JP-2026077075-A - 事業シナリオ作成支援システム及び事業シナリオ作成支援方法

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Abstract

【課題】インターネット上で公開されている情報を有効に活用することによって事業シナリオの作成を支援する事業シナリオ作成支援システム、及び事業シナリオ作成支援方法を提供する。【解決手段】事業シナリオ作成支援サーバ１は、インターネット１０１上で公開されている各企業の事業に関する事業情報を収集し、支援対象の企業を特定する特定情報を含むプロンプトを大規模言語モデル２１に入力し、収集された事業情報に基づいて、プロンプトの入力を受けた大規模言語モデル２１により支援対象の企業における事業シナリオに関する事業シナリオ情報が生成された場合、その事業シナリオ情報を大規模言語モデル２１から取得し、取得した事業シナリオ情報を支援対象の企業に提供する。【選択図】図１

Inventors

長澤奏喜

Assignees

株式会社The Lodges

Dates

Publication Date: 20260513
Application Date: 20241025

Claims (9)

インターネット上で公開されている各企業の事業に関する事業情報を収集する収集部と、支援対象の企業を特定する特定情報を含むプロンプトを大規模言語モデルに入力する入力部と、収集された前記事業情報に基づいて、前記プロンプトの入力を受けた前記大規模言語モデルにより前記支援対象の企業における事業シナリオに関する事業シナリオ情報が生成された場合、前記事業シナリオ情報を前記大規模言語モデルから取得する取得部と、前記事業シナリオ情報を前記支援対象の企業に提供する提供部とを備える、事業シナリオ作成支援システム。
収集された前記事業情報の中から、前記プロンプトに関連するものを抽出する抽出部をさらに備え、前記入力部は、抽出された前記事業情報及び前記プロンプトを前記大規模言語モデルに入力し、前記取得部は、抽出された前記事業情報に基づいて前記大規模言語モデルにより生成された前記事業シナリオ情報を取得する、請求項１に記載の事業シナリオ作成支援システム。
前記収集部は、各企業の事業発表のプレスリリース記事情報を含む前記事業情報を収集する、請求項１に記載の事業シナリオ作成支援システム。
前記収集部は、各企業の事業に対する口コミ情報を含む前記事業情報を収集する、請求項１乃至３の何れかに記載の事業シナリオ作成支援システム。
前記事業情報には、各企業を識別するための企業識別情報が付与される、請求項１乃至３の何れかに記載の事業シナリオ作成支援システム。
前記入力部は、前記支援対象の企業における事業の課題の指摘及び当該課題の解決策の設定に係る指示を含む前記プロンプトを前記大規模言語モデルに入力し、前記取得部は、前記事業の課題及び前記課題の解決策を含む前記事業シナリオ情報を、前記大規模言語モデルから取得する、請求項１乃至３の何れかに記載の事業シナリオ作成支援システム。
前記入力部は、前記支援対象の企業と協働可能な企業の選定に係る指示を含む前記プロンプトを前記大規模言語モデルに入力し、前記取得部は、前記協働可能な企業を含む前記事業シナリオ情報を、前記大規模言語モデルから取得する、請求項１乃至３の何れかに記載の事業シナリオ作成支援システム。
前記入力部は、前記協働可能な企業との協働の内容の設定に係る指示を含む前記プロンプトを前記大規模言語モデルに入力し、前記取得部は、前記協働の内容を含む前記事業シナリオ情報を、前記大規模言語モデルから取得する、請求項７に記載の事業シナリオ作成支援システム。
インターネット上で公開されている各企業の事業に関する事業情報を収集し、支援対象の企業を特定する特定情報を含むプロンプトを大規模言語モデルに入力し、収集された前記事業情報に基づいて、前記プロンプトの入力を受けた前記大規模言語モデルにより前記支援対象の企業における事業シナリオに関する事業シナリオ情報が生成された場合、前記事業シナリオ情報を前記大規模言語モデルから取得し、前記事業シナリオ情報を前記支援対象の企業に提供する、事業シナリオ作成支援方法。

