JP6929475B1 - 需要分析装置、需要分析プログラムおよび記憶媒体 - Google Patents

Abstract

需要分析装置（１）は、生産システムを対象とするソリューションを実現するための情報システムについて、情報システムを構成するコンポーネントと、コンポーネントを含めて構築される情報システムの仕様との対応付けを含むコンポーネント情報を保持するコンポーネント情報保持部（３１）と、コンポーネントの買い手であるユーザの需要に関する情報を含むユーザ需要データを取得する取得部と、ユーザ需要データとコンポーネント情報とを基に、ユーザの需要に適合するコンポーネントを分析する分析部であるＡＩエンジン部（１４）と、分析部における分析によって特定されたコンポーネントの導入をユーザへ提案するための処理を実行する提案処理部（１６）とを備える。

Description

本開示は、ＦＡ（Factory Automation）システムを対象とするソリューションを実現するための情報システムについて、情報システムを構成するコンポーネントの買い手であるユーザの需要を分析する需要分析装置、需要分析プログラムおよび記憶媒体に関する。

商品の売り手と商品の買い手とがインターネット上のマーケットプレイスに参加する形態の電子商取引が一般的に行われている。マーケットプレイスでは、売り手による商品の出品を募り、出品された商品を買い手に販売する。

特許文献１には、企業ホームページにおいて商品情報を収集する顧客について、ウェブ上における顧客の行動履歴を蓄積し、行動履歴から顧客のニーズ特性を分析する営業支援システムが開示されている。特許文献１にかかる営業支援システムは、商品についての顧客のニーズ特性を分析した結果を基に、効果的な営業支援を行い得る。

特開２００２−１９７２５７号公報

ＦＡシステムにおける課題の解決を目的とするソリューションを実現するための情報システムが知られている。当該情報システムを構成するコンポーネントである、機器またはアプリケーションといった製品を販売するマーケットプレイスでは、製品の購入を検討しているユーザに対して、ユーザの需要に適合する製品を提案することが望まれる。

上記特許文献１にかかる従来の技術によると、単体の商品については、当該商品についてのユーザのニーズ特性を分析することによって、ユーザの需要に適合するか否かを判断することができる。しかしながら、従来の技術によると、コンポーネントが組み込まれた情報システムの利用を検討しているユーザに対し、当該コンポーネントが情報システムに組み込まれた場合における動作を考慮して当該コンポーネントがユーザの需要に適合するか否かを判断することができない。また、従来の技術によると、当該情報システムによって実現されるソリューションの目的を考慮して当該コンポーネントがユーザの需要に適合するか否かを判断することができない。このため、従来の技術によると、ソリューションを実現するための情報システムについて、情報システムを構成するコンポーネントの買い手であるユーザに、ユーザの需要に適合するコンポーネントを提案することが困難であるという課題があった。

本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、ソリューションを実現するための情報システムについて、情報システムを構成するコンポーネントの買い手であるユーザに、ユーザの需要に適合するコンポーネントを提案可能とする需要分析装置を得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示にかかる需要分析装置は、生産システムの課題解決を目的とするソリューションを実現するための情報システムについて、情報システムを構成するコンポーネントと、コンポーネントを含めて構築される情報システムの仕様との対応付けを含むコンポーネント情報を保持するコンポーネント情報保持部と、情報システムが構築された事例の内容を示す事例情報を保持する事例情報保持部と、コンポーネントの買い手であるユーザの需要に関する情報を含むユーザ需要データを取得する取得部と、ユーザ需要データを基に、ユーザの需要に適合するコンポーネントを分析する分析部と、分析部における分析によって特定されたコンポーネントの導入をユーザへ提案するための処理を実行する提案処理部とを備える。ユーザ需要データは、生産システムの課題についての情報を含む。コンポーネント情報と事例情報とにおいて、情報システムとコンポーネントとは互いの関係性に基づいて紐付けられており、かつ、情報システムには生産システムの課題が紐付けられている。分析部は、ユーザ需要データに含まれる課題についての情報を基にコンポーネント情報と事例情報とを辿ることによって、ユーザの需要に適合するコンポーネントを分析する。

本開示にかかる需要分析装置は、ソリューションを実現するための情報システムについて、情報システムを構成するコンポーネントの買い手であるユーザに、ユーザの需要に適合するコンポーネントを提案することができるという効果を奏する。

実施の形態１にかかる需要分析装置を含む取引システムの構成図 実施の形態１にかかる需要分析装置が有する分析部と対話ツールとの各機能構成を示すブロック図 実施の形態１にかかる需要分析装置へ入力されるコンポーネント情報と事例情報とについて説明するための図 実施の形態１にかかる需要分析装置が有する学習装置を示すブロック図

以下に、実施の形態にかかる需要分析装置、需要分析プログラムおよび記憶媒体を図面に基づいて詳細に説明する。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１にかかる需要分析装置を含む取引システムの構成図である。図１に示す取引システムは、出品者による製品の出品を募り、出品された製品をユーザに販売するマーケットプレイスの形態をとる。マーケットプレイスにおいて扱われる製品は、情報システムまたはＦＡシステムといったシステムを構成するコンポーネントである。コンポーネントは、機器またはアプリケーションである。ＦＡシステムは、自動化された生産システムである。マーケットプレイスにおいて扱われる製品には、ソリューションを実現するための情報システムが含まれる。

実施の形態１において、ソリューションは、ＦＡシステムの課題解決を目的とするソリューションである。ソリューションは、ＦＡシステムにおける生産性向上、生産品の品質向上、ＦＡシステムの監視、ＦＡシステムの予防保全といった、課題を解決するための手法である。以下の説明において、ソリューションを実現するための情報システムを、ソリューションシステムと称することがある。

実施の形態１にかかる需要分析装置１は、マーケットプレイスにおいて扱われる製品について、ユーザの需要を分析する。ユーザの需要を分析するとは、ユーザの需要に適合するコンポーネントを分析すること、または、ユーザの需要に適合するソリューションシステムを分析することを指すものとする。需要分析装置１は、管理者のサーバである。管理者は、取引システムを管理する人または組織である。なお、需要分析装置１は、取引システムの管理者のサーバに限られず、当該管理者以外の者のサーバであっても良い。

