JP7602400B2

JP7602400B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program

Info

Publication number: JP7602400B2
Application number: JP2021032309A
Authority: JP
Inventors: 寛彰斎藤; 正沖羽田
Original assignee: Toda Corp
Current assignee: Toda Corp
Priority date: 2021-03-02
Filing date: 2021-03-02
Publication date: 2024-12-18
Anticipated expiration: 2041-03-02
Also published as: JP2022133563A

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.

建設現場、特に中高層階の建物の建築現場には、多数の関係者が出入りするため近隣の飲食店や小売店など商行為を行うものにとっては大きなビジネスチャンスとなる。しかしながら、建築現場の規模や工法など、建築特有の事情により建築現場の就労人数が変動するため外部からはいつどの程度の人数が建築現場に出入りするのかわかりにくいという問題がある。
いつどの程度の人数が出入りするかがわかると、近隣の飲食店や小売店などは、いつどの程度の需要があるかを見積もることができ機会利益が生じる。また、近年では社会的にフードロスを減らす取り組みが行われているが、該観点からも需要を予測できることが好ましい。さらに、一時的な需要に対してはキッチンカーなどを用いて食事等を提供するなど柔軟に対応できるため、土地や人的リソース等の有効利用あるいは最適配分にもつながる。 Construction sites, especially those for mid- to high-rise buildings, are visited by many people, which creates a great business opportunity for nearby restaurants, retailers, and other businesses. However, the number of workers at a construction site fluctuates depending on the size of the site, the construction method, and other construction-specific factors, making it difficult for outsiders to know when and how many people are coming and going to the site.
If the number of people entering and leaving the facility can be known at any time, nearby restaurants and retail stores can estimate the amount of demand and when, creating opportunity benefits. In addition, in recent years, efforts have been made in society to reduce food waste, and it is desirable to be able to predict demand from this perspective as well. Furthermore, since it is possible to flexibly respond to temporary demand by providing meals using food trucks, etc., this leads to the effective use and optimal allocation of land and human resources.

なお、従来には、建設の工事計画において天候の影響を考慮するスケジューリング方法が提供されている。具体的には、建設工事の作業に関する作業データ及び建設工事の資材に関する資材データに基づいて、工事全体のスケジュールを算出及び工事進捗を管理する建設工事スケジューリングシステムにおいて、工事現場における天候に関する天候データを使用し、該天候データにより影響を受ける作業に関しては、効率変化を反映してその作業に従事する作業人数ないし消化仕事量を増減することが提案されている。 Note that in the past, there have been scheduling methods that take into account the effects of weather in construction work plans. Specifically, in a construction work scheduling system that calculates the overall schedule and manages the progress of construction work based on work data related to construction work and material data related to construction work materials, it has been proposed to use weather data related to the weather at the construction site, and for work that is affected by the weather data, to increase or decrease the number of workers engaged in that work or the amount of work completed to reflect changes in efficiency.

特開２００１－２９７１３１号公報JP 2001-297131 A

しかしながら、従来の発明では、天候に応じて作業に従事する作業人数ないし消化仕事量を増減するだけであり、建築特有の情報、例えば建築計画などが考慮されておらず、いつどの程度の人数が建築現場に出入りするのかを正確に予測することは難しい。 However, previous inventions only increased or decreased the number of workers on the job or the amount of work done depending on the weather, and did not take into account information specific to construction, such as construction plans, making it difficult to accurately predict when and how many people will be entering and leaving the construction site.

本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、建築情報に基づいてより正確に就労人数を予測することができる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of the above problems, and aims to provide an information processing device, an information processing method, and an information processing program that can more accurately predict the number of employees based on building information.

上記の課題を解決すべく、本発明に係る情報処理装置は、建築現場の就労人数を予測するための情報処理装置であって、前記建築現場の建築情報を取得する建築情報取得部と、前記建築情報取得部で取得された建築情報に基づき前記就労人数を予測する就労人数予測部と、を備える。 In order to solve the above problem, the information processing device according to the present invention is an information processing device for predicting the number of workers at a construction site, and includes a construction information acquisition unit that acquires construction information about the construction site, and a worker number prediction unit that predicts the number of workers based on the construction information acquired by the construction information acquisition unit.

本発明によれば、建築情報に基づいてより正確に就労人数を予測することができる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することができる。 The present invention provides an information processing device, an information processing method, and an information processing program that can more accurately predict the number of employees based on building information.

実施形態に係る情報処理システムの概略構成の一例を示す図である。1 is a diagram illustrating an example of a schematic configuration of an information processing system according to an embodiment. 実施形態に係る情報処理サーバの構成の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a configuration of an information processing server according to the embodiment. 実施形態に係る情報処理サーバのデータベースの一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a database of an information processing server according to the embodiment. 予測モデルの一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a prediction model. 実施形態に係る情報処理サーバの機能ブロックの一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a functional block of the information processing server according to the embodiment. 実施形態に係るユーザ端末の構成図及び機能ブロックの一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of a configuration diagram and functional blocks of a user terminal according to the embodiment. 実施形態に係る情報処理システムの処理の一例を示すフローチャートである。4 is a flowchart illustrating an example of processing of the information processing system according to the embodiment. 実施形態に係るユーザ端末に提示される画面の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a screen presented on a user terminal according to the embodiment. 実施形態に係る情報処理システムの処理の一例を示すフローチャートである。4 is a flowchart illustrating an example of processing of the information processing system according to the embodiment.

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
[実施形態]
初めに、図１を参照して情報処理システム１の構成について説明する。図１に示すように、情報処理システム１は、情報処理サーバ２（情報処理装置）と、この情報処理サーバ２とネットワーク５を介して接続された１以上のユーザ端末３とを備える。なお、情報処理システム１には、ネットワーク５を介して、建築情報が記憶されたサーバ４が接続されていてもよい。サーバ４には、建築情報として、例えば自治体の条例により公開されている「建築計画のお知らせ」を集約した情報が記憶されており、情報処理サーバ２は、サーバ４から建築情報を取得する。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
[Embodiment]
First, the configuration of an information processing system 1 will be described with reference to Fig. 1. As shown in Fig. 1, the information processing system 1 includes an information processing server 2 (information processing device) and one or more user terminals 3 connected to the information processing server 2 via a network 5. A server 4 storing building information may be connected to the information processing system 1 via the network 5. The server 4 stores, as building information, information that aggregates "notices of building plans" that are made public by local government ordinances, for example, and the information processing server 2 acquires the building information from the server 4.

ここで、建築情報には、例えば、建築物の延べ面積、用途、工期、階数、構造、敷地面積、建築面積、敷地面積と建築面積との比率、工法、位置の少なくとも１以上に関する情報が含まれる。なお、図１に示す例では、情報処理システム１は、情報処理サーバ２及びユーザ端末３を各々１つずつ備える構成となっているが、情報処理システム１が備える情報処理サーバ２、ユーザ端末３の数はそれぞれ任意である。なお、ユーザ端末３は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）、タブレット型ＰＣ、スマートフォンなどであってよい。 Here, the building information includes, for example, information on at least one of the building's total floor area, purpose, construction period, number of floors, structure, site area, building area, ratio of site area to building area, construction method, and location. Note that in the example shown in FIG. 1, the information processing system 1 is configured to include one information processing server 2 and one user terminal 3, but the number of information processing servers 2 and user terminals 3 included in the information processing system 1 is arbitrary. Note that the user terminal 3 may be a desktop PC (Personal Computer), a tablet PC, a smartphone, etc.

（情報処理サーバ２）
次に、図２を参照して情報処理サーバ２のハード構成について説明する。図２に示すように、情報処理サーバ２は、通信ＩＦ２００Ａ、記憶装置２００Ｂ、ＣＰＵ２００Ｃがバス２００Ｄを介して接続された構成を有する。なお、図２では図示していないが、情報処理サーバ２は、入力装置（例えば、マウス、キーボード、タッチパネルなど）や表示装置（ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなど）などを備えていてもよい。 (Information processing server 2)
Next, the hardware configuration of the information processing server 2 will be described with reference to Fig. 2. As shown in Fig. 2, the information processing server 2 has a configuration in which a communication IF 200A, a storage device 200B, and a CPU 200C are connected via a bus 200D. Although not shown in Fig. 2, the information processing server 2 may also include an input device (e.g., a mouse, a keyboard, a touch panel, etc.) and a display device (CRT (Cathode Ray Tube), a liquid crystal display, an organic EL display, etc.).

通信ＩＦ２００Ａは、他の装置（例えば、ユーザ端末３やサーバ４）と通信するためのインターフェースである。 Communication IF200A is an interface for communicating with other devices (e.g., user terminal 3 or server 4).

