Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP7833487B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP7833487B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents

Information processing device, information processing method, and information processing program

Info

Publication number
JP7833487B2
JP7833487B2 JP2024004874A JP2024004874A JP7833487B2 JP 7833487 B2 JP7833487 B2 JP 7833487B2 JP 2024004874 A JP2024004874 A JP 2024004874A JP 2024004874 A JP2024004874 A JP 2024004874A JP 7833487 B2 JP7833487 B2 JP 7833487B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
question
information processing
index information
information
user
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2024004874A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2025110815A (en
Inventor
寛史 岡田
寿仁 宮本
順仁 渥美
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
PayPay Corp
Original Assignee
PayPay Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by PayPay Corp filed Critical PayPay Corp
Priority to JP2024004874A priority Critical patent/JP7833487B2/en
Publication of JP2025110815A publication Critical patent/JP2025110815A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7833487B2 publication Critical patent/JP7833487B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。 This invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.

従来、ユーザが欲しい回答を得やすくするための技術が知られている。 Traditionally, technologies have been developed to make it easier for users to obtain the answers they want.

特開2023-081009号公報Japanese Patent Publication No. 2023-081009 特許第4900041号公報Patent No. 4900041

しかしながら、従来の技術では、ユーザの質問に対する適切な回答を提供するための更なる向上の余地があった。 However, conventional technology still had room for improvement in providing appropriate answers to user questions.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザの質問に対する適切な回答を提供することを目的とする。 This application was made in view of the above, and aims to provide appropriate answers to user questions.

本願に係る情報処理装置は、ユーザから受け付けた質問が所定のコンテンツに関連する質問であるか否かを判定する判定部と、前記判定部により所定のコンテンツに関連する質問であると判定された場合、前記所定のコンテンツを領域ごとに要約したインデックス情報のうち前記質問と関連性が高いインデックス情報を抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出されたインデックス情報から前記質問に対する回答を生成する生成部と、を有することを特徴とする。 The information processing device according to this application is characterized by comprising: a determination unit that determines whether a question received from a user is related to predetermined content; an extraction unit that, if the determination unit determines that the question is related to predetermined content, extracts index information that is highly relevant to the question from index information that summarizes the predetermined content by area; and a generation unit that generates an answer to the question from the index information extracted by the extraction unit.

実施形態の一態様によれば、ユーザの質問に対する適切な回答を提供することができるという効果を奏する。 According to one embodiment, it has the effect of providing appropriate answers to user questions.

図1は、実施形態に係る情報処理の概要を説明するための説明図である。Figure 1 is an explanatory diagram illustrating the overview of the information processing according to the embodiment. 図2は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。Figure 2 shows an example of the configuration of an information processing system according to the embodiment. 図3は、実施形態に係る情報処理(実施形態1)の一例を示す図である。Figure 3 shows an example of information processing according to the embodiment (Embodiment 1). 図4は、実施形態に係る情報処理(実施形態2)の一例を示す図である。Figure 4 shows an example of information processing according to the embodiment (Embodiment 2). 図5は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。Figure 5 shows an example of the configuration of a terminal device according to this embodiment. 図6は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。Figure 6 shows an example of the configuration of an information processing device according to the embodiment. 図7は、実施形態に係るインデックス情報記憶部の一例を示す図である。Figure 7 shows an example of an index information storage unit according to the embodiment. 図8は、実施形態に係る回答評価情報記憶部の一例を示す図である。Figure 8 shows an example of a response evaluation information storage unit according to the embodiment. 図9は、実施形態に係る情報処理(実施形態1)の一例を示すフローチャートである。Figure 9 is a flowchart showing an example of information processing according to the embodiment (Embodiment 1). 図10は、実施形態に係る情報処理(実施形態2)の一例を示すフローチャートである。Figure 10 is a flowchart showing an example of information processing according to the embodiment (Embodiment 2). 図11は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。Figure 11 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that implements the functions of an information processing device.

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 The following describes in detail, with reference to the drawings, the embodiments for implementing the information processing device, information processing method, and information processing program according to this application (hereinafter referred to as "embodiments"). Note that these embodiments do not limit the information processing device, information processing method, and information processing program according to this application. Furthermore, the same parts are denoted by the same reference numerals in each of the following embodiments, and redundant descriptions are omitted.

(実施形態)
〔1.情報処理の概要〕
図1を用いて、実施形態に係る情報処理の概要を説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の概要を説明するための説明図である。図1に示すように、概要Rには、概要R1乃至概要R6が含まれる。概要R1は、規約、ウェブコンテンツ、店舗情報(売上履歴など)などのコンテンツの取得である。このコンテンツの中の文を用いてユーザUの質問に対する回答が生成される。概要R2は、インデックスビルダであり、概要R1で取得されたコンテンツがインデックス化される。概要R3は、概要R2でインデックス化されたインデックス化後の情報(インデックス情報)の取得である。概要R4は、ディスパッチャであり、ユーザUの操作に基づくタスクが実行される。例えば、ユーザUから受け付けられた質問に回答するためのタスクが実行される。概要R5は、プロンプトビルダであり、概要R3で取得されたインデックス情報と、概要R4で受け付けられた質問とを用いてプロンプトが生成される。例えば、概要R4で受け付けられた質問に対応するインセンティブ情報を抽出してそのインセンティブ情報からプロンプトが生成される。概要R6は、GPTなどの生成AIモデルであり、概要R5で生成されたプロンプトに基づきユーザUの質問に対する回答が生成される。概要R6で生成された回答は、ディスパッチャを介してユーザUに提供される。
(Embodiment)
[1. Overview of Information Processing]
Figure 1 will be used to explain the overview of the information processing according to the embodiment. Figure 1 is an explanatory diagram for explaining the overview of the information processing according to the embodiment. As shown in Figure 1, Overview R includes Overviews R1 to R6. Overview R1 is the acquisition of content such as terms and conditions, web content, and store information (sales history, etc.). Answers to user U's questions are generated using the sentences in this content. Overview R2 is an index builder, which indexes the content acquired in Overview R1. Overview R3 is the acquisition of the indexed information (index information) that has been indexed in Overview R2. Overview R4 is a dispatcher, which executes tasks based on user U's operations. For example, a task to answer a question received from user U is executed. Overview R5 is a prompt builder, which generates a prompt using the index information acquired in Overview R3 and the question received in Overview R4. For example, incentive information corresponding to the question received in Overview R4 is extracted, and a prompt is generated from that incentive information. Summary R6 is a generative AI model such as GPT, which generates answers to user U's questions based on prompts generated in Summary R5. The answers generated by Summary R6 are provided to user U via a dispatcher.

〔2.情報処理システムの構成〕
図2に示す情報処理システム1について説明する。図2に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と、情報処理装置100とが含まれる。端末装置10と、情報処理装置100とは所定の通信網(ネットワークN)を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。図2は、実施形態に係る情報処理システム1の構成例を示す図である。
[2. Configuration of the Information Processing System]
The information processing system 1 shown in Figure 2 will now be described. As shown in Figure 2, the information processing system 1 includes a terminal device 10 and an information processing device 100. The terminal device 10 and the information processing device 100 are connected to each other via a predetermined communication network (network N) by wired or wireless means. Figure 2 is a diagram showing an example configuration of the information processing system 1 according to an embodiment.

端末装置10は、質問を行うユーザによって利用される情報処理装置である。ユーザは、例えば、規約や法律、ルールやマニュアルなどの内容に関して質問を行うユーザである。例えば、出張のために「社内の宿泊規約の宿泊費用の上限はいくらですか?」といった質問を行うユーザである。ユーザは、例えば、テキストでコメントのやりとりが可能なチャットツールを利用して質問を入力する。端末装置10は、実施形態における処理を実現可能であれば、どのような装置であってもよい。また、端末装置10は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PCや、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDAなどの装置であってもよい。図4では、端末装置10がスマートフォンである場合を示す。 Terminal device 10 is an information processing device used by a user who asks a question. The user is, for example, a user who asks questions regarding the content of regulations, laws, rules, or manuals. For example, a user who asks, "What is the maximum accommodation expense limit in the company's accommodation regulations?" for business trips. The user inputs the question using, for example, a chat tool that allows text-based comment exchange. Terminal device 10 can be any device as long as it can realize the processing in this embodiment. Furthermore, terminal device 10 may be a smartphone, tablet, notebook PC, desktop PC, mobile phone, or PDA. Figure 4 shows the case where terminal device 10 is a smartphone.

端末装置10は、例えば、スマートフォンやタブレットなどのスマートデバイスであり、4G~5G(Generation)やLTE(Long Term Evolution)などの無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置10は、液晶ディスプレイなどの画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、ユーザから指やスタイラスなどによりタップ操作、スライド操作、スクロール操作など、コンテンツなどの表示データに対する各種の操作を受け付けてもよい。図4では、端末装置10はユーザU1によって利用される。 The terminal device 10 is, for example, a smart device such as a smartphone or tablet, and is a portable terminal device capable of communicating with any server device via a wireless communication network such as 4G-5G (Generation) or LTE (Long Term Evolution). Furthermore, the terminal device 10 may have a screen such as a liquid crystal display with touch panel functionality, and may accept various operations on displayed data such as content from the user, such as tapping, sliding, and scrolling, using a finger or stylus. In Figure 4, the terminal device 10 is used by user U1.

