(57)【要約】【課題】システムに所望の動作を起こさせるためのユーザの指示を学習させるための学習データを生成する技術を提供する。【解決手段】学習データ生成部は、時系列情報から判定情報を含む区間を判定情報区間として生成する判定情報区間生成部と、判定情報区間を用いて、時系列信号から学習対象ユーザ指示情報を含む区間を学習対象ユーザ指示情報区間として生成する第１要素生成部と、判定情報区間を用いて、時系列データから学習対象動作情報を含む区間を学習対象動作情報区間として生成する第２要素生成部と、学習対象ユーザ指示情報区間と学習対象動作情報区間の組を学習データとして生成するペアリング部とを含む。【選択図】図３
2019105965.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習型自律システムを、ユーザの指示を表すユーザ指示情報を含む時系列信号が入力されると、当該ユーザ指示情報に対応する動作を示す動作情報を含む時系列データを出力する、自ら振る舞いを決定するシステムであり、入出力の関係にあるユーザ指示情報を含む時系列信号と当該ユーザ指示情報に対応する動作を示す動作情報を含む時系列データを用いて学習することで、自らの振る舞いを変更することができるシステムとし、
前記学習型自律システムの動作を示す動作情報を含む時系列データを提示する動作情報提示部と、
前記時系列データに含まれる動作情報のうち、学習対象とする動作を示す動作情報（以下、学習対象動作情報という）に対応付けたいユーザ指示情報（以下、学習対象ユーザ指示情報という）を含む時系列信号を入力するユーザ指示情報入力部と、
前記時系列信号を入力する際、前記学習対象動作情報と前記学習対象ユーザ指示情報の対応を示す判定情報を含む時系列情報を入力する判定情報入力部と、
前記時系列情報を用いて、前記時系列データと前記時系列信号から学習データを生成する学習データ生成部と、
前記時系列信号と前記学習型自律システムを制御するための制御パラメータから、時系列データを生成する動作情報生成部と
を含む学習型自律システム用学習データ生成装置であって、
前記学習データ生成部は、
前記時系列情報から前記判定情報を含む区間を判定情報区間として生成する判定情報区間生成部と、
前記判定情報区間を用いて、前記時系列信号から前記学習対象ユーザ指示情報を含む区間を学習対象ユーザ指示情報区間として生成する第１要素生成部と、
前記判定情報区間を用いて、前記時系列データから前記学習対象動作情報を含む区間を学習対象動作情報区間として生成する第２要素生成部と、
前記学習対象ユーザ指示情報区間と前記学習対象動作情報区間の組を前記学習データとして生成するペアリング部と
を含む学習型自律システム用学習データ生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の学習型自律システム用学習データ生成装置であって、
学習対象動作情報と学習対象ユーザ指示情報の時間的順序関係は、前記学習対象動作情報が先、前記学習対象ユーザ指示情報が後である
ことを特徴とする学習型自律システム用学習データ生成装置。
【請求項３】
請求項１に記載の学習型自律システム用学習データ生成装置であって、
学習対象動作情報と学習対象ユーザ指示情報の時間的順序関係は、前記学習対象ユーザ指示情報が先、前記学習対象動作情報が後であるかほぼ同時である
ことを特徴とする学習型自律システム用学習データ生成装置。
【請求項４】
学習型自律システムを、ユーザの指示を表すユーザ指示情報を含む時系列信号が入力されると、当該ユーザ指示情報に対応する動作を示す動作情報を含む時系列データを出力する、自ら振る舞いを決定するシステムであり、入出力の関係にあるユーザ指示情報を含む時系列信号と当該ユーザ指示情報に対応する動作を示す動作情報を含む時系列データを用いて学習することで、自らの振る舞いを変更することができるシステムとし、
前記学習型自律システムの動作を示す動作情報を含む時系列データを提示する動作情報提示部と、
前記時系列データに含まれる動作情報のうち、学習対象とする動作を示す動作情報（以下、学習対象動作情報という）に対応付けたいユーザ指示情報（以下、学習対象ユーザ指示情報という）を含む時系列信号を入力するユーザ指示情報入力部と、
前記時系列データと前記時系列信号から学習データを生成する学習データ生成部と、
前記時系列信号と前記学習型自律システムを制御するための制御パラメータから、時系列データを生成する動作情報生成部と
を含む学習型自律システム用学習データ生成装置であって、
前記学習データ生成部は、
前記時系列信号から前記学習対象ユーザ指示情報を含む区間を学習対象ユーザ指示情報区間として生成する第１要素生成部と、
前記学習対象ユーザ指示情報区間を用いて、前記時系列データから前記学習対象動作情報を含む区間を学習対象動作情報区間として生成する第２要素生成部と、
前記学習対象ユーザ指示情報区間と前記学習対象動作情報区間の組を前記学習データとして生成するペアリング部と
を含み、
学習対象動作情報と学習対象ユーザ指示情報の時間的順序関係は、前記学習対象動作情報が先、前記学習対象ユーザ指示情報が後である
学習型自律システム用学習データ生成装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれか１項にに記載の学習型自律システム用学習データ生成装置であって、
前記動作情報生成部は、
前記時系列信号と前記制御パラメータから、第１動作情報を生成する学習型自律システム模擬部と、
第２動作情報をランダムに生成する乱数生成部と、
前記第１動作情報と前記第２動作情報から、前記第１動作情報を確率αで、前記第２動作情報を確率１−αで動作情報として選択し、当該動作情報を含む時系列データを生成する動作情報選択部とを含み、
確率αは時間に関して単調増加する
ことを特徴とする学習型自律システム用学習データ生成装置。
【請求項６】
学習型自律システムを、ユーザの指示を表すユーザ指示情報を含む時系列信号が入力されると、当該ユーザ指示情報に対応する動作を示す動作情報を含む時系列データを出力する、自ら振る舞いを決定するシステムであり、入出力の関係にあるユーザ指示情報を含む時系列信号と当該ユーザ指示情報に対応する動作を示す動作情報を含む時系列データを用いて学習することで、自らの振る舞いを変更することができるシステムとし、
学習型自律システム用学習データ生成装置は、前記学習型自律システムの動作を示す動作情報を含む時系列データを提示する動作情報提示ステップと、
前記学習型自律システム用学習データ生成装置は、前記時系列データに含まれる動作情報のうち、学習対象とする動作を示す動作情報（以下、学習対象動作情報という）に対応付けたいユーザ指示情報（以下、学習対象ユーザ指示情報という）を含む時系列信号を入力するユーザ指示情報入力ステップと、
