特許 7559930 情報資源割当支援装置、情報資源割当支援方法、及び、情報資源割当支援プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-09-24

(45)【発行日】2024-10-02

(54)【発明の名称】情報資源割当支援装置、情報資源割当支援方法、及び、情報資源割当支援プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20240925BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2023509130

(86)(22)【出願日】2022-03-18

(86)【国際出願番号】 JP2022012662

(87)【国際公開番号】W WO2022202676

(87)【国際公開日】2022-09-29

【審査請求日】2023-08-31

(31)【優先権主張番号】P 2021051807

(32)【優先日】2021-03-25

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(73)【特許権者】

【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】100109313

【弁理士】

【氏名又は名称】机 昌彦

(74)【代理人】

【識別番号】100149618

【弁理士】

【氏名又は名称】北嶋 啓至

(72)【発明者】

【氏名】赤池 雄一

【審査官】牧 裕子

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２０－１４４５１０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１７－５２１７６５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００２－１８３４１６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００７－１４０９０６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００１－３１９１５３（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１４／０２７９３２０（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザが実行を所望する、第一のＡＩ（Artificial Intelligence）処理に要する実行時間と前記第一のＡＩ処理に使用されるハードウェア資源の使用料金とに関する許容条件を取得する取得手段と、
過去に実行された第二のＡＩ処理に要した実行時間及び前記第二のＡＩ処理に使用したハードウェア資源の使用料金の関係に関する前記ユーザの評価を用いて生成された算出基準に基づいて、前記許容条件を満たすような前記第一のＡＩ処理に要する実行時間と、前記第一のＡＩ処理に使用されるハードウェア資源の使用料金とを算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された実行時間及び使用料金を出力する出力手段と、
を備える情報資源割当支援装置。

【請求項2】

前記取得手段は、チャットボットを介して、前記ユーザにより入力される前記許容条件を取得する、
請求項１に記載の情報資源割当支援装置。

【請求項3】

前記第二のＡＩ処理に要した実行時間及び前記第二のＡＩ処理に使用したハードウェア資源の使用料金の関係と当該関係に関する前記ユーザの評価を学習することで、前記算出基準を生成する生成手段をさらに備える、
請求項１または請求項２に記載の情報資源割当支援装置。

【請求項4】

前記取得手段は、前記出力手段により出力される前記第一のＡＩ処理に要する実行時間及び前記第一のＡＩ処理に使用されるハードウェア資源の使用料金に対する前記ユーザによる評価を取得する
請求項３に記載の情報資源割当支援装置。

【請求項5】

前記取得手段は、前記第一のＡＩ処理が使用する入力データの大きさを含む前記許容条件を取得する、
請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の情報資源割当支援装置。

【請求項6】

前記取得手段は、前記第一のＡＩ処理に関するプログラムコードのデータサイズをさらに取得し、
前記算出手段は、前記データサイズをさらに用いて、前記算出基準に基づいて、前記許容条件を満たすような前記第一のＡＩ処理に要する実行時間と、前記第一のＡＩ処理に使用されるハードウェア資源の使用料金とを算出する
請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の情報資源割当支援装置。

【請求項7】

情報処理装置によって、
ユーザが実行を所望する、第一のＡＩ処理に要する実行時間と前記第一のＡＩ処理に使用されるハードウェア資源の使用料金とに関する許容条件を取得し、
過去に実行された第二のＡＩ処理に要した実行時間及び前記第二のＡＩ処理に使用したハードウェア資源の使用料金の関係に関する前記ユーザの評価を用いて生成された算出基準に基づいて、前記許容条件を満たすような前記第一のＡＩ処理に要する実行時間と、前記第一のＡＩ処理に使用されるハードウェア資源の使用料金とを算出し、
算出した実行時間及び使用料金を出力する、
情報資源割当支援方法。

【請求項8】

ユーザが実行を所望する、第一のＡＩ処理に要する実行時間と前記第一のＡＩ処理に使用されるハードウェア資源の使用料金とに関する許容条件を取得する取得処理と、
過去に実行された第二のＡＩ処理に要した実行時間及び前記第二のＡＩ処理に使用したハードウェア資源の使用料金の関係に関する前記ユーザの評価を用いて生成された算出基準に基づいて、前記許容条件を満たすような前記第一のＡＩ処理に要する実行時間と、前記第一のＡＩ処理に使用されるハードウェア資源の使用料金とを算出する算出処理と、
前記算出処理により算出された実行時間及び使用料金を出力する出力処理と、
をコンピュータに実行させるための情報資源割当支援プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報資源割当支援装置、情報資源割当支援方法、及び、情報資源割当支援プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

コンピュータシステムにおいては、実行する情報処理に対する性能等に関する要件に応じて、その情報処理を実行する情報処理資源（リソース）を適切に割り当てることが重要である。例えば、性能等の要件に対して過大な情報処理資源を割り当てた場合、一部の情報処理資源が有効活用されないとともに、情報処理資源の使用料金が必要以上に高くなるおそれがある。あるいは例えば、性能等の要件に対して過少な情報処理資源を割り当てた場合、情報処理の実行時間が許容できないほど長くなったり、資源不足により情報処理が異常終了したりするおそれがある。したがって、情報処理に対する要件に応じて、情報処理資源の割り当てを適切に行う技術が期待されている。

【0003】

このような技術に関連する技術として、特許文献１には、複数種のハードウェアへのネットワーク機能の配置を行う配置装置が開示されている。この装置は、機能の配置先の候補である複数種のハードウェアのそれぞれのリソース消費量と性能を表す性能情報とを含む統計情報を記憶する。この装置は、複数種のハードウェアに対応したハードウェア記述言語である高位言語による機能の記述内容と、要求される性能を表す性能要件との入力を受け付ける。この装置は、ハードウェアごとに、記述内容と所定のアルゴリズムとを用いて、予測される性能である予測性能と、予測されるリソース消費量である予測リソース消費量とを算出する。そしてこの装置は、算出された予測性能および性能情報が性能要件を満たし、かつ予測リソース消費量とリソース消費量との合計値がリソース容量以下であるハードウェアを、配置先として選択する。

