特開 2025-30273 データ処理装置、データ処理方法、及びデータ処理プログラム

(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】P2025030273

(43)【公開日】2025-03-07

(54)【発明の名称】データ処理装置、データ処理方法、及びデータ処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/90 20190101AFI20250228BHJP

【ＦＩ】

G06F16/90 100

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023135426

(22)【出願日】2023-08-23

(71)【出願人】

【識別番号】591280485

【氏名又は名称】ソフトバンクグループ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】孫 正義

【テーマコード（参考）】

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B175DA01

5B175DA05

5B175EA01

5B175FA01

5B175HA01

(57)【要約】      （修正有）

【課題】ユーザ入力に対して適切に応答するデータ処理装置、方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】データ処理システム１０において、データ処理装置は、入力データとして作成文章を受け付けると、その内容によって解決可能な課題及び前記作成文章の要旨を生成する指示とを含んだプロンプトを第１プロンプトとしてデータ生成モデルに入力し、第１特定処理の結果を取得し、入力データが検索クエリである場合、該クエリと、そこから想定される閲覧ユーザの検索意図を問い合わせる指示とを含んだプロンプトを第２プロンプトとしてデータ生成モデルに入力し、第２特定処理の結果を取得し、第２プロンプトに対応する検索意図に対応する課題に関連付いた要旨の一覧を問い合わせる指示を含んだプロンプトを第３プロンプトとしてデータ生成モデルに入力し、第３特定処理の結果を取得し、さらに関心情報を取得した場合、第３特定処理結果と前記作成文章を出力する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザ入力を示す入力データを取得する取得部と、
前記入力データに応じた情報を生成する生成モデルを用いた特定処理を行う処理部と、
前記特定処理の結果を電子機器に出力する出力部と、を含み、
前記取得部は、
前記入力データとして第１ユーザが作成した文章である作成文章を取得し、
前記処理部は、
前記取得部が取得した前記作成文章と、前記作成文章の内容によって解決可能な課題及び前記作成文章の要旨を生成する指示とを含んだプロンプトを第１プロンプトとして前記生成モデルに入力して、前記第１プロンプトに対応する課題及び要旨を生成し、
生成した前記第１プロンプトに対応する課題及び要旨と、前記作成文章とを関連付けて記憶部に記憶させ、
前記取得部が前記入力データとして取得した検索クエリと、前記検索クエリから想定される第２ユーザの検索意図を問い合わせる指示とを含んだプロンプトを第２プロンプトとして前記生成モデルに入力して、前記第２プロンプトに対応する検索意図を生成し、
生成した前記第２プロンプトに対応する検索意図に対応する課題に関連付いた要旨の一覧を問い合わせる指示を含んだプロンプトを第３プロンプトとして前記生成モデルに入力して、前記第３プロンプトに対応する要旨の一覧を生成し、
前記出力部は、
前記処理部が生成した前記第３プロンプトに対応する要旨の一覧を前記電子機器に出力するとともに、前記取得部が要旨の一覧の中の所定要旨に対する前記第２ユーザの関心を示す前記入力データを取得した場合、前記所定要旨に関連付いた前記作成文章を前記電子機器に出力する、
データ処理装置。

【請求項2】

前記処理部は、
生成した前記第１プロンプトに対応する課題及び要旨と、前記作成文章と、前記第１ユーザとを関連付けて前記記憶部に記憶させ、
前記電子機器に出力された要旨に関連付いた前記作成文章を作成した前記第１ユーザ、及び前記電子機器に出力された前記作成文章を作成した前記第１ユーザに対して報酬を付与する付与部を備える、
請求項１に記載のデータ処理装置。

【請求項3】

前記処理部は、
前記第１プロンプトに対応する課題及び要旨の対を学習データとして前記生成モデルをファインチューニングする、
請求項１に記載のデータ処理装置。

【請求項4】

前記記憶部に記憶された複数の前記作成文章の類似度が所定値以上、かつ複数の前記作成文章をそれぞれ作成した前記第１ユーザが異なる場合、複数の前記作成文章の中で前記取得部が最初に取得した前記作成文章を作成した前記第１ユーザである当初ユーザに対して、類似する前記作成文章の存在を通知する通知部を備え、
前記処理部は、前記取得部が前記入力データとして前記当初ユーザからの削除指示を取得した場合、前記当初ユーザが作成した前記作成文章に類似する他の前記第１ユーザが作成した前記作成文章を前記記憶部から削除する、
請求項２に記載のデータ処理装置。

【請求項5】

前記処理部は、前記検索クエリと、前記第２ユーザによる前記作成文章の閲覧履歴と、前記検索意図を問い合わせる指示とを含んだプロンプトを前記第２プロンプトとして前記生成モデルに入力して、前記第２プロンプトに対応する検索意図を生成する、
請求項１に記載のデータ処理装置。

【請求項6】

前記取得部は、前記入力データとして前記第２ユーザの属性を示すユーザ情報を取得し、
前記出力部は、前記処理部が生成した前記第３プロンプトに対応する要旨の一覧の中に、前記ユーザ情報によって示される前記第２ユーザの属性に適さない不適要旨が含まれる場合、前記不適要旨を除いた要旨の一覧を前記電子機器に出力する、
請求項１に記載のデータ処理装置。

【請求項7】

ユーザ入力を示す入力データを取得し、
前記入力データに応じた情報を生成する生成モデルを用いた特定処理を行い、
前記特定処理の結果を電子機器に出力し、
前記入力データとして第１ユーザが作成した文章である作成文章を取得し、
取得した前記作成文章と、前記作成文章の内容によって解決可能な課題及び前記作成文章の要旨を生成する指示とを含んだプロンプトを第１プロンプトとして前記生成モデルに入力して、前記第１プロンプトに対応する課題及び要旨を生成し、
生成した前記第１プロンプトに対応する課題及び要旨と、前記作成文章とを関連付けて記憶部に記憶させ、
前記入力データとして取得した検索クエリと、前記検索クエリから想定される第２ユーザの検索意図を問い合わせる指示とを含んだプロンプトを第２プロンプトとして前記生成モデルに入力して、前記第２プロンプトに対応する検索意図を生成し、
生成した前記第２プロンプトに対応する検索意図に対応する課題に関連付いた要旨の一覧を問い合わせる指示を含んだプロンプトを第３プロンプトとして前記生成モデルに入力して、前記第３プロンプトに対応する要旨の一覧を生成し、
生成した前記第３プロンプトに対応する要旨の一覧を前記電子機器に出力するとともに、要旨の一覧の中の所定要旨に対する前記第２ユーザの関心を示す前記入力データを取得した場合、前記所定要旨に関連付いた前記作成文章を前記電子機器に出力する、
処理をコンピュータが実行するデータ処理方法。

