JP2023136781A - 開発支援装置、開発支援方法、及び開発支援プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】AIを含む処理プログラムを簡単に構築できるようにすること。【解決手段】複数のモジュールのうち、学習済モデルに基づいて特徴を抽出する第１のモジュールを含む一部のモジュールの選択を受け付ける第１の受付部と、前記一部のモジュール同士の接続関係の指定を受け付ける第２の受付部と、前記接続関係を示す定義情報を生成する生成部と、前記定義情報が示す前記接続関係に従って前記一部のモジュール同士を接続した処理プログラムを実行する実行部と、前記処理プログラムを実行したときの前記一部のモジュールの実行結果を出力する実行結果出力部とを有する開発支援装置。【選択図】図１

Description

本発明は、開発支援装置、開発支援方法、及び開発支援プログラムに関する。

近年、社会の様々な領域においてAI(Artificial Intelligence)が活用されている。なかでも、深層学習を始めとする機械学習は、映像認識、音声認識、及び文字認識等において広く普及している。但し、普及している殆どのAIは、事前に学習した内容を実行することに特化したいわゆる「弱いAI」である。そのため、ユーザが抱える課題をAIで解決しようとする場合は、その課題ごとにAIを活用したIT(Information Technology)ソリューションを構築する必要がある。AIを活用したITソリューションは、AIを含むパイプラインで実現することができる。パイプラインは、課題解決のためのAIのアルゴリズムを実行するAIモジュールや、入出力用のモジュール等を接続した処理プログラムである。パイプラインには、AIモジュールの他にも、AIモジュールにデータを渡すモジュールや、AIモジュールの出力を可視化するモジュール等も含まれる。課題解決の精度は、AIモジュールの精度だけでなく、その前段や後段にあるモジュールの性能によっても左右される。

ユーザが抱える課題を解決するには、様々なモジュールを開発した後、更にそれらを組み合わせてパイプラインを構築する必要がある。例えば、特許文献１では、モジュール同士の接続関係を変更してパイプラインの設計を支援することが提案されている。

国際公開第２０２０／１５７７９９号

しかしながら、ユーザの課題ごとにモジュールやパイプラインを構築するのは莫大な期間とコストを要してしまう。例えば、特許文献１は、推論モデルに入力されるデータの前処理におけるモジュール同士の接続関係のみを変更しており、データの入力から出力に至るパイプラインの全体の設計を支援していないため、パイプラインの設計を十分に支援することができない。しかも、既存の技術では、開発途中にAI導入の効果を体験できる仕組みがないため、AI精度等についての目標値を設定するのも難しい。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、AIを含む処理プログラムを簡単に構築できるようにすることを目的とする。

本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下のとおりである。

上記課題を解決すべく、本発明の一態様に係る開発支援装置は、複数のモジュールのうち、学習済モデルに基づいて特徴を抽出する第１のモジュールを含む一部のモジュールの選択を受け付ける第１の受付部と、前記一部のモジュール同士の接続関係の指定を受け付ける第２の受付部と、前記接続関係を示す定義情報を生成する生成部と、前記定義情報が示す前記接続関係に従って前記一部のモジュール同士を接続した処理プログラムを実行する実行部と、前記処理プログラムを実行したときの前記一部のモジュールの実行結果を出力する実行結果出力部とを有する。

前記複数のモジュールは、前記特徴を抽出する対象となるデータの入力を受け付ける複数のモジュールからなる第１のグループと、複数の前記第１のモジュールからなる第３のグループと、前記データに対する判定、または第１のモジュールが抽出した特徴に対する判定を行う複数のモジュールからなる第４のグループとに分類され、前記第１のグループ、前記第３のグループ、及び前記第４のグループの各々の前記モジュールを記憶した記憶部を更に有することができる。

前記一部のモジュールは、前記第１のモジュールと、前記第４のグループに属する第２のモジュールとを含むことができる。

前記第２のモジュールは、前記データに対する判定の入力を促すモジュールとすることができる。

前記データは画像データであり、前記第１のモジュールは、画像データの特徴を抽出し、前記実行結果出力部は、前記画像データが示す画像を表示部に表示させる制御を行い、前記第２のモジュールは、表示された前記画像に対する判定の入力を促すことができる。

前記第２のモジュールは、前記第１のモジュールが抽出した前記特徴に対し、ルールベースで判定を行うモジュールとすることができる。

前記記憶部は、前記複数のモジュールの各々に対応した表示項目が格納された表示項目情報を記憶し、前記実行結果出力部は、前記表示項目を、前記処理プログラムにおける前記一部のモジュールの接続順に表示部に並べて表示するか、または所定の配置で表示部に表示する制御を行うことができる。

前記表示項目は、前記モジュールの実行結果、または前記モジュールにおける処理の進捗状況とすることができる。

前記第１のグループに、ディレクトリ内に格納された複数のファイルの各々を識別する識別子を取得する第３のモジュールが含まれており、前記実行結果出力部は、前記第３のモジュールの実行結果として、取得した前記識別子の一覧を表示部に表示させる制御を行うことができる。

前記複数のモジュールは、前記処理プログラムの処理結果を出力する複数のモジュールからなる第５のグループを有し、前記記憶部は、前記第５のグループに属する前記モジュールを記憶することができる。

前記複数のモジュールは、前記第１のモジュールが前記特徴を抽出する前の前記データに対して加工を行う複数のモジュールからなる第２のグループを有し、前記記憶部は、前記第２のグループに属する前記モジュールを記憶することができる。

前記モジュールの内部パラメータの値の指定を受ける第３の受付部を更に有することができる。

前記実行結果出力部は、前記一部のモジュールのうちの少なくとも一つの処理結果の推移又は統計を表示部に表示させる制御を行うことができる。

本発明の他の態様に係る開発支援方法は、複数のモジュールのうち、学習済モデルに基づいて特徴を抽出する行う第１のモジュールを含む一部のモジュールの選択を受け付けるステップと、前記一部のモジュール同士の接続関係の指定を受け付けるステップと、前記接続関係を示す定義情報を生成するステップと、前記定義情報が示す前記接続関係に従って前記一部のモジュール同士を接続した処理プログラムを実行するステップと、前記処理プログラムを実行したときの前記一部のモジュールの実行結果を出力する制御を行うステップとをコンピュータが実行する。

本発明の更に他の態様に係る開発支援プログラムは、複数のモジュールのうち、学習済モデルに基づいて特徴を抽出する第１のモジュールを含む一部のモジュールの選択を受け付けるステップと、前記一部のモジュール同士の接続関係の指定を受け付けるステップと、前記接続関係を示す定義情報を生成するステップと、前記定義情報が示す前記接続関係に従って前記一部のモジュール同士を接続した処理プログラムを実行するステップと、前記処理プログラムを実行したときの前記一部のモジュールの実行結果を出力するステップとをコンピュータに実行させる。

