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JP-2026076849-A - 情報処理システム、及び情報処理システムの制御方法

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Abstract

【課題】ＡＩサービスの利用に伴うコストを抑えること。 【解決手段】本開示の１つの態様に係る情報処理システムは、監視対象に関する入力情報Ｄ１を取得する情報取得部２０３と、情報取得部２０３によって取得された入力情報Ｄ１に関する指示情報Ｄ２を生成ＡＩサービスに送信することにより処理を指示する依頼部２０４と、処理の必要性が高くなる第１条件の成否に基づいて処理の要否を判断する第１判断処理を実行する依頼頻度低減処理部２０６と、を備え、依頼頻度低減処理部２０６によって、生成ＡＩサービスによる処理が必要と判断された場合に、依頼部２０４が生成ＡＩサービスに処理を依頼する。 【選択図】図２

Inventors

  • 大脇 理
  • 東藤 毅

Assignees

  • 岩崎電気株式会社

Dates

Publication Date
20260512
Application Date
20241024

Claims (8)

  1. 監視対象に関する入力情報を取得する情報取得部と、 前記情報取得部によって取得された前記入力情報に関する指示情報を生成ＡＩサービスに送信することにより処理を指示する依頼部と、 前記処理の必要性が高くなる第１条件の成否に基づいて前記処理の要否を判断する第１判断処理を実行する依頼頻度低減処理部と、を備え、 前記依頼頻度低減処理部によって前記生成ＡＩサービスによる前記処理が必要と判断された場合に、前記依頼部が前記生成ＡＩサービスに前記処理を依頼する 情報処理システム。
  2. 前記依頼頻度低減処理部は、 前記第１判断処理によって前記処理が必要と判断された場合、前記第１条件の成立時よりも前記処理の必要性が高くなる第２条件の成否に基づいて前記処理の要否を判断する第２判断処理を実行する、 請求項１に記載の情報処理システム。
  3. 前記生成ＡＩサービスに送信する前に生成ＡＩサービスでの判断精度を向上させるための加工を前記入力情報に施す情報加工部を備える 請求項１に記載の情報処理システム。
  4. 前記情報加工部は 前記生成ＡＩサービスを用いた前記処理の精度低下を招く情報を前記入力情報から除去する 請求項３に記載の情報処理システム。
  5. 前記依頼部は、 前記生成ＡＩサービスに処理を依頼した後、当該処理の結果に関連する他の処理を前記生成ＡＩサービスに依頼する、 請求項１に記載の情報処理システム。
  6. 前記依頼部は、 学習データ量、及びパラメータ数が異なる２種類の生成ＡＩサービスに依頼するものであり、 前記学習データ量、及びパラメータ数が少ない生成ＡＩサービスに依頼したあとに、 前記学習データ量、及びパラメータ数が多い生成ＡＩサービスに依頼する 請求項１に記載の情報処理システム。
  7. 前記入力情報は、撮影装置によって監視対象を撮影した静止画像または動画像である 請求項１に記載の情報処理システム。
  8. 情報処理システムの制御方法において、 監視対象に関する入力情報を取得する第１ステップと、 前記第１ステップによって取得された前記入力情報に関する指示情報を生成ＡＩサービスに送信することにより処理を指示する第３ステップと、 前記処理の必要性が高くなる第１条件の成否に基づいて前記処理の要否を判断する判断する第１判断処理を実行する第２ステップと、を含み、 前記第２ステップによって前記生成ＡＩサービスによる前記処理が必要と判断された場合に、前記第３ステップにおいて前記生成ＡＩサービスに前記処理を依頼する 情報処理システムの制御方法。

