JP7515063B2 - 提示方法、および提示システム - Google Patents

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Description

本開示は、提示方法、および提示システムに関する。
乾燥機による洗濯物の乾燥に要する時間を予測する技術がある（例えば特許文献１参照）。
特開２０２１－１５４０４９号公報
本開示は、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示する提示方法を提供する。
本開示における提示方法は、機器が処理を終了するタイミングを提示する提示方法であって、前記処理である第一処理に関する前記機器のパラメータ値を入力とし、前記機器が前記第一処理を終了するタイミングを出力とする機械学習モデルに、前記処理である第二処理に関する前記機器のパラメータ値を入力することで出力される、前記機器が前記第二処理を終了するタイミングの第一予測値を取得し、前記機械学習モデルの学習の進捗を示す第一指標と、前記機器の経時変化の度合いを示す第二指標とを取得し、取得した前記第一指標と前記第二指標とを用いて、前記第一予測値の信頼度を算出し、取得した前記第一予測値と、算出した前記信頼度とを含む提示情報を提示する制御をする提示方法である。
本開示における提示方法は、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示することができる。
実施の形態における提示システムの構成を示す模式図である。 実施の形態における乾燥機の機能を示すブロック図である。 実施の形態における端末の機能を示すブロック図である。 実施の形態におけるサーバの機能を示すブロック図である。 実施の形態における学習度の推移を示す説明図である。 実施の形態における訓練誤差とバリデーション誤差との推移を示す説明図である。 実施の形態における経時変化度の推移を示す説明図である。 実施の形態における信頼度の推移を示す説明図である。 実施の形態における提示システムの処理を示す第一のフロー図である。 実施の形態における提示システムの処理を示す第二のフロー図である。 実施の形態における提示システムの処理を示す第三のフロー図である。 実施の形態における提示システムが表示する画像の例を示す説明図である。 実施の形態における提示システムが表示する画像の例を示す説明図である。 実施の形態における提示システムが表示する画像の例を示す説明図である。 実施の形態における提示システムが表示する画像の例を示す説明図である。 実施の形態における提示システムが表示する画像の例を示す説明図である。 実施の形態における提示システムが表示する画像の例を示す説明図である。 実施の形態における提示システムが表示する画像の例を示す説明図である。 実施の形態における提示システムが表示する画像の例を示す説明図である。 実施の形態における提示システムが表示する画像の例を示す説明図である。 実施の形態における提示システムが表示する画像の例を示す説明図である。 実施の形態における提示システムが表示する画像の例を示す説明図である。 実施の形態における提示システムが表示する画像の例を示す説明図である。 実施の形態における提示システムが表示する画像の例を示す説明図である。 実施の形態における提示システムが表示する画像の例を示す説明図である。 実施の形態における提示システムが表示する画像の例を示す説明図である。 実施の形態における提示システムが表示する画像の例を示す説明図である。 実施の形態における提示システムが表示する画像の例を示す説明図である。 実施の形態における提示システムが表示する画像の例を示す説明図である。
本発明者は、「背景技術」の欄において記載した、提示方法に関し、以下の問題が生じることを見出した。
乾燥機による洗濯物の乾燥に要する時間を予測する技術がある（例えば特許文献１参照）。上記時間の予測は、例えば、機械学習により生成された学習済みモデル（機械学習モデルともいう）に、乾燥前温度などの情報を入力することでなされる。
一般に、機械学習を用いた予測では、原則的には、機器ごとの状況に適応した予測時間が提供され得る。
しかしながら、機械学習を用いた予測では、機器の比較的長いライフサイクルに亘って、いつも十分な精度で予測がなされるとは限らない。低い精度で得られた予測時間は、機器が実際に乾燥に要する時間とは異なるものとなることがある。
予測の精度の低下の要因には、例えば、学習の進捗、または、機器の経時変化などがある。
例えば、教師データとして用いられる、当該機器に関する入力情報と出力情報とが、十分な学習に必要な量だけ得られていないときには、学習が不十分であるので、予測の精度が低下する。
また、例えば、機器の経時変化（例えば、機器が処理に用いるハードウェアの動作の劣化、または、センサの感度の低下）が進んだときには、予測の精度が低下する。
そこで、予測を提示する際に、その予測の精度の目安を提示することができれば、ユーザは、予測がどの程度妥当であるのか、または、予測をどの程度信頼できるのかを把握することができ、有用である。
本開示は、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示する提示方法を提供する。
本開示の一態様に係る提示方法は、機器が処理を終了するタイミングを提示する提示方法であって、前記処理である第一処理に関する前記機器のパラメータ値を入力とし、前記機器が前記第一処理を終了するタイミングを出力とする機械学習モデルに、前記処理である第二処理に関する前記機器のパラメータ値を入力することで出力される、前記機器が前記第二処理を終了するタイミングの第一予測値を取得し、前記機械学習モデルの学習の進捗を示す第一指標と、前記機器の経時変化の度合いを示す第二指標とを取得し、取得した前記第一指標と前記第二指標とを用いて、前記第一予測値の信頼度を算出し、取得した前記第一予測値と、算出した前記信頼度とを含む提示情報を提示する制御をする提示方法である。
上記態様によれば、上記提示方法は、機械学習モデルを用いて機器のパラメータ値から、機器が処理を終了するタイミングの予測値を提示するときに、機械学習モデルの学習の進捗と、機器の経時変化の度合いとを考慮した信頼度を提示する。信頼度は、その予測値が妥当である度合い、言い換えれば、その予測値が信頼できる度合いを示している。ユーザは、提示された終了タイミングの予測値と信頼度とを視認することで、その予測値がどの程度妥当であるのか、または、その予測値がどの程度信頼できるのかを把握することができる。このように、上記提示方法は、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示することができる。
また、前記制御では、さらに、算出した前記信頼度が閾値より低い場合には、前記信頼度が前記閾値より低い理由を示す理由情報を提示する制御をしてもよい。
上記態様によれば、上記提示方法は、信頼度を提示する際に、信頼度が低い理由情報をさらに提示する。ユーザは、提示された理由情報を視認することで、その信頼度が低い理由を把握することができ、信頼度を高くする行動がある場合には、その行動をすることができる。このように、上記提示方法は、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示することができる。
また、前記理由情報は、前記機械学習モデルの学習の進捗が所定より低いことを示す情報、および、前記機器の経時変化が所定より進んでいることを示す情報の少なくとも一方を含んでもよい。
上記態様によれば、上記提示方法は、信頼度が低い理由が、機械学習モデルの学習の進捗が低いこと、または、機器の経時変化が進んでいることを理由情報として提示するので、ユーザは、信頼度が低い理由を具体的に知ることができ、信頼度を高くする行動がある場合には、より容易に、その行動をすることができる。このように、上記提示方法は、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示することができる。
また、前記提示方法では、さらに、前記機器が前記第二処理を終了するタイミングを示す第二予測値であって、機械学習を用いない方法により算出される第二予測値を取得し、前記制御では、さらに、前記第一指標が所定より低い場合には、前記第二予測値を提示することを案内する案内情報を提示する制御をしてもよい。
上記態様によれば、上記提示方法は、機械学習モデルの学習の進捗が十分でない場合に、機械学習を用いない方法により予測された予測値を提示することを案内する。よって、ユーザは、容易に、機械学習モデルの学習の進捗が十分でない場合に、機械学習を用いない方法により予測された予測値を、機器が処理を終了するタイミングとして把握することができる。このように、上記提示方法は、機械学習モデルを用いない方法による予測をさらに用いて、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示することができる。
