(57)【要約】【課題】ユーザが所持する情報処理装置の処理負荷が過大になることを抑制しつつ個人情報の漏洩を防止可能となる。【解決手段】本発明に係る判定システムは、情報処理装置とサーバとを備えた判定システムであって、前記情報処理装置は、センサ装置が検知した検出値と特定の質を示す情報とを対応付けた判定情報を前記サーバから取得する取得部と、前記センサ装置から前記検出値を受信する受信部と、前記取得部により取得された前記判定情報に基づいて、前記受信部が受信した前記検出値に対応する前記特定の質を示す情報を出力する情報出力部と、を備え、前記サーバは、前記判定情報を生成する判定情報生成部と、前記判定情報生成部により生成された前記判定情報を前記情報処理装置に送信する判定情報送信部と、を備える。【選択図】図８
2020165924.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報処理装置とサーバとを備えた判定システムであって、
前記情報処理装置は、
センサ装置が検知した検出値と特定の質を示す情報とを対応付けた判定情報を前記サーバから取得する取得部と、
前記センサ装置から前記検出値を受信する受信部と、
前記取得部により取得された前記判定情報に基づいて、前記受信部が受信した前記検出値に対応する前記特定の質を示す情報を出力する情報出力部と、
を備え、
前記サーバは、
前記判定情報を生成する判定情報生成部と、
前記判定情報生成部により生成された前記判定情報を前記情報処理装置に送信する判定情報送信部と、
を備えた判定システム。
【請求項２】
前記情報処理装置は、
前記判定情報を生成する学習モードにおいて、前記検出値と前記特定の質を示す情報を前記サーバに送信する送信部、をさらに備え、
前記判定情報生成部は、前記情報処理装置から受信した前記検出値と前記特定の質に基づいて前記判定情報を生成し、
前記情報出力部は、前記検出値に対応した前記特定の質の情報を出力する判定モードにおいて、前記判定情報を使用して、前記受信部が受信した前記検出値に対応する前記特定の質を示す情報を出力する、
請求項１に記載の判定システム。
【請求項３】
前記情報処理装置は、
前記判定情報の修正に係る前記検出値と前記検出値に対応した前記特定の質を示す情報の入力を受け付け、
前記判定情報生成部は、前記送信部から送信された前記検出値および前記特定の質を示す情報に基づいて前記判定情報を修正する、
請求項２に記載の判定システム。
【請求項４】
前記特定の質を示す情報は匂いの種類を示す情報である、
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の判定システム。
【請求項５】
情報処理装置とサーバとを備えた判定システムにおける情報処理装置であって、
センサ装置が検知した検出値と特定の質を示す情報とを対応付けた判定情報を前記サーバから取得する取得部と、
前記センサ装置から前記検出値を受信する受信部と、
前記取得部により取得された前記判定情報に基づいて、前記受信部が受信した前記検出値に対応する前記特定の質を示す情報を出力する情報出力部と、
を備えた情報処理装置。
【請求項６】
情報処理装置とサーバとを備えた判定システムにおけるサーバであって、
センサ装置が検知した検出値と特定の質を示す情報とを対応付けた判定情報を生成する判定情報生成部と、
前記判定情報生成部により生成された前記判定情報を前記情報処理装置に送信する判定情報送信部と、
を備えたサーバ。
【請求項７】
情報処理装置とサーバとを備えた判定システムにける情報処理装置としてのコンピュータを、
センサ装置が検知した検出値と特定の質を示す情報とを対応付けた判定情報を前記サーバから取得する取得部と、
前記センサ装置から前記検出値を受信する受信部と、
前記取得部により取得された前記判定情報に基づいて、前記受信部が受信した前記検出値に対応する前記特定の質を示す情報を出力する情報出力部と、
して機能させるためのプログラム。
【請求項８】
情報処理装置とサーバとを備えた判定システムにおける情報処理装置における判定方法であって、
センサ装置が検知した検出値と特定の質を示す情報とを対応付けた判定情報を前記サーバから取得する第１工程と、
前記センサ装置から前記検出値を受信する第２工程と、
前記第１工程により取得された前記判定情報に基づいて、前記第２工程が受信した前記検出値に対応する前記特定の質を示す情報を出力する第３工程と、
を含む判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定システム、情報処理装置、サーバ、プログラムおよび判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、人間の嗅覚（特定の質の一つ）に係る匂いの種類を検知する検出素子の開発が広く行われている。例えば、ガスを検知する検出素子として、水晶振動子の表面に、ガスの原因物質を吸着する膜を設けたＱＣＭ（Quartz  Crystal  Microbalance）センサが知られている。また、このようなセンサにより検出されたセンサ信号に基づいて、匂いの種類を判定する技術が知られている。
