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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2025009955
(43)【公開日】2025-01-20
(54)【発明の名称】超高信頼性リフレクト生成ＡＩ及びその利用システム
(51)【国際特許分類】
G06F 16/90 20190101AFI20250109BHJP
【ＦＩ】
G06F16/90 100
【審査請求】未請求
【請求項の数】12
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2024102437
(22)【出願日】2024-06-25
(31)【優先権主張番号】P 2023111773
(32)【優先日】2023-07-06
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(31)【優先権主張番号】P 2023106532
(32)【優先日】2023-06-28
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(71)【出願人】
【識別番号】000211569
【氏名又は名称】中松 義郎
(72)【発明者】
【氏名】中松 義郎
【テーマコード（参考）】
5B175
【Ｆターム（参考）】
5B175EA01
(57)【要約】 （修正有）
【課題】日本語の生成ＡＩの精度を上げるためのリフレクト生成ＡＩシステム及び生成ＡＩシステムの利用方法を提供する。
【解決手段】リフレクト生成ＡＩシステムは、ＡＩへの問いかけ１で得たＡＩ２の答え３を再度ＡＩ２に問いかける事により回答３１の精度を向上する。具体的には、ＡＩの答えの文章と当初の質問の言葉又は文書に加えて、本当に良いかどうかをもう１度問いただす入力を追加する。
【選択図】図２
【解決手段】リフレクト生成ＡＩシステムは、ＡＩへの問いかけ１で得たＡＩ２の答え３を再度ＡＩ２に問いかける事により回答３１の精度を向上する。具体的には、ＡＩの答えの文章と当初の質問の言葉又は文書に加えて、本当に良いかどうかをもう１度問いただす入力を追加する。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
回答者の考えをあらかじめＡＩに覚え込ませ蓄積し、有権者又は製品購入者などの問い合わせ者に対し、前記ＡＩから出力して回答する事を特徴とするリフレクト生成ＡＩシステム。
【請求項2】
請求項１に於いて、ポスターや選挙公報や製品などにＱＲコード（登録商標）など前記生成ＡＩへの媒介コードを設けた事を特徴とするリフレクト生成ＡＩシステム。
【請求項3】
請求項１に於いて、ＡＩにより生成ＡＩで得た答を更にＡＩに「それでよいのか」、「もっと良い答えを」等更に問いかけを行い、答を得る事を特徴とするリフレクト生成ＡＩシステム。
【請求項4】
請求項３に於いて、前記問いかけをｎ回繰返す事を特徴とするリフレクト生成ＡＩシステム。
【請求項5】
請求項１乃至請求項４に於いて、日本語等英語以外による問いを第１に翻訳システムを通し英文とし、前記生成ＡＩに英語で問い、出た英語回答を日本語等英語以外の言語で出力する事を特徴とするリフレクト生成ＡＩシステム。
【請求項6】
請求項１乃至５に於いて、人生相談情報を蓄積した前記生成ＡＩシステムを有する装置とマイクとスピーカを囲うる物を設けプライバシーを加味し相談者の相談に回答するようにした生成ＡＩシステムの利用方法。
【請求項7】
請求項１乃至５に於いて、故人の情報や祖先の情報を蓄積した前記生成ＡＩシステムを有する装置とマイクとスピーカを、お墓の上又は石の中や仏壇に設け、故人や先祖と交流し得る生成ＡＩシステムの利用方法。
【請求項8】
請求項１乃至５に於いて、選挙運動でポスターや選挙公報など選挙関連物にＱＲコード（登録商標）などの接続機能を設け、問い合わせ者に対して、前記生成ＡＩシステムが文字又は音声で回答する事を特徴とする生成ＡＩシステムの利用方法。
【請求項9】
請求項１乃至５に於いて、前記選挙関連物が選挙ポスター掲示場であって、専用アプリをインストールした有権者のスマートフォン等通信機器を、前記掲示場の数字、又は枠、又は選挙掲示場の文字にかざす事により、問い合わせ者に対して、前記生成ＡＩシステムが文字又は音声で回答する事を特徴とする生成ＡＩシステムの利用方法。
【請求項10】
請求項１乃至５に於いて、書籍又は雑誌の表紙や帯にＱＲコード（登録商標）などの接続機能を設け、問い合わせ者に対して、前記生成ＡＩシステムが文字又は音声で回答する事を特徴とする生成ＡＩシステムの利用方法。
【請求項11】
請求項１乃至５に於いて、製品やその説明書にＱＲコード（登録商標）などの接続機能を設け、質問者に対して前記生成ＡＩシステムが文字又は音声で回答する事を特徴とする生成ＡＩシステムの利用方法。
【請求項12】
請求項５又は６に於いて、問い合わせ者の質問事項を、第１の生成ＡＩシステムにより回答要否を分類し、回答要の事項に回答し、第２の生成ＡＩシステムにより回答不要の事項をカテゴリに分類し、カテゴリ毎に対策方法を策定し、取捨選択し、前記第１の生成ＡＩシステムに前記対策方法の情報を蓄積させ、前記第１の生成ＡＩシステムの回答の精度を高めてゆく事を特徴とする生成ＡＩシステムの利用方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は生成ＡＩの問題解決方法の画期的精度向上と、そのＡＩを効率的に利用する手段、即ち、お悩み相談や故人の偲び方や、高齢者でもできる選挙運動方法有権者のスマートフォンでＡＩを利用させる選挙運動や本の内容説明や製品の取り扱い説明に関する。
【背景技術】
【0002】
現在、生成ＡＩを用いて、各種文書や絵画作成が可能となった。しかし、精度に問題点があり、生成ＡＩの欠点は、「もっともらしいウソをつく事」である。なぜかというと、生成ＧＰＴはＡＩのベクトルを比較しながら並べてゆきそれを数段階行うのみで、真偽判断性に乏しく、そして過去のＡＩデータの選び方によってしまうからである。
さらに、生成ＡＩは日本語データが少なく学習不足であり、不正確である。