【請求項8】

ユーザ入力を示す入力データを取得し、
前記入力データに応じた情報を生成する生成モデルを用いた特定処理を行い、
前記特定処理の結果を電子機器に出力し、
前記入力データとして第１ユーザが作成した文章である作成文章を取得し、
取得した前記作成文章と、前記作成文章の内容によって解決可能な課題及び前記作成文章の要旨を生成する指示とを含んだプロンプトを第１プロンプトとして前記生成モデルに入力して、前記第１プロンプトに対応する課題及び要旨を生成し、
生成した前記第１プロンプトに対応する課題及び要旨と、前記作成文章とを関連付けて記憶部に記憶させ、
前記入力データとして取得した検索クエリと、前記検索クエリから想定される第２ユーザの検索意図を問い合わせる指示とを含んだプロンプトを第２プロンプトとして前記生成モデルに入力して、前記第２プロンプトに対応する検索意図を生成し、
生成した前記第２プロンプトに対応する検索意図に対応する課題に関連付いた要旨の一覧を問い合わせる指示を含んだプロンプトを第３プロンプトとして前記生成モデルに入力して、前記第３プロンプトに対応する要旨の一覧を生成し、
生成した前記第３プロンプトに対応する要旨の一覧を前記電子機器に出力するとともに、要旨の一覧の中の所定要旨に対する前記第２ユーザの関心を示す前記入力データを取得した場合、前記所定要旨に関連付いた前記作成文章を前記電子機器に出力する、
処理をコンピュータに実行させるためのデータ処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示の技術は、データ処理装置、データ処理方法、及びデータ処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、少なくとも一つのプロセッサにより遂行される、ペルソナチャットボット制御方法であって、ユーザ発話を受信するステップと、前記ユーザ発話を、チャットボットのキャラクターに関する説明と関連した指示文を含むプロンプトに追加するステップと前記プロンプトをエンコードするステップと、前記エンコードしたプロンプトを言語モデルに入力して、前記ユーザ発話に応答するチャットボット発話を生成するステップ、を含む、方法が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２２－１８０２８２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら従来技術では、ユーザ入力に対して適切に応答する上で改善の余地がある。

【課題を解決するための手段】

【0005】

第１の態様のデータ処理装置は、ユーザ入力を示す入力データを取得する取得部と、前記入力データに応じた情報を生成する生成モデルを用いた特定処理を行う処理部と、前記特定処理の結果を電子機器に出力する出力部と、を含み、前記取得部は、前記入力データとして第１ユーザが作成した文章である作成文章を取得し、前記処理部は、前記取得部が取得した前記作成文章と、前記作成文章の内容によって解決可能な課題及び前記作成文章の要旨を生成する指示とを含んだプロンプトを第１プロンプトとして前記生成モデルに入力して、前記第１プロンプトに対応する課題及び要旨を生成し、生成した前記第１プロンプトに対応する課題及び要旨と、前記作成文章とを関連付けて記憶部に記憶させ、前記取得部が前記入力データとして取得した検索クエリと、前記検索クエリから想定される第２ユーザの検索意図を問い合わせる指示とを含んだプロンプトを第２プロンプトとして前記生成モデルに入力して、前記第２プロンプトに対応する検索意図を生成し、生成した前記第２プロンプトに対応する検索意図に対応する課題に関連付いた要旨の一覧を問い合わせる指示を含んだプロンプトを第３プロンプトとして前記生成モデルに入力して、前記第３プロンプトに対応する要旨の一覧を生成し、前記出力部は、前記処理部が生成した前記第３プロンプトに対応する要旨の一覧を前記電子機器に出力するとともに、前記取得部が要旨の一覧の中の所定要旨に対する前記第２ユーザの関心を示す前記入力データを取得した場合、前記所定要旨に関連付いた前記作成文章を前記電子機器に出力する。

【0006】

第２の態様のデータ処理装置は、第１の態様のデータ処理装置であって、前記処理部は、生成した前記第１プロンプトに対応する課題及び要旨と、前記作成文章と、前記第１ユーザとを関連付けて前記記憶部に記憶させ、前記電子機器に出力された要旨に関連付いた前記作成文章を作成した前記第１ユーザ、及び前記電子機器に出力された前記作成文章を作成した前記第１ユーザに対して報酬を付与する付与部を備える。

【0007】

第３の態様のデータ処理装置は、第１又は第２の態様のデータ処理装置であって、前記処理部は、前記第１プロンプトに対応する課題及び要旨の対を学習データとして前記生成モデルをファインチューニングする。

【0008】

第４の態様のデータ処理装置は、第２又は第３の態様のデータ処理装置であって、前記記憶部に記憶された複数の前記作成文章の類似度が所定値以上、かつ複数の前記作成文章をそれぞれ作成した前記第１ユーザが異なる場合、複数の前記作成文章の中で前記取得部が最初に取得した前記作成文章を作成した前記第１ユーザである当初ユーザに対して、類似する前記作成文章の存在を通知する通知部を備え、前記処理部は、前記取得部が前記入力データとして前記当初ユーザからの削除指示を取得した場合、前記当初ユーザが作成した前記作成文章に類似する他の前記第１ユーザが作成した前記作成文章を前記記憶部から削除する。

【0009】

第５の態様のデータ処理装置は、第１から第４の何れかの態様のデータ処理装置であって、前記処理部は、前記検索クエリと、前記第２ユーザによる前記作成文章の閲覧履歴と、前記検索意図を問い合わせる指示とを含んだプロンプトを前記第２プロンプトとして前記生成モデルに入力して、前記第２プロンプトに対応する検索意図を生成する。

【0010】

第６の態様のデータ処理装置は、第１から第５の何れかの態様のデータ処理装置であって、前記取得部は、前記入力データとして前記第２ユーザの属性を示すユーザ情報を取得し、前記出力部は、前記処理部が生成した前記第３プロンプトに対応する要旨の一覧の中に、前記ユーザ情報によって示される前記第２ユーザの属性に適さない不適要旨が含まれる場合、前記不適要旨を除いた要旨の一覧を前記電子機器に出力する。

【0011】

第７の態様のデータ処理方法は、ユーザ入力を示す入力データを取得し、前記入力データに応じた情報を生成する生成モデルを用いた特定処理を行い、前記特定処理の結果を電子機器に出力し、前記入力データとして第１ユーザが作成した文章である作成文章を取得し、取得した前記作成文章と、前記作成文章の内容によって解決可能な課題及び前記作成文章の要旨を生成する指示とを含んだプロンプトを第１プロンプトとして前記生成モデルに入力して、前記第１プロンプトに対応する課題及び要旨を生成し、生成した前記第１プロンプトに対応する課題及び要旨と、前記作成文章とを関連付けて記憶部に記憶させ、前記入力データとして取得した検索クエリと、前記検索クエリから想定される第２ユーザの検索意図を問い合わせる指示とを含んだプロンプトを第２プロンプトとして前記生成モデルに入力して、前記第２プロンプトに対応する検索意図を生成し、生成した前記第２プロンプトに対応する検索意図に対応する課題に関連付いた要旨の一覧を問い合わせる指示を含んだプロンプトを第３プロンプトとして前記生成モデルに入力して、前記第３プロンプトに対応する要旨の一覧を生成し、生成した前記第３プロンプトに対応する要旨の一覧を前記電子機器に出力するとともに、要旨の一覧の中の所定要旨に対する前記第２ユーザの関心を示す前記入力データを取得した場合、前記所定要旨に関連付いた前記作成文章を前記電子機器に出力する、処理をコンピュータが実行する。

