WO2018167607A1

WO2018167607A1 - システム、及びシステムの動作方法

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Publication number: WO2018167607A1
Application number: PCT/IB2018/051458
Authority: WO
Inventors: 岡本佑樹
Original assignee: Semiconductor Energy Laboratory Co Ltd
Current assignee: Semiconductor Energy Laboratory Co Ltd
Priority date: 2017-03-15
Filing date: 2018-03-07
Publication date: 2018-09-20
Anticipated expiration: 2019-09-15
Also published as: JPWO2018167607A1

Abstract

要約書ＡＩの開発に必要なビッグデータを収集するシステムを提供する。開発者、提供者と、管理者と、の間で取引を行うシステムとして、処理部と、記憶部と、データベースと、属性情報検索部と、を有するシステムを構成する。開発者は、所望するデータの属性情報を属性情報検索部に送信することで、データベースに対して当該属性情報に対応するデータを検索することができる。当該属性情報に対応するデータが見つかった場合、開発者に当該データが送信され、当該データの対価として、開発者から管理者に料金の支払いが行われる。提供者は、データベースにデータと当該データの属性情報を格納することができる。管理者は、当該データを提供した対価として、提供者に対して料金の支払いを行う。

Description

システム、及びシステムの動作方法

　本発明の一態様は、システム、及びシステムの動作方法に関する。

　なお本発明の一態様は、上記の技術分野に限定されない。本明細書等で開示する発明の技術分野は、物、方法、または、製造方法に関するものである。または、本発明の一態様は、プロセス、マシン、マニュファクチャ、または、組成物（コンポジション・オブ・マター）に関するものである。そのため、より具体的に本明細書で開示する本発明の一態様の技術分野としては、半導体装置、表示装置、液晶表示装置、発光装置、蓄電装置、撮像装置、記憶装置、プロセッサ、電子機器、システム、それらの駆動方法、それらの製造方法、又はそれらの検査方法を一例として挙げることができる。

　人工ニューラルネットワーク（以下、ニューラルネットワークと呼称する。）は、神経回路網をモデルにした情報処理システムである。ニューラルネットワークを利用することで、従来のノイマン型コンピュータよりも高性能なコンピュータが実現できると期待されており、近年、電子回路上でニューラルネットワークを構築する種々の研究が進められている。

　ニューラルネットワークをＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）に利用する場合、ビッグデータとして、数万、又はそれ以上の数の学習用のデータが必要となる場合がある。

　ところで、ビッグデータの収集方法の１つとして、特許文献１に、複数のウェブサイトからビッグデータを収集し、複数のユーザ端末に対して、ユーザ端末が要求する情報を配信するシステムが開示されている。

特開２０１６−８１０９６号公報

　ニューラルネットワークを利用したＡＩを学習させる手段として、教師有り学習、教師無し学習が挙げられる。教師有り学習は、入力データとして扱われる学習データと、答えとなる教師データと、を用いて行われる学習であり、教師無し学習は、入力データとして扱われる学習データのみで行われる学習である。

　特に、ＡＩに対して、教師有り学習をさせる場合、上述の通り、数万、又はそれ以上の数の学習データが必要となり、また同時に、学習させる内容に応じて教師データも収集する必要がある。つまり、ニューラルネットワークを利用したＡＩを開発するには、ビッグデータが必要となり、当該ビッグデータの収集には膨大な時間を要する場合がある。そのため、ビッグデータを時間的に効率良く収集する方法が求められている。

　本発明の一態様は、新規な装置を提供することを課題の一つとする。又は、本発明の一態様は、当該装置を有する新規なシステムを提供することを課題の一つとする。又は、本発明の一態様は、当該システムの動作方法を提供することを課題の一とする。又は、本発明の一態様は、ビッグデータを時間的に効率良く収集する方法を提供することを課題の一つとする。

　なお本発明の一態様の課題は、上記列挙した課題に限定されない。上記列挙した課題は、他の課題の存在を妨げるものではない。なお他の課題は、以下の記載で述べる、本項目で言及していない課題である。本項目で言及していない課題は、当業者であれば明細書又は図面等の記載から導き出せるものであり、これらの記載から適宜抽出することができる。なお、本発明の一態様は、上記列挙した課題、及び他の課題のうち、少なくとも一つの課題を解決するものである。なお、本発明の一態様は、上記列挙した課題、及び他の課題の全てを解決する必要はない。

（１）
　本発明の一態様は、データの収集を行うシステムであり、処理部と、記憶部と、データベースと、属性情報検索部と、を有し、処理部は、記憶部と電気的に接続され、処理部は、属性情報検索部と電気的に接続され、属性情報検索部は、データベースと電気的に接続され、処理部は、第１利用者が送信する、第１利用者の所望する第１属性情報を受信する機能と、第１属性情報を、記憶部に送信して、格納する機能と、第１属性情報に対応する第１データを収集するための募集情報を含む第１情報を生成する機能と、第１情報を、記憶部に送信して、格納する機能と、第１情報を、第２利用者に送信する機能と、を有し、属性情報検索部は、データベースに対して、第１属性情報に対応する第１データを検索する機能と、検索において、第１データが見つかった場合に、第１データをデータベースから第１利用者に送信する機能と、を有することを特徴とするシステムである。

（２）
　又は、本発明の一態様は、上記（１）の構成において、データ変換部を有し、データ変換部は、データベースから読み出した第１データに対して、データ形式の変換、及び／又はシリアル化を行う機能を有することを特徴とするシステムである。

（３）
　又は、本発明の一態様は、上記（１）、又は（２）の構成において、処理部は、第１利用者がデータベースから第１データを受信したことによる請求情報を含む第２情報を生成する機能と、第２情報を、記憶部に送信して、格納する機能と、第２情報を、第１利用者に送信する機能と、を有することを特徴とするシステムである。

（４）
　又は、本発明の一態様は、上記（１）乃至（３）のいずれか一の構成において、データベースは、第２利用者が送信する、第２属性情報と、第２属性情報に対応する第２データと、を格納する機能を有し、処理部は、第２属性情報を、記憶部に格納する機能と、第２データを提供した第２利用者への料金支払い情報を含む第３情報を生成する機能と、第３情報を、記憶部に送信して、格納する機能と、第３情報を、第２利用者に送信する機能と、を有することを特徴とするシステムである。

（５）
　又は、本発明の一態様は、システムにおいて、データの収集を行う動作方法であり、第１乃至第８ステップを有し、システムは、処理部と、記憶部と、データベースと、属性情報検索部と、を有し、第１ステップは、第１利用者が属性情報検索部に対して、第１属性情報を送信するステップを有し、第２ステップは、第１属性情報に対応した第１データをデータベースで検索を行うステップを有し、第３ステップは、検索においてデータベースから第１データが見つかった場合に、第４ステップに移行するステップと、検索においてデータベースから第１データが見つからなかった場合に、第７ステップに移行するステップと、を有し、第４ステップは、データベースで検索した第１データを第１利用者に送信するステップを有し、第５ステップは、処理部で、第１利用者への料金請求情報を含む第１情報を生成するステップと、第１情報を記憶部に格納するステップと、第１情報を第１利用者に送信するステップを有し、第６ステップは、第１情報に基づいて、第１利用者が決済を行うステップを有し、第７ステップは、処理部で、第１属性情報に基づいて第２情報（要求情報）を生成するステップを有し、第８ステップは、管理者が第２情報を確認して、処理部において第２情報に基づいた第３情報（募集情報）を生成するステップと、第３情報を記憶部に格納するステップと、を有することを特徴とする動作方法である。

（６）
　又は、本発明の一態様は、上記（５）の構成において、装置は、データ変換部を有し、第４ステップは、データ変換部が、データベースから読み出した第１データに対して、データ形式の変換、及び／又はシリアル化を行うステップを有することを特徴とする動作方法である。