前記学習型自律システム用学習データ生成装置は、前記時系列信号を入力する際、前記学習対象動作情報と前記学習対象ユーザ指示情報の対応を示す判定情報を含む時系列情報を入力する判定情報入力ステップと、
前記学習型自律システム用学習データ生成装置は、前記時系列情報を用いて、前記時系列データと前記時系列信号から学習データを生成する学習データ生成ステップと、
前記学習型自律システム用学習データ生成装置は、前記時系列信号と前記学習型自律システムを制御するための制御パラメータから、時系列データを生成する動作情報生成ステップと
を含む学習型自律システム用学習データ生成方法であって、
前記学習データ生成ステップは、
前記時系列情報から前記判定情報を含む区間を判定情報区間として生成する判定情報区間生成ステップと、
前記判定情報区間を用いて、前記時系列信号から前記学習対象ユーザ指示情報を含む区間を学習対象ユーザ指示情報区間として生成する第１要素生成ステップと、
前記判定情報区間を用いて、前記時系列データから前記学習対象動作情報を含む区間を学習対象動作情報区間として生成する第２要素生成ステップと、
前記学習対象ユーザ指示情報区間と前記学習対象動作情報区間の組を前記学習データとして生成するペアリングステップと
を含む学習型自律システム用学習データ生成方法。
【請求項７】
請求項１ないし５のいずれか１項に記載の学習型自律システム用学習データ生成装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械学習に用いる学習データを生成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、音声検索やスマート家電など、音声認識（非特許文献１参照）を用いて機器やアプリケーションを操作するシステムが普及してきた。音声認識を利用したシステムは、音声のみで所望の動作を指示できるため、ユーザにとって非常に便利なものであるが、動作の指示には、あらかじめ決められたフレーズを話す必要がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】鹿野清宏，河原達也，山本幹雄，伊藤克亘，武田一哉，“IT Text 音声認識システム”，オーム社，2001．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
動作の指示に決められたフレーズを入力する方法は、特定の目的には合致している。しかし、例えば、エンターテインメント用途のシステムのように気軽に楽しみたい場合、自分の好きなフレーズで機器を操作することができないため、上記入力方法は必ずしも適したものであるとはいえない。また、情報技術に関する専門知識を持つユーザがキーボードなどのユーザインタフェースを用いてシステムを改変すれば自分の好きなフレーズで機器を操作することができるようになるが、この方法は多くのユーザにとって現実的ではない。
【０００５】
そこで、例えば、システムが、所望の動作に対するフレーズを学習することにより、自らその振る舞いを変更することができるのであれば、音声認識を利用したシステムが、より容易に多くの分野で活用できるようになると考えられる。
【０００６】
そこで本発明では、システムに所望の動作を起こさせるためのユーザの指示を学習させるための学習データを生成する技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、学習型自律システムを、ユーザの指示を表すユーザ指示情報を含む時系列信号が入力されると、当該ユーザ指示情報に対応する動作を示す動作情報を含む時系列データを出力する、自ら振る舞いを決定するシステムであり、入出力の関係にあるユーザ指示情報を含む時系列信号と当該ユーザ指示情報に対応する動作を示す動作情報を含む時系列データを用いて学習することで、自らの振る舞いを変更することができるシステムとし、前記学習型自律システムの動作を示す動作情報を含む時系列データを提示する動作情報提示部と、前記時系列データに含まれる動作情報のうち、学習対象とする動作を示す動作情報（以下、学習対象動作情報という）に対応付けたいユーザ指示情報（以下、学習対象ユーザ指示情報という）を含む時系列信号を入力するユーザ指示情報入力部と、前記時系列信号を入力する際、前記学習対象動作情報と前記学習対象ユーザ指示情報の対応を示す判定情報を含む時系列情報を入力する判定情報入力部と、前記時系列情報を用いて、前記時系列データと前記時系列信号から学習データを生成する学習データ生成部と、前記時系列信号と前記学習型自律システムを制御するための制御パラメータから、時系列データを生成する動作情報生成部とを含む学習型自律システム用学習データ生成装置であって、前記学習データ生成部は、前記時系列情報から前記判定情報を含む区間を判定情報区間として生成する判定情報区間生成部と、前記判定情報区間を用いて、前記時系列信号から前記学習対象ユーザ指示情報を含む区間を学習対象ユーザ指示情報区間として生成する第１要素生成部と、前記判定情報区間を用いて、前記時系列データから前記学習対象動作情報を含む区間を学習対象動作情報区間として生成する第２要素生成部と、前記学習対象ユーザ指示情報区間と前記学習対象動作情報区間の組を前記学習データとして生成するペアリング部とを含む。
【０００８】
本発明の一態様は、学習型自律システムを、ユーザの指示を表すユーザ指示情報を含む時系列信号が入力されると、当該ユーザ指示情報に対応する動作を示す動作情報を含む時系列データを出力する、自ら振る舞いを決定するシステムであり、入出力の関係にあるユーザ指示情報を含む時系列信号と当該ユーザ指示情報に対応する動作を示す動作情報を含む時系列データを用いて学習することで、自らの振る舞いを変更することができるシステムとし、前記学習型自律システムの動作を示す動作情報を含む時系列データを提示する動作情報提示部と、前記時系列データに含まれる動作情報のうち、学習対象とする動作を示す動作情報（以下、学習対象動作情報という）に対応付けたいユーザ指示情報（以下、学習対象ユーザ指示情報という）を含む時系列信号を入力するユーザ指示情報入力部と、前記時系列データと前記時系列信号から学習データを生成する学習データ生成部と、前記時系列信号と前記学習型自律システムを制御するための制御パラメータから、時系列データを生成する動作情報生成部とを含む学習型自律システム用学習データ生成装置であって、前記学習データ生成部は、前記時系列信号から前記学習対象ユーザ指示情報を含む区間を学習対象ユーザ指示情報区間として生成する第１要素生成部と、前記学習対象ユーザ指示情報区間を用いて、前記時系列データから前記学習対象動作情報を含む区間を学習対象動作情報区間として生成する第２要素生成部と、前記学習対象ユーザ指示情報区間と前記学習対象動作情報区間の組を前記学習データとして生成するペアリング部とを含み、学習対象動作情報と学習対象ユーザ指示情報の時間的順序関係は、前記学習対象動作情報が先、前記学習対象ユーザ指示情報が後である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、システムに所望の動作を起こさせるためのユーザの指示を学習させるための学習データを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】学習型自律システム用学習データ生成装置１００の構成の一例を示すブロック図。