記憶装置２００Ｂは、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や半導体記憶装置（ＳＳＤ(Solid State Drive)）である。記憶装置２００Ｂには、各種情報や情報処理プログラムが記憶されている。 The storage device 200B is, for example, a hard disk drive (HDD) or a semiconductor storage device (solid state drive (SSD)). Various types of information and information processing programs are stored in the storage device 200B.

次に、図３を参照して情報処理サーバ２の記憶装置２００Ｂに記憶されている各種情報について説明する。情報処理サーバ２の記憶装置２００Ｂには、ユーザＤＢ１、実績情報ＤＢ２、予測モデルＤＢ３などが格納されている。 Next, various information stored in the storage device 200B of the information processing server 2 will be described with reference to FIG. 3. The storage device 200B of the information processing server 2 stores a user DB1, a performance information DB2, a prediction model DB3, and the like.

（ユーザＤＢ１）
ユーザＤＢ１には、実施形態に係る情報処理システム１のユーザ、例えば、情報処理サーバ２が予測した就労人数の情報を利用するユーザの情報が記憶されている。ユーザの情報は、例えば、企業名、屋号、担当者名、連絡先などの情報である。また、ユーザは、建築関係者の需要を見込むことができる全ての業種が対象となるが、例えば、飲食店（レストラン、定食屋、弁当屋、移動屋台（キッチンカー）など）、小売店（コンビニエンスストア、スーパー、ホームセンター、建築現場向け用品の専門店など）、駐車場などの他、飲食店や小売店のポータルサイト運営者（例えば、プラットフォーマー）などである。
また、ユーザＤＢ１には、情報処理システム１のユーザが設定した条件が記憶されている。ここで条件とは、情報処理サーバ２が予測した就労人数（予測した就労人数の推移）及び就労人数を予測した建築物の位置などの情報を送信（出力）する条件のことである。例えば、ユーザは、予測情報を出力する位置の範囲を条件として設定することができる。ここで、位置の範囲は、都道府県の他、市町村単位で範囲を設定できるようにしてもよいし、地図上に円や多角形を描くことで範囲を設定できるようにしてもよい。情報処理サーバ２は、予測情報に含まれる建築物の位置情報が設定された範囲内にある場合に、該設定を行ったユーザのユーザ端末３へ予測情報を送信（出力）する。
また、例えば、ユーザは、就労人数が所定値以上であることを条件として設定することができる。情報処理サーバ２は、予測される就労者数が設定した値以上である場合に、情報処理サーバ２の送信部２０２は、該設定を行ったユーザのユーザ端末３へ予測情報を送信（出力）する。
このように条件を設定することで、例えば、予測される就労人数が１００人／日以上である場合にユーザ端末３へ予測情報を送信（出力）するように設定することができ、ある程度の需要が見込める場合にユーザ端末３へ予測情報を送信（出力）することができ利便性が向上する。
なお、位置の範囲と就労人数の値とを組み合わせて設定できるようにしてもよい。この場合、予測情報を送信（出力）する条件をより詳細に設定することができ、利便性が向上する。 (User DB1)
The user DB1 stores information on users of the information processing system 1 according to the embodiment, for example, users who use the information on the number of workers predicted by the information processing server 2. The user information is, for example, company name, trade name, name of person in charge, contact information, etc. The users are all types of businesses that can expect demand from construction workers, such as restaurants (restaurants, set meal restaurants, bento shops, mobile food stalls (kitchen cars), etc.), retail stores (convenience stores, supermarkets, home improvement centers, specialty stores for construction site supplies, etc.), parking lots, and portal site operators for restaurants and retail stores (for example, platform providers).
The user DB1 also stores conditions set by the user of the information processing system 1. The conditions here refer to conditions for transmitting (outputting) information such as the number of workers predicted by the information processing server 2 (the change in the predicted number of workers) and the location of the building for which the number of workers is predicted. For example, the user can set the range of the location for outputting the predicted information as a condition. Here, the range of the location may be set by prefecture or by city, town, or village, or may be set by drawing a circle or polygon on a map. When the location information of the building included in the predicted information is within the set range, the information processing server 2 transmits (outputs) the predicted information to the user terminal 3 of the user who set the prediction information.
Also, for example, a user can set a condition that the number of employees is equal to or greater than a predetermined value. When the predicted number of employees is equal to or greater than the set value, the transmitting unit 202 of the information processing server 2 transmits (outputs) the prediction information to the user terminal 3 of the user who set the condition.
By setting conditions in this manner, for example, it is possible to set the system so that forecast information is sent (output) to the user terminal 3 when the predicted number of employees is 100 or more per day, and the forecast information can be sent (output) to the user terminal 3 when a certain level of demand is expected, thereby improving convenience.
It is also possible to set a combination of the location range and the number of workers. In this case, the conditions for transmitting (outputting) the forecast information can be set in more detail, improving convenience.

（実績情報ＤＢ２）
実績情報ＤＢ２には、過去の建築現場の実績情報が記憶されている。実績情報ＤＢ２に記憶された情報は、予測モデルＤＢ３に記憶されている予測モデルの教師データとして利用される。ここで、実績情報は、過去の建築現場での就労人数の情報に、建築情報である建築物の延べ面積、用途、工期、階数、構造、敷地面積、建築面積、敷地面積と建築面積との比率、工法、位置の少なくとも１以上に関する情報がタグ付けなどにより付与された情報となっている。過去の建築現場での就労人数の情報に建築情報である建築物の延べ面積、用途、工期、階数、構造、敷地面積、建築面積、敷地面積と建築面積との比率、工法、位置の少なくとも１以上に関する情報を付与することにより、後述の予測モデルにおいて、建築物の延べ面積、用途、工期、階数、構造、敷地面積、建築面積、敷地面積と建築面積との比率、工法、位置の少なくとも１以上に関する情報に応じて就労人数の推移を予測することができる。
ここで、延べ面積は、建築計画に記載される建築物の延べ面積に関する情報であり、建築物の各階（地下階及び地上階を含む）の床面積の合計である。例えば、建築物が２階建てであれば、１階の床面積と２階の床面積を足した数字が、該建築物の延べ面積となる。なお、各階の床面積は、柱又は壁の中心線を基準として測定される。また、通常、吹き抜け、ロフトなどは、延べ面積には算入されない。
また、用途は、建築計画に記載される建築物の用途に関する情報であり、例えば、建築物の主要用途一覧に記載される用途（例えば、各種学校、共同住宅、病院など）である。
また、工期は、建築計画に記載される着工予定日から完了予定日（竣工予定）までの期間に関する情報である。
また、階数は、建築計画に記載される建築物の階数に関する情報であり、地上階数及び地下階数の情報が含まれる。
また、構造は、建築計画に記載される建築物の構造に関する情報であり、例えば、鉄筋コンクリート造（ＲＣ造）、壁式鉄筋コンクリート造（ＷＲＣ造）、鉄骨造（Ｓ造）、鉄骨鉄筋コンクリート造（ＳＲＣ造）、木造などである。
また、敷地面積は、建築計画に記載される建築物の敷地面積に関する情報であり、建築物が建っている敷地（土地）全体の面積である。
また、建築面積は、建築計画に記載される建築物の建築面積に関する情報であり、建築物が建っている部分の面積である。
また、敷地面積と建築面積との比率は、敷地面積に対する建築面積の割合である。比率の値が小さいと敷地面積に対して建築面積が狭く、比率の値が大きいと、敷地面積に対して建築面積が広いことを意味する。なお、本実施形態では、敷地面積と建築面積との比率は、敷地面積に対する建築面積の割合であるが、建築面積に対する敷地面積の割合としてもよい。
また、工法は、建築計画に記載される基礎工法に関する情報であり、例えば、現場造成杭などである。なお、工法には、基礎工法以外の工法（例えば、建築物の工法など）を含めるようにしてもよい。
また、位置は、建築計画に記載される地名地番の情報である。なお、位置情報として地名地番以外の情報（例えば、緯度・経度など）を用いてもよい。
なお、建築物の延べ面積、用途、工期、階数、構造、敷地面積、建築面積、工法、位置の情報は、例えば、それぞれ建築基準法施行規則により規定される情報であってもよい。また、どのような項目を実績情報に付与するかは任意であり、上述した項目だけに限られない。例えば、他の項目として、高さ、建築主、施工者などの項目を実績情報に付与するようにしてもよい。 (Actual performance information DB2)
The performance information DB2 stores performance information of past construction sites. The information stored in the performance information DB2 is used as teacher data for the prediction model stored in the prediction model DB3. Here, the performance information is information in which at least one or more of information on the total floor area, use, construction period, number of floors, structure, site area, building area, ratio of the site area to the building area, construction method, and location of the building, which is the building information, is added by tagging or the like to the information on the number of workers at past construction sites. By adding at least one or more of information on the total floor area, use, construction period, number of floors, structure, site area, building area, ratio of the site area to the building area, construction method, and location of the building, which is the building information, to the information on the number of workers at past construction sites, in the prediction model described later, it is possible to predict the transition of the number of workers according to at least one or more of information on the total floor area, use, construction period, number of floors, structure, site area, building area, ratio of the site area to the building area, construction method, and location of the building.
Here, the total floor area is information about the total floor area of a building described in the architectural plan, and is the sum of the floor areas of each floor (including the basement and above ground floors) of the building. For example, if a building is two stories tall, the total floor area of the building is the sum of the floor areas of the first and second floors. The floor area of each floor is measured based on the center line of the columns or walls. Also, usually, atriums, lofts, etc. are not included in the total floor area.
The use is information about the use of the building described in the architectural plan, for example, the use described in the list of the main uses of the building (for example, various schools, apartment buildings, hospitals, etc.).
The construction period is information about the period from the planned construction start date to the planned completion date (planned completion date) described in the architectural plan.
The number of floors is information regarding the number of floors of a building described in a construction plan, and includes information regarding the number of above-ground floors and the number of underground floors.
Furthermore, the structure is information regarding the structure of the building described in the architectural plan, such as reinforced concrete construction (RC), wall reinforced concrete construction (WRC), steel frame construction (S), steel reinforced concrete construction (SRC), wood construction, etc.
The site area is information on the site area of the building described in the construction plan, and is the area of the entire site (land) on which the building is built.
The building area is information on the building area of a building described in a building plan, and is the area of the part on which the building stands.
The ratio of the site area to the building area is the ratio of the building area to the site area. A small ratio value means that the building area is small relative to the site area, and a large ratio value means that the building area is large relative to the site area. In this embodiment, the ratio of the site area to the building area is the ratio of the building area to the site area, but it may be the ratio of the site area to the building area.
The construction method is information on a foundation construction method described in a building plan, such as on-site construction piles. Note that the construction method may include construction methods other than the foundation construction method (such as a construction method for a building).
The location is information on the place name and lot number described in the construction plan. Note that information other than the place name and lot number (e.g., latitude and longitude) may be used as the location information.
The information on the total floor area, purpose, construction period, number of floors, structure, site area, construction area, construction method, and location of the building may be information stipulated by the Building Standards Act Enforcement Regulations. The items to be added to the performance information are arbitrary and are not limited to the items mentioned above. For example, other items such as height, building owner, and contractor may be added to the performance information.

