(57)【要約】【課題】出力装置、学習モデルの生成方法、コンピュータプログラム、および記憶媒体を提供する。【解決手段】出力装置は、学習アルゴリズムによって学習された学習モデルを用いて、人力駆動車の部品の取り付け状態に関する入力情報に応じて前記取り付け状態に関する出力情報を出力する処理部を備える。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習アルゴリズムによって学習された学習モデルを用いて、人力駆動車の部品の取り付け状態に関する入力情報に応じて前記取り付け状態に関する出力情報を出力する処理部を備える、出力装置。
【請求項２】
前記入力情報は、前記部品の識別情報を含む、請求項１に記載の出力装置。
【請求項３】
前記入力情報は、前記人力駆動車の車体に関する情報を含む、請求項１または２に記載の出力装置。
【請求項４】
前記入力情報は、前記人力駆動車のユーザの身体情報を含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の出力装置。
【請求項５】
前記入力情報は、前記人力駆動車の静止画像データおよび前記人力駆動車の動画像データの少なくともいずれか１つを含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の出力装置。
【請求項６】
前記入力情報は、前記人力駆動車から発せられる振動に関するデータを含む、請求項１から５のいずれか一項に記載の出力装置。
【請求項７】
前記振動に関するデータは、音声データを含む、請求項６に記載の出力装置。
【請求項８】
前記出力情報は、前記取り付け状態の適否に関する適否情報を含む、請求項１から７のいずれか1項に記載の出力装置。
【請求項９】
前記出力情報は、前記取り付け状態に対する提案に関する提案情報を含む、請求項１から８のいずれか1項に記載の出力装置。
【請求項１０】
前記提案情報は、前記部品の取り付け方に関する情報、前記部品の調整に関する情報、および、前記部品の交換に関する情報の少なくともいずれか１つを含む、請求項９に記載の出力装置。
【請求項１１】
人力駆動車の部品の取り付け状態に関する入力情報に応じて、前記取り付け状態に関する出力情報を出力するように構成されるニューラルネットワークを用いて学習モデルを生成する、学習モデルの生成方法であって、
前記入力情報に対する評価をラベル付けした教師データに応じて前記ニューラルネットワークの中間層におけるパラメータをコンピュータによって調整する、学習モデルの生成方法。
【請求項１２】
前記入力情報を前記ニューラルネットワークへ与えることによって出力された出力情報に対する評価をラベル付けした追加教師データに基づいて、前記学習モデルをコンピュータによって更新する、請求項１１に記載の学習モデルの生成方法。
【請求項１３】
人力駆動車の部品の取り付け状態に関する入力情報に応じて、前記取り付け状態に関する出力情報を出力するように構成されるニューラルネットワークを用いて学習モデルを生成する、学習モデルの生成方法であって、
前記入力情報を前記ニューラルネットワークへ与えることによって出力された出力情報に対する評価をラベル付けした教師データに応じて前記ニューラルネットワークの中間層におけるパラメータをコンピュータによって調整する、学習モデルの生成方法。
【請求項１４】
人力駆動車の部品の取り付け状態に関する入力情報に応じて、前記取り付け状態に関する出力情報を出力するように学習アルゴリズムによって学習された学習モデルに、取得した入力情報を与えて、
前記学習モデルから出力される出力情報に基づいて前記人力駆動車における部品の取り付け状態に関する情報を前記人力駆動車の画像を表示する表示部に前記画像に重畳および並べて表示する処理をコンピュータに実行させる、コンピュータプログラム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のコンピュータプログラムが記憶される記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人力駆動車のコンポーネントに関する適切な取り付け状態を提案するための情報の出力装置、学習モデルの生成方法、コンピュータプログラム、および記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
自転車をはじめとして電動アシスト付き自転車、Ｅバイクと呼ばれる電動自転車等、少なくとも部分的に人力が用いられる人力駆動車がある。人力駆動車は、フロントディレーラ、リアディレーラ、シートポスト、またはサスペンション等である複数のコンポーネントを備える。
【０００３】
複数のコンポーネントに対し、診断装置を接続して故障の有無を含む診断を行なう技術が知られている（特許文献１、２参照）。従来の診断装置は、コンポーネントと通信し、コンポーネントに所定の動作を指示した場合に動作が終了したか否か等によって故障を診断する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許第７８１９０３２号明細書
【特許文献２】米国特許第９２２７６９７号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
１つ１つのコンポーネントとして故障はしていない状況であっても、組み合わせとして適切でない場合がある。他のコンポーネントとの関係、乗り手の個性によっては、より適切な組立状態が提案されるべき場合もある。多数の条件に基づく適切な組立状態は、複数のコンポーネントそれぞれの状態を総合的に判断して提案されるべきである。
【０００６】
本発明の目的は、人力駆動車のコンポーネントを含む部品の適切な取り付け状態を提案するための情報を出力する出力装置、学習モデルの生成方法、コンピュータプログラム、および記憶媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１）本発明の第１側面に従う出力装置は、学習アルゴリズムによって学習された学習モデルを用いて、人力駆動車の部品の取り付け状態に関する入力情報に応じて前記取り付け状態に関する出力情報を出力する処理部を備える。
このため、取り付け状態に関する多様な情報に応じた出力情報が学習モデルから出力され、出力情報に基づいた部品の適切な取り付け状態の提案が可能である。
【０００８】
（２）本発明の第２側面に従う出力装置は、前記入力情報は、前記部品の識別情報を含む。
このため、人力駆動車に取り付けられる部品の組み合わせに応じた出力情報が学習モデルから出力され、出力情報に基づいた部品の適切な取り付け状態の提案が可能である。
【０００９】
（３）本発明の第３側面に従う出力装置は、前記入力情報は、前記人力駆動車の車体に関する情報を含む。
このため、人力駆動車の車体のサイズ、またはタイプ等の情報に応じた出力情報が学習モデルから出力され、出力情報に基づいた部品の適切な取り付け状態の提案が可能である。
【００１０】
（４）本発明の第４側面に従う出力装置は、前記入力情報は、前記人力駆動車のユーザの身体情報を含む。
このため、人力駆動車の部品に関し、人力駆動車に乗るユーザの体重、身長、または脚の長さ等に応じた部品の適切な取り付け状態の提案が可能である。
【００１１】
（５）本発明の第５側面に従う出力装置は、前記入力情報は、前記人力駆動車の静止画像データおよび前記人力駆動車の動画像データの少なくともいずれか１つを含む。
このため、人力駆動車の部品に関し、人力駆動車を撮影した静止画像データまたは動画像データを入力とし、人力駆動車全体の観察結果に応じた部品の適切な取り付け状態の提案が可能である。
【００１２】
（６）本発明の第６側面に従う出力装置は、前記入力情報は、前記人力駆動車から発せられる振動に関するデータを含む。
このため、人力駆動車の部品に関し、人力駆動車の駆動中の振動に基づいた部品の適切な取り付け状態の提案が可能である。
【００１３】
（７）本発明の第７側面に従う出力装置は、前記振動に関するデータは、音声データを含む。
このため、人力駆動車の部品に関し、人力駆動車の駆動中に集音される音声データを入力とし、異音を含む多様な発生音に応じた部品の適切な取り付け状態の提案が可能である。
【００１４】
（８）本発明の第８側面に従う出力装置は、前記出力情報は、前記取り付け状態の適否に関する適否情報を含む。
このため、人力駆動車の部品に関し、多様な入力情報に応じて部品の取り付け状態の適否が学習モデルから出力され、部品の取り付け状態の適否の提示が可能である。
【００１５】
（９）本発明の第９側面に従う出力装置は、前記出力情報は、前記取り付け状態に対する提案に関する提案情報を含む。