日本語の生成ＡＩを利用するとき、主に文字入力により質疑応答が行われ、口頭での相談や質疑では、限られた分野で簡単にしか回答を得ることはできなくかつ、精度はひくかった。
ＡＩを活用する、お悩み相談は、口頭で（日本人は）日本語で相談するが、音声認識すると意味がずれて文章になる事が有る。
また、ＡＩを活用する選挙運動に関して、まず、平成２５年の法改正（議員立法）により、インターネット等を利用する方法による選挙運動が解禁された。それに基づきＡＩを利用した活動も行われている。
そこで、若者は容易にネット環境になじんでネット情報を見ているが、年齢層の高い有権者には紙や掲示物に比べインターネットによる情報の閲覧はすくなく、ましてやＡＩと質疑応答して情報を得ることなどは、至難の業である。
そして、有権者全体世代でみると、ネットの選挙情報よりも、テレビや選挙ポスターや新聞掲載選挙広告や選挙公報の方が多くの有権者が目にするものとなっている。 例えば、令和２年の東京都知事選挙においては、選挙管理委員会が設けた特設ホームページを利用したりインターネット情報を参考にした人は多くて３割程度であり、自宅に配布される選挙公報や選挙ポスタに目を通す人は５割程度、テレビ・ラジオの選挙報道、政見放送も５割程度の有権者が参考にしている。ネットの活用はまだ少ないのが現状である。 依然として紙、本人のビジュアルや音声での影響力が大きい。
そして、立候補者も高齢者は出馬しない。なぜなら明晰な頭脳と経験を持った人でも非常にハードな選挙運動、選挙活動が必要であるので、高齢者は体力的に厳しい。例えば知事選挙では在職満了時の年齢が８８才が最高年齢である。リモートを用い本発明ＡＩを用いることで、高齢者も選挙活動や議員活動も可能となる。
このような、欠点を除去しＡＩの精度を格段に上げ、そのＡＩ使用を容易にするのが本発明である。
さらに、生成ＡＩは日本語データが少なく学習不足であり、不正確である。
日本語の生成ＡＩを利用するとき、主に文字入力により質疑応答が行われ、口頭での相談や質疑では、限られた分野で簡単にしか回答を得ることはできなくかつ、精度はひくかった。
ＡＩを活用する、お悩み相談は、口頭で（日本人は）日本語で相談するが、音声認識すると意味がずれて文章になる事が有る。
また、ＡＩを活用する選挙運動に関して、まず、平成２５年の法改正（議員立法）により、インターネット等を利用する方法による選挙運動が解禁された。それに基づきＡＩを利用した活動も行われている。
そこで、若者は容易にネット環境になじんでネット情報を見ているが、年齢層の高い有権者には紙や掲示物に比べインターネットによる情報の閲覧はすくなく、ましてやＡＩと質疑応答して情報を得ることなどは、至難の業である。
そして、有権者全体世代でみると、ネットの選挙情報よりも、テレビや選挙ポスターや新聞掲載選挙広告や選挙公報の方が多くの有権者が目にするものとなっている。 例えば、令和２年の東京都知事選挙においては、選挙管理委員会が設けた特設ホームページを利用したりインターネット情報を参考にした人は多くて３割程度であり、自宅に配布される選挙公報や選挙ポスタに目を通す人は５割程度、テレビ・ラジオの選挙報道、政見放送も５割程度の有権者が参考にしている。ネットの活用はまだ少ないのが現状である。 依然として紙、本人のビジュアルや音声での影響力が大きい。
そして、立候補者も高齢者は出馬しない。なぜなら明晰な頭脳と経験を持った人でも非常にハードな選挙運動、選挙活動が必要であるので、高齢者は体力的に厳しい。例えば知事選挙では在職満了時の年齢が８８才が最高年齢である。リモートを用い本発明ＡＩを用いることで、高齢者も選挙活動や議員活動も可能となる。
このような、欠点を除去しＡＩの精度を格段に上げ、そのＡＩ使用を容易にするのが本発明である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特表２０２２―５１７２９２
【特許文献2】２０１５―０５２９９２
【特許文献3】特開２００８－２５０３６７
【特許文献4】特開２００２－０４１７１８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
以下は、生成ＡＩ自身のデータベースから回答を出した問題点である。
１．日本語のデータが少いので、日本語質問に対する回答は間違いや答えられない。
２．モデルに偏りがある可能性があるので、モデルの正確性が低下する可能性がある。
３．人間の言語とまだ違う：自然言語処理技術を用いているが完璧な応答とならぬ。
４．コンテキスト外の情報を使わない：アルゴリズムに基づいて応答するので過去の会話情報等しか判断できない。
５．論理的な不整合：応答が時にはロジック上の不整合が生じることがある。
６．人とのコミュニケーションにおいて、不自然に感じる。
１．日本語のデータが少いので、日本語質問に対する回答は間違いや答えられない。
２．モデルに偏りがある可能性があるので、モデルの正確性が低下する可能性がある。
３．人間の言語とまだ違う：自然言語処理技術を用いているが完璧な応答とならぬ。
４．コンテキスト外の情報を使わない：アルゴリズムに基づいて応答するので過去の会話情報等しか判断できない。
５．論理的な不整合：応答が時にはロジック上の不整合が生じることがある。
６．人とのコミュニケーションにおいて、不自然に感じる。
【0005】
特許文献１は、機械学習に於いて、知識グラフを付加する事により、文字の意味表現を向上させ、テキスト処理の精度を高める技術である。
しかし、現在の最適の回答を求めるアルゴリズムでは、それでは不十分である。
しかし、現在の最適の回答を求めるアルゴリズムでは、それでは不十分である。
【0006】
特許文献２は、機械学習に於いて、日本語のテキスト処理の精度を高める技術である。
【0007】
特許文献３は、本願発明者が出願した発明で、選挙においてタスキ等に２次元コードを設けＥメールアドレスを読み込ませ、メールにより投票者と立候補者でコミュニケートする選挙運動を展開する道具を開示する。
また、特許文献４は、 各立候補者がデータベースを作成し、有権者は所定情報集約サイトにインターネット経由で入ると、立候補者の情報やｅｍａｉｌのやり取りで立候補者へ質疑や意見交換ができるというものである。