【０００３】
例えば特許文献１および特許文献２には、複数個のガスセンサから得られるセンサ信号を用いて、主成分分析するにおい識別装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−３０５０８８号公報
【特許文献２】特開２００３−２３２７５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
例えば、予め用意された教師データに基づいて、センサ信号と、匂いの種類との関係を学習したモデル（判定情報）を生成し、そのモデルを用いて、センサにより検出されたセンサ信号に対応する匂いの種類を判定する構成も考えられる。しかしながら、このようなモデルの生成および匂いの種類の判定の処理をユーザが所持するＰＣ（Personal  Computer）などの情報処理装置に行わせる場合、情報処理装置の負荷が大きくなり、処理能力が優れた情報処理装置が必要になる。
【０００６】
このようなことから、例えば、センサ装置からの検出値を例えばクラウド上に設置された処理能力が優れたサーバに都度出力し、当該サーバにおいて、モデルの生成および匂いの種類の判定を行わせることが考えられる。しかしながら、センサ装置からの検出値と匂いを示す情報を、都度、サーバに上げると、サーバで情報漏洩が起きた際、検出値の検出タイミングや匂いを示す情報によって個人情報(例えば、キッチンを使うタイミングや工場の稼働時間、検出した匂いの種類など)の漏洩につながる恐れがある。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザが所持する情報処理装置の処理負荷が過大になることを抑制しつつ個人情報の漏洩を防止可能な判定システム、情報処理装置、サーバ、プログラムおよび判定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る判定システムは、情報処理装置とサーバとを備えた判定システムであって、前記情報処理装置は、センサ装置が検知した検出値と特定の質を示す情報とを対応付けた判定情報を前記サーバから取得する取得部と、前記センサ装置から前記検出値を受信する受信部と、前記取得部により取得された前記判定情報に基づいて、前記受信部が受信した前記検出値に対応する前記特定の質を示す情報を出力する情報出力部と、を備え、前記サーバは、前記判定情報を生成する判定情報生成部と、前記判定情報生成部により生成された前記判定情報を前記情報処理装置に送信する判定情報送信部と、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、情報処理装置に過大な負荷をかけずに特定の質を示す情報を得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施形態に係る判定システムを含む図である。
【図２】図２は、センサ装置の構成を示す図である。
【図３】図３は、匂いの種類の判定処理を説明するための図である。
【図４】図４は、ニューラルネットワークの構成を示す説明図である。
【図５】図５は、情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図６】図６は、サーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図７】図７は、情報処理装置の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図８】図８は、情報処理装置の制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、サーバの機能構成を示す機能ブロック図である。
【図１０】図１０は、サーバの制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら実施形態について説明する。実施形態では、特定の質を示す情報として、匂いの種類を示す情報を例に説明する。なお、以下に説明する実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１２】
