JP2022080325A - 行動提案装置、行動提案方法およびコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが要求する指標の変化に対応可能とすることによって、人工知能モデルを備える装置の可用性を高める行動提案装置、行動提案方法およびコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】行動提案装置５０において、取得部５１は、指示対象の状況に関する情報を状況情報として取得する。生成部５２は、指示対象の周囲の状況と、予め設定されている指標に基づいた指示対象の行動との関係に基づき生成された人工知能モデルを用いて、状況情報に応じた指示対象の行動を提案指示内容として生成する。この生成の際に、生成部５２は、複数の互いに異なる指標にそれぞれ基づいた複数の人工知能モデルを用いる。出力部５３は、それら人工知能モデルによる提案指示内容を出力する。【選択図】図８

Description

本発明は、ドローンと称される無人航空機や、ロボットや、自動車などを操作する者や、人の行動を指示する者に向けて、推奨する操作や指示等の行動を提案する技術に関する。

ＡＩ（Artificial Intelligence）技術において、頭脳に相当する人工知能モデルは、例えば、設定された指標に基づいて問題を最適化する方法を出力するように生成される。例えば、商品販売に関し、複数の商品を含む特定の商品グループの利益率を目標値以上にするという指標に基づいて、推奨する販売方法を出力する人工知能モデルが生成される。また、例えば、そのような商品グループの販売に関し、当該商品グループに含まれる特定の商品の販売個数を目標個数以上にするという指標に基づいて、推奨する販売方法を出力する人工知能モデルが生成される。

なお、特許文献１には、機械学習モデルを利用して、無線キャリアネットワークのネットワークコンポーネントおよびユーザ装置に関する性能データを分析することにより、無線キャリアネットワークで問題の根本原因を検知する技術が開示されている。

特表２０１９－５２１４２７号公報

上記のような人工知能モデルは、設定された指標に基づいて生成されるものである。このため、ユーザが要求する指標が、例えば、商品グループの利益率から特定商品の販売個数に変更になるという如く変更になっても、人工知能モデルは、変更前の指標である商品グループの利益率に基づいた販売方法を出力する。このように、或る指標に基づいて生成される人工知能モデルは、ユーザのニーズ変化に応じることが難しく、このため、当該人工知能モデルを利用する装置の可用性に対する信頼性を高めづらいという問題がある。

本発明は上記のような課題を解決するために考え出された。すなわち、本発明の主な目的は、ユーザが要求する指標の変化に対応可能とすることによって、人工知能モデルを備える装置の可用性を高める技術を提供することにある。

上記目的を達成するために、本発明における行動提案装置は、その一態様として、
指示対象の状況に関する情報を状況情報として取得する取得部と、
前記指示対象の周囲の状況と、予め設定されている指標に基づいた前記指示対象の行動との関係に基づき生成された人工知能モデルを用いて、前記状況情報に応じた前記指示対象の行動を提案指示内容として生成する生成部と、
前記提案指示内容を出力する出力部と
を備え、
前記生成部は、複数の互いに異なる前記指標にそれぞれ基づいた複数の前記人工知能モデルを用いて、前記状況情報に応じた複数の前記提案指示内容を生成し、
前記出力部は、生成された複数の前記提案指示内容を出力する。

また、本発明における行動提案方法は、その一態様として、
コンピュータによって、
指示対象の状況に関する情報を状況情報として取得し、
前記指示対象の周囲の状況と、予め設定されている指標に基づいた前記指示対象の行動との関係に基づき生成された人工知能モデルを用いて、前記状況情報に応じた前記指示対象の行動を提案指示内容として生成する場合に、複数の互いに異なる前記指標にそれぞれ基づいた複数の前記人工知能モデルを用いて、前記状況情報に応じた複数の前記提案指示内容を生成し、
生成された複数の前記提案指示内容を出力する。