また、特許文献４は、 各立候補者がデータベースを作成し、有権者は所定情報集約サイトにインターネット経由で入ると、立候補者の情報やｅｍａｉｌのやり取りで立候補者へ質疑や意見交換ができるというものである。
【0008】
しかし、今や動画の高速配信ができるような高速インターネット網が設けられ、現代は、たとえ高齢者等であっても一人１台スマートフォンを持つ時代になっており、公職選挙法も緩和されている中で、情報伝達、意見交換手段も変わってゆくべきである。
高齢者等を含む有権者全員がスマートフォンを用いて、インターネット環境で簡単で安心して質疑に個々に答え、立候補者や政治団体を深く知るシステムが必要となっているのである。
高齢者等を含む有権者全員がスマートフォンを用いて、インターネット環境で簡単で安心して質疑に個々に答え、立候補者や政治団体を深く知るシステムが必要となっているのである。
【0009】
本発明者はその不十分なＡＩの性能を、格段に精度を上げる方法を見出し日本語に対する性能を格段に精度を上げる方法を発明しさらに、高齢者等でも立候補でき、立候補者は動かずに、インターネット上のＡＩを用いて選挙運動を効率よく行うことができ、すべての世代の有権者が立候補者又は政治団体を十分理解し大きな信頼を有権者より得えことが出来る選挙運動のシステムを本発明のＡＩを用いて発明した。
【課題を解決するための手段】
【0010】
前記した課題を解決する本発明は、ＡＩ回答を無限にリフレクトさせ無限の最高精度に上げる生成ＡＩの回答を得る事を特徴とする。
つまり、生成ＡＩで得た答を更にＡＩに「それでよいのか」、「もっと良い答えを」等更に問いかけを行い、これをｎ回繰返す事により更に精度の向上した答を得る事を特徴とする。
さらに、入力を日本語で行い、英語へ自動で入力変換し、ＡＩ回答を最高精度に上げたものを日本語で回答する手段を特徴とする。
本発明の生成ＡＩを用いて、
さらに、立候補者の主張、政策、経歴、受勲情報、発明情報、ＳＮＳなどの会話や投稿、インタビュー情報、家族情報、政治主張、経歴などの各情報をＡＩに取り込みトレーニングさせた本発明ＡＩを利用して、選挙ポスター等掲示を貼らない掲示板や立候補者が居ない街頭演説等が可能である。即ち、有権者が、専用アプリを用いてスマートフォンにより、立候補者顔、名前、２次元コード、文字、符号、枠映像又は掲示板タイトル記載文字を、認識させると、インターネット経由で立候補者のデータを特定し、資料、映像、動画、音声を自動でダウンロードされ閲覧視聴した後、本発明生成ＡＩとつながり、有権者は音声で問いかけ精度よく回答できる生成ＡＩシステムの利用方法である。
これにより、高齢者であっても、病弱な人であっても、しゃべれない人であっても、足が不自由な人であっても（以下、高齢者等という）、出馬し選挙運動を可能とし最小の身体負担とし得え、かつ、本発明ＡＩを利用する事で、すべての年代の有権者に、高齢者等の立候補者を十分理解してもらえる。
つまり、生成ＡＩで得た答を更にＡＩに「それでよいのか」、「もっと良い答えを」等更に問いかけを行い、これをｎ回繰返す事により更に精度の向上した答を得る事を特徴とする。
さらに、入力を日本語で行い、英語へ自動で入力変換し、ＡＩ回答を最高精度に上げたものを日本語で回答する手段を特徴とする。
本発明の生成ＡＩを用いて、
さらに、立候補者の主張、政策、経歴、受勲情報、発明情報、ＳＮＳなどの会話や投稿、インタビュー情報、家族情報、政治主張、経歴などの各情報をＡＩに取り込みトレーニングさせた本発明ＡＩを利用して、選挙ポスター等掲示を貼らない掲示板や立候補者が居ない街頭演説等が可能である。即ち、有権者が、専用アプリを用いてスマートフォンにより、立候補者顔、名前、２次元コード、文字、符号、枠映像又は掲示板タイトル記載文字を、認識させると、インターネット経由で立候補者のデータを特定し、資料、映像、動画、音声を自動でダウンロードされ閲覧視聴した後、本発明生成ＡＩとつながり、有権者は音声で問いかけ精度よく回答できる生成ＡＩシステムの利用方法である。
これにより、高齢者であっても、病弱な人であっても、しゃべれない人であっても、足が不自由な人であっても（以下、高齢者等という）、出馬し選挙運動を可能とし最小の身体負担とし得え、かつ、本発明ＡＩを利用する事で、すべての年代の有権者に、高齢者等の立候補者を十分理解してもらえる。
【発明の効果】
【0011】
最も正しいと思われる最高精度のＡＩ回答を得る事が出来る効果がある。
また、日本語でＡＩに質問入力し、最も正しいと思われる最高精度の回答をＡＩから日本語で得る事が出来る効果がある。
また、選挙に於いて立候補者情報でトレーニングされたＡＩを利用する事で、
（１）膨大なポスター貼りやビラ配りが無くなる。
（２）ポスター貼りの人手や費用が削減する。
（３）立候補者自身も、遊説することなどの労力が不要となる。
（４）且つＡＩが立候補者又は政治団体に代わり回答してくれる。
（５）それによって立候補者の労力と費用が節減される。
（６）高齢者等の体力がない身体が不自由な人でも容易に出馬が出来る。能力ある頭脳を活用できる。選挙運動のハードルを下る事が出来る。そして長経験者として知識を有効活用し、日本を明るくできる。
効果が有る。
また、日本語でＡＩに質問入力し、最も正しいと思われる最高精度の回答をＡＩから日本語で得る事が出来る効果がある。
また、選挙に於いて立候補者情報でトレーニングされたＡＩを利用する事で、
（１）膨大なポスター貼りやビラ配りが無くなる。
（２）ポスター貼りの人手や費用が削減する。
（３）立候補者自身も、遊説することなどの労力が不要となる。
（４）且つＡＩが立候補者又は政治団体に代わり回答してくれる。
（５）それによって立候補者の労力と費用が節減される。
（６）高齢者等の体力がない身体が不自由な人でも容易に出馬が出来る。能力ある頭脳を活用できる。選挙運動のハードルを下る事が出来る。そして長経験者として知識を有効活用し、日本を明るくできる。
効果が有る。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】公知の生成ＡＩ（ＧＰＴ）
【図2】本発明の第１の実施形態を示すフロー図
【図3】本発明の第２の実施形態を示すフロー図
【図4】本発明の第３の実施形態を示すフロー図
【図5】本発明の第４の実施形態を示すフロー図