また、実績情報に含まれる就労人数には、日付、工程に関する情報が付与されている。実績情報に含まれる就労人数に日付、工程に関する情報を付与することにより、後述の予測モデルにおいて、就労人数を所定期間（例えば、１日、３日、１週間、１カ月など）や、所定工程（例えば、基礎工事、躯体工事、内装工事、外装工事、その他の工事など）ごとに就労人数を予測することができる。
ここで、基礎工事は、例えば、地面と建物を繋ぐ土台（基礎）を作る工事である。
また、躯体工事は、例えば、建築物の構造部材（躯体）をつくる工事である。
また、内装工事は、建築物の内装、例えば、給配水配管の敷設、壁や天井の施工、ボード貼り、クロス貼り、フローリング貼りといった工事である。
また、外装工事は、建築物の外装、例えば、タイル貼り、タイル目地詰め、拭き上げ塗装、手すり取り付けといった工事である。
また、その他の工事は、上記以外の工事、例えば、電気設備やキッチン、トイレなどの給排水設備を設置する設備工事、整地、舗装、樹木の植栽、景石のすえ付けなどの外構工事や建築に使用した機材の撤去工事などである。
なお、所定期間を何日、何週間又は何カ月とするかは任意であり、例えば、情報処理システム１の管理者やユーザが設定できるようにしてもよい。
また、所定工程をどのように区分して設定するかは任意であり、例えば、情報処理システム１の管理者が設定できるようにしてもよい。 In addition, the number of workers included in the performance information is provided with information on the date and the process. By providing the number of workers included in the performance information with information on the date and the process, the number of workers can be predicted in a predetermined period (e.g., one day, three days, one week, one month, etc.) or for each predetermined process (e.g., foundation work, structural work, interior work, exterior work, other work, etc.) in a prediction model described below.
Here, the foundation work is, for example, the work of building a base (foundation) that connects the ground to a building.
Moreover, structural construction is, for example, construction work to create the structural components (structure) of a building.
Interior construction work includes the interior of a building, such as laying water supply and distribution pipes, constructing walls and ceilings, laying boards, wallpapering, and flooring.
Exterior construction includes the exterior of a building, such as tiling, sealing tile joints, wiping and painting, and installing handrails.
Other work includes work other than those mentioned above, such as facility work to install electrical equipment, water supply and drainage facilities for kitchens and toilets, exterior work such as leveling, paving, planting trees and installing landscaping stones, and removal of equipment used in construction.
The predetermined period may be any number of days, weeks, or months, and may be set by, for example, an administrator or a user of the information processing system 1 .
Furthermore, how the predetermined processes are divided and set is arbitrary, and for example, the administrator of the information processing system 1 may be able to set them.

（予測モデルＤＢ３）
予測モデルＤＢ３には、実績情報ＤＢ２に記憶された実績情報に基づいて生成された予測モデルが記憶される。予測モデルは、例えば、（１）クラスター分析、（２）ランダムフォレスト、（３）ロジスティック曲線を利用したモデル、（４）重回帰分析など、既知の統計的手法や機械学習のアルゴリズムを利用して予測モデルを生成することができる。なお、これらの統計的手法や機械学習のアルゴリズムは、あくまで一例であり、建築物の就労者数の予測モデルを生成できれば、他の統計的手法や機械学習のアルゴリズムを利用してもよい。なお、複数の統計的手法や機械学習のアルゴリズムを組み合わせて予測モデルを生成してもよい。 (Prediction model DB3)
The prediction model DB3 stores a prediction model generated based on the performance information stored in the performance information DB2. The prediction model can be generated using known statistical methods and machine learning algorithms, such as (1) cluster analysis, (2) random forest, (3) a model using a logistic curve, and (4) multiple regression analysis. Note that these statistical methods and machine learning algorithms are merely examples, and other statistical methods and machine learning algorithms may be used as long as they can generate a prediction model for the number of workers in a building. Note that a prediction model may be generated by combining multiple statistical methods and machine learning algorithms.

ここで、クラスター分析は、教師なしデータ分類手法で、与えられたデータを外的基準なしに自動的に分類する手法である。ランダムフォレストは機械学習アルゴリズムの1つで、複数の決定木の結果から多数決をとり最終予測値を決定する手法である。ロジスティック曲線は、数理モデルのひとつであるロジスティック方程式に基づく曲線のことをいう。重回帰分析とは、多変量解析の一つで、回帰分析において独立変数が２つ以上（２次元以上）のものをいう。 Here, cluster analysis is an unsupervised data classification method that automatically classifies given data without external criteria. Random forest is a machine learning algorithm that determines the final predicted value by taking a majority vote from the results of multiple decision trees. A logistic curve is a curve based on the logistic equation, which is a mathematical model. Multiple regression analysis is a type of multivariate analysis that refers to regression analysis with two or more independent variables (two or more dimensions).

図４は、予測モデルにより予測される就労人数の推移の一例である。図４に示すように、建築物の就労者数は、重機による作業が主な基礎工事から人手による作業が主な内装工事、外装工事、機材の撤去工事などへと進むため、図４に示すように、一般的には、時間もしくは行程が進むに従い就労者数が増加し、最後に就労者数が減少するが、建築物の延べ面積、用途、工期、階数、構造、敷地面積、建築面積、敷地面積と建築面積との比率、工法、位置などに応じて、就労者数の増減の推移が異なることが考えられる。情報処理システム１では、上述したように、過去の建築現場の就労人数に、建築情報である建築物の延べ面積、用途、工期、階数、構造、敷地面積、建築面積、敷地面積と建築面積との比率（該比率は、敷地面積及び建築面積から算出される）、工法、位置、日付、工程などに関する情報を付与しているため、建築物の延べ面積、用途、工期、階数、構造、敷地面積、建築面積、敷地面積と建築面積との比率、工法、位置などによる就労者数の増減の推移の違いを反映した予測モデルを生成することができ、より詳細な予測を行うことができる。 Figure 4 is an example of the trend in the number of workers predicted by the prediction model. As shown in Figure 4, the number of workers in a building progresses from foundation work, which is mainly done with heavy machinery, to interior work, exterior work, equipment removal, etc., which are mainly done by hand, so as shown in Figure 4, the number of workers generally increases as time or the process progresses and then decreases at the end, but the trend in the increase or decrease in the number of workers is likely to differ depending on the building's total floor area, use, construction period, number of floors, structure, site area, building area, ratio of site area to building area, construction method, location, etc. As described above, in the information processing system 1, the number of workers at past construction sites is supplemented with information on the building information, such as the building's total floor area, use, construction period, number of floors, structure, site area, building area, ratio of the site area to the building area (the ratio is calculated from the site area and building area), construction method, location, date, process, etc., making it possible to generate a prediction model that reflects the difference in the trend of increase and decrease in the number of workers depending on the building's total floor area, use, construction period, number of floors, structure, site area, building area, ratio of the site area to the building area, construction method, location, etc., and to make more detailed predictions.