図１は、実施形態に係る判定システム１０を含むシステム図である。判定システム１０は、対象物体を発生源とする匂いの種類を判定する。判定システム１０は、情報処理装置３とサーバ５を備える。情報処理装置３とサーバ５は、通信回線Ｌ２で接続される。通信回線Ｌ２は、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、無線ＬＡＮ等の専用回線、インターネット等の公衆回線のいずれであってもよい。また、判定システム１０は、ＮＦＣ（Near  Field  Communication）やブルートゥース（登録商標）等の通信回線Ｌ１を用いて、一または複数台のセンサ装置１と接続可能である。判定システム１０は、センサ装置１が検知した匂いの検出値を受信し、当該検出値が示す一つの匂いの種類を示す情報を得る。また、判定システム１０は、例えばインターネットＮを介して、情報端末７と接続可能である。判定システム１０は、情報端末７に対し、得た匂いの種類を示す情報を送信する。
【００１３】
図２は、センサ装置１の構成を示す図である。本実施形態において、センサ装置１は、空気に含まれる微小物質（ガス）の質量を検出可能なＱＣＭセンサである。なお、センサ装置１は、ＱＣＭセンサに限らず、半導体薄膜を用いたガスセンサ等の他の方式のセンサであってもよい。
【００１４】
本実施形態において、センサ装置１は、支持部１１と、少なくとも１つ（実施形態では１６個）の検出素子Ｆと、駆動検出回路１２とを有する。支持部１１は、１６個の検出素子Ｆのそれぞれが取り付けられる。
【００１５】
図２の例では、センサ装置１は、異なる種類の１６個の検出素子Ｆ１〜Ｆ１６を有する。例えば、１６個の検出素子Ｆ１〜Ｆ１６のそれぞれは、異なる種類のガスの原因物質を検出する。
【００１６】
検出素子Ｆのそれぞれは、圧電効果により振動可能にカットされた水晶振動子と、水晶振動子の両側の平面に設けられた２つの電極と、水晶振動子の平面の少なくとも一方に設けられた吸着膜とを含む。
【００１７】
水晶振動子は、側面の一部が、振動可能に支持部１１に保持される。２つの電極は、駆動検出回路１２から交流電圧が印加される。吸着膜は、周囲の空気に含まれる特定の原因物質を吸着する。検出素子Ｆのそれぞれは、互いに異なる物質を吸着する吸着膜を含む。具体的には、検出素子Ｆのそれぞれは、センサ装置１の検出対象となる原因物質を吸着する吸着膜を含む。
【００１８】
このような検出素子Ｆは、２つの電極に共振周波数の交流電圧が印加されると、圧電効果により水晶振動子が振動する。水晶振動子の基本共振周波数は、質量および粘弾性により定まる。従って、吸着膜に原因物質が吸着されて質量が変化した場合、検出素子Ｆは、吸着した質量の変化に応じて、基本共振周波数が変化する。
【００１９】
駆動検出回路１２は、少なくとも１つの検出素子Ｆのそれぞれに交流電圧を印加して、少なくとも１つの検出素子Ｆのそれぞれの基本共振周波数の単位時間当たりの変化を検出する。これにより、駆動検出回路１２は、少なくとも１つの検出素子Ｆのそれぞれ毎に、空気に含まれる匂いの原因物質の質量を検出することができる。センサ装置１は、駆動検出回路１２が検出した各検出素子Ｆにおける基本共振周波数の変化を検出値（数値データ）として、通信回線Ｌ１を用いて情報処理装置３に出力する。
【００２０】
図３に、センサ装置１が出力する検出値の一例を示す。図３に示すように、センサ装置１は、検出素子Ｆ１〜Ｆ１６からの出力を一つのパターンとした検出値を出力する。センサ装置１が出力する検出値は、検出素子Ｆ１〜Ｆ１６からの出力に応じて、多種多様なパターンとなる。
【００２１】
情報処理装置３は、センサ装置１から出力された検出値を受信する。また、情報処理装置３は、検出値に対応付けられた当該検出値が示す匂いの種類を示す情報を含む判定情報を、判定情報記憶部３４３（記憶部）（図５を参照）に記憶している。判定情報は、受信された検出値のパターンに対応した匂いの種類を示す情報を出力をする入出力モデルである。例えば、判定情報は、例えば、シチューに係る検出値を受信すると、シチューの匂いの種類を示す情報を出力し、カレーに係る検出値を受信するとカレーの匂いの種類を示す情報を出力し、スープに係る検出値を受信するとスープの匂いの種類を示す情報を出力する。
【００２２】
情報処理装置３は、判定情報を使用して、センサ装置１から受信した検出値のパターンに最も類似しているパターンの検出値に対応した匂いの種類を示す情報を出力する。なお、情報処理装置３は、それぞれの種類の匂いについて、検出素子Ｆから出力される単位時間当たりの質量の変化の割合に基づいて、匂いの強さも判定する。単位時間当たりの質量の変化の割合が大きいほど、匂いが強いことを示す。
【００２３】
なお情報処理装置３は、まだ判定情報記憶部３４３に匂いの種類を示す判定情報が記憶されていない初期状態において、代表的なガスの検出値をサーバ５に送信する。サーバ５は、情報処理装置３から受信した検出値に基づいて、当該検出値が示す一つの匂いの種類を示す情報を生成する。サーバ５は、例えばニューラルネットワークを用いて多変量解析を行い、検出値が示す一つの匂いの種類を示す情報を生成する。なお、実施形態では、サーバ５はクラウド上に設置されている。そのため、サーバ５は１台以上のサーバ装置で構成される。
