(57)【要約】【課題】データ提供者から送信されるＡＩ用データのデータ提供品質を監視し、品質条件を満たすように制御する。【解決手段】事業者間データ授受品質管理装置１は、データ提供者サーバとデータ利用者サーバとの間で締結されたＡＩ用データの授受に関する品質条件を含む契約情報、および、品質条件に関する性能値が低下したと判定するための所定の閾値が記憶される記憶機能と、データ利用者サーバに対してＡＩ用データが送信される際に、ＡＩ用データの授受の品質条件に関する性能値をＡＩ用データの送信元の管理用ＡＰＩ経由で取得し、当該品質条件に関する性能値が所定の閾値を超えることにより、品質低下していると判定した場合に、ＡＩ用データの送信元の管理用ＡＰＩ経由で、品質低下を改善する設定変更を行うように指示する事業者間データ授受品質管理機能１１と、を備える。【選択図】図１
2019070921.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＡＩ用データを提供するデータ提供者サーバからＡＩ用データを取得してＡＩサービスに利用するデータ利用者サーバへの前記ＡＩ用データの授受を管理する事業者間データ授受品質管理装置であって、
前記データ提供者サーバと前記データ利用者サーバとの間で締結された前記ＡＩ用データの授受に関する品質条件を含む契約情報、および、前記品質条件に関する性能値が低下したと判定するための所定の閾値が記憶される記憶機能と、
前記データ利用者サーバに対して前記ＡＩ用データが送信される際に、前記ＡＩ用データの授受の前記品質条件に関する性能値を前記ＡＩ用データの送信元の管理用ＡＰＩ経由で取得し、当該品質条件に関する性能値が前記所定の閾値を超えることにより、品質低下していると判定した場合に、前記ＡＩ用データの送信元の管理用ＡＰＩ経由で、前記品質低下を改善する設定変更を行うように指示する事業者間データ授受品質管理機能と、
を備えることを特徴とする事業者間データ授受品質管理装置。
【請求項２】
前記ＡＩ用データの送信元の管理用ＡＰＩは、前記ＡＩ用データを保管する前記データ提供者サーバの管理用ＡＰＩ、または、当該データ提供者サーバが前記ＡＩ用データの保管に利用するクラウドの管理用ＡＰＩであるとともに、前記ＡＩ用データを送信するネットワークの管理用ＡＰＩであること
を特徴する請求項１に記載の事業者間データ授受品質管理装置。
【請求項３】
前記契約情報には、前記ＡＩ用データの授受を実行する時間帯を含む送信頻度の情報が記憶されており、
前記事業者間データ授受品質管理機能は、前記ＡＩ用データの授受を実行する時間帯を除く時間帯では、前記送信元のリソースを減設する設定変更を行うように、前記ＡＩ用データの送信元の管理用ＡＰＩ経由で指示すること
を特徴とする請求項１または請求項２に記載の事業者間データ授受品質管理装置。
【請求項４】
前記記憶機能には、前記品質条件に関する性能値で示される前記送信元のリソースの使用量に関する第２の所定の閾値が記憶されており、
前記事業者間データ授受品質管理機能は、取得した前記性能値で示される前記リソースの使用量が、前記第２の所定の閾値を下回っていた場合に、前記送信元のリソースを減設するように指示すること
を特徴とする請求項１または請求項２に記載の事業者間データ授受品質管理装置。
【請求項５】
ＡＩ用データを提供するデータ提供者サーバからＡＩ用データを取得してＡＩサービスに利用するデータ利用者サーバへの前記ＡＩ用データの授受を管理する事業者間データ授受品質管理装置を備える事業者間データ授受品質管理システムであって、
前記事業者間データ授受品質管理装置は、
前記データ提供者サーバと前記データ利用者サーバとの間で締結された前記ＡＩ用データの授受に関する品質条件を含む契約情報、および、前記品質条件に関する性能値が低下したと判定するための所定の閾値が記憶される記憶機能と、
前記データ利用者サーバに対して前記ＡＩ用データが送信される際に、前記ＡＩ用データの授受の前記品質条件に関する性能値を前記ＡＩ用データの送信元の管理用ＡＰＩ経由で取得し、当該品質条件に関する性能値が前記所定の閾値を超えることにより、品質低下していると判定した場合に、前記ＡＩ用データの送信元の管理用ＡＰＩ経由で、前記品質低下を改善する設定変更を行うように指示する事業者間データ授受品質管理機能と、
を備えることを特徴とする事業者間データ授受品質管理システム。
【請求項６】
コンピュータを、請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の事業者間データ授受品質管理装置として機能させるための事業者間データ授受品質管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、事業者間データ授受品質管理装置、事業者間データ授受品質管理システムおよび事業者間データ授受品質管理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年のＩｏＴ（Internet of Things）技術の進展により、数多くのセンサやアクチュエータ、ロボット等のＩｏＴ機器がネットワークに繋がるようになってきている。また、ＩｏＴ機器等により収集した大量のデータを、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）を用いて解析し、その解析したデータを利用する、ＡＩサービスやＡＩ商品（以下、「ＡＩサービス／商品」と称する。）が注目されている。
ここで、精度の高いＡＩを実現するためには、大量のデータを収集する必要がある。より多くのデータを集めた方が精度が向上し、ＡＩサービス／商品の価値が高まるからである。
【０００３】
しかしながら、１社で巨大なデータを収集することは容易ではない。そこで、日本において、産官学連携の「ＩｏＴ推進コンソーシアム」が2016年1月に設立され、その配下にＢtoＢでのデータ流通取引を推進するための「データ流通促進ＷＧ」が設置されている（非特許文献１参照）。このように、産官学において、ＡＩの精度向上等のため、複数社でデータを授受・売買し、より多くのデータを集めてＡＩサービス／商品に活かそうという動きが広まり始めている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】ＩｏＴ推進コンソーシアム、データ流通促進ＷＧ、［online］、［平成29年9月21日検索］、インターネット<ＵＲＬ：http://www.iotac.jp/wg/data/>
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
複数社間におけるデータの授受（売買）の手法としては、データ授受の契約等を仲介する「データ仲介取引所（具体的には、「データ仲介サーバ」）」を設けることが想定される。図１３では、データ提供者（事業者Ａ，Ｂ）と、ＡＩサービスを提供するデータ利用者（事業者Ｒ）との間に、データ仲介取引所（データ仲介サーバ）が存在する例を示している。
【０００６】
この例において、データ提供者（事業者Ａ，Ｂ）は、まず、データカタログ（スキーマ等）とデータ提供契約書（ＳＬＡ(Service Level Agreement)等）とをデータ仲介サーバに登録する（ＳＴ１）。データ提供契約書（ＳＬＡ等）の内容は、例えば、データ項目・フォーマット、送信頻度、セキュリティ要件、データ送信時品質（遅延、availability、必要帯域）、欠損率、価格、期間などである。