また、前記機器が前記第二処理を終了した場合、前記第二処理を実行したときの前記機器のパラメータ値を入力とし、前記機器が前記第二処理を終了したタイミングを出力として前記機械学習モデルの訓練を行い、前記制御では、さらに、前記訓練の後に、前記第一指標が所定より高くなった場合には、前記機械学習モデルによる予測が利用可能であることを通知する通知情報を提示する制御をしてもよい。
上記態様によれば、上記提示方法は、機器が処理を終了したときに機械学習モデルの訓練をし、訓練によって機械学習モデルの学習の進捗が、機械学習モデルが予測に利用可能である程度に高くなった場合に、通知情報を提示する。ユーザは、上記情報を提示されることで、機械学習モデルが予測に利用可能になったことを認識することができる。このように、上記提示方法は、機械学習モデルが利用可能であることを通知しながら、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示することができる。
また、前記提示方法では、さらに、前記機器が前記第二処理を終了するタイミングを示す第二予測値であって、機械学習を用いない方法により算出される第二予測値を取得し、前記制御では、さらに、前記第二予測値を提示する制御をし、前記第一指標が所定より高くなった場合には、前記第一予測値を提示することを案内する案内情報を提示する制御をしてもよい。
上記態様によれば、上記提示方法は、機器が処理を終了したときに機械学習モデルの訓練をし、訓練によって機械学習モデルの学習の進捗が、機械学習モデルが予測に利用可能である程度に高くなった場合に、機械学習モデルを用いた方法により予測された予測値を提示することを案内する。よって、ユーザは、容易に、機械学習モデルを用いた予測値に基づいて、機器が処理を終了するタイミングを把握することができる。このように、上記提示方法は、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示することができる。
また、前記第一予測値を提示する前記制御では、取得した前記第一予測値を含む時間区間であって、前記信頼度が高いほど狭い時間区間を提示する制御をしてもよい。
上記態様によれば、上記提示方法は、機械学習モデルを用いて予測された予測値を、信頼度に応じた時間長を有する時間区間として提示する。ユーザは、提示された時間区間に機器が終了することを認識することができ、言い換えれば、信頼度を直接に提示される場合よりも直感的に、機器が処理を終了するタイミングを把握することができる。よって、上記提示方法は、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示することができる。
また、前記第一指標は、（ａ）前記機械学習モデルの交差検証における、訓練誤差をバリデーション誤差で除した値、（ｂ）前記機械学習モデルの訓練に用いたデータ数、または、（ｃ）前記機器が行った複数回の処理における前記第一予測値の予測誤差の収束率、を用いて算出されてもよい。
上記態様によれば、上記提示方法は、第一指標をより容易に算出する。よって、上記提示方法は、機器が処理を終了するタイミングをより容易に、適切に提示することができる。
また、前記第二指標は、（ｄ）前記機器が行った複数回の前記処理のうち、直近のＮ回の前記処理における前記第一予測値の予測誤差の平均値、（ｅ）前記（ｄ）を、前記機器と同種の複数の機器が行った前記処理における前記第一予測値の予測誤差の平均値で除した値、または、（ｆ）前記機器が行った複数回の前記処理のうち、直近のＮ回の前記処理における、前記機器が当該処理を終了したタイミングの標準偏差、を用いて算出され、前記Ｎは２以上の整数であってもよい。
上記態様によれば、上記提示方法は、第二指標をより容易に算出する。よって、上記提示方法は、機器が処理を終了するタイミングをより容易に、適切に提示することができる。
また、前記機器が行った前記処理においてエラーが発生した場合には、算出した前記第二指標を増加させてもよい。
上記態様によれば、上記提示方法は、処理においてエラーが発生した場合に第二指標を増加させることで、第二指標をより容易に算出する。よって、上記提示方法は、機器が処理を終了するタイミングをより容易に、適切に提示することができる。
また、前記機器は、乾燥機であり、前記処理は、前記乾燥機が洗濯物を乾燥させる処理であってもよい。
上記態様によれば、上記提示方法は、乾燥機が洗濯物を乾燥させる処理を終了するタイミングを適切に提示することができる。
本開示の一態様に係る提示システムは、機器が処理を終了するタイミングを提示する提示システムであって、前記処理である第一処理に関する前記機器のパラメータ値を入力とし、前記機器が前記第一処理を終了するタイミングを出力とする機械学習モデルに、前記処理である第二処理に関する前記機器のパラメータ値を入力することで出力される、前記機器が前記第二処理を終了するタイミングの第一予測値を取得する予測部と、前記機械学習モデルの学習の進捗を示す第一指標と、前記機器の経時変化の度合いを示す第二指標とを取得し、取得した前記第一指標と前記第二指標とを用いて、前記第一予測値の信頼度を算出する算出部と、取得した前記第一予測値と、算出した前記信頼度とを含む提示情報を提示する制御をする提示制御部とを備える提示システムである。
上記態様によれば、上記提示方法と同様の効果を奏する。
以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
なお、発明者（ら）は、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。
（実施の形態）
本実施の形態において、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示する提示方法および提示システムについて説明する。
図１は、本実施の形態における提示システム１の構成を示す模式図である。
図１に示されるように、提示システム１は、サーバ１０と、乾燥機２０Ａ、２０Ｂおよび２０Ｃ（乾燥機２０Ａ等ともいう）と、端末３０Ａ、３０Ｂおよび３０Ｃ（端末３０Ａ等ともいう）とを備える。提示システム１が備える装置は、ネットワークＮを通じて通信可能に接続されている。
サーバ１０は、乾燥機２０Ａ等が処理を終了するタイミング（終了タイミングともいう）の予測値と、その予測値の信頼度とを算出する。サーバ１０は、算出した予測値と信頼度とを端末３０Ａに提供する。
ここで、サーバ１０が乾燥機２０Ａ等の予測値と信頼度とを提供する宛先である端末は、端末３０Ａ等のうちの当該乾燥機２０Ａ等に対応付けられた端末であり得る。乾燥機２０Ａ等と端末３０Ａ等との対応付けはサーバ１０によりなされる。
乾燥機２０Ａは、処理を実行する機器である。乾燥機２０Ａは、例えば、選択された衣類などの洗濯物を乾燥させる乾燥機（乾燥機付きの洗濯機ともいえる）であり、この場合を例として説明するがこれに限られない。乾燥機２０Ａが行う処理は、洗濯物を乾燥させる処理（乾燥処理ともいう）である。乾燥機２０Ａは、上記のほか、冷凍庫またはエアコン等であってもよい（後述する変形例１または変形例２を参照）。
乾燥機２０Ｂおよび２０Ｃは、それぞれ、乾燥機２０Ａと同様の機器であり、乾燥機２０Ａとは独立に動作する。
端末３０Ａは、情報を提示する。端末３０Ａは、サーバ１０が算出した終了タイミングの予測値と、その予測値の信頼度とを提示する。提示は、例えば、端末３０Ａが備える表示画面に情報を含む画像を表示することであるが、これに限られず、音声として出力することであってもよい。
端末３０Ｂおよび３０Ｃは、それぞれ、端末３０Ａと同様の機器であり、端末３０Ａとは独立に動作する。
なお、ここでは、乾燥機２０Ａ等および端末３０Ａ等がそれぞれ３台である場合を例として説明するが、これに限られない。乾燥機２０Ａ等または端末３０Ａ等は任意の台数であってよい。また、乾燥機２０Ａ等と端末３０Ａ等との台数が異なってもよい。
ネットワークＮは、どのような通信回線またはネットワークから構成されてもよく、例えば、インターネット、携帯電話のキャリアネットワーク、インターネットプロバイダのアクセスネットワーク、または公衆アクセスネットワークなどを含み得る。
以降において、乾燥機２０Ａ等、端末３０Ａ等およびサーバ１０の機能について詳細に説明する。ここでは、乾燥機２０Ａ等のうち乾燥機２０Ａに着目して説明するが、乾燥機２０Ｂまたは２０Ｃについても同様の説明が成立する。
図２は、本実施の形態における乾燥機２０Ａの機能を示すブロック図である。なお、乾燥機２０Ｂおよび２０Ｃも同様の機能を有するので、乾燥機２０Ｂおよび２０Ｃについての説明は省略する。
図２に示されるように、乾燥機２０Ａは、機能部として、通信部２１と、処理部２２と、表示部２３とを備える。
