(57)【要約】【課題】機械学習に用いる時系列データの精度を向上させることを可能とする情報処理装置等を提供する。【解決手段】時系列データの入力を受ける入力部と、前記時系列データに対して、特定事象の開始時点および終了時点を判定することにより、前記開始時点および前記終了時点を示す判定結果情報を生成する判定部と、前記判定結果情報の精度を示す精度情報を管理する管理部と、前記精度情報で示される精度が高いほど短く、精度が低いほど長く調整幅を設定する設定部と、前記調整幅に応じて調整された前記開始時点および前記終了時点の間の前記時系列データに、前記特定事象の発生の有無を示すラベルを付与することにより機械学習に用いる学習データを生成する生成部とを備える。【選択図】図３
2019160013.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列データの入力を受ける入力部と、
前記時系列データに対して、特定事象の開始時点および終了時点を判定することにより、前記開始時点および前記終了時点を示す判定結果情報を生成する判定部と、
前記判定部による判定結果情報の精度を示す精度情報を管理する管理部と、
前記精度情報に応じて調整幅を設定する設定部と、
前記調整幅に応じて調整された前記開始時点および前記終了時点の間の前記時系列データに、前記特定事象の発生の有無を示すラベルを付与することにより機械学習に用いる学習データを生成する生成部と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記学習データを用いた学習により、前記特定事象の発生の有無を判定する識別器を生成する識別器生成部
を更に備える、請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記識別器生成部は、前記学習データのうち、前記精度情報で相対的に精度が高いことが示される第１学習データを用いて前記識別器を生成し、
前記精度情報で相対的に精度が低いことが示される第２学習データを当該識別器に入力することにより、当該第２学習データにかかる前記開始時点および／又は前記終了時点を修正する、
請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記設定部は、前記精度情報で示される精度が高いほど短く、精度が低いほど長く前記調整幅を設定する、
請求項１乃至請求項３のいずれか１項記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記精度情報は、前記開始時点および前記終了時点を判定した判定者の習熟度、自信度、または当該判定に要した時間のうちいずれか１つを含む、
請求項１乃至請求項４のいずれか１項記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記精度情報は、前記開始時点および前記終了時点の判定に判定者が要した時間であり、
前記設定部は、
前記開始時点および前記終了時点を判定した複数の判定者について習熟度と判定に要した時間との移動平均を算出し、
前記入力部から入力された前記時系列データに対して判定した特定判定者の習熟度に応じた当該移動平均を、当該特定判定者の判定に要した時間から減算した値に応じて、前記調整幅を設定する、
請求項１乃至請求項５のいずれか１項記載の情報処理装置。
【請求項７】
時系列データの入力を受ける処理と、
前記時系列データに対して、特定事象の開始時点および終了時点を判定することにより、前記開始時点および前記終了時点を示す判定結果情報を生成する処理と、
前記判定結果情報の精度を示す精度情報を管理する処理と、
前記精度情報に応じて調整幅を設定する処理と、
前記調整幅に応じて調整された前記開始時点および前記終了時点の間の前記時系列データに、前記特定事象の発生の有無を示すラベルを付与することにより機械学習に用いる学習データを生成する処理と
を情報処理装置が行う、情報処理方法。
【請求項８】
時系列データの入力を受ける処理と、
前記時系列データに対して、特定事象の開始時点および終了時点を判定することにより、前記開始時点および前記終了時点を示す判定結果情報を生成する処理と、
前記判定結果情報の精度を示す精度情報を管理する処理と、
前記精度情報に応じて調整幅を設定する処理と、
前記調整幅に応じて調整された前記開始時点および前記終了時点の間の前記時系列データに、前記特定事象の発生の有無を示すラベルを付与することにより機械学習に用いる学習データを生成する処理と
を情報処理装置に実行させるためのプログラム。
【請求項９】
作業者の動作特性を示す時系列データに対して特定事象の開始時点および終了時点が判定された判定結果情報に対し、当該判定結果情報の精度を示す精度情報に応じた調整幅で調整された前記開始時点および前記終了時点の間の前記時系列データに、前記特定事象の発生の有無を示すラベルが付与された学習データを用いた機械学習により生成された、前記特定事象の発生の有無を判定する識別器と、
前記識別器に対し、作業者の動作特定を示す判定対象時系列データを入力することにより入力部と、
前記判定対象時系列データが入力された前記識別器の出力に応じて、作業者の動作特定を出力する出力部と
を備える情報処理装置。
【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、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、時系列データに対して、何らかの状態や事象を判定又は推定することが考えられている。例えば特許文献１には、時系列データであるユーザの動作情報から見本となるフォームモデルを機械学習により学習することにより、動作情報をフォームモデルに基づき判定することによりフォームの正誤判定を行うことが開示されている。
【０００３】