続いて、データ利用者が、データ仲介サーバに登録されたデータカタログおよび契約書を照会することにより、所望のデータの提供先を見つける（ＳＴ２）。データ利用者は、例えば、データ項目、確保可能なセキュリティ対策、求めている品質条件、支払可能料金、期間などを照会し、データの提供先を決定する。
このようにして、データ提供者とデータ利用者は、データ授受（売買）の契約を、データ仲介取引所を介して行う。契約が成立すると、データ自体は、データ仲介取引所を経由せずに当事者間で授受される（ＳＴ３）。
【０００７】
データ授受（売買）の契約を締結した後、データ利用者（事業者Ｒ）は、その契約に基づき、データ提供者（事業者Ａ，Ｂ）からＡＩ用データを取得する。ＡＩサービスを提供するデータ利用者（事業者Ｒ）は、例えば、図１４に示すように、自社内で収集したＡＩ用データと、データ提供者（事業者Ａ，Ｂ）から収集したＡＩ用データとを統合して、より高い品質が確保された大量のデータをＡＩで解析することにより、高精度なＡＩサービスを提供する。このＡＩ用データには、契約のＳＬＡを満たす品質でデータが得られなければ、所望の精度のＡＩサービスが提供できないものもある。そのようなＡＩサービスに必要なデータとしては、例えば、金融関係のサービスであれば株等の売買の情報であったり、コネクテッドカーに配信するための交通情報であったり、雨量や水位、雷等の気象情報等であり、特にリアルタイム性が要求される情報である。
【０００８】
このように、データ利用者（ＡＩサービス事業者）が所望の精度のＡＩサービスを実現するためには、契約通りにデータ提供者からＡＩ用データを授受する必要がある。契約通りにデータが得られない場合には、所望の精度のＡＩサービスが実現できないおそれがあるからである。
しかしながら、従来のＡＩ用データの授受システムでは、ＳＬＡ等の契約に沿ってデータが提供されているかを監視する仕組み、及びデータ提供者がＳＬＡを満たすようデータ提供品質を維持する仕組みが存在していなかった。よって、品質条件を満たさない状態が生じ、その検出が遅れることにより、ＡＩサービスの低下をまねくおそれがあった。また、品質条件を満たすように回復するまでに時間を要するケースも想定された。
【０００９】
このような点に鑑みて本発明がなされたのであり、データ提供者から送信されるＡＩ用データのデータ提供品質を監視し、品質条件を満たすように制御することができる、事業者間データ授受品質管理装置、事業者間データ授受品質管理システムおよび事業者間データ授受品質管理プログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記した課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、ＡＩ用データを提供するデータ提供者サーバからＡＩ用データを取得してＡＩサービスに利用するデータ利用者サーバへの前記ＡＩ用データの授受を管理する事業者間データ授受品質管理装置であって、前記データ提供者サーバと前記データ利用者サーバとの間で締結された前記ＡＩ用データの授受に関する品質条件を含む契約情報、および、前記品質条件に関する性能値が低下したと判定するための所定の閾値が記憶される記憶機能と、前記データ利用者サーバに対して前記ＡＩ用データが送信される際に、前記ＡＩ用データの授受の前記品質条件に関する性能値を前記ＡＩ用データの送信元の管理用ＡＰＩ経由で取得し、当該品質条件に関する性能値が前記所定の閾値を超えることにより、品質低下していると判定した場合に、前記ＡＩ用データの送信元の管理用ＡＰＩ経由で、前記品質低下を改善する設定変更を行うように指示する事業者間データ授受品質管理機能と、を備えることを特徴とする事業者間データ授受品質管理装置とした。
【００１１】
また、請求項５に記載の発明は、ＡＩ用データを提供するデータ提供者サーバからＡＩ用データを取得してＡＩサービスに利用するデータ利用者サーバへの前記ＡＩ用データの授受を管理する事業者間データ授受品質管理装置を備える事業者間データ授受品質管理システムであって、前記事業者間データ授受品質管理装置が、前記データ提供者サーバと前記データ利用者サーバとの間で締結された前記ＡＩ用データの授受に関する品質条件を含む契約情報、および、前記品質条件に関する性能値が低下したと判定するための所定の閾値が記憶される記憶機能と、前記データ利用者サーバに対して前記ＡＩ用データが送信される際に、前記ＡＩ用データの授受の前記品質条件に関する性能値を前記ＡＩ用データの送信元の管理用ＡＰＩ経由で取得し、当該品質条件に関する性能値が前記所定の閾値を超えることにより、品質低下していると判定した場合に、前記ＡＩ用データの送信元の管理用ＡＰＩ経由で、前記品質低下を改善する設定変更を行うように指示する事業者間データ授受品質管理機能と、を備えることを特徴とする事業者間データ授受品質管理システムとした。
【００１２】
このようにすることで、事業者間データ授受品質管理システムの事業者間データ授受品質管理装置（事業者間データ授受品質管理機能）が、データ提供者のデータ送信に関する性能値を取得し、契約情報で示される条件（品質条件）に沿ったＡＩ用データの授受が行われているかを監視することができる。そして、事業者間データ授受品質管理装置（事業者間データ授受品質管理機能）は、その品質条件に関する所定の閾値を超えて品質低下していると判定した場合に、品質低下を改善する設定変更を行うように送信元に指示し制御することができる。
【００１３】
請求項２に記載の発明は、前記ＡＩ用データの送信元の管理用ＡＰＩが、前記ＡＩ用データを保管する前記データ提供者サーバの管理用ＡＰＩ、または、当該データ提供者サーバが前記ＡＩ用データの保管に利用するクラウドの管理用ＡＰＩであるとともに、前記ＡＩ用データを送信するネットワークの管理用ＡＰＩであることを特徴する請求項１に記載の事業者間データ授受品質管理装置とした。
【００１４】
このようにすることで、事業者間データ授受品質管理装置は、ＡＩ用データを保管する送信元である、データ提供者サーバの管理用ＡＰＩ、または、ＡＩ用データの保管に利用されるクラウドの管理用ＡＰＩ経由で性能値を取得できるとともに、品質低下した場合に指示情報を送信して管理することができる。また、ＡＩ用データを送信する際に利用されるネットワークにおいても、事業者間データ授受品質管理装置は、当該ネットワークの管理用ＡＰＩから性能値を取得できるとともに、品質低下した場合に指示情報を送信して管理することができる。
【００１５】
請求項３に記載の発明は、前記契約情報には、前記ＡＩ用データの授受を実行する時間帯を含む送信頻度の情報が記憶されており、前記事業者間データ授受品質管理機能が、前記ＡＩ用データの授受を実行する時間帯を除く時間帯では、前記送信元のリソースを減設する設定変更を行うように、前記ＡＩ用データの送信元の管理用ＡＰＩ経由で指示することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の事業者間データ授受品質管理装置とした。
【００１６】
このようにすることで、事業者間データ授受品質管理装置は、ＡＩ用データの送信の時間帯に応じて、プロアクティブにリソースを最適化することができる。
【００１７】
請求項４に記載の発明は、前記記憶機能には、前記品質条件に関する性能値で示される前記送信元のリソースの使用量に関する第２の所定の閾値が記憶されており、前記事業者間データ授受品質管理機能が、取得した前記性能値で示される前記リソースの使用量が前記第２の所定の閾値を下回っていた場合に、前記送信元のリソースを減設するように指示することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の事業者間データ授受品質管理装置とした。
