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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】P2024162162
(43)【公開日】2024-11-21
(54)【発明の名称】プログラム、情報処理装置、製造方法、情報処理方法
(51)【国際特許分類】
G06F 16/90 20190101AFI20241114BHJP
【ＦＩ】
G06F16/90 100
【審査請求】未請求
【請求項の数】20
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023077455
(22)【出願日】2023-05-09
【新規性喪失の例外の表示】新規性喪失の例外適用申請有り
(71)【出願人】
【識別番号】505392916
【氏名又は名称】弁護士ドットコム株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002815
【氏名又は名称】ＩＰＴｅｃｈ弁理士法人
(72)【発明者】
【氏名】仮屋崎 崇
【テーマコード（参考）】
5B175
【Ｆターム（参考）】
5B175EA01
(57)【要約】
【課題】ユーザから受け付けた法律に関する質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができていないという課題がある。
【解決手段】プロセッサと、記憶部とを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、プロセッサが、ユーザから質問を受け付ける質問受付ステップと、質問受付ステップにおいて受け付けた質問に基づき、過去の法律相談に対する質問または回答からなる複数の相談回答データから、１または複数の所定の相談回答データを特定する特定ステップと、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、特定ステップにおいて特定した所定の相談回答データと、に基づき、対話応対ＡＩに対する入力文であるプロンプトを生成する生成ステップと、を実行するプログラム。
【選択図】 図１０
【解決手段】プロセッサと、記憶部とを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、プロセッサが、ユーザから質問を受け付ける質問受付ステップと、質問受付ステップにおいて受け付けた質問に基づき、過去の法律相談に対する質問または回答からなる複数の相談回答データから、１または複数の所定の相談回答データを特定する特定ステップと、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、特定ステップにおいて特定した所定の相談回答データと、に基づき、対話応対ＡＩに対する入力文であるプロンプトを生成する生成ステップと、を実行するプログラム。
【選択図】 図１０
【特許請求の範囲】
【請求項1】
プロセッサと、記憶部とを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記プロセッサが、
ユーザから質問を受け付ける質問受付ステップと、
前記質問受付ステップにおいて受け付けた前記質問に基づき、過去の法律相談に対する質問または回答からなる複数の相談回答データから、１または複数の所定の相談回答データを特定する特定ステップと、
前記質問受付ステップにおいて受け付けた前記質問と、前記特定ステップにおいて特定した前記所定の相談回答データと、に基づき、対話応対ＡＩに対する入力文であるプロンプトを生成する生成ステップと、
を実行するプログラム。
前記プロセッサが、
ユーザから質問を受け付ける質問受付ステップと、
前記質問受付ステップにおいて受け付けた前記質問に基づき、過去の法律相談に対する質問または回答からなる複数の相談回答データから、１または複数の所定の相談回答データを特定する特定ステップと、
前記質問受付ステップにおいて受け付けた前記質問と、前記特定ステップにおいて特定した前記所定の相談回答データと、に基づき、対話応対ＡＩに対する入力文であるプロンプトを生成する生成ステップと、
を実行するプログラム。
【請求項2】
前記特定ステップは、前記質問受付ステップにおいて受け付けた前記質問に基づき、前記複数の相談回答データの質問を検索することにより、前記所定の相談回答データを特定するステップである、
請求項１記載のプログラム。
請求項１記載のプログラム。
【請求項3】
前記生成ステップは、前記質問受付ステップにおいて受け付けた前記質問と、前記特定ステップにおいて特定した前記所定の相談回答データとの関連度が所定値以下である場合には前記プロンプトを生成しない、
請求項１記載のプログラム。
請求項１記載のプログラム。
【請求項4】
前記特定ステップは、前記複数の相談回答データに含まれる１または複数の回答のうち、質問に対して適した回答であることを示す情報に基づき、前記所定の相談回答データから１または複数の回答を除外するステップを含む、
請求項２記載のプログラム。
請求項２記載のプログラム。
【請求項5】
前記特定ステップは、前記複数の相談回答データに含まれる１または複数の回答のうち、回答に対して関連付けられて記憶された評価情報に基づき、前記所定の相談回答データから１または複数の回答を除外するステップを含む、
請求項２記載のプログラム。
請求項２記載のプログラム。
【請求項6】
前記評価情報は、所定の専門家により付与されたリアクションに基づく情報である、
請求項５記載のプログラム。
請求項５記載のプログラム。
【請求項7】
前記特定ステップは、前記複数の相談回答データに含まれる１または複数の回答のうち、回答を行った回答者に基づき、前記所定の相談回答データから１または複数の回答を除外するステップを含む、
請求項２記載のプログラム。
請求項２記載のプログラム。
【請求項8】
前記生成ステップは、前記特定ステップにおいて検索された質問と、当該質問に対する回答とからなる前記所定の相談回答データを含む前記プロンプトを生成するステップである、
請求項２記載のプログラム。
請求項２記載のプログラム。
【請求項9】
前記質問受付ステップは、前記ユーザから複数の質問を受け付けるステップであり、
前記特定ステップは、前記質問受付ステップにおいて受け付けた前記複数の質問を結合させた質問に基づき、前記所定の相談回答データを特定するステップである、
請求項１記載のプログラム。
前記特定ステップは、前記質問受付ステップにおいて受け付けた前記複数の質問を結合させた質問に基づき、前記所定の相談回答データを特定するステップである、
請求項１記載のプログラム。
【請求項10】
前記プロセッサが、
前記生成ステップにおいて生成した前記プロンプトをＬＬＭ（大規模言語モデル）へ出力する出力ステップと、
前記出力ステップにおいて出力したプロンプトに対する、前記ＬＬＭからの回答内容を受信する受信ステップと、
前記受信ステップにおいて受信した前記回答内容を提示する提示ステップと、
を実行する、
請求項１から９のいずれか記載のプログラム。
前記生成ステップにおいて生成した前記プロンプトをＬＬＭ（大規模言語モデル）へ出力する出力ステップと、
前記出力ステップにおいて出力したプロンプトに対する、前記ＬＬＭからの回答内容を受信する受信ステップと、
前記受信ステップにおいて受信した前記回答内容を提示する提示ステップと、
を実行する、
請求項１から９のいずれか記載のプログラム。
【請求項11】
前記プロセッサが、
前記質問受付ステップにおいて受け付けた前記質問と、前記受信ステップにおいて受信した前記回答内容と、に基づき、専門家へ相談する際の法律相談カードを作成するカード作成ステップと、
を実行する、
請求項１０記載のプログラム。
前記質問受付ステップにおいて受け付けた前記質問と、前記受信ステップにおいて受信した前記回答内容と、に基づき、専門家へ相談する際の法律相談カードを作成するカード作成ステップと、
を実行する、
請求項１０記載のプログラム。
【請求項12】
前記カード作成ステップは、前記質問受付ステップにおいて受け付けた前記質問と、前記受信ステップにおいて受信した前記回答内容と、をＬＬＭへ出力することに応じて得られる文章に基づき作成するステップである、
請求項１１記載のプログラム。
請求項１１記載のプログラム。
【請求項13】
前記プロセッサが、
前記カード作成ステップにおいて作成した前記法律相談カードに基づき、複数の専門家に対して当該相談に対して対応可能か否かの問い合わせを行う問合ステップと、
を実行する、
請求項１１記載のプログラム。
前記カード作成ステップにおいて作成した前記法律相談カードに基づき、複数の専門家に対して当該相談に対して対応可能か否かの問い合わせを行う問合ステップと、
を実行する、
請求項１１記載のプログラム。
【請求項14】
前記提示ステップは、前記回答内容と、前記特定ステップにおいて特定した前記所定の相談回答データの少なくとも一部と関連付けて提示するステップである、
請求項１０記載のプログラム。
請求項１０記載のプログラム。
【請求項15】
前記提示ステップは、前記所定の相談回答データを参照するためのリンクを提示しないステップである、
請求項１４記載のプログラム。
請求項１４記載のプログラム。
【請求項16】
前記提示ステップは、前記所定の相談回答データを参照するためのリンクを、前記所定の相談回答データの少なくとも一部と関連付けて提示するステップである、
請求項１４記載のプログラム。
請求項１４記載のプログラム。
【請求項17】
前記提示ステップは、前記所定の相談回答データの少なくとも一部と、前記所定の相談回答データに含まれる回答を行った専門家に関する情報とを関連付けて提示するステップを含む、
請求項１４記載のプログラム。
請求項１４記載のプログラム。
【請求項18】
プロセッサと、記憶部とを備える情報処理装置であって、
前記プロセッサが、
ユーザから質問を受け付ける質問受付ステップと、
前記質問受付ステップにおいて受け付けた前記質問に基づき、過去の法律相談に対する質問または回答からなる複数の相談回答データから、１または複数の所定の相談回答データを特定する特定ステップと、
前記質問受付ステップにおいて受け付けた前記質問と、前記特定ステップにおいて特定した前記所定の相談回答データと、に基づき、対話応対ＡＩに対する入力文であるプロンプトを生成する生成ステップと、
を実行する情報処理装置。
前記プロセッサが、
ユーザから質問を受け付ける質問受付ステップと、
前記質問受付ステップにおいて受け付けた前記質問に基づき、過去の法律相談に対する質問または回答からなる複数の相談回答データから、１または複数の所定の相談回答データを特定する特定ステップと、
前記質問受付ステップにおいて受け付けた前記質問と、前記特定ステップにおいて特定した前記所定の相談回答データと、に基づき、対話応対ＡＩに対する入力文であるプロンプトを生成する生成ステップと、
を実行する情報処理装置。
【請求項19】
プロセッサと、記憶部とを備える情報処理装置を含む情報処理システムの製造方法であって、
前記情報処理装置に、請求項１から１７のいずれか記載のプログラムを提供することを含む、
情報処理システムの製造方法。
前記情報処理装置に、請求項１から１７のいずれか記載のプログラムを提供することを含む、
情報処理システムの製造方法。
【請求項20】
プロセッサと、記憶部とを備えるコンピュータにより実行される情報処理方法であって、
前記コンピュータが、
ユーザから質問を受け付ける質問受付ステップと、
前記質問受付ステップにおいて受け付けた前記質問に基づき、過去の法律相談に対する質問または回答からなる複数の相談回答データから、１または複数の所定の相談回答データを特定する特定ステップと、
前記質問受付ステップにおいて受け付けた前記質問と、前記特定ステップにおいて特定した前記所定の相談回答データと、に基づき、対話応対ＡＩに対する入力文であるプロンプトを生成する生成ステップと、
を実行する情報処理方法。
前記コンピュータが、
ユーザから質問を受け付ける質問受付ステップと、
前記質問受付ステップにおいて受け付けた前記質問に基づき、過去の法律相談に対する質問または回答からなる複数の相談回答データから、１または複数の所定の相談回答データを特定する特定ステップと、
前記質問受付ステップにおいて受け付けた前記質問と、前記特定ステップにおいて特定した前記所定の相談回答データと、に基づき、対話応対ＡＩに対する入力文であるプロンプトを生成する生成ステップと、
を実行する情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、プログラム、情報処理装置、製造方法、情報処理方法に関する。
【背景技術】
【0002】
法律問題に関する事例をウェブサイト上で提供するウェブサービスが知られている。
特許文献１には、法律に関する検索キーワードを知らなくても所望の条文や裁判例を検索でき、動詞と目的語の組み合わせから容易迅速に検索でき、更に適当な選択肢から順次選択することで所望の結論が得られる法律等検索システムが開示されている。
特許文献１には、法律に関する検索キーワードを知らなくても所望の条文や裁判例を検索でき、動詞と目的語の組み合わせから容易迅速に検索でき、更に適当な選択肢から順次選択することで所望の結論が得られる法律等検索システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２００２－１４０３３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ユーザから受け付けた法律に関する質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができていないという課題がある。
そこで、本開示は、上記課題を解決すべくなされたものであって、その目的は、ユーザから受け付けた法律に関する質問に対してより品質の高い回答内容を得る技術を提供することである。
そこで、本開示は、上記課題を解決すべくなされたものであって、その目的は、ユーザから受け付けた法律に関する質問に対してより品質の高い回答内容を得る技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0005】
プロセッサと、記憶部とを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、プロセッサが、ユーザから質問を受け付ける質問受付ステップと、質問受付ステップにおいて受け付けた質問に基づき、過去の法律相談に対する質問または回答からなる複数の相談回答データから、１または複数の所定の相談回答データを特定する特定ステップと、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、特定ステップにおいて特定した所定の相談回答データと、に基づき、対話応対ＡＩに対する入力文であるプロンプトを生成する生成ステップと、を実行するプログラム。
【発明の効果】
【0006】
本開示によれば、ユーザから受け付けた法律に関する質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【0007】
【図1】システム１の機能構成を示すブロック図である。
【図2】サーバ１０の機能構成を示すブロック図である。
