特開 2024-167896 ボット基盤のロールプレイング方法、コンピュータ装置、およびプログラム

(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】P2024167896

(43)【公開日】2024-12-04

(54)【発明の名称】ボット基盤のロールプレイング方法、コンピュータ装置、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   H04L 51/02 20220101AFI20241127BHJP

   G06N 3/008 20230101ALI20241127BHJP

   A63F 13/822 20140101ALI20241127BHJP

【ＦＩ】

H04L51/02

G06N3/008

A63F13/822

【審査請求】未請求

【請求項の数】20

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2024080788

(22)【出願日】2024-05-17

(31)【優先権主張番号】10-2023-0065558

(32)【優先日】2023-05-22

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(71)【出願人】

【識別番号】516014409

【氏名又は名称】ライン プラス コーポレーション

【氏名又は名称原語表記】ＬＩＮＥ Ｐｌｕｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ

(74)【代理人】

【識別番号】100107766

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠重

(74)【代理人】

【識別番号】100229448

【弁理士】

【氏名又は名称】中槇 利明

(72)【発明者】

【氏名】クォン，スンヒョン

(72)【発明者】

【氏名】チョン，チェウォン

(72)【発明者】

【氏名】チョン，ダウン

(72)【発明者】

【氏名】チョ，ソヒョン

(72)【発明者】

【氏名】カン，ソンヨン

(72)【発明者】

【氏名】コ，ユジン

(72)【発明者】

【氏名】ユン，デウン

(57)【要約】

【課題】ソーシャルプラットフォームにおけるボット基盤のロールプレイングサービスを提供する方法、コンピュータ装置、およびプログラムを提供する。
【解決手段】ボット基盤のロールプレイング方法は、オープンチャットにおいて与えられたスクリプトを受信する段階、および人工知能言語モデルを利用して前記スクリプトに含まれる各キャラクタを学習して、前記オープンチャットにおけるロールプレイングのための複数のキャラクタボットを生成する段階を含む。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータ装置で実行されるボット基盤のロールプレイング方法であって、
前記コンピュータ装置は、メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、
前記ボット基盤のロールプレイング方法は、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記オープンチャットにおいて与えられたスクリプトを受信する段階、および
前記少なくとも１つのプロセッサにより、人工知能言語モデルを利用して前記スクリプトに含まれる各キャラクタを学習して、前記オープンチャットにおけるロールプレイングのための複数のキャラクタボットを生成する段階
を含む、ボット基盤のロールプレイング方法。

【請求項2】

前記生成する段階は、
前記スクリプトにおける台詞、インタラクション、または状況情報のうち、少なくとも1つから前記キャラクタを学習する段階
を含む、請求項１に記載のボット基盤のロールプレイング方法。

【請求項3】

前記生成する段階は、
前記キャラクタのプロフィール情報、前記スクリプトの背景となる時代、または地域情報のうち、少なくとも１つから前記キャラクタを学習する段階
を含む、請求項１に記載のボット基盤のロールプレイング方法。

【請求項4】

前記ボット基盤のロールプレイング方法は、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記オープンチャットにおいて、前記複数のキャラクタボットのうち少なくとも１つのキャラクタボットの役割を前記オープンチャットに参加中のユーザが代行するロールプレイングゲームを提供する段階
をさらに含む、請求項１に記載のボット基盤のロールプレイング方法。

【請求項5】

前記ボット基盤のロールプレイング方法は、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記複数のキャラクタボットのなかで前記オープンチャット内の会話に参加するキャラクタボットを利用して、当該キャラクタボットの学習に用いられた状況に基づいて外部情報と連係するロールプレイング状況をプッシュ（ｐｕｓｈ）する段階
をさらに含む、請求項１に記載のボット基盤のロールプレイング方法。

【請求項6】

前記ボット基盤のロールプレイング方法は、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記複数のキャラクタボットのうち、特定のキャラクタボットの役割をしたユーザに対し、前記特定のキャラクタボットを基準にして前記ユーザのロールプレイング適合度を判断する段階
をさらに含む、請求項１に記載のボット基盤のロールプレイング方法。

【請求項7】

前記判断する段階は、
与えられた状況に対する、前記ユーザの回答と前記特定のキャラクタボットとの回答を比較することにより得られる回答類似度に基づいて、前記ユーザのロールプレイング適合度を判断すること
を特徴とする、請求項６に記載のボット基盤のロールプレイング方法。

【請求項8】

前記判断する段階は、
前記ユーザによって入力された会話メッセージから、前記オープンチャットに設定されたロールプレイングマスターによる評価の結果、前記特定のキャラクタボットに関する学習時に用いられていた情報とのマッチングの可否、または前記オープンチャットに参加中の他のユーザによる投票結果のうち、少なくとも１つに基づいて、前記ユーザのロールプレイング適合度を判断すること
を特徴とする、請求項６に記載のボット基盤のロールプレイング方法。

【請求項9】

前記ボット基盤のロールプレイング方法は、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記オープンチャットに含まれるロールプレイング会話に基づいて、前記オープンチャットの２次コンテンツを生成する段階
をさらに含む、請求項１に記載のボット基盤のロールプレイング方法。

【請求項10】

前記２次コンテンツを生成する段階は、
前記スクリプトに基づいて、前記オープンチャットに含まれる会話メッセージの中から主要なメッセージを選別し、前記主要なメッセージを前記２次コンテンツとして生成すること
を特徴とする、請求項９に記載のボット基盤のロールプレイング方法。

【請求項11】

請求項１～１０のうちのいずれか一項に記載のボット基盤のロールプレイング方法をコンピュータ装置で実行させるプログラム。

【請求項12】

コンピュータ装置であって、
メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサ
を含み、
前記少なくとも１つのプロセッサは、
オープンチャットにおいて与えられたスクリプトを受信する段階、および
人工知能言語モデルを利用して前記スクリプトに含まれる各キャラクタを学習して、前記オープンチャットにおけるロールプレイングのための複数のキャラクタボットを生成する段階
を処理する、コンピュータ装置。

【請求項13】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記スクリプトにおける台詞、インタラクション、または状況情報のうち、少なくとも1つから前記キャラクタを学習すること
を特徴とする、請求項１２に記載のコンピュータ装置。

【請求項14】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記キャラクタのプロフィール情報、前記スクリプトの背景となる時代、または地域情報のうち、少なくとも１つから前記キャラクタを学習すること
を特徴とする、請求項１２に記載のコンピュータ装置。

【請求項15】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記オープンチャットにおいて、前記複数のキャラクタボットのうち少なくとも１つのキャラクタボットの役割を前記オープンチャットに参加中のユーザが代行するロールプレイングゲームを提供すること
を特徴とする、請求項１２に記載のコンピュータ装置。

