(57)【要約】  ＩｏＴ（Internet of Things）の分野において、エッジデバイスが使用する機械学習済みモデルを場所によって切り替える。エッジデバイス２の送信手段２１１は、測位部２６で生成された位置情報をいずれかの提供装置１に送信する。エッジデバイス２から位置情報が提供装置１に送信されると、取得手段１１１が位置情報を取得して特定手段１１２に引き渡す。特定手段１１２は、位置情報によって示される位置に応じた機械学習済みモデルを特定する。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、提供装置１に位置情報を送ったエッジデバイス２に提供する。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。
2019193660.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
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位置を示す位置情報を取得する取得手段と、
前記エッジデバイスに、前記位置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。
【請求項２】
地図上の指定された位置が属する領域の情報を供給する供給手段、を有し、
前記制御手段は、前記エッジデバイスに、前記位置が属する領域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
ことを特徴とする請求項１に記載の機械学習済みモデル切り替えシステム。
【請求項３】
前記制御手段は、前記エッジデバイスに、前記領域の中に存在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
ことを特徴とする請求項２に記載の機械学習済みモデル切り替えシステム。
【請求項４】
前記取得手段は、前記エッジデバイスが移動して前記位置が変化したときに前記位置情報を取得する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の機械学習済みモデル切り替えシステム。
【請求項５】
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、前記位置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
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の機械学習済みモデル切り替えシステム。
【請求項６】
請求項１に記載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。
【請求項７】
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位置を示す位置情報を取得するステップと、
前記エッジデバイスに、前記位置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。
【請求項８】
コンピュータに、
エッジデバイスの位置を示す位置情報を取得するステップと、
前記エッジデバイスに、前記位置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。
【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場所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場所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】
本発明の請求項１に係る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位置を示す位置情報を取得する取得手段と、前記エッジデバイスに、前記位置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である。【０００７】
本発明の請求項２に係る機械学習済みモデル切り替えシステムは、地図上の指定された位置が属する領域の情報を供給する供給手段、を有し、前記制御手段は、前記エッジデバイスに、前記位置が属する領域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ことを特徴とする請求項１に記載の機械学習済みモデル切り替えシステムである。【０００８】
本発明の請求項３に係る機械学習済みモデル切り替えシステムは、前記制御手段は、前記エッジデバイスに、前記領域の中に存在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ことを特徴とする請求項２に記載の機械学習済みモデル切り替えシステムである。【０００９】
本発明の請求項４に係る機械学習済みモデル切り替えシステムは、前記取得手段は、前記エッジデバイスが移動して前記位置が変化したときに前記位置情報を取得することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の機械学習済みモデル切り替えシステムである。【００１０】
本発明の請求項５に係る機械学習済みモデル切り替えシステムは、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、前記位置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ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の機械学習済みモデル切り替えシステムである。【００１１】
本発明の請求項６に係るエッジデバイスは、請求項１に記載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である。【００１２】
本発明の請求項７に係る機械学習済みモデル切り替え方法は、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方法であって、前記エッジデバイスの位置を示す位置情報を取得するステップと、前記エッジデバイスに、前記位置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である。【００１３】
本発明の請求項８に係るプログラムは、コンピュータに、エッジデバイスの位置を示す位置情報を取得するステップと、前記エッジデバイスに、前記位置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である。
【発明の効果】
【００１４】
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場所によって切り替えることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【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】領域ＤＢ１２２の例を示す図。
【図５】地図サーバ４の構成の例を示す図。
【図６】地図ＤＢ４２１により記述される地図の例を示す図。
【図７】エッジデバイス２の構成の例を示す図。
【図８】提供装置１、エッジデバイス２、及び地図サーバ４の機能的構成を示す図。
【図９】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】
【００１６】
