(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーバーに通信回線を介して接続されたエッジデバイスであって、
前記サーバーと自身とを結ぶ通信経路を示す通信経路情報に応じて、使用している第１機械学習済みモデルとは目的が異なる第２機械学習済みモデルを、前記サーバーから取得し、前記第１機械学習済みモデルを前記第２機械学習済みモデルに切り替える
エッジデバイス。
【請求項２】
前記通信経路情報が示す前記通信経路のうち、自身が直接通信するノードに応じて、前記第２機械学習済みモデルを、前記サーバーから取得し、前記第１機械学習済みモデルを前記第２機械学習済みモデルに切り替える
請求項１に記載のエッジデバイス。
【請求項３】
前記ノードと直接通信するエッジデバイスの数に応じて、前記第２機械学習済みモデルを、前記サーバーから取得し、前記第１機械学習済みモデルを前記第２機械学習済みモデルに切り替える
請求項２に記載のエッジデバイス。
【請求項４】
前記通信経路が変化したときに前記通信経路情報に応じて、前記第２機械学習済みモデルを、前記サーバーから取得し、前記第１機械学習済みモデルを前記第２機械学習済みモデルに切り替える
請求項１に記載のエッジデバイス。
【請求項５】
前記通信経路情報および自身の周囲の環境を示す環境情報に応じて、前記第２機械学習済みモデルを、前記サーバーから取得し、前記第１機械学習済みモデルを前記第２機械学習済みモデルに切り替える
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のエッジデバイス。
【請求項６】
前記通信経路情報に示される前記通信経路が有するノード数に応じて、前記第２機械学習済みモデルを、前記サーバーから取得し、前記第１機械学習済みモデルを前記第２機械学習済みモデルに切り替える
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のエッジデバイス。
【請求項７】
サーバーと、該サーバーに通信回線を介して接続されたエッジデバイスとを備える機械学習済みモデル切り替えシステムであって、
前記エッジデバイスは、前記サーバーと自身とを結ぶ通信経路を示す通信経路情報に応じて、使用している第１機械学習済みモデルとは目的が異なる第２機械学習済みモデルを、前記サーバーから取得し、前記第１機械学習済みモデルを前記第２機械学習済みモデルに切り替える
機械学習済みモデル切り替えシステム。
【請求項８】
サーバーに通信回線を介して接続されたエッジデバイスによる機械学習済みモデル切り替え方法であって、
前記エッジデバイスが、前記サーバーと自身とを結ぶ通信経路を示す通信経路情報に応じて、使用している第１機械学習済みモデルとは目的が異なる第２機械学習済みモデルを、前記サーバーから取得し、前記第１機械学習済みモデルを前記第２機械学習済みモデルに切り替える
機械学習済みモデル切り替え方法。
【請求項９】
サーバーに通信回線を介して接続されたエッジデバイスに、
前記サーバーと自身とを結ぶ通信経路を示す通信経路情報に応じて、使用している第１機械学習済みモデルとは目的が異なる第２機械学習済みモデルを、前記サーバーから取得し、前記第１機械学習済みモデルを前記第２機械学習済みモデルに切り替えるステップ
を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】
本発明は、ＩｏＴ（Internet  of  Things）の分野で利用される機械学習済みモデル切り替えシステム、エッジデバイス、機械学習済みモデル切り替え方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＡＩ（artificial intelligence）技術の進歩によって、学習済みモデルの更新技術が注目されている。例えば、特許文献１には、機械学習システムのモデルを更新するための技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１２０６４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載のシステムでは機械学習システムのモデルをトレーニングしているが、機械学習システムのモデルをトレーニングしても処理の目的は変わらない。ところで、１つのエッジデバイスを通信経路によって異なる用途で使用したい場合がある。例えばエッジデバイスがその用途に応じた機械学習済みモデルを用いて処理を行う場合、エッジデバイスの用途の変更に応じて機械学習済みモデルも切り替える必要がある。しかし、例えばエッジデバイスが十分なハードウェアリソースを有していない場合には、エッジデバイスが多数の機械学習済みモデルを記憶し、用途に応じてこれらを切り替えて使用することができない。【０００５】