【請求項16】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記複数のキャラクタボットのなかで前記オープンチャット内の会話に参加するキャラクタボットを利用して、当該キャラクタボットの学習に用いられた状況に基づいて外部情報と連係するロールプレイング状況をプッシュすること
を特徴とする、請求項１２に記載のコンピュータ装置。

【請求項17】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記複数のキャラクタボットのうち、特定のキャラクタボットの役割をしたユーザに対し、前記特定のキャラクタボットを基準にして前記ユーザのロールプレイング適合度を判断すること
を特徴とする、請求項１２に記載のコンピュータ装置。

【請求項18】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
与えられた状況に対する、前記ユーザの回答と前記特定のキャラクタボットとの回答を比較することにより得られる回答類似度に基づいて、前記ユーザのロールプレイング適合度を判断すること
を特徴とする、請求項１７に記載のコンピュータ装置。

【請求項19】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記ユーザによって入力された会話メッセージから、前記オープンチャットに設定されたロールプレイングマスターによる評価の結果、前記特定のキャラクタボットに関する学習時に用いられていた情報とのマッチングの可否、または前記オープンチャットに参加中の他のユーザによる投票結果のうち、少なくとも１つに基づいて、前記ユーザのロールプレイング適合度を判断すること
を特徴とする、請求項１７に記載のコンピュータ装置。

【請求項20】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記オープンチャットに含まれるロールプレイング会話に基づいて、前記オープンチャットの２次コンテンツを生成すること
を特徴とする、請求項１２に記載のコンピュータ装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

以下の説明は、ロールプレイングゲーム（ｒｏｌｅ－ｐｌａｙｉｎｇ ｇａｍｅ）を提供する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

一般的なコミュニケーションツールであるインスタントメッセンジャー（ｉｎｓｔａｎｔ ｍｅｓｓｅｎｇｅｒ）は、メッセージやデータをリアルタイムで送受信するためのソフトウェアであって、ユーザがメッセンジャー上にトークの相手を登録し、トークリストに登録された相手とリアルタイムでメッセージをやり取りすることができる。

【0003】

このようにメッセンジャー機能を用いることは、ＰＣ(pｅｒｓｏｎａｌ cｏｍｐｕｔｅｒ)だけでなく、移動通信端末等のモバイル環境においても普及されている。

【0004】

例えば、特許文献１（公開日２００２年９月３０日）には、携帯端末にインストールされたモバイルメッセンジャーを通じてメッセンジャーサービスを提供することができる、無線通信網を利用した携帯端末のモバイルメッセンジャーサービスシステムおよび方法が開示されている。

【0005】

インスタントメッセンジャーが普及するとともに、インスタントメッセンジャーを通じて提供される機能に関しても活発に多様化が進んでおり、電話番号やＩＤなどの個人情報を要さずに、リンクを利用してチャットに参加することができるオープンチャット機能が提供されるようになった。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】韓国公開特許第１０－２００２－００７４３０４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

人工知能（ＡＩ）モデルを利用して、ソーシャルプラットフォームにおけるロールプレイングのためのキャラクタボットを生成することを目的とする。

【0008】

キャラクタボットを利用し、このボットの学習内容と実際のオフライン情報に基づいて様々なロールプレイング状況をプッシュ（ｐｕｓｈ）することを目的とする。

【0009】

キャラクタボットのペルソナに応じて、このキャラクタの役割をするユーザのロールプレイング適合度を判断することを目的とする。

【0010】

特定のキャラクタボットの役割をするユーザと他のキャラクタボットが生成した一連の会話から、２次コンテンツを生成することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0011】

コンピュータ装置で実行されるボット基盤のロールプレイング方法であって、前記コンピュータ装置は、メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、前記ボット基盤のロールプレイング方法は、前記少なくとも１つのプロセッサにより、オープンチャットにおいて与えられたスクリプトを受信する段階、および前記少なくとも１つのプロセッサにより、人工知能言語モデルを利用して前記スクリプトに含まれる各キャラクタを学習して、前記オープンチャットにおけるロールプレイングのための複数のキャラクタボットを生成する段階を含む、ボット基盤のロールプレイング方法を提供する。

【0012】

一側面によると、前記生成する段階は、前記スクリプトにおける台詞、インタラクション、または状況情報のうち、少なくとも1つから前記キャラクタを学習する段階を含んでよい。

【0013】

他の側面によると、前記生成する段階は、前記キャラクタのプロフィール情報、前記スクリプトの背景となる時代、または地域情報のうち、少なくとも１つから前記キャラクタを学習する段階を含んでよい。

【0014】

また他の側面によると、前記ボット基盤のロールプレイング方法は、前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記オープンチャットにおいて、前記複数のキャラクタボットのうち少なくとも１つのキャラクタボットの役割を前記オープンチャットに参加中のユーザが代行するロールプレイングゲームを提供する段階をさらに含んでよい。

【0015】

また他の側面によると、前記ボット基盤のロールプレイング方法は、前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記複数のキャラクタボットの中で前記オープンチャット内の会話に参加するキャラクタボットを利用して、当該キャラクタボットの学習に用いられた状況に基づいて外部情報と連係するロールプレイング状況をプッシュ（ｐｕｓｈ）する段階をさらに含んでよい。

【0016】

また他の側面によると、前記ボット基盤のロールプレイング方法は、前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記複数のキャラクタボットのうち、特定のキャラクタボットの役割をしたユーザに対し、前記特定のキャラクタボットを基準にして前記ユーザのロールプレイング適合度を判断する段階をさらに含んでよい。

【0017】

また他の側面によると、前記判断する段階は、与えられた状況に対する、前記ユーザの回答と前記特定のキャラクタボットとの回答を比較することにより得られる回答類似度に基づいて、前記ユーザのロールプレイング適合度を判断してよい。

【0018】

また他の側面によると、前記判断する段階は、前記ユーザによって入力された会話メッセージから、前記オープンチャットに設定されたロールプレイングマスターによる評価の結果、前記特定のキャラクタボットに関する学習時に用いられていた情報とのマッチングの可否、または前記オープンチャットに参加中の他のユーザによる投票結果のうち、少なくとも１つに基づいて、前記ユーザのロールプレイング適合度を判断してよい。

【0019】

また他の側面によると、前記ボット基盤のロールプレイング方法は、前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記オープンチャットに含まれるロールプレイング会話に基づいて、前記オープンチャットの２次コンテンツを生成する段階をさらに含んでよい。

【0020】

さらに他の側面によると、前記２次コンテンツを生成する段階は、前記スクリプトに基づいて、前記オープンチャットに含まれる会話メッセージの中から主要なメッセージを選別し、前記主要なメッセージを前記２次コンテンツとして生成してよい。

