JP7471602B2 - Information processing device and information processing method - Google Patents

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Description

特許法第30条第2項適用 取引先に資料を用いて情報処理装置に関する内容を説明した。(資料配布日:令和2年8月25日、令和2年11月3日、令和2年12月1日、令和2年12月4日、令和2年12月7日、令和2年12月8日、令和2年12月18日)Article 30, paragraph 2 of the Patent Act applied. The contents of the information processing device were explained to the client using materials. (Materials were distributed on August 25, 2020, November 3, 2020, December 1, 2020, December 4, 2020, December 7, 2020, December 8, 2020, and December 18, 2020.)

本発明は、人工知能モデルを用いる情報処理装置及び情報処理方法に関する。 The present invention relates to an information processing device and an information processing method that use an artificial intelligence model.

従来、学習データセットを用いて深層学習を実施することにより、所望の処理を実行する人工知能モデルを作成する技術が知られている(例えば、特許文献1を参照)。 Conventionally, a technology is known for creating an artificial intelligence model that executes a desired process by performing deep learning using a training data set (see, for example, Patent Document 1).

特開2020-61088号公報JP 2020-61088 A

従来の技術を用いて人工知能モデルを作成する場合、深層学習に使用される学習データセットが同等であると、同等の動作を行う人工知能モデルが作成される。この場合、人工知能モデルを利用するユーザが、同等の人工知能モデルを利用する他のユーザと差別化することが難しいという問題が生じていた。 When creating an AI model using conventional technology, if the learning dataset used for deep learning is equivalent, an AI model that performs equivalently will be created. In this case, a problem has arisen in that it is difficult for a user using an AI model to differentiate it from other users using an equivalent AI model.

そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、人工知能モデルを利用するユーザにカスタマイズされた人工知能モデルを提供可能な情報処理装置及び情報処理方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of these points, and aims to provide an information processing device and information processing method that can provide a customized artificial intelligence model to a user who uses the artificial intelligence model.

本発明の第1の態様の情報処理装置は、それぞれ処理内容が異なる複数の人工知能モデルから選択された複数の選択モデルを特定するための選択情報を取得する情報取得部と、前記選択情報に対応する前記複数の選択モデルを含む人工知能モデルセットを作成する作成部と、前記人工知能モデルセットを出力するデータ出力部と、を有する。 The information processing device of the first aspect of the present invention has an information acquisition unit that acquires selection information for identifying multiple selected models selected from multiple artificial intelligence models each having different processing content, a creation unit that creates an artificial intelligence model set including the multiple selected models corresponding to the selection information, and a data output unit that outputs the artificial intelligence model set.

前記情報取得部は、前記複数の人工知能モデルそれぞれの特徴を示す特徴情報に関連付けて前記複数の人工知能モデルを外部装置に提示し、前記特徴情報を前記外部装置に提示した後に、前記外部装置から前記選択情報を取得してもよい。 The information acquisition unit may present the plurality of artificial intelligence models to an external device in association with feature information indicating the features of each of the plurality of artificial intelligence models, and may acquire the selection information from the external device after presenting the feature information to the external device.

前記情報取得部は、前記人工知能モデルセットの使用目的を前記外部装置からさらに取得し、前記使用目的に基づいて複数の人工知能モデル候補から選択した前記複数の人工知能モデルを前記外部装置に提示してもよい。 The information acquisition unit may further acquire the intended use of the artificial intelligence model set from the external device, and present the multiple artificial intelligence models selected from multiple artificial intelligence model candidates based on the intended use to the external device.

前記情報取得部は、前記複数の人工知能モデルを前記外部装置に提示する前に、前記使用目的の候補である複数の使用目的候補を前記外部装置に提示し、前記複数の使用目的候補から選択された一以上の前記使用目的を取得してもよい。 Before presenting the plurality of artificial intelligence models to the external device, the information acquisition unit may present a plurality of candidate usage purposes to the external device, which are candidates for the intended usage purposes, and acquire one or more of the intended usage purposes selected from the plurality of candidate usage purposes.

前記情報取得部は、前記人工知能モデルセットに含む一以上の前記人工知能モデルを変更する要求を前記外部装置から受け付けた場合に、前記複数の使用目的候補を前記外部装置に提示してもよい。 The information acquisition unit may present the multiple potential usage purposes to the external device when a request to change one or more of the artificial intelligence models included in the artificial intelligence model set is received from the external device.

前記情報取得部は、信用リスクを特定する対象となる企業の業種、信用リスクを特定する対象となる企業の売上高の範囲、信用リスクを特定する対象となる企業の規模、又は信用リスクを特定する対象となる企業の所在地の範囲の少なくともいずれかが異なる複数の前記特徴情報に関連付けて前記複数の人工知能モデルを前記外部装置に提示してもよい。 The information acquisition unit may present the multiple artificial intelligence models to the external device in association with multiple pieces of characteristic information that differ in at least one of the following: industry of the companies for which credit risk is to be identified, sales range of the companies for which credit risk is to be identified, size of the companies for which credit risk is to be identified, or location range of the companies for which credit risk is to be identified.

前記情報取得部は、投資対象とする金融資産の種別、投資対象とする金融資産の売買条件又は投資の目的の少なくともいずれかが異なる複数の前記特徴情報に関連付けて前記複数の人工知能モデルを前記外部装置に提示してもよい。 The information acquisition unit may present the multiple artificial intelligence models to the external device in association with multiple pieces of characteristic information that differ in at least one of the types of financial assets to be invested in, the terms of buying and selling of the financial assets to be invested in, or the investment objectives.

前記作成部は、前記選択情報が示す前記複数の選択モデルに基づいて、前記人工知能モデルセットを利用する料金を決定してもよい。 The creation unit may determine a fee for using the artificial intelligence model set based on the multiple selected models indicated by the selection information.

前記作成部は、前記複数の選択モデルそれぞれの単価を加算することにより、前記人工知能モデルセットを利用する料金を決定してもよい。 The creation unit may determine a fee for using the artificial intelligence model set by adding up the unit prices of each of the multiple selected models.

本発明の第2の態様の情報処理方法は、コンピュータが実行する、それぞれ処理内容が異なる複数の人工知能モデルから選択された複数の選択モデルを特定するための選択情報を取得するステップと、前記選択情報に対応する前記複数の選択モデルを含む人工知能モデルセットを作成するステップと、前記人工知能モデルセットを出力するステップと、を有する。 The information processing method of the second aspect of the present invention includes a step of acquiring selection information for identifying multiple selected models selected from multiple artificial intelligence models each having different processing content, executed by a computer, a step of creating an artificial intelligence model set including the multiple selected models corresponding to the selection information, and a step of outputting the artificial intelligence model set.

本発明によれば、人工知能モデルを利用するユーザにカスタマイズされた人工知能モデルを提供できるという効果を奏する。 The present invention has the effect of providing a customized artificial intelligence model to a user who uses the artificial intelligence model.

情報処理システムの構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of an information processing system. 人工知能モデルと人工知能モデルセットとの関係を示す概念図である。A conceptual diagram showing the relationship between an artificial intelligence model and an artificial intelligence model set. 情報処理装置の構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of an information processing device. 人工知能モデルの特徴を示す特徴テーブルの一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of a feature table showing features of an artificial intelligence model. 使用目的を選択するための画面である。This is a screen for selecting the purpose of use. 使用目的が選択された後に顧客端末に表示される画面の一例である。13 is an example of a screen displayed on a customer terminal after a purpose of use is selected. 「業種」が選択された後に顧客端末に表示される画面の一例である。13 is an example of a screen displayed on a customer terminal after "industry type" is selected. 情報処理装置が実行する処理の流れを示すフローチャートである。4 is a flowchart showing a flow of processing executed by the information processing device.

