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JP-2026076918-A - ＡＩ使用支援装置、ＡＩ使用支援方法、およびプログラム

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Abstract

【課題】ユーザのＡＩ使用を支援する装置、方法、およびプログラムを提供すること。 【解決手段】本発明のＡＩ使用支援装置は、ＡＩに実施させたい命令を表すテキスト情報を形態素解析する形態素解析部と、予め登録された単語、単語毎に予め決定されている処理属性に対応する処理属性コード、および処理属性コードに対して予め指定されている点数を関連付けて格納したキーワードマスタデータと、キーワードマスタデータに格納された単語の中から、形態素解析で得られた単語を、キーワードとして抽出するキーワード抽出部と、処理属性コード毎に、点数を総和することによって、合計点数を計算する点数計算部と、点数計算部による計算で得られた合計点数が高い処理属性コードに対応する処理属性の実行へ後続することを決定する第１決定部とを備える。 【選択図】図１

Inventors

  • 熊谷 康平
  • 松野 純一

Assignees

  • 株式会社WorkVision

Dates

Publication Date
20260512
Application Date
20250226

Claims (12)

  1. ＡＩ（Artificial Intelligence）に実施させたい命令を表すテキスト情報を形態素解析する形態素解析部と、 予め登録された単語と、前記単語毎に予め決定されている処理属性に対応する処理属性コードと、前記処理属性コードに対して予め指定されている点数とを関連付けて格納したキーワードマスタデータと、 前記キーワードマスタデータに格納された単語の中から、前記形態素解析で得られた単語を、キーワードとして抽出するキーワード抽出部と、 前記キーワードとして抽出された単語に対して予め決定されている前記処理属性コードと、前記処理属性コードに対して予め指定されている点数とを、前記キーワードマスタデータから取得し、前記処理属性コード毎に、前記点数を総和することによって、合計点数を計算する点数計算部と、 前記点数計算部による計算で得られた合計点数が高い処理属性コードに対応する処理属性の実行へ後続することを決定する第１決定部と、 前記第１決定部によって後続すると決定された処理属性の実行に、ＡＩを使用するか否かを判定し、ＡＩを使用すると判定した場合はさらに、使用するＡＩを決定する第２決定部と を備えた、ＡＩ使用支援装置。
  2. 前記処理属性コードと、前記処理属性コードに対応する処理属性の実行のために使用されるＡＩとを関連付けて格納した処理属性マスタデータをさらに備え、 前記第２決定部は、前記処理属性マスタデータを参照して、前記第１決定部によって後続すると決定された処理属性の実行に、ＡＩを使用するか否かを判定し、ＡＩを使用すると判定した場合はさらに、使用するＡＩを決定する、請求項１に記載のＡＩ使用支援装置。
  3. 前記第２決定部によって、ＡＩを使用すると判定された場合、前記テキスト情報を短文化することによって、前記ＡＩへの入力を作成する入力作成部をさらに備えた、請求項１に記載のＡＩ使用支援装置。
  4. 前記命令が音声で入力された場合、前記音声をテキスト情報へ変換し、前記テキスト情報を、前記形態素解析のために、前記形態素解析部へ提供するテキスト情報変換部をさらに備えた、請求項１に記載のＡＩ使用支援装置。
  5. ＡＩ使用支援装置によって実施されるＡＩ使用支援方法であって、 前記ＡＩ使用支援装置のプロセッサが、 ＡＩ（Artificial Intelligence）に実施させたい命令を表すテキスト情報を形態素解析する第１ステップと、 予め準備された単語の中から、前記形態素解析で得られた単語を、キーワードとして抽出する第２ステップと、 前記キーワードとして抽出された単語に対して予め決定されている処理属性コードと、前記処理属性コードに対して予め指定されている点数とに基づいて、前記処理属性コード毎に、前記点数を総和することによって、合計点数を計算する第３ステップと、 前記合計点数が高い処理属性コードに対応する処理属性の実行へ後続することを決定する第４ステップと、 前記後続すると決定された処理属性の実行に、ＡＩを使用するか否かを判定し、ＡＩを使用すると判定した場合はさらに、使用するＡＩを決定する第５ステップと を実行する、ＡＩ使用支援方法。
  6. 前記第５ステップは、前記処理属性コードと、前記処理属性コードに対応する処理属性の実行のために使用されるＡＩとが、関連付けて格納されている処理属性マスタデータを参照して、前記後続すると決定された処理属性の実行に、ＡＩを使用するか否かを判定し、ＡＩを使用すると判定した場合はさらに、使用するＡＩを決定する、請求項５に記載のＡＩ使用支援方法。
  7. 前記プロセッサは、前記第５ステップによって、ＡＩを使用すると判定された場合、前記テキスト情報を短文化することによって、前記ＡＩへの入力を作成する第６ステップをさらに実行する、請求項５に記載のＡＩ使用支援方法。
  8. 前記プロセッサは、前記命令が音声で入力された場合、前記音声をテキスト情報へ変換する第７ステップをさらに実行し、 前記第１ステップは、前記第５ステップで変換されたテキスト情報を形態素解析する、請求項５に記載のＡＩ使用支援方法。
  9. ＡＩ（Artificial Intelligence）に実施させたい命令を表すテキスト情報を形態素解析する機能と、 予め準備された単語の中から、前記形態素解析で得られた単語を、キーワードとして抽出する機能と、 前記キーワードとして抽出された単語に対して予め決定されている処理属性コードと、前記処理属性コードに対して予め指定されている点数とに基づいて、前記処理属性コード毎に、前記点数を総和することによって、合計点数を計算する機能と、 前記合計点数が高い処理属性コードに対応する処理属性の実行へ後続することを決定する機能と、 前記後続すると決定された処理属性の実行に、ＡＩを使用するか否かを判定し、ＡＩを使用すると判定した場合はさらに、使用するＡＩを決定する機能と をプロセッサに実現させるためのプログラム。
  10. 前記使用するＡＩを決定する機能は、 前記処理属性コードと、前記処理属性コードに対応する処理属性の実行のために使用されるＡＩとが、関連付けて格納されている処理属性マスタデータを参照して、前記後続すると決定された処理属性の実行に、ＡＩを使用するか否かを判定し、ＡＩを使用すると判定した場合はさらに、使用するＡＩを決定する機能を含む、請求項９に記載のプログラム。
  11. ＡＩを使用すると判定された場合、前記テキスト情報を短文化することによって、前記ＡＩへの入力を作成する機能を さらに前記プロセッサに実現させる、請求項９に記載のプログラム。
  12. 前記命令が音声で入力された場合、前記形態素解析されるテキスト情報を生成するために、前記音声をテキスト情報へ変換する機能を さらに前記プロセッサに実現させる、請求項９に記載のプログラム。