本発明の一態様によれば、AIを含む処理プログラムを簡単に構築できる。

上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

図１は、本実施形態に係る開発支援システムのシステム構成の一例を示す図である。 図２は、複数のモジュールの一例を示す模式図である。 図３は、開発支援装置が構成したパイプラインの一例を示す模式図である。 図４は、パイプライン定義情報の一例を示す模式図である。 図５は、GUI画面の一例を示す模式図である。 図６は、表示項目情報の一例を示す模式図である。 図７は、実行結果出力部が各モジュールの接続順に表示項目を並べて表示する制御を行ったときのGUI画面の一例を示す図である。 図８は、実行結果出力部が表示項目を所定の配置で表示する制御を行ったときのGUI画面の一例を示す図である。 図９は、画像表示領域に表示された景観内に不審物があると「ルールベース分類」のモジュールと判定したときのGUI画面の一例を示す図である。 図１０は、ユーザがOKボタンを押下したときのGUI画面の一例を示す図である。 図１１は、地図の入力を促すためのGUI画面の一例を示す図である。 図１２は、パイプラインが動画ファイルを扱う場合のGUI画面の一例を示す図である。 図１３は、パイプラインを構成するモジュールの少なくとも一つの処理結果の推移や統計を表示部にGUI画面で表示する制御を実行結果出力部が行ったときのGUI画面の一例を示す図である。 図１４は、本実施形態に係る開発支援方法の一例を示すフローチャートである。 図１５は、本実施形態に係る開発支援装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

以下、本発明に係る一実施形態を図面に基づいて説明する。なお、実施形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は適宜省略する。また、以下の実施形態において、その構成要素（要素ステップ等も含む）は、特に明示した場合及び原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。また、「Ａからなる」、「Ａよりなる」、「Ａを有する」、「Ａを含む」と言うときは、特にその要素のみである旨明示した場合等を除き、それ以外の要素を排除するものでないことは言うまでもない。同様に、以下の実施形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは、特に明示した場合及び原理的に明らかにそうでないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似または類似するもの等を含むものとする。

＜本実施形態＞
図１は、本実施形態に係る開発支援システムのシステム構成の一例を示す図である。開発支援システム１は、AIを活用したITソリューションを実現するパイプラインをユーザが開発するのを支援するシステムであって、インターネットやLAN(Local Area Network)等のネットワーク５を介して相互に接続された開発支援装置２と端末装置３とを備える。

端末装置３は、ユーザが操作するPC(Personal Computer)等のコンピュータであって、処理部３１、通信部３２、入力部３３、及び表示部３４を備える。

このうち、通信部３２は、ネットワーク５に端末装置３を接続するためのインターフェースである。入力部３３は、処理部３１に種々の情報を入力する機能部である。一例として、キーボードやマウス等により入力部３３を実現できる。表示部３４は、種々の情報を表示する機能部である。例えば、液晶ディスプレイや有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイによって表示部３４を実現できる。

処理部３１は端末装置３の各部を制御する機能部であり、操作受付部３５を備える。操作受付部３５は、Webブラウザプログラムによって実現される機能部であって、表示部３４に対して種々の画面を表示する制御を行う。また、操作受付部３５は、画面上のユーザの操作指令を受け付ける機能も有する。

例えば、ユーザが表示部３４の画面上で操作を行うと、その操作指令を入力部３３が操作受付部３５に通知する。次いで、操作受付部３５は、通信部３２を介して開発支援装置２に操作指令を通知する。開発支援装置２の後述の実行結果出力部２２は、その操作指令を受け付けると、表示部３４に表示する画面の画面情報を生成する。その画面情報は、通信部３２を介して操作受付部３５に通知される。そして、操作受付部３５は、画面情報が示す画面を表示部３４に表示する。

一方、開発支援装置２は、パイプラインの開発を支援するPCやサーバ等のコンピュータである。なお、そのコンピュータは、物理マシンでもよいし、仮想マシンでもよい。

一例として、開発支援装置２は、処理部１１、記憶部１２、及び通信部１３を備える。このうち、記憶部１２は、パイプライン定義情報２３、表示項目情報２４、及び複数のモジュール３０を記憶する。

図２は、記憶部１２に格納された複数のモジュール３０の一例を示す模式図である。

各モジュール３０は、パイプラインを構成するプログラムであって、第１～第５のグループ３０ａ～３０ｅに分類される。パイプラインに入力されたデータは、凡そ図２の矢印に沿って流れる。但し、データの流れはこれに限定されない。例えば、あるモジュール３０の後段には、そのモジュール３０の出力データを入力データとして受け入れ可能な任意のモジュール３０を任意個数だけ接続することができる。

第１のグループ３０ａは、データの入力を受け付ける「Webカメラ映像取得」や「ディレクトリスキャン」に係るモジュール３０からなる。「Webカメラ映像取得」のモジュール３０は、Webカメラが撮影した動画ファイルを取得するプログラムである。

また、「ディレクトリスキャン」のモジュール３０は、端末装置３やその他の記憶部の所定のディレクトリをスキャンすることにより、スキャンをした日付、スキャン対象のディレクトリ名、そのディレクトリに格納されている画像ファイルの枚数、及びその画像ファイルの名前を取得する取得するプログラムである。なお、画像ファイルの名前は、画像ファイルを識別する識別子の一例である。また、「ディレクトリスキャン」のモジュール
３０は第３のモジュールの一例である。

なお、第１のグループ３０ａの各モジュール３０が入力を受け付けるデータは動画ファイルや画像ファイルに限定されない。これらのモジュール３０は、例えば、音声データ、生体情報、及び温度や振動等の物理現象のセンシングデータの入力を受け付けることができる。

第２のグループ３０ｂは、第１のグループ３０ａの各モジュール３０が受け付けたデータに対して加工を行うための「画像リサイズ」、「正規化」、「画像切り出し」、及び「エッジ抽出」に係るモジュール３０からなる。例えば、「画像リサイズ」は、画像ファイルにおける画像サイズを調節するプログラムである。

第３のグループ３０ｃは、学習済モデルに基づいて画像ファイルや動画ファイルから特徴を抽出する（すなわちAIによる処理を実行する）「物体検出(AI)」や「画像分類(AI)」に係るモジュール３０からなる。例えば、「物体検出(AI)」のモジュール３０は、学習済モデルに基づいて、画像ファイルや動画ファイルが示す景観から物体を抽出するプログラムである。第３のグループ３０ｃに属するこれらのモジュール３０は第１のモジュールの一例である。

第４のグループ３０ｄは、「ルールベース分類」や「目視判断」のモジュール３０からなる。例えば、「ルールベース分類」のモジュール３０は、前段の「物体検出(AI)」のモジュール３０が抽出した物体が不審物かどうかをルールベースに基づいて判定する。なお、ルールベース分類に適用するルールは、ユーザが設定することができる。

また、「目視判断」のモジュール３０は、第１のグループ３０ａの各モジュール３０が受け付けた画像ファイルや動画ファイルに不審物が映っているか否かの目視判定の入力をユーザに促すモジュールである。第４のグループ３０ｄに属するこれらのモジュール３０は第２のモジュールの一例である。