[情報処理システムSの概要]
図1は、情報処理システムSの構成を示す図である。情報処理システムSは、情報処理装置1と、複数の顧客端末2(顧客端末2-1~顧客端末2-n、nは2以上の整数)とを備える。情報処理装置1及び複数の顧客端末2は、インターネット又は公衆通信網等のネットワークNに接続されている。
[Overview of Information Processing System S]
1 is a diagram showing the configuration of an information processing system S. The information processing system S includes an information processing device 1 and multiple customer terminals 2 (customer terminals 2-1 to 2-n, n is an integer equal to or greater than 2). The information processing device 1 and the multiple customer terminals 2 are connected to a network N such as the Internet or a public communication network.

情報処理装置1は、顧客のニーズに合わせてカスタマイズされた人工知能(AI)モデルセットを顧客に提供するための装置であり、例えばコンピュータである。情報処理装置1は、1台のコンピュータにより構成されていてもよく、複数のコンピュータにより構成されていてもよい。 The information processing device 1 is a device for providing a customer with an artificial intelligence (AI) model set customized to the customer's needs, and is, for example, a computer. The information processing device 1 may be configured with one computer or multiple computers.

人工知能モデルセットは、機械学習をすることにより、入力されたデータに基づいて出力データを出力するためのルール又は数式等が記述された複数の人工知能モデルから構成されている。情報処理装置1が、複数の人工知能モデルのそれぞれにデータを入力し、人工知能モデルのルール又は数式等に基づいて演算処理を実行することにより、情報処理装置1は、入力したデータに対応する複数の出力データを算出することができる。情報処理装置1は、顧客端末2から取得した複数の入力データを、それぞれの入力データの処理に適した人工知能モデルに入力することにより算出した一以上の出力データを顧客端末2に提供する。 The artificial intelligence model set is composed of multiple artificial intelligence models in which rules or formulas, etc. are described for outputting output data based on input data through machine learning. The information processing device 1 inputs data into each of the multiple artificial intelligence models and executes calculation processing based on the rules or formulas, etc. of the artificial intelligence models, so that the information processing device 1 can calculate multiple output data corresponding to the input data. The information processing device 1 provides the customer terminal 2 with one or more output data calculated by inputting multiple pieces of input data acquired from the customer terminal 2 into artificial intelligence models suitable for processing each piece of input data.

情報処理装置1は、それぞれ機能が異なる多数の人工知能モデルを使用することができ、顧客端末2を使用する顧客からの要求に応じて多数の人工知能モデルから選択した一以上の人工知能モデルを含む人工知能モデルセットを構成する。情報処理装置1は、顧客端末2から入力データを受信した場合、顧客端末2の顧客に対応する人工知能モデルセットを使用して演算した結果を顧客端末2に提供する。 The information processing device 1 can use a number of artificial intelligence models, each with different functions, and configures an artificial intelligence model set including one or more artificial intelligence models selected from the number of artificial intelligence models in response to a request from a customer using the customer terminal 2. When the information processing device 1 receives input data from the customer terminal 2, it provides the customer terminal 2 with the results of calculations performed using the artificial intelligence model set corresponding to the customer of the customer terminal 2.

図2は、人工知能モデルと人工知能モデルセットとの関係を示す概念図である。図2においては、AIモデルa~AIモデルiが示されているが、情報処理装置1が有する人工知能モデルの数は任意である。AIモデルセットαは、AIモデルa、d、fを含んでおり、A社用として使用される。AIモデルセットβは、AIモデルb、e、f、iを含んでおり、B社用として使用される。 Figure 2 is a conceptual diagram showing the relationship between artificial intelligence models and artificial intelligence model sets. In Figure 2, AI models a to i are shown, but the number of artificial intelligence models that the information processing device 1 has is arbitrary. AI model set α includes AI models a, d, and f, and is used for company A. AI model set β includes AI models b, e, f, and i, and is used for company B.

複数の人工知能モデルは、機械学習の方法(例えば強化学習、教師あり学習等)、入力データの内容、又は出力データの内容の少なくともいずれかが異なっている。複数の人工知能モデルは、例えば機械学習の方法が異なることにより、同一のデータが入力されたとしても異なるデータを出力するように構成されている。 The multiple artificial intelligence models differ in at least one of the machine learning method (e.g., reinforcement learning, supervised learning, etc.), the content of the input data, or the content of the output data. The multiple artificial intelligence models are configured to output different data even when the same data is input, for example, due to the different machine learning methods.

複数の人工知能モデルが、例えば入力データに基づいて企業の信用リスクの度合いを示すデータを出力するモデルである場合、複数の人工知能モデルは、信用リスクを特定する対象となる企業の業種、信用リスクを特定する対象となる企業の売上高の範囲、信用リスクを特定する対象となる企業の規模、又は信用リスクを特定する対象となる企業の所在地の範囲の少なくともいずれかがそれぞれ異なる処理に対応する。複数の人工知能モデルが、例えば入力データに基づいて金融資産への投資の支援をするためのデータを出力するモデルである場合、複数の人工知能モデルは、投資対象とする金融資産の種別、投資対象とする金融資産の売買条件又は投資の目的の少なくともいずれかが異なる処理に対応する。 For example, if the multiple artificial intelligence models are models that output data indicating the degree of credit risk of a company based on input data, the multiple artificial intelligence models correspond to processes that differ in at least one of the following: the industry of the company for which credit risk is to be identified, the range of sales revenue of the company for which credit risk is to be identified, the size of the company for which credit risk is to be identified, or the range of locations of the company for which credit risk is to be identified. For example, if the multiple artificial intelligence models are models that output data to support investment in financial assets based on input data, the multiple artificial intelligence models correspond to processes that differ in at least one of the type of financial asset to be invested in, the buying and selling conditions of the financial asset to be invested in, or the purpose of the investment.

人工知能モデルセットは、人工知能モデルセットを構成する複数の人工知能モデルの組み合わせにより特徴付けられる。図2に示す例の場合、AIモデルセットαが、日用品を製造販売している中小企業の信用リスクを特定することを目的としている場合、AIモデルセットαは、日用品を製造販売している企業の分析に適したAIモデルa、及び中小企業の分析に適したAIモデルdを含む。AIモデルセットβが、通信サービスを提供している大企業の信用リスクを特定することを目的としている場合、AIモデルセットβは、通信サービスを提供している企業の分析に適したAIモデルb、及び大企業の分析に適したAIモデルeを含む。 An artificial intelligence model set is characterized by a combination of multiple artificial intelligence models that make up the artificial intelligence model set. In the example shown in FIG. 2, if the AI model set α is intended to identify the credit risk of small and medium-sized enterprises that manufacture and sell daily necessities, the AI model set α includes an AI model a that is suitable for analyzing companies that manufacture and sell daily necessities, and an AI model d that is suitable for analyzing small and medium-sized enterprises. If the AI model set β is intended to identify the credit risk of large companies that provide communication services, the AI model set β includes an AI model b that is suitable for analyzing companies that provide communication services, and an AI model e that is suitable for analyzing large companies.