【0021】

前記ボット基盤のロールプレイング方法を前記コンピュータ装置に実行させるために非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されるプログラムを提供する。また、前記ボット基盤のロールプレイング方法をコンピュータで実行させるプログラムを提供することもできる。

【0022】

コンピュータ装置であって、メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、前記少なくとも１つのプロセッサは、オープンチャットにおいて与えられたスクリプトを受信する段階、および人工知能言語モデルを利用して前記スクリプトに含まれる各キャラクタを学習して、前記オープンチャットにおけるロールプレイングのための複数のキャラクタボットを生成する段階を処理する、コンピュータ装置を提供する。

【図面の簡単な説明】

【0023】

【図1】本発明の一実施形態における、ネットワーク環境の例を示した図である。

【図2】本発明の一実施形態における、コンピュータ装置の一例を示したブロック図である。

【図3】本発明の一実施形態における、コンピュータ装置が実行する方法の一例を示したフローチャートである。

【図4】本発明の一実施形態における、ロールプレイングのためのキャラクタボットを生成する段階を説明するための例示図である。

【図5】本発明の一実施形態における、キャラクタボットとユーザとのロールプレイング会話を説明するための例示図である。

【図6】本発明の一実施形態における、ユーザのロールプレイング適合度による処理段階を設定するための例示図である。

【図7】本発明の一実施形態における、ユーザのロールプレイング適合度による処理段階を設定するための例示図である。

【図8】本発明の一実施形態における、オープンチャットの２次コンテンツを生成する段階を説明するための例示図である。

【図9】本発明の一実施形態における、オープンチャットの２次コンテンツを生成する段階を説明するための例示図である。

【図10】本発明の一実施形態における、オープンチャットの２次コンテンツを共有する段階を説明するための例示図である。

【発明を実施するための形態】

【0024】

以下、本発明の実施形態について、添付の図面を参照しながら詳しく説明する。

【0025】

本発明の実施形態は、ソーシャルプラットフォームにおいてロールプレイングゲーム（ｒｏｌｅ－ｐｌａｙｉｎｇ ｇａｍｅ）を提供する技術に関する。

【0026】

本明細書で具体的に開示される事項を含む実施形態は、人工知能（ＡＩ）モデルを利用してソーシャルプラットフォームでロールプレイングボットを迅速に生成することができ、ソーシャルプラットフォーム内において、ロールプレイングボットを、ロールプレイング適合度の判断、ロールプレイング状況の生成、２次コンテンツの生成などの多様な目的に活用することができる。

【0027】

本発明の実施形態に係るボット基盤のロールプレイングシステムは、少なくとも１つのコンピュータ装置によって実現されてよく、本発明の実施形態に係るボット基盤のロールプレイング方法は、ボット基盤のロールプレイングシステムに含まれる少なくとも１つのコンピュータ装置によって実行されてよい。このとき、コンピュータ装置においては、一実施形態に係るコンピュータプログラムがインストールされて実行されてよく、コンピュータ装置は、実行されたコンピュータプログラムの制御にしたがって実施形態に係るボット基盤のロールプレイング方法を実行してよい。上述したコンピュータプログラムは、コンピュータ装置と結合してボット基盤のロールプレイング方法をコンピュータに実行させるためにコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてよい。

【0028】

図１は、本発明の一実施形態における、ネットワーク環境の例を示した図である。図１のネットワーク環境は、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０、複数のサーバ１５０、１６０、およびネットワーク１７０を含む例を示している。このような図１は、発明の説明のための一例に過ぎず、電子機器の数やサーバの数が図１のように限定されることはない。また、図１のネットワーク環境は、本実施形態に適用可能な環境のうちの一例を説明したものに過ぎず、本実施形態に適用可能な環境が図１のネットワーク環境に限定されることはない。

【0029】

複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０は、コンピュータ装置によって実現される固定端末や移動端末であってよい。複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０の例としては、スマートフォン、携帯電話、ナビゲーション、ＰＣ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノート型ＰＣ、デジタル放送用端末、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ＰＭＰ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｐｌａｙｅｒ）、タブレットなどがある。一例として、図１では、電子機器１１０の例としてスマートフォンを示しているが、本発明の実施形態において、電子機器１１０は、実質的に無線または有線通信方式を利用し、ネットワーク１７０を介して他の電子機器１２０、１３０、１４０および／またはサーバ１５０、１６０と通信することのできる多様な物理的なコンピュータ装置のうちの１つを意味してよい。

【0030】

通信方式が限定されることはなく、ネットワーク１７０が含むことのできる通信網（一例として、移動通信網、有線インターネット、無線インターネット、放送網）を利用する通信方式だけではなく、機器間の近距離無線通信が含まれてもよい。例えば、ネットワーク１７０は、ＰＡＮ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＡＮ（ｃａｍｐｕｓ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＭＡＮ（ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＢＢＮ（ｂｒｏａｄｂａｎｄ ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワークのうちの１つ以上の任意のネットワークを含んでよい。さらに、ネットワーク１７０は、バスネットワーク、スターネットワーク、リングネットワーク、メッシュネットワーク、スター－バスネットワーク、ツリーまたは階層的ネットワークなどを含むネットワークトポロジのうちの任意の１つ以上を含んでもよいが、これらに限定されることはない。

【0031】

サーバ１５０、１６０それぞれは、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０とネットワーク１７０を介して通信して命令、コード、ファイル、コンテンツ、サービスなどを提供する１つ以上のコンピュータ装置によって実現されてよい。例えば、サーバ１５０は、ネットワーク１７０を介して接続した複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０にサービス（一例として、ロールプレイングサービスなど）を提供するシステムであってよい。

【0032】

図２は、本発明の一実施形態における、コンピュータ装置の例を示したブロック図である。上述した複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０それぞれやサーバ１５０、１６０それぞれは、図２に示したコンピュータ装置２００によって実現されてよい。

【0033】

このようなコンピュータ装置２００は、図２に示すように、メモリ２１０、プロセッサ２２０、通信インタフェース２３０、および入力／出力インタフェース２４０を含んでよい。メモリ２１０は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、およびディスクドライブのような永続的大容量記録装置を含んでよい。ここで、ＲＯＭやディスクドライブのような永続的大容量記録装置は、メモリ２１０とは区分される別の永続的記録装置としてコンピュータ装置２００に含まれてもよい。また、メモリ２１０には、オペレーティングシステムと、少なくとも１つのプログラムコードが記録されてよい。このようなソフトウェア構成要素は、メモリ２１０とは別のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からメモリ２１０にロードされてよい。このような別のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、フロッピー（登録商標）ドライブ、ディスク、テープ、ＤＶＤ／ＣＤ－ＲＯＭドライブ、メモリカードなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含んでよい。他の実施形態において、ソフトウェア構成要素は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体ではない通信インタフェース２３０を通じてメモリ２１０にロードされてもよい。例えば、ソフトウェア構成要素は、ネットワーク１７０を介して受信されるファイルによってインストールされるコンピュータプログラムに基づいてコンピュータ装置２００のメモリ２１０にロードされてよい。