（７）
　又は、本発明の一態様は、上記（５）、又は（６）の構成において、第９乃至第１５ステップを有し、第９ステップは、第２利用者が第３情報を確認して、第２データと第２データに対応する第２属性情報をデータベースに送信するステップを有し、第１０ステップは、第２データと第２属性情報とがデータベースに格納されることで、データベースから処理部に、第２データの識別子と、第２属性情報と、が送信されるステップを有し、第１１ステップは、処理部が、識別子と第２属性情報とを記憶部に格納するステップを有し、第１２ステップは、管理者が記憶部から第２属性情報を読み出すステップと、管理者が、記憶部に格納された識別子を用いることで、データベースから第２データを読み出すステップと、を有し、第１３ステップは、管理者が、第２データと、第２属性情報と、を確認するステップと、を有するステップと、第１４ステップは、管理者が第２データと、第２属性情報と、を確認して、処理部で、第２データを提供した第２利用者への料金支払い情報を含む第４情報を作成するステップと、第４情報を記憶部に格納するステップと、を有し、第１５ステップは、第４情報に基づいて、管理者から第２利用者に料金を支払うことを特徴とする動作方法である。

　本発明の一態様によって、新規な装置を提供することができる。又は、本発明の一態様によって、当該装置を有する新規なシステムを提供することができる。又は、本発明の一態様によって、当該システムの動作方法を提供することができる。又は、本発明の一態様によって、ビッグデータを時間的に効率良く収集する方法を提供することができる。

　なお本発明の一態様の効果は、上記列挙した効果に限定されない。上記列挙した効果は、他の効果の存在を妨げるものではない。なお他の効果は、以下の記載で述べる、本項目で言及していない効果である。本項目で言及していない効果は、当業者であれば明細書又は図面等の記載から導き出せるものであり、これらの記載から適宜抽出することができる。なお、本発明の一態様は、上記列挙した効果、及び他の効果のうち、少なくとも一つの効果を有するものである。従って本発明の一態様は、場合によっては、上記列挙した効果を有さない場合もある。

システムの一例を示すブロック図。装置の一例を示すブロック図。システムの動作例を示すフローチャート。システムの動作例を示すフローチャート。システムを構成する電子機器の一例を示す斜視図。階層型のニューラルネットワークの一例を示す図。階層型のニューラルネットワークの一例を示す図。階層型のニューラルネットワークの一例を示す図。回路の構成例を説明する図。

　本明細書等で明示する管理者とは、本発明の一態様である装置又はシステムの管理者を示す。また、本明細書等で明示する開発者とは、ＡＩの開発を行う開発者を示す。また、本明細書等で明示する提供者とは、当該装置又はシステムにデータの提供を行う者を示す。また、本明細書などにおいて、開発者を第１利用者と記載し、提供者を第２利用者と記載する場合がある。

　本明細書等で開示する発明は、管理者が、提供者に対して、当該提供者の所有するデータの募集を行い、当該提供者が当該データを提供することによって、開発者がＡＩの開発を行うのに必要なビッグデータを構築することができる装置、システム、又はそれらの動作方法である。

　本明細書等の説明において、当該提供者が当該データの提供を行う場合、当該データは当該提供者の創作物又は著作物であるとする。そのため、当該提供者は、当該提供者の創作物又は著作物であるデータを開発者が利用することに関して管理者が定めた規定に同意しているものとする。また、同時に、当該提供者と管理者間で当該提供者の創作物又は著作物でないデータを提供しないと、誓約を交わしているものとする。

　また、本明細書等の説明において、データとは、特に断らない限り、画像データ、映像データ、音声データ、音楽データ、文書データ、テキストデータ、プログラムデータ、設計データなどを示すものとする。

（実施の形態１）
　本実施の形態では、本発明の一態様のシステムについて、説明する。

　図１は、ニューラルネットワークを利用したＡＩにおける、学習用のデータを収集するためのシステムと複数の端末を示している。具体的には、図１では、システム１００と、管理者側端末１１０と開発者側端末１２０と、提供者側端末１３０と、を示している。

　管理者側端末１１０は、システム１００の管理者が操作する端末である。開発者側端末１２０は、ＡＩの開発者が操作する端末であり、提供者側端末１３０は、学習用のデータの提供者が操作する端末である。

　システム１００は、インターフェース部１５０と、属性情報検索部１５４と、データベース１５５と、データ変換部１５６と、処理部１５７と、記憶部１５８と、を有する。

　インターフェース部１５０は、管理者側インターフェース１５１と、開発者側インターフェース１５２と、提供者側インターフェース１５３と、を有する。なお、インターフェース部１５０は、管理者側インターフェース１５１と、開発者側インターフェース１５２と、提供者側インターフェース１５３と、を有さず、１つのインターフェースとして機能してもよい。

　管理者側端末１１０は、管理者側インターフェース１５１と電気的に接続され、開発者側端末１２０は、開発者側インターフェース１５２と電気的に接続され、提供者側端末１３０は、提供者側インターフェース１５３と電気的に接続されている。

　管理者側インターフェース１５１は、属性情報検索部１５４と、処理部１５７と、に電気的に接続され、開発者側インターフェース１５２は、属性情報検索部１５４と、処理部１５７と、データ変換部１５６と、に電気的に接続され、提供者側インターフェース１５３は、データベース１５５と、処理部１５７と、に電気的に接続されている。

　処理部１５７は、属性情報検索部１５４と、記憶部１５８と、に電気的に接続され、データベース１５５は、属性情報検索部１５４と、データ変換部１５６と、に電気的に接続されている。

　管理者側インターフェース１５１は、管理者側端末１１０との通信を行う機能を有し、開発者側インターフェース１５２は、開発者側端末１２０との通信を行う機能を有し、提供者側インターフェース１５３は、提供者側端末１３０との通信を行う機能を有する。

　データベース１５５は、ＡＩを開発するための学習用のデータ（学習データ、教師データ、属性情報などを含む。ビッグデータと呼ぶ場合がある。）を保存する機能を有する。なお、データベース１５５としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）、光学ディスク、磁気テープなどを用いることができる。なお、本明細書において、光学ディスク、磁気テープなどを用いる場合、読み出し及び書き込みが可能な装置と、光学ディスク、磁気テープなどと、をまとめてデータベース１５５と呼称する。

　属性情報検索部１５４は、データベース１５５に格納されているビッグデータに対して、特定の属性情報を検索する機能を有する。

　なお、属性情報とは、データに対して付与される情報であり、ビッグデータを細かく分類するときに使われる指標である。例えば、ビッグデータが動物の画像データを複数有する場合、属性情報として、哺乳類、爬虫類、鳥類、両生類、魚類などを適用することで、ビッグデータを当該属性情報に従って分類することができる。また、データには複数の属性情報を付与することができるため、上述の分類からさらに細かく分類することができる。例えば、哺乳類の種類としては、ヒト、犬、猫、牛、馬、ネズミなどが挙げられ、第１の属性情報を哺乳類とし、第２の属性情報をヒト、犬、猫、牛、馬、ネズミなどのいずれかとすることで、ビッグデータを更に細かく分類することができる。また、属性情報とは、物体に限らず、特定の行動などとしてもよい。例えば、特定の行動としてスポーツを分類するものとして、属性情報を野球、サッカー、バレーボール、バスケットボール、水泳などとすることができる。

　上述の通り、一乃至複数の属性情報を用いることで、属性情報検索部１５４は、データベース１５５に対して、学習用のデータを検索することができる。更に、属性情報検索部１５４は、データベース１５５に格納された学習用のデータを識別するための識別子を付与する機能を有してもよい。そのため、属性情報検索部１５４は、ＭＣＵ（メモリコントロールユニット）の機能を有してもよい。

