(57)【要約】学習済みモデル提供システム（１）が、複数の学習済みモデルを予め保管している学習済みモデル提供装置（２）と、学習済みモデル提供装置（２）から学習済みモデルの提供を受けるユーザ側装置（３）とを備えた構成とする。学習済みモデル提供装置（２）は、ユーザ側装置（３）から取得したニーズ情報に基づいて、学習済みモデルデータベース（２７）に保管されている複数の学習済みモデルからユーザ側装置（３）に提供する学習済みモデルを選択することができるので、ユーザ側のニーズに適合する学習済みモデルを選択して提供することが可能となる。
2018142765.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の学習済みモデルを、それぞれの学習済みモデルの機能および生成環境の少なくとも一方の情報であるモデル情報とともに予め保管しておき、
ユーザ側装置から、該ユーザ側装置が要求する学習済みモデルの機能および利用環境の少なくとも一方の情報であるニーズ情報を取得し、
前記モデル情報を参照して、前記ニーズ情報に適合する学習済みモデルを前記複数の学習済みモデルから選択する
ことを特徴とする学習済みモデル提供方法。
【請求項２】
前記モデル情報が、前記学習済みモデルの使用目的、前記学習済みモデルの性能、前記学習済みモデルの利用対価、および前記学習済みモデルの生成に使用された学習データのデータ数のうちの少なくとも１つに関する情報である保管モデル情報を含み、
前記ニーズ情報が、前記ユーザ側装置が要求する前記学習済みモデルの使用目的、前記ユーザ側装置が要求する前記学習済みモデルの性能、前記ユーザ側装置が要求する前記学習済みモデルの利用対価、および前記ユーザ側装置で前記学習済みモデルを利用するときに使用されるユーザ側データのデータ数のうちの少なくとも１つに関する情報である要求モデル情報を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の学習済みモデル提供方法。
【請求項３】
前記モデル情報が、前記学習済みモデルの生成に使用された学習データの取得条件、および前記学習データを取得するのに使用された装置の設置環境の少なくとも一方に関する情報である生成環境情報を含み、
前記ニーズ情報が、前記ユーザ側装置で前記学習済みモデルを利用するときに使用されるユーザ側データの取得条件、および前記ユーザ側データを取得するのに使用される装置の設置環境の少なくとも一方に関する情報である利用環境情報を含む
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の学習済みモデル提供方法。
【請求項４】
前記モデル情報が、前記学習済みモデルを利用するのに必要な装置の資源または能力に関する情報である必要リソース情報を含み、
前記ニーズ情報が、前記ユーザ側装置および該ユーザ側装置で前記学習済みモデルを利用するときに使用されるユーザ側データを取得するのに使用される装置の少なくとも一方の装置の資源または能力に関する情報であるユーザ側リソース情報を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の学習済みモデル提供方法。
【請求項５】
前記選択された学習済みモデルの前記モデル情報を前記ユーザ側装置に提示し、
前記ユーザ側装置から、該ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを示す情報を取得したときに、前記ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを前記ユーザ側装置に提供する
ことを特徴とする請求項１に記載の学習済みモデル提供方法。
【請求項６】
前記選択された学習済みモデルに対して該学習済みモデルの推奨度を付与するとともに、前記選択された学習済みモデルの前記推奨度を示す情報を前記ユーザ側装置に提示し、
前記ユーザ側装置から、該ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを示す情報を取得したときに、前記ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを前記ユーザ側装置に提供する
ことを特徴とする請求項１に記載の学習済みモデル提供方法。
【請求項７】
前記推奨度は、前記学習済みモデルの利用実績、前記学習済みモデルの評価、前記学習済みモデルの生成に使用された学習データ数のうちの少なくとも１つに基づいて決定される
ことを特徴とする請求項６に記載の学習済みモデル提供方法。
【請求項８】
１または複数のプロセッサと、
複数の学習済みモデルを、それぞれの学習済みモデルの機能および生成環境の少なくとも一方の情報であるモデル情報とともに予め保管しているデータベースと、
ユーザ側装置との間で通信を行う通信部とを備え、
前記プロセッサは、
前記ユーザ側装置から、該ユーザ側装置が要求する学習済みモデルの機能および利用環境の少なくとも一方の情報であるニーズ情報を取得し、
前記モデル情報を参照して、前記ニーズ情報に適合する学習済みモデルを前記複数の学習済みモデルから選択する
ことを特徴とする学習済みモデル提供装置。
【請求項９】
前記モデル情報が、前記学習済みモデルの使用目的、前記学習済みモデルの性能、前記学習済みモデルの利用対価、および前記学習済みモデルの生成に使用された学習データのデータ数のうちの少なくとも１つに関する情報である保管モデル情報を含み、
