(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数種類のニオイに反応するニオイセンサを用いたニオイ検出で利用される、学習モデルの作成を支援するための装置であって、
特定の計測条件下で前記ニオイセンサが出力したセンサデータと、前記計測条件を特定する条件データとを取得し、前記学習モデルを作成する機械学習エンジンに、取得した前記センサデータ及び前記条件データを学習データとして入力する、データ取得部と、
前記学習データの入力に対応して前記機械学習エンジンが出力する予測精度を取得し、取得した前記予測精度に基づいて、前記ニオイセンサが新たに前記学習データとしてセンサデータを出力する際の新たな計測条件を設定する、条件設定部と、
を備えている、ことを特徴とする学習モデル作成支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の学習モデル作成支援装置であって、
前記条件設定部が、取得した前記予測精度よりも予測精度が高くなるように、新たな計測条件を設定する、
ことを特徴とする学習モデル作成支援装置。
【請求項３】
請求項２に記載の学習モデル作成支援装置であって、
前記条件設定部が、予測精度と計測条件とをパラメータとする Sequential Model Based Optimizationを実行することによって、前記新たな計測条件を設定する、
ことを特徴とする学習モデル作成支援装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の学習モデル作成支援装置であって、
前記計測条件が、前記ニオイセンサの周辺の温度及び湿度を少なくとも含む、
ことを特徴とする学習モデル作成支援装置。
【請求項５】
請求項４に記載の学習モデル作成支援装置であって、
前記計測条件が、更に、前記ニオイセンサの周辺における、検出されるニオイ以外のニオイに関する情報を含む、
ことを特徴とする学習モデル作成支援装置。
【請求項６】
請求項１から５のいずれかに記載の学習モデル作成支援装置であって、
設定された前記計測条件を提示する、提示部を更に備えている、
ことを特徴とする学習モデル作成支援装置。
【請求項７】
複数種類のニオイに反応するニオイセンサを用いたニオイ検出で利用される、学習モデルの作成を支援するための方法であって、
（ａ）特定の計測条件下で前記ニオイセンサが出力したセンサデータと、前記計測条件を特定する条件データとを取得し、前記学習モデルを作成する機械学習エンジンに、取得した前記センサデータ及び前記条件データを学習データとして入力する、ステップと、
（ｂ）前記学習データの入力に対応して前記機械学習エンジンが出力する予測精度を取得し、取得した前記予測精度に基づいて、前記ニオイセンサが新たに前記学習データとしてセンサデータを出力する際の新たな計測条件を設定する、ステップと、
を備えている、ことを特徴とする学習モデル作成支援方法。
【請求項８】
請求項７に記載の学習モデル作成支援方法であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、取得した前記予測精度よりも予測精度が高くなるように、新たな計測条件を設定する、
ことを特徴とする学習モデル作成支援方法。
【請求項９】
請求項８に記載の学習モデル作成支援方法であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、予測精度と計測条件とをパラメータとする Sequential Model Based Optimizationを実行することによって、前記新たな計測条件を設定する、
ことを特徴とする学習モデル作成支援方法。
【請求項１０】
請求項７〜９のいずれかに記載の学習モデル作成支援方法であって、
前記計測条件が、前記ニオイセンサの周辺の温度及び湿度を少なくとも含む、
ことを特徴とする学習モデル作成支援方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の学習モデル作成支援方法であって、
前記計測条件が、更に、前記ニオイセンサの周辺における、検出されるニオイ以外のニオイに関する情報を含む、
ことを特徴とする学習モデル作成支援方法。
【請求項１２】
請求項７から１１のいずれかに記載の学習モデル作成支援方法であって、
（ｃ）設定された前記計測条件を提示する、ステップを更に有している、
ことを特徴とする学習モデル作成支援方法。
【請求項１３】
