(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理請負側であるワーカの機器にタスク処理を依頼するシステムが備えるコンピュータを用いたタスク生成方法であって、
前記タスク生成方法は、
前記ワーカの個人属性に関する属性情報を含むワーカ情報を、前記ワーカの機器からネットワークを介して受信する受信ステップと、
前記コンピュータと接続する記憶装置に記憶された複数のデータのそれぞれを解析した複数の解析情報のそれぞれと、前記ワーカ情報との関連度を算出する算出ステップと、
前記関連度に基づいて、前記複数のデータの中から、前記ワーカに依頼する前記タスク処理の対象となるデータを特定データとして抽出する抽出ステップと、
抽出した前記特定データにラベル情報を、前記ワーカの機器を用いて付与させるタスク処理を前記ワーカの機器に依頼するタスクである依頼タスクを生成する生成ステップと、を含む、
タスク生成方法。
【請求項２】
前記複数のデータのそれぞれは、機械学習用のデータであり、
前記ラベル情報とは、前記特定データとして抽出された前記データに対応する機械学習用のデータのラベル情報である、
請求項１記載のタスク生成方法。
【請求項３】
前記タスク生成方法は、さらに、
生成した前記依頼タスクを、前記ワーカの機器に送信する送信ステップを含む、
請求項２に記載のタスク生成方法。
【請求項４】
前記生成された依頼タスクは、前記特定データとして抽出された前記データに対応する機械学習用のデータと、前記機械学習用のデータを解析した解析情報に基づき予め用意されたラベル候補情報と、前記ワーカに前記複数のラベル候補情報の中から一を、前記ワーカの機器を用いて選択させ、前記選択された一のラベル候補情報を前記ラベル情報として前記特定データに対応する前記機械学習用のデータに付与させるための選択情報とを含む、
請求項２に記載のタスク生成方法。
【請求項５】
前記抽出ステップでは、
前記複数の機械学習用のデータのそれぞれについて、過去に依頼タスクの生成に利用された利用回数を調べ、
前記ワーカ情報との関連度が所定の閾値より高い解析情報に対応し、かつ、前記利用回数が所定の回数よりも少ない機械学習用のデータを前記特定データとして抽出する、
請求項２に記載のタスク生成方法。
【請求項６】
前記個人属性は、
前記ワーカが前記機器を用いて前記コンピュータにアクセスした時点の前記ワーカまたは前記機器の位置情報、前記ワーカの住所、職業、年齢および性別のうちの少なくとも一つを含む、
請求項２〜５のいずれか１項に記載のタスク生成方法。
【請求項７】
前記個人属性は、
前記コンピュータがアクセス可能な所定のＷｅｂの前記ワーカのアクセス履歴および所定のＳＮＳへのデータの前記ワーカのアップロード履歴のうち少なくとも一つを含む、
請求項２〜６のいずれか１項に記載のタスク生成方法。
【請求項８】
前記個人属性は、
前記ワーカが前記機器を用いて前記コンピュータにアクセスした時点の前記ワーカもしくは前記機器の位置情報または前記ワーカの住所に関する情報を含み、
前記複数の解析情報のうちの少なくとも１つは、対応する機械学習用のデータが取得された位置に関する情報を含み、
前記算出ステップで算出される関連度の少なくとも１つは、
前記位置情報または前記住所に関する情報と、前記複数の解析情報のうちの少なくと１つに対応する機械学習用のデータが取得された位置とを用いて算出される距離に基づいて、算出される、
請求項２〜７のいずれか１項に記載のタスク生成方法。
【請求項９】
前記算出ステップで算出される関連度の少なくとも１つは、
前記距離が近いほど、高く算出される、
請求項８に記載のタスク生成方法。
【請求項１０】
前記個人属性は、前記ワーカの年齢に関する年齢情報を含み、
前記複数の解析情報のうちの少なくとも１つは、対応する前記機械学習用のデータに含まれる人物の年齢に関する年齢情報を含み、
前記算出ステップで算出される関連度の少なくとも１つは、
前記個人属性に含まれる年齢情報と、前記解析情報に含まれる年齢情報とに基づいて、算出される、
請求項２〜７のいずれか１項に記載のタスク生成方法。
【請求項１１】
前記算出ステップで算出される関連度の少なくとも１つは、
前記ワーカの年齢と、前記解析情報に含まれる年齢情報が示す前記人物の年齢との差が小さいほど、高く算出される、
請求項１０に記載のタスク生成方法。
【請求項１２】
前記個人属性は、前記ワーカの性別に関する情報を含み、
前記複数の解析情報のうちの少なくとも１つは、対応する前記機械学習用のデータに含まれる人物の性別に関する性別情報を含み、
前記算出ステップで算出される関連度の少なくとも１つは、
前記個人属性に含まれる性別情報と、前記解析情報に含まれる性別情報とに基づいて、算出される、
請求項２〜７のいずれか１項に記載のタスク生成方法。
【請求項１３】
前記複数の解析情報のうちの少なくとも１つは、対応する前記機械学習用のデータに含まれる複数の人物のそれぞれの性別に関するす性別情報を含み、
前記算出ステップで算出される関連度の少なくとも１つは、
前記個人属性に含まれる性別情報に示される前記ワーカの性別と、前記解析情報に含まれる前記複数の性別情報が示す複数の人物の性別との一致する数が多いほど、高く算出される、
請求項１２に記載のタスク生成方法。
【請求項１４】
前記複数の機械学習用のデータは、それぞれ、画像のデータ、音声のデータおよびテキストデータのいずれかで構成され、
前記記憶装置は、前記機械学習用のデータと、前記機械学習用のデータを取得した位置を示す位置情報とを関連付けて記憶し、
前記複数の解析情報は、それぞれ、前記位置情報を含む、
請求項２に記載のタスク生成方法。
【請求項１５】
前記複数の機械学習用のデータのうちの少なくとも１つは、画像のデータであり、
前記画像のデータに対応する前記解析情報は、前記画像のデータを画像認識処理することによって得た情報であって前記画像のデータに含まれる物体の種類を示す情報または前記物体の位置を示す情報を含む、
請求項２に記載のタスク生成方法。
【請求項１６】
前記複数の機械学習用のデータのうちの少なくとも１つは、音声のデータであり、
前記音声のデータに対応する前記解析情報は、前記音声のデータを音声認識処理することによって得た情報であって前記音声のデータに含まれる音声を発した物体または人に関する情報と前記音声を発する人が用いる言語を示す情報とのうち少なくとも一つの情報を含む、
請求項２に記載のタスク生成方法。
【請求項１７】
前記複数の機械学習用のデータのうちの少なくとも１つは、テキストデータであり、
前記テキストデータに対応する前記解析情報は、前記テキストデータを文字認識処理することによって得た情報であって前記テキストデータの言語を示す情報を含む、
請求項２に記載のタスク生成方法。
【請求項１８】
処理請負側であるワーカにタスク処理を依頼するシステムが備えるタスク生成装置であって、
前記タスク生成装置は、
前記ワーカの個人属性に関する属性情報を含むワーカ情報を、前記ワーカの機器からネットワークを介して受信する受信部と、
前記タスク生成装置と接続する記憶装置に記憶された複数のデータのそれぞれを解析した複数の解析情報のそれぞれと、前記ワーカのワーカ情報との関連度を算出する算出部と、
前記関連度に基づいて、前記複数のデータの中から、前記ワーカに依頼するタスク処理の対象となるデータを特定データとして抽出する抽出部と、
抽出した前記特定データにラベル情報を、前記ワーカの機器を用いて付与させるタスク処理を前記ワーカの機器に依頼するタスクである依頼タスクを生成する生成部と、を備える、
タスク生成装置。
【請求項１９】
処理請負側であるワーカの機器にタスク処理を依頼するシステムが備えるコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記プログラムは、
前記ワーカの個人属性に関する属性情報を含むワーカ情報を、前記ワーカの機器からネットワークを介して受信する受信ステップと、
前記コンピュータと接続する記憶装置に記憶された複数のデータのそれぞれを解析した複数の解析情報のそれぞれと、前記ワーカ情報との関連度を算出する算出ステップと、
前記関連度に基づいて、前記複数のデータから、前記ワーカに依頼するタスク処理の対象となるデータを特定データとして抽出する抽出ステップと、
抽出した前記特定データにラベル情報を、前記ワーカの機器を用いて付与させるタスク処理を一の前記ワーカの機器に依頼するタスクである依頼タスクを生成する生成ステップと、を含む、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、タスク生成方法、タスク生成装置およびそのプログラムに関し、特に複数のワーカにタスク処理を依頼するシステムにおけるタスク生成方法、タスク生成装置およびそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータに一のデータ（データＡ）を与えて、その一のデータに対応するデータ（データＢ）を予測させる技術について注目されている。この技術により、例えば、画像からその画像に含まれる物の位置または種類を予測させたり、音声から文字またはその音声の翻訳文を予測させたりすることができる。また、この技術により、例えば文字から意味またはその意図を予測させたり、本の購買履歴から次に購入しそうな本などを予測させたりすることもできる。
【０００３】
このような予測をさせるために、データＡとデータＢとの関連性をコンピュータに学習させる技術として機械学習がある。
【０００４】
ここで、機械学習は、コンピュータに対し、一定数以上の訓練データを元に、規則性や法則性などを学習させる技術である。機械学習は、訓練データとして大量のデータ（ビッグデータ）が提供されれば、精度が向上することが知られている。
【０００５】
ビッグデータを集める方法の一つとして、クラウドソーシングなど第三者へのアウトソーシングを利用する方法がある。クラウドソーシングは、インターネットを通じて不特定多数の者（ワーカ）に簡単な作業（タスク）を安価で依頼する仕組みである。そのため、クラウドソーシングを利用してビッグデータのデータ収集を行えば、ビッグデータを構成する個々のデータに対するタスクを多数のワーカに分配して依頼することができるので、ビッグデータを効率的（比較的安価で短時間）に収集できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第４８９１６９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、現状のクラウドソーシングで得られるタスクの成果物（タスク処理結果）の品質には大きなばらつきがあることも知られている。つまり、現状のクラウドソーシングで得られるタスク処理結果には大きなばらつきがある。そのため、大きなばらつきのあるタスク処理結果からなるビッグデータを用いても機械学習の精度向上を図りにくいという問題がある。
【０００８】
そこで、本開示は、上述の事情を鑑みてなされたもので、複数のワーカにタスク処理を依頼するシステムにおいて、複数のワーカのそれぞれによるタスク処理に要する時間のばらつき、及び複数のワーカのそれぞれから得たタスク処理結果の品質のばらつきを抑制することができるタスク生成方法、タスク生成装置およびそのプログラム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】
【０００９】
上記目的を達成するために、本開示の一形態に係るタスク生成方法は、ワーカの機器にタスク処理を依頼するシステムが備えるコンピュータを用いたタスク生成方法であって、前記タスク生成方法は、前記ワーカの個人属性に関する属性情報を含むワーカ情報を、前記ワーカの機器からネットワークを介して受信する受信ステップと、前記コンピュータと接続する記憶装置に記憶された複数のデータのそれぞれを解析した複数の解析情報のそれぞれと、前記ワーカ情報との関連度を算出する算出ステップと、前記関連度に基づいて、前記複数のデータの中から、前記ワーカに依頼する前記タスク処理の対象となるデータを特定データとして抽出する抽出ステップと、抽出した前記特定データにラベル情報を、前記ワーカの機器を用いて付与させるタスク処理を一の前記ワーカに依頼するタスクである依頼タスクを生成する生成ステップと、を含む。
【００１０】
なお、これらの全般的または具体的な態様は、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、装置、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