さらに、本発明におけるコンピュータプログラムは、その一態様として、
指示対象の状況に関する情報を状況情報として取得する処理と、
前記指示対象の周囲の状況と、予め設定されている指標に基づいた前記指示対象の行動との関係に基づき生成された人工知能モデルを用いて、前記状況情報に応じた前記指示対象の行動を提案指示内容として生成する場合に、複数の互いに異なる前記指標にそれぞれ基づいた複数の前記人工知能モデルを用いて、前記状況情報に応じた複数の前記提案指示内容を生成する処理と、
生成された複数の前記提案指示内容を出力する処理と
をコンピュータに実行させる。

本発明によれば、ユーザが要求する指標の変化に対応可能とすることによって、人工知能モデルを備える装置の可用性を高めることができる。

本発明に係る第１実施形態の行動提案装置を含む制御装置の構成を説明する図である。 第１実施形態において生成部が生成する飛行ルートの表示例を模式的に表す図である。 生成部により更新された飛行ルートの表示例を模式的に表す図である。 第１実施形態における制御装置の飛行ルートの提案動作の一例を説明するフローチャートである。 本発明に係る行動提案装置の別の形態例を説明する図である。 さらに、行動提案装置の別の形態例を説明する図である。 さらに、行動提案装置の別の形態例を説明する図である。 さらにまた、行動提案装置の別の形態例を説明する図である。 図８に示される行動提案装置の動作例を説明するフローチャートである。

以下に、本発明に係る実施形態を図面を参照しつつ説明する。

＜第１実施形態＞
図１は、本発明に係る第１実施形態の行動提案装置を含む制御装置の構成を説明する図である。この制御装置１は、ドローンとも称される無人航空機を操作する装置であり、操作対象の無人航空機に向けて指示を出力する機能を備える。つまり、第１実施形態では、操作対象の無人航空機が指示対象である。

制御装置１は、情報源６と、入力装置７と、報知装置８とに接続されている。情報源６は、指示対象である無人航空機の状況に関する情報を発信する装置である。第１実施形態では、複数の情報源６が制御装置１に接続され当該制御装置１に情報を提供している。情報源６の一つは、ＧＰＳ（Global Positioning System）を利用して指示対象の無人航空機の位置情報を出力する無人航空機搭載の位置情報発信源（ＧＰＳ受信機）である。また、別の情報源６は、指示対象の無人航空機が飛行している空域の風速の情報を提供する無人航空機搭載の風向風速計である。なお、指示対象の無人航空機の飛行速度が早いために無人航空機搭載の風向風速計により当該無人航空機の飛行空域の風速等の計測が難しい場合がある。このような場合には、指示対象の無人航空機が飛行している空域の風速の情報を提供する風速情報源としての例えば気象情報を提供するサービス会社のサーバが、情報源６であってもよい。さらにまた、無人航空機が飛行する空域における他の無人航空機やヘリコプターなどの航空機の飛行計画を提供するサーバが情報源６として制御装置１に接続されていてもよい。

入力装置７は、ユーザの操作によって制御装置１に情報を入力する装置であり、例えば、キーボードや、マウスや、タッチパネルが挙げられる。報知装置８は、情報を報知する装置であり、第１実施形態では、情報を表示するディスプレイ装置を少なくとも含む。報知装置８は、さらに、情報を音により報知するスピーカが含まれていてもよい。

制御装置１は、コンピュータ装置であり、プロセッサ３と、記憶装置４とを備えている。なお、制御装置１は、インターネット等の情報通信網を介して情報源６に接続するための通信インターフェースや、入力装置７や報知装置８と接続するための入出力インターフェースをも備えるが、ここでは、それらの図示および説明は省略される。

記憶装置４は、各種のコンピュータプログラム（以下、プログラムとも記す）２１やデータや複数のモデル２２を記憶する構成を備えている。記憶装置には様々な種類があり、ここでは何れの種類の記憶装置を記憶装置４として採用してよく、その構成の説明は省略する。また、複数種の記憶装置が制御装置１に搭載される場合があり、この場合には、それら複数種の記憶装置をまとめて記憶装置４として記載することとし、この場合における記憶装置４に係る構成の説明も省略する。