通信部２１は、ネットワークＮに接続可能である通信インタフェースである。通信部２１は、乾燥機２０Ａが備える機能部がネットワークＮを通じて他の装置と通信するときに、他の装置との間で通信パケットの送受信を行う。通信部２１は、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）の通信インタフェースである。
処理部２２は、乾燥機２０Ａが行う処理である乾燥処理を制御する。処理部２２は、具体的には、処理の対象である洗濯物が投入される槽（一般に洗濯槽と兼用）と、槽内の空気を取り込んで温風を生成し槽内に送出するヒートポンプと、槽およびヒートポンプの動作を制御する制御部とを有する。また、処理部２２は、乾燥処理に関する情報を検知する１以上のセンサを有する。１以上のセンサは、例えば、槽内の洗濯物の重量を検知する重量センサ、槽からヒートポンプに取り込まれる空気の温度（吸込温度ともいう）を検知する温度センサ、または、ヒートポンプから槽へ送出される空気の温度（吐出温度ともいう）を検知する温度センサなどを含む。処理部２２は、乾燥処理の時間長である乾燥時間を決定する。上記乾燥時間の決定は、例えば、乾燥を開始する時点での洗濯物の重量ごとに定められた乾燥時間を参照し、乾燥しようとする洗濯物の重量であって、重量センサで検知した重量に適合する乾燥時間を選択することでなされる。処理部２２は、乾燥処理を開始し、その開始から乾燥時間が経過した時点で、乾燥処理を終了する。なお、処理部２２は、乾燥処理を開始する時点で決定した乾燥時間を、乾燥が進むにつれて、逐次、温度センサで検知した温度に基づいて調整してもよい。
また、処理部２２は、サーバ１０による終了タイミングの予測値の算出のために、１以上のセンサが検知した情報をサーバ１０に送信する。１以上のセンサが検知した情報は、例えば、重量センサにより検知された洗濯物の重量、温度センサにより検知された吸込温度または吐出温度などを含む。
表示部２３は、情報を表示する表示装置である。表示部２３は、例えば、サーバ１０から取得した、終了タイミングの予測値と、その信頼度とを含む情報を画像として表示する。なお、表示部２３は、上記情報を音声として出力するスピーカであってもよい。また、表示部２３は、上記表示装置および上記スピーカの少なくとも一方を有する提示部であってもよい。
図３は、本実施の形態における端末３０Ａの機能を示すブロック図である。なお、端末３０Ｂおよび３０Ｃも同様の機能を有するので、端末３０Ｂおよび３０Ｃについての説明は省略する。
図３に示されるように、端末３０Ａは、機能部として、通信部３１と、制御部３２と、表示部３３とを備える。
通信部３１は、ネットワークＮに接続可能である通信インタフェースである。通信部３１は、端末３０Ａが備える機能部がネットワークＮを通じて他の装置と通信するときに、他の装置との間で通信パケットの送受信を行う。通信部３１は、例えば、Ｗｉ－Ｆｉの通信インタフェース、または、携帯電話ネットワークの通信インタフェースである。
制御部３２は、端末３０Ａの動作を制御する。制御部３２は、プロセッサおよびメモリ等を有し、プロセッサがメモリを用いて所定のプログラムを実行することで端末３０Ａの動作を制御する。
表示部３３は、情報を表示する表示装置である。表示部３３は、例えば、サーバ１０から取得した、終了タイミングの予測値と、その信頼度とを含む情報を画像として表示する。なお、表示部３３は、上記情報を音声として出力するスピーカであってもよい。また、表示部３３は、上記表示装置および上記スピーカの少なくとも一方を有する提示部であってもよい。
図４は、本実施の形態におけるサーバ１０の機能を示すブロック図である。
図４に示されるように、サーバ１０は、機能部として、通信部１１と、訓練部１２と、予測部１３と、算出部１４と、表示制御部１５とを備える。サーバ１０が備える機能部は、サーバ１０が備えるプロセッサがメモリを用いて所定のプログラムを実行することで実現され得る。
通信部１１は、ネットワークＮに接続可能である通信インタフェースである。通信部１１は、サーバ１０が備える機能部がネットワークＮを通じて他の装置と通信するときに、他の装置との間で通信パケットの送受信を行う。通信部１１は、例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）の通信インタフェースである。
訓練部１２は、終了タイミングを予測する機械学習モデルである予測モデルを保有しており、予測モデルの訓練を行う。予測モデルは、乾燥処理に関する乾燥機２０Ａのパラメータ値を入力とし、乾燥機２０Ａが乾燥処理を終了する終了タイミングを出力とするモデルである。予測モデルは、乾燥処理に関する乾燥機２０Ａのパラメータ値を入力とし、乾燥機２０Ａが乾燥処理を終了するタイミングを出力とする教師データを用いた機械学習による訓練によって構築される。教師データは、実際の乾燥処理に関する乾燥機２０Ａのパラメータ値を入力データとし、乾燥機２０Ａがその乾燥処理を終了するタイミングを出力データとする教師データであってもよいし、乾燥機２０Ａと同種の機器についての上記入力データおよび上記出力データとする教師データであってもよい。予測モデルは、例えば、ニューラルネットワークモデルである。
予測部１３は、予測モデルを用いて乾燥機２０Ａが実際に行っている乾燥処理の終了タイミングの予測値を取得する。予測部１３は、具体的には、乾燥機２０Ａが有する１以上のセンサが検知した情報を取得し、取得した情報をパラメータ値として予測モデルに入力することで出力される、終了タイミングの予測値（第一予測値ともいう）を取得する。
また、予測部１３は、乾燥機２０Ａが乾燥処理を終了する終了タイミングを示す予測値であって、機械学習を用いない方法により算出される予測値（第二予測値ともいう）を取得してもよい。第二予測値は、例えば、乾燥処理を開始する時点での洗濯物の重量ごとに定められた乾燥時間である。
算出部１４は、予測部１３が取得した第一予測値である終了タイミングの信頼度を算出する。信頼度は、その予測値が妥当である度合い、言い換えれば、その予測値が信頼できる度合いを示している。算出部１４は、予測モデルの学習の進捗を示す指標である学習度（第一指標ともいう）と、乾燥機２０Ａの経時変化の度合いを示す指標である経時変化度（第二指標ともいう）とを取得し、取得した学習度および経時変化度を用いて信頼度を算出する。学習度および経時変化度については、後で詳しく説明する。
表示制御部１５は、予測部１３が取得した第一予測値と、算出部１４が算出した信頼度とを含む提示情報を表示する制御をする。なお、表示制御部１５は、第一予測値と信頼度とを含む提示情報を提示する制御をする提示制御部に相当する。
具体的には、表示制御部１５は、提示情報を端末３０Ａに送信し、端末３０Ａが提示情報を表示部３３に表示するよう制御する。なお、表示制御部１５は、乾燥機と、当該乾燥機についての終了タイミングの予測値とその信頼度とを提示する端末とを対応付けた対応情報を保有しており、対応情報を参照して、提示情報を提示する端末を選定する。対応情報において、乾燥機２０Ａ、２０Ｂおよび２０Ｃは、それぞれ、端末３０Ａ、３０Ｂおよび３０Ｃに対応付けられているとする。例えば、乾燥機２０Ａに対応する端末は、乾燥機２０Ａを保有しているユーザが保有している端末であり得る。
なお、表示制御部１５は、提示情報を乾燥機２０Ａに送信し、乾燥機２０Ａが提示情報を表示部２３に表示するよう制御してもよい。
表示制御部１５は、さらに、算出部１４が算出した信頼度が閾値より低い場合には、信頼度が閾値より低い理由を示す理由情報を提示する制御をしてもよい。理由情報は、例えば、予測モデルの学習の進捗が所定より低いことを示す情報、および、乾燥機２０Ａの経時変化が所定より進んでいることを示す情報の少なくとも一方を含む。閾値は、例えば０．５５であり、この場合を例として説明するが、これに限られない。
なお、表示制御部１５は、算出部１４が算出した信頼度が閾値より高いか低いかに関わらず、予測モデルの学習の進捗を示す進捗情報を提示する制御をしてもよい。
また、表示制御部１５は、第一指標が所定より低い場合には、第二予測値を提示することを案内する案内情報を提示する制御をしてもよい。
また、表示制御部１５は、第二予測値を提示する制御をし、第一指標が所定より高くなった場合には、第一予測値を提示することを案内する案内情報を提示する制御をしてもよい。
また、表示制御部１５は、予測モデルの訓練を繰り返している過程において、一の訓練の後に、第一指標が所定より高くなった場合には、予測モデルによる予測が利用可能であることを通知する通知情報を提示する制御をしてもよい。
また、表示制御部１５は、第一予測値を提示する制御では、取得した第一予測値を含む時間区間であって、信頼度が高いほど狭い時間区間を提示する制御をしてもよい。
次に、学習度について説明する。
図５は、本実施の形態における学習度αの推移を示す説明図である。