Description

本開示は、情報処理システム、及び情報処理システムの制御方法に関する。 特許文献１には、災害を検知した場合に、撮像装置が撮影した画像に基づいて、災害による被害の有無を判定する技術が示されている。また、特許文献２には、災害状態を学習したディープラーニング部を用いて、災害映像から災害状態を判定する技術が示されている。 近年では、特許文献２におけるディープラーニング部のようなＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ：人工知能）を、ネットワークを通じて利用可能にするＡＩサービスが知られている。 特開２０１４－１４２９０１号公報国際公開第２０１９／２３５４１５号 本開示の実施形態に係る監視システムの構成を示す図である。クラウド情報処理サーバの機能的構成を示す図である。クラウド情報処理サーバの動作を示すフローチャートである。依頼頻度低減処理のフローチャートである。本開示の第１変形例に係る依頼頻度低減処理のフローチャートである。本開示の第２変形例に係るクラウド情報処理サーバの機能的構成を示す図である。入力情報の一例を示す図である。除去処理部の動作を説明するための図である。本開示の第３変形例に係るクラウド情報処理サーバの動作を示すフローチャートである。本開示の第４変形例に係る監視システムの構成を示す図である。本開示の第４変形例に係るクラウド情報処理サーバの動作を示すフローチャートである。 以下、図面を参照しながら本開示に係る好適な形態を説明する。なお、図面において、各部の寸法および縮尺が実際と適宜に異なる場合があり、理解を容易にするために模式的に示している部分を含む場合がある。また、以下の説明において、本開示を限定する旨の特段の記載がない限り、本開示の範囲は以下の説明に記載された形態に限られない。本開示の範囲は当該形態の均等の範囲を含む。 図１は、本実施形態に係る監視システム１の構成を示す図である。 監視システム１は、１以上の対象（以下、「監視対象」という）における１以上の所定状態を監視するシステムである。本実施形態の監視システム１は、通信ネットワークを介して利用可能なＡＩサービスを用いて、対象に関する各種の処理を実行する情報処理システムの一態様である。 本実施形態において、ＡＩサービスにはクラウドＡＩサービスが用いられる。クラウドＡＩサービスは、インターネット等の公衆通信ネットワークＮＷ上に構築されたＡＩリソースを、利用者が必要なときに必要な分だけ利用可能にするサービスであり、例えば、Ａｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＡＷＳ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｚｕｒｅ、及びＧｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄなどが知られている。一般に、クラウドＡＩサービスは、複数の物理サーバの分散コンピューティングによって実現されたクラウドサーバによって提供される。なお、公衆通信ネットワークＮＷは通信ネットワークの一態様である。 本実施形態において、クラウドＡＩサービスはベンダーによって有償で提供されており、料金体系には従量課金制が採用されている。従量課金制はクラウドＡＩサービスの使用量に応じた金額の課金が発生する料金体系である。 図１に示すように、監視システム１は、クラウド生成ＡＩサーバ１０と、クラウド情報処理サーバ２０と、１以上（図示例では複数）のユーザサイドシステム３０と、を備える。 クラウド生成ＡＩサーバ１０は、クラウド生成ＡＩサービスを提供するクラウドサーバであり、生成ＡＩサービス部１０１を備える。生成ＡＩサービス部１０１は、公衆通信ネットワークＮＷ等を介してクラウド生成ＡＩサービスを提供する機能部である。 クラウド生成ＡＩサービスは、クラウドＡＩサービス、及び単なるＡＩサービスの一態様である。