【0012】

第８の態様のデータ処理プログラムは、ユーザ入力を示す入力データを取得し、前記入力データに応じた情報を生成する生成モデルを用いた特定処理を行い、前記特定処理の結果を電子機器に出力し、前記入力データとして第１ユーザが作成した文章である作成文章を取得し、取得した前記作成文章と、前記作成文章の内容によって解決可能な課題及び前記作成文章の要旨を生成する指示とを含んだプロンプトを第１プロンプトとして前記生成モデルに入力して、前記第１プロンプトに対応する課題及び要旨を生成し、生成した前記第１プロンプトに対応する課題及び要旨と、前記作成文章とを関連付けて記憶部に記憶させ、前記入力データとして取得した検索クエリと、前記検索クエリから想定される第２ユーザの検索意図を問い合わせる指示とを含んだプロンプトを第２プロンプトとして前記生成モデルに入力して、前記第２プロンプトに対応する検索意図を生成し、生成した前記第２プロンプトに対応する検索意図に対応する課題に関連付いた要旨の一覧を問い合わせる指示を含んだプロンプトを第３プロンプトとして前記生成モデルに入力して、前記第３プロンプトに対応する要旨の一覧を生成し、生成した前記第３プロンプトに対応する要旨の一覧を前記電子機器に出力するとともに、要旨の一覧の中の所定要旨に対する前記第２ユーザの関心を示す前記入力データを取得した場合、前記所定要旨に関連付いた前記作成文章を前記電子機器に出力する、処理をコンピュータに実行させる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】データ処理システムの構成の一例を示す概念図である。

【図2】データ処理装置及びスマートデバイスの要部機能の一例を示す概念図である。

【図3】特定処理部の機能構成の例を示す第１のブロック図である。

【図4】特定処理部が第１特定処理を行う動作に関する動作フローの一例である。

【図5】特定処理部が第２特定処理及び第３特定処理を行う動作に関する動作フローの一例である。

【図6】スマートデバイスのディスプレイに表示された第１の表示例である。

【図7】スマートデバイスのディスプレイに表示された第２の表示例である。

【図8】特定処理部の機能構成の例を示す第２のブロック図である。

【図9】複数の感情がマッピングされる第１の感情マップを示す。

【図10】複数の感情がマッピングされる第２の感情マップを示す。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、添付図面に従って本開示の技術に係るデータ処理装置、データ処理方法、及びデータ処理プログラムの実施形態の一例について説明する。

【0015】

先ず、以下の説明で使用される文言について説明する。
以下の実施形態において、符号付きのプロセッサ（以下、単に「プロセッサ」と称する）は、１つの演算装置であってもよいし、複数の演算装置の組み合わせであってもよい。また、プロセッサは、１種類の演算装置であってもよいし、複数種類の演算装置の組み合わせであってもよい。演算装置の一例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）、ＡＰＵ（Accelerated Processing Unit）、又はＴＰＵ（Tensor Processing Unit）等が挙げられる。

【0016】

以下の実施形態において、符号付きのＲＡＭ（Random Access Memory）は、一時的に情報が格納されるメモリであり、プロセッサによってワークメモリとして用いられる。

【0017】

以下の実施形態において、符号付きのストレージは、各種プログラム及び各種パラメータ等を記憶する１つ又は複数の不揮発性の記憶装置である。不揮発性の記憶装置の一例としては、フラッシュメモリ（ＳＳＤ（Solid State Drive））、磁気ディスク（例えば、ハードディスク）、又は磁気テープ等が挙げられる。

【0018】

以下の実施形態において、符号付きの通信Ｉ／Ｆ（Interface）は、通信プロセッサ及びアンテナ等を含むインタフェースである。通信Ｉ／Ｆは、複数のコンピュータ間での通信を司る。通信Ｉ／Ｆに対して適用される通信規格の一例としては、５Ｇ（5th Generation Mobile Communication System）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等を含む無線通信規格が挙げられる。

【0019】

以下の実施形態において、「Ａ及び／又はＢ」は、「Ａ及びＢのうちの少なくとも１つ」と同義である。つまり、「Ａ及び／又はＢ」は、Ａだけであってもよいし、Ｂだけであってもよいし、Ａ及びＢの組み合わせであってもよい、という意味である。また、本明細書において、３つ以上の事柄を「及び／又は」で結び付けて表現する場合も、「Ａ及び／又はＢ」と同様の考え方が適用される。

【0020】

（第１の実施形態）
まず、実施形態に係るデータ処理システム１０の第１の実施形態について説明する。

【0021】

図１には、実施形態に係るデータ処理システム１０の構成の一例が示されている。
図１に示すように、データ処理システム１０は、データ処理装置１２及びスマートデバイス１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。スマートデバイス１４の一例としては、スマートフォンが挙げられる。本実施形態において、データ処理装置１２は、本開示の技術に係る「データ処理装置」の一例であり、スマートデバイス１４は、本開示の技術に係る「電子機器」の一例である。

【0022】

データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、及び通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例である。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４及び通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）及び／又はＬＡＮ（Local Area Network）等が挙げられる。

【0023】

スマートデバイス１４は、コンピュータ３６、受付装置３８、出力装置４０、カメラ４２、及び通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、受付装置３８、出力装置４０、及びカメラ４２も、バス５２に接続されている。

【0024】

受付装置３８は、タッチパネル３８Ａ及びマイクロフォン３８Ｂ等を備えており、ユーザ入力を受け付ける。タッチパネル３８Ａは、指示体（例えば、ペン又は指等）の接触を検出することにより、指示体の接触によるユーザ入力を受け付ける。マイクロフォン３８Ｂは、ユーザの音声を検出することにより、音声によるユーザ入力を受け付ける。制御部４６Ａは、タッチパネル３８Ａ及びマイクロフォン３８Ｂによって受け付けたユーザ入力を示す入力データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が、ユーザ入力を示す入力データを取得する。

【0025】

出力装置４０は、ディスプレイ４０Ａ及びスピーカ４０Ｂ等を備えており、データを人間のユーザが知覚可能な表現形（例えば、音声及び／又はテキスト）で出力することでデータをユーザに対して提示する。ディスプレイ４０Ａは、プロセッサ４６からの指示に従ってテキスト及び画像等の可視情報を表示する。スピーカ４０Ｂは、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。カメラ４２は、レンズ、絞り、及びシャッタ等の光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラである。カメラ４２には、位置データ４５が格納されている。