モデル２２は、人工知能モデルであり、第１実施形態では、指示対象の無人航空機の状況を表す位置情報と風速情報に応じて、予め設定されている指標に基づいた指示対象の無人航空機の推奨（提案）する行動である飛行ルートを出力するモデルである。このようなモデル２２は、指示対象の無人航空機の状況と、当該状況に応じ、かつ、予め設定されている指標に基づいた無人航空機の飛行ルート（行動）との関係を機械学習することにより生成される。機械学習には様々な手法があり、その一例を挙げると、例えば、深層学習（ディープラーニング）がある。

第１実施形態では、記憶装置４には、複数のモデル２２が格納されている。これらモデル２２は、前記の如く、指示対象の無人航空機の状況に応じて当該無人航空機の推奨する飛行ルートを出力するモデルであるが、モデル２２のそれぞれに対応する指標が異なっている。例えば、モデル２２の一つに対応する指標は、無人航空機の飛行位置から目的地までの飛行時間が最短であるという指標である。モデル２２の別の一つに対応する指標は、無人航空機の燃費が最もよいという指標である。なお、モデル２２を生成する学習において、無人航空機が安定飛行しているときの飛行高度の情報や、無人航空機の飛行に関わる飛行制約条件や、飛行ルートに対応する地域の地図情報や、他の航空機の飛行予定ルートの情報なども与えられた学習が行われる。地図情報には、地形や、建物の配置およびその高さや、道路の位置などの情報が含まれる。

プロセッサ３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算装置である。プロセッサ３は、記憶装置４に格納されているプログラム２１を実行することにより、当該プログラム２１に応じた機能を持つことができる。例えば、プロセッサ３は、機能部として、取得部１１と、生成部１２と、出力部１３と、指示部１４とを備えている。なお、制御装置１には、複数のプロセッサが設けられる場合もあるが、ここでは、そのような場合にも、複数のプロセッサをまとめてプロセッサ３として記載することとする。

すなわち、取得部１１は、例えば無人航空機の稼動中において、情報源６から、指示対象の無人航空機の状況に関する情報を状況情報として時々刻々と取得する。ここでは、取得部１１は、情報源６である無人航空機の位置情報発信源（ＧＰＳ受信機）から指示対象の無人航空機の位置情報を状況情報として取得する。また、取得部１１は、別の情報源６である風速情報源から、指示対象の無人航空機が飛行している空域の風速情報を状況情報として取得する。さらにまた、取得部１１は、モデル２２の生成に利用された情報に応じて、無人航空機が飛行する空域の気象情報や、他の航空機の飛行計画の情報を取得してもよい。

生成部１２は、記憶装置４に格納されている複数のモデル２２をそれぞれ用いて、取得部１１により取得された状況情報に応じた無人航空機の目的地までの推奨する飛行ルートを指標毎に、提案指示内容として生成する。なお、この飛行ルートの生成には、状況情報および複数のモデル２２に加えて、無人航空機の目的地の情報と、無人航空機の飛行ルートの候補となり得る地域の地図情報とが利用される。その地図情報には、道路の位置やビル等の建造物の有無などの情報だけでなく、例えば、ビル等の建造物や山や丘の高さ情報というような無人航空機の飛行に関係する情報が含まれる。また、生成部１２により生成される飛行ルートを表す情報には、生成したモデル２２を識別する情報が関連付けられる。このモデル２２を識別する情報は、対応する指標を表す情報とも言い換えることができる。

第１実施形態では、生成部１２は、予め設定されたタイミングで、上記のような飛行ルートを生成する。そのタイミングとは、例えば、無人航空機の稼動中における設定された時間間隔毎や、ユーザによる入力装置７の操作により飛行ルートの生成が要求された場合などがある。なお、指標が異なっていても、目的地までの飛行空域に対応する地形や建造物の有無などによっては、複数のモデル２２のそれぞれが導き出す推奨の飛行ルートが同じになることは有り得る。