情報処理装置100は、ユーザの質問に対する適切な回答を提供することを目的とした情報処理装置であり、実施形態における処理を実現可能であれば、どのような装置であってもよい。情報処理装置100は、大きく2種類の処理を行なう。1つ目は、ユーザから質問を受け付ける前の処理であり、ユーザから質問を受け付けた際に適切な回答を提供できるようにするための処理である。2つ目は、ユーザから質問を受け付けた際の処理であり、1つ目の処理結果の情報を用いてユーザの質問に対する回答を生成する処理である。具体的には、1つ目の処理において、情報処理装置100は、コンテンツ(規約や法律、ルールやマニュアルなど)を章ごと、条(条文)ごと、センテンスごと、主旨(予め所定の意味付けがされた主旨)ごとなど所定の単位(以下実施形態では「領域」とする)ごとに要約した情報(以下、適宜、「インデックス情報」とする)を生成する。そして、生成されたインデックス情報が2つ目の処理に利用される。また、2つ目の処理において、情報処理装置100は、ユーザから質問を受け付けると、1つ目の処理で生成されたインデックス情報を生成AIに入力することで、その質問に対する回答を生成する。 The information processing device 100 is an information processing device intended to provide appropriate answers to user questions, and can be any device as long as it can realize the processing in the embodiment. The information processing device 100 performs two main types of processing. The first is processing before receiving a question from the user, which is processing to enable the provision of appropriate answers when a question is received from the user. The second is processing when a question is received from the user, which is processing to generate an answer to the user's question using the information from the first processing result. Specifically, in the first processing, the information processing device 100 generates information (hereinafter referred to as "index information" as appropriate) that summarizes content (such as regulations, laws, rules, and manuals) by chapter, article (clause), sentence, or main idea (a main idea with a predetermined meaning) for each predetermined unit (hereinafter referred to as "domain" in the embodiment). The generated index information is then used in the second processing. Furthermore, in the second processing, when the information processing device 100 receives a question from the user, it inputs the index information generated in the first processing into the generating AI to generate an answer to that question.

ここで、実施形態に係るインデックス情報について説明する。実施形態に係るインデックス情報の生成には、ラマインデックスなどが用いられる。ラマインデックスは、大量のユーザデータからコンテキストを生成するためのツールであり、ユーザから受け付けた質問と個人のユーザデータとを入力することでデータ検索を行うツールである。すなわち、ラマインデックスは、データベースの情報源などにアクセスしてプロンプトの生成のための補助を行う。インデックス情報は、このような情報源などから取り込んだデータを整理して検索化しやすくなるように構造化したものである。情報処理装置100は、このようなインデックス情報を用いることで、プロンプトの生成時に効率的にプライベート情報にアクセスしてプライベート情報を含むコンテキストの生成を行うことが可能になる。情報処理装置100は、ユーザから自然文の質問を受け付けると、ラマインデックスなどを用いてユーザからの質問に合うインデックス情報を検索して生成AIに入力する。 Here, we will describe the index information according to the embodiment. The Lama Index, etc., is used to generate the index information according to the embodiment. The Lama Index is a tool for generating context from a large amount of user data, and it is a tool that performs data retrieval by inputting questions received from the user and individual user data. In other words, the Lama Index accesses database information sources and assists in prompt generation. The index information is structured to organize and facilitate retrieval of data taken from such information sources. By using such index information, the information processing device 100 can efficiently access private information during prompt generation and generate context including private information. When the information processing device 100 receives a natural language question from the user, it uses the Lama Index, etc., to search for index information that matches the user's question and inputs it into the generating AI.

生成AIは、例えば、インターネット上に公開されたデータなどを学習させた文章生成モデルである。例えば、質問に対して回答を生成するGPT(Generative Pre-trained Transformer)モデルである。このようなモデルは、インターネット上に公開されたデータから質問に対する回答が生成される。インターネット上には日々新たなデータが公開されるので、モデルによる回答は、日々アップデートされることになる。すなわち、同じ内容の質問を行ったとしても質問する時期などによって、モデルが回答を生成する際に参照するデータが異なるので、異なる回答が生成されることになる。また、モデルは、幅広い分野の質問に対して詳細な回答を行うことができるので、モデルには、多種多様な質問がユーザから行われる。 Generative AI is a text generation model that has been trained using data publicly available on the internet. For example, a GPT (Generative Pre-trained Transformer) model generates answers to questions. Such models generate answers to questions from publicly available internet data. Because new data is published daily on the internet, the model's answers are updated daily. This means that even if the same question is asked, the data the model references when generating the answer will differ depending on when the question is asked, resulting in different answers. Furthermore, because the model can provide detailed answers to questions across a wide range of fields, users ask the model a diverse variety of questions.

なお、図2では、端末装置10と情報処理装置100とが、別装置である場合を示すが、端末装置10と情報処理装置100とが一体であってもよい。 Note that while Figure 2 shows the terminal device 10 and the information processing device 100 as separate devices, the terminal device 10 and the information processing device 100 may be integrated into a single unit.

〔3.情報処理の一例〕
従来、ユーザが欲しい回答を得やすくするための技術が知られている。例えば、社内データを活用して社内向けのチャットボットシステムを提供するための技術が知られている(上記特許文献1)。また、例えば、規約やマニュアルなどを章や段落などの所定の単位ごとに分割してタグ付けする技術が知られている(上記特許文献2)。しかしながら、従来の技術では、例えば、ユーザからの自然文の質問をそのまま用いて回答生成のための処理を行うため、ユーザの質問に対する適切な回答を提供するための更なる向上の余地があった。本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザの質問に対する適切な回答を提供することを目的とする。
[3. An example of information processing]
Conventionally, technologies have been developed to make it easier for users to obtain the answers they want. For example, a technology is known for providing an internal chatbot system using internal company data (Patent Document 1 above). Also, for example, a technology is known for dividing regulations, manuals, etc., into predetermined units such as chapters and paragraphs and tagging them (Patent Document 2 above). However, conventional technologies, for example, process answers using natural language questions from users as they are, leaving room for further improvement in providing appropriate answers to user questions. This application has been made in view of the above, and aims to provide appropriate answers to user questions.

以下、実施形態に係る情報処理システム1の情報処理として2つの情報処理を説明する。上述のように、1つ目の情報処理(実施形態1)は、インデックス情報の生成のための情報処理であり、2つ目の情報処理(実施形態2)は、ユーザからの質問に対する回答を生成するための情報処理である。2つの情報処理を組み合わせることで、ユーザの質問に対する適切な回答を提供することが可能になる。情報処理装置100は、1つ目の情報処理(Indexing Stage)では、データソースから取得したデータを整理してインデックス化を行い、2つ目の情報処理(Querying Stage)では、ユーザが入力した質問を解析してインデックスから関連する情報を取り出し最終的なレスポンスの生成を行う。この仕組みを用いることで、ラマインデックスは大量のデータを効率的に管理し、ユーザは必要な情報を迅速に取得することが可能になる。特に、多くの情報が散在している場合や、特定の情報を迅速に引き出したい場合に有用であり、生成AIへのプロンプトの生成を大幅に効率化し、より良い結果の取得が可能になる。 Below, two information processing steps are described as part of the information processing of the information processing system 1 according to the embodiment. As described above, the first information processing step (Embodiment 1) is for generating index information, and the second information processing step (Embodiment 2) is for generating answers to user questions. By combining the two information processing steps, it becomes possible to provide appropriate answers to user questions. In the first information processing step (Indexing Stage), the information processing device 100 organizes and indexes the data acquired from the data source, and in the second information processing step (Querying Stage), it analyzes the question entered by the user, extracts relevant information from the index, and generates the final response. By using this mechanism, Lama Index can efficiently manage large amounts of data, and users can quickly obtain the necessary information. This is particularly useful when a lot of information is scattered or when specific information needs to be retrieved quickly, significantly improving the efficiency of generating prompts to the generating AI and enabling the acquisition of better results.

(実施形態1:インデックス情報の生成のための情報処理)
図3は、実施形態1に係る情報処理システム1の情報処理の一例を示す図である。情報処理装置100は、ユーザからの質問の対象となるコンテンツ(コンテンツA)を取得する(ステップS101)。実施形態に係るコンテンツは、規約や法律、ルールやマニュアルなどが一例であるが、どのような内容のコンテンツであってもよく、特に限定されなくてもよい。なお、実施形態に係るコンテンツは、PDFなどのドキュメントオブジェクトに変換されてもよい。後述の実施形態では、コンテンツが「出張旅費規約」である例を説明するが、コンテンツが、サービス提供者とユーザとの間で、サービス提供者の権利義務およびユーザの遵守事項を定めた「サービス利用規約」であってもよい。すなわち、異なるデータベースから取得された情報は、ドキュメントオブジェクトに変換されてもよい。そして、このように変換されたドキュメントオブジェクトは、より扱いやすいノードへと変換されて、効率的なデータアクセスのためにインデックス化されてもよい。
(Embodiment 1: Information processing for generating index information)
Figure 3 shows an example of information processing in the information processing system 1 according to Embodiment 1. The information processing device 100 acquires content (Content A) that is the subject of a question from the user (step S101). The content in this embodiment is an example of terms and conditions, laws, rules, or manuals, but it can be any kind of content and is not particularly limited. The content in this embodiment may be converted into a document object such as a PDF. In the embodiment described later, an example is given where the content is a "travel expense agreement," but the content may also be a "service terms of use" which defines the rights and obligations of the service provider and the compliance matters of the user between the service provider and the user. In other words, information acquired from different databases may be converted into document objects. The document objects converted in this way may then be converted into more user-friendly nodes and indexed for efficient data access.