ユーザは、マーケットプレイスから製品を購入する人または組織である。ユーザは、マーケットプレイスでの取引における製品の買い手である。出品者であるメーカおよびシステムインテグレータ（System Integrator：SIer）は、マーケットプレイスでの取引における製品の売り手である。ユーザは、マーケットプレイスへの会員登録によって、買い手としてのマーケットプレイスへの参加が認められる。出品者は、マーケットプレイスへの会員登録によって、売り手としてのマーケットプレイスへの参加が認められる。

マーケットプレイスにおいて扱われる製品には、機器およびアプリケーションなどのコンポーネントと、ソリューションシステムが含まれる。また、マーケットプレイスにおいて扱われる製品には、ソリューションシステム以外の一般的な情報システム、および、ＦＡシステムなどが含まれる。さらに、マーケットプレイスでは、システムインテグレーションサービス、施工サービス、または保守サービスといったサービスが、商品として扱われる。メーカは、機器を製造する事業者、またはアプリケーションを提供する事業者である。SIerは、事業または業務として、ソリューションシステムの構築またはＦＡシステムの構築を行う事業者である。

取引システムは、需要分析装置１と、ユーザの端末２と、メーカの端末３と、SIerの端末４とを含む。需要分析装置１と、各端末２，３，４とは、ネットワーク５を介して互いに接続される。ネットワーク５には、有線または無線を問わず、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）またはＶＰＮ（Virtual Private Network）などの、任意の種類のネットワークを採用できる。なお、マーケットプレイスには、複数のユーザと、複数のメーカと、複数のSIerとが参加する。取引システムには、複数の端末２と複数の端末３と複数の端末４とが含まれる。

次に、需要分析装置１の構成について説明する。需要分析装置１は、パーソナルコンピュータなどのコンピュータシステムである。コンピュータシステムには、実施の形態１にて説明する需要分析を実現するためのプログラムである需要分析プログラムがインストールされる。図１には、需要分析装置１が有する機能構成と、需要分析装置１の機能を実現するためのハードウェア構成とを示している。

需要分析装置１は、各種処理を実行する処理部であるプロセッサ１０と、内蔵メモリであるメモリ１１と、需要分析装置１の外部の装置に接続されるインタフェース１２と、情報を記憶する記憶装置１３とを有する。

プロセッサ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。プロセッサ１０は、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、又はＤＳＰ（Digital Signal Processor）であっても良い。メモリ１１は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）またはＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）である。記憶装置１３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）である。需要分析プログラムは、記憶装置１３に格納される。プロセッサ１０は、記憶装置１３に格納されている需要分析プログラムをメモリ１１に読み出して、読み出された需要分析プログラムを実行する。インタフェース１２は、各端末２，３，４に接続される。

需要分析プログラムは、コンピュータシステムによる読み取りが可能とされた記憶媒体に記憶されたものであっても良い。需要分析装置１は、記憶媒体に記録された需要分析プログラムをメモリ１１へ格納しても良い。記憶媒体は、フレキシブルディスクである可搬型記憶媒体、あるいは半導体メモリであるフラッシュメモリであっても良い。需要分析プログラムは、他のコンピュータあるいはサーバ装置からネットワークを介してコンピュータシステムへインストールされても良い。

需要分析装置１は、需要を分析する分析部であるＡＩ（Artificial Intelligence）エンジン部１４を有する。ＡＩエンジン部１４は、ユーザの需要を分析し、ユーザの需要に適合するコンポーネントまたはソリューションシステムを特定する。需要分析装置１は、端末２へ出力される表示データを生成する表示処理部１５と、ＡＩエンジン部１４での分析によって特定されたコンポーネントまたはソリューションシステムの導入をユーザへ提案するための処理を実行する提案処理部１６と、需要分析装置１へのアクセスに対する認証を行う認証部１７と、メーカまたはSIerをユーザに引き合わせるための処理を実行するマッチング処理部１８とを有する。ＡＩエンジン部１４、表示処理部１５、提案処理部１６、認証部１７およびマッチング処理部１８の各部の詳細については後述する。

ＡＩエンジン部１４、表示処理部１５、提案処理部１６、認証部１７およびマッチング処理部１８の各機能は、プロセッサ１０とソフトウェアの組み合わせによって実現される。当該各機能は、プロセッサ１０およびファームウェアの組み合わせによって実現されても良く、プロセッサ１０、ソフトウェアおよびファームウェアの組み合わせによって実現されても良い。ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述され、記憶装置１３に格納される。

インタフェース１２は、各端末２，３，４との間の通信機能を担う。インタフェース１２は、各種情報を受け付ける。インタフェース１２は、ユーザとの対話によって情報が入力される対話ツール２１と、ユーザの購入履歴を示すデータを取得する購入履歴取得部２２と、ユーザによるマーケットプレイスへのアクセス履歴を示すデータを取得するアクセス履歴取得部２３と、ソリューション情報を取得するソリューション情報取得部２４と、ユーザ情報が入力される入力部２５とを有する。

購入履歴は、マーケットプレイスにおいてユーザが製品を購入した履歴である。購入履歴には、製品を購入した日時、購入者の氏名および役職、製品名といった情報が含まれる。製品がソリューションシステムである場合、購入履歴には、製品であるソリューションシステムを構成するコンポーネントの名称が含まれても良い。また、購入履歴には、製品購入後の不具合についての情報が含まれても良い。

アクセス履歴は、ユーザがマーケットプレイスへアクセスした履歴である。アクセス履歴には、アクセスの日時、アクセスの頻度といった情報が含まれる。アクセス履歴には、マーケットプレイスにおけるユーザの行動履歴が含まれても良い。行動履歴は、製品を検索した履歴、または、製品を閲覧した履歴である。また、アクセス履歴には、検索された製品に関する情報、または、閲覧された製品に関する情報が含まれても良い。購入履歴とアクセス履歴とは、ユーザの需要を表す情報であって、後述するユーザ需要データに含まれる。当該ユーザ需要データは、後述の需要分析において使用される。