【図6】本発明の第５の実施形態を示すフロー図
【図7】本発明の第６の実施形態を示すフロー図
【図8】本発明の第７の実施形態を示すフロー図
【図9】本発明の第８の実施形態を示す上面図
【図10】本発明の第９の実施形態を示す正面図
【図11】本発明の第１０の実施形態を示す正面図
【図12】本発明の第１１の実施形態を示すフロー図
【図13】本発明の第１２の実施形態を示す図である。
【図14】本発明の第１３の実施形態を示す図である。
【図15】本発明の第１３の実施形態ポスタ事例を示す図である。
【図16】本発明の第１３の実施形態処理フローを示す図である。
【図17】本発明の第１４の実施形態処理フローを示す図である。
【図18】本発明の第１５の実施形態公報事例を示す図である。
【図19】本発明の第１５の実施形態処理フローを示す図である。
【図20】本発明の第１６の実施形態処理フローを示す図である。
【図21】本発明の第１７，１８実施形態処理フローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
図１は公知の生成ＡＩを示す。生成ＡＩ採用を日本の総理に２０２２年１１月オープンＡＩ社が強く要望した。ビッグデータを用いて、各種の分野で活用が期待されているが、規則も検討されているが、本発明に於いては、精度に着目した。
公知生成ＡＩには、以下の問題があることを、データベースから割り出した。
１．モデルに偏りがある可能性がある：生成ＡＩはトレーニングに使用されたデータに基づいて応答を生成するため、偏りがある可能性がある。そのため、モデルの正確性が低下することがある。
２．人間の言語とまだ違う：生成ＡＩは、自然言語処理技術を用いて、人間の言語を理解しようとしているが、まだ完全ではないため、完璧な応答を生成することができない。
３．コンテキスト外の情報を使わない：生成ＡＩはアルゴリズムに基づいて応答を生成するため、過去の会話のコンテキストからしか情報を取得できない。そのため、コンテキスト外の情報を使用することができない。よって最新情報の最適化が遅れている。
４．論理的な不整合：生成ＡＩが生成する応答は文法的にロジック上の不整合が生じることがある。
５．機械語に、違和感を感じる人がいる。生成ＡＩは、まだ完全ではないので、時には機械語に聞こえるような応答を生成することがある。そのため、人とのコミュニケーションにおいて、不自然に感じることがある。更に言うと膨大なデータを学習したＡＩ、生成ＡＩであっても質問に対して適当に回答を選び「真面目にうそをつく」という状況となる。
６．英語情報コンテキストが主であるので、日本語に対しての応答生成の精度が劣る。
以上の問題点が公知で、指摘されている。
公知生成ＡＩには、以下の問題があることを、データベースから割り出した。
１．モデルに偏りがある可能性がある：生成ＡＩはトレーニングに使用されたデータに基づいて応答を生成するため、偏りがある可能性がある。そのため、モデルの正確性が低下することがある。
２．人間の言語とまだ違う：生成ＡＩは、自然言語処理技術を用いて、人間の言語を理解しようとしているが、まだ完全ではないため、完璧な応答を生成することができない。
３．コンテキスト外の情報を使わない：生成ＡＩはアルゴリズムに基づいて応答を生成するため、過去の会話のコンテキストからしか情報を取得できない。そのため、コンテキスト外の情報を使用することができない。よって最新情報の最適化が遅れている。
４．論理的な不整合：生成ＡＩが生成する応答は文法的にロジック上の不整合が生じることがある。
５．機械語に、違和感を感じる人がいる。生成ＡＩは、まだ完全ではないので、時には機械語に聞こえるような応答を生成することがある。そのため、人とのコミュニケーションにおいて、不自然に感じることがある。更に言うと膨大なデータを学習したＡＩ、生成ＡＩであっても質問に対して適当に回答を選び「真面目にうそをつく」という状況となる。
６．英語情報コンテキストが主であるので、日本語に対しての応答生成の精度が劣る。
以上の問題点が公知で、指摘されている。
【0014】
公知生成ＡＩ（ＧＰＴ）でのポイントは
１．深層学習モデル
（１）頭から順に解析して意味を探る。
（２）トランスフォーマにより、並び順にくみ取る精度を高めている。
２．各ワードをベクトル化する。
３．注意機構（重要度の高い要素に着目しながら情報を処理する）が
ある事が重要である。
ＡＩが質問の意味を理解しやすいように関連度を導き出す。
４．トランスフォーマの構成は図１（Ｂ）であるが、
お願いでなく意味をくみ取って力を高める事を何回も繰り返す。
そしてプログラムの多層の下の層だけでは情報が不十分である。
プログラムの上層迄達して、ようやくよい回答となる。
そして、抽象的なものは不得意である。
以上の機能を有している。
そして、シリーズ積み上げでなく、重要な部分を目次にし、注意機構を使って大規模言語モデルを使ったことを特徴とするのが公知の生成ＡＩ（ＧＰＴ）である。
１．深層学習モデル
（１）頭から順に解析して意味を探る。
（２）トランスフォーマにより、並び順にくみ取る精度を高めている。
２．各ワードをベクトル化する。
３．注意機構（重要度の高い要素に着目しながら情報を処理する）が
ある事が重要である。
ＡＩが質問の意味を理解しやすいように関連度を導き出す。
４．トランスフォーマの構成は図１（Ｂ）であるが、
お願いでなく意味をくみ取って力を高める事を何回も繰り返す。
そしてプログラムの多層の下の層だけでは情報が不十分である。
プログラムの上層迄達して、ようやくよい回答となる。
そして、抽象的なものは不得意である。
以上の機能を有している。
そして、シリーズ積み上げでなく、重要な部分を目次にし、注意機構を使って大規模言語モデルを使ったことを特徴とするのが公知の生成ＡＩ（ＧＰＴ）である。
【0015】
具体的に、公知生成ＡＩの、ＧＰＴ（Generative Pretrained Transformer）の場合のアルゴリズム（処理方法）は、上記ニューラルネットワーク構造のトランスフォーマを用いて大量のテキストデータで事前学習される。
