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公開番号2025127650
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-02
出願番号2024024466
出願日2024-02-21
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、プログラム
出願人日本電気株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G06F 8/10 20180101AFI20250826BHJP(計算;計数)
要約【課題】システム設計を行う場合に係る時間的なコストを削減する情報処理装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置は、予め設定された具体化規則を用いて抽象的な要素を具体的な要素に変換することで設計される要素の組み合わせからなるシステム構成情報の設計過程を表す設計パス情報に含まれるシステム構成情報を収集する構成収集手段、設計パス情報に含まれるシステム構成情報内の要素の特徴量を生成する特徴量生成手段、システム構成情報内の要素間の関係性を表したグラフ構造情報と、要素の特徴量と、を用いて要素の分散表現を算出するためのパラメータを獲得する分散表現学習手段及び具体化規則を用いて抽象的な要素を具体的な要素に変換する学習モデルによる学習対象となる設計パス情報に対して、設計パス情報に含まれるシステム構成情報内の要素の分散表現をパラメータを用いて算出して付与した分散表現付き設計パス情報を生成する変換手段を備える。
【選択図】図28
特許請求の範囲【請求項１】
予め設定された具体化規則を用いて抽象的な要素を具体的な要素に変換することで設計される要素の組み合わせからなるシステム構成を表すシステム構成情報の設計過程を表す設計パス情報に含まれる前記システム構成情報を収集する構成収集手段と、
前記設計パス情報に含まれる前記システム構成情報内の要素の特徴量を生成する特徴量生成手段と、
前記システム構成情報内の要素間の関係性をグラフ構造で表したグラフ構造情報と、要素の前記特徴量と、を用いて要素の分散表現を算出するためのパラメータを機械学習により獲得する分散表現学習手段と、
前記具体化規則を用いて抽象的な要素を具体的な要素に変換するよう機械学習される学習モデルによる学習対象となる前記設計パス情報に対して、当該設計パス情報に含まれる前記システム構成情報内の要素の分散表現を前記パラメータを用いて算出して付与した分散表現付き設計パス情報を生成する変換手段と、
を備えた情報処理装置。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記特徴量生成手段は、要素の特性を表すプロパティ情報を前記特徴量として生成する、
情報処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記特徴量生成手段は、要素の種類を表す型情報を前記特徴量として生成する、
情報処理装置。
【請求項４】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記特徴量生成手段は、要素の特性を表すプロパティ情報及び前記要素の種類を表す型情報を前記特徴量として生成する、
情報処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記特徴量生成手段は、前記プロパティ情報を要素の特性の有無で示した配列で表すと共に、前記型情報を要素の種類の有無で示した配列で表し、前記プロパティ情報の配列と前記型情報の配列とを連結して前記特徴量として生成する、
情報処理装置。
【請求項６】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記分散表現学習手段は、前記グラフ構造情報内の要素に前記特徴量を関連付けて入力したときに、要素の前記分散表現の算出を伴う要素のグラフ構造を出力するモデルを用いて、前記パラメータを獲得する、
情報処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の情報処理装置であって、
前記分散表現学習手段は、前記グラフ構造情報内の要素に前記特徴量を関連付けて入力したときに、要素の前記分散表現の算出を伴う要素のグラフ構造の予測値を出力するモデルを、予め設定された出力の正解値を用いて学習することにより、前記パラメータを獲得する、
情報処理装置。
【請求項８】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記分散表現付き設計パス情報に含まれる各前記システム構成情報について、当該システム構成情報に含まれる要素が具体的な要素であるか否かに応じて当該システム構成情報に対する報酬を設定する報酬設定部と、
前記分散表現付き設計パス情報に含まれる各前記システム構成情報と、当該システム構成情報に設定された前記報酬とを、前記システム構成情報を前記具体化規則に基づいて変換する学習モデルを生成するために機械学習する学習データとして生成する学習データ生成部と、
を備えた情報処理装置。
