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公開番号2023079181
公報種別公開特許公報(A)
公開日2023-06-07
出願番号2022184028,2022037737
出願日2022-11-17,2022-03-11
発明の名称情報処理システム、情報処理方法及び情報処理プログラム
出願人株式会社DATAFLUCT
代理人弁理士法人IPX
主分類G06N 99/00 20190101AFI20230531BHJP(計算;計数)
要約【課題】効率的な説明変数の探索に適した探索範囲をユーザが指定しやすくする情報処理システム、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。
【解決手段】情報処理装置と、ユーザ端末と、データベースDBと、が電気通信回線を通じて通信可能な情報処理システムにおいて、情報処理装置の制御部は、入力データの入力を受け付けるデータ受付ステップA001と、入力される入力データに基づき、学習モデルから説明変数を抽出する抽出ステップA005と、説明変数の形式に応じて、抽出された説明変数の探索範囲を指定可能な視覚情報を生成する視覚情報生成ステップA006と、を含む処理を実行する。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
情報処理システムであって、
制御部を備え、
前記制御部は、次の各ステップを実行するように構成され、
データ受付ステップでは、入力データの入力を受け付け、
抽出ステップでは、入力される前記入力データに基づき、学習モデルから説明変数を抽出し、
視覚情報生成ステップでは、前記説明変数の形式に応じて、抽出された前記説明変数の探索範囲を指定可能な視覚情報を生成する、もの。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記学習モデルは、前記入力データを少なくとも１つの学習器に入力することにより生成される、もの。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理システムにおいて、
前記説明変数の形式が文字列である場合、前記視覚情報は、当該説明変数を前記学習モデルに入力するか否かを選択可能に構成される、もの。
【請求項４】
請求項２に記載の情報処理システムにおいて、
前記説明変数の形式が数値である場合、前記視覚情報は、前記学習モデルに入力される前記説明変数の変域を指定可能に構成され、
前記探索範囲は、前記変域に基づき規定される、もの。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理システムにおいて、
前記説明変数の形式が数値である場合、前記視覚情報は、前記学習モデルに入力される前記説明変数の上限値及び下限値のうちの少なくとも１つを指定可能に構成され、
前記探索範囲は、前記上限値及び前記下限値のうちの少なくとも１つに基づき規定される、もの。
【請求項６】
請求項４に記載の情報処理システムにおいて、
前記説明変数の形式が数値である場合、前記視覚情報は、スライダーで表示され、
前記探索範囲は、前記スライダーの位置に基づき指定される、もの。
【請求項７】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記視覚情報生成ステップでは、前記抽出ステップにて前記説明変数が複数抽出された場合、複数の前記説明変数のそれぞれに対応する前記視覚情報を生成する、もの。
【請求項８】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
さらに、変数名抽出ステップでは、前記入力データから、抽出された前記説明変数を表す変数名を抽出し、
変数表示ステップでは、前記説明変数の前記視覚情報と、前記変数名と、を一覧可能に表示させる、もの。
【請求項９】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
さらに、結果表示ステップでは、前記視覚情報と、指定された前記探索範囲における前記説明変数に基づき前記学習モデルから出力される結果情報と、を一覧可能に表示させる、もの。
【請求項１０】
請求項９に記載の情報処理システムにおいて、
前記結果表示ステップでは、さらに過去に出力された前記結果情報の履歴情報を表示させる、もの。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
従来技術として、学習器に関する下記の文献が挙げられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－１７７４２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
学習モデルを用いた予測を行う際に、目的関数を最大化する説明変数を探索することがある。しかし、説明変数の探索の効率化には、データサイエンスに関する知見が比較的高い水準で求められることがある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
（１）本発明の一態様によれば、情報処理システムが提供される。この情報処理システムは、制御部を備える。制御部は、次の各ステップを実行するように構成される。データ受付ステップでは、入力データの入力を受け付ける。抽出ステップでは、入力される入力データに基づき、学習モデルから説明変数を抽出する。視覚情報生成ステップでは、説明変数の形式に応じて、抽出された説明変数の探索範囲を指定可能な視覚情報を生成する。
【０００６】
かかる情報処理システムによれば、従来技術に比べて、効率的な説明変数の探索に適した探索範囲をユーザが指定しやすくなる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
情報処理システム１を表す構成図である。
情報処理装置２のハードウェア構成を示すブロック図である。
ユーザ端末３のハードウェア構成を示すブロック図である。
制御部２３が備える機能部の一例を示す。
情報処理システム１において実行される情報処理の流れの一例を示すアクティビティ図である。
表示部３４に表示される表示内容の一例である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下に示す実施形態中で示した各種特徴事項は、互いに組み合わせ可能である。
【０００９】
ところで、本実施形態に登場するソフトウェアを実現するためのプログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体（Ｎｏｎ－ＴｒａｎｓｉｔｏｒｙＣｏｍｐｕｔｅｒ－ＲｅａｄａｂｌｅＭｅｄｉｕｍ）として提供されてもよいし、外部のサーバからダウンロード可能に提供されてもよいし、外部のコンピュータで当該プログラムを起動させてクライアント端末でその機能を実現（いわゆるクラウドコンピューティング）するように提供されてもよい。
【００１０】
また、本実施形態において「部」とは、例えば、広義の回路によって実施されるハードウェア資源と、これらのハードウェア資源によって具体的に実現されうるソフトウェアの情報処理とを合わせたものも含みうる。また、本実施形態においては様々な情報を取り扱うが、これら情報は、例えば電圧・電流を表す信号値の物理的な値、０又は１で構成される２進数のビット集合体としての信号値の高低、又は量子的な重ね合わせ（いわゆる量子ビット）によって表され、広義の回路上で通信・演算が実行されうる。
（【００１１】以降は省略されています）

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