特開 2024-103794 情報処理装置、情報処理方法、及び、記録媒体

(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】P2024103794

(43)【公開日】2024-08-01

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、及び、記録媒体

(51)【国際特許分類】

   G06F 9/50 20060101AFI20240725BHJP

   G06F 18/241 20230101ALI20240725BHJP

【ＦＩ】

G06F9/50 150C

G06F9/50 150E

G06F18/241

【審査請求】有

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2024092715

(22)【出願日】2024-06-07

(62)【分割の表示】P 2021572202の分割

【原出願日】2020-01-22

(71)【出願人】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100107331

【弁理士】

【氏名又は名称】中村 聡延

(74)【代理人】

【識別番号】100104765

【弁理士】

【氏名又は名称】江上 達夫

(74)【代理人】

【識別番号】100131015

【弁理士】

【氏名又は名称】三輪 浩誉

(72)【発明者】

【氏名】大道 修

(57)【要約】

【課題】決定木を用いた推論処理を並列処理により高速化することが可能な情報処理装置等を提供する。
【解決手段】情報処理装置において、取得部は、各々が複数の特徴量を有する複数のデータ行を含む入力データ行列を取得する。分割部は、条件判定ノードにおいて、条件判定の結果に従って選択される子ノードに対応付けて、入力データ行列の少なくとも行番号の部分を分割してグループ化情報を生成し、子ノードに渡す。並列処理部は、条件判定ノードにおいて、受け取ったグループ化情報により示される複数のデータ行の条件判定処理を並列処理により行う。出力部は、葉ノードにおいて、受け取った前記グループ化情報により示される複数のデータ行に対応する予測値を出力する。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

条件判定ノードと葉ノードを有する決定木を用いる情報処理装置であって、
各々が複数の特徴量を有する複数のデータ行を含む入力データ行列を取得する取得手段と、
前記条件判定ノードにおいて、条件判定の結果に従って選択される子ノードに対応付けて、前記入力データ行列の少なくとも行番号の部分を分割してグループ化情報を生成し、前記子ノードに渡す分割手段と、
前記条件判定ノードにおいて、受け取った前記グループ化情報により示される複数のデータ行の条件判定処理を並列処理により行う並列処理手段と、
前記葉ノードにおいて、受け取った前記グループ化情報により示される複数のデータ行に対応する予測値を前記入力データ行列における行番号の順序と同じ順序に並び替えるための並列処理を行い、当該並列処理により並べ替えられた当該予測値を出力する出力手段と、
を備える情報処理装置。

【請求項2】

前記分割手段は、前記入力データ行列を分割した分割データ行列を前記グループ化情報として生成する請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記分割手段は、前記入力データ行列の前記行番号の部分のみを分割した行番号群を前記グループ化情報として生成する請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記入力データ行列を記憶する記憶手段を備え、
前記並列処理手段は、前記行番号群に含まれる行番号に基づいて、前記記憶手段に記憶されている前記入力データ行列を参照して条件判定処理を行う請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記並列処理手段は、ＳＩＭＤ方式の並列処理を行う請求項１乃至４のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記条件判定ノードは、前記入力データ行列に含まれる所定の特徴量の値と、所定の閾値とを所定の命令で比較演算した条件判定の結果に従って、複数の子ノードのうちの一つを選択し、
前記葉ノードは、子ノードを持たず、当該葉ノードに対応する予測値を出力する請求項１乃至５のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項7】

条件判定ノードと葉ノードを有する決定木を用いる情報処理方法であって、
各々が複数の特徴量を有する複数のデータ行を含む入力データ行列を取得し、
前記条件判定ノードにおいて、条件判定の結果に従って選択される子ノードに対応付けて、前記入力データ行列の少なくとも行番号の部分を分割してグループ化情報を生成し、前記子ノードに渡し、
前記条件判定ノードにおいて、受け取った前記グループ化情報により示される複数のデータ行の条件判定処理を並列処理により行い、
前記葉ノードにおいて、受け取った前記グループ化情報により示される複数のデータ行に対応する予測値を前記入力データ行列における行番号の順序と同じ順序に並び替えるための並列処理を行い、当該並列処理により並べ替えられた当該予測値を出力する情報処理方法。

【請求項8】

条件判定ノードと葉ノードを有する決定木を用いる情報処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体であって、
前記情報処理は、
各々が複数の特徴量を有する複数のデータ行を含む入力データ行列を取得し、
前記条件判定ノードにおいて、条件判定の結果に従って選択される子ノードに対応付けて、前記入力データ行列の少なくとも行番号の部分を分割してグループ化情報を生成し、前記子ノードに渡し、
前記条件判定ノードにおいて、受け取った前記グループ化情報により示される複数のデータ行の条件判定処理を並列処理により行い、
前記葉ノードにおいて、受け取った前記グループ化情報により示される複数のデータ行に対応する予測値を前記入力データ行列における行番号の順序と同じ順序に並び替えるための並列処理を行い、当該並列処理により並べ替えられた当該予測値を出力する処理である記録媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、決定木を用いた推論処理に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、大量のデータを高速に処理することが求められている。データ処理を高速化する手法の一つに、処理の並列化がある。例えば、複数のデータを独立して操作できる繰り返し処理は、展開して並列処理することが可能である。並列処理の方式として、ＳＩＭＤ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｉｎｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｄａｔａ）方式が知られている。ＳＩＭＤは、一つの命令を複数のデータに対して一斉に実行することで処理を高速化する並列処理の方式である。ＳＩＭＤ方式のプロセッサとしては、ベクトルプロセッサ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などが挙げられる。