【0034】

プロセッサ２２０は、基本的な算術、ロジック、および入出力演算を実行することにより、コンピュータプログラムの命令を処理するように構成されてよい。命令は、メモリ２１０または通信インタフェース２３０によって、プロセッサ２２０に提供されてよい。例えば、プロセッサ２２０は、メモリ２１０のような記録装置に記録されたプログラムコードにしたがって受信される命令を実行するように構成されてよい。

【0035】

通信インタフェース２３０は、ネットワーク１７０を介してコンピュータ装置２００が他の装置（一例として、上述した記録装置）と互いに通信するための機能を提供してよい。一例として、コンピュータ装置２００のプロセッサ２２０がメモリ２１０のような記録装置に記録されたプログラムコードにしたがって生成した要求や命令、データ、ファイルなどが、通信インタフェース２３０の制御にしたがってネットワーク１７０を介して他の装置に伝達されてよい。これとは逆に、他の装置からの信号や命令、データ、ファイルなどが、ネットワーク１７０を経てコンピュータ装置２００の通信インタフェース２３０を通じてコンピュータ装置２００に受信されてよい。通信インタフェース２３０を通じて受信された信号や命令、データなどは、プロセッサ２２０やメモリ２１０に伝達されてよく、ファイルなどは、コンピュータ装置２００がさらに含むことのできる記録媒体（上述した永続的記録装置）に記録されてよい。

【0036】

入力／出力インタフェース２４０は、入力／出力装置２５０とのインタフェースのための手段であってよい。例えば、入力装置は、マイク、キーボード、またはマウスなどの装置を、出力装置は、ディスプレイ、スピーカのような装置を含んでよい。他の例として、入力／出力インタフェース２４０は、タッチスクリーンのように入力と出力のための機能が１つに統合された装置とのインタフェースのための手段であってもよい。入力／出力装置２５０は、コンピュータ装置２００と１つの装置で構成されてもよい。

【0037】

また、他の実施形態において、コンピュータ装置２００は、図２の構成要素よりも少ないか多くの構成要素を含んでもよい。しかし、大部分の従来技術的構成要素を明確に図に示す必要はない。例えば、コンピュータ装置２００は、上述した入力／出力装置２５０のうちの少なくとも一部を含むように実現されてもよいし、トランシーバ、データベースなどのような他の構成要素をさらに含んでもよい。

【0038】

以下では、ソーシャルプラットフォームでボット基盤のロールプレイングサービスを提供する方法および装置の具体的な実施形態について説明する。

【0039】

本明細書において、ソーシャルプラットフォームとは、メッセンジャーや各種コミュニティなどのソーシャルネットワークサービスはもちろん、ソーシャルネットワークサービス内のユーザのプロフィール情報や友達関係などのリソースを活用する各種サービスを提供するサービスプラットフォームを意味してよい。

【0040】

以下の実施形態では、メッセンジャーをソーシャルプラットフォームの代表的な例として説明する。

【0041】

本実施形態では、オープンチャット（ｏｐｅｎｃｈａｔ）を通じて、チャットボット（ｃｈａｔｂｏｔ）を利用したロールプレイングゲームを提供する

【0042】

本明細書において、オープンチャットとは、関心事をテーマにして複数のユーザが会話を楽しむチャットサービスであって、電話番号やＩＤなどを利用した友達追加過程を経なくても、ＵＲＬのようなリンクを介してすぐにチャットすることが可能なコミュニティサービスを意味する。オープンチャットリンクは、リンクをクリックするとすぐにチャットを始めることができるようにメッセンジャーが自動で起動して該当のチャットルームに入ることができる機能を含んでよい。

【0043】

本実施形態に係るコンピュータ装置２００は、クライアント（ｃｌｉｅｎｔ）を対象に、クライアント上にインストールされた専用アプリケーションやコンピュータ装置２００と関連するウェブ／モバイルサイトへの接続によってロールプレイングサービスを提供してよい。コンピュータ装置２００には、コンピュータで実現されたボット基盤のロールプレイングシステムが構成されてよい。一例として、ボット基盤のロールプレイングシステムは、独立的に動作するプログラム形態で実現されてもよいし、特定のアプリケーションのイン－アプリ（ｉｎ－ａｐｐ）形態で構成されて前記特定のアプリケーション上で動作が可能となるように実現されてもよい。

【0044】

コンピュータ装置２００のプロセッサ２２０は、以下で説明するボット基盤のロールプレイング方法を実行するための構成要素によって実現されてよい。実施形態によって、プロセッサ２２０の構成要素は、選択的にプロセッサ２２０に含まれても除外されてもよい。また、実施形態によって、プロセッサ２２０の構成要素は、プロセッサ２２０の機能の表現のために分離されても併合されてもよい。

【0045】

このようなプロセッサ２２０およびプロセッサ２２０の構成要素は、以下で説明するボット基盤のロールプレイング方法に含まれる段階を実行するようにコンピュータ装置２００を制御してよい。例えば、プロセッサ２２０およびプロセッサ２２０の構成要素は、メモリ２１０が含むオペレーティングシステムのコードと、少なくとも１つのプログラムのコードとによる命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行するように実現されてよい。

【0046】

ここで、プロセッサ２２０の構成要素は、コンピュータ装置２００に記録されたプログラムコードが提供する命令にしたがってプロセッサ２２０によって実行される、互いに異なる機能（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）の表現であってよい。

【0047】

プロセッサ２２０は、コンピュータ装置２００の制御と関連する命令がロードされたメモリ２１０から必要な命令を読み取ってよい。この場合、前記読み取られた命令は、プロセッサ２２０が以下で説明する段階を実行するように制御するための命令を含んでよい。

【0048】

以下で説明するボット基盤のロールプレイング方法に含まれる段階は、図に示したものとは異なる順序で実行されてもよいし、段階のうちの一部が省略されたり追加の過程がさらに含まれたりしてもよい。

【0049】

ボット基盤のロールプレイング方法に含まれる段階は、サーバ１５０で実行されてよいが、実施形態によっては、段階のうちの少なくとも一部がクライアントで実行されることも可能である。