なお、予測モデルは上記例のうち一つだけを利用して就労人数を予測してもよいし、複数の予測モデルを組み合わせても就労人数を予測してもよい。また、どの予測モデルを利用して就労人数を予測するかを情報処理システム１の管理者やユーザが設定できるようにしてもよい。 The prediction model may predict the number of employees using only one of the above examples, or multiple prediction models may be combined to predict the number of employees. Also, the administrator or user of the information processing system 1 may be able to set which prediction model to use to predict the number of employees.

なお、記憶装置２００Ｂの実績情報ＤＢ２には、予測モデルの教師データとなる実績情報が記憶されているが、就労人数は予測モデルに基づいて予測するため、教師データが記憶されている実績情報ＤＢ２は、必ずしも記憶装置２００Ｂに記憶されている必要はない。また、記憶装置２００Ｂに記憶された各種情報の一部又は全部は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリや外付けＨＤＤなどの外部記憶装置やネットワーク５を介して接続された他の情報処理装置の記憶装置に記憶されてもよい。この場合、情報処理サーバ２は、外部記憶装置や他の情報処理装置の記憶装置に記憶された各種情報を参照又は取得する。 Note that while the performance information DB2 of the storage device 200B stores performance information that serves as training data for the prediction model, the performance information DB2 in which the training data is stored does not necessarily need to be stored in the storage device 200B because the number of employed persons is predicted based on the prediction model. Also, some or all of the various information stored in the storage device 200B may be stored in an external storage device such as a Universal Serial Bus (USB) memory or an external HDD, or in the storage device of another information processing device connected via the network 5. In this case, the information processing server 2 refers to or acquires the various information stored in the external storage device or the storage device of another information processing device.

ＣＰＵ２００Ｃは、本実施形態に係る情報処理サーバ２を制御するものであり、図示しないＲＯＭ及びＲＡＭなどを備える。 The CPU 200C controls the information processing server 2 according to this embodiment, and includes ROM and RAM (not shown).

（情報処理サーバ２の機能）
次に、図５を参照して情報処理サーバ２の機能について説明する。図５に示すように、情報処理サーバ２は、受信部２０１、送信部２０２（出力部）、記憶装置制御部２０３、建築情報取得部２０４、就労人数予測部２０５、判定部２０６、実測値取得部２０７、補正部２０８などの機能を有する。なお、図５に示す機能は、ＣＰＵ２００Ｃが、記憶装置２００Ｂに記憶されている情報処理プログラムなどを実行することで実現される。 (Functions of Information Processing Server 2)
Next, the functions of the information processing server 2 will be described with reference to Fig. 5. As shown in Fig. 5, the information processing server 2 has functions such as a receiving unit 201, a transmitting unit 202 (output unit), a storage device control unit 203, a building information acquisition unit 204, a worker number prediction unit 205, a determination unit 206, an actual measurement acquisition unit 207, and a correction unit 208. The functions shown in Fig. 5 are realized by the CPU 200C executing an information processing program stored in the storage device 200B.

受信部２０１は、ネットワーク５を介してユーザ端末３やサーバ４からの情報を受信する。 The receiving unit 201 receives information from the user terminal 3 and the server 4 via the network 5.

送信部２０２（出力部）は、ネットワーク５を介してユーザ端末３へ情報を送信（出力）する。 The transmission unit 202 (output unit) transmits (outputs) information to the user terminal 3 via the network 5.

記憶装置制御部２０３は、記憶装置２００Ｂを制御する。例えば、記憶装置制御部２０３は、記憶装置２００Ｂへの情報の書き込みや読み出しを行う。 The storage device control unit 203 controls the storage device 200B. For example, the storage device control unit 203 writes and reads information to the storage device 200B.

建築情報取得部２０４は、建築現場の建築情報を取得する。建築情報取得部２０４は、例えば、サーバ４から建築情報を取得してもよいし、情報処理システム１の管理者などが入力した建築情報を取得してもよい。 The construction information acquisition unit 204 acquires construction information of the construction site. The construction information acquisition unit 204 may acquire construction information from the server 4, for example, or may acquire construction information input by an administrator of the information processing system 1, etc.

就労人数予測部２０５は、建築情報取得部２０４で取得された建築情報に基づき就労人数を予測する。具体的には、就労人数予測部２０５は、記憶装置２００Ｂに記憶された予測モデルを参照し、建築情報取得部２０４で取得された建築情報及び参照した予測モデルに基づいて就労人数を予測する。 The number of employees prediction unit 205 predicts the number of employees based on the building information acquired by the building information acquisition unit 204. Specifically, the number of employees prediction unit 205 refers to a prediction model stored in the storage device 200B, and predicts the number of employees based on the building information acquired by the building information acquisition unit 204 and the referenced prediction model.

判定部２０６は、ユーザＤＢ１を参照し、就労人数予測部２０５が予測した就労者数や建築物の位置などの情報が、ユーザが設定した条件を満たしているか否かを判定する。 The determination unit 206 refers to the user DB1 and determines whether the information predicted by the employee number prediction unit 205, such as the number of employees and the location of buildings, meets the conditions set by the user.

実測値取得部２０７は、就労人数予測部２０５が就労人数を予測した建築現場の実測値の情報を取得する。ここで実測値の情報は、就労人数予測部２０５が就労人数を予測した建築現場での実際の就労人数の情報である。例えば、実測値取得部２０７は、情報処理システム１の管理者などにより入力された実測値の情報を取得する構成でもよいし、ネットワーク５を介して接続された他のサーバから実測値の情報を取得する構成でもよい。なお、実測値の情報には、就労人数に日付など時間の情報が関連付けられていることが好ましい。 The actual value acquisition unit 207 acquires information on the actual values of the construction site for which the number of workers has been predicted by the number of workers prediction unit 205. Here, the actual value information is information on the actual number of workers at the construction site for which the number of workers has been predicted by the number of workers prediction unit 205. For example, the actual value acquisition unit 207 may be configured to acquire information on the actual values entered by an administrator of the information processing system 1, or may be configured to acquire information on the actual values from another server connected via the network 5. Note that it is preferable that the actual value information associates the number of workers with time information such as date.

補正部２０８は、就労人数予測部２０５が予測した就労人数と実測値取得部２０７で取得された実測値の情報との比較から予測モデルを補正する。例えば、補正部２０８は、就労人数予測部２０５が予測した就労人数と、実測値取得部２０７で取得された実際の就労人数の実測値の情報とを比較し、就労人数予測部２０５が予測した就労人数と実測値取得部２０７で取得された就労人数の実測値とのずれ（差）が所定値を超えているかを判定する。そして、就労人数予測部２０５が予測した就労人数と実測値取得部２０７で取得された就労人数の実測値とのずれ（差）が所定値を超えている場合に予測モデルを補正する。この際、補正部２０８は、予測した就労人数と就労人数の実測値とのずれ（差）が所定値以下となるように予測モデルを補正する。
なお、補正部２０８は、例えば、情報処理システム１の管理者やユーザが指定した就労人数予測部２０５が予測した就労人数と、実測値取得部２０７で取得された実測値の情報とを比較するようにしてもよいし、タグ付けなどにより付与された情報（例えば、建築物の延べ面積、用途、工期、階数、構造、敷地面積、建築面積、敷地面積と建築面積との比率、工法、位置など）が一致する就労人数予測部２０５が予測した就労人数と、実測値取得部２０７で取得された実測値の情報とを比較するようにしてもよい。 The correction unit 208 corrects the prediction model by comparing the number of workers predicted by the number of workers prediction unit 205 with the information on the actual value acquired by the actual value acquisition unit 207. For example, the correction unit 208 compares the number of workers predicted by the number of workers prediction unit 205 with the information on the actual value of the actual number of workers acquired by the actual value acquisition unit 207, and determines whether the deviation (difference) between the number of workers predicted by the number of workers prediction unit 205 and the actual value of the number of workers acquired by the actual value acquisition unit 207 exceeds a predetermined value. Then, if the deviation (difference) between the number of workers predicted by the number of workers prediction unit 205 and the actual value of the number of workers acquired by the actual value acquisition unit 207 exceeds a predetermined value, the correction unit 208 corrects the prediction model. At this time, the correction unit 208 corrects the prediction model so that the deviation (difference) between the predicted number of workers and the actual value of the number of workers is equal to or less than a predetermined value.
In addition, the correction unit 208 may, for example, compare the number of workers predicted by the number of workers prediction unit 205 specified by the administrator or user of the information processing system 1 with the actual measurement information acquired by the actual measurement acquisition unit 207, or may compare the number of workers predicted by the number of workers prediction unit 205 that matches the information added by tagging or the like (for example, the building's total floor area, use, construction period, number of floors, structure, site area, building area, ratio of site area to building area, construction method, location, etc.) with the actual measurement information acquired by the actual measurement acquisition unit 207.

