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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024148084
(43)【公開日】2024-10-17
(54)【発明の名称】チャットボットによるユーザとの会話を支援する方法
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20241009BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
【審査請求】未請求
【請求項の数】5
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023061000
(22)【出願日】2023-04-04
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り 令和５年２月１４日にウェブサイト 「ｈｔｔｐｓ：／／ｋａｓａｎａｒｅ．ｃｏ．ｊｐ／」に掲載。 令和５年３月１４日にウェブサイト 「ｈｔｔｐｓ：／／ｐｒｔｉｍｅｓ．ｊｐ／ｍａｉｎ／ｈｔｍｌ／ｒｄ／ｐ／００００００００１．０００１１４７６９．ｈｔｍｌ」に掲載。 令和５年３月１５日にウェブサイト 「ｈｔｔｐｓ：／／ｐｒｔｉｍｅｓ．ｊｐ／ｍａｉｎ／ｈｔｍｌ／ｒｄ／ｐ／００００００００４．０００１１４７６９．ｈｔｍｌ」に掲載。
(71)【出願人】
【識別番号】523122894
【氏名又は名称】カサナレ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100138221
【弁理士】
【氏名又は名称】影山 剛士
(74)【代理人】
【識別番号】100177987
【弁理士】
【氏名又は名称】河野上 真緒
(72)【発明者】
【氏名】安田 喬一
(72)【発明者】
【氏名】西田 慶
【テーマコード（参考）】
5L049
5L050
【Ｆターム（参考）】
5L049CC12
5L050CC12
(57)【要約】 （修正有）
【課題】回答精度の向上させるチャットボットによるユーザとの会話を支援する方法を提供する。
【解決手段】サーバ端末と、複数のユーザ端末とが、ネットワークを介して各々接続されるシステムにおいて、チャットボットによるユーザとの会話を支援する方法は、サーバ端末の情報処理部が、ユーザのユーザ端末から、質問分などを受信して解析し、質問に対する回答を生成し、ユーザに提供する。ユーザは、所望の回答文が得られない場合等に再質問を行う。サーバ端末の情報処理部は、その回答に対する再質問を行う指示を受信し、前記指示に対し、前の回答とは異なる回答を生成する。
【選択図】図６
【解決手段】サーバ端末と、複数のユーザ端末とが、ネットワークを介して各々接続されるシステムにおいて、チャットボットによるユーザとの会話を支援する方法は、サーバ端末の情報処理部が、ユーザのユーザ端末から、質問分などを受信して解析し、質問に対する回答を生成し、ユーザに提供する。ユーザは、所望の回答文が得られない場合等に再質問を行う。サーバ端末の情報処理部は、その回答に対する再質問を行う指示を受信し、前記指示に対し、前の回答とは異なる回答を生成する。
【選択図】図６
【特許請求の範囲】
【請求項1】
チャットボットによるユーザとの会話を支援する方法であって、
サーバ端末の制御部は、
前記ユーザのユーザ端末から、質問を受信し、
前記質問に対する回答を生成し、
前記回答に対する再質問を行う指示を受信し、
前記指示に対し、前記回答とは異なる回答を生成する、方法。
サーバ端末の制御部は、
前記ユーザのユーザ端末から、質問を受信し、
前記質問に対する回答を生成し、
前記回答に対する再質問を行う指示を受信し、
前記指示に対し、前記回答とは異なる回答を生成する、方法。
【請求項2】
請求項１に記載の方法であって、
前記制御部は、
前記質問とは異なる質問を生成し、前記異なる質問に基づいて前記異なる回答を生成する、方法。
前記制御部は、
前記質問とは異なる質問を生成し、前記異なる質問に基づいて前記異なる回答を生成する、方法。
【請求項3】
請求項１に記載の方法であって、
前記制御部は、
前記ユーザ端末に、前記再質問を行うためのオプションを前記回答に隣接して表示させる、方法。
前記制御部は、
前記ユーザ端末に、前記再質問を行うためのオプションを前記回答に隣接して表示させる、方法。
【請求項4】
請求項１に記載の方法であって、
前記制御部は、
前記回答とは異なる回答を生成するプロンプトを入力する、方法。
前記制御部は、
前記回答とは異なる回答を生成するプロンプトを入力する、方法。
【請求項5】
請求項１に記載の方法であって、
前記制御部は、
前記再質問を行う指示を受信したときに、前記ユーザが前記回答に満足を得られなかった旨、フィードバック情報を前記サーバ端末の記憶部に格納する、方法。
前記制御部は、
前記再質問を行う指示を受信したときに、前記ユーザが前記回答に満足を得られなかった旨、フィードバック情報を前記サーバ端末の記憶部に格納する、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、チャットボットによるユーザとの会話を支援する方法に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、特定のサービスのユーザとの質疑を含めた会話を支援する方法として、機械学習や自然言語処理（Natural Language Processing）といった技術に基づいて会話文を自動生成するチャットボットによる支援方法が導入されている。
【0003】
例えば、ユーザと会話するチャットボットが一貫したキャラクターとしての対話体を維持するため、会話を自動生成するための指示文を規定するプロンプトに、キャラクターを説明する指示文や会話サンプルを含むよう構成する技術が特許文献１に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０２２－１８０２８２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、特許文献１に開示の技術は、チャットボットのペルソナを維持するための技術を開示するものの、他方、会話の内容としての回答精度向上に対するニーズが高まっている。