【0050】

図３は、本発明の一実施形態における、コンピュータ装置が実行することができる方法の一例を示したフローチャートである。

【0051】

図３を参照すると、段階３１０で、プロセッサ２２０は、オープンチャットにおいて、このオープンチャットの管理者（ａｄｍｉｎ）からスクリプトが与えられる場合、言語モデルを利用してスクリプトに含まれる各キャラクタを学習することにより、ボットを生成してよい。ここで、スクリプトとは、脚本や小説などのように複数のキャラクタの台詞が集められたテキストの束である１次コンテンツを意味してよい。プロセッサ２２０は、オープンチャット内の別の管理者チャンネルを通じて、管理者によって与えられたスクリプトを受信してよい。実施形態によっては、オープンチャットのチャットルームを通じて、ボットの生成を要請する管理者タグ（例えば、ｂｏｔ＃など）とともに入力されるスクリプトを受信することも可能である。このとき、プロセッサ２２０は、スクリプトとともに、キャラクタのプロフィール情報（例えば、年齢、性格、国籍、紹介など）とスクリプトの背景となる時代や地域情報などを追加情報として受信してよい。この後、プロセッサ２２０は、会話に特化したＧＰＴ（ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ ｐｒｅ－ｔｒａｉｎｅｄ ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）モデルなどのように自然言語を理解して生成することが可能な人工知能言語モデルにスクリプトを入力し、この言語モデルを利用して各キャラクタの台詞を分析して学習することによって、各キャラクタのペルソナが反映されたチャットボット（以下、「キャラクタボット」とする）を生成してよい。言語モデルは、スクリプトに基づいて、キャラクタの台詞はもちろん、スクリプト上のインタラクションや状況などを含んでキャラクタを学習してよく、さらに、各キャラクタまたはスクリプトに対して追加の情報として与えられたプロフィール情報、時代情報、地域情報などをともに反映した学習を実行してよい。したがって、プロセッサ２２０は、人工知能言語モデルを利用して管理者によって与えられたスクリプトを学習することによって、オープンチャットにおけるロールプレイングのための複数のキャラクタボットを生成することができる。

【0052】

段階３２０で、プロセッサ２２０は、オープンチャットの会話に参加するキャラクタボット（以下、「第１キャラクタボット」とする）と関連して外部情報に基づいた特定の状況を生成し、第１キャラクタの会話メッセージとしてオープンチャットのチャットルームにプッシュしてよい。本実施形態では、オープンチャットを通じて、複数のキャラクタボットのうちの少なくとも１つのキャラクタボットの役割を、このオープンチャットに参加中のユーザが代行するロールプレイングゲームを提供してよく、このとき、複数のキャラクタボットのうち、一部のキャラクタボットは、会話に参加することもできる。ロールプレイングでは、キャラクタに与えられる状況も極めて重要となる。ロールプレイングボットは、１次コンテンツであるスクリプトに基づいて、キャラクタの台詞とともに、スクリプトにおける様々な状況まで学習が行われる。プロセッサ２２０は、第１キャラクタボットに関する学習時に用いられた状況について、実際のオフラインの天気や季節、位置、時間、最近のイシューなどの外部情報を関連付けて第１キャラクタの会話メッセージを生成してよい。言い換えれば、プロセッサ２２０は、第１キャラクタボットの学習された状況と実際のオフライン情報として取得可能な外部情報を連係して生成した特定の状況を、第１キャラクタボットを利用してロールプレイングの会話素材として自動で提案することができる。

【0053】

段階３３０で、プロセッサ２２０は、オープンチャットに参加中のあるユーザが、複数のキャラクタボットのうちの特定のキャラクタボット（以下、「第２キャラクタボット」とする）の役割をして該当のオープンチャットの会話に参加するにあたり、第２キャラクタボットを基準にして、第２キャラクタに対するユーザのロールプレイング適合度を判断してよい。プロセッサ２２０は、人工知能言語モデルを利用して生成されたキャラクタボットを基準にして、人間であるユーザが真似る程度が実際のキャラクタにどれほど符合するかを判断してよい。一例として、プロセッサ２２０は、会話中の相手（他のキャラクタボットまたは他のキャラクタボットの役割をする他のユーザ）の会話メッセージ、すなわち、与えられた状況に対する回答としてユーザの回答内容と第２キャラクタボットの回答内容を比較し、回答の類似度に基づいてユーザがロールプレイングにどれほど適合するかを判断してよい。他の例として、プロセッサ２２０は、ユーザの回答に対して、オープンチャットに設定されたロールプレイングマスター（例えば、オープンチャットの管理者）によって付与された点数に基づいて、このユーザがロールプレイングにどれほど適合するかを判断してよい。また他の例として、プロセッサ２２０は、第２キャラクタボットの回答内容と比較したユーザの回答類似度にロールプレイングマスターの点数による加重値を付与して、ユーザのロールプレイング適合度を判断してよい。例えば、ユーザの回答が第２キャラクタボットの回答と類似していなくても、マスターの判断によってキャラクタに対する理解度が高い回答の場合には、適合度が高く評価されてよい。また他の例として、プロセッサ２２０は、ユーザの回答に対して、第２キャラクタボットに与えられたプロフィール情報、時代情報、地域情報などの追加情報とのマッチングの可否に基づいて、ユーザのロールプレイング適合度を判断してよい。例えば、第２キャラクタが朝鮮時代を背景とした時代劇に登場した人物である場合、このような時代情報を基準にして、ユーザの回答に外来語の表現があれば、時代情報とのミスマッチと判断して低い適合度点数を付与してよい。さらに他の例として、プロセッサ２２０は、第２キャラクタの役割をしたユーザの回答に対して、オープンチャットに参加中の他のユーザを対象に投票（ｖｏｔｉｎｇ）を行い、投票結果に基づいて第２キャラクタに対するユーザのロールプレイング適合度を判断してよい。

【0054】

この後、プロセッサ２２０は、ユーザのロールプレイング適合度に基づいて、第２キャラクタに対するユーザのキャスティングを決定してよい。例えば、第２キャラクタに対するユーザのロールプレイング適合度が閾値未満の場合、このユーザは第２キャラクタの役割から外され、第２キャラクタボットまたはオープンチャットに参加中の他のユーザを第２キャラクタに対するロールプレイング参加者としてキャスティングしてよい。

