特開 2024-157275 情報処理方法、プログラム及び情報処理装置

(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】P2024157275

(43)【公開日】2024-11-07

(54)【発明の名称】情報処理方法、プログラム及び情報処理装置

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/90 20190101AFI20241030BHJP

   G06Q 30/0601 20230101ALI20241030BHJP

【ＦＩ】

G06F16/90 100

G06Q30/0601

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023071537

(22)【出願日】2023-04-25

(71)【出願人】

【識別番号】518018920

【氏名又は名称】ＳｏｃｉａｌＧｏｏｄ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100114557

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 英仁

(74)【代理人】

【識別番号】100078868

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 登夫

(72)【発明者】

【氏名】▲高▼岡 壮一郎

【テーマコード（参考）】

5B175

5L030

5L049

【Ｆターム（参考）】

5B175EA01

5L030BB22

5L049BB22

(57)【要約】

【課題】ユーザを商品購入ページ又は商品の販売者のＷｅｂページへ好適に誘導することができる情報処理方法等を提供する。
【解決手段】情報処理方法は、入力文を取得し、入力文を入力した場合に応答文を生成するよう学習済みのモデルに、取得した前記入力文を入力することで生成された応答文を取得し、前記応答文に応じて、商品購入ページ又は商品の販売者のＷｅｂページへのリンク５１を含む商品情報を前記応答文と共に出力する処理をコンピュータが実行する。
【選択図】図５

【特許請求の範囲】

【請求項1】

入力文を取得し、
入力文を入力した場合に応答文を生成するよう学習済みのモデルに、取得した前記入力文を入力することで生成された応答文を取得し、
前記応答文に応じて、商品購入ページ又は商品の販売者のＷｅｂページへのリンクを含む商品情報を前記応答文と共に出力する
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。

【請求項2】

前記応答文から商品に関連するキーワードを検出し、
前記キーワードを検出した場合、該キーワードに対応する商品に関する前記商品情報を、前記キーワードに対応する位置に挿入した前記応答文を出力する
請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項3】

前記リンクに基づき前記商品購入ページ又は前記Ｗｅｂページに遷移して商品の購入申込を受け付けた場合、商品の購入額に応じた数量の仮想通貨をユーザに付与する
請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項4】

前記仮想通貨の付与によりユーザに還元されるキャッシュバック情報を前記応答文と共に出力する
請求項３に記載の情報処理方法。

【請求項5】

ユーザによる商品の購入履歴、商品の閲覧履歴、対話履歴、ユーザの属性、商品の属性、又は商品の販売者の属性を含む情報を取得し、
前記入力文と、前記情報とを前記モデルに入力することで生成された前記応答文を取得する
請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項6】

前記応答文の焦点を指示するための指示文を取得し、
前記入力文、前記情報及び前記指示文を前記モデルに入力することで生成された前記応答文を取得する
請求項５に記載の情報処理方法。

【請求項7】

入力文を取得し、
入力文を入力した場合に応答文を生成するよう学習済みのモデルに、取得した前記入力文を入力することで生成された応答文を取得し、
前記応答文に応じて、商品購入ページ又は商品の販売者のＷｅｂページへのリンクを含む商品情報を前記応答文と共に出力する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。

【請求項8】

制御部を備える情報処理装置であって、
前記制御部が、
入力文を取得し、
入力文を入力した場合に応答文を生成するよう学習済みのモデルに、取得した前記入力文を入力することで生成された応答文を取得し、
前記応答文に応じて、商品購入ページ又は商品の販売者のＷｅｂページへのリンクを含む商品情報を前記応答文と共に出力する
情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理方法、プログラム及び情報処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

商品情報をユーザに提示するシステムとして、チャット形式でユーザと対話を行い、対話内容に応じて商品情報を提示するシステムが提案されている。例えば特許文献１では、複数種類の対話テンプレートをシナリオに沿って順次読み出して対話文を生成し、対話文に対してユーザが肯定の応答をした場合、当該対話文に関連して検索キーワードを生成し、生成した検索キーワードにより商品を検索してユーザに提示する商品情報提供システム等が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１４－１６７７２２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