【００２４】
図４は、ニューラルネットワークを用いて、受信した検出値から一つの匂いの種類を示す情報を生成する図である。ニューラルネットワークは、入力層Ｎ１と中間層Ｎ２と出力層Ｎ３を用いて、受信した検出値に対応した一つの匂いの種類を示す情報を出力する。具体的には、入力層Ｎ１は、センサ装置１が出力した匂いの検出値を受信する。中間層Ｎ２は、入力層Ｎ１が受信した検出値のうち、当該匂いの種類の特徴となる（すなわち、他の匂いの種類との違いが分かる）特徴量を抽出する。出力層Ｎ３は、中間層が抽出した匂いの特徴量が示す特徴の匂いの種類を示す情報を出力する。
【００２５】
サーバ５は、最初に受信されたガスの代表的な検出値に基づいて特徴量を抽出して、当該特徴量が示す匂いの種類を示す情報を決定する。サーバ５は、このようにして、最初の判定情報を生成する。サーバ５は、判定情報の生成後、当該判定情報を、学習処理により精度を高めた判定情報に更新する。この学習処理は、精度を高めるために複数回行うこともある。
【００２６】
ここで、判定情報の学習処理について制説明する。例えば、多くの匂いが混在している場合、判定情報を使用して出力した匂いの種類を示す情報が、必ずしも人の嗅覚が実際に感じる匂いと一致していない場合がある。例えば、カレーの匂いとシチューの匂いが混在した匂いの場合、判定情報を使用して出力された匂いの種類を示す情報はシチューの匂いであっても、人の嗅覚が感じる匂いは、カレーに近い匂いと感じる場合、判定情報の出力を人の嗅覚が感じる匂いに近づける修正を行って、当該匂いに係る判定情報の学習をさせる。
【００２７】
この場合、入力層Ｎ１に受信した検出値に基づいて中間層Ｎ２が出力する特徴量に問題があることが多い。そのため、サーバ５において、中間層Ｎ２が出力する特徴量を修正することで、人の嗅覚が感じる匂いに近い特徴量を出力することができる。具体的には、情報処理装置３から検出値と修正したい匂いの種類を示す情報をサーバ５に送信し、サーバ５は、中間層Ｎ２が抽出したシチューを示す特徴量を、受信した検出値と修正したい匂いの種類を示す情報に基づいてカレーを示す特徴量に修正する。すると、ニューラルネットワークは、当該入力層Ｎ１に受信した検出値に基づいて、出力層Ｎ３からカレーの特徴を示す匂いの種類を示す情報を出力する。サーバ５は、この修正された教師データを判定情報に追加する修正を行う。そしてサーバ５は、修正した判定情報を情報処理装置３に送信することで、情報処理装置３は、精度が向上した判断をすることができる。
【００２８】
なお、サーバ５は、特定の手法として、上述のニューラルネットワークに代えて、他の方法（例えばパターンマッチングやＳＶＮ）で匂いの精度を向上するようにしてもよい。
【００２９】
なお、図３の例では、センサ装置１が、１６種類の検出素子Ｆの検出値を出力する例を示している。しかし、センサ装置１は、１６種類よりも少ない数、または、１６種類よりも多い数の検出素子の検出値を出力してもよい。複数種類の匂いが混在する場合は、１６種類よりも多い数（例えば３２種類）の検出素子を用いることで、精度が高い匂いの特定が可能となる。
【００３０】
ここからは、情報処理装置３のハードウェアについて説明する。図５は、情報処理装置３のハードウェア構成を示すブロック図である。図５に示すように、情報処理装置３は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）３１、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）３２、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）３３、メモリ部３４等を備えている。ＣＰＵ３１は、制御主体となる。ＲＯＭ３２は、各種プログラムを記憶する。ＲＡＭ３３は、各種データを展開する。メモリ部３４は、各種プログラムを記憶する。ＣＰＵ３１、ＲＯＭ３２、ＲＡＭ３３、メモリ部３４は、互いにデータバス３５を介して接続されている。ＣＰＵ３１とＲＯＭ３２とＲＡＭ３３が、制御部３００を構成する。すなわち、制御部３００は、ＣＰＵ３１がＲＯＭ３２やメモリ部３４に記憶されＲＡＭ３３に展開された制御プログラムに従って動作することによって、後述する情報処理装置３の制御処理を実行する。
【００３１】