【0055】

段階３４０で、プロセッサ２２０は、オープンチャットに含まれるロールプレイングの会話メッセージに基づいて、このオープンチャットの２次コンテンツを生成してよい。プロセッサ２２０は、キャラクタボットとロールプレイング参加者としてキャスティングされたユーザがやり取りした一連の会話をテーマ基盤のエピソード単位で分割して、２次コンテンツとして活用してよい。一例として、プロセッサ２２０は、オープンチャットの管理者またはオープンチャットに参加中のユーザのうちで所定の権限を有するユーザによって選択された区間の会話内容を２次コンテンツとして生成してよい。他の例として、プロセッサ２２０は、キャラクタボットとロールプレイング参加者としてキャスティングされたユーザとの会話を１次コンテンツであるスクリプトと比較し、類似性に基づいて２次コンテンツを生成してよい。例えば、１次コンテンツとの類似度が一定のレベル以上に低下した、すなわち、１次コンテンツの内容とは異なる区間の会話内容を２次コンテンツとして生成してよい。また他の例として、プロセッサ２２０は、オープンチャットのチャットルームに含まれるメッセージのうちから関与度、人気度、または情報性などが高い主要メッセージを選別して、２次コンテンツとして生成してよい。このとき、プロセッサ２２０は、オープンチャットのチャットルームから導き出すことが可能な情報、例えば、同時参加者数とメッセージ数、滞在時間（例えば、チャットルームから出た時間からチャットルームに入った時間を引いた時間値）、メッセージに含まれるキーワードなどを利用して主要メッセージを選別してよい。主要メッセージを選別するための一例として、プロセッサ２２０は、チャットルームに含まれるメッセージを１次コンテンツと比較し、１次コンテンツに存在しない単語のうちで有意な単語が多いメッセージを主要メッセージとして選別してよい。言い換えれば、１次コンテンツよりも新たな内容が含まれているメッセージを主要メッセージとして選別してよい。他の例として、プロセッサ２２０は、同一時間帯にチャットルームに参加（接続）中のユーザの数が閾値以上の時点、同一時間帯にメッセージが閾値以上に急増する時点、またはチャットルームに参加中の各ユーザの平均滞在時間が閾値以上の時点を基準にして、少なくとも１つのメッセージを主要メッセージとして選別してよい。また他の例として、プロセッサ２２０は、情報性の面においてユーザに有用なメッセージである可能性が高いメッセージとしてオープンチャットの管理者が事前に設定したキーワードを含むメッセージを選別してよい。オープンチャットのチャットルームに対する設定によって管理者が関心のある少なくとも１つ以上のキーワードを事前に設定してよく、プロセッサ２２０は、チャットルームに含まれるメッセージのうちから、管理者によって設定された特定のキーワードが含まれるメッセージを主要メッセージとして選別してよい。オープンチャットの管理者によって設定されたキーワードの他にも、チャットルームのカテゴリとマッチングするキーワードを利用して主要メッセージを選別することも可能である。また別の例として、プロセッサ２２０は、チャットルーム内の会話パターンを分析して高い話題性を有する話題を抽出してよく、この話題とマッチングするメッセージを主要メッセージとして選別してよい。単位時間を周期としてチャットルームで話題になった単語を少なくとも１つ以上抽出した後、チャットルームに含まれるメッセージごとに、トピックの確率分布を利用して、一定のレベルを超えた単語を高い話題性を有するトピックとして判断してよい。プロセッサ２２０は、チャットルームに含まれるメッセージのうちから、各テーマと同一あるいは類似するキーワードが含まれるメッセージを主要メッセージとして選別してよい。また他の例として、プロセッサ２２０は、チャットルームに参加中のユーザのビュータイム（ｖｉｅｗ ｔｉｍｅ）をトラッキングし、平均に比べて一定の割合以上に高いビューを有する領域のメッセージを主要メッセージとして選別してよい。また他の例として、プロセッサ２２０は、チャットルームに参加する他のユーザのリアクション（ｒｅａｃｔｉｏｎ）に基づいて、主要メッセージを選別してよい。例えば、プロセッサ２２０は、オープンチャットのチャットルームに含まれるメッセージのうちから、他のユーザから「いいね」、メンション（ｍｅｎｔｉｏｎ）、リプライ（ｒｅｐｌｙ）、コメント（ｃｏｍｍｅｎｔ）、共有（ｓｈａｒｅ）、キャプチャ（ｃａｐｔｕｒｅ）、キープ（ｋｅｅｐ）などの肯定的なリアクションが定められた条件に符合するメッセージを主要メッセージとして選別してよい。

【0056】

この後、プロセッサ２２０は、オープンチャットのチャットルームから選別された主要メッセージを、このオープンチャットまたは他のオープンチャットの多様な画面（例えば、チャットルームやメイン画面など）を通じて共有することが可能な形態の２次コンテンツとして生成してよい。一例として、プロセッサ２２０は、オープンチャットのチャットルーム内の主要メッセージが含まれている領域の画面キャプチャなどにより、主要メッセージをイメージの形態でコンテンツ化してよい。他の例として、プロセッサ２２０は、チャットルーム内の主要メッセージが含まれている領域の画面録画などにより、主要メッセージをビデオの形態でコンテンツ化してよい。ビデオ形態の２次コンテンツは、画面録画方式の他にも、アニメーションやエフェクトのようなグラフィック技術を利用して主要メッセージが時間順に表示されるＧＩＦ（ｇｒａｐｈｉｃｓ ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅ ｆｏｒｍａｔ）などの多様な種類のコンテンツで生成されてよい。２次コンテンツは、オープンチャット内でロールプレイングを経験したことがないユーザを対象に共有されてよく、これにより、興味の誘発はもちろん、オープンチャットのサブスクリプションおよびサービスの活性化を誘導することができる。

【0057】

したがって、プロセッサ２２０は、人工知能言語モデルを利用することで、オープンチャットで活用するためのロールプレイングボットをより簡単かつ迅速に生成することができ、人工知能言語モデルを利用して生成されたロールプレイングボットをオープンチャット内の多様な機能のために活用することができる。

【0058】

図４は、本発明の一実施形態における、ロールプレイングのためのキャラクタボットを生成する過程を説明するための例示図である。

【0059】

図４を参照すると、プロセッサ２２０は、オープンチャット内の別の管理者チャンネルを通じて管理者によって与えられたスクリプト４０を受信して、人工知能言語モデル４００に入力してよい。

【0060】

スクリプト４０とは、脚本や小説などのように複数のキャラクタの台詞が集められたテキストの束を意味してよく、スクリプト４０から複数のキャラクタボット４０１、４０２、４０３を生成してよい。実施形態によっては、各キャラクタに、このキャラクタの台詞を中心にして生成されたスクリプト４０が個別に与えられることも可能である。

【0061】

人工知能言語モデル４００は、スクリプト４０に含まれる各キャラクタの台詞を分析して学習することによって、各キャラクタのペルソナが反映されたキャラクタボット４０１、４０２、４０３を生成してよい。このとき、人工知能言語モデル４００は、キャラクタの台詞だけでなく、スクリプト４０におけるインタラクションや状況などを含んで学習してよく、さらに、追加情報として与えられた各キャラクタのプロフィール情報、時代や地域情報などもともに反映して学習を実行してよい。

