特開 2025-8111 人工知能システム、人工知能システムのプログラム

(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】P2025008111

(43)【公開日】2025-01-20

(54)【発明の名称】人工知能システム、人工知能システムのプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 40/151 20200101AFI20250109BHJP

   H04L 51/02 20220101ALI20250109BHJP

   H04L 51/21 20220101ALI20250109BHJP

   G10L 13/00 20060101ALI20250109BHJP

   G06F 40/56 20200101ALI20250109BHJP

   G06F 40/279 20200101ALI20250109BHJP

【ＦＩ】

G06F40/151

H04L51/02

H04L51/21

G10L13/00 100K

G06F40/56

G06F40/279

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023109995

(22)【出願日】2023-07-04

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り 令和５年５月２日に「サテライトオフィス企業活用ＧＰＴ導入支援」ページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｓａｔｅｒａｉｔｏ＿ＡＩ／ 令和５年５月１１日にサテライトオフィス・チャットボットマネージャーのマニュアルページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｓｉｔｅｓ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｓａｔｅｒａｉｔｏｏｆｆｉｃｅ／ｓｉｔｅ／ｍａｎｕａｌ／ｈｏｍｅ／ｎｏｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ／ａｉ 令和５年５月１２日にメール情報配信一覧ページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｓｉｔｅｓ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｓａｔｅｒａｉｔｏｏｆｆｉｃｅ／ｓｉｔｅ／ｍａｎｕａｌ／ｍａｉｌｍａｇａｚｉｎｅ 令和５年５月１４日にＹｏｕＴｕｂｅページに動画をアップロード ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｙｏｕｔｕｂｅ．ｃｏｍ／ｗａｔｃｈ？ｖ＝ｇｍＭｅ８ＰＯ９Ｋｃ８ 令和５年５月１５日に「サテライトオフィス企業活用ＧＰＴ導入支援」ページに掲載および資料をアップロード ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｓａｔｅｒａｉｔｏ＿ＡＩ／ 令和５年５月１６日にサテライトオフィス・プレスリリースに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｐｒｅｓｓｒｅｌｅａｓｅ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ 令和５年５月１６日に＠Ｐｒｅｓｓページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ａｔｐｒｅｓｓ．ｎｅ．ｊｐ／ｎｅｗｓ／３５５６２８ 令和５年５月１６日にＣＮＥＴ Ｊａｐａｎページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｊａｐａｎ．ｃｎｅｔ．ｃｏｍ／ｒｅｌｅａｓｅ／３０８５８３３６／ 令和５年５月１６日にＺＤＮｅｔ Ｊａｐａｎページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｊａｐａｎ．ｚｄｎｅｔ．ｃｏｍ／ｒｅｌｅａｓｅ／３０８５８３３６／ 令和５年５月１８日にＹｏｕＴｕｂｅページに動画をアップロード ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｙｏｕｔｕｂｅ．ｃｏｍ／ｗａｔｃｈ？ｖ＝ＬｕＸｎ７０ｑ６ＸＭｇ 令和５年５月１９日に「サテライトオフィス企業活用ＧＰＴ導入支援」ページに掲載および資料をアップロード ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｓａｔｅｒａｉｔｏ＿ＡＩ／

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り 令和５年５月１９日にメール情報配信一覧ページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｓｉｔｅｓ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｓａｔｅｒａｉｔｏｏｆｆｉｃｅ／ｓｉｔｅ／ｍａｎｕａｌ／ｍａｉｌｍａｇａｚｉｎｅ 令和５年５月２２日にＹｏｕＴｕｂｅページに動画をアップロード ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｙｏｕｔｕｂｅ．ｃｏｍ／ｗａｔｃｈ？ｖ＝ｊＦｑＦｏｅ６ｇＧｄＩ 令和５年５月２６日に「サテライトオフィス企業活用ＧＰＴ導入支援」ページに掲載および資料をアップロード ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｓａｔｅｒａｉｔｏ＿ＡＩ／ 令和５年５月２６日にメール情報配信一覧ページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｓｉｔｅｓ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｓａｔｅｒａｉｔｏｏｆｆｉｃｅ／ｓｉｔｅ／ｍａｎｕａｌ／ｍａｉｌｍａｇａｚｉｎｅ 令和５年５月２７日にメール情報配信一覧ページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｓｉｔｅｓ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｓａｔｅｒａｉｔｏｏｆｆｉｃｅ／ｓｉｔｅ／ｍａｎｕａｌ／ｍａｉｌｍａｇａｚｉｎｅ 令和５年５月２９日にサテライトＡＩ．ＡＩボード（ＣｈａｔＧＰＴ対応）のマニュアルページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｓｉｔｅｓ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｓａｔｅｒａｉｔｏｏｆｆｉｃｅ／ｓｉｔｅ／ｍａｎｕａｌ／ｈｏｍｅ／ａｉｂｏａｒｄ？ｈｌ＝ｊａ 令和５年５月２９日に＠Ｐｒｅｓｓページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ａｔｐｒｅｓｓ．ｎｅ．ｊｐ／ｎｅｗｓ／３５６９１２ 令和５年５月２９日にＣＮＥＴ Ｊａｐａｎページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｊａｐａｎ．ｃｎｅｔ．ｃｏｍ／ｒｅｌｅａｓｅ／３０８６２２８９／ 令和５年５月２９日にＺＤＮｅｔ Ｊａｐａｎページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｊａｐａｎ．ｚｄｎｅｔ．ｃｏｍ／ｒｅｌｅａｓｅ／３０８６２２８９／ 令和５年６月３日にＹｏｕＴｕｂｅページに動画をアップロード ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｙｏｕｔｕｂｅ．ｃｏｍ／ｗａｔｃｈ？ｖ＝Ｙ＿２Ｒ１ｒｏＢ５Ｖ０ 令和５年６月３日にメール情報配信一覧ページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｓｉｔｅｓ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｓａｔｅｒａｉｔｏｏｆｆｉｃｅ／ｓｉｔｅ／ｍａｎｕａｌ／ｍａｉｌｍａｇａｚｉｎｅ

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り 令和５年６月４日にメール情報配信一覧ページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｓｉｔｅｓ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｓａｔｅｒａｉｔｏｏｆｆｉｃｅ／ｓｉｔｅ／ｍａｎｕａｌ／ｍａｉｌｍａｇａｚｉｎｅ 令和５年６月６日にサテライトオフィス・プレスリリースに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｐｒｅｓｓｒｅｌｅａｓｅ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ 令和５年６月６日に＠Ｐｒｅｓｓページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ａｔｐｒｅｓｓ．ｎｅ．ｊｐ／ｎｅｗｓ／３５７８９２ 令和５年６月６日にＣＮＥＴ Ｊａｐａｎページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｊａｐａｎ．ｃｎｅｔ．ｃｏｍ／ｒｅｌｅａｓｅ／３０８６５１８１／ 令和５年６月６日にＺＤＮｅｔ Ｊａｐａｎページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｊａｐａｎ．ｚｄｎｅｔ．ｃｏｍ／ｒｅｌｅａｓｅ／３０８６５１８１／ 令和５年６月９日に「サテライトオフィス企業活用ＧＰＴ導入支援」ページに掲載および資料をアップロード ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｓａｔｅｒａｉｔｏ＿ＡＩ／ 令和５年６月９日にＹｏｕＴｕｂｅページに動画をアップロード ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｙｏｕｔｕｂｅ．ｃｏｍ／ｗａｔｃｈ？ｖ＝３ｍＺＨ＿Ｄ５ｌＸｉＡ 令和５年６月９日にＹｏｕＴｕｂｅページに動画をアップロード ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｙｏｕｔｕｂｅ．ｃｏｍ／ｗａｔｃｈ？ｖ＝Ｍｋｐ３＿Ｏ７ｆＹ７ｋ 令和５年６月１５日にサテライトオフィス・プレスリリースに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｐｒｅｓｓｒｅｌｅａｓｅ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ 令和５年６月１５日に＠Ｐｒｅｓｓページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ａｔｐｒｅｓｓ．ｎｅ．ｊｐ／ｎｅｗｓ／３５８８１８ 令和５年６月１５日にＣＮＥＴ Ｊａｐａｎページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｊａｐａｎ．ｃｎｅｔ．ｃｏｍ／ｒｅｌｅａｓｅ／３０８６７８０８／ 令和５年６月１５日にＺＤＮｅｔ Ｊａｐａｎページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｊａｐａｎ．ｚｄｎｅｔ．ｃｏｍ／ｒｅｌｅａｓｅ／３０８６７８０８／

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り 令和５年６月１７日にメール情報配信一覧ページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｓｉｔｅｓ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｓａｔｅｒａｉｔｏｏｆｆｉｃｅ／ｓｉｔｅ／ｍａｎｕａｌ／ｍａｉｌｍａｇａｚｉｎｅ 令和５年６月２１日にサテライトオフィス・プレスリリースページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｐｒｅｓｓｒｅｌｅａｓｅ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ 令和５年６月２１日に＠Ｐｒｅｓｓページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ａｔｐｒｅｓｓ．ｎｅ．ｊｐ／ｎｅｗｓ／３５９５０８ 令和５年６月２１日にＣＮＥＴ Ｊａｐａｎページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｊａｐａｎ．ｃｎｅｔ．ｃｏｍ／ｒｅｌｅａｓｅ／３０８６９９６２／ 令和５年６月２１日にＺＤＮｅｔ Ｊａｐａｎページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｊａｐａｎ．ｚｄｎｅｔ．ｃｏｍ／ｒｅｌｅａｓｅ／３０８６９９６２／ 令和５年６月２３日にサテライトオフィス・プレスリリースページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｐｒｅｓｓｒｅｌｅａｓｅ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ 令和５年６月２３日に＠Ｐｒｅｓｓページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ａｔｐｒｅｓｓ．ｎｅ．ｊｐ／ｎｅｗｓ／３５９６４３ 令和５年６月２３日にＣＮＥＴ Ｊａｐａｎページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｊａｐａｎ．ｃｎｅｔ．ｃｏｍ／ｒｅｌｅａｓｅ／３０８７０４４４／ 令和５年６月２３日にＺＤＮｅｔ Ｊａｐａｎページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｊａｐａｎ．ｚｄｎｅｔ．ｃｏｍ／ｒｅｌｅａｓｅ／３０８７０４４４／ 令和５年６月２７日にサテライトオフィス・プレスリリースページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｐｒｅｓｓｒｅｌｅａｓｅ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ 令和５年６月２７日に＠Ｐｒｅｓｓページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ａｔｐｒｅｓｓ．ｎｅ．ｊｐ／ｎｅｗｓ／３６０１２４ 令和５年６月２７日にＣＮＥＴ Ｊａｐａｎページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｊａｐａｎ．ｃｎｅｔ．ｃｏｍ／ｒｅｌｅａｓｅ／３０８７１７３３／ 令和５年６月２７日にＺＤＮｅｔ Ｊａｐａｎページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｊａｐａｎ．ｚｄｎｅｔ．ｃｏｍ／ｒｅｌｅａｓｅ／３０８７１７３３／