また、上記説明では、補正部２０８は、就労人数予測部２０５が予測した就労人数と実測値取得部２０７で取得された実測値の情報との比較から予測モデルを補正しているが、補正部２０８は、就労人数予測部２０５が予測した就労人数と実測値取得部２０７で取得された実測値の情報との比較から就労人数予測部２０５が予測した就労人数を補正してもよい。この場合、補正部２０８は、就労人数予測部２０５が予測した就労人数と実測値取得部２０７で取得された実測値の情報との比較から、就労人数予測部２０５が予測した就労人数を補正する構成としてもよいし、予測モデル及び就労人数予測部２０５が予測した就労人数の両方を補正する構成としてもよい。 In the above description, the correction unit 208 corrects the prediction model by comparing the number of workers predicted by the number of workers prediction unit 205 with the information on the actual measurement value acquired by the actual measurement value acquisition unit 207. However, the correction unit 208 may correct the number of workers predicted by the number of workers prediction unit 205 by comparing the number of workers predicted by the number of workers prediction unit 205 with the information on the actual measurement value acquired by the actual measurement value acquisition unit 207. In this case, the correction unit 208 may be configured to correct the number of workers predicted by the number of workers prediction unit 205 by comparing the number of workers predicted by the number of workers prediction unit 205 with the information on the actual measurement value acquired by the actual measurement value acquisition unit 207, or may be configured to correct both the prediction model and the number of workers predicted by the number of workers prediction unit 205.

（ユーザ端末３）
図６は、ユーザ端末３の構成図である。なお、図６（ａ）は、ユーザ端末３の主なハード構成を示しており、ユーザ端末３は、それぞれ通信ＩＦ３００Ａ、記憶装置３００Ｂ、入力装置３００Ｃ、表示装置３００Ｄ、ＣＰＵ３００Ｅがバス３００Ｆを介して接続された構成を有する。 (User terminal 3)
Fig. 6 is a configuration diagram of the user terminal 3. Fig. 6(a) shows the main hardware configuration of the user terminal 3, and the user terminal 3 has a configuration in which a communication IF 300A, a storage device 300B, an input device 300C, a display device 300D, and a CPU 300E are connected via a bus 300F.

通信ＩＦ３００Ａは、他の装置（本実施形態では、情報処理サーバ２）と通信するためのインターフェースである。 The communication IF 300A is an interface for communicating with other devices (in this embodiment, the information processing server 2).

記憶装置３００Ｂは、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や半導体記憶装置（ＳＳＤ(Solid State Drive)）である。記憶装置３００Ｂには、端末の識別子や情報処理プログラムなどが記憶される。端末の識別子は、ユーザ端末３を識別するための識別子である。ユーザ端末３から送信する情報に端末の識別子を付与することで、情報処理サーバ２は、受信した情報がどのユーザ端末３から送信されたものであるかを判定することができる。なお、端末の識別子は、ＩＰ（Internet Protocol）アドレス、ＭＡＣ（Media Access Control）アドレスなどを利用してもよく、情報処理サーバ２がユーザ端末３に対して付与するようにしてもよい。 The storage device 300B is, for example, a hard disk drive (HDD) or a semiconductor storage device (solid state drive (SSD)). The storage device 300B stores a terminal identifier, an information processing program, and the like. The terminal identifier is an identifier for identifying the user terminal 3. By assigning the terminal identifier to information transmitted from the user terminal 3, the information processing server 2 can determine which user terminal 3 transmitted the received information. Note that the terminal identifier may be an IP (Internet Protocol) address, a MAC (Media Access Control) address, or the like, or may be assigned to the user terminal 3 by the information processing server 2.

入力装置３００Ｃは、例えば、キーボード、マウス、タッチパネルなどの入力デバイスであるが、入力可能であれば、他の装置や機器であってもよい。また、音声入力装置であってもよい。 The input device 300C is, for example, an input device such as a keyboard, a mouse, or a touch panel, but may be any other device or equipment that is capable of inputting. It may also be a voice input device.

表示装置３００Ｄは、例えば、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどであるが、表示可能であれば他の装置や機器（例えば、ＣＲＴ：Cathode Ray Tube）であってもよい。 The display device 300D may be, for example, a liquid crystal display, a plasma display, or an organic EL display, but may also be other devices or equipment (for example, a CRT: Cathode Ray Tube) that are capable of displaying.

ＣＰＵ３００Ｅは、本実施形態に係るユーザ端末３を制御するものであり、図示しないＲＯＭ及びＲＡＭを備える。 The CPU 300E controls the user terminal 3 according to this embodiment and includes ROM and RAM (not shown).

図６（ｂ）は、ユーザ端末３の機能ブロック図である。図６（ｂ）に示すように、ユーザ端末３は、それぞれ受信部３０１、送信部３０２、記憶装置制御部３０３、入力受付部３０４、表示装置制御部３０５などの機能を有する。なお、図６（ｂ）に示す機能は、それぞれＣＰＵ３００Ｅが、記憶装置３００Ｂに記憶されている情報処理プログラムなどを実行することで実現される。 Figure 6(b) is a functional block diagram of the user terminal 3. As shown in Figure 6(b), the user terminal 3 has functions such as a receiving unit 301, a transmitting unit 302, a storage device control unit 303, an input accepting unit 304, and a display device control unit 305. Note that the functions shown in Figure 6(b) are realized by the CPU 300E executing an information processing program stored in the storage device 300B.

受信部３０１は、例えば、情報処理サーバ２から送信される情報を受信する。 The receiving unit 301 receives, for example, information transmitted from the information processing server 2.

送信部３０２は、例えば、入力受付部３０４で受け付けた入力操作に応じた情報を情報処理サーバ２へ送信する。 The transmission unit 302 transmits, for example, information corresponding to the input operation received by the input reception unit 304 to the information processing server 2.

記憶装置制御部３０３は、例えば、記憶装置３００Ｂを制御して情報の書き込みや読み出しを行う。 The storage device control unit 303, for example, controls the storage device 300B to write and read information.

入力受付部３０４は、例えば、入力装置３００Ｃからの入力操作を受け付ける。 The input reception unit 304 receives, for example, input operations from the input device 300C.

表示装置制御部３０５は、例えば、表示装置３００Ｄを制御し、受信部３０１で受信した情報を表示装置３００Ｄに表示する。なお、表示装置３００Ｄに表示される画面の一例は後述する（図８参照）。 The display device control unit 305 controls, for example, the display device 300D, and displays the information received by the receiving unit 301 on the display device 300D. An example of a screen displayed on the display device 300D will be described later (see FIG. 8).

（情報処理）
図７及び図９は、情報処理システム１の情報処理の一例を示すフローチャートである。図８は、ユーザ端末３の表示装置３００Ｄに表示される画面の一例である。以下、図７～図９を参照して、情報処理システム１の情報処理について説明する。なお、以下の説明では、図１～図６を参照して説明した構成と同一の構成には同一の符号を付して重複する説明を省略する。 (Information Processing)
Figures 7 and 9 are flowcharts showing an example of information processing in the information processing system 1. Figure 8 is an example of a screen displayed on the display device 300D of the user terminal 3. Below, the information processing in the information processing system 1 will be described with reference to Figures 7 to 9. In the following description, the same components as those described with reference to Figures 1 to 6 are denoted by the same reference numerals, and duplicated description will be omitted.

（就労人数予測処理）
図７は、情報処理システム１の処理の一例を示すフローチャートである。以下、図７を参照して、情報処理システム１の就労人数予測処理の一例について説明する。 (Employment forecast processing)
Fig. 7 is a flowchart showing an example of the processing of the information processing system 1. Hereinafter, an example of the number of employees prediction processing of the information processing system 1 will be described with reference to Fig. 7 .

（ステップＳ１０１）
情報処理サーバ２の建築情報取得部２０４は、建築現場の建築情報を取得する。上述したように、建築情報取得部２０４は、例えば、サーバ４から建築情報を取得してもよいし、情報処理システム１の管理者などが入力した建築情報を取得してもよい。 (Step S101)
The construction information acquisition unit 204 of the information processing server 2 acquires construction information of the construction site. As described above, the construction information acquisition unit 204 may acquire the construction information from the server 4, for example, or may acquire the construction information input by the administrator of the information processing system 1, etc.