上記トランスフォーマは図１（Ｂ）の如く、入力されたテキストを単語や文字の列に分割し、それぞれに位置情報を付与したものをエンコーダーで適宜圧縮集約層別化されるが、エンコーダーに入力されたテキストの意味や文脈を理解するために、前記注意機構（セルフアテンション機能又はマルチヘッドアテンション機能）で各単語や文字の関係性を計算し、そのエンコーダーから受け取った情報とセルフアテンションを用いて、デコーダーを通し次に生成すべき単語や文字を予測し、層別化し回答し出力する。
そしてＧＰＴは、入力されたテキストに続く文章を生成する。
ＧＰＴは、事前学習段階で、インターネット上の大規模なテキストデータ（例えばWikipediaやニュース記事など）から言語の知識やパターンを学習し、テキストの一部をマスク（隠す）して、残りの部分からマスクされた部分を予測するというタスクを行い一般的な言語のルールや文法を習得する。
事前学習後に、転移学習という段階で、特定のタスク（例えば対話や要約など）に合わせてモデルを微調整しタスクに関連したテキストデータ（例えば対話履歴や要約文など）から、タスクに必要な知識や技能を学習することで、特定のタスクに対応できるようにする。
転移学習では、入力（問）に対する出力（回答）を用意するフィードバック学習（いわゆる教師有り学習）と、ＧＰＴ自体で上記事前学習に基づき更に学習する事（いわゆる教師無し学習）を行い、多分野での精度を上げ生成ＡＩはどの分野でも適用できるようになる。
専門的な事項に関しては、ＧＰＴモデルが生成した回答を人間が評価し、モデルをさらに微調整する事になる。
上記トランスフォーマは図１（Ｂ）の如く、入力されたテキストを単語や文字の列に分割し、それぞれに位置情報を付与したものをエンコーダーで適宜圧縮集約層別化されるが、エンコーダーに入力されたテキストの意味や文脈を理解するために、前記注意機構（セルフアテンション機能又はマルチヘッドアテンション機能）で各単語や文字の関係性を計算し、そのエンコーダーから受け取った情報とセルフアテンションを用いて、デコーダーを通し次に生成すべき単語や文字を予測し、層別化し回答し出力する。
そしてＧＰＴは、入力されたテキストに続く文章を生成する。
ＧＰＴは、事前学習段階で、インターネット上の大規模なテキストデータ（例えばWikipediaやニュース記事など）から言語の知識やパターンを学習し、テキストの一部をマスク（隠す）して、残りの部分からマスクされた部分を予測するというタスクを行い一般的な言語のルールや文法を習得する。
事前学習後に、転移学習という段階で、特定のタスク（例えば対話や要約など）に合わせてモデルを微調整しタスクに関連したテキストデータ（例えば対話履歴や要約文など）から、タスクに必要な知識や技能を学習することで、特定のタスクに対応できるようにする。
転移学習では、入力（問）に対する出力（回答）を用意するフィードバック学習（いわゆる教師有り学習）と、ＧＰＴ自体で上記事前学習に基づき更に学習する事（いわゆる教師無し学習）を行い、多分野での精度を上げ生成ＡＩはどの分野でも適用できるようになる。
専門的な事項に関しては、ＧＰＴモデルが生成した回答を人間が評価し、モデルをさらに微調整する事になる。
【0016】
そして、本発明は、このような学習を通した後の生成ＡＩを、質問に対しての回答精度を上げていこうとする技術なのである。
特に日本語とのコミュニケーションが十分にとれ信頼性の高い日本語の言語処理と翻訳処理へ変え、本発明の高精度の応答生成とするものである。
特に日本語とのコミュニケーションが十分にとれ信頼性の高い日本語の言語処理と翻訳処理へ変え、本発明の高精度の応答生成とするものである。
【0017】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。
本発明の考え方は、ＡＩへの１つの質問に対して更に何回も学習を繰り返えさせて信頼性を上げるものである。
本発明の考え方は、ＡＩへの１つの質問に対して更に何回も学習を繰り返えさせて信頼性を上げるものである。
【0018】
例えば、凸レンズは、１枚ではある程度の大きさ迄しか拡大はできない。しかしながら凸レンズを２枚重ね合わせると顕微鏡となり極めて細かい部分迄拡大視する事が出来る。
本発明は、凸レンズを２枚重ね合わせることと同様であって、膨大なＡＩデータを２つ以上重ねる事により既存の生成ＡＩより高確実性を得る発明である。
本発明は、凸レンズを２枚重ね合わせることと同様であって、膨大なＡＩデータを２つ以上重ねる事により既存の生成ＡＩより高確実性を得る発明である。
【0019】
更に、公知の生成ＡＩは、会話機能、調査機能は、ビッグデータを用いて、人間の会話に近い文章で、英語で行われている。日本語でも対応の場合は蓄積データが少なく、また、精度の問題がある。
即ち、生成ＡＩの自然言語処理技術における日本語学習が不十分、さらに日本語単語での重要度づけが不十分ある。そして精度や学習について課題を抱えている。
即ち、生成ＡＩの自然言語処理技術における日本語学習が不十分、さらに日本語単語での重要度づけが不十分ある。そして精度や学習について課題を抱えている。
【0020】
公知生成ＡＩに用いられている深層学習（機械学習）方式は、自然言語処理モデルが英語のデータベースが元となって作成されて学習したものであるので、英単語に対する重要度付けする精度があっても日本語に対する学習は不十分であると考えられる。
例えばオープンＡＩ社の多言語モデルであっても、英語のエラーレートより、日本語のエラーレートの方が２６％も高いのである。
そして本発明は、生成ＡＩ装置をもちいながら、上記の課題を解決する画期的方法である。
例えばオープンＡＩ社の多言語モデルであっても、英語のエラーレートより、日本語のエラーレートの方が２６％も高いのである。
そして本発明は、生成ＡＩ装置をもちいながら、上記の課題を解決する画期的方法である。
【0021】
そして、本発明の高精度の日本語の応答生成ＡＩを利用して、各種活動や製品に展開が出来る。
第８実施形態以降に本生成ＡＩを利用する具体的処理形態を説明する。
第８実施形態以降に本生成ＡＩを利用する具体的処理形態を説明する。
【0022】
［本発明第１実施形態］
図２は本発明の第１実施形態を示す図で、例えば公知の生成ＡＩより更に精度を上げるため、ＡＩへの問いかけ、［ことば又は文字入力］１で得たＡＩ２の答え３を再度前記ＡＩ２に問いかける事により回答３１の精度を向上する発明である。