図５において、横軸が処理回数を示しており、縦軸が学習度αを示している。学習度αは、処理を反復的に行うことで予測モデルの学習が進むにつれて上昇する指標である。図５に示される学習度αは、予測モデルの学習の進捗を０以上１以下の範囲で示す指標であり、これを例として説明するが、学習度αの範囲は上記に限られない。
図５に示されるように、学習度αは、処理回数が比較的少ないときには比較的低い値を有し、処理回数が多いほど、高い値を有する。例えば、処理回数Ｐ２における学習度α２は、処理回数Ｐ１における学習度α１より高い。
また、処理回数がある程度進むと、学習度αは、１または１の近傍の値をとり、それ以降は１または１の近傍の値をとり続ける。例えば、処理回数Ｐ３において学習度αがほぼ１であり、処理回数がＰ３以上のときにも学習度αがほぼ１である。
学習度αは、例として、下記の情報のいずれかを少なくとも用いて算出部１４により算出される。
（ａ）予測モデルの交差検証における、訓練誤差をバリデーション誤差で除した値
（ｂ）予測モデルの訓練に用いたデータ数
（ｃ）機器が行った複数回の処理における第一予測値の予測誤差の収束率
上記（ａ）について具体的に説明する。
図６は、本実施の形態における訓練誤差とバリデーション誤差との推移を示す説明図である。
図６において、横軸が処理回数を示しており、縦軸が訓練誤差とバリデーション誤差とを示している。訓練誤差は、予測モデルの訓練に用いられたデータ（訓練データともいう）に含まれる出力データと、訓練データに含まれる入力データを予測モデルに入力した場合に出力される出力データとの差異である。
バリデーション誤差は、予測モデルの訓練に用いられていないデータであって、テスト用に用意されたデータ（テストデータともいう）に含まれる出力データと、テストデータに含まれる入力値を予測モデルに入力した場合に出力される出力データとの差異である。
図６に示されるように、訓練誤差は、処理回数が比較的少ないときには比較的低い値を有し、処理回数が多いほど、高い値を有する。
また、図６に示されるように、バリデーション誤差は、処理回数が比較的少ないときには比較的高い値を有し、処理回数が多いほど、低い値を有する。
そして、算出部１４は、各処理回数における訓練誤差をバリデーション誤差で除することで、図５に示される学習度αを得る（下記（式１）参照）。
α＝訓練誤差／バリデーション誤差 （式１）
（式１）により算出される学習度αは、処理回数の進行とともに増加し、１または１近傍の値に収束する。
なお、上記（ｂ）の場合、例えば、１回も処理を行っていないときに学習度αを０とし、処理を１回行うごとの学習度αを０．０１加算し、１００件の処理を行った後に学習度αを１とする。
また、上記（ｃ）の場合、機器が行った複数回の処理における第一予測値の予測誤差の収束率は、ｔ回目の処理より過去の直近の複数回の処理における第一予測値の予測誤差の移動平均
Figure 0007515063000001
 を、（ｔ－ｍ）回目の処理より過去の直近の複数回の処理における第一予測値の予測誤差の移動平均
Figure 0007515063000002
 で除した値として算出される。ここで、予測誤差は、終了タイミングの予測値と、実際に機器が処理を終了したタイミングとの差異である。
算出部１４は、上記値を学習度αとして算出する（下記（式２）参照）。
Figure 0007515063000003
次に、経時変化度について説明する。
図７は、本実施の形態における経時変化度の推移を示す説明図である。
図７の（ａ）において、横軸が乾燥機２０Ａの製造時点からの経過時間を示し、縦軸が経時変化度βを示している。経時変化度βは、乾燥機２０Ａの製造時点からの経時変化の度合いを示す指標であり、製造時点において０であり、製造時点より後に、経過時間が長くなるにつれて上昇する指標である。
図７の（ａ）に示されるように、経時変化度βは、経過時間が比較的短いときには比較的低い値を有し、経過時間が長いほど、高い値を有する。例えば、経過時間Ｔ３における経時変化度β３は、経過時間Ｔ２における経時変化度β２より高い。
経時変化度βは、例として、下記の情報のいずれかを少なくとも用いて算出部１４により算出される。ここで、Ｎは２以上の整数である。
（ｄ）乾燥機２０Ａが行った複数回の処理のうち、直近のＮ回の処理における第一予測値の予測誤差の平均値
（ｅ）上記（ｄ）を、乾燥機２０Ａと同種の複数の機器が行った処理における第一予測値の予測誤差の平均値で除した値
（ｆ）乾燥機２０Ａが行った複数回の処理のうち、直近のＮ回の処理における、乾燥機２０Ａが当該処理を終了したタイミングの標準偏差
なお、上記（ｄ）の場合、算出部１４は、下記（式３）により経時変化度βを算出する。ここで、算出部１４は、（式３）の右辺の値が負の値をとるとき経時変化度βを０とする。
Figure 0007515063000004
また、上記（ｅ）の場合、算出部１４は、下記（式４）により経時変化度βを算出する。ここで、算出部１４は、（式４）の右辺の値が負の値をとるとき経時変化度βを０とする。（式４）の右辺は、乾燥機２０Ａが、同種の機器と同程度の予測精度を有している場合に０に近い値をとり、同種の機器との予測誤差の差異が大きいほど、大きな値をとる。
Figure 0007515063000005
なお、算出部１４は、乾燥機２０Ａが行った処理においてエラーが発生した場合には、算出した経時変化度βを増加させてもよい。
なお、経時変化度βと相互に変換可能である維持度γを第二指標として用いることもできる。維持度γは、乾燥機２０Ａが経時変化をすることなく、製造時の状態を維持している度合いを表す指標であり、機器の経時変化の度合いを示す指標の別の態様であるともいえる。
図７の（ｂ）は、本実施の形態における維持度γの推移を示す説明図である。図７の（ｂ）において、横軸が乾燥機２０Ａの製造時点からの経過時間を示し、縦軸が維持度γを示している。維持度γは、乾燥機２０Ａの製造時の状態を維持している度合いを表す指標であり、製造時点において１であり、製造時点より後に、経過時間が長くなるにつれて０へ向かって低下する指標である。
図７の（ｂ）に示されるように、維持度γは、経過時間が比較的短いときには比較的高い値を有する。また、維持度γは、経過時間が長いほど、低い値を有し、言い換えれば、減衰する。例えば、経過時間Ｔ３における維持度γ３は、経過時間Ｔ２における維持度γ２より低い。
例えば、維持度γは、経時変化度βを用いて下記（式５）により算出される。（式５）において、σは、減衰率を調整するための定数である。
γ＝ｅｘｐ（－β／σ） （式５）
図８は、本実施の形態における信頼度の推移を示す説明図である。
図８において、横軸が乾燥機２０Ａの製造時点からの経過時間を示し、縦軸が信頼度δを示している。信頼度δは、乾燥機２０Ａが処理を終了する終了タイミングの予測値が信頼できる度合いを示す指標であり、０以上１以下の範囲で推移する指標である。
信頼度δは、学習度αと維持度γとを用いて算出され、より具体的には、学習度αが高いほど高く、または、維持度γが高いほど高い。
信頼度δは、例えば、学習度αと維持度γの積として算出される（下記（式６）参照）。
δ＝α×γ （式６）
また、信頼度δは、例えば、学習度αと維持度γとのうちの低いものを選択することで算出されることもできる（下記（式７）参照）。
δ＝ｍｉｎ（α，γ） （式７）
以上のように構成された提示システム１の処理を説明する。
図９は、本実施の形態における提示システム１の処理を示す第一のフロー図である。
図９に示される処理は、乾燥機２０Ａが１回の乾燥処理を実行するときに提示システム１が実行する処理を示している。
ステップＳ１０１において、サーバ１０は、乾燥機２０Ａが乾燥処理を終了する終了タイミングの予測値とその信頼度とを取得し、取得した予測値と信頼度とを表示する制御をする。
ステップＳ１０２において、乾燥機２０Ａは、乾燥処理を実行する。
ステップＳ１０３において、サーバ１０は、予測モデルの訓練を行う。予測モデルの訓練では、サーバ１０は、ステップＳ１０２で乾燥機２０Ａが実行した乾燥処理に関する乾燥機２０Ａのパラメータ値と、乾燥機２０Ａが上記乾燥処理を終了した終了タイミングとを取得し、上記パラメータ値と上記終了タイミングとを教師データとして予測モデルの訓練を行う。
なお、ステップＳ１０１の処理は、乾燥機２０Ａによる乾燥運転の実行中（ステップＳ１０２）に所定時間（例えば、数分～数十分程度）おきに繰り返し実行されてもよい。
図１０は、本実施の形態における提示システム１の処理を示す第二のフロー図である。図１０に示される処理は、図９のステップＳ１０１に含まれる処理であり、サーバ１０が実行する処理である。
ステップＳ２０１において、予測部１３は、乾燥機２０Ａの乾燥処理に関するパラメータ値を取得する。
ステップＳ２０２において、予測部１３は、ステップＳ２０１で取得したパラメータ値を予測モデルに入力することで、乾燥機２０Ａが乾燥処理を終了する終了タイミングの予測値を取得する。
ステップＳ２０３において、算出部１４は、学習度αを取得する。取得される学習度αは、ステップＳ３０３（後述）で算出されるものである。
