JP6592731B2

JP6592731B2 - 自律型システム

Info

Publication number: JP6592731B2
Application number: JP2018013697A
Authority: JP
Inventors: 孝博坂井; 毅雄印具; 算哉守山
Original assignee: ツバイソ株式会社
Priority date: 2018-01-30
Filing date: 2018-01-30
Publication date: 2019-10-23
Anticipated expiration: 2038-01-30
Also published as: JP2019133312A

Description

本発明は、企業の業務を効率化する自律型システムに関する。

従来、企業の業務を改善するシステムが種々提案されている。

たとえば、特許文献１では製品のライフサイクルにおける環境負荷情報を統計処理して環境負荷の大きさを勘案して環境投資をする環境経営システムが開示されている。

特許文献２には製造最適化のために製造機器上のセンサからのデータを分析して製造最適化のためのプラットフォームとなるコンピュータシステムが開示されている。

特許文献３に開示されるシステムの傾向分析装置では、システムの透明性を高めるためにコンピュータ装置の動作記録を解析して人間に分かりやすく翻訳する仕組みが提案されている。

特開２００２−９９７１２特開２０１５−２２５６４８特開２０１７−４９９６２

しかしながら特許文献１に開示される環境経営システムは予め定めたフローに従って案件が処理されるので法規制や環境問題の知見が日々更新される状況では得られる結果の最適性に疑問が生じるという問題点が有る。

また、特許文献２に開示される製造最適化のプラットフォームでは、製造機器上のセンサからの情報をクラウドサーバへ送って処理するがその処理は固定化されており環境の変化を踏まえると製造最適化の効果の持続に問題が残る。

特許文献３に開示されるシステムの傾向分析装置では、システムの透明性を高めるためにコンピュータ装置の動作記録を解析して人間に分かりやすく翻訳する仕組みが提案されているが、コンピュータ内部で使用されるコードやバイナリデータを自然言語へ翻訳する処理装置が別途必要になるという問題がある。

そこでこの発明の目的は上述した事情に鑑みてシステム自身が情報を処理する中で学習して進化することで常に最適な処理環境を生成する自律システムを提供することである。

また、この発明の別の目的はシステムが行う処理の透明性を確保できるような自律システムを供することである。

本発明に係る自律型システムは、企業活動に係る情報を格納する知識ベースから提供される知識に基づいて企業活動を支える自律型システムであって、システム生成エンジンと、機能エージェントと、学習エンジンと、知識ベースと、監視エージェントと、を備え、前記システム生成エンジンが、ユーザの要求に沿って前記知識ベースに、機能エージェント，監視エージェント及び学習エンジンの生成、設定の情報を初期設定するとともに、初期設定された前記知識ベースの情報に基づいて企業活動に必要な資金の管理や人の管理に対応して機能毎に分割される前記機能エージェント、フォレンジック機能を実現するとともに深層学習を行いその分析・判定機能を向上させる前記監視エージェント及び前記学習エンジンを生成・設定し、前記学習エンジンが、前記企業活動において発生する情報から学習して獲得した新たな知識を前記知識ベースへ格納するとともに初期設定された知識を変更し、前記知識ベースが、システム内にて使用される用語、概念の定義を保存する辞書（ディクショナリー）と、前記用語、前記概念に関連する情報のデータベースであるリポジトリと、トランザクションの処理方法を定義し辞書で使われるタグの属性を前記リポジトリへ蓄えてデータの活用を容易にするルールベースと、前記自律型システムで扱う取引の履歴を記録するトランザクションジャーナルと、を備え、ニューラルネットワークにより前記自律型システム内の情報に基づいて機械学習及び深層学習を行う前記学習エンジンから知識を受け取り、前記監視エージェントが、前記知識ベースの知識に基づいて業務遂行に必要な環境をユーザへ提供する自律システムの処理に不具合が生じないように処理の内容及び前記知識ベースの知識についてシステムの動作を監視するとともに、外部システムについてはそれに接続されるエージェントを通じてサンプリングデータを取得して監視を行うことを特徴とする自律型システムである。

本発明に係る自律型システムは、企業活動に係る情報を格納する知識ベースから提供される知識に基づいて企業活動を支える自律型システムであって、システム生成エンジンと、機能エージェントと、学習エンジンと、知識ベースと、監視エージェントと、を備え、前記システム生成エンジンが、ユーザの要求に沿って前記知識ベースに、機能エージェント，監視エージェント及び学習エンジンの生成、設定の情報を初期設定するとともに、初期設定された前記知識ベースの情報に基づいて企業活動に必要な資金の管理や人の管理に対応して機能毎に分割される前記機能エージェント、フォレンジック機能を実現するとともに深層学習を行いその分析・判定機能を向上させる前記監視エージェント及び前記学習エンジンを生成・設定し、前記学習エンジンが、前記企業活動において発生する情報から学習して獲得した新たな知識を前記知識ベースへ格納するとともに初期設定された知識を変更し、前記知識ベースが、システム内にて使用される用語、概念の定義を保存する辞書（ディクショナリー）と、前記用語、前記概念に関連する情報のデータベースであるリポジトリと、トランザクションの処理方法を定義し辞書で使われるタグの属性を前記リポジトリへ蓄えてデータの活用を容易にするルールベースと、前記自律型システムで扱う取引の履歴を記録するトランザクションジャーナルと、を備え、ニューラルネットワークにより前記自律型システム内の情報に基づいて機械学習及び深層学習を行う前記学習エンジンから知識を受け取り、前記監視エージェントが、前記知識ベースの知識に基づいて業務遂行に必要な環境をユーザへ提供する自律システムの処理に不具合が生じないように処理の内容及び前記知識ベースの知識についてシステムの動作を監視するとともに、外部システムについてはそれに接続されるエージェントを通じてサンプリングデータを取得して監視を行うので、企業活動の進展に応じてシステムが成長して常に最新の処理環境を提供する。

本発明の自律型システムは、知識ベースのデータモデルが人間と機械の双方が一義に理解可能な言語仕様で記述され、表現されることを特徴とする。

本発明の自律型システムは、前記知識ベースのデータモデルが人間と機械の双方が一義に理解可能な言語仕様で記述され、表現されるのでシステムの処理内容を人間が容易に監視し、機械と対話することができることからシステム内部状態の透明性が担保される。

自律システムの説明図である。知識ベースの説明図である。知識ベースのデータ構造の説明図である。自律システムの企業における利用の態様の説明図である。従来の企業システム利用の態様の説明図である。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。図１は自律システムを構成する要素の関係図で、先ずシステム生成エンジン６により知識ベース２がユーザからの要求に沿って初期設定される。初期設定される情報の中に自律システムの要素である機能エージェント５、監視エージェント４、学習エンジン３の生成、設定の情報が含まれる。自律システムの各要素は知識ベース２の情報に基づいて生成、設定される。

企業情報から学習する学習エンジン３が学習で獲得した新たな知識を自律システムの中核となる知識ベース（ナレッジベース）２へ格納し初期設定されたデータを変更する。ナレッジベース２へ蓄えられる知識は時々刻々改善されるのでナレッジベース２の知識に基づいて行われる自律システムの処理の信頼性が担保される。

学習エンジン３はニューラルネットワークを備え４層までの機械学習エンジンとそれ以上の深層学習エンジンを備える。機械学習エンジンには、人間が企業活動における常識を情報として入力する。システムが作動すると学習エンジン３は企業情報から学習して得られた知識を知識ベース２へ格納する。その際、学習の方向性は外部から人間が与えることが多い。具体的には、時間短縮、省力化、コスト削減などの目的に向けての学習が行われる。学習エンジンの継続的でリアルタイムな学習により得られる知識によって知識ベースは常に進化し業務の精度、効率性、客観性、合理性、適時性などの向上が図られる。知識ベースに蓄えられた経験知識は機能エージェントを介して出来事の可否を問い合わせることができその結果に基づいて通知、拒否、修正予測などを行うことができる。このように知識ベースを活用することで従来人が行っていた提携処理が自動的に精度よく効率的に行われオぺーレーションの最適化を図れる。

自律システムは知識ベースの知識に基づいて業務遂行に必要な環境をユーザへ提供する。その処理に不具合が生じないように処理の内容及び知識ベース２の知識について監視エージェント４がシステムの全体を監視することでシステムが原因となる不具合の防止を図るフォレンシック機能を果たす。この監視エージェントもシステム生成エンジン３により生成される。

自律システムの中核となる知識ベース２の構成を図２に示す。知識ベース２は学習エンジン３から知識を受け取る。知識ベース２は辞書、リポジトリ、ルールベース、トランザクションジャーナルの４つの要素からなる。

辞書には、検索対象となる目印のタグの下に自律システムの運用に必要なデータが保存される。また、辞書で使われるタグの属性をリポジトリへ蓄えてデータの活用を容易にする。ルールベースは知識ベースへ蓄えられるデータの形式を定義することでデータの一義性及び処理性を高める。また、ルールベースはトランザクション処理のフォーマットも規定する。知識ベースは自律システムで行われる取引の履歴を蓄えるトランザクションジャーナルを含む。

知識ベースのデータは主語・述語・目的語で表現可能なＲＤＦ（Resource Description Framework）上に構築されるＯＷＬ（Web Ontology Language）で記述される。この表現は一義的であり人間とコンピュータの双方が理解可能な人間・機械双方理解言語である。出願人はこれをツバイソスクリプトとして自律システム内で使用している。

図３を用いてツバイソスクリプトの説明を行う。図３は知識ベースのデータモデルを記載したものでＯＷＬを用いて定義されている。トランザクションは複式簿記の様式でシステムを通過する取引を認識して蓄える。データは図に示すように辞書（Dictionary）又は取引帖（Transaction）の何れかに属する。ここで、辞書には用語、概念の定義が記述される。また取引帖には自律システムで発生する取引が記述される。

取引帖には銀行取引（Bank Transaction)，注文（Order)，日誌（Journal)など多様な取引が含まれる。また、辞書はマスターの下に管理目的に応じてスタッフ、部署、などの要素を増やすことができる。

自律システムはクラウドのコンピュータ上に生成されることで多方面からの利用が可能になる。図4に自律システムを企業業務へ応用した場合を示す。企業活動は物品の仕入れ、販売を支える資金の管理や人の管理が必要になるのでそれに応じた機能エージェントを生成して処理を行う。

自律システムでは、大部分に於いて人間系との関わり無くシステムの稼働が可能になる。自律システムを企業活動へ導入することで、ルーティンワークの生産性向上、処理精度の向上、エラー処理の低減及び更正等多岐な効果を生じる。更に意思決定領域までその効果が及ぶ事も可能である。また、ツバイソスクリプトによるトランザクションを定義、記録する事による処理の明確化が実現される。

人間系が関わる事による間違いを無くす事と監視エージェントの設置によりフォレンジック機能を自律型システムは効果的に内蔵する事ができる。さらにシステム運用に必要な人的資源の最小化も目指し、システムに置換可能な人的資源は全て置き換えることも可能である。監視エージェント自身も深層学習を行いその分析・判定機能を向上させる。外部システムについてはそれに接続されるエージェントを通じてサンプリングデータを取得して監視を行う。

自律システムの各要素それぞれに格納された情報に基づき自律システムが稼動し、また稼動履歴が格納され、さらに人間系がその情報を理解出来る事ができる。人間系がシステムの動きを理解出来る事により、自律システムのインスペクションが第三者により可能になり、監査が可能となる。

従来の企業システムの例を図５に示す。従来は企業活動に必要な機能に応じて作られる組織ごとに資料を作成してそのデータを中央のコンピュータへ集めて管理することが行われていた。時々刻々発生する情報の整合を取るには膨大な処理パワーが求められる。また処理システムを改変する工数も多大である。

図５に示す従来の企業システムに比べて、図４に示す自律システムでは情報は全て知識ベース２へ業務遂行に適した形で蓄えられて活用されるのでシステムの管理運営が非常に簡便になる。

上記に説明した実施例は本願発明の一部であって本願発明の技術思想を含む実施の態様は本願発明の技術思想に含まれる。

１ＥＲＰプロセス
２ナレッジベース
３学習エンジン
４監視エージェント
５エージェント群
６システム生成エンジン

Claims

企業活動に係る情報を格納する知識ベースから提供される知識に基づいて企業活動を支える自律型システムであって、
システム生成エンジンと、機能エージェントと、学習エンジンと、知識ベースと、監視エージェントと、を備え、
前記システム生成エンジンが、ユーザの要求に沿って前記知識ベースに、機能エージェント，監視エージェント及び学習エンジンの生成、設定の情報を初期設定するとともに、初期設定された前記知識ベースの情報に基づいて企業活動に必要な資金の管理や人の管理に対応して機能毎に分割される前記機能エージェント、フォレンジック機能を実現するとともに深層学習を行いその分析・判定機能を向上させる前記監視エージェント及び前記学習エンジンを生成・設定し、
前記学習エンジンが、前記企業活動において発生する情報から学習して獲得した新たな知識を前記知識ベースへ格納するとともに初期設定された知識を変更し、
前記知識ベースが、システム内にて使用される用語、概念の定義を保存する辞書（ディクショナリー）と、前記用語、前記概念に関連する情報のデータベースであるリポジトリと、トランザクションの処理方法を定義し辞書で使われるタグの属性を前記リポジトリへ蓄えてデータの活用を容易にするルールベースと、前記自律型システムで扱う取引の履歴を記録するトランザクションジャーナルと、を備え、
ニューラルネットワークにより前記自律型システム内の情報に基づいて機械学習及び深層学習を行う前記学習エンジンから知識を受け取り、
前記監視エージェントが、前記知識ベースの知識に基づいて業務遂行に必要な環境をユーザへ提供する自律システムの処理に不具合が生じないように処理の内容及び前記知識ベースの知識についてシステムの動作を監視するとともに、外部システムについてはそれに接続されるエージェントを通じてサンプリングデータを取得して監視を行うことを特徴とする自律型システム。