(57)【要約】  ＩｏＴ（Internet of Things）の分野において、エッジデバイスにインストールされている旧学習済みモデルを新学習済みモデルにアップデートする。  学習済みモデルアップデートシステム（１００）は、エッジデバイス（１３０）にインストールされている旧学習済みモデルを新学習済みモデルにアップデートする。取得手段は、エッジデバイス（１３０）から新しい学習用データを取得する。掲示手段は、所定の時間間隔で掲示内容を確認する所定のエッジデバイス（１３０）に対して、学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがあることを掲示する。制御手段は、所定のエッジデバイス（１３０）に対して、新学習済みモデルを取得させて、旧学習済みモデルから新学習済みモデルに置き換えさせるように制御する。
2019150565.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エッジデバイスにインストールされている旧学習済みモデルを新学習済みモデルにアップデートする学習済みモデルアップデートシステムであって、
前記エッジデバイスから新しい学習用データを取得する取得手段と、
所定の時間間隔で掲示内容を確認する所定のエッジデバイスに対して、前記学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがあることを掲示する掲示手段と、
前記所定のエッジデバイスに対して、前記新学習済みモデルを取得させて、前記旧学習済みモデルから当該新学習済みモデルに置き換えさせるように制御する制御手段と、
を備える学習済みモデルアップデートシステム。
【請求項２】
前記制御手段は、前記所定のエッジデバイスに対して、前記新学習済みモデルに入力データを渡すフローを取得させて、前記フローに従って前記新学習済みモデルを用いて当該入力データを処理させるように制御する
請求項１に記載の学習済みモデルアップデートシステム。
【請求項３】
前記新学習済みモデルが生成されたことを示す掲示情報を記憶する記憶手段をさらに備え、
前記所定のエッジデバイスは、前記所定の時間間隔で前記記憶手段に記憶された前記掲示情報にポーリングすることにより、前記新学習済みモデルが生成されたか否かを確認する
請求項１又は２に記載の学習済みモデルアップデートシステム。
【請求項４】
前記掲示情報は、前記新学習済みモデルの取得先を示す取得先情報を含み、
前記所定のエッジデバイスは、前記取得先情報が示す前記取得先から前記新学習済みモデルを取得する
請求項３に記載の学習済みモデルアップデートシステム。
【請求項５】
前記取得先情報は、第１取得先情報であり、
前記掲示情報は、前記新学習済みモデルに入力データを渡すフローの取得先を示す第２取得先情報を含み、
前記所定のエッジデバイスは、前記第２取得先情報が示す前記取得先から前記フローを取得し、前記取得したフローに従い、前記新学習済みモデルを用いて前記入力データを処理する
請求項４に記載の学習済みモデルアップデートシステム。
【請求項６】
前記学習用データを用いて、前記新学習済みモデルを生成する生成手段
を備える請求項１に記載の学習済みモデルアップデートシステム。
【請求項７】
エッジデバイスにインストールされている旧学習済みモデルを新学習済みモデルにアップデートする学習済みモデルアップデート方法であって、
前記エッジデバイスから新しい学習用データを取得するステップと、
所定の時間間隔で掲示内容を確認する所定のエッジデバイスに対して、前記学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがあることを掲示するステップと、
前記所定のエッジデバイスに対して、前記新学習済みモデルを取得させて、前記旧学習済みモデルから当該新学習済みモデルに置き換えさせるように制御するステップと、
を備える学習済みモデルアップデート方法。
【請求項８】
エッジデバイスにインストールされている旧学習済みモデルを新学習済みモデルにアップデートする処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記エッジデバイスから新しい学習用データを取得するステップと、
所定の時間間隔で掲示内容を確認する所定のエッジデバイスに対して、前記学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがあることを掲示するステップと、
前記所定のエッジデバイスに対して、前記新学習済みモデルを取得させて、前記旧学習済みモデルから当該新学習済みモデルに置き換えさせるように制御するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エッジデバイスにインストールされている学習済みモデルをアップデートする技術に関し、ＩｏＴ（Internet of Things）の分野で利用される。
【背景技術】
【０００２】
ＩｏＴの分野では、エッジコンピューティングが注目されている。例えば、学習モデルを用いて、屋内において高い精度で端末の位置を推定するシステムが提供されている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−１７００１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載のシステムでは、サーバが学習モデルを生成及び更新しながら学習モデルを使用しており、サーバからクライアントに学習モデルが提供されるわけではない。ところで、サーバが学習済みモデルを生成してエッジデバイスに提供し、エッジデバイスが学習済みモデルを用いて入力データを処理する場合がある。この場合、エッジデバイスにインストールされている学習済みモデルを更新することができず、学習済みモデルの精度を高めることができないという問題がある。
