JP7465025B1 - 情報処理装置、推論装置、機械学習装置、情報処理方法、推論方法、及び、機械学習方法 - Google Patents
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Abstract
Description
新規の加工品の図面データ及び付帯情報を含む新規加工品情報を取得する新規加工品情報取得部と、
前記新規加工品情報取得部により取得された前記新規加工品情報のうち少なくとも前記図面データに基づく特徴量推論モデル入力情報を特徴量推論モデルに入力することで、当該新規加工品情報の特徴量を取得する特徴量取得部と、
既存の加工品の図面データ及び付帯情報を含む既存加工品情報と、当該既存加工品情報に従って前記既存の加工品が加工されたときの加工情報とが関連付けられて複数登録されたデータベースから、前記特徴量取得部により取得された前記新規加工品情報の特徴量に基づいて、当該新規加工品情報に類似する複数の前記既存加工品情報を抽出する類似加工品情報抽出部と、
前記類似加工品情報抽出部により抽出された前記既存加工品情報に基づく加工情報推論
モデル入力情報と、当該既存加工品情報に関連付けられた前記加工情報とで構成される複数組の学習用データを用いて、前記加工情報推論モデル入力情報と前記加工情報との相関関係を機械学習により加工情報推論モデルに学習させる加工情報推論モデル学習部と、
前記新規加工品情報取得部により取得された前記新規加工品情報に基づく加工情報推論モデル入力情報を、前記加工情報推論モデル学習部により学習させた前記加工情報推論モデルに入力することで、当該新規加工品情報に対する前記加工情報を生成する加工情報生成部と、を備える。
上の変数を用いて表現するものである。寸法としては、例えば、幅×長さ×厚さの3変数、外径×内径×長さの3変数、外径×長さの2変数等の寸法表現が用いられるが、これらに限られない。なお、形状カテゴリに応じて異なる寸法表現を用いることもできる。例えば、形状カテゴリが「板」の場合は、幅×長さ×厚さの3変数による寸法表現とし、形状カテゴリが「棒」又は「管」の場合には、外径×内径×長さの3変数による寸法表現を用いることができる。
図4は、情報処理装置2の一例を示すブロック図である。
送受信制御部200は、外部装置(例えば、ユーザ端末装置3等)との間で各種のデータを送受信する。送受信制御部200は、例えば、ユーザ端末装置3に各種の表示画面を出力するための表示情報をユーザ端末装置3に送信するとともに、ユーザ端末装置3の表示画面に対して行われた入力操作を受け付けるための操作情報をユーザ端末装置3から受信する。そして、送受信制御部200は、データベース管理部201、特徴量推論モデル学習部202、類似加工品検索処理部203、加工情報推論モデル学習部204、及び、見積り支援処理部205と連携し、表示情報を送信したり、操作情報を受信したりする。
データベース管理部201は、既存の加工品11に関して、既存加工品情報D11及び加工情報D112をユーザ端末装置3から受信したとき、既存加工品情報D11及び加工情報D112を関連付けてデータベース210に登録する。また、データベース管理部201は、新規の加工品10に関して、見積り支援処理部205(詳細は後述)により加工情報D102や見積り価格情報D103が生成されたとき、新規加工品情報D10に関連付けて加工情報D102や見積り価格情報D103をデータベース210に登録する。これにより、見積りを重ねる毎に、データベース210に登録されるデータ数が増加し、処
理精度を向上することができる。
図5は、特徴量推論モデル学習部202の一例を示す機能説明図である。特徴量推論モデル学習部202は、学習用データ取得部202Aと、機械学習部202Bとを備える。
論モデル220は、学習済みモデル記憶部22に記憶される。
図6は、類似加工品検索処理部203の一例を示す機能説明図である。類似加工品検索処理部203は、新規加工品情報取得部203Aと、特徴量取得部203Bと、類似加工品情報抽出部203Cとを備える。
データD100に対して光学的文字認識処理(OCR)を行い、テキスト情報を読み取ることで、付帯情報D101を取得する。その際、付帯情報D101の取得結果を、ユーザ端末装置3の表示画面に表示し、ユーザUによる編集操作が行われてもよい。
11とに基づいて、絞り込み又は類似度の順位の入れ替えを行い、その結果に基づいて、所定の数又は所定の割合の既存加工品情報D11を、類似加工品情報D11として抽出してもよい。絞り込みを行うための方法は、特に限定されるものではないが、例えば、付帯情報D101のうち特定の付帯項目(例えば、形状カテゴリ)が一致する候補のみに絞り込む方法や、付帯情報D101のうち特定の付帯項目(例えば、寸法)を基準として、当該基準から所定の範囲に含まれる候補のみに絞り込む方法等が挙げられる。類似度の順位の入れ替えを行うための方法は、特に限定されるものではないが、例えば、付帯情報D101のうち特定の付帯項目が一致している候補の順位を高くする方法等が挙げられる。
図7は、加工情報推論モデル学習部204の一例を示す機能説明図である。加工情報推論モデル学習部204は、学習用データ取得部204Aと、機械学習部204Bとを備える。
ル入力情報を入力データとし、当該類似加工品情報D11に関連付けられた加工情報D112を出力データとすることで、複数組の学習用データD13を取得する。
