JP7652838B2 - Ground evaluation information prediction system, ground evaluation information prediction method, and computer program - Google Patents
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- Investigation Of Foundation Soil And Reinforcement Of Foundation Soil By Compacting Or Drainage (AREA)
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Description
本発明は、地盤評価情報予測システム、地盤評価情報予測方法及びコンピュータープログラムに関する。 The present invention relates to a ground evaluation information prediction system, a ground evaluation information prediction method, and a computer program.
従来から、ある土地に建造物を構築する際には、その土地の地盤が建造物の重さなどに十分に耐えられる強度を有しているかが問題となる。そのため、その土地の地盤の評価が行われる(例えば特許文献1)。地盤評価を行った結果、その地盤の強度が十分ではないと判明した場合には、地盤を強化するための作業等を行ったうえで建造物の建築が行われる。 Traditionally, when constructing a structure on a piece of land, an issue is whether the ground on that piece of land is strong enough to withstand the weight of the structure, etc. For this reason, an evaluation of the ground on that piece of land is carried out (for example, Patent Document 1). If the result of the ground evaluation shows that the ground is not strong enough, work to strengthen the ground is carried out before the structure is constructed.
しかしながら、従来の地盤評価では現場での作業を含む様々な分析が必要であるため、土地の取得前など地盤調査を実施する前に地盤の評価をする際に必要となる作業(例えば地盤を強化するための作業)の工数や費用の見積もりを得るまでには様々な資料の収集と専門技術者による解析が必要だった。
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、より短い時間で地盤評価予測や評価予測に必要な情報の取得を行うことを可能にする技術を提供するものである。
However, traditional ground evaluation requires various analyses, including on-site work, and it is therefore necessary to collect various materials and have them analyzed by specialist engineers in order to obtain an estimate of the labor and cost required for work (such as work to strengthen the ground) when evaluating the ground before conducting a ground survey, such as before acquiring land.
The present invention has been made in consideration of the above-mentioned circumstances, and provides a technology that makes it possible to perform ground evaluation prediction and obtain information necessary for evaluation prediction in a shorter time.
本発明の一態様は、地盤評価の評価対象となる土地の位置に関する情報である位置情報に基づいて、前記土地における地盤の評価に関する情報である地盤評価情報を取得するための地盤評価予測モデルを用いることによって、新たな評価対象の土地の位置情報に基づいて、前記新たな評価対象の土地の地盤評価情報を予測する制御部を備える、地盤評価情報予測システムである。 One aspect of the present invention is a ground evaluation information prediction system that includes a control unit that predicts ground evaluation information of a new piece of land to be evaluated based on location information of the new piece of land to be evaluated by using a ground evaluation prediction model to obtain ground evaluation information, which is information regarding the evaluation of the ground on the land, based on location information, which is information regarding the location of the land to be evaluated for ground evaluation.
本発明の一態様は、上記の地盤評価情報予測システムであって、前記地盤評価情報は、前記評価対象となる土地の地盤において、建造物を建築するために必要となる対策に関する情報である地盤対策情報を含む。 One aspect of the present invention is the above-mentioned ground evaluation information prediction system, in which the ground evaluation information includes ground countermeasure information, which is information regarding countermeasures required to construct a structure on the ground of the land to be evaluated.
本発明の一態様は、上記の地盤評価情報予測システムであって、前記地盤対策情報は、前記評価対象となる土地の地盤において必要となる対策の要否を示す情報を含む。 One aspect of the present invention is the above-mentioned ground evaluation information prediction system, in which the ground countermeasure information includes information indicating whether or not countermeasures are required for the ground of the land to be evaluated.
本発明の一態様は、上記の地盤評価情報予測システムであって、前記地盤対策情報は、前記評価対象となる土地の地盤において必要となる対策の内容を示す情報、土地の地盤において必要となる対策の工数や費用を見積もるために必要な地盤の強度や深度に関する情報を含む。 One aspect of the present invention is the above-mentioned ground evaluation information prediction system, in which the ground countermeasure information includes information indicating the content of countermeasures required for the ground of the land to be evaluated, and information regarding the strength and depth of the ground required to estimate the labor hours and costs of the countermeasures required for the ground of the land.
本発明の一態様は、コンピューターが、地盤評価予測の評価対象となる土地の位置に関する情報である位置情報に基づいて、前記土地における地盤の評価に関する情報である地盤評価情報を取得するための地盤評価予測モデルを用いることによって、新たな評価対象の土地の位置情報に基づいて、前記新たな評価対象の土地の地盤評価情報を予測する予測ステップを有する、地盤評価情報予測方法である。 One aspect of the present invention is a method for predicting ground evaluation information, which includes a prediction step in which a computer predicts ground evaluation information of a new piece of land to be evaluated based on location information of the new piece of land to be evaluated by using a ground evaluation prediction model for acquiring ground evaluation information, which is information regarding the evaluation of the ground on the land, based on location information, which is information regarding the location of the land to be evaluated for the ground evaluation prediction.
