(57)【要約】【課題】システムの入出力に関する変換ルールの柔軟性を向上させること。【解決手段】変換装置は、第１の処理を実行する第１のシステムに対する第２の処理の実行要求について、変換ルールに従って、前記第２の処理に関する入力データを前記第１の処理に対応するように変換し、変換後の入力データを前記第１のシステムに入力する第１の変換部と、前記第１のシステムからの出力データを、前記変換ルールに従って、前記第１の処理に関する出力データに対応するように変換する第２の変換部と、前記入力データと前記出力データとの履歴を学習し、学習結果に基づいて、前記変換ルールを更新する更新部とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の処理を実行する第１のシステムに対する第２の処理の実行要求について、変換ルールに従って、前記第２の処理に関する入力データを前記第１の処理に対応するように変換し、変換後の入力データを前記第１のシステムに入力する第１の変換部と、
前記第１のシステムからの出力データを、前記変換ルールに従って、前記第１の処理に関する出力データに対応するように変換する第２の変換部と、
前記入力データと前記出力データとの履歴を学習し、学習結果に基づいて、前記変換ルールを更新する更新部と、
を有することを特徴とする変換装置。
【請求項２】
前記第２の処理は、前記第１の処理に対して制約条件が変更された処理である、
ことを特徴とする請求項１記載の変換装置。
【請求項３】
前記第１の処理及び前記第２の処理は、ネットワークにおける経路を探索する処理である、
ことを特徴とする請求項１又は２記載の変換装置。
【請求項４】
第１の処理を実行する第１のシステムに対する第２の処理の実行要求について、変換ルールに従って、前記第２の処理に関する入力データを前記第１の処理に対応するように変換し、変換後の入力データを前記第１のシステムに入力する第１の変換手順と、
前記第１のシステムからの出力データを、前記変換ルールに従って、前記第１の処理に関する出力データに対応するように変換する第２の変換手順と、
前記入力データと前記出力データとの履歴を学習し、学習結果に基づいて、前記変換ルールを更新する更新手順と、
をコンピュータが実行することを特徴とする変換方法。
【請求項５】
前記第２の処理は、前記第１の処理に対して制約条件が変更された処理である、
ことを特徴とする請求項４記載の変換方法。
【請求項６】
前記第１の処理及び前記第２の処理は、ネットワークにおける経路を探索する処理である、
ことを特徴とする請求項４又は５記載の変換方法。
【請求項７】
請求項１乃至３いずれか一項記載の各部としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、変換装置、変換方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
通信ネットワーク（ＮＷ：Network）の運用を高度化するため、ＡＩ（Artificial Intelligence）技術の適用が検討されている。例えば、最適な通信経路を算出するＡＩ（特許文献１、非特許文献１）や、故障検知や故障箇所特定を行うＡＩなどが研究されている（非特許文献２）。これらの多様な用途のＡＩは、将来的にはシステム化され、オペレーションシステム（ＯｐＳ：Operation System）と接続されることが想定される（非特許文献３）。
【０００３】
ＡＩシステムには、用途によって様々な入出力インタフェース（ＩＦ：Interface）が具備される。ＯｐＳが複数のＡＩシステムと接続する場合、ＡＩシステム毎のＩＦに個別に対応する必要があり、開発コストが高く、柔軟にデータ形式を変換できるシステムが求められる。ＩＦ変換を実現するシステムとして、ＮＷ装置（ＮＥ：Network Element）のＩＦの差異を吸収するＥＭＳ（Element Management System）、アプリケーションのＩＦ（ＡＰＩ（Application Program Interface））の差異を吸収するＡＰＩゲートウェイなどがあるが、ＡＩシステムの差分を吸収するようなシステム（以下、「ＡＩ管理システム」という。）は提案されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−１４４０６８号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】小林正裕, 松村龍太郎, 木村卓巳, 土屋利明, 則武克誌, "サービス収容度を用いた効率的な仮想ネットワークへのリソース割り当て手法の検討", 信学技報, vol. 115, no. 404, NS2015-151, pp. 29-34, 2016年1月.
【非特許文献２】川原亮一, "ネットワークオペレーション・制御技術の高度化に向けたAI/機械学習の活用について", 信学会ソサイエティ大会, BT-2-1, 2017.