対話ツール２１と、購入履歴取得部２２と、アクセス履歴取得部２３と、入力部２５とは、ユーザの需要に関する情報であるユーザ需要データを取得する取得部である。ユーザ需要データは、対話ツール２１へ入力される情報、または当該情報から抽出されるキーワードを含む。また、ユーザ需要データは、購入履歴データとアクセス履歴データとユーザ情報とを含む。

ソリューション情報は、コンポーネント情報と事例情報とを含む。コンポーネント情報は、コンポーネントと、当該コンポーネントを含めて構築されるソリューションシステムの仕様との対応付けを含む。コンポーネント情報は、コンポーネントを製造または提供するメーカの端末３から需要分析装置１へ送信される。ＡＩエンジン部１４は、取得されたユーザ需要データと保持されているコンポーネント情報とを基に、ユーザの需要に適合するコンポーネントを分析する。事例情報は、ソリューションシステムが構築された事例の内容を示す。事例情報は、ソリューションシステムの構築を請け負ったSIerの端末４から需要分析装置１へ送信される。ＡＩエンジン部１４は、取得されたユーザ需要データと保持されている事例情報とを基に、ユーザの需要に適合するソリューションシステムを分析する。コンポーネント情報および事例情報の詳細については後述する。

ユーザ情報は、ユーザ属性情報を含む。ユーザ属性情報は、マーケットプレイスへの会員登録の際にマーケットプレイスに登録される。ユーザ属性情報は、ユーザの属性についての情報であって、会社名、部署名、連絡先、業種などを示すデータを含む。ユーザ属性情報は、ユーザを識別するためのユーザＩＤを含む。ユーザＩＤは、ユーザの会員登録の際に設定される。

ユーザ情報は、マーケットプレイスへユーザがアクセスした際におけるユーザの認証のための情報である認証情報を含む。認証情報は、ユーザによって設定されるパスワードである。認証部１７は、ユーザがマーケットプレイスへアクセスする際に入力されるユーザＩＤおよびパスワードと、後述するユーザ情報保持部３３が保持するユーザＩＤおよびパスワードとを照合する。なお、ユーザの認証のための情報はパスワード以外の情報であっても良い。

ユーザ情報は、ユーザが利用するソリューションシステムに関する情報を含む。ユーザ情報保持部３３は、ソリューションシステムに関する情報として、ソリューションシステムの名称、および当該ソリューションシステムの構成についての情報を保持する。

管理者は、マーケットプレイスを通じてユーザからの問い合わせを受け付ける。問い合わせの内容は、ユーザ情報保持部３３に蓄積される。ユーザ情報は、問い合わせの履歴を含む。

記憶装置１３は、ソリューション情報取得部２４にて取得されたソリューション情報を保持するソリューション情報保持部３０を有する。ソリューション情報保持部３０は、コンポーネント情報を保持するコンポーネント情報保持部３１と、事例情報を保持する事例情報保持部３２とを有する。

事例情報は、コンポーネントを利用したソリューションシステムの情報を含む。ソリューションシステムの情報において、ソリューションシステムには、ユーザによる利用が想定されるＦＡシステムの課題が紐付けられている。コンポーネント情報保持部３１に保持されるコンポーネント情報と、事例情報保持部３２に保持される事例情報との間において、ソリューションシステムとコンポーネントとは、適宜紐付けられている。ソリューションシステムとコンポーネントは、ソリューションシステムとコンポーネントとの関係性に基づいて紐付けられる。ソリューションシステムとコンポーネントとは、例えば、課題に対する解決策としての共通性に基づいて、あるいは、予防保全または全体監視といったソリューション分野での共通性に基づいて紐付けられる。かかる紐付けに基づいてコンポーネント情報と事例情報とをたどることによって、互いに関係性を有するコンポーネントとソリューションシステムとを連鎖的に導き出すことが可能となる。これにより、ＡＩエンジン部１４は、ユーザの需要に適合するコンポーネントまたはソリューションシステムを容易に検索することができる。

記憶装置１３は、ユーザ情報を保持するユーザ情報保持部３３と、対話ツール２１による対話のためのワードを保持するワード保持部３４と、アクセス履歴取得部２３にて取得されたアクセス履歴のデータを保持するアクセス履歴保持部３５と、ユーザによる製品検索の履歴を示すデータを保持する検索履歴保持部３６と、購入履歴取得部２２にて取得された購入履歴のデータを保持する購入履歴保持部３７とを有する。

需要分析装置１は、マーケットプレイスを通じた取引のための処理を実行する取引処理部１９と、決済のための処理を実行する決済処理部２０とを有する。取引処理部１９は、ユーザによる製品の注文を受け付ける。取引処理部１９は、複数の支払方法をユーザに提示して、製品の購入のための支払方法の選択を受け付ける。取引処理部１９は、支払方法が確定されることによって、製品の受注決定を出品者へ通知する。決済処理部２０は、選択された支払方法に応じた決済処理を行う。決済処理部２０は、後払いが選択された場合に、端末２へ請求書を送信しても良い。

取引処理部１９および決済処理部２０の各機能は、プロセッサ１０とソフトウェアの組み合わせによって実現される。当該各機能は、プロセッサ１０およびファームウェアの組み合わせによって実現されても良く、プロセッサ１０、ソフトウェアおよびファームウェアの組み合わせによって実現されても良い。なお、需要分析装置１の各機能部のうちの少なくとも一部は、取引処理部１９または決済処理部２０が実現されるハードウェア構成とは別のハードウェア構成を用いて実現されても良い。

次に、ＡＩエンジン部１４と対話ツール２１との各機能について説明する。図２は、実施の形態１にかかる需要分析装置が有する分析部と対話ツールとの各機能構成を示すブロック図である。図２には、ＡＩエンジン部１４へ入力されるデータを保持する各保持部を示している。

ユーザは、コンポーネントの購入を検討する際におけるコンポーネントの検索において、対話による検索と、キーワード入力による検索と、コンポーネントを含むソリューションシステムの事例からの検索とのうちのいずれかを選択できる。対話ツール２１は、対話による検索のためのチャットボット２６と、キーワード入力によるコンポーネントの検索のための検索コンシェルジュ２７と、事例によるソリューションシステムの検索のための事例コンシェルジュ２８とを有する。なお、対話ツール２１は、チャットボット２６と検索コンシェルジュ２７と事例コンシェルジュ２８とを有するものに限られない。対話ツール２１は、ユーザ需要データを、ユーザとの対話によって直接的または間接的に取得可能なツールであれば良い。ユーザは、ソリューションシステムの購入を検討する際においても、ソリューションシステムの検索において、対話による検索と、キーワード入力による検索と、ソリューションシステムの事例からの検索とのうちのいずれかを選択できる。