本発明は、エッジデバイスが使用する機械学習済みモデルを通信経路によって切り替えることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の形態によれば、サーバーに通信回線を介して接続されたエッジデバイスであって、サーバーと自身とを結ぶ通信経路を示す通信経路情報に応じて、使用している第１機械学習済みモデルとは目的が異なる第２機械学習済みモデルを、サーバーから取得し、第１機械学習済みモデルを第２機械学習済みモデルに切り替えるエッジデバイスが提供される。
本発明の形態によれば、サーバーと、サーバーに通信回線を介して接続されたエッジデバイスとを備える機械学習済みモデル切り替えシステムであって、エッジデバイスは、サーバーと自身とを結ぶ通信経路を示す通信経路情報に応じて、使用している第１機械学習済みモデルとは目的が異なる第２機械学習済みモデルを、サーバーから取得し、第１機械学習済みモデルを第２機械学習済みモデルに切り替える機械学習済みモデル切り替えシステムが提供される。
本発明の形態によれば、サーバーに通信回線を介して接続されたエッジデバイスによる機械学習済みモデル切り替え方法であって、エッジデバイスが、サーバーと自身とを結ぶ通信経路を示す通信経路情報に応じて、使用している第１機械学習済みモデルとは目的が異なる第２機械学習済みモデルを、サーバーから取得し、第１機械学習済みモデルを第２機械学習済みモデルに切り替える機械学習済みモデル切り替え方法が提供される。
本発明の形態によれば、サーバーに通信回線を介して接続されたエッジデバイスに、サーバーと自身とを結ぶ通信経路を示す通信経路情報に応じて、使用している第１機械学習済みモデルとは目的が異なる第２機械学習済みモデルを、サーバーから取得し、第１機械学習済みモデルを第２機械学習済みモデルに切り替えるステップを実行させるためのプログラムが提供される。
本発明の形態によれば、機械学習済みモデル切り替えシステムは、エッジデバイスに対して、目的の異なる機械学習済みモデルを切り替える機械学習済みモデル切り替えシステムであって、前記エッジデバイスの通信経路を示す通信経路情報を取得する取得手段と、前記エッジデバイスに、前記通信経路情報に対応付けられた機械学習済みモデルを取得させるように制御する制御手段と、前記エッジデバイスに既に適用されている他の機械学習済みモデルを、取得した前記機械学習済みモデルに切り替える切替手段と、を有する機械学習済みモデル切り替えシステムが提供される。
【０００７】
本発明の形態によれば、前記取得手段は、前記通信経路のうち前記エッジデバイスが直接通信するノードを識別する前記通信経路情報を取得し、前記制御手段は、前記エッジデバイスに、前記通信経路情報により識別される前記ノードに対応付けられた前記機械学習済みモデルを取得させるように制御する機械学習済みモデル切り替えシステムが提供される。
【０００８】
本発明の形態によれば、前記制御手段は、前記エッジデバイスに、前記ノードと直接通信する前記エッジデバイスの数に対応付けられた前記機械学習済みモデルを取得させるように制御する機械学習済みモデル切り替えシステムが提供される。
【０００９】
本発明の形態によれば、前記取得手段は、前記エッジデバイスの前記通信経路が変化したときに前記通信経路情報を取得する機械学習済みモデル切り替えシステムが提供される。
【００１０】
本発明の形態によれば、前記取得手段は、前記エッジデバイスの周囲の環境を示す環境情報を取得し、前記制御手段は、前記エッジデバイスに、前記通信経路情報及び前記環境情報の組に対応付けられた前記機械学習済みモデルを取得させるように制御する機械学習済みモデル切り替えシステムが提供される。
【００１１】
本発明の形態によれば、前記制御手段は、前記通信経路情報で示される通信経路のノード数を特定して、該ノード数に対応付けられた前記機械学習済みモデルを前記エッジデバイスに取得させるように制御する機械学習済みモデル切り替えシステムが提供される。
【００１２】
本発明の形態によれば、本発明の形態の機械学習済みモデル切り替えシステムの制御に従って、前記機械学習済みモデルを取得し、既に適用している他の機械学習済みモデルを、取得した前記機械学習済みモデルに切り替えるエッジデバイスが提供される。
【００１３】
本発明の形態によれば、エッジデバイスに対して、目的の異なる機械学習済みモデルを切り替える機械学習済みモデル切り替え方法であって、前記エッジデバイスの通信経路を示す通信経路情報を取得するステップと、前記エッジデバイスに、前記通信経路情報に対応付けられた機械学習済みモデルを取得させるように制御するステップと、前記エッジデバイスに、既に適用されている他の機械学習済みモデルを、取得した前記機械学習済みモデルに切り替えるステップと、を有する機械学習済みモデル切り替え方法が提供される。
【００１４】
