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公開番号2025038609
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-19
出願番号2023145331
出願日2023-09-07
発明の名称システム構成評価装置、システム構成評価方法、及びプログラム
出願人日本電気株式会社
代理人弁理士法人ブライタス
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250312BHJP(計算;計数)
要約【課題】システム構成の一部が変更された場合であっても学習内容を応用でき、且つ、システム構成の規模に応じて学習に必要なデータ量及び時間が増大するのを抑制する。
【解決手段】システム構成評価装置1は、学習モデルを用いて、コンピュータシステムの各構成要素の評価値を出力し、出力した評価値を統合して、コンピュータシステム全体の評価値を出力する、構成評価部11と、予め設定された要件に基づいてコンピュータシステムの設計を試行し、設計の開始から終了に至るまでの過程で得られた構成について、それに含まれる各構成要素が要件に沿って具体化されているかどうかを判定し、判定の結果を用いて、学習モデルの学習データを生成し、生成した学習データを用いて、学習モデルに対して機械学習を実行する、構成要素学習部12と、を備えている。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
学習モデルを用いて、コンピュータシステムの各構成要素の評価値を出力し、更に、出力した評価値を統合して、前記コンピュータシステム全体の評価値を出力する、構成評価部と、
予め設定された要件に基づいて前記コンピュータシステムの設計を試行し、前記設計の開始から終了に至るまでの過程で得られた構成について、それに含まれる各構成要素が前記要件に沿って具体化されているかどうかを判定し、判定の結果を用いて、前記学習モデルの学習データを生成し、生成した前記学習データを用いて、前記学習モデルに対して機械学習を実行する、
構成要素学習部と、
を備えている、ことを特徴とするシステム構成評価装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記構成要素学習部が、
前記構成毎に、それに含まれる前記各構成要素が、前記要件に沿って具体化されているかどうかを判定し、判定の結果に基づいて、当該構成に含まれる前記各構成要素に与えるべき報酬を算出し、
前記構成毎に、当該構成と、当該構成について算出された、前記各構成要素に与えるべき報酬とを、前記学習データとして生成する、
請求項１に記載のシステム構成評価装置。
【請求項３】
前記構成要素学習部が、
特定の構成要素と、それを具体化するのに必要となる別の構成要素と、の関係性を表す依存関係に基づいて、依存関係がない構成要素及び依存関係にある構成要素について学習が完了した構成要素の順に学習が行われるように、カリキュラムを生成し、
生成した前記カリキュラムに従って、前記学習モデルに対する機械学習を実行する、
請求項１に記載のシステム構成評価装置。
【請求項４】
前記構成評価部が出力する前記各構成要素の前記評価値に基づいて、前記コンピュータシステムの設計空間において探索対象となる構成を決定し、決定した前記構成を用いて、前記コンピュータシステムのシステム構成を設計する、設計部を更に備えている、
請求項１に記載のシステム構成評価装置。
【請求項５】
前記構成評価部が出力する前記各構成要素の前記評価値に基づいて、具体化の対象となる構成要素を決定し、決定した構成要素を具体化することで得られる構成のみを生成する、絞り込み部を更に備え、
前記設計部は、前記探索対象となる構成を追加する場合に、前記絞り込み部が生成した前記構成のみ追加し、
前記構成要素学習部は、前記コンピュータシステムの設計の試行において、前記コンピュータシステムの設計空間において探索対象となる構成を決定し、決定した前記構成を用いて、前記コンピュータシステムのシステム構成の設計を試行し、前記探索対象となる構成を追加する場合に、前記絞り込み部が生成した前記構成のみ追加する、
ことを特徴とする請求項４に記載のシステム構成評価装置。
【請求項６】
学習モデルを用いて、コンピュータシステムの各構成要素の評価値を出力し、更に、出力した評価値を統合して、前記コンピュータシステム全体の評価値を出力する、構成評価ステップと、
予め設定された要件に基づいて前記コンピュータシステムの設計を試行し、前記設計の開始から終了に至るまでの過程で得られた構成について、それに含まれる各構成要素が前記要件に沿って具体化されているかどうかを判定し、判定の結果を用いて、前記学習モデルの学習データを生成し、生成した前記学習データを用いて、前記学習モデルに対して機械学習を実行する、構成要素学習ステップと、
を有する、ことを特徴とするシステム構成評価方法。
【請求項７】
コンピュータに、