本発明の一態様は、地盤評価の評価対象となる土地の位置に関する情報である位置情報に基づいて、前記土地における地盤の評価に関する情報である地盤評価情報を取得するための地盤評価予測モデルを用いることによって、新たな評価対象の土地の位置情報に基づいて、前記新たな評価対象の土地の地盤評価情報を予測する制御部を備える、地盤評価情報予測システム、としてコンピューターを機能させるためのコンピュータープログラムである。 One aspect of the present invention is a computer program for causing a computer to function as a ground evaluation information prediction system, which includes a control unit that predicts ground evaluation information of a new piece of land to be evaluated based on location information of the new piece of land to be evaluated by using a ground evaluation prediction model to obtain ground evaluation information, which is information regarding the evaluation of the ground on the land, based on location information, which is information regarding the location of the land to be evaluated for ground evaluation.
本発明により、より短い時間で地盤評価予測を精度良く行うことが可能となる。 This invention makes it possible to perform ground evaluation predictions with high accuracy in a shorter time.
図1は、本発明の地盤評価情報予測システム100のシステム構成を示す概略ブロック図である。地盤評価情報予測システム100は、評価対象に関する情報(以下「評価対象情報」という。)に基づいて、地盤評価情報を予測する際に使用される。より具体的には、評価対象情報として、評価対象となる土地の位置に関する情報(以下「位置情報」という。)、評価対象となる土地において過去に造成が実施されてから経過した時間に関する情報(以下「造成経過情報」という。)、評価対象となる土地に建設が予定されている建造物の重さに関する情報(以下「建物情報」という。)のいずれか一つ又は複数が含まれてもよい。地盤評価情報としては、その地盤の評価に関する情報が得られる。地盤評価情報の具体例として、例えばその地盤において必要となる対策に関する情報(以下「地盤対策情報」という。)や、その地盤の評価作業に関する情報(以下「評価関連情報」という。)を含む情報が得られる。
FIG. 1 is a schematic block diagram showing the system configuration of the ground evaluation
地盤評価情報予測システム100は、端末装置10と学習装置20と地盤評価情報予測装置30とを含む。端末装置10と地盤評価情報予測装置30とは、ネットワーク70を介して通信可能に接続される。学習装置20と地盤評価情報予測装置30とは、ネットワーク70を介して通信可能に接続されもよい。ネットワーク70は、無線通信を用いたネットワークであってもよいし、有線通信を用いたネットワークであってもよい。ネットワーク70は、例えばインターネットを用いて構成されてもよいし、ローカルエリアネットワーク(LAN)を用いて構成されてもよい。ネットワーク70は、複数のネットワークが組み合わされて構成されてもよい。
The ground evaluation
図2は、端末装置10の機能構成の具体例を示す概略ブロック図である。端末装置10は、例えばスマートフォン、タブレット、パーソナルコンピューター、専用機器などの情報機器を用いて構成される。端末装置10は、通信部11、入力部12、出力部13、記憶部14及び制御部15を備える。
FIG. 2 is a schematic block diagram showing a specific example of the functional configuration of the
通信部11は、通信機器である。通信部11は、例えばネットワークインターフェースとして構成されてもよい。通信部11は、制御部15の制御に応じて、ネットワーク70を介して他の装置とデータ通信する。通信部11は、無線通信を行う装置であってもよいし、有線通信を行う装置であってもよい。
The
入力部12は、キーボード、ポインティングデバイス(マウス、タブレット等)、ボタン、タッチパネル等の既存の入力装置を用いて構成される。入力部12は、ユーザーの指示を端末装置10に入力する際にユーザーによって操作される。入力部12は、入力装置を端末装置10に接続するためのインターフェースであっても良い。この場合、入力部12は、入力装置においてユーザーの入力に応じ生成された入力信号を端末装置10に入力する。入力部12は、マイク及び音声認識装置を用いて構成されてもよい。この場合、入力部12はユーザーの発話によって生じた音響信号を取得し、ユーザーによって発話された文言を音声認識し、認識結果の文字列情報を端末装置10に入力する。音声認識処理は制御部15によって実行されてもよい。入力部12は、ユーザーの指示を端末装置10に入力可能な構成であればどのように構成されてもよい。
The
出力部13は、情報をユーザーが認知可能な形で出力する。出力部13は、例えば液晶ディスプレイ、有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイ等の画像表示装置であってもよい。出力部13は、画像表示装置を端末装置10に接続するためのインターフェースであっても良い。この場合、出力部13は、画像データを表示するための映像信号を生成し、自身に接続されている画像表示装置に映像信号を出力する。出力部13は、スピーカー等の音響を出力する装置であってもよい。出力部13は、スピーカーやヘッドホン等の音響出力装置を端末装置10に接続するためのインターフェースであってもよい。この場合、出力部13は、音響データを再生するための音響信号を生成し、自身に接続されている音響出力装置に音響信号を出力する。なお、出力部13は、入力部12と一体のタッチパネルとして構成されてもよい。
The
記憶部14は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。記憶部14は、制御部15によって使用されるデータを記憶する。記憶部14は、制御部15が処理を行う際に必要となるデータを記憶する。
The
制御部15は、CPU(Central Processing Unit)等のプロセッサーとメモリー(主記憶装置)とを用いて構成される。制御部15は、プロセッサーがプログラムを実行することによって機能する。なお、制御部15の各機能の全て又は一部は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やPLD(Programmable Logic Device)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアを用いて実現されても良い。上記のプログラムは、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されても良い。コンピューター読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM、半導体記憶装置(例えばSSD:Solid State Drive)等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスクや半導体記憶装置等の記憶装置である。上記のプログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
