JP7311373B2 - 計算機システム、計画の生成方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、製品の生産計画等、工程の順番を定義した計画の生成技術に関する。

製品の製造並びに大規模システムの運営及び管理等、事前に製造順序又は作業順序を計画しておくような事象は数多い。このような事象の計画は、時間、空間、並びに、設備及び人等のリソース等、各種事項に関する制約条件を考慮して作成する必要がある。

計画作成を人手で行う場合、精度及び効率に限界があることから、近年では計算機を用いるケースも増えている。例えば、特許文献１に記載のような技術が知られている。

特許文献１には、「計画立案部は、過去に立案された各製品の生産計画に関する履歴情報に基づいて、各製品を生産する際の各制約条件を考慮しつつ各製品の生産順を含む計画パターンを算出し、この算出した計画パターンに従って各製品の生産順序を並べ替えて各製品の生産計画に関する複数の計画候補を作成する。計画評価部は、各制約条件に対する評価指標に基づいて複数の計画候補を評価し、複数の計画候補のうちから最良の生産計画を選出する。」ことが記載されている。

国際公開第２０１８／２２０７４４号

特許文献１に記載の技術では、モデル（計画パターン）は過去の計画に基づいて生成される。特殊な条件又は状況等、例外的なケースにおいて生成された計画は数が少ないため、例外的なケースにおいて生成された計画の情報はモデルに十分反映されない。そのため、モデルを用いても必ずしも最適な計画が生成されるわけではない。

本発明は、例外的なケースにおいても最適な計画を生成するための技術を提供することを目的とする。

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、複数の工程の実行順を定義した計画を生成する計算機システムであって、演算装置及び記憶装置を有する少なくとも一つの計算機を備え、計画履歴から生成され、二つの工程から構成される工程ペアの特徴量に基づいて、前記工程ペアを構成する工程間の遷移確率を算出するモデルを管理するためのモデル管理情報を保持し、複数の対象工程を含む入力データを受信した場合、基準の前記対象工程及び遷移先の前記対象工程から構成される工程ペアの特徴量及び前記モデル管理情報を用いて、前記工程ペアの遷移確率を算出する遷移確率算出部と、評価基準に基づいて、前記工程ペアの遷移確率が信頼できるか否かを判定し、前記工程ペアの遷移確率が信頼できないと判定された前記工程ペアの遷移確率を、当該工程ペアを含む計画が生成される可能性が高まるように補正する遷移確率修正部と、を備え、前記遷移確率算出部は、前記工程ペアの遷移確率に基づいて、前記複数の対象工程の実行順を決定することによって新規計画を生成する。

本発明によれば、例外的なケースにおいても最適な計画を生成することができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

実施例１の計算機のハードウェア構成及びソフトウェア構成を説明する図である。 実施例１の計画履歴データベースのデータ構造の一例を示す図である。 実施例１の制約条件データベースのデータ構造の一例を示す図である。 実施例１の学習結果データベースのデータ構造の一例を示す図である。 実施例１の学習結果データベースのデータ構造の一例を示す図である。 実施例１の学習部が実行する学習処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１の計画生成部の詳細な構成の一例を示す図である。 実施例１の計画生成部によって提示される画面の一例を示す図である。 実施例１の計算機が実行する計画生成処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１の計画候補生成部が実行する計画候補生成処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例２の計画候補生成部によって提示される画面の一例を示す図である。 実施例３の計算機のハードウェア構成及びソフトウェア構成を説明する図である。

以下、本発明の実施例を、図面を用いて説明する。ただし、本発明は以下に示す実施例の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。

以下に説明する発明の構成において、同一又は類似する構成又は機能には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

本明細書等における「第１」、「第２」、「第３」等の表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数又は順序を限定するものではない。

図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、及び範囲等は、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、及び範囲等を表していない場合がある。したがって、本発明では、図面等に開示された位置、大きさ、形状、及び範囲等に限定されない。

図１は、実施例１の計算機１００のハードウェア構成及びソフトウェア構成を説明する図である。

計算機１００は、プロセッサ１０１、メモリ１０２、入力装置１０３、及び出力装置１０４を有する。各ハードウェアはバス等を介して互いに接続される。なお、計算機１００は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）及びＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、並びにネットワークインタフェースを有してもよい。

プロセッサ１０１は、メモリ１０２に格納されるプログラムを実行する。プロセッサ１０１がプログラムにしたがって処理を実行することによって、特定の機能を実現する機能部（モジュール）として動作する。以下の説明では、機能部を主語に処理を説明する場合、プロセッサ１０１が当該機能部を実現するプログラムを実行していることを示す。

メモリ１０２は、プロセッサ１０１が実行するプログラム及びプログラムが使用するデータを格納する。また、メモリ１０２は、プログラムが一時的に使用するワークエリアを含む。メモリ１０２に格納されるプログラム及びデータについては後述する。

入力装置１０３は、計算機１００にデータ及び指示を入力するための装置である。入力装置１０３は、例えば、キーボード、マウス、及びタッチパネル等である。出力装置１０４は、計算機１００がデータを出力するための装置である。出力装置１０４は、例えば、ディスプレイ及びプリンタ等である。

ここで、メモリ１０２に格納されるプログラム及びデータについて説明する。メモリ１０２は、学習部１１０、計画生成部１１１、計画評価部１１２、及び計画出力部１１３を実現するプログラムを格納する。また、メモリ１０２は、計画履歴データベース１２０、制約条件データベース１２１、及び学習結果データベース１２２を格納する。