第５のグループ３０ｅは、その前段にある第１～第４のグループ３０ａ～３０ｄのいずれかに属するモジュール３０の出力をパイプライン５０の処理結果として出力するモジュールからなる。例えば、「ファイル出力」のモジュール３０は、パイプライン５０の処理結果が記述されたファイルを、ユーザが指定した場所に出力するモジュールである。また、「メール通知」のモジュール３０は、ユーザによって指定されたアドレスにパイプライン５０の処理結果を出力する。そして、「プロット画像出力」のモジュール３０は、例えば「物体検出(AI)」のモジュール３０が物体を抽出したときに、抽出した物体を囲う枠を画像に表示したプロット画像を処理結果として出力する。

このように相異なる機能を有するグループ３０ａ～３０ｅを記憶部１２に予め格納しておくことで、ユーザがグループ３０ａ～３０ｅの各々から一部のモジュール３０を選択し、選択されたモジュール３０からなるパイプラインを開発支援装置２が構築することができる。

図３は、このように開発支援装置２が構成したパイプラインの一例を示す模式図である。

パイプライン５０は、ユーザが抱える課題を解決するのに適したITソリューションをAIで実現するための処理プログラムである。ここでは、ユーザが第１～第４のグループ３０ａ～３０ｄの各々からモジュール３０を一つずつ選択し、それらを接続することで、課題の解決に適したパイプライン５０を構築する場合について説明する。なお、選択の仕方はこれに限定されない。例えば、一つのグループから複数のモジュール３０を選択してもよい。また、この例では第５のグループ３０ｅからモジュール３０が選択されていないが、このようにモジュール３０が選択されないグループが存在してもよい。なお、パイプライン５０に第５のグループ３０ｅのモジュール３０を含めてもよい。これにより、データの入力から処理結果の出力に至るITソリューションの全体を構築することができる。

図３の例では、開発支援装置２が、「ディレクトリスキャン」、「画像リサイズ」、「物体検出(AI)」、「ルールベース分類」、及び「目視判断」の各モジュール３０をこの順に並べたパイプライン５０を構成する。このパイプライン５０は以下のように処理を行う。

まず、「ディレクトリスキャン」のモジュール３０が、ディレクトリ５１内にある画像ファイル５２を取得し、各画像ファイル５２の名前を取得する。ディレクトリ５１を格納した記憶装置はネットワーク５のどこにあってもよいが、ここでは端末装置３が内蔵する記憶装置にディレクトリ５１があるものとする。また、画像ファイル５２は画像データの一例である。

次に、「画像リサイズ」のモジュール３０が、各画像ファイル５２における画像サイズを所定のサイズに調節する。

続いて、「物体検出(AI)」のモジュール３０が、学習済モデルに基づいて、画像サイズが調節された各画像ファイル５２が示す景観に写り込んだ物体を抽出する。

次いで、「ルールベース分類」のモジュール３０が、「物体検出(AI)」のモジュール３０が抽出した物体が不審物かどうかをルールベースで判定する。

次に、「目視判断」のモジュール３０が、画像サイズが調節された各画像ファイル５２に不審物が写っているか否かの目視判定の入力をユーザに促す。例えば、「目視判断」のモジュール３０は、各画像ファイル５２が示す景観を端末装置３の表示部３４に表示する制御を行う。表示部３４に表示された景観に不審物が映っていた場合は、ユーザは入力部３３を操作し、不審物があることを示す情報を処理部３１に入力する。その情報は、処理部３１が通信部３２を介して「目視判断」のモジュール３０に通知される。

以上により、このパイプライン５０の処理を終える。このような処理によれば、「物体検出(AI)」のモジュール３０の後段に接続された「目視判断」のモジュール３０がユーザに不審物があるかの目視判定の入力を促すため、実際に景観に不審物があるかを目視で判定する機会をユーザに与えることができる。

また、「物体検出(AI)」のモジュール３０の後段に「ルールベース分類」のモジュール３０を接続したため、「物体検出(AI)」のモジュール３０が抽出した物体のうち、ユーザがパイプライン５０の目的に応じて対象としたい物体のみを選別することができる。しかも、「ルールベース分類」のモジュール３０の後段に「目視判断」のモジュール３０を接続したことで、「物体検出(AI)」のモジュール３０が抽出できなかった物体が不審物かどうかをユーザが目視で判断でき、かつ「ルールベース分類」のモジュール３０で選別された物体が不審物かどうかもユーザが目視で判断できる。

図４は、パイプライン定義情報２３の一例を示す模式図である。

パイプライン定義情報２３は、パイプライン５０に含まれる各モジュール３０の接続関係を示す情報である。この例では、モジュール名、入力元モジュール、及び出力先モジュールを対応付けることにより各モジュール３０同士の接続関係を表す。このうち、モジュール名は、各モジュール３０の名前である。入力元モジュールは、あるモジュール３０の前段に接続されたモジュール３０を示す。また、出力先モジュールは、あるモジュール３０の後段に接続されたモジュール３０を示す。

図４のパイプライン定義情報２３は、図３のパイプライン５０における各モジュール３０の接続関係を示している。

例えば、「物体検出(AI)」のモジュール３０は、入力元モジュールが「画像リサイズ」であるため、前段に「画像リサイズ」のモジュール３０が接続されていることを示す。

また、「ディレクトリスキャン」のモジュール３０の入力元モジュールが「start」となっているが、これは「ディレクトリスキャン」のモジュール３０がパイプライン５０の先頭のモジュールであることを示す。一方、「目視判断」のモジュール３０の出力先モジュールが「end」となっているが、これは「目視判断」のモジュール３０がパイプライン５０の最終のモジュールであることを示す。

再び図１を参照する。記憶部１２における表示項目情報２４については後述する。

処理部１１は、開発支援装置２の各部を制御する機能部であり、パイプライン編集部１５、実行部２１、及び実行結果出力部２２を有する。

パイプライン編集部１５は、パイプライン５０を編集するデザインツールであって、第１～第３の受付部１６～１８と定義情報生成部１９とを有する。第１の受付部１６は、記憶部１２に格納されている複数のモジュール３０のうち、第３のグループ３０ｃ（図２参照）に属するモジュール３０を含む一部のモジュール３０の選択を受け付ける機能部である。例えば、第１の受付部１６は、ユーザがモジュール３０を選択するためのGUI(Graphical User Interface)画面を表示する指示をネットワーク５を介して端末装置３に出す。端末装置３は、その指示を受けると、操作受付部３５が表示部３４に対してGUI画面を表示する制御を行う。

図５は、そのGUI画面の一例を示す模式図である。

図５に示すように、GUI画面６０は、メニュー領域６０ａ、キャンバス領域６０ｂ、及び動作設定領域６０ｃを有する。このうち、メニュー領域６０ａは、ユーザが選択可能なモジュール３０の一覧を表示する領域である。また、キャンバス領域６０ｂは、選択したモジュール３０を配置してパイプライン５０をデザインする領域である。そして、動作設定領域６０ｃは、キャンバス領域６０ｂに配置された各モジュール３０の動作を設定する領域である。一例として、キャンバス領域６０ｂには、各モジュール３０の内部パラメータを指定するためのパラメータ指定メニュー６０ｄが表示される。

この例では、メニュー領域６０ａに、図２の第１～第５のグループ３０ａ～３０ｅの各々の名前を示すタブ６０ｅが表示される。そのタブ６０ｅをユーザが押下すると、当該タブ６０ｅに対応したグループに含まれるモジュール３０を示すタブ６０ｆが表示される。

ユーザは、端末装置３の入力部３３を操作して、パイプライン５０に含めたいモジュール３０に対応するタブ６０ｆをキャンバス領域６０ｂにドラッグ&ドロップする。この操作により、第１の受付部１６は、モジュール３０の選択を受け付ける。

また、このドラッグ&ドロップ操作が行われた直後では、選択したモジュール３０の表示がキャンバス領域６０ｂにおいてアクティブな状態となり、当該モジュール３０が選択された状態となる。この状態では、動作設定領域６０ｃに、「物体検出(AI)」のモジュール３０の内部パラメータを指定するパラメータ指定メニュー６０ｄが表示される。なお、ドラッグ&ドロップ操作が行われた直後に限らず、任意のタイミングでキャンバス領域６０ｂにあるモジュール３０を選択できるようにしてもよい。

「物体検出(AI)」のモジュール３０は、画像ファイルや動画ファイルが示す景観に写った物体を抽出するモジュールであり、事前に定めた「物体A」～「物体D」ごとに検出スコアを算出する。「物体A」の検出スコアは、「物体A」が写っている可能性の高さを示す数値の百分率であり、それが閾値を超えた場合に、「物体検出(AI)」のモジュール３０は景観に「物体A」が存在すると判定する。「物体検出(AI)」のモジュール３０の内部パラメータは、このような検出スコアに対する閾値である。図５の例では、ユーザがスライダを操作することにより閾値を指定することができ、「物体A」～「物体D」のそれぞれの検出スコアに対する閾値は２０％、３３％、３２％、及び５２％である。

なお、「物体検出(AI)」等の第３のグループ３０ｃ（図２参照）に属する各モジュール３０は、学習済モデルに基づいて特徴抽出を行う。その学習済モデルを更新した場合は、ユーザが、動作設定領域６０ｃに学習済モデルのファイルをアップロードすればよい。

また、「ディレクトリスキャン」のモジュール３０の動作についても動作設定領域６０ｃで設定できる。例えば、スキャン先のURL(Uniform Resource Locator)やパス等を動作設定領域６０ｃで設定できる。また、スキャン対象のファイルの種類（拡張子）を設定してもよい。

「ルールベース分類」のモジュール３０は、「物体A」～「物体D」のうちのどれが不審物であるかを示すルールベースを参照し、「物体検出(AI)」のモジュール３０が検出した物体が不審物かどうかを判定する。例えば、ルールベースにおいて「物体A」が不審物であると定められている場合に、「物体検出(AI)」のモジュール３０が「物体A」を検出したときは、「ルールベース分類」のモジュール３０は景観内に不審物があると判定する。なお、「ルールベース分類」のモジュール３０のルールは動作設定領域６０ｃで設定できる。

このように学習済モデルに基づいて特徴を抽出する「物体検出(AI)」等のモジュール３０の後段に、そのモジュール３０が抽出した特徴に対してルールベースで判定を行うモジュール３０を接続することで、不審物の有無といったユーザに有益な判定結果を得ることができる。

再び図１を参照する。

第２の受付部１７は、パイプライン５０におけるモジュール３０同士の接続関係の指定を受け付ける処理部である。接続関係の指定方法は特に限定されない。例えば、図５の例では、ユーザが入力部３３を操作することによりキャンバス領域６０ｂに矢印Aを描画し、各モジュール３０の接続関係を矢印Aで指定してもよい。この場合、矢印Aの根元から先端に向かう方向がデータが流れる方向を示す。第２の受付部１７は、矢印Aの描画操作が行われたときに接続関係の指定を受け付ける。

図５の例では、「ディレクトリスキャン」のモジュール３０の出力先モジュールが「物体検出(AI)」のモジュール３０であり、「物体検出(AI)」のモジュール３０の入力元モジュールが「ディレクトリスキャン」のモジュール３０であるという接続関係の指定を第２の受付部１７が受け付ける。なお、「ディレクトリスキャン」のモジュール３０に先端が接続された矢印Aが存在しない。この場合は、第２の受付部１７は、「ディレクトリスキャン」のモジュール３０がパイプライン５０の先頭のモジュールであるという指定を受け付ける。同様に、「目視判断」のモジュール３０に根元が接続された矢印Aが存在しない。この場合は、第２の受付部１７は、「目視判断」のモジュール３０がパイプライン５０の最終のモジュールであるという指定を受け付ける。

このように、本実施形態では、ユーザがメニュー領域６０ａにあるタブ６０ｅからモジュール３０を選択し、それらを矢印Aで接続することで、パイプライン５０を簡単に構築することができる。

再び図１を参照する。

第３の受付部１８は、モジュール３０の内部パラメータの値の指定を受ける機能部である。例えば、ユーザがパラメータ指定メニュー６０ｄ（図５参照）におけるスライダを操作し、「物体検出(AI)」のモジュール３０の閾値を指定すると、第３の受付部１８はその閾値の指定を受け付ける。

定義情報生成部１９は、第２の受付部１７が指定を受け付けたモジュール３０同士の接続関係を示すパイプライン定義情報２３（図４参照）を生成する機能部である。

実行部２１は、パイプライン定義情報２３が示す接続関係に従ってモジュール３０同士を接続したパイプライン５０を実行する実行エンジンである。一例として、実行部２１は、パイプライン定義情報２３のモジュール名で特定される複数のモジュール３０を選択し、これらをパイプライン定義情報２３に従って接続することでパイプライン５０を生成する。なお、複数のモジュール３０の中には、API(Application Programing Interface)を介してネットワーク５上の外部サービスを呼び出して処理を実行するものが含まれていてもよい。そして、実行部２１は、生成したパイプライン５０を記憶部１２に格納する。その後、実行部２１は、記憶部１２に格納されたパイプライン５０を実行する。

実行結果出力部２２は、パイプライン５０を実行したときの各モジュール３０の実行結果を端末装置３に出力するGUI(Graphical User Interface)である。例えば、実行結果出力部２２は、記憶部１２に格納されている表示項目情報２４を参照して各モジュール３０の実行結果を表示部３４にGUI画面で表示する。

図６は、表示項目情報２４の一例を示す模式図である。

図６に示すように、表示項目情報２４は、モジュール３０ごとに予め定めておいた表示項目４０が格納された情報である。例えば、「ディレクトリスキャン」のモジュール３０では、スキャンをした「日付」、スキャン対象の「ディレクトリ名」、及びスキャンしたディレクトリに格納されている画像ファイルの枚数である「画像枚数」が表示項目となる。また、「日付」、「ディレクトリ名」、及び「画像枚数」の各々が、「ディレクトリスキャン」のモジュール３０の実行結果に相当する。

また、「物体検出(AI)」のモジュール３０では、検査開始の指示のための実行ボタンを表示するための「検査」と、処理の進捗状況を示す「進捗」が表示項目４０となる。

更に、「ルールベース分類」のモジュール３０では、処理の進捗状況を示す「進捗」と、不審物が写り込んでいない画像ファイルの枚数である「OK枚数」と、不審物が写り込んでいた画像ファイルの枚数である「NG枚数」とが表示項目４０となる。同様に、「目視判断」のモジュール３０においても、処理の進捗状況を示す「進捗」と、不審物が写り込んでいない画像ファイルの枚数である「OK枚数」と、不審物が写り込んでいた画像ファイルの枚数である「NG枚数」とが表示項目４０となる。「ルールベース分類」と「目視判断」の各モジュール３０においては、「OK枚数」と「NG枚数」とが実行結果に相当する。

また、実行結果出力部２２は、パイプライン５０における各モジュール３０の接続順に各表示項目４０を並べて表示する制御を行う。接続順は、データが流れる方向であって、図６の例では「ディレクトリスキャン」、「物体検出(AI)」、「ルールベース分類」、及び「目視判断」の順が接続順となる。

図７は、このように実行結果出力部２２が各モジュール３０の接続順に表示項目を並べて表示する制御を行ったときのGUI画面の一例を示す図である。

図７に示すように、このGUI画面６７には、ステップS1～S4の各ステップが表示される。これらのステップは、「ディレクトリスキャン」、「物体検出(AI)」、「ルールベース分類」、及び「目視判断」の各モジュール３０の各々に対応したステップである。

ステップS1には、「ディレクトリスキャン」のモジュール３０の表示項目４０に従って、「日付」、「ディレクトリ名」、及び「画像枚数」が表示される。

また、ステップS2には、「物体検出(AI)」のモジュール３０の表示項目４０に従って、実行ボタン６８を表示するための「検査」と、処理の進捗状況を示す「進捗」の各項目が表示される。実行ボタン６８は、検査開始の指示を出すためにユーザが押下するボタンである。実行部２１は、実行ボタン６８が押下されたときに、「物体検出(AI)」のモジュール３０を実行する。この例では、ディレクトリごとに実行ボタン６８が表示される。これにより、ユーザは、ディレクトリごとに画像ファイルの検査を行うことができる。また、「進捗」の項目には、「物体検出(AI)」のモジュール３０の処理の進捗状況が示される。進捗状況は、モジュール３０に含まれる全てのステップ数と、実行を終えたステップの数との比の百分率である。

一方、ステップS3には、「ルールベース分類」のモジュール３０の表示項目４０に従って、「進捗」、「OK枚数」、及び「NG枚数」の各項目が表示される。同様に、ステップS4においても、「目視判断」のモジュール３０の表示項目４０に従って、「進捗」、「OK枚数」、及び「NG枚数」の各項目が表示される。

また、GUI画面６７には、表示更新ボタン６９、スキャンボタン７０、及びAI一括実行ボタン７１の各ボタンも表示される。このうち、表示更新ボタン６９は、GUI画面６７の表示を更新するためにユーザが押下するボタンである。

スキャンボタン７０は、「ディレクトリスキャン」のモジュール３０を実行するためにユーザが押下するボタンである。実行部２１は、スキャンボタン７０が押下されたときに、「ディレクトリスキャン」のモジュール３０を実行し、当該モジュール３０が複数のディレクトリを一括してスキャンする。

AI一括実行ボタン７１は、複数のディレクトリにある画像ファイルに対して「物体検出(AI)」のモジュール３０に一括して検査を行わせるためにユーザが押下するボタンである。実行部２１は、AI一括実行ボタン７１が押下されたときに、「物体検出(AI)」のモジュール３０を実行する。これにより、「物体検出(AI)」のモジュール３０は、複数のディレクトリに格納されている画像ファイルから物体を抽出する処理を行う。なお、このようにAI一括実行ボタン７１をユーザが押下したときは、検査対象のディレクトリをユーザが指定する必要はないため、実行ボタン６８は非表示となる。

また、実行部２１は、このようにモジュール３０ごとに実行するのではなく、パイプライン５０における前段のモジュール３０の処理が終了したときに後段のモジュール３０を直ちに実行してもよい。

更に、実行結果出力部２２は、パイプライン５０を構成する全てのモジュール３０の実行を終えてから表示項目４０の内容を表示する必要はない。一例として、実行結果出力部２２は、パイプライン５０を構成する複数のモジュール３０のうちの途中のモジュール３０の実行を終えたときに、実行を終えたモジュール３０の表示項目４０の内容のみを表示する制御を行ってもよい。図７の例では、「ディレクトリスキャン」のモジュール３０の実行が完了し、後段の「物体検出(AI)」のモジュール３０が未実行の場合には、「ディレクトリスキャン」の表示項目４０の内容のみが表示され、「物体検出(AI)」の表示項目４０の内容は表示されない。

本実施形態では、実行結果出力部２２が、このようにパイプライン５０を実行したときの各モジュール３０の実行結果をGUI画面６７に表示する制御を行う。そのため、ユーザが、各モジュール３０の実行結果に基づいて、開発途中のパイプライン５０の効果を確認することができる。これにより、例えば、ユーザの課題を解決するためのITソリューションをパイプライン５０で実現できないとユーザが考えた場合には、パラメータ指定メニュー６０ｄ（図５参照）における閾値等の内部パラメータを調節し、再びパイプライン５０を実行してその効果を確認でき、所望の効果を奏するパイプライン５０を構築することが可能となる。

なお、このように各モジュール３０の接続順に表示項目４０を並べるのに代えて、実行結果出力部２２が、ユーザの好みに応じて表示項目４０を所定の配置で表示する制御を行ってもよい。

図８は、このように実行結果出力部２２が表示項目４０を所定の配置で表示する制御を行ったときのGUI画面の一例を示す図である。

図８に示すように、GUI画面７２には、サマリー表示領域７５、画像表示領域７６、地図表示領域７７、及び結果表示領域７８が表示される。

サマリー表示領域７５は、「ファイル名」、「AI」、及び「目視」の各表示項目４０を表示する領域である。

「ファイル名」の表示項目４０は、「ディレクトリスキャン」のモジュール３０がディレクトリをスキャンしたときに取得した画像ファイルのファイル名の一覧を表示する項目である。このようにサマリー表示領域７５にファイル名の一覧を表示することで、ユーザが、パイプライン５０で処理する画像ファイルを把握することができる。

