(57)【要約】      （修正有）【課題】個体の識別に利用する特徴量を予め定めることなく個体識別を実現する装置を提供する。【解決手段】本発明の識別装置は、入力データを取得する取得部と、機械学習済みの人工知能に入力データが第１の個体から獲得されたか否かを識別させ識別結果を得る識別部とを含む。第１の個体から獲得されたデータである第１の入力データと、第１の入力データが第１の個体から獲得されたことを示す第１の教師データとの組を含む第１の学習データと、第１の個体とは異なる個体から獲得されたデータである第２の入力データと、第２の入力データが第１の個体とは異なる個体から獲得されたことを示す第２の教師データの組を含む第２の学習データと、を用いた機械学習の学習結果を設定する。【選択図】図１
2018132870.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力データを取得する取得部と、
機械学習済みの人工知能に前記入力データが第１の個体から獲得されたか否かを識別させ、識別結果を得る識別部と
を具備する、識別装置。
【請求項２】
前記識別結果は、少なくとも、前記入力データが前記第１の個体から獲得されたか否かを示し、
前記人工知能は、第１の学習データおよび第２の学習データを用いた機械学習の学習結果が設定されており、
前記第１の学習データは、前記第１の個体から獲得されたデータである第１の入力データと当該第１の入力データが前記第１の個体から獲得されたことを示す第１の教師データとの組を含み、
前記第２の学習データは、前記第１の個体とは異なる個体から獲得されたデータである第２の入力データと当該第２の入力データが前記第１の個体とは異なる個体から獲得されたことを示す第２の教師データとの組を含む、
請求項１に記載の識別装置。
【請求項３】
所与のデータセットに属するデータを分類することで得られる第１のサブセットが前記第２の入力データとして用いられる、請求項２に記載の識別装置。
【請求項４】
前記所与のデータセットに属するデータのうち、前記第１の入力データが分類されることになるクラスまたはクラスタに分類されたデータが前記第１のサブセットとして定められる、請求項３に記載の識別装置。
【請求項５】
前記第１のサブセットを前記第２の入力データとして用いた機械学習が学習目標に到達しない場合に、前記第１のサブセットとは異なる第２のサブセットを前記第２の入力データとして用いた機械学習が行われる、請求項３または請求項４に記載の識別装置。
【請求項６】
前記所与のデータセットに属するデータは、木構造を用いて階層的に分類され、
前記第２のサブセットは、前記木構造において前記第１のサブセットよりも上の階層または下の階層にあるサブセットのうち当該第１のサブセットと重複するデータを含むサブセットである、
請求項５に記載の識別装置。
【請求項７】
前記第２のサブセットは、前記第１のサブセットと重複するデータを含まないサブセットである、請求項５に記載の識別装置。
【請求項８】
前記識別結果は、少なくとも、前記入力データが獲得された個体の識別情報を示し、
前記人工知能は、第１の学習データおよび第２の学習データを用いた機械学習の学習結果が設定されており、
前記第１の学習データは、前記第１の個体から獲得されたデータである第１の入力データと前記第１の個体の識別情報を示す第１の教師データとの組を含み、
前記第２の学習データは、前記第１の個体とは異なる第２の個体から獲得されたデータである第２の入力データと前記第２の個体の識別情報を示す第２の教師データとの組を含む、
請求項１に記載の識別装置。
【請求項９】
前記入力データは、当該入力データが獲得された個体の特徴を含む可能性のあるデータである、請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の識別装置。
【請求項１０】
前記入力データは、画像データ、音声データ、動画像データ、テキストデータおよびセンサデータのうち少なくとも１つを含む、請求項１乃至請求項９のいずれか１項に記載の識別装置。
【請求項１１】
識別装置によって行われる識別方法であって、
前記識別装置が、入力データを取得する取得ことと、
前記識別装置が、機械学習済みの人工知能に前記入力データが第１の個体から獲得されたか否かを識別させ、識別結果を得ることと
を具備する、識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個体識別技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、製品のトレーサビリティを確保するために、製品にＩＤを示すバーコードを印刷したり、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ＩＤ）タグを貼り付けたりすることがある。このような識別情報が付与された製品は個体識別が可能となる。
【０００３】
特許文献１では、かかる識別情報を意図的に付与することなくトレーサビリティを確保するために、基板の表面に現れる模様等に応じた情報（特徴量）を基板の個体識別情報として用いていることが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−１００５２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の技術を利用するには、個体識別情報として用いる特徴量を予め定めておく必要があるが、具体的に所与の個体に対していかなる特徴量を用いれば個体識別が可能であるのかを見出すためには相応の試行錯誤が必要となる。
【０００６】