【００１１】
本開示によれば、複数のワーカのそれぞれによるタスク処理に要する時間のばらつき、及び、複数のワーカのそれぞれから得たタスク処理結果の品質のばらつきを抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１Ａ】図１Ａは、実施の形態における情報提供システムの全体像を示す図である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、実施の形態における情報提供システムの一部構成の変形例を示す図である。
【図１Ｃ】図１Ｃは、実施の形態における情報提供システムの一部構成の変形例を示す図である。
【図２】図２は、実施の形態におけるワーカにタスク処理を依頼するシステムの一例を示す図である。
【図３】図３は、実施の形態における機器の詳細構成の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施の形態における記憶装置の詳細構成の一例である。
【図５】図５は、実施の形態における記憶装置の詳細構成の一例である。
【図６】図６は、実施の形態における記憶装置の詳細構成の別の一例である。
【図７】図７は、実施の形態におけるタスク生成装置の詳細構成の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施の形態におけるタスク生成装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施の形態におけるワーカのタスク処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施の形態におけるワーカのワーカ情報の入力画面の一例である。
【図１１】図１１は、実施の形態におけるワーカのタスク処理を行う選択画面の一例である。
【図１２】図１２は、実施の形態におけるワーカのタスク処理を行う選択画面の一例である。
【図１３】図１３は、実施の形態におけるワーカのタスク処理を行う選択画面の一例である。
【図１４】図１４は、サービスの類型１（自社データセンタ型）を示す図である。
【図１５】図１５は、サービスの類型２（ＩａａＳ利用型）を示す図である。
【図１６】図１６は、サービスの類型３（ＰａａＳ利用型）を示す図である。
【図１７】図１７は、サービスの類型４（ＳａａＳ利用型）を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（本発明の一態様を得るに至った経緯）
上述したように、機械学習は、訓練データとしてビッグデータが提供されれば、精度が向上する。一方、現状のクラウドソーシングでビッグデータを収集する場合、現状のクラウドソーシングで得られるタスク処理結果（成果物）には大きなばらつきがある。そのため、クラウドソーシングでビッグデータを収集しても、個々のデータ（タスク処理結果）には大きなばらつきがあるので機械学習の精度向上を図りにくいという問題がある。
【００１４】
ここで、機械学習に用いるビッグデータは、例えば大量の背景画像や大量の人物画像など大量のサンプルデータ（訓練データ）である。ビッグデータを元に、規則性や法則性などを精度良く機械学習させるため、例えば正解情報（ラベル情報）を与えた訓練データを用いる。ここでラベル情報は、訓練データが画像である場合、例えば画像の判別結果、分類結果、その画像が人であるか否か等である。そして、このラベル情報の内容は、人が判断する必要がある。そのため、訓練データにラベル情報を付与するのは人（ワーカ）が行う作業となる。
【００１５】
しかしながら、クラウドソーシングは、インターネットを介して不特定多数のワーカにタスク処理を依頼するシステムであるため、ワーカによっては訓練データに対する知識が少なく、正しいラベル情報を付与（タスク処理）できず、複数のワーカのそれぞれから得られるタスク処理結果に大きなばらつきが生じてしまう。
【００１６】
上述したとおり、クラウドソーシングは、インターネットを介して不特定多数の者（ワーカ）に簡単な作業（タスク）を安価で依頼する仕組みであるため、インターネットを介して、世界中のワーカに作業（タスク）を依頼することができる。しかしながら、例えば、訓練データが画像である場合、作業（タスク）の依頼を受けたものが、画像に含まれる情報の意味するものが判断できなければ、簡単な作業であるといっても、画像に含まれる情報に対して、正しいラベル情報を付与することができない。
【００１７】
例えば、画像が交通標識を含む画像であり、作業の内容というのが交通標識の意味する情報をラベル情報として付与するといったものであるとする。
【００１８】
交通標識というのは、各国において独自に決められている。従ってある国（第一国と称す）の交通標識は、第一国に住んでいるものであれば、簡単に理解できると考えられる。例えば、第一国に住んでいるものに、画像に含まれる第一国の交通標識に対応するラベル情報を付与するという作業は、簡単な作業になると考えられる。
【００１９】
しかしながら、第一国の交通標識の意味する情報をラベル情報として付与する作業を別の第一国とは別の国（第二国と称す）に住んでいるものに依頼をした場合、依頼を受けたもの（ワーカ）は、正しくラベル情報を付与できないことが考えられる。なぜならば、第二国に住んでいるものが、第一国の交通標識に関する知識がない場合が考えられるからである。
【００２０】
このことは、画像に含まれる交通標識に対応するラベル情報を付与する作業に限ったことではない。
【００２１】
つまり、訓練データに含まれる情報に対する知識（または、訓練データに対する知識ともいう）が少ないものに、この情報に対するラベル情報を付与する作業の依頼をしても、作業の依頼を受けたものが正しくラベル情報を付与できないことが考えられる。
【００２２】
そのため、訓練データに対する知識が少なく正しいラベル情報を付与できないワーカに対しては、時間をかけてでも正しいラベル情報を付与してもらうようにするという対策も考えられる。これにより、複数のワーカで複数の訓練データのそれぞれにラベル情報を付与する作業を分担した場合、複数のワーカによるタスク処理結果の品質のばらつきを抑制することができる。
【００２３】
しかしながら、この対策では、ワーカに安価で依頼できなくなるおそれがある。例えば、訓練データに対する知識を有しないワーカが、正しいラベル情報を付与するためにかける作業時間は、訓練データに対する知識を有するワーカに比べ、長くなる。つまり、複数のワーカのうちの訓練データに対する知識を有しないワーカにとっては、現状の報酬のままでは作業時間のわりには安いと判断し、作業（タスク処理）の依頼を受けてくれなくなるおそれがある。
【００２４】
そこで、発明者（ら）はワーカに与える報酬（金額）とワーカの作業時間を抑えるために、訓練データに対する知識を有すると考えられるワーカに、この訓練データに正しいラベル情報を付与（タスク処理）する作業を依頼できれば、ワーカは短時間で訓練データに正しいラベル情報を付与できるので、報酬のわりに作業に要する時間が長いとして、作業（タスク処理）の依頼を断る事態が少なくなると相当するに至った。
【００２５】
例えば、特許文献１には、住所や緯度経度などの位置情報に基づいて、位置情報に対応付けられた情報を提示する方法が開示されている。しかし、特許文献１に開示される技術では、位置情報に関連付けられた画像を検索する技術が開示されているに過ぎず、クラウドソーシングにおけるタスクの振り分け方法に適用できない。
【００２６】
本開示は、上述の事情を鑑みてなされたもので、ワーカにタスク処理を依頼するシステムにおいて、複数のワーカのそれぞれによるタスク処理を行うのに要する時間のばらつき、及び、複数のワーカのそれぞれから得たタスク処理結果の品質のばらつきを抑制することができるタスク生成方法等、を提供することを目的とする。
【００２７】
本開示の一態様に係るタスク生成方法は、処理請負側であるワーカの機器にタスク処理を依頼するシステムが備えるコンピュータを用いたタスク生成方法であって、前記タスク生成方法は、前記ワーカの個人属性に関する属性情報を含むワーカ情報を、前記ワーカの機器からネットワークを介して受信する受信ステップと、前記コンピュータと接続する記憶装置に記憶された複数のデータのそれぞれを解析した複数の解析情報のそれぞれと、前記ワーカ情報との関連度を算出する算出ステップと、前記関連度に基づいて、前記複数のデータの中から、前記ワーカに依頼する前記タスク処理の対象となるデータを特定データとして抽出する抽出ステップと、抽出した前記特定データにラベル情報を、前記ワーカの機器を用いて付与させるタスク処理を前記ワーカの機器に依頼するタスクである依頼タスクを生成する生成ステップと、を含む。
【００２８】
これによれば、複数のワーカのそれぞれが機器を用いてタスク処理を行うのに要する時間のばらつき、及び複数のワーカのそれぞれから得たタスク処理結果の品質のばらつきを抑制するタスク生成方法を実現できる。
【００２９】
ここで例えば、前記複数のデータのそれぞれは、機械学習用のデータ（本明細書において機械学習用データと呼ぶ場合がある）であり、前記ラベル情報とは、前記特定データとして抽出された前記データに対応する機械学習用のデータのラベル情報であるとしてもよい。
【００３０】
ここで、例えば、前記タスク生成方法は、さらに、生成した前記依頼タスクを、前記ワーカの機器に送信するステップを含むとしてもよい。
【００３１】
また、例えば、前記生成された依頼タスクは、前記特定データとして抽出された前記データに対応する機械学習用のデータと、前記機械学習用のデータを解析した解析情報に基づき予め用意された複数のラベル候補情報と、前記ワーカに前記複数のラベル候補情報から一を、前記ワーカの機器を用いて選択させ、前記選択された一のラベル候補情報を前記ラベル情報として前記特定データ対応する前記機械学習用のデータに付与させるための選択情報とを含む前記依頼タスクを生成するとしてもよい。
【００３２】
また、例えば、前記抽出ステップでは、前記複数の機械学習用のデータのそれぞれについて、過去に依頼タスクの生成に利用された利用回数を調べ、前記ワーカ情報との関連度が所定の閾値より高い解析情報に対応し、かつ、前記利用回数が所定の回数のよりも少ない機械学習用のデータを前記特定データとして抽出するとしてもよい。
【００３３】
ここで、例えば、前記個人属性は、前記ワーカが前記機器を用いて前記コンピュータにアクセスした時点の前記ワーカまたは前記機器の位置情報、前記ワーカの住所、職業、年齢および性別のうちの少なくとも一つを含むとしてもよい。
【００３４】
また、例えば、前記個人属性は、前記コンピュータがアクセス可能な所定のＷｅｂの前記ワーカのアクセス履歴および所定のＳＮＳへのデータの前記ワーカのアップロード履歴のうち少なくとも一つを含むとしてもよい。
【００３５】
ここで、例えば、前記個人属性は、前記ワーカが前記機器を用いて前記コンピュータにアクセスした時点の前記ワーカもしくは前記機器の位置情報または住所に関する情報を含み、前記複数の解析情報のうちの少なくとも１つは、対応する機械学習用のデータが取得された位置に関する情報を含み、前記算出ステップで算出される関連度の少なくとも１つは、前記位置情報または前記ワーカの住所に関する情報と、前記複数の解析情報のうちの少なくと１つに対応する機械学習用のデータが取得された位置とを用いて算出される距離に基づいて、算出されるとしてもよい。
【００３６】
また、例えば、前記算出ステップで算出される関連度の少なくとも１つは、前記距離が近いほど、高く算出されるとしてもよい。
【００３７】
また、例えば、前記個人属性は、前記ワーカの年齢に関する年齢情報を含み、前記複数の解析情報のうちの少なくとも１つは、対応する前記機械学習用のデータに含まれる人物の年齢に関する年齢情報を含み、前記算出ステップで算出される関連度の少なくとも１つは、前記個人属性に含まれる年齢情報と、前記解析情報に含まれる年齢情報とに基づいて、算出されるとしてもよい。
【００３８】
また、例えば、前記算出ステップで算出される関連度の少なくとも１つは、前記ワーカの年齢と、前記解析情報に含まれる年齢情報が示す前記人物の年齢との差が小さいほど、高く算出されるとしてもよい。
【００３９】
また、例えば、前記個人属性は、前記ワーカの性別に関する情報を含み、前記複数の解析情報のうちの少なくとも１つは、対応する前記機械学習用のデータに含まれる人物の性別に関する性別情報を含み、前記算出ステップで算出される関連度の少なくとも１つは、前記個人属性に含まれる性別情報と、前記解析情報に含まれる性別情報とに基づいて、算出されるとしてもよい。