そして、前記ＡＩの答えを再度問いかけるのだが、ＡＩの答えの文章と当初の質問の言葉又は文書に加えて、本当に良いかどうかをもう１度問いただす入力を追加する。即ち「これで本当に正しいか。」「再度の調査しなさい。」「もう一度信頼のある回答をしなさい。」等の再度問いただす言葉又は文字文書を、付け加える。これにより、単語の重みづけが異なり、より上層部のデータ迄到達し、より正しい精度の高い回答へ導かれる。公知のＡＩのように出題者が単なる問いを出しＡＩが単なるローレベルの回答を出すのみでなく、又、出題者が回答を用意して誤差をＡＩに学習させるのではないのである。
ＡＩ自身が、内容を更に詳しくデータベースより調べることにより、調査する人の感覚の部分とも限り無く近くに合致出来るし、更に信頼性の高い回答３１が得られるのである。
これをリフレクションＡＩ方式と命名した。
図２は本発明の第１実施形態を示す図で、例えば公知の生成ＡＩより更に精度を上げるため、ＡＩへの問いかけ、［ことば又は文字入力］１で得たＡＩ２の答え３を再度前記ＡＩ２に問いかける事により回答３１の精度を向上する発明である。
そして、前記ＡＩの答えを再度問いかけるのだが、ＡＩの答えの文章と当初の質問の言葉又は文書に加えて、本当に良いかどうかをもう１度問いただす入力を追加する。即ち「これで本当に正しいか。」「再度の調査しなさい。」「もう一度信頼のある回答をしなさい。」等の再度問いただす言葉又は文字文書を、付け加える。これにより、単語の重みづけが異なり、より上層部のデータ迄到達し、より正しい精度の高い回答へ導かれる。公知のＡＩのように出題者が単なる問いを出しＡＩが単なるローレベルの回答を出すのみでなく、又、出題者が回答を用意して誤差をＡＩに学習させるのではないのである。
ＡＩ自身が、内容を更に詳しくデータベースより調べることにより、調査する人の感覚の部分とも限り無く近くに合致出来るし、更に信頼性の高い回答３１が得られるのである。
これをリフレクションＡＩ方式と命名した。
【0023】
［本発明第２実施形態］
図３は本発明の第２実施形態を示す図で、前記ＡＩ２への問いかけの入力言語は日本語１１など、英語以外の言語１１で行うことを特徴とする。
なぜなら公知生成ＡＩのデータは、英語１２によるものが大部分であり、日本語によるデータは極めて少ないからである。
尚この日本語入力１１で高精度の答えを得る発明を本発明者が行っており、この発明は発明者が別途特許出願をしている。
この第２実施例は前記本発明者の発明を用いて公知の生成ＡＩの精度を更に向上させるものである。
図３は本発明の第２実施形態を示す図で、前記ＡＩ２への問いかけの入力言語は日本語１１など、英語以外の言語１１で行うことを特徴とする。
なぜなら公知生成ＡＩのデータは、英語１２によるものが大部分であり、日本語によるデータは極めて少ないからである。
尚この日本語入力１１で高精度の答えを得る発明を本発明者が行っており、この発明は発明者が別途特許出願をしている。
この第２実施例は前記本発明者の発明を用いて公知の生成ＡＩの精度を更に向上させるものである。
【0024】
［本発明第３実施形態］
図４は、本発明の第３実施形態を示すフロー図であり、実施形態１に於ける、「ＡＩの答えを再度ＡＩに問いかける」４という事項をｎ回繰り返すことにより、答１より、答ｎの方が内容が充実し精度が向上する。
「ＡＩの答えをｎ回ＡＩに問いかける」場合、ＡＩの答えの単語を分解してその語群を強調して再度ＡＩに問いかけてもよい。
どの語が重要かを問者が決定したり、テキストマイニング手法で導き出して、強調させて再度ＡＩに問いかけてもよい。
また、再度問いただす前述の言葉を、付け加えてもよい。
更に、公知自然言語処理において、小さいベクトル（重みづけ）をつけた単語の埋め込みベクトル（重みづけ）方向転換させ、言語の調査をさせることも本発明に含まれる。
本発明第３実施形態によると、難解な回答であっても、更にわかりやすく認識できる。
図４は、本発明の第３実施形態を示すフロー図であり、実施形態１に於ける、「ＡＩの答えを再度ＡＩに問いかける」４という事項をｎ回繰り返すことにより、答１より、答ｎの方が内容が充実し精度が向上する。
「ＡＩの答えをｎ回ＡＩに問いかける」場合、ＡＩの答えの単語を分解してその語群を強調して再度ＡＩに問いかけてもよい。
どの語が重要かを問者が決定したり、テキストマイニング手法で導き出して、強調させて再度ＡＩに問いかけてもよい。
また、再度問いただす前述の言葉を、付け加えてもよい。
更に、公知自然言語処理において、小さいベクトル（重みづけ）をつけた単語の埋め込みベクトル（重みづけ）方向転換させ、言語の調査をさせることも本発明に含まれる。
本発明第３実施形態によると、難解な回答であっても、更にわかりやすく認識できる。
【0025】
［本発明第４実施形態］
図５は、本発明の第４の実施形態を示すフロー図であり、ａとｂの異なるＡＩ２ａ、２ｂを用いて更に精度の良い答を得る発明である。
ａのＡＩ２ａと生成ＡＩ２（図示せず）により、前記質問と回答５を繰り返させる。同時に、ａのＡＩ２ａはｂのＡＩ２ｂにも同一の質問及び生成ＡＩ２からの回答文書５を、お互いにｎ回問いかける。そしてｂのＡＩ２ｂを使用した場合とａのＡＩ２ａを使用した生成ＡＩ２の回答５と異なる場合は更にＡＩ２ａとＡＩ２ｂのお互いの問いかけ作業を続けさせる。
そして前記インプット情報を生成ＡＩ２に最高高精密度の回答を得させる発明である。
図５は、本発明の第４の実施形態を示すフロー図であり、ａとｂの異なるＡＩ２ａ、２ｂを用いて更に精度の良い答を得る発明である。
ａのＡＩ２ａと生成ＡＩ２（図示せず）により、前記質問と回答５を繰り返させる。同時に、ａのＡＩ２ａはｂのＡＩ２ｂにも同一の質問及び生成ＡＩ２からの回答文書５を、お互いにｎ回問いかける。そしてｂのＡＩ２ｂを使用した場合とａのＡＩ２ａを使用した生成ＡＩ２の回答５と異なる場合は更にＡＩ２ａとＡＩ２ｂのお互いの問いかけ作業を続けさせる。
そして前記インプット情報を生成ＡＩ２に最高高精密度の回答を得させる発明である。
【0026】
［本発明第５実施形態］
図６は本発明の第５実施形態を示す図で、生成ＡＩへの入力を日本語で問い６１、日本語から英語への自動翻訳６２１を通し、英語で生成ＡＩへ入力６３し、ＡＩの回答６５を、英語から日本語への自動翻訳６２２を通し日本語で、回答６６６する。
