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公開番号2024119760
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-09-03
出願番号2024021667
出願日2024-02-16
発明の名称情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
出願人三菱総研DCS株式会社
代理人個人
主分類G06Q 50/04 20120101AFI20240827BHJP(計算;計数)
要約【課題】統計等に不慣れなユーザであっても、より利用しやすく、製造業等に有益な情報提供できる技術を提供すること。
【解決手段】学習用データ管理部60は、ユーザ装置2から送信されてくる生データを取得する。工程表生成部62は、前記物品の製造工程を複数の工程に分類するための画像を提示する。工程表提示部82は、学習用DB300に格納された学習用データの内容に基づいて、工程表に関する各種画像を生成し、その画像をユーザに提示する。データ項目受付部90は、工程表に関する各種画像を提示されたユーザから複数の工程のそれぞれに関するデータ項目の選択を受け付ける。学習処理部68は、学習用データDB300に格納されている学習用データに対して、統計的機械学習に関する処理を実行し、学習用データにおける統計的性質を反映した予測モデル及び各種アルゴリズム等を学習結果として生成する。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
物品の製造に関する統計的な学習処理に利用され得る情報処理装置であって、
ユーザからの入力に基づいて、前記物品の製造工程にかかる画像である工程表を生成する工程表生成部と、
前記工程表に含まれる前記工程のそれぞれに前記学習にかかるデータ項目を設定するデータ項目設定部と、
設定された前記データ項目の内容に基づいて、前記学習処理の条件を決定する学習条件決定部と、
前記学習条件決定部で決定された学習条件に基づいて、前記学習処理を行い、前記学習処理の結果を出力する学習処理部と、
を備える情報処理装置。
続きを表示（約 880 文字）【請求項２】
前記学習条件決定部は、前記学習処理において使用しないデータ項目の選択を受け付ける不使用データ項目受付部をさらに備える、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記データ項目のそれぞれの相関係数を算出する相関係数処理部をさらに備える、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記学習処理部は、加工にかかる前記データ項目と測定にかかる前記データ項目のうち、加工にかかる前記データ項目を優先的に利用して、前記学習処理の結果を出力する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
物品の製造に関する統計的な学習処理に利用され得る情報処理装置が実行する情報処理方法であって
ユーザからの入力に基づいて、前記物品の製造工程にかかる画像である工程表を生成する工程表生成ステップと、
前記工程表に含まれる前記工程のそれぞれに前記学習にかかるデータ項目を設定するデータ項目設定ステップと、
設定された前記データ項目の内容に基づいて、前記学習処理の条件を決定する学習条件決定ステップと、
前記学習条件決定部で決定された学習条件に基づいて、前記学習処理を行い、前記学習処理の結果を出力する学習処理ステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項６】
物品の製造に関する統計的な学習処理に利用され得る情報処理装置が実行するプログラムであって
ユーザからの入力に基づいて、前記物品の製造工程にかかる画像である工程表を生成する工程表生成ステップと、
前記工程表に含まれる前記工程のそれぞれに前記学習にかかるデータ項目を設定するデータ項目設定ステップと、
設定された前記データ項目の内容に基づいて、前記学習処理の条件を決定する学習条件決定ステップと、
前記学習条件決定部で決定された学習条件に基づいて、前記学習処理を行い、前記学習処理の結果を出力する学習処理ステップと、
を含むプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
従来より、製造業等において、目的に適った製品の特徴や製品の最適な製造工程の条件等を決定することは容易ではない。そのため、最適な製造条件を決定するには、多くの試作品を作成し、試作する等の多大な費用や時間がかかる方法が採用されていた。
例えば、特許文献１には、金属製品を製造するための複数の製造工程の各工程を経た段階の中間製品の特徴および金属製品の特徴を、数式群を用いて算出して出力することで、金属製品の製造に適した製造条件を決定する方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２０－１８４１９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述の特許文献１に記載の技術を含む従来技術によれば、単に複数の製造工程毎に出力された値に基づいて、金属製品の特徴を示す予測値を算出するに過ぎず、数式等を用いた統計処理に長けた者でなければ取り扱うことが困難である。さらに、製造業の多種多様な状況に対応した製造条件を決定するにも不十分である。
【０００５】
また、このような問題を解決するための方法として、機械学習等を利用する方法も考えられる。しかし、機械学習等を利用する場合であっても、各種パラメータの設定や選択など、従来の製造業を行っていた技術者等の統計処理に不慣れなユーザには非常に扱いにくい仕様とならざるを得ない。なお、機械学習等を利用した製造条件の決定を補助する方法の詳細は、本出願人による特願２０２２－７４１４３、特願２０２２－７４１４４等を参照されたい。
【０００６】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、統計等に不慣れなユーザであっても、より利用しやすく、製造業等に有益な情報提供できる技術を提供することを目的とする。
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理装置は、
物品の製造に関する統計的な学習処理に利用され得る情報処理装置であって、
ユーザからの入力に基づいて、前記物品の製造工程にかかる画像である工程表を生成する工程表生成部（例えば、工程表生成部６２）と、
前記工程表に含まれる前記工程のそれぞれに前記学習にかかるデータ項目を設定するデータ項目設定部（例えば、データ項目受付部９０）と、
設定された前記データ項目の内容に基づいて、前記学習処理の条件を決定する学習条件決定部（例えば、学習条件決定部６４）と、
前記学習条件決定部で決定された学習条件に基づいて、前記学習処理を行い、前記学習処理の結果を出力する学習処理部（例えば、学習処理部６８）と、
を備える。
【０００８】
本発明の一態様の情報処理方法及びプログラムも、本発明の一態様の情報処理装置に対応する情報処理方法又はプログラムとして提供される。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、統計等に不慣れなユーザであっても、より利用しやすく、製造業等に有益な情報提供できる技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成を示す図である。
図１の情報処理システムのうちサーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
図２のサーバ及び図１のユーザ装置の機能的構成のうち、パラメータ設定処理に係る機能的構成の一例を示すブロック図である。
図３のユーザ装置に表示される画像の一例を示す図である。
図３のユーザ装置に表示される画像の一例を示す図であり、図４の例とは異なる例を示す図である。
図３のユーザ装置に表示される画像の一例を示す図であり、図４及び図５の例とは異なる例を示す図である。
図３のユーザ装置に表示される画像の一例を示す図であり、図４乃至図６の例とは異なる例を示す図である。
図３のユーザ装置に表示される画像の一例を示す図であり、図４乃至図７の例とは異なる例を示す図である。
図３のサーバにより実行されるデータ項目設定処理の流れを説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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