特開 2024-61940 情報処理装置、情報処理方法、及び、記録媒体

(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】P2024061940

(43)【公開日】2024-05-09

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、及び、記録媒体

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/903 20190101AFI20240430BHJP

   G06F 16/9038 20190101ALI20240430BHJP

【ＦＩ】

G06F16/903

G06F16/9038

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022169591

(22)【出願日】2022-10-24

(71)【出願人】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100107331

【弁理士】

【氏名又は名称】中村 聡延

(74)【代理人】

【識別番号】100104765

【弁理士】

【氏名又は名称】江上 達夫

(74)【代理人】

【識別番号】100131015

【弁理士】

【氏名又は名称】三輪 浩誉

(72)【発明者】

【氏名】久田 大地

【テーマコード（参考）】

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B175DA10

5B175HB03

5B175JC04

(57)【要約】

【課題】ＡＩを利用した処理を含む好適な処理フローをユーザに提示することが可能な情報処理装置等を提供する。
【解決手段】情報処理装置において、登録手段は、１つのまたは複数のＡＩを利用した処理を含む処理フローを表すＡＩフローと、ＡＩフローにより実行される処理の概要を記述した文である説明文と、を関連付けたデータをデータベースに登録する。フロー取得手段は、データベースに登録されているデータに基づき、ユーザの所望の目的を達成するための処理に最も類似する処理を表す一の説明文に関連付けられている第１のＡＩフローを取得する。表示情報生成手段は、第１のＡＩフローと、ユーザの所望の目的を達成するための処理の概要を記述した文である概要文に基づいて生成された第２のＡＩフローと、のうちの少なくとも１つのＡＩフローを推奨フローとしてユーザに提示するための表示情報を生成する。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

１つのまたは複数のＡＩを利用した処理を含む処理フローを表すＡＩフローと、当該ＡＩフローにより実行される処理の概要を記述した文である説明文と、を関連付けたデータをデータベースに登録する登録手段と、
前記データベースに登録されているデータに基づき、ユーザの所望の目的を達成するための処理に最も類似する処理を表す一の説明文に関連付けられている第１のＡＩフローを取得するフロー取得手段と、
前記第１のＡＩフローと、前記ユーザの前記所望の目的を達成するための処理の概要を記述した文である概要文に基づいて生成された第２のＡＩフローと、のうちの少なくとも１つのＡＩフローを推奨フローとして前記ユーザに提示するための表示情報を生成する表示情報生成手段と、
を有する情報処理装置。

【請求項2】

前記表示情報生成手段は、前記第１のＡＩフローと、前記第２のＡＩフローと、を前記推奨フローとして提示するための前記表示情報を生成する請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記表示情報生成手段は、前記一の説明文から抽出された特徴量ベクトルと、前記概要文から抽出された特徴量ベクトルと、の間の距離に基づき、前記第１のＡＩフローを前記推奨フローとして前記ユーザに提示するか否かを決定する請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記表示情報生成手段は、前記距離に基づき、前記一の説明文の処理と前記概要文の処理とが非類似であると判定した際に、前記第２のＡＩフローを前記推奨フローとして前記ユーザに提示するための前記表示情報を生成する請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記表示情報生成手段は、前記距離に基づき、前記一の説明文の処理と前記概要文の処理とが類似していると判定した際に、前記第１のＡＩフローと、前記第２のＡＩフローと、を前記推奨フローとして前記ユーザに提示するための前記表示情報を生成する請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項6】

１つのまたは複数のＡＩを利用した処理を含む処理フローを表すＡＩフローと、当該ＡＩフローにより実行される処理の概要を記述した文である説明文と、を関連付けたデータをデータベースに登録し、
前記データベースに登録されているデータに基づき、ユーザの所望の目的を達成するための処理に最も類似する処理を表す一の説明文に関連付けられている第１のＡＩフローを取得し、
前記第１のＡＩフローと、前記ユーザの前記所望の目的を達成するための処理の概要を記述した文である概要文に基づいて生成された第２のＡＩフローと、のうちの少なくとも１つのＡＩフローを推奨フローとして前記ユーザに提示するための表示情報を生成する情報処理方法。

【請求項7】

１つのまたは複数のＡＩを利用した処理を含む処理フローを表すＡＩフローと、当該ＡＩフローにより実行される処理の概要を記述した文である説明文と、を関連付けたデータをデータベースに登録し、
前記データベースに登録されているデータに基づき、ユーザの所望の目的を達成するための処理に最も類似する処理を表す一の説明文に関連付けられている第１のＡＩフローを取得し、
前記第１のＡＩフローと、前記ユーザの前記所望の目的を達成するための処理の概要を記述した文である概要文に基づいて生成された第２のＡＩフローと、のうちの少なくとも１つのＡＩフローを推奨フローとして前記ユーザに提示するための表示情報を生成する処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）の技術に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、映像分析等の様々な分野において、機械学習モデル等により構築されたＡＩが利用されている。