チャットボット２６は、端末２を操作するユーザと、テキストあるいは音声を通じた対話を行う。チャットボット２６は、検索結果として、ＡＩエンジン部１４での分析によって特定されたコンポーネントまたはソリューションシステムについての情報を端末２へ出力する。検索コンシェルジュ２７は、キーワード入力を受け付ける。検索コンシェルジュ２７は、検索結果として、ＡＩエンジン部１４での分析によって特定されたコンポーネントまたはソリューションシステムについての情報を端末２へ出力する。事例コンシェルジュ２８は、ソリューションシステムの事例について、ソリューションシステムの名称、情報システムの仕様、情報システムの諸元といった情報の入力を受け付ける。事例コンシェルジュ２８は、入力された情報に対する検索結果として、ＡＩエンジン部１４での分析によって特定されたソリューションシステムについての情報を端末２へ出力する。

このように、チャットボット２６と検索コンシェルジュ２７と事例コンシェルジュ２８とは、共通のＡＩエンジン部１４での分析に基づく検索結果を出力する。ユーザからの情報が、チャットボット２６と検索コンシェルジュ２７と事例コンシェルジュ２８とのいずれに入力された場合であっても、ＡＩエンジン部１４は、共通のコンポーネント情報保持部３１に保持される情報と共通の事例情報保持部３２の情報とを用いて、ユーザの需要を分析する。このため、チャットボット２６と検索コンシェルジュ２７と事例コンシェルジュ２８とでは、ユーザから情報を取得する方法が互いに異なるが、需要分析装置１は、ユーザの需要を分析することによって特定されるコンポーネントまたはソリューションシステムのばらつきを少なくすることができる。コンポーネント情報保持部３１と事例情報保持部３２とにおいてソリューションシステムとコンポーネントとが互いに紐付けられていることによって、ＡＩエンジン部１４は、ユーザの需要に応じたコンポーネントまたはソリューションシステムを効率的に検索することができる。

ユーザがマーケットプレイスへ会員登録する際に、入力部２５には、ユーザによる端末２の操作によってユーザ情報が入力される。ユーザ情報保持部３３は、入力部２５へ入力されたユーザ情報を保持する。

需要分析装置１は、チャットボット２６を通じたユーザとの対話によって、ソリューションシステムによって解決しようとするＦＡシステムの課題など、ユーザの要望についての情報を入手する。ＡＩエンジン部１４は、情報を入手するための対話を成り立たせる機能と、ユーザの要望に見合うコンポーネントまたはソリューションシステムを導き出すためのいくつかのキーワードを決定するための機能とを備える。ワード保持部３４は、対話のためのワードが集約されたワードデータベースと、問いかけに対する答えの内容が集約されたＱＡ（Question Answering）データベースと、辞書データベースを有する。

ＡＩエンジン部１４は、辞書部４１、スロットフィリング部４２、シナリオ部４３およびパラメータ部４４を有する。辞書部４１は、入力されたワードに近いワードを辞書データベースから読み出すことによって、入力されたワードの表記ゆれまたは誤字を排除する。スロットフィリング部４２は、上記キーワードが得られるまで対話を繰り返すための機能部である。シナリオ部４３は、対話の展開を誘導するための機能部である。パラメータ部４４は、入力されたワードの中から上記キーワードを絞り込むための機能部である。ＡＩエンジン部１４は、辞書部４１、スロットフィリング部４２、シナリオ部４３およびパラメータ部４４の各機能により、ユーザの要望についての情報を得るとともに、当該情報から上記キーワードを抽出する。

ＡＩエンジン部１４が取得するユーザ需要データには、対話によって得られた情報から抽出された上記キーワードが含まれる。ＡＩエンジン部１４は、ユーザ情報保持部３３からユーザ情報を読み出す。ＡＩエンジン部１４は、アクセス履歴保持部３５からアクセス履歴データを読み出す。ＡＩエンジン部１４は、購入履歴保持部３７から購入履歴データを読み出す。ＡＩエンジン部１４は、対話の相手であるユーザについての、ユーザ情報、アクセス履歴データおよび購入履歴データを含むユーザ需要データに、上記キーワードを含める。

検索コンシェルジュ２７がキーワード入力を受け付けた場合、検索コンシェルジュ２７は、入力されたキーワードをＡＩエンジン部１４へ出力する。この場合、ＡＩエンジン部１４は、当該キーワードを入力したユーザについての、ユーザ情報、アクセス履歴データおよび購入履歴データを含むユーザ需要データに、当該キーワードを含める。

事例コンシェルジュ２８がソリューションシステムの検索のための情報入力を受け付けた場合、検索コンシェルジュ２７は、入力された情報をＡＩエンジン部１４へ出力する。この場合、ＡＩエンジン部１４は、当該情報を入力したユーザについての、ユーザ情報、アクセス履歴データおよび購入履歴データを含むユーザ需要データに、当該情報を含める。

ＡＩエンジン部１４は、ユーザの需要を分析するための学習済モデルに基づいて、ユーザの需要に適合するコンポーネントまたはソリューションシステムを推論する推論部４５と、学習済モデルを生成する学習装置４６とを有する。推論部４５は、ＡＩエンジン部１４にて取得されたユーザ需要データと、コンポーネント情報保持部３１に保持されているコンポーネント情報とに基づいて、ユーザの需要に適合するコンポーネントを推論する。推論部４５は、ＡＩエンジン部１４にて取得されたユーザ需要データと、事例情報保持部３２に保持されている事例情報とに基づいて、ユーザの需要に適合するソリューションシステムを推論する。学習装置４６の詳細については後述する。