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り 令和５年６月３０日にメール情報配信一覧ページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｓｉｔｅｓ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｓａｔｅｒａｉｔｏｏｆｆｉｃｅ／ｓｉｔｅ／ｍａｎｕａｌ／ｍａｉｌｍａｇａｚｉｎｅ 令和５年６月３０日にサテライトオフィス・プレスリリースページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｓａｔｅｒａｉｔｏ．ｊｐ／ｐｒｅｓｓｒｅｌｅａｓｅ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ 令和５年６月３０日に＠Ｐｒｅｓｓページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ａｔｐｒｅｓｓ．ｎｅ．ｊｐ／ｎｅｗｓ／３６０６１７ 令和５年６月３０日にＣＮＥＴ Ｊａｐａｎページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｊａｐａｎ．ｃｎｅｔ．ｃｏｍ／ｒｅｌｅａｓｅ／３０８７３０２８／ 令和５年６月３０日にＺＤＮｅｔ Ｊａｐａｎページに掲載 ｈｔｔｐｓ：／／ｊａｐａｎ．ｚｄｎｅｔ．ｃｏｍ／ｒｅｌｅａｓｅ／３０８７３０２８／

(71)【出願人】

【識別番号】516346218

【氏名又は名称】株式会社サテライトオフィス

(74)【代理人】

【識別番号】100168538

【弁理士】

【氏名又は名称】加藤 来

(72)【発明者】

【氏名】原口 豊

(72)【発明者】

【氏名】原口 優

【テーマコード（参考）】

5B109

【Ｆターム（参考）】

5B109TA11

5B109VC03

(57)【要約】      （修正有）

【課題】事前学習済み人工知能手段が個人を特定可能なワード属性の文字の情報を覚えてしまうことを回避する人工知能システムを提供する。
【解決手段】人工知能システム１００は、ユーザー端末１１０と第１サーバ１２０と第２サーバ１３０とを備え、ユーザー端末のブラウザ１１１において予め設定されたマスキングのワード属性の文字を含むデータＤＴが入力されて第１サーバへ送信されると、ボット１２１が、マスキングのワード属性の文字を同じワード属性の別の任意の文字に変換してから変換後のデータを第２サーバへ送信し、第２サーバが、事前学習済み人工知能手段１３１を用いて変換後のデータに基づく内容のテキストデータ生成を実行し、生成テキストデータを第１サーバへ送信し、ボットが、第２サーバへの送信の際に変換した別の任意の文字の部分を、変換前の文字に戻す変更をしてから変更後の生成テキストデータＧＴ１をユーザー端末へ送信する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザー端末と、ボットを有する第１サーバと、事前学習済み人工知能手段を有する第２サーバとを備えて、ユーザー端末が第１サーバに基づいて表示または音声出力する人工知能システムであって、
前記ユーザー端末が、前記第１サーバのボットを介して、第２サーバと通信し、
前記第１サーバと通信自在な管理者用端末の管理画面において、ユーザー端末から第１サーバのボットへのデータに含まれたワード属性についてのマスキングが設定自在であり、
前記ユーザー端末のブラウザにおいて予め設定されたマスキングのワード属性の文字を含むデータが入力されて第１サーバへ送信されると、受信した第１サーバのボットが、受信したデータにマスキングのワード属性の文字が含まれていると判定して、受信したデータのうち、マスキングのワード属性の文字を同じワード属性の別の任意の文字に変換してから変換後のデータを第２サーバへ送信し、
前記第２サーバが、第２サーバの事前学習済み人工知能手段を用いて変換後のデータに基づく内容のテキストデータ生成を実行し、実行して得た生成テキストデータを第１サーバへ送信し、
前記第１サーバのボットが、受信した生成テキストデータのうち、第２サーバへの送信の際に変換した別の任意の文字の部分を、変換前の文字に戻す変更をしてから変更後の生成テキストデータをユーザー端末へ送信し、
前記ユーザー端末が、受信した変更後の生成テキストデータをブラウザに表示するまたは音声出力する構成であることを特徴とする人工知能システム。

【請求項2】

前記第１サーバと通信自在な管理者用端末の管理画面において、禁止ワードについて設定自在であり、
前記ユーザー端末のブラウザにおいて予め設定された禁止ワードを含むデータが入力されて第１サーバへ送信されると、前記第１サーバのボットが、受信したデータに禁止ワードが含まれていると判定して、受信したデータを第２サーバへ送信せず、利用できないワードが含まれている旨の情報をユーザー端末に送信する構成であることを特徴とする請求項１に記載の人工知能システム。

【請求項3】

前記第１サーバと通信自在な管理者用端末の管理画面において、不適切発言の排除について設定自在であり、
前記ユーザー端末のブラウザにおいて予め設定された不適切発言の表現を含むデータが入力されて第１サーバへ送信されると、前記第１サーバのボットが、受信したデータに不適切発言の表現が含まれていると判定して、受信したデータを第２サーバへ送信せず、不適切発言の表現が含まれている旨の情報をユーザー端末に送信し、
他方、前記第２サーバが、第２サーバの事前学習済み人工知能手段を用いて、受信したデータに含まれた指示命令情報に基づく内容のテキストデータ生成を実行し、実行して得た生成テキストデータを第１サーバへ送信し、前記第１サーバのボットが、受信した生成テキストデータに不適切発言の表現が含まれているか否かを判定し、含まれていると判定した場合、受信した生成テキストデータをユーザー端末へ送信せず、不適切発言の表現を使用せずに再度指示命令情報に基づく内容のテキストデータ生成を実行するように第２サーバの事前学習済み人工知能手段へ指示する構成であることを特徴とする請求項２に記載の人工知能システム。

【請求項4】

前記ユーザー端末が、前記第１サーバのボットに対してメイントピックを指定自在であり、メイントピック指定中にブラウザにおいてユーザーによってデータとしての指示命令情報が入力されて第１サーバへ送信されると、前記第１サーバのボットが、受信した指示命令情報にメイントピック情報を付加して第２サーバへ送信し、
前記第２サーバが、第２サーバの事前学習済み人工知能手段を用いて指示命令情報およびメイントピック情報に基づく内容のテキストデータ生成を実行し、実行して得た生成テキストデータを第１サーバへ送信する構成であることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１つに記載の人工知能システム。

【請求項5】

前記第１サーバと通信自在な管理者用端末の管理画面において、ユーザー識別情報によってユーザー端末のブラウザにおいて第１サーバのボットを利用可能なユーザーについて設定自在な構成であることを特徴とする請求項４に記載の人工知能システム。

【請求項6】

ユーザー端末が第１サーバに基づいて表示または音声出力する人工知能システムのプログラムであって、
前記第１サーバと通信自在な管理者用端末の管理画面において、ユーザー端末から第１サーバのボットへのデータに含まれたワード属性についてのマスキング設定があったときに、第１サーバがマスキング設定するマスキング設定ステップと、
前記ユーザー端末のブラウザにおいてデータが入力されて第１サーバへ送信されると、受信した第１サーバのボットが、受信したデータにマスキングのワード属性の文字が含まれているか否かを判定するマスキング対象判定ステップと、
前記第１サーバのボットが、マスキングのワード属性の文字が含まれていると判定した場合、受信したデータのうち、マスキングのワード属性の文字を同じワード属性の別の任意の文字に変換するマスキング変換実行ステップと、
前記第１サーバのボットが、変換後のデータを第２サーバへ送信するマスキングデータ送信ステップと、
前記第２サーバが、第２サーバの事前学習済み人工知能手段を用いて変換後のデータに基づく内容のテキストデータ生成を実行するデータ生成ステップと、
前記第２サーバが、実行して得た生成テキストデータを第１サーバへ送信する生成データ送信ステップと、
前記第１サーバのボットが、受信した生成テキストデータのうち、第２サーバへの送信の際に変換した別の任意の文字の部分を、変換前の文字に戻す変更をする逆変換ステップと、
前記第１サーバのボットが、変更後の生成テキストデータをユーザー端末へ送信する逆変換データ送信ステップと、
前記ユーザー端末が、受信した変更後の生成テキストデータをブラウザに表示するまたは音声出力する表示・音声出力ステップとを有していることを特徴とする人工知能システムのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ユーザー端末と、ボットを有する第１サーバと、事前学習済み人工知能手段を有する第２サーバとを備えて、ユーザー端末が第１サーバに基づいて表示または音声出力する人工知能システム、および、そのプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、大規模言語モデルにアクセスする要約生成部を有した要約生成装置として機能する情報処理装置が知られている（例えば、特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２３－７３０９５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、上述した従来の情報処理装置は、大規模言語モデルの一例であるＧＰＴ－３に対して、要約対象のデータを単に送信する構成であったため、要約対象のデータに特定可能なワード属性の文字の情報が含まれていた場合、ＧＰＴ－３が個人を特定可能なワード属性の文字の情報を覚えてしまって、ＧＰＴ－３を介した他の端末への個人特定可能な情報の漏洩が生じてしまうリスクがあった。

【0005】

そこで、本発明は、前述したような従来技術の問題を解決するものであって、すなわち、本発明の目的は、大規模言語モデルである事前学習済み人工知能手段が個人を特定可能なワード属性の文字の情報を覚えてしまうことを回避することができる人工知能システム、および、そのプログラムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本請求項１に係る発明は、ユーザー端末と、ボットを有する第１サーバと、事前学習済み人工知能手段を有する第２サーバとを備えて、ユーザー端末が第１サーバに基づいて表示または音声出力する人工知能システムであって、前記ユーザー端末が、前記第１サーバのボットを介して、第２サーバと通信し、前記第１サーバと通信自在な管理者用端末の管理画面において、ユーザー端末から第１サーバのボットへのデータに含まれたワード属性についてのマスキングが設定自在であり、前記ユーザー端末のブラウザにおいて予め設定されたマスキングのワード属性の文字を含むデータが入力されて第１サーバへ送信されると、受信した第１サーバのボットが、受信したデータにマスキングのワード属性の文字が含まれていると判定して、受信したデータのうち、マスキングのワード属性の文字を同じワード属性の別の任意の文字に変換してから変換後のデータを第２サーバへ送信し、前記第２サーバが、第２サーバの事前学習済み人工知能手段を用いて変換後のデータに基づく内容のテキストデータ生成を実行し、実行して得た生成テキストデータを第１サーバへ送信し、前記第１サーバのボットが、受信した生成テキストデータのうち、第２サーバへの送信の際に変換した別の任意の文字の部分を、変換前の文字に戻す変更をしてから変更後の生成テキストデータをユーザー端末へ送信し、前記ユーザー端末が、受信した変更後の生成テキストデータをブラウザに表示するまたは音声出力する構成であることにより、前述した課題を解決するものである。