本発明の形態によれば、コンピュータに、エッジデバイスの通信経路を示す通信経路情報を取得するステップと、前記エッジデバイスに、前記通信経路情報に対応付けられた機械学習済みモデルを取得させるように制御するステップと、前記エッジデバイスに、既に適用されている他の機械学習済みモデルを、取得させた前記機械学習済みモデルに切り替えさせるステップと、を実行させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、エッジデバイスが使用する機械学習済みモデルを通信経路によって切り替えることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施形態に係る機械学習済みモデル切り替えシステム９の構成を示す図。
【図２】提供装置１の構成の例を示す図。
【図３】モデルＤＢ１２１の例を示す図。
【図４】通信経路ＤＢ１２２の例を示す図。
【図５】エッジデバイス２の構成の例を示す図。
【図６】提供装置１及びエッジデバイス２の機能的構成を示す図。
【図７】機械学習済みモデル切り替えシステム９の動作の流れを示すシーケンス図。
【符号の説明】
【００１７】
１…提供装置、１１…制御部、１１０…制御手段、１１１…取得手段、１１２…特定手段、１１３…提供手段、１１４…更新手段、１２…記憶部、１２１…モデルＤＢ、１２２…通信経路ＤＢ、１３…通信部、２…エッジデバイス、２１…制御部、２１１…送信手段、２１２…切替手段、２１３…実行手段、２２…記憶部、２２１…機械学習済みモデル、２２２…教師データ、２３…通信部、２４…操作部、２５…表示部、２７…検知部、３…通信回線、３１…ルータ、３２…アクセスポイント、９…機械学習済みモデル切り替えシステム。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
＜実施形態＞
＜機械学習済みモデル切り替えシステムの全体構成＞
図１は、本実施形態に係る機械学習済みモデル切り替えシステム９の構成を示す図である。機械学習済みモデル切り替えシステム９は、エッジデバイス２が使用する機械学習済みモデルを、エッジデバイス２が提供装置群Ｃと接続する通信経路に応じて切り替えるシステムであり、提供装置群Ｃと、複数のエッジデバイス２と、これらを通信可能に接続する通信回線３と、を有する。
【００１９】
提供装置群Ｃは、複数の提供装置１を有し、これら複数の提供装置１が相互に通信して協調し合うことで、それぞれに備えられたリソースを共有し、目的の異なる複数の機械学習済みモデルを生成する。
【００２０】
提供装置１のそれぞれが有するリソースの機能とは、例えばデータの収集・記憶、これらのデータを用いた機械学習、機械学習によって得られた機械学習済みモデルの管理、及び、これら各種機能の配分、統括、管理等である。
【００２１】
提供装置群Ｃを構成する複数の提供装置１は、例えばＩＥＥＥ８０２．１１におけるアドホック・モード等を利用して相互に通信を行ってもよい。また、これらの提供装置１は、それぞれが通信回線３を介して相互に通信を行ってもよい。
【００２２】
なお、本実施形態で機械学習済みモデル切り替えシステム９は、複数の提供装置１を有する提供装置群Ｃを備えているが、機械学習済みモデル切り替えシステム９は、エッジデバイス２に機械学習済みモデルを提供する提供装置１を１台だけ備える構成であってもよい。
【００２３】
複数のエッジデバイス２は、パーソナルコンピュータや、スマートフォン、タブレットＰＣ等、ユーザがそれぞれ所持している端末装置であり、それぞれが通信回線３を経由して提供装置群Ｃと接続し、提供装置１から機械学習済みモデルを受取る。エッジデバイス２は、移動可能であってもよい。
【００２４】
通信回線３は、提供装置１とエッジデバイス２とを通信可能に接続する回線であり、例えばインターネット等である。通信回線３が実行する通信は、提供装置１とエッジデバイス２とを結ぶ通信経路の情報を、提供装置１が取得可能であれば、どのような通信であってもよいが、以下の説明ではパケット交換による通信として説明する。
【００２５】
通信回線３がパケット交換による通信を行う場合、図１に示す通り、通信回線３は、提供装置１又はエッジデバイス２との通信を中継して通信経路を制御するルータ３１を有する。また、通信回線３は、無線により提供装置１又はエッジデバイス２と接続するためのアクセスポイント３２を有してもよい。
【００２６】
＜提供装置の構成＞
図２は、提供装置１の構成の例を示す図である。提供装置１は、制御部１１、記憶部１２、及び通信部１３を有する。
【００２７】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）を有し、ＣＰＵがＲＯＭ及び記憶部１２に記憶されているコンピュータプログラム（以下、単にプログラムという）を読み出して実行することにより提供装置１の各部を制御する。
【００２８】