【0006】
そこで、本発明は、チャットボットによるユーザとの会話支援方法であって、回答精度の向上を実現する方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本発明の一態様における、チャットボットによるユーザとの会話を支援する方法であって、サーバ端末の制御部は、前記ユーザのユーザ端末から、質問を受信し、前記質問に対する回答を生成し、前記回答に対する再質問を行う指示を受信し、前記指示に対し、前記回答とは異なる回答を生成する。
【発明の効果】
【0008】
本発明によれば、チャットボットによるユーザとの会話支援方法であって、回答精度の向上を実現する方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】本発明の第一実施形態に係る、チャットボットによるユーザとの会話を支援するシステムを示すブロック構成図である。
【図4】サーバ１００に格納されるユーザデータの一例を示す図である。
【図5】サーバ１００に格納されるチャットボットデータの一例を示す図である。
【図6】本発明の第一実施形態に係る、チャットボットによるユーザとの会話を支援する方法の一例を示すフローチャートである。
【図7】本発明の第一実施形態に係る、チャットボットによるユーザとの会話を支援する方法の他の一例を示すフローチャートである。
【図8】本発明の第一実施形態に係る、ユーザ端末に表示されるチャットインターフェース画面の一例を示すフローチャートである。
【図9】本発明の第一実施形態に係る、ユーザ端末に表示されるチャットインターフェース画面の他の一例を示すフローチャートである。
【図10】本発明の第一実施形態に係る、ユーザ端末に表示されるチャットインターフェース画面のさらに他の一例を示すフローチャートである。
【図11】本発明の第一実施形態に係る、ユーザ端末に表示されるチャットインターフェース画面のさらに他の一例を示すフローチャートである。
【図12】本発明の第一実施形態に係る、ユーザ端末に表示されるチャットインターフェース画面のさらに他の一例を示すフローチャートである。
【図13】本発明の第一実施形態に係る、ユーザ端末に表示されるチャットインターフェース画面のさらに他の一例を示すフローチャートである。
【図14】本発明の第一実施形態に係る、ユーザ端末に表示されるチャットインターフェース画面のさらに他の一例を示すフローチャートである。
【図15】本発明の第一実施形態に係る、企業ユーザ端末に表示される管理画面の一例を示すフローチャートである。
【図16】本発明の第一実施形態に係る、ユーザ端末に表示されるチャットインターフェース画面のさらに他の一例を示すフローチャートである。
【図17】本発明の第二実施形態に係る、チャットボットによるユーザとの会話を支援するシステムを示すブロック構成図である。
【図19】サーバ１００に格納される企業ユーザデータの一例を示す図である。
【図20】サーバ１００に格納されるチャットボットデータの一例を示す図である。
【図21】本発明の第二実施形態に係る、チャットボットマーケットプレイスを提供する方法の一例を示すフローチャートである。
【図22】本発明の第二実施形態に係る、チャットボットマーケットプレイスを提供する方法の他の一例を示すフローチャートである。
【図23】本発明の第二実施形態に係る、チャットボットマーケットプレイスを提供する方法のさらに他の一例を示すフローチャートである。
【図24】本発明の第二実施形態に係る、チャットボットマーケットプレイスに提供されるチャットボットデータの一例を説明する図である。
【図25】本発明の第二実施形態に係る、チャットボットマーケットプレイスを提供する方法のさらに他の一例を示すフローチャートである。
【図26】サーバ１００に格納されるチャットボットデータの他の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本発明の必須の構成要素であるとは限らない。
【0011】
＜構成＞
図１は、本発明の第一実施形態に係る、チャットボットによるユーザとの会話を支援するシステムを示すブロック構成図である。本システム１は、例えば、ユーザから、所定の商品やサービスに関する質問文を受け付け、大規模言語モデル（例えば、ＧＰＴ）により質問文を解析し、チャットボットを介して質問文に対する回答文を出力する処理を実行する、サーバ端末１００、及びユーザにより管理されるユーザ端末２００Ａ、２００Ｂを含む。なお、説明の便宜上、各端末を単一または特定数のものとして記載しているが、各々数は制限されない。なお、サーバ端末１００は、ユーザに対して特定の商品及び／またはサービスを提供するサービス事業者によって管理されてもよく、サービス事業者と連携した、チャットボットサービスを運営するチャットボットサービス事業者によって管理されてもよい。
図１は、本発明の第一実施形態に係る、チャットボットによるユーザとの会話を支援するシステムを示すブロック構成図である。本システム１は、例えば、ユーザから、所定の商品やサービスに関する質問文を受け付け、大規模言語モデル（例えば、ＧＰＴ）により質問文を解析し、チャットボットを介して質問文に対する回答文を出力する処理を実行する、サーバ端末１００、及びユーザにより管理されるユーザ端末２００Ａ、２００Ｂを含む。なお、説明の便宜上、各端末を単一または特定数のものとして記載しているが、各々数は制限されない。なお、サーバ端末１００は、ユーザに対して特定の商品及び／またはサービスを提供するサービス事業者によって管理されてもよく、サービス事業者と連携した、チャットボットサービスを運営するチャットボットサービス事業者によって管理されてもよい。
【0012】