【非特許文献３】原田薫明, 渡辺敬志郎, 中野雄介, 池田泰弘, 松尾洋一, 小林正裕, 鈴木晃人, 川原亮一, "プロアクティブ制御型ネットワークの実現に向けた取り組みの紹介", 信学会総合大会, B-7-32, 2017.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ＥＭＳやＡＰＩゲートウェイでは、様々な機能が具備されているが、ＩＦ変換という観点では、基本的に固定的な変換ルールに基づくデータ形式の変換のみを行う。
【０００７】
一方、ＡＩ管理システムでは、データ形式変換以外に、ある特定用途のために開発されたＡＩを、類似した他の用途で活用したい場合の変換機能も求められると想定される。例えば、帯域リソースの利用量を最小化する経路を計算するＡＩシステムを、被災設備やセキュリティ攻撃を受けている設備を避ける経路を算出するＡＩシステムとして用いたい場合には、後者のＡＩシステムによる計算結果が得られるように、前者に対するＡＩシステムへの入力を変換する必要が有るが、従来のシステムではこのような変換は実現できない。
【０００８】
上記の変換機能において、最適な変換ルールは必ずしも既知ではない。そのため、事前に固定的な変換ルールを与える従来のＩＦ変換技術では、人間が気づきにくいルールを適用するのは困難であり、計算速度や計算精度の観点で課題があった。このような課題は、ＡＩシステムに限られず、入出力を有する一般的な情報処理システムにおいても共通的なものであると考えられる。
【０００９】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、システムの入出力に関する変換ルールの柔軟性を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
そこで上記課題を解決するため、変換装置は、第１の処理を実行する第１のシステムに対する第２の処理の実行要求について、変換ルールに従って、前記第２の処理に関する入力データを前記第１の処理に対応するように変換し、変換後の入力データを前記第１のシステムに入力する第１の変換部と、前記第１のシステムからの出力データを、前記変換ルールに従って、前記第１の処理に関する出力データに対応するように変換する第２の変換部と、前記入力データと前記出力データとの履歴を学習し、学習結果に基づいて、前記変換ルールを更新する更新部とを有する。
【発明の効果】
【００１１】
システムの入出力に関する変換ルールの柔軟性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態におけるシステム構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態におけるＡＩ管理システム１０のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】本実施の形態において実行される処理手順の一例を説明するためのシーケンス図である。
【図４】問題変換処理の第１の具体例を説明するための図である。
【図５】問題変換処理の第２の具体例を説明するための図である。
【図６】問題変換処理の第３の具体例を説明するための図である。
【図７】ルール学習処理の第１の具体例を説明するための図である。
【図８】ルール学習処理の第２の具体例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態におけるシステム構成例を示す図である。図１において、ＮＥ４０は、ルータやスイッチなどのＮＷ装置（ＮＥ：Network Element）群であり、ＯｐＳ３０は、ＮＷ全体を制御する装置（ＯｐＳ：Operation System）である。
【００１４】
ＡＩシステム２０−１〜Ｎ（以下、それぞれを区別しない場合「ＡＩシステム２０」とういう）の各ＡＩシステム２０は、ＮＷ運用の一部の機能を高度化するための処理（問題を解くための計算）を実行するシステムである。本実施の形態では、用途別に複数のＡＩシステム２０が用意される。但し、ＡＩシステム２０は１つでもよい。
【００１５】