【請求項９】
情報処理装置が、
予め設定された具体化規則を用いて抽象的な要素を具体的な要素に変換することで設計される要素の組み合わせからなるシステム構成を表すシステム構成情報の設計過程を表す設計パス情報に含まれる前記システム構成情報を収集し、
前記設計パス情報に含まれる前記システム構成情報内の要素の特徴量を生成し、
前記システム構成情報内の要素間の関係性をグラフ構造で表したグラフ構造情報と、要素の前記特徴量と、を用いて要素の分散表現を算出するためのパラメータを機械学習により獲得し、
前記具体化規則を用いて抽象的な要素を具体的な要素に変換するよう機械学習される学習モデルによる学習対象となる前記設計パス情報に対して、当該設計パス情報に含まれる前記システム構成情報内の要素の分散表現を前記パラメータを用いて算出して付与した分散表現付き設計パス情報を生成する、
情報処理方法。
【請求項１０】
情報処理装置に、
予め設定された具体化規則を用いて抽象的な要素を具体的な要素に変換することで設計される要素の組み合わせからなるシステム構成を表すシステム構成情報の設計過程を表す設計パス情報に含まれる前記システム構成情報を収集し、
前記設計パス情報に含まれる前記システム構成情報内の要素の特徴量を生成し、
前記システム構成情報内の要素間の関係性をグラフ構造で表したグラフ構造情報と、要素の前記特徴量と、を用いて要素の分散表現を算出するためのパラメータを機械学習により獲得し、
前記具体化規則を用いて抽象的な要素を具体的な要素に変換するよう機械学習される学習モデルによる学習対象となる前記設計パス情報に対して、当該設計パス情報に含まれる前記システム構成情報内の要素の分散表現を前記パラメータを用いて算出して付与した分散表現付き設計パス情報を生成する、
処理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、情報処理装置、情報処理方法、プログラムに関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
ＩＣＴ（ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）システムを設計する場合、まず、要件定義において、設計者は、顧客の要件をまとめた情報であるシステム要件を作成する。このとき、システム要件は抽象的な情報を含むことが一般的であり、そのままでは配備可能なシステム構成を表していないことが多い。従って、設計者は、システム要件に含まれる抽象的な情報を、段階的に具体化していくことで、最終的に全ての情報が具体的で配備可能なシステム構成を設計する。
【０００３】
この一連の行為には、システム構成に含まれる要素や、要素同士の関係性に関する専門的知識が求められるため、システムが高度化するほど設計に係る工数や必要な人的コストが増加する。
【０００４】
上記の課題を解決する方法として、システム自動設計技術が提案されている。システム自動設計技術は、抽象的な情報を含むシステム要件を基に、具体的な情報のみで構成されるシステム構成を自動で導出する技術である。
【０００５】
関連する技術として、特許文献１には、システム要件を基に、要件に含まれる抽象的な部分を段階的に具体化し、配備可能かつ具体的なＩＣＴシステムの構成を導出できるシステム構成導出装置が開示されている。
【０００６】
特許文献１のシステム構成導出装置によれば、ＩＣＴシステムに関する要件を表す構成要件の一部を、より詳細に書き換える規則である具体化規則に対して、当該具体化規則の適切さの度合いを表すスコアの演算方法を学習する。
【０００７】
このように学習をした装置は、抽象的なシステム要件を入力されると、適切な具体化規則を選択していくことで、高速でかつ自動的にシステムの具体的な構成を設計することができるようになる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
特許第６９８９０１４号
【非特許文献】
【０００９】
Hamilton, W.L., Ying, Z., & Leskovec, J. (2017). Inductive Representation Learning on Large Graphs. Neural Information Processing Systems.
Velickovic, P., Cucurull, G., Casanova, A., Romero, A., Lio’, P., & Bengio, Y. (2017). Graph Attention Networks. ArXiv, abs/1710.10903.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述した特許文献１に記載の技術では、過去の学習過程に存在しない新たな要素（未学習の要素）に対する装置による評価の精度は、正確性が保証されない。このため、未学習の要素を用いてシステム設計を行う場合、装置は過去に学習した要素に関する学習経験を未学習の要素の良し悪しの評価に活用することができず、高精度なシステム設計を行うことができない。
（【００１１】以降は省略されています）

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