JP2022002025A - Information processing device and information processing method - Google Patents
Information processing device and information processing method Download PDFInfo
- Publication number
- JP2022002025A JP2022002025A JP2020106882A JP2020106882A JP2022002025A JP 2022002025 A JP2022002025 A JP 2022002025A JP 2020106882 A JP2020106882 A JP 2020106882A JP 2020106882 A JP2020106882 A JP 2020106882A JP 2022002025 A JP2022002025 A JP 2022002025A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- artificial intelligence
- intelligence model
- information
- models
- model set
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/06—Asset management; Financial planning or analysis
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Description
本発明は、人工知能モデルを用いる情報処理装置及び情報処理方法に関する。 The present invention relates to an information processing apparatus and an information processing method using an artificial intelligence model.
従来、学習データセットを用いて深層学習を実施することにより、所望の処理を実行する人工知能モデルを作成する技術が知られている(例えば、特許文献1を参照)。 Conventionally, there is known a technique for creating an artificial intelligence model that executes a desired process by performing deep learning using a learning data set (see, for example, Patent Document 1).
従来の技術を用いて人工知能モデルを作成する場合、深層学習に使用される学習データセットが同等であると、同等の動作を行う人工知能モデルが作成される。この場合、人工知能モデルを利用するユーザが、同等の人工知能モデルを利用する他のユーザと差別化することが難しいという問題が生じていた。 When creating an artificial intelligence model using conventional technology, if the learning data sets used for deep learning are equivalent, an artificial intelligence model that performs the same operation is created. In this case, there has been a problem that it is difficult for a user who uses an artificial intelligence model to differentiate from other users who use an equivalent artificial intelligence model.
そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、人工知能モデルを利用するユーザにカスタマイズされた人工知能モデルを作成可能な情報処理装置及び情報処理方法を提供することを目的とする。 Therefore, the present invention has been made in view of these points, and an object of the present invention is to provide an information processing device and an information processing method capable of creating a customized artificial intelligence model for a user who uses the artificial intelligence model. ..
本発明の第1の態様の情報処理装置は、それぞれ処理内容が異なる複数の人工知能モデルから選択された複数の選択モデルを特定するための選択情報を取得する情報取得部と、前記選択情報に対応する前記複数の選択モデルを含む人工知能モデルセットを作成する作成部と、前記人工知能モデルセットに入力する複数の入力データを取得し、取得した前記複数の入力データを前記人工知能モデルセットに入力するデータ取得部と、前記入力データが入力された前記人工知能モデルセットが出力する出力データを出力するデータ出力部と、を有する。 The information processing apparatus according to the first aspect of the present invention has an information acquisition unit for acquiring selection information for specifying a plurality of selection models selected from a plurality of artificial intelligence models having different processing contents, and the selection information. A creation unit that creates an artificial intelligence model set including the corresponding plurality of selection models, and a plurality of input data to be input to the artificial intelligence model set are acquired, and the acquired plurality of input data are used in the artificial intelligence model set. It has a data acquisition unit for input and a data output unit for outputting output data output by the artificial intelligence model set into which the input data is input.
前記データ取得部は、取得した前記複数の入力データから、前記複数の選択モデルそれぞれが使用する一以上の入力データを選択し、選択した前記一以上の入力データを前記複数の選択モデルそれぞれに入力してもよい。 The data acquisition unit selects one or more input data to be used by each of the plurality of selection models from the acquired plurality of input data, and inputs the selected one or more input data to each of the plurality of selection models. You may.
前記情報取得部は、前記複数の人工知能モデルそれぞれの特徴を示す特徴情報に関連付けて前記複数の人工知能モデルを外部装置に提示し、前記特徴情報を前記外部装置に提示した後に、前記外部装置から前記選択情報を取得してもよい。 The information acquisition unit presents the plurality of artificial intelligence models to an external device in association with feature information indicating the characteristics of each of the plurality of artificial intelligence models, presents the feature information to the external device, and then presents the feature information to the external device. The selection information may be acquired from.
前記情報取得部は、前記人工知能モデルセットの使用目的を前記外部装置からさらに取得し、前記使用目的に基づいて複数の人工知能モデル候補から選択した前記複数の人工知能モデルを前記外部装置に提示してもよい。 The information acquisition unit further acquires the purpose of use of the artificial intelligence model set from the external device, and presents the plurality of artificial intelligence models selected from a plurality of artificial intelligence model candidates based on the purpose of use to the external device. You may.
前記情報取得部は、前記複数の人工知能モデルを前記外部装置に提示する前に、前記使用目的の候補である複数の使用目的候補を前記外部装置に提示し、前記複数の使用目的候補から選択された一以上の前記使用目的を取得してもよい。 Before presenting the plurality of artificial intelligence models to the external device, the information acquisition unit presents a plurality of purpose-of-use candidates, which are candidates for the purpose of use, to the external device, and selects from the plurality of purpose-of-use candidates. You may obtain one or more of the above-mentioned purposes of use.
前記情報取得部は、信用リスクを特定する対象となる企業の業種、信用リスクを特定する対象となる企業の売上高の範囲、信用リスクを特定する対象となる企業の規模、又は信用リスクを特定する対象となる企業の所在地の範囲の少なくともいずれかが異なる複数の前記特徴情報に関連付けて前記複数の人工知能モデルを前記外部装置に提示してもよい。 The information acquisition department identifies the type of business of the company for which credit risk is specified, the range of sales of the company for which credit risk is specified, the size of the company for which credit risk is specified, or the credit risk. The plurality of artificial intelligence models may be presented to the external device in association with the plurality of feature information having at least one of the range of locations of the target enterprises.
前記情報取得部は、投資対象とする金融資産の種別、投資対象とする金融資産の売買条件又は投資の目的の少なくともいずれかが異なる複数の前記特徴情報に関連付けて前記複数の人工知能モデルを前記外部装置に提示してもよい。 The information acquisition unit associates the plurality of artificial intelligence models with the plurality of characteristic information having different types of financial assets to be invested, trading conditions of the financial assets to be invested, or at least one of the purposes of investment. It may be presented to an external device.