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…領域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、２６…測位部、２７…検知部、３…通信回線、４…地図サーバ、４１…制御部、４１１…供給手段、４１２…修正手段、４２…記憶部、４２１…地図ＤＢ、４３…通信部、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】
【００１７】
＜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の存在する場所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。また、機械学習済みモデル切り替えシステム９は、通信回線３に接続された地図サーバ４を有してもよい。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
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、カーナビゲーション装置、自動車運転制御装置等、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く、例えば、ユーザが自動車Ｄ等に搭乗して移動するときに利用される。
【００２３】
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は、提供装置１又はエッジデバイス２との通信を中継するゲートウェイ、ルータ等の中継機器を含んでもよい。
【００２４】
地図サーバ４は、通信回線３と接続して提供装置１に地図情報を供給するサーバ装置である。地図情報とは、道路、水路、建物、地形、構造物、施設、資源等の位置（緯度、経度、標高）、形状等、土地の状況を示す情報等である。或る領域の地図情報の例には、地形が平地であるか山地であるか、道路が曲がっているか直線であるか、オフィス街であるかレストラン街であるか、上下水道、ガス管、電線等のライフラインや防火壁、消火栓、避難経路等の防災設備がどこに配置されているか、観光スポット、運動場、動物園、植物園、公園、公衆トイレ、無線局等の各種施設がどこに立地しているか等といった情報が挙げられる。
【００２５】
また、地図情報は上述した情報のほか、行政区画の区分、人口密度、人口分布等の情報も含んでもよい。また、地図情報には、土地ごとの風向、日照、降雨量等の天候に関する情報や、騒音、浮遊粒子状物質、大気汚染原因物質濃度等の公害に関する情報等を含んでもよい。
【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や地図サーバ４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、及び領域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、エッジデバイス２が存在する場所の路面状態に応じた自動運転の制御に用いられるモデルである。
【００３２】
一方、例えば、モデルＩＤ「Ｍ０２」の機械学習済みモデルは、音楽を再生する音響装置においてエッジデバイス２が存在する場所の環境に合わせた選曲や音響効果の調整等を実行するためのモデルである。
【００３３】
図４は、領域ＤＢ１２２の例を示す図である。領域ＤＢ１２２は、領域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。領域ＩＤとは、土地を複数に区分した領域のそれぞれを識別する識別情報である。
【００３４】
モデルＩＤとは、エッジデバイス２が上述した領域ＩＤで識別される領域に存在しているときに、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。
【００３５】
なお、領域ＤＢ１２２において、複数の領域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、領域ＤＢ１２２は、１つの領域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。
【００３６】
また、領域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、領域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を領域ＩＤと対応付けて記憶していればよい。
【００３７】
＜地図サーバの構成＞
図５は、地図サーバ４の構成の例を示す図である。地図サーバ４は、制御部４１、記憶部４２、及び通信部４３、を有する。
【００３８】
制御部４１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを有し、ＣＰＵがＲＯＭ及び記憶部４２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地図サーバ４の各部を制御する。
【００３９】
通信部４３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。地図サーバ４は、通信部４３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。
【００４０】
記憶部４２は、ハードディスクドライブ等の記憶手段であり、制御部４１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４２は、地図ＤＢ４２１を有する。
【００４１】
図６は、地図ＤＢ４２１により記述される地図の例を示す図である。この地図ＤＢ４２１は、上述した地図情報を記述するデータベースである。図６に示す通り、地図ＤＢ４２１により表現される地図には、複数の道路や、それら道路で区画される複数の領域、それら複数の領域のそれぞれに建てられた建造物、施設等の情報が含まれている。図６に示した領域ＩＤ「Ａ１」、「Ａ２」、「Ａ３」、「Ａ４」は、それぞれ例えば「住宅地」、「レストラン街」、「オフィス街」、「商店街」等に対応している。
【００４２】
提供装置１は、エッジデバイス２の位置を示す位置情報を取得して、地図サーバ４から取得した地図情報を参照することにより、エッジデバイス２が存在する領域を特定する。なお、図６に示す道路はいずれかの領域に属する。
【００４３】
なお、本実施形態において、提供装置１と地図サーバ４とを区別しているが、いずれかの提供装置１が地図サーバ４の機能を有してもよい。この場合、機械学習済みモデル切り替えシステム９は、地図サーバ４を有しなくてもよい。
【００４４】
＜エッジデバイスの構成＞
図７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、測位部２６、及び検知部２７を有する。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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、自動車Ｄの運転制御装置や音響装置の制御装置等である。
【００５１】
測位部２６は、自身（エッジデバイス２）の位置を測定する機器等であり、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する受信機等を有する。測位部２６は、受信した航法信号に基づいてエッジデバイス２の位置を測定（計算）するプロセッサを有していてもよい。また、測位部２６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の位置を測定してもよい。
【００５２】