コンピュータによって、複数種類のニオイに反応するニオイセンサを用いたニオイ検出で利用される、学習モデルの作成を支援するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）特定の計測条件下で前記ニオイセンサが出力したセンサデータと、前記計測条件を特定する条件データとを取得し、前記学習モデルを作成する機械学習エンジンに、取得した前記センサデータ及び前記条件データを学習データとして入力する、ステップと、
（ｂ）前記学習データの入力に対応して前記機械学習エンジンが出力する予測精度を取得し、取得した前記予測精度に基づいて、前記ニオイセンサが新たに前記学習データとしてセンサデータを出力する際の新たな計測条件を設定する、ステップと、
を実行させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、雰囲気中の物質からニオイを検出するニオイセンサに用いられる、学習モデルの作成を支援するための、学習モデル作成支援装置、及び学習モデル作成支援方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
【０００２】
従来から、特定のニオイを検出するためにニオイセンサが用いられている（例えば、特許文献１及び２参照。）。ニオイセンサは、センサ素子によって、特定のニオイの元となる空気中の化学物質を検出することによって、特定のニオイを検出する。また、センサ素子の例としては、金属酸化物、有機半導体薄膜等が挙げられる。このようなセンサ素子では、特定の化学物質が付着すると導電性が変化することから、特定の化学物質の検知が可能となる。【０００３】
ところで、従来からのニオイセンサでは、検出できる化学物質が固定されるため、検出されるニオイも固定され、汎用性に乏しいという問題がある。これに対して、近年においては、幅広い物質を検出できる膜型表面応力センサ（MSS: Membrane-type Surface stress Sensor）が新たに提案されている（非特許文献１参照）。【０００４】
ＭＳＳは、通常、２つ以上のＭＳＳ素子で構成されている。各ＭＳＳ素子は、感応膜が設けられた円形部分と、円形部分を囲むフレームと、円形部分をフレームに連結するための複数のブリッジとを備えている。そして、各ブリッジにはピエゾ抵抗素子が埋め込まれている。このような構成において、感応膜に物質が吸着すると、感応膜に応力が生じて円形部分が変形するため、各ブリッジに応力がかかる。この結果、ブリッジに埋め込まれたピエゾ抵抗素子の電気抵抗が大きく変化することから、抵抗値の値から吸着した物質の検出が可能となる。【０００５】
また、ＭＳＳにおいては、ＭＳＳ素子毎に、感応膜の材質が異なっているが、各ＭＳＳ素子に吸着する物質の種類は１種類に固定されているわけではない。各ＭＳＳ素子の感応膜の材質は、各ＭＳＳ素子の出力データを合成して得られるＭＳＳ全体の出力データのパターンが、ニオイ、即ち、ニオイを構成する各種物質の集合に応じて異なるように設定されている。このため、ＭＳＳでは、予め機械学習によって、解析対象となるニオイ毎に、出力パターンを学習して学習モデル（解析器）を作成することにより、多種類のニオイの検出が可能となる。【０００６】
また、このようなニオイセンサでは、近年、ＩｏＴ（Internet of Things）分野において注目されているエッジコンピューティングを適用することが、センサデータの処理効率の点で有効となる。具体的には、エッジコンピューティングでは、複数のセンサに比較的近い場所に配置されるエッジと呼ばれる小規模のコンピュータシステムによってセンサデータを収集できるからである。また、エッジコンピューティングでは、エッジに、データ量の削減処理及び特徴量抽出処理といった前処理を行わせ、クラウドに、解析器を用いた解析処理を行わせることができるからである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第６１２１０１４号公報
【特許文献２】特許第５５８２８０３号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】「嗅覚センサーの業界標準を目指す「MSSアライアンス」発足〜MSS技術実用化に向けた基礎的要素技術確立を目指して〜」，［online］，２０１５年９月２９日，日本電気株式会社，［平成27年9月1日検索］，インターネット＜URL：http://jpn.nec.com/press/201509/20150929_01.html＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ところで、ニオイセンサには、解析対象が同一であっても、温度、湿度といった計測条件が変わると、センサデータの挙動が変化する特性がある。このため、ニオイセンサによる検出精度を高めるためには、解析対象毎に、計測条件として、できるだけ多くのバリエーションを用意して、学習モデルを作成する必要がある。【００１０】
