特開 2022-14650 コミュニティ型のＡＩ人材育成支援システム及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022014650

(43)【公開日】2022-01-20

(54)【発明の名称】コミュニティ型のＡＩ人材育成支援システム及び方法

(51)【国際特許分類】

   G09B 19/00 20060101AFI20220113BHJP

   G06Q 50/20 20120101ALI20220113BHJP

   G06N 20/00 20190101ALI20220113BHJP

【ＦＩ】

G09B19/00 Z

G06Q50/20

G06N20/00

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2020117102

(22)【出願日】2020-07-07

(71)【出願人】

【識別番号】519077805

【氏名又は名称】ＮＡＢＬＡＳ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000408

【氏名又は名称】特許業務法人高橋・林アンドパートナーズ

(72)【発明者】

【氏名】中山 浩太郎

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049CC34

(57)【要約】

【課題】コミュニティを形成し、ＡＩ技術を習得した特定の人材（教員）に過大な負荷をかけることなく、多くの技術者にＡＩ教育を行うことのできるコミュニティ型人材育成支援システムを提供することを目的とする。
【解決手段】人材育成支援システムは、複数のユーザ端末に、機械学習の学習モデルの作成環境を、ネットワークを介して提供し、機械学習の学習モデルの作成環境で作成された複数の学習済みモデルをスコアリングサーバに提供するユーザインタフェースサーバと、複数の学習済みモデルをスコアリングし順位付けするスコアリングサーバと、を含む。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数のユーザ端末に、機械学習の学習モデルの作成環境を、ネットワークを介して提供し、前記機械学習の学習モデルの作成環境で作成された複数の学習済みモデルをスコアリングサーバに提供するユーザインタフェースサーバと、
前記複数の学習済みモデルをスコアリングし順位付けするスコアリングサーバと、を含む、人材育成支援システム。

【請求項2】

複数のユーザ端末に、機械学習の学習モデルの作成環境を、ネットワークを介して提供し、前記機械学習の学習モデルの作成環境で作成された複数の学習済みモデルをスコアリングし、前記スコアリングの結果をスコアリングサーバに提供するユーザインタフェースサーバと、
前記スコアリング結果に基づいて前記複数の学習モデルを順位付けするスコアリングサーバと、を含む、人材育成支援システム。

【請求項3】

前記ユーザインタフェースサーバが、前記複数のユーザ端末に、前記機械学習の学習モデルの作成環境として学習用データの中の一部のデータを提供し、
前記スコアリングサーバが、前記学習用データの全部を使って前記複数の学習済みモデルをスコアリングする、請求項１に記載の人材育成支援システム。

【請求項4】

前記ユーザインタフェースサーバが、
前記複数のユーザ端末に、前記機械学習の学習モデルの作成環境として学習用データの中の一部のデータを提供し、
前記学習用データの全部を使って前記複数の学習済みモデルをスコアリングする、請求項２に記載の人材育成支援システム。

【請求項5】

前記ユーザインタフェースサーバが、前記機械学習の学習モデルの作成環境で作成された学習モデルの試行をクラウド上のコンピュータに実行させて前記学習済みモデルを生成する、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の人材育成支援システム。

【請求項6】

前記ユーザインタフェースサーバが提供する前記機械学習の学習モデルの作成環境において、前記複数のユーザ端末のうち少なくとも１つのユーザ端末が、学習モデルの試行を行い前記学習済みモデルの生成をする、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の人材育成支援システム。

【請求項7】

前記スコアリングサーバが、前記順位付けの結果を前記ユーザインタフェースサーバに提供し、
前記ユーザインタフェースサーバが、前記複数のユーザ端末に、複数の前記学習済みモデルの中から前記順位付けの上位の学習済みモデルを提示する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の人材育成支援システム。

【請求項8】

ユーザインタフェースサーバが、複数のユーザ端末に、機械学習の学習モデルの作成環境を、ネットワークを介して提供し、前記機械学習の学習モデルの作成環境で作成された複数の学習済みモデルをスコアリングサーバに提供し、
スコアリングサーバが、前記複数の学習済みモデルをスコアリングし順位付けする、ことを含む、コンピュータによる人材育成支援方法。

【請求項9】

ユーザインタフェースサーバが、複数のユーザ端末に、機械学習の学習モデルの作成環境を、ネットワークを介して提供し、前記機械学習の学習モデルの作成環境で作成された複数の学習済みモデルをスコアリングし、前記スコアリング結果をスコアリングサーバに提供し、
スコアリングサーバが、前記スコアリング結果に基づいて前記複数の学習モデルを順位付けする、ことを含む、コンピュータによる人材育成支援方法。

【請求項10】

前記ユーザインタフェースサーバから、前記複数のユーザ端末に、前記機械学習の学習モデルの作成環境として学習用データの中の一部のデータを提供し、
前記スコアリングサーバにより、前記学習用データの全部を使って前記複数の学習済みモデルをスコアリングする、請求項８に記載のコンピュータによる人材育成支援方法。

【請求項11】

前記ユーザインタフェースサーバにより、前記複数のユーザ端末に、前記機械学習の学習モデルの作成環境として学習用データの中の一部のデータを提供し、前記学習用データの全部を使って前記複数の学習済みモデルをスコアリングする、請求項９に記載のコンピュータによる人材育成支援方法。

【請求項12】

前記ユーザインタフェースサーバにより、前記機械学習の学習モデルの作成環境で作成された学習モデルの試行をクラウド上のコンピュータに実行させて前記学習済みモデルを生成する、請求項８乃至１１のいずれか一項に記載のコンピュータによる人材育成支援方法。

【請求項13】

前記学習済みモデルの作成を、前記機械学習の学習済みモデルの作成環境において前記複数のユーザ端末のうち少なくとも１つのユーザ端末で行う、請求項８乃至１１のいずれか一項に記載のコンピュータによる人材育成方法。