ＡＩ管理システム１０は、所望のＡＩで解きたい問題（入力）の中身を解釈し、当該問題を、当該所望のＡＩに類似した用途の既存のＡＩシステム２０（類似ＡＩシステム２０）で解ける問題（入力）に変換（以下、「問題変換」という。）し、変換後の問題を類似ＡＩシステム２０に計算させることで、所望の解（出力）と同等の解を類似ＡＩシステム２０から得ることを可能とする、１以上のコンピュータである。
【００１６】
図１において、ＡＩ管理システム１０は、ＩＦ変換部１１−１〜Ｎ（以下、それぞれを区別しない場合「ＩＦ変換部１１」という。）のＡＩシステム２０ごとのＩＦ変換部１１、変換ルール学習部１２及び変換ルールＤＢ１３（Data Base）、等を含む。
【００１７】
変換ルールＤＢ１３には、各ＡＩシステム２０に関する入出力データについて、上記の問題変換を実現するための変換ルールが、ＩＦ変換部１１ごとに保存される。各変換ルールは、当該変換ルールに対応するＩＦ変換部１１に定期的に配信される。変換ルールは、後述されるように、プログラム形式で記述される。変換ルールの初期値（初期ルール）は、ユーザによって与えられる。
【００１８】
各ＩＦ変換部１１は、配信される変換ルールに従い、当該ＩＦ変換部１１に対応するＡＩシステム２０の入出力に関して、当該ＡＩシステム２０に対応するように問題変換を行う。問題変換とは、具体的には、ＡＩシステム２０に関する入出力のデータ変換をいう。但し、ここでいう「データ変換」の「データ」には、問題（処理）の対象とされるデータのみならず、問題（処理）を規定する「データ」も含まれる。なお、１つの変換ルールは、入力データに対する変換ルール（以下、「入力変換ルール」という。）と出力データに対する変換ルール（以下、「出力変換ルール」という。）との組を含む。
【００１９】
変換ルール学習部１２は、初期ルール等の既存の変換ルールが適用された場合よりも問題変換やＡＩシステム２０による計算の効率化を可能とするために、ＩＦ変換部１１の入出力傾向を学習し、人間が気づきにくい変換ルールを発見して既存の変換ルールを更新することで、ＡＩ計算の高速化を図る。傾向学習は、教師ありの機械学習のような枠組みを用いて実現することが可能である。なお、ＩＦ変換部１１の入出力とは、ＩＦ変換部１１に対する入力と、ＩＦ変換部１１からの出力をいう。
【００２０】
図２は、本発明の実施の形態におけるＡＩ管理システム１０のハードウェア構成例を示す図である。図２のＡＩ管理システム１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。
【００２１】
ＡＩ管理システム１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００２２】
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従ってＡＩ管理システム１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
【００２３】
なお、図１におけるＩＦ変換部１１及び変換ルール学習部１２は、ＡＩ管理システム１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。図１における変換ルールＤＢ１３は、例えば、補助記憶装置１０２、又はＡＩ管理システム１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。
【００２４】
以下、本実施の形態において実行される処理手順について説明する。図３は、本実施の形態において実行される処理手順の一例を説明するためのシーケンス図である。図３におけるＡＩシステム２０は、或る特定のＡＩシステム２０であるとする。また、ＩＦ変換部１１は、当該ＡＩシステム２０に対応するＩＦ変換部１１であるとする。但し、他のＡＩシステム２０及びＩＦ変換部１１についても同様の処理手順が実行される。
【００２５】
定期処理として、ＡＩ管理システム１０の立ち上げ時や変換ルールの変更時等に、変換ルールＤＢ１３からＩＦ変換部１１に、当該ＩＦ変換部１１に対応する変換ルールが配信されると（Ｓ１０１）、ＩＦ変換部１１は、配信された変換ルールを読み込む（Ｓ１０２）。
【００２６】
ＩＦ変換部１１にＯｐＳ３０からＡＩシステム２０への要求メッセージ（問題の計算要求）が到着すると（Ｓ１０３）、ＩＦ変換部１１は、変換ルール（入力変換ルール）に従って問題変換を行い（Ｓ１０４）、ＡＩシステム２０へ変換後の要求メッセージを送信する（Ｓ１０５）。
