(57)【要約】【課題】機械学習のモデルを効率的に作成する。【解決手段】情報処理装置は、複数の工程にそれぞれ対応する複数のプログラムからなるプログラム群を実行する実行部と、前記複数のプログラムの各々のバージョンを管理する管理部とを備え、前記管理部は、前記プログラムごとかつ前記バージョンごとに、前記プログラム群の複数の更新フェーズにわたりタグ情報を付加可能であり、前記実行部は、前記タグ情報の付加されたバージョンの前記プログラムを選択して実行することにより、前記複数の工程による処理を行う。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の工程にそれぞれ対応する複数のプログラムからなるプログラム群を実行する実行部と、
前記複数のプログラムの各々のバージョンを管理する管理部とを備え、
前記管理部は、前記プログラムごとかつ前記バージョンごとに、前記プログラム群の複数の更新フェーズにわたりタグ情報を付加可能であり、
前記実行部は、前記タグ情報の付加されたバージョンの前記プログラムを選択して実行することにより、前記複数の工程による処理を行う、情報処理装置。
【請求項２】
前記複数の工程は、機械学習における学習の工程を含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記複数の工程は、機械学習における前処理の工程を含む、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記複数の工程は、可視化の工程を含む、請求項２または請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
情報処理装置における情報処理方法であって、
複数の工程にそれぞれ対応する複数のプログラムからなるプログラム群における少なくともいずれか１つの前記プログラムを更新するステップと、
更新した前記プログラムのバージョン番号を記録するステップと、
前記複数の工程にそれぞれ対応する複数の前記プログラムにタグ情報を付加するステップと、
前記タグ情報の付加されたバージョンの前記プログラムを選択して実行することにより、前記複数の工程による処理を行うステップとを含み、
前記タグ情報を付加するステップにおいては、前記プログラム群の複数の更新フェーズのうちの少なくともいずれか１つにおける前記プログラムに前記タグ情報を付加する、情報処理方法。
【請求項６】
前記複数の工程は、機械学習における学習の工程を含み、
前記タグ情報を付加するステップにおいては、前記プログラム群の実行結果に基づいて前記タグ情報を付加する、請求項５に記載の情報処理方法。
【請求項７】
前記複数の工程は、機械学習における前処理の工程を含み、
前記タグ情報を付加するステップにおいては、前記前処理の工程に対応する前記プログラムへの入力データの内容に基づいて前記タグ情報を付加する、請求項５または請求項６に記載の情報処理方法。
【請求項８】
前記複数の工程は、機械学習における前処理の工程を含み、
前記タグ情報を付加するステップにおいては、前記前処理の工程に対応する前記プログラムへの入力データの数に基づいて前記タグ情報を付加する、請求項５から請求項７のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項９】
前記複数の工程は、可視化の工程を含み、
前記タグ情報を付加するステップにおいては、前記可視化の工程に対応する複数のバージョンの前記プログラムのうち、最新の前記更新フェーズにおける前記プログラムに前記タグ情報を付加する、請求項５から請求項８のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
情報処理装置において用いられる情報処理プログラムであって、
コンピュータを、
複数の工程にそれぞれ対応する複数のプログラムからなるプログラム群を実行する実行部と、
前記複数のプログラムの各々のバージョンを管理する管理部、
として機能させるためのプログラムであり、
前記管理部は、前記プログラムごとかつ前記バージョンごとに、前記プログラム群の複数の更新フェーズにわたりタグ情報を付加可能であり、
前記実行部は、前記タグ情報の付加されたバージョンの前記プログラムを選択して実行することにより、前記複数の工程による処理を行う、情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、機械学習を用いて画像を解析する技術が開発されている。たとえば、特開２０１４−１８２５８５号公報（特許文献１）には、以下のような画像解析装置が開示されている。すなわち、画像解析装置は、異なるタイミングで撮像された複数の画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部により取得された各前記画像から画像グループを生成する画像グループ生成部と、前記画像グループ生成部により生成された前記画像グループの特性変化量を総合的に示す記述子情報を生成する記述子情報生成部と、前記記述子情報生成部により生成された前記記述子情報および参照用の画像グループの特性変化量を総合的に示す参照用記述子情報に基づいて、前記画像取得部により取得された前記画像における対象物の動作の特徴を示す特徴情報を生成する特徴情報生成部と、前記特徴情報生成部により生成された前記特徴情報と、前記参照用記述子情報から生成される、前記参照用の画像グループにおける参照物の動作の特徴を示す参照用特徴情報とに基づいて前記対象物の動作を分類する動作分類部と、前記動作分類部により分類された前記対象物の動作の時間的推移に基づいて前記対象物の行動を推定する行動推定部とを備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１８２５８５号公報
【特許文献２】特開２０１４−１９１６７２号公報
【特許文献３】特開２０１０−１５７１０８号公報
【特許文献４】特開平１１−１４３７５２号公報
【特許文献５】特開２０１７−４５２３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
プログラムを用いて機械学習のモデルを作成する過程においては、プログラムの変更および実行を多数回行う場合が多く、作業に時間を要する。
【０００５】
この発明は、上述の課題を解決するためになされたもので、その目的は、機械学習のモデルを効率的に作成することが可能な情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる情報処理装置は、複数の工程にそれぞれ対応する複数のプログラムからなるプログラム群を実行する実行部と、前記複数のプログラムの各々のバージョンを管理する管理部とを備え、前記管理部は、前記プログラムごとかつ前記バージョンごとに、前記プログラム群の複数の更新フェーズにわたりタグ情報を付加可能であり、前記実行部は、前記タグ情報の付加されたバージョンの前記プログラムを選択して実行することにより、前記複数の工程による処理を行う。
【０００７】
（５）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる情報処理方法は、情報処理装置における情報処理方法であって、複数の工程にそれぞれ対応する複数のプログラムからなるプログラム群における少なくともいずれか１つの前記プログラムを更新するステップと、更新した前記プログラムのバージョン番号を記録するステップと、前記複数の工程にそれぞれ対応する複数の前記プログラムにタグ情報を付加するステップと、前記タグ情報の付加されたバージョンの前記プログラムを選択して実行することにより、前記複数の工程による処理を行うステップとを含み、前記タグ情報を付加するステップにおいては、前記プログラム群の複数の更新フェーズのうちの少なくともいずれか１つにおける前記プログラムに前記タグ情報を付加する。