【請求項14】

前記スコアリングサーバが、前記順位付けの結果を前記ユーザインタフェースサーバに提供し、
前記ユーザインタフェースサーバが、前記複数のユーザ端末に、複数の前記学習済みモデルの中から前記順位付けの上位の学習済みモデルを提示する、請求項８乃至１３のいずれか一項に記載のコンピュータによる人材育成支援方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は人材育成支援システム及び方法、並びにコンピュータプログラムに係り、例えば、人工知能（以下、「ＡＩ」とも記す。）を扱うことのできる人材を教育し育成するためのコミュニティ型の人材育成支援システム及びその方法、並びにコンピュータプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

コンピュータの著しい性能向上に伴いＡＩの開発及びＡＩを利用した製品の技術開発を担う人材の開発が求められている。しかしながら、ＡＩを教育する体制、ＡＩを教育することのできる人材（教員）の育成自体が社会のニーズに応じていないことが問題となっている。

【0003】

このような背景に伴い、ＡＩや情報技術（ＩＴ）の発展に伴い、プログラミングをすることのできる人材の育成を、携帯端末等を使用して、費用がかからず、簡便にプログラムの作成を学習することのできるシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１９－０９５５８７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

技術分野を問わず優秀な人材を育成するには、コミュニティを形成しその中で相互に刺激を与え切磋琢磨することが必要である。しかしながら、インターネット等を利用した従来の人材育成支援システムは、ユーザ（受講者）がサーバから送られてくる教材を端末で閲覧し、録画された講義を受講し、与えられた課題を処理するだけのものであり、コミュニティの形成という視点が欠落していることが問題であった。また、ＡＩのような先端技術に関しては、教育をすることのできる専門性の高い人材が不足していることが問題であった。

【0006】

本発明はこのような状況に鑑み、コミュニティを形成し、ＡＩに関する技術を教授することができる人材（教師、講師）に過大な負荷をかけることなく、多くの技術者にＡＩ教育を行うことのできるコミュニティ型人材育成支援システムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の一実施形態に係る人材育成支援システムは、複数のユーザ端末に、機械学習の学習モデルの作成環境を、ネットワークを介して提供し、機械学習の学習モデルの作成環境で作成された複数の学習済みモデルをスコアリングサーバに提供するユーザインタフェースサーバと、複数の学習済みモデルをスコアリングし順位付けするスコアリングサーバと、を含む。

【0008】

本発明の一実施形態に係る人材育成支援システムは、複数のユーザ端末に、機械学習の学習モデルの作成環境を、ネットワークを介して提供し、機械学習の学習モデルの作成環境で作成された複数の学習済みモデルをスコアリングし、スコアリングの結果をスコアリングサーバに提供するユーザインタフェースサーバと、スコアリング結果に基づいて複数の学習モデルを順位付けするスコアリングサーバと、を含む。

【0009】

本発明の一実施形態に係るコンピュータによる人材育成方法は、ユーザインタフェースサーバが、複数のユーザ端末に、機械学習の学習モデルの作成環境を、ネットワークを介して提供し、機械学習の学習モデルの作成環境で作成された複数の学習済みモデルをスコアリングサーバに提供し、スコアリングサーバが、複数の学習済みモデルをスコアリングし順位付けする、ことを含む。

【0010】

本発明の一実施形態に係るコンピュータによる人材育成方法は、ユーザインタフェースサーバが、複数のユーザ端末に、機械学習の学習モデルの作成環境を、ネットワークを介して提供し、機械学習の学習モデルの作成環境で作成された複数の学習済みモデルをスコアリングし、スコアリング結果をスコアリングサーバに提供し、スコアリングサーバが、スコアリング結果に基づいて前記複数の学習モデルを順位付けする、ことを含む。

【発明の効果】

【0011】

本発明の一実施形態によれば、人材育成支援システムが、ユーザインタフェースサーバとスコアリングサーバとを含んで構成されることにより、ユーザに対し、講座及び講座に対応する課題の提供し、学習の理解を高める演習を行う環境を提供し、演習の結果をフィードバックし、講座の受講者間で演習結果を共有できる環境を提供することができる。

【0012】

このような人材育成支援システムにより、ユーザは、他のユーザと切磋琢磨する環境が提供され、講座の履修を継続し、学習した内容をその場で実践し、専門知識を身につけることができる。また、人材育成支援システムにより講義及び課題の提出及び評価が支援されることにより、受講者を教育する立場の人材（教師、講師）の負担を軽減することができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本発明の一実施形態に係る人材育成支援システムに含まれるユーザインタフェースサーバ、クラウドサーバ、スコアリングサーバと、人材育成支援システムとネットワークを介して接続されるユーザ端末との関係を概念的に示す図である。

【図2】本発明の一実施形態に係る人材育成支援システムのハードウェア的な構成を示す図である。

【図3】本発明の一実施形態に係る人材育成支援システムの機能的な構成を示すブロック図である。

【図4】本発明の一実施形態に係る人材育成支援システムを用いて学習を行う際に行われる処理の流れを示す図である。

【図5】本発明の一実施形態に係る人材育成支援システムを用いて学習を行う際に行われる処理の流れを示す図である。

【図6】本発明の一実施形態に係る人材育成支援システムにおいて、学習モデルの構築と、学習済みモデルの評価に使われる学習用データとの対応関係を説明する図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、本発明の実施形態を、図面等を参照しながら説明する。但し、本発明は多くの異なる態様を含み、以下に例示する実施形態に限定して解釈されるものではない。本開示において、ある図面に記載された特定の要素と、他の図面に記載された特定の要素とが同一又は対応する関係にあるときは、同一の符号を付して、繰り返しの説明を適宜省略することがある。さらに各要素に対する「第１」、「第２」と付記された文字は、各要素を区別するために用いられる便宜的な標識であり、特段の説明がない限りそれ以上の意味を有しない。

【0015】

図１は、本発明の一実施形態に係る人材育成支援システム１００を構成する各要素と、人材育成支援システム１００に接続されるユーザ端末１０８との間で実行される処理の内容を示す。人材育成支援システム１００はコンピュータにより構成される。人材育成支援システム１００は、ユーザインタフェースサーバ１０２、スコアリングサーバ１０６を含む。人材育成支援システム１００の中で、ユーザインタフェースサーバ１０２、スコアリングサーバ１０６のそれぞれは、各機能を実現するサーバとして物理的に分離して構成されたものでも良いし、コンピュータシステムの中で機能的に分離して構築されたものであってもよい。また、人材育成支援システム１００には、クラウド上のコンピュータ（以下、「クラウドサーバ１０４」ともいう）が含まれていてもよい。