【0003】

特許文献１は、決定木を用いた推論に並列処理を適用した手法を記載している。特許文献１では、決定木の各ノードの識別情報や条件判定結果を２進数で表現し、各階層の条件判定をまとめて処理できるようにしている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１３－１１７８６２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかし、特許文献１の手法では、全データを用いて全ての条件判定ノードの処理を実行してしまうため、処理の効率が良くない。

【0006】

本発明の１つの目的は、決定木を用いた推論処理を並列処理により高速化することにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の一つの観点は、条件判定ノードと葉ノードを有する決定木を用いる情報処理装置であって、
各々が複数の特徴量を有する複数のデータ行を含む入力データ行列を取得する取得手段と、
前記条件判定ノードにおいて、条件判定の結果に従って選択される子ノードに対応付けて、前記入力データ行列の少なくとも行番号の部分を分割してグループ化情報を生成し、前記子ノードに渡す分割手段と、
前記条件判定ノードにおいて、受け取った前記グループ化情報により示される複数のデータ行の条件判定処理を並列処理により行う並列処理手段と、
前記葉ノードにおいて、受け取った前記グループ化情報により示される複数のデータ行に対応する予測値を前記入力データ行列における行番号の順序と同じ順序に並び替えるための並列処理を行い、当該並列処理により並べ替えられた当該予測値を出力する出力手段と、を備える。

【0008】

本発明の他の観点は、条件判定ノードと葉ノードを有する決定木を用いる情報処理方法であって、
各々が複数の特徴量を有する複数のデータ行を含む入力データ行列を取得し、
前記条件判定ノードにおいて、条件判定の結果に従って選択される子ノードに対応付けて、前記入力データ行列の少なくとも行番号の部分を分割してグループ化情報を生成し、前記子ノードに渡し、
前記条件判定ノードにおいて、受け取った前記グループ化情報により示される複数のデータ行の条件判定処理を並列処理により行い、
前記葉ノードにおいて、受け取った前記グループ化情報により示される複数のデータ行に対応する予測値を前記入力データ行列における行番号の順序と同じ順序に並び替えるための並列処理を行い、当該並列処理により並べ替えられた当該予測値を出力する。

【0009】

本発明の他の観点は、条件判定ノードと葉ノードを有する決定木を用いる情報処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体であって、
前記情報処理は、
各々が複数の特徴量を有する複数のデータ行を含む入力データ行列を取得し、
前記条件判定ノードにおいて、条件判定の結果に従って選択される子ノードに対応付けて、前記入力データ行列の少なくとも行番号の部分を分割してグループ化情報を生成し、前記子ノードに渡し、
前記条件判定ノードにおいて、受け取った前記グループ化情報により示される複数のデータ行の条件判定処理を並列処理により行い、
前記葉ノードにおいて、受け取った前記グループ化情報により示される複数のデータ行に対応する予測値を前記入力データ行列における行番号の順序と同じ順序に並び替えるための並列処理を行い、当該並列処理により並べ替えられた当該予測値を出力する処理である。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、決定木を用いた推論処理を並列処理により高速化することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】第１実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。

【図2】決定木推論の一例を示す。

【図3】第１実施形態による入力データの分割処理を模式的に示す。

【図4】データ分割の例を示す。

【図5】情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図6】情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。

【図7】条件判定処理のフローチャートである。

【図8】並び替え処理のフローチャートである。

【図9】第２実施形態による入力データの行番号群の分割処理を模式的に示す。

【図10】行番号群の分割の例を示す。

【図11】第２実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。

【図12】第３実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。

【0013】

［第１実施形態］
（基本構成）
図１は、本発明の第１実施形態に係る情報処理装置の構成を示す。情報処理装置１００は、決定木モデルを用いた推論（以下、「決定木推論」と呼ぶ。）を行う。具体的に、情報処理装置１００は、入力データを用いて決定木推論を行い、推論結果として入力データに対する予測値を出力する。ここで、情報処理装置１００は、決定木推論の処理のうちの一部を並列処理により実行し、処理を高速化する。なお、並列処理することを「ベクトル化」とも呼ぶ。

【0014】

（原理説明）
図２は、決定木推論の一例を示す。この例は、債権回収の予測問題であり、多数の債権者の属性情報を入力データとし、決定木モデルを用いて債権回収の可否を推論する。図示のように、入力データは、各債権者の特徴量として、「年収（特徴量１）」、「年齢（特徴量２）」、「定職（特徴量３）」を含む。決定木モデルは、これらの入力データを用いて、各債権者の債権回収の可否を予測する。

【0015】

図２の決定木モデルは、ノードＮ１～Ｎ７により構成される。ノードＮ１は根ノードであり、ノードＮ２、Ｎ４、Ｎ６、Ｎ７は葉ノードである。また、ノードＮ１、Ｎ３、Ｎ５は条件判定ノードである。