（ステップＳ１０２）
情報処理サーバ２の就労人数予測部２０５は、記憶装置２００Ｂの予測モデルＤＢ３に記憶された予測モデルを参照し、建築情報取得部２０４で取得された建築情報及び参照した予測モデルに基づいて就労人数を予測する。 (Step S102)
The employee number prediction unit 205 of the information processing server 2 refers to the prediction model stored in the prediction model DB3 of the storage device 200B, and predicts the number of employees based on the building information acquired by the building information acquisition unit 204 and the referenced prediction model.

（ステップＳ１０３）
情報処理サーバ２の判定部２０６は、記憶装置２００ＢのユーザＤＢ１に記憶されているユーザが設定した条件を参照する。 (Step S103)
The determination unit 206 of the information processing server 2 refers to the conditions set by the user stored in the user DB1 of the storage device 200B.

（ステップＳ１０４）
情報処理サーバ２の判定部２０６は、就労人数予測部２０５が予測した就労者数や建築物の位置などの情報が、ユーザが設定した条件を満たしているか否かを判定する。条件を満たしている場合（ＹＥＳ）、情報処理サーバ２は、ステップＳ１０５の処理へ移行する。条件を満たしていない場合（ＮＯ）、情報処理サーバ２は、ステップＳ１０７の処理へ移行する。 (Step S104)
The determination unit 206 of the information processing server 2 determines whether the information such as the number of workers and the location of buildings predicted by the number of workers prediction unit 205 satisfies the conditions set by the user. If the conditions are satisfied (YES), the information processing server 2 proceeds to processing of step S105. If the conditions are not satisfied (NO), the information processing server 2 proceeds to processing of step S107.

（ステップＳ１０５）
情報処理サーバ２の送信部２０２（出力部）は、設定した条件を満たすユーザのユーザ端末３に対して、就労人数予測部２０５が予測した就労人数（予測した就労人数の推移）及び就労人数を予測した建築物の位置などの情報（以下、予測情報ともいう）を送信（出力）する。 (Step S105)
The transmission unit 202 (output unit) of the information processing server 2 transmits (outputs) information (hereinafter also referred to as prediction information) such as the number of employees predicted by the employee number prediction unit 205 (trend in the predicted number of employees) and the location of the building where the number of employees is predicted, to the user terminal 3 of the user who satisfies the set conditions.

（ステップＳ１０６）
ユーザ端末３の受信部３０１は、情報処理サーバ２から送信（出力）された予測情報を受信する。ユーザ端末３の表示装置制御部３０５は、受信部３０１が受信した予測情報に基づいて図８に示す画面を表示装置３００Ｄに表示させる。 (Step S106)
The receiving unit 301 of the user terminal 3 receives the prediction information transmitted (output) from the information processing server 2. The display device control unit 305 of the user terminal 3 causes the display device 300D to display the screen shown in FIG.

（ステップＳ１０７）
情報処理サーバ２は、判定部２０６が全ての条件を判定している場合（ＹＥＳ）、就労人数予測処理を終了する。また、情報処理サーバ２は、判定部２０６が全て条件を判定していない場合（ＮＯ）、換言すると判定していない条件がある場合、ステップＳ１０４の処理へ戻り、判定部２０６は、残りのユーザについて設定した条件の判定を行う。 (Step S107)
If the determination unit 206 has determined all the conditions (YES), the information processing server 2 ends the number of employees prediction process. If the determination unit 206 has not determined all the conditions (NO), in other words, if there are conditions that have not been determined, the information processing server 2 returns to the process of step S104, and the determination unit 206 determines the conditions set for the remaining users.

情報処理システム１では、図８（ａ）に示すように、予測情報に含まれる位置情報に基づいて地図上に円Ｘ１，Ｘ２として表示される。情報処理システム１では、就労人数は、円Ｘ１，Ｘ２の大きさ（広さ）で示される。なお、円Ｘ１，Ｘ２の大きい（広い）ほど就労人数が多くなっているが、必ずしも就労人数の多少を円の大きさで表現する必要はなく、他の態様、例えば、円Ｘ１，Ｘ２の色や線の太さを変化させることで就労人数の多少を表現しても良い。
また、表示装置３００Ｄには、タイムスケールＴＳが表示される（図８では、画面右下に表示されているが、必ずしも画面右下である必要はない）。タイムスケールＴＳは、任意の所定日Ｐ１からＰ２までの期間上でポインタＰ３をスライドさせることで、ポインタＰ３の位置（日付もしくは工程）に対応する就労人数に応じて円Ｘ１，Ｘ２の大きさが変化する。このようにポインタＰ３をＰ１からＰ２までの間で移動させることで就労人数の推移（就労人数の増減）を確認することができるため利便性に優れる。 In the information processing system 1, as shown in Fig. 8(a), circles X1 and X2 are displayed on a map based on the location information included in the prediction information. In the information processing system 1, the number of employees is indicated by the size (area) of the circles X1 and X2. Note that the larger (wider) the circles X1 and X2 are, the greater the number of employees is, but the number of employees does not necessarily have to be expressed by the size of the circle, and the number of employees may be expressed in other ways, for example, by changing the color or line thickness of the circles X1 and X2.
The display device 300D also displays a time scale TS (in FIG. 8, it is displayed at the bottom right of the screen, but it does not necessarily have to be at the bottom right of the screen). The time scale TS changes the size of the circles X1 and X2 according to the number of workers corresponding to the position of the pointer P3 (date or process) by sliding the pointer P3 on the period from any given date P1 to P2. In this way, by moving the pointer P3 between P1 and P2, the transition of the number of workers (increase or decrease in the number of workers) can be confirmed, which is highly convenient.

なお上記説明では、図８に例示する画面は、ユーザ端末３の表示装置３００Ｄに表示される構成となっているが、本実施形態に係る情報処理システム１のユーザが飲食店や小売店のポータルサイト運営者（例えば、プラットフォーマー）などである場合、該ポータルサイト運営者（例えば、プラットフォーマー）のユーザの端末の表示装置に図８に例示する画面が表示される。 In the above explanation, the screen illustrated in FIG. 8 is configured to be displayed on the display device 300D of the user terminal 3, but if the user of the information processing system 1 according to this embodiment is a portal site operator (e.g., a platform operator) of a restaurant or retail store, the screen illustrated in FIG. 8 is displayed on the display device of the terminal of the user of the portal site operator (e.g., the platform operator).

（予測モデル補正処理）
図９は、情報処理システム１の処理の一例を示すフローチャートである。以下、図９を参照して、情報処理システム１の予測モデル補正処理の一例について説明する。 (Prediction model correction process)
Fig. 9 is a flowchart showing an example of the process of the information processing system 1. Hereinafter, an example of the prediction model correction process of the information processing system 1 will be described with reference to Fig. 9 .

（ステップＳ２０１）
情報処理サーバ２の実測値取得部２０７は、就労人数の実測値の情報を取得する。なお、上述したように、就労人数の実測値の情報は、情報処理システム１の管理者などにより入力された実測値の情報を取得する構成でもよいし、ネットワーク５を介して接続された他のサーバ４から実測値の情報を取得する構成でもよい。 (Step S201)
The actual value acquisition unit 207 of the information processing server 2 acquires information on the actual value of the number of employees. As described above, the information on the actual value of the number of employees may be configured to acquire information on the actual value input by an administrator of the information processing system 1 or may be configured to acquire information on the actual value from another server 4 connected via the network 5.

（ステップＳ２０２）
情報処理サーバ２の補正部２０８は、就労人数予測部２０５が予測した就労人数と、実測値取得部２０７で取得された実測値の情報とを比較する。具体的には、補正部２０８は、就労人数予測部２０５が予測した就労人数と、実測値取得部２０７で取得された実測値の情報（就労人数予測部２０５が就労人数を予測した建築現場での実際の就労人数）とを比較する。 (Step S202)
The correction unit 208 of the information processing server 2 compares the number of workers predicted by the number of workers prediction unit 205 with the information of the actual value acquired by the actual value acquisition unit 207. Specifically, the correction unit 208 compares the number of workers predicted by the number of workers prediction unit 205 with the information of the actual value acquired by the actual value acquisition unit 207 (the actual number of workers at the construction site where the number of workers predicted by the number of workers prediction unit 205)

（ステップＳ２０３）
情報処理サーバ２の補正部２０８は、ステップＳ２０２での比較結果に基づいて予測モデルを補正する。なお、補正部２０８による補正手法については既に述べたため重複する説明を省略する。 (Step S203)
The correction unit 208 of the information processing server 2 corrects the prediction model based on the comparison result in step S202. Note that the correction method by the correction unit 208 has already been described, so a duplicated description will be omitted.