The
制御部15は、例えば自装置(端末装置10)にインストールされたアプリケーションを実行してもよい。このようなアプリケーションの具体例として、地盤評価情報予測システム100の専用アプリケーションとして端末装置10に提供されるアプリケーションがある。このようなアプリケーションの他の具体例として、WEBブラウザーのアプリケーションがある。このようなアプリケーションは、予め端末装置10にインストールされていてもよいし、地盤評価情報予測処理を実行する際にその都度ダウンロードされてもよい。例えばWEBブラウザーのアプリケーションとして実装される場合には、特定のWEBサーバーに端末装置10が接続することに応じてWEBサーバーによって指定された装置(例えばWEBサーバーそのものでもよいし他のサーバーでもよい)から端末装置10がアプリケーションをダウンロードして実行してもよい。制御部15は、実行中のアプリケーションのプログラムにしたがって動作する。
The
制御部15は、ユーザーの操作や地盤評価情報予測装置30から受信される情報に応じて端末装置10を制御する。例えば、制御部15は、ユーザーが入力部12を操作することによって入力された情報を、通信部11を用いることによって地盤評価情報予測装置30へ送信する。例えば、制御部15は、地盤評価情報予測装置30から送信された情報がネットワーク70を介して通信部11で受信されると、受信された情報に基づいて画面データを生成し、出力部13に画面データを表示させる。このような画面データには、地盤評価情報予測装置30から送信された情報を示す画像や文字が含まれる。例えば、制御部15は、地盤評価情報予測装置30から送信された情報がネットワーク70を介して通信部11で受信されると、受信された情報に基づいて音声データを生成し、出力部13から音声データを出力させる。
The
図3は、学習装置20の機能構成の具体例を示す概略ブロック図である。学習装置20は、例えばパーソナルコンピューターやサーバー装置などの情報処理装置を用いて構成される。学習装置20は、通信部21、記憶部22及び制御部23を備える。
Figure 3 is a schematic block diagram showing a specific example of the functional configuration of the
通信部21は、通信機器である。通信部21は、例えばネットワークインターフェースとして構成されてもよい。通信部21は、制御部23の制御に応じて、ネットワーク70を介して他の装置とデータ通信する。通信部21は、無線通信を行う装置であってもよいし、有線通信を行う装置であってもよい。
The
記憶部22は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。記憶部22は、制御部23によって使用されるデータを記憶する。記憶部22は、例えば地盤評価教師データ記憶部221、前処理済教師データ記憶部222及び学習済モデル記憶部223として機能してもよい。
The
地盤評価教師データ記憶部221は、学習装置20において実行される学習処理に用いられる教師データを記憶する。地盤評価教師データ記憶部221が記憶する教師データは、説明変数である評価対象情報と、目的変数である地盤評価情報とを含む。評価対象情報の具体例についてより詳細に説明する。評価対象情報は、例えば位置情報、造成経過情報及び階層情報のうち少なくとも一つを含む。以下、各情報の具体例について説明する。
The ground evaluation teacher
位置情報は、例えば評価対象となる土地の住所を示す情報(例えば文字列)であってもよい。位置情報は、緯度及び経度を用いて表されてもよい。 The location information may be, for example, information (e.g., a character string) indicating the address of the land to be evaluated. The location information may be expressed using latitude and longitude.
造成経過情報は、評価対象となる土地において過去に造成が実施されてから経過した時間(例えば年数)を示す数値であってもよい。造成経過情報は、評価対象となる土地において過去に造成が実施されてから経過した期間を直接又は間接的に示す複数のカテゴリのうちいずれに属するかを示す情報であってもよい。このようなカテゴリは、例えば”1年未満”、”建て替え”、”その他”の3つを用いて定義されてもよい。”1年未満”は、過去に造成が行われてから経過した時間が1年未満であることを示す。”建て替え”は、過去にその土地に建造物が建てられていたことを示す。すなわち、”建て替え”は、過去にその土地において造成が行われたことがあることを示す。”その他”は、過去にその土地において建造物が建てられていたか否かも、造成が行われたか否かも不明であることを示す。”その他”は、過去にその土地において造成が行われていないことが明らかであることを含んでもよい。 The development progress information may be a numerical value indicating the time (e.g., the number of years) that has passed since development was carried out on the land to be evaluated. The development progress information may be information indicating which of a plurality of categories that directly or indirectly indicate the period of time that has passed since development was carried out on the land to be evaluated belongs to. Such categories may be defined using, for example, three categories: "less than one year", "reconstruction", and "other". "Less than one year" indicates that less than one year has passed since development was carried out in the past. "Reconstruction" indicates that a structure was built on the land in the past. In other words, "reconstruction" indicates that development has been carried out on the land in the past. "Other" indicates that it is unknown whether a structure was built on the land in the past or whether development has been carried out. "Other" may include the fact that it is clear that no development has been carried out on the land in the past.
建物情報は、評価対象となる土地において建設が予定されている建物の重さを示す情報、又は建物の階層や構造を示す情報であってもよい。 The building information may be information indicating the weight of the building planned to be constructed on the land being evaluated, or information indicating the floors and structure of the building.