なお、測位部２６が位置を測定する手段は、ＧＮＳＳに限られない。例えば、測位部２６は、決められた場所に設置されたビーコン発信機から発信されるビーコンを受信して、そのビーコンに含まれる位置の情報を抽出することで、エッジデバイス２の位置を測定してもよい。
【００５３】
また、測位部２６は、例えばＲＦＩＤ（radio frequency identifier）等の近距離無線通信により駅や商業施設等の所定領域における入退場を管理する入退場システムと連携してもよい。この場合、測位部２６は、入退場システムによって書き込まれた入場の記録を用いてエッジデバイス２の位置を測定してもよい。すなわち、この測位部２６は、入退場システムによって入退場を管理されている所定領域の内側にエッジデバイス２が存在するか否かを、エッジデバイス２の位置の情報として測定する。
【００５４】
また、エッジデバイス２が携帯電話機等である場合、測位部２６は、基地局から提供される位置情報を用いてエッジデバイス２の位置を測定してもよい。
【００５５】
また、エッジデバイス２の位置情報が提供装置１に取得されるのであれば、エッジデバイス２は測位部２６を有しなくてもよい。
【００５６】
例えば、道路や広場等に所定間隔で配置された複数の受信機により、エッジデバイス２から発信される固有の信号をそれぞれ受信させ、通信回線３に接続された監視装置が各受信機から情報を集めることによりエッジデバイス２のそれぞれの位置を測定してもよい。この監視装置から提供装置１がエッジデバイス２の位置を示す位置情報を取得してもよく、また、提供装置１のいずれかが上述した監視装置としての機能を有してもよい。
【００５７】
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。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
＜提供装置、エッジデバイス、及び地図サーバの機能的構成＞
図８は、提供装置１、エッジデバイス２、及び地図サーバ４の機能的構成を示す図である。なお、図８において、通信部１３、通信部２３、通信部４３、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。
【００６２】
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。
【００６３】
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。
【００６４】
地図サーバ４の制御部４１は、記憶部４２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、供給手段４１１、及び修正手段４１２として機能する。
【００６５】
エッジデバイス２において測位部２６が測位をしてエッジデバイス２の位置を示す位置情報を生成すると、送信手段２１１は、生成された位置情報をいずれかの提供装置１に送信する。
【００６６】
エッジデバイス２から位置情報が提供装置１に送信されると、この提供装置１において取得手段１１１が位置情報を取得して特定手段１１２に引き渡す。
【００６７】
特定手段１１２は、取得手段１１１が取得した位置情報によって示される位置に応じた機械学習済みモデルを特定する。特定手段１１２は、まず、取得手段１１１からエッジデバイス２の位置を示す位置情報を引き渡されると、この位置情報を地図サーバ４に送る。
【００６８】
地図サーバ４が位置情報を受取ると、供給手段４１１は、受取ったこの位置情報によって示される位置が属する領域の地図情報を抽出して提供装置１に供給する。すなわち、供給手段４１１は、受取った位置情報により指定された、地図上の位置が属する領域の情報を供給する。
【００６９】
提供装置１が地図サーバ４において供給されたこの地図情報を受取ると、特定手段１１２は、位置情報が示す位置が属する領域を特定し、領域ＤＢ１２２を参照してその領域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、エッジデバイス２の位置が属する領域に応じた機械学習済みモデルを特定する。
【００７０】
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、提供装置１に位置情報を送ったエッジデバイス２に提供する。
【００７１】
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。
【００７２】
要するに、特定手段１１２及び提供手段１１３は、図８に示す通り、エッジデバイス２の位置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。
【００７３】
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に位置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、エッジデバイス２の位置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。
【００７４】
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。
【００７５】
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。
【００７６】
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。
【００７７】
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。
【００７８】
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。
【００７９】
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。
【００８０】
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。
【００８１】
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、自動車Ｄの運転や音響装置による音楽の再生等が制御される。
【００８２】
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。
【００８３】
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。
【００８４】
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。
【００８５】
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。
【００８６】
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。
【００８７】
また、取得手段１１１は、教師データを取得すると、この教師データを地図サーバ４に供給してもよい。地図サーバ４が提供装置１から教師データを受取った場合、修正手段４１２は、この教師データに応じて地図ＤＢ４２１に記憶されている地図情報を修正してもよい。
【００８８】
＜機械学習済みモデル切り替えシステムの動作＞
図９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、測位を行って自身の位置を示す位置情報を生成すると（ステップＳ１０１）、この位置情報を提供装置１に送信する（ステップＳ１０２）。
【００８９】