【００１８】
このようにすることで、事業者間データ授受品質管理装置は、ＡＩ用データを送信する際に、その送信に必要なリソースを確保した上で無駄なリソースについて減設する。よって、リソースにかかるコストを削減することができる。
【００１９】
請求項６に記載の発明は、コンピュータを、請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の事業者間データ授受品質管理装置として機能させるための事業者間データ授受品質管理プログラムとした。
【００２０】
このようにすることにより、一般的なコンピュータを用いて、請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の事業者間データ授受品質管理装置の各機能を実現させることができる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、データ提供者から送信されるＡＩ用データのデータ提供品質を監視し、品質条件を満たすように制御する、事業者間データ授受品質管理装置、事業者間データ授受品質管理システムおよび事業者間データ授受品質管理プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置を含む事業者間データ授受品質管理システムを示す図である。
【図２】第１実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置を含む事業者間データ授受品質管理システムの概要を説明するための図である。
【図３】第２実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置を含む事業者間データ授受品質管理システムの概要を説明するための図である。
【図４】第１実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置の構成例を示す機能ブロック図である。
【図５】本実施形態に係る契約情報のデータ構成例を示す図である。
【図６】本実施形態に係る閾値情報のデータ構成例を示す図である。
【図７】第１実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システムが実行する処理の概要を説明する図である。
【図８】第１実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システムが実行する処理の概要を説明する図である。
【図９】第１実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図１０】第２実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置の構成例を示す機能ブロック図である。
【図１１】第２実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システムが実行する処理の概要を説明する図である。
【図１２】第２実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図１３】データ仲介によるデータ授受のシステムを説明するための図である。
【図１４】データ授受の契約後のデータ提供のシステムを説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
次に、本発明を実施するための形態（以下、「本実施形態」と称する。）における、事業者間データ授受品質管理装置１、事業者間データ授受品質管理システム１００等について説明する。
図１は、本実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置１を含む事業者間データ授受品質管理システム１００を示す図である。
本実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム１００は、データ提供者（データ提供者サーバ３０）とＡＩサービスを提供するデータ利用者（データ利用者サーバ２０）との間で授受されるＡＩ用データの流通を事業者間データ授受品質管理装置１により管理する。この事業者間データ授受品質管理システム１００は、データ提供者（図１では、事業者Ａ，Ｂ）が備えるデータ提供者サーバ３０（３０Ａ，３０Ｂ）と、ＡＩサービスを提供するデータ利用者（事業者Ｒ）が備えるデータ利用者サーバ２０と、事業者間データ授受品質管理装置１とが不図示のネットワークを介して通信接続されて構成される。なお、データ提供者サーバ３０およびデータ利用者サーバ２０の台数は限定されず１台以上あればよい。以下に示す実施形態では、データ提供者サーバ３０を２台または３台、データ利用者サーバ２０を１台として説明する。
【００２４】
ここで、データ利用者（事業者Ｒ）は、図１に示すように、事業者Ｒ自身のシステムにおいても、パブリッククラウドを介して、ＩｏＴ端末等からＡＩサービスに用いるためのデータ（以下「ＡＩ用データ」と称する。）を収集しており、そのＩｏＴ端末等からの情報（ＡＩ用データ）を情報収集基盤２２に記憶する。そして、データ利用者サーバ２０は、１つ以上のデータ提供者サーバ３０からＡＩ用データを取得または参照して情報収集基盤２２に記憶し、その取得または参照したＡＩ用データと、自身が収集したＡＩ用データとを用いて、ＡＩ機能２１により、ＡＩ用データを解析してＡＩサービスを提供する。
なお、データ利用者（事業者Ｒ）がデータ提供者に依らず自身でデータ収集を行う対象の存在は任意である。すなわち、図１のパブリッククラウド、オンプレミス、レガシーＩＴシステム群の全ての存在が必須ということではなく、任意の存在である。
あるいは、データ利用者（事業者Ｒ）は、自身ではＡＩ用データを直接収集せず、ＡＩ用データの全てをデータ提供者サーバ３０から取得してＡＩサービスを提供することも可能である。
【００２５】
事業者間データ授受品質管理装置１は、データ提供者とデータ利用者との間で合意した契約内容（例えば、ＳＬＡ等）を予め記憶しておく。図１では、データ提供者（事業者Ａ，Ｂ）それぞれとデータ利用者（事業者Ｒ）との間の契約書の内容（契約情報）を事業者間データ授受品質管理装置１が記憶していることを示している。そして、事業者間データ授受品質管理装置１は、事業者間データ授受品質管理機能１１を備え、その事業者間データ授受品質管理機能１１が、契約情報で示される条件（品質条件等）に沿ったＡＩ用データの提供が行われているかを監視する。そして、事業者間データ授受品質管理機能１１は、その条件に抵触するおそれがあると判定した場合に、契約情報で示される条件を満たすようにＡＩ用データの送信を制御する。
【００２６】
なお、事業者間データ授受品質管理装置１がデータ提供の監視結果として品質条件に抵触するおそれがあると判定した場合に、送信元（データ提供者サーバ３０または後記するクラウド）に通知して個別に制御させることも想定される。しかしながら、本実施形態では、送信元に管理用ＡＰＩ（Application Programming Interface）を備えさせておくことで、事業者間データ授受品質管理装置１が、品質条件に抵触するおそれがある（後記する、所定の閾値を超えて品質低下している）と判定した場合に、品質低下を改善するように、送信元の管理用ＡＰＩ経由で直接設定変更する指示（管理）を行う。