従って本発明は、エッジデバイスにインストールされている旧学習済みモデルを新学習済みモデルにアップデートする仕組み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】
【０００５】
本発明は、エッジデバイスにインストールされている旧学習済みモデルを新学習済みモデルにアップデートする学習済みモデルアップデートシステムであって、前記エッジデバイスから新しい学習用データを取得する取得手段と、所定の時間間隔で掲示内容を確認する所定のエッジデバイスに対して、前記学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがあることを掲示する掲示手段と、前記所定のエッジデバイスに対して、前記新学習済みモデルを取得させて、前記旧学習済みモデルから当該新学習済みモデルに置き換えさせるように制御する制御手段と、を備える学習済みモデルアップデートシステムを提供する。【０００６】
また、本発明は、エッジデバイスにインストールされている旧学習済みモデルを新学習済みモデルにアップデートする学習済みモデルアップデート方法であって、前記エッジデバイスから新しい学習用データを取得するステップと、所定の時間間隔で掲示内容を確認する所定のエッジデバイスに対して、前記学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがあることを掲示するステップと、前記所定のエッジデバイスに対して、前記新学習済みモデルを取得させて、前記旧学習済みモデルから当該新学習済みモデルに置き換えさせるように制御するステップと、を備える学習済みモデルアップデート方法を提供する。【０００７】
さらに、本発明は、エッジデバイスにインストールされている旧学習済みモデルを新学習済みモデルにアップデートする処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記エッジデバイスから新しい学習用データを取得するステップと、所定の時間間隔で掲示内容を確認する所定のエッジデバイスに対して、前記学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがあることを掲示するステップと、前記所定のエッジデバイスに対して、前記新学習済みモデルを取得させて、前記旧学習済みモデルから当該新学習済みモデルに置き換えさせるように制御するステップと、を実行させるためのプログラムを提供する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、エッジデバイスにインストールされている学習済みモデルをアップデートすることができる。これにより、学習済みモデルの精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態に係る学習済みモデルアップデートシステム１００の一例を示す図である。
【図２】管理装置１１０のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】管理装置１１０の機能構成の一例を示す図である。
【図４】エッジデバイス１３０のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図５】エッジデバイス１３０の機能構成の一例を示す図である。
【図６】学習済みモデルアップデートシステム１００の動作の一例を示すシーケンスチャートである。
【図７】掲示情報４１０の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
１．構成
図１は、本実施形態に係る学習済みモデルアップデートシステム１００の一例を示す図である。学習済みモデルアップデートシステム１００は、エッジデバイス１３０にインストールされている学習済みモデルをアップデートするシステムである。この「インストール」とは、コンピュータに記憶され、使用できる状態にすることをいう。この「アップデート」とは、更新ともいい、少なくとも一部を改めることをいう。
【００１１】
学習済みモデルアップデートシステム１００は、管理装置１１０と、ストレージ装置１２０と、複数のエッジデバイス１３０と、複数のＩｏＴデバイス１４０とを備える。なお、図１に示す各装置の数は、例示であり、これに限定されない。エッジデバイス１３０は、通信回線１５０を介して管理装置１１０に接続されている。通信回線１５０は、例えばインターネットを含んで構成されていてもよい。また、エッジデバイス１３０には、それぞれ、通信回線１６０を介してＩｏＴデバイス１４０が接続されている。通信回線１６０は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）又は無線ＬＡＮを含んで構成されてもよい。
【００１２】
図２は、管理装置１１０のハードウェア構成の一例を示す図である。管理装置１１０は、学習用データを用いて学習済みモデルを生成し、生成した学習済みモデルをエッジデバイス１３０に提供するサーバである。管理装置１１０は、プロセッサ１１１と、メモリ１１２と、ストレージ１１３と、通信装置１１４とを備えるコンピュータである。これらの装置は、バス１１５を介して接続されている。
【００１３】
プロセッサ１１１は、プログラムをメモリ１１２に読み出して実行することにより、各種の処理を実行する。例えばプロセッサ１１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）により構成されてもよい。メモリ１１２は、プロセッサ１１１により実行されるプログラムを記憶する。例えばメモリ１１２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）又はＲＡＭ（Random Access Memory）により構成されてもよい。ストレージ１１３は、各種のデータ及びプログラムを記憶する。例えばストレージ１１３は、ハードディスクドライブ又はフラッシュメモリにより構成されてもよい。通信装置１１４は、通信回線１５０に接続された通信インタフェースである。通信装置１１４は、通信回線１５０を介してデータ通信を行う。
【００１４】
図３は、管理装置１１０の機能構成の一例を示す図である。管理装置１１０は、取得手段２１１と、生成手段２１２と、送信手段２１３と、掲示手段２１４と、制御手段２１５とを有する。これらの機能は、メモリ１１２又はストレージ１１３に記憶されたプログラムと、このプログラムを実行するプロセッサ１１１との協働により、プロセッサ１１１が演算を行い又は通信装置１１４による通信を制御することにより実現される。
【００１５】
取得手段２１１は、エッジデバイス１３０から学習用データを取得する。学習用データは、機械学習に用いられるデータである。学習用データは、例えばＩｏＴデバイス１４０から出力され、エッジデバイス１３０を介して管理装置１１０に送信される。この場合、取得手段２１１は、エッジデバイス１３０から学習用データを受信する。
【００１６】
生成手段２１２は、取得手段２１１が取得した学習用データを用いて、新学習済みモデルを生成する。この新学習済みモデルは、例えば機械学習用のアルゴリズムを用いて、学習用データを機械学習することにより生成される。この「アルゴリズム」とは、特定の目的をより効率的に達成するために定式化された処理手順をいう。アルゴリズムは、例えばコンピュータ上において、与えられたデータから機械学習した結果に基づいてモデルを生成し、そのモデルに対してさらに新たな入力データを入力することで、その入力データから予測される事象を出力するための、いわゆる教師あり学習のアルゴリズムであってもよい。新学習済みモデルは、旧学習済みモデルの少なくとも一部を改善したものであってもよい。或いは、新学習済みモデルは、新たな目的を達成できるように旧学習済みモデルを改変したものであってもよい。
【００１７】
送信手段２１３は、生成手段２１２が生成した新学習済みモデルをストレージ装置１２０に送信する。これにより、新学習済みモデルがストレージ装置１２０に記憶される。
【００１８】
掲示手段２１４は、エッジデバイス１３０に対して、新学習済みモデルが生成されたことを掲示する。この「掲示」とは、情報を提示することをいう。この新学習済みモデルの生成の掲示は、例えば新学習済みモデルが生成されたことを示す掲示情報４１０をストレージ１１３に記憶させることにより実現されてもよい。
【００１９】
制御手段２１５は、エッジデバイス１３０に対して、新学習済みモデルを取得させて、旧学習済みモデルからこの新学習済みモデルに置き換えさせるように制御する。この置き換えの制御は、例えば旧学習済みモデルを新学習済みモデルに置き換えるよう制御する信号を送信することにより実現されてもよい。
【００２０】
図１に戻り、ストレージ装置１２０は、管理装置１１０が生成した学習済みモデルを記憶する。ストレージ装置１２０は、例えばクラウドサービスを提供するクラウドサーバである。ただし、ストレージ装置１２０は、クラウドサーバに限定されず、オンプレミスのサーバであってもよい。ストレージ装置１２０は、上述した管理装置１１０と同様の構成を備えるコンピュータである。
【００２１】
図４は、エッジデバイス１３０のハードウェア構成の一例を示す図である。エッジデバイス１３０は、別々のネットワーク間同士で通信を行い、データの効果や統合、同期などをシームレスに仲介する機器である。例えばエッジデバイス１３０は、ルータやスイッチ等の装置であり、このエッジデバイス１３０に接続されたＩｏＴデバイス１４０と他の装置との間のデータ通信を中継する。また、エッジデバイス１３０は、管理装置１１０から提供された学習済みモデルを用いて、入力データを処理する。エッジデバイス１３０は、プロセッサ１３１と、メモリ１３２と、ストレージ１３３と、通信装置１３４とを備えるコンピュータである。これらの装置は、バス１３５を介して接続されている。プロセッサ１３１、メモリ１３２、ストレージ１３３、通信装置１３４、及びバス１３５は、上述したプロセッサ１１１、メモリ１１２、ストレージ１１３、通信装置１１４、及びバス１１５と同様であるため、その説明を省略する。ただし、ストレージ１３３には、管理装置１１０から提供された学習済みモデルが記憶されている。
【００２２】
図５は、エッジデバイス１３０の機能構成の一例を示す図である。エッジデバイス１３０は、確認手段２３１と、取得手段２３２と、置換手段２３３と、処理手段２３４とを有する。これらの機能は、メモリ１３２又はストレージ１３３に記憶されたプログラムと、このプログラムを実行するプロセッサ１３１との協働により、プロセッサ１３１が演算を行い又は通信装置１３４による通信を制御することにより実現される。
【００２３】
確認手段２３１は、所定の時間間隔で掲示内容を確認する。この掲示内容の確認は、例えば管理装置１１０のストレージ１１３に記憶された掲示情報４１０をポーリングすることにより実現されてもよい。
【００２４】
取得手段２３２は、新学習済みモデルを取得する。この新学習済みモデルの取得は、より具体的には、プル型配信により行われる。すなわち、新学習済みモデルは、取得手段２３２からの要求に応じて送信される。
【００２５】
置換手段２３３は、管理装置１１０の制御手段２１５による制御の下、旧学習済みモデルを取得手段２３２が取得した新学習済みモデルに置き換える。この置き換えとは、旧学習済みモデルに代えて新学習済みモデルを使用可能な状態にすることをいう。置き換えは、例えばストレージ１３３に新学習済みモデルが記憶され、旧学習済みモデルに代えて新学習済みモデルが使用されるように設定されることにより実現されてもよい。このとき、ストレージ１３３に記憶された旧学習済みモデルは削除されてもよいし、そのまま記憶されていてもよい。
【００２６】
処理手段２３４は、置換手段２３３が置き換えた新学習済みモデルを用いて、入力データを処理する。この入力データは、例えばユーザが用意したデータである。この処理により、入力データから予測される事象を示す情報が出力される。
【００２７】
図１に戻り、ＩｏＴデバイス１４０は、学習済みモデルの生成に用いられる学習用データを提供する。ＩｏＴデバイス１４０は、センサと通信機能とを有する装置である。このセンサは、物理量を検出して出力する。例えばセンサは、温度センサ、湿度センサ、加速度センサ、人感センサ、音声を取得するマイクロフォン、又は静止画若しくは動画を取得するカメラであってもよい。ＩｏＴデバイス１４０は、センサの出力を含むセンサデータを出力する。このセンサデータは、学習用データとして使用される。
【００２８】
２．動作
図６は、学習済みモデルアップデートシステム１００の動作の一例を示すシーケンスチャートである。図６に示す動作に先立ち、各々のＩｏＴデバイス１４０から出力されたセンサデータが、順次、学習用データとして、そのＩｏＴデバイス１４０に接続されたエッジデバイス１３０を介して管理装置１１０に送信される。管理装置１１０に到達した学習用データは、取得手段２１１にて受信された後、ストレージ１１３に記憶される。図６に示す動作は、所定のタイミングで開始される。所定のタイミングは、例えばユーザから学習済みモデルのアップデートが要求されたときであってもよいし、ストレージ１３３に記憶された学習済みモデルが前回生成されてから所定の時間が経過したときであってもよい。或いは、所定のタイミングは、ストレージ１３３に記憶された学習済みモデルの精度が所定の精度以下になったときであってもよい。
【００２９】
ステップ３０１において、生成手段２１２が、機械学習用のアルゴリズムを用いて、ストレージ１１３に記憶された学習用データを機械学習することにより、新学習済みモデルを生成する。新学習済みモデルは、例えば旧学習済みモデルの精度を改善したものであってもよいし、新たな分析を行えるように旧学習済みモデルを改変したものであってもよい。
【００３０】
ステップ３０２において、送信手段２１３が、生成された新学習済みモデルと、新学習済みモデルに入力データを渡すフローとをストレージ装置１２０に送信する。フローは、新学習済みモデルに入力データを入力する手順を示す情報である。フローには、入力データの種別が含まれてもよい。フローは、生成手段２１２により新学習済みモデルとともに生成されてもよい。新学習済みモデル及びフローがストレージ装置１２０にて受信されると、ステップ３０３において、この新学習済みモデル及びフローがストレージ装置１２０に記憶される。
【００３１】
ステップ３０４において、掲示手段２１４が、新学習済みモデルが生成されたことを示す掲示情報４１０をストレージ１１３に記憶させる。
【００３２】
図７は、掲示情報４１０の一例を示す図である。掲示情報４１０には、各エッジデバイス１３０を識別するデバイスＩＤが含まれる。ここでは、デバイスＩＤが「ｅｄｇｅ＿１」のエッジデバイス１３０用の新学習済みモデルが生成されたものとする。この場合、デバイスＩＤ「ｅｄｇｅ＿１」と、新学習済みモデルがあることを示す「あり」という情報とが対応付けて記憶される。また、デバイスＩＤ「ｅｄｇｅ＿１」と対応付けて、この新学習済みモデルの取得先、すなわちストレージ装置１２０において新学習済みモデルが記憶された場所を示すアドレス「http://www.example.com/M001」と、この新学習済みモデルに入力データを渡すフローの取得先、すなわちストレージ装置１２０においてこのフローが記憶された場所を示すアドレス「http://www.example.com/flow」とが記憶される。
【００３３】
各エッジデバイス１３０の確認手段２３１は、所定の時間間隔で掲示情報４１０をポーリングし、そのエッジデバイス１３０用の生成された新学習済みモデルがあるかを確認する。ステップ３０５において、デバイスＩＤが「ｅｄｇｅ＿１」のエッジデバイス１３０の確認手段２３１が掲示情報４１０をポーリングすると、ステップ３０６において、確認手段２３１がこのエッジデバイス１３０用に生成された新学習済みモデルがあるか否かを判定する。例えば掲示情報４１０において、デバイスＩＤ「ｅｄｇｅ＿１」と対応付けて、このエッジデバイス１３０用に生成された新学習済みモデルがないことを示す「なし」という情報が記憶されている場合、このエッジデバイス１３０用に生成された新学習済みモデルがないことを意味するため、ステップ３０６の判定がＮＯになる。この場合、処理は上述したステップ３０５に戻り、所定の時間間隔を経てから再び掲示情報４１０のポーリングが行われる。一方、図７に示すように、掲示情報４１０において、デバイスＩＤ「ｅｄｇｅ＿１」と対応付けて、このエッジデバイス１３０用に生成された新学習済みモデルがあることを示す「あり」という情報が記憶されている場合、このエッジデバイス１３０用に生成された新学習済みモデルがあることを意味するため、ステップ３０６の判定がＹＥＳになる。この場合、エッジデバイス１３０は、管理装置１１０の制御が行われるまで待機する。
【００３４】
管理装置１１０は、上述したステップ３０４の後、ステップ３０７に進む。ステップ３０７において、制御手段２１５が、新学習済みモデルを取得させて、ストレージ１３３に記憶された旧学習済みモデルを新学習済みモデルに置き換えるように制御する信号と、新学習済みモデルに入力データを渡すフローに従って新学習済みモデルを用いてこの入力データを処理させるよう制御する信号とを、デバイスＩＤが「ｅｄｇｅ＿１」のエッジデバイス１３０に送信する。
【００３５】
デバイスＩＤが「ｅｄｇｅ＿１」のエッジデバイス１３０がこれらの信号を受信すると、ステップ３０８において、取得手段２３２が、受信された信号の制御に従って、図７に示される掲示情報４１０に含まれる「http://www.example.com/M001」というアドレスにより示されるストレージ装置１２０内の場所から新学習済みモデルを取得する。具体的には、取得手段２３２からストレージ装置１２０に新学習済みモデルを要求する信号が送信され、この信号の要求に応じてストレージ装置１２０から送信された新学習済みモデルが取得手段２３２にて受信される。また、取得手段２３２は、同様の方法により、図７に示される掲示情報４１０に含まれる「http://www.example.com/flow」というアドレスにより示されるストレージ装置１２０内の場所からフローを取得する。
【００３６】
ステップ３０９において、置換手段２３３が、受信された信号の制御に従って、ストレージ１３３に記憶された旧学習済みモデルを新学習済みモデルに置き換える。具体的には、ストレージ１３３に記憶された旧学習済みモデルの代わりに新学習済みモデルが記憶され、旧学習済みモデルに代えて新学習済みモデルが使用されるように設定される。
【００３７】
ステップ３１０において、処理手段２３４が、上述したステップ３０８において取得されたフローに従い、新学習済みモデルを用いて、ユーザにより入力された入力データを処理する。これにより、入力データから予測される事象を示す情報が出力される。予測される事象を示す情報は、例えばユーザが使用するユーザ端末（図示せず）に出力されてもよい。これにより、ユーザは、入力データに基づいて予測される事象を知ることができる。
【００３８】
なお、上述した実施形態では、ストレージ１１３、新学習済みモデルの取得先を示すアドレス、フローの取得先を示すアドレスが、それぞれ、本発明に係る「記憶手段」、「新学習済みモデルの取得先を示す取得先情報（又は第１取得先情報）」「フローの取得先を示す第２取得先情報」として用いられている。
【００３９】
以上説明した実施形態によれば、エッジデバイス１３０にインストールされている学習済みモデルをアップデートできるため、学習済みモデルの精度を高めることができる。また、新学習済みモデルの生成には高い処理能力が必要となるが、上述した実施形態では、管理装置１１０が新学習済みモデルを生成しているため、エッジデバイス１３０が高い処理能力を有していなくてもよい。さらに、上述した実施形態では、掲示情報４１０、新学習済みモデル、新学習済みモデルに入力データを渡すフローをエッジデバイス１３０からのプル配信、すなわちエッジデバイス１３０からの要求に応じて送信している。仮に、管理装置１１０がこれらのデータをプッシュ型配信、すなわちエッジデバイス１３０から要求しなくても管理装置１１０から送信する構成を採用した場合には、エッジデバイス１３０が管理装置１１０だけでなく、管理装置１１０を装った他の装置からプッシュ側配信で送信される情報をも受け取れるようになる。この場合、悪意ある他の装置により送信された情報により被害がもたらされるリスクがある。これに対し、上述した実施形態のように、これらのデータをプル配信、すなわちエッジデバイス１３０からの要求に応じて管理装置１１０から送信する場合には、このようなリスクが減るため、情報セキュリティが高くなる。さらに、上述した実施形態では、学習済みモデルとともに、新学習済みモデルに入力データを渡すフローが提供されるため、旧学習済みモデルと新学習済みモデルとの間で入力データを渡すフローが異なる場合でも、新学習済みモデルを用いて入力データを処理することができる。
【００４０】
３．変形例
本発明は上述した実施形態に限定されない。上述した実施形態に対し、種々の変形がなされてもよい。また、以下の変形例が組み合わせて実施されてもよい。
【００４１】
上述した実施形態において、機械学習用のアルゴリズムは、いわゆる教師あり学習のアルゴリズムに限定されず、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習、表現学習等の機械学習用のアルゴリズムであってもよい。また、機械学習用のアルゴリズムは、データマイニングやディープラーニング等の、その他の学習用のアルゴリズムを含んでもよい。なお、これらの学習用のアルゴリズムは、例えば決定木学習、相関ルール学習、ニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、帰納論理プログラミング、サポートベクターマシン、クラスタリング、ベイジアンネットワーク等の各種の技法乃至技術を用いたものが含まれる。要するに、機械学習用のアルゴリズムは、データ提供者により提供される何らかのデータとともに処理されて、その処理の結果、ユーザが得たい情報を出力するものであればよい。
【００４２】
上述した実施形態において、学習済みモデルのアップデートは、旧学習済みモデルを完全に置き換えるアップデートに限定されず、旧学習済みモデルとの差分だけを置き換えるアップデートであってもよい。この場合、新学習済みモデルの差分だけがエッジデバイス１３０に提供されてもよい。
【００４３】
上述した実施形態において、新学習済みモデルが記憶される場所は、ストレージ装置１２０に限定されない。例えば新学習済みモデルは、ストレージ装置１２０に代えて管理装置１１０のストレージ１１３に記憶されてもよい。この場合、ストレージ装置１２０は設けられなくてもよい。
【００４４】
上述した実施形態において、エッジデバイス１３０により新学習済みモデルが取得されたときに、掲示情報４１０が更新されてもよい。新学習済みモデルが取得されたか否かの判定は、例えばエッジデバイス１３０から新学習済みモデルを取得したことを示す信号が取得されたか否かに基づいて行われてもよい。或いは、この判定は、エッジデバイス１３０によりストレージ１１３に新学習済みモデルを取得したことを示す情報が記憶されたか否かに基づいて行われてもよい。デバイスＩＤが「ｅｄｇｅ＿１」のエッジデバイス１３０により新学習済みモデルが取得された場合、図７に示す掲示情報４１０において、デバイスＩＤ「ｅｄｇｅ＿１」と対応付けて記憶された新学習済みモデルの有無を示す情報が「あり」から「なし」に変更される。また、新学習済みモデルの取得先及びフローの取得先を示す情報がいずれも該当しないことを示す「‐」に変更される。これにより、エッジデバイス１３０が取得済みの新学習済みモデルを再度取得しようとするのを防ぐことができる。
【００４５】
上述した実施形態において、エッジデバイス１３０は、ポーリング以外の方法を用いて、所定の時間間隔で掲示情報４１０を監視してもよい。
【００４６】
学習済みモデルアップデートシステム１００の機能を実現する主体は、上述した実施形態で説明した例に限定されない。例えば管理装置１１０の機能の一部をストレージ装置１２０、エッジデバイス１３０、又は外部装置が有していてよい。例えば、ＡＩ（Artificial intelligence）ベンダー等の提供者が使用する外部装置が管理装置１１０に代えて生成手段２１２を有してもよい。この場合、外部装置は、学習データを用いて学習済みモデルを生成し、生成した学習済みモデルを管理装置１１０に送信する。このように、学習済みモデルは提供者側で生成され、管理装置１１０に登録されてもよい。また、エッジデバイス１３０の機能の一部を管理装置１１０、ストレージ装置１２０、ＩｏＴデバイス１４０、又は外部装置が有していてもよい。
【００４７】
本明細書で使用する「第１」、「第２」という記載は、それを使用した要素の量または順序を限定するものではない。これらの記載は、２つ以上の要素を区別するために使用されており、例えば数字を入れ替えて用いられてもよい。
【００４８】
学習済みモデルアップデートシステム１００において行われる処理のステップは、上述した実施形態で説明した例に限定されない。この処理のステップは、矛盾のない限り、入れ替えられてもよい。また、本発明は、学習済みモデルアップデートシステム１００において行われる学習済みモデルアップデート方法として提供されてもよい。
【００４９】
本発明は、管理装置１１０、ストレージ装置１２０、エッジデバイス１３０、又はＩｏＴデバイス１４０において実行されるプログラムとして提供されてもよい。このプログラムは、インターネットなどの通信回線を介してダウンロードされてもよいし、磁気記録媒体（磁気テープ、磁気ディスクなど）、光記録媒体（光ディスクなど）、光磁気記録媒体、半導体メモリなどの、コンピュータが読取可能な記録媒体に記録した状態で提供されてもよい。
【符号の説明】
【００５０】
１００：モデルアップデートシステム、１１０：管理装置、１２０：ストレージ装置、１３０：エッジデバイス、１４０：ＩｏＴデバイス、２１１：取得手段、２１２：生成手段、２１３：送信手段、２１４：掲示手段、２１５：制御手段、２３１：確認手段、２３２：取得手段、２３３：置換手段、２３４：処理手段
【図１】
2019150565.tif 000003
【図２】
2019150565.tif 000004
【図３】
2019150565.tif 000005
【図４】
2019150565.tif 000006
【図５】
2019150565.tif 000007
【図６】
2019150565.tif 000008
【図７】
2019150565.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】平成30年10月16日(2018.10.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エッジデバイスにインストールされている旧学習済みモデルを新学習済みモデルにアップデートする学習済みモデルアップデートシステムであって、
前記エッジデバイスから新しい学習用データを取得する取得手段と、
前記学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがストレージ装置に記憶されると、所定の時間間隔で掲示内容を確認する所定のエッジデバイスに対して、前記新学習済みモデルがあることを示す情報と、前記ストレージ装置において前記新学習済みモデルが記憶された場所を示すアドレスとを掲示する掲示手段と、
前記所定のエッジデバイスに対して、前記アドレスに基づいて前記ストレージ装置から前記新学習済みモデルを取得させて、前記旧学習済みモデルから当該新学習済みモデルに置き換えさせるように制御する制御手段と
を備える学習済みモデルアップデートシステム。
【請求項２】
前記制御手段は、前記所定のエッジデバイスに対して、前記新学習済みモデルに入力データを渡すフローを取得させて、前記フローに従って前記新学習済みモデルを用いて当該入力データを処理させるように制御する
請求項１に記載の学習済みモデルアップデートシステム。
【請求項３】
前記新学習済みモデルが生成されたことを示す掲示情報を記憶する記憶手段をさらに備え、
前記所定のエッジデバイスは、前記所定の時間間隔で前記記憶手段に記憶された前記掲示情報にポーリングすることにより、前記新学習済みモデルが生成されたか否かを確認する
請求項１又は２に記載の学習済みモデルアップデートシステム。
【請求項４】
前記掲示情報は、前記新学習済みモデルの取得先を示す取得先情報を含み、
前記所定のエッジデバイスは、前記取得先情報が示す前記取得先から前記新学習済みモデルを取得する
請求項３に記載の学習済みモデルアップデートシステム。
【請求項５】
前記取得先情報は、第１取得先情報であり、
前記掲示情報は、前記新学習済みモデルに入力データを渡すフローの取得先を示す第２取得先情報を含み、
前記所定のエッジデバイスは、前記第２取得先情報が示す前記取得先から前記フローを取得し、前記取得したフローに従い、前記新学習済みモデルを用いて前記入力データを処理する
請求項４に記載の学習済みモデルアップデートシステム。
【請求項６】
前記学習用データを用いて、前記新学習済みモデルを生成する生成手段
を備える請求項１に記載の学習済みモデルアップデートシステム。
【請求項７】
エッジデバイスにインストールされている旧学習済みモデルを新学習済みモデルにアップデートする学習済みモデルアップデート方法であって、
前記エッジデバイスから新しい学習用データを取得するステップと、
