JP7061812B2

JP7061812B2 - 統合検索システム

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Publication number: JP7061812B2
Application number: JP2020008579A
Authority: JP
Inventors: 康清木
Original assignee: 康清木
Priority date: 2020-01-22
Filing date: 2020-01-22
Publication date: 2022-05-02
Anticipated expiration: 2040-01-22
Also published as: US20230052508A1; JP2021117542A; US11907297B2; WO2021149505A1

Description

本発明は、上位層装置の要求に応じて下位層装置がデータベースを用いて検索処理を実行し、上位層装置が問合せに回答する統合検索システムに関する。

従来、上位層装置の要求に応じて下位層装置がデータベースを用いて検索処理を実行し、上位層装置が問合せに回答するシステムとして特許文献１の異種データベース統合システムがある。特許文献１のシステムは、複数種のデータベースを参照可能なデータ処理システムが上位層装置と下位層装置で構成され、上位層装置が、複数の問い合わせ項目と、複数の問い合わせ項目の回答が満たすべき回答条件と、複数の問い合わせ項目に対する互いに異なる複数の回答項目をそれぞれの項目の互いに異なる値同士が満たすべき関係に基づいて結合するための結合条件とを含むスクリプト形式による問い合わせを受け取り、問い合わせを解釈してプリミティブ形式による制御情報群を発行し、且つ問い合わせに対するプリミティブ形式による複数種のデータベースからの回答を下位層装置より受け取って結合条件に基づいて結合し、結合した回答をスクリプト形式に変換して出力すると共に、下位層装置が、発行されたプリミティブ形式による制御情報を、それぞれに対応する種類のデータベースに対して当該種類に対応する制御命令に変換して出力し、それぞれの処理結果をプリミティブ形式で上位層装置に回答するものである。

特許第４５３３９７４号公報

ところで、特許文献１のシステムは、画一的で限られたデータ量のデータベースの複数を組み合わせて利用し、上位層装置が問い合わせに対して限られたデータ量に基づく回答を行うことはできるものの、大量のデータで学習した複数のＡＩ検索装置を組み合わせて利用し、上位層装置が大量データに基づく確度の高い回答を行うことはできない。そのため、大量のデータで学習した複数のＡＩ検索装置を組み合わせて利用し、上位層装置が大量データに基づく確度の高い回答を行うことができるシステムが求められている。更に、その際、上位層装置がより適切な回答を行うため、上位層装置が各ＡＩ検索装置の個別回答の確度を同一尺度で評価することが望ましい。

本発明は上記課題に鑑み提案するものであって、大量のデータで学習させた複数のＡＩ検索装置を組み合わせて利用することを可能にし、上位層装置が大量データに基づく確度の高い回答を行うことができると共に、上位層装置が各ＡＩ検索装置の個別回答の確度を同一尺度で評価することができる統合検索システムを提供することを目的とする。

本発明の統合検索システムは、通信回線を介して接続されるクライアント端末から送信される基礎問合せに対応する問合回答を生成し且つ前記問合回答を前記クライアント端末に送信して提示する上位層の統合処理装置と、下位層の複数の個別ＡＩ検索装置を備える統合検索システムであって、前記クライアント端末とは別に前記統合処理装置に電気的に接続される所要の物理量を検知するセンサーからの入力データが補助問合せとして前記統合処理装置に入力され、前記基礎問合せと前記補助問合せが組み合わされて前記問合せのデータが構成されると共に、前記統合処理装置にセンサー検知データの不使用の入力がなされた場合にだけ前記基礎問合せだけで前記問合せのデータが構成され、前記統合処理装置は、前記基礎問合せに対応する問合せを認識する問合認識部と、前記問合せに対応して前記個別ＡＩ検索装置のそれぞれに出力するプリミティブ形式の検索要求を生成する検索要求生成部と、各々の前記個別ＡＩ検索装置の個別回答の確度を規定する規定データに対応する正規化用データを格納する正規化用データ記憶部と、前記プリミティブ形式の検索要求に対応する個別回答と前記個別回答の確度を複数の前記個別ＡＩ検索装置のそれぞれから受け取り、前記正規化用データ記憶部の各々の前記個別ＡＩ検索装置の個別回答の確度を規定する正規化用データを用いて、それぞれの前記個別ＡＩ検索装置の個別回答の確度を同一尺度に正規化した正規確度を取得する正規化処理部と、それぞれの前記個別回答及びその前記正規確度に対応する前記問合回答を生成する問合回答生成部を有し、前記個別ＡＩ検索装置は、ＡＩ用個別データベースと、前記プリミティブ形式の検索要求の受け取りに応じて人工知能を用いて前記ＡＩ用個別データベースを検索し、前記ＡＩ用個別データベースから前記プリミティブ形式の検索要求に対応する個別回答を取得すると共に前記個別回答の確度を取得する検索処理部と、取得した前記個別回答と前記個別回答の確度を前記プリミティブ形式で前記統合処理装置に出力する個別回答出力部を有することを特徴とする。
これによれば、大量のデータで学習させた複数の個別ＡＩ検索装置を組み合わせて利用することを可能にし、上位層装置である統合処理装置が大量データに基づく確度の高い問合回答を生成することができ、この確度の高い問合回答で回答することが可能となる。また、上位層装置である統合処理装置が個別ＡＩ検索装置の個別回答の確度を同一尺度に正規化した正規確度を取得することにより、上位層装置が各個別ＡＩ検索装置の個別回答の確度を同一尺度で評価することができ、更に、正規確度に対応する問合回答を生成して回答することにより、より的確な回答を行うことが可能となる。また、例えば気候の状態、検索利用者の体調、検索対象に関連する物理量の状態等のセンサーの検知状況に対応した問合せに基づき、センサーの検知状況に適合する問合回答を生成して回答を行うことが可能となる。

本発明の統合検索システムは、複数の前記個別ＡＩ検索装置のＡＩ用個別データベースのうち、少なくとも一の個別ＡＩ検索装置が検索する一つの前記ＡＩ用個別データベースと他の個別ＡＩ検索装置が検索する一つの前記ＡＩ用個別データベースが異種であり、前記一の個別ＡＩ検索装置と前記他の個別ＡＩ検索装置がそれぞれ異種のデータを検索することを特徴とする。
これによれば、異種のＡＩ用個別データベースによる複眼的な評価や観点に基づき問合回答を生成することができ、より的確な回答を行うことが可能となる。また、より複雑な問合せに適合する問合回答を生成することができる。

