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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】P2024150099
(43)【公開日】2024-10-23
(54)【発明の名称】チャットシステム
(51)【国際特許分類】
G06F 16/90 20190101AFI20241016BHJP
【ＦＩ】
G06F16/90 100
【審査請求】未請求
【請求項の数】33
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023063347
(22)【出願日】2023-04-10
(71)【出願人】
【識別番号】519246021
【氏名又は名称】チャットプラス株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100109553
【弁理士】
【氏名又は名称】工藤 一郎
(72)【発明者】
【氏名】西田 省人
【テーマコード（参考）】
5B175
【Ｆターム（参考）】
5B175EA01
5B175FB01
5B175HA02
(57)【要約】
【課題】顧客候補との間のチャット履歴から質問と回答の形式で文章整理された情報を得ることが可能なチャットシステムを提供しようとする。
【解決手段】チャット履歴を取得するチャット履歴取得部と、チャット履歴取得部で取得したチャット履歴を人工知能に質問と回答の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力部と、チャット履歴出力部で出力したチャット履歴の文章整理した情報を人工知能から取得する整理文章取得部と、整理文章取得部で取得した整理文章を蓄積する整理文章蓄積部と、を有するチャットシステムを提供する。
【選択図】図３
【解決手段】チャット履歴を取得するチャット履歴取得部と、チャット履歴取得部で取得したチャット履歴を人工知能に質問と回答の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力部と、チャット履歴出力部で出力したチャット履歴の文章整理した情報を人工知能から取得する整理文章取得部と、整理文章取得部で取得した整理文章を蓄積する整理文章蓄積部と、を有するチャットシステムを提供する。
【選択図】図３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
チャット履歴を取得するチャット履歴取得部と、
前記チャット履歴取得部で取得したチャット履歴を人工知能に質問と回答の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力部と、
前記チャット履歴出力部で出力したチャット履歴の文章整理した情報を人工知能から取得する整理文章取得部と、
前記整理文章取得部で取得した整理文章を蓄積する整理文章蓄積部と、
を有することを特徴とするチャットシステム。
前記チャット履歴取得部で取得したチャット履歴を人工知能に質問と回答の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力部と、
前記チャット履歴出力部で出力したチャット履歴の文章整理した情報を人工知能から取得する整理文章取得部と、
前記整理文章取得部で取得した整理文章を蓄積する整理文章蓄積部と、
を有することを特徴とするチャットシステム。
【請求項2】
顧客又は顧客候補（以下「顧客候補」という。）とネットワークを介してチャットをするためのチャット部をさらに有し、前記チャット履歴取得部は、このチャット部でのチャット履歴を取得する内部取得手段を有することを特徴とする請求項１に記載のチャットシステム。
【請求項3】
チャット履歴を取得するチャット履歴取得部と、
前記チャット履歴取得部で取得したチャット履歴を人工知能に要約の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力部と、
前記チャット履歴出力部で出力したチャット履歴を顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を人工知能から取得する要約文章取得部と、
前記要約文章取得部で取得した要約文章を蓄積する要約文章蓄積部と、
を有することを特徴とするチャットシステム。
前記チャット履歴取得部で取得したチャット履歴を人工知能に要約の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力部と、
前記チャット履歴出力部で出力したチャット履歴を顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を人工知能から取得する要約文章取得部と、
前記要約文章取得部で取得した要約文章を蓄積する要約文章蓄積部と、
を有することを特徴とするチャットシステム。
【請求項4】
顧客又は顧客候補（以下「顧客候補」という。）とネットワークを介してチャットをするためのチャット部をさらに有し、前記チャット履歴取得部は、このチャット部でのチャット履歴を取得する内部取得手段を有することを特徴とする請求項３に記載のチャットシステム。
【請求項5】
前記整理文章蓄積部で蓄積された整理文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する整理文章出力部と、
前記整理文章出力部で出力された整理文章の同義文章を人工知能から取得する同義文章取得部と、
前記同義文章取得部で取得した同義文章を元整理文章と関連付けて蓄積する同義文章蓄積部と、
をさらに有することを特徴とする請求項１に記載のチャットシステム。
前記整理文章出力部で出力された整理文章の同義文章を人工知能から取得する同義文章取得部と、
前記同義文章取得部で取得した同義文章を元整理文章と関連付けて蓄積する同義文章蓄積部と、
をさらに有することを特徴とする請求項１に記載のチャットシステム。
【請求項6】
前記要約文章蓄積部で蓄積された要約文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する要約文章出力部と、
前記要約文章出力部で出力された要約文章の同義文章を人工知能から取得する同義要約文章取得部と、
前記同義要約文章取得部で取得した同義要約文章を元要約文章と関連付けて蓄積する同義要約文章蓄積部と、
をさらに有することを特徴とする請求項３に記載のチャットシステム。
前記要約文章出力部で出力された要約文章の同義文章を人工知能から取得する同義要約文章取得部と、
前記同義要約文章取得部で取得した同義要約文章を元要約文章と関連付けて蓄積する同義要約文章蓄積部と、
をさらに有することを特徴とする請求項３に記載のチャットシステム。
【請求項7】
一以上の人工知能が適切な応答をするために一以上の人工知能を学習させる学習部をさらに有することを特徴とする請求項１又は請求項３に記載のチャットシステム。
【請求項8】
前記学習部が学習させるためのコンテンツである学習コンテンツ（説明書、マニュアルなどの文書、テキストデータ、クローリング技術で取得したテキスト情報のいずれか一以上）を保持する学習コンテンツ保持部をさらに有し、
前記学習部は前記保持されているコンテンツによって前記一以上の人工知能を（利用者の専用領域に対して）学習させるように構成されている請求項７に記載のチャットシステム。
前記学習部は前記保持されているコンテンツによって前記一以上の人工知能を（利用者の専用領域に対して）学習させるように構成されている請求項７に記載のチャットシステム。
【請求項9】
顧客又は顧客候補（以下「顧客候補」という。）からの質問を複数の回答候補を得るために一の前記学習させた人工知能に出力する質問出力部と、
前記質問出力部で出力した質問に対する複数の回答候補を前記学習させた人工知能から取得する回答候補取得部と、
前記回答候補取得部で取得した複数の回答候補から適切な回答である適切回答を得るために前記学習させた人工知能と異なる他の人工知能に出力する回答候補出力部と、
前記回答候補出力部で出力した回答候補に基づく適切回答を前記他の人工知能に選択させて取得する適切回答取得部と、
前記適切回答取得部で取得した適切回答を元質問と関連付けて蓄積する適切回答蓄積部と、
を有することを特徴とする請求項７に記載のチャットシステム。
前記質問出力部で出力した質問に対する複数の回答候補を前記学習させた人工知能から取得する回答候補取得部と、
前記回答候補取得部で取得した複数の回答候補から適切な回答である適切回答を得るために前記学習させた人工知能と異なる他の人工知能に出力する回答候補出力部と、
前記回答候補出力部で出力した回答候補に基づく適切回答を前記他の人工知能に選択させて取得する適切回答取得部と、
前記適切回答取得部で取得した適切回答を元質問と関連付けて蓄積する適切回答蓄積部と、
を有することを特徴とする請求項７に記載のチャットシステム。
【請求項10】
顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャット部をさらに有し、前記質問出力部は、このチャット部での顧客候補の質問を取得する内部取得手段を有し、取得した質問を出力することを特徴とする請求項９に記載のチャットシステム。
【請求項11】
顧客候補から受ける質問の言語を特定する言語特定部と、
前記言語特定部で特定された言語からなる質問を蓄積部に蓄積されている言語の質問に翻訳するために人工知能に出力する質問翻訳要求出力部と、
前記質問翻訳要求出力部で出力された質問の翻訳文である翻訳済質問を取得する翻訳済質問取得部と、
前記翻訳済質問取得部で取得した翻訳済質問に対する回答を蓄積部から取得する回答取得部と、
前記回答取得部で取得した回答を質問された前記言語に翻訳するために人工知能に出力する回答翻訳要求出力部と、
前記回答翻訳要求出力部で出力された回答の前記言語の翻訳済回答を取得する翻訳済回答取得部と、
前記翻訳済回答取得部で取得した翻訳済回答を前記顧客候補への回答としてチャット部にて応答させる応答制御部と、
を有することを特徴とする請求項２又は請求項４に記載のチャットシステム。
前記言語特定部で特定された言語からなる質問を蓄積部に蓄積されている言語の質問に翻訳するために人工知能に出力する質問翻訳要求出力部と、
前記質問翻訳要求出力部で出力された質問の翻訳文である翻訳済質問を取得する翻訳済質問取得部と、
前記翻訳済質問取得部で取得した翻訳済質問に対する回答を蓄積部から取得する回答取得部と、
前記回答取得部で取得した回答を質問された前記言語に翻訳するために人工知能に出力する回答翻訳要求出力部と、
前記回答翻訳要求出力部で出力された回答の前記言語の翻訳済回答を取得する翻訳済回答取得部と、
前記翻訳済回答取得部で取得した翻訳済回答を前記顧客候補への回答としてチャット部にて応答させる応答制御部と、
を有することを特徴とする請求項２又は請求項４に記載のチャットシステム。
【請求項12】
コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、
チャット履歴を取得するチャット履歴取得ステップと、
前記チャット履歴取得ステップで取得したチャット履歴を人工知能に質問と回答の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力ステップと、
前記チャット履歴出力ステップで出力したチャット履歴の文章整理した情報を人工知能から取得する整理文章取得ステップと、
前記整理文章取得ステップで取得した整理文章を蓄積する整理文章蓄積ステップと、
を有することを特徴とする方法。
チャット履歴を取得するチャット履歴取得ステップと、
前記チャット履歴取得ステップで取得したチャット履歴を人工知能に質問と回答の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力ステップと、
前記チャット履歴出力ステップで出力したチャット履歴の文章整理した情報を人工知能から取得する整理文章取得ステップと、
前記整理文章取得ステップで取得した整理文章を蓄積する整理文章蓄積ステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項13】
コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、
顧客又は顧客候補（以下「顧客候補」という。）とネットワークを介してチャットをするためのチャットステップをさらに有し、前記チャット履歴取得ステップは、このチャットステップでのチャット履歴を取得する内部取得ステップを有することを特徴とする請求項１２に記載の方法。
顧客又は顧客候補（以下「顧客候補」という。）とネットワークを介してチャットをするためのチャットステップをさらに有し、前記チャット履歴取得ステップは、このチャットステップでのチャット履歴を取得する内部取得ステップを有することを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項14】
コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、
チャット履歴を取得するチャット履歴取得ステップと、
前記チャット履歴取得ステップで取得したチャット履歴を人工知能に要約の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力ステップと、
前記チャット履歴出力ステップで出力したチャット履歴を顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を人工知能から取得する要約文章取得ステップと、
前記要約文章取得ステップで取得した要約文章を蓄積する要約文章蓄積ステップと、
を有することを特徴とする方法。
チャット履歴を取得するチャット履歴取得ステップと、
前記チャット履歴取得ステップで取得したチャット履歴を人工知能に要約の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力ステップと、
前記チャット履歴出力ステップで出力したチャット履歴を顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を人工知能から取得する要約文章取得ステップと、
前記要約文章取得ステップで取得した要約文章を蓄積する要約文章蓄積ステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項15】
コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、
顧客又は顧客候補（以下「顧客候補」という。）とネットワークを介してチャットをするためのチャットステップをさらに有し、前記チャット履歴取得ステップは、このチャットステップでのチャット履歴を取得する内部取得ステップを有することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
顧客又は顧客候補（以下「顧客候補」という。）とネットワークを介してチャットをするためのチャットステップをさらに有し、前記チャット履歴取得ステップは、このチャットステップでのチャット履歴を取得する内部取得ステップを有することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項16】
コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、
前記整理文章蓄積ステップで蓄積された整理文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する整理文章出力ステップと、
前記整理文章出力ステップで出力された整理文章の同義文章を人工知能から取得する同義文章取得ステップと、
前記同義文章取得ステップで取得した同義文章を元整理文章と関連付けて蓄積する同義文章蓄積ステップと、
をさらに有することを特徴とする請求項１２に記載の方法。
前記整理文章蓄積ステップで蓄積された整理文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する整理文章出力ステップと、
前記整理文章出力ステップで出力された整理文章の同義文章を人工知能から取得する同義文章取得ステップと、
前記同義文章取得ステップで取得した同義文章を元整理文章と関連付けて蓄積する同義文章蓄積ステップと、
をさらに有することを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項17】
コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、
前記要約文章蓄積ステップで蓄積された要約文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する要約文章出力ステップと、
前記要約文章出力ステップで出力された要約文章の同義文章を人工知能から取得する同義要約文章取得ステップと、
前記同義要約文章取得ステップで取得した同義要約文章を元要約文章と関連付けて蓄積する同義要約文章蓄積ステップと、
をさらに有することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
前記要約文章蓄積ステップで蓄積された要約文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する要約文章出力ステップと、
前記要約文章出力ステップで出力された要約文章の同義文章を人工知能から取得する同義要約文章取得ステップと、
前記同義要約文章取得ステップで取得した同義要約文章を元要約文章と関連付けて蓄積する同義要約文章蓄積ステップと、
をさらに有することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項18】
コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、
一以上の人工知能が適切な応答をするために一以上の人工知能を学習させる学習ステップをさらに有することを特徴とする請求項１２又は請求項１４に記載の方法。
一以上の人工知能が適切な応答をするために一以上の人工知能を学習させる学習ステップをさらに有することを特徴とする請求項１２又は請求項１４に記載の方法。
【請求項19】
コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、
前記学習ステップが学習させるためのコンテンツである学習コンテンツ（説明書、マニュアルなどの文書、テキストデータ、クローリング技術で取得したテキスト情報のいずれか一以上）を保持する学習コンテンツ保持ステップをさらに有し、
前記学習ステップは前記保持されているコンテンツによって前記一以上の人工知能を（利用者の専用領域に対して）学習させるように構成されている請求項１８に記載の方法。
前記学習ステップが学習させるためのコンテンツである学習コンテンツ（説明書、マニュアルなどの文書、テキストデータ、クローリング技術で取得したテキスト情報のいずれか一以上）を保持する学習コンテンツ保持ステップをさらに有し、
前記学習ステップは前記保持されているコンテンツによって前記一以上の人工知能を（利用者の専用領域に対して）学習させるように構成されている請求項１８に記載の方法。
【請求項20】
コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、
顧客又は顧客候補（以下「顧客候補」という。）からの質問を複数の回答候補を得るために一の前記学習させた人工知能に出力する質問出力ステップと、
前記質問出力ステップで出力した質問に対する複数の回答候補を前記学習させた人工知能から取得する回答候補取得ステップと、
前記回答候補取得ステップで取得した複数の回答候補から適切な回答である適切回答を得るために前記学習させた人工知能と異なる他の人工知能に出力する回答候補出力ステップと、
前記回答候補出力ステップで出力した回答候補に基づく適切回答を前記他の人工知能に選択させて取得する適切回答取得ステップと、
前記適切回答取得ステップで取得した適切回答を元質問と関連付けて蓄積する適切回答蓄積ステップと、
を有することを特徴とする請求項１８に記載の方法。
顧客又は顧客候補（以下「顧客候補」という。）からの質問を複数の回答候補を得るために一の前記学習させた人工知能に出力する質問出力ステップと、
前記質問出力ステップで出力した質問に対する複数の回答候補を前記学習させた人工知能から取得する回答候補取得ステップと、
前記回答候補取得ステップで取得した複数の回答候補から適切な回答である適切回答を得るために前記学習させた人工知能と異なる他の人工知能に出力する回答候補出力ステップと、
前記回答候補出力ステップで出力した回答候補に基づく適切回答を前記他の人工知能に選択させて取得する適切回答取得ステップと、
前記適切回答取得ステップで取得した適切回答を元質問と関連付けて蓄積する適切回答蓄積ステップと、
を有することを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項21】
コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、
顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャットステップをさらに有し、前記質問出力ステップは、このチャットステップでの顧客候補の質問を取得する内部取得ステップを有し、取得した質問を出力することを特徴とする請求項２０に記載の方法。
顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャットステップをさらに有し、前記質問出力ステップは、このチャットステップでの顧客候補の質問を取得する内部取得ステップを有し、取得した質問を出力することを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項22】
コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、
顧客候補から受ける質問の言語を特定する言語特定ステップと、
前記言語特定ステップで特定された言語からなる質問を蓄積ステップで蓄積されている言語の質問に翻訳するために人工知能に出力する質問翻訳要求出力ステップと、
前記質問翻訳要求出力ステップで出力された質問の翻訳文である翻訳済質問を取得する翻訳済質問取得ステップと、
前記翻訳済質問取得ステップで取得した翻訳済質問に対する回答を蓄積ステップから取得する回答取得ステップと、
前記回答取得ステップで取得した回答を質問された前記言語に翻訳するために人工知能に出力する回答翻訳要求出力ステップと、
前記回答翻訳要求出力ステップで出力された回答の前記言語の翻訳済回答を取得する翻訳済回答取得ステップと、
前記翻訳済回答取得ステップで取得した翻訳済回答を前記顧客候補への回答としてチャットステップにて応答させる応答制御ステップと、
を有することを特徴とする請求項１３又は請求項１５に記載の方法。
顧客候補から受ける質問の言語を特定する言語特定ステップと、
前記言語特定ステップで特定された言語からなる質問を蓄積ステップで蓄積されている言語の質問に翻訳するために人工知能に出力する質問翻訳要求出力ステップと、
前記質問翻訳要求出力ステップで出力された質問の翻訳文である翻訳済質問を取得する翻訳済質問取得ステップと、
前記翻訳済質問取得ステップで取得した翻訳済質問に対する回答を蓄積ステップから取得する回答取得ステップと、
前記回答取得ステップで取得した回答を質問された前記言語に翻訳するために人工知能に出力する回答翻訳要求出力ステップと、
前記回答翻訳要求出力ステップで出力された回答の前記言語の翻訳済回答を取得する翻訳済回答取得ステップと、
前記翻訳済回答取得ステップで取得した翻訳済回答を前記顧客候補への回答としてチャットステップにて応答させる応答制御ステップと、
を有することを特徴とする請求項１３又は請求項１５に記載の方法。
【請求項23】
チャット履歴を取得するチャット履歴取得ステップと、
前記チャット履歴取得ステップで取得したチャット履歴を人工知能に質問と回答の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力ステップと、
前記チャット履歴出力ステップで出力したチャット履歴の文章整理した情報を人工知能から取得する整理文章取得ステップと、
前記整理文章取得ステップで取得した整理文章を蓄積する整理文章蓄積ステップと、
を有することを特徴とする計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラム。
前記チャット履歴取得ステップで取得したチャット履歴を人工知能に質問と回答の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力ステップと、
前記チャット履歴出力ステップで出力したチャット履歴の文章整理した情報を人工知能から取得する整理文章取得ステップと、
前記整理文章取得ステップで取得した整理文章を蓄積する整理文章蓄積ステップと、
を有することを特徴とする計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラム。
【請求項24】
顧客又は顧客候補（以下「顧客候補」という。）とネットワークを介してチャットをするためのチャットステップをさらに有し、前記チャット履歴取得ステップは、このチャットステップでのチャット履歴を取得する内部取得ステップを有することを特徴とする請求項２３に記載の計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラム。
【請求項25】
チャット履歴を取得するチャット履歴取得ステップと、
前記チャット履歴取得ステップで取得したチャット履歴を人工知能に要約の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力ステップと、
前記チャット履歴出力ステップで出力したチャット履歴を顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を人工知能から取得する要約文章取得ステップと、
前記要約文章取得ステップで取得した要約文章を蓄積する要約文章蓄積ステップと、
を有することを特徴とする計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラム。
前記チャット履歴取得ステップで取得したチャット履歴を人工知能に要約の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力ステップと、
前記チャット履歴出力ステップで出力したチャット履歴を顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を人工知能から取得する要約文章取得ステップと、
前記要約文章取得ステップで取得した要約文章を蓄積する要約文章蓄積ステップと、
を有することを特徴とする計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラム。
【請求項26】
顧客又は顧客候補（以下「顧客候補」という。）とネットワークを介してチャットをするためのチャットステップをさらに有し、前記チャット履歴取得ステップは、このチャットステップでのチャット履歴を取得する内部取得ステップを有することを特徴とする請求項２５に記載の計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラム。
【請求項27】
前記整理文章蓄積ステップで蓄積された整理文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する整理文章出力ステップと、
前記整理文章出力ステップで出力された整理文章の同義文章を人工知能から取得する同義文章取得ステップと、
前記同義文章取得ステップで取得した同義文章を元整理文章と関連付けて蓄積する同義文章蓄積ステップと、
をさらに有することを特徴とする請求項２３に記載の計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラム。
前記整理文章出力ステップで出力された整理文章の同義文章を人工知能から取得する同義文章取得ステップと、
前記同義文章取得ステップで取得した同義文章を元整理文章と関連付けて蓄積する同義文章蓄積ステップと、
をさらに有することを特徴とする請求項２３に記載の計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラム。