【図２】学習型自律システム用学習データ生成装置１００の動作の一例を示すフローチャート。
【図３】学習データ生成部１４０の構成の一例を示すブロック図。
【図４】学習データ生成部１４０の動作の一例を示すフローチャート。
【図５】判定情報区間、学習対象ユーザ指示情報区間、学習対象動作情報区間の関係の一例を示す図。
【図６】動作情報生成部１５０の構成の一例を示すブロック図。
【図７】動作情報生成部１５０の動作の一例を示すフローチャート。
【図８】学習型自律システム学習装置２００の構成の一例を示すブロック図。
【図９】学習型自律システム学習装置２００の動作の一例を示すフローチャート。
【図１０】学習型自律システム用学習データ生成装置１０４の構成の一例を示すブロック図。
【図１１】学習型自律システム用学習データ生成装置３００の構成の一例を示すブロック図。
【図１２】学習型自律システム用学習データ生成装置３００の動作の一例を示すフローチャート。
【図１３】動作情報生成部３５０の構成の一例を示すブロック図。
【図１４】動作情報生成部３５０の動作の一例を示すフローチャート。
【図１５】学習型自律システム用学習データ生成装置４００の構成の一例を示すブロック図。
【図１６】学習型自律システム用学習データ生成装置４００の動作の一例を示すフローチャート。
【図１７】学習データ生成部４４０の構成の一例を示すブロック図。
【図１８】学習データ生成部４４０の動作の一例を示すフローチャート。
【図１９】動作情報生成部４５０の構成の一例を示すブロック図。
【図２０】動作情報生成部４５０の動作の一例を示すフローチャート。
【図２１】学習型自律システム用学習データ生成装置５００の構成の一例を示すブロック図。
【図２２】学習型自律システム用学習データ生成装置５００の動作の一例を示すフローチャート。
【図２３】学習データ生成部５４０の構成の一例を示すブロック図。
【図２４】学習データ生成部５４０の動作の一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。
【００１２】
＜定義＞
学習型自律システムとは、ユーザの指示を表すユーザ指示情報を含む時系列信号が入力されると、当該ユーザ指示情報に対応する動作を示す動作情報を含む時系列データを出力する、自ら振る舞いを決定するシステムのことをいう。ここで、振る舞いとは、所定の動作をすることやシステム自身の状態を変化させることをいう。
【００１３】
例として、音声で犬をしつけたり、調教したりすることができる、スマートフォンで動作するアプリケーションAPを考える。このアプリケーションAPが学習型自律システムに対応し、ユーザがしつけのために発する音声（例えば、「おすわり」という発話音声）がユーザ指示情報を含む時系列信号に、アプリケーションAPの犬によるすわる動作がユーザ指示情報に対応する動作に、この犬がおすわりの状態になった映像がこの動作を示す動作情報を含む時系列データに、それぞれ対応する。
【００１４】
なお、ここで対象とする学習型自律システムは、入出力の関係にあるユーザ指示情報を含む時系列信号と当該ユーザ指示情報に対応する動作を示す動作情報を含む時系列データを用いて学習することで、自らの振る舞いを変更することができるシステムである。また、学習型自律システムを制御するためのパラメータを制御パラメータという。学習型自律システムは、例えば、ディープニューラルネットワーク（Deep Neural Networks: DNN）を用いて構成することができる。この場合、ニューラルネットワークの重み係数やバイアスが制御パラメータに相当する（参考非特許文献１参照）。
（参考非特許文献１：岡谷貴之，“深層学習”，講談社，2015．）
【００１５】
以下、学習型自律システムがユーザの指示を表すユーザ指示情報を含む時系列信号が入力されると、当該ユーザ指示情報に対応する動作を示す動作情報を含む時系列データを出力するモードを自律モード、学習型自律システムが入出力の関係にあるユーザ指示情報を含む時系列信号と当該ユーザ指示情報に対応する動作を示す動作情報を含む時系列データを用いて学習するモードを学習モードという。また、自律モードと学習モードを陽に切り替えて動作するような学習型自律システムのことを第１種学習型自律システム、自律モードと学習モードを特に区別することなく動作するような学習型自律システムのことを第２種学習型自律システムという。
【００１６】
＜第一実施形態＞
以下、図１〜図２を参照して学習型自律システム用学習データ生成装置１００を説明する。図１は、学習型自律システム用学習データ生成装置１００の構成を示すブロック図である。図２は、学習型自律システム用学習データ生成装置１００の動作を示すフローチャートである。図１に示すように学習型自律システム用学習データ生成装置１００は、動作情報提示部１１０と、ユーザ指示情報入力部１２０と、判定情報入力部１３０と、学習データ生成部１４０と、動作情報生成部１５０と、記録部１９０を含む。記録部１９０は、学習型自律システム用学習データ生成装置１００の処理に必要な情報を適宜記録する構成部である。例えば、学習型自律システムの制御パラメータを記録する。また、生成した学習データを記録する。
【００１７】
図２に従い学習型自律システム用学習データ生成装置１００の動作について説明する。動作情報提示部１１０は、学習型自律システムの動作を示す動作情報を含む時系列データを提示する（Ｓ１１０）。例えば、動作情報提示部１１０は、スマートフォンの画面を用いてユーザに時系列データを提示する。動作情報は、N個（Nは2以上の整数）の動作に対応してN個あるものとする。また、動作情報は各動作を区別できるものであれば、どのような情報でもよく、例えば、数字や画像などでよい。
【００１８】