計画履歴データベース１２０は、過去の計画の履歴を管理するためのデータベースである。なお、計画履歴データベース１２０に格納される計画は、ユーザによって立案された計画でもよいし、計画生成部１１１によって生成された計画でもよい。計画履歴データベース１２０のデータ構造については図２を用いて説明する。

制約条件データベース１２１は、計画の生成において課される制約条件を管理するためのデータベースである。制約条件データベース１２１のデータ構造の詳細については図３を用いて説明する。

学習結果データベース１２２は、学習部１１０の処理結果を管理するためのデータベースである。学習結果データベース１２２のデータ構造の詳細については図４Ａ及び図４Ｂを用いて説明する。

学習部１１０は、計画履歴データベース１２０を用いて一つの工程から他の工程への遷移確率を算出するためのモデルを生成する。また、学習部１１０は、計画履歴データベース１２０及び制約条件データベース１２１を用いて過去の計画の制約条件の違反の程度を評価する評価指標を算出する。学習部１１０は、学習結果データベース１２２にモデル及び評価指標を格納する。

計画生成部１１１は、学習結果データベース１２２に格納されるモデル及び計画履歴データベース１２０に基づいて計画候補を生成する。本明細書では、製品の製造に関する計画が生成されるものとする。

計画評価部１１２は、学習結果データベース１２２に格納される評価指標及び制約条件データベース１２１に基づいて計画候補の評価値を算出し、評価値に基づいて計画候補の中から出力する計画を選択する。

計画出力部１１３は、計画評価部１１２によって選択された計画を出力する。

なお、計算機が有する各機能部については、複数の機能部を一つの機能部にまとめてもよいし、一つの機能部を機能毎に複数の機能部に分けてもよい。例えば、計画生成部１１１に計画評価部１１２の機能を含めてもよい。

なお、複数の計算機１００から構成される計算機システムを用いて同様の機能を実現してもよい。この場合、複数の計算機に機能部を分散配置してもよし、複数の機能部に情報を分散配置してもよい。

図２は、実施例１の計画履歴データベース１２０のデータ構造の一例を示す図である。

計画履歴データベース１２０は、計画ＩＤ２０１、順番２０２、工程ＩＤ２０３、幅２０４、長さ２０５、厚さ２０６、ユーザＩＤ２０７、及び予定時刻２０８から構成されるエントリを格納する。一つの計画に対して一つのエントリが存在する。また、一つのエントリには、計画に含まれる工程の数だけ行が存在する。

計画ＩＤ２０１は、計画の識別情報を格納するフィールドである。順番２０２は、計画における工程の順番を格納するフィールドである。工程ＩＤ２０３は、工程の識別情報を格納するフィールドである。

幅２０４、長さ２０５、及び厚さ２０６は、工程ＩＤ２０３に対応する工程において扱われる製品の寸法を格納するフィールドである。なお、幅２０４、長さ２０５、及び厚さ２０６は、工程において考慮するパラメータの一例であってこれに限定されない。

ユーザＩＤ２０７は、計画の立案者であるユーザの識別情報を格納するフィールドである。なお、計画生成部１１１によって生成された計画の場合、当該計画を使用したユーザの識別情報とともに、計画生成部１１１によって生成されたことを示す値が格納されてもよい。

予定時刻２０８は、工程を実行する予定時刻を格納するフィールドである。

図３は、実施例１の制約条件データベース１２１のデータ構造の一例を示す図である。

制約条件データベース１２１は、条件ＩＤ３０１、制約条件３０２、及び違反量３０３から構成されるエントリを格納する。一つの制約条件に対して一つのエントリが存在する。

条件ＩＤ３０１は、制約条件の識別情報を格納するフィールドである。

制約条件３０２は、具体的な制約条件の内容を格納するフィールドである。図３では、理解のために文書として制約条件を記載しているが、数式又はプログラムコード等が格納されてもよい。

違反量３０３は、エントリに対応する制約条件の違反の程度を示す値の算出方法の定義を格納するフィールドである。図３では、理解のために文書として算出方法の定義を記載しているが、数式又はプログラムコード等が格納されてもよい。

図４Ａ及び図４Ｂは、実施例１の学習結果データベース１２２のデータ構造の一例を示す図である。

学習結果データベース１２２は、モデル管理情報４００及び評価指標管理情報４１０を格納する。

モデル管理情報４００はモデルを管理するための情報である。モデル管理情報４００は、モデルＩＤ４０１、ファイル名４０２、及び使用計画ＩＤ４０３から構成されるエントリを格納する。一つのモデルに対して一つのエントリが存在する。

モデルＩＤ４０１は、モデルの識別情報を格納するフィールドである。ファイル名４０２は、モデルの実態であるファイルの名称を格納するフィールドである。ファイル名４０２の代わりにファイルを格納するフィールドをもうけてもよい。

使用計画ＩＤ４０３は、モデルを生成するために使用した計画履歴の識別情報を格納するフィールドである。使用計画ＩＤ４０３に設定される識別情報は、計画ＩＤ２０１に設定される識別情報と同一である。ただし、使用計画ＩＤ４０３には、二つ以上の識別情報が格納される場合がある。

評価指標管理情報４１０は各モデルの評価指標を管理するための情報である。評価指標管理情報４１０は、モデルＩＤ４１１、条件ＩＤ４１２、最大違反量４１３、及び違反頻度４１４から構成されるエントリを格納する。モデル及び制約条件の一つの組合せに対して一つのエントリが存在する。