しかしながら、計測条件として多くのバリエーションを用意することは現実には困難である。更に、多くのバリエーションを用意しても、結果的に不要となる計測条件も存在する。また、どの程度のバリエーションを用意すれば、検出精度が十分になるかを判断することも困難である。【００１１】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、ニオイ解析の対象が固定されていないニオイセンサ用の学習モデルを作成する際において、計測条件の設定を支援し得る、学習モデル作成支援装置、学習モデル作成支援方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における学習モデル作成支援装置は、複数種類のニオイに反応するニオイセンサを用いたニオイ検出で利用される、学習モデルの作成を支援するための装置であって、
特定の計測条件下で前記ニオイセンサが出力したセンサデータと、前記計測条件を特定する条件データとを取得し、前記学習モデルを作成する機械学習エンジンに、取得した前記センサデータ及び前記条件データを学習データとして入力する、データ取得部と、
前記学習データの入力に対応して前記機械学習エンジンが出力する予測精度を取得し、取得した前記予測精度に基づいて、前記ニオイセンサが新たに前記学習データとしてセンサデータを出力する際の新たな計測条件を設定する、条件設定部と、
を備えている、ことを特徴とする。【００１３】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における学習モデル作成支援方法は、複数種類のニオイに反応するニオイセンサを用いたニオイ検出で利用される、学習モデルの作成を支援するための方法であって、
（ａ）特定の計測条件下で前記ニオイセンサが出力したセンサデータと、前記計測条件を特定する条件データとを取得し、前記学習モデルを作成する機械学習エンジンに、取得した前記センサデータ及び前記条件データを学習データとして入力する、ステップと、
（ｂ）前記学習データの入力に対応して前記機械学習エンジンが出力する予測精度を取得し、取得した前記予測精度に基づいて、前記ニオイセンサが新たに前記学習データとしてセンサデータを出力する際の新たな計測条件を設定する、ステップと、
を備えている、ことを特徴とする。【００１４】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、コンピュータによって、複数種類のニオイに反応するニオイセンサを用いたニオイ検出で利用される、学習モデルの作成を支援するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）特定の計測条件下で前記ニオイセンサが出力したセンサデータと、前記計測条件を特定する条件データとを取得し、前記学習モデルを作成する機械学習エンジンに、取得した前記センサデータ及び前記条件データを学習データとして入力する、ステップと、
（ｂ）前記学習データの入力に対応して前記機械学習エンジンが出力する予測精度を取得し、取得した前記予測精度に基づいて、前記ニオイセンサが新たに前記学習データとしてセンサデータを出力する際の新たな計測条件を設定する、ステップと、
を実行させる、プログラム。
【発明の効果】
【００１５】
以上のように、本発明によれば、ニオイ解析対象が固定されていないニオイセンサ用の学習モデルを作成する際において、計測条件の設定を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本発明の実施の形態における学習モデル作成支援装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態における学習モデル作成支援装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態で用いられる検出装置の一例を示す図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態における学習モデル作成支援装置の動作を示すフロー図である。
【図５】図５（ａ）〜（ｃ）は、本発明の実施の形態において検出装置の画面に表示される情報の一例を示している。
【図６】図６は、本発明の実施の形態で用いられる検出装置の他の例を示す図である。
【図７】図７は、本発明の実施の形態における学習モデル作成支援装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態における、学習モデル作成支援装置、学習モデル作成支援方法、及びプログラムについて、図１〜図６を参照しながら説明する。
