JP7276433B2 - フィッティング支援装置、フィッティング支援方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
対象者に対して実施した検査の結果を表す検査情報と、前記対象者に関係する調査の結果を表す調査情報とを取得する、取得手段と、
前記対象者に機器を適合させるために用いるパラメータデータのフィッティングにおいて、取得した前記検査情報と前記調査情報とを入力して、前記パラメータデータの適合度を表す適合指標及びその分布を推定する、推定手段と、
を有することを特徴とする。
(a)対象者に対して実施した検査の結果を表す検査情報と、前記対象者に関係する調査の結果を表す調査情報とを取得し、
(b)前記対象者に機器を適合させるために用いるパラメータデータのフィッティングにおいて、取得した前記検査情報と前記調査情報とを入力して、前記パラメータデータの適合度を表す適合指標及びその分布を推定する
することを特徴とする。
コンピュータに、
(a)対象者に対して実施した検査の結果を表す検査情報と、前記対象者に関係する調査の結果を表す調査情報とを取得する、ステップと、
(b)前記対象者に機器を適合させるために用いるパラメータデータのフィッティングにおいて、取得した前記検査情報と前記調査情報とを入力して、前記パラメータデータの適合度を表す適合指標及びその分布を推定する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
以下、本発明の実施の形態について、図1から図13を参照しながら説明する。
最初に、図1を用いて、本実施の形態におけるフィッティング支援装置1の構成について説明する。図1は、フィッティング支援装置の一例を示す図である。
続いて、図2を用いて、本実施の形態におけるフィッティング支援装置1の構成をより具体的に説明する。図2は、フィッティング支援装置1を有するシステムの一例を示す図である。
(1)においては、従来のように候補となるパラメータデータを技能者に一つだけ提示するのではなく、適合指標及びその分布までも推定することで、分布全体や有望な複数の候補となるパラメータを提示する。
フィッティングにおいて、対象者に機器を適合させるためには、パラメータデータ(目的変数)を決定するために、ある程度の検査情報、調査情報などの説明変数が必要である。ところが、フィッティングにおいて、必要な検査情報、調査情報などの説明変数が揃わない(不足する)場合がある。
取得部2は、運用フェーズにおいて、入力装置21から検査情報、調査情報を取得する。具体的には、取得部2は、入力装置21から送信された、対象者に対して実施した検査の結果を表す検査情報と、対象者に関係する調査の結果を表す調査情報とを受信する。
図10は、学習装置を有するシステムの一例を示す図である。図10に示す学習装置31は、機械学習を用いて学習モデル26、27、28を生成する装置である。
取得部33は、過去において取得した学習データを取得する。具体的には、取得部33は、記憶装置32から、過去において取得した複数の検査情報、調整情報、パラメータデータなどの学習データを取得し、取得した学習データを分類部34へ送信する。
次に、本発明の実施の形態におけるフィッティング支援装置の動作について図11を用いて説明する。図11は、フィッティング支援装置の動作の一例を示す図である。以下の説明においては、適宜図2から9を参照する。また、本実施の形態では、フィッティング支援装置を動作させることによって、フィッティング支援方法が実施される。よって、本実施の形態におけるフィッティング支援方法の説明は、以下のフィッティング支援装置の動作説明に代える。
図11に示すように、最初に、取得部2は、運用フェーズにおいて、入力装置21から対象者の検査情報、調査情報(説明変数)を取得する(ステップA1)。具体的には、ステップA1において、取得部2は、入力装置21から送信された、対象者に対して実施した検査の結果を表す検査情報と、対象者に関係する調査の結果を表す調査情報とを受信する。
図12に示すように、最初に、取得部33は、過去において取得した学習データを取得する(ステップB1)。具体的には、ステップB1において、取得部33は、記憶装置32から、過去において取得した複数の検査情報、調査情報、パラメータデータなどの学習データを取得し、取得した学習データを分類部34へ送信する。
以上のように本実施の形態によれば、フィッティング支援装置1は、パラメータデータの適合指標及びその分布を推定できるので、推定したパラメータデータの適合指標及びその分布を技能者に提示できる。そのため、技能者に複数の候補となるパラメータを提示できる。
本発明の実施の形態におけるパラメータデータの適合指標及びその分布を推定するためのプログラムは、コンピュータに、図11に示すステップA1からA5を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態におけるフィッティング支援装置とフィッティング支援方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、取得部2、推定部3、選択部24、出力情報生成部25として機能し、処理を行なう。
ここで、実施の形態におけるプログラムを実行することによって、フィッティング支援装置又は学習装置を実現するコンピュータについて図13を用いて説明する。図13は、本発明の実施の形態におけるフィッティング支援装置又は学習装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
以上の実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する(付記1)から(付記18)により表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