出力部１３は、生成部１２が生成した飛行ルートの情報を、当該情報を表示させるべく報知装置８に向けて出力する。例えば、出力部１３は、生成部１２が生成した飛行ルートを表す線などの画像を、対応する地図の画像に重畳させた画像を生成し、当該生成した画像の情報を報知装置８に出力する。この報知装置８に出力される情報には、飛行ルートに対応する指標を表す情報が関連付けられている。

報知装置８は、出力部１３からの情報に基づいて、提案指示内容である無人航空機の飛行ルートの情報を表示する。なお、報知装置８により表示される飛行ルートには、対応する指標の情報も表示されていてもよい。

第１実施形態では、無人航空機の稼動中において、取得部１１が時々刻々と状況情報を取得し、これに伴って生成部１２が、推奨する飛行ルートを生成し、出力部１３がその飛行ルートの情報を出力する。これにより、報知装置８は、無人航空機の状況に応じた指標毎の推奨の飛行ルートをリアルタイムで表示する。

図２は、報知装置８による無人航空機の飛行ルートの表示例を表す図である。図２の例では、無人航空機４０が目的地Ｇに向かう場合における２つのモデル２２のそれぞれによる推奨の飛行ルートＲ１，Ｒ２が地図の画像に重畳されて表されている。このような報知装置８の表示は、無人航空機４０の進行に応じて、例えば、図３に表されるように、更新される。

報知装置８に表示されている提案指示内容である飛行ルートＲ１，Ｒ２の中から、例えば無人航空機４０の操作者が無人航空機４０の飛行ルートを選択し、当該飛行ルートを表す情報が入力装置７を利用して入力されると、その情報を指示部１４が受ける。

指示部１４は、その受けた情報に基づいて、複数のモデル２２による飛行ルートのうちの、操作者によって選択された飛行ルートでもって無人航空機４０を飛行させるための制御情報を無人航空機４０に向けて送信する。無人航空機４０に搭載されている制御装置は、受信した制御情報に基づいて無人航空機４０の飛行動作を制御する。なお、無人航空機の飛行動作を制御する制御手法には、無人航空機の構成などに応じた様々な手法がある。また、制御装置１から無人航空機に送信する制御情報の態様も、制御手法等に応じて様々な態様があり、ここでは、限定されるものではなく、その説明は省略する。

第１実施形態における制御装置１は上記のように構成されており、当該制御装置１における取得部１１と生成部１２と出力部１３が、無人航空機の操作者に向けて行動内容（操作内容）を提案する行動提案装置１０を構成する。

以下に、制御装置１における無人航空機の飛行ルートの提案動作の一例を図４を利用して説明する。なお、図４は、制御装置１における無人航空機の飛行ルートの提案動作の一例を表すフローチャートである。

例えば、無人航空機の稼動中において、制御装置１の取得部１１は、情報源６から、無人航空機の状況を表す状況情報（例えば、位置情報、風速情報）を取得する（図４におけるステップ１０１）。その後、制御装置１は、その取得した位置情報に基づいた無人航空機の飛行位置（現在の位置）と、登録されている目的地の位置とに基づいて、無人航空機が目的地に到着したか否かを判断する（ステップ１０２）。

無人航空機が目的地に到着していない場合には、生成部１２が、記憶装置４に格納されている複数のモデル２２をそれぞれ用いて、取得した状況情報に応じた無人航空機の推奨（提案）する複数の飛行ルートを提案指示内容として生成する（ステップ１０３）。そして、出力部１３が、提案指示内容である飛行ルートを表す情報を報知装置８に向けて出力する（ステップ１０４）。飛行ルートを表す情報は、例えば、提案指示内容である飛行ルートを表す線などの画像が地図の画像に重畳されている画像情報である。このような情報に基づいて、報知装置８が、図２や図３に表されるように、飛行ルートの情報を表示する。