【請求項28】
前記要約文章蓄積ステップで蓄積された要約文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する要約文章出力ステップと、
前記要約文章出力ステップで出力された要約文章の同義文章を人工知能から取得する同義要約文章取得ステップと、
前記同義要約文章取得ステップで取得した同義要約文章を元要約文章と関連付けて蓄積する同義要約文章蓄積ステップと、
をさらに有することを特徴とする請求項２５に記載の計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラム。
前記要約文章出力ステップで出力された要約文章の同義文章を人工知能から取得する同義要約文章取得ステップと、
前記同義要約文章取得ステップで取得した同義要約文章を元要約文章と関連付けて蓄積する同義要約文章蓄積ステップと、
をさらに有することを特徴とする請求項２５に記載の計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラム。
【請求項29】
一以上の人工知能が適切な応答をするために一以上の人工知能を学習させる学習ステップをさらに有することを特徴とする請求項２３又は請求項２５に記載の計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラム。
【請求項30】
前記学習ステップが学習させるためのコンテンツである学習コンテンツ（説明書、マニュアルなどの文書、テキストデータ、クローリング技術で取得したテキスト情報のいずれか一以上）を保持する学習コンテンツ保持ステップをさらに有し、
前記学習ステップは前記保持されているコンテンツによって前記一以上の人工知能を（利用者の専用領域に対して）学習させるように構成されている請求項２９に記載の計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラム。
前記学習ステップは前記保持されているコンテンツによって前記一以上の人工知能を（利用者の専用領域に対して）学習させるように構成されている請求項２９に記載の計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラム。
【請求項31】
顧客又は顧客候補（以下「顧客候補」という。）からの質問を複数の回答候補を得るために一の前記学習させた人工知能に出力する質問出力ステップと、
前記質問出力ステップで出力した質問に対する複数の回答候補を前記学習させた人工知能から取得する回答候補取得ステップと、
前記回答候補取得ステップで取得した複数の回答候補から適切な回答である適切回答を得るために前記学習させた人工知能と異なる他の人工知能に出力する回答候補出力ステップと、
前記回答候補出力ステップで出力した回答候補に基づく適切回答を前記他の人工知能に選択させて取得する適切回答取得ステップと、
前記適切回答取得ステップで取得した適切回答を元質問と関連付けて蓄積する適切回答蓄積ステップと、
を有することを特徴とする請求項２９に記載の計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラム。
前記質問出力ステップで出力した質問に対する複数の回答候補を前記学習させた人工知能から取得する回答候補取得ステップと、
前記回答候補取得ステップで取得した複数の回答候補から適切な回答である適切回答を得るために前記学習させた人工知能と異なる他の人工知能に出力する回答候補出力ステップと、
前記回答候補出力ステップで出力した回答候補に基づく適切回答を前記他の人工知能に選択させて取得する適切回答取得ステップと、
前記適切回答取得ステップで取得した適切回答を元質問と関連付けて蓄積する適切回答蓄積ステップと、
を有することを特徴とする請求項２９に記載の計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラム。
【請求項32】
顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャットステップをさらに有し、前記質問出力ステップは、このチャットステップでの顧客候補の質問を取得する内部取得ステップを有し、取得した質問を出力することを特徴とする請求項３１に記載の計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラム。
【請求項33】
顧客候補から受ける質問の言語を特定する言語特定ステップと、
前記言語特定ステップで特定された言語からなる質問を蓄積ステップで蓄積されている言語の質問に翻訳するために人工知能に出力する質問翻訳要求出力ステップと、
前記質問翻訳要求出力ステップで出力された質問の翻訳文である翻訳済質問を取得する翻訳済質問取得ステップと、
前記翻訳済質問取得ステップで取得した翻訳済質問に対する回答を蓄積ステップから取得する回答取得ステップと、
前記回答取得ステップで取得した回答を質問された前記言語に翻訳するために人工知能に出力する回答翻訳要求出力ステップと、
前記回答翻訳要求出力ステップで出力された回答の前記言語の翻訳済回答を取得する翻訳済回答取得ステップと、
前記翻訳済回答取得ステップで取得した翻訳済回答を前記顧客候補への回答としてチャット部にて応答させる応答制御ステップと、
を有することを特徴とする請求項２４又は請求項２６に記載の計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラム。
前記言語特定ステップで特定された言語からなる質問を蓄積ステップで蓄積されている言語の質問に翻訳するために人工知能に出力する質問翻訳要求出力ステップと、
前記質問翻訳要求出力ステップで出力された質問の翻訳文である翻訳済質問を取得する翻訳済質問取得ステップと、
前記翻訳済質問取得ステップで取得した翻訳済質問に対する回答を蓄積ステップから取得する回答取得ステップと、
前記回答取得ステップで取得した回答を質問された前記言語に翻訳するために人工知能に出力する回答翻訳要求出力ステップと、
前記回答翻訳要求出力ステップで出力された回答の前記言語の翻訳済回答を取得する翻訳済回答取得ステップと、
前記翻訳済回答取得ステップで取得した翻訳済回答を前記顧客候補への回答としてチャット部にて応答させる応答制御ステップと、
を有することを特徴とする請求項２４又は請求項２６に記載の計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、ネットワークを介してリアルタイムにコミュニケーション（主にテキスト、音声、ビデオなど）を行うチャットシステムに関するものである。
【背景技術】
【0002】
近年、ユーザ同士でリアルタイムにコミュニケーションを行うためのチャットシステムが普及してきている。
【0003】
そのようなシステムの一例として、特許文献１に記載された発明が提案されていた。この発明では、サーバ装置が、質問者から質問を受け付けたとき、複数の他のユーザにその質問を転送して複数の他のユーザから回答を取得し、データベースに記憶されている回答内容および複数の他のユーザから得た回答内容のいずれかを用いて質問者への回答を行うチャットシステムを提供するというものであった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０２２－９３８１４
【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、上述した発明では、質問者からの質問を複数の他のユーザに転送して回答を取得する構成となっているため、適切なタイミングで適切な回答が必ずしも得られないという課題があった。特に、ビジネスシーン、例えば、カスタマーサポートなどの場面に適用した場合、顧客又は顧客候補（以下「顧客候補」という。）からの質問に対する回答の精度などの点で大きな課題があると言わざるを得ない。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明は、上述したような課題を踏まえ、人工知能が有する各種機能を活用して顧客候補からの質問に対する回答の精度向上などが可能なチャットシステムを提供しようとするものである。
【0007】
具体的には、本発明は、チャット履歴を取得するチャット履歴取得部と、チャット履歴取得部で取得したチャット履歴を人工知能に質問と回答の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力部と、チャット履歴出力部で出力したチャット履歴の文章整理した情報を人工知能から取得する整理文章取得部と、整理文章取得部で取得した整理文章を蓄積する整理文章蓄積部と、を有するチャットシステムを提供する。
【0008】
また、本発明は、前記特徴に加えて、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャット部をさらに有し、チャット履歴取得部は、このチャット部でのチャット履歴を取得する内部取得手段を有するチャットシステムを提供する。
【0009】
また、本発明は、チャット履歴を取得するチャット履歴取得部と、チャット履歴取得部で取得したチャット履歴を人工知能に要約の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力部と、チャット履歴出力部で出力したチャット履歴を顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を人工知能から取得する要約文章取得部と、要約文章取得部で取得した要約文章を蓄積する要約文章蓄積部と、を有するチャットシステムを提供する。
【0010】
また、本発明は、前記特徴に加えて、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャット部をさらに有し、チャット履歴取得部は、このチャット部でのチャット履歴を取得する内部取得手段を有するチャットシステムを提供する。
【0011】
また、本発明は、前記特徴に加えて、整理文章蓄積部で蓄積された整理文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する整理文章出力部と、整理文章出力部で出力された整理文章の同義文章を人工知能から取得する同義文章取得部と、同義文章取得部で取得した同義文章を元整理文章と関連付けて蓄積する同義文章蓄積部と、をさらに有するチャットシステムを提供する。
【0012】
また、本発明は、前記特徴に加えて、要約文章蓄積部で蓄積された要約文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する要約文章出力部と、要約文章出力部で出力された要約文章の同義文章を人工知能から取得する同義要約文章取得部と、同義要約文章取得部で取得した同義要約文章を元要約文章と関連付けて蓄積する同義要約文章蓄積部と、をさらに有するチャットシステムを提供する。
【0013】
また、本発明は、前記特徴に加えて、一以上の人工知能が適切な応答をするために一以上の人工知能を学習させる学習部をさらに有するチャットシステムを提供する。
【0014】
また、本発明は、前記特徴に加えて、学習部が学習させるためのコンテンツである学習コンテンツ（説明書、マニュアルなどの文書、テキストデータ、クローリング技術で取得したテキスト情報のいずれか一以上）を保持する学習コンテンツ保持部をさらに有し、学習部は保持されているコンテンツによって一以上の人工知能を（利用者の専用領域に対して）学習させるように構成されているチャットシステムを提供する。
【0015】
また、本発明は、前記特徴に加えて、顧客候補からの質問を複数の回答候補を得るために一の学習させた人工知能に出力する質問出力部と、質問出力部で出力した質問に対する複数の回答候補を学習させた人工知能から取得する回答候補取得部と、回答候補取得部で取得した複数の回答候補から適切な回答である適切回答を得るために学習させた人工知能と異なる他の人工知能に出力する回答候補出力部と、回答候補出力部で出力した回答候補に基づく適切回答を他の人工知能に選択させて取得する適切回答取得部と、適切回答取得部で取得した適切回答を元質問と関連付けて蓄積する適切回答蓄積部と、を有するチャットシステムを提供する。
【0016】
また、本発明は、前記特徴に加えて、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャット部をさらに有し、質問出力部は、このチャット部での顧客候補の質問を取得する内部取得手段を有し、取得した質問を出力するチャットシステムを提供する。
【0017】
また、本発明は、前記特徴に加えて、顧客候補から受ける質問の言語を特定する言語特定部と、言語特定部で特定された言語からなる質問を蓄積部に蓄積されている言語の質問に翻訳するために人工知能に出力する質問翻訳要求出力部と、質問翻訳要求出力部で出力された質問の翻訳文である翻訳済質問を取得する翻訳済質問取得部と、翻訳済質問取得部で取得した翻訳済質問に対する回答を蓄積部から取得する回答取得部と、回答取得部で取得した回答を質問された言語に翻訳するために人工知能に出力する回答翻訳要求出力部と、回答翻訳要求出力部で出力された回答の言語の翻訳済回答を取得する翻訳済回答取得部と、翻訳済回答取得部で取得した翻訳済回答を顧客候補への回答としてチャット部にて応答させる応答制御部と、を有するチャットシステムを提供する。
【0018】
更に、上述したチャットシステムについて、それらを実現するため、コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法、並びに、計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラムを提供する。
【0019】
具体的には、本発明は、コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、チャット履歴を取得するチャット履歴取得ステップと、チャット履歴取得ステップで取得したチャット履歴を人工知能に質問と回答の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力ステップと、チャット履歴出力ステップで出力したチャット履歴の文章整理した情報を人工知能から取得する整理文章取得ステップと、整理文章取得ステップで取得した整理文章を蓄積する整理文章蓄積ステップと、を有する方法を提供する。
【0020】
また、本発明は、前記特徴に加えて、コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャットステップをさらに有し、チャット履歴取得ステップは、このチャットステップでのチャット履歴を取得する内部取得ステップを有する方法を提供する。
【0021】
また、本発明は、コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、チャット履歴を取得するチャット履歴取得ステップと、チャット履歴取得ステップで取得したチャット履歴を人工知能に要約の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力ステップと、チャット履歴出力ステップで出力したチャット履歴を顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を人工知能から取得する要約文章取得ステップと、要約文章取得ステップで取得した要約文章を蓄積する要約文章蓄積ステップと、を有する方法を提供する。
【0022】
また、本発明は、前記特徴に加えて、コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャットステップをさらに有し、チャット履歴取得ステップは、このチャットステップでのチャット履歴を取得する内部取得ステップを有する方法を提供する。
【0023】
また、本発明は、前記特徴に加えて、コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、整理文章蓄積ステップで蓄積された整理文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する整理文章出力ステップと、整理文章出力ステップで出力された整理文章の同義文章を人工知能から取得する同義文章取得ステップと、同義文章取得ステップで取得した同義文章を元整理文章と関連付けて蓄積する同義文章蓄積ステップと、を有する方法を提供する。
【0024】
また、本発明は、前記特徴に加えて、コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、要約文章蓄積ステップで蓄積された要約文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する要約文章出力ステップと、要約文章出力ステップで出力された要約文章の同義文章を人工知能から取得する同義要約文章取得ステップと、同義要約文章取得ステップで取得した同義要約文章を元要約文章と関連付けて蓄積する同義要約文章蓄積ステップと、を有する方法を提供する。
【0025】
また、本発明は、前記特徴に加えて、コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、一以上の人工知能が適切な応答をするために一以上の人工知能を学習させる学習ステップを有する方法を提供する。
【0026】
また、本発明は、前記特徴に加えて、コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、学習ステップが学習させるためのコンテンツである学習コンテンツ（説明書、マニュアルなどの文書、テキストデータ、クローリング技術で取得したテキスト情報のいずれか一以上）を保持する学習コンテンツ保持ステップをさらに有し、学習ステップは保持されているコンテンツによって一以上の人工知能を（利用者の専用領域に対して）学習させるように構成されている方法を提供する。
【0027】
また、本発明は、前記特徴に加えて、コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、顧客候補からの質問を複数の回答候補を得るために一の学習させた人工知能に出力する質問出力ステップと、質問出力ステップで出力した質問に対する複数の回答候補を学習させた人工知能から取得する回答候補取得ステップと、回答候補取得ステップで取得した複数の回答候補から適切な回答である適切回答を得るために学習させた人工知能と異なる他の人工知能に出力する回答候補出力ステップと、回答候補出力ステップで出力した回答候補に基づく適切回答を他の人工知能に選択させて取得する適切回答取得ステップと、適切回答取得ステップで取得した適切回答を元質問と関連付けて蓄積する適切回答蓄積ステップと、を有する方法を提供する。
【0028】
また、本発明は、前記特徴に加えて、コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャットステップをさらに有し、質問出力ステップは、このチャットステップでの顧客候補の質問を取得する内部取得ステップを有し、取得した質問を出力する方法を提供する。
【0029】
また、本発明は、前記特徴に加えて、コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法であって、顧客候補から受ける質問の言語を特定する言語特定ステップと、言語特定ステップで特定された言語からなる質問を蓄積ステップで蓄積されている言語の質問に翻訳するために人工知能に出力する質問翻訳要求出力ステップと、質問翻訳要求出力ステップで出力された質問の翻訳文である翻訳済質問を取得する翻訳済質問取得ステップと、翻訳済質問取得ステップで取得した翻訳済質問に対する回答を蓄積ステップから取得する回答取得ステップと、回答取得ステップで取得した回答を質問された言語に翻訳するために人工知能に出力する回答翻訳要求出力ステップと、回答翻訳要求出力ステップで出力された回答の言語の翻訳済回答を取得する翻訳済回答取得ステップと、翻訳済回答取得ステップで取得した翻訳済回答を顧客候補への回答としてチャットステップにて応答させる応答制御ステップと、を有する方法を提供する。
【0030】
具体的には、本発明は、チャット履歴を取得するチャット履歴取得ステップと、チャット履歴取得ステップで取得したチャット履歴を人工知能に質問と回答の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力ステップと、チャット履歴出力ステップで出力したチャット履歴の文章整理した情報を人工知能から取得する整理文章取得ステップと、整理文章取得ステップで取得した整理文章を蓄積する整理文章蓄積ステップと、を有する計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラムを提供する。
【0031】
また、本発明は、前記特徴に加えて、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャットステップをさらに有し、チャット履歴取得ステップは、このチャットステップでのチャット履歴を取得する内部取得ステップを有する計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラムを提供する。
【0032】
また、本発明は、チャット履歴を取得するチャット履歴取得ステップと、チャット履歴取得ステップで取得したチャット履歴を人工知能に要約の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力ステップと、チャット履歴出力ステップで出力したチャット履歴を顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を人工知能から取得する要約文章取得ステップと、要約文章取得ステップで取得した要約文章を蓄積する要約文章蓄積ステップと、を有する計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラムを提供する。
【0033】
また、本発明は、前記特徴に加えて、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャットステップをさらに有し、チャット履歴取得ステップは、このチャットステップでのチャット履歴を取得する内部取得ステップを有する計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラムを提供する。
【0034】
また、本発明は、前記特徴に加えて、整理文章蓄積ステップで蓄積された整理文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する整理文章出力ステップと、整理文章出力ステップで出力された整理文章の同義文章を人工知能から取得する同義文章取得ステップと、同義文章取得ステップで取得した同義文章を元整理文章と関連付けて蓄積する同義文章蓄積ステップと、を有する計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラムを提供する。
【0035】
また、本発明は、前記特徴に加えて、要約文章蓄積ステップで蓄積された要約文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する要約文章出力ステップと、要約文章出力ステップで出力された要約文章の同義文章を人工知能から取得する同義要約文章取得ステップと、同義要約文章取得ステップで取得した同義要約文章を元要約文章と関連付けて蓄積する同義要約文章蓄積ステップと、を有する計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラムを提供する。
【0036】
また、本発明は、前記特徴に加えて、一以上の人工知能が適切な応答をするために一以上の人工知能を学習させる学習ステップを有する計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラムを提供する。
【0037】
また、本発明は、前記特徴に加えて、学習ステップが学習させるためのコンテンツである学習コンテンツ（説明書、マニュアルなどの文書、テキストデータ、クローリング技術で取得したテキスト情報のいずれか一以上）を保持する学習コンテンツ保持ステップをさらに有し、学習ステップは保持されているコンテンツによって一以上の人工知能を（利用者の専用領域に対して）学習させるように構成されている計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラムを提供する。
【0038】
また、本発明は、前記特徴に加えて、顧客候補からの質問を複数の回答候補を得るために一の学習させた人工知能に出力する質問出力ステップと、質問出力ステップで出力した質問に対する複数の回答候補を学習させた人工知能から取得する回答候補取得ステップと、回答候補取得ステップで取得した複数の回答候補から適切な回答である適切回答を得るために学習させた人工知能と異なる他の人工知能に出力する回答候補出力ステップと、回答候補出力ステップで出力した回答候補に基づく適切回答を他の人工知能に選択させて取得する適切回答取得ステップと、適切回答取得ステップで取得した適切回答を元質問と関連付けて蓄積する適切回答蓄積ステップと、を有する計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラムを提供する。
【0039】
また、本発明は、前記特徴に加えて、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャットステップをさらに有し、質問出力ステップは、このチャットステップでの顧客候補の質問を取得する内部取得ステップを有し、取得した質問を出力する計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラムを提供する。
【0040】
また、本発明は、前記特徴に加えて、顧客候補から受ける質問の言語を特定する言語特定ステップと、言語特定ステップで特定された言語からなる質問を蓄積ステップで蓄積されている言語の質問に翻訳するために人工知能に出力する質問翻訳要求出力ステップと、質問翻訳要求出力ステップで出力された質問の翻訳文である翻訳済質問を取得する翻訳済質問取得ステップと、翻訳済質問取得ステップで取得した翻訳済質問に対する回答を蓄積ステップから取得する回答取得ステップと、回答取得ステップで取得した回答を質問された言語に翻訳するために人工知能に出力する回答翻訳要求出力ステップと、回答翻訳要求出力ステップで出力された回答の言語の翻訳済回答を取得する翻訳済回答取得ステップと、翻訳済回答取得ステップで取得した翻訳済回答を顧客候補への回答としてチャット部にて応答させる応答制御ステップと、を有する計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラムを提供する。
【発明の効果】
【0041】
以上より、本発明では、人工知能が有する各種機能を活用して顧客候補からの質問に対する回答の精度向上などが可能なチャットシステムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0042】
【図1】本件発明に適用されるハードウェア構成を示す図
【図2】本件発明におけるチャットシステムの全体的な構成を示す図
【図3】実施形態１におけるチャットシステムの機能的構成を示す図
【図4】実施形態１におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図
【図5】実施形態１におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図
【図6】実施形態２におけるチャットシステムの機能的構成を示す図
【図7】実施形態２におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図
【図8】実施形態２におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図
【図9】実施形態３におけるチャットシステムの機能的構成を示す図
【図10】実施形態３におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図
【図11】実施形態３におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを 示す図