Description

本発明は、例えば生成型ＡＩ（Artificial Intelligence）のようなＡＩへの命令の投入の要否や、命令を投入すべき最適なＡＩを判定するためのＡＩ使用支援装置、ＡＩ使用支援方法、およびプログラムに関する。 近年、生成型ＡＩの発展が著しい。生成型ＡＩ（以下、単に「ＡＩ」と称する）として、例えば、ＣｈａｔＧＰＴ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ３６５ Ｃｏｐｉｌｏｔ、Ｇｅｍｉｎｉなどが知られているが、新たな製品も日々開発されている。 特許第６７３５３９２号公報 https://zenn.dev/knowledgesense/articles/2b6aa64f27ea89（令和6年10月7日検索） 図１は、一般的なＡＩ使用支援装置の機能構成の概念を例示する簡易ブロック図である。図２は、本発明の実施形態に係るＡＩ使用支援方法が適用されたＡＩ使用支援装置の機能構成の概念を例示する簡易ブロック図である。図３は、本発明の実施形態に係るＡＩ使用支援装置の構成例を示す電子回路ブロック図である。図４は、図３に例示されるＡＩ使用支援装置の電子回路に対応する機能ブロック図である。図５は、キーワードマスタデータの一例を示すデータ構造図である。図６は、処理属性マスタデータの一例を示すデータ構造図である。図７は、処理属性を説明するための表である。図８は、本発明の実施形態に係るＡＩ使用支援方法が適用されたＡＩ使用支援装置による処理の流れを示す図である。図９は、ＡＩ入力作成部によってなされる短文化の例を示す図である。図１０は、ローカル処理を説明するための図である。 以下に、本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。図面は模式的または概念的なものである。本明細書と各図において、既出の図で説明したものと同様の要素には、同一の符号を付し、詳細な説明や、重複した説明は適宜省略する。 先ず、本発明の実施形態に係るＡＩ使用支援方法が適用されたＡＩ使用支援装置の概要について説明する。 図１は、一般的なＡＩ使用支援装置の機能構成の概念を例示する簡易ブロック図である。 （１）図１に例示する一般的なＡＩ使用支援装置１００を使用するユーザＵは、ＡＩに実行させたい命令を、マイクＭＣを使ってＰＣへ音声入力する。 （２）ＰＣは、この音声入力から、ＡＩに対する命令をテキスト情報化する。具体的には、ＰＣは、（２－１）音声入力をテキスト情報化し、（２－３）ＡＩ用スクリプトを生成する。以下、例として、ＡＩ使用支援装置１００は、ＡＩとしてＣｈａｔＧＰＴを使用するものとして説明する。 （３）ＰＣは、（２－３）で生成したＣｈａｔＧＰＴ用スクリプトを、ＣｈａｔＧＰＴへ投入する。ＣｈａｔＧＰＴでは、ＣｈａｔＧＰＴ用スクリプトに基づく分析が行われ、その分析回答がＰＣへ返される。例えばこの分析結果が、（３－１）画面操作コマンドである場合、ＰＣは、（４）操作としてのフィードバックとして、（４－１）画面操作コマンドを画面操作プログラムに入力し、（４－２）画面操作プログラムによる実行結果に応じて、（４－２）ＰＣ画面操作を行う。 このように、一般的なＡＩ使用支援装置１００では、ＡＩは、ＣｈａｔＧＰＴのように、固定のものが使用されている。それに対して、本発明の実施形態に係るＡＩ使用支援方法が適用されたＡＩ使用支援装置は、以下に説明するように、一般的なＡＩ使用支援装置１００が備えていない追加の機能を備えている。 図２は、本発明の実施形態に係るＡＩ使用支援方法が適用されたＡＩ使用支援装置の機能構成の概念を例示する簡易ブロック図である。 ＡＩ使用支援装置１０は、ＡＩ使用支援装置１００が備えていない（２－２）サブシステムを備えている。また、使用するＡＩも固定されておらず、世の中でサービスされているすべてのＡＩを使用することができ、サービス新設はもとより、サービス廃止にも対応できるようにしている。