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公開番号2025089540
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-12
出願番号2025054971,2022510691
出願日2025-03-28,2021-03-25
発明の名称AIによる事象クラスの判別方法及び判別システム
出願人国立大学法人広島大学,CMIC Trust株式会社,学校法人日本大学,株式会社データホライゾン
代理人弁理士法人浅村特許事務所
主分類G06N 20/20 20190101AFI20250605BHJP(計算;計数)
要約【課題】専門家が判断を行うための視点に沿った判断がされたAI処理を可能とし、専門家の回答の誤差とAIの回答の誤差の相互を調整して少ない学習データであっても、有効な回答が可能な新たな判断手法及びシステムを提供する。
【解決手段】識別コードにより特定される対象の事象をクラス分けしたAI学習用の教師データと、事象のクラス判断が求められる対象に関するデータをAI処理させ、AI処理によって求められたクラス判断データを受信するように構成されたシステム。そのシステムは、学習用の教師データを複数のAI処理に各々ランダムに入力して学習させ、対象に関するデータを複数のAI処理に各々に入力して各学習に応じたクラス判断データを各々のAI処理から受信して記憶装置に格納するように構成され、これにより、各識別コードに対応する各々のクラス判断データに基づき、当該識別コードにより特定される対象の事象のクラスが決定される。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
識別コードにより特定される対象の事象をクラス分けしたＡＩ（Artificial Intelligence）学習用の教師データと、事象のクラス判断が求められる対象に関するデータをＡＩ処理し、ＡＩ処理によって求められたクラス判断データを受信するためのシステムであって、
前記学習用の教師データを複数のＡＩ処理に各々ランダムに入力して学習させ、前記対象に関するデータを前記複数のＡＩ処理に各々に入力して各学習に応じたクラス判断データを各々のＡＩ処理から受信する、ように構成され、
これにより、各識別コードにより特定される対象の事象のクラスが、当該各識別コードに対応する各々のクラス判断データに基づき決定される、システム。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
所定の条件に該当する複数のクラス判断データに対応する教師データを全体の教師データから削除してＡＩの学習用の教師データとする、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記所定の条件は、少なくとも、各々のＡＩ処理から得られた複数のクラス判断データ同士の分散に基づく、又は、少なくとも、各々のＡＩ処理から得られた複数のクラス判断データ同士の分散が所定の度合い以下であるかどうかに基づく、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
さらに、前記所定の条件は、教師データの示すクラスと、当該教師データに対応する前記複数のＡＩ処理によるクラス判断データの示すクラスとの間の不一致の数が所定以上の場合である、ことを条件とする、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記対象の事象のクラスは、時期的な期間の経過に応じて変化する事象のクラスであり、ＡＩ処理により求められる事象のクラス判断も時期的な期間の経過後に予想される事象のクラスである、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記識別コードにより特定される対象の事象のクラスの決定は、各々のＡＩ処理から得られた複数のクラス判断データが最も多く属するクラスとする、請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項７】
前記対象は人であり、前記事象は当該人の重症度である、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
記憶装置に格納された識別コードにより特定される対象の事象をクラス分けしたＡＩ学習用の教師データを、前記情報処理装置によって複数のＡＩ処理に各々ランダムに入力して学習させ、
さらに前記情報処理装置によって事象のクラス判断が求められる対象に関するデータを前記複数のＡＩ処理に各々に入力して各学習に応じたクラス判断データを各々のＡＩ処理から受信する、方法であって、
各識別コードにより特定される対象の事象のクラスは当該各識別コードに対応する各々のクラス判断データに基づき決定される、方法。
【請求項９】
所定の条件に該当する複数のクラス判断データに対応する教師データを全体の教師データから削除してＡＩの学習用の教師データとする、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記所定の条件は、少なくとも、各々のＡＩ処理から得られた複数のクラス判断データ同士の分散に基づく、又は、少なくとも、各々のＡＩ処理から得られた複数のクラス判断データ同士の分散が所定の度合い以下であるかどうかに基づく、請求項９に記載の方法。
（【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】
本発明は、個人や物、あるいは情報に関するデータから、その個人や物、あるいは情報に基づき分類されるべき事象のクラス分けを行うための方法、装置に関する。
続きを表示（約 960 文字）【背景技術】
【０００２】
個々の個人や、物、あるいは情報等の対象に関する様々なデータから、その個人や、物、あるいは情報に関するランク、等級、危険性、重要度、といったある種の事象のクラス分けを行うことが少なくない。
【０００３】
そのクラス分けは、一般に多数のデータに基づいて判定されるものであり、個人や、物、あるいは情報等の対象の事象に関連するデータの種類の専門家の判断によることで、そのクラス分けの信用度も増大する。
【０００４】
例えば、医療関係でいえば、対象となる各個人の医療データに基づき、各個人が事象として有する病気の重さや重篤度が、その専門家である医師等の医療従事者によって総合的に判断されることで、その正確度が向上する。
【０００５】
加えて、個人や、物、あるいは情報等の対象の事象は、時間とともに変化するものであり、その事象の変化に応じて、分類されるクラスも変化する。
【０００６】
したがって、現在や過去のデータに基づいた将来的な事象の変化をクラスの変化として推測することができれば、事前のリスク回避や将来的な準備など、より良い社会的な活動に貢献することができる。
【０００７】
一方、今年のＡＩ技術の向上により、様々なデータに基づいて予測判定の制度の向上が図られている。
【０００８】
しかし、そのＡＩは、結果出力のための推論と結果との因果関係が明確でないために、因果関係の明確化を求められる分野にとって、その利用の妨げとなっている。
【０００９】
したがって、少なくとも、専門家が判断を行うための視点に沿った判断がされたＡＩ処理が求められている。
【００１０】
さらに、専門家の判断にもエラーやその時々の環境に応じて微妙に変化する揺らぎが存在する。しかも、あるクラス分けを行う場合には、その判断が専門家間で微妙に異なり、それが各専門家の個性ともなって、個性に基づいた回答結果であるリスク分けにも違いを生じる。その個性は尊重すべき点もあるが、その個性によって特異なクラス分けがされると却って予測の精度が低下することともなる。
（【００１１】以降は省略されています）

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