人工知能モデルセットの使用目的は任意であり、人工知能が使用される各種の領域に適用することができる。人工知能モデルセットの使用目的は、例えば、企業の信用リスクの管理、設備の故障リスクの管理、若しくは人材トラブル発生リスクの管理等のリスク管理、又は金融資産への投資の管理、設備投資の管理、若しくは企業への投資の管理等の投資に関する管理である。 The purpose of use of the artificial intelligence model set is arbitrary and can be applied to various fields in which artificial intelligence is used. The purpose of use of the artificial intelligence model set is, for example, risk management such as management of corporate credit risk, management of equipment failure risk, or management of the risk of human resource trouble, or investment management such as management of investment in financial assets, management of equipment investment, or management of investment in companies.

情報処理装置1は、複数の顧客端末2に対して、複数の人工知能モデルそれぞれの特徴を示す情報を提供し、人工知能モデルセットを使用しようとする顧客は、顧客端末2を介して、使用を希望する一以上の人工知能モデルを使用する選択情報を情報処理装置1に送信する。情報処理装置1は、選択情報を受信すると、選択情報を送信した顧客用の人工知能モデルセットを作成する。その後、情報処理装置1は、顧客端末2から入力データを受信すると、受信した入力データを顧客用の人工知能モデルセットに入力し、当該人工知能モデルセットから出力される出力データを顧客端末2に提供する。 The information processing device 1 provides information indicating the characteristics of each of the multiple artificial intelligence models to multiple customer terminals 2, and a customer who wishes to use an artificial intelligence model set transmits selection information for using one or more artificial intelligence models that he or she wishes to use to the information processing device 1 via the customer terminal 2. When the information processing device 1 receives the selection information, it creates an artificial intelligence model set for the customer who transmitted the selection information. After that, when the information processing device 1 receives input data from the customer terminal 2, it inputs the received input data into the artificial intelligence model set for the customer, and provides output data output from the artificial intelligence model set to the customer terminal 2.

以上のとおり、情報処理装置1は、人工知能モデルセットから出力されるデータの使用目的に応じて顧客に最適な人工知能モデルセットを提供できるように、複数の人工知能モデルから一以上の人工知能モデルセットを選択する。したがって、情報処理装置1によれば、人工知能モデルセットを使用する顧客が、自社にとって最適な人工知能モデルセットを使用することができるとともに、競合他社が同一の人工知能モデルセットを使用する確率を下げることができるので、競合他社との差別化を図りつつ、目的を達成するために人工知能モデルを有効活用することが可能になる。 As described above, the information processing device 1 selects one or more artificial intelligence model sets from a plurality of artificial intelligence models so as to provide the customer with the optimal artificial intelligence model set depending on the intended use of the data output from the artificial intelligence model set. Therefore, according to the information processing device 1, a customer who uses an artificial intelligence model set can use the artificial intelligence model set that is optimal for the customer, and the probability that competitors will use the same artificial intelligence model set can be reduced, making it possible to effectively utilize the artificial intelligence model to achieve the purpose while differentiating from competitors.

[情報処理装置1の構成]
図3は、情報処理装置1の構成を示す図である。情報処理装置1は、通信部11と、記憶部12と、人工知能処理部13と、制御部14と、を有する。人工知能処理部13は、人工知能モデル群131と、出力部132とを有する。制御部14は、情報取得部141と、作成部142と、データ取得部143と、データ出力部144とを有する。情報処理装置1は、全ての構成を1台の装置内に有してもよく、複数の装置に分散して有してもよい。
[Configuration of information processing device 1]
3 is a diagram showing the configuration of the information processing device 1. The information processing device 1 has a communication unit 11, a storage unit 12, an artificial intelligence processing unit 13, and a control unit 14. The artificial intelligence processing unit 13 has an artificial intelligence model group 131 and an output unit 132. The control unit 14 has an information acquisition unit 141, a creation unit 142, a data acquisition unit 143, and a data output unit 144. The information processing device 1 may have all of its components in a single device, or may have them distributed across multiple devices.

通信部11は、ネットワークNを介して複数の顧客端末2との間でデータを送受信するための通信インターフェースを有する。通信部11は、顧客端末2から受信した選択情報を情報取得部141に入力する。また、通信部11は、顧客端末2から受信した入力データをデータ取得部143に入力する。さらに、通信部11は、データ出力部144から入力された出力データを顧客端末2に送信する。 The communication unit 11 has a communication interface for transmitting and receiving data to and from multiple customer terminals 2 via the network N. The communication unit 11 inputs the selection information received from the customer terminal 2 to the information acquisition unit 141. The communication unit 11 also inputs the input data received from the customer terminal 2 to the data acquisition unit 143. Furthermore, the communication unit 11 transmits the output data input from the data output unit 144 to the customer terminal 2.

記憶部12は、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)及びハードディスク等の記憶媒体を含む。記憶部12は、制御部14が実行するプログラムを記憶する。また、記憶部12は、顧客端末2を使用する顧客に関連付けて、顧客が選択した人工知能モデルを特定するための情報をはじめとする各種の情報を記憶する。 The storage unit 12 includes storage media such as a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and a hard disk. The storage unit 12 stores programs executed by the control unit 14. The storage unit 12 also stores various information associated with a customer using the customer terminal 2, including information for identifying the artificial intelligence model selected by the customer.

また、記憶部12は、複数の人工知能モデルそれぞれに関連付けて、複数の人工知能モデルそれぞれの特徴を示す特徴情報を含む特徴テーブルを記憶する。特徴情報は、人工知能モデルセットを使用したいと考えている顧客が、自身が使用する一以上の人工知能モデルを選択できるために使用される。特徴情報は、例えば、人工知能モデルの用途を示す情報、人工知能モデルへの入力データとして使用されるデータの種別を示す情報、人工知能モデルが出力するデータの種別を示す情報、又は人工知能モデルがデータを出力する頻度を示す情報である。 The storage unit 12 also stores a feature table including feature information indicating the features of each of the multiple artificial intelligence models in association with each of the multiple artificial intelligence models. The feature information is used to enable a customer who wishes to use an artificial intelligence model set to select one or more artificial intelligence models to be used by the customer. The feature information is, for example, information indicating the purpose of the artificial intelligence model, information indicating the type of data used as input data to the artificial intelligence model, information indicating the type of data output by the artificial intelligence model, or information indicating the frequency with which the artificial intelligence model outputs data.

図4は、人工知能モデルの特徴を示す特徴テーブルの一例を示す図である。特徴テーブルにおいては、人工知能モデル名と、それぞれの人工知能モデルの特徴とが関連付けられている。図4においては、人工知能モデルが分析を得意とする企業の特徴が示されているが、特徴の内容はこれに限らず任意である。 Figure 4 is a diagram showing an example of a feature table showing the features of an artificial intelligence model. In the feature table, the name of the artificial intelligence model is associated with the features of each artificial intelligence model. In Figure 4, the features of companies that the artificial intelligence model is good at analyzing are shown, but the content of the features is not limited to this and can be arbitrary.

