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公開番号2025171743
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-20
出願番号2024077388
出願日2024-05-10
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム
出願人日本電気株式会社
代理人個人
主分類G06Q 10/04 20230101AFI20251113BHJP(計算;計数)
要約【課題】エキスパートの追加または削除に好適に対応した意思決定をすることできる情報処理装置を実現する。
【解決手段】情報処理装置は、エキスパートに信頼度を設定する設定部と、信頼度を正規化した正規化信頼度を算出する第1の算出部と、損失値を参照して正規化信頼度を更新する更新部と、更新された正規化信頼度をスケーリングする第2の算出部とを備え、更新部は、新規のエキスパートの信頼度として所定の値を設定し、新規ではないエキスパートの信頼度としてスケーリング後の信頼度を設定する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
複数のエキスパートのそれぞれに信頼度を設定する設定手段と、
前記複数のエキスパートのそれぞれの信頼度を正規化した正規化信頼度を算出する第１の算出手段と、
前記正規化信頼度を適用して予測した場合の前記複数のエキスパートのそれぞれの損失値を参照して、前記正規化信頼度のそれぞれを更新する更新手段と、
更新された前記正規化信頼度のそれぞれをスケーリングした信頼度を算出する第２の算出手段と、を備え、
前記設定手段は、
新たに追加する新規のエキスパートの信頼度として所定の値を設定し、
新規ではないエキスパートの信頼度としてスケーリング後の信頼度を設定する
情報処理装置。
続きを表示（約 970 文字）【請求項２】
前記第２の算出手段は、前記第１の算出手段が正規化に用いた因子の逆数を用いてスケーリングする
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記複数のエキスパートの各々は言語モデルであり、
前記更新手段は、各言語モデルの出力に対するユーザーのフィードバックを参照して得られた損失値を参照して、前記正規化信頼度のそれぞれを更新する
請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
少なくとも１つのプロセッサが、
複数のエキスパートのそれぞれに信頼度を設定する設定処理と、
前記複数のエキスパートのそれぞれの信頼度を正規化した正規化信頼度を算出する第１の算出処理と、
前記正規化信頼度を適用して予測した場合の前記複数のエキスパートのそれぞれの損失値を参照して、前記正規化信頼度のそれぞれを更新する更新処理と、
更新された前記正規化信頼度のそれぞれをスケーリングした信頼度を算出する第２の算出処理と、を含み、
前記設定処理において、前記少なくとも１つのプロセッサは、
新たに追加する新規のエキスパートの信頼度として所定の値を設定し、
新規ではないエキスパートの信頼度としてスケーリング後の信頼度を設定する
情報処理方法。
【請求項５】
コンピュータを情報処理装置として機能させる情報処理プログラムであって、
前記コンピュータを、
複数のエキスパートのそれぞれに信頼度を設定する設定手段と、
前記複数のエキスパートのそれぞれの信頼度を正規化した正規化信頼度を算出する第１の算出手段と、
前記正規化信頼度を適用して予測した場合の前記複数のエキスパートのそれぞれの損失値を参照して、前記正規化信頼度のそれぞれを更新する更新手段と、
更新された前記正規化信頼度のそれぞれをスケーリングした信頼度を算出する第２の算出手段と、として機能させ、
前記設定手段は、
新たに追加する新規のエキスパートの信頼度として所定の値を設定し、
新規ではないエキスパートの信頼度としてスケーリング後の信頼度を設定する
情報処理プログラム。

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、および情報処理プログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
複数のエキスパートを用いて予測（意思決定）を行う技術が開示されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、エレベータの交通需要のカテゴリを予測して予測値を生成するエキスパートを含む予測部が生成した予測結果に応じて、制御方式を選択するエレベータ交通需要予測装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１４－１７２７１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
意思決定を行う技術では、環境の変化に対しても、適切な意思決定（換言すると、損失が最小となる意思決定）を行うことが求められている。そのため、環境の変化に応じてエキスパートを追加したり、削除したりすることが求められている。しかしながら、特許文献１に記載のエレベータ交通需要予測装置においては、エキスパートを追加または削除することは考慮されていない。
【０００６】
本開示は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その一例示的目的は、エキスパートの追加または削除に好適に対応した意思決定技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一例示的側面に係る情報処理装置は、複数のエキスパートのそれぞれに信頼度を設定する設定手段と、前記複数のエキスパートのそれぞれの信頼度を正規化した正規化信頼度を算出する第１の算出手段と、前記正規化信頼度を適用して予測した場合の前記複数のエキスパートのそれぞれの損失値を参照して、前記正規化信頼度のそれぞれを更新する更新手段と、更新された前記正規化信頼度のそれぞれをスケーリングした信頼度を算出する第２の算出手段と、を備え、前記設定手段は、新たに追加する新規のエキスパートの信頼度として所定の値を設定し、新規ではないエキスパートの信頼度としてスケーリング後の信頼度を設定する。
【０００８】
本開示の一例示的側面に係る城所処理方法は、少なくとも１つのプロセッサが、複数のエキスパートのそれぞれに信頼度を設定する設定処理と、前記複数のエキスパートのそれぞれの信頼度を正規化した正規化信頼度を算出する第１の算出処理と、前記正規化信頼度を適用して予測した場合の前記複数のエキスパートのそれぞれの損失値を参照して、前記正規化信頼度のそれぞれを更新する更新処理と、更新された前記正規化信頼度のそれぞれをスケーリングした信頼度を算出する第２の算出処理と、を含み、前記設定処理において、前記少なくとも１つのプロセッサは、新たに追加する新規のエキスパートの信頼度として所定の値を設定し、新規ではないエキスパートの信頼度としてスケーリング後の信頼度を設定する。
【０００９】
本開示の一例示的側面に係る情報処理コンピュータを情報処理装置として機能させる情報処理プログラムであって、前記コンピュータを、複数のエキスパートのそれぞれに信頼度を設定する設定手段と、前記複数のエキスパートのそれぞれの信頼度を正規化した正規化信頼度を算出する第１の算出手段と、前記正規化信頼度を適用して予測した場合の前記複数のエキスパートのそれぞれの損失値を参照して、前記正規化信頼度のそれぞれを更新する更新手段と、更新された前記正規化信頼度のそれぞれをスケーリングした信頼度を算出する第２の算出手段と、として機能させ、前記設定手段は、新たに追加する新規のエキスパートの信頼度として所定の値を設定し、新規ではないエキスパートの信頼度としてスケーリング後の信頼度を設定する。
【発明の効果】
【００１０】
本開示の一例示的側面によれば、エキスパートの追加または削除に好適に対応した意思決定技術を提供することができるという一例示的効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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