【０００８】
（１０）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる情報処理プログラムは、情報処理装置において用いられる情報処理プログラムであって、コンピュータを、複数の工程にそれぞれ対応する複数のプログラムからなるプログラム群を実行する実行部と、前記複数のプログラムの各々のバージョンを管理する管理部、として機能させるためのプログラムであり、前記管理部は、前記プログラムごとかつ前記バージョンごとに、前記プログラム群の複数の更新フェーズにわたりタグ情報を付加可能であり、前記実行部は、前記タグ情報の付加されたバージョンの前記プログラムを選択して実行することにより、前記複数の工程による処理を行う。
【０００９】
本発明は、このような特徴的な処理部を備える情報処理装置として実現することができるだけでなく、情報処理装置の一部または全部を実現する半導体集積回路として実現したり、情報処理装置を含むシステムとして実現したりすることができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、機械学習のモデルを効率的に作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置の構成を示す図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置における分類モデルを作成するための複数の工程を示す図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置における複数のプログラムのバージョン管理の一例を示す図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置が各プログラムに付加するタグ情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置におけるタグ情報テーブルの一例を示す図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置による、タグ情報が付加された各プログラムの実行内容の一例を示す図である。
【図７】図７は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置がプログラムにタグ情報を付加して実行する際の動作手順を定めたフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
最初に、本発明の実施形態の内容を列記して説明する。
【００１３】
（１）本発明の実施の形態に係る情報処理装置は、複数の工程にそれぞれ対応する複数のプログラムからなるプログラム群を実行する実行部と、前記複数のプログラムの各々のバージョンを管理する管理部とを備え、前記管理部は、前記プログラムごとかつ前記バージョンごとに、前記プログラム群の複数の更新フェーズにわたりタグ情報を付加可能であり、前記実行部は、前記タグ情報の付加されたバージョンの前記プログラムを選択して実行することにより、前記複数の工程による処理を行う。
【００１４】
このような構成により、複数の工程にそれぞれ対応するプログラムの組み合わせを記録することができるため、任意のプログラムの任意のバージョンを組み合わせることができる。これにより、任意のプログラムの任意のバージョンによる各工程の処理を組み合わせた一連の工程の処理を行うことができるため、たとえば過去の実績を考慮した処理の再現が容易になる。したがって、機械学習のモデルを効率的に作成することができる。
【００１５】
（２）好ましくは、前記複数の工程は、機械学習における学習の工程を含む。
【００１６】
このような構成により、学習の工程に対応するプログラムを含む複数のプログラムの、より良好な結果が得られる組み合わせを発見する作業を容易に行うことができる。
【００１７】
（３）好ましくは、前記複数の工程は、機械学習における前処理の工程を含む。
【００１８】
このような構成により、前処理の工程に対応するプログラムを含む複数のプログラムの、より良好な結果が得られる組み合わせを発見する作業を容易に行うことができる。
【００１９】
（４）好ましくは、前記複数の工程は、可視化の工程を含む。
【００２０】
このような構成により、可視化の工程に対応するプログラムを含む複数のプログラムの、機械学習のモデルの判定精度をより簡単に評価することが可能なプログラムの組み合わせを発見する作業を容易に行うことができる。
【００２１】
（５）本発明の実施の形態に係る情報処理方法は、情報処理装置における情報処理方法であって、複数の工程にそれぞれ対応する複数のプログラムからなるプログラム群における少なくともいずれか１つの前記プログラムを更新するステップと、更新した前記プログラムのバージョン番号を記録するステップと、前記複数の工程にそれぞれ対応する複数の前記プログラムにタグ情報を付加するステップと、前記タグ情報の付加されたバージョンの前記プログラムを選択して実行することにより、前記複数の工程による処理を行うステップとを含み、前記タグ情報を付加するステップにおいては、前記プログラム群の複数の更新フェーズのうちの少なくともいずれか１つにおける前記プログラムに前記タグ情報を付加する。
【００２２】
このような構成により、複数の工程にそれぞれ対応するプログラムの組み合わせを記録することができるため、任意のプログラムの任意のバージョンを組み合わせることができる。これにより、任意のプログラムの任意のバージョンによる各工程の処理を組み合わせた一連の工程の処理を行うことができるため、たとえば過去の実績を考慮した処理の再現が容易になる。したがって、機械学習のモデルを効率的に作成することができる。
【００２３】
（６）好ましくは、前記複数の工程は、機械学習における学習の工程を含み、前記タグ情報を付加するステップにおいては、前記プログラム群の実行結果に基づいて前記タグ情報を付加する。
【００２４】
このような構成により、学習の工程に対応するプログラムを含む複数のプログラムの、より良好な結果が得られる組み合わせを発見する作業を容易に行うことができる。
【００２５】
（７）好ましくは、前記複数の工程は、機械学習における前処理の工程を含み、前記タグ情報を付加するステップにおいては、前記前処理の工程に対応する前記プログラムへの入力データの内容に基づいて前記タグ情報を付加する。
【００２６】
このような構成により、入力データの内容に応じた前処理の工程に対応するプログラムのバージョンを選択して、当該工程を簡単に再現することができる。このため、前処理の工程に対応するプログラムを含む複数のプログラムの、より良好な結果が得られる組み合わせを発見する作業を容易に行うことができる。
【００２７】
（８）好ましくは、前記複数の工程は、機械学習における前処理の工程を含み、前記タグ情報を付加するステップにおいては、前記前処理の工程に対応する前記プログラムへの入力データの数に基づいて前記タグ情報を付加する。
【００２８】
このような構成により、入力データの数に応じた前処理の工程に対応するプログラムのバージョンを選択して、当該工程を簡単に再現することができる。このため、前処理の工程に対応するプログラムを含む複数のプログラムの、より良好な結果が得られる組み合わせを発見する作業を容易に行うことができる。
【００２９】
（９）好ましくは、前記複数の工程は、可視化の工程を含み、前記タグ情報を付加するステップにおいては、前記可視化の工程に対応する複数のバージョンの前記プログラムのうち、最新の前記更新フェーズにおける前記プログラムに前記タグ情報を付加する。
【００３０】
このような構成により、可視化の工程に対応するプログラムを含む複数のプログラムの、機械学習のモデルの判定精度をより簡単に評価することが可能なプログラムの組み合わせを発見する作業を容易に行うことができる。
【００３１】
（１０）本発明の実施の形態に係る情報処理プログラムは、情報処理装置において用いられる情報処理プログラムであって、コンピュータを、複数の工程にそれぞれ対応する複数のプログラムからなるプログラム群を実行する実行部と、前記複数のプログラムの各々のバージョンを管理する管理部、として機能させるためのプログラムであり、前記管理部は、前記プログラムごとかつ前記バージョンごとに、前記プログラム群の複数の更新フェーズにわたりタグ情報を付加可能であり、前記実行部は、前記タグ情報の付加されたバージョンの前記プログラムを選択して実行することにより、前記複数の工程による処理を行う。
【００３２】
このような構成により、複数の工程にそれぞれ対応するプログラムの組み合わせを記録することができるため、任意のプログラムの任意のバージョンを組み合わせることができる。これにより、任意のプログラムの任意のバージョンによる各工程の処理を組み合わせた一連の工程の処理を行うことができるため、たとえば過去の実績を考慮した処理の再現が容易になる。したがって、機械学習のモデルを効率的に作成することができる。
【００３３】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。また、以下に記載する実施の形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。
【００３４】
［構成および基本動作］
図１は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置の構成を示す図である。
【００３５】
図１を参照して、情報処理装置１０１は、実行部１１と、管理部１２と、記憶部１３と、受付部１４と、データ作成部１５とを備える。
【００３６】
情報処理装置１０１は、たとえば、機械学習のモデルの一例である分類モデルを作成する。
【００３７】
分類モデルは、一例として、対象物の画像が、対象物の一部にキズ等を含む不良品の画像（以下、不良品画像とも称する。）であるか、または対象物にキズ等を含まない良品の画像（以下、良品画像とも称する。）であるかを分類可能である。分類モデルは、機械学習によって自動的に作成されるアルゴリズムである。
【００３８】
記憶部１３には、分類モデルを作成するための複数の工程にそれぞれ対応する複数のプログラムからなるプログラム群が保存されている。
【００３９】
図２は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置における分類モデルを作成するための複数の工程を示す図である。
【００４０】
図２を参照して、分類モデルを作成するための複数の工程は、前処理１〜３の工程と、学習の工程と、可視化の工程とを含む。
【００４１】
ユーザは、上記複数のプログラムを実行する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行うことができる。
【００４２】
より詳細には、たとえば、ユーザは、前処理１の工程に対応するプログラムを実行する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行う。
【００４３】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報すなわちプログラムを実行する旨の指示情報Ｓ１を実行部１１へ出力する。
【００４４】
実行部１１は、受付部１４から受けた指示情報Ｓ１に従って、記憶部１３に保存されている前処理１の工程に対応するプログラムを実行することにより、入力データに対して前処理１の工程による処理を行う。
【００４５】
ここで、入力データは、たとえば予めユーザにより作成されて記憶部１３に保存されている。
【００４６】
より詳細には、ユーザは、たとえば、情報処理装置１０１に対して、記憶部１３に保存されている複数の良品画像および複数の不良品画像を選択する操作を行う。
【００４７】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報をデータ作成部１５へ出力する。
【００４８】
データ作成部１５は、受付部１４から受けた情報に従って、記憶部１３に保存されている複数の良品画像および複数の不良品画像を選択し、選択した複数の良品画像および複数の不良品画像を用いて入力データである学習用データセットを作成し、作成した学習用データセットを記憶部１３に保存する。
【００４９】
また、データ作成部１５は、受付部１４から受けた情報に従って、学習用データセットとは別の、評価用の複数の良品画像および複数の不良品画像を含む判定用データセットを作成し、作成した判定用データセットを記憶部１３に保存する。
【００５０】
実行部１１は、前処理１の工程において、たとえば、記憶部１３から学習用データセットを取得し、取得した学習用データセットに含まれる複数の良品画像および複数の不良品画像における白色部分等の対象物以外の不要な部分を切り出す加工処理を行い、加工済み学習用データセットを作成する。
【００５１】
また、実行部１１は、前処理１の工程において、たとえば、記憶部１３から判定用データセットを取得し、取得した判定用データセットに含まれる複数の良品画像および複数の不良品画像に対して同様の加工処理を行い、加工済み判定用データセットを作成する。
【００５２】
また、たとえば、ユーザは、前処理２の工程に対応するプログラムを実行する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行う。
【００５３】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報すなわちプログラムを実行する旨の指示情報Ｓ１を実行部１１へ出力する。
【００５４】
実行部１１は、受付部１４から受けた指示情報Ｓ１に従って、記憶部１３に保存されている前処理２の工程に対応するプログラムを実行することにより、前処理１の工程において作成された加工済み学習用データセットおよび加工済み判定用データセットに対して前処理２の工程による処理を行う。
【００５５】
より詳細には、実行部１１は、前処理２の工程において、たとえば、前処理１の工程において作成された加工済み学習用データセットに含まれる複数の良品画像および複数の不良品画像を部分画像に分割する処理を行い、分割済み学習用データセットを作成する。
【００５６】
具体的には、実行部１１は、たとえば、前処理１の工程において作成された加工済み学習用データセットに含まれる複数の良品画像および複数の不良品画像のうちの１つの良品画像を選択し、選択した良品画像に固有の番号（以下、画像番号とも称する。）を付加する。
【００５７】
そして、実行部１１は、選択した良品画像を縦方向および横方向に均等に分割することによって複数の部分画像に分割し、分割した複数の部分画像が良品画像のいずれの部分に該当するかを示す部分位置情報を各々の部分画像に付加する。
【００５８】
また、実行部１１は、たとえば、前処理１の工程において作成された加工済み学習用データセットに含まれる複数の良品画像および複数の不良品画像のうちの１つの不良品画像を選択し、選択した不良品画像に画像番号を付加する。
【００５９】
そして、実行部１１は、選択した不良品画像を縦方向および横方向に均等に分割することによって複数の部分画像に分割し、分割した複数の部分画像が不良品画像のいずれの部分に該当するかを示す部分位置情報を各々の部分画像に付加する。
【００６０】
実行部１１は、加工済み学習用データセットに含まれる他の良品画像および他の不良品画像についても同様の処理を行うことにより、分割済み学習用データセットを作成する。
【００６１】
また、実行部１１は、加工済み判定用データセットに含まれる複数の良品画像および複数の不良品画像についても同様の処理を行うことにより、分割済み判定用データセットを作成する。
【００６２】
また、たとえば、ユーザは、前処理３の工程に対応するプログラムを実行する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行う。
【００６３】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報すなわちプログラムを実行する旨の指示情報Ｓ１を実行部１１へ出力する。
【００６４】
実行部１１は、受付部１４から受けた指示情報Ｓ１に従って、記憶部１３に保存されている前処理３の工程に対応するプログラムを実行することにより、前処理２の工程において作成された分割済み学習用データセットおよび分割済み判定用データセットに対して前処理３の工程による処理を行う。
【００６５】
実行部１１は、たとえば、前処理２の工程において作成された分割済み学習用データセットに含まれる複数の部分画像の選別処理、および複数の部分画像の数の調整処理を行い、調整済み学習用データセットを作成する。
【００６６】
より詳細には、実行部１１は、前処理３の工程に対応するプログラムの実行中に、前処理２の工程において作成された分割済み学習用データセットに含まれる複数の部分画像をたとえば画面に表示することができる。
【００６７】
ユーザは、選別処理として、表示された部分画像を目視により確認し、確認した部分画像がたとえば良品画像の部分画像であるか、または不良品画像の部分画像であるかの判別が困難である場合、当該部分画像を分割済み学習用データセットから排除する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行う。
【００６８】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報を実行部１１へ出力する。
【００６９】
実行部１１は、受付部１４から受けた情報に従って、前処理２の工程において作成された分割済み学習用データセットに含まれる複数の部分画像の選別処理を行う。
【００７０】
そして、ユーザは、調整処理として、たとえば選別処理後の分割済み学習用データセットに含まれる良品画像の部分画像の数と、不良品画像の部分画像の数とが同じになるように調整する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行う。
【００７１】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報を実行部１１へ出力する。
【００７２】
実行部１１は、受付部１４から受けた情報に従って、前処理２の工程において作成された分割済み学習用データセットの調整処理を行い、調整済み学習用データセットを作成する。
【００７３】
また、実行部１１は、たとえば、前処理２の工程において作成された分割済み判定用データセットに含まれる複数の部分画像の選別処理、および複数の部分画像の数の調整処理を行い、調整済み判定用データセットを作成する。
【００７４】
また、たとえば、ユーザは、学習の工程に対応するプログラムを実行する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行う。
【００７５】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報すなわちプログラムを実行する旨の指示情報Ｓ１を実行部１１へ出力する。
【００７６】
実行部１１は、受付部１４から受けた指示情報Ｓ１に従って、記憶部１３に保存されている学習の工程に対応するプログラムを実行することより、前処理３の工程において作成された調整済み学習用データセットに対して学習の工程による処理を行う。
【００７７】
より詳細には、実行部１１は、たとえば、前処理３の工程において作成された調整済み学習用データセットを用いて分類モデルを作成する。
【００７８】
具体的には、実行部１１は、たとえば、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）の手法に沿って、多層化したニューラルネットワークに調整済み学習用データセットを入力する。
【００７９】
実行部１１は、多層化したニューラルネットワークに対して部分画像が良品画像であるか否かを分類できるように機械学習させることにより分類モデルを作成する。
【００８０】
また、たとえば、ユーザは、可視化の工程に対応するプログラムを実行する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行う。
【００８１】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報すなわちプログラムを実行する旨の指示情報Ｓ１を実行部１１へ出力する。
【００８２】
実行部１１は、受付部１４から受けた指示情報Ｓ１に従って、記憶部１３に保存されている可視化の工程に対応するプログラムを実行することにより、たとえば、前処理３の工程において作成された調整済み判定用データセットに含まれる複数の部分画像を順番に選択し、選択した部分画像を分類モデルへ入力する。
【００８３】
実行部１１は、分類モデルに部分画像が入力されると、たとえば、当該部分画像が良品画像であるか、または不良品画像であるかを示す判定情報を付した部分画像（以下、判定済み画像とも称する。）を出力する。
【００８４】
そして、実行部１１は、判定済み画像に付されている画像番号および部分位置情報に基づいて、複数の判定済み画像を分割前の画像に復元する。
【００８５】
実行部１１は、復元後の画像に付されている複数の判定情報に基づいて、復元後の画像が良品画像であるか、または不良品画像であるかを判定する。
【００８６】
より詳細には、実行部１１は、復元後の画像に付されている複数の判定情報に不良品画像であることを示す判定情報が含まれる場合、復元後の画像を不良品画像であると判定し、復元後の画像に付されている複数の判定情報に不良品画像であることを示す判定情報が含まれていない場合、復元後の画像を良品画像であると判定する。
【００８７】
そして、実行部１１は、判定結果を出力する。たとえば、実行部１１は、判定結果を画面に表示する。
【００８８】
ユーザは、表示された判定結果を確認し、作成した分類モデルの判定精度を評価する。
【００８９】
そして、ユーザは、上記複数の工程に対応する各プログラムを含むプログラム群を実行する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行うことができる。
【００９０】
具体的には、ユーザは、たとえば、プログラム群のうちの実行すべきプログラム、当該プログラムの実行環境、当該プログラムにおけるパラメータ、および当該プログラムにおいて使用するコマンド等をスクリプトに記述することにより、情報処理装置１０１に対して指示を入力する。
【００９１】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報すなわちプログラム群を実行する旨の指示情報Ｓ２を実行部１１へ出力する。
【００９２】
実行部１１は、受付部１４から受けた指示情報Ｓ２に従って、記憶部１３に保存されているプログラム群を実行することにより、たとえば、入力データに対して前処理１から可視化までの一連の工程による処理を行う。
【００９３】
ユーザは、たとえば、実行部１１によって画面に表示された各工程の処理の進捗を確認することができる。
【００９４】
管理部１２は、複数のプログラムの各々のバージョンを管理する。より詳細には、ユーザは、たとえば、プログラム群における少なくともいずれか１つのプログラムを更新する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行う。
【００９５】
具体的には、ユーザは、情報処理装置１０１を操作することにより、記憶部１３に保存されている１または複数のプログラムを変更し、変更後のプログラムに新たなバージョン番号を設定する。
【００９６】
プログラムの更新は、たとえば、バグの修正等の改良時以外に、パラメータの変更時およびプログラムへの入力データの変更時にも行われる。
【００９７】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報すなわちプログラムを更新する旨の指示情報Ｓ３を管理部１２へ出力する。
【００９８】
管理部１２は、受付部１４から受けた指示情報Ｓ３に従って、プログラム群における少なくともいずれか１つのプログラムを更新する。管理部１２は、プログラムのバージョンを識別可能であり、更新したプログラムにバージョン番号を与えて記録する。
【００９９】
図３は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置における複数のプログラムのバージョン管理の一例を示す図である。
【０１００】
図３を参照して、管理部１２は、各工程に対応する一連のプログラムであるプログラム群のバージョン（以下、グループバージョンとも称する。）を管理する。
【０１０１】
具体的には、管理部１２は、たとえば、まず、各プログラムのバージョンがＶｅｒ０であるプログラム群のグループバージョンをＧＶｅｒ１に設定する（更新フェーズ０）。
【０１０２】
ユーザは、たとえば、グループバージョンがＧＶｅｒ１であるプログラム群の実行をスクリプトに記述することにより、情報処理装置１０１に対して指示を入力する。
【０１０３】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報すなわちプログラム群を実行する旨の指示情報Ｓ２を実行部１１へ出力する。
【０１０４】
実行部１１は、受付部１４から受けた指示情報Ｓ２に従って、記憶部１３に保存されているグループバージョンがＧＶｅｒ１であるプログラム群を実行することにより、たとえば、入力データに対して前処理１から可視化までの一連の工程による処理を行い、判定結果を出力する。
【０１０５】
ユーザは、画面に表示された判定結果に対して、たとえば３段階の評価を行う。より詳細には、ユーザは、画面に表示された判定結果に基づいて、判定用データセットに含まれる、全画像に対して分類モデルが正しく分類できた画像が占める割合を算出し、算出した割合がたとえば所定の閾値Ｔｈ１より大きい場合、判定結果を「良好」と判断する。
【０１０６】
あるいは、ユーザは、当該割合がたとえば所定の閾値Ｔｈ１以下であり、かつ閾値Ｔｈ１より小さい閾値Ｔｈ２より大きい場合、判定結果を「標準」と判断し、また、当該割合が所定の閾値Ｔｈ２以下である場合、判定結果を「不良」と判断する。
【０１０７】
たとえば、図３に示すグループバージョンがＧＶｅｒ１であるプログラム群による判定結果が、「不良」と判断されたとする。
【０１０８】
次に、管理部１２は、プログラム群に含まれる各プログラムのうち、前処理１の工程に対応するプログラム、前処理２の工程に対応するプログラム、および学習の工程に対応するプログラムが更新され、それぞれバージョンがＶｅｒ０からＶｅｒ１になった場合、グループバージョンをＧＶｅｒ２に設定する（更新フェーズ１）。
【０１０９】
ユーザは、グループバージョンがＧＶｅｒ２であるプログラム群を実行する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行う。
【０１１０】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報すなわちプログラム群を実行する旨の指示情報Ｓ２を実行部１１へ出力する。
【０１１１】
実行部１１は、受付部１４から受けた指示情報Ｓ２に従って、記憶部１３に保存されているグループバージョンがＧＶｅｒ２であるプログラム群を実行することにより、たとえば、入力データに対して前処理１から可視化までの一連の工程による処理を行い、判定結果を出力する。
【０１１２】
ユーザは、たとえば、グループバージョンがＧＶｅｒ２であるプログラム群を実行することにより得られた判定結果に基づいて、判定結果を「良好」と判断する。
【０１１３】
次に、管理部１２は、プログラム群に含まれる各プログラムのうち、前処理３の工程に対応するプログラムが更新されてバージョンがＶｅｒ０からＶｅｒ１になり、かつ学習の工程に対応するプログラムが更新されてバージョンがＶｅｒ１からＶｅｒ２になった場合、グループバージョンをＧＶｅｒ３に設定する（更新フェーズ２）。
【０１１４】
ユーザは、グループバージョンがＧＶｅｒ３であるプログラム群を実行する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行う。
【０１１５】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報すなわちプログラム群を実行する旨の指示情報Ｓ２を実行部１１へ出力する。
【０１１６】
実行部１１は、受付部１４から受けた指示情報Ｓ２に従って、記憶部１３に保存されているグループバージョンがＧＶｅｒ３であるプログラム群を実行することにより、たとえば、入力データに対して前処理１から可視化までの一連の工程による処理を行い、判定結果を出力する。
【０１１７】
ユーザは、たとえば、グループバージョンがＧＶｅｒ３であるプログラム群を実行することにより得られた判定結果に基づいて、判定結果を「標準」と判断する。
【０１１８】
次に、管理部１２は、プログラム群に含まれる各プログラムのうち、前処理１の工程に対応するプログラム更新されてバージョンがＶｅｒ１からＶｅｒ２になり、前処理２の工程に対応するプログラム更新されてバージョンがＶｅｒ１からＶｅｒ２になり、学習の工程に対応するプログラムが更新されてバージョンがＶｅｒ２からＶｅｒ３になり、かつ可視化の工程に対応するプログラム更新されてバージョンがＶｅｒ０からＶｅｒ１になった場合、グループバージョンをＧＶｅｒ４に設定する（更新フェーズ３）。
【０１１９】
ユーザは、グループバージョンがＧＶｅｒ４であるプログラム群を実行する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行う。
【０１２０】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報すなわちプログラム群を実行する旨の指示情報Ｓ２を実行部１１へ出力する。
【０１２１】
実行部１１は、受付部１４から受けた指示情報Ｓ２に従って、記憶部１３に保存されているグループバージョンがＧＶｅｒ４であるプログラム群を実行することにより、たとえば、入力データに対して前処理１から可視化までの一連の工程による処理を行い、判定結果を出力する。
【０１２２】
ユーザは、たとえば、グループバージョンがＧＶｅｒ４であるプログラム群を実行することにより得られた判定結果に基づいて、判定結果を「良好」と判断する。
【０１２３】