信用リスクを推定するために使用できる人工知能モデルの場合、特徴情報は、例えば信用リスクを特定する対象となる企業の業種、信用リスクを特定する対象となる企業の売上高の範囲、信用リスクを特定する対象となる企業の規模、又は信用リスクを特定する対象となる企業の所在地の範囲である。金融資産への投資を支援するために使用できる人工知能モデルの場合、特徴情報は、例えば投資対象とする金融資産の種別、投資対象とする金融資産の売買条件又は投資の目的である。 In the case of an artificial intelligence model that can be used to estimate credit risk, the characteristic information is, for example, the industry of the company for which credit risk is to be identified, the range of sales of the company for which credit risk is to be identified, the size of the company for which credit risk is to be identified, or the range of locations of the company for which credit risk is to be identified. In the case of an artificial intelligence model that can be used to support investment in financial assets, the characteristic information is, for example, the type of financial asset to be invested in, the terms of purchase and sale of the financial asset to be invested in, or the purpose of the investment.

人工知能処理部13は、人工知能モデルセットを使用した処理を実行する。図3に示す例において、情報処理装置1は、複数の顧客それぞれに対応する複数の人工知能処理部13(人工知能処理部13-1、13-2、・・・)を有するが、情報処理装置1が有する人工知能処理部13の数は任意である。人工知能処理部13は、例えばプロセッサ及びメモリを有しており、複数の人工知能モデルそれぞれに対して定義されたルール又は数式等に基づく演算処理を実行する。 The artificial intelligence processing unit 13 executes processing using the artificial intelligence model set. In the example shown in FIG. 3, the information processing device 1 has multiple artificial intelligence processing units 13 (artificial intelligence processing units 13-1, 13-2, ...) corresponding to multiple customers, respectively, but the number of artificial intelligence processing units 13 that the information processing device 1 has is arbitrary. The artificial intelligence processing unit 13 has, for example, a processor and memory, and executes calculation processing based on rules or formulas defined for each of the multiple artificial intelligence models.

人工知能モデル群131は、作成部142から入力された選択情報に基づいて、メモリに記憶された複数の人工知能モデルのうち使用する一以上の人工知能モデルを選択する。人工知能モデル群131は、選択した一以上の人工知能モデルそれぞれが出力するデータを出力部132に入力する。図3においては、人工知能モデル群131が有する複数の人工知能モデルのうち、モデルM-aとモデルM-dが使用され、モデルM-bとモデルM-cが使用されないという場合を示している。 The artificial intelligence model group 131 selects one or more artificial intelligence models to be used from among the multiple artificial intelligence models stored in memory based on the selection information input from the creation unit 142. The artificial intelligence model group 131 inputs data output by each of the selected one or more artificial intelligence models to the output unit 132. Figure 3 shows a case in which, of the multiple artificial intelligence models held by the artificial intelligence model group 131, models M-a and M-d are used, and models M-b and M-c are not used.

出力部132は、人工知能モデル群131が処理を実行した結果を出力データとして出力する。出力部132は、一以上の人工知能モデルが出力した一以上のデータをそのまま出力してもよく、一以上のデータに基づく演算を実行して得られるデータを出力してもよい。出力部132が出力したデータはデータ出力部144に入力される。 The output unit 132 outputs the results of processing performed by the artificial intelligence model group 131 as output data. The output unit 132 may directly output one or more pieces of data output by one or more artificial intelligence models, or may output data obtained by performing a calculation based on one or more pieces of data. The data output by the output unit 132 is input to the data output unit 144.

制御部14は、例えばCPU(Central Processing Unit)を有する。制御部14は、記憶部12に記憶されたプログラムを実行することにより、情報取得部141、作成部142、データ取得部143及びデータ出力部144として機能する。 The control unit 14 has, for example, a CPU (Central Processing Unit). The control unit 14 executes the programs stored in the storage unit 12, thereby functioning as an information acquisition unit 141, a creation unit 142, a data acquisition unit 143, and a data output unit 144.

情報取得部141は、通信部11を介して、顧客端末2から各種の情報を取得する。情報取得部141は、例えば、通信部11が顧客端末2から受信した選択情報を取得する。選択情報は、上述したように、それぞれ処理内容が異なる複数の人工知能モデルから顧客によって選択された複数の選択モデルを特定するための情報である。選択情報は、例えば、複数の選択モデルを識別するための識別情報であるモデルIDを含む情報である。情報取得部141は、取得した選択情報を作成部142に入力する。 The information acquisition unit 141 acquires various information from the customer terminal 2 via the communication unit 11. The information acquisition unit 141 acquires, for example, selection information received by the communication unit 11 from the customer terminal 2. As described above, the selection information is information for identifying multiple selection models selected by the customer from multiple artificial intelligence models each having different processing content. The selection information is, for example, information including a model ID, which is identification information for identifying multiple selection models. The information acquisition unit 141 inputs the acquired selection information to the creation unit 142.

情報取得部141は、例えば、特徴情報に関連付けて複数の人工知能モデルを外部装置の一例である顧客端末2に提示し、特徴情報を顧客端末2に提示した後に、顧客端末2から選択情報を取得する。情報取得部141がこのように特徴情報を顧客端末2に提示することで、顧客端末2を使用する顧客が人工知能モデルを選択しやすくなるが、情報取得部141は、特徴情報を顧客端末2に提示することなく選択情報を取得してもよい。 The information acquisition unit 141, for example, presents a plurality of artificial intelligence models to a customer terminal 2, which is an example of an external device, in association with feature information, and after presenting the feature information to the customer terminal 2, acquires selection information from the customer terminal 2. By presenting the feature information to the customer terminal 2 in this manner, the information acquisition unit 141 makes it easier for a customer using the customer terminal 2 to select an artificial intelligence model, but the information acquisition unit 141 may acquire the selection information without presenting the feature information to the customer terminal 2.

情報取得部141は、複数の人工知能モデルを顧客端末2に提示する前に、人工知能モデルセットの使用目的を顧客端末2からさらに取得し、使用目的に基づいて複数の人工知能モデル候補から選択した複数の人工知能モデルを顧客端末2に提示してもよい。情報取得部141は、例えば、複数の人工知能モデルを顧客端末2に提示する前に、使用目的の候補である複数の使用目的候補を顧客端末2に提示し、複数の使用目的候補から選択された一以上の使用目的を取得する。 Before presenting the multiple artificial intelligence models to the customer terminal 2, the information acquisition unit 141 may further acquire the intended use of the artificial intelligence model set from the customer terminal 2, and present the multiple artificial intelligence models selected from the multiple artificial intelligence model candidates based on the intended use to the customer terminal 2. For example, before presenting the multiple artificial intelligence models to the customer terminal 2, the information acquisition unit 141 presents multiple intended use candidates, which are candidates for the intended use, to the customer terminal 2, and acquires one or more intended uses selected from the multiple intended use candidates.

情報取得部141は、人工知能モデルセットの使用目的が企業の信用リスクの調査である場合、信用リスクを特定する対象となる企業の業種、信用リスクを特定する対象となる企業の売上高の範囲、信用リスクを特定する対象となる企業の規模、又は信用リスクを特定する対象となる企業の所在地の範囲の少なくともいずれかが異なる複数の特徴情報に関連付けて複数の人工知能モデルを顧客端末2に提示する。 When the purpose of using the artificial intelligence model set is to investigate the credit risk of a company, the information acquisition unit 141 presents multiple artificial intelligence models to the customer terminal 2 in association with multiple pieces of characteristic information that differ in at least one of the following: the industry of the company for which credit risk is to be identified, the sales range of the company for which credit risk is to be identified, the size of the company for which credit risk is to be identified, or the location range of the company for which credit risk is to be identified.