サーバ端末１００、及びユーザ端末２００Ａ、２００Ｂは、ネットワークＮＷ１を介して各々接続される。ネットワークＮＷは、インターネット、イントラネット、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等により構成される。
【0013】
サーバ端末１００は、例えば、ワークステーションやパーソナルコンピュータのような汎用コンピュータとしてもよいし、クラウド・コンピューティング、あるいは、複数のコンピュータからなるクラスタやマルチコンピュータ、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシン又は量子コンピュータで構成してもよい。
【0014】
ユーザ端末２００Ａ、２００Ｂは、例えば、パーソナルコンピュータやタブレット端末等の情報処理装置であるが、スマートフォンや携帯電話、ＰＤＡ等により構成しても良い。
【0015】
本実施形態では、システム１は、サーバ端末１００及びユーザ端末２００Ａ、２００Ｂを備え、各端末のユーザが各々の端末を利用して、サーバ端末１００に対する操作を行う構成として説明するが、サーバ端末１００がスタンドアローンで構成され、サーバ端末自身に、各ユーザが直接操作を行う機能を備えても良い。以下、必要に応じ、ユーザ端末２００Ａ、２００Ｂを総称して、ユーザ端末２００として説明する。
【0016】
【0017】
通信部１１０は、ネットワークＮＷ１を介してユーザ端末２００、企業端末３００と通信を行うための通信インターフェースであり、例えばＴＣＰ／ＩＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）等の通信規約により通信が行われる。
【0018】
記憶部１２０は、各種制御処理や制御部１３０内の各機能を実行するためのプログラム、入力データ等を記憶するものであり、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等から構成される。また、記憶部１２０は、ユーザに関連する各種データを格納する、ユーザデータ格納部１２１、及びユーザにより登録された商品に関する情報を格納する、商品データ格納部１２２を有する。なお、各種データを格納したデータベース（図示せず）が記憶部１２０またはサーバ端末１００外に構築されていてもよい。
【0019】
制御部１３０は、記憶部１２０に記憶されているプログラムを実行することにより、サーバ端末１００の全体の動作を制御するものであり、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等から構成される。制御部１３０の機能として、各ユーザ端末からの情報を受け付ける情報受付部１３１と、情報を処理する、情報処理部１３２とを有する。この情報受付部１３１及び情報処理部１３２は、記憶部１２０に記憶されているプログラムにより起動されてコンピュータ（電子計算機）であるサーバ端末１００により実行される。
【0020】
情報受付部１３１は、ユーザ端末２００から通信部１１０を介して情報を受付ける。例えば、ユーザ端末２００からは、所定の商品及び／またはサービスに関する質問文を、ユーザ端末２００に表示されるチャットインターフェースを介して受信する。
【0021】
情報処理部１３２は、ユーザ端末２００から受信した質問文等を解析し、質問文に対する回答文を生成する等、所定の情報処理を行う。
【0022】
また、制御部１３０は、図示しない、画面生成部を有することもでき、求めに応じて、ユーザ端末２００のユーザーインターフェースを介して表示される画面情報を生成する。例えば、記憶部１２０に格納された（図示しない）画像及びテキストデータを素材として、所定のレイアウト規則に基づいて、各種画像及びテキストをユーザーインターフェースの所定の領域に配置することで、ユーザーインターフェースを生成する。画像生成部に関連する処理は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）によって実行することもできる。
【0023】
【0024】
通信部２１０は、ネットワークＮＷを介してサーバ端末１００と通信を行うための通信インターフェースであり、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の通信規約により通信が行われる。
【0025】
表示操作部２２０は、提供者が指示を入力し、制御部２４０からのテキスト、音声及び画像等の入力データに応じて入力データを解析し、出力としてテキスト、音声及び画像等を表示するために用いられるユーザーインターフェースであり、ユーザ端末２００がパーソナルコンピュータで構成されている場合はディスプレイとキーボードやマウスにより構成され、ユーザ端末２００がスマートフォンまたはタブレット端末で構成されている場合はタッチパネル等から構成される。この表示操作部２２０は、記憶部２３０に記憶されている制御プログラムにより起動されてコンピュータ（電子計算機）であるユーザ端末２００により実行される。
【0026】
記憶部２３０は、各種制御処理や制御部２４０内の各機能を実行するためのプログラム、入力データ等を記憶するものであり、ＲＡＭやＲＯＭ等から構成される。また、記憶部２３０は、サーバ端末１００との通信内容を一時的に記憶している。
【0027】
制御部２４０は、記憶部２３０に記憶されているプログラムを実行することにより、ユーザ端末２００の全体の動作を制御するものであり、ＣＰＵやＧＰＵ等から構成される。
【0028】
図４は、サーバ１００に格納されるユーザデータの一例を示す図である。
【0029】
図４に示すユーザデータ１０００は、ユーザに関連する各種データを格納する。図４において、説明の便宜上、一ユーザ（例えば、ユーザ単位）（ユーザＩＤ「１０００１」で識別されるユーザ）の例を示すが、複数のユーザの情報を格納することができる。ユーザに関連する各種データとして、例えば、ユーザに関する基本情報（例えば、ユーザ名、法人名（個人名）住所、担当者名、部署名、役職、連絡先（メールアドレス、電話番号）、利用サービス／商品等）、及び会話情報（例えば、チャットインターフェースを介した会話履歴等）を含むことができるがこれに限定されない。