次に、管理部１２は、プログラム群に含まれる各プログラムのうち、前処理３の工程に対応するプログラムが更新されてバージョンがＶｅｒ１からＶｅｒ２になり、学習の工程に対応するプログラムが更新されてバージョンがＶｅｒ３からＶｅｒ４になり、かつ可視化の工程に対応するプログラム更新されてバージョンがＶｅｒ１からＶｅｒ２になった場合、グループバージョンをＧＶｅｒ５に設定する（更新フェーズ４）。
【０１２４】
ユーザは、グループバージョンがＧＶｅｒ５であるプログラム群を実行する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行う。
【０１２５】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報すなわちプログラム群を実行する旨の指示情報Ｓ２を実行部１１へ出力する。
【０１２６】
実行部１１は、受付部１４から受けた指示情報Ｓ２に従って、記憶部１３に保存されているグループバージョンがＧＶｅｒ５であるプログラム群を実行することにより、たとえば、入力データに対して前処理１から可視化までの一連の工程による処理を行い、判定結果を出力する。
【０１２７】
ユーザは、たとえば、グループバージョンがＧＶｅｒ５であるプログラム群を実行することにより得られた判定結果に基づいて、判定結果を「良好」と判断する。
【０１２８】
［課題］
特開２０１４−１９１６７２号公報（特許文献２）には、複数のプログラムおよび当該各プログラムにおけるバージョンを管理する方法が開示されている。
【０１２９】
しかしながら、この方法では、各プログラムにおけるバージョンが最新のバージョンとなる。試行錯誤を重ねる機械学習のモデルの作成においては、常に新しいバージョンのプログラムが適している訳ではなく、古いバージョンのプログラムが適している場合もある。このため、上記方法は、機械学習のモデルの作成には適さない可能性が大きい。
【０１３０】
また、特開２０１０−１５７１０８号公報（特許文献３）には、複数のプログラムのうち必要なプログラムを自動的に選択して実行する方法が開示されている。
【０１３１】
しかしながら、この方法では、プログラムの修正等に応じて、実行が必要なプログラムが自動的に選択されるため、任意のプログラムを選択したり、プログラムの選択を行うことなくすべての項目に対応するプログラムを実行したりすることが困難である。
【０１３２】
これに対して、本発明の実施の形態に係る情報処理装置では、以下のような構成および動作により、上記課題を解決する。
【０１３３】
管理部１２は、複数のプログラムの各々のバージョンを管理し、当該プログラムごとかつバージョンごとに、当該各プログラムを含むプログラム群の複数の更新フェーズにわたりタグ情報を付加可能である。
【０１３４】
実行部１１は、複数のタグ情報を用いて任意のバージョンのプログラムを実行可能である。
【０１３５】
図４は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置が各プログラムに付加するタグ情報の一例を示す図である。
【０１３６】
図５は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置におけるタグ情報テーブルの一例を示す図である。
【０１３７】
［タグ情報の付加例１］
図４および図５を参照して、管理部１２は、たとえば、プログラム群の実行結果に基づいてプログラムにタグ情報を付加し、付加したタグ情報と、当該プログラムに対応する工程と、当該プログラムのバージョンとの対応関係を示すタグ情報テーブルを作成または更新して記憶部１３に保存する。
【０１３８】
より詳細には、ユーザは、図４に示す各プログラム群を実行することにより得られた判定結果に基づいて、たとえば判定結果を「良好」と判断したＧＶｅｒ４のプログラム群に含まれる、学習の工程に対応するプログラムのバージョンＶｅｒ３にタグ情報Ｔａｇ１を付加する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行う。
【０１３９】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報すなわちタグ情報を付加する旨の指示情報Ｓ４を管理部１２へ出力する。
【０１４０】
管理部１２は、受付部１４から受けた指示情報Ｓ４に従って、プログラムのバージョンＶｅｒ３にタグ情報Ｔａｇ１を付加する。
【０１４１】
そして、管理部１２は、タグ情報Ｔａｇ１と、学習の工程と、対応するプログラムのバージョンＶｅｒ３とを対応づけてタグ情報テーブルを作成または更新する。
【０１４２】
［タグ情報の付加例２］
また、管理部１２は、たとえば、前処理１〜３の工程に対応するプログラムへの入力データの内容に基づいてタグ情報を付加する。
【０１４３】
より詳細には、ユーザは、たとえば、入力データである対象物の画像の輝度がＧＶｅｒ３において使用した画像の輝度と同程度であることから、ＧＶｅｒ３における前処理１〜３の工程による処理を行うために、対応する各プログラムのバージョンＶｅｒ１にタグ情報Ｔａｇ１を付加する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行う。
【０１４４】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報すなわちタグ情報を付加する旨の指示情報Ｓ４を管理部１２へ出力する。
【０１４５】
管理部１２は、受付部１４から受けた指示情報Ｓ４に従って、対応する各プログラムのバージョンＶｅｒ１にタグ情報Ｔａｇ１を付加する。
【０１４６】
そして、管理部１２は、タグ情報テーブルを作成または更新する。より詳細には、管理部１２は、タグ情報Ｔａｇ１と、前処理１〜３の工程と、対応するプログラムのバージョンＶｅｒ１とを対応づけてタグ情報テーブル作成または更新する。
【０１４７】
［タグ情報の付加例３］
また、管理部１２は、たとえば、可視化の工程に対応する複数のバージョンのプログラムのうち、最新の更新フェーズにおけるプログラムにタグ情報を付加する。
【０１４８】
より詳細には、ユーザは、たとえば、最新のバージョンによる評価結果を可視化した出力を得るために、ＧＶｅｒ５における、対応するプログラムのバージョンＶｅｒ２にタグ情報Ｔａｇ１を付加する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行う。
【０１４９】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報すなわちタグ情報を付加する旨の指示情報Ｓ４を管理部１２へ出力する。
【０１５０】
管理部１２は、受付部１４から受けた指示情報Ｓ４に従って、対応するプログラムのバージョンＶｅｒ２にタグ情報Ｔａｇ１を付加する。
【０１５１】
そして、管理部１２は、タグ情報テーブルを作成または更新する。より詳細には、管理部１２は、タグ情報Ｔａｇ１と、可視化の工程と、対応するプログラムのバージョンＶｅｒ２とを対応づけてタグ情報テーブル作成または更新する。
【０１５２】
［タグ情報の付加例４］
なお、管理部１２は、たとえば、前処理１〜３の工程に対応するプログラムへの入力データの数に基づいてタグ情報を付加してもよい。
【０１５３】
より詳細には、ユーザは、たとえば、入力データである対象物の画像の数がＧＶｅｒ３において使用した画像の数と同じであることから、ＧＶｅｒ３における前処理１〜３の工程による処理を行うために、対応する各プログラムのバージョンＶｅｒ１にタグ情報Ｔａｇ１を付加する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行う。