情報取得部141は、人工知能モデルセットの使用目的が金融資産への投資である場合、投資対象とする金融資産の種別、投資対象とする金融資産の売買条件又は投資の目的の少なくともいずれかが異なる複数の特徴情報に関連付けて複数の人工知能モデルを外部装置に提示する。情報取得部141が、このように使用目的に対応する特徴情報を提示することで、顧客が、使用目的に適した人工知能モデルを選択しやすくなる。 When the purpose of use of the artificial intelligence model set is investment in financial assets, the information acquisition unit 141 presents to the external device a plurality of artificial intelligence models in association with a plurality of pieces of characteristic information that differ in at least one of the types of financial assets to be invested in, the buying and selling conditions of the financial assets to be invested in, or the purpose of the investment. By presenting characteristic information corresponding to the purpose of use in this way, the information acquisition unit 141 makes it easier for the customer to select an artificial intelligence model that is suitable for the purpose of use.

図5から図7は、顧客が人工知能モデルを選択できるようにするために情報取得部141が顧客端末2に提示する画面の一例を示す図である。図5は、使用目的を選択するための画面である。図5においては、情報処理装置1が提供できる人工知能モデルセットを用いて実現できること(すなわち使用目的)が複数示されている。顧客は、表示された複数の使用目的から所望の使用目的を選択して「決定」を押すことにより、使用目的を決定することができる。 Figures 5 to 7 are diagrams showing examples of screens that the information acquisition unit 141 presents to the customer terminal 2 to enable the customer to select an artificial intelligence model. Figure 5 is a screen for selecting the intended use. Figure 5 shows multiple things that can be achieved (i.e., intended uses) using the artificial intelligence model set that the information processing device 1 can provide. The customer can determine the intended use by selecting the desired intended use from the multiple intended uses displayed and pressing "Determine."

図6は、使用目的が選択された後に顧客端末2に表示される画面の一例である。図6には、顧客が使用する人工知能モデルセットの特徴を決定するための複数の属性が示されており、顧客が属性を選択すると図7の画面に移行する。図6(a)は、図5に示した画面において使用目的として「会社の信用リスクを調査したい」が選択された場合に表示される画面であり、人工知能モデルの選択に関連する属性として「業種」、「売上高」、「規模」、「所在地」が示されている。図6(b)は、図5に示した画面において使用目的として「金融資産に投資したい」が選択された場合に表示される画面であり、人工知能モデルの選択に関連する属性として「金融資産の種別」、「売買条件」、「投資の目的」、「許容リスク」が示されている。 Figure 6 is an example of a screen displayed on the customer terminal 2 after the intended use is selected. Figure 6 shows multiple attributes for determining the characteristics of the artificial intelligence model set used by the customer, and when the customer selects an attribute, the screen of Figure 7 is displayed. Figure 6(a) is a screen displayed when "I want to investigate the credit risk of a company" is selected as the intended use on the screen shown in Figure 5, and "industry type," "sales," "size," and "location" are shown as attributes related to the selection of an artificial intelligence model. Figure 6(b) is a screen displayed when "I want to invest in financial assets" is selected as the intended use on the screen shown in Figure 5, and "type of financial assets," "terms of sale," "purpose of investment," and "acceptable risk" are shown as attributes related to the selection of an artificial intelligence model.

図7は、図6(a)の画面において「業種」が選択された後に顧客端末2に表示される画面の一例である。図7においては、人工知能モデル名とともに、それぞれの人工知能モデルが適する複数の業種が示されている。複数の業種から一以上の業種が選択された後に「決定」が押されると、顧客端末2は、選択された業種を示す情報又は人工知能モデル名を選択情報の一つとして情報処理装置1に送信して、図6(a)の画面に戻る。顧客端末2は、このような処理を繰り返して、「業種」、「売上高」、「規模」、「所在地」等のそれぞれの属性において選択された人工知能モデルを示す選択情報を情報処理装置1に送信する。 Figure 7 is an example of a screen displayed on the customer terminal 2 after "Industry" is selected on the screen of Figure 6 (a). In Figure 7, multiple industries for which each artificial intelligence model is suitable are shown along with the artificial intelligence model name. When "Confirm" is pressed after one or more industries are selected from the multiple industries, the customer terminal 2 transmits information indicating the selected industry or the artificial intelligence model name as one piece of selection information to the information processing device 1, and returns to the screen of Figure 6 (a). The customer terminal 2 repeats this process and transmits selection information to the information processing device 1 indicating the artificial intelligence model selected for each attribute such as "Industry", "Sales", "Scale", and "Location".

図3に戻って、情報取得部141が選択情報を取得した後に動作する制御部14の他の各部の構成及び動作を説明する。作成部142は、情報取得部141から通知された選択情報に対応する複数の選択モデルを含む人工知能モデルセットを作成する。作成部142は、例えば、顧客を識別するための顧客IDに関連付けて人工知能処理部13を構築する。図3に示す例において、作成部142は、人工知能モデルM-a及び人工知能モデルM-dを選択した顧客用に人工知能処理部13-1を作成する。作成部142は、顧客が選択した人工知能モデル名を記憶部12に記憶させることにより人工知能モデルセットを作成してもよい。 Returning to FIG. 3, the configuration and operation of each of the other parts of the control unit 14 that operate after the information acquisition unit 141 acquires the selection information will be described. The creation unit 142 creates an artificial intelligence model set including a plurality of selection models corresponding to the selection information notified from the information acquisition unit 141. The creation unit 142 constructs an artificial intelligence processing unit 13, for example, in association with a customer ID for identifying the customer. In the example shown in FIG. 3, the creation unit 142 creates an artificial intelligence processing unit 13-1 for a customer who selected artificial intelligence model Ma and artificial intelligence model M-d. The creation unit 142 may create an artificial intelligence model set by storing the name of the artificial intelligence model selected by the customer in the memory unit 12.

作成部142は、選択情報が示す複数の選択モデルに基づいて、人工知能モデルセットを利用するための料金を決定してもよい。作成部142は、例えば人工知能モデルセットを構成する複数の人工知能モデル(複数の選択モデル)それぞれの単価を加算することによって、人工知能モデルセットの料金を決定する。人工知能モデルの単価は、例えば人工知能モデルに入力されるデータの数、人工知能モデルが出力するデータの数、又は人工知能モデルを用いて情報処理装置1が処理を実行するために要する時間に基づいて決定されている。 The creation unit 142 may determine a fee for using the artificial intelligence model set based on the multiple selected models indicated by the selection information. The creation unit 142 determines the fee for the artificial intelligence model set, for example, by adding up the unit prices of the multiple artificial intelligence models (multiple selected models) that make up the artificial intelligence model set. The unit price of the artificial intelligence model is determined, for example, based on the number of data items input to the artificial intelligence model, the number of data items output by the artificial intelligence model, or the time required for the information processing device 1 to execute processing using the artificial intelligence model.

データ取得部143は、作成部142が人工知能モデルセットを作成した後に、当該人工知能モデルセットに入力する複数の入力データを取得し、取得した複数の入力データを人工知能モデルセットに入力する。データ取得部143は、例えば顧客端末2から入力データを取得するが、顧客が使用する他の端末から入力データを取得してもよい。 After the creation unit 142 creates an artificial intelligence model set, the data acquisition unit 143 acquires multiple pieces of input data to be input to the artificial intelligence model set, and inputs the acquired multiple pieces of input data into the artificial intelligence model set. The data acquisition unit 143 acquires input data from, for example, the customer terminal 2, but may also acquire input data from another terminal used by the customer.