【0007】

本請求項２に係る発明は、請求項１に記載された人工知能システムの構成に加えて、前記第１サーバと通信自在な管理者用端末の管理画面において、禁止ワードについて設定自在であり、前記ユーザー端末のブラウザにおいて予め設定された禁止ワードを含むデータが入力されて第１サーバへ送信されると、前記第１サーバのボットが、受信したデータに禁止ワードが含まれていると判定して、受信したデータを第２サーバへ送信せず、利用できないワードが含まれている旨の情報をユーザー端末に送信する構成であることにより、前述した課題をさらに解決するものである。

【0008】

本請求項３に係る発明は、請求項２に記載された人工知能システムの構成に加えて、前記第１サーバと通信自在な管理者用端末の管理画面において、不適切発言の排除について設定自在であり、前記ユーザー端末のブラウザにおいて予め設定された不適切発言の表現を含むデータが入力されて第１サーバへ送信されると、前記第１サーバのボットが、受信したデータに不適切発言の表現が含まれていると判定して、受信したデータを第２サーバへ送信せず、不適切発言の表現が含まれている旨の情報をユーザー端末に送信し、他方、前記第２サーバが、第２サーバの事前学習済み人工知能手段を用いて、受信したデータに含まれた指示命令情報に基づく内容のテキストデータ生成を実行し、実行して得た生成テキストデータを第１サーバへ送信し、前記第１サーバのボットが、受信した生成テキストデータに不適切発言の表現が含まれているか否かを判定し、含まれていると判定した場合、受信した生成テキストデータをユーザー端末へ送信せず、不適切発言の表現を使用せずに再度指示命令情報に基づく内容のテキストデータ生成を実行するように第２サーバの事前学習済み人工知能手段へ指示する構成であることにより、前述した課題をさらに解決するものである。

【0009】

本請求項４に係る発明は、請求項１乃至請求項３のいずれか１つに記載された人工知能システムの構成に加えて、前記ユーザー端末が、前記第１サーバのボットに対してメイントピックを指定自在であり、メイントピック指定中にブラウザにおいてユーザーによってデータとしての指示命令情報が入力されて第１サーバへ送信されると、前記第１サーバのボットが、受信した指示命令情報にメイントピック情報を付加して第２サーバへ送信し、前記第２サーバが、第２サーバの事前学習済み人工知能手段を用いて指示命令情報およびメイントピック情報に基づく内容のテキストデータ生成を実行し、実行して得た生成テキストデータを第１サーバへ送信する構成であることにより、前述した課題をさらに解決するものである。

【0010】

本請求項５に係る発明は、請求項４に記載された人工知能システムの構成に加えて、前記第１サーバと通信自在な管理者用端末の管理画面において、ユーザー識別情報によってユーザー端末のブラウザにおいて第１サーバのボットを利用可能なユーザーについて設定自在な構成であることにより、前述した課題をさらに解決するものである。

【0011】

本請求項６に係る発明は、ユーザー端末が第１サーバに基づいて表示または音声出力する人工知能システムのプログラムであって、前記第１サーバと通信自在な管理者用端末の管理画面において、ユーザー端末から第１サーバのボットへのデータに含まれたワード属性についてのマスキング設定があったときに、第１サーバがマスキング設定するマスキング設定ステップと、前記ユーザー端末のブラウザにおいてデータが入力されて第１サーバへ送信されると、受信した第１サーバのボットが、受信したデータにマスキングのワード属性の文字が含まれているか否かを判定するマスキング対象判定ステップと、前記第１サーバのボットが、マスキングのワード属性の文字が含まれていると判定した場合、受信したデータのうち、マスキングのワード属性の文字を同じワード属性の別の任意の文字に変換するマスキング変換実行ステップと、前記第１サーバのボットが、変換後のデータを第２サーバへ送信するマスキングデータ送信ステップと、前記第２サーバが、第２サーバの事前学習済み人工知能手段を用いて変換後のデータに基づく内容のテキストデータ生成を実行するデータ生成ステップと、前記第２サーバが、実行して得た生成テキストデータを第１サーバへ送信する生成データ送信ステップと、前記第１サーバのボットが、受信した生成テキストデータのうち、第２サーバへの送信の際に変換した別の任意の文字の部分を、変換前の文字に戻す変更をする逆変換ステップと、前記第１サーバのボットが、変更後の生成テキストデータをユーザー端末へ送信する逆変換データ送信ステップと、前記ユーザー端末が、受信した変更後の生成テキストデータをブラウザに表示するまたは音声出力する表示・音声出力ステップとを有していることにより、前述した課題を解決するものである。

【発明の効果】

【0012】

本発明の人工知能システムは、ユーザー端末と、ボットを有する第１サーバと、事前学習済み人工知能手段を有する第２サーバとを備えていることにより、ユーザー端末を使用するユーザーは、ボットを介して事前学習済み人工知能手段とやりとりをすることができるばかりでなく、以下のような特有の効果を奏することができる。

【0013】

本請求項１に係る発明の人工知能システムによれば、例えば、ユーザー端末から第１サーバのボットへのデータについて名前、住所、電話番号、電子メールアドレスなどの個人を特定可能なワード属性についてのマスキングを予め設定しておくことによって、ユーザーが入力したデータにそれらのワード属性の文字が含まれていた場合、第１サーバのボットがそれらのワード属性の文字を同じワード属性の別の任意の文字に変換してから変換後のデータを第２サーバへ送信し、テキストデータ生成の実行が変換後のデータに基づいて行われるため、第２サーバの事前学習済み人工知能手段の一例であるチャットＧＰＴが個人を特定可能なワード属性の文字の情報を覚えてしまうことを回避することができる。
つまり、第２サーバの事前学習済み人工知能手段の一例であるチャットＧＰＴへ送信される内容が個人を特定不可能な文字に変換されたものとなるため、第２サーバの事前学習済み人工知能手段の一例であるチャットＧＰＴを介した他の端末への個人特定可能な情報の漏洩を回避することができる。
さらに、第１サーバのボットが第２サーバから生成テキストデータを受信した際、受信した生成テキストデータのうち、第２サーバへの送信の際に変換した別の任意の文字の部分を、変換前の文字に戻す変更が行われて、変更後の生成テキストデータがユーザー端末へ送信されるため、ユーザーが入力したデータに含まれたプロンプトである指示命令情報の意図に基本的に沿った変更後の生成テキストデータを得ることができる。
つまり、第１サーバのボットが第２サーバへ送信する際に変換した文字が、第１サーバのボットが第２サーバから受信した際に元の文字に戻されるため、第２サーバへの不本意な情報流出や第２サーバを介した他の端末への不本意な情報流出を回避するとともにユーザー端末からの指示命令内容とユーザー端末への回答内容との整合性を担保することができる。

【0014】

本請求項２に係る発明の人工知能システムによれば、請求項１に係る発明が奏する効果に加えて、例えば、「社外秘」や「個人情報」や「マイナンバー」などのワードを禁止ワードとして予め設定することによってユーザーが入力したデータに禁止ワードが含まれていた場合、第１サーバのボットが禁止ワードを検知して第２サーバの事前学習済み人工知能手段の一例であるチャットＧＰＴとのやりとりが停止されるとともに利用できないワードが含まれている旨の情報がユーザー端末へ送信されるため、ユーザーによる好ましくない使用を禁止することができる。
つまり、第２サーバの事前学習済み人工知能手段の一例であるチャットＧＰＴへの情報の送信が制限されるため、第２サーバの事前学習済み人工知能手段の一例であるチャットＧＰＴを介した他の端末への情報漏洩を回避することができる。

【0015】

本請求項３に係る発明の人工知能システムによれば、請求項２に係る発明が奏する効果に加えて、ユーザー端末と事前学習済み人工知能手段とのやりとりにおいて両者のやりとりに不適切発言の表現が含まれていた場合、第１サーバのボットがその不適切発言の表現を検知して遮断するとともに、不適切発言の表現が含まれている旨をその発信者へ通知するため、不適切発言の表現が含まれたやりとりを排除することができる。
つまり、ユーザーが不適切発言の表現を用いた場合、その内容が第２サーバの事前学習済み人工知能手段の一例であるチャットＧＰＴへ送信されないため、事前学習済み人工知能手段の一例であるチャットＧＰＴが不適切発言の表現を学習してしまうリスクを回避することができる。
さらに、ユーザーが不適切発言の表現を用いた場合、ユーザーに対してその旨が第１サーバのボットから返信されるため、ユーザーは不適切発言の表現を用いてしまったことを認識することができる。
また、事前学習済み人工知能手段の一例であるチャットＧＰＴが生成した生成テキストデータに不適切発言の表現が含まれていた場合、その内容がユーザー端末へ送信されないため、事前学習済み人工知能手段の一例であるチャットＧＰＴが生成した不適切発言の表現を含んだ生成テキストデータをユーザーがそのまま使用してしまうリスクを回避することができる。
さらに、生成テキストデータに不適切発言の表現が含まれていた場合、事前学習済み人工知能手段の一例であるチャットＧＰＴに対して、不適切発言の表現を使用せずに再度指示命令情報に基づく内容のテキストデータ生成を実行する旨の指示命令が第１サーバのボットから送信されるため、不適切発言の表現を含まない生成テキストデータを得てユーザー端末に表示することができる。

【0016】

本請求項４に係る発明の人工知能システムによれば、請求項１乃至請求項３のいずれか１つに係る発明が奏する効果に加えて、ブラウザにおいてメイントピック指定中のとき、ユーザーと事前学習済み人工知能手段との間のやりとりにおいてボットから事前学習済み人工知能手段への情報にメイントピック情報が常に含まれて、事前学習済み人工知能手段が生成する生成テキストデータがメイントピックに沿った内容になるため、ユーザーと事前学習済み人工知能手段とのやりとりにおいて相談などの内容がぶれない（内容にブレがない）ようにすることができる。
つまり、ユーザーが質問を複数回続けた場合であっても、メイントピックに沿った回答が得られるため、質問を続けていくうちにメイントピックから徐々にずれていってしまうことを回避することができる。

【0017】

本請求項５に係る発明の人工知能システムによれば、請求項４に係る発明が奏する効果に加えて、ユーザー識別情報に基づいてユーザーが識別されて第１サーバのボットを介して第２サーバの事前学習済み人工知能手段の一例であるチャットＧＰＴとやりとり可能なユーザーが指定・制限されるため、管理者は社員メンバー毎にチャットＧＰＴの利用制限・利用許可を簡単に設定することができる。