前記学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがストレージ装置に記憶されると、所定の時間間隔で掲示内容を確認する所定のエッジデバイスに対して、前記新学習済みモデルがあることを示す情報と、前記ストレージ装置において前記新学習済みモデルが記憶された場所を示すアドレスとを掲示するステップと、
前記所定のエッジデバイスに対して、前記アドレスに基づいて前記ストレージ装置から前記新学習済みモデルを取得させて、前記旧学習済みモデルから当該新学習済みモデルに置き換えさせるように制御するステップと、
を備える学習済みモデルアップデート方法。
【請求項８】
エッジデバイスにインストールされている旧学習済みモデルを新学習済みモデルにアップデートする処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記エッジデバイスから新しい学習用データを取得するステップと、
前記学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがストレージ装置に記憶されると、所定の時間間隔で掲示内容を確認する所定のエッジデバイスに対して、前記新学習済みモデルがあることを示す情報と、前記ストレージ装置において前記新学習済みモデルが記憶された場所を示すアドレスとを掲示するステップと、
前記所定のエッジデバイスに対して、前記アドレスに基づいて前記ストレージ装置から前記新学習済みモデルを取得させて、前記旧学習済みモデルから当該新学習済みモデルに置き換えさせるように制御するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【請求項９】
複数のエッジデバイスを識別する複数の識別情報と、前記複数のエッジデバイスにそれぞれ対応する複数の新学習済みモデルがあるか否かを示す複数の更新情報とを、それぞれ対応付けて記憶する記憶手段をさらに有し、
前記制御手段は、前記記憶手段において前記複数のエッジデバイスに含まれるエッジデバイスを識別する識別情報と対応付けて、当該エッジデバイスに対応する新学習済みモデルがあることを示す更新情報が記憶されている場合には、当該エッジデバイスが前記識別情報及び前記更新情報をポーリングしたことに応じて、当該エッジデバイスに前記新学習済みモデルを取得させるように制御する
請求項１から６のいずれか１項に記載の学習済みモデルアップデートシステム。
【手続補正書】
【提出日】令和2年7月31日(2020.7.31)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エッジデバイスにインストールされている旧学習済みモデルを新学習済みモデルにアップデートする学習済みモデルアップデートシステムであって、
前記エッジデバイスから新しい学習用データを取得する取得手段と、
前記学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがストレージ装置に記憶されると、所定の時間間隔で掲示内容を確認する所定のエッジデバイスに対して、前記学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがあることを示す情報と、前記ストレージ装置において前記新学習済みモデルが記憶された場所のアドレスとを掲示する掲示手段と、
前記所定のエッジデバイスに対して、前記アドレスに基づいて前記ストレージ装置から前記新学習済みモデルを取得させて、前記旧学習済みモデルから当該新学習済みモデルに置き換えさせるように制御する制御手段と、
を備える学習済みモデルアップデートシステム。
【請求項２】
前記制御手段は、前記所定のエッジデバイスに対して、前記新学習済みモデルに入力データを渡すフローを取得させて、前記フローに従って前記新学習済みモデルを用いて当該入力データを処理させるように制御する
請求項１に記載の学習済みモデルアップデートシステム。
【請求項３】
前記新学習済みモデルが生成されたことを示す掲示情報を記憶する記憶手段をさらに備え、
前記所定のエッジデバイスは、前記所定の時間間隔で前記記憶手段に記憶された前記掲示情報にポーリングすることにより、前記新学習済みモデルが生成されたか否かを確認する
請求項１又は２に記載の学習済みモデルアップデートシステム。
【請求項４】
前記掲示情報は、前記新学習済みモデルの取得先を示す取得先情報を含み、
前記所定のエッジデバイスは、前記取得先情報が示す前記取得先から前記新学習済みモデルを取得する
請求項３に記載の学習済みモデルアップデートシステム。
【請求項５】
前記取得先情報は、第１取得先情報であり、
前記掲示情報は、前記新学習済みモデルに入力データを渡すフローの取得先を示す第２取得先情報を含み、
前記所定のエッジデバイスは、前記第２取得先情報が示す前記取得先から前記フローを取得し、前記取得したフローに従い、前記新学習済みモデルを用いて前記入力データを処理する
請求項４に記載の学習済みモデルアップデートシステム。
【請求項６】
前記学習用データを用いて、前記新学習済みモデルを生成する生成手段
を備える請求項１に記載の学習済みモデルアップデートシステム。
【請求項７】
エッジデバイスにインストールされている旧学習済みモデルを新学習済みモデルにアップデートする学習済みモデルアップデート方法であって、
前記エッジデバイスから新しい学習用データを取得するステップと、
前記学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがストレージ装置に記憶されると、所定の時間間隔で掲示内容を確認する所定のエッジデバイスに対して、前記学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがあることを示す情報と、前記ストレージ装置において前記新学習済みモデルが記憶された場所のアドレスとを掲示するステップと、
前記所定のエッジデバイスに対して、前記アドレスに基づいて前記ストレージ装置から前記新学習済みモデルを取得させて、前記旧学習済みモデルから当該新学習済みモデルに置き換えさせるように制御するステップと、
