(57)【要約】【課題】データの解析にかかる学習を円滑に行なう。【解決手段】実施形態における学習支援システムは、入力データに対する解析結果を出力するデータ解析部と、入力データの元データを取得し、当該元データが有する特徴と異なる特徴を有し入力データを模擬する模擬データを生成する模擬データ生成部と、模擬データから、データ解析部の解析性能の検証用データと、データ解析部による解析処理のアルゴリズムの学習用データとをそれぞれ選別するデータ選別部と、選別された学習用データに基づいて、アルゴリズムの学習を行なう学習部と、検証用データを入力データとしたときの、当該入力データに対する、学習されたアルゴリズムを用いた解析結果を取得し、当該解析結果に基づいて解析性能を検証する検証部とを有する。【選択図】      図１
2019091177.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力データに対する解析結果を出力するデータ解析部と、
前記入力データの元データを取得し、当該元データが有する特徴と異なる特徴を有し前記入力データを模擬する模擬データを生成する模擬データ生成部と、
前記模擬データから、前記データ解析部の解析性能の検証用データと、前記データ解析部による解析処理のアルゴリズムの学習用データとをそれぞれ選別するデータ選別部と、
前記選別された学習用データに基づいて、前記アルゴリズムの学習を行なう学習部と、
前記検証用データを前記入力データとしたときの、当該入力データに対する、前記学習されたアルゴリズムを用いた前記解析結果を取得し、当該解析結果に基づいて前記解析性能を検証する検証部と
を備えた学習支援システム。
【請求項２】
前記元データは、前記データ解析部への過去の入力データおよび当該入力データに対する解析結果を含み、
前記模擬データ生成部は、
前記過去の入力データが有する特徴と異なる特徴を有し新たな入力データを模擬する模擬データを生成する
請求項１に記載の学習支援システム。
【請求項３】
前記検証部は、
前記選別された検証用データに対して別に設定された任意のデータを前記入力データとしたときの、当該入力データに対する、前記学習されたアルゴリズムを用いた前記解析結果を取得し、当該解析結果に基づいて前記解析性能を検証する
請求項１に記載の学習支援システム。
【請求項４】
入力データに対する解析処理により解析結果を出力するコンピュータが、
前記入力データの元データを取得し、当該元データが有する特徴と異なる特徴を有し前記入力データを模擬する模擬データを生成し、
前記模擬データから、前記解析処理の性能の検証用データと、前記解析処理のアルゴリズムの学習用データとをそれぞれ選別し、
前記選別された学習用データに基づいて、前記アルゴリズムの学習を行ない、
前記検証用データを前記入力データとしたときの、当該入力データに対する、前記学習されたアルゴリズムを用いた前記解析結果を取得し、当該解析結果に基づいて前記解析処理の性能を検証する
学習支援方法。
【請求項５】
コンピュータを、
入力データに対する解析結果を出力するデータ解析部、
前記入力データの元データを取得し、当該元データが有する特徴と異なる特徴を有し前記入力データを模擬する模擬データを生成する模擬データ生成部、
前記模擬データから、前記データ解析部の解析性能の検証用データと、前記データ解析部による解析処理のアルゴリズムの学習用データとをそれぞれ選別するデータ選別部、
前記選別された学習用データに基づいて、前記アルゴリズムの学習を行なう学習部、および
前記検証用データを前記入力データとしたときの、当該入力データに対する、前記学習されたアルゴリズムを用いた前記解析結果を取得し、当該解析結果に基づいて前記解析性能を検証する検証部
として機能させるための学習支援処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、学習支援システム、学習支援方法、および学習支援処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
入力データをアルゴリズムにより解析して出力データを得る人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）を搭載したシステムが知られている。  
このシステムにより提供可能なサービスの例として、人工知能による対話型質疑応答サービスがある。このサービスは、開発者によりあらかじめ用意された質問に対する解析結果である回答をエキスパートシステム（それぞれの専門分野に関するデータを入力することで、その分野の専門家のように振る舞えるプログラム）により提供するとともに、利用者との対話から新たな知識や情報を獲得するサービスである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１９６７５２号公報
【特許文献２】特開２００２−１５７５７１号公報
【特許文献３】特開２００１−７５８０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