ステップＳ２０４において、算出部１４は、経時変化度βを取得する。取得される経時変化度βは、ステップＳ３０４（後述）で算出されるものである。
ステップＳ２０５において、算出部１４は、ステップＳ２０３で取得した学習度αと、ステップＳ２０４で取得した経時変化度βとを用いて、ステップＳ２０２で取得した予測値の信頼度を算出する。
ステップＳ２０６において、表示制御部１５は、ステップＳ２０５で算出した信頼度を表示する制御を行う。
図１１は、実施の形態における提示システム１の処理を示す第三のフロー図である。図１１に示される処理は、図９のステップＳ１０３に含まれる処理である。
ステップＳ３０１において、訓練部１２は、乾燥機２０Ａによって実行された乾燥処理に関するパラメータ値と、乾燥機２０Ａが乾燥処理を終了した終了タイミングとを取得する。
ステップＳ３０２において、訓練部１２は、ステップＳ３０１で取得したパラメータ値と終了タイミングとを教師データとして用いて機械学習により予測モデルを訓練する。
ステップＳ３０３において、算出部１４は、学習度αを算出する。
ステップＳ３０４において、算出部１４は、経時変化度βを算出する。
図９～図１１に示される処理により、提示システム１は、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示することができる。
以降において、提示システム１による表示について具体的に説明する。
提示システム１による表示は、例えば、端末３０Ａが備える表示部３３による表示であり、この場合を例として説明するが、乾燥機２０Ａの表示部２３による表示でもよい。
端末３０Ａは、原則として、サーバ１０によって算出された第一予測値と信頼度とを含む提示情報をサーバ１０から受信し、受信した提示情報を表示画面に画像として表示する。
図１２は、本実施の形態における提示システム１が表示する画像の例を示す説明図である。
図１２に示される画像は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値と、その予測値の信頼度とを示す画像である。
図１２に示される画像は、画像５１と、画像５２とを含む。
画像５１は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値を、現時点からの残時間として表示する画像である。画像５１は、具体的には、「残り１：４０です。」という文字列を含み、乾燥処理の終了タイミングの予測値が、現時点から１時間４０分後であることを示している。
画像５２は、画像５１が示す予測値の信頼度を表示する画像である。画像５２は、具体的には、「予測モデルの調子は９０点です。」という文字列を含み、信頼度が０．９であることを示している。ここでは、信頼度を０点から１００点までの範囲で表現することとしており、９０点は、９０％と同義である。
図１２に示される画像を提示されたユーザは、終了タイミングの予測値と信頼度とを把握することができる。
図１３は、本実施の形態における提示システム１が表示する画像の例を示す説明図である。なお、すでに説明した画像と同じ画像については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略することがある。
図１３に示される画像は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値と、その予測値の信頼度とを示しており、さらに、理由情報を示している。
図１３に示される画像は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値を示す画像５１（図１２と同様）と、その予測値の信頼度を示す画像５２Ａと、理由情報を含む画像５３とを含む。
画像５２Ａは、画像５１が示す予測値の信頼度を表示する画像である。画像５２Ａは、具体的には、「予測モデルの調子は４０点です。」という文字列を含み、信頼度が０．４であることを示している。上記信頼度は、閾値である０．５５より低い。
画像５３は、予測値の信頼度が閾値より低い理由を示している。画像５３は、具体的には、「まだ十分に学習が進行していません。」という文字列を含み、予測モデルの機械学習の進捗がまだ十分でないことを示している。
図１３に示される画像を提示されたユーザは、終了タイミングの予測値と、信頼度と、その信頼度が低い理由とを把握することができる。
図１４は、本実施の形態における提示システム１が表示する画像の例を示す説明図である。
図１４に示される画像は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値と、その予測値の信頼度とを示しており、さらに、理由情報を示している。
図１４に示される画像は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値を示す画像５１（図１２と同様）と、その予測値の信頼度を示す画像５２Ｂと、理由情報を含む画像５４とを含む。
画像５２Ｂは、画像５１が示す予測値の信頼度を表示する画像である。画像５２Ｂは、具体的には、「予測モデルの調子は５０点です。」という文字列を含み、信頼度が０．５であることを示している。上記信頼度は、閾値である０．５５より低い。
画像５４は、予測値の信頼度が閾値より低い理由を示している。画像５４は、具体的には、「フィルタの目詰まりが発生しているかもしれません」という文字列を含み、乾燥機２０Ａが槽とヒートポンプとの間を流れる空気を通すフィルタの目詰まりの発生の可能性があることを示している。
図１４に示される画像を提示されたユーザは、終了タイミングの予測値と、信頼度と、その信頼度が低い理由とを把握することができる。
図１５は、本実施の形態における提示システム１が表示する画像の例を示す説明図である。
図１５に示される画像は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値と、その予測値の信頼度とを示しており、さらに、理由情報を示している。
図１５の（ａ）に示される画像は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値を示す画像５１（図１２と同様）と、感嘆符の画像６１とを含む。感嘆符の画像６１は、ユーザに注意を向けさせる効果を有する。
画像６１に対してユーザの操作がなされると、提示システム１は、表示している画像を、図１５の（ｂ）の画像に切り替える。
図１５の（ｂ）に示される画像は、画像５２Ａと画像５３とを含む。画像５２Ａと画像５３とは、図１３に示されるものと同様である。
図１５の（ａ）および（ｂ）に示される画像を提示されたユーザは、終了タイミングの予測値と、信頼度に関して注意を要することとを把握し、その後に、信頼度と、その信頼度が低い理由とを段階的に把握することができる。
図１６は、本実施の形態における提示システム１が表示する画像の例を示す説明図である。
図１６に示される画像は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値と、その予測値の信頼度とを示しており、さらに、理由情報を示している。
図１６に示される画像は、画像５１（図１２と同様）と、感嘆符の画像６１（図１５の（ａ）と同様）と、画像５２Ａおよび画像５３（図１５の（ｂ）と同様）とを含む。
図１６に示される画像を提示されたユーザは、終了タイミングの予測値と信頼度とを把握することができ、さらに、信頼度に関して注意を要することと、信頼度が低い理由とを把握することができる。
図１７は、本実施の形態における提示システム１が表示する画像の例を示す説明図である。
図１７に示される画像は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値と信頼度と進捗情報とを示しており、さらに、信頼度の履歴を示している。
図１７に示される画像は、画像５１（図１２と同様）と、画像５２Ｃと、画像５３Ａと、画像６２とを含む。
画像５２Ｃは、画像５１が示す予測値の信頼度を表示する画像である。画像５２Ｃは、具体的には、「予測モデルの調子は６０点です。」という文字列を含み、信頼度が０．６であることを示している。
画像５３Ａは、予測モデルの機械学習の進捗を示している。画像５３Ａは、具体的には、「学習がある程度進んでいます。」という文字列を含み、予測モデルの機械学習の進捗がある程度進んでいることを示している。
画像６２は、画像５１が示す予測値の信頼度を表示する画像であり、信頼度の履歴をグラフとして示す画像である。グラフの横軸は経過時間を示し、縦軸は信頼度を示している。また、グラフにおける右端が現在時刻を示している。グラフは、具体的には、時間が経過するにつれて信頼度が増加していることが示されており、現在時刻における信頼度が０．６であることが示されている。