一つの側面では、ユーザを商品購入ページ又は商品の販売者のＷｅｂページへ好適に誘導することができる情報処理方法等を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0005】

一つの側面では、情報処理方法は、入力文を取得し、入力文を入力した場合に応答文を生成するよう学習済みのモデルに、取得した前記入力文を入力することで生成された応答文を取得し、前記応答文に応じて、商品購入ページ又は商品の販売者のＷｅｂページへのリンクを含む商品情報を前記応答文と共に出力する処理をコンピュータが実行する。

【発明の効果】

【0006】

一つの側面では、ユーザを商品購入ページ又は商品の販売者のＷｅｂページへ好適に誘導することができる。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】情報処理システムの構成例を示す説明図である。

【図2】サーバの構成例を示すブロック図である。

【図3】商品ＤＢ、ユーザＤＢ、加盟店ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。

【図4】端末の構成例を示すブロック図である。

【図5】チャット画面の一例を示す説明図である。

【図6】サーバが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図7】実施の形態２の概要を示す説明図である。

【図8】指示文の有無に応じた応答文を示す説明図である。

【図9】実施の形態２に係るサーバが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
（実施の形態１）
図１は、情報処理システムの構成例を示す説明図である。本実施の形態では、機械学習により構築された生成モデル３０を用いてユーザとの間で対話を行うシステムであって、ユーザの入力文に対し生成モデル３０が生成した応答文に、商品購入ページ又は商品の販売者のＷｅｂページへのリンクを含む商品情報を挿入して出力する情報処理システムについて説明する。情報処理システムは、情報処理装置１、端末２、２、２…、生成サーバ３を含む。各装置は、インターネット等のネットワークＮに通信接続されている。

【0009】

情報処理装置１は、種々の情報処理、情報の送受信が可能な情報処理装置であり、例えばサーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ等である。本実施の形態では情報処理装置１がサーバコンピュータであるものとし、以下では簡潔のためサーバ１と読み替える。後述のように、サーバ１は、ユーザが加盟店（例えばＥＣ（Electronic Commerce）サイト）で商品を購入したことに対応して、商品の購入額に応じた数量の仮想通貨（Cryptocurrency）をユーザに付与するキャッシュバックサービスを提供する。本実施の形態でサーバ１は、そのキャッシュバックサービスの一機能として、ユーザがチャットボットと対話可能なチャット機能を提供する。そしてサーバ１は、チャットボットからの応答文の内容に応じて、例えば応答文に加盟店で購入可能な商品名が含まれる場合、当該商品の購入ページ又は当該商品を販売する販売者（加盟店）のＷｅｂページ（例えばＥＣサイトのトップページ）へのリンク、商品の購入額、仮想通貨の付与によるキャッシュバック率等を含む商品情報を応答文に挿入して、ユーザに対し出力する。

【0010】

端末２は、ユーザが使用する端末装置であり、例えばスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等である。端末２は後述するチャット画面（図５参照）を表示し、ユーザから入力文の入力を受け付けると共に、当該入力文に対する応答文を表示する。

【0011】

生成サーバ３は、機械学習により構築された生成モデル３０を用いて、ユーザの入力文に対する応答文を生成するサーバコンピュータである。生成サーバ３は、自装置が提供するＡＰＩ（Application Programming Interface）を通じてサーバ１から入力文を受け付け、当該入力文を生成モデル３０に入力することで応答文を生成し、生成した応答文をサーバ１に出力する。

【0012】

生成モデル３０は、所定の訓練データを学習済みの機械学習モデルであり、例えばＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒの一種であるＧＰＴ（Generative Pre-trained Transformer）である。本実施の形態では、ＯｐｅｎＡＩ社が提供するＣｈａｔＧＰＴを生成モデル３０として用いる。

【0013】

なお、本実施の形態ではＣｈａｔＧＰＴを用いるものとして説明するが、生成モデル３０はＧＰＴ以外のモデルであってもよい。また、サーバ１が外部のシステム（生成サーバ３）を通じて応答文を取得する構成は必須ではなく、サーバ１は自装置で応答文を生成するようにしてもよい。