【００４０】
また、例えば、  前記複数の解析情報のうちの少なくとも１つは、対応する前記機械学習用のデータに含まれる複数の人物のそれぞれの性別に関する性別情報を含み、前記算出ステップで算出される関連度の少なくとも１つは、前記ワーカの性別と、前記解析情報に含まれる前記複数の性別情報が示す複数の人物の性別との一致する数が多いほど、高く算出されるとしてもよい。
【００４１】
また、例えば、前記複数の機械学習用のデータは、それぞれ、画像のデータ、音声のデータおよびテキストデータのいずれかのデータで構成され、前記記憶装置は、前記機械学習用のデータと、前記機械学習用のデータを取得した位置を示す位置情報とを関連付けて記憶し、前記複数の解析情報は、それぞれ前記位置情報を含むとしてもよい。
【００４２】
また、例えば、前記複数の機械学習用のデータのうちの少なくとも１つは、画像のデータであり、前記画像のデータに対応する前記解析情報は、前記画像のデータを画像認識処理することによって得た情報であって前記複数のデータそれぞれに含まれる物体の種類または前記物体の位置を示す情報を含むとしてもよい。
【００４３】
また、例えば、前記複数の機械学習用のデータのうちの少なくとも１つは、音声のデータであり、前記音声のデータに対応する前記解析情報は、前記音声のデータを音声認識処理することによって得た情報であって前記音声のデータに含まれる音声を発した物体または人に関する情報と前記音声を発する人が用いる言語を示す情報とのうち少なくとも一つの情報を含むとしてもよい。
【００４４】
また、例えば、前記複数の機械学習用のデータのうちの少なくとも１つは、テキストデータであり、前記テキストデータに対応する前記解析情報は、前記テキストデータを文字認識処理することによって得た情報であって前記テキストデータの言語を示す情報を含むとしてもよい。
【００４５】
また、本開示の一態様に係るタスク生成装置は、処理請負側であるワーカにタスク処理を依頼するシステムが備えるタスク生成装置であって、前記タスク生成装置は、前記ワーカの個人属性に関する属性情報を含むワーカ情報を、前記ワーカの機器からネットワークを介して受信する受信部と、前記タスク生成装置と接続する記憶装置に記憶された複数のデータのそれぞれを解析した複数の解析情報のそれぞれと、前記ワーカのワーカ情報との関連度を算出する算出部と、前記関連度に基づいて、前記複数のデータの中から、前記ワーカに依頼するタスク処理の対象となるデータを特定データとして抽出する抽出部と、抽出した前記特定データにラベル情報を、前記ワーカの機器を用いて付与させるタスク処理を前記ワーカの機器に依頼するタスクである依頼タスクを生成する生成部と、を備える。
【００４６】
なお、これらの全般的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたは記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【００４７】
（サービスの全体像）
ビッグデータを集める方法の一つとして、クラウドソーシングなど第三者へのアウトソーシングを利用する方法以外に、ユーザが入力する情報を利用する方法もある。以下では、ビッグデータを集める方法の全体像について説明する。
【００４８】
図１Ａには、実施の形態におけるシステムの全体像が示されている。
【００４９】
グループ１０００は、例えば企業、団体、家庭等であり、その規模を問わない。グループ１０００には、複数の機器１０１０である機器Ａ、機器Ｂおよびホームゲートウェイ１０２０が存在する。複数の機器１０１０には、インターネットと接続可能な機器（例えば、スマートフォン、ＰＣ、ＴＶ等）もあれば、それ自身ではインターネットと接続不可能な機器（例えば、照明、洗濯機、冷蔵庫等）も存在する。それ自身ではインターネットと接続不可能な機器であっても、ホームゲートウェイ１０２０を介してインターネットと接続可能となる機器が存在してもよい。またグループ１０００には複数の機器１０１０を使用するユーザ１が存在する。
【００５０】
データセンタ運営会社１１００には、クラウドサーバ１１１０が存在する。クラウドサーバ１１１０とはインターネットを介して様々な機器と連携する仮想化サーバである。主に通常のデータベース管理ツール等で扱うことが困難な巨大なデータ（ビッグデータ）等を管理する。データセンタ運営会社１１００は、データ管理やクラウドサーバ１１１０の管理、それらを行うデータセンタの運営等を行っている。データセンタ運営会社１１００が行っている役務についての詳細は後述する。
【００５１】
なお、データセンタ運営会社１１００は、データ管理やクラウドサーバ１１１０の運営等のみを行っている会社に限らない。例えば複数の機器１０１０のうちの一つの機器を開発・製造している機器メーカが、併せてデータ管理やクラウドサーバ１１１０の管理等を行っている場合は、機器メーカがデータセンタ運営会社１１００に該当する（図１Ｂ）。また、データセンタ運営会社１１００は一つの会社に限らない。例えば機器メーカ及び他の管理会社が共同もしくは分担してデータ管理やクラウドサーバ１１１０の運営を行っている場合は、両者もしくはいずれか一方がデータセンタ運営会社１１００に該当するものとする（図１Ｃ）。
【００５２】
サービスプロバイダ１２００は、サーバ１２１０を保有している。ここで言うサーバ１２１０とは、その規模は問わず例えば、個人用ＰＣ内のメモリ等も含む。また、サービスプロバイダがサーバ１２１０を保有していない場合もある。
【００５３】
なお、上記サービスにおいてホームゲートウェイ１０２０は必須ではない。例えば、クラウドサーバ１１１０が全てのデータ管理を行っている場合等は、ホームゲートウェイ１０２０は不要となる。また、家庭内のあらゆる機器がインターネットに接続されている場合のように、それ自身ではインターネットと接続不可能な機器は存在しない場合もある。
【００５４】
次に、上記サービスにおける情報の流れを説明する。
【００５５】
まず、グループ１０００の機器Ａ又は機器Ｂは、各ログ情報をデータセンタ運営会社１１００のクラウドサーバ１１１０に送信する。クラウドサーバ１１１０は機器Ａ又は機器Ｂのログ情報を集積する（図１Ａの（ａ））。ここで、ログ情報とは複数の機器１０１０の、例えば運転状況や動作日時等を示す情報である。例えば、テレビの視聴履歴やレコーダーの録画予約情報、洗濯機の運転日時・洗濯物の量、冷蔵庫の開閉日時・開閉回数などであるが、これらのものに限らずあらゆる機器から取得が可能なすべての情報をいう。ログ情報は、インターネットを介して複数の機器１０１０自体からクラウドサーバ１１１０に直接提供される場合もある。また複数の機器１０１０からホームゲートウェイ１０２０にログ情報が一旦集積され、ホームゲートウェイ１０２０からクラウドサーバ１１１０に提供されてもよい。また、ログ情報は、ユーザがクラウドサーバ１１１０から提供された簡単な作業（タスク）を行った結果（タスク処理結果）であってもよい。この場合、複数の機器１０１０は、ユーザ１により操作されるものであればよい。
【００５６】
次に、データセンタ運営会社１１００のクラウドサーバ１１１０は、集積したログ情報を一定の単位でサービスプロバイダ１２００に提供する。ここで、データセンタ運営会社が集積した情報を整理してサービスプロバイダ１２００に提供することの出来る単位でもいいし、サービスプロバイダ１２００が要求した単位でもいい。一定の単位と記載したが一定でなくてもよく、状況に応じて提供する情報量が変化する場合もある。前記ログ情報は、必要に応じてサービスプロバイダ１２００が保有するサーバ１２１０に保存される（図１Ａの（ｂ））。そして、サービスプロバイダ１２００は、ログ情報をユーザに提供するサービスに適合する情報に整理し、ユーザに提供するとしてもよい。また、サービスプロバイダ１２００は、他のユーザから集めたタスク処理結果を整理して、機械学習用のビッグデータとしてビッグデータの収集を依頼した依頼者に提供するとしてもよい。提供するユーザは、複数の機器１０１０を使用するユーザ１でもよいし、外部のユーザ２でもよい。ユーザへのサービス提供方法は、例えば、サービスプロバイダから直接ユーザへ提供されてもよい（図１Ａの（ｅ））。また、ユーザへのサービス提供方法は、例えば、データセンタ運営会社１１００のクラウドサーバ１１１０を再度経由して、ユーザに提供されてもよい（図１Ａの（ｃ）、（ｄ））。また、データセンタ運営会社１１００のクラウドサーバ１１１０がログ情報をユーザに提供するサービスに適合する情報に整理し、サービスプロバイダ１２００に提供してもよい。
【００５７】
なお、ユーザ１とユーザ２とは、別でも同一でもよい。ユーザ２は、機械学習用のビッグデータの収集を依頼した依頼者であってもよい。
【００５８】
以下、本開示の一態様に係るタスク生成方法等について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【００５９】
（実施の形態）
［システムの全体構成］
図２は、本実施の形態におけるワーカにタスク処理を依頼するシステムの一例を示す図である。図２に示すシステム１００は、ワーカ１が使用する機器２と、機器２とインターネット等のネットワーク３を介して接続されるタスク生成装置４と、記憶装置５と、記憶装置６とを備える。
【００６０】
システム１００は、例えばクラウドソーシングに用いられる機器であるタスク生成装置４など、例えば、機械学習用のデータ（本明細書において機械学習用データと呼ぶ場合がある）にラベル情報を付与するタスク処理を依頼する側（処理依頼側ともいう）が利用する機器である。
【００６１】
タスク生成装置４は、記憶装置５および記憶装置６と接続する。この接続は、無線による接続であってもよいし、有線による接続であってもよい。
【００６２】
機器２は、例えば、タスク処理の依頼を請け負う側（処理請負側ともいう）のものが利用する機器である。処理請負側のものをワーカともいう。
【００６３】
記憶装置５は、例えば、機械学習用データＤＢを記憶する。機械学習用データＤＢは、例えば、機械学習用のデータを複数格納する。複数の機械学習用のデータのそれぞれには、このデータに対してラベル情報を付与するタスク処理の内容が予め決められている。機械学習用のデータに含まれる情報に対して知識を有していれば、機械学習用のデータに対するラベル情報を比較的容易に付与できるものとする。
【００６４】
記憶装置６は、ワーカ情報ＤＢを記憶する。ワーカ情報ＤＢは、タスク処理の依頼を請け負うワーカ１に関する情報ワーカ情報を格納する。タスク処理の依頼を受けるワーカが複数である場合、ワーカ情報ＤＢには、各ワーカに対するワーカ情報が格納される。
【００６５】
タスク生成装置４は、タスク処理の依頼を請け負うことが可能なワーカ（例えば、ワーカ１）を予め特定する。タスク生成装置４は、複数の機械学習用のデータの中から、ワーカ１と関連度の高い機械学習用のデータを特定データとして抽出し、抽出した特定データに対してラベル情報を付与するタスク処理を依頼するための依頼タスクを生成する。特定データの抽出に関する具体的な内容は後述する。
【００６６】
また、ワーカ１と関連度の高い機械学習用のデータというのは、例えば、ワーカ１が比較的容易にラベル情報を付与できるタスク処理の対象となる機械学習用のデータである。
【００６７】
タスク生成装置４は、ネットワークを介して依頼タスクを機器２へ送信し、ワーカ１にタスク処理を行わせる。
【００６８】
ワーカ１は、機器２を用いて、依頼を受けたタスク処理を行い、タスク処理を行った結果（タスク処理結果）をタスク生成装置４へネットワークを介して送信する。
【００６９】
タスク生成装置４は、機器２から受信したタスク処理結果を特定データに対応する機械学習用のデータと関連付けて記憶装置５に記憶する。特定データに対応する機械学習用のデータと関連付けたタスク処理結果は、この機械学習用のデータのラベル情報（または、正解情報ともいう）として記憶してもよい。
【００７０】
上述の例では、タスク生成装置４が、複数の機械学習用のデータの中から、ワーカがラベル情報を比較的容易に付与できるタスク処理の対象となる機械学習用のデータを特定データして抽出する。タスク生成装置４は、抽出した特定データに対してラベル情報を付与するタスク処理の依頼を機器２へ送信する。よって、機器２を使用するワーカは、依頼を受けたタスク処理を比較的容易に行うことが予想される。
【００７１】
つまり、ワーカは短時間でラベル情報を付与できることが期待できるので、タスク処理を行う時間が長いとして、タスク処理の依頼を断る事態が少なくなると期待できる。
【００７２】
以下に、より詳細な説明を行う。
【００７３】
［ワーカ］
