WO2023181321A1 - モデル探索装置、モデル探索方法、及び、記録媒体 - Google Patents

Abstract

モデル探索装置において、タスクリスト出力手段は、タスクの候補を示すタスクリストを出力する。データリスト出力手段は、タスクリストに含まれるタスクの選択を受け取り、選択されたタスクにおいて使用されるデータの候補を示すデータリストを出力する。モデルリスト出力手段は、データリストに含まれるデータの選択を受け取り、選択されたデータを使用するモデルの候補を示すモデルリストを出力する。モデル出力手段は、モデルリストに含まれるモデルの選択を受け取り、選択されたモデルを出力する。

Description

モデル探索装置、モデル探索方法、及び、記録媒体

　本開示は、機械学習モデルの探索に関する。

　近年、様々な分野において、機械学習により得られた予測モデルが利用されている。利用環境において有益な予測を行うためには、対象となるタスクや使用するデータに応じた適切なモデルを選択することが必要となる。特許文献１は、新規に作成するモデルの詳細をユーザが設定する例を記載している。

国際公開ＷＯ２０２０／０８５１１４

　特許文献１では、ユーザは各設定項目に対して独立して入力を行う必要があるため、経験の十分でないユーザにとっては詳細な事項の選択や入力が容易でない場合がある。

　本開示の１つの目的は、ユーザが目的のタスクを実現するためのモデルを容易に探索することが可能なモデル探索装置を提供することにある。

　本開示の一つの観点では、モデル探索装置は、
　タスクの候補を示すタスクリストを出力するタスクリスト出力手段と、
　前記タスクリストに含まれるタスクの選択を受け取り、選択されたタスクにおいて使用されるデータの候補を示すデータリストを出力するデータリスト出力手段と、
　前記データリストに含まれるデータの選択を受け取り、選択されたデータを使用するモデルの候補を示すモデルリストを出力するモデルリスト出力手段と、
　前記モデルリストに含まれるモデルの選択を受け取り、選択されたモデルを出力するモデル出力手段と、
　を備える。

　本開示の他の観点では、モデル探索方法は、
　タスクの候補を示すタスクリストを出力し、
　前記タスクリストに含まれるタスクの選択を受け取り、選択されたタスクにおいて使用されるデータの候補を示すデータリストを出力し、
　前記データリストに含まれるデータの選択を受け取り、選択されたデータを使用するモデルの候補を示すモデルリストを出力し、
　前記モデルリストに含まれるモデルの選択を受け取り、選択されたモデルを出力する。

　本開示のさらに他の観点では、記録媒体は、
　タスクの候補を示すタスクリストを出力し、
　前記タスクリストに含まれるタスクの選択を受け取り、選択されたタスクにおいて使用されるデータの候補を示すデータリストを出力し、
　前記データリストに含まれるデータの選択を受け取り、選択されたデータを使用するモデルの候補を示すモデルリストを出力し、
　前記モデルリストに含まれるモデルの選択を受け取り、選択されたモデル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を記録する。

　本開示によれば、ユーザが目的のタスクを実現するためのモデルを容易に探索することが可能となる。

第１実施形態に係るモデル管理システムの全体構成を示すブロック図である。 第１実施形態のモデル探索装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 第１実施形態のモデル探索装置の機能構成を示すブロック図である。 対応情報の例を示す。 モデル探索画面の例を示す。 モデル探索画面の他の例を示す。 モデル探索装置によるモデル探索処理のフローチャートである。 サーバと端末装置を用いたモデル管理システムの概略構成を示すブロック図である。 第２実施形態のモデル探索装置の機能構成を示すブロック図である。 第２実施形態のモデル探索装置による処理のフローチャートである。

　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、第１実施形態に係るモデル管理システムの全体構成を示すブロック図である。モデル管理システム１は、モデル探索装置１００と、表示装置２と、入力装置３とを備える。モデル探索装置１００は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などのコンピュータにより構成される。表示装置２は、例えば液晶表示装置などであり、モデル探索装置１００が生成したモデル探索画面を表示する。入力装置３は、例えばマウス、キーボードなどであり、ユーザがモデルの探索時に必要な入力や選択を行うために使用される。