【0014】

図２は、サーバ１の構成例を示すブロック図である。サーバ１は、制御部１１、主記憶部１２、通信部１３、及び補助記憶部１４を備える。
制御部１１は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理装置を有し、補助記憶部１４に記憶されたプログラムＰ１を読み出して実行することにより、種々の情報処理、制御処理等を行う。主記憶部１２は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の一時記憶領域であり、制御部１１が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。通信部１３は、通信に関する処理を行うための通信モジュールであり、外部と情報の送受信を行う。

【0015】

補助記憶部１４は、大容量メモリ、ハードディスク等の不揮発性記憶領域であり、制御部１１が処理を実行するために必要なプログラムＰ１（プログラム製品）、その他のデータを記憶している。また、補助記憶部１４は、商品ＤＢ１４１、ユーザＤＢ１４２、加盟店ＤＢ１４３を記憶している。商品ＤＢ１４１は、加盟店で提供される商品の情報を格納するデータベースである。ユーザＤＢ１４２は、本システムのユーザの情報を格納するデータベースである。加盟店ＤＢ１４３は、加盟店の情報を格納するデータベースである。

【0016】

なお、補助記憶部１４はサーバ１に接続された外部記憶装置であってもよい。また、サーバ１は複数のコンピュータからなるマルチコンピュータであっても良く、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシンであってもよい。

【0017】

また、本実施の形態においてサーバ１は上記の構成に限られず、例えば操作入力を受け付ける入力部、画像を表示する表示部等を含んでもよい。また、サーバ１は、ＣＤ（Compact Disk）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭ等の可搬型記憶媒体１ａを読み取る読取部を備え、可搬型記憶媒体１ａからプログラムＰ１を読み取って実行するようにしても良い。

【0018】

図３は、商品ＤＢ１４１、ユーザＤＢ１４２、加盟店ＤＢ１４３のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
商品ＤＢ１４１は、商品ＩＤ列、商品名列、カテゴリ列、提供加盟店列、金額列、購入ページ列、キーワード列を含む。商品ＩＤ列は、各商品を識別するための商品ＩＤを記憶している。商品名列、カテゴリ列、提供加盟店列、金額列、購入ページ列、及びキーワード列はそれぞれ、商品ＩＤと対応付けて、商品名、商品のカテゴリ、商品を提供する加盟店のＩＤ、商品の購入金額、加盟店（ＥＣサイト等）における商品購入ページのリンク情報（アドレス）、及びキーワードを記憶している。キーワードについては後述する。

【0019】

ユーザＤＢ１４２は、ユーザＩＤ列、氏名列、属性列、購入履歴列、保有コイン列、ウォレットアドレス列を含む。ユーザＩＤ列は、各ユーザを識別するためのユーザＩＤを記憶している。氏名列、属性列、購入履歴列、保有コイン列、及びウォレットアドレス列はそれぞれ、ユーザＩＤと対応付けて、ユーザの氏名、属性（年齢、性別等）、加盟店における商品の購入履歴、ユーザが現在保有している仮想通貨（コイン）の数量、及びユーザのウォレットアドレスを記憶している。

【0020】

加盟店ＤＢ１４３は、加盟店ＩＤ列、加盟店名列、加盟店ページ列、キャッシュバック率列を含む。加盟店ＩＤ列は、各加盟店を識別するための加盟店ＩＤを記憶している。加盟店名列、加盟店ページ列、及びキャッシュバック率列はそれぞれ、加盟店ＩＤと対応付けて、加盟店の名称、加盟店（商品の販売者）のＷｅｂページのアドレス、及び加盟店で商品を購入した場合に仮想通貨の付与によってユーザに還元されるキャッシュバック率を記憶している。