本発明の統合検索システムは、複数の前記個別ＡＩ検索装置のＡＩ用個別データベースのうち、少なくとも一の個別ＡＩ検索装置が検索する一つの前記ＡＩ用個別データベースと他の個別ＡＩ検索装置が検索する一つの前記ＡＩ用個別データベースが同種であり、前記一の個別ＡＩ検索装置と前記他の個別ＡＩ検索装置がそれぞれ同種のデータを検索することを特徴とする。
これによれば、同種のＡＩ用個別データベースによる深度の深い評価や観点に基づき問合回答を生成することができ、より的確な回答を行うことが可能となる。また、複数の同種のＡＩ用個別データベースを用いた評価に基づく問合回答を生成することにより、特定のＡＩ用個別データベースに人為的なミス等で不正確なデータが設定されていたり、発生頻度の低い事象に対応する過学習のデータが多く設定されている場合にも、これらのデータに起因する問合回答に発生する的確性の劣化を抑制することができる。

本発明の統合検索システムは、複数の前記個別ＡＩ検索装置の検索処理部のそれぞれがディープラーニング（深層学習）の人工知能を用いて前記ＡＩ用個別データベースを検索し、前記個別回答の確度として前記個別回答の予測精度を示す出力層の出力値を取得することを特徴とする。
これによれば、下位層装置である個別ＡＩ検索装置がディープラーニング（深層学習）を用いた検索処理に基づく非常に確度、予測精度の高い個別回答を取得し、これに基づき上位層装置である統合処理装置が非常に確度、予測精度の高い問合回答を生成して回答することが可能となる。

本発明の統合検索システムは、前記下位層に個別非ＡＩ検索装置を備え、前記統合処理装置の前記検索要求生成部が、前記問合せに対応して前記個別非ＡＩ検索装置に出力するプリミティブ形式の検索要求を生成し、前記統合処理装置の前記問合回答生成部が、前記個別回答及びその前記正規確度に対応し且つ非ＡＩ個別回答に対応する問合回答を生成すると共に、前記個別非ＡＩ検索装置が、非ＡＩ用個別データベースと、前記プリミティブ形式の検索要求の受け取りに応じて前記非ＡＩ用個別データベースを検索し、前記非ＡＩ用個別データベースから前記プリミティブ形式の検索要求に対応する非ＡＩ個別回答を取得する検索処理部と、取得した前記非ＡＩ個別回答を前記プリミティブ形式で前記統合処理装置に出力する個別回答出力部を有することを特徴とする。
これによれば、複数のＡＩ用個別データベースと非ＡＩ用個別データベースによる多様性のある評価や観点に基づき問合回答を生成することができ、より的確な回答を行うことが可能となると共に、各個別ＡＩ検索装置の個別回答に加えて、非ＡＩ用個別データベースからの個別回答を統合し、より複雑な問い合わせに適合した複眼的な問合回答を生成して回答することが可能となる。

本発明の統合検索システムは、前記統合処理装置の前記検索要求生成部が、前記問合せのデータから人工知能を用いて前記ＡＩ用個別データベースの種別、若しくは前記ＡＩ用個別データベースの種別と前記非ＡＩ用個別データベースの種別に対応する特徴点を抽出し、前記特徴点に対応する前記プリミティブ形式の検索要求を生成することを特徴とする。
これによれば、問合せのコンテンツ等の問合せのデータに適合するより適切なプリミティブ形式の検索要求を生成し、このより適切なプリミティブ形式の検索要求に対応する個別回答に基づき問合回答を生成することができることから、問合回答の的確性をより一層高め、より一層的確な回答を行うことが可能となる。また、言わば人工知能の処理による特徴点抽出の回答を二次的な問合せの検索要求に利用し、検索利用者の想定を超える的確な検索要求を生成することが可能となり、二次的な問合せ自体の的確性を非常に高めることができる。

本発明の統合検索システムは、前記正規化用データ記憶部に格納される前記正規化用データとして、それぞれの前記個別ＡＩ検索装置が出力する個別回答としての確度が取り得る値の最大値と最小値が設定されていることを特徴とする。

本発明の統合検索システムによれば、大量のデータで学習させた複数のＡＩ検索装置を組み合わせて利用することを可能にし、上位層装置が大量データに基づく確度の高い回答を行うことができると共に、上位層装置が各ＡＩ検索装置の個別回答の確度を同一尺度で評価することができる。

本発明による実施形態の統合検索システムの全体構成を示すブロック図。実施形態の統合検索システムにおける統合処理装置の構成を示すブロック図。実施形態の統合検索システムにおける個別ＡＩ検索装置の構成を示すブロック図。実施形態の統合検索システムにおける個別非ＡＩ検索装置の構成を示すブロック図。実施形態の統合検索システムによる検索処理例の流れを示すフローチャート。プリミティブ形式の検索要求の例を説明する説明図。プリミティブ形式の個別回答の例を説明する説明図。プリミティブ形式の非ＡＩ個別回答の例を説明する説明図。（ａ）はプリミティブ形式の個別回答の別例、（ｂ）はプリミティブ形式の非ＡＩ個別回答の別例を説明する説明図。（ａ）はプリミティブ形式の統合回答の例、（ｂ）はプリミティブ形式の統合回答の別例を説明する説明図。

〔実施形態の統合検索システム〕
本発明による実施形態の統合検索システム１は、図１に示すように、上位層の統合処理装置２と、下位層の複数の個別ＡＩ検索装置３と、下位層の個別非ＡＩ検索装置４を備え、上位層の統合処理装置２の要求に応じて、下位層の個別ＡＩ検索装置３、或いは下位層の個別ＡＩ検索装置３と個別非ＡＩ検索装置４がデータベースを用いて検索処理を実行し、上位層の統合処理装置２が下位層からの個別回答に基づき問合せに回答するようになっている。尚、下位層の個別非ＡＩ検索装置４は必要に応じて単数又は複数とすることが可能であり、又、下位層に複数の個別ＡＩ検索装置３だけを設け、下位層に個別非ＡＩ検索装置４を設けない統合検索システムとすることも可能である。

上位層の統合処理装置２は、図２に示すように、ＭＰＵ、ＣＰＵ等の演算制御部２１と、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成される記憶部２２と、マウス、キーボード、タッチパネル等の入力部２３と、ディスプレイ等の出力部２４と、通信インターフェイス２５を備え、サーバー等のコンピュータ装置で実現される。

記憶部２２は、演算制御部２１に所定処理を実行させる統合処理プログラム等の制御プログラムを記憶し、統合処理プログラムを記憶する統合処理プログラム記憶部２２１を有する。統合処理プログラムの内、問合せに対応して出力するプリミティブ形式の検索要求を生成する検索要求生成処理を演算制御部２１に実行させる検索要求生成プログラムは人工知能プログラムであり、検索要求生成プログラムは記憶部２２の学習済みモデル記憶部２２２に格納された学習済みモデルを用いて演算制御部２１に検索要求生成処理を実行させる。検索要求生成プログラムの人工知能プログラムには、ディープラーニング（深層学習）の人工知能プログラムを用いると好適である。

学習済みモデルには、各々の個別ＡＩ検索装置３のＡＩ用個別データベース３２３の種別に対応するデータの種別と、個別非ＡＩ検索装置４の非ＡＩ用個別データベース４２２の種別に対応するデータの種別が設定され、学習済みモデル記憶部２２２に記憶される。尚、下位層に個別非ＡＩ検索装置４を設けない統合検索システムを構成する場合には、学習済みモデルには、各々の個別ＡＩ検索装置３のＡＩ用個別データベースの種別に対応するデータの種別が設定され、学習済みモデル記憶部２２２に記憶される。