【0016】

まず、根ノードＮ１では、債権者が定職を有するか否かが判定される。債権者が定職を有しない場合、処理は葉ノードＮ２に進み、債権回収は否（ＮＯ）と予測される。一方、債権者が定職を有する場合、処理は条件判定ノードＮ３に進み、債権者の年収が４８０万円以上であるか否かが判定される。債権者の年収が４８０万円以上である場合、処理は葉ノードＮ４に進み、債権回収は可（ＹＥＳ）と予測される。債権者の年収が４８０万円未満である場合、処理は条件判定ノードＮ５へ進み、債権者の年齢が５１歳以上であるか否かが判定される。債権者の年齢が５１歳以上である場合、処理は葉ノードＮ６へ進み、債権回収は可（ＹＥＳ）と予測される。一方、債権者の年齢が５１歳未満である場合、処理は葉ノードＮ７へ進み、債権回収は否（ＮＯ）と予測される。こうして、各債権者の債権回収の可否が予測値として出力される。

【0017】

さて、決定木推論に並列処理を適用する場合、どの部分を並列処理するかが問題となる。まず、入力データのデータ行を並列に処理する方法が考えられるが、決定木モデルは一行内の特徴量を一度に全部は使わないため、適切ではない。一方、入力データのデータ列を並列に処理する方法も考えられる。しかし、決定木モデルは、入力データの全データ行について、同じデータ列の特徴量で同じ命令の比較処理を実行するとは限らない。そこで、本実施形態では、各条件判定ノードについて、同じデータ列の特徴量で同じ命令の比較処理を実行するデータ行のみを収集して分割データとし、分割データに含まれる複数のデータ行を並列に処理する。これにより、一度の処理で考慮すべきノードが一つだけになる。また、どんな比較処理を行うかが一つに定まり、比較処理に使う特徴量も一つに定まる。その結果、ベクトル化が可能となり、高速化が可能となる。なお、分割データは、本発明のグループ化情報の一例である。

【0018】

図３は、第１実施形態による入力データの分割処理を模式的に示す。なお、決定木モデルの構成は図２と同様とし、入力データ５０の各データ行には行番号が付与されているものとする。根ノードＮ１は条件判定ノードであるので、情報処理装置１００は、根ノードＮ１の条件判定結果に基づいて、入力データ５０を、子ノードＮ３へ送られる分割データ５０ａと、子ノードＮ２に送られる分割データ５０ｂとに分割する。具体的に、根ノードＮ１の条件判定が入力データ５０中の特徴量３を使用するものとすると、情報処理装置１００は、根ノードＮ１の条件判定命令及び条件判定閾値と、特徴量３とに基づいて、条件判定により選択される子ノードＮ３に対応する分割データ５０ａと、子ノードＮ２に対応する分割データ５０ｂとを生成する。なお、この場合、情報処理装置１００は、入力データ５０に含まれる全ての行データに対して、同一の列データ（特徴量３）を用いた条件判定を行うので、これを並列処理により実行することができる。

【0019】

図４は、データ分割の例を示す。図４に示す入力データ５０が根ノードＮ１に入力されたとする。根ノードＮ１の条件判定は「特徴量３＝ＹＥＳ」である。情報処理装置１００は、入力データ５０を、根ノードＮ１の条件判定結果に基づいて分割する。具体的に、情報処理装置１００は、入力データ５０のうち、特徴量３が「ＹＥＳ」であるデータ行（＃０、＃２、＃５、＃７、．．）の集合を分割データ５０ａとし、特徴量３が「ＮＯ」であるデータ行（＃１、＃３、＃４、＃６、．．）の集合を分割データ５０ｂとする。そして、情報処理装置１００は、分割データ５０ａを子ノードＮ３へ渡し、分割データ５０ｂを子ノードＮ２へ渡す。

【0020】

このデータ分割により、条件判定ノードである子ノードＮ３には、同一の特徴量に基づいて条件判定を行うべき行データのみが提供されることになる。よって、子ノードＮ３では、受け取った分割データ５０ａに対する条件判定を並列処理により行うことができる。即ち、情報処理装置１００は、特徴量１を用いた条件判定を、分割データ５０ａに含まれる全ての行データについて並列に実行することができる。具体的に、条件判定ノードＮ３は、特徴量１（年収）が４８０万円以上か否かを判定する条件判定ノードであるので、情報処理装置１００は、特徴量１が４８０万円以上であるか否かの判定を、分割データ５０ａに含まれる全ての行データについて並列に実行する。なお、子ノードＮ２は葉ノードであるので、情報処理装置１００は、分割データ５０ｂに含まれる全ての行データについて葉ノードＮ２に対応する予測値を出力する。