【0003】

具体的には、例えば、特許文献１には、既知観測画像を学習データとした機械学習により、未知観測条件での観測による物体検出に用いる物体検出用識別モデルを生成する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２２－７６６７５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

ここで、ユーザが所望の目的を達成するためにＡＩを利用した処理を含む好適な処理フローを作成する際には、当該ユーザが当該処理フローに含まれるＡＩの機能に関する一定以上の知見を有している必要がある。

【0006】

これに対し、特許文献１には、ＡＩを利用した処理を含む処理フローの作成に係る方法について開示等されていない。そのため、特許文献１に開示された技術によれば、ＡＩを利用した処理を含む好適な処理フローをユーザに提示することができない、という課題が生じている。

【0007】

本開示の１つの目的は、ＡＩを利用した処理を含む好適な処理フローをユーザに提示することが可能な情報処理装置を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本開示の一つの観点では、情報処理装置は、１つのまたは複数のＡＩを利用した処理を含む処理フローを表すＡＩフローと、当該ＡＩフローにより実行される処理の概要を記述した文である説明文と、を関連付けたデータをデータベースに登録する登録手段と、前記データベースに登録されているデータに基づき、ユーザの所望の目的を達成するための処理に最も類似する処理を表す一の説明文に関連付けられている第１のＡＩフローを取得するフロー取得手段と、前記第１のＡＩフローと、前記ユーザの前記所望の目的を達成するための処理の概要を記述した文である概要文に基づいて生成された第２のＡＩフローと、のうちの少なくとも１つのＡＩフローを推奨フローとして前記ユーザに提示するための表示情報を生成する表示情報生成手段と、を有する。

【0009】

本開示の他の観点では、情報処理方法は、１つのまたは複数のＡＩを利用した処理を含む処理フローを表すＡＩフローと、当該ＡＩフローにより実行される処理の概要を記述した文である説明文と、を関連付けたデータをデータベースに登録し、前記データベースに登録されているデータに基づき、ユーザの所望の目的を達成するための処理に最も類似する処理を表す一の説明文に関連付けられている第１のＡＩフローを取得し、前記第１のＡＩフローと、前記ユーザの前記所望の目的を達成するための処理の概要を記述した文である概要文に基づいて生成された第２のＡＩフローと、のうちの少なくとも１つのＡＩフローを推奨フローとして前記ユーザに提示するための表示情報を生成する。

【0010】

本開示のさらに他の観点では、記録媒体は、１つのまたは複数のＡＩを利用した処理を含む処理フローを表すＡＩフローと、当該ＡＩフローにより実行される処理の概要を記述した文である説明文と、を関連付けたデータをデータベースに登録し、前記データベースに登録されているデータに基づき、ユーザの所望の目的を達成するための処理に最も類似する処理を表す一の説明文に関連付けられている第１のＡＩフローを取得し、前記第１のＡＩフローと、前記ユーザの前記所望の目的を達成するための処理の概要を記述した文である概要文に基づいて生成された第２のＡＩフローと、のうちの少なくとも１つのＡＩフローを推奨フローとして前記ユーザに提示するための表示情報を生成する処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録する。

【発明の効果】

【0011】

本開示によれば、ＡＩを利用した処理を含む好適な処理フローをユーザに提示することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】第１実施形態に係るサーバ装置を含む情報処理システムの概略構成を示す図。

【図2】第１実施形態に係るサーバ装置のハードウェア構成を示すブロック図。

【図3】第１実施形態に係るサーバ装置の機能構成を示すブロック図。

【図4】ＡＩフローの具体例を説明するための図。

【図5】ＡＩフローの具体例を説明するための図。

【図6】ＡＩフロー式の具体例を説明するための図。

【図7】ＡＩフロー式の具体例を説明するための図。

【図8】テーブルデータの具体例を説明するための図。

【図9】第１実施形態に係るサーバ装置において行われる処理の一例を示すフローチャート。

【図10】第２実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図。

【図11】第２実施形態に係る情報処理装置において行われる処理を説明するためのフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、図面を参照して、本開示の好適な実施形態について説明する。

【0014】

＜第１実施形態＞
［概略構成］
図１は、第１実施形態に係るサーバ装置を含む情報処理システムの概略構成を示す図である。情報処理システム１は、図１に示すように、サーバ装置１００と、提供者側端末装置２００と、ユーザ側端末装置３００と、を有している。

【0015】

サーバ装置１００は、提供者側端末装置２００と、ユーザ側端末装置３００と、に対して通信を行うことができるように構成されている。また、サーバ装置１００は、提供者側端末装置２００から送信された登録情報に含まれるＡＩフローを登録するための処理を行う。また、サーバ装置１００は、ユーザ側端末装置３００から送信されたクエリ情報に基づき、ユーザの所望の目的の達成に好適なＡＩフローを取得し、当該ＡＩフローをユーザ側端末装置３００へ出力する。

