特許ウォッチ

公開番号2025126075
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-28
出願番号2024022455
出願日2024-02-16
発明の名称計測端末、サーバ装置、情報処理方法、プログラム及び計測システム
出願人積水化学工業株式会社
代理人弁理士法人IPX
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250821BHJP(計算;計数)
要約【課題】より効率的な計測データの収集及び機械学習モデルを更新する計測端末、サーバ装置、情報処理方法、プログラム及び計測システムを提供する。
【解決手段】計測端末は、センサと、プロセッサとを備え、センサは、計測対象に対して、少なくとも1つの特性データを計測し、プロセッサは、プログラムを読み出すことで、特性データと、予め設定された第1の機械学習モデルとに基づいて、計測対象の特徴に関する特徴情報を出力するステップと、少なくとも特性データと計測対象の属性を示す属性情報とをサーバ装置が受信するよう通信制御するステップS002と、サーバ装置が格納している第2の機械学習モデルを更新可能とするか又は新たに第3の機械学習モデルを生成するステップS003と、を実行させる。第1の機械学習モデルは、サーバ装置との接続に関わらず使用可能であり、且つ、第2の機械学習モデル又は第3の機械学習モデルに更新可能である。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
計測端末であって、
センサと、プロセッサとを備え、
前記センサは、計測対象に対して、少なくとも１つの特性データを計測するように構成され、
前記プロセッサは、プログラムを読み出すことで次の各ステップを実行するように構成され、
出力ステップでは、前記特性データと、予め設定された第１の機械学習モデルとに基づいて、前記計測対象の特徴に関する特徴情報を出力し、
通信制御ステップでは、少なくとも前記特性データと前記計測対象の属性を示す属性情報とをサーバ装置に受信させ、これにより前記サーバ装置が格納している第２の機械学習モデルを更新可能とし、又は新たに第３の機械学習モデルを生成可能とし、ここで前記第１の機械学習モデルは、前記サーバ装置との接続に関わらず使用可能なモデルであり、且つ前記第２の機械学習モデル又は前記第３の機械学習モデルに更新可能に構成される、端末。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
請求項１に記載の計測端末において、
前記計測対象は、食品であり、
前記特徴情報は、前記食品の産地を示す産地情報と、前記食品の品種を示す品種情報と、前記食品の品質に関する品質情報とのうちの少なくとも１つを含む、端末。
【請求項３】
請求項１に記載の計測端末において、
前記属性情報は、前記計測対象に対応するコード情報を読み出すことにより取得される、端末。
【請求項４】
請求項１に記載の計測端末において、
さらに、前記プロセッサによる提示ステップでは、前記計測対象に対応する前記属性情報の入力を促すためのアシスト情報をユーザに提示し、ここで前記アシスト情報は、前記特性データの種類に応じて決定される、端末。
【請求項５】
請求項４に記載の計測端末において、
前記アシスト情報は、さらに前記ユーザの行動履歴に応じて決定される、端末。
【請求項６】
請求項１に記載の計測端末において、
さらに、前記プロセッサによる特典付与ステップでは、前記サーバ装置に受信される前記属性情報の数及び種類に応じて、ユーザに対応するユーザ情報に特典情報を紐付ける、端末。
【請求項７】
請求項１に記載の計測端末において、
他のユーザ端末と接続可能であり、
前記ユーザ端末を介して前記通信制御ステップを実行する、端末。
【請求項８】
サーバ装置であって、
プロセッサを備え、
前記プロセッサは、プログラムを読み出すことで次の各ステップを実行するように構成され、
受信ステップでは、センサによって計測対象に対して測定された少なくとも１つの特性データと前記計測対象の属性を示す属性情報とを受信し、
第１の更新ステップでは、前記特性データと前記属性情報とに基づき、予め格納された第２の機械学習モデルを更新し、又は新たに第３の機械学習モデルを生成し、
第２の更新ステップでは、ユーザの端末に前記第２の機械学習モデル又は前記第３の機械学習モデルを送信することにより、前記端末において前記第２の機械学習モデル又は前記第３の機械学習モデルを使用可能とする、装置。
【請求項９】
請求項８に記載のサーバ装置において、
さらに設定ステップでは、前記ユーザに対応させる寄与情報を可変に設定し、ここで、前記寄与情報は、
前記ユーザから取得された前記特性データ又は前記属性情報が前記第２の機械学習モデルの生成又は更新にどれだけ寄与しているかを示す情報であり、
前記ユーザを示すユーザ情報に紐づけて管理される、装置。