【0021】

図３の例では、条件判定ノードＮ３において、情報処理装置１００は、分割データ５０ａをさらに分割データ５０ｃと５０ｄに分割し、それぞれ葉ノードＮ４と条件判定ノードＮ５へ渡す。葉ノードＮ４において、情報処理装置１００は、分割データ５０ｃに含まれる全ての行データに対して葉ノードＮ４に対応する予測値を出力する。条件判定ノードＮ５において、情報処理装置１００は、その条件判定結果に基づいて、分割データ５０ｄをさらに分割データ５０ｅと５０ｆに分割し、それぞれ葉ノードＮ６とＮ７に渡す。葉ノードＮ６において、情報処理装置１００は、分割データ５０ｅに含まれる全ての行データに対して葉ノードＮ６に対応する予測値を出力する。同様に、葉ノードＮ７において、情報処理装置１００は、分割データ５０ｆに含まれる全ての行データに対して葉ノードＮ７に対応する予測値を出力する。こうして、全ての葉ノードから予測値が出力されると、情報処理装置１００は、それらを推論結果として出力する。

【0022】

以上のように、情報処理装置１００は、条件判定ノードにおいて受け取ったデータを、条件判定の結果に従って選択される子ノードに対応付けて分割し、各子ノードに渡す。よって、情報処理装置１００は、条件判定ノードである子ノードにおいては、親ノードから受け取った分割データに対して並列処理を行うことが可能となり、処理全体の高速化が可能となる。

【0023】

（ハードウェア構成）
図５は、情報処理装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。図示のように、情報処理装置１００は、入力ＩＦ（ＩｎｔｅｒＦａｃｅ）１１と、プロセッサ１２と、メモリ１３と、記録媒体１４と、データベース（ＤＢ）１５と、を備える。

【0024】

入力ＩＦ１１は、データの入出力を行う。具体的に、入力ＩＦ１１は、外部から入力データを取得し、入力データに基づいて情報処理装置１００が生成した推論結果を出力する。

【0025】

プロセッサ１２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのコンピュータであり、予め用意されたプログラムを実行することにより、情報処理装置１００の全体を制御する。特に、プロセッサ１２は、データの並列処理を行う。並列処理を実現する方法としては、ＧＰＵなどのＳＩＭＤプロセッサを利用する方法がある。情報処理装置１００がＳＩＭＤプロセッサを利用して並列処理を行う場合、プロセッサ１２をＳＩＭＤプロセッサとしてもよいし、プロセッサ１２とは別のプロセッサとしてＳＩＭＤプロセッサを設けてもよい。また、後者の場合、情報処理装置１００は、並列処理が可能な演算をＳＩＭＤプロセッサに実行させ、それ以外の演算をプロセッサ１２に実行させる。

【0026】

メモリ１３は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などにより構成される。メモリ１３は、プロセッサ１２により実行される各種のプログラムを記憶する。また、メモリ１３は、プロセッサ１２による各種の処理の実行中に作業メモリとしても使用される。

【0027】

記録媒体１４は、ディスク状記録媒体、半導体メモリなどの不揮発性で非一時的な記録媒体であり、情報処理装置１００に対して着脱可能に構成される。記録媒体１４は、プロセッサ１２が実行する各種のプログラムを記録している。

【0028】

ＤＢ２５は、入力ＩＦ１１から入力されるデータを記憶する。具体的に、ＤＢ２５には、入力ＩＦ１１が取得した入力データが記憶される。また、ＤＢ２５には、推論に用いる決定木モデルの情報が記憶される。具体的には、学習済みの決定木モデルの木構造を示す情報、及び、各ノードについてのノード設定（条件判定ノード設定、及び、葉ノード設定）が記憶される。ＤＢ２５は、本発明の記憶部の一例である。

【0029】

（機能構成）
図６は、情報処理装置１００の機能構成を示すブロック図である。情報処理装置１００は、データ読込部２１と、条件判定ノード設定読込部２２と、条件判定処理部２３と、データ分割部２４と、葉ノード設定読込部２５と、推論結果出力部２６と、を備える。

【0030】

データ読込部２１は、入力データを読み込み、ＤＢ２５などの所定の記憶部に記憶する。入力データは、図４の例のようなデータ行列であり、複数の行番号に対応付けられた複数の特徴量を含む。データ読込部２１は、本発明の取得部の一例である。

【0031】

条件判定ノード設定読込部２２は、推論に用いる決定木モデルの条件判定ノードに関する条件判定ノード設定を読み込み、条件判定処理部２３へ出力する。なお、条件判定ノード設定読込部２２は、最初は、根ノードに関する条件判定ノード設定を読み込む。ここで、「条件判定ノード設定」とは、その条件判定ノードにおいて実行される条件判定に関する設定情報であり、具体的には、「特徴量」、「条件判定閾値」、「条件判定命令」を含む。「特徴量」は、条件判定に使用する特徴量であり、例えば図４に示す入力データの「特徴量１」、「特徴量２」などを指す。「条件判定閾値」は、その条件判定に用いられる閾値をいう。「条件判定命令」は、その条件判定の種類を示し、例えば一致判定、比較判定（大小判定）などを指す。一致判定は、図２における「定職＝ＹＥＳ」のように、特徴量（定職）が条件判定閾値（ＹＥＳ）と一致するか否かの判定をいう。また、比較判定とは、図２における「年収≧４８０」のように、特徴量（年収）と、条件判定閾値（４８０）との大小関係の判定をいう。