地盤評価情報は、上述したように地盤対策情報及び評価関連情報のいずれか一方又は双方を含んでもよい。地盤対策情報は、例えば評価対象の地盤において必要となる対策の要否を示す情報であってもよい。地盤対策情報は、例えば”直接基礎”及び”要対策”の二つのカテゴリのいずれに属するかを示す情報であってもよいし、それぞれのカテゴリに属する可能性を示す数値であってもよい。”直接基礎”は、その土地において予定されている建設において事前の地盤対策が不必要であることを示す。”要対策”は、その土地において予定されている建設において事前の地盤対策が必要であることを示す。 As described above, the ground evaluation information may include either or both of the ground countermeasure information and the evaluation-related information. The ground countermeasure information may be, for example, information indicating whether or not countermeasures are necessary for the ground being evaluated. The ground countermeasure information may be, for example, information indicating which of the two categories, "spread foundation" or "requires countermeasures," the ground belongs to, or may be a numerical value indicating the possibility of belonging to each category. "Spread foundation" indicates that no prior ground countermeasures are necessary for construction planned on the land. "Requires countermeasures" indicates that prior ground countermeasures are necessary for construction planned on the land.
地盤対策情報の他の具体例として、例えば評価対象となる地盤において対策に要する費用を示す情報や、評価対象となる地盤において対策に要する時間を示す情報が用いられてもよい。 Other specific examples of ground countermeasure information may include information showing the cost of countermeasures on the ground being evaluated, or information showing the time required to implement countermeasures on the ground being evaluated.
地盤対策情報の他の具体例として、例えば評価対象の地盤において必要となる対策の内容を示す情報が用いられてもよい。このような情報の具体例として、対策として用いられる工法の種別を示す情報や、支持層深度を示す情報がある。工法の種別として、例えば”柱状改良系”、”既成杭(支持杭)”、”既成杭(摩擦杭)”、”現場打ち杭”、”木杭”、”砕石杭”及び”その他”の各値が用いられてもよい。支持層深度は、地盤対策として地盤に打ち込まれる杭の深さを示す。 Other examples of ground countermeasure information may include information indicating the content of countermeasures required for the ground being evaluated. Specific examples of such information include information indicating the type of construction method used as the countermeasure and information indicating the depth of the bearing layer. As the type of construction method, for example, the values of "columnar improvement system", "prefabricated pile (bearing pile)", "prefabricated pile (friction pile)", "cast-in-place pile", "wooden pile", "crushed stone pile" and "other" may be used. The bearing layer depth indicates the depth of the piles driven into the ground as a ground countermeasure.
評価関連情報の具体例として、地盤調査深度や地盤の強さを示す値が用いられてもよい。地盤調査深度は、評価対象の地盤において実際に調査を実施した場合に調査が必要となる深度を示す情報である。このような調査の具体例として、SWS(スクリューウェイト貫入試験)試験がある。 Specific examples of evaluation-related information may include values indicating the depth of ground investigation and the strength of the ground. The depth of ground investigation is information indicating the depth to which investigation would be required if an actual investigation were conducted on the ground being evaluated. A specific example of such an investigation is the SWS (screw weight penetration test).
前処理済教師データ記憶部222は、前処理済教師データを記憶する。前処理済教師データは、地盤評価教師データに対して前処理を行うことによって得られる情報を含む教師データである。例えば、前処理済教師データは、地盤評価教師データに含まれる一部又は全部の値が前処理によって他の値に置き換えられたデータであってもよい。例えば、前処理済み教師データは、地盤評価教師データに含まれる一部又は全部の値を用いた前処理によって得られる情報が追加されたデータであってもよい。前処理済教師データは、例えば位置情報を用いた前処理によって得られる地形情報及び土壌情報のいずれか一つ又は複数を含んでもよい。地形情報及び土壌情報はいずれも説明変数として用いられる。
The preprocessed teacher
地形情報は、評価対象となる土地の地形を示す情報である。地形情報は、例えば傾斜の大きさを示す情報であってもよい。このような情報の具体例として、最大の傾斜の角度と、最小の傾斜の角度とがある。地形情報は、例えば標高を示す情報であってもよい。地形情報は、評価対象となる土地を中心とした所定の範囲内の情報であってもよい。例えば、評価対象となる土地を中心とした半径20メートル以内の情報や、半径50メートル以内の情報等が用いられてもよい。 The topographical information is information that indicates the topography of the land to be evaluated. The topographical information may be, for example, information that indicates the magnitude of the slope. Specific examples of such information include the maximum slope angle and the minimum slope angle. The topographical information may be, for example, information that indicates the altitude. The topographical information may be information within a predetermined range centered on the land to be evaluated. For example, information within a 20 meter radius or information within a 50 meter radius centered on the land to be evaluated may be used.
土壌情報は、評価対象となる土地の土壌を示す情報である。土壌情報は、例えば土壌の種別を示す情報であってもよい。土壌情報は、例えば腐植土を含む可能性を示す値であってもよいし、土壌が含む腐植土の程度を示す情報であってもよい。 The soil information is information that indicates the soil of the land to be evaluated. The soil information may be, for example, information that indicates the type of soil. The soil information may be, for example, a value that indicates the possibility that the soil contains humus, or may be information that indicates the degree of humus contained in the soil.