通信部１３は、有線又は無線により通信回線３に接続する通信回路である。通信部１３は、有線又は無線により直接、他の提供装置１と接続する機能を有していてもよい。提供装置１は、通信部１３により通信回線３に接続されたエッジデバイス２と情報をやり取りする。
【００２９】
記憶部１２は、ソリッドステートドライブ、ハードディスクドライブ等の記憶手段であり、制御部１１のＣＰＵに読み込まれる各種のプログラム、データ等を記憶する。また、記憶部１２は、モデルＤＢ１２１、及び通信経路ＤＢ１２２を有する。
【００３０】
図３は、モデルＤＢ１２１の例を示す図である。モデルＤＢ１２１は、機械学習済みモデルを識別する識別情報であるモデルＩＤと、そのモデルＩＤで識別される機械学習済みモデルと、を対応付けて記憶するデータベースである。
【００３１】
機械学習済みモデルは、それぞれ目的・用途が異なっている。例えば、図３に示すモデルＩＤ「Ｍ０１」の機械学習済みモデルは、私用に比べて仕事に関する通信を優先させ、又は仕事に関する助言等をするためのモデルである。
【００３２】
一方、例えば、モデルＩＤ「Ｍ０２」の機械学習済みモデルは、私用に比べて仕事に関する通信を抑制し、又はユーザの仕事に費やす時間を制限するよう助言等をするためのモデルである。
【００３３】
図４は、通信経路ＤＢ１２２の例を示す図である。通信経路ＤＢ１２２は、通信経路ＩＤと、モデルＩＤと、を対応付けて記憶するデータベースである。通信経路ＩＤとは、提供装置１とエッジデバイス２とを結ぶ通信経路のそれぞれを識別する識別情報である。
【００３４】
パケット交換による通信において、通信経路は、１以上の中継装置（ノードという）を含んで構成される。各ノードには、例えばＩＰｖ４（Internet Protocol version 4）やＩＰｖ６（Internet Protocol version 6）等の識別情報が割当てられている。通信経路情報とは、例えば、この通信経路に含まれる各ノードの識別情報等である。パケット交換において、各パケットには送信元と送信先の識別情報が付されているため、通信経路は送信元と送信先とによって占有されることなく、多重化される。
【００３５】
通信経路は、例えば、エッジデバイス２と直接通信するノードによって識別されてもよい。このノードとは、例えばエッジデバイス２が無線により通信回線３と接続するのであれば、このエッジデバイス２が直接接続するアクセスポイント３２であり、エッジデバイス２が優先により通信回線３と接続するのであれば、このエッジデバイス２が直接接続するルータ３１である。
【００３６】
モデルＩＤとは、エッジデバイス２が上述した通信経路ＩＤで識別される通信経路を介して提供装置１と通信するときに、そのエッジデバイス２に適用されるべき機械学習済みモデルを識別する識別情報である。
【００３７】
なお、通信経路ＤＢ１２２において、複数の通信経路に同一の機械学習済みモデルが対応付けられてもよいが、通信経路ＤＢ１２２は、１つの通信経路に対して必ずいずれか１つの機械学習済みモデルが特定されるように構成されている。
【００３８】
また、通信経路ＤＢ１２２に記憶されるモデルＩＤで識別される機械学習済みモデルは、モデルＤＢ１２１に記憶されていてもよいが、提供装置１の記憶部１２に記憶されていなくてもよい。この場合、通信経路ＤＢ１２２は、提供装置１が通信回線３を介してアクセス可能ないずれかのデータベースに記憶されている機械学習済みモデルのモデルＩＤを通信経路ＩＤと対応付けて記憶していればよい。
【００３９】
＜エッジデバイスの構成＞
図５は、エッジデバイス２の構成の例を示す図である。エッジデバイス２は、制御部２１、記憶部２２、通信部２３、操作部２４、表示部２５、及び検知部２７を有する。
【００４０】
制御部２１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを有し、ＣＰＵがＲＯＭ及び記憶部２２に記憶されているプログラムを読み出して実行することによりエッジデバイス２の各部を制御する。
【００４１】
通信部２３は、有線又は無線により通信回線３に接続する通信回路である。エッジデバイス２は、通信部２３により通信回線３に接続された提供装置１と情報をやり取りする。
【００４２】
操作部２４は、各種の指示をするための操作ボタン、キーボード、タッチパネル等の操作子を備えており、ユーザによる操作を受付けてその操作内容に応じた信号を制御部２１に送る。
【００４３】
表示部２５は、液晶ディスプレイ等の表示画面を有しており、制御部２１の制御の下、画像を表示する。表示画面の上には、操作部２４の透明のタッチパネルが重ねて配置されてもよい。
【００４４】
なお、エッジデバイス２は、表示部２５に加えて、又は替えて、制御部２１の制御の下で音声を放出するスピーカ等の放音部を含んでもよい。この場合、エッジデバイス２の制御部２１は、この放音部から音声を出力させてもよい。
【００４５】