情報処理装置100は、取得したコンテンツを領域(領域A1、領域A2、領域A3、・・・)に分割する(ステップS102)。例えば、情報処理装置100は、章ごと、条ごと、センテンスごと、主旨ごとなどの領域ごとに分割する。なお、分割される領域の大きさ(領域分けの範囲)はコンテンツの文脈などから判断されてもよい。すなわち、情報処理装置100は、例えば、コンテンツの文脈などに応じた領域に分割してもよい。 The information processing device 100 divides the acquired content into regions (region A1, region A2, region A3, ...) (step S102). For example, the information processing device 100 divides the content into regions such as chapters, articles, sentences, and main points. The size of the divided regions (the scope of region division) may be determined based on the context of the content. That is, the information processing device 100 may divide the content into regions according to the context of the content.

情報処理装置100は、分割した領域ごとに要約(要約A1、要約A2、・・・)を生成する(ステップS103)。ここで、生成される要約は、例えば、「出張旅費は一泊上限5000円」などである。このように生成された要約がインデックス情報に含まれる。 The information processing device 100 generates summaries (summary A1, summary A2, ...) for each divided area (step S103). Here, the generated summaries might be, for example, "Business trip expenses are capped at 5,000 yen per night." These generated summaries are then included in the index information.

情報処理装置100は、生成した要約と、要約元となるコンテンツを示すラベル(文章全体を示すラベルでもよい)とを紐づけることでインデックス情報(インデックスF1、インデックスF2、・・・)を生成する(ステップS104)。ラベル(ラベルB1、ラベルB2、・・・)は、例えば、どのような規約や法律、どのようなルールやマニュアルであるかを示すラベルである。例えば、規約に関するコンテンツの場合、ラベルは、「出張旅費規約」などである。また、この際、情報処理装置100は、例えば、要約と、ラベルとともに、要約元となるコンテンツの中の範囲を示すラベル(以下、適宜、「範囲ラベル」とする)とを紐づけることでインデックス情報を生成してもよい。範囲ラベル(範囲ラベルC1、範囲ラベルC2、・・・)は、例えば、要約がコンテンツの中のどの章、どの条、どのセンテンスなどの要約であるかを示すラベルである。例えば、範囲ラベルは、「条文5条」などである。このため、具体的な例を挙げると、情報処理装置100は、「出張旅費は一泊上限5000円」などの要約と、「出張旅費規約」などのラベルと、「条文5条」などの範囲ラベルとを紐づけることでインデックス情報を生成する。ラベルはコンテンツとの親子関係を示す情報であってもよいし、範囲ラベルはコンテンツやラベルとの親子関係を示す情報であってもよい。 The information processing device 100 generates index information (index F1, index F2, ...) by associating the generated summary with a label indicating the content from which the summary is derived (which may also be a label indicating the entire text) (step S104). The label (label B1, label B2, ...) is, for example, a label indicating what kind of regulations, laws, rules, or manuals they are. For example, in the case of content related to regulations, the label would be "Business Trip Expense Regulations," etc. In this case, the information processing device 100 may also generate index information by associating the summary with a label indicating the scope within the content from which the summary is derived (hereinafter referred to as "scope label" as appropriate). The scope label (scope label C1, scope label C2, ...) is, for example, a label indicating which chapter, article, sentence, etc., within the content the summary is derived from. For example, the scope label would be "Article 5," etc. Therefore, to give a concrete example, the information processing device 100 generates index information by linking summaries such as "Business trip expenses are capped at 5,000 yen per night," labels such as "Business Trip Expense Regulations," and scope labels such as "Article 5." Labels may indicate parent-child relationships with content, and scope labels may indicate parent-child relationships with content or labels.

このように、実施形態1では、情報処理装置100は、コンテンツを領域に分割し、分割した領域ごとに要約を生成し、生成した要約に対してラベルを付与し、インデックス情報とする。例えば、情報処理装置100は、「出張旅費は一泊上限5000円」といった要約に対して「出張旅費規約」といった規約に関するラベルと、「条文5条」といった条文に関するラベルとを付与する。 Thus, in Embodiment 1, the information processing device 100 divides the content into areas, generates a summary for each divided area, assigns labels to the generated summaries, and uses them as index information. For example, the information processing device 100 assigns labels related to the regulations, such as "Business Trip Expense Regulations," and labels related to the articles, such as "Article 5," to a summary such as "Business trip expenses are capped at 5,000 yen per night."

(実施形態2:ユーザからの質問に対する回答の生成のための情報処理)
図4は、実施形態2に係る情報処理システム1の情報処理の一例を示す図である。情報処理装置100は、ユーザU1から受け付けた質問P1に関する情報を取得する(ステップS201)。以下実施形態において、情報処理装置100が、ユーザU1から「社内の宿泊規約の宿泊費用の上限はいくらですか?」といった内容の質問P1に関する情報を取得した場合を例に挙げて説明する。実施形態2では、ユーザの質問を受け付けると、それに応じた適切な情報をインデックス情報から検索し、関連するノードが取り出されて、必要な情報が選択されて、生成AIへの問い合わせの一部とされる。この結果、大量のデータから関連性の高い情報の効率的な抽出が可能になり、ユーザの質問に対応するための自然言語の応答の生成が可能になる。
(Embodiment 2: Information processing for generating answers to user questions)
Figure 4 shows an example of information processing of the information processing system 1 according to Embodiment 2. The information processing device 100 acquires information regarding a question P1 received from user U1 (step S201). In the following embodiment, the case in which the information processing device 100 acquires information regarding a question P1 from user U1, such as "What is the upper limit for accommodation expenses in the company's accommodation regulations?", will be explained as an example. In Embodiment 2, when a user's question is received, appropriate information corresponding to it is searched from the index information, related nodes are retrieved, the necessary information is selected and becomes part of the query to the generating AI. As a result, it becomes possible to efficiently extract highly relevant information from a large amount of data and to generate a natural language response to address the user's question.

情報処理装置100は、取得した情報に基づいて、ユーザU1から受け付けた質問P1が所定のコンテンツ(規約や法律、ルールやマニュアルなど)に関連する質問であるか否かを判定する(ステップS202)。例えば、情報処理装置100は、ユーザU1から受け付けた質問P1が規約に関連する質問であるか否かを判定する。 The information processing device 100 determines, based on the acquired information, whether the question P1 received from user U1 is related to predetermined content (such as terms and conditions, laws, rules, or manuals) (step S202). For example, the information processing device 100 determines whether the question P1 received from user U1 is related to terms and conditions.

情報処理装置100は、所定のコンテンツに関連する質問であると判定した場合、実施形態1において生成されたインデックス情報(すなわち、所定のコンテンツを領域ごとに要約したインデックス情報)のうちユーザU1の質問P1と関連性が高いインデックス情報を抽出する(ステップS203)。例えば、情報処理装置100は、インデックス情報と紐づけされたラベルとユーザU1の質問P1とを突き合わせてユーザU1の質問P1と関連性が高いラベルを特定することでユーザU1の質問P1と関連性が高いインデックス情報を抽出する。例えば、「出張旅費規約」のラベルが紐づけされたインデックス情報と、「就業規約」のラベルが紐づけされたインデックス情報と、「育児・介護休業規約」のラベルが紐づけされたインデックス情報とが候補にある場合、情報処理装置100は、「社内の宿泊規約の宿泊費用の上限はいくらですか?」といった内容の質問P1と関連性が高い「出張旅費規約」のラベルを特定し、「出張旅費規約」のラベルが紐づけされたインデックス情報を抽出する。情報処理装置100は、「出張旅費規約」のラベルが紐づけされたインデックス情報を抽出することで、例えば、「出張旅費規約」のラベルが紐づけされた「出張旅費は一泊上限5000円」の要約や、「出張旅費規約」のラベルが紐づけされた「条文5条」の範囲ラベルの取得が可能になる。なお、情報処理装置100は、例えば、インデックス情報のベクトル情報に基づく検索を介して関連性が高いインデックス情報の抽出処理を行なってもよい。 If the information processing device 100 determines that a question is related to predetermined content, it extracts index information from the index information generated in Embodiment 1 (i.e., index information summarizing predetermined content by area) that is highly relevant to user U1's question P1 (step S203). For example, the information processing device 100 identifies labels that are highly relevant to user U1's question P1 by comparing the labels associated with the index information with user U1's question P1, thereby extracting index information that is highly relevant to user U1's question P1. For example, if there are index information associated with the label "Business Trip Expense Regulations," index information associated with the label "Employment Regulations," and index information associated with the label "Childcare/Family Care Leave Regulations" as candidates, the information processing device 100 identifies the label "Business Trip Expense Regulations" that is highly relevant to question P1 such as "What is the upper limit for accommodation expenses in the company's accommodation regulations?", and extracts the index information associated with the label "Business Trip Expense Regulations." The information processing device 100 extracts index information associated with the "Business Trip Expense Regulations" label, enabling, for example, the acquisition of a summary of "Business trip expenses are capped at 5,000 yen per night" associated with the "Business Trip Expense Regulations" label, or the scope label of "Article 5" associated with the "Business Trip Expense Regulations" label. The information processing device 100 may also perform a process to extract highly relevant index information through, for example, a search based on the vector information of the index information.

