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公開番号2025067054
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-24
出願番号2023176727
出願日2023-10-12
発明の名称情報処理システム、情報処理プログラム、及び情報処理方法
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人個人,個人
主分類G05B 23/02 20060101AFI20250417BHJP(制御;調整)
要約【課題】第1モデルデータの推定精度を適切に評価する。
【解決手段】情報処理システムは、実行装置と、記憶装置とを備えている。記憶装置は、機械学習により予め生成されたモデルデータである第1モデルデータと、ルールベースにより予め生成されたモデルデータである第2モデルデータと、を記憶している。実行装置は、第1走行データを第1モデルデータに入力することにより出力した動力伝達装置の故障原因の推定結果である第1推定結果と、第2走行データを第2モデルデータに入力することにより出力した動力伝達装置の故障原因の推定結果である第2推定結果とが一致するか否かを判定する(S63)。実行装置は、第1推定結果及び第2推定結果が一致する場合に、第1モデルデータの信頼度を高くする(S71)。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
実行装置と、記憶装置とを備え、
前記記憶装置は、
車両に搭載されたセンサによって取得された各種のデータである第１走行データ、及び当該第１走行データに紐づいた前記車両に搭載された動力伝達装置の故障原因の組み合わせ、を教師データとして、機械学習により予め生成されたモデルデータである第１モデルデータと、
前記車両に搭載されたセンサによって取得された各種のデータである第２走行データ、及び当該第２走行データに紐づいた前記動力伝達装置の故障原因の組み合わせ、のルールベースにより予め生成されたモデルデータである第２モデルデータと、
を記憶しており、
前記第１モデルデータは、前記第１走行データが入力されることにより前記動力伝達装置の故障原因の推定結果である第１推定結果を出力可能であり、
前記第２モデルデータは、前記第２走行データが入力されることにより前記動力伝達装置の故障原因の推定結果である第２推定結果を出力可能であり、
前記実行装置は、
前記第１走行データを取得することと、
取得した前記第１走行データを前記第１モデルデータに入力することにより前記第１推定結果を出力することと、
前記第２走行データを取得することと、
取得した前記第２走行データを前記第２モデルデータに入力することにより前記第２推定結果を出力することと、
出力した前記第１推定結果及び前記第２推定結果が一致する場合に、前記第１モデルデータの信頼度を高くすることと、
を実行する
情報処理システム。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
前記第１モデルデータは、決定木を用いたモデルデータであり、
前記実行装置は、
出力した前記第１推定結果及び前記第２推定結果が一致しない場合に、前記第１モデルデータが含む複数のノードのうち、ルートノードから前記第１推定結果を示すリーフノードまでのノードについて予め規定された分岐条件を、前記リーフノードとは異なるリーフノードへと導く可能性が高くなるように補正すること、
を実行する
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記第１走行データは、
前記車両の運転者が操作するアクセルペダルの操作量、前記車両の速度、及び前記動力伝達装置を循環するオイルの温度についての予め定められた規定タイミングのデータと、
前記動力伝達装置を循環するオイルの圧力についての前記規定タイミングを含む時系列データと、を備えている
請求項１又は請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
実行装置と、記憶装置とを備える情報処理システムを対象とし、
前記記憶装置は、
車両に搭載されたセンサによって取得された各種のデータである第１走行データ、及び当該第１走行データに紐づいた前記車両に搭載された動力伝達装置の故障原因の組み合わせ、を教師データとして、機械学習により予め生成されたモデルデータである第１モデルデータと、
前記車両に搭載されたセンサによって取得された各種のデータである第２走行データ、及び当該第２走行データに紐づいた前記動力伝達装置の故障原因の組み合わせ、のルールベースにより予め生成されたモデルデータである第２モデルデータと、
を記憶しており、