　データ変換部１５６は、データベース１５５から読み出された学習用のデータを、適切なデータに変換する機能を有する。例えば、データベース１５５から画像データを読み出した場合、データ変換部１５６は、当該画像データに対して、所望する画像サイズへのリサイズ、データ形式の変換、シリアル化などを行うことができる。

　処理部１５７は、管理者、開発者、又は提供者から送信される信号に基づいて、各構成要素に対して命令信号を送信する機能を有する。また、逆に、各構成要素から送られる信号に基づいて、管理者、開発者、又は提供者に対して、各構成要素から出力された情報を含む信号などを送信する機能を有する。加えて、処理部１５７は、管理者と開発者との間で発生した料金の請求、及び管理者と提供者との間で発生した料金の請求に関する情報を生成する機能を有する。

　記憶部１５８は、処理部１５７で処理された情報を保存する機能を有する。当該情報は、具体的には、開発者の所望するデータの要求情報、管理者がデータを収集するための募集情報、提供者が提供したデータの識別子などが挙げられる。当該情報については、実施の形態２で詳述する。なお、記憶部１５８としては、データベース１５５で説明したものと同じ記憶装置を用いることができる。

　上記の通り、システム１００を構成することによって、新規なシステムを実現することができる。また、システム１００によって、ＡＩの開発を行うためのビッグデータを収集することができる。

　なお、本実施の形態で説明した図１のシステム１００の構成は、本発明の一態様に限定されない。場合によって、状況に応じて、又は必要に応じて、システム１００の構成要素、及びその接続構成を変更することができる。例えば、図１に示すシステム１００の、処理部１５７と、属性情報検索部１５４と、を一つの構成要素としてまとめてもよい。また、データベース１５５と、記憶部１５８と、を一つの構成要素としてまとめてもよい。

　また、例えば、本実施の形態で説明する図１のシステム１００は、管理者側インターフェース１５１と、開発者側インターフェース１５２と、提供者側インターフェース１５３と、属性情報検索部１５４と、データベース１５５と、データ変換部１５６と、処理部１５７と、記憶部１５８と、を有しているが、システム１００が有するこれらの構成要素の全てを、一つの装置としてまとめて構成してもよい。つまり、本発明の一態様は、図２に示す装置１４０とすることができる。

　図２において、装置１４０は、インターフェース部１５９と、属性情報検索部１５４と、データベース１５５と、データ変換部１５６と、処理部１５７と、記憶部１５８と、を有する。なお、インターフェース部１５９は、管理者側インターフェース１５１と、開発者側インターフェース１５２と、提供者側インターフェース１５３と、を有している。つまり、装置１４０は、管理者側インターフェース１５１、開発者側インターフェース１５２、提供者側インターフェース１５３を、インターフェース部１５９として一つにまとめた構成となっている。なお、この場合、インターフェース部１５９は、管理者、開発者、提供者のそれぞれに対して認証を行う機能を有するのが好適である。

　なお、本実施の形態は、本明細書で示す他の実施の形態と適宜組み合わせることができる。

（実施の形態２）
　本実施の形態では、実施の形態１で示したシステム１００の動作方法について説明する。

＜開発者側の動作例＞
　図３（Ａ）は、開発者がシステム１００からＡＩに学習させるためのデータを取得する場合における、システム１００の動作例を示すフローチャートである。当該動作例は、ステップＳＴ１１乃至ステップＳＴ１８を有する。なお、ＡＩに学習させるためのデータとしては、学習データ、教師データ、属性情報などを含むものとし、本実施の形態では、第１データと呼称する。

　ステップＳＴ１１は、開発者が開発者側端末１２０を用いて、第１データを要求する依頼を情報としてシステム１００に送信するステップを有する。具体的には、例えば、ステップＳＴ１１は、開発者が、開発者側端末１２０から開発者側インターフェース１５２に、第１データを所望する内容を含む信号（以後、第１信号と呼称する。）を送信するステップとすることができる。なお、当該内容としては、開発者の所望する第１データの属性情報、開発者の所望する第１データのデータ形式などを含むものとする。ステップＳＴ１１が完了した場合、本動作例はステップＳＴ１２に移行する。

　ステップＳＴ１２は、データベース１５５に対して第１データの検索を行うステップを有する。具体的には、例えば、ステップＳＴ１２は、開発者側インターフェース１５２が属性情報検索部１５４に、ステップＳＴ１１で受信した第１信号を送信し、属性情報検索部１５４が第１信号を受信することで、第１信号に含まれる開発者の所望する第１データの属性情報を読み出し、属性情報検索部１５４が、データベース１５５に対して当該属性情報に対応するデータの検索を行うステップとすることができる。ステップＳＴ１２が完了した場合、本動作例はステップＳＴ１３に移行する。

　ステップＳＴ１３は、データベース１５５において、第１データが見つかったか否かの判定を行うステップを有する。当該判定において、第１データが見つかった場合（Ｙｅｓ）は、属性情報検索部１５４が処理部１５７に、要求した開発者の情報、検索したデータの情報などを含む信号（以後、第２信号と呼称する。）を送信して、本動作例がステップＳＴ１４に移行する。また、当該判定において、第１データが見つからなかった場合（Ｎｏ）は、属性情報検索部１５４が処理部１５７にデータベース１５５に第１データが存在しない旨を含む信号（以後、第３信号と呼称する。）を送信して、本動作例がステップＳＴ１８に移行する。

　ステップＳＴ１４は、データベース１５５で検索された第１データがデータ変換部１５６に送信されるステップと、属性情報検索部１５４から第１信号をデータ変換部１５６に送信して読み出すステップと、データ変換部１５６が第１データを、受信した第１信号に含まれる開発者が所望するデータ形式に変換するステップと、を有する。ステップＳＴ１４が完了した場合、本動作例はステップＳＴ１５に移行する。

　ステップＳＴ１５は、開発者が第１データを取得するステップを有する。具体的には、例えば、ステップＳＴ１５は、データ変換部１５６で開発者が所望するデータ形式に変換した第１データを、開発者側インターフェース１５２を介して、開発者側端末１２０に送信するステップとすることができる。ステップＳＴ１５が完了した場合、本動作例はステップＳＴ１６に移行する。

　ステップＳＴ１６は、管理者から開発者への料金請求情報を生成するステップを有する。具体的には、例えば、ステップＳＴ１６は、ステップＳＴ１３において属性情報検索部１５４が送信した第２信号を処理部１５７が受信することで、第２信号から開発者の情報と検索したデータの情報とを読み出して、当該開発者に対して、当該データの情報に基づく料金請求情報を生成するステップとすることができる。ステップＳＴ１６が完了した場合、本動作例はステップＳＴ１７に移行する。

　なお、生成した料金請求情報は、記憶部１５８に格納することができる。

　ステップＳＴ１７は、管理者から開発者へ料金の請求を行うステップを有する。具体的には、例えば、ステップＳＴ１７は、ステップＳＴ１６において処理部１５７で生成した料金請求情報を含む信号を、開発者側インターフェース１５２を介して、開発者側端末１２０に送信して、開発者が料金請求情報に基づいて決済を行うステップとすることができる。ステップＳＴ１７が完了した場合、本動作例は終了する。

　なお、システム１００は、開発者があらかじめ支払い方法に関する情報をシステム１００の記憶部１５８に格納することで、ステップＳＴ１６において料金請求情報が発生した瞬間に、自動的に決済が行われる構成としてもよい。この場合、本動作例において、ステップＳＴ１７は不要となる。ここでいう支払い方法とは、例えば、クレジットカードによる支払い、プリペイドによる支払い、開発者側の銀行口座からの自動引き落とし、などが挙げられる。