情報処理装置100は、抽出したインデックス情報からユーザU1の質問P1に対する回答を生成する。具体的には、情報処理装置100は、抽出したインデックス情報から質問P1に対する回答を生成するためのプロンプトを生成し、GPTモデルなどの文章生成AIに入力することで質問P1に対する回答を生成する(ステップS204)。具体的な例を挙げると、情報処理装置100は、抽出したインデックス情報に基づいて、「社内の宿泊規約の宿泊費用の上限はいくらですか?」といった内容の質問P1と、「出張旅費は一泊上限5000円」といった要約、「出張旅費規約」といったラベルと、「条文5条」といった範囲ラベルとから、「宿泊費用上限を出力してください」といったプロンプトを生成することで「出張旅費規約では5000円です」といった回答の出力が可能になる。そして、情報処理装置100は、質問P1に対する回答をユーザU1へ提供する(ステップS205)。具体的には、情報処理装置100は、質問P1に対する回答に関する情報(回答を表示させるための情報)を端末装置10へ送信する。そして、端末装置10は、情報処理装置100から提供された回答を表示する。 The information processing device 100 generates an answer to user U1's question P1 from the extracted index information. Specifically, the information processing device 100 generates a prompt for generating an answer to question P1 from the extracted index information and inputs it into a text generation AI such as a GPT model to generate an answer to question P1 (step S204). To give a specific example, based on the extracted index information, the information processing device 100 generates a prompt such as "Please output the accommodation expense limit" from question P1 such as "What is the maximum accommodation expense limit in the company's accommodation regulations?", a summary such as "Business trip expenses have a maximum of 5,000 yen per night", a label such as "Business trip expense regulations", and a range label such as "Article 5", making it possible to output an answer such as "It is 5,000 yen in the business trip expense regulations". Then, the information processing device 100 provides the answer to question P1 to user U1 (step S205). Specifically, the information processing device 100 transmits information related to the answer to question P1 (information for displaying the answer) to the terminal device 10. Then, the terminal device 10 displays the response provided by the information processing device 100.

このように、実施形態2では、情報処理装置100は、ユーザU1から質問P1を受け付けると、関連性の高いインデックス情報を抽出し、抽出したインデックス情報の要約などを用いて文章生成AIへのプロンプトを生成する。ユーザU1は、例えば、特定のツールの掲示板に質問P1を入力する。例えば、ユーザU1は、所定のコンテンツの内容について質問P1を入力する。情報処理装置100は、ユーザU1から質問P1を受け付けると、文章生成AIを用いてプロンプトを生成するが、この際、コンテンツの内容を領域に分割して領域ごとにインデックス情報が生成されたライブラリを用いてプロンプトを生成する。この際、例えば、情報処理装置100は、インデックス情報ごとに関連性の度合いを示すスコアを算出して関連性のスコアが高いインデックス情報を抽出する。そして、例えば、情報処理装置100は、抽出したインデックス情報の要約のテキストデータを用いて回答を生成させるためのプロンプトを生成する。また、情報処理装置100は、例えば、関連性のスコアが高いインデックス情報がない場合はインデックス情報を使用せずに回答を生成させるためのプロンプトを生成する。この場合、例えば、インデックス情報(要約など)なしで質問P1に対する回答が生成される。この場合、例えば、情報処理装置100は、インデックス情報を使用せずに回答を生成させるためのプロンプトを文章生成AIに入力することで質問P1に対する回答を生成する。なお、情報処理装置100は、例えば、関連性のスコアが高いインデックス情報がない場合は回答を生成させるためのプロンプトを生成せずに情報処理を終了してもよい。 In this embodiment 2, when the information processing device 100 receives a question P1 from user U1, it extracts highly relevant index information and generates a prompt for the text generation AI using a summary of the extracted index information. User U1, for example, enters question P1 on a bulletin board of a specific tool. For example, user U1 enters question P1 about the content of a predetermined content. When the information processing device 100 receives question P1 from user U1, it generates a prompt using the text generation AI, but in this case, it generates the prompt using a library in which the content is divided into areas and index information is generated for each area. In this case, for example, the information processing device 100 calculates a score indicating the degree of relevance for each piece of index information and extracts index information with a high relevance score. Then, for example, the information processing device 100 generates a prompt to generate an answer using the text data of the summary of the extracted index information. Also, for example, if there is no index information with a high relevance score, the information processing device 100 generates a prompt to generate an answer without using index information. In this case, for example, an answer to question P1 is generated without index information (summary, etc.). In this case, for example, the information processing device 100 generates an answer to question P1 by inputting a prompt to the text generation AI to generate an answer without using index information. The information processing device 100 may, for example, terminate information processing without generating a prompt to generate an answer if there is no index information with a high relevance score.

(処理のバリエーション)
上記実施形態において、情報処理装置100は、所定のコンテンツに関連する質問でないと判定した場合はインデックス情報を使用せずに回答を生成させるためのプロンプトを生成する。この場合、関連性のスコアが高いインデックス情報がない場合と同様に、例えば、インデックス情報(要約など)なしで質問P1に対する回答が生成される。この場合、関連性のスコアが高いインデックス情報がない場合と同様に、例えば、情報処理装置100は、インデックス情報を使用せずに回答を生成させるためのプロンプトを文章生成AIに入力することで質問P1に対する回答を生成する。このように、情報処理装置100は、質問の種別に応じてインデックス情報を使用するか否かの判定を行い、所定の種別の質問の場合にのみ、インデックス情報を用いた処理(回答を生成する処理)を行ってもよい。また、所定のコンテンツに関連する質問であると判定した場合でも、ユーザによってアクセス可能なインデックス情報が制限されていてもよい。上記実施形態において、例えば、情報処理装置100は、ユーザU1がアクセス可能なインデックス情報の中から関連性の高いインデックス情報を抽出してプロンプトの生成を行ってもよい。なお、情報処理装置100は、所定のコンテンツに関連する質問でないと判定した場合は、関連性のスコアが高いインデックス情報がない場合と同様に、例えば、回答を生成させるためのプロンプトを生成せずに情報処理を終了してもよい。
(Variations in processing)
In the above embodiment, if the information processing device 100 determines that the question is not related to predetermined content, it generates a prompt to generate an answer without using index information. In this case, similar to the case where there is no index information with a high relevance score, for example, an answer to question P1 is generated without index information (such as a summary). In this case, similar to the case where there is no index information with a high relevance score, for example, the information processing device 100 generates an answer to question P1 by inputting a prompt to generate an answer without using index information to the text generation AI. Thus, the information processing device 100 may determine whether or not to use index information depending on the type of question, and may perform processing using index information (processing to generate an answer) only in the case of a question of a predetermined type. Furthermore, even if it is determined that the question is related to predetermined content, the index information accessible to the user may be restricted. In the above embodiment, for example, the information processing device 100 may extract highly relevant index information from the index information accessible to user U1 and generate a prompt. Note that if the information processing device 100 determines that the question is not related to predetermined content, it may terminate information processing without generating a prompt to generate an answer, similar to the case where there is no index information with a high relevance score.

上記実施形態において、情報処理装置100は、回答精度に応じて領域分けの範囲(領域の大きさ)の最適化のための処理を行ってもよい。上記実施形態の例では、情報処理装置100は、「社内の宿泊規約の宿泊費用の上限はいくらですか?」といった内容の質問P1に対する「出張旅費規約では5000円です」といった出力結果である回答に対してユーザU1が評価を行った場合は、その回答に対する評価としてユーザU1の評価を受け付けてもよい。このように、情報処理装置100は、(複数の)ユーザから評価を受け付けて、評価が低い場合は、領域分けの範囲を変更したインデックス情報を複数設定し、複数のインデックス情報のうちのいずれかのインデックス情報に変更することで評価が高くなる場合は、評価が最も高くなる場合のインデックス情報に変更してもよい。 In the above embodiment, the information processing device 100 may perform processing to optimize the range (size of the area) of the area division according to the accuracy of the answer. In the example of the above embodiment, if user U1 evaluates the answer to question P1, such as "What is the upper limit for accommodation expenses in the company's accommodation regulations?", which is output as "It is 5,000 yen in the business trip expense regulations," the information processing device 100 may accept user U1's evaluation as the evaluation of that answer. In this way, the information processing device 100 may receive evaluations from (multiple) users, and if the evaluation is low, it may set multiple index information with changed area division ranges, and if changing to one of the multiple index information would improve the evaluation, it may change to the index information that yields the highest evaluation.

上記実施形態において、情報処理装置100は、Q&A(若しくはFAQ)のような模範となる回答(模範回答)が予め定められている場合は、模範回答を用いてプロンプトの生成を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、上記実施形態に係る回答とともに模範回答も出力するよう指示するプロンプトの生成を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、「出張旅費規約では5000円です」といった回答とともに「模範回答は以下です:〇×〇×・・・」といった模範回答も出力するためのプロンプトの生成を行ってもよい。 In the above embodiment, if a model answer (model response) such as a Q&A (or FAQ) is predetermined, the information processing device 100 may generate a prompt using the model answer. For example, the information processing device 100 may generate a prompt that instructs the system to output both the answer according to the above embodiment and the model answer. For example, the information processing device 100 may generate a prompt that outputs both an answer such as "According to the travel expense regulations, it is 5,000 yen" and a model answer such as "The model answer is as follows: ○×○×...".