ワーカ１は、例えばクラウドソーシングにおけるワーカである。本実施の形態では、ネットワーク３を介して処理依頼側のタスク生成装置４からタスク処理を依頼する依頼タスクが機器２に送信される。ワーカ１は、機器２を使用してタスク処理を行う。
【００７４】
［機器］
機器２は、ワーカ１が使用する機器であり、例えば、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピューター等である。以下、図３を用いて機器２の詳細構成の一例について説明する。なお、図２に示す例では、ネットワーク３に機器２が接続する構成を示しているが、これに限定をされる必要はない。例えば、複数の機器がネットワーク３に接続しており、複数の機器のそれぞれがタスク生成装置４とネットワーク３を介して接続するのでもよい。また、複数の機器のそれぞれは、異なるワーカにより使用されるのでもよい。
【００７５】
図３は、本実施の形態における機器２の詳細構成の一例を示す図である。
【００７６】
機器２は、図３に示すように、例えば通信部２１と、表示部２２と、入力部２３と、処理部２４と、出力部２５とを備える。
【００７７】
通信部２１は、ネットワーク３を介してタスク生成装置４よりタスク処理をワーカ１に依頼されるタスクである依頼タスクを受信する。ワーカ１は、受信した依頼タスクに対し、例えば、入力部２３を用いて、依頼タスクに対する処理を処理部２４に行わせるための入力を行う。処理部２４は、入力部２３から受けとった依頼タスクに対する入力に基づく処理（タスク処理）を行い、タスク処理の結果を、通信部２１へ出力する。通信部２１は、ワーカ１による依頼タスクに対するタスク処理の結果であるタスク処理結果を、ネットワーク３を介してタスク生成装置４に送信する。通信部２１は、例えば、ハードウェア構成として、通信回路を含む。
【００７８】
表示部２２は、機器２内に有する表示機器（図示せず）もしくは機器２と接続された表示機器の表示画面に依頼タスクを表示する。
【００７９】
入力部２３は、例えば、入力デバイスである。入力デバイスとは、キーボード、マウスなどである。また、表示機器の表示画面がタッチパネル式のディスプレイである場合、入力部２３は、タッチパネルとしてもよい。
【００８０】
入力部２３は、例えば、ワーカ１からの入力を受け付ける。ワーカ１からの入力とは、例えば、通信部２１が受信した依頼タスクに対する処理の入力、または、ワーカ１のワーカ情報の入力などである。
【００８１】
ワーカ１のワーカ情報は、例えば、ワーカ１の個人属性に関する情報（属性情報）を含む。ワーカ１の属性情報とは、例えば、ワーカ１の住所、職業、年齢、性別、およびワーカ１がタスク生成装置４へアクセスした時点におけるワーカ１の位置情報に関する情報のうちの少なくとも１つを含む。
【００８２】
例えば、ワーカ１がタスク生成装置４へアクセスするときにＩＤ、パスワードが必要な場合、ワーカ１のワーカ情報は、ワーカ１がタスク生成装置４へアクセスするときに利用するＩＤ、パスワードなどの情報を含んでもよい。
【００８３】
また、ワーカ１のワーカ情報は、図示しないサーバ装置が提供する所定のＷｅｂ情報へワーカ１がアクセスするときのＩＤ、パスワードなどの情報を含んでもよい。
【００８４】
また、ワーカ１のワーカ情報は、図示しないサーバ装置が提供する所定のＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）へワーカ１がアクセスするときのＩＤ、パスワードなどの情報を含んでもよい。
【００８５】
入力部２３が受け付けた依頼タスクに対する処理の入力は、処理部２４に出力される。
【００８６】
入力部２３が受け付けたワーカ１のワーカ情報は、例えば、通信部２１に出力され、通信部２１がネットワーク３を介してタスク生成装置４に送信する。または、入力部２３が受け付けたワーカ１のワーカ情報は、例えば、処理部２４に出力され、処理部２４において、必要な処理が行われた後、通信部２１へ出力するのでもよい。この場合、処理部２４において行われる必要な処理とは、例えば、入力されたワーカ１のワーカ情報をタスク生成装置４が処理しやすいデータの形式に変換する、入力されたワーカ１のワーカ情報を暗号化するなどである。タスク生成装置４は、ワーカ１のワーカ情報を受信すると、ワーカ情報ＤＢ６１に格納する。
【００８７】
なお、ワーカ１は、例えば、タスク生成装置４を初めて利用するとき、または必要に応じて、ワーカ１が利用する機器２を用いてワーカ情報の入力を行ってもよい。
【００８８】
また、ワーカ１は、例えば、ワーカ１がタスク生成装置４へアクセスした時点におけるワーカ１の位置情報をワーカ１の属性情報に含む場合、ワーカ１が、タスク生成装置４へアクセスとき、ワーカ１の位置情報をワーカ１の属性情報としてタスク生成装置４へ送信してもよい。
【００８９】
処理部２４は、通信部２１が受信した依頼タスクを表示部２２に表示させたり、入力部２３が受け付けたワーカ１からの入力を処理したりする。本実施の形態では、処理部２４は、依頼タスクに対するワーカ１のタスク処理を実行し、タスク処理結果を生成する。
【００９０】
出力部２５は、処理部２４が生成したタスク処理結果を通信部２１に出力する。
【００９１】
機器２は、例えば、ハードウェア構成として、プロセッサ（図示せず）とメモリ（図示せず）を備える。メモリとは、例えば、半導体メモリ、ハードディスクなどの記録媒体である。メモリには、例えば、表示部２２、処理部２４および出力部２５として機能させるためのプログラムがそれぞれ記録されている。機器２は、例えば、これらのプログラムをプロセッサに実行させることで、表示部２２、処理部２４および出力部２５がそれぞれ機能する。
【００９２】
また、機器２は、表示部２２、処理部２４および出力部２５の機能を組み込んだ集積回路を用いる構成であってもよい。
【００９３】
または、機器２は、例えば、プロセッサ（図示せず）とメモリ（図示せず）を備え、表示部２２、処理部２４および出力部２５のうちの少なくとも１つを機能させるプログラムをメモリに記憶し、集積回路を用いて残りを構成するのでもよい。
【００９４】
なお、機器２は、図１Ａに示す例では、機器１０１０に対応する。
【００９５】
［記憶装置］
図４および図５は、本実施の形態における記憶装置の詳細構成の一例である。図６は、本実施の形態における記憶装置の詳細構成の別の一例である。
【００９６】
記憶装置５は、タスク生成装置４がアクセス可能な記憶装置であり、機械学習用データＤＢ５１と、解析データ５２とを記憶している。
【００９７】
機械学習用データＤＢ５１は、処理依頼側が所望する機械学習用のビッグデータが格納されている。機械学習用のビッグデータとは、複数の機械学習用のデータの集まりである。なお、複数の機械学習用のデータのそれぞれを、訓練データともいうこともある。複数の機械学習用のデータは、それぞれ、画像のデータ、音声のデータおよびテキストデータのうちのいずれかのデータで構成されてもよいし、これらを組み合わせたデータで構成されていてもよい。
【００９８】
なお、機械学習用データＤＢ５１には、例えば、複数のデータのうちいずれかに、過去にタスク処理の依頼がなされており、依頼を受けたワーカにおいて、このデータと、このデータに対するタスク処理がなされた結果に対応するタスク処理結果とが関連付けて記憶されているとしてもよい。
【００９９】
また、機械学習用データＤＢ５１には、複数のデータのそれぞれと共に、複数のデータそれぞれを取得した位置を示す位置情報を記憶しているとしてもよい。
【０１００】
位置情報が示す位置とは、例えば、郵便番号、国、県もしくは州、市、町、村、住所、または経度緯度などを用いて示される情報である。
【０１０１】
例えば、複数のデータのうちの１つが画像のデータである場合、画像のデータ含まれる被写体の位置、または、被写体を撮影した位置を示す情報が位置情報に対応する。例えば、複数のデータのうちの１つが音声のデータである場合、音声のデータを録音した位置を示す情報が、音声データを取得した位置情報に対応する。例えば、複数のデータのうちの１つがテキストデータである場合、テキストデータを作成した位置を示す情報がテキストデータを取得した位置情報に対応する。
【０１０２】
解析データ５２は、機械学習用データＤＢ５１に格納されている複数の機械学習用のデータに対して解析された情報である。複数の機械学習用のデータのそれぞれは、例えば、予め解析がなされている。
【０１０３】
例えば、システム１００は、機械学習用データＤＢ５１に格納されている複数の機械学習用のデータをそれぞれ解析する解析装置（図示せず）を備えてもよい。例えば、タスク生成装置４が解析装置を備えてもよい。なお、機械学習用データＤＢ５１と解析データ５２とがあれば、本実施の形態は実現できるため、解析装置は、本実施の形態のシステム１００に必ずしも必要ない。
【０１０４】
解析装置は、複数の機械学習用のデータをそれぞれ解析し、解析した結果に対応する解析情報を解析データ５２に格納する。解析した結果とは、例えば、機械学習用のデータの内容に関する情報である。
【０１０５】
機械学習用のデータが画像のデータである場合、画像のデータに対応する解析情報とは、例えば、その画像に含まれる人物または物に関する情報である。人物に関する情報とは、例えば画像に含まれる人物の年齢、性別などに関する情報である。物に関する情報とは、例えば、画像に含まれる物の種類（交通標識、建物など）などに関する情報である。解析装置は、例えば、既存の画像認識処理を用いて画像のデータを解析して、これら情報を得ることができる。
【０１０６】
なお、例えば、解析装置は、既存の画像認識処理を用いて画像に含まれる人物の着物、物、または背景を解析することで、画像に含まれる人物または物の場所、または人物の職業、嗜好などを特定できるのであれば、解析情報は、更に、これらに関する情報を含んでもよい。
【０１０７】
機械学習用のデータが音声のデータである場合、音声のデータに対応する解析情報とは、例えば、その音声を発する人物または物に関する情報である。人物に関する情報とは、例えば音声を発する人物の年齢、性別などの情報である。物に関する情報とは、例えば、音声に含まれる物の種類（教会のベル、ブザーなど）などの情報である。解析装置は、例えば、既存の音声認識処理を用いて音声のデータを解析して、これらに関する情報を得ることができる。
【０１０８】
なお、例えば、解析装置は、既存の音声認識処理を用いて人物が発する声の内容、音声に含まれる周囲の音など解析することで、声を発する人物が用いる言語、人物の位置、職業、嗜好などを特定できるのであれば、解析情報は、更に、これらに関する情報を含んでもよい。
【０１０９】
また、例えば、解析装置は、既存の音声認識処理を用いて物が発する音、音声に含まれる周囲の音など解析し、音を発する物の位置などを特定できるのであれば、解析情報は、更に、これらに関する情報を含んでもよい。
【０１１０】
機械学習用のデータがテキストデータである場合、テキストデータに対応する解析情報とは、例えば、テキストデータに含まれるテキストの内容に関する情報である。テキストに関する情報とは、例えば、テキストに含まれる文字、文字列、単語、もしくは文章、これらに対応する言語などに関する情報（例えば、英語、中国語、ドイツ語、日本語など）を含んでもよい。解析装置は、例えば、既存の文字認識処理を用いてテキストデータを解析してこれらの情報を得ることができる。
【０１１１】
なお、例えば、解析装置は、既存の文字認識処理を用いてテキストを作成する人物の位置、年齢、性別、職業、嗜好などを特定できるのであれば、解析情報は、更に、これらに関する情報を含んでもよい。
【０１１２】
なお、解析装置が用いる画像認識処理、音声認識処理、および文字認識処理は、それぞれ既存の処理であるため、ここでは詳細な説明を省略する。
【０１１３】
本実施の形態では、解析データ５２は、例えば、複数の機械学習用のデータのそれぞれに対応する解析情報を含む。このとき、各解析情報は、複数の機械学習用のデータのうちのいずれのデータを解析したものであるのかを関連付けて解析データ５２に格納されている。
【０１１４】
ここで、解析情報は、例えば、複数の機械学習用のデータのそれぞれが取得された位置に関する情報（位置情報）を含むとしてもよい。
【０１１５】
なお、機械学習用のデータが、画像のデータ、音声のデータおよびテキストデータの組み合わせで構成される場合、この機械学習用のデータに対応する解析情報は、構成されるデータの組み合わせに応じて適宜、解析装置が画像認識処理、音声認識処理および文字認識処理のいずれかを行い、得た情報を含む。
【０１１６】