このため、人力駆動車の部品に関し、多様な入力情報に対応する部品の取り付け状態に対する適切な他の取り付け状態の提案が学習モデルから出力されるので、出力される情報から部品の適切な取り付け状態の提案が可能である。
【００１６】
（１０）本発明の第１０側面に従う出力装置は、前記提案情報は、前記部品の取り付け方に関する情報、前記部品の調整に関する情報、および、前記部品の交換に関する情報の少なくともいずれか１つを含む。
このため、人力駆動車の部品に関し、多様な入力情報に対応する部品の取り付け状態に応じた部品の適切な取り付け方、調整量、調整方法、部品の交換の提案が可能である。
【００１７】
（１１）本発明の第１１側面に従う学習モデルの生成方法は、人力駆動車の部品の取り付け状態に関する入力情報に応じて、前記取り付け状態に関する出力情報を出力するように構成されるニューラルネットワークを用いて学習モデルを生成する、学習モデルの生成方法であって、前記入力情報に対する評価をラベル付けした教師データに応じて前記ニューラルネットワークの中間層におけるパラメータをコンピュータによって調整する。
このため、人力駆動車の部品の取り付け状態に関する多様な入力情報と、入力情報に対応する適切な取り付け状態に対応する既知の教師データに基づいて学習モデルが生成される。学習モデルから出力される出力情報を用いることによって部品の適切な取り付け状態の提案が可能である。
【００１８】
（１２）本発明の第１２側面に従う学習モデルの生成方法は、前記入力情報を前記ニューラルネットワークへ与えることによって出力された出力情報に対する評価をラベル付けした追加教師データに基づいて、前記学習モデルをコンピュータによって更新する。
このため、人力駆動車の部品に関して学習中のニューラルネットワークから出力される出力情報に対する評価に基づいてニューラルネットワークが逐次更新され、部品の取り付け状態の提案がより適切となる。
【００１９】
（１３）本発明の第１３側面に従う学習モデルの生成方法は、人力駆動車の部品の取り付け状態に関する入力情報に応じて、前記取り付け状態に関する出力情報を出力するように構成されるニューラルネットワークを用いて学習モデルを生成する、学習モデルの生成方法であって、前記入力情報を前記ニューラルネットワークへ与えることによって出力された出力情報に対する評価をラベル付けした教師データに応じて前記ニューラルネットワークの中間層におけるパラメータをコンピュータによって調整する。
このため、予め教師データを用いることなく、学習中のニューラルネットワークから出力される出力情報に対する評価に基づいてニューラルネットワークが逐次更新され、部品の取り付け状態の提案がより適切となる。
【００２０】
（１４）本発明の第１４側面に従うコンピュータプログラムは、人力駆動車の部品の取り付け状態に関する入力情報に応じて、前記取り付け状態に関する出力情報を出力するように学習アルゴリズムによって学習された学習モデルに、取得した入力情報を与えて、前記学習モデルから出力される出力情報に基づいて前記人力駆動車における部品の取り付け状態に関する情報を前記人力駆動車の画像を表示する表示部に前記画像に重畳および並べて表示する処理をコンピュータに実行させる。
このため、人力駆動車の部品の取り付け状態に関する多様な入力情報に基づき適切な取り付け状態を提案するための出力情報が、車体の情報、乗り手の情報等の多様な条件に合わせて学習モデルから出力される。学習モデルから出力された情報に基づいて人力駆動車の画像に対応させた部品の適切な取り付け状態を示す画像が表示され、視覚的に分かりやすい提案が可能である。
【００２１】
（１５）本発明の第１５側面に従う記憶媒体は、前記（１４）のコンピュータプログラムが記憶される。
このため、記憶媒体からコンピュータによって読み出されるコンピュータプログラムに基づいて前記コンピュータは、学習モデルから出力された情報に基づいて人力駆動車の画像に対応させた部品の適切な取り付け状態を示す画像が表示され、視覚的に分かりやすい提案が可能である。
【発明の効果】
【００２２】
本発明に関する人力駆動車の部品の取り付け状態に関する情報を出力する出力装置によれば、人力駆動車のコンポーネントを含む部品の適切な取り付け状態を提案するための情報を出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】第１実施形態の出力装置および端末装置の構成を示すブロック図である。
【図２】学習モデルの生成方法の一例を示すフローチャートである。
【図３】学習モデルの生成方法の他の一例を示すフローチャートである。
【図４】学習モデルの概要を示す図である。
【図５】取り付け状態の提案に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】端末装置にて表示される画面例を示す図である。
【図７】端末装置にて表示される画面例を示す図である。
【図８】第２実施形態の出力装置および端末装置の構成を示すブロック図である。
【図９】第２実施形態における学習モデルの生成方法の一例を示すフローチャートである。
【図１０】第２実施形態の学習モデルの概要を示す図である。
【図１１】取り付け状態の提案に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１２】取り付け状態の提案に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３】第２実施形態の端末装置にて表示される画面例を示す図である。
【図１４】第２実施形態の端末装置にて表示される画面例を示す図である。
【図１５】第３実施形態における端末装置の構成を示すブロック図である。
【図１６】第４実施形態の出力装置が適用される人力駆動車の側面図である。
【図１７】第４実施形態における出力装置の構成を示すブロック図である。
【図１８】第４実施形態における学習モデルの生成方法の一例を示すフローチャートである。
【図１９】第４実施形態における学習モデルの概要を示す図である。
【図２０】第４実施形態における取り付け状態の適否の判断に関する処理手順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】
【００２４】
以下の各実施形態に関する説明は、本発明に関する出力装置が取り得る形態の例示であり、その形態を制限することを意図していない。本発明に関する出力装置は、各実施形態の変形例、および、相互に矛盾しない少なくとも２つの変形例が組み合わせられた形態等のように各実施形態とは異なる形態を取り得る。
【００２５】
以下の各実施形態に関する説明において、前、後、前方、後方、左、右、横、上、および、下等の方向を表す言葉は、ユーザが人力駆動車のサドルに着座した状態における方向を基準として用いられる。
【００２６】
（第１実施形態）
第１実施形態では、人力駆動車の部品メーカによって管理される出力装置１と、出力装置１から提供される人力駆動車の部品の取り付け状態に関する情報に基づいて人力駆動車のメンテナンスに用いられる端末装置２とを用いたメンテナンス方法について説明する。
【００２７】
図１は、第１実施形態の出力装置１および端末装置２の構成を示すブロック図である。第１実施形態において出力装置１は、サーバコンピュータを用いる。出力装置１は、パーソナルコンピュータであってもよい。出力装置１は、処理部１０、記憶部１２、および通信部１４を備える。第１実施形態において以下では、出力装置１は１台のサーバコンピュータとして説明するが、複数のサーバコンピュータで機能又は処理を分散させてもよいし、１台の大型コンピュータに仮想的に生成される複数のインスタンスの内の１つであってもよい。
【００２８】
処理部１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）またはＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を用いたプロセッサである。処理部１０は、内蔵するＲＯＭ（Read Only Memory）およびＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを用い、各構成部を制御して処理を実行する。処理部１０は、記憶部１２に記憶されている学習モデル１Ｍを含む学習プログラム１Ｐに基づいて、学習モデル１Ｍを生成し、生成した学習モデル１Ｍを用いて人力駆動車の組み立てに関する情報を端末装置２へ向けて出力する。
【００２９】
記憶部１２は、ハードディスク、または、ＳＳＤ（Solid State Drive ）を用い、学習プログラム１Ｐを含む処理部１０が参照するプログラム、およびデータを記憶する。記憶部１２は、学習プログラム１Ｐに基づいて生成される学習モデル１Ｍを記憶する。記憶部１２には、部品メーカが取り扱う部品の取り付け方を説明する説明書のデータが記憶されている。学習プログラム１Ｐ、および学習モデル１Ｍは、記憶媒体３に記憶された学習プログラム３０Ｐおよび学習モデル３０Ｍを読み出して記憶部１２に複製されたものであってもよい。