【００２７】
ＡＩシステム２０は、変換後の要求メッセージに応じた処理を実行し（Ｓ１０６）、処理結果（計算結果）を含む応答メッセージをＩＦ変換部１１へ送信する（Ｓ１０７）。ＩＦ変換部１１は、要求メッセージと同様に、変換ルール（出力変換ルール）に従い、当該処理結果について変換を行い（Ｓ１０８）、変換後の応答メッセージをＯｐＳ３０へ送付する（Ｓ１０９）。
【００２８】
ＯｐＳ３０は、受信した応答メッセージに含まれている処理結果を解釈し（Ｓ１１０）、ＮＥ４０に対して設定（例えば、経路設定等）を反映する（Ｓ１１１）。
【００２９】
一方、変換を行ったＩＦ変換部１１は、当該変換に係る変換履歴を変換ルール学習部１２に送信する（Ｓ１１２）。変換履歴とは、ＩＦ変換部１１への入力の履歴及びＩＦ変換部１１からの出力の履歴を含むデータである。変換ルール学習部１２は、当該変換履歴に基づいて変換ルールを学習し（Ｓ１１３）、学習結果に基づいて、当該変換に関して（当該ＩＦ変換部１１に対して）変換ルールＤＢ１３に登録されている変換ルールを更新する（Ｓ１１４）。更新された変換ルールは、例えば、次の定期更新のタイミングでＩＦ変換部１１へ送信される。但し、更新された変換ルールは、即時的にＩＦ変換部１１へ送信されてもよい。
【００３０】
次に、３つの問題変換処理の具体例について説明する。
【００３１】
［問題変換処理具体例１］
図４は、問題変換処理の第１の具体例を説明するための図である。図４には、ＮＷ（ネットワーク）のリソース利用効率を最大化する経路を計算するＡＩシステム２０（特許文献１、非特許文献１）を、故障リンクを避ける経路を算出するＡＩシステムとして活用する例が示されている。すなわち、問題変換処理具体例１では、既存のＡＩシステム２０が、故障リンクを避けるといった制約条件が付加（制約条件が変更された）された問題に活用される。
【００３２】
故障リンクを利用しないように経路を計算する場合、故障の可能性があるリンクを除いたＮＷトポロジに対して、経路計算を行えば良い。
【００３３】
このようなＮＷトポロジの変更処理を実施するため、変換ルールＤＢ１３には、入力変換ルール（ＯｐＳ→ＡＩシステム変換ルール）として、入力データについて、故障率が０％より大きい故障の可能性があるリンクを物理ＮＷトポロジ情報から除く変換ルールが登録される。また、出力変換ルール（ＡＩシステム→ＯｐＳ変換ルール）として、入力データの変換時に削除したリンクを復元する出力変換ルールが変換ルールＤＢ１３に登録される。
【００３４】
図４において、ＩＦ変換部１１への要求メッセージには、或るＮＷトポロジ内におけるノードＡからノードＢへの経路の計算要求及びＮＷトポロジ情報が含まれる。この場合、ＩＦ変換部１１は、当該要求メッセージについて、ＯｐＳ→ＡＩシステム変換ルールに従い、故障リンク（×マークが記載されているリンク）をＮＷトポロジ情報から除き、当該ＮＷトポロジ情報を含む要求メッセージをＡＩシステム２０に送信する。したがって、ＡＩシステム２０からは、故障リンクを避けた計算結果（破線の経路）が得られる。ＩＦ変換部１１は、当該計算結果について、ＡＩシステム→ＯｐＳ変換ルールに従い、故障リンク（削除したリンク）をＮＷトポロジ情報に対して復元する。最終的にＯｐＳ３０へ応答される結果は、故障リンクを迂回した最適な経路となる。
【００３５】
［問題変換処理具体例２］
図５は、問題変換処理の第２の具体例を説明するための図である。図５には、単一の始点から単一の終点への最適な経路を計算するＡＩシステム２０（特許文献１、非特許文献１）を、単一の始点からクラウドデータセンタやＣＤＮ（Contents Delivery Network）のように、ネットワークに点在するサーバ群の中の１サーバを終点とした最適経路を計算する用途で用いる例が示されている。すなわち、問題変換処理具体例２では、終点の候補が１つに限られないといったように、制約条件が変更された問題に活用される。
【００３６】
ここで、経路の要求条件として、始点には単一ノード、終点には複数のノード候補が指定されるものとする。また、始点から各終点候補ノードへの経路のうち、ＮＷのリソース利用率が最も高くなるような経路を求めたいとする。
【００３７】