記憶部２２は、各々の個別ＡＩ検索装置３の個別回答の確度を規定する規定データに対応する、各個別ＡＩ検索装置３の確度を正規化するための正規化用データを格納する正規化用データ記憶部２２３を有する。

記憶部２３は、問合回答生成部２１４が及びその正規確度や個別非ＡＩ検索装置４からの非ＡＩ個別回答に対応する問合回答を生成するための結合条件を記憶する結合条件記憶部２２４を有する。結合条件としては、例えば、「個人ＩＤの等価性」、「採録」、個別ＡＩ検索装置３からの個別回答に対応する「正規確度からの平均正規確度の取得」等が設定される。

演算制御部２１は、統合処理プログラムに従って所定の処理を実行し、統合処理プログラムと協働して問合認識部２１１、検索要求生成部２１２、正規化処理部２１３、問合回答生成部２１４としての所定の処理を実行する。

問合認識部２１１は、統合処理装置２に入力された問合せ或いは問合せのデータを認識する。本実施形態では、統合処理装置２に、通信回線による通信ネットワーク１１を介してクライアント端末１２が接続され、クライアント端末１２から送信される基礎問合せが統合処理装置２に入力されると共に、統合処理装置２に電気的に接続された一又は複数のセンサー５からデータが入力される。所要の物理量を検知するセンサー５からの入力データは補助問合せとして統合処理装置２に入力される。そして、例えば統合処理装置２或いは問合認識部２１１が、基礎問合せの入力に応じて、センサー５から検知データを補助問合せとして取得し、基礎問合せのデータと補助問合せのデータを組み合わせて問合せのデータを認識する。

また、例えばクライアント端末１２から送信される或いは統合処理装置２で入力されるセンサー検知データの不使用の入力に応じて、統合処理装置２或いは問合認識部２１１が、クライアント端末１２から送信される基礎問合せを問合せ或いは問合せのデータとして認識する構成としても良好である。尚、センサー５自体を統合処理装置２に接続せずに、統合処理装置２或いは問合認識部２１１が、クライアント端末１２から送信される基礎問合せを問合せ或いは問合せのデータとして認識する構成としてもよい。また、統合処理装置２に、クライアント端末１２等から送信される或いは入力される問合せ自体にセンサーの検知データが含まれ、問合認識部２１１がこのセンサーの検知データを含む基礎問合せと補助問合せの組み合わせの問合せを認識する構成としても良好である。また、統合処理装置２の問合認識部２１１が、所要の物理量を検知するセンサー５からの入力データ自体を、補助問合せではなく、問合せ或いは問合せのデータとして認識する構成としても良好である。

検索要求生成部２１２は、問合認識部２１１が認識した問合せに対応して、個別ＡＩ検索装置３のそれぞれに出力するプリミティブ形式の検索要求を生成すると共に、個別非ＡＩ検索装置４に出力するプリミティブ形式の検索要求を生成する。尚、下位層に複数の個別ＡＩ検索装置３だけを設け、下位層に個別非ＡＩ検索装置４を設けない統合検索システムとする場合には、検索要求生成部２１２は、問合認識部２１１が認識した問合せに対応して、個別ＡＩ検索装置３のそれぞれに出力するプリミティブ形式の検索要求だけを生成する。

本実施形態における検索要求生成部２１２は、問合せのデータから人工知能を用いて、換言すれば人工知能プログラムの検索要求生成プログラムと協働する演算制御部２１の処理により、必要に応じて、各々の個別ＡＩ検索装置３のＡＩ用個別データベースの種別に対応する特徴点と、個別非ＡＩ検索装置４の非ＡＩ用個別データベースの種別に対応する特徴点を抽出し、それぞれの特徴点に対応するプリミティブ形式の検索要求を生成する。尚、下位層に個別非ＡＩ検索装置４を設けない統合検索システムを構成する場合には、この検索要求生成部２１２は、必要に応じて、各々の個別ＡＩ検索装置３のＡＩ用個別データベースの種別に対応する特徴点を抽出し、それぞれの特徴点に対応するプリミティブ形式の検索要求を生成する。

ここでプリミティブ形式の検索要求のプリミティブ形式とは、統合処理装置２の演算制御部２１が解釈実行する関数、後述する個別ＡＩ検索装置３の演算制御部３１が解釈実行する関数、後述する個別非ＡＩ検索装置４の演算制御部４１が解釈実行する関数の一種又は複数種で構成される関数を呼び出す関数呼び出し形式である。プリミティブ形式による複数の関数記述の連結により、複数の関数を連結した計算を実行することが可能になる。

例えば統合処理装置２の検索要求生成部２１２が、プリミティブ形式である関数呼び出し形式の検索要求を後述する下位層の個別ＡＩ検索装置３、個別非ＡＩ検索装置４に発行し、個別ＡＩ検索装置３の検索処理部３１１、個別非ＡＩ検索装置４の検索処理部４１１が当該検索要求に対応する処理を実行し、個別ＡＩ検索装置３の個別回答出力部３１２、個別非ＡＩ検索装置４の個別回答出力部４１２が解釈実行結果の検索結果（個別回答とその確度を含むデータ、又は非ＡＩ個別回答を含むデータ）を共通データ形式のプリミティブ形式である関数呼び出し形式で出力し、統合処理装置２の演算制御部２１が、検索結果である出力データを受け取り、出力データを結合条件で規定される後続の関数へ引数として引き渡す処理を実行する。

正規化処理部２１３は、複数の個別ＡＩ検索装置３のそれぞれからプリミティブ形式の検索要求に対応する個別回答と個別回答の確度を受け取り、正規化用データ記憶部２２３の各々の個別ＡＩ検索装置３の個別回答の確度を規定する規定データに対応する正規化用データを用いて、それぞれの個別ＡＩ検索装置３の個別回答の確度を同一尺度に正規化した正規確度を取得する。

ここで正規化用データ記憶部２２３に格納される、各々の個別ＡＩ検索装置３の個別回答の確度を規定する規定データに対応する正規化用データとは、例えばそれぞれの個別ＡＩ検索装置３が出力する個別回答としての確度が取り得る値の最大値と最小値であり、この場合には正規化用データはそれぞれの個別ＡＩ検索装置３毎の確度の最大値と、確度の最小値である。そして、正規化処理部２１３は、個別回答を受け取った個別ＡＩ検索装置３毎に、例えば（個別回答の確度－確度の最小値）／（確度の最大値－確度の最小値）の正規化処理を実行し、個別ＡＩ検索装置３毎の個別回答の確度を0.0～1.0の間に正規化する。