学習済モデル記憶部223は、地盤評価教師データ記憶部221に記憶されている教師データや前処理済教師データ記憶部222に記憶される前処理済教師データを用いた学習処理によって得られる学習済モデルを記憶する。
The trained
制御部23は、CPU等のプロセッサーとメモリーとを用いて構成される。制御部23は、プロセッサーがプログラムを実行することによって、情報制御部231、前処理制御部232及び学習制御部233として機能する。なお、制御部23の各機能の全て又は一部は、ASICやPLDやFPGA等のハードウェアを用いて実現されても良い。上記のプログラムは、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されても良い。コンピューター読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM、半導体記憶装置(例えばSSD)等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスクや半導体記憶装置等の記憶装置である。上記のプログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
The
情報制御部231は、情報の入出力を制御する。例えば、情報制御部231は、他の機器(情報処理装置や記憶媒体)から地盤評価教師データを取得し、地盤評価教師データ記憶部221に記録する。例えば、情報制御部231は、学習済モデル記憶部223に記憶されている学習済モデルを、他の装置(例えば地盤評価情報予測装置30)に対して送信する。
The
前処理制御部232は、地盤評価教師データに対して所定の前処理を実行することによって、前処理済教師データを生成する。前処理制御部232は、例えば住所を示す情報に基づいて緯度及び経度の値を取得してもよい。前処理制御部232は、例えば緯度及び経度に基づいて住所を示す情報を取得してもよい。前処理制御部232は、例えば位置情報に基づいて地形情報を取得してもよい。この場合、記憶部22は位置情報と地形情報とを対応付けて予め記憶してもよい。前処理制御部232は、記憶部22に記憶されている情報に基づいて、位置情報に応じた地形情報を取得してもよい。前処理制御部232は、位置情報と地形情報とを対応付けて予め記憶する他の情報処理装置から、位置情報に応じた地形情報を取得してもよい。前処理制御部232は、例えば位置情報に基づいて土壌情報を取得してもよい。この場合、記憶部22は位置情報と土壌情報とを対応付けて予め記憶してもよい。前処理制御部232は、記憶部22に記憶されている情報に基づいて、位置情報に応じた土壌情報を取得してもよい。前処理制御部232は、位置情報と土壌情報とを対応付けて予め記憶する他の情報処理装置から、位置情報に応じた土壌情報を取得してもよい。
The
学習制御部233は、前処理済教師データ記憶部222に記憶されている前処理済教師データを用いて学習処理を実行する。このような学習処理の具体例として、例えば、サポートベクトルマシンやランダムフォレストやニューラルネットワーク等の分類のための教師あり学習が用いられてもよい。学習制御部233は、例えば教師あり学習を行うことによって、入力される説明変数のいずれか一つ又は複数の情報(例えば位置情報)に基づいて、目的変数(例えば地盤対策情報)を出力するための学習済モデルを生成する。学習制御部233は、生成された学習済モデルを学習済モデル記憶部223に記録する。学習制御部233によって得られた学習済モデルは、地盤評価情報予測装置30に対して送信され、地盤評価情報予測装置30の地盤評価情報予測モデル記憶部321に記録されてもよい。このような学習済モデルは、入力として説明変数のいずれか一つ又は複数の情報(例えば位置情報)を与えることによって、出力として目的変数(例えば地盤対策情報)を得ることが可能である。
The
図4は、学習装置20の処理の具体例を示すフローチャートである。まず、情報制御部231は地盤評価教師データを取得する(ステップS101)。地盤評価教師データは、例えば学習装置20のユーザー(管理者)によって入力されてもよいし、他の情報機器から通信によって取得されてもよいし、学習装置20に接続された記録媒体から取得されてもよい。前処理制御部232は、地盤評価教師データに対して所定の前処理を実行する(ステップS102)。学習制御部233は、前処理済教師データを用いて学習処理を実行し、学習済モデルを学習済モデル記憶部223に記録する(ステップS103)。
Figure 4 is a flowchart showing a specific example of processing of the
図5は、地盤評価情報予測装置30の機能構成の具体例を示す概略ブロック図である。地盤評価情報予測装置30は、例えばパーソナルコンピューターやサーバー装置などの情報処理装置を用いて構成される。地盤評価情報予測装置30は、通信部31、記憶部32及び制御部33を備える。
Figure 5 is a schematic block diagram showing a specific example of the functional configuration of the ground evaluation
通信部31は、通信機器である。通信部31は、例えばネットワークインターフェースとして構成されてもよい。通信部31は、制御部33の制御に応じて、ネットワーク70を介して他の装置とデータ通信する。通信部31は、無線通信を行う装置であってもよいし、有線通信を行う装置であってもよい。
The
記憶部32は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。記憶部32は、制御部33によって使用されるデータを記憶する。記憶部32は、例えば地盤評価情報予測モデル記憶部321として機能してもよい。
The
地盤評価情報予測モデル記憶部321は、地盤評価情報予測部333が地盤評価情報予測処理を行う際に使用する地盤評価情報予測モデルを記憶する。地盤評価情報予測モデルは、例えば予め学習処理によって生成された学習済モデルの情報を用いて構成されてもよい。このような学習処理は、例えば他の装置(例えば学習装置20)によって実行されてもよいし、自装置(地盤評価情報予測装置30)によって実行されてもよい。地盤評価情報予測モデルは、必ずしも学習処理によって生成される必要は無い。地盤評価情報予測モデルは、例えば評価対象情報と地盤評価情報とを対応付けたルックアップテーブルを用いて構成されてもよいしい、他の態様で構成されてもよい。
The ground evaluation information prediction
制御部33は、CPU等のプロセッサーとメモリーとを用いて構成される。制御部33は、プロセッサーがプログラムを実行することによって、情報制御部331、前処理制御部332及び地盤評価情報予測部333として機能する。なお、制御部33の各機能の全て又は一部は、ASICやPLDやFPGA等のハードウェアを用いて実現されても良い。上記のプログラムは、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されても良い。コンピューター読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM、半導体記憶装置(例えばSSD)等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスクや半導体記憶装置等の記憶装置である。上記のプログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
The