本発明は、個体の識別に利用する特徴量を予め定めることなく個体識別を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様によれば、識別装置は、取得部と、識別部とを含む。取得部は、入力データを取得する。識別部は、機械学習済みの人工知能に入力データが第１の個体から獲得されたか否かを識別させ、識別結果を得る。故に、第１の個体の識別に利用する特徴量が予め定められていなくとも、第１の個体から獲得されたデータを識別することができる。
【０００８】
本発明の第２の態様によれば、識別結果は、少なくとも、入力データが第１の個体から獲得されたか否かを示す。人工知能は、第１の学習データおよび第２の学習データを用いた機械学習の学習結果が設定されている。第１の学習データは、第１の個体から獲得されたデータである第１の入力データと第１の入力データが第１の個体から獲得されたことを示す第１の教師データとの組を含む。第２の学習データは、第１の個体とは異なる個体から獲得されたデータである第２の入力データと第２の入力データが第１の個体とは異なる個体から獲得されたことを示す第２の教師データとの組を含む。故に、第１の個体の識別に利用する特徴量が予め定められていなくとも、入力データが、第１の個体から獲得されたか否かを識別することができる。
【０００９】
本発明の第３の態様によれば、所与のデータセットに属するデータを分類することで得られる第１のサブセットが第２の入力データとして用いられる。故に、機械学習を短時間で完了することができる。
【００１０】
本発明の第４の態様によれば、所与のデータセットに属するデータのうち、第１の入力データが分類されることになるクラスまたはクラスタに分類されたデータが第１のサブセットとして定められる。故に、第２の入力データを、第１の入力データとある程度類似するデータに制限することができる。
【００１１】
本発明の第５の態様によれば、第１のサブセットを第２の入力データとして用いた機械学習が学習目標に到達しない場合に、第１のサブセットとは異なる第２のサブセットを第２の入力データとして用いた機械学習が行われる。故に、別のクラス若しくはクラスタに属するデータを試すことで、より確実に識別能力を獲得することができる。
【００１２】
本発明の第６の態様によれば、所与のデータセットに属するデータは、木構造を用いて階層的に分類される。第２のサブセットは、木構造において第１のサブセットよりも上の階層または下の階層にあるサブセットのうち第１のサブセットと重複するデータを含むサブセットである。故に、第１のサブセットのデータ件数が少なすぎる／多すぎる場合にも、利用可能なデータ件数を増やして／絞り込んで識別能力の学習を完了させることができる。
【００１３】
本発明の第７の態様によれば、第２のサブセットは、第１のサブセットと重複するデータを含まないサブセットである。故に、第１の入力データが誤ったクラスに分類されていたとしても、適切なサブセットを見つけ出して識別能力の学習を完了させることができる。
【００１４】
本発明の第８の態様によれば、識別結果は、少なくとも、入力データが獲得された個体の識別情報を示す。人工知能は、第１の学習データおよび第２の学習データを用いた機械学習の学習結果が設定されている。第１の学習データは、第１の個体から獲得されたデータである第１の入力データと第１の個体の識別情報を示す第１の教師データとの組を含む。第２の学習データは、第１の個体とは異なる第２の個体から獲得されたデータである第２の入力データと第２の個体の識別情報を示す第２の教師データとの組を含む。故に、第１の個体および第２の個体の識別に利用する特徴量が予め定められていなくとも、入力データが獲得された個体が第１の個体または第２の個体である場合には、その識別情報を得ることができる。
【００１５】
本発明の第９の態様によれば、入力データは、入力データが獲得された個体の特徴を含む可能性のあるデータである。故に、かかる入力データは、何らかの個体の特徴を含んでいる可能性がありその特徴を人工知能が学習するので、第１の個体の識別に利用する特徴量が予め定められていなくとも、入力データが、第１の個体から獲得されたか否かを識別することができる。
【００１６】
本発明の第１０の態様によれば、入力データは、画像データ、音声データ、動画像データ、テキストデータおよびセンサデータのうち少なくとも１つを含む。故に、かかる入力データは、何らかの個体の特徴を含んでいる可能性がありその特徴を人工知能が学習するので、第１の個体の識別に利用する特徴量が予め定められていなくとも、入力データが、第１の個体から獲得されたか否かを識別することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、個体の識別に利用する特徴量を予め定めることなく個体識別を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】第１の実施形態に係る識別装置を例示するブロック図。
【図２】図１の識別装置に付与される識別能力を獲得するための機械学習システムを例示するブロック図。
【図３】図２の機械学習システムにおいて用いられる第１の学習データおよび第２の学習データの説明図。
【図４】データセットの分類構造を例示する図。
【図５】データセットの分類を行う分類装置を例示するブロック図。
【図６】図１の識別装置を含む個体識別システムを例示するブロック図。
【図７】図６の個体識別システムの動作を例示するフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照しながら実施形態の説明を述べる。なお、以降、説明済みの要素と同一または類似の要素には同一または類似の符号を付し、重複する説明については基本的に省略する。
【００２０】
（第１の実施形態）  
図１に例示されるように、第１の実施形態に係る識別装置１００は、取得部１０１と、識別部１０２とを含む。識別装置１００は、入力データ１０を受け取り、当該入力データ１０が所望の個体（第１の個体）から獲得されたか否かを識別し、識別結果１１を生成する。
【００２１】
