JP2019070921A - 事業者間データ授受品質管理装置、事業者間データ授受品質管理システムおよび事業者間データ授受品質管理プログラム - Google Patents

事業者間データ授受品質管理装置、事業者間データ授受品質管理システムおよび事業者間データ授受品質管理プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2019070921A
JP2019070921A JP2017196167A JP2017196167A JP2019070921A JP 2019070921 A JP2019070921 A JP 2019070921A JP 2017196167 A JP2017196167 A JP 2017196167A JP 2017196167 A JP2017196167 A JP 2017196167A JP 2019070921 A JP2019070921 A JP 2019070921A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
inter
quality
business
transmission
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2017196167A
Other languages
English (en)
Inventor
高明 森谷
Takaaki Moriya
高明 森谷
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Telegraph and Telephone Corp filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority to JP2017196167A priority Critical patent/JP2019070921A/ja
Publication of JP2019070921A publication Critical patent/JP2019070921A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

【課題】データ提供者から送信されるAI用データのデータ提供品質を監視し、品質条件を満たすように制御する。【解決手段】事業者間データ授受品質管理装置1は、データ提供者サーバとデータ利用者サーバとの間で締結されたAI用データの授受に関する品質条件を含む契約情報、および、品質条件に関する性能値が低下したと判定するための所定の閾値が記憶される記憶機能と、データ利用者サーバに対してAI用データが送信される際に、AI用データの授受の品質条件に関する性能値をAI用データの送信元の管理用API経由で取得し、当該品質条件に関する性能値が所定の閾値を超えることにより、品質低下していると判定した場合に、AI用データの送信元の管理用API経由で、品質低下を改善する設定変更を行うように指示する事業者間データ授受品質管理機能11と、を備える。【選択図】図1

Description

本発明は、事業者間データ授受品質管理装置、事業者間データ授受品質管理システムおよび事業者間データ授受品質管理プログラムに関する。
近年のIoT(Internet of Things)技術の進展により、数多くのセンサやアクチュエータ、ロボット等のIoT機器がネットワークに繋がるようになってきている。また、IoT機器等により収集した大量のデータを、AI(Artificial Intelligence:人工知能)を用いて解析し、その解析したデータを利用する、AIサービスやAI商品(以下、「AIサービス/商品」と称する。)が注目されている。
ここで、精度の高いAIを実現するためには、大量のデータを収集する必要がある。より多くのデータを集めた方が精度が向上し、AIサービス/商品の価値が高まるからである。
しかしながら、1社で巨大なデータを収集することは容易ではない。そこで、日本において、産官学連携の「IoT推進コンソーシアム」が2016年1月に設立され、その配下にBtoBでのデータ流通取引を推進するための「データ流通促進WG」が設置されている(非特許文献1参照)。このように、産官学において、AIの精度向上等のため、複数社でデータを授受・売買し、より多くのデータを集めてAIサービス/商品に活かそうという動きが広まり始めている。
IoT推進コンソーシアム、データ流通促進WG、[online]、[平成29年9月21日検索]、インターネット<URL:http://www.iotac.jp/wg/data/>
複数社間におけるデータの授受(売買)の手法としては、データ授受の契約等を仲介する「データ仲介取引所(具体的には、「データ仲介サーバ」)」を設けることが想定される。図13では、データ提供者(事業者A,B)と、AIサービスを提供するデータ利用者(事業者R)との間に、データ仲介取引所(データ仲介サーバ)が存在する例を示している。
この例において、データ提供者(事業者A,B)は、まず、データカタログ(スキーマ等)とデータ提供契約書(SLA(Service Level Agreement)等)とをデータ仲介サーバに登録する(ST1)。データ提供契約書(SLA等)の内容は、例えば、データ項目・フォーマット、送信頻度、セキュリティ要件、データ送信時品質(遅延、availability、必要帯域)、欠損率、価格、期間などである。
続いて、データ利用者が、データ仲介サーバに登録されたデータカタログおよび契約書を照会することにより、所望のデータの提供先を見つける(ST2)。データ利用者は、例えば、データ項目、確保可能なセキュリティ対策、求めている品質条件、支払可能料金、期間などを照会し、データの提供先を決定する。
このようにして、データ提供者とデータ利用者は、データ授受(売買)の契約を、データ仲介取引所を介して行う。契約が成立すると、データ自体は、データ仲介取引所を経由せずに当事者間で授受される(ST3)。
データ授受(売買)の契約を締結した後、データ利用者(事業者R)は、その契約に基づき、データ提供者(事業者A,B)からAI用データを取得する。AIサービスを提供するデータ利用者(事業者R)は、例えば、図14に示すように、自社内で収集したAI用データと、データ提供者(事業者A,B)から収集したAI用データとを統合して、より高い品質が確保された大量のデータをAIで解析することにより、高精度なAIサービスを提供する。このAI用データには、契約のSLAを満たす品質でデータが得られなければ、所望の精度のAIサービスが提供できないものもある。そのようなAIサービスに必要なデータとしては、例えば、金融関係のサービスであれば株等の売買の情報であったり、コネクテッドカーに配信するための交通情報であったり、雨量や水位、雷等の気象情報等であり、特にリアルタイム性が要求される情報である。
このように、データ利用者(AIサービス事業者)が所望の精度のAIサービスを実現するためには、契約通りにデータ提供者からAI用データを授受する必要がある。契約通りにデータが得られない場合には、所望の精度のAIサービスが実現できないおそれがあるからである。
しかしながら、従来のAI用データの授受システムでは、SLA等の契約に沿ってデータが提供されているかを監視する仕組み、及びデータ提供者がSLAを満たすようデータ提供品質を維持する仕組みが存在していなかった。よって、品質条件を満たさない状態が生じ、その検出が遅れることにより、AIサービスの低下をまねくおそれがあった。また、品質条件を満たすように回復するまでに時間を要するケースも想定された。
このような点に鑑みて本発明がなされたのであり、データ提供者から送信されるAI用データのデータ提供品質を監視し、品質条件を満たすように制御することができる、事業者間データ授受品質管理装置、事業者間データ授受品質管理システムおよび事業者間データ授受品質管理プログラムを提供することを課題とする。
前記した課題を解決するため、請求項1に記載の発明は、AI用データを提供するデータ提供者サーバからAI用データを取得してAIサービスに利用するデータ利用者サーバへの前記AI用データの授受を管理する事業者間データ授受品質管理装置であって、前記データ提供者サーバと前記データ利用者サーバとの間で締結された前記AI用データの授受に関する品質条件を含む契約情報、および、前記品質条件に関する性能値が低下したと判定するための所定の閾値が記憶される記憶機能と、前記データ利用者サーバに対して前記AI用データが送信される際に、前記AI用データの授受の前記品質条件に関する性能値を前記AI用データの送信元の管理用API経由で取得し、当該品質条件に関する性能値が前記所定の閾値を超えることにより、品質低下していると判定した場合に、前記AI用データの送信元の管理用API経由で、前記品質低下を改善する設定変更を行うように指示する事業者間データ授受品質管理機能と、を備えることを特徴とする事業者間データ授受品質管理装置とした。
また、請求項5に記載の発明は、AI用データを提供するデータ提供者サーバからAI用データを取得してAIサービスに利用するデータ利用者サーバへの前記AI用データの授受を管理する事業者間データ授受品質管理装置を備える事業者間データ授受品質管理システムであって、前記事業者間データ授受品質管理装置が、前記データ提供者サーバと前記データ利用者サーバとの間で締結された前記AI用データの授受に関する品質条件を含む契約情報、および、前記品質条件に関する性能値が低下したと判定するための所定の閾値が記憶される記憶機能と、前記データ利用者サーバに対して前記AI用データが送信される際に、前記AI用データの授受の前記品質条件に関する性能値を前記AI用データの送信元の管理用API経由で取得し、当該品質条件に関する性能値が前記所定の閾値を超えることにより、品質低下していると判定した場合に、前記AI用データの送信元の管理用API経由で、前記品質低下を改善する設定変更を行うように指示する事業者間データ授受品質管理機能と、を備えることを特徴とする事業者間データ授受品質管理システムとした。
このようにすることで、事業者間データ授受品質管理システムの事業者間データ授受品質管理装置(事業者間データ授受品質管理機能)が、データ提供者のデータ送信に関する性能値を取得し、契約情報で示される条件(品質条件)に沿ったAI用データの授受が行われているかを監視することができる。そして、事業者間データ授受品質管理装置(事業者間データ授受品質管理機能)は、その品質条件に関する所定の閾値を超えて品質低下していると判定した場合に、品質低下を改善する設定変更を行うように送信元に指示し制御することができる。
請求項2に記載の発明は、前記AI用データの送信元の管理用APIが、前記AI用データを保管する前記データ提供者サーバの管理用API、または、当該データ提供者サーバが前記AI用データの保管に利用するクラウドの管理用APIであるとともに、前記AI用データを送信するネットワークの管理用APIであることを特徴する請求項1に記載の事業者間データ授受品質管理装置とした。
このようにすることで、事業者間データ授受品質管理装置は、AI用データを保管する送信元である、データ提供者サーバの管理用API、または、AI用データの保管に利用されるクラウドの管理用API経由で性能値を取得できるとともに、品質低下した場合に指示情報を送信して管理することができる。また、AI用データを送信する際に利用されるネットワークにおいても、事業者間データ授受品質管理装置は、当該ネットワークの管理用APIから性能値を取得できるとともに、品質低下した場合に指示情報を送信して管理することができる。
請求項3に記載の発明は、前記契約情報には、前記AI用データの授受を実行する時間帯を含む送信頻度の情報が記憶されており、前記事業者間データ授受品質管理機能が、前記AI用データの授受を実行する時間帯を除く時間帯では、前記送信元のリソースを減設する設定変更を行うように、前記AI用データの送信元の管理用API経由で指示することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の事業者間データ授受品質管理装置とした。
このようにすることで、事業者間データ授受品質管理装置は、AI用データの送信の時間帯に応じて、プロアクティブにリソースを最適化することができる。
請求項4に記載の発明は、前記記憶機能には、前記品質条件に関する性能値で示される前記送信元のリソースの使用量に関する第2の所定の閾値が記憶されており、前記事業者間データ授受品質管理機能が、取得した前記性能値で示される前記リソースの使用量が前記第2の所定の閾値を下回っていた場合に、前記送信元のリソースを減設するように指示することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の事業者間データ授受品質管理装置とした。
このようにすることで、事業者間データ授受品質管理装置は、AI用データを送信する際に、その送信に必要なリソースを確保した上で無駄なリソースについて減設する。よって、リソースにかかるコストを削減することができる。
請求項6に記載の発明は、コンピュータを、請求項1乃至請求項4のいずれか1項に記載の事業者間データ授受品質管理装置として機能させるための事業者間データ授受品質管理プログラムとした。
このようにすることにより、一般的なコンピュータを用いて、請求項1乃至請求項4のいずれか1項に記載の事業者間データ授受品質管理装置の各機能を実現させることができる。
本発明によれば、データ提供者から送信されるAI用データのデータ提供品質を監視し、品質条件を満たすように制御する、事業者間データ授受品質管理装置、事業者間データ授受品質管理システムおよび事業者間データ授受品質管理プログラムを提供することができる。
本実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置を含む事業者間データ授受品質管理システムを示す図である。 第1実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置を含む事業者間データ授受品質管理システムの概要を説明するための図である。 第2実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置を含む事業者間データ授受品質管理システムの概要を説明するための図である。 第1実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置の構成例を示す機能ブロック図である。 本実施形態に係る契約情報のデータ構成例を示す図である。 本実施形態に係る閾値情報のデータ構成例を示す図である。 第1実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システムが実行する処理の概要を説明する図である。 第1実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システムが実行する処理の概要を説明する図である。 第1実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。 第2実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置の構成例を示す機能ブロック図である。 第2実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システムが実行する処理の概要を説明する図である。 第2実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。 データ仲介によるデータ授受のシステムを説明するための図である。 データ授受の契約後のデータ提供のシステムを説明するための図である。
次に、本発明を実施するための形態(以下、「本実施形態」と称する。)における、事業者間データ授受品質管理装置1、事業者間データ授受品質管理システム100等について説明する。
図1は、本実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置1を含む事業者間データ授受品質管理システム100を示す図である。
本実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム100は、データ提供者(データ提供者サーバ30)とAIサービスを提供するデータ利用者(データ利用者サーバ20)との間で授受されるAI用データの流通を事業者間データ授受品質管理装置1により管理する。この事業者間データ授受品質管理システム100は、データ提供者(図1では、事業者A,B)が備えるデータ提供者サーバ30(30A,30B)と、AIサービスを提供するデータ利用者(事業者R)が備えるデータ利用者サーバ20と、事業者間データ授受品質管理装置1とが不図示のネットワークを介して通信接続されて構成される。なお、データ提供者サーバ30およびデータ利用者サーバ20の台数は限定されず1台以上あればよい。以下に示す実施形態では、データ提供者サーバ30を2台または3台、データ利用者サーバ20を1台として説明する。
ここで、データ利用者(事業者R)は、図1に示すように、事業者R自身のシステムにおいても、パブリッククラウドを介して、IoT端末等からAIサービスに用いるためのデータ(以下「AI用データ」と称する。)を収集しており、そのIoT端末等からの情報(AI用データ)を情報収集基盤22に記憶する。そして、データ利用者サーバ20は、1つ以上のデータ提供者サーバ30からAI用データを取得または参照して情報収集基盤22に記憶し、その取得または参照したAI用データと、自身が収集したAI用データとを用いて、AI機能21により、AI用データを解析してAIサービスを提供する。
なお、データ利用者(事業者R)がデータ提供者に依らず自身でデータ収集を行う対象の存在は任意である。すなわち、図1のパブリッククラウド、オンプレミス、レガシーITシステム群の全ての存在が必須ということではなく、任意の存在である。
あるいは、データ利用者(事業者R)は、自身ではAI用データを直接収集せず、AI用データの全てをデータ提供者サーバ30から取得してAIサービスを提供することも可能である。
事業者間データ授受品質管理装置1は、データ提供者とデータ利用者との間で合意した契約内容(例えば、SLA等)を予め記憶しておく。図1では、データ提供者(事業者A,B)それぞれとデータ利用者(事業者R)との間の契約書の内容(契約情報)を事業者間データ授受品質管理装置1が記憶していることを示している。そして、事業者間データ授受品質管理装置1は、事業者間データ授受品質管理機能11を備え、その事業者間データ授受品質管理機能11が、契約情報で示される条件(品質条件等)に沿ったAI用データの提供が行われているかを監視する。そして、事業者間データ授受品質管理機能11は、その条件に抵触するおそれがあると判定した場合に、契約情報で示される条件を満たすようにAI用データの送信を制御する。
なお、事業者間データ授受品質管理装置1がデータ提供の監視結果として品質条件に抵触するおそれがあると判定した場合に、送信元(データ提供者サーバ30または後記するクラウド)に通知して個別に制御させることも想定される。しかしながら、本実施形態では、送信元に管理用API(Application Programming Interface)を備えさせておくことで、事業者間データ授受品質管理装置1が、品質条件に抵触するおそれがある(後記する、所定の閾値を超えて品質低下している)と判定した場合に、品質低下を改善するように、送信元の管理用API経由で直接設定変更する指示(管理)を行う。
また、管理用IFはデータ提供者サーバ30ごとに異なることが想定され、差分を吸収する仕組みも必要である。そこで、事業者間データ授受品質管理装置1は、連携機能(APIO:APIオーケストレータ)12を備え、連携機能(APIO)12を介して、各事業者のIF仕様の差分に基づき情報を相互に変換した上で、データ提供者サーバ30(30A,30B)やデータ利用者サーバ20等のAI用データに関する情報の送受信を行う。
また、本実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム100において、流通対象となるAI用データは、(1)IoT端末等から取得した「生データ」、(2)IoT端末またはデータ提供者サーバ30等で利用し易いように生データを加工した「加工済みデータ」、(3)IoT端末またはデータ提供者サーバ30等で、データ量削減のため、生データから特徴量に変換した「特徴量データ」、(4)データ提供者サーバ30等に備えられたAI機能が保持している「学習済みモデル」のデータ、のいずれかを想定している。
このAI用データは、そのデータの性質(内容)によっては、データ提供者サーバ30からデータ利用者サーバ20へのデータの送信が間欠的であってもよい。この場合、データを送信する時間帯だけオンデマンドでネットワークやストレージの増量を行うようにしてもよい(詳細は後記)。
次に、本実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム100についての2つの構成例を説明する。