【００３０】
通信部１４は、公衆通信網Ｎ１を含むネットワークＮを介した端末装置２との通信接続を実現する通信モジュールである。通信部１４は例えば、Wi-Fi に対応する無線通信デバイスである。通信部１４は第２例では、ネットワークＮに含まれるキャリアネットワークＮ２を介した通信接続を実現するキャリア通信用モジュールである。通信部１４は第３例では有線接続用のネットワークカードである。
【００３１】
端末装置２は、メンテナンスを行なう人力駆動車のユーザ、または人力駆動車の販売者が所有するタブレット等の通信端末である。端末装置２は、所謂スマートフォンであってもよい。端末装置２は、ラップトップ型のパーソナルコンピュータであってもよい。端末装置２は、処理部２０、記憶部２２、通信部２４、表示部２６、および操作部２８を備える。
【００３２】
処理部２０は、ＣＰＵまたはＧＰＵを用いたプロセッサである。処理部２０は、内蔵するＲＯＭ、およびＲＡＭ等のメモリを用い、各構成部を制御して処理を実行する。処理部２０は、プロセッサ、メモリ、記憶部２２および通信部２４を集積した１つのハードウェア、ＳｏＣ（System On a Chip）として構成されていてもよい。処理部２０は、記憶部２２に記憶されているメンテナンスアプリプログラム２Ｐに基づいて、人力駆動車の組み立てに関する情報を表示部２６に表示する。
【００３３】
記憶部２２は、フラッシュメモリを用い、メンテナンスアプリプログラム２Ｐを含む処理部２０が参照するプログラム、およびデータを記憶する。記憶部２２に記憶されているメンテナンスアプリプログラム２Ｐは、人力駆動車の部品メーカから提供され、任意の配信サーバから配信され、汎用コンピュータである端末装置２にインストールされる。メンテナンスアプリプログラム２Ｐは、記憶媒体５に記憶されたメンテナンスアプリプログラム５０Ｐを読み出して記憶部２２に複製されたものであってもよい。
【００３４】
通信部２４は、公衆通信網Ｎ１への通信接続を実現する通信モジュールである。通信部２４は例えば、Wi-Fi に対応する無線通信デバイスである。通信部２４は第２例では、キャリアネットワークＮ２を介した通信を実現するキャリア通信用モジュールである。通信部２４は第３例ではネットワークカードである。
【００３５】
表示部２６は、液晶パネルまたは有機ＥＬディスプレイ等のディスプレイ装置を用いる。表示部２６は、人力駆動車における部品の取り付け状態に関する情報を、人力駆動車の画像と共に表示する。
【００３６】
操作部２８は、利用者の操作を受け付けるインタフェースであり、物理ボタン、ディスプレイ内蔵のタッチパネルデバイス、スピーカ、およびマイクロフォン等を用いる。操作部２８は、物理ボタンまたはタッチパネルにて表示部２６で表示している画面上で操作を受け付けてもよいし、マイクロフォンにて入力音声から操作内容を認識し、スピーカで出力する音声との対話形式で操作を受け付けてもよい。
【００３７】
上述のような構成を有する第１実施形態の出力装置１は、後述する学習アルゴリズムによって学習された学習モデル１Ｍを用いて、人力駆動車の部品の取り付け状態に関する入力情報に応じて部品の取り付け状態に関する出力情報を出力する。出力情報は端末装置２へ送信され、端末装置２では、メンテナンスアプリプログラム２Ｐに基づいてこれを受信し、受信した出力情報に基づいて人力駆動車における部品の取り付け状態に関する情報を、表示部２６に表示する。
【００３８】
第１に出力装置１にて生成される学習モデル１Ｍについて説明する。学習モデル１Ｍは予め、出力装置１または外部装置によって生成される。図２は、学習モデル１Ｍの生成方法の一例を示すフローチャートである。出力装置１は、ニューラルネットワーク（以下ＮＮ：Neural Network）を用いた教師ありの深層学習アルゴリズムによって人力駆動車の部品の取り付け状態に関する入力情報に対する出力情報を出力する学習モデル１Ｍを生成する。学習アルゴリズムは教師なしの学習アルゴリズムでもよいし、リカレントニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network）でもよい。学習アルゴリズムは強化学習でもよい。
【００３９】
処理部１０は生成を開始する前に、教師データとなる情報を収集し、記憶部１２に記憶しておく。教師データは、人力駆動車の部品の取り付け状態に関する情報と、取り付け状態に対して適否の判定結果が付与された情報群である。これらの情報群は、人力駆動車または部品のメーカにより収集され、適切または不適切であると判定された取り付け状態の人力駆動車の情報である。情報群は人力駆動車の販売店、組み立て工場または試験場で収集される。適否の判定の主体は、組立のエンジニア、メーカのエンジニア等である。判定の主体は、ユーザであってもよい。入力情報は例えば、部品の識別情報であり、メーカ名、型番、品番、品名である。入力情報は車体情報を含む。車体情報は、フレーム、フロントフォーク、ハンドル、ステム、およびシートポストそれぞれのサイズ、種類、および品番を含む。入力情報は、部品の識別情報および車体情報に対応する人力駆動車に乗るユーザの身体情報を含む。身体情報は、ユーザの体重、身長、脚の長さ、および腕の長さ等のいずれか１つを少なくとも含む。
【００４０】
処理部１０は、収集された情報群を用いて以下の処理を実行する。
処理部１０は、記憶部１２に記憶された人力駆動車の部品の取り付け状態に関し、人力駆動車に取り付けられる部品の識別情報を取得する（ステップＳ１０１）。処理部１０は、ステップＳ１０１で取得した１つまたは複数の部品が取り付けられた人力駆動車の車体に関する情報を取得する（ステップＳ１０３）。処理部は、ステップＳ１０１で取得した１つまたは複数の部品が取り付けられた人力駆動車のユーザの身体情報を取得する（ステップＳ１０５）。
【００４１】
処理部１０は、ステップＳ１０１からステップＳ１０５で取得した入力情報に、予め与えられた適否の判定結果のラベルを付与することで教師データを作成する（ステップＳ１０７）。
【００４２】
処理部１０は、記憶部１２に記憶されている情報群のうち、所定の条件を満たす全ての情報群から教師データを作成したか否かを判断する（ステップＳ１０９）。所定の条件は例えば、同一の取り付け状態について入力情報を取得するに関し、教師データとなる情報数の数である。ステップＳ１０９で全ての情報群から教師データを作成していないと判断された場合（Ｓ１０９：ＮＯ）、処理部１０は処理をステップＳ１０１へ戻す。
【００４３】
ステップＳ１０９で全ての情報群から教師データを作成したと判断された場合（Ｓ１０９：ＹＥＳ）、処理部１０は作成した教師データをＮＮへ与える（ステップＳ１１１）。処理部１０は、与えられた教師データによってＮＮの中間層における重みおよびバイアスの少なくとも一方を含むパラメータを学習し（ステップＳ１１３）、処理を終了する。
【００４４】
これにより、学習モデル１Ｍは、前記入力情報に対する評価を予めラベル付けした教師データに応じてＮＮの中間層におけるパラメータをコンピュータによって調整することで生成される。
【００４５】
学習モデル１Ｍの生成は、上述のラベル付けした教師あり学習方法には限られない。図３は、学習モデル１Ｍの生成方法の他の一例を示すフローチャートである。図３のフローチャートに示した処理手順の内、図２のフローチャートと共通する手順については同一のステップ番号を付して詳細な説明を省略する。図３のフローチャートでは、１つの取り付け状態、または１台の人力駆動車に関する情報に基づいて処理部１０が処理を実行する。処理部１０は、多様な人力駆動車または多様な取り付け状態の１つ１つに対し、以下の処理をそれぞれ実行する。
【００４６】
処理部１０は、１つの取り付け状態について、ステップＳ１０３からステップＳ１０５で取得した入力情報を、学習中のＮＮへ与える（ステップＳ１２１）。処理部１０は、入力情報をＮＮへ与えた場合にＮＮから出力される取り付け状態の全体としての適否の情報、例えばスコアを特定する（ステップＳ１２３）。処理部１０は、特定された適否の情報と、予め付与されている判定結果とを比較し評価値を導出する（ステップＳ１２５）。評価値は例えばステップＳ１２３で特定されたスコアと判定結果に対応するスコアとの誤差である。誤差のパラメータは例えば角度、距離、寸法、方位、または重さである。
【００４７】