　まず、モデル探索装置１００の動作を概略的に説明する。モデル探索装置１００は、各種の機械学習モデルを記憶している。この機械学習モデルは、一例として、既に学習済みのモデルを含む。この機械学習モデルは、他の一例として、学習済みでないモデルを含んでも良い。また、この機械学習モデルは、学習済みのモデルと学習済みでないモデルの両方を含んでいても良い。なお、学習済みでないモデルとは、例えば、ハイパーパラメータを設定してある未学習のモデル、パラメータをある程度学習してあるモデルなどを含む。

　また、モデル探索装置１００は、現実環境で取得された各種のデータ（以下、「実データ」とも呼ぶ。）を記憶している。ユーザは、モデル探索装置１００を用いて、目的のタスクに適したモデルを探索する。具体的に、モデル探索装置１００は、ユーザに対して、まずタスクの候補を示すリスト（以下、「タスクリスト」とも呼ぶ。）を提示する。ユーザがタスクリストから目的のタスクを選択すると、モデル探索装置１００は、そのタスクに使用するデータの候補を示すリスト（以下、「データリスト」とも呼ぶ。）を提示する。ユーザがデータリストからデータを選択すると、モデル探索装置１００は、選択されたデータに適したモデルの候補を示すリスト（以下、「モデルリスト」とも呼ぶ。）をユーザに提示する。ユーザは提示されたモデルリストから適切なモデルを選択することにより、目的のタスクに適したモデルを決定することができる。その後、ユーザは、決定したモデルに関するデータをモデル管理システムから取得し、実運用に供することができる。

　なお、機械学習モデルとは、説明変数と目的変数の関係を表す情報である。機械学習モデルは、例えば、説明変数に基づいて目的とする変数を算出することにより推定対象の結果を推定するためのコンポーネントである。機械学習モデルは、既に目的変数の値が得られている学習用データと任意のパラメータとを入力として、学習アルゴリズムを実行することにより生成される。機械学習モデルは、例えば、入力ｘを正解ｙに写像する関数ｃにより表されてもよい。機械学習モデルは、推定対象の数値を推定するものであってもよいし、推定対象のラベルを推定するものであってもよい。機械学習モデルは、目的変数の確率分布を記述する変数を出力してもよい。機械学習モデルは、「学習モデル」、「分析モデル」、「ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）モデル」、「学習済みモデル」、「推論モデル」、または「予測式」などと記載されることもある。ここで、説明変数とは、機械学習モデルにおいて入力として用いられる変数である。説明変数は、「特徴量」または「特徴」などと記載されることがある。

　また、タスクとは、機械学習モデルにおいて、問題や質問、および利用可能なデータに基づいて行われる予測または推論の種類を指す。例えば、分類タスクとはデータをカテゴリに割り当てることを指し、クラスター化タスクとは類似性に従ってデータをグループ化することを指す。なお、本実施形態におけるタスクの具体例は後述する。

　［ハードウェア構成］
　図２は、モデル探索装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。図示のように、モデル探索装置１００は、インタフェース（Ｉ／Ｆ）１１１と、プロセッサ１１２と、メモリ１１３と、記録媒体１１４と、データベース（ＤＢ）１１５と、を備える。

　Ｉ／Ｆ１１１は、外部装置との間でデータの入出力を行う。具体的に、ユーザが入力装置３を用いて入力した指示や選択は、Ｉ／Ｆ１１１を通じてモデル探索装置１００に入力される。また、モデル探索装置１００が生成したタスク、データ及びモデルのリストを含むモデル選択画面のデータは、Ｉ／Ｆ１１１を通じて表示装置２へ出力される。

　プロセッサ１１２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などのコンピュータであり、予め用意されたプログラムを実行することによりモデル探索装置１００の全体を制御する。なお、プロセッサ１１２は、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＴＰＵ（Ｔｅｎｓｏｒ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、量子プロセッサまたはＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）であってもよい。プロセッサ１１２は、後述するモデル探索処理を実行する。