また、エッジデバイス２は、表示部２５に加えて、又は替えて、外部機器と接続するためのインタフェースを含んでもよい。この場合、エッジデバイス２の制御部２１は、このインタフェースを通じて接続した外部機器を制御してもよい。インタフェースに接続される外部機器は、例えば、映像・音響装置等である。
【００４６】
検知部２７は、エッジデバイス２の周囲の環境を検知して検知したその環境を示す情報（環境情報という）を生成するセンサ等である。検知部２７は、例えば、周囲の音量を測定する音量計であってもよいし、周囲の温度を測定する温度計であってもよい。また、検知部２７は、振動を検知する振動計であってもよいし、ユーザの脈拍、呼吸数等を検知する生体センサであってもよい。
【００４７】
また、検知部２７は、例えば、全球測位衛星システム（ＧＮＳＳ：Global Navigation Satellite System）に基づき、複数の航法衛星からそれぞれ航法信号を受信（検知）する受信機等を有してもよい。検知部２７は、受信した航法信号に基づいてエッジデバイス２の位置を計算するプロセッサを有していてもよい。また、検知部２７が受信した複数の航法信号を用いて制御部２１がエッジデバイス２の位置を計算してもよい。
【００４８】
記憶部２２は、ソリッドステートドライブ、ハードディスクドライブ等の記憶手段であり、制御部２１のＣＰＵに読み込まれる各種のプログラム、データ等を記憶する。記憶部２２は、機械学習済みモデル２２１を記憶する。記憶部２２が記憶することが可能な機械学習済みモデル２２１は１つのみである。
【００４９】
また、記憶部２２は、教師データ２２２を有してもよい。教師データ２２２は、機械学習済みモデル２２１を使用してエッジデバイス２の制御部２１が演算、推論等の処理を行って得られた出力に対して評価を与えたデータである。
【００５０】
エッジデバイス２の出力に対する評価は、エッジデバイス２を所持するユーザによって出力の度に行われる操作に基づいて行われてもよいし、検知部２７の検知結果を予め記憶部２２に記憶された基準値等と比較することで行われてもよい。
【００５１】
＜提供装置及びエッジデバイスの機能的構成＞
図６は、提供装置１及びエッジデバイス２の機能的構成を示す図である。なお、図６において、通信部１３、通信部２３、及び通信回線３を省く。提供装置１の制御部１１は、記憶部１２に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、取得手段１１１、特定手段１１２、提供手段１１３、及び更新手段１１４として機能する。
【００５２】
これらの機能は、１台の提供装置１の制御部１１によって実現されてもよいが、提供装置群Ｃを構成する複数の提供装置１の制御部１１が、相互に通信をして互いの演算機能や記憶部１２の記憶内容等のリソースを共有することによって実現されてもよい。
【００５３】
エッジデバイス２の制御部２１は、記憶部２２に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、送信手段２１１、切替手段２１２、及び実行手段２１３として機能する。
【００５４】
エッジデバイス２において通信部２３が通信回線３を介していずれかの提供装置１と通信をする際に、送信手段２１１は、自身と提供装置１との通信経路を確立することの要求を送信する。このとき、送信手段２１１は、例えば特定の提供装置１との通信を要求してもよいが、提供装置群Ｃに属する提供装置１のうち、条件を満たす提供装置１に対して通信を要求してもよい。
【００５５】
通信回線３では、この要求に応じて複数のルータ３１及びアクセスポイント３２が通信経路を確立していずれか１つの提供装置１とエッジデバイス２との通信を開始させる。
【００５６】
エッジデバイス２との通信経路が確立されると、提供装置１において取得手段１１１がこの通信経路を示す通信経路情報を取得して特定手段１１２に引き渡す。
【００５７】
特定手段１１２は、取得手段１１１が取得した通信経路情報によって示されるに通信経路応じた機械学習済みモデルを特定する。
【００５８】
特定手段１１２は、通信経路情報が示す通信経路を特定し、通信経路ＤＢ１２２を参照してその通信経路に対応付けられている機械学習済みモデルを特定する。すなわち、特定手段１１２は、提供装置１がエッジデバイス２との間に確立した通信経路に応じて機械学習済みモデルを特定する。
【００５９】
提供手段１１３は、特定手段１１２が特定した機械学習済みモデルをモデルＤＢ１２１から読み出して、エッジデバイス２に提供する。
【００６０】
なお、提供手段１１３による機械学習済みモデルの提供は、提供装置１からエッジデバイス２に向けて機械学習済みモデルを送信する、いわゆるプッシュ型の提供であってもよいし、エッジデバイス２に対してアクセスを許可して機械学習済みモデルを取得するように仕向ける、いわゆるプル型の提供であってもよい。
【００６１】