また、管理用ＩＦはデータ提供者サーバ３０ごとに異なることが想定され、差分を吸収する仕組みも必要である。そこで、事業者間データ授受品質管理装置１は、連携機能（ＡＰＩＯ：ＡＰＩオーケストレータ）１２を備え、連携機能（ＡＰＩＯ）１２を介して、各事業者のＩＦ仕様の差分に基づき情報を相互に変換した上で、データ提供者サーバ３０（３０Ａ，３０Ｂ）やデータ利用者サーバ２０等のＡＩ用データに関する情報の送受信を行う。
【００２７】
また、本実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム１００において、流通対象となるＡＩ用データは、（１）ＩｏＴ端末等から取得した「生データ」、（２）ＩｏＴ端末またはデータ提供者サーバ３０等で利用し易いように生データを加工した「加工済みデータ」、（３）ＩｏＴ端末またはデータ提供者サーバ３０等で、データ量削減のため、生データから特徴量に変換した「特徴量データ」、（４）データ提供者サーバ３０等に備えられたＡＩ機能が保持している「学習済みモデル」のデータ、のいずれかを想定している。
このＡＩ用データは、そのデータの性質（内容）によっては、データ提供者サーバ３０からデータ利用者サーバ２０へのデータの送信が間欠的であってもよい。この場合、データを送信する時間帯だけオンデマンドでネットワークやストレージの増量を行うようにしてもよい（詳細は後記）。
【００２８】
次に、本実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム１００についての２つの構成例を説明する。
第１実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム１００ａは、図２に示すように、データ提供者サーバ３０が収集したデータ（ＡＩ用データ）がクラウド上に保管される例である。各データ提供者は、クラウド事業者Ｘ，Ｙのクラウド上にＡＩ用データを保管する。そして、データ利用者サーバ２０は、自身のクラウド（クラウドＹ）と異なるクラウド（クラウドＸ）上にデータ提供者のＡＩ用データが保管されている場合には、ネットワーク（ＮＷ）事業者が運用するネットワークを介してそのＡＩ用データを参照して取得する。また、データ利用者サーバ２０は、自身と同じクラウド（クラウドＹ）上にデータ提供者のＡＩ用データが保管されている場合には、クラウドＹ内に閉じてそのＡＩ用データを参照して取得する。
【００２９】
第２実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム１００ｂは、図３に示すように、データ提供者が収集したデータ（ＡＩ用データ）が各社のサーバ（データ提供者サーバ３０）に保管される例である。そして、データ利用者サーバ２０は、各社それぞれのサーバ（データ提供者サーバ３０）に保管されたＡＩ用データを参照することにより、ネットワーク事業者が運用するネットワークを介してＡＩ用データを取得する。
以下、第１実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム１００ａに備わる事業者間データ授受品質管理装置１ａと、第２実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム１００ｂに備わる事業者間データ授受品質管理装置１ｂと、が実行する、ＡＩ用データの提供の監視と、品質条件の制御について、具体的に説明する。
【００３０】
＜第１実施形態＞
第１実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム１００ａは、図２に示すように、データ提供者が収集したデータ（ＡＩ用データ）がクラウド上の仮想ストレージに保管される例である。
まず、この事業者間データ授受品質管理システム１００ａに備わる事業者間データ授受品質管理装置１ａの構成例を説明し、その後システム全体の処理概要と処理の流れを説明する。
【００３１】
図４は、第１実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置１ａの構成例を示す機能ブロック図である。事業者間データ授受品質管理装置１ａは、契約情報で示される条件（品質条件等）に沿った、ＡＩ用データの提供が行われているかをクラウド事業者やネットワーク事業者のＡＰＩを介して監視し、契約情報で示される条件に抵触するおそれがあると判定した場合に、その条件を満たすようにＡＩ用データの送信等を制御する指示情報を出力する。
この事業者間データ授受品質管理装置１ａは、図４に示すように、制御部１０と、入出力部１３と、記憶部１４とを含んで構成される。
【００３２】
入出力部１３は、事業者間データ授受品質管理装置１ａと通信接続された各クラウドや各装置等との間で、情報の送受信を行うための通信インタフェースと、タッチパネルやキーボード等の入力装置や、モニタ等の出力装置との間で情報の送受信を行うための入出力インタフェースとから構成される。
【００３３】
記憶部１４（記憶機能）は、ハードディスクやフラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。
この記憶部１４には、データ提供者とデータ利用者との間で締結した契約内容に関する情報を示す契約情報１４０（図５参照）が記憶される。また、その契約情報１４０で示される品質条件を満たすために、品質低下（品質条件に抵触するおそれがあること）を事前に検出するための所定の閾値が閾値情報１４１（図６参照）として記憶部１４に記憶される。そして、この記憶部１４には、制御部１０の各機能を実行させるためのプログラム（事業者間データ授受品質管理プログラム）も記憶される。
なお、契約情報１４０は、上記した図１３で示したデータ仲介取引所（データ仲介サーバ）を介してデータ提供者とデータ利用者とが契約した内容を取得して記憶部１４に登録した情報でもよいし、データ提供者とデータ利用者とがデータ仲介取引所を介さずに個別に契約した内容を、事業者間データ授受品質管理装置１ａの記憶部１４に登録した情報でもよい。
【００３４】
図５は、データ提供者とデータ利用者との間で締結された契約情報１４０のデータ構成例を示す図である。
この契約情報１４０には、データ利用者、データ提供者、データ提供期間、データ送信頻度、遅延時間、稼働率などの項目が登録される。この他にも、例えば、データ項目・フォーマット、セキュリティ要件、欠損率、価格などの任意の情報が登録されてもよい。
データ提供期間は、データ提供者からデータ利用者へＡＩ用データを提供する期間であり、例えば「2017/4/1〜2018/3/31」が設定される。データ送信頻度は、ＡＩ用データを送信する頻度（指定時間や時間帯）を示し、例えば「毎日22：00〜23：00」が設定される。遅延時間は、ＡＩ用データの通信に関し最大許容される遅延時間であり、例えば「100ｍｓ」が登録される。稼働率は、ＡＩ用データを格納するサーバ（仮想サーバ）の稼働率であり、例えば「95.0％」が登録される。
なお、この契約情報１４０には、少なくとも、データ提供者とデータ利用者、ＡＩ用データの提供に関する品質条件に関する情報が記憶されるものとする。
【００３５】
図６は、契約情報１４０で示される品質条件に関する所定の閾値である閾値情報１４１のデータ構成例を示す図である。