【0026】

通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４及び通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。

【0027】

図２には、データ処理装置１２及びスマートデバイス１４の要部機能の一例が示されている。

【0028】

図２に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「データ処理プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って特定処理部２９０として動作することによって実現される。

【0029】

ストレージ３２には、データ生成モデル５８及び感情特定モデル６０が格納されている。データ生成モデル５８及び感情特定モデル６０は、特定処理部２９０によって用いられる。

【0030】

スマートデバイス１４では、プロセッサ４６によって受付出力処理が行われる。ストレージ５０には、受付出力プログラム６２が格納されている。受付出力プログラム６２は、データ処理システム１０によって特定処理プログラム５６と併用される。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６２を読み出し、読み出した受付出力プログラム６２をＲＡＭ４８上で実行する。受付出力処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する受付出力プログラム６２に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。

【0031】

ここで、スマートデバイス１４には、投稿ユーザが作成した文章である作成文章を投稿可能であり、かつ当該作成文章を閲覧ユーザとして閲覧可能なアプリケーション（以下、「特定アプリ」）がインストールされている。スマートデバイス１４のユーザのうち、作成文章を投稿する投稿ユーザは、特定アプリを実行し、所定の操作を行うことで作成文章を投稿することができる。また、スマートデバイス１４のユーザのうち、作成文章を閲覧する閲覧ユーザは、特定アプリを実行し、所定の操作を行うことで作成文章を閲覧することができる。作成文章は、説明文、論説文、及び評論文等の説明的文章と、物語文、随筆文、及び詩歌等の文学的文章とを含む。投稿ユーザは、本開示の技術に係る「第１ユーザ」の一例であり、閲覧ユーザは、本開示の技術に係る「第２ユーザ」の一例である。

【0032】

また、データ処理装置１２は、投稿ユーザによって投稿された作成文章をデータベース２４に記憶する。そして、データ処理装置１２は、特定アプリに入力された検索クエリに基づく作成文章をデータベース２４から取得し、当該検索クエリを入力した閲覧ユーザのスマートデバイス１４に出力する。データベース２４は、本開示の技術に係る「記憶部」の一例である。

【0033】

次に、データ処理装置１２がユーザ入力を示す入力データに応じた情報を生成する特定処理を行う際の、特定処理部２９０の処理について説明する。図３は、特定処理部２９０の機能構成の例を示す第１のブロック図である。

【0034】

特定処理部２９０は、図３に示すように、取得部２９０Ａ、処理部２９０Ｂ、出力部２９０Ｃ、及び付与部２９０Ｄを備えている。

【0035】

取得部２９０Ａは、スマートデバイス１４で受け付けたユーザ入力を示す入力データを取得する。具体的には、取得部２９０Ａは、スマートデバイス１４で受け付けたユーザのテキスト入力及び音声入力等に基づく入力データを取得する。また、取得部２９０Ａは、入力データとして投稿ユーザが作成した作成文章を取得する。

【0036】

処理部２９０Ｂは、データ生成モデル５８を用いた特定処理を行う。データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ等の生成ＡＩが挙げられる。なお、ＣｈａｔＧＰＴは、例えば、インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞及びインターネット検索＜URL: https://aismiley.co.jp/ai_news/chatgpt-tsukattemita/＞等に開示される通り公知であるため、その詳細な説明を省略する。

【0037】

データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、及び画像を示す画像データ等の推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ、テキストデータ、及び画像データ等のデータ形式で出力する。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、及び／又は要約等を指す。データ生成モデル５８は、本開示の技術に係る「生成モデル」の一例である。

【0038】

また、上記の特定処理は、入力データに応じた情報として作成文章の内容によって解決可能な課題及び作成文章の要旨を生成する第１特定処理、当該情報として検索クエリから想定される閲覧ユーザの検索意図を生成する第２特定処理、及び当該検索意図に対応する課題に関連付いた要旨の一覧を生成する第３特定処理を含んで構成されている。上記の課題は、疲れが取れる、痛みが和らぐ、体重が減る、及び筋肉が付く等の人間が抱える所定の問題を解決し得るものである。上記の要旨は、作成文章のタイトル及び要約の少なくとも一方を含む。以下では、一例として、作成文章の要旨を「作成文章のタイトル」として説明する。

【0039】

そして、処理部２９０Ｂは、取得部２９０Ａが取得した作成文章と、当該作成文章の内容によって解決可能な課題及び当該作成文章のタイトルを生成する指示とを含んだプロンプトを第１プロンプトとしてデータ生成モデル５８に入力して、第１プロンプトに対応する課題及びタイトルを生成する。

【0040】

また、処理部２９０Ｂは、生成した第１プロンプトに対応する課題及びタイトルと、当該課題及びタイトルの基となった作成文章と、当該作成文章を作成した投稿ユーザとを関連付けてデータベース２４に記憶させる。これにより、各作成文章が、それぞれの課題及びタイトルと、各作成文章を作成した投稿ユーザと紐付けられる。そして、処理部２９０Ｂは、生成した第１プロンプトに対応する課題及びタイトルの対を学習データとしてデータ生成モデル５８をファインチューニングする。例えば、処理部２９０Ｂは、インターネット検索＜URL: https://www.brainpad.co.jp/doors/knowledge/01_chatgpt_fine_tuning_internal_documents/＞及びインターネット検索＜URL: https://di-acc2.com/programming/python/25924/＞等に開示される公知の手法を適宜用いて、データ生成モデル５８をファインチューニングする。

【0041】

また、処理部２９０Ｂは、取得部２９０Ａが入力データとして取得した検索クエリと、検索クエリから想定される閲覧ユーザの検索意図を問い合わせる指示とを含んだプロンプトを第２プロンプトとしてデータ生成モデル５８に入力して、第２プロンプトに対応する検索意図を生成する。検索クエリは、閲覧ユーザが特定アプリに入力した語句であり、本実施形態では、検索クエリを「文章」とする。検索意図は、疲れを取りたい、痛みを和らげたい、体重を減らしたい、及び筋肉を付けたい等の検索クエリから想定される閲覧ユーザの目的である。

【0042】

また、処理部２９０Ｂは、生成した第２プロンプトに対応する検索意図に対応する課題に関連付いたタイトルの一覧を問い合わせる指示を含んだプロンプトを第３プロンプトとしてデータ生成モデル５８に入力して、第３プロンプトに対応するタイトルの一覧を生成する。検索意図に対応する課題は、例えば、検索意図が「疲れを取りたい」である場合は「疲れが取れる」のように、閲覧ユーザの目的を解決し得るものが課題となる。