前記作成部は、前記選択情報が示す前記複数の選択モデルに基づいて、前記人工知能モデルセットを利用する料金を決定してもよい。 The creation unit may determine the charge for using the artificial intelligence model set based on the plurality of selection models indicated by the selection information.
本発明の第2の態様の情報処理方法は、コンピュータが実行する、それぞれ処理内容が異なる複数の人工知能モデルから選択された複数の選択モデルを特定するための選択情報を取得するステップと、前記選択情報に対応する前記複数の選択モデルを含む人工知能モデルセットを作成するステップと、前記人工知能モデルセットに入力する複数の入力データを取得し、取得した前記複数の入力データを前記人工知能モデルセットに入力するステップと、前記入力データが入力された前記人工知能モデルセットが出力する出力データを出力するステップと、を有する。 The information processing method according to the second aspect of the present invention includes a step of acquiring selection information for identifying a plurality of selection models selected from a plurality of artificial intelligence models having different processing contents, which are executed by a computer. A step of creating an artificial intelligence model set including the plurality of selection models corresponding to the selection information, a plurality of input data to be input to the artificial intelligence model set are acquired, and the acquired plurality of input data are used as the artificial intelligence model. It has a step of inputting to the set and a step of outputting the output data output by the artificial intelligence model set into which the input data is input.
本発明によれば、人工知能モデルを利用するユーザにカスタマイズされた人工知能モデルを作成できるという効果を奏する。 According to the present invention, there is an effect that an artificial intelligence model customized for a user who uses the artificial intelligence model can be created.
[情報処理システムSの概要]
図1は、情報処理システムSの構成を示す図である。情報処理システムSは、情報処理装置1と、複数の顧客端末2(顧客端末2−1〜顧客端末2−n、nは2以上の整数)とを備える。情報処理装置1及び複数の顧客端末2は、インターネット又は公衆通信網等のネットワークNに接続されている。
[Overview of information processing system S]
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an information processing system S. The information processing system S includes an information processing device 1 and a plurality of customer terminals 2 (customer terminals 2-1 to customer terminals 2-n, n is an integer of 2 or more). The information processing device 1 and the plurality of
情報処理装置1は、顧客のニーズに合わせてカスタマイズされた人工知能(AI)モデルセットを顧客に提供するための装置であり、例えばコンピュータである。情報処理装置1は、1台のコンピュータにより構成されていてもよく、複数のコンピュータにより構成されていてもよい。 The information processing device 1 is a device for providing a customer with an artificial intelligence (AI) model set customized according to the customer's needs, for example, a computer. The information processing apparatus 1 may be configured by one computer or may be configured by a plurality of computers.
人工知能モデルセットは、機械学習をすることにより、入力されたデータに基づいて出力データを出力するためのルール又は数式等が記述された複数の人工知能モデルから構成されている。情報処理装置1が、複数の人工知能モデルのそれぞれにデータを入力し、人工知能モデルのルール又は数式等に基づいて演算処理を実行することにより、情報処理装置1は、入力したデータに対応する複数の出力データを算出することができる。情報処理装置1は、顧客端末2から取得した複数の入力データを、それぞれの入力データの処理に適した人工知能モデルに入力することにより算出した一以上の出力データを顧客端末2に提供する。
The artificial intelligence model set is composed of a plurality of artificial intelligence models in which rules or mathematical formulas for outputting output data based on the input data are described by machine learning. The information processing device 1 corresponds to the input data by inputting data to each of the plurality of artificial intelligence models and executing arithmetic processing based on the rules or mathematical formulas of the artificial intelligence model. Multiple output data can be calculated. The information processing device 1 provides the
情報処理装置1は、それぞれ機能が異なる多数の人工知能モデルを使用することができ、顧客端末2を使用する顧客からの要求に応じて多数の人工知能モデルから選択した一以上の人工知能モデルを含む人工知能モデルセットを構成する。情報処理装置1は、顧客端末2から入力データを受信した場合、顧客端末2の顧客に対応する人工知能モデルセットを使用して演算した結果を顧客端末2に提供する。
The information processing device 1 can use a large number of artificial intelligence models having different functions, and one or more artificial intelligence models selected from a large number of artificial intelligence models in response to a request from a customer who uses the
図2は、人工知能モデルと人工知能モデルセットとの関係を示す概念図である。図2においては、AIモデルa〜AIモデルiが示されているが、情報処理装置1が有する人工知能モデルの数は任意である。AIモデルセットαは、AIモデルa、d、fを含んでおり、A社用として使用される。AIモデルセットβは、AIモデルb、e、f、iを含んでおり、B社用として使用される。 FIG. 2 is a conceptual diagram showing the relationship between the artificial intelligence model and the artificial intelligence model set. Although AI models a to AI models i are shown in FIG. 2, the number of artificial intelligence models possessed by the information processing apparatus 1 is arbitrary. The AI model set α includes AI models a, d, and f, and is used for company A. The AI model set β includes AI models b, e, f, and i, and is used for company B.
複数の人工知能モデルは、機械学習の方法(例えば強化学習、教師あり学習等)、入力データの内容、又は出力データの内容の少なくともいずれかが異なっている。複数の人工知能モデルは、例えば機械学習の方法が異なることにより、同一のデータが入力されたとしても異なるデータを出力するように構成されている。 The plurality of artificial intelligence models differ in at least one of the methods of machine learning (for example, reinforcement learning, supervised learning, etc.), the content of input data, or the content of output data. The plurality of artificial intelligence models are configured to output different data even if the same data is input, for example, due to different machine learning methods.
複数の人工知能モデルが、例えば入力データに基づいて企業の信用リスクの度合いを示すデータを出力するモデルである場合、複数の人工知能モデルは、信用リスクを特定する対象となる企業の業種、信用リスクを特定する対象となる企業の売上高の範囲、信用リスクを特定する対象となる企業の規模、又は信用リスクを特定する対象となる企業の所在地の範囲の少なくともいずれかがそれぞれ異なる処理に対応する。複数の人工知能モデルが、例えば入力データに基づいて金融資産への投資の支援をするためのデータを出力するモデルである場合、複数の人工知能モデルは、投資対象とする金融資産の種別、投資対象とする金融資産の売買条件又は投資の目的の少なくともいずれかが異なる処理に対応する。 When multiple artificial intelligence models are models that output data indicating the degree of credit risk of a company based on input data, for example, the multiple artificial intelligence models are the type of industry and credit of the company for which credit risk is specified. At least one of the range of sales of the company for which risk is specified, the size of the company for which credit risk is specified, or the range of the location of the company for which credit risk is specified corresponds to different processing. do. When multiple artificial intelligence models are models that output data for supporting investment in financial assets based on input data, for example, the plurality of artificial intelligence models are the types of financial assets to be invested and investment. Corresponds to processing in which at least one of the trading conditions or the purpose of investment of the target financial asset is different.
人工知能モデルセットは、人工知能モデルセットを構成する複数の人工知能モデルの組み合わせにより特徴付けられる。図2に示す例の場合、AIモデルセットαが、日用品を製造販売している中小企業の信用リスクを特定することを目的としている場合、AIモデルセットαは、日用品を製造販売している企業の分析に適したAIモデルa、及び中小企業の分析に適したAIモデルdを含む。AIモデルセットβが、通信サービスを提供している大企業の信用リスクを特定することを目的としている場合、AIモデルセットβは、通信サービスを提供している企業の分析に適したAIモデルb、及び大企業の分析に適したAIモデルeを含む。 An artificial intelligence model set is characterized by a combination of multiple artificial intelligence models that make up the artificial intelligence model set. In the case shown in FIG. 2, if the AI model set α aims to identify the credit risk of a small and medium-sized enterprise that manufactures and sells daily necessities, the AI model set α is a company that manufactures and sells daily necessities. The AI model a suitable for the analysis of SMEs and the AI model d suitable for the analysis of small and medium-sized enterprises are included. If the AI model set β aims to identify the credit risk of a large company that provides a communication service, the AI model set β is an AI model b suitable for analysis of the company that provides the communication service. , And AI model e suitable for analysis of large enterprises.
人工知能モデルセットの使用目的は任意であり、人工知能が使用される各種の領域に適用することができる。人工知能モデルセットの使用目的は、例えば、企業の信用リスクの管理、設備の故障リスクの管理、若しくは人材トラブル発生リスクの管理等のリスク管理、又は金融資産への投資の管理、設備投資の管理、若しくは企業への投資の管理等の投資に関する管理である。 The purpose of use of the artificial intelligence model set is arbitrary and can be applied to various areas where artificial intelligence is used. The purpose of using the artificial intelligence model set is, for example, risk management such as management of corporate credit risk, management of equipment failure risk, management of human resource trouble occurrence risk, management of investment in financial assets, management of capital investment. Or, management related to investment such as management of investment in companies.
情報処理装置1は、複数の顧客端末2に対して、複数の人工知能モデルそれぞれの特徴を示す情報を提供し、人工知能モデルセットを使用しようとする顧客は、顧客端末2を介して、使用を希望する一以上の人工知能モデルを使用する選択情報を情報処理装置1に送信する。情報処理装置1は、選択情報を受信すると、選択情報を送信した顧客用の人工知能モデルセットを作成する。その後、情報処理装置1は、顧客端末2から入力データを受信すると、受信した入力データを顧客用の人工知能モデルセットに入力し、当該人工知能モデルセットから出力される出力データを顧客端末2に提供する。
The information processing device 1 provides information indicating the characteristics of each of the plurality of artificial intelligence models to the plurality of
以上のとおり、情報処理装置1は、人工知能モデルセットから出力されるデータの使用目的に応じて顧客に最適な人工知能モデルセットを提供できるように、複数の人工知能モデルから一以上の人工知能モデルセットを選択する。したがって、情報処理装置1によれば、人工知能モデルセットを使用する顧客が、自社にとって最適な人工知能モデルセットを使用することができるとともに、競合他社が同一の人工知能モデルセットを使用する確率を下げることができるので、競合他社との差別化を図りつつ、目的を達成するために人工知能モデルを有効活用することが可能になる。 As described above, the information processing apparatus 1 has one or more artificial intelligences from a plurality of artificial intelligence models so as to be able to provide the optimum artificial intelligence model set to the customer according to the purpose of use of the data output from the artificial intelligence model set. Select a model set. Therefore, according to the information processing apparatus 1, the customer who uses the artificial intelligence model set can use the artificial intelligence model set that is most suitable for the company, and the probability that the competitor will use the same artificial intelligence model set is determined. Since it can be lowered, it will be possible to effectively utilize the artificial intelligence model to achieve the purpose while trying to differentiate from the competitors.
[情報処理装置1の構成]
図3は、情報処理装置1の構成を示す図である。情報処理装置1は、通信部11と、記憶部12と、人工知能処理部13と、制御部14と、を有する。人工知能処理部13は、人工知能モデル群131と、出力部132とを有する。制御部14は、情報取得部141と、作成部142と、データ取得部143と、データ出力部144とを有する。情報処理装置1は、全ての構成を1台の装置内に有してもよく、複数の装置に分散して有してもよい。
[Configuration of information processing device 1]
FIG. 3 is a diagram showing the configuration of the information processing apparatus 1. The information processing device 1 includes a
通信部11は、ネットワークNを介して複数の顧客端末2との間でデータを送受信するための通信インターフェースを有する。通信部11は、顧客端末2から受信した選択情報を情報取得部141に入力する。また、通信部11は、顧客端末2から受信した入力データをデータ取得部143に入力する。さらに、通信部11は、データ出力部144から入力された出力データを顧客端末2に送信する。
The
記憶部12は、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)及びハードディスク等の記憶媒体を含む。記憶部12は、制御部14が実行するプログラムを記憶する。また、記憶部12は、顧客端末2を使用する顧客に関連付けて、顧客が選択した人工知能モデルを特定するための情報をはじめとする各種の情報を記憶する。
The
また、記憶部12は、複数の人工知能モデルそれぞれに関連付けて、複数の人工知能モデルそれぞれの特徴を示す特徴情報を含む特徴テーブルを記憶する。特徴情報は、人工知能モデルセットを使用したいと考えている顧客が、自身が使用する一以上の人工知能モデルを選択できるために使用される。特徴情報は、例えば、人工知能モデルの用途を示す情報、人工知能モデルへの入力データとして使用されるデータの種別を示す情報、人工知能モデルが出力するデータの種別を示す情報、又は人工知能モデルがデータを出力する頻度を示す情報である。
Further, the
図4は、人工知能モデルの特徴を示す特徴テーブルの一例を示す図である。特徴テーブルにおいては、人工知能モデル名と、それぞれの人工知能モデルの特徴とが関連付けられている。図4においては、人工知能モデルが分析を得意とする企業の特徴が示されているが、特徴の内容はこれに限らず任意である。 FIG. 4 is a diagram showing an example of a feature table showing the features of the artificial intelligence model. In the feature table, the artificial intelligence model name and the feature of each artificial intelligence model are associated with each other. FIG. 4 shows the characteristics of a company that is good at analyzing artificial intelligence models, but the contents of the characteristics are not limited to this and are arbitrary.
信用リスクを推定するために使用できる人工知能モデルの場合、特徴情報は、例えば信用リスクを特定する対象となる企業の業種、信用リスクを特定する対象となる企業の売上高の範囲、信用リスクを特定する対象となる企業の規模、又は信用リスクを特定する対象となる企業の所在地の範囲である。金融資産への投資を支援するために使用できる人工知能モデルの場合、特徴情報は、例えば投資対象とする金融資産の種別、投資対象とする金融資産の売買条件又は投資の目的である。 In the case of an artificial intelligence model that can be used to estimate credit risk, the characteristic information can be, for example, the industry of the company for which credit risk is identified, the range of sales of the company for which credit risk is identified, and credit risk. The size of the company to be specified or the range of the location of the company to be specified for credit risk. In the case of an artificial intelligence model that can be used to support an investment in a financial asset, the characteristic information is, for example, the type of financial asset to be invested, the trading conditions of the financial asset to be invested, or the purpose of investment.
人工知能処理部13は、人工知能モデルセットを使用した処理を実行する。図3に示す例において、情報処理装置1は、複数の顧客それぞれに対応する複数の人工知能処理部13(人工知能処理部13−1、13−2、・・・)を有するが、情報処理装置1が有する人工知能処理部13の数は任意である。人工知能処理部13は、例えばプロセッサ及びメモリを有しており、複数の人工知能モデルそれぞれに対して定義されたルール又は数式等に基づく演算処理を実行する。
The artificial
人工知能モデル群131は、作成部142から入力された選択情報に基づいて、複数の人工知能モデルのうち使用する一以上の人工知能モデルを選択する。人工知能モデル群131は、選択した一以上の人工知能モデルそれぞれが出力するデータを出力部132に入力する。図3においては、人工知能モデル群131が有する複数の人工知能モデルのうち、モデルM−aとモデルM−dが使用され、モデルM−bとモデルM−cが使用されないという場合を示している。
The artificial
出力部132は、人工知能モデル群131が処理を実行した結果を出力データとして出力する。出力部132は、一以上の人工知能モデルが出力した一以上のデータをそのまま出力してもよく、一以上のデータに基づく演算を実行して得られるデータを出力してもよい。出力部132が出力したデータはデータ出力部144に入力される。
The
制御部14は、例えばCPU(Central Processing Unit)を有する。制御部14は、記憶部12に記憶されたプログラムを実行することにより、情報取得部141、作成部142、データ取得部143及びデータ出力部144として機能する。
The
情報取得部141は、通信部11を介して、顧客端末2から各種の情報を取得する。情報取得部141は、例えば、通信部11が顧客端末2から受信した選択情報を取得する。選択情報は、上述したように、それぞれ処理内容が異なる複数の人工知能モデルから顧客によって選択された複数の選択モデルを特定するための情報である。選択情報は、例えば、複数の選択モデルを識別するための識別情報であるモデルIDを含む情報である。情報取得部141は、取得した選択情報を作成部142に入力する。
The
情報取得部141は、例えば、特徴情報に関連付けて複数の人工知能モデルを外部装置の一例である顧客端末2に提示し、特徴情報を顧客端末2に提示した後に、顧客端末2から選択情報を取得する。情報取得部141がこのように特徴情報を顧客端末2に提示することで、顧客端末2を使用する顧客が人工知能モデルを選択しやすくなるが、情報取得部141は、特徴情報を顧客端末2に提示することなく選択情報を取得してもよい。
For example, the
情報取得部141は、複数の人工知能モデルを顧客端末2に提示する前に、人工知能モデルセットの使用目的を顧客端末2からさらに取得し、使用目的に基づいて複数の人工知能モデル候補から選択した複数の人工知能モデルを顧客端末2に提示してもよい。情報取得部141は、例えば、複数の人工知能モデルを顧客端末2に提示する前に、使用目的の候補である複数の使用目的候補を顧客端末2に提示し、複数の使用目的候補から選択された一以上の使用目的を取得する。
The
情報取得部141は、人工知能モデルセットの使用目的が企業の信用リスクの調査である場合、信用リスクを特定する対象となる企業の業種、信用リスクを特定する対象となる企業の売上高の範囲、信用リスクを特定する対象となる企業の規模、又は信用リスクを特定する対象となる企業の所在地の範囲の少なくともいずれかが異なる複数の特徴情報に関連付けて複数の人工知能モデルを顧客端末2に提示する。
When the purpose of using the artificial intelligence model set is to investigate the credit risk of a company, the
情報取得部141は、人工知能モデルセットの使用目的が金融資産への投資である場合、投資対象とする金融資産の種別、投資対象とする金融資産の売買条件又は投資の目的の少なくともいずれかが異なる複数の特徴情報に関連付けて複数の人工知能モデルを外部装置に提示する。情報取得部141が、このように使用目的に対応する特徴情報を提示することで、顧客が、使用目的に適した人工知能モデルを選択しやすくなる。
When the purpose of using the artificial intelligence model set is to invest in financial assets, the
図5から図7は、顧客が人工知能モデルを選択できるようにするために情報取得部141が顧客端末2に提示する画面の一例を示す図である。図5は、使用目的を選択するための画面である。図5においては、情報処理装置1が提供できる人工知能モデルセットを用いて実現できること(すなわち使用目的)が複数示されている。顧客は、表示された複数の使用目的から所望の使用目的を選択して「決定」を押すことにより、使用目的を決定することができる。
5 to 7 are diagrams showing an example of a screen presented to the
図6は、使用目的が選択された後に顧客端末2に表示される画面の一例である。図6には、顧客が使用する人工知能モデルセットの特徴を決定するための複数の属性が示されており、顧客が属性を選択すると図7の画面に移行する。図6(a)は、図5に示した画面において使用目的として「会社の信用リスクを調査したい」が選択された場合に表示される画面であり、人工知能モデルの選択に関連する属性として「業種」、「売上高」、「規模」、「所在地」が示されている。図6(b)は、図5に示した画面において使用目的として「金融資産に投資したい」が選択された場合に表示される画面であり、人工知能モデルの選択に関連する属性として「金融資産の種別」、「売買条件」、「投資の目的」、「許容リスク」が示されている。
FIG. 6 is an example of a screen displayed on the
図7は、図6(a)の画面において「業種」が選択された後に顧客端末2に表示される画面の一例である。図7においては、人工知能モデル名とともに、それぞれの人工知能モデルが適する複数の業種が示されている。複数の業種から一以上の業種が選択された後に「決定」が押されると、顧客端末2は、選択された業種を示す情報又は人工知能モデル名を選択情報の一つとして情報処理装置1に送信して、図6(a)の画面に戻る。顧客端末2は、このような処理を繰り返して、「業種」、「売上高」、「規模」、「所在地」等のそれぞれの属性において選択された人工知能モデルを示す選択情報を情報処理装置1に送信する。
FIG. 7 is an example of a screen displayed on the
図3に戻って、情報取得部141が選択情報を取得した後に動作する制御部14の他の各部の構成及び動作を説明する。作成部142は、情報取得部141から通知された選択情報に対応する複数の選択モデルを含む人工知能モデルセットを作成する。作成部142は、例えば、顧客を識別するための顧客IDに関連付けて人工知能処理部13を構築する。図3に示す例において、作成部142は、人工知能モデルM−a及び人工知能モデルM−dを選択した顧客用に人工知能処理部13−1を作成する。作成部142は、顧客が選択した人工知能モデル名を記憶部12に記憶させることにより人工知能モデルセットを作成してもよい。
Returning to FIG. 3, the configuration and operation of each other unit of the
作成部142は、選択情報が示す複数の選択モデルに基づいて、人工知能モデルセットを利用するための料金を決定してもよい。作成部142は、例えば人工知能モデルセットを構成する複数の人工知能モデルそれぞれの単価を加算することによって、人工知能モデルセットの料金を決定する。人工知能モデルの単価は、例えば人工知能モデルに入力されるデータの数、人工知能モデルが出力するデータの数、又は人工知能モデルを用いて情報処理装置1が処理を実行するために要する時間に基づいて決定されている。
The
データ取得部143は、作成部142が人工知能モデルセットを作成した後に、当該人工知能モデルセットに入力する複数の入力データを取得し、取得した複数の入力データを人工知能モデルセットに入力する。データ取得部143は、例えば顧客端末2から入力データを取得するが、顧客が使用する他の端末から入力データを取得してもよい。
After the
データ取得部143は、複数の人工知能処理部13のうち、取得した入力データを送信した顧客端末2を使用する顧客に対応する人工知能処理部13が有する人工知能モデル群131に入力データを入力する。この際、データ取得部143は、取得した複数の入力データから、複数の選択モデルそれぞれが使用する一以上の入力データを選択し、選択した一以上の入力データを複数の選択モデルそれぞれに入力する。
The
具体的には、入力データには、入力データの種別を示す種別情報が含まれており、データ取得部143は、種別情報に基づいて入力データの種別を特定し、種別に関連付けて記憶部12に記憶されている人工知能モデルに入力データを入力する。入力データの種別は、売上データ、従業員数データ又は住所データ等のように、データの性質の違いにより表される。データ取得部143は、例えば売上データを使用する人工知能モデルに売上データを入力し、従業員数データを使用する人工知能モデルに従業員数データを入力する。このように、入力データの種別に応じて、入力データを入力する人工知能モデルをデータ取得部143が自動的に選択することで、人工知能モデルセットを使用する顧客が人工知能モデルごとに区別して入力データを作成する必要がない。
Specifically, the input data includes type information indicating the type of the input data, and the
データ出力部144は、入力データが入力された人工知能モデルセットが出力する出力データを出力する。具体的には、データ出力部144は、通信部11を介して、出力部132から入力されたデータを出力データとして顧客端末2に送信する。顧客端末2は、受信した出力データを表示する。
The
顧客端末2を使用する顧客は、表示された出力データを見た後に、出力データの内容に満足できないという場合、選択した人工知能モデルを変更してもよい。情報取得部141は、人工知能モデルを変更する要求を顧客端末2から受けた場合、図6及び図7に示した画面を顧客端末2に表示させて新たな選択情報を取得し、作成部142が、新たに選択された人工知能モデルから構成される人工知能モデルセットを作成する。顧客は、このような処理を繰り返すことにより、所望の人工知能モデルセットを完成させることができる。
The customer who uses the
図8は、情報処理装置1が実行する処理の流れを示すフローチャートである。図8は、人工知能モデルセットを使用したいと考えている顧客が、顧客端末2において、人工知能モデルセットを作成するための操作をした時点から開始している。
FIG. 8 is a flowchart showing the flow of processing executed by the information processing apparatus 1. FIG. 8 starts from the time when a customer who wants to use the artificial intelligence model set performs an operation for creating the artificial intelligence model set on the
まず、情報取得部141は、図5に示したように、使用目的の候補を顧客端末2に提示する(S11)。情報取得部141は、顧客端末2において顧客が選択した使用目的を示す情報を取得する(S12)。続いて、情報取得部141は、図6及び図7に示したように、使用目的に基づいて選択した複数の人工知能モデル名をそれぞれの特徴とともに顧客端末2に提示する(S13)。情報取得部141は、顧客が選択した人工知能モデルを示す選択情報を取得する(S14)。
First, as shown in FIG. 5, the
続いて、作成部142は、情報取得部141が取得した選択情報に基づいて人工知能モデルセットを作成する(S15)。そして、作成部142は、顧客IDに関連付けて、顧客の人工知能モデルセットを構成する一以上の人工知能モデル名を記憶部12に記憶させる(S16)。
Subsequently, the
人工知能モデルセットが作成された後、データ取得部143は、顧客から入力データを取得し(S17)、取得した入力データを人工知能処理部13に入力する(S18)。データ出力部144は、人工知能処理部13が出力する出力データを顧客が確認できるように出力する(S19)。
After the artificial intelligence model set is created, the
その後、人工知能モデルセットを変更するためのモデル変更指示を情報取得部141が顧客端末2から取得した場合、情報処理装置1はS13以降の処理を再度実行することにより、人工知能モデルセットを更新する。
After that, when the
[人工知能モデルのバージョンアップ(更新)]
情報処理装置1は、任意のタイミングで人工知能モデルを更新してもよい。情報処理装置1が人工知能モデルを更新することにより、更新された人工知能モデルが含まれる人工知能モデルセットも連動して更新される。このように、人工知能モデルセットが複数の人工知能モデルにより構成されることで、人工知能モデルセットの一部を更新する必要がある場合に、人工知能モデルセットそれぞれを更新することなく、更新する対象となる人工知能モデルを更新すればよい。したがって、人工知能モデルセットのバージョンアップに要するコストを抑制することができる。
[Upgrade (update) of artificial intelligence model]
The information processing device 1 may update the artificial intelligence model at any timing. When the information processing device 1 updates the artificial intelligence model, the artificial intelligence model set including the updated artificial intelligence model is also updated in conjunction with it. In this way, when the artificial intelligence model set is composed of a plurality of artificial intelligence models and it is necessary to update a part of the artificial intelligence model set, the artificial intelligence model set is updated without updating each of them. The target artificial intelligence model may be updated. Therefore, it is possible to suppress the cost required for upgrading the version of the artificial intelligence model set.
なお、顧客によっては、人工知能モデルのバージョンアップを望まないという場合もある。そこで、情報処理装置1(例えば情報取得部141)は、人工知能モデルを更新した場合に、更新した人工知能モデルを含む人工知能モデルセットを使用している顧客に対して、更新した人工知能モデル名と更新内容を通知し、人工知能モデルセットの更新を実行する指示を受け付けてもよい。情報処理装置1は、更新した複数の人工知能モデルのうち、一部の人工知能モデルを更新するという指示を受け付けてもよい。情報処理装置1がこのように動作することで、顧客が必要性を判断した上で人工知能モデルを更新することができる。 Some customers do not want to upgrade the artificial intelligence model. Therefore, when the artificial intelligence model is updated, the information processing device 1 (for example, the information acquisition unit 141) updates the artificial intelligence model for the customer who is using the artificial intelligence model set including the updated artificial intelligence model. You may notify the name and update details and accept instructions to perform the update of the artificial intelligence model set. The information processing device 1 may accept an instruction to update a part of the updated artificial intelligence models. By operating the information processing device 1 in this way, the customer can update the artificial intelligence model after determining the necessity.
[情報処理装置1による効果]
以上説明したように、情報処理装置1は、それぞれ処理内容が異なる複数の人工知能モデルから選択された複数の選択モデルを特定するための選択情報を取得する情報取得部141と、選択情報に対応する複数の選択モデルを含む人工知能モデルセットを作成する作成部142と、を有する。情報処理装置1がこのように構成されていることで、人工知能モデルセットを使用して各種の分析を行いたいと考える顧客が、自身のニーズに基づいてカスタマイズした人工知能モデルセットを使用することが可能になる。
[Effect of information processing device 1]
As described above, the information processing apparatus 1 corresponds to the
人工知能モデルセットを構成する人工知能モデルが属性ごとに多数用意されている場合、情報処理装置1は非常に多くの種類の人工知能モデルセットを作成することができる。例えば、5つの属性それぞれに対して10種類の人工知能モデルがある場合、情報処理装置1は、100000パターンの人工知能モデルセットを作成することができる。したがって、ある顧客用の人工知能モデルセットが、他の顧客用の人工知能モデルセットと一致する確率が低く、顧客は、人工知能モデルの選択の仕方によって、競合他社との差別化を図ることが可能になる。 When a large number of artificial intelligence models constituting the artificial intelligence model set are prepared for each attribute, the information processing apparatus 1 can create a large number of types of artificial intelligence model sets. For example, if there are 10 types of artificial intelligence models for each of the five attributes, the information processing apparatus 1 can create an artificial intelligence model set of 100,000 patterns. Therefore, it is unlikely that an artificial intelligence model set for one customer will match an artificial intelligence model set for another customer, and customers may try to differentiate themselves from their competitors by choosing an artificial intelligence model. It will be possible.