【0016】

ユーザ端末１０８は、人材育成支援システム１００と電気通信回線（インターネット、イーサネット、ローカルエリアネットワーク等であり、以下においては単に「ネットワーク」ともいう。）で接続される。人材育成支援システム１００は、ユーザインタフェースサーバ１０２がユーザ端末１０８からのアクセスを受け付け、クラウドサーバ１０４及びスコアリングサーバ１０６はユーザ端末１０８から直接的にアクセスされないように構成されている。ユーザインタフェースサーバ１０２は複数のユーザ端末１０８と接続され、複数のユーザに対し１つ又は複数の講座を同時に及び／又は随時提供する。

【0017】

図１に対する以下の説明においては、ユーザ（受講者）がＡＩに関する技術を習得するために、講座を受講し、課題として提示された機械学習の学習モデルを構築し、さらに講座を受講する複数のユーザが学習モデルを共有する過程で人材育成支援システム１００がどのように機能し、どのようなサービスをユーザに提供するのかを示す。

【0018】

ユーザインタフェースサーバ１０２は、ユーザ端末１０８との間で認証を行う。認証は識別情報に基づいて行われる。認証情報としては、例えば、ログインＩＤとパスワード及び／又は生体情報が用いられる。ユーザインタフェースサーバ１０２は、認証が得られたユーザ端末１０８に対し講座を提供する。講座にはＡＩに関する技術を習得するための講義、講義で使われる資料、講義で出される課題が含まれる。講義は講師により行われ、実時間での配信（ライブ）及び／又は録画により配信される。講義で使われる資料（教材）には、レジュメ、板書、参考資料（副教材）等の情報が含まれる。

【0019】

また、ユーザインタフェースサーバ１０２は、ユーザ端末１０８に講座の一覧情報を提供する。ユーザは、ユーザ端末１０８を使用して受講したい講座を選択可能であり、ユーザインタフェースサーバ１０２は、複数のユーザ端末１０８に対して同時又は随時異なる講座を提供することが可能である。

【0020】

ユーザインタフェースサーバ１０２からユーザ端末１０８に提供される課題は、講座に即した内容であり、講義の理解度を高め実習を通して理解度を高める目的で提供される。ユーザは、課題を通して演習を行う。課題は、複数のユーザに対して提出期間を定めて提供され、課題に対する解答が提出された後、解答の善し悪しが評価される。また、ユーザインタフェースサーバ１０２は、複数のユーザの間で成果を共有するために、他のユーザがどのように解答したのかをユーザ端末１０８に提供する。

【0021】

例えば、ユーザインタフェースサーバ１０２からユーザ端末１０８へ、一般物体を識別する学習モデルの作成が課題として提供される。ユーザは、ユーザ端末１０８を操作して学習モデルの構築を行い（演習）、課題に対する解答として学習済みモデルを提出する。解答の提出は、ユーザ端末１０８の操作により行われ、外観上、ユーザ端末１０８からユーザインタフェースサーバ１０２へ送信する形式で行われる。

【0022】

ユーザ端末１０８は、ユーザが講座を選択し、講義を受講し、課題に対する解答を作成する際に使用される。ユーザ端末１０８は、ユーザインタフェースサーバ１０２から提供された講座の一覧情報、ＡＩに関する技術を習得するための講義、講義で使われる資料、講義で出される課題を表示する。また、ユーザ端末１０８は、ユーザがユーザ端末１０８を使って課題に対する解答を作成する際に、その作業画面を表示する。例えば、機械学習の学習モデルの作成が課題として出された際に、ユーザ端末１０８には、素材となるデータと、学習モデル作成用の入力画面がモニタに表示される。ユーザはユーザ端末１０８を操作して、コードの入力、パラメータの選択及び設定等を行いつつ、学習モデルを試行（訓練）させながらデバック等の作業を行うことで、課題に対する解答を作成する処理を行うことができる。また、ユーザはユーザ端末１０８を使用して、課題に対する解答として、学習済みモデルを提出する処理を行うことができる。

【0023】

上記のような、ユーザ側で行われる講座の選択、講義の受講、課題に対する解答の作成といった処理は、ユーザ端末１０８により行われる。ユーザ側から見れば、ユーザ端末１０８をユーザインタフェースサーバ１０２と接続することによって、全ての処理を行うことができ、提供され、また選択された講座を履修することができる。別言すれば、ユーザは、ユーザインタフェースサーバ１０２の背後にあるクラウドサーバ１０４やスコアリングサーバ１０６の存在を知ることなく、ユーザインタフェースサーバ１０２から提供される講座を受講することができる。

【0024】

ユーザインタフェースサーバ１０２は、ユーザが課題に対する解答を作成するときに必要とされる処理を行う。ユーザインタフェースサーバ１０２は、ユーザによって構築された学習モデルの試行（訓練）をするための計算処理が実行され、ユーザから提出された解答としての学習済みモデルをスコアリングサーバ１０６に提供する。例えば、ユーザインタフェースサーバ１０２は、ユーザがユーザ端末１０８を操作して作成した学習モデルの試行（訓練）をし、ユーザから提出された学習済みモデルをスコアリングサーバ１０６に提供する。

【0025】

スコアリングサーバ１０６は、ユーザインタフェースサーバ１０２から提供された、解答としての学習済みモデルの評価を行い、評価結果に基づいて学習済みモデルを順位付けする。例えば、スコアリングサーバ１０６は、ユーザインタフェースサーバ１０２から提供された学習済みモデルのスコアリング（評価）を行い、そのスコアリングの結果に基づいて順位付けをする。ここで、学習済みモデルのスコアリングは、学習済みモデルの精度（例えば、分類精度）を評価することにより行われる。そして、スコアリングサーバ１０６は、課題に対する解答の評価、すなわち学習済みモデルのスコアリングの結果、及びそれに基づく順位付けに関する情報（以下、「スコアリングデータ」ともいう）を、ユーザインタフェースサーバ１０２に提供する。