以上のように、本実施形態に係る情報処理サーバ２は、建築現場の就労人数を予測するための情報処理装置である。情報処理サーバ２は、建築現場の建築情報を取得する建築情報取得部２０４と、建築情報取得部２０４で取得された建築情報に基づき就労人数を予測する就労人数予測部２０５とを備える。このため、建築情報に関する情報に基づき就労人数を予測できるのでより正確に就労人数を予測することができる。 As described above, the information processing server 2 according to this embodiment is an information processing device for predicting the number of workers at a construction site. The information processing server 2 includes a construction information acquisition unit 204 that acquires construction information on the construction site, and a worker number prediction unit 205 that predicts the number of workers based on the construction information acquired by the construction information acquisition unit 204. Therefore, the number of workers can be predicted based on information related to the construction information, making it possible to more accurately predict the number of workers.

また、本実施形態の建築情報には、建築物の延べ面積に関する情報が含まれる。そして、本実施形態に係る情報処理サーバ２の就労人数予測部２０５は、延べ面積に関する情報に基づき就労人数を予測する。
通常、建築物の延べ面積に応じて、必要な就労人数が変化するが（例えば、延べ面積が広いと必要な就労人数が多くなり、延べ面積が狭いと必要な就労人数が少なくなることが考えられる）、本実施形態に係る情報処理サーバ２は、建築物の延べ面積に関する情報に基づいてより正確に就労人数を予測することができる。 The building information in this embodiment also includes information about the total floor area of the building. The employee number prediction unit 205 of the information processing server 2 in this embodiment predicts the number of employees based on the information about the total floor area.
Typically, the number of workers required varies depending on the total floor area of a building (for example, it is conceivable that a larger total floor area requires a larger number of workers, and a smaller total floor area requires a smaller number of workers), but the information processing server 2 in this embodiment can more accurately predict the number of workers based on information related to the total floor area of the building.

また、本実施形態の建築情報には、建築物の用途に関する情報が含まれる。そして、本実施形態に係る情報処理サーバ２の就労人数予測部２０５は、用途に関する情報に基づき就労人数を予測する。
通常、建築物の用途に応じて、工事内容や作業内容が変わる為、必要な就労人数が変化するが、本実施形態に係る情報処理サーバ２は、建築物の用途に関する情報に基づいてより正確に就労人数を予測することができる。 The building information of the present embodiment also includes information on the purpose of the building. The employee number prediction unit 205 of the information processing server 2 according to the present embodiment predicts the number of employees based on the information on the purpose.
Typically, the number of workers required changes depending on the purpose of the building as the construction work and tasks change, but the information processing server 2 in this embodiment can more accurately predict the number of workers based on information related to the purpose of the building.

また、本実施形態の建築情報には、建築現場の工期に関する情報が含まれる。そして、本実施形態に係る情報処理サーバ２の就労人数予測部２０５は、工期に関する情報に基づき就労人数を予測する。
通常、建築現場の工期に応じて、必要な就労人数が変化するが（例えば、同じ建築物の場合、工期が短いと単位期間に必要な就労人数が多くなり、工期が長いと単位期間に必要な就労人数が少なくなることが考えられる）、本実施形態に係る情報処理サーバ２は、工期に関する情報に基づいてより正確に就労人数を予測することができる。 The construction information of this embodiment also includes information on the construction period of the construction site. The worker number prediction unit 205 of the information processing server 2 according to this embodiment predicts the number of workers based on the information on the construction period.
Typically, the number of workers required changes depending on the construction period at a construction site (for example, for the same building, a shorter construction period may require more workers per unit period, and a longer construction period may require fewer workers), but the information processing server 2 in this embodiment can more accurately predict the number of workers based on information related to the construction period.

また、本実施形態の建築情報には、建築物の階数に関する情報が含まれる。そして、本実施形態に係る情報処理サーバ２の就労人数予測部２０５は、階数に関する情報に基づき就労人数を予測する。
通常、建築物の階数に応じて、必要な就労人数が変化するが（例えば、建築物の階数が多い必要な就労人数が多くなり、建築物の階数が少ないと必要な就労人数が少なくなることが考えられる）、本実施形態に係る情報処理サーバ２は、建築物の階数に関する情報に基づいてより正確に就労人数を予測することができる。 The building information in this embodiment also includes information about the number of floors of the building. The employee number prediction unit 205 of the information processing server 2 in this embodiment predicts the number of employees based on the information about the number of floors.
Typically, the number of workers required varies depending on the number of floors of a building (for example, it is conceivable that a building with many floors will require more workers and a building with few floors will require fewer workers), but the information processing server 2 in this embodiment can more accurately predict the number of workers based on information related to the number of floors of the building.

また、本実施形態の建築情報には、建築物の構造に関する情報が含まれる。そして、本実施形態に係る情報処理サーバ２の就労人数予測部２０５は、構造に関する情報に基づき就労人数を予測する。
通常、建築物の構造に応じて、工事内容や作業内容が変わる為、必要な就労人数が変化するが、本実施形態に係る情報処理サーバ２は、建築物の構造に関する情報に基づいてより正確に就労人数を予測することができる。 The building information in this embodiment also includes information about the structure of the building. The employee number prediction unit 205 of the information processing server 2 in this embodiment predicts the number of employees based on the information about the structure.
Typically, the number of workers required changes depending on the structure of the building as the construction work and tasks required change, but the information processing server 2 in this embodiment can more accurately predict the number of workers based on information about the structure of the building.

また、本実施形態の建築情報には、建築物の敷地面積及び建築面積の少なくとも一方に関する情報が含まれる。そして、本実施形態に係る情報処理サーバ２の就労人数予測部２０５は、敷地面積、建築面積、又は敷地面積と建築面積との比率に関する情報に基づき就労人数を予測する。
通常、敷地面積、建築面積又は敷地面積と建築面積との比率に応じて、必要な就労人数が変化するが（例えば、建築面積に対して敷地面積が広いと搬入や揚重の効率が向上し一度に作業できる人数が多くなるため単位期間での就労人数が多くなり、建築面積に対して敷地面積が狭いと搬入や揚重の効率が低下し一度に作業できる人数が少なくなるため単位期間での就労人数が少なくなることが考えられる）、本実施形態に係る情報処理サーバ２は、敷地面積、建築面積又は敷地面積と建築面積との比率に関する情報に基づいてより正確に就労人数を予測することができる。 The building information of the present embodiment includes information on at least one of the site area and building area of the building. The employee number prediction unit 205 of the information processing server 2 according to the present embodiment predicts the number of employees based on information on the site area, the building area, or the ratio of the site area to the building area.
Typically, the number of workers required changes depending on the site area, building area, or the ratio between the site area and building area (for example, if the site area is large compared to the building area, the efficiency of loading and unloading improves and more people can work at one time, resulting in a larger number of workers per unit period, and if the site area is small compared to the building area, the efficiency of loading and unloading decreases and fewer people can work at one time, resulting in a smaller number of workers per unit period). However, the information processing server 2 in this embodiment can more accurately predict the number of workers based on information related to the site area, building area, or the ratio between the site area and building area.

また、本実施形態の建築情報には、建築物の工法に関する情報が含まれる。そして、本実施形態に係る情報処理サーバ２の就労人数予測部２０５は、工法に関する情報に基づき就労人数を予測する。
通常、建築物の工法に応じて、工事内容や作業内容が変わる為、必要な就労人数が変化するが、本実施形態に係る情報処理サーバ２は、建築物の工法に関する情報に基づいてより正確に就労人数を予測することができる。 The building information of the present embodiment also includes information on the construction method of the building. The worker number prediction unit 205 of the information processing server 2 according to the present embodiment predicts the number of workers based on the information on the construction method.
Typically, the number of workers required changes depending on the construction method used to build a building, as the construction content and work content change. However, the information processing server 2 in this embodiment can more accurately predict the number of workers based on information related to the construction method used to build a building.

また、本実施形態の建築情報には、建築現場の位置に関する情報が含まれる。そして、本実施形態に係る情報処理サーバ２の就労人数予測部２０５は、位置に関する情報に基づき就労人数を予測する。 In addition, the construction information in this embodiment includes information regarding the location of the construction site. The employee number prediction unit 205 of the information processing server 2 in this embodiment predicts the number of employees based on the information regarding the location.

本実施形態に係る情報処理サーバ２の就労人数予測部２０５は、過去の建築現場の建築情報と就労人数とを含む実績情報に基づいて生成された予測モデルを参照し、予測モデルに基づき就労人数を予測する。このため、過去実績から生成された予測モデルに基づいて正確に就労人数を予測することができる。 The worker number prediction unit 205 of the information processing server 2 in this embodiment refers to a prediction model generated based on performance information including past construction information of construction sites and the number of workers, and predicts the number of workers based on the prediction model. Therefore, it is possible to accurately predict the number of workers based on the prediction model generated from past performance.

