JP2020013395A - 公開装置、公開方法および公開プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
〔1−1.公開装置の一例〕
まず、図1を用いて、公開装置が実行する処理の一例について説明する。なお、以下の説明では、公開装置が実行する処理の一例として、所定のサービスを提供するためのアプリケーション(すなわち、ソフトウェア)を自動生成し、生成したアプリケーションを公開する処理、および、アプリケーションの利用に伴う利用者の登録を受付け、アプリケーションとそのアプリケーションを利用する利用者のリスト(すなわち、ユーザーリスト)とを販売対象として提供する処理の一例について説明するが、実施形態は、これに限定されるものではない。
ここで、従来技術について説明する。利用者に対して提供されるサービスのライフサイクルが短期化している。しかしながら、従来、利用者に対してサービスの起案から提供までを自動化する手法については、提案がなされていなかった。
ここで、公開装置10は、単語組からプログラムの生成を行う。例えば、公開装置10は、単語組として、名詞となる単語と、副詞句となる単語若しくは単語組と、名詞となる単語に関する動詞となる単語とを含む単語組を抽出する。そして、公開装置10は、単語組に含まれる名詞句が示す情報を入力した際に、その単語組に含まれる副詞句が示す情報を出力するように、プログラムの生成を行う。
ここで、上述したように、単語組を学習データとしてプログラムの自動生成を行う場合、生成されるプログラムの斬新さは、学習データとなる単語組に依存すると考えられる。このため、抽出される単語組は、斬新な技術分野、すなわち、イノベーションが発生しやすい分野に属する概念を示す単語組であることが望ましい。
ここで、公開装置10は、過去の技術要素の数の変化や、技術要素間の関係性の変化に基づいて、その分野における技術グラフの発展を示すパラメータを推定し、推定したパラメータに基づいて技術グラフに含まれるノードやリンクの数を変化させることで、対象分野における将来の技術発展のしやすさを予測してもよい。
ここで、非特許文献3で示されるように、技術分野の発展をポリアの壺アルゴリズムにより数学的に表す手法が考えられる。そこで、公開装置10は、ポリアの壺アルゴリズムを用いて、技術グラフを発展させ、技術グラフのノードやリンクの数の増加傾向に基づいて、対象分野における将来の発展傾向を推定してもよい。より具体的には、公開装置10は、ある技術分野に属する文章により示される技術要素をノードとし、各技術要素間の関係性をノード間のリンクとして示すグラフ構造において、ポリアの壺に基づく確率で既存のノードから、そのノードとリンクにより接続される新たなノードが発生するものとして、ノードの数とリンクの数との変化の傾向を推定し、ノードの数とリンクの数との増加率が所定の閾値を超える技術分野を選択してもよい。
ここで、ニューラルチューリングマシンを学習することでプログラムの自動生成を行う場合、多くの学習データが必要になるとも考えられる。そこで、公開装置10は、データの自動拡張を行ってもよい。例えば、公開装置10は、抽出した単語組と、所定の操作を示す複数の単語とを組み合わせることで、抽出した単語組から新たな単語組を生成し、生成した単語組を用いて、プログラムを生成してもよい。
以下、図1を用いて、公開装置10が実行する処理の一例について説明する。まず、公開装置10は、管理装置100から各技術分野に属するコンテンツを収集する(ステップS1)。例えば、公開装置10は、各技術分野に属する公開公報や論文を収集する。このような場合、公開装置10は、ある分野に属する技術要素をノードとし、技術要素間の関係性をリンクとすることで、技術分野ごとに、その分野に属する技術要素と技術要素間の関係とを示すグラフ情報、すなわち技術グラフを生成する(ステップS2)。
ここで、公開装置10は、プログラムを公開した後の売上げ値を反映させた状態で、成長性の推定を行ってもよい。例えば、公開装置10は、公開されたプログラムの売上げ値に基づいて、プログラムと関連する技術分野の成長性を推定してもよい。より具体的には、公開装置10は、ベイズ最適化により成長性を示す値の最適値を推定してもよい。
以下、上記した提供処理を実現する公開装置10が有する機能構成の一例について説明する。図2は、実施形態に係る公開装置の構成例を示す図である。図2に示すように、公開装置10は、通信部20、記憶部30、および制御部40を有する。
次に、図6を用いて、公開装置10が実行する処理の流れの一例について説明する。図6は、実施形態に係る公開装置が実行する処理の流れの一例を説明するフローチャートである。
チューリングマシンの学習を行うことで、プログラムの生成を行う(ステップS106)。
上記では、公開装置10による処理の一例について説明した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。以下、公開装置10が実行する処理のバリエーションについて説明する。
上述した例では、公開装置10は、公開装置10内で公開処理および提供処理を実行した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、公開装置10は、プログラムを自動生成する生成サーバと、公開処理を実行する公開サーバと、提供処理を実行する提供サーバとが協調することで実現されてもよい。このような場合、生成サーバは、図2に示す収集部41、推定部42、選択部43、抽出部44および生成部45を有し、公開サーバは、図2に示す公開部46および取得部47を有し、提供サーバは、図2に示す提供部48を有することとなる。
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文章中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
また、上述してきた実施形態に係る公開装置10は、例えば図7に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図7は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ1000は、出力装置1010、入力装置1020と接続され、演算装置1030、一次記憶装置1040、二次記憶装置1050、出力IF(Interface)1060、入力IF1070、ネットワークIF1080がバス1090により接続された形態を有する。
上述したように、公開装置10は、所定の処理を示す文章に含まれる単語組であって、所定の構造を有する単語組を抽出する。また、公開装置10は、抽出された単語組を用いて、所定の処理を実現するプログラムを生成する。そして、公開装置10は、生成されたプログラムを公開する。この結果、公開装置10は、サービスの起案から提供までを自動化することができる。
20 通信部
30 記憶部
31 文献データベース
32 拡張単語データベース
33 ニューラルチューリングマシン
34 技術グラフデータベース
35 サービス情報データベース
40 制御部
41 収集部
42 推定部
43 選択部
44 抽出部
45 生成部
46 公開部
47 取得部
48 提供部
100 管理装置
200 事業者装置
300 利用者端末
Claims (12)
- 所定の処理を示す文章に含まれる単語組であって、所定の構造を有する単語組を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された単語組を用いて、前記所定の処理を実現するプログラムを生成する生成部と、
前記生成部により生成されたプログラムを公開する公開部と
を有することを特徴とする公開装置。 - 前記公開部により公開されたプログラムを利用する利用者の情報を取得する取得部と、
前記プログラムに関する情報と、当該プログラムを利用する利用者の情報とを対応付けたサービス情報を、販売可能なサービスに関する情報として提供する提供部と
を有することを特徴とする請求項1に記載の公開装置。 - 技術分野ごとに、当該技術分野に属するコンテンツの増加率に基づいて成長性を推定する推定部と、
前記推定部により推定された成長性が所定の条件を満たす技術分野を選択する選択部と
を有し、
前記抽出部は、前記選択部により選択された技術分野に属するコンテンツから抽出された文章に含まれる単語組を抽出する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の公開装置。 - 前記選択部は、前記成長性が所定の閾値を超える技術分野を選択する
ことを特徴とする請求項3に記載の公開装置。 - 前記推定部は、ある技術分野に属する文章により示される技術要素をノードとし、各技術要素間の関係性をノード間のリンクとして示すグラフ構造において、ポリアの壺に基づく確率で既存のノードから、当該ノードとリンクにより接続される新たなノードが発生するものとして、前記ノードの数とリンクの数との変化の傾向を推定し、
前記選択部は、前記ノードの数とリンクの数との増加率が所定の閾値を超える技術分野を選択する
ことを特徴とする請求項4に記載の公開装置。 - 前記推定部は、前記公開部により公開されたプログラムの売上げ値に基づいて、当該プログラムと関連する技術分野の成長性を推定する
ことを特徴とする請求項3〜5のうちいずれか1つに記載の公開装置。 - 前記推定部はベイズ最適化により前記成長性を示す値の最適値を推定する
ことを特徴とする請求項6に記載の公開装置。 - 前記抽出部は、前記単語組として、名詞となる単語と、副詞句となる単語若しくは単語組と、前記名詞となる単語に関する動詞となる単語とを含む単語組を抽出する
ことを特徴とする請求項1〜7のうちいずれか1つに記載の公開装置。 - 前記生成部は、前記抽出部が抽出した名詞となる単語が示す情報を入力した際に、前記動詞となる単語が示す情報を出力するように、ニューラルチューリングマシンを用いてプログラムを生成する
ことを特徴とする請求項8に記載の公開装置。 - 前記生成部は、前記抽出部が抽出した単語組と、所定の操作を示す複数の単語とを組み合わせることで、前記抽出部が抽出した単語組から新たな単語組を生成し、生成した単語組を用いて、前記プログラムを生成する
ことを特徴とする請求項1〜9のうちいずれか1つに記載の公開装置。 - 公開装置が実行する公開方法であって、
所定の処理を示す文章に含まれる単語組であって、所定の構造を有する単語組を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程により抽出された単語組を用いて、前記所定の処理を実現するプログラムを生成する生成工程と、
前記生成工程により生成されたプログラムを公開する公開工程と
を含むことを特徴とする公開方法。 - 所定の処理を示す文章に含まれる単語組であって、所定の構造を有する単語組を抽出する抽出手順と、
前記抽出手順により抽出された単語組を用いて、前記所定の処理を実現するプログラムを生成する生成手順と、
前記生成手順により生成されたプログラムを公開する公開手順と
をコンピュータに実行させるための公開プログラム。
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WO2022154054A1 (ja) * | 2021-01-14 | 2022-07-21 | 株式会社オシンテック | ルールウォッチシステムなど |
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