ユーザ指示情報入力部１２０は、Ｓ１１０で提示された時系列データに含まれる動作情報のうち、学習対象とする動作を示す動作情報（以下、学習対象動作情報という）に対応付けたいユーザ指示情報（以下、学習対象ユーザ指示情報という）を含む時系列信号を入力する（Ｓ１２０）。例えば、指示を表すフレーズをユーザが発話した音声が、入力される時系列信号となる。時系列信号として音声を用いる場合、スマートフォンが備えるマイクロホンを用いて入力すればよい。なお、時系列信号としては、音声以外にも映像を用いることができる。
【００１９】
判定情報入力部１３０は、Ｓ１２０において時系列信号を入力する際、学習対象動作情報と学習対象ユーザ指示情報の対応を示す判定情報を含む時系列情報を入力する（Ｓ１３０）。例えば、時系列情報を1と0の２値の情報として表現する場合、学習対象動作情報と学習対象ユーザ指示情報との間に対応関係がある区間を1、それ以外の区間を0とする時系列情報を入力する。なお、時系列情報は1と0の２値の情報に限るものでなく、対応関係を読み取ることができる情報であればどのようなものであってもよい。また、時系列情報を1と0を含む３値以上の情報として表現する場合、学習対象動作情報と学習対象ユーザ指示情報との間に正の対応関係がある区間を1、負の対応関係がある区間を0、それ以外の区間をその他の値とする時系列情報を入力するようにしてもよい。ここで、学習対象動作情報と学習対象ユーザ指示情報との間に正の対応関係があるとは、当該ユーザ指示情報に対応するユーザ指示に対して当該動作情報に対応する動作をするようにする対応関係があることであり、学習対象動作情報と学習対象ユーザ指示情報との間に負の対応関係があるとは、当該ユーザ指示情報に対応するユーザ指示に対して当該動作情報に対応する動作をしないようにする対応関係があることである。
【００２０】
なお、判定情報の入力には、例えば、スマートフォンのタッチボタンを用いることができる。例えば、タッチボタンに触れている間、1が入力されるようにすればよい。
【００２１】
先ほどのアプリケーションAPを例に説明する。ユーザが「おすわり」という音声により犬に「おすわり」という動作を学習させたい場合、「おすわり」という動作を示す映像が提示されたときに、「おすわり」という音声を発するのと同時に、発話している間、1を入力する。このようにして、1または0からなる時系列情報が入力されることになる。なお、学習対象とする動作が「特定の音を鳴らす」というものである場合、この音がひっきりなしに鳴る（つまり、「特定の音を鳴らす」という動作が頻繁に起こる）ということもありえる。そこで、このような不都合を避けるために、動作そのものでなく、その動作を示唆する情報が提示されたときに、所定の音声を入力できるようにしてもよい。ここで、動作を示唆する情報とは、例えば「特定の音を鳴らす」という動作に対しては、“「特定の音をこれから鳴らす」という情報を画面に表示する”ことを意味する。
【００２２】
なお、Ｓ１１０で提示された時系列データ、Ｓ１２０で入力された時系列信号、Ｓ１３０で入力された時系列情報は、時間的対応がとれるよう、記録部１９０に一時的に記録されるものとする。
【００２３】
学習データ生成部１４０は、Ｓ１３０で入力された時系列情報を用いて、Ｓ１１０で提示された時系列データとＳ１２０で入力された時系列信号から学習データを生成する（Ｓ１４０）。以下、図３〜図４を参照して学習データ生成部１４０について説明する。図３は、学習データ生成部１４０の構成を示すブロック図である。図４は、学習データ生成部１４０の動作を示すフローチャートである。図３に示すように学習データ生成部１４０は、判定情報区間生成部１４２と、第１要素生成部１４４と、第２要素生成部１４６と、ペアリング部１４８を含む。
【００２４】
図４に従い学習データ生成部１４０の動作について説明する。判定情報区間生成部１４２は、Ｓ１３０で入力された時系列情報から判定情報を含む区間を判定情報区間として生成する（Ｓ１４２）。先ほどの例のように、時系列情報を1と0の２値の情報として表現する場合、値が1となる区間を判定情報区間として切り出し、生成するとよい。また、時系列情報を1と0を含む３値以上の情報として表現する場合、値が1となる区間を正の学習データを生成するための判定情報区間として切り出し、値が0となる区間を負の学習データを生成するための判定情報区間として切り出すようにすればよい。なお、判定情報区間は幅がない区間、つまり点であってもよい。
【００２５】
第１要素生成部１４４は、Ｓ１４２で生成した判定情報区間を用いて、Ｓ１２０で入力された時系列信号から学習対象ユーザ指示情報を含む区間を学習対象ユーザ指示情報区間として生成する（Ｓ１４４）。時系列信号が音声である場合、学習対象ユーザ指示情報区間の生成に、例えば、参考特許文献１の音声区間検出技術を用いることができる。
（参考特許文献１：特開２００９−６３７００号公報）
第２要素生成部１４６は、Ｓ１４２で生成した判定情報区間を用いて、Ｓ１１０で提示された時系列データから学習対象動作情報を含む区間を学習対象動作情報区間として生成する（Ｓ１４６）。
【００２６】
ペアリング部１４８は、Ｓ１４４で生成した学習対象ユーザ指示情報区間とＳ１４６で生成した学習対象動作情報区間の組を学習データとして生成する（Ｓ１４８）。生成した学習データは記録部１９０に記録する。なお、時系列情報を1と0を含む３値以上の情報として表現し、正の学習データと負の学習データを生成する場合は、その学習データが正の学習データであるのか負の学習データであるのかを示すラベルも組にして学習データを生成する。
【００２７】
以下、判定情報区間を用いて、学習対象ユーザ指示情報区間や学習対象動作情報区間を生成する方法について説明する。学習対象動作情報と学習対象ユーザ指示情報の時間的順序関係には２つのケースがあり、それに対応して学習対象ユーザ指示情報区間や学習対象動作情報区間の生成方法が異なってくる。具体的には、学習対象動作情報が先、学習対象ユーザ指示情報が後として生成する場合（ケース１）と、学習対象ユーザ指示情報が先、学習対象動作情報が後として生成する場合（ケース２）である。以下、それぞれのケースについて説明する。
【００２８】
（ケース１：学習対象動作情報が先、学習対象ユーザ指示情報が後として生成する場合）
まず、学習対象ユーザ指示情報区間の候補となる区間を抽出する。それらの候補区間のうち、当該候補区間の開始時点が判定情報区間からさかのぼって直近のものを学習対象ユーザ指示情報区間とする。そして、学習対象ユーザ指示情報区間の開始時点からさかのぼって直近の動作情報を含む区間を学習対象動作区間とする。
【００２９】
なお、学習対象動作情報の次の動作情報が時系列データに出現する前までに候補区間の終了時点がくるもののみを学習対象ユーザ指示情報区間とするという条件を加えることにより、学習対象ユーザ指示情報区間の生成の条件を厳しくしてもよい。