【0016】

ＡＩフローは、１つのまたは複数のＡＩを利用した処理を含む処理フローをグラフィカルに表現したものである。なお、ＡＩフローの具体例については、後程説明する。

【0017】

提供者側端末装置２００は、サーバ装置１００に対して通信を行う機能、サーバ装置１００へ送信される情報を入力する機能、及び、サーバ装置１００から受信した情報を表示する機能を有している。また、提供者側端末装置２００は、ＡＩフローを提供する提供者の操作に応じた情報を表示する機能を有している。具体的には、提供者側端末装置２００は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、及び、タブレット型コンピュータ等のような装置により構成されている。

【0018】

提供者側端末装置２００は、所定のＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）において、ＡＩフローと、当該ＡＩフローにより実行される処理の概要を自然言語で記述した文である説明文と、を入力可能な構成を有している。前述の所定のＧＵＩは、例えば、サーバ装置１００にアクセスした際に表示されるものであってもよく、または、提供者側端末装置２００にインストールされた所定のアプリケーションを起動した際に表示されるものであってもよい。また、提供者側端末装置２００は、前述の所定のＧＵＩにおいて入力されたＡＩフロー及び説明文を含む情報である登録情報をサーバ装置１００へ送信する。

【0019】

ユーザ側端末装置３００は、サーバ装置１００に対して通信を行う機能、サーバ装置１００へ送信される情報を入力する機能、及び、サーバ装置１００から受信した情報を表示する機能を有している。また、ユーザ側端末装置３００は、所望の目的を達成するための好適なＡＩフローの利用を望むユーザの操作に応じた情報を表示する機能を有している。具体的には、ユーザ側端末装置３００は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、及び、タブレット型コンピュータ等のような装置により構成されている。

【0020】

ユーザ側端末装置３００は、所定のＧＵＩにおいて、ユーザの所望の目的を達成するための処理の概要を自然言語で記述した文である概要文を入力可能な構成を有している。前述の所定のＧＵＩは、例えば、サーバ装置１００にアクセスした際に表示されるものであってもよく、または、ユーザ側端末装置３００にインストールされた所定のアプリケーションを起動した際に表示されるものであってもよい。また、ユーザ側端末装置３００は、前述の所定のＧＵＩにおいて入力された概要文を含む情報であるクエリ情報をサーバ装置１００へ送信する。

【0021】

［ハードウェア構成］
図２は、第１実施形態に係るサーバ装置のハードウェア構成を示すブロック図である。サーバ装置１００は、図２に示すように、インタフェース（ＩＦ）１１１と、プロセッサ１１２と、メモリ１１３と、記録媒体１１４と、データベース（ＤＢ）１１５と、を有している。

【0022】

ＩＦ１１１は、外部装置との間でデータの入出力を行う。例えば、提供者側端末装置２００から送信された情報と、ユーザ側端末装置３００から送信された情報と、がＩＦ１１１を通じてサーバ装置１００に入力される。

【0023】

プロセッサ１１２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのコンピュータであり、予め用意されたプログラムを実行することにより、サーバ装置１００の全体を制御する。具体的には、プロセッサ１１２は、例えば、後述の推奨フローをユーザに提示するための表示情報の生成に係る処理を行う。

【0024】

メモリ１１３は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などにより構成される。メモリ１１３は、プロセッサ１１２による各種の処理の実行中に作業メモリとしても使用される。

【0025】

記録媒体１１４は、ディスク状記録媒体、半導体メモリなどの不揮発性で非一時的な記録媒体であり、サーバ装置１００に対して着脱可能に構成される。記録媒体１１４は、プロセッサ１１２が実行する各種のプログラムを記録している。サーバ装置１００が各種の処理を実行する際には、記録媒体１１４に記録されているプログラムがメモリ１１３にロードされ、プロセッサ１１２により実行される。

【0026】

ＤＢ１１５には、例えば、ＩＦ１１１を通じて入力された情報、及び、プロセッサ１１２の処理により得られた処理結果等が格納される。

【0027】

［機能構成］
図３は、第１実施形態に係るサーバ装置の機能構成を示すブロック図である。サーバ装置１００は、図３に示すように、登録処理部１１と、データ格納部１２と、特徴抽出処理部１３と、類似フロー取得部１４と、フロー生成部１５と、表示情報生成部１６と、を有している。

【0028】

登録処理部１１は、登録手段としての機能を有している。また、登録処理部１１は、提供者側端末装置２００から得られた登録情報に含まれるＡＩフローをＡＩフロー式に変換し、当該ＡＩフロー式と当該説明文とを関連付けたデータをデータ格納部１２へ出力する。換言すると、登録処理部１１は、１つのまたは複数のＡＩを利用した処理を含む処理フローを表すＡＩフローと、当該ＡＩフローにより実行される処理の概要を記述した文である説明文と、を関連付けたデータをデータベースに登録するための処理を行う。