【0004】

また、特許文献２には、サービスレイヤの要望に適したリソースの組合せおよびリソースのパラメータを決定するリソース決定装置が開示されている。この装置は、通信サービスについて、自然言語で表現されたサービスレイヤの要望を解析する。この装置は、解析したサービスレイヤの要望に適したリソースの組合せを決定する。そしてこの装置は、決定したリソースの組合せに含まれるリソースのパラメータを決定する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開２０１９－２１２０６９号公報

【文献】特開２０１９－０８７１０５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

例えば、クラウドＡＩ（Artificial Intelligence）では、所定の料金を支払うことでクラウド上のリソースを使用し、所望のＡＩ処理を実行することができる。しかしながら、クラウド上のリソースを使用する場合、ユーザの希望に沿った使用料金と、ユーザの許容するＡＩ処理の実行時間とのバランスを取ることは難しい。

【0007】

本発明の主たる目的は、上述した課題を解決する情報資源割当支援装置等を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

ユーザが所望する、第一のＡＩ処理の実行に要する実行時間と前記第一のＡＩ処理に使用されるハードウェア資源の使用料金とに関する許容条件を取得する取得手段と、第二のＡＩ処理に要する実行時間及び前記第二のＡＩ処理に使用したハードウェア資源の使用料金の関係に関する算出基準に基づいて、前記許容条件を満たすような前記第一のＡＩ処理に要する実行時間と、前記第一のＡＩ処理に使用されるハードウェア資源の使用料金とを算出する算出手段と、前記算出手段により算出される実行時間及び使用料金を出力する出力手段と、を備える。

【0009】

上記目的を達成する他の見地において、本発明の一態様に係る情報資源割当支援方法は、ユーザが所望する、第一のＡＩ処理の実行に要する実行時間と前記第一のＡＩ処理に使用されるハードウェア資源の使用料金とに関する許容条件を取得し、第二のＡＩ処理に要する実行時間及び前記第二のＡＩ処理に使用したハードウェア資源の使用料金の関係に関する算出基準に基づいて、前記許容条件を満たすような前記第一のＡＩ処理に要する実行時間と、前記第一のＡＩ処理に使用されるハードウェア資源の使用料金とを算出し、算出した実行時間及び使用料金を出力する。

【0010】

また、上記目的を達成する更なる見地において、本発明の一態様に係る情報資源割当支援プログラムは、ユーザが所望する、第一のＡＩ処理の実行に要する実行時間と前記第一のＡＩ処理に使用されるハードウェア資源の使用料金とに関する許容条件を取得する取得処理と、第二のＡＩ処理に要する実行時間及び前記第二のＡＩ処理に使用したハードウェア資源の使用料金の関係に関する算出基準に基づいて、前記許容条件を満たすような前記第一のＡＩ処理に要する実行時間と、前記第一のＡＩ処理に使用されるハードウェア資源の使用料金とを算出する算出処理と、前記算出処理により算出される実行時間及び使用料金を出力する出力処理と、をコンピュータに実行させる。

【0011】

更に、本発明は、係る情報資源割当支援プログラム（コンピュータプログラム）が格納された、コンピュータ読み取り可能な、不揮発性の記録媒体によっても実現可能である。

【発明の効果】

【0012】

本発明によれば、ユーザの許容する利用料金及びＡＩ処理の実行時間で所望のＡＩ処理を実行可能なリソースを、ユーザに提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本発明の第１の実施形態に係る情報資源割当支援装置１０の構成を示すブロック図である。

【図2】本発明の第１の実施形態に係る取得部１１がチャットボットを介して許容条件情報１４１を取得する際の、チャットボットによる許容条件情報１４１の入力指示と、当該入力指示に応じてユーザが入力した許容条件情報１４１とを例示する図である。

【図3】本発明の第１の実施形態に係る実行履歴情報１４３を例示する図である。

【図4】本発明の第１の実施形態に係る情報資源割当支援装置１０の全体動作を示すフローチャートである。

【図5】本発明の第１の実施形態に係る情報資源割当支援装置１０が、スクリプトの実行時間及びハードウェア資源１５の使用料金の評価実績に対する回帰分析を行いながら生成あるいは更新した算出基準１４２に基づいて、実行時間及び使用料金を算出する詳細動作を示すフローチャートである。

【図6】本発明の第２の実施形態に係る情報資源割当支援装置３０の構成を示すブロック図である。

【図7】本発明の各実施形態に係る情報資源割当支援装置を実現可能な情報処理装置９００の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】

【0014】

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。

【0015】

＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る情報資源割当支援装置１０の構成を示すブロック図である。情報資源割当支援装置１０は、ハードウェア資源１５を用いてスクリプト（第１のＡＩ処理の一例）を実行するに当たって、スクリプトの実行時間及びハードウェア資源１５の使用料金に関してユーザの許容条件に基づくバランスのとれた値を算出する装置である。尚、本実施形態に係るスクリプトは、例えば、分析対象とする事象に対して機械学習により分析を行うＡＩ処理である。尚、ＡＩ処理は、学習済みモデルを生成するための「学習処理」と、当該学習済みモデルを用いて実行される「分析処理」とに大別される。

【0016】

ハードウェア資源１５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１５１、及び、メモリ１５２を備える。ハードウェア資源１５は、複数のＣＰＵ１５１を備えてもよく、ＣＰＵ１５１は、複数のコアを有するプロセッサであってもよい。メモリ１５２は、ＣＰＵ１５１が実行するスクリプトを表すプログラム、及び、ＣＰＵ１５１が当該スクリプトを実行する際に使用するデータを記憶する主記憶である。ハードウェア資源１５は、ＣＰＵ１５１が当該スクリプトを実行する際の拡張記憶として使用される、ハードディスク等の記憶デバイスを含んでもよい。

