(57)【要約】  本技術は、タスクの成果の価値を推定することができるようにする情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関する。情報処理装置は、タスクの成果に関する情報である成果情報に基づいて、前記タスクの成果の価値である成果価値を推定する推定部を備える。本技術は、例えば、サーバ、クライアント等の情報処理装置に適用することができる。そのような情報処理装置には、例えば、スマートフォン、タブレット、携帯電話機等の携帯情報端末、コンピュータ、ウエアラブル機器等が挙げられる。
2017217242.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
タスクの成果に関する情報である成果情報に基づいて、前記タスクの成果の価値である成果価値を推定する推定部を
備える情報処理装置。
【請求項２】
前記推定部は、成果の定義の特徴量を含む成果特徴量、具体的な成果に関するサンプルの特徴量を含むサンプル特徴量、及び、成果の置かれている状況である成果状況の特徴量を含む成果状況特徴量のうち少なくとも１つに基づいて、前記成果価値を推定する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記サンプル特徴量は、前記タスクの処理対象であるタスク処理対象の特徴量、及び、前記タスクの具体的な成果の特徴量のうち少なくとも１つを含む
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記推定部は、前記成果特徴量、前記サンプル特徴量、及び、前記成果状況特徴量のうち少なくとも１つに基づいて前記成果価値を推定するモデルを用いる
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記モデルの学習を行う学習部を
さらに備える請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記学習部は、各成果の各前記成果状況における前記成果価値の実績データから得られる各成果に対応する前記成果特徴量及び各前記成果状況に対応する前記成果状況特徴量を用いて、前記モデルの学習を行う
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記学習部は、各前記サンプルに対する各成果の前記成果価値の実績データから得られる各成果に対応する前記成果特徴量及び各前記サンプルに対応する前記サンプル特徴量を用いて、前記モデルの学習を行う
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記成果特徴量、前記サンプル特徴量、及び、前記成果状況特徴量のうち少なくとも１つの抽出を行う特徴量抽出部を
さらに備える請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記推定部は、第１の成果の前記成果価値と第２の成果の前記成果価値の差分により、前記第１の成果と前記第２の成果の差分である第３の成果の前記成果価値を推定する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記成果は、ラベル、比較結果、列挙結果、評価結果、検索結果、回答、解答、整理結果、変換結果、要約結果、連想結果、類推結果、生成結果、推薦結果、計画、設計書、テスト結果、又は、モノのうち１つ、又は、２つ以上の組み合わせからなる
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
情報処理装置が、
タスクの成果に関する情報である成果情報に基づいて、前記タスクの成果の価値である成果価値を推定する推定ステップを
含む情報処理方法。
【請求項１２】
タスクの成果に関する情報である成果情報に基づいて、前記タスクの成果の価値である成果価値を推定する推定ステップを
含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関し、特に、タスクの成果の価値を推定する場合に用いて好適な情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、過去に作業者が溶接に要した実績時間、及び、現時点の作業者の習熟度に基づいて、与えられた重量の部品の溶接に要する時間を推定する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−８６９２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の発明では、例えば、タスクの成果である溶接の価値を推定することは検討されていない。【０００５】
そこで、本技術は、タスクの成果の価値を推定できるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本技術の一側面の情報処理装置は、タスクの成果に関する情報である成果情報に基づいて、前記タスクの成果の価値である成果価値を推定する推定部を備える。【０００７】
前記推定部には、成果の定義の特徴量を含む成果特徴量、具体的な成果に関するサンプルの特徴量を含むサンプル特徴量、及び、成果の置かれている状況である成果状況の特徴量を含む成果状況特徴量のうち少なくとも１つに基づいて、前記成果価値を推定させることができる。【０００８】
前記サンプル特徴量には、前記タスクの処理対象であるタスク処理対象の特徴量、及び、前記タスクの具体的な成果の特徴量のうち少なくとも１つを含ませることができる。【０００９】
前記推定部には、前記成果特徴量、前記サンプル特徴量、及び、前記成果状況特徴量のうち少なくとも１つに基づいて前記成果価値を推定するモデルを用いることができる。【００１０】
前記モデルの学習を行う学習部をさらに設けることができる。【００１１】
前記学習部には、各成果の各前記成果状況における前記成果価値の実績データから得られる各成果に対応する前記成果特徴量及び各前記成果状況に対応する前記成果状況特徴量を用いて、前記モデルの学習を行わせることができる。【００１２】
前記学習部には、各前記サンプルに対する各成果の前記成果価値の実績データから得られる各成果に対応する前記成果特徴量及び各前記サンプルに対応する前記サンプル特徴量を用いて、前記モデルの学習を行わせることができる。【００１３】
前記成果特徴量、前記サンプル特徴量、及び、前記成果状況特徴量のうち少なくとも１つの抽出を行う特徴量抽出部をさらに設けることができる。【００１４】
前記推定部には、第１の成果の前記成果価値と第２の成果の前記成果価値の差分により、前記第１の成果と前記第２の成果の差分である第３の成果の前記成果価値を推定させることができる。【００１５】