閾値情報１４１には、契約情報１４０で示される品質条件についての性能値の低下を判定するために予め設定しておく所定の閾値が記憶される。所定の閾値は、契約情報の内容に応じて、少なくとも、データ提供者、事業者間データ授受品質管理装置の管理者の合意に基づき、品質低下を事前に検知するために設定される。この品質条件に関する所定の閾値（閾値情報１４１）は、データ提供者サーバ３０から事業者間データ授受品質管理装置１ａが取得して記憶部１４に記憶してもよいし、後記する事業者間データ授受品質管理機能１１が、契約情報１４０に基づき、予め設定されたロジックに用いて閾値情報１４１を生成し、記憶部１４に記憶するようにしてもよい。
この閾値情報１４１には、図６に示すように、例えば、遅延時間「50ｍｓ」、ＣＰＵ使用率「50％」、ストレージ使用率「50％」、ＮＷ帯域使用率「50％」等が記憶される。
【００３６】
図４に戻り、制御部１０は、事業者間データ授受品質管理装置１ａ全体の制御を司り、事業者間データ授受品質管理機能１１と、連携機能（ＡＰＩＯ）１２とを備える。また、この制御部１０は、例えば、記憶部１４に格納されたプログラム（事業者間データ授受品質管理プログラム）を不図示のＣＰＵ（Central Processing Unit）が、ＲＡＭに展開し実行することにより実現される。
【００３７】
事業者間データ授受品質管理機能１１は、データ提供者サーバ３０からデータ利用者サーバ２０に対して、契約情報（品質条件等）を満たすようにＡＩ用データの提供が行われているか否かを監視し、契約情報で示される品質条件に抵触するおそれがあると判定した場合に、その品質条件を満たすようにＡＩ用データの送信を制御する指示情報を出力する。
この事業者間データ授受品質管理機能１１は、性能値監視部１１１ａ、条件判定部１１２および設定変更指示部１１３ａを含んで構成される。なお、事業者間データ授受品質管理機能１１と、データ提供者サーバ３０およびデータ利用者サーバ２０と間の送受信は、連携機能（ＡＰＩＯ）１２を介して行われる。
【００３８】
性能値監視部１１１ａは、記憶部１４内に記憶された契約情報１４０で示される条件に則って、データ提供者サーバ３０からデータ利用者サーバ２０へＡＩ用データの送信が行われているかを監視する。具体的には、性能値監視部１１１ａは、クラウド事業者とネットワーク事業者のＡＰＩ経由で性能値を取得する。例えば、性能値監視部１１１ａは、クラウド事業者のＡＰＩ経由で仮想ストレージの使用率や仮想ネットワークの帯域使用率などの情報を取得する。また、性能値監視部１１１ａは、ネットワーク事業者のＡＰＩ経由で物理ネットワークの帯域使用率などの情報を取得する。
【００３９】
条件判定部１１２は、データ提供者サーバ３０からデータ利用者サーバ２０へのデータ送信に関し、その性能値に関して性能値監視部１１１ａが取得した値が、契約情報で示される品質条件に関する所定の閾値を超えて低下しているか否かを判定する。例えば、条件判定部１１２は、クラウド事業者のＡＰＩ経由で取得した性能値（仮想ストレージの使用率など）について、記憶部１４に記憶された閾値情報１４１を参照し、所定の閾値を超えているか否かを判定する。また、条件判定部１１２は、ネットワーク事業者のＡＰＩ経由で取得した性能値（物理ネットワークの帯域使用率など）について、所定の閾値を超えているか否かを判定する。
【００４０】
設定変更指示部１１３ａは、条件判定部１１２が、監視対象の性能値について、品質条件に関する所定の閾値を超えて品質が低下していると判定した場合に、その監視対象であるデータ提供者のデータを保管するクラウド事業者のＡＰＩや、データの送信経路となるネットワーク事業者のＡＰＩに対し、品質低下を改善する設定変更を行うように指示情報を送信する。
【００４１】
連携機能（ＡＰＩＯ）１２は、各クラウド事業者や各ネットワーク事業者と事業者間データ授受品質管理機能１１との間でデータを送受信する際に、それぞれのＩＦ仕様の差分に基づき情報を変換した上で、その情報を受け渡す処理を実行する。
【００４２】
図７および図８は、第１実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム１００ａが実行する処理の概要を説明する図である。
図７および図８で示すように、各事業者Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｒはクラウド上にＡＩ用データを保管している。事業者Ａ，Ｂは、クラウド事業者Ｘのクラウド（以下、「クラウドＸ」と称する。）にＡＩ用データを保管し、事業者Ｃ，Ｒは、クラウド事業者Ｙのクラウド（以下、「クラウドＹ」と称する。）にＡＩ用データを保管しているものとする。そして、データ利用者（事業者Ｒ）は、これらのクラウド上の保管された各事業者のＡＩ用データを参照して取得するものとする。また、データ利用者（事業者Ｒ）がクラウドを跨ってＡＩ用データを取得する場合には、ネットワーク事業者が設けたネットワーク（クラウドＸ−Ｙ間のネットワーク）を介してＡＩ用データが送受信される。以下、事業者間データ授受品質管理システム１００ａが実行する処理の概要を説明する。
【００４３】
まず、データ利用者サーバ２０（事業者Ｒ）は、データ提供者（事業者Ａ，Ｂ，Ｃ）がクラウド上の保管したＡＩ用データを参照し取得する（ステップＳ１０）。なお、図７に示すように、データ利用者サーバ２０（事業者Ｒ）は、データ提供者である事業者Ａ，ＢのクラウドＸ上のＡＩ用データを、クラウドＸ−Ｙ間のネットワークを介して取得する。なお、データ利用者が備えるＡＩ機能２１は、事業者Ｒのオンプレミス（例えば、図７に示すデータ利用者サーバ２０）に存在してもよいし、クラウドＹ上に存在してもよい。
【００４４】
続いて、事業者間データ授受品質管理装置１ａの事業者間データ授受品質管理機能１１（性能値監視部１１１ａ）は、各クラウドのＡＰＩ経由で、契約情報で示される品質条件に関する性能値、例えば、各事業者の仮想ストレージや仮想ＮＷの性能値を取得する（ステップＳ１１）。また、事業者間データ授受品質管理機能１１（性能値監視部１１１ａ）は、クラウドを跨るネットワークに関し、ネットワーク事業者のＡＰＩ経由で、契約情報で示される品質条件に関する性能値、例えば、物理ネットワークの性能値を取得する（ステップＳ１２）。なお、このステップＳ１１とステップＳ１２の順番は問わす、同時に行われてもよい。
【００４５】
次に、事業者間データ授受品質管理機能１１の条件判定部１１２は、記憶部１４内の閾値情報１４１を参照し、ステップＳ１１，Ｓ１２で取得した性能値が、契約情報で示される品質条件に関する所定の閾値を超えて、その品質が低下しているかを監視する（ステップＳ１３）。
【００４６】
図８に進み、条件判定部１１２は、品質条件に関する所定の閾値を超えて、その品質が低下したか否かを判定する（ステップＳ１４）。なお、ここでは、条件判定部１１２が、クラウドＸに位置する事業者Ｂのデータ提供に関して、品質条件に関する性能値の閾値を超え、品質低下していたものとして説明する。
【００４７】
続いて、条件判定部１１２がその監視対象の性能値が閾値を超えていると判定した場合に、設定変更指示部１１３ａは、品質低下したデータ提供者に対し、設定変更を指示する（ステップＳ１５）。ここでは、設定変更指示部１１３は、事業者Ｂのデータを保管しているクラウド事業者Ｘに対して、クラウドＸのＡＰＩ経由で、仮想ストレージの増量や、仮想ネットワークの帯域増加を指示する。