ＡＩエンジン部１４は、推論部４５での推論によって特定されたコンポーネントまたはソリューションシステムを提案処理部１６へ通知する。提案処理部１６は、ＡＩエンジン部１４によって特定されたコンポーネントまたはソリューションシステムの導入をユーザへ提案するための処理として、特定されたコンポーネントまたはソリューションシステムを提案するための表示の生成を表示処理部１５へ指示する。表示処理部１５は、提案処理部１６からの指示に従って、特定されたコンポーネントまたはソリューションシステムを提案するための表示データを生成する。需要分析装置１は、生成された表示データを端末２へ送信する。

次に、コンポーネント情報と事例情報とについて説明する。図３は、実施の形態１にかかる需要分析装置へ入力されるコンポーネント情報と事例情報とについて説明するための図である。

メーカは、メーカによって提供されるコンポーネントについてのコンポーネント情報を需要分析装置１へ送信する。ソリューション情報取得部２４は、メーカから送信されたコンポーネント情報を取得する。コンポーネント情報保持部３１は、ソリューション情報取得部２４にて取得されたコンポーネント情報を保持する。コンポーネント情報には、コンポーネントの名称と、当該コンポーネントについての付加情報とが含まれる。付加情報は、当該コンポーネントを含めて構築されるソリューションシステムの仕様についての情報である。すなわち、コンポーネント情報には、コンポーネントと、当該コンポーネントを含めて構築されるソリューションシステムの仕様との対応付けが含まれる。

ソリューションシステムの仕様には、例えば、コンポーネント同士を接続するためのネットワークプロトコルまたはネットワークプロファイルが含まれる。ソリューションシステムの仕様には、ソリューションシステムによって解決を図り得る課題の内容、監視または予防保全の対象とし得るＦＡシステムの条件などが含まれても良い。

コンポーネントについての付加情報には、当該コンポーネントの仕様についての情報が含まれても良い。すなわち、コンポーネント情報には、コンポーネントと、当該コンポーネントの仕様との対応付けが含まれても良い。コンポーネントの仕様には、例えば、コンポーネントを適用可能なソリューションシステムの条件、コンポーネントに備わる機能などが含まれる。コンポーネントの仕様には、コンポーネントのインタフェース仕様、コンポーネントの適用における制限事項、コンポーネントの通信方式、コンポーネントの設定情報といった情報が含まれても良い。

SIerは、SIerが過去に構築を請け負ったソリューションシステムについての事例情報を需要分析装置１へ送信する。ソリューション情報取得部２４は、SIerから送信された事例情報を取得する。事例情報保持部３２はソリューション情報取得部２４にて取得された事例情報を保持する。事例情報保持部３２には、ソリューションシステムを利用する事業者の業種別に分類された事例情報を保持する。事例情報は、ＦＡシステムのうちソリューションシステムが導入された工程によって分類されても良い。

事例情報には、例えば、ソリューションシステムの構築を請け負ったSIerの事業者名、ソリューションシステムが導入されたＦＡシステムの名称、ソリューションシステムの構成を示したシステム構成図などが含まれる。事例情報には、ソリューションシステムを構築するためのネットワークプロトコルまたはネットワークプロファイルが含まれる。事例情報には、ソリューションシステムによって解決を図り得る課題の内容、監視または予防保全の対象とし得るＦＡシステムの条件などが含まれても良い。事例情報には、ソリューションシステムを構成する各コンポーネントについての上記付加情報が含まれても良い。

ＡＩエンジン部１４は、コンポーネント情報または事例情報に含まれている付加情報を参照することによって、ユーザが購入を検討しているコンポーネントについて、ソリューションシステムを構成するコンポーネントとの相互接続性または接続の相性を確認可能とする。ＡＩエンジン部１４は、コンポーネントの仕様を確認することによって、事例情報に示されているソリューションシステムに適用可能なコンポーネントを選択することができる。また、ＡＩエンジン部１４は、コンポーネントの仕様を確認することによって、事例情報に示されているソリューションシステム内のコンポーネントと、購入が検討されている当該コンポーネントとの置換が可能であるか否かを検討することができる。このように、ＡＩエンジン部１４は、ユーザが所望するソリューションシステムの全体像を、事例情報に基づいて把握する。また、ＡＩエンジン部１４は、ソリューションシステムにコンポーネントが組み込み可能であるか否かを、付加情報に基づいて確認する。ＡＩエンジン部１４は、ユーザが購入を検討しているコンポーネントを含めて実現可能なソリューションシステムを検討する。

これにより、ＡＩエンジン部１４は、ユーザが購入を検討しているコンポーネントが組み込まれたソリューションシステムが問題無く動作可能か否かを加味して、ユーザの需要に適合するコンポーネントまたはソリューションシステムを推定することができる。また、ＡＩエンジン部１４は、コンポーネント情報または事例情報を参照することによって、ユーザのＦＡシステムへ導入可能、かつソリューションの目的に応じた機能を果たし得るコンポーネントまたはソリューションシステムを導き出すことができる。

次に、マッチング処理部１８の機能について説明する。マッチング処理部１８は、ユーザの需要に適合するコンポーネントまたはソリューションシステムを提供可能な事業者をユーザに引き合わせるためのマッチング処理を実行する。事業者は、メーカまたはSIerである。事業者は、コンポーネントまたはソリューションシステムの販売を代理する代理店であっても良い。事業者は、マーケットプレイスの会員とする。

マッチング処理部１８は、ユーザ情報保持部３３から読み出されたユーザ情報と、購入履歴保持部３７から読み出された購入履歴データとに基づいて、ユーザに引き合わせる事業者を決定する。需要分析装置１は、マッチング処理部１８によって決定された事業者の情報を端末２へ送信する。ユーザは、需要分析装置１によるマッチングによって、ユーザの需要に適合するコンポーネントまたはソリューションシステムを購入することができる。コンポーネントまたはソリューションシステムを提供する事業者には、マッチングによって、コンポーネントまたはソリューションシステムの販売機会を得やすいという利点がある。

マッチング処理部１８は、ユーザの需要に適合するソリューションシステムを求めた結果を基に、当該ソリューションシステムを構築するために必要なコンポーネントをユーザへ通知するための処理を行っても良い。これにより、ユーザは、ユーザの需要に適合するソリューションシステムを構築するために必要なコンポーネントを把握した上で、ソリューションシステムの導入を計画することができる。