問合回答生成部２１４は、記憶部２２に格納された問合せに対応する結合条件を用い、個別ＡＩ検索装置３からの個別回答及びその正規確度に対応し且つ個別非ＡＩ検索装置４からの非ＡＩ個別回答に対応する問合回答を生成する。尚、下位層に個別非ＡＩ検索装置４を設けない統合検索システムを構成する場合には、問合回答生成部２１４は、記憶部２２に格納された問合せに対応する結合条件を用い、個別ＡＩ検索装置３からの個別回答及びその正規確度に対応する問合回答を生成する。

下位層の複数の個別ＡＩ検索装置３を構成するそれぞれの個別ＡＩ検索装置３は、図３に示すように、ＭＰＵ、ＣＰＵ等の演算制御部３１と、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成される記憶部３２と、マウス、キーボード、タッチパネル等の入力部３３と、ディスプレイ等の出力部３４と、通信インターフェイス３５を備え、サーバー又は通信接続のネットワークで接続された複数のコンピュータ端末の集合体等のコンピュータ装置で実現される。

記憶部３２は、演算制御部３１に所定処理を実行させる個別ＡＩ検索処理プログラム等の制御プログラムを記憶し、個別ＡＩ検索処理プログラムを記憶する個別ＡＩ検索処理プログラム記憶部３２１を有する。個別ＡＩ検索処理プログラムは人工知能プログラムであり、個別ＡＩ検索処理プログラムは記憶部３２の学習済みモデル記憶部３２２に格納された学習済みモデルを用いて演算制御部２１に個別ＡＩ検索処理を実行させる。複数の個別ＡＩ検索装置３のうち所要の個別ＡＩ検索装置３の個別ＡＩ検索処理プログラムの人工知能プログラムには、ディープラーニング（深層学習）の人工知能プログラムを用いると好適であり、より好適には下位層の全ての個別ＡＩ検索装置３の個別ＡＩ検索処理プログラムをディープラーニング（深層学習）の人工知能プログラムとすると良い。また、記憶部３２には、個別ＡＩ検索処理で検索されるデータを格納するＡＩ用個別データベース３２３が設置されており、ＡＩ用個別データベース３２３は必要に応じて単数又は複数設置することが可能である。また、ＡＩ用個別データベース３２３は経時的に随時更新されるものとすることが好ましい。

複数の個別ＡＩ検索装置３のＡＩ用個別データベース３２３のうち、一の個別ＡＩ検索装置３が検索する一つのＡＩ用個別データベース３２３と、他の個別ＡＩ検索装置３が検索する一つのＡＩ用個別データベース３２３は異種とする、換言すれば異種のデータを検索する一の個別ＡＩ検索装置３と他の個別ＡＩ検索装置３を設けると良好である。また、複数の個別ＡＩ検索装置３のＡＩ用個別データベース３２３のうち、一の個別ＡＩ検索装置３が検索する一つのＡＩ用個別データベース３２３と、他の個別ＡＩ検索装置３が検索する一つのＡＩ用個別データベース３２３は同種とする、換言すれば同種のデータを検索する一の個別ＡＩ検索装置３と他の個別ＡＩ検索装置３を設けても良好である。また、複数の個別ＡＩ検索装置３のＡＩ用個別データベース３２３のうちに、異種のＡＩ用個別データベース３２３と同種のＡＩ用個別データベース３２３が混在する構成として、異種のデータを検索する複数の個別ＡＩ検索装置３を設け、同種のデータを検索する複数の個別ＡＩ検索装置３を設ける構成としても良好である。

演算制御部３１は、個別ＡＩ検索処理プログラムに従って所定の処理を実行し、個別ＡＩ検索処理プログラムと協働して検索処理部３１１、個別回答出力部３１２としての所定の処理を実行する。

検索処理部３１１は、統合処理装置２からのプリミティブ形式の検索要求の受け取りに応じて、人工知能を用いて、換言すれば人工知能プログラムの個別ＡＩ検索処理プログラムと協働する演算制御部３１の処理により、ＡＩ用個別データベース３２３を検索し、ＡＩ用個別データベース３２３からプリミティブ形式の検索要求に対応する個別回答を取得すると共に、取得した個別回答の確度を取得する。個別ＡＩ検索処理プログラムにディープラーニング（深層学習）の人工知能プログラムを用いる場合には、検索処理部３１１はディープラーニングの人工知能を用いてＡＩ用個別データベース３２３を検索し、個別回答の確度として個別回答の予測精度を示す出力層の出力値を取得する。

個別回答出力部３１２は、取得した個別回答と個別回答の確度をプリミティブ形式で統合処理装置２に出力する。

下位層の個別非ＡＩ検索装置４は、図４に示すように、ＭＰＵ、ＣＰＵ等の演算制御部４１と、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成される記憶部４２と、マウス、キーボード、タッチパネル等の入力部４３と、ディスプレイ等の出力部４４と、通信インターフェイス４５を備え、サーバー又は通信接続のネットワークで接続された複数のコンピュータ端末の集合体等のコンピュータ装置で実現される。

記憶部４２は、演算制御部４１に所定処理を実行させる個別非ＡＩ検索処理プログラム等の制御プログラムを記憶し、個別非ＡＩ検索処理プログラムを記憶する個別非ＡＩ検索処理プログラム記憶部４２１を有する。個別非ＡＩ検索処理プログラムは人工知能プログラムではない検索処理を実行させる個別検索処理プログラムであり、演算制御部２１に人工知能を用いない個別検索処理を実行させる。また、記憶部４２には、個別非ＡＩ検索処理で検索されるデータを格納する非ＡＩ用個別データベース４２２が設置されている。また、非ＡＩ用個別データベース４２２は経時的に随時更新されるものとすることが好ましい。

演算制御部４１は、個別非ＡＩ検索処理プログラムに従って所定の処理を実行し、個別非ＡＩ検索処理プログラムと協働して検索処理部４１１、個別回答出力部４１２としての所定の処理を実行する。

検索処理部４１１は、統合処理装置２からのプリミティブ形式の検索要求の受け取りに応じて、非ＡＩ用個別データベース４２２を検索し、非ＡＩ用個別データベース４２２からプリミティブ形式の検索要求に対応する非ＡＩ個別回答を取得する。

個別回答出力部４１２は、取得した非ＡＩ個別回答をプリミティブ形式で統合処理装置２に出力する。

次に、統合検索システム１による検索処理例の流れについて説明する（図５参照）。下記検索処理例では、問合せ例「カメラに写る人物の顔画像とその人物の指紋からその個人を特定し、その人物の現在時刻の位置情報とその確度情報を獲得せよ」の処理例を例示する。

先ず、上位層の統合処理装置２の問合認識部２１１が、クライアント端末１２から送信される基礎問合せと、センサー５から入力される検知データの補助問合せを組み合わせて、問合せのデータを認識する（Ｓ１）。例えばクライアント端末１２に予めスキャンされた指紋画像のデータベースがある状態で、利用者がクライアント端末１２から蓋然性が高いと判断した指紋画像と、センサー５のカメラセンサーから取り込んだ顔画像と、顔画像の人物の個人特定要求と、当該人物の現在時刻の位置情報の検索要求を送信し、統合処理装置２の問合認識部２１１が、基礎問合せに相当する顔画像の人物の個人特定要求、当該人物の現在時刻の位置情報の検索要求、指紋画像と、補助問合せに相当する顔画像を問合せのデータとして認識する。