【0021】

なお、本実施の形態では加盟店毎にキャッシュバック率が定められているものとして説明するが、例えばキャッシュバック率は商品毎に定められてもよい。

【0022】

図４は、端末２の構成例を示すブロック図である。端末２は、制御部２１、主記憶部２２、通信部２３、表示部２４、入力部２５、及び補助記憶部２６を備える。
制御部２１は、一又は複数のＣＰＵ等のプロセッサを有し、補助記憶部２６に記憶されたプログラムＰ２を読み出して実行することにより、種々の情報処理を行う。主記憶部２２は、ＲＡＭ等の一時記憶領域であり、制御部２１が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。通信部２３は、通信に関する処理を行うための通信モジュールであり、外部と情報の送受信を行う。表示部２４は、液晶ディスプレイ等の表示画面であり、画像を表示する。入力部２５は、タッチパネル等の操作インターフェイスであり、ユーザから操作入力を受け付ける。補助記憶部２６は、ハードディスク等の不揮発性記憶領域であり、制御部２１が処理を実行するために必要なプログラムＰ２（プログラム製品）、その他のデータを記憶している。

【0023】

なお、端末２は、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬型記憶媒体２ａを読み取る読取部を備え、可搬型記憶媒体２ａからプログラムＰ２を読み取って実行するようにしても良い。

【0024】

図５は、チャット画面の一例を示す説明図である。図５では、ユーザが入力した入力文「運動会で使えるカメラが欲しい」に対し、生成モデル３０が生成した応答文が表示される様子を図示している。

【0025】

図５に沿って説明する前に、サーバ１が提供するキャッシュバックサービスについて説明する。上述の如く、サーバ１は、ユーザが加盟店で商品を購入した場合に、商品の購入額に応じた数量の仮想通貨をユーザに付与するキャッシュバックサービスを提供する。すなわち、サーバ１は、ユーザが加盟店で商品を購入した場合、加盟店ＤＢ１４３で定められているキャッシュバック率を商品の購入額に乗算したキャッシュバック額に相当する数量の仮想通貨を、ユーザのウォレットアドレス宛に送金する。なお、ユーザに付与する仮想通貨は、加盟店から徴収される手数料を原資として賄われる。

【0026】

なお、本実施の形態では仮想通貨によりキャッシュバックを行うものとして説明するが、他の電子媒体（例えばポイント）でキャッシュバックを行ってもよい。

【0027】

本サービスを実現すべく、ユーザの端末２には専用のアプリケーション（以下では「アプリ」と記載）がインストールされている。ユーザは当該アプリ上で表示される各加盟店や個々の商品のリンクを元に加盟店の商品購入ページへ遷移し、ショッピングを行うことができる。そのほか、本アプリ上で現在の仮想通貨の保有残高等を確認することもできる。

【0028】

本実施の形態では当該アプリの一機能として、チャットボットと対話が可能なチャットサービスを提供する。図５では、チャット時の画面例を図示している。サーバ１は図５のチャット画面上で入力文の入力を受け付け、当該入力文を生成サーバ３に送信する。そしてサーバ１は、入力文を生成モデル３０に入力することで生成された応答文を生成サーバ３から取得し、チャット画面に出力する。

【0029】

ここでサーバ１は、加盟店で提供する商品と関連する単語やフレーズが応答文に含まれる場合、商品購入ページ、又は商品の販売者（加盟店）のＷｅｂページ（例えばＥＣサイトのトップページ）へのリンク５１を含む商品情報を応答文と共に出力する。図５では、商品情報として、リンク５１のほか、商品の購入額、及び仮想通貨付与によってユーザに還元されるキャッシュバック率が表示される様子を図示している。

【0030】

例えば商品ＤＢ１４１には、商品ＩＤと対応付けて、商品に関連するキーワードが格納されている。キーワードは、例えば商品名であるが、商品の種類を表す単語（商品が一眼レフカメラであれば「一眼レフカメラ」）、メーカ名などであってもよい。サーバ１は商品ＤＢ１４１を参照して、商品に関連するキーワードを応答文から検出する。図５では、キーワードとして検出された商品名「カメラＡ」、「カメラＢ」、及び「カメラＢ」を太字で示す。