【００１８】
［装置構成］
最初に、図１を用いて、本実施の形態における学習モデル作成支援装置の概略構成を説明する。図１は、本発明の実施の形態における学習モデル作成支援装置の概略構成を示すブロック図である。
【００１９】
図１に示す、本実施の形態における学習モデル作成支援装置１０は、ニオイセンサを用いたニオイ検出で利用される学習モデルの作成を支援する装置である。また、ここで用いられるニオイセンサは、ニオイ解析の対象が固定されていないニオイセンサであり、複数種類のニオイに反応してセンサデータを出力する。なお、図１において、ニオイセンサの図示は省略されている。
【００２０】
図１に示すように、学習モデル作成支援装置１０は、データ取得部１１と、条件設定部１２とを備えている。このうち、データ取得部１１は、まず、特定の計測条件下でニオイセンサが出力したセンサデータと、この計測条件を特定する条件データとを取得する。また、データ取得部１１は、学習モデルを作成する機械学習エンジン３１に、取得したセンサデータ及び条件データを学習データとして入力する。
【００２１】
条件設定部１２は、まず、学習データの入力に対応して機械学習エンジン３１が出力する予測精度を取得する。また、条件設定部１２は、取得した予測精度に基づいて、ニオイセンサが新たに学習データとしてセンサデータを出力する際の新たな計測条件を設定する。
【００２２】
このように、本実施の形態では、機械学習エンジンによって、センサデータとそれに対応する計測条件とを用いた機械学習が行われると、学習結果に基づいて、新たな計測条件が設定される。つまり、本実施の形態によれば、ニオイ解析対象が固定されていないニオイセンサ用の学習モデルを作成する際において、計測条件の設定を支援することができ、結果、精度の高い学習モデルが構築されることになる。
【００２３】
続いて、図２〜図３を用いて、本実施の形態における学習モデル作成支援装置の構成及び機能についてより具体的に説明する。図２は、本発明の実施の形態における学習モデル作成支援装置の概略構成を示すブロック図である。
【００２４】
図２に示すように、本実施の形態では、学習モデル作成支援装置１０は、ニオイセンサ２１を有する検出装置２０と、機械学習エンジン３１を有する学習モデル作成装置３０とに、データ通信可能に接続されている。
【００２５】
検出装置２０は、ニオイセンサ２１と、計測条件検出センサ２２と、情報処理部２３と、データ通信部２４と、表示部２５とを備えている。検出装置２０は、このような構成により、ニオイセンサ２１が出力したセンサデータと、計測条件検出センサ２２が出力した条件データとを、学習モデル作成支援装置１０に送信する。
【００２６】
ニオイセンサ２１としては、例えば、上述したＭＳＳが挙げられる。但し、本実施の形態において、ニオイセンサ２１は、ＭＳＳに限定されるものではなく、複数種類のニオイに反応してセンサデータを出力するセンサであれば良い。
【００２７】
計測条件検出センサ２２は、ニオイセンサ２１の計測条件を検出し、センサデータとして、検出した計測条件を特定する条件データを出力する。計測条件としては、例えば、ニオイセンサ２１周辺の温度及び湿度が挙げられる。この場合、計測条件検出センサ２２としては、温度センサと湿度センサとが用いられる。なお、計測条件は、温度のみ、又は湿度のみであっても良い。これらの場合は、温度センサ及び湿度センサのうち、１つのみが用いられる。
【００２８】
また、計測条件としては、検出されるニオイ以外のニオイに関する情報といった、ニオイセンサの周辺に存在する雰囲気ガスの情報も挙げられる。雰囲気ガスは、ニオイセンサ２１の精度に影響を与えるからである。具体的には、検出されるニオイ以外のニオイに関する情報の他に、雰囲気ガスの成分比、各成分の濃度等も挙げられる。更に、その他の計測条件として、ニオイセンサ２１から対象物までの距離、ニオイセンサ２１周辺の照度、対象物における紫外線量、気体を測定する際のサンプリング周期等も挙げられる。
【００２９】
情報処理部２３は、ニオイセンサ２１からセンサデータが出力され、計測条件検出センサ２２から条件データが出力されると、これらのデータに対して、デジタル信号への変換等のデジタル処理を行う。また、情報処理部２３は、データ通信部２４に、デジタル処理後のセンサデータ及び条件データを、学習モデル作成支援装置１０に送信させる。
【００３０】
データ通信部２４は、通信デバイスで構成されている。また、表示部２５は、液晶ディスプレイ等の表示装置で構成されている。
【００３１】