したがって、ＡＩ使用支援装置１０は、（２－２）サブシステムを使って、例えばＣｈａｔＧＰＴ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ３６５ Ｃｏｐｉｌｏｔ、Ｇｅｍｎｉｎｉのような複数のＡＩの中から、命令内容に応じて、（ａ）どのＡＩを使うかを決定し、（ｂ）決定したＡＩへスクリプトを生成し、投入することができる。このとき、スクリプトをできるだけ短い文で生成することによって、トークン量を減らすことができる。また、（ｃ）命令に内容に応じて、使うべき適切なＡＩがないと判定することもできる。その場合は、ＡＩへのスクリプトを生成せず、つまり（２－３）の動作を行わず、（３）のＡＩへのスクリプトの投入もされずに、（３－１）ＰＣ内におけるローカル処理によって画面操作コマンドを生成する。 このような機能を実現するＡＩ使用支援装置１０の具体的な構成について以下に説明する。 図３は、本発明の実施形態に係るＡＩ使用支援装置の構成例を示す電子回路ブロック図である。 図４は、図３に例示されるＡＩ使用支援装置の電子回路に対応する機能ブロック図である。 本発明の実施形態に係るＡＩ使用支援装置１０は、例えば生成型ＡＩのようなＡＩへの命令の投入の要否の判定、命令を投入すべき最適なＡＩの判定、ならびに、ＡＩへ命令を投入する際におけるトークン量の少ない命令の生成のための装置であって、図３に例示するように、バス１１によって互いに接続されたＣＰＵ１２、記録媒体読取部１４、ディスプレイ１６、マイク等を含む音声入力部１７、マウスやキーボード等を含むテキスト情報入力部１８、メモリ２０、記憶装置４０、および通信部５０を備えている。このようなＡＩ使用支援装置１０は、限定される訳ではないが、ＰＣや、タブレット端末で実現することができる。 ＣＰＵ１２は、コンピュータであって、メモリ２０に記憶されているプログラムに従い回路各部の動作を制御する。これによって、ＡＩ使用支援装置１０は、後述するように、ソフトウェアとハードウェアとが協働して動作するようになる。 メモリ２０は、テキスト情報変換部２１、形態素解析部２２、キーワード抽出部２３、点数計算部２４、第１決定部２５、第２決定部２６、ＡＩ入力作成部２７、ＡＩ入力投入部２８、およびローカル入力投入部２９を実現するプログラムを記憶している。 これらプログラムは、メモリ２０に予め記憶されていてもよいし、あるいはメモリカード等の外部記録媒体１３から記録媒体読取部１４を介してメモリ２０に読み込まれて記憶されたものであってもよい。これらプログラムは、書き換えできないようになっている。 メモリ２０には、このようなプログラムが記憶された書き換え不可能なエリアの他に、書き換え可能なデータを記憶するエリアとして、書込可能データエリア３０が確保されている。 記憶装置４０は、例えばＳＳＤ（Solid State Drive）やＨＤＤ（Hard Disk Drive）等からなり、キーワードマスタデータ４２および処理属性マスタデータ４４を記憶している。 図５は、キーワードマスタデータの一例を示すデータ構造図である。 図５に例示されるように、キーワードマスタデータ４２は、予め登録された単語ａと、単語ａ毎に予め決定されている処理属性コードｂと、処理属性コードｂに対応する処理属性名ｃと、予め決定されている処理属性の点数ｄとからなる項目に対応するデータを格納したテーブルである。 図６は、処理属性マスタデータの一例を示すデータ構造図である。 図６に例示されるように、処理属性マスタデータ４４は、処理属性コードｂと、処理属性コードｂに対応する処理属性名ｃと、処理属性コードｂに対応する「使用するＡＩ」ｅとからなる項目に対応するデータを格納したテーブルである。 次に、処理属性について説明する。 図７は、処理属性を説明するための表である。 処理属性とは、ユーザが行いたい操作を分類し、定義したものであり、図７における処理属性名ｃに示すように、ＰｏｗｅｒＡｕｔｏｍａｔｅ（ＲＰＡ）操作、ＭＳアプリ操作、要画面取得指示操作、デスクトップ操作、ブラウザ操作、解決処理を含むことができるが、これらに限定されない。処理属性コードｂとは、これら操作に対して付されたコード番号０１，０２，０３，０４，０５，８０である。また、これら各操作の概要は、図７の処理属性概要ｆに記載の通りである。 通信部５０は、例えばインターネットのような通信ネットワーク６０を介して、ＡＩエンジン８０と通信することができる。したがって、ＡＩ使用支援装置１０は、通信部５０を介して、ＡＩエンジン８０とデータを授受することができる。 ＡＩ使用支援装置１０は、ＡＩへの命令の投入の要否の判定、命令を投入すべき最適なＡＩの判定、およびＡＩへ命令を投入する際におけるトークン量の少ない命令の生成に関する処理を、テキスト情報に基づいて行う。 テキスト情報入力部１８は、このためのテキスト情報をユーザが入力するための部位である。ユーザは、例えばマウスやキーボード等を含むテキスト情報入力部１８から、ＡＩを使って実施したい内容をテキスト情報Ａとして入力する。 一方、ＡＩ使用支援装置１０では、ユーザは、例えばマウスやキーボード等を使用してテキスト情報を入力せずとも、例えばマイクである音声入力部１７から、音声で入力することもできる。音声入力部１７から入力された音声Ｂは、テキスト情報変換部２１によって、例えば特許文献１に開示されているような技術を使ってテキスト情報Ｃに変換される。これによって、手が不自由でマウスやキーボードの操作が困難なユーザや、例えば工事現場での作業中で手が使用できないユーザや、調理中で手が離せないユーザであっても、必要な情報をＡＩ使用支援装置１０へ入力することができる。 形態素解析部２２は、テキスト情報入力部１８からのテキスト情報Ａや、テキスト情報変換部２１からのテキスト情報Ｃを、形態素解析し、その結果Ｄを、キーワード抽出部２３へ出力する。 キーワード抽出部２３は、キーワードマスタデータ４２を参照して、キーワードマスタデータ４２に予め登録されている単語ａの中から、形態素解析部２２による形態素解析の結果Ｄとして得られた単語を、キーワードとして抽出する。 点数計算部２４は、キーワードとして抽出された単語ａに対して予め指定されている処理属性コードｂおよび点数ｄを、キーワードマスタデータ４２から取得する。そして、処理属性コードｂ毎に、点数ｄを総和することによって、合計点数Ｅを計算する。 第１決定部２５は、点数計算部２４による計算で得られた処理属性コードｂ毎の合計点数Ｅに基づいて、合計点数が高い処理属性コードｂに対応する処理属性の実行へ後続することを決定する。 第２決定部２６は、処理属性マスタデータ４４を参照して、第１決定部２５によって後続すると決定された処理属性の実行に、ＡＩを使用するか否かを判定し、ＡＩを使用すると判定した場合はさらに、使用するＡＩを決定する。 ＡＩ入力作成部２７は、第２決定部２６によって、命令をＡＩに投入すべきと判定された場合、テキスト情報Ａまたはテキスト情報Ｃを短文化することによって、ＡＩへの入力Ｆを作成する。 ＡＩ入力投入部２８は、ＡＩ入力作成部２７によって作成された入力Ｆを、第２決定部２６によって決定された最適なＡＩに関連付けて通信部５０へ出力する。 通信部５０は、ＡＩ入力投入部２８から出力された最適なＡＩが実行されるＡＩエンジン８０へ、通信ネットワーク６０を介して、入力Ｆを送信する。 ＡＩエンジン８０では、入力Ｆに基づいて処理が実行され、処理結果Ｇが、通信ネットワーク６０を介して通信部５０へ返される。ユーザは、処理結果Ｇを、ディスプレイ１６から見て確認することができる。 一方、第２決定部２６によって、命令をＡＩに投入すべきではないと判定された場合、ローカル入力投入部２９は、命令をローカルＰＣ７０に実行させるために、テキスト情報Ａまたはテキスト情報Ｃに基づいて、ローカルＰＣ７０向けの命令Ｈを作成し、ローカルＰＣ７０に実行させる。ローカルＰ