【0029】

ＡＩフロー式は、ＡＩフロー及び概要文等に対して自然言語処理を適用して抽出された言葉を所定のルールに則って配置することにより、１つのまたは複数のＡＩを利用した処理の流れを一意に特定可能な形態で表現した文字列に相当する。すなわち、ＡＩフロー式は、ＡＩフローにより表される処理フローと同一の処理フローを表す文字列として扱うことができる。そして、登録処理部１１は、登録情報に含まれるＡＩフローから抽出した言葉を所定のルールに則って配置する処理を行うことにより、当該ＡＩフローをＡＩフロー式に変換するようにしている。また、本実施形態によれば、例えば、前述の所定のルールに基づいてＡＩフロー式から抽出された言葉を用いることにより、当該ＡＩフロー式をＡＩフローに変換することができる。なお、ＡＩフロー式の具体例については、後程説明する。

【0030】

データ格納部１２は、データベースとしての機能を有している。また、データ格納部１２には、登録処理部１１から得られたデータに基づくＡＩフロー式及び説明文の関連付け状態を記録したデータであるテーブルデータが格納されている。換言すると、登録処理部１１から得られたデータに基づくＡＩフロー式及び説明文が、データ格納部１２のテーブルデータに登録されている。なお、テーブルデータの具体例については、後程説明する。

【0031】

特徴抽出処理部１３は、ユーザ側端末装置３００から得られたクエリ情報に含まれる概要文に対して所定の自然言語処理を施すことにより、当該概要文の特徴を数値化した特徴量ベクトルを抽出する。また、特徴抽出処理部１３は、概要文と、当該概要文から抽出した特徴量ベクトルと、を関連付けたデータを類似フロー取得部１４へ出力する。

【0032】

特徴抽出処理部１３は、データ格納部１２に格納されているテーブルデータに含まれる（登録されている）ｎ個の説明文に対して所定の自然言語処理を個別に施すことにより、当該ｎ個の説明文の個々の特徴を数値化したｎ個の特徴量ベクトルを抽出する。また、特徴抽出処理部１３は、ｎ個の説明文及び特徴量ベクトル各々について、一の説明文と、当該一の説明文から抽出した一の特徴量ベクトルと、を関連付けたデータを類似フロー取得部１４へ出力する。

【0033】

なお、以降においては、特に言及のない限り、データ格納部１２に格納されているテーブルデータに含まれる全ての説明文から個別に特徴量ベクトルが抽出される場合を例に挙げて説明を行う。また、本実施形態によれば、特徴抽出処理部１３による特徴量ベクトルの抽出に係る処理として、例えば、自然言語解析に係る深層学習モデルであるＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒモデルを用いた自然言語処理が行われるようにしてもよい。また、前述のＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒモデルとしては、例えば、ＢＥＲＴ、ＥＬＥＣＴＲＡ、及び、Ｔ５等のようなモデルを用いることができる。

【0034】

類似フロー取得部１４は、フロー取得手段としての機能を有している。また、類似フロー取得部１４は、特徴抽出処理部１３から得られたデータに基づき、概要文に関連付けられている特徴量ベクトルと、ｎ個の説明文各々に関連付けられているｎ個の特徴量ベクトルと、の間の距離を算出する。具体的には、類似フロー取得部１４は、前述の距離として、例えば、ユークリッド距離またはコサイン距離を算出する。また、類似フロー取得部１４は、前述のｎ個の特徴量ベクトル各々について算出されたｎ個の距離の中で、最小距離が算出された一の特徴量ベクトルに関連付けられている一の説明文を特定する。また、類似フロー取得部１４は、データ格納部１２のテーブルデータを参照することにより、前述のように特定した一の説明文に関連付けられている一のＡＩフロー式を取得する。すなわち、類似フロー取得部１４は、データ格納部１２のテーブルデータに登録されているデータに基づき、ユーザの所望の目的を達成するための処理に最も類似する処理を表す一の説明文に関連付けられている一のＡＩフローを取得する。そして、類似フロー取得部１４は、前述のように取得した一のＡＩフロー式と、前述の最小距離の値と、を含むデータを表示情報生成部１６へ出力する。

【0035】

フロー生成部１５は、ユーザ側端末装置３００から得られたクエリ情報に含まれる概要文に対して所定の自然言語処理を施すことにより、当該概要文の処理に対応するＡＩフロー式を生成する。また、フロー生成部１５は、概要文から生成したＡＩフロー式を含むデータを表示情報生成部１６へ出力する。

【0036】

なお、本実施形態によれば、フロー生成部１５によるＡＩフロー式の生成に係る処理として、例えば、自然言語解析に係る深層学習モデルであるＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒモデルを用いた自然言語処理が行われるようにしてもよい。また、前述のＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒモデルとしては、例えば、ＢＥＲＴ、ＥＬＥＣＴＲＡ、及び、Ｔ５等のようなモデルを用いることができる。