【0018】

本請求項６に係る発明の人工知能システムのプログラムによれば、請求項１に係る発明が奏する効果と同様、例えば、ユーザー端末から第１サーバのボットへのデータについて名前、住所、電話番号、電子メールアドレスなどの個人を特定可能なワード属性についてのマスキングを予め設定しておくことによって、ユーザーが入力したデータにそれらのワード属性の文字が含まれていた場合、第１サーバのボットがそれらのワード属性の文字を同じワード属性の別の任意の文字に変換してから変換後のデータを第２サーバへ送信し、テキストデータ生成の実行が変換後のデータに基づいて行われるため、第２サーバの事前学習済み人工知能手段の一例であるチャットＧＰＴが個人を特定可能なワード属性の文字の情報を覚えてしまうことを回避することができる。
つまり、第２サーバの事前学習済み人工知能手段の一例であるチャットＧＰＴへ送信される内容が個人を特定不可能な文字に変換されたものとなるため、第２サーバの事前学習済み人工知能手段の一例であるチャットＧＰＴを介した他の端末への個人特定可能な情報の漏洩を回避することができる。
さらに、第１サーバのボットが第２サーバから生成テキストデータを受信した際、受信した生成テキストデータのうち、第２サーバへの送信の際に変換した別の任意の文字の部分を、変換前の文字に戻す変更が行われて、変更後の生成テキストデータがユーザー端末へ送信されるため、ユーザーが入力したデータに含まれたプロンプトである指示命令情報の意図に基本的に沿った変更後の生成テキストデータを得ることができる。
つまり、第１サーバのボットが第２サーバへ送信する際に変換した文字が、第１サーバのボットが第２サーバから受信した際に元の文字に戻されるため、第２サーバへの不本意な情報流出や第２サーバを介した他の端末への不本意な情報流出を回避するとともにユーザー端末からの指示命令内容とユーザー端末への回答内容との整合性を担保することができる。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】本発明の第１実施例である人工知能システムの概念を示す図。

【図2】本発明の第１実施例である人工知能システムの動作例を示すチャート図。

【図3】（Ａ）（Ｂ）は本発明の第１実施例である人工知能システムの管理画面におけるマスキングの設定例を示す図およびユーザー端末のブラウザが示す人工知能サービス画面においてマスキングの対象文字が入力された際の様子を示す図。

【図4】本発明の第１実施例である人工知能システムのマスキングの動作例を説明する図。

【図5】（Ａ）（Ｂ）は本発明の第１実施例である人工知能システムのユーザー端末のブラウザが示す人工知能サービス画面の音声入力が選択された際の様子を示す図およびユーザー端末のブラウザが示す人工知能サービス画面において音声が入力された際の様子を示す図。

【図6】（Ａ）（Ｂ）は本発明の第１実施例である人工知能システムの管理画面における禁止ワードの設定例を示す図およびユーザー端末のブラウザが示す人工知能サービス画面において禁止ワードが入力された際の様子を示す図。

【図7】（Ａ）（Ｂ）は本発明の第１実施例である人工知能システムの管理画面の不適切発言の排除の設定の例を示す図およびユーザー端末のブラウザが示す人工知能サービス画面におけるやりとりの例を示す図。

【図8】（Ａ）（Ｂ）は本発明の第１実施例である人工知能システムにおいてユーザー入力に不適切発言の表現が含まれていた場合の動作説明図および事前学習済み人工知能手段の一例であるチャットＧＰＴによる生成テキストデータに不適切発言の表現が含まれていた場合の動作説明図。

【図9】本発明の第１実施例である人工知能システムのユーザー端末のブラウザが示す人工知能サービス画面においてメイントピック指定された様子を示す図。

【図10】本発明の第１実施例である人工知能システムのメイントピック指定機能の動作を説明する図。

【図11】本発明の第１実施例である人工知能システムの管理画面においてボットの利用可能ユーザーの設定例を示す図。

【図12】本発明の第１実施例である人工知能システムの管理画面においてログが表示された様子を示す図。

【図13】（Ａ）（Ｂ）は本発明の第２実施例である人工知能システムのユーザー端末のブラウザが示すメッセージ送受信ウィンドウである送信メッセージウィンドウの入力例を示す図およびメッセージ送受信ウィンドウである受信メッセージウィンドウの表示例を示す図。

【発明を実施するための形態】

【0020】

本発明の人工知能システムは、ユーザー端末と、ボットを有する第１サーバと、事前学習済み人工知能手段を有する第２サーバとを備えて、ユーザー端末が、第１サーバのボットを介して、第２サーバと通信し、第１サーバと通信自在な管理者用端末の管理画面において、ユーザー端末から第１サーバのボットへのデータに含まれたワード属性についてのマスキングが設定自在であり、ユーザー端末のブラウザにおいて予め設定されたマスキングのワード属性の文字を含むデータが入力されて第１サーバへ送信されると、受信した第１サーバのボットが、受信したデータにマスキングのワード属性の文字が含まれていると判定して、受信したデータのうち、マスキングのワード属性の文字を同じワード属性の別の任意の文字に変換してから変換後のデータを第２サーバへ送信し、第２サーバが、第２サーバの事前学習済み人工知能手段を用いて変換後のデータに基づく内容のテキストデータ生成を実行し、実行して得た生成テキストデータを第１サーバへ送信し、第１サーバのボットが、受信した生成テキストデータのうち、第２サーバへの送信の際に変換した別の任意の文字の部分を、変換前の文字に戻す変更をしてから変更後の生成テキストデータをユーザー端末へ送信し、ユーザー端末が、受信した変更後の生成テキストデータをブラウザに表示するまたは音声出力する構成であることにより、第２サーバの事前学習済み人工知能手段の一例であるチャットＧＰＴが個人を特定可能なワード属性の文字の情報を覚えてしまうことを回避することができるものであれば、その具体的な実施態様は、如何なるものであっても構わない。
また、本発明の人工知能システムのプログラムは、第１サーバと通信自在な管理者用端末の管理画面において、ユーザー端末から第１サーバのボットへのデータに含まれたワード属性についてのマスキング設定があったときに、第１サーバがマスキング設定するマスキング設定ステップと、ユーザー端末のブラウザにおいてデータが入力されて第１サーバへ送信されると、受信した第１サーバのボットが、受信したデータにマスキングのワード属性の文字が含まれているか否かを判定するマスキング対象判定ステップと、第１サーバのボットが、マスキングのワード属性の文字が含まれていると判定した場合、受信したデータのうち、マスキングのワード属性の文字を同じワード属性の別の任意の文字に変換するマスキング変換実行ステップと、第１サーバのボットが、変換後のデータを第２サーバへ送信するマスキングデータ送信ステップと、第２サーバが、第２サーバの事前学習済み人工知能手段を用いて変換後のデータに基づく内容のテキストデータ生成を実行するデータ生成ステップと、第２サーバが、実行して得た生成テキストデータを第１サーバへ送信する生成データ送信ステップと、第１サーバのボットが、受信した生成テキストデータのうち、第２サーバへの送信の際に変換した別の任意の文字の部分を、変換前の文字に戻す変更をする逆変換ステップと、第１サーバのボットが、変更後の生成テキストデータをユーザー端末へ送信する逆変換データ送信ステップと、ユーザー端末が、受信した変更後の生成テキストデータをブラウザに表示するまたは音声出力する表示・音声出力ステップとを有していることにより、第２サーバの事前学習済み人工知能手段の一例であるチャットＧＰＴが個人を特定可能なワード属性の文字の情報を覚えてしまうことを回避することができるものであれば、その具体的な実施態様は、如何なるものであっても構わない。

【0021】

例えば、ユーザー端末は、デスクトップ型パーソナルコンピュータ端末、ノート型パーソナルコンピュータ端末、スマートフォン端末、タブレット端末などの情報を送受信するものであって、所謂インターネットである広域ネットワーク、ローカルネットワーク、電話回線などを含む通信ネットワークによりサーバと接続自在なものであれば如何なるものであっても構わない。
また、第１サーバおよび第２サーバは、それぞれ１つのサーバやクラウド上の複数のサーバでもよい。
事前学習済み人工知能手段は、大規模言語モデルとも呼ばれる対話型の例えばChatGPT（Generative Pre-trained Transformer）（以下、チャットＧＰＴ）などにより構成され、１つのサーバやクラウド上の複数のサーバに設けられた構成でもよい。

【実施例0022】

以下に、本発明の第１実施例である人工知能システム１００について、図１乃至図１２に基づいて説明する。
ここで、図１は、本発明の第１実施例である人工知能システム１００の概念を示す図であり、図２は、本発明の第１実施例である人工知能システム１００の動作例を示すチャート図であり、図３（Ａ）は、本発明の第１実施例である人工知能システム１００の管理画面１１３におけるマスキングの設定例を示す図であり、図３（Ｂ）は、ユーザー端末１１０のブラウザ１１１が示す人工知能サービス画面１１２においてマスキングの対象文字が入力された際の様子を示す図であり、図４は、本発明の第１実施例である人工知能システム１００のマスキングの動作例を説明する図であり、図５（Ａ）は、本発明の第１実施例である人工知能システムのユーザー端末のブラウザが示す人工知能サービス画面の音声入力が選択された際の様子を示す図であり、図５（Ｂ）は、ユーザー端末のブラウザが示す人工知能サービス画面において音声が入力された際の様子を示す図であり、図６（Ａ）は、本発明の第１実施例である人工知能システム１００の管理画面１１３における禁止ワードＰＢの設定例を示す図であり、図６（Ｂ）は、ユーザー端末１１０のブラウザ１１１が示す人工知能サービス画面１１２において禁止ワードＰＢが入力された際の様子を示す図であり、図７（Ａ）は、本発明の第１実施例である人工知能システム１００の管理画面１１３の不適切発言の排除の設定の例を示す図であり、図７（Ｂ）は、ユーザー端末１１０のブラウザ１１１が示す人工知能サービス画面１１２におけるやりとりの例を示す図であり、図８（Ａ）は、本発明の第１実施例である人工知能システム１００においてユーザー入力に不適切発言の表現ＵＬが含まれていた場合の動作説明図であり、図８（Ｂ）は、事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴによる生成テキストデータＧＴに不適切発言の表現ＵＬが含まれていた場合の動作説明図であり、図９は、本発明の第１実施例である人工知能システム１００のユーザー端末１１０のブラウザ１１１が示す人工知能サービス画面１１２においてメイントピック指定された様子を示す図であり、図１０は、本発明の第１実施例である人工知能システム１００のメイントピック指定機能の動作を説明する図であり、図１１は、本発明の第１実施例である人工知能システム１００の管理画面１１３においてボット１２１の利用可能ユーザーの設定例を示す図であり、図１２は、本発明の第１実施例である人工知能システム１００の管理画面１１３においてログが表示された様子を示す図である。