マッチング処理部１８は、製品開発のための提案を事業者へ行うための処理を行っても良い。マッチング処理部１８は、検索履歴保持部３６から検索履歴データを読み出す。検索履歴データには、対話ツール２１へ入力された情報であって、ユーザの要望についての情報が含まれる。マッチング処理部１８は、ユーザの要望についての情報を、製品開発に結び付け得る情報として集約する。マッチング処理部１８は、このようにして製品開発に結び付け得る情報を得るとともに、マーケットプレイスの会員である事業者へ当該情報を通知するための処理を行う。これにより、需要分析装置１は、製品開発に有益な情報を事業者へ提供することができる。

表示処理部１５は、ＡＩエンジン部１４における分析結果に基づいて、ユーザの需要に即した画面を作成しても良い。ユーザの需要に即した画面とは、ＡＩエンジン部１４での分析によりユーザの需要に適合すると判断された製品、または、当該製品に関する情報が表示される画面である。当該画面は、マーケットプレイスにおけるユーザの操作を基に分析された最新のユーザ需要が反映された画面である。当該画面には、ユーザの需要に適合すると判断されたソリューションシステムまたはコンポーネント、当該ソリューションシステムを導入することによって見込まれる効果の説明、当該ソリューションシステムまたは当該コンポーネントを提供可能な事業者の情報などが表示される。ＡＩエンジン部１４は、ユーザによる検索の頻度が他の項目に比べて高い項目についての情報を、当該ユーザの需要における優先順位が高い項目と判断する。当該画面には、優先順位が高いと判断された項目についての情報が表示されても良い。当該項目としては、価格、納期、またはコンポーネントの機能といった項目が該当する。

表示処理部１５は、マーケットプレイスの初期画面として、ユーザごとのユーザ情報または検索履歴データを反映させた画面を作成しても良い。当該初期画面は、ユーザがマーケットプレイスへアクセスした際に、前回までのアクセスにおけるユーザ需要を再確認するために最初に表示される画面である。当該初期画面には、ユーザがマーケットプレイスにおいて最後に検索を行った結果が反映された画面である。

推論部４５は、ユーザの需要に適合すると判断した複数のコンポーネントを推論結果として求めても良い。推論部４５は、求めた複数のコンポーネントについて需要に適合する度合を順位付けし、順位を表す値を推論結果とともに提案処理部１６へ出力する。提案処理部１６は、かかる順位を、導入を推奨するコンポーネントの順位として表示処理部１５へ通知する。表示処理部１５は、推奨順位とともに複数のコンポーネントを提案するための表示データを生成する。これにより、ユーザは、複数のコンポーネントの中から、所望するコンポーネントを選択することができる。なお、推論部４５は、ユーザの需要に適合すると判断した複数のソリューションシステムを推論結果として求めても良い。これにより、ユーザは、複数のソリューションシステムの中から、所望するソリューションシステムを選択することができる。

ＡＩエンジン部１４は、ユーザによる検索の頻度が他の項目に比べて高い項目を、当該ユーザの需要における優先順位が高い項目と判断する。推論部４５は、ＡＩエンジン部１４において優先順位が高いと判断された項目について、推論結果であるコンポーネントまたはソリューションシステムの仕様がユーザの要求に近い仕様であるか否かを判断する。また、推論部４５は、優先順位が高いと判断された項目についての実現可能性を判断する。推論部４５は、これらの判断結果を表す評価点を求めて、当該評価点に基づいて、需要に適合する度合の順位付けを行う。

次に、学習装置４６の機能について説明する。図４は、実施の形態１にかかる需要分析装置が有する学習装置を示すブロック図である。学習装置４６は、ユーザの需要に適合するコンポーネントを学習する。

学習装置４６は、状態観測部５１と結果取得部５２と学習部５３とを有する。状態観測部５１は、ユーザ需要データと、ユーザへ提案されたコンポーネントについてのコンポーネント情報とを、状態変数として観測する。結果取得部５２は、提案を受け入れたか否かについてのユーザの行動結果を取得する。行動結果は、提案されたコンポーネントをユーザが購入したか否かの結果とする。結果取得部５２は、購入履歴保持部３７から購入履歴データを読み出すことによって、行動結果を取得する。

学習部５３は、状態観測部５１から入力される状態変数と結果取得部５２から入力される行動結果とを合わせたデータセットを作成する。学習部５３は、状態変数と行動結果とに基づいて作成されるデータセットに従って、ユーザの需要に適合するコンポーネントを学習する。

学習部５３が用いる学習アルゴリズムはどのようなものを用いてもよい。一例として、強化学習（Reinforcement Learning）を適用した場合について説明する。強化学習は、ある環境内におけるエージェントである行動主体が、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する、というものである。エージェントは行動を選択することで環境から報酬を得て、一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策を学習する。強化学習の代表的な手法として、Ｑ学習（Q−Learning）およびＴＤ学習（TD−Learning）などが知られている。例えば、Ｑ学習の場合、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）の一般的な更新式である行動価値テーブルは、次の式（１）で表される。行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）は、環境「ｓ」のもとで行動「ａ」を選択する行動の価値である行動価値Ｑを表す。

上記の式（１）により表される更新式は、時刻「ｔ＋１」における最良の行動「ａ」の行動価値が、時刻「ｔ」において実行された行動「ａ」の行動価値Ｑよりも大きければ、行動価値Ｑを大きくし、逆の場合は、行動価値Ｑを小さくする。換言すれば、時刻「ｔ」における行動「ａ」の行動価値Ｑを、時刻「ｔ＋１」における最良の行動価値に近づけるように、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）を更新する。それにより、ある環境における最良の行動価値が、それ以前の環境における行動価値に順次伝播する。

学習部５３は、報酬算出部５４と関数更新部５５とを有する。報酬算出部５４は、状態変数および行動結果に基づいて報酬を算出する。関数更新部５５は、報酬算出部５４によって算出される報酬に従って、ユーザの需要に適合するコンポーネントを決定するための関数を更新する。