Description

本発明は、企業による事業シナリオの作成を支援する事業シナリオ作成支援システム、及び事業シナリオ作成支援方法に関する。企業における将来の事業シナリオの作成を支援する技術が種々提案されている。例えば、特許文献１には、事業シナリオを作成する際、当該事業進行に必要な投資、当該事業から得られる収益についての予測に基づいて事業価値を評価する事業評価システムが開示されている。この事業評価システムは、計画時点において想定される複数の事象を分岐表示するスケジュールと、そのスケジュールにおける事象の分岐に依存して事業の進行を変える基準を設定する事業進行変更基準とを備えることによって、確率的な事業価値評価の演算処理の効率化を図ることができ、計画の進行と共に実施可能な施策の効果の評価を支援することができる。特開２００４－１３３８２号公報事業シナリオ作成支援システム及びその通信先の構成を示すブロック図。企業データベースを構成する企業テーブルのレイアウトの一例を示す図。ＰＲ記事データベースを構成するＰＲ記事テーブルのレイアウトの一例を示す図。口コミデータベースを構成する口コミテーブルのレイアウトの一例を示す図。口コミデータベースを構成する口コミテーブルのレイアウトの一例を示す図。データ登録処理の手順の一例を示すフローチャート。事業シナリオ作成支援処理の手順の一例を示すフローチャート。プロンプトの一例を示す図。図８に示すプロンプトに対する回答文の出力の一例を示す図。プロンプトの他の例を示す図。図１０に示すプロンプトに対する回答文の出力の一例を示す図。図１０に示すプロンプトに対する回答文の出力の一例を示す図。以下、本発明の好ましい実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下に示す各実施の形態は、本発明の技術的思想を具体化するための方法及び装置を例示するものであって、本発明の技術的思想は下記のものに限定されるわけではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において種々の変更を加えることができる。後述するように、本実施の形態では、インターネット上に公開されている各企業の事業に関する情報と大規模言語モデル（以下、「ＬＬＭ」ともいう）とを活用することによって、各企業における将来の事業シナリオの作成支援を行う。以下では、複数の企業が協働しながら事業を行うことにより新たな価値を創造する「共創」に関する事業シナリオの作成支援が行われる例も示される。なお、本明細書において「企業」とは、事業活動を行っている団体・個人のすべてをいい、法人（私法人及び公法人を含む）及び個人事業主が含まれる。（システムの構成）図１は、本実施の形態の事業シナリオ作成支援システム及びその通信先の構成を示すブロック図である。本実施の形態の事業シナリオ作成支援システムは、事業シナリオ作成支援サーバ（以下、単に「支援サーバ」という）１で構成される。この支援サーバ１は、ユーザである各企業に対して事業シナリオ作成支援サービスを提供する運営会社により運営されるコンピュータシステムであって、インターネット１０１を介して生成ＡＩサーバ２及びユーザ端末３と通信可能に接続される。生成ＡＩサーバ２は、ＬＬＭ２１を備えるコンピュータシステムである。ＬＬＭ２１は、大規模なテキストデータを用いて構築された学習済みの機械学習モデルであり、プロンプト（質問）の入力を受けると、そのプロンプトに応じた回答を出力する。ＬＬＭ２１としては、例えば、ＧＰＴ（Generative Pre-trained Transformer）、ＢＥＲＴ（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）などを用いることができる。ユーザ端末３は、事業シナリオ作成支援サービスを享受する各企業に設けられる情報端末であって、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、及びスマートフォンなどによって構成される。なお、各企業は、事業シナリオ作成支援サービスを享受するにあたって、当該サービスを提供する運営会社に対してユーザ登録を行う必要がある。そのユーザ登録の際、各企業に関する情報が運営会社側に通知される。この点については後述する。以下、支援サーバ１の詳細な構成について説明する。支援サーバ１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、及びＲＯＭを含む制御部並びに記憶部を備える１又は複数のコンピュータで構成されており、この制御部によって後述する各処理が実行される。支援サーバ１の記憶部には、企業データベース（ＤＢ）１１、ＰＲ（プレスリリース）記事データベース（ＤＢ）１２、口コミデータベース（ＤＢ）１３、及びシナリオデータベース（ＤＢ）１４の各データベースが設けられている。以下、これらのデータベースの詳細について説明する。（Ａ）企業ＤＢ１１企業ＤＢ１１は、ユーザである各企業に関する情報を格納するためのデータベースである。事業シナリオ作成支援サービスを享受する各企業は、ユーザ登録の際に自社に関する情報を運営者側に通知する。企業ＤＢ１１は、このときに運営者側に渡される情報に基づいて構築される。なお、企業ＤＢ１１に格納される各情報は、ユーザ登録後に各企業から受け付ける情報などによって適宜更新される。企業ＤＢ１１は、複数のテーブルで構成される。図２は、そのうちの１つである企業テーブルのレイアウトの一例を示す図である。図２に示すとおり、企業テーブルには、各企業を識別するための企業ＩＤと紐付けられて、その企業の「企業名」、「住所」、「業種」、「特徴」、「課題」、「希望」及び「条件」などの各情報が格納されている。上記の「特徴」は、各企業が認識している自社の特徴であって、例えば、顧客・取引先などのステークホルダー向けに発信される自社の事業に関する情報などである。