JP7833487B2 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

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。

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。

特開２０２３－０８１００９号公報 特許第４９０００４１号公報

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。

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。

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。

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。

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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。

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。

（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。

〔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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

〔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。

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。

（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。

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。

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。

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。

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。

（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。

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。

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。

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。

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。

（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。

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。

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。

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。

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。

〔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。

（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。

（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。

（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。

（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。

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。

（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。

（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。

〔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。

（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。

（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。

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。

「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。

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。

「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。

（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。

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。

（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。

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。

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。

（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。

（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。

（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。

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。

（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。

（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。

（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。

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。

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。

（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。

〔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。

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）。

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）。

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）。

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）。

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）。

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）。

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）。

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）。

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）。

〔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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

また、所定のコンテンツは、規約である。

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。

〔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。

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。

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。

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。

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。

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。

〔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。

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。

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。

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。

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。

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

Claims (7)

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
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。