なお、設定変更指示部１１３ａは、クラウドＸに対する設定変更の指示の前に、事業者Ｂに了解を得るステップを設けてもよい。または、設定変更指示部１１３ａは、所定の閾値を超えて品質が低下した場合に、データ提供者の了解を得ることなく、設定変更を許可する旨の約束（契約）を予め得ておくようにしてもよい。これにより、データ提供者等に了解を得る場合に比べ、より短時間に設定変更を行うことができる。
【００４８】
次に、第１実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム１００ａの処理の流れについて説明する。
図９は、第１実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム１００ａの処理の流れを示すシーケンス図である。
図９においては、図７、図８で示したデータ提供者Ａ，Ｂ，Ｃのうち、データ提供者Ｂを代表して記載し、データ提供者Ｂのデータ転送に関して、品質低下が生じたものとして説明する。なお、事業者間データ授受品質管理装置１ａの事業者間データ授受品質管理機能１１は、クラウドのＡＰＩやネットワークのＡＰＩにより性能値等の情報を取得する。その際、事業者間データ授受品質管理機能１１は、連携機能（ＡＰＩＯ）１２を介して情報の送受信を行うが、図９においては連携機能（ＡＰＩＯ）１２の記載を省略する。
【００４９】
まず、事業者間データ授受品質管理装置１ａは、各データ提供者とデータ利用者とが合意した、ＡＩ用データの提供に関する契約情報１４０（図５参照）を取得する（ステップＳ２０）。この契約情報１４０は、データ提供者から取得してもよいし、データ利用者から取得してもよいし、データ仲介取引所のような第３者から取得してもよい。
【００５０】
次に、事業者間データ授受品質管理装置１ａは、データ提供者サーバ３０Ｂから、品質条件に関する所定の閾値の情報（閾値情報１４１）を取得する（ステップＳ２１）。ここで、事業者間データ授受品質管理装置１ａは、この閾値情報１４１を、データ提供者サーバ３０Ｂからではなく、データ利用者サーバ２０から取得してもよい。これ以外にも、事業者間データ授受品質管理装置１ａの事業者間データ授受品質管理機能１１が、記憶部１４に記憶された契約情報１４０を参照し、予め設定されたロジックに基づき閾値を算出し閾値情報１４１を生成するようにしてもよい。この閾値情報１４１の設定手法は、データ提供者、データ利用者および事業者間データ授受品質管理装置１ａの管理者との間で、予め合意した設定手法が採用される。
【００５１】
続いて、事業者間データ授受品質管理装置１ａの事業者間データ授受品質管理機能１１は、データ利用者サーバ２０からデータ提供開始依頼を受信する（ステップＳ２２）。事業者間データ授受品質管理機能１１は、このデータ提供開始依頼を受信することを契機として、後記する性能値取得処理を実行する。
また、事業者間データ授受品質管理機能１１は、受信したデータ提供開始依頼をデータ提供者サーバ３０Ｂ（事業者Ｂ）に送信する（ステップＳ２３）。
【００５２】
データ提供者サーバ３０Ｂは、データ提供開始依頼を受信すると、自身のＡＩ用データを保管するクラウド（ここでは「クラウドＸ」）に対し、ＡＩ用データ提供開始指示を送信する（ステップＳ２４）。
【００５３】
次に、データ利用者サーバ２０のＡＩ機能が、クラウドＸのＡＩ用データを参照することにより、そのＡＩ用データを取得する（ステップＳ２５）。なお、ここでは、データ利用者サーバ２０のＡＩ機能が、クラウドＸのＡＩ用データを参照するものとして説明したが、クラウドＸからデータ提供者のＡＩ用データを、参照や依頼を受けることなく送信（プッシュ送信）するようにしてもよい。
【００５４】
続いて、事業者間データ授受品質管理装置１ａの事業者間データ授受品質管理機能１１（性能値監視部１１１ａ）は、各クラウドのＡＰＩ経由で、契約情報１４０で示される品質条件に関する性能値を取得する（ステップＳ２６）。また、事業者間データ授受品質管理機能１１（性能値監視部１１１ａ）は、クラウドを跨るネットワークに関し、ネットワーク事業者のＡＰＩ経由で、契約情報１４０で示される品質条件に関する性能値を取得する（ステップＳ２７）。なお、このステップＳ２６とステップＳ２７の順番は問わす、同時に行われてもよい。
【００５５】
次に、事業者間データ授受品質管理機能１１の条件判定部１１２は、記憶部１４内の閾値情報１４１を参照し、ステップＳ２６，Ｓ２７で取得した性能値が、契約情報１４０で示される品質条件に関する所定の閾値を超えて品質低下しているか否かを判定する（ステップＳ２８）。ここで、所定の閾値を超えていなければ（ステップＳ２８→Ｎｏ）、事業者間データ授受品質管理装置１ａは、データ利用者サーバ２０がＡＩ用データを取得するステップＳ２５に戻る。一方、所定の閾値を超えている場合には（ステップＳ２８→Ｙｅｓ）、条件判定部１１２は、監視対象の事業者のデータ提供に関して、品質低下が生じているものと判定する。
そして、事業者間データ授受品質管理機能１１の設定変更指示部１１３ａは、品質低下したデータ提供者に対し、その品質低下を改善するような設定変更を指示する（ステップＳ２９）。ここで、例えば、事業者Ｂの仮想ストレージの容量が不足している（仮想ストレージの使用率が増加している）と判定された場合や、仮想ネットワークの帯域使用率が増加していると判定された場合には、設定変更指示部１１３ａは、事業者Ｂのデータを保管しているクラウド事業者Ｘに対して、クラウドＸのＡＰＩ経由で、仮想ストレージの増量や、仮想ネットワークの帯域増加を指示する。これにより、監視対象のデータ提供者に関する設定変更がクラウドにおいて行われる。なお、クラウド間のネットワークにおいて品質低下が生じた場合には、設定変更指示部１１３ａがそのネットワークの事業者に対し、品質低下を改善するような設定変更を指示する。これにより、ネットワークに関する品質低下を防ぐことができる。
【００５６】
＜第２実施形態＞
第２実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム１００ｂは、第１実施形態のようにＡＩ用データをクラウド上に保管するのではなく、図３に示すように、データ提供者が自身のサーバ（データ提供者サーバ３０）でデータ（ＡＩ用データ）を保管する。そして、データ提供者サーバ３０は、外部向けの管理用ＡＰＩを公開する。
【００５７】
図１０は、第２実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置１ｂの構成例を示す機能ブロック図である。事業者間データ授受品質管理装置１ｂは、契約情報で示される条件（品質条件等）に沿った、ＡＩ用データの提供が行われているかを各データ提供者サーバ３０から性能値を取得することにより監視し、契約情報で示される条件に抵触するおそれがあると判定した場合に、その条件を満たすようにＡＩ用データの送信等を制御する指示情報を出力する。図４に示した第１実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置１ａとの違いは、図１０で示すように、第１実施形態の性能値監視部１１１ａが、第２実施形態では性能値監視部１１１ｂとなっていること、第１実施形態の設定変更指示部１１３ａが、第２実施形態では設定変更指示部１１３ｂとなっていることである。なお、第１実施形態の構成（図４）と同じ機能を備える構成については、同一の名称と符号を付し、詳細な説明は省略する。
【００５８】
性能値監視部１１１ｂは、記憶部１４内に記憶された契約情報１４０で示される条件に則って、データ提供者サーバ３０からデータ利用者サーバ２０へＡＩ用データを送信しているかを監視する。具体的には、性能値監視部１１１ｂは、各データ提供者サーバ３０の管理用ＡＰＩ経由で性能値を取得する。例えば、性能値監視部１１１ｂは、各データ提供者サーバ３０のＣＰＵ使用率、ストレージ使用率、遅延時間等の情報を取得する。また、性能値監視部１１１ｂは、ネットワーク事業者のＡＰＩ経由で、物理ネットワークの帯域使用率などの情報を取得する。
【００５９】
設定変更指示部１１３ｂは、条件判定部１１２が、監視対象の性能値について、品質条件に関する所定の閾値を超えて品質が低下していると判定した場合に、その監視対象であるデータ提供者サーバ３０の管理用ＡＰＩや、データの送信経路となるネットワーク事業者のＡＰＩに対し、品質低下を改善する設定変更を行うように指示情報を送信する。
【００６０】
次に、図１１を参照して、第２実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム１００ｂが実行する処理の概要を説明する。
図１１に示すように、第２実施形態では、データ提供者サーバ３０自身がＡＩ用データを保管する。そして、データ利用者（事業者Ｒ）は、各データ提供者サーバ３０に保管されたＡＩ用データを参照して取得するものとする。
まず、データ利用者サーバ２０（事業者Ｒ）は、データ提供者（事業者Ａ，Ｂ，Ｃ）がそれぞれのデータ提供者サーバ３０（３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃ）に保管したＡＩ用データを参照し取得する（ステップＳ３０）。ここで、データ利用者サーバ２０（事業者Ｒ）は、各データ提供者サーバ３０（３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃ）から、ネットワーク事業者が設けたネットワークを介して、ＡＩ用データを取得する。
【００６１】
続いて、事業者間データ授受品質管理装置１ｂの事業者間データ授受品質管理機能１１（性能値監視部１１１ｂ）は、各データ提供者サーバ３０の管理用ＡＰＩ経由で、契約情報で示される品質条件に関する性能値を取得する（ステップＳ３１）。また、事業者間データ授受品質管理機能１１（性能値監視部１１１ｂ）は、各ネットワーク事業者のＡＰＩ経由で、契約情報で示される品質条件に関する性能値、例えば、物理ネットワークの性能値を取得する（ステップＳ３２）。なお、このステップＳ３１とステップＳ３２の順番は問わす、同時に行われてもよい。
【００６２】
次に、事業者間データ授受品質管理機能１１の条件判定部１１２は、ステップＳ３１，Ｓ３２で取得した性能値が、契約情報で示される品質条件に関する所定の閾値を超えて、その性能が低下しているかを監視する（ステップＳ３３）。
それ以降のステップは、設定変更指示部１１３ｂが、品質低下したデータ提供者サーバ３０の管理用ＡＰＩに対して設定変更の指示を送信する点を除いて、図８において示したステップと同様であるので、記載を省略する。
なお、設定変更指示部１１３ｂは、データ提供者サーバ３０に対する設定変更の指示の前に、そのデータ提供者に了解を得るステップを設けてもよい。また、設定変更指示部１１３ｂは、所定の閾値を超えて品質が低下した場合に、データ提供者の了解を得ることなく、設定変更を許可する旨の約束（契約）を予め得ておくようにしてもよい。
【００６３】
次に、第２実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム１００ｂの処理の流れについて説明する。
図１２は、第２実施形態に係る事業者間データ授受品質管理システム１００ｂの処理の流れを示すシーケンス図である。
図１２においては、図１１で示したデータ提供者Ａ，Ｂ，Ｃのうち、データ提供者Ｂを代表して記載し、データ提供者サーバ３０Ｂのデータ転送に関して、品質低下が生じたものとして説明する。なお、事業者間データ授受品質管理装置１ｂの事業者間データ授受品質管理機能１１は、各データ提供者サーバ３０の管理用ＡＰＩやネットワークのＡＰＩにより性能値等の情報を取得する。その際、事業者間データ授受品質管理機能１１は、連携機能（ＡＰＩＯ）１２を介して情報の送受信を行うが、図１２においては連携機能（ＡＰＩＯ）１２の記載を省略する。
【００６４】
まず、事業者間データ授受品質管理装置１ｂは、各データ提供者とデータ利用者とが合意した、ＡＩ用データの提供に関する契約情報１４０（図５参照）を取得する（ステップＳ４０）。この契約情報１４０は、データ提供者から取得してもよいし、データ利用者から取得してもよいし、データ仲介取引所のような第３者から取得してもよい。
【００６５】
次に、事業者間データ授受品質管理装置１ｂは、データ提供者サーバ３０Ｂから、品質条件に関する所定の閾値の情報（閾値情報１４１）を取得する（ステップＳ４１）。ここで、事業者間データ授受品質管理装置１ｂは、この閾値情報１４１を、データ提供者サーバ３０Ｂからではなく、データ利用者サーバ２０から取得してもよい。これ以外にも、事業者間データ授受品質管理装置１ｂの事業者間データ授受品質管理機能１１が、記憶部１４に記憶された契約情報１４０を参照し、予め設定されたロジックに基づき閾値を算出し閾値情報１４１を生成するようにしてもよい。この閾値情報１４１の設定手法は、データ提供者、データ利用者および事業者間データ授受品質管理装置１ｂの管理者との間で、予め合意した設定手法が採用される。
【００６６】
続いて、事業者間データ授受品質管理装置１ｂの事業者間データ授受品質管理機能１１は、データ利用者サーバ２０からデータ提供開始依頼を受信する（ステップＳ４２）。事業者間データ授受品質管理機能１１は、このデータ提供開始依頼を受信することを契機として、後記する性能値取得処理を実行する。
また、事業者間データ授受品質管理機能１１は、受信したデータ提供開始依頼をデータ提供者サーバ３０Ｂ（事業者Ｂ）に送信する（ステップＳ４３）。これにより、データ提供者サーバ３０は、ＡＩ用データの提供を開始できる状態となる。
【００６７】
次に、データ利用者サーバ２０のＡＩ機能が、データ提供者サーバ３０Ｂ（事業者Ｂ）のＡＩ用データを参照することにより、そのＡＩ用データを取得する（ステップＳ４４）。なお、ここでは、データ利用者サーバ２０のＡＩ機能が、データ提供者サーバ３０のＡＩ用データを参照するものとして説明したが、データ提供者サーバ３０からＡＩ用データを、参照や依頼を受けることなく送信（プッシュ送信）するようにしてもよい。
【００６８】
続いて、事業者間データ授受品質管理装置１ｂの事業者間データ授受品質管理機能１１（性能値監視部１１１ｂ）は、各データ提供者サーバ３０の管理用ＡＰＩ経由で、契約情報１４０で示される品質条件に関する性能値を取得する（ステップＳ４５）。また、事業者間データ授受品質管理機能１１（性能値監視部１１１ｂ）は、ネットワーク事業者のＡＰＩ経由で、契約情報１４０で示されるネットワークの品質条件に関する性能値を取得する（ステップＳ４６）。なお、このステップＳ４５とステップＳ４６の順番は問わす、同時に行われてもよい。
【００６９】
次に、事業者間データ授受品質管理機能１１の条件判定部１１２は、記憶部１４内の閾値情報１４１を参照し、ステップＳ４５，Ｓ４６で取得した性能値が、契約情報１４０で示される品質条件に関する所定の閾値を超えて品質低下しているか否かを判定する（ステップＳ４７）。ここで、所定の閾値を超えていなければ（ステップＳ４７→Ｎｏ）、事業者間データ授受品質管理装置１ｂは、データ利用者サーバ２０がＡＩ用データを取得するステップＳ４４に戻る。一方、所定の閾値を超えている場合には（ステップＳ４７→Ｙｅｓ）、条件判定部１１２は、監視対象の事業者のデータ提供に関して、品質低下が生じているものと判定する。