既存の人工知能の実用化においては、人工知能に解決させようとする課題毎に、人工知能活用のための処理の流れを都度設計する必要がある。このため、人工知能の学習のために多量の入力データを必要とし、人工知能を実機に導入するまでのコストの増大を招いている。また、人工知能に新規のアルゴリズムを適用しようとするときは、既存のアルゴリズムを流用することができずに、全体の設計を改めて行なう必要がある場合が多いため、拡張性に乏しい。  
このように、既存の技術においては、データの解析にかかる学習を円滑に行なうことができなかった。
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、データの解析にかかる学習を円滑に行なうことが可能な学習支援システム、学習支援方法、および学習支援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】
実施形態における学習支援システムは、入力データに対する解析結果を出力するデータ解析部と、前記入力データの元データを取得し、当該元データが有する特徴と異なる特徴を有し前記入力データを模擬する模擬データを生成する模擬データ生成部と、前記模擬データから、前記データ解析部の解析性能の検証用データと、前記データ解析部による解析処理のアルゴリズムの学習用データとをそれぞれ選別するデータ選別部と、前記選別された学習用データに基づいて、前記アルゴリズムの学習を行なう学習部と、前記検証用データを前記入力データとしたときの、当該入力データに対する、前記学習されたアルゴリズムを用いた前記解析結果を取得し、当該解析結果に基づいて前記解析性能を検証する検証部とを有する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施形態における学習支援システムの機能構成例を示すブロック図。
【図２】実施形態における学習支援システムによる動作手順の一例を示すフローチャート。
【図３】実施形態における学習支援システムの模擬データ生成部による模擬データ生成の形態の一例を示す図。
【図４】実施形態における学習支援システムの模擬データ生成部が取得するデータの一例を説明する図。
【図５】実施形態における学習支援システムの模擬データ生成部が取得するデータの一例を説明する図。
【図６】実施形態における学習支援システムの模擬データ生成部が取得するデータの一例を説明する図。
【図７】実施形態における学習支援システムの模擬データ生成部が取得するデータの一例を説明する図。
【図８】実施形態における学習支援システムの模擬データ生成部により生成される模擬データの一例を示す図。
【図９】実施形態における学習支援システムのデータ選別部によるデータ選別の形態の一例を示す図。
【図１０】実施形態における学習支援システムの検証用データ蓄積部に蓄積される検証用データセットに含まれるレアケースデータの作成の形態の一例を示す図。
【図１１】実施形態における学習支援システムのアルゴリズム学習部による人工知能の学習の一例を示す図。
【図１２】実施形態における学習支援システムの人工知能部による命令の案出の一例を示す図。
【図１３】実施形態における学習支援システムの人工知能検証部による検証について説明する図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、実施形態について図面を用いて説明する。  
図１は、実施形態における学習支援システムの機能構成例を示すブロック図である。  
この実施形態では、人工知能の学習支援システムを、シミュレーションゲームにおける意思決定（例えば、自チームの行動にかかる命令の決定）を行なう人工知能のアルゴリズムの学習の支援に適用する例を説明するが、この学習支援システムは、その他の処理（例えば、文字認識、画像認識、かな漢字変換、翻訳など）を行なう人工知能のアルゴリズムの学習の支援に適用することもできる。
【０００９】
図１に示すように、実施形態における学習支援システムは、データ作成部１１、データ模擬部１２、データ管理蓄積部２０、人工知能学習部３０、人工知能検証部４０を有する。
【００１０】
上記のデータ作成部１１、データ模擬部１２、データ管理蓄積部２０、人工知能学習部３０、人工知能検証部４０は、例えばハードウェア構成（例えば、入出力装置、ＣＰＵ、メモリ、記憶装置などを備えたコンピュータ、例えばパーソナルコンピュータとソフトウェアとの組合せにより実施可能である。ソフトウェアとしては、ネットワーク又は記憶媒体からコンピュータに予めインストールされ、このコンピュータにより実行可能なプログラムを用いることができる。
【００１１】
データ作成部１１は、図示しない入力装置に対する、人工知能の学習の元となるデータについての、システムの管理者からの入力操作を受け付けて、データ模擬部１２に送る新規データを作成する。
【００１２】
データ模擬部１２は、模擬データ生成部１３、データ選別部１４を有する。  