情報制御部331は、端末装置10等の他の装置から評価対象情報を取得する。情報制御部331は、地盤評価情報予測部333によって得られた予測結果を示す情報(例えば地盤対策情報)を、端末装置10等の他の装置に対して送信する。このような情報制御部331による他の装置との間の情報のやりとりは、例えば通信部31による通信によって行われてもよい。
The
前処理制御部332は、情報制御部331によって取得された評価対象情報に対して所定の前処理を実行することで前処理済情報を取得する。前処理制御部332が実行する前処理は、地盤評価情報予測部333によって使用される学習済モデルを生成する際の前処理と同様の処理である。すなわち、前処理制御部332が評価対象情報に対して行う処理は、前処理制御部232が地盤評価教師データに対して行う処理と同じである。前処理制御部332は、このような前処理を行うことによって前処理済情報を取得する。例えば、前処理制御部332は、位置情報を用いて前処理を実行することによって、地形情報及び土壌情報のいずれか一つ又は複数を取得してもよい。
The
地盤評価情報予測部333は、地盤評価情報予測モデル記憶部321に記憶される地盤評価情報予測モデルと、前処理済情報と、を用いて地盤評価情報予測処理を行う。地盤評価情報予測処理によって、地盤評価情報が予測される。本実施形態では、地盤評価情報予測部333は、地盤対策情報及び評価関連情報のいずれか一方又は双方を予測する。地盤評価情報予測部333は、少なくとも地盤対策情報及び評価関連情報のいずれか一方又は双方に関する予測結果を出力する。
The ground evaluation
図6は、地盤評価情報予測装置30の処理の具体例を示すフローチャートである。まず、情報制御部331は端末装置10から評価対象情報を取得する(ステップS201)。前処理制御部332は、評価対象情報に対して前処理を行うことによって前処理済情報を取得する(ステップS202)。地盤評価情報予測部333は、少なくとも前処理済情報を用いて地盤評価情報予測処理を行う(ステップS203)。地盤評価情報予測部333は、予測結果を示す情報を端末装置10に送信する(ステップS204)。
Figure 6 is a flowchart showing a specific example of processing of the ground evaluation
このように構成された地盤評価情報予測システム100では、評価対象情報を用いることによって地盤評価情報をより短い時間で予測することが可能となる。具体的には以下の通りである。地盤評価情報予測システム100では、複数の評価対象情報を用いて生成された複数の前処理済教師データを用いて学習処理が実行され、学習済モデルが得られる。そして、地盤評価情報予測システム100では、予測対象となる新たな評価対象情報が取得され、それに基づいて前処理が実行されて地盤評価情報が取得される。前処理済情報は地盤評価情報に対して相関を有している。
In the ground evaluation
例えば、地盤に対する対策の要否やその内容は、その地盤の強さに相関を有するが多い。例えば、相対的に弱い地盤であれば対策が必要となるし、相対的に強い地盤であれば対策が不要となることもある。また、地盤の弱さに応じて必要となる対策の内容も変化する。また、その地盤の強さは、その土地の位置に応じて変化する。そのため、このような特性に応じて位置情報と地盤対策情報との間に高い相関が生じると考えられる。また、その土地の地形や土壌と地盤の強さとの間にも高い相関が生じると考えられる。そのため、このような特性に応じて土壌情報や地形情報と地盤対策情報との間にも高い相関が生じると考えられる。 For example, the need for and content of ground measures often correlate with the strength of the ground. For example, measures may be necessary if the ground is relatively weak, and may not be necessary if the ground is relatively strong. The content of the measures required also changes depending on the weakness of the ground. The strength of the ground also changes depending on the location of the land. Therefore, it is believed that a high correlation will occur between location information and ground measure information depending on such characteristics. It is also believed that a high correlation will occur between the topography or soil of the land and the strength of the ground. Therefore, it is believed that a high correlation will occur between soil information or topography information and ground measure information depending on such characteristics.
例えば、地盤に対する対策の要否やその内容は、その地盤において過去に行われた造成との間に相関を有するが多い。例えば、直前に造成が行われた地盤であれば対策が不要となる可能性が高いし、造成が行われていない地盤であれば対策が必要となる可能性が高い。また、過去に造成が行われたとしても、より長い年月が経過していれば、対策が必要となる可能性が高い。そのため、このような特性に応じて造成経過情報と地盤対策情報との間に高い相関が生じると考えられる。 For example, the need for ground countermeasures and the details of those countermeasures often correlate with past development work on that ground. For example, if ground has been developed recently, there is a high possibility that countermeasures will not be necessary, and if ground has not been developed, there is a high possibility that countermeasures will be necessary. Also, even if ground development has been carried out in the past, the more time that has passed, the more likely it is that countermeasures will be necessary. Therefore, it is thought that a high correlation will arise between construction progress information and ground countermeasure information depending on these characteristics.