【0032】

条件判定処理部２３は、条件判定ノード設定読込部２２から取得した条件判定ノード設定に含まれる特徴量を、記憶部に記憶されている入力データから取得する。例えば、図２に示す決定木モデルの場合、根ノードＮ１の条件判定に使用する特徴量は「定職（特徴量３）」であるので、条件判定処理部２３は、記憶部内の入力データから各データ行の特徴量「定職」を取得する。そして、条件判定処理部２３は、その特徴量と、条件判定命令と、条件判定閾値を用いて条件判定を行う。図２の決定木モデルの例では、条件判定処理部２３は、入力データの各データ行について、「定職（特徴量３）＝ＹＥＳ」を判定し、判定結果をデータ分割部２４に送る。条件判定処理部２３は、本発明の並列処理部の一例である。

【0033】

データ分割部２４は、判定結果に基づいて入力データを分割する。具体的に、データ分割部２４は、判定結果に従って選択される子ノードに対応付けて入力データを分割する。さらに、処理対象としている条件判定ノードの子ノードが条件判定ノードを含む場合、データ分割部２４は、分割データをデータ読込部２１に送る。また、データ分割部２４は条件判定ノード設定読込部２２に指示を送り、条件判定ノード設定読込部２２は、その子ノードの条件判定ノード設定を読み込む。そして、条件判定処理部２３は、分割データと、その子ノードの条件判定ノード設定とに基づいて、その子ノードの条件判定を行い、判定結果をデータ分割部２４に送る。こうして、処理対象としている条件判定ノードの子ノードが条件判定ノードを含む場合、その条件判定ノードについても条件判定処理部２３による条件判定及びデータ分割部２４によるデータ分割が繰り返される。データ分割部２４は、本発明の分割部の一例である。

【0034】

また、処理対象としている条件判定ノードの子ノードが葉ノードを含む場合、データ分割部２４は、分割データを推論結果出力部２６に送る。また、データ分割部２４は、葉ノード設定読込部２５に指示を送り、葉ノード設定読込部２５は、その子ノードの葉ノード設定を読み込む。葉ノード設定は、その葉ノードが持つ予測値を含む。なお、決定木が分類木の場合、予測値は分類結果であり、決定木が回帰木の場合、予測値は数値である。そして、葉ノード設定読込部２５は、読み込んだ予測値を推論結果出力部２６へ送る。

【0035】

推論結果出力部２６は、データ分割部２４から受け取った分割データと、葉ノード設定読込部２５から受け取った予測値とを対応付け、推論結果として出力する。全ての入力データについての処理が終了すると、入力データの全ての行データに対する予測値が得られる。なお、推論結果出力部２６は、得られた全ての行データ及びその予測値を、入力データの行番号順に並び変えて出力してもよい。推論結果出力部２６は、本発明の出力部の一例である。

【0036】

いま、図２に示す決定木モデルを使用し、図４に示す入力データ５０の推論を行うものとする。まず、入力データ５０がデータ読込部２１に読み込まれ、根ノードＮ１の条件判定ノード設定が条件判定ノード設定読込部２２に読み込まれる。条件判定処理部２３は、条件判定ノード設定に基づいて、「定職（特徴量３）＝ＹＥＳ」の判定を行い、判定結果をデータ分割部２４に送る。データ分割部２４は、判定結果に基づいて、図４に示すように、入力データ５０を分割データ５０ａ、５０ｂに分割する。

【0037】

データ分割部２４は、根ノードＮ１での判定結果に基づき、根ノードＮ１の子ノードである条件判定ノードＮ３について、分割データ５０ａをデータ読込部２１に送るとともに、条件判定ノード設定読込部２２に指示し、条件判定ノードＮ３の条件判定ノード設定を読み込ませる。そして、条件判定処理部２３は、分割データ５０ａと、条件判定ノードＮ３の条件判定ノード設定に基づいて条件判定を行い、判定結果をデータ分割部２４へ出力する。

【0038】

また、データ分割部２４は、根ノードＮ１での判定結果に基づき、根ノードＮ１の子ノードである葉ノードＮ２について、分割データ５０ｂを推論結果出力部２６に送るとともに、葉ノード設定読込部２５に指示し、葉ノードＮ２の葉ノード設定を読み込ませる。葉ノード設定読込部２５は、葉ノードＮ２の葉ノード設定を読み込み、予測値を推論結果出力部２６に送る。

【0039】

こうして、子ノードが条件判定ノードである場合、その条件判定ノード設定と分割データとを用いて条件判定が繰り返される。一方、子ノードが葉ノードの場合、その葉ノードの予測値が推論結果出力部２６に送られる。そして、決定木モデルの全ての葉ノードについて予測値が推論結果出力部２６に送られると、推論結果出力部２６は、入力データに含まれる全てのデータ行に対応する予測値を含む推論結果を出力データとして出力する。

【0040】

（フローチャート）
次に、情報処理装置１００による処理のフローチャートについて説明する。図７は、条件判定処理のフローチャートである。条件判定処理は、決定木モデルに対して入力データを入力し、推論結果を出力する処理である。この処理は、図５に示すプロセッサ１２が予め用意されたプログラムを実行することにより実現することができる。