上記実施形態において、情報処理装置100は、生成した回答に対するリンク付けを行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、回答の生成に用いたインデックス情報と紐づけされたラベルと対応するコンテンツへのリンク付けを行ってもよい。 In the above embodiment, the information processing device 100 may link to the generated responses. For example, the information processing device 100 may link the labels associated with the index information used to generate the responses to the corresponding content.

上記実施形態において、ラベルが「出張旅費規約」や「就業規約」や「育児・介護休業規約」などである場合を例に挙げて説明したが、これらの例に特に限定されなくてもよい。実施形態に係るラベルは、特定の規約や法律、特定のルールやマニュアルなどを示すラベルであってもよいが、特に限定されなくてもよい。また、上記実施形態において、範囲ラベルが「条文5条」などである場合を例に挙げて説明したが、この例に特に限定されなくてもよい。実施形態に係る範囲ラベルは、特定の章や条やセンテンスなどを示すラベルであってもよいが、特に限定されなくてもよい。 In the above embodiment, examples were given where the label is "Business Trip Expense Regulations," "Employment Regulations," or "Childcare/Family Care Leave Regulations," but the embodiment is not limited to these examples. The label in the embodiment may indicate a specific regulation, law, rule, or manual, but is not limited to these examples. Furthermore, in the above embodiment, an example was given where the scope label is "Article 5," but the embodiment is not limited to this example. The scope label in the embodiment may indicate a specific chapter, article, or sentence, but is not limited to these examples.

〔4.端末装置の構成〕
次に、図5を用いて、実施形態に係る端末装置10の構成について説明する。図5は、実施形態に係る端末装置10の構成例を示す図である。図5に示すように、端末装置10は、通信部11と、入力部12と、出力部13と、制御部14とを有する。
[4. Configuration of the terminal device]
Next, the configuration of the terminal device 10 according to the embodiment will be described using Figure 5. Figure 5 is a diagram showing an example of the configuration of the terminal device 10 according to the embodiment. As shown in Figure 5, the terminal device 10 has a communication unit 11, an input unit 12, an output unit 13, and a control unit 14.

(通信部11)
通信部11は、例えば、NIC(Network Interface Card)などによって実現される。そして、通信部11は、所定のネットワークNと有線又は無線で接続され、所定のネットワークNを介して、情報処理装置100などとの間で情報の送取得を行う。
(Communications Section 11)
The communication unit 11 is implemented, for example, by a NIC (Network Interface Card). The communication unit 11 is connected to a predetermined network N by wire or wireless connection and sends and receives information to and from the information processing device 100 via the predetermined network N.

(入力部12)
入力部12は、ユーザからの各種操作を受け付ける。図4では、ユーザU1からの各種操作を受け付ける。例えば、入力部12は、タッチパネル機能により表示面を介してユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部12は、端末装置10に設けられたボタンや、端末装置10に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。例えば、入力部12は、質問を入力するための操作を受け付ける。
(Input unit 12)
The input unit 12 accepts various operations from the user. In Figure 4, it accepts various operations from user U1. For example, the input unit 12 may accept various operations from the user via a display surface using a touch panel function. Alternatively, the input unit 12 may accept various operations from buttons provided on the terminal device 10, or from a keyboard or mouse connected to the terminal device 10. For example, the input unit 12 accepts an operation to input a question.

(出力部13)
出力部13は、例えば液晶ディスプレイや有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイなどによって実現されるタブレット端末などの表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。例えば、出力部13は、情報処理装置100から送信された情報を表示する。例えば、出力部13は、情報処理装置100により生成されたユーザの質問に対する回答を表示する。
(Output section 13)
The output unit 13 is a display screen for a tablet terminal, for example, which is implemented using a liquid crystal display or an organic EL (Electro-Luminescence) display, and is a display device for displaying various types of information. For example, the output unit 13 displays information transmitted from the information processing device 100. For example, the output unit 13 displays the answer to a user question generated by the information processing device 100.

(制御部14)
制御部14は、例えば、コントローラ(Controller)であり、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)などによって、端末装置10内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAM(Random Access Memory)を作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムには、端末装置10にインストールされたアプリケーションのプログラムが含まれる。例えば、この各種プログラムには、情報処理装置100から送信された情報(ユーザの質問に対する回答など)を表示させるアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部14は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)などの集積回路により実現される。
(Control unit 14)
The control unit 14 is, for example, a controller, and is implemented by a CPU (Central Processing Unit) or MPU (Micro Processing Unit) executing various programs stored in the internal memory of the terminal device 10 using RAM (Random Access Memory) as the working area. For example, these various programs include application programs installed on the terminal device 10. For example, these various programs include application programs that display information transmitted from the information processing device 100 (such as answers to user questions). The control unit 14 is also implemented by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).

図5に示すように、制御部14は、受信部141と、送信部142とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現又は実行する。 As shown in Figure 5, the control unit 14 has a receiving unit 141 and a transmitting unit 142, and realizes or executes the information processing operations described below.

(受信部141)
受信部141は、例えば、情報処理装置100から送信された情報を受信する。例えば、受信部141は、ユーザの質問に対する回答に関する情報を受信する。例えば、受信部141は、ユーザの質問に対する回答を表示させるための情報を受信する。
(Receiving unit 141)
The receiving unit 141 receives information transmitted from, for example, the information processing device 100. For example, the receiving unit 141 receives information related to the answer to the user's question. For example, the receiving unit 141 receives information for displaying the answer to the user's question.

(送信部142)
送信部142は、例えば、ユーザが行った操作情報を送信する。例えば、送信部142は、ユーザから受け付けた(例えば、ユーザが入力した、ユーザが指定した、ユーザが選択した)質問に関する情報を送信する。
(Transmitter 142)
The transmitting unit 142 transmits, for example, information about operations performed by the user. For example, the transmitting unit 142 transmits information about questions received from the user (for example, questions entered by the user, specified by the user, or selected by the user).

〔5.情報処理装置の構成〕
次に、図6を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図6は、実施形態に係る情報処理装置100の構成例を示す図である。図6に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、情報処理装置100は、情報処理装置100の管理者から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウスなど)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイなど)を有してもよい。
[5. Configuration of Information Processing Equipment]
Next, the configuration of the information processing device 100 according to the embodiment will be described with reference to Figure 6. Figure 6 is a diagram showing an example of the configuration of the information processing device 100 according to the embodiment. As shown in Figure 6, the information processing device 100 has a communication unit 110, a storage unit 120, and a control unit 130. The information processing device 100 may also have an input unit (for example, a keyboard or mouse) that receives various operations from the administrator of the information processing device 100, and a display unit (for example, a liquid crystal display) for displaying various information.

(通信部110)
通信部110は、例えば、NICなどによって実現される。そして、通信部110は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、端末装置10などとの間で情報の送取得を行う。
(Communications Department 110)
The communication unit 110 is implemented, for example, by a NIC. The communication unit 110 is connected to the network N by wire or wireless connection and sends and receives information to and from terminal devices 10, etc., via the network N.

(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。図6に示すように、記憶部120は、インデックス情報記憶部121と、回答評価情報記憶部122とを有する。
(Storage unit 120)
The storage unit 120 is implemented by, for example, semiconductor memory elements such as RAM and flash memory, or storage devices such as hard disks and optical discs. As shown in Figure 6, the storage unit 120 has an index information storage unit 121 and a response evaluation information storage unit 122.

インデックス情報記憶部121は、インデックス情報を記憶する。ここで、図7に、実施形態に係るインデックス情報記憶部121の一例を示す。インデックス情報記憶部121に記憶された情報は、例えば、回答の生成に利用される。図7に示すように、インデックス情報記憶部121は、「インデックス情報ID」、「コンテンツID」、「ラベル」、「範囲ラベル」、「要約」といった項目を有する。 The index information storage unit 121 stores index information. Figure 7 shows an example of the index information storage unit 121 according to this embodiment. The information stored in the index information storage unit 121 is used, for example, to generate answers. As shown in Figure 7, the index information storage unit 121 has items such as "index information ID," "content ID," "label," "range label," and "summary."

「インデックス情報ID」は、インデックス情報を識別するための識別情報を示す。「コンテンツID」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。「ラベル」は、ラベル(コンテンツの内容を示すラベル)を示す。「範囲ラベル」は、範囲ラベル(コンテンツの中の特定の範囲を示すラベル)を示す。「要約」は、要約(コンテンツの中の特定の範囲に対応した要約を示すラベル)を示す。 The "Index Information ID" indicates the identification information used to identify the index information. The "Content ID" indicates the identification information used to identify the content. The "Label" indicates the label (a label indicating the content of the content). The "Scope Label" indicates the scope label (a label indicating a specific scope within the content). The "Summary" indicates the summary (a label indicating a summary corresponding to a specific scope within the content).

回答評価情報記憶部122は、回答に対する評価情報を記憶する。ここで、図8に、実施形態に係る回答評価情報記憶部122の一例を示す。回答評価情報記憶部122に記憶された情報は、例えば、領域分けの範囲の最適化に利用される。図8に示すように、回答評価情報記憶部122は、「インデックス情報ID」、「回答評価情報」といった項目を有する。 The response evaluation information storage unit 122 stores evaluation information for the responses. Figure 8 shows an example of the response evaluation information storage unit 122 according to this embodiment. The information stored in the response evaluation information storage unit 122 is used, for example, to optimize the range of area divisions. As shown in Figure 8, the response evaluation information storage unit 122 has items such as "index information ID" and "response evaluation information".