前記ニーズ情報が、前記ユーザ側装置が要求する前記学習済みモデルの使用目的、前記ユーザ側装置が要求する前記学習済みモデルの性能、前記ユーザ側装置が要求する前記学習済みモデルの利用対価、および前記ユーザ側装置で前記学習済みモデルを利用するときに使用されるユーザ側データのデータ数のうちの少なくとも１つに関する情報である要求モデル情報を含む
ことを特徴とする請求項８に記載の学習済みモデル提供装置。
【請求項１０】
前記モデル情報が、前記学習済みモデルの生成に使用された学習データの取得条件、および前記学習データを取得するのに使用された装置の設置環境の少なくとも一方に関する情報である生成環境情報を含み、
前記ニーズ情報が、前記ユーザ側装置で前記学習済みモデルを利用するときに使用されるユーザ側データの取得条件、および前記ユーザ側データを取得するのに使用される装置の設置環境の少なくとも一方に関する情報である利用環境情報を含む
ことを特徴とする請求項８または請求項９に記載の学習済みモデル提供装置。
【請求項１１】
前記モデル情報が、前記学習済みモデルを利用するのに必要な装置の資源または能力に関する情報である必要リソース情報を含み、
前記ニーズ情報が、前記ユーザ側装置および該ユーザ側装置で前記学習済みモデルを利用するときに使用されるユーザ側データを取得するのに使用される装置の少なくとも一方の装置の資源または能力に関する情報であるユーザ側リソース情報を含む
ことを特徴とする請求項８に記載の学習済みモデル提供装置。
【請求項１２】
前記プロセッサは、
前記選択された学習済みモデルの前記モデル情報を前記ユーザ側装置に提示し、
前記ユーザ側装置から、該ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを示す情報を取得したときに、前記ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを前記ユーザ側装置に提供する
ことを特徴とする請求項８に記載の学習済みモデル提供装置。
【請求項１３】
前記プロセッサは、
前記選択された学習済みモデルに対して該学習済みモデルの推奨度を付与するとともに、前記選択された学習済みモデルの前記モデル情報を前記ユーザ側装置に提示し、
前記ユーザ側装置から、該ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを示す情報を取得したときに、前記ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを前記ユーザ側装置に提供する
ことを特徴とする請求項８に記載の学習済みモデル提供装置。
【請求項１４】
前記推奨度は、前記学習済みモデルの利用実績、前記学習済みモデルの評価、前記学習済みモデルの生成に使用された学習データ数のうちの少なくとも１つに基づいて決定される
ことを特徴とする請求項１３に記載の学習済みモデル提供装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、ユーザ側装置から取得した利用要求に応じてデータベースに予め保管されている複数の学習済みモデルから１または複数の学習済みモデルを選択してユーザ側装置に提供する学習済みモデル提供方法および学習済みモデル提供装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、センシングデータを利用するセンサネットワークにおいてセンシングデータの流通を適正化することを目的として、センシングデータを出力するセンサに関する情報であるセンサ側メタデータと、センシングデータを利用してサービスを提供するアプリケーションに関する情報であるアプリ側メタデータとのマッチングを行うことにより、アプリケーションの要求を満たすセンシングデータを提供可能なセンサを抽出するようにした技術が知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５４４５７２２号公報
【発明の概要】
【０００４】
本開示は、予め保管されている複数の学習済みモデルからユーザ側のニーズに適合する学習済みモデルを選択して提供することを主目的とする。
【０００５】
本開示の学習済みモデル提供方法は、複数の学習済みモデルを、それぞれの学習済みモデルの機能および生成環境の少なくとも一方の情報であるモデル情報とともに予め保管しておき、ユーザ側装置から、該ユーザ側装置が要求する学習済みモデルの機能および利用環境の少なくとも一方の情報であるニーズ情報を取得し、前記モデル情報を参照して、前記ニーズ情報に適合する学習済みモデルを前記複数の学習済みモデルから選択することを特徴とする。
【０００６】
本開示によれば、予め保管されている複数の学習済みモデルからユーザ側のニーズに適合する学習済みモデルを選択して提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、本開示の学習済みモデル提供システムの全体構成図である。
【図２Ａ】図２Ａは、サーバ装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、サーバ装置の記憶部の概略構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、ユーザ側装置の概略構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、学習済みモデル提供システムの動作手順を示すシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