報酬算出部５４は、行動結果の内容に基づいて、報酬「ｒ」を算出する。例えば、提案されたコンポーネントをユーザが購入した場合、報酬算出部５４は報酬「ｒ」を増大させる。報酬算出部５４は、報酬の値である「１」を与えることによって報酬「ｒ」を増大させる。なお、報酬の値は「１」に限られない。また、提案されたコンポーネントをユーザが購入しなかった場合、報酬算出部５４は、報酬「ｒ」を低減させる。報酬算出部５４は、報酬の値である「−１」を与えることによって報酬「ｒ」を低減させる。なお、報酬の値は「−１」に限られない。

関数更新部５５は、報酬に基づいて行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）を更新する。行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）が収束するまで、状態変数および行動結果の取得と、報酬の算出と、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）の更新とを繰り返す。行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）が収束するとは、例えば、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）が更新されなくなることを指す。なお、学習装置４６は、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）が収束したか否かを判断せず、学習を継続させることとしても良い。

学習装置４６は、生成された行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）である学習済モデルを推論部４５へ出力する。推論部４５は、学習済モデルに基づいて、ユーザの需要に適合するコンポーネントを推論する。推論部４５は、ＡＩエンジン部１４にて取得されたユーザ需要データを学習済モデルに入力することによって、ユーザ需要データに適したコンポーネントを推論することができる。

実施の形態１では、学習装置４６が用いる学習アルゴリズムに強化学習を適用する場合について説明したが、学習アルゴリズムには、強化学習以外の学習が適用されても良い。学習装置４６は、強化学習以外の公知の学習アルゴリズム、例えば、深層学習（Deep Learning）、ニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、機能論理プログラミングあるいはサポートベクターマシンといった学習アルゴリズムを用いて機械学習を実行しても良い。

学習装置４６は、需要分析装置１に内蔵される装置に限られず、需要分析装置１の外部の装置であっても良い。学習装置４６は、ネットワークを介して需要分析装置１に接続可能な装置であっても良い。学習装置４６は、クラウドサーバ上に存在する装置であっても良い。

学習装置４６は、複数の需要分析装置１に対して作成されたデータセットに従って、ユーザの需要に適合するコンポーネントを学習しても良い。データセットは、複数の需要分析装置１において収集されたものであっても良い。複数の需要分析装置１からのデータセットの収集を開始した後に、データセットが収集される対象に新たな需要分析装置１が追加されても良い。また、複数の需要分析装置１からのデータセットの収集を開始した後に、データセットが収集される対象から、複数の需要分析装置１のうちの一部が除外されても良い。

ある１つの需要分析装置１について学習を行った学習装置４６は、当該需要分析装置１以外の他の需要分析装置１における学習に使用されても良い。当該他の需要分析装置１における学習に使用される学習装置４６は、当該他の需要分析装置１における再学習によって、学習済モデルを更新することができる。

需要分析装置１は、学習装置４６においてユーザの需要に適合するコンポーネントを学習することによって、ユーザの需要により適合するコンポーネントの導入をユーザに提案することができる。

学習装置４６は、ユーザの需要に適合するソリューションシステムを学習しても良い。この場合、状態観測部５１は、ユーザ需要データと、ユーザへ提案されたソリューションシステムについての事例情報とを、状態変数として観測する。学習部５３は、状態変数と行動結果とに基づいて作成されるデータセットに従って、ユーザの需要に適合するソリューションシステムを学習する。推論部４５は、学習済モデルを用いて、ユーザ需要データと事例情報から、ユーザの需要に適合するソリューションシステムを推論する。すなわち、推論部４５は、ユーザ需要データと事例情報とを基に、ユーザ需要データに適合するソリューションシステムを推論する。

需要分析装置１は、学習装置４６においてユーザの需要に適合するソリューションシステムを学習することによって、ユーザの需要により適合するソリューションシステムの導入をユーザに提案することができる。

推論部４５は、需要分析装置１に内蔵される学習装置４６により生成された学習済モデルを使用して、コンポーネントまたはソリューションシステムを推論するものに限られない。推論部４５は、需要分析装置１の外部から取得された学習済モデルを使用してコンポーネントまたはソリューションシステムを推論しても良い。

実施の形態１によると、需要分析装置１は、ソリューションシステムを構成するコンポーネントと当該コンポーネントを含めて構築される情報システムの仕様との対応付けを含むコンポーネント情報を保持し、コンポーネント情報とユーザ需要データとを基に、ユーザの需要に適合するコンポーネントを分析する。需要分析装置１は、コンポーネントがソリューションシステムに組み込まれた場合における動作を考慮して、コンポーネントがユーザの需要に適合するか否かを判断することができる。また、需要分析装置１は、ソリューションシステムによって実現されるソリューションの目的を考慮して、コンポーネントがユーザの需要に適合するか否かを判断することができる。以上により、需要分析装置１は、ソリューションシステムを構成するコンポーネントの買い手であるユーザに、ユーザの需要に適合するコンポーネントを提案することができるという効果を奏する。

以上の実施の形態に示した構成は、本開示の内容の一例を示すものである。実施の形態の構成は、別の公知の技術と組み合わせることが可能である。本開示の要旨を逸脱しない範囲で、実施の形態の構成の一部を省略または変更することが可能である。

１ 需要分析装置、２，３，４ 端末、５ ネットワーク、１０ プロセッサ、１１ メモリ、１２ インタフェース、１３ 記憶装置、１４ ＡＩエンジン部、１５ 表示処理部、１６ 提案処理部、１７ 認証部、１８ マッチング処理部、１９ 取引処理部、２０ 決済処理部、２１ 対話ツール、２２ 購入履歴取得部、２３ アクセス履歴取得部、２４ ソリューション情報取得部、２５ 入力部、２６ チャットボット、２７ 検索コンシェルジュ、２８ 事例コンシェルジュ、３０ ソリューション情報保持部、３１ コンポーネント情報保持部、３２ 事例情報保持部、３３ ユーザ情報保持部、３４ ワード保持部、３５ アクセス履歴保持部、３６ 検索履歴保持部、３７ 購入履歴保持部、４１ 辞書部、４２ スロットフィリング部、４３ シナリオ部、４４ パラメータ部、４５ 推論部、４６ 学習装置、５１ 状態観測部、５２ 結果取得部、５３ 学習部、５４ 報酬算出部、５５ 関数更新部。

Claims (15)