対象者に対して実施した検査の結果を表す検査情報と、前記対象者に関係する調査の結果を表す調査情報とを取得する、取得部と、
前記対象者に機器を適合させるために用いるパラメータデータのフィッティングにおいて、取得した前記検査情報と前記調査情報とを入力して、前記パラメータデータの適合度を表す適合指標及びその分布を推定する、推定部と、
を有することを特徴とするフィッティング支援装置。
付記1に記載のフィッティング支援装置であって、
前記パラメータデータの適合指標及びその分布を表す出力情報を生成して出力装置に出力する、出力情報生成部と、
を有することを特徴とするフィッティング支援装置。
付記2に記載のフィッティング支援装置であって、
前記推定部は、過去に取得した複数の利用者の検査情報と、過去に取得した複数の利用者の調査情報と、過去に前記機器に設定されたパラメータデータとを入力として、機械学習により生成された、前記パラメータデータの適合指標及びその分布の推定に用いる学習モデルを有する
ことを特徴とするフィッティング支援装置。
付記3に記載のフィッティング支援装置であって、
フィッティングに用いる前記検査情報、又は前記調査情報、又はそれら両方に不足している情報がある場合、前記不足している情報を補うために、前記不足している情報に関連付けられた質問情報を選択する、選択部と、
前記出力情報生成部は、前記質問情報を用いて質問内容を表す前記出力情報を生成して出力装置に出力する
ことを特徴とするフィッティング支援装置。
付記4に記載のフィッティング支援装置であって、
前記選択部は、前記不足している情報と前記パラメータデータとの相関を表す情報量を、前記不足している情報に対して算出し、算出した前記情報量に基づいて、前記不足している情報を選択する
ことを特徴とするフィッティング支援装置。
付記4又は5に記載のフィッティング支援装置であって、
前記推定部は、前記質問情報を用いて前記不足している情報が取得された場合、取得された前記不足している情報を追加して、再度、前記パラメータデータの適合指標及びその分布を推定する
を有することを特徴とするフィッティング支援装置。
(a)対象者に対して実施した検査の結果を表す検査情報と、前記対象者に関係する調査の結果を表す調査情報とを取得する、ステップと、
(b)前記対象者に機器を適合させるために用いるパラメータデータのフィッティングにおいて、取得した前記検査情報と前記調査情報とを入力して、前記パラメータデータの適合度を表す適合指標及びその分布を推定する、ステップと、
を有することを特徴とするフィッティング支援方法。
付記7に記載のフィッティング支援方法であって、
(c)前記パラメータデータの適合指標及びその分布を表す出力情報を生成して出力装置に出力する、ステップと、
を有することを特徴とするフィッティング支援方法。
付記8に記載のフィッティング支援方法であって、
前記(b)のステップにおいて、過去に取得した複数の利用者の検査情報と、過去に取得した複数の利用者の調査情報と、過去に前記機器に設定されたパラメータデータとを入力として、機械学習により生成された、前記パラメータデータの適合指標及びその分布の推定に用いる学習モデルを用いる
ことを特徴とするフィッティング支援方法。
付記9に記載のフィッティング支援方法であって、
(d)フィッティングに用いる前記検査情報、又は前記調査情報、又はそれら両方に不足している情報がある場合、前記不足している情報を補うために、前記不足している情報に関連付けられた質問情報を選択する、ステップを有し、
前記(c)のステップにおいて、前記質問情報を用いて質問内容を表す前記出力情報を生成して出力装置に出力する
ことを特徴とするフィッティング支援方法。
付記10に記載のフィッティング支援方法であって、
前記(d)の処理において、前記不足している情報と前記パラメータデータとの相関を表す情報量を、前記不足している情報に対して算出し、算出した前記情報量に基づいて、前記不足している情報を選択する
ことを特徴とするフィッティング支援方法。
付記10又は11に記載のフィッティング支援方法であって、
前記(b)の処理において、前記質問情報を用いて前記不足している情報が取得された場合、取得された前記不足している情報を追加して、再度、前記パラメータデータの適合指標及びその分布を推定する
ことを特徴とするフィッティング支援方法。
コンピュータに、
(a)対象者に対して実施した検査の結果を表す検査情報と、前記対象者に関係する調査の結果を表す調査情報とを取得する、ステップと、
(b)前記対象者に機器を適合させるために用いるパラメータデータのフィッティングにおいて、取得した前記検査情報と前記調査情報とを入力して、前記パラメータデータの適合度を表す適合指標及びその分布を推定する、ステップと、
を実行させるプログラム。
付記13に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
(c)前記パラメータデータの適合指標及びその分布を表す出力情報を生成して出力装置に出力する、ステップを実行させるプログラム。
付記14に記載のプログラムあって、
前記(b)のステップにおいて、過去に取得した複数の利用者の検査情報と、過去に取得した複数の利用者の調査情報と、過去に前記機器に設定されたパラメータデータとを入力として、機械学習により生成された、前記パラメータデータの適合指標及びその分布の推定に用いる学習モデルを用いる
ことを特徴とするプログラム。
付記15に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
(d)フィッティングに用いる前記検査情報、又は前記調査情報、又はそれら両方に不足している情報がある場合、前記不足している情報を補うために、前記不足している情報に関連付けられた質問情報を選択する、ステップを実行させる命令を更に含み、