要するに、特定手段１１２及び提供手段１１３は、図６に示す通り、エッジデバイス２の通信経路情報に対応付けられた機械学習済みモデルを、そのエッジデバイス２に取得させるように制御する制御手段１１０として機能すればよい。
【００６２】
また、提供手段１１３は、特定手段１１２が特定した機械学習済みモデルが、モデルＤＢ１２１以外の他のデータベースに記憶されている場合に、そのデータベースから上述した機械学習済みモデルを取得して、提供装置１に通信経路情報を送ったエッジデバイス２に提供してもよい。この場合、特定手段１１２は、提供装置１とエッジデバイス２との通信経路情報に対応付けられた機械学習済みモデルを、通信回線３を介して接続することが可能なデータベースに記憶された機械学習済みモデルの中から特定すればよい。
【００６３】
提供手段１１３は、暗号化通信方式を用いて機械学習済みモデルを提供してもよい。この暗号化通信方式とは、データを暗号化して通信する通信方式をいう。暗号化通信方式には、ＳＳＬ（Secure Sockets Layer）やＴＬＳ（Transport Layer Security）等の周知の暗号化通信方式が用いられてもよい。
【００６４】
機械学習済みモデルがエッジデバイス２に提供されると、切替手段２１２は、提供されたこの新しい機械学習済みモデルによって、記憶部２２に記憶されている古い機械学習済みモデル２２１を切り替える。
【００６５】
すなわち、エッジデバイス２は、機械学習済みモデル切り替えシステム９の制御に従って、機械学習済みモデルを取得し、自身が適用している他の機械学習済みモデルを取得した機械学習済みモデルに切り替える。
【００６６】
また、提供手段１１３は、特定手段１１２が特定した機械学習済みモデルをエッジデバイス２に提供し、この機械学習済みモデルにより、このエッジデバイス２に適用されている他の機械学習済みモデルを切り替えさせる。
【００６７】
なお、新しい機械学習済みモデルによって古い機械学習済みモデルを切り替えるとは、新しい機械学習済みモデルによって古い機械学習済みモデルの全てを置換することも含むが、少なくともその一部を更新することである。
【００６８】
実行手段２１３は、記憶部２２から機械学習済みモデルを読み出して、この機械学習済みモデルを用いた処理を実行する。実行手段２１３は、例えば、この処理によって得られる出力を表示部２５に表示させる。
【００６９】
なお、エッジデバイス２が表示部２５に加えて、又は替えて、上述した放音部を含んでいる場合、実行手段２１３は、上述した処理によって得られる出力をこの放音部に送ってこの出力に対応する音声を放出させてもよい。
【００７０】
また、エッジデバイス２が表示部２５に加えて、又は替えて、上述したインタフェースを含んでいる場合、実行手段２１３は、上述した処理によって得られる出力をこのインタフェース経由で外部機器に送ってもよい。この場合、送った出力に応じて外部機器が制御され、例えば、音響装置による音楽の再生等が制御される。
【００７１】
また、実行手段２１３は、機械学習済みモデルを用いた処理によって得られる出力を評価して、評価に応じた教師データ２２２を生成し、記憶部２２に記憶する。
【００７２】
この出力の評価は、検知部２７により検知された環境情報に関連付けて行われてもよい。また、この出力の評価は、ユーザが操作部２４を操作して入力した内容に応じて行われてもよい。
【００７３】
教師データ２２２から読み出された教師データは、所定の条件が満たされたときに送信手段２１１によって提供装置１に送信される。
【００７４】
提供装置１が、エッジデバイス２のそれぞれから送信された教師データを受信すると、取得手段１１１は、これらの教師データを取得する。そして、例えば集計した教師データが所定の条件を満たしたときに、更新手段１１４は、取得手段１１１から集計した教師データを受取って、この教師データに基づいた機械学習を行い、新たな機械学習済みモデルを生成してモデルＤＢ１２１に記憶することにより、機械学習済みモデルを更新する。
【００７５】
この場合、更新手段１１４が行う機械学習のアルゴリズムは、教師データに適したモデルを生成する、いわゆる教師あり学習のアルゴリズムである。
【００７６】
＜機械学習済みモデル切り替えシステムの動作＞
図７は、機械学習済みモデル切り替えシステム９の動作の流れを示すシーケンス図である。エッジデバイス２は、いずれかの提供装置１に対して通信の要求を送信する（ステップＳ１０１）。
【００７７】
エッジデバイス２からの要求により、通信回線３は提供装置群Ｃのうち、いずれかの提供装置１を選択して、その提供装置１とエッジデバイス２との通信経路を確立する。
【００７８】
通信経路が確立すると、提供装置１は、エッジデバイス２との間に確立された通信経路を示す通信経路情報を取得して、この通信経路に対応付けられている機械学習済みモデルとを特定する（ステップＳ１０２）。そして提供装置１は、特定したこの機械学習済みモデルをエッジデバイス２に提供する（ステップＳ１０３）。
【００７９】