模擬データ生成部１３は、データ作成部１１により作成された新規データと、人工知能が搭載された実機、例えばシミュレーションゲームにおける命令を案出するコンピュータを有するシステムが試験的に運用されたとき、つまり正式な運用の前に人工知能の学習のために実機が暫定的に運用されたときの現場で得たフィールドデータとをそれぞれ入力する。  
フィールドデータは、人工知能に対する入力データの実績データ（過去に入力されたデータ）と、この入力データに対する解析結果である案出結果の実績データ（例えば過去における自チームへの命令）とを含むことができる。
【００１３】
模擬データ生成部１３は、上記の新規データ、フィールドデータが有する特徴の少なくとも一部を変更した特徴を有し、元の新規データ、フィールドデータに基づく複製（増殖）データである模擬データを、人工知能への入力データを模擬するデータとして生成し、この模擬データと、上記の新規データと、フィールドデータとを含むデータセットを生成する。
【００１４】
上記のように、新規データが有する特徴の少なくとも一部を変更した特徴を含むデータを模擬データとすることができる。また、フィールドデータ中の、入力データの実績データが有する特徴の少なくとも一部を変更した特徴を含むデータを模擬データとすることができる。
【００１５】
上記のシミュレーションゲームにおける新規データおよびフィールドデータは、データの特徴として、各種の条件、例えば、シミュレーションゲームにおける地形データ（道路の情報を含む）、気象データ、土地利用方法データ（例えば他チーム車両の移動経路）、時間データ、他チームの情報、自チームの情報を含むことができる。また、シミュレーションゲームにおけるフィールドデータは、データの特徴として、自チームへの命令、例えば他チームの情報と自チームの情報などに基づく、自チームが次にとるべき行動の命令を含むことができる。  
なお、新規データ、フィールドデータが、上記の文字認識、画像認識におけるデータであるときなど、新規データ、フィールドデータに上記の各種条件が特に含まれない場合もある。
【００１６】
データ選別部１４は、模擬データ生成部１３により生成されたデータセットから、人工知能の解析性能の検証に用いられる検証用データを、一定数または模擬データ生成部１３により生成されたデータセットにおける一定割合でランダムに逐次的に選別し、その他のデータを人工知能のアルゴリズムの学習に用いられる学習用データセットとして逐次的に選別する。学習用データセットを単に学習用データと称することがある。
【００１７】
データ管理蓄積部２０は、学習用データ蓄積部２１、インタフェース変換部２２、検証用データ蓄積部２３を有する。  
学習用データ蓄積部２１は、不揮発性メモリなどの記憶装置を有し、この記憶装置に対し、データ選別部１４により逐次的に選別された学習用データを蓄積する。  
インタフェース変換部２２は、学習用データ蓄積部２１の記憶装置に蓄積された学習用データの形式を、人工知能学習部３０による処理に適した形式に変換する。  
検証用データ蓄積部２３は、不揮発性メモリなどの記憶装置を有し、この記憶装置に対し、データ選別部１４により逐次的に選別された検証用データを含む検証用データセットを蓄積する。
【００１８】
人工知能学習部３０は、アルゴリズム学習部３１、人工知能部（データ解析部）３２を有する。  
アルゴリズム学習部３１は、データ管理蓄積部２０からの学習用データをもとに、人工知能を構成するアルゴリズム、つまり、入力データを解析して案出データを得る解析処理のアルゴリズムの学習処理（例えば、教師あり学習（Supervised learning））を行なう。
【００１９】
学習の例としては、ディープラーニングによる機械学習が挙げられる。ディープラーニングとは、多層のニューラルネットワークにおいて、層間のパラメータを学習する手法である。ニューラルネットワークとしては、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）やＲＮＮ（Recurrent Neural Network）などが用いられる。なお、アルゴリズム学習部３１は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）やロジスティックス回帰、ベイジアンフィルタなど、他の手法による機械学習を行ってもよい。
【００２０】
人工知能部３２は、人工知能の本体部分である。人工知能部３２は、アルゴリズム学習部３１により学習処理がなされたアルゴリズムにしたがって、入力データに対する解析結果である案出データを得て、この案出データを入力データとともに出力する。
【００２１】
人工知能検証部４０は、人工知能検証処理部４１を有する。人工知能検証処理部４１は、検証用データ蓄積部２３の記憶装置に蓄積された検証用データセットを人工知能の入力データとしたときの、人工知能部３２のアルゴリズムにより案出されるデータ（解析結果）が適切なデータ（入力データに対する適切な解析結果）であるか否かを検証することで、人工知能の解析性能を検証する。
【００２２】
次に、実施形態における学習支援システムによる動作手順について説明する。  
