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公開番号2025129710
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-05
出願番号2024026534
出願日2024-02-26
発明の名称学習システム
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250829BHJP(計算;計数)
要約【課題】個人の特性が反映されるように生成モデルを学習する。
【解決手段】学習システムは、ユーザから取得したユーザデータを複数の層に分けて記憶する記憶手段と、複数の層の中から、生成モデルの学習データとして用いる層を選択する選択手段と、選択された層に含まれるユーザデータを用いて、ユーザにパーソナライズするように生成モデルを学習する学習手段と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ユーザから取得したユーザデータを複数の層に分けて記憶する記憶手段と、
前記複数の層の中から、生成モデルの学習データとして用いる層を選択する選択手段と、
前記選択された層に含まれる前記ユーザデータを用いて、前記ユーザにパーソナライズするように前記生成モデルを学習する学習手段と、
を備える学習システム。
続きを表示（約 350 文字）【請求項２】
前記記憶手段は、所定期間ごとの層に分けて前記ユーザデータを記憶する、
請求項１に記載の学習システム。
【請求項３】
前記記憶手段は、前記ユーザの所属先ごとの層に分けて前記ユーザデータを記憶する、
請求項１に記載の学習システム。
【請求項４】
前記選択手段は、前記ユーザの選択操作に応じて前記学習データとして用いる層を選択する、
請求項１から３のいずれか一項に記載の学習システム。
【請求項５】
前記選択手段は、前記複数の層同士で前記ユーザデータを比較し、他の層との乖離が所定値よりも大きい層を除外して、前記学習データとして用いる層を選択する、
請求項１から３のいずれか一項に記載の学習システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
この開示は、学習システムの技術分野に関する。
続きを表示（約 1,100 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、ロボットと人との間に感情的な繋がりを形成する技術の開発が進められている。例えば特許文献１は、人に関する人情報（マイクロホンで収音した音響情報等）から抽出した特徴情報を用いて、人の感情的な相互作用をマルチモーダルによって学習する装置を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－００６６１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
人から情報を収集して学習したＡＩ（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）は、多方面で活用できる可能性がある。しかしながら、個人の特性を適切に反映したＡＩを学習することは容易ではない。
【０００５】
この開示は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、人から情報を収集して個人の特性を適切に反映した生成モデルを学習することが可能な学習システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この開示の一態様に係る学習システムは、ユーザから取得したユーザデータを複数の層に分けて記憶する記憶手段と、前記複数の層の中から、生成モデルの学習データとして用いる層を選択する選択手段と、前記選択された層に含まれる前記ユーザデータを用いて、前記ユーザにパーソナライズするように前記生成モデルを学習する学習手段と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
第１実施形態に係る学習システムの構成を示すブロック図である。
第１実施形態に係る学習システムによる学習動作の流れを示すフローチャートである。
第１実施形態に係る学習システムによる具体的な学習例を示す模式図である。
第２実施形態に係る学習システムによる学習動作の流れを示すフローチャートである。
第３実施形態に係る学習システムによる学習動作の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら、学習システムの実施形態について説明する。
【０００９】
＜第１実施形態＞
第１の学習システムについて、図１から図３を参照して説明する。
【００１０】
（システム構成）
まず、図１を参照しながら、第１実施形態に係る学習システムの構成について説明する。図１は、第１実施形態に係る学習システムの構成を示すブロック図である。
（【００１１】以降は省略されています）

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