【0041】

まず、ステップＳ１１で、データ読込部２１が入力データＤａｔａを読み込み、条件判定ノード設定読込部２２が対象ノード（最初は根ノード）のノード設定Ｎｏｄｅを読み込む。対象ノードが条件判定ノードの場合、ステップＳ１２において条件判定処理部２３は、条件判定ノード設定に含まれる特徴量番号（列番号）を変数ｊにセットし、条件判定閾値を変数ｖａｌｕｅにセットし、条件判定命令を関数ｃｏｍｐａｒｅにセットする。次に、条件判定処理部２３は、入力データＤａｔａの全ての行について、ステップＳ１３のループ処理を実行する。

【0042】

ループ処理では、ステップＳ１３－１において、条件判定処理部２３は、入力データＤａｔａの各データ行について関数ｃｏｍｐａｒｅにより特徴量ｊを条件判定閾値ｖａｌｕｅと比較する（ステップＳ１３－１）。データ分割部２４は、ステップＳ１３－２において、対象ノードの左側の分岐に対応する比較結果となったデータ行を分割データＬｅｆｔＤａｔａに保存し、ステップＳ１３－３において、対象ノードの右側の分岐に対応する比較結果となったデータ行を分割データＲｉｇｈｔＤａｔａに保存する。条件判定処理部２３は、この処理を入力データＤａｔａの全てのデータ行に対して行い、ループ処理を終了する。このループ処理は並列処理により行われる。

【0043】

次に、ステップＳ１４で、分割データＬｅｆｔＤａｔａがデータ読込部２１に送られ、それに対応する子ノードのノード設定が読み込まれる。子ノードが条件判定ノードである場合、ステップＳ１１において条件判定ノード設定読込部２２が条件判定ノード設定を読み込み、その条件判定ノードについてステップＳ１２、Ｓ１３が実行される。一方、子ノードが葉ノードである場合、ステップＳ１６において葉ノード設定読込部２５が葉ノード設定を読み込み、その葉ノードの予測値を推論結果出力部２６へ送る。

【0044】

同様に、ステップＳ１５で、分割データＲｉｇｈｔＤａｔａがデータ読込部２１に送られ、それに対応する子ノードのノード設定が読み込まれる。子ノードが条件判定ノードである場合、ステップＳ１１において条件判定ノード設定読込部２２が条件判定ノード設定を読み込み、その条件判定ノードについてステップＳ１２、Ｓ１３が実行される。一方、子ノードが葉ノードである場合、ステップＳ１６で葉ノード設定読込部２５が葉ノード設定を読み込み、その葉ノードの予測値を推論結果出力部２６へ送る。

【0045】

こうして、情報処理装置１００は、決定木モデルの根ノードから順に子ノードへの処理を進め、全ての葉ノードに到達すると、条件判定処理を終了する。ここで、ステップＳ１３のループ処理は、プロセッサ１２が並列処理により実行することができるので、入力データが多数のデータ行を含む場合でも、高速処理が可能となる。

【0046】

条件判定処理の終了時には、入力データの全てのデータ行に対する予測値が推論結果として得られる。なお、この推論結果は、例えば図５に示すメモリ１３又はＤＢ２５など、情報処理装置１００内の記憶部に一時的に保存されるが、基本的には予測値が得られた順序などで記憶部に保存されており、入力データの行番号順に整列されているとは限らない。推論結果出力部２６は、得られた推論結果を出力する。この場合、推論結果出力部２６は、全てのデータ行に対する予測値を出力してもよいし、特定の予測値のみを出力してもよい。また、予測値を、記憶部に保存されている順序のまま出力してもよいし、入力データにおける行番号順に並び変える処理（以下「並び替え処理」と呼ぶ。）を行ってから出力してもよい。

【0047】

図８は、並び替え処理のフローチャートである。この処理は、図５に示すプロセッサ１２が予め用意されたプログラムを実行することにより実現することができる。まず、ステップＳ２１において、推論結果出力部２６は、入力データに含まれる全ての行番号をＲｏｗＩｎｄｉｃｅｓとして取得し、予測値をＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓとして取得する。次に、推論結果出力部２６は、ステップＳ２２のループ処理を実行する。具体的に、推論結果出力部２６は、ステップＳ２２－１で、入力データにおける行番号ＲｏｗＩｎｄｉｃｅｓの順で、予測値Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓ［ｉ］を行列Ｒｅｓｕｌｔｓに保存する。これにより、行列Ｒｅｓｕｌｔｓには、入力データの行番号の順序で予測値が並び替えられた状態となる。プロセッサ１２は、このループ処理を並列処理により行うことができる。そして、推論結果出力部２６は、得られた行列Ｒｅｓｕｌｔｓを出力する。これにより、予測値が入力データにおける行番号の順序で出力される。

【0048】

以上のように、第１実施形態によれば、情報処理装置１００は、条件判定の結果に基づいて、同一の特徴量を用いて同一の条件判定を行うグループに入力データを分割し、分割データ毎に並列処理を行うので、全体の処理を高速化することができる。

【0049】

［第２実施形態］
第１実施形態では、条件判定の結果に基づいて、同一の特徴量を用いて同一の条件判定を行うグループに入力データを分割している。しかし、第１実施形態の方法は、入力データが大きい場合、データのコピーなどの処理負荷が大きくなる。そこで、第２実施形態では、入力データ自体は分割せずに記憶部などに保持しておく一方、入力データの行番号のみを集めて行番号群とし、これを分割して子ノードに渡していくこととする。即ち、入力データの行番号を、記憶部に記憶されている入力データへのポインタとして使用し、このポインタをグループ化して並列処理を行う。なお、行番号群は本発明のグループ化情報の一例である。

