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公開番号2025036956
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-17
出願番号2023143639
出願日2023-09-05
発明の名称情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
出願人株式会社東芝
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250310BHJP(計算;計数)
要約【課題】時系列データの分析の根拠となる箇所をより適切に求める。
【解決手段】情報処理装置は、処理部を備える。処理部は、第1時系列データを入力したときの推定モデルの第1推定結果と、第1時系列データのうち指定された個数の第1区間以外の第2区間の部分時系列データにマスク処理を適用した第2時系列データを入力したときの推定モデルの第2推定結果と、に基づいて、指定された個数の第1区間の更新処理を実行する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
第１時系列データを入力したときの推定モデルの第１推定結果と、前記第１時系列データのうち指定された個数の第１区間以外の第２区間の部分時系列データにマスク処理を適用した第２時系列データを入力したときの前記推定モデルの第２推定結果と、に基づいて、前記個数の前記第１区間の更新処理を実行する
処理部、
を備える情報処理装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記処理部は、
前記第１推定結果と前記第２推定結果との差分を含む目的関数に基づいて、前記更新処理を実行する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記処理部は、
前記目的関数を最適化するように、前記更新処理を実行する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記処理部は、
前記第２区間の部分時系列データに前記マスク処理を適用し、
前記第１推定結果と前記第２推定結果との差分を算出し、
前記差分を含む目的関数に基づいて、前記更新処理を実行する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記処理部は、
前記第１区間の端点から前記第１区間の外に向かうに従い前記マスク処理の適用率が増加し、前記第１区間の内側に向かうに従い前記適用率が減少するように、前記マスク処理を適用する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記処理部は、
前記更新処理を繰り返し実行し、
前記更新処理の繰り返しが進むに従い、前記適用率の増加および減少の程度を表す滑らかさが急となるように、前記マスク処理を適用する、
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第１区間は、前記第１時系列データ上での２つの端点の位置により定められる、または、１つの端点と区間の長さとにより定められる、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記処理部は、
前記第１推定結果と前記第２推定結果との差分と、前記第１区間の長さが小さいほど値が小さくなる正則化項と、を含む目的関数に基づいて前記第１区間を更新する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記処理部は、
前記差分の値の制限の範囲内で、前記目的関数に含まれる前記正則化項を最適化するように前記第１区間を更新する、
請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記処理部は、
前記第１区間の長さの制限の範囲内で、前記第１推定結果と前記第２推定結果との差分を最小化するように前記第１区間を更新する、
請求項１に記載の情報処理装置。
（【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】
本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
時系列データ（時系列波形データ）を機械学習により分析（診断）する分析技術の必要性が高まっている。分析は、時系列データが特定状態（例えば、正常または異常）であるか否かを推定（検知、予測）する処理（異常波形検知など）、および、時系列データをクラスに分類する処理（時系列クラス分類）などを含む。このような技術では、分析性能の向上に加えて、分析の根拠を明確に提示する説明性の向上が望まれている。
【０００３】
一方、教師なし異常波形検知および時系列クラス分類などの分野では、高性能な波形分析手法は説明性のないブラックボックス技術が主流である。そこで、ブラックボックスな分析技術で学習したモデルに説明性を付与する技術が提案されている。例えば、分析の対象となる時系列データの中で予測に寄与した箇所（分析の根拠となる箇所）をハイライトする顕著性マップ（ｓａｌｉｅｎｃｙｍａｐ）を用いる技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２２－０４８３２６号公報
【非特許文献】
【０００５】
Jonathan Crabbe et al.，“Explaining Time Series Predictions with Dynamic Masks”, ICML 2021， Pages: 2166-2177.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来技術では、分析の根拠となる箇所を適切に求めることができない場合があった。例えば、従来技術では、根拠となる箇所がいくつ抽出されるか分からない場合があった。また、データおよびパラメータ設定によっては、根拠となる箇所が多数の細切れの区間として発見される可能性があった。
【０００７】
本発明は、時系列データの分析の根拠となる箇所をより適切に求めることができる情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態の情報処理装置は、処理部を備える。処理部は、第１時系列データを入力したときの推定モデルの第１推定結果と、第１時系列データのうち指定された個数の第１区間以外の第２区間の部分時系列データにマスク処理を適用した第２時系列データを入力したときの推定モデルの第２推定結果と、に基づいて、指定された個数の第１区間の更新処理を実行する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
実施形態の機能について説明するための図。
第１の実施形態の情報処理装置のブロック図。
第１の実施形態における推定処理のフローチャート。
処理結果を表示する表示画面の一例を示す図。
第２の実施形態の情報処理装置の構成のブロック図。
第２の実施形態における推定処理の一例を示すフローチャート。
第２の実施形態の表示画面の一例を示す図。
第１または第２の実施形態の情報処理装置のハードウェア構成図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる情報処理装置の好適な実施形態を詳細に説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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