図１７に示される画像を提示されたユーザは、終了タイミングの予測値と、信頼度と、機械学習の進捗と、信頼度の履歴とを把握することができる。
図１８は、本実施の形態における提示システム１が表示する画像の例を示す説明図である。
図１８に示される画像は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値と信頼度と理由情報とを示しており、さらに、信頼度の履歴を示している。
図１８に示される画像は、画像５１（図１２と同様）と、画像５２Ｄと、画像５４（図１４と同様）と、画像６２Ａとを含む。
画像５２Ｄは、画像５１が示す予測値の信頼度を表示する画像である。画像５２Ｄは、具体的には、「予測モデルの調子は５０点です。」という文字列を含み、信頼度が０．５であることを示している。
画像６２Ａは、画像５１が示す予測値の信頼度を表示する画像であり、信頼度の履歴をグラフとして示す画像である。グラフの横軸は経過時間を示し、縦軸は信頼度を示している。また、グラフにおける右端が現在時刻を示している。グラフは、具体的には、時間が経過するにつれて信頼度が低下していることが示されており、現在時刻における信頼度が０．５であることが示されている。
図１８に示される画像を提示されたユーザは、終了タイミングの予測値と、信頼度と、信頼度が低い理由と、信頼度の履歴とを把握することができる。
図１９は、本実施の形態における提示システム１が表示する画像の例を示す説明図である。
図１９に示される画像は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値と、通知情報とを示している。
図１９に示される画像は、画像５１（図１２と同様）と、画像６３とを含む。
画像６３は、予測モデルによる予測が利用可能であることを通知する通知情報を示している。画像６３は、具体的には、「ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）の学習が完了しました。」という文字列を含み、予測モデルの機械学習が、予測に用いられ得る程度にまで進み、利用可能となったことを示している。
図１９に示される画像を提示されたユーザは、終了タイミングの予測値と、予測モデルの利用に関する通知とを把握することができる。
図２０は、本実施の形態における提示システム１が表示する画像の例を示す説明図である。
図２０に示される画像は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値と、理由情報とを示している。
図２０に示される画像は、画像５１（図１２と同様）と、画像６４とを含む。
画像６４は、予測値の信頼度が閾値より低い理由を示している。画像５４は、具体的には、「ＡＩの調子が落ちているようです。」という文字列を含み、例えば経時変化の進行により、予測モデルの精度が落ちていることを示している。
図２０に示される画像を提示されたユーザは、終了タイミングの予測値と、予測値の信頼度が低い理由とを把握することができる。
図２１は、本実施の形態における提示システム１が表示する画像の例を示す説明図である。
図２１に示される画像は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値と、通知情報とを示している。
図２１の（ａ）に示される画像は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値を示す画像５１（図１２と同様）と、ハートマークの画像６５とを含む。ハートマークの画像６５は、ユーザに注意を向けさせる効果を有する。
画像６５に対してユーザの操作がなされると、提示システム１は、表示している画像を切り替えて、図２１の（ｂ）の画像を表示する。
図２１の（ｂ）に示される画像は、画像６３を含む。画像６３は、図１９に示されるものと同様である。
図２１の（ａ）および（ｂ）に示される画像を提示されたユーザは、終了タイミングの予測値と、予測モデルの利用に関する通知とを段階的に把握することができる。
図２２は、本実施の形態における提示システム１が表示する画像の例を示す説明図である。
図２２に示される画像は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値を示す画像である。
図２２に示される画像は、画像５１Ａを含む。
画像５１Ａは、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値を時刻として表示する画像である。画像５１Ａは、具体的には、「終了時刻の目安は１０：３０です。」という文字列を含み、乾燥処理の終了タイミングの予測値が、１０時３０分であることを示している。
図２２に示される画像を提示されたユーザは、終了タイミングの予測値を把握することができる。
図２３は、本実施の形態における提示システム１が表示する画像の例を示す説明図である。
図２３に示される画像は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値を、その予測値の信頼度を加味して示す画像である。
図２３に示される画像は、画像５１Ｂと、画像５２Ｄとを含む。
画像５１Ｂは、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値を時刻として表示する画像である。また、表示する時刻は、予測値を含む時間区間であって、信頼度が高いほど狭い時間区間として表示される。画像５１Ｂは、具体的には、「終了時刻の目安は１０：２５～１０：３５です。」という文字列を含み、乾燥処理の終了タイミングの予測値が、１０時２５分～１０時３５分、つまり、１０時３０分を含む１０分間の時間区間に含まれることを示している。
画像５２Ｄは、画像５１Ｂが示す予測値の信頼度を表示する画像である。画像５２Ｄは、具体的には、「予測モデルの調子は８０点です。」という文字列を含み、信頼度が０．８であることを示している。
図２３に示される画像を提示されたユーザは、時間区間として表現された終了タイミングの予測値と、信頼度とを把握することができる。
図２４は、本実施の形態における提示システム１が表示する画像の例を示す説明図である。
図２４に示される画像は、図２３と同様に、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値を、その予測値の信頼度を加味して示す画像である。
図２４に示される画像は、画像５１Ｃと、画像５２Ｅとを含む。
画像５１Ｃは、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値を時刻として表示する画像である。また、表示する時刻は、予測値を含む時間区間であって、信頼度が高いほど狭い時間区間として表示される。画像５１Ｃは、具体的には、「終了時刻の目安は１０：１５～１０：４５です。」という文字列を含み、乾燥処理の終了タイミングの予測値が、１０時１５分～１０時４５分、つまり、１０時３０分を含む３０分間の時間区間に含まれることを示している。
画像５２Ｅは、画像５１Ｃが示す予測値の信頼度を表示する画像である。画像５２Ｅは、具体的には、「予測モデルの調子は６０点です。」という文字列を含み、信頼度が０．６であることを示している。
図２４に示される画像を提示されたユーザは、時間区間として表現された終了タイミングの予測値と、信頼度とを把握することができる。
図２５は、本実施の形態における提示システム１が表示する画像の例を示す説明図である。
図２５に示される画像は、図２３と同様に、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値を、その予測値の信頼度を加味して示す画像である。
図２５に示される画像は、画像５１Ｄと、画像５２Ｆと、画像５３とを含む。
画像５１Ｄは、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値を時刻として表示する画像である。また、表示する時刻は、予測値を含む時間区間であって、信頼度が高いほど狭い時間区間として表示される。画像５１Ｄは、具体的には、「終了時刻の目安は１０：００～１１：００です。」という文字列を含み、乾燥処理の終了タイミングの予測値が、１０時００分～１１時００分、つまり、１０時３０分を含む１時間の時間区間に含まれることを示している。
画像５２Ｆは、画像５１Ｄが示す予測値の信頼度を表示する画像である。画像５２Ｆは、具体的には、「予測モデルの調子は３０点です。」という文字列を含み、信頼度が０．３であることを示している。
画像５３は、図１３に示されるものと同様である。
図２５に示される画像を提示されたユーザは、時間区間として表現された終了タイミングの予測値と、信頼度と、その信頼度が低い理由とを把握することができる。
図２６は、本実施の形態における提示システム１が表示する画像の例を示す説明図である。
図２６は、予測モデルを用いた予測から、予測モデルを用いない予測に切り替える際に用いられる画像を示している。
