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公開番号2025132914
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-10
出願番号2024030808
出願日2024-02-29
発明の名称データ処理システム及びデータ処理方法
出願人ソフトバンク株式会社
代理人弁理士法人RYUKA国際特許事務所
主分類G06F 16/28 20190101AFI20250903BHJP(計算;計数)
要約【課題】学習モデルに関連する機械学習処理を実行する学習処理実行部とを有するデータ処理システム及びデータ処理方法を提供する。
【解決手段】統括サーバと、複数のデータ処理サーバ(MEC)と、複数のデータ収集デバイス(エッジデバイス)と、を備えるデータ処理システム10であって、複数のデータ収集デバイスのそれぞれは、一次産業の対象物に関する対象物データを取得する対象物データ取得部と、前記対象物データを分析する対象物データ分析部と、前記対象物データ分析部による分析結果を前記データ処理サーバに送信するデバイス送信部とを有し、データ処理サーバは、前記デバイス送信部によって送信された前記分析結果を取得するサーバ取得部と、前記分析結果を用いて、前記対象物データを入力とし、前記対象物の特徴を出力とする学習モデルに関連する機械学習処理を実行する学習処理実行部と、を有する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
データ処理サーバと、
複数のデータ収集デバイスと
を備え、
前記複数のデータ収集デバイスのそれぞれは、
一次産業の対象物に関する対象物データを取得する対象物データ取得部と、
前記対象物データを分析する対象物データ分析部と、
前記対象物データ分析部による分析結果を前記データ処理サーバに送信するデバイス送信部と
を有し、
前記データ処理サーバは、
前記デバイス送信部によって送信された前記分析結果を取得するサーバ取得部と、
前記分析結果を用いて、前記対象物データを入力とし、前記対象物の特徴を出力とする学習モデルに関連する機械学習処理を実行する学習処理実行部と
を有する、データ処理システム。
続きを表示（約 2,400 文字）【請求項２】
前記データ処理サーバは、前記学習モデルを前記複数のデータ収集デバイスの少なくともいずれかに送信するモデル送信部を有し、
前記複数のデータ収集デバイスのそれぞれは、前記データ処理サーバから受信した前記学習モデルを記憶する記憶部を有し、
前記対象物データ分析部は、前記対象物データを前記学習モデルに入力して、前記学習モデルから出力された前記対象物の特徴を前記分析結果として取得し、
前記学習処理実行部は、前記分析結果を用いて前記学習モデルを更新する機械学習処理を実行する、請求項１に記載のデータ処理システム。
【請求項３】
前記データ処理システムは、それぞれが、一次産業の対象物の複数の種類のそれぞれに対応する複数の前記データ処理サーバを備え、
前記デバイス送信部は、前記対象物データの前記分析結果を、前記複数のデータ処理サーバのうちの、前記対象物の種類に対応する前記データ処理サーバに送信する、
請求項２に記載のデータ処理システム。
【請求項４】
前記データ処理システムは、統括サーバを備え、
前記複数のデータ処理サーバは、魚の第１の種類に対応する第１の魚データ処理サーバと、魚の第２の種類に対応する第２の魚データ処理サーバとを含み、
前記第１の魚データ処理サーバの前記学習処理実行部は、前記分析結果を用いて、前記魚の第１の種類に対応する第１魚学習モデルを更新する機械学習処理を実行し、
前記第２の魚データ処理サーバの前記学習処理実行部は、前記分析結果を用いて、前記魚の第２の種類に対応する第２魚学習モデルを更新する機械学習処理を実行し、
前記第１の魚データ処理サーバは、前記第１魚学習モデルを前記統括サーバに送信する第１魚学習モデル送信部を有し、
前記第２の魚データ処理サーバは、前記第２魚学習モデルを前記統括サーバに送信する第２魚学習モデル送信部を有し、
前記統括サーバは、前記第１の魚データ処理サーバから受信した前記第１魚学習モデルと、前記第２の魚データ処理サーバから受信した前記第２魚学習モデルとを用いて、魚に関する魚データを入力とし、前記魚の特徴を出力する汎用魚学習モデルを生成又は更新する学習実行部を有する、請求項３に記載のデータ処理システム。
【請求項５】
前記複数のデータ処理サーバは、肉の第１の種類に対応する第１の肉データ処理サーバと、肉の第２の種類に対応する第２の肉データ処理サーバとを含み、
前記第１の肉データ処理サーバの前記学習処理実行部は、前記分析結果を用いて、前記肉の第１の種類に対応する第１肉学習モデルを更新する機械学習処理を実行し、
前記第２の肉データ処理サーバの前記学習処理実行部は、前記分析結果を用いて、前記魚の第２の種類に対応する第２肉学習モデルを更新する機械学習処理を実行し、
前記第１の肉データ処理サーバは、前記第１肉学習モデルを前記統括サーバに送信する第１肉学習モデル送信部を有し、