【０１５４】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報すなわちタグ情報を付加する旨の指示情報Ｓ４を管理部１２へ出力する。
【０１５５】
管理部１２は、受付部１４から受けた指示情報Ｓ４に従って、対応する各プログラムのバージョンＶｅｒ１にタグ情報Ｔａｇ１を付加する。
【０１５６】
そして、管理部１２は、タグ情報テーブルを作成または更新する。より詳細には、管理部１２は、タグ情報Ｔａｇ１と、前処理１〜３の工程と、対応するプログラムのバージョンＶｅｒ１とを対応づけてタグ情報テーブル作成または更新する。
【０１５７】
［タグ情報の付加例５］
また、ユーザは、上記とは異なる観点から、各工程に対応するプログラムのいずれかのバージョンにタグ情報Ｔａｇ２を付加する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行う。
【０１５８】
より詳細には、ユーザは、たとえば、ＧＶｅｒ２における前処理１の工程に対応するプログラムのＶｅｒ１、ＧＶｅｒ４における前処理２の工程に対応するプログラムのＶｅｒ２、ＧＶｅｒ５における前処理３の工程に対応するプログラムのＶｅｒ２、ＧＶｅｒ４における学習の工程に対応するプログラムのＶｅｒ３、およびＧＶｅｒ４における可視化の工程に対応するプログラムのＶｅｒ１に、それぞれタグ情報Ｔａｇ２を付加する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行う。
【０１５９】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報すなわちタグ情報を付加する旨の指示情報Ｓ４を管理部１２へ出力する。
【０１６０】
管理部１２は、受付部１４から受けた指示情報Ｓ４に従って、対応する各プログラムにタグ情報Ｔａｇ２を付加する。そして、管理部１２は、タグ情報テーブルを作成または更新する。
【０１６１】
以上のように、管理部１２は、一例として、タグ情報の付加例１，２，３、タグ情報の付加例１，３，４、またはタグ情報の付加例５を行う。また、管理部１２は、複数種類のタグ情報を付加可能である。
【０１６２】
タグ情報は、タグ情報同士で重複しない、ナンバリング、タイムスタンプ、記号または文字等の名称を示す。
【０１６３】
ユーザは、タグ情報の付加されたバージョンの各プログラムを含むプログラム群を実行する指示を与える操作を情報処理装置１０１に対して行うことができる。
【０１６４】
具体的には、ユーザは、たとえば、タグ情報が付加されたプログラム、当該プログラムの実行環境、当該プログラムにおけるパラメータ、および当該プログラムにおいて使用するコマンド等をスクリプトに記述することにより、情報処理装置１０１に対して指示を入力する。
【０１６５】
受付部１４は、ユーザによる当該操作を受け付けると、受け付けた指示内容を示す情報すなわちプログラム群を実行する旨の指示情報Ｓ２を実行部１１へ出力する。
【０１６６】
実行部１１は、受付部１４から受けた指示情報Ｓ２に従って、タグ情報テーブルを参照することにより、タグ情報の付加されたバージョンのプログラムを選択する。そして、実行部１１は、選択したプログラムを実行することにより、複数の工程による処理を行う。たとえば、実行部１１は、タグ情報の種類ごとに、タグ情報の付加されたバージョンのプログラムを選択して実行することで複数の工程による処理を実行可能である。
【０１６７】
図６は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置による、タグ情報が付加された各プログラムの実行内容の一例を示す図である。
【０１６８】
図６を参照して、実行部１１は、たとえば、タグ情報Ｔａｇ１が付加されたプログラム群、およびタグ情報Ｔａｇ２が付加されたプログラム群を実行する。
【０１６９】
より詳細には、実行部１１は、タグ情報Ｔａｇ１が付加された前処理１〜３の工程に対応するプログラムのバージョンＶｅｒ１、学習の工程に対応するプログラムのバージョンＶｅｒ３、および可視化の工程に対応するプログラムのバージョンＶｅｒ２を順番に実行する。
【０１７０】
また、実行部１１は、タグ情報Ｔａｇ２が付加された前処理の工程に対応するプログラムのバージョンＶｅｒ１、前処理２の工程に対応するプログラムのバージョンＶｅｒ２、前処理３の工程に対応するプログラムのバージョンＶｅｒ２、学習の工程に対応するプログラムのバージョンＶｅｒ３、および可視化の工程に対応するプログラムのバージョンＶｅｒ１を順番に実行する。
【０１７１】
［動作の流れ］
情報処理装置１０１は、メモリを含むコンピュータを備え、当該コンピュータにおけるＣＰＵ等の演算処理部は、以下のフローチャートの各ステップの一部または全部を含むプログラムを当該メモリからそれぞれ読み出して実行する。これら複数の装置のプログラムは、それぞれ、外部からインストールすることができる。これら複数の装置のプログラムは、それぞれ、記録媒体に格納された状態で流通する。
【０１７２】
図７は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置がプログラムにタグ情報を付加して実行する際の動作手順を定めたフローチャートである。
【０１７３】
図７を参照して、まず、情報処理装置１０１は、ユーザの操作に従って、複数の工程にそれぞれ対応する複数のプログラムからなるプログラム群を実行する（ステップＳ１０１）。
【０１７４】
次に、情報処理装置１０１は、ユーザの操作に従って、たとえば上述のように、分類モデルが出力した判定結果、プログラムへ入力するデータの内容、およびプログラムへ入力するデータの数のうちの少なくともいずれか１つに基づいて、プログラム群における少なくともいずれか１つのプログラムを更新する（ステップＳ１０２）。
【０１７５】
次に、情報処理装置１０１は、更新したプログラムのバージョン番号を記録する（ステップＳ１０３）。
【０１７６】
次に、情報処理装置１０１は、ユーザによるタグ情報を付加する操作が行われた場合（ステップＳ１０４でＹＥＳ）、当該操作に従って、上記複数のプログラムにタグ情報を付加する。すなわち、情報処理装置１０１は、分類モデルが出力した判定結果、プログラムへ入力するデータの内容、およびプログラムへ入力するデータの数のうちの少なくともいずれか１つに基づいて、複数の更新フェーズのうちの少なくともいずれか１つにおけるプログラムにタグ情報を付加する（ステップＳ１０５）。
【０１７７】
次に、情報処理装置１０１は、ユーザの操作に従って、タグ情報の付加されたバージョンのプログラムを選択して実行することにより、複数の工程による処理を行う（ステップＳ１０６）。
【０１７８】
一方、情報処理装置１０１は、ユーザによるタグ情報を付加する操作が行われない場合（ステップＳ１０４でＮＯ）、ユーザの操作に従って、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０３の動作を行う。
【０１７９】
なお、本発明の実施の形態に係る情報処理装置は、１つの装置である構成であるとしたが、これに限定するものではない。情報処理装置は、上述の情報処理装置１０１の各機能を分担して行う複数の装置がネットワークを介して接続された構成であってもよい。
【０１８０】
また、本発明の実施の形態に係る情報処理装置では、実行部１１は、機械学習における学習の工程を含む複数の工程による処理を行う構成であるとしたが、これに限定するものではない。実行部１１は、学習の工程を含まない、他の複数の工程による処理を行う構成であってもよい。
【０１８１】
また、本発明の実施の形態に係る情報処理装置では、実行部１１は、機械学習における前処理１〜３の工程を含む複数の工程による処理を行う構成であるとしたが、これに限定するものではない。実行部１１は、前処理の工程１〜３の工程のうちの一部または全部の工程を含まない、他の複数の工程による処理を行う構成であってもよい。