【図12】実施形態４におけるチャットシステムの機能的構成を示す図
【図13】実施形態４におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図
【図14】実施形態４におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを 示す図
【図15】実施形態５におけるチャットシステムの機能的構成を示す図
【図16】実施形態５におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図
【図17】実施形態５におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを 示す図
【図18】実施形態６におけるチャットシステムの機能的構成を示す図
【図19】実施形態６におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図
【図20】実施形態６におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを 示す図
【図21】実施形態７におけるチャットシステムの機能的構成を示す図
【図22】実施形態７におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図
【図23】実施形態７におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを 示す図
【図24】実施形態８におけるチャットシステムの機能的構成を示す図
【図25】実施形態８におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図
【図26】実施形態８におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを 示す図
【図27】実施形態９におけるチャットシステムの機能的構成を示す図
【図28】実施形態９におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図
【図29】実施形態９におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを 示す図
【図30】実施形態１０におけるチャットシステムの機能的構成を示す図
【図31】実施形態１０におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図
【図32】実施形態１０におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを 示す図
【図33】実施形態１１におけるチャットシステムの機能的構成を示す図
【図34】実施形態１１におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図
【図35】実施形態１１におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを 示す図＜本発明を構成し得るハードウェアについて＞
【0043】
図１は、本件発明に適用されるハードウェア構成を示す図である。
本件発明は、原則的に電子計算機を利用する発明であるが、ソフトウェアによって実現され、ハードウェアによっても実現され、ソフトウェアとハードウェアの協働によっても実現される。本件発明の各構成要件の全部又は一部を実現するハードウェアでは、コンピュータの基本的構成であるＣＰＵ、メモリ、バス、入出力装置、各種周辺機器、ユーザーインターフェースなどによって構成される。各種周辺機器には、記憶装置、インターネット等インターフェース、インターネット等機器、ディスプレイ、キーボード、マウス、スピーカー、カメラ、ビデオ、テレビ、実験室又は工場などでの生産状態を把握するための各種センサ（流量センサ、温度センサ、重量センサ、液量センサ、赤外線センサ、出荷個数計数機、梱包個数計数機、異物検査装置、不良品計数機、放射線検査装置、表面状態検査装置、回路検査装置、人感センサ、作業者作業状況把握装置（映像、ＩＤ、ＰＣ作業量などで）等）、ＣＤ装置、ＤＶＤ装置、ブルーレイ装置、ＵＳＢメモリ、ＵＳＢメモリインターフェース、着脱可能タイプのハードディスク、一般的なハードディスク、プロジェクタ装置、ＳＳＤ、電話、ファックス、コピー機、印刷装置、ムービー編集装置、各種センサ装置などが含まれる。また、本システムは、必ずしも一つの筐体によって構成されている必要はなく、複数の筐体を通信で結合して構成されるものであってもよい。また、通信は、ＬＡＮであってもＷＡＮ、Ｗｉｆｉ、ブルートゥース（登録商標）、赤外線通信、超音波通信であってもよく、さらに、一部が国境を跨いで設置されていてもよい。さらに、複数の筐体のそれぞれが異なる主体によって運営されていてもよく、一の主体によって運営されていてもよい。本件発明のシステムの運用主体は、単数であるか複数であるかは問わない。また、本システムの他に第三者の利用する端末、さらに他の第三者の利用する端末を含むシステムとしても発明を構成することができる。また、これらの端末は国境を越えて設置されていてもよい。さらに、本システムや前記端末の他に第三者の関連情報や、関連人物の登録のために利用される装置、登録の内容を記録するためのデータベースに利用される装置などが用意されてもよい。これらは、本システムに備えてもよいし、本システム外に備えてこれらの情報を、利用可能に本システムを構成してもよい。
本件発明は、原則的に電子計算機を利用する発明であるが、ソフトウェアによって実現され、ハードウェアによっても実現され、ソフトウェアとハードウェアの協働によっても実現される。本件発明の各構成要件の全部又は一部を実現するハードウェアでは、コンピュータの基本的構成であるＣＰＵ、メモリ、バス、入出力装置、各種周辺機器、ユーザーインターフェースなどによって構成される。各種周辺機器には、記憶装置、インターネット等インターフェース、インターネット等機器、ディスプレイ、キーボード、マウス、スピーカー、カメラ、ビデオ、テレビ、実験室又は工場などでの生産状態を把握するための各種センサ（流量センサ、温度センサ、重量センサ、液量センサ、赤外線センサ、出荷個数計数機、梱包個数計数機、異物検査装置、不良品計数機、放射線検査装置、表面状態検査装置、回路検査装置、人感センサ、作業者作業状況把握装置（映像、ＩＤ、ＰＣ作業量などで）等）、ＣＤ装置、ＤＶＤ装置、ブルーレイ装置、ＵＳＢメモリ、ＵＳＢメモリインターフェース、着脱可能タイプのハードディスク、一般的なハードディスク、プロジェクタ装置、ＳＳＤ、電話、ファックス、コピー機、印刷装置、ムービー編集装置、各種センサ装置などが含まれる。また、本システムは、必ずしも一つの筐体によって構成されている必要はなく、複数の筐体を通信で結合して構成されるものであってもよい。また、通信は、ＬＡＮであってもＷＡＮ、Ｗｉｆｉ、ブルートゥース（登録商標）、赤外線通信、超音波通信であってもよく、さらに、一部が国境を跨いで設置されていてもよい。さらに、複数の筐体のそれぞれが異なる主体によって運営されていてもよく、一の主体によって運営されていてもよい。本件発明のシステムの運用主体は、単数であるか複数であるかは問わない。また、本システムの他に第三者の利用する端末、さらに他の第三者の利用する端末を含むシステムとしても発明を構成することができる。また、これらの端末は国境を越えて設置されていてもよい。さらに、本システムや前記端末の他に第三者の関連情報や、関連人物の登録のために利用される装置、登録の内容を記録するためのデータベースに利用される装置などが用意されてもよい。これらは、本システムに備えてもよいし、本システム外に備えてこれらの情報を、利用可能に本システムを構成してもよい。
【0044】
この図にあるように、計算機は、マザーボード上に構成される、チップセット、ＣＰＵ、不揮発性メモリ、メインメモリ、各種バス、ＢＩＯＳ、ＵＳＢやＨＤＭＩ（登録商標）やＬＡＮなどの各種インターフェース、リアルタイムクロック等からなる。これらはオペレーティングシステムやデバイスドライバ（ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）などの各種インターフェース、カメラ、マイク、スピーカー又はヘッドホン、ディスプレイなどの各種機器組込み用）、各種プログラムなどと協働して動作する。本発明を構成する各種プログラムや各種データはこれらのハードウェア資源を効率的に利用して各種の処理を実行するように構成されている。
≪チップセット≫
≪チップセット≫
【0045】
「チップセット」は、計算機のマザーボードに実装され、ＣＰＵの外部バスと、メモリや周辺機器を接続する標準バスとの連絡機能、つまりブリッジ機能を集積した大規模集積回路（ＬＳＩ）のセットである。２チップセット構成を採用する場合と、１チップセット構成を採用する場合とがある。ＣＰＵやメインメモリに近い側をノースブリッジ、遠い側で比較的低速な外部Ｉ／Ｏとのインターフェースの側にサウスブリッジが設けられる。
【0046】
（ノースブリッジ）
ノースブリッジには、ＣＰＵインターフェース、メモリコントローラ、グラフィックインターフェースが含まれる。従来のノースブリッジの機能のほとんどをＣＰＵに担わせてもよい。ノースブリッジは、メインメモリのメモリスロットとはメモリバスを介して接続し、グラフィックカードのグラフィックカードスロットとは、ハイスピードグラフィックバス（ＡＧＰ、ＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓ）で接続される。
ノースブリッジには、ＣＰＵインターフェース、メモリコントローラ、グラフィックインターフェースが含まれる。従来のノースブリッジの機能のほとんどをＣＰＵに担わせてもよい。ノースブリッジは、メインメモリのメモリスロットとはメモリバスを介して接続し、グラフィックカードのグラフィックカードスロットとは、ハイスピードグラフィックバス（ＡＧＰ、ＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓ）で接続される。
【0047】
（サウスブリッジ）
サウスブリッジには、ＰＣＩインターフェース（ＰＣＩスロット）とはＰＣＩバスを介して接続し、ＡＴＡ（ＳＡＴＡ）インターフェース、ＵＳＢインターフェース、ＥｔｈｅｒｎｅｔインターフェースなどとのＩ／Ｏ機能やサウンド機能を担う。高速な動作が必要でない、あるいは、不可能であるようなＰＳ／２ポート、フロッピーディスクドライブ、シリアルポート、パラレルポート、ＩＳＡバスをサポートする回路を組み込むことは、チップセット自体の高速化の足かせとなるためサウスブリッジのチップから分離させ、スーパーＩ／Ｏチップと呼ばれる別のＬＳＩに担当させることとしてもよい。ＣＰＵ（ＭＰＵ）と、周辺機器や各種制御部を繋ぐためにバスが用いられる。バスはチップセットによって連結される。メインメモリとの接続に利用されるメモリバスは、高速化を図るために、これに代えてチャネル構造を採用してもよい。バスとしてはシリアルバスかパラレルバスを採用できる。パラレルバスは、シリアルバスが１ビットずつデータを転送するのに対して、元データそのものや元データから切り出した複数ビットをひとかたまりにして、同時に複数本の通信路で伝送する。クロック信号の専用線がデータ線と平行して設け、受信側でのデータ復調の同期を行う。ＣＰＵ（チップセット）と外部デバイスをつなぐバスとしても用いられ、ＧＰＩＢ、ＩＤＥ／（パラレル）ＡＴＡ、ＳＣＳＩ、ＰＣＩなどがある。高速化に限界があるため、ＰＣＩの改良版ＰＣＩ ＥｘｐｒｅｓｓやパラレルＡＴＡの改良版シリアルＡＴＡでは、データラインはシリアルバスでもよい。
サウスブリッジには、ＰＣＩインターフェース（ＰＣＩスロット）とはＰＣＩバスを介して接続し、ＡＴＡ（ＳＡＴＡ）インターフェース、ＵＳＢインターフェース、ＥｔｈｅｒｎｅｔインターフェースなどとのＩ／Ｏ機能やサウンド機能を担う。高速な動作が必要でない、あるいは、不可能であるようなＰＳ／２ポート、フロッピーディスクドライブ、シリアルポート、パラレルポート、ＩＳＡバスをサポートする回路を組み込むことは、チップセット自体の高速化の足かせとなるためサウスブリッジのチップから分離させ、スーパーＩ／Ｏチップと呼ばれる別のＬＳＩに担当させることとしてもよい。ＣＰＵ（ＭＰＵ）と、周辺機器や各種制御部を繋ぐためにバスが用いられる。バスはチップセットによって連結される。メインメモリとの接続に利用されるメモリバスは、高速化を図るために、これに代えてチャネル構造を採用してもよい。バスとしてはシリアルバスかパラレルバスを採用できる。パラレルバスは、シリアルバスが１ビットずつデータを転送するのに対して、元データそのものや元データから切り出した複数ビットをひとかたまりにして、同時に複数本の通信路で伝送する。クロック信号の専用線がデータ線と平行して設け、受信側でのデータ復調の同期を行う。ＣＰＵ（チップセット）と外部デバイスをつなぐバスとしても用いられ、ＧＰＩＢ、ＩＤＥ／（パラレル）ＡＴＡ、ＳＣＳＩ、ＰＣＩなどがある。高速化に限界があるため、ＰＣＩの改良版ＰＣＩ ＥｘｐｒｅｓｓやパラレルＡＴＡの改良版シリアルＡＴＡでは、データラインはシリアルバスでもよい。
【0048】
≪ＣＰＵ≫
【0049】
ＣＰＵはメインメモリ上にあるプログラムと呼ばれる命令列を順に読み込んで解釈・実行することで信号からなる情報を同じくメインメモリ上に出力する。ＣＰＵは計算機内での演算を行なう中心として機能する。なお、ＣＰＵは演算の中心となるＣＰＵコア部分と、その周辺部分とから構成され、ＣＰＵ内部にレジスタ、キャッシュメモリや、キャッシュメモリとＣＰＵコアとを接続する内部バス、ＤＭＡコントローラ、タイマー、ノースブリッジとの接続バスとのインターフェースなどが含まれる。なお、ＣＰＵコアは一つのＣＰＵ（チップ）に複数備えられていてもよい。また、ＣＰＵに加えて、グラフィックインターフェース（ＧＰＵ）若しくはＦＰＵによって、処理を行っても良い。なお、実施形態での説明は２コアタイプのものであるが、これに限定されない。またＣＰＵ内にプログラムを内蔵することもできる。
【0050】
≪不揮発性メモリ≫
【0051】
（ＨＤＤ）
【0052】
ハードディスクドライブの基本構造は、磁気ディスク、磁気ヘッド、および磁気ヘッドを搭載するアームから構成される。外部インターフェースは、ＳＡＴＡ（過去ではＡＴＡ）を採用することができる。高機能なコントローラ、例えばＳＣＳＩを用いて、ハードディスクドライブ間の通信をサポートする。例えば、ファイルを別のハードディスクドライブにコピーする時、コントローラがセクタを読み取って別のハードディスクドライブに転送して書き込むといったことができる。この時ホストＣＰＵのメモリにはアクセスしない。したがってＣＰＵの負荷を増やさないで済む。
【0053】
≪メインメモリ≫
【0054】
ＣＰＵが直接アクセスしてメインメモリ上の各種プログラムを実行する。メインメモリは揮発性のメモリでＤＲＡＭが用いられる。メインメモリ上のプログラムはプログラムの起動命令を受けて不揮発性メモリからメインメモリ上に展開される。その後もプログラム内で各種実行命令や、実行手順に従ってＣＰＵがプログラムを実行する。
【0055】
≪オペレーティングシステム（ＯＳ）≫
【0056】
オペレーティングシステムは計算機上の資源をアプリケーションに利用させるための管理をしたり、各種デバイスドライバを管理したり、ハードウェアである計算機自身を管理するために用いられる。小型の計算機ではオペレーティングシステムとしてファームウェアを用いることもある。
【0057】
≪ＢＩＯＳ≫
【0058】
ＢＩＯＳは、計算機のハードウェアを立ち上げてオペレーティングシステムを稼働させるための手順をＣＰＵに実行させるもので、最も典型的には計算機の起動命令を受けるとＣＰＵが最初に読取りに行くハードウェアである。ここには、ディスク（不揮発性メモリ）に格納されているオペレーティングシステムのアドレスが記載されており、ＣＰＵに展開されたＢＩＯＳによってオペレーティングシステムが順次メインメモリに展開されて稼働状態となる。なお、ＢＩＯＳは、バスに接続されている各種デバイスの有無をチェックするチェック機能をも有している。チェックの結果はメインメモリ上に保存され、適宜オペレーティングシステムによって利用可能な状態となる。なお、外部装置などをチェックするようにＢＩＯＳを構成してもよい。以上については、すべての実施形態でも同様である。
【0059】
図に示すように、本発明は基本的に汎用計算機プログラム、各種デバイスで構成することが可能である。計算機の動作は基本的に不揮発性メモリに記録されているプログラムをメインメモリにロードして、メインメモリとＣＰＵと各種デバイスとで処理を実行していく形態をとる。デバイスとの通信はバス線と繋がったインターフェースを介して行われる。インターフェースには、ディスプレイインターフェース、キーボード、通信バッファ等が考えられる。以下、本発明の実施の形態を図示例と共に説明する。
【0060】
＜本発明の自然法則の利用性の充足＞
【0061】
本発明は、コンピュータと通信設備とソフトウェアとの協働で機能するものである。具体的には、チャットシステムにおけるサーバが、ネットワークを介して、人工知能や利用者端末並びに管理者端末などの間で様々な情報やデータがハードウェア資源を用いてやり取りされている。従って、この観点から本願発明はコンピュータなどのリソースを請求項や明細書に記載された事項と、それらの事項に関係する技術常識に基づいて判断すれば、本願発明は全体として自然法則を利用したものであり、また、コンピュータ・ソフトウェア関連発明に該当するものである。
【0062】
＜特許法で求められる自然法則の利用の意義＞
【0063】
特許法で求められる自然法則の利用とは、法目的に基づいて、発明が産業上利用性を有し、産業の発達に寄与するものでなければならないとの観点から、産業上有用に利用することができる発明であることを担保するために求められるものである。つまり、産業上有用であること、すなわち出願に際して宣言した発明の効果がその発明の実施によってある一定の確実性の下再現できることを求めるものである。この観点から自然法則利用性とは、発明の効果を発揮するための発明の構成である発明特定事項（発明構成要件）のそれぞれが発揮する機能が自然法則を利用して発揮されるものであればよい、と解釈される。さらに言えば、発明の効果とはその発明を利用する利用者に所定の有用性を提供できる可能性があればよいのであって、その有用性を利用者がどのように感じたり、考えたりするかという観点で見るべきではない。したがって、利用者が本システムによって得る効果が心理的な効果であったとしても、その効果自体は求められる自然法則の利用性の対象外の事象である。
【発明を実施するための形態】
【0064】
以下、本件発明の実施の形態について、添付図面を用いて説明する。なお、実施形態と請求項の相互の関係は以下の通りである。主として、実施形態１の説明は請求項１、１２および２３に関し、実施形態２の説明は請求項２、１３および２４に関し、実施形態３の説明は請求項３、１４および２５に関し、実施形態４の説明は請求項４、１５および２６に関し、実施形態５の説明は請求項５、１６、２７に関し、実施形態６の説明は請求項６、１７および２８に関し、実施形態７の説明は請求項７、１８および２９に関し、実施形態８の説明は請求項８、１９および３０に関し、実施形態９の説明は請求項９、２０および３１に関し、実施形態１０の説明は請求項１０、２１および３２に関し、実施形態１１の説明は請求項１１、２２および３３に関するものである。本件発明は、これら実施形態に何ら限定されるべきものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において、種々なる態様で実施し得る。
【0065】
＜本件発明のチャットシステムの全体的な構成＞
図２は、本件発明におけるチャットシステムの全体的な構成の一例を示す図である。
サーバ２０１は、ネットワーク２０６（例えば、インターネットなど）を介して、複数の利用者端末２０５（顧客候補が使用する端末）とチャットを行うことができるように構成されている。管理者端末２０２は、サーバ２０１における各種機能などについて、運営、管理する役割を担う者が使用する端末である。複数の利用者端末２０５は、有線又は無線のインターフェース（例えば、通信ケーブルやＷｉＦｉルーターなど）を介して、ネットワーク２０６に接続可能な電子機器（例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォンなど）であってもよい。
また、本件発明においては、サーバ２０１が、ネットワーク２０６を介して、人工知能Ａ２０３や、人工知能Ｂ２０４とＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を利用して情報やデータの送受信を行うことが可能であり、人工知能が有する各種機能を活用することができるように構成されている。人工知能Ａ２０３は、例えば、ＩＢＭ（登録商標）が開発したＡＩである「ＷＡＴＳＯＮ」（登録商標）などを適用することができる。また、人工知能Ｂ２０４は、例えば、ＯｐｅｎＡＩが開発した生成型ＡＩである「ＣｈａｔＧＰＴ」などを適用することができる。
なお、２０２３年２月時点における無料版「ＣｈａｔＧＰＴ」では、次のような機能を利用することができる。即ち、ＯｐｅｎＡＩが提供するＡＰＩを通じて、自然言語での質問応答（様々なトピックに関する質問に自然な形で答える）、文章生成（指定したトピックに関する文章を自動生成する）、文章要約（長い文章を短く要約する）、言語翻訳（例えば、英語を他の言語に自動翻訳する）などの機能が利用できる。
これ以降、人工知能Ａ２０３として「ＷＡＴＳＯＮ」（登録商標）を適用し、人工知能Ｂ２０４として「ＣｈａｔＧＰＴ」を適用した場合を例に説明を行う。
なお、「ＷＡＴＳＯＮ」（登録商標）と「ＣｈａｔＧＰＴ」との特徴の相違点は以下のように説明できる。ＩＢＭ（登録商標）の「ＷＡＴＳＯＮ」（登録商標）と「ＣｈａｔＧＰＴ(Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ Ｐｒｅ－ｔｒａｉｎｅｄ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ)は、どちらも人工知能技術を使用しているが、それぞれの目的や設計が異なる。
「ＷＡＴＳＯＮ」（登録商標）は、特定のタスクに特化した人工知能システムである。「ＷＡＴＳＯＮ」（登録商標）は、自然言語処理、パターン認識、機械学習、推論エンジンなどの技術を活用して、医療、金融、製造、小売などの業界で使用される様々なアプリケーションを提供する。「ＷＡＴＳＯＮ」（登録商標）は、より高度なデータ処理と推論能力を持ち、特定の業界やタスクに最適化されたカスタムソリューションを提供することができる。
一方、「ＣｈａｔＧＰＴ」は、自然言語処理の分野で最も有名なモデルの一つであり、大量のテキストデータを学習して、文章を生成することができる。「ＣｈａｔＧＰＴ」は、文章の自然さや意味の一貫性を高めることができ、文章生成、文章要約、文章の感情分析、ＱＡなどのタスクに使用される。「ＣｈａｔＧＰＴ」は、より汎用的な自然言語処理のモデルであり、さまざまなタスクに使用できる。
つまり、「ＷＡＴＳＯＮ」（登録商標）は、特定の業界やタスクに特化したカスタムソリューションを提供するために使用され、「ＣｈａｔＧＰＴ」は、自然言語処理における汎用的なモデルとして使用されることが多いという違いがある。
図２は、本件発明におけるチャットシステムの全体的な構成の一例を示す図である。
サーバ２０１は、ネットワーク２０６（例えば、インターネットなど）を介して、複数の利用者端末２０５（顧客候補が使用する端末）とチャットを行うことができるように構成されている。管理者端末２０２は、サーバ２０１における各種機能などについて、運営、管理する役割を担う者が使用する端末である。複数の利用者端末２０５は、有線又は無線のインターフェース（例えば、通信ケーブルやＷｉＦｉルーターなど）を介して、ネットワーク２０６に接続可能な電子機器（例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォンなど）であってもよい。
また、本件発明においては、サーバ２０１が、ネットワーク２０６を介して、人工知能Ａ２０３や、人工知能Ｂ２０４とＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を利用して情報やデータの送受信を行うことが可能であり、人工知能が有する各種機能を活用することができるように構成されている。人工知能Ａ２０３は、例えば、ＩＢＭ（登録商標）が開発したＡＩである「ＷＡＴＳＯＮ」（登録商標）などを適用することができる。また、人工知能Ｂ２０４は、例えば、ＯｐｅｎＡＩが開発した生成型ＡＩである「ＣｈａｔＧＰＴ」などを適用することができる。
なお、２０２３年２月時点における無料版「ＣｈａｔＧＰＴ」では、次のような機能を利用することができる。即ち、ＯｐｅｎＡＩが提供するＡＰＩを通じて、自然言語での質問応答（様々なトピックに関する質問に自然な形で答える）、文章生成（指定したトピックに関する文章を自動生成する）、文章要約（長い文章を短く要約する）、言語翻訳（例えば、英語を他の言語に自動翻訳する）などの機能が利用できる。
これ以降、人工知能Ａ２０３として「ＷＡＴＳＯＮ」（登録商標）を適用し、人工知能Ｂ２０４として「ＣｈａｔＧＰＴ」を適用した場合を例に説明を行う。
なお、「ＷＡＴＳＯＮ」（登録商標）と「ＣｈａｔＧＰＴ」との特徴の相違点は以下のように説明できる。ＩＢＭ（登録商標）の「ＷＡＴＳＯＮ」（登録商標）と「ＣｈａｔＧＰＴ(Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ Ｐｒｅ－ｔｒａｉｎｅｄ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ)は、どちらも人工知能技術を使用しているが、それぞれの目的や設計が異なる。
「ＷＡＴＳＯＮ」（登録商標）は、特定のタスクに特化した人工知能システムである。「ＷＡＴＳＯＮ」（登録商標）は、自然言語処理、パターン認識、機械学習、推論エンジンなどの技術を活用して、医療、金融、製造、小売などの業界で使用される様々なアプリケーションを提供する。「ＷＡＴＳＯＮ」（登録商標）は、より高度なデータ処理と推論能力を持ち、特定の業界やタスクに最適化されたカスタムソリューションを提供することができる。
一方、「ＣｈａｔＧＰＴ」は、自然言語処理の分野で最も有名なモデルの一つであり、大量のテキストデータを学習して、文章を生成することができる。「ＣｈａｔＧＰＴ」は、文章の自然さや意味の一貫性を高めることができ、文章生成、文章要約、文章の感情分析、ＱＡなどのタスクに使用される。「ＣｈａｔＧＰＴ」は、より汎用的な自然言語処理のモデルであり、さまざまなタスクに使用できる。
つまり、「ＷＡＴＳＯＮ」（登録商標）は、特定の業界やタスクに特化したカスタムソリューションを提供するために使用され、「ＣｈａｔＧＰＴ」は、自然言語処理における汎用的なモデルとして使用されることが多いという違いがある。
【0066】
なお、本件発明では、サーバ２０１が１つのサーバで機能するように構成されることを前提として説明するが、これに限らず、複数のサーバが用意され、それらのサーバ間で情報やデータのやり取りを行い、連携又は協働して各種機能を実行できるように構成してもよい。
【0067】
＜実施形態１（主に請求項１、請求項１２および請求項２３に対応）＞
＜実施形態１ 概要＞
本実施形態は、チャット履歴を取得するチャット履歴取得部と、チャット履歴取得部で取得したチャット履歴を人工知能に質問と回答の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力部と、チャット履歴出力部で出力したチャット履歴の文章整理した情報を人工知能から取得する整理文章取得部と、整理文章取得部で取得した整理文章を蓄積する整理文章蓄積部と、を有するチャットシステムを提供する。また、それを実現するため、コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法、並びに、計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラムを提供する。なお、本件明細書における「チャット」とは、簡単な会話を言うが、テキストでの会話のみならず、音声会話や、音声にビデオを加えたものも含まれる。また一対一のチャットのみならず、一対多、多対一、多対多のチャットも含まれうるものとする。また、多が含まれるチャットには、その一部が人で他の一部が人工知能のものも含まれうるものとする。
＜実施形態１ 概要＞