【図3】ユーザ端末２０の機能構成を示すブロック図である。
【図4】ユーザテーブル１０１２のデータ構造を示す図である。
【図5】質問テーブル１０１３のデータ構造を示す図である。
【図6】回答テーブル１０１４のデータ構造を示す図である。
【図7】質問ログテーブル１０２１のデータ構造を示す図である。
【図8】回答ログテーブル１０２２のデータ構造を示す図である。
【図9】質問回答処理の動作を示すフローチャートである。
【図10】質問回答処理の動作を示す画面例である。
【図11】コンピュータ９０の基本的なハードウェア構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0008】
以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。実施形態を説明する全図において、共通の構成要素には同一の符号を付し、繰り返しの説明を省略する。なお、以下の実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本開示の必須の構成要素であるとは限らない。また、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。
【0009】
＜システム１の構成＞
本開示におけるシステム１は、法律に関する質問に対する回答を作成する情報処理システムである。
システム１は、ネットワークＮを介して接続された、サーバ１０、ユーザ端末２０、ＬＬＭシステム５０の情報処理装置を備える。
図１は、システム１の機能構成を示すブロック図である。
図２は、サーバ１０の機能構成を示すブロック図である。
図３は、ユーザ端末２０の機能構成を示すブロック図である。
本開示におけるシステム１は、法律に関する質問に対する回答を作成する情報処理システムである。
システム１は、ネットワークＮを介して接続された、サーバ１０、ユーザ端末２０、ＬＬＭシステム５０の情報処理装置を備える。
図１は、システム１の機能構成を示すブロック図である。
図２は、サーバ１０の機能構成を示すブロック図である。
図３は、ユーザ端末２０の機能構成を示すブロック図である。
【0010】
各情報処理装置は演算装置と記憶装置とを備えたコンピュータにより構成されている。コンピュータの基本ハードウェア構成および、当該ハードウェア構成により実現されるコンピュータの基本機能構成は後述する。サーバ１０、ユーザ端末２０、ＬＬＭシステム５０のそれぞれについて、後述するコンピュータの基本ハードウェア構成およびコンピュータの基本機能構成と重複する説明は省略する。
【0011】
＜サーバ１０の構成＞
サーバ１０は、法律に関する質問に対する回答を作成する情報処理サービスを提供する情報処理装置である。
サーバ１０は、記憶部１０１、制御部１０４を備える。
サーバ１０は、法律に関する質問に対する回答を作成する情報処理サービスを提供する情報処理装置である。
サーバ１０は、記憶部１０１、制御部１０４を備える。
【0012】
＜サーバ１０の記憶部１０１の構成＞
サーバ１０の記憶部１０１は、アプリケーションプログラム１０１１、ユーザテーブル１０１２、質問テーブル１０１３、回答テーブル１０１４、質問ログテーブル１０２１、回答ログテーブル１０２２を備える。
サーバ１０の記憶部１０１は、アプリケーションプログラム１０１１、ユーザテーブル１０１２、質問テーブル１０１３、回答テーブル１０１４、質問ログテーブル１０２１、回答ログテーブル１０２２を備える。
【0013】
アプリケーションプログラム１０１１は、サーバ１０の制御部１０４を各機能ユニットとして機能させるためのプログラムである。
アプリケーションプログラム１０１１は、ウェブブラウザアプリケーションなどのアプリケーションを含む。
アプリケーションプログラム１０１１は、ウェブブラウザアプリケーションなどのアプリケーションを含む。
【0014】
ユーザテーブル１０１２は、サービスを利用する会員ユーザ（以下、ユーザ）の情報を記憶し管理するテーブルである。ユーザは、サービスの利用登録を行うことで、当該ユーザの情報がユーザテーブル１０１２の新しいレコードに記憶される。これにより、ユーザは本開示にかかるサービスを利用できるようになる。
ユーザテーブル１０１２は、ユーザＩＤを主キーとして、ユーザＩＤ、ユーザ名のカラムを有するテーブルである。
図４は、ユーザテーブル１０１２のデータ構造を示す図である。
ユーザテーブル１０１２は、ユーザＩＤを主キーとして、ユーザＩＤ、ユーザ名のカラムを有するテーブルである。
図４は、ユーザテーブル１０１２のデータ構造を示す図である。
【0015】
ユーザＩＤは、ユーザを識別するためのユーザ識別情報を記憶する項目である。ユーザ識別情報は、ユーザごとにユニークな値が設定されている項目である。
ユーザ名は、ユーザの氏名を記憶する項目である。ユーザ名は、氏名ではなく、ニックネームなど任意の文字列を設定しても良い。
ユーザ名は、ユーザの氏名を記憶する項目である。ユーザ名は、氏名ではなく、ニックネームなど任意の文字列を設定しても良い。
【0016】
質問テーブル１０１３は、質問に関する情報（質問情報）を記憶し管理するためのテーブルである。
質問テーブル１０１３は、質問ＩＤを主キーとして、質問ＩＤ、親質問ＩＤ、ユーザＩＤ、質問データ、日時のカラムを有するテーブルである。
図５は、質問テーブル１０１３のデータ構造を示す図である。
質問テーブル１０１３は、質問ＩＤを主キーとして、質問ＩＤ、親質問ＩＤ、ユーザＩＤ、質問データ、日時のカラムを有するテーブルである。
図５は、質問テーブル１０１３のデータ構造を示す図である。
【0017】
質問ＩＤは、質問を識別するための質問識別情報を記憶する項目である。質問識別情報は、質問情報ごとにユニークな値が設定されている項目である。
親質問ＩＤは、親質問を識別するための質問識別情報を記憶する項目である。
ユーザＩＤは、ユーザを識別するためのユーザ識別情報を記憶する項目である。なお、ユーザは、本開示にかかる情報処理サービスへ予めユーザ登録している必要はない。その場合、ユーザＩＤは記憶されてなくても構わないし、ユーザのＩＰアドレス、Ｃｏｏｋｉｅ情報等、ユーザを特定するための任意の情報を記憶する構成としても良い。
質問データは、ユーザから受け付けた法律に関する質問文を記憶する項目である。
日時は、質問テーブルに新たにレコードが記憶されたり更新された際の記憶日時を記憶する項目である。
親質問ＩＤは、親質問を識別するための質問識別情報を記憶する項目である。
ユーザＩＤは、ユーザを識別するためのユーザ識別情報を記憶する項目である。なお、ユーザは、本開示にかかる情報処理サービスへ予めユーザ登録している必要はない。その場合、ユーザＩＤは記憶されてなくても構わないし、ユーザのＩＰアドレス、Ｃｏｏｋｉｅ情報等、ユーザを特定するための任意の情報を記憶する構成としても良い。
質問データは、ユーザから受け付けた法律に関する質問文を記憶する項目である。
日時は、質問テーブルに新たにレコードが記憶されたり更新された際の記憶日時を記憶する項目である。
【0018】
回答テーブル１０１４は、回答に関する情報（回答情報）を記憶し管理するためのテーブルである。
回答テーブル１０１４は、質問ＩＤ、プロンプト、回答データ、日時のカラムを有するテーブルである。
図６は、回答テーブル１０１４のデータ構造を示す図である。
回答テーブル１０１４は、質問ＩＤ、プロンプト、回答データ、日時のカラムを有するテーブルである。
図６は、回答テーブル１０１４のデータ構造を示す図である。
【0019】
質問ＩＤは、質問を識別するための質問識別情報を記憶する項目である。
プロンプトは、後述するＬＬＭシステム５０に対して送信される入力文を記憶する項目である。
回答データは、ＬＬＭシステム５０に対して送信した入力文に対する回答文を記憶する項目である。
日時は、回答テーブルに新たにレコードが記憶されたり更新された際の記憶日時を記憶する項目である。
プロンプトは、後述するＬＬＭシステム５０に対して送信される入力文を記憶する項目である。
回答データは、ＬＬＭシステム５０に対して送信した入力文に対する回答文を記憶する項目である。
日時は、回答テーブルに新たにレコードが記憶されたり更新された際の記憶日時を記憶する項目である。
【0020】
質問ログテーブル１０２１は、過去の法律相談に対する質問に関する情報（質問ログ情報）を記憶し管理するためのテーブルである。具体的に、ユーザが過去に法律に関する質問を行うことができるウェブサービスにおいて行った質問内容が質問ログデータとして記憶される。
質問ログテーブル１０２１は、質問ログＩＤを主キーとして、質問ログＩＤ、ユーザＩＤ、質問ログデータ、日時のカラムを有するテーブルである。
図７は、質問ログテーブル１０２１のデータ構造を示す図である。
質問ログテーブル１０２１は、質問ログＩＤを主キーとして、質問ログＩＤ、ユーザＩＤ、質問ログデータ、日時のカラムを有するテーブルである。
図７は、質問ログテーブル１０２１のデータ構造を示す図である。
【0021】
質問ログＩＤは、質問ログを識別するための質問ログ識別情報を記憶する項目である。質問ログ識別情報は、質問ログ情報ごとにユニークな値が設定されている項目である。
ユーザＩＤは、ユーザを識別するためのユーザ識別情報を記憶する項目である。
質問ログデータは、ユーザにより行われた質問内容を記憶する項目である。具体的に、質問ログデータには、法律に関する質問内容のテキストデータ、画像データ、その他添付ファイル等が記憶される。
日時は、質問ログテーブルに新たにレコードが記憶されたり更新された際の記憶日時を記憶する項目である。
ユーザＩＤは、ユーザを識別するためのユーザ識別情報を記憶する項目である。
質問ログデータは、ユーザにより行われた質問内容を記憶する項目である。具体的に、質問ログデータには、法律に関する質問内容のテキストデータ、画像データ、その他添付ファイル等が記憶される。
日時は、質問ログテーブルに新たにレコードが記憶されたり更新された際の記憶日時を記憶する項目である。
【0022】
回答ログテーブル１０２２は、過去の法律相談に対する回答に関する情報（回答ログ情報）を記憶し管理するためのテーブルである。具体的に、質問ログテーブル１０２１に記憶されている質問ログデータに対して、専門家が行った回答内容が回答ログデータとして記憶される。
回答ログテーブル１０２２は、質問ログＩＤ、ユーザＩＤ、回答ログデータ、評価ログデータ、日時のカラムを有するテーブルである。
図８は、回答ログテーブル１０２２のデータ構造を示す図である。
回答ログテーブル１０２２は、質問ログＩＤ、ユーザＩＤ、回答ログデータ、評価ログデータ、日時のカラムを有するテーブルである。
図８は、回答ログテーブル１０２２のデータ構造を示す図である。
【0023】
質問ログＩＤは、質問ログを識別するための質問ログ識別情報を記憶する項目である。
ユーザＩＤは、ユーザを識別するためのユーザ識別情報を記憶する項目である。
回答ログデータは、専門家による回答内容を記憶する項目である。具体的に、回答ログデータには、法律に関する質問内容に対する専門家の回答内容のテキストデータ、画像データ、その他添付ファイル等が記憶される。
評価ログデータは、回答内容に対する評価を記憶する項目である。
質問者は複数の専門家が行った複数の回答内容（回答ログデータ）のうち、最も質問に適した回答を「ベストアンサー」として選定することができる。評価ログデータは、回答ログデータがベストアンサーであるか否かを示す情報を含む。
専門家は、他の専門家が行った回答内容（回答ログデータ）に対して、いいね、やレーティング等の評価（リアクション）を行うことができる。評価ログデータは、回答ログデータに対して、どの専門家が、どのようなリアクションを行ったのかを示す情報を含む。なお、リアクションは、専門家のみにより行われる必要はなく、質問者および質問者以外の一般のユーザが行ったリアクションを記憶する構成としても良い。
日時は、回答ログテーブルに新たにレコードが記憶されたり更新された際の記憶日時を記憶する項目である。
ユーザＩＤは、ユーザを識別するためのユーザ識別情報を記憶する項目である。
回答ログデータは、専門家による回答内容を記憶する項目である。具体的に、回答ログデータには、法律に関する質問内容に対する専門家の回答内容のテキストデータ、画像データ、その他添付ファイル等が記憶される。
評価ログデータは、回答内容に対する評価を記憶する項目である。
質問者は複数の専門家が行った複数の回答内容（回答ログデータ）のうち、最も質問に適した回答を「ベストアンサー」として選定することができる。評価ログデータは、回答ログデータがベストアンサーであるか否かを示す情報を含む。
専門家は、他の専門家が行った回答内容（回答ログデータ）に対して、いいね、やレーティング等の評価（リアクション）を行うことができる。評価ログデータは、回答ログデータに対して、どの専門家が、どのようなリアクションを行ったのかを示す情報を含む。なお、リアクションは、専門家のみにより行われる必要はなく、質問者および質問者以外の一般のユーザが行ったリアクションを記憶する構成としても良い。
日時は、回答ログテーブルに新たにレコードが記憶されたり更新された際の記憶日時を記憶する項目である。
【0024】
＜サーバ１０の制御部１０４の構成＞
サーバ１０の制御部１０４は、ユーザ登録制御部１０４１、質問回答部１０４２を備える。制御部１０４は、記憶部１０１に記憶されたアプリケーションプログラム１０１１を実行することにより、各機能ユニットが実現される。
サーバ１０の制御部１０４は、ユーザ登録制御部１０４１、質問回答部１０４２を備える。制御部１０４は、記憶部１０１に記憶されたアプリケーションプログラム１０１１を実行することにより、各機能ユニットが実現される。
【0025】
ユーザ登録制御部１０４１は、本開示に係るサービスの利用を希望するユーザの情報をユーザテーブル１０１２に記憶する処理を行う。
ユーザテーブル１０１２に記憶される情報は、ユーザが任意の情報処理端末からサービス提供者が運営するウェブページなどを開き、所定の入力フォームに情報を入力しサーバ１０へ送信する。ユーザ登録制御部１０４１は、受信した情報をユーザテーブル１０１２の新しいレコードに記憶し、ユーザ登録が完了する。これにより、ユーザテーブル１０１２に記憶されたユーザはサービスを利用することができるようになる。
ユーザ登録制御部１０４１によるユーザ情報のユーザテーブル１０１２への登録に先立ち、サービス提供者は所定の審査を行いユーザによるサービス利用可否を制限しても良い。
ユーザＩＤは、ユーザを識別できる任意の文字列または数字で良く、ユーザが希望する任意の文字列または数字、もしくはユーザ登録制御部１０４１が自動的に任意の文字列または数字を設定しても良い。
ユーザテーブル１０１２に記憶される情報は、ユーザが任意の情報処理端末からサービス提供者が運営するウェブページなどを開き、所定の入力フォームに情報を入力しサーバ１０へ送信する。ユーザ登録制御部１０４１は、受信した情報をユーザテーブル１０１２の新しいレコードに記憶し、ユーザ登録が完了する。これにより、ユーザテーブル１０１２に記憶されたユーザはサービスを利用することができるようになる。
ユーザ登録制御部１０４１によるユーザ情報のユーザテーブル１０１２への登録に先立ち、サービス提供者は所定の審査を行いユーザによるサービス利用可否を制限しても良い。
ユーザＩＤは、ユーザを識別できる任意の文字列または数字で良く、ユーザが希望する任意の文字列または数字、もしくはユーザ登録制御部１０４１が自動的に任意の文字列または数字を設定しても良い。