第1実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム100aは、図2に示すように、データ提供者サーバ30が収集したデータ(AI用データ)がクラウド上に保管される例である。各データ提供者は、クラウド事業者X,Yのクラウド上にAI用データを保管する。そして、データ利用者サーバ20は、自身のクラウド(クラウドY)と異なるクラウド(クラウドX)上にデータ提供者のAI用データが保管されている場合には、ネットワーク(NW)事業者が運用するネットワークを介してそのAI用データを参照して取得する。また、データ利用者サーバ20は、自身と同じクラウド(クラウドY)上にデータ提供者のAI用データが保管されている場合には、クラウドY内に閉じてそのAI用データを参照して取得する。
第2実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム100bは、図3に示すように、データ提供者が収集したデータ(AI用データ)が各社のサーバ(データ提供者サーバ30)に保管される例である。そして、データ利用者サーバ20は、各社それぞれのサーバ(データ提供者サーバ30)に保管されたAI用データを参照することにより、ネットワーク事業者が運用するネットワークを介してAI用データを取得する。
以下、第1実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム100aに備わる事業者間データ授受品質管理装置1aと、第2実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム100bに備わる事業者間データ授受品質管理装置1bと、が実行する、AI用データの提供の監視と、品質条件の制御について、具体的に説明する。
<第1実施形態>
第1実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム100aは、図2に示すように、データ提供者が収集したデータ(AI用データ)がクラウド上の仮想ストレージに保管される例である。
まず、この事業者間データ授受品質管理システム100aに備わる事業者間データ授受品質管理装置1aの構成例を説明し、その後システム全体の処理概要と処理の流れを説明する。
図4は、第1実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置1aの構成例を示す機能ブロック図である。事業者間データ授受品質管理装置1aは、契約情報で示される条件(品質条件等)に沿った、AI用データの提供が行われているかをクラウド事業者やネットワーク事業者のAPIを介して監視し、契約情報で示される条件に抵触するおそれがあると判定した場合に、その条件を満たすようにAI用データの送信等を制御する指示情報を出力する。
この事業者間データ授受品質管理装置1aは、図4に示すように、制御部10と、入出力部13と、記憶部14とを含んで構成される。
入出力部13は、事業者間データ授受品質管理装置1aと通信接続された各クラウドや各装置等との間で、情報の送受信を行うための通信インタフェースと、タッチパネルやキーボード等の入力装置や、モニタ等の出力装置との間で情報の送受信を行うための入出力インタフェースとから構成される。
記憶部14(記憶機能)は、ハードディスクやフラッシュメモリ、RAM(Random Access Memory)等により構成される。
この記憶部14には、データ提供者とデータ利用者との間で締結した契約内容に関する情報を示す契約情報140(図5参照)が記憶される。また、その契約情報140で示される品質条件を満たすために、品質低下(品質条件に抵触するおそれがあること)を事前に検出するための所定の閾値が閾値情報141(図6参照)として記憶部14に記憶される。そして、この記憶部14には、制御部10の各機能を実行させるためのプログラム(事業者間データ授受品質管理プログラム)も記憶される。
なお、契約情報140は、上記した図13で示したデータ仲介取引所(データ仲介サーバ)を介してデータ提供者とデータ利用者とが契約した内容を取得して記憶部14に登録した情報でもよいし、データ提供者とデータ利用者とがデータ仲介取引所を介さずに個別に契約した内容を、事業者間データ授受品質管理装置1aの記憶部14に登録した情報でもよい。
図5は、データ提供者とデータ利用者との間で締結された契約情報140のデータ構成例を示す図である。
この契約情報140には、データ利用者、データ提供者、データ提供期間、データ送信頻度、遅延時間、稼働率などの項目が登録される。この他にも、例えば、データ項目・フォーマット、セキュリティ要件、欠損率、価格などの任意の情報が登録されてもよい。
データ提供期間は、データ提供者からデータ利用者へAI用データを提供する期間であり、例えば「2017/4/1〜2018/3/31」が設定される。データ送信頻度は、AI用データを送信する頻度(指定時間や時間帯)を示し、例えば「毎日22:00〜23:00」が設定される。遅延時間は、AI用データの通信に関し最大許容される遅延時間であり、例えば「100ms」が登録される。稼働率は、AI用データを格納するサーバ(仮想サーバ)の稼働率であり、例えば「95.0%」が登録される。
なお、この契約情報140には、少なくとも、データ提供者とデータ利用者、AI用データの提供に関する品質条件に関する情報が記憶されるものとする。
図6は、契約情報140で示される品質条件に関する所定の閾値である閾値情報141のデータ構成例を示す図である。
閾値情報141には、契約情報140で示される品質条件についての性能値の低下を判定するために予め設定しておく所定の閾値が記憶される。所定の閾値は、契約情報の内容に応じて、少なくとも、データ提供者、事業者間データ授受品質管理装置の管理者の合意に基づき、品質低下を事前に検知するために設定される。この品質条件に関する所定の閾値(閾値情報141)は、データ提供者サーバ30から事業者間データ授受品質管理装置1aが取得して記憶部14に記憶してもよいし、後記する事業者間データ授受品質管理機能11が、契約情報140に基づき、予め設定されたロジックに用いて閾値情報141を生成し、記憶部14に記憶するようにしてもよい。
この閾値情報141には、図6に示すように、例えば、遅延時間「50ms」、CPU使用率「50%」、ストレージ使用率「50%」、NW帯域使用率「50%」等が記憶される。
図4に戻り、制御部10は、事業者間データ授受品質管理装置1a全体の制御を司り、事業者間データ授受品質管理機能11と、連携機能(APIO)12とを備える。また、この制御部10は、例えば、記憶部14に格納されたプログラム(事業者間データ授受品質管理プログラム)を不図示のCPU(Central Processing Unit)が、RAMに展開し実行することにより実現される。
事業者間データ授受品質管理機能11は、データ提供者サーバ30からデータ利用者サーバ20に対して、契約情報(品質条件等)を満たすようにAI用データの提供が行われているか否かを監視し、契約情報で示される品質条件に抵触するおそれがあると判定した場合に、その品質条件を満たすようにAI用データの送信を制御する指示情報を出力する。
この事業者間データ授受品質管理機能11は、性能値監視部111a、条件判定部112および設定変更指示部113aを含んで構成される。なお、事業者間データ授受品質管理機能11と、データ提供者サーバ30およびデータ利用者サーバ20と間の送受信は、連携機能(APIO)12を介して行われる。
性能値監視部111aは、記憶部14内に記憶された契約情報140で示される条件に則って、データ提供者サーバ30からデータ利用者サーバ20へAI用データの送信が行われているかを監視する。具体的には、性能値監視部111aは、クラウド事業者とネットワーク事業者のAPI経由で性能値を取得する。例えば、性能値監視部111aは、クラウド事業者のAPI経由で仮想ストレージの使用率や仮想ネットワークの帯域使用率などの情報を取得する。また、性能値監視部111aは、ネットワーク事業者のAPI経由で物理ネットワークの帯域使用率などの情報を取得する。
条件判定部112は、データ提供者サーバ30からデータ利用者サーバ20へのデータ送信に関し、その性能値に関して性能値監視部111aが取得した値が、契約情報で示される品質条件に関する所定の閾値を超えて低下しているか否かを判定する。例えば、条件判定部112は、クラウド事業者のAPI経由で取得した性能値(仮想ストレージの使用率など)について、記憶部14に記憶された閾値情報141を参照し、所定の閾値を超えているか否かを判定する。また、条件判定部112は、ネットワーク事業者のAPI経由で取得した性能値(物理ネットワークの帯域使用率など)について、所定の閾値を超えているか否かを判定する。
設定変更指示部113aは、条件判定部112が、監視対象の性能値について、品質条件に関する所定の閾値を超えて品質が低下していると判定した場合に、その監視対象であるデータ提供者のデータを保管するクラウド事業者のAPIや、データの送信経路となるネットワーク事業者のAPIに対し、品質低下を改善する設定変更を行うように指示情報を送信する。
連携機能(APIO)12は、各クラウド事業者や各ネットワーク事業者と事業者間データ授受品質管理機能11との間でデータを送受信する際に、それぞれのIF仕様の差分に基づき情報を変換した上で、その情報を受け渡す処理を実行する。
図7および図8は、第1実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム100aが実行する処理の概要を説明する図である。
図7および図8で示すように、各事業者A,B,C,Rはクラウド上にAI用データを保管している。事業者A,Bは、クラウド事業者Xのクラウド(以下、「クラウドX」と称する。)にAI用データを保管し、事業者C,Rは、クラウド事業者Yのクラウド(以下、「クラウドY」と称する。)にAI用データを保管しているものとする。そして、データ利用者(事業者R)は、これらのクラウド上の保管された各事業者のAI用データを参照して取得するものとする。また、データ利用者(事業者R)がクラウドを跨ってAI用データを取得する場合には、ネットワーク事業者が設けたネットワーク(クラウドX−Y間のネットワーク)を介してAI用データが送受信される。以下、事業者間データ授受品質管理システム100aが実行する処理の概要を説明する。
まず、データ利用者サーバ20(事業者R)は、データ提供者(事業者A,B,C)がクラウド上の保管したAI用データを参照し取得する(ステップS10)。なお、図7に示すように、データ利用者サーバ20(事業者R)は、データ提供者である事業者A,BのクラウドX上のAI用データを、クラウドX−Y間のネットワークを介して取得する。なお、データ利用者が備えるAI機能21は、事業者Rのオンプレミス(例えば、図7に示すデータ利用者サーバ20)に存在してもよいし、クラウドY上に存在してもよい。
続いて、事業者間データ授受品質管理装置1aの事業者間データ授受品質管理機能11(性能値監視部111a)は、各クラウドのAPI経由で、契約情報で示される品質条件に関する性能値、例えば、各事業者の仮想ストレージや仮想NWの性能値を取得する(ステップS11)。また、事業者間データ授受品質管理機能11(性能値監視部111a)は、クラウドを跨るネットワークに関し、ネットワーク事業者のAPI経由で、契約情報で示される品質条件に関する性能値、例えば、物理ネットワークの性能値を取得する(ステップS12)。なお、このステップS11とステップS12の順番は問わす、同時に行われてもよい。
次に、事業者間データ授受品質管理機能11の条件判定部112は、記憶部14内の閾値情報141を参照し、ステップS11,S12で取得した性能値が、契約情報で示される品質条件に関する所定の閾値を超えて、その品質が低下しているかを監視する(ステップS13)。
図8に進み、条件判定部112は、品質条件に関する所定の閾値を超えて、その品質が低下したか否かを判定する(ステップS14)。なお、ここでは、条件判定部112が、クラウドXに位置する事業者Bのデータ提供に関して、品質条件に関する性能値の閾値を超え、品質低下していたものとして説明する。
続いて、条件判定部112がその監視対象の性能値が閾値を超えていると判定した場合に、設定変更指示部113aは、品質低下したデータ提供者に対し、設定変更を指示する(ステップS15)。ここでは、設定変更指示部113は、事業者Bのデータを保管しているクラウド事業者Xに対して、クラウドXのAPI経由で、仮想ストレージの増量や、仮想ネットワークの帯域増加を指示する。
なお、設定変更指示部113aは、クラウドXに対する設定変更の指示の前に、事業者Bに了解を得るステップを設けてもよい。または、設定変更指示部113aは、所定の閾値を超えて品質が低下した場合に、データ提供者の了解を得ることなく、設定変更を許可する旨の約束(契約)を予め得ておくようにしてもよい。これにより、データ提供者等に了解を得る場合に比べ、より短時間に設定変更を行うことができる。
次に、第1実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム100aの処理の流れについて説明する。
図9は、第1実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム100aの処理の流れを示すシーケンス図である。
図9においては、図7、図8で示したデータ提供者A,B,Cのうち、データ提供者Bを代表して記載し、データ提供者Bのデータ転送に関して、品質低下が生じたものとして説明する。なお、事業者間データ授受品質管理装置1aの事業者間データ授受品質管理機能11は、クラウドのAPIやネットワークのAPIにより性能値等の情報を取得する。その際、事業者間データ授受品質管理機能11は、連携機能(APIO)12を介して情報の送受信を行うが、図9においては連携機能(APIO)12の記載を省略する。
まず、事業者間データ授受品質管理装置1aは、各データ提供者とデータ利用者とが合意した、AI用データの提供に関する契約情報140(図5参照)を取得する(ステップS20)。この契約情報140は、データ提供者から取得してもよいし、データ利用者から取得してもよいし、データ仲介取引所のような第3者から取得してもよい。
次に、事業者間データ授受品質管理装置1aは、データ提供者サーバ30Bから、品質条件に関する所定の閾値の情報(閾値情報141)を取得する(ステップS21)。ここで、事業者間データ授受品質管理装置1aは、この閾値情報141を、データ提供者サーバ30Bからではなく、データ利用者サーバ20から取得してもよい。これ以外にも、事業者間データ授受品質管理装置1aの事業者間データ授受品質管理機能11が、記憶部14に記憶された契約情報140を参照し、予め設定されたロジックに基づき閾値を算出し閾値情報141を生成するようにしてもよい。この閾値情報141の設定手法は、データ提供者、データ利用者および事業者間データ授受品質管理装置1aの管理者との間で、予め合意した設定手法が採用される。
続いて、事業者間データ授受品質管理装置1aの事業者間データ授受品質管理機能11は、データ利用者サーバ20からデータ提供開始依頼を受信する(ステップS22)。事業者間データ授受品質管理機能11は、このデータ提供開始依頼を受信することを契機として、後記する性能値取得処理を実行する。
また、事業者間データ授受品質管理機能11は、受信したデータ提供開始依頼をデータ提供者サーバ30B(事業者B)に送信する(ステップS23)。
データ提供者サーバ30Bは、データ提供開始依頼を受信すると、自身のAI用データを保管するクラウド(ここでは「クラウドX」)に対し、AI用データ提供開始指示を送信する(ステップS24)。
次に、データ利用者サーバ20のAI機能が、クラウドXのAI用データを参照することにより、そのAI用データを取得する(ステップS25)。なお、ここでは、データ利用者サーバ20のAI機能が、クラウドXのAI用データを参照するものとして説明したが、クラウドXからデータ提供者のAI用データを、参照や依頼を受けることなく送信(プッシュ送信)するようにしてもよい。
続いて、事業者間データ授受品質管理装置1aの事業者間データ授受品質管理機能11(性能値監視部111a)は、各クラウドのAPI経由で、契約情報140で示される品質条件に関する性能値を取得する(ステップS26)。また、事業者間データ授受品質管理機能11(性能値監視部111a)は、クラウドを跨るネットワークに関し、ネットワーク事業者のAPI経由で、契約情報140で示される品質条件に関する性能値を取得する(ステップS27)。なお、このステップS26とステップS27の順番は問わす、同時に行われてもよい。
次に、事業者間データ授受品質管理機能11の条件判定部112は、記憶部14内の閾値情報141を参照し、ステップS26,S27で取得した性能値が、契約情報140で示される品質条件に関する所定の閾値を超えて品質低下しているか否かを判定する(ステップS28)。ここで、所定の閾値を超えていなければ(ステップS28→No)、事業者間データ授受品質管理装置1aは、データ利用者サーバ20がAI用データを取得するステップS25に戻る。一方、所定の閾値を超えている場合には(ステップS28→Yes)、条件判定部112は、監視対象の事業者のデータ提供に関して、品質低下が生じているものと判定する。
そして、事業者間データ授受品質管理機能11の設定変更指示部113aは、品質低下したデータ提供者に対し、その品質低下を改善するような設定変更を指示する(ステップS29)。ここで、例えば、事業者Bの仮想ストレージの容量が不足している(仮想ストレージの使用率が増加している)と判定された場合や、仮想ネットワークの帯域使用率が増加していると判定された場合には、設定変更指示部113aは、事業者Bのデータを保管しているクラウド事業者Xに対して、クラウドXのAPI経由で、仮想ストレージの増量や、仮想ネットワークの帯域増加を指示する。これにより、監視対象のデータ提供者に関する設定変更がクラウドにおいて行われる。なお、クラウド間のネットワークにおいて品質低下が生じた場合には、設定変更指示部113aがそのネットワークの事業者に対し、品質低下を改善するような設定変更を指示する。これにより、ネットワークに関する品質低下を防ぐことができる。
<第2実施形態>
第2実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム100bは、第1実施形態のようにAI用データをクラウド上に保管するのではなく、図3に示すように、データ提供者が自身のサーバ(データ提供者サーバ30)でデータ(AI用データ)を保管する。そして、データ提供者サーバ30は、外部向けの管理用APIを公開する。
図10は、第2実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置1bの構成例を示す機能ブロック図である。事業者間データ授受品質管理装置1bは、契約情報で示される条件(品質条件等)に沿った、AI用データの提供が行われているかを各データ提供者サーバ30から性能値を取得することにより監視し、契約情報で示される条件に抵触するおそれがあると判定した場合に、その条件を満たすようにAI用データの送信等を制御する指示情報を出力する。図4に示した第1実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置1aとの違いは、図10で示すように、第1実施形態の性能値監視部111aが、第2実施形態では性能値監視部111bとなっていること、第1実施形態の設定変更指示部113aが、第2実施形態では設定変更指示部113bとなっていることである。なお、第1実施形態の構成(図4)と同じ機能を備える構成については、同一の名称と符号を付し、詳細な説明は省略する。
性能値監視部111bは、記憶部14内に記憶された契約情報140で示される条件に則って、データ提供者サーバ30からデータ利用者サーバ20へAI用データを送信しているかを監視する。具体的には、性能値監視部111bは、各データ提供者サーバ30の管理用API経由で性能値を取得する。例えば、性能値監視部111bは、各データ提供者サーバ30のCPU使用率、ストレージ使用率、遅延時間等の情報を取得する。また、性能値監視部111bは、ネットワーク事業者のAPI経由で、物理ネットワークの帯域使用率などの情報を取得する。
設定変更指示部113bは、条件判定部112が、監視対象の性能値について、品質条件に関する所定の閾値を超えて品質が低下していると判定した場合に、その監視対象であるデータ提供者サーバ30の管理用APIや、データの送信経路となるネットワーク事業者のAPIに対し、品質低下を改善する設定変更を行うように指示情報を送信する。
次に、図11を参照して、第2実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム100bが実行する処理の概要を説明する。
図11に示すように、第2実施形態では、データ提供者サーバ30自身がAI用データを保管する。そして、データ利用者(事業者R)は、各データ提供者サーバ30に保管されたAI用データを参照して取得するものとする。
まず、データ利用者サーバ20(事業者R)は、データ提供者(事業者A,B,C)がそれぞれのデータ提供者サーバ30(30A,30B,30C)に保管したAI用データを参照し取得する(ステップS30)。ここで、データ利用者サーバ20(事業者R)は、各データ提供者サーバ30(30A,30B,30C)から、ネットワーク事業者が設けたネットワークを介して、AI用データを取得する。
続いて、事業者間データ授受品質管理装置1bの事業者間データ授受品質管理機能11(性能値監視部111b)は、各データ提供者サーバ30の管理用API経由で、契約情報で示される品質条件に関する性能値を取得する(ステップS31)。また、事業者間データ授受品質管理機能11(性能値監視部111b)は、各ネットワーク事業者のAPI経由で、契約情報で示される品質条件に関する性能値、例えば、物理ネットワークの性能値を取得する(ステップS32)。なお、このステップS31とステップS32の順番は問わす、同時に行われてもよい。
次に、事業者間データ授受品質管理機能11の条件判定部112は、ステップS31,S32で取得した性能値が、契約情報で示される品質条件に関する所定の閾値を超えて、その性能が低下しているかを監視する(ステップS33)。
それ以降のステップは、設定変更指示部113bが、品質低下したデータ提供者サーバ30の管理用APIに対して設定変更の指示を送信する点を除いて、図8において示したステップと同様であるので、記載を省略する。
なお、設定変更指示部113bは、データ提供者サーバ30に対する設定変更の指示の前に、そのデータ提供者に了解を得るステップを設けてもよい。また、設定変更指示部113bは、所定の閾値を超えて品質が低下した場合に、データ提供者の了解を得ることなく、設定変更を許可する旨の約束(契約)を予め得ておくようにしてもよい。
次に、第2実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム100bの処理の流れについて説明する。
図12は、第2実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム100bの処理の流れを示すシーケンス図である。
図12においては、図11で示したデータ提供者A,B,Cのうち、データ提供者Bを代表して記載し、データ提供者サーバ30Bのデータ転送に関して、品質低下が生じたものとして説明する。なお、事業者間データ授受品質管理装置1bの事業者間データ授受品質管理機能11は、各データ提供者サーバ30の管理用APIやネットワークのAPIにより性能値等の情報を取得する。その際、事業者間データ授受品質管理機能11は、連携機能(APIO)12を介して情報の送受信を行うが、図12においては連携機能(APIO)12の記載を省略する。
まず、事業者間データ授受品質管理装置1bは、各データ提供者とデータ利用者とが合意した、AI用データの提供に関する契約情報140(図5参照)を取得する(ステップS40)。この契約情報140は、データ提供者から取得してもよいし、データ利用者から取得してもよいし、データ仲介取引所のような第3者から取得してもよい。
次に、事業者間データ授受品質管理装置1bは、データ提供者サーバ30Bから、品質条件に関する所定の閾値の情報(閾値情報141)を取得する(ステップS41)。ここで、事業者間データ授受品質管理装置1bは、この閾値情報141を、データ提供者サーバ30Bからではなく、データ利用者サーバ20から取得してもよい。これ以外にも、事業者間データ授受品質管理装置1bの事業者間データ授受品質管理機能11が、記憶部14に記憶された契約情報140を参照し、予め設定されたロジックに基づき閾値を算出し閾値情報141を生成するようにしてもよい。この閾値情報141の設定手法は、データ提供者、データ利用者および事業者間データ授受品質管理装置1bの管理者との間で、予め合意した設定手法が採用される。
続いて、事業者間データ授受品質管理装置1bの事業者間データ授受品質管理機能11は、データ利用者サーバ20からデータ提供開始依頼を受信する(ステップS42)。事業者間データ授受品質管理機能11は、このデータ提供開始依頼を受信することを契機として、後記する性能値取得処理を実行する。
また、事業者間データ授受品質管理機能11は、受信したデータ提供開始依頼をデータ提供者サーバ30B(事業者B)に送信する(ステップS43)。これにより、データ提供者サーバ30は、AI用データの提供を開始できる状態となる。
次に、データ利用者サーバ20のAI機能が、データ提供者サーバ30B(事業者B)のAI用データを参照することにより、そのAI用データを取得する(ステップS44)。なお、ここでは、データ利用者サーバ20のAI機能が、データ提供者サーバ30のAI用データを参照するものとして説明したが、データ提供者サーバ30からAI用データを、参照や依頼を受けることなく送信(プッシュ送信)するようにしてもよい。
続いて、事業者間データ授受品質管理装置1bの事業者間データ授受品質管理機能11(性能値監視部111b)は、各データ提供者サーバ30の管理用API経由で、契約情報140で示される品質条件に関する性能値を取得する(ステップS45)。また、事業者間データ授受品質管理機能11(性能値監視部111b)は、ネットワーク事業者のAPI経由で、契約情報140で示されるネットワークの品質条件に関する性能値を取得する(ステップS46)。なお、このステップS45とステップS46の順番は問わす、同時に行われてもよい。
次に、事業者間データ授受品質管理機能11の条件判定部112は、記憶部14内の閾値情報141を参照し、ステップS45,S46で取得した性能値が、契約情報140で示される品質条件に関する所定の閾値を超えて品質低下しているか否かを判定する(ステップS47)。ここで、所定の閾値を超えていなければ(ステップS47→No)、事業者間データ授受品質管理装置1bは、データ利用者サーバ20がAI用データを取得するステップS44に戻る。一方、所定の閾値を超えている場合には(ステップS47→Yes)、条件判定部112は、監視対象の事業者のデータ提供に関して、品質低下が生じているものと判定する。
そして、事業者間データ授受品質管理機能11の設定変更指示部113bは、品質低下したデータ提供者サーバ30に対し、その品質低下を改善するような設定変更を指示する(ステップS48)。ここで、例えば、事業者Bのストレージ使用率が閾値を超えて増加していると判定された場合には、設定変更指示部113bは、データ提供者サーバ30Bに対して、管理用API経由で、ストレージ容量の増加等を指示する。これにより、監視対象のデータ提供者に関する設定変更が各データ提供者サーバ30において行われる。なお、ネットワークにおいて品質低下が生じた場合には、設定変更指示部113bがそのネットワークに対し、品質低下を改善するような設定変更の指示情報を送信する。これにより、ネットワークに関する品質低下を防ぐことができる。
以上説明したように、本実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置1および事業者間データ授受品質管理システム100によれば、事業者間データ授受品質管理装置1(事業者間データ授受品質管理機能11)が、データ提供者のデータ送信に関する性能値を取得し、契約情報140で示される条件(品質条件等)に沿ったAI用データの提供が行われているかを監視することができる。そして、事業者間データ授受品質管理装置1(事業者間データ授受品質管理機能11)は、その品質条件に関する所定の閾値を超えて品質低下していると判定した場合に、AI用データの送信に関する設定変更を指示し制御することができる。
また、本実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置1および事業者間データ授受品質管理システム100によれば、次に示す場合にも顕著な効果を奏すことができる。
データ利用者が提供するサービスによっては、そのAI用データの性質によりデータ提供者からのデータの送信が間欠的である場合がある。例えば、1日1回の所定の1時間しかAI用データが提供(送信)されない場合がある。このようなAI用データの送信時間(送信頻度)の情報を契約情報140(図5参照)として保持しておくことにより、事業者間データ授受品質管理装置1は、AI用データが送信される所定の時間帯だけ、品質条件を満たすようにすればよい。例えば、クラウド上の仮想マシンや仮想ネットワークの容量をその時間帯にのみ増強することができる。一方、AI用データの送信が行われない時間帯では、仮想マシンや仮想ネットワークを減設する。このようにプロアクティブに設備容量を最適化することで、事業者間データ授受品質管理装置1は、データ提供者やデータ利用者が設備(リソース)確保に要するコストを削減させることができる。ビジネスモデル上も、事業者間データ授受品質管理装置1によりリソースにかかるコストを削減するサービスとして、データ提供者やデータ利用者に提供することが可能である。さらに、事業者間データ授受品質管理装置1(事業者間データ授受品質管理機能11)は、クラウド上でデータ提供者のリソースの設定変更が可能となる点に着目し、例えば、低遅延・広帯域でAI用データを送信できるように、クラウド内のストレージの物理的なロケーションを指定するような機能を持たせることもできる。
(変形例)
本発明は、上記した実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更実施が可能である。
例えば、本実施形態では、データ提供者とデータ利用者(AIサービス提供者)とを別事業者として説明した。しかしながら、データ提供者がAIサービスを提供するデータ利用者になってもよく、各事業者がデータ提供者とデータ利用者の両者になり得る。このように各事業者が保持するAI用データを授受して連携しあうことで、「各事業者がそれぞれの分野で強みとするAIサービスを提供する」という効果が得ることができる。
また、本実施形態では、事業者間データ授受品質管理装置1が性能値を取得することにより、品質低下を改善するようにリソースを増加させる例を示したが、例えば、仮想ストレージや仮想ネットワークの使用量が所定の閾値(第2の所定の閾値)を超えて減少したと判定することにより、クラウドに対し、データ提供者の仮想ストレージや仮想ネットワークの減量(減設)を指示するようにしてもよい。
これにより、データ提供者は、必要なときだけ必要な容量のリソースを確保することができるため、リソースにかかるコストを抑えることが可能となる。
また、本実施形態では、事業者間データ授受品質管理装置1が、データ提供者の性能値のみを監視するものとして説明したが、データ利用者の性能値も含めて監視するようにしてもよい。これにより、例えば、データ利用者のストレージの容量が不足した場合には、事業者間データ授受品質管理装置1が、データ利用者に対し、ストレージの増強指示を行うことができる。
また、上記した第1実施形態では、AI用データがクラウド上に保管される例を示し、第2実施形態では、AI用データが各事業者のサーバ(データ提供者サーバ30)に保管される例を示した。これに加えて、AI用データがクラウド上に保管される場合と、各事業者のサーバに保管される場合とが混在していてもよい。この場合でも、事業者間データ授受品質管理装置1は、データ提供者それぞれの性能値を取得することにより、本発明の作用効果を奏することができる。
なお、本実施形態においては、本発明に係る事業者間データ授受品質管理装置1を独立した装置として説明したが、これに限定されない。例えば、一般的なコンピュータのハードウェア資源を、事業者間データ授受品質管理装置1の各手段として動作させるプログラム(事業者間データ授受品質管理プログラム)として、本発明を実現することもできる。また、このプログラム(事業者間データ授受品質管理プログラム)は、通信回線を介して配布したり、CD−ROM等の記録媒体に記録して配布したりすることも可能である。
1,1a,1b 事業者間データ授受品質管理装置
10 制御部
11 事業者間データ授受品質管理機能
12 連携機能(APIO)
13 入出力部
14 記憶部(記憶機能)
20 データ利用者サーバ
30 データ提供者サーバ
100,100a,100b 事業者間データ授受品質管理システム
111a,111b 性能値監視部
112 条件判定部
113a,113b 設定変更指示部
140 契約情報
141 閾値情報

Claims (6)

  1. AI用データを提供するデータ提供者サーバからAI用データを取得してAIサービスに利用するデータ利用者サーバへの前記AI用データの授受を管理する事業者間データ授受品質管理装置であって、
    前記データ提供者サーバと前記データ利用者サーバとの間で締結された前記AI用データの授受に関する品質条件を含む契約情報、および、前記品質条件に関する性能値が低下したと判定するための所定の閾値が記憶される記憶機能と、
    前記データ利用者サーバに対して前記AI用データが送信される際に、前記AI用データの授受の前記品質条件に関する性能値を前記AI用データの送信元の管理用API経由で取得し、当該品質条件に関する性能値が前記所定の閾値を超えることにより、品質低下していると判定した場合に、前記AI用データの送信元の管理用API経由で、前記品質低下を改善する設定変更を行うように指示する事業者間データ授受品質管理機能と、
    を備えることを特徴とする事業者間データ授受品質管理装置。
  2. 前記AI用データの送信元の管理用APIは、前記AI用データを保管する前記データ提供者サーバの管理用API、または、当該データ提供者サーバが前記AI用データの保管に利用するクラウドの管理用APIであるとともに、前記AI用データを送信するネットワークの管理用APIであること
    を特徴する請求項1に記載の事業者間データ授受品質管理装置。
  3. 前記契約情報には、前記AI用データの授受を実行する時間帯を含む送信頻度の情報が記憶されており、
    前記事業者間データ授受品質管理機能は、前記AI用データの授受を実行する時間帯を除く時間帯では、前記送信元のリソースを減設する設定変更を行うように、前記AI用データの送信元の管理用API経由で指示すること
    を特徴とする請求項1または請求項2に記載の事業者間データ授受品質管理装置。
  4. 前記記憶機能には、前記品質条件に関する性能値で示される前記送信元のリソースの使用量に関する第2の所定の閾値が記憶されており、
    前記事業者間データ授受品質管理機能は、取得した前記性能値で示される前記リソースの使用量が、前記第2の所定の閾値を下回っていた場合に、前記送信元のリソースを減設するように指示すること
    を特徴とする請求項1または請求項2に記載の事業者間データ授受品質管理装置。
  5. AI用データを提供するデータ提供者サーバからAI用データを取得してAIサービスに利用するデータ利用者サーバへの前記AI用データの授受を管理する事業者間データ授受品質管理装置を備える事業者間データ授受品質管理システムであって、
    前記事業者間データ授受品質管理装置は、
    前記データ提供者サーバと前記データ利用者サーバとの間で締結された前記AI用データの授受に関する品質条件を含む契約情報、および、前記品質条件に関する性能値が低下したと判定するための所定の閾値が記憶される記憶機能と、
    前記データ利用者サーバに対して前記AI用データが送信される際に、前記AI用データの授受の前記品質条件に関する性能値を前記AI用データの送信元の管理用API経由で取得し、当該品質条件に関する性能値が前記所定の閾値を超えることにより、品質低下していると判定した場合に、前記AI用データの送信元の管理用API経由で、前記品質低下を改善する設定変更を行うように指示する事業者間データ授受品質管理機能と、
    を備えることを特徴とする事業者間データ授受品質管理システム。
  6. コンピュータを、請求項1乃至請求項4のいずれか1項に記載の事業者間データ授受品質管理装置として機能させるための事業者間データ授受品質管理プログラム。
JP2017196167A 2017-10-06 2017-10-06 事業者間データ授受品質管理装置、事業者間データ授受品質管理システムおよび事業者間データ授受品質管理プログラム Pending JP2019070921A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017196167A JP2019070921A (ja) 2017-10-06 2017-10-06 事業者間データ授受品質管理装置、事業者間データ授受品質管理システムおよび事業者間データ授受品質管理プログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017196167A JP2019070921A (ja) 2017-10-06 2017-10-06 事業者間データ授受品質管理装置、事業者間データ授受品質管理システムおよび事業者間データ授受品質管理プログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2019070921A true JP2019070921A (ja) 2019-05-09

Family

ID=66441392

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017196167A Pending JP2019070921A (ja) 2017-10-06 2017-10-06 事業者間データ授受品質管理装置、事業者間データ授受品質管理システムおよび事業者間データ授受品質管理プログラム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2019070921A (ja)

Cited By (54)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020168147A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168154A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168157A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168150A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168151A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168148A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168153A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168155A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168163A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168149A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168156A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168162A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168159A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168152A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168160A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168158A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020178801A (ja) * 2019-04-24 2020-11-05 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020178799A (ja) * 2019-04-24 2020-11-05 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020178798A (ja) * 2019-04-24 2020-11-05 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020178870A (ja) * 2019-04-25 2020-11-05 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020178871A (ja) * 2019-04-25 2020-11-05 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020178802A (ja) * 2019-04-24 2020-11-05 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020178874A (ja) * 2019-04-25 2020-11-05 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020178873A (ja) * 2019-04-25 