JP7019982B2 - 調整係数推定装置、モデル学習装置、及び方法 - Google Patents
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Description
(B)学習フェーズにおいて、学習済みモデルを得る。
(C)運用フェーズにおいて、学習済みモデルにより調整係数βを算出する。
(D)統計的手法によって得られた歩掛り係数αに調整係数βを乗算して最終歩掛り係数Xを得る。最終歩掛りXを用いて建設工事の見積金額を算出する。
(E)建設工事の終了後、実績値から得られる歩掛り係数をフィードバックする。
(2)建物に関する要因
(3)顧客に関する要因
(4)社会に関する要因
ベテランの建設技術者は、建設工事の設計を担当する設計者の経験年数、性格等を考慮していると考えられる。設計者によって行われる設計内容に応じて見積もり金額は変動する。このため、設計者の経験年数、性格等に応じて見積もり金額も変動すると考えられる。
ベテランの建設技術者は、調整係数βを決定する際に、建物に関する要因として、建物形状、建物用途、及び建設場所等を考慮していると考えられる。例えば、建物形状が複雑であるか単純であるか、建物用途が複合しているか(店舗、オフィス、ホテルなど)否か、建設場所が都心であるか郊外であるか等である。例えば、建設場所が都心である場合には、外観を気にする傾向があり、調整係数βは高めに設定される場合がある。
ベテランの建設技術者は、調整係数βを決定する際に、顧客に関する要因として、例えば設計変更が多い顧客であるか、少ない顧客であるか等を考慮していると考えられる。例えば、設計変更が多い顧客の場合には、設計変更の余裕を考慮して調整係数βが設定される場合がある。
ベテランの建設技術者は、調整係数βを決定する際に、社会に関する要因として、例えば、景気状況、労務状況、及び資材状況等を考慮していることが考えられる。景気状況であれば、ベテランの建設技術者は、今後の景気動向を考慮している可能性がある。労務状況であれば、ベテランの建設技術者は、労務の需要と供給の関係として、労務不足であるか労務過剰であるか等を考慮している可能性がある。また、資材状況であれば、ベテランの建設技術者は、資材の需要と供給との関係を考慮し、資材不足であるか資材過剰であるかを考慮している可能性がある。
歩掛り係数推定装置100の情報取得部22がデータ受付部10によって取得された学習データを取得し、学習用データ記憶部32へ格納する。そして、歩掛り係数推定装置100は、学習データが学習用データ記憶部32に格納され、かつ学習処理の指示信号を受け付けると、図6に示す学習処理ルーチンを実行する。
歩掛り係数推定装置100の統計モデル生成部26によって、実績データ記憶部24に格納された実績データから統計モデルが生成され、統計モデルが統計モデル記憶部28に格納される。また、歩掛り係数推定装置100の学習部34によって、学習済みモデルが生成され、学習済みモデル記憶部36に格納される。そして、推定対象の建設工事の建物規模に関するデータと、推定対象の建設工事の推定用要因データとがデータ受付部10を介して歩掛り係数推定装置100へ入力されると、歩掛り係数推定装置100は、図7に示す歩掛り係数推定処理ルーチンを実行する。
20 コンピュータ
22 情報取得部
24 実績データ記憶部
26 統計モデル生成部
28 統計モデル記憶部
30 歩掛り係数推定部
32 学習用データ記憶部
34 学習部
36 モデル記憶部
38 調整係数推定部
40 歩掛り係数調整部
50 出力装置
100 歩掛り係数推定装置
Claims (4)
- 所定の統計的手法を用いて、建設工事の建物規模に関するデータから前記建設工事の歩掛り係数を推定する歩掛り係数推定部と、
建設工事に関連する推定用要因データを、予め学習された学習済みモデルへ入力することにより、前記建設工事に関する歩掛りの調整係数を推定する調整係数推定部と、
前記調整係数推定部によって推定された前記調整係数と、前記歩掛り係数推定部によって推定された前記歩掛り係数とを乗算することにより、前記歩掛り係数を調整する歩掛り係数調整部とを含み、
前記学習済みモデルは、建設工事に関連する学習用要因データと前記学習用要因データに予め対応付けられた調整係数の実績との組み合わせを表す学習データに基づいて予め機械学習されたモデルであって、かつ前記推定用要因データが入力された場合に前記推定用要因データに対応する前記調整係数を出力するモデルである、
調整係数推定装置。 - 前記要因データは、建設工事の設計に関する要因データ、前記建設工事の建物に関する要因データ、前記建設工事の顧客に関する要因データ、及び社会に関する要因データの少なくとも1つを含むデータである、
請求項1に記載の調整係数推定装置。 - 建設工事に関連する学習用要因データ及び前記学習用要因データから得られる調整係数を表す学習データに基づいて、統計的手法によって得られた建設工事の歩掛り係数に対する調整係数を推定するための学習モデルを学習させて、建設工事に関連する要因データから前記調整係数を推定するための学習済みモデルを得る学習部
を含み、
前記学習部は、前記学習用要因データ及び請求項1又は請求項2に記載の調整係数推定装置によって推定された前記調整係数に対する実績から得られる調整係数を前記学習データとして設定し、
設定された前記学習データに基づいて、請求項1又は請求項2に記載の調整係数推定装置の前記学習済みモデルを再学習させる、
モデル学習装置。 - 所定の統計的手法を用いて、建設工事の建物規模に関するデータから前記建設工事の歩掛り係数を推定し、
建設工事に関連する推定用要因データを、予め学習された学習済みモデルへ入力することにより、前記建設工事に関する歩掛りの調整係数を推定し、
推定された前記調整係数と、推定された前記歩掛り係数とを乗算することにより、前記歩掛り係数を調整する処理をコンピュータが実行し、
前記学習済みモデルは、建設工事に関連する学習用要因データと前記学習用要因データに予め対応付けられた調整係数の実績との組み合わせを表す学習データに基づいて予め機械学習されたモデルであって、かつ前記推定用要因データが入力された場合に前記推定用要因データに対応する前記調整係数を出力するモデルである、
調整係数推定方法。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000055703A (ja) | 1998-08-04 | 2000-02-25 | Fuji Electric Co Ltd | ダムにおける流量予測方法 |
JP2004100205A (ja) | 2002-09-06 | 2004-04-02 | Toda Constr Co Ltd | 建設工期算出方法と、建設工期算出システム |
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Family Cites Families (3)
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---|---|---|---|---|
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JPH09279844A (ja) * | 1996-04-16 | 1997-10-28 | Hitachi Plant Eng & Constr Co Ltd | 作業コスト算出方法 |
KR20110002637A (ko) * | 2009-07-02 | 2011-01-10 | 서울시립대학교 산학협력단 | Cbr기반 공공아파트 기획 및 계획설계단계 건축공사비 예측 시스템 및 그 예측 모델 |
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---|---|---|---|---|
JP2000055703A (ja) | 1998-08-04 | 2000-02-25 | Fuji Electric Co Ltd | ダムにおける流量予測方法 |
JP2004100205A (ja) | 2002-09-06 | 2004-04-02 | Toda Constr Co Ltd | 建設工期算出方法と、建設工期算出システム |
JP2016188944A (ja) | 2015-03-30 | 2016-11-04 | 日本電信電話株式会社 | 音響モデル学習装置、音声認識装置、音響モデル学習方法、音声認識方法、音響モデル学習プログラム及び音声認識プログラム |
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