【0030】
図５は、サーバ１００に格納されるチャットボットデータの一例を示す図である。
【0031】
チャットボットデータ２０００は、チャットボットのオペレーションに関連する各種データを格納する。図５において、説明の便宜上、一チャットボット関連データ（所定のサービス／商品または事業者毎）（チャットボットＩＤ「２０００１」で識別されるチャットボット関連データ）の例を示すが、複数のチャットボット関連データの情報を格納することができる。チャットボットのオペレーションに関連する各種データとして、例えば、ユーザとの会話履歴データ、言語モデル（質問文及び回答文を含むテキストデータをベクトル化し、規定の形式に変換されたデータ、ＬＬＭ、例えば、ＣｈａｔＧＰＴ）、データセット（質問文及び回答文を含む、テキストデータ）、プロンプトデータ（言語モデルにより生成される回答文を制御するための条件文）、サービス事業者によって提供されるマニュアル／Ｑ＆Ａデータ、画像、動画等のコンテンツデータ、及び質問文に対して生成される回答文を（評価者により）評価した評価データ等を含むことができるがこれに限定されない。本実施形態の特徴として、事業者毎及び／またはデータセット毎に、質問文に対して適正な回答文を生成するためのデータセットを記録し、また、言語モデルによって生成される回答文について制御を行うためのプロンプトを記録することを特徴とする。例えば、「アジアの日本の首都は？」という質問文に対し、言語モデルが検索しやすいように、「日本の首都は東京です」、「日本はアジアにあります」といったデータセットを生成し、サービス事業者独自のデータベースに記録することができる。また、「ハリーポッターって何？」という質問文に対し、通常「「ハリーポッター」は、Ｊ．Ｋ．ローリングによる一連のファンタジー小説と、それらを原作とした映画や舞台などのメディアミックス作品のことをさします」といった回答文が生成されるのに対し、サービスとの関連で関係の無い質問文を行わないよう、「サービスと関係のない回答文を生成しない」という条件文をプロンプトとして生成し、記録することができる。これにより、同質問文に対し、「申し訳ございません。私はＡＢＣ株式会社のチャットボットですので、私たちに関する質問をお願いします。」といった回答文を生成するよう制御することができる。
【0032】
＜処理の流れ＞
図６以降の図を参照しながら、本実施形態のシステム１が実行する、ユーザによる質問文に対して、チャットボットにより回答文を生成する方法の処理の流れについて説明する。図６は、本発明の第一実施形態に係る、チャットボットによるユーザとの会話を支援する方法の一例を示すフローチャートである。
図６以降の図を参照しながら、本実施形態のシステム１が実行する、ユーザによる質問文に対して、チャットボットにより回答文を生成する方法の処理の流れについて説明する。図６は、本発明の第一実施形態に係る、チャットボットによるユーザとの会話を支援する方法の一例を示すフローチャートである。
【0033】
まず、ステップＳ１０１の処理として、ユーザは、ユーザ端末２００のウェブブラウザまたはアプリケーション等に実装されたチャットインターフェースを介して、特定の商品及び／またはサービス（以下、「サービス」という）に関する質問文を入力すると、サーバ端末１００の制御部１３０の情報受付部１３１は、ユーザ端末２００から、通信部１１０を介して、ユーザにより入力された質問文を受信する。制御部１３０の情報処理部１３２は、受信した質問文を、ユーザデータ１０００として、記憶部１２０のユーザデータ格納部１２１に格納する。
【0034】
続いて、ステップＳ１０２の処理として、情報処理部１３２は、上記質問文に基づいて、言語モデルにより回答文を生成する。具体的には、情報処理部１３２は、テキストデータとして受信した質問文をベクトル変換し、予め格納されている、質問文に対する回答文の基となるデータセットをベクトル化したベクトル値を言語モデルにより検索し、検出された近似した値に基づいて生成された回答文を生成する。生成された回答文は、サーバ端末１００からユーザ端末２００に送信され、ユーザ端末２００に表示されるチャットインターフェースに表示される。情報処理部１３２は、生成した回答文を、ユーザデータ１０００として、記憶部１２０のユーザデータ格納部１２１に格納する。ここで、図９に示すように、情報処理部１３２は、質問文に対する回答文とともに、または回答文に替えて、記憶部１２０のチャットボート格納部１２２に格納されたコンテンツデータを参照し、画像情報を生成し、質問文に対する回答としてユーザ端末２００のチャットインターフェースに表示させることもできる。その他、情報処理部１３２は、ユーザ端末２００を遠隔で制御するプログラムを起動し、ユーザによる質問文に対して、ユーザ端末２００を直接操作することで、質問文に対する所定の処理を実行することもできる。例えば、ユーザが「コンテンツを格納するにはどうすればよいですか？」という質問をしたときに、情報処理部１３２は、「アプリケーションを直接操作しましょうか？」という回答文を生成し、ユーザ端末２００を遠隔で制御するプログラムを起動し、ユーザ端末２００に実装されたアプリケーションを直接操作し、コンテンツを格納する処理を実行することができる。
【0035】
続いて、ステップＳ１０３の処理として、ユーザは、チャットインターフェースに表示された回答文を参照し、所望の回答文が得られない場合等に再質問を行う。例えば、図８に示すように、ユーザは、チャットインターフェースに表示される回答文に隣接して表示されるアイコン（本例では、聞き直しボタン）を選択することで、再質問を行うことができる。情報受付部１３１は、ユーザ端末２００により送信された再質問要求を、通信部１１０を介して受信する。
【0036】