【0026】

課題に対する解答の評価、すなわち学習済みモデルのスコアリングは、ユーザインタフェースサーバ１０２によって行われてもよい。この場合、ユーザインタフェースサーバ１０２は、課題に対する解答の評価結果（学習済みモデルのスコアリングの結果）をスコアリングサーバ１０６に提供する。スコアリングサーバ１０６は、評価結果（学習済みモデルのスコアリングの結果）に基づいて順位付けを行い、スコアリングデータをユーザインタフェースサーバ１０２に提供する。

【0027】

クラウドサーバ１０４はクラウド上にあり、ユーザがユーザ端末１０８を使って行う課題に対する解答を作成するための処理（実習）をするとき、また、提出された課題に対する解答を評価するとき、ユーザインタフェースサーバ１０２を支援又は代替するために使用され得る。すなわち、クラウドサーバ１０４は、ユーザインタフェースサーバ１０２の負荷を軽減するために使用される場合がある。例えば、ユーザに与えられた課題が機械学習の学習モデルの構築である場合、クラウドサーバ１０４は、ユーザによって構築された学習モデルを試行し（訓練）、提出された学習済みモデルのスコアリングを行うときに使用され得る。

【0028】

この場合、クラウドサーバ１０４で、ユーザ端末１０８からユーザインタフェースサーバ１０２を介して送信された、ユーザによって構築された学習モデルの試行（訓練）、学習済みモデルのスコアリング（評価）のための計算処理が実行される。クラウドサーバ１０４は、ユーザ端末１０８から直接的に計算処理の命令を受けるのではなく、ユーザインタフェースサーバ１０２から命令を受けて学習モデルの試行（訓練）、学習済みモデルのスコアリング（評価）のための計算処理を行う。別言すれば、ユーザは、ユーザインタフェースサーバ１０２に接続されたユーザ端末１０８のモニタに表示された入力画面やアイコン等を操作することによって、構築されたモデルを学習させることができ、クラウドサーバ１０４の存在を知ることなく与えられた課題によって演習を行うことができる。

【0029】

ユーザインタフェースサーバ１０２から処理の依頼を受けたクラウドサーバ１０４は、ユーザから提出された課題に対する解答を評価し、その評価結果を、ユーザインタフェースサーバ１０２を介さずに直接的にスコアリングサーバ１０６に出力するように構成されていてもよい。例えば、クラウドサーバ１０４は、学習済みモデルスコアリングし、その結果をスコアリングサーバ１０６に出力するように構成されていてもよい。なお、他の実施態様として、課題に対する解答の作成、すなわち学習モデルの構築がユーザ端末１０８で行われてもよい。

【0030】

スコアリングサーバ１０６は、ユーザから提出された学習済みモデルをスコアリングし、スコアリングの結果を保存し、そのスコアリング結果をユーザインタフェースサーバ１０２に出力する。ユーザインタフェースサーバ１０２は、学習の成果として各ユーザに対しスコアを通知し、またスコアの高い学習済みモデルを複数のユーザで共有できるように、各ユーザのユーザ端末１０８に提供する。例えば、スコアリングサーバ１０６は、複数の学習済みモデルをスコアリングし、その結果（学習済みモデルの精度）が高い順に順位付けをする。ユーザインタフェースサーバ１０２は、各ユーザが作成した学習済みモデルのスコアを該当するユーザ端末１０８に送信する。また、ユーザインタフェースサーバ１０２は、スコアの高い学習済みモデルを、複数のユーザが共有できるように各ユーザのユーザ端末１０８に送信する。または、ユーザインタフェースサーバ１０２は、スコアの高い学習済みモデルを各ユーザが知ることができるように、ユーザ端末１０８から閲覧できるように（アクセスし、実行できるように）提供する。

【0031】

このように、ユーザインタフェースサーバ１０２のバックグラウンドでクラウドサーバ１０４、スコアリングサーバ１０６が稼働することにより、ユーザに対してはアクセス先を選択し、又は切り替えるといった煩雑な作業を無くすことができ、人材育成支援システム１００においては、サーバの機能を最適化し、負荷を低減することができるという利点を有する。また、クラウドサーバ１０４は、スコアリングするための計算結果をスコアリングサーバ１０６に直接出力することで、ユーザの負担を低減し、ユーザインタフェースサーバ１０２の負荷を低減することができる。すなわち、ユーザは、講座の選択、課題に対する解答を提出するために、その都度アクセス先を探したり、画面表示を切り替えたりする必要がなく、煩雑な作業が軽減される。ユーザインタフェースサーバ１０２は、クラウドサーバ１０４やスコアリングサーバ１０６と連携することで、ユーザから提出された課題に対する解答を評価し、スコアリングする必要がないのでサーバの負荷を低減することが可能となる。

【0032】

人材育成支援システム１００は、ユーザにサービスを提供するユーザインタフェースサーバ１０２のバックグラウンドに、計算処理を行うクラウドサーバ１０４、スコアリングを行うスコアリングサーバ１０６を配置することで、システム全体の負荷を分散させ、ユーザに対しては煩雑な作業をさせることなく快適な学習環境を提供することができる。

【0033】

図２は、本発明の一実施形態に係る人材育成支援システム１００のハードウェア的な構成の一例を示すブロック図を示す。人材育成支援システム１００は、ユーザインタフェースサーバ１０２、スコアリングサーバ１０６を含む。また、人材育成支援システム１００は、クラウドサーバ１０４が含まれていてもよい。ユーザインタフェースサーバ１０２は、クラウドサーバ１０４及びスコアリングサーバ１０６とネットワークで接続される。ユーザインタフェースサーバ１０２は、ネットワークを介して少なくとも１つ、好ましくは複数のユーザ端末１０８と時間的に同時に又は随時に接続される。