前記成果を、ラベル、比較結果、列挙結果、評価結果、検索結果、回答、解答、整理結果、変換結果、要約結果、連想結果、類推結果、生成結果、推薦結果、計画、設計書、テスト結果、又は、モノのうち１つ、又は、２つ以上の組み合わせとすることができる。【００１６】
本技術の一側面の情報処理方法は、情報処理装置が、タスクの成果に関する情報である成果情報に基づいて、前記タスクの成果の価値である成果価値を推定する推定ステップを含む。【００１７】
本技術の一側面のプログラムは、タスクの成果に関する情報である成果情報に基づいて、前記タスクの成果の価値である成果価値を推定する推定ステップを含む処理をコンピュータに実行させる。【００１８】
本技術の一側面においては、タスクの成果に関する情報である成果情報に基づいて、前記タスクの成果の価値である成果価値が推定される。
【発明の効果】
【００１９】
本技術の一側面によれば、タスクの成果の価値を推定することができる。【００２０】
なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本技術を適用した情報処理システムの一実施の形態を示すブロック図である。
【図２】サーバの構成例を示すブロック図である。
【図３】サーバのＣＰＵにより実現される機能の構成例を示すブロック図である。
【図４】成果価値推定モデル学習処理を説明するためのフローチャートである。
【図５】成果価値推定処理を説明するためのフローチャートである。
【図６】クラウドソーシングの作業者の募集画面の例である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、発明を実施するための形態（以下、「実施形態」と記述する）について図面を用いて詳細に説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．実施の形態
２．適用例
３．変形例等
【００２３】
＜＜１．実施の形態＞＞
＜１−１．情報処理システム１の構成例＞
図１は、本技術を適用した情報処理システム１の一実施の形態を示している。
【００２４】
情報処理システム１は、サーバ１１及びクライアント１２−１乃至１２−ｎを含むように構成される。サーバ１１及びクライアント１２−１乃至１２−ｎは、ネットワーク１３を介して相互に接続されており、互いに通信を行う。サーバ１１及びクライアント１２−１乃至１２−ｎの通信方式は、有線又は無線に関わらず、任意の通信方式を採用することが可能である。
【００２５】
サーバ１１は、各種のタスクを実行するためのモデル（以下、タスク実行モデルと称する）の学習を行い、タスク実行モデルを生成する。さらに、サーバ１１は、タスク実行モデルを用いて各種のタスクを実行し、得られた成果を提示したり、クライアント１２−１乃至１２−ｎを使用するユーザに成果を提供したりする。
【００２６】
クライアント１２−１乃至１２−ｎは、例えば、サーバ１１が提供するタスクの成果を利用するのに用いられる。例えば、クライアント１２−１乃至１２−ｎは、スマートフォン、タブレット、携帯電話機、ノート型のパーソナルコンピュータ等の携帯情報端末、デスクトップ型のパーソナルコンピュータ、ゲーム機、動画再生装置、音楽再生装置等により構成される。また、例えば、クライアント１２−１乃至１２−ｎは、眼鏡型、腕時計型、ブレスレット型、ネックレス型、ネックバンド型、イヤフォン型、ヘッドセット型、ヘッドマウント型等の各種のウエアラブル機器により構成される。
【００２７】
なお、以下、クライアント１２−１乃至１２−ｎを個々に区別する必要がない場合、単にクライアント１２と称する。
【００２８】
＜１−２．サーバ１１の構成例＞
図２は、サーバ１１の構成例を示している。
【００２９】
サーバ１１においては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３が、バス１０４により相互に接続されている。バス１０４には、さらに、入出力インタフェース１０５が接続されている。入出力インタフェース１０５には、入力部１０６、出力部１０７、記憶部１０８、通信部１０９、及びドライブ１１０が接続されている。
【００３０】
入力部１０６は、例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン等の入力デバイスにより構成される。
【００３１】
出力部１０７は、例えば、ディスプレイ、スピーカ等により構成される。
【００３２】
記憶部１０８は、例えば、ハードディスクや不揮発性のメモリ等により構成される。
【００３３】
通信部１０９は、例えば、有線又は無線の通信装置、ネットワークインタフェース等により構成される。通信部１０９には、任意の通信方式を適用することが可能であり、複数の通信方式を適用することも可能である。
【００３４】
ドライブ１１０は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア１１１を駆動する。
【００３５】
サーバ１１では、例えば、ＣＰＵ１０１が、記憶部１０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース１０５及びバス１０４を介して、ＲＡＭ１０３にロードして実行することにより、一連の処理が行われる。
【００３６】
サーバ１１（ＣＰＵ１０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア１１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。
【００３７】
サーバ１１では、プログラムは、リムーバブルメディア１１１をドライブ１１０に装着することにより、入出力インタフェース１０５を介して、記憶部１０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部１０９で受信し、記憶部１０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ＲＯＭ１０２や記憶部１０８に、あらかじめインストールしておくことができる。
【００３８】
なお、以下、サーバ１１の各部がバス１０４や入出力インタフェース１０５を介して情報等の送受信を行う場合において、バス１０４及び入出力インタフェース１０５の記載を省略する。例えば、通信部１０９が、バス１０４及び入出力インタフェース１０５を介して、ＣＰＵ１０１に受信データを供給する場合、バス１０４及び入出力インタフェース１０５の記載を省略して、通信部１０９がＣＰＵ１０１に受信データを供給すると表現する。
【００３９】
＜１−３．サーバ１１の機能の構成例＞