モデルＩＤ４１１はモデルＩＤ４０１と同一のフィールドであり、条件ＩＤ４１２は条件ＩＤ３０１と同一のフィールドである。

最大違反量４１３は、モデルの制約条件の違反の程度を示す値の最大値を格納するフィールドである。違反頻度４１４は、モデルの制約条件の違反の頻度を示す値を格納するフィールドである。なお、最大違反量４１３及び違反頻度４１４に格納する値は、特許文献１に記載の方法を用いて算出される。

次に、計算機１００が実行する処理について説明する。まず、モデルを生成するための処理について説明する。

図５は、実施例１の学習部１１０が実行する学習処理の一例を説明するフローチャートである。

学習部１１０は、計画履歴のループ処理を開始する（ステップＳ１０１）。学習部１１０は、計画履歴データベース１２０に格納される計画履歴の中からターゲット計画履歴を取得する。ここでは、一つの計画履歴がターゲット計画履歴として取得されるものとする。なお、二つ以上の計画履歴が取得されてよいし、ユーザによって指定された計画履歴が取得されてもよい。

学習部１１０は、ターゲット計画履歴から学習データを生成する（ステップＳ１０２）。具体的には、以下のような処理が実行される。

（Ｓ１０２－１）学習部１１０は、ターゲット計画履歴に含まれる複数の工程から、基準工程及び遷移先工程から構成される工程ペアを生成する。工程ペアは基準工程から遷移先工程への遷移を表す。したがって、工程Ｐ１が基準工程及び工程Ｐ２が遷移先工程の工程ペアと、工程Ｐ２が基準工程及び工程Ｐ１が遷移先工程の工程ペアとは異なる工程ペアとして扱われる。

（Ｓ１０２－２）学習部１１０は、工程ペアの特徴量を算出する。例えば、学習部１１０は、工程において考慮するパラメータの差を特徴量として算出する。図２に示す例では、幅２０４、長さ２０５、厚さ２０６の差が特徴量として算出される。なお、学習部１１０は、現在から納品日までの間の日数（納期）を特徴量として算出してもよい。

（Ｓ１０２－３）学習部１１０は、工程ペアに対応する工程の並びがターゲット計画履歴に存在する場合にはラベル「１」を工程ペアに付与し、工程ペアに対応する工程の並びがターゲット計画履歴に存在しない場合にはラベル「０」を工程ペアに付与する。

（Ｓ１０２－４）学習部１１０は、工程ペア、特徴量、及びラベルから構成されるデータを学習データとして出力する。以上がステップＳ１０２の処理の説明である。

次に、学習部１１０は、ラベルを目的変数に設定し、特徴量を説明変数に設定して、勾配ブースト木等の既存のアルゴリズムを適用することによって、工程間の遷移確率を算出するためのモデルを生成する（ステップＳ１０３）。このとき、学習部１１０はモデルにファイル名を付与する。なお、本発明は、適用するアルゴリズムに限定されない。

次に、学習部１１０は、学習結果データベース１２２のモデル管理情報４００にモデルを格納する（ステップＳ１０４）。

具体的には、学習部１１０は、モデル管理情報４００にエントリを追加し、追加されたエントリのモデルＩＤ４０１に識別情報を設定する。また、学習部１１０は、追加されたエントリのファイル名４０２にモデルに付与されたファイル名を格納し、使用計画ＩＤ４０３にターゲット計画履歴の識別情報を格納する。

次に、学習部１１０は、ターゲット計画履歴における各制約条件の違反数を算出する（ステップＳ１０５）。

次に、学習部１１０は、制約条件のループ処理を開始する（ステップＳ１０６）。学習部１１０は、制約条件データベース１２１に設定される制約条件の中からターゲット制約条件を選択する。

学習部１１０は、ターゲット計画履歴におけるターゲット制約条件の違反の程度を評価するための評価指標を算出する（ステップＳ１０７）。具体的には、以下のような処理が実行される。

（Ｓ１０７－１）学習部１１０は、ターゲット制約条件の違反頻度を算出する。例えば、学習部１１０は、ターゲット制約条件の違反数を、各制約条件の違反数の合計値で除算した値を、ターゲット制約条件の違反頻度として算出する。

（Ｓ１０７－２）学習部１１０は、ターゲット制約条件の違反量を算出する。違反量は、ターゲット制約条件に対応するエントリの違反量３０３に基づいて算出される。さらに、学習部１１０は、ターゲット制約条件の違反量の最大値を求める。なお、ターゲット制約条件の違反頻度が０である場合、学習部１１０は、違反量の最大値を無限大に設定してもよい。

（Ｓ１０７－３）学習部１１０は、違反量の最大値及び違反頻度を、評価指標として出力する。以上がステップＳ１０７の処理の説明である。

次に、学習部１１０は、学習結果データベース１２２の評価指標管理情報４１０に評価指標を格納する（ステップＳ１０８）。

具体的には、学習部１１０は、評価指標管理情報４１０にエントリを追加し、追加されたエントリのモデルＩＤ４１１にモデルの識別情報を設定し、条件ＩＤ４１２にターゲット制約条件の識別情報を設定する。また、学習部１１０は、追加されたエントリの最大違反量４１３及び違反頻度４１４に、算出された違反量の最大値及び算出された違反頻度を設定する。

次に、学習部１１０は、全ての制約条件について処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ１０９）。

全ての制約条件について処理が完了していないと判定された場合、学習部１１０はステップＳ１０６に戻り、同様の処理を実行する。全ての制約条件について処理が完了したと判定された場合、学習部１１０は、全ての計画履歴について処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ１１０）。