図３は、本発明の実施の形態で用いられる検出装置の一例を示す図である。図３の例では、検出装置２０の筐体には、ニオイセンサ２１に測定対象となる気体を導くための窓２６と、計測条件検出センサ２２のための窓２７とが設けられている。また、図３において、２８は、検出装置２０の操作ボタンを示している。
【００３２】
学習モデル作成装置３０は、計測時に出力されたセンサデータと、計測条件を特定する条件データを取得し、取得したこれらのデータを、学習データとして、機械学習エンジン３１に入力する。なお、学習モデル作成装置３０は、これらのデータを、学習モデル作成支援装置１０から取得しても良いし、検出装置２０から直接取得しても良い。
【００３３】
機械学習エンジン３１は、学習データが入力されると、例えば、ディープラーニング、サポートベクトルマシンによって、センサデータの特徴と計測条件との関係を機械学習し、学習モデル３２のパラメータを更新する。
【００３４】
また、機械学習エンジン３１は、パラメータの更新と共に、予測精度を出力する。予測精度の具体例としては、F値（F score）、Accuracy（正解率）、Precision（適合率）、Recall（再現率）、ROC曲線、AUCが挙げられる。
【００３５】
このうち、F値は、予測精度の評価指標であり、PrecisionとRecallとの調和平均ある。Accuracyは、予測結果全体における正解が出力された割合を示す正解率である。Precisionは、正と出力された場合において正解であった割合を示す適合率である。Recallは、予測全体における正が正解であった割合を示す再現率である。ROC曲線は、偽陽性率を横軸とし真陽性率を縦軸とする曲線である。AUCは、ROC曲線と横軸及び縦軸とで囲まれた領域の面積である。
【００３６】
機械学習エンジン３１によって、学習モデル３２が構築されると、検出装置２０は、この学習モデル３２を用いて、ニオイ検出を実行することができる。検出結果は、表示部２５の画面上に表示される。
【００３７】
また、図２に示すように、学習モデル作成支援装置１０は、上述した、データ取得部１１及び条件設定部１２に加えて、提示部１３を備えている。提示部１３は、条件設定部１２によって設定された新たな計測条件を、提示する。
【００３８】
具体的には、提示部１３は、新たな計測条件が設定されると、これを特定するデータ（以下「条件候補データ」と表記する）を、検出装置２０に送信する。この場合、検出装置２０において、データ通信部２４は、条件候補データを受信し、これを情報処理部２３に渡す。情報処理部２３は、条件候補データを受け取ると、それによって特定される新たな計測条件を、表示部２５の画面上に表示させる。
【００３９】
本実施の形態では、条件設定部１２は、取得した予測精度よりも予測精度が高くなるように、予測精度と計測条件とをパラメータとするモデルベースド逐次最適化といった、ＳＭＢＯ（Sequential Model Based Optimization）を実行することによって、新たな計測条件を設定する。
【００４０】
具体的には、条件設定部１２は、グリッドサーチ、又はベイズ的最適化（Bayesian Optimization）を実行して、新たな計測条件を設定する。
【００４１】
グリッドサーチを実行する場合、条件設定部１２は、まず、探索対象となるパラメータ（計測条件となる温度、湿度等）の数を次元として、格子状に区切られたパラメータの探索空間を設定する。そして、条件設定部１２は、格子点毎に、パラメータの組合せを割当て、組合せ毎に、シミュレーションを実行し、取得した予測精度よりも予測精度が高くなる組合せを特定する。特定した組合せが新たな計測条件となる。
【００４２】
また、ベイズ的最適化を実行する場合は、条件設定部１２は、まず、候補となるパラメータの組合せを選択し、選択したパラメータの組合せからシミュレーションを実行する。そして、条件設定部１２は、この実行結果に基づいて、別のパラメータの組み合わせを選択し、再度シミュレーションを実行する。つまり、この場合、条件設定部１２は、適切となる可能性が高いパラメータの当りをつけながら、シミュレーションを実行して、新たな計測条件となる組合せを特定する。
【００４３】
［装置動作］
次に、本実施の形態における学習モデル作成支援装置１０の動作について図４を用いて説明する。図４は、本発明の実施の形態における学習モデル作成支援装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１〜図３を参照する。また、本実施の形態では、学習モデル作成支援装置１０を動作させることによって、学習モデル作成支援方法が実施される。よって、本実施の形態における学習モデル作成支援方法の説明は、以下の学習モデル作成支援装置１０の動作説明に代える。