ここで、特に時系列データにおいて、何らかの事象が発生しているか否かを判定できる識別器を学習により生成することを考えると、当該識別器を生成するためには、当該事象が発生している時間帯の時系列データと、当該事象であることを示すデータ（ラベル）とを識別器に学習させる必要がある。しかしながら、事象が発生している時間帯の特定は必ずしも容易ではない。機械や人手で時間帯を特定する場合であっても、特定に用いる機械や判定者によってばらつきが生じる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−０５５９１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の手法では、時系列データである動作情報を学習することは記載されているものの、連続する時系列データの中から特定事象が発生している時間帯を特定した上で、当該特定事象の発生している時間帯の時系列データを時系列データ全体から精度よく取り出し、当該取り出された時系列に対して特定事象が発生していることを示すラベル付けを行うことについては何ら考慮されていない。
【０００６】
本発明のいくつかの態様は前述の課題に鑑みてなされたものであり、機械学習に用いる時系列データの精度を向上させることを可能とする情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的の１つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様にかかる情報処理装置は、時系列データの入力を受ける入力部と、前記時系列データに対して、特定事象の開始時点および終了時点を判定することにより、前記開始時点および前記終了時点を示す判定結果情報を生成する判定部と、前記判定部による判定結果情報の精度を示す精度情報を管理する管理部と、前記精度情報に応じて調整幅を設定する設定部と、前記調整幅に応じて調整された前記開始時点および前記終了時点の間の前記時系列データに、前記特定事象の発生の有無を示すラベルを付与することにより機械学習に用いる学習データを生成する生成部とを備える。
【０００８】
当該構成では、特定事象発生の判定の精度が低い場合であっても、精度に応じて特定事象の開始時点および終了時点を調整することで、特定事象が発生している時間帯の全体が学習データに含まれる可能性を高めることができる。また精度が高い場合には、特定事象が発生していない時間帯が長時間含まれることを抑制することが可能である。すなわち、学習データの信頼性を上げることができる。
【０００９】
学習データの信頼性を上げることにより、当該学習データを用いて生成可能な識別器の判定精度も向上させることができる。
【００１０】
上記構成において、前記学習データを用いた学習により、前記特定事象の発生の有無を判定する識別器を生成する識別器生成部を更に備える、ように構成されてもよい。
【００１１】
当該構成では、好適に生成された学習データを用いて学習することにより、特定事象の発生の有無を高い精度で判定することのできる識別器を生成することが可能である。
【００１２】
上記構成において、前記識別器生成部は、前記学習データのうち、前記精度情報で相対的に精度が高いことが示される第１学習データを用いて前記識別器を生成し、前記精度情報で相対的に精度が低いことが示される第２学習データを当該識別器に入力することにより、当該第２学習データにかかる前記開始時点および／又は前記終了時点を修正する、ように構成されてもよい。
【００１３】
当該構成では、特に高精度の学習データから識別器を生成した上で、当該識別器に、相対的に低精度の学習データを読み込ませることにより、当該低精度の学習データの精度を高めることができる。
【００１４】
上記構成において、前記設定部は、前記精度情報で示される精度が高いほど短く、精度が低いほど長く前記調整幅を設定する、ように構成されてもよい。
【００１５】
当該構成では、特定事象発生の判定の精度が低いほど調整幅を長く設定するため、精度が低い場合であっても特定事象が発生している時間帯の全体が学習データに含まれる可能性を高めることができる。また精度が高い場合には、特定事象が発生していない時間帯が長時間含まれることを抑制することが可能である。すなわち、学習データの信頼性を上げることができる。
【００１６】
上記構成において、前記精度情報は、前記開始時点および前記終了時点を判定した判定者の習熟度、自信度、またはラベル付けに要した時間のうちいずれか１つを含む、ように構成されてもよい。
【００１７】
当該構成では、判定部が判定者に応じて判定する場合であっても、精度情報を用いて好適に調整幅を設定しうる。
【００１８】
上記構成において、前記精度情報は、前記開始時点および前記終了時点の判定に判定者が要した時間であり、前記設定部は、前記開始時点および前記終了時点を判定した複数の判定者について習熟度と判定に要した時間との移動平均を算出し、前記入力部から入力された前記時系列データに対して判定した特定判定者の習熟度に応じた当該移動平均を、当該特定判定者の判定に要した時間から減算した値に応じて、前記調整幅を設定する、ように構成されてもよい。
【００１９】
開始時点および終了時点の判定に要する判定時間の長短は、判断に迷いがあるかどうかのみならず、判定行為に対する判定者の慣れ（習熟度）の影響もある。当該構成では、習熟度による影響を低減させたうえで、好適に調整幅を設定しうる。
【００２０】
本発明の一態様にかかる情報処理方法は、時系列データの入力を受ける処理と、前記時系列データに対して、特定事象の開始時点および終了時点を判定することにより、前記開始時点および前記終了時点を示す判定結果情報を生成する処理と、前記判定結果情報の精度を示す精度情報を管理する処理と、前記精度情報に応じて調整幅を設定する処理と、前記調整幅に応じて調整された前記開始時点および前記終了時点の間の前記時系列データに、前記特定事象の発生の有無を示すラベルを付与することにより機械学習に用いる学習データを生成する処理とを情報処理装置が行う。
【００２１】
当該構成では、特定事象発生の判定の精度が低い場合であっても、精度に応じて特定事象の開始時点および終了時点を調整することで、特定事象が発生している時間帯の全体が学習データに含まれる可能性を高めることができる。また精度が高い場合には、特定事象が発生していない時間帯が長時間含まれることを抑制することが可能である。すなわち、学習データの信頼性を上げることができる。
【００２２】