全ての計画履歴について処理が完了していないと判定された場合、学習部１１０はステップＳ１０１に戻り、同様の処理を実行する。全ての計画履歴について処理が完了したと判定された場合、学習部１１０は処理を終了する。

次に、モデルを用いた新規計画の生成方法について説明する。まず、計画生成部１１１の詳細な構成について説明する。図６は、実施例１の計画生成部１１１の詳細な構成の一例を示す図である。図７は、実施例１の計画生成部１１１によって提示される画面の一例を示す図である。

計画生成部１１１は、エージェント起動部６００、特徴量抽出部６０１、信頼性基準入力部６０２、計画候補生成部６０３を含む。

エージェント起動部６００は、新規計画を生成するための入力データ６２０を受け付けた場合、計画候補生成部６０３を呼び出して、入力データ６２０を入力する。また、エージェント起動部６００は、特徴量抽出部６０１に入力データ６２０を入力する。

入力データ６２０には複数の工程のデータが含まれる。一つの工程のデータには、少なくとも工程の識別情報及び工程のパラメータが含まれる。

本実施例では、一つの計画候補生成部６０３によって一つの計画候補６２３が生成されるものとする。したがって、生成する計画候補６２３の数だけ計画候補生成部６０３が呼び出される。なお、生成する計画候補６２３の数は予め設定されているものとする。

特徴量抽出部６０１は、計画履歴から生成される工程ペアの特徴量を抽出し、計画候補生成部６０３に工程ペアの特徴量を入力する。

信頼性基準入力部６０２は、工程ペアの遷移確率の信頼性、すなわち、モデルの信頼性を判定するための信頼性基準設定データ６２１の入力を受け付ける。信頼性基準入力部６０２は、例えば、図７に示すような入力画面７００を提示する。

入力画面７００は、領域設定欄７０１、信頼性基準設定欄７０２、及び設定ボタン７０３を含む。

領域設定欄７０１は、工程ペアの特徴量が構成する特徴量空間の領域を設定する欄である。領域設定欄７０１は、特徴量設定欄７１１及び閾値設定欄７１２を含む。

一つの特徴量に対して、特徴量設定欄７１１及び閾値設定欄７１２の組が一つ存在する。特徴量設定欄７１１は特徴量の種別を設定する欄である。閾値設定欄７１２は、工程ペア間の類似性を判定するために用いる閾値を設定する欄である。

なお、特徴量設定欄７１１及び閾値設定欄７１２の代わりに特徴量空間における距離を設定する欄を設けてもよい。

信頼性基準設定欄７０２は、工程ペアの遷移確率の信頼性を判定するための基準を設定する欄である。信頼性基準設定欄７０２は閾値設定欄７２１を含む。閾値設定欄７２１は、入力データ６２０から生成された工程ペアを中心とする領域内に存在する、計画履歴から生成された工程ペアの数の閾値を設定する欄である。

なお、信頼性基準設定欄７０２には、特徴量等に関する判定基準等、特定のルールを設定できるようにしてもよい。例えば、納期の絶対値が１の場合、信頼性がないと判定するようなルールが設定されてよい。

設定ボタン７０３は、領域設定欄７０１及び信頼性基準設定欄７０２に設定された値を含む信頼性基準設定データ６２１を設定するための操作ボタンである。

図７に示す入力画面７００は一例であってこれに限定されない。計画履歴にあまり登場していない工程ペアを特定するための基準を設定できるものであればよい。このように、ユーザの要求に合わせて、信頼性の基準を設定することができる。図６の説明に戻る。

計画候補生成部６０３は計画候補６２３を生成する。計画候補生成部６０３は、遷移確率算出部６１０、信頼性判定部６１１、及び遷移確率修正部６１２を含む。

遷移確率算出部６１０は、モデルを用いて、入力データ６２０から生成された工程ペアの遷移確率を算出する。また、遷移確率算出部６１０は、工程ペアの遷移確率に基づいて計画候補６２３を生成し、出力する。本実施例では、一部の工程ペアの遷移確率は遷移確率修正部６１２によって修正されている。

信頼性判定部６１１は、領域設定欄７０１に設定された値に基づいて、工程ペアの遷移確率の信頼性を示す信頼度を算出する。

遷移確率修正部６１２は、信頼性基準設定欄７０２に設定された値及び工程ペアの信頼度に基づいて、工程ペアの遷移確率が信頼できるか否かを判定する。遷移確率修正部６１２は、工程ペアの遷移確率が信頼できないと判定された場合、工程ペアの遷移確率を修正する。

なお、遷移確率修正部６１２が信頼性判定部６１１及び特徴量抽出部６０１の機能を含んでもよい。

次に、新規計画を生成するための処理について説明する。図８は、実施例１の計算機１００が実行する計画生成処理の一例を説明するフローチャートである。

計算機１００は、入力データ６２０を受け付けた場合、計画生成処理を開始する。なお、計算機１００には入力データ６２０とともに使用するモデルの情報が入力される。

まず、計算機１００の計画生成部１１１は、指定されたモデルを生成するために用いた計画履歴を特定し、当該計画履歴から構成される工程ペアの特徴量を抽出する（ステップＳ２０１）。具体的には、以下のような処理が実行される。

（Ｓ２０１－１）特徴量抽出部６０１は、モデルの識別情報に基づいてモデル管理情報４００を参照して計画履歴を特定し、計画履歴データベース１２０から特定された計画履歴を取得する。