このような問題には、グラフ理論では、仮想的なノード（仮想ノード）とリンク（仮想リンク）とを物理ＮＷトポロジに加えることで対処する場合が多い。仮想ノードを全ての終点候補ノードに仮想リンクで接続する。仮想リンクの帯域は∞、遅延は０として設定される。そして、仮想ノードを終点とし、既存のＡＩシステム２０で経路計算することで、仮想ノードへの最適経路を得ることができる。その後、得られた経路から仮想ノード及び仮想リンクを削除することで、所望の結果が得られる。
【００３８】
このようなＮＷトポロジと経路要求条件の変更処理を実施するため、変換ルールＤＢ１３には、入力変換ルール（ＯｐＳ→ＡＩシステム変換ルール）として、終点ノード数が１より多い場合、全ての終点ノードと仮想ノードＳとを仮想リンクで接続し、終点を仮想ノードＳにするような変換ルールが登録される。また、出力変換ルール（ＡＩシステム→ＯｐＳ変換ルール）として、ＯｐＳ３０→ＡＩ変換で追加した仮想リンク及び仮想ノードを物理ＮＷトポロジ情報、及び経路結果から削除する変換ルールが変換ルールＤＢ１３に登録される。
【００３９】
図５において、ＩＦ変換部１１への要求メッセージには、或るＮＷトポロジ内において、ノードＡが始点ノードであり、ノードＢ、Ｃが、終点ノードである経路の計算要求及びＮＷトポロジ情報が含まれる。この場合、ＩＦ変換部１１では、ＯｐＳ→ＡＩシステム変換ルールに従い、当該ＮＷトポロジ情報において、終点ノードのＢ及びＣと仮想ノードＳとを仮想リンクで接続し、要求メッセージにおける経路の終点ノードをＢ及びＣからＳに書き換える。したがって、ＡＩシステム２０からは、仮想ノードＳへの最適な経路（破線の経路）が得られる。ＩＦ変換部１１は、ＡＩシステム→ＯｐＳ変換ルールに従い、ＮＷトポロジ情報及び得られた経路から、仮想ノード及び仮想リンクを削除する。最終的にＯｐＳ３０へ応答される結果は、終点候補ノードのうちノードＣを終点とした最もリソース利用効率が良い経路となる。
【００４０】
［問題変換処理具体例３］
図６は、問題変換処理の第３の具体例を説明するための図である。図６には、単一の始点から単一の終点への最適な経路を計算するＡＩシステム２０（特許文献１、非特許文献１）を用いて、始点から終点の間に指定された中間点を経由する仮想ＮＷの最適経路を求める例が示されている。すなわち、問題変換処理具体例３では、中間点を経由するといった制約条件が付加（制約条件が変更）された問題に活用される。
【００４１】
この問題は、元の要求を、始点から中間点までの経路計算要求、中間点から終点までの経路計算要求の２つに分割し、２つの経路計算要求に対する経路をＡＩシステム２０に計算させ、得られた経路を結合すればよい。
【００４２】
このような問題変換処理を実施するため、変換ルールＤＢ１３には、入力変換ルール（ＯｐＳ→ＡＩシステム変換ルール）として、中間点が存在する（中間点数＝１）場合、元の経路計算要求ｒを、始点から中間点までの経路計算要求ｒ１と、中間点から終点までの経路計算要求ｒ２とに分割する変換ルールが登録される。ｒ１及びｒ２の物理ネットワーク条件はｒと同一である。また、ｒ１及びｒ２の仮想ＮＷの要求帯域はｒと同一である。一方、ｒ１及びｒ２の始点、終点、要求遅延は、ｒから変更される。ｒ１及びｒ２の要求遅延は、経路を二つに分割するので、ｒの１／２として設定される。また、ＡＩシステム→ＯｐＳ変換ルールとしては、ｒ１について得られた経路とｒ２について得られた経路とを結合する変換ルールが変換ルールＤＢ１３に登録される。
【００４３】
図６には、ＩＦ変換部１１への要求メッセージには、或るＮＷトポロジにおいて、ノードＡからノードＢを経由してノードＣへ至る経路の計算要求ｒ（Ａ⇒Ｂ⇒Ｃの最適経路計算要求）が含まれている。この場合、ＩＦ変換部１１は、ＯｐＳ→ＡＩシステム変換ルールに従い、Ａ⇒Ｂ⇒Ｃの最適経路計算要求をＡ⇒Ｂの計算要求ｒ１、Ｂ⇒Ｃの計算要求ｒ２に分割する。したがって、ＡＩシステム２０からは、計算要求ｒ１及びｒ２のそれぞれに対して最適な経路（破線の経路）が得られる。ＩＦ変換部１１は、ＡＩシステム→ＯｐＳ変換ルールに従い、各経路（破線の経路）を結合することで、所望の結果を出力する。
【００４４】
次に、２つのルール学習処理の具体例について説明する。
【００４５】
［ルール学習処理具体例１］