また、従来、カスタマイズした人工知能モデルを作成する場合、POC(Proof of Concept)を実施して所望の人工知能モデルが完成するのかを確認し、次に当該人工知能モデルが実環境での使用に耐えられるかを確認するために既存システムと並行稼働させる実証実験を行う必要があった。このPOC及び実証実験を実行するためには長期間と高いコストを要するという問題があった。 In addition, when creating a customized artificial intelligence model, POC (Proof of Concept) is performed to confirm whether the desired artificial intelligence model is completed, and then the artificial intelligence model is used in the actual environment. It was necessary to conduct a proof-of-concept operation in parallel with the existing system to confirm whether it could withstand. There is a problem that it takes a long time and a high cost to carry out this POC and the proof-of-concept.
これに対して、情報処理装置1を使用する場合には、顧客別にそれぞれ異なる人工知能モデルセットを提供するために顧客別に新規の人工知能モデルを作成する必要がない。したがって、人工知能モデルを作成したり更新したりする際に実施するべきPOCの時間を大幅に短縮することができるので、情報処理装置1は、人工知能モデルを使用するためのコストを抑制することができる。 On the other hand, when the information processing apparatus 1 is used, it is not necessary to create a new artificial intelligence model for each customer in order to provide a different artificial intelligence model set for each customer. Therefore, since the POC time to be performed when creating or updating the artificial intelligence model can be significantly shortened, the information processing apparatus 1 suppresses the cost for using the artificial intelligence model. Can be done.
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の全部又は一部は、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を併せ持つ。 Although the present invention has been described above using the embodiments, the technical scope of the present invention is not limited to the scope described in the above embodiments, and various modifications and changes can be made within the scope of the gist. be. For example, all or part of the device can be functionally or physically distributed / integrated in any unit. Also included in the embodiments of the present invention are new embodiments resulting from any combination of the plurality of embodiments. The effect of the new embodiment produced by the combination has the effect of the original embodiment together.
1 情報処理装置
2 顧客端末
11 通信部
12 記憶部
13 人工知能処理部
14 制御部
131 人工知能モデル群
132 出力部
141 情報取得部
142 作成部
143 データ取得部
144 データ出力部
1
Claims (9)
前記選択情報に対応する前記複数の選択モデルを含む人工知能モデルセットを作成する作成部と、
前記人工知能モデルセットに入力する複数の入力データを取得し、取得した前記複数の入力データを前記人工知能モデルセットに入力するデータ取得部と、
前記入力データが入力された前記人工知能モデルセットが出力する出力データを出力するデータ出力部と、
を有する情報処理装置。 An information acquisition unit that acquires selection information for identifying multiple selection models selected from multiple artificial intelligence models with different processing contents, and an information acquisition unit.
A creation unit that creates an artificial intelligence model set including the plurality of selection models corresponding to the selection information, and a creation unit.
A data acquisition unit that acquires a plurality of input data to be input to the artificial intelligence model set and inputs the acquired plurality of input data to the artificial intelligence model set.
A data output unit that outputs output data output by the artificial intelligence model set to which the input data is input, and a data output unit.
Information processing device with.
請求項1に記載の情報処理装置。 The data acquisition unit selects one or more input data to be used by each of the plurality of selection models from the acquired plurality of input data, and inputs the selected one or more input data to each of the plurality of selection models. do,
The information processing apparatus according to claim 1.
請求項1又は2に記載の情報処理装置。 The information acquisition unit presents the plurality of artificial intelligence models to an external device in association with feature information indicating the characteristics of each of the plurality of artificial intelligence models, presents the feature information to the external device, and then presents the feature information to the external device. Obtain the selection information from
The information processing apparatus according to claim 1 or 2.
請求項3に記載の情報処理装置。 The information acquisition unit further acquires the purpose of use of the artificial intelligence model set from the external device, and presents the plurality of artificial intelligence models selected from a plurality of artificial intelligence model candidates based on the purpose of use to the external device. do,
The information processing apparatus according to claim 3.
請求項4に記載の情報処理装置。 Before presenting the plurality of artificial intelligence models to the external device, the information acquisition unit presents a plurality of purpose-of-use candidates, which are candidates for the purpose of use, to the external device, and selects from the plurality of purpose-of-use candidates. To obtain one or more of the above-mentioned purposes of use,
The information processing apparatus according to claim 4.
請求項4又は5に記載の情報処理装置。 The information acquisition department identifies the type of business of the company for which credit risk is specified, the range of sales of the company for which credit risk is specified, the size of the company for which credit risk is specified, or the credit risk. Presenting the plurality of artificial intelligence models to the external device in association with the plurality of feature information having at least one of the different range of locations of the target company.
The information processing apparatus according to claim 4 or 5.
請求項4又は5に記載の情報処理装置。 The information acquisition unit associates the plurality of artificial intelligence models with the plurality of characteristic information having different types of financial assets to be invested, trading conditions of the financial assets to be invested, or at least one of the purposes of investment. Present to an external device,
The information processing apparatus according to claim 4 or 5.
請求項1から7のいずれか一項に記載の情報処理装置。 The creation unit determines a fee for using the artificial intelligence model set based on the plurality of selection models indicated by the selection information.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 7.
それぞれ処理内容が異なる複数の人工知能モデルから選択された複数の選択モデルを特定するための選択情報を取得するステップと、
前記選択情報に対応する前記複数の選択モデルを含む人工知能モデルセットを作成するステップと、
前記人工知能モデルセットに入力する複数の入力データを取得し、取得した前記複数の入力データを前記人工知能モデルセットに入力するステップと、
前記入力データが入力された前記人工知能モデルセットが出力する出力データを出力するステップと、
を有する情報処理方法。
Computer runs,
A step to acquire selection information for identifying a plurality of selection models selected from a plurality of artificial intelligence models having different processing contents, and a step.
A step of creating an artificial intelligence model set including the plurality of selection models corresponding to the selection information, and
A step of acquiring a plurality of input data to be input to the artificial intelligence model set and inputting the acquired plurality of input data to the artificial intelligence model set.
A step of outputting the output data output by the artificial intelligence model set to which the input data is input, and a step of outputting the output data.