メモリ部１４は、制御プログラム部３４１、ガスデータ記憶部３４２、判定情報記憶部３４３、修正データ記憶部３４４を備える。制御プログラム部３４１は、情報処理装置３を制御処理するためのプログラムを記憶する。匂いデータ記憶部３４２は、センサ装置１から受信したガスの検出値を記憶する。判定情報記憶部３４３は、複数の匂いに係り、ニューラルネットワークを用いて生成した、各ガスに対してセンサ装置１が出力した検出値と、当該検出値に対応付けられた匂いの種類を示す情報とを含む教師データ、あるいは教師データをニューラルネットワークを用いて制度を向上させた判定データである判定情報を記憶する。修正データ記憶部３４４は、判定情報から出力される匂いの種類を示す情報を修正するためのガスの検出値を記憶する。なお、修正データ記憶部３４４の代わりにガスデータ記憶部３４２に修正するガスの検出値を記憶してもよい。この場合、修正データ記憶部３４４は不要となる。
【００３２】
また、制御部３００は、データバス３５およびコントローラ３６を介して、操作部３７、表示部３８と接続される。操作部３７は、操作者が操作し、データを入力したり指示をするためのキーボードである。操作部３７は、情報処理装置３のモードを、受信された検出値に対応した匂いの種類を示す情報を出力する判定モードと、判定情報を生成したり修正したりする学習モードに切り換えるスイッチであるモード切換部３７１を備える。モード切換部３７１を判定モードに切り換えると、情報処理装置３は、受信した検出値に対応した匂いの種類を示す情報を出力する。モード切換部３７１を学習モードに切り換えると、情報処理装置３は、サーバ５が判定情報を生成したり修正するために、検出値をサーバ５に送信する。また、表示部３８は、例えば液晶表示器で構成されており、情報処理装置の操作者に情報を表示する。
【００３３】
また、制御部３００は、データバス３５を介して通信Ｉ／Ｆ３９と接続する。通信Ｉ／Ｆ３５は、通信回線Ｌ１や通信回線Ｌ２と接続される。通信Ｉ／Ｆ３９は、通信回線Ｌ１を介して、センサ装置１と通信が可能であり、センサ装置１から情報（例えば検出値）を受信する。また、通信Ｉ／Ｆ３９は、通信回線Ｌ２を介して、サーバ５と通信が可能であり、サーバ５から情報（例えば、教師データや修正された判定情報）を受信する。また、通信Ｉ／Ｆ３９は、通信回線Ｌ２を介して、サーバ５に対して情報（例えば、修正する匂いの検出値）を送信する。また、通信Ｉ／Ｆ３９は、インターネットＮを介して情報端末７と通信可能であり、情報端末７に対して情報（例えば、出力層Ｎ３が出力した匂いの種類を示す情報情報（例えばカレーの匂いの種類を示す情報））を送信する。
【００３４】
ここからは、サーバ５のハードウェアについて説明する。図６は、サーバ５のハードウェア構成を示すブロック図である。図６に示すように、サーバ５は、ＣＰＵ５１、ＲＯＭ５２、ＲＡＭ５３、メモリ部５４等を備えている。ＣＰＵ５１は、制御主体となる。ＲＯＭ５２は、各種プログラムを記憶する。ＲＡＭ５３は、各種データを展開する。メモリ部５４は、各種プログラムを記憶する。ＣＰＵ５１、ＲＯＭ５２、ＲＡＭ５３、メモリ部５４は、互いにデータバス５５を介して接続されている。ＣＰＵ５１とＲＯＭ５２とＲＡＭ５３が、制御部５００を構成する。すなわち、制御部５００は、ＣＰＵ５１がＲＯＭ５２やメモリ部５４に記憶されＲＡＭ５３に展開された制御プログラムに従って動作することによって、後述するサーバ５の制御処理を実行する。なお、前述のニューラルネットワークの処理は、制御部５００が実行する。
【００３５】
メモリ部１４は、制御プログラム部５４１を備える。制御プログラム部５４１は、サーバ５を制御処理するためのプログラムを記憶する。
【００３６】
また、制御部５００は、データバス５５およびコントローラ５６を介して、操作部５７、表示部５８と接続される。操作部５７は、操作者が操作し、データを入力したり指示をするためのキーボードである。また、表示部５８は、例えば液晶表示器で構成されており、情報処理装置の操作者に情報を表示する。
【００３７】
また、制御部５００は、データバス５５を介して通信Ｉ／Ｆ５９と接続する。通信Ｉ／Ｆ５５は、通信回線Ｌ２と接続される。通信Ｉ／Ｆ５９は、通信回線Ｌ２を介して、情報処理装置３と通信が可能であり、情報処理装置３から情報（例えば、修正する匂いの検出値）を受信する。また、通信Ｉ／Ｆ５９は、通信回線Ｌ２を介して、情報処理装置３に対して情報を送信する。
【００３８】
ここからは、情報処理装置３の機能構成について説明する。図７は、情報処理装置３の機能構成を示す機能ブロック図である。図７に示すように、情報処理装置３の制御部３００は、ＲＯＭ３２やメモリ部３４に記憶されＲＡＭ３３に展開された制御プログラムに従うことで、取得部３０１、受信部３０２、情報取得部３０３、情報出力部３０４、送信部３０５、データ更新部３０６として機能する。
【００３９】
取得部３０１（第１工程）は、センサ装置１が検知したガスの検出値と、当該検出値に対応した匂いの種類を示す情報とを対応付けた判定情報をサーバ５から取得する。
【００４０】