図３は、サーバ１１のＣＰＵ１０１により実現される機能のうち、本技術に関連する機能の構成例を示すブロック図である。ＣＰＵ１０１が所定の制御プログラムを実行することにより、特徴量抽出部２０１、タスク関連処理部２０２、及び、提示制御部２０３を含む機能が実現される。また、タスク関連処理部２０２は、成果価値推定モデル学習部２１１、及び、成果価値推定部２１２を含むように構成される。
【００４０】
特徴量抽出部２０１は、与えられたデータの特徴量を抽出する。例えば、特徴量抽出部２０１は、タスクの成果の定義の特徴量、タスクの具体的な成果に関するサンプルの特徴量、及び、成果が置かれている状況（以下、成果状況と称する）の特徴量を抽出する。特徴量抽出部２０１は、特徴量の抽出結果を、タスク関連処理部２０２に供給したり、ＲＡＭ１０３又は記憶部１０８に記憶させたりする。
【００４１】
成果価値推定モデル学習部２１１は、成果価値推定モデルの学習を行う。ここで、成果価値推定モデルとは、タスクの成果の価値である成果価値を推定するモデルであり、成果価値を推定するというタスクを実行するタスク実行モデルの一種である。成果価値推定モデル学習部２１１は、学習の結果得られた成果価値推定モデルに関する情報を提示制御部２０３に供給したり、ＲＡＭ１０３又は記憶部１０８に記憶させたりする。
【００４２】
成果価値推定部２１２は、成果価値推定モデル学習部２１１により生成された成果価値推定モデルを用い、成果に関する情報である成果情報に基づいて、成果価値の推定を行う。成果価値推定部２１２は、成果価値の推定結果を、タスク関連処理部２０２の各部及び提示制御部２０３に供給したり、ＲＡＭ１０３又は記憶部１０８に記憶させたりする。
【００４３】
提示制御部２０３は、出力部１０７やクライアント１２における各種の情報の提示を制御する。例えば、提示制御部２０３は、タスクの成果や成果価値等の出力部１０７やクライアント１２における提示を制御する。
【００４４】
＜１−４．タスクの成果の例＞
次に、成果価値推定モデルを用いて成果価値を推定する対象となるタスクの成果の例について説明する。
【００４５】
ここで、タスクの成果とは、タスクを実行することにより得られるもの、すなわちタスクの実行結果であり、例えば、次式（１）により表される。
【００４６】
タスクの成果＝タスクを実行した後の状態−タスクを実行する前の状態
＝タスクのアウトプット−タスクのインプット  ・・・（１）
【００４７】
タスクのインプットは、例えば、タスクの処理対象（以下、タスク処理対象と称する）であり、必ずしも存在するとは限らない。
【００４８】
タスクのアウトプットは、タスクの成果と一致する場合もあれば、一致しない場合もある。後者の場合、タスクのアウトプットは、例えば、タスク処理対象にタスクの成果を付与したものであり、例えば、タスクの最終成果物である。
【００４９】
例えば、「鳥の絵を描く」というタスクを実行する場合、タスクのインプットは存在せず、タスクのアウトプットは「鳥の絵」であり、タスクの成果は「鳥の絵」となる。この場合、タスクのアウトプットと成果は一致する。
【００５０】
一方、「画像に鳥が写っているか否かを示す鳥ラベルを付ける」というタスクを実行する場合、タスクの処理対象は「画像」であり、タスクのインプットとなる。タスクのアウトプットは「鳥ラベルを付けた画像」であり、タスクの成果は「鳥ラベル」となる。この場合、タスクのアウトプットと成果は一致しない。
【００５１】
また、成果価値推定モデルを適用可能なタスクの成果は、特に限定されるものではない。以下に、成果価値推定モデルを適用可能なタスクの成果の類型を挙げる。
【００５２】
ａ）ラベル
「ラベル」は、例えば、条件に従ってタスク処理対象にラベルを付けるタスクである「ラベル付け」の成果である。例えば、以下が「ラベル」に該当する。
【００５３】
・画像に対する、「鳥画像である」「鳥画像でない」の２クラスラベル
・画像に対する、「鳥が写っている領域」のラベル
・ウェブサイトに対する、「何のウェブサイトなのか」を示すカテゴリラベル
・写真に対する、主観的良さを示す５段階ラベル
・小説のアイデアに対する、主観的良さを示す５段階ラベル
・顧客からの質問又は要望に対する、緊急度又は重要度を示すラベル
・情報に対する、「個人情報に当たるかどうか」を示すラベル
・画像に対する、「年齢制限が必要な領域」を示すラベル
・英日翻訳文に対する、「自然な日本語であるか」を示すラベル。なお、このラベルは、例えば、翻訳タスクのチェックなどを目的に付与されるものである。
【００５４】
ｂ）比較結果
「比較結果」は、例えば、複数のタスク処理対象を比較するタスクである「比較」の成果である。例えば、以下が「比較結果」に該当する。
【００５５】
・２つの写真に対する、同じ人物であるかどうかの比較結果
・２つの宣伝文句に対する、より良い方という比較結果
・２つの音楽に対する、よりリラックスできる方という比較結果
【００５６】
ｃ）列挙結果
「列挙結果」は、例えば、条件を満たすモノや情報等を列挙するタスクである「列挙」の成果である。例えば、以下が「列挙結果」に該当する。
【００５７】
・「予定表を見たいときに音声エージェントに何と話しかけるか？」を条件として列挙したテキスト
・「妻又は夫への贈り物のアイデア」を条件として列挙したアイテム
・「商品の宣伝文句」を条件として列挙したアイデア
・「海へ遊びに行くアイデア」を条件として列挙したアイデア
・「アーティストＡの代表曲」を条件として列挙した曲名
【００５８】
ｄ）評価結果
「評価結果」は、例えば、タスク処理対象を評価するタスクである「評価」の成果である。例えば、以下が「評価結果」に該当する。
【００５９】
・「画像からのテキストの書き起こしがどの程度合っているか」という評価結果
【００６０】
ｅ）検索結果
「検索結果」は、例えば、条件を満たすモノや情報等を検索するタスクである「検索」の成果である。例えば、以下が「検索結果」に該当する。
【００６１】
・「ディープラーニングに関するウェブページ」の検索結果
・「一番安くカメラAを買えるECサイト」の検索結果
・「電子メール関連のベンチャー企業」の検索結果
・「ウェブ上で画像の加工ができるサービス」の検索結果
【００６２】
ｆ）回答／解答
「回答」及び「解答」は、例えば、質問に対して回答したり、問題に対して解答したりするタスクである「回答／解答」の成果である。例えば、以下が「回答」又は「解答」に該当する。
【００６３】
・「ディープラーニングって何？」に対する回答
・数学、国語、英語、社会、理科等の問題に対する解答
・数学、国語、英語、社会、理科等の問題に対するヒント
【００６４】
ｇ）整理結果
「整理結果」は、例えば、タスク処理対象を整理するタスクである「整理」の成果である。例えば、以下が「整理結果」に該当する。
【００６５】
・画像の整理結果
・ToDoの整理結果
【００６６】
ｈ）変換結果／要約結果
「変換結果」及び「要約結果」は、例えば、タスク処理対象を変換又は要約するタスクである「変換／要約」の成果である。例えば、以下が「変換／要約」に該当する。