本実施形態は、チャット履歴を取得するチャット履歴取得部と、チャット履歴取得部で取得したチャット履歴を人工知能に質問と回答の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力部と、チャット履歴出力部で出力したチャット履歴の文章整理した情報を人工知能から取得する整理文章取得部と、整理文章取得部で取得した整理文章を蓄積する整理文章蓄積部と、を有するチャットシステムを提供する。また、それを実現するため、コンピュータであるチャットシステムにおけるＣＰＵが実行する方法、並びに、計算機であるチャットシステムに読み取り実行可能に記述したチャットシステムの動作プログラムを提供する。なお、本件明細書における「チャット」とは、簡単な会話を言うが、テキストでの会話のみならず、音声会話や、音声にビデオを加えたものも含まれる。また一対一のチャットのみならず、一対多、多対一、多対多のチャットも含まれうるものとする。また、多が含まれるチャットには、その一部が人で他の一部が人工知能のものも含まれうるものとする。
【0068】
＜実施形態１ 機能的構成＞
図３は、実施形態１におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。本実施形態では、チャット履歴取得部と、チャット履歴出力部と、整理文章取得部と、整理文章蓄積部とを備えている。
図３は、実施形態１におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。本実施形態では、チャット履歴取得部と、チャット履歴出力部と、整理文章取得部と、整理文章蓄積部とを備えている。
【0069】
＜実施形態１ 構成の説明：チャット履歴取得部＞
「チャット履歴取得部」３０１は、チャット履歴を取得する機能を有するように構成される。また、チャット履歴としては、顧客候補とチャット（会話）したメッセージ（質問／回答）からなるテキスト情報の他に、説明書やマニュアルなどの文章、テキストデータ、クローリング技術によりウェブサイトの内容を自動で読み取ったテキスト情報などが含まれるようにしてもよい。
ここで、クローリングとは、クローラーと呼ばれるプログラム（ｂｏｔ）がリンクを巡ってウェブサイトを巡回し、ウェブページにある情報を複製・保存することをいう。
「チャット履歴取得部」３０１は、チャット履歴を取得する機能を有するように構成される。また、チャット履歴としては、顧客候補とチャット（会話）したメッセージ（質問／回答）からなるテキスト情報の他に、説明書やマニュアルなどの文章、テキストデータ、クローリング技術によりウェブサイトの内容を自動で読み取ったテキスト情報などが含まれるようにしてもよい。
ここで、クローリングとは、クローラーと呼ばれるプログラム（ｂｏｔ）がリンクを巡ってウェブサイトを巡回し、ウェブページにある情報を複製・保存することをいう。
【0070】
＜実施形態１ 構成の説明：チャット履歴出力部＞
「チャット履歴出力部」３０２は、取得したチャット履歴を人工知能に質問と回答の形式で文章整理させるために出力する機能を有するように構成される。この場合における人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。
「チャット履歴出力部」３０２は、取得したチャット履歴を人工知能に質問と回答の形式で文章整理させるために出力する機能を有するように構成される。この場合における人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。
【0071】
＜実施形態１ 構成の説明：整理文章取得部＞
「整理文章取得部」３０３は、出力したチャット履歴の文章整理した情報を人工知能から取得する機能を有するように構成される。この場合における人工知能は、同じく図２における人工知能Ｂ２０４である。
なお、文章の整理とは以下のような処理を言う。つまり、文章を整理するとは、その文章を論理的にまとめ、読みやすく分かりやすくすることを指す。具体的には、以下のようなことが含まれる。
構成の整理：文章を分かりやすくするために、段落を作成し、それぞれの段落に主題やアイデアをまとめる。また、構成を考えることにより、読み手が文章の主旨を把握しやすくなる。
表現の整理：文章の表現方法について考える。文法や語彙の正確性を確認し、不必要な言葉や表現を省くことにより、文章をスムーズかつ効果的に伝えることができる。
論理の整理：文章内のアイデアや情報を整理し、論理的なつながりを作ることにより、読み手が文章の主張や意図を理解しやすくなる。また、引用や例示を活用して、論理的な説明を補強することができる。
文章の構造の整理：文章の構造を整理し、目次や箇条書きを作成することにより、読み手が情報を効率的に探しやすくなる。また、必要に応じて、図表や画像又は映像を挿入して、文章の理解を助けることもできる。この図表等は人工知能に自動的に作成させることもできるし、あらかじめ準備しておき、人工知能に選択させるようにすることもできる。
以上のように、文章を整理することによって、読み手、視聴者が理解しやすく、情報を効率的に受け取ることができるようになる。
「整理文章取得部」３０３は、出力したチャット履歴の文章整理した情報を人工知能から取得する機能を有するように構成される。この場合における人工知能は、同じく図２における人工知能Ｂ２０４である。
なお、文章の整理とは以下のような処理を言う。つまり、文章を整理するとは、その文章を論理的にまとめ、読みやすく分かりやすくすることを指す。具体的には、以下のようなことが含まれる。
構成の整理：文章を分かりやすくするために、段落を作成し、それぞれの段落に主題やアイデアをまとめる。また、構成を考えることにより、読み手が文章の主旨を把握しやすくなる。
表現の整理：文章の表現方法について考える。文法や語彙の正確性を確認し、不必要な言葉や表現を省くことにより、文章をスムーズかつ効果的に伝えることができる。
論理の整理：文章内のアイデアや情報を整理し、論理的なつながりを作ることにより、読み手が文章の主張や意図を理解しやすくなる。また、引用や例示を活用して、論理的な説明を補強することができる。
文章の構造の整理：文章の構造を整理し、目次や箇条書きを作成することにより、読み手が情報を効率的に探しやすくなる。また、必要に応じて、図表や画像又は映像を挿入して、文章の理解を助けることもできる。この図表等は人工知能に自動的に作成させることもできるし、あらかじめ準備しておき、人工知能に選択させるようにすることもできる。
以上のように、文章を整理することによって、読み手、視聴者が理解しやすく、情報を効率的に受け取ることができるようになる。
【0072】
＜実施形態１ 構成の説明：整理文章蓄積部＞
「整理文章蓄積部」３０４は、取得した整理文章を蓄積する機能を有するように構成される。なお、蓄積する際の構成に関しては以下のようなことが考えられる。
データベースやシステムの構築：整理した文章をデータベースやシステムに蓄積し、必要なときに検索して再利用できるようにする。文章の分類やキーワード検索機能を実装することで、効率的に必要な文章を見つけることができる。
テンプレートの作成：整理した文章をテンプレートとして作成し、必要に応じてカスタマイズして利用できるようにする。テンプレートには、必要な情報や構成、表現方法が含まれているため、作成の手間やミスを減らすことができる。
バージョン管理システムの導入：文章を更新する際に、バージョン管理システムを導入することで、過去のバージョンを確認できるようになる。また、複数人で作業する場合にも、誰がどの文章を編集したかを把握できるため、管理や協調作業がスムーズになる。
自動化ツールの活用：整理した文章の自動生成や自動化を行うツールを活用することで、時間や手間を削減することができる。たとえば、自動文書生成システムや自然言語処理技術を活用することで、大量の文章を自動で生成することができる。
以上のような工夫を行うことで、多数の整理文章を蓄積して再利用しやすくすることができる。これにより、作業の効率化や品質の向上につながることが期待できる。
「整理文章蓄積部」３０４は、取得した整理文章を蓄積する機能を有するように構成される。なお、蓄積する際の構成に関しては以下のようなことが考えられる。
データベースやシステムの構築：整理した文章をデータベースやシステムに蓄積し、必要なときに検索して再利用できるようにする。文章の分類やキーワード検索機能を実装することで、効率的に必要な文章を見つけることができる。
テンプレートの作成：整理した文章をテンプレートとして作成し、必要に応じてカスタマイズして利用できるようにする。テンプレートには、必要な情報や構成、表現方法が含まれているため、作成の手間やミスを減らすことができる。
バージョン管理システムの導入：文章を更新する際に、バージョン管理システムを導入することで、過去のバージョンを確認できるようになる。また、複数人で作業する場合にも、誰がどの文章を編集したかを把握できるため、管理や協調作業がスムーズになる。
自動化ツールの活用：整理した文章の自動生成や自動化を行うツールを活用することで、時間や手間を削減することができる。たとえば、自動文書生成システムや自然言語処理技術を活用することで、大量の文章を自動で生成することができる。
以上のような工夫を行うことで、多数の整理文章を蓄積して再利用しやすくすることができる。これにより、作業の効率化や品質の向上につながることが期待できる。
【0073】
＜実施形態１ チャットシステム：ハードウェア構成＞
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について図を用いて説明する。
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について図を用いて説明する。
【0074】
図４は、本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図である。この図に示すように、本実施形態におけるチャットシステムは、各種演算処理を行う「ＣＰＵ（中央演算装置）」４０１と、「メインメモリ」４０２とを備えている。また、所定の情報を保持する「不揮発性メモリ」４０３や、管理者端末４０６や複数の利用者端末４０７と情報の送受信を行う「ネットワークＩ／Ｆ（インターフェース）」４０４を備えている。そして、それらが「バス」４０５などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。
【0075】
ここに「メインメモリ」は、各種処理を行うプログラムを「ＣＰＵ」に実行させるために読み出すと同時に、そのプログラムの作業領域でもあるワーク領域を提供する。また、この「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」にはそれぞれ複数のアドレスが割り当てられており、「ＣＰＵ」で実行されるプログラムは、そのアドレスを特定しアクセスすることで相互にデータのやり取りを行い、処理を行うことが可能になっている。本実施形態において、「メインメモリ」に格納されているプログラムは、チャット履歴取得プログラム、チャット履歴出力プログラム、整理文章取得プログラム、整理文章蓄積プログラムなどである。また、「メインメモリ」と「不揮発性メモリ」には、チャット履歴情報、整理文章情報などが格納されている。
【0076】
「ＣＰＵ」は、「メインメモリ」に格納されているチャット履歴取得プログラムを実行して、「ネットワークＩ／Ｆ」を通じて、利用者端末との間で行われるチャット履歴などの情報を「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」に格納する。また、「メインメモリ」に格納されているチャット履歴出力プログラムを実行して、チャット履歴情報を質問と回答の形式で文章整理させるために人工知能Ｂに出力する。また、「メインメモリ」に格納されている整理文章取得プログラムを実行して、人工知能Ｂからチャット履歴情報の文章整理した情報を取得して、「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」に格納する。また、整理文章蓄積プログラムを実行して、取得した整理文章情報を蓄積する。
【0077】
＜実施形態１ チャットシステム：処理の流れ＞
図５は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、チャット履歴取得ステップＳ５０１と、チャット履歴出力ステップＳ５０２と、整理文章取得ステップＳ５０３と、整理文章蓄積ステップＳ５０４とからなる処理方法である。
これらの処理方法は、チャット履歴を取得するチャット履歴取得部と、チャット履歴取得部で取得したチャット履歴を人工知能に質問と回答の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力部と、チャット履歴出力部で出力したチャット履歴の文章整理した情報を人工知能から取得する整理文章取得部と、整理文章取得部で取得した整理文章を蓄積する整理文章蓄積部と、を有するチャットシステムによって実行されるものである。
図５は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、チャット履歴取得ステップＳ５０１と、チャット履歴出力ステップＳ５０２と、整理文章取得ステップＳ５０３と、整理文章蓄積ステップＳ５０４とからなる処理方法である。
これらの処理方法は、チャット履歴を取得するチャット履歴取得部と、チャット履歴取得部で取得したチャット履歴を人工知能に質問と回答の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力部と、チャット履歴出力部で出力したチャット履歴の文章整理した情報を人工知能から取得する整理文章取得部と、整理文章取得部で取得した整理文章を蓄積する整理文章蓄積部と、を有するチャットシステムによって実行されるものである。
【0078】
「チャット履歴取得ステップ」Ｓ５０１とは、ネットワークを介して、利用者端末との間で顧客候補とのチャット（会話）に関するチャット履歴情報を取得する段階である。
【0079】
「チャット履歴出力ステップ」Ｓ５０２とは、取得したチャット履歴情報を質問と回答の形式で文章整理させるために人工知能Ｂに出力する段階である。
【0080】
「整理文章取得ステップ」Ｓ５０３とは、チャット履歴情報の文章整理した情報を人工知能Ｂから取得する段階である。
【0081】
「整理文章蓄積ステップ」Ｓ５０４とは、取得した整理文章を蓄積する段階である。
【0082】
＜まとめ＞
以上より、本発明では、顧客候補との間のチャット履歴から質問と回答の形式で文章整理された情報を得ることが可能なチャットシステムを提供することができる。
以上より、本発明では、顧客候補との間のチャット履歴から質問と回答の形式で文章整理された情報を得ることが可能なチャットシステムを提供することができる。
【0083】
＜実施形態２（主に請求項２、請求項１３および請求項２４に対応）＞
＜実施形態２ 概要＞
本実施形態は、実施形態１を基本として、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャット部をさらに有し、チャット履歴取得部はこのチャット部でのチャット履歴を取得する内部取得手段を備えた点に特徴がある。これ以降、実施形態１と重複する機能、ハードウェア構成、処理の流れについては、適宜、説明を省略する。
＜実施形態２ 概要＞
本実施形態は、実施形態１を基本として、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャット部をさらに有し、チャット履歴取得部はこのチャット部でのチャット履歴を取得する内部取得手段を備えた点に特徴がある。これ以降、実施形態１と重複する機能、ハードウェア構成、処理の流れについては、適宜、説明を省略する。
【0084】
＜実施形態２ 構成の説明：チャット部＞
図６は、実施形態２におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。
この図に示すように、「チャット部」６０１は、利用者端末を使用して顧客候補とネットワークを介してチャットをする機能を有するように構成される。
なお、チャット部は以下のように構成されていると便利である。
リアルタイムでの対話機能：製品に関する質問や疑問に対して、リアルタイムで迅速に回答できる対話機能があると便利である。迅速かつスムーズなやりとりができるため、顧客との信頼関係を築きやすくなる。
ファイル共有機能：製品に関する資料や画像を共有する機能があると便利である。顧客が製品に興味を持った場合に、資料や画像を直接チャット上で共有できるため、情報を効率的に伝えることができる。
カスタマーサポート機能：製品に関するトラブルや問題が発生した場合に、カスタマーサポートがリアルタイムで対応できる機能があると便利である。顧客の問題解決を迅速に行うことができ、顧客満足度を高めることができる。
ビデオチャット機能：顧客が製品に関する質問や疑問を持っている場合に、ビデオチャットを利用して製品の使い方や特徴を説明する機能があると便利である。顧客と直接対話することで、より深い理解を得ることができる。
チャットボット機能：自動応答やＡＩチャットボットを活用することで、２４時間対応できるチャット機能を提供することができる。顧客が製品に関する質問や疑問を持った場合に、即座に返答することができる。
これらの機能を利用することで、製品の営業において顧客とのコミュニケーションを強化し、顧客満足度を向上させることができる。
図６は、実施形態２におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。
この図に示すように、「チャット部」６０１は、利用者端末を使用して顧客候補とネットワークを介してチャットをする機能を有するように構成される。
なお、チャット部は以下のように構成されていると便利である。
リアルタイムでの対話機能：製品に関する質問や疑問に対して、リアルタイムで迅速に回答できる対話機能があると便利である。迅速かつスムーズなやりとりができるため、顧客との信頼関係を築きやすくなる。
ファイル共有機能：製品に関する資料や画像を共有する機能があると便利である。顧客が製品に興味を持った場合に、資料や画像を直接チャット上で共有できるため、情報を効率的に伝えることができる。
カスタマーサポート機能：製品に関するトラブルや問題が発生した場合に、カスタマーサポートがリアルタイムで対応できる機能があると便利である。顧客の問題解決を迅速に行うことができ、顧客満足度を高めることができる。
ビデオチャット機能：顧客が製品に関する質問や疑問を持っている場合に、ビデオチャットを利用して製品の使い方や特徴を説明する機能があると便利である。顧客と直接対話することで、より深い理解を得ることができる。
チャットボット機能：自動応答やＡＩチャットボットを活用することで、２４時間対応できるチャット機能を提供することができる。顧客が製品に関する質問や疑問を持った場合に、即座に返答することができる。
これらの機能を利用することで、製品の営業において顧客とのコミュニケーションを強化し、顧客満足度を向上させることができる。
【0085】
＜実施形態２ 構成の説明：内部取得手段＞
「内部取得手段」６０２ａは、チャット履歴取得部６０２内に設けられ、チャット部６０１で得られたチャット履歴などを取得する機能を有するように構成される。
「内部取得手段」６０２ａは、チャット履歴取得部６０２内に設けられ、チャット部６０１で得られたチャット履歴などを取得する機能を有するように構成される。
【0086】
＜実施形態２ チャットシステム：ハードウェア構成＞
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について図を用いて説明する。
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について図を用いて説明する。
【0087】
図７は、本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図である。この図に示すように、本実施形態におけるチャットシステムは、各種演算処理を行う「ＣＰＵ（中央演算装置）」７０１と、「メインメモリ」７０２とを備えている。また、所定の情報を保持する「不揮発性メモリ」７０３や、管理者端末７０６や複数の利用者端末７０７と情報の送受信を行う「ネットワークＩ／Ｆ（インターフェース）」７０４を備えている。そして、それらが「バス」７０５などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。
【0088】
ここに「メインメモリ」は、各種処理を行うプログラムを「ＣＰＵ」に実行させるために読み出すと同時に、そのプログラムの作業領域でもあるワーク領域を提供する。また、この「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」にはそれぞれ複数のアドレスが割り当てられており、「ＣＰＵ」で実行されるプログラムは、そのアドレスを特定しアクセスすることで相互にデータのやり取りを行い、処理を行うことが可能になっている。本実施形態において、「メインメモリ」に格納されているプログラムは、チャットプログラムと、内部取得プログラムである。また、「メインメモリ」と「不揮発性メモリ」には、チャット履歴情報、整理文章情報などが格納されている。
【0089】
「ＣＰＵ」は、「メインメモリ」に格納されているチャットプログラムを実行して、「ネットワークＩ／Ｆ」を通じて、利用者端末を使用する顧客候補との間でチャット（会話）を行う。また、「メインメモリ」に格納されている内部取得プログラムを実行して、チャットプログラムで得られたチャット履歴情報などを取得し、「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」に格納する。
なお、チャットシステムを構成するＡＩコンピュータとしては、以下のような構造を有するコンピュータであることが好ましい。
クラウドコンピューティング：ＡＩチャットボットは大量のデータを処理する必要がある。そのため、高性能なコンピュータを必要とするため、クラウドコンピューティングの利用が適している。クラウドコンピューティングは、必要に応じてスケールアップできるため、ＡＩチャットボットが増加する場合でも対応できる。
分散コンピューティング：ＡＩチャットボットは、大量のデータに基づいて自己学習することができる。そのため、分散コンピューティングの利用が適している。分散コンピューティングは、複数のコンピュータを接続して処理を分散することができる。これにより、処理速度を向上させることができる。
ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）：ＡＩチャットボットは、データの処理において高速な演算処理が必要である。そのため、ＧＰＵを利用することが適している。ＧＰＵは、画像処理に特化したコンピュータの処理速度を高速化することができる。
メモリ：ＡＩチャットボットは、多くのデータを保持しておく必要がある。そのため、大容量のメモリを利用することが適している。高速で大容量のメモリを利用することで、ＡＩチャットボットは迅速にデータにアクセスすることができる。
これらの構造を利用することで、ＡＩチャットボットは高速で正確な応答を提供することができる。また、クラウドコンピューティングや分散コンピューティングを利用することで、スケーラビリティに対応することができる。
なお、チャットシステムを構成するＡＩコンピュータとしては、以下のような構造を有するコンピュータであることが好ましい。
クラウドコンピューティング：ＡＩチャットボットは大量のデータを処理する必要がある。そのため、高性能なコンピュータを必要とするため、クラウドコンピューティングの利用が適している。クラウドコンピューティングは、必要に応じてスケールアップできるため、ＡＩチャットボットが増加する場合でも対応できる。
分散コンピューティング：ＡＩチャットボットは、大量のデータに基づいて自己学習することができる。そのため、分散コンピューティングの利用が適している。分散コンピューティングは、複数のコンピュータを接続して処理を分散することができる。これにより、処理速度を向上させることができる。
ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）：ＡＩチャットボットは、データの処理において高速な演算処理が必要である。そのため、ＧＰＵを利用することが適している。ＧＰＵは、画像処理に特化したコンピュータの処理速度を高速化することができる。
メモリ：ＡＩチャットボットは、多くのデータを保持しておく必要がある。そのため、大容量のメモリを利用することが適している。高速で大容量のメモリを利用することで、ＡＩチャットボットは迅速にデータにアクセスすることができる。
これらの構造を利用することで、ＡＩチャットボットは高速で正確な応答を提供することができる。また、クラウドコンピューティングや分散コンピューティングを利用することで、スケーラビリティに対応することができる。
【0090】
＜実施形態２ チャットシステム：処理の流れ＞
図８は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、チャットステップＳ８０１と、内部取得ステップＳ８０２からなる処理方法である。
これらの処理方法は、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャット部をさらに有し、チャット履歴取得部はこのチャット部でのチャット履歴を取得する内部取得手段を備えたチャットシステムによって実行されるものである。
図８は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、チャットステップＳ８０１と、内部取得ステップＳ８０２からなる処理方法である。
これらの処理方法は、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャット部をさらに有し、チャット履歴取得部はこのチャット部でのチャット履歴を取得する内部取得手段を備えたチャットシステムによって実行されるものである。
【0091】
「チャットステップ」Ｓ８０１とは、顧客候補との間でチャット（会話）を行う段階である。
【0092】
「内部取得ステップ」Ｓ８０２とは、チャットステップＳ８０１で得られたチャット履歴などを取得する段階である。
【0093】
＜まとめ＞
以上より、本発明では、顧客候補との間のチャット履歴から質問と回答の形式で文章整理された情報を得ることが可能なチャットシステムを提供することができる。
以上より、本発明では、顧客候補との間のチャット履歴から質問と回答の形式で文章整理された情報を得ることが可能なチャットシステムを提供することができる。
【0094】
＜実施形態３（主に請求項３、請求項１４および請求項２５に対応）＞
＜実施形態３ 概要＞
本実施形態は、実施形態１及び２を基本として、チャット履歴を取得するチャット履歴取得部と、チャット履歴取得部で取得したチャット履歴を人工知能に要約の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力部と、チャット履歴出力部で出力したチャット履歴を顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を人工知能から取得する要約文章取得部と、要約文章取得部で取得した要約文章を蓄積する要約文章蓄積部と、を備えた点に特徴がある。これ以降、実施形態１及び２と重複する機能、ハードウェア構成、処理の流れについては、適宜、説明を省略する。
＜実施形態３ 概要＞
本実施形態は、実施形態１及び２を基本として、チャット履歴を取得するチャット履歴取得部と、チャット履歴取得部で取得したチャット履歴を人工知能に要約の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力部と、チャット履歴出力部で出力したチャット履歴を顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を人工知能から取得する要約文章取得部と、要約文章取得部で取得した要約文章を蓄積する要約文章蓄積部と、を備えた点に特徴がある。これ以降、実施形態１及び２と重複する機能、ハードウェア構成、処理の流れについては、適宜、説明を省略する。
【0095】
＜実施形態３ 機能的構成＞
図９は、実施形態３におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。本実施形態では、チャット履歴取得部と、チャット履歴出力部と、要約文章取得部と、要約文章蓄積部とを備えている。