　メモリ１１３は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）などにより構成される。メモリ１１３は、プロセッサ１１２による各種の処理の実行中に作業メモリとしても使用される。

　記録媒体１１４は、ディスク状記録媒体、半導体メモリなどの不揮発性で非一時的な記録媒体であり、モデル探索装置１００に対して着脱可能に構成される。記録媒体１１４は、プロセッサ１１２が実行する各種のプログラムを記録している。モデル探索装置１００が各種の処理を実行する際には、記録媒体１１４に記録されているプログラムがメモリ１１３にロードされ、プロセッサ１１２により実行される。

　ＤＢ１１５は、予め用意されたモデル、現実環境において得られた各種の実データなどを記憶する。また、ＤＢ１１５は、各学習済みのモデルの訓練に用いた訓練データや、評価に用いた評価データなどを記憶してもよい。

　（機能構成）
　図３は、第１実施形態のモデル探索装置１００の機能構成を示すブロック図である。モデル探索装置１００は、機能的には、データ記憶部１２１と、モデル記憶部１２２と、モデル探索部１２３とを備える。

　データ記憶部１２１は、現実環境で得られた各種の実データを記憶する。具体的に、実データとしては、画像データ、自然言語データ、テーブルデータ、時系列データなどの各種のデータが記憶される。なお、データ記憶部１２１は、いわゆるオープンデータや、学習済みモデルの学習に用いた訓練モデルや評価モデルを記憶してよい。また、データ記憶部１２１は、記憶されている各データに関する属性情報も記憶している。属性情報は、例えば、そのデータの種類や構造、そのデータが有する説明変数、そのデータが取得された日時などの情報を含む。

　モデル記憶部１２２は、各種のアルゴリズムによる学習済みの機械学習モデルを記憶している。例えば、モデル記憶部１２２は、決定木モデル、ＦＡＢ推論（Ｆａｃｔｏｒｉｚｅｄ　Ａｓｙｍｐｔｏｔｉｃ　Ｂａｙｅｓｉａｎ　Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ）を利用した区分線形モデル、ニューラルネットワークなどの機械学習モデルを記憶している。なお、ＦＡＢ推論を利用した区分線形モデルの手法は、例えば米国公開特許ＵＳ２０１４／０２２２７４１Ａ１号公報等に開示されている。

　また、モデル記憶部１２２は、タスクと、データと、モデルとの対応を示す対応情報を記憶している。対応情報は、例えば、あるタスクＡを実行する場合にはデータＢが使用され、データＢを処理するモデルとしてはモデルＣがある、という具合に、タスクとデータとモデルの対応関係を示す情報である。

　図４は、対応情報の一例を示す。この例では、それぞれ複数のタスク、データ、モデルが用意されており、それらの対応関係の一部が点線により示されている。例えば、分類タスクに属する顔認識のタスクには画像データが使用でき、その場合の画像データはニューラルネットワークのモデルで処理できることが示されている。また、回帰のタスクには時系列データが使用でき、その場合の時系列データは決定木モデルで処理できることが示されている。このように、モデル記憶部１２２には、記憶されているモデルに関して、各モデルで使用するデータや各モデルが実行可能なタスクの情報が予め記憶されている。

　また、モデル記憶部１２２は、さらに各モデルについて属性情報を記憶している。属性情報とは、例えば、各モデルに関連する関連モデルの情報、各モデルの生成日時又は更新日時の情報などを含む。関連モデルの情報は、例えば、元モデルであるか、更新後のモデルであるかの情報や、同一モデルのバージョン情報などを含む。

　モデル探索部１２３は、ユーザの入力に基づいて、モデル記憶部１２２に記憶されているモデルを探索する。ユーザは、目的のタスクと使用データとを入力することにより、使用データを用いて目的のタスクを実現するために適切なモデルを探索する。具体的に、モデル探索部１２３は、モデル探索画面を生成して表示装置２に表示させる。そして、モデル探索部１２３は、モデル探索画面を見てユーザが行った入力や選択に基づいて、データ記憶部１２１及びモデル記憶部１２２を参照し、ユーザの入力に対して適切なモデルの候補を提示する。モデル探索部１２３は、図４に例示した対応情報を参照し、ユーザの選択したタスクやデータに適したモデルを抽出し、モデルリストとしてモデル探索画面に表示する。

