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公開番号2025147730
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-07
出願番号2024048123
出願日2024-03-25
発明の名称学習システム
出願人日本製鉄株式会社
代理人個人,個人,個人,個人,個人,個人,個人,個人
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250930BHJP(計算;計数)
要約【課題】任意の名称で管理された複数のデータベースに収集されたデータを用いて、モデルの学習を行う。
【解決手段】拠点データベースは、複数の拠点それぞれに設けられ、拠点に設けられた対象機器から計測された計測データを、計測データの種別を表す名称に関連付けて記憶する。名称データベースは、拠点ごとの拠点データベースで用いられる名称のうち、同種の計測データについて付される名称どうしを関連付けて記憶する。名称特定部は、名称データベースから、機械学習の学習用データセットとして用いるデータに係る既知の名称である第一名称に関連付けられた名称である第二名称を読み出す。学習部は、複数の拠点データベースにおいて、第一名称に関連付けられた計測データである第一計測データと、第二名称に関連付けられた計測データである第二計測データとから生成された学習用データセットを用いて、学習モデルの学習処理を行う。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
複数の拠点それぞれに設けられ、前記拠点に設けられた対象機器から計測された計測データを、当該計測データの種別を表す名称に関連付けて記憶する、複数の拠点データベースと、
拠点ごとの前記拠点データベースで用いられる前記名称のうち、同種の計測データについて付される名称どうしを関連付けて記憶する名称データベースと、
前記名称データベースから、機械学習の学習用データセットとして用いるデータに係る既知の名称である第一名称に関連付けられた名称である第二名称を読み出す名称特定部と、
前記複数の拠点データベースにおいて、前記第一名称に関連付けられた計測データである第一計測データと、前記第二名称に関連付けられた計測データである第二計測データとから生成された学習用データセットを用いて、学習モデルの学習処理を行う学習部と
を備える学習システム。
続きを表示（約 500 文字）【請求項２】
前記名称データベースは、前記名称に関連付けて、前記名称に係る計測データの計測に係るメタデータを記憶し、
前記学習用データセットは、前記第一名称に関連付けられたメタデータと前記第二名称に関連付けられたメタデータとに基づいて、前記第一計測データと前記第二計測データとの単位をそろえる前処理を行ったものを含む
請求項１に記載の学習システム。
【請求項３】
前記第一名称に関連付けられたメタデータと前記第二名称に関連付けられたメタデータとに基づいて、前記第一計測データと前記第二計測データとの単位をそろえるデータ処理部を備え、
前記学習部は、前記データ処理部によって処理された前記第一計測データおよび前記第二計測データを含む前記学習用データセットを用いて、前記学習モデルの学習処理を行う
請求項２に記載の学習システム。
【請求項４】
前記計測データに係る評価値を取得する評価取得部と、
前記評価値が閾値より高い前記計測データに係る前記名称を提示する提示部と
を備える請求項１に記載の学習システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習システムに関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
事業所で収集されたデータを用いて学習済みモデルを作成することがある。しかしながら、事業所で収集されたデータの量が多くない場合、モデルの学習が不十分となり、精度が低くなってしまう可能性がある。そのため、当該事業所だけでなく、他の事業所で収集しているデータも、学習用データセットとして用いたいという要望がある。
特許文献１には、複数の企業からセンサ値データを収集して学習モデルを生成する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－１２８０６９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、事業所や企業など、異なる環境でそれぞれ管理される複数のデータベースでは、環境の相違に応じて同じ事項であっても、当該事項を示すラベルの名称が異なることがある。また、同じ又は似た名称であっても、その名称がデータベースにおいて意味する事項が異なることがある。また、データベースに限られず、異なる環境では同じ事柄を指し示す用語の名称が異なることがある。そのため、特許文献１に記載の方法では、異なる環境で管理されているデータにアクセスする場合に、所望の事項を示すデータを取得することが困難である可能性がある。
本発明の目的は、任意の名称で管理された複数のデータベースに収集されたデータを用いて、モデルの学習を行うことができる学習システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
［１］第１の態様によれば、学習システムは、複数の拠点それぞれに設けられ、前記拠点に設けられた対象機器から計測された計測データを、当該計測データの種別を表す名称に関連付けて記憶する、複数の拠点データベース１０と、拠点ごとの前記データベースで用いられる前記名称のうち、同種の計測データについて付される名称どうしを関連付けて記憶する名称データベースと、前記名称データベースから、機械学習の学習用データセットとして用いるデータに係る既知の名称である第一名称に関連付けられた名称である第二名称を読み出す名称特定部と、前記複数の拠点データベース１０において、前記第一名称に関連付けられた計測データである第一計測データと、前記第二名称に関連付けられた計測データである第二計測データとから生成された学習用データセットを用いて、学習モデルの学習処理を行う学習部とを備える。
【０００６】
［２］第２の態様によれば、上記［１］に記載の学習システムにおいて、前記名称データベースは、前記名称に関連付けて、前記名称に係る計測データの計測に係るメタデータを記憶し、前記学習用データセットは、前記第一名称に関連付けられたメタデータと前記第二名称に関連付けられたメタデータとに基づいて、前記第一計測データと前記第二計測データとの単位をそろえる前処理を行ったものを含むものであってよい。
【０００７】
［３］第３の態様によれば、上記［２］に記載の学習システムが、前記第一名称に関連付けられたメタデータと前記第二名称に関連付けられたメタデータとに基づいて、前記第一計測データと前記第二計測データとの単位をそろえるデータ処理部を備え、前記学習部は、前記データ処理部によって処理された前記第一計測データおよび前記第二計測データを含む前記学習用データセットを用いて、前記学習モデルの学習処理を行うものであってよい。
【０００８】
［４］第４の態様によれば、上記［１］から［３］の何れかに係る学習システムが、前記計測データに係る評価値を取得する評価取得部と、前記評価値が閾値より高い前記計測データに係る前記名称を提示する提示部とを備えるものであってよい。
【発明の効果】
【０００９】
上記態様によれば、学習システムは任意の名称で管理された複数のデータベースに収集されたデータを用いて、モデルの学習を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
実施形態に係る学習システムのシステム構成を示す概略ブロック図である。
実施形態に係る情報提供装置の機能構成を示す概略ブロック図である。
実施形態に係る用語登録データベースの具体例を示す図である。
実施形態に係る用語関係データベースの具体例を示す図である。
実施形態に係る用語ラベル関係データベースの具体例を示す図である。
実施形態に係るラベル登録データベースの具体例を示す図である。
実施形態に係る学習装置の機能構成を示す概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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