【００４４】
図４に示すように、最初に、データ取得部１１は、学習データとして、特定の計測条件下でニオイセンサ２１が出力したセンサデータと、この計測条件を特定する条件データとを取得する（ステップＡ１）。
【００４５】
次に、データ取得部１１は、学習モデル作成装置３０の機械学習エンジン３１に、ステップＡ１で取得したセンサデータ及び条件データを学習データとして入力する（ステップＡ２）。ステップＡ２が実行されると、機械学習エンジン３１は入力された学習データを用いて機械学習を実行する。
【００４６】
次に、条件設定部１２は、ステップＡ２の実行後に、学習モデル作成装置３０から、学習データの入力に対応して機械学習エンジン３１が出力する予測精度を取得する（ステップＡ３）。
【００４７】
次に、条件設定部１２は、ステップＡ３で取得した予測精度に基づいて、ニオイセンサが新たに学習データとしてセンサデータを出力する際の新たな計測条件を設定する（ステップＡ４）。
【００４８】
具体的には、ステップＡ４では、条件設定部１２は、取得した予測精度よりも予測精度が高くなるように、予測精度と計測条件とをパラメータとするモデルベースド逐次最適化を実行する。
【００４９】
次に、提示部１３は、ステップＡ４で設定された新たな計測条件を検出装置２０の画面上に提示する（ステップＡ５）。
【００５０】
具体的には、ステップＡ５では、提示部１３は、新たな計測条件が設定されると、これを特定する条件候補データを、検出装置２０に送信する。これにより、検出装置２０において、データ通信部２４は、条件候補データを受信し、これを情報処理部２３に渡す。情報処理部２３は、条件候補データを受け取ると、それによって特定される新たな計測条件を、表示部２５の画面上に表示させる。
【００５１】
図５（ａ）〜（ｃ）は、本発明の実施の形態において検出装置の画面に表示される情報の一例を示している。例えば、ステップＡ１〜Ａ５が実行されると、検出装置２０の画面上には、図５（ａ）〜（ｃ）に示すように、学習データを作成するユーザの操作を支援する情報と、新たな計測条件とが表示される。また、図５（ａ）〜（ｃ）の例は、ユーザの息が検知対象である場合を示している。
【００５２】
［実施の形態における効果］
以上のように、本実施の形態によれば、機械学習エンジン３１による機械学習の度に、より最適な計測条件が設定され、設定された計測条件が、検出装置２０のユーザに提示される。つまり、ユーザは、ニオイセンサ２１用の学習モデルを作成する際に、計測条件の設定について支援を受けることができる。この結果、精度の高い学習モデルの構築が容易となる。
【００５３】
［変形例］
ここで、本実施の形態で用いられる検出装置２０の他の例について図６を用いて説明する。図６は、本発明の実施の形態で用いられる検出装置の他の例を示す図である。
【００５４】
図６の例では、検出装置２０は、スマートフォン等の通信端末４０と、センサユニット４１とを備えている。センサユニット４１は、筐体内に、ニオイセンサ及び計測条件検出センサを収納している。また、センサユニット４１は、通信端末４０の外部接続用インターフェイスを介して、通信端末４０に接続される。そして、図６の例では、通信端末４０に備えられたプロセッサが、情報処理部２３として機能することになる。
【００５５】
本変形例によれば、汎用の通信端末４０に、センサユニット４１を接続することによって、雰囲気中の物質の検出を実行できる。また、センサユニット４１は、本変形例では通信端末４０に直接接続されているが、両者の接続は通信可能に行われていれば良く、無線又は有線によって行われていても良い。
【００５６】
［プログラム］
本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図４に示すステップＡ１〜Ａ５を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における学習モデル作成支援装置１０と学習モデル作成支援方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、データ取得部１１、条件設定部１２、及び提示部１３として機能し、処理を行なう。
【００５７】
また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、データ取得部１１、条件設定部１２、及び提示部１３のいずれかとして機能しても良い。
【００５８】
ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、学習モデル作成支援装置を実現するコンピュータについて図７を用いて説明する。図７は、本発明の実施の形態における学習モデル作成支援装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【００５９】
図７に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていても良い。
【００６０】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
【００６１】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【００６２】
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【００６３】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体が挙げられる。
【００６４】
なお、本実施の形態における学習モデル作成支援装置１０は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、学習モデル作成支援装置１０は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
【００６５】
上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記１８）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【００６６】
（付記１）
複数種類のニオイに反応するニオイセンサを用いたニオイ検出で利用される、学習モデルの作成を支援するための装置であって、
特定の計測条件下で前記ニオイセンサが出力したセンサデータと、前記計測条件を特定する条件データとを取得し、前記学習モデルを作成する機械学習エンジンに、取得した前記センサデータ及び前記条件データを学習データとして入力する、データ取得部と、
前記学習データの入力に対応して前記機械学習エンジンが出力する予測精度を取得し、取得した前記予測精度に基づいて、前記ニオイセンサが新たに前記学習データとしてセンサデータを出力する際の新たな計測条件を設定する、条件設定部と、
を備えている、ことを特徴とする学習モデル作成支援装置。
【００６７】
（付記２）
付記１に記載の学習モデル作成支援装置であって、
前記条件設定部が、取得した前記予測精度よりも予測精度が高くなるように、新たな計測条件を設定する、
ことを特徴とする学習モデル作成支援装置。
【００６８】
（付記３）
付記２に記載の学習モデル作成支援装置であって、
前記条件設定部が、予測精度と計測条件とをパラメータとする SequentialModel Based Optimizationを実行することによって、前記新たな計測条件を設定する、
ことを特徴とする学習モデル作成支援装置。
【００６９】
（付記４）
付記１〜３のいずれかに記載の学習モデル作成支援装置であって、
前記計測条件が、前記ニオイセンサの周辺の温度及び湿度を少なくとも含む、
ことを特徴とする学習モデル作成支援装置。
【００７０】
（付記５）
付記４に記載の学習モデル作成支援装置であって、
前記計測条件が、更に、前記ニオイセンサの周辺における、検出されるニオイ以外のニオイに関する情報を含む、
ことを特徴とする学習モデル作成支援装置。
【００７１】
（付記６）
付記１から５のいずれかに記載の学習モデル作成支援装置であって、
設定された前記計測条件を提示する、提示部を更に備えている、
ことを特徴とする学習モデル作成支援装置。
【００７２】
（付記７）
複数種類のニオイに反応するニオイセンサを用いたニオイ検出で利用される、学習モデルの作成を支援するための方法であって、
（ａ）特定の計測条件下で前記ニオイセンサが出力したセンサデータと、前記計測条件を特定する条件データとを取得し、前記学習モデルを作成する機械学習エンジンに、取得した前記センサデータ及び前記条件データを学習データとして入力する、ステップと、
（ｂ）前記学習データの入力に対応して前記機械学習エンジンが出力する予測精度を取得し、取得した前記予測精度に基づいて、前記ニオイセンサが新たに前記学習データとしてセンサデータを出力する際の新たな計測条件を設定する、ステップと、
を備えている、ことを特徴とする学習モデル作成支援方法。
【００７３】
（付記８）
付記７に記載の学習モデル作成支援方法であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、取得した前記予測精度よりも予測精度が高くなるように、新たな計測条件を設定する、
ことを特徴とする学習モデル作成支援方法。
