特開 2025-9327 移動通信ネットワークのコアネットワーク、ネットワークノード及びプログラム

(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】P2025009327

(43)【公開日】2025-01-20

(54)【発明の名称】移動通信ネットワークのコアネットワーク、ネットワークノード及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   H04L 43/04 20220101AFI20250110BHJP

   H04W 24/02 20090101ALI20250110BHJP

   H04W 88/18 20090101ALI20250110BHJP

   H04W 92/24 20090101ALI20250110BHJP

   H04L 41/28 20220101ALI20250110BHJP

【ＦＩ】

H04L43/04

H04W24/02

H04W88/18

H04W92/24

H04L41/28

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023112248

(22)【出願日】2023-07-07

(71)【出願人】

【識別番号】000208891

【氏名又は名称】ＫＤＤＩ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110003281

【氏名又は名称】弁理士法人大塚国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】板原 壮平

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 理基

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 陽登

(72)【発明者】

【氏名】倉田 真之

【テーマコード（参考）】

5K067

【Ｆターム（参考）】

5K067AA21

5K067DD11

5K067EE16

5K067LL01

(57)【要約】

【課題】モデルの提供に関する選択肢を３つ以上にする技術を提供する。
【解決手段】移動通信ネットワークのコアネットワークは、学習データに基づき生成された、同じ用途に使用されるがレベルの異なる複数のモデルを格納する格納手段であって、モデルの前記レベルは、当該モデルに含まれる学習データに関する情報の量の程度を示す、格納手段と、コンシューマノードから第１用途の第１モデルを要求するメッセージを受信したことに応答して、コンシューマノードに第１モデルを提供できるか否かと、コンシューマノードに第１モデルを提供できる場合には、コンシューマノードに提供できる第１モデルのレベルと、を判定する判定手段と、コンシューマノードに第１レベルの第１学習モデルを提供できると判定した場合、第１レベルの第１モデルを特定する情報をコンシューマノードに通知する通知手段と、を備えている。
【選択図】図５

【特許請求の範囲】

【請求項1】

移動通信ネットワークのコアネットワークであって、
学習データに基づき生成された、同じ用途に使用されるがレベルの異なる複数の学習モデルを格納する格納手段であって、学習モデルの前記レベルは、当該学習モデルに含まれる前記学習データに関する情報の量の程度を示す、前記格納手段と、
コンシューマノードから第１用途の第１学習モデルを要求するメッセージを受信したことに応答して、前記コンシューマノードに前記第１学習モデルを提供できるか否かと、前記コンシューマノードに前記第１学習モデルを提供できる場合には、前記コンシューマノードに提供できる前記第１学習モデルの前記レベルと、を判定する判定手段と、
前記コンシューマノードに第１レベルの前記第１学習モデルを提供できると判定した場合、前記第１レベルの前記第１学習モデルを特定する情報を前記コンシューマノードに通知する通知手段と、
を備えているコアネットワーク。

【請求項2】

前記通知手段は、前記判定手段が前記コンシューマノードに前記第１学習モデルを提供できないと判定した場合、前記第１学習モデルを提供できないことを前記コンシューマノードに通知する、或いは、前記コンシューマノードに前記メッセージに対する応答を返さない、請求項１に記載のコアネットワーク。

【請求項3】

前記判定手段は、前記コンシューマノードに提供できる前記学習モデルの前記レベルを示す判定情報に基づき、前記コンシューマノードに前記第１学習モデルを提供できるか否かと、前記コンシューマノードに前記第１学習モデルを提供できる場合には、前記コンシューマノードに提供できる前記第１学習モデルの前記レベルと、を判定する、請求項１に記載のコアネットワーク。

【請求項4】

前記判定情報は、前記学習モデルの前記用途に拘わらず共通して使用される情報である、請求項３に記載のコアネットワーク。

【請求項5】

前記判定情報は、前記学習モデルの前記用途毎に設けられ、
前記判定手段は、前記第１用途の前記判定情報に基づき、前記コンシューマノードに前記第１学習モデルを提供できるか否かと、前記コンシューマノードに前記第１学習モデルを提供できる場合には、前記コンシューマノードに提供できる前記第１学習モデルの前記レベルと、を判定する、請求項３に記載のコアネットワーク。