【0043】

出力部２９０Ｃは、特定処理の結果をスマートデバイス１４に出力する。具体的には、出力部２９０Ｃは、処理部２９０Ｂが生成した第３プロンプトに対応するタイトルの一覧をスマートデバイス１４に出力する。これにより、当該スマートデバイス１４のディスプレイ４０Ａには、当該タイトルの一覧が表示される。また、出力部２９０Ｃは、取得部２９０Ａが当該タイトルの一覧の中の所定タイトルに対する閲覧ユーザの関心を示す入力データ（以下、「関心情報」）を取得した場合、所定タイトルに関連付いた作成文章をスマートデバイス１４に出力する。これにより、当該スマートデバイス１４のディスプレイ４０Ａには、当該作成文章が表示される。なお、関心情報は、所定タイトルと、「もっと知りたい」及び「詳しく教えて」等の予め定めた関心を示す語句とが入力された入力データである。タイトルの一覧は、本開示の技術に係る「要旨の一覧」の一例であり、所定タイトルは、本開示の技術に係る「所定要旨」の一例である。

【0044】

付与部２９０Ｄは、スマートデバイス１４に出力されたタイトルに関連付いた作成文章を作成した投稿ユーザ、及びスマートデバイス１４に出力された作成文章を作成した投稿ユーザに対して報酬を付与する。具体的には、付与部２９０Ｄは、上記の投稿ユーザに閲覧数に応じた金銭的報酬を付与する。また、報酬の付与タイミング及び付与方法等は特に限定されないが、例えば、付与部２９０Ｄは、所定の周期で投稿ユーザの銀行口座に閲覧数に応じた金額を入金する。

【0045】

図４は、特定処理部２９０が作成文章の内容によって解決可能な課題及び作成文章のタイトルを生成する第１特定処理を行う動作に関する動作フローの一例を概略的に示す。図４に示す動作フローは、特定処理部２９０がストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出して、ＲＡＭ３０に展開して実行することにより行われる。図４に示す動作フローは、例えば、一定時間の経過毎に、繰り返し自動的に実行される。

【0046】

図４に示すステップＳ１０において、特定処理部２９０は、スマートデバイス１４で受け付けたユーザ入力を示す入力データを取得する。そして、特定処理部２９０は、ステップＳ１１に進む。

【0047】

ステップＳ１１において、特定処理部２９０は、ステップＳ１０で取得した入力データが第１トリガ条件を満たすか否かを判定する。ここで、特定処理部２９０は、第１トリガ条件を満たすと判定した場合（ステップＳ１１：ＹＥＳ）、ステップＳ１２に進む。一方、特定処理部２９０は、第１トリガ条件を満たさないと判定した場合（ステップＳ１１：ＮＯ）、図４に示す動作フローを終了する。一例として、特定処理部２９０は、ステップＳ１０で取得した入力データが作成文章である場合、第１トリガ条件を満たすと判定する。

【0048】

ステップＳ１２において、特定処理部２９０は、ステップＳ１０で取得した作成文章と、作成文章の内容によって解決可能な課題及び作成文章のタイトルを生成する指示とを含んだプロンプトを第１プロンプトとしてデータ生成モデル５８に入力し、データ生成モデル５８の出力に基づいて、第１特定処理の結果を取得する。例えば、特定処理部２９０は、作成文章として「身体の疲れを取る方法について説明します。まずは、・・・（略）」とのテキストデータを取得したものとする。この場合、特定処理部２９０は、「以下の文章の内容によって解決可能な課題及び当該文章のタイトルを生成してください。文章：身体の疲れを取る方法について説明します。まずは、・・・（略）」というテキストを第１プロンプトとしてデータ生成モデル５８に入力する。ここでは、特定処理部２９０は、第１特定処理の結果として第１プロンプトに対応する課題及びタイトルを取得する。そして、特定処理部２９０は、ステップＳ１３に進む。

【0049】

ステップＳ１３において、特定処理部２９０は、各種情報を保存する。具体的には、特定処理部２９０は、ステップＳ１２で取得した第１プロンプトに対応する課題及びタイトルと、ステップＳ１０で取得した作成文章と、当該作成文章を作成した投稿ユーザとを関連付けてデータベース２４に記憶させる。そして、特定処理部２９０は、ステップＳ１４に進む。

【0050】

ステップＳ１４において、特定処理部２９０は、ステップＳ１２で取得した第１プロンプトに対応する課題及びタイトルの対を学習データとしてデータ生成モデル５８をファインチューニングする。そして、特定処理部２９０は、図４に示す動作フローを終了する。

【0051】

図５は、特定処理部２９０が閲覧ユーザの検索意図を生成する第２特定処理及び当該検索意図に対応する課題に関連付いたタイトルの一覧を生成する第３特定処理を行う動作に関する動作フローの一例を概略的に示す。図５に示す動作フローは、特定処理部２９０がストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出して、ＲＡＭ３０に展開して実行することにより行われる。図５に示す動作フローは、例えば、一定時間の経過毎に、繰り返し自動的に実行される。

【0052】

図５に示すステップＳ２０において、特定処理部２９０は、スマートデバイス１４で受け付けたユーザ入力を示す入力データを取得する。そして、特定処理部２９０は、ステップＳ２１に進む。

【0053】

ステップＳ２１において、特定処理部２９０は、ステップＳ２０で取得した入力データが第２トリガ条件を満たすか否かを判定する。ここで、特定処理部２９０は、第２トリガ条件を満たすと判定した場合（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、ステップＳ２２に進む。一方、特定処理部２９０は、第２トリガ条件を満たさないと判定した場合（ステップＳ２１：ＮＯ）、図５に示す動作フローを終了する。一例として、特定処理部２９０は、ステップＳ２０で取得した入力データが検索クエリである場合、第２トリガ条件を満たすと判定する。

【0054】

ステップＳ２２において、特定処理部２９０は、ステップＳ２０で取得した検索クエリと、当該検索クエリから想定される閲覧ユーザの検索意図を問い合わせる指示とを含んだプロンプトを第２プロンプトとしてデータ生成モデル５８に入力し、データ生成モデル５８の出力に基づいて、第２特定処理の結果を取得する。例えば、特定処理部２９０は、検索クエリとして「最近、疲れが取れなくて困っています。」とのテキストデータを取得したものとする。この場合、特定処理部２９０は、「以下の検索クエリから想定される閲覧ユーザの検索意図を抽出してください。検索クエリ：最近、疲れが取れなくて困っています。」というテキストを第２プロンプトとしてデータ生成モデル５８に入力する。ここでは、特定処理部２９０は、第２特定処理の結果として第２プロンプトに対応する検索意図を取得する。そして、特定処理部２９０は、ステップＳ２３に進む。