図２６の（ａ）に示される画像は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値を示す画像５１（図１２と同様）と、画像６１（図１５の（ａ）と同様）と、画像５２Ｆ（図２５と同様）と、画像６４（図２０と同様）と、画像６６とを含む。
画像６６は、現在表示している予測値が、機械学習に基づく予測モデルを用いた予測を用いるモード（ＡＩモードともいう）で予測された予測値であることを示している。
画像６１に対してユーザの操作がなされると、提示システム１は、表示している画像を、図２６の（ｂ）の画像に切り替える。
図２６の（ｂ）の画像は、ＡＩモードから、予測モデルを用いないで予測するモード（通常モードともいう）に切り替えることを案内する画像７１である。
画像７１の「はい」に対してユーザの操作がなされると、提示システム１は、表示している画像を、図２６の（ｃ）の画像に切り替える。
図２６の（ｃ）に示される画像は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値であって、通常モードにより予測された予測知を示す画像７２と、画像６７とを含む。
画像７２は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値を、現時点からの残時間として表示する画像である。画像７２は、具体的には、「残り１：５０です。」という文字列を含み、乾燥処理の終了タイミングの予測値が、現時点から１時間５０分後であることを示している。
画像６７は、現在表示している予測値が、通常モードで予測された予測値であることを示している。
図２６の（ａ）～（ｃ）に示される画像を提示されたユーザは、終了タイミングの予測値と、信頼度と、その信頼度が低い理由とを把握し、その後、通常モードへの切り替えの案内に従って、通常モードでの予測値を把握することができる。
図２７は、本実施の形態における提示システム１が表示する画像の例を示す説明図である。
図２７は、予測モデルを用いない予測から、予測モデルを用いる予測に切り替える際に用いられる画像を示している。
図２７の（ａ）に示される画像は、画像７２と、画像６５（図２１の（ａ）と同様）と、画像６７（図２６の（ｃ）と同様）とを含む。
画像６５に対してユーザの操作がなされると、提示システム１は、表示している画像を、図２７の（ｂ）の画像に切り替える。
図２７の（ｂ）の画像は、通常モードからＡＩモードに切り替えることを案内する画像７４である。
画像７４の「はい」に対してユーザの操作がなされると、提示システム１は、表示している画像を、図２７の（ｃ）の画像に切り替える。
図２７の（ｃ）に示される画像は、乾燥機２０Ａが実行する乾燥処理の終了タイミングの予測値であって、ＡＩモードにより予測された予測知を示す画像５１（図２６の（ａ）と同様）と、画像５２（図１２と同様）と、画像６６（図２６の（ａ）と同様）とを含む。
図２７の（ａ）～（ｃ）に示される画像を提示されたユーザは、通常モードでの予測値を視認している状態において、ＡＩモードへの切り替えの案内に従って、ＡＩモードでの予測値を把握することができる。
以上のように、本変形例の提示方法および提示システムは、機器が処理を終了するタイミング、具体例として乾燥機が乾燥処理終了するタイミングを、適切に提示することができる。
なお、サーバ１０が備える機能の一部または全部が、乾燥機２０Ａ等または端末３０Ａ等に備えられていてもよい。サーバ１０が備える機能の全部が、乾燥機２０Ａ等または端末３０Ａ等に備えられている場合、提示システム１は、サーバ１０を備えなくてよい。また、サーバ１０が備える機能の全部が、乾燥機２０Ａ等または端末３０Ａ等に備えられている場合、乾燥機２０Ａ等と端末３０Ａ等とはネットワークＮに接続されている必要はなく、少なくとも、乾燥機２０Ａ等と端末３０Ａ等とのうち、互いに対応付けられている乾燥機と端末とが通信可能に接続されていればよい。
（実施の形態の変形例１）
本変形例において、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示する提示方法および提示システムについて、他の機器に適用される例を説明する。
本変形例では、機器が冷凍庫であり、処理が製氷処理である場合を説明する。提示システム１の構成および処理は、上記実施の形態におけるものと同様である。
図２８は、本変形例における提示システム１が表示する画像の例を示す説明図である。
図２８に示される画像は、機器である冷凍庫が実行する製氷処理の終了タイミングの予測値と、その予測値の信頼度とを示す画像である。
図２８に示される画像は、画像８１と、画像６２とを含む。
画像８１は、冷凍庫が実行する製氷処理の終了タイミングの予測値を、現時点からの残時間として表示する画像である。画像８１は、具体的には、「製氷完了まで残り５０分です。」という文字列を含み、製氷処理の終了タイミングの予測値が、現時点から５０分後であることを示している。
画像６２は、図１７におけるものと同様である。
以上のように、本変形例の提示方法および提示システムは、冷凍庫が製氷処理を終了するタイミングを適切に提示することができる。
（実施の形態の変形例２）
本変形例において、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示する提示方法および提示システムについて、他の機器に適用される例を説明する。
本変形例では、機器がエアコンであり、処理が暖房処理である場合を説明する。提示システム１の構成および処理は、上記実施の形態におけるものと同様である。
図２９は、本変形例における提示システム１が表示する画像の例を示す説明図である。
図２９に示される画像は、機器であるエアコンが実行する暖房処理であって、寝室の温度を２５℃に上昇させる暖房処理の終了タイミングの予測値と、その予測値の信頼度とを示す画像である。
図２９に示される画像は、画像８２と、画像５２Ａと、画像５３とを含む。
画像８２は、エアコンが実行する暖房処理の終了タイミングの予測値を、現時点からの残時間として表示する画像である。画像８２は、具体的には、「寝室が２５℃になるまで１０～１５分ほどかかります。」という文字列を含み、暖房処理の終了タイミングの予測値が、現時点から１０～１５分後であること、言い換えれば、１２．５分を含む５分間の時間区間に属することを示している。
画像５２Ａと画像５３とは、図１３におけるものと同様である。
以上のように、本変形例の提示方法および提示システムは、エアコンが暖房処理を終了するタイミングを適切に提示することができる。
以上のように、上記実施の形態または上記変形例の提示方法は、機械学習モデルを用いて機器のパラメータ値から、機器が処理を終了するタイミングの予測値を提示するときに、機械学習モデルの学習の進捗と、機器の経時変化の度合いとを考慮した信頼度を提示する。信頼度は、その予測値が妥当である度合い、言い換えれば、その予測値が信頼できる度合いを示している。ユーザは、提示された終了タイミングの予測値と信頼度とを視認することで、その予測値がどの程度妥当であるのか、または、その予測値がどの程度信頼できるのかを把握することができる。このように、上記提示方法は、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示することができる。
また、上記提示方法は、信頼度を提示する際に、信頼度が低い理由情報をさらに提示する。ユーザは、提示された理由情報を視認することで、その信頼度が低い理由を把握することができ、信頼度を高くする行動がある場合には、その行動をすることができる。このように、上記提示方法は、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示することができる。
また、上記提示方法は、信頼度が低い理由が、機械学習モデルの学習の進捗が低いこと、または、機器の経時変化が進んでいることを理由情報として提示するので、ユーザは、信頼度が低い理由を具体的に知ることができ、信頼度を高くする行動がある場合には、より容易に、その行動をすることができる。このように、上記提示方法は、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示することができる。
また、上記提示方法は、機械学習モデルの学習の進捗が十分でない場合に、機械学習を用いない方法により予測された予測値を提示することを案内する。よって、ユーザは、容易に、機械学習モデルの学習の進捗が十分でない場合に、機械学習を用いない方法により予測された予測値を、機器が処理を終了するタイミングとして把握することができる。このように、上記提示方法は、機械学習モデルを用いない方法による予測をさらに用いて、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示することができる。