また、「AI」の表示項目４０は、「物体検出(AI)」のモジュール３０が抽出した物体が不審物かどうかの判定を「ルールベース分類」のモジュール３０が行ったときの処理結果を表示する項目である。その物体が不審物でない場合には「OK」が表示され、その物体が不審物である場合には「NG」が表示される。

そして、「目視」の表示項目４０は、「目視判断」のモジュール３０を実行したときに、ユーザが不審物かどうかを判定した結果を表示する項目である。ユーザが不審物ではないと判定したときには「OK」が表示され、ユーザが不審物であると判定したときには「NG」が表示される。なお、「目視判断」のモジュール３０がまだ実行されていない場合には、「目視」の表示項目には記号「-」が表示される。

画像表示領域７６は、「ディレクトリスキャン」のモジュール３０が取得した画像ファイルが示す景観を表示する領域である。ここでは、「ファイル名」の表示項目４０においてハイライト表示されているファイル名に対応した景観が画像表示領域７６に表示される。

更に、画像表示領域７６の下にはOKボタン８６ａとNGボタン８６ｂとが表示される。これらのボタン８６ａ、８６ｂは、「目視判断」のモジュール３０が、画像表示領域７６に示された景観内に不審物が写っているか否かの目視判定の入力をユーザに促すためのボタンである。例えば、ユーザは、景観内に不審物が写っていないと判定したときにOKボタン８６ａを押下し、景観内に不審物が写っていると判定したときにNGボタン８６ｂを押下する。

地図表示領域７７は、画像表示領域７６に表示された景観を撮影した場所を示す地図を表示する領域である。その地図は、ユーザによって事前に記憶部１２に格納される。なお、画像表示領域７６に表示されている画像ファイルにGPS(Global Positioning System)等による位置情報が設定されている場合がある。その場合は、位置情報が示す位置とその周辺とを含む地図をネットワーク５上の地図データベースから実行結果出力部２２が取得し、取得した地図を実行結果出力部２２が地図表示領域７７に表示してもよい。

結果表示領域７８は、「ルールベース分類」のモジュール３０と「目視判断」のモジュール３０の実行結果を表示する領域である。図８の例のように「AI」の文字列８１の右に結果表示領域７８の一部７８ａが表示されているときは、「ルールベース分類」のモジュール３０の実行結果が結果表示領域７８に表示される。この例では、画像表示領域７６に表示された景観内に不審物はないと「ルールベース分類」のモジュール３０と判定したため、結果表示領域７８には文字列「OK」が表示される。

一方、図９は、画像表示領域７６に表示された景観内に不審物があると「ルールベース分類」のモジュール３０と判定したときのGUI画面７２の一例を示す図である。

図９の例では、画像表示領域７６内に白枠で示すフェンスが写り込んでおり、これが不審物であると「ルールベース分類」のモジュール３０が判定した場合を想定している。この場合、結果表示領域７８に、不審物があることを示す文字列「NG」が表示される。このように「NG」の場合には検出物表示欄８３が新たに表示され、そこに検出物である「フェンス」が表示される。更に、検出物表示欄８３の隣にスコア表示欄８４が表示され、そこに「物体検出(AI)」のモジュール３０が算出した検出スコアが表示される。

図１０は、ユーザがOKボタン８６ａを押下したときのGUI画面７２の一例を示す図である。

ユーザがOKボタン８６ａを押下すると、「目視」の文字列８２の右に結果表示領域７８の一部７８ｂが表示された状態となり、結果表示領域７８に文字列「OK」が表示される。これと共に、「目視」の表示項目４０において、画像表示領域７６に表示された画像ファイルに対応したエントリにも文字列「NG」が表示される。

なお、地図表示領域７７に表示する地図は、地図画像をアップロードするためのGUI画面を実行結果出力部２２が表示部３４に表示する制御を行うことで、ユーザが開発支援装置２に入力できる。

図１１は、地図の入力を促すためのGUI画面の一例を示す図である。

図１１に示すように、GUI画面８９には、地図表示領域９０、地図画像アップロード領域９１、及び追加領域９２を有する。

このうち、地図画像アップロード領域９１は、地図画像を含むファイルをアップロードする領域である。例えば、ユーザは、地図画像アップロード領域９１にファイルをドラッグ&ドロップすることで、当該ファイルをアップロードできる。なお、アップロードしたファイルは、端末装置３の処理部３１が、ネットワーク５を介して開発支援装置２に送信する。

地図表示領域９０は、アップロードしたファイルに含まれる地図画像を表示する領域である。また、追加領域９２は、ユーザが、地図画像に防壁や障害物等の位置を追加する領域である。

図１２は、パイプライン５０が動画ファイルを扱う場合のGUI画面の一例を示す図である。ここでは、パイプライン５０が、「ディレクトリスキャン」、「物体検出(AI)」、及び「ルールベース分類」の各モジュール３０によって構成されている場合を想定する。また、以下では、パイプライン５０が、現金自動預払機に忘れ物があるかを判定する場合を例にして説明を行う。

図１２の例では、実行結果出力部２２が、サマリー表示領域９４、動画再生領域９５、及び時系列解析領域９６を含むGUI画面９３を表示部３４に表示する制御を行う。

このうち、サマリー表示領域９４は、「ファイル名」と「AI」の各表示項目４０を表示する領域である。

「ファイル名」の表示項目４０は、「ディレクトリスキャン」のモジュール３０がディレクトリをスキャンしたときに取得した動画ファイルのファイル名の一覧を表示する項目である。

また、「AI」の表示項目４０は、「物体検出(AI)」のモジュール３０が抽出した物体の存続期間に基づいて、現金自動預払機に忘れ物があるかの判定を「ルールベース分類」のモジュール３０が行ったときの処理結果を表示する項目である。これにより忘れ物があると判定された場合には、「AI」の表示項目４０に「忘れ物あり」の文字列が表示される。

動画再生領域９５は、「ディレクトリスキャン」のモジュール３０が取得した動画ファイルを再生する領域である。

時系列解析領域９６は、「物体検出(AI)」のモジュール３０が抽出した物体の存続期間に基づいて「ルールベース分類」のモジュール３０が行う判定プロセスを可視化した領域である。

例えば、「物体検出(AI)」のモジュール３０が人とキャッシュカードとを抽出したとする。この場合、人の存続期間が終了してから所定時間だけ経過した後でもキャッシュカードの存続期間が続いている場合、「ルールベース分類」のモジュール３０は、忘れ物があると判定する。

なお、実行結果出力部２２が、パイプライン５０を構成するモジュール３０の少なくとも一つの処理結果の推移や統計を表示部３４にGUI画面で表示する制御を行ってもよい。

図１３は、そのGUI画面の一例を示す図である。

図１３の例では、図７や図８のように景観中に不審物があるかの判定を行う「ルールベース分類」の処理結果をGUI画面９７に表示する場合を想定する。この場合、GUI画面９７には、推移表示領域９８と統計表示領域９９とが含まれる。