データ取得部143は、複数の人工知能処理部13のうち、取得した複数の入力データを送信した顧客端末2を使用する顧客に対応する人工知能処理部13が有する人工知能モデル群131に入力データを入力する。データ取得部143は、例えば、複数の人工知能モデルセットのうち、取得した複数の入力データを送信した顧客端末2を使用する顧客に対応する人工知能モデルセットに複数の入力データを入力する。この際、データ取得部143は、取得した複数の入力データから、複数の選択モデルそれぞれが使用する一以上の入力データを選択し、選択した一以上の入力データを複数の選択モデルそれぞれに入力する。 The data acquisition unit 143 inputs input data to an artificial intelligence model group 131 owned by an artificial intelligence processing unit 13, among the multiple artificial intelligence processing units 13, that corresponds to the customer using the customer terminal 2 that transmitted the multiple acquired input data. The data acquisition unit 143 inputs the multiple input data to, for example, an artificial intelligence model set, among the multiple artificial intelligence model sets, that corresponds to the customer using the customer terminal 2 that transmitted the multiple acquired input data. At this time, the data acquisition unit 143 selects one or more input data to be used by each of the multiple selection models from the multiple acquired input data, and inputs the selected one or more input data to each of the multiple selection models.

具体的には、入力データには、入力データの種別を示す種別情報が含まれており、データ取得部143は、種別情報に基づいて入力データの種別を特定し、種別に関連付けて記憶部12に記憶されている人工知能モデルに入力データを入力する。入力データの種別は、売上データ、従業員数データ又は住所データ等のように、データの性質の違いにより表される。データ取得部143は、例えば売上データを使用する人工知能モデルに売上データを入力し、従業員数データを使用する人工知能モデルに従業員数データを入力する。このように、入力データの種別に応じて、入力データを入力する人工知能モデルをデータ取得部143が自動的に選択することで、人工知能モデルセットを使用する顧客が人工知能モデルごとに区別して入力データを作成する必要がない。 Specifically, the input data includes type information indicating the type of input data, and the data acquisition unit 143 identifies the type of input data based on the type information and inputs the input data to the artificial intelligence model stored in the storage unit 12 in association with the type. The type of input data is represented by differences in the nature of the data, such as sales data, employee number data, or address data. For example, the data acquisition unit 143 inputs sales data to an artificial intelligence model that uses sales data, and inputs employee number data to an artificial intelligence model that uses employee number data. In this way, the data acquisition unit 143 automatically selects the artificial intelligence model to which the input data is input according to the type of input data, so that a customer using an artificial intelligence model set does not need to create input data separately for each artificial intelligence model.

データ出力部144は、入力データが入力された人工知能モデルセットが出力する出力データを出力する。具体的には、データ出力部144は、通信部11を介して、出力部132から入力されたデータを出力データとして顧客端末2に送信する。顧客端末2は、受信した出力データを表示する。 The data output unit 144 outputs the output data output by the artificial intelligence model set to which the input data has been input. Specifically, the data output unit 144 transmits the data input from the output unit 132 as output data to the customer terminal 2 via the communication unit 11. The customer terminal 2 displays the received output data.

顧客端末2を使用する顧客は、表示された出力データを見た後に、出力データの内容に満足できないという場合、選択した人工知能モデルを変更してもよい。情報取得部141は、人工知能モデルセットに含む一以上の人工知能モデルを変更する要求を顧客端末2から受けた場合、図6及び図7に示した画面を顧客端末2に表示させて新たな選択情報を取得し、作成部142が、新たに選択された人工知能モデルから構成される人工知能モデルセットを作成する。顧客は、このような処理を繰り返すことにより、所望の人工知能モデルセットを完成させることができる。 If a customer using the customer terminal 2 is not satisfied with the contents of the output data after viewing the displayed output data, the customer may change the selected artificial intelligence model. When the information acquisition unit 141 receives a request from the customer terminal 2 to change one or more artificial intelligence models included in the artificial intelligence model set, the information acquisition unit 141 displays the screens shown in Figures 6 and 7 on the customer terminal 2 to acquire new selection information, and the creation unit 142 creates an artificial intelligence model set consisting of the newly selected artificial intelligence models. The customer can complete the desired artificial intelligence model set by repeating this process.

図8は、情報処理装置1が実行する処理の流れを示すフローチャートである。図8は、人工知能モデルセットを使用したいと考えている顧客が、顧客端末2において、人工知能モデルセットを作成するための操作をした時点から開始している。 Figure 8 is a flowchart showing the flow of processing executed by the information processing device 1. Figure 8 begins at the point when a customer who wishes to use an artificial intelligence model set performs an operation to create an artificial intelligence model set on the customer terminal 2.

まず、情報取得部141は、図5に示したように、使用目的の候補を顧客端末2に提示する(S11)。情報取得部141は、顧客端末2において顧客が選択した使用目的を示す情報を取得する(S12)。続いて、情報取得部141は、図6及び図7に示したように、使用目的に基づいて選択した複数の人工知能モデル名をそれぞれの特徴とともに顧客端末2に提示する(S13)。情報取得部141は、顧客が選択した人工知能モデルを示す選択情報を取得する(S14)。 First, the information acquisition unit 141 presents candidate intended uses to the customer terminal 2, as shown in FIG. 5 (S11). The information acquisition unit 141 acquires information indicating the intended use selected by the customer on the customer terminal 2 (S12). Next, the information acquisition unit 141 presents to the customer terminal 2 the names of multiple artificial intelligence models selected based on the intended use, together with their respective features, as shown in FIG. 6 and FIG. 7 (S13). The information acquisition unit 141 acquires selection information indicating the artificial intelligence model selected by the customer (S14).

続いて、作成部142は、情報取得部141が取得した選択情報に基づいて人工知能モデルセットを作成する(S15)。そして、作成部142は、顧客IDに関連付けて、顧客の人工知能モデルセットを構成する一以上の人工知能モデル名を記憶部12に記憶させる(S16)。 Next, the creation unit 142 creates an artificial intelligence model set based on the selection information acquired by the information acquisition unit 141 (S15). Then, the creation unit 142 stores in the memory unit 12 one or more artificial intelligence model names that constitute the customer's artificial intelligence model set in association with the customer ID (S16).

人工知能モデルセットが作成された後、データ取得部143は、顧客から入力データを取得し(S17)、取得した入力データを人工知能処理部13に入力する(S18)。データ出力部144は、人工知能処理部13が出力する出力データを顧客が確認できるように出力する(S19)。 After the artificial intelligence model set is created, the data acquisition unit 143 acquires input data from the customer (S17) and inputs the acquired input data to the artificial intelligence processing unit 13 (S18). The data output unit 144 outputs the output data output by the artificial intelligence processing unit 13 so that the customer can check it (S19).

その後、人工知能モデルセットを変更するためのモデル変更指示を情報取得部141が顧客端末2から取得した場合、情報処理装置1はS13以降の処理を再度実行することにより、人工知能モデルセットを更新する。 After that, when the information acquisition unit 141 acquires a model change instruction to change the artificial intelligence model set from the customer terminal 2, the information processing device 1 updates the artificial intelligence model set by re-executing the processing from S13 onwards.