（Ｓ２０１－２）特徴量抽出部６０１は、計画履歴に含まれる工程から工程ペアを生成し、工程ペアの特徴量を算出する。以上がステップＳ２０１の処理の説明である。

次に、計算機１００の計画生成部１１１は、計画候補６２３を生成するために、計画候補生成処理を実行する（ステップＳ２０２）。計画候補生成処理の詳細は図９を用いて説明する。

次に、計算機１００の計画評価部１１２は計画候補６２３の評価処理を実行する（ステップＳ２０３）。評価処理は特許文献１と同一であるため詳細な説明は省略するが、次のような処理が実行される。

（Ｓ２０３－１）計画評価部１１２は、制約条件データベース１２１及び学習結果データベース１２２に含まれる評価指標管理情報４１０に基づいて、一つの計画候補６２３について、各制約条件の違反点を算出する。一つの制約条件の違反点は、計画候補６２３の制約条件の違反量の合計値、並びに、評価指標管理情報４１０から取得された制約条件の最大違反量及び違反頻度に基づいて算出される。各計画候補６２３について同様の処理が実行される。

（Ｓ２０３－２）計画評価部１１２は、各制約条件の違反点の合計値を、計画候補６２３の評価値として算出する。

（Ｓ２０３－３）計画評価部１１２は、評価値が最も小さい計画候補６２３を新規計画として選択する。

次に、計算機１００の計画出力部１１３は、計画評価部１１２によって選択された計画候補６２３を新規計画として出力する（ステップＳ２０４）。その後、計算機１００は計画生成処理を終了する。

図９は、実施例１の計画候補生成部６０３が実行する計画候補生成処理の一例を説明するフローチャートである。なお、計画候補生成部６０３には、入力データ６２０、計画履歴から生成された工程ペアの特徴量、及び信頼性基準設定データ６２１が入力されているものとする。

遷移確率算出部６１０は、工程ペアグループを生成する（ステップＳ３０１）。

具体的には、遷移確率算出部６１０は、入力データ６２０に含まれる複数の工程から工程ペアを生成する。遷移確率算出部６１０は、同一の基準工程から構成される工程ペアを要素とする工程ペアグループを生成する。

次に、遷移確率算出部６１０は工程ペアグループのループ処理を開始する（ステップＳ３０２）。遷移確率算出部６１０は、工程ペアグループの中からターゲット工程ペアグループを選択する。

次に、遷移確率算出部６１０は工程ペアのループ処理を開始する（ステップＳ３０３）。遷移確率算出部６１０は、ターゲット工程ペアグループに含まれる工程ペアの中からターゲット工程ペアを選択する。

次に、遷移確率算出部６１０は、モデルにターゲット工程ペアの特徴量を入力することによって、ターゲット工程ペアの遷移確率を算出し（ステップＳ３０４）、その後、信頼性判定部６１１を呼び出す。

次に、信頼性判定部６１１は、ターゲット工程ペアの遷移確率の信頼性を示す信頼度を付与する（ステップＳ３０５）。具体的には以下のような処理が実行される。

（Ｓ３０５－１）信頼性判定部６１１は、特徴量空間に、ターゲット工程ペアの特徴量を中心とする、領域設定欄７０１で定義される大きさの領域を設定する。信頼性判定部６１１は、計画履歴から構成される工程ペアの特徴量を特徴量空間にプロットし、設定された領域に含まれる工程ペアの数をカウントする。

（Ｓ３０５－２）信頼性判定部６１１は、領域に含まれる工程ペアの数が信頼性基準設定欄７０２に設定された閾値より小さいか否かを判定する。すなわち、ターゲット工程ペアが計画履歴にあまり登場していない工程ペアであるか否かが判定される。領域に含まれる工程ペアの数が閾値より小さい場合、ターゲット工程ペアは計画履歴にあまり登場していない工程ペアであると判定される。

計画履歴にあまり登場していない工程ペアについては、モデルの学習が十分でないことが想定される。したがって、当該工程ペアの遷移確率の信頼性は低いと考えられる。

（Ｓ３０５－３）信頼性判定部６１１は、（Ｓ３０５－２）の判定結果に基づいて信頼度を付与する。具体的には、信頼性判定部６１１は、領域に含まれる工程ペアの数が閾値より小さい場合、「０」を信頼度として付与し、領域に含まれる工程ペアの数が閾値以上の場合、「１」を信頼度として付与する。信頼性判定部６１１は、ターゲット工程ペアに信頼度を紐づける。その後、信頼性判定部６１１は、信頼度の付与が完了した旨を遷移確率算出部６１０に通知する。

なお、ルールベースの判定の場合、信頼性判定部６１１は、ルールに基づいて、ターゲット工程ペアの遷移確率の信頼性を判定する。以上がステップＳ３０５の処理の説明である。

次に、遷移確率算出部６１０は、ターゲット工程ペアグループに含まれる全ての工程ペアについて処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ３０６）。

ターゲット工程ペアグループに含まれる全ての工程ペアについて処理が完了していないと判定された場合、遷移確率算出部６１０はステップＳ３０３に戻り、同様の処理を実行する。ターゲット工程ペアグループに含まれる全ての工程ペアについて処理が完了したと判定された場合、遷移確率算出部６１０は遷移確率修正部６１２を呼び出す。