クラウド生成ＡＩサービスに用いられる生成ＡＩは、ジェネレーティブＡＩとも称されており、テキストや画像、音声などの種々のコンテンツを生成可能なＡＩである。かかる生成ＡＩの学習モデルには、莫大なデータ（大規模データ）の各々の特徴や関係性をディープラーニングにより事前に学習したモデルが用いられる。 本実施形態において、生成ＡＩサービス部１０１は、監視対象についての入力情報Ｄ１と、当該監視対象における所定状態の判断を指示する指示情報Ｄ２とが入力された場合に、指示情報Ｄ２の指示にしたがって、当該監視対象の所定状態を入力情報Ｄ１に基づいて判断し、当該所定状態に係る情報（以下、「出力情報Ｄ３」という）を出力する。 入力情報Ｄ１は本開示における第１情報に対応する。 出力情報Ｄ３は、例えば、当該所定状態の判断結果に係る情報である。係る生成ＡＩサービスを提供するために、生成ＡＩサービス部１０１は、監視対象についての莫大なデータをディープラーニングにより学習した学習モデルを備える。 また、本実施形態において、生成ＡＩサービス部１０１のＡＩは、テキスト、画像、音声、動画、各種センサの検出信号などの異なる情報モダリティ（様式）の入力情報Ｄ１を組み合わせて判定を行う、いわゆるマルチモーダルＡＩである。 ユーザサイドシステム３０は、監視システム１を利用するユーザ側のシステムであり、図１に示すように、情報収集装置３０１と、通信装置３０２と、ユーザ装置３０３と、を備える。 情報収集装置３０１は、監視対象についての入力情報Ｄ１を常時、又は所定の周期で間欠的に収集する装置である。本実施形態において、監視対象の例は、道路、建物内、及び屋外などである。監視対象における所定状態の例は、緊急事態、非常事態、又は異常事態の発生状態である。以下、緊急事態、非常事態、又は異常事態をまとめて「特定事態」と称する。道路における特定事態には、例えば、冠水や交通事故などの発生が挙げられる。また、建物内における特定事態には、火災の発生や、作業員が失神して倒れている事態、などが挙げられる。屋外における特定事態には、例えば、災害などの発生が挙げられる。また、屋外の一例である公園における特定事態には、ボール遊びの検知なども挙げられる。この特定事態は、公園におけるボール遊びによる周辺住宅へのボール被害の把握や警告などに用いられる。 情報収集装置３０１は、係る監視対象についての現状の情報を入力情報Ｄ１として収集するために、例えば、道路、建物内、又は屋外の静止画像又は動画像を撮影する撮影装置を備える。 通信装置３０２は、送信装置３０２Ａと、受信装置３０２Ｂとを備える。 送信装置３０２Ａは、情報収集装置３０１によって収集された入力情報Ｄ１を、公衆通信ネットワークＮＷを介してクラウド情報処理サーバ２０に送信する装置である。入力情報Ｄ１の送信頻度は適宜である。すなわち、送信頻度は、情報収集装置３０１が入力情報Ｄ１を収集する頻度と同じでもよいし、当該頻度よりも少なくてもよい。 受信装置３０２Ｂは、クラウド情報処理サーバ２０から公衆通信ネットワークＮＷを介して監視情報Ｄ４を受信する装置である。監視情報Ｄ４は、監視対象における所定状態に係る情報を含み、例えば、クラウド生成ＡＩサーバ１０の出力情報Ｄ３や、監視対象における特定事態の発生を報知するアラートなどの情報を含む。 なお、通信装置３０２は、ユーザ装置３０３に設けられてもよい。 また、クラウド情報処理サーバ２０から送られる、アラートなどの情報を含む監視情報Ｄ４を、監視対象の監視を担う管理者の適宜の端末が直接、受信してもよい。さらにまた、監視システム１がメール等の通知を送信する通知サーバを備え、クラウド情報処理サーバ２０が通知サーバを介して、管理者の適宜の端末に監視情報Ｄ４を送信してもよい。 ユーザ装置３０３は、ユーザが認知可能な態様で監視情報Ｄ４を出力する出力装置３０３Ａを備える。出力装置３０３Ａは、例えば、文字や画像の情報を表示するディスプレイ、音声を出力するスピーカ、及び、監視情報Ｄ４に応じて点灯状態が変わるランプなどである。 