前記第１モデルデータは、前記第１走行データが入力されることにより前記動力伝達装置の故障原因の推定結果である第１推定結果を出力可能であり、
前記第２モデルデータは、前記第２走行データが入力されることにより前記動力伝達装置の故障原因の推定結果である第２推定結果を出力可能であり、
前記実行装置に、
前記第１走行データを取得することと、
取得した前記第１走行データを前記第１モデルデータに入力することにより前記第１推定結果を出力することと、
前記第２走行データを取得することと、
取得した前記第２走行データを前記第２モデルデータに入力することにより前記第２推定結果を出力することと、
出力した前記第１推定結果及び前記第２推定結果が一致する場合に、前記第１モデルデータの信頼度を高くすることと、
を実行させる
情報処理プログラム。
【請求項５】
実行装置と、記憶装置とを備える情報処理システムを対象とし、
前記記憶装置は、
車両に搭載されたセンサによって取得された各種のデータである第１走行データ、及び当該第１走行データに紐づいた前記車両に搭載された動力伝達装置の故障原因の組み合わせ、を教師データとして、機械学習により予め生成されたモデルデータである第１モデルデータと、
前記車両に搭載されたセンサによって取得された各種のデータである第２走行データ、及び当該第２走行データに紐づいた前記動力伝達装置の故障原因の組み合わせ、のルールベースにより予め生成されたモデルデータである第２モデルデータと、
を記憶しており、
前記第１モデルデータは、前記第１走行データが入力されることにより前記動力伝達装置の故障原因の推定結果である第１推定結果を出力可能であり、
前記第２モデルデータは、前記第２走行データが入力されることにより前記動力伝達装置の故障原因の推定結果である第２推定結果を出力可能であり、
前記実行装置が、
前記第１走行データを取得することと、
取得した前記第１走行データを前記第１モデルデータに入力することにより前記第１推定結果を出力することと、
前記第２走行データを取得することと、
取得した前記第２走行データを前記第２モデルデータに入力することにより前記第２推定結果を出力することと、
出力した前記第１推定結果及び前記第２推定結果が一致する場合に、前記第１モデルデータの信頼度を高くすることと、
を実行する
情報処理方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理プログラム、及び情報処理方法に関する。
続きを表示（約 2,900 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１の故障分析支援装置は、実行装置と、記憶装置とを備えている。記憶装置は、決定木を用いたモデルデータを記憶している。すなわち、このモデルデータは、複数のノード及び複数のリーフノードから構成された木構造のモデルのデータである。モデルデータは、各ノードについて予め定められた分岐条件に応じた分岐を繰り返すことで末端のリーフノードに導く。リーフノードは、プラントなどの設備についての故障原因を示している。実行装置は、発生している故障内容等の情報の入力を受け付ける。そして、実行装置は、モデルデータを参照しつつ、上記の情報に基づいて設備についての故障原因を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２０－１４０５２２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が開示する技術のように、モデルデータを用いて設備等の故障原因を推定するにあたっては、そのモデルデータによる故障原因の推定精度を評価したい場合がある。しかし、特許文献１は、推定精度をどのように評価するのかについて何ら言及していない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するための情報処理システムは、実行装置と、記憶装置とを備え、前記記憶装置は、車両に搭載されたセンサによって取得された各種のデータである第１走行データ、及び当該第１走行データに紐づいた前記車両に搭載された動力伝達装置の故障原因の組み合わせ、を教師データとして、機械学習により予め生成されたモデルデータである第１モデルデータと、前記車両に搭載されたセンサによって取得された各種のデータである第２走行データ、及び当該第２走行データに紐づいた前記動力伝達装置の故障原因の組み合わせ、のルールベースにより予め生成されたモデルデータである第２モデルデータと、を記憶しており、前記第１モデルデータは、前記第１走行データが入力されることにより前記動力伝達装置の故障原因の推定結果である第１推定結果を出力可能であり、前記第２モデルデータは、前記第２走行データが入力されることにより前記動力伝達装置の故障原因の推定結果である第２推定結果を出力可能であり、前記実行装置は、前記第１走行データを取得することと、取得した前記第１走行データを前記第１モデルデータに入力することにより前記第１推定結果を出力することと、前記第２走行データを取得することと、取得した前記第２走行データを前記第２モデルデータに入力することにより前記第２推定結果を出力することと、出力した前記第１推定結果及び前記第２推定結果が一致する場合に、前記第１モデルデータの信頼度を高くすることと、を実行する。