処理部１０は、導出した評価値を中間層へ与えて中間層におけるパラメータを更新し（ステップＳ１２７）、処理を終了する。ステップＳ１２７では、導出された誤差が最小になるようにパラメータが更新される。ステップＳ１２７によってステップＳ１０１からステップＳ１０５によって取得された入力情報をＮＮに入力した場合に出力される出力情報に対する評価の教師データによって調整され、学習モデル１Ｍが生成される。
【００４８】
処理部１０は、図２のフローチャートに示した処理手順、または図３のフローチャートに示した処理手順のいずれかによって学習モデル１Ｍを生成してもよいし、いずれの処理手順をも実行してもよい。いずれの処理手順をも実行する場合、処理部１０は例えば、図２のフローチャートに示した手順で初期的に学習モデル１Ｍを生成し、生成された学習モデル１Ｍの中間層におけるパラメータを、図３のフローチャートに示した処理手順によって調整し、再更新するとよい。
【００４９】
図４は、学習モデル１Ｍの概要を示す図である。学習モデル１Ｍは、人力駆動車の部品に関する入力情報を入力する入力層３１と、人力駆動車の部品の取り付け状態に対する適否に関する出力情報を出力する出力層３２とを備える。学習モデル１Ｍは、入力情報が入力された場合に適否を出力するように教師データによって学習済みのパラメータを有する中間層３３を備える。入力層３１に、部品に関する入力情報が入力された場合、学習済みパラメータによって中間層３３で演算が行なわれ、出力層３２から入力された部品の適否に関する出力情報が出力される。
【００５０】
図４の具体例では入力層３１には、部品の取り付け状態の適否に関し、異なる種別の部品それぞれの識別情報が与えられる。図４の具体例では部品の識別情報は、電動コンポーネントについての識別情報が与えられる。フロントディレーラ、リアディレーラ、ディスクロータが例示されている。
【００５１】
入力層３１には、車体情報が与えられる。車体情報は、上述したようにフレーム、フロントフォーク、ハンドル、ステム、およびシートポストそれぞれのサイズ、種類、および品番を含む。
【００５２】
入力層３１には、ユーザの身体情報が与えられる。身体情報は、身長、および体重を含む。身体情報は他に、脚の長さ、手の長さ、または性別であってもよい。
【００５３】
図４の具体例は、部品の識別情報、車体情報、および身体情報全てを入力層３１に与える構成である。しかしながら、出力装置１における処理は、全てを与える構成に限らない。部品の識別情報、車体情報、および身体情報の一部のみであってもよい。適否の対象に応じて、入力される情報が区別されてもよい。例えば、リアディレーラの取り付けに関する適否の情報を出力する学習モデル１Ｍの場合には、フレームの種類、長さ、およびフロントディレーラの品番を入力するというように区別されてもよい。
【００５４】
このように生成された学習モデル１Ｍは、以下の部品の取り付け状態の提案処理に利用される。図５は、取り付け状態の提案に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。取り付け状態の提案は、ユーザが用いる端末装置２がメンテナンスアプリプログラム２Ｐを実行し、メンテナンスを開始した場合に開始される。
【００５５】
端末装置２の処理部２０は、メンテナンスアプリプログラム２Ｐに基づいてユーザの人力駆動車についての情報の入力画面にて、入力を受け付ける（ステップＳ２０１）。処理部２０は、入力画面への入力に基づいて、メンテナンス対象の人力駆動車に取り付けられている、またはこれから組み立てられる人力駆動車の部品の識別情報、車体情報、およびユーザの身体情報を受け付ける（ステップＳ２０３）。
【００５６】
処理部２０は、受け付けた部品の識別情報、車体情報、およびユーザの身体情報を含む判定依頼を通信部２４から出力装置１へ向けて送信する（ステップＳ２０５）。
【００５７】
出力装置１は、通信部１４によって判定依頼を受信し（ステップＳ１３１）、処理部１０は、受信した判定依頼から人力駆動車に取り付けられる部品の識別情報を取得する（ステップＳ１３３）。処理部１０は、判定依頼から人力駆動車の車体に関する情報を取得する（ステップＳ１３５）。車体の情報は、人力駆動車のフレーム、フロントフォーク、ハンドル、ステム、およびシートポストそれぞれのサイズ、種類、および品番のいずれかである。処理部１０は、判定依頼から人力駆動車のユーザの身体情報を取得する（ステップＳ１３７）。ステップＳ１３７において身体情報とは、ユーザの体重、身長、脚の長さ、および腕の長さ等のいずれか１つを少なくとも含む。
【００５８】
ステップＳ１３５およびステップＳ１３７の処理は、いずれか一方のみであってもよい。つまり、学習モデル１Ｍに入力されるべき情報は、車体情報および身体情報の両方であってもよいし、いずれか一方のみであってもよい。
【００５９】
出力装置１の処理部１０は、ステップＳ１３３，Ｓ１３５，Ｓ１３７で取得した入力情報を、学習モデル１Ｍへ与える（ステップＳ１３９）。処理部１０は、入力情報を学習モデル１Ｍに与えた場合に学習モデル１Ｍから出力される取り付け状態の全体としての適否の情報、例えばスコアを特定する（ステップＳ１４１）。
【００６０】
処理部１０は、ステップＳ１３３で取得した部品の識別情報に基づいて、対象の部品に対応する説明書データを記憶部１２から読み出し（ステップＳ１４３）、ステップＳ１３５で取得した車体情報に基づいて、使用される車体に関連する説明書データを記憶部１２から読み出す（ステップＳ１４５）。処理部１０は、身体情報に基づいて、体格別に推奨される部品の説明書データを読み出してもよい。
【００６１】
処理部１０は、ステップＳ１４１で特定した適否の情報と、ステップＳ１４３およびステップＳ１４５で読み出した説明書データとを通信部１４から判定依頼元の端末装置２へ送信する（ステップＳ１４７）。
【００６２】
端末装置２では、通信部２４から適否の情報と説明書データとを受信し（ステップＳ２０７）、処理部２０は受信した適否の情報を表示部２６に表示させる（ステップＳ２０９）。処理部２０は、受信した情報に基づいて適否を判断し（ステップＳ２１１）、適と判断された場合には（Ｓ２１１：ＹＥＳ）、処理をそのまま終了する。
【００６３】
ステップＳ２１１にて不適と判断された場合（Ｓ２１１：ＮＯ）、処理部２０はステップＳ２０７で受信した説明書データに基づいて部品の取り付け方の見本を表示部２６に表示させ（ステップＳ２１３）、処理を終了する。
【００６４】
処理部２０は、ステップＳ２１１の判断に拘わらず、部品の取り付け方の見本を表示部２６に表示するようにしてもよい。
【００６５】
図６および図７は、端末装置２にて表示される画面例を示す図である。ユーザが端末装置２を使用してメンテナンスアプリプログラム２Ｐを選択し起動させた場合、処理部２０は、メンテナンスアプリプログラム２Ｐに基づいて、部品の取り付け状態に関し、入力情報を受け付ける入力画面２６１を表示部２６に表示する。入力画面２６１は図６に示すように、部品の識別情報のコンポーネント毎の選択画面２６３、車体情報の選択画面２６５、身体情報の選択画面２６７を含む。入力画面２６１は、適否の判定依頼を送信するための送信ボタン２６９を含む。送信ボタン２６９が選択された場合、処理部２０は、選択画面２６３，２６５，２６７で受け付けた情報を含む判定依頼を通信部２４から送信する（Ｓ２０５）。選択画面２６７ではなく自由入力欄であってもよい。
【００６６】
図７は、判定依頼に対応する適否の情報を表示する提案画面２７１の例を示している。図７に示すように、提案画面２７１には、適否の結果と共に、取り付け方の説明書データへのリンク２７３が含まれている。リンク２７３が選択されると、説明書、つまり適切な取り付け方の提案が表示部２６に表示される。また図７に示すように、提案画面２７１には、適否の結果と共に、推奨する部品を示しており、部品の交換に関する情報を含むとよい。
【００６７】
上述したように、学習済みの学習モデル１Ｍは、人工知能ソフトウエアの一部であるメンテナンスアプリプログラム２０Ｐのプログラムモジュールとしての利用が想定される。本開示の学習モデル１Ｍは上述したように、処理部１０および記憶部１２を備える出力装置１における端末装置２との連携処理で用いられる。
【００６８】
このようにして、学習モデル１Ｍに基づいて取り付け状態に関する多様な情報、部品を識別する情報、車体の種類またはサイズに関する情報、乗り手であるユーザの身体に応じた出力情報が出力され、出力情報に基づいた部品の適切な取り付け状態の提案が可能である。
【００６９】
（第２実施形態）
図８は、第２実施形態の出力装置１および端末装置２の構成を示すブロック図である。第２実施形態における出力装置１は、記憶部１２に学習モデル１２Ｍを記憶する。学習モデル１２Ｍは、適否の対象の部品別に学習される。学習モデル１２Ｍは、取り付け状態に関する入力情報として、人力駆動車を撮像した静止画像データまたは動画像データを入力する。端末装置２は、処理部２０、記憶部２２、通信部２４、表示部２６、および操作部２８の他に、撮像部２９を備える。撮像部２９は、撮像素子を含み、処理部２０の指示に基づいて静止画像または動画像を撮像し、撮像により得られるデータを出力するデバイスである。