精度の低い学習データを学習することにより識別器を生成すると識別器の識別性能が低下してしまうが、学習データの信頼性を上げることにより、当該学習データを用いて生成可能な識別器の判定精度も向上させることができる。
【００２３】
本発明の一態様にかかるプログラムは、時系列データの入力を受ける処理と、前記時系列データに対して、特定事象の開始時点および終了時点を判定することにより、前記開始時点および前記終了時点を示す判定結果情報を生成する処理と、前記判定結果情報の精度を示す精度情報を管理する処理と、前記精度情報に応じて調整幅を設定する処理と、前記調整幅に応じて調整された前記開始時点および前記終了時点の間の前記時系列データに、前記特定事象の発生の有無を示すラベルを付与することにより機械学習に用いる学習データを生成する処理とを情報処理装置に実行させる。
【００２４】
当該構成では、特定事象発生の判定の精度が低い場合であっても、精度に応じて特定事象の開始時点および終了時点を調整することで、特定事象が発生している時間帯の全体が学習データに含まれる可能性を高めることができる。また精度が高い場合には、特定事象が発生していない時間帯が長時間含まれることを抑制することが可能である。すなわち、学習データの信頼性を上げることができる。
【００２５】
精度の低い学習データを学習することにより識別器を生成すると識別器の識別性能が低下してしまうが、学習データの信頼性を上げることにより、当該学習データを用いて生成可能な識別器の判定精度も向上させることができる。
【００２６】
本発明の一態様にかかる情報処理装置は、作業者の動作特性を示す時系列データに対して特定事象の開始時点および終了時点が判定された判定結果情報に対し、当該判定結果情報の精度を示す精度情報に応じた調整幅で調整された前記開始時点および前記終了時点の間の前記時系列データに、前記特定事象の発生の有無を示すラベルが付与された学習データを用いた機械学習により生成された、前記特定事象の発生の有無を判定する識別器と、前記識別器に対し、作業者の動作特定を示す判定対象時系列データを入力することにより入力部と、前記判定対象時系列データが入力された前記識別器の出力に応じて、作業者の動作特定を出力する出力部とを備える。
【００２７】
当該構成では、作業者の動作特性を示す時系列データを、好適に生成された識別器に入力することにより、作業者の動作特性を判定することができる。特に熟練者である作業者と非熟練者である作業者の動作特性を比較すれば、非熟練者の動作を改善したり、無駄な動作の多い工程の操作手順を修正したりする等の生産工程の改善につなげることができる。
【００２８】
なお、本発明において、「部」や「手段」、「装置」、「システム」とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その「部」や「手段」、「装置」、「システム」が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの「部」や「手段」、「装置」、「システム」が有する機能が２つ以上の物理的手段や装置により実現されても、２つ以上の「部」や「手段」、「装置」、「システム」の機能が１つの物理的手段や装置により実現されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】実施形態にかかる正解データの例示的な生成方法の概要を説明するための図である。
【図２】実施形態にかかる正解データの例示的な生成方法の概要を説明するための図である。
【図３】実施形態にかかる情報処理装置の構成の一例を模式的に例示するための図である。
【図４】実施形態にかかる情報処理装置の構成の一例を模式的に例示するための図である。
【図５】実施形態にかかる情報処理装置の処理手順の一例を例示するフローチャートである。
【図６】実施形態にかかる情報処理装置の処理手順の一例を例示するフローチャートである。
【図７】実施形態にかかる情報処理装置のハードウェア構成の一例を模式的に例示するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。即ち、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。また、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付して表している。図面は模式的なものであり、必ずしも実際の寸法や比率等とは一致しない。図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることがある。
【００３１】
［１  適用例］
まず、図１および図２を参照しながら、実施形態にかかる情報処理装置による学習データの生成方法の概要を説明する。本実施形態にかかる情報処理装置は、時系列データにおいて、特定事象が発生している時間帯を特定した上で、当該時間帯にかかる時系列データに、特定事象発生のラベル付けがなされた学習データを生成するものである。加えて、生成された学習データを用いて特定事象発生を検出する識別器を生成し、当該識別器に時系列データを入力することで、特定事象の発生の有無を検出することができる。
【００３２】
本実施形態にかかる情報処理装置が処理対象とする時系列データは任意であるが、例えば、工場の作業者にセンサを取り付けたり或いはカメラによる撮影画像を検証したりすることにより、作業者の位置、手の座標位置、視線等の時系列データを対象とすることができる。この場合、作業者が把持作業を行っている時間帯、運搬作業を行っている時間帯、視認作業を行っている時間帯、調整作業を行っている時間帯、等をそれぞれ特定した上で、それらの各々の作業を行っている時間帯における作業者の位置、手の座標位置、視線等の時系列データに、運搬作業を行っているか否か、調整作業を行っているか否か、等のラベル付けがなされたものを学習データとすることができる。更に、情報処理装置は当該学習データをニューラルネットワークに学習させることにより、把持作業を行っているか否かを判別可能な識別器や、運搬作業を行っているか否かを判別可能な識別器を生成することが可能である。当該識別器に、作業者の手の位置や座標位置等に関する時系列データ（以下作業情報ともいう）を入力すれば、運搬作業を行っている時間等を特定することが可能である。例えば複数人の作業情報を入力すれば作業者毎の動作の特性が判定可能である。特に熟練者と非熟練者の動作特性を比較すれば、非熟練者の動作を改善したり、無駄な動作の多い工程の操作手順を修正したりする等の生産工程の改善につなげることができる。
【００３３】
他の例としては、被験者の血圧や心拍等の各種の生体データを、本実施形態にかかる情報処理装置の処理対象とする時系列データとすることもできる。この場合、例えば、被験者が眠っている時間帯を特定した上で、睡眠中の時間帯の血圧や心拍にかかる時系列データに、睡眠中であるか否かのラベル付けがなされたものを、情報処理装置は学習データとする。情報処理装置は、当該学習データを学習することにより、対象者が睡眠中であるか否かを判別可能な識別器を生成することができる。当該識別器に、例えば車両の運転者の生体データを入力すれば、運転者が居眠りしているか否かを判別することができるため、居眠り運転防止等につなげることができる。
【００３４】
ここで、識別器に学習させるための学習データを生成するためには、学習させる事象（以下、「特定事象」ともいう。）が発生している時間帯の特定（すなわち、開始時点および終了時点の特定）が必要である。先述の例であれば、作業者の手の位置や座標位置等を検出するセンサからの入力情報から把持作業が発生している時間帯を特定したり、生体データから被験者の睡眠時間帯を特定したりする必要がある。しかしながら、当該時間帯の特定は必ずしも容易ではない。先述の把持作業の例であれば、手の位置や作業者の座標を見ても、作業者が把持のために動作を開始したのがいつの時点か、把持に応じた動作をいつ終了したかを、一意に定めるのは困難である。よって、たとえ機械で特定事象の発生時間帯を判別させたとしても、機械の判別アルゴリズム等に応じて当該時間帯の特定精度は異なる。もし仮に人間（判定者）が眠っている時間帯等の特定事象の発生時間帯を特定するとしても、習熟した医師であれば生体データ等から判定することも可能であるが、その他の者にとっては、いつが開始時点でいつが終了時点であるかを判定することは容易ではない。
【００３５】
そこで本実施形態にかかる情報処理装置では、特定事象の開始時点および終了時点が判定された判定結果を、判定精度に応じて調整することにより、好適な学習データを生成する。なお、以下の説明では、特定事象発生の開始時点および終了時点の判定を行う装置のことを判定器という。以下、この手法の具体例を図１および図２を参照しながら具体的に説明する。
【００３６】
図１は、工場における作業者の右手のｚ座標の値（高さ方向の座標位置）の時間に応じた変動を表した図である。このうち、判定器が、時刻ｔ１に作業者が１回目の把持作業を開始し、そのＴ１時間経過後である時刻ｔ２に把持作業を終了したと判定したとする。同様に判定器は、時刻ｔ３に作業者が２回目の把持作業を開始し、そのＴ２時間経過後である時刻ｔ４に把持作業を終了したと判定したとする。
【００３７】
ここで、判定器が判定した把持作業の開始時点および終了時点が正確であれば、これをそのまま学習データとして学習することにより識別器を生成すればよいが、先述のとおり、開始時点および終了時点の判定は必ずしも容易ではない。もし判定器が判定した把持作業の開始時点および終了時点に誤りがあり、それをそのまま学習データとして学習して識別器を生成してしまうと、当該識別器の識別性能が低下する。特に、実際に把持作業が行われている開始時点および／又は終了時点の一方が学習データを構成する時系列データから外れてしまうと、識別器の性能に大きく影響する。よって、本実施形態にかかる情報処理装置では、判定結果に対する判定器の精度を予め精度情報として特定した上で、当該精度に応じて開始時点および／又は終了時点を調整することで、把持作業を実際に行っている時間帯の全体が含まれる可能性が高くなるように、時間幅を設定する。この点について、図２を参照しながら説明する。なお、もし特定事象の開始時点および終了時点を判定する判定器を判定者（人）に代替する場合には、当該判定者が自身で判定毎に設定する自信度、判定者に応じて設定される習熟度、把持作業を開始した時間の特定に要した時間等の様々な尺度を、精度情報とすることも考えられる。
【００３８】
ここでは、特定事象発生の判定を行う判定器として、判定アルゴリズムの異なる判定器Ｘおよび判定器Ｙの２台の装置があり、判定器Ｘの方が判定器Ｙよりも検出精度が高いものとして説明する。判定器Ｘおよび判定器Ｙは、それぞれ、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの時間Ｔ１を、把持作業を行っている時間帯として判定したものとする。この場合には、情報処理装置は、判定器Ｘによる判定結果に対する調整幅（図２中ωｘ）を、判定器Ｘよりも精度の低い判定器Ｙによる判定結果に対する調整幅（図２中ωｙ）よりも短く設定する。すなわち、判定器Ｘ、判定器Ｙのいずれも、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの時間Ｔ１を把持作業を行っている時間帯として判定した場合であっても、情報処理装置は、判定器Ｘの判定結果に対しては、時刻ｔ１よりもωｘ早い時刻ｔ１ｘから、時刻ｔ２よりもωｘ遅い時刻ｔ２ｘまでの時間Ｔ１ｘ、判定器Ｙの判定結果に対しては、時刻ｔ１よりもωｙ早い時刻ｔ１ｙ（ωｙ＞ωｘ、ｔ１ｙ＜ｔ１ｘ）から、時刻ｔ２よりもωｙ遅い時刻ｔ２ｙまでの時間Ｔ１ｙ（ｔ２ｘ＜ｔ２ｙ、Ｔ１＜Ｔ１ｘ＜Ｔ１ｙ）を、把持作業を行っている時間帯として設定する。
【００３９】
このように、情報処理装置は、判定結果に対して予め設定される精度情報に応じて事象発生の時間帯の開始時点および終了時点を調整する。これにより情報処理装置は、たとえ判定器による判定結果の精度が低い場合であっても、事象が発生している時間帯（この例では把持作業がなされている時間帯）の全体が含まれるように、学習データを生成することが可能である。また、判定結果の精度が高い場合には時間帯の調整幅を小さくすることで、不要な時間帯が学習データに含まれることを抑制することができる。この結果、当該学習データの学習により生成される識別器の精度も向上する。
【００４０】
なお、図２の例では、開始時点および終了時点で同じ幅だけ調整を行っているが（ωｘ、ωｙ）、これに限られるものではなく、開始時点の調整幅を終了時点の調整幅よりも長く設定する、或いは開始時点の調整幅を終了時点の調整幅よりも短く設定することも考えられる。
【００４１】
［２  動作構成］
以下、学習データ１１９および識別器１２３を生成するための情報処理装置１００と、生成された識別器１２３を用いて、時系列データに対する判定を行う情報処理装置２００との動作構成を説明する。情報処理装置１００および情報処理装置２００は、物理的に異なる装置として実現される必要はなく、同一の装置により実現されても良い。
【００４２】
［２．１  学習データ生成用の情報処理装置１００］
まず、図３を参照しながら、学習データ１１９を生成するための情報処理装置１００の動作構成例を説明する。情報処理装置１００は、時系列データ入力部１０１、判定器１０３、データベース（ＤＢ）１０５、調整幅設定部１１１、学習データ生成部１１３、出力部１１５、ＤＢ１１７、識別器生成部１２１、ＤＢ１２５、および精度向上部１２９を含む。
【００４３】
時系列データ入力部１０１は、例えば各種のセンサ（カメラも含みうる）等から時間に応じて値が変化する時系列データの入力を受ける。時系列データ入力部１０１は、本発明の「入力部」の一例である。
【００４４】
判定器１０３は、時系列データ入力部１０１から入力された時系列データに対し、特定事象が発生している時間帯を判定する。以下の説明では、時系列データ
なお、判定器１０３は、アルゴリズムの異なる複数種類用意することができる。あるいは、判定器１０３は、判定者（人）から、特定事象の発生時間帯を判定した判定結果の入力を受けるようにしてもよい。この場合、たとえば判定器１０３は表示装置に時系列データを表示した上で、判定者から、特定事象の発生時間帯を指定するための操作入力（たとえば、ドラッグ＆ドロップ（矩形選択）での指定や、開始時点および終了時点をクリックでの指定など）を受ければよい。この際、判定器１０３は時系列データの表示から判定結果を入力する前の時間を計測してもよい。判定器１０３は、本発明の「判定器」の一例である。
【００４５】
ＤＢ１０５は、判定結果情報１０７、および精度情報１０９を管理する。判定結果情報１０７は、時系列データに対して、判定器１０３により特定事象が発生したと判定された時間帯の開始時点および終了時点に関する情報が含まれる。精度情報１０９は、当該判定結果情報１０７の精度、もしくは精度に影響を与えるパラメータであり、判定結果情報１０７に含まれる各々の判定結果対して設定されうる。特定事象発生の判定を行った判定器１０３に応じて精度情報１０９が設定される場合には、例えば、判定器１０３毎に精度○×パーセント、のように設定すればよい。
【００４６】
あるいは、判定器１０３が特定のアルゴリズムではなく、判定者からの入力に応じて特定事象発生時間帯を判定する場合には、特定事象発生時間帯の判定（ラベル付け）に要した時間（一般に、ラベル付けに要した時間と精度は正比例する。以下、ラベル付けに要した時間を「判定時間」ともいう。）を精度情報１０９に含みうる。あるいは、判定者の習熟度（例えばこれまで判定作業を行ってきた期間や回数等の値を習熟度とすることができる。一般に、習熟度と精度は正比例する。）、判定者の自信度（例えば、判定者が判定毎に自信度を設定しうる。一般に、自信度と精度は正比例する。）などを精度情報１０９に含むこともできる。なお、ＤＢ１０５は、本発明の「管理部」の一例である。
【００４７】
調整幅設定部１１１は、精度情報１０９に応じて調整幅（図２のωｘ、ωｙに相当）を設定する。より具体的には、調整幅設定部１１１は、精度に反比例させて調整幅を設定すればよい。すなわち調整幅設定部１１１は、精度が高ければ高いほど調整幅を小さく、精度が低ければ低いほど調整幅を大きく設定する。ここで、判定器１０３が判定者（人）からの入力に応じて特定事象の発生時間帯を判定する場合には、先述のとおり、精度情報１０９としてラベル付けに要した時間（判定時間）を含みうる。この場合には、判定時間の長短は、判断に迷いがあるかどうか（すなわち精度が低いか否か）のみならず、ラベル付け操作に対する判定者の慣れの影響もある。そこで、当該判定時間に対し、判定者自身のラベル付けの技能レベル（たとえば判定者がこれまでに判定を行ってきた期間や回数）に応じた重み付けを移動平均等により行うことでこの影響を低減させた上で、当該技能レベルによる影響を低減させた判定時間に応じた調整幅を調整幅設定部１１１が設定してもよい。なお、調整幅設定部１１１は、本発明の「設定部」の一例である。
【００４８】
学習データ生成部１１３は、ＤＢ１０５に格納された判定結果情報１０７に対し、調整幅設定部１１１で設定された調整幅に応じて開始時点を早める、および終了時刻を遅くすることにより、特定事象が発生している時系列データに、特定事象発生を示すラベルが付与された学習データ１１９を生成する。なお、学習データ生成部１１３は、本発明の「生成部」の一例である。
【００４９】
出力部１１５は、学習データ生成部１１３により生成された当該学習データ１１９をＤＢ１１７へと出力する。このとき出力部１１５は、精度情報１０９とともに学習データ１１９を出力してもよい。
【００５０】
識別器生成部１２１は、特定事象の発生有無のラベルと時間帯の時系列データとが対応付けられた学習データ１１９を学習することにより、時系列データに対して特定事象の発生の有無を判定する識別器１２３を生成する。当該識別器１２３の生成にかかる学習には任意の学習手法を用いることができるが、例えばニューラルネットワークを用いた学習方法を提供することができる。この場合、例えば、ニューラルネットワークに学習データ１１９の時系列データを入力した場合の出力結果が、入力された学習データ１１９に付与された特定事象の発生の有無を示すラベルに近似するように、識別器生成部１２１はニューラルネットワークを構成する各ノードの重みを調整する。学習により重みが調整されたニューラルネットワークが識別器１２３に対応し、識別器１２３を生成（再現）するための、ニューラルネットワークを構成する階層ごとのノード数や各ノードの重み等を示すパラメータが識別器パラメータ１２７である。
【００５１】
ここで、識別器生成部１２１は、学習データ１１９のうち、特に精度が高い（例えば精度が１００％）と考えられる学習データ１１９（例えば、専門家が判定した学習データ１１９）のみを用いて読み出して、識別器１２３を生成できるようにしてもよい。生成された識別器１２３を再現するための識別器パラメータ１２７は、ＤＢ１２５に出力される。なお、識別器生成部１２１は、本発明の「識別器生成部」の一例である。
【００５２】
精度向上部１２９は、ＤＢ１１７に格納された学習データ１１９のうち、特に精度が低いと考えられる学習データ１１９に対し、その精度向上処理を行う。より具体的には、例えば精度向上部１２９は、高精度の学習データ１１９により生成された識別器１２３を再現するための識別器パラメータ１２７をＤＢ１２５から読込むことにより、識別器１２３を生成する。その上で精度向上部１２９は、当該識別器１２３に、例えば５０％程度と推測される低精度の学習データ１１９を読み込ませることにより、学習データ１１９を構成する時系列データのうち特定事象が発生していると識別器１２３で判定されなかった時間帯を学習データ１１９から削除する、すなわち学習データ１１９の開始時点および／又は終了時点を修正することにより、学習データ１１９の精度を向上させること等が考えられる。
【００５３】
更に識別器生成部１２１は、精度が向上した学習データ１１９を用いて改めて学習を行うことにより、改めて識別器１２３を生成（すなわち、識別器１２３を再現するための識別器パラメータ１２７を生成）しても良い。
【００５４】
［２．２  識別器１２３を用いて時系列データに対する判定を行う情報処理装置２００］
続いて、図４を参照しながら、情報処理装置１００により生成された識別器１２３を用いて時系列データに対する判定を行う情報処理装置２００の動作構成例を説明する。情報処理装置２００は、識別器１２３、識別器生成部２１０、入力部２２０、判定結果出力部２３０を含む。
【００５５】
識別器生成部２１０は、情報処理装置１００が生成した識別器パラメータ１２７の入力を受け、当該識別器パラメータ１２７に基づき識別器１２３を生成する。
【００５６】
入力部２２０は、識別器１２３の入力となる、例えば、作業者の位置、手の座標位置、視線等の時系列データの入力を受け、当該時系列データを識別器１２３へ入力する。判定結果出力部２３０は、入力部２２０から入力された時系列データに対する識別器１２３の判定結果、すなわち特定事象発生の有無（例えば、把持作業を行っているか否か）を示す値を外部へと出力する。
【００５７】
［３  処理の流れ］
以下、図５および図６を参照しながら、実施形態にかかる情報処理装置１００および情報処理装置２００の処理の流れを説明する。なお先述のとおり、情報処理装置１００および情報処理装置２００は、同一の装置であってもよい。図５および図６は、情報処理装置１００および情報処理装置２００の処理の流れを示すフローチャートである。
【００５８】
なお、後述の各処理ステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で、任意に順番を変更して若しくは並列に実行されうる。また、各処理ステップ間に他のステップが追加された上で実行されてもよい。更に、便宜上１つのステップとして記載されているステップは複数のステップに分けて実行されてもよく、便宜上複数に分けて記載されているステップを１ステップとして実行されてもよい。
【００５９】
［３．１  学習データ生成用の情報処理装置１００の処理の流れ］
まず時系列データ入力部１０１は、たとえばセンサや記憶媒体等から時系列データの入力を受ける（Ｓ５０１）。判定器１０３は、入力された時系列データに対し、特定事象の発生の有無を判定する（Ｓ５０３）。
【００６０】
調整幅設定部１１１は、ＤＢ１０５から精度情報１０９を読み込み（Ｓ５０５）、当該精度情報に応じて、各判定結果情報１０７に対して設定すべき調整幅を設定する（Ｓ５０７）。先述のとおり、精度情報１０９は、例えば判定器毎に設定される精度パラメータでありうる。この場合、調整幅設定部１１１は、精度に反比例させて調整幅を設定する。すなわち、高精度であるほど調整幅が小さくなるように、低精度であるほど調整幅が大きくなるように調整幅を設定する。
【００６１】
学習データ生成部１１３は、時系列データに対して特定事象の開始時点および終了時点を示す判定結果情報１０７をＤＢ１０５から読込み（Ｓ５０９）、当該判定結果情報１０７に対し、調整幅設定部１１１により設定された調整幅を用いて、開始時点および終了時点を調整する。この結果生成される時系列データに、特定事象発生の有無を示すラベルを付すことにより、学習データ生成部１１３は学習データ１１９を生成する（Ｓ５１１）。この結果、相対的に精度が低いと考えられる判定結果情報１０７の時系列データに対しては、相対的に精度が高いと考えられる判定結果情報１０７の時系列データよりも、開始時点が早く、終了時点が遅くなるように、学習データ１１９が生成される。出力部１１５は、生成された学習データ１１９をＤＢ１１７へと出力する（Ｓ５１３）。このとき出力部１１５は、出力する学習データ１１９を精度情報１０９と紐付けてもよい。
【００６２】
識別器生成部１２１は、学習データ１１９のうち、特に高精度と考えられる学習データ１１９（例えば専門家が判定したなどの理由により調整が施されていない学習データ１１９）を読込み（Ｓ５１５）、当該学習データ１１９を用いて識別器１２３を生成する（Ｓ５１７）。識別器生成部１２１は、生成した識別器１２３を構成するための識別器パラメータ１２７をＤＢ１２５へ出力する。当該識別器１２３は、高精度の学習データ１１９から生成されているため、識別の精度が高いと考えられる。
【００６３】
そこで精度向上部１２９は、当該識別器パラメータ１２７を読み込むことにより識別器１２３を再構成した上で、ＤＢ１１７に格納された学習データ１１９のうち、精度が５０％程度と考えられる、相対的に低精度の学習データ１１９を識別器１２３に入力させる（Ｓ５１９）。この結果、学習データ１１９を構成する時系列データのうち、特定事象の発生が識別器１２３で検出されなかった時間帯を学習データ１１９から削除する、すなわち学習データ１１９の開始時点および／又は終了時点を修正することにより、精度向上部１２９は学習データ１１９を更新する（Ｓ５２１）。
【００６４】