図９は、実施形態３におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。本実施形態では、チャット履歴取得部と、チャット履歴出力部と、要約文章取得部と、要約文章蓄積部とを備えている。
【0096】
＜実施形態３ 構成の説明：チャット履歴取得部＞
「チャット履歴取得部」９０１は、チャット履歴を取得する機能を有するように構成される。また、チャット履歴としては、顧客候補とチャット（会話）したメッセージ（質問／回答）からなるテキスト情報の他に、説明書やマニュアルなどの文章、テキストデータ、クローリング技術によりウェブサイトの内容を自動で読み取ったテキスト情報などが含まれるようにしてもよい。
ここで、クローリングとは、クローラーと呼ばれるプログラム（ｂｏｔ）がリンクを巡ってウェブサイトを巡回し、ウェブページにある情報を複製・保存することをいう。
「チャット履歴取得部」９０１は、チャット履歴を取得する機能を有するように構成される。また、チャット履歴としては、顧客候補とチャット（会話）したメッセージ（質問／回答）からなるテキスト情報の他に、説明書やマニュアルなどの文章、テキストデータ、クローリング技術によりウェブサイトの内容を自動で読み取ったテキスト情報などが含まれるようにしてもよい。
ここで、クローリングとは、クローラーと呼ばれるプログラム（ｂｏｔ）がリンクを巡ってウェブサイトを巡回し、ウェブページにある情報を複製・保存することをいう。
【0097】
＜実施形態３ 構成の説明：チャット履歴出力部＞
「チャット履歴出力部」９０２は、取得したチャット履歴を人工知能に要約の形式で文章整理させるために出力する機能を有するように構成される。この場合の人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。
「チャット履歴出力部」９０２は、取得したチャット履歴を人工知能に要約の形式で文章整理させるために出力する機能を有するように構成される。この場合の人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。
【0098】
＜実施形態３ 構成の説明：要約文章取得部＞
「要約文章取得部」９０３は、チャット履歴を顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を人工知能から取得する機能を有するように構成される。この場合の人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。また、「ホスト側」とは、チャットシステムを導入して、管理、運営している会社側などを意味する。
なお、人工知能に要約させる場合には特に以下のような点に注意を払わせて要約させるようにする。
主題や目的を明確にする：要約する際には、文章の主題や目的を明確にすることが重要である。そのため、文章全体を把握してから、要約する内容を決定させるようにする。
要約対象の文章を簡潔にまとめる：要約対象の文章を簡潔にまとめることが必要である。文章の主要なポイントや意図を取り出し、簡潔にまとめさせる。
不要な情報を省く：要約する際には、不要な情報を省くことが必要である。繰り返しや冗長な部分は省略し、本質的な情報に絞り込むことが大切である。
要約の文体を考慮する：要約する際には、文体にも注意が必要である。原文の文体を尊重しつつ、要約の文体を選択することが必要である。
要約の品質を確認する：要約した文章が、原文の主要なポイントや意図を反映していることを確認することが重要である。また、要約した文章が読みやすく、理解しやすいかどうかも確認することが必要である。
以上の注意事項を本件発明であるチャットシステムにあらかじめ命令として保持しておき、人工知能に要約させる場合に、保持されている命令を自動的に人工知能に取得させるように構成することが考えられる。
「要約文章取得部」９０３は、チャット履歴を顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を人工知能から取得する機能を有するように構成される。この場合の人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。また、「ホスト側」とは、チャットシステムを導入して、管理、運営している会社側などを意味する。
なお、人工知能に要約させる場合には特に以下のような点に注意を払わせて要約させるようにする。
主題や目的を明確にする：要約する際には、文章の主題や目的を明確にすることが重要である。そのため、文章全体を把握してから、要約する内容を決定させるようにする。
要約対象の文章を簡潔にまとめる：要約対象の文章を簡潔にまとめることが必要である。文章の主要なポイントや意図を取り出し、簡潔にまとめさせる。
不要な情報を省く：要約する際には、不要な情報を省くことが必要である。繰り返しや冗長な部分は省略し、本質的な情報に絞り込むことが大切である。
要約の文体を考慮する：要約する際には、文体にも注意が必要である。原文の文体を尊重しつつ、要約の文体を選択することが必要である。
要約の品質を確認する：要約した文章が、原文の主要なポイントや意図を反映していることを確認することが重要である。また、要約した文章が読みやすく、理解しやすいかどうかも確認することが必要である。
以上の注意事項を本件発明であるチャットシステムにあらかじめ命令として保持しておき、人工知能に要約させる場合に、保持されている命令を自動的に人工知能に取得させるように構成することが考えられる。
【0099】
＜実施形態３ 構成の説明：要約文章蓄積部＞
「要約文章蓄積部」９０４は、取得した要約文章を蓄積する機能を有するように構成される。
なお、蓄積は以下のように蓄積することが好ましい。
カテゴリ分け：蓄積する情報をカテゴリ分けしておくことで、後から必要な情報をすぐに見つけることができる。例えば、商品に関する会話は「商品情報」というカテゴリに分け、サポートに関する会話は「サポート情報」というカテゴリに分けることができる。
キーワード検索：蓄積した情報をキーワードで検索できるようにしておくことで、必要な情報を素早く見つけることができる。キーワードは、会話内容やカテゴリ、顧客からの問い合わせ内容など、様々なものが考えられる。
バージョン管理：蓄積した情報は、時々更新が必要になる場合がある。そのため、バージョン管理を行い、最新の情報がすぐにわかるようにすることが重要である。
自然言語処理：チャットの多数の会話を処理する場合には、自然言語処理技術を活用することができる。自然言語処理技術を活用することで、顧客の問い合わせ内容を自動的に分類したり、顧客の意図を理解したりすることができる。
クラウドストレージ：蓄積した情報をクラウドストレージに保存することで、複数の拠点やオフィスからアクセスできるようにすることができる。また、セキュリティやバックアップ管理にも配慮することができる。
以上のように、チャットの多数の会話を整理し、要約した情報を蓄積する場合には、カテゴリ分けやキーワード検索、バージョン管理などを行い、自然言語処理技術やクラウドストレージなどを活用することが有効である。
「要約文章蓄積部」９０４は、取得した要約文章を蓄積する機能を有するように構成される。
なお、蓄積は以下のように蓄積することが好ましい。
カテゴリ分け：蓄積する情報をカテゴリ分けしておくことで、後から必要な情報をすぐに見つけることができる。例えば、商品に関する会話は「商品情報」というカテゴリに分け、サポートに関する会話は「サポート情報」というカテゴリに分けることができる。
キーワード検索：蓄積した情報をキーワードで検索できるようにしておくことで、必要な情報を素早く見つけることができる。キーワードは、会話内容やカテゴリ、顧客からの問い合わせ内容など、様々なものが考えられる。
バージョン管理：蓄積した情報は、時々更新が必要になる場合がある。そのため、バージョン管理を行い、最新の情報がすぐにわかるようにすることが重要である。
自然言語処理：チャットの多数の会話を処理する場合には、自然言語処理技術を活用することができる。自然言語処理技術を活用することで、顧客の問い合わせ内容を自動的に分類したり、顧客の意図を理解したりすることができる。
クラウドストレージ：蓄積した情報をクラウドストレージに保存することで、複数の拠点やオフィスからアクセスできるようにすることができる。また、セキュリティやバックアップ管理にも配慮することができる。
以上のように、チャットの多数の会話を整理し、要約した情報を蓄積する場合には、カテゴリ分けやキーワード検索、バージョン管理などを行い、自然言語処理技術やクラウドストレージなどを活用することが有効である。
【0100】
＜実施形態３ チャットシステム：ハードウェア構成＞
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について図を用いて説明する。
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について図を用いて説明する。
【0101】
図１０は、本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図である。この図に示すように、本実施形態におけるチャットシステムは、各種演算処理を行う「ＣＰＵ（中央演算装置）」１００１と、「メインメモリ」１００２とを備えている。また、所定の情報を保持する「不揮発性メモリ」１００３や、管理者端末１００６と複数の利用者端末１００７と情報の送受信を行う「ネットワークＩ／Ｆ（インターフェース）」１００４を備えている。そして、それらが「バス」１００５などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。
【0102】
ここに「メインメモリ」は、各種処理を行うプログラムを「ＣＰＵ」に実行させるために読み出すと同時に、そのプログラムの作業領域でもあるワーク領域を提供する。また、この「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」にはそれぞれ複数のアドレスが割り当てられており、「ＣＰＵ」で実行されるプログラムは、そのアドレスを特定しアクセスすることで相互にデータのやり取りを行い、処理を行うことが可能になっている。本実施形態において、「メインメモリ」に格納されているプログラムは、チャット履歴取得プログラム、チャット履歴出力プログラム、要約文章取得プログラム、要約文章蓄積である。また、「メインメモリ」と「不揮発性メモリ」には、チャット履歴情報、要約文章情報などが格納されている。
【0103】
「ＣＰＵ」は、「メインメモリ」に格納されているチャット履歴取得プログラムを実行して、「ネットワークＩ／Ｆ」を通じて、利用者端末との間で行われるチャット履歴などの情報を「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」に格納する。また、「メインメモリ」に格納されているチャット履歴出力プログラムを実行して、チャット履歴情報を要約の形式で文章整理させるために人工知能Ｂに出力する。また、「メインメモリ」に格納されている要約文章取得プログラムを実行して、人工知能Ｂからチャット履歴情報を顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を取得し、「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」に格納する。また、要約文章蓄積プログラムを実行して、取得した要約文章情報を蓄積する。
【0104】
＜実施形態３ チャットシステム：処理の流れ＞
図１１は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、チャット履歴取得ステップＳ１１０１、チャット履歴出力ステップＳ１１０２、要約文章取得ステップＳ１１０３、要約文章蓄積ステップＳ１１０４からなる処理方法である。
これらの処理方法は、チャット履歴を取得するチャット履歴取得部と、チャット履歴取得部で取得したチャット履歴を人工知能に要約の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力部と、チャット履歴出力部で出力したチャット履歴を顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を人工知能から取得する要約文章取得部と、要約文章取得部で取得した要約文章を蓄積する要約文章蓄積部と、を有するチャットシステムによって実行されるものである。
図１１は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、チャット履歴取得ステップＳ１１０１、チャット履歴出力ステップＳ１１０２、要約文章取得ステップＳ１１０３、要約文章蓄積ステップＳ１１０４からなる処理方法である。
これらの処理方法は、チャット履歴を取得するチャット履歴取得部と、チャット履歴取得部で取得したチャット履歴を人工知能に要約の形式で文章整理させるために出力するチャット履歴出力部と、チャット履歴出力部で出力したチャット履歴を顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を人工知能から取得する要約文章取得部と、要約文章取得部で取得した要約文章を蓄積する要約文章蓄積部と、を有するチャットシステムによって実行されるものである。
【0105】
「チャット履歴取得ステップ」Ｓ１１０１とは、ネットワークを介して、利用者端末との間で顧客候補とのチャット（会話）に関するチャット履歴情報などを取得する段階である。
【0106】
「チャット履歴出力ステップ」Ｓ１１０２とは、取得したチャット履歴情報を要約の形式で文章整理させるために人工知能Ｂに出力する段階である。
【0107】
「要約文章取得ステップ」Ｓ１１０３とは、チャット履歴情報を顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を人工知能Ｂから取得する段階である。
【0108】
「要約文章蓄積ステップ」Ｓ１１０４とは、取得した要約文章を蓄積する段階である。
【0109】
＜まとめ＞
以上より、本発明では、顧客候補との間のチャット履歴から顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を得ることが可能なチャットシステムを提供することができる。
以上より、本発明では、顧客候補との間のチャット履歴から顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を得ることが可能なチャットシステムを提供することができる。
【0110】
＜実施形態４（主に請求項４、請求項１５および請求項２６に対応）＞
＜実施形態４ 概要＞
本実施形態は、実施形態１乃至３を基本として、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャット部をさらに有し、チャット履歴取得部はこのチャット部でのチャット履歴を取得する内部取得手段を備えた点に特徴がある。これ以降、実施形態１乃至３と重複する機能、ハードウェア構成、処理の流れについては、適宜、説明を省略する。
＜実施形態４ 概要＞
本実施形態は、実施形態１乃至３を基本として、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャット部をさらに有し、チャット履歴取得部はこのチャット部でのチャット履歴を取得する内部取得手段を備えた点に特徴がある。これ以降、実施形態１乃至３と重複する機能、ハードウェア構成、処理の流れについては、適宜、説明を省略する。
【0111】
＜実施形態４ 構成の説明：チャット部＞
図１２は、実施形態４におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。
この図に示すように、「チャット部」１２０１は、利用者端末を使用して顧客候補とネットワークを介してチャットをする機能を有するように構成される。
なお、チャット部は以下のように構成されていると便利である。
リアルタイムでの対話機能：製品に関する質問や疑問に対して、リアルタイムで迅速に回答できる対話機能があると便利である。迅速かつスムーズなやりとりができるため、顧客との信頼関係を築きやすくなる。
ファイル共有機能：製品に関する資料や画像を共有する機能があると便利である。顧客が製品に興味を持った場合に、資料や画像を直接チャット上で共有できるため、情報を効率的に伝えることができる。
カスタマーサポート機能：製品に関するトラブルや問題が発生した場合に、カスタマーサポートがリアルタイムで対応できる機能があると便利である。顧客の問題解決を迅速に行うことができ、顧客満足度を高めることができる。
ビデオチャット機能：顧客が製品に関する質問や疑問を持っている場合に、ビデオチャットを利用して製品の使い方や特徴を説明する機能があると便利である。顧客と直接対話することで、より深い理解を得ることができる。
チャットボット機能：自動応答やＡＩチャットボットを活用することで、２４時間対応できるチャット機能を提供することができる。顧客が製品に関する質問や疑問を持った場合に、即座に返答することができる。
これらの機能を利用することで、製品の営業において顧客とのコミュニケーションを強化し、顧客満足度を向上させることができる。
図１２は、実施形態４におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。
この図に示すように、「チャット部」１２０１は、利用者端末を使用して顧客候補とネットワークを介してチャットをする機能を有するように構成される。
なお、チャット部は以下のように構成されていると便利である。
リアルタイムでの対話機能：製品に関する質問や疑問に対して、リアルタイムで迅速に回答できる対話機能があると便利である。迅速かつスムーズなやりとりができるため、顧客との信頼関係を築きやすくなる。
ファイル共有機能：製品に関する資料や画像を共有する機能があると便利である。顧客が製品に興味を持った場合に、資料や画像を直接チャット上で共有できるため、情報を効率的に伝えることができる。
カスタマーサポート機能：製品に関するトラブルや問題が発生した場合に、カスタマーサポートがリアルタイムで対応できる機能があると便利である。顧客の問題解決を迅速に行うことができ、顧客満足度を高めることができる。
ビデオチャット機能：顧客が製品に関する質問や疑問を持っている場合に、ビデオチャットを利用して製品の使い方や特徴を説明する機能があると便利である。顧客と直接対話することで、より深い理解を得ることができる。
チャットボット機能：自動応答やＡＩチャットボットを活用することで、２４時間対応できるチャット機能を提供することができる。顧客が製品に関する質問や疑問を持った場合に、即座に返答することができる。
これらの機能を利用することで、製品の営業において顧客とのコミュニケーションを強化し、顧客満足度を向上させることができる。
【0112】
＜実施形態４ 構成の説明：内部取得手段＞
「内部取得手段」１２０２ａは、チャット履歴取得部１２０２内に設けられ、チャット部１２０１で得られたチャット履歴を取得する機能を有するように構成される。
「内部取得手段」１２０２ａは、チャット履歴取得部１２０２内に設けられ、チャット部１２０１で得られたチャット履歴を取得する機能を有するように構成される。
【0113】
＜実施形態４ チャットシステム：ハードウェア構成＞
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について図を用いて説明する。
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について図を用いて説明する。
【0114】
図１３は、本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図である。この図に示すように、本実施形態におけるチャットシステムは、各種演算処理を行う「ＣＰＵ（中央演算装置）」１３０１と、「メインメモリ」１３０２とを備えている。また、所定の情報を保持する「不揮発性メモリ」１３０３や、管理者端末１３０６や複数の利用者端末１３０７と情報の送受信を行う「ネットワークＩ／Ｆ（インターフェース）」１３０４を備えている。そして、それらが「バス」１３０５などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。
【0115】
ここに「メインメモリ」は、各種処理を行うプログラムを「ＣＰＵ」に実行させるために読み出すと同時に、そのプログラムの作業領域でもあるワーク領域を提供する。また、この「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」にはそれぞれ複数のアドレスが割り当てられており、「ＣＰＵ」で実行されるプログラムは、そのアドレスを特定しアクセスすることで相互にデータのやり取りを行い、処理を行うことが可能になっている。本実施形態において、「メインメモリ」に格納されているプログラムは、チャットプログラムと、内部取得プログラムである。また、「メインメモリ」と「不揮発性メモリ」には、チャット履歴情報、要約文章情報などが格納されている。
【0116】
「ＣＰＵ」は、「メインメモリ」に格納されているチャットプログラムを実行して、「ネットワークＩ／Ｆ」を通じて、利用者端末を使用する顧客候補との間でチャット（会話）を行う。また、「メインメモリ」に格納されている内部取得プログラムを実行して、チャットプログラムで得られたチャット履歴情報を取得し、「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」に格納する。
なお、チャットシステムを構成するＡＩコンピュータとしては、以下のような構造を有するコンピュータであることが好ましい。
クラウドコンピューティング：ＡＩチャットボットは大量のデータを処理する必要がある。そのため、高性能なコンピュータを必要とするため、クラウドコンピューティングの利用が適している。クラウドコンピューティングは、必要に応じてスケールアップできるため、ＡＩチャットボットが増加する場合でも対応できる。
分散コンピューティング：ＡＩチャットボットは、大量のデータに基づいて自己学習することができる。そのため、分散コンピューティングの利用が適している。分散コンピューティングは、複数のコンピュータを接続して処理を分散することができる。これにより、処理速度を向上させることができる。
ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）：ＡＩチャットボットは、データの処理において高速な演算処理が必要である。そのため、ＧＰＵを利用することが適している。ＧＰＵは、画像処理に特化したコンピュータの処理速度を高速化することができる。
メモリ：ＡＩチャットボットは、多くのデータを保持しておく必要がある。そのため、大容量のメモリを利用することが適している。高速で大容量のメモリを利用することで、ＡＩチャットボットは迅速にデータにアクセスすることができる。
これらの構造を利用することで、ＡＩチャットボットは高速で正確な応答を提供することができる。また、クラウドコンピューティングや分散コンピューティングを利用することで、スケーラビリティに対応することができる。
なお、チャットシステムを構成するＡＩコンピュータとしては、以下のような構造を有するコンピュータであることが好ましい。
クラウドコンピューティング：ＡＩチャットボットは大量のデータを処理する必要がある。そのため、高性能なコンピュータを必要とするため、クラウドコンピューティングの利用が適している。クラウドコンピューティングは、必要に応じてスケールアップできるため、ＡＩチャットボットが増加する場合でも対応できる。
分散コンピューティング：ＡＩチャットボットは、大量のデータに基づいて自己学習することができる。そのため、分散コンピューティングの利用が適している。分散コンピューティングは、複数のコンピュータを接続して処理を分散することができる。これにより、処理速度を向上させることができる。
ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）：ＡＩチャットボットは、データの処理において高速な演算処理が必要である。そのため、ＧＰＵを利用することが適している。ＧＰＵは、画像処理に特化したコンピュータの処理速度を高速化することができる。
メモリ：ＡＩチャットボットは、多くのデータを保持しておく必要がある。そのため、大容量のメモリを利用することが適している。高速で大容量のメモリを利用することで、ＡＩチャットボットは迅速にデータにアクセスすることができる。
これらの構造を利用することで、ＡＩチャットボットは高速で正確な応答を提供することができる。また、クラウドコンピューティングや分散コンピューティングを利用することで、スケーラビリティに対応することができる。
【0117】
＜実施形態４ チャットシステム：処理の流れ＞
図１４は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、チャットステップＳ１４０１と、内部取得ステップＳ１４０２からなる処理方法である。
これらの処理方法は、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャット部をさらに有し、チャット履歴取得部はこのチャット部でのチャット履歴を取得する内部取得手段を備えたチャットシステムによって実行されるものである。
図１４は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、チャットステップＳ１４０１と、内部取得ステップＳ１４０２からなる処理方法である。
これらの処理方法は、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャット部をさらに有し、チャット履歴取得部はこのチャット部でのチャット履歴を取得する内部取得手段を備えたチャットシステムによって実行されるものである。
【0118】
「チャットステップ」Ｓ１４０１とは、顧客候補との間でチャット（会話）を行う段階である。
【0119】
「内部取得ステップ」Ｓ１４０２とは、チャットステップＳ１４０１で得られたチャット履歴を取得する段階である。
【0120】
＜まとめ＞
以上より、本発明では、顧客候補との間のチャット履歴から顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を得ることが可能なチャットシステムを提供することができる。
以上より、本発明では、顧客候補との間のチャット履歴から顧客候補の発言とホスト側の発言とが明確に区別できるように要約された文章の情報を得ることが可能なチャットシステムを提供することができる。
【0121】
＜実施形態５（主に請求項５、請求項１６および請求項２７に対応）＞
＜実施形態５ 概要＞
本実施形態は、実施形態１乃至４を基本として、整理文章蓄積部で蓄積された整理文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する整理文章出力部と、整理文章出力部で出力された整理文章の同義文章を人工知能から取得する同義文章取得部と、同義文章取得部で取得した同義文章を元整理文章と関連付けて蓄積する同義文章蓄積部と、を備えた点に特徴がある。なお、実施形態１乃至４と同様の機能、ハードウェア構成、処理の流れについては、適宜、説明を省略する。
＜実施形態５ 概要＞
本実施形態は、実施形態１乃至４を基本として、整理文章蓄積部で蓄積された整理文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する整理文章出力部と、整理文章出力部で出力された整理文章の同義文章を人工知能から取得する同義文章取得部と、同義文章取得部で取得した同義文章を元整理文章と関連付けて蓄積する同義文章蓄積部と、を備えた点に特徴がある。なお、実施形態１乃至４と同様の機能、ハードウェア構成、処理の流れについては、適宜、説明を省略する。
【0122】
＜実施形態５ 機能的構成＞
図１５は、実施形態５におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。本実施形態では、整理文章出力部と、同義文章取得部と、同義文章蓄積部を備えている。
図１５は、実施形態５におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。本実施形態では、整理文章出力部と、同義文章取得部と、同義文章蓄積部を備えている。
【0123】