【0037】

表示情報生成部１６は、表示情報生成手段としての機能を有している。また、表示情報生成部１６は、類似フロー取得部１４から得られたデータと、フロー生成部１５から得られたデータと、に基づき、少なくとも１つのＡＩフローを推奨フローとしてユーザに提示するための表示情報を生成し、当該生成した表示情報をユーザ側端末装置３００へ送信する。また、表示情報生成部１６は、表示情報を生成する際に、ＡＩフロー式から抽出した言葉を用いて当該ＡＩフロー式をＡＩフローに変換する処理を行う。

【0038】

前述の推奨フローには、概要文に記述されているユーザの所望の目的の達成に好適なＡＩフローが含まれていればよい。前述の推奨フローには、好適には、フロー生成部１５から得られたデータに対応するＡＩフローが含まれることが望ましい。また、前述の推奨フローには、類似フロー取得部１４から得られたデータに対応するＡＩフローと、フロー生成部１５から得られたデータに対応するＡＩフローと、のうちの少なくとも１つのＡＩフローが含まれていればよい。また、前述の推奨フローには、類似フロー取得部１４から得られたデータに対応するＡＩフローと、フロー生成部１５から得られたデータに対応するＡＩフローと、が含まれていてもよい。

【0039】

表示情報生成部１６は、類似フロー取得部１４から得られたデータに含まれる最小距離の値を所定値と比較した比較結果に基づき、当該データに対応するＡＩフローを推奨フローとしてユーザに提示するか否かを決定してもよい。換言すると、表示情報生成部１６は、類似フロー取得部１４から得られたデータに含まれる最小距離の値に基づき、当該データに対応するＡＩフローを推奨フローとしてユーザに提示するか否かを決定してもよい。

【0040】

具体的には、例えば、表示情報生成部１６は、前述の最小距離の値が所定値より大きい場合に、類似フロー取得部１４から得られたデータに対応するＡＩフローを推奨フローとしてユーザに提示しないようにしてもよい。このような場合において、表示情報生成部１６は、フロー生成部１５から得られたデータに対応するＡＩフローを推奨フローとして提示するようにしてもよい。すなわち、表示情報生成部１６は、前述の最小距離に基づき、類似フロー取得部１４により特定された一の説明文の処理と概要文の処理とが非類似であると判定した際に、フロー生成部１５から得られたデータに対応するＡＩフローを推奨フローとして提示するようにしてもよい。

【0041】

また、例えば、表示情報生成部１６は、前述の最小距離の値が所定値以下である場合に、類似フロー取得部１４から得られたデータに対応するＡＩフローを推奨フローとしてユーザに提示するようにしてもよい。このような場合において、表示情報生成部１６は、フロー生成部１５から得られたデータに対応するＡＩフローを推奨フローとしてさらに提示してもよい。すなわち、表示情報生成部１６は、前述の最小距離に基づき、類似フロー取得部１４により特定された一の説明文の処理と概要文の処理とが類似していると判定した際に、類似フロー取得部１４から得られたデータに対応するＡＩフローと、フロー生成部１５から得られたデータに対応するＡＩフローと、を推奨フローとして提示するようにしてもよい。

【0042】

なお、本実施形態によれば、類似フロー取得部１４は、例えば、前述のように算出したｎ個の距離の中から小さい順にｋ個の距離を取得し、当該ｋ個の距離の算出に用いたｋ個の特徴量ベクトルを取得し、当該ｋ個の特徴量ベクトル各々に関連付けられているｋ個の説明文を特定するようにしてもよい。また、類似フロー取得部１４は、データ格納部１２のテーブルデータを参照することにより、前述のｋ個の説明文に関連付けられているｋ個のＡＩフロー式を取得し、当該ｋ個のＡＩフロー式と、前述のｋ個の距離と、を含むデータを表示情報生成部１６へ出力するようにしてもよい。また、このような場合において、表示情報生成部１６は、類似フロー取得部１４から得られたデータに含まれるｋ個の距離各々の値を所定値と比較した比較結果に基づき、当該データに対応するｋ個のＡＩフローのうちのどれを推奨フローとしてユーザに提示するかを決定してもよい。

【0043】

［具体例］
続いて、以上に述べた構成における一部の要素の具体例について説明する。

【0044】

（ＡＩフローの具体例）
図４は、ＡＩフローの具体例を説明するための図である。図４のＡＩフローＡＦＡは、映像から人が存在するシーンを検出する処理の流れをグラフィカルに表したものである。また、ＡＩフローＡＦＡには、「映像（VIDEO）」、「［一般物体検出（YOLO）］」、「カテゴリフィルタ（FILTER）」、「人（CATE：人）」、「物体存在判定（EXIST）」、及び「処理終了（END）」の６つのブロックが含まれている。また、ＡＩフローＡＦＡにおける「人（CATE：人）」以外の各ブロックは、処理の順序を示す矢印を用いて接続されている。また、ＡＩフローＡＦＡにおける「人（CATE：人）」のブロックは、「カテゴリフィルタ（FILTER）」のブロックの処理対象として設定されたパラメータを表している。なお、ＡＩフローＡＦＡの処理におけるパラメータは、必要に応じて設定されればよい。