【請求項6】

前記学習データに基づき、同じ用途に使用されるが前記レベルの異なる前記複数の学習モデルを生成して前記格納手段に格納する処理を行う生成手段をさらに備えている、請求項１に記載のコアネットワーク。

【請求項7】

前記コンシューマノードは、前記コアネットワークのオペレータとは異なる組織によって運用されるネットワークノードである、請求項１に記載のコアネットワーク。

【請求項8】

移動通信ネットワークのネットワークノードであって、
前記移動通信ネットワークは、学習データに基づき生成された、同じ用途に使用されるがレベルの異なる複数の学習モデルであって、学習モデルの前記レベルは、当該学習モデルに含まれる前記学習データに関する情報の量の程度を示す前記複数の学習モデルを格納しており、
前記ネットワークノードは、
コンシューマノードから第１用途の第１学習モデルを要求するメッセージを受信したことに応答して、前記コンシューマノードに前記第１学習モデルを提供できるか否かと、前記コンシューマノードに前記第１学習モデルを提供できる場合には、前記コンシューマノードに提供できる前記第１学習モデルの前記レベルと、を判定する判定手段と、
前記コンシューマノードに第１レベルの前記第１学習モデルを提供できると判定した場合、前記第１レベルの前記第１学習モデルを特定する情報を前記コンシューマノードに通知する処理を行う通知手段と、
を備えているネットワークノード。

【請求項9】

前記判定手段は、前記コンシューマノードに提供できる前記学習モデルの前記レベルを示す判定情報に基づき、前記コンシューマノードに前記第１学習モデルを提供できるか否かと、前記コンシューマノードに前記第１学習モデルを提供できる場合には、前記コンシューマノードに提供できる前記第１学習モデルの前記レベルと、を判定する、請求項８に記載のネットワークノード。

【請求項10】

１つ以上のプロセッサを有する装置の前記１つ以上のプロセッサで実行されると、前記装置を請求項８又は９に記載のネットワークノードとして機能させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、移動通信ネットワークのコアネットワーク及びネットワークノードに関する。

【背景技術】

【0002】

第３世代パートナシッププロジェクト（３ＧＰＰ（登録商標））は、移動通信ネットワークの現在の状態を分析したり、将来の状態を推論したりするためのネットワークデータ分析機能（ＮＷＤＡＦ）を定義している。ＮＷＤＡＦは、モデルトレーニング論理機能（ＭＴＬＦ）と、分析論理機能（ＡｎＬＦ）と、の内の少なくとも１つを含む。ＭＴＬＦは、移動通信ネットワークの各ネットワーク機能（ＮＦ）や装置等から収集した学習データに基づき機械学習を行って学習モデル（以下、単に、モデルと表記する。）を生成する。ＡｎＬＦは、ＭＴＬＦが生成したモデルを使用して推論を実行する。さらに、３ＧＰＰ（登録商標）は、ＮＷＤＡＦの分析結果又は推論結果等を格納する分析データリポジトリ機能（ＡＤＲＦ）も定義している。

【0003】

ＮＷＤＡＦの分析結果又は推論結果は、ＮＷＤＡＦを運用している移動通信ネットワークのオペレータ内で利用されるのみならず、当該オペレータの外部の組織での利用のために、当該組織が運用するＮＦに提供され得る。以下の説明において、ＮＷＤＡＦの分析結果又は推論結果等を取得するＮＦを、ＮＦサービスコンシューマ（ＮＦｃ）と表記する。

【0004】

ＮＷＤＡＦの分析結果又は推論結果には、ＮＷＤＡＦを含む移動通信ネットワークを利用しているユーザに関するプライバシ情報（例えば、ユーザの位置情報）が含まれ得る。このため、分析結果又は推論結果の提供先のＮＦｃに応じて、分析結果及び推論結果を示すデータの匿名化の度合いを変更することが３ＧＰＰ（登録商標）において議論されている。