そして、統合処理装置２の検索要求生成部２１２は、問合せに対応して、個別ＡＩ検索装置３のそれぞれに出力するプリミティブ形式の検索要求を生成すると共に、個別非ＡＩ検索装置４に出力するプリミティブ形式の検索要求を生成する（Ｓ２）。この際、必要に応じて、所要の問合せのデータから特徴点を抽出し、抽出した特徴点を用いて、個別ＡＩ検索装置３のそれぞれに出力するプリミティブ形式の検索要求を生成すると共に、個別非ＡＩ検索装置４に出力するプリミティブ形式の検索要求を生成する（Ｓ２）。ここで、それぞれの個別ＡＩ検索装置３、個別非ＡＩ検索装置４に出力するプリミティブ形式の検索要求を生成し、出力するタイミングは、同時並行に限定されず、必要に応じて時系列的に異なる順番とすることが可能であり、任意の個別ＡＩ検索装置３の個別回答、任意の個別非ＡＩ検索装置４の非ＡＩ個別回答の結果又は結果の一部を、別の個別ＡＩ検索装置３或いは別の個別非ＡＩ検索装置４に出力するプリミティブ形式の検索要求のデータとして使用し、別の個別ＡＩ検索装置３或いは別の個別非ＡＩ検索装置４に出力するプリミティブ形式の検索要求を生成し、出力する構成としても良好である。

プリミティブ形式の検索要求を生成する際には、例えば顔認証を実行する第１の個別ＡＩ検索装置３に出力するプリミティブ形式の検索要求として顔画像確度抽出要求を生成し、第１の個別ＡＩ検索装置３と同種の顔認証を実行する第２の個別ＡＩ検索装置３に出力するプリミティブ形式の検索要求として顔画像確度抽出要求を生成し、第１、第２の個別ＡＩ検索装置３と異種である指紋認証を実行する第３の個別ＡＩ検索装置３に出力するプリミティブ形式の検索要求として指紋確度抽出要求を生成する。また、例えば第１、第２、第３の個別ＡＩ検索装置３の個別回答で後述する個人ＩＤが特定された後に、登録された人物の現在時刻の位置情報の検索を実行する個別非ＡＩ検索装置４に出力するプリミティブ形式の検索要求として、特定された個人ＩＤを含む個人位置空間情報抽出要求を生成する。図６にプリミティブ形式の検索要求の例を示す。

ここで個別ＡＩ検索装置３の個別回答で特定される個人ＩＤは、後述する正規確度が最大の個別回答に対応する個人ＩＤ、又は複数の個別回答で特定された個人ＩＤ、又は全ての個別回答で特定された個人ＩＤとすることが可能であり、又、各個別回答で特定される個人ＩＤが合致しない場合には、後の検索処理は中止する構成とすることも可能である。また、必要に応じて、クライアント端末１２から取り込んだ顔画像が顔認証の実行に不十分な場合等には、この顔画像から特徴点として既存の部分画像抽出処理等を用いて顔部分を抽出する処理を実行し、顔部分画像を生成し、プリミティブ形式の検索要求を顔部分画像（特徴点）に対応するものとして生成する。

統合処理装置２或いは検索要求生成部２１２は、生成したプリミティブ形式の検索要求をそれぞれ対応する個別ＡＩ検索装置３、個別非ＡＩ検索装置４に出力する（Ｓ３）。この際、プリミティブ形式の検索要求に合わせて、照合用の顔画像や照合用の指紋画像等の必要な補助データも出力する。尚、顔画像と指紋からその個人を特定し、その人物の現在時刻の位置情報を取得する本問合せ例では、個別ＡＩ検索装置３の個別回答の個人ＩＤが得られた後に、個別非ＡＩ検索装置４に出力するプリミティブ形式の検索要求を生成して出力する。

下位層のプリミティブ形式の検索要求を受け取った個別ＡＩ検索装置３の検索処理部３１１は、ＡＩ用個別データベース３２３を検索し（Ｓ４－１）、ＡＩ用個別データベース３２３からプリミティブ形式の検索要求に対応する個別回答を取得すると共に、取得した個別回答の確度を取得する（Ｓ４－２）。検索処理部３１１がディープラーニング（深層学習）で検索処理を実行する場合には、個別回答の確度として個別回答の予測精度を示す出力層の出力値を取得する。

この処理では、例えば同種のデータを検索する第１の個別ＡＩ検索装置３と第２の個別ＡＩ検索装置３における顔認証を実行する第１の個別ＡＩ検索装置３の検索処理部３１１は、プリミティブ形式の検索要求：顔画像確度抽出要求の受け取りに応じて、顔画像特徴量でデータが蓄積されたＡＩ用個別データベース３２３を検索し、ＡＩ用個別データベース３２３からプリミティブ形式の検索要求：顔画像確度抽出要求に対応する個別回答：人物名を含む個人ＩＤを取得すると共に、出力層の出力値など個人ＩＤに対応した個別回答の確度を取得する。他方で、顔認証を実行する第２の個別ＡＩ検索装置３の検索処理部３１１は、プリミティブ形式の検索要求：顔画像確度抽出要求の受け取りに応じて、顔画像特徴量でデータが蓄積されたＡＩ用個別データベース３２３を検索し、ＡＩ用個別データベース３２３からプリミティブ形式の検索要求：顔画像確度抽出要求に対応する個別回答：人物名を含む個人ＩＤを取得すると共に、出力層の出力値など個人ＩＤに対応した個別回答の確度を取得する。

更に、異種のデータを検索する第１の個別ＡＩ検索装置３と第３の個別ＡＩ検索装置３における指紋認証を実行する第３の個別ＡＩ検索装置３の検索処理部３１１は、プリミティブ形式の検索要求：指紋確度抽出要求の受け取りに応じて、指紋特徴量でデータが蓄積されたＡＩ用個別データベース３２３を検索し、ＡＩ用個別データベース３２３からプリミティブ形式の検索要求：指紋確度抽出要求に対応する個別回答：人物名を含む個人ＩＤを取得すると共に、出力層の出力値など個人ＩＤに対応した個別回答の確度を取得する。