学習モデルを用いて、コンピュータシステムの各構成要素の評価値を出力し、更に、出力した評価値を統合して、前記コンピュータシステム全体の評価値を出力する、構成評価ステップと、
予め設定された要件に基づいて前記コンピュータシステムの設計を試行し、前記設計の開始から終了に至るまでの過程で得られた構成について、それに含まれる各構成要素が前記要件に沿って具体化されているかどうかを判定し、判定の結果を用いて、前記学習モデルの学習データを生成し、生成した前記学習データを用いて、前記学習モデルに対して機械学習を実行する、構成要素学習ステップと、
を実行させる、プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、ＩＣＴ（Information and Communication Technology）システムの自動設計及びその機械学習を行う技術に関する。特に、本開示は、設計の要件及び使用する部品のみを人間が宣言的に定義し、それらの定義から、想定される設計の範囲を設計空間としてコンピュータに計算させ、その空間をＡＩ（Artificial Intelligence）に探索させることで設計を自動化するシステム設計自動化技術、およびその機械学習を行う技術に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、顧客の要件を満たすＩＣＴシステムを自動的に設計する技術を開示している。特許文献１に開示された技術では、顧客の抽象的なシステム要件に含まれる抽象的な要素が段階的に具体化され、配備可能なレベルまで詳細化されたシステム構成が導出される。
【０００３】
また、特許文献１に開示された技術では、顧客の抽象的な「システム要件」（又は単に「要件」）と、システム要件を具体化している最中の「システム構成案」（又は単に「構成案」）と、システム要件を完全に具体化した「システム具体構成」（又は単に「具体構成」）と、は、図４２に示すグラフで表現される。図４２は、ＩＣＴシステムの要件を示すグラフの一例を示す図である。図４３は、図４２に示すＩＣＴシステムの要件に含まれる構成要素を説明する図である。
【０００４】
また、システム要件と、システム構成案と、システム具体構成と、の三つは、総称して「システム構成」（又は単に「構成」）と呼ばれる。システム構成のグラフを構築するノードおよびエッジは、構成要素と呼ばれる。ノードはシステム構成に含まれる個々の部品（例えばサーバ、ルータ等）を意味し、エッジは部品間の関係性（例えばネットワーク接続等）を意味する。
【０００５】
具体化は、グラフの書き換えにより実現される。グラフの書き換え方の規則は自動設計を実施する前に予め用意され、この規則は具体化規則と呼ばれる。適用可能な具体化規則（つまりグラフの書き換え方の規則）は、システム要件及びシステム構成案に対して複数用意されていても良い。どの具体化規則を適用するか、それらを適用する順序に応じて、設計が分岐し、導出されるシステムの具体構成が変化する。その結果、設計に差異が生じ、場合によっては設計に失敗する（入力であるシステム要件を満たせなくなる）状況も存在する。
【０００６】
そのため特許文献１に開示されている技術を用いて効率的な設計を行うためには、前述したように複数ある適用可能な具体化規則のどれを適用するかの判断と、各具体的規則の適用の順序が適切かどうかの判断と、が重要である。
【０００７】
非特許文献１は、強化学習を利用して、前述した具体化規則の適用の判断及び順序が適切かどうかの判断を行う技術を開示している。強化学習技術は、行動の内容及び順序によって得られる結果が異なる問題において、多様な試行を繰り返し、試行の結果に応じて得られる報酬に基づいて、行動の内容及び順序が適切かどうかの判断を学習する技術である。強化学習技術は囲碁ＡＩの学習などにおいて高い実績を残している。また、特許文献２は、システム構成の部分的な要素に対する評価を学習する技術を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
特許第７０３６２０５号公報
特開２０２２－６３２０９号公報
【非特許文献】
【０００９】
丸山貴志他: 「探索型ネットワーク設計導出方式の強化学習による探索の効率化」, 信学技報, vol. 118, no. 483, ICM2018-71, pp. 123-128, 2019年3月.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
ところで、特許文献１に開示される技術には、システム構成の評価がシステム構成全体に対して与えられていることを原因にして２つの問題がある。１つ目は、構成の一部が変更された際にその影響が不明であるため、学習内容を応用できないという問題である。２つ目は、学習に必要なデータ量及び時間がシステム構成の規模に応じて増大してしまい、スケーラブルでないという問題である。
（【００１１】以降は省略されています）

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