続いて、ステップＳ１０４の処理として、情報処理部１３２は、上記質問文に基づいて、言語モデルにより回答文を生成する。具体的には、情報処理部１３２は、ユーザにより入力された質問文に加え、今の回答方法とは別の方法で、もっとわかりやすく端的に回答して」といったように条件文を付加したプロンプトに基づいて、回答文を生成する処理を行う。言語モデルは、上記プロンプトに基づいて、ユーザによる質問文に対する回答文（本例では、わかりやすく端的な内容の回答文）を生成し、サーバ端末１００からユーザ端末２００に対し、回答文を送信する。情報処理部１３２は、生成した回答文を、ユーザデータ１０００として、記憶部１２０のユーザデータ格納部１２１に格納する。ここで、ユーザにより入力された質問文に対し、当該質問文と最もコサイン類似度の高い質問文をデータセットから抽出し、抽出された質問文に対する回答文を生成することもできる。
【0037】
本例によれば、ユーザは、質問文に対する回答文に満足が得られない場合、再質問を行うためのアイコン（聞き直しボタン）を選択する（押す）ことにより、ユーザに対し、単に回答文を評価するだけでなく、満足のいく回答文を得るためのアクションを促すことができ、また、聞き直しボタンにより再質問を受け付けることで、当初の回答文の内容にユーザが満足していない、という評価を行うことができる。
【0038】
図７は、ユーザから再質問要求を受け付けたときに、回答文に対する評価情報を更新する方法について説明する図である。
【0039】
ステップＳ２０１の処理として、上記の通り、ユーザが、図８に示すように、チャットインターフェースに表示される回答文に隣接して表示されるアイコン（本例では、聞き直しボタン）を選択することで、再質問を行うと、情報受付部１３１は、ユーザ端末２００により送信された再質問要求を、通信部１１０を介して受信する。
【0040】
続いて、ステップＳ２０２の処理として、情報処理部１３２は、上記質問文に基づいて、言語モデルにより回答文を生成するとともに、ユーザが再質問要求を要求するアクションを実行したこと（本例では、聞き直しボタンを押すこと）に基づいて、生成した回答文について評価情報を更新する処理を行う。本例において、ユーザが再質問要求を行なったということは、ユーザがした質問文に対して満足のいく回答文が得られなかったことを間接的に示すものであるため、質問文に対する回答文の評価を下げるよう評価情報を記録する。情報処理部１３２は、回答文に対する評価情報、チャットボットデータ２０００として、記憶部１２０のチャットボットデータ格納部１２２に格納する。
【0041】
図１０は、ユーザから質問要求を行うに際して、質問内容をサジェストする方法について説明する図である。
【0042】
ステップＳ３０１の処理として、情報処理部１３２は、ユーザ端末２００から受信した質問文に基づいて、関連する質問文を生成する処理を行う。図１１に示すように、ユーザ端末２００のチャットインターフェースに質問文を入力したときに、情報処理部１３２は、チャットボートデータ格納部１２２に格納されたチャットボットデータ２０００を参照し、当該質問文の内容に基づいて、関連する質問を生成し、チャットインターフェースに表示させる処理を行う。例えば、ユーザが、「どのようなプロダクトですか？」という質問文を入力したときに、情報処理部１３２は、当該質問に関連する質問文として、言語モデルを介して「プロダクトの詳細を教えて」、「ＦＡＱの入れ方を教えて」、「契約の方法を教えて」といった複数の質問文を生成する。ここで、関連質問文は、当該ユーザ及び／または他のユーザが同サービスに対して行った質問を履歴データとして学習した学習モデルに基づいて生成することができる。サーバ端末１００は、関連質問文をユーザ端末２００に送信し、関連質問文は、ユーザ端末２００のチャットインターフェースに、ユーザが入力した質問文に関連した質問文として表示される。
【0043】
続いて、ユーザが、ユーザ端末２００のチャットインターフェースに表示された関連質問文のうち、一の質問文を選択する操作を行うと、ステップＳ３０２の処理として、情報受付部１３１は、通信部１１０を介して質問の選択要求を受け付ける。例えば、ユーザが、「プロダクトの詳細を教えて」、「ＦＡＱの入れ方を教えて」、「契約の方法を教えて」という質問文の選択肢のうち、「ＦＡＱの入れ方を教えて」という質問文を選択すると、情報処理部１３２は、「ＦＡＱの入れ方を教えて」という質問文を受け付ける。制御部１３０の情報処理部１３２は、受信した質問文を、ユーザデータ１０００として、記憶部１２０のユーザデータ格納部１２１に格納する。
【0044】
続いて、ステップＳ３０３の処理として、情報処理部１３２は、上記質問文に基づいて、言語モデルにより回答文を生成する。例えば、ユーザの「ＦＡＱの入れ方を教えて」という質問文に対し、言語モデルにより回答文を自動生成する処理を行う。情報処理部１３２は、生成した回答文を、ユーザデータ１０００として、記憶部１２０のユーザデータ格納部１２１に格納する。このように、ユーザに対し、質問内容から想起される関連質問を提供することで、簡易に所望の回答を生成し、提供することが可能となる。
【0045】
図１２は、ユーザによる質問文に対して、言語モデルを介さずに回答文を生成する方法について説明する図である。
【0046】
まず、ステップＳ４０１の処理として、情報受付部１３１は、ユーザ端末２００から送信された質問文を、通信部１１０を介して受け付ける。情報処理部１３２は、受信した質問文を、ユーザデータ１０００として、記憶部１２０のユーザデータ格納部１２１及びチャットボットデータ格納部１２２に格納する。
【0047】
続いて、ステップＳ４０２の処理として、情報処理部１３２は、記憶部１２０のチャットボットデータ格納部１２２に格納されたチャットボットデータ２０００を参照し、質問文に対する回答文を記録したＱ＆Ａデータを参照する。Ｑ＆Ａデータとしては、チャットボットデータ毎に、特定のサービスに関するＦＡＱ等の質問文及び質問文に対する回答文から構成される質問／回等集を事前に格納しておくことができる。または、情報処理部１３２は、過去に受け付けた質問文及び質問文に対する回答文を予めユーザデータ１０００の会話履歴データ及びチャットボットデータ２０００の会話履歴データとして格納しておくことができる。情報処理部１３２は、履歴として格納された質問文及び回答文を定期的に確認し、同じ質問文に対して同じ回答文が生成可能となるようにチューニングを行うことができる。