ここで、個体とは、人間若しくは他の動物、または植物を含む生物に属するものであってもよいし、工業製品などの人工物、または天然物を含む無生物に属するものであってもよい。
【００２２】
取得部１０１は、入力データ１０を取得する。ここで、入力データ１０とは、いずれかの個体から獲得され、かつ、当該個体の特徴を含む可能性のあるデータを指す。例えば、入力データ１０は、個体を撮影した画像データまたは動画像データであってもよいし、個体が発する音を録音した音声データであってもよいし、個体の入力したテキストデータであってもよいし、個体から何らかのセンサを用いて獲得されたセンサデータであってもよいし、複数種別のデータの組み合わせであってもよい。また、入力データ１０は、例えば大規模データベースに格納されているデータセット（ビッグデータ）から選択されてもよい。
【００２３】
取得部１０１は、例えばカメラ、マイクロホン、テキスト入力装置、センサなどの入力装置から入力データ１０を直接的に取得してもよいし、図示されないストレージに格納されている入力データ１０を取得してもよい。取得部１０１は、入力データ１０をそのまま識別部１０２へ送ってもよいし、必要な加工（データ形式の変換など）を行ってから識別部１０２へ送ってもよい。
【００２４】
識別部１０２は、取得部１０１から入力データ１０を受け取り、当該入力データ１０が獲得された個体を識別し、識別結果１１を生成する。
【００２５】
ここで、識別とは、例えば、入力データ１０が所望の個体（第１の個体）から獲得されたか、それとも当該所望の個体とは異なる個体から獲得されたかを識別することであってもよい。この場合に、識別結果１１は、入力データ１０が所望の個体から獲得されたこと、または、入力データ１０が所望の個体とは異なる個体から獲得されたこと、のいずれかを示すこととなる。この識別結果１１は、例えば１ビットフラグとして表現可能である。
【００２６】
或いは、識別とは、例えば、入力データ１０が獲得された個体の識別情報を特定することであってもよい。この場合に、識別結果１１は、例えば、入力データ１０が獲得された個体の識別情報（ＩＤ、個体の素性（ｉｄｅｎｔｉｔｙ）を説明するテキストなど）、または、当該個体が識別情報を特定可能な個体でないこと、のいずれかを示すこととなる。識別情報を特定可能な個体の数は１つであってもよいし、複数であってもよい。
【００２７】
一般に、ペットの飼い主が同種の動物が撮影された画像の中から当該ペットの画像を識別できることは珍しいことではない。これは、生物の外観に個性（例えば、体型、顔つき、体毛または皮膚の色または模様など）があり、個体を撮影した画像が当該個体の何らかの特徴を含んでいるからと考えられる。同様に、人間は、同種の人工物（例えば車両）が撮影された画像の中から自身の所有物を識別することができることもあるだろう。これは、人工物についても、その外観に個性（例えば、キズ、へこみ、汚れ、付属物など）があり得て、個体を撮影した画像が当該個体の何らかの特徴を含んでいるからと考えられる。
【００２８】
しかしながら、人間がいずれかの個体を識別できたとしても、その決め手となる特徴は必ずしも明らかではないし、その特徴は、他の個体を識別する場合には通用しないであろう。
【００２９】
識別部１０２は、個体を識別する能力（識別能力）を獲得済みのＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）１０３を利用することで、特徴量を予め定めなくとも、個体の識別をすることができる。
【００３０】
ＡＩ  １０３は、例えば深層ニューラルネットワークであってよい。ＡＩ  １０３は、識別能力を獲得するための機械学習（例えばディープラーニング）を通じて得られた学習パラメータ（例えば、ニューラルネットワーク内のユニットのバイアス、ユニット間のエッジの重みなど）を持つ学習モデルを設定される。この機械学習は、例えば以下に説明するように実施することができる。
【００３１】
図２には、識別能力を獲得するための機械学習（教師あり学習）を実施する機械学習システムが例示される。この機械学習では、学習データベース装置２００に格納されている第１の学習データ２０および第２の学習データ２１が用いられる。なお、この機械学習の到達度評価のために、学習データベース装置２００に格納されている図示されないテストデータが用いられてもよい。
【００３２】
第１の学習データ２０は、図３に例示されるように、第１の入力データ２２と、第１の教師データ２３との組であってよい。同様に、第２の学習データは、第２の入力データ２４と、第２の教師データ２５との組であってもよい。
【００３３】
例えば、ＡＩ  １０３に、入力データが第１の個体から獲得されたか、それとも当該第１の個体とは異なる個体から獲得されたかを識別するような識別能力を獲得させる場合には、第１の入力データ２２は第１の個体から獲得されたデータとなり、第１の教師データ２３は入力データが第１の個体から獲得されたことを示す値（例えば「１」）となり、第２の入力データ２４は第１の個体とは異なる（任意の）個体から獲得されたデータとなり、第２の教師データ２５は入力データが第１の個体とは異なる個体から獲得されたことを示す値（例えば「０」）となる。
【００３４】
或いは、ＡＩ  １０３に、入力データが獲得された個体の識別情報を特定するような識別能力を獲得させる場合には、第１の入力データ２２は第１の個体から獲得されたデータとなり、第１の教師データ２３は第１の個体の識別情報を示す値となり、第２の入力データ２４は第１の個体とは異なる個体のうち特定の第２の個体から獲得されたデータとなり、第２の教師データ２５は第２の個体の識別情報を示す値となる。なお、識別情報を特定可能な個体を追加する場合には、さらなる学習データを用意すればよい。或いは、識別情報を特定可能な個体を第１の個体のみにする場合には、第２の入力データ２４を第１の個体とは異なる（任意の）個体から獲得されたデータとし、当該個体が識別情報を特定可能な個体でないことを示す値とすればよい。