2020-11-05 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020178872A (ja) * 2019-04-25 2020-11-05 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020178800A (ja) * 2019-04-24 2020-11-05 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021003407A (ja) * 2019-06-27 2021-01-14 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021003410A (ja) * 2019-06-27 2021-01-14 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021003404A (ja) * 2019-06-27 2021-01-14 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021003403A (ja) * 2019-06-27 2021-01-14 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021003406A (ja) * 2019-06-27 2021-01-14 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021003402A (ja) * 2019-06-27 2021-01-14 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021003409A (ja) * 2019-06-27 2021-01-14 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021003408A (ja) * 2019-06-27 2021-01-14 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021003405A (ja) * 2019-06-27 2021-01-14 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021029491A (ja) * 2019-08-22 2021-03-01 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021029494A (ja) * 2019-08-22 2021-03-01 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021029561A (ja) * 2019-08-23 2021-03-01 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021029492A (ja) * 2019-08-22 2021-03-01 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021029496A (ja) * 2019-08-22 2021-03-01 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021029560A (ja) * 2019-08-23 2021-03-01 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021029495A (ja) * 2019-08-22 2021-03-01 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021029493A (ja) * 2019-08-22 2021-03-01 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021029498A (ja) * 2019-08-22 2021-03-01 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021029497A (ja) * 2019-08-22 2021-03-01 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021058267A (ja) * 2019-10-03 2021-04-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021058264A (ja) * 2019-10-03 2021-04-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021058269A (ja) * 2019-10-03 2021-04-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021058266A (ja) * 2019-10-03 2021-04-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021058268A (ja) * 2019-10-03 2021-04-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021058265A (ja) * 2019-10-03 2021-04-15 株式会社三洋物産 遊技機
WO2021075091A1 (ja) * 2019-10-15 2021-04-22 日本電気株式会社 対価算出装置、制御方法、及びプログラム
EP3852332A1 (en) 2020-01-20 2021-07-21 Fujitsu Limited Processing request for personal data with data owner's permission
KR102472715B1 (ko) * 2021-11-11 2022-12-01 주식회사 모비젠 데이터 품질 보정을 통해 로우데이터의 품질저해요소를 추정하는 방법 및 시스템

Cited By (57)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020168147A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168154A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168157A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168150A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168151A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168148A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168153A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168155A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168163A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168149A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168156A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168162A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168159A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168152A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168160A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020168158A (ja) * 2019-04-02 2020-10-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020178801A (ja) * 2019-04-24 2020-11-05 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020178799A (ja) * 2019-04-24 2020-11-05 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020178798A (ja) * 2019-04-24 2020-11-05 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020178802A (ja) * 2019-04-24 2020-11-05 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020178800A (ja) * 2019-04-24 2020-11-05 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020178870A (ja) * 2019-04-25 2020-11-05 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020178871A (ja) * 2019-04-25 2020-11-05 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020178874A (ja) * 2019-04-25 2020-11-05 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020178873A (ja) * 2019-04-25 2020-11-05 株式会社三洋物産 遊技機