【0023】

本発明の第１実施例である人工知能システム１００は、図１に示すように、ユーザー端末１１０と、ボット１２１を有する第１サーバ１２０と、事前学習済み人工知能手段１３１を有する第２サーバ１３０とを備えている。
そして、ユーザー端末１１０が、第１サーバ１２０に基づいて表示または音声出力するように構成されている。
より具体的には、ユーザー端末１１０が、第１サーバ１２０のボット１２１を介して、第２サーバ１３０と通信し、ブラウザ１１１に表示された人工知能サービス画面１１２において、第１サーバ１２０のボット１２１を介して第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴとやりとりするように構成されている。

【0024】

さらに本実施例では、第１サーバ１２０と通信自在な管理者用端末の一例であるユーザー端末１１０のブラウザ１１１が示す管理画面１１３において、ユーザー端末１１０から第１サーバ１２０のボット１２１へのデータＤＴに含まれたワード属性についてのマスキングが設定自在である（図３参照）。
そして、ユーザー端末１１０のブラウザ１１１において予め設定されたマスキングのワード属性の文字ＷＤを含むデータＤＴが入力されて第１サーバ１２０へ送信されたとする。
この場合、受信した第１サーバ１２０のボット１２１が、受信したデータＤＴにマスキングのワード属性の文字ＷＤが含まれていると判定する。
すると、第１サーバ１２０のボット１２１が、受信したデータＤＴのうち、マスキングのワード属性の文字ＷＤを同じワード属性の別の任意の文字ＷＤ１に変換する。
そして、第１サーバ１２０のボット１２１が、変換後のデータＤＴ１を第２サーバ１３０へ送信する。

【0025】

すると、第２サーバ１３０が、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴを用いて変換後のデータＤＴ１に基づく内容のテキストデータ生成を実行する。
そして、第２サーバ１３０が、実行して得た生成テキストデータＧＴを第１サーバ１２０へ送信する。
すると、第１サーバ１２０のボット１２１が、受信した生成テキストデータＧＴのうち、第２サーバ１３０への送信の際に変換した別の任意の文字ＷＤ１の部分を、変換前の文字ＷＤに戻す変更をする。
そして、第１サーバ１２０のボット１２１が、変更後の生成テキストデータＧＴ１をユーザー端末１１０へ送信する。
すると、ユーザー端末１１０が、受信した変更後の生成テキストデータＧＴ１をブラウザ１１１に表示するまたは音声出力するように構成されている。

【0026】

これにより、例えば、ユーザー端末１１０から第１サーバ１２０のボット１２１へのデータＤＴについて名前、住所、電話番号、電子メールアドレスなどの個人を特定可能なワード属性についてのマスキングを予め設定しておくことによって、ユーザーが入力したデータＤＴにそれらのワード属性の文字ＷＤが含まれていた場合、第１サーバ１２０のボット１２１がそれらのワード属性の文字ＷＤを同じワード属性の別の任意の文字ＷＤ１に変換してから変換後のデータＤＴ１を第２サーバ１３０へ送信し、テキストデータ生成の実行が変換後のデータＤＴ１に基づいて行われる。
その結果、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴが個人を特定可能なワード属性の文字ＷＤの情報を覚えてしまうことを回避することができる。
つまり、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴへ送信される内容が個人を特定不可能な文字ＷＤ１に変換されたものとなる。
その結果、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴを介した他の端末への個人特定可能な情報の漏洩を回避することができる。

【0027】

さらに、第１サーバ１２０のボット１２１が第２サーバ１３０から生成テキストデータＧＴを受信した際、受信した生成テキストデータＧＴのうち、第２サーバ１３０への送信の際に変換した別の任意の文字ＷＤ１の部分を、変換前の文字ＷＤに戻す変更が行われて、変更後の生成テキストデータＧＴ１がユーザー端末１１０へ送信される。
その結果、ユーザーが入力したデータＤＴに含まれたプロンプトである指示命令情報ＰＴの意図に基本的に沿った変更後の生成テキストデータＧＴ１を得ることができる。
つまり、第１サーバ１２０のボット１２１が第２サーバ１３０へ送信する際に変換した文字ＷＤ１が、第１サーバ１２０のボット１２１が第２サーバ１３０から受信した際に元の文字ＷＤに戻される。
その結果、第２サーバ１３０への不本意な情報流出や第２サーバ１３０を介した他の端末への不本意な情報流出を回避するとともにユーザー端末１１０からの指示命令内容とユーザー端末１１０への回答内容との整合性を担保することができる。

【0028】

続いて、人工知能システム１００の動作例について、より詳しく説明する。
図２に示すように、ステップＳ１では、マスキング設定ステップとして、図３（Ａ）に示すように、第１サーバ１２０と通信自在な管理者用端末の一例であるユーザー端末１１０のブラウザ１１１が表示する管理画面１１３において、ユーザー端末１１０から第１サーバ１２０のボット１２１へのデータＤＴに含まれたワード属性についてのマスキング設定の操作があったか否かを、第１サーバ１２０が判定する。
管理画面１１３では、ユーザー端末１１０から第１サーバ１２０のボット１２１へのデータＤＴに含まれたワード属性についてのマスキングが設定自在である。
例えば、ワード属性が「名前」、「住所」、「電話番号」、「マイナンバー」「電子メールアドレス」であるものを選択してマスキングの設定をしたとする。
マスキング設定の操作があった場合、ユーザー端末１１０から第１サーバ１２０へｈｔｔｐリクエストが送信されるため、第１サーバ１２０は、マスキング設定の操作があったと判定する。
マスキング設定の操作があったと判定した場合はステップＳ２へ進み、他方、まだないと判定した場合はステップＳ１を繰り返す。

【0029】

ステップＳ２では、マスキング設定ステップとして、ユーザー端末１１０による管理画面１１３におけるマスキング設定の操作に基づいて、第１サーバ１２０が、マスキング設定の登録をする。
ステップＳ３では、ユーザー端末１１０のブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２においてデータＤＴが入力されて第１サーバ１２０へ送信されたか否かを第１サーバ１２０が判定する。
つまり、第１サーバ１２０が、ユーザー端末１１０からデータＤＴを受信したか否かを判定する。

【0030】

ここで、ユーザー端末１１０において、ユーザーが、人工知能システム１００にログイン操作をすることにより、ユーザー端末１１０のブラウザ１１１が、人工知能サービス画面１１２を表示する。
人工知能サービス画面１１２は、一例として、テキスト入力欄と、やりとりの表示領域とが設けられていて、チャットのトーク画面のように構成されている。
ここで、チャットのトーク画面とは、１つの画面で１人または複数の相手（ボット１２１を含む）とのテキストやファイルのデータＤＴのやりとりを時系列に表示する画面をいう。

【0031】

例えば、図３（Ｂ）に示すように、ユーザー端末１１０のブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２において、データＤＴの一例として予め設定されたマスキングのワード属性の文字ＷＤを含む社員名簿のファイルと、指示命令情報ＰＴとしての「↑この中で３年間異動がない人をおしえて」のプロンプトとが入力されたとする。
ここで、社員名簿のファイルには、マスキングのワード属性の文字ＷＤの一例である「名前」の属性の文字が社員の名前として含まれている。
そして、送信操作によって、予め設定されたマスキングのワード属性の文字ＷＤを含む社員名簿のファイルと、指示命令情報ＰＴとしての「↑この中で３年間異動がない人をおしえて」のプロンプトとが、ユーザー端末１１０から第１サーバ１２０へ送信される。
すると、第１サーバ１２０は、ユーザー端末１１０からデータＤＴを受信したと判定したと判定する。
このように、第１サーバ１２０が、ユーザー端末１１０からデータＤＴを受信したと判定した場合はステップＳ４へ進み、他方、まだないと判定した場合はステップＳ３を繰り返す。

【0032】

なお、ユーザー端末１１０のブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２におけるデータＤＴの入力方法については、キーボードを用いてテキストのデータＤＴを入力してもよいし、マウスなどでファイルを指定する操作をしてデータＤＴを入力してもよいし、人工知能サービス画面１１２に設けられたマイクアイコンＭＣ１を操作してユーザー端末１１０のマイクをアクティブにして音声入力による音声データをテキストデータへ変換して入力してもよい。

【0033】

ステップＳ４では、マスキング対象判定ステップとして、第１サーバ１２０のボット１２１が、受信したデータＤＴにマスキングのワード属性の文字ＷＤが含まれているか否かを判定する。
含まれていると判定した場合はステップＳ５へ進み、他方、含まれていないと判定した場合はステップＳ６へ進む。
ここで、指示命令情報ＰＴにはマスキング対象が含まれていない。
他方の社員名簿のファイルにマスキング対象が含まれているので、マスキングの様子について、社員名簿のファイルの例について説明する。
図４に示すように、社員名簿のファイルが、ユーザー端末１１０から第１サーバ１２０へ送信される。

【0034】

すると、受信した第１サーバ１２０のボット１２１が、受信したデータＤＴの社員名簿のファイルにマスキングのワード属性の文字ＷＤが含まれていると判定する。
ここで、ボット１２１は、第１サーバ１２０のデータベースに基づいて、テキストなどのデータＤＴをスキャンした際に「名前」、「住所」、「電話番号」、「マイナンバー」「電子メールアドレス」の属性を判定可能に設けられている。
より具体的には、社員名簿に記載された「名前」のワード属性である社員の名前を検出する。

【0035】

ステップＳ５では、マスキング変換実行ステップとして、第１サーバ１２０のボット１２１が、受信したデータＤＴのうち、マスキングのワード属性の文字ＷＤを同じワード属性の別の任意の文字ＷＤ１に変換する。
より具体的には、図４に示すように、第１サーバ１２０のボット１２１が、受信したデータＤＴの社員名簿のファイルのうち、マスキングのワード属性の文字ＷＤである社員の名前を同じワード属性の別の任意の文字ＷＤ１の一例である「名前」と「１」などの番号との組み合わせに変換する。

【0036】

なお、第１サーバ１２０のボット１２１は、この際の変換のリスト（変換の前後対応テーブル）を保存しておく。
また、ユーザー端末１１０が、第１サーバ１２０へデータＤＴの社員名簿のファイルを送信した際、第１サーバ１２０が、データＤＴの社員名簿のファイルをテキスト化、つまり、テキストデータに変換する。
そして、第１サーバ１２０が、マスキングを施したテキストデータ（ＤＴ１）を第２サーバ１３０へ送信するようにしてもよい。
第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴに一度における入力文字数の制限がある場合、第１サーバ１２０が、その入力文字の制限数内でテキストデータを送る。