【００６７】
・画像のタイトル
・画像に写っている文字のテキスト
・レシートに書かれている購入商品と値段の書き起こし結果
・日英翻訳結果
・日本語文をより簡単な日本語文に書き直したもの
・書籍の要約結果
【００６８】
ｉ）連想結果／類推結果
「連想結果」及び「類推結果」は、例えば、連想又は類推を行うタスクである「連想／類推」の成果である。例えば、以下が「連想結果」又は「類推結果」に該当する。
【００６９】
・ＡのＢを求めた結果
・「ＡがＢだとするとＣのＤは？」を求めた結果。例えば、「魚にとっての鱗は、鳥にとって何？」を求めた結果。
・ＡとＢの関係Ｃを求めた結果。例えば、「魚と秋刀魚の関係は？」を求めた結果。
【００７０】
ｊ）生成結果
「生成結果」は、例えば、モノや情報等を生成するタスクである「生成」の成果である。例えば、以下が「生成結果」に該当する。
【００７１】
・鳥のイラスト
・打ち合わせへの招待に対して丁寧に断るメール
・場所Ａの写真
・鳥の写真
・場所Ｂの音
【００７２】
ｋ）推薦結果
「推薦結果」は、例えば、モノや情報等の推薦を行うタスクである「推薦」の成果である。例えば、以下が「推薦結果」に該当する。
【００７３】
・「北海道旅行で行った方が良い観光地」の推薦結果
・「作業するときに最適なBGM」の推薦結果
【００７４】
ｌ）計画
「計画」は、例えば、計画を立てるタスクである「計画」の成果である。例えば、以下が「計画」に該当する。
【００７５】
・海に遊びに行く計画
【００７６】
ｍ）設計書
「設計書」は、例えば、設計を行うタスクである「設計」の成果である。例えば、以下が「設計書」に該当する。
【００７７】
・「壊れやすいものを安全に運べる箱」の設計書
【００７８】
ｎ）テスト結果
「テスト結果」は、例えば、テストを行うタスクである「テスト」の成果である。例えば、以下が「テスト結果」に該当する。
【００７９】
・開発中のカメラで場所Ａから場所Ｚまでを撮影した写真
・試行中のサービスを使用して気付いた点
【００８０】
ｏ）モノ
「モノ」は、例えば、条件に合うモノを入手するタスクである「入手」の成果である。「入手」には、例えば、上述した「生成」等のタスクも含まれ得る。例えば、以下が「モノ」に該当する。
【００８１】
・黒ボールペン
・金（Au）
・太陽電池式の１２桁電卓
【００８２】
ｐ）その他
以上の成果の類型は、その一例であり、他にも以下のような成果が挙げられる。
【００８３】
・チケット等の予約の実行結果
・記録した情報
【００８４】
なお、各成果の類型は、必ずしも明確に分かれるものではなく、複数の類型に含まれる成果や、複数の類型を組み合わせた成果が存在する。
【００８５】
次に、成果の表現方法の例について説明する。成果の表現方法には、例えば、シングルラベル表現、マルチラベル表現、自然文表現がある。
【００８６】
シングルラベル表現は、各成果を１つずつ異なるラベル（特徴量）により表現するものである。例えば、「画像に対する鳥ラベル」、「画像に対する花ラベル」、「画像に対する人ラベル」という３つのタイプ（３種類）の成果が、それぞれ「画像に対する鳥ラベル」、「画像に対する花ラベル」、「画像に対する人ラベル」というそれぞれ異なる１つのラベル（特徴量）により表現される。なお、各ラベルは、必ずしも自然文で表す必要はなく、各ラベルを識別可能なＩＤ等により表してもよい。また、シングルラベル表現を用いた場合、これらの３つのタイプの成果を識別するための特徴量ベクトルは、例えば、「画像に対する鳥ラベル」、「画像に対する花ラベル」、「画像に対する人ラベル」にそれぞれ対応する３次元の特徴量からなるベクトルとなる。
【００８７】
マルチラベル表現は、各成果を１以上のラベル（特徴量）の組み合わせにより表現するものである。例えば、「画像に対する鳥ラベル」、「画像に対する花ラベル」、「画像に対する人ラベル」という３つのタイプの成果が、「画像」、「鳥ラベル」、「花ラベル」、「人ラベル」の４種類のラベルの組み合わせにより表現される。なお、各ラベルは、必ずしも自然文で表す必要はなく、各ラベルを識別可能なＩＤ等により表してもよい。また、マルチラベル表現を用いた場合、これらの３つのタイプの成果を識別するための特徴量ベクトルは、例えば、「画像」、「鳥ラベル」、「花ラベル」、「人ラベル」にそれぞれ対応する４次元の特徴量からなるベクトルとなる。
【００８８】
自然文表現は、成果を自然文で表現するものである。例えば、自然文表現では、「画像に対する鳥ラベル」という成果が、「画像に対する鳥ラベル」という自然文で表現される。
【００８９】
なお、各表現方法は、相互に変換したり、組み合わせたりすることができる。
【００９０】
＜１−５．成果価値推定モデル学習処理＞
次に、図４のフローチャートを参照して、サーバ１１により実行される成果価値推定モデル学習処理について説明する。
【００９１】
成果価値推定モデルは、上述したようにタスクの成果価値を推定するためのモデルである。例えば、成果価値推定モデルは、次式（２）の関数ｆ１により表される。
【００９２】
ｙ＝ｆ１（ｘ１,ｘ２，ｘ３）  ・・・（２）
【００９３】
ｘ１は、タスクの成果の定義の特徴量を含むベクトル（以下、成果ベクトルと称する）を表す。例えば、上述したタスクの成果の類型において挙げられている個々の成果を表す文章が、タスクの定義に該当する。
【００９４】
ｘ２は、タスクを実際に実行することにより得られる具体的な成果（以下、具体的成果と称する）に関するサンプルの特徴量を含むベクトル（以下、サンプルベクトルと称する）を表す。サンプルは、例えば、タスクの実際の処理対象（タスク処理対象）、及び、タスクの具体的成果のうち少なくとも１つを含む。例えば、「画像に鳥が写っているか否かを示す鳥ラベルを付ける」というタスクに対するサンプルは、タスク処理対象である画像、及び、具体的成果である鳥ラベルのうち少なくとも１つを含む。また、例えば、「鳥の絵を描く」というタスクに対するサンプルは、タスク処理対象が存在しないため、具体的成果である鳥の絵を含む。従って、サンプルベクトルは、例えば、タスク処理対象の特徴量、及び、具体的成果の特徴量のうち少なくとも１つを含む。
【００９５】
ｘ３は、成果の置かれている状況である成果状況の特徴量を含むベクトル（以下、成果状況ベクトルと称する）を表す。
【００９６】
成果状況は、成果価値に影響を与える場合がある。例えば、成果が「水」である場合、「水」が存在する場所が「砂漠」と「川」では、その成果価値は大きく異なる。成果状況には、例えば、供給・希少性、需要、前提条件等が含まれる。
【００９７】
供給・希少性は、同様の成果がどの程度存在するかを表す。供給・希少性が高い成果ほど、すなわち、同様の成果の存在が少ない成果ほど、成果価値は高くなり、供給・希少性が低い成果ほど、すなわち、同様の成果の存在が多い成果ほど、成果価値は低くなる。