【００３０】
（ケース２：学習対象ユーザ指示情報が先、学習対象動作情報が後として生成する場合）
この場合、学習対象ユーザ指示情報が入力された後に時系列データに出現した動作情報のうち、ユーザが学習対象としたい動作情報を特定するよう、判定情報を入力することになる。したがって、学習対象ユーザ指示情報が入力された後に時系列データに出現した動作情報のうち、判定情報区間から時間的にさかのぼって直近の動作情報を含む区間を学習対象動作区間とする。そして、ケース１と同様の方法により、学習対象ユーザ指示情報区間を生成する。また、ケース１と同様、学習対象ユーザ指示情報区間の生成の条件を厳しくしてもよい。
【００３１】
なお、学習対象ユーザ指示情報と学習対象動作情報がほぼ同時であってもよい。ここで、学習対象ユーザ指示情報と学習対象動作情報がほぼ同時であるとは、学習対象ユーザ指示情報の開始時点と学習対象動作情報の開始時点が（同時であることを含め）ほぼ同時であることをいう。
【００３２】
また、第２種学習型自律システムの場合、後述するように、動作情報生成部１５０は学習型自律システム模擬部１５２が生成する第１動作情報（つまり、学習結果を反映した動作情報）、乱数生成部１５４が生成する第２動作情報（つまり、ランダムに生成した動作情報）のいずれかを出力するため、学習データの生成時、学習対象ユーザ指示情報区間と学習対象動作情報区間の組の特定が困難になることが考えられるが、この場合もあくまで判定情報区間からさかのぼって直近という基準により特定することにする。
【００３３】
動作情報生成部１５０は、Ｓ１２０で入力された時系列信号と学習型自律システムを制御するための制御パラメータから、時系列データを生成する（Ｓ１５０）。ここで生成した時系列データは動作情報提示部１１０に出力され、ユーザに提示されることになる。以下、図６〜図７を参照して動作情報生成部１５０について説明する。図６は、動作情報生成部１５０の構成を示すブロック図である。図７は、動作情報生成部１５０の動作を示すフローチャートである。図６に示すように動作情報生成部１５０は、学習型自律システム模擬部１５２と、乱数生成部１５４と、動作情報選択部１５６を含む。
【００３４】
図７に従い動作情報生成部１５０の動作について説明する。学習型自律システム模擬部１５２は、Ｓ１２０で入力された時系列信号と制御パラメータから、第１動作情報を生成する（Ｓ１５２）。第１動作情報は、時系列データに含まれる動作情報の候補（選択肢の１つ）である。第１動作情報を生成する際、時系列信号から所定の区間を生成する。時系列信号が音声である場合、学習対象ユーザ指示情報区間の生成と同様、参考特許文献１の音声区間検出技術を用いることができる。
【００３５】
乱数生成部１５４は、第２動作情報をランダムに生成する（Ｓ１５４）。第２動作情報は、時系列データに含まれる動作情報の候補（選択肢の１つ）である。
【００３６】
動作情報選択部１５６は、Ｓ１５２で生成した第１動作情報とＳ１５４で生成した第２動作情報から、第１動作情報を確率α（0≦α≦1）で、第２動作情報を確率１−αで動作情報として選択し、当該動作情報を含む時系列データを生成する（Ｓ１５６）。動作情報選択部１５６は、例えば、次のように動作する。学習型自律システム用学習データ生成装置１００が学習データの生成を開始した初期段階では、α=0とし、第２動作情報を動作情報として選択する。ある程度学習が進んだ段階（例えば、制御パラメータが更新された段階）では、第１動作情報を確率α（0<α≦1）で、第２動作情報を確率１−αで動作情報として選択する。つまり、確率αは初期値を0とし、時間経過とともに単調に増加するものとする。このように確率αを変動させることにより、学習が進むことに伴い、学習結果に対応する動作情報が優先的に選択されるようになる。つまり、“時系列データが提示されてから時系列信号を入力する”という学習過程を経て、“時系列信号を入力すると時系列データが提示される”という学習型自律システム用学習データ生成装置１００の振る舞いが実現されるようになる。
【００３７】
学習型自律システム用学習データ生成装置１００は、Ｓ１１０〜Ｓ１５０の処理を繰り返すことにより、学習データを蓄積していく。蓄積した学習データが所定の数に達すると、この学習データを用いて、学習型自律システム学習装置２００が学習をする。
【００３８】
以下、図８〜図９を参照して学習型自律システム学習装置２００を説明する。図８は、学習型自律システム学習装置２００の構成を示すブロック図である。図９は、学習型自律システム学習装置２００の動作を示すフローチャートである。図８に示すように学習型自律システム学習装置２００は、制御パラメータ更新部２１０と、記録部２９０を含む。記録部２９０は、学習型自律システム学習装置２００の処理に必要な情報を適宜記録する構成部である。例えば、学習型自律システム用学習データ生成装置１００が生成した学習データを一旦記録部２９０に記録してから、学習型自律システム学習装置２００は学習（制御パラメータの更新処理）を開始するようにしてもよい。
【００３９】
図９に従い学習型自律システム学習装置２００の動作について説明する。制御パラメータ更新部２１０は、学習データを用いて、制御パラメータを更新する（Ｓ２１０）。更新した制御パラメータは記録部２９０に記録する。DNNを用いて学習型自律システムを構成する場合、DNNの学習アルゴリズムを用いて制御パラメーラを更新すればよい（参考非特許文献１参照）。
【００４０】
更新した制御パラメータは、学習型自律システム用学習データ生成装置１００に提供され、以降の動作情報生成部１５０での処理（Ｓ１５０）で用いられる。
【００４１】
このように、学習型自律システム用学習データ生成装置１００と学習型自律システム用学習装置２００を別のコンピュータで動作するように構成し、ネットワークを介して接続する場合、学習型自律システム用学習データ生成装置１００と学習型自律システム用学習装置２００からなるシステムを学習型自律システム用学習データ生成システム１０２（図示しない）という。
【００４２】
なお、学習型自律システム用学習データ生成装置１００と学習型自律システム学習装置２００は、同一のコンピュータで動作するように構成してもよい。このような構成である学習型自律システム用学習データ生成装置１０４を図１０に示す。図１０に示すように学習型自律システム用学習データ生成装置１０４は、動作情報提示部１１０と、ユーザ指示情報入力部１２０と、判定情報入力部１３０と、学習データ生成部１４０と、動作情報生成部１５０と、制御パラメータ更新部２１０と、記録部１９０を含む。学習型自律システム用学習データ生成装置１０４の動作は、上述の学習型自律システム用学習データ生成システム１０２と同様である。
【００４３】