【００３５】
さらに、識別情報を特定可能な個体のいずれとも異なる（任意の）個体から獲得されたデータ（第３の入力データ）と、当該個体が識別情報を特定可能な個体でないことを示す値（第３の教師データ）との組である第３の学習データ（図示されない）が用いられてもよい。
【００３６】
識別能力学習装置３００は、学習用のＡＩ（図示されない）に第１の入力データ２２を与え、出力データ（識別結果）を得る。識別能力学習装置３００は、この出力データが第１の教師データ２３に近づくようにこのＡＩの機械学習（学習パラメータの更新）を行う。同様に、識別能力学習装置３００は、このＡＩに第２の入力データ２４を与え出力データを得る。識別能力学習装置３００は、この出力データが第２の教師データ２５に近づくようにこのＡＩの学習を行う。
【００３７】
識別能力学習装置３００は、学習用のＡＩの到達度をテストデータを用いて評価し、学習目標に到達したならば、学習結果（学習モデル）を識別装置１００のＡＩ  １０３に設定する。
【００３８】
なお、学習用のＡＩは、ＡＩ  １０３とは別個のＡＩであってもよいし、ＡＩ  １０３であってもよい。また、識別能力学習装置３００は、識別装置１００に組み込まれていてもよい。
【００３９】
第１の個体とは異なる個体から獲得されたデータを第２の入力データ２４として用いる場合に、理論上は、第１の個体とは異なるあらゆる個体から獲得されたデータが第２の入力データ２４になり得る。故に、例えばビッグデータを活用すれば、第２の入力データ２４を豊富化することができる。しかしながら、第２の入力データ２４の件数が多すぎると識別能力の学習に莫大な時間がかかる。かかる問題は、前述の第３の入力データにもあてはまる。さらに、ビッグデータを入力データ１０（後述される探索対象データに相当）として活用することで、所望の個体から獲得されたデータをより確実に探索することができる。しかしながら、入力データ１０の件数が多すぎるとデータ探索に莫大な時間がかかる。
【００４０】
故に、ビッグデータのようなデータセットをそのまま使用するのではなく、当該データセットに属するデータを複数のクラス（またはクラスタ）に分類して活用することが望まれる。例えば、学習段階では、第２の入力データ２４は、第１の入力データ２２とある程度類似するデータに制限されることが好ましい。また、個体識別の実行段階では、入力データ１０は、第１の入力データ２２とある程度類似するデータに制限されることが好ましい。具体的には、第１の入力データ２２がとあるネコの画像データであるならば、第２の入力データ２４をこのネコと同種または似た種類のネコの画像データに制限することが学習時間の短縮化に寄与する可能性がある。同様に、入力データ１０をこのネコと同種または似た種類のネコの画像データに制限することがデータ探索時間の短縮化に寄与する可能性がある。
【００４１】
例えば、利用可能なデータセットに属するデータを複数のクラス（またはクラスタ）に分類し、あるクラスに分類されたデータからなるサブセット（第１のサブセット）を第２の入力データ２４または入力データ１０として用いてもよい。第１のサブセットは、第１の入力データ２２が分類されることになるクラスに分類されたデータに定められ得る。第１のサブセットは、１つのサブセットに限られず、複数のサブセットを含み得る。データセットは、例えば図４に示されるように木構造を用いて階層的に分類されてもよいし、非階層的に分類されてもよい。
【００４２】
階層的な分類は、例えば次のように行われてよい。様々な画像データからなるデータセットは、人工物の画像データに関する数十種類のサブセット、動物の画像データに関する数十種類のサブセットおよび植物の画像データに関する数十種類のサブセット、合計で１００種類のサブセットへと分類される。次に、各サブセットが、必要に応じてさらに再分類される。このように再分類を繰り返せば、動物の画像データに関するサブセットの１つが、ネコの画像データに関するサブセットを包含し、さらにこのサブセットが特定の種のネコの画像データに関するサブセットを包含する、というような階層的なデータ構造が得られる。
【００４３】
データセットの分類は、例えば、図５に示される分類装置４００によって行われてもよいし、既存の画像分類機能などを利用して行われてもよい。分類済みのデータセットが予め用意されている場合には、このデータセットをそのまま、若しくは、必要に応じて再分類して利用することもできる。
【００４４】
第１のサブセットを第２の入力データ２４として用いた機械学習が、識別能力学習装置３００によって設定された学習目標に到達しない場合には、当該第１のサブセットとは異なる第２のサブセットを第２の入力データ２４として用いて学習が行われてもよい。
【００４５】
第２のサブセットは、第１のサブセットとデータと重複するデータを含まないサブセットに定められてもよい。例えば、データセットが図４に例示されたように木構造を用いて階層的に分類されている場合には、第２のサブセットは、第１のサブセットと同階層にあるサブセットに定められてよい。例えば、第１のサブセットが図４のサブセット１−１であるならば、第２のサブセットは図４のサブセット１−２に定められてよい。これにより、例えば第１の入力データ２２が誤ったクラスに分類されていたとしても、適切なサブセットを見つけ出して識別能力の学習を完了させることができる可能性がある。
【００４６】
データセットが図４に例示されたように木構造を用いて階層的に分類されている場合には、第２のサブセットは、この木構造において第１のサブセットよりも上の階層（例えば１階層上）にあるサブセットのうち当該第１のサブセットと重複するデータを含む（すなわち、第１のサブセットを包含する）サブセットに定められてもよい。例えば、第１のサブセットが図４のサブセット１−１であるならば、第２のサブセットは図４のサブセット１に定められてよい。これにより、第１のサブセットのデータ件数が少なすぎるために学習目標に到達しなかったとしても、第２の入力データ２４として利用可能なデータ件数を増やして識別能力の学習を完了させることができる可能性がある。