図8は、見積り支援処理部205の一例を示す機能説明図である。見積り支援処理部205は、加工情報生成部205Aと、見積り価格情報生成部205Bとを備える。
5Aは、加工情報推論モデル221における入力データの定義に合わせて、新規加工品情報D10に対して前処理を施して、特徴量推論モデル220に入力することで、当該新規加工品情報D10に対する加工情報D102を生成する。
図9は、コンピュータ900の一例を示すハードウエア構成図である。見積り作成支援システム1における情報処理装置2及びユーザ端末装置3は、汎用又は専用のコンピュータ900により構成される。
チパネルディスプレイのように、一体的に構成されていてもよい。ストレージ装置920は、例えば、HDD、SSD等で構成され、記憶部として機能する。ストレージ装置920は、オペレーティングシステムやプログラム930の実行に必要な各種のデータを記憶する。
図10は、情報処理装置2の動作(情報処理方法)の一例を示すフローチャートである。なお、図10に示す情報処理装置2による一連の情報処理方法は、情報処理装置2が、ユーザUにより操作されたユーザ端末装置3から新規の加工品10に関する見積り依頼を受け付けたときに実行されるものとして説明する。また、データベース210には、データベース管理部201により、複数の既存の加工品11に関して既存加工品情報D11及び加工情報D112がそれぞれ登録されているものとして説明する。さらに、学習済みモデル記憶部22には、特徴量推論モデル学習部202により、図5に示すように、学習用データ取得工程、機械学習工程及び学習済みモデル記憶工程が行われることにより、学習済みの特徴量推論モデル220が記憶されているものとして説明する。
本発明は上述した実施形態に制約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。
10に含まれる付帯情報D101と、加工情報生成部205Aにより生成された加工情報D102とに基づいて、当該新規加工品情報D10に対する見積り価格情報D103を生成する見積り価格情報生成部205Bとを備える。見積り価格情報生成部205Bは、省略されてもよい。
本発明は、上記実施形態に係る情報処理装置2(情報処理方法又は情報処理プログラム)の態様によるもののみならず、新規加工品情報D10の特徴量や加工情報D102を推論するために用いられる推論装置(推論方法又は推論プログラム)の態様で提供することもできる。その場合、推論装置(推論方法又は推論プログラム)としては、メモリと、プロセッサとを含み、このうちのプロセッサが、一連の処理を実行するものとすることができる。当該一連の処理とは、新規加工品情報D10を取得する情報取得処理(情報取得工程)と、情報取得処理により新規加工品情報D10を取得すると、当該新規加工品情報D10の特徴量を推論する(推論工程)とを含むものである。また、当該一連の処理とは、新規加工品情報D10を取得する情報取得処理(情報取得工程)と、情報取得処理により新規加工品情報D10を取得すると、当該新規加工品情報D10に従って新規の加工品10が加工されたときの加工情報D102を推論する推論処理とを含むものである。
10…新規の加工品、11…既存の加工品、
20…制御部、21…データ記憶部、22…学習済みモデル記憶部、
23…通信部、24…入力部、25…出力部、
200…送受信制御部、201…データベース管理部、
202…特徴量推論モデル学習部、202A…学習用データ取得部、
202B…機械学習部、203…類似加工品検索処理部
203A…新規加工品情報取得部、203B…特徴量取得部、
203C…類似加工品情報抽出部、204…加工情報推論モデル学習部、
204A…学習用データ取得部、204B…機械学習部、
205…支援処理部、205A…加工情報生成部、205B…価格情報生成部、
210…データベース、211…情報処理プログラム、
220…特徴量推論モデル、221…加工情報推論モデル
Claims (11)
- 新規の加工品の図面データ及び付帯情報を含む新規加工品情報を取得する新規加工品情報取得部と、
前記新規加工品情報取得部により取得された前記新規加工品情報のうち少なくとも前記図面データに基づく特徴量推論モデル入力情報を特徴量推論モデルに入力することで、当該新規加工品情報の特徴量を取得する特徴量取得部と、
既存の加工品の図面データ及び付帯情報を含む既存加工品情報と、当該既存加工品情報に従って前記既存の加工品が加工されたときの加工情報とが関連付けられて複数登録されたデータベースから、前記特徴量取得部により取得された前記新規加工品情報の特徴量に基づいて、当該新規加工品情報に類似する複数の前記既存加工品情報を抽出する類似加工品情報抽出部と、
前記類似加工品情報抽出部により抽出された前記既存加工品情報に基づく加工情報推論モデル入力情報と、当該既存加工品情報に関連付けられた前記加工情報とで構成される複数組の学習用データを用いて、前記加工情報推論モデル入力情報と前記加工情報との相関関係を機械学習により加工情報推論モデルに学習させる加工情報推論モデル学習部と、
前記新規加工品情報取得部により取得された前記新規加工品情報に基づく加工情報推論モデル入力情報を、前記加工情報推論モデル学習部により学習させた前記加工情報推論モデルに入力することで、当該新規加工品情報に対する前記加工情報を生成する加工情報生成部と、を備える、