提供装置１は、エッジデバイス２から位置情報を受信するとこの位置情報を用いて地図サーバ４に地図情報を要求する（ステップＳ１０３）。地図サーバ４は、位置情報に示される位置を含む地図の地図情報を抽出し（ステップＳ１０４）、この地図情報を提供装置１に供給する（ステップＳ１０５）。
【００９０】
地図情報を受取ると提供装置１は、この地図情報を用いてエッジデバイス２が存在する位置の領域と、この領域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Ｓ１０６）。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Ｓ１０７）。
【００９１】
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Ｓ１０８）、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Ｓ１０９）。
【００９２】
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Ｓ１１０）。
【００９３】
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Ｓ１１１）。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Ｓ１１２）。
【００９４】
また、提供装置１は受信した教師データを地図サーバ４に供給する（ステップＳ１１３）。地図サーバ４は、供給された教師データを用いて地図情報を修正する（ステップＳ１１４）。
【００９５】
以上の動作により、エッジデバイス２は場所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場所に応じた処理を行うことができる。
【００９６】
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が海岸近くにいるときと、オフィス街にいるときとで再生する音楽や映像等のコンテンツを変えることができる。
【００９７】
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を設置した自動車Ｄが通行する道路が平地、坂道、曲道、山道のいずれであるかに応じて、自動車Ｄの運転制御を変えてユーザに最適な乗り心地を提供することができる。
【００９８】
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。
【００９９】
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。
【０１００】
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。
【０１０１】
＜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。
【０１０２】
＜変形例１＞
上述した実施形態において、送信手段２１１は、測位部２６で生成された位置情報を提供装置１に送信していたが、位置情報に加えて検知部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、位置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は引き渡された位置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。
【０１０３】
この場合、提供装置１の記憶部１２に記憶されている領域ＤＢ１２２は、環境情報に応じて領域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。領域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。
【０１０４】
＜変形例２＞
上述した実施形態において、特定手段１１２は、エッジデバイス２の位置が属する領域に応じた機械学習済みモデルを特定していたが、エッジデバイス２の位置に応じた機械学習済みモデルを特定してもよい。この場合、機械学習済みモデル切り替えシステム９は地図サーバ４を有しなくてもよい。
【０１０５】
例えば、特定手段１１２は、エッジデバイス２の位置のうち標高と予め決められた閾値とを比較し、標高が閾値を超える場合に、山岳地帯や高地用の機械学習済みモデルを特定してもよい。また、標高が閾値を超えるか否かによって、エッジデバイス２が高速道路にいるか否かを判定し、高速道路にいると判定される場合に高速道路用の運転に最適化された機械学習済みモデルを特定してもよい。高速道路用の運転の場合、例えば横断歩道がないため、横断歩道に関連する処理が不要である。
【０１０６】
また、特定手段１１２は、エッジデバイス２の位置のうち緯度又は経度と予め決められた閾値とを比較して、エッジデバイス２がどの国、どの地域に存在するのかを判断し、例えば、その国や地域の言語や習慣等に応じた機械学習済みモデルを特定してもよい。
【０１０７】
＜変形例３＞
また、特定手段１１２は、エッジデバイス２の位置が属する領域の中に存在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、特定手段１１２は、複数のエッジデバイス２からそれぞれ送られる位置情報から、エッジデバイス２の領域ごとの数を監視する。そして、領域ＤＢ１２２は、領域に存在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、領域ごとの数に替えて、この数を領域の面積や体積で除算した密度を監視し、この密度に応じた機械学習済みモデルを特定してもよい。
【０１０８】
＜変形例４＞
上述した実施形態において、送信手段２１１は、測位部２６で生成された位置情報を提供装置１に送信していたが、測位部２６で生成された位置情報で示される位置が閾値を超えて変化したときに、その位置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、エッジデバイス２が移動してその位置が変化したときに位置情報を取得する。
【０１０９】
＜変形例５＞
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。
【０１１０】
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。
【０１１１】
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。
【０１１２】
＜変形例６＞
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の位置を示す位置情報を取得するステップと、取得した位置情報が示す位置に応じた機械学習済みモデルを特定するステップと、特定した機械学習済みモデルをエッジデバイス２に提供するステップと、提供された機械学習済みモデルにより、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。
【０１１３】
＜変形例７＞
提供装置１、エッジデバイス２、地図サーバ４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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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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