【0062】

したがって、プロセッサ２２０は、人工知能言語モデル４００を利用して管理者によって与えられたスクリプト４０に基づいて各キャラクタの会話を学習することによって、オープンチャットにおけるロールプレイングのための複数のキャラクタボット４０１、４０２、４０３を生成することができる。

【0063】

以下では、オープンチャットIに対して、キャラクタＡ、キャラクタＢ、キャラクタＣのロールプレイングボットが生成されたことを仮定して説明する。

【0064】

図５は、本発明の一実施形態における、キャラクタボットとユーザとのロールプレイング会話を説明するための例示図である。

【0065】

オープンチャットＩでは、キャラクタＡ、キャラクタＢ、キャラクタＣのうちの少なくとも１つのキャラクタの役割を、オープンチャットＩに参加中のユーザが代行するロールプレイングゲームを提供してよい。

【0066】

図５は、キャラクタＢの役割にキャスティングされたユーザＸ側の電子機器に表示されるオープンチャットＩのチャットルーム５００を示している。オープンチャットＩのチャットルーム５００内で、ユーザＸは、キャラクタＢの役割を担い、キャラクタＢを演じる会話メッセージ５０１を入力してよい。

【0067】

オープンチャットＩのチャットルーム５００では、キャラクタＡボットが会話に直接参加してよく、このとき、キャラクタＡボットは、学習に用いられた状況に対して、実際のオフラインの天気や季節、位置、時間、最近のイシューなどの外部情報を関連付けてロールプレイング状況のための会話メッセージを生成してよい。例えば、天気予報によって小雨が予定されている日の朝に、キャラクタＡボットが、事前に学習された状況を考慮した上で、「今朝、傘を持たずに家を出てバス停に着いたのだけど、いきなり小雨が降ってきた」など、外部情報に基づいた特定の状況を会話のネタとしてプッシュしてよい。

【0068】

オープンチャットＩのチャットルーム５００でキャラクタＢの役割をするユーザＸは、キャラクタＡボットと互いに多様な状況について会話のネタとして提案しながら、ロールプレイングの会話を続けることができる。

【0069】

図６および図７は、本発明の一実施形態における、ユーザのロールプレイング適合度による処理過程を設定するための例示図である。

【0070】

プロセッサ２２０は、キャラクタＢの役割をするユーザＸの会話メッセージ５０１を利用して、キャラクタＢに対するユーザＸのロールプレイング適合度を判断してよい。プロセッサ２２０は、キャラクタＡボットの会話メッセージとして与えられた状況に対するキャラクタＢボットの回答を取得した後、キャラクタＢボットの回答とユーザＸの回答として入力された会話メッセージ５０１を比較し、回答の類似度に基づいてユーザＸのロールプレイング適合度を判断してよい。

【0071】

実施形態によっては、キャラクタＢの役割をするユーザＸの会話メッセージ５０１に対して、オープンチャットＩに設定されたロールプレイングマスター（例えば、オープンチャットの管理者）による評価結果、キャラクタＢに与えられたプロフィール情報、時代情報、地域情報などの追加情報とのマッチングの可否、オープンチャットＩに参加中の他のユーザによる投票結果などを利用して、ユーザＸのロールプレイング適合度を判断してもよい。

【0072】

プロセッサ２２０は、キャラクタＢの役割をするユーザＸの会話メッセージ５０１に基づいて判断されたロールプレイング適合度が閾値未満の場合、ユーザＸをキャラクタＢの役割から外し、キャラクタＢボットをオープンチャットＩに参加させたり、ユーザＸの代わりにオープンチャットＩに参加中の他のユーザをキャラクタＢに対するロールプレイング参加者としてキャスティングしてよい。

【0073】

プロセッサ２２０は、ユーザＸがキャラクタＢの役割から外された場合、図６に示すように、オープンチャットＩチャットルーム５００を通じて、ユーザＸにロールプレイングの不適合による除外通知６１０を提供してよい。一方、図７を参照すると、オープンチャットＩに参加中の他のユーザ側の電子機器に表示されるオープンチャットＩのチャットルーム７００では、キャラクタＢに対する、以前のロールプレイングの参加者であるユーザＸへの除外通知７２０が表示されてよい。ユーザＸが除外された後、オープンチャットＩに参加中の他のユーザは、キャラクタＢに対するロールプレイング参加を要請することができる。

【0074】

図８および図９は、本発明の一実施形態における、オープンチャットの２次コンテンツを生成する過程を説明するための例示図である。

【0075】

オープンチャットＩのチャットルーム５００では、キャラクタＡボットとキャラクタＣボットが、キャラクタＢの役割をするユーザＸとのロールプレイング会話に参加している。

【0076】

図８を参照すると、プロセッサ２２０は、オープンチャットＩのチャットルーム５００に含まれるメッセージ（すなわち、キャラクタＡボット、キャラクタＣボット、ユーザＸがやり取りした会話メッセージ）のうちから、関与度、人気度、または情報性などが高い主要メッセージ８０１を選別してよい。

【0077】

プロセッサ２２０は、チャットルームに含まれるメッセージを１次コンテンツであるスクリプトと比較し、１次コンテンツに存在しない単語のうちで有意な単語が一定の数以上に多いメッセージを主要メッセージ８０１として選別してよい。

【0078】

他の例として、プロセッサ２２０は、同時参加者数、メッセージ数、滞在時間、またはメッセージに含まれるキーワードなどを利用して、主要メッセージ８０１を選別してよい。例えば、プロセッサ２２０は、同一時間帯に瞬間接続者が多かったり、同一時間帯にメッセージが急増したり、または各ユーザの平均滞留時間が長かった瞬間のメッセージを、主要メッセージ８０１として決定してよい。

【0079】

また他の例として、プロセッサ２２０は、会話メッセージに含まれるキーワードを利用して、主要メッセージ８０１を選別することも可能である。例えば、オープンチャットＩの管理者によって設定されたキーワードまたはオープンチャットＩのカテゴリとマッチングするキーワードが含まれるメッセージを、主要メッセージ８０１として分類してよい。

【0080】

実施形態によっては、オープンチャットＩのチャットルーム５００に参加中のユーザのビュータイムをトラッキングし、平均に比べて一定の割合以上に高いビューを有する領域のメッセージを、主要メッセージ８０１として分類してよい。

【0081】

図９を参照すると、プロセッサ２２０は、オープンチャットＩのチャットルーム５００から選別された主要メッセージ８０１を、イメージまたはビデオ形態のコンテンツ９１０として生成してよい。例えば、プロセッサ２２０は、オープンチャットＩのチャットルーム５００内の主要メッセージ８０１が含まれている領域を画面キャプチャまたは画面録画するなどの方式によってコンテンツ化することによって、オープンチャットＩの２次コンテンツ９１０として生成してよい。