然る後に、複数のモデル２２のそれぞれによる飛行ルートのなかから選択された飛行ルートの情報が、無人航空機の操作者による入力装置７の操作により、入力されたか否かを、指示部１４が判断する（ステップ１０５）。選択された飛行ルートの情報が入力された場合には、指示部１４は、その入力された情報に基づいて、操作者により選択された飛行ルートでもって無人航空機を飛行させるための制御情報を無人航空機に向けて送信する（ステップ１０６）。その後、前記したステップ１０１以降の動作が繰り返し実行される。無人航空機においては、制御装置１から受信した制御情報に基づき、飛行ルートの変更あるいは維持が判断され、判断結果に基づいた飛行制御が実行される。

一方、ステップ１０５の動作により、操作者により選択された飛行ルートの情報が入力されていないと判断した場合には、指示部１４は、制御情報を無人航空機には送信しない。そして、前記したステップ１０１以降の動作が繰り返し実行される。この場合には、制御装置１から無人航空機に制御情報は送信されないから、無人航空機は、飛行中の飛行ルートでもっての飛行が継続される。

さらに、前記したステップ１０２の判断動作により無人航空機４０が目的地に到着したと判断された場合に、制御装置１による無人航空機の飛行ルートの提案動作が終了する。

第１実施形態の行動提案装置を含む制御装置１は上記のように構成されていることから、次のような効果を得ることができる。すなわち、制御装置１の生成部１２は、互いに異なる指標に基づいて生成された複数のモデル２２をそれぞれ用いて飛行ルートを生成する。これにより、制御装置１は、指標が異なる複数のモデル２２のそれぞれによる飛行ルートを提示することが可能となる。つまり、無人航空機の飛行ルートの生成について要求されると想定される互いに異なる複数の指標にそれぞれ基づいた複数の人工知能モデルが生成されて記憶装置４に登録されていれば、制御装置１は、無人航空機の操作者が要求する指標の変化にも対応可能である。具体例を挙げると、無人航空機の飛行ルートについて無人航空機の操作者が要求する指標が、例えば、最短時間という指標から、燃費重視という指標に変更になったとする。この場合にも、そのような最短時間と燃費重視というそれぞれの指標に基づいた複数のモデル２２が記憶装置４に登録されていれば、制御装置１は、変更後の燃費重視という指標に基づいた飛行ルートを提案可能である。すなわち、制御装置１は、操作者（ユーザ）が要求する指標の変化に対応可能であり、可用性を高めることができる。

また、取得部１１は、時々刻々と状況情報を取得し、生成部１２が、状況情報に基づいた無人航空機の状況に応じた飛行ルートを生成し、出力部１３が、飛行ルートの情報を報知装置８に出力する。これにより、報知装置８は、無人航空機の位置と、状況情報に応じた飛行ルートをリアルタイムで表示可能である。無人航空機の状況は、進行により周囲環境が変化するため、時々刻々と変化しやすいが、制御装置１は、状況の変化にも柔軟に対応した飛行ルートを提案できる。

＜その他の実施形態＞
本発明は、第１実施形態に限定されるものではなく、様々な実施の対応を採り得る。例えば、第１実施形態では、無人航空機を操作する制御装置１に行動提案装置１０が含まれている形態例を説明している。これに代えて、例えば、図５に表されているように、取得部１１と生成部１２と出力部１３により構成される行動提案装置１０は、制御装置１ではなく、制御装置１が接続するサーバ３０に備えられてもよい。この場合には、取得部１１と生成部１２と出力部１３は、サーバ３０のプロセッサ３１が記憶装置３２に記憶されているプログラム２１を実行することにより、プロセッサ３１の機能として実現される。また、モデル２２は、サーバ３０が接続している記憶装置３２に登録される。さらに、サーバ３０が情報源６と接続され、サーバ３０の取得部１１により、情報源６から、無人航空機の状況を表す状況情報が取得される。さらに、出力部１３は、制御装置１を介して、推奨する飛行ルートの情報を報知装置８に出力する。

このような場合にも、生成部１２は、互いに異なる指標に基づいた複数のモデル２２を用いて、推奨する飛行ルートを生成するから、行動提案装置１０は、操作者（ユーザ）が要求する指標の変化に対応可能となり、高い可用性を得ることができる。