【0026】
質問回答部１０４２は、質問回答処理を実行する。詳細は、後述する。
【0027】
＜ユーザ端末２０の構成＞
ユーザ端末２０は、サービスを利用するユーザが操作する情報処理装置である。ユーザ端末２０は、例えば、スマートフォン、タブレット等の携帯端末でもよいし、据え置き型のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ラップトップＰＣであってもよい。また、ＨＭＤ（Ｈｅａｄ Ｍｏｕｎｔ Ｄｉｓｐｌａｙ）、腕時計型端末等のウェアラブル端末であってもよい。
ユーザ端末２０は、記憶部２０１、制御部２０４、入力装置２０６、出力装置２０８を備える。
ユーザ端末２０は、サービスを利用するユーザが操作する情報処理装置である。ユーザ端末２０は、例えば、スマートフォン、タブレット等の携帯端末でもよいし、据え置き型のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ラップトップＰＣであってもよい。また、ＨＭＤ（Ｈｅａｄ Ｍｏｕｎｔ Ｄｉｓｐｌａｙ）、腕時計型端末等のウェアラブル端末であってもよい。
ユーザ端末２０は、記憶部２０１、制御部２０４、入力装置２０６、出力装置２０８を備える。
【0028】
＜ユーザ端末２０の記憶部２０１の構成＞
ユーザ端末２０の記憶部２０１は、ユーザＩＤ２０１１、アプリケーションプログラム２０１２を備える。
ユーザ端末２０の記憶部２０１は、ユーザＩＤ２０１１、アプリケーションプログラム２０１２を備える。
【0029】
ユーザＩＤ２０１１はユーザのアカウントＩＤである。ユーザは、ユーザ端末２０からユーザＩＤ２０１１を、サーバ１０へ送信する。サーバ１０は、ユーザＩＤ２０１１に基づきユーザを識別し、本開示にかかるサービスをユーザに対して提供する。なお、ユーザＩＤ２０１１には、ユーザ端末２０を利用しているユーザを識別するにあたりサーバ１０から一時的に付与されるセッションＩＤなどの情報を含む。
【0030】
アプリケーションプログラム２０１２は、記憶部２０１に予め記憶されていても良いし、通信ＩＦを介してサービス提供者が運営するウェブサーバ等からダウンロードする構成としても良い。
アプリケーションプログラム２０１２は、ウェブブラウザアプリケーションなどのアプリケーションを含む。
アプリケーションプログラム２０１２は、ユーザ端末２０に記憶されているウェブブラウザアプリケーション上で実行されるＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）などのインタープリター型プログラミング言語を含む。
アプリケーションプログラム２０１２は、ウェブブラウザアプリケーションなどのアプリケーションを含む。
アプリケーションプログラム２０１２は、ユーザ端末２０に記憶されているウェブブラウザアプリケーション上で実行されるＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）などのインタープリター型プログラミング言語を含む。
【0031】
＜ユーザ端末２０の制御部２０４の構成＞
ユーザ端末２０の制御部２０４は、入力制御部２０４１、出力制御部２０４２を備える。制御部２０４は、記憶部２０１に記憶されたアプリケーションプログラム２０１２を実行することにより、各機能ユニットが実現される。
ユーザ端末２０の制御部２０４は、入力制御部２０４１、出力制御部２０４２を備える。制御部２０４は、記憶部２０１に記憶されたアプリケーションプログラム２０１２を実行することにより、各機能ユニットが実現される。
【0032】
＜ユーザ端末２０の入力装置２０６の構成＞
ユーザ端末２０の入力装置２０６は、カメラ２０６１、マイク２０６２、位置情報センサ２０６３、モーションセンサ２０６４、タッチデバイス２０６５を備える。
ユーザ端末２０の入力装置２０６は、カメラ２０６１、マイク２０６２、位置情報センサ２０６３、モーションセンサ２０６４、タッチデバイス２０６５を備える。
【0033】
＜ユーザ端末２０の出力装置２０８の構成＞
ユーザ端末２０の出力装置２０８は、ディスプレイ２０８１、スピーカ２０８２を備える。
ユーザ端末２０の出力装置２０８は、ディスプレイ２０８１、スピーカ２０８２を備える。
【0034】
＜ＬＬＭシステム５０の構成＞
ＬＬＭシステム５０は、対話応対ＡＩサービスを提供する情報処理装置である。具体的に、ＬＬＭシステム５０は、ＬＬＭ（Ｌａｒｇｅ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌ、大規模言語モデル）を内部に有しており、プロンプトと呼ばれる入力文に対して、出力文（回答文）を出力することが可能である。ＬＬＭは、ＣｈａｔＧＰＴ、ＢＥＲＴなどが知られている。ＬＬＭシステム５０は、本開示にかかる情報処理サービス事業者が運営しても良いし、他の事業者が運営する外部のＬＬＭシステム５０が提供するＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を介して利用しても良い。
ＬＬＭシステム５０は、対話応対ＡＩサービスを提供する情報処理装置である。具体的に、ＬＬＭシステム５０は、ＬＬＭ（Ｌａｒｇｅ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌ、大規模言語モデル）を内部に有しており、プロンプトと呼ばれる入力文に対して、出力文（回答文）を出力することが可能である。ＬＬＭは、ＣｈａｔＧＰＴ、ＢＥＲＴなどが知られている。ＬＬＭシステム５０は、本開示にかかる情報処理サービス事業者が運営しても良いし、他の事業者が運営する外部のＬＬＭシステム５０が提供するＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を介して利用しても良い。
【0035】
【0036】
＜質問回答処理＞
質問回答処理は、ユーザから受け付けた質問に対し、人工知能モデルからの回答をユーザに対して提示する処理である。
質問回答処理は、ユーザから受け付けた質問に対し、人工知能モデルからの回答をユーザに対して提示する処理である。
【0037】
＜質問回答処理の概要＞
質問回答処理は、ユーザから質問を受け付け、過去の法律相談に対する質問または回答からな複数の相談回答データを検索し、対話応対ＡＩに対する入力文であるプロンプトを生成し、対話応対ＡＩに対してプロンプトを出力し、回答内容を受信し、回答内容を提示し、ユーザからの入力操作に応じて専門家へ相談する際の法律相談カードを作成する一連の処理である。
質問回答処理は、ユーザから質問を受け付け、過去の法律相談に対する質問または回答からな複数の相談回答データを検索し、対話応対ＡＩに対する入力文であるプロンプトを生成し、対話応対ＡＩに対してプロンプトを出力し、回答内容を受信し、回答内容を提示し、ユーザからの入力操作に応じて専門家へ相談する際の法律相談カードを作成する一連の処理である。
【0038】
＜質問回答処理の詳細＞
以下に、質問回答処理の詳細を説明する。
以下に、質問回答処理の詳細を説明する。
【0039】
＜質問受付（第一実施形態）＞
ステップＳ１０１において、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ユーザから質問を受け付ける質問受付ステップを実行する。
具体的に、ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６を操作し、ブラウザアプリケーション等を実行し、質問回答処理を実行するためのウェブページ（質問回答ページ）のＵＲＬ等を入力することにより質問回答ページＤ１を開く。ユーザ端末２０の制御部２０４は、質問回答ページを開くためのユーザＩＤ２０１１を含むリクエストをサーバ１０へ送信する。
ステップＳ１０１において、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ユーザから質問を受け付ける質問受付ステップを実行する。
具体的に、ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６を操作し、ブラウザアプリケーション等を実行し、質問回答処理を実行するためのウェブページ（質問回答ページ）のＵＲＬ等を入力することにより質問回答ページＤ１を開く。ユーザ端末２０の制御部２０４は、質問回答ページを開くためのユーザＩＤ２０１１を含むリクエストをサーバ１０へ送信する。
【0040】
サーバ１０は、リクエストを受信すると質問回答ページを生成しユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０の制御部２０４は、質問回答ページをユーザ端末２０のディスプレイ２０８１に表示し、提示する。
図１０は、質問回答処理における質問回答画面の画面例である。ユーザ端末２０のディスプレイ２０８１には、質問回答ページＤ１が表示される。質問回答ページＤ１は、質問入力欄Ｄ１０１、送信ボタンＤ１０２、ユーザから入力された質問文Ｄ１１１、Ｄ１１２、質問文に基づき生成されたプロンプトに対する対話応対ＡＩによる回答文Ｄ１２１、関連記事Ｄ１３１、Ｄ１３２、Ｄ１３３、関連記事の専門家を示すアイコンＤ１４１、Ｄ１４２、Ｄ１４３、法律相談カードを作成するための作成ボタンＤ１５１を含む。
図１０は、質問回答処理における質問回答画面の画面例である。ユーザ端末２０のディスプレイ２０８１には、質問回答ページＤ１が表示される。質問回答ページＤ１は、質問入力欄Ｄ１０１、送信ボタンＤ１０２、ユーザから入力された質問文Ｄ１１１、Ｄ１１２、質問文に基づき生成されたプロンプトに対する対話応対ＡＩによる回答文Ｄ１２１、関連記事Ｄ１３１、Ｄ１３２、Ｄ１３３、関連記事の専門家を示すアイコンＤ１４１、Ｄ１４２、Ｄ１４３、法律相談カードを作成するための作成ボタンＤ１５１を含む。
【0041】
ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６を操作することにより、質問入力欄Ｄ１０１に質問文を入力する。本開示においては、ユーザは、「離婚慰謝料の相場を教えてください」といった法的な質問に関する質問文を入力する。
ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６を操作することにより、送信ボタンＤ１０２を押下する。ユーザ端末２０の制御部２０４は、ユーザＩＤ２０１１、質問入力欄Ｄ１０１に入力された文字列（ユーザからの質問文）をサーバ１０へ送信する。
ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６を操作することにより、送信ボタンＤ１０２を押下する。ユーザ端末２０の制御部２０４は、ユーザＩＤ２０１１、質問入力欄Ｄ１０１に入力された文字列（ユーザからの質問文）をサーバ１０へ送信する。
【0042】
サーバ１０の質問回答部１０４２は、ユーザからの質問文を受信し、受け付ける。サーバ１０の質問回答部１０４２は、受信したユーザＩＤ２０１１、ユーザからの質問文を、それぞれ、質問テーブル１０１３のユーザＩＤ、質問データの項目に記憶する。質問ＩＤには、記憶された質問情報を特定する質問識別情報が記憶される。
【0043】
＜質問受付（第二実施形態）＞
ステップＳ１０１において、質問受付ステップは、ユーザから複数の質問を受け付けるステップを実行する。
具体的に、本開示における質問回答ページＤ１の質問入力欄Ｄ１０１は、ユーザから複数の質問文を受け付け可能に構成されている。例えば、ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６を操作することにより、質問文Ｄ１１１を質問入力欄Ｄ１０１に入力し送信する。その後、質問回答処理のステップＳ１０７においてユーザ端末２０の制御部２０４は、回答文Ｄ１２１をユーザに対して提示する。ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６を操作することにより、質問文Ｄ１１２を質問入力欄Ｄ１０１に入力し送信することができる。
ユーザ端末２０の制御部２０４は、ユーザＩＤ２０１１、ユーザからの質問文、質問文Ｄ１１１に関連付けられた質問識別情報を、それぞれ、質問テーブル１０１３のユーザＩＤ、質問データ、親質問ＩＤの項目に記憶する。これにより、質問文Ｄ１１１と、それに続いて質問された質問文Ｄ１１２、Ｄ１１３・・・とが関連付けて記憶される。
これにより、図１０における質問回答ページＤ１のように、ユーザから入力された質問文Ｄ１１１、Ｄ１１２、質問文に基づき生成されたプロンプトに対する対話応対ＡＩによる回答文Ｄ１２１が、ユーザ端末２０のディスプレイ２０８１に表示される。
ステップＳ１０１において、質問受付ステップは、ユーザから複数の質問を受け付けるステップを実行する。
具体的に、本開示における質問回答ページＤ１の質問入力欄Ｄ１０１は、ユーザから複数の質問文を受け付け可能に構成されている。例えば、ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６を操作することにより、質問文Ｄ１１１を質問入力欄Ｄ１０１に入力し送信する。その後、質問回答処理のステップＳ１０７においてユーザ端末２０の制御部２０４は、回答文Ｄ１２１をユーザに対して提示する。ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６を操作することにより、質問文Ｄ１１２を質問入力欄Ｄ１０１に入力し送信することができる。
ユーザ端末２０の制御部２０４は、ユーザＩＤ２０１１、ユーザからの質問文、質問文Ｄ１１１に関連付けられた質問識別情報を、それぞれ、質問テーブル１０１３のユーザＩＤ、質問データ、親質問ＩＤの項目に記憶する。これにより、質問文Ｄ１１１と、それに続いて質問された質問文Ｄ１１２、Ｄ１１３・・・とが関連付けて記憶される。
これにより、図１０における質問回答ページＤ１のように、ユーザから入力された質問文Ｄ１１１、Ｄ１１２、質問文に基づき生成されたプロンプトに対する対話応対ＡＩによる回答文Ｄ１２１が、ユーザ端末２０のディスプレイ２０８１に表示される。
【0044】
＜質問ログ検索（第一実施形態）＞
ステップＳ１０２において、サーバ１０の質問回答部１０４２は、質問受付ステップにおいて受け付けた質問に基づき、過去の法律相談に対する質問または回答からなる複数の相談回答データから、１または複数の所定の相談回答データを特定する特定ステップを実行する。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０１において受け付けたユーザからの質問文に基づき、質問ログテーブル１０２１の質問ログデータの項目を検索し、質問ログＩＤ、質問ログデータ、日時の項目を含む複数の質問ログ情報を取得する。
また、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０１において受け付けたユーザからの質問文に基づき、回答ログテーブル１０２２の回答ログデータの項目を検索し、質問ＩＤ、回答ログデータ、評価ログデータ、日時の項目を含む複数の回答ログ情報を取得しても良い。