図７は、ルール学習処理の第１の具体例を説明するための図である。図７には、［問題変換処理具体例１］で挙げた変換ルールが学習により更新される例が示されている。
【００４６】
変換ルール学習部１２への入力として、問題変換処理の履歴情報であるＩＦ変換履歴が与えられる。図７では、物理ネットワークがＡ、Ｂ、Ｃの３つサブネットワークから構成されるものとし、サブネットワークＡ−Ｃ間のリンク故障（×が付与されたリンクの故障）の場合の問題変換処理への入出力履歴が示されている。
【００４７】
当該入出力履歴より、サブネットワークＡ−Ｃ間のリンク故障の場合、サブネットワークＡ内のノードを始点とし、サブネットワークＢのノードを終点とする仮想ＮＷは、サブネットワークＣを経由する可能性は非常に少ないことがわかる。変換ルール学習部１２は、この傾向を機械学習アルゴリズムで学習し、新たな変換ルールを生成する。新たな変換ルールでは、故障するリンクと仮想ネットワークの始点及び終点が、上記の条件に合致する場合、物理ネットワークトポロジからサブネットワークＣを削除するようにしている。こうすることで、ＡＩシステム２０では、経路を計算する際に、割り当てられる可能性が低いリンクの探索を回避でき、計算速度の向上が期待できる。
【００４８】
［ルール学習処理具体例２］
図８は、ルール学習処理の第２の具体例を説明するための図である。図８には、［問題変換処理実施例３］で挙げた変換ルールが学習により更新される例が示されている。
【００４９】
変換ルール学習部１２への入力として、［ルール学習処理実施例１］と同様に、ＩＦ変換履歴が与えられる。図８では、始点Ａ→中間点Ｂ→終点Ｃの仮想ＮＷに対する経路計算の入出力履歴が示されている。物理ＮＷ上では、ノードＡとＢは隣接しており、ノードＣは、ノードＡ及びＢよりも離れた地点にあるものとする。
【００５０】
当該入出力履歴より、Ａ→Ｂ間よりもＢ→Ｃ間の方の経路が長いことがわかる。変換ルール学習部１２は、この傾向を機械学習アルゴリズムで学習し、新たな変換ルールを生成する。具体的には、従来の変換ルールでは、要求を分割する際に、［始点から中間点までの要求遅延］：［中間点から終点までの要求遅延］＝１：１で分割していたが、分割比が１：２に変更されている。こうすることで、人間が初期に与えたルールよりも、最適な要求分割を行うことができ、経路計算の精度の向上が期待できる。
【００５１】
上述したように、本実施の形態によれば、変換ルールが自動学習されて更新される。すなわち、システムの入出力に関する変換ルールの柔軟性を向上させることができる。したがって、例えば、ＡＩシステム２０の処理の効率化・高速化を支援することができる。また、問題を変換することで、特定用途のＡＩシステム２０を類似した用途で利用することができるようになり、将来的なＮＷオペレーションシステムの機能拡張を低コストで実現することができる。
【００５２】
なお、本実施の形態において、ＡＩ管理システム１０は、変換装置の一例である。ＩＦ変換部１１は、第１の変換部及び第２の変換部の一例である。変換ルール学習部１２は、更新部の一例である。
【００５３】
以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００５４】
１０          ＡＩ管理システム
１１          ＩＦ変換部
１２          変換ルール学習部
１３          変換ルールＤＢ
２０          ＡＩシステム
３０          ＯｐＳ
４０          ＮＥ
１００        ドライブ装置
１０１        記録媒体
１０２        補助記憶装置
１０３        メモリ装置
１０４        ＣＰＵ
１０５        インタフェース装置
Ｂ            バス
【図１】
2019101890.tif 000003
【図２】
2019101890.tif 000004
【図３】
2019101890.tif 000005
【図４】
2019101890.tif 000006
【図５】
2019101890.tif 000007
【図６】
2019101890.tif 000008
【図７】
2019101890.tif 000009
【図８】
2019101890.tif 000010