JP6695534B1 - 情報処理システム、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
<構成>
図1は、本開示の実施形態1に係る情報処理システム1を示すブロック構成図である。この情報処理システム1は、限定ではなく例として、機械学習を行って特定の学習済モデルを生成し、生成された学習済モデルを用いてデータ解析を行うシステムである。この学習済モデルは、例えばあるデータ解析の対象となる対象データから機械学習が行われたモデル情報であり、当該対象データを提供した解析装置だけではなく、他の解析装置でも利用可能なモデル情報である。すなわち、情報処理システム1は、機械学習を行って生成された学習済モデルの横展開を可能にするシステムである。
情報処理システム1の学習サーバ100及び解析装置200が実行する、情報処理方法の一例の処理の流れについて説明する。まず、図6を参照しながら、学習サーバ100が実行する、情報処理方法の一部である機械学習処理の流れについて説明する。図6は、図1の情報処理システム1における機械学習処理の動作を示すフローチャートである。
以上のように、本実施形態に係る情報処理システム、及び情報処理方法は、データ解析の対象となる対象データを取得し、機械学習を行って学習済モデルを生成し、解析装置へ提供する学習サーバ(ラーニングセンター)と、学習済モデルに基づきデータ解析を行い、学習済モデルの目的に応じた出力を行う解析装置(AIエンジン)とを備えている。そのため、学習サーバで行った機械学習の結果を複数の解析装置で利用可能になる。これにより、大量の教師データによる機械学習の手間を削減し、他者が行った機械学習の成果である学習済モデルを利用することができる。
図9は、本開示の実施形態2に係る情報処理システム1の解析装置200Bを示す機能ブロック構成図である。この解析装置200Bは、学習サーバ100から学習済モデルを取得し、AIエンジンとしてデータ解析の対象となる対象データを学習済モデルに基づいてデータ解析を行い、学習済モデルの目的に応じた出力を行う装置である点において、実施形態1に係る解析装置200と同様であるが、制御部250の機能として、入力受付部256を備えている点において、実施形態1に係る情報処理システム1と異なる。
図10は、本開示の実施形態3に係る情報処理システム1の解析装置200Cを示す機能ブロック構成図である。この解析装置200Cは、学習サーバ100から学習済モデルを取得し、AIエンジンとしてデータ解析の対象となる対象データを学習済モデルに基づいてデータ解析を行い、学習済モデルの目的に応じた出力を行う装置である点において、実施形態1に係る解析装置200と同様であるが、制御部250の機能として、評価部257を備えている点において、実施形態1に係る情報処理システム1と異なる。
図10は、コンピュータ(電子計算機)700の構成の例を示す機能ブロック構成図である。コンピュータ700は、CPU701、主記憶装置702、補助記憶装置703、インタフェース704を備える。
Claims (7)
- 機械学習を行って特定の学習済モデルを生成する学習サーバと、前記学習済モデルを用いてデータ解析を行う解析装置と、を備える情報処理システムであって、
前記学習サーバは、
前記データ解析の対象となる対象データを取得する対象データ取得部と、
前記対象データに基づいて機械学習を行い、前記データ解析を行うためのモデル情報である前記学習済モデルを生成し、または前記学習済モデルを更新する学習部と、
前記学習済モデルを前記解析装置へ提供する提供部と、
前記学習済モデルを前記解析装置へ提供する際の課金額を決定する課金額決定部と、を備え、
前記解析装置は、
前記学習サーバから前記学習済モデルを取得するモデル取得部と、
前記学習済モデルに基づき、前記対象データのデータ解析を行う解析部と、
前記データ解析の結果により、前記学習済モデルの目的に応じた出力を行う結果出力部と、
前記学習サーバに対して前記対象データを提供する対象データ提供部と、を備え、
前記学習サーバは、前記対象データ提供部により、前記解析装置から提供された前記対象データを取得し、
前記対象データ取得部は、前記解析装置から提供された前記対象データを、他の前記解析装置から参照できないように取得して記憶し、
前記学習部は、前記解析装置から提供された前記対象データを、他の前記解析装置から参照できないように前記学習済モデルを生成し、または前記学習済モデルを更新し、
前記課金額決定部は、前記学習済モデルの提供状況または前記対象データの取得状況に基づき、前記学習済モデルを前記解析装置へ提供する際の課金額を決定する、情報処理システム。 - 前記課金額決定部は、前記解析装置から前記対象データの提供を受ける場合と、前記対象データの提供を受けない場合とで異なる前記課金額を決定する、請求項1に記載の情報処理システム。
- 前記課金額決定部は、前記学習済モデルのデータ量、または前記学習済モデルを使用する単位時間当たりの金額に基づき、前記課金額を決定する、請求項1に記載の情報処理システム。