上記課題を解決するためになされた第１の開示は、複数の学習済みモデルを、それぞれの学習済みモデルの機能および生成環境の少なくとも一方の情報であるモデル情報とともに予め保管しておき、ユーザ側装置から、該ユーザ側装置が要求する学習済みモデルの機能および利用環境の少なくとも一方の情報であるニーズ情報を取得し、前記モデル情報を参照して、前記ニーズ情報に適合する学習済みモデルを前記複数の学習済みモデルから選択することを特徴とする。
【０００９】
この第１の開示に係る学習済みモデル提供方法によれば、ユーザ側装置が要求する学習済みモデルの機能および利用環境の少なくとも一方の情報であるニーズ情報に基づいて、予め保管されている複数の学習済みモデルからユーザ側装置に提供する学習済みモデルを選択することができるので、予め保管されている複数の学習済みモデルからユーザ側のニーズに適合する学習済みモデルを選択して提供することが可能となる。
【００１０】
また、第２の開示は、上記第１の開示において、前記モデル情報が、前記学習済みモデルの使用目的、前記学習済みモデルの性能、前記学習済みモデルの利用対価、および前記学習済みモデルの生成に使用された学習データのデータ数のうちの少なくとも１つに関する情報である保管モデル情報を含み、前記ニーズ情報が、前記ユーザ側装置が要求する前記学習済みモデルの使用目的、前記ユーザ側装置が要求する前記学習済みモデルの性能、前記ユーザ側装置が要求する前記学習済みモデルの利用対価、および前記ユーザ側装置で前記学習済みモデルを利用するときに使用されるユーザ側データのデータ数のうちの少なくとも１つに関する情報である要求モデル情報を含むことを特徴とする。
【００１１】
この第２の開示に係る学習済みモデル提供方法によれば、ユーザ側装置が要求する学習済みモデルの機能等に関する情報である要求モデル情報に基づいて学習済みモデルが選択することができるので、ユーザ側のニーズにより良く適合する学習済みモデルを選択することが可能となる。
【００１２】
また、第３の開示は、上記第１の開示または第２の開示において、前記モデル情報が、前記学習済みモデルの生成に使用された学習データの取得条件、および前記学習データを取得するのに使用された装置の設置環境の少なくとも一方に関する情報である生成環境情報を含み、前記ニーズ情報が、前記ユーザ側装置で前記学習済みモデルを利用するときに使用されるユーザ側データの取得条件、および前記ユーザ側データを取得するのに使用される装置の設置環境の少なくとも一方に関する情報である利用環境情報を含むことを特徴とする。
【００１３】
この第３の開示に係る学習済みモデル提供方法によれば、ユーザ側データの取得環境に関する情報である利用環境情報に基づいて学習済みモデルが選択することができるので、ユーザ側のニーズにより良く適合する学習済みモデルを選択することが可能となる。
【００１４】
また、第４の開示は、上記第１の開示において、前記モデル情報が、前記学習済みモデルを利用するのに必要な装置の資源または能力に関する情報である必要リソース情報を含み、前記ニーズ情報が、前記ユーザ側装置および該ユーザ側装置で前記学習済みモデルを利用するときに使用されるユーザ側データを取得するのに使用される装置の少なくとも一方の装置の資源または能力に関する情報であるユーザ側リソース情報を含むことを特徴とする。
【００１５】
この第４の開示に係る学習済みモデル提供方法によれば、ユーザ側装置およびユーザ側データを取得するのに使用される装置の少なくとも一方の装置の資源または能力に関する情報であるユーザ側リソース情報に基づいて学習済みモデルが選択することができるので、ユーザ側のニーズにより良く適合する学習済みモデルを選択することが可能となる。
【００１６】
また、第５の開示は、上記第１の開示において、前記選択された学習済みモデルの前記モデル情報を前記ユーザ側装置に提示し、前記ユーザ側装置から、該ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを示す情報を取得したときに、前記ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを前記ユーザ側装置に提供することを特徴とする。
【００１７】
この第５の開示に係る学習済みモデル提供方法によれば、ユーザ側装置のユーザが、前記選択された学習済みモデルのモデル情報に基づいて、ユーザ側装置で利用する学習済みモデルを決定することが可能となる。
【００１８】
また、第６の開示は、上記第１の開示において、前記選択された学習済みモデルに対して該学習済みモデルの推奨度を付与するとともに、前記選択された学習済みモデルの前記推奨度を示す情報を前記ユーザ側装置に提示し、前記ユーザ側装置から、該ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを示す情報を取得したときに、前記ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを前記ユーザ側装置に提供することを特徴とする。
【００１９】
この第６の開示に係る学習済みモデル提供方法によれば、ユーザ側装置のユーザが、前記選択された学習済みモデルの推奨度に基づいて、ユーザ側装置で利用する学習済みモデルを決定することが可能となる。