ステップＳ１０２において、サーバ１０の質問回答部１０４２は、質問受付ステップにおいて受け付けた質問に基づき、過去の法律相談に対する質問または回答からなる複数の相談回答データから、１または複数の所定の相談回答データを特定する特定ステップを実行する。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０１において受け付けたユーザからの質問文に基づき、質問ログテーブル１０２１の質問ログデータの項目を検索し、質問ログＩＤ、質問ログデータ、日時の項目を含む複数の質問ログ情報を取得する。
また、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０１において受け付けたユーザからの質問文に基づき、回答ログテーブル１０２２の回答ログデータの項目を検索し、質問ＩＤ、回答ログデータ、評価ログデータ、日時の項目を含む複数の回答ログ情報を取得しても良い。
【0045】
検索は、質問文に基づき質問ログデータまたは回答ログデータの全文検索を行う手法を一例として説明する。全文検索は、質問文を形態素解析することにより得られる単語と、質問ログデータまたは回答ログデータに含まれる文章を形態素解析することにより得られる単語との一致度に基づき検索される。検索アルゴリズムは、ＴＦ－ＩＤＦ、ＬｅｘＲａｎｋ、質問文と質問ログデータまたは回答ログデータとのコサイン類似度等を算定する手法がある。検索手法は任意の手法を用いることができる。
検索により、得られた複数の質問ログ情報および回答ログ情報は、質問文との類似度等に基づき算定される類似度、関連度（以下、類似度）といった数値指標と関連付けられる。
サーバ１０の質問回答部１０４２は、類似度順に所定数（例えば５つ）、または、類似度が所定値以上の複数の質問ログ情報、回答ログ情報を検索結果として取得し、特定する。
検索により、得られた複数の質問ログ情報および回答ログ情報は、質問文との類似度等に基づき算定される類似度、関連度（以下、類似度）といった数値指標と関連付けられる。
サーバ１０の質問回答部１０４２は、類似度順に所定数（例えば５つ）、または、類似度が所定値以上の複数の質問ログ情報、回答ログ情報を検索結果として取得し、特定する。
【0046】
なお、ユーザからの質問文に対して、検索により得られた質問ログ情報、回答ログ情報との類似度が所定値以下の場合（ユーザからの質問文に関連する質問ログ情報、回答ログ情報が見つからなかった場合）には、検索結果が得られなかったものとしてステップＳ１０３へ進まずに処理を終了しても良い。
この場合、ユーザに対して、「お問い合わせの質問内容については十分にお答えすることができません。」といったメッセージを通知しても良い。
これにより、質問文に基づき検索された相談回答データの内容が質問文と関連性が低い場合において、生成されたプロンプトに基づき不適切な回答が生成されてしまうことを避けることができる。
この場合、ユーザに対して、「お問い合わせの質問内容については十分にお答えすることができません。」といったメッセージを通知しても良い。
これにより、質問文に基づき検索された相談回答データの内容が質問文と関連性が低い場合において、生成されたプロンプトに基づき不適切な回答が生成されてしまうことを避けることができる。
【0047】
ステップＳ１０２において、特定ステップは、質問受付ステップにおいて受け付けた質問に基づき、複数の相談回答データの質問を検索することにより、所定の相談回答データを特定するステップを実行する。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０１において受け付けたユーザからの質問文に基づき、回答ログテーブル１０２２に記憶された回答ログデータではなく、質問ログテーブル１０２１の質問ログデータを検索することが好適である。
ユーザからの質問文により関連性が高いのは、回答ログ情報ではなく質問ログ情報だからである。これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データを含めることにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０１において受け付けたユーザからの質問文に基づき、回答ログテーブル１０２２に記憶された回答ログデータではなく、質問ログテーブル１０２１の質問ログデータを検索することが好適である。
ユーザからの質問文により関連性が高いのは、回答ログ情報ではなく質問ログ情報だからである。これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データを含めることにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
【0048】
＜質問ログ検索（第二実施形態）＞
ステップＳ１０２において、特定ステップは、質問受付ステップにおいて受け付けた複数の質問を結合させた質問に基づき、所定の相談回答データを特定するステップを実行する。
具体的に、ステップＳ１０１において質問受付（第二実施形態）のように、複数の質問を受け付けた場合を説明する。サーバ１０の質問回答部１０４２は、受信した親質問ＩＤに基づき、質問テーブル１０１３の質問ＩＤの項目および親質問ＩＤの項目を検索し、過去に行われた質問データを含む質問情報を取得する。
サーバ１０の質問回答部１０４２は、取得した質問データを、日時の順番にソートしそれぞれの質問文を結合し、質問文を作成する。
例えば、第一の質問文Ｄ１１１の質問データ（第一質問データ）が「慰謝料の相場を教えてください。」とする。第二の質問文Ｄ１１２の質問データ（第二質問データ）が「配偶者の不倫の有無 夫は不倫しています。不倫相手との関係や扱い方 週に３日程度会っているようです。」とする。この場合、サーバ１０の質問回答部１０４２は、第一質問データと、第二質問データとを結合し、「慰謝料の相場を教えてください。配偶者の不倫の有無 夫は不倫しています。不倫相手との関係や扱い方 週に３日程度会っているようです。」という質問文を生成する。
サーバ１０の質問回答部１０４２は、生成した質問文に基づき、質問ログ検索（第一実施形態）と同様に質問ログテーブル１０２１、回答ログテーブル１０２２を検索する。これにより、複数の質問を結合させた質問に基づき、より品質の高い回答内容を得ることができる。
ステップＳ１０２において、特定ステップは、質問受付ステップにおいて受け付けた複数の質問を結合させた質問に基づき、所定の相談回答データを特定するステップを実行する。
具体的に、ステップＳ１０１において質問受付（第二実施形態）のように、複数の質問を受け付けた場合を説明する。サーバ１０の質問回答部１０４２は、受信した親質問ＩＤに基づき、質問テーブル１０１３の質問ＩＤの項目および親質問ＩＤの項目を検索し、過去に行われた質問データを含む質問情報を取得する。
サーバ１０の質問回答部１０４２は、取得した質問データを、日時の順番にソートしそれぞれの質問文を結合し、質問文を作成する。
例えば、第一の質問文Ｄ１１１の質問データ（第一質問データ）が「慰謝料の相場を教えてください。」とする。第二の質問文Ｄ１１２の質問データ（第二質問データ）が「配偶者の不倫の有無 夫は不倫しています。不倫相手との関係や扱い方 週に３日程度会っているようです。」とする。この場合、サーバ１０の質問回答部１０４２は、第一質問データと、第二質問データとを結合し、「慰謝料の相場を教えてください。配偶者の不倫の有無 夫は不倫しています。不倫相手との関係や扱い方 週に３日程度会っているようです。」という質問文を生成する。
サーバ１０の質問回答部１０４２は、生成した質問文に基づき、質問ログ検索（第一実施形態）と同様に質問ログテーブル１０２１、回答ログテーブル１０２２を検索する。これにより、複数の質問を結合させた質問に基づき、より品質の高い回答内容を得ることができる。
【0049】
なお、質問ログ検索（第一実施形態）、質問ログ検索（第二実施形態）においては、質問ログ情報、回答ログ情報の日時の項目に基づき、直近所定期間内（２年以内）の質問ログ情報、回答ログ情報のみを対象に検索を行う構成としても良い。例えば、法改正等の影響により、古い質問ログ情報、回答ログ情報は、ユーザによる質問時点において参考にならない情報である場合が考えられるためである。なるべく、新しい質問ログ情報、回答ログ情報を検索することが好適である。
【0050】
＜回答ログ特定＞
ステップＳ１０３において、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０２において検索した質問ログ情報に関連付けられた回答ログ情報を特定する。具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０２において検索した質問ログ情報に含まれる質問ログＩＤに基づき、回答ログテーブル１０２２の質問ログＩＤの項目を検索し、回答ログデータ、ユーザＩＤ、評価ログデータ、日時を含む複数の回答ログ情報を取得する。
なお、通常、質問ログ情報、回答ログ情報においては、１つの質問ログ情報に対して複数の回答ログ情報が関連付けられていることが一般的である。例えば、ユーザからの１の質問（質問ログ）に対して、複数の専門家から複数の回答（回答ログ）がなされる。
サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０２において検索した質問ログに関連付けられたすべての回答ログ情報を特定しても良いし、一部の回答ログ情報を特定しても良い。以下、一部の回答ログ情報の特定手法として複数の実施形態を説明する。
ステップＳ１０３において、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０２において検索した質問ログ情報に関連付けられた回答ログ情報を特定する。具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０２において検索した質問ログ情報に含まれる質問ログＩＤに基づき、回答ログテーブル１０２２の質問ログＩＤの項目を検索し、回答ログデータ、ユーザＩＤ、評価ログデータ、日時を含む複数の回答ログ情報を取得する。
なお、通常、質問ログ情報、回答ログ情報においては、１つの質問ログ情報に対して複数の回答ログ情報が関連付けられていることが一般的である。例えば、ユーザからの１の質問（質問ログ）に対して、複数の専門家から複数の回答（回答ログ）がなされる。
サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０２において検索した質問ログに関連付けられたすべての回答ログ情報を特定しても良いし、一部の回答ログ情報を特定しても良い。以下、一部の回答ログ情報の特定手法として複数の実施形態を説明する。
【0051】
＜回答ログ特定（第一実施形態）＞
ステップＳ１０３において、特定ステップは、複数の相談回答データに含まれる１または複数の回答のうち、質問に対して適した回答であることを示す情報に基づき、所定の相談回答データから１または複数の回答を除外するステップを含む。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０２において検索した質問ログに関連付けられたすべての回答ログ情報に含まれる評価ログデータを参照し、質問者により最も質問に適した回答として選定された「ベストアンサー」であることを示す情報が記憶された一部の回答ログ情報を特定し、他の回答ログ情報を除外して回答ログ情報を特定する。
これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データのうち、品質が低い回答を除外することにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
なお、サーバ１０の質問回答部１０４２は、「ベストアンサー」ではないすべての回答ログ情報を除外する必要は必ずしもなく、少なくとも１の回答ログ情報を除外する構成としても良い。例えば、他の回答ログ特定の実施形態と組み合わせて適用しても良い。
ステップＳ１０３において、特定ステップは、複数の相談回答データに含まれる１または複数の回答のうち、質問に対して適した回答であることを示す情報に基づき、所定の相談回答データから１または複数の回答を除外するステップを含む。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０２において検索した質問ログに関連付けられたすべての回答ログ情報に含まれる評価ログデータを参照し、質問者により最も質問に適した回答として選定された「ベストアンサー」であることを示す情報が記憶された一部の回答ログ情報を特定し、他の回答ログ情報を除外して回答ログ情報を特定する。
これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データのうち、品質が低い回答を除外することにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
なお、サーバ１０の質問回答部１０４２は、「ベストアンサー」ではないすべての回答ログ情報を除外する必要は必ずしもなく、少なくとも１の回答ログ情報を除外する構成としても良い。例えば、他の回答ログ特定の実施形態と組み合わせて適用しても良い。
【0052】
＜回答ログ特定（第二実施形態）＞
ステップＳ１０３において、特定ステップは、複数の相談回答データに含まれる１または複数の回答のうち、回答に対して関連付けられて記憶された評価情報に基づき、所定の相談回答データから１または複数の回答を除外するステップを含む。評価情報は、所定の専門家により付与されたリアクションに基づく情報である。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０２において検索した質問ログに関連付けられたすべての回答ログ情報に含まれる評価ログデータを参照し、いいね、やレーティング等の評価（リアクション）が付与された一部の回答ログ情報を特定し、他の回答ログ情報を除外して回答ログ情報を特定する。また、サーバ１０の質問回答部１０４２は、リアクションの回数、リアクションの品質等に基づき、一部の回答ログ情報を特定しても良い。
弁護士等の所定の専門家により付与されたリアクションのみを考慮する構成としても良い。これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データのうち、専門家により付与された精度が高い評価情報に基づき品質が低い回答を除外することにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
なお、サーバ１０の質問回答部１０４２は、リアクションが付与されていないすべての回答ログ情報を除外する必要は必ずしもなく、少なくとも１の回答ログ情報を除外する構成としても良い。例えば、他の回答ログ特定の実施形態と組み合わせて適用しても良い。
ステップＳ１０３において、特定ステップは、複数の相談回答データに含まれる１または複数の回答のうち、回答に対して関連付けられて記憶された評価情報に基づき、所定の相談回答データから１または複数の回答を除外するステップを含む。評価情報は、所定の専門家により付与されたリアクションに基づく情報である。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０２において検索した質問ログに関連付けられたすべての回答ログ情報に含まれる評価ログデータを参照し、いいね、やレーティング等の評価（リアクション）が付与された一部の回答ログ情報を特定し、他の回答ログ情報を除外して回答ログ情報を特定する。また、サーバ１０の質問回答部１０４２は、リアクションの回数、リアクションの品質等に基づき、一部の回答ログ情報を特定しても良い。