「インデックス情報ID」は、インデックス情報を識別するための識別情報を示す。「回答評価情報」は、回答に対する評価情報を示す。図8に示す例では、「回答評価情報」に「回答評価情報#1」や「回答評価情報#2」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、(複数の)ユーザによる総合的な評価を示すスコアなどが格納される。 The "Index Information ID" indicates identification information used to identify the index information. The "Response Evaluation Information" indicates evaluation information for the response. In the example shown in Figure 8, conceptual information such as "Response Evaluation Information #1" and "Response Evaluation Information #2" are stored in "Response Evaluation Information," but in reality, a score indicating the overall evaluation by (multiple) users is stored.

(制御部130)
制御部130は、コントローラであり、例えば、CPUやMPUなどによって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、例えば、ASICやFPGAなどの集積回路により実現される。
(Control unit 130)
The control unit 130 is a controller, and is implemented, for example, by a CPU or MPU executing various programs stored in the memory device inside the information processing device 100 using RAM as the working area. Alternatively, the control unit 130 can be implemented by an integrated circuit such as an ASIC or FPGA.

図6に示すように、制御部130は、取得部131と、分割部132と、第1生成部133と、第2生成部134と、判定部135と、抽出部136と、第3生成部137と、提供部138とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現又は実行する。なお、制御部130の内部構成は、図6に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。 As shown in Figure 6, the control unit 130 comprises an acquisition unit 131, a division unit 132, a first generation unit 133, a second generation unit 134, a determination unit 135, an extraction unit 136, a third generation unit 137, and a provision unit 138, and realizes or executes the information processing operations described below. Note that the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration shown in Figure 6; other configurations are also acceptable as long as they perform the information processing described later.

(取得部131)
取得部131は、記憶部120から各種情報を取得する。また、取得部131は、取得した各種情報を記憶部120に格納する。
(Acquisition unit 131)
The acquisition unit 131 acquires various types of information from the storage unit 120. The acquisition unit 131 also stores the acquired information in the storage unit 120.

取得部131は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部131は、端末装置10などの他の情報処理装置から各種情報を取得する。 The acquisition unit 131 acquires various types of information from external information processing devices. The acquisition unit 131 also acquires various types of information from other information processing devices, such as the terminal device 10.

取得部131は、例えば、ユーザからの質問の対象となるコンテンツを取得する。例えば、取得部131は、コンテンツのテキストデータ(例えば、文章全体)を取得する。また、取得部131は、例えば、ユーザから質問を受け付けると、ユーザの質問(質問文など)を取得する。 The acquisition unit 131 acquires, for example, the content that is the subject of a user's question. For example, the acquisition unit 131 acquires the text data of the content (for example, the entire document). Furthermore, when the acquisition unit 131 receives a question from a user, it acquires the user's question (the question text, etc.).

(分割部132)
分割部132は、例えば、取得部131により取得されたコンテンツを分割する。例えば、分割部132は、取得部131により取得されたコンテンツを文脈に応じた領域(例えば、章ごとの領域、条ごとの領域、センテンスごとの領域など)に分割する。分割部132は、例えば、このようにコンテンツを一以上(複数でもよい)の領域に分割する。
(Division part 132)
The division unit 132 divides the content acquired by the acquisition unit 131, for example. For example, the division unit 132 divides the content acquired by the acquisition unit 131 into contextually appropriate regions (for example, regions for each chapter, each article, each sentence, etc.). The division unit 132 divides the content into one or more (or more) regions in this way, for example.

(第1生成部133)
第1生成部133は、例えば、分割部132により分割された領域ごとに要約を生成する。例えば、第1生成部133は、コンテンツが章ごとの領域に分割された場合は、章ごとに要約を生成する。
(First generation unit 133)
The first generation unit 133 generates a summary for each region divided by the division unit 132, for example. For example, if the content is divided into regions for each chapter, the first generation unit 133 generates a summary for each chapter.

(第2生成部134)
第2生成部134は、例えば、第1生成部133により生成された要約と要約元のコンテンツに対応したラベルとを紐づけたインデックス情報を生成する。また、第2生成部134は、例えば、第1生成部133により生成された要約と要約元のコンテンツに対応したラベルと要約元のコンテンツの中の範囲(第1生成部133により生成された要約に対応した範囲)に対応した範囲ラベルとを紐づけたインデックス情報を生成する。
(Second generation unit 134)
The second generation unit 134 generates index information that links, for example, the summary generated by the first generation unit 133 with a label corresponding to the content from which the summary was compiled. The second generation unit 134 also generates index information that links, for example, the summary generated by the first generation unit 133 with a label corresponding to the content from which the summary was compiled and a range label corresponding to a range within the content from which the summary was compiled (the range corresponding to the summary generated by the first generation unit 133).

このように生成されたインデックス情報は、ユーザから質問を受け付けた際に回答を生成するためのプロンプトの生成に利用される。また、このように生成されたインデックス情報は、ユーザから質問を受け付けた際に質問と関連性が高いインデックス情報を抽出するために利用される。 The index information generated in this way is used to generate prompts for creating answers when a user submits a question. Furthermore, this index information is used to extract index information highly relevant to the question when a user submits a question.

(判定部135)
判定部135は、例えば、取得部131により取得された質問が所定のコンテンツに関連する質問であるか否かを判定する。例えば、判定部135は、規約や法律、ルールやマニュアルなどのいずれかに関連する質問であるか否かを判定する。また、例えば、判定部135は、特定の規約や法律、特定のルールやマニュアルなどに関連する質問であるか否かを判定する。
(Determination unit 135)
The determination unit 135 determines, for example, whether a question acquired by the acquisition unit 131 is related to a predetermined content. For example, the determination unit 135 determines whether a question is related to any of the following: terms and conditions, laws, rules, or manuals. Alternatively, for example, the determination unit 135 determines whether a question is related to specific terms and conditions, laws, rules, or manuals.

(抽出部136)
抽出部136は、例えば、判定部135により所定のコンテンツに関連する質問であると判定された場合、インデックス情報のうち質問と関連性が高いインデックス情報を抽出する。この際、抽出部136は、例えば、インデックス情報ごとに質問との関連性の度合いを示すスコアを算出し、スコアが所定の閾値以上のインデックス情報を抽出する。なお、抽出部136は、例えば、スコアが所定の閾値以上のインデックス情報がない場合(すなわち、関連性が高いインデックス情報がない場合)、インデックス情報を抽出しない。
(Extraction unit 136)
If the extraction unit 136 determines, for example, that a question is related to a predetermined content, it extracts index information from the index information that is highly relevant to the question. In this case, the extraction unit 136 calculates a score indicating the degree of relevance to the question for each piece of index information, and extracts index information whose score is above a predetermined threshold. If, for example, there is no index information whose score is above a predetermined threshold (i.e., there is no highly relevant index information), the extraction unit 136 does not extract any index information.

(第3生成部137)
第3生成部137は、例えば、抽出部136により抽出されたインデックス情報から、ユーザから受け付けた質問に対する回答を生成する。例えば、第3生成部137は、ユーザから受け付けた質問に対する回答を生成するためのプロンプトを生成し、そのプロンプトを文章生成AIに入力することで出力された回答を、ユーザから受け付けた質問に対する回答とする。
(Third generation unit 137)
The third generation unit 137 generates answers to questions received from the user, for example, from the index information extracted by the extraction unit 136. For example, the third generation unit 137 generates a prompt for generating answers to questions received from the user, and the answer output by inputting that prompt into the text generation AI is used as the answer to the question received from the user.

第3生成部137は、例えば、抽出部136によりインデックス情報が抽出されなかった場合、インデックス情報を使用せずにユーザから受け付けた質問に対する回答を生成する。例えば、第3生成部137は、インデックス情報を使用せずにユーザから受け付けた質問に対する回答を生成するためのプロンプトを生成し、そのプロンプトを文章生成AIに入力することで出力された回答を、ユーザから受け付けた質問に対する回答とする。 The third generation unit 137 generates an answer to a user-submitted question without using index information, for example, if the extraction unit 136 fails to extract index information. For instance, the third generation unit 137 generates a prompt for generating an answer to a user-submitted question without using index information, and then inputs this prompt into the text generation AI. The resulting output is then used as the answer to the user-submitted question.

第3生成部137は、例えば、判定部135により所定のコンテンツに関連する質問でないと判定された場合、抽出部136によりインデックス情報が抽出されなかった場合と同様に、インデックス情報を使用せずにユーザから受け付けた質問に対する回答を生成する。 The third generation unit 137, for example, if the determination unit 135 determines that the question is not related to a predetermined content, generates an answer to the question received from the user without using index information, similar to the case where the extraction unit 136 did not extract index information.

(提供部138)
提供部138は、例えば、第3生成部137により生成された回答に関する情報を、質問を行ったユーザへ提供する。例えば、提供部138は、第3生成部137により生成された回答を示すコンテンツを端末装置10へ送信する。また、例えば、提供部138は、第3生成部137により生成された回答を示すコンテンツを表示させるための情報を端末装置10へ送信する。
(Providing unit 138)
The providing unit 138 provides, for example, information regarding the answer generated by the third generation unit 137 to the user who asked the question. For example, the providing unit 138 transmits content showing the answer generated by the third generation unit 137 to the terminal device 10. Also, for example, the providing unit 138 transmits information to the terminal device 10 for displaying the content showing the answer generated by the third generation unit 137.