本実施形態に係る情報処理サーバ２は、就労人数の実測値を取得する実測値取得部２０７と、予測した就労人数と実測値取得部２０７で取得された実測値との比較から、予測モデルを補正する補正部２０８とを備える。
このように、本実施形態に係る情報処理サーバ２は、予測した就労人数と実測値取得部２０７で取得された実測値との比較から予測モデルを補正するのでより正確に就労人数を予測することが期待できる。
なお、上記したように、補正部２０８は、就労人数予測部２０５が予測した就労人数と実測値取得部２０７で取得された実測値の情報との比較から、就労人数予測部２０５が予測した就労人数を補正する構成としてもよいし、予測モデル及び就労人数予測部２０５が予測した就労人数の両方を補正する構成としてもよい。 The information processing server 2 in this embodiment is equipped with an actual value acquisition unit 207 that acquires the actual value of the number of employees, and a correction unit 208 that corrects the prediction model by comparing the predicted number of employees with the actual value acquired by the actual value acquisition unit 207.
In this way, the information processing server 2 in this embodiment corrects the prediction model by comparing the predicted number of employees with the actual value acquired by the actual value acquisition unit 207, so it is expected to predict the number of employees more accurately.
As described above, the correction unit 208 may be configured to correct the number of employees predicted by the number of employees prediction unit 205 based on a comparison between the number of employees predicted by the number of employees prediction unit 205 and the actual value information acquired by the actual value acquisition unit 207, or may be configured to correct both the prediction model and the number of employees predicted by the number of employees prediction unit 205.

本実施形態に係る情報処理サーバ２の就労人数予測部２０５は、建築情報取得部２０４で取得された建築情報に基づき就労人数を所定期間又は所定工程ごとに予測する。
このように、本実施形態に係る情報処理サーバ２の就労人数予測部２０５は、就労人数を所定期間又は所定工程ごとに予測するので、利便性に優れる。 The number of workers prediction unit 205 of the information processing server 2 in this embodiment predicts the number of workers for a specified period or for a specified process based on the construction information acquired by the construction information acquisition unit 204.
In this way, the number of employees prediction unit 205 of the information processing server 2 according to this embodiment predicts the number of employees for a specified period or for each specified process, and is therefore highly convenient.

１情報処理システム
２情報処理サーバ（情報処理装置）
２００Ａ通信ＩＦ
２００Ｂ記憶装置
２００ＣＣＰＵ
２００Ｄバス（ＢＵＳ）
２０１受信部
２０２送信部（出力部）
２０３記憶装置制御部
２０４建築情報取得部
２０５就労人数予測部
２０６判定部
２０７実測値取得部
２０８補正部
３ユーザ端末
３００Ａ通信ＩＦ
３００Ｂ記憶装置
３００Ｃ入力装置
３００Ｄ表示装置
３００ＥＣＰＵ
３００Ｆバス（ＢＵＳ）
３０１受信部
３０２送信部
３０３記憶装置制御部
３０４入力受付部
３０５表示装置制御部
４サーバ
５ネットワーク
ＤＢ１ユーザデータベース
ＤＢ２実績情報データベース
ＤＢ３予測モデルデータベース 1 Information processing system 2 Information processing server (information processing device)
200A Communication IF
200B Storage device 200C CPU
200D Bus
201 Receiving unit 202 Transmitting unit (output unit)
203 Storage device control unit 204 Building information acquisition unit 205 Number of employees prediction unit 206 Determination unit 207 Actual measurement value acquisition unit 208 Correction unit 3 User terminal 300A Communication IF
300B storage device 300C input device 300D display device 300E CPU
300F Bus
301 Receiving unit 302 Transmitting unit 303 Storage device control unit 304 Input receiving unit 305 Display device control unit 4 Server 5 Network DB 1 User database DB 2 Performance information database DB 3 Prediction model database

Claims

An information processing device for predicting the number of workers at a construction site,
A construction information acquisition unit that acquires construction information of the construction site;
a worker number prediction unit that predicts the number of workers based on the building information acquired by the building information acquisition unit,
The building information includes information regarding the total floor area of the building,
The employment number prediction unit,
predicting the number of employees based on the information about the total floor area;
23. An information processing apparatus comprising:

An information processing device for predicting the number of workers at a construction site,
A construction information acquisition unit that acquires construction information of the construction site;
a worker number prediction unit that predicts the number of workers based on the building information acquired by the building information acquisition unit,
The building information includes information regarding the use of the building,
The employment number prediction unit,
predicting the number of employees based on information about the use;
23. An information processing apparatus comprising:

An information processing device for predicting the number of workers at a construction site,
A construction information acquisition unit that acquires construction information of the construction site;
a worker number prediction unit that predicts the number of workers based on the building information acquired by the building information acquisition unit,
The building information includes information regarding the number of floors of a building,
The employment number prediction unit,
predicting the number of employees based on information about the number of floors;
23. An information processing apparatus comprising:

An information processing device for predicting the number of workers at a construction site,
A construction information acquisition unit that acquires construction information of the construction site;
a worker number prediction unit that predicts the number of workers based on the building information acquired by the building information acquisition unit,
The building information includes information regarding the structure of the building,
The employment number prediction unit,
predicting the number of employees based on information about the structure;
23. An information processing apparatus comprising:

An information processing device for predicting the number of workers at a construction site,
A construction information acquisition unit that acquires construction information of the construction site;
a worker number prediction unit that predicts the number of workers based on the building information acquired by the building information acquisition unit,
The building information includes information regarding at least one of the site area and building area of the building,
The employment number prediction unit,
predicting the number of employees based on information about the site area, the building area, or the ratio of the site area to the building area;
23. An information processing apparatus comprising:

An information processing device for predicting the number of workers at a construction site,
A construction information acquisition unit that acquires construction information of the construction site;
a worker number prediction unit that predicts the number of workers based on the building information acquired by the building information acquisition unit,
The construction information includes information regarding the location of the construction site;
The employment number prediction unit,
predicting the number of employees based on information about the location;
23. An information processing apparatus comprising:

The employment number prediction unit,
A prediction model is generated based on past construction information of the construction site and performance information including the number of workers, and the number of workers is predicted based on the prediction model.
7. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the information processing apparatus is a computer .

An actual measurement value acquisition unit that acquires an actual measurement value of the number of employees;
A correction unit that corrects the number of employees predicted by the number of employees prediction unit based on a comparison between the predicted number of employees and the actual value acquired by the actual value acquisition unit;
8. The information processing apparatus according to claim 1, further comprising:

An information processing method for predicting the number of workers at a construction site, comprising:
A construction information acquisition unit acquires construction information of the construction site;
A step of an employee number prediction unit predicting the employee number based on the building information acquired by the building information acquisition unit ,
The building information includes information regarding the total floor area of the building,
The employment number prediction unit,
predicting the number of employees based on the information about the total floor area;
23. An information processing method comprising:

An information processing method for predicting the number of workers at a construction site, comprising:
A construction information acquisition unit acquires construction information of the construction site;
A step of an employee number prediction unit predicting the employee number based on the building information acquired by the building information acquisition unit,
The building information includes information regarding the use of the building,
The employment number prediction unit,
predicting the number of employees based on information about the use;
23. An information processing method comprising:

An information processing method for predicting the number of workers at a construction site, comprising:
A construction information acquisition unit acquires construction information of the construction site;
A step of an employee number prediction unit predicting the employee number based on the building information acquired by the building information acquisition unit,
The building information includes information regarding the structure of the building,
The employment number prediction unit,
predicting the number of employees based on information about the structure;
23. An information processing method comprising:

An information processing program for predicting the number of workers at a construction site,
Computer,
A construction information acquisition unit for acquiring construction information of the construction site;
a worker number prediction unit that predicts the number of workers based on the building information acquired by the building information acquisition unit ;
The building information includes information regarding the total floor area of the building,
The employment number prediction unit,
predicting the number of employees based on the information about the total floor area;
2. An information processing program comprising:

An information processing program for predicting the number of workers at a construction site,
Computer,
A construction information acquisition unit for acquiring construction information of the construction site;
a worker number prediction unit that predicts the number of workers based on the building information acquired by the building information acquisition unit;
The building information includes information regarding the use of the building,
The employment number prediction unit,
predicting the number of employees based on information about the use;
2. An information processing program comprising:

An information processing program for predicting the number of workers at a construction site,
Computer,
A construction information acquisition unit for acquiring construction information of the construction site;
a worker number prediction unit that predicts the number of workers based on the building information acquired by the building information acquisition unit;
The building information includes information regarding the structure of the building,
The employment number prediction unit,
predicting the number of employees based on information about the structure;
2. An information processing program comprising: