JP6600856B1

JP6600856B1 - 人工知能パッケージの流通環境を提供する流通環境提供システム

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Publication number: JP6600856B1
Application number: JP2018122080A
Authority: JP
Inventors: 佑太芦原; 智彦岡崎; 秀晃河合; 純青山
Original assignee: Cross Compass Ltd
Current assignee: Cross Compass Ltd
Priority date: 2018-06-27
Filing date: 2018-06-27
Publication date: 2019-11-06
Anticipated expiration: 2038-06-27
Also published as: JP2020004030A

Abstract

【課題】解決すべき課題を有する者及び人工知能パッケージを有する者の両者にとって利便性の高い、人工知能パッケージ流通環境提供システム１を提供する。【解決手段】流通環境提供システム１における提示手段１３は、ある解決すべき課題の指定を受け付け、指定されたある解決すべき課題と、人工知能パッケージ登録手段１２に登録された人工知能パッケージに関する情報とに基づいて、指定されたある解決すべき課題に関連する人工知能パッケージを提示する機能、及び、ある人工知能パッケージの指定を受け付け、指定されたある人工知能パッケージに関する情報又は指定されたある人工知能パッケージに関する情報と、課題登録手段１１により登録された解決すべき課題とに基づいて、指定されたある人工知能パッケージ又は指定されたある人工知能パッケージに関する情報に関連する解決すべき課題を提示する機能を有する。【選択図】図１

Description

本発明は、人工知能パッケージの流通環境を提供する流通環境提供システムに関する。

近年、人工知能を用いた異常検出技術や最適制御技術等が研究開発され、実用化されている。一般的な人工知能技術を実システムに適用する流れは、まず、ＡＥ（自己符号化器）、ＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク）、ＬＳＴＭ（ディープラーニングの原理処理）、Ｆ−ＣＮＮ（順伝番型ニューラルネットワーク）、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）などの学習機能及び推論機能を担う１又は複数の学習推論モジュール、並びに、データ読取モジュールや正規化モジュール等の前処理モジュール及び推論結果分類モジュールや入力寄与度算出モジュール等の後処理モジュールなどの学習機能及び推論機能以外の演算処理を担う演算処理モジュールを適宜に組み合わせて、学習及び推論を行うためのデータが入力可能な人工知能モジュールを構成する。そして、学習用データセットや検証用データセットを用意し、さらに、必要に応じて、これらのデータセットを人工知能モジュールに対して入力可能なデータに変換するべく、用意されたデータセットのそれぞれにラベル付与を行って、事前準備を行う。その後、構成された人工知能モジュールに対して、学習用データセットを用いて学習を実施し、検証用データセットを用いて推論を実施して有効性を検証する。その後、有効だと判断された人工知能モジュールのうち、当該人工知能モジュールに含まれる、有効だと判断された学習済みモデルを選定し、当該学習済みモデルを、実システムへ適用することが行われている。

前述のとおり、人工知能モジュールは、前処理モジュール及び後処理モジュールのような演算処理モジュールや、学習推論モジュールなどの様々な内部モジュールによって構成されており、それら内部モジュールの組み合わせによって得られる、人工知能モジュール全体としての学習の効果や推論の効果も様々である。加えて、学習や検証に用いるデータセットの種類や、必要に応じて適用されるデータセットに対するラベル付けの方法の種類によっても、人工知能モジュールの学習の効果や推論の効果は大きく異なり、これらによって、最終的に求められる学習済みモデルの性能は大きく異なるものとなる。

一方で、学習済みモデルが適用される実システムが抱える課題、つまり、実システムが人工知能技術を用いて解決したい課題も、その実システムの環境に応じて様々なものがある。
したがって、人工知能モジュールを実システムに適用する研究者や開発者は、様々な内部モジュールを組み合わせた人工知能モジュールの性能について、人工知能モジュール、学習用データセット、検証用データセット、ラベル付けの方法等について検証を行い、経験を積み重ねつつ、得られた経験に基づいて、自身の様々な課題を抱える適用対象に最適な人工知能モジュールを選択し、設計を行なっている。

そして、積み重ねた経験をもとに、特定の適用対象に特化せず、より汎用的な適用対象に対して効果をあげることが判明した人工知能モジュール、学習用データセット、検証用データセット、ラベル付けの方法等を適宜一括りにし、これを人工知能パッケージとして、１又は複数の適用対象に販売・流通しようとする動きも現れはじめている。

そのような背景のもと、例えば、特許文献１においては、複雑かつ高度な機械学習モデルについて専門家でなくとも簡単に設計可能とすることを目的とした、機械学習モデル設計支援装置が開示されている。特許文献１に開示されたものは、入力されたデータに適用し演算する関数を一つのノードとして表した関数ノードを複数接続することで機械学習モデルを生成し、その上で、機械学習モデル取引サーバに、生成された機械学習モデルを送信する機能を有している。

特許第６００７４３０号公報

しかしながら、特許文献１は、関数ノードを複数接続することで生成された機械学習モデルが、機械学習モデル取引サーバ上で取引可能である点を開示するものの、前記機械学習モデル取引サーバについての具体的な構成が明らかではなく、機械学習モデル取引サーバが、どのように機械学習モデルを流通させるものであるかを開示するものではない。

つまり、特許文献１における機械学習モデル取引サーバは、設計者によって設計された機械学習モデルについて、どのように実システムと関連付けるのか明らかとなっておらず、人工知能技術によって課題を解決したいと考える実システム側の者にとっても、機械学習モデルを提供する者にとっても、利便性の高いものとはいえなかった。

このような課題を解決するために、本発明の第一態様によれば、人工知能技術を用いて課題を解決するための人工知能パッケージの流通環境を提供する流通環境提供システムにおいて、当該流通環境提供システムが、課題登録手段と、人工知能パッケージ登録手段と、提示手段とを備え、前記課題登録手段が、人工知能パッケージの適用対象である適用対象システムに関連づけられた解決すべき課題として、適用対象システムへの人工知能技術の適用方法の類型、適用対象システムの特定の変数の種類若しくは特徴、及び、適用対象システムの特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴のうち１又は複数を受付けて登録する機能を有し、前記人工知能パッケージ登録手段が、学習済みモデルを生成する機能を有する人工知能パッケージと共に、当該人工知能パッケージに関する情報として、前記人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型、前記人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の変数の種類若しくは特徴、前記人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴のうち１又は複数を受付けて登録する機能を有し、前記提示手段が、前記課題登録手段に登録されたある解決すべき課題の指定を受け付け、指定された前記ある解決すべき課題と、前記人工知能パッケージ登録手段に登録された１又は複数の前記人工知能パッケージに関する情報とに基づいて、指定された前記ある解決すべき課題に関連する人工知能パッケージを１又は複数提示する機能、及び、前記人工知能パッケージ登録手段に登録されたある人工知能パッケージ又はある人工知能パッケージに関する情報の指定を受け付け、指定された前記ある人工知能パッケージと共に登録された前記ある人工知能パッケージに関する情報又は指定された前記ある人工知能パッケージに関する情報と、前記課題登録手段により登録された１又は複数の前記解決すべき課題とに基づいて、指定された前記ある人工知能パッケージ又は指定された前記ある人工知能パッケージに関する情報に関連する解決すべき課題を１又は複数提示する機能を有することを特徴とする人工知能パッケージの流通環境を提供する流通環境提供システムが提供される。

また、本発明の第二態様によれば、人工知能技術を用いて課題を解決するための人工知能パッケージの流通環境を提供する流通環境提供システムにおいて、当該流通環境提供システムが、課題登録手段と、人工知能パッケージ登録手段と、提示手段とを備え、前記課題登録手段が、人工知能パッケージの適用対象である適用対象システムに関連づけられた解決すべき課題として、適用対象システムへの人工知能技術の適用方法の類型、適用対象システムの特定の変数の種類若しくは特徴、及び、適用対象システムの特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴のうち１又は複数を受付けて登録する機能を有し、前記人工知能パッケージ登録手段が、学習済みモデルを生成する機能を有する人工知能パッケージと共に、当該人工知能パッケージに関する情報として、前記人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型、前記人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の変数の種類若しくは特徴、前記人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴のうち１又は複数を受付けて登録する機能を有し、前記提示手段が、前記課題登録手段に登録されたある解決すべき課題の指定を受け付け、指定された前記ある解決すべき課題と、前記人工知能パッケージ登録手段に登録された１又は複数の前記人工知能パッケージに関する情報とに基づいて、指定された前記ある解決すべき課題に関連する人工知能パッケージを１又は複数提示する機能を有することを特徴とする人工知能パッケージの流通環境を提供する流通環境提供システムが提供される。

また、本発明の第三態様によれば、人工知能技術を用いて課題を解決するための人工知能パッケージの流通環境を提供する流通環境提供システムにおいて、当該流通環境提供システムが、課題登録手段と、人工知能パッケージ登録手段と、提示手段とを備え、前記課題登録手段が、人工知能パッケージの適用対象である適用対象システムに関連づけられた解決すべき課題として、適用対象システムへの人工知能技術の適用方法の類型、適用対象システムの特定の変数の種類若しくは特徴、及び、適用対象システムの特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴のうち１又は複数を受付けて登録する機能を有し、前記人工知能パッケージ登録手段が、学習済みモデルを生成する機能を有する人工知能パッケージと共に、当該人工知能パッケージに関する情報として、前記人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型、前記人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の変数の種類若しくは特徴、前記人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴のうち１又は複数を受付けて登録する機能を有し、前記提示手段が、前記人工知能パッケージ登録手段に登録されたある人工知能パッケージ又はある人工知能パッケージに関する情報の指定を受け付け、指定された前記ある人工知能パッケージと共に登録された前記ある人工知能パッケージに関する情報又は指定された前記ある人工知能パッケージに関する情報と、前記課題登録手段により登録された１又は複数の前記解決すべき課題とに基づいて、指定された前記ある人工知能パッケージ又は指定された前記ある人工知能パッケージに関する情報に関連する解決すべき課題を１又は複数提示する機能を有することを特徴とする人工知能パッケージの流通環境を提供する流通環境提供システムが提供される。

本発明によれば、適用対象システムに関連付けられた解決すべき課題と、人工知能技術を用いて課題を解決するための人工知能パッケージとを、共に流通環境提供システムに登録することができ、解決すべき課題を流通環境提供システムに登録する者によって登録された解決すべき課題と、人工知能パッケージを流通環境提供システムに登録する者によって登録された人工知能パッケージとが、流通環境提供システム上で関連づけて提示されるから、両者にとって利便性の高いシステムを提供することができる。

人工知能パッケージの流通環境を提供する流通環境提供システム１のシステム構成図である。課題登録者による課題登録手段１１への解決すべき課題の登録操作を表す図である。人工知能パッケージ登録者による人工知能パッケージ登録手段１２への登録操作を表す図である。人工知能パッケージ指定者による人工知能パッケージ提示手段１３への指定操作を表す図である。提示手段１３への指定操作の変形例示す図である。

以下、図面を参照して本発明を実施するための形態について説明する。なお、以下では本発明の目的を達成するための説明に必要な範囲を模式的に示し、本発明の該当部分の説明に必要な範囲を主に説明することとし、説明を省略する箇所については公知技術によるものとする。

まず、図１に、本発明における人工知能技術を用いて課題を解決するための人工知能パッケージの流通環境を提供する流通環境提供システム１のシステム構成図を示す。

図１に示した流通環境提供システム１は、課題登録手段１１、人工知能パッケージ登録手段１２、人工知能パッケージ提示手段１３から構成される。

流通環境提供システム１は、例えば、マウス、キーボードや表示装置等の図示しないユーザインターフェースを備えるコンピュータや、クライアントに対してウェブページ等を介してユーザインターフェースを提供するクラウドシステムを構築可能なサーバ装置等によって実現されるものである。そして、課題登録手段１１、人工知能パッケージ登録手段１２、人工知能パッケージ提示手段１３等、流通環境提供システム１に含まれる各手段のそれぞれは、例えば、アプリケーションや部分プログラムによって実現されるものであって、流通環境提供システム１は、流通環境提供システム１上でアプリケーションや部分プログラムを実行することで、課題登録手段１１、人工知能パッケージ登録手段１２、人工知能パッケージ提示手段１３等、各手段を機能させる構成を備えるものである。
それぞれの手段が備える機能については以下に詳述する。

＜課題登録手段１１について＞
まず、課題登録手段１１は、図２に示すとおり、適用対象システム２に関連づけられた、解決すべき課題について、課題登録者からの登録操作を受け付けて図示しない課題ライブラリ等の記憶領域への登録を行う機能を有するものである。

ここで、解決すべき課題とは、適用対象システム２が抱える、解決すべき課題・解決したい課題であって、人工知能技術を適用対象システム２に適用することによって解決することが期待される課題のことを表す。

これは、人工知能技術を適用対象システム２に適用するための適用方法の類型という形で整理することができる。例えば、適用対象２がプラントであれば、解決すべき課題の具体例としては、異常事象に相関の高い１又は複数のセンサ（入力変数）を抽出することが挙げられ、これは人工知能技術の適用方法として捉えると、異常事象に相関の高い入力変数を抽出するための「データマイニング」として表現できる。また別の例として、適用対象２が特定の環境に設置されたロボットの振動防止制御系であれば、解決すべき課題の具体例としては、ロボットの振動量（加速度センサの出力値）と、電流値、モータ速度及びモータ温度という既知の相関関係を有するパラメータの最適化が挙げられ、これは人工知能技術の適用方法として捉えると、振動防止制御に際して互いに相関することが既知である変数についての「パラメータ最適化」として表現できる。さらに別の例として、適用対象２がカメラ画像により製造ライン上の製品を検品する装置であれば、解決すべき課題の具体例としては、カメラ画像の特徴に基づいて正常製品と異常製品とを見分けることが挙げられ、これは人工知能技術の適用方法として捉えると、正常製品のカメラ画像と異常製品のカメラ画像とを分類する「クラスタリング」として表現できる。

また、解決すべき課題について、他の情報が明らかとなっている場合、つまり、解決すべき課題に関連する、適用システムにおける「変数の種類若しくは特徴」が既知である場合には、解決すべき課題を、「変数の種類若しくは特徴」として表現することができる。この「変数の種類若しくは特徴」は、例えば前述した、適用対象２が特定の環境に設置されたロボットの振動防止制御系の例であれば、振動防止制御を行うに際し、ロボットの振動量（変数の種類）と、電流値（変数の種類）、モータ速度（変数の種類）及びモータ温度（変数の種類）を何かしら用いることが既知である場合、解決すべき課題は、「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電流値」、「モータ速度」、「モータ温度」を列記する等により、（課題解決に関連する）変数の種類（若しくは特徴）として表現できる。このとき、前記「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」は、「加速度センサの出力値」のように、変数の種類として特定してもよく、また、振動を抽出するための加速度信号は短い時間で激しい変化を起こすこと等を性質として有するものであることから「振動量」を抽出するための「加速度センサの出力値」を「振動を表す信号」のように変数の特徴として特定してもよい。同様に、他の変数についても、「モータ温度」のセンサ値のように変数の種類として特定してもよく、また、熱系である温度信号は応答値の時定数が大きくむだ時間を含むこと等を性質として有するものであることから「モータ温度」を「温度を表す信号」のように変数の特徴として特定してもよい。

また、解決すべき課題について、さらに他の情報が明らかとなっている場合、つまり、解決すべき課題に関連する既知の相関関係を表す、適用対象システムの「特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」が既知である場合には、解決すべき課題を、「特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」として表現することができる。この「特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」は、例えば前述した、適用対象２が特定の環境に設置されたロボットの振動防止制御系の例であれば、振動防止制御を行うに際し、ロボットの振動量（出力変数の種類）と、電流値（入力変数の種類）、モータ速度（入力変数の種類）及びモータ温度（入力変数の種類）との関係について、互いに相関するものであることが既知である場合、解決すべき課題は、出力変数の種類である「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」と、入力変数の種類である「電流値」、「モータ速度」及び「モータ温度」との相関関係（の調整ないし最適化）として表現できる。このとき、前記「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」は、「加速度センサの出力値」のように、出力変数の種類として特定してもよく、また、振動を抽出するための加速度信号は短い時間で激しい変化を起こすこと等を性質として有するものであることから「振動量」を抽出するための「加速度センサの出力値」を「振動を表す信号」のように出力変数の特徴として特定してもよい。同様に、入力変数についても、「モータ温度」のセンサ値のように入力変数の種類として特定してもよく、また、熱系である温度信号は応答値の時定数が大きくむだ時間を含むこと等を性質として有するものであることから「モータ温度」を「温度を表す信号」のように入力変数の特徴として特定してもよい。

そして、課題登録者は、上述のように、「人工知能技術を適用対象システム２に適用するための適用方法の類型」、適用対象システム２の「変数の種類若しくは特徴」や、適用対象システム２の「特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」として表現される解決すべき課題について、それらのうちの１又は複数を、流通環境提供システム１の図示しないユーザインターフェースを介して、課題登録手段１１に対して登録を行う。

登録の具体的な方法については、流通環境提供システム１が、図示しないユーザインターフェースを提示して、課題登録者に解決すべき課題を直接入力させてもよいし、予め課題登録手段１１に登録された解決すべき課題や、過去に登録された解決すべき課題を一覧表示することで、課題登録者に解決すべき課題を選択させてもよい。

また、過去に登録された解決すべき課題における「変数の種類若しくは特徴」や、「特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」から入力や出力を問わない形で「変数の種類若しくは特徴」を抽出したものを、課題登録者に一覧表示すると共に、当該一覧表示された「変数の種類若しくは特徴」の中から所望の「変数の種類若しくは特徴」を選択させて、解決すべき課題である、適用対象システム２の「変数の種類若しくは特徴」を選択させてもよいし、前記一覧表示された「変数の種類若しくは特徴」の中から所望の「変数の種類若しくは特徴」を、入力変数としてのものであるか、出力変数としてのものであるかという情報と合わせて選択させて、解決すべき課題である、適用対象システム２の「特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」の入力又は選択に代えてもよい。

入力された解決すべき課題又は選択された解決すべき課題は、課題登録者を一意に識別可能な識別符号、課題登録者の名称、課題登録者の連絡先、課題登録日時等の課題登録者情報と共に、図示しない記憶領域である流通環境提供システム１の課題ライブラリへ追加保存される。

また、課題登録手段１１に解決すべき課題を登録するに際しては、適用対象２についての製造業、農業、医療等の「業種」が解決すべき課題に関連づけられて合わせて登録されてよい。

適用対象２が特定の環境に設置されたロボットの振動防止制御系の例であれば、課題登録者が課題登録手段１１に対して順に登録操作を行うことで、課題登録手段１１が、登録操作を受け付けたものに対し、解決すべき課題として、「業種」として「製造業」、「人工知能技術を適用対象システム２に適用するための適用方法の類型」として「パラメータ最適化」、適用対象システム２の「変数の種類若しくは特徴」として「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電流値」、「モータ速度」、「モータ温度」のそれぞれをデータベースに格納可能なデータ形式に列記して、課題登録者情報と共に課題ライブラリに追加保存することが考えられる。

また、別の例では、課題登録者が課題登録手段１１に対して順に登録操作を行うことで、登録操作を受け付けたものに対し、課題登録手段１１が、解決すべき課題として、「人工知能技術を適用対象システム２に適用するための適用方法の類型」として「パラメータ最適化」、適用対象システム２の「変数の種類若しくは特徴」として「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電流値」、「モータ速度」、「モータ温度」、適用対象システム２の「特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」における出力変数の種類として「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」と、適用対象システム２の「特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」における入力変数の種類として「電流値」、「モータ速度」及び「モータ温度」のそれぞれをデータベースに格納可能なデータ形式に列記して、課題登録者情報と共に課題ライブラリに追加保存することが考えられる。

＜人工知能パッケージ登録手段１２について＞
次に、人工知能パッケージ登録手段１２について説明する。人工知能パッケージ登録手段１２は、図３に示すとおり、人工知能パッケージ登録者によって提供される人工知能パッケージ及び人工知能パッケージに関する情報について、人工知能パッケージ登録者からの登録操作を受け付けて、人工知能パッケージライブラリ等の図示しない記憶領域への登録を行う機能を有するものである。

ここで、人工知能パッケージとは、人工知能パッケージ登録者によって、開発やインテグレートされ、流通環境提供システム１に対して提供されるものであり、所定の学習データセットを入力して学習を行うことで、実システムである適用対象システム２に適用可能な学習済みモデルを生成することができるものである。

人工知能パッケージには、学習を行い、学習済みモデルを生成するために必要な手段が備えられている。

すなわち、人工知能パッケージは、人工知能モジュールが学習や推論を行う際に用いるデータセットを読み取る機能を有する読取モジュール、データセットを正規化するための正規化モジュール、データセットのデータ集合を分割する機能を有するデータ分割モジュール、データセットから所望のデータを抽出する機能を有するデータ抽出モジュール、データセットのデータを結合する機能を有するデータ結合モジュール、画像データのリサイズを行う機能を有する画像データリサイズモジュール、画像データのフィルタ処理を行う機能を有する画像データフィルタモジュール、データセットに正常／異常のラベル付けを行う機能を有するデータラベリングモジュール等の前処理モジュール、学習推論モジュールの推論結果に対する正常／異常の判定結果を分類する機能を有する推論結果分類モジュール、判定結果に対する入力寄与度を算出する機能を有する入力寄与度算出モジュール等の後処理モジュール、複数の内部モジュールが並列して接続される場合に、並列する内部モジュールの直前に配置され、並列する内部モジュールに対してデータをどのように受けわたすかを制御するデータ分岐制御モジュール、並列して接続された内部モジュールのそれぞれが一つの内部モジュールに接続される場合に、前記並列して接続された内部モジュールの直後に配置され、前記並列して接続された内部モジュールのそれぞれから前記一つの内部モジュールに対してデータをどのように受けわたすかを制御するデータ合流制御モジュール、前記並列して接続された内部モジュールのそれぞれから前記一つの内部モジュールに対してデータを受け渡す際に、前記並列して接続された内部モジュールのそれぞれの直後に配置され、前記並列して配置されたモジュールのそれぞれから出力されるデータの待ち合わせを制御するデータ待ち合わせ制御モジュール、内部モジュールからのデータ出力を前段にフィードバックするデータループ制御モジュール等のデータフロー制御モジュール、ＡＥ（自己符号化器）、ＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク）、ＬＳＴＭ（ディープラーニングの原理処理）、Ｆ−ＣＮＮ（順伝番型ニューラルネットワーク）、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）、決定木学習、ＧＰ（遺伝的プログラミング）等の学習推論モジュールを、学習を行い、学習済みモデルを生成することができるように、つまり、少なくとも１つの学習推論モジュールを含むように、１つの学習推論モジュールを指定するか、又は、少なくとも１つの学習推論モジュールを含みつつその他のモジュールを適宜組み合わせて構成されるものである。

前述のモジュールは、それぞれプログラムやアプリケーションとして実現可能であり、それらを適宜組み合わせて構成される人工知能パッケージもまた、プログラムやアプリケーションとして実現されるものである。

また、人工知能パッケージには、必要に応じて、学習や推論に有効であることが既知であるデータセットや、当該データセットに有効であることが既知であるラベル付けを行うモジュール等が付加されてもよい。データセットやラベル付けを行うモジュールのそれぞれを人工知能パッケージに付加するにあたり、データセットは、例えばアプリケーションとして実現される人工知能パッケージ内のデータ保持部に格納されてよく、ラベル付けを行うモジュールは、例えばプログラムとして人工知能パッケージに含まれてよい。

この各種モジュールの適宜の組み合わせで構成される人工知能パッケージは、学習推論モジュールの作用によって、学習データを入力することで、内部の重みパラメータ等を変更させていき、複数の学習済みモデル候補を生成する。その後、複数の学習済みモデル候補に対して検証用のデータセットを入力し、その出力結果から、検証結果の優れた学習済みモデルを選定し、選定したものを実行ファイル形式のプログラムとして外部に出力することで、実システムである適用対象へ適用するための学習済みモデルを生成することができる。

一方、学習推論モジュール及び学習済みモデルは、適用対象へ人工知能技術を適用するための方法によって、例えば、「データマイニング」、「パラメータ最適化」、「クラスタリング」等に分類することができるから、学習推論モジュールを包含し、学習済みモデルを生成する機能を有する人工知能パッケージは、「人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型」に基づいて整理することができる。

また、学習推論モジュール及び学習済みモデルは、学習に際して、特定の種類や特徴を有する変数を用いるものであるから、学習推論モジュールを包含し、学習済みモデルを生成する機能を有する人工知能パッケージには、「特定の変数の種類若しくは特徴」に関する情報を有するものが含まれる。例えば、「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」と、入力変数の種類である「電流値」、「モータ速度」及び「モータ温度」との相関関係について最適化を行うことを目的として設計された人工知能パッケージは、「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電流値」、「モータ速度」、「モータ温度」に関する情報を扱うものであるから、「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電流値」、「モータ速度」、「モータ温度」に関する情報は、人工知能パッケージに関する情報であると考えられる。このとき、前記「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」は、「加速度センサの出力値」のように、変数の種類として特定してもよく、また、振動を抽出するための加速度信号は短い時間で激しい変化を起こすこと等を性質として有するものであることから「振動量」を抽出するための「加速度センサの出力値」を「振動を表す信号」のように変数の特徴として特定してもよい。同様に、「モータ温度」についても、「モータ温度」のセンサ値のように変数の種類として特定してもよく、また、熱系である温度信号は応答値の時定数が大きくむだ時間を含むこと等を性質として有するものであることから「モータ温度」を「温度を表す信号」のように変数の特徴として特定してもよい。

さらに、学習推論モジュール及び学習済みモデルは、学習に際して、「特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」を用いるものもあることから、学習推論モジュールを包含し、学習済みモデルを生成する機能を有する人工知能パッケージには、「特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」に関する情報を有するものが含まれる。例えば、出力変数の種類である「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」と、入力変数の種類である「電流値」、「モータ速度」及び「モータ温度」との相関関係について最適化を行うことを目的として設計された人工知能パッケージは、出力変数の種類である「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」と、入力変数の種類である「電流値」、「モータ速度」及び「モータ温度」との相関関係を扱うものであるから、出力変数の種類である「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」と、入力変数の種類である「電流値」、「モータ速度」及び「モータ温度」との相関関係は、人工知能パッケージに関する情報であると考えられる。このとき、前記「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」は、「加速度センサの出力値」のように、変数の種類として特定してもよく、また、振動を抽出するための加速度信号は短い時間で激しい変化を起こすこと等を性質として有するものであることから「振動量」を抽出するための「加速度センサの出力値」を「振動を表す信号」のように変数の特徴として特定してもよい。同様に、「モータ温度」についても、「モータ温度」のセンサ値のように変数の種類として特定してもよく、また、熱系である温度信号は応答値の時定数が大きくむだ時間を含むこと等を性質として有するものであることから「モータ温度」を「温度を表す信号」のように変数の特徴として特定してもよい。

そして、人工知能パッケージ登録者は、人工知能パッケージ登録手段１２に対して人工知能パッケージを登録すると共に、人工知能パッケージに関する情報として、「人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる変数の種類若しくは特徴」や、「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」について、それらのうち１又は複数を、流通環境提供システム１の図示しないユーザインターフェースを介して、人工知能パッケージ登録手段１２に対して登録を行う。

登録の具体的な方法については、人工知能パッケージは、当該人工知能パッケージを実現するプログラムの実行ファイル形式のプログラムやアプリケーションについて、流通環境提供システム１が、図示しないユーザインターフェースを介してアップロードさせることが考えられ、人工知能パッケージに関する情報については、流通環境提供システム１が、図示しないユーザインターフェースを提示して人工知能パッケージ登録者に直接入力させてもよいし、予め人工知能パッケージ登録手段１２に登録された人工知能パッケージに関する情報や、過去に登録された人工知能パッケージに関する情報を一覧表示することで、人工知能パケージ登録者に人工知能パッケージに関する情報を選択させてもよい。

また、過去に登録された人工知能パッケージに関する情報における「人工知能パッケージが学習する際に用いる変数の種類若しくは特徴」や「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」から、入力や出力を問わない形で「変数の種類若しくは特徴」を抽出し、人工知能パッケージ登録者に一覧表示すると共に、当該一覧表示された「人工知能パッケージが学習する際に用いる変数の種類若しくは特徴」の中から所望の「変数の種類若しくは特徴」を選択させて、人工知能パッケージに関する情報である、「人工知能パッケージが学習する際に用いる変数の種類若しくは特徴」を選択させてもよいし、前記一覧表示された「変数の種類若しくは特徴」の中から所望の「変数の種類若しくは特徴」を入力変数として用いるものであるか、出力変数として用いるものであるかを判別可能に選択させて、選択されたものによって、人工知能パッケージに関する情報である、適用対象システム２の「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」の入力又は選択に代えてもよい。

入力された人工知能パッケージに関する情報又は選択された人工知能パッケージに関する情報は、人工知能パッケージ登録者を一意に識別可能な識別符号、人工知能パッケージ登録者の名称、人工知能パッケージ登録者の連絡先、人工知能パッケージの登録日時等の人工知能パッケージ登録者情報と共に、流通環境提供システム１の図示しない記憶領域である人工知能パッケージライブラリへ追加保存される。

また、人工知能パッケージ登録手段１２に人工知能パッケージ及び人工知能パッケージに関する情報を登録するに際しては、人工知能パッケージがターゲットとする製造業、農業、医療等の「業種」が関連づけられて合わせて登録されてよい。

適用対象２が特定の環境に設置されたロボットの振動防止制御系の例であれば、人工知能パッケージ登録者が、ロボットの振動防止制御系に対する学習済みモデルを生成する人工知能パッケージを実現するプログラムの実行ファイル形式のプログラムやアプリケーションについて、ユーザインターフェースを介してアップロードさせ、また、人工知能パッケージ登録手段１２に対して順に登録操作を行うことで、人工知能パッケージ登録手段１２が、登録操作を受け付けたものに対し、人工知能パッケージに関する情報として、「業種」として「製造業」、「ロボット」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型」として、「パラメータ最適化」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる変数の種類若しくは特徴」として「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電流値」、「モータ速度」のそれぞれをデータベースに格納可能なデータ形式に列記して、人工知能パッケージ登録者情報と共に、人工知能パッケージライブラリに追加保存する。
また、別の例では、人工知能パッケージ登録者が、ロボットの振動防止制御系に対する学習済みモデルを生成する人工知能パッケージを実現するプログラムの実行ファイル形式のプログラムやアプリケーションについて、ユーザインターフェースを介してアップロードさせ、また、人工知能パッケージ登録手段１２に対して順に登録操作を行うことで、人工知能パッケージ登録手段１２が、「人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型」として、「パラメータ最適化」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる変数の種類若しくは特徴」として「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電流値」、「モータ速度」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」における出力変数の種類として「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」と、「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」における入力変数の種類として「電流値」、「モータ速度」及び「モータ温度」のそれぞれをデータベースに格納可能なデータ形式に列記して、人工知能パッケージ登録者情報と共に課題ライブラリに追加保存する。

＜提示手段１３について＞
次に、提示手段１３について説明する。提示手段１３は、図４に示すとおり、指定者からの指定操作に基づいて指定されたある解決すべき課題について、指定されたある解決すべき課題と、人工知能パッケージ登録手段１２により登録された１又は複数の人工知能パッケージに関する情報とに基づいて、前記ある解決すべき課題に関連のある人工知能パッケージを１又は複数抽出し、抽出された前記指定されたある解決すべき課題に関連のある人工知能パッケージを１又は複数提示する機能、及び／又は、指定者からの指定操作に基づいて指定されたある人工知能パッケージ又はある人工知能パッケージに関する情報について、指定された人工知能パッケージと共に人工知能パッケージ登録手段１３に登録された人工知能パッケージに関する情報又は指定されたある人工知能パッケージに関する情報と、課題登録手段１１により登録された１又は複数の解決すべき課題とに基づいて、前記指定された人工知能パッケージ又は前記指定されたある人工知能パッケージに関する情報に関連のある解決すべき課題を１又は複数抽出し、抽出された前記指定された人工知能パッケージ又は前記指定されたある人工知能パッケージに関する情報に関連のある解決すべき課題を１又は複数提示する機能を有するものである。

提示手段１３が有する機能のうち、指定されたある解決すべき課題と、人工知能パッケージ登録手段１２により登録された１又は複数の人工知能パッケージに関する情報とに基づいて、前記指定されたある解決すべき課題に関連のある人工知能パッケージを１又は複数抽出する部分については、指定されたある解決すべき課題における「適用対象システムへの人工知能技術の適用方法の類型」と人工知能パッケージ登録手段１２により登録された１又は複数の人工知能パッケージに関する情報における「人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型」、指定されたある解決すべき課題における適用対象システム２の「変数の種類若しくは特徴」と人工知能パッケージ登録手段１２により登録された１又は複数の人工知能パッケージに関する情報における「人工知能パッケージが学習する際に用いる変数の種類若しくは特徴」、及び、指定されたある解決すべき課題における「適用対象システムの特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」と人工知能パッケージ登録手段１２により登録された１又は複数の人工知能パッケージに関する情報における「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」のそれぞれについて、公知の手法によって、照合し、一致度、関連度や、類似度等を求めてマッチングの度合いの高さを評価し、評価の結果から、予め定められた基準を満たすものを判定し、指定された前記ある解決すべき課題に関連のある人工知能パッケージに関する情報を１又は複数選択し、選択された人工知能パッケージに関する情報のそれぞれと共に人工知能パッケージ登録手段１２に登録された人工知能パッケージのそれぞれを抽出することによって行われる。

このとき、照合を行い、マッチングの度合いの高さを評価するに際しては、課題登録手段１１に登録された解決すべき課題に関連づけて登録された「業種」と、人工知能パッケージ登録手段１２に登録された人工知能パッケージに関連づけて登録された「業種」とを考慮に入れてもよい。
また、必要に応じて、自然言語処理技術を用いてもよい。

例えば、指定された解決すべき課題が、課題登録ライブラリにおいて、「業種」として「製造業」、「人工知能技術を適用対象システム２に適用するための適用方法の類型」として「パラメータ最適化」、適用対象システム２の「変数の種類若しくは特徴」として「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電流値」、「モータ速度」、「モータ温度」として記憶されたものであり、また、人工知能パッケージライブラリに記憶されたもののうち、照合すべきものとして選択されたもの（ア）が、「業種」として「製造業」、「ロボット」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型」として、「パラメータ最適化」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる変数の種類若しくは特徴」として「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電流値」、「モータ速度」である場合、指定された解決すべき課題の６つのデータ、つまり、「製造業」、「パラメータ最適化」、「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電流値」、「モータ速度」、「モータ温度」を基準として、人工知能パッケージライブラリに記憶されたもののうち、照合すべきものとして選択されたもの（ア）の６つのデータ、つまり、「製造業」、「ロボット」、「パラメータ最適化」、「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電流値」、「モータ速度」が、５つの共通のデータを有することから、人工知能パッケージライブラリに記憶されたもののうち、照合すべきものとして選択されたもの（ア）のマッチングの度合いの高さを、５／６＊１００＝８３．３％として求めることができる。

同じ例で、人工知能パッケージライブラリに記憶されたもののうち、照合すべきものとして選択されたもの（イ）が、「人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型」として、「パラメータ最適化」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる変数の種類若しくは特徴」として「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電圧値」、「モータ速度」である場合、指定された解決すべき課題の６つのデータ、つまり、「製造業」、「パラメータ最適化」、「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電流値」、「モータ速度」、「モータ温度」を基準として、人工知能パッケージライブラリに記憶されたもののうち、照合すべきものとして選択されたもの（イ）の４つのデータ、つまり、「パラメータ最適化」、「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電圧値」、「モータ速度」が、３つの共通のデータを有することから、人工知能パッケージライブラリに記憶されたもののうち、照合すべきものとして選択されたもの（イ）のマッチングの度合いの高さを、３／６＊１００＝５０．０％として求めることができる。

ここで、マッチングの度合いの高さを求めるに際し、「変数の種類」と「変数の特徴」とは、提示手段１３に対して事前に対応関係を記憶させておいて、両者が一致するか否かを判断してもよい。例えば、「モータ温度」と「温度を表す信号」とが同じものを表すと提示手段１３に事前に登録しておくことで、照合の際に両者が一致すると判断してもよい。

そして、人工知能パッケージライブラリに記憶されたもののうち、照合すべきものとして選択されたもの（ア）及び（イ）のマッチングの度合いの高さを評価し、評価の結果から、予め定められた基準を満たすもの、つまり、例えば、最もマッチングの度合いの高いもの（この場合、人工知能パッケージライブラリに記憶されたもののうち、照合すべきものとして選択されたもの（ア）のみが選ばれる。）や、マッチングの度合いが所定の基準値（４０％）を超えるもの（この場合、人工知能パッケージライブラリに記憶されたもののうち、照合すべきものとして選択されたもの（ア）及び（イ）の両方が選ばれる。）等を判定し、指定された前記ある解決すべき課題に関連のある人工知能パッケージに関する情報を１又は複数選択し、選択された人工知能パッケージに関する情報のそれぞれと共に人工知能パッケージ登録手段１２に登録された人工知能パッケージのそれぞれを抽出することが行われる。

このとき、必要に応じて、自然言語処理技術を用いて照合してもよい。例えば、「パラメータの最適化」と、「パラメータ最適化」との両者が、公知の自然言語処理技術を用いて、いずれも「パラメータ」及び「最適化」が主たる単語であると認識する処理を行う等により、同一であるとして照合してよい。

また、マッチングの度合いの高さを求める方法については上述の方法に限られず、適宜のものを用いてよい。

また、提示手段１３が有する機能のうち、指定された人工知能パッケージと共に人工知能パッケージ登録手段１３に登録された人工知能パッケージに関する情報又は指定されたある人工知能パッケージに関する情報と、課題登録手段１１により登録された１又は複数の解決すべき課題とに基づいて、前記ある人工知能パッケージに関連のある解決すべき課題を１又は複数抽出する部分については、指定された人工知能パッケージと共に人工知能パッケージ登録手段１３に登録された人工知能パッケージに関する情報又は指定されたある人工知能パッケージに関する情報における「人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型」と課題登録手段１１により登録された１又は複数の解決すべき課題における「人工知能技術を適用対象システム２に適用するための適用方法の類型」、指定された人工知能パッケージと共に人工知能パッケージ登録手段１３に登録された人工知能パッケージに関する情報又は指定されたある人工知能パッケージに関する情報における「人工知能パッケージが学習する際に用いる変数の種類若しくは特徴」と課題登録手段１１により登録された１又は複数の解決すべき課題における適用対象システム２の「変数の種類若しくは特徴」や、適用対象システム２の「特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」、及び、指定された人工知能パッケージと共に人工知能パッケージ登録手段１３に登録された人工知能パッケージに関する情報又は指定されたある人工知能パッケージに関する情報における「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」と課題登録手段１１により登録された１又は複数の解決すべき課題における「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」のそれぞれについて、公知の手法によって、照合し、一致度、関連度や、類似度等を求めてマッチングの度合いの高さを評価し、評価の結果から、予め定められた基準を満たすものを判定し、指定された人工知能パッケージと共に人工知能パッケージ登録手段１３に登録された人工知能パッケージに関する情報又は指定されたある人工知能パッケージに関する情報に関連のある解決すべき課題を１又は複数抽出することによって行われる。

例えば、指定された人工知能パッケージと共に人工知能パッケージ登録手段１３に登録された人工知能パッケージに関する情報又は指定されたある人工知能パッケージに関する情報が、人工知能登録ライブラリにおいて、「業種」として「製造業」、「ロボット」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型」として、「パラメータ最適化」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる変数の種類若しくは特徴」として「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電流値」、「モータ速度」として記憶されたものであり、また、課題ライブラリに記憶されたもののうち、照合すべきものとして選択されたもの（ウ）が、「業種」として「製造業」、「人工知能技術を適用対象システム２に適用するための適用方法の類型」として「パラメータ最適化」、適用対象システム２の「変数の種類若しくは特徴」として「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電流値」、「モータ速度」、「モータ温度」として記憶されたものでる場合、指定された人工知能パッケージと共に人工知能パッケージ登録手段１３に登録された人工知能パッケージに関する情報又は指定されたある人工知能パッケージに関する情報の６つのデータ、つまり、「製造業」、「ロボット」、「パラメータ最適化」、「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電流値」、「モータ速度」を基準として、課題ライブラリに記憶されたもののうち照合すべきものとして選択されたもの（ウ）の６つのデータ、つまり、「製造業」、「パラメータ最適化」、「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電流値」、「モータ速度」、「モータ温度」が、５つの共通のデータを有することから、課題ライブラリに記憶されたもののうち、照合すべきものとして選択されたもの（ウ）のマッチングの度合いの高さを、５／６＊１００＝８３．３％として求めてよい。

同じ例で、照合すべきものとして選択されたもの（エ）が、「人工知能技術を適用対象システム２に適用するための適用方法の類型」として「パラメータ最適化」、適用対象システム２の「変数の種類若しくは特徴」として「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電圧値」、「モータ速度」、適用対象システム２の「特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」における出力変数の種類として「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、適用対象システム２の「特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」における入力変数の種類として「電圧値」、「モータ速度」として記憶されたものでる場合、指定された人工知能パッケージと共に人工知能パッケージ登録手段１３に登録された人工知能パッケージに関する情報又は指定されたある人工知能パッケージに関する情報の６つのデータ、つまり、「製造業」、「ロボット」、「パラメータ最適化」、「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電流値」、「モータ速度」を基準として、課題ライブラリに記憶されたもの課題ライブラリに記憶されたもののうち照合すべきものとして選択されたもの（エ）の７つのデータ、つまり、「パラメータ最適化」、「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、「電圧値」、「モータ速度」、出力変数の種類として「ロボットの振動量（加速度センサの出力値）」、入力変数の種類として「電圧値」、入力変数の種類として「モータ速度」が、３つの共通のデータを有することから、課題ライブラリに記憶されたもののうち、照合すべきものとして選択されたもの（エ）のマッチングの度合いの高さを、３／６＊１００＝５０．０％として求めてよい。

ここで、マッチングの度合いの高さを求めるに際し、「変数の種類」と「変数の特徴」とは、提示手段１３に対して事前に対応関係を記憶させておいて、両者が一致するか否かを判断してもよい。例えば、「モータ温度」と「温度を表す信号」とが同じものを表すと事前に登録しておくことで、両者が一致すると判断してもよい。

そして、課題ライブラリに記憶されたもののうち、照合すべきものとして選択されたもの（ウ）及び（エ）のマッチングの度合いの高さを評価し、評価の結果から、予め定められた基準を満たすもの、つまり、例えば、最もマッチングの度合いの高いもの（この場合、課題ライブラリに記憶されたもののうち、照合すべきものとして選択されたもの（ウ）のみが選ばれる。）や、マッチングの度合いが所定の基準値（４０％）を超えるもの（この場合、課題ライブラリに記憶されたもののうち、照合すべきものとして選択されたもの（ウ）及び（エ）の両方が選ばれる。）等を判定し、指定された人工知能パッケージと共に人工知能パッケージ登録手段１３に登録された人工知能パッケージに関する情報又は指定されたある人工知能パッケージに関する情報に関連する解決すべき課題を１又は複数選択し、選択された解決すべき課題のそれぞれを抽出することが行われる。

このとき、必要に応じて、自然言語処理技術を用いて照合してもよい。例えば、「パラメータの最適化」と、「パラメータ最適化」との両者が、いずれも「パラメータ」及び「最適化」が主たる単語であると認識する処理を、公知の自然言語処理技術によって行う等により、同一であるとして照合してよい。

提示手段１３に対してして操作を行う指定者としては、具体的に、例えば次のような者が考えられる。
（１）実システムである適用対象システム２に属する者（適用対象システム２のために働く者等）であって、人工知能技術によって適用対象システム２が有する解決すべき課題を解決したいと考える者
（２）人工知能パッケージを開発・インテグレートすることができる者であって、人工知能技術を備えた自らの人工知能パッケージを用いて、様々な適用対象システム２が有する解決すべき課題を解決したいと考える者
以下、上述の（１）及び（２）について、それぞれがどのように提示手段１３に対して操作を行い、流通環境提供システム１を利用し、それによってどのような効果を奏するのかについて説明を行う。

まず、上述した（１）の者について説明を行う。
（１）の実システムである適用対象システム２に属する者（適用対象システム２のために働く者等）であって、人工知能技術によって適用対象システム２が有する解決すべき課題を解決したいと考える者は、先だって、自らの解決すべき課題について、課題登録手段１１に対して、上述したように、登録操作を行うことができる。

その後、提示手段１３に対して、ある課題、例えば自ら課題登録手段１１に対して登録を行った解決すべき課題について、上述したとおり、指定操作を行うことで指定する。すると、提示手段１３は、指定された解決すべき課題における「適用対象システムへの人工知能技術の適用方法の類型」、適用対象システム２の「変数の種類若しくは特徴」、「適用対象システムの特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」のうち１又は複数と、人工知能パッケージ登録手段１２によりこれまで登録された１又は複数の人工知能パッケージに関する情報における「人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる変数の種類若しくは特徴」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」のうち１又は複数とのうち、照合すべき情報が揃っているものについて、上述のとおり、公知の手法によって、照合し、一致度、関連度や、類似度等を求めてマッチングの度合いの高さを評価する。そして、評価の結果から、予め定められた基準を満たすものを判定し、判定結果を基に、指定された前記解決すべき課題に関連のある人工知能パッケージに関する情報を１又は複数選択し、選択された人工知能パッケージに関する情報のそれぞれと共に人工知能パッケージ登録手段１２に登録された人工知能パッケージのそれぞれを抽出する。

そして、提示手段１３は、上述した（１）の者に対して、上述のとおり選択された人工知能パッケージ又は選択された人工知能パッケージに関する情報のそれぞれを、流通環境提供システム１の図示しないユーザインターフェースを介して提示する。

そして、提示手段１３は、上述した（１）の者に対して、ユーザインターフェースを介して提示された人工知能パッケージを選択し利用するか否か確認を行い、特定の人工知能パッケージが選択され、利用するとの回答が得られた場合には、上述した（１）の者に対して選択された人工知能パッケージの実行ファイル形式のプログラムや学習済みモデルをダウンロードさせることを行う。

また、提示手段１３は、上述した（１）の者に対して、上述のとおり選択された人工知能パッケージに関する情報のそれぞれと共に人工知能パッケージライブラリに記憶されている、人工知能パッケージ登録者情報に基づいて、選択された人工知能パッケージに関する情報を登録した人工知能パッケージ登録者の名称や連絡先等の情報を提示することができる。

これにより、上述した（１）の者は、自らの適用対象システム２が解決すべき課題について、人工知能技術を用いて解決することが期待される人工知能パッケージを、流通環境提供システム１を用いて簡単に得ることができる。

特に、解決すべき課題について、「適用対象システムへの人工知能技術の適用方法の類型」、適用対象システム２の「変数の種類若しくは特徴」や、「適用対象システムの特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」として流通環境提供システム１上に登録し、また、人工知能パッケージについて、「人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる変数の種類若しくは特徴」や、「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」として流通環境提供システム１上に登録したことによって、解決すべき課題と、人工知能パッケージとを、「人工知能技術の適用方法の類型」、「特定の変数の種類若しくは特徴」や、「特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」の照合によってマッチングすることができるから、流通環境提供システム１は、解決すべき課題に対して、より有効な人工知能パッケージを効率よく得ることができるものである。

また、仮に提示手段１３が提示した１又は複数の人工知能パッケージが、解決すべき課題と完全にマッチングできなかったとしても、提示手段１３は、上述した（１）の者に対して、上述のとおり選択された人工知能パッケージに関する情報のそれぞれと共に人工知能パッケージライブラリに登録されている、人工知能パッケージ登録者情報に基づいて、選択された人工知能パッケージに関する情報を登録した人工知能パッケージ登録者の名称や連絡先等の情報を提示することができることから、例えば、提示された人工知能パッケージ登録者に、課題すべき課題を個別に相談するきっかけを与えることもできる。
そして、個別に相談した結果明らかとなった新しい解決すべき課題について、別途課題登録手段１１に登録し、上述の処理を繰り返すことで、また新たな人工知能パッケージとのマッチングを行うことが可能となる。

次に、上述した（２）の者について説明を行う。
（２）の人工知能パッケージを開発・インテグレートすることができる者であって、人工知能技術を含む自らの人工知能パッケージを用いて、様々な適用対象システム２等が有する解決すべき課題を解決したいと考える者は、先だって、自らの人工知能パッケージについて、人工知能パッケージ登録手段１２に対して、上述したように、登録操作を行うことができる。

その後、提示手段１３に対して、ある人工知能パッケージ又はある人工知能パッケージと共に人工知能パッケージ登録手段１２に登録された人工知能パッケージに関する情報、例えば自ら人工知能パッケージ登録手段１２に対して登録を行ったものについて、上述したとおり、指定操作を行うことで指定する。すると、提示手段１３は、指定された人工知能パッケージ又は指定された人工知能パッケージと共に人工知能パッケージ登録手段１２に登録された人工知能パッケージに関する情報における「人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる変数の種類若しくは特徴」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」のうち１又は複数と、課題登録手段１１によりこれまで登録された１又は複数の解決すべき課題における「適用対象システムへの人工知能技術の適用方法の類型」、適用対象システム２の「変数の種類若しくは特徴」、「適用対象システムの特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」のうち１又は複数とのうち、照合すべき情報が揃っているものについて、上述のとおり、公知の手法によって、照合し、一致度、関連度や、類似度等を求めてマッチングの度合いの高さを評価する。そして、評価の結果から、予め定められた基準を満たすものを判定し、判定結果を基に、指定された人工知能パッケージ又は指定された人工知能パッケージと共に人工知能パッケージ登録手段１２に登録された人工知能パッケージに関する情報に関連のある解決すべき課題を１又は複数選択し、選択された解決すべき課題のそれぞれを抽出する。

そして、提示手段１３は、上述した（２）の者に対して、上述のとおり抽出された解決すべき課題のそれぞれを、流通環境提供システム１の図示しないユーザインターフェースを介して提示する。

そして、提示手段１３は、上述した（２）の者に対して、ユーザインターフェースを介して提示された解決すべき課題を選択し、自ら指定した人工知能パッケージの適用を試みるか否か確認を行い、特定の解決すべき課題が選択され、適用を試みるとの回答が得られた場合には、上述した（２）の者が、選択された特定の解決すべき課題と共に課題ライブラリに登録されている課題登録者情報に基づいて、選択された特定の解決すべき課題を登録した課題登録者の名称や連絡先等の情報を提示することができる。

これにより、上述した（２）の者は、自らの人工知能パッケージについて、有効に機能することが期待される解決すべき課題を、流通環境提供システム１を用いて簡単に得ることができる。

特に、解決すべき課題について、「適用対象システムへの人工知能技術の適用方法の類型」、適用対象システム２の「変数の種類若しくは特徴」や、「適用対象システムの特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」として流通環境提供システム１上に登録し、また、人工知能パッケージについて、「人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる変数の種類若しくは特徴」や、「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」として流通環境提供システム１上に登録したことによって、解決すべき課題と、人工知能パッケージとを、「人工知能技術の適用方法の類型」、「特定の変数の種類若しくは特徴」や「特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」によってマッチングすることができるから、流通環境提供システム１は、人工知能パッケージに対して、より効果が期待できる解決すべき課題を効率よく得ることができるものである。

また、仮に提示手段１３が提示した１又は複数の解決すべき課題が、人工知能パッケージと完全にマッチングできなかったとしても、提示手段１３は、上述した（２）の者に対して、上述のとおり選択された解決すべき課題のそれぞれと共に課題ライブラリに登録されている、課題登録者情報に基づいて、選択された解決すべき課題を登録した課題登録者の名称や連絡先の情報を提示することができるから、例えば、提示された課題登録者に、自らの人工知能パッケージを個別のビジネスとして売り込むきっかけを与えることもできる。
そして、その個別のビジネスを通じて獲得した新しい人工知能パッケージを、別途人工知能パッケージ登録手段１２に登録し、上述の処理を繰り返すことで、また新たな解決すべき課題とのマッチングを行うことが可能となる。

ここで、前述の説明では、課題登録手段１１が、人工知能パッケージの適用対象である適用対象システム２に関連づけられた解決すべき課題として、適用対象システム２への「人工知能技術の適用方法の類型」、適用対象システム２の「特定の変数の種類若しくは特徴」、及び、適用対象システム２の「特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」のうち１又は複数を受付けて登録する機能を有するものであるとしたが、流通環境提供システム１は、課題登録手段１１が、人工知能パッケージの適用対象である適用対象システム２に関連づけられた解決すべき課題として、適用対象システム２への「人工知能技術の適用方法の類型」のみ、適用対象システム２の「特定の変数の種類若しくは特徴」のみ、又は、適用対象システム２の「特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」のみ受け付けて登録する機能を有するとしてもよく、人工知能パッケージの適用対象である適用対象システム２に関連づけられた解決すべき課題として、適用対象システム２への「人工知能技術の適用方法の類型」及び適用対象システム２の「特定の変数の種類若しくは特徴」を受け付けて登録する機能を有するとしてもよく、人工知能パッケージの適用対象である適用対象システム２に関連づけられた解決すべき課題として、適用対象システム２への「人工知能技術の適用方法の類型」及び適用対象システム２の「特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」を受け付けて登録する機能を有するとしてもよく、適用対象システム２の「業種」と、適用対象システム２への「人工知能技術の適用方法の類型」、適用対象システム２の「特定の変数の種類若しくは特徴」、又は、適用対象システム２の「特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」のいずれか１つのみとを受け付けて登録する機能を有するとしてもよい。

同様に、前述の説明では、人工知能パッケージ登録手段１２が、学習済みモデルを生成する機能を有する人工知能パッケージと共に、人工知能パッケージに関する情報として、「人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の変数の種類若しくは特徴」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」のうち１又は複数を受付けて登録する機能を有するものであるとしたが、流通環境提供システム１は、人工知能パッケージ登録手段１２が、人工知能パッケージに関する情報として、「人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の変数の種類若しくは特徴」、又は、「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」のみ受け付けて登録する機能を有するとしてもよく、人工知能パッケージに関する情報として、「人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型」及び「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の変数の種類若しくは特徴」を受け付けて登録する機能を有するとしてもよく、人工知能パッケージに関する情報として、「人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型」及び「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」を受け付けて登録する機能を有するとしてもよく、人工知能パッケージに関する情報として、適用対象システム２の「業種」と、「人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の変数の種類若しくは特徴」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」のいずれか１つのみとを受け付けて登録する機能を有するとしてもよい。

＜変形例について＞
また、流通環境提供システム１の変形例を以下に説明する。
この変形例においては、同じ名称や同じ符号を用いて説明している構成については、上述した構成と同じ機能を有するものであるとして、再度の説明を省略する。

この変形例では、図５に示すように、流通環境提供システム１に、指定装置３をさらに備えるものである。

この指定装置３は、提示手段１３に対して、当該指定装置３によって、課題登録手段１１に登録されたある解決すべき課題を指定する指定操作、又は、人工知能パッケージ登録手段１２に登録されたある人工知能パッケージ若しくは人工知能パッケージと共に人工知能パッケージ登録手段１２に登録された人工知能パッケージに関する情報を指定する指定操作を、適宜なタイミングによって、適宜な対象に対して行うようにしてもよい。

ここで、適宜なタイミングとは、流通環境提供システム１の管理者が適宜に選択したタイミングや、例えば昼間（例えば午前９時から午後５時まで）の１時間に１回、１分に１回等、適宜な周期のことを表す。また、適宜な対象とは、所定の条件に基づいて、例えば、流通環境提供システム１の管理者の指定により、又は、無作為により、課題登録手段１１や人工知能パッケージ登録手段１２に登録されたものの中から１又は複数抽出された、解決すべき課題、人工知能パッケージや人工知能パッケージと共に人工知能パッケージ登録手段１２に登録された人工知能パッケージに関する情報のことを表すものである。

これにより、この指定装置３からの指定操作によって提示手段１３を上述のとおり作用させることで、例えば、指定装置３によって課題登録手段１１に登録された１又は複数の解決すべき課題のうちの特定の解決すべき課題が指定され、自動的に、指定された解決すべき課題に対して、マッチングする度合いが高い人工知能パッケージが１又は複数抽出される。このとき、提示手段１３に、自動的に抽出された人工知能パッケージそれぞれと共に人工知能パッケージ登録手段１２に登録された人工知能パッケージ登録者の情報を参照してメール等を自動的に送信する機能を備えることで、該当する人工知能パッケージ登録者に対して、「あなたが登録した人工知能パッケージにマッチングする度合いが高い課題が発見されました」等のメッセージを、指定された解決すべき課題に関する情報、つまり、指定された解決すべき課題についての「適用対象システムへの人工知能技術の適用方法の類型」、適用対象システム２の「変数の種類若しくは特徴」、「適用対象システムの特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」や、課題登録者情報と共に連絡することができる。

また、指定装置３からの指定操作によって提示手段１３を上述のとおり作用させることで、指定装置３によって、人工知能パッケージ登録手段１２に登録された１又は複数の人工知能パッケージや人工知能パッケージと共に人工知能パッケージ登録手段１２に登録された１又は複数の人工知能パッケージに関する情報が指定され、自動的に、指定されたものに対してマッチングする度合いが高い解決すべき課題が抽出される。このとき、提示手段１３に、自動的に抽出された解決すべき課題のそれぞれと共に課題登録手段１１に登録された課題登録者の情報を参照してメール等を自動的に送信する機能を備えることで、該当する課題登録者に対して、「あなたが登録した課題にマッチングする度合いが高い人工知能パッケージが発見されました」等のメッセージを、指定された１又は複数の人工知能パッケージや、指定された人工知能パッケージと共に人工知能パッケージ登録手段１２に登録された１又は複数の人工知能パッケージに関する情報、つまり、指定された人工知能パッケージと共に人工知能パッケージ登録手段１２に登録された１又は複数の人工知能パッケージに関する情報についての「人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる変数の種類若しくは特徴」、「人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴」や、人工知能パッケージ登録者情報と共に連絡することができる。

この変形例に示した流通環境提供システム１を用いることで、課題登録者や人工知能パッケージ登録者は、自らの解決すべき課題や自らの人工知能パッケージを流通環境提供システムに登録することのみによって、自動的に、自らの解決すべき課題や自らの人工知能パッケージのそれぞれとマッチングする度合いが高い、人工知能パッケージや解決すべき課題のそれぞれについての情報を知ることができ、課題登録者や人工知能パッケージ登録者の利便性をさらに向上することが可能となる。

なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施することが可能である。そして、それらはすべて、本発明の技術思想に含まれるものである。

１流通環境提供システム
１１課題登録手段
１２人工知能パッケージ登録手段
１３提示手段
２適用対象システム
３指定装置

Claims

人工知能技術を用いて課題を解決するための人工知能パッケージの流通環境を提供する流通環境提供システムにおいて、
当該流通環境提供システムが、課題登録手段と、人工知能パッケージ登録手段と、提示手段とを備え、
前記課題登録手段が、人工知能パッケージの適用対象である適用対象システムに関連づけられた解決すべき課題として、前記適用対象システムへの人工知能技術の適用方法の類型、前記適用対象システムの特定の変数の種類若しくは特徴、及び、前記適用対象システムの特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴のうち１又は複数を受付けて登録する機能を有し、
前記人工知能パッケージ登録手段が、学習済みモデルを生成する機能を有する人工知能パッケージと共に、当該人工知能パッケージに関する情報として、前記人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型、前記人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の変数の種類若しくは特徴、前記人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴のうち１又は複数を受付けて登録する機能を有し、
前記提示手段が、前記課題登録手段に登録されたある解決すべき課題の指定を受け付け、指定された前記ある解決すべき課題と、前記人工知能パッケージ登録手段に登録された１又は複数の前記人工知能パッケージに関する情報とに基づいて、指定された前記ある解決すべき課題に関連する人工知能パッケージを１又は複数提示する機能、及び、前記人工知能パッケージ登録手段に登録されたある人工知能パッケージ又はある人工知能パッケージに関する情報の指定を受け付け、指定された前記ある人工知能パッケージと共に登録された前記ある人工知能パッケージに関する情報又は指定された前記ある人工知能パッケージに関する情報と、前記課題登録手段により登録された１又は複数の前記解決すべき課題とに基づいて、指定された前記ある人工知能パッケージ又は指定された前記ある人工知能パッケージに関する情報に関連する解決すべき課題を１又は複数提示する機能を有する
ことを特徴とする人工知能パッケージの流通環境を提供する流通環境提供システム。
人工知能技術を用いて課題を解決するための人工知能パッケージの流通環境を提供する流通環境提供システムにおいて、
当該流通環境提供システムが、課題登録手段と、人工知能パッケージ登録手段と、提示手段とを備え、
前記課題登録手段が、人工知能パッケージの適用対象である適用対象システムに関連づけられた解決すべき課題として、前記適用対象システムへの人工知能技術の適用方法の類型、前記適用対象システムの特定の変数の種類若しくは特徴、及び、前記適用対象システムの特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴のうち１又は複数を受付けて登録する機能を有し、
前記人工知能パッケージ登録手段が、学習済みモデルを生成する機能を有する人工知能パッケージと共に、当該人工知能パッケージに関する情報として、前記人工知能パッケージが学習する際に用いる人工知能技術の類型、前記人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の変数の種類若しくは特徴、前記人工知能パッケージが学習する際に用いる特定の入力変数の種類若しくは特徴及び特定の出力変数の種類若しくは特徴のうち１又は複数を受付けて登録する機能を有し、
前記提示手段が、前記人工知能パッケージ登録手段に登録されたある人工知能パッケージ又はある人工知能パッケージに関する情報の指定を受け付け、指定された前記ある人工知能パッケージと共に登録された前記ある人工知能パッケージに関する情報又は指定された前記ある人工知能パッケージに関する情報と、前記課題登録手段により登録された１又は複数の前記解決すべき課題とに基づいて、指定された前記ある人工知能パッケージ又は指定された前記ある人工知能パッケージに関する情報に関連する解決すべき課題を１又は複数提示する機能を有する
ことを特徴とする人工知能パッケージの流通環境を提供する流通環境提供システム。
請求項１または２に記載の流通環境提供システムにおいて、
当該流通環境提供システムが、さらに、前記提示手段に対して、所定のタイミングで、所定の条件で選択された、前記課題登録手段に登録された解決すべき課題又は前記人工知能パッケージ登録手段に登録された人工知能パッケージ若しくは人工知能パッケージに関する情報に対して指定操作を行う指定装置を備えるものである
ことを特徴とする人工知能パッケージの流通環境を提供する流通環境提供システム。