を備える学習済みモデルアップデート方法。
【請求項８】
エッジデバイスにインストールされている旧学習済みモデルを新学習済みモデルにアップデートする処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記エッジデバイスから新しい学習用データを取得するステップと、
前記学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがストレージ装置に記憶されると、所定の時間間隔で掲示内容を確認する所定のエッジデバイスに対して、前記学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがあることを示す情報と、前記ストレージ装置において前記新学習済みモデルが記憶された場所のアドレスとを掲示するステップと、
前記所定のエッジデバイスに対して、前記アドレスに基づいて前記ストレージ装置から前記新学習済みモデルを取得させて、前記旧学習済みモデルから当該新学習済みモデルに置き換えさせるように制御するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【請求項９】
複数のエッジデバイスを識別する複数の識別情報と、前記複数のエッジデバイスにそれぞれ対応する複数の新学習済みモデルがあるか否かを示す複数の更新情報とを、それぞれ対応付けて記憶する記憶手段をさらに有し、
前記制御手段は、前記記憶手段において前記複数のエッジデバイスに含まれるエッジデバイスを識別する識別情報と対応付けて、当該エッジデバイスに対応する新学習済みモデルがあることを示す更新情報が記憶されている場合には、当該エッジデバイスが前記識別情報及び前記更新情報をポーリングしたことに応じて、当該エッジデバイスに前記新学習済みモデルを取得させるように制御する
請求項１から６のいずれか１項に記載の学習済みモデルアップデートシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
本発明は、エッジデバイスにインストールされている旧学習済みモデルを新学習済みモデルにアップデートする学習済みモデルアップデートシステムであって、エッジデバイスから新しい学習用データを取得する取得手段と、学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがストレージ装置に記憶されると、所定の時間間隔で掲示内容を確認する所定のエッジデバイスに対して、学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがあることを示す情報と、ストレージ装置において新学習済みモデルが記憶された場所のアドレスとを掲示する掲示手段と、所定のエッジデバイスに対して、アドレスに基づいてストレージ装置から新学習済みモデルを取得させて、旧学習済みモデルから当該新学習済みモデルに置き換えさせるように制御する制御手段と、を備える学習済みモデルアップデートシステムを提供する。
本発明は、エッジデバイスにインストールされている旧学習済みモデルを新学習済みモデルにアップデートする学習済みモデルアップデート方法であって、エッジデバイスから新しい学習用データを取得するステップと、学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがストレージ装置に記憶されると、所定の時間間隔で掲示内容を確認する所定のエッジデバイスに対して、学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがあることを示す情報と、ストレージ装置において新学習済みモデルが記憶された場所のアドレスとを掲示するステップと、所定のエッジデバイスに対して、アドレスに基づいてストレージ装置から新学習済みモデルを取得させて、旧学習済みモデルから当該新学習済みモデルに置き換えさせるように制御するステップと、を備える学習済みモデルアップデート方法を提供する。
本発明は、エッジデバイスにインストールされている旧学習済みモデルを新学習済みモデルにアップデートする処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、エッジデバイスから新しい学習用データを取得するステップと、学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがストレージ装置に記憶されると、所定の時間間隔で掲示内容を確認する所定のエッジデバイスに対して、学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがあることを示す情報と、ストレージ装置において新学習済みモデルが記憶された場所のアドレスとを掲示するステップと、所定のエッジデバイスに対して、アドレスに基づいてストレージ装置から新学習済みモデルを取得させて、旧学習済みモデルから当該新学習済みモデルに置き換えさせるように制御するステップと、を実行させるためのプログラムを提供する。
本発明は、エッジデバイスにインストールされている旧学習済みモデルを新学習済みモデルにアップデートする学習済みモデルアップデートシステムであって、前記エッジデバイスから新しい学習用データを取得する取得手段と、所定の時間間隔で掲示内容を確認する所定のエッジデバイスに対して、前記学習用データを用いて生成された新学習済みモデルがあることを掲示する掲示手段と、前記所定のエッジデバイスに対して、前記新学習済みモデルを取得させて、前記旧学習済みモデルから当該新学習済みモデルに置き換えさせるように制御する制御手段と、を備える学習済みモデルアップデートシステムを提供する。
【国際調査報告】
2019150565.tif 000010
2019150565.tif 000011
2019150565.tif 000012
2019150565.tif 000013