【００２０】
また、第７の開示は、上記第６の開示において、前記推奨度は、前記学習済みモデルの利用実績、前記学習済みモデルの評価、前記学習済みモデルの生成に使用された学習データ数のうちの少なくとも１つに基づいて決定されることを特徴とする。
【００２１】
この第７の開示に係る学習済みモデル提供方法によれば、前記奨励度を容易かつ適切に決定することができる。
【００２２】
また、第８の開示は、１または複数のプロセッサと、複数の学習済みモデルを、それぞれの学習済みモデルの機能および生成環境の少なくとも一方の情報であるモデル情報とともに予め保管しているデータベースと、ユーザ側装置との間で通信を行う通信部とを備え、前記プロセッサは、前記ユーザ側装置から、該ユーザ側装置が要求する学習済みモデルの機能および利用環境の少なくとも一方の情報であるニーズ情報を取得し、前記モデル情報を参照して、前記ニーズ情報に適合する学習済みモデルを前記複数の学習済みモデルから選択することを特徴とする。
【００２３】
この第８の開示に係る学習済みモデル提供装置によれば、ユーザ側装置が要求する学習済みモデルの機能および利用環境の少なくとも一方の情報であるニーズ情報に基づいて、予め保管されている複数の学習済みモデルからユーザ側装置に提供する学習済みモデルを選択することができるので、予め保管されている複数の学習済みモデルからユーザ側のニーズに適合する学習済みモデルを選択して提供することが可能となる。
【００２４】
また、第９の開示は、上記第８の開示において、前記モデル情報が、前記学習済みモデルの使用目的、前記学習済みモデルの性能、前記学習済みモデルの利用対価、および前記学習済みモデルの生成に使用された学習データのデータ数のうちの少なくとも１つに関する情報である保管モデル情報を含み、前記ニーズ情報が、前記ユーザ側装置が要求する前記学習済みモデルの使用目的、前記ユーザ側装置が要求する前記学習済みモデルの性能、前記ユーザ側装置が要求する前記学習済みモデルの利用対価、および前記ユーザ側装置で前記学習済みモデルを利用するときに使用されるユーザ側データのデータ数のうちの少なくとも１つに関する情報である要求モデル情報を含むことを特徴とする。
【００２５】
この第９の開示に係る学習済みモデル提供装置によれば、ユーザ側装置が要求する学習済みモデルの機能等に関する情報である要求モデル情報に基づいて学習済みモデルが選択することができるので、ユーザ側のニーズにより良く適合する学習済みモデルを選択することが可能となる。
【００２６】
また、第１０の開示は、上記第８の開示または第９の開示において、前記モデル情報が、前記学習済みモデルの生成に使用された学習データの取得条件、および前記学習データを取得するのに使用された装置の設置環境の少なくとも一方に関する情報である生成環境情報を含み、前記ニーズ情報が、前記ユーザ側装置で前記学習済みモデルを利用するときに使用されるユーザ側データの取得条件、および前記ユーザ側データを取得するのに使用される装置の設置環境の少なくとも一方に関する情報である利用環境情報を含むことを特徴とする。
【００２７】
この第１０の開示に係る学習済みモデル提供装置によれば、ユーザ側データの取得環境に関する情報である利用環境情報に基づいて学習済みモデルが選択することができるので、ユーザ側のニーズにより良く適合する学習済みモデルを選択することが可能となる。
【００２８】
また、第１１の開示は、上記第８の開示において、前記モデル情報が、前記学習済みモデルを利用するのに必要な装置の資源または能力に関する情報である必要リソース情報を含み、前記ニーズ情報が、前記ユーザ側装置および該ユーザ側装置で前記学習済みモデルを利用するときに使用されるユーザ側データを取得するのに使用される装置の少なくとも一方の装置の資源または能力に関する情報であるユーザ側リソース情報を含むことを特徴とする。
【００２９】
この第１１の開示に係る学習済みモデル提供装置によれば、ユーザ側装置およびユーザ側データを取得するのに使用される装置の少なくとも一方の装置の資源または能力に関する情報であるユーザ側リソース情報に基づいて学習済みモデルが選択することができるので、ユーザ側のニーズにより良く適合する学習済みモデルを選択することが可能となる。
【００３０】
また、第１２の開示は、上記第８の開示において、前記プロセッサは、前記選択された学習済みモデルの前記モデル情報を前記ユーザ側装置に提示し、前記ユーザ側装置から、該ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを示す情報を取得したときに、前記ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを前記ユーザ側装置に提供することを特徴とする。
【００３１】
この第１２の開示に係る学習済みモデル提供装置によれば、ユーザ側装置のユーザが、前記選択された学習済みモデルのモデル情報に基づいて、ユーザ側装置で利用する学習済みモデルを決定することが可能となる。
【００３２】
また、第１３の開示は、上記第８の開示において、前記プロセッサは、前記選択された学習済みモデルの前記モデル情報を前記ユーザ側装置に提示し、前記ユーザ側装置から、該ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを示す情報を取得したときに、前記ユーザ側装置での利用が決定された前記学習済みモデルを前記ユーザ側装置に提供することを特徴とする。
【００３３】
この第１３の開示に係る学習済みモデル提供装置によれば、ユーザ側装置のユーザが、前記選択された学習済みモデルの推奨度に基づいて、ユーザ側装置で利用する学習済みモデルを決定することが可能となる。
【００３４】
また、第１４の開示は、上記第１３の開示において、前記推奨度は、前記学習済みモデルの利用実績、前記学習済みモデルの評価、前記学習済みモデルの生成に使用された学習データ数のうちの少なくとも１つに基づいて決定されることを特徴とする。
【００３５】
この第１４の開示に係る学習済みモデル提供装置によれば、前記奨励度を容易かつ適切に決定することができる。
【００３６】
以下、本開示の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００３７】
近年、画像認識や音声認識等の分野においてニューラルネットワークを利用した機械学習技術の研究開発の進展が目覚ましい。特に深層学習（ディープラーニング）という技術を用いると、従来の特徴量ベースによる画像認識・音声認識技術では得られなかった認識精度を実現できる例が報告されており、様々な産業への応用も検討されている。深層学習では、学習用の画像データや音声データを多層型ニューラルネットワークの入力層に入力したときに、正しい認識結果である出力データ（正解データ）が出力層から出力されるように学習処理が行われる。出力データは、典型的には入力データに対するアノテーションやメタデータであり、例えば、画像であれば写っている対象物の名称や種類・属性など、音声であれば発声された単語や文などであり得る。深層学習の学習処理は、ニューラルネットワークを構成する各ノード間の結合（シナプス結合）の重み値を、既知のアルゴリズムを用いて更新する（例えば逆誤差伝搬法では、出力層での正解との誤差を小さくするように重み値を調整・更新する等）ことによって行われる。学習処理が完了したノード間の重み値の集合体は「学習済みモデル」と呼ばれ、学習処理で用いたニューラルネットワークと同じ構成を持つニューラルネットワークに対して学習済みモデルを適用する（ノード間結合の重み値として設定する）ことで、未知の入力データ、すなわち学習処理で用いていない新たな入力データをそのニューラルネットワークに入力した際に、出力データ（認識結果）として、一定の精度で正解データを出力させることができる。したがって、学習済みモデルの生成（すなわち学習処理）を行う装置と異なる装置において、学習済みモデルを用いたニューラルネットワークを構成して認識処理を実行することで、学習した認識精度で画像認識や音声認識を行うことが可能となる。
【００３８】
発明者らは画像認識や音声認識等を行おうとする際に、複数の学習済みモデルの中から特定の学習済みモデルを選択することは複雑な問題であると考えた。なぜなら（１）学習済みモデルの特性は学習用のデータを得たセンシングデバイスの設置された環境に大きく左右される傾向にあるためモデルを注意深く理解する必要がある、あるいは、（２）学習済みモデルの機能は多岐にわたるため所望の機能を果たすモデルを探索することが困難である、という問題の少なくとも１つがそこに存在することに着目したからである。
【００３９】
本開示に係る学習済みモデル提供システム１は、ユーザ側装置から取得した利用要求に応じて、データベースに予め保管されている複数の学習済みモデルからユーザ側装置の利用目的に適合する１または複数の学習済みモデルを選択してユーザ側装置に提供するためのシステムである。本明細書でいう学習済みモデルとは、学習データおよび正解データ（教師データ）に基づき、機械学習（例えば、多層構造のニューラルネットワークを用いた深層学習、サポートベクターマシン、ブースティング、強化学習等）により生成したモデルのことである。
【００４０】
図１は、本開示に係る学習済みモデル提供システム１の全体構成図である。図１に示すように、本開示に係る学習済みモデル提供システム１は、複数の学習済みモデルを予め保管している学習済みモデル提供装置２（以降、「サーバ装置」と称する）と、サーバ装置２から学習済みモデルの提供を受けるユーザ側装置３とを備えて構成されている。サーバ装置２とユーザ側装置３とは、インターネット等のネットワークを介して互いに接続されている。
【００４１】
サーバ装置２は、一般的なコンピュータ装置であり、複数の学習済みモデルを後述する学習済みモデルデータベース２７（図２Ｂ参照）に保管している。そして、サーバ装置２は、ユーザ側装置３から利用目的を含む利用要求を受信したときに、その利用目的に適合する学習済みモデルを学習済みモデルデータベース２７に保管されている複数の学習済みモデルから選択してユーザ側装置３に送信する。このように、サーバ装置２は、予め保管されている学習済みモデルをユーザ側装置３に提供するためのクラウドサーバとして構成してもよい。
【００４２】
図２Ａは、サーバ装置２の概略構成を示すブロック図であり、図２Ｂは、サーバ装置２の記憶部の概略構成を示すブロック図である。図２Ａに示すように、サーバ装置２は、記憶部２１、プロセッサ２２、表示部２３、入力部２４、通信部２５、およびそれらを接続するバス２６を備えている。
【００４３】