個別ＡＩ検索装置３の個別回答出力部３１２は、取得した個別回答と個別回答の確度をプリミティブ形式で統合処理装置２に出力する（Ｓ４－３）。例えば顔認証を実行した第１の個別ＡＩ検索装置３の個別回答出力部３１２は、個別回答の個人ＩＤと個人ＩＤに対応した個別回答の確度をプリミティブ形式で統合処理装置２に出力し、第１の個別ＡＩ検索装置３と同種のデータ検索を行った顔認証を実行した第２の個別ＡＩ検索装置３の個別回答出力部３１２は、個別回答の個人ＩＤと個人ＩＤに対応した個別回答の確度をプリミティブ形式で統合処理装置２に出力する。また、第１の個別ＡＩ検索装置３と異種のデータ検索を行った指紋認証を実行した第３の個別ＡＩ検索装置３の個別回答出力部３１２は、個別回答の個人ＩＤと個人ＩＤに対応した個別回答の確度をプリミティブ形式で統合処理装置２に出力する。

また、下位層のプリミティブ形式の検索要求を受け取った個別非ＡＩ検索装置４の検索処理部４１１は、非ＡＩ用個別データベース４２２を検索し（Ｓ５－１）、非ＡＩ用個別データベース４２２からプリミティブ形式の検索要求に対応する非ＡＩ個別回答を取得する（Ｓ５－２）。この処理では例えば検索処理部４１１は、プリミティブ形式の検索要求：第１、第２、第３の個別ＡＩ検索装置３の個別回答で特定された個人ＩＤを含む個人位置空間情報抽出要求の受け取りに応じて、個人位置時間情報が蓄積された非ＡＩ用個別データベース４２２を検索し、ＧＰＳデータの位置情報が随時更新されるデータベース等の非ＡＩ用個別データベース４２２からプリミティブ形式の検索要求の個人ＩＤに対応する非ＡＩ個別回答：個人位置時間情報（個人ＩＤの人物の現在時刻の位置情報）を取得する。

個別非ＡＩ検索装置４の個別回答出力部４１２は、取得した非ＡＩ個別回答をプリミティブ形式で統合処理装置２に出力する（Ｓ５－３）。上述の例では、個別非ＡＩ検索装置４の個別回答出力部４１２は、個人ＩＤに対応した非ＡＩ個別回答：個人位置時間情報（個人ＩＤの人物の現在時刻の位置情報）をプリミティブ形式で統合処理装置２に出力する。尚、図７にプリミティブ形式の個別回答の例、図８にプリミティブ形式の非ＡＩ個別回答の例を示す。

上位層の統合処理装置２は、複数の個別ＡＩ検索装置３のそれぞれからプリミティブ形式の検索要求に対応する個別回答と個別回答の確度を受け取ると共に、個別非ＡＩ検索装置４からプリミティブ形式の検索要求に対応する非ＡＩ個別回答を受け取る（Ｓ６）。顔画像と指紋からその個人を特定し、その人物の現在時刻の位置情報を取得する本問合せ例では、個別ＡＩ検索装置３の個別回答及びその確度を統合処理装置２が受け取った後に、個別非ＡＩ検索装置４の非ＡＩ個別回答を統合処理装置２が受け取る。

統合処理装置２の正規化処理部２１３は、複数の個別ＡＩ検索装置３のそれぞれから受け取ったプリミティブ形式の検索要求に対応する個別回答と個別回答の確度に対して、正規化用データ記憶部２２３の各々の個別ＡＩ検索装置３の個別回答の確度を規定する規定データに対応する正規化用データを用い、それぞれの個別ＡＩ検索装置３の個別回答の確度を同一尺度に正規化した正規確度を取得し、記憶部２２の所定記憶領域に格納する（Ｓ７）。

正規化用データを用いて、それぞれの個別ＡＩ検索装置３の個別回答の確度を同一尺度に正規化した正規確度を取得する処理では、例えば、いずれかの個別ＡＩ検索装置３において、（個別回答の確度）が０．９２であり、（確度の最大値）が１．０、（確度の最小値）が０．０の場合、正規化用データ（確度の最大値）は１．０、正規化用データ（確度の最小値）は０．０であり、（個別回答の確度）の正規化処理は、（０．９２―０．０）／（１．０－０．０）のように実行し、正規確度は０．９２となる。あるいは、例えば、別の個別ＡＩ検索装置１において、（個別回答の確度）が０．９２であり、（確度の最大値）が０．９８、（確度の最小値）が０．２８の場合、正規化用データ（確度の最大値）は０．９８、正規化用データ（確度の最小値）は０．２８であり、（個別回答の確度）の正規化処理は、（０．９２―０．２８）／（０．９８－０．２８）のように実行し、正規確度は０．９１４となる。

その後、統合処理装置２の問合回答生成部２１４は、記憶部２２に格納された結合条件を用い、個別ＡＩ検索装置３からの個別回答及びその正規確度に対応し且つ個別非ＡＩ検索装置４からの非ＡＩ個別回答に対応する問合回答を生成する（Ｓ８）。

この問合回答生成処理では、例えば第１の個別ＡＩ検索装置３からの個別回答に対応する個人ＩＤ及びその正規確度、第２の個別ＡＩ検索装置３からの個別回答に対応する個人ＩＤ及びその正規確度、第３の個別ＡＩ検索装置３からの個別回答に対応する個人ＩＤ及びその正規確度、個別非ＡＩ検索装置４からの非ＡＩ個別回答：個人ＩＤと個人位置時間情報（個人ＩＤの人物の現在時刻（検索時点の時刻）における位置情報）を、結合条件：「個人ＩＤの等価性」、「採録」、「平均正規確度の取得」に従って結合し、問合回答としての統合情報（個人ＩＤに含まれる人物名及びその総合評価確度（平均正規確度）、その人物の現在時刻（検索時点の時刻）の位置情報）を生成する。

問合回答の例として、人物の顔画像、指紋、個人位置時間情報について、顔認証を実行する第１の個別ＡＩ検索装置３からの個別回答：人物名を含む個人ＩＤとその確度０．９２に対応する、人物名を含む個人ＩＤとその正規確度０．９１４、顔認証を実行する第２の個別ＡＩ検索装置３からの個別回答：人物名を含む個人ＩＤとその確度０．８４に対応する、人物名を含む個人ＩＤとその正規確度０．９３３、指紋認証を実行する第３の個別ＡＩ検索装置３からの個別回答：人物名を含む個人ＩＤとその確度０．９７に対応する、人物名を含む個人ＩＤとその正規確度０．９５７に基づき、結合条件の「平均正規確度の取得」に従って、個人ＩＤの平均正規確度（総合評価確度）：０．９３４７を取得し、更に、結合条件に従って、個別非ＡＩ検索装置４からの非ＡＩ個別回答：個人ＩＤと個人位置時間情報（個人ＩＤの人物の現在時刻（検索時点の時刻）における位置情報）を併せ、問合回答としての統合情報（個人ＩＤに含まれる人物名及びその総合評価確度（平均正規確度）：０．９３４７、その人物の現在時刻（検索時点の時刻）の位置情報）を生成する。

そして、統合処理装置２或いはその演算制御部２１の所定部は、生成した問合回答を通信ネットワーク１１を介してクライアント端末１２に送信して、問合回答を提示し、回答する（Ｓ９）。

本実施形態の統合検索システム１によれば、大量のデータで学習させた複数の個別ＡＩ検索装置３を組み合わせて利用することを可能にし、上位層装置である統合処理装置２が大量データに基づく確度の高い問合回答を生成することができ、この確度の高い問合回答で回答することが可能となる。特に下位層の個別ＡＩ検索装置３が深層学習を用いた検索処理を実行する場合、非常に確度、予測精度の高い個別回答を取得することができ、これに基づき上位層である統合処理装置２が非常に確度、予測精度の高い問合回答を生成して回答することが可能となる。また、上位層装置である統合処理装置２が個別ＡＩ検索装置３の個別回答の確度を同一尺度に正規化した正規確度を取得することにより、上位層の統合処理装置２が各個別ＡＩ検索装置３の個別回答の確度を同一尺度で評価することができ、更に、正規確度に対応する問合回答を生成して回答することにより、より的確な回答を行うことが可能となる。

また、異種の個別ＡＩ検索装置３或いは異種のＡＩ用個別データベース３２３を用いて検索処理を行う場合には、複眼的な評価や観点に基づき問合回答を生成することができ、より的確な回答を行うことが可能となる。また、より複雑な問合せに適合する問合回答を生成することができる。

また、同種の個別ＡＩ検索装置３或いは同種のＡＩ用個別データベース３２３を用いて検索処理を行う場合には、深度の深い評価や観点に基づき問合回答を生成することができ、より的確な回答を行うことが可能となる。また、複数の同種のＡＩ用個別データベース３２３を用いた評価に基づく問合回答を生成することにより、特定のＡＩ用個別データベース３２３に人為的なミス等で不正確なデータが設定されていたり、発生頻度の低い事象に対応する過学習のデータが多く設定されている場合にも、これらのデータに起因する問合回答に発生する的確性の劣化を抑制することができる。

また、下位層に個別非ＡＩ検索装置４を設ける場合には、複数のＡＩ用個別データベース３２３と非ＡＩ用個別データベース４２２による多様性のある評価や観点に基づき問合回答を生成することができ、より的確な回答を行うことが可能となると共に、各個別ＡＩ検索装置３の個別回答に加えて、非ＡＩ用個別データベース４２２からの個別回答を統合し、より複雑な問い合わせに適合した複眼的な問合回答を生成して回答することが可能となる。

また、統合処理装置２の検索要求生成部２１２が、問合せのデータから人工知能を用いてＡＩ用個別データベース３２３の種別、若しくはＡＩ用個別データベースの種別３２３と非ＡＩ用個別データベース４２２の種別に対応する特徴点を抽出し、抽出した特徴点に対応するプリミティブ形式の検索要求を生成する構成により、問合せのコンテンツ等の問合せのデータに適合するより適切なプリミティブ形式の検索要求を生成し、このより適切なプリミティブ形式の検索要求に対応する個別回答に基づき問合回答を生成することができる。従って、問合回答の的確性をより一層高め、より一層的確な回答を行うことが可能となる。また、言わば人工知能の処理による特徴点抽出の回答を二次的な問合せの検索要求に利用し、検索利用者の想定を超える的確な検索要求を生成することが可能となり、二次的な問合せ自体の的確性を非常に高めることができる。

また、所要の物理量を検知するセンサー５からの入力データを問合せのデータに含ませる構成により、例えば気候の状態、検索利用者の体調、検索対象に関連する物理量の状態等のセンサー５の検知状況に対応した問合せに基づき、センサー５の検知状況に適合する問合回答を生成して回答を行うことが可能となる。

〔本明細書開示発明の包含範囲〕
本明細書開示の発明は、発明として列記した各発明、実施形態の他に、適用可能な範囲で、これらの部分的な内容を本明細書開示の他の内容に変更して特定したもの、或いはこれらの内容に本明細書開示の他の内容を付加して特定したもの、或いはこれらの部分的な内容を部分的な作用効果が得られる限度で削除して上位概念化して特定したものを包含する。そして、本明細書開示の発明には下記変形例や追記した内容も含まれる。

例えば上記実施形態では、上位層の統合処理装置２と、下位層の複数の個別ＡＩ検索装置３と、下位層の個別非ＡＩ検索装置４を備える統合検索システム１について説明したが、本発明の統合検索システムには、上位層の統合処理装置と下位層の複数の個別ＡＩ検索装置を備える適宜の構成が含まれ、例えば下位層の個別非ＡＩ検索装置４を設けずに、上位層の統合処理装置２と、下位層の複数の個別ＡＩ検索装置３だけで構成される統合検索システムとしても良い。

また、本発明における正規化処理部の正規化処理には、個別ＡＩ検索装置の個別回答の確度を同一尺度に正規化して正規確度を取得するできる適宜の構成を用いることが可能であり、上記実施形態における正規化処理部２１３の正規化処理に限定されない。

また、本発明における個別ＡＩ検索装置の個別回答の確度は、上述の個別回答の予測精度を示す出力層の出力値以外にも適用可能な範囲で適宜の確度を用いることが可能であり、個別ＡＩ検索装置において個別回答の取得と併せて取得可能な個別回答の予測精度を示す適宜の指標を用いることが可能である。

また、本発明における個別ＡＩ検索装置に対する検索要求の生成は、問合せに対応して、問合せデータから特徴点を抽出し、抽出した特徴点を用いて出力するプリミティブ形式の検索要求を生成する処理に限定されず、特徴点の抽出処理を行わずに、問合せに対応するプリミティブ形式の検索要求を生成して出力する構成とすることも可能である。

また、本発明における個別ＡＩ検索装置が取得、出力する個別回答とその確度は単数の回答要素から構成されるもの以外に複数の回答要素から構成されるとしても好適である。例えば個別ＡＩ検索装置の記憶部に格納された確度の閾値以上のものを複数抽出し、或いは個別ＡＩ検索装置の記憶部に格納された設定個数に対応する複数を抽出する等により、図９（ａ）の例のように複数の個人ＩＤと対応する複数の確度からなる複数の回答要素で構成されるリスト状等の個別回答を個別ＡＩ検索装置が取得、生成して出力するようにしてもよい。また、本発明における個別非ＡＩ検索装置が取得、出力する非ＡＩ個別回答も単数の回答要素から構成されるもの以外に複数の回答要素から構成されるとしても好適である。例えば図９（b）の例のように特定の個人ＩＤに対応して可能性がある全ての回答要素等の複数の回答要素で構成されるリスト状等の非ＡＩ個別回答を個別非ＡＩ検索装置が取得、生成して出力するようにしてもよい。更に、本発明における統合処理装置は、個別回答が複数の回答要素で構成される場合や、非ＡＩ個別回答が複数の回答要素で構成される場合には、問合回答の例として、複数の回答要素の全ての組み合わせで構成される問合回答、或いは統合処理装置の記憶部に格納された正規確度の閾値以上のものを複数抽出した問合回答、或いは統合処理装置の記憶部に格納された設定個数に対応する複数を抽出した問合回答を生成、出力、提示するようにしても好適である。