また、上記提示方法は、機器が処理を終了したときに機械学習モデルの訓練をし、訓練によって機械学習モデルの学習の進捗が、機械学習モデルが予測に利用可能である程度に高くなった場合に、通知情報を提示する。ユーザは、上記情報を提示されることで、機械学習モデルが予測に利用可能になったことを認識することができる。このように、上記提示方法は、機械学習モデルが利用可能であることを通知しながら、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示することができる。
また、上記提示方法は、機器が処理を終了したときに機械学習モデルの訓練をし、訓練によって機械学習モデルの学習の進捗が、機械学習モデルが予測に利用可能である程度に高くなった場合に、機械学習モデルを用いた方法により予測された予測値を提示することを案内する。よって、ユーザは、容易に、機械学習モデルを用いた予測値に基づいて、機器が処理を終了するタイミングを把握することができる。このように、上記提示方法は、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示することができる。
また、上記提示方法は、機械学習モデルを用いて予測された予測値を、信頼度に応じた時間長を有する時間区間として提示する。ユーザは、提示された時間区間に機器が終了することを認識することができ、言い換えれば、信頼度を直接に提示される場合よりも直感的に、機器が処理を終了するタイミングを把握することができる。よって、上記提示方法は、機器が処理を終了するタイミングを適切に提示することができる。
また、上記提示方法は、第一指標をより容易に算出する。よって、上記提示方法は、機器が処理を終了するタイミングをより容易に、適切に提示することができる。
また、上記提示方法は、第二指標をより容易に算出する。よって、上記提示方法は、機器が処理を終了するタイミングをより容易に、適切に提示することができる。
また、上記提示方法は、処理においてエラーが発生した場合に第二指標を増加させることで、第二指標をより容易に算出する。よって、上記提示方法は、機器が処理を終了するタイミングをより容易に、適切に提示することができる。
また、上記提示方法は、乾燥機が洗濯物を乾燥させる処理を終了するタイミングを適切に提示することができる。
以上のように、本開示における技術の例示として、実施の形態を説明した。そのために、添付図面および詳細な説明を提供した。
したがって、添付図面および詳細な説明に記載された構成要素の中には、課題解決のために必須な構成要素だけでなく、上記実装を例示するために、課題解決のためには必須でない構成要素も含まれ得る。そのため、それらの必須ではない構成要素が添付図面や詳細な説明に記載されていることをもって、直ちに、それらの必須ではない構成要素が必須であるとの認定をするべきではない。
また、上述の実施の形態は、本開示における技術を例示するためのものであるから、請求の範囲またはその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。
本開示は、機器の処理の終了タイミングを予測するシステムに適用可能である。
１ 提示システム
１０ サーバ
１１、２１、３１ 通信部
１２ 訓練部
１３ 予測部
１４ 算出部
１５ 表示制御部
２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ 乾燥機
２２ 処理部
２３、３３ 表示部
３０Ａ、３０Ｂ、３０Ｃ 端末
３２ 制御部
５１、５１Ａ、５１Ｂ、５１Ｃ、５１Ｄ、５２、５２Ａ、５２Ｂ、５２Ｃ、５２Ｄ、５２Ｅ、５２Ｆ、５３、５３Ａ、５４、６１、６２、６２Ａ、６３、６４、６５、６６、６７、７１、７２、７４、８１、８２ 画像
Ｎ ネットワーク

Claims (12)

  1. 機器が処理を終了するタイミングを提示する提示方法であって、
    前記処理である第一処理に関する前記機器のパラメータ値を入力とし、前記機器が前記第一処理を終了するタイミングを出力とする機械学習モデルに、前記処理である第二処理に関する前記機器のパラメータ値を入力することで出力される、前記機器が前記第二処理を終了するタイミングの第一予測値を取得し、
    前記機械学習モデルの学習の進捗を示す第一指標と、前記機器の経時変化の度合いを示す第二指標とを取得し、
    取得した前記第一指標と前記第二指標とを用いて、前記第一予測値の信頼度を算出し、
    取得した前記第一予測値と、算出した前記信頼度とを含む提示情報を提示する制御をする
    提示方法。
  2. 前記制御では、さらに、
    算出した前記信頼度が閾値より低い場合には、前記信頼度が前記閾値より低い理由を示す理由情報を提示する制御をする
    請求項１に記載の提示方法。
  3. 前記理由情報は、
    前記機械学習モデルの学習の進捗が所定より低いことを示す情報、および、前記機器の経時変化が所定より進んでいることを示す情報の少なくとも一方を含む
    請求項２に記載の提示方法。
  4. 前記提示方法では、さらに、
    前記機器が前記第二処理を終了するタイミングを示す第二予測値であって、機械学習を用いない方法により算出される第二予測値を取得し、
    前記制御では、さらに、
    前記第一指標が所定より低い場合には、前記第二予測値を提示することを案内する案内情報を提示する制御をする
    請求項１～３のいずれか１項に記載の提示方法。
  5. 前記機器が前記第二処理を終了した場合、前記第二処理を実行したときの前記機器のパラメータ値を入力とし、前記機器が前記第二処理を終了したタイミングを出力として前記機械学習モデルの訓練を行い、
    前記制御では、さらに、
    前記訓練の後に、前記第一指標が所定より高くなった場合には、前記機械学習モデルによる予測が利用可能であることを通知する通知情報を提示する制御をする
    請求項１～３のいずれか１項に記載の提示方法。
  6. 前記提示方法では、さらに、
    前記機器が前記第二処理を終了するタイミングを示す第二予測値であって、機械学習を用いない方法により算出される第二予測値を取得し、
    前記制御では、さらに、
    前記第二予測値を提示する制御をし、
    前記第一指標が所定より高くなった場合には、前記第一予測値を提示することを案内する案内情報を提示する制御をする
    請求項１～３のいずれか１項に記載の提示方法。
  7. 前記第一予測値を提示する前記制御では、
    取得した前記第一予測値を含む時間区間であって、前記信頼度が高いほど狭い時間区間を提示する制御をする
    請求項１～３のいずれか１項に記載の提示方法。
  8. 前記第一指標は、
    （ａ）前記機械学習モデルの交差検証における、訓練誤差をバリデーション誤差で除した値、
    （ｂ）前記機械学習モデルの訓練に用いたデータ数、または、
    （ｃ）前記機器が行った複数回の処理における前記第一予測値の予測誤差の収束率、
    を用いて算出される
    請求項１～３のいずれか１項に記載の提示方法。
  9. 前記第二指標は、
    （ｄ）前記機器が行った複数回の前記処理のうち、直近のＮ回の前記処理における前記第一予測値の予測誤差の平均値
    （ｅ）前記（ｄ）を、前記機器と同種の複数の機器が行った前記処理における前記第一予測値の予測誤差の平均値で除した値、または、
    （ｆ）前記機器が行った複数回の前記処理のうち、直近のＮ回の前記処理における、前記機器が当該処理を終了したタイミングの標準偏差、
    を用いて算出され、
    前記Ｎは２以上の整数である
    請求項１～３のいずれか１項に記載の提示方法。
  10. 前記機器が行った前記処理においてエラーが発生した場合には、算出した前記第二指標を増加させる
    請求項９に記載の提示方法。
  11. 前記機器は、乾燥機であり、
    前記処理は、前記乾燥機が洗濯物を乾燥させる処理である
    請求項１～３のいずれか１項に記載の提示方法。
  12. 機器が処理を終了するタイミングを提示する提示システムであって、
    前記処理である第一処理に関する前記機器のパラメータ値を入力とし、前記機器が前記第一処理を終了するタイミングを出力とする機械学習モデルに、前記処理である第二処理に関する前記機器のパラメータ値を入力することで出力される、前記機器が前記第二処理を終了するタイミングの第一予測値を取得する予測部と、
    前記機械学習モデルの学習の進捗を示す第一指標と、前記機器の経時変化の度合いを示す第二指標とを取得し、取得した前記第一指標と前記第二指標とを用いて、前記第一予測値の信頼度を算出する算出部と、
    取得した前記第一予測値と、算出した前記信頼度とを含む提示情報を提示する制御をする提示制御部とを備える
    提示システム。
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