技術分野
プログラム、及び、システム
要約特許出願時に添付された[要約書]
【課題】ユーザの行動が「人間らしい」行動であるかを客観的に評価する。
【解決手段】プログラムは、ユーザが用いるユーザ端末と接続するコンピュータを、前記ユーザの行動を示す行動データを含む第1学習データを用いて学習した第1学習済みモデルに対し、未知の前記ユーザの行動を示す未知データを入力する第1未知データ入力手段と、前記未知データが入力されると、前記未知データに基づき、前記未知データが示す前記ユーザの行動の評価結果を示す第1出力データを生成する第1実行手段と、前記行動データを含む第2学習データを用いて学習した第2学習済みモデルに対し、前記未知データを入力する第2未知データ入力手段と、前記未知データが入力されると、前記未知データに基づき、前記ユーザによる行動の真偽を示す判定結果を示す第2出力データを生成する第2実行手段と、前記第1出力データ、及び、前記第2出力データに基づき、前記ユーザ端末に出力を行う出力手段として機能させる。
【選択図】図13
発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋
AI(人工知能、Artificial Intelligence、以下「AI」という。)、及び、IoT(モノのインターネット、Internet of Things、以下「IoT」という。)等の技術進歩により、ユーザの行動が認識可能である。
課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋
本発明は、前記課題を解決するため、プログラムは、コンピュータを、ユーザの行動データを含む第1学習データを用いて学習した第1学習済みモデルに対し、前記ユーザの行動に係る未知データを入力する第1未知データ入力手段と、前記未知データが入力されると、前記未知データに基づき、前記未知データに係る前記ユーザの行動の評価結果に関する第1出力データを生成する第1生成手段と、前記行動データを含む第2学習データ・・・ 続きを
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発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋
本発明によれば、ユーザの行動が「人間らしい」行動であるかを客観的に評価できる。
この特許の権利範囲[特許請求の範囲]
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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋
【図1】
本システム構成例を示す図である。
【図2】
事前処理例を示す図である。
【図3】
実行処理例を示す図である。
【図4】
AIの学習、及び、実行の第1全体処理例を示す図である。
【図5】
AIの学習、及び、実行の第2全体処理例を示す図である。
【図6】
情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図7】
AIの構成例を示すネットワーク図である。
【図8】
第1学習済みモデルに対する入力例を示す図である。
【図9】
第2学習済みモデルに対する入力例を示す図である。
【図10】
実行処理例を示す図である。
【図11】
ゲーム内報酬への変換例を示す図である。
【図12】
全体処理例を示す図である。
【図13】
機能構成例を示す図である。
【図14】
補助装置を用いる構成例を示す図である。
1 :システム
1F1 :第1学習データ入力手段
1F2 :第1学習手段
1F3 :第2学習データ入力手段
1F4 :第2学習手段
1F5 :第1未知データ入力手段
1F6 :第1生成手段
1F7 :第2未知データ入力手段
1F8 :第2生成手段
1F9 :出力手段
1F10 :変換手段
3 :管理者
4 :ユーザ
5 :管理者
11 :サーバ
20 :ユーザ端末
31 :学習装置
32 :実行装置
60 :補助装置
D1 :学習データ
D2 :未知データ
D20 :正解データ
D4 :ビッグデータ
A1 :学習モデル
A2 :学習済みモデル
A1 :学習モデル
A11 :第1学習モデル
A12 :第2学習モデル
A21 :第1学習済みモデル
A22 :第2学習済みモデル
D1 :学習データ
D11 :第11データ
D12 :第12データ
D13 :第13データ
D2 :未知データ
D20 :正解データ
D201 :行動データ
D21 :第21データ
D22 :第22データ
D23 :第23データ
D3 :出力データ
D31 :第1出力データ
D32 :第2出力データ
D4 :ビッグデータ
D51 :第1正解データ
D52 :第2正解データ
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