【００７４】
（付記９）
付記８に記載の学習モデル作成支援方法であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、予測精度と計測条件とをパラメータとする Sequential Model Based Optimizationを実行することによって、前記新たな計測条件を設定する、
ことを特徴とする学習モデル作成支援方法。
【００７５】
（付記１０）
付記７〜９のいずれかに記載の学習モデル作成支援方法であって、
前記計測条件が、前記ニオイセンサの周辺の温度及び湿度を少なくとも含む、
ことを特徴とする学習モデル作成支援方法。
【００７６】
（付記１１）
付記１０に記載の学習モデル作成支援方法であって、
前記計測条件が、更に、前記ニオイセンサの周辺における、検出されるニオイ以外のニオイに関する情報を含む、
ことを特徴とする学習モデル作成支援方法。
【００７７】
（付記１２）
付記７から１１のいずれかに記載の学習モデル作成支援方法であって、
（ｃ）設定された前記計測条件を提示する、ステップを更に有している、
ことを特徴とする学習モデル作成支援方法。
【００７８】
（付記１３）
コンピュータによって、複数種類のニオイに反応するニオイセンサを用いたニオイ検出で利用される、学習モデルの作成を支援するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）特定の計測条件下で前記ニオイセンサが出力したセンサデータと、前記計測条件を特定する条件データとを取得し、前記学習モデルを作成する機械学習エンジンに、取得した前記センサデータ及び前記条件データを学習データとして入力する、ステップと、
（ｂ）前記学習データの入力に対応して前記機械学習エンジンが出力する予測精度を取得し、取得した前記予測精度に基づいて、前記ニオイセンサが新たに前記学習データとしてセンサデータを出力する際の新たな計測条件を設定する、ステップと、
を実行させる、プログラム。
【００７９】
（付記１４）
付記１３に記載のプログラムであって、
前記（ｂ）のステップにおいて、取得した前記予測精度よりも予測精度が高くなるように、新たな計測条件を設定する、
ことを特徴とするプログラム。
【００８０】
（付記１５）
付記１４に記載のプログラムであって、
前記（ｂ）のステップにおいて、予測精度と計測条件とをパラメータとするSequential Model Based Optimizationを実行することによって、前記新たな計測条件を設定する、
ことを特徴とするプログラム。
【００８１】
（付記１６）
付記１３〜１５のいずれかに記載のプログラムであって、
前記計測条件が、前記ニオイセンサの周辺の温度及び湿度を少なくとも含む、
ことを特徴とするプログラム。
【００８２】
（付記１７）
付記１６に記載のプログラムであって、
前記計測条件が、更に、前記ニオイセンサの周辺における、検出されるニオイ以外のニオイに関する情報を含む、
ことを特徴とするプログラム。
【００８３】
（付記１８）
付記１３から１７のいずれかに記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｃ）設定された前記計測条件を提示する、ステップを更に実行させる、
ことを特徴とするプログラム。
【００８４】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【００８５】
以上のように、本発明によれば、ニオイ解析対象が固定されていないニオイセンサ用の学習モデルを作成する際において、計測条件の設定を支援することができる。本発明は、ニオイセンサが利用される種々の分野において有用である。
【符号の説明】
【００８６】
１０  学習モデル作成支援装置
１１  データ取得部
１２  条件設定部
１３  提示部
２０  検出装置
２１  ニオイセンサ
２２  計測条件検出センサ
２４  データ通信部
２５  表示部
２６、２７  窓
２８  操作ボタン
３０  学習モデル作成装置
３１  機械学習エンジン
３２  学習モデル
４０  通信端末
４１  センサユニット
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
【図１】
0006940001.tif 000002
【図２】
0006940001.tif 000003
【図３】
0006940001.tif 000004
【図４】
0006940001.tif 000005
【図５】
0006940001.tif 000006
【図６】
0006940001.tif 000007
【図７】
0006940001.tif 000008