[人工知能モデルのバージョンアップ(更新)]
情報処理装置1は、任意のタイミングで人工知能モデルを更新してもよい。情報処理装置1が人工知能モデルを更新することにより、更新された人工知能モデルが含まれる人工知能モデルセットも連動して更新される。このように、人工知能モデルセットが複数の人工知能モデルにより構成されることで、人工知能モデルセットの一部を更新する必要がある場合に、人工知能モデルセットそれぞれを更新することなく、更新する対象となる人工知能モデルを更新すればよい。したがって、人工知能モデルセットのバージョンアップに要するコストを抑制することができる。
[Artificial intelligence model upgrade (update)]
The information processing device 1 may update the artificial intelligence model at any timing. When the information processing device 1 updates the artificial intelligence model, the artificial intelligence model set including the updated artificial intelligence model is also updated in conjunction with the update. In this way, since the artificial intelligence model set is composed of multiple artificial intelligence models, when it is necessary to update part of the artificial intelligence model set, it is sufficient to update the artificial intelligence model to be updated without updating each of the artificial intelligence model sets. Therefore, it is possible to suppress the cost required for upgrading the artificial intelligence model set.

なお、顧客によっては、人工知能モデルのバージョンアップを望まないという場合もある。そこで、情報処理装置1(例えば情報取得部141)は、人工知能モデルを更新した場合に、更新した人工知能モデルを含む人工知能モデルセットを使用している顧客に対して、更新した人工知能モデル名と更新内容を通知し、人工知能モデルセットの更新を実行する指示を受け付けてもよい。情報処理装置1は、更新した複数の人工知能モデルのうち、一部の人工知能モデルを更新するという指示を受け付けてもよい。情報処理装置1がこのように動作することで、顧客が必要性を判断した上で人工知能モデルを更新することができる。 Note that some customers may not want to upgrade their artificial intelligence models. Therefore, when the information processing device 1 (e.g., the information acquisition unit 141) updates an artificial intelligence model, it may notify customers who are using an artificial intelligence model set that includes the updated artificial intelligence model of the name of the updated artificial intelligence model and the update contents, and may accept an instruction to update the artificial intelligence model set. The information processing device 1 may also accept an instruction to update some of the multiple updated artificial intelligence models. By operating in this manner, the information processing device 1 can update the artificial intelligence model after the customer determines the necessity.

[情報処理装置1による効果]
以上説明したように、情報処理装置1は、それぞれ処理内容が異なる複数の人工知能モデルから選択された複数の選択モデルを特定するための選択情報を取得する情報取得部141と、選択情報に対応する複数の選択モデルを含む人工知能モデルセットを作成する作成部142と、を有する。情報処理装置1がこのように構成されていることで、人工知能モデルセットを使用して各種の分析を行いたいと考える顧客が、自身のニーズに基づいてカスタマイズした人工知能モデルセットを使用することが可能になる。
[Effects of information processing device 1]
As described above, the information processing device 1 includes an information acquisition unit 141 that acquires selection information for identifying a plurality of selected models selected from a plurality of artificial intelligence models each having different processing contents, and a creation unit 142 that creates an artificial intelligence model set including a plurality of selected models corresponding to the selection information. With the information processing device 1 configured in this way, a customer who wishes to perform various analyses using an artificial intelligence model set can use an artificial intelligence model set customized based on his or her own needs.

人工知能モデルセットを構成する人工知能モデルが属性ごとに多数用意されている場合、情報処理装置1は非常に多くの種類の人工知能モデルセットを作成することができる。例えば、5つの属性それぞれに対して10種類の人工知能モデルがある場合、情報処理装置1は、100000パターンの人工知能モデルセットを作成することができる。したがって、ある顧客用の人工知能モデルセットが、他の顧客用の人工知能モデルセットと一致する確率が低く、顧客は、人工知能モデルの選択の仕方によって、競合他社との差別化を図ることが可能になる。 When a large number of artificial intelligence models that make up an artificial intelligence model set are prepared for each attribute, the information processing device 1 can create a very large variety of artificial intelligence model sets. For example, when there are 10 types of artificial intelligence models for each of five attributes, the information processing device 1 can create 100,000 patterns of artificial intelligence model sets. Therefore, the probability that an artificial intelligence model set for one customer will match an artificial intelligence model set for another customer is low, and customers can differentiate themselves from competitors by how they select their artificial intelligence models.

また、従来、カスタマイズした人工知能モデルを作成する場合、POC(Proof of Concept)を実施して所望の人工知能モデルが完成するのかを確認し、次に当該人工知能モデルが実環境での使用に耐えられるかを確認するために既存システムと並行稼働させる実証実験を行う必要があった。このPOC及び実証実験を実行するためには長期間と高いコストを要するという問題があった。 Furthermore, conventionally, when creating a customized artificial intelligence model, it was necessary to carry out a proof of concept (POC) to confirm whether the desired artificial intelligence model was completed, and then to carry out a demonstration experiment in which the artificial intelligence model was operated in parallel with an existing system to confirm whether it could withstand use in a real environment. There was an issue that carrying out this POC and demonstration experiment required a long period of time and high costs.

これに対して、情報処理装置1を使用する場合には、顧客別にそれぞれ異なる人工知能モデルセットを提供するために顧客別に新規の人工知能モデルを作成する必要がない。したがって、人工知能モデルを作成したり更新したりする際に実施するべきPOCの時間を大幅に短縮することができるので、情報処理装置1は、人工知能モデルを使用するためのコストを抑制することができる。 In contrast, when using the information processing device 1, there is no need to create a new artificial intelligence model for each customer in order to provide a different artificial intelligence model set for each customer. Therefore, the time required for POC to be performed when creating or updating an artificial intelligence model can be significantly reduced, and the information processing device 1 can reduce the cost of using an artificial intelligence model.

なお、以上の説明においては、情報処理装置1が、作成した人工知能モデルセットを外部に出力しないで、人工知能モデルセットから出力されたデータを外部に出力するという場合を例示したが、情報処理装置1は、作成した人工知能モデルセットとして機能するプログラムを外部に出力してもよい。情報処理装置1のデータ出力部144は、通信部11を介して、作成部142が作成した人工知能モデルセットを外部に出力する。これにより、顧客は、自身が使用するコンピュータに人工知能モデルセットとして機能するプログラムを実行させることにより、人工知能モデルを利用することが可能になる。 In the above explanation, an example has been given of a case in which the information processing device 1 does not output the created artificial intelligence model set to the outside, but instead outputs data output from the artificial intelligence model set to the outside. However, the information processing device 1 may also output to the outside a program that functions as the created artificial intelligence model set. The data output unit 144 of the information processing device 1 outputs to the outside the artificial intelligence model set created by the creation unit 142 via the communication unit 11. This allows the customer to use the artificial intelligence model by having the customer's computer execute a program that functions as the artificial intelligence model set.

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の全部又は一部は、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を併せ持つ。 Although the present invention has been described above using embodiments, the technical scope of the present invention is not limited to the scope described in the above embodiments, and various modifications and changes are possible within the scope of the gist of the invention. For example, all or part of the device can be configured by distributing or integrating functionally or physically in any unit. In addition, new embodiments resulting from any combination of multiple embodiments are also included in the embodiments of the present invention. The effect of the new embodiment resulting from the combination also has the effect of the original embodiment.