【００７０】
出力装置１および端末装置２の構成と、学習モデル１２Ｍの生成方法、学習モデル１２Ｍの内容、学習モデル１２Ｍに基づく取り付け状態の適否の情報の出力方法に関する処理手順以外は、実施の形態１と同様である。したがって、実施の形態２の構成のうち、実施の形態１と共通する構成については同一の符号を付して詳細な説明を省略する。
【００７１】
図９は、第２実施形態における学習モデル１２Ｍの生成方法の一例を示すフローチャートである。第２実施形態においても出力装置１は、ＮＮを用いた教師ありの深層学習アルゴリズムによって部品の取り付け状態に関する出力情報を出力する学習モデル１２Ｍを生成する。
【００７２】
処理部１０は、生成を開始する前に、教師データとなる情報を収集し、記憶部１２に記憶しておく。教師データは、人力駆動車の部品の取り付け状態を撮像した静止画像データ、または動画像データである入力情報に、撮像されている取り付け状態に対する適否の判定結果が付与された情報群である。これらの情報群は、人力駆動車または部品のメーカにより収集され、適切または不適切であると判定された取り付け状態の人力駆動車の情報である。静止画像データ、または動画像データは、人力駆動車の販売店、組み立て工場または試験場で収集される。静止画像データ、または動画像データは、対象となる部品の種別に分類されている。入力情報は、静止画像データ、または動画像データに加え、第１実施形態で示した部品の識別情報、車体情報、またはユーザの身体情報を含んでもよい。
【００７３】
処理部１０は、部品別に以下の生成処理を実行する。処理部１０は例えば、フロントディレーラを撮像したものとして分類されている静止画像データ、または動画像データを教師データとして以下の処理を行なう。
【００７４】
処理部１０は、記憶部１２に記憶された人力駆動車の部品の取り付け状態に関し、対象の部品を選択する（ステップＳ１５１）。部品を取り付けた人力駆動車を撮像した静止画像データおよび動画像データの少なくともいずれか１つを取得する（ステップＳ１５３）。静止画像データ、または動画像データは、人力駆動車全体を撮像したデータであってもよいが、取り付け状態の適否の判定の対象を拡大して撮像したデータでもよい。
【００７５】
処理部１０は、静止画像、または動画像を撮像した対象の人力駆動車に取り付けられている部品の識別情報を取得する（ステップＳ１５５）。ステップＳ１５５では処理部１０は例えば、フロントディレーラの品番または型名を取得する。処理部１０は、車体情報を取得し（ステップＳ１５７）、ユーザの身体情報を取得する（ステップＳ１５９）。ステップＳ１５５，Ｓ１５７，Ｓ１５９の処理は、いずれも省略されてもよいし、いずれか１つ、またはいずれか２つが実行されてもよい。
【００７６】
処理部１０は、ステップＳ１５３からステップＳ１５９で取得した入力情報に、予め与えられた適否の判定結果のラベルを付与することで教師データを作成する（ステップＳ１６１）。
【００７７】
処理部１０は、記憶部１２に記憶されている情報群のうち、対象の部品について所定の条件を満たす全ての情報群から教師データを作成したか否かを判断する（ステップＳ１６３）。所定の条件は例えば、同一の取り付け状態について入力情報を取得するに関し、教師データとなる情報数に対する上限である。ステップＳ１６３で全ての情報群から教師データを作成していないと判断された場合（Ｓ１６３：ＮＯ）、処理部１０は処理をステップＳ１５３へ戻す。
【００７８】
ステップＳ１６３で全ての情報群から教師データを作成したと判断された場合（Ｓ１６３：ＹＥＳ）、処理部１０は作成した教師データをＮＮへ与える（ステップＳ１６５）。処理部１０は、与えられた教師データによってＮＮの中間層における重みおよびバイアスの少なくとも一方を含むパラメータを学習し（ステップＳ１６７）、処理を終了する。
【００７９】
これにより、学習モデル１２Ｍは、前記入力情報に対する評価を予めラベル付けした教師データに応じてＮＮの中間層におけるパラメータをコンピュータによって調整することで生成される。
【００８０】
第２実施形態でも処理部１０は、第１実施形態の図３のフローチャートで示したように、１つの静止画像データ、または動画像データを入力してＮＮから出力される適否に関する出力情報と、既知の判定結果との差分を求め、誤差伝播によって学習モデル１２Ｍを生成してもよい。対応する処理手順についてフローチャートおよび詳細な説明は省略する。処理部１０は、図９のフローチャートに示した処理手順の後に、誤差伝播によって中間層のパラメータを調整するようにしてもよい。
【００８１】
図１０は、第２実施形態の学習モデル１２Ｍの概要を示す図である。学習モデル１２Ｍは、人力駆動車の部品に関する入力情報を入力する入力層３１と、人力駆動車の部品の取り付け状態に対する適否に関する出力情報を出力する出力層３２とを備える。学習モデル１２Ｍは、入力情報が入力された場合に適否を出力するように教師データによって学習済みのパラメータを有する中間層３３を備える。入力層３１に、部品に関する入力情報が入力された場合、学習済みパラメータによって中間層３３で演算が行なわれ、出力層３２から入力された部品の適否に関する出力情報が出力される。
【００８２】
図１０の具体例では入力層３１には、部品の取り付け状態の適否に関し、人力駆動車を撮像した静止画像データ、または動画像データが与えられる。入力層３１には、静止画像データ、または動画像データとは別で、第１実施形態に示したような入力情報、例えば部品の識別情報、車体情報、およびユーザの身体情報のいずれか、または全部が与えられてもよい。
【００８３】
図１０の具体例は、静止画像データ、または動画像データと、部品の識別情報および車体情報とが入力される構成である。しかしながら、出力装置１における処理は、全てを与える構成に限らない。静止画像データ、または動画像データのみであってもよい。図１０に示すように、静止画像データ、または動画像データの特徴量が出力された後の中間層３３に、部品情報、および車体情報を入力するようにしてもよいし、静止画像データ、または動画像データは、事前に畳み込みニューラルネットワークを用いて特徴量を導出してから、入力層３１に入力されてもよい。
【００８４】
学習モデル１２Ｍの入力情報は、適否の対象に応じて、入力される情報が区別されてもよい。上述したように、フロントディレーラの取り付けに関する適否の情報を出力する学習モデル１２Ｍを生成する場合には、フロントディレーラを撮像した静止画像データと部品の識別情報とを入力し、ディスクロータを対象とする場合にはディスクロータの静止画像データと車体情報とを入力するように区別されてもよい。
【００８５】
図１０では学習モデル１２Ｍから、出力情報として、適切であるか、または不適切な場合にはいずれのタイプの不適切な状態であるのか夫々の確率が出力される。処理部１０は、出力される適切である状態、タイプＡの不適切な状態、タイプＢの不適切な状態の確率によっていずれの状態であるかを特定する。学習モデル１２Ｍはこれに限らず、適切なタイプＧの状態、適切なタイプＥの状態を含む複数の状態の内のいずれかの確率を出力してもよい。
【００８６】
このように学習された学習モデル１２Ｍは、新たに静止画像データ、または動画像データが入力された場合に、画像に写っている部品の取り付け状態の適否に関する確率を出力する。
【００８７】
学習モデル１２Ｍは、以下の部品の取り付け状態の提案処理に利用される。図１１および図１２は、取り付け状態の提案に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。取り付け状態の提案は、ユーザが用いる端末装置２がメンテナンスアプリプログラム２Ｐを実行し、メンテナンスを開始した場合に開始される。
【００８８】
端末装置２の処理部２０は、メンテナンスアプリプログラム２０Ｐに基づいて、ユーザの人力駆動車についての情報の入力画面にて、適否の判定対象の部品の静止画像または動画像の撮像を促す画面を表示部２６に表示させる（ステップＳ２２１）。処理部２０は、撮像開始の操作を操作部２８で受け付けて、人力駆動車の静止画像、または動画像を撮像部２９により撮像する（ステップＳ２２３）。ステップＳ２２３において処理部２０は、予め撮像された静止画像、または動画像のデータを記憶部１２から読み出してもよい。
【００８９】
処理部２０は、入力画面への入力に基づいて、撮像された人力駆動車に取り付けられている、またはこれから組み立てられる人力駆動車の部品の識別情報、および車体情報を受け付ける（ステップＳ２２５）。
【００９０】