＜実施形態５ 構成の説明：整理文章出力部＞
「整理文章出力部」１５０１は、前述の整理文章蓄積部で蓄積された整理文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する機能を有するよう構成される。この場合の人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。
「整理文章出力部」１５０１は、前述の整理文章蓄積部で蓄積された整理文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する機能を有するよう構成される。この場合の人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。
【0124】
＜実施形態５ 構成の説明：同義文章取得部＞
「同義文章取得部」１５０２は、出力された整理文章の同義文章（例えば、複数の類題など）を人工知能から取得する機能を有するように構成される。この場合の人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。
なお、人工知能に同義文章を作成させる場合には以下のような命令を含めて作成させるように本システムを構成することが好ましい。
精度の確認：まず、要約した文章が元の文章と同じ意味を持つかどうかを確認する必要がある。自然言語処理技術や機械学習を使って自動的に同義の文章を作成する場合には、その精度を確認することが大切である。精度の確認にはあらかじめ所定の基準を定めておき、その基準を満たすように作成させる。例えば文字数が原文の文字数のプラスマイナス２０％から１０％以内に収まるようにする、などである。
要約内容の重要性：要約内容には、元の文章の中で重要な部分が含まれている場合がある。そのため、要約した文章には、元の文章の中で重要な部分が含まれているかどうかを確認する必要がある。これはあらかじめ重要な要約部分をシステムで指定して、これが含まれるように同義文章を作成させることが考えられる。
文章の文体：同義の文章を作成する際には、元の文章と同じ文体を維持することが望ましい場合がある。例えば、商品説明のチャットであれば、丁寧な言葉遣いや商品の特徴をしっかり伝える表現が必要である。したがって、文体指示命令などをシステムから人工知能に出すように構成することが考えられる。
キーワードの活用：要約した文章や同義の文章を作成する際には、キーワードの活用が大切である。商品の特徴や性能に関するキーワードを適切に使うことで、より効果的な文章を作成することができる。これに関してもあらかじめシステム内で重要なキーワードを保持し、同義文章を作成させる際に、同じキーワードを使用するように人工知能に命令するように本システムを構成することが考えられる。
相手に合わせた表現：商品説明のチャットの場合、相手によっては詳細な説明が必要な場合がある。そのため、相手に合わせた表現を使うことが大切である。例えば、技術的な知識が豊富な顧客には専門用語を用いた表現が適している場合があるし、技術的な知識が少ない場合には専門用語をできるだけ使わない表現が好ましい。したがって、あらかじめ読み手の技術知識の程度を示す情報を保持しておき、その技術知識の程度に合わせて同義文章を作成するように人工知能に命令する知識程度命令手段を本システムに備えるように構成することが好ましい。
「同義文章取得部」１５０２は、出力された整理文章の同義文章（例えば、複数の類題など）を人工知能から取得する機能を有するように構成される。この場合の人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。
なお、人工知能に同義文章を作成させる場合には以下のような命令を含めて作成させるように本システムを構成することが好ましい。
精度の確認：まず、要約した文章が元の文章と同じ意味を持つかどうかを確認する必要がある。自然言語処理技術や機械学習を使って自動的に同義の文章を作成する場合には、その精度を確認することが大切である。精度の確認にはあらかじめ所定の基準を定めておき、その基準を満たすように作成させる。例えば文字数が原文の文字数のプラスマイナス２０％から１０％以内に収まるようにする、などである。
要約内容の重要性：要約内容には、元の文章の中で重要な部分が含まれている場合がある。そのため、要約した文章には、元の文章の中で重要な部分が含まれているかどうかを確認する必要がある。これはあらかじめ重要な要約部分をシステムで指定して、これが含まれるように同義文章を作成させることが考えられる。
文章の文体：同義の文章を作成する際には、元の文章と同じ文体を維持することが望ましい場合がある。例えば、商品説明のチャットであれば、丁寧な言葉遣いや商品の特徴をしっかり伝える表現が必要である。したがって、文体指示命令などをシステムから人工知能に出すように構成することが考えられる。
キーワードの活用：要約した文章や同義の文章を作成する際には、キーワードの活用が大切である。商品の特徴や性能に関するキーワードを適切に使うことで、より効果的な文章を作成することができる。これに関してもあらかじめシステム内で重要なキーワードを保持し、同義文章を作成させる際に、同じキーワードを使用するように人工知能に命令するように本システムを構成することが考えられる。
相手に合わせた表現：商品説明のチャットの場合、相手によっては詳細な説明が必要な場合がある。そのため、相手に合わせた表現を使うことが大切である。例えば、技術的な知識が豊富な顧客には専門用語を用いた表現が適している場合があるし、技術的な知識が少ない場合には専門用語をできるだけ使わない表現が好ましい。したがって、あらかじめ読み手の技術知識の程度を示す情報を保持しておき、その技術知識の程度に合わせて同義文章を作成するように人工知能に命令する知識程度命令手段を本システムに備えるように構成することが好ましい。
【0125】
＜実施形態５ 構成の説明：同義文章蓄積部＞
「同義文章蓄積部」１５０３は、取得した同義文章を元整理文章と関連付けて蓄積する機能を有するように構成される。
「同義文章蓄積部」１５０３は、取得した同義文章を元整理文章と関連付けて蓄積する機能を有するように構成される。
【0126】
＜実施形態５ チャットシステム：ハードウェア構成＞
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について、図を用いて説明する。
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について、図を用いて説明する。
【0127】
図１６は、本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図である。この図に示すように、本実施形態におけるチャットシステムは、各種演算処理を行う「ＣＰＵ（中央演算装置）」１６０１と、「メインメモリ」１６０２とを備えている。また、所定の情報を保持する「不揮発性メモリ」１６０３や、管理者端末１６０６と複数の利用者端末１６０７と情報の送受信を行う「ネットワークＩ／Ｆ（インターフェース）」１６０４を備えている。そして、それらが「バス」１６０５などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。
【0128】
ここに「メインメモリ」は、各種処理を行うプログラムを「ＣＰＵ」に実行させるために読み出すと同時に、そのプログラムの作業領域でもあるワーク領域を提供する。また、この「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」にはそれぞれ複数のアドレスが割り当てられており、「ＣＰＵ」で実行されるプログラムは、そのアドレスを特定しアクセスすることで相互にデータのやり取りを行い、処理を行うことが可能になっている。本実施形態において、「メインメモリ」に格納されているプログラムは、整理文章出力プログラム、同義文章取得プログラム、同義文章蓄積プログラムである。また、「メインメモリ」と「不揮発性メモリ」には、整理文章情報、同義文章情報などが格納されている。
【0129】
「ＣＰＵ」は、「メインメモリ」に格納されている整理文章出力プログラムを実行して、蓄積された整理文章を取得して「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」に格納するとともに、その整理文章と同義の文章を生成するために人工知能Ｂに出力する。また、「メインメモリ」に格納されている同義文章取得プログラムを実行して、整理文章の同義文章を人工知能Ｂから取得し、「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」に格納する。また、「メインメモリ」に格納されている同義文章蓄積プログラムを実行して、人工知能Ｂから取得された整理文章の同義文章を元整理文章と関連付けて蓄積する。
【0130】
＜実施形態５ チャットシステム：処理の流れ＞
図１７は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、整理文章出力ステップＳ１７０１と、同義文章取得ステップＳ１７０２と、同義文章蓄積ステップＳ１７０３とからなる処理方法である。
これら処理方法は、整理文章蓄積部で蓄積された整理文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する整理文章出力部と、整理文章出力部で出力された整理文章の同義文章を人工知能から取得する同義文章取得部と、同義文章取得部で取得した同義文章を元整理文章と関連付けて蓄積する同義文章蓄積部と、を有するチャットシステムによって実行されるものである。
図１７は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、整理文章出力ステップＳ１７０１と、同義文章取得ステップＳ１７０２と、同義文章蓄積ステップＳ１７０３とからなる処理方法である。
これら処理方法は、整理文章蓄積部で蓄積された整理文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する整理文章出力部と、整理文章出力部で出力された整理文章の同義文章を人工知能から取得する同義文章取得部と、同義文章取得部で取得した同義文章を元整理文章と関連付けて蓄積する同義文章蓄積部と、を有するチャットシステムによって実行されるものである。
【0131】
「整理文章出力ステップ」Ｓ１７０１とは、蓄積された整理文章を同義の文章を生成するために人工知能Ｂに出力する段階である。
【0132】
「同義文章取得ステップ」Ｓ１７０２とは、出力された整理文章の同義文章を人工知能Ｂから取得する段階である。
【0133】
「同義文章蓄積ステップ」Ｓ１７０３とは、取得した同義文章を元整理文章と関連付けて蓄積する段階である。
【0134】
＜まとめ＞
以上により、本発明では、整理文章からその同義文章（例えば、複数の類題など）を得ることが可能なチャットシステムを提供することができる。
以上により、本発明では、整理文章からその同義文章（例えば、複数の類題など）を得ることが可能なチャットシステムを提供することができる。
【0135】
＜実施形態６（主に請求項６、請求項１７および請求項２８に対応）＞
＜実施形態６ 概要＞
＜実施形態６ 概要＞
【0136】
図１８は、実施形態６におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。この図に示すように、本実施形態は、実施形態１乃至５を基本として、前述の要約文章蓄積部で蓄積された要約文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する要約文章出力部と、要約文章出力部で出力された要約文章の同義文章を人工知能から取得する同義要約文章取得部と、同義要約文章取得部で取得した同義要約文章を元要約文章と関連付けて蓄積する同義要約文章蓄積部と、を備えた点に特徴がある。これ以降、実施形態１乃至５と同様の機能、ハードウェア構成、処理の流れについては、適宜、説明を省略する。
【0137】
以下、本実施形態におけるチャットシステムについて、機能的構成、ハードウェア構成および処理の流れについて、順に説明する。
【0138】
＜実施形態６ 機能的構成＞
図１８は、実施形態６におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。本実施形態では、要約文章出力部と、同義要約文章取得部と、同義要約文章蓄積部を備えている。
図１８は、実施形態６におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。本実施形態では、要約文章出力部と、同義要約文章取得部と、同義要約文章蓄積部を備えている。
【0139】
＜実施形態６ 構成の説明：要約文章出力部＞
「要約文章出力部」１８０１は、前述の要約文章蓄積部で蓄積された要約文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する機能を有するよう構成される。この場合の人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。
「要約文章出力部」１８０１は、前述の要約文章蓄積部で蓄積された要約文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する機能を有するよう構成される。この場合の人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。
【0140】
＜実施形態６ 構成の説明：同義要約文章取得部＞
「同義要約文章取得部」１８０２は、出力された要約文章の同義文章（例えば、複数の類題など）を人工知能から取得する機能を有するように構成される。この場合の人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。
なお、人工知能に同義文章を作成させる場合には以下のような命令を含めて作成させるように本システムを構成することが好ましい。
精度の確認：まず、要約した文章が元の文章と同じ意味を持つかどうかを確認する必要がある。自然言語処理技術や機械学習を使って自動的に同義の文章を作成する場合には、その精度を確認することが大切である。精度の確認にはあらかじめ所定の基準を定めておき、その基準を満たすように作成させる。例えば文字数が原文の文字数のプラスマイナス２０％から１０％以内に収まるようにする、などである。
要約内容の重要性：要約内容には、元の文章の中で重要な部分が含まれている場合がある。そのため、要約した文章には、元の文章の中で重要な部分が含まれているかどうかを確認する必要がある。これはあらかじめ重要な要約部分をシステムで指定して、これが含まれるように同義文章を作成させることが考えられる。
文章の文体：同義の文章を作成する際には、元の文章と同じ文体を維持することが望ましい場合がある。例えば、商品説明のチャットであれば、丁寧な言葉遣いや商品の特徴をしっかり伝える表現が必要である。したがって、文体指示命令などをシステムから人工知能に出すように構成することが考えられる。
キーワードの活用：要約した文章や同義の文章を作成する際には、キーワードの活用が大切である。商品の特徴や性能に関するキーワードを適切に使うことで、より効果的な文章を作成することができる。これに関してもあらかじめシステム内で重要なキーワードを保持し、同義文章を作成させる際に、同じキーワードを使用するように人工知能に命令するように本システムを構成することが考えられる。
相手に合わせた表現：商品説明のチャットの場合、相手によっては詳細な説明が必要な場合がある。そのため、相手に合わせた表現を使うことが大切である。例えば、技術的な知識が豊富な顧客には専門用語を用いた表現が適している場合があるし、技術的な知識が少ない場合には専門用語をできるだけ使わない表現が好ましい。したがって、あらかじめ読み手の技術知識の程度を示す情報を保持しておき、その技術知識の程度に合わせて同義文章を作成するように人工知能に命令する知識程度命令手段を本システムに備えるように構成することが好ましい。
「同義要約文章取得部」１８０２は、出力された要約文章の同義文章（例えば、複数の類題など）を人工知能から取得する機能を有するように構成される。この場合の人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。
なお、人工知能に同義文章を作成させる場合には以下のような命令を含めて作成させるように本システムを構成することが好ましい。
精度の確認：まず、要約した文章が元の文章と同じ意味を持つかどうかを確認する必要がある。自然言語処理技術や機械学習を使って自動的に同義の文章を作成する場合には、その精度を確認することが大切である。精度の確認にはあらかじめ所定の基準を定めておき、その基準を満たすように作成させる。例えば文字数が原文の文字数のプラスマイナス２０％から１０％以内に収まるようにする、などである。
要約内容の重要性：要約内容には、元の文章の中で重要な部分が含まれている場合がある。そのため、要約した文章には、元の文章の中で重要な部分が含まれているかどうかを確認する必要がある。これはあらかじめ重要な要約部分をシステムで指定して、これが含まれるように同義文章を作成させることが考えられる。
文章の文体：同義の文章を作成する際には、元の文章と同じ文体を維持することが望ましい場合がある。例えば、商品説明のチャットであれば、丁寧な言葉遣いや商品の特徴をしっかり伝える表現が必要である。したがって、文体指示命令などをシステムから人工知能に出すように構成することが考えられる。
キーワードの活用：要約した文章や同義の文章を作成する際には、キーワードの活用が大切である。商品の特徴や性能に関するキーワードを適切に使うことで、より効果的な文章を作成することができる。これに関してもあらかじめシステム内で重要なキーワードを保持し、同義文章を作成させる際に、同じキーワードを使用するように人工知能に命令するように本システムを構成することが考えられる。
相手に合わせた表現：商品説明のチャットの場合、相手によっては詳細な説明が必要な場合がある。そのため、相手に合わせた表現を使うことが大切である。例えば、技術的な知識が豊富な顧客には専門用語を用いた表現が適している場合があるし、技術的な知識が少ない場合には専門用語をできるだけ使わない表現が好ましい。したがって、あらかじめ読み手の技術知識の程度を示す情報を保持しておき、その技術知識の程度に合わせて同義文章を作成するように人工知能に命令する知識程度命令手段を本システムに備えるように構成することが好ましい。
【0141】
＜実施形態６ 構成の説明：同義要約文章蓄積部＞
「同義要約文章蓄積部」１８０３は、取得した同義文章を元要約と関連付けて蓄積する機能を有するように構成される。
「同義要約文章蓄積部」１８０３は、取得した同義文章を元要約と関連付けて蓄積する機能を有するように構成される。
【0142】
＜実施形態６ チャットシステム：ハードウェア構成＞
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について、図を用いて説明する。
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について、図を用いて説明する。
【0143】
図１９は、本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図である。この図に示すように、本実施形態におけるチャットシステムは、各種演算処理を行う「ＣＰＵ（中央演算装置）」１９０１と、「メインメモリ」１９０２とを備えている。また、所定の情報を保持する「不揮発性メモリ」１９０３や、管理者端末１９０６と複数の利用者端末１９０７と情報の送受信を行う「ネットワークＩ／Ｆ（インターフェース）」１９０４を備えている。そして、それらが「バス」１９０５などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。
【0144】
ここに「メインメモリ」は、各種処理を行うプログラムを「ＣＰＵ」に実行させるために読み出すと同時に、そのプログラムの作業領域でもあるワーク領域を提供する。また、この「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」にはそれぞれ複数のアドレスが割り当てられており、「ＣＰＵ」で実行されるプログラムは、そのアドレスを特定しアクセスすることで相互にデータのやり取りを行い、処理を行うことが可能になっている。本実施形態において、「メインメモリ」に格納されているプログラムは、要約文章出力プログラム、同義要約文章取得プログラム、同義要約文章蓄積プログラムである。また、「メインメモリ」と「不揮発性メモリ」には、要約文章情報、同義要約文章情報などが格納されている。
【0145】
「ＣＰＵ」は、「メインメモリ」に格納されている要約文章出力プログラムを実行して、蓄積された要約文章を取得して「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」に格納するとともに、その要約文章と同義の文章を生成するために人工知能Ｂに出力する。また、「メインメモリ」に格納されている同義要約文章取得プログラムを実行して、要約文章の同義文章を人工知能Ｂから取得し、「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」に格納する。また、「メインメモリ」に格納されている同義要約文章蓄積プログラムを実行して、人工知能Ｂから取得された要約文章の同義文章を元整理文章と関連付けて蓄積する。
【0146】
＜実施形態６ チャットシステム：処理の流れ＞
図２０は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、要約文章出力ステップＳ２００１と、同義要約文章取得ステップＳ２００２と、同義要約文章蓄積ステップＳ２００３とからなる処理方法である。
これら処理方法は、要約文章蓄積部で蓄積された要約文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する要約文章出力部と、要約文章出力部で出力された要約文章の同義文章を人工知能から取得する同義要約文章取得部と、同義要約文章取得部で取得した同義要約文章を元要約文章と関連付けて蓄積する同義要約文章蓄積部と、を有するチャットシステムによって実行されるものである。
図２０は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、要約文章出力ステップＳ２００１と、同義要約文章取得ステップＳ２００２と、同義要約文章蓄積ステップＳ２００３とからなる処理方法である。
これら処理方法は、要約文章蓄積部で蓄積された要約文章を同義の文章を生成するために人工知能に出力する要約文章出力部と、要約文章出力部で出力された要約文章の同義文章を人工知能から取得する同義要約文章取得部と、同義要約文章取得部で取得した同義要約文章を元要約文章と関連付けて蓄積する同義要約文章蓄積部と、を有するチャットシステムによって実行されるものである。
【0147】
「要約文章出力ステップ」Ｓ２００１とは、蓄積された要約文章を同義の文章を生成するために人工知能Ｂに出力する段階である。
【0148】
「同義要約文章取得ステップ」Ｓ２００２とは、出力された要約文章の同義文章を人工知能Ｂから取得する段階である。
【0149】
「同義要約文章蓄積ステップ」Ｓ２００３とは、取得した同義要約文章を元要約文章と関連付けて蓄積する段階である。
【0150】
＜まとめ＞
以上により、本発明では、要約文章からその同義要約文章（例えば、複数の類題など）を得ることが可能なチャットシステムを提供することができる。
以上により、本発明では、要約文章からその同義要約文章（例えば、複数の類題など）を得ることが可能なチャットシステムを提供することができる。
【0151】
＜実施形態７（主に請求項７、請求項１８および請求項２９に対応）＞
＜実施形態７ 概要＞
＜実施形態７ 概要＞
【0152】
図２１は、実施形態７におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。この図に示すように、本実施形態は、実施形態１乃至６を基本として、一以上の人工知能が適切な応答をするために一以上の人工知能を学習させる学習部を備えた点に特徴がある。
【0153】
以下、本実施形態におけるチャットシステムについて、機能的構成、ハードウェア構成および処理の流れについて、順に説明する。これ以降、実施形態１乃至６と同様の機能、ハードウェア構成、処理の流れについては、適宜、説明を省略する。
【0154】
＜実施形態７ 機能的構成＞
図２１は、実施形態７におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。本実施形態では、学習部を備えている。
図２１は、実施形態７におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。本実施形態では、学習部を備えている。
【0155】
＜実施形態７ 構成の説明：学習部＞
「学習部」２１０１は、人工知能Ａ２０３および人工知能Ｂ２０４に対して適切な応答を行わせるために学習させる機能を有するように構成される。例えば、各人工知能を学習させるための学習コンテンツ情報は、管理者端末２０２から適宜、必要に応じて入力できるように構成されることが望ましい。ここで、「学習コンテンツ情報」は、後述するように、説明書、マニュアルなどの文章、テキストデータ、クローリング技術で取得したテキスト情報のいずれか一以上の情報を含むことが望ましい。
ここで、クローリングとは、クローラーと呼ばれるプログラム（ｂｏｔ）がリンクを巡ってウェブサイトを巡回し、ウェブページにある情報を複製・保存することをいう。
「学習部」２１０１は、人工知能Ａ２０３および人工知能Ｂ２０４に対して適切な応答を行わせるために学習させる機能を有するように構成される。例えば、各人工知能を学習させるための学習コンテンツ情報は、管理者端末２０２から適宜、必要に応じて入力できるように構成されることが望ましい。ここで、「学習コンテンツ情報」は、後述するように、説明書、マニュアルなどの文章、テキストデータ、クローリング技術で取得したテキスト情報のいずれか一以上の情報を含むことが望ましい。
ここで、クローリングとは、クローラーと呼ばれるプログラム（ｂｏｔ）がリンクを巡ってウェブサイトを巡回し、ウェブページにある情報を複製・保存することをいう。
【0156】
＜実施形態７ チャットシステム：ハードウェア構成＞
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について、図を用いて説明する。
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について、図を用いて説明する。
【0157】
図２２は、本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図である。この図に示すように、本実施形態におけるチャットシステムは、各種演算処理を行う「ＣＰＵ（中央演算装置）」２２０１と、「メインメモリ」２２０２とを備えている。また、所定の情報を保持する「不揮発性メモリ」２２０３や、管理者端末２２０６と複数の利用者端末２２０７と情報の送受信を行う「ネットワークＩ／Ｆ（インターフェース）」２２０４を備えている。そして、それらが「バス」２２０５などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。
【0158】
ここに「メインメモリ」は、各種処理を行うプログラムを「ＣＰＵ」に実行させるために読み出すと同時に、そのプログラムの作業領域でもあるワーク領域を提供する。また、この「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」にはそれぞれ複数のアドレスが割り当てられており、「ＣＰＵ」で実行されるプログラムは、そのアドレスを特定しアクセスすることで相互にデータのやり取りを行い、処理を行うことが可能になっている。本実施形態において、「メインメモリ」に格納されているプログラムは、学習プログラムである。また、「メインメモリ」と「不揮発性メモリ」には、学習コンテンツ情報などが格納されている。
【0159】
「ＣＰＵ」は、「メインメモリ」に格納されている学習プログラムを実行して、管理者端末から入力された学習コンテンツ情報を用いて、複数の人工知能が適切な応答を行うように学習させる。
【0160】
＜実施形態７ チャットシステム：処理の流れ＞