【請求項１０】
情報処理方法であって、
請求項１～９の何れか１つに記載の前記ステップそれぞれを備える、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、計測端末、サーバ装置、情報処理方法、プログラム及び計測システムに関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
たとえば、特許文献１には、「エッジ側からクラウドへ推論モデルの学習用に転送されるデータのデータ量を効率よく削減することができる学習システム」が開示されている。学習システムでは、サーバ３２１を含むクラウド３２０と、ＭＦＰ１及びエッジ側センサー群を含むユーザ環境３００とをネット回線３１０を介して接続する。ＭＦＰ１は、サーバ３２１で生成される推論モデルの学習用にエッジ側センサー群で収集される検知データをクラウドに転送し、サーバ３２１は、推論モデルの学習を完了した後、ＭＦＰ１に推論モデルを転送する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－０２９７０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記公知技術に係る機能には、未だ改善の余地がある。とりわけ、より効率的な計測データの収集及び機械学習モデルの更新が可能な技術が望まれている。
【０００５】
本発明では上記事情に鑑み、より効率的な計測データの収集及び機械学習モデルの更新を可能とする情報処理システム等を提供することとした。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様によれば、計測端末が提供される。この計測端末は、センサと、プロセッサとを備える。センサは、計測対象に対して、少なくとも１つの特性データを計測するように構成される。プロセッサは、プログラムを読み出すことで次の各ステップを実行するように構成される。出力ステップでは、特性データと、予め設定された第１の機械学習モデルとに基づいて、計測対象の特徴に関する特徴情報を出力する。通信制御ステップでは、少なくとも特性データと計測対象の属性を示す属性情報とをサーバ装置に受信させ、これによりサーバ装置が格納している第２の機械学習モデルを更新可能とし、又は新たに第３の機械学習モデルを生成可能とする。第１の機械学習モデルは、サーバ装置との接続に関わらず使用可能なモデルであり、且つ第２の機械学習モデル又は第３の機械学習モデルに更新可能に構成される。
【０００７】
このような態様によれば、より効率的な計測データの収集及び機械学習モデルの更新を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
一実施形態に係る情報処理システム１を表す構成図である。
一実施形態に係る計測端末２のハードウェア構成を示すブロック図である。
一実施形態に係るサーバ装置３のハードウェア構成を示すブロック図である。
一実施形態に係る計測端末２における制御部２３等によって実現される機能を示すブロック図である。
一実施形態に係るサーバ装置３における制御部３３等によって実現される機能を示すブロック図である。
計測端末２（情報処理システム１の一例）によって実行される処理の概要を示すフローチャートである。
サーバ装置３（情報処理システム１の一例）によって実行される処理の概要を示すフローチャートである。
情報処理システム１によって実行される処理の具体例を示すアクティビティ図である。
計測端末２の表示部２４に表示される学習モデル選択画面５の一例である。
計測端末２の表示部２４に表示される結果表示画面７の一例である。
サーバ装置３が情報を収集して機械学習モデルＬＭを生成又は追加学習により更新する処理の具体例を示すアクティビティ図である。
計測端末２の表示部２４に表示される入力補助画面８の一例である。
データテーブルＴ１の概要図である。
機械学習モデルテーブルＴ２の概要図である。
ユーザテーブルＴ３の概要図である。
他の実施形態に係る情報処理システム９を表す構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下に示す実施形態中で示した各種特徴事項は、互いに組み合わせ可能である。
【００１０】
ところで、一実施形態に登場するソフトウェアを実現するためのプログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体（Ｎｏｎ－ＴｒａｎｓｉｔｏｒｙＣｏｍｐｕｔｅｒ－ＲｅａｄａｂｌｅＭｅｄｉｕｍ）として提供されてもよいし、外部のサーバからダウンロード可能に提供されてもよいし、外部のコンピュータで当該プログラムを起動させてクライアント端末でその機能を実現（いわゆるクラウドコンピューティング）するように提供されてもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許