1 情報処理装置
2 顧客端末
11 通信部
12 記憶部
13 人工知能処理部
14 制御部
131 人工知能モデル群
132 出力部
141 情報取得部
142 作成部
143 データ取得部
144 データ出力部
Reference Signs List 1 Information processing device 2 Customer terminal 11 Communication unit 12 Storage unit 13 Artificial intelligence processing unit 14 Control unit 131 Artificial intelligence model group 132 Output unit 141 Information acquisition unit 142 Creation unit 143 Data acquisition unit 144 Data output unit

Claims (9)

それぞれ処理内容が異なる複数の人工知能モデルから選択された複数の選択モデルを特定するための選択情報を取得する情報取得部と、
前記選択情報に対応する前記複数の選択モデルを含む人工知能モデルセットを作成する作成部と、
前記人工知能モデルセットを出力するデータ出力部と、
を有し、
前記情報取得部は、前記データ出力部が前記人工知能モデルセットを出力した後に、前記人工知能モデルセットに含む一以上の前記人工知能モデルを変更する要求を外部装置から受け付けた場合に、前記人工知能モデルセットの使用目的の候補である複数の使用目的候補を前記外部装置に提示し、前記複数の使用目的候補から選択された一以上の前記使用目的を取得し、取得した前記使用目的に基づいて前記複数の人工知能モデルから選択した一以上の人工知能モデルを前記外部装置に提示する、
情報処理装置。
an information acquisition unit that acquires selection information for identifying a plurality of selected models selected from a plurality of artificial intelligence models each having different processing contents;
A creation unit that creates an artificial intelligence model set including the plurality of selection models corresponding to the selection information;
A data output unit that outputs the artificial intelligence model set;
having
when the information acquisition unit receives a request from an external device to change one or more of the artificial intelligence models included in the artificial intelligence model set after the data output unit outputs the artificial intelligence model set, the information acquisition unit presents to the external device a plurality of intended use candidates that are candidates for intended use of the artificial intelligence model set, acquires one or more of the intended uses selected from the plurality of intended use candidates, and presents to the external device one or more artificial intelligence models selected from the plurality of artificial intelligence models based on the acquired intended use.
Information processing device.
前記情報取得部が、前記一以上の人工知能モデルを前記外部装置に提示した後に、前記外部装置のユーザが選択した人工知能モデルを示す新たな選択情報を取得した場合に、前記作成部は、新たに選択された人工知能モデルから構成される新たな前記人工知能モデルセットを作成する、When the information acquisition unit acquires new selection information indicating an artificial intelligence model selected by a user of the external device after presenting the one or more artificial intelligence models to the external device, the creation unit creates a new artificial intelligence model set consisting of the newly selected artificial intelligence model.
請求項1に記載の情報処理装置。The information processing device according to claim 1 .
前記情報取得部は、前記複数の人工知能モデルそれぞれの特徴を示す特徴情報に関連付けて前記複数の人工知能モデルを外部装置に提示し、前記特徴情報を前記外部装置に提示した後に、前記外部装置から前記選択情報を取得する、
請求項1又は2に記載の情報処理装置。
the information acquisition unit presents the plurality of artificial intelligence models to an external device in association with feature information indicating features of each of the plurality of artificial intelligence models, and acquires the selection information from the external device after presenting the feature information to the external device.
3. The information processing device according to claim 1 or 2 .
前記情報取得部は、信用リスクを特定する対象となる企業の業種、信用リスクを特定する対象となる企業の売上高の範囲、信用リスクを特定する対象となる企業の規模、又は信用リスクを特定する対象となる企業の所在地の範囲の少なくともいずれかが異なる複数の前記特徴情報に関連付けて前記複数の人工知能モデルを前記外部装置に提示する、
請求項に記載の情報処理装置。
the information acquisition unit presents the plurality of artificial intelligence models to the external device in association with a plurality of pieces of characteristic information that differ in at least one of the following: industry of the company whose credit risk is to be identified, range of sales of the company whose credit risk is to be identified, size of the company whose credit risk is to be identified, or range of location of the company whose credit risk is to be identified;
The information processing device according to claim 3 .
前記情報取得部は、投資対象とする金融資産の種別、投資対象とする金融資産の売買条件又は投資の目的の少なくともいずれかが異なる複数の前記特徴情報に関連付けて前記複数の人工知能モデルを前記外部装置に提示する、
請求項3又は4に記載の情報処理装置。
The information acquisition unit presents the plurality of artificial intelligence models to the external device in association with a plurality of pieces of characteristic information that differ in at least one of the types of financial assets to be invested in, the trading conditions of the financial assets to be invested in, and the investment purpose.
5. The information processing device according to claim 3 .
前記作成部は、前記選択情報が示す前記複数の選択モデルに基づいて、前記人工知能モデルセットを利用する料金を決定する、
請求項1からのいずれか一項に記載の情報処理装置。
The creation unit determines a fee for using the artificial intelligence model set based on the plurality of selected models indicated by the selection information.
The information processing device according to claim 1 .
前記作成部は、前記複数の選択モデルそれぞれの単価を加算することにより、前記人工知能モデルセットを利用する料金を決定する、
請求項に記載の情報処理装置。
The creation unit determines a fee for using the artificial intelligence model set by adding up the unit prices of each of the plurality of selected models.
The information processing device according to claim 6 .
コンピュータが実行する、
それぞれ処理内容が異なる複数の人工知能モデルから選択された複数の選択モデルを特定するための選択情報を取得するステップと、
前記選択情報に対応する前記複数の選択モデルを含む人工知能モデルセットを作成するステップと、
前記人工知能モデルセットを出力するステップと、
前記人工知能モデルセットを出力した後に、前記人工知能モデルセットに含む一以上の前記人工知能モデルを変更する要求を外部装置から受け付けた場合に、前記人工知能モデルセットの使用目的の候補である複数の使用目的候補を前記外部装置に提示するステップと、
前記複数の使用目的候補から選択された一以上の前記使用目的を取得するステップと、
取得した前記使用目的に基づいて前記複数の人工知能モデルから選択した一以上の人工知能モデルを前記外部装置に提示するステップと、
を有する情報処理方法。
The computer executes
acquiring selection information for identifying a plurality of selected models selected from a plurality of artificial intelligence models each having different processing contents;
creating an artificial intelligence model set including the plurality of selection models corresponding to the selection information;
outputting the artificial intelligence model set;
a step of presenting a plurality of candidate usage purposes, which are candidates for the usage purposes of the artificial intelligence model set, to the external device when a request to change one or more of the artificial intelligence models included in the artificial intelligence model set is received from an external device after outputting the artificial intelligence model set;
acquiring one or more intended purposes selected from the plurality of intended purposes candidates;
presenting to the external device one or more artificial intelligence models selected from the plurality of artificial intelligence models based on the acquired intended use;
An information processing method comprising the steps of:
前記一以上の人工知能モデルを前記外部装置に提示した後に、前記外部装置のユーザが選択した人工知能モデルを示す新たな選択情報を取得した場合に、新たに選択された人工知能モデルから構成される新たな前記人工知能モデルセットを作成するステップをさらに有する、The method further includes a step of creating a new set of artificial intelligence models consisting of the newly selected artificial intelligence models when new selection information indicating an artificial intelligence model selected by a user of the external device is acquired after the one or more artificial intelligence models are presented to the external device.
請求項8に記載の情報処理方法。The information processing method according to claim 8.
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