なお、精度向上部１２９による処理を行わない場合には（すなわちＳ５１９およびＳ５２１の処理を行わない場合）、Ｓ５１５およびＳ５１７の処理において識別器生成部１２１は学習データ１１９全体を読み込んで、それらに対する学習を行うことにより識別器１２３を生成すればよい。
【００６５】
［３．２  識別器を用いて時系列データに対する判定を行う情報処理装置２００の処理の流れ］
識別器生成部２１０は、情報処理装置１００が生成した識別器パラメータ１２７を用いて識別器１２３を生成する（Ｓ６０１）。入力部２２０は、例えば作業情報等の時系列データの入力を受け、それを識別器１２３へと入力する（Ｓ６０３）。識別器１２３は、当該入力データに対する判定を行い（Ｓ６０５）、判定結果出力部２３０は、特定事象が発生しているか否かを示す判定結果を出力する（Ｓ６０７）。
【００６６】
［４  ハードウェア構成］
以下、図７を参照しながら、情報処理装置１００および情報処理装置２００を実現可能なハードウェア構成を説明する。図５は、本実施形態にかかる情報処理装置１００および情報処理装置２００を実現可能なコンピュータ７００のハードウェア構成の一例を模式的に例示する。
【００６７】
図７の例に示すコンピュータ７００は、制御部７０１、記憶部７０５、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）部７１１、入力部７１３、および出力部７１５を含み、各部はバスライン７１７を介して相互に通信可能に選択され得る。
【００６８】
制御部７０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）５０３、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等を含み、情報処理に応じて各構成要素の制御を行う。より具体的には、例えば、制御部７０１に含まれ得るＣＰＵは、記憶部７０５から制御プログラム７０７をＲＡＭ７０３へ読込み、当該制御プログラム７０７を実行することで、情報処理装置１００の時系列データ入力部１０１、判定器１０３、調整幅設定部１１１、学習データ生成部１１３、出力部１１５、識別器生成部１２１、および精度向上部１２９にかかる各種処理を実行可能である。情報処理装置２００の識別器生成部２１０、入力部２２０、識別器１２３、および判定結果出力部２３０にかかる各種処理についても同様である。
【００６９】
記憶部７０５は、例えばハード・ディスク・ドライブ（ＨＤＤ）、ソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）等の補助記憶装置であり、制御部７０１で実行される制御プログラム７０７、および、データベース（ＤＢ）７０９等を記憶する。ＤＢ７０９は、図３に示したＤＢ１０５、ＤＢ１１７、およびＤＢ１２５を含みうる。すなわち、記憶部７０５は、判定結果情報１０７、精度情報１０９、学習データ１１９、および識別器パラメータ１２７を、ＤＢ７０９として管理および記憶しうる。
【００７０】
制御プログラム７０７は、図３を参照しながら説明した情報処理装置１００や図４を参照しながら説明した情報処理装置２００の処理を実行させるためのプログラムである。特に、図３に示した時系列データ入力部１０１、判定器１０３、調整幅設定部１１１、学習データ生成部１１３、出力部１１５、識別器生成部１２１、および精度向上部１２９の各構成は、制御プログラム７０７として実現しうる。同様に、図４に示した識別器生成部２１０、入力部２２０、および判定結果出力部２３０の各構成も同様に制御プログラム７０７として実現しうる。
【００７１】
通信インタフェース部７１１は、例えば、有線又は無線により他の装置と通信するための通信モジュールである。たとえば、作業者の作業内容（位置や手の座標位置、視線など）を示す時系列データの入力は、通信インタフェース部７１１が、製造現場に取り付けられたセンサ等の外部装置から受けることができる。通信Ｉ／Ｆ部７１１が他の装置との通信に用いる通信方式は任意であるが、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）やＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）等が挙げられる。
【００７２】
入力部７１３は、例えば、マウスやキーボード、タッチパネル等で実現しうる、ユーザからの各種入力操作等を受け付けるためのデバイスである。出力部７１５は、例えば、ディスプレイやスピーカ等、表示や音声等により、コンピュータ７００を利用するユーザ等へ各種情報を報知するための装置である。
【００７３】
［５  実施形態にかかる効果］
以上説明したように、本実施形態にかかる情報処理装置１００は、時系列データに対して、特定事象が発生している時間帯の開始時点および終了時点を判定器１０３が判定した（ラベル付けした）判定結果情報１０７に対して、その精度を示す精度情報１０９に応じて調整幅を設定することにより、学習データ１１９が生成される。これにより、判定器１０３による判定結果の精度が低い場合であっても、学習データ１１９には、特定事象が発生している時間帯の全体が含まれる可能性が高まる。逆に、判定器１０３の精度が高い場合には、調整幅を小さくすることにより、本来正解とすべきではない、特定事象が発生していない時間帯を学習データ１１９から除くことができる。これにより、学習データ１１９の精度を高めることができる。
【００７４】
また、学習データ１１９のうち、特に高精度の学習データ１１９から識別器１２３を生成した上で、当該識別器１２３に、相対的に低精度の学習データ１１９を読み込ませることにより、当該低精度の学習データ１１９の精度を高めることができる。
【００７５】
更に、このようにして生成された精度の高い学習データ１１９を用いて識別器１２３を生成し、当該識別器に、作業者の手の位置や座標位置等に関する時系列データ（以下作業情報ともいう）を入力すれば、運搬作業を行っている時間等を特定することが可能である。例えば複数人の作業情報を入力すれば作業者毎の動作の特性が判定可能である。特に熟練者と非熟練者の動作特性を比較すれば、非熟練者の動作を改善したり、無駄な動作の多い工程の操作手順を修正したりする等の生産工程の改善につなげることができる。