　ステップＳＴ１８は、開発者の所望する第１データの要求情報を記憶部１５８に保持するステップを有する。具体的には、例えば、ステップＳＴ１８は、ステップＳＴ１３において属性情報検索部１５４が送信した第３信号を処理部１５７が受信することで、第３信号から開発者の情報と開発者の所望する第１データの属性情報とを読み出して、それらを当該要求情報として記憶部１５８に格納するステップとすることができる。ステップＳＴ１８が完了した場合、本動作例は図３（Ａ）に示すＡに移行する。なお、図３（Ａ）に示すＡに移行した場合、図３（Ｂ）に示すＡに移行する。

　ステップＳＴ１８が行われることにより、システム１００は、提供者から、開発者の所望する第１データを収集することができる場合がある。なお、収集するための動作例については、以下に記載する。

＜管理者側の動作例１＞
　図３（Ｂ）は、管理者がシステム１００を用いて、開発者の所望する第１データを収集する場合における、システム１００の動作例を示すフローチャートである。なお、当該動作例は、ステップＳＴ２１乃至ステップＳＴ２４を有する。なお、本動作例は、図３（Ａ）に示すＡから続いて行われるものとする。つまり、本動作例は、前述のステップＳＴ１１乃至ステップＳＴ１８の動作例において、ステップＳＴ１８が事前に行われているものとする。

　ステップＳＴ２１は、管理者が管理者側端末１１０を用いて、システム１００の処理部１５７にアクセスするステップを有する。具体的には、例えば、ステップＳＴ２１は、管理者が、管理者側端末１１０から、管理者側インターフェース１５１を介して、処理部１５７に、開発者の所望する第１データの要求情報を読み出すための命令信号（以後、第４信号と呼称する。）を送信するステップとすることができる。ステップＳＴ２１が完了した場合、本動作例はステップＳＴ２２に移行する。

　ステップＳＴ２２は、記憶部１５８から、開発者の所望する第１データの要求情報を読み出すステップを有する。具体的には、例えば、ステップＳＴ２２は、処理部１５７が第４信号を受信することで、処理部１５７は記憶部１５８から開発者の所望する第１データの要求情報を読み出して、当該要求情報を含む信号を、管理者側インターフェース１５１を介して、管理者側端末１１０に送信するステップとすることができる。その後、管理者は、当該要求情報を管理者側端末１１０で確認することができる。

　ステップＳＴ２１及びステップＳＴ２２によって、管理者は、開発者の所望する第１データの内容を確認することができる。

　ステップＳＴ２２が完了した場合、本動作例はステップＳＴ２３に移行する。

　ステップＳＴ２３は、管理者が当該要求情報を確認して、提供者に対して、当該要求情報に含まれる属性情報に対応するデータの募集を行うか否かの選択を行うステップを有する。当該選択において、管理者が当該データの募集を行う場合（Ｄｏ）、本動作例がステップＳＴ２４に移行する。また、当該選択において、管理者が当該データの募集を行わない場合（Ｄｏｎ’ｔ）、管理者は、管理者側端末１１０から、管理者側インターフェース１５１を介して、処理部１５７に当該データの募集を行わない旨を含む信号として送信し、処理部１５７は、開発者側端末１２０に対して、当該データの募集を行わない旨を連絡して、本動作は終了する。

　ステップＳＴ２４は、管理者が提供者に対して募集情報を公開するステップを有する。具体的には、例えば、ステップＳＴ２４は、管理者が、管理者側端末１１０から、管理者側インターフェース１５１を介して処理部１５７に当該データの募集を行うよう指示する命令信号（以後、第５信号と呼称する。）として送信して、処理部１５７が第５信号を受信することで、当該要求情報を提供者側に公開する形式（以後、提供者側に公開する要求情報を募集情報と呼称する。）として記憶部１５８に格納するステップとすることができる。なお、ステップＳＴ２４が完了した場合、本動作例は図３（Ｂ）に示すＢに移行する。なお、図３（Ｂ）に示すＢに移行した場合、図４（Ａ）に示すＢに移行する。

　ステップＳＴ２３によって、管理者は、開発者がシステム１００を利用して開発者の所望する第１データを収集することに関して、許可を与えるか否かを選択することができる。

　なお、管理者側において、迅速に開発者の所望する第１データの収集を行いたい場合、ステップＳＴ２３における処理部１５７は、逐一、開発者の所望する第１データの要求情報を確認せず、自動的に、当該要求情報を提供者側に公開する動作を行ってもよい。

　なお、開発者側端末１２０への当該データの募集を行わない旨の連絡後、処理部１５７は、記憶部１５８に格納している当該要求情報の消去を行う構成であることが好ましい。この構成にすることで、記憶部１５８に情報を格納するための記憶容量を節約することができる。

　ステップＳＴ２４において、処理部１５７が第５信号を受信することによって、システム１００は、提供者が、開発者の所望する第１データをシステム１００に提供することが可能になる。なお、提供者が第１データをシステム１００に提供する動作例については、以下に記載する。

＜提供者側の動作例＞
　図４（Ａ）は、提供者がシステム１００に学習用のデータを提供する場合における、システム１００の動作例を示すフローチャートである。なお、当該動作例は、ステップＳＴ３１乃至ステップＳＴ３５を有する。なお、本動作例は、図３（Ｂ）に示すＢから続いて行われるものとする。つまり、本動作例は、前述のステップＳＴ２１乃至ステップＳＴ２４の動作例において、ステップＳＴ２４で、管理者側端末１１０から処理部１５７への第５信号の送信が事前に行われているものとする。

　ステップＳＴ３１は、提供者が提供者側端末１３０を用いて、システム１００の処理部１５７にアクセスするステップを有する。具体的には、例えば、ステップＳＴ３１は、提供者が、提供者側端末１３０から、提供者側インターフェース１５３を介して、処理部１５７に、ステップＳＴ２３で生成された募集情報を読み出すための命令信号（以後、第６信号と呼称する）を送信するステップとすることができる。ステップＳＴ３１が完了した場合、本動作例はステップＳＴ３２に移行する。

　ステップＳＴ３２は、記憶部１５８から、当該募集情報を読み出すステップを有する。具体的には、例えば、ステップＳＴ３２は、処理部１５７が第６信号を受信することで、処理部１５７は記憶部１５８から当該募集情報を読み出して、当該募集情報を含む信号を、提供者側インターフェース１５３を介して、提供者側端末１３０に送信するステップとすることができる。その後、提供者は、当該募集情報を提供者側端末１３０で確認することができる。ステップＳＴ３２が完了した場合、本動作例はステップＳＴ３３に移行する。

　ステップＳＴ３３は、提供者が、当該募集情報に含まれる、開発者の要求情報を確認するステップと、第２データと第２データに対応する属性情報をシステム１００に提供するか否かの選択を行うステップを有する。当該選択において、提供者が第２データをシステム１００に提供する場合（Ｄｏ）、本動作例はステップＳＴ３４に移行する。また、当該選択において、提供者が第２データをシステム１００に提供しない場合（Ｄｏｎ’ｔ）、本動作例は終了する。

　ステップＳＴ３４は、提供者が、第２データと、第２データの属性情報と、をシステム１００に提供するステップを有する。具体的には、例えば、ステップＳＴ３４は、提供者が、提供者側端末１３０から、提供者側インターフェース１５３を介して、データベース１５５に、第２データと、第２データの属性情報と、を送信して、データベース１５５が、第２データと、第２データの属性情報と、を格納するステップとすることができる。ステップＳＴ３４が完了した場合、本動作例はステップＳＴ３５に移行する。