【００４７】
データセットが図４に例示されたように木構造を用いて階層的に分類されている場合には、第２のサブセットは、この木構造において第１のサブセットよりも下の階層（例えば１階層下）にあるサブセットのうち当該第１のサブセットと重複するデータを含む（すなわち、第１のサブセットに包含される）サブセットに定められてもよい。これにより、第１のサブセットのデータ件数が多すぎるために学習目標に到達しなかったとしても、第２の入力データ２４として利用可能なデータ件数を絞り込んで識別能力の学習を完了させることができる可能性がある。
【００４８】
或いは、第１のサブセットを第２の入力データ２４として用いた機械学習が、識別能力学習装置３００によって設定された学習目標に到達しない場合には、データセットに属するデータが再分類されてもよい。再分類は、例えば、データセットに属するデータの全体をそれまで分類に使用されたアルゴリズムとは異なるアルゴリズムによって改めて分類することであってもよいし、最下位層のサブセットをさらに分類することであってもよい。
【００４９】
また、入力データ１０として用いられる第１のサブセットは、好ましくは、第１の入力データ２２が分類されることになるサブセットのうち、木構造において最下位層にあるサブセットであることが好ましい。かかる第１のサブセットは、上位層にあるサブセットに比べてデータの件数が少ないうえに、第１の入力データ２２に類似する可能性が高い。故に、第１の入力データ２２と同一の個体から獲得されたデータを効率的に探索することができる。かかる第１のサブセットから第１の入力データ２２と同一の個体から獲得されたデータが探索できなかった場合には、当該第１のサブセットとは異なる第２のサブセットを入力データ１０として用いてもよい。
【００５０】
データセットが図４に例示されたように木構造を用いて階層的に分類されている場合には、第２のサブセットは、この木構造において第１のサブセットよりも上の階層（例えば１階層上）にあるサブセットのうち当該第１のサブセットと重複するデータを含む（すなわち、第１のサブセットを包含する）サブセットに定められてもよい。例えば、第１のサブセットが図４のサブセット１−１であるならば、第２のサブセットは図４のサブセット１に定められてよい。これにより、第１のサブセットのデータ件数が少なすぎるために第１の入力データ２２と同一の個体から獲得されたデータが探索できなかったとしても、入力データ１０として利用可能なデータ件数を増やすことで第１の入力データ２２と同一の個体から獲得されたデータが探索できるようになるかもしれない。
【００５１】
第２のサブセットは、第１のサブセットとデータと重複するデータを含まないサブセットに定められてもよい。例えば、データセットが図４に例示されたように木構造を用いて階層的に分類されている場合には、第２のサブセットは、第１のサブセットと同階層にあるサブセットに定められてよい。例えば、第１のサブセットが図４のサブセット１−１であるならば、第２のサブセットは図４のサブセット１−２に定められてよい。これにより、例えば第１の入力データ２２が誤ったクラスに分類されていたとしても、適切なサブセットを見つけ出して第１の入力データ２２と同一の個体から獲得されたデータが探索できるようになるかもしれない。
【００５２】
或いは、第１のサブセットを入力データ１０として用いても第１の入力データ２２と同一の個体から獲得されたデータが探索できなかった場合には、データセットに属するデータが再分類されてもよい。再分類は、例えば、データセットに属するデータの全体をそれまで分類に使用されたアルゴリズムとは異なるアルゴリズムによって改めて分類することであってもよい。
【００５３】
図５の分類装置４００は、取得部４０１と、分類部４０２とを含む。分類装置４００は、入力データ３０を受け取り、当該入力データ３０をいずれかのクラス（またはクラスタ）に分類し、分類結果３１を生成する。ここで、入力データ３０は、入力データ１０、第１の入力データ２２および第２の入力データ２４と同種のデータである。
【００５４】
取得部４０１は、例えばカメラ、マイクロホン、テキスト入力装置、センサなどの入力装置から入力データ３０を直接的に取得してもよいし、図示されないストレージ（例えば、後述されるサンプルデータベース装置５５０）に格納されている入力データ３０を取得してもよい。取得部４０１は、入力データ３０をそのまま分類部４０２へと出力してもよいし、必要な加工（データ形式の変換など）を行ってから分類部４０２へと出力してもよい。
【００５５】
分類部４０２は、取得部４０１から入力データ３０を受け取り、当該入力データ３０をいずれかのクラスに分類し、分類結果３１を生成する。分類部４０２はデータを分類する能力（分類能力）を獲得済みのＡＩ  ４０３を用いることで、データを分類してもよい。
【００５６】
ＡＩ  ４０３は、例えば深層ニューラルネットワークであってよい。ＡＩ  ４０３は、分類能力を獲得するための機械学習（例えばディープラーニング）を通じて得られた学習パラメータ（例えば、ニューラルネットワーク内のユニットのバイアス、ユニット間のエッジの重みなど）を持つ学習モデルを設定される。この機械学習は、例えば既存の技術を利用して行われてもよい。
【００５７】
識別装置１００を含む個体識別システムが図６に例示される。図６の個体識別システムは、識別装置１００と、学習データベース装置２００と、識別能力学習装置３００と、分類装置４００と、利用者端末５１０と、入力データ受付装置５２０と、分類能力学習データ作成装置５３０と、識別能力学習データ作成装置５４０と、サンプルデータベース装置５５０と、分類能力学習装置５６０とを含む。各装置は、ネットワークＮＷ経由で互いに接続されている。この個体識別システムは、利用者からの要求に応じて個体識別サービスを提供する。