【0017】

ハードウェア資源１５は、図１に例示する通り、情報資源割当支援装置１０に備えられてもよいし、情報資源割当支援装置１０とは異なるサーバ等の装置であって、通信ネットワークによって情報資源割当支援装置１０と通信可能に接続された装置に備えられてもよい。

【0018】

情報資源割当支援装置１０は、端末装置２０と通信可能に接続されている。端末装置２０は、表示画面２００を備える、例えばパーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等の情報処理装置である。端末装置２０は、ユーザが情報資源割当支援装置１０に対して情報を入力する際に、ユーザによる入力操作を受け付ける。端末装置２０は、また、情報資源割当支援装置１０から出力された情報を、表示画面２００に表示する。

【0019】

情報資源割当支援装置１０は、取得部１１、算出部１２、出力部１３、記憶部１４、及び、生成部１６を備える。取得部１１、算出部１２、出力部１３、生成部１６は、順に、取得手段、算出手段、出力手段、生成手段の一例である。

【0020】

記憶部１４は、例えば図７を参照して後述するＲＡＭ（Random Access Memory）９０３、あるいはハードディスク９０４のような記憶デバイスである。記憶部１４は、後述する許容条件情報１４１、算出基準１４２、及び、実行履歴情報１４３を記憶する。

【0021】

取得部１１は、ＡＩ処理の実行に要する実行時間と、当該ＡＩ処理に使用されるハードウェア資源の使用料金と、に関する許容条件情報１４１を取得する。尚、許容条件情報１４１は、上記以外にも、ハードウェア資源１５に実行させるスクリプトの名称（識別情報）と、当該スクリプトが使用する入力データの大きさと、を含んでもよい。また、許容条件情報１４１は、ＡＩ処理の実行に関する情報であれば、上記に限定されない。

【0022】

図２は、本実施形態に係る取得部１１がチャットボットを介して許容条件情報１４１を取得する際の、チャットボットによる許容条件情報１４１の入力指示と、当該入力指示に応じてユーザが入力した許容条件情報１４１とを例示する図である。取得部１１は、図２に例示する許容条件情報１４１の入力指示を、端末装置２０の表示画面２００に表示し、当該入力指示に応じてユーザにより入力された許容条件情報１４１を取得する。尚、情報資源割当支援装置１０は、図２に例示する画面を表示画面２００に表示する前に、ユーザＩＤ（Identification）を用いたログイン処理（認証処理）を行うこととする。

【0023】

図２の例では、取得部１１は、「実行するスクリプトを入力してください。」という、スクリプトの名称の入力指示を表示画面２００に表示し、当該入力指示に応じてユーザにより入力された「/home/hoge/script1.py」というスクリプトの名称を取得する。

【0024】

次に取得部１１は、「サンプル数（データ行数）を入力してください。」という、スクリプトが使用する入力データのサンプル数の大きさの入力指示を表示画面２００に表示し、当該入力指示に応じてユーザにより入力された「３０００００」というサンプル数の値を取得する。

【0025】

次に取得部１１は、「属性数（データ列数）を入力してください。」という、スクリプトが使用する入力データの属性数の大きさの入力指示を表示画面２００に表示し、当該入力指示に応じてユーザにより入力された「５０」という属性数の値を取得する。

【0026】

次に取得部１１は、「許容可能実行時間（秒）を入力してください。」という、スクリプトの許容可能実行時間（ユーザが許容するスクリプトの実行時間の最大値）の入力指示を表示画面２００に表示し、当該入力指示に応じてユーザにより入力された「２０００」という許容可能実行時間（秒）の値を取得する。

【0027】

次に取得部１１は、「サーバ使用料金は１０００円の見込みです。このまま実行する場合はＹ、許容可能実行時間を変更する場合はＮを入力してください。」という、サーバ（ハードウェア資源１５）の使用料金についてユーザに確認を求める指示を表示画面２００に表示する。但し、サーバ使用料金は、後述する算出部１２によって算出される、当該スクリプトの実行に使用されるハードウェア資源１５の量に基づく金額である。図２の例では、許容可能実行時間を変更することを示す「Ｎ」がユーザによって入力されている。これは、ユーザが１０００円というサーバ使用料金では高いと判断したことによる。

【0028】

次に取得部１１は、ユーザにより「Ｎ」が入力されたことに応じて、「許容可能実行時間（秒）を入力してください。」という、ユーザによる許容可能実行時間を変更する入力を受け付けることを表示画面２００に表示する。図２の例では、「３０００」という新たな許容可能実行時間（秒）の値がユーザによって入力されている。

【0029】

次に取得部１１は、「サーバ使用料金は７００円の見込みです。このまま実行する場合はＹ、許容可能実行時間を変更する場合はＮを入力してください。」という、サーバの使用料金についてユーザに再度確認を求める指示を表示画面２００に表示する。但し、７００円というサーバ使用料金は、３０００秒という新たな許容可能実行時間に基づいて算出部１２によって算出された当該スクリプトの実行に使用されるハードウェア資源１５の量に基づく金額である。図２の例では、許容可能実行時間を変更せずにこのままスクリプトを実行することを示す「Ｙ」がユーザによって入力されている。これは、ユーザが７００円というサーバ使用料金が妥当であると判断したことによる。

【0030】

この後、取得部１１は、「実行環境を準備中です。しばらくお待ちください。」、「実行環境が整いました。こちらのボタンからアクセスしてください。」を表示画面２００に表示し、「実行環境にアクセス」というユーザが画面上で押下可能なボタンを表示する。当該ボタンがユーザにより押下されたのち、ハードウェア資源１５は、「/home/hoge/script1.py」というスクリプトの実行を開始する。

【0031】

取得部１１は、上述したチャットボットを介したＵＩ（User Interface）において、スクリプトの名称に応じて、スクリプトが使用する入力データの大きさ等の実行要件に関するユーザによる入力形式を変更する。

【0032】

尚、図２に例示するチャットボットによる許容条件情報１４１の入力指示と、当該入力指示に応じてユーザが入力した許容条件情報１４１は一例であり、当該入力指示及びユーザが入力した許容条件情報１４１の態様は、図２の例とは異なってもよい。

【0033】

図２の例では、使用料金をサーバ側からユーザに提示される使用料金の金額を承諾するか否かを選択可能であるが、ユーザが希望する使用料金の金額を入力するようにしてもよい。例えば、取得部１１は、ユーザの希望するサーバの使用料金としてユーザから「１０００円から１５００円」などの金額（許容使用料金）を取得してもよい。

【0034】

また、取得部１１は、上述したチャットボットのようなＵＩとは別の方法を用いて、許容条件情報１４１を取得してもよい。取得部１１は、例えば、ＡＰＩ（Application Programming Interface）を介して入力された許容条件情報１４１を取得してもよい。

【0035】

取得部１１は、上述の通りに取得した許容条件情報１４１を、記憶部１４に格納する。

【0036】

算出部１２は、記憶部１４に記憶されている許容条件情報１４１と、算出基準１４２とに基づいて、スクリプトの実行時間及びハードウェア資源１５の使用料金を算出する。

【0037】

算出基準１４２は、実行するスクリプトに関する許容条件情報１４１から、当該スクリプトの実行時間と使用するハードウェア資源１５の使用料金とを、性能（実行時間）とコスト（使用料金）とのバランスの観点で、ユーザの許容条件（実行要件）をふまえて好適に算出するための基準である。算出基準１４２は、ユーザにより与えられた基準であるとともに、生成部１６によって後述する通り実行履歴情報１４３を用いて生成あるいは更新される。但し、実行履歴情報１４３は、過去に実行されたスクリプト（第２のＡＩ処理の一例）に関する実行要件と、実行時間及び使用料金と、当該スクリプトを実行したハードウェア資源１５の量とを表し、情報資源割当支援装置１０によって生成あるいは更新される情報である。

【0038】

図３は、本実施形態に係る実行履歴情報１４３を例示する図である。実行履歴情報１４３は、ハードウェア資源１５を使用するユーザ毎に管理された情報であってもよい。図３に例示する実行履歴情報１４３において、個々に番号が付与されている１つの行は、ある日時に実行されたスクリプトに関する実行履歴を表す。図３に例示する実行履歴情報１４３では、番号１乃至６の行は、「script1.py」というスクリプトに関する実行履歴を表し、番号７乃至１０の行は、「script2.py」というスクリプトに関する実行履歴を表している。

【0039】

実行履歴情報１４３は、実行されたスクリプトが使用した入力データの大きさとして、データサイズ（ＭＢ：メガバイト）、データ属性数（データ列数）、データサンプル数（データ行数）を含んでいる。データ属性数及びデータサンプル数は、図２に例示する通り、スクリプトが実行される際にユーザによって入力される値であり、データサイズは、データ属性数及びデータサンプル数から決定する値である。

【0040】

実行履歴情報１４３は、また、図３に例示する通り、スクリプトの実際の実行時間（秒）を含んでいる。

【0041】

実行履歴情報１４３は、また、スクリプトを実行したハードウェア資源１５の量として、ＣＰＵ１５１に関する使用コア数、及び、メモリ１５２に関する最大使用メモリ（ＭＢ）及び確保メモリ（ＭＢ）を含んでいる。尚、確保メモリは、スクリプトが使用可能なデータの格納領域としてメモリ１５２に確保された領域の大きさを表し、最大使用メモリは、その確保された領域のうちでスクリプトによって実際に使用された領域の大きさを表す。

【0042】

実行履歴情報１４３は、また、算出部１２によって算出された、スクリプトを実行したハードウェア資源１５の使用料金（円）を含んでいる。

【0043】

実行履歴情報１４３は、また、スクリプトの実際の実行時間とハードウェア資源１５の使用料金とに対するユーザによる評価を含んでいる。例えば、図３に例示する実行履歴情報１４３における番号１の実行履歴は、「実行時間はもっと長くなってもよいので使用料金をもっと安くしたい」というユーザによる評価を含んでいる。このことは、番号１の実行履歴が示すスクリプトの実行において、ユーザが本来望んでいた実行要件に対して過大な量のハードウェア資源１５が使用されたことを意味している。

【0044】

あるいは例えば、図３に例示する実行履歴情報１４３における番号２の実行履歴は、「使用料金はもっと高くなってもよいので実行時間をもっと短くしたい」というユーザによる評価を含んでいる。このことは、番号２の実行履歴が示すスクリプトの実行において、ユーザが本来望んでいた実行要件に対して過少な量のハードウェア資源１５が使用されたことを意味している。

【0045】

あるいは例えば、図３に例示する実行履歴情報１４３における番号４の実行履歴は、「適切である」というユーザによる評価を含んでいる。このことは、番号４の実行履歴が示すスクリプトの実行において、ユーザが本来望んでいた実行要件に合致する適切な量のハードウェア資源１５が使用されたことを意味している。

【0046】

尚、図３に例示する実行履歴情報１４３は一例であり、実行履歴情報１４３は、図３に例示する項目とは異なる項目を含んでもよい。

【0047】

算出部１２は、スクリプトの実行時間及びハードウェア資源１５の使用料金を算出するにあたり、実行履歴情報１４３を参照する。

【0048】

算出部１２は、まず、実行履歴情報１４３において、実行対象のスクリプトの実行回数が所定の閾値以上であるか否かを判定する。即ち算出部１２は、実行対象のスクリプトに関して、実行履歴が十分に蓄積されているか否かを判定する。算出部１２は、当該スクリプトの実行回数が所定の閾値未満である（即ち、実行履歴がまだ十分に蓄積されていない）場合、ユーザにより事前に与えられている算出式を算出基準１４２として使用する。算出部１２は、この算出式と許容条件情報１４１とに基づいて、当該スクリプトの実行時間及びハードウェア資源１５の使用料金を算出する。当該算出式は、例えば、許容条件情報１４１に含まれる、スクリプトの名称（識別情報）と、当該スクリプトが使用する入力データの大きさと、当該スクリプトの許容可能実行時間とを変数とする算出式である。

【0049】

算出部１２は、上述した実行履歴情報１４３における判定において、実行対象のスクリプトの実行回数が所定の閾値以上である（即ち、実行履歴が十分に蓄積されている）場合、算出基準１４２に基づいて、当該スクリプトの実行時間及びハードウェア資源１５の使用料金を算出する。この際、生成部１６は、実行履歴情報１４３が示すユーザの評価に対する回帰分析を行いながら算出基準１４２を生成あるいは更新する。

【0050】

この場合、算出部１２は、使用するハードウェア資源１５の量を変数Ｘとし、変数Ｘの値を、所定の初期値に設定する。算出部１２は、例えばＣＰＵ１５１のコア数を変数Ｘとし、その初期値として「１」を設定する。

【0051】

算出部１２は、実行対象のスクリプトに関する実行履歴の中に、入力データの大きさが同等であり、かつ、使用するハードウェア資源１５の量がＸ（即ち初期値である「１」）と同等であるものを検索する。例えば、実行履歴情報１４３が図３に例示する通りであり、許容条件情報１４１において、実行対象のスクリプトが「script1.py」であり、データ属性数が「３０」であり、データサンプル数が「１２０００」であるとする。この場合、実行履歴情報１４３における番号２の実行履歴が上述した検索の条件にほぼ合致する。そして、当該番号２の実行履歴におけるユーザによる評価は「使用料金はもっと高くなってもよいので実行時間をもっと短くしたい」であるので、生成部１６は、算出基準１４２を更新し、例えば、変数Ｘを現在の値の２倍である「２」に設定する。

【0052】

算出部１２は、続いて、実行対象のスクリプトに関する実行履歴の中に、入力データの大きさが同等であり、かつ、使用するハードウェア資源１５の量がＸ（即ち「２」）と同等であるものを検索する。この場合、実行履歴情報１４３における番号３の実行履歴が上述した検索の条件にほぼ合致する。そして、当該番号３の実行履歴におけるユーザによる評価は「使用料金はもっと高くなってもよいので実行時間をもっと短くしたい」であるので、生成部１６は、算出基準１４２を更新し、例えば、変数Ｘを現在の値の２倍である「４」に設定する。

【0053】

算出部１２は、さらに続いて、実行対象のスクリプトに関する実行履歴の中に、入力データの大きさが同等であり、かつ、使用するハードウェア資源１５の量がＸ（即ち「４」）と同等であるものを検索する。この場合、実行履歴情報１４３における番号４の実行履歴が上述した検索の条件にほぼ合致する。そして、当該番号４の実行履歴におけるユーザによる評価は「適切である」であるので、生成部１６は、求める変数Ｘ（即ちＣＰＵ１５１のコア数）の値を「４」に決定する。

【0054】

算出部１２及び生成部１６は、また、上述した手順とは異なる手順により、許容条件情報１４１と、算出基準１４２とに基づいて、スクリプトの実行時間及びハードウェア資源１５の使用料金を算出してもよい。

【0055】

例えば、図３に例示する実行履歴情報１４３における番号１の実行履歴が示すユーザの評価によれば、スクリプトの実行要件に対して過大なハードウェア資源１５がスクリプトの実行に使用されている。即ち、番号１の実行履歴における許容可能実行時間（不図示）は実際の実行時間である１３０秒よりも長い値である。生成部１６は、「script1.py」というスクリプトの実行に関して、入力データの大きさと許容可能実行時間とに関する実行要件が実行履歴情報１４３の番号１に示す通りである場合、当該スクリプトの実行時間がもっと長くなり、ハードウェア資源１５の使用料金がもっと安くなるように、算出基準１４２を生成あるいは更新する。

【0056】

また、図３に例示する実行履歴情報１４３における番号２の実行履歴が示すユーザの評価によれば、スクリプトの実行要件に対して過少なハードウェア資源１５がスクリプトの実行に使用されている。即ち、番号２の実行履歴における許容可能実行時間（不図示）は実際の実行時間である１３５０秒よりも短い値である。生成部１６は、「script1.py」というスクリプトの実行に関して、入力データの大きさと許容可能実行時間とに関する実行要件が実行履歴情報１４３の番号２に示す通りである場合、当該スクリプトの実行時間がもっと短くなり、ハードウェア資源１５の使用料金がもっと高くなるように、算出基準１４２を生成あるいは更新する。

【0057】

また、図３に例示する実行履歴情報１４３における番号４の実行履歴が示すユーザの評価によれば、スクリプトの実行要件に合致する適切な量のハードウェア資源１５がスクリプトの実行に使用されている。即ち、番号２の実行履歴における許容可能実行時間（不図示）は実際の実行時間である６５８秒とほぼ同等の値である。生成部１６は、「script1.py」というスクリプトの実行に関して、入力データの大きさと許容可能実行時間とに関する実行要件が実行履歴情報１４３の番号４に示す通りである場合、当該スクリプトの実行時間及びハードウェア資源１５の使用料金が、番号４に示す値となるように算出基準１４２を生成あるいは更新する。

【0058】

生成部１６は、過去に取得した許容条件情報１４１と、その許容条件情報１４１に対応する実行履歴情報１４３との関係を学習することで、算出基準１４２を生成する。

【0059】

例えば、生成部１６は、実行履歴情報１４３を学習データとする学習を行うことによって、算出基準１４２を表すモデルを生成あるいは更新する。この場合、生成部１６は、例えば、実行対象のスクリプトごとに、入力データの大きさ及び許容可能実行時間（不図示）と、当該スクリプトの実行時間及びハードウェア資源１５の使用料金との関係を、ユーザの評価をラベルとして用いた学習を行えばよい。

【0060】

出力部１３は、算出部１２により算出される使用料金及び実行時間を出力する。

【0061】

例えば、出力部１３は、算出部１２により算出される使用料金及び実行時間を端末装置２０に出力する。

【0062】

また、例えば、出力部１３は、ユーザから了承を得たら、許容条件情報１４１と算出基準１４２とに基づいて上述の通りに算出されたスクリプトの実行時間及びハードウェア資源１５の使用料金を、情報資源割当支援装置１０が備える割当部（図示せず）に出力してもよい。

【0063】

当該割当部は、算出部１２から出力されたスクリプトの実行時間及びハードウェア資源１５の使用料金に応じて、使用するハードウェア資源１５の量を決定する。そして当該割当部は、決定した量のハードウェア資源１５に、スクリプトの実行を割り当てる。

【0064】

尚、ハードウェア資源１５は、ＣＰＵ１５１及びメモリ１５２に関して構成が異なる、スクリプトを実行可能な状態にある複数の実行環境を含むようにしてもよい。構成が異なる複数の実行環境とは、例えば、ＣＰＵ１５１における１つのコアとメモリ１５２における１ＧＢ（ギガバイト）の記憶領域とを含む実行環境、及び、ＣＰＵ１５１における２つのコアとメモリ１５２における２ＧＢの記憶領域とを含む実行環境等である。そして、この場合、情報資源割当支援装置１０は、出力部１３から出力されたスクリプトの実行時間及びハードウェア資源１５の使用料金に基づいて、上述した複数の実行環境のうちのいずれかにスクリプトの実行を割り当てればよい。情報資源割当支援装置１０は、割当部により決定されたハードウェア資源１５の量に合致する構成の実行環境が存在しない場合、当該量に合致する実行環境を新たに立ち上げるようにハードウェア資源１５を制御してもよい。

【0065】

情報資源割当支援装置１０は、当該スクリプトの実行を開始するように、当該スクリプトの実行を割り当てたハードウェア資源１５を制御する。情報資源割当支援装置１０は、ハードウェア資源１５によるスクリプトの実行が終了したのち、当該スクリプトの実行履歴を表す実行履歴情報１４３を生成あるいは更新する。

【0066】

情報資源割当支援装置１０は、記憶部１４からデータ（ファイル）を読み込むためのライブラリ関数を備えることとする。情報資源割当支援装置１０は、当該ライブラリ関数によりデータを読み込んだ場合に、読み込んだデータの大きさ、データ属性数、データサンプル数等の情報を実行履歴情報１４３として記憶部１４に格納する。情報資源割当支援装置１０は、当該ライブラリ関数を読み出すことによって、スクリプトの実行開始日時、及び、実行終了日時と実行開始日時との差分から求められる実行時間を、実行履歴情報１４３として記憶部１４に格納する。

【0067】

次に図４及び図５のフローチャートを参照して、本実施形態に係る情報資源割当支援装置１０の動作（処理）について詳細に説明する。

【0068】

図４は、本実施形態に係る情報資源割当支援装置１０の全体動作を示すフローチャートである。

【0069】

取得部１１は、チャットボットを介して、実行するスクリプトに関する許容条件情報１４１を取得し、記憶部１４に格納する（ステップＳ１０１）。算出部１２は、記憶部１４に記憶されている実行履歴情報１４３に含まれる実行対象のスクリプトに関する実行履歴を参照する（ステップＳ１０２）。算出部１２は、当該スクリプトの実行回数が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。

【0070】

当該スクリプトの実行回数が閾値以上である場合（ステップＳ１０４でＹｅｓ）、情報資源割当支援装置１０は、図５を参照して後述するステップＳ２００の処理を行い、処理はステップＳ１０６へ進む。当該スクリプトの実行回数が閾値以上でない場合（ステップＳ１０４でＮｏ）、算出部１２は、事前に与えられている算出式を算出基準１４２として使用し、算出基準１４２と許容条件情報１４１とに基づいて、当該スクリプトの実行時間とハードウェア資源１５の使用料金とを算出する（ステップＳ１０５）。出力部１３は、算出された当該スクリプトの実行時間とハードウェア資源１５の使用料金とを端末装置２０に出力し、端末装置２０において、使用料金及び実行時間がユーザによって了承されたのち、使用料金及び実行時間を、割当部に出力する（ステップＳ１０６）。

【0071】

割当部は、算出部１２によって算出された実行時間及び使用料金に基づいて、ハードウェア資源１５に含まれる、構成が異なる複数の実行環境の中から、当該スクリプトを実行させる好適な実行環境を選択する（ステップＳ１０７）。情報資源割当支援装置１０は、当該スクリプトを実行するように、選択した実行環境を制御する（ステップＳ１０８）。情報資源割当支援装置１０は、当該スクリプトの実行が完了した後、その実行履歴、及び、実行時間と使用料金に対するユーザによる評価を含む実行履歴情報１４３を生成あるいは更新し（ステップＳ１０９）、全体の処理は終了する。

【0072】

図５は、本実施形態に係る情報資源割当支援装置１０が、スクリプトの実行時間及びハードウェア資源１５の使用料金の評価実績に対する回帰分析を行いながら生成あるいは更新した算出基準１４２に基づいて、実行時間及び使用料金を算出する詳細動作を示すフローチャートである。但し、図５に示すフローチャートは、図４を参照して上述したステップＳ２００の処理に相当する。

【0073】

算出部１２は、変数Ｘの値を、使用するハードウェア資源１５の量に関する所定の初期値に設定する（ステップＳ２０１）。算出部１２は、実行対象のスクリプトに関する実行履歴の中に、入力データの大きさが同等であり、かつ、使用するハードウェア資源１５の量がＸと同等であるものを検索する（ステップＳ２０２）。