弁護士等の所定の専門家により付与されたリアクションのみを考慮する構成としても良い。これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データのうち、専門家により付与された精度が高い評価情報に基づき品質が低い回答を除外することにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
なお、サーバ１０の質問回答部１０４２は、リアクションが付与されていないすべての回答ログ情報を除外する必要は必ずしもなく、少なくとも１の回答ログ情報を除外する構成としても良い。例えば、他の回答ログ特定の実施形態と組み合わせて適用しても良い。
【0053】
＜回答ログ特定（第三実施形態）＞
ステップＳ１０３において、特定ステップは、複数の相談回答データに含まれる１または複数の回答のうち、回答を行った回答者に基づき、所定の相談回答データから１または複数の回答を除外するステップを含む。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０２において検索した質問ログに関連付けられたすべての回答ログ情報に含まれるユーザＩＤを参照し、ユーザＩＤに基づき特定される回答者の情報に基づき一部の回答ログ情報を特定し、他の回答ログ情報を除外して回答ログ情報を特定する。
例えば、回答ログ情報を特定する際に用いることが可能な情報としては、回答者である専門家の経験年数、資格等の登録番号、専門家に対するいいね等のリアクションの数、回答ログテーブル１０２２に記憶されている回答ログ情報の数（専門家の過去の回答数）、専門家が過去に回答した回答ログ情報にたいするいいね等のリアクションの数、元裁判官、元検事等の職歴に関する情報、専門分野等の情報を用いることができる。
例えば、サーバ１０の質問回答部１０４２は、上記情報に基づき専門家に対する評価指標値を算定し、当該評価指標値に基づき、一部の回答ログ情報を特定し、他の回答ログ情報を除外して回答ログ情報を特定しても良い。評価指標値は、上記情報を入力データとして、任意の機械学習モデル、深層学習モデル、人工知能モデル等を適用することにより出力データとして得られるものとしても良い。
また、ステップＳ１０１において受け付けた質問文に基づき特定されるジャンル、カテゴリと、当該専門家の専門分野との関連度に基づき、一部の回答ログ情報を特定し、他の回答ログ情報を除外して回答ログ情報を特定しても良い。例えば、質問文が「離婚」に関する質問である場合において、専門分野が「離婚」の専門家による回答ログ情報を優先し、他の専門分野の専門家による回答ログ情報を除外しても良い。
なお、質問文のジャンル、カテゴリは、質問文を入力データとして、任意の機械学習モデル、深層学習モデル、人工知能モデル等を適用することにより出力データとして得られるものとしても良い。例えば、モデルは、過去の質問ログデータに対する、回答ログデータにかかる回答者の専門分野を教師データとして学習させることにより得ることができる。
ステップＳ１０３において、特定ステップは、複数の相談回答データに含まれる１または複数の回答のうち、回答を行った回答者に基づき、所定の相談回答データから１または複数の回答を除外するステップを含む。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０２において検索した質問ログに関連付けられたすべての回答ログ情報に含まれるユーザＩＤを参照し、ユーザＩＤに基づき特定される回答者の情報に基づき一部の回答ログ情報を特定し、他の回答ログ情報を除外して回答ログ情報を特定する。
例えば、回答ログ情報を特定する際に用いることが可能な情報としては、回答者である専門家の経験年数、資格等の登録番号、専門家に対するいいね等のリアクションの数、回答ログテーブル１０２２に記憶されている回答ログ情報の数（専門家の過去の回答数）、専門家が過去に回答した回答ログ情報にたいするいいね等のリアクションの数、元裁判官、元検事等の職歴に関する情報、専門分野等の情報を用いることができる。
例えば、サーバ１０の質問回答部１０４２は、上記情報に基づき専門家に対する評価指標値を算定し、当該評価指標値に基づき、一部の回答ログ情報を特定し、他の回答ログ情報を除外して回答ログ情報を特定しても良い。評価指標値は、上記情報を入力データとして、任意の機械学習モデル、深層学習モデル、人工知能モデル等を適用することにより出力データとして得られるものとしても良い。
また、ステップＳ１０１において受け付けた質問文に基づき特定されるジャンル、カテゴリと、当該専門家の専門分野との関連度に基づき、一部の回答ログ情報を特定し、他の回答ログ情報を除外して回答ログ情報を特定しても良い。例えば、質問文が「離婚」に関する質問である場合において、専門分野が「離婚」の専門家による回答ログ情報を優先し、他の専門分野の専門家による回答ログ情報を除外しても良い。
なお、質問文のジャンル、カテゴリは、質問文を入力データとして、任意の機械学習モデル、深層学習モデル、人工知能モデル等を適用することにより出力データとして得られるものとしても良い。例えば、モデルは、過去の質問ログデータに対する、回答ログデータにかかる回答者の専門分野を教師データとして学習させることにより得ることができる。
【0054】
＜プロンプト生成＞
ステップＳ１０４において、サーバ１０の質問回答部１０４２は、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、特定ステップにおいて特定した所定の相談回答データと、に基づき、対話応対ＡＩに対する入力文であるプロンプトを生成する生成ステップを実行する。生成ステップは、特定ステップにおいて検索された質問と、質問に対する回答とからなる所定の相談回答データを含むプロンプトを生成するステップを実行する。
ステップＳ１０４において、サーバ１０の質問回答部１０４２は、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、特定ステップにおいて特定した所定の相談回答データと、に基づき、対話応対ＡＩに対する入力文であるプロンプトを生成する生成ステップを実行する。生成ステップは、特定ステップにおいて検索された質問と、質問に対する回答とからなる所定の相談回答データを含むプロンプトを生成するステップを実行する。
【0055】
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０１において受け付けた質問文と、ステップＳ１０２において検索した質問ログ情報（質問ログデータ）、ステップＳ１０３において特定した回答ログ情報（回答ログデータ）とを結合することにより、対話応対ＡＩに対する入力文であるプロンプトを生成する。
例えば、質問文が「離婚慰謝料の相場を教えてください」であり、質問ログデータ、回答ログデータが、それぞれ「Ｑ１、Ａ１１、Ａ１２」、「Ｑ２、Ａ２」、「Ｑ３、Ａ３、Ａ３１」とする。なお、Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３は質問ログデータにかかる文字列。Ａ１１、Ａ１２、Ａ２、Ａ３１は、回答ログデータにかかる文字列である。
この場合、サーバ１０の質問回答部１０４２は、以下の通りプロンプトを生成する。
「
以下の参考事例に基づき、質問文に対する回答を作成してください。
＃質問文
離婚慰謝料の相場を教えてください
＃参考事例
Ｑ：Ｑ１
Ａ：Ａ１１、Ａ１２
Ｑ：Ｑ２
Ａ：Ａ２
Ｑ：Ｑ３
Ａ：Ａ３、Ａ３１
」
例えば、質問文が「離婚慰謝料の相場を教えてください」であり、質問ログデータ、回答ログデータが、それぞれ「Ｑ１、Ａ１１、Ａ１２」、「Ｑ２、Ａ２」、「Ｑ３、Ａ３、Ａ３１」とする。なお、Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３は質問ログデータにかかる文字列。Ａ１１、Ａ１２、Ａ２、Ａ３１は、回答ログデータにかかる文字列である。
この場合、サーバ１０の質問回答部１０４２は、以下の通りプロンプトを生成する。
「
以下の参考事例に基づき、質問文に対する回答を作成してください。
＃質問文
離婚慰謝料の相場を教えてください
＃参考事例
Ｑ：Ｑ１
Ａ：Ａ１１、Ａ１２
Ｑ：Ｑ２
Ａ：Ａ２
Ｑ：Ｑ３
Ａ：Ａ３、Ａ３１
」
【0056】
なお、本開示においてはプロンプトに質問ログ情報および回答ログ情報の両方を含めたが、質問ログ情報または回答ログ情報のいずれか一方のみを含める構成としても構わない。
【0057】
ステップＳ１０４において、生成ステップは、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、特定ステップにおいて特定した所定の相談回答データとの関連度が所定値以下である場合にはプロンプトを生成しない。
具体的に、ステップＳ１０２の質問ログ検索において、ユーザからの質問文に対して、ステップＳ１０２およびステップＳ１０３において得られた質問ログ情報および回答ログ情報の情報が不十分である、または、質問文との関連度が所定値よりも低いと判定した場合には、プロンプトを生成せず、ステップＳ１０５には進まない。例えば、ユーザからの質問文と、質問ログデータ、回答ログデータとのコサイン類似度等を関連度としても良い。
これにより、質問文に基づき検索された相談回答データの内容が質問文と関連性が低い場合において、生成されたプロンプトに基づき不適切な回答が生成されてしまうことを避けることができる。
具体的に、ステップＳ１０２の質問ログ検索において、ユーザからの質問文に対して、ステップＳ１０２およびステップＳ１０３において得られた質問ログ情報および回答ログ情報の情報が不十分である、または、質問文との関連度が所定値よりも低いと判定した場合には、プロンプトを生成せず、ステップＳ１０５には進まない。例えば、ユーザからの質問文と、質問ログデータ、回答ログデータとのコサイン類似度等を関連度としても良い。
これにより、質問文に基づき検索された相談回答データの内容が質問文と関連性が低い場合において、生成されたプロンプトに基づき不適切な回答が生成されてしまうことを避けることができる。
【0058】
ステップＳ１０５において、サーバ１０の質問回答部１０４２は、生成ステップにおいて生成したプロンプトをＬＬＭ（大規模言語モデル）へ出力する出力ステップを実行する。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０４において生成したプロンプトを含むリクエストをＬＬＭシステム５０が提供する対話応対ＡＩサービスにかかるＡＰＩエンドポイントへ送信する。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０４において生成したプロンプトを含むリクエストをＬＬＭシステム５０が提供する対話応対ＡＩサービスにかかるＡＰＩエンドポイントへ送信する。
【0059】
ステップＳ１０６において、サーバ１０の質問回答部１０４２は、出力ステップにおいて出力したプロンプトに対する、ＬＬＭからの回答内容を受信する受信ステップを実行する。
具体的に、ＬＬＭシステム５０は、受信したリクエストに対するレスポンスをサーバ１０へ送信する。レスポンスは、リクエストに含まれるプロンプトに対する回答文にかかる文字列を含む。サーバ１０の質問回答部１０４２は、プロンプトに対する回答を受信し、受け付ける。
具体的に、ＬＬＭシステム５０は、受信したリクエストに対するレスポンスをサーバ１０へ送信する。レスポンスは、リクエストに含まれるプロンプトに対する回答文にかかる文字列を含む。サーバ１０の質問回答部１０４２は、プロンプトに対する回答を受信し、受け付ける。
【0060】
＜回答提示（第一実施形態）＞
ステップＳ１０７において、サーバ１０の質問回答部１０４２は、受信ステップにおいて受信した回答内容を提示する提示ステップを実行する。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、受信した回答文をユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０の制御部２０４は、受信した回答文Ｄ１２１を、質問回答ページＤ１に表示し、ユーザに対して提示する。
ステップＳ１０７において、サーバ１０の質問回答部１０４２は、受信ステップにおいて受信した回答内容を提示する提示ステップを実行する。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、受信した回答文をユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０の制御部２０４は、受信した回答文Ｄ１２１を、質問回答ページＤ１に表示し、ユーザに対して提示する。
【0061】
ステップＳ１０７において、提示ステップは、回答内容と、特定ステップにおいて特定した所定の相談回答データの少なくとも一部と関連付けて提示するステップを実行する。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０２において特定した質問ログデータに対応する関連記事Ｄ１３１、Ｄ１３２、Ｄ１３３をユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０の制御部２０４は、関連記事Ｄ１３１、Ｄ１３２、Ｄ１３３を回答文Ｄ１２１に関連付けて、質問回答ページＤ１に表示し、ユーザに対して提示する。なお、関連記事Ｄ１３１、Ｄ１３２、Ｄ１３３に含まれる文字列は、質問ログデータ、当該質問ログデータに関連付けられた回答ログデータに含まれる文字列の要約、タイトル、その他見出し等の一部であっても良い。
これにより、ユーザは、ＬＬＭからの回答内容とともに、出典となる相談回答データを確認することができる。質問に対して、ユーザはより充実した情報を参照することができる。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０２において特定した質問ログデータに対応する関連記事Ｄ１３１、Ｄ１３２、Ｄ１３３をユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０の制御部２０４は、関連記事Ｄ１３１、Ｄ１３２、Ｄ１３３を回答文Ｄ１２１に関連付けて、質問回答ページＤ１に表示し、ユーザに対して提示する。なお、関連記事Ｄ１３１、Ｄ１３２、Ｄ１３３に含まれる文字列は、質問ログデータ、当該質問ログデータに関連付けられた回答ログデータに含まれる文字列の要約、タイトル、その他見出し等の一部であっても良い。
これにより、ユーザは、ＬＬＭからの回答内容とともに、出典となる相談回答データを確認することができる。質問に対して、ユーザはより充実した情報を参照することができる。
【0062】