【0048】
続いて、ステップＳ４０３の処理として、情報処理部１３２は、受け付けた質問文に対して、参照したＱ＆Ａデータ（または会話履歴データ）に基づいて、回答文を生成する。サーバ端末１００は、生成した回答文をユーザ端末２００に送信する。情報処理部１３２は、回答文を記憶部１２０のユーザデータ格納部１２１及びチャットボットデータ格納部１２２に格納する。
【0049】
図１３は、ユーザによる質問文に対して、回答文を生成し、回答文を記憶部において更新する方法について説明する図である。
【0050】
まず、ステップＳ５０１の処理として、情報受付部１３１は、ユーザ端末２００から送信された質問文を、通信部１１０を介して受け付ける。情報処理部１３２は、受信した質問文を、ユーザデータ１０００として、記憶部１２０のユーザデータ格納部１２１及びチャットボットデータ格納部１２２に格納する。
【0051】
続いて、ステップＳ５０２の処理として、情報処理部１３２は、受け付けた質問文に対して、言語モデルまたはＱ＆Ａデータ（または会話履歴データ）に基づいて、回答文を生成する。
【0052】
続いて、ステップＳ５０３の処理として、情報処理部１３２は、回答文を記憶部１２０のチャットボットデータ格納部１２２のＱ＆Ａデータに格納する。これにより、事前に格納したＱ＆Ａデータを更新し、次回以降の質問文に対する回答精度を向上させることができる。
【0053】
図１４は、ユーザによる質問文に対する回答文をモニタリングし、正しくない回答文に対して正しい回答文を入力する方法を説明する図である。
【0054】
まず、ステップＳ６０１の処理として、情報受付部１３１は、（図示しない）サービス等を提供する企業ユーザの企業ユーザ端末から、ユーザ毎の質問文に対する回答文を確認する要求を受け付け、情報処理部１３２は、記憶部１２０の会話履歴データを参照することで、回答文を確認する。例えば、図１５に示すように、情報処理部１３２は、会話履歴データを参照することで、各ユーザからの質問文に対する回答文のリストを生成し、事業者ユーザのユーザ端末に送信する。
【0055】
続いて、ステップＳ６０２の処理として、情報受付部１３１は、上記企業ユーザ端末から、回答文のうち、正しくない回答文に対する正しい回答文またはプロンプトの入力を受け付ける。図１５の例において、ユーザの「織田信長が現代にいたらどんな偉業を達成すると思う？」という質問文に対する、「申し訳ございませんが、私はＫＡＳＡＮＡＲＥとしてLLMを用いた個別データに特化したチャットボットサービスのサポート担当であり、回答することはできません」といった回答文について、サービス事業者である企業ユーザは、「関係の無い話をしてきた場合は、「申し訳ございません、再度質問をご入力ください」と答えるようにして」と、正しい回答文または正しい回答文を生成するためのプロンプトを入力する。
【0056】
続いて、ステップＳ６０３の処理として、情報処理部１３２は、企業ユーザにより入力された回答文またはプロンプトを記憶部１２０のチャットボットデータ格納部１２２のデータセットまたはプロンプトデータに格納する。これにより、事前に格納したデータセット等を更新し、次回以降の質問文に対する回答精度を向上させることができる。
【0057】
以上、第一実施形態について、ユーザの質問文に対する回答文の精度を向上させる方法を説明したが、本実施形態を様々なフォーマットの質問方法に適用することができる。例えば、図１６に示すように、ユーザの問合せフォームに入力された質問文に対し、本実施形態の方法により回答文を自動生成し、問合せフォーム上に回答文を表示させることで、ユーザが問合せフォームを送信する前に回答文を確認可能とすることで、企業事業者側で問合せフォームの対応負担を軽減することができる。
【0058】
＜構成＞
図１７は、本発明の第二実施形態に係る、チャットボットによるユーザとの会話を支援するシステムを示すブロック構成図である。本システム１は、例えば、ユーザから、所定の商品やサービス（以下、「サービス」と総称する）に関する質問文を受け付け、大規模言語モデル（例えば、ＧＰＴ）により質問文を解析し、チャットボットを介して質問文に対する回答文を出力する処理を実行する、サーバ端末１００、及びサービスを提供するユーザにより管理される企業ユーザ端末３００Ａ、３００Ｂ（以下、「企業ユーザ端末３００」と総称する）を含む。なお、説明の便宜上、各端末を単一または特定数のものとして記載しているが、各々数は制限されない。本実施形態において、サーバ端末１００は、チャットボットサービスを運営するチャットボットサービス事業者を想定しており、企業ユーザ端末３００に対して、チャットボットサービス事業者は、チャットボットデータをパッケージとして提供するマーケットプレイスを運営する。その他の構成は、図１に示すシステムと実質的に同様であるので説明を省略する。
図１７は、本発明の第二実施形態に係る、チャットボットによるユーザとの会話を支援するシステムを示すブロック構成図である。本システム１は、例えば、ユーザから、所定の商品やサービス（以下、「サービス」と総称する）に関する質問文を受け付け、大規模言語モデル（例えば、ＧＰＴ）により質問文を解析し、チャットボットを介して質問文に対する回答文を出力する処理を実行する、サーバ端末１００、及びサービスを提供するユーザにより管理される企業ユーザ端末３００Ａ、３００Ｂ（以下、「企業ユーザ端末３００」と総称する）を含む。なお、説明の便宜上、各端末を単一または特定数のものとして記載しているが、各々数は制限されない。本実施形態において、サーバ端末１００は、チャットボットサービスを運営するチャットボットサービス事業者を想定しており、企業ユーザ端末３００に対して、チャットボットサービス事業者は、チャットボットデータをパッケージとして提供するマーケットプレイスを運営する。その他の構成は、図１に示すシステムと実質的に同様であるので説明を省略する。
【0059】
【0060】