また、本発明における統合処理装置は、クライアント端末等に出力する問合回答として、又は統合処理装置とクライアント端末の間に介在するウェブサーバに出力する問合回答等として、図１０（ａ）の例のようなプリミティブ形式の統合回答を生成して出力するようにしても良好である。この場合にも、図１０（ｂ）の例のように、複数の回答要素で構成されるリスト状等のプリミティブ形式の統合回答を生成して出力するようにしてもよい。

本発明は、上位層装置が問合せに回答する際に、下位層装置のデータベースの検索結果を用いて上位層装置が問合せに回答するシステムとして利用することができる。

１…統合検索システム２…統合処理装置２１…演算制御部２１１…問合認識部２１２…検索要求生成部２１３…正規化処理部２１４…問合回答生成部２２…記憶部２２１…統合処理プログラム記憶部２２２…学習済みモデル記憶部２２３…正規化用データ記憶部２２４…結合条件記憶部２３…入力部２４…出力部２５…通信インターフェイス３…個別ＡＩ検索装置３１…演算制御部３１１…検索処理部３１２…個別回答出力部３２…記憶部３２１…個別ＡＩ検索処理プログラム記憶部３２２…学習済みモデル記憶部３２３…ＡＩ用個別データベース３３…入力部３４…出力部３５…通信インターフェイス４…個別非ＡＩ検索装置４１…演算制御部４１１…検索処理部４１２…個別回答出力部４２…記憶部４２１…個別非ＡＩ検索処理プログラム記憶部４２２…非ＡＩ用個別データベース４３…入力部４４…出力部４５…通信インターフェイス５…センサー１１…通信ネットワーク１２…クライアント端末

Claims

通信回線を介して接続されるクライアント端末から送信される基礎問合せに対応する問合回答を生成し且つ前記問合回答を前記クライアント端末に送信して提示する上位層の統合処理装置と、下位層の複数の個別ＡＩ検索装置を備える統合検索システムであって、
前記クライアント端末とは別に前記統合処理装置に電気的に接続される所要の物理量を検知するセンサーからの入力データが補助問合せとして前記統合処理装置に入力され、前記基礎問合せと前記補助問合せが組み合わされて前記問合せのデータが構成されると共に、
前記統合処理装置にセンサー検知データの不使用の入力がなされた場合にだけ前記基礎問合せだけで前記問合せのデータが構成され、
前記統合処理装置は、
前記基礎問合せに対応する問合せを認識する問合認識部と、
前記問合せに対応して前記個別ＡＩ検索装置のそれぞれに出力するプリミティブ形式の検索要求を生成する検索要求生成部と、
各々の前記個別ＡＩ検索装置の個別回答の確度を規定する規定データに対応する正規化用データを格納する正規化用データ記憶部と、
前記プリミティブ形式の検索要求に対応する個別回答と前記個別回答の確度を複数の前記個別ＡＩ検索装置のそれぞれから受け取り、前記正規化用データ記憶部の各々の前記個別ＡＩ検索装置の個別回答の確度を規定する正規化用データを用いて、それぞれの前記個別ＡＩ検索装置の個別回答の確度を同一尺度に正規化した正規確度を取得する正規化処理部と、
それぞれの前記個別回答及びその前記正規確度に対応する前記問合回答を生成する問合回答生成部を有し、
前記個別ＡＩ検索装置は、
ＡＩ用個別データベースと、
前記プリミティブ形式の検索要求の受け取りに応じて人工知能を用いて前記ＡＩ用個別データベースを検索し、前記ＡＩ用個別データベースから前記プリミティブ形式の検索要求に対応する個別回答を取得すると共に前記個別回答の確度を取得する検索処理部と、
取得した前記個別回答と前記個別回答の確度を前記プリミティブ形式で前記統合処理装置に出力する個別回答出力部を有することを特徴とする統合検索システム。
複数の前記個別ＡＩ検索装置のＡＩ用個別データベースのうち、少なくとも一の個別ＡＩ検索装置が検索する一つの前記ＡＩ用個別データベースと他の個別ＡＩ検索装置が検索する一つの前記ＡＩ用個別データベースが異種であり、前記一の個別ＡＩ検索装置と前記他の個別ＡＩ検索装置がそれぞれ異種のデータを検索することを特徴とする請求項１記載の統合検索システム。
複数の前記個別ＡＩ検索装置のＡＩ用個別データベースのうち、少なくとも一の個別ＡＩ検索装置が検索する一つの前記ＡＩ用個別データベースと他の個別ＡＩ検索装置が検索する一つの前記ＡＩ用個別データベースが同種であり、前記一の個別ＡＩ検索装置と前記他の個別ＡＩ検索装置がそれぞれ同種のデータを検索することを特徴とする請求項１記載の統合検索システム。
複数の前記個別ＡＩ検索装置の検索処理部のそれぞれがディープラーニングの人工知能を用いて前記ＡＩ用個別データベースを検索し、前記個別回答の確度として前記個別回答の予測精度を示す出力層の出力値を取得することを特徴とする請求項１～３の何れかに記載の統合検索システム。
前記下位層に個別非ＡＩ検索装置を備え、
前記統合処理装置の前記検索要求生成部が、前記問合せに対応して前記個別非ＡＩ検索装置に出力するプリミティブ形式の検索要求を生成し、
前記統合処理装置の前記問合回答生成部が、前記個別回答及びその前記正規確度に対応し且つ非ＡＩ個別回答に対応する問合回答を生成すると共に、
前記個別非ＡＩ検索装置が、
非ＡＩ用個別データベースと、
前記プリミティブ形式の検索要求の受け取りに応じて前記非ＡＩ用個別データベースを検索し、前記非ＡＩ用個別データベースから前記プリミティブ形式の検索要求に対応する非ＡＩ個別回答を取得する検索処理部と、
取得した前記非ＡＩ個別回答を前記プリミティブ形式で前記統合処理装置に出力する個別回答出力部を有することを特徴とする請求項１～４の何れかに記載の統合検索システム。
前記統合処理装置の前記検索要求生成部が、前記問合せのデータから人工知能を用いて前記ＡＩ用個別データベースの種別に対応する特徴点を抽出し、前記特徴点に対応する前記プリミティブ形式の検索要求を生成することを特徴とする請求項１～４の何れかに記載の統合検索システム。
前記統合処理装置の前記検索要求生成部が、前記問合せのデータから人工知能を用いて前記ＡＩ用個別データベースの種別と前記非ＡＩ用個別データベースの種別に対応する特徴点を抽出し、前記特徴点に対応する前記プリミティブ形式の検索要求を生成することを特徴とする請求項５記載の統合検索システム。
前記正規化用データ記憶部に格納される前記正規化用データとして、それぞれの前記個別ＡＩ検索装置が出力する個別回答としての確度が取り得る値の最大値と最小値が設定されていることを特徴とする請求項１～７の何れかに記載の統合検索システム。