処理部２０は、撮像された静止画像、または動画像のデータと、入力された部品の識別情報、および、車体情報を含む判定依頼を通信部２４から出力装置１へ向けて送信する（ステップＳ２２７）。処理部２０はステップＳ２２７において、撮像対象の部品の種別、フロントディレーラか、リアディレーラ、ディスクロータのいずれであるかを識別する情報を指定する。
【００９１】
出力装置１は、通信部１４によって判定依頼を受信し（ステップＳ１７１）、処理部１０は、判定依頼で指定された部品の種別に対応する学習モデル１２Ｍを選択する（ステップＳ１７３）。
【００９２】
処理部１０は、受信した判定依頼から部品を取り付けた人力駆動車を撮像した静止画像データおよび動画像データの少なくともいずれか１つを取得する（ステップＳ１７５）。処理部１０は、判定依頼からステップＳ１７３の静止画像データ、または動画像データに写っている人力駆動車の部品の識別情報を取得する（ステップＳ１７７）。処理部１０は、判定依頼から人力駆動車の車体に関する情報を取得する（ステップＳ１７９）。
【００９３】
処理部１０は、ステップＳ１７５で取得した静止画像データ、または動画像データと、部品の識別情報、および、車体に関する情報を、ステップＳ１７３で選択した学習モデル１２Ｍへ与える（ステップＳ１８１）。処理部１０は、学習モデル１２Ｍから出力される部品の取り付け状態の適否の情報、例えば適切な状態、タイプＡの不適切な状態、タイプＢの不適切な状態のいずれであるかを特定する（ステップＳ１８３）。
【００９４】
処理部１０は、特定された状態に基づいて、適切な状態とするための提案情報を記憶部２２から読み出し（ステップＳ１８５）、類似する画像データを取得する（ステップＳ１８７）。ステップＳ１８５で提案情報は、部品の種別毎に、適切な状態と特定された場合のメッセージ、タイプＡの不適切な状態と特定された場合の適切な状態とするための提案内容、タイプＢの不適切な状態と特定された場合の提案内容として記憶部１２に記憶されている。類似する画像データは、静止画像データでもよいし、動画像データでもよい。
【００９５】
処理部２０はステップＳ１８３で特定された適否の情報と、ステップＳ１８５で読み出した提案情報及び類似する画像データとを通信部１４から判定依頼元の端末装置２へ送信する（ステップＳ１８９）。
【００９６】
類似する画像データの取得は必須ではなく、ステップＳ１８５で読み出した提案情報のみであってもよい。提案情報は、部品の取り付けに係る角度、基準点からの距離等を具体的に示すメッセージであってもよい。画像データと共に提案情報を送信する場合には、提案情報は数値のみであってもよく、画像データと共に距離、または角度を示す数値が表示されるとよい。
【００９７】
端末装置２では、通信部２４から適否の情報、提案情報および画像データを受信し（ステップＳ２２９）、処理部２０は受信した適否の情報を表示部２６に表示させる（ステップＳ２３１）。処理部２０は、受信した情報に基づいて適否を判断し（ステップＳ２３３）、適と判断された場合には（Ｓ２３３：ＹＥＳ）、処理をそのまま終了する。
【００９８】
ステップＳ２３３にて不適と判断された場合（Ｓ２３３：ＮＯ）、処理部２０はステップＳ２２３で撮像した静止画像に、ステップＳ２２９で受信した類似する画像データの画像を重畳させ、受信した提案情報を並べて表示部２６に表示させ（ステップＳ２３５）、処理を終了する。ステップＳ２２３で動画像を撮像した場合、処理部２０は、動画像データからいずれかのフレーム画像を抽出した静止画像データとする。
【００９９】
処理部２０は、ステップＳ２３３の判断に拘わらず、部品の取り付け方の見本として、類似するとして抽出された画像データに基づく画像と提案情報を表示部２６に表示するようにしてもよい。
【０１００】
図１３および図１４は、第２実施形態の端末装置２にて表示される画面例を示す図である。ユーザが端末装置２を使用してメンテナンスアプリプログラム２０Ｐを選択し起動させた場合、処理部２０は、メンテナンスアプリプログラム２０Ｐに基づいて、部品の取り付け状態に関し、取り付け状態の適否の判定対象の部品の撮像を促す入力画面２８１を表示部２６に表示する（Ｓ２２１）。
【０１０１】
入力画面２６１は図１３に示すように、部品の選択画面２８３、撮像ボタン２８５を含む。入力画面２８１は、車体情報の選択画面２８７も含む。入力画面２８１は、適否の判定依頼を送信するための送信ボタン２８９を含む。送信ボタン２８９が選択された場合、処理部２０は、選択画面２６３，２６５，２６７で受け付けた情報を含む判定依頼を通信部２４から送信する（Ｓ２２７）。選択画面２８３、２８７ではなくいずれの項目についても自由入力欄が含まれてもよい。
【０１０２】
図１４は、判定依頼に対応する適否の情報を表示する提案画面２９１の例を示している。図１４に示すように、提案画面２９１には、適否の結果と共に、学習モデル１２Ｍから出力される出力情報に基づいて前記人力駆動車における部品の取り付け状態に関し、提案情報が、部品を撮像した撮像画像上に重畳され、類似する画像データが並べて表示されている。
【０１０３】
このようにして、学習モデル１２Ｍに基づいて取り付け状態に関し、部品の取り付け状態を撮像した画像データに応じた適否が出力され、部品の観察結果に応じた部品の適切な取り付け状態の提案が可能である。
【０１０４】
（第３実施形態）
図１５は、第３実施形態における端末装置２の構成を示すブロック図である。第１実施形態および第２実施形態ではいずれも場合も、学習モデル１Ｍまたは学習モデル１２Ｍに基づく取り付け状態の適否の情報は、部品メーカが管理する出力装置１から出力され、端末装置２へ送信された。これに対し第３実施形態では、ユーザが用いる端末装置２のメンテナンスアプリプログラム２２Ｐが学習モデル２Ｍに基づく処理を実現する。出力装置１と通信することなく、端末装置２のみで処理を行なうことができる。第３実施形態における端末装置２は、記憶部２２にメンテナンスアプリプログラム２２Ｐと共に学習モデル２Ｍが記憶されており、メンテナンスアプリプログラム２２Ｐに基づく処理以外は、第１実施形態または第２実施形態における端末装置２と同様である。したがって同様の構成には同一の符号を付して詳細な説明を省略する。
【０１０５】
記憶部２２に記憶されたメンテナンスアプリプログラム２２Ｐおよび学習モデル２Ｍは、記憶媒体５に記憶されたメンテナンスアプリプログラム５２Ｐおよび学習モデル５０Ｍを読み出して記憶部２２に複製されたものであってもよい。
【０１０６】
端末装置２による処理は、第１実施形態において出力装置１および端末装置２が協働して実行した処理と共通であるから、詳細な説明を省略する。
【０１０７】
このように端末装置２単体で学習モデル２Ｍに基づく取り付け状態の適否に基づく提案が可能である。
【０１０８】
（第４実施形態）
第４実施形態では、出力装置４は、人力駆動車に搭載されるコンポーネントの制御ユニットとして適用される。図１６は、第４実施形態の出力装置４が適用される人力駆動車Ａの側面図である。人力駆動車Ａは、電気エネルギーを用いて人力駆動車Ａの推進をアシストするアシスト機構Ｃを含むロードバイクである。人力駆動車Ａの構成は、任意に変更可能である。第１例では、人力駆動車Ａはアシスト機構Ｃを含まない。第２例では、人力駆動車Ａの種類は、シティサイクル、マウンテンバイク、または、クロスバイクである。第３例では、人力駆動車Ａは、第１例および第２例の特徴を含む。
【０１０９】
人力駆動車Ａは、本体Ａ１、ハンドルバーＡ２、前輪Ａ３、後輪Ａ４、フロントフォークＡ５、およびサドルＡ６を備える。人力駆動車Ａは、駆動機構Ｂ、アシスト機構Ｃ、操作装置Ｄ、変速機Ｅ、ディスクロータＧ、ディスプレイＨおよび出力装置４を備える。人力駆動車Ａは、加速度センサＳ１、集音器Ｓ２を含む。本体Ａ１は、フレームＡ１２を備える。
【０１１０】
駆動機構Ｂは、チェーンドライブ、ベルトドライブ、または、シャフトドライブによって人力駆動力を後輪Ａ４へ伝達する。図１ではチェーンドライブの駆動機構Ｂを例示している。駆動機構Ｂは、クランクＢ１、第１スプロケット組立体Ｂ２、第２スプロケット組立体Ｂ３、チェーンＢ４、および、一対のペダルＢ５を含む。
【０１１１】
第１スプロケット組立体Ｂ２は、第１回転中心軸心を有し、クランク軸Ｂ１１と一体回転可能に連結される。第１スプロケット組立体Ｂ２は、１または複数のスプロケットＢ２２を含む。クランク軸Ｂ１１の回転中心軸心と第１スプロケット組立体Ｂ２の回転中心軸心は同軸である。
【０１１２】
第２スプロケット組立体Ｂ３は、第２回転中心軸心を有し、後輪Ａ４のハブ（図示略）に回転可能に支持される。第２スプロケット組立体Ｂ３は、１または複数のスプロケットＢ３１を含む。
【０１１３】