記憶装置６は、タスク生成装置４がアクセス可能な記憶装置であり、ワーカ情報ＤＢ６１を記憶している。本実施の形態では、ワーカ情報ＤＢ６１には、ワーカが利用する機器から受信したワーカの個人属性に関する属性情報を含むワーカ情報が格納されている。ワーカが複数である場合、各ワーカの個人属性に関する属性情報を含むワーカ情報がワーカ情報ＤＢ６１に格納される。
【０１１７】
本実施の形態では、ワーカ１の属性情報を含むワーカ情報を例に説明をする。ワーカ１以外のワーカの属性情報を含むワーカ情報についても同様の構成であるため、ここでは詳細な説明を省略する。
【０１１８】
なお、タスク生成装置４は、所定のＷｅｂ情報を提供するＷｅｂサーバ装置（図示せず）からワーカ１のアクセス履歴を取得し、ワーカ情報ＤＢ６１のワーカ１に対応するワーカ情報に格納してもよい。この場合、ワーカ１が所定のＷｅｂ情報へアクセスするときに用いるＩＤ、パスワードなどの情報を予め、ワーカ情報ＤＢ６１に記憶しておけば、タスク生成装置４は、Ｗｅｂサーバ装置（図示せず）へアクセスし、ワーカ１のアクセス履歴を取得できる。
【０１１９】
例えば、ワーカ１のアクセス履歴にワーカ１が、Ｗｅｂサーバ装置（図示せず）へアクセスした場所および時刻を示す情報が含まれている場合、タスク生成装置４は、図示しない解析装置を用いてアクセス履歴を解析し、ワーカ１の位置を特定できる。
【０１２０】
また、タスク生成装置４は、所定のＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）を提供するＳＮＳサーバ装置（図示せず）から、ワーカ１のアップロード履歴を取得して、ワーカ情報ＤＢ６１のワーカ１に対応するワーカ情報に格納してもよい。
【０１２１】
この場合、ワーカ１が所定のＳＮＳへアクセスするときに用いるＩＤ、パスワードなどの情報を予め、ワーカ情報ＤＢ６１に記憶しておけば、タスク生成装置４は、ＳＮＳサーバ装置へアクセスし、ワーカ１のアップロード履歴を取得できる。
【０１２２】
例えば、タスク生成装置４は、取得したアップロード履歴から図示しない解析装置を用いて、ワーカ１がアップロードした内容を解析し、ワーカ１の嗜好を特定してもよい。
【０１２３】
また、ワーカ１の属性情報は、例えば、ワーカ１が機器２を用いてネットワーク３を介してアクセス時に用いた機器２の場所を示す位置情報を含んでもよい。
【０１２４】
さらに、ワーカ１の属性情報は、ワーカ１の年齢に関する情報を含んでもよい。ワーカ１の年齢に関する情報とは、例えば、ワーカ１の年齢を示す情報であってもよいし、ワーカ１の年齢に対応する年代（１０年代、２０年代など）を示す情報であってもよい。
【０１２５】
また、ワーカ１の属性情報は、前記一のワーカ１の性別に関する情報を含んでもよい。性別に関する情報とは、ワーカ１が男性または女性の何れであるのかを示す情報である。
【０１２６】
なお、図４および図５に示すように記憶装置５および記憶装置６は、物理的に別体である例を説明したが、これに限定をされない。例えば、記憶装置５および記憶装置６を物理的に一体の記憶装置７としてもよい。この場合、例えば、図６に示すように記憶装置７に、機械学習用データＤＢ５１と、解析データ５２と、ワーカ情報ＤＢ６１が記憶される。
【０１２７】
要するに、タスク生成装置４が機械学習用データＤＢ５１と、解析データ５２と、ワーカ情報ＤＢ６１とのそれぞれにアクセス可能であれば、機械学習用データＤＢ５１と、解析データ５２と、ワーカ情報ＤＢ６１を記憶する記憶装置の態様は、どのような態様でもよい。例えばタスク生成装置４は、記憶装置（図示せず）を備え、記憶装置は機械学習用データＤＢ５１と、解析データ５２と、ワーカ情報ＤＢ６１を記憶する構成であってよい。
【０１２８】
［タスク生成装置］
タスク生成装置４は、例えば、処理依頼側のものが利用する機器である。処理依頼側のものとは、例えば、タスク生成装置４を操作するもの、または管理するものである。タスク生成装置４は、処理依頼側が所望する機械学習用のビッグデータを収集するために、ワーカにタスク処理を依頼するためタスク（依頼タスク）を生成する。ここで、タスク生成装置４は、例えば、サーバ装置を用いて構成してもよいし、クラウドサーバを構成する装置の一部を用いて構成してもよい。
【０１２９】
本実施の形態では、タスク処理は、例えば、複数の機械学習用のデータのうちの少なくとも１つを特定データとして抽出し、抽出した少なくとも１つの機械学習用のデータのそれぞれに対して機械学習用のラベル情報を付与する処理である。
【０１３０】
本実施の形態では、依頼タスクは、例えば、ワーカ情報ＤＢ６１に登録されている複数のワーカのうちのワーカ１が利用する機器へ送信されるタスクである。
【０１３１】
以下、図７を用いてタスク生成装置４の詳細構成の一例について説明する。
【０１３２】
図７は、本実施の形態におけるタスク生成装置の詳細構成の一例を示す図である。
【０１３３】
タスク生成装置４は、図７に示すように、受信部４１と、算出部４２と、抽出部４３と、生成部４４と、計測部４５と、送信部４６とを備える。
【０１３４】
以下では、タスク生成装置４は、複数のワーカうちの一人であるワーカ１にタスク処理を依頼する依頼タスクを生成する場合を例に挙げて説明する。
【０１３５】
タスク生成装置４は、例えば、ハードウェア構成として、プロセッサ（図示せず）とメモリ（図示せず）を備える。メモリとは、例えば、半導体メモリ、ハードディスクなどの記録媒体である。メモリには、例えば、タスク生成装置４において、実現されるべき機能に対応するプログラムが記録されている。プログラムとは、例えば、算出部４２、抽出部４３、生成部４４、および計測部４５としてそれぞれ機能させるためのプログラムである。
【０１３６】
タスク生成装置４は、例えば、これらのプログラムをプロセッサに実行させることで、算出部４２、抽出部４３、生成部４４、および計測部４５がそれぞれ機能する。
【０１３７】
または、タスク生成装置４は、例えば、算出部４２、抽出部４３、生成部４４、および計測部４５としてそれぞれ機能するための集積回路を備える構成であってもよい。
【０１３８】
または、タスク生成装置４は、例えば、プロセッサ（図示せず）とメモリ（図示せず）を備え、算出部４２、抽出部４３、生成部４４、および計測部４５のうちの少なくとも１つを機能させるプログラムをメモリに記憶し、集積回路を用いて残りを構成するのでもよい。
【０１３９】
例えば、複数のワーカは、それぞれ、使用する機器からネットワーク３を介してタスク生成装置４に初めてアクセスするとき、使用する機器からワーカの個人属性に関する属性情報を含むワーカ情報をタスク生成装置４へ送信する。
【０１４０】
受信部４１は、複数のワーカそれぞれが利用する機器から、ワーカ情報を受信する。受信した各ワーカのワーカ情報は、ワーカ情報ＤＢ６１に格納される。なお、各ワーカは、ワーカ情報を送信した後、使用する機器からタスク生成装置４へ再度アクセスするとき、送信すべきワーカ情報があれば必要に応じて送信する。送信すべきワーカ情報とは、例えば、ワーカがタスク生成装置４へアクセスするときにおけるワーカまたは機器の位置を示す位置情報である。本実施の形態では位置情報は、ワーカの属性情報に含まれる情報であり、属性情報はワーカのワーカ情報に含まれる情報である。よって、位置情報はワーカの属性情報でもあり、ワーカ情報でもある。タスク生成装置４は、ワーカが使用する機器から再度、位置情報を含む情報を受信すると、ワーカ情報ＤＢ６１に格納されるワーカ１のワーカ情報、具体的にはワーカ１の属性情報に含まれる位置情報を受信した位置情報に更新する。
【０１４１】
本実施の形態では、受信部４１は、ワーカ１の個人属性に関する属性情報を含むワーカ情報を機器２から受信する例を説明する。受信部４１は、例えば、ハードウェア構成として、受信回路を含む。タスク生成装置４は、受信したワーカ１のワーカ情報をワーカ情報ＤＢ６１に格納する。
【０１４２】
算出部４２は、受信部４１で受信したワーカ１のワーカ情報（または、ワーカ情報ＤＢ６１に格納されたワーカ１のワーカ情報）と複数の解析情報のそれぞれとの関連度を算出する。複数の解析情報は、複数の機械学習用のデータのそれぞれに対応する。
【０１４３】
本実施の形態では、算出部４２は、複数の機械学習用のデータのそれぞれについて、受信部４１で受信したワーカ１のワーカ情報と複数の機械学習用のデータのそれぞれに対応する解析情報との関連度を算出する。
【０１４４】
ここで、例えば、ワーカ１の属性情報には、ワーカ１が利用する機器２からタスク生成装置４にアクセスした時点のワーカ１の位置情報が含まれているとする。
【０１４５】
この場合、例えば、ワーカ１が利用する機器２がタスク生成装置４にアクセスするとき、ワーカ１の位置情報を入力し、入力した位置情報を含むワーカ１の属性情報をタスク生成装置４へ送信してもよい。
【０１４６】
または、例えば、機器２が図示しないＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）機能を有する携帯機器である場合、機器２はタスク生成装置４にアクセスするとき、機器２自身の位置を検出し、検出した位置をワーカ１の位置情報として属性情報に含め、タスク生成装置４へ送信してもよい。例えば、ワーカ１が機器２を携帯する場合、機器２の位置からワーカ１の位置を特定することができる。
【０１４７】
また、解析情報には、対応する機械学習用のデータが取得された位置を示す位置情報が含まれているとする。
【０１４８】
この場合、算出部４２は、ワーカ１が使用する機器２の位置情報またはワーカ１の個人属性に含まれる位置情報と、機械学習用のデータそれぞれに対応する解析情報に含まれる位置情報とから算出する距離に基づいて、関連度を算出する。
【０１４９】
算出部４２は、例えば、算出した距離が近いほど、関連度を高く算出する。
【０１５０】
ワーカ１の個人属性に含まれる位置情報は、例えば、ワーカ１が住む場所を示す郵便番号、国、県（又は州）、市、町、および村を含み、機械学習用のデータに対応する位置情報は、例えば、機械学習用のデータを取得した場所を示す郵便番号、国、県（又は州）、市、町、および村を含む。郵便番号、国、県（又は州）、市、町、村が特定されると、一定の範囲が特定される。
【０１５１】
村により特定される範囲は、町により特定される範囲よりも狭い。町により特定される範囲は、市により特定される範囲よりも狭い。市により特定される範囲は、県（または州）により特定される範囲よりも狭い、県（または州）により特定される範囲は、国により特定される範囲よりも狭い。
【０１５２】
郵便番号が、例えば、国、県（又は州）、市までを特定できる場合、特定できる市の中に含まれる町の範囲は、郵便番号により特定される範囲よりも狭い。
【０１５３】
ワーカ１の属性情報に含まれる位置情報が示す場所と、機械学習用のデータに対応する位置情報が示す場所が一致する場合、一致する場所により特定される範囲が狭いほど、算出部４２は、これら２つの場所の間の距離は近いと判断し、関連度をより高く算出する。
【０１５４】
算出部４２は、例えば、一致する場所が、国、県（又は州）、市、町、村の順で関連度を高く算出する。
【０１５５】
また、ワーカ１の属性情報に含まれる位置情報および機械学習用のデータに対応する位置情報の一方が住所を示し、他方の位置情報が場所を示す場合、算出部４２は、例えば、住所に示される郵便番号、国、県（又は州）、市、町、村のいずれかが、他方の位置情報が示す郵便番号、国、県（又は州）、市、町、村のいずれかと一致するかどうかを調べる。一致する場合、算出部４２は一致する場所に基づいて、関連度を算出すればよい。
【０１５６】
また、ワーカ１の属性情報に含まれる位置情報および機械学習用のデータに対応する位置情報の一方の位置情報が、緯度経度を示し、他方の位置情報が場所または住所を示す場合、算出部４２は、例えば、一方の位置情報に示される緯度経度の情報から、緯度経度に対応する場所または住所の情報を算出する。算出部４２は、例えば、緯度経度の情報を送信部４６から地図情報を提供する前述のサーバ装置（図示せず）へネットワーク３を介して送信し、地図情報を提供するサーバ装置から応答情報として、送信される場所又は住所の情報を受信部４１から受け取ってもよい。
【０１５７】
算出部４２は、算出した場所または住所と、他方の位置情報が示す場所または住所とを比較すればよい。
【０１５８】
また、ワーカ１の属性情報に含まれる位置情報が示す場所および機械学習用のデータに対応する位置情報が示す場所がともに緯度経度である場合、これらの情報から距離を算出し、算出した距離に基づいて、関連度を算出すればよい。
【０１５９】