【0031】

キーワードを検出した場合、サーバ１は、検出したキーワードに対応する商品情報を各データベースから読み出す。具体的には、サーバ１は、商品購入ページ又は商品の販売者（加盟店）のＷｅｂページへのリンク５１（アドレス）、商品の購入額、加盟店毎に定められているキャッシュバック率を読み出す。

【0032】

サーバ１は、応答文から検出したキーワードに対応する位置に商品情報を挿入する。例えばサーバ１は、図５に示すように、キーワード（商品名）が出現した直後の位置にリンク５１を挿入すると共に、商品の購入額及びキャッシュバック率（キャッシュバック情報）を示すテキストを挿入する。サーバ１は、商品情報が挿入された応答文を端末２に出力し、表示させる。

【0033】

なお、本実施の形態では、リンク５１、商品の購入額等と合わせてキャッシュバック率を表示するものとするが、本実施の形態はこれに限定されるものではない。例えばサーバ１は、商品の購入額にキャッシュバック率を乗算することでキャッシュバック額を算出し、当該キャッシュバック額をチャット画面に出力するようにしてもよい。すなわち、サーバ１は、仮想通貨の付与によりユーザに還元されるキャッシュバック情報をチャット画面に表示可能であればよく、そのキャッシュバック情報はキャッシュバック率に限定されない。

【0034】

リンク５１への操作入力に応じて商品購入ページ又はＷｅｂページ（不図示）に遷移し、商品の購入申込を受け付けた場合、サーバ１は、商品の購入額に応じた数量の仮想通貨をユーザに付与する。すなわち、サーバ１は、キャッシュバック額に相当する数量の仮想通貨をユーザのウォレットアドレス宛に送金するトランザクションを生成し、ブロックチェーンネットワークに出力（ブロードキャスト）する。

【0035】

以上より、本実施の形態によれば、生成モデル３０が生成する応答文に商品購入ページへのリンク５１を挿入することで、ユーザを好適に商品購入ページへ誘導することができる。

【0036】

なお、応答文から複数の商品それぞれのキーワードを検出した場合、すなわち応答文に複数の商品の記載が含まれる場合、サーバ１は、各商品の購入額又はキャッシュバック額に応じて、各商品の記載の順序を入れ替えてもよい。

【0037】

例えばサーバ１は、各キーワードを検出した位置に応じて、一のキーワードが出現してから次のキーワードが出現するまでの間の文章群を一の文章群として抽出することにより、各商品に対応する複数の文章群に応答文を分解する。図５の例では、キーワード「カメラＡ」から次のキーワード「カメラＢ」が出現するまでの文章群「カメラＡ／一眼レフカメラで、スポーツ撮影に向いたＡＦシステムを搭載しています。」を一つの文章群として抽出する。そしてサーバ１は、分解した各文章群を、各商品の購入額が低い順に、又はキャッシュバック額が高い順に並べ替えた応答文を生成する。例えば購入額が低い順に並べ直す場合、「カメラＢ」、「カメラＡ」、「カメラＣ」の順に並べる。なお、キーワードの直後にリンク５１等の商品情報を挿入することは勿論である。これにより、低価な商品、又はキャッシュバック額が高い商品から順に、各商品の情報をユーザに提示することができる。

【0038】

図６は、サーバ１が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。図６に基づき、サーバ１が実行する処理内容について説明する。
サーバ１の制御部１１は、ユーザが入力した入力文を端末２から取得する（ステップＳ１１）。制御部１１は、取得した入力文を生成サーバ３に送信し、当該入力文を生成モデル３０に入力することで生成された応答文を生成サーバ３から取得する（ステップＳ１２）。

【0039】

制御部１１は、商品ＤＢ１４１を参照して、商品に関連するキーワードを応答文から検出したか否かを判定する（ステップＳ１３）。キーワードを検出していないと判定した場合（Ｓ１３：ＮＯ）、制御部１１は、生成サーバ３から取得した応答文をそのまま端末２に出力し（ステップＳ１４）、一連の処理を終了する。