記憶部２１は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）やハードディスク等の記憶装置（ストレージ）であり、サーバ装置２の各機能を実現するための各種プログラムおよび各種データを格納している。また、記憶部２１は、図２Ｂに示すように、学習済みモデルデータベース２７を格納している。プロセッサ２２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、記憶部２１から各種プログラムおよび各種データを図示しないＲＡＭ（Random Access Memory）上に読み出して、サーバ装置２の各処理を実行する。表示部２３は、液晶表示パネル等のディスプレイなどで構成され、プロセッサ２２での処理結果の表示等に使用される。入力部２４は、キーボードやマウス等の入力デバイスなどで構成され、サーバ装置２の操作に使用される。通信部２５は、インターネット等のネットワークを介して、ユーザ側装置３との間で通信を行う。
【００４４】
学習済みモデルデータベース２７には、複数の学習済みモデルが予め保管されている。
【００４５】
また、学習済みモデルデータベース２７には、複数の学習済みモデルのそれぞれについて、その学習済みモデルの機能および生成環境の少なくとも一方の情報であるモデル情報が予め記憶されている。モデル情報は、保管モデル情報、生成環境情報、および必要リソース情報を含む。
【００４６】
保管モデル情報は、その学習済みモデルの機能、その学習済みモデルの性能、その学習済みモデルの利用対価、およびその学習済みモデルの生成に使用された学習データ（センシングデータ）のデータ数のうちの少なくとも１つに関する情報を含む。
【００４７】
学習済みモデルの機能とは、その学習済みモデルの使用目的または使用用途である。例えば、その学習済みモデルが人物を含む撮像画像から前記人物についての何らかの推定を行う学習済みモデルである場合は、学習済みモデルの機能の例としては、顔検出機能、人体検出機能、動き検出機能、姿勢検出機能、人物属性推定機能、人物行動予測機能等が挙げられる。なお、学習済みモデルの機能は、これらに限定されるものではなく、学習済みモデルの使用目的に応じて様々な機能であり得る。学習済みモデルの性能は、例えば、その学習済みモデルを利用して画像解析処理等の処理を行ったときの正解率（正解度）、適合率、再現率、ニューラルネットワークモデルの種類や階層数等である。学習済みモデルの利用対価は、例えば、仮想通貨やポイント等である。
【００４８】
生成環境情報は、学習済みモデルの生成に使用された学習データ（センシングデータ）の取得環境に関する情報であり、具体的には、学習データの取得条件、および学習データを取得するのに使用された装置の設置環境の少なくとも一方に関する情報を含む。例えば、学習データが撮像画像であり、学習データを取得するのに使用された装置がカメラである場合は、学習データの取得条件の例としては、撮像時刻（例えば、昼、夜等）、撮像環境（例えば、天候、照度等）、カメラの数、カメラの各種の撮像パラメータ（例えば、設置高さ、撮像角度、焦点距離、ズーム倍率、解像度等）などが挙げられ、学習データを取得するのに使用された装置（カメラ）の設置環境の例としては、カメラの設置された場所（例えば、コンビニ、駅、ショッピングモール、工場、空港等）、カメラの周囲の環境（例えば、屋外、屋内等）などが挙げられる。
【００４９】
必要リソース情報は、その学習済みモデルを利用するのに必要な装置の資源または能力に関する情報であり、具体的には、その学習済みモデルを利用して処理を行うコンピュータ装置の資源および能力（リソースおよびスペック）、およびそのコンピュータ装置でその学習済みモデルを利用するときに使用されるユーザ側データを取得するのに使用される装置（例えばカメラ）の資源および能力（リソースおよびスペック）に関する情報を含む。コンピュータ装置の資源または能力には、そのコンピュータ装置が有する、ＣＰＵの種類、ＧＰＵの種類（または個数）、ＯＳ、ニューラルネットワークモデルの種類や階層数等も含まれる。
【００５０】
ユーザ側装置３は、一般的なコンピュータ装置であり、サーバ装置２から提供された学習済みモデルを利用して画像解析処理や新たな機械学習等の処理を行うのに使用される。前述したように、サーバ装置２からユーザ側装置３への学習済みモデルの提供は、ユーザ側装置３がサーバ装置２に対して利用要求を送信することによりなされる。
【００５１】
図３は、ユーザ側装置３の概略構成を示すブロック図である。図３に示すように、ユーザ側装置３は、記憶部３１、プロセッサ３２、表示部３３、入力部３４、通信部３５、およびそれらを接続するバス３６を備えている。
【００５２】
記憶部３１は、例えばＲＯＭやハードディスク等の記憶装置（ストレージ）であり、ユーザ側装置３の各機能を実現するための各種プログラムおよび各種データを格納している。プロセッサ３２は、例えばＣＰＵであり、記憶部３１から各種プログラムおよび各種データを図示しないＲＡＭ上に読み出して、ユーザ側装置３の各処理を実行する。表示部３３は、液晶表示パネル等のディスプレイなどで構成され、プロセッサ３２での処理結果の表示等に使用される。入力部３４は、キーボードやマウス等の入力デバイスなどで構成され、ユーザ側装置３の操作に使用される。通信部３５は、インターネット等のネットワークを介して、サーバ装置２との間で通信を行う。
【００５３】
なお、学習済みモデル提供システム１の上記の各装置は、コンピュータ装置に限らず、同様の機能を果たすことが可能な他の情報処理装置（例えばサーバ等）を用いることもできる。また、学習済みモデル提供システム１の上記の各装置の機能の少なくとも一部を他の公知のハードウェアによる処理によって代替してもよい。