ステップＳ１０７において、提示ステップは、所定の相談回答データの少なくとも一部と、所定の相談回答データに含まれる回答を行った専門家に関する情報とを関連付けて提示するステップを含む。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０２において特定した質問ログデータごとに、ステップＳ１０３において特定した回答ログ情報に含まれるユーザＩＤに基づきユーザテーブル１０１２等を参照して特定される回答者の氏名、写真等の情報をユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０の制御部２０４は、回答者の氏名、写真等の情報に基づき、関連記事の専門家を示すアイコンＤ１４１、Ｄ１４２、Ｄ１４３を生成し、それぞれの回答者が回答した質問ログ情報にかかる関連記事Ｄ１３１、Ｄ１３２、Ｄ１３３に関連付けて、質問回答ページＤ１に表示し、ユーザに対して提示する。
ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６を操作することにより、アイコンＤ１４１、Ｄ１４２、Ｄ１４３を選択することにより、メッセージフォーム等の入力フォームが表示され、当該入力フォームからそれぞれの専門家へ連絡することができる。
これにより、ユーザは、ＬＬＭからの回答内容とともに、リンクを開くことにより回答内容を生成する際の出典となる相談回答の回答を行った専門家の情報を参照することができる。ユーザは、ユーザの質問内容に対して対応可能な専門家を容易に探すことができる。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、ステップＳ１０２において特定した質問ログデータごとに、ステップＳ１０３において特定した回答ログ情報に含まれるユーザＩＤに基づきユーザテーブル１０１２等を参照して特定される回答者の氏名、写真等の情報をユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０の制御部２０４は、回答者の氏名、写真等の情報に基づき、関連記事の専門家を示すアイコンＤ１４１、Ｄ１４２、Ｄ１４３を生成し、それぞれの回答者が回答した質問ログ情報にかかる関連記事Ｄ１３１、Ｄ１３２、Ｄ１３３に関連付けて、質問回答ページＤ１に表示し、ユーザに対して提示する。
ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６を操作することにより、アイコンＤ１４１、Ｄ１４２、Ｄ１４３を選択することにより、メッセージフォーム等の入力フォームが表示され、当該入力フォームからそれぞれの専門家へ連絡することができる。
これにより、ユーザは、ＬＬＭからの回答内容とともに、リンクを開くことにより回答内容を生成する際の出典となる相談回答の回答を行った専門家の情報を参照することができる。ユーザは、ユーザの質問内容に対して対応可能な専門家を容易に探すことができる。
【0063】
＜回答提示（第二実施形態）＞
ステップＳ１０７において、提示ステップは、所定の相談回答データを参照するためのリンクを、所定の相談回答データの少なくとも一部と関連付けて提示するステップを実行する。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、関連記事Ｄ１３１、Ｄ１３２、Ｄ１３３に、当該関連記事の出典元となる質問ログデータに関する個別記事ページへのリンクを設定する。ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６を操作することにより、関連記事Ｄ１３１、Ｄ１３２、Ｄ１３３を選択することにより、それぞれに関連付けられた質問ログデータに関する個別記事ページを開くことができる。
例えば、個別記事ページには、質問ログ情報に含まれる、ユーザＩＤに基づきユーザテーブル１０１２等を参照することにより特定される質問者の情報（ユーザ名、氏名、写真等、メールアドレス等の連絡先）、質問文である質問ログデータ、質問日時の情報が含まれる。個別記事ページには、質問ログ情報に含まれる質問ログＩＤに基づき、回答ログテーブル１０２２の質問ログＩＤを参照することにより特定される質問ログ情報に対する１または複数の回答ログ情報が含まれる。個別記事ページには、回答ログ情報に含まれる、ユーザＩＤに基づきユーザテーブル１０１２等を参照することにより特定される回答者の情報（ユーザ名、氏名、写真等、メールアドレス等の連絡先）、回答文である回答ログデータ、ベストアンサー、リアクション等の評価ログデータ、回答日時の情報が含まれる。
これにより、ユーザは、ＬＬＭからの回答内容とともに、回答内容を生成する際の出典となる相談回答データを参照することができる。質問に対して、ユーザはより充実した情報を得ることができる。
ステップＳ１０７において、提示ステップは、所定の相談回答データを参照するためのリンクを、所定の相談回答データの少なくとも一部と関連付けて提示するステップを実行する。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、関連記事Ｄ１３１、Ｄ１３２、Ｄ１３３に、当該関連記事の出典元となる質問ログデータに関する個別記事ページへのリンクを設定する。ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６を操作することにより、関連記事Ｄ１３１、Ｄ１３２、Ｄ１３３を選択することにより、それぞれに関連付けられた質問ログデータに関する個別記事ページを開くことができる。
例えば、個別記事ページには、質問ログ情報に含まれる、ユーザＩＤに基づきユーザテーブル１０１２等を参照することにより特定される質問者の情報（ユーザ名、氏名、写真等、メールアドレス等の連絡先）、質問文である質問ログデータ、質問日時の情報が含まれる。個別記事ページには、質問ログ情報に含まれる質問ログＩＤに基づき、回答ログテーブル１０２２の質問ログＩＤを参照することにより特定される質問ログ情報に対する１または複数の回答ログ情報が含まれる。個別記事ページには、回答ログ情報に含まれる、ユーザＩＤに基づきユーザテーブル１０１２等を参照することにより特定される回答者の情報（ユーザ名、氏名、写真等、メールアドレス等の連絡先）、回答文である回答ログデータ、ベストアンサー、リアクション等の評価ログデータ、回答日時の情報が含まれる。
これにより、ユーザは、ＬＬＭからの回答内容とともに、回答内容を生成する際の出典となる相談回答データを参照することができる。質問に対して、ユーザはより充実した情報を得ることができる。
【0064】
＜回答提示（第三実施形態）＞
ステップＳ１０７において、提示ステップは、所定の相談回答データを参照するためのリンクを提示しないステップを実行する。
なお、サーバ１０の質問回答部１０４２は、関連記事Ｄ１３１、Ｄ１３２、Ｄ１３３に、当該関連記事の出典元となる質問ログデータに関する個別記事ページへのリンクを設定しないものとしても良い。
これにより、ユーザは、ＬＬＭからの回答内容とともに、回答内容を生成する際の出典となる相談回答データを参照できないようにすることができる。ＬＬＭからの回答内容のみを提示し、出典となる相談回答データの参照を制限することができる。提供するサービスの内容においては、このように出典元のリンクを設定しないことが好適である場合がある。これにより、ユーザに対して提供する情報を制限することができる。
ステップＳ１０７において、提示ステップは、所定の相談回答データを参照するためのリンクを提示しないステップを実行する。
なお、サーバ１０の質問回答部１０４２は、関連記事Ｄ１３１、Ｄ１３２、Ｄ１３３に、当該関連記事の出典元となる質問ログデータに関する個別記事ページへのリンクを設定しないものとしても良い。
これにより、ユーザは、ＬＬＭからの回答内容とともに、回答内容を生成する際の出典となる相談回答データを参照できないようにすることができる。ＬＬＭからの回答内容のみを提示し、出典となる相談回答データの参照を制限することができる。提供するサービスの内容においては、このように出典元のリンクを設定しないことが好適である場合がある。これにより、ユーザに対して提供する情報を制限することができる。
【0065】
＜カード作成処理＞
ステップＳ１０８において、サーバ１０の質問回答部１０４２は、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、受信ステップにおいて受信した回答内容と、に基づき、専門家へ相談する際の法律相談カードを作成するカード作成ステップを実行する。
具体的に、ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６を操作することにより、作成ボタンＤ１５１を押下する。ユーザ端末２０の制御部２０４は、法律相談カードを作成するためのリクエストをサーバ１０へ送信する。サーバ１０の質問回答部１０４２は、リクエストを受信すると、質問文Ｄ１１１、Ｄ１１２、回答文Ｄ１２１に基づき、外部の弁護士等の法律専門家へ相談する際の法律相談にかかる文章（法律相談カード）を作成する。例えば、サーバ１０の質問回答部１０４２は、質問文Ｄ１１１、Ｄ１１２の文字列を結合することにより、法律相談の内容にかかる文字列を作成し、不図示の法律相談カードのテンプレート文書に適用することにより法律相談カードを作成する。サーバ１０の質問回答部１０４２は、作成した法律相談カードをユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０の制御部２０４は、受信した法律相談カードを、ユーザ端末２０のディスプレイ２０８１に表示し、提示する。
なお、ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６を操作することにより、アイコンＤ１４１、Ｄ１４２、Ｄ１４３を選択することにより、相談先となる専門家の情報（氏名、写真、メールアドレス等の連絡先等）を法律相談カードに含めても良い。
これにより、専門家へ相談する際に必要となる法律相談カードを容易に作成することができる。
ステップＳ１０８において、サーバ１０の質問回答部１０４２は、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、受信ステップにおいて受信した回答内容と、に基づき、専門家へ相談する際の法律相談カードを作成するカード作成ステップを実行する。
具体的に、ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６を操作することにより、作成ボタンＤ１５１を押下する。ユーザ端末２０の制御部２０４は、法律相談カードを作成するためのリクエストをサーバ１０へ送信する。サーバ１０の質問回答部１０４２は、リクエストを受信すると、質問文Ｄ１１１、Ｄ１１２、回答文Ｄ１２１に基づき、外部の弁護士等の法律専門家へ相談する際の法律相談にかかる文章（法律相談カード）を作成する。例えば、サーバ１０の質問回答部１０４２は、質問文Ｄ１１１、Ｄ１１２の文字列を結合することにより、法律相談の内容にかかる文字列を作成し、不図示の法律相談カードのテンプレート文書に適用することにより法律相談カードを作成する。サーバ１０の質問回答部１０４２は、作成した法律相談カードをユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０の制御部２０４は、受信した法律相談カードを、ユーザ端末２０のディスプレイ２０８１に表示し、提示する。
なお、ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６を操作することにより、アイコンＤ１４１、Ｄ１４２、Ｄ１４３を選択することにより、相談先となる専門家の情報（氏名、写真、メールアドレス等の連絡先等）を法律相談カードに含めても良い。
これにより、専門家へ相談する際に必要となる法律相談カードを容易に作成することができる。
【0066】
ステップＳ１０８において、サーバ１０の質問回答部１０４２は、カード作成ステップにおいて作成した法律相談カードに基づき、複数の専門家に対して、相談に対応可能か否かの問い合わせを行う問合ステップを実行する。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、法律相談カードをユーザ端末２０へ送信する際に、当該法律相談カードに関連付けられた１または複数の専門家の情報をユーザ端末２０へ送信する。例えば、専門家は、関連記事Ｄ１３１、Ｄ１３２、Ｄ１３３に関連付けられた専門家、特に、回答ログ情報において実際に類似した質問へ過去に回答を行った専門家が好適である。
ユーザ端末２０の制御部２０４は、受信した１または複数の専門家を示すアイコンを法律相談カードと併せてユーザに提示する。ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６を操作することにより、提示されたアイコンを選択することにより、当該専門家に対して法律相談カードを含む法律相談を行うためのリクエストをサーバ１０へ送信する。サーバ１０の質問回答部１０４２は、受信したリクエストに基づき、選択された専門家に対して法律相談カードを含む、当該法律相談に対して対応可能か否かの問い合わせを行う。
これにより、ユーザは、ユーザの質問内容に対して対応可能な専門家を容易に探すことができる。
具体的に、サーバ１０の質問回答部１０４２は、法律相談カードをユーザ端末２０へ送信する際に、当該法律相談カードに関連付けられた１または複数の専門家の情報をユーザ端末２０へ送信する。例えば、専門家は、関連記事Ｄ１３１、Ｄ１３２、Ｄ１３３に関連付けられた専門家、特に、回答ログ情報において実際に類似した質問へ過去に回答を行った専門家が好適である。
ユーザ端末２０の制御部２０４は、受信した１または複数の専門家を示すアイコンを法律相談カードと併せてユーザに提示する。ユーザは、ユーザ端末２０の入力装置２０６を操作することにより、提示されたアイコンを選択することにより、当該専門家に対して法律相談カードを含む法律相談を行うためのリクエストをサーバ１０へ送信する。サーバ１０の質問回答部１０４２は、受信したリクエストに基づき、選択された専門家に対して法律相談カードを含む、当該法律相談に対して対応可能か否かの問い合わせを行う。
これにより、ユーザは、ユーザの質問内容に対して対応可能な専門家を容易に探すことができる。
【0067】
ステップＳ１０８において、カード作成ステップは、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、受信ステップにおいて受信した回答内容と、をＬＬＭへ出力することに応じて得られる文章に基づき作成するステップを実行する。
なお、法律相談カードは、質問文Ｄ１１１、Ｄ１１２、回答文Ｄ１２１を、所定のプロンプトとともにＬＬＭシステム５０へ送信することにより得られる回答内容に基づき作成しても良い。例えば、サーバ１０の質問回答部１０４２は、以下のようなプロンプトを生成し、ＬＬＭシステム５０へ送信する。
「
以下の質問文、回答文、参考事例に基づき、法律の専門家に相談するための文書を作成してください。
＃質問文１
離婚慰謝料の相場を教えてください
＃回答文１
そうですね、具体的な事情や背景によって相場は異なってくるため、以下のような情報が必要になります。
＃参考事例
Ｑ：Ｑ１
Ａ：Ａ１１、Ａ１２
Ｑ：Ｑ２
Ａ：Ａ２
Ｑ：Ｑ３
Ａ：Ａ３、Ａ３１
＃質問文２
配偶者の不倫の有無 夫は不倫しています。不倫相手との関係や扱い方 週に３日程度会っているようです。
＃回答文２
・・・
」
なお、法律相談カードは、質問文Ｄ１１１、Ｄ１１２、回答文Ｄ１２１を、所定のプロンプトとともにＬＬＭシステム５０へ送信することにより得られる回答内容に基づき作成しても良い。例えば、サーバ１０の質問回答部１０４２は、以下のようなプロンプトを生成し、ＬＬＭシステム５０へ送信する。