　ステップＳＴ３５は、データベース１５５に第２データと、第２データの属性情報と、が格納されたことによって、データベース１５５が処理部１５７に、第２データの識別子を送信するステップと、記憶部１５８に格納されていた当該要求情報に当該識別子を紐付けするステップと、を有する。具体的には、例えば、ステップＳＴ３５は、データベース１５５が、第２データと、第２データの属性情報を格納することで、データベース１５５が第２データの識別子を生成して、データベース１５５が、属性情報検索部１５４を介して、処理部１５７に当該識別子を送信するステップを有してもよい。そして、ステップＳＴ３５は、処理部１５７が当該識別子を受信することで、処理部１５７は記憶部１５８に当該識別子を送信して、記憶部１５８が当該識別子を、あらかじめ格納されている当該要求情報に紐付けするように格納する、するステップを有してもよい。ステップＳＴ３５が完了した場合、図４（Ａ）に示すＣに移行する。なお、図４（Ａ）に示すＣに移行した場合、本動作例は図４（Ｂ）に示すＣに移行する。

　なお、ステップＳＴ３５で生成する識別子としては、例えば、メモリアドレスなどを適用することができる。また、例えば、メモリアドレスではなく、第２データの識別子として、属性情報検索部１５４で固有の文字列を生成する構成としてもよい。

　また、図４（Ａ）では、提供者が募集情報に応じて、第２データを送信する例を示したが、提供者は、任意のタイミングに任意の属性情報を有する第２データを送信することができる。この場合も、上記と同様に第２データと、第２データの属性情報はデータベース１５５に格納される。

＜管理者側の動作例２＞
　図４（Ｂ）は、管理者がシステム１００を用いて、収集されたデータを確認する場合における、システム１００の動作例を示すフローチャートである。なお、当該動作例は、ステップＳＴ４１乃至ステップＳＴ４６を有する。なお、本動作例は、図４（Ａ）に示すＣから続いて行われるものとする。つまり、本動作例は、前述のステップＳＴ３１乃至ステップＳＴ３５の動作例において、ステップＳＴ３４及びステップＳＴ３５が事前に行われているものとする。

　ステップＳＴ４１は、管理者が管理者側端末１１０を用いて、システム１００の処理部１５７にアクセスするステップを有する。具体的には、例えば、ステップＳＴ４１は、管理者が、管理者側端末１１０から、管理者側インターフェース１５１を介して、処理部１５７に、提供者が提供した第２データを読み出すための命令信号（以後、第７信号と呼称する。）を送信するステップとすることができる。ステップＳＴ４１が完了した場合、本動作例はステップＳＴ４２に移行する。

　ステップＳＴ４２は、記憶部１５８から、開発者の所望する第１データの要求情報を読み出すステップを有する。具体的には、例えば、ステップＳＴ４２は、処理部１５７が第７信号を受信することで、処理部１５７は記憶部１５８から要求情報と、当該要求情報に紐付けされている第２データの識別子と、を読み出すステップと、当該要求情報を含む信号を、管理者側インターフェース１５１を介して、管理者側端末１１０に送信するステップと、を有することができる。ステップＳＴ４２が完了した場合、本動作例はステップＳＴ４３に移行する。

　ステップＳＴ４３は、データベース１５５から、提供者が提供した第２データを読み出すステップを有する。具体的には、例えば、ステップＳＴ４３は、処理部１５７がステップＳＴ４２で読み出した第２データの識別子を、属性情報検索部１５４を介して、データベース１５５に送信し、データベース１５５が識別子を含む信号を受信することで、当該識別子に対応する第２データを読み出して、管理者側インターフェース１５１を介して、管理者側端末１１０に第２データを送信するステップとしてもよい。ステップＳＴ４３が完了した場合、本動作例はステップＳＴ４４に移行する。

　ステップＳＴ４１乃至ステップＳＴ４３によって、管理者は、提供者が提供した第２データと要求情報と、を確認することができる。

　ステップＳＴ４４は、管理者が、ステップＳＴ４２で読み出した要求情報と、ステップＳＴ４３で読み出した提供者が提供した第２データと、を確認して、提供者が提供した第２データが、要求情報に含まれる属性情報に対応しているか否かを判定するステップを有する。当該判定において、提供者が提供した第２データが当該属性情報に対応する場合（ＹＥＳ）、本動作例はステップＳＴ４５に移行する。また、当該判定において、提供者が提供した第２データが当該属性情報に対応しない場合（ＮＯ）、ステップＳＴ４７に移行する。

　ステップＳＴ４５は、管理者が提供者に対して、報酬を支払うステップを有する。ステップＳＴ４５では、管理者が、提供者が第２データを提供したことと、第２データを開発者がＡＩの開発目的として使用することと、の対価として報酬の支払いを行う。ステップＳＴ４５が完了した場合、ステップＳＴ４６に移行する。

　なお、報酬の支払い方法としては、提供者側の銀行口座への振込み、提供者側の電子マネーへの入金、などが挙げられる。また、報酬として、金品以外とすることもでき、その場合、特定のサイトにて物品の購入時やサービスの利用時における割引の特典や、ポイント付与などの特典が受けられるとしてもよい。

　ステップＳＴ４６は、管理者が管理者側端末１１０を用いて、開発者に対して、開発者の所望する第１データの提供があったことを連絡するステップを有する。具体的には、例えば、ステップＳＴ４６は、管理者が、管理者側端末１１０から、管理者側インターフェース１５１を介して、処理部１５７に、開発者に連絡をするための命令信号（以後、第８信号と呼称する。）を送信するステップと、処理部１５７は第８信号を受信することで、開発者側インターフェース１５２を介して、開発者側端末１２０に、開発者の所望する第１データの提供があった旨を信号として、送信するステップと、を有することができる。ステップＳＴ４６が完了した場合、本動作例は終了する。

　ステップＳＴ４７は、データベース１５５から提供者が提供したデータを削除するステップと、記憶部１５８から第２データの識別子を削除するステップと、を有する。具体的には、例えば、ステップＳＴ４７は、管理者が、管理者側端末１１０から、管理者側インターフェース１５１を介して、処理部１５７に、提供者が提供した第２データの削除を行う命令信号（以後、第９信号と呼称する。）を送信するステップと、処理部１５７は第９信号を受信することで、データベース１５５に提供者が提供したデータを削除する命令信号（以後、第１０信号と呼称する。）を送信し、かつ記憶部１５８に当該識別子を削除する命令信号（以後、第１１信号と呼称する。）を送信するステップと、データベース１５５が第１０信号を受信することで、データベース１５５に格納されている、提供者が提供した第２データの削除を行うステップと、記憶部１５８が第１１信号を受信することで、記憶部１５８に格納されている当該識別子の削除を行うステップを有することができる。ステップＳＴ４７が完了した場合、本動作例は終了する。

　ステップＳＴ４７を行うことにより、データベース１５５及び記憶部１５８のそれぞれに情報を格納するための記憶容量を節約することができる。

　ステップＳＴ１１乃至ステップＳＴ１８、ステップＳＴ２１乃至ステップＳＴ２３、ステップＳＴ３１乃至ステップＳＴ３５、ステップＳＴ４１乃至ステップＳＴ４７を行うことによって、システム１００を動作することができる。これによって、システム１００は、ＡＩの開発を行うためのビッグデータを収集することができ、かつＡＩの開発者にビッグデータを提供することができる。

　なお、本発明の一態様の動作方法は、上述のステップＳＴ１１乃至ステップＳＴ１８、ステップＳＴ２１乃至ステップＳＴ２３、ステップＳＴ３１乃至ステップＳＴ３５、ステップＳＴ４１乃至ステップＳＴ４７に限定されない。本明細書等において、フローチャートに示す処理は、機能毎に分類し、互いに独立したステップとして示している。しかしながら実際の処理等においては、フローチャートに示す処理を機能毎に切り分けることが難しく、一つのステップに複数のステップが係わる場合や、複数のステップにわたって一つのステップが関わる場合があり得る。そのため、フローチャートに示す処理は、明細書で説明したステップ毎に限定されず、状況に応じて適切に入れ替えることができる。具体的には、状況に応じて、場合によって、又は、必要に応じて、ステップの順序の入れ替え、ステップの追加、及び削除などを行うことができる。例えば、ステップＳＴ１１及びステップＳＴ１２では、開発者側インターフェース１５２から送信される第１信号は、属性情報検索部１５４に送信されて処理されたが、開発者側インターフェース１５２から送信される第１信号は、処理部１５７を一度介して処理され、その後に属性情報検索部１５４に送信される動作としてもよい。

（実施の形態３）
　本実施の形態では、実施の形態１及び実施の形態２で説明したシステム１００を電子機器で構成する場合について、説明する。

　図５は、システム１００を電子機器で構成した一例を示している。図５に示すシステム１００は、複数のサーバ２４０で構成されている。また、図５は、管理者側端末１１０の一例としてノート型ＰＣ２１０と、開発者側端末１２０の一例としてデスクトップ型ＰＣ２２０と、提供者側端末１３０の一例として情報端末の機能を有する携帯電話２３０と、を示している。図５に示すシステム１００、管理者側端末１１０、開発者側端末１２０、提供者側端末１３０のそれぞれはインターネット回線等で接続されていることが好ましい。

　また、図５に示す一例では、提供者は複数いるものとするため、提供者側端末（携帯電話２３０）を複数図示している。加えて、図５に示す一例では、開発者は複数いるものとするため、開発者側端末（デスクトップ型ＰＣ２２０）を複数図示している。

　なお、図５は一例であり、図５に示しているそれぞれの電子機器の一例は、本発明の一態様に限定されない。例えば、図５では、開発者側端末１２０としてデスクトップ型ＰＣ２２０を図示しているが、ノート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ、スマートフォンなど情報端末として機能するものを開発者側端末１２０として適用してもよい。また、例えば、図５では、提供者側端末１３０として携帯電話２３０を図示しているが、同様に、ノート型ＰＣ、タブレット型ＰＣなど情報端末として機能するものを提供者側端末１３０として適用してもよい。

　ところで、システム１００が収集するデータが画像データの場合、提供者側端末１３０として機能する携帯電話２３０は、カメラ機能を有することが好ましい。携帯電話２３０がカメラ機能を有することで、携帯電話２３０で撮影した画像データをすぐにサーバ２４０に送信することができる。

＜ＳＮＳとの組み合わせ例＞
　図５に示す構成例を適用する場合、システム１００はＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）の機能を有するのが好ましい。ここでは、図５に示すシステム１００にＳＮＳの機能を設けて、ＳＮＳを利用して開発者の所望するデータの収集する形態について、複数の例を説明する。

　例えば、システム１００が収集するデータが画像データの場合、ＳＮＳのユーザが携帯電話２３０で撮影した画像データを、ＳＮＳに送信することで、画像データを当該ＳＮＳ上で公開することができ、同時に当該画像データをシステム１００のサーバ２４０に格納することができる。つまり、提供者がＳＮＳを利用することで、管理者側は同時に画像データの収集を行うことができる。ＳＮＳは世界中の人間が利用することができるので、大量の画像データを収集するのに好適である。また、画像データをＳＮＳに送信する際、当該画像データにタグ情報を付加して送信することで、当該タグ情報を実施の形態１及び実施の形態２で説明した属性情報として、システム１００を動作することができる。

　このように、システム１００が画像データを収集する場合、システム１００は、画像認識など行うＡＩの開発者に対して、効果的に画像データを提供することができる。

　また、例えば、システム１００が収集するデータが音声データの場合、上述の画像データと同様に、ＳＮＳ上に音声データが公開され、同時に当該音声データをシステム１００のサーバ２４０に格納することができる。特に、音声データに付加するタグ情報（属性情報）として、音声データから起こした文字とすることで、学習データ（音声データ）と同時に教師データ（属性情報）を取得することができる。

　このように、システム１００が音声データを収集する場合、システム１００は、音声認識など行うＡＩの開発者に対して、効果的に音声データを提供することができる。

　上述の通り、システム１００にＳＮＳの機能を設けることによって、ＳＮＳのユーザから多くのデータを収集することができ、かつ開発者に当該データを提供することができる。

（実施の形態４）
　本実施の形態では、ＡＩに適用することができるニューラルネットワークについて説明する。ここでは、ニューラルネットワークの種類の一として、階層型のニューラルネットワークについて説明する。

　図６は、階層型のニューラルネットワークの一例を示した図である。第（ｋ−１）層（ここでのｋは２以上の整数である。）は、ニューロンをＰ個（ここでのＰは１以上の整数である。）有し、第ｋ層は、ニューロンをＱ個（ここでのＱは１以上の整数である。）有し、第（ｋ＋１）層は、ニューロンをＲ個（ここでのＲは１以上の整数である。）有する。

　第（ｋ−１）層の第ｐニューロン（ここでのｐは１以上Ｐ以下の整数である。）の出力信号ｚ_ｐ ^{（ｋ−１）}と重み係数ｗ_ｑｐ ^（ｋ）と、の積が第ｋ層の第ｑニューロン（ここでのｑは１以上Ｑ以下の整数である。）に入力されるものとし、第ｋ層の第ｑニューロンの出力信号ｚ_ｑ ^（ｋ）と重み係数ｗ_ｒｑ ^{（ｋ＋１）}と、の積が第（ｋ＋１）層の第ｒニューロン（ここでのｒは１以上Ｒ以下の整数である。）に入力されるものとし、第（ｋ＋１）層の第ｒニューロンの出力信号をｚ_ｒ ^{（ｋ＋１）}とする。

　このとき、第ｋ層の第ｑニューロンへ入力される信号の総和ｕ_ｑ（^ｋ）は、次の式で表される。

　また、第ｋ層の第ｑニューロンからの出力信号ｚ_ｑ ^（ｋ）を次の式で定義する。

　関数ｆ（ｕ_ｑ ^（ｋ））は、活性化関数であり、ステップ関数、線形ランプ関数、又はシグモイド関数などを用いることができる。なお、式（Ｄ１）の積和演算は、積和演算回路（乗算回路及び加算回路）によって実現できる。なお、式（Ｄ２）の演算は、例えば、図９（Ａ）に示す回路１６１によって実現できる。

　なお、活性化関数は、全てのニューロンにおいて同一でもよいし、又は異なっていてもよい。加えて、活性化関数は、層毎において、同一でもよいし、異なっていてもよい。

　ここで、図７に示す、全Ｌ層（Ｌは３以上の整数である。）からなる階層型のニューラルネットワークを考える（つまり、ここでのｋは２以上（Ｌ−１）以下の整数とする。）。第１層は、階層型のニューラルネットワークの入力層となり、第Ｌ層は、階層型のニューラルネットワークの出力層となり、第２層乃至第（Ｌ−１）層は、階層型のニューラルネットワークの隠れ層となる。

　第１層（入力層）は、ニューロンをＰ個有し、第ｋ層（隠れ層）は、ニューロンをＱ［ｋ］個（Ｑ［ｋ］は１以上の整数である。）有し、第Ｌ層（出力層）は、ニューロンをＲ個有する。

　ところで、第１層に入力データが入力されることにより、第１層は当該入力データをそのまま出力することができる。つまり、第１層はバッファ回路として機能してもよい。

　なお、当該入力データは、実施の形態１乃至実施の形態３で説明した、開発者の所望するデータとすることができる。

　第１層の第ｓ［１］ニューロン（ｓ［１］は１以上Ｐ以下の整数である。）の出力信号をｚ_ｓ［１］ ^（１）とし、第ｋ層の第ｓ［ｋ］ニューロン（ｓ［ｋ］は１以上Ｑ［ｋ］以下の整数である。）の出力信号をｚ_ｓ［ｋ］ ^（ｋ）とし、第Ｌ層の第ｓ［Ｌ］ニューロン（ｓ［Ｌ］は１以上Ｒ以下の整数である。）の出力信号をｚ_ｓ［Ｌ］ ^（Ｌ）とする。