　図５は、モデル探索画面の一例を示す。モデル探索画面４０は、タスク欄４１と、データ欄４２と、モデル欄４３とを備える。モデル探索画面４０は、基本的にタスク、データ、モデルの順にユーザの選択を受け付けるように設計されている。なお、初期状態では、タスク欄４１にはデフォルトのリストが表示されているが、データ欄４２及びモデル欄４３は空欄となっている。

　なお、モデル探索画面４０の表示順は図５の例に限定されない。例えば、モデル探索画面４０は、先にデータ欄４２またはモデル欄４３を表示し、ユーザの選択を受け付けるように設計されていてもよい。

　タスク欄４１には、機械学習モデルを用いて実現可能な複数のタスクのリストが表示される。表示された各タスクは、タスクの候補に相当する。図５の例では、大分類のタスクとして「分類」、「回帰」、「予兆検知」、「物体認識」が挙げられ、それぞれについて小分類のタスクが挙げられている。

　また、タスク欄４１には、並び替えボタン４１ａが表示される。並べ替えボタン４１ａは、タスク欄４１に表示されたタスクの表示順を並び替えるためのボタンである。ユーザは、並べ替えボタン４１ａを操作し、例えば、５０音順、アルファベット順などの表示順を選択することにより、タスク欄４１におけるタスクの表示順を変更することができる。

　また、タスク欄４１には、絞り込みボタン４１ｂが表示される。絞りこみボタン４１ｂは、タスク欄４１に表示されたタスクを特定の分類のものに絞り込むためのボタンである。ユーザは、絞り込みボタン４１ｂを操作し、大分類のタスクのいずれかを選択することにより、タスク欄４１に表示されるタスクを特定の大分類のタスクに絞り込むことができる。例えば、ユーザが絞り込みボタン４１ｂを操作して「回帰」を選択すると、タスク欄４１には「回帰」のタスクのみが表示される。

　また、タスク欄４１にはＯＫボタン４１ｃが表示される。ＯＫボタン４１ｃは、タスク欄４１に関するユーザの選択を確定させるためのボタンである。ユーザは、カーソルＣを移動するなどして、表示されたタスクのリストから目的のタスクを選択する。図５の例では、ユーザが選択中のタスク「需要予測」を下線で示している。ユーザは、ＯＫボタン４１ｃを押すことにより、タスクの選択を確定させる。

　ユーザがタスク欄４１から目的のタスクを選択し、ＯＫボタン４１ｃを押して選択を確定させると、データ欄４２にデータのリストが表示される。ここで表示されるデータのリストは、ユーザがタスク欄４１で選択したタスクに対応するデータのリストとなる。具体的には、モデル探索部１２３は、前述の対応情報を参照して、ユーザが選択したタスクに対応するデータの種類を特定し、その種類に該当し、かつ、前記データ記憶部１２１に実際に記憶されているデータを抽出してデータのリストを作成する。これにより、ユーザは、実際にデータ記憶部１２１に登録されているデータを使用するモデルを探索することができる。図５の例では、ユーザがタスク欄４１でタスク「需要予測」を選択したので、データ欄４２には需要予測で使用されるデータのリストが表示されている。データ欄４２にリスト表示される各データは、データの候補に相当する。

　データ欄４２にも並べ替えボタン４２ａと絞り込みボタン４２ｂが表示される。ユーザは、並べ替えボタン４２ａを操作することにより、データ欄４２に表示されているデータの表示順を変更することができる。例えば、ユーザは、データの表示順を、データの日時順、データの新旧の順、データの種類の順などに変更することができる。