【００５８】
なお、図６の個体識別システムの装置構成は例示に過ぎない。すなわち、図６に示される装置の一部または全部が１つの装置に統合されてもよいし、図６に示される装置の機能が複数の装置に分散されてもよい。また、図６の個体識別システムの一部の装置が削除または変更され得るし、図６に示されていない装置が追加され得る。
【００５９】
学習データベース装置２００は、分類能力を獲得するための機械学習に用いられる分類能力学習データと、識別能力を獲得するための機械学習に用いられる識別能力学習データとを格納する。分類能力学習データは、例えば分類能力学習データ作成装置５３０によって作成され、分類能力学習装置５６０によって必要に応じて読み出される。識別能力学習データは、例えば識別能力学習データ作成装置５４０によって作成され、識別能力学習装置３００によって必要に応じて読み出される。識別能力学習データは、図３の第１の学習データ２０および第２の学習データ２１を含み得る。なお、分類能力学習データおよび識別能力学習データは、異なる学習データベース装置に格納されていてもよい。
【００６０】
利用者端末５１０は、利用者の目的にふさわしい個体識別サービスの提供を個体識別システムに依頼する。利用者端末５１０は、例えば、利用者から識別を希望する入力データを受け取り、入力データ受付装置５２０へと送る。この入力データは、図６の個体識別システムによって提供される個体識別サービスによっては、例えば前述の入力データ１０（識別の対象となる入力データ）に相当することもあるし、第１の入力データ２２（識別能力を獲得するための機械学習に用いられる入力データ）に相当することもある。換言すれば、識別能力を獲得するための機械学習は、利用者が識別を希望する入力データを提供するよりも前に行われていてもよいし、利用者が識別を希望する入力データを提供した後に行われてもよい。利用者が識別能力を獲得するための機械学習に用いられる入力データを提供する場合には、教師データ（例えば前述の第１の教師データ２３に相当）が一緒に提供されてもよいし、されなくてもよい。教師データが提供されない場合には、例えば利用者から提供された入力データに「１」、それ以外の入力データに「０」などの値を教師データとして自動付与してもよい。
【００６１】
第１の適用例として、図６の個体識別システムは、利用者から第１の入力データ２２を受け付けて識別能力の学習を行ってもよい。この場合に、この個体識別システムは、第１の入力データ２２と同一個体から獲得されたデータを探索対象データ（入力データ１０に相当）から探索し、探索結果を利用者に提供してもよい。なお、探索対象データは、利用可能なデータセットから前述の分類によって例えば、第１の入力データ２２と同クラスのデータに絞り込まれてもよい。例えば、被捜索個体の画像データを第１の入力データ２２とした場合には、監視カメラによって撮影された画像データが蓄積されたデータベースから被捜索個体を撮影した画像データを探索して利用者に提供することができる。被捜索個体は、任意の個体であって、例えば、紛失物、行方不明の人間若しくは他の動物、犯罪者、犯罪の証拠品、などであり得る。
【００６２】
第２の適用例として、図６の個体識別システムは、利用者から入力データ１０を受け付けて、当該入力データ１０が獲得された個体の識別情報または当該入力データ１０と同一個体から獲得されたデータを利用者に提供してもよい。かかる個体識別サービスの利用時に識別能力の機械学習が既に完了していれば、この個体識別システムは、入力データ１０が識別可能な（機械学習済みの）個体から獲得されたデータであるか否かを識別できる。従って、この個体識別システムは、例えば美術品、骨董品などの鑑定に利用され得る。或いは、第１の利用者（捜索者）が被捜索個体の画像データを第１の入力データ２２として個体識別システムに予め登録し、その後に第２の利用者（発見者）が迷い猫、迷い犬、落とし物、不審者などを撮影した画像データを入力データ１０としてシステムに登録してもよい。システムは、この入力データ１０が登録済みのいずれかの個体から獲得されたデータであることを識別した場合には、捜索者に被捜索個体が発見されたとの通知をしてもよい。
【００６３】
個体識別システムによって発見されたデータ（入力データ１０と同一の個体から獲得されたデータ）に補助情報が関連付けられていることがある。補助情報は、例えば、画像の撮影日時、撮影場所などを示し得る。個体識別システムは、発見したデータに加えて、かかる補助情報を出力してもよい。或いは、個体識別システムは、補助情報の示す日時、場所などが所定の捜索範囲内にあるか否かを判定し、その結果を併せて出力したり、その結果次第で発見したデータの出力を制限したりしてもよい。制限は、例えば、捜索範囲外の日時、場所などに関連付けられたデータを出力しないようにすることであり得る。捜索範囲は、例えば、捜索者によって定められ得る。
【００６４】
個体識別システムは、発見者、または発見したデータに関連付けられる場所の付近にある警察、警備会社、通行制御装置などに対して、所定の指令を発してもよい。所定の指令とは、入力データ１０が獲得された個体を確保または追跡すること、この個体の通行を禁止すること、警報を発すること、警察または警備会社に通報を促すこと、などであり得る。なお、発見者は、画像データを自動的に送信する監視カメラなどの装置を含み得る。
【００６５】
なお、図６の個体識別システムは、利用者の目的にふさわしい識別能力を獲得するための機械学習の結果（学習モデル）を提供する識別能力学習システムに変形されてもよい。この場合に、識別装置１００は削除可能である。
【００６６】