【0034】

ユーザインタフェースサーバ１０２は、ネットワークを介してユーザ端末１０８と認証を行い、講座に関する情報（例えば、講座の一覧）、講義、講義で使われる資料、講義で出される課題等の提供を通してユーザに学習環境を提供する。また、ユーザインタフェースサーバ１０２は、ユーザ端末１０８に演習をするための環境を提供する。例えば、ユーザインタフェースサーバ１０２は、ユーザが課題に対する解答を作成する際に必要とする高度の計算環境を提供する。この計算環境はユーザインタフェースサーバ１０２が直接提供するのではなく、ユーザ端末１０８から送信される計算処理の要求をクラウドサーバ１０４へ仲介することにより行われてもよい。

【0035】

ユーザインタフェースサーバ１０２は、ユーザに学習環境を提供するために必要な情報を記録媒体１１０から読み出す。記録媒体１１０には講座に関する情報（例えば、講座の一覧）、講義、講義で使われる資料、講義で出される課題等の情報が記憶されている。また、記録媒体１１０には、ユーザの氏名、住所又は居所、識別情報（ユーザＩＤ、暗証番号及び／又は生体識別情報等）、ユーザの履修の進捗状況、ユーザから送信された提出物（課題に対する解答）、成績（課題に対する解答のスコア）等の情報が記録されている。ユーザインタフェースサーバ１０２は、記録媒体１１０に記憶されている情報を適宜読み出して、その情報を複数のユーザ端末１０８に提供することが可能とされている。

【0036】

ユーザ端末１０８は、ユーザが講座を選択し、講義を受講し、課題に対する解答を作成するために使用される。ユーザ端末１０８は、ユーザインタフェースサーバ１０２から送信された講座に関する情報（例えば、講座の一覧）、講義、講義で使われる資料、講義で出される課題等を受信し表示する。また、ユーザ端末１０８は、ユーザが課題に対する解答を作成するための作業画面を表示する。例えば、ユーザ端末１０８は、一般物体を識別する学習モデルの作成という課題が提示されたとき、学習モデルを構築するコマンドを入力する画面を表示し、構築された学習モデルを訓練した結果（学習済みモデルの精度）を画面表示する。また、ユーザ端末１０８には、評価値の高い本人又は他者が作成した学習済みモデルが表示され、又はその学習済みモデルにアクセス可能に表示される。

【0037】

クラウドサーバ１０４は、クラウド上に存在し、学習モデルの訓練、学習済みモデルの評価を行うための計算を実行する。クラウドサーバ１０４は、ユーザインタフェースサーバ１０２とネットワークで接続され、学習モデルを構築する際に行われる計算処理、学習済みモデルの評価を行うための計算を実行する。

【0038】

クラウドサーバ１０４は、スコアリングサーバ１０６とネットワークで接続されている。クラウサーバ１０４は、学習済みモデルのスコアリング（評価）結果を直接的にスコアリングサーバ１０６に出力する機能を有していてもよい。スコアリングサーバ１０６は、ユーザインタフェースサーバ１０２、クラウドサーバ１０４、又はスコアリングサーバ１０６によりスコアリング（評価）された学習済みモデルを、例えば、精度の高い順に順位付けをする。また、スコアリングサーバ１０６は、ユーザインタフェースサーバ１０２からに要求に応じて、適宜スコアリングデータを出力する。

【0039】

スコアリングサーバ１０６は、ユーザインタフェースサーバ１０２とネットワークで接続されている。スコアリングサーバ１０６は、ユーザインタフェースサーバ１０２にスコアリングデータを出力する。または、ユーザインタフェースサーバ１０２は、スコアリングサーバ１０６に学習済みモデルのスコアリングデータの出力を命令し、スコアリングサーバ１０６から学習済みモデルのスコアリングデータを取得する。ユーザインタフェースサーバ１０２は、学習済みモデルのスコアリングデータの一部又は全部をユーザ端末１０８に提供し、また記録媒体１１０に記憶させる。

【0040】

ユーザインタフェースサーバ１０２、スコアリングサーバ１０６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、通信回路等のハードウェア資源により構築され、ソフトウェア資源によって所望の機能を実現するように駆動される。ユーザインタフェースサーバ１０２、スコアリングサーバ１０６は、物理サーバとして構築されたものであってもよいし、仮想サーバとして構築されたものであってもよい。クラウドサーバ１０４は、好ましくはＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を備え、高い計算処理能力により機械学習（特にディープラーニング）で使用される膨大な量のデータを扱うことが可能なように構成されている。また、記録媒体１１０は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ：Solid State Drive）等で構成される。

【0041】

ユーザ端末１０８は、デスクトプ型又はノートブック型のパーソナルコンピュータ、タブレット端末等の電子機器で実現される。ユーザ端末１０８として使用される電子機器は、ＣＰＵ及びメモリの他に、入力部及び表示部を備えている。

【0042】

本実施形態に係る人材育成支援システム１００は、ユーザ端末１０８と直接的に接続されるユーザインタフェースサーバ１０２が、機械学習で必要とされる膨大な計算を実行するのではなく、クラウド上にある計算処理能力の高いＧＰＵで構築されたクラウドサーバ１０４で行うことが可能とされており、それにより個々のサーバの負荷を分散させ、軽減することができる。その結果、ユーザインタフェースサーバ１０２の規模を大きくしなくても、複数のユーザに対し遅滞なく適切な学習環境を提供することができる。

【0043】

図３は、本発明の一実施形態に係る人材育成支援システム１００の機能的な構成の一例を示す。図３は、人材育成支援システム１００がユーザインタフェースサーバ１０２及びスコアリングサーバ１０６を有し、さらにクラウドサーバ１０４を含む構成を例示する。ユーザインタフェースサーバ１０２は、ユーザ情報認証部１１２、講座情報提供部１１４、課題提供部１１６、演習支援部１１８、記録媒体１１０を含む。

【0044】

ユーザ情報認証部１１２は、ユーザ端末１０８から送信されたユーザ情報の認証を行う。ユーザ情報は、例えば、ユーザＩＤと暗証番号及び／又は生体情報の組み合わせにより行われる。ユーザ情報認証部１１２は記録媒体１１０と接続されていてもよく、記録媒体１１０に記憶されているユーザ情報を用いて認証を行うことができる。