〔6.情報処理のフロー〕
次に、図9及び図10を用いて、実施形態に係る情報処理システム1による情報処理の手順について説明する。図9及び図10は、実施形態(実施形態1及び実施形態2)に係る情報処理システム1による情報処理の手順を示すフローチャートである。
[6. Information Processing Flow]
Next, the information processing procedure by the information processing system 1 according to the embodiment will be described using Figures 9 and 10. Figures 9 and 10 are flowcharts showing the information processing procedure by the information processing system 1 according to the embodiments (Embodiment 1 and Embodiment 2).

図9(実施形態1)に示すように、情報処理装置100は、学習対象となるコンテンツを取得する(ステップS301)。 As shown in Figure 9 (Embodiment 1), the information processing device 100 acquires the content to be learned (step S301).

情報処理装置100は、取得したコンテンツを文脈に応じた領域に分割する(ステップS302)。 The information processing device 100 divides the acquired content into context-appropriate regions (step S302).

情報処理装置100は、分割した領域ごとに要約を生成する(ステップS303)。 The information processing device 100 generates a summary for each divided region (step S303).

情報処理装置100は、生成した要約に対応したインデックス情報を生成する(ステップS304)。 The information processing device 100 generates index information corresponding to the generated summary (step S304).

図10(実施形態2)に示すように、情報処理装置100は、ユーザから受け付けた質問を取得する(ステップS401)。 As shown in Figure 10 (Embodiment 2), the information processing device 100 acquires a question received from the user (step S401).

情報処理装置100は、取得した質問が所定のコンテンツに関連する質問であるか否かを判定する(ステップS402)。 The information processing device 100 determines whether the acquired question is related to a predetermined content (step S402).

情報処理装置100は、所定のコンテンツに関連する質問であると判定した場合(ステップS402;YES)、所定のコンテンツを領域ごとに要約したインデックス情報のうち質問と関連性が高いインデックス情報があるか否かを判定する(ステップS403)。 If the information processing device 100 determines that the question is related to a predetermined content (step S402; YES), it determines whether there is any index information among the index information summarizing the predetermined content by area that is highly relevant to the question (step S403).

情報処理装置100は、質問と関連性が高いインデックス情報があると判定した場合(ステップS403;YES)、質問と関連性が高いインデックス情報を抽出する(ステップS404)。そして、情報処理装置100は、抽出したインデックス情報から質問に対する回答を生成する(ステップS405)。 If the information processing device 100 determines that there is index information highly relevant to the question (step S403; YES), it extracts the index information highly relevant to the question (step S404). Then, the information processing device 100 generates an answer to the question from the extracted index information (step S405).

一方、情報処理装置100は、所定のコンテンツに関連する質問でないと判定した場合(ステップS402;NO)、及び、質問と関連性が高いインデックス情報がないと判定した場合(ステップS403;NO)、インデックス情報を抽出せずに質問に対する回答を生成する(ステップS406)。 On the other hand, if the information processing device 100 determines that the question is not related to the predetermined content (step S402; NO), or if it determines that there is no index information highly relevant to the question (step S403; NO), it generates an answer to the question without extracting index information (step S406).

〔7.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、判定部135と、抽出部136と、第3生成部137とを有する。判定部135は、ユーザから受け付けた質問が所定のコンテンツに関連する質問であるか否かを判定する。抽出部136は、判定部135により所定のコンテンツに関連する質問であると判定された場合、所定のコンテンツを領域ごとに要約したインデックス情報のうち質問と関連性が高いインデックス情報を抽出する。第3生成部137は、抽出部136により抽出されたインデックス情報から質問に対する回答を生成する。
[7. Effects]
As described above, the information processing device 100 according to the embodiment includes a determination unit 135, an extraction unit 136, and a third generation unit 137. The determination unit 135 determines whether a question received from a user is related to predetermined content. If the determination unit 135 determines that the question is related to predetermined content, the extraction unit 136 extracts index information that is highly relevant to the question from the index information which summarizes the predetermined content by area. The third generation unit 137 generates an answer to the question from the index information extracted by the extraction unit 136.

これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、例えば、ユーザの自然文の質問をそのまま用いるのではなく、扱いやすい情報に変換してユーザの質問に対する適切な回答を生成することができる。 As a result, the information processing device 100 according to this embodiment can, for example, generate an appropriate answer to the user's question by converting the user's natural language question into easily manageable information, rather than using it directly.

また、第3生成部137は、質問に対する回答を生成するためのプロンプトであって文章生成AIに入力されるプロンプトを生成する。 Furthermore, the third generation unit 137 generates a prompt for generating an answer to a question, which is then input to the text generation AI.

これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、例えば、生成AIへのプロンプトの生成を大幅に効率化することができる。 This allows the information processing device 100 according to the embodiment to significantly improve the efficiency of generating prompts for the generated AI, for example.

また、第3生成部137は、質問と関連性が高いインデックス情報を抽出できない場合、インデックス情報を使用せずに回答を生成する。 Furthermore, if the third generation unit 137 cannot extract index information highly relevant to the question, it generates the answer without using the index information.

これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、例えば、質問と関連性が低い場合にはノイズが入らないようにすることでユーザの質問に対する適切な回答を生成することができる。 As a result, the information processing device 100 according to this embodiment can generate appropriate answers to user questions by, for example, preventing noise from being introduced when the information is not highly relevant to the question.

また、第3生成部137は、判定部135により所定のコンテンツに関連する質問でないと判定された場合、インデックス情報を使用せずに回答を生成する。 Furthermore, if the determination unit 135 determines that the question is not related to the predetermined content, the third generation unit 137 generates an answer without using index information.

これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、例えば、所定のコンテンツに関連する質問でない場合にはノイズが入らないようにすることでユーザの質問に対する適切な回答を生成することができる。 This allows the information processing device 100 according to the embodiment to generate appropriate answers to user questions by, for example, preventing noise from being introduced when the question is not related to a predetermined content.

また、所定のコンテンツは、規約である。 Furthermore, the specified content is the terms and conditions.

これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、例えば、規約に関する適切な回答を生成することができる。 This allows the information processing device 100 according to the embodiment to generate, for example, an appropriate response regarding the regulations.

〔8.ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置100は、例えば、図11に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図11は、情報処理装置100の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
[8. Hardware Configuration]
Furthermore, the information processing device 100 according to the above-described embodiment is realized by a computer 1000 having the configuration shown in Figure 11. Figure 11 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that realizes the functions of the information processing device 100. The computer 1000 has a CPU 1100, RAM 1200, ROM 1300, HDD 1400, communication interface (I/F) 1500, input/output interface (I/F) 1600, and media interface (I/F) 1700.

CPU1100は、ROM1300又はHDD1400に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラムなどを格納する。 The CPU 1100 operates based on programs stored in the ROM 1300 or HDD 1400, controlling various components. The ROM 1300 stores boot programs executed by the CPU 1100 when the computer 1000 starts up, as well as programs dependent on the computer 1000's hardware.

HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータなどを格納する。通信インターフェイス1500は、所定の通信網を介して他の機器からデータを取得してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。 The HDD 1400 stores programs executed by the CPU 1100, as well as data used by such programs. The communication interface 1500 acquires data from other devices via a predetermined communication network and sends it to the CPU 1100, and transmits data generated by the CPU 1100 to other devices via the predetermined communication network.

CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタなどの出力装置、及び、キーボードやマウスなどの入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、生成したデータを、入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。 The CPU 1100 controls output devices such as displays and printers, and input devices such as keyboards and mice, via the input/output interface 1600. The CPU 1100 acquires data from input devices via the input/output interface 1600. Furthermore, the CPU 1100 outputs the generated data to output devices via the input/output interface 1600.

メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラム又はデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)などの光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体又は半導体メモリなどである。 The media interface 1700 reads programs or data stored in the recording medium 1800 and provides them to the CPU 1100 via the RAM 1200. The CPU 1100 loads such programs from the recording medium 1800 onto the RAM 1200 via the media interface 1700 and executes the loaded programs. The recording medium 1800 can be, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or PD (Phase Change Rewritable Disk), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical Disk), tape media, magnetic recording media, or semiconductor memory.

例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る情報処理装置100として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。 For example, when the computer 1000 functions as an information processing device 100 according to the embodiment, the CPU 1100 of the computer 1000 realizes the functions of the control unit 130 by executing a program loaded onto the RAM 1200. The CPU 1100 of the computer 1000 reads and executes these programs from the recording medium 1800, but as another example, these programs may be obtained from other devices via a predetermined communication network.

〔9.その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
[9. Other]
Furthermore, among the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or all or part of the processes described as being performed manually can be performed automatically by known methods. In addition, the processing procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the above document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each figure is not limited to the information shown.

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。 Furthermore, the components of each illustrated device are functionally conceptual and do not necessarily need to be physically configured as shown. In other words, the specific forms of distribution and integration of each device are not limited to those illustrated; all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in any unit according to various loads and usage conditions.

また、上述してきた実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Furthermore, the embodiments described above can be combined as appropriate, provided that the processing content is not contradictory.

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 Although several embodiments of this application have been described in detail based on the drawings, these are illustrative examples, and the present invention can be implemented in various modified and improved forms based on the knowledge of those skilled in the art, starting with the embodiments described in the disclosure section of the invention.