本発明はトレーナー（教師）が単なる単語を用意して誤差を翻訳モデルに学習させるのではないのである。
生成ＡＩは英語での膨大なデータを元に、回答するので、本発明により信頼性の高い質問及び回答が得られるのである。
図６は本発明の第５実施形態を示す図で、生成ＡＩへの入力を日本語で問い６１、日本語から英語への自動翻訳６２１を通し、英語で生成ＡＩへ入力６３し、ＡＩの回答６５を、英語から日本語への自動翻訳６２２を通し日本語で、回答６６６する。
本発明はトレーナー（教師）が単なる単語を用意して誤差を翻訳モデルに学習させるのではないのである。
生成ＡＩは英語での膨大なデータを元に、回答するので、本発明により信頼性の高い質問及び回答が得られるのである。
【0027】
本発明第５実施形態によると、入力を日本語で行っても、ＡＩの回答精度を向上させる事が出来る。
【0028】
［本発明第６実施形態］
図７は本発明の第６実施形態を示す図で、翻訳精度を上げた日本語から英語への翻訳機能６７１を通し英語でＡＩへ入力６３し、ＡＩからの出力６５を、英語から日本語への翻訳精度を上げた翻訳機能６７２により、より正確で良い日本語で出力６６する方法である。
図７は本発明の第６実施形態を示す図で、翻訳精度を上げた日本語から英語への翻訳機能６７１を通し英語でＡＩへ入力６３し、ＡＩからの出力６５を、英語から日本語への翻訳精度を上げた翻訳機能６７２により、より正確で良い日本語で出力６６する方法である。
【0029】
公知の翻訳機能より更に精度を上げるため、翻訳機能への問いかけ、得た英語又は日本語の答えを再度前記翻訳機能に問いかける方法とする。
即ち、前記翻訳を再度問いかけるとは、翻訳された語を逆翻訳と順翻訳を繰り返す事である。重要度を加えて再度翻訳する事をくりかえし翻訳することで、単語の意味や目的を明確とし精度を上げてゆく。これにより、単語の重みづけが異なりより正しい高精度翻訳へ導かれる。
即ち、前記翻訳を再度問いかけるとは、翻訳された語を逆翻訳と順翻訳を繰り返す事である。重要度を加えて再度翻訳する事をくりかえし翻訳することで、単語の意味や目的を明確とし精度を上げてゆく。これにより、単語の重みづけが異なりより正しい高精度翻訳へ導かれる。
【0030】
本発明第６実施形態によると、日本語の入力で、公知のＡＩ装置の回答精度を格段に向上させる事が出来る。
公知のどのような生成ＡＩでも精度向上が見込まれる。その上入力が容易となる。
公知のどのような生成ＡＩでも精度向上が見込まれる。その上入力が容易となる。
【0031】
［本発明第７実施形態］
図８は本発明の第７実施形態を示す図で、前記の如く音声認識精度を上げたもの６８１，６８２に更に高精度回答システム６１０１，６１０２を追加した処理方法である。
日本語発声６１１を入力とし、音声認識精度を上げた翻訳６８１及び文字変換６９１し、出力文字である問６３を、再度日本語発声に逆音声認識させ、その再度日本語発声を元に問いかけ者が更に重要点を強調して日本語発声すること、を例えば３回出された異なる英語文を生成ＡＩに入力６１０１することで、日本語からの翻訳語の意味や意図を加えて精度を上げてゆく。
図８は本発明の第７実施形態を示す図で、前記の如く音声認識精度を上げたもの６８１，６８２に更に高精度回答システム６１０１，６１０２を追加した処理方法である。
日本語発声６１１を入力とし、音声認識精度を上げた翻訳６８１及び文字変換６９１し、出力文字である問６３を、再度日本語発声に逆音声認識させ、その再度日本語発声を元に問いかけ者が更に重要点を強調して日本語発声すること、を例えば３回出された異なる英語文を生成ＡＩに入力６１０１することで、日本語からの翻訳語の意味や意図を加えて精度を上げてゆく。
【0032】
自動翻訳は、第７実施形態の如く、翻訳精度を上げた文字及び／又は音声翻訳モデルとしてもよいし、公知の翻訳モデルでも本発明に含まれる。
又、日本語以外に例えば中国語や韓国語やスペイン語やドイツ語等でも本発明に含まれる。
又、日本語以外に例えば中国語や韓国語やスペイン語やドイツ語等でも本発明に含まれる。
【0033】
本発明第７実施形態によると、日本語で質問出来、誰でも高精度な回答を極めて簡単に得る事が出来る。
【0034】
実施形態８以降は、本発明の高精度の日本語の応答生成ＡＩを利用活用した具体的本発明形態を示す。
【0035】
［本発明第８実施形態］
本発明の第８実施形態は、図９示す如きものであって、具体的には教会の「ざんげ室」やトイレ室７６１等の「お悩み相談所」ともいえるものの発明である。
図９の如く、四方を囲み密閉したドア７６２が付いた箱状の例えばトイレ７６１等の部屋６やカーテンで仕切ったスペースを用意して、相談人７６３はトイレ７６１に座りながら、悩み事を話すと、背後のマイク７７３が集音しトイレ給水タンクの下に設けられた本発明装置本体７７１に入力され、悩みの回答が背後のスピーカ７７２で相談人７６３へ発声回答する。
内容は、過去の贖罪ではなく、例えば将来の希望等の未知の不安事項などの不明事項の相談の回答を得られるので本発明が喜ばれる。
本発明設置装置の場所は、囲いが無い場所でもよい。
これにより、過去のデータのみならず、将来の情報もデータベース化され更に精度が上がる。
本発明装置７７（本体７７１、マイク７７３、及びスピーカ７７２）は、実施形態１～７に示したような人生相談事例でトレーニングされた高精度日本語応答生成ＡＩを有するサーバー本体を有する装置であり、個室等に設置できるように本体、マイクやスピーカは一体ユニットとした装置であることが好ましい。
本密閉した部屋にＱＲコード（登録商標）を設け、スマートフォンで読み込み、スマートフォンで別の場所に設置した本発明装置の本体に設けた生成ＡＩに接続し、無線で相談及び発声回答をしてもよい。
更に詳細は、本発明装置７には回答問いかけをリフレクトするアプリケーションを有するインターネット接続機器（いわゆるパーソナルコンピュータやスマートフォン）、ディスプレイ等表示機器及びバッテリ、電源コード等電源機器もユニット化されている。
これを営業に使用する場合は、図９に示す如く本発明装置の一例として料金箱７８を設け、使用者がお金をここに入れると本発明装置本体７７１が起動するようにする。