なお、出力装置３０３Ａは、監視情報Ｄ４の他にも、情報収集装置３０１によって収集された入力情報Ｄ１を出力してもよい。また、ユーザ装置３０３は、ユーザの操作を受け付ける操作装置を備えてもよい。ユーザ装置３０３には、例えば、パーソナルコンピュータが用いられる。 クラウド情報処理サーバ２０は、監視システム１を提供するベンダーによって管理されるサーバであり、物理サーバの通信装置の機能に相当する通信機能、物理サーバの記憶装置の機能に相当する記憶機能、及び物理サーバの演算処理装置の機能に相当する演算処理機能を実現するクラウドサーバである。また、クラウド情報処理サーバ２０は、本開示における情報処理装置の一態様である。 図２は、クラウド情報処理サーバ２０の機能的構成を示す図である。 同図に示すように、クラウド情報処理サーバ２０は、通信部２０１と、ユーザ管理部２０２と、情報取得部２０３と、依頼部２０４と、監視情報生成部２０５と、依頼頻度低減処理部２０６と、を備える。 通信部２０１は、公衆通信ネットワークＮＷを介してユーザサイドシステム３０と通信し、また、クラウド生成ＡＩサーバ１０と通信する機能部である。通信部２０１の機能は上記通信機能によって実現される。 ユーザ管理部２０２は、ユーザ管理データ２０２Ａを予め記憶する機能部である。ユーザ管理データ２０２Ａは、ユーザごとに監視対象及び所定状態を記録するデータである。ユーザ管理部２０２の機能は、上記記憶機能によって実現される。 情報取得部２０３は、通信部２０１によって受信された、監視対象に関する入力情報Ｄ１を常時、又は間欠的に取得する機能部である。情報取得部２０３の機能は、上記演算処理機能によって実現される。また、情報取得部２０３は、本開示における第１情報取得部に対応する機能部である。 依頼部２０４は、監視対象における所定状態についての判断をクラウド生成ＡＩサーバ１０に依頼する機能部である。依頼部２０４の機能は、上記演算処理機能によって実現される。 本実施形態において、依頼部２０４は、監視対象の入力情報Ｄ１と、当該監視対象における所定状態の判断を指示する指示情報Ｄ２と、をクラウド生成ＡＩサーバ１０に入力することで、当該クラウド生成ＡＩサーバ１０に判断を依頼する。指示情報Ｄ２の指示にはテキスト情報が用いられる。テキスト情報は、生成ＡＩサービスに対して指示又は要望を与えるプロンプトと称される文章の情報である。本実施形態では、監視対象、及び所定状態と、入力情報Ｄ１の情報モダリティ（様式）及び内容と、の組合せなどに応じて、当該監視対象における所定状態（すなわち、特定事態の発生状態）を入力情報Ｄ１に基づく適切な判断をクラウド生成ＡＩサーバ１０に実行させるテキスト情報が予め作成されている。これらのテキスト情報が指示文データ２０４Ａに記録されている。 ＡＩサービスとして生成ＡＩサービスが用いられているため、互いに異なる所定状態（例えば、冠水状態、及び交通事故発生状態など）の判断を行う場合でも、共通の生成ＡＩサービスを利用することができる。 これに加え、指示情報Ｄ２を適宜に変更するだけで、同じ監視対象の入力情報Ｄ１（例えば撮影画像）から互いに異なる所定状態を判断させることもできる。 また、生成ＡＩサービスのＡＩにはマルチモーダルＡＩが用いられているため、例えば、決められた種類の入力情報Ｄ１に基づいて判断処理を実行する、いわゆるシングルモーダルＡＩに比べ、指示情報Ｄ２のテキスト情報を適宜に変更したり、互いに異なる情報モーダルの複数の入力情報Ｄ１を用いたりするなどして、柔軟かつ高度な判断処理を生成ＡＩサービスに実行させることができる。 ここで、本実施形態では、所定状態である特定事態の発生状態の判断結果から曖昧性を排除するために、指示情報Ｄ２のテキスト情報には、「ＹＥＳ」、「ＮＯ」の２択で回答を求める質問形式の文章が用いられる。 例えば、監視対象が道路であり、特定事態が冠水の発生であり、入力