本実施形態の発明によれば、システムに所望の動作を起こさせるためのユーザの指示を学習させるための学習データを生成することができる。この学習データを用いてシステムに指示に対応する動作をするように学習させることにより、システムの振る舞いを容易に変更することができるようになる。
【００４４】
以下、学習型自律システム用学習データ生成装置１０４の動作をアプリケーションAPに基づいて具体的に説明する。
【００４５】
時系列データとしてスマートフォンの画面に犬の映像（アニメーション動画）が表示される。これに対して、時系列信号として音声が、時系列情報としてスマートフォンのタッチボタンに対応した２値（0または1）が入力される。アプリケーションAPの利用開始当初、N個の動作情報としてN種類のアニメーション動画をランダムに含む時系列データをアプリケーションAPは提示する。そして、ユーザは、例えば、犬が「おすわり」しているアニメーション動画が表示されたタイミングで、「おすわり」と声をかけつつ、（1を入力するため）スマートフォンのタッチボタンを押す。この1を入力するという操作は、犬に学習の動機づけを与えるためのエサを与える行為に相当するものである。記録部１９０には、時間的対応がとれた形で、時系列データと時系列信号と時系列情報が記録される。この操作を繰り返していくと、学習データが徐々に蓄積されていく。学習データ生成部１４０が生成し、記録部１９０に記録した学習データの数が所定の数に達すると、制御パラメータ更新部２１０は、この学習データを用いて学習を行い、制御パラメータを更新する。更新した制御パラメータは動作情報生成部１５０に提供され、以降、動作情報生成部１５０は、この制御パラメータを用いて第１動作情報を生成する。動作情報選択部１５６は、学習の進度に応じ確率αを大きくしていく。その結果、「おすわり」という音声を用いた学習データでの学習が進むと、動作情報として「おすわり」のアニメーション動画が少しずつ出やすくなってくる。そして、最終的には、動作情報生成部１５０は、音声入力に対応する動作情報を提示するようになっていく（つまり、α=1になる）。なお、「おすわり」という音声の代わりに別の音声を繰り返し発話し学習させた場合は、その別の音声にて「おすわり」のアニメーション動画が出るように学習が行われる。
【００４６】
以上説明した、アプリケーションAPの動作イメージをまとめると次のようになる。つまり、実際に犬を飼ったときと同様、徐々に学習していくような過程を模擬する一手段として、アプリケーションAPでは学習データを徐々に揃えていき、かつ、犬がどのような動作をとるかわからない状況で、犬が所望の動作をしたタイミングに合わせ所望の指示をすることで犬に徐々に動作を覚えさせることができる。これにより、アプリケーションAPの中で現実に犬を飼った時に近い状況（試行錯誤しながらしつけをしていく状況）を作り出すことができる。
【００４７】
＜第二実施形態＞
学習型自律システム用学習データ生成装置１００の乱数生成部１５４は第２動作情報をランダムに生成する。そのため、ユーザは、学習対象としたい動作を示す動作情報を含む時系列データを動作情報提示部１１０が提示するまで待つ必要があり、その結果、学習データの生成に時間がかかってしまう。そこで、学習対象としたい動作を示す動作情報がより高い頻度で時系列データに含まれるように、当該動作情報を指示する情報（以下、動作指示情報という）をユーザが入力できるようにし、学習データの生成を効率化することが考えられる。このような構成である学習型自律システム用学習データ生成装置３００を第二実施形態として説明する。
【００４８】
以下、図１１〜図１２を参照して学習型自律システム用学習データ生成装置３００を説明する。図１１は、学習型自律システム用学習データ生成装置３００の構成を示すブロック図である。図１２は、学習型自律システム用学習データ生成装置３００の動作を示すフローチャートである。図１１に示すように学習型自律システム用学習データ生成装置３００は、動作情報提示部１１０と、動作指示情報入力部３３０と、ユーザ指示情報入力部１２０と、判定情報入力部１３０と、学習データ生成部１４０と、動作情報生成部３５０と、記録部１９０を含む。つまり、学習型自律システム用学習データ生成装置３００は、更に動作指示情報入力部３３０を含み、動作情報生成部１５０の代わりに動作情報生成部３５０を含む点において学習型自律システム用学習データ生成装置１００と異なる。
【００４９】
図１２は学習型自律システム用学習データ生成装置３００の動作を示したものである。以下、学習型自律システム用学習データ生成装置１００の動作（図２参照）と相違する点のみ説明する。つまり、Ｓ３３０とＳ３５０について説明する。
【００５０】
動作指示情報入力部３３０は、学習対象としたい動作を指示する情報である動作指示情報を入力する（Ｓ３３０）。動作指示情報は、学習対象としたい動作を決定した後、任意のタイミングで学習型自律システム用学習データ生成装置３００に入力すればよい。また、動作指示情報は、スマートフォンの操作に用いるスワイプやドラッグなどとすることができる。例えば、スマートフォンの画面上で指を上方向にスワイプすることが、アプリケーションAPの犬によるすわる動作を指示する情報に対応する場合、この動作を学習対象の動作とするには、画面上を上方向へスワイプするとよい。
【００５１】
動作情報生成部３５０は、Ｓ１２０で入力された時系列信号と学習型自律システムを制御するための制御パラメータとＳ３３０で入力された動作指示情報から、時系列データを生成する（Ｓ３５０）。以下、図１３〜図１４を参照して動作情報生成部３５０について説明する。図１３は、動作情報生成部３５０の構成を示すブロック図である。図１４は、動作情報生成部３５０の動作を示すフローチャートである。図１３に示すように動作情報生成部３５０は、学習型自律システム模擬部１５２と、乱数生成部３５４と、動作情報選択部１５６を含む。つまり、動作情報生成部３５０は、乱数生成部１５４の代わりに乱数生成部３５４を含む点において動作情報生成部１５０と異なる。
【００５２】
図１４は動作情報生成部３５０の動作を示したものである。以下、動作情報生成部１５０の動作（図７参照）と相違する点のみ説明する。つまり、Ｓ３５４について説明する。
【００５３】
乱数生成部３５４は、Ｓ３３０で入力された動作指示情報で指示された動作を示す動作情報が所定の頻度で第２動作情報となるよう、第２動作情報を生成する（Ｓ３５４）。ここで所定の頻度とは、ランダムに生成した場合の頻度以上の頻度のことをいう。例えば、N個の動作情報がある場合、1/N以上の頻度で第２動作情報となるようにする。
【００５４】
先ほどの例で言えば、犬によるすわる動作を示す動作情報がより多く時系列データに含まれることにより、「おすわり」のための学習データが効率的に生成できるようになる。