【００７６】
［６  付記］
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状およびサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
【００７７】
［付記１］
時系列データの入力を受ける入力部（１０１）と、
前記時系列データに対して、特定事象の開始時点および終了時点を判定することにより、前記開始時点および前記終了時点を示す判定結果情報（１０７）を生成する判定部（１０３）と、
前記判定結果情報（１０７）の精度を示す精度情報（１０９）を管理する管理部（１０５）と、
前記精度情報（１０９）に応じて調整幅を設定する設定部（１１１）と、
前記調整幅に応じて調整された前記開始時点および前記終了時点の間の前記時系列データに、前記特定事象発生の有無を示すラベルを付与することにより機械学習に用いる学習データ（１１９）を生成する生成部（１１３）と
を備える情報処理装置（１００）。
【００７８】
［付記２］
前記学習データ（１１９）を用いた学習により、前記特定事象の発生の有無を判定する識別器（１２３）を生成する識別器生成部（１２１）
を更に備える、付記１記載の情報処理装置（１００）。
【００７９】
［付記３］
前記識別器生成部（１２１）は、前記学習データ（１１９）のうち、前記精度情報（１０９）で相対的に精度が高いことが示される第１学習データを用いて前記識別器（１２３）を生成し、
前記精度情報（１０９）で相対的に精度が低いことが示される第２学習データを当該識別器（１２３）に入力することにより、当該第２学習データにかかる前記開始時点および／又は前記終了時点を修正する、
付記２記載の情報処理装置（１００）。
【００８０】
［付記４］
前記設定部（１１１）は、前記精度情報（１０９）で示される精度が高いほど短く、精度が低いほど長く前記調整幅を設定する、
付記１乃至付記３のいずれか１項記載の情報処理装置（１００）。
【００８１】
［付記５］
前記精度情報（１０９）は、前記開始時点および前記終了時点を判定した判定者の習熟度、自信度、またはラベル付けに要した時間のうちいずれか１つを含む、
付記１乃至付記４のいずれか１項記載の情報処理装置（１００）。
【００８２】
［付記６］
前記精度情報（１０９）は、前記開始時点および前記終了時点の判定に判定者が要した時間であり、
前記設定部（１１１）は、
前記開始時点および前記終了時点を判定した複数の判定者について習熟度と判定に要した時間との移動平均を算出し、
前記入力部（１０１）から入力された前記時系列データに対して判定した特定判定者の習熟度に応じた当該移動平均を、当該特定判定者の判定に要した時間から減算した値に応じて、前記調整幅を設定する、
付記１乃至付記５のいずれか１項記載の情報処理装置（１００）。
【００８３】
［付記７］
時系列データの入力を受ける処理と、
前記時系列データに対して、特定事象の開始時点および終了時点を判定することにより、前記開始時点および前記終了時点を示す判定結果情報（１０７）を生成する処理と、
判定結果情報（１０７）の精度を示す精度情報（１０９）を管理する処理と、
前記精度情報（１０９）に応じて調整幅を設定する処理と、
前記調整幅に応じて調整された前記開始時点および前記終了時点の間の前記時系列データに、前記特定事象発生の有無を示すラベルを付与することにより機械学習に用いる学習データ（１１９）を生成する処理と
を情報処理装置（１００）が行う、情報処理方法。
【００８４】
［付記８］
時系列データの入力を受ける処理と、
前記時系列データに対して、特定事象の開始時点および終了時点を判定することにより、前記開始時点および前記終了時点を示す判定結果情報（１０７）を生成する処理と、
前記判定結果情報（１０７）の精度を示す精度情報（１０９）を管理する処理と、
前記精度情報（１０９）に応じて調整幅を設定する処理と、
前記調整幅に応じて調整された前記開始時点および前記終了時点の間の前記時系列データに、前記特定事象発生の有無を示すラベルを付与することにより機械学習に用いる学習データ（１１９）を生成する処理と
を情報処理装置（１００）に実行させるためのプログラム（７０７）。
【００８５】
［付記９］
作業者の動作特性を示す時系列データに対して特定事象の開始時点および終了時点が判定された判定結果情報（１０７）に対し、当該判定結果情報（１０７）の精度を示す精度情報（１０９）に応じた調整幅で調整された前記開始時点および前記終了時点の間の前記時系列データに、前記特定事象の発生の有無を示すラベルが付与された学習データ（１１９）を用いた機械学習により生成された、前記特定事象の発生の有無を判定する識別器（１２３）と、
前記識別器（１２３）に対し、作業者の動作特定を示す判定対象時系列データを入力することにより入力部（２３０）と、
前記判定対象時系列データが入力された前記識別器の出力に応じて、作業者の動作特定を出力する出力部（２４０）と
を備える情報処理装置（２００）。
【符号の説明】
【００８６】
１００…情報処理装置、１０１…時系列データ入力部、１０３…判定器、１０５…データベース（ＤＢ）、１０７…判定結果情報、１０９…精度情報、１１１…調整幅設定部、１１３…学習データ生成部、１１５…出力部、１１７…データベース（ＤＢ）、１１９…学習データ、１２１…識別器生成部、１２３…識別器、１２５…データベース（ＤＢ）、１２７…識別器パラメータ、１２９…精度向上部、２００…情報処理装置、２１０…識別器生成部、２２０…入力部、２３０…判定結果出力部、７０１…制御部、７０３…ＲＡＭ、７０５…記憶部、７０７…制御プログラム、７０９…データベース（ＤＢ）、７１１…通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）部、７１３…入力部、７１５…出力部、７１７…バスライン
【図１】
2019160013.tif 000003
【図２】
2019160013.tif 000004
【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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