そして、事業者間データ授受品質管理機能１１の設定変更指示部１１３ｂは、品質低下したデータ提供者サーバ３０に対し、その品質低下を改善するような設定変更を指示する（ステップＳ４８）。ここで、例えば、事業者Ｂのストレージ使用率が閾値を超えて増加していると判定された場合には、設定変更指示部１１３ｂは、データ提供者サーバ３０Ｂに対して、管理用ＡＰＩ経由で、ストレージ容量の増加等を指示する。これにより、監視対象のデータ提供者に関する設定変更が各データ提供者サーバ３０において行われる。なお、ネットワークにおいて品質低下が生じた場合には、設定変更指示部１１３ｂがそのネットワークに対し、品質低下を改善するような設定変更の指示情報を送信する。これにより、ネットワークに関する品質低下を防ぐことができる。
【００７０】
以上説明したように、本実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置１および事業者間データ授受品質管理システム１００によれば、事業者間データ授受品質管理装置１（事業者間データ授受品質管理機能１１）が、データ提供者のデータ送信に関する性能値を取得し、契約情報１４０で示される条件（品質条件等）に沿ったＡＩ用データの提供が行われているかを監視することができる。そして、事業者間データ授受品質管理装置１（事業者間データ授受品質管理機能１１）は、その品質条件に関する所定の閾値を超えて品質低下していると判定した場合に、ＡＩ用データの送信に関する設定変更を指示し制御することができる。
【００７１】
また、本実施形態に係る事業者間データ授受品質管理装置１および事業者間データ授受品質管理システム１００によれば、次に示す場合にも顕著な効果を奏すことができる。
データ利用者が提供するサービスによっては、そのＡＩ用データの性質によりデータ提供者からのデータの送信が間欠的である場合がある。例えば、１日１回の所定の１時間しかＡＩ用データが提供（送信）されない場合がある。このようなＡＩ用データの送信時間（送信頻度）の情報を契約情報１４０（図５参照）として保持しておくことにより、事業者間データ授受品質管理装置１は、ＡＩ用データが送信される所定の時間帯だけ、品質条件を満たすようにすればよい。例えば、クラウド上の仮想マシンや仮想ネットワークの容量をその時間帯にのみ増強することができる。一方、ＡＩ用データの送信が行われない時間帯では、仮想マシンや仮想ネットワークを減設する。このようにプロアクティブに設備容量を最適化することで、事業者間データ授受品質管理装置１は、データ提供者やデータ利用者が設備（リソース）確保に要するコストを削減させることができる。ビジネスモデル上も、事業者間データ授受品質管理装置１によりリソースにかかるコストを削減するサービスとして、データ提供者やデータ利用者に提供することが可能である。さらに、事業者間データ授受品質管理装置１（事業者間データ授受品質管理機能１１）は、クラウド上でデータ提供者のリソースの設定変更が可能となる点に着目し、例えば、低遅延・広帯域でＡＩ用データを送信できるように、クラウド内のストレージの物理的なロケーションを指定するような機能を持たせることもできる。
【００７２】
（変形例）
本発明は、上記した実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更実施が可能である。
例えば、本実施形態では、データ提供者とデータ利用者（ＡＩサービス提供者）とを別事業者として説明した。しかしながら、データ提供者がＡＩサービスを提供するデータ利用者になってもよく、各事業者がデータ提供者とデータ利用者の両者になり得る。このように各事業者が保持するＡＩ用データを授受して連携しあうことで、「各事業者がそれぞれの分野で強みとするＡＩサービスを提供する」という効果が得ることができる。
【００７３】
また、本実施形態では、事業者間データ授受品質管理装置１が性能値を取得することにより、品質低下を改善するようにリソースを増加させる例を示したが、例えば、仮想ストレージや仮想ネットワークの使用量が所定の閾値（第２の所定の閾値）を超えて減少したと判定することにより、クラウドに対し、データ提供者の仮想ストレージや仮想ネットワークの減量（減設）を指示するようにしてもよい。
これにより、データ提供者は、必要なときだけ必要な容量のリソースを確保することができるため、リソースにかかるコストを抑えることが可能となる。
【００７４】
また、本実施形態では、事業者間データ授受品質管理装置１が、データ提供者の性能値のみを監視するものとして説明したが、データ利用者の性能値も含めて監視するようにしてもよい。これにより、例えば、データ利用者のストレージの容量が不足した場合には、事業者間データ授受品質管理装置１が、データ利用者に対し、ストレージの増強指示を行うことができる。
【００７５】
また、上記した第１実施形態では、ＡＩ用データがクラウド上に保管される例を示し、第２実施形態では、ＡＩ用データが各事業者のサーバ（データ提供者サーバ３０）に保管される例を示した。これに加えて、ＡＩ用データがクラウド上に保管される場合と、各事業者のサーバに保管される場合とが混在していてもよい。この場合でも、事業者間データ授受品質管理装置１は、データ提供者それぞれの性能値を取得することにより、本発明の作用効果を奏することができる。
【００７６】
なお、本実施形態においては、本発明に係る事業者間データ授受品質管理装置１を独立した装置として説明したが、これに限定されない。例えば、一般的なコンピュータのハードウェア資源を、事業者間データ授受品質管理装置１の各手段として動作させるプログラム（事業者間データ授受品質管理プログラム）として、本発明を実現することもできる。また、このプログラム（事業者間データ授受品質管理プログラム）は、通信回線を介して配布したり、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録して配布したりすることも可能である。
【符号の説明】
【００７７】
１，１ａ，１ｂ  事業者間データ授受品質管理装置
１０    制御部
１１    事業者間データ授受品質管理機能
１２    連携機能（ＡＰＩＯ）
１３    入出力部
１４    記憶部（記憶機能）
２０    データ利用者サーバ
３０    データ提供者サーバ
１００，１００ａ，１００ｂ  事業者間データ授受品質管理システム
１１１ａ，１１１ｂ  性能値監視部
１１２  条件判定部
１１３ａ，１１３ｂ  設定変更指示部
１４０  契約情報
１４１  閾値情報
【図１】
2019070921.tif 000003
【図２】
2019070921.tif 000004
【図３】
2019070921.tif 000005
【図４】
2019070921.tif 000006
【図５】
2019070921.tif 000007
【図６】
2019070921.tif 000008
【図７】
2019070921.tif 000009
【図８】
2019070921.tif 000010
【図９】
2019070921.tif 000011
【図１０】
2019070921.tif 000012
【図１１】
2019070921.tif 000013
【図１２】
2019070921.tif 000014
【図１３】
2019070921.tif 000015
【図１４】
2019070921.tif 000016