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公開番号2025035309
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-13
出願番号2023142271
出願日2023-09-01
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、プログラム
出願人日本電気株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G06F 8/10 20180101AFI20250306BHJP(計算;計数)
要約【課題】システム設計を行う場合において時間的なコストを削減する情報処理装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置100は、要素の組み合わせからなるシステム構成を表すシステム構成情報について、具体化規則を用いて抽象的な要素を具体的な要素に変換することで設計されるシステム構成情報の設計過程を表す設計パス情報を生成する設計部121と、設計パス情報に含まれる各システム構成情報に対して、システム構成情報に含まれる要素の上位概念の情報を付与した埋込設計パス情報を生成する変換部122と、埋込設計パス情報に含まれる各システム構成情報について、システム構成情報に含まれる要素が具体的な要素であるか否かに応じてシステム構成情報に対する報酬を設定する報酬設定部123と、埋込設計パス情報に含まれる各システム構成情報と、システム構成情報に設定された報酬とを、学習データとして生成する学習データ生成部124と、を備える。
【選択図】図25
特許請求の範囲【請求項１】
要素の組み合わせからなるシステム構成を表すシステム構成情報について、予め設定された具体化規則を用いて抽象的な要素を具体的な要素に変換することで設計される前記システム構成情報の設計過程を表す設計パス情報を生成する設計部と、
前記設計パス情報に含まれる各前記システム構成情報に対して、当該システム構成情報に含まれる要素の上位概念に対応する要素の情報を付与した埋込設計パス情報を生成する変換部と、
前記埋込設計パス情報に含まれる各前記システム構成情報について、当該システム構成情報に含まれる要素が具体的な要素であるか否かに応じて当該システム構成情報に対する報酬を設定する報酬設定部と、
前記埋込設計パス情報に含まれる各前記システム構成情報と、当該システム構成情報に設定された前記報酬とを、前記システム構成情報を前記具体化規則に基づいて変換するモデルを生成するために機械学習する学習データとして生成する学習データ生成部と、
を備えた情報処理装置。
続きを表示（約 1,900 文字）【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記変換部は、要素の上位概念に対応する要素を表す継承関係情報に基づいて、前記設計パス情報に含まれる各前記システム構成情報について、当該システム構成情報に含まれる要素と、当該要素の上位概念に対応する要素と、の情報を含む前記埋込設計パス情報を生成する、
情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記変換部は、前記設計パス情報に含まれる各前記システム構成情報を、当該システム構成情報における要素の有無を配列で表し、当該システム構成情報に含まれる要素の配列に対して、当該要素の上位概念に対応する要素の情報を付与して前記埋込設計パス情報を生成する、
情報処理装置。
【請求項４】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記変換部は、前記設計パス情報に基づく前記システム構成情報の一連の設計過程を表すパス毎に、前記埋込設計パス情報を生成し、
前記報酬設定部は、前記パス毎に、前記埋込設計パス情報に含まれる各前記システム構成情報に対する前記報酬を設定する、
情報処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記報酬設定部は、同一の前記パスにおいて、前記埋込設計パス情報に含まれる所定の過程における前記システム構成情報に対して前記報酬を設定し、当該報酬に基づいて他の前記システム構成情報に対する前記報酬を設定する、
情報処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理装置であって、
前記報酬設定部は、同一の前記パスにおいて、前記埋込設計パス情報に含まれる最後の過程における前記システム構成情報に対する前記報酬を設定し、当該報酬に基づいて他の前記システム構成情報に対する前記報酬を設定する、
情報処理装置。
【請求項７】
請求項５に記載の情報処理装置であって、
前記報酬設定部は、同一の前記パスにおいて、前記埋込設計パス情報に含まれる所定の設計過程における前記システム構成情報に対して設定した最も大きい前記報酬を、他の前記システム構成情報に対する前記報酬として設定する、
情報処理装置。