【0050】

図９は、第２実施形態による入力データの行番号の分割処理を模式的に示す。なお、決定木モデルの構成は、図２と同様とする。まず、情報処理装置１００ｘは、入力データから行番号群６０のみを抽出する。実際の入力データは、情報処理装置１００ｘ内の所定の記憶部に記憶されている。根ノードＮ１は条件判定ノードであるので、情報処理装置１００ｘは、条件判定ノードＮ１の条件判定の結果に基づいて、行番号群６０を、子ノードＮ３へ渡される行番号群６０ａと、子ノードＮ２に渡される行番号群６０ｂとに分割する。この際、情報処理装置１００ｘは、行番号群６０に基づいて、記憶部に記憶されている入力データを参照して処理を行う。具体的に、根ノードＮ１の条件判定は入力データ中の特徴量３を使用するものであるので、情報処理装置１００ｘは、条件判定ノードＮ１の条件判定命令及び条件判定閾値と、特徴量３とに基づいて、行番号群６０ａ、６０ｂを生成する。この場合、情報処理装置１００ｘは、入力データに含まれる全ての行データに対して、同一の列データ（特徴量３）を用いた条件判定を行うので、これを並列処理により実行することができる。

【0051】

図１０は、行番号群の分割の例を示す。図１０に示す入力データが根ノードＮ１に入力されたとする。根ノードＮ１の条件判定は「特徴量３＝ＹＥＳ」であるので、情報処理装置１００ｘは、入力データの行番号のみを、根ノードＮ１の条件判定結果に基づいて分割する。具体的には、情報処理装置１００ｘは、特徴量３が「ＹＥＳ」であるデータ行（＃０、＃２、＃５、＃７、．．）の行番号の集合を行番号群６０ａとし、子ノードＮ３へ渡す。また、情報処理装置１００ｘは、特徴量３が「ＮＯ」であるデータ行（＃１、＃３、＃４、＃６、．．）の行番号の集合を行番号群６０ｂとし、子ノードＮ２へ渡す。

【0052】

これにより、子ノードＮ３には、同一の特徴量に基づいて条件判定を行うべき行データの行番号のみが提供されることになる。よって、条件判定ノードである子ノードＮ３は、受け取った行番号群６０ａに対応するデータ行のみに対して条件判定を行えばよいので、この処理を並列処理により行うことができる。即ち、情報処理装置１００ｘは、特徴量１を用いた条件判定を、行番号群６０ａに対応する全ての行データについて並列に実行することができる。なお、子ノードＮ２は葉ノードであるので、情報処理装置１００ｘは、行番号群６０ｂに対応する全ての行データについて葉ノードＮ２に対応する予測値を出力する。

【0053】

図９に戻り、情報処理装置１００ｘは、条件判定ノードＮ３において、行番号群６０ａに基づいて入力データを参照し、行番号群６０ａをさらに行番号群６０ｃと６０ｄに分割し、それぞれ葉ノードＮ４と条件判定ノードＮ５へ渡す。葉ノードＮ４において、情報処理装置１００ｘは、行番号群６０ｃに含まれる全ての行データについて、葉ノードＮ４に対応する予測値を出力する。条件判定ノードＮ５において、情報処理装置１００ｘは、その条件判定結果に基づいて、行番号群６０ｄをさらに行番号群６０ｅと６０ｆに分割し、それぞれ葉ノードＮ６とＮ７に渡す。葉ノードＮ６において、情報処理装置１００ｘは、行番号群６０ｅに含まれる全ての行データについて、葉ノードＮ６に対応する予測値を出力する。同様に、葉ノードＮ７において、情報処理装置１００ｘは、行番号群６０ｆに含まれる全ての行データについて、葉ノードＮ７に対応する予測値を出力する。こうして、全ての葉ノードから予測値が出力されると、情報処理装置１００ｘはそれらを推論結果として出力する。

【0054】

以上のように、第２実施形態では、情報処理装置１００ｘは、条件判定ノードにおける判定結果に基づいて行番号群を分割し、それらを子ノードに渡す。よって、情報処理装置１００ｘは、条件判定ノードである子ノードにおいて、親ノードから受け取った行番号群に対応する入力データに対して並列処理を行うことが可能となり、処理全体の高速化が可能となる。

【0055】

第２実施形態による情報処理装置１００ｘのハードウェア構成は、図５と同様である。図１１は、第２実施形態に係る情報処理装置１００ｘの機能構成を示すブロック図である。情報処理装置１００ｘの機能構成は、基本的に図６に示す第１実施形態の情報処理装置１００と同様である。但し、情報処理装置１００ｘでは、行番号群分割部２７が入力データの行番号群を分割し、データ読込部２１及び推論結果出力部２６へ送る。

