得した第１要素の寸法を、ステップＳ１５４で推定した変更後寸法に変更する構成を採用することができる。

また、上記第１～第４の実施の形態及びその変形例においては、ステップＳ１５２で取得した第１要素の寸法を、ステップＳ１５８で選択された変更後寸法に変更したが、これに限らず、第１要素を変更しない構成を採用することができる。

また、上記第１～第４の実施の形態及びその変形例においては、設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素について、変更後寸法、影響、考慮事項又はリスクを推定等したが、これに限らず、変更に人の判断を要する編集要素以外の編集要素（変更に人の判断を要しない編集要素を含む。）、仮想の要素その他の要素について、変更後寸法、影響、考慮事項又はリスクを推定等することができる。

また、上記第１～第４の実施の形態及びその変形例においては、ステップＳ１５０、Ｓ１５２で第１要素及び第２要素を取得したが、これに限らず、（１）設計者の音声を入力、解析して第１要素又は第２要素を取得する構成、（２）建築図面を入力、解析して第１要素又は第２要素を取得する構成を採用することができる。

また、上記第１～第４の実施の形態及びその変形例においては、単一の装置として実現したが、これに限らず、ネットワークシステムとして実現することもできる。ネットワークシステムの例として、図面作成支援装置１００の機能の一部又は全部を、クラウドコンピューティングサービスを提供するサーバ上の仮想サーバとして構成することができる。

また、上記第１～第４の実施の形態及びその変形例において、図面作成支援装置１００は、記憶装置４２を利用するように構成したが、これに限らず、データベースサーバ等の外部の記憶装置を利用するように構成することもできる。

また、上記第１～第４の実施の形態及びその変形例において、図４、図６、図１６、図２２及び図２８のフローチャートに示す処理を実行するにあたってはいずれも、ＲＯＭ３２に予め格納されているプログラムを実行する場合について説明したが、これに限らず、これらの手順を示したプログラムが記憶された記憶媒体から、そのプログラムをＲＡＭ３４に読み込んで実行するようにしてもよい。

ここで、記憶媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の半導体記憶媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記憶型記憶媒体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記憶媒体、ＭＯ等の磁気記憶型／光学的読取方式記憶媒体であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法のいかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であれば、あらゆる記憶媒体を含むものである。

また、上記第１～第４の実施の形態及びその変形例は相互に適用することができる。
また、上記第１～第４の実施の形態及びその変形例に限らず、本発明の主旨を逸脱しない範囲で他の場合にも適用可能である。例えば、自動車設計、機械設計、回路設計など広く設計を行う場合について本発明を適用することができる。

１００…図面作成支援装置、 ３０…ＣＰＵ、 ３２…ＲＯＭ、 ３４…ＲＡＭ、 ３８…Ｉ／Ｆ、 ３９…バス、 ４０…入力装置、 ４２…記憶装置、 ４４…表示装置、 ４００、４０２、４０６、４０８、４１２、４１４、４１８、４２０…要素情報、 ４０４…寸法情報、 ４１０…影響情報、 ４１６…考慮事項情報、 ４２２…リスク情報

Claims (10)

1. 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報及び当該第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する第２要素情報を取得する要素情報取得手段と、
   前記第１要素に関する情報、前記第２要素に関する情報及び前記第１要素を変更する１又は複数の候補に関する候補情報に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報及び第２要素情報から前記候補情報を推定する推定手段とを備えることを特徴とする設計支援システム。
2. 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報及び当該第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する第２要素情報を取得する要素情報取得手段と、
   前記第１要素に関する情報、前記第２要素に関する情報及び前記第１要素を変更する場合の１又は複数の影響に関する影響情報に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報及び第２要素情報から前記影響情報を推定する推定手段とを備えることを特徴とする設計支援システム。
3. 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報及び当該第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する第２要素情報を取得する要素情報取得手段と、
   前記第１要素に関する情報、前記第２要素に関する情報及び前記第１要素を変更する場合に考慮すべき１又は複数の事項に関する考慮事項情報に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報及び第２要素情報から前記考慮事項情報を推定する推定手段とを備えることを特徴とする設計支援システム。
4. 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報及び当該第１要素の変更に影響を受け又は与える第２要素に関する第２要素情報を取得する要素情報取得手段と、
   前記第１要素に関する情報、前記第２要素に関する情報及び前記第１要素を変更する場合の１又は複数のリスクに関するリスク情報に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報及び第２要素情報から前記リスク情報を推定する推定手段とを備えることを特徴とする設計支援システム。
5. 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報を取得する要素情報取得手段と、
   前記第１要素に関する情報及び前記第１要素を変更する１又は複数の候補に関する候補情報に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報から前記候補情報を推定する推定手段とを備えることを特徴とする設計支援システム。
6. 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報を取得する要素情報取得手段と、
   前記第１要素に関する情報及び前記第１要素を変更する場合の１又は複数の影響に関する影響情報に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報から前記影響情報を推定する推定手段とを備えることを特徴とする設計支援システム。
7. 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報を取得する要素情報取得手段と、
   前記第１要素に関する情報及び前記第１要素を変更する場合に考慮すべき１又は複数の事項に関する考慮事項情報に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報から前記考慮事項情報を推定する推定手段とを備えることを特徴とする設計支援システム。
8. 設計情報中の編集可能な編集要素であってその変更に人の判断を要する第１要素に関する第１要素情報を取得する要素情報取得手段と、
   前記第１要素に関する情報及び前記第１要素を変更する場合の１又は複数のリスクに関するリスク情報に基づいて学習を行った学習済みモデルを用いて、前記要素情報取得手段で取得した第１要素情報から前記リスク情報を推定する推定手段とを備えることを特徴とする設計支援システム。
9. 請求項１及び５のいずれか１項において、
   前記第１要素に関する情報は、前記第１要素を変更した場合の変更前後の当該第１要素のうち変更前の第１要素に関する情報であり、前記候補情報は、前記変更前後の第１要素のうち変更後の第１要素に関する情報であることを特徴とする設計支援システム。
10. 請求項１乃至８のいずれか１項において、
    前記設計情報は、建築の設計を行うための設計情報であることを特徴とする設計支援システム。

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