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公開番号2025097429
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-01
出願番号2023213629
出願日2023-12-19
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、及び、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
主分類G06F 40/56 20200101AFI20250624BHJP(計算;計数)
要約【課題】特殊事情を考慮して予測モデルを提案する。
【解決手段】プロンプト取得手段は、自然言語で記述され、予測タスクの指定及び当該予測タスクに影響を与えうる特殊事情に関する情報の要求を含むプロンプトを取得する。特殊事情取得手段は、言語モデルを用いて前記プロンプトを解釈し、指定された予測タスクに影響を与えうる特殊事情に関する情報を取得する。モデル情報取得手段は、特殊事情に該当する場合に使用できるモデルに関するモデル情報を取得する。出力手段は、特殊事情に関する情報と、取得したモデル情報と含む回答を出力する。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
自然言語で記述され、予測タスクの指定及び当該予測タスクに影響を与えうる特殊事情に関する情報の要求を含むプロンプトを取得するプロンプト取得手段と、
言語モデルを用いて前記プロンプトを解釈し、指定された予測タスクに影響を与えうる特殊事情に関する情報を取得する特殊事情取得手段と、
前記特殊事情に該当する場合に使用できるモデルに関するモデル情報を取得するモデル情報取得手段と、
前記特殊事情に関する情報と、取得したモデル情報と含む回答を出力する出力手段と、
を備える情報処理装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記モデル情報取得手段は、特殊事情と、当該特殊事情に該当する場合に使用できるモデルとの関係を示す特殊事情データを記憶した記憶部から、前記モデル情報を取得する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記特殊事情データは、自然言語で記述されており、
前記モデル情報取得手段は、前記特殊事情に関する情報を解釈し、前記特殊事情データを参照して前記モデル情報を取得する請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特殊事情データは、各特殊事情の種別を含み、
前記モデル情報取得手段は、前記特殊事情の種別に基づいて前記モデル情報を取得する請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記プロンプトは、前記特殊事情の種別に関する情報の要求を含み、
前記回答は、前記特殊事情の種別を含む請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記特殊事情データは、各特殊事情の持続期間を含み、
前記モデル情報取得手段は、前記特殊事情の持続期間に基づいて前記モデル情報を取得する請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記プロンプトは、前記特殊事情の持続期間に関する情報の要求を含み、
前記回答は、前記特殊事情の持続期間を含む請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記モデル情報取得手段は、前記特殊事情に該当する場合に使用できるモデルが無い場合、使用できるモデルが無い旨のメッセージを出力する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
コンピュータにより実行され、
自然言語で記述され、予測タスクの指定及び当該予測タスクに影響を与えうる特殊事情に関する情報の要求を含むプロンプトを取得し、
言語モデルを用いて前記プロンプトを解釈し、指定された予測タスクに影響を与えうる特殊事情に関する情報を取得し、
前記特殊事情に該当する場合に使用できるモデルに関するモデル情報を取得し、
前記特殊事情に関する情報と、取得したモデル情報と含む回答を出力する情報処理方法。
【請求項１０】
自然言語で記述され、予測タスクの指定及び当該予測タスクに影響を与えうる特殊事情に関する情報の要求を含むプロンプトを取得し、
言語モデルを用いて前記プロンプトを解釈し、指定された予測タスクに影響を与えうる特殊事情に関する情報を取得し、
前記特殊事情に該当する場合に使用できるモデルに関するモデル情報を取得し、
前記特殊事情に関する情報と、取得したモデル情報と含む回答を出力する処理をコンピュータに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、機械学習モデルを用いた予測に関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
機械学習モデルを用いて様々な予測が行われている。モデルの運用中に予測ミスが発生した場合、モデルの設計者や管理者は、モデルの学習時に存在しなかった事象の発生や社会的トレンドの変化の有無を調査し、対応を検討することになるが、このような調査は時間や費用を要するものであった。特許文献１は、イベントの影響度を考慮して電力需要の変動を予測する手法を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１８－１２４７２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の１つの目的は、特殊事情を考慮して予測モデルを提案することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一つの観点では、情報処理装置は、
自然言語で記述され、予測タスクの指定及び当該予測タスクに影響を与えうる特殊事情に関する情報の要求を含むプロンプトを取得するプロンプト取得手段と、
言語モデルを用いて前記プロンプトを解釈し、指定された予測タスクに影響を与えうる特殊事情に関する情報を取得する特殊事情取得手段と、
前記特殊事情に該当する場合に使用できるモデルに関するモデル情報を取得するモデル情報取得手段と、
前記特殊事情に関する情報と、取得したモデル情報と含む回答を出力する出力手段と、を備える。
【０００６】
本開示の他の観点では、情報処理方法は、コンピュータにより実行され、
自然言語で記述され、予測タスクの指定及び当該予測タスクに影響を与えうる特殊事情に関する情報の要求を含むプロンプトを取得し、
言語モデルを用いて前記プロンプトを解釈し、指定された予測タスクに影響を与えうる特殊事情に関する情報を取得し、
前記特殊事情に該当する場合に使用できるモデルに関するモデル情報を取得し、
前記特殊事情に関する情報と、取得したモデル情報と含む回答を出力する。
【０００７】
本開示のさらに他の観点では、プログラムは、
自然言語で記述され、予測タスクの指定及び当該予測タスクに影響を与えうる特殊事情に関する情報の要求を含むプロンプトを取得し、
言語モデルを用いて前記プロンプトを解釈し、指定された予測タスクに影響を与えうる特殊事情に関する情報を取得し、
前記特殊事情に該当する場合に使用できるモデルに関するモデル情報を取得し、
前記特殊事情に関する情報と、取得したモデル情報と含む回答を出力する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
本開示によれば、特殊事情を考慮して予測モデルを提案することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本開示に係る情報処理装置を適用した機械学習モデルの管理システムの全体構成を示す。
サーバ装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
端末装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
端末装置とサーバ装置の機能構成を示すブロック図である。
予測モデルデータベースに記憶されている予測モデルデータの例を示す。
説明変数データベースに記憶されている説明変数データの例を示す。
特殊事情データベースに記憶されている特殊事情データの例を示す。
ユーザが入力するプロンプト及びそれに対する回答の例を示す。
ユーザが入力するプロンプト及びそれに対する回答の例を示す。
予測モデル提案処理のフローチャートである。
第２実施形態の情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。
第２実施形態の情報処理装置による処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、本開示の好適な実施形態について説明する。
＜第１実施形態＞
［全体構成］
図１は、本開示に係る情報処理装置を適用した機械学習モデルの管理システム（以下、単に「管理システム」と呼ぶ。）の全体構成を示す。機械学習モデルの管理者など（以下、単に「ユーザ」とも呼ぶ。）は、機械学習モデルを用いた予測処理の運用中に予測精度の低下（以下、「予測ミス」とも呼ぶ。）が発生した場合に、管理システム１に対して、予測に影響を与えうる特殊事情に関する情報を要求する。管理システム１は、予測に影響を与えうる特殊事情がある場合、その特殊事情に関する情報を提供する。さらに、管理システム１は、その特殊事情下で使用できる予測モデルがある場合、それを提案する。これにより、ユーザは、特殊事情が原因で予測ミスが発生するようになった場合に、予測に使用する機械学習モデルを変更するなどして、予測ミスに対応することができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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