例えば、地盤に対する対策の要否やその内容は、その土地に建造される建築物の重さとの間に相関を有するが多い。例えば、より軽い建造物であれば対策が不要となる可能性が高いし、より重い建造物であれば対策が必要となる可能性が高い。建造物の重さは、求められる地耐力として表されてもよい。建造物の重さは、階層が多いほど重くなる。そのため、このような特性に応じて建物情報と地盤対策情報との間に高い相関が生じると考えられる。 For example, the need for and content of ground measures often correlate with the weight of the building to be constructed on that land. For example, a lighter building is more likely to not require measures, while a heavier building is more likely to require measures. The weight of a building may be expressed as the required bearing capacity of the ground. The more stories a building has, the heavier it is. For this reason, it is believed that a high correlation will arise between building information and ground measure information depending on such characteristics.
これらの相関関係は、地盤対策情報のみならず、評価関連情報にも共通する。すなわち、より多くの費用を要する地盤対策が必要となる地盤では、その調査にもより多くの費用を要する可能性が高い。例えば、より深くまで杭を打つ必要がある地盤では、その調査においてもより深くまで調査を行う必要がある。このような特性に応じて、位置情報、造成経過情報及び建物情報と評価関連情報との間には高い相関が生じると考えられる。 These correlations are common not only to ground countermeasure information, but also to evaluation-related information. In other words, where ground requires more costly ground countermeasures, there is a high possibility that the investigation will also be more costly. For example, where ground requires deeper driving of piles, the investigation will also need to be conducted deeper. Due to these characteristics, it is thought that there will be a high correlation between location information, construction progress information, building information, and evaluation-related information.
図7は、本実施形態に適用される情報処理装置90のハードウェア構成例の概略を示す図である。情報処理装置90は、プロセッサー91、主記憶装置92、通信インターフェース93、補助記憶装置94、入出力インターフェース95及び内部バス96を備える。プロセッサー91、主記憶装置92、通信インターフェース93、補助記憶装置94及び入出力インターフェース95は、内部バス96を介して互いに通信可能に接続される。情報処理装置90は、例えば学習装置20及び地盤評価情報予測装置30に適用されてもよい。この場合、例えば通信部21及び通信部31は通信インターフェース93を用いて構成されてもよい。例えば記憶部22及び記憶部32は補助記憶装置94を用いて構成されてもよい。また、制御部23及び制御部33は、プロセッサー91及び主記憶装置92を用いて構成されてもよい。
FIG. 7 is a diagram showing an outline of a hardware configuration example of an
(変形例)
本実施形態では、端末装置10と地盤評価情報予測装置30とが異なる装置として構成されているが、一体の装置として構成されてもよい。図8は、このように構成された地盤評価情報予測装置30の変形例を示す図である。図8に示される地盤評価情報予測装置30は、入力部34、出力部35を備える。図8に示される地盤評価情報予測装置30の入力部34、出力部35は、それぞれ端末装置10の入力部12、出力部13と同様に機能する。制御部33は、入力部34に対する操作に応じて動作し、入力された評価対象情報を用いて地盤評価情報予測処理を行い、出力部35を用いて地盤評価情報を出力する。
(Modification)
In this embodiment, the
本実施形態では、学習装置20と地盤評価情報予測装置30とが異なる装置として構成されているが、一体の装置として構成されてもよい。図9は、このように構成された地盤評価情報予測装置30の変形例を示す図である。図9に示される地盤評価情報予測装置30の記憶部32は、地盤評価教師データ記憶部322及び前処理済教師データ記憶部323としても機能する。図9に示される地盤評価情報予測装置30の制御部33は、前処理制御部332及び学習制御部334としても機能する。地盤評価教師データ記憶部322及び前処理済教師データ記憶部323は、それぞれ学習装置20の地盤評価教師データ記憶部221及び前処理済教師データ記憶部222と同様に機能する。前処理制御部332は、地盤評価情報予測装置30の前処理(予測対象の評価対象情報に対する前処理)のみではなく、学習装置20の前処理(教師データの評価対象情報に対する前処理)も実行する。学習制御部334は、学習装置20の学習制御部233と同様に機能する。
In this embodiment, the
学習装置20は、複数の情報処理装置を用いて実装されてもよい。例えば、クラウド等の装置を用いて学習装置20が実装されてもよい。例えば、学習装置20において、記憶部22と制御部23とがそれぞれ異なる情報処理装置に実装されてもよい。例えば、学習装置20の記憶部22が複数の情報処理装置に分散して実装されてもよい。地盤評価情報予測装置30は、複数の情報処理装置を用いて実装されてもよい。例えば、クラウド等の装置を用いて地盤評価情報予測装置30が実装されてもよい。例えば、地盤評価情報予測装置30において、記憶部32と制御部33とがそれぞれ異なる情報処理装置に実装されてもよい。例えば、地盤評価情報予測装置30の記憶部32が複数の情報処理装置に分散して実装されてもよい。
The
地盤評価情報予測装置30は、端末装置10以外の情報処理装置から予測処理の要求を受けてもよい。図10は、地盤評価情報予測システム100の変形例を示す図である。図10に示される地盤評価情報予測システム100では、地盤評価情報予測装置30は情報提供装置19と通信する。情報提供装置19は、端末装置10から入力情報(例えば評価対象情報を含む)を受信し、入力情報に応じた出力情報を端末装置10に提供する。情報提供装置19は、入力情報から出力情報を生成する過程において、地盤評価情報予測装置30から地盤評価情報を取得する。具体的には以下の通りである。
The ground evaluation
例えば、情報提供装置19は、端末装置10から評価対象情報を受信すると、受信された評価対象情報を地盤評価情報予測装置30に対して送信する。地盤評価情報予測装置30は、受信された評価対象情報に基づいて地盤評価情報を予測し、予測結果を情報提供装置19に送信する。情報提供装置19は、地盤評価情報を受信すると、受信された地盤評価情報に基づいて提供情報を生成する。例えば、情報提供装置19は、地盤評価情報に含まれる地盤対策情報に基づいて、その地盤対策を実施可能な業者の候補を端末装置10に提供してもよい。情報提供装置19は、生成された提供情報を端末装置10に送信する。
For example, when the
端末装置10で動作するアプリケーションは、地盤評価情報の予測そのものを目的としていないが、地盤評価情報の予測結果を用いて処理を行うことで得られた情報をユーザーに提供するアプリケーションであってもよい。このようなアプリケーションは、例えば地盤評価情報予測装置30によって提供されるAPI(Application Programming Interface)を用いて処理を行うアプリケーションであってもよい。この場合、端末装置10には、地盤評価情報予測装置30から得られた情報そのもの(地盤評価情報)を示す情報に代えて、地盤評価情報を用いた処理によって得られた他の情報が出力部13によって出力されてもよい。
The application running on the
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。 The above describes an embodiment of the present invention in detail with reference to the drawings, but the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes designs that do not deviate from the gist of the present invention.