情報処理装置。 - 前記新規加工品情報取得部により取得された前記新規加工品情報に含まれる前記付帯情報と、前記加工情報生成部により生成された前記加工情報とに基づいて、当該新規加工品情報に対する見積り価格情報を生成する見積り価格情報生成部をさらに備える、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記類似加工品情報抽出部は、
前記新規加工品情報の特徴量と、前記既存加工品情報に関連付けられて前記データベースに登録された前記既存加工品情報の特徴量との類似度、又は、前記新規加工品情報の特徴量と、前記既存加工品情報のうち少なくとも前記図面データに基づく特徴量推論モデ
ル入力情報を前記特徴量推論モデルに入力することで取得された前記既存加工品情報の特徴量との類似度に基づいて、当該新規加工品情報に類似する複数の前記既存加工品情報を抽出する、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記類似加工品情報抽出部は、
前記新規加工品情報取得部により取得された前記新規加工品情報のうち少なくとも前記付帯情報に基づいて、前記データベースの検索範囲を限定し、
前記検索範囲により限定した前記データベースから、前記特徴量取得部により取得された前記新規加工品情報の特徴量に基づいて、当該新規加工品情報に類似する複数の前記既存加工品情報を抽出する、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記特徴量推論モデルは、
前記既存加工品情報のうち少なくとも前記図面データに基づく特徴量推論モデル入力情報と、当該既存加工品情報の特徴量との相関関係を機械学習により学習させた学習済みの推論モデルである、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記特徴量推論モデルは、
前記図面データから前記既存の加工品の外形形状が記載された領域を切り出した外形形状データを少なくとも含む特徴量推論モデル入力情報と、当該既存加工品情報の特徴量との相関関係を機械学習により学習させた学習済みの推論モデルであり、
前記特徴量取得部は、
前記図面データから前記新規の加工品の外形形状が記載された領域を切り出した外形形状データを生成し、当該外形形状データを少なくとも含む特徴量推論モデル入力情報を前記特徴量推論モデルに入力することで、当該新規加工品情報の特徴量を取得する、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記既存加工品情報のうち少なくとも前記図面データに基づく特徴量推論モデル入力情報は、当該既存加工品情報に含まれる前記図面データ及び前記付帯情報に基づくものであり、
前記新規加工品情報のうち少なくとも前記図面データに基づく特徴量推論モデル入力情報は、当該新規加工品情報に含まれる前記図面データ及び前記付帯情報に基づくものである、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記既存加工品情報に基づく加工情報推論モデル入力情報は、当該既存加工品情報の特徴量であり、
前記新規加工品情報に基づく加工情報推論モデル入力情報は、当該新規加工品情報の特徴量である、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記付帯情報は、
前記既存の加工品又は前記新規の加工品の形状カテゴリ、寸法、材質、及び、加工数量のうち、少なくとも1つを含む、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記加工情報は、
前記既存の加工品又は前記新規の加工品が1又は複数の加工工程により加工されたと
きの前記加工工程の種別を定める加工種別と、
前記加工工程に要する加工時間とのうち、少なくとも1つを含む、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 新規の加工品の図面データ及び付帯情報を含む新規加工品情報を取得する新規加工品情報取得工程と、
前記新規加工品情報取得工程により取得された前記新規加工品情報のうち少なくとも前記図面データに基づく特徴量推論モデル入力情報を特徴量推論モデルに入力することで、当該新規加工品情報の特徴量を取得する特徴量取得工程と、
既存の加工品の図面データ及び付帯情報を含む既存加工品情報と、当該既存加工品情報に従って前記既存の加工品が加工されたときの加工情報とが関連付けられて複数登録されたデータベースから、前記特徴量取得工程により取得された前記新規加工品情報の特徴量に基づいて、当該新規加工品情報に類似する複数の前記既存加工品情報を抽出する類似加工品情報抽出工程と、
前記類似加工品情報抽出工程により抽出された前記既存加工品情報に基づく加工情報推論モデル入力情報と、当該既存加工品情報に関連付けられた前記加工情報とで構成される複数組の学習用データを用いて、前記加工情報推論モデル入力情報と前記加工情報との相関関係を機械学習により加工情報推論モデルに学習させる加工情報推論モデル学習工程と、
前記新規加工品情報取得工程により取得された前記新規加工品情報に基づく加工情報推論モデル入力情報を、前記加工情報推論モデル学習工程により学習させた前記加工情報推論モデルに入力することで、当該新規加工品情報に対する前記加工情報を生成する加工情報生成工程と、を備える、
情報処理方法。
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