図２３は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、学習ステップＳ２３０１からなる処理方法である。
これら処理方法は、一以上の人工知能が適切な応答をするために一以上の人工知能を学習させる学習部を有するチャットシステムによって実行されるものである。
図２３は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、学習ステップＳ２３０１からなる処理方法である。
これら処理方法は、一以上の人工知能が適切な応答をするために一以上の人工知能を学習させる学習部を有するチャットシステムによって実行されるものである。
【0161】
「学習ステップ」Ｓ２３０１とは、学習コンテンツ情報を用いて複数の人工知能が適切な応答を行うように学習させる段階である。
【0162】
＜まとめ＞
以上により、本発明では、一以上の人工知能が適切な応答をするために一以上の人工知能を学習させることが可能なチャットシステムを提供することができる。
以上により、本発明では、一以上の人工知能が適切な応答をするために一以上の人工知能を学習させることが可能なチャットシステムを提供することができる。
【0163】
＜実施形態８（主に請求項８、請求項１９および請求項３０に対応）＞
＜実施形態８ 概要＞
＜実施形態８ 概要＞
【0164】
図２４は、実施形態８におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。この図に示すように、本実施形態は、実施形態１乃至７を基本として、学習部が学習させるためのコンテンツである学習コンテンツ（説明書、マニュアルなどの文章、テキストデータ、クローリング技術で取得したテキスト情報のいずれか一以上）を保持する学習コンテンツ保持部を有し、学習部は保持されている学習コンテンツによって一以上の人工知能を（利用者の専用領域に対して）学習させるように構成されている点に特徴がある。
【0165】
以下、本実施形態におけるチャットシステムについて、機能的構成、ハードウェア構成および処理の流れについて、順に説明する。これ以降、実施形態１乃至７と同様の機能、ハードウェア構成、処理の流れについては、適宜、説明を省略する。
【0166】
＜実施形態８ 機能的構成＞
図２４は、実施形態８におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。本実施形態では、学習部と、学習コンテンツ保持部とを備えている。
図２４は、実施形態８におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。本実施形態では、学習部と、学習コンテンツ保持部とを備えている。
【0167】
＜実施形態８ 構成の説明：学習部＞
「学習部」２４０１は、一以上の人工知能（ここでは、人工知能Ａ２０３および人工知能Ｂ２０４）に適切な応答を行わせるために学習させる機能を有するように構成される。また、後述する学習コンテンツ保持部の学習コンテンツ（説明書、マニュアルなどの文章、テキストデータ、クローリング技術で取得したテキスト情報のいずれか一以上）によって一以上の人工知能を（利用者の専用領域に対して）学習させる機能を有するように構成される。
ここで、クローリングとは、クローラーと呼ばれるプログラム（ｂｏｔ）がリンクを巡ってウェブサイトを巡回し、ウェブページにある情報を複製・保存することをいう。
「学習部」２４０１は、一以上の人工知能（ここでは、人工知能Ａ２０３および人工知能Ｂ２０４）に適切な応答を行わせるために学習させる機能を有するように構成される。また、後述する学習コンテンツ保持部の学習コンテンツ（説明書、マニュアルなどの文章、テキストデータ、クローリング技術で取得したテキスト情報のいずれか一以上）によって一以上の人工知能を（利用者の専用領域に対して）学習させる機能を有するように構成される。
ここで、クローリングとは、クローラーと呼ばれるプログラム（ｂｏｔ）がリンクを巡ってウェブサイトを巡回し、ウェブページにある情報を複製・保存することをいう。
【0168】
＜実施形態８ 構成の説明：学習コンテンツ保持部＞
「学習コンテンツ保持部」２４０２は、学習部が学習させるためのコンテンツである学習コンテンツ（説明書、マニュアルなどの文章、テキストデータ、クローリング技術で取得したテキスト情報のいずれか一以上）を保持する機能を有するように構成される。例えば、各人工知能を学習させるための学習コンテンツは、管理者端末２０２から適宜、必要に応じて入力・保持できるように構成されることが望ましい。
ここで、クローリングとは、クローラーと呼ばれるプログラム（ｂｏｔ）がリンクを巡ってウェブサイトを巡回し、ウェブページにある情報を複製・保存することをいう。
この学習コンテンツ保持部は、人工知能がパブリックに利用されるものである場合には、ユーザ毎にそのユーザの人工知能の利用目的に沿って人工知能に事実として利用させるための領域である。例えば、以下のように利用される。
以下にいくつかの分野においてチャットで利用されうる例を挙げて説明する。
ビジネス分野でのチャット：ビジネス分野においては、人工知能が自動化や効率化を実現するために活用される。例えば、製造業においては、そのメーカー専用のデータを保持しておき人工知能が工場内の生産ラインを監視・管理し、異常が検知された場合には自動で適切な対応を行い、作業員等とチャットで連絡を取ることができる。また、金融業界においては、人工知能が顧客の行動履歴や社会情勢を分析し、投資のアドバイスをチャット等で行うことができる。
医療分野でのチャット：医療分野においては、人工知能が医療診断や治療において重要な役割を果たしている。例えば、医療画像の解析においては、患者ごとに保持されているデータから人工知能が異常箇所を検出し、医者の診断の支援をチャット等で行うことができる。また、病院内の業務自動化においても、人工知能がカルテ管理や予約管理などを、チャット等を介して担当することができる。
教育分野でのチャット：教育分野においては、人工知能が学習支援者として利用されることがある。例えば、自動評価システムを導入することで、学習者のレベルに合わせた適切な問題を提供し、効率的な学習を促すことができる。また、学習者の学習履歴を学習者ごとに保持して分析することで、学習者個人にあったカリキュラムの提供や、学習の改善点の指摘なども可能である。
自動運転分野でのチャット：自動運転分野においては、人工知能が自動運転車の運転制御に活用でき、また運転者に対してチャットでアドバイスをすることができる。例えば、人工知能が周囲の車両や歩行者、信号機の認識を行い、適切な運転操作を補助することができる。これは運転者のみならず、自動車の自動運転装置に対して無線等で運転操作の補助の情報を送信することができる。また、人工知能が道路状況を分析し、適切なルートを運転者に推薦することもできる。
「学習コンテンツ保持部」２４０２は、学習部が学習させるためのコンテンツである学習コンテンツ（説明書、マニュアルなどの文章、テキストデータ、クローリング技術で取得したテキスト情報のいずれか一以上）を保持する機能を有するように構成される。例えば、各人工知能を学習させるための学習コンテンツは、管理者端末２０２から適宜、必要に応じて入力・保持できるように構成されることが望ましい。
ここで、クローリングとは、クローラーと呼ばれるプログラム（ｂｏｔ）がリンクを巡ってウェブサイトを巡回し、ウェブページにある情報を複製・保存することをいう。
この学習コンテンツ保持部は、人工知能がパブリックに利用されるものである場合には、ユーザ毎にそのユーザの人工知能の利用目的に沿って人工知能に事実として利用させるための領域である。例えば、以下のように利用される。
以下にいくつかの分野においてチャットで利用されうる例を挙げて説明する。
ビジネス分野でのチャット：ビジネス分野においては、人工知能が自動化や効率化を実現するために活用される。例えば、製造業においては、そのメーカー専用のデータを保持しておき人工知能が工場内の生産ラインを監視・管理し、異常が検知された場合には自動で適切な対応を行い、作業員等とチャットで連絡を取ることができる。また、金融業界においては、人工知能が顧客の行動履歴や社会情勢を分析し、投資のアドバイスをチャット等で行うことができる。
医療分野でのチャット：医療分野においては、人工知能が医療診断や治療において重要な役割を果たしている。例えば、医療画像の解析においては、患者ごとに保持されているデータから人工知能が異常箇所を検出し、医者の診断の支援をチャット等で行うことができる。また、病院内の業務自動化においても、人工知能がカルテ管理や予約管理などを、チャット等を介して担当することができる。
教育分野でのチャット：教育分野においては、人工知能が学習支援者として利用されることがある。例えば、自動評価システムを導入することで、学習者のレベルに合わせた適切な問題を提供し、効率的な学習を促すことができる。また、学習者の学習履歴を学習者ごとに保持して分析することで、学習者個人にあったカリキュラムの提供や、学習の改善点の指摘なども可能である。
自動運転分野でのチャット：自動運転分野においては、人工知能が自動運転車の運転制御に活用でき、また運転者に対してチャットでアドバイスをすることができる。例えば、人工知能が周囲の車両や歩行者、信号機の認識を行い、適切な運転操作を補助することができる。これは運転者のみならず、自動車の自動運転装置に対して無線等で運転操作の補助の情報を送信することができる。また、人工知能が道路状況を分析し、適切なルートを運転者に推薦することもできる。
【0169】
＜実施形態８ チャットシステム：ハードウェア構成＞
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について、図を用いて説明する。
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について、図を用いて説明する。
【0170】
図２５は、本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図である。この図に示すように、本実施形態におけるチャットシステムは、各種演算処理を行う「ＣＰＵ（中央演算装置）」２５０１と、「メインメモリ」２５０２とを備えている。また、所定の情報を保持する「不揮発性メモリ」２５０３や、管理者端末２５０６と複数の利用者端末２５０７と情報の送受信を行う「ネットワークＩ／Ｆ（インターフェース）」２５０４を備えている。そして、それらが「バス」２５０５などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。
【0171】
ここに「メインメモリ」は、各種処理を行うプログラムを「ＣＰＵ」に実行させるために読み出すと同時に、そのプログラムの作業領域でもあるワーク領域を提供する。また、この「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」にはそれぞれ複数のアドレスが割り当てられており、「ＣＰＵ」で実行されるプログラムは、そのアドレスを特定しアクセスすることで相互にデータのやり取りを行い、処理を行うことが可能になっている。本実施形態において、「メインメモリ」に格納されているプログラムは、学習プログラムと、学習コンテンツ保持プログラムである。また、「メインメモリ」と「不揮発性メモリ」には、学習コンテンツ情報などが格納されている。
【0172】
「ＣＰＵ」は、「メインメモリ」に格納されている学習コンテンツ保持プログラムを実行して、一以上の人工知能に対して学習させるための学習コンテンツ情報を「メインメモリ」と「不揮発性メモリ」に格納する。また、「メインメモリ」に格納されている学習プログラムを実行して、学習コンテンツ情報を用いて、一以上の人工知能を（利用者の専用領域に対して）適切な応答を行うように学習させる。
【0173】
＜実施形態８ チャットシステム：処理の流れ＞
図２６は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、学習コンテンツ保持ステップＳ２６０１と、学習ステップＳ２６０２からなる処理方法である。
これら処理方法は、学習部が学習させるためのコンテンツである学習コンテンツ（説明書、マニュアルなどの文章、テキストデータのいずれか一以上）を保持する学習コンテンツ保持部を有し、学習部は保持されている学習コンテンツによって一以上の人工知能を（利用者の専用領域に対して）学習させるように構成されているチャットシステムによって実行されるものである。
図２６は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、学習コンテンツ保持ステップＳ２６０１と、学習ステップＳ２６０２からなる処理方法である。
これら処理方法は、学習部が学習させるためのコンテンツである学習コンテンツ（説明書、マニュアルなどの文章、テキストデータのいずれか一以上）を保持する学習コンテンツ保持部を有し、学習部は保持されている学習コンテンツによって一以上の人工知能を（利用者の専用領域に対して）学習させるように構成されているチャットシステムによって実行されるものである。
【0174】
「学習コンテンツ保持ステップ」Ｓ２６０１とは、一以上の人工知能に対して学習させるための学習コンテンツ情報を保持する段階である。
【0175】
「学習ステップ」Ｓ２６０２とは、保持された学習コンテンツ情報を用いて、一以上の人工知能を（利用者の専用領域に対して）適切な応答を行うように学習させる段階である。
【0176】
＜まとめ＞
以上により、本発明では、保持された学習コンテンツを用いて、一以上の人工知能を（利用者の専用領域に対して）学習させることが可能なチャットシステムを提供することができる。
以上により、本発明では、保持された学習コンテンツを用いて、一以上の人工知能を（利用者の専用領域に対して）学習させることが可能なチャットシステムを提供することができる。
【0177】
＜実施形態９（主に請求項９、請求項２０および請求項３１に対応）＞
＜実施形態９ 概要＞
本実施形態は、実施形態１乃至８を基本として、顧客候補からの質問を複数の回答候補を得るために一の学習させた人工知能に出力する質問出力部と、質問出力部で出力した質問に対する複数の回答候補を学習させた人工知能から取得する回答候補取得部と、回答候補取得部で取得した複数の回答候補から適切な回答である適切回答を得るために学習させた他の人工知能に出力する回答候補出力部と、回答候補出力部で出力した回答候補に基づく適切回答を学習させた他の人工知能から取得する適切回答取得部と、適切回答取得部で取得した適切回答を元質問と関連付けて蓄積する適切回答蓄積部と、を有するチャットシステムを提供する。なお、実施形態１乃至８と同様の機能、ハードウェア構成、処理の流れについては、適宜、説明を省略する。
＜実施形態９ 概要＞
本実施形態は、実施形態１乃至８を基本として、顧客候補からの質問を複数の回答候補を得るために一の学習させた人工知能に出力する質問出力部と、質問出力部で出力した質問に対する複数の回答候補を学習させた人工知能から取得する回答候補取得部と、回答候補取得部で取得した複数の回答候補から適切な回答である適切回答を得るために学習させた他の人工知能に出力する回答候補出力部と、回答候補出力部で出力した回答候補に基づく適切回答を学習させた他の人工知能から取得する適切回答取得部と、適切回答取得部で取得した適切回答を元質問と関連付けて蓄積する適切回答蓄積部と、を有するチャットシステムを提供する。なお、実施形態１乃至８と同様の機能、ハードウェア構成、処理の流れについては、適宜、説明を省略する。
【0178】
＜実施形態９ 機能的構成＞
図２７は、実施形態９におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。本実施形態では、質問出力部と、回答候補取得部と、回答候補出力部と、適切回答取得部と、適切回答蓄積部とを備えている。
図２７は、実施形態９におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。本実施形態では、質問出力部と、回答候補取得部と、回答候補出力部と、適切回答取得部と、適切回答蓄積部とを備えている。
【0179】
＜実施形態９ 構成の説明：質問出力部＞
「質問出力部」２７０１は、顧客候補からの質問を複数の回答候補を得るために一の学習させた人工知能に出力する機能を有するように構成される。この場合における人工知能は、図２における人工知能Ａ２０３である。
「質問出力部」２７０１は、顧客候補からの質問を複数の回答候補を得るために一の学習させた人工知能に出力する機能を有するように構成される。この場合における人工知能は、図２における人工知能Ａ２０３である。
【0180】
＜実施形態９ 構成の説明：回答候補取得部＞
「回答候補取得部」２７０２は、出力した質問に対する複数の回答候補を一の学習させた人工知能から取得する機能を有するように構成される。この場合における人工知能は、図２における人工知能Ａ２０３である。
回答候補の取得に際して、人工知能が以下のように働くことを要望することが好ましい。
コンテキストの理解：人工知能は、質問に対して適切な回答をするために、その質問の文脈や関連する情報を理解する必要がある。例えば、同じ単語でも文脈によって意味が変わる場合がある。その観点から多様な意味に解釈されるような文脈をあらかじめ用いないことや、多様な意味に解釈されうる単語に関しては定義を明確にするようにして人工知能に対して質問をするようにする。
情報の信頼性：人工知能は、回答の候補を挙げる際に、情報の信頼性を判断する。例えば、信頼できるソースからの情報や、複数のソースからの情報を優先的に選択することがある。この観点からは情報源を特定して質問をするなどの対応が必要であり、あらかじめ利用できる情報源をユーザの拡張領域（学習コンテンツ保持部）に用意するようにすることが好ましい。
多様性の確保：人工知能は、回答の候補を挙げる際に、可能な限り多様な回答を提供するように努める。これにより、ユーザが自分にとって最も適切な回答を選ぶことができるようになる。多様な回答を得るためにも前記拡張領域には多様な信頼できる情報を保持しておくことが好ましい。
ユーザの過去のフィードバックの考慮：人工知能は、過去にユーザが選んだ回答や、フィードバックを考慮して、今後の回答の候補を調整することがある。これにより、ユーザにとってより適切な回答を提供することができるようになる。したがって、過去に選んだ回答などの情報は前記ユーザごとの拡張領域（学習コンテンツ保持部）に保持しておき、回答に際してはこれを参照するように人工知能に命令することが好ましい。
総じて、人工知能は、質問に対して適切な回答を提供するために、コンテキストや情報の信頼性、多様性の確保、ユーザのフィードバックなど、複数の要素を考慮して回答の候補を挙げるように仕組むことが好ましい。
「回答候補取得部」２７０２は、出力した質問に対する複数の回答候補を一の学習させた人工知能から取得する機能を有するように構成される。この場合における人工知能は、図２における人工知能Ａ２０３である。
回答候補の取得に際して、人工知能が以下のように働くことを要望することが好ましい。
コンテキストの理解：人工知能は、質問に対して適切な回答をするために、その質問の文脈や関連する情報を理解する必要がある。例えば、同じ単語でも文脈によって意味が変わる場合がある。その観点から多様な意味に解釈されるような文脈をあらかじめ用いないことや、多様な意味に解釈されうる単語に関しては定義を明確にするようにして人工知能に対して質問をするようにする。
情報の信頼性：人工知能は、回答の候補を挙げる際に、情報の信頼性を判断する。例えば、信頼できるソースからの情報や、複数のソースからの情報を優先的に選択することがある。この観点からは情報源を特定して質問をするなどの対応が必要であり、あらかじめ利用できる情報源をユーザの拡張領域（学習コンテンツ保持部）に用意するようにすることが好ましい。
多様性の確保：人工知能は、回答の候補を挙げる際に、可能な限り多様な回答を提供するように努める。これにより、ユーザが自分にとって最も適切な回答を選ぶことができるようになる。多様な回答を得るためにも前記拡張領域には多様な信頼できる情報を保持しておくことが好ましい。
ユーザの過去のフィードバックの考慮：人工知能は、過去にユーザが選んだ回答や、フィードバックを考慮して、今後の回答の候補を調整することがある。これにより、ユーザにとってより適切な回答を提供することができるようになる。したがって、過去に選んだ回答などの情報は前記ユーザごとの拡張領域（学習コンテンツ保持部）に保持しておき、回答に際してはこれを参照するように人工知能に命令することが好ましい。
総じて、人工知能は、質問に対して適切な回答を提供するために、コンテキストや情報の信頼性、多様性の確保、ユーザのフィードバックなど、複数の要素を考慮して回答の候補を挙げるように仕組むことが好ましい。
【0181】
＜実施形態９ 構成の説明：回答候補出力部＞
「回答候補出力部」２７０３は、取得した複数の回答候補から適切な回答である適切回答を得るために学習させた人工知能と異なる他の人工知能に出力する機能を有するように構成される。この場合の人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。
「回答候補出力部」２７０３は、取得した複数の回答候補から適切な回答である適切回答を得るために学習させた人工知能と異なる他の人工知能に出力する機能を有するように構成される。この場合の人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。
【0182】
＜実施形態９ 構成の説明：適切回答取得部＞
「適切回答取得部」２７０４は、出力した回答候補に基づく適切回答を他の人工知能に選択させて取得する機能を有するように構成される。この場合の人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。
「適切回答取得部」２７０４は、出力した回答候補に基づく適切回答を他の人工知能に選択させて取得する機能を有するように構成される。この場合の人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。
【0183】
＜実施形態９ 構成の説明：適切回答蓄積部＞
「適切回答蓄積部」２７０５は、取得した適切回答を元質問と関連付けて蓄積する機能を有するように構成される。
「適切回答蓄積部」２７０５は、取得した適切回答を元質問と関連付けて蓄積する機能を有するように構成される。
【0184】
＜実施形態９ チャットシステム：ハードウェア構成＞
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について図を用いて説明する。
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について図を用いて説明する。
【0185】
図２８は、本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図である。この図に示すように、本実施形態におけるチャットシステムは、各種演算処理を行う「ＣＰＵ（中央演算装置）」２８０１と、「メインメモリ」２８０２とを備えている。また、所定の情報を保持する「不揮発性メモリ」２８０３や、管理者端末２８０６や複数の利用者端末２８０７と情報の送受信を行う「ネットワークＩ／Ｆ（インターフェース）」２８０４を備えている。そして、それらが「バス」２８０５などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。
【0186】
ここに「メインメモリ」は、各種処理を行うプログラムを「ＣＰＵ」に実行させるために読み出すと同時に、そのプログラムの作業領域でもあるワーク領域を提供する。また、この「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」にはそれぞれ複数のアドレスが割り当てられており、「ＣＰＵ」で実行されるプログラムは、そのアドレスを特定しアクセスすることで相互にデータのやり取りを行い、処理を行うことが可能になっている。本実施形態において、「メインメモリ」に格納されているプログラムは、質問出力プログラム、回答候補取得プログラム、回答候補出力プログラム、適切回答取得プログラム、適切回答蓄積プログラムなどである。また、「メインメモリ」と「不揮発性メモリ」には、質問情報、回答候補情報、適切回答情報などが格納されている。
【0187】
「ＣＰＵ」は、「メインメモリ」に格納されている質問出力プログラムを実行して、「ネットワークＩ／Ｆ」を通じて、利用者端末からの顧客候補の質問を「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」に格納するとともに、顧客候補からの質問を複数の回答候補を得るために学習させた人工知能Ａに出力する。また、「メインメモリ」に格納されている回答候補取得プログラムを実行して、学習させた人工知能Ａから顧客候補の質問に対する複数の回答候補を取得し、「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」に格納する。また、「メインメモリ」に格納されている回答候補出力プログラムを実行して、取得した複数の回答候補から適切な回答である適切回答を得るために人工知能Ｂに出力する。また、「メインメモリ」に格納されている適切回答取得プログラムを実行して、出力した回答候補に基づく適切回答を人工知能Ｂから取得し、「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」に格納する。また、「メインメモリ」に格納されている適切回答蓄積プログラムを実行して、取得した適切回答を元質問と関連付けて蓄積する。
【0188】
＜実施形態９ チャットシステム：処理の流れ＞
図２９は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、質問出力ステップＳ２９０１と、回答候補取得ステップＳ２９０２と、回答候補出力ステップＳ２９０３と、適切回答取得ステップＳ２９０４と、適切回答蓄積ステップＳ２９０５とからなる処理方法である。
これら処理方法は、顧客候補からの質問を複数の回答候補を得るために一の学習させた人工知能に出力する質問出力部と、質問出力部で出力した質問に対する複数の回答候補を学習させた人工知能から取得する回答候補取得部と、回答候補取得部で取得した複数の回答候補から適切な回答である適切回答を得るために学習させた他の人工知能に出力する回答候補出力部と、回答候補出力部で出力した回答候補に基づく適切回答を学習させた他の人工知能から取得する適切回答取得部と、適切回答取得部で取得した適切回答を元質問と関連付けて蓄積する適切回答蓄積部と、を有するチャットシステムによって実行されるものである。
図２９は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、質問出力ステップＳ２９０１と、回答候補取得ステップＳ２９０２と、回答候補出力ステップＳ２９０３と、適切回答取得ステップＳ２９０４と、適切回答蓄積ステップＳ２９０５とからなる処理方法である。
これら処理方法は、顧客候補からの質問を複数の回答候補を得るために一の学習させた人工知能に出力する質問出力部と、質問出力部で出力した質問に対する複数の回答候補を学習させた人工知能から取得する回答候補取得部と、回答候補取得部で取得した複数の回答候補から適切な回答である適切回答を得るために学習させた他の人工知能に出力する回答候補出力部と、回答候補出力部で出力した回答候補に基づく適切回答を学習させた他の人工知能から取得する適切回答取得部と、適切回答取得部で取得した適切回答を元質問と関連付けて蓄積する適切回答蓄積部と、を有するチャットシステムによって実行されるものである。
【0189】
「質問出力ステップ」Ｓ２９０１とは、顧客候補からの質問を複数の回答候補を得るために学習させた人工知能Ａに出力する段階である。
【0190】
「回答候補取得ステップ」Ｓ２９０２とは、出力した質問に対する複数の回答候補を学習させた人工知能Ａから取得する段階である。
【0191】
「回答候補出力ステップ」Ｓ２９０３とは、取得した複数の回答候補から適切な回答である適切回答を得るために人工知能Ｂに出力する段階である。
【0192】
「適切回答取得ステップ」Ｓ２９０４とは、出力した回答候補に基づく適切回答を人工知能Ｂに選択させて取得する段階である。
【0193】
「適切回答蓄積ステップ」Ｓ２９０５とは、取得した適切回答を元質問と関連付けて蓄積する段階である。
【0194】
＜まとめ＞