　また、第（ｋ−１）層の第ｓ［ｋ−１］ニューロン（ｓ［ｋ−１］は１以上Ｑ［ｋ−１］以下の整数である。）の出力信号ｚ_{ｓ［ｋ−１］} ^{（ｋ−１）}と重み係数ｗ_{ｓ［ｋ］ｓ［ｋ−１］} ^（ｋ）と、の積ｕ_ｓ［ｋ］ ^（ｋ）が第ｋ層の第ｓ［ｋ］ニューロンに入力されるものとし、第（Ｌ−１）層の第ｓ［Ｌ−１］ニューロン（ｓ［Ｌ−１］は１以上Ｑ［Ｌ−１］以下の整数である。）の出力信号ｚ_{ｓ［Ｌ−１］} ^{（Ｌ−１）}と重み係数Ｗ_{Ｓ［Ｌ］ｓ［Ｌ−１］} ^（Ｌ）と、の積ｕ_ｓ［Ｌ］ ^（Ｌ）が第Ｌ層の第ｓ［Ｌ］ニューロンに入力されるものとする。

　次に、教師有り学習について説明する。教師有り学習とは、上述の階層型のニューラルネットワークの機能において、出力した結果と、所望の結果（教師データ、又は教師信号という場合がある。）と異なったときに、階層型のニューラルネットワークの全ての重み係数を、出力した結果と所望の結果とに基づいて、更新する動作をいう。

　教師有り学習の具体例として、誤差逆伝播方式による学習方法について説明する。図８は、誤差逆伝播方式による学習方法を説明する図である。誤差逆伝播方式は、階層型のニューラルネットワークの出力と教師データとの誤差が小さくなるように、重み係数を変更する方式である。

　ここでいう教師データとは、実施の形態１乃至実施の形態３で説明した開発者の所望するデータ又は当該データの属性情報とすることができる。

　例えば、第１層の第ｓ［１］ニューロンに入力データを入力し、第Ｌ層の第ｓ［Ｌ］ニューロンから出力データｚ_ｓ［Ｌ］ ^（Ｌ）を出力されたとする。ここで、出力データｚ_ｓ［Ｌ］ ^（Ｌ）に対する教師信号をｔ_ｓ［Ｌ］ ^（Ｌ）としたとき、誤差エネルギーＥは、出力データｚ_ｓ［Ｌ］ ^（Ｌ）及び教師信号ｔ_ｓ［Ｌ］ ^（Ｌ）によって表すことができる。

　誤差エネルギーＥに対して、第ｋ層の第ｓ［ｋ］ニューロンの重み係数ｗ_{ｓ［ｋ］ｓ［ｋ−１］} ^（ｋ）の更新量を∂Ｅ／∂ｗ_{ｓ［ｋ］ｓ［ｋ−１］} ^（ｋ）とすることで、新たに重み係数を変更することができる。ここで、第ｋ層の第ｓ［ｋ］ニューロンの出力値ｚ_ｓ［ｋ］ ^（ｋ）の誤差δ_ｓ［ｋ］ ^（ｋ）を∂Ｅ／∂ｕ_ｓ［ｋ］ ^（ｋ）と定義すると、δ_ｓ［ｋ］ ^（ｋ）及び∂Ｅ／∂ｗ_{ｓ［ｋ］ｓ［ｋ−１］} ^（ｋ）は、それぞれ次の式で表すことができる。

　ｆ’（ｕ_ｓ［ｋ］ ^（ｋ））は、活性化関数の導関数である。なお、式（Ｄ３）の演算は、例えば、図９（Ｂ）に示す回路１６３によって実現できる。また、式（Ｄ４）の演算は、例えば、図９（Ｃ）に示す回路１６４によって実現できる。活性化関数の導関数は、例えば、オペアンプの出力端子に所望の導関数に対応した演算回路を接続することによって実現できる。

　また、例えば、式（Ｄ３）のΣδ_{ｓ［ｋ＋１］} ^{（ｋ＋１）}・ｗ_{ｓ［ｋ＋１］・ｓ［ｋ］} ^{（ｋ＋１）}の部分の演算は、積和演算回路（乗算回路及び加算回路）によって実現できる。

　ここで、第（ｋ＋１）層が出力層のとき、すなわち、第（ｋ＋１）層が第Ｌ層であるとき、δ_ｓ［Ｌ］ ^（Ｌ）及び∂Ｅ／∂ｗ_{ｓ［Ｌ］ｓ［Ｌ−１］} ^（Ｌ）は、それぞれ次の式で表すことができる。

　式（Ｄ５）の演算は、図９（Ｄ）に示す回路１６５によって実現できる。また、式（Ｄ６）の演算は、図９（Ｃ）に示す回路１６４によって実現できる。

　つまり、式（Ｄ１）乃至式（Ｄ６）により、全てのニューロン回路の誤差δ_ｓ［ｋ］ ^（ｋ）及びδ_ｓ［Ｌ］ ^（Ｌ）を求めることができる。なお、重み係数の更新量は、誤差δ_ｓ［ｋ］ ^（ｋ）、δ_ｓ［Ｌ］ ^（Ｌ）及び所望のパラメータなどに基づいて、設定される。

　以上のように、図９（Ａ）乃至図９（Ｄ）に示す回路を用いることによって、教師有り学習を適用した階層型のニューラルネットワークの計算を行うことができる。

（本明細書等の記載に関する付記）
　以上の実施の形態における各構成の説明について、以下に付記する。

＜実施の形態で述べた本発明の一態様に関する付記＞
　各実施の形態に示す構成は、他の実施の形態に示す構成と適宜組み合わせて、本発明の一態様とすることができる。また、１つの実施の形態の中に、複数の構成例が示される場合は、互いに構成例を適宜組み合わせることが可能である。

　なお、ある一つの実施の形態の中で述べる内容（一部の内容でもよい）は、その実施の形態で述べる別の内容（一部の内容でもよい）と、一つ若しくは複数の別の実施の形態で述べる内容（一部の内容でもよい）との少なくとも一つの内容に対して、適用、組み合わせ、又は置き換えなどを行うことができる。

　なお、実施の形態の中で述べる内容とは、各々の実施の形態において、様々な図を用いて述べる内容、又は明細書に記載される文章を用いて述べる内容のことである。

　なお、ある一つの実施の形態において述べる図（一部でもよい）は、その図の別の部分、その実施の形態において述べる別の図（一部でもよい）と、一つ若しくは複数の別の実施の形態において述べる図（一部でもよい）との少なくとも一つの図に対して、組み合わせることにより、さらに多くの図を構成させることができる。

＜序数詞に関する付記＞
　本明細書等において、「第１」、「第２」、「第３」という序数詞は、構成要素の混同を避けるために付したものである。従って、本明細書等に記載する序数詞は、構成要素の数を限定するものではなく、また、構成要素の順序を限定するものではない。また例えば、本明細書等の実施の形態の一において「第１」に言及された構成要素が、他の実施の形態、あるいは特許請求の範囲において「第２」に言及された構成要素とすることもありうる。また例えば、本明細書等の実施の形態の一において「第１」に言及された構成要素を、他の実施の形態、あるいは特許請求の範囲において省略することもありうる。

＜図面を説明する記載に関する付記＞
　実施の形態について図面を参照しながら説明している。但し、実施の形態は多くの異なる態様で実施することが可能であり、趣旨及びその範囲から逸脱することなく、その形態及び詳細を様々に変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。従って、本発明は、実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。なお、実施の形態の発明の構成において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して用い、その繰り返しの説明は省略する。