また、第１実施形態では、無人航空機の飛行ルートの提案を例にして、本発明に係る行動提案装置の形態例を説明している。これに代えて、本発明に係る行動提案装置は、自動車や自転車やヘリコプター等の移動体の目的地までのルートの提案にも適用可能である。この場合における指示対象は、移動体である。また、そのような移動体は、操作者が搭乗して当該移動体を直接的に操縦する場合がある。このような場合には、出力部１３から出力される提案指示内容であるルートの情報が報知装置８の表示によって操作者に提供されればよい場合があり、この場合には、指示部１４が省略される。

さらにまた、本発明に係る行動提案装置が出力する提案指示内容は、移動体のルートに限定されない。例えば、提案指示内容は、人やロボットの作業内容などであってもよい。この場合には、指示対象は人（作業者）やロボットであり、当該指示対象の状況と、当該状況に応じ、かつ、予め設定されている指標に基づいた指示対象の行動である作業内容との関係を機械学習することによって、指標毎のモデルが生成される。

また、図６に表されているように、指示対象である作業者が携帯する端末装置３４のディスプレイが報知装置８として機能してもよい。つまり、複数のモデル２２をそれぞれ用いてサーバ３０の生成部１２により生成された提案指示内容が出力部１３によって端末装置３４に出力され、当該端末装置３４の報知装置８によって表示されてもよい。そのように表示されている複数の提案指示内容を参照して、作業者が作業内容を決定する。すなわち、端末装置３４の報知装置８は、指示対象である作業者に指示を報知する装置としても機能する。

さらに、そのような作業者が携帯する端末装置３４に、指示対象である作業者の状況を表す情報（例えば位置情報）を発信する機能が備えられている場合には、その機能を情報源６として用いてもよい。

さらに、第１実施形態では、行動提案装置を構成する取得部１１と生成部１２と出力部１３は、同じ装置内のプロセッサ３により実現されるが、例えば、図７に表されるように、取得部１１と生成部１２と出力部１３は、異なる複数の装置のプロセッサにより実現されてもよい。この場合、複数の装置のプロセッサが協働することにより、行動提案装置が実現される。なお、図７の例では、取得部１１と生成部１２と出力部１３は、２つの装置に分散して配置されているが、３つの装置に分散して配置されてもよい。

さらに、第１実施形態では、人工知能モデルの一例として、深層学習により生成される人工知能モデルの例を挙げているが、例えば、提案する行動内容によっては、ルールベースの人工知能モデルが用いられてもよい。

さらに、第１実施形態では、指示対象として無人航空機を例にしており、当該無人航空機の状況を表す情報として、位置情報と風速風向情報を例に挙げているが、指示対象によっては、当該指示対象の状況を表す情報として、電波センサや光学センサや音響センサなどのセンサ出力であってもよい。

さらに、第１実施形態では、生成部１２が利用するモデル２２の数は２つである例を示しているが、生成部１２が利用するモデル２２の数は２つに限定されず、指示対象の行動（動作）に関係する３つ以上の指標に応じて、３つ以上であってもよい。なお、モデル２２の数に応じた数の提案指示内容が生成部１２により生成され、出力部１３により出力されて、報知装置８により報知されることとなる。報知装置８は、報知する提案指示内容の数が増加するにつれて、提案指示内容の相違がより明確となるような報知態様でもって提案指示内容を報知することが好ましい。

図８は、本発明に係る行動提案装置の最小構成を説明するブロック図である。この行動提案装置５０は、取得部５１と生成部５２と出力部５３とを備えている。取得部５１は、指示対象（例えば、無人航空機、自動車、人、ロボット）の状況に関する情報を状況情報として取得する。生成部５２は、指示対象の周囲の状況と、予め設定されている指標に基づいた指示対象の行動との関係に基づき生成された人工知能モデルを用いて、状況情報に応じた指示対象の行動を提案指示内容として生成する。ここでは、生成部５２は、複数の互いに異なる指標にそれぞれ基づいた複数の人工知能モデルを用いて、状況情報に応じた複数の提案指示内容を生成する。出力部５３は、それら生成された提案指示内容を予め定められた出力先（例えば表示装置）に出力する。このような取得部５１と生成部５２と出力部５３とは、例えば、プロセッサにより実現される。