　また、ユーザは、絞り込みボタン４２ｂを操作することにより、データ欄４２に表示されているデータの絞り込みを行うことができる。例えば、ユーザは、データの期間を指定することにより、データの絞り込みを行うことができる。また、例えば、画像データ、テーブルデータ、時系列データなど、異なる種類のデータが表示されている場合には、ユーザはデータの種類を指定して絞り込みを行うことができる。

　さらに、データ欄４２には、データ毎に用意された属性情報を表示させることができる。例えば、図５の例のように、ユーザが「Ｄａｔａ２０２１０４」のデータを選択すると、そのデータの属性情報４２ｄが吹き出しなどの形態で追加情報として表示される。よって、ユーザは、各データの属性情報などを確認した上でデータを選択することができる。

　データ欄４２にもＯＫボタン４２ｃが設けられており、ユーザは、カーソルＣなどでリスト中のデータを選択した後、ＯＫボタン４２ｃを押すことにより、その選択を確定させる。

　ユーザがデータ欄４２からデータを選択し、ＯＫボタン４２ｃを押して選択を確定させると、モデル欄４３にモデルのリストが表示される。ここで表示されるモデルのリストは、ユーザがデータ欄４２で選択したデータを使用するモデルのリストとなる。ここで、ユーザが選択したデータを使用するモデルは、一例として、ユーザが選択したデータに対して適用可能なモデルを含む。ユーザが選択したデータを使用するモデルは、他の一例として、ユーザが選択したデータで訓練されたモデルを含んでも良い。また、ユーザが選択したデータを使用するモデルは、ユーザが選択したデータに対して適用可能なモデルと、ユーザが選択したデータで訓練されたモデルの両方を含んでも良い。

　具体的には、モデル探索部１２３は、前述の対応情報を参照して、ユーザが選択したデータに対応し、かつ、モデル記憶部１２２に実際に記憶されているモデルを抽出してモデルのリストを作成する。これにより、ユーザは、実際にモデル記憶部１２２に登録されているモデル、即ち、直ちに利用可能なモデルを探索することができる。図５の例では、ユーザがデータ欄４２で「Ｄａｔａ２０２１０４」のデータを選択しており、モデル欄４３にはそのデータを使用するモデルのリストが表示されている。モデル欄４３にリスト表示される各モデルは、モデルの候補に相当する。

　モデル欄４３にも並べ替えボタン４３ａと絞り込みボタン４３ｂが表示される。ユーザは、並べ替えボタン４３ａを操作することにより、モデル欄４３に表示されているモデルの表示順を変更することができる。例えば、ユーザは、モデルの表示順を、モデルの新旧の順（バージョン順や更新日順）に変更することができる。また、モデル記憶部１２２には、属性情報として各モデルの属性、具体的には、精度、解釈性、公平性、運用コストなどの特性が記憶されている。よって、ユーザは、これらの属性に基づいてモデルを並べ替えることができる。

　また、ユーザは、絞り込みボタン４３ｂを操作することにより、モデル欄４３に表示されているモデルの絞り込みを行うことができる。例えば、ユーザは、モデルの新旧（バージョンや更新された時期）を指定することにより、モデルの絞り込みを行うことができる。また、ユーザは、上記のように、ユーザは、精度、解釈性、公平性、運用コストなどの属性に基づいてモデルを絞り込むことができる。ここで、「精度」とは、モデルの出力が正しい確率を示す。「解釈性」とは、モデルによる予測や推論の根拠を説明できること、人間が理解できることを言う。「公平性」とは、モデルによる予測や推論に、対象の特徴に基づく偏りが無いことを言う。「運用コスト」とは、モデルを用いて実際の運用を行う場合に必要となるコストを言う。

　さらに、モデル欄４３には、モデル毎に用意された属性情報を表示させることができる。例えば、図５の例のようにユーザがモデル「ＬＧＢＭ」を選択すると、そのモデルの属性情報４３ｄが吹き出しなどの形態で追加情報として表示される。よって、ユーザは、各モデルの属性情報などを確認した上でモデルを選択することができる。なお、ユーザがモデルを選択した場合に、追加情報として、そのモデルの関連モデルなどを表示してもよい。図６は、ユーザが選択したモデル「ＬＧＢＭ」に対する関連モデルを示す追加情報４３ｅを表示した例を示している。関連モデルは、ユーザが選択したモデルに対して後方互換性調整を行ったモデルや、そのモデルの新旧バージョンのモデルなどを含む。