遷移確率修正部６１２は、ターゲット工程ペアグループに、信頼度が「０」である工程ペアが含まれるか否かを判定する（ステップＳ３０７）。

ターゲット工程ペアグループに、信頼度が「０」である工程ペアが含まれないと判定された場合、遷移確率修正部６１２は、遷移確率算出部６１０に処理の完了を通知する。ターゲット工程ペアグループに、信頼度が「０」である工程ペアが含まれると判定された場合、遷移確率修正部６１２は、ターゲット工程ペアグループに含まれる各工程ペアの遷移確率を修正し（ステップＳ３０８）、その後、遷移確率算出部６１０に処理の完了を通知する。

例えば、遷移確率算出部６１０は、ターゲット工程ペアグループの全ての工程ペアの遷移確率を同じ値に修正する。また、遷移確率算出部６１０は、工程ペアの遷移確率の最小値が基準値より大きくなるように、各工程ペアの遷移確率を修正する。なお、前述の工程ペアの遷移確率の修正方法は一例であってこれに限定されない。

このように、遷移確率算出部６１０は、工程ペアグループに遷移確率の信頼性が低い工程ペアが存在する場合、モデルに依存しないように各工程ペアの遷移確率を修正する。これによって、モデルからは選択されにくい工程ペアを含む計画を生成することができる。

遷移確率算出部６１０は、遷移確率修正部６１２からの通知を受け付けた場合、全ての工程ペアグループについて処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ３０９）。

全ての工程ペアグループについて処理が完了していないと判定された場合、遷移確率算出部６１０はステップＳ３０２に戻り、同様の処理を実行する。全ての工程ペアグループについて処理が完了したと判定された場合、遷移確率算出部６１０は、全ての工程ペアグループに含まれる工程ペアの遷移確率に基づいて計画候補を生成する（ステップＳ３１０）。その後、計画候補生成部６０３は計画候補生成処理を終了する。

例えば、遷移確率算出部６１０は、遷移確率を重み付けとする乱数選択によって計画候補６２３を生成する。なお、生成される計画候補の数は二つ以上でもよい。

なお、計画候補生成部６０３は、工程ペアを生成した後に、ステップＳ３０３からステップＳ３０６の処理を実行し、工程ペアグループを生成し、工程ペアのループ処理を開始してもよい。この場合、工程ペアグループ毎に、ステップＳ３０７、ステップＳ３０８の処理が実行される。

実施例１によれば、計画候補生成部６０３は、工程ペアの遷移確率の信頼性が低い場合、モデルに依存しないように工程ペアの遷移確率を修正する。これによって、モデルからは選択されにくい工程ペアを含む計画候補の生成可能性を高めることができる。すなわち、例外的なケースにおいても最適な計画を生成することができる。

実施例２では、計画候補生成部６０３が工程ペアの遷移確率の修正案を提示し、ユーザが工程ペアの遷移確率の修正案を採用するか否かを判断する。以下、実施例１との差異を中心に実施例２について説明する。

実施例２の計算機１００のハードウェア構成及びソフトウェア構成は実施例１と同一である。実施例２の学習部１１０が実行する学習処理は実施例１と同一である。実施例２の計画評価部１１２及び計画出力部１１３が実行する処理は実施例１と同一である。実施例２の計画生成部１１１が実行する計画生成処理は実施例１と同一である。

実施例２の計画候補生成部６０３が実行する計画候補生成処理は一部処理が異なる。具体的には、ステップＳ３０８において、遷移確率修正部６１２は、工程ペアグループに含まれる各工程ペアの遷移確率の修正案をユーザに提示する。

図１０は、実施例２の計画候補生成部６０３によって提示される画面１０００の一例を示す図である。

画面１０００は、修正案情報１００１、グラフ表示欄１００２、適用ボタン１００３、及び取消ボタン１００４を含む。

修正案情報１００１は、工程ペアグループに含まれる工程ペアの遷移確率の修正案を示す情報である。修正案情報１００１は、遷移先工程１０１１、特徴量１０１２、遷移確率１０１３、信頼度１０１４、及び遷移確率１０１５から構成されるエントリを含む。一つの工程ペアに対して一つのエントリが存在する。

遷移先工程１０１１は、基準工程が遷移する工程（遷移先工程）の識別情報を格納するフィールドである。特徴量１０１２は、工程ペアの特徴量を格納するフィールドである。遷移確率１０１３は、修正前の遷移確率を格納するフィールドである。信頼度１０１４は、工程ペアの遷移確率の信頼度を格納するフィールドである。遷移確率１０１５は、修正後の遷移確率を格納するフィールドである。

グラフ表示欄１００２は、計画履歴から構成される工程ペア及び工程ペアグループに含まれる工程ペアの特徴量を特徴量空間にプロットしたグラフを表示する欄である。

適用ボタン１００３は、提示された修正案を適用するための操作ボタンである。取消ボタン１００４は、提示された修正案を取り消すための操作ボタンである。

ステップＳ３０８において、適用ボタン１００３が操作された場合、遷移確率修正部６１２は、工程ペアの遷移確率を修正し、遷移確率算出部６１０に処理の完了を通知する。取消ボタン１００４が操作された場合、遷移確率修正部６１２は、工程ペアの遷移確率を修正せずに、遷移確率算出部６１０に処理の完了を通知する。

実施例２によれば、ユーザの意向を反映することによって、より効率的かつ高い精度で最適な計画を生成することができる。

実施例３では、遷移確率の信頼性が低い工程ペアの特徴量を用いて学習データが生成される。以下、実施例１との差異を中心に実施例３について説明する。

図１１は、実施例３の計算機１００のハードウェア構成及びソフトウェア構成を説明する図である。

実施例３の計算機１００のハードウェア構成は実施例１と同一である。実施例３の計算機１００のソフトウェア構成は実施例１と一部異なる。具体的には、学習データ生成部１１４を含む。