以上より、本発明では、一の学習させた人工知能から顧客候補の質問に対する複数の回答候補を取得して出力し、他の人工知能から複数の回答候補に基づく適切回答を選択させて取得して元質問と関連付けて蓄積することが可能なチャットシステムを提供することができる。
以上より、本発明では、一の学習させた人工知能から顧客候補の質問に対する複数の回答候補を取得して出力し、他の人工知能から複数の回答候補に基づく適切回答を選択させて取得して元質問と関連付けて蓄積することが可能なチャットシステムを提供することができる。
【0195】
＜実施形態１０（主に請求項１０、請求項２１および請求項３２に対応）＞
＜実施形態１０ 概要＞
本実施形態は、実施形態１乃至９を基本として、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャット部をさらに有し、質問出力部はこのチャット部での顧客候補の質問を取得する内部取得手段を備えた点に特徴がある。これ以降、実施形態１乃至９と重複する機能、ハードウェア構成、処理の流れについては、適宜、説明を省略する。
＜実施形態１０ 概要＞
本実施形態は、実施形態１乃至９を基本として、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャット部をさらに有し、質問出力部はこのチャット部での顧客候補の質問を取得する内部取得手段を備えた点に特徴がある。これ以降、実施形態１乃至９と重複する機能、ハードウェア構成、処理の流れについては、適宜、説明を省略する。
【0196】
＜実施形態１０ 構成の説明：チャット部＞
図３０は、実施形態１０におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。
この図に示すように、「チャット部」３００１は、利用者端末を使用して顧客候補とネットワークを介してチャットをする機能を有するように構成される。
なお、チャット部は以下のように構成されていると便利である。
リアルタイムでの対話機能：製品に関する質問や疑問に対して、リアルタイムで迅速に回答できる対話機能があると便利である。迅速かつスムーズなやりとりができるため、顧客との信頼関係を築きやすくなる。
ファイル共有機能：製品に関する資料や画像を共有する機能があると便利である。顧客が製品に興味を持った場合に、資料や画像を直接チャット上で共有できるため、情報を効率的に伝えることができる。
カスタマーサポート機能：製品に関するトラブルや問題が発生した場合に、カスタマーサポートがリアルタイムで対応できる機能があると便利である。顧客の問題解決を迅速に行うことができ、顧客満足度を高めることができる。
ビデオチャット機能：顧客が製品に関する質問や疑問を持っている場合に、ビデオチャットを利用して製品の使い方や特徴を説明する機能があると便利である。顧客と直接対話することで、より深い理解を得ることができる。
チャットボット機能：自動応答やＡＩチャットボットを活用することで、２４時間対応できるチャット機能を提供することができる。顧客が製品に関する質問や疑問を持った場合に、即座に返答することができる。
これらの機能を利用することで、製品の営業において顧客とのコミュニケーションを強化し、顧客満足度を向上させることができる。
図３０は、実施形態１０におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。
この図に示すように、「チャット部」３００１は、利用者端末を使用して顧客候補とネットワークを介してチャットをする機能を有するように構成される。
なお、チャット部は以下のように構成されていると便利である。
リアルタイムでの対話機能：製品に関する質問や疑問に対して、リアルタイムで迅速に回答できる対話機能があると便利である。迅速かつスムーズなやりとりができるため、顧客との信頼関係を築きやすくなる。
ファイル共有機能：製品に関する資料や画像を共有する機能があると便利である。顧客が製品に興味を持った場合に、資料や画像を直接チャット上で共有できるため、情報を効率的に伝えることができる。
カスタマーサポート機能：製品に関するトラブルや問題が発生した場合に、カスタマーサポートがリアルタイムで対応できる機能があると便利である。顧客の問題解決を迅速に行うことができ、顧客満足度を高めることができる。
ビデオチャット機能：顧客が製品に関する質問や疑問を持っている場合に、ビデオチャットを利用して製品の使い方や特徴を説明する機能があると便利である。顧客と直接対話することで、より深い理解を得ることができる。
チャットボット機能：自動応答やＡＩチャットボットを活用することで、２４時間対応できるチャット機能を提供することができる。顧客が製品に関する質問や疑問を持った場合に、即座に返答することができる。
これらの機能を利用することで、製品の営業において顧客とのコミュニケーションを強化し、顧客満足度を向上させることができる。
【0197】
＜実施形態１０ 構成の説明：内部取得手段＞
「内部取得手段」３００２ａは、質問出力部３００２内に設けられ、チャット部３００１で得られた顧客候補の質問を取得する機能を有するように構成される。
「内部取得手段」３００２ａは、質問出力部３００２内に設けられ、チャット部３００１で得られた顧客候補の質問を取得する機能を有するように構成される。
【0198】
＜実施形態１０ チャットシステム：ハードウェア構成＞
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について図を用いて説明する。
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について図を用いて説明する。
【0199】
図３１は、本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図である。この図に示すように、本実施形態におけるチャットシステムは、各種演算処理を行う「ＣＰＵ（中央演算装置）」３１０１と、「メインメモリ」３１０２とを備えている。また、所定の情報を保持する「不揮発性メモリ」３１０３や、管理者端末３１０６や複数の利用者端末３１０７と情報の送受信を行う「ネットワークＩ／Ｆ（インターフェース）」３１０４を備えている。そして、それらが「バス」３１０５などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。
【0200】
ここに「メインメモリ」は、各種処理を行うプログラムを「ＣＰＵ」に実行させるために読み出すと同時に、そのプログラムの作業領域でもあるワーク領域を提供する。また、この「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」にはそれぞれ複数のアドレスが割り当てられており、「ＣＰＵ」で実行されるプログラムは、そのアドレスを特定しアクセスすることで相互にデータのやり取りを行い、処理を行うことが可能になっている。本実施形態において、「メインメモリ」に格納されているプログラムは、チャットプログラムと、内部取得プログラムである。また、「メインメモリ」と「不揮発性メモリ」には、質問情報、回答候補情報、適切回答情報などが格納されている。
【0201】
「ＣＰＵ」は、「メインメモリ」に格納されているチャットプログラムを実行して、「ネットワークＩ／Ｆ」を通じて、利用者端末を使用する顧客候補との間でチャット（会話）を行う。また、「メインメモリ」に格納されている内部取得プログラムを実行して、チャットプログラムで得られた顧客候補の質問を取得し、「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」に格納する。
なお、チャットシステムを構成するＡＩコンピュータとしては、以下のような構造を有するコンピュータであることが好ましい。
クラウドコンピューティング：ＡＩチャットボットは大量のデータを処理する必要がある。そのため、高性能なコンピュータを必要とするため、クラウドコンピューティングの利用が適している。クラウドコンピューティングは、必要に応じてスケールアップできるため、ＡＩチャットボットが増加する場合でも対応できる。
分散コンピューティング：ＡＩチャットボットは、大量のデータに基づいて自己学習することができる。そのため、分散コンピューティングの利用が適している。分散コンピューティングは、複数のコンピュータを接続して処理を分散することができる。これにより、処理速度を向上させることができる。
ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）：ＡＩチャットボットは、データの処理において高速な演算処理が必要である。そのため、ＧＰＵを利用することが適している。ＧＰＵは、画像処理に特化したコンピュータの処理速度を高速化することができる。
メモリ：ＡＩチャットボットは、多くのデータを保持しておく必要がある。そのため、大容量のメモリを利用することが適している。高速で大容量のメモリを利用することで、ＡＩチャットボットは迅速にデータにアクセスすることができる。
これらの構造を利用することで、ＡＩチャットボットは高速で正確な応答を提供することができる。また、クラウドコンピューティングや分散コンピューティングを利用することで、スケーラビリティに対応することができる。
なお、チャットシステムを構成するＡＩコンピュータとしては、以下のような構造を有するコンピュータであることが好ましい。
クラウドコンピューティング：ＡＩチャットボットは大量のデータを処理する必要がある。そのため、高性能なコンピュータを必要とするため、クラウドコンピューティングの利用が適している。クラウドコンピューティングは、必要に応じてスケールアップできるため、ＡＩチャットボットが増加する場合でも対応できる。
分散コンピューティング：ＡＩチャットボットは、大量のデータに基づいて自己学習することができる。そのため、分散コンピューティングの利用が適している。分散コンピューティングは、複数のコンピュータを接続して処理を分散することができる。これにより、処理速度を向上させることができる。
ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）：ＡＩチャットボットは、データの処理において高速な演算処理が必要である。そのため、ＧＰＵを利用することが適している。ＧＰＵは、画像処理に特化したコンピュータの処理速度を高速化することができる。
メモリ：ＡＩチャットボットは、多くのデータを保持しておく必要がある。そのため、大容量のメモリを利用することが適している。高速で大容量のメモリを利用することで、ＡＩチャットボットは迅速にデータにアクセスすることができる。
これらの構造を利用することで、ＡＩチャットボットは高速で正確な応答を提供することができる。また、クラウドコンピューティングや分散コンピューティングを利用することで、スケーラビリティに対応することができる。
【0202】
＜実施形態１０ チャットシステム：処理の流れ＞
図３２は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、チャットステップＳ３２０１と、内部取得ステップＳ３２０２からなる処理方法である。
これら処理方法は、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャット部をさらに有し、質問出力部はこのチャット部での顧客候補の質問を取得する内部取得手段を有するチャットシステムによって実行されるものである。
図３２は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、チャットステップＳ３２０１と、内部取得ステップＳ３２０２からなる処理方法である。
これら処理方法は、顧客候補とネットワークを介してチャットをするためのチャット部をさらに有し、質問出力部はこのチャット部での顧客候補の質問を取得する内部取得手段を有するチャットシステムによって実行されるものである。
【0203】
「チャットステップ」Ｓ３２０１とは、顧客候補との間でチャット（会話）を行う段階である。
【0204】
「内部取得ステップ」Ｓ３２０２とは、チャットステップＳ３２０１で得られた顧客候補の質問を取得する段階である。
【0205】
＜まとめ＞
以上より、本発明では、一の学習させた人工知能から顧客候補の質問に対する複数の回答候補を取得して出力し、他の人工知能から複数の回答候補に基づく適切回答を選択させて取得して元質問と関連付けて蓄積することが可能なチャットシステムを提供することができる。
以上より、本発明では、一の学習させた人工知能から顧客候補の質問に対する複数の回答候補を取得して出力し、他の人工知能から複数の回答候補に基づく適切回答を選択させて取得して元質問と関連付けて蓄積することが可能なチャットシステムを提供することができる。
【0206】
＜実施形態１１（主に請求項１１、請求項２２および請求項３３に対応）＞
＜実施形態１１ 概要＞
本実施形態は、実施形態１乃至１０を基本として、顧客候補から受ける質問の言語を特定する言語特定部と、言語特定部で特定された言語からなる質問を蓄積部に蓄積されている言語の質問に翻訳するために人工知能に出力する質問翻訳要求出力部と、質問翻訳要求出力部で出力された質問の翻訳文である翻訳済質問を取得する翻訳済質問取得部と、翻訳済質問取得部で取得した翻訳済質問に対する回答を蓄積部から取得する回答取得部と、回答取得部で取得した回答を質問された言語に翻訳するために人工知能に出力する回答翻訳要求出力部と、回答翻訳要求出力部で出力された回答の言語の翻訳済回答を取得する翻訳済回答取得部と、翻訳済回答取得部で取得した翻訳済回答を顧客候補への回答としてチャット部にて応答させる応答制御部と、を有する点に特徴がある。なお、実施形態１乃至１０と同様の機能、ハードウェア構成、処理の流れについては、適宜、説明を省略する。
＜実施形態１１ 概要＞
本実施形態は、実施形態１乃至１０を基本として、顧客候補から受ける質問の言語を特定する言語特定部と、言語特定部で特定された言語からなる質問を蓄積部に蓄積されている言語の質問に翻訳するために人工知能に出力する質問翻訳要求出力部と、質問翻訳要求出力部で出力された質問の翻訳文である翻訳済質問を取得する翻訳済質問取得部と、翻訳済質問取得部で取得した翻訳済質問に対する回答を蓄積部から取得する回答取得部と、回答取得部で取得した回答を質問された言語に翻訳するために人工知能に出力する回答翻訳要求出力部と、回答翻訳要求出力部で出力された回答の言語の翻訳済回答を取得する翻訳済回答取得部と、翻訳済回答取得部で取得した翻訳済回答を顧客候補への回答としてチャット部にて応答させる応答制御部と、を有する点に特徴がある。なお、実施形態１乃至１０と同様の機能、ハードウェア構成、処理の流れについては、適宜、説明を省略する。
【0207】
＜実施形態１１ 機能的構成＞
図３３は、実施形態１１におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。本実施形態では、言語特定部と、質問翻訳要求出力部と、翻訳済質問取得部と、回答取得部と、回答翻訳要求出力部と、翻訳済回答取得部と、応答制御部とを備えている。
図３３は、実施形態１１におけるチャットシステムの機能的構成を示す図である。本実施形態では、言語特定部と、質問翻訳要求出力部と、翻訳済質問取得部と、回答取得部と、回答翻訳要求出力部と、翻訳済回答取得部と、応答制御部とを備えている。
【0208】
＜実施形態１１ 構成の説明：言語特定部＞
「言語特定部」３３０１は、顧客候補から受ける質問の言語を特定する機能を有するように構成される。
「言語特定部」３３０１は、顧客候補から受ける質問の言語を特定する機能を有するように構成される。
【0209】
＜実施形態１１ 構成の説明：質問翻訳要求出力部＞
「質問翻訳要求出力部」３３０２は、特定された言語からなる質問を蓄積部に蓄積されている言語の質問に翻訳するために人工知能に出力する機能を有するように構成される。この場合の人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。
「質問翻訳要求出力部」３３０２は、特定された言語からなる質問を蓄積部に蓄積されている言語の質問に翻訳するために人工知能に出力する機能を有するように構成される。この場合の人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。
【0210】
＜実施形態１１ 構成の説明：翻訳済質問取得部＞
「翻訳済質問取得部」３３０３は、出力された質問の翻訳文である翻訳済質問を取得する機能を有するように構成される。
「翻訳済質問取得部」３３０３は、出力された質問の翻訳文である翻訳済質問を取得する機能を有するように構成される。
【0211】
＜実施形態１１ 構成の説明：回答取得部＞
「回答取得部」３３０４は、取得した翻訳済質問に対する回答を蓄積部から取得する機能を有するように構成される。
「回答取得部」３３０４は、取得した翻訳済質問に対する回答を蓄積部から取得する機能を有するように構成される。
【0212】
＜実施形態１１ 構成の説明：回答翻訳要求出力部＞
「回答翻訳要求出力部」３３０５は、取得した回答を質問された言語に翻訳するために人工知能に出力する機能を有するように構成される。この場合の人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。
「回答翻訳要求出力部」３３０５は、取得した回答を質問された言語に翻訳するために人工知能に出力する機能を有するように構成される。この場合の人工知能は、図２における人工知能Ｂ２０４である。
【0213】
＜実施形態１１ 構成の説明：翻訳済回答取得部＞
「翻訳済回答取得部」３３０６は、出力された回答の言語の翻訳済回答を取得する機能を有するように構成される。
「翻訳済回答取得部」３３０６は、出力された回答の言語の翻訳済回答を取得する機能を有するように構成される。
【0214】
＜実施形態１１ 構成の説明：応答制御部＞
「応答制御部」３３０７は、取得した翻訳済回答を顧客候補への回答としてチャット部にて応答させる機能を有するように構成される。
「応答制御部」３３０７は、取得した翻訳済回答を顧客候補への回答としてチャット部にて応答させる機能を有するように構成される。
【0215】
例えば、蓄積部に蓄積されている様々な情報（質問／回答など）が日本語で書かれ、かつ、利用者端末を使用して顧客候補が英語で質問してきた場合を考える。
この場合、言語特定部３３０１は、入力された情報を解析し、顧客候補が行った質問が英語であることを特定する。また、質問翻訳要求出力部３３０２は、英語での質問を日本語に翻訳するように図２における人工知能Ｂ２０４に対して出力する。また、翻訳済質問取得部３３０３は、図２における人工知能B２０４から日本語に翻訳された翻訳済質問を取得する。また、回答取得部３３０４は、日本語に翻訳された翻訳済質問を蓄積部に送り、日本語の回答を取得する。また、回答翻訳要求出力部３３０５は、日本語での回答を英語に翻訳するように図２における人工知能Ｂ２０４に対して出力する。また、翻訳済回答取得部３３０６は、図２における人工知能B２０４から英語に翻訳された翻訳済回答を取得する。また、応答制御部３３０７は、英語の翻訳済回答をチャット部に送って、顧客候補に回答として英語の翻訳済回答をチャット部から応答するように制御する。
この場合、言語特定部３３０１は、入力された情報を解析し、顧客候補が行った質問が英語であることを特定する。また、質問翻訳要求出力部３３０２は、英語での質問を日本語に翻訳するように図２における人工知能Ｂ２０４に対して出力する。また、翻訳済質問取得部３３０３は、図２における人工知能B２０４から日本語に翻訳された翻訳済質問を取得する。また、回答取得部３３０４は、日本語に翻訳された翻訳済質問を蓄積部に送り、日本語の回答を取得する。また、回答翻訳要求出力部３３０５は、日本語での回答を英語に翻訳するように図２における人工知能Ｂ２０４に対して出力する。また、翻訳済回答取得部３３０６は、図２における人工知能B２０４から英語に翻訳された翻訳済回答を取得する。また、応答制御部３３０７は、英語の翻訳済回答をチャット部に送って、顧客候補に回答として英語の翻訳済回答をチャット部から応答するように制御する。
【0216】
＜実施形態１１ チャットシステム：ハードウェア構成＞
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について図を用いて説明する。
本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成について図を用いて説明する。
【0217】
図３４は、本実施形態におけるチャットシステムのハードウェア構成を示す図である。この図に示すように、本実施形態におけるチャットシステムは、各種演算処理を行う「ＣＰＵ（中央演算装置）」３４０１と、「メインメモリ」３４０２とを備えている。また、所定の情報を保持する「不揮発性メモリ」３４０３や、管理者端末３４０６や複数の利用者端末３４０７と情報の送受信を行う「ネットワークＩ／Ｆ（インターフェース）」３４０４を備えている。そして、それらが「バス」３４０５などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。
【0218】
ここに「メインメモリ」は、各種処理を行うプログラムを「ＣＰＵ」に実行させるために読み出すと同時に、そのプログラムの作業領域でもあるワーク領域を提供する。また、この「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」にはそれぞれ複数のアドレスが割り当てられており、「ＣＰＵ」で実行されるプログラムは、そのアドレスを特定しアクセスすることで相互にデータのやり取りを行い、処理を行うことが可能になっている。本実施形態において、「メインメモリ」に格納されているプログラムは、言語特定プログラム、質問翻訳要求出力プログラム、翻訳済質問取得プログラム、回答取得プログラム、回答翻訳要求出力プログラム、翻訳済回答取得プログラム、応答制御プログラムなどである。また、「メインメモリ」と「不揮発性メモリ」には、質問情報、言語特定情報、翻訳済質問情報、回答情報、翻訳済回答情報、応答制御情報などが格納されている。
【0219】
「ＣＰＵ」は、「メインメモリ」に格納されている言語特定プログラムを実行して、「ネットワークＩ／Ｆ」を通じて、利用者端末からの顧客候補の質問の言語を特定するとともに、「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」に質問情報と言語特定情報を格納する。また、「メインメモリ」に格納されている質問翻訳要求出力プログラムを実行して、特定された言語からなる質問を蓄積部に蓄積されている言語の質問に翻訳するために人工知能Ｂに出力する。また、「メインメモリ」に格納されている翻訳済質問取得プログラムを実行して、出力された質問の翻訳文である翻訳済質問を取得するとともに、「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」に翻訳済質問情報を格納する。また、「メインメモリ」に格納されている回答取得プログラムを実行して、取得した翻訳済質問に対する回答を蓄積部から取得するとともに、「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」に回答情報を格納する。また、「メインメモリ」に格納されている回答翻訳要求出力プログラムを実行して、取得した回答を質問された言語に翻訳するために人工知能Ｂに出力する。また、「メインメモリ」に格納されている翻訳済回答取得プログラムを実行して、出力された回答の言語の翻訳済回答を取得するとともに、「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」に翻訳済回答情報を格納する。また、「メインメモリ」に格納されている応答制御プログラムを実行して、取得した翻訳済回答を顧客候補への回答としてチャット部にて応答させるとともに、「メインメモリ」や「不揮発性メモリ」に応答制御情報を格納する。
【0220】
＜実施形態１１ チャットシステム：処理の流れ＞
図３５は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、言語特定ステップＳ３５０１と、質問翻訳要求出力ステップＳ３５０２と、翻訳済質問取得ステップＳ３５０３と、回答取得ステップＳ３５０４と、回答翻訳要求出力ステップＳ３５０５と、翻訳済回答取得ステップＳ３５０６と、応答制御ステップＳ３５０７とからなる処理方法である。
これら処理方法は、顧客候補から受ける質問の言語を特定する言語特定部と、言語特定部で特定された言語からなる質問を蓄積部に蓄積されている言語の質問に翻訳するために人工知能に出力する質問翻訳要求出力部と、質問翻訳要求出力部で出力された質問の翻訳文である翻訳済質問を取得する翻訳済質問取得部と、翻訳済質問取得部で取得した翻訳済質問に対する回答を蓄積部から取得する回答取得部と、回答取得部で取得した回答を質問された言語に翻訳するために人工知能に出力する回答翻訳要求出力部と、回答翻訳要求出力部で出力された回答の言語の翻訳済回答を取得する翻訳済回答取得部と、翻訳済回答取得部で取得した翻訳済回答を顧客候補への回答としてチャット部にて応答させる応答制御部と、を有するチャットシステムによって実行されるものである。
図３５は、本実施形態におけるチャットシステムを利用した場合の処理の流れを示す図である。図に示されるように、言語特定ステップＳ３５０１と、質問翻訳要求出力ステップＳ３５０２と、翻訳済質問取得ステップＳ３５０３と、回答取得ステップＳ３５０４と、回答翻訳要求出力ステップＳ３５０５と、翻訳済回答取得ステップＳ３５０６と、応答制御ステップＳ３５０７とからなる処理方法である。
これら処理方法は、顧客候補から受ける質問の言語を特定する言語特定部と、言語特定部で特定された言語からなる質問を蓄積部に蓄積されている言語の質問に翻訳するために人工知能に出力する質問翻訳要求出力部と、質問翻訳要求出力部で出力された質問の翻訳文である翻訳済質問を取得する翻訳済質問取得部と、翻訳済質問取得部で取得した翻訳済質問に対する回答を蓄積部から取得する回答取得部と、回答取得部で取得した回答を質問された言語に翻訳するために人工知能に出力する回答翻訳要求出力部と、回答翻訳要求出力部で出力された回答の言語の翻訳済回答を取得する翻訳済回答取得部と、翻訳済回答取得部で取得した翻訳済回答を顧客候補への回答としてチャット部にて応答させる応答制御部と、を有するチャットシステムによって実行されるものである。
【0221】
「言語特定ステップ」Ｓ３５０１とは、顧客候補から受ける質問の言語を特定する段階である。
【0222】
「質問翻訳要求出力ステップ」Ｓ３５０２とは、特定された言語からなる質問を蓄積部に蓄積されている言語の質問に翻訳するために人工知能Ｂに出力する段階である。
【0223】
「翻訳済質問取得ステップ」Ｓ３５０３とは、出力された質問の翻訳文である翻訳済質問を取得する段階である。
【0224】
「回答取得ステップ」Ｓ３５０４とは、取得した翻訳済質問に対する回答を蓄積部から取得する段階である。
【0225】
「回答翻訳要求出力ステップ」Ｓ３５０５とは、取得した回答を質問された言語に翻訳するために人工知能Ｂに出力する段階である。
【0226】
「翻訳済回答取得ステップ」Ｓ３５０６とは、出力された回答の言語の翻訳済回答を取得する段階である。
【0227】
「応答制御ステップ」Ｓ３５０７とは、取得した翻訳済回答を顧客候補への回答としてチャット部にて応答させる段階である。
【0228】
＜まとめ＞
以上より、本発明では、蓄積部に蓄積された情報の言語と、顧客候補の質問の言語が異なる場合でも、人工知能の翻訳機能を利用して臨機応変に対応することが可能なチャットシステムを提供することができる。
以上より、本発明では、蓄積部に蓄積された情報の言語と、顧客候補の質問の言語が異なる場合でも、人工知能の翻訳機能を利用して臨機応変に対応することが可能なチャットシステムを提供することができる。
【符号の説明】
【0229】
サーバ：２０１
管理者端末：２０２
人工知能Ａ：２０３
人工知能Ｂ：２０４
利用者端末：２０５
ネットワーク：２０６
チャット履歴取得部：３０１
チャット履歴出力部：３０２
整理文章取得部：３０３
整理文章蓄積部：３０４
管理者端末：２０２
人工知能Ａ：２０３
人工知能Ｂ：２０４
利用者端末：２０５
ネットワーク：２０６
チャット履歴取得部：３０１
チャット履歴出力部：３０２
整理文章取得部：３０３
整理文章蓄積部：３０４
【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】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】
【図33】
【図34】
【図35】