受信部３０２（第２工程）は、センサ装置１から検出値を受信する。具体的には、受信部３０２は、センサ装置１が送信した、センサ装置１の複数の検出素子Ｆが検出した特定の匂いに係る基本共振周波数の変化である検出値を受信する。
【００４１】
情報取得部３０３は、取得部３０１により取得された判定情報に基づいて、受信部３０２が受信した検出値に対応する匂いの種類を示す情報を出力する。具体的には、情報取得部３０３は、取得部３０１により取得して判定情報記憶部３４３に記憶された判定情報に基づいて、受信部３０２が受信した検出値に対応する匂いの種類を示す情報を取得する。
【００４２】
情報出力部３０４（第３工程）は、取得部３０１により取得された判定情報に基づいて、受信部３０２が受信した検出値に対応する匂いの種類を示す情報を出力する。具体的には、情報出力部３０４は、匂いの種類を特定する判定モードにおいて、受信部３０２が受信した検出値に基づいて、判定情報記憶部３４３に記憶された判定情報に基づいて匂いの種類を示す情報を出力する。
【００４３】
送信部３０５は、判定情報を生成する学習モードにおいて、検出値と匂いの種類を示す情報をサーバ５に送信する。具体的には、送信部３０５は、学習モードにおいて、受信部３０２が受信した検出値と、当該検出値に対応する修正する匂いの種類を示す情報をサーバ５に送信する。
【００４４】
データ更新部３０６は、判定情報送信部５０２（後述）が送信した判定情報を受信して判定情報記憶部３４３に記憶する。具体的には、データ更新部３０６は、サーバ５から受信した、修正した判定情報を判定情報記憶部３４３に記憶する。
【００４５】
ここからは、情報処理装置３の制御について説明する。図８は、情報処理装置３の制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。図８に示すように、情報処理装置３の制御部３００は、モード切換部３７１が判定モードであるかを判断する（Ｓ１１）。モード切換部３７１が判定モードであると判断した場合には（Ｓ１１のＹｅｓ）、受信部３０２は、センサ装置１が検知したガスの検出値を受信する（Ｓ１２）。次に制御部３００は、受信したガスの検出値を匂いデータ記憶部３４２に記憶する（Ｓ１３）。次に情報取得部３０３は、判定情報記憶部３４３に記憶されている判定情報を使用して、受信部３０２が受信したガスの検出値に対応付けられた匂いの種類を示す情報を取得する（Ｓ１４）。そして情報出力部３０４は、取得した匂いの種類を示す情報を、情報端末７に出力する（Ｓ１５）。そして制御部３００は、Ｓ１１に戻る。
【００４６】
また、モード切換部３７１が判定モードではないと判断した場合には（Ｓ１１のＮｏ）、制御部３００は、モード切換部３７１が学習モードであるかを判断する（Ｓ２１）。モード切換部３７１が学習モードであると判断した場合には（Ｓ２１のＹｅｓ）、受信部３０２は、学習モードにおいて、センサ装置１から、匂いの種類の判定情報を生成するため、あるいは匂いの種類の判定情報を修正するためのガスの検出値を受信する（Ｓ２２）。次に制御部３００は、入力したガスの検出値をガスデータ記憶部３４２に記憶する（Ｓ２３）。なお、判定情報を修正する場合には、ここで当該検出値に対応した匂いの種類を示す情報をガスデータ記憶部３４２に記憶する（Ｓ２３）。検出値に対応した匂いの種類を示す情報は、人が情報処理装置３から入力する。
【００４７】
次に送信部３０５は、記憶した検出値（あるいは、記憶した検出値と当該検出値に対応委する匂いの種類を示す情報）をサーバ５に送信する（Ｓ２４）。そして制御部３００は、サーバ５から、Ｓ２４で送信した検出値により匂いの種類を示す情報に基づいて生成された判定情報、またはＳ２４で送信した検出値と当該検出値に対応する匂いの種類を示す情報に基づいて修正された判定情報を受信して取得する（Ｓ２５）。次にデータ更新部３０６は、サーバ５から取得した、生成または修正された判定情報を判定情報記憶部３４３に記憶する（Ｓ２６）。そして制御部３００は、Ｓ１１に戻る。なお、モード切換部３７１が学習モードではないと判断した場合には（Ｓ２１のＮｏ）、制御部３００は、Ｓ１１に戻る。
【００４８】
ここからは、サーバ５の機能構成について説明する。図９は、サーバ５の機能構成を示す機能ブロック図である。図９に示すように、サーバ５の制御部５００は、ＲＯＭ５２やメモリ部５４に記憶されＲＡＭ５３に展開された制御プログラムに従うことで、判定情報生成部５０１、判定情報送信部５０２として機能する。
【００４９】
判定情報生成部５０１は、判定情報を生成する。具体的には、判定情報生成部５０１は、学習モードにおいて情報処理装置３から受信した検出値に基づいて、ニューラルネットワークを用いて判定情報を生成する。さらに具体的には、判定情報生成部５０１は、学習モードにおいて受信した検出値を入力層Ｎ１に入力し、出力層Ｎ３から当該検出値に対応付けられた、当該検出値が示す匂いの種類を示す情報を出力する判定情報を生成する。