【００９８】
需要は、成果がどの程度必要とされているかを表す。需要が高い成果ほど、成果価値は高くなり、需要が低い成果ほど、成果価値は低くなる。
【００９９】
前提条件は、例えば、成果の前提となるモノがどの程度供給されているかを表す。例えば、成果の前提となるモノの供給量（供給元）が少ないほど、成果価値は低くなり、成果の前提となるモノの供給量（供給元）が多いほど、成果価値は高くなる。これは、前提条件となるモノの供給量（供給元）が少ない場合、すなわち独占若しくは寡占されている場合、タスクの成果の価値が一定だとすると、その前提条件となるモノの供給者の方がその中から取り分を多く取ることができると考えられるためである。逆に、供給量（供給元）が多い場合、複数の供給元と交渉することができるため、成果価値は高くなる（より正確には、成果価値は低くならない）。
【０１００】
なお、成果状況は、成果が置かれる可能性のある状況であれば、上述した例に限定されるものではない。
【０１０１】
ｙは、成果価値を表す。成果価値は、例えば、価格、値段、料金、対価、報酬等の金額により表され、成果価値が高いほど金額が大きくなり、成果価値が低いほど金額が小さくなる。
【０１０２】
従って、関数ｆ１は、例えば、成果状況ベクトルｘ３により表される成果状況において、サンプルベクトルｘ２により表されるサンプルが得られた場合に、成果ベクトルｘ１により表される成果の成果価値を推定するモデルである。例えば、関数ｆ１は、任意のタイプ（種類）の成果の具体的な成果価値を、成果状況を考慮して推定する場合に用いられる。
【０１０３】
ここで、具体的な成果価値とは、例えば、タスクを実際に実行することにより得られる具体的成果の価値を反映した成果価値のことである。例えば、「鳥の絵を描く」というタスクの具体的な成果価値は、実際に描かれた個々の「鳥の絵」の価値を反映した成果価値となり、個々の「鳥の絵」毎に異なる。
【０１０４】
なお、成果価値推定モデルの入力データには、必ずしも成果ベクトルｘ１、サンプルベクトルｘ２、及び、成果状況ベクトルｘ３を全て用いる必要はなく、必要に応じて１つ又は２つのベクトルのみが用いられる場合がある。次式（３）乃至（８）は、成果ベクトルｘ１、サンプルベクトルｘ２、及び、成果状況ベクトルｘ３のうち１つ又は２つを入力データに用いた成果価値推定モデルの例を示している。
【０１０５】
ｙ＝ｆ２（ｘ１）  ・・・（３）
【０１０６】
関数ｆ２は、入力データが成果ベクトルｘ１のみの成果価値推定モデルである。例えば、関数ｆ２は、任意のタイプの成果の一般的な成果価値を、成果状況を考慮せずに推定する場合に用いられる。
【０１０７】
ここで、一般的な成果価値とは、例えば、対象となる成果の一般的な価値のことであり、実際にタスクを実行することにより得られる具体的成果の価値は考慮されない。例えば、「鳥の絵を描く」というタスクの一般的な成果価値は、「鳥の絵」の一般的な価値を表し、実際に描かれた個々の「鳥の絵」の価値は反映されない。
【０１０８】
ｙ＝ｆ３（ｘ２）  ・・・（４）
【０１０９】
関数ｆ３は、対象となる成果が予め決まっており（成果が固定されており）、入力データがサンプルベクトルｘ２のみの成果価値推定モデルである。例えば、関数ｆ３は、所定のタイプの価値の具体的な成果価値を、成果状況を考慮せずに推定する場合に用いられる。
【０１１０】
ｙ＝ｆ４（ｘ３）  ・・・（５）
【０１１１】
関数ｆ４は、成果が固定されており、入力データが成果状況ベクトルｘ３のみの成果価値推定モデルである。例えば、関数ｆ４は、所定のタイプの成果の一般的な成果価値を、成果状況を考慮して推定する場合に用いられる。
【０１１２】
ｙ＝ｆ５（ｘ１，ｘ２）  ・・・（６）
【０１１３】
関数ｆ５は、入力データが成果ベクトルｘ１及びサンプルベクトルｘ２である成果価値推定モデルである。例えば、関数ｆ５は、任意のタイプの成果の具体的な成果価値を、成果状況を考慮せずに推定する場合に用いられる。
【０１１４】
ｙ＝ｆ６（ｘ１，ｘ３）  ・・・（７）
【０１１５】
関数ｆ６は、入力データが成果ベクトルｘ１及び成果状況ベクトルｘ３である成果価値推定モデルである。例えば、関数ｆ６は、任意のタイプの成果の一般的な成果価値を、成果状況を考慮して推定する場合に用いられる。
【０１１６】
ｙ＝ｆ７（ｘ２，ｘ３）  ・・・（８）
【０１１７】
関数ｆ７は、成果が固定されており、入力データがサンプルベクトルｘ２及び成果状況ベクトルｘ３である成果価値推定モデルである。例えば、関数ｆ７は、所定のタイプの成果の具体的な成果価値を、成果状況を考慮して推定する場合に用いられる。
【０１１８】
なお、以下、関数ｆ１乃至ｆ７を個々に区別する必要がない場合、単に関数ｆと称する。
【０１１９】
図４の説明に戻り、ステップＳ１において、特徴量抽出部２０１は、学習データが入力されたか否かを判定する。学習データが入力されたと判定された場合、処理はステップＳ２に進む。
【０１２０】
ここで、学習データとは、成果価値推定モデルの学習用のデータであり、入力データ、及び、入力データに対する成果価値を示す正解データが含まれる。例えば、入力データには、成果の定義、サンプル、及び、成果状況（を表すデータ）のうち１つ以上が含まれる。なお、入力データに含まれるデータの種類は、上述した関数ｆ１乃至ｆ７のいずれの成果価値推定モデルを生成するかにより異なる。
【０１２１】
ステップＳ２において、特徴量抽出部２０１は、学習データの入力データの特徴量を抽出する。
【０１２２】
具体的には、入力データに成果の定義が含まれる場合、特徴量抽出部２０１は、例えば、以下の方法により成果の定義の特徴量を抽出する。
【０１２３】
成果の定義がテキストデータで表現されている場合、例えば、Bag-of-Words（BoWs）、N-gram、RNN（Recurrent Neural network）等の手法により特徴量が抽出される。
【０１２４】
また、成果の定義がラベルで表現されている場合、例えば、そのラベルが特徴量としてそのまま用いられる。この場合、例えば、1-hot encodingにより特徴量が表される。或いは、例えば、成果の定義のラベルが埋め込み表現（embeddingした表現）を用いた特徴量に変換される。
【０１２５】
そして、特徴量抽出部２０１は、抽出した成果の定義の特徴量を含む成果ベクトルを生成する。
【０１２６】
また、入力データにサンプルが含まれる場合、特徴量抽出部２０１は、例えば、以下の方法によりサンプルの特徴量を抽出する。
【０１２７】
サンプルにテキストデータが含まれる場合、例えば、BoWs、N-gram、NN（特にRNN）等の手法を用いて、テキストデータの特徴量が抽出される。
【０１２８】