　モデル欄４３にもＯＫボタン４３ｃが設けられており、ユーザは、カーソルＣなどでリスト中のモデルを選択した後、ＯＫボタン４３ｃを押すことにより、その選択を確定させることができる。

　なお、上記の例では、ユーザがカーソルＣを用いてデータやモデルを選択したときに追加情報が表示され、ユーザがＯＫボタン４２ｃ又は４３ｃを押したときにその選択が確定している。その代わりに、モデル探索画面にＯＫボタンを表示せず、ユーザがカーソルＣをデータやモデルの文字に重ねた（いわゆるマウスオーバーした）ときに追加情報が表示され、ユーザがデータやモデルを選択したときにその選択が確定するようにしてもよい。

　このように、本実施形態のモデル探索画面によれば、ユーザは、目的のタスク、使用するデータの順に選択を行い、ユーザの選択に対応するデータ、モデルの候補がリスト表示される。よって、ユーザは目的のタスクに適したモデルを効率的に探索することができる。また、タスクやデータを選択することにより、それらに適したモデルの候補がリスト表示されるので、モデルに対する知識の浅いユーザでも、目的のタスク及び取得済みの実データに適したモデルを容易に探索することができる。

　［モデル探索処理］
　次に、モデル探索装置１００により実行されるモデル探索処理について説明する。図７は、モデル探索処理のフローチャートである。この処理は、図２に示すプロセッサ１１２が予め用意されたプログラムを実行し、主としてモデル探索部１２３として動作することにより実現される。

　まず、モデル探索部１２３は、表示装置２にモデル探索画面の初期画面を表示する（ステップＳ１０）。なお、初期画面では、モデル探索部１２３は、タスク欄４１にデフォルトのタスクリストを表示し、データ欄４２及びモデル欄４３を空欄とする。

　次に、モデル探索部１２３は、ユーザがタスクを選択したか否かを判定する（ステップＳ１１）。なお、この場合のタスクの選択は、ユーザがＯＫボタン４１ｃを押すなどして選択を確定させたものを指す。タスクが選択されていない場合（ステップＳ１１：Ｎｏ）、モデル探索部１２３はユーザによる選択を待つ。一方、タスクが選択された場合（ステップＳ１１：Ｙｅｓ）、モデル探索部１２３は、先に述べた対応情報及びデータ記憶部１２１を参照し、選択されたタスクに対応するデータのリストをモデル探索画面に表示する（ステップＳ１２）。

　次に、モデル探索部１２３は、ユーザがデータを選択したか否かを判定する（ステップＳ１３）。なお、この場合のデータの選択は、ユーザがＯＫボタン４２ｃを押すなどして選択を確定させたものを指す。データが選択されていない場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）、モデル探索部１２３はユーザによる選択を待つ。一方、データが選択された場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、モデル探索部１２３は、先に述べた対応情報及びモデル記憶部１２２を参照し、選択されたデータに対応するモデルのリストをモデル探索画面に表示する（ステップＳ１４）。

　次に、モデル探索部１２３は、ユーザがモデルを選択したか否かを判定する（ステップＳ１５）。なお、この場合のモデルの選択は、ユーザがＯＫボタン４３ｃを押すなどして選択を確定させたものを指す。モデルが選択されていない場合（ステップＳ１５：Ｎｏ）、モデル探索部１２３はユーザによる選択を待つ。一方、モデルが選択された場合（ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、モデル探索部１２３は、ユーザが選択したモデルを探索結果として決定し（ステップＳ１６）、処理を終了する。