【００５４】
図４は、学習済みモデル提供システム１の動作手順を示すシーケンス図である。以下、図４のシーケンス図を参照して、学習済みモデル提供システム１のサーバ装置２およびユーザ側装置３の動作手順について説明する。
【００５５】
まず、ユーザ側装置３のユーザが、入力部３４を操作して、ユーザ側装置３に、ユーザが要求する学習済みモデルの機能および利用環境の少なくとも一方の情報であるニーズ情報を入力する（ステップＳＴ１０１）。ニーズ情報は、要求モデル情報、利用環境情報、ユーザ側装置３およびユーザ側リソース情報を含む。
【００５６】
要求モデル情報は、ユーザ側装置３が要求する学習済みモデルの機能、ユーザ側装置３が要求する学習済みモデルの性能、ユーザ側装置３が要求する学習済みモデルの利用対価、およびユーザ側装置３でその学習済みモデルを利用するときに使用されるユーザ側データ（センシングデータ）のデータ数のうちの少なくとも１つに関する情報を含む。
【００５７】
ユーザ側装置３が要求する学習済みモデルの機能とは、その学習済みモデルの使用目的または使用用途である。例えば、その学習済みモデルが人物を含む撮像画像から前記人物についての何らかの推定を行う学習済みモデルである場合は、学習済みモデルの機能の例としては、顔検出機能、人体検出機能、動き検出機能、姿勢検出機能、人物属性推定機能、人物行動予測機能等が挙げられる。なお、学習済みモデルの機能は、これらに限定されるものではなく、学習済みモデルの使用目的に応じて様々な機能であり得る。ユーザ側装置３が要求する学習済みモデルの性能は、例えば、その学習済みモデルを利用して画像解析処理等の処理を行ったときの正解率（正解度）、適合率、再現率、ニューラルネットワークモデルの種類や階層数等である。学習済みモデルの利用対価は、例えば、仮想通貨やポイント等である。
【００５８】
利用環境情報は、ユーザ側装置３で学習済みモデルを利用するときに使用されるユーザ側データ（センシングデータ）の取得環境の情報であり、具体的には、ユーザ側データの取得条件、およびユーザ側データを取得するのに使用される装置の設置環境の少なくとも一方に関する情報を含む。例えば、ユーザ側データが撮像画像であり、ユーザ側データを取得するのに使用される装置がカメラである場合は、ユーザ側データの取得条件の例としては、撮像時刻（例えば、昼、夜等）、撮像環境（例えば、天候、照度等）、カメラの数、カメラの各種の撮像パラメータ（例えば、設置高さ、撮像角度、焦点距離、ズーム倍率、解像度等）などが挙げられ、ユーザ側データを取得するのに使用された装置（カメラ）の設置環境の例としては、カメラの設置された場所（例えば、コンビニ、駅、ショッピングモール、工場、空港等）、カメラの周囲の環境（例えば、屋外、屋内等）などが挙げられる。
【００５９】
ユーザ側リソース情報は、具体的には、ユーザ側装置３の資源および能力（リソースおよびスペック）、およびユーザ側装置３でその学習済みモデルを利用するときに使用されるユーザ側データを取得するのに使用される装置（例えばカメラ）の資源および能力（リソースおよびスペック）に関する情報を含む。ユーザ側装置３の資源または能力には、ユーザ側装置３が有する、ＣＰＵの種類、ＧＰＵの種類（または個数）、ＯＳ、ニューラルネットワークモデルの種類や階層数等も含まれる。
【００６０】
ユーザ側装置３に入力された要求モデル情報、利用環境情報、およびユーザ側リソース情報は、インターネット等のネットワークを介して、サーバ装置２に送信される（ステップＳＴ１０２）。
【００６１】
サーバ装置２は、ユーザ側装置３から要求モデル情報、利用環境情報、およびユーザ側リソース情報を受信すると、要求モデル情報と保管モデル情報とのマッチング（以降、「機能マッチング」と称する）、利用環境情報と生成環境情報とのマッチング（以降、「環境マッチング」と称する）、およびユーザ側リソース情報と必要リソース情報とのマッチング（以降、「リソースマッチング」と称する）をそれぞれ行う（ステップＳＴ１０３）。前述したように、保管モデル情報、生成環境情報、および必要リソース情報は、学習済みモデルデータベース２７に予め記憶されている。機能マッチング、環境マッチング、およびリソースマッチングの各マッチングは、公知のマッチング手法を用いて行われる。例えば、正規化された各情報のパラメータ間距離（類似度）に基づく手法が典型的であるが、統計的マッチング、階層型マッチング、傾向スコア分析等の各種マッチング手法を用いてもよい。
【００６２】
続いて、サーバ装置２は、機能マッチング、環境マッチング、およびリソースマッチングのそれぞれの結果に基づいて、学習済みモデルデータベース２７に保管されている複数の学習済みモデルからユーザ側装置３に提供する学習済みモデルを選択する（ステップＳＴ１０４）。例えば、機能マッチング、環境マッチング、およびリソースマッチングのそれぞれの結果が、各マッチングについて予め定められた閾値または順位を超えた学習済みモデルをユーザ側装置３に提供する学習済みモデルとして選択するとよい。
【００６３】
次に、サーバ装置２は、上記の選択された学習済みモデルに対して、その学習済みモデルの推奨度を付与する（ステップＳＴ１０５）。選択された学習済みモデルが複数存在する場合は、選択された学習済みモデルのそれぞれに対して推奨度を付与する。推奨度は、その学習済みモデルの利用実績、その学習済みモデルの評価、およびその学習済みモデルの生成に使用された学習データ数のうちの少なくとも１つに基づいて決定される。また、推奨度の決定に、機能マッチング、環境マッチング、およびリソースマッチングのうちの少なくとも１つを用いてもよい。利用実績は、その学習済みモデルの利用履歴を用いるとよい。評価は、インターネット等のネットワークを介して外部から取得した評価や評判等を用いるとよい。利用履歴および評価は、その学習済みモデルに紐付けて学習済みモデルデータベース２７に予め記憶させておくとよい。
【００６４】
そして、サーバ装置２は、上記の選択された学習済みモデルの保管モデル情報、生成環境情報、必要リソース情報、および推奨度をユーザ側装置３に送信する（ステップＳＴ１０６）。前述したように、保管モデル情報および生成環境情報は、学習済みモデルデータベース２７に予め記憶されている。これにより、ユーザ側装置３のユーザに対して、サーバ装置２で選択された学習済みモデルの保管モデル情報、生成環境情報、および推奨度を提示することができる。
【００６５】
ユーザ側装置３がサーバ装置２から上記の選択された学習済みモデルの保管モデル情報、生成環境情報、必要リソース情報、および推奨度を受信すると、ユーザ側装置３は受信した情報を示す画面を表示部３３に表示する。ユーザ側装置３のユーザは、表示部３３に表示されたそれらの情報を確認して、ユーザ側装置３で利用する学習済みモデルを決定する（ステップＳＴ１０７）。具体的には、ユーザ側装置３のユーザは、上記の選択された学習済みモデルが１つである場合は、その学習済みモデルの利用を承諾するか否かを決定し、上記の選択された学習済みモデルが複数存在する場合は、その複数の学習済みモデルのうちのいずれかの学習済みモデルの利用を決定するか、またはいずれの学習済みモデルも利用しないことを決定する。
【００６６】
ユーザ側装置３のユーザの決定結果は、入力部３４を介してユーザ側装置３に入力される。ユーザ側装置３に入力された決定結果は、決定通知として、ユーザ側装置３からサーバ装置２に送信される（ステップＳＴ１０８）。そして、サーバ装置２は、ユーザ側装置３から受信した決定通知に基づき、ユーザ側装置３で決定された学習済みモデルをユーザ側装置３に送信する（ステップＳＴ１０９）。
【００６７】
このようにして、本開示に係る学習済みモデル提供システム１では、サーバ装置２は、ユーザ側装置３から取得したニーズ情報に基づいて、学習済みモデルデータベース２７に保管されている複数の学習済みモデルからユーザ側装置３に提供する学習済みモデルを選択することができるので、ユーザ側のニーズに適合する学習済みモデルを選択することが可能となる。
【００６８】
また、本開示に係る学習済みモデル提供システム１では、サーバ装置２で選択された学習済みモデルのモデル情報および推奨度をユーザ側装置３のユーザに対して提示することができるので、ユーザ側装置３のユーザが、それらの情報に基づいてユーザ側装置３で利用する学習済みモデルを決定することが可能となる。
【００６９】
以上、本開示を特定の実施形態に基づいて説明したが、これらの実施形態はあくまでも例示であって、本開示はこれらの実施形態によって限定されるものではない。なお、上記実施形態に示した本開示に係る学習済みモデル提供方法および学習済みモデル提供装置の各構成要素は、必ずしも全てが必須ではなく、少なくとも本開示の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜取捨選択することが可能である。
【００７０】
例えば、本実施形態では、学習済みモデルを選択した後にユーザ側装置３にモデル情報および推奨度の両方を提示したが、モデル情報および推奨度の一方だけを提示するようにしてもよい。また、学習済みモデルを選択した後にモデル情報および推奨度の一方または両方を提示するステップは省略してもよい。
【００７１】
また、本実施形態では、学習データおよびユーザ側データ（センシングデータ）として画像データを例に挙げたが、学習データおよびユーザ側データは、画像データに限定されるものではなく、例えば、音、温度、湿度、振動、天候等のデータであってもよい。本開示に係る学習済みモデル提供方法および学習済みモデル提供装置は、例えば製造、物流、公共サービス、交通、医療、教育、金融等の様々な分野における様々なデータを使用する学習済みモデルに適用可能である。
【産業上の利用可能性】
【００７２】
本開示に係る学習済みモデル提供方法および学習済みモデル提供装置は、予め保管されている複数の学習済みモデルからユーザ側のニーズに適合する学習済みモデルを選択して提供することを可能とする学習済みモデル提供方法および学習済みモデル提供装置して有用である。
【符号の説明】
【００７３】
１    学習済みモデル提供システム
２    学習済みモデル提供装置（サーバ装置）
３    ユーザ側装置
２２  プロセッサ
２５  通信部
２７  学習済みモデルデータベース
【図１】
2018142765.tif 000003
【図２Ａ】
2018142765.tif 000004
【図２Ｂ】
2018142765.tif 000005
【図３】
2018142765.tif 000006
【図４】
2018142765.tif 000007
【国際調査報告】
2018142765.tif 000008
2018142765.tif 000009
2018142765.tif 000010