【００５０】
また、判定情報生成部５０１は、送信部３０５によって送信された検出値および匂いの種類を示す情報に基づいて判定情報を修正する。具体的には、判定情報生成部５０１は、受信した検出値と当該検出値に対応した匂いの種類を示す情報に基づいて、中間層Ｎ２から修正した特徴量を修正する。特徴量は、例えば次にように修正される。例えば、人の嗅覚的にはカレーの匂いであるとされる検出値に対して中間層Ｎ２がシチューの特徴量を抽出した場合、情報処理装置３から入力されたカレーの匂いを示す情報に基づいて、中間層Ｎ２からの出力される特徴量をカレーの特徴量に修正する。判定情報生成部５０１が行うこの処理が学習処理である。
【００５１】
判定情報送信部５０２は、判定情報生成部５０１が生成した判定情報を情報処理装置３に送信する。また、判定情報送信部５０２は、判定情報生成部５０１が修正した判定情報を情報処理装置３に送信する。
【００５２】
なお、判定情報生成部５０１が行う処理は、１６種類の検出素子Ｆが検出したガスの情報に基づく検出値に基づいて、一つの匂いの種類を示す情報を決定するものであるため、制御部５００に多大な負荷がかかる。そのため、判定情報の生成と、当該判定情報の修正は、処理能力が高いサーバ５で行う。
【００５３】
ここからは、サーバ５の制御について説明する。図１０は、サーバ５の制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１０に示すように、サーバ５の制御部５００は、情報処理装置３から検出値を受信したかを判断する（Ｓ３１）。情報処理装置３から検出値を受信したと判断した場合には（Ｓ３１のＹｅｓ）、新規な判定情報の生成かを判断する（Ｓ３２）。Ｓ３１において、検出値のみを受信している場合には、制御部３００は、判定情報の新規の新規な生成であると判断する。一方、Ｓ３１において、検出値とともに匂いの種類を示す情報を受信している場合には、制御部３００は、判定情報の修正であると判断する。新規な判定情報の生成であると判断した場合には（Ｓ３２のＹｅｓ）、判定情報生成部５０１は、ニューラルネットワークを使用して、受信した検出値に基づいて、当該検出値に対応する匂いの種類を示す情報を含む判定情報を生成する（Ｓ３３）。そして判定情報送信部５０２は、判定情報生成部５０１が生成した判定情報を、情報処理装置３に送信する（Ｓ３４）。そして制御部５００は、Ｓ３１に戻る。
【００５４】
また、判定情報の修正であると判断した場合には（Ｓ３２のＮｏ）、受信した検出値および匂いの種類を示す情報に基づいて、判定情報生成部５０１は、当該検出値に基づいて抽出される特徴量を修正した、当該検出値に対応付けられた匂いの種類を示す情報を修正した一つのモデルを追加した判定情報を生成する（Ｓ３５）。そして判定情報送信部５０２は、修正した判定情報を情報処理装置３に送信する（Ｓ３６）。そして制御部５００は、Ｓ３１に戻る。また、情報処理装置３からの匂いに係る検出値の受信ではないと判断した場合には（Ｓ３１のＮｏ）、制御部５００はＳ３１に戻る。
【００５５】
このような判定システム１０において、情報処理装置３にまだ判定情報が保存されていない状態では、まず情報処理装置３は、センサ装置１が検知した匂いに係る検出値を入力する。そして情報処理装置３は、当該検出値をサーバ５に送信する。サーバ５は、入力した検出値に基づいて、ニューラルネットワークを使用して、当該検出値に対応付けられた匂いの種類を示す情報を含む判定情報を生成する。サーバ５は、生成した判定情報を情報処理装置３に送信する。情報処理装置３は、受信した判定情報を判定情報記憶部３４３に記憶する（第１工程）。情報処理装置３は、記憶した判定情報に基づいて、以後センサ装置１から検出値を受信する（第２工程）。そして情報処理装置３は、受信した検出値に対応する匂いの種類を示す情報を取得して情報端末７に送信する（第３工程）。
【００５６】
一方、情報処理装置３は、修正する匂いに係る検出値をセンサ装置１から受信する。情報処理装置３は、受信した検出値をサーバ５に送信する。サーバ５は、受信した検出値に対応する匂いの種類を示す情報を修正する。そしてサーバ５は、修正した匂いの種類を示すを示す情報を含む判定情報を、情報処理装置３に送信する。情報処理装置３は、受信した修正された判定情報を判定情報記憶部３４３に記憶して、判定情報を更新する。
【００５７】
（実施形態の効果）
以上、本実施形態に係る判定システム１０について説明した。このような本実施形態に係る判定システム１０は、例えば次のような効果を奏する。
【００５８】