【0040】

キーワードを検出したと判定した場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、制御部１１は、キーワードに対応する商品の購入ページ又は商品の販売者のＷｅｂページへのリンク５１、商品の購入額、及びキャッシュバック率等の商品情報を各データベースから読み出す（ステップＳ１５）。制御部１１は、商品購入ページ又はＷｅｂページへのリンク５１を含む商品情報を応答文と共に端末２に出力する（ステップＳ１６）。具体的には、制御部１１は、応答文から検出したキーワードに対応する位置に商品情報を挿入し、端末２に出力する。

【0041】

制御部１１は、商品情報として挿入されたリンク５１に基づき商品購入ページ又は商品の販売者のＷｅｂページに遷移して商品の購入申込を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１７）。商品の購入申込を受け付けたと判定した場合（Ｓ１７：ＹＥＳ）、制御部１１は、商品の購入額に応じた数量の仮想通貨をユーザに付与する（ステップＳ１８）。ステップＳ１８の処理を実行後、又はステップＳ１７でＮＯの場合、制御部１１は一連の処理を終了する。

【0042】

以上より、本実施の形態１によれば、ユーザを商品購入ページ又は商品の販売者のＷｅｂページへ好適に誘導することができる。

【0043】

（実施の形態２）
本実施の形態では、ユーザによる商品の購入履歴や商品の閲覧履歴といった情報を生成モデル３０に入力することで、応答文の精度を高める形態について述べる。なお、実施の形態１と重複する内容については同一の符号を付して説明を省略する。

【0044】

図７は、実施の形態２の概要を示す説明図である。図７に基づき、本実施の形態の概要を説明する。

【0045】

図７では、ユーザが入力した入力文に加えて、ユーザによる商品の購入履歴、閲覧履歴等の情報と、応答文の焦点を指示するための指示文とを生成モデル３０に入力することで、応答文を生成する様子を図示している。本実施の形態でサーバ１は、入力文、商品購入履歴等の情報、及び指示文を一連のテキストとして生成サーバ３に送信することで、当該テキストに対する応答文を生成させる。

【0046】

入力文以外に生成モデル３０に入力する情報は、ユーザによる商品の購入履歴、加盟店（ＥＣサイト）における商品の閲覧履歴、チャット画面における過去の対話履歴（例えば過去の対話中に出現した商品名等）、ユーザの属性、キーワードとして検出された商品の属性（カテゴリ）、又は商品の販売者の属性（例えばＥＣサイトの種類）を含む。チャット画面において入力文の入力を受け付けた場合、サーバ１は、これらの情報を各データベースから読み出したり、あるいは外部（加盟店）から取得する。そしてサーバ１は、例えばユーザが過去に購入又は閲覧した商品名、過去のチャット中に出現した商品名やユーザの年齢、性別等を羅列したテキストを入力文の後に続けて接続し、一連のテキストとする。当該情報を入力文に加えることで、生成モデル３０は、ユーザによる商品の購入傾向や属性を参照しつつ応答文を生成することができる。

【0047】

なお、商品の購入履歴等はユーザ情報の一例であって、本実施の形態はこれに限定されるものではない。例えばユーザ情報として、ユーザによる仮想通貨の保有又は利用に関する情報を含めてもよい。仮想通貨の保有又は利用に関する情報とは、例えばユーザが保有している仮想通貨の保有量、保有期間、ユーザによる仮想通貨の使用頻度などである。これらの情報をユーザ情報に含めることで、本システムによるキャッシュバックサービスをよく利用しているユーザであるか否かを識別し、例えばキャッシュバック率が高い商品を提示することができる。

【0048】

指示文は、応答文の焦点を指示するためのテキストであり、生成モデル３０による応答文の生成をコントロールするための情報である。例えばサーバ１は、入力文、ユーザ情報に続くテキストの末尾に指示文を接続することで、生成モデル３０に入力する一連のテキストを生成する。

【0049】

指示文はユーザが指定してもよいが、サーバ１が自動的に指示文を指定してもよい。図５の例に則して説明すると、例えば入力文が「運動会で使えるカメラが欲しい」である場合、指示文として「商品」、「低額」、「スポーツ」などを指定することが考えられる。本実施の形態では、加盟店で販売されている商品の情報を応答文に含めるべく、例えば「商品」という単語を指示文として指定する。