【0055】

ステップＳ２３において、特定処理部２９０は、ステップＳ２２で取得した第２プロンプトに対応する検索意図に対応する課題に関連付いたタイトルの一覧を問い合わせる指示を含んだプロンプトを第３プロンプトとしてデータ生成モデル５８に入力し、データ生成モデル５８の出力に基づいて、第３特定処理の結果を取得する。例えば、特定処理部２９０は、ステップＳ２２で第２プロンプトに対応する検索意図として「疲れを取りたい」とのテキストデータを取得したものとする。この場合、特定処理部２９０は、「以下の検索意図に対応する課題に関連付いたタイトルの一覧を抽出してください。検索意図：疲れを取りたい」というテキストを第３プロンプトとしてデータ生成モデル５８に入力する。ここでは、特定処理部２９０は、第３特定処理の結果として第３プロンプトに対応するタイトルの一覧を取得する。そして、特定処理部２９０は、ステップＳ２４に進む。

【0056】

ステップＳ２４において、特定処理部２９０は、第３特定処理の結果を閲覧ユーザのスマートデバイス１４に出力する。具体的には、特定処理部２９０は、ステップＳ２３で取得した第３プロンプトに対応するタイトルの一覧を閲覧ユーザのスマートデバイス１４に出力する。これにより、当該スマートデバイス１４のディスプレイ４０Ａには、当該タイトルの一覧が表示される。そして、特定処理部２９０は、ステップＳ２５に進む。

【0057】

ステップＳ２５において、特定処理部２９０は、関心情報を取得したか否かを判定する。ここで、特定処理部２９０は、関心情報を取得したと判定した場合（ステップＳ２５：ＹＥＳ）、ステップＳ２６に進む。一方、特定処理部２９０は、関心情報を取得していないと判定した場合（ステップＳ２５：ＮＯ）、図５に示す動作フローを終了する。

【0058】

ステップＳ２６において、特定処理部２９０は、所定タイトルに関連付いた作成文章をデータベース２４から取得して閲覧ユーザのスマートデバイス１４に出力する。これにより、当該スマートデバイス１４のディスプレイ４０Ａには、当該作成文章が表示される。そして、特定処理部２９０は、図５に示す動作フローを終了する。

【0059】

次に、図６及び図７を用いて、閲覧ユーザのスマートデバイス１４のディスプレイ４０Ａに表示された特定処理の結果を説明する。具体的には、図６及び図７に示す表示例は、当該スマートデバイス１４で実行中の特定アプリの画面を示している。

【0060】

図６に示すように、ディスプレイ４０Ａには、ユーザ入力１００、ＡＩ応答１０１、及びユーザ入力１０２が表示されている。

【0061】

ユーザ入力１００は、閲覧ユーザによるテキスト入力を受け付けた「最近、疲れが取れなくて困っています。」との文章を示している。ここで、スマートデバイス１４の制御部４６Ａは、当該ユーザ入力１００を示す入力データをデータ処理装置１２に送信する。

【0062】

ＡＩ応答１０１は、データ生成モデル５８から出力されたテキストデータを示している。ここで、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、スマートデバイス１４から送信されたユーザ入力１００を示す入力データを取得する。次に、特定処理部２９０は、当該入力データとして取得した検索クエリと、当該検索クエリから想定される閲覧ユーザの検索意図を問い合わせる指示とを含んだプロンプトを第２プロンプトとしてデータ生成モデル５８に入力し、データ生成モデル５８の出力に基づいて、第２特定処理の結果を取得する。次に、特定処理部２９０は、第２特定処理の結果として取得した第２プロンプトに対応する検索意図に対応する課題に関連付いたタイトルの一覧を問い合わせる指示を含んだプロンプトを第３プロンプトとしてデータ生成モデル５８に入力し、データ生成モデル５８の出力に基づいて、第３特定処理の結果を取得する。そして、特定処理部２９０は、第３特定処理の結果として取得した第３プロンプトに対応するタイトルの一覧をスマートデバイス１４に出力する。これにより、スマートデバイス１４のディスプレイ４０Ａには、ＡＩ応答１０１として当該タイトルの一覧が表示される。具体的には、図６には、ＡＩ応答１０１として「あなたにおすすめの文章のタイトルを３つご紹介します。１．疲れにくい身体の作り方 ２．疲れが取れる睡眠法 ３．スタミナ満点のレシピ」との当該タイトルの一覧が表示されている。

【0063】

ユーザ入力１０２は、閲覧ユーザによるテキスト入力を受け付けた「２．疲れが取れる睡眠法について詳しく知りたい。」との文章を示している。ここで、スマートデバイス１４の制御部４６Ａは、当該ユーザ入力１０２を示す入力データをデータ処理装置１２に送信する。

【0064】

図７に示すように、ディスプレイ４０Ａには、ＡＩ応答１０３が表示されている。
ＡＩ応答１０３は、データ生成モデル５８から出力されたテキストデータを示している。ここで、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、スマートデバイス１４から送信されたユーザ入力１０２を示す入力データを取得する。次に、特定処理部２９０は、当該入力データに基づいて、関心情報を取得したと判定する。この場合、特定処理部２９０は、所定タイトルである「疲れが取れる睡眠法」に関連付いた作成文章をデータベース２４から取得して閲覧ユーザのスマートデバイス１４に出力する。これにより、当該スマートデバイス１４のディスプレイ４０Ａには、ＡＩ応答１０３として当該作成文章が表示される。具体的には、図７には、ＡＩ応答１０３として「身体の疲れを取る方法について説明します。まずは、・・・（略）」との当該作成文章が表示されている。

【0065】

以上説明したように、データ処理装置１２では、特定処理部２９０は、取得した作成文章と、作成文章の内容によって解決可能な課題及び作成文章のタイトルを生成する指示とを含んだプロンプトを第１プロンプトとしてデータ生成モデル５８に入力して、第１プロンプトに対応する課題及びタイトルを生成する。また、特定処理部２９０は、生成した第１プロンプトに対応する課題及びタイトルと、作成文章と、当該作成文章を作成した投稿ユーザとを関連付けてデータベース２４に記憶させる。また、特定処理部２９０は、取得した検索クエリと、検索クエリから想定される閲覧ユーザの検索意図を問い合わせる指示とを含んだプロンプトを第２プロンプトとしてデータ生成モデル５８に入力して、第２プロンプトに対応する検索意図を生成する。また、特定処理部２９０は、生成した第２プロンプトに対応する検索意図に対応する課題に関連付いたタイトルの一覧を問い合わせる指示を含んだプロンプトを第３プロンプトとしてデータ生成モデル５８に入力して、第３プロンプトに対応するタイトルの一覧を生成する。そして、特定処理部２９０は、第３プロンプトに対応するタイトルの一覧をスマートデバイス１４に出力するとともに、関心情報を取得した場合、所定タイトルに関連付いた作成文章をスマートデバイス１４に出力する。

【0066】

上記構成により、データ処理装置１２では、閲覧ユーザの検索意図に対応する課題に関連付いたタイトルの一覧をスマートデバイス１４に出力することができる。また、データ処理装置１２では、当該タイトルの一覧の中から閲覧ユーザが関心を示した作成文章をスマートデバイス１４に出力することができる。これにより、データ処理装置１２によれば、ユーザ入力に対して適切に応答して、閲覧ユーザに適したタイトルの一覧及び作成文章を当該閲覧ユーザのスマートデバイス１４に出力することができる。