実施例３の学習部１１０が実行する学習処理は実施例１と同一である。実施例３の計画評価部１１２及び計画出力部１１３が実行する処理は実施例１と同一である。実施例３の計画生成部１１１が実行する計画生成処理は実施例１と同一である。

実施例３の計画候補生成部６０３が実行する計画候補生成処理は一部処理が異なる。具体的には、ステップＳ３０５において、信頼性判定部６１１は、信頼度が「０」である場合、モデルの識別情報、ターゲット工程ペア、及びターゲット工程ペアの特徴量を含む学習データ生成要求を学習データ生成部１１４に出力する。

学習データ生成部１１４は、ターゲット工程ペアの特徴量を用いて学習データを生成する。例えば、ターゲット工程ペアの特徴量を摂動的に変化させることによって学習データを生成する。なお、ラベルの設定方法はステップＳ１０２で説明した方法と同一である。

学習データ生成部１１４は、モデルの識別情報及び学習データをメモリ１０２に格納する。

実施例３では、学習部１１０が再学習処理を実行する。再学習処理は学習処理とほぼ同一であるが、一部処理が異なる。具体的には、学習部１１０は、ステップＳ１０２において、再学習するモデルの識別情報が対応づけられる学習データを取得する。

実施例３によれば、出現頻度が低い工程ペアに関する学習データを追加し、再度学習することによって、モデルの精度を高めることができる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。また、例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために構成を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、各実施例の構成の一部について、他の構成に追加、削除、置換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、それらの一部又は全部を、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、本発明は、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をコンピュータに提供し、そのコンピュータが備えるプロセッサが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。

また、本実施例に記載の機能を実現するプログラムコードは、例えば、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。

さらに、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することによって、それをコンピュータのハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ－ＲＷ、ＣＤ－Ｒ等の記憶媒体に格納し、コンピュータが備えるプロセッサが当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。

上述の実施例において、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。全ての構成が相互に接続されていてもよい。

１００ 計算機
１０１ プロセッサ
１０２ メモリ
１０３ 入力装置
１０４ 出力装置
１１０ 学習部
１１１ 計画生成部
１１２ 計画評価部
１１３ 計画出力部
１１４ 学習データ生成部
１２０ 計画履歴データベース
１２１ 制約条件データベース
１２２ 学習結果データベース
４００ モデル管理情報
４１０ 評価指標管理情報
６００ エージェント起動部
６０１ 特徴量抽出部
６０２ 信頼性基準入力部
６０３ 計画候補生成部
６１０ 遷移確率算出部
６１１ 信頼性判定部
６１２ 遷移確率修正部

Claims (15)

1. 複数の工程の実行順を定義した計画を生成する計算機システムであって、
   演算装置及び記憶装置を有する少なくとも一つの計算機を備え、
   計画履歴から生成され、二つの工程から構成される工程ペアの特徴量に基づいて、前記工程ペアを構成する工程間の遷移確率を算出するモデルを管理するためのモデル管理情報を保持し、
   複数の対象工程を含む入力データを受信した場合、基準の前記対象工程及び遷移先の前記対象工程から構成される工程ペアの特徴量及び前記モデル管理情報を用いて、前記工程ペアの遷移確率を算出する遷移確率算出部と、
   評価基準に基づいて、前記工程ペアの遷移確率が信頼できるか否かを判定し、前記工程ペアの遷移確率が信頼できないと判定された前記工程ペアの遷移確率を、当該工程ペアを含む計画が生成される可能性が高まるように補正する遷移確率修正部と、を備え、
   前記遷移確率算出部は、前記工程ペアの遷移確率に基づいて、前記複数の対象工程の実行順を決定することによって新規計画を生成することを特徴とする計算機システム。
2. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   前記モデル管理情報を生成するために用いた前記計画履歴を保持し、
   前記遷移確率修正部は、
   前記計画履歴から履歴工程ペアを生成して、前記履歴工程ペアの特徴量を算出し、
   前記工程ペアの特徴量及び前記履歴工程ペアの特徴量に基づいて、特徴量空間における前記工程ペアの特徴量を中心とする所定の領域内に存在する前記履歴工程ペアの数を算出し、
   前記履歴工程ペアの数と閾値との比較結果に基づいて、前記工程ペアの遷移確率が信頼できるか否かを判定することを特徴とする計算機システム。
3. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   前記工程ペアの遷移確率が信頼できるか否かを判定するための基準を定義したルール情報を保持し、
   前記遷移確率修正部は、前記ルール情報に基づいて、前記工程ペアの遷移確率が信頼できるか否かを判定することを特徴とする計算機システム。
4. 請求項２又は請求項３に記載の計算機システムであって、
   前記工程ペアの遷移確率が信頼できるか否かを判定するための判定基準を設定するための第１インタフェースを提供することを特徴とする計算機システム。
5. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   前記遷移確率修正部は、
   前記工程ペアの遷移確率の修正内容を示す第２インタフェースを提示し、
   前記第２インタフェースを介して、前記工程ペアの遷移確率の修正する旨の通知を受信した場合、前記工程ペアの遷移確率を補正することを特徴とする計算機システム。
6. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   前記遷移確率算出部は、
   基準の前記対象工程が同一である工程ペアから構成されるペアグループを生成し、
   前記ペアグループに前記工程ペアの遷移確率が信頼できないと判定された工程ペアが含まれる場合、前記ペアグループに含まれる前記工程ペアの遷移確率を全て同じ値に修正し、又は、前記ペアグループに含まれる前記工程ペアの遷移確率の最小値が所定の値より大きくなるように、前記ペアグループに含まれる前記工程ペアの遷移確率を修正することを特徴とする計算機システム。
7. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   遷移確率が信頼できないと判定された前記工程ペアの特徴量に基づいて、前記モデル管理情報を生成するための学習データを生成する学習データ生成部を備えることを特徴とする計算機システム。
8. 計算機システムが実行する、複数の工程の実行順を定義した計画の生成方法であって、
   前記計算機システムは、
   演算装置及び記憶装置を有する少なくとも一つの計算機を含み、
   計画履歴から生成され、二つの工程から構成される工程ペアの特徴量に基づいて、前記工程ペアを構成する工程間の遷移確率を算出するモデルを管理するためのモデル管理情報を保持し、
   前記計画の生成方法は、
   前記演算装置が、複数の対象工程を含む入力データを受信した場合、基準の前記対象工程及び遷移先の前記対象工程から構成される工程ペアの特徴量及び前記モデル管理情報を用いて、前記工程ペアの遷移確率を算出する第１のステップと、
   前記演算装置が、評価基準に基づいて、前記工程ペアの遷移確率が信頼できるか否かを判定する第２のステップと、
   前記演算装置が、前記工程ペアの遷移確率が信頼できないと判定された前記工程ペアの遷移確率を、当該工程ペアを含む計画が生成される可能性が高まるように補正する第３のステップと、
   前記演算装置が、前記工程ペアの遷移確率に基づいて、前記複数の対象工程の実行順を決定することによって新規計画を生成する第４のステップと、を含むことを特徴とする計画の生成方法。
9. 請求項８に記載の計画の生成方法であって、
   前記計算機システムは、前記モデル管理情報を生成するために用いた前記計画履歴を保持し、
   前記第２のステップは、
   前記演算装置が、前記計画履歴から履歴工程ペアを生成して、前記履歴工程ペアの特徴量を算出するステップと、
   前記演算装置が、前記工程ペアの特徴量及び前記履歴工程ペアの特徴量に基づいて、特徴量空間における前記工程ペアの特徴量を中心とする所定の領域内に存在する前記履歴工程ペアの数を算出するステップと、
   前記演算装置が、前記履歴工程ペアの数と閾値との比較結果に基づいて、前記工程ペアの遷移確率が信頼できるか否かを判定するステップと、を含むことを特徴とする計画の生成方法。
10. 請求項８に記載の計画の生成方法であって、
    前記計算機システムは、前記工程ペアの遷移確率が信頼できるか否かを判定するための基準を定義したルール情報を保持し、
    前記第２のステップは、前記演算装置が、前記ルール情報に基づいて、前記工程ペアの遷移確率が信頼できるか否かを判定することを特徴とする計画の生成方法。
11. 請求項９又は請求項１０に記載の計画の生成方法であって、
    前記演算装置は、前記工程ペアの遷移確率が信頼できるか否かを判定するための判定基準を設定するための第１インタフェースを提供するステップを含むことを特徴とする計画の生成方法。
12. 請求項８に記載の計画の生成方法であって、
    前記第３のステップは、
    前記演算装置が、前記工程ペアの遷移確率の修正内容を示す第２インタフェースを提示するステップと、
    前記演算装置が、前記第２インタフェースを介して、前記工程ペアの遷移確率の修正する旨の通知を受信した場合、前記工程ペアの遷移確率を補正するステップと、を含むことを特徴とする計画の生成方法。
13. 請求項８に記載の計画の生成方法であって、
    前記第３のステップは、
    前記演算装置が、基準の前記対象工程が同一である工程ペアから構成されるペアグループを生成するステップと、
    前記演算装置が、前記ペアグループに前記工程ペアの遷移確率が信頼できないと判定された工程ペアが含まれる場合、前記ペアグループに含まれる前記工程ペアの遷移確率を全て同じ値に修正し、又は、前記ペアグループに含まれる前記工程ペアの遷移確率の最小値が所定の値より大きくなるように、前記ペアグループに含まれる前記工程ペアの遷移確率を修正するステップと、を含むことを特徴とする計画の生成方法。
14. 請求項８に記載の計画の生成方法であって、
    前記演算装置が、遷移確率が信頼できないと判定された前記工程ペアの特徴量に基づいて、前記モデル管理情報を生成するための学習データを生成するステップを含むことを特徴とする計画の生成方法。
15. 複数の工程の実行順を定義した計画を生成する計算機に実行させるためのプログラムであって、
    前記計算機は、
    演算装置及び記憶装置を有し、
    計画履歴から生成され、二つの工程から構成される工程ペアの特徴量に基づいて、前記工程ペアを構成する工程間の遷移確率を算出するモデルを管理するためのモデル管理情報を保持し、
    前記プログラムは、
    複数の対象工程を含む入力データを受信した場合、基準の前記対象工程及び遷移先の前記対象工程から構成される工程ペアの特徴量及び前記モデル管理情報を用いて、前記工程ペアの遷移確率を算出させる手順と、
    評価基準に基づいて、前記工程ペアの遷移確率が信頼できるか否かを判定させる手順と、
    前記工程ペアの遷移確率が信頼できないと判定された前記工程ペアの遷移確率を、当該工程ペアを含む計画が生成される可能性が高まるように補正させる手順と、
    前記工程ペアの遷移確率に基づいて、前記複数の対象工程の実行順を決定することによって新規計画を生成させる手順と、を前記計算機に実行させることを特徴とするプログラム。

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