【0045】

講座情報提供部１１４は、講座の一覧情報、講座で行われる講義、講義で使われる資料、講義で出される課題等の情報をユーザ端末１０８に提供する。講義で使われる資料には、レジュメ、板書、参考資料（副教材）等の情報が含まれる。講座情報提供部１１４は、これらの情報を記録媒体１１０から読み出してユーザ端末１０８に提供することもできる。

【0046】

課題提供部１１６は、ユーザが受講した講座に対応する課題をユーザ端末１０８に提供する。課題提供部１１６は、例えば、機械学習の学習モデルとして、一般物体を識別する学習モデルの作成、文字を識別する学習モデルの作成等の課題をユーザに提供する。また、課題提供部１１６は、例えば、一般物体を識別する学習モデルを構築する課題に対して、学習用データとして一般物体の画像のデータセットの一部をユーザ端末１０８に提供する。課題提供部１１６は、課題及び課題と共に提供されるデータ（例えば、上記の学習用データ）を記録媒体１１０から読み出してユーザ端末１０８に提供する。また、課題提供部１１６は、インターネット上に公開されているテキスト又は画像データ（例えば、ＣＩＦＡＲ－１０等）をダウンロードして、その一部又は全部を学習用データとしてユーザ端末１０８に提供することもできる。

【0047】

演習支援部１１８は、ユーザがユーザ端末１０８を使用して課題に対する解答を作成する作業（演習）の支援をする機能を有する。演習支援部１１８は、ユーザが課題に基づいて演習を行う際に必要な計算環境を提供する。演習支援部１１８は、ユーザ端末１０８で構築中の学習モデル又はユーザ端末１０８で構築された学習モデルについて実行命令がされたとき、その学習モデルの実行（計算処理）を行い、又はクラウドサーバ１０４で実行させ、その実行結果をユーザ端末１０８に送信する機能を有する。

【0048】

例えば、演習支援部１１８は、ユーザ端末１０８で学習モデルとして畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolution Neural Network）を構築する場合、ＣＮＮを構築するためのコマンド等を入力する画面を提供し、構築中又は構築済みのモデルを実行した結果を表示する画面を提供する。

【0049】

演習データ記録部１２０は、ユーザ端末１０８で作成され提出された演習データ（課題に対する解答）を記録媒体１１０に記憶させる。例えば、演習データ記録部１２０は、ユーザ端末１０８が演習支援部１１８の機能を使って作成した学習済みモデルを記録媒体１１０に記憶する。このとき、演習データ記録部１２０は学習済みモデルを、それを作成したユーザの識別情報と関連付けて記録媒体に記憶する。

【0050】

スコアリング情報提供部１２２は、スコアリングサーバ１０６から学習済みモデルのスコアリングデータを受信し、ユーザが作成した学習済みモデルのスコアをユーザ端末１０８に提供する。また、スコアリング情報提供部は、スコアの高い学習済みモデルを、演習データ記録部１２０を介して読み出して、スコアの高い学習済みモデルとしてユーザ端末１０８に提供する。なお、学習済みモデルのスコアとは、学習済みモデルの精度（例えば、分類精度）の高い順に並べたときの順位であることを含む。

【0051】

ユーザ端末１０８は、認証部１３４、講座情報受信部１３６、講座情報出力部１３８、演習部１４０を含む。認証部１３４は、ユーザインタフェースサーバ１０２に対してユーザの認証を行う機能を有する。認証部１３４は、ユーザＩＤとパスワード及び／又は生体情報によりユーザの認証が行われる。認証部１３４は、ユーザインタフェースサーバ１０２のユーザ情報認証部１１２と協働してユーザの認証を行う機能を有し、認証が成立するとユーザはログインが可能となる。なお、ユーザの生体情報をユーザ認証に用いる場合、ユーザ端末１０８には生体情報（本人の手、指、目、声、顔等の特徴量）を取得するセンサが備えられていてもよい。

【0052】

講座情報受信部１３６は、ユーザインタフェースサーバ１０２から提供される講座情報を受信する。講座情報受信部１３６は、ユーザが受講可能な講座情報の一覧、ユーザが選択した講座で行われる講義の情報をユーザインタフェースサーバ１０２から受信する。講義の情報には、講師による実時間又は録画された講義の動画コンテンツ、講義で使われる資料（レジュメ、板書、参考資料（副教材）等の情報）が含まれる。講座情報受信部１３６は、ユーザインタフェースサーバ１０２の課題提供部１１６から送信された課題及び課題と共に提供されるデータ（例えば、前述の学習用データ）を受信する。課題は講座の内容に即したものであり、演習をすることで理解を促進するために提供される。

【0053】

講座情報出力部１３８は、講座情報受信部１３６が受信した講座一覧情報、講座で行われる講義の情報をユーザの視覚及び／又は聴覚を通じて認識できるようにモニタ１４４及び／又はスピーカ１４２に出力する機能を有する。ユーザ端末１０８は、ウェブブラウザ又はインストールされた専用のアプリケーション・ソフトウェアにより、講座に係る情報をモニタ１４４に表示及び／又はスピーカ１４２で再生する。

【0054】

演習部１４０は、ユーザが課題に対する解答を作成するために必要な演習画面をモニタに表示させ、入力部１４６によって文字、数字、記号を入力し、またアイコン、ボタン等による操作を可能にする機能を有する。演習部１４０は、例えば、機械学習の学習モデルを構築するための演習画面をモニタ１４４に表示させ、ユーザが入力部１４６からコードを入力し学習モデルの構築を行うことを補助する機能を有する。また、演習部１４０は、学習モデルを訓練する機能、学習済みモデルを提出する機能を有する。

【0055】

クラウドサーバ１０４は、計算処理部１２４、計算結果出力部１２６を含む。計算処理部１２４は、機械学習のための計算を行う。例えば、計算処理部１２４は、ユーザインタフェースサーバ１０２の演習支援部１１８と連動し、構築中の学習モデルの計算（学習モデルの訓練）を行う機能を有し、また、学習済みモデルを実行してその精度（例えば、分類精度）を算出する機能を有する。