サンプルに画像データが含まれる場合、例えば、NN（特に、CNN(Convolutional Neural Network)）を用いた特徴量、HOG(Histograms of Oriented Gradients)、SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)、SURF(Speeded Up Robust Features)、Haar-Like等の特徴量が画像データから抽出される。
【０１２９】
サンプルに音声データが含まれる場合、例えば、NN（特に、MLP(Multi-Layer Perceptron)やCNN）による特徴量、メル周波数ケプストラム係数等の特徴量が音声データから抽出される。
【０１３０】
サンプルから触覚による特徴量を抽出する場合、例えば、表面の粗さを示すパラメータが特徴量として抽出される。
【０１３１】
サンプルから味覚による特徴量を抽出する場合、例えば、味に関する成分の濃度が特徴量として抽出される。
【０１３２】
サンプルから嗅覚による特徴量を抽出する場合、例えば、においに関する成分の濃度が特徴量として抽出される。
【０１３３】
そして、特徴量抽出部２０１は、抽出したサンプルの特徴量を含むサンプルベクトルを生成する。
【０１３４】
また、学習データに成果状況が含まれる場合、特徴量抽出部２０１は、成果状況の特徴量を抽出する。
【０１３５】
成果状況にテキストデータが含まれる場合、例えば、BoWs、N-gram、NN（特にRNN）等の手法を用いて、テキストデータの特徴量が抽出される。
【０１３６】
成果状況に画像データが含まれる場合、例えば、NN（特に、CNN(Convolutional Neural Network)）を用いた特徴量、HOG(Histograms of Oriented Gradients)、SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)、SURF(Speeded Up Robust Features)、Haar-Like等の特徴量が画像データから抽出される。
【０１３７】
成果状況に音声データが含まれる場合、例えば、NN（特に、MLPやCNN）による特徴量、メル周波数ケプストラム係数等の特徴量が音声データから抽出される。
【０１３８】
そして、特徴量抽出部２０１は、抽出した成果状況の特徴量を含む成果状況ベクトルを生成する。
【０１３９】
特徴量抽出部２０１は、生成した各特徴量ベクトルを含む学習データを成果価値推定モデル学習部２１１に供給する。
【０１４０】
ステップＳ３において、成果価値推定モデル学習部２１１は、モデルを更新する。例えば、成果価値推定モデル学習部２１１は、取得した学習データを用いて、所定の手法の機械学習を行うことにより、成果価値推定モデルを更新する。
【０１４１】
例えば、成果価値推定モデル学習部２１１は、それぞれ任意の手法で生成した成果ベクトル、サンプルベクトル、成果状況ベクトルを独立変数とし、「ラベル当たりの価値（報酬）」を従属変数とする回帰分析を用いて、成果価値推定モデルを更新する。
【０１４２】
また、例えば、成果価値推定モデル学習部２１１は、成果価値が「画像に対する、「鳥画像である」「鳥画像でない」の２クラスラベル」に固定される場合、「画像」の特徴量ベクトルを含むサンプルベクトルを独立変数とし、「ラベル当たりの価値（報酬）」を従属変数とする回帰分析を用いて、成果価値推定モデルを更新する。
【０１４３】
成果価値推定モデル学習部２１１は、更新した成果価値推定モデルに関する情報を記憶部１０８に記憶させる。
【０１４４】
その後、処理はステップＳ４に進む。
【０１４５】
一方、ステップＳ１において、学習データが入力されていないと判定された場合、ステップＳ２及びステップＳ３の処理はスキップされ、処理はステップＳ４に進む。
【０１４６】
ステップＳ４において、成果価値推定モデル学習部２１１は、学習を継続するか否かを判定する。学習を継続すると判定された場合、処理はステップＳ１に戻る。
【０１４７】
その後、ステップＳ４において、学習を終了すると判定されるまで、ステップＳ１乃至Ｓ４の処理が繰り返し実行され、成果価値推定モデルの学習が行われる。
【０１４８】
一方、ステップＳ４において、成果価値推定モデル学習部２１１は、成果価値推定モデルの学習を終了する条件を満たした場合、学習を終了すると判定し、成果価値推定モデル学習処理は終了する。
【０１４９】
成果価値推定モデルの学習を終了する条件には、例えば、以下の条件のうちの１つ以上が設定される。
【０１５０】
・所定の学習期間が経過したとき
・学習済みの学習データの量が所定の閾値を超えたとき
・過去の学習データを用いた場合の成果価値推定モデルの推定精度が所定の閾値を超えたとき
・成果価値推定モデルの内部パラメータの変化量が所定の閾値未満になったとき
【０１５１】
なお、成果価値推定モデルの学習において、例えば、各成果の各成果状況における成果価値の実績データに基づいて、各成果の定義の特徴量を含む成果ベクトル、及び、各成果状況の特徴量を含む成果状況ベクトルを求め、学習データに用いることも可能である。
【０１５２】
具体的には、次式（９）の左辺は、各成果の各成果状況における成果価値（例えば、成果に対する価格）の実績値を行列により表したものである。例えば、ｒnmは、成果状況ｎにおける成果ｍに対する成果価値を示している。また、Ｎは成果状況の総数を示し、Ｍは成果のタイプの総数を示している。なお、必ずしも全ての成果状況と成果の組み合わせに対する成果価値の実績値は必要ない。
【０１５３】
【数１】
2017217242.tif 000003
【０１５４】
ここで、例えば成果価値推定モデル学習部２１１は、行列分解を用いて、式（９）の左辺の行列を、右辺に示されるように成果状況の潜在ベクトル群と成果の定義の潜在ベクトル群とに分解する。
【０１５５】
成果状況の潜在ベクトル群は、各成果状況に対応する潜在ベクトルｕ1乃至潜在ベクトルｕNからなり、成果の定義の潜在ベクトル群は、各成果に対応する潜在ベクトルｖ1乃至潜在ベクトルｖNからなる。潜在ベクトルｕnは、ｕn1からｕnkまでのｋ個の要素からなり、潜在ベクトルｖmは、ｖn1からｖnkまでのｋ個の要素からなる。そして、成果ｍの成果状況ｎにおける成果価値ｒnmは、式（１０）に示されるように、潜在ベクトルｕnと潜在ベクトルｖmの内積により近似される。
【０１５６】
なお、この行列分解のアルゴリズムには、例えば、Probabilistic Matrix Factorization（PMF）等を用いることができる。
【０１５７】
そして、成果価値推定モデルの学習データの成果ベクトルに潜在ベクトルｖmを用い、成果状況ベクトルに潜在ベクトルｕnを用いることが可能である。
【０１５８】
このように、各成果の各成果状況における成果価値の実績データに基づいて、人手による特徴量の設計を必要とせずに、成果価値推定モデルの学習データ用の成果ベクトル及び成果状況ベクトルを得ることができる。