本実施形態のサーバ端末１００の構成は、基本的には第一実施形態と共通するため詳細の説明を省略するが、本実施形態においては、特に、制御部１３０がチャットボートデータの取引を処理する取引処理部１３３を備え、記憶部１２０が企業ユーザデータ格納部１２３を備えることを特徴とする。また、チャットボットデータ格納部１２２に格納されるデータが第一実施形態のものと異なる点もあり、後述する。
【0061】
図１９に示すように、企業ユーザデータ格納部１２３は、企業ユーザデータ３０００を格納し、企業ユーザデータ３０００は、エンドユーザに対してサービスを提供し、カスタマーサポートを実施する中でチャットボットを運営する企業ユーザに関連するデータで構成される。企業ユーザデータ３０００は、企業ユーザ毎（ユーザＩＤで識別される企業ユーザ）に、基本情報（例えば、ユーザ名、法人（企業）名、住所、連絡先、担当者名等）及びチャットボットデータの取引に関する取引データ（取引履歴等）を含むことができるがこれに限定されない。
【0062】
図２０に示すように、チャットボットデータ格納部１２２は、取引対象となる複数のチャットボットデータを格納する。チャットボットデータの詳細として、図２６に示すように、第一実施形態に説明した言語モデル、データセット、プロンプトデータ等の、ユーザによって入力された質問文に対する回答文を生成するためのデータのほか、必要に応じて、企業ユーザの顧客ユーザのユーザ情報（例えば、ユーザの趣味、好きな映画、好きな書籍等嗜好に関する情報）、当該顧客ユーザのＳＮＳ情報、チャットボットの仮想友人ユーザ情報、その他ＮＦＴに関する情報を含むことができるがこれに限らない。
【0063】
図２１は、チャットボットデータのマーケットプレイスを運営するサービス事業者が管理するサーバ端末において実施されるチャットボットデータの生成方法を説明する図である。
【0064】
まず、ステップＳ７０１の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の情報処理部１３２は、チャットボットデータを生成するに際して、ソースとなる情報を参照する。例えば、情報処理部１３２は、チャットボットのデータセットとして、書籍データ（例えば、マーケティングの基本書、カスタマーサービスの基本書、法律書、判例書、医学書等の学術書）及びプロダクトまたはサービスの仕様書等をウェブクローリング等の方法により回答精度を向上させるためのデータ、既存の情報を拡張するためのデータ及び例題を示すデータを取得する。ソースとして利用可能なデータであれば、ニュース記事等であってもよく、単一または複数のデータソースから情報を取得することもできる。また、情報処理部１３２は、ソースから情報を定期的または随時取得することが可能であり、これによりデータセットを更新することもできる。
【0065】
続いて、ステップＳ７０２の処理として、情報処理部１３２は、取得したソース情報をデータセットとして構成するチャットボットデータを生成する。これにより、専門知識を持ったチャットボットとして、各サービスや業種に特化したチャットボットデータを生成することができる。
【0066】
図２２は、サーバ端末１００により実行される、チャットボットデータのマーケットプレイスにおける取引方法を説明する図である。
【0067】
まず、ステップＳ８０１の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の情報受付部１３１は、上記生成したチャットボットデータに対する、企業ユーザ端末３００による購入要求を、通信部１１０を介して受け付ける。
【0068】
続いて、ステップＳ８０２の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の取引処理部１３３は、受け付けたチャットボットデータに対する購入要求に基づいて、チャットボットデータの取引処理を実行する。具体的には、企業ユーザの支払情報を参照し、チャットボットデータの購入処理を実行する。なお、本取引処理は、外部の取引代行事業者により実行することもできる。
【0069】
続いて、ステップＳ８０３の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の取引処理部１３３は、購入確定したチャットボットデータを、記憶部１２０の企業ユーザデータ格納部１２３の企業ユーザデータに格納することで、企業ユーザデータを更新する。これにより、企業ユーザデータは、購入したチャットボットデータに基づいて、顧客ユーザに対してサービス提供を行うに際して、チャットボットを利用することが可能となる。
【0070】
図２３は、サーバ端末１００により実行される、チャットボットデータの評価を受け付け、データセットを更新する方法を説明する図である。
【0071】
まず、ステップＳ９０１の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の情報受付部１３１は、図示しない、チャットボットを実際に利用した評価者端末から、通信部１１０を介して、チャットボットに対する評価情報を受け付ける。ここで、評価者として、各分野における有識者であってもよく、例えば、法律時報ボットがアップグレードされたときに、評価者が実際に当該チャットボットを利用し、チャットボットによって出力される回答文を確認し、スコアリング等の評価情報を評価者端末に入力することができる。評価情報には、チャットボットによる回答文が正しいかどうかの評価やチャットボットに対するスコアリングのほか、回答文に対するフィードバックを含むこともできる。
【0072】
続いて、ステップＳ９０２の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の情報処理部１３２は、受け付けた評価情報に基づいて、チャットボットデータのデータセットを更新する。情報処理部１３２は、評価情報に基づいて、データセットに対してスコアリング情報を付与したり、フィードバックに基づいてデータセットの内容を変更することもできる。これにより、顧客ユーザに対し、チャットボットに対する評価情報を提示することで信頼性の向上を図ることができるとともに、回答精度の向上を図ることもできる。また、取引処理部１３３は、チャットボットの評価を行った評価者に対して、チャットボットから得られる収益を分配する処理を行うこともできる。