【0056】

計算結果出力部１２６は、計算処理部１２４で計算された結果をスコアリングサーバ１０６に出力する機能を有する。例えば、計算結果出力部１２６は、計算処理部１２４で実行された学習済みモデルをスコアリングサーバ１０６に出力する。また、計算処理部１２４で学習済みモデルのスコアリングが行われたとき、そのスコアリングの結果をスコアリングサーバ１０６に出力する。

【0057】

スコアリングサーバ１０６は、受信部１２８、スコアリング部１３０、スコアリング情報出力部１３２を含む。受信部１２８はクラウドサーバ１０４の計算結果出力部１２６から出力されたデータを受信する。例えば、受信部１２８は、学習済みモデル又は学習済みモデルの評価結果（例えば、分類精度）を受信する。

【0058】

スコアリング部１３０は、学習済みモデルのスコアリングを行う機能を有する。学習済みモデルのスコアリングは、その精度（例えば、分類精度）を評価することにより行われる。また、スコアリング部１３０は、複数の学習済みモデルに対して、スコアリングの結果に基づいて順位付けを行う機能を有する。例えば、スコアリング部１３０は、複数の学習済みモデルに対し精度の高い順に順位付けする機能を有する。この場合において、スコアリングサーバ１０６は、記録媒体１１０を備え、スコアリングの対象となる学習済みモデルを記録媒体１１０から読み出して順位付けを行ってもよい。記録媒体１１０には、学習済みモデルとユーザとを識別する情報と関連付けて保存されていてもよい。

【0059】

スコアリング情報出力部１３２は、スコアリングデータをユーザインタフェースサーバ１０２に出力する。例えば、スコアリング情報出力部１３２は、スコアリングデータを、ユーザインタフェースサーバ１０２のスコアリング情報提供部１２２に出力する。

【0060】

ユーザインタフェースサーバ１０２は、前述のように、ユーザ毎に、課題の評価結果であるスコアリングの結果を提供する。また、ユーザインタフェースサーバ１０２は、スコアの高い学習済みモデルを複数のユーザの間で共有できるように、それぞれのユーザ端末１０８に提供する。これらの提供は、次の講座を開始する際にユーザ端末１０８に提供されてもよい。

【0061】

このように、本実施形態に係る人材育成支援システム１００は、各サーバが、上記のような機能を有することで、ユーザに対し、講座及び講座に対応する課題の提供し、学習の理解を高める演習を行う環境を提供し、演習の結果をフィードバックし、さらには、講座の受講者間で演習結果を共有できる環境を提供することができる。このような人材育成支援システム１００により、ユーザにとっては、他のユーザと切磋琢磨する環境が提供され、講座の履修を継続し、学習した内容をその場で実践し、専門知識を身につけることができる。

【0062】

なお、図示されないが、クラウドサーバ１０４が備える計算処理部１２４の機能の一部又は全部は、ユーザインタフェースサーバ１０２に備えられていてもよいし、ユーザ端末１０８の側に備えられていてもよい。クラウドサーバ１０４が備える計算結果出力部１２６の機能の一部又は全部は、ユーザインタフェースサーバ１０２に備えられていてもよい。また、スコアリングサーバ１０６が備えるスコアリング部１３０の機能の一部が、ユーザインタフェースサーバ１０２に備えられていてもよい。

【0063】

図４及び図５は、図３に示す人材育成支援システム１００を用いてユーザが学習を行う際に行われる処理の流れを説明するシーケンス図を示す。以下、図４及び図５を参照して、人材育成支援システム１００で行われる処理の流れの一例を説明する。

【0064】

ユーザは、人材育成支援シシテム１００によって提供される学習環境の中で、講義を受けるためにユーザ端末１０８からユーザインタフェースサーバ１０２に認証要求をする（Ｓ２０２）。ユーザインタフェースサーバ１０２は、ユーザ情報を確認し（Ｓ２０４）、ユーザ端末１０８に対し講座の一覧情報（カリキュラム）を提供する（Ｓ２０６）。例えば、学習コースが複数ある場合には、ユーザが受講可能な講座一覧情報（カリキュラム）をユーザ端末１０８に提供する。

【0065】

ユーザは、ユーザ端末１０８を使って受講する講座を選択する（Ｓ２０８）。ユーザインタフェースサーバ１０２は、講座をユーザ端末１０８に提供する（Ｓ２１０）。講座の提供には、講義、講義で使われる資料（レジュメ、板書、参考資料（副教材）等）が含まれる。ユーザは、ユーザ端末１０８によって、提供された講義及び講義で使われる資料を使用して学習をする（Ｓ２１２）。学習は、複数のユーザがオンライン上で同時に講義を視聴し、また、インタラクティブに会話が交わされる形式であってもよいし、講義や講座のレジュメをユーザが独習する非インタラクティブな形式であってもよい。

【0066】

講義が進むと、ユーザインタフェースサーバ１０２は、講義に対応する課題をユーザ端末１０８に提供する（Ｓ２１４）。ユーザは、ユーザ端末１０８を操作して、課題に対する解答の作成を通して演習を行う（Ｓ２１６）。演習は、例えば、機械学習の学習モデルの作成であり、そのためにユーザはユーザ端末１０８を使って学習モデルの構築を行い（Ｓ２１８）、構築した学習モデルの訓練を行う（Ｓ２２０）。

【0067】

例えば、図６に示すように、ユーザは機械学習の学習モデルを構築する際に、ユーザインタフェースサーバ１０２から提供された学習素材を用いてモデルの訓練を行う。例えば、一般物体を識別する学習モデルを構築する課題に対しては、モデル構築用の複数の画像のデータセットが提供される。画像データは既知のものでよく、例えば、インターネット上に掲載されているものであってもよい（例えば、ＣＩＦＡＲ－１０等）。複数の画像のデータセットは学習済みモデルの評価にも使用される。ユーザが機械学習の学習モデルを構築する際にユーザインタフェースサーバから提供されるモデル構築用の複数の画像のデータセットは、学習済みモデルの評価に使用される複数の画像のデータセットに含まれる画像のうち、８０％～９０％の数の画像データである。