【0045】

ＡＩフローＡＦＡにおける「映像（VIDEO）」のブロックは、映像が外部から入力されることを表している。また、ＡＩフローＡＦＡにおける「［一般物体検出（YOLO）］」のブロックは、外部から入力された映像に対し、ＹＯＬＯ（Ｙｏｕ Ｏｎｌｙ Ｌｏｏｋ Ｏｎｃｅ）と称される物体検出用のＡＩを用いた処理が施されることを表している。また、ＡＩフローＡＦＡにおける「カテゴリフィルタ（FILTER）」及び「人（CATE：人）」のブロックは、物体検出用のＡＩを用いた処理により得られた処理結果に対し、人検出用のフィルタが適用されることを表している。また、ＡＩフローＡＦＡにおける「物体存在判定（EXIST）」のブロックは、人検出用のフィルタを経て得られた処理結果に対し、人が存在するか否かに係る判定処理が施されることを表している。また、ＡＩフローＡＦＡにおける「処理終了（END）」のブロックは、一連の処理を終了することを表している。

【0046】

図５は、ＡＩフローの具体例を説明するための図である。図５のＡＩフローＡＦＢは、映像から傘が存在するシーンを検出する処理の流れをグラフィカルに表したものである。また、ＡＩフローＡＦＢには、「映像（VIDEO）」、「［一般物体検出（YOLO）］」、「カテゴリフィルタ（FILTER）」、「傘（CATE：傘）」、「物体存在判定（EXIST）」、及び「処理終了（END）」の６つのブロックが含まれている。また、ＡＩフローＡＦＢにおける「傘（CATE：傘）」以外の各ブロックは、処理の順序を示す矢印を用いて接続されている。また、ＡＩフローＡＦＢにおける「傘（CATE：傘）」のブロックは、「カテゴリフィルタ（FILTER）」のブロックの処理対象として設定されたパラメータを表している。なお、ＡＩフローＡＦＢの処理におけるパラメータは、必要に応じて設定されればよい。

【0047】

ＡＩフローＡＦＢにおける「映像（VIDEO）」のブロックは、映像が外部から入力されることを表している。また、ＡＩフローＡＦＢにおける「［一般物体検出（YOLO）］」のブロックは、外部から入力された映像に対し、ＹＯＬＯと称される物体検出用のＡＩを用いた処理が施されることを表している。また、ＡＩフローＡＦＢにおける「カテゴリフィルタ（FILTER）」及び「傘（CATE：傘）」のブロックは、物体検出用のＡＩを用いた処理により得られた処理結果に対し、傘検出用のフィルタが適用されることを表している。また、ＡＩフローＡＦＢにおける「物体存在判定（EXIST）」のブロックは、傘検出用のフィルタを経て得られた処理結果に対し、傘が存在するか否かに係る判定処理が施されることを表している。また、ＡＩフローＡＦＢにおける「処理終了（END）」のブロックは、一連の処理を終了することを表している。

【0048】

提供者は、提供者側端末装置２００に表示される所定のＧＵＩを操作することにより、以上の具体例に示したようなＡＩフローを作成（入力）することができる。また、本実施形態においては、提供者側端末装置２００に表示される所定のＧＵＩが、例えば、ブロック内の文字列、ブロックの数、矢印の数、及び、矢印の方向等のような、以上の具体例に示したＡＩフローに含まれる少なくとも１つの要素を設定可能な構成を有していればよい。また、表示情報生成部１６は、以上の具体例に示したようなＡＩフローを推奨フローとしてユーザに提示するための表示情報を生成し、当該生成した表示情報をユーザ側端末装置３００へ送信することができる。

【0049】

（ＡＩフロー式の具体例）
図６は、ＡＩフロー式の具体例を説明するための図である。図６のＡＩフロー式ＡＳＡは、映像から人が存在するシーンを検出する処理の流れを表した文字列である。また、ＡＩフロー式ＡＳＡは、ＡＩフローＡＦＡに対して自然言語処理を施すことにより抽出された言葉を所定のルールに則って配置したものである。具体的には、ＡＩフロー式ＡＳＡは、ＡＩフローＡＦＡにおける一のブロックの処理を表す名称の第一引数として、当該一のブロックの処理の出力先を表す名称と、当該一のブロックの処理を実行する際のパラメータと、を指定する、というルールに則って、当該ＡＩフローＡＦＡから抽出された言葉を配置することにより生成される。また、ＡＩフロー式ＡＳＡによれば、「FILTER」の処理において「CATE：人」というパラメータが指定されている一方で、「FILTER」以外の各処理においてはパラメータが設定されていない。