また、「課題」は、各企業が認識している自社の課題である。さらに、「希望」は、各企業が共創により実現を希望していることであり、「条件」は、共創において求めている条件である。（Ｂ）ＰＲ記事ＤＢ１２ＰＲ記事ＤＢ１２は、インターネット上に公開されているプレスリリース記事に関する情報を格納するためのデータベースである。支援サーバ１は、インターネット上に公開されているプレスリリース記事を適宜のタイミングで繰り返し収集し、それによって得られた情報をＰＲ記事ＤＢ１２に格納する。ＰＲ記事ＤＢ１２は、複数のテーブルで構成される。図３は、そのうちの１つであるＰＲ記事テーブルのレイアウトの一例を示す図である。図３に示すとおり、ＰＲ記事テーブルには、各ＰＲ記事を識別するための記事ＩＤと紐付けられて、そのＰＲ記事の「リリース日」、「タイトル」及び「コンテンツ」などの各情報が格納されている。ここで、「リリース日」、「タイトル」及び「コンテンツ」は、収集されたＰＲ記事に記載されているリリース日、タイトル、及びコンテンツである。図３に示すように、ＰＲ記事テーブルには、記事ＩＤと紐付けられて、上記の企業テーブルで規定される企業ＩＤも格納されている。この企業ＩＤは、ＰＲ記事の発信者である企業を識別するためのものであり、後述するデータ登録処理によってＰＲ記事テーブルに付与される。（Ｃ）口コミＤＢ１３口コミＤＢ１３は、インターネット上に公開されている各企業に対する口コミに関する情報を格納するためのデータベースである。支援サーバ１は、インターネット上に公開されている口コミを適宜のタイミングで繰り返し収集し、それによって得られた情報を口コミＤＢ１３に格納する。口コミＤＢ１３は、複数のテーブルで構成される。図４は、そのうちの１つである口コミテーブルのレイアウトの一例を示す図である。図４に示すとおり、口コミテーブルには、各口コミを識別するための口コミＩＤと紐付けられて、その口コミの「投稿日」及び「口コミ内容」などの各情報が格納されている。図４に示すように、口コミテーブルには、口コミＩＤと紐付けられて、上記の企業テーブルで規定される企業ＩＤも格納されている。この企業ＩＤは、口コミで言及されている企業を識別するためのものであり、後述するデータ登録処理によって口コミテーブルに付与される。（Ｄ）シナリオＤＢ１４シナリオＤＢ１４は、事業シナリオに関する情報を格納するためのデータベースであって、上述した企業ＤＢ１１、ＰＲ記事ＤＢ１２、及び口コミＤＢ１３に格納されている情報を用いて構築されるものである。支援サーバ１は、後述するデータ登録処理を実行することによって、シナリオＤＢ１４に登録する情報を生成する。シナリオＤＢ１４は、複数のテーブルで構成される。図５は、そのうちの１つであるシナリオテーブルのレイアウトの一例を示す図である。図５に示すとおり、シナリオテーブルには、各事業シナリオを識別するためのシナリオＩＤと紐付けられて、その事業シナリオに関連する情報がベクトル値に変換されて格納される。当該情報は、企業ＤＢ１１、ＰＲ記事ＤＢ１２、及び口コミＤＢ１３に格納されている情報に相当する。図５に示すように、シナリオテーブルには、シナリオＩＤと紐付けられて、上記の企業テーブルで規定される企業ＩＤも格納されている。この企業ＩＤは、どの企業の事業シナリオであるのかを識別するためのものであり、後述するデータ登録処理によってシナリオＤＢ１４に情報を登録する際に付与される。シナリオＤＢ１４は、いわゆるＲＡＧ（Retrieval Augmented Generation）を実現するために用いられるデータベースである。後述するように、支援サーバ１は、シナリオＤＢ１４を検索して適当な情報を抽出し、これを生成ＡＩサーバ２に渡す。これにより、生成ＡＩサーバ２は、シナリオＤＢ１４に格納されている情報を活用することができる。（システムの動作）次に、上述したように構成された支援サーバ１の動作について説明する。支援サーバ１は、（１）インターネット上に公開されている情報を収集するデータ収集処理、（２）収集された情報をデータベースに登録するデータ登録処理、及び（３）そのデータベースを用いて生成ＡＩサーバ２と連携しながらユーザに対して事業シナリオに関する情報を提供する事業シナリオ作成支援処理を実行する。以下、これらの各処理の詳細について説明する。（１）データ収集処理上述したように、支援サーバ１は、インターネット上に公開されているＰＲ記事及び口コミを定期的に収集し、ＰＲ記事ＤＢ１２及び口コミＤＢ１３に格納する。例えば、プレスリリース配信サービス業者によって配信されているＰＲ記事、及び各種ソーシャルメディアに投稿されている口コミなどが、支援サーバ１によって収集され、データベースに格納される。（２）データ登録処理図６は、支援サーバ１によって実行されるデータ登録処理の手順の一例を示すフローチャートである。このデータ登録処理は、毎日深夜０時など、所定のタイミングで繰り返し実行されるバッチ処理である。支援サーバ１はまず、ＰＲ記事ＤＢ１２及び口コミＤＢ１３から処理対象のデータを抽出し（Ｓ１０１）、そのデータの不備を修正するデータクレンジングを実行する（Ｓ１０２）。このデータクレンジングでは、例えば企業名の表記揺れ及び誤記などの修正、表記ルールの統一化などが行われる。次に、支援サーバ１は、処理対象のデータがどの企業のＰＲ記事又は口コミであるのかを特定し、特定された企業の企業ＩＤを当該データに付与する（Ｓ１０３）。このとき、特定された企業が企業ＤＢ１１において情報が格納されている企業である場合、その企業に対して規定されている企業ＩＤが付与される。そうではない場合、支援サーバ１は新たに企業ＩＤを採番し、それをデータに付与する。上述したようにしてデータに企業ＩＤが付与された場合、支援サーバ１は、その企業ＩＤをＰＲ記事ＤＢ１２又は口コミＤＢ１３に格納することによって