【0082】

したがって、プロセッサ２２０は、オープンチャットＩのチャットルーム５００内のメッセージのうちから主要メッセージ８０１を選別して、オープンチャットＩの２次コンテンツ９１０を生産することができる。

【0083】

図１０は、本発明の一実施形態における、オープンチャットの２次コンテンツを共有する過程を説明するための例示図である。

【0084】

図１０は、オープンチャットＩと関係が設定されたオープンチャットＩＩのチャットルーム１０００を示している。

【0085】

オープンチャットの管理者は、自身のオープンチャットと関連して類似のテーマや関心のある他のオープンチャットに対するサブスクリプション（ｓｕｂｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）を設定してよい。例えば、オープンチャットＩＩのチャットルームの管理者は、オープンチャットのチャットルームの設定において他のオープンチャットのサブスクリプションを許可を入力することができる。このような設定にしたがい、コンピュータ装置２００またはコンピュータ装置２００と電気的に接続する他のコンピュータ装置によって、オープンチャットＩＩのチャットルームと類似のテーマまたは同一のカテゴリに含まれるオープンチャットＩが選定されてよく、プロセッサ２２０は、オープンチャットＩＩのチャットルーム１０００を通じて、オープンチャットＩＩにサブスクリプション設定されたオープンチャットＩの２次コンテンツ９１０を提供してよい。他の例として、オープンチャットＩＩのチャットルームの管理者は、オープンチャットのチャットルーム設定において関心のあるテーマを入力することができる。このような設定により、コンピュータ装置２００またはコンピュータ装置２００と電気的に接続する他のコンピュータ装置によって、入力された関心のあるテーマと関連するオープンチャットＩが選定されてよく、プロセッサ２２０は、オープンチャットＩＩのチャットルーム１０００を通じて、オープンチャットＩＩにサブスクリプション設定されたオープンチャットＩの２次コンテンツ９１０を提供してよい。また他の例として、オープンチャットＩＩの管理者は、オープンチャットＩＩにオープンチャットＩに対するサブスクリプションを設定することができるが、このとき、プロセッサ２２０は、オープンチャットＩＩのチャットルーム１０００を通じて、オープンチャットＩＩにサブスクリプション設定されたオープンチャットＩの２次コンテンツ９１０を提供してよい。

【0086】

このとき、オープンチャットＩの２次コンテンツ９１０は、オープンチャットＩＩの管理者またはオープンチャットＩＩに参加中のコンテンツボット（他のオープンチャットの２次コンテンツを提供するための専用ボット）の会話メッセージの形態で表示されてよく、コンテンツの出所となるオープンチャット情報１０２０とともに提供されてよい。オープンチャット情報１０２０には、オープンチャットへの参加を誘導するために、コンテンツの出所であるオープンチャットＩと連係するカバー（ｃｏｖｅｒ）概念のページに連結するためのリンク情報が含まれてよい。

【0087】

オープンチャットＩＩに参加中のユーザは、オープンチャットＩＩのチャットルーム１０００を通じてオープンチャットＩの２次コンテンツ９１０を共有することができ、オープンチャット情報１０２０に基づいて、このコンテンツがオープンチャットＩのコンテンツであることを識別することができる。

【0088】

このように、本発明の実施形態によると、人工知能モデルを利用してソーシャルプラットフォームでロールプレイングボットを迅速に生成することができ、ソーシャルプラットフォーム内において、ロールプレイングボットを、ロールプレイング適合度の判断、ロールプレイング状況の作成、２次コンテンツの作成などのような多様な目的に活用することができる。

【0089】

上述した装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、および／またはハードウェア構成要素とソフトウェア構成要素との組み合わせによって実現されてよい。例えば、実施形態で説明された装置および構成要素は、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ、マイクロコンピュータ、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、または命令を実行して応答することができる様々な装置のように、１つ以上の汎用コンピュータまたは特殊目的コンピュータを利用して実現されてよい。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）およびＯＳ上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行してよい。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答し、データにアクセスし、データを記録、操作、処理、および生成してもよい。理解の便宜のために、１つの処理装置が使用されるとして説明される場合もあるが、当業者であれば、処理装置が複数個の処理要素および／または複数種類の処理要素を含んでもよいことが理解できるであろう。例えば、処理装置は、複数個のプロセッサまたは１つのプロセッサおよび１つのコントローラを含んでよい。また、並列プロセッサのような、他の処理構成も可能である。

【0090】

ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、またはこれらのうちの１つ以上の組み合わせを含んでもよく、思うままに動作するように処理装置を構成したり、独立的または集合的に処理装置に命令したりしてよい。ソフトウェアおよび／またはデータは、処理装置に基づいて解釈されたり、処理装置に命令またはデータを提供したりするために、いかなる種類の機械、コンポーネント、物理装置、コンピュータ記録媒体または装置に具現化されてよい。ソフトウェアは、ネットワークによって接続されたコンピュータシステム上に分散され、分散された状態で記録されても実行されてもよい。ソフトウェアおよびデータは、１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてよい。

【0091】

実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段によって実行可能なプログラム命令の形態で実現されてコンピュータ読み取り可能な媒体に記録されてよい。このとき、媒体は、コンピュータで実行可能なプログラムを継続して記録するものであっても、実行またはダウンロードのために一時的に記録するものであってもよい。また、媒体は、単一または複数のハードウェアが結合した形態の多様な記録手段または格納手段であってよく、あるコンピュータシステムに直接接続する媒体はもちろん、ネットワーク上に分散して存在するものであってもよい。媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（サブスクリプション商標）ディスク、および磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤのような光媒体、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）のような光磁気媒体、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令が記録されるように構成されたものであってよい。また、他の媒体の例として、アプリケーションを流通するアプリストアや、その他の多様なソフトウェアを供給したり流通したりするサイト、サーバなどで管理する記録媒体や格納媒体も含まれる。

【0092】

以上のように、実施形態を、限定された実施形態および図面に基づいて説明したが、当業者であれば、上述した記載から多様な修正および変形が可能であろう。例えば、説明された技術が、説明された方法とは異なる順序で実行されたり、かつ／あるいは、説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が、説明された方法とは異なる形態で結合されたりまたは組み合わされたり、他の構成要素または均等物によって対置されたり置換されたとしても、適切な結果を達成することができる。

【0093】

したがって、異なる実施形態であっても、特許請求の範囲と均等なものであれば、添付の特許請求の範囲に属する。

【符号の説明】

【0094】

４０：スクリプト
４００：人工知能言語モデル
４０１、４０２、４０３：キャラクタ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】