図２は、実施形態における学習支援システムによる動作手順の一例を示すフローチャートである。ここでは、人工知能部３２は実機に搭載されて試験的に運用されているとする。
【００２３】
まず、データ作成部１１は、学習支援システムによる学習の元となる新規データの入力操作を受け付けて、データ模擬部１２に送る新規データを作成し、この作成したデータをデータ模擬部１２に送る（Ｓ１１）。
【００２４】
データ模擬部１２の模擬データ生成部１３は、データ作成部１１により作成された新規データと、人工知能部３２が搭載された実機が運用現場で得たフィールドデータとをそれぞれ入力し、これらのデータに基づいて模擬データを生成し、この模擬データを含むデータセットをデータ選別部１４へのデータセットとして生成する（Ｓ１２）。
【００２５】
図３は、実施形態における学習支援システムの模擬データ生成部による模擬データ生成の形態の一例を示す図である。  
図３に示した例では、模擬データ生成部１３は、新規データおよびフィールドデータを合わせたデータの少なくとも一部を雛形のデータとして選択し、この雛形のデータに含まれる条件と異なる条件を含むデータセット（条件作為データ）を生成して、模擬データを含むデータセットとする。この雛形のデータは、人工知能部３２による解析対象となるデータの元データである。
【００２６】
例えば、雛形のデータが条件ａ、条件ｂ、条件ｃを有する場合、この雛形のデータをもとに、（１）これら条件ａ、条件ｂ、条件ｃを有する雛形のデータ自身、（２）条件ａ´（条件ａを変更したもの）、条件ｂ、条件ｃを有するデータ、（３）条件ａ、条件ｂ´（条件ｂを変更したもの）、条件ｃを有するデータ、（４）条件ａ、条件ｂ、条件ｃ´（条件ｃを変更したもの）、（５）条件ａ´、条件ｂ´、条件ｃを有するデータ、（６）条件ａ´、条件ｂ、条件ｃ´を有するデータ、（７）条件ａ、条件ｂ´、条件ｃ´を有するデータ、（８）条件ａ´、条件ｂ´、条件ｃ´を有するデータ、などの、複数の模擬データを含むデータセットが、データ選別部１４へのデータセットとして生成されることが一例として挙げられる。
【００２７】
図３では１つの雛形のデータをもとに複数の模擬データを含むデータセットが生成される例を示したが、これに限らず、複数の雛形データを選択し、これらのデータに含まれる条件の組み合わせに基づいて、データセットが生成されてもよい。
【００２８】
例えば、第１の雛形のデータが条件ａ、条件ｂ、条件ｃを有し、第２の雛形のデータが条件ｄ、条件ｅ、条件ｆを有している場合、（１）条件ａ、条件ｂ、条件ｃを有する第１の雛形のデータ自身、（２）第１の雛形のデータに基づく、条件ａ´、条件ｂ、条件ｃを有するデータ、（３）第１の雛形のデータに基づく、条件ａ、条件ｂ´、条件ｃを有するデータ、（４）第１の雛形のデータに基づく、条件ａ、条件ｂ、条件ｃ´を有するデータ、（５）条件ｄ、条件ｅ、条件ｆを有する第２の雛形のデータ自身、（６）第２の雛形のデータに基づく、条件ｄ´（条件ｄを変更したもの）、条件ｅ、条件ｆを有するデータ、（７）第２の雛形のデータに基づく、条件ｄ、条件ｅ´（条件ｅを変更したもの）、条件ｆを有するデータ、（８）第２の雛形のデータに基づく、条件ｄ、条件ｅ、条件ｆ´（条件ｆを変更したもの）を有するデータ、などの、複数の模擬データを含むデータセットが、データ選別部１４へのデータセットとして生成されることが一例として挙げられる。
【００２９】
また、模擬データ生成部１３により、第１の雛形のデータと第２の雛形のデータを組み合わせたデータを模擬データとして生成可能な場合は、例えば、上記の条件ａ〜条件ｆの少なくとも一部を変更した条件、例えば条件ａ´、条件ｂ、条件ｃ、条件ｄ、条件ｅ、条件ｆを有する、第１の雛形のデータと第２の雛形のデータを組み合わせたデータが模擬データとして生成されてもよい。
【００３０】
次に、模擬データのもととなる新規データ、フィールドデータの例を説明する。  
図４、図５、図６、および図７は、実施形態における学習支援システムの模擬データ生成部が取得するデータの一例を説明する図である。  
上記のシミュレーションゲームでは、新規データ、フィールドデータは、地形データ、気象データ、土地利用方法データ、時間データ、他チームの情報、自チームの情報、他チームに対する行動命令を含むことができる。この命令は教師データとしての命令である。
【００３１】
図４に示した例では、他チームの情報は、他チームの種類（例えば車両、歩行メンバー）、他チームの位置（座標）、他チームの状態（例えば、移動中、待機中）、他チームの行動方針（例えば、待機、能動的）が対応付けられる情報を含む。  
また、図５に示した例では、自チームの情報は、自チームを構成するメンバー名（例えば自チームＡ）、自チームの道具の種類（例えば道具Ａ）、自チームの位置、自チームの状態（例えば行動の準備完了）が対応付けられる情報を含む。
【００３２】