1. 生産システムの課題解決を目的とするソリューションを実現するための情報システムについて、前記情報システムを構成するコンポーネントと、前記コンポーネントを含めて構築される前記情報システムの仕様との対応付けを含むコンポーネント情報を保持するコンポーネント情報保持部と、
   前記情報システムが構築された事例の内容を示す事例情報を保持する事例情報保持部と、
   前記コンポーネントの買い手であるユーザの需要に関する情報を含むユーザ需要データを取得する取得部と、
   前記ユーザ需要データを基に、前記ユーザの需要に適合する前記コンポーネントを分析する分析部と、
   前記分析部における分析によって特定された前記コンポーネントの導入を前記ユーザへ提案するための処理を実行する提案処理部と、を備え、
   前記ユーザ需要データは、前記生産システムの課題についての情報を含み、
   前記コンポーネント情報と前記事例情報とにおいて、前記情報システムと前記コンポーネントとは互いの関係性に基づいて紐付けられており、かつ、前記情報システムには前記生産システムの課題が紐付けられており、
   前記分析部は、前記ユーザ需要データに含まれる課題についての情報を基に前記コンポーネント情報と前記事例情報とを辿ることによって、前記ユーザの需要に適合する前記コンポーネントを分析することを特徴とする需要分析装置。
2. 前記コンポーネント情報は、前記コンポーネントと、前記コンポーネントの仕様との対応付けを含むことを特徴とする請求項１に記載の需要分析装置。
3. 前記取得部は、対話形式によって前記ユーザの要望についての情報を受け付け、
   前記分析部は、前記情報から抽出されたキーワードを含む前記ユーザ需要データを基に、前記ユーザの需要に適合する前記コンポーネントを分析することを特徴とする請求項１または２に記載の需要分析装置。
4. 前記取得部は、前記コンポーネントを検索するためのキーワードを受け付け、
   前記分析部は、前記キーワードを含む前記ユーザ需要データを基に、前記ユーザの需要に適合する前記コンポーネントを分析することを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の需要分析装置。
5. 前記取得部は、前記コンポーネントを販売する取引システムにおける購入履歴のデータを含む前記ユーザ需要データを取得することを特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の需要分析装置。
6. 前記取得部は、前記コンポーネントを販売する取引システムへのアクセス履歴のデータを含む前記ユーザ需要データを取得することを特徴とする請求項１から５のいずれか１つに記載の需要分析装置。
7. 前記分析部は、前記ユーザ需要データと前記事例情報とを基に、前記ユーザの需要に適合する前記情報システムを分析し、
   前記提案処理部は、前記分析部における分析によって特定された前記情報システムの導入を前記ユーザへ提案するための処理を実行することを特徴とする請求項１から６のいずれか１つに記載の需要分析装置。
8. 前記分析部は、前記ユーザ需要データと前記コンポーネント情報とを基に、前記ユーザの需要に適合する前記コンポーネントを推論する推論部を有することを特徴とする請求項１から７のいずれか１つに記載の需要分析装置。
9. 前記分析部は、前記ユーザの需要に適合する前記コンポーネントを推論するための学習済モデルを生成する学習装置を有し、
   前記推論部は、前記学習済モデルを用いて、前記ユーザ需要データと前記コンポーネント情報から、前記ユーザの需要に適合する前記コンポーネントを推論することを特徴とする請求項８に記載の需要分析装置。
10. 前記学習装置は、
    前記ユーザ需要データと前記ユーザへ提案された前記コンポーネントについての前記コンポーネント情報とを含む状態変数を観測する状態観測部と、
    提案を受け入れたか否かについての前記ユーザの行動結果を取得する結果取得部と、
    前記状態変数と前記行動結果とに基づいて作成されるデータセットを用いて、前記学習済モデルを生成する学習部とを備えることを特徴とする請求項９に記載の需要分析装置。
11. 前記分析部は、前記ユーザ需要データと前記事例情報とを基に、前記ユーザの需要に適合する前記情報システムを推論する推論部を有することを特徴とする請求項７に記載の需要分析装置。
12. 前記分析部は、前記ユーザの需要に適合する前記情報システムを推論するための学習済モデルを生成する学習装置を有し、
    前記推論部は、前記学習済モデルを用いて、前記ユーザ需要データと前記事例情報から、前記ユーザの需要に適合する前記情報システムを推論することを特徴とする請求項１１に記載の需要分析装置。
13. 前記学習装置は、
    前記ユーザ需要データと前記ユーザへ提案された前記情報システムについての前記事例情報とを含む状態変数を観測する状態観測部と、
    提案を受け入れたか否かについての前記ユーザの行動結果を取得する結果取得部と、
    前記状態変数と前記行動結果とに基づいて作成されるデータセットを用いて、前記学習済モデルを生成する学習部とを備えることを特徴とする請求項１２に記載の需要分析装置。
14. 生産システムの課題解決を目的とするソリューションを実現するための情報システムについて、前記情報システムを構成するコンポーネントと、前記コンポーネントを含めて構築される前記情報システムの仕様との対応付けを含むコンポーネント情報を保持するステップと、
    前記情報システムが構築された事例の内容を示す事例情報を保持するステップと、
    前記コンポーネントの買い手であるユーザの需要に関する情報を含むユーザ需要データを取得するステップと、
    前記ユーザ需要データを基に、前記ユーザの需要に適合する前記コンポーネントを分析するステップと、
    分析によって特定された前記コンポーネントの導入を前記ユーザへ提案するための処理を実行するステップと、をコンピュータに実行させ、
    前記ユーザ需要データは、前記生産システムの課題についての情報を含み、
    前記コンポーネント情報と前記事例情報とにおいて、前記情報システムと前記コンポーネントとは互いの関係性に基づいて紐付けられており、かつ、前記情報システムには前記生産システムの課題が紐付けられており、
    前記ユーザの需要に適合する前記コンポーネントを分析するステップでは、前記ユーザ需要データに含まれる課題についての情報を基に前記コンポーネント情報と前記事例情報とを辿ることによって、前記ユーザの需要に適合する前記コンポーネントを分析することを特徴とする需要分析プログラム。
15. 請求項１４に記載の需要分析プログラムが記憶され、コンピュータによる読み取りが可能とされたことを特徴とする記憶媒体。

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