【0073】
図２４は、サーバ端末１００により実行される、顧客ユーザからの回答文に基づいた疑似的な人格を備えたチャットボットデータ（バーチャルチャットボットデータ）を生成する方法を説明する図である。
【0074】
まず、ステップＳ１００１の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の情報処理部１３２は、
所定のサービスの顧客ユーザ（ペルソナに該当するユーザ）の（図示しない）ユーザ端末または顧客ユーザの情報を知り得る企業ユーザの企業ユーザ端末３００に対し、一または複数の質問文を送信する。質問文として、例えば、「趣味はなんですか？」、「どんな映画が好きですか？」といった趣味や嗜好に関する質問文が挙げられる。
所定のサービスの顧客ユーザ（ペルソナに該当するユーザ）の（図示しない）ユーザ端末または顧客ユーザの情報を知り得る企業ユーザの企業ユーザ端末３００に対し、一または複数の質問文を送信する。質問文として、例えば、「趣味はなんですか？」、「どんな映画が好きですか？」といった趣味や嗜好に関する質問文が挙げられる。
【0075】
続いて、ステップＳ１００２の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の情報受付部１３１は、質問文を送信したユーザ端末または企業ユーザ端末３００から、通信部１１０を介して質問文に対する回答文を受け付ける。回答文として、例えば、「映画鑑賞です」、「マトリックスです」といった趣味や嗜好に関する回答文が挙げられる。情報処理部１３２は、質問文及び回答文を、記憶部１２０のチャットボットデータ格納部１２２にデータセットとして格納する。
【0076】
続いて、ステップＳ１００３の処理として、情報処理部１３２は、質問文及び回答文をデータセットに基づいたチャットボットデータを生成する。これにより、特定のサービスに特化した顧客（ペルソナ）に基づいた回答文を学習させた、疑似的な人格を備えたチャットボットデータを生成することができる。
【0077】
図２５は、サーバ端末１００により実行される、顧客ユーザのＳＮＳ情報等に基づいたパーソナルチャットボットデータを生成する方法を説明する図である。
【0078】
まず、ステップＳ１１０１の処理として、サーバ端末１００の制御部１３０の情報処理部１３２は、
所定のサービスの顧客ユーザ（ペルソナに該当するユーザ）のＳＮＳ情報を参照する。ここで、情報処理部１３２は、顧客ユーザが、チャットボットサービスと、登録するＳＮＳアカウントに関連する情報とを連携させることを許可するアクションに基づいて、顧客ユーザのＳＮＳアカウントを管理するサーバ端末から情報を取得することで、顧客ユーザのＳＮＳ情報を参照することができる。情報処理部１３２は、顧客ユーザのＳＮＳ情報を、記憶部１２０のチャットボットデータ格納部１２２にＳＮＳ情報として格納する。
所定のサービスの顧客ユーザ（ペルソナに該当するユーザ）のＳＮＳ情報を参照する。ここで、情報処理部１３２は、顧客ユーザが、チャットボットサービスと、登録するＳＮＳアカウントに関連する情報とを連携させることを許可するアクションに基づいて、顧客ユーザのＳＮＳアカウントを管理するサーバ端末から情報を取得することで、顧客ユーザのＳＮＳ情報を参照することができる。情報処理部１３２は、顧客ユーザのＳＮＳ情報を、記憶部１２０のチャットボットデータ格納部１２２にＳＮＳ情報として格納する。
【0079】
続いて、ステップＳ１１０２の処理として、情報処理部１３２は、顧客ユーザのプロフィール情報を参照する。ここで、情報処理部１３２は、図２４に示す処理により取得した顧客ユーザの趣味や嗜好に関する情報をプロフィール情報として参照するか、顧客ユーザによる入力に基づき、チャットボットデータとして格納されたプロフィール情報を参照することができる。
【0080】
続いて、ステップＳ１１０３の処理として、情報処理部１３２は、ＳＮＳ情報及び／またはプロフィール情報に基づいたチャットボットデータを生成する。これにより、特定のサービスに特化した顧客（ペルソナ）に基づいた回答文を学習させた、特定の顧客ユーザの人格または疑似的な人格を備えたチャットボットデータを生成することができる。
【0081】
以上、本実施形態により、企業ユーザは、特定のサービスに特化したチャットボットデータを、マーケットプレイスを介して取得し、回答精度のより高いチャットボットをサービスに導入することができるとともに、本実施形態により提供されるチャットボットは様々なシーンや形態で利用することができる。例えば、専門知識を備えるチャットボットを介して、顧客ユーザ（例えば、司法試験受験生）向けにテストを生成し、三択問題を提供することができる。また、専門知識を備えるチャットボットであることの信頼性を担保するために、チャットボットのデータセット生成に寄与した人物の資格、学歴、経歴、職歴等の情報をＮＦＴ化し、チャットボットデータに関連づけて格納することもできる。その他、動画データに含まれる字幕情報を基に、動画データに含まれる内容をデータセットとして生成し、チャットボットが、データセットに基づいて、動画視聴者に対して理解度テストを生成したり、動画内容に対する補足情報を提供したり、アンケートを生成したりすることもできる。
【0082】
以上、発明に係る実施形態について説明したが、これらはその他の様々な形態で実施することが可能であり、種々の省略、置換および変更を行なって実施することが出来る。これらの実施形態および変形例ならびに省略、置換および変更を行なったものは、特許請求の範囲の技術的範囲とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【0083】
１ システム １００ サーバ端末、１１０ 通信部、１２０ 記憶部、１３０ 制御部、２００ ユーザ端末、３００ 企業ユーザ端末、ＮＷ１ ネットワーク
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