【0068】

図４に示すように、モデルの訓練（Ｓ２２０）は、ユーザ端末１０８からユーザインタフェースサーバ１０２に訓練を依頼する形で行われる。ユーザインタフェースサーバ１０２は、演習支援部１１８で受付の処理を行い（Ｓ２２２）、クラウドサーバ１０４でモデルが実行される（Ｓ２２４）。実行の結果はユーザインタフェースサーバ１０２に戻され、ユーザインタフェースサーバ１０２はその戻された結果（例えば、分類精度）をユーザ端末１０８に送信する（Ｓ２２６）。ユーザは訓練の結果を見て、学習モデルのパラメータを調整し、再度訓練を試行する（Ｓ２２０）、といった処理を複数回繰り返すことができる。

【0069】

図５に示すように、ユーザは、演習が終わると、解答（学習済みモデル）を提出する処理を行う（Ｓ２２８）。解答（学習済みモデル）の提出は、ユーザ端末１０８の作業画面の操作により行われる。ユーザ端末１０８から提出された解答（学習済みモデル）は、ユーザインタフェースサーバ１０２の演習データ記録部１２０の機能によって記録媒体１１０に保存される（Ｓ２３０）。ユーザインタフェースサーバ１０２は、演習支援部１１８の機能により解答（学習済みモデル）の評価を行う（Ｓ２３２）。

【0070】

例えば、ユーザインタフェースサーバ１０２は、クラウドサーバ１０４に解答（学習済みモデル）の評価を命令し、クラウドサーバ１０４は解答である学習済みモデルのスコアリングを実行し（Ｓ２３４＿１）、スコアリング結果をスコアリングサーバ１０６に出力する（Ｓ２３６＿１）。他の実施形態として、ユーザインタフェースサーバ１０２が学習済みモデルのスコアリングを実行し（Ｓ２３４＿２）、スコアリング結果をスコアリングサーバ１０６に出力してもよい（Ｓ２３６＿２）。また、ユーザインタフェースサーバ１０２は、解答（学習済みモデル）をスコアリングサーバ１０６に提供し、スコアリングサーバ１０６で解答である学習済みモデルのスコアリングを実行してもよい（Ｓ２３４＿３）。

【0071】

学習済みモデルの評価は、図６に示すように、複数の画像のデータセットに含まれる全ての画像が用いられる。すなわち、機械学習の学習モデルを構築する際に使用する複数の画像のデータセットは全体の８０％～９０％の画像データであるのに対し、学習済みモデルの評価に用いる複数の画像のデータセットは全ての画像データ（１００％）を用いる。このように、学習モデルの訓練用のデータセットのデータ量を、評価用のデータセットのデータ量より少なくすることで、学習済みモデルが未知の識別対象（未知の画像）に接したときも、正確に識別する能力を高めることができる。

【0072】

図５に示すように、スコアリングサーバ１０６は、スコアリングされた学習済みモデルを、スコアリングデータに基づいて順位付けが行われ（Ｓ２３８）、スコアリングの結果を記憶し、またユーザインタフェースサーバ１０２に出力する（Ｓ２４０）。

【0073】

ユーザインタフェースサーバ１０２は、ユーザ毎に課題の評価結果であるスコアを提供する（Ｓ２４２）。また、ユーザインタフェースサーバ１０２は、スコアの高い学習済みモデルを複数のユーザの間で共有できるように、それぞれのユーザ端末１０８に提供する（Ｓ２４４）。これらの提供は、次の講座を開始する際にユーザ端末１０８に提供されてもよい。ユーザ端末１０８は、ユーザインタフェースサーバ１０２から学習済みモデルのスコアを受信し、またスコアの高い学習済みモデルを共有する（Ｓ２４６）。

【0074】

図４及び図５を参照して説明したように、本実施形態に係る人材育成支援システム１００によって、ユーザインタフェースサーバ１０２によって、ユーザ端末１０８に機械学習の学習モデルの作成環境を提供し、ユーザインタフェースサーバ１０２によりクラウドサーバ１０４が、ユーザが生成した学習済みモデルを評価し、その評価結果をスコアリングサーバ１０６に出力し、スコアリングサーバ１０６により、学習済みモデルの評価結果をスコアリングする処理が行われる。

【0075】

本実施形態に係る人材育成支援システム１００は、上記のようにユーザインタフェースサーバ１０２、クラウドサーバ１０４、及びスコアリングサーバ１０６が協働することで、ユーザに対し、講座及び講座で行われる講義に対応する課題の提供し、学習の理解を高める演習を行う環境を提供し、演習の結果をフィードバックし、さらには、講座の受講者間で演習結果を共有できる環境を提供することができる。このような人材育成支援システム１００により、ユーザにとっては、他のユーザとのコミュニティが形成され、コミュニティの中で切磋琢磨する環境が提供され、講座の履修を継続し、学習した内容をその場で実践し、専門知識を身につけることができる。また、受講者を教育する側の講師にとっては、教育に係る負担を軽減することができる。

【0076】

本発明は上記の実施形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。また、各実施形態は適宜組み合わせることが可能である。

【符号の説明】

【0077】

１００・・・人材育成支援システム、１０２・・・ユーザインタフェースサーバ、１０４・・・クラウドサーバ、１０６・・・スコアリングサーバ、１０８・・・ユーザ端末、１１０・・・記録媒体、１１２・・・ユーザ情報認証部、１１４・・・講座情報提供部、１１６・・・課題提供部、１１８・・・演習支援部、１２０・・・演習データ記録部、１２２・・・スコアリング情報提供部、１２４・・・計算処理部、１２６・・・計算結果出力部、１２８・・・受信部、１３０・・・スコアリング部、１３２・・・スコアリング情報出力部、１３４・・・認証部、１３６・・・講座情報受信部、１３８・・・講座情報出力部、１４０・・・演習部、１４２・・・スピーカ、１４４・・・モニタ、１４６・・・入力部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】