図６では、データ作成部１１により作成された新規データにおける、他チームへの命令が示される。この命令は、新たな地形データ、新たな気象データ、新たな土地利用方法データ、新たな時間データ、他チームの新たな情報、自チームの新たな情報に基づいて自チームに発せられる命令である。この命令は、自チームＡに発せられる、所定の第１の目標への前進（移動）命令、および、自チームのメンバーである自チームＢに発せられる、所定の第２の目標への前進命令を含む。
【００３３】
図７では、フィールドデータにおける、自チームへの命令の実績が示される。この命令は、過去の地形データ、過去の気象データ、過去の土地利用方法データ、過去の時間データ、他チームの過去の情報、自チームの過去の情報に基づく命令の実績であって、自チームＡに発せられる、所定の第１の場所への後退（移動）命令、および、自チームＢに発せられる、所定の第２の場所への後退命令を含む。
【００３４】
次に、上記の雛形のデータにおける条件を変更した複数パターンの模擬データの例を説明する。  
図８は、実施形態における学習支援システムの模擬データ生成部により生成される模擬データの一例を示す図である。  
図８に示した例では、模擬データ生成部１３による模擬データの生成のもととなる雛形のデータに含まれる地形データと土地利用データは、自チームを構成するメンバー（自チームＡ、自チームＢ、自チームＣ）が所定のエリアで配置されており、このエリアの近傍の道路上を他チームが移動していることを示す。  
また、この雛形のデータに含まれる条件Ａが、天候と、時間帯と、他チームの行動方針とでなり、この条件Ａの天候が「晴天」で、時間帯が「３：００〜４：００（２４時間表記、以下も同じ）」で、他チームの行動方針が「待機」である。本実施形態では、この雛形のデータをもとに３つの模擬データが生成される。
【００３５】
１つ目の模擬データに含まれる条件Ａ１の天候は「雨天」で、時間帯が「５：００〜６：００」で、他チームの行動方針が「待機」である。また、この模擬データでは、天候が雨天であるとの理由で、他チーム車両の移動速度が低下しており、雛形のデータと異なる。  
つまり、この模擬データは、雛形のデータに対して、天候と時間帯と他チーム車両の移動速度をそれぞれ異ならせたデータである。
【００３６】
２つ目の模擬データに付与される条件Ａ２の天候は「晴天」で、時間帯が「６：００〜１２：００」で、他チームの行動方針が「待機」である。また、この模擬データでは、周囲が明るいとの理由で、他チーム車両の経路が自チームに見つかりにくい経路であり、雛形のデータと異なる。  
つまり、この模擬データは、雛形のデータに対して、時間帯と、他チーム車両の経路をそれぞれ異ならせたデータである。
【００３７】
３つ目の模擬データに付与される条件Ａ３の天候は「雨天」で、時間帯が「１８：００〜２４：００」で、他チームの行動方針が「能動的」である。また、この模擬データでは、他チームの行動方針が「能動的」であることに伴い、他チーム車両の経路が、道路を無視して自チームに直進する経路であり、雛形のデータと異なる。  
つまり、この模擬データは、雛形のデータに対して、時間帯と、他チームの行動方針と、他チーム車両の経路をそれぞれ異ならせたデータである。
【００３８】
次に、データ選別部１４は、模擬データ生成部１３から出力されたデータセットから、人工知能の検証に用いられる検証用データセットを一定数またはデータセットにおける一定割合でランダムに選別し、その他のデータを人工知能の学習に用いられる学習用データセットとする（Ｓ１３）。
【００３９】
検証用データセットは、データ選別部１４により選別された検証用データと、この検証用データに対して別に設定されたデータとを含む。  
図９は、実施形態における学習支援システムのデータ選別部によるデータ選別の形態の一例を示す図である。  
図９に示すように、本実施形態では、上記の別に設定されたデータをレアケースデータ（特異点データ）と呼ぶ。  
このレアケースデータは、上記の新規データが有する特徴、フィールドデータが有する特徴、および模擬データが有する特徴とは異なる特徴であって、これらの特徴と比較して希少な特徴を有するデータとすることができる。
【００４０】
レアケースデータは、管理者による入力操作に応じてデータ作成部１１が作成する任意のデータであってもよい。  
また、データ選別部１４による選別のもととなるデータセットをデータ作成部１１が取得して、このデータセット中の各データが有する特徴とは異なる、これらの特徴と比較して希少な特徴を含むデータをデータ作成部１１が自動的に作成してなるデータをレアケースデータとしてもよい。
【００４１】
図１０は、実施形態における学習支援システムの検証用データ蓄積部に蓄積される検証用データセットに含まれるレアケースデータの作成の形態の一例を示す図である。ここでは、雛形のデータに基づいてレアケースデータを作成する例を説明するが、これに限らず、雛形のデータが無い状態からレアケースデータが作成されてもよい。
【００４２】
図１０に示した例では、レアケースデータのもととなる雛形のデータは、図８に示した雛形のデータと同じである。この雛形のデータに含まれる条件Ａが天候、時間帯、他チームの行動方針でなり、この条件Ａの天候が「晴天」で、時間帯が「３：００〜４：００」で、他チームの行動方針が「待機」であり、この雛形のデータをもとに３つのレアケースデータが生成される。