推移表示領域９８は、「画像枚数」、「OK枚数」、及び「NG枚数」の時間的な推移を表示する領域である。「画像枚数」は、「ルールベース分類」のモジュール３０が判定を行った画像ファイルの全ての個数である。また、「OK枚数」は、景観中に不審物が写っていないと「ルールベース分類」のモジュール３０が判定した画像ファイルの個数である。そして、「NG枚数」は、景観中に不審物が写っていると「ルールベース分類」のモジュール３０が判定した画像ファイルの個数である。

一方、統計表示領域９９は、「OK枚数」と「NG枚数」の各々が「画像枚数」に示す割合の百分率を表示する領域である。ここでは、１か月等の所定の期間内における割合の百分率が統計表示領域９９に表示される。

このようにGUI画面９７に推移表示領域９８を表示することで、「ルールベース分類」のモジュール３０の判定結果の時期的な傾向をユーザが把握することができる。また、GUI画面９７に統計表示領域９９を表示することで、「ルールベース分類」のモジュール３０の判定結果について、「OK枚数」と「NG枚数」のどちらが多い等の傾向をユーザが把握することができる。

図１４は、本実施形態に係る開発支援方法の一例を示すフローチャートである。

まず、第１の受付部１６が、パイプライン５０を構成する各モジュール３０の選択を受け付ける（ステップＳ１０）。例えば、AIで課題解決を行うITソリューションを実現するためのモジュール３０がキャンバス領域６０ｂ（図５参照）にドラッグ&ドロップされると、第１の受付部１６は、そのモジュール３０の選択を受け付ける。

次に、第２の受付部１７が、パイプライン５０における各モジュール３０同士の接続関係の指定を受け付ける（ステップＳ１２）。例えば、第２の受付部１７は、キャンバス領域６０ｂにおける矢印Aに基づいて各モジュール３０同士の接続関係の指定を受け付ける。

続いて、定義情報生成部１９が、第２の受付部１７が指定を受け付けたモジュール３０同士の接続関係を示すパイプライン定義情報２３（図４参照）を生成する（ステップＳ１４）。

次いで、実行部２１が、パイプライン定義情報２３に従って各モジュール３０を接続することでパイプライン５０を生成し、生成したパイプライン５０を記憶部１２に格納する（ステップＳ１６）。

次に、実行部２１がパイプライン５０を実行する（ステップＳ１８）。例えば、実行部２１は、スキャンボタン７０（図７参照）が押下されたときに「ディレクトリスキャン」のモジュール３０を実行する。また、実行部２１は、図７の実行ボタン６８やAI一括実行ボタン７１が押下されたときに「物体検出(AI)」のモジュール３０を実行する。

なお、実行部２１は、このようにモジュール３０ごとに実行するのではなく、パイプライン５０における前段のモジュール３０の処理が終了したときに後段のモジュール３０を直ちに実行してもよい。

続いて、実行結果出力部２２は、パイプライン５０を実行したときの各モジュール３０の実行結果を端末装置３の表示部３４に出力する（ステップＳ２０）。

例えば、実行結果出力部２２は、図７のGUI画面６７の各表示項目４０に、パイプライン５０を実行したときの「ディレクトリスキャン」、「物体検出(AI)」、「ルールベース分類」、及び「目視判断」の各モジュール３０の実行結果を表示する制御を行う。

なお、実行結果出力部２２は、パイプライン５０を構成する全てのモジュール３０の実行を終えてから表示項目４０を表示する必要はない。例えば、実行結果出力部２２は、パイプライン５０を構成する複数のモジュール３０のうちの途中のモジュール３０の実行を終えたときに、実行を終えたモジュール３０の表示項目４０のみを表示する制御を行ってもよい。

以上により、本実施形態に係る開発支援方法の基本的な処理を終える。

上記した本実施形態によれば、実行部２１が、パイプライン定義情報２３に基づいてパイプライン５０を生成することで、ユーザが選択したモジュール３０から構成されたパイプライン５０を簡単に構築でき、AIを活用したITソリューションをそのパイプライン５０で簡単に実現できる。

しかも、実行結果出力部２２が、パイプライン５０に含まれる各モジュール３０の実行結果を表示部３４に表示する制御を行うため、ユーザが、表示された実行結果に基づいてパイプライン５０の開発途中にその効果を評価できる。

＜ハードウェア構成図＞
次に、本実施形態に係る開発支援装置２のハードウェア構成について説明する。

図１５は、本実施形態に係る開発支援装置２のハードウェア構成の一例を示す図である。図１５に示すように、開発支援装置２は、記憶装置２ａ、メモリ２ｂ、プロセッサ２ｃ、通信インターフェース２ｄ、及び媒体読み取り装置２ｆを有する。これらの各部はバス２ｇにより相互に接続される。

このうち、記憶装置２ａは、HDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)等の不揮発性の記憶装置であって、本実施形態に係る開発支援プログラム１００を記憶する。

なお、開発支援プログラム１００をコンピュータが読み取り可能な記録媒体２ｈに記録させておき、プロセッサ２ｃに記録媒体２ｈの開発支援プログラム１００を読み取らせるようにしてもよい。

そのような記録媒体２ｈとしては、例えばCD-ROM(Compact Disc - Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)、及びUSB(Universal Serial Bus)メモリ等の物理的な可搬型記録媒体がある。また、フラッシュメモリ等の半導体メモリやハードディスクドライブを記録媒体２ｈとして使用してもよい。

更に、公衆回線、インターネット、及びLAN(Local Area Network)等に接続された装置に開発支援プログラム１００を記憶させてもよい。その場合は、プロセッサ２ｃがその開発支援プログラム１００を読み出して実行すればよい。

一方、メモリ２ｂは、DRAM(Dynamic Random Access Memory)等のようにデータを一時的に記憶するハードウェアであって、その上に開発支援プログラム１００が展開される。

プロセッサ２ｃは、開発支援装置２の各部を制御するCPU(Central Processing Unit)やGPU(Graphical Processing Unit)である。そのプロセッサ２ｃがメモリ２ｂと協働して開発支援プログラム１００を実行することにより図１の処理部１１が実現される。

また、図１の記憶部１２は、記憶装置２ａとメモリ２ｂにより実現される。更に、通信インターフェース２ｄは、開発支援装置２をネットワーク５に接続するためのNIC(Network Interface Card)等のハードウェアである。その通信インターフェース２ｄにより図１の通信部１３が実現される。

そして、媒体読み取り装置２ｆは、記録媒体２ｈに記録されているデータを読み取るためのUSBリーダ等のハードウェアである。

本実施形態の開発支援装置は、典型的には例えばWebページとして各種の操作画面を用意し、端末装置のWebブラウザに表示させることができる。しかし、本実施形態はこの態様に限られない。例えば、端末装置３に各種の操作画面を備える専用アプリケーションプログラムをインストールしてもよい。この場合、開発支援装置２は、各種の操作画面に表示させる一部内容（実行結果などの動的に変化し得るデータ）を端末装置３に送信すれば、端末装置３の専用アプリケーションに各種操作画面を表示させることができる。すなわち、本実施形態の開発支援装置２は、端末装置３に画面を表示させることができる様々な態様も含むことができる。