【0050】

図７は、ＡＩフロー式の具体例を説明するための図である。図７のＡＩフロー式ＡＳＢは、映像から傘が存在するシーンを検出する処理の流れを表した文字列である。また、ＡＩフロー式ＡＳＢは、ＡＩフローＡＦＢに対して自然言語処理を施すことにより抽出された言葉を所定のルールに則って配置したものである。具体的には、ＡＩフロー式ＡＳＢは、ＡＩフローＡＦＢにおける一のブロックの処理を表す名称の第一引数として、当該一のブロックの処理の出力先を表す名称と、当該一のブロックの処理を実行する際のパラメータと、を指定する、というルールに則って、当該ＡＩフローＡＦＢから抽出された言葉を配置することにより生成される。また、ＡＩフロー式ＡＳＢによれば、「FILTER」の処理において「CATE：傘」というパラメータが指定されている一方で、「FILTER」以外の各処理においてはパラメータが設定されていない。

【0051】

登録処理部１１は、以上の具体例に述べた方法を用いることにより、提供者側端末装置２００から得られた登録情報に含まれるＡＩフローをＡＩフロー式に変換することができる。また、フロー生成部１５は、以上の具体例に述べた方法を応用することにより、ユーザ側端末装置３００から得られたクエリ情報に含まれる概要文に対応するＡＩフロー式を生成することができる。また、以上の具体例に述べた方法を応用することにより、ＡＩフロー式をＡＩフローに変換することができる。

【0052】

（テーブルデータの具体例）
図８は、テーブルデータの具体例を説明するための図である。図８のテーブルデータＴＤには、登録処理部１１から得られたデータに基づくＡＩフロー式及び説明文の関連付け状態を記録した３つのデータが含まれている。具体的には、テーブルデータＴＤには、「映像から人がいるシーンを検出」、「動画から傘があるシーンを検出する」、及び、「人と傘が同時にあるシーンをビデオから検出する」の３つの説明文と、当該３つの説明文各々に関連付けられた３つのＡＩフロー式と、が含まれている。なお、テーブルデータＴＤには、登録処理部１１から得られたデータに基づくＡＩフロー式及び説明文の関連付け状態を記録した少なくとも１つのデータが含まれていればよい。

【0053】

［処理フロー］
続いて、第１実施形態に係るサーバ装置において行われる処理の流れについて説明する。図９は、第１実施形態に係るサーバ装置において行われる処理の一例を示すフローチャートである。

【0054】

まず、登録処理部１１は、提供者側端末装置２００から得られた登録情報に含まれるＡＩフローをＡＩフロー式に変換し、当該ＡＩフロー式と当該説明文とを関連付けたデータをデータ格納部１２のテーブルデータに登録する（ステップＳ１１）。

【0055】

次に、特徴抽出処理部１３は、ユーザ側端末装置３００においてクエリ情報が入力された際に、当該クエリ情報に含まれる概要文に対応する特徴量ベクトルを抽出する（ステップＳ１２）。なお、本処理フローにおいては、クエリ情報が未入力である場合には、ステップＳ１２以降の処理が行われないものとする。

【0056】

続いて、特徴抽出処理部１３は、ユーザ側端末装置３００においてクエリ情報が入力された際に、データ格納部１２のテーブルデータに登録されている説明文各々に対応する特徴量ベクトルを抽出する（ステップＳ１３）。

【0057】

続いて、類似フロー取得部１４は、ステップＳ１２により得られた特徴量ベクトルと、ステップＳ１３により得られた各特徴量ベクトルと、の間の距離を算出する（ステップＳ１４）。

【0058】

続いて、類似フロー取得部１４は、ステップＳ１４による距離の算出結果に基づき、データ格納部１２のテーブルデータに登録されている各ＡＩフロー式の中から、概要文の処理に最も類似する処理を表す一の説明文に関連付けられている一のＡＩフロー式を取得する（ステップＳ１５）。

【0059】

続いて、フロー生成部１５は、ユーザ側端末装置３００においてクエリ情報が入力された際に、当該クエリ情報に含まれる概要文に対応するＡＩフロー式を生成する（ステップＳ１６）。

【0060】

続いて、表示情報生成部１６は、ステップＳ１５により取得されたＡＩフロー式と、ステップＳ１６により生成されたＡＩフロー式と、に基づき、少なくとも１つのＡＩフローを推奨フローとしてユーザに提示するための表示情報を生成する（ステップＳ１７）。そして、表示情報生成部１６は、ステップＳ１７により生成した表示情報をユーザ側端末装置３００へ送信する。

【0061】

以上に述べたように、本実施形態によれば、ユーザ側端末装置３００において概要文を入力したユーザに対し、少なくとも１つのＡＩフローを推奨フローとして提示することができる。また、以上に述べたように、本実施形態によれば、ユーザ側端末装置３００において入力された概要文に対応するＡＩフローを推奨フローとしてユーザに提示することができる。また、以上に述べたように、本実施形態によれば、ユーザ側端末装置３００において入力された概要文の処理に類似する処理を表すＡＩフローを推奨フローとしてユーザに提示することができる。従って、本実施形態によれば、ＡＩを利用した処理を含む好適な処理フローをユーザに提示することができる。