【0056】

第２実施形態による情報処理装置１００ｘの条件判定処理は、基本的に図７に示すフローチャートと同様である。但し、ステップＳ１３－２、Ｓ１３－３では、情報処理装置１００ｘは、ＬｅｆｔＤａｔａ、ＲｉｇｈｔＤａｔａに行番号のみを保存する。そして、ステップＳ１４、Ｓ１５では、情報処理装置１００ｘは、ＬｅｆｔＤａｔａ、ＲｉｇｈｔＤａｔａに保存されている行番号群に基づいて、記憶部に記憶されている入力データを参照して処理を行う。

【0057】

［第３実施形態］
図１２は、第３実施形態に係る情報処理装置７０の機能構成を示すブロック図である。情報処理装置７０は、条件判定ノードと葉ノードを有する決定木を用いる。情報処理装置７０は、取得部７１と、分割部７２と、並列処理部７３と、出力部７４と、を備える。取得部７１は、各々が複数の特徴量を有する複数のデータ行を含む入力データ行列を取得する。分割部７２は、条件判定ノードにおいて、条件判定の結果に従って選択される子ノードに対応付けて、入力データ行列の少なくとも行番号の部分を分割してグループ化情報を生成し、子ノードに渡す。並列処理部７３は、条件判定ノードにおいて、受け取ったグループ化情報により示される複数のデータ行の条件判定処理を並列処理により行う。出力部７４は、葉ノードにおいて、受け取った前記グループ化情報により示される複数のデータ行に対応する予測値を出力する。

【0058】

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

【0059】

（付記１）
条件判定ノードと葉ノードを有する決定木を用いる情報処理装置であって、
各々が複数の特徴量を有する複数のデータ行を含む入力データ行列を取得する取得部と、
前記条件判定ノードにおいて、条件判定の結果に従って選択される子ノードに対応付けて、前記入力データ行列の少なくとも行番号の部分を分割してグループ化情報を生成し、前記子ノードに渡す分割部と、
前記条件判定ノードにおいて、受け取った前記グループ化情報により示される複数のデータ行の条件判定処理を並列処理により行う並列処理部と、
前記葉ノードにおいて、受け取った前記グループ化情報により示される複数のデータ行に対応する予測値を出力する出力部と、
を備える情報処理装置。

【0060】

（付記２）
前記分割部は、前記入力データ行列を分割した分割データ行列を前記グループ化情報として生成する付記１に記載の情報処理装置。

【0061】

（付記３）
前記分割部は、前記入力データ行列の前記行番号の部分のみを分割した行番号群を前記グループ化情報として生成する付記２に記載の情報処理装置。

【0062】

（付記４）
前記入力データ行列を記憶する記憶部を備え、
前記並列処理部は、前記行番号群に含まれる行番号に基づいて、前記記憶部に記憶されている前記入力データ行列を参照して条件判定処理を行う付記３に記載の情報処理装置。

【0063】

（付記５）
前記出力部は、前記予測値を、前記入力データ行列における行番号の順序と同じ順序に並び替えて出力する付記１乃至４のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【0064】

（付記６）
前記出力部は、前記予測値を、前記入力データ行列における行番号の順序と同じ順序に並び替える処理を並列処理により実行する付記５に記載の情報処理装置。

【0065】

（付記７）
前記並列処理部は、ＳＩＭＤ方式の並列処理を行う付記１乃至６のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【0066】

（付記８）
前記条件判定ノードは、前記入力データ行列に含まれる所定の特徴量の値と、所定の閾値とを所定の命令で比較演算した条件判定の結果に従って、複数の子ノードのうちの一つを選択し、
前記葉ノードは、子ノードを持たず、当該葉ノードに対応する予測値を出力する付記１乃至６のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【0067】

（付記９）
条件判定ノードと葉ノードを有する決定木を用いる情報処理方法であって、
各々が複数の特徴量を有する複数のデータ行を含む入力データ行列を取得し、
前記条件判定ノードにおいて、条件判定の結果に従って選択される子ノードに対応付けて、前記入力データ行列の少なくとも行番号の部分を分割してグループ化情報を生成し、前記子ノードに渡し、
前記条件判定ノードにおいて、受け取った前記グループ化情報により示される複数のデータ行の条件判定処理を並列処理により行い、
前記葉ノードにおいて、受け取った前記グループ化情報により示される複数のデータ行に対応する予測値を出力する情報処理方法。

【0068】

（付記１０）
条件判定ノードと葉ノードを有する決定木を用いる情報処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体であって、
前記情報処理は、
各々が複数の特徴量を有する複数のデータ行を含む入力データ行列を取得し、
前記条件判定ノードにおいて、条件判定の結果に従って選択される子ノードに対応付けて、前記入力データ行列の少なくとも行番号の部分を分割してグループ化情報を生成し、前記子ノードに渡し、
前記条件判定ノードにおいて、受け取った前記グループ化情報により示される複数のデータ行の条件判定処理を並列処理により行い、
前記葉ノードにおいて、受け取った前記グループ化情報により示される複数のデータ行に対応する予測値を出力する処理である記録媒体。

【0069】

以上、実施形態及び実施例を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態及び実施例に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

【符号の説明】

【0070】

２１ データ読込部
２２ 条件判定ノード設定読込部
２３ 条件判定処理部
２４ データ分割部
２５ 葉ノード設定読込部
２６ 推論結果出力部
２７ 行番号群分割部
７０、１００、１００ｘ 情報処理装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】