「
以下の質問文、回答文、参考事例に基づき、法律の専門家に相談するための文書を作成してください。
＃質問文１
離婚慰謝料の相場を教えてください
＃回答文１
そうですね、具体的な事情や背景によって相場は異なってくるため、以下のような情報が必要になります。
＃参考事例
Ｑ：Ｑ１
Ａ：Ａ１１、Ａ１２
Ｑ：Ｑ２
Ａ：Ａ２
Ｑ：Ｑ３
Ａ：Ａ３、Ａ３１
＃質問文２
配偶者の不倫の有無 夫は不倫しています。不倫相手との関係や扱い方 週に３日程度会っているようです。
＃回答文２
・・・
」
【0068】
サーバ１０の質問回答部１０４２は、ＬＬＭシステム５０から受信した回答内容（法律相談文書）に基づき、法律相談カードを生成し、ユーザ端末２０へ送信することによりユーザに提示する。
【0069】
＜コンピュータの基本ハードウェア構成＞
図１１は、コンピュータ９０の基本的なハードウェア構成を示すブロック図である。コンピュータ９０は、プロセッサ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、通信ＩＦ９９１（インタフェース、Interface）を少なくとも備える。これらは通信バス９２１により相互に電気的に接続される。
図１１は、コンピュータ９０の基本的なハードウェア構成を示すブロック図である。コンピュータ９０は、プロセッサ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、通信ＩＦ９９１（インタフェース、Interface）を少なくとも備える。これらは通信バス９２１により相互に電気的に接続される。
【0070】
プロセッサ９０１とは、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアである。プロセッサ９０１は、演算装置、レジスタ、周辺回路等から構成される。
【0071】
主記憶装置９０２とは、プログラム、及びプログラム等で処理されるデータ等を一時的に記憶するためのものである。例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性のメモリである。
【0072】
補助記憶装置９０３とは、データ及びプログラムを保存するための記憶装置である。例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等である。
【0073】
通信ＩＦ９９１とは、有線又は無線の通信規格を用いて、他のコンピュータとネットワークを介して通信するための信号を入出力するためのインタフェースである。
ネットワークは、インターネット、ＬＡＮ、無線基地局等によって構築される各種移動通信システム等で構成される。例えば、ネットワークには、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ移動通信システム、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、所定のアクセスポイントによってインターネットに接続可能な無線ネットワーク（例えばWi-Fi（登録商標））等が含まれる。無線で接続する場合、通信プロトコルとして例えば、Ｚ－Ｗａｖｅ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等が含まれる。有線で接続する場合は、ネットワークには、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ケーブル等により直接接続するものも含む。
ネットワークは、インターネット、ＬＡＮ、無線基地局等によって構築される各種移動通信システム等で構成される。例えば、ネットワークには、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ移動通信システム、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、所定のアクセスポイントによってインターネットに接続可能な無線ネットワーク（例えばWi-Fi（登録商標））等が含まれる。無線で接続する場合、通信プロトコルとして例えば、Ｚ－Ｗａｖｅ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等が含まれる。有線で接続する場合は、ネットワークには、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ケーブル等により直接接続するものも含む。
【0074】
なお、各ハードウェア構成の全部または一部を複数のコンピュータ９０に分散して設け、ネットワークを介して相互に接続することによりコンピュータ９０を仮想的に実現することができる。このように、コンピュータ９０は、単一の筐体、ケースに収納されたコンピュータ９０だけでなく、仮想化されたコンピュータシステムも含む概念である。
【0075】
＜コンピュータ９０の基本機能構成＞
コンピュータ９０の基本ハードウェア構成（図１１）により実現されるコンピュータの機能構成を説明する。コンピュータは、制御部、記憶部、通信部の機能ユニットを少なくとも備える。
コンピュータ９０の基本ハードウェア構成（図１１）により実現されるコンピュータの機能構成を説明する。コンピュータは、制御部、記憶部、通信部の機能ユニットを少なくとも備える。
【0076】
なお、コンピュータ９０が備える機能ユニットは、それぞれの機能ユニットの全部または一部を、ネットワークで相互に接続された複数のコンピュータ９０に分散して設けても実現することができる。コンピュータ９０は、単一のコンピュータ９０だけでなく、仮想化されたコンピュータシステムも含む概念である。
【0077】
制御部は、プロセッサ９０１が補助記憶装置９０３に記憶された各種プログラムを読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って処理を実行することにより実現される。制御部は、プログラムの種類に応じて様々な情報処理を行う機能ユニットを実現することができる。これにより、コンピュータは情報処理を行う情報処理装置として実現される。
【0078】
記憶部は、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３により実現される。記憶部は、データ、各種プログラム、各種データベースを記憶する。また、プロセッサ９０１は、プログラムに従って記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置９０２または補助記憶装置９０３に確保することができる。また、制御部は、各種プログラムに従ってプロセッサ９０１に、記憶部に記憶されたデータの追加、更新、削除処理を実行させることができる。
【0079】
データベースは、リレーショナルデータベースを指し、行と列によって構造的に規定された表形式のテーブル、マスタと呼ばれるデータ集合を、互いに関連づけて管理するためのものである。データベースでは、表をテーブル、マスタ、表の列をカラム、表の行をレコードと呼ぶ。リレーショナルデータベースでは、テーブル、マスタ同士の関係を設定し、関連づけることができる。
通常、各テーブル、各マスタにはレコードを一意に特定するための主キーとなるカラムが設定されるが、カラムへの主キーの設定は必須ではない。制御部は、各種プログラムに従ってプロセッサ９０１に、記憶部に記憶された特定のテーブル、マスタにレコードを追加、削除、更新を実行させることができる。
また、記憶部に、データ、各種プログラム、各種データベースを記憶させることにより、本開示にかかる情報処理装置、情報処理システムが製造されたものとして捉えることができる。
通常、各テーブル、各マスタにはレコードを一意に特定するための主キーとなるカラムが設定されるが、カラムへの主キーの設定は必須ではない。制御部は、各種プログラムに従ってプロセッサ９０１に、記憶部に記憶された特定のテーブル、マスタにレコードを追加、削除、更新を実行させることができる。
また、記憶部に、データ、各種プログラム、各種データベースを記憶させることにより、本開示にかかる情報処理装置、情報処理システムが製造されたものとして捉えることができる。
【0080】
なお、本開示におけるデータベース、マスタは、情報が構造的に規定された任意のデータ構造体（リスト、辞書、連想配列、オブジェクトなど）を含み得る。データ構造体には、データと、任意のプログラミング言語により記述された関数、クラス、メソッドなどを組み合わせることにより、データ構造体と見なし得るデータも含むものとする。
【0081】
通信部は、通信ＩＦ９９１により実現される。通信部は、ネットワークを介して他のコンピュータ９０と通信を行う機能を実現する。通信部は、他のコンピュータ９０から送信された情報を受信し、制御部へ入力することができる。制御部は、各種プログラムに従ってプロセッサ９０１に、受信した情報に対する情報処理を実行させることができる。また、通信部は、制御部から出力された情報を他のコンピュータ９０へ送信することができる。
【0082】
＜付記＞
以上の各実施形態で説明した事項を以下に付記する。
以上の各実施形態で説明した事項を以下に付記する。
【0083】
（付記１）
プロセッサと、記憶部とを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、プロセッサが、ユーザから質問を受け付ける質問受付ステップ（１０１）と、質問受付ステップにおいて受け付けた質問に基づき、過去の法律相談に対する質問または回答からなる複数の相談回答データから、１または複数の所定の相談回答データを特定する特定ステップ（Ｓ１０２，Ｓ１０３）と、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、特定ステップにおいて特定した所定の相談回答データと、に基づき、対話応対ＡＩに対する入力文であるプロンプトを生成する生成ステップ（Ｓ１０４）と、を実行するプログラム。
これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データを含めることにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
プロセッサと、記憶部とを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、プロセッサが、ユーザから質問を受け付ける質問受付ステップ（１０１）と、質問受付ステップにおいて受け付けた質問に基づき、過去の法律相談に対する質問または回答からなる複数の相談回答データから、１または複数の所定の相談回答データを特定する特定ステップ（Ｓ１０２，Ｓ１０３）と、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、特定ステップにおいて特定した所定の相談回答データと、に基づき、対話応対ＡＩに対する入力文であるプロンプトを生成する生成ステップ（Ｓ１０４）と、を実行するプログラム。
これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データを含めることにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
【0084】
（付記２）
特定ステップ（Ｓ１０２）は、質問受付ステップにおいて受け付けた質問に基づき、複数の相談回答データの質問を検索することにより、所定の相談回答データを特定するステップである、付記１記載のプログラム。
これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データを含めることにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
特定ステップ（Ｓ１０２）は、質問受付ステップにおいて受け付けた質問に基づき、複数の相談回答データの質問を検索することにより、所定の相談回答データを特定するステップである、付記１記載のプログラム。
これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データを含めることにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
【0085】
（付記３）
生成ステップ（Ｓ１０４）は、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、特定ステップにおいて特定した所定の相談回答データとの関連度が所定値以下である場合にはプロンプトを生成しない、付記１記載のプログラム。
これにより、質問文に基づき検索された相談回答データの内容が質問文と関連性が低い場合において、生成されたプロンプトに基づき不適切な回答が生成されてしまうことを避けることができる。
生成ステップ（Ｓ１０４）は、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、特定ステップにおいて特定した所定の相談回答データとの関連度が所定値以下である場合にはプロンプトを生成しない、付記１記載のプログラム。
これにより、質問文に基づき検索された相談回答データの内容が質問文と関連性が低い場合において、生成されたプロンプトに基づき不適切な回答が生成されてしまうことを避けることができる。
【0086】
（付記４）
特定ステップ（Ｓ１０３）は、複数の相談回答データに含まれる１または複数の回答のうち、質問に対して適した回答であることを示す情報に基づき、所定の相談回答データから１または複数の回答を除外するステップを含む、付記２記載のプログラム。
これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データのうち、品質が低い回答を除外することにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
特定ステップ（Ｓ１０３）は、複数の相談回答データに含まれる１または複数の回答のうち、質問に対して適した回答であることを示す情報に基づき、所定の相談回答データから１または複数の回答を除外するステップを含む、付記２記載のプログラム。
これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データのうち、品質が低い回答を除外することにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
【0087】
（付記５）
特定ステップ（Ｓ１０３）は、複数の相談回答データに含まれる１または複数の回答のうち、回答に対して関連付けられて記憶された評価情報に基づき、所定の相談回答データから１または複数の回答を除外するステップを含む、付記２記載のプログラム。
これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データのうち、品質が低い回答を除外することにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
特定ステップ（Ｓ１０３）は、複数の相談回答データに含まれる１または複数の回答のうち、回答に対して関連付けられて記憶された評価情報に基づき、所定の相談回答データから１または複数の回答を除外するステップを含む、付記２記載のプログラム。
これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データのうち、品質が低い回答を除外することにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
【0088】
（付記６）
評価情報は、所定の専門家により付与されたリアクションに基づく情報である、付記５記載のプログラム。
これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データのうち、専門家により付与された精度が高い評価情報に基づき品質が低い回答を除外することにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
評価情報は、所定の専門家により付与されたリアクションに基づく情報である、付記５記載のプログラム。
これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データのうち、専門家により付与された精度が高い評価情報に基づき品質が低い回答を除外することにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
【0089】
（付記８）
生成ステップ（Ｓ１０４）は、特定ステップにおいて検索された質問と、当該質問に対する回答とからなる所定の相談回答データを含むプロンプトを生成するステップである、付記２記載のプログラム。
これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データを含めることにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
生成ステップ（Ｓ１０４）は、特定ステップにおいて検索された質問と、当該質問に対する回答とからなる所定の相談回答データを含むプロンプトを生成するステップである、付記２記載のプログラム。
これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データを含めることにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
【0090】
（付記９）
質問受付ステップ（Ｓ１０１）は、ユーザから複数の質問を受け付けるステップであり、特定ステップ（Ｓ１０２，Ｓ１０３）は、質問受付ステップにおいて受け付けた複数の質問を結合させた質問に基づき、所定の相談回答データを特定するステップである、付記１記載のプログラム。
これにより、複数の質問を結合させた質問に基づき、より品質の高い回答内容を得ることができる。
質問受付ステップ（Ｓ１０１）は、ユーザから複数の質問を受け付けるステップであり、特定ステップ（Ｓ１０２，Ｓ１０３）は、質問受付ステップにおいて受け付けた複数の質問を結合させた質問に基づき、所定の相談回答データを特定するステップである、付記１記載のプログラム。
これにより、複数の質問を結合させた質問に基づき、より品質の高い回答内容を得ることができる。
【0091】
（付記１０）
プロセッサが、生成ステップにおいて生成したプロンプトをＬＬＭ（大規模言語モデル）へ出力する出力ステップ（Ｓ１０５）と、出力ステップにおいて出力したプロンプトに対する、ＬＬＭからの回答内容を受信する受信ステップ（Ｓ１０６）と、受信ステップにおいて受信した回答内容を提示する提示ステップ（Ｓ１０７）と、を実行する、付記１から９のいずれか記載のプログラム。
これにより、ＬＬＭを利用することにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
プロセッサが、生成ステップにおいて生成したプロンプトをＬＬＭ（大規模言語モデル）へ出力する出力ステップ（Ｓ１０５）と、出力ステップにおいて出力したプロンプトに対する、ＬＬＭからの回答内容を受信する受信ステップ（Ｓ１０６）と、受信ステップにおいて受信した回答内容を提示する提示ステップ（Ｓ１０７）と、を実行する、付記１から９のいずれか記載のプログラム。
これにより、ＬＬＭを利用することにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
【0092】
（付記１１）
プロセッサが、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、受信ステップにおいて受信した回答内容と、に基づき、専門家へ相談する際の法律相談カードを作成するカード作成ステップ（Ｓ１０８）と、を実行する、付記１０記載のプログラム。
これにより、専門家へ相談する際に必要となる法律相談カードを容易に作成することができる。
プロセッサが、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、受信ステップにおいて受信した回答内容と、に基づき、専門家へ相談する際の法律相談カードを作成するカード作成ステップ（Ｓ１０８）と、を実行する、付記１０記載のプログラム。
これにより、専門家へ相談する際に必要となる法律相談カードを容易に作成することができる。
【0093】
（付記１２）
カード作成ステップ（Ｓ１０８）は、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、受信ステップにおいて受信した回答内容と、をＬＬＭへ出力することに応じて得られる文章に基づき作成するステップである、付記１１記載のプログラム。
これにより、専門家へ相談する際に必要となる法律相談カードを容易に作成することができる。
カード作成ステップ（Ｓ１０８）は、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、受信ステップにおいて受信した回答内容と、をＬＬＭへ出力することに応じて得られる文章に基づき作成するステップである、付記１１記載のプログラム。
これにより、専門家へ相談する際に必要となる法律相談カードを容易に作成することができる。
【0094】
（付記１３）
プロセッサが、カード作成ステップにおいて作成した法律相談カードに基づき、複数の専門家に対して当該相談に対して対応可能か否かの問い合わせを行う問合ステップ（Ｓ１０８）と、を実行する、付記１１記載のプログラム。
これにより、ユーザは、ユーザの質問内容に対して対応可能な専門家を容易に探すことができる。
プロセッサが、カード作成ステップにおいて作成した法律相談カードに基づき、複数の専門家に対して当該相談に対して対応可能か否かの問い合わせを行う問合ステップ（Ｓ１０８）と、を実行する、付記１１記載のプログラム。
これにより、ユーザは、ユーザの質問内容に対して対応可能な専門家を容易に探すことができる。
【0095】
（付記１４）
提示ステップ（Ｓ１０７）は、回答内容と、特定ステップにおいて特定した所定の相談回答データの少なくとも一部と関連付けて提示するステップである、付記１０記載のプログラム。
これにより、ユーザは、ＬＬＭからの回答内容とともに、回答内容を生成する際の出典となる相談回答データを参照することができる。質問に対して、ユーザはより充実した情報を得ることができる。
提示ステップ（Ｓ１０７）は、回答内容と、特定ステップにおいて特定した所定の相談回答データの少なくとも一部と関連付けて提示するステップである、付記１０記載のプログラム。
これにより、ユーザは、ＬＬＭからの回答内容とともに、回答内容を生成する際の出典となる相談回答データを参照することができる。質問に対して、ユーザはより充実した情報を得ることができる。
【0096】
（付記１５）
提示ステップ（Ｓ１０７）は、所定の相談回答データを参照するためのリンクを提示しないステップである、付記１４記載のプログラム。
これにより、ユーザは、ＬＬＭからの回答内容とともに、回答内容を生成する際の出典となる相談回答データを参照できないようにすることができる。
提示ステップ（Ｓ１０７）は、所定の相談回答データを参照するためのリンクを提示しないステップである、付記１４記載のプログラム。
これにより、ユーザは、ＬＬＭからの回答内容とともに、回答内容を生成する際の出典となる相談回答データを参照できないようにすることができる。
【0097】
（付記１６）
提示ステップ（Ｓ１０７）は、所定の相談回答データを参照するためのリンクを、所定の相談回答データの少なくとも一部と関連付けて提示するステップである、付記１４記載のプログラム。
これにより、ユーザは、ＬＬＭからの回答内容とともに、リンクを開くことにより回答内容を生成する際の出典となる相談回答のページを参照することができる。質問に対して、ユーザはより充実した情報を参照することができる。
提示ステップ（Ｓ１０７）は、所定の相談回答データを参照するためのリンクを、所定の相談回答データの少なくとも一部と関連付けて提示するステップである、付記１４記載のプログラム。
これにより、ユーザは、ＬＬＭからの回答内容とともに、リンクを開くことにより回答内容を生成する際の出典となる相談回答のページを参照することができる。質問に対して、ユーザはより充実した情報を参照することができる。
【0098】
（付記１７）
提示ステップ（Ｓ１０７）は、所定の相談回答データの少なくとも一部と、所定の相談回答データに含まれる回答を行った専門家に関する情報とを関連付けて提示するステップを含む、付記１４記載のプログラム。
これにより、ユーザは、ＬＬＭからの回答内容とともに、リンクを開くことにより回答内容を生成する際の出典となる相談回答の回答を行った専門家の情報を参照することができる。ユーザは、ユーザの質問内容に対して対応可能な専門家を容易に探すことができる。
提示ステップ（Ｓ１０７）は、所定の相談回答データの少なくとも一部と、所定の相談回答データに含まれる回答を行った専門家に関する情報とを関連付けて提示するステップを含む、付記１４記載のプログラム。
これにより、ユーザは、ＬＬＭからの回答内容とともに、リンクを開くことにより回答内容を生成する際の出典となる相談回答の回答を行った専門家の情報を参照することができる。ユーザは、ユーザの質問内容に対して対応可能な専門家を容易に探すことができる。
【0099】
（付記１８）
プロセッサと、記憶部とを備える情報処理装置であって、プロセッサが、ユーザから質問を受け付ける質問受付ステップ（１０１）と、質問受付ステップにおいて受け付けた質問に基づき、過去の法律相談に対する質問または回答からなる複数の相談回答データから、１または複数の所定の相談回答データを特定する特定ステップ（Ｓ１０２，Ｓ１０３）と、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、特定ステップにおいて特定した所定の相談回答データと、に基づき、対話応対ＡＩに対する入力文であるプロンプトを生成する生成ステップ（Ｓ１０４）と、を実行する情報処理装置。
これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データを含めることにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
プロセッサと、記憶部とを備える情報処理装置であって、プロセッサが、ユーザから質問を受け付ける質問受付ステップ（１０１）と、質問受付ステップにおいて受け付けた質問に基づき、過去の法律相談に対する質問または回答からなる複数の相談回答データから、１または複数の所定の相談回答データを特定する特定ステップ（Ｓ１０２，Ｓ１０３）と、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、特定ステップにおいて特定した所定の相談回答データと、に基づき、対話応対ＡＩに対する入力文であるプロンプトを生成する生成ステップ（Ｓ１０４）と、を実行する情報処理装置。
これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データを含めることにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
【0100】
（付記１９）
プロセッサと、記憶部とを備える情報処理装置を含む情報処理システムの製造方法であって、情報処理装置に、付記１から１７のいずれか記載のプログラムを提供することを含む、情報処理システムの製造方法。
これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データを含めることにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
プロセッサと、記憶部とを備える情報処理装置を含む情報処理システムの製造方法であって、情報処理装置に、付記１から１７のいずれか記載のプログラムを提供することを含む、情報処理システムの製造方法。
これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データを含めることにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
【0101】
（付記２０）
プロセッサと、記憶部とを備えるコンピュータにより実行される情報処理方法であって、コンピュータが、ユーザから質問を受け付ける質問受付ステップ（１０１）と、質問受付ステップにおいて受け付けた質問に基づき、過去の法律相談に対する質問または回答からなる複数の相談回答データから、１または複数の所定の相談回答データを特定する特定ステップ（Ｓ１０２，Ｓ１０３）と、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、特定ステップにおいて特定した所定の相談回答データと、に基づき、対話応対ＡＩに対する入力文であるプロンプトを生成する生成ステップ（Ｓ１０４）と、を実行する情報処理方法。
これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データを含めることにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
プロセッサと、記憶部とを備えるコンピュータにより実行される情報処理方法であって、コンピュータが、ユーザから質問を受け付ける質問受付ステップ（１０１）と、質問受付ステップにおいて受け付けた質問に基づき、過去の法律相談に対する質問または回答からなる複数の相談回答データから、１または複数の所定の相談回答データを特定する特定ステップ（Ｓ１０２，Ｓ１０３）と、質問受付ステップにおいて受け付けた質問と、特定ステップにおいて特定した所定の相談回答データと、に基づき、対話応対ＡＩに対する入力文であるプロンプトを生成する生成ステップ（Ｓ１０４）と、を実行する情報処理方法。
これにより、対話応対ＡＩに対して入力するプロンプトに過去に実際に行われた相談回答データを含めることにより、ユーザから受け付けた質問に対してより品質の高い回答内容を得ることができる。
【符号の説明】
【0102】
１ システム、１０ サーバ、１０１ 記憶部、１０４ 制御部、１０６ 入力装置、１０８ 出力装置、２０ ユーザ端末、２０１ 記憶部、２０４ 制御部、２０６ 入力装置、２０８ 出力装置、５０ ＬＬＭシステム、５０１ 記憶部、５０４ 制御部、５０６ 入力装置、５０８ 出力装置
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