【0037】

ステップＳ６では、マスキングデータ送信ステップとして、第１サーバ１２０のボット１２１が、変換後のデータＤＴ１を第２サーバ１３０へ送信する。
より具体的には、図４に示すように、第１サーバ１２０のボット１２１が、変換後のデータＤＴ１の社員名簿のファイルをプロンプトと一緒に第２サーバ１３０へ送信する。
なお、ステップＳ４において、含まれていないと判定した場合、ステップＳ６において、単に、第１サーバ１２０のボット１２１が、変換していないデータＤＴを第２サーバ１３０へ送信する。

【0038】

ステップＳ７では、データ生成ステップとして、第２サーバ１３０が、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴを用いて変換後のデータＤＴ１に基づく内容のテキストデータ生成を実行する。
より具体的には、図４に示すように、第２サーバ１３０が、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴを用いて変換後のデータＤＴ１の社員名簿のファイルおよびプロンプトに基づく内容のテキストデータ生成を実行する。
一例として、社員名簿のファイルに記載された入社日情報や過去の異動履歴情報から変換された「名前」のワード属性である「名前１」、「名前２」…についての３年間異動がない人をピックアップする。
そして、生成テキストデータＧＴの一例として「名前１、名前３、名前５、名前７、……の１０名です。」を得る。
なお、ステップＳ４において、含まれていないと判定した場合、ステップＳ７において、単に、変換していないデータＤＴに基づく内容のテキストデータ生成を実行する。

【0039】

ステップＳ８では、生成データ送信ステップとして、第２サーバ１３０が、実行して得た生成テキストデータＧＴを第１サーバ１２０へ送信する。
ステップＳ９では、逆変換ステップとして、第１サーバ１２０のボット１２１が、受信した生成テキストデータＧＴのうち、第２サーバ１３０への送信の際に変換した別の任意の文字ＷＤ１の部分を、変換前の文字ＷＤに戻す変更をする。
より具体的には、図４に示すように、例えば、「鈴木えみ」を「名前１」に変換した場合は、「名前１」を「鈴木えみ」に戻す変更（逆変換）をする。
そして、変更後の生成テキストデータＧＴ１の一例として「鈴木えみ、田中一郎、ジョン・スミス、エイミー・マーシャル、……の１０名です。」を得る。
なお、第１サーバ１２０のボット１２１は、変換の際に保存したリスト（変換の前後対応テーブル）を参照して変換前の文字ＷＤに戻す変更をする。
また、ステップＳ４において、含まれていないと判定した場合、ステップＳ５において、そもそも変換していないので、ステップＳ９において何も変更しない。

【0040】

ステップＳ１０では、逆変換データ送信ステップとして、第１サーバ１２０のボット１２１が、変更後の生成テキストデータＧＴ１をユーザー端末１１０へ送信する。
なお、ステップＳ４において、含まれていないと判定した場合、ステップＳ１０において、第１サーバ１２０のボット１２１が、単に、生成テキストデータＧＴをユーザー端末１１０へ送信する。

【0041】

ステップＳ１１では、表示・音声出力ステップとして、図３（Ｂ）に示すように、ユーザー端末１１０が、受信した変更後の生成テキストデータＧＴ１をブラウザ１１１に表示する、または、音声出力する。
なお、ステップＳ４において、含まれていないと判定した場合、ステップＳ１１において、ユーザー端末１１０が、単に、生成テキストデータＧＴをブラウザ１１１に表示する、または、音声出力する。

【0042】

これにより、前述したように、例えば、ユーザー端末１１０から第１サーバ１２０のボット１２１へのデータＤＴについて名前、住所、電話番号、電子メールアドレスなどの個人を特定可能なワード属性についてのマスキングを予め設定しておくことによって、ユーザーが入力したデータＤＴにそれらのワード属性の文字ＷＤが含まれていた場合、第１サーバ１２０のボット１２１がそれらのワード属性の文字ＷＤを同じワード属性の別の任意の文字ＷＤ１に変換してから変換後のデータＤＴ１を第２サーバ１３０へ送信し、テキストデータ生成の実行が変換後のデータＤＴ１に基づいて行われる。
その結果、図４に示すように、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴが個人を特定可能なワード属性の文字ＷＤの情報を覚えてしまうことを回避することができる。
つまり、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴへ送信される内容が個人を特定不可能な文字ＷＤ１に変換されたものとなる。
その結果、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴを介した他の端末への個人特定可能な情報の漏洩を回避することができる。

【0043】

さらに、第１サーバ１２０のボット１２１が第２サーバ１３０から生成テキストデータＧＴを受信した際、受信した生成テキストデータＧＴのうち、第２サーバ１３０への送信の際に変換した別の任意の文字ＷＤ１の部分を、変換前の文字ＷＤに戻す変更が行われて、変更後の生成テキストデータＧＴ１がユーザー端末１１０へ送信される。
その結果、図３（Ｂ）および図４に示すように、ユーザーが入力したデータＤＴに含まれたプロンプトである指示命令情報ＰＴの意図に基本的に沿った変更後の生成テキストデータＧＴ１を得ることができる。
つまり、第１サーバ１２０のボット１２１が第２サーバ１３０へ送信する際に変換した文字ＷＤ１が、第１サーバ１２０のボット１２１が第２サーバ１３０から受信した際に元の文字ＷＤに戻される。
その結果、第２サーバ１３０への不本意な情報流出や第２サーバ１３０を介した他の端末への不本意な情報流出を回避するとともにユーザー端末１１０からの指示命令内容とユーザー端末１１０への回答内容との整合性を担保することができる。

【0044】

なお、データＤＴの一例としてセル形式表示の表計算ソフト用のファイルである社員名簿のファイルに含まれているテキストデータをマスキングする例について説明したが、マスキング対象のデータＤＴは、表計算ソフト用のファイルに限らない。
データＤＴが一例として写真や動画などの画像データである場合、ボット１２１が、画像認識手段を用いてマスキング対象の有無を判定して、マスキング対象ありと判定したとき、対象の箇所をマスクして同じ属性の別のものに置き換えてから第２サーバ１３０へ送信する。

【0045】

第１サーバ１２０のボット１２１は、この際の変換のリスト（変換の前後対応テーブル）を保存しておく。
そして、ボット１２１が、第２サーバ１３０から受信した生成データを、変換の際に保存したリスト（変換の前後対応テーブル）を参照して変換前に戻す変更（逆変換）してから変更後の生成データをユーザー端末１１０へ送信する。
生成データ、および、変更後の生成データは、テキスト形式のデータに限らない。写真や動画などの画像データでもよい。

【0046】

また、ブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２におけるデータＤＴの入力について、例えば、図５（Ａ）に示すように、マイクアイコンＭＣ１を設けてもよい。
そして、マイクアイコンＭＣ１が操作されると、図５（Ｂ）に示すように、ユーザー端末１１０が、人工知能サービス画面１１２において、マイクアクティブ表示マークＭＣ２を表示するとともに、ユーザー端末１１０のマイクをアクティブにして音声入力による音声データをテキストデータへ変換して入力・表示してもよい。
この際、ユーザー端末１１０の人工知能サービス画面１１２において音声入力による音声データがテキストデータへ変換された内容（データＤＴ、指示命令情報ＰＴ）を表示することにより、ユーザーは、入力された内容（データＤＴ、指示命令情報ＰＴ）を確認することができる。

【0047】

続いて、禁止ワード設定機能について説明するが、この機能について理解しやすくするために、前述したマスキング機能の動作による変換・逆変換の説明を省略し、禁止ワード設定機能の本質部分のみを以下に説明する。
本実施例では、図６（Ａ）に示すように、第１サーバ１２０と通信自在な管理者用端末の一例であるユーザー端末１１０のブラウザ１１１に表示された管理画面１１３において、禁止ワードＰＢについて設定自在である。
例えば、「社外秘」、「個人情報」、「Confidential」、「クレジットカード」を禁止ワードＰＢとして設定したとする。

【0048】

そして、図６（Ｂ）に示すように、ユーザー端末１１０のブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２において予め設定された「個人情報」の禁止ワードＰＢを含むデータＤＴとしての指示命令情報ＰＴが入力されたとする。
すると、受信した第１サーバ１２０のボット１２１が、受信したデータＤＴとしての指示命令情報ＰＴに「個人情報」の禁止ワードＰＢが含まれていると判定する。
そして、第１サーバ１２０のボット１２１は、受信した指示命令情報ＰＴを第２サーバ１３０へ送信せず、利用できないワードが含まれている旨の情報の一例として「ご利用頂けない文言が含まれています。別の表現でお試しください。」の旨をユーザー端末１１０に送信するように構成されている。

【0049】

これにより、例えば、「社外秘」や「個人情報」や「マイナンバー」などのワードを禁止ワードＰＢとして予め設定することによってユーザーが入力したデータＤＴに禁止ワードＰＢが含まれていた場合、第１サーバ１２０のボット１２１が禁止ワードＰＢを検知して第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴとのやりとりが停止されるとともに利用できないワードが含まれている旨の情報がユーザー端末１１０へ送信される。
その結果、ユーザーによる好ましくない使用を禁止することができる。
つまり、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴへの情報の送信が制限される。
その結果、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴを介した他の端末への情報漏洩を回避することができる。
なお、禁止ワード設定機能の構成は、マスキング機能の構成を前提としなくてもよい。

【0050】

続いて、不適切発言の排除機能について説明するが、この機能について理解しやすくするために、前述したマスキング機能の動作による変換・逆変換の説明を省略し、不適切発言の排除機能の本質部分のみを以下に説明する。
本実施例では、図７（Ａ）に示すように、第１サーバ１２０と通信自在な管理者用端末の一例であるユーザー端末１１０のブラウザ１１１に表示された管理画面１１３において、不適切発言の排除について設定自在である。
例えば、不適切発言のワード属性が、「人種差別」、「男女差別、「住所差別」、相手への敬意を表さない「ディスリスペクト」、「罵詈雑言」、「セクシャルハラスメント」、所謂、ルッキズムである「容姿ハラスメント」であるものを選択して排除設定をしたとする。

【0051】

そして、図７（Ｂ）および図８（Ａ）に示すように、ユーザー端末１１０のブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２において予め設定された不適切発言の表現ＵＬを含むデータＤＴが入力されて第１サーバ１２０へ送信されたとする。
すると、第１サーバ１２０のボット１２１が、受信したデータＤＴに不適切発言の表現ＵＬが含まれていると判定して、受信したデータＤＴを第２サーバ１３０へ送信せず、不適切発言の表現ＵＬが含まれている旨の情報をユーザー端末１１０に送信するように構成されている。