チェーンＢ４は、第１スプロケット組立体Ｂ２のいずれかのスプロケットＢ２２および第２スプロケット組立体Ｂ３のいずれかのスプロケットＢ３１に巻き掛けられる。一対のペダルＢ５に加えられる人力駆動力によってクランクＢ１が前転すると、第１スプロケット組立体Ｂ２がクランクＢ１とともに前転し、第１スプロケット組立体Ｂ２の回転がチェーンＢ４を介して第２スプロケット組立体Ｂ３に伝達されることで後輪Ａ４が前転する。
【０１１４】
アシスト機構Ｃは、人力駆動車Ａの推進をアシストする。一例では、アシスト機構Ｃは、第１スプロケット組立体Ｂ２にトルクを伝達することによって人力駆動車Ａの推進をアシストする。アシスト機構Ｃは電気モータを含む。アシスト機構Ｃは減速機を含んでいてもよい。アシスト機構Ｃは、人力駆動車Ａの後輪Ａ４に駆動力を伝達するチェーンＢ４を走行させる。アシスト機構Ｃは、チェーンＢ４の走行をアシストするための信号制御によって制御可能なコンポーネントの一部である。
【０１１５】
操作装置Ｄは、ユーザが操作する操作部Ｄ１を含む。操作部Ｄ１の一例は、１または複数のボタンである。操作部Ｄ１は他の例では、ブレーキレバーであってよい。他の例において操作部Ｄ１はブレーキ操作を受け付けるのみならず、操作部Ｄ１にて、変速機Ｅに関する操作を受け付ける。ブレーキレバーを左右に倒す都度に、変速機Ｅにおける変速段数または変速比を変更することができる。操作装置Ｄは、操作部Ｄ１の操作に応じた信号を送受信できるように、コンポーネントと通信接続される。第１例では、操作装置Ｄは、通信線、または、ＰＬＣ（Power Line Communication）が可能な電線によってコンポーネントと通信接続される。第２例では、操作装置Ｄは、無線通信が可能な無線通信ユニットによってコンポーネントと通信接続される。
【０１１６】
変速機Ｅは種々の形態を取り得る。第１例では、変速機Ｅは、第２スプロケット組立体Ｂ３とチェーンＢ４との連結の状態を変速する外装変速機である。第２例では、変速機Ｅは、第１スプロケット組立体Ｂ２とチェーンＢ４との連結の状態を変速する外装変速機である。第３例では、変速機Ｅは、内装変速機である。第３例では、変速機Ｅの可動部は、内装変速機のスリーブおよび爪の少なくとも一方を含む。第４例では、変速機Ｅは、無段変速機である。第４例では、変速機Ｅの可動部は、無段変速機のボールプラネタリー（遊星転動体）を含む。変速機Ｅは、変速段数を変更するための信号制御によって制御可能なコンポーネントの一部である。
【０１１７】
変速機Ｅは、フロントディレーラＥ１およびリアディレーラＥ２を含む。フロントディレーラＥ１は、フレームＡ１２のシートチューブＡ１２１に取り付けられる。フロントディレーラＥ１は、チェーンガイド、駆動モータＥ１１、および段数センサを備える。フロントディレーラＥ１は駆動モータＥ１１によって、第１スプロケット組立体Ｂ２のスプロケットＢ２２に掛かるチェーンＢ４のチェーンガイドをシフトアップおよびシフトダウン方向に駆動する。フロントディレーラＥ１は駆動モータＥ１１によってチェーンガイドを、操作部Ｄ１に基づく操作装置Ｄからの変速指示、または図示しない制御ユニットからの自動変速指示に基づいていずれかの変速位置に位置決めする。
【０１１８】
フロントディレーラＥ１のチェーンガイドは、組立のエンジニア、またはユーザ自身による取り付け時に位置決めされる。第４実施形態におけるフロントディレーラＥ１は、駆動モータＥ１１によって、チェーンガイドを適切な位置とすることができる。
【０１１９】
リアディレーラＥ２は、後輪Ａ４のクランク軸の端部を支持するフレームＡ１２の一部であるチェーンステーＡ１７にディレーラハンガを介して取り付けられる。リアディレーラＥ２はチェーンガイド、駆動モータＥ２１、および段数センサを備える。リアディレーラＥ２は駆動モータＥ２１によって、第２スプロケット組立体Ｂ３のスプロケットＢ３１に掛かるチェーンＢ４のチェーンガイドをシフトアップおよびシフトダウン方向に駆動する。リアディレーラＥ２は駆動モータＥ２１によってチェーンガイドを、操作部Ｄ１に基づく操作装置Ｄからの変速指示、または図示しない制御ユニットからの自動変速指示に基づいていずれかの変速位置に位置決めする。
【０１２０】
リアディレーラＥ２のチェーンガイドは、組立のエンジニア、またはユーザ自身による取り付け時に位置決めされる。第４実施形態におけるリアディレーラＥ２は、駆動モータＥ２１によって、チェーンガイドを適切な位置とすることができる。
【０１２１】
ディスクロータＧは、ディスクブレーキを構成する部品であり、前輪Ａ３および後輪Ａ４の軸の周囲に設けられる。ディスクブレーキは操作部Ｄ１に基づく操作装置Ｄからの制動指示、または図示しない制御ユニットからの自動制動指示に基づいて動作する。ディスクロータＧは、組立のエンジニア、またはユーザ自身による取り付け時に位置決めされる。転倒、接触、摩耗または消耗によってディスクロータＧの位置に変動が起こり得る。
【０１２２】
ディスプレイＨは、乗り手であるユーザ向けにハンドルバーＡ２に取り付けられている。ディスプレイＨは一例では、液晶ディスプレイである。ディスプレイＨは他の例では、有機ＥＬディスプレイである。ディスプレイＨは、変速機Ｅとの通信により取得した変速段数を表示することができる。ディスプレイＨは、出力装置４と接続されており、出力装置１から出力される情報を表示出力する。
【０１２３】
加速度センサＳ１は、フレームＡ１２のシートチューブＡ１２１に取り付けられるフロントディレーラＥ１に内蔵されている。加速度センサＳ１は、フレームＡ１２の振動に対応する加速度を示す信号を出力する。加速度センサＳ１は、フロントディレーラＥ１のみならずリアディレーラＥ２に内蔵されてよい。加速度センサＳ１は、ディスクロータＧの近傍例えばフロントフォークＡ５に取り付けられてもよい。
【０１２４】
集音器Ｓ２は、フロントディレーラＥ１に内蔵されている。集音器Ｓ２は周囲の音声を集音して出力する。集音器Ｓ２はマイクロフォンを含んでよい。フロントディレーラＥ１に内蔵された集音器Ｓ２は、フロントディレーラＥ１のチェーンガイドの駆動音、チェーンＢ４とチェーンガイドとの接触音、チェーンＢ４とスプロケットＢ２２との間の接触音等を集音できる。
【０１２５】
集音器Ｓ２は、フロントディレーラＥ１に内蔵されるのみならず、リアディレーラＥ２にも内蔵されてよい。リアディレーラＥ２に内蔵された集音器Ｓ２は、リアディレーラＥ２のチェーンガイドの駆動音、チェーンＢ４とチェーンガイドとの接触音、チェーンＢ４とスプロケットＢ３１との間の接触音等を集音できる。
【０１２６】
第４実施形態における出力装置４は、フロントディレーラＥ１と共にシートチューブＡ１２１に取り付けられている。出力装置４はフロントディレーラＥ１の駆動制御部を兼任してもよい。図１７は、第４実施形態における出力装置４の構成を示すブロック図である。出力装置４は、フロントディレーラＥ１、リアディレーラＥ２、ディスクロータＧを含むディスクブレーキシステム、ディスプレイＨおよび操作装置Ｄと有線、または無線により通信接続されている。出力装置４は、処理部４０、記憶部４２、入出力部４６を含む。
【０１２７】
処理部４０は、ＣＰＵまたはＧＰＵを用いたプロセッサであり、内蔵するＲＯＭおよびＲＡＭ等のメモリを用い、後述する学習アルゴリズムおよび人力駆動車Ａに設けられるコンポーネントを制御して処理を実行する。
【０１２８】
記憶部４２は、例えばフラッシュメモリ等の不揮発性メモリを含む。記憶部４２は、制御プログラム４０Ｐおよび学習モデル４０Ｍを記憶する。制御プログラム４０Ｐおよび学習モデル４０Ｍは、記憶媒体９に記憶された制御プログラム９Ｐおよび学習モデル９０Ｍを読み出して記憶部４２に複製されたものであってもよい。
【０１２９】
入出力部４４は、人力駆動車Ａに設けられたセンサＳ１，集音器Ｓ２、操作装置Ｄ、制御対象の変速機ＥのフロントディレーラＥ１の駆動モータＥ１１、およびリアディレーラＥ２の駆動モータＥ２１に接続される。処理部４０は入出力部４４によって、加速度センサＳ１から速度を示す信号を取得する。処理部４０は入出力部４４によって集音器Ｓ２から音声信号を取得する。入出力部４４は、ディスプレイＨへ表示用の信号を出力する。
【０１３０】
このような人力駆動車Ａに取り付けられた出力装置１は、学習モデル１０Ｍを用いて、人力駆動車の部品の取り付け状態に関するセンサＳ１，集音器Ｓ２から取得できる入力情報に応じた取り付け状態の適否を取得し、駆動モータＥ１１へ調整指示信号を出力するか、ディスプレイＨへユーザに向けて調整指示を出力する。ディスクロータＧについては、適否の取り付け、および消耗についてディスプレイＨへユーザに向けて交換の提案を行なう。
【０１３１】