エッジデバイス２では、提供装置１から機械学習済みモデルを受取ると、記憶部２２に記憶している機械学習済みモデルを、受取ったこの機械学習済みモデルによって、切り替え（ステップＳ１０４）、切り替え後の機械学習済みモデルを用いて決められた処理を実行する（ステップＳ１０５）。
【００８０】
処理を実行して出力を得ると、エッジデバイス２は、その出力についての評価を行い、評価に基づいた教師データを生成する。エッジデバイス２では、生成した教師データを記憶する（ステップＳ１０６）。
【００８１】
例えば、決められた条件を満たしたときに、エッジデバイス２は、記憶された教師データを提供装置１に送信する（ステップＳ１０７）。提供装置１は、この教師データを受信すると、教師データに基づく学習を行い、自身が記憶している機械学習済みモデルを更新する（ステップＳ１０８）。
【００８２】
以上の動作により、エッジデバイス２は提供装置１との間に確立した通信経路に応じて目的の異なる機械学習済みモデルを取得し、これを用いた処理を実行するので通信経路に応じた処理を行うことができる。
【００８３】
例えば、本発明の機械学習済みモデル切り替えシステム９によれば、エッジデバイス２が職場にいるときと、自宅にいるときとで受信又は送信を許可するメールを要件や送信元ごとに判定したり、再生する音楽や映像等のコンテンツを変えたりすることができる。
【００８４】
具体的に、ユーザが職場のアクセスポイント３２にエッジデバイス２を接続すると、このエッジデバイス２には、職場用の機械学習済みモデルが提供され、モデルの切り替えが行われる。このため、ユーザは、このエッジデバイス２を用いて仕事をすることを機械学習済みモデル切り替えシステム９により許可される。
【００８５】
また、ユーザが自宅のアクセスポイント３２にエッジデバイス２を接続すると、このエッジデバイス２には、自宅用の機械学習済みモデルが提供され、モデルの切り替えが行われる。このため、ユーザは、このエッジデバイス２を用いて一定量以上の仕事をすることを機械学習済みモデル切り替えシステム９により禁止される。これにより、ユーザが働き過ぎが抑制される。
【００８６】
また、本発明の機械学習済みモデル切り替えシステム９によれば、エッジデバイス２は、多数の機械学習済みモデルを記憶するだけの記憶容量を有していなくてもよいため、必要なハードウェアリソースを減らすことができる。
【００８７】
また、本発明の機械学習済みモデル切り替えシステム９によれば、提供装置群Ｃを構成するいずれかの提供装置１が新しい機械学習済みモデルを生成しているため、エッジデバイス２には機械学習済みモデルを生成するだけの処理能力が必要でない。
【００８８】
さらに、本発明の機械学習済みモデル切り替えシステム９で、暗号化通信方式を用いて機械学習済みモデルをやり取りする場合には、悪意ある第三者はこの機械学習済みモデルを剽窃し難い。
【００８９】
＜変形例＞
以上が実施形態の説明であるが、この実施形態の内容は以下のように変形し得る。また、以下の変形例を組合せてもよい。
【００９０】
＜変形例１＞
上述した実施形態において、送信手段２１１は、自身と提供装置１との通信経路を確立することの要求を提供装置１に送信していたが、これに加えて検知部２７で生成された環境情報を提供装置１に送信してもよい。取得手段１１１は、通信経路情報と環境情報とを取得してこれらを特定手段１１２に引き渡し、特定手段１１２は引き渡された通信経路情報及び環境情報の組に応じた機械学習済みモデルを特定すればよい。
【００９１】
この場合、提供装置１の記憶部１２に記憶されている通信経路ＤＢ１２２は、環境情報に応じて通信経路ＩＤとモデルＩＤとの対応表を選択可能に構成されていればよい。通信経路ＤＢ１２２は、例えば、検知される音量や温度等、環境情報の値を複数の等級に分類し、その等級ごとに異なる対応表が対応付けられていてもよい。
【００９２】
＜変形例２＞
また、通信経路がエッジデバイス２と直接通信するノードによって識別される場合、特定手段１１２は、このノードと直接通信するエッジデバイス２の数に応じて機械学習済みモデルを特定してもよい。この場合、取得手段１１１は、複数のエッジデバイス２とそれぞれ確立した通信経路を示す通信経路情報を取得する。そして特定手段１１２は、取得した通信経路情報から、エッジデバイス２がそれぞれ直接通信するノードを特定し、それらノードごとに、そのノードに接続しているエッジデバイス２の数を監視する。
【００９３】
通信経路ＤＢ１２２は、共通のノードに直接通信するエッジデバイス２の数を複数の等級に分類し、その分類ごとにモデルＩＤを対応付けて記憶していればよい。なお、特定手段１１２は、共通のノードに直接通信するエッジデバイス２の数に替えて、この数をそのノードの処理能力等で除算した稼働率を監視し、この稼働率に応じた機械学習済みモデルを特定してもよい。
【００９４】
＜変形例３＞