前記第２の肉データ処理サーバは、前記第２肉学習モデルを前記統括サーバに送信する第２肉学習モデル送信部を有し、
前記学習実行部は、前記第１の肉データ処理サーバから受信した前記第１肉学習モデルと、前記第２の肉データ処理サーバから受信した前記第２肉学習モデルとを用いて、肉に関する肉データを入力とし、前記肉の特徴を出力する汎用肉学習モデルを生成又は更新する、請求項４に記載のデータ処理システム。
【請求項６】
前記対象物データ取得部は、前記対象物を測定した測定データを取得し、
前記対象物データ分析部は、前記測定データを分析し、
前記複数のデータ収集デバイスのそれぞれは、測定中の前記対象物を撮像した対象物測定画像を取得する対象物測定画像取得部を更に有し、
前記デバイス送信部は、前記分析結果と、前記対象物の特徴と、前記対象物測定画像とを前記データ処理サーバに送信し、
前記サーバ取得部は、前記分析結果、前記対象物の特徴、及び前記対象物測定画像を取得し、
前記学習処理実行部は、前記分析結果、前記対象物の特徴、及び前記対象物測定画像を用いて前記機械学習処理を実行する、請求項１から５のいずれか一項に記載のデータ処理システム。
【請求項７】
前記対象物データ取得部は、前記対象物の一部を対象として測定した前記測定データを取得し、
前記学習処理実行部は、前記対象物測定画像を分析することによって、測定の対象となった前記対象物の測定部分を特定し、特定した前記測定部分と、前記分析結果と、前記対象物の特徴とを用いて、前記機械学習処理を実行する、請求項６に記載のデータ処理システム。
【請求項８】
前記対象物データ取得部は、前記対象物の一部を対象として分光計スキャナが測定した前記測定データを取得し、
前記学習処理実行部は、前記測定データを入力とし、前記対象物の鮮度を含む特徴を出力とする前記学習モデルに関連する機械学習処理を実行する、請求項７に記載のデータ処理システム。
【請求項９】
前記学習処理実行部は、前記対象物測定画像を分析することによって、前記対象物を測定した測定時間を特定し、特定した前記測定時間と、前記分析結果と、前記対象物の特徴とを用いて、前記機械学習処理を実行する、請求項６に記載のデータ処理システム。
【請求項１０】
前記学習処理実行部は、前記対象物測定画像を分析することによって、前記対象物を測定した測定方法を特定し、特定した前記測定方法と、前記分析結果と、前記対象物の特徴とを用いて、前記機械学習処理を実行する、請求項６に記載のデータ処理システム。
（【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、データ処理システム及びデータ処理方法に関する。
続きを表示（約 3,100 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、水棲生物群の行動を画像分析することによって、常に適正量の餌料を自動給餌し、高摂餌率、餌料のコスト低減、人的負担の減少、さらに環境水の汚染防止を実現することを目的とした水棲生物用自動給餌装置について記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開平９－２６２０４０号公報
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本発明の一実施態様によれば、データ処理システムが提供される。前記データ処理システムは、データ処理サーバと、複数のデータ収集デバイスとを備えてよい。前記複数のデータ収集デバイスのそれぞれは、一次産業の対象物に関する対象物データを取得する対象物データ取得部を有してよい。前記複数のデータ収集デバイスのそれぞれは、前記対象物データを分析する対象物データ分析部を有してよい。前記複数のデータ収集デバイスのそれぞれは、前記対象物データ分析部による分析結果を前記データ処理サーバに送信するデバイス送信部を有してよい。前記データ処理サーバは、前記デバイス送信部によって送信された前記分析結果を取得するサーバ取得部を有してよい。前記データ処理サーバは、前記分析結果を用いて、前記対象物データを入力とし、前記対象物の特徴を出力とする学習モデルに関連する機械学習処理を実行する学習処理実行部を有してよい。
【０００４】
前記データ処理システムにおいて、前記データ処理サーバは、前記学習モデルを前記複数のデータ収集デバイスの少なくともいずれかに送信するモデル送信部を有してよい。前記複数のデータ収集デバイスのそれぞれは、前記データ処理サーバから受信した前記学習モデルを記憶する記憶部を有してよい。前記対象物データ分析部は、前記対象物データを前記学習モデルに入力して、前記学習モデルから出力された前記対象物の特徴を前記分析結果として取得てよい。前記学習処理実行部は、前記分析結果を用いて前記学習モデルを更新する機械学習処理を実行してよい。
【０００５】
前記いずれかのデータ処理システムは、それぞれが、一次産業の対象物の複数の種類のそれぞれに対応する複数の前記データ処理サーバを備えてよい。前記デバイス送信部は、前記対象物データの前記分析結果を、前記複数のデータ処理サーバのうちの、前記対象物の種類に対応する前記データ処理サーバに送信してよい。