- 前記解析装置は、前記対象データに関連するタグデータの入力を受け付ける入力受付部を備え、
前記対象データ提供部は、前記対象データと共に前記タグデータを前記学習サーバに対して提供し、
前記対象データ取得部は、前記解析装置から前記タグデータを取得し、前記タグデータを前記対象データに関連付けるアノテーションを行い、
前記学習部は、前記対象データと、前記タグデータとに基づく機械学習を行う、請求項1または請求項3に記載の情報処理システム。 - 前記解析装置は、前記学習済モデルに基づく前記データ解析の結果について評価を行い、評価結果データを生成する評価部を備え、
前記対象データ提供部は、前記対象データと共に前記評価結果データを前記学習サーバに対して提供し、
前記対象データ取得部は、前記解析装置から前記評価結果データを取得し、
前記学習部は、前記評価結果データに基づいて前記対象データを選択し、選択した前記対象データに基づく機械学習を行う、請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 機械学習を行って特定の学習済モデルを生成する学習サーバと、前記学習済モデルを用いてデータ解析を行う解析装置と、を備える情報処理システムにおいて、機械学習を行って特定の学習済モデルを生成し、前記学習済モデルを用いてデータ解析を行う解析装置に対して前記学習済モデルを提供する情報処理方法であって、
前記学習サーバは、
対象データ取得部が行う、前記データ解析の対象となる対象データを取得する対象データ取得ステップと、
学習部が行う、前記対象データに基づいて機械学習を行い、前記データ解析を行うためのモデル情報である前記学習済モデルを生成し、または前記学習済モデルを更新する学習ステップと、
提供部が行う、前記学習済モデルを前記解析装置へ提供する提供ステップと、
課金額決定部が行う、前記学習済モデルを前記解析装置へ提供する際の課金額を決定する課金額決定ステップと、を実行し、
前記解析装置は、
モデル取得部が行う、前記解析装置で前記学習済モデルを取得するモデル取得ステップと、
解析部が行う、前記学習済モデルに基づき、前記対象データのデータ解析を行う解析ステップと、
結果出力部が行う、前記データ解析の結果により、前記学習済モデルの目的に応じた出 力を行う結果出力ステップと、
対象データ提供部が行う、前記学習サーバに対して前記対象データを提供する対象データ提供ステップと、を実行し、
前記学習サーバは、前記対象データ提供ステップにより、前記解析装置から提供された前記対象データを取得し、
前記対象データ取得ステップは、前記解析装置から提供された前記対象データを、他の前記解析装置から参照できないように取得して記憶し、
前記学習ステップは、前記解析装置から提供された前記対象データを、他の前記解析装置から参照できないように前記学習済モデルを生成し、または前記学習済モデルを更新し、
前記課金額決定ステップは、前記学習済モデルの提供状況または前記対象データの取得状況に基づき、前記学習済モデルを前記解析装置へ提供する際の課金額を決定する、情報処理方法。 - 機械学習を行って特定の学習済モデルを生成する学習サーバと、前記学習済モデルを用いてデータ解析を行う解析装置と、を備える情報処理システムにおいて実行される、機械学習を行って特定の学習済モデルを生成し、前記学習済モデルを用いてデータ解析を行う解析装置に対して前記学習済モデルを提供する情報処理プログラムであって、
前記学習サーバでは、
前記データ解析の対象となる対象データを取得する対象データ取得ステップと、
前記対象データに基づいて機械学習を行い、前記データ解析を行うためのモデル情報である前記学習済モデルを生成し、または前記学習済モデルを更新する学習ステップと、
前記学習済モデルを前記解析装置へ提供する提供ステップと、
前記学習済モデルを前記解析装置へ提供する際の課金額を決定する課金額決定ステップと、が実行され、
前記解析装置では、
前記解析装置で前記学習済モデルを取得するモデル取得ステップと、
前記学習済モデルに基づき、前記対象データのデータ解析を行う解析ステップと、
前記データ解析の結果により、前記学習済モデルの目的に応じた出力を行う結果出力ステップと、を電子計算機に実行させるための、情報処理プログラム。
前記学習サーバに対して前記対象データを提供する対象データ提供ステップと、実行されるための、情報処理プログラムであり、
前記学習サーバは、前記対象データ提供ステップにより、前記解析装置から提供された前記対象データを取得し、
前記対象データ取得ステップは、前記解析装置から提供された前記対象データを、他の前記解析装置から参照できないように取得して記憶し、
前記学習ステップは、前記解析装置から提供された前記対象データを、他の前記解析装置から参照できないように前記学習済モデルを生成し、または前記学習済モデルを更新し、
前記課金額決定ステップは、前記学習済モデルの提供状況または前記対象データの取得状況に基づき、前記学習済モデルを前記解析装置へ提供する際の課金額を決定する、情報処理プログラム。
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