【００５５】
本実施形態の発明によれば、システムに所望の動作を起こさせるためのユーザの指示を学習させるための学習データを生成することができる。この学習データを用いてシステムに指示に対応する動作をするように学習させることにより、システムの振る舞いを容易に変更することができるようになる。
【００５６】
＜第三実施形態＞
学習型自律システム用学習データ生成装置１００では、学習データの第１要素を学習対象ユーザ指示情報区間としたが、学習対象ユーザ指示情報区間の代わりにその特徴量を第１要素とするようにしてもよい。このような構成である学習型自律システム用学習データ生成装置４００を第三実施形態として説明する。
【００５７】
以下、図１５〜図１６を参照して学習型自律システム用学習データ生成装置４００を説明する。図１５は、学習型自律システム用学習データ生成装置４００の構成を示すブロック図である。図１６は、学習型自律システム用学習データ生成装置４００の動作を示すフローチャートである。図１５に示すように学習型自律システム用学習データ生成装置４００は、動作情報提示部１１０と、ユーザ指示情報入力部１２０と、判定情報入力部１３０と、学習データ生成部４４０と、動作情報生成部４５０と、記録部１９０を含む。つまり、学習型自律システム用学習データ生成装置４００は、学習データ生成部１４０と動作情報生成部１５０の代わりに学習データ生成部４４０と動作情報生成部４５０を含む点において学習型自律システム用学習データ生成装置１００と異なる。
【００５８】
図１６は学習型自律システム用学習データ生成装置４００の動作を示したものである。以下、学習型自律システム用学習データ生成装置１００の動作（図２参照）と相違する点のみ説明する。つまり、Ｓ４４０とＳ４５０について説明する。
【００５９】
学習データ生成部４４０は、Ｓ１３０で入力された時系列情報を用いて、Ｓ１１０で提示された時系列データとＳ１２０で入力された時系列信号から学習データを生成する（Ｓ４４０）。以下、図１７〜図１８を参照して学習データ生成部４４０について説明する。図１７は、学習データ生成部４４０の構成を示すブロック図である。図１８は、学習データ生成部４４０の動作を示すフローチャートである。図１７に示すように学習データ生成部４４０は、判定情報区間生成部１４２と、第１要素生成部４４４と、第２要素生成部１４６と、ペアリング部１４８を含む。つまり、学習データ生成部４４０は、第１要素生成部１４４の代わりに第１要素生成部４４４を含む点において学習データ生成部１４０と異なる。
【００６０】
図１８は学習データ生成部４４０の動作を示したものである。以下、学習データ生成部１４０の動作（図３参照）と相違する点のみ説明する。つまり、Ｓ４４４について説明する。
【００６１】
第１要素生成部４４４は、Ｓ１４２で生成した判定情報区間を用いて、Ｓ１２０で入力された時系列信号から学習対象ユーザ指示情報を含む区間を学習対象ユーザ指示情報区間として生成し、学習対象ユーザ指示情報区間の特徴量を抽出する（Ｓ４４４）。時系列信号が音声である場合、学習対象ユーザ指示情報区間は音声となるので、例えば、ケプストラムやLPC(Linear Predictive Coding)ケプストラム（非特許文献１参照）を特徴量として抽出すればよい。特徴量を学習データの第１要素とすることにより、効果的に次元圧縮が行われ、学習が効率的に行われるようになる。
【００６２】
動作情報生成部４５０は、Ｓ１２０で入力された時系列信号と学習型自律システムを制御するための制御パラメータから、時系列データを生成する（Ｓ４５０）。以下、図１９〜図２０を参照して動作情報生成部４５０について説明する。図１９は、動作情報生成部４５０の構成を示すブロック図である。図２０は、動作情報生成部４５０の動作を示すフローチャートである。図１９に示すように動作情報生成部４５０は、学習型自律システム模擬部４５２と、乱数生成部１５４と、動作情報選択部１５６を含む。つまり、動作情報生成部４５０は、学習型自律システム模擬部１５２の代わりに学習型自律システム模擬部４５２を含む点において動作情報生成部１５０と異なる。
【００６３】
図２０は動作情報生成部４５０の動作を示したものである。以下、動作情報生成部１５０の動作（図７参照）と相違する点のみ説明する。つまり、Ｓ４５２について説明する。
【００６４】
学習型自律システム模擬部４５２は、Ｓ１２０で入力された時系列信号と制御パラメータから、第１動作情報を生成する（Ｓ４５２）。第１動作情報を生成する際、時系列信号から所定の区間を生成し、当該区間の特徴量を抽出する。時系列信号が音声である場合、学習対象ユーザ指示情報区間の生成と同様、参考特許文献１の音声区間検出技術を用いることができる。また、特徴量の抽出には、第１要素生成部４４４と同一の方法を用いる。
【００６５】
本実施形態の発明によれば、システムに所望の動作を起こさせるためのユーザの指示を学習させるための学習データを生成することができる。この学習データを用いてシステムに指示に対応する動作をするように学習させることにより、システムの振る舞いを容易に変更することができるようになる。
【００６６】
＜第四実施形態＞
第一実施形態では、ユーザが入力した、学習対象動作情報と学習対象ユーザ指示情報の対応を示す判定情報を用いて、学習データを生成した。ここでは、ユーザ指示情報が判定情報の有する性質を備える場合のように、ユーザが判定情報を入力する操作が不要になる実施形態について説明する。例えば、音声によりユーザ指示情報を入力する場合において、口元に向けてビームが形成されており、ユーザの発話行為を捕捉することができ、時系列信号に含まれるユーザの発話行為による音声信号とその他の信号を区別できることにより、ユーザの発話行為による音声信号が学習対象動作情報と学習対象ユーザ指示情報の対応を示す判定情報としての性質を有するケースなどが該当する。
【００６７】
以下、図２１〜図２２を参照して学習型自律システム用学習データ生成装置５００を説明する。図２１は、学習型自律システム用学習データ生成装置５００の構成を示すブロック図である。図２２は、学習型自律システム用学習データ生成装置５００の動作を示すフローチャートである。図２１に示すように学習型自律システム用学習データ生成装置５００は、動作情報提示部１１０と、ユーザ指示情報入力部１２０と、学習データ生成部５４０と、動作情報生成部１５０と、記録部１９０を含む。
【００６８】
