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公開番号2025062259
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-14
出願番号2023171202
出願日2023-10-02
発明の名称情報管理システム及び情報管理方法
出願人株式会社Blue Lab
代理人個人,個人
主分類G06F 21/64 20130101AFI20250407BHJP(計算;計数)
要約【課題】学習モデルの真正性を管理するための情報管理システム及び情報管理方法を提供する。
【解決手段】情報管理システムA1は、ブロックチェーンネットワークBN1の分散台帳B1に接続されるコンピュータを備え、学習モデルを管理する。実行システム20が、教師データの第1真正情報を取得し、学習アルゴリズムの第2真正情報を取得し、教師データを学習アルゴリズムに入力して生成された学習モデルの第3真正情報を取得する。そして、スマートコントラクトSC1が、第1真正情報、第2真正情報及び第3真正情報を含めた第1非代替性トークンを分散台帳B1に登録する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ブロックチェーンネットワークの分散台帳に接続されるコンピュータを備え、学習モデルを管理する情報管理システムであって、
前記コンピュータが、
教師データの第１真正情報を取得し、
学習アルゴリズムの第２真正情報を取得し、
前記教師データを前記学習アルゴリズムに入力して生成された学習モデルの第３真正情報を取得し、
前記第１真正情報、前記第２真正情報及び前記第３真正情報を含めた第１非代替性トークンを前記分散台帳に登録することを特徴とする情報管理システム。
続きを表示（約 690 文字）【請求項２】
前記第１非代替性トークンには、前記学習モデルの保存先に関する情報を含めることを特徴とする請求項１に記載の情報管理システム。
【請求項３】
前記第１非代替性トークンには、前記学習モデルの利用条件に関する情報を含めることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報管理システム。
【請求項４】
前記教師データが更新された第２教師データを用いて、前記学習モデルから再学習モデルが生成された場合、前記再学習モデルに対応する第２非代替性トークンを前記分散台帳に登録し、
前記第２非代替性トークンには、前記再学習モデルのベースとなる前記学習モデルに関する情報を含めることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報管理システム。
【請求項５】
前記第２非代替性トークンには、前記学習モデルの利用条件に関する情報を承継させることを特徴とする請求項４に記載の情報管理システム。
【請求項６】
ブロックチェーンネットワークの分散台帳に接続されるコンピュータを備え、学習モデルを管理する情報管理システムを用いて、学習モデルを管理する方法であって、
前記コンピュータが、
教師データの第１真正情報を取得し、
学習アルゴリズムの第２真正情報を取得し、
前記教師データを前記学習アルゴリズムに入力して生成された学習モデルの第３真正情報を取得し、
前記第１真正情報、前記第２真正情報及び前記第３真正情報を含めた第１非代替性トークンを前記分散台帳に登録することを特徴とする情報管理方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、学習モデルを管理するための情報管理システム及び情報管理方法に関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
各種分野でＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）が利用されている。しかしながら、ＡＩで用いられる学習モデルが適切なレスポンスを出力しない場合もある。このため、ＡＩの普及に従って、生成された学習モデルを評価するために、新たに生成されるＡＩの問題を判定するための技術も検討されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載されたサーバは、新たに学習モデルを生成するための学習条件を取得する。次に、学習モデルが満たさなければならないＡＩ倫理を特定する。そして、学習条件とＡＩ倫理とに基づいて、新たに生成する学習モデルがＡＩ倫理を満たすか否かを判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－６４６３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載された技術では、学習モデルの適正性を判定できる。しかしながら、学習モデルを利用する場合、どのような教師データや学習アルゴリズムを用いた機械学習によって生成されたものかを把握できない。正当な状況で生成された学習モデルかどうかを把握できなければ、学習モデルの的確な利用が困難な場合がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決する情報管理システムは、ブロックチェーンネットワークの分散台帳に接続されるコンピュータを備え、学習モデルを管理する。前記コンピュータが、教師データの第１真正情報を取得し、学習アルゴリズムの第２真正情報を取得し、前記教師データを前記学習アルゴリズムに入力して生成された学習モデルの第３真正情報を取得し、前記第１真正情報、前記第２真正情報及び前記第３真正情報を含めた第１非代替性トークンを前記分散台帳に登録する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、学習モデルの的確な生成を管理するとともに、真正性を担保することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
実施形態の情報管理システムの説明図である。
実施形態のハードウェア構成の説明図である。
実施形態のＮＦＴに記録される情報の説明図である。
実施形態の各データの生成の説明図である。
実施形態の処理手順の説明図である。
実施形態の処理手順の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図１～図６に従って、情報管理システム及び情報管理方法を具体化した一実施形態を説明する。本実施形態では、ブロックチェーンネットワーク上に、ＡＩの真正性に関する情報を公開することで、的確なＡＩを利用する。
【０００９】
図１に示すように、このＡＩを管理する情報管理システムＡ１では、インターネット等のネットワークを介して相互に接続された利用システム１０、実行システム２０、データシステム３０、学習システム４０等を用いる。利用システム１０、実行システム２０は、ＡＰＩを介して、ブロックチェーンネットワークＢＮ１に接続される。
【００１０】
（ハードウェア構成）
図２を用いて、利用システム１０、実行システム２０、データシステム３０、学習システム４０を構成する情報処理装置Ｈ１０のハードウェア構成を説明する。情報処理装置Ｈ１０は、通信装置Ｈ１１、入力装置Ｈ１２、表示装置Ｈ１３、記憶装置Ｈ１４、プロセッサＨ１５を備える。なお、このハードウェア構成は一例であり、他のハードウェアにより実現することも可能である。
（【００１１】以降は省略されています）

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