【００４３】
１つ目のレアケースデータに含まれる条件Ｂ１の天候は「台風」で、時間帯が「３：００〜４：００」で、他チームの行動方針が「待機」である。また、このレアケースデータでは、天候が台風であるとの理由で道路の状態が悪い。このため、この道路に対する車両の通行が不可であり、他チーム車両は路外を走行しており、雛形のデータと異なる。  
つまり、このレアケースデータは、雛形のデータに対して、天候が台風、つまり晴天や雨天に対して発生頻度が希少である天候に変更され、他チーム車両の経路が異なるデータである。
【００４４】
２つ目のレアケースデータに含まれる条件Ｂ２の天候は「晴天」で、時間帯が「６：００〜１１：００」で、他チームの行動方針が「不明」である。ここでは、「不明」は、「待機」や「能動的」に対して発生頻度が希少である行動方針であるとする。また、このレアケースデータでは、他チームの行動方針が「不明」であることに伴い、他チーム車両の経路が不安定であって道路または路外を走行し、雛形のデータと異なる。  
つまり、このレアケースデータは、雛形のデータに対して、時間帯が異なり、かつ、他チームの行動方針が「不明」に変更され、他チーム車両の経路が異なるデータである。
【００４５】
３つ目のレアケースデータに含まれる条件Ｂ３の天候は「晴天」で、時間帯が「１８：００〜２４：００」で、他チームの行動方針が「消極的」である。ここでは、「消極的」は、「待機」や「能動的」に対して発生頻度が希少である行動方針であるとする。また、このレアケースデータでは、他チームの行動方針が「消極的」であることに伴い、他チーム車両が所定の位置からほとんど移動せず、雛形のデータと異なる。  
つまり、このレアケースデータは、雛形のデータに対して、時間帯が異なり、かつ、他チームの行動方針が「消極的」に変更され、他チーム車両の経路が異なるデータである。
【００４６】
データ選別部１４により選別された学習用データセットは、データ管理蓄積部２０の学習用データ蓄積部２１に蓄積される。また、検証用データセット、つまり、データ選別部１４により選別され検証用データと、上記のレアケースデータとをあわせたデータは、データ管理蓄積部２０の検証用データ蓄積部２３に蓄積される（Ｓ１４）。
【００４７】
学習用データ蓄積部２１に蓄積された学習用データはインタフェース変換部２２による変換を経て、人工知能学習部３０のアルゴリズム学習部３１に逐次入力される（Ｓ１５）。この入力のタイミングは、例えば、学習用データ蓄積部２１に蓄積された学習用データが更新されたタイミングである。
【００４８】
図１１は、実施形態における学習支援システムのアルゴリズム学習部による人工知能の学習の一例を示す図である。  
図１１に示すように、学習用データ蓄積部２１に蓄積された学習用データは、データ作成部１１により作成された新規データを雛形のデータとしたときの、このデータに基づいて模擬データ生成部１３により生成された複数の模擬データでなる模擬データ群を含むことができる。
【００４９】
ここで説明する、データ作成部１１により作成されたデータは、例えば図６に示した、新たな地形データ、新たな気象データ、新たな土地利用方法データ、新たな時間データ、自チームの新たな情報、他チームの新たな情報、自チームへの命令などを含むデータである。
【００５０】
また、図１１に示すように、上記の蓄積された学習用データは、フィールドデータを雛形のデータとしたときの、このデータに基づいて模擬データ生成部１３により生成された複数の模擬データでなる模擬データ群を含むことができる。  
ここで説明するフィールドデータは、例えば図７に示した、過去の地形データ、過去の気象データ、過去の土地利用方法データ、過去の時間データ、自チームの過去の情報、他チームの過去の情報、自チームへの過去の命令などを含むデータである。
【００５１】
アルゴリズム学習部３１は、模擬データ群を分析して、人工知能部３２のアルゴリズムを、より適したアルゴリズムに更新することで、人工知能のアルゴリズムの学習を行なう（Ｓ１６）。
【００５２】
図１２は、実施形態における学習支援システムの人工知能部による命令の案出の一例を示す図である。  
人工知能部３２は、アルゴリズム学習部３１により学習されたアルゴリズムを用いて、新たな入力データと学習用データ蓄積部２１に蓄積された学習用データとを比較照合することで、上記の新たな入力データに対する解析結果である案出データ、例えば自チームに対する新たな命令を得ることができる。
【００５３】
ここで説明する新たな入力データは、上記の模擬データ生成のもととなる新規データと異なるデータであって、例えば、新たな地形データ、新たな気象データ、新たな土地利用方法データ、新たな時間データ、自チームの新たな情報、他チームの新たな情報などを含むデータである。
【００５４】