【０１８２】
また、本発明の実施の形態に係る情報処理装置では、実行部１１は、可視化の工程を含む複数の工程による処理を行う構成であるとしたが、これに限定するものではない。実行部１１は、可視化の工程を含まない、他の複数の工程による処理を行う構成であってもよい。
【０１８３】
ところで、プログラムを用いて機械学習のモデルを作成する過程においては、プログラムの変更および実行を多数回行う場合が多く、作業に時間を要する。
【０１８４】
これに対して、本発明の実施の形態に係る情報処理装置では、実行部１１は、複数の工程にそれぞれ対応する複数のプログラムからなるプログラム群を実行する。管理部１２は、複数のプログラムの各々のバージョンを管理する。管理部１２は、プログラムごとかつバージョンごとに、プログラム群の複数の更新フェーズにわたりタグ情報を付加可能である。実行部１１は、タグ情報の付加されたバージョンのプログラムを選択して実行することにより、複数の工程による処理を行う。
【０１８５】
このような構成により、複数の工程にそれぞれ対応するプログラムの組み合わせを記録することができるため、任意のプログラムの任意のバージョンを組み合わせることができる。これにより、任意のプログラムの任意のバージョンによる各工程の処理を組み合わせた一連の工程の処理を行うことができるため、たとえば過去の実績を考慮した処理の再現が容易になる。
【０１８６】
したがって、本発明の実施の形態に係る情報処理装置では、機械学習のモデルを効率的に作成することができる。
【０１８７】
また、本発明の実施の形態に係る情報処理装置では、複数の工程は、機械学習における学習の工程を含む。
【０１８８】
このような構成により、学習の工程に対応するプログラムを含む複数のプログラムの、より良好な結果が得られる組み合わせを発見する作業を容易に行うことができる。
【０１８９】
また、本発明の実施の形態に係る情報処理装置では、複数の工程は、機械学習における前処理の工程を含む。
【０１９０】
このような構成により、前処理の工程に対応するプログラムを含む複数のプログラムの、より良好な結果が得られる組み合わせを発見する作業を容易に行うことができる。
【０１９１】
また、本発明の実施の形態に係る情報処理装置では、複数の工程は、可視化の工程を含む。
【０１９２】
このような構成により、可視化の工程に対応するプログラムを含む複数のプログラムの、機械学習のモデルの判定精度をより簡単に評価することが可能なプログラムの組み合わせを発見する作業を容易に行うことができる。
【０１９３】
また、本発明の実施の形態に係る情報処理方法では、まず、複数の工程にそれぞれ対応する複数のプログラムからなるプログラム群における少なくともいずれか１つのプログラムを更新する。次に、更新したプログラムのバージョン番号を記録する。次に、複数の工程にそれぞれ対応する複数のプログラムにタグ情報を付加する。次に、タグ情報の付加されたバージョンのプログラムを選択して実行することにより、複数の工程による処理を行う。タグ情報を付加するステップにおいては、プログラム群の複数の更新フェーズのうちの少なくともいずれか１つにおけるプログラムにタグ情報を付加する。
【０１９４】
このような構成により、複数の工程にそれぞれ対応するプログラムの組み合わせを記録することができるため、任意のプログラムの任意のバージョンを組み合わせることができる。これにより、任意のプログラムの任意のバージョンによる各工程の処理を組み合わせた一連の工程の処理を行うことができるため、たとえば過去の実績を考慮した処理の再現が容易になる。
【０１９５】
したがって、本発明の実施の形態に係る情報処理方法では、機械学習のモデルを効率的に作成することができる。
【０１９６】
また、本発明の実施の形態に係る情報処理方法では、複数の工程は、機械学習における学習の工程を含み、タグ情報を付加するステップにおいては、プログラム群の実行結果に基づいてタグ情報を付加する。
【０１９７】
このような構成により、学習の工程に対応するプログラムを含む複数のプログラムの、より良好な結果が得られる組み合わせを発見する作業を容易に行うことができる。
【０１９８】
また、本発明の実施の形態に係る情報処理方法では、複数の工程は、機械学習における前処理の工程を含み、タグ情報を付加するステップにおいては、前処理の工程に対応するプログラムへの入力データの内容に基づいてタグ情報を付加する。
【０１９９】
このような構成により、入力データの内容に応じた前処理の工程に対応するプログラムのバージョンを選択して、当該工程を簡単に再現することができる。このため、前処理の工程に対応するプログラムを含む複数のプログラムの、より良好な結果が得られる組み合わせを発見する作業を容易に行うことができる。
【０２００】
また、本発明の実施の形態に係る情報処理方法では、複数の工程は、機械学習における前処理の工程を含み、タグ情報を付加するステップにおいては、前処理の工程に対応するプログラムへの入力データの数に基づいてタグ情報を付加する。
【０２０１】
このような構成により、入力データの数に応じた前処理の工程に対応するプログラムのバージョンを選択して、当該工程を簡単に再現することができる。このため、前処理の工程に対応するプログラムを含む複数のプログラムの、より良好な結果が得られる組み合わせを発見する作業を容易に行うことができる。
【０２０２】
また、本発明の実施の形態に係る情報処理方法では、複数の工程は、可視化の工程を含み、タグ情報を付加するステップにおいては、可視化の工程に対応する複数のバージョンの前記プログラムのうち、最新の更新フェーズにおけるプログラムに前記タグ情報を付加する。
【０２０３】
このような構成により、可視化の工程に対応するプログラムを含む複数のプログラムの、機械学習のモデルの判定精度をより簡単に評価することが可能なプログラムの組み合わせを発見する作業を容易に行うことができる。
【０２０４】
上記実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記説明ではなく特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【０２０５】
以上の説明は、以下に付記する特徴を含む。
［付記１］
複数の工程にそれぞれ対応する複数のプログラムからなるプログラム群を実行する実行部と、
前記複数のプログラムの各々のバージョンを管理する管理部とを備え、
前記管理部は、前記プログラムごとかつ前記バージョンごとに、前記プログラム群の複数の更新フェーズにわたりタグ情報を付加可能であり、
前記実行部は、前記タグ情報の付加されたバージョンの前記プログラムを選択して実行することにより、前記複数の工程による処理を行い、
前記管理部は、複数種類の前記タグ情報を付加可能であり、
前記実行部は、前記タグ情報の種類ごとに、前記タグ情報の付加されたバージョンの前記プログラムを選択して実行することで前記複数の工程による処理を実行可能である、情報処理装置。
【符号の説明】
【０２０６】
１１  実行部
１２  管理部
１３  記憶部
１４  受付部
１５  データ作成部
１０１  情報処理装置
【図１】
2020004055.tif 000003
【図２】
2020004055.tif 000004
【図３】
2020004055.tif 000005
【図４】
2020004055.tif 000006
【図５】
2020004055.tif 000007
【図６】
2020004055.tif 000008
【図７】
2020004055.tif 000009