　また、本明細書等において、ブロック図では、構成要素を機能毎に分類し、互いに独立したブロックとして示している。しかしながら実際の回路等においては、構成要素を機能毎に切り分けることが難しく、一つの回路に複数の機能が係わる場合や、複数の回路にわたって一つの機能が関わる場合があり得る。そのため、ブロック図に示すブロックは、明細書で説明した構成要素に限定されず、状況に応じて適切に言い換えることができる。

　また、図面において、大きさ、層の厚さ、又は領域は、説明の便宜上任意の大きさに示したものである。よって、必ずしもそのスケールに限定されない。なお図面は明確性を期すために模式的に示したものであり、図面に示す形状又は値などに限定されない。例えば、ノイズによる信号、電圧、若しくは電流のばらつき、又は、タイミングのずれによる信号、電圧、若しくは電流のばらつきなどを含むことが可能である。

　また、図面において、斜視図などにおいて、図面の明確性を期すために、一部の構成要素の記載を省略している場合がある。

　また、図面において、同一の要素又は同様な機能を有する要素、同一の材質の要素、あるいは同時に形成される要素等には同一の符号を付す場合があり、その繰り返しの説明は省略する場合がある。

ＳＴ１１　　ステップ
ＳＴ１２　　ステップ
ＳＴ１３　　ステップ
ＳＴ１４　　ステップ
ＳＴ１５　　ステップ
ＳＴ１６　　ステップ
ＳＴ１７　　ステップ
ＳＴ１８　　ステップ
ＳＴ２１　　ステップ
ＳＴ２２　　ステップ
ＳＴ２３　　ステップ
ＳＴ２４　　ステップ
ＳＴ３１　　ステップ
ＳＴ３２　　ステップ
ＳＴ３３　　ステップ
ＳＴ３４　　ステップ
ＳＴ３５　　ステップ
ＳＴ４１　　ステップ
ＳＴ４２　　ステップ
ＳＴ４３　　ステップ
ＳＴ４４　　ステップ
ＳＴ４５　　ステップ
ＳＴ４６　　ステップ
ＳＴ４７　　ステップ
１００　　システム
１１０　　管理者側端末
１２０　　開発者側端末
１３０　　提供者側端末
１４０　　装置
１５０　　インターフェース部
１５１　　管理者側インターフェース
１５２　　開発者側インターフェース
１５３　　提供者側インターフェース
１５４　　属性情報検索部
１５５　　データベース
１５６　　データ変換部
１５７　　処理部
１５９　　インターフェース部
１６１　　回路
１６３　　回路
１６４　　回路
１６５　　回路
２１０　　ノート型ＰＣ
２２０　　デスクトップ型ＰＣ
２３０　　携帯電話
２４０　　サーバ

Claims

　データの収集を行うシステムであり、
　処理部と、記憶部と、データベースと、属性情報検索部と、を有し、
　前記処理部は、前記記憶部と電気的に接続され、
　前記処理部は、前記属性情報検索部と電気的に接続され、
　前記属性情報検索部は、前記データベースと電気的に接続され、
　前記処理部は、
　第１利用者が送信する、前記第１利用者の所望する第１属性情報を受信する機能と、
　前記第１属性情報を、前記記憶部に送信して、格納する機能と、
　前記第１属性情報に対応する第１データを収集するための募集情報を含む第１情報を生成する機能と、
　前記第１情報を、前記記憶部に送信して、格納する機能と、
　前記第１情報を、第２利用者に送信する機能と、
　を有し、
　前記属性情報検索部は、
　前記データベースに対して、前記第１属性情報に対応する第１データを検索する機能と、
　前記検索において、前記第１データが見つかった場合に、前記第１データを前記データベースから前記第１利用者に送信する機能と、
　を有することを特徴とするシステム。
　請求項１において、
　データ変換部を有し、
　前記データ変換部は、前記データベースから読み出した前記第１データに対して、データ形式の変換、及び／又はシリアル化を行う機能を有することを特徴とするシステム。
　請求項１、又は請求項２において、
　前記処理部は、
　前記第１利用者が前記データベースから前記第１データを受信したことによる請求情報を含む第２情報を生成する機能と、
　前記第２情報を、前記記憶部に送信して、格納する機能と、
　前記第２情報を、前記第１利用者に送信する機能と、
　を有することを特徴とするシステム。
　請求項１、又は請求項２において、
　前記データベースは、
　前記第２利用者が送信する、第２属性情報と、前記第２属性情報に対応する第２データと、を格納する機能を有し、
　前記処理部は、
　前記第２属性情報を、前記記憶部に格納する機能と、
　前記第２データを提供した前記第２利用者への料金支払い情報を含む第３情報を生成する機能と、
　前記第３情報を、前記記憶部に送信して、格納する機能と、
　前記第３情報を、前記第２利用者に送信する機能と、
　を有することを特徴とするシステム。
　システムにおいて、データの収集を行う動作方法であり、
　第１乃至第８ステップを有し、
　前記システムは、処理部と、記憶部と、データベースと、属性情報検索部と、を有し、
　前記第１ステップは、第１利用者が前記属性情報検索部に対して、第１属性情報を送信するステップを有し、
　前記第２ステップは、前記第１属性情報に対応した第１データを前記データベースで検索を行うステップを有し、
　前記第３ステップは、前記検索において前記データベースから前記第１データが見つかった場合に、前記第４ステップに移行するステップと、前記検索において前記データベースから前記第１データが見つからなかった場合に、前記第７ステップに移行するステップと、を有し、
　前記第４ステップは、前記データベースで検索した前記第１データを前記第１利用者に送信するステップを有し、
　前記第５ステップは、前記処理部で、前記第１利用者への料金請求情報を含む第１情報を生成するステップと、前記第１情報を前記記憶部に格納するステップと、前記第１情報を前記第１利用者に送信するステップを有し、
　前記第６ステップは、前記第１情報に基づいて、前記第１利用者が決済を行うステップを有し、
　前記第７ステップは、前記処理部で、前記第１属性情報に基づく第２情報を生成するステップと、前記第２情報を前記記憶部に格納するステップと、を有し、
　前記第８ステップは、前記管理者が前記第２情報を確認して、前記処理部において前記第２情報に基づいた第３情報を生成するステップと、前記第３情報を前記記憶部に格納するステップと、を有することを特徴とする動作方法。
　請求項５において、
　前記装置は、データ変換部を有し、
　前記第４ステップは、前記データ変換部が、前記データベースから読み出した前記第１データに対して、データ形式の変換、及び／又はシリアル化を行うステップを有することを特徴とする動作方法。
　請求項５、又は請求項６において、
　第９乃至第１５ステップを有し、
　前記第９ステップは、前記第２利用者が前記第３情報を確認して、第２データと前記第２データに対応する第２属性情報を前記データベースに送信するステップを有し、
　前記第１０ステップは、前記第２データと前記第２属性情報とが前記データベースに格納されることで、前記データベースから前記処理部に、前記第２データの識別子と、前記第２属性情報と、が送信されるステップを有し、
　前記第１１ステップは、前記処理部が、前記識別子と前記第２属性情報とを前記記憶部に格納するステップを有し、
　前記第１２ステップは、前記管理者が前記記憶部から前記第２属性情報を読み出すステップと、前記管理者が、前記記憶部に格納された前記識別子を用いることで、前記データベースから前記第２データを読み出すステップと、を有し、
　前記第１３ステップは、前記管理者が、前記第２データと、前記第２属性情報と、を確認するステップと、を有するステップと、
　前記第１４ステップは、前記管理者が前記第２データと、前記第２属性情報と、を確認して、前記処理部で、前記第２データを提供した前記第２利用者への料金支払い情報を含む第４情報を作成するステップと、前記第４情報を前記記憶部に格納するステップと、を有し、
　前記第１５ステップは、前記第４情報に基づいて、前記管理者から前記第２利用者に料金を支払うことを特徴とする動作方法。