【0067】

また、データ処理装置１２では、特定処理部２９０は、閲覧ユーザのスマートデバイス１４に出力されたタイトルに関連付いた作成文章を作成した投稿ユーザ、及び当該スマートデバイス１４に出力された作成文章を作成した投稿ユーザに対して報酬を付与する。これにより、データ処理装置１２によれば、投稿ユーザが作成文章を作成する意欲を高めることができる。

【0068】

また、データ処理装置１２では、特定処理部２９０は、生成した第１プロンプトに対応する課題及びタイトルの対を学習データとしてデータ生成モデル５８をファインチューニングする。これにより、データ処理装置１２によれば、ファインチューニングを行わない場合に比べて、第１プロンプトに対応する課題及びタイトルを精度良く生成することができる。

【0069】

（第２の実施形態）
次に、実施形態に係るデータ処理システム１０の第２の実施形態について、上記実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。

【0070】

図８は、特定処理部２９０の機能構成の例を示す第２のブロック図である。特定処理部２９０は、図８に示すように、取得部２９０Ａ、処理部２９０Ｂ、出力部２９０Ｃ、付与部２９０Ｄ、及び通知部２９０Ｅを備えている。

【0071】

通知部２９０Ｅは、データベース２４に記憶された複数の作成文章の類似度が所定値以上、かつ複数の作成文章をそれぞれ作成した投稿ユーザが異なる場合、複数の作成文章の中で取得部２９０Ａが最初に取得した作成文章を作成した投稿ユーザである当初ユーザに対して、類似する作成文章の存在を通知する。

【0072】

通知部２９０Ｅは、定期的にデータベース２４に記憶された複数の作成文章を取得して、類似度が所定値以上の複数の作成文章の抽出を行う。一例として、通知部２９０Ｅは、当該類似度としてコサイン類似度を用いて、複数の作成文章がどれだけ似ているかを判定する。そして、通知部２９０Ｅは、コサイン類似度が所定値以上の複数の作成文章をそれぞれ作成した投稿ユーザが異なる場合には、当初ユーザのスマートデバイス１４に類似する作成文章の存在を通知する。

【0073】

取得部２９０Ａは、入力データとして当初ユーザからの削除指示を取得する。例えば、当初ユーザは、スマートデバイス１４を介して「類似する作成文章を削除してください」とのテキストデータを削除指示としてデータ処理装置１２に送信する。

【0074】

処理部２９０Ｂは、取得部２９０Ａが当初ユーザからの削除指示を取得した場合、当初ユーザが作成した作成文章に類似する他の投稿ユーザが作成した作成文章をデータベース２４から削除する。

【0075】

上記構成により、データ処理装置１２では、当初ユーザが作成した作成文章を模倣したと想定される他の投稿ユーザが作成した作成文章が閲覧ユーザのスマートデバイス１４に出力されることを抑制することができる。

【0076】

（第３の実施形態）
次に、実施形態に係るデータ処理システム１０の第３の実施形態について、上記実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。

【0077】

第３の実施形態に係る特定処理部２９０の機能構成は、一例として、第２の実施形態と同様の図８に示す機能構成である。

【0078】

取得部２９０Ａは、入力データとして閲覧ユーザによる作成文章の閲覧履歴を取得する。取得部２９０Ａは、取得した閲覧履歴を閲覧ユーザに紐付けてデータベース２４に記憶する。

【0079】

処理部２９０Ｂは、取得部２９０Ａが入力データとして取得した検索クエリと、データベース２４に記憶された当該入力データを入力した閲覧ユーザによる作成文章の閲覧履歴と、検索クエリから想定される閲覧ユーザの検索意図を問い合わせる指示とを含んだプロンプトを第２プロンプトとしてデータ生成モデル５８に入力して、第２プロンプトに対応する検索意図を生成する。

【0080】

上記構成により、データ処理装置１２では、閲覧ユーザによる作成文章の閲覧履歴を踏まえた検索意図を生成することができる。これにより、データ処理装置１２によれば、閲覧ユーザによる作成文章の閲覧履歴をデータ生成モデル５８に入力しない場合に比べて、閲覧ユーザの検索意図を精度良く生成することができる。

【0081】

（第４の実施形態）
次に、実施形態に係るデータ処理システム１０の第４の実施形態について、上記実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。

【0082】

第４の実施形態に係る特定処理部２９０の機能構成は、一例として、第２の実施形態と同様の図８に示す機能構成である。

【0083】

取得部２９０Ａは、入力データとして閲覧ユーザの属性を示すユーザ情報を取得する。ユーザ情報は、閲覧ユーザにより予め入力された、閲覧ユーザの年齢、性別、趣味、特技、及び職業等の情報である。

【0084】

出力部２９０Ｃは、処理部２９０Ｂが生成した第３プロンプトに対応するタイトルの一覧の中に、ユーザ情報によって示される閲覧ユーザの属性に適さない不適タイトルが含まれる場合、不適タイトルを除いたタイトルの一覧を閲覧ユーザのスマートデバイス１４に出力する。不適タイトルは、閲覧ユーザの属性（例：年齢又は性別等）毎に、不適切であると想定される用語を含んだタイトルである。閲覧ユーザの属性毎に不適タイトルとなる用語は、例えば、人の手によって予めデータ処理装置１２に設定されている。不適タイトルは、本開示の技術に係る「不適要旨」の一例である。

【0085】

例えば、第３プロンプトに対応するタイトルの一覧が５つあり、この５つのタイトルの中にユーザ情報によって示される閲覧ユーザの属性に適さない不適タイトルが２つある場合、出力部２９０Ｃは、２つの不適タイトルを除いた３つのタイトルの一覧を閲覧ユーザのスマートデバイス１４に出力する。

【0086】

上記構成により、データ処理装置１２では、閲覧ユーザの属性に応じて、閲覧ユーザが閲覧可能となる作成文章をフィルタリングすることができる。

【0087】

（その他）
上記実施形態では、作成文章の要旨を「作成文章のタイトル」として説明したが、上述の通り、作成文章の要旨は作成文章のタイトル及び要約の少なくとも一方を含めばよい。そのため、上記実施形態において、作成文章の要旨を「作成文章の要約」とすることも、作成文章の要旨を「作成文章のタイトル及び要約」とすることも可能である。