入力データ受付装置５２０は、利用者端末５１０から入力データを受け付ける。前述のように、入力データは、前述の入力データ１０または第１の入力データ２２（若しくは、これのベースとなるデータ）を含み得る。加えて、入力データは、例えば分類能力または識別能力の学習目標を定めるための学習仕様データ、分類能力学習データ（若しくは、これのベースとなるデータ）、入力データ３０（分類の対象となるデータ）などを含み得る。入力データ受付装置５２０は、入力データを必要な装置へと送る。
【００６７】
分類能力学習データ作成装置５３０は、分類能力学習データを作成し、学習データベース装置２００に格納する。分類能力学習データを作成するためのベースとなるデータは、サンプルデータベース装置５５０から取得されてもよいし、入力データ受付装置５２０からの入力データに含まれていてもよい。
【００６８】
識別能力学習データ作成装置５４０は、識別能力学習データを作成し、学習データベース装置２００に格納する。識別能力学習データを作成するためのベースとなるデータは、サンプルデータベース装置５５０から取得されてもよいし、入力データ受付装置５２０からの入力データに含まれていてもよい。
【００６９】
例えば、識別能力学習データ作成装置５４０は、図示されない個体操作装置およびカメラを用いて第１の入力データ２２を作成してもよい。具体的には、識別能力学習データ作成装置５４０は、個体操作装置に第１の個体の向きまたは位置を操作させ、カメラに第１の個体を撮影させることで、第１の入力データ２２を取得してもよい。この場合に、第１の入力データ２２は、第１の個体を様々なアングルで撮影した画像データを含み得る。個体操作装置は、例えば、第１の個体を載せるための台と当該台を回転または直線駆動させる装置とを含む。なお、かかる第１の入力データ２２を用いた機械学習が、識別能力学習装置３００によって設定された学習目標に到達しない場合には、識別能力学習データ作成装置５４０は、第１の入力データ２２を追加的に作成し、学習データベース装置２００に登録してもよい。また、識別能力学習データ作成装置５４０は、前述の第２の入力データ２４および第３の入力データも同様に作成してもよい。
【００７０】
また、識別能力学習データ作成装置５４０は、サンプルデータベース装置５５０に格納されたサンプルデータをベースとして第２の入力データ２４を作成してもよい。具体的には、識別能力学習データ作成装置５４０は、分類装置４００に第１の入力データ２２の分類を依頼する。そして、識別能力学習データ作成装置５４０は、第１の入力データ２２と同一のクラスに分類されるサンプルデータをサンプルデータベース装置５５０から取得することで、第２の入力データ２４を作成してもよい。なお、かかる第１の入力データ２２を用いた機械学習が、識別能力学習装置３００によって設定された学習目標に到達しない場合には、識別能力学習データ作成装置５４０は、前述のように、別のクラスに分類されるサンプルデータを取得することで第２の入力データ２４を作成してもよいし、分類装置４００に再分類を行わせてもよい。また、識別能力学習データ作成装置５４０は、前述の第３の入力データも同様に作成してもよい。
【００７１】
サンプルデータベース装置５５０は、サンプルデータを格納する。サンプルデータは、入力データ１０、入力データ３０、識別能力学習データ（若しくは、これのベースとなるデータ）、分類能力学習データ（若しくは、これのベースとなるデータ）などとして適宜利用可能である。サンプルデータベース装置５５０は、例えば大規模な画像データベースであってよいが、これに限られない。
【００７２】
分類能力学習装置５６０は、学習データベース装置２００に格納されている分類能力学習データを用いて、ＡＩの機械学習を行う。なお、この機械学習では、学習データベース装置２００に格納されているテストデータが学習評価のために用いられてよい。
【００７３】
分類能力学習装置５６０は、入力データを予めラベル付けされたクラスに分類するような分類能力を獲得するために教師あり学習を行ってもよい。この場合には、分類能力学習データは、例えば入力データ１０、第１の入力データ２２および第２の入力データ２４と同種の入力データと、当該入力データが分類されるクラスのラベルを示す教師データとの組であってもよい。分類能力学習装置５６０は、学習用のＡＩ（図示されない）に入力データを与え、出力データ（分類結果）を得る。分類能力学習装置５６０は、この出力データが教師データに近づくようにＡＩの機械学習を行う。
【００７４】
或いは、分類能力学習装置５６０は、入力データをクラスタリングするような分類能力を獲得するために教師なし学習を行ってもよい。この場合には、分類能力学習データは、前述の教師データを含まない。
【００７５】
分類能力学習装置５６０は、学習用のＡＩの学習到達度をテストデータを用いて評価し、学習目標に到達したならば、学習結果を分類装置４００のＡＩ  ４０３に設定する。
【００７６】
なお、学習用のＡＩは、ＡＩ  ４０３とは別個のＡＩであってもよいし、ＡＩ  ４０３であってもよい。また、分類能力学習装置５６０は、分類装置４００に組み込まれていてもよい。
【００７７】
図７は、図６の個体識別システムの動作を例示する。図７の動作例では、利用者から入力データ（入力データ１０に相当）を受け付ける前に、分類能力学習および識別能力学習が行われる。
【００７８】
分類能力学習データ作成装置５３０は、分類能力学習データを作成し、学習データベース装置２００に格納する（ステップＳ６０１）。分類能力学習装置５６０は、ステップＳ６０１において作成された分類能力学習データを用いて、ＡＩの機械学習を行う（ステップＳ６０２）。ステップＳ６０２の学習結果は、分類装置４００のＡＩ  ４０３に設定され、このＡＩ  ４０３は分類能力を獲得する。
【００７９】
ステップＳ６０２の後に、分類装置４００は、サンプルデータベース装置５５０に格納されたサンプルデータを分類し、各サンプルデータが属するクラスまたはクラスタを決定し（ステップＳ６０３）、処理はステップＳ６０４へと進む。