【0050】

図８は、指示文の有無に応じた応答文を示す説明図である。図８では、入力文に指示文を加えない場合（図８Ａ）の応答文と、入力文に指示文を加えた場合（図８Ｂ）の応答文とを例示している。

【0051】

例えば図８Ａに示すように、ユーザが入力した入力文「運動会で使えるカメラが欲しい」のみを生成モデル３０に入力した場合、生成モデル３０は、商品を紹介するのではなく、運動会で必要なカメラの機能を列記した応答文を生成する場合がある。これに対し、図８Ｂに示すように、入力文「運動会で使えるカメラが欲しい」に加えて指示文「商品」を生成モデル３０に入力した場合、生成モデル３０は、商品に焦点を置いた応答文を生成する。このように、生成モデル３０に入力するテキストに指示文を加えることで、適切な応答文を生成させることができる。

【0052】

例えばサーバ１は、事前に大量の訓練データを生成サーバ３にアップロードして生成モデル３０に学習させることで、生成モデル３０のファインチューニングを行っておく。すなわち、サーバ１は、入力文、商品の購入履歴等の情報、及び指示文から成るテキストに対し、正解の応答文が対応付けられた訓練データを生成モデル３０にアップロードし、生成モデル３０の学習を行わせておく。

【0053】

実際にユーザから入力文を受け付けて応答文を出力する場合、サーバ１は、入力文と共に商品の購入履歴等の情報及び指示文を生成サーバ３に送信する。そしてサーバ１は、入力文、商品の購入履歴等の情報及び指示文を、ファインチューニングを行った生成モデル３０に入力することで生成された応答文を生成サーバ３から取得する。後の処理は実施の形態１と同様であり、サーバ１は、応答文に商品購入ページへのリンク５１を含む商品情報を挿入して、チャット画面に出力する。

【0054】

図９は、実施の形態２に係るサーバ１が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。入力文を端末２から取得した後（ステップＳ１１）、サーバ１は以下の処理を実行する。
サーバ１の制御部１１は、ユーザによる商品の購入履歴、商品の閲覧履歴、対話履歴、ユーザの属性、商品の属性、又は商品の販売者の属性を含む情報を取得する（ステップＳ２０１）。また、制御部１１は、応答文の焦点を指示するための指示文を取得する（ステップＳ２０２）。制御部１１は、入力文、商品の購入履歴等の情報及び指示文を一連のテキストとして生成サーバ３に送信し、当該テキストを生成モデル３０に入力することで生成された応答文を生成サーバ３から取得する（ステップＳ２０３）。制御部１１は、処理をステップＳ１３に移行する。

【0055】

以上より、本実施の形態２によれば、入力文に加えて商品の購入履歴等の情報及び指示文を生成モデル３０に入力することで、より適切な応答文を生成させることができる。

【0056】

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

【0057】

各実施の形態に記載した事項は相互に組み合わせることが可能である。また、特許請求の範囲に記載した独立請求項及び従属請求項は、引用形式に関わらず全てのあらゆる組み合わせにおいて、相互に組み合わせることが可能である。さらに、特許請求の範囲には他の２以上のクレームを引用するクレームを記載する形式（マルチクレーム形式）を用いているが、これに限るものではない。マルチクレームを少なくとも一つ引用するマルチクレーム（マルチマルチクレーム）を記載する形式を用いて記載しても良い。

【符号の説明】

【0058】

１ サーバ（情報処理装置）
１１ 制御部
１２ 主記憶部
１３ 通信部
１４ 補助記憶部
Ｐ１ プログラム
１４１ 商品ＤＢ
１４２ ユーザＤＢ
１４３ 加盟店ＤＢ
２ 端末
２１ 制御部
２２ 主記憶部
２３ 通信部
２４ 表示部
２５ 入力部
２６ 補助記憶部
Ｐ２ プログラム
３ 生成サーバ
３０ 生成モデル

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】