また、例えば、ワーカ１の属性情報に、ワーカ１の年齢に関する情報が含まれているとする。また、解析情報には、例えば、対応する機械学習用のデータに含まれる人物に関する年齢情報が含まれているとする。
【０１６０】
この場合、算出部４２は、ワーカ１の属性情報に含まれる年齢に関する情報と、該当する解析情報に含まれる人物に関する年齢情報とに基づいて、関連度を算出する。
【０１６１】
算出部４２は、例えば、ワーカ１の属性情報に含まれるワーカ１の年齢と、解析情報に含まれる年齢情報が示す年齢との差が小さいほど、関連度を高く算出する。
【０１６２】
また、例えば、ワーカ１の属性情報に、ワーカ１の性別に関する情報が含まれているとする。また、解析情報には、例えば、対応する機械学習用のデータに含まれる人物の性別情報が含まれているとする。
【０１６３】
この場合、算出部４２は、例えば、ワーカ１の属性情報に含まれるワーカ１の性別に関する情報と、解析情報に含まれる人物の性別情報とに基づいて、関連度を算出する。
【０１６４】
算出部４２は、ワーカ１の性別と、解析情報に含まれる人物の性別が一致する場合の関連度を、そうでない場合に比べて高く算出する。また解析情報に含まれる複数の人物の性別が含まれる場合、算出部４２は、ワーカ１の性別と一致する、解析情報に含まれる人物の数が多いほど関連度を高く算出するのでもよい。
【０１６５】
つまり、解析情報に対応する機械学習用のデータに複数の人物が含まれている場合、複数の人物のうちワーカ１の性別と同じ性別の人物が多く含まれるデータほど関連度が高く算出される。
【０１６６】
また、例えば、ワーカ１の属性情報に、ワーカ１の職業に関する情報が含まれているとする。また、解析情報には、例えば、対応する機械学習用のデータに含まれる人物の職業を示す情報（職業情報）が含まれているとする。
【０１６７】
この場合、算出部４２は、例えば、ワーカ１の属性情報に含まれるワーカ１の職業に関する情報と、解析情報に含まれる人物の職業とに基づいて、関連度を算出する。
【０１６８】
算出部４２は、ワーカ１の性別と、解析情報に含まれる人物の職業が一致する場合の関連度を、そうでない場合に比べて高く算出する。
【０１６９】
また、受信したワーカ１のワーカ情報（または、ワーカ情報ＤＢ６１に格納されたワーカ１のワーカ情報）にワーカ１の位置情報、ワーカ１の年齢に関する情報およびワーカ１の性別に関する情報、およびワーカ１の職業に関する情報のうちの１のみがワーカ１の属性情報として含まれる場合、この情報と同じ情報を含む解析情報のそれぞれとの関連度を算出すればよい。
【０１７０】
また、受信したワーカ１のワーカ情報に、ワーカ１の年齢に関する情報およびワーカ１の性別に関する情報、およびワーカ１の職業に関する情報のうちの２つ以上がワーカ１の属性情報として含まれる場合、これらの情報のうちのいずれかと同じ情報を含む解析情報との関連度を算出すればよい。
【０１７１】
抽出部４３は、算出部４２により算出された関連度に基づいて、複数の機械学習用のデータの中から少なくとも１つを、特定データとして抽出する。例えば、抽出部４３は、算出部４２により算出された関連度が、予め定めた閾値よりも高い関連度となる解析情報に対応する機械学習用のデータを特定データとして抽出する。所定の閾値よりも高い関連度となる解析情報が複数ある場合、抽出部４３は、それぞれの解析情報に対応する機械学習用のデータを特定データとして抽出してもよいし、いずれかの解析情報に対応する機械学習用のデータを特定データとして抽出してもよい。
【０１７２】
算出部４２は、ワーカ１のワーカ情報に含まれる属性情報のうち、ワーカ１の位置情報、ワーカ１の年齢に関する情報およびワーカ１の性別に関する情報、およびワーカ１の職業に関する情報のいずれかと、同じ情報を含む解析情報との関連度を算出している。
【０１７３】
抽出部４３が用いる閾値は、ワーカ１の位置情報、ワーカ１の年齢に関する情報およびワーカ１の性別に関する情報、およびワーカ１の職業に関する情報のそれぞれに対して異なる閾値を設定してもよいし、解析情報毎に異なる閾値を設定してもよい。
【０１７４】
また、抽出部４３は、更に、例えば、特定データに対応する機械学習用のデータについて、過去にラベル情報を付与するタスク処理が依頼された回数が、予め定めた閾値よりも少ないものを特定データとして抽出してもよい。
【０１７５】
抽出部４３により抽出された特定データが、ワーカ１に依頼するタスク処理の対象となる。ワーカ１に依頼するタスク処理とは、特定データに対するラベル情報を付与する処理である。
【０１７６】
このようにして、抽出部４３は、複数の機械学習用のデータの中から、ワーカ１のワーカ情報に適応した特定データを抽出することができる。
【０１７７】
生成部４４は、抽出部４３で抽出された特定データにラベル情報を付与させるタスク処理をワーカ１に依頼するタスクである依頼タスクを生成する。
【０１７８】
ここで、生成部４４は、特定データだけを含めた依頼タスクを生成する場合に限らない。生成部４４は、特定データとして抽出された機械学習用のデータと、この機械学習用のデータを解析した解析情報に基づき予め用意された複数のラベル候補情報と、ワーカ１に複数のラベル候補情報から一を選択させ、選択されたラベル候補情報をラベル情報として機械学習用のデータに付与させるための選択情報とを含めた依頼タスクを生成してもよい。
【０１７９】
計測部４５は、複数の機械学習用のデータそれぞれについて依頼タスクの生成に利用された回数（以下、“利用回数”と呼ぶ場合がある）を計測する。本実施の形態では、計測部４５は、抽出部４３が抽出した特定データについての利用回数を増分する。なお、この利用回数は計測部４５に保持されているとしてよいし、機械学習用データＤＢ５１に保持されるとしてよい。
【０１８０】
送信部４６は、生成部４４が生成した依頼タスクを、ワーカ１が使用する機器２に、ネットワーク３を介して送信する。送信部４６は、例えば、ハードウェア構成として、送信回路を含む。
【０１８１】
［タスク生成装置の動作］
次に、以上のように構成されたタスク生成装置４の動作について説明する。
【０１８２】
図８は、本実施の形態におけるタスク生成装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【０１８３】
ワーカ１は、機器２を使用し、ネットワーク３を介してタスク生成装置４に対して、タスク処理の作業を行える旨を通知したり、タスク処理の作業ができる時間帯を予め通知していたりしているとする。
【０１８４】
タスク処理の作業を行える旨を通知したワーカ１を特定する。この場合、まず、機器２からの通知をうけたタスク生成装置４は、通知したワーカ１のワーカ情報がワーカ情報ＤＢ６１に登録済みかどうかを確認する（Ｓ１１）。本実施の形態では、タスク生成装置４は、ワーカ１のワーカ情報が記憶装置６に記憶されているかどうかを確認する。
【０１８５】
Ｓ１１において、ワーカ情報が登録済みでない場合（Ｓ１１でＮｏ）、タスク生成装置４は、ワーカ情報の入力を依頼する（Ｓ１２）。そして、タスク生成装置４は、機器２からワーカ１のワーカ情報を受信すると（Ｓ１３）、Ｓ１４に進む。本実施の形態では、タスク生成装置４は、ワーカ１のワーカ情報が記憶装置６に記憶されていない場合、機器２にワーカ１についてのワーカ情報の送信を依頼する通知を行う。そして、タスク生成装置４は、機器２からワーカ１のワーカ情報を受信すると、受信したワーカ１のワーカ情報を記憶装置６に記憶（または、ワーカ情報ＤＢ６１に登録）し、Ｓ１４に進む。
【０１８６】
一方、Ｓ１１において、ワーカ１のワーカ情報がワーカ情報ＤＢ６１に登録済みの場合（Ｓ１１でＹｅｓ）、タスク生成装置４は、ワーカ１のワーカ情報と、複数の機械学習用のデータのそれぞれとの関連度を算出する（Ｓ１４）。本実施の形態では、タスク生成装置４は、ワーカ１のワーカ情報が記憶装置６に記憶されている場合、ワーカ１のワーカ情報と複数の解析情報のそれぞれとの関連度を算出する。
【０１８７】
次に、タスク生成装置４は、ワーカ情報に適応した特定データを抽出する（Ｓ１５）。タスク生成装置４は、例えば、ワーカ１のワーカ情報との関連度が予め定めた閾値よりも大きな関連度となる解析情報に対応する機械学習用のデータを特定データとして抽出するのでもよい。
【０１８８】
また、例えば、タスク生成装置４は、複数の機械学習用のデータのそれぞれについて、過去に依頼タスクの生成に利用された回数を調べてもよい。タスク生成装置４は、この回数が予め定めた閾値よりも少ない機械学習用のデータであって、かつ対応する解析情報とワーカ１のワーカ情報との関連度が予め定めた閾値よりも大きな関連度となるものを特定データとして抽出してもよい。
【０１８９】
本実施の形態では、タスク生成装置４は、後者の処理を用いて特定データとして、複数の機械学習用のデータの中から１つ抽出するものを例に説明をする。
【０１９０】
Ｓ１５により抽出された特定データについて、ワーカ１にラベル情報を付与させるタスク処理を依頼することになる。
【０１９１】
次に、タスク生成装置４は、特定データの利用回数を計測する（Ｓ１６）。本実施の形態では、タスク生成装置４は、抽出した特定データについての利用回数を「１」増分する。
【０１９２】
次に、タスク生成装置４は、特定データに対する依頼タスクを生成する（Ｓ１７）。本実施の形態では、タスク生成装置４は、抽出された特定データにラベル情報を付与させるタスク処理をワーカ１に依頼するタスクである依頼タスクを生成する。ここで、依頼タスクは、特定データとして抽出された機械学習用のデータと、機械学習用のデータを解析した解析情報に基づき予め用意された複数のラベル候補情報と、ワーカ１に複数のラベル候補情報から一を選択させ、選択された一のラベル候補情報をラベル情報として機械学習用のデータに付与させるための選択情報とを含んでいる。なお、依頼タスクは、特定データのみ、または、特定データおよび複数のラベル情報を含むとしてもよい。
【０１９３】
次に、タスク生成装置４は、生成した依頼タスクを送信する（Ｓ１８）。本実施の形態では、タスク生成装置４は、ワーカ１が使用する機器２に生成した依頼タスクを送信する。
【０１９４】
最後に、タスク生成装置４は、依頼タスクに対するタスク処理結果を受信する（Ｓ１９）。本実施の形態で、タスク生成装置４は、ワーカ１が行った依頼タスクに対するタスク処理結果を機器２から受信する。
【０１９５】
なお、特定データとしての機械学習用のデータの抽出において、過去に依頼タスクの生成に利用された回数を考慮しないのであれば、Ｓ１６は必ずしも必要な処理ではない。
【０１９６】
このようにして、タスク生成装置４は、複数の解析情報のそれぞれとワーカ情報とから、ワーカ１に対する依頼タスクであって当該複数の機械学習用のデータの中から抽出した特定データを含む依頼タスクを生成することができる。
【０１９７】
上述の説明では、タスク生成装置４は、ワーカ情報ＤＢ６１に登録されたワーカ１に対する依頼タスクをワーカ１の機器２へ送信する構成について説明をしたが、これに限定をされるものではない。
【０１９８】
例えば、タスク生成装置４は、ワーカ１の他に図示しないワーカ２が利用する機器からワーカ２が作業を行える旨の通知、または作業を行える時間帯の通知を受信した場合についても、上述の処理をワーカ２のワーカ情報を用いて行えば、ワーカ２に適応した特定データを抽出し、対応する依頼タスクをそれぞれ生成できる。よって、ワーカ１およびワーカ２の機器へそれぞれ生成した依頼タスクを送信することができる。
【０１９９】
［ワーカの作業］
次に、機器２を使用するワーカ１の作業（タスク処理）について説明する。
【０２００】
図９は、本実施の形態におけるワーカのタスク処理の一例を示すフローチャートである。図１０は、本実施の形態におけるワーカのワーカ情報の入力画面の一例である。図１１、図１２および図１３は、本実施の形態におけるワーカのタスク処理を行う選択画面の一例である。
【０２０１】
ワーカ１は、機器２を使用し、ネットワーク３を介してタスク生成装置４に対して、タスク処理を行える旨を通知したとする。
【０２０２】
この場合、まず、機器２は、ワーカ１のワーカ情報が登録済みかどうかを確認する（Ｓ２１）。ワーカ１のワーカ情報が登録済みでない場合（Ｓ２１でＮｏ）、例えば図１０のような表示画面を提示し、ワーカ１に住所等のワーカ情報を入力させ（Ｓ２２）、Ｓ２３に進む。図１０に示す例では、例えば、ワーカ１の郵便番号、住所が機器２の表示機器の表示画面に出力されている例を示している。ワーカ１は、例えば、入力部２３を用いて、郵便番号、住所の右に位置する入力ボックスにそれぞれ、郵便番号、住所を入力し、タスク生成装置４へ送信する指示を行うことにより、入力した郵便番号、および住所がワーカ１を特定する情報が関連付けてタスク生成装置４へ送信される。