以下に、行動提案装置５０の動作例を図９のフローチャートに基づいて説明する。例えば、取得部５１が、指示対象の状況情報を取得する（図９におけるステップ２０１）。その後、互いに異なる指標に基づいて生成された複数の人工知能モデルをそれぞれ用いて、生成部５２が、取得された状況情報に応じた提案指示内容を生成する（ステップ２０２）。そして、出力部５３は、予め定められた出力先（例えば表示装置）に、生成された提案指示内容を出力する（ステップ２０３）。

上記のような行動提案装置５０は、互いに異なる指標に基づいて生成された複数の人工知能モデルをそれぞれ用いて、状況情報に応じた指示対象の行動を提案指示内容として生成して出力する。このため、ユーザにより要求されると想定される互いに異なる複数の指標にそれぞれ基づいた複数の人工知能モデルを用意しておくことにより、ユーザが要求する指標が変更になっても、行動提案装置５０は、変更後の指標に基づく提案行動内容を出力できる。つまり、行動提案装置５０は、ユーザが要求する指標の変化に対応可能であり、可用性を高めることができる。

１０，５０ 行動提案装置
１１，５１ 取得部
１２，５２ 生成部
１３，５３ 出力部

Claims (6)

1. 指示対象の状況に関する情報を状況情報として取得する取得部と、
   前記指示対象の周囲の状況と、予め設定されている指標に基づいた前記指示対象の行動との関係に基づき生成された人工知能モデルを用いて、前記状況情報に応じた前記指示対象の行動を提案指示内容として生成する生成部と、
   前記提案指示内容を出力する出力部と
   を備え、
   前記生成部は、複数の互いに異なる前記指標にそれぞれ基づいた複数の前記人工知能モデルを用いて、前記状況情報に応じた複数の前記提案指示内容を生成し、
   前記出力部は、生成された複数の前記提案指示内容を出力する
   行動提案装置。
2. 前記取得部は、前記状況情報を取得する動作を繰り返し実行し、
   前記生成部は、前記状況情報の取得に応じて前記提案指示内容を生成することによって、前記提案指示内容を前記指示対象の状況に応じて更新する
   請求項１に記載の行動提案装置。
3. 前記取得部と前記生成部と前記出力部は、複数の装置の一部として構成され、これら複数の装置に構成された前記取得部と前記生成部と前記出力部が協働することにより、行動提案装置が構成される請求項１又は請求項２に記載の行動提案装置。
4. 前記出力部は、前記指示対象に指示を報知する報知装置、あるいは、前記指示対象に指示を出力する制御装置に接続している報知装置に向けて、前記提案指示内容を出力する請求項１乃至請求項３の何れか一つに記載の行動提案装置。
5. コンピュータによって、
   指示対象の状況に関する情報を状況情報として取得し、
   前記指示対象の周囲の状況と、予め設定されている指標に基づいた前記指示対象の行動との関係に基づき生成された人工知能モデルを用いて、前記状況情報に応じた前記指示対象の行動を提案指示内容として生成する場合に、複数の互いに異なる前記指標にそれぞれ基づいた複数の前記人工知能モデルを用いて、前記状況情報に応じた複数の前記提案指示内容を生成し、
   生成された複数の前記提案指示内容を出力する
   行動提案方法。
6. 指示対象の状況に関する情報を状況情報として取得する処理と、
   前記指示対象の周囲の状況と、予め設定されている指標に基づいた前記指示対象の行動との関係に基づき生成された人工知能モデルを用いて、前記状況情報に応じた前記指示対象の行動を提案指示内容として生成する場合に、複数の互いに異なる前記指標にそれぞれ基づいた複数の前記人工知能モデルを用いて、前記状況情報に応じた複数の前記提案指示内容を生成する処理と、
   生成された複数の前記提案指示内容を出力する処理と
   をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。

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