100…地盤評価情報予測システム, 10…端末装置, 11…通信部, 12…入力部, 13…出力部, 14…記憶部, 15…制御部, 19…情報提供装置, 20…学習装置, 21…通信部, 22…記憶部, 221…地盤評価教師データ記憶部, 222…前処理済教師データ記憶部, 223…学習済モデル記憶部, 23…制御部, 231…情報制御部, 232…前処理制御部, 233…学習制御部, 30…地盤評価情報予測装置, 31…通信部, 32…記憶部, 321…地盤評価情報予測モデル記憶部, 33…制御部, 331…情報制御部, 332…前処理制御部, 333…地盤評価情報予測部 100...Ground evaluation information prediction system, 10...Terminal device, 11...Communication unit, 12...Input unit, 13...Output unit, 14...Storage unit, 15...Control unit, 19...Information providing device, 20...Learning device, 21...Communication unit, 22...Storage unit, 221...Ground evaluation teacher data storage unit, 222...Preprocessed teacher data storage unit, 223...Learned model storage unit, 23...Control unit, 231...Information control unit, 232...Preprocessing control unit, 233...Learning control unit, 30...Ground evaluation information prediction device, 31...Communication unit, 32...Storage unit, 321...Ground evaluation information prediction model storage unit, 33...Control unit, 331...Information control unit, 332...Preprocessing control unit, 333...Ground evaluation information prediction unit
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Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009057707A (en) | 2007-08-30 | 2009-03-19 | Sumitomo Forestry Co Ltd | Diagnosis system for ground strength |
| JP2012037427A (en) | 2010-08-09 | 2012-02-23 | Ohbayashi Corp | Ground estimation method and ground estimation system |
| JP2012255320A (en) | 2011-06-10 | 2012-12-27 | Kajima Corp | Computerized construction device and computerized construction program |
| JP2013152300A (en) | 2012-01-24 | 2013-08-08 | Yahoo Japan Corp | Foundation strength determination device, and foundation strength determination method |
| JP2019065523A (en) | 2017-09-29 | 2019-04-25 | 積水化学工業株式会社 | Ground investigation method |
| JP2019105055A (en) | 2017-12-11 | 2019-06-27 | 株式会社竹中工務店 | Earth-retaining support device and earth-retaining support model learning device |
| JP2019157346A (en) | 2018-03-07 | 2019-09-19 | 株式会社大林組 | Ground evaluation system and ground evaluation method |
| JP2021008729A (en) | 2019-06-28 | 2021-01-28 | 大和ハウス工業株式会社 | Ground subsidence prediction system |
| JP2022075573A (en) | 2020-11-04 | 2022-05-18 | 株式会社タスキ | Information processing system |
-
2023
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Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009057707A (en) | 2007-08-30 | 2009-03-19 | Sumitomo Forestry Co Ltd | Diagnosis system for ground strength |
| JP2012037427A (en) | 2010-08-09 | 2012-02-23 | Ohbayashi Corp | Ground estimation method and ground estimation system |
| JP2012255320A (en) | 2011-06-10 | 2012-12-27 | Kajima Corp | Computerized construction device and computerized construction program |
| JP2013152300A (en) | 2012-01-24 | 2013-08-08 | Yahoo Japan Corp | Foundation strength determination device, and foundation strength determination method |
| JP2019065523A (en) | 2017-09-29 | 2019-04-25 | 積水化学工業株式会社 | Ground investigation method |
| JP2019105055A (en) | 2017-12-11 | 2019-06-27 | 株式会社竹中工務店 | Earth-retaining support device and earth-retaining support model learning device |
| JP2019157346A (en) | 2018-03-07 | 2019-09-19 | 株式会社大林組 | Ground evaluation system and ground evaluation method |
| JP2021008729A (en) | 2019-06-28 | 2021-01-28 | 大和ハウス工業株式会社 | Ground subsidence prediction system |
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