本実施形態に係る判定システム１０は、センサ装置１から受信した検出値に基づいて、判定情報を生成し修正する判定情報生成部５０１をサーバ５に設け、センサ装置１から受信した検出値に対応する匂いの種類を示す情報を出力する情報出力部３０４を情報処理装置３に設けた。そのため、情報処理装置３は、検出値に対応付けられた匂いの種類を示す情報を出力するが、判定情報の生成や修正を行わないため、負荷が過大になることを抑制することが可能となる。またサーバ５は、判定情報の生成と修正のみを行う。情報処理装置３は、判定モードから学習モードに切り換わった状態で、センサ装置１から受信した検出値をサーバ５に送信する。すなわち、情報処理装置３は、検出値に基づく匂いの種類の判定を都度サーバ５に送信する訳ではないため、サーバ５からの個人情報の漏えいを防止することが可能となる。
【００５９】
また、情報処理装置３は、検出値に対応付けられた匂いの種類を示す情報を出力するが、判定情報の生成や修正を行わないため、負荷が過大になることを抑制することが可能となる。また、情報処理装置３は、自身で匂いの種類を示す情報を出力することができるため、匂いの種類を示す情報を出力するまでの時間を短縮することができる。
【００６０】
また、サーバ５は、判定情報の生成と修正のみを行うため、匂いの種類を示す情報を得るために検出値を都度サーバ５に送信しないため、サーバ５からの個人情報の漏えいを防止することが可能となる。また、サーバ５は、負担を軽減することができる。
【００６１】
以上、本発明の実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。実施形態は、種々の修正を行うことができる。
【００６２】
例えば、実施形態では、特定の質を示す情報として、匂いの種類を示す情報を例に説明した。しかしながらこれに限らず、例えば、特定の質を示す情報として、音の種類を示す情報や、振動の種類を示す情報や、味の種類を示す情報であってもよい。また、特定の質を示す情報は、人の五感以外の特定の質を示す情報であってもよい。例えば、環境測定装置が建物の部屋等の環境を測定した結果出力する、当該環境の質を示す情報（例えば環境のランク）であってもよい。
【００６３】
また、実施形態では、情報処理装置３およびサーバ５は、学習モードにおいて判定情報を修正するようにした。しかしながらこれに限らず、判定モードあるいは他のモードにおいて判定情報を修正するようにしてもよい。
【００６４】
なお、匂いは多岐に渡る種類の匂いがあるため、センサ装置１においてガスの特徴を示す検出値のパターンを得るためには多くの検出素子Ｆが必要となる。そのため、匂いの判定情報を作成または修正するのに、他の特定の質（音の種類、振動の種類、味の種類、等）より、より多くの負荷がかかる。そのため、情報処理装置３とサーバ５に負荷を分散した本発明を匂いに係る判定情報の生成と修正に用いることは好適であると言える。また、センサ装置１の検出素子Ｆが増えると、当該センサ装置１からの出力によって、匂いに係るプライバシーがより鮮明に分かるようになることから、プライバシー保護の観点からも、本発明を匂いに係る判定情報の生成と修正に用いることは好適であると言える。
【００６５】
なお、実施形態の情報処理装置３で実行されるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（FD）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
【００６６】
また、実施形態の情報処理装置３で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、実施形態の情報処理装置３で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
【００６７】
また、実施形態の情報処理装置３で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【符号の説明】
【００６８】
１      センサ装置
３      情報処理装置
５      サーバ
７      情報端末
Ｎ１    入力層
Ｎ２    中間層
Ｎ３    出力層
１０    判定システム
１４    メモリ部
３１    ＣＰＵ
３２    ＲＯＭ
３３    ＲＡＭ
３４    メモリ部
５１    ＣＰＵ
５２    ＲＯＭ
５３    ＲＡＭ
５４    メモリ部
３００  制御部
３０１  取得部
３０２  受信部
３０３  情報取得部
３０４  情報出力部
３０５  送信部
３０６  データ更新部
３４２  ガスデータ記憶部
３４３  判定情報記憶部
３４４  修正データ記憶部
３７１  モード切換部
５００  制御部
５０１  判定情報生成部
５０２  判定情報送信部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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