【０２０３】
ワーカ１を特定する情報とは、例えば、ワーカ１の名前、ＩＤなどの情報であってもよい。ワーカ１を特定する情報は、例えば、ワーカ１が利用する機器２に予め記憶されていてもよいし、入力部２３を用いて入力するのでもよい。
【０２０４】
図１０に示す例は、一例である。例えば、ワーカ１の国籍、職業、年齢および性別のうちの少なくとも１つを更に入力するような構成であってもよい。
【０２０５】
または、ワーカ１の所定のＷｅｂｓｉｔｅへのアクセス履歴、および所定のＳＮＳへのデータのワーカ１のアップロード履歴のうち少なくとも一つへタスク生成装置４がアクセスするための情報を入力するのでもよい。アクセス履歴およびアップロード履歴には、例えば、ワーカ１の個人属性に関する属性情報が含まれており、タスク生成装置４が、アクセス履歴またはアップロード履歴へアクセスすることで、ワーカ１の個人属性に関する属性情報を取得し、取得したワーカ１の個人属性に関する属性情報をワーカ１のワーカ情報として記憶装置６に記憶してもよい。
【０２０６】
一方、Ｓ２１において、ワーカ１のワーカ情報が登録済みの場合（Ｓ２１でＹｅｓ）、機器２は、タスク生成装置４にワーカ情報を送信する（Ｓ２３）。なお、タスク生成装置４にすでにワーカ１のワーカ情報が保持している場合には、ワーカ１のワーカ情報を送信せず、ワーカ１を特定できるワーカ名とワーカ１のワーカ情報へアクセスするためのパスワード等を送信するとしてもよい。
【０２０７】
次に、機器２は、依頼タスクを受信する（Ｓ２４）。本実施の形態では、機器２は、タスク生成装置４より、ワーカ１に対して生成された依頼タスクを受信する。
【０２０８】
次に、機器２は、タスク処理を実行させる（Ｓ２５）。
【０２０９】
ここで、機器２は、例えば、図１１に示すように、特定データを含む「画像Ｔａ、画像Ｔｂ、画像Ｔｃ」を表示し、予め用意されたラベル情報「Ｘ」を付与すべきと思う画像を選択させるとしてもよい。これにより、ワーカ１は、提示された選択肢のうちから適切なものを選択するだけで、特定データに対してラベル情報を付与する処理（タスク処理）を実行できる。
【０２１０】
また、機器２は、例えば、図１２に示すように、特定データの一として画像の道路標識を提示し、ラベル候補（または、選択肢ともいう）として「双方向通行禁止、一旦停止、減速」を提示し、ワーカ１に選択肢のうちの１つを選択させてもよい。また、機器２は、例えば、図１３に示すように、特定データとして画像の道路標識を提示し、選択肢として「双方向通行禁止、一旦停止、減速」を提示し、ワーカ１に選択肢のうちの１つを選択させてもよい。
【０２１１】
これにより、ワーカ１は、提示された選択肢のうちから適切なものを選択するだけで、特定データに対してラベル情報を付与する処理を実行できる。
【０２１２】
最後に、機器２は、タスク処理が終了するとタスク処理結果を送信する（Ｓ２６）。タスク処理結果とは、例えば、提示された選択肢のうちの何れをワーカ１が選択したのかを示す情報である。図１３に示す例では、提示された「双方向通行禁止、一旦停止、減速」のうちの何れをワーカ１が選択したのかを示す情報である。
【０２１３】
タスク生成装置４は、受信部４１が受信したタスク処理結果を機器２へ送信した依頼タスクに含まれる特定データに対応する機械学習用のデータと関連付けて、機械学習用データＤＢ５１に格納する。
【０２１４】
タスク生成装置４は、機械学習用のデータと関連付けたタスク処理結果を機械学習用のデータのラベル情報（正解情報）として管理してもよい。
【０２１５】
また、同一の特定データに対しラベル情報を付与するタスク処理を複数のワーカへタ依頼した結果、機械学習用のデータと関連付けたタスク処理結果が複数ある場合、タスク生成装置４は、これらのタスク処理結果のいずれかを機械学習用のデータのラベル情報として管理してもよいし、同じ内容のタスク処理結果の数がより多いものを機械学習用のデータのラベル情報として管理してもよい。
【０２１６】
［実施の形態の効果等］
以上のように、本実施の形態によれば、ワーカにタスク処理を依頼するシステムにおいて、複数のワーカのそれぞれによるタスク処理を行うのに要する時間のばらつき、および複数のワーカのそれぞれから得られるタスク処理結果の品質のばらつき、を抑制することができるタスク生成方法およびタスク生成装置を実現できる。
【０２１７】
例えば、図１２に示す特定データとしての機械学習用のデータの一は、ドイツの道路標識を含む画像のデータである。そのため、例えば、ワーカ１のワーカ情報にワーカ１がドイツ人であることを示す場合、またはワーカ１の住所がドイツ国内であることを示す場合であり、かつ、図１２に示すドイツの道路標識を含む画像のデータ（機械学習用のデータ）に対応する解析情報に、物体の種別として道路標識を示す情報、および、この道路標識の位置情報として道路標識が設置されている場所を示す情報が含まれているとする。また、ドイツの道路標識を含む画像のデータに対してラベル情報を付与するタスク処理が、図１２に示す道路標識の意味を選択する処理の場合、当然のことながら図１２に示す道路標識の意味を理解するものであれば、正しいラベル情報を短時間で付与できる可能性が高い。
【０２１８】
タスク生成装置４の算出部４２は、例えば、ワーカの位置情報と、解析情報に含まれる位置情報とから算出される距離に基づいて関連度を算出する。道路標識がドイツ国内に住んでいるものであれば誰でも理解できるような道路標識である場合、ワーカの住む国と道路標識を定める国（この例ではドイツ）とを比較し、これらが同じ場合に算出部４２が算出する関連度よりも小さい値を、抽出部４３が用いる閾値として予め設定すればよい。
【０２１９】
また、この場合、抽出部４３が用いる閾値は、ワーカの住む国と道路標識を定める国（この例ではドイツ）とが異なる場合に算出部４２が算出する関連度よりも大きい値とする。
【０２２０】
このようにすることで、道路標識を定める国に住所を有するワーカに、この道路標識を含む画像のデータ（機械学習用のデータ）にラベル情報を付与するタスク処理を依頼することができる。
【０２２１】
また、道路標識が、例えば、ドイツの特定の地域（例えば、山間の町など）でよく見かけられ、それ以外の地域ではあまり見かけないような道路標識である場合、そのような地域にいるワーカであれば、道路標識に関する知識を有している可能性が高い。
【０２２２】
抽出部４３の処理に用いる閾値は、ワーカの属性情報に含まれる位置情報が示す場所と、機械学習用のデータに対応する位置情報が示す場所において、国、県（又は州）、市、および町が互いに一致する場合において、算出部４２が算出する関連度よりも低い値に設定すればよい。
【０２２３】
抽出部４３の処理に用いる閾値は、更に、ワーカの属性情報に含まれる位置情報が示す国、県（又は州）、市と、機械学習用のデータに対応する位置情報が示す国、県（又は州）、市が互いに一致し、町が互いに異なる場合において、算出部４２が算出する関連度よりも高い値に設定すればよい。
【０２２４】
つまり、抽出部４３の処理に用いる閾値として、図１２に示すドイツの道路標識に対する知識を有していると考えられるワーカを抽出できる値に予め設定すれば、道路標識に対応する機械学習用のデータが抽出部４３により抽出されることになる。
【０２２５】
上述のドイツの道路標識の画像のデータ（機械学習用のデータ）が抽出部４３により特定データとして抽出されると、タスク生成装置４の生成部４４は、この特定データに対する依頼タスクを生成し、ワーカ１の機器２へ生成した依頼タスクを送信する。これにより、特定データに対する知識を有し、正しいラベル情報を短時間で付与できる可能性が高いワーカ１へタスク処理を依頼することができる。
【０２２６】
また、例えば、図１３に示す特定データとしての機械学習用のデータの一は、アイスランドの道路標識である。例えば、ワーカ１のワーカ情報にワーカ１がアイスランド人であることを示す場合、または、ワーカ１の住所がアイスランド国内であることを示す場合であり、かつ、図１３に示すアイスランドの道路標識を含む画像のデータ（機械学習用のデータ）に対応する解析情報に、物体の種別として道路標識を示す情報、および、この道路標識が設置されている場所を示す情報が含まれているとする。
【０２２７】
この場合、タスク生成装置４は、図１２を用いて説明した処理と同様の処理を行う。
【０２２８】
抽出部４３の処理に用いる閾値として、図１３に示すアイスランドの道路標識に対する知識を有していると考えられるワーカを抽出できる値に予め設定すれば、道路標識に対応する機械学習用のデータが抽出部４３により抽出されることになる。
【０２２９】
上述のアイスランドの道路標識の画像のデータ（機械学習用のデータ）が抽出部４３により特定データとして抽出されると、タスク生成装置４の生成部４４は、この特定データに対する依頼タスクを生成し、ワーカ１の機器２へ生成した依頼タスクを送信する。これにより、タスク生成装置４は、機械学習用データＤＢ５１の中からワーカ１が正しいラベル情報を短時間で付与できる可能性が高い機械学習用のデータを特定データとして抽出し、特定データにラベル情報を付与するタスク処理をワーカ１へ依頼することができる。
【０２３０】
また、機械学習用のデータに含まれる人物の年齢に関する情報が、この機械学習用のデータに対応する解析情報に含まれているとする。更に、ワーカ１のワーカ情報（属性情報）にワーカ１の年齢を示す情報が含まれているとする。そして、この機械学習用のデータにおけるラベル情報を付与するタスク処理に適する年齢が、機械学習用のデータに含まれる人物に近い年齢であれば、ラベル情報を短時間で付与できる可能性が高いとする。
【０２３１】
タスク生成装置４の算出部４２は、例えば、ワーカ１の年齢と、解析情報に含まれる人物の年齢との差の絶対値を算出し、算出した差の絶対値が小さい程、関連度を高く算出するものとする。よって、解析情報に含まれる人物の年齢に対し許容できる年齢を決めておき、これらの差の絶対値の最大値に基づいて算出部４２が算出する関連度の値を抽出部４３が用いる閾値として予め設定すればよい。
【０２３２】
これにより、ワーカ１の年齢と、解析情報に含まれる人物の年齢との差の絶対値が上述の最大値よりも小さければ、これらの関連度は、閾値よりも大きくなり、抽出部４３は上述の機械学習用のデータを特定データとして抽出する。
【０２３３】
このようにすれば、タスク生成装置４は、機械学習用データＤＢ５１の中からワーカ１が正しいラベル情報を短時間で付与できる可能性が高い機械学習用のデータを特定データとして抽出し、特定データにラベル情報を付与するタスク処理をワーカ１へ依頼することができる。
【０２３４】
また、機械学習用のデータに含まれる人物の性別に関する情報が、この機械学習用のデータに対応する解析情報に含まれているとする。更に、ワーカ１のワーカ情報（属性情報）にワーカ１の性別を示す情報が含まれているとする。そして、機械学習用のデータに対してラベル情報を付与するタスク処理に適する性別が、機械学習用のデータに含まれる人物と同じ性別であれば、正しいラベル情報を短時間で付与できる可能性が高いとする。
【０２３５】
タスク生成装置４の算出部４２は、例えば、ワーカ１の性別と、解析情報に含まれる人物の性別とを比較し、比較結果に基づいて関連度を算出するものとする。例えば、性別が同じである場合に算出される関連度は、そうでない場合に算出される関連度に比べて高いく算出されるものとする。よって、抽出部４３が用いる閾値は、例えば、ワーカ１の性別と解析情報に含まれる人物の性別が同じ場合に算出部４２が算出する関連度よりも小さい値に予め設定すればよい。この場合、抽出部４３が用いる閾値は、更に、例えば、ワーカ１の性別と解析情報に含まれる人物の性別が異なる場合に算出部４２が算出する関連度よりも大きい値に設定する。
【０２３６】
これにより、ワーカ１のワーカ情報に含まれる性別と同じ性別の情報を含む解析情報との関連度が閾値よりも高くなり、抽出部４３は、この解析情報に対応する機械学習用のデータを特定データとして抽出する。
【０２３７】
このようにすれば、タスク生成装置４は、機械学習用データＤＢ５１の中からワーカ１が正しいラベル情報を短時間で付与できる可能性が高い機械学習用のデータを特定データとして抽出し、特定データにラベル情報を付与するタスク処理をワーカ１へ依頼することができる。
【０２３８】
また、機械学習用のデータに含まれる人物の職業に関する情報が、この機械学習用のデータに対応する解析情報に含まれているとする。更に、ワーカ１のワーカ情報（属性情報）にワーカ１の職業を示す情報が含まれているとする。そして、機械学習用のデータに対してラベル情報を付与するタスク処理が、機械学習用のデータに含まれる人物と同じ職業であれば、正しいラベル情報を短時間で付与できる可能性が高いとする。