【0005】

さらに、移動通信ネットワークのオペレータは、当該オペレータによって運用されているＮＷＤＡＦ（ＭＴＬＦ）が生成したモデルそのものをＮＦｃに提供することもできる。

【0006】

ここで、非特許文献１は、機械学習によって生成されたモデルが、当該モデルの学習に使用された学習データに関する情報を含むことを開示している。したがって、学習データがプライバシ情報を含む場合、機械学習によって生成されたモデルにもプライバシ情報が含まれることになる。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0007】

【非特許文献1】Ｎａｓｒ，Ｍｉｌａｄ，Ｒｅｚａ Ｓｈｏｋｒｉ，ａｎｄ Ａｍｉｒ Ｈｏｕｍａｎｓａｄｒ，"Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｐｒｉｖａｃｙ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｄｅｅｐ ｌｅａｒｎｉｎｇ"，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＥＥＥ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ ａｎｄ Ｐｒｉｖａｃｙ，２０１８年

【非特許文献2】Ａｂａｄｉ，Ｍａｒｔｉｎ，ｅｔ．ａｌ．，"Ｄｅｅｐ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｐｒｉｖａｃｙ"，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＡＣＭ ＳＩＧＳＡＣ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｎｄ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｓｅｃｕｒｉｔｙ，２０１６年

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0008】

このため、現在、３ＧＰＰ（登録商標）は、オペレータが予め選択したＮＦｃに限りモデルを提供し、それ以外のＮＦｃにはモデルを提供しない運用とすることを検討している。よって、オペレータの選択肢は、モデルをＮＦｃに提供するか、提供しないかの２つのみとなる。

【0009】

本開示は、モデルの提供に関する選択肢を３つ以上にする技術を提供するものである。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本開示の一態様によると、移動通信ネットワークのコアネットワークは、学習データに基づき生成された、同じ用途に使用されるがレベルの異なる複数の学習モデルを格納する格納手段であって、学習モデルの前記レベルは、当該学習モデルに含まれる前記学習データに関する情報の量の程度を示す、前記格納手段と、コンシューマノードから第１用途の第１学習モデルを要求するメッセージを受信したことに応答して、前記コンシューマノードに前記第１学習モデルを提供できるか否かと、前記コンシューマノードに前記第１学習モデルを提供できる場合には、前記コンシューマノードに提供できる前記第１学習モデルの前記レベルと、を判定する判定手段と、前記コンシューマノードに第１レベルの前記第１学習モデルを提供できると判定した場合、前記第１レベルの前記第１学習モデルを特定する情報を前記コンシューマノードに通知する通知手段と、を備えている。

【発明の効果】

【0011】

本開示によると、モデルの提供に関する選択肢を３つ以上にすることができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】背景技術によるモデル生成処理及び提供処理の一例を示すシーケンス図。

【図2】図１のシーケンスにおいてＮＲＦに格納される判定情報を示す図。

【図3】実施形態による、システムの構成例を示す図。

【図4】実施形態による、モデル生成処理の一例を示すシーケンス図。

【図5】実施形態による、各情報の例を示す図。

【図6】実施形態による、モデル提供処理の一例を示すシーケンス図。

【図7】実施形態による、コアネットワークの機能ブロック図。

【図8】実施形態による、ネットワークノードの機能ブロック図。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明に必須のものとは限らない。実施形態で説明されている複数の特徴のうち二つ以上の特徴が任意に組み合わされてもよい。また、同一若しくは同様の構成には同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

【0014】

実施形態の説明を行う前に、現時点におけるモデル生成処理及び提供処理の一例について図１を用いて説明する。Ｓ１において、ＮＷＤＡＦは、学習データに基づきモデルを生成する。ここでは、Ｓ１で生成されたモデルの用途を"Ａ"とし、その識別子（ＩＤ）を"Ｘ"とする。Ｓ２において、ＮＷＤＡＦは、Ｓ１で生成したモデルの本体と、その識別子Ｘを、ＡＤＲＦに通知し、かつ、Ｓ１で生成したモデルの識別子Ｘと、その用途Ａを、ネットワークリポジトリ機能（ＮＲＦ）に通知する。ＮＲＦは、Ｓ３で、モデルの識別子Ｘと、当該モデルの用途Ａとの関係をモデル情報に登録する。また、ＡＤＲＦは、Ｓ４で、モデル本体を、その識別子Ｘに関連付けて格納する。

【0015】

Ｓ５において、ＮＦｃの１つであるＮＦｃ＃１が、ＮＲＦに対して用途Ａのモデルを要求する要求メッセージを送信する。ＮＲＦは、予め設定されている判定情報に基づき、用途ＡのモデルをＮＦｃ＃１に提供できるか否かをＳ６で判定する。図２は、判定情報の一例を示している。図２によると、識別子Ｘで特定される用途"Ａ"のモデルについては、ＮＦｃ＃１及びＮＦｃ＃２に提供可能であるが、ＮＦｃ＃３に提供できないことが示されている。したがって、ＮＲＦは、図２の判定情報に従いＳ６で提供可能と判定し、Ｓ７で、識別子Ｘを含む許可メッセージをＮＦｃ＃１に送信する。ＮＦｃ＃１は、Ｓ８で、識別子Ｘを含むモデル本体の要求メッセージをＡＤＲＦに送信する。ＡＤＲＦは、要求メッセージに応答して、Ｓ９で、識別子Ｘのモデル本体をＮＦｃ＃１に送信する。なお、たとえば、ＮＦｃ＃３が用途Ａのモデルを要求した場合、ＮＲＦは、図２の判定情報に基づきＳ６で提供不可と判定し、Ｓ７で許可されないことをＮＦｃ＃３に通知する。

【0016】

図２の判定情報から明らかな様に、移動通信ネットワークのオペレータの選択肢は、モデルを提供するか否かをＮＦｃ毎に決定すること、つまり、２択である。

【0017】

以下、本実施形態について説明する。図３は、本実施形態によるシステム構成図である。移動通信ネットワークのコアネットワーク１０は、管理機能１と、ＡＤＲＦ２と、ＮＷＤＡＦ３と、ＮＲＦ４と、を含む。なお、以下の説明において、コアネットワーク１０を含む移動通信ネットワークのオペレータを、"注目オペレータ"と表記する。

【0018】

ＮＷＤＡＦ３は、学習データに基づき機械学習を行ってモデルを生成する機能を有する。なお、本実施形態のＮＷＤＡＦ３は、学習データに基づき、同じ用途であるがレベルの異なる複数の学習データを生成する機能を有する。レベルは、モデルに含まれる学習データに関する情報量（よって、プライバシ情報量）の程度を示す。例えば、ＮＷＤＡＦ３は、非特許文献２に開示されている様に、差分プライバシに基づき、同じ用途の様々なレベルのモデルを生成することができる。非特許文献２によると、モデルに含まれるプライバシ情報の量は、２つのパラメータε及びδによって制御される。なお、一般的に、モデルに含まれる学習データに関する情報量を少なくする程、当該モデルの性能、例えば、推論性能は劣化する。

【0019】

ＡＤＲＦ２は、ＮＷＤＡＦ３が生成したモデルを格納する。ＮＲＦ４は、ＮＦｃ５０に対する窓口として機能する。ＮＦｃ５０は、注目オペレータとは異なる外部組織が運用するＮＦであり、コンシューマノードとしても参照される。なお、外部組織は、注目オペレータとは異なる他の移動通信ネットワークのオペレータのみならず、インターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）等の他の種別のネットワークのオペレータや、注目オペレータが運用する移動通信ネットワークのサービスを利用する企業・団体等を含み得る。

【0020】

ＮＦｃ５０は、ＮＷＤＡＦ３が生成したモデルを取得する機能を有する。なお、図３では、５つのＮＦｃ５０を表示しているが、ＮＦｃ５０の数は１以上の任意の数であり得る。以下の説明において、５つのＮＦｃ５０を区別する場合には、図３に示す様に、ＮＦｃ＃１～ＮＦｃ＃５と表記する。管理機能１は、ＮＷＤＡＦ３が生成したモデルのＮＦｃ＃１～ＮＦｃ＃５への提供を制御する。

【0021】

図４は、モデル生成時のシーケンスを示している。管理機能１は、Ｓ１０において、注目オペレータからの入力に従い、ＮＷＤＡＦ３に用途Ａのモデルの生成を指示する。このとき、管理機能１は、注目オペレータからの入力に従い、レベルの異なる複数のモデルの生成をＮＷＤＡＦ３に指示する。図４では、レベルＬ１～Ｌ３の３つのモデルの生成を指示している。本例においては、レベルの数字が大きい程、プライバシ情報の含有量が少なくなるものとする。なお、例えば、レベルＬ１は、モデルに含まれるプライバシ情報の量を考慮しない機械学習により生成されるモデルとすることもできる。また、本例において、管理機能１は、各レベルのモデルの識別子もＮＷＤＡＦ３に通知する。図４によると、レベルＬ１、Ｌ２及びＬ３のモデルの識別子は、Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３である。Ｓ１２で、管理機能１は、モデル情報を登録する。なお、モデル情報を登録するとは、管理機能１にモデル情報を格納すること、或いは、管理機能１がアクセス可能な他のＮＦにモデル情報を格納すること、を意味する。モデル情報は、図５（Ａ）に示す様に、用途Ａのために生成された３つのモデルの識別子と、そのレベルとの関係を示す。

【0022】

ＮＷＤＡＦ３は、Ｓ１３で、管理機能１からのモデル生成指示に応答して、用途Ａの３つのモデルを生成する。以下の説明では、レベルＬｎ（ｎは、１～３までの整数）のモデル本体を、本体＃Ｌｎと表記する。ＮＷＤＡＦ３は、Ｓ１４で、生成した３つのモデル本体と、その識別子の情報をＡＤＲＦ２に送信する。ＡＤＲＦ２は、Ｓ１５で、図５（Ｂ）に示す様に、３つのモデル本体を、その識別子に関連付けて格納する。

【0023】

なお、図４の例においては、３つの異なるレベルのモデルを生成しているが、レベルの数は、２以上の任意の数とすることができる。さらに、図４の例においては、管理機能１が生成するモデルの識別子をＮＷＤＡＦ３に通知していたが、ＮＷＤＡＦ３がモデルの識別子を決定する構成であっても良い。その場合、管理機能１は、Ｓ１０で、生成を指示するモデルの用途と、そのレベルと、をＮＷＤＡＦ３に通知し、ＮＷＤＡＦ３は、各レベルのモデルの識別子を決定して管理機能１に通知する。そして、管理機能１は、ＮＷＤＡＦ３から通知された各レベルのモデルの識別子に基づきモデル情報を登録する。

【0024】

さらに、図４の例において、ＮＷＤＡＦ３は、管理機能１からの生成指示に基づきモデルを生成していたが、モデルの生成トリガは、例えば、注目オペレータがＮＷＤＡＦ３に直接、モデルの生成指示を入力する等、管理機能１からの生成指示に限定されない。この場合、ＮＷＤＡＦ３は、生成したモデルの用途、レベル及び識別子を管理機能１に通知する。

【0025】

また、管理機能１又は管理機能１がアクセス可能な他のＮＦには、図５（Ｃ）に示す判定情報が予め格納される。判定情報は、各ＮＦｃ５０について、モデルの提供可否と、モデルを提供できる場合には、提供できるモデルのレベルと、を示す情報である。図５（Ｃ）によると、ＮＦｃ＃１にはレベルＬ１のモデルを提供でき、ＮＦｃ＃２及びＮＦｃ＃５にはレベルＬ２のモデルを提供でき、ＮＦｃ＃３にはレベルＬ３のモデルを提供でき、ＮＦｃ＃４にはモデルを提供できないことが示されている。なお、判定情報は、モデルを提供できるＮＦｃ５０について、提供できるレベルのみを示すものとすることもできる。この場合、判定情報に含まれないＮＦｃ５０は、モデルを提供することができないものとして取り扱われる。

【0026】

判定情報は、例えば、注目オペレータと、各ＮＦｃ５０を運用する組織との取り決めに基づいて事前に決定され得る。或いは、判定情報は、注目オペレータ単独で決定され得る。

【0027】

図６は、モデル提供処理のシーケンス図である。Ｓ２０において、ＮＦｃ＃１は、ＮＲＦ４に用途Ａのモデルを要求する要求メッセージを送信する。ＮＲＦ４は、Ｓ２１で、ＮＦｃ＃１が用途Ａのモデルを要求していることを示す要求メッセージを管理機能１に送信する。

【0028】

管理機能１は、Ｓ２２で、ＮＦｃ＃１に対して用途Ａのモデルを提供できるか否かと、提供できる場合には、提供できるレベルと、を判定する。図５（Ｃ）の判定情報により、ＮＦｃ＃１にはレベルＬ１のモデルを提供可能である。したがって、管理機能１は、Ｓ２３で、許可メッセージをＮＲＦ４に通知する。当該許可メッセージは、用途ＡのレベルＬ１のモデルの識別子Ｘ１を示す情報と、許可対象であるＮＦｃ＃１を特定する情報と、を含む。なお、管理機能１は、モデル情報を参照することで、用途ＡのレベルＬ１のモデルの識別子Ｘ１を判定する。

【0029】

Ｓ２４で、ＮＲＦ４は、ＮＦｃ＃１に許可メッセージを送信する。当該許可メッセージは、用途ＡのレベルＬ１のモデルの識別子Ｘ１を示す情報を含む。ＮＦｃ＃１は、Ｓ２５で、識別子Ｘ１を示す情報を含むモデル本体の要求メッセージをＡＤＲＦ２に送信する。ＡＤＲＦ２は、要求メッセージに応答して、Ｓ２６で、識別子Ｘ１のモデルの本体＃Ｌ１をＮＦｃ＃１に送信する。

【0030】

なお、たとえば、ＮＦｃ＃２が用途Ａのモデルを要求した場合、管理機能１は、図５（Ｃ）の判定情報に基づきレベルＬ２のモデルを提供可能と判定し、Ｓ２３で識別子Ｘ２を示す情報を含む許可メッセージを送信する。また、ＮＦｃ＃４が用途Ａのモデルを要求した場合、管理機能１は、図５（Ｃ）の判定情報に基づきモデルを提供できないと判定し、Ｓ２３で許可できないことを示すメッセージを送信する。なお、モデルを提供できない場合、許可できないことを示すメッセージを要求元のＮＦｃ５０に送信するのではなく、要求元のＮＦｃ５０に対して、いずれのメッセージも送信しない構成とすることもできる。

【0031】

図６のシーケンスでは、管理機能１によるＳ２２での判定結果を、ＮＲＦ４を介してＮＦｃ５０に通知しているが、管理機能１が、直接、ＮＦｃ５０に通知する構成であっても良い。また、判定情報及びモデル情報をＮＲＦ４に格納、或いは、管理機能１又は他のＮＦに格納されている判定情報及びモデル情報にＮＲＦ４がアクセスできる様に構成し、ＮＲＦ４がモデルの提供可否と、提供できる場合にはそのレベルを判定する構成であっても良い。

【0032】

また、図５（Ｃ）の判定情報は、モデルの用途に拘わらず、総ての用途に対して共通して使用されるものであったが、モデルの用途毎に判定情報を設ける構成とすることもできる。この場合、例えば、用途Ａのモデルについては、ＮＦｃ＃１にレベルＬ１のモデルを提供するが、用途Ｂのモデルについては、ＮＦｃ＃１にモデルを提供しない、或いは、レベルＬ１とは異なるレベルのモデルを提供するといった様な制御が可能になる。

【0033】

以上の構成により、モデルのＮＦｃ５０への提供について、提供するかしないかの２つの選択肢から１つを選択するのではなく、３つ以上の選択肢から選択することが可能になる。つまり、モデルの提供に関する選択肢を３つ以上に多様化することができる。

【0034】

なお、図３に示す、管理機能１、ＡＤＲＦ２、ＮＷＤＡＦ３及びＮＲＦ４のそれぞれは、１つの装置として実装することも、相互に通信可能な複数の装置として実装することもできる。また、管理機能１、ＡＤＲＦ２、ＮＷＤＡＦ３及びＮＲＦ４の内の２つ以上の機能を、１つの装置として実装することもできる。

【0035】

図７は、実施形態によるコアネットワーク１０の機能ブロック図である。生成部１４は、学習データに基づき、同じ用途に使用されるがレベルの異なる複数のモデルを生成して格納部１１に格納する処理を行う。生成部１４は、例えば、図３のＮＷＤＡＦ３（ＭＴＬＦ）に対応する。格納部１１は、図３のＡＤＲＦ２に対応する。

【0036】

判定部１２は、ＮＦｃ５０から第１用途の第１学習モデルを要求するメッセージを受信したことに応答して、当該ＮＦｃ５０に第１学習モデルを提供できるか否かと、提供できる場合には、提供できる第１学習モデルのレベルと、を判定する。当該判定は、モデル情報及び判定情報を参照することにより行われ得る。判定部１２は、図３の管理機能１に対応する。なお、上記の通り、図６のＳ２２の処理をＮＲＦ４で行う場合、判定部１２は、ＮＲＦ４に対応する。

【0037】

通知部１３は、判定部１２が、当該ＮＦｃ５０に第１学習モデルを提供できると判定した場合、提供できるレベルの第１学習モデルを特定する情報、例えば、識別子を当該ＮＦｃ５０に通知する。また、通知部１３は、判定部１２が当該ＮＦｃ５０に第１学習モデルを提供できないと判定した場合、メッセージの送信により当該ＮＦｃ５０に第１学習モデルを提供できないことを明示的に示す、或いは、応答を返さないことにより当該ＮＦｃ５０に第１学習モデルを提供できないことを暗黙的に示す。図６のシーケンスにおいて、通知部１３は、管理機能１及びＮＲＦ４に対応する。なお、管理機能１が直接、判定結果をＮＦｃ５０に通知する場合、通知部１３は、管理機能１に対応し、図６のＳ２２の処理をＮＲＦ４で行う場合、通知部１３は、ＮＲＦ４に対応する。

【0038】

図８は、本実施形態による、移動通信ネットワークのネットワークノード２０の構成図である。ネットワークノード２０は、例えば、コアネットワーク１０の装置であり得る。ネットワークノード２０は、例えば、図３の管理機能１を実装する装置、ＮＲＦ４を実装する装置、或いは、管理機能１とＮＲＦ４の両方を実装する装置であり得る。

【0039】

判定部２１は、ＮＦｃ５０から第１用途の第１学習モデルを要求するメッセージを受信したことに応答して、当該ＮＦｃ５０に第１学習モデルを提供できるか否かと、提供できる場合には、提供できる第１学習モデルのレベルと、を判定する。当該判定は、モデル情報及び判定情報を参照することにより行われ得る。なお、モデル情報及び判定情報は、判定部１２に格納され得る。或いは、モデル情報及び判定情報の内の一方又は両方は、ネットワークノード２０とは異なる他の装置に格納され得る。この場合、判定部１２は、当該他の装置が格納している情報を参照して判定を行う。

【0040】

通知部２２は、判定部２１による判定結果を当該ＮＦｃ５０に通知するための処理を行う。なお、判定部２１が、当該ＮＦｃ５０に第１学習モデルを提供できると判定した場合、判定結果は、提供できるレベルの第１学習モデルを特定する情報、例えば、識別子を含む。判定結果を当該ＮＦｃ５０に通知するための処理は、例えば、判定結果を示すメッセージを、直接、当該ＮＦｃ５０に送信する処理であり得る。或いは、判定結果を当該ＮＦｃ５０に通知するための処理は、判定結果を他の装置に通知し、当該他の装置を介して、判定結果を当該ＮＦｃ５０に通知する処理であり得る。

【0041】

なお、本開示によるネットワークノード２０は、１つ以上のプロセッサを有する装置の当該１つ以上のプロセッサで実行されると、当該装置を上記ネットワークノード２０として動作させるコンピュータプログラムにより実現することができる。これらコンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶されて、又は、ネットワーク経由で配布が可能なものである。

【0042】

本実施形態によると、モデルの提供方法を多様化することができる。したがって、国連が主導する持続可能な開発目標（ＳＤＧｓ）の目標９「レジリエントなインフラを整備し、持続可能な産業化を推進するとともに、イノベーションの拡大を図る」に貢献することが可能となる。

【0043】

発明は上記の実施形態に制限されるものではなく、発明の要旨の範囲内で、種々の変形・変更が可能である。

【符号の説明】

【0044】

１１：格納部、１２：判定部、１３：通知部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】