【請求項８】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記報酬に基づく損失を用いて、前記埋込設計パス情報に含まれる各前記システム構成情報を前記具体化規則に基づいて変換する前記モデルを生成する学習部を備えた、
情報処理装置。
【請求項９】
要素の組み合わせからなるシステム構成を表すシステム構成情報について、予め設定された具体化規則を用いて抽象的な要素を具体的な要素に変換することで設計される前記システム構成情報の設計過程を表す設計パス情報を生成し、
前記設計パス情報に含まれる各前記システム構成情報に対して、当該システム構成情報に含まれる要素の上位概念に対応する要素の情報を付与した埋込設計パス情報を生成し、
前記埋込設計パス情報に含まれる各前記システム構成情報について、当該システム構成情報に含まれる要素が具体的な要素であるか否かに応じて当該システム構成情報に対する報酬を設定し、
前記埋込設計パス情報に含まれる各前記システム構成情報と、当該システム構成情報に設定された前記報酬とを、前記システム構成情報を前記具体化規則に基づいて変換するモデルを生成するために機械学習する学習データとして生成する、
情報処理方法。
【請求項１０】
要素の組み合わせからなるシステム構成を表すシステム構成情報について、予め設定された具体化規則を用いて抽象的な要素を具体的な要素に変換することで設計される前記システム構成情報の設計過程を表す設計パス情報を生成し、
前記設計パス情報に含まれる各前記システム構成情報に対して、当該システム構成情報に含まれる要素の上位概念に対応する要素の情報を付与した埋込設計パス情報を生成し、
前記埋込設計パス情報に含まれる各前記システム構成情報について、当該システム構成情報に含まれる要素が具体的な要素であるか否かに応じて当該システム構成情報に対する報酬を設定し、
前記埋込設計パス情報に含まれる各前記システム構成情報と、当該システム構成情報に設定された前記報酬とを、前記システム構成情報を前記具体化規則に基づいて変換するモデルを生成するために機械学習する学習データとして生成する、
処理をコンピュータに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】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、プログラムに関する。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
ＩＣＴ（ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）システムを設計する場合、まず、要件定義において、設計者は、顧客の要件をまとめた情報であるシステム要件を作成する。このとき、システム要件は抽象的な情報を含むことが一般的であり、そのままでは配備可能なシステム構成を表していないことが多い。従って、設計者は、システム要件に含まれる抽象的な情報を、段階的に具体化していくことで、最終的に全ての情報が具体的で配備可能なシステム構成を設計する。
【０００３】
この一連の行為には、システム構成に含まれる要素や、要素同士の関係性に関する専門的知識が求められるため、システムが高度化するほど設計に係る工数や必要な人的コストが増加する。
【０００４】
上記の課題を解決する方法として、システム自動設計技術が提案されている。システム自動設計技術は、抽象的な情報を含むシステム要件を基に、具体的な情報のみで構成されるシステム構成を自動で導出する技術である。
【０００５】
関連する技術として、特許文献１には、システム要件を基に、要件に含まれる抽象的な部分を段階的に具体化し、配備可能かつ具体的なＩＣＴシステムの構成を導出できるシステム構成導出装置が開示されている。
【０００６】
特許文献１のシステム構成導出装置によれば、ＩＣＴシステムに関する要件を表す構成要件の一部を、より詳細に書き換える規則である具体化規則に対して、当該具体化規則の適切さの度合いを表すスコアの演算方法を学習する。
【０００７】
このように学習をした装置は、抽象的なシステム要件を入力されると、適切な具体化規則を選択していくことで、高速でかつ自動的にシステムの具体的な構成を設計することができるようになる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
特許第６９８９０１４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上述した特許文献１に記載の技術では、過去の学習過程に存在しない新たな要素（未学習の要素）に対する装置による評価の精度は、正確性が保証されない。このため、未学習の要素を用いてシステム設計を行う場合、装置は過去に学習した要素に関する学習経験を未学習の要素の良し悪しの評価に活用することができず、高精度なシステム設計を行うことができない。
【００１０】
従って、特許文献１に記載の技術では、新たな要素を用いたシステムを設計したい場合に装置の再学習が必要になり、そのために時間的なコストがかかるという課題がある。
（【００１１】以降は省略されています）

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