【０００６】
前記いずれかのデータ処理システムは、統括サーバを備えてよい。前記複数のデータ処理サーバは、魚の第１の種類に対応する第１の魚データ処理サーバと、魚の第２の種類に対応する第２の魚データ処理サーバとを含んでよい。前記第１の魚データ処理サーバの前記学習処理実行部は、前記分析結果を用いて、前記魚の第１の種類に対応する第１魚学習モデルを更新する機械学習処理を実行してよい。前記第２の魚データ処理サーバの前記学習処理実行部は、前記分析結果を用いて、前記魚の第２の種類に対応する第２魚学習モデルを更新する機械学習処理を実行してよい。前記第１の魚データ処理サーバは、前記第１魚学習モデルを前記統括サーバに送信する第１魚学習モデル送信部を有してよい。前記第２の魚データ処理サーバは、前記第２魚学習モデルを前記統括サーバに送信する第２魚学習モデル送信部を有してよい。前記統括サーバは、前記第１の魚データ処理サーバから受信した前記第１魚学習モデルと、前記第２の魚データ処理サーバから受信した前記第２魚学習モデルとを用いて、魚に関する魚データを入力とし、前記魚の特徴を出力する汎用魚学習モデルを生成又は更新する学習実行部を有してよい。
【０００７】
前記データ処理システムにおいて、前記複数のデータ処理サーバは、肉の第１の種類に対応する第１の肉データ処理サーバと、肉の第２の種類に対応する第２の肉データ処理サーバとを含んでよい。前記第１の肉データ処理サーバの前記学習処理実行部は、前記分析結果を用いて、前記肉の第１の種類に対応する第１肉学習モデルを更新する機械学習処理を実行してよい。前記第２の肉データ処理サーバの前記学習処理実行部は、前記分析結果を用いて、前記魚の第２の種類に対応する第２肉学習モデルを更新する機械学習処理を実行してよい。前記第１の肉データ処理サーバは、前記第１肉学習モデルを前記統括サーバに送信する第１肉学習モデル送信部を有してよい。前記第２の肉データ処理サーバは、前記第２肉学習モデルを前記統括サーバに送信する第２肉学習モデル送信部を有してよい。前記学習実行部は、前記第１の肉データ処理サーバから受信した前記第１肉学習モデルと、前記第２の肉データ処理サーバから受信した前記第２肉学習モデルとを用いて、肉に関する肉データを入力とし、前記肉の特徴を出力する汎用肉学習モデルを生成又は更新してよい。
【０００８】
前記いずれかのデータ処理システムにおいて、前記対象物データ取得部は、前記対象物を測定した測定データを取得してよい。前記対象物データ分析部は、前記測定データを分析してよい。前記複数のデータ収集デバイスのそれぞれは、測定中の前記対象物を撮像した対象物測定画像を取得する対象物測定画像取得部を更に有してよい。前記デバイス送信部は、前記分析結果と、前記対象物の特徴と、前記対象物測定画像とを前記データ処理サーバに送信してよい。前記サーバ取得部は、前記分析結果、前記対象物の特徴、及び前記対象物測定画像を取得してよい。前記学習処理実行部は、前記分析結果、前記対象物の特徴、及び前記対象物測定画像を用いて前記機械学習処理を実行してよい。
【０００９】
前記データ処理システムにおいて、前記対象物データ取得部は、前記対象物の一部を対象として測定した前記測定データを取得してよい。前記学習処理実行部は、前記対象物測定画像を分析することによって、測定の対象となった前記対象物の測定部分を特定し、前記測定部分と、前記分析結果と、前記対象物の特徴とを用いて、前記機械学習処理を実行してよい。前記対象物データ取得部は、前記対象物の一部を対象として分光計スキャナが測定した前記測定データを取得してよく、前記学習処理実行部は、前記測定データを入力とし、前記対象物の鮮度を含む特徴を出力とする前記学習モデルに関連する機械学習処理を実行してよい。前記学習処理実行部は、前記対象物測定画像を分析することによって、前記対象物を測定した測定時間を特定し、特定した前記測定時間と、前記分析結果と、前記対象物の特徴とを用いて、前記機械学習処理を実行してよい。前記学習処理実行部は、前記対象物測定画像を分析することによって、前記対象物を測定した測定方法を特定し、特定した前記測定方法と、前記分析結果と、前記対象物の特徴とを用いて、前記機械学習処理を実行してよい。
【００１０】
前記いずれかのデータ処理システムにおいて、前記対象物データ取得部は、前記対象物を撮像した撮像データを取得してよい。前記対象物データ分析部は、前記撮像データを分析してよい。前記デバイス送信部は、前記分析結果と、前記対象物の特徴とを前記データ処理サーバに送信してよい。前記サーバ取得部は、前記分析結果、及び前記対象物の特徴を取得してよい。前記学習処理実行部は、前記分析結果及び前記対象物の特徴を用いて前記機械学習処理を実行してよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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