本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、更に様々な変形が可能である。例えば、上述した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある変形例の一部を他の変形例に置き換えたり、変形例を組み合わせたりすることが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１…開発支援システム、２…開発支援装置、３…端末装置、５…ネットワーク、１１…処理部、１２…記憶部、１３…通信部、１５…パイプライン編集部、１６～１８…第１～３の受付部、１９…定義情報生成部、２１…実行部、２２…実行結果出力部、２３…パイプライン定義情報、２４…表示項目情報、３０…モジュール、３０ａ～３０ｅ…第１～第５のグループ、３１…処理部、３２…通信部、３３…入力部、３４…表示部、３５…操作受付部、４０…表示項目、５０…パイプライン、５１…ディレクトリ、５２…画像ファイル、６０、６７、７２、８９、９３、９７…GUI画面、６０ａ…メニュー領域、６０ｂ…キャンバス領域、６０ｃ…動作設定領域、６０ｄ…パラメータ指定メニュー、６０ｅ、６０ｆ…タブ、６８…実行ボタン、６９…表示更新ボタン、７０…スキャンボタン、７１…AI一括実行ボタン、７５…サマリー表示領域、７６…画像表示領域、７７…地図表示領域、７８…結果表示領域、８１、８２…文字列、８３…検出物表示欄、８４…スコア表示欄、８６ａ…ＯＫボタン、８６ｂ…ＮＧボタン、９０…地図表示領域、９１…地図画像アップロード領域、９２…追加領域、９４…サマリー表示領域、９５…動画再生領域、９６…時系列解析領域、９８…推移表示領域、９９…統計表示領域、１００…開発支援プログラム。

Claims (15)

1. 複数のモジュールのうち、学習済モデルに基づいて特徴を抽出する第１のモジュールを含む一部のモジュールの選択を受け付ける第１の受付部と、
   前記一部のモジュール同士の接続関係の指定を受け付ける第２の受付部と、
   前記接続関係を示す定義情報を生成する生成部と、
   前記定義情報が示す前記接続関係に従って前記一部のモジュール同士を接続した処理プログラムを実行する実行部と、
   前記処理プログラムを実行したときの前記一部のモジュールの実行結果を出力する実行結果出力部と、
   を有する開発支援装置。
2. 請求項１に記載の開発支援装置であって、
   前記複数のモジュールは、
   前記特徴を抽出する対象となるデータの入力を受け付ける複数のモジュールからなる第１のグループと、
   複数の前記第１のモジュールからなる第３のグループと、
   前記データに対する判定、または第１のモジュールが抽出した特徴に対する判定を行う複数のモジュールからなる第４のグループとに分類され、
   前記第１のグループ、前記第３のグループ、及び前記第４のグループの各々の前記モジュールを記憶した記憶部を更に有する、
   開発支援装置。
3. 請求項２に記載の開発支援装置であって、
   前記一部のモジュールは、前記第１のモジュールと、前記第４のグループに属する第２のモジュールとを含む、
   開発支援装置。
4. 請求項３に記載の開発支援装置であって、
   前記第２のモジュールは、前記データに対する判定の入力を促すモジュールである、
   開発支援装置。
5. 請求項４に記載の開発支援装置であって、
   前記データは画像データであり、
   前記第１のモジュールは、画像データの前記特徴を抽出し、
   前記実行結果出力部は、前記画像データが示す画像を表示部に表示させる制御を行い、
   前記第２のモジュールは、表示された前記画像に対する判定の入力を促す、
   開発支援装置。
6. 請求項３に記載の開発支援装置であって、
   前記第２のモジュールは、前記第１のモジュールが抽出した前記特徴に対し、ルールベースで判定を行うモジュールである、
   開発支援装置。
7. 請求項２乃至請求項６のいずれか１項に記載の開発支援装置であって、
   前記記憶部は、前記複数のモジュールの各々に対応した表示項目が格納された表示項目情報を記憶し、
   前記実行結果出力部は、前記表示項目を、前記処理プログラムにおける前記一部のモジュールの接続順に表示部に並べて表示するか、または所定の配置で表示部に表示する制御を行う、
   開発支援装置。
8. 請求項７に記載の開発支援装置であって、
   前記表示項目は、前記モジュールの実行結果、または前記モジュールにおける処理の進捗状況である、
   開発支援装置。
9. 請求項８に記載の開発支援装置であって、
   前記第１のグループに、ディレクトリ内に格納された複数のファイルの各々を識別する識別子を取得する第３のモジュールが含まれており、
   前記実行結果出力部は、前記第３のモジュールの実行結果として、取得した前記識別子の一覧を表示部に表示させる制御を行う、
   開発支援装置。
10. 請求項２乃至請求項９のいずれか１項に記載の開発支援装置であって、
    前記複数のモジュールは、前記処理プログラムの処理結果を出力する複数のモジュールからなる第５のグループを有し、
    前記記憶部は、前記第５のグループに属する前記モジュールを記憶する、
    開発支援装置。
11. 請求項２乃至請求項１０のいずれか１項に記載の開発支援装置であって、
    前記複数のモジュールは、前記第１のモジュールが前記特徴を抽出する前の前記データに対して加工を行う複数のモジュールからなる第２のグループを有し、
    前記記憶部は、前記第２のグループに属する前記モジュールを記憶する、
    開発支援装置。
12. 請求項１乃至請求項１１のいずれか１項に記載の開発支援装置であって、
    前記モジュールの内部パラメータの値の指定を受ける第３の受付部を更に有する、
    開発支援装置。
13. 請求項１乃至請求項１２のいずれか１項に記載の開発支援装置であって、
    前記実行結果出力部は、前記一部のモジュールのうちの少なくとも一つの処理結果の推移又は統計を表示部に表示させる制御を行う、
    開発支援装置。
14. 複数のモジュールのうち、学習済モデルに基づいて特徴を抽出する第１のモジュールを含む一部のモジュールの選択を受け付けるステップと、
    前記一部のモジュール同士の接続関係の指定を受け付けるステップと、
    前記接続関係を示す定義情報を生成するステップと、
    前記定義情報が示す前記接続関係に従って前記一部のモジュール同士を接続した処理プログラムを実行するステップと、
    前記処理プログラムを実行したときの前記一部のモジュールの実行結果を出力するステップと、
    をコンピュータが実行する開発支援方法。
15. 複数のモジュールのうち、学習済モデルに基づいて特徴を抽出する第１のモジュールを含む一部のモジュールの選択を受け付けるステップと、
    前記一部のモジュール同士の接続関係の指定を受け付けるステップと、
    前記接続関係を示す定義情報を生成するステップと、
    前記定義情報が示す前記接続関係に従って前記一部のモジュール同士を接続した処理プログラムを実行するステップと、
    前記処理プログラムを実行したときの前記一部のモジュールの実行結果を出力するステップと、
    をコンピュータに実行させるための開発支援プログラム。

Images