次に、人工知能検証部４０による検証について説明する。ここでは、検証用データセット中のデータを人工知能検証部４０による検証のための新たな入力データとして、人工知能の検証を行なう例について説明する。図１３は、実施形態における学習支援システムの人工知能検証部による検証について説明する図である。  
図１３（ａ）に示した例では、人工知能検証部による検証のための新たな入力データにおける地形データが、自チームＡによるレーダ範囲Ｗ１に他チーム車両が入っている一方で、自チームＢによるレーダ範囲Ｗ２に当該他チーム車両が入っていないことを示す。レーダ範囲Ｗ２はレーダ範囲Ｗ１と一部重複し、このレーダ範囲Ｗ１より狭い。  
この場合、検証用データセットに対する解析結果として望ましい案出データ（命令）は、例えば、自チームＡから他チーム車両への、回数多めのモニタリングとなる。
【００５５】
図１３（ｂ）に示した例では、検証のための新たな入力データにおける地形データが、自チームＡのレーダ範囲Ｗ１および自チームＢのレーダ範囲Ｗ２に他チーム車両が入っており、自チームＡからでも自チームＢからでも他チーム車両をモニタリングできることを示す。  
この場合、望ましい案出データは、例えば、他チーム車両を効果的に把握するために、自チームＡによるモニタリングと、自チームＢによるモニタリングを交互に行なうとの命令となる。
【００５６】
図１３（ｃ）に示した例では、検証のための新たな入力データにおける地形データが、自チームＡのレーダ範囲Ｗ１および自チームＢのレーダ範囲Ｗ１に他チーム車両が一時的に入ったが、この他チーム車両の移動速度が速く、この他チーム車両がレーダ範囲Ｗ１から速やかに外れてレーダ範囲Ｗ２に入らない状態で自チームＡ、自チームＢ、自チームＣに高速で接近していることを示す。  
この場合、望ましい案出データは、例えば、自チームを構成する各メンバー（自チームＡ、自チームＢ、自チームＣ）に対する後退命令となる。
【００５７】
人工知能検証部４０の人工知能検証処理部４１は、人工知能部３２のアルゴリズムを用い、検証用データ蓄積部２３に蓄積された検証用データセット中のデータ、例えば図１３（ａ）、図１３（ｂ）、または図１３（ｃ）に示したデータを入力し、上記のアルゴリズムを用いて、入力データに対する解析結果である案出データを得る。
【００５８】
そして、人工知能検証処理部４１は、この案出データと、当該案出データに対応する所定の基準データ、つまり上記の望ましい案出データとを比較し、これらの案出データと基準データとの類似度が所定値以上であるか、もしくは案出データと基準データとが同一であるか否かを判定する。この基準データは、検証用データセットに対する解析結果として望ましいデータである。
【００５９】
ここで、基準データの作成の例について説明する。  
管理者による入力操作にしたがい、検証用データ蓄積部２３に上記のように蓄積される検証用データセット中のレアケースデータに対する望ましい解析結果としての基準データは、データ作成部１１により、このレアケースデータ自体の作成とともに作成され、レアケースデータと対応付けて検証用データ蓄積部２３に蓄積されることができる。
【００６０】
また、管理者による入力操作にしたがい、データ選別部１４により選別された上で検証用データ蓄積部２３に蓄積された検証用データセットと比較するための基準データは、別途のデータ作成部またはデータ作成部１１により作成され、当該検証用データセットに対応付けて検証用データ蓄積部２３に蓄積されることができる。
【００６１】
上記の判定により、人工知能検証処理部４１は、人工知能部３２の解析性能が、この人工知能部３２を実機に搭載したときの正式な運用に適した性能であるか、つまり所定条件を満たす高さの精度により案出データを得ることができるか否かを検証する（Ｓ１７）。
【００６２】
上記の検証により、検証のもととなる検証用データのうち、データ選別部１４により選別されたデータに対する解析結果が望ましい解析結果であることを検証でき、また、検証のもととなる検証用データのうち、レアケースデータとして作成されたデータに対する解析結果が望ましい解析結果であることを検証できる。
【００６３】
また、人工知能検証処理部４１の処理の別の例として、人工知能検証処理部４１が人工知能部３２のアルゴリズムを用いるのではなく、人工知能部３２が検証用データセットに対する解析結果である案出データを求め、人工知能検証処理部４１は、この案出データを取得して、所定の基準データと比較することで上記の検証を行なってもよい。
【００６４】
人工知能検証処理部４１による検証の結果、人工知能部３２の解析性能が上記の正式な運用に適した性能でない場合には（Ｓ１８のＮｏ）、人工知能検証部４０は、模擬データ生成部１３に追加の新規データ、フィールドデータに基づく模擬データの再度の作成を指示し、Ｓ１１以降の処理が再度なされる。
【００６５】
先のＳ１１からＳ１７までの処理がなされたとき、学習用データ蓄積部２１に蓄積される学習用データ、および検証用データ蓄積部２３に蓄積されるデータはそのまま保持されている。
【００６６】