JP2020178872A (ja) * 2019-04-25 2020-11-05 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021003404A (ja) * 2019-06-27 2021-01-14 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021003410A (ja) * 2019-06-27 2021-01-14 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021003407A (ja) * 2019-06-27 2021-01-14 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021003403A (ja) * 2019-06-27 2021-01-14 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021003406A (ja) * 2019-06-27 2021-01-14 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021003402A (ja) * 2019-06-27 2021-01-14 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021003409A (ja) * 2019-06-27 2021-01-14 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021003408A (ja) * 2019-06-27 2021-01-14 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021003405A (ja) * 2019-06-27 2021-01-14 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021029498A (ja) * 2019-08-22 2021-03-01 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021029494A (ja) * 2019-08-22 2021-03-01 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021029492A (ja) * 2019-08-22 2021-03-01 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021029496A (ja) * 2019-08-22 2021-03-01 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021029495A (ja) * 2019-08-22 2021-03-01 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021029493A (ja) * 2019-08-22 2021-03-01 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021029491A (ja) * 2019-08-22 2021-03-01 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021029497A (ja) * 2019-08-22 2021-03-01 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021029561A (ja) * 2019-08-23 2021-03-01 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021029560A (ja) * 2019-08-23 2021-03-01 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021058264A (ja) * 2019-10-03 2021-04-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021058267A (ja) * 2019-10-03 2021-04-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021058269A (ja) * 2019-10-03 2021-04-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021058266A (ja) * 2019-10-03 2021-04-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021058268A (ja) * 2019-10-03 2021-04-15 株式会社三洋物産 遊技機
JP2021058265A (ja) * 2019-10-03 2021-04-15 株式会社三洋物産 遊技機
WO2021075091A1 (ja) * 2019-10-15 2021-04-22 日本電気株式会社 対価算出装置、制御方法、及びプログラム
JPWO2021075091A1 (ja) * 2019-10-15 2021-04-22
JP7393030B2 (ja) 2019-10-15 2023-12-06 日本電気株式会社 対価算出装置、制御方法、及びプログラム
EP3852332A1 (en) 2020-01-20 2021-07-21 Fujitsu Limited Processing request for personal data with data owner's permission
US11316957B2 (en) 2020-01-20 2022-04-26 Fujitsu Limited Device and method for processing data request transmitted from client
KR102472715B1 (ko) * 2021-11-11 2022-12-01 주식회사 모비젠 데이터 품질 보정을 통해 로우데이터의 품질저해요소를 추정하는 방법 및 시스템

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2019070921A (ja) 事業者間データ授受品質管理装置、事業者間データ授受品質管理システムおよび事業者間データ授受品質管理プログラム
US11070625B2 (en) Server connection capacity management
US9336059B2 (en) Forecasting capacity available for processing workloads in a networked computing environment
US7984156B2 (en) Data center scheduler
US8407080B2 (en) Managing and monitoring continuous improvement in information technology services
US7953729B2 (en) Resource optimizations in computing utilities
US9191283B2 (en) Prioritizing data packets associated with applications running in a networked computing environment
US20110313902A1 (en) Budget Management in a Compute Cloud
JP2017126975A (ja) データセンターのネットワークトラフィックスケジューリング方法及び装置
US9112948B1 (en) System and method for assignment and switching of content sources for a streaming content session
US20090307298A1 (en) Optimizing Service Processing Based on Business Information, Operational Intelligence, and Self-Learning
EP3582116A1 (en) Webpage loading method, webpage loading system, and server
JP6886874B2 (ja) エッジ装置、データ処理システム、データ送信方法、及びプログラム
US10033781B2 (en) Streaming data on data processes
JP2017143366A (ja) ネットワーク構成レコメンド装置、ネットワーク構成レコメンド方法およびプログラム
KR20140101553A (ko) 가상 물리 시스템에서의 데이터 분배 서비스를 지원하기 위한 QoS 프로파일 생성 장치 및 방법
US9247559B2 (en) Dynamically delayed delivery of content in a network
US20230081545A1 (en) Attribution of user data sources across datasets in a data sharing platform
CN102282824A (zh) 用于在电子通信系统中进行服务平衡的方法、设备和计算机程序产品
Nuaimi et al. Managing QoS in IoTs: a survey
Robinson et al. A runtime quality architecture for service-oriented systems
Fudzee et al. Associating user’s psychology into quality of service: An example of web adaptation services
KR20120097120A (ko) 대리운전 서비스 중개 시스템 및 방법
KR20130007508A (ko) 대리운전 서비스 중개 시스템 및 방법
US11863615B2 (en) Content management systems providing zero recovery time objective