【0052】

これにより、ユーザー端末１１０と事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴとのやりとりにおいて両者のやりとりに不適切発言の表現ＵＬが含まれていた場合、第１サーバ１２０のボット１２１がその不適切発言の表現ＵＬを検知して遮断するとともに、不適切発言の表現ＵＬが含まれている旨をその発信者へ通知する。
その結果、不適切発言の表現ＵＬが含まれたやりとりを排除することができる。
つまり、ユーザーが不適切発言の表現ＵＬを用いた場合、その内容が第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴへ送信されない。
その結果、事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴが不適切発言の表現ＵＬを学習してしまうリスクを回避することができる。
さらに、ユーザーが不適切発言の表現ＵＬを用いた場合、ユーザーに対してその旨が第１サーバ１２０のボット１２１から返信される。
その結果、ユーザーは不適切発言の表現ＵＬを用いてしまったことを認識することができる。

【0053】

他方、図８（Ｂ）に示すように、ユーザー端末１１０から第１サーバ１２０へ送信されたデータＤＴに不適切発言の表現ＵＬが含まれていなかった場合、第２サーバ１３０が、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴを用いて指示命令情報ＰＴに基づく内容のテキストデータ生成を実行する。
そして、第２サーバ１３０が、実行して得た生成テキストデータＧＴを第１サーバ１２０へ送信し、第１サーバ１２０のボット１２１が、受信した生成テキストデータＧＴに不適切発言の表現ＵＬが含まれているか否かを判定する。
ここで、含まれていると判定した場合、第１サーバ１２０のボット１２１が、受信した生成テキストデータＧＴをユーザー端末１１０へ送信せず、不適切発言の表現ＵＬを使用せずに再度指示命令情報ＰＴに基づく内容のテキストデータ生成を実行するように第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴへ指示するように構成されている。

【0054】

これにより、事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴが生成した生成テキストデータＧＴに不適切発言の表現ＵＬが含まれていた場合、その内容がユーザー端末１１０へ送信されない。
その結果、事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴが生成した不適切発言の表現ＵＬを含んだ生成テキストデータＧＴをユーザーがそのまま使用してしまうリスクを回避することができる。
さらに、生成テキストデータＧＴに不適切発言の表現ＵＬが含まれていた場合、事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴに対して、不適切発言の表現ＵＬを使用せずに再度指示命令情報ＰＴに基づく内容のテキストデータ生成を実行する旨の指示命令が第１サーバ１２０のボット１２１から送信される。
その結果、不適切発言の表現ＵＬを含まない生成テキストデータＧＴを得てユーザー端末１１０に表示することができる。
なお、不適切発言の排除機能の構成は、マスキング機能の構成を前提としなくてもよい。

【0055】

続いて、メイントピック設定機能について説明するが、この機能について理解しやすくするために、前述したマスキング機能の動作による変換・逆変換の説明を省略し、メイントピック設定機能の本質部分のみを以下に説明する。
本実施例では、図９に示すように、ユーザー端末１１０が、第１サーバ１２０のボット１２１に対してメイントピックを指定自在である。
指定方法は、ブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２のテキスト入力欄に一例として「メイントピック設定」の旨および指定したいメイントピックの情報を入力してもよい。
また、ブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２のリッチメニューの一例として「メイントピック設定」ボタン１１２ａを操作してから、ブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２のテキスト入力欄に指定したいメイントピックの情報を入力してもよい。
もしくは、図９に示すように、ブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２のやりとりの箇所にカーソルを移動させて重ねると、選択アイコンＳＬが表示され、選択アイコンＳＬの選択支の一例としてスターマーク（星マーク）を選択すると、やりとりの箇所の内容がメイントピックとして設定されるように構成してもよい。
なお、選択アイコンＳＬの他の選択支の機能として、コピー機能、音声出力機能、クリップボード仮保存機能がある。

【0056】

例えば、図９に示すように、メイントピック情報ＭＴとして「自動車産業」を指定する。
そして、図１０に示すように、メイントピック指定中にブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２においてユーザーによって指示命令情報ＰＴの一例として「アメリカの状況についておしえて！」の旨が入力されると、ユーザー端末１１０が、入力された指示命令情報ＰＴを第１サーバ１２０へ送信する。
すると、第１サーバ１２０のボット１２１が、受信した指示命令情報ＰＴにメイントピック情報ＭＴを付加して第２サーバ１３０へ送信する。

【0057】

そして、第２サーバ１３０が、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴを用いて指示命令情報ＰＴおよびメイントピック情報ＭＴに基づく内容のテキストデータ生成を実行する。
そして、第２サーバ１３０が、実行して得た生成テキストデータＧＴを第１サーバ１２０へ送信するように構成されている。

【0058】

これにより、ブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２においてメイントピック指定中のとき、ユーザーと事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴとの間のやりとりにおいてボット１２１から事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴへの情報にメイントピック情報ＭＴが常に含まれて、事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴが生成する生成テキストデータＧＴがメイントピックに沿った内容になる。
その結果、ユーザーと事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴとのやりとりにおいて相談などの内容がぶれない（内容にブレがない）ようにすることができる。
つまり、ユーザーが質問を複数回続けた場合であっても、メイントピックに沿った回答が得られる。
その結果、質問を続けていくうちにメイントピックから徐々にずれていってしまうことを回避することができる。

【0059】

なお、メイントピック設定を解除するときは、ブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２のリッチメニューの「メイントピック設定の解除」ボタン１１２ｂを操作してもよいし、ブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２のテキスト入力欄に一例として「メイントピック設定の解除」の旨を入力してもよい。
また、ブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２において、メイントピック設定中の場合、「メイントピック設定中」である旨をブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２に表示するように構成してもよいし、例えば、『メイントピック「自動車産業」設定中』など、メイントピック設定中の旨およびメイントピック情報ＭＴをブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２に表示するように構成してもよい。
これにより、ユーザーが事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴとやりとりしているときに、メイントピック設定中であること、および、メイントピック情報ＭＴが何であるかを確認しながら、やりとりすることができる。
つまり、次のトピックに変えたいときに、解除し忘れて続けてやりとりしてしまうことを回避することができる。
また、やりとりを繰り返しているうちに、メイントピックを何に設定していたかを忘れてしまうことを回避することができる。
なお、メイントピック設定機能の構成は、マスキング機能の構成を前提としなくてもよい。

【0060】

さらに本実施例では、図１１に示すように、第１サーバ１２０と通信自在な管理者用端末の一例であるユーザー端末１１０のブラウザ１１１に表示された管理画面１１３において、ユーザー識別情報ＵＳによってユーザー端末１１０のブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２において第１サーバ１２０のボット１２１または第２サーバ１３０のチャットＧＰＴを利用可能なユーザーについて設定自在に構成されている。
例えば、ユーザー識別情報ＵＳの一例として、ユーザーの電子メールアドレスなどの個人を特定する情報を入力して、ユーザー追加ボタンを操作することで、第１サーバ１２０のボット１２１または第２サーバ１３０のチャットＧＰＴを利用可能になる。

【0061】

これにより、ユーザー識別情報ＵＳに基づいてユーザーが識別されて第１サーバ１２０のボット１２１を介して第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴとやりとり可能なユーザーが指定・制限される。
その結果、管理者は社員メンバー毎にチャットＧＰＴの利用制限・利用許可を簡単に設定することができる。
なお、チャットＧＰＴを利用可能なユーザーについて設定機能の構成は、マスキング機能の構成を前提としなくてもよい。

【0062】

また本実施例では、図１２に示すように、第１サーバ１２０と通信自在な管理者用端末の一例であるユーザー端末１１０のブラウザ１１１に表示された管理画面１１３において、ユーザー端末１１０のブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２におけるユーザー端末１１０と第１サーバ１２０のボット１２１または第２サーバ１３０のチャットＧＰＴとのやりとりの履歴情報が表示自在である。
そして、履歴情報の項目として、送信日時情報であるアクセス日時、ユーザー識別情報ＵＳであるユーザーＩＤ、ＩＰアドレス情報、チャットアプリの種類情報であるチャンネル、プロンプトの種類であるアクション、ブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２において入力された指示命令情報ＰＴである入力文言、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴからの生成テキストデータＧＴの返信の有無情報である結果が設けられている。
そして、それぞれの項目毎に、それらの情報が表示される。
これにより、どのユーザーがいつ、どこで、どんな内容を入力し、結果を得たか否かについての情報が管理画面１１３に表示される。
その結果、管理者はユーザーの使用が適切か否かを確認することができる。

【0063】

このようにして得られた本発明の第１実施例である人工知能システム１００は、ユーザー端末１１０と、ボット１２１を有する第１サーバ１２０と、事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴを有する第２サーバ１３０とを備えて、ユーザー端末１１０が、第１サーバ１２０のボット１２１を介して、第２サーバ１３０と通信し、第１サーバ１２０と通信自在な管理者用端末の管理画面１１３において、ユーザー端末１１０から第１サーバ１２０のボット１２１へのデータＤＴに含まれたワード属性についてのマスキングが設定自在であり、ユーザー端末１１０のブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２において予め設定されたマスキングのワード属性の文字ＷＤを含むデータＤＴが入力されて第１サーバ１２０へ送信されると、受信した第１サーバ１２０のボット１２１が、受信したデータＤＴにマスキングのワード属性の文字ＷＤが含まれていると判定して、受信したデータＤＴのうち、マスキングのワード属性の文字ＷＤを同じワード属性の別の任意の文字ＷＤ１に変換してから変換後のデータＤＴ１を第２サーバ１３０へ送信し、第２サーバ１３０が、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴを用いて変換後のデータＤＴ１に基づく内容のテキストデータ生成を実行し、実行して得た生成テキストデータＧＴを第１サーバ１２０へ送信し、第１サーバ１２０のボット１２１が、受信した生成テキストデータＧＴのうち、第２サーバ１３０への送信の際に変換した別の任意の文字ＷＤ１の部分を、変換前の文字ＷＤに戻す変更をしてから変更後の生成テキストデータＧＴ１をユーザー端末１１０へ送信し、ユーザー端末１１０が、受信した変更後の生成テキストデータＧＴ１をブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２に表示するまたは音声出力する構成であることにより、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴへの不本意な情報流出や第２サーバ１３０を介した他の端末への不本意な情報流出を回避するとともにユーザー端末１１０からの指示命令内容とユーザー端末１１０への回答内容との整合性を担保することができる。

【0064】

さらに、第１サーバ１２０と通信自在な管理者用端末の管理画面１１３において、禁止ワードＰＢについて設定自在であり、ユーザー端末１１０のブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２において予め設定された禁止ワードＰＢを含むデータＤＴが入力されて第１サーバ１２０へ送信されると、第１サーバ１２０のボット１２１が、受信したデータＤＴに禁止ワードＰＢが含まれていると判定して、受信したデータＤＴを第２サーバ１３０へ送信せず、利用できないワードが含まれている旨の情報をユーザー端末１１０に送信する構成であることにより、ユーザーによる好ましくない使用を禁止することができ、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴを介した他の端末への情報漏洩を回避することができる。