【0062】

＜第２実施形態＞
図１０は、第２実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。

【0063】

本実施形態に係る情報処理装置５００は、サーバ装置１００と同様のハードウェア構成を有している。また、情報処理装置５００は、登録手段５０１と、フロー取得手段５０２と、表示情報生成手段５０３と、を有している。

【0064】

図１１は、第２実施形態に係る情報処理装置において行われる処理を説明するためのフローチャートである。

【0065】

登録手段５０１は、１つのまたは複数のＡＩを利用した処理を含む処理フローを表すＡＩフローと、当該ＡＩフローにより実行される処理の概要を記述した文である説明文と、を関連付けたデータをデータベース６００に登録する（ステップＳ５１）。

【0066】

フロー取得手段５０２は、データベース６００に登録されているデータに基づき、ユーザの所望の目的を達成するための処理に最も類似する処理を表す一の説明文に関連付けられている第１のＡＩフローを取得する（ステップＳ５２）。

【0067】

表示情報生成手段５０３は、第１のＡＩフローと、ユーザの所望の目的を達成するための処理の概要を記述した文である概要文に基づいて生成された第２のＡＩフローと、のうちの少なくとも１つのＡＩフローを推奨フローとして当該ユーザに提示するための表示情報を生成する（ステップＳ５３）。

【0068】

本実施形態によれば、ＡＩを利用した処理を含む好適な処理フローをユーザに提示することができる。

【0069】

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

【0070】

（付記１）
１つのまたは複数のＡＩを利用した処理を含む処理フローを表すＡＩフローと、当該ＡＩフローにより実行される処理の概要を記述した文である説明文と、を関連付けたデータをデータベースに登録する登録手段と、
前記データベースに登録されているデータに基づき、ユーザの所望の目的を達成するための処理に最も類似する処理を表す一の説明文に関連付けられている第１のＡＩフローを取得するフロー取得手段と、
前記第１のＡＩフローと、前記ユーザの前記所望の目的を達成するための処理の概要を記述した文である概要文に基づいて生成された第２のＡＩフローと、のうちの少なくとも１つのＡＩフローを推奨フローとして前記ユーザに提示するための表示情報を生成する表示情報生成手段と、
を有する情報処理装置。

【0071】

（付記２）
前記表示情報生成手段は、前記第１のＡＩフローと、前記第２のＡＩフローと、を前記推奨フローとして提示するための前記表示情報を生成する付記１の情報処理装置。

【0072】

（付記３）
前記表示情報生成手段は、前記一の説明文から抽出された特徴量ベクトルと、前記概要文から抽出された特徴量ベクトルと、の間の距離に基づき、前記第１のＡＩフローを前記推奨フローとして前記ユーザに提示するか否かを決定する付記１の情報処理装置。

【0073】

（付記４）
前記表示情報生成手段は、前記距離に基づき、前記一の説明文の処理と前記概要文の処理とが非類似であると判定した際に、前記第２のＡＩフローを前記推奨フローとして前記ユーザに提示するための前記表示情報を生成する付記３の情報処理装置。

【0074】

（付記５）
前記表示情報生成手段は、前記距離に基づき、前記一の説明文の処理と前記概要文の処理とが類似していると判定した際に、前記第１のＡＩフローと、前記第２のＡＩフローと、を前記推奨フローとして前記ユーザに提示するための前記表示情報を生成する付記３の情報処理装置。

【0075】

（付記６）
１つのまたは複数のＡＩを利用した処理を含む処理フローを表すＡＩフローと、当該ＡＩフローにより実行される処理の概要を記述した文である説明文と、を関連付けたデータをデータベースに登録し、
前記データベースに登録されているデータに基づき、ユーザの所望の目的を達成するための処理に最も類似する処理を表す一の説明文に関連付けられている第１のＡＩフローを取得し、
前記第１のＡＩフローと、前記ユーザの前記所望の目的を達成するための処理の概要を記述した文である概要文に基づいて生成された第２のＡＩフローと、のうちの少なくとも１つのＡＩフローを推奨フローとして前記ユーザに提示するための表示情報を生成する情報処理方法。

【0076】

（付記７）
１つのまたは複数のＡＩを利用した処理を含む処理フローを表すＡＩフローと、当該ＡＩフローにより実行される処理の概要を記述した文である説明文と、を関連付けたデータをデータベースに登録し、
前記データベースに登録されているデータに基づき、ユーザの所望の目的を達成するための処理に最も類似する処理を表す一の説明文に関連付けられている第１のＡＩフローを取得し、
前記第１のＡＩフローと、前記ユーザの前記所望の目的を達成するための処理の概要を記述した文である概要文に基づいて生成された第２のＡＩフローと、のうちの少なくとも１つのＡＩフローを推奨フローとして前記ユーザに提示するための表示情報を生成する処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体。

【0077】

以上、実施形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上記実施形態及び実施例に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

【符号の説明】

【0078】

１１ 登録処理部
１２ データ格納部
１３ 特徴抽出処理部
１４ 類似フロー取得部
１５ フロー生成部
１６ 表示情報生成部
１００ サーバ装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】