そして、データ作成部１１により追加の新規データが作成されて、模擬データ生成部１３により新たな模擬データが生成されると、この模擬データからデータ選別部１４により選別された新たな学習用データが追加の学習用データとして学習用データ蓄積部２１に蓄積され、データ選別部１４により選別された新たな検証用データが追加の検証用データセットとして検証用データ蓄積部２３に蓄積される。
【００６７】
つまり、先のＳ１１からＳ１７までの処理がなされたときと比較して、データ作成部１１により作成されるデータ、模擬データ生成部１３に入力されるフィールドデータがそれぞれ増加するので、学習用データ蓄積部２１に蓄積される学習用データおよび、検証用データ蓄積部２３に蓄積されるデータの量が増加する。
【００６８】
なお、追加の検証用データセットが検証用データ蓄積部２３に蓄積されたとき、この蓄積される検証用データの数が一定数以下に収まるように、検証用データ蓄積部２３に蓄積される既存の検証用データセットの一部が、追加の検証用データセットにより上書き更新されてもよい。
【００６９】
これにより、人工知能のアルゴリズムの学習の精度が向上し、人工知能検証処理部４１により比較した案出データが基準データと一致する、もしくは基準データに近づき、人工知能部３２の解析性能が、実機での正式な運用に適した性能に近づき、この性能に到達するようになる。
【００７０】
人工知能検証処理部４１による検証の結果、人工知能部３２の解析性能が上記の正式な運用に適した性能である場合には（Ｓ１８のＹｅｓ）、学習支援システムによる処理を終了する。
【００７１】
以上説明したように、実施形態における学習支援システムは、新規データ、フィールドデータに基づいて、模擬データを生成し、この模擬データを含むデータセットから学習用データと検証用データをそれぞれ選別し、学習用データを用いて人工知能部のアルゴリズムに学習を行なった上で、検証用データを人工知能部の入力データとしたときの案出データにもとづいて、人工知能部の検証を行なう。
【００７２】
よって、新規データ、フィールドデータの数に比して、多くのデータを用いて人工知能部の学習を行なうことができ、また、模擬データを含むデータセットの一部のデータを用いて人工知能部の検証を行なうことができる。  
つまり、学習に必要なデータの用意にかかる負担、および人工知能部の検証にかかる負担を軽減することができるので、データの解析にかかる学習を円滑に行なうことができる。
【００７３】
なお、上記の実施形態に記載した学習支援システムによる手法は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、光磁気ディスク（ＭＯ）、半導体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することもできる。  
また、この記憶媒体としては、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な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であっても良い。
【００７４】
また、記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワークソフト等のＭＷ（ミドルウェア）等が上記実施形態を実現するための各処理の一部を実行しても良い。  
さらに、実施形態における記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝送されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。
【００７５】
また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒体から上記の実施形態における処理が実行される場合も本発明における記憶媒体に含まれ、媒体構成は何れの構成であっても良い。なお、実施形態におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、上記の実施形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であっても良い。  
また、実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
【００７６】
なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００７７】
１１…データ作成部、１２…データ模擬部、１３…模擬データ生成部、１４…データ選別部、２０…データ管理蓄積部、２１…学習用データ蓄積部、２２…インタフェース変換部、２３…検証用データ蓄積部、３０…人工知能学習部、３１…アルゴリズム学習部、３２…人工知能部、４０…人工知能検証部、４１…人工知能検証処理部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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