【０２３９】
タスク生成装置４の算出部４２は、例えば、ワーカ１の職業と、解析情報に含まれる人物の職業とを比較し、比較結果に基づいて関連度を算出するものとする。例えば、職業が同じである場合に算出される関連度は、そうでない場合に算出される関連度に比べて高く算出ものとする。よって、抽出部４３が用いる閾値は、例えば、ワーカ１の職業と解析情報に含まれる人物の職業が同じ場合に算出部４２が算出する関連度よりも小さい値に予め設定すればよい。この場合、抽出部４３が用いる閾値は、更に、例えば、ワーカ１の職業と解析情報に含まれる人物の職業が異なる場合に算出部４２が算出する関連度よりも大きい値に設定する。
【０２４０】
これにより、ワーカ１のワーカ情報に含まれる職業と同じ職業の情報を含む解析情報との関連度が閾値よりも高くなり、抽出部４３は、この解析情報に対応する機械学習用のデータを特定データとして抽出する。
【０２４１】
このようにすれば、タスク生成装置４は、機械学習用データＤＢ５１の中からワーカ１が正しいラベル情報を短時間で付与できる可能性が高い機械学習用のデータを特定データとして抽出し、特定データにラベル情報を付与するタスク処理をワーカ１へ依頼することができる。
【０２４２】
上述の説明では、ワーカのワーカ情報に含まれるワーカの位置、年齢、性別、および職業などの情報のいずれかと関連度の高い解析情報に対応する機械学習用のデータを特定データとして抽出する内容について説明をした。
【０２４３】
この場合、ワーカのワーカ情報は、ワーカが利用する機器の入力部から入力する構成を主に説明をしたが、これに限定をされるものではない。
【０２４４】
例えば、タスク生成装置４は、所定のＷｅｂ情報を提供するＷｅｂサーバ装置（図示せず）からワーカ１のアクセス履歴を取得し、図示しない解析装置を用いてアクセス履歴を解析し、ワーカ１がどこからＷｅｂ情報へアクセスしたのかを推定してもよい。タスク生成装置４は、推定した情報をワーカ１の位置情報としてワーカ１のワーカ情報（属性情報）に含めてもよい。
【０２４５】
または、例えば、タスク生成装置４は、所定のＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）を提供するＳＮＳサーバ装置（図示せず）から、ワーカ１のアップロード履歴を取得し、図示しない解析装置を用いてアップロード履歴を解析し、ワーカ１の年齢、性別、職業、好みなどを推定してもよい。タスク生成装置４は、推定したワーカ１の年齢、性別、職業、好みの情報をワーカ１のワーカ情報（属性情報）に含めてもよい。
【０２４６】
なお、抽出部４３により、複数の特定データが抽出された場合、ワーカ１の好みに関する情報を用いて、いずれかの特定データを選択するのでもよい。
【０２４７】
このように、本実施の形態のタスク生成方法によれば、ワーカにタスク処理を依頼するシステムにおいて、複数のワーカのそれぞれによるタスク処理を行うのに要する時間のばらつき、及び複数のワーカから得たタスク処理結果の品質のばらつきを抑制することができる効果を奏する。
【０２４８】
さらに、本実施の形態のタスク生成方法によれば、複数のワーカにより正確なタスク処理を比較的短時間に行わせることができるので、複数のワーカそれぞれが用いる機器を使用する時間を少なくすることができ、機器２の電力量や通信量を節約することができるという効果も奏する。
【０２４９】
以上、本開示の一つまたは複数の態様に係るタスク生成方法およびタスク生成装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。例えば、以下のような場合も本開示に含まれる。
【０２５０】
（１）上記の実施の形態では、タスク生成装置は、受信部と、算出部と、抽出部と、生成部と、計測部と、送信部とを備えるとして説明したが、それに限られない。本開示のタスク生成装置は、例えば受信部と、算出部と、抽出部と、生成部とを最小構成として備えていればよい。
【０２５１】
（２）また、本開示のタスク生成方法は、機器２とネットワークを介して接続されたサービス事業者等のクラウドサービスにより提供されるとしてもよい。
【０２５２】
（３）上記の各装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭまたはハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、各装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。
【０２５３】
（４）上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
【０２５４】
（５）上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、各装置に脱着可能なＩＣカードまたは単体のモジュールから構成されているとしてもよい。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。
【０２５５】
（６）本開示は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。
【０２５６】
（７）また、本開示は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号をコンピュータで読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。また、これらの記録媒体に記録されている前記デジタル信号であるとしてもよい。
【０２５７】
（８）また、本開示は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。
【０２５８】
（９）また、本開示は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、前記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、前記マイクロプロセッサは、前記コンピュータプログラムにしたがって動作するとしてもよい。
【０２５９】
（１０）また、前記プログラムまたは前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、または前記プログラムまたは前記デジタル信号を、前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。
【０２６０】
（１１）上記実施の形態及び上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。
【０２６１】
（１２）また、上記態様において説明された技術は、例えば、以下のクラウドサービスの類型において実現されうる。しかし、上記態様において説明された技術が実現される類型はこれに限られるものでない。
【０２６２】
（サービスの類型１：自社データセンタ型）
図１４は、サービスの類型１（自社データセンタ型）を示す図である。
【０２６３】
本類型は、サービスプロバイダ１２００がグループ１０００から情報を取得し、ユーザに対してサービスを提供する類型である。本類型では、サービスプロバイダ１２００が、データセンタ運営会社の機能を有している。すなわち、サービスプロバイダ１２００が、ビッグデータの管理をするクラウドサーバ１２０３を保有している。従って、データセンタ運営会社は存在しない。
【０２６４】
本類型では、サービスプロバイダ１２００は、データセンタ（クラウドサーバ１２０３）を運営、管理している。また、サービスプロバイダ１２００は、ＯＳ（１２０２）およびアプリケーション（１２０１）を管理する。サービスプロバイダ１２００は、サービスプロバイダ１２００が管理するＯＳ（１２０２）およびアプリケーション（１２０１）を用いてサービス提供を行う（１２０４）。
【０２６５】
（サービスの類型２：ＩａａＳ利用型）
図１５は、サービスの類型２（ＩａａＳ利用型）を示す図である。
【０２６６】
ここでＩａａＳとはインフラストラクチャー・アズ・ア・サービスの略であり、コンピュータシステムを構築および稼動させるための基盤そのものを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。
【０２６７】
本類型では、データセンタ運営会社がデータセンタ（クラウドサーバ１２０３）を運営、管理している。また、サービスプロバイダ１２００は、ＯＳ（１２０２）及びアプリケーション（１２０１）を管理する。サービスプロバイダ１２００は、サービスプロバイダ１２００が管理するＯＳ（１２０２）およびアプリケーション（１２０１）を用いてサービス提供を行う（１２０４）。
【０２６８】
（サービスの類型３：ＰａａＳ利用型）
図１６は、サービスの類型３（ＰａａＳ利用型）を示す図である。
【０２６９】
ここでＰａａＳとはプラットフォーム・アズ・ア・サービスの略であり、ソフトウェアを構築および稼動させるための土台となるプラットフォームを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。
【０２７０】
本類型では、データセンタ運営会社１１００は、ＯＳ（１２０２）を管理し、データセンタ（クラウドサーバ１２０３）を運営、管理している。また、サービスプロバイダ１２００は、アプリケーション（１２０１）を管理する。サービスプロバイダ１２００は、データセンタ運営会社が管理するＯＳ（１２０２）およびサービスプロバイダ１２００が管理するアプリケーション（１２０１）を用いてサービス提供を行う（１２０４）。
【０２７１】
（サービスの類型４：ＳａａＳ利用型）
図１７は、サービスの類型４（ＳａａＳ利用型）を示す図である。
【０２７２】
ここでＳａａＳとはソフトウェア・アズ・ア・サービスの略である。例えばデータセンタ（クラウドサーバ）を保有しているプラットフォーム提供者が提供するアプリケーションを、データセンタ（クラウドサーバ）を保有していない会社・個人（利用者）がインターネットなどのネットワーク経由で使用できる機能を有するクラウドサービス提供モデルである。
【０２７３】
本類型では、データセンタ運営会社１１００は、アプリケーション（１２０１）を管理し、ＯＳ（１２０２）を管理し、データセンタ（クラウドサーバ１１１０）を運営、管理している（１２０３）。また、サービスプロバイダ１２００は、データセンタ運営会社１１００が管理するＯＳ（１２０２）及びアプリケーション（１２０１）を用いてサービス提供を行う（１２０４）。
【０２７４】
以上、いずれの類型においても、サービスプロバイダ１２００がサービス提供行為を行ったものとする。また、例えば、サービスプロバイダ若しくはデータセンタ運営会社は、ＯＳ、アプリケーション若しくはビッグデータのデータベース等を自ら開発してもよいし、また、第三者に外注させてもよい。なお、いずれの類型においても、処理依頼側または処理請負側である複数のワーカがユーザに該当するとしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０２７５】
本開示は、タスク生成方法、タスク生成装置およびそのプログラムに利用でき、特に、関し、クラウドソーシングなどの処理依頼側がネットワークを介して処理請負側であるワーカの機器にタスク処理を依頼するシステムにおいて、コンピュータで前記ワーカに依頼するタスクを生成するタスク生成方法、タスク生成装置およびそのプログラムに利用できる。
【符号の説明】
【０２７６】
１  ワーカ
２  機器
３  ネットワーク
４  タスク生成装置
５、５Ａ、６  記憶装置
２１  通信部
２２  表示部
２３  入力部
２４  処理部
２５  出力部
４１  受信部
４２  算出部
４３  抽出部
４４  生成部
４５  計測部
４６  送信部
５１  機械学習用データＤＢ
５２  解析データ
６１  ワーカ情報ＤＢ
１００  システム
【図１Ａ】
0006612674.tif 000002
【図１Ｂ】
0006612674.tif 000003
【図１Ｃ】
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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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