図２２に従い学習型自律システム用学習データ生成装置５００の動作について説明する。動作情報提示部１１０は、学習型自律システムの動作を示す動作情報を含む時系列データを提示する（Ｓ１１０）。ユーザ指示情報入力部１２０は、Ｓ１１０で提示された時系列データに含まれる動作情報のうち、学習対象とする動作を示す動作情報（以下、学習対象動作情報という）に対応付けたいユーザ指示情報（以下、学習対象ユーザ指示情報という）を含む時系列信号を入力する（Ｓ１２０）。
【００６９】
学習データ生成部５４０は、Ｓ１１０で提示された時系列データとＳ１２０で入力された時系列信号から学習データを生成する（Ｓ５４０）。以下、図２３〜図２４を参照して学習データ生成部５４０について説明する。図２３は、学習データ生成部５４０の構成を示すブロック図である。図２４は、学習データ生成部５４０の動作を示すフローチャートである。図２３に示すように学習データ生成部５４０は、第１要素生成部５４４と、第２要素生成部５４６と、ペアリング部１４８を含む。
【００７０】
図２４に従い学習データ生成部５４０の動作について説明する。第１要素生成部５４４は、Ｓ１２０で入力された時系列信号から学習対象ユーザ指示情報を含む区間を学習対象ユーザ指示情報区間として生成する（Ｓ５４４）。
【００７１】
第２要素生成部５４６は、Ｓ５４４で生成した学習対象ユーザ指示情報区間を用いて、Ｓ１１０で提示された時系列データから学習対象動作情報を含む区間を学習対象動作情報区間として生成する（Ｓ５４６）。
【００７２】
ペアリング部１４８は、Ｓ５４４で生成した学習対象ユーザ指示情報区間とＳ５４６で生成した学習対象動作情報区間の組を学習データとして生成する（Ｓ１４８）。
【００７３】
以下、学習対象ユーザ指示情報区間、学習対象動作情報区間を生成する方法について説明する。学習対象動作情報と学習対象ユーザ指示情報の時間的順序関係は、学習対象動作情報が先、学習対象ユーザ指示情報が後として生成する場合のみである。
【００７４】
まず、学習対象ユーザ指示情報区間の候補となる区間を抽出する。具体的には、時系列信号が音声である場合は、ユーザの発話に対応する音声区間を抽出すればよい。抽出した区間を学習対象ユーザ指示情報区間とする。そして、学習対象ユーザ指示情報区間の開始時点からさかのぼって直近の動作情報を含む区間を学習対象動作区間とする。
【００７５】
なお、学習対象動作情報の次の動作情報が時系列データに出現する前までに候補区間の終了時点がくるもののみを学習対象ユーザ指示情報区間とするという条件を加えることにより、学習対象ユーザ指示情報区間の生成の条件を厳しくしてもよい。
【００７６】
動作情報生成部１５０は、Ｓ１２０で入力された時系列信号と学習型自律システムを制御するための制御パラメータから、時系列データを生成する（Ｓ１５０）。
【００７７】
本実施形態の発明によれば、システムに所望の動作を起こさせるためのユーザの指示を学習させるための学習データを生成することができる。この学習データを用いてシステムに指示に対応する動作をするように学習させることにより、システムの振る舞いを容易に変更することができるようになる。
【００７８】
＜補記＞
本発明の装置は、例えば単一のハードウェアエンティティとして、キーボードなどが接続可能な入力部、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部、ハードウェアエンティティの外部に通信可能な通信装置（例えば通信ケーブル）が接続可能な通信部、ＣＰＵ（Central Processing Unit、キャッシュメモリやレジスタなどを備えていてもよい）、メモリであるＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクである外部記憶装置並びにこれらの入力部、出力部、通信部、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、外部記憶装置の間のデータのやり取りが可能なように接続するバスを有している。また必要に応じて、ハードウェアエンティティに、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体を読み書きできる装置（ドライブ）などを設けることとしてもよい。このようなハードウェア資源を備えた物理的実体としては、汎用コンピュータなどがある。
【００７９】
ハードウェアエンティティの外部記憶装置には、上述の機能を実現するために必要となるプログラムおよびこのプログラムの処理において必要となるデータなどが記憶されている（外部記憶装置に限らず、例えばプログラムを読み出し専用記憶装置であるＲＯＭに記憶させておくこととしてもよい）。また、これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、ＲＡＭや外部記憶装置などに適宜に記憶される。
【００８０】
ハードウェアエンティティでは、外部記憶装置（あるいはＲＯＭなど）に記憶された各プログラムとこの各プログラムの処理に必要なデータが必要に応じてメモリに読み込まれて、適宜にＣＰＵで解釈実行・処理される。その結果、ＣＰＵが所定の機能（上記、…部、…手段などと表した各構成要件）を実現する。
【００８１】
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。また、上記実施形態において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。
【００８２】
既述のように、上記実施形態において説明したハードウェアエンティティ（本発明の装置）における処理機能をコンピュータによって実現する場合、ハードウェアエンティティが有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記ハードウェアエンティティにおける処理機能がコンピュータ上で実現される。
【００８３】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto-Optical disc）等を、半導体メモリとしてＥＥＰ−ＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。
【００８４】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００８５】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
【００８６】
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、ハードウェアエンティティを構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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