【0065】

また、第１サーバ１２０と通信自在な管理者用端末の管理画面１１３において、不適切発言の排除について設定自在であり、ユーザー端末１１０のブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２において予め設定された不適切発言の表現ＵＬを含むデータＤＴが入力されて第１サーバ１２０へ送信されると、第１サーバ１２０のボット１２１が、受信したデータＤＴに不適切発言の表現ＵＬが含まれていると判定して、受信したデータＤＴを第２サーバ１３０へ送信せず、不適切発言の表現ＵＬが含まれている旨の情報をユーザー端末１１０に送信し、他方、第２サーバ１３０が、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴを用いて、受信したデータＤＴに含まれた指示命令情報ＰＴに基づく内容のテキストデータ生成を実行し、実行して得た生成テキストデータＧＴを第１サーバ１２０へ送信し、第１サーバ１２０のボット１２１が、受信した生成テキストデータＧＴに不適切発言の表現ＵＬが含まれているか否かを判定し、含まれていると判定した場合、受信した生成テキストデータＧＴをユーザー端末１１０へ送信せず、不適切発言の表現ＵＬを使用せずに再度指示命令情報ＰＴに基づく内容のテキストデータ生成を実行するように第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴへ指示する構成であることにより、不適切発言の表現ＵＬが含まれたやりとりを排除することができ、ユーザーが不適切発言の表現ＵＬを用いた場合、事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴが不適切発言の表現ＵＬを学習してしまうリスクを回避することができるとともに、ユーザーは不適切発言の表現ＵＬを用いてしまったことを認識することができ、事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴが生成した生成テキストデータＧＴに不適切発言の表現ＵＬが含まれていた場合、事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴが生成した不適切発言の表現ＵＬを含んだ生成テキストデータＧＴをユーザーがそのまま使用してしまうリスクを回避することができるとともに、不適切発言の表現ＵＬを含まない生成テキストデータＧＴを得てユーザー端末１１０に表示することができる。

【0066】

さらに、ユーザー端末１１０が、第１サーバ１２０のボット１２１に対してメイントピックを指定自在であり、メイントピック指定中にブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２においてユーザーによってデータＤＴとしての指示命令情報ＰＴが入力されて第１サーバ１２０へ送信されると、第１サーバ１２０のボット１２１が、受信した指示命令情報ＰＴにメイントピック情報ＭＴを付加して第２サーバ１３０へ送信し、第２サーバ１３０が、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴを用いて指示命令情報ＰＴおよびメイントピック情報ＭＴに基づく内容のテキストデータ生成を実行し、実行して得た生成テキストデータＧＴを第１サーバ１２０へ送信する構成であることにより、ユーザーが質問を複数回続けた場合であっても、質問を続けていくうちにメイントピックから徐々にずれていってしまうことを回避することができる。

【0067】

また、第１サーバ１２０と通信自在な管理者用端末の管理画面１１３において、ユーザー識別情報ＵＳによってユーザー端末１１０のブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２において第１サーバ１２０のボット１２１を利用可能なユーザーについて設定自在な構成であることにより、管理者は社員メンバー毎にチャットＧＰＴの利用制限・利用許可を簡単に設定することができる。

【0068】

さらに、本発明の第１実施例である人工知能システム１００のプログラムは、第１サーバ１２０と通信自在な管理者用端末の管理画面１１３において、ユーザー端末１１０から第１サーバ１２０のボット１２１へのデータＤＴに含まれたワード属性についてのマスキング設定があったときに、第１サーバ１２０がマスキング設定するマスキング設定ステップＳ１、Ｓ２と、ユーザー端末１１０のブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２においてデータＤＴが入力されて第１サーバ１２０へ送信されると、受信した第１サーバ１２０のボット１２１が、受信したデータＤＴにマスキングのワード属性の文字ＷＤが含まれているか否かを判定するマスキング対象判定ステップＳ３、Ｓ４と、第１サーバ１２０のボット１２１が、マスキングのワード属性の文字ＷＤが含まれていると判定した場合、受信したデータＤＴのうち、マスキングのワード属性の文字ＷＤを同じワード属性の別の任意の文字ＷＤ１に変換するマスキング変換実行ステップＳ５と、第１サーバ１２０のボット１２１が、変換後のデータＤＴ１を第２サーバ１３０へ送信するマスキングデータ送信ステップＳ６と、第２サーバ１３０が、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴを用いて変換後のデータＤＴ１に基づく内容のテキストデータ生成を実行するデータ生成ステップＳ７と、第２サーバ１３０が、実行して得た生成テキストデータＧＴを第１サーバ１２０へ送信する生成データ送信ステップＳ８と、第１サーバ１２０のボット１２１が、受信した生成テキストデータＧＴのうち、第２サーバ１３０への送信の際に変換した別の任意の文字ＷＤ１の部分を、変換前の文字ＷＤに戻す変更をする逆変換ステップＳ９と、第１サーバ１２０のボット１２１が、変更後の生成テキストデータＧＴ１をユーザー端末１１０へ送信する逆変換データ送信ステップＳ１０と、ユーザー端末１１０が、受信した変更後の生成テキストデータＧＴ１をブラウザ１１１の人工知能サービス画面１１２に表示するまたは音声出力する表示・音声出力ステップＳ１１とを有していることにより、第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴへの不本意な情報流出や第２サーバ１３０を介した他の端末への不本意な情報流出を回避するとともにユーザー端末１１０からの指示命令内容とユーザー端末１１０への回答内容との整合性を担保することができるなど、その効果は甚大である。

【実施例0069】

続いて、本発明の第２実施例である人工知能システム１００について、図１３（Ａ）および図１３（Ｂ）に基づいて説明する。
ここで、図１３（Ａ）は、本発明の第２実施例である人工知能システム１００のユーザー端末１１０のブラウザ１１１が示すメッセージ送受信ウィンドウである送信メッセージウィンドウ１１４の入力例を示す図であり、図１３（Ｂ）は、本発明の第２実施例である人工知能システム１００のユーザー端末１１０のブラウザ１１１が示すメッセージ送受信ウィンドウである受信メッセージウィンドウ１１５の表示例を示す図である。
第２実施例の人工知能システム１００は、第１実施例の人工知能システム１００のユーザー端末１１０のブラウザ１１１が表示するチャットのトーク画面形式の人工知能サービス画面１１２を、ブラウザ１１１が表示する電子メールアプリのメッセージ送受信ウィンドウへ変更したものであり、多くの要素について第１実施例の人工知能システム１００と共通するので、共通する事項については詳しい説明を省略する。

【0070】

本発明の実施例である人工知能システム１００は、ユーザー端末１１０と、メールサーバの一例であるサーバとの間でテキストデータなどのデータＤＴを通信自在に構成されている。
メールサーバは、第１サーバ１２０と別構成でもよいし、共通の構成でもよい。
図１３（Ａ）に示すように、ユーザー端末１１０のブラウザ１１１に表示された送信メッセージウィンドウ１１４において宛先としてボット１２１のアドレスが指定された状態で、ユーザーの操作によって任意のデータＤＴの一例として予め設定されたマスキングのワード属性の文字ＷＤを含む社員名簿のファイルが添付される。
さらに、データＤＴの一例として指示命令情報ＰＴとしての『添付ファイル「社員名簿」の中で３年間異動がない人をおしえて』のプロンプトとが入力されたとする。
ここで、社員名簿のファイルには、マスキングのワード属性の文字ＷＤの一例である「名前」の属性の文字が社員の名前として含まれている。
そして、送信操作によって、予め設定されたマスキングのワード属性の文字ＷＤを含む社員名簿のファイルと、指示命令情報ＰＴとしての「↑この中で３年間異動がない人をおしえて」のプロンプトとが、ユーザー端末１１０から第１サーバ１２０へ送信される。

【0071】

すると、前述した第１実施例と同様、第１サーバ１２０のボット１２１が、マスキング機能によるデータ変換を実行し、変換後のデータＤＴ１を第２サーバ１３０へ送信する。
さらに、第２サーバ１３０が、変換後のデータＤＴ１に基づいて事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴを用いてテキストデータ生成を実行し、生成テキストデータＧＴを第１サーバ１２０へ送信する。
そして、第１サーバ１２０のボット１２１が、生成テキストデータＧＴにおいてマスキング機能による変換した文字ＷＤ１を元の文字ＷＤに戻す変更をし、変更後の生成テキストデータＧＴ１をユーザー端末１１０へ送信する。
すると、図１３（Ｂ）に示すように、ユーザー端末１１０が、受信した変更後の生成テキストデータＧＴ１を受信メッセージウィンドウ１１５に表示するように構成されている。
つまり、送信メッセージウィンドウ１１４で送信されたデータＤＴ（添付ファイルを含む）に予め設定されたマスキングのワード属性の文字ＷＤが含まれていると、第１サーバ１２０のボット１２１が判定した場合、その文字ＷＤを別の文字ＷＤ１に変換（マスキングを実行）して第２サーバ１３０へ送信し、第２サーバ１３０から受信した生成テキストデータＧＴを逆変換する。

【0072】

これにより、前述した第１実施例と同様の効果を得ることができる。その詳しい説明を省略する。
なお、ボット１２１の利用許可を得たユーザーの送信メッセージウィンドウ１１４には、ボットアドレス挿入ボタン１１４ａが表示されるように構成してもよい。
ユーザーによって、このボットアドレス挿入ボタン１１４ａが操作されると、ボット１２１の電子メールアドレスであるボット用アドレスＡＤが宛先欄に挿入されるように構成されている。
これにより、ユーザーはボットアドレス挿入ボタン１１４ａを操作するだけで宛先がボット１２１に設定される。
その結果、ユーザーは簡単に第２サーバ１３０の事前学習済み人工知能手段１３１の一例であるチャットＧＰＴとやりとりできる。

【0073】

さらに、本実施例の人工知能システム１００において、上述した第１実施例の人工知能システム１００と同様、禁止ワードＰＢを設定できるのは、勿論である。その詳しい説明を省略する。
また、本実施例の人工知能システム１００において、上述した第１実施例の人工知能システム１００と同様、不適切発言の排除について設定できるのは、勿論である。その詳しい説明を省略する。
さらに、本実施例の人工知能システム１００において、上述した第１実施例の人工知能システム１００と同様、メイントピックを設定できるのは、勿論である。その詳しい説明を省略する。
また、本実施例の人工知能システム１００において、ユーザー識別情報ＵＳによって第１サーバ１２０のボット１２１を利用可能なユーザーについて設定自在なのは、勿論である。その詳しい説明を省略する。
さらに、本実施例の人工知能システム１００において、上述した第１実施例の人工知能システム１００と同様、管理画面１１３において、ユーザー端末１１０と第１サーバ１２０のボット１２１とのやりとりの履歴情報について表示自在なのは、勿論である。その詳しい説明を省略する。