【００８０】
ステップＳ６０４において、識別能力学習データ作成装置５４０は、識別能力学習データを作成し、学習データベース装置２００に格納する。例えば、識別能力学習データ作成装置５４０は、ステップＳ６０３において分類されたサンプルデータを用いて第２の入力データ２４を作成してもよい。
【００８１】
識別能力学習装置３００は、ステップＳ６０４において作成された識別能力学習データを用いて、ＡＩの機械学習を行う（ステップＳ６０５）。続いて、ＡＩの学習到達度が学習目標に到達したか否かが評価される（ステップＳ６０６）。学習目標に到達したならば、ステップＳ６０５の学習結果が識別装置１００のＡＩ  １０３に設定され、このＡＩ  １０３は識別能力を獲得する。そして、処理はステップＳ６０７へと進む。他方、学習目標に到達しなかったならば、識別能力学習データの変更、追加または絞り込みを行うために、処理はステップＳ６０４へと戻る。なお、分類装置４００に再分類を行わせるために、処理はステップＳ６０３へと戻ってもよい。
【００８２】
ステップＳ６０７では、入力データ受付装置５２０が利用者端末５１０から入力データを受け付ける。識別装置１００は、ステップＳ６０７において受け付けられた入力データの識別を行い、識別結果を利用者端末５１０に返す。
【００８３】
以上説明したように、第１の実施形態に係る識別装置は、機械学習済みの人工知能に、入力データが第１の個体から獲得されたか否かを識別させる。従って、この識別装置によれば、第１の個体の識別に利用する特徴量が予め定められていなくとも、第１の個体から獲得されたデータを識別することができる。
【００８４】
さらに、この識別装置は、機械学習に用いられる学習データを効果的に絞り込むために分類装置を利用してもよい。分類装置を利用することで、機械学習を短時間で完了することができる。なお、あるクラスまたはクラスタに属するデータを用いて機械学習を行ってもＡＩが学習目標に到達しなければ、別のクラス若しくはクラスタに属するデータ、または再分類によって得られたデータを試すことで、より確実に識別能力を獲得することができる。同様に、この識別装置は、探索対象データを効果的に絞り込むために分類装置を利用してもよい。分類装置を利用することで、所望の個体から獲得されたデータの探索を短時間で完了することができる。なお、あるクラスまたはクラスタに属するデータを用いて探索を行っても所望の個体から獲得されたデータの探索ができなければ、別のクラス若しくはクラスタに属するデータ、または再分類によって得られたデータを試すことで、より確実に所望の個体から獲得されたデータを探索することができる。
【００８５】
上述の実施形態は、本発明の概念の理解を助けるための具体例を示しているに過ぎず、本発明の範囲を限定することを意図されていない。実施形態は、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、様々な構成要素の付加、削除または転換をすることができる。
【００８６】
上記各実施形態において説明された種々の機能部は、回路を用いることで実現されてもよい。回路は、特定の機能を実現する専用回路であってもよいし、プロセッサのような汎用回路であってもよい。
【００８７】
上記各実施形態の処理の少なくとも一部は、汎用のコンピュータを基本ハードウェアとして用いることでも実現可能である。上記処理を実現するプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納して提供されてもよい。プログラムは、インストール可能な形式のファイルまたは実行可能な形式のファイルとして記録媒体に記憶される。記録媒体としては、磁気ディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ等）、光磁気ディスク（ＭＯ等）、半導体メモリなどである。記録媒体は、プログラムを記憶でき、かつ、コンピュータが読み取り可能であれば、何れであってもよい。また、上記処理を実現するプログラムを、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ（サーバ）上に格納し、ネットワーク経由でコンピュータ（クライアント）にダウンロードさせてもよい。
【００８８】
上記各実施形態の一部または全部は、特許請求の範囲のほか以下の付記に示すように記載することも可能であるが、これに限られない。  
（付記１）  
メモリと、
前記メモリに接続されたプロセッサと
を具備し、
前記プロセッサは、
（ａ）入力データを取得し、
（ｂ）機械学習済みの人工知能に前記入力データが第１の個体から獲得されたか否かを識別させ、識別結果を得る
ように構成される、識別装置。
【符号の説明】
【００８９】
１０，３０・・・入力データ
１１・・・識別結果
２０・・・第１の学習データ
２１・・・第２の学習データ
２２・・・第１の入力データ
２３・・・第１の教師データ
２４・・・第２の入力データ
２５・・・第２の教師データ
３１・・・分類結果
１００・・・識別装置
１０１，４０１・・・取得部
１０２・・・識別部
１０３，４０３・・・ＡＩ
２００・・・学習データベース装置
３００・・・識別能力学習装置
４００・・・分類装置
４０２・・・分類部
５１０・・・利用者端末
５２０・・・入力データ受付装置
５３０・・・分類能力学習データ作成装置
５４０・・・識別能力学習データ作成装置
５５０・・・サンプルデータベース装置
５６０・・・分類能力学習装置
【図１】
2018132870.tif 000003
【図２】
2018132870.tif 000004
【図３】
2018132870.tif 000005
【図４】
2018132870.tif 000006
【図５】
2018132870.tif 000007
【図６】
2018132870.tif 000008
【図７】
2018132870.tif 000009