【0074】

条件を満たす未確認の実行履歴が存在しない場合（ステップＳ２０３でＮｏ）、算出部１２は、図４を参照して上述したステップＳ１０５の処理を行い、ステップＳ２００の処理は終了する。条件を満たす未確認の実行履歴が存在する場合（ステップＳ２０３でＹｅｓ）、算出部１２は、条件を満たす実行履歴におけるスクリプトの実行時間及びハードウェア資源１５の使用料金に対する評価を確認する（ステップＳ２０４）。

【0075】

評価が「適切」である場合（ステップＳ２０５でＹｅｓ）、算出部１２は、使用するハードウェア資源１５の量を、Ｘの値に決定し（ステップＳ２０７）、ステップＳ２００の処理は終了する。評価が「適切」でない場合（ステップＳ２０５でＮｏ）、算出部１２は、評価が「実行時間は長くなってもよいので使用料金をもっと安くしたい」である場合は、Ｘの値を所定の基準により減少させ、評価が「使用料金は高くなってもよいので実行時間をもっと短くしたい」である場合、Ｘの値を所定の基準により増加させ（ステップＳ２０６）、処理はステップＳ２０２へ戻る。

【0076】

本実施形態に係る情報資源割当支援装置１０は、ユーザの許容する利用料金及びＡＩ処理の実行時間で所望のＡＩ処理を実行可能なリソースを、ユーザに提供することができる。その理由は、情報資源割当支援装置１０は、情報処理を実行させるハードウェア資源１５に関して、ユーザの許容条件を満たすような実行時間及び使用料金を、算出基準１４２を用いて算出するからである。

【0077】

以下に、本実施形態に係る情報資源割当支援装置１０によって実現される効果について、説明する。

【0078】

例えば、クラウドＡＩでは、所定の料金を支払うことで他社のデータセンター等のハードウェア資源を使用し、所望のＡＩ処理を実行することができる。しかしながら、他社のハードウェア資源を使用する場合、ユーザの希望に沿った使用料金と、ユーザの許容するＡＩ処理の実行時間とのバランスを取ることは難しい。

【0079】

本実施形態に係る情報資源割当支援装置１０は、取得部１１と算出部１２と出力部１３とを備え、例えば図１乃至図５を参照して上述した通り動作する。即ち、取得部１１は、ユーザが所望する、第１のＡＩ処理の実行に要する実行時間と当該第１のＡＩ処理に使用されるハードウェア資源１５の使用料金とに関する許容条件情報１４１を取得する。算出部１２は、第２のＡＩ処理に要する実行時間及び当該第２のＡＩ処理に使用したハードウェア資源１５の使用料金の関係に関する算出基準１４２に基づいて、許容条件を満たすような第１のＡＩ処理に要する実行時間と、第１のＡＩ処理に使用されるハードウェア資源１５の使用料金とを算出する。そして、出力部１３は、算出部１２により算出される実行時間及び使用料金を出力する。

【0080】

即ち、本実施形態に係る情報資源割当支援装置１０は、スクリプトを実行させるハードウェア資源１５に関して、ユーザの許容条件を満たすような実行時間及び使用料金を算出基準１４２を用いて算出するので、ユーザの許容する利用料金及びＡＩ処理の実行時間で所望のＡＩ処理を実行可能なリソースを、ユーザに提供することができる。

【0081】

また、本実施形態に係る情報資源割当支援装置１０は、スクリプトの実行に要した実行時間と、当該スクリプトの実行におけるハードウェア資源１５の使用料金とを含む実行履歴情報１４３を取得する。そして情報資源割当支援装置１０は、当該実行時間と当該使用料金とが適切であるか否かの評価実績を参照する。これにより、情報資源割当支援装置１０は、スクリプトの実行に関して、バランスの取れた使用料金と実行時間とを算出することができる。

【0082】

また、本実施形態に係る取得部１１は、実行するスクリプトに関するプログラムコードのデータサイズをさらに取得してもよい。そしてこの場合、算出部１２は、当該データサイズをさらに用いて、算出基準１４２に基づいて、許容条件情報１４１が示す許容条件を満たすような当該スクリプトの実行に要する実行時間と、使用されるハードウェア資源１５の使用料金とを算出してもよい。

【0083】

また、本実施形態に係る情報資源割当支援装置１０は、チャットボットを介して、ユーザにより入力された許容条件情報１４１を取得する。そして、情報資源割当支援装置１０は、チャットボットを介したＵＩにおいて、実行対象とするスクリプトに応じて、入力データの大きさ等の実行要件に関するユーザによる入力形式を変更する。これにより情報資源割当支援装置１０は、ユーザの要求がより正確に反映された許容条件情報１４１を、ユーザによる簡易な入力操作によって取得することを実現できる。

【0084】

また、本実施形態に係る情報資源割当支援装置１０は、スクリプトを実行可能な状態にある、構成が異なる複数のハードウェア資源１５を備え、算出した実行時間及び使用料金に応じたハードウェア資源１５の量に基づいて、当該複数のハードウェア資源１５のいずれかにスクリプトの実行を割り当てる。これにより、情報資源割当支援装置１０は、ハードウェア資源１５によるスクリプトの速やかな実行開始を実現することができる。

【0085】

＜第２の実施形態＞
図６は、本発明の第２の実施形態に係る情報資源割当支援装置３０の構成を示すブロック図である。但し、説明の都合上、ハードウェア資源３４を図６に記載し、ハードウェア資源３４との関係もふまえて、情報資源割当支援装置３０の動作について説明することとする。

【0086】

本実施形態に係る情報資源割当支援装置３０は、取得部３１、算出部３２、及び、出力部３３を備えている。取得部３１、算出部３２、及び、出力部３３は、順に、取得手段、算出手段、及び、割当手段の一例である。

【0087】

取得部３１は、ユーザが所望する、第１のＡＩ処理の実行に要する実行時間と当該第１のＡＩ処理に使用されるハードウェア資源３４の使用料金とに関する許容条件３１０を取得する。ハードウェア資源３４は、例えば、第１の実施形態に係るハードウェア資源１５と同様な資源である。第１のＡＩ処理は、例えば、第１の実施形態に係るスクリプトのような処理である。許容条件３１０は、例えば、第１の実施形態に係る許容条件情報１４１と同様な情報である。取得部３１は、例えば、第１の実施形態に係る取得部１１と同様に動作する。

【0088】

算出部３２は、第２のＡＩ処理に要する実行時間及び当該第２の情報処理に使用したハードウェア資源３４の使用料金の関係に関する算出基準３２０に基づいて、許容条件３１０を満たすような第１のＡＩ処理に要する実行時間と、当該第１のＡＩ処理に使用されるハードウェア資源の使用料金とを算出する。算出基準３２０は、例えば、第１の実施形態に係る算出基準１４２と同様な基準である。算出部３２は、例えば、第１の実施形態に係る算出部１２と同様に動作する。

【0089】

出力部３３は、算出部３２により算出される実行時間及び使用料金を出力する。出力部３３は、例えば、第１の実施形態に係る出力部１３と同様に動作する。

【0090】

本実施形態に係る情報資源割当支援装置３０は、ユーザの許容する利用料金及びＡＩ処理の実行時間で所望のＡＩ処理を実行可能なリソースを、ユーザに提供することができる。その理由は、情報資源割当支援装置３０は、情報処理を実行させるハードウェア資源３４に関して、ユーザの許容条件を満たすような実行時間及び使用料金を、ユーザに提示できるからである。

【0091】

＜ハードウェア構成例＞
上述した各実施形態において図１、及び、図６に示した情報資源割当支援装置における各部は、専用のＨＷ（ＨａｒｄＷａｒｅ）（電子回路）によって実現することができる。また、図１、及び、図６において、少なくとも、下記構成は、プロセッサによって実行される命令を含むソフトウェアプログラムの機能（処理）単位（ソフトウェアモジュール）と捉えることができる。
・取得部１１及び３１、
・算出部１２及び３２、
・出力部１３及び３３、
・記憶部１４における記憶制御機能、
・生成部１６。

【0092】

但し、これらの図面に示した各部の区分けは、説明の便宜上の構成であり、実装に際しては、様々な構成が想定され得る。この場合のハードウェア環境の一例を、図７を参照して説明する。

【0093】

図７は、本発明の各実施形態に係る情報資源割当支援装置を実現可能な情報処理装置９００（コンピュータ）の構成を例示的に説明する図である。即ち、図７は、図１及び図６に示した情報資源割当支援装置を実現可能なコンピュータ（情報処理装置）の構成であって、上述した実施形態における各機能を実現可能なハードウェア環境を表す。

【0094】

図７に示した情報処理装置９００は、構成要素として下記を備えている。
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ＿Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＿Ｕｎｉｔ）９０１、
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ＿Ｏｎｌｙ＿Ｍｅｍｏｒｙ）９０２、
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ＿Ａｃｃｅｓｓ＿Ｍｅｍｏｒｙ）９０３、
・ハードディスク（記憶装置）９０４、
・通信インタフェース９０５、
・バス９０６（通信線）、
・ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ＿Ｄｉｓｃ＿Ｒｅａｄ＿Ｏｎｌｙ＿Ｍｅｍｏｒｙ）等の記録媒体９０７に格納されたデータを読み書き可能なリーダライタ９０８、
・モニターやスピーカ、キーボード等の入出力インタフェース９０９。

【0095】

即ち、上記構成要素を備える情報処理装置９００は、これらの構成がバス９０６を介して接続された一般的なコンピュータである。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１を複数備える場合もあれば、マルチコアにより構成されたＣＰＵ９０１を備える場合もある。

【0096】

そして、上述した実施形態は、図７に示した情報処理装置９００に対して、次の機能を実現可能なコンピュータプログラムを供給してもよい。例えば、その機能とは、その実施形態の説明において参照したブロック構成図（図１及び図６）における上述した構成、或いはフローチャート（図４及び図５）の機能である。本実施形態に係る情報資源割当支援装置の機能は、その後、そのコンピュータプログラムを、当該ハードウェアのＣＰＵ９０１に読み出して解釈し実行することによって達成される。また、当該装置内に供給されたコンピュータプログラムは、読み書き可能な揮発性のメモリ（ＲＡＭ９０３）、または、ＲＯＭ９０２やハードディスク９０４等の不揮発性の記憶デバイスに格納すれば良い。

【0097】

また、前記の場合において、当該ハードウェア内へのコンピュータプログラムの供給方法は、現在では一般的な手順を採用することができる。その手順としては、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ等の各種記録媒体９０７を介して当該装置内にインストールする方法や、インターネット等の通信回線を介して外部よりダウンロードする方法等がある。そして、このような場合において、本実施形態に係る情報処理装置に供給されるコンピュータプログラムは、そのプログラムを構成するコード或いは、そのコードが格納された記録媒体９０７によって構成されると捉えることができる。

【0098】

以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。

【0099】

この出願は、２０２１年３月２５日に出願された日本出願特願２０２１－０５１８０７を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

【符号の説明】

【0100】

１０ 情報資源割当支援装置
１１ 取得部
１２ 算出部
１３ 出力部
１４ 記憶部
１４１ 許容条件情報
１４２ 算出基準
１４３ 実行履歴情報
１５ ハードウェア資源
１５１ ＣＰＵ
１５２ メモリ
１６ 生成部
２０ 端末装置
２００ 表示画面
３０ 情報資源割当支援装置
３１ 取得部
３１０ 許容条件
３２ 算出部
３２０ 算出基準
３３ 出力部
３４ ハードウェア資源
９００ 情報処理装置
９０１ ＣＰＵ
９０２ ＲＯＭ
９０３ ＲＡＭ
９０４ ハードディスク（記憶装置）
９０５ 通信インタフェース
９０６ バス
９０７ 記録媒体
９０８ リーダライタ
９０９ 入出力インタフェース

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】