第４実施形態における学習モデル４０Ｍについて説明する。学習モデル４０Ｍは、コンポーネントメーカによって予め生成される。図１８は、第４実施形態における学習モデル４０Ｍの生成方法の一例を示すフローチャートである。学習モデル４０Ｍは、ＮＮを用いた教師ありの深層学習アルゴリズムによって人力駆動車の部品の取り付け状態に関する入力情報に対する出力情報を出力するように生成される。
【０１３２】
教師データは、予め試験環境下で、またはモデルとなるユーザが実際に人力駆動車Ａを運転している間に加速度センサＳ１および集音器Ｓ２から得られる入力情報と、その入力情報に対応する人力駆動車Ａにおける部品の取り付け状態への適否の情報とを含む。教師データは、適否の判定の対象となる部品毎、例えばフロントディレーラＥ１についての教師データ、リアディレーラＥ２についての教師データ、および、ディスクロータＧについての教師データと分別されている。加速度センサＳ１から得られる入力情報は、加速度センサＳ１から出力される信号に基づく振動に関するデータである。振動に関して振幅、周波数、またはパワー値が所定のサンプリング期間毎に収集される。集音器Ｓ２から得られる入力情報は、集音器Ｓ２にて集音される音声の音声データを含む。音声データは、音声の波形、振幅、または周波数の情報が所定のサンプリング期間毎に収集される。適否の判定の主体は、組立のエンジニア、メーカのエンジニア等である。判定の主体は、ユーザであってもよい。入力情報はその他、部品の識別情報、車体情報、および、ユーザの身体情報を含んでもよい。
【０１３３】
コンポーネントメーカが管理する生成装置は、収集済みの人力駆動車の部品の取り付け状態に関し、人力駆動車の駆動中に取得された振動に関するデータを取得する（ステップＳ３０１）。生成装置は、ステップＳ３０１で取得した振動に関するデータと同一の人力駆動車から同一のサンプリング期間に収集された音声データを取得する（ステップＳ３０３）。
【０１３４】
生成装置は、ステップＳ３０１およびステップＳ３０３で取得した入力情報に、予め与えられた対象部品の取り付け状態の適否の判定結果のラベルを付与することで教師データを作成する（ステップＳ３０５）。生成装置は、入力情報として振動データ及び音声データに加えて、取り付けられている対象部品の識別情報、車体情報、及びユーザの身体情報の内のいずれかを取得してもよい。
【０１３５】
生成装置は、収集された全ての情報群から教師データを作成したか否かを判断する（ステップＳ３０７）。ステップＳ３０７で全ての情報群から教師データを作成していないと判断された場合（Ｓ３０７：ＮＯ）、生成装置は処理をステップＳ３０１へ処理を戻す。
【０１３６】
全ての情報群から教師データを作成したと判断された場合（Ｓ３０７：ＹＥＳ）、生成装置は作成した教師データをＮＮへ与える（ステップＳ３０９）。生成装置は、与えられた教師データによってＮＮの中間層における重みおよびバイアスの少なくとも一方を含むパラメータを学習し（ステップＳ３１１）、処理を終了する。
【０１３７】
図１９は、第４実施形態における学習モデル４０Ｍの概要を示す図である。学習モデル４０Ｍは、人力駆動車Ａの部品に関する入力情報を入力する入力層３１と、人力駆動車Ａの部品の取り付け状態に対する適否に関する出力情報を出力する出力層３２とを備える。学習モデル４０Ｍは、入力情報が入力された場合に適否を出力するように教師データによって学習済みのパラメータを有する中間層３３を備える。入力層３１に、部品に関する入力情報が入力された場合、学習済みパラメータによって中間層３３で演算が行なわれ、出力層３２から入力された部品の適否に関する出力情報が出力される。
【０１３８】
図１９の具体例では入力層３１には、対象の部品の取り付け状態の適否に関し、人力駆動車Ａが駆動中に得られた振動に関するデータ、および音声データが与えられる。入力層３１には、第１実施形態に示したような入力情報、例えば部品の識別情報、車体情報、およびユーザの身体情報のいずれか、または全部が与えられてもよい。
【０１３９】
振動および音声は、図１９に示すように、データそのものではなくサンプル期間中の変動をグラフ化した画像として入力されてもよい。
【０１４０】
図１９では、学習モデル４０Ｍから出力情報として、適切であるか、または不適切な場合にはいずれのタイプの不適切な状態であるのか夫々の確率が出力される。処理部４０は、出力される適切である状態、タイプＡの不適切な状態、タイプＢの不適切な状態の確率によっていずれの状態であるかを特定する。
【０１４１】
このように学習された学習モデル４０Ｍは、新たに加速度センサＳ１から得られる振動データ、および集音器Ｓ２から得られる音声データが入力された場合に、駆動中の人力駆動車Ａにおける部品の取り付け状態の適否に関する状態の確率を出力する。
【０１４２】
図２０は、第４実施形態における取り付け状態の適否の判断に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。出力装置４は、予め記憶部４２に記憶された学習モデル４０Ｍを用い、人力駆動車Ａが駆動中に逐次、サンプリング期間毎に以下の処理を実行する。
【０１４３】
出力装置４の処理部４０は、加速度センサＳ１から、駆動中の人力駆動車Ａから発せられる振動に関するデータを取得する（ステップＳ４０１）。処理部４０はステップＳ４０１において、振動の振幅、周波数を取得してもよいし、パワー値を算出してもよい。
【０１４４】
処理部４０は、集音器Ｓ２から、駆動中の人力駆動車Ａで集音される音声データを取得する（ステップＳ４０３）。処理部４０はステップＳ４０３において、集音器Ｓ２から得られる集音信号に対し所定のフィルター処理を施し、Ａ／Ｄ変換後に取得してもよい。
【０１４５】
処理部４０は、ステップＳ４０１およびステップＳ４０３で取得した入力情報を、学習モデル４０Ｍへ与える（ステップＳ４０５）。処理部４０は、入力情報を学習モデル４０Ｍに与えた場合に学習モデル４０Ｍから出力される取り付け状態の適否の情報を特定する（ステップＳ４０７）。
【０１４６】
処理部４０は、ステップＳ４０７で特定された適否の情報に基づいて、対象部品の取り付け状態を調整するための情報を出力し（ステップＳ４０９）、処理を終了する。
【０１４７】
ステップＳ４０９における出力は、アクチュエータである駆動モータＥ１１または駆動モータＥ２１への調整信号の出力であってもよいし、ディスプレイＨへの表示出力であってもよい。
【０１４８】
このようにして第４実施形態では、人力駆動車Ａの駆動中に取得される振動データまたは音声データを学習モデル４０Ｍに入力し、走行中の状態に応じた部品の適切な取り付け状態の提案が可能になる。
【０１４９】
第４実施形態における出力装置４は、ユーザ向けにディスプレイＨへ取り付け状態の適否に関する情報を表示出力した。出力装置４はユーザが所有する第３実施形態における端末装置２のような通信端末装置と通信する通信部を備え、通信部を介して端末装置２へ適否に関する情報、部品の取り付け状態の調整の提案、または交換の提案が可能な構成としてもよい。
【０１５０】
第４実施形態では主に、フロントディレーラＥ１の近傍に設けられた出力装置４にてフロントディレーラＥ１における振動および音声を学習モデル４０Ｍへ入力して適否の状態を出力した。勿論、取り付け状態の適否を特定する対象は、フロントディレーラＥ１に限られない。対象はリアディレーラＥ２およびギアに関する距離であってもよいし、フレームＡ１２のヘッドチューブに取り付けられたステム、ステムに取り付けられるハンドルバーＡ２であってもよく、出力装置４は、それぞれの取り付け位置、角度の適否を特定してもよい。対象は、サドルＡ６のシートポストの位置、角度、サドルＡ６のシート部分の位置であってもよい。対象は、ブレーキパッドであってもよく、出力装置４は、ブレーキにおける振動、音声から形状の適否を特定してもよい。対象は、ボトムブラケット、ペダルの取り付け位置であってもよい。対象はその他、パーツの曲げ、欠陥を含んでもよい。これらの対象における適否を特定するために学習モデル４Ｍに入力される情報を取得するためのセンサは適宜選択され、センサ毎に適切な場所に取り付けられる。
【符号の説明】
【０１５１】
１，４…出力装置、１０，４０…処理部、１１，４２…記憶部、１Ｐ…学習プログラム、１Ｍ，１２Ｍ，３０Ｍ，３２Ｍ，４０Ｍ，５０Ｍ，９０Ｍ…学習モデル、２…端末装置、２０…処理部、２２…記憶部、２４…通信部、２６…表示部、２８…操作部、２Ｐ…メンテナンスアプリプログラム、３，５，９…記憶媒体、Ａ１２…フレーム、Ａ５…フロントフォーク、Ｅ…変速機、Ｅ１…フロントディレーラ、Ｅ２…リアディレーラ、Ｅ１１，Ｅ２１…駆動モータ、Ｇ…ディスクロータ、Ｈ…ディスプレイ、Ｓ１…加速度センサ、Ｓ２…集音器
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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