【0088】

仮に、作成文章の要旨を「作成文章のタイトル及び要約」とした場合は、特定処理部２９０は特定処理を以下のように行う。この場合、特定処理部２９０は、取得した作成文章と、当該作成文章の内容によって解決可能な課題並びに当該作成文章のタイトル及び要約を生成する指示とを含んだプロンプトを第１プロンプトとしてデータ生成モデル５８に入力して、第１プロンプトに対応する課題並びに当該タイトル及び要約を生成する。また、特定処理部２９０は、生成した第１プロンプトに対応する課題並びに当該タイトル及び要約と、当該課題並びに当該タイトル及び要約の基となった作成文章と、当該作成文章を作成した投稿ユーザとを関連付けてデータベース２４に記憶させる。また、特定処理部２９０は、生成した第１プロンプトに対応する課題及びタイトルの対と、生成した第１プロンプトに対応する課題及び要約の対とを学習データとしてデータ生成モデル５８をファインチューニングする。また、特定処理部２９０は、生成した第２プロンプトに対応する検索意図に対応する課題に関連付いたタイトル又は要約の一覧を問い合わせる指示を含んだプロンプトを第３プロンプトとしてデータ生成モデル５８に入力して、第３プロンプトに対応するタイトル又は要約の一覧を生成する。そして、特定処理部２９０は、生成した第３プロンプトに対応するタイトル又は要約の一覧をスマートデバイス１４に出力する。

【0089】

なお、感情特定モデル６０は、特定のマッピングに従い、ユーザの感情を決定してよい。具体的には、感情特定モデル６０は、特定のマッピングである感情マップ（図９参照）に従い、ユーザの感情を決定してよい。

【0090】

図９は、複数の感情がマッピングされる感情マップ４００を示す図である。感情マップ４００において、感情は、中心から放射状に同心円に配置されている。同心円の中心に近いほど、原始的状態の感情が配置されている。同心円のより外側には、心境から生まれる状態や行動を表す感情が配置されている。感情とは、情動や心的状態も含む概念である。同心円の左側には、概して脳内で起きる反応から生成される感情が配置されている。同心円の右側には概して、状況判断で誘導される感情が配置されている。同心円の上方向及び下方向には、概して脳内で起きる反応から生成され、かつ、状況判断で誘導される感情が配置されている。また、同心円の上側には、「快」の感情が配置され、下側には、「不快」の感情が配置されている。このように、感情マップ４００では、感情が生まれる構造に基づいて複数の感情がマッピングされており、同時に生じやすい感情が、近くにマッピングされている。

【0091】

これらの感情は、感情マップ４００の３時の方向に分布しており、普段は安心と不安のあたりを行き来する。感情マップ４００の右半分では、内部的な感覚よりも状況認識の方が優位に立つため、落ち着いた印象になる。

【0092】

感情マップ４００の内側は心の中、感情マップ４００の外側は行動を表すため、感情マップ４００の外側に行くほど、感情が目に見える（行動に表れる）ようになる。

【0093】

ここで、人の感情は、姿勢や血糖値のような様々なバランスを基礎としており、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示す。ロボットや自動車やバイク等においても、姿勢やバッテリー残量のような様々なバランスを基礎として、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示すように感情を作ることができる。感情マップは、例えば、光吉博士の感情地図（音声感情認識及び情動の脳生理信号分析システムに関する研究、徳島大学、博士論文：https://ci.nii.ac.jp/naid/500000375379）に基づいて生成されてよい。感情地図の左半分には、感覚が優位にたつ「反応」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。また、感情地図の右半分には、状況認識が優位にたつ「状況」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。

【0094】

感情マップでは学習を促す感情が２つ定義される。１つは、状況側にあるネガティブな「懺悔」や「反省」の真ん中周辺の感情である。つまり、「もう２度とこんな想いはしたくない」「もう叱られたくない」というネガティブな感情がロボットに生じたときである。もう１つは、反応側にあるポジティブな「欲」のあたりの感情である。つまり、「もっと欲しい」「もっと知りたい」というポジティブな気持ちのときである。

【0095】

感情特定モデル６０は、ユーザ入力を、予め学習されたニューラルネットワークに入力し、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値を取得し、ユーザの感情を決定する。このニューラルネットワークは、ユーザ入力と、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値との組み合わせである複数の学習データに基づいて予め学習されたものである。また、このニューラルネットワークは、図１０に示す感情マップ９００のように、近くに配置されている感情同士は、近い値を持つように学習される。図１０では、「安心」、「安穏」、「心強い」という複数の感情が、近い感情値となる例を示している。

【0096】

上記実施形態では、１台のコンピュータ２２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、コンピュータ２２を含めた複数のコンピュータによる特定処理に対する分散処理が行われるようにしてもよい。

【0097】

上記実施形態では、ストレージ３２に特定処理プログラム５６が格納されている形態例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、特定処理プログラム５６がＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの可搬型のコンピュータ読み取り可能な非一時的格納媒体に格納されていてもよい。非一時的格納媒体に格納されている特定処理プログラム５６は、データ処理装置１２のコンピュータ２２にインストールされる。プロセッサ２８は、特定処理プログラム５６に従って特定処理を実行する。

【0098】

また、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバ等の格納装置に特定処理プログラム５６を格納させておき、データ処理装置１２の要求に応じて特定処理プログラム５６がダウンロードされ、コンピュータ２２にインストールされるようにしてもよい。

【0099】

なお、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバ等の格納装置に特定処理プログラム５６の全てを格納させておいたり、ストレージ３２に特定処理プログラム５６の全てを記憶させたりしておく必要はなく、特定処理プログラム５６の一部を格納させておいてもよい。

【0100】

特定処理を実行するハードウェア資源としては、次に示す各種のプロセッサを用いることができる。プロセッサとしては、例えば、ソフトウェア、すなわち、プログラムを実行することで、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵが挙げられる。また、プロセッサとしては、例えば、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路が挙げられる。何れのプロセッサにもメモリが内蔵又は接続されており、何れのプロセッサもメモリを使用することで特定処理を実行する。

【0101】

特定処理を実行するハードウェア資源は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ、又はＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、特定処理を実行するハードウェア資源は１つのプロセッサであってもよい。

【0102】

１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する形態がある。第２に、ＳｏＣ（System-on-a-chip）などに代表されるように、特定処理を実行する複数のハードウェア資源を含むシステム全体の機能を１つのＩＣチップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、特定処理は、ハードウェア資源として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて実現される。

【0103】

更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路を用いることができる。また、上記の特定処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。

【0104】

以上に示した記載内容及び図示内容は、本開示の技術に係る部分についての詳細な説明であり、本開示の技術の一例に過ぎない。例えば、上記の構成、機能、作用、及び効果に関する説明は、本開示の技術に係る部分の構成、機能、作用、及び効果の一例に関する説明である。よって、本開示の技術の主旨を逸脱しない範囲内において、以上に示した記載内容及び図示内容に対して、不要な部分を削除したり、新たな要素を追加したり、置き換えたりしてもよいことは言うまでもない。また、錯綜を回避し、本開示の技術に係る部分の理解を容易にするために、以上に示した記載内容及び図示内容では、本開示の技術の実施を可能にする上で特に説明を要しない技術常識等に関する説明は省略されている。

【0105】

本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

【符号の説明】

【0106】

１０ データ処理システム
１２ データ処理装置
１４ スマートデバイス

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】