また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 Furthermore, the terms "section," "module," and "unit" mentioned above can be replaced with "means" or "circuits." For example, the acquisition unit can be replaced with acquisition means or acquisition circuit.

1 情報処理システム
10 端末装置
11 通信部
12 入力部
13 出力部
14 制御部
100 情報処理装置
110 通信部
120 記憶部
121 インデックス情報記憶部
122 回答評価情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 分割部
133 第1生成部
134 第2生成部
135 判定部
136 抽出部
137 第3生成部
138 提供部
141 受信部
142 送信部
N ネットワーク
1 Information Processing System 10 Terminal Device 11 Communication Unit 12 Input Unit 13 Output Unit 14 Control Unit 100 Information Processing Device 110 Communication Unit 120 Storage Unit 121 Index Information Storage Unit 122 Response Evaluation Information Storage Unit 130 Control Unit 131 Acquisition Unit 132 Division Unit 133 First Generation Unit 134 Second Generation Unit 135 Judgment Unit 136 Extraction Unit 137 Third Generation Unit 138 Provision Unit 141 Receiving Unit 142 Transmitting Unit N Network

Claims (7)

ユーザから受け付けた質問が所定のコンテンツに関連する質問であるか否かを判定する判定部と、
前記判定部により所定のコンテンツに関連する質問であると判定された場合、前記所定のコンテンツを領域ごとに要約したインデックス情報のうち前記質問と関連性が高いインデックス情報を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出されたインデックス情報から前記質問に対する回答を生成する生成部と、
を有し、
前記領域ごとの領域は、前記所定のコンテンツの文脈に応じた領域分けの範囲であって、複数の前記インデックス情報のうちいずれかの前記インデックス情報から生成された前記回答に対するユーザの評価が高くなるように変更した領域分けの範囲に基づいて分割された領域である
ことを特徴とする情報処理装置。
A determination unit that determines whether a question received from a user is related to a specified content,
If the determination unit determines that the question is related to predetermined content, the extraction unit extracts index information that is highly relevant to the question from the index information which summarizes the predetermined content by area,
A generation unit generates an answer to the question from the index information extracted by the extraction unit,
It has,
The information processing device is characterized in that each of the aforementioned regions is a region division range according to the context of the predetermined content, and is a region divided based on a region division range that has been modified so that the user's evaluation of the answer generated from any of the multiple index information is higher .
前記生成部は、
前記質問に対する回答を生成するためのプロンプトであって文章生成AIに入力されるプロンプトを生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The generating unit is
The information processing device according to claim 1, characterized in that it generates a prompt for generating an answer to the aforementioned question, which is to be input to a text generation AI.
前記生成部は、
前記質問と関連性が高いインデックス情報を抽出できない場合、インデックス情報を使用せずに前記回答を生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The generating unit is
The information processing device according to claim 1, characterized in that, if it is not possible to extract index information that is highly relevant to the aforementioned question, it generates the answer without using the index information.
前記生成部は、
前記判定部により所定のコンテンツに関連する質問でないと判定された場合、インデックス情報を使用せずに前記回答を生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The generating unit is
The information processing device according to claim 1, characterized in that if the determination unit determines that the question is not related to a predetermined content, it generates the answer without using index information.
前記所定のコンテンツは、規約である
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The information processing device according to claim 1, characterized in that the aforementioned predetermined content is a set of terms and conditions.
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザから受け付けた質問が所定のコンテンツに関連する質問であるか否かを判定する判定工程と、
前記判定工程により所定のコンテンツに関連する質問であると判定された場合、前記所定のコンテンツを領域ごとに要約したインデックス情報のうち前記質問と関連性が高いインデックス情報を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程により抽出されたインデックス情報から前記質問に対する回答を生成する生成工程と、
を含み、
前記領域ごとの領域は、前記所定のコンテンツの文脈に応じた領域分けの範囲であって、複数の前記インデックス情報のうちいずれかの前記インデックス情報から生成された前記回答に対するユーザの評価が高くなるように変更した領域分けの範囲に基づいて分割された領域である
ことを特徴とする情報処理方法。
A method of information processing performed by a computer,
A determination step to determine whether a question received from a user is related to a specified content,
If the determination step determines that the question is related to predetermined content, the extraction step involves extracting index information that is highly relevant to the question from the index information which summarizes the predetermined content by area.
A generation step that generates an answer to the question from the index information extracted by the extraction step,
Includes,
The information processing method is characterized in that each of the aforementioned regions is a region division range according to the context of the predetermined content , and is a region divided based on a region division range that has been modified so that the user's evaluation of the answer generated from any of the multiple index information is higher .
ユーザから受け付けた質問が所定のコンテンツに関連する質問であるか否かを判定する判定手順と、
前記判定手順により所定のコンテンツに関連する質問であると判定された場合、前記所定のコンテンツを領域ごとに要約したインデックス情報のうち前記質問と関連性が高いインデックス情報を抽出する抽出手順と、
前記抽出手順により抽出されたインデックス情報から前記質問に対する回答を生成する生成手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記領域ごとの領域は、前記所定のコンテンツの文脈に応じた領域分けの範囲であって、複数の前記インデックス情報のうちいずれかの前記インデックス情報から生成された前記回答に対するユーザの評価が高くなるように変更した領域分けの範囲に基づいて分割された領域である
ことを特徴とする情報処理プログラム。
A determination procedure for determining whether a question received from a user is related to a specified content,
If the determination procedure determines that the question is related to a predetermined content, an extraction procedure is performed to extract index information that is highly relevant to the question from the index information which summarizes the predetermined content by area,
A generation procedure for generating answers to the questions from the index information extracted by the extraction procedure,
Have the computer run it,
An information processing program characterized in that each of the aforementioned regions is a region division range according to the context of the predetermined content, and is a region divided based on a region division range that has been modified so that the user's evaluation of the answer generated from any of the multiple index information is higher .
JP2024004874A 2024-01-16 2024-01-16 Information processing device, information processing method, and information processing program Active JP7833487B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2024004874A JP7833487B2 (en) 2024-01-16 2024-01-16 Information processing device, information processing method, and information processing program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2024004874A JP7833487B2 (en) 2024-01-16 2024-01-16 Information processing device, information processing method, and information processing program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2025110815A JP2025110815A (en) 2025-07-29
JP7833487B2 true JP7833487B2 (en) 2026-03-19

Family

ID=96546102

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2024004874A Active JP7833487B2 (en) 2024-01-16 2024-01-16 Information processing device, information processing method, and information processing program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7833487B2 (en)

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
nokomoro3, LlamaIndexを完全に理解するチュートリアル その5:TreeIndexを使ってその動作を確認, クラスメソッド株式会社, 2023年12月01日, 発行日, https://web.archive.org/web/20231201231646/https://dev.classmethod.jp/articles/llamaindex-tutorial-005-treeindex/
松本 和高, GPTsより精度の高いRAGシステムの構築, LLM Application Meetup, 日本, 株式会社エクスプラザ, 2023年12月18日, 掲載日, Vol.5, pp.1-4,8-38, speakerdeck.com/mkazutaka/gptsyorijing-du-nogao-iragsisutemunogou-zhu
鈴木 大助, 教務事項に関する問い合わせ対応におけるChatGPT活用可能性の検討, 第99回 先進的学習科学と工学研究会資料, 日本, 一般社団法人人工知能学会, 2023年11月16日, 発行日, SIG-ALST-099, pp.7-11

Also Published As

Publication number Publication date
JP2025110815A (en) 2025-07-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Panda et al. Exploring the viability of ChatGPT as an alternative to traditional chatbot systems in library and information centers
CN117668242B (en) Data analysis method, system and related equipment
JP7486863B1 (en) Program, method, information processing device, and system
KR102682244B1 (en) Method for learning machine-learning model with structured ESG data using ESG auxiliary tool and service server for generating automatically completed ESG documents with the machine-learning model
JP2005267647A (en) Method for rendering table by using natural language command
JP2025074312A (en) Large-scale model-based question answering method, device, electronic device, storage medium, agent, and program
JP2021117844A (en) Information processing system
WO2024262290A1 (en) Program, method, information processing device, and system
WO2025182557A1 (en) Program, method, information processing device, and system
JP2025116783A (en) Program, method, information processing device, and system
JP2023000314A (en) Information providing device, information providing method and information providing program
CN108701153B (en) Method, system and computer readable storage medium for responding to natural language query
JP2025110612A (en) Information processing device, information processing method, and information processing program
US12197463B2 (en) Creating descriptors for business analytics applications
JP7833487B2 (en) Information processing device, information processing method, and information processing program
JP2025039810A (en) Program, method, information processing device, and system
US11681870B2 (en) Reducing latency and improving accuracy of work estimates utilizing natural language processing
US20140317154A1 (en) Heterogeneous data management methodology and system
JP7715907B1 (en) Information processing device, information processing method, and program
JP7564400B1 (en) Information processing device, information processing method, and information processing program
Li et al. A Web application framework for end-user-initiative development with a visual tool
JP7776839B1 (en) Program, information processing device, method, and system
JP7492488B2 (en) Providing device, providing method, and providing program
US20260030666A1 (en) Application store using generative models for application discovery
JP2025173868A (en) Information processing device, information processing method, and information processing program

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20240116

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20240116

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20250311

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20250407

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20250527

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20250618

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20260309

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7833487

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150