Information processing method with.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020106882A JP6963062B1 (en) | 2020-06-22 | 2020-06-22 | Information processing device and information processing method |
PCT/JP2021/001122 WO2021260981A1 (en) | 2020-06-22 | 2021-01-14 | Information processing device and information processing method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020106882A JP6963062B1 (en) | 2020-06-22 | 2020-06-22 | Information processing device and information processing method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP6963062B1 JP6963062B1 (en) | 2021-11-05 |
JP2022002025A true JP2022002025A (en) | 2022-01-06 |
Family
ID=78409757
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020106882A Active JP6963062B1 (en) | 2020-06-22 | 2020-06-22 | Information processing device and information processing method |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6963062B1 (en) |
WO (1) | WO2021260981A1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102499435B1 (en) * | 2022-02-25 | 2023-02-14 | 주식회사 에이젠글로벌 | Method for generating credit evaluation model based on artificial intelligence and apparatus performing the method |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7471602B2 (en) | 2021-01-14 | 2024-04-22 | 株式会社アイビス・キャピタル・パートナーズ | Information processing device and information processing method |
KR102461415B1 (en) * | 2022-02-14 | 2022-11-01 | 주식회사 에이젠글로벌 | Method for credit evaluation based on external data and apparatus for performing the method |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6599065B1 (en) * | 2018-12-26 | 2019-10-30 | connectome.design株式会社 | Machine learning model co-creation system, machine learning model co-creation method, and program |
JP6600856B1 (en) * | 2018-06-27 | 2019-11-06 | 株式会社クロスコンパス | Distribution environment providing system providing distribution environment for artificial intelligence package |
JP2020052514A (en) * | 2018-09-25 | 2020-04-02 | 日本電気株式会社 | Ai (artificial intelligence) execution support device, method, and program |
WO2020100408A1 (en) * | 2018-11-13 | 2020-05-22 | 日本電気株式会社 | Dangerous scene prediction device, dangerous scene prediction method, and dangerous scene prediction program |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017094207A1 (en) * | 2015-11-30 | 2017-06-08 | 日本電気株式会社 | Information processing system, information processing method, and information processing program |
GB2571651B (en) * | 2016-10-21 | 2022-09-21 | Datarobot Inc | Systems for predictive data analytics, and related methods and apparatus |
CN109074607B (en) * | 2017-02-03 | 2022-04-29 | 松下知识产权经营株式会社 | Learned model providing method and learned model providing device |
EP3734519A4 (en) * | 2017-12-26 | 2021-09-15 | Aising Ltd. | PROCESS FOR GENERATING A UNIVERSAL LEARNED MODEL |
JP6989452B2 (en) * | 2018-07-09 | 2022-01-05 | 株式会社シマノ | Creation device, component control device, creation method, component control method, and computer program |
JP6899103B2 (en) * | 2018-09-20 | 2021-07-07 | 株式会社フューチャーアイ | Service provision system and program |
-
2020
- 2020-06-22 JP JP2020106882A patent/JP6963062B1/en active Active
-
2021
- 2021-01-14 WO PCT/JP2021/001122 patent/WO2021260981A1/en active Application Filing
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6600856B1 (en) * | 2018-06-27 | 2019-11-06 | 株式会社クロスコンパス | Distribution environment providing system providing distribution environment for artificial intelligence package |
JP2020052514A (en) * | 2018-09-25 | 2020-04-02 | 日本電気株式会社 | Ai (artificial intelligence) execution support device, method, and program |
WO2020100408A1 (en) * | 2018-11-13 | 2020-05-22 | 日本電気株式会社 | Dangerous scene prediction device, dangerous scene prediction method, and dangerous scene prediction program |
JP6599065B1 (en) * | 2018-12-26 | 2019-10-30 | connectome.design株式会社 | Machine learning model co-creation system, machine learning model co-creation method, and program |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102499435B1 (en) * | 2022-02-25 | 2023-02-14 | 주식회사 에이젠글로벌 | Method for generating credit evaluation model based on artificial intelligence and apparatus performing the method |
WO2023163395A1 (en) * | 2022-02-25 | 2023-08-31 | 주식회사 에이젠글로벌 | Method and apparatus for generating artificial intelligence-based credit evaluation model |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6963062B1 (en) | 2021-11-05 |
WO2021260981A1 (en) | 2021-12-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US7574379B2 (en) | Method and system of using artifacts to identify elements of a component business model | |
Kunda et al. | Applying social-technical approach for COTS selection | |
WO2021260981A1 (en) | Information processing device and information processing method | |
JP2023001377A (en) | Information processing device, method and program | |
US9704168B2 (en) | Method and system for implementing profiles for an enterprise business application | |
WO2008071635A1 (en) | Method and computer program product for modeling an organization | |
WO2003060785A2 (en) | Portal for implementation of multiple software components | |
JP7591175B1 (en) | Information processing system, information processing method, and program | |
Vergidis et al. | An automated optimisation framework for the development of re-configurable business processes: a web services approach | |
JP6732084B1 (en) | Computer program, transmission method and transmission device | |
Tripathi et al. | Exploring processes in small software companies: a systematic review | |
CN117454278A (en) | Method and system for realizing digital rule engine of standard enterprise | |
Lecaros et al. | Selection and modeling of a formal heuristic evaluation process through comparative analysis | |
Wells | Business process re‐engineering implementations using Internet technology | |
JP2015184723A (en) | document creation support system | |
US20140149186A1 (en) | Method and system of using artifacts to identify elements of a component business model | |
EP3690790A1 (en) | Portfolio presentation program, portfolio presentation method, and portfolio presentation device | |
CN113656022B (en) | Software development method and device, computer equipment and storage medium | |
CA2967203A1 (en) | Infeasibility management in e-sourcing systems | |
JP7471602B2 (en) | Information processing device and information processing method | |
US9971978B2 (en) | Event-based data management method and device | |
Waller | Computer systems for distribution planning | |
CN114138675A (en) | Interface test case generation method and device, electronic equipment and storage medium | |
JP7372372B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
CN110309385A (en) | Method and apparatus for generating information |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200625 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210824 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210830 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20211012 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20211014 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6963062 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |