本発明が生まれた背景として、機械学習を用いたサービスを開発する際に、開発者間で設計が統一されておらず品質が均一化されない点、開発手法や開発環境が異なることにより他の開発者が作成した部品等の再利用が困難である点が問題であった。これらの問題を解決するには、インターフェースを定義した「開発フレームワーク」、ソフトウェアの部品群である「開発コンポーネント」、開発物の実行環境である「開発環境」の３つのコアアセットが、開発作業シーケンスの中で人手を介さず、シームレスに連動して、機械学習が実行されることが望ましい。その際、そのアウトプットが、変更履歴も含めて構成管理されていることが望ましい。各アセットの概念そのものは、既存技術にあるが、開発者がやりたいことを選択し、所望のモデルを実装および学習して、出力のモデル情報を蓄積するまでを一気通貫で終わらせる仕組みはない。本発明が解決しようする課題は、組織内で、高品質で、効率よくモデルを開発するために、その開発に纏わる一連の人手による作業を一気通貫で終わらせるモデル開発基盤を提供することである。そして、それを実現するモデル開発技法の標準化を図ることができる情報処理システムおよび情報処理方法を提供することである。

実施形態の情報処理システムは、取得部と、環境設定部と、モデル処理部と、管理部と、インターフェース提供部と、制御部とを持つ。取得部は、機械学習を行う設計情報、および機械学習の対象データを取得する。環境設定部は、前記取得部が取得した前記設計情報を実行するフレームワーク環境およびライブラリ情報と、前記フレームワーク環境およびライブラリ情報のバージョン情報に応じた、前記フレームワーク環境における前記・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る