【０１５９】
また、同様の方法により、各サンプルに対する各成果の成果価値の実績データに基づいて、人手による特徴量の設計を必要とせずに、成果価値推定モデルの学習データ用の成果ベクトル及びサンプルベクトルを生成することも可能である。
【０１６０】
＜１−６．成果価値推定処理＞
次に、図５のフローチャートを参照して、サーバ１１により実行される成果価値推定処理について説明する。なお、この処理は、例えば、成果価値を推定する対象となる入力データがサーバ１１に入力されたとき開始される。入力データには、成果の定義、サンプル、及び、成果状況（を表すデータ）のうち１つ以上が含まれる。
【０１６１】
ステップＳ１０１において、特徴量抽出部２０１は、図４のステップＳ２の処理と同様に、入力データの特徴量を抽出する。そして、特徴量抽出部２０１は、抽出した特徴量からなる特徴量ベクトルを成果価値推定部２１２に供給する。この特徴量ベクトルには、成果ベクトル、サンプルベクトル、及び、成果状況ベクトルのうち１つ以上が含まれる。
【０１６２】
ステップＳ１０２において、成果価値推定部２１２は、成果価値を推定する。具体的には、成果価値推定部２１２は、記憶部１０８に記憶されている成果価値推定モデルに、特徴量抽出部２０１から供給された特徴量ベクトルを適用することにより、成果価値を推定する。成果価値推定部２１２は、例えば、成果価値の推定結果を提示制御部２０３に供給したり、ＲＡＭ１０３又は記憶部１０８に記憶させたりする。
【０１６３】
ステップＳ１０３において、サーバ１１は、成果価値を出力する。例えば、提示制御部２０３は、成果価値の推定結果を出力部１０７に供給し、出力部１０７のディスプレイに表示させる。また、例えば、提示制御部２０３は、成果価値の推定結果を、通信部１０９及びネットワーク１３を介してクライアント１２に送信し、クライアント１２において成果価値の推定結果を提示させる。
【０１６４】
その後、成果価値推定処理は終了する。
【０１６５】
以上のようにして、各種のタスクの成果の成果価値を容易に推定することが可能になる。
【０１６６】
例えば、過去に実績のない未知の成果、未知のサンプル、又は、未知の成果状況に対する成果価値を容易に推定することが可能になる。また、サンプルや成果状況を考慮せずに成果価値を推定したり、サンプル毎又は成果状況毎に成果価値を推定したりすることが可能になる。
【０１６７】
また、例えば、タスクの内容が異なっていても、成果が同じであれば、タスクの内容とは無関係に、それらの成果を同じ価値であると推定することが可能である。
【０１６８】
＜＜２．適用例＞＞
以下、本技術の適用例について説明する。
【０１６９】
例えば、タスクに対する報酬の算定に、上述した成果価値推定モデルを用いることができる。
【０１７０】
一般的に、賃金体系には時間給と成果給とがある。時間給では、単位時間当たりの報酬を決めて、作業時間に応じて給料が支払われる。例えば、単位時間を１年、１月、１週、１日、１時間に設定した時間給が、それぞれ年給（年俸）、月給、週給、日給、時給に相当する。一方、成果給では、仕事に対する成果に応じて給料が支払われる。
【０１７１】
なお、時間給と成果給を組み合わせた賃金体系も存在する。例えば、労働者が一部を時間給で受け取り、一部を成果給で受け取る場合である。
【０１７２】
ここで、例えば、成果給を算定する場合に、成果価値推定モデルを用いることができる。具体的には、成果価値推定部２１２は、成果価値推定モデルを用いて、各労働者の各成果に対する成果価値である報酬を推定し、推定した報酬を労働者毎に積算することにより、各労働者の成果給を算定することができる。
【０１７３】
これにより、各労働者の成果給を容易かつ客観的に算定することができる。例えば、同様の成果に対して同様の賃金を設定することができる。
【０１７４】
また、成果毎の報酬を推定することができるので、その推定結果を、成果給の妥当性の判断材料や成果給の内訳の説明等に用いることができる。
【０１７５】
また、例えば、クラウドソーシングにおける報酬の算定に、上述した成果価値推定モデルを用いることができる。ここで、クラウドソーシングとは、例えば、インターネット等を利用してタスクを実行する作業者を募集し、タスクの発注及び受注ができるサービスのことである。
【０１７６】
例えば、タスクの発注を行う発注者は、発注するタスクに対する報酬を、成果価値推定モデルを用いて適切に設定することができる。例えば、発注者は、これまで発注したことがないタスクであっても、タスクの成果価値に基づいて適切な報酬を設定することができる。
【０１７７】
また、例えば、図６に示されるように、クラウドソーシングの作業者の募集画面等において、実際のタスクの報酬とともに、成果価値推定モデルを用いて推定したタスクの成果価値を提示するようにしてもよい。
【０１７８】
例えば、図６の上の例では、「画像へのタグ付け」というタスクに対して、１タグ当たり３円の報酬が提示されるとともに、タスクの成果価値の推定値（推定価格）が２円と表示されている。従って、この例では、タスクの成果価値より実際の報酬の方が高い。また、例えば、図６の下の例では、「ｗｅｂサイトのチェック」というタスクに対して、１サイトあたり１０円の報酬が提示されるとともに、タスクの成果価値の推定値（推定価格）が３０円と表示されている。従って、この例では、タスクの成果価値より実際の報酬の方が低い。
【０１７９】
これにより、例えば、作業者は、提示されたタスクの報酬が適正であるか否かを容易に判断することが可能になる。一方、発注者は、不適正な報酬を設定することが困難になり、適正な報酬を設定するよう動機づけられる。
【０１８０】
＜＜３．変形例等＞＞
以下、上述した本技術の実施の形態の変形例等について説明する。
【０１８１】
例えば、複数の成果の成果価値を用いて、他の成果の成果価値を推定することが可能である。例えば、以下のように成果１乃至成果３が定義されている場合、成果価値推定部２１２は、次式（１１）により、成果２の成果価値と成果１の成果価値の差分により、成果２と成果１の差分である成果３の成果価値を推定することができる。
【０１８２】
成果１：「画像」
成果２：「画像に鳥が写っているか否かを示す鳥ラベルが付けられた画像」
成果３：「画像に鳥が写っているか否かを示す鳥ラベル」
【０１８３】
成果３の成果価値＝成果２の成果価値−成果１の成果価値  ・・・（１１）
【０１８４】
なお、成果３は、例えば、「画像に鳥が写っているか否かを示す鳥ラベルを付ける」というタスクの成果であってよい。
【０１８５】
また、式（１１）は、上述した式（１）を用いて、次式（１２）のように表すこともできる。
【０１８６】
成果３の成果価値＝タスクのアウトプットの価値−タスクのインプットの価値
・・・（１２）
【０１８７】
例えば、成果１の「画像」がタスクのインプットに相当し、成果２の「画像に鳥が写っているか否かを示す鳥ラベルが付けられた画像」がタスクのアウトプットに相当する。
【０１８８】
また、成果価値の推定には、上述した以外の任意の方法を用いることができる。例えば、成果の定義、サンプル、及び、成果状況のうち少なくとも１つの特徴量からなる空間において、ｋ平均法等を用いて成果をクラスタリングして、各クラスタ内の成果に同様の成果価値を付与するようにしてもよい。また、例えば、近傍法等による回帰分析を用いて、成果価値の推定を行うことも可能である。
【０１８９】
さらに、例えば、サーバ１１の処理の全部又は一部をクライアント１２において実行するようにしてもよい。例えば、サーバ１１からクライアント１２に成果価値推定モデルを提供し、クライアント１２において成果価値を推定するようにしてもよい。
【０１９０】
また、例えば、成果価値推定モデルの学習又は成果価値の推定を行う場合に、成果ベクトル、サンプルベクトル、成果状況ベクトルを含む入力データをサーバ１１に与えるようにして、サーバ１１において特徴量の抽出を行わないようにしてもよい。
【０１９１】
さらに、上述した本技術の適用例は、その一例であり、本技術は、例えば、成果価値を推定したり利用したりする各種の装置やサービス等に適用することが可能である。
【０１９２】
また、上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。
【０１９３】
なお、ソフトウエアにより実行する場合、コンピュータ（例えば、サーバ１１、クライアント１２）が実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
【０１９４】
また、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。
【０１９５】
さらに、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【０１９６】
例えば、本技術は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
【０１９７】
また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
【０１９８】
さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
【０１９９】
また、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、他の効果があってもよい。
【０２００】
さらに、例えば、本技術は以下のような構成も取ることができる。
【０２０１】
（１）
タスクの成果に関する情報である成果情報に基づいて、前記タスクの成果の価値である成果価値を推定する推定部を
備える情報処理装置。
（２）
前記推定部は、成果の定義の特徴量を含む成果特徴量、具体的な成果に関するサンプルの特徴量を含むサンプル特徴量、及び、成果の置かれている状況である成果状況の特徴量を含む成果状況特徴量のうち少なくとも１つに基づいて、前記成果価値を推定する
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記サンプル特徴量は、前記タスクの処理対象であるタスク処理対象の特徴量、及び、前記タスクの具体的な成果の特徴量のうち少なくとも１つを含む
前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記推定部は、前記成果特徴量、前記サンプル特徴量、及び、前記成果状況特徴量のうち少なくとも１つに基づいて前記成果価値を推定するモデルを用いる
前記（２）又は（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記モデルの学習を行う学習部を
さらに備える前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記学習部は、各成果の各前記成果状況における前記成果価値の実績データから得られる各成果に対応する前記成果特徴量及び各前記成果状況に対応する前記成果状況特徴量を用いて、前記モデルの学習を行う
前記（５）に記載の情報処理装置。
（７）
前記学習部は、各前記サンプルに対する各成果の前記成果価値の実績データから得られる各成果に対応する前記成果特徴量及び各前記サンプルに対応する前記サンプル特徴量を用いて、前記モデルの学習を行う
前記（５）又は（６）に記載の情報処理装置。
（８）
前記成果特徴量、前記サンプル特徴量、及び、前記成果状況特徴量のうち少なくとも１つの抽出を行う特徴量抽出部を
さらに備える前記（２）乃至（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）
前記推定部は、第１の成果の前記成果価値と第２の成果の前記成果価値の差分により、前記第１の成果と前記第２の成果の差分である第３の成果の前記成果価値を推定する
前記（１）乃至（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）
前記成果は、ラベル、比較結果、列挙結果、評価結果、検索結果、回答、解答、整理結果、変換結果、要約結果、連想結果、類推結果、生成結果、推薦結果、計画、設計書、テスト結果、又は、モノのうち１つ、又は、２つ以上の組み合わせからなる
前記（１）乃至（９）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１１）
情報処理装置が、
タスクの成果に関する情報である成果情報に基づいて、前記タスクの成果の価値である成果価値を推定する推定ステップを
含む情報処理方法。
（１２）
タスクの成果に関する情報である成果情報に基づいて、前記タスクの成果の価値である成果価値を推定する推定ステップを
含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【符号の説明】
【０２０２】
１  情報処理システム，  １１  サーバ，  １２  クライアント，  １０１  ＣＰＵ，  ２０１  特徴量抽出部，  ２０２  タスク関連処理部，  ２０３  提示制御部，  ２１１  成果価値推定モデル学習部，  ２１２  成果価値推定部
【図１】
2017217242.tif 000004
【図２】
2017217242.tif 000005
【図３】
2017217242.tif 000006
【図４】
2017217242.tif 000007
【図５】
2017217242.tif 000008
【図６】
2017217242.tif 000009
【国際調査報告】
2017217242.tif 000010
2017217242.tif 000011