　なお、モデル探索部１２３は、ユーザがモデルの選択を確定させるまでは、タスク及びデータの変更を受け付ける。これにより、ユーザは、タスクやデータの選択を変更して様々なパターンを確認し、最適なモデルを見つけることができる。また、ユーザは、決定したモデルに使用するデータをデータ記憶部１２１から取得し、決定したモデルをモデル記憶部１２２から取得することにより、目的のタスクに使用するデータ及びモデルを用意することができる。

　［変形例］
　上記の実施形態では、モデル探索装置１００をＰＣなどの独立した装置として構成しているが、その代わりに、モデル生成装置をサーバと端末装置により構成してもよい。図８は、サーバと端末装置を用いたモデル管理システム１ｘの概略構成を示すブロック図である。図８において、サーバ１００ｘは、図３に示すモデル探索装置１００の構成を備える。また、ユーザが使用する端末装置７の表示装置２ｘ及び入力装置３ｘを、図３に示す表示装置２及び入力装置３として使用する。

　＜第２実施形態＞
　図９は、第２実施形態のモデル探索装置７０の機能構成を示すブロック図である。モデル探索装置７０は、タスクリスト出力手段７１と、データリスト出力手段７２と、モデルリスト出力手段７３と、モデル出力手段７４と、を備える。

　図１０は、第２実施形態のモデル探索装置７０による処理のフローチャートである。タスクリスト出力手段７１は、タスクの候補を示すタスクリストを出力する（ステップＳ７１）。データリスト出力手段７２は、タスクリストに含まれるタスクの選択を受け取り、選択されたタスクにおいて使用されるデータの候補を示すデータリストを出力する（ステップＳ７２）。モデルリスト出力手段７３は、データリストに含まれるデータの選択を受け取り、選択されたデータを使用するモデルの候補を示すモデルリストを出力する（ステップＳ７３）。モデル出力手段７４は、モデルリストに含まれるモデルの選択を受け取り、選択されたモデルを出力する（ステップＳ７４）。

　第２実施形態のモデル探索装置７０によれば、ユーザが目的のタスクを実現するためのモデルを容易に探索することが可能となる。

　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

　（付記１）
　タスクの候補を示すタスクリストを出力するタスクリスト出力手段と、
　前記タスクリストに含まれるタスクの選択を受け取り、選択されたタスクにおいて使用されるデータの候補を示すデータリストを出力するデータリスト出力手段と、
　前記データリストに含まれるデータの選択を受け取り、選択されたデータを使用するモデルの候補を示すモデルリストを出力するモデルリスト出力手段と、
　前記モデルリストに含まれるモデルの選択を受け取り、選択されたモデルを出力するモデル出力手段と、
　を備えるモデル探索装置。

　（付記２）
　前記データリスト出力手段は、ユーザによる指示に基づいて、前記データリストにおけるデータの順序の並び替え、又は、前記データリストにおけるデータの絞り込みを行う付記１に記載のモデル探索装置。

　（付記３）
　前記データリストは、当該データリストに含まれるデータに関する属性情報を含む付記１又は２に記載のモデル探索装置。

　（付記４）
　前記モデルリスト出力手段は、ユーザによる指示に基づいて、前記モデルリストにおけるモデルの順序の並び替え、又は、前記モデルリストにおけるモデルの絞り込みを行う付記１乃至３のいずれか一項に記載のモデル探索装置。

　（付記５）
　前記モデルリスト出力手段は、前記モデルの精度、解釈性、公平性、及び、運用コストの少なくとも１つに基づいて、前記並び替え又は前記絞り込みを行う付記４に記載のモデル探索装置。

　（付記６）
　前記モデルリストは、当該モデルリストに含まれるモデルに関する属性情報を含む付記１乃至５のいずれか一項に記載のモデル探索装置。

　（付記７）
　前記モデルリストは、当該モデルリストに含まれるモデルと関連のある関連モデルを含む付記１乃至６のいずれか一項に記載のモデル探索装置。

　（付記８）
　前記データリストは、データ記憶部に記憶されている実データを含む付記１乃至７のいずれか一項に記載のモデル探索装置。

　（付記９）
　タスクの候補を示すタスクリストを出力し、
　前記タスクリストに含まれるタスクの選択を受け取り、選択されたタスクにおいて使用されるデータの候補を示すデータリストを出力し、
　前記データリストに含まれるデータの選択を受け取り、選択されたデータを使用するモデルの候補を示すモデルリストを出力し、
　前記モデルリストに含まれるモデルの選択を受け取り、選択されたモデルを出力するモデル探索方法。

　（付記１０）
　タスクの候補を示すタスクリストを出力し、
　前記タスクリストに含まれるタスクの選択を受け取り、選択されたタスクにおいて使用されるデータの候補を示すデータリストを出力し、
　前記データリストに含まれるデータの選択を受け取り、選択されたデータを使用するモデルの候補を示すモデルリストを出力し、
　前記モデルリストに含まれるモデルの選択を受け取り、選択されたモデル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を記録した記録媒体。

　以上、実施形態及び実施例を参照して本開示を説明したが、本開示は上記実施形態及び実施例に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

　
　１、１ｘ　モデル管理システム
　２、２ｘ　表示装置
　３、３ｘ　入力装置
　７　端末装置
　１００　モデル探索装置
　１１２　プロセッサ
　１２１　データ記憶部
　１２２　モデル記憶部
　１２３　モデル探索部

Claims (10)

1. 　タスクの候補を示すタスクリストを出力するタスクリスト出力手段と、
   　前記タスクリストに含まれるタスクの選択を受け取り、選択されたタスクにおいて使用されるデータの候補を示すデータリストを出力するデータリスト出力手段と、
   　前記データリストに含まれるデータの選択を受け取り、選択されたデータを使用するモデルの候補を示すモデルリストを出力するモデルリスト出力手段と、
   　前記モデルリストに含まれるモデルの選択を受け取り、選択されたモデルを出力するモデル出力手段と、
   　を備えるモデル探索装置。
2. 　前記データリスト出力手段は、ユーザによる指示に基づいて、前記データリストにおけるデータの順序の並び替え、又は、前記データリストにおけるデータの絞り込みを行う請求項１に記載のモデル探索装置。
3. 　前記データリストは、当該データリストに含まれるデータに関する属性情報を含む請求項１又は２に記載のモデル探索装置。
4. 　前記モデルリスト出力手段は、ユーザによる指示に基づいて、前記モデルリストにおけるモデルの順序の並び替え、又は、前記モデルリストにおけるモデルの絞り込みを行う請求項１乃至３のいずれか一項に記載のモデル探索装置。
5. 　前記モデルリスト出力手段は、前記モデルの精度、解釈性、公平性、及び、運用コストの少なくとも１つに基づいて、前記並び替え又は前記絞り込みを行う請求項４に記載のモデル探索装置。
6. 　前記モデルリストは、当該モデルリストに含まれるモデルに関する属性情報を含む請求項１乃至５のいずれか一項に記載のモデル探索装置。
7. 　前記モデルリストは、当該モデルリストに含まれるモデルと関連のある関連モデルを含む請求項１乃至６のいずれか一項に記載のモデル探索装置。
8. 　前記データリストは、データ記憶部に記憶されている実データを含む請求項１乃至７のいずれか一項に記載のモデル探索装置。
9. 　タスクの候補を示すタスクリストを出力し、
   　前記タスクリストに含まれるタスクの選択を受け取り、選択されたタスクにおいて使用されるデータの候補を示すデータリストを出力し、
   　前記データリストに含まれるデータの選択を受け取り、選択されたデータを使用するモデルの候補を示すモデルリストを出力し、
   　前記モデルリストに含まれるモデルの選択を受け取り、選択されたモデルを出力するモデル探索方法。
10. 　タスクの候補を示すタスクリストを出力し、
    　前記タスクリストに含まれるタスクの選択を受け取り、選択されたタスクにおいて使用されるデータの候補を示すデータリストを出力し、
    　前記データリストに含まれるデータの選択を受け取り、選択されたデータを使用するモデルの候補を示すモデルリストを出力し、
    　前記モデルリストに含まれるモデルの選択を受け取り、選択されたモデル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を記録した記録媒体。

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