前記(c)のステップにおいて、前記質問情報を用いて質問内容を表す前記出力情報を生成して出力装置に出力する
ことを特徴とするプログラム。
付記16に記載のプログラムであって、
前記(d)のステップにおいて、前記不足している情報と前記パラメータデータとの相関を表す情報量を、前記不足している情報に対して算出し、算出した前記情報量に基づいて、前記不足している情報を選択する
ことを特徴とするプログラム。
付記16又は17に記載のプログラムであって、
前記(b)のステップにおいて、前記質問情報を用いて前記不足している情報が取得された場合、取得された前記不足している情報を追加して、再度、前記パラメータデータの適合指標及びその分布を推定する
ことを特徴とするプログラム。
2 取得部
3 推定部
21 入力装置
22 出力装置
24 選択部
25 出力情報生成部
26、27、28 学習モデル
31 学習装置
32 記憶装置
33 取得部
34、35 分類部
36 生成部
110 コンピュータ
111 CPU
112 メインメモリ
113 記憶装置
114 入力インターフェイス
115 表示コントローラ
116 データリーダ/ライタ
117 通信インターフェイス
118 入力機器
119 ディスプレイ装置
120 記録媒体
121 バス
Claims (9)
- 対象者に対して実施した検査の結果を表す検査情報と、前記対象者に関係する調査の結果を表す調査情報とを取得する、取得手段と、
前記対象者に機器を適合させるために用いるパラメータデータのフィッティングにおいて、取得した前記検査情報と前記調査情報とを入力して、前記パラメータデータの適合度を表す適合指標及びその分布を推定する、推定手段と、
フィッティングに用いる前記検査情報、又は前記調査情報、又はそれら両方に不足している情報がある場合、前記不足している情報と前記パラメータデータとの相関を表す情報量を、前記不足している情報に対して算出し、算出した前記情報量に基づいて、前記不足している情報を選択する、選択手段と、
を有することを特徴とするフィッティング支援装置。 - 請求項1に記載のフィッティング支援装置であって、
前記パラメータデータの適合指標及びその分布を表す出力情報を生成して出力装置に出力する、出力情報生成手段と、
を有することを特徴とするフィッティング支援装置。 - 請求項2に記載のフィッティング支援装置であって、
前記推定手段は、過去に取得した複数の利用者の検査情報と、過去に取得した複数の利用者の調査情報と、過去に前記機器に設定されたパラメータデータとを入力として、機械学習により生成された、前記パラメータデータの適合指標及びその分布の推定に用いる学習モデルを有する
ことを特徴とするフィッティング支援装置。 - 請求項3に記載のフィッティング支援装置であって、
フィッティングに用いる前記検査情報、又は前記調査情報、又はそれら両方に不足している情報がある場合、前記不足している情報を補うために、前記不足している情報に関連付けられた質問情報を選択する、選択手段と、
前記出力情報生成手段は、前記質問情報を用いて質問内容を表す前記出力情報を生成して出力装置に出力する
ことを特徴とするフィッティング支援装置。 - 請求項4に記載のフィッティング支援装置であって、
前記推定手段は、前記質問情報を用いて前記不足している情報が取得された場合、取得された前記不足している情報を追加して、再度、前記パラメータデータの適合指標及びその分布を推定する
を有することを特徴とするフィッティング支援装置。 - (a)対象者に対して実施した検査の結果を表す検査情報と、前記対象者に関係する調査の結果を表す調査情報とを取得し、
(b)前記対象者に機器を適合させるために用いるパラメータデータのフィッティングにおいて、取得した前記検査情報と前記調査情報とを入力して、前記パラメータデータの適合度を表す適合指標及びその分布を推定する、
(c)フィッティングに用いる前記検査情報、又は前記調査情報、又はそれら両方に不足している情報がある場合、前記不足している情報と前記パラメータデータとの相関を表す情報量を、前記不足している情報に対して算出し、算出した前記情報量に基づいて、前記不足している情報を選択する、
ことを特徴とするフィッティング支援方法。 - 請求項6に記載のフィッティング支援方法であって、
(d)前記パラメータデータの適合指標及びその分布を表す出力情報を生成して出力装置に出力する、
ことを特徴とするフィッティング支援方法。 - 請求項7に記載のフィッティング支援方法であって、
前記(b)の処理において、過去に取得した複数の利用者の検査情報と、過去に取得した複数の利用者の調査情報と、過去に前記機器に設定されたパラメータデータとを入力として、機械学習により生成された、前記パラメータデータの適合指標及びその分布の推定に用いる学習モデルを有する
ことを特徴とするフィッティング支援方法。 - コンピュータに、
(a)対象者に対して実施した検査の結果を表す検査情報と、前記対象者に関係する調査の結果を表す調査情報とを取得する、ステップと、
(b)前記対象者に機器を適合させるために用いるパラメータデータのフィッティングにおいて、取得した前記検査情報と前記調査情報とを入力して、前記パラメータデータの適合度を表す適合指標及びその分布を推定する、ステップと、
(c)フィッティングに用いる前記検査情報、又は前記調査情報、又はそれら両方に不足している情報がある場合、前記不足している情報と前記パラメータデータとの相関を表す情報量を、前記不足している情報に対して算出し、算出した前記情報量に基づいて、前記不足している情報を選択する、ステップと、
を実行させるプログラム。
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