上述した実施形態において、送信手段２１１は、自身と提供装置１との通信経路を確立することの要求を提供装置１に送信していたが、通信経路が確立された後に、その通信経路が変化したときに、その通信経路を示す通信経路情報を送信してもよい。この場合、提供装置１において取得手段１１１は、変化した通信経路を示す通信経路情報を取得する。
【００９５】
＜変形例４＞
上述した実施形態において、更新手段１１４は、エッジデバイス２のそれぞれから送信された教師データを受取り、この教師データに基づいた機械学習を行って、新たな機械学習済みモデルを生成することにより、機械学習済みモデルを更新していたが、他の教師データを用いて機械学習を行ってもよい。
【００９６】
また、更新手段１１４が行う機械学習のアルゴリズムは、教師あり学習のアルゴリズムであったが、これに限定されず、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習、表現学習等の機械学習用のアルゴリズムであってもよい。
【００９７】
また、機械学習用のアルゴリズムは、データマイニングやディープラーニング等の、その他の学習用のアルゴリズムを含んでもよい。なお、これらの学習用のアルゴリズムは、例えば決定木学習、相関ルール学習、ニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、帰納論理プログラミング、サポートベクターマシン、クラスタリング、ベイジアンネットワーク等の各種の技術を用いたものが含まれる。要するに、機械学習用のアルゴリズムは、データ提供者により提供される何らかのデータとともに処理されて、その処理の結果、ユーザが得たい情報を出力するものであればよい。
【００９８】
＜変形例５＞
また、提供装置１は、通信経路情報で示される通信経路に含まれるノードの数を特定して、このノード数に対応付けられた機械学習済みモデルをエッジデバイス２に取得させるように制御してもよい。
【００９９】
この場合、特定手段１１２は、取得手段１１１が取得した通信経路情報から、提供装置１からエッジデバイス２までの通信経路に含まれるノードの数（ノード数という）を特定し、そのノード数に応じた機械学習済みモデルを特定する。通信経路ＤＢ１２２は、通信経路のノード数を複数の等級に分類し、その分類ごとにモデルＩＤを対応付けて記憶していればよい。
【０１００】
また、提供装置１は、通信経路情報で示される通信経路における通信の速度（通信速度）を特定して、この通信速度に対応付けられた機械学習済みモデルをエッジデバイス２に取得させるように制御してもよい。
【０１０１】
この場合、特定手段１１２は、取得手段１１１が取得した通信経路情報から、提供装置１とエッジデバイス２との通信速度を特定し、その通信速度に応じた機械学習済みモデルを特定する。通信経路ＤＢ１２２は、通信経路における通信速度を複数の等級に分類し、その分類ごとにモデルＩＤを対応付けて記憶していればよい。
【０１０２】
＜変形例６＞
上述した実施形態において、通信回線３が実行する通信は、パケット交換による通信として説明したが、例えば、提供装置１とエッジデバイス２とで専用線を占有するデータ通信であってもよい。要するに提供装置１がエッジデバイスの通信経路を示す通信経路情報を取得できれば、この通信経路で行われる通信は、パケット交換による通信でなくてもよい。
【０１０３】
＜変形例７＞
提供装置１の制御部１１が実行する処理は、記憶した機械学習済みモデルを用いて処理を実行するエッジデバイス２に、この機械学習済みモデルを提供する機械学習済みモデル切り替え方法として観念され得る。すなわち、本発明は、エッジデバイス２に対して、目的の異なる機械学習済みモデルを切り替える機械学習済みモデル切り替え方法であって、エッジデバイス２の通信経路を示す通信経路情報を取得するステップと、エッジデバイス２に、通信経路情報に対応付けられた機械学習済みモデルを取得させるように制御するステップと、エッジデバイス２に、既に適用されている他の機械学習済みモデルを、取得した機械学習済みモデルに切り替えるステップと、を有する機械学習済みモデル切り替え方法として提供されてもよい。
【０１０４】
＜変形例８＞
提供装置１、エッジデバイス２によってそれぞれ実行されるプログラムは、磁気テープ及び磁気ディスク等の磁気記録媒体、光ディスク等の光記録媒体、光磁気記録媒体、半導体メモリ等の、コンピュータ装置が読取り可能な記録媒体に記憶された状態で提供し得る。また、このプログラムを、インターネット等の通信回線経由でダウンロードさせてもよい。なお、上述した制御手段としてはＣＰＵ以外にも種々の装置が適用される場合があり、例えば、専用のプロセッサ等が用いられる。
【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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