【０００６】
上記課題を解決するための情報処理プログラムは、実行装置と、記憶装置とを備える情報処理システムを対象とし、前記記憶装置は、車両に搭載されたセンサによって取得された各種のデータである第１走行データ、及び当該第１走行データに紐づいた前記車両に搭載された動力伝達装置の故障原因の組み合わせ、を教師データとして、機械学習により予め生成されたモデルデータである第１モデルデータと、前記車両に搭載されたセンサによって取得された各種のデータである第２走行データ、及び当該第２走行データに紐づいた前記動力伝達装置の故障原因の組み合わせ、のルールベースにより予め生成されたモデルデータである第２モデルデータと、を記憶しており、前記第１モデルデータは、前記第１走行データが入力されることにより前記動力伝達装置の故障原因の推定結果である第１推定結果を出力可能であり、前記第２モデルデータは、前記第２走行データが入力されることにより前記動力伝達装置の故障原因の推定結果である第２推定結果を出力可能であり、前記実行装置に、前記第１走行データを取得することと、取得した前記第１走行データを前記第１モデルデータに入力することにより前記第１推定結果を出力することと、前記第２走行データを取得することと、取得した前記第２走行データを前記第２モデルデータに入力することにより前記第２推定結果を出力することと、出力した前記第１推定結果及び前記第２推定結果が一致する場合に、前記第１モデルデータの信頼度を高くすることと、を実行させる。
【０００７】
上記課題を解決するための情報処理方法は、実行装置と、記憶装置とを備える情報処理システムを対象とし、前記記憶装置は、車両に搭載されたセンサによって取得された各種のデータである第１走行データ、及び当該第１走行データに紐づいた前記車両に搭載された動力伝達装置の故障原因の組み合わせ、を教師データとして、機械学習により予め生成されたモデルデータである第１モデルデータと、前記車両に搭載されたセンサによって取得された各種のデータである第２走行データ、及び当該第２走行データに紐づいた前記動力伝達装置の故障原因の組み合わせ、のルールベースにより予め生成されたモデルデータである第２モデルデータと、を記憶しており、前記第１モデルデータは、前記第１走行データが入力されることにより前記動力伝達装置の故障原因の推定結果である第１推定結果を出力可能であり、前記第２モデルデータは、前記第２走行データが入力されることにより前記動力伝達装置の故障原因の推定結果である第２推定結果を出力可能であり、前記実行装置が、前記第１走行データを取得することと、取得した前記第１走行データを前記第１モデルデータに入力することにより前記第１推定結果を出力することと、前記第２走行データを取得することと、取得した前記第２走行データを前記第２モデルデータに入力することにより前記第２推定結果を出力することと、出力した前記第１推定結果及び前記第２推定結果が一致する場合に、前記第１モデルデータの信頼度を高くすることと、を実行する。
【発明の効果】
【０００８】
上記構成によれば、第１推定結果及び第２推定結果が一致、すなわち第１モデルデータによる推定結果が正しいと判断できる状況において、第１モデルデータの信頼度が高くなる。このように、第１モデルデータによる第１推定結果と、第１モデルデータとは別の第２モデルデータによる第２推定結果とを比較することで、第１モデルデータの推定精度を評価するための信頼度を得られる。これにより、第１モデルデータの推定精度を適切に評価できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
図１は、情報処理システム及び車両の概略構成図である。
図２は、第１モデルデータの説明図である。
図３は、信頼度出力制御を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
＜車両の概略構成＞
以下、本発明の一実施形態を図１～図３にしたがって説明する。先ず、情報処理システム１００が対象とする車両２００について説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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