本発明の第８実施形態は、図９示す如きものであって、具体的には教会の「ざんげ室」やトイレ室７６１等の「お悩み相談所」ともいえるものの発明である。
図９の如く、四方を囲み密閉したドア７６２が付いた箱状の例えばトイレ７６１等の部屋６やカーテンで仕切ったスペースを用意して、相談人７６３はトイレ７６１に座りながら、悩み事を話すと、背後のマイク７７３が集音しトイレ給水タンクの下に設けられた本発明装置本体７７１に入力され、悩みの回答が背後のスピーカ７７２で相談人７６３へ発声回答する。
内容は、過去の贖罪ではなく、例えば将来の希望等の未知の不安事項などの不明事項の相談の回答を得られるので本発明が喜ばれる。
本発明設置装置の場所は、囲いが無い場所でもよい。
これにより、過去のデータのみならず、将来の情報もデータベース化され更に精度が上がる。
本発明装置７７（本体７７１、マイク７７３、及びスピーカ７７２）は、実施形態１～７に示したような人生相談事例でトレーニングされた高精度日本語応答生成ＡＩを有するサーバー本体を有する装置であり、個室等に設置できるように本体、マイクやスピーカは一体ユニットとした装置であることが好ましい。
本密閉した部屋にＱＲコード（登録商標）を設け、スマートフォンで読み込み、スマートフォンで別の場所に設置した本発明装置の本体に設けた生成ＡＩに接続し、無線で相談及び発声回答をしてもよい。
更に詳細は、本発明装置７には回答問いかけをリフレクトするアプリケーションを有するインターネット接続機器（いわゆるパーソナルコンピュータやスマートフォン）、ディスプレイ等表示機器及びバッテリ、電源コード等電源機器もユニット化されている。
これを営業に使用する場合は、図９に示す如く本発明装置の一例として料金箱７８を設け、使用者がお金をここに入れると本発明装置本体７７１が起動するようにする。
【0036】
［本発明第９実施形態］
本発明の第９実施形態は、図１０の如く、お墓７９の上や石の中に本発明装置本体７７１とマイク７７３、及びスピーカ７７２を設け、墓参時に亡き人と語り、反応をもらい、また亡き人に今の悩み事を話したり、聞いたり、愛の交換をすることが出来る、将来のお墓の概念を全く変える発明である。
お墓で本発明装置７７を設ける場合、本体７７１、マイク７７３、及びスピーカ７７２を一体とした移動可能なポータブル装置であってもよい。または、風雨に耐える全天候型として設置する場合、電力をソーラー供給出来るシステムを設ける。
また、お墓にＱＲコード（登録商標）を設け、スマートフォンで読み込み、スマートフォンで別の場所に設置した本発明装置の本体に設けた生成ＡＩと接続し、無線で語り合ったり悩み事相談をしてもよい。
本発明の第９実施形態は、図１０の如く、お墓７９の上や石の中に本発明装置本体７７１とマイク７７３、及びスピーカ７７２を設け、墓参時に亡き人と語り、反応をもらい、また亡き人に今の悩み事を話したり、聞いたり、愛の交換をすることが出来る、将来のお墓の概念を全く変える発明である。
お墓で本発明装置７７を設ける場合、本体７７１、マイク７７３、及びスピーカ７７２を一体とした移動可能なポータブル装置であってもよい。または、風雨に耐える全天候型として設置する場合、電力をソーラー供給出来るシステムを設ける。
また、お墓にＱＲコード（登録商標）を設け、スマートフォンで読み込み、スマートフォンで別の場所に設置した本発明装置の本体に設けた生成ＡＩと接続し、無線で語り合ったり悩み事相談をしてもよい。
【0037】
［本発明第１０実施形態］
本発明の第１０実施形態は、仏壇である。図１１の如く、仏壇７１０に本発明装置本体７７１とマイク７７３、スピーカ７７２、位牌、遺影から成る全く新しい仏壇７１０の発明で、前記のお墓と同様に故人と共に対話出来る画期的な仏壇の発明で、前記本発明の如く、「室」、「お墓」、「仏壇」により宗教革命が起る本発明である。
本発明の仏壇にＱＲコード（登録商標）を設け、スマートフォンで読み込み、スマートフォンで別の場所に設置した本発明装置の本体に設けた生成ＡＩと接続し、無線で語り合ったり悩み事相談をしてもよい。
本発明の第１０実施形態は、仏壇である。図１１の如く、仏壇７１０に本発明装置本体７７１とマイク７７３、スピーカ７７２、位牌、遺影から成る全く新しい仏壇７１０の発明で、前記のお墓と同様に故人と共に対話出来る画期的な仏壇の発明で、前記本発明の如く、「室」、「お墓」、「仏壇」により宗教革命が起る本発明である。
本発明の仏壇にＱＲコード（登録商標）を設け、スマートフォンで読み込み、スマートフォンで別の場所に設置した本発明装置の本体に設けた生成ＡＩと接続し、無線で語り合ったり悩み事相談をしてもよい。
【0038】
［本発明第１１実施形態］
本発明の第１１実施形態は、図１２に示す如く、本発明の実施形態を行った生成ＡＩのビジネスモデルとして、サブスクリプション費用よりも安い料金設定とし料金を支払うと、音声にて相談者から相談を受け、音声文字変換及び校正した情報を本発明の実施形態を行った本発明ＡＩにて回答を得、それを音声変換し相談者へ発声するという発明である。
本発明第８実施形態によると相談者は相談を発生するのみで、専門家からの声による応答がその場でできるというメリットがある。
本発明の第１１実施形態は、図１２に示す如く、本発明の実施形態を行った生成ＡＩのビジネスモデルとして、サブスクリプション費用よりも安い料金設定とし料金を支払うと、音声にて相談者から相談を受け、音声文字変換及び校正した情報を本発明の実施形態を行った本発明ＡＩにて回答を得、それを音声変換し相談者へ発声するという発明である。
本発明第８実施形態によると相談者は相談を発生するのみで、専門家からの声による応答がその場でできるというメリットがある。
【0039】
本発明実施形態の手段は、ＡＩをトレーニングする手法として用いてもよい。
本発明における自動文書翻訳及び自動音声翻訳は、ＡＩ機能を有する文字翻訳や音声翻訳とするが、公知の技術を用いてもよい。
本発明における自動文書翻訳及び自動音声翻訳は、ＡＩ機能を有する文字翻訳や音声翻訳とするが、公知の技術を用いてもよい。
【0040】
［本発明第１２実施形態］
図１３は本発明の第１２実施形態を示す全体図で本発明生成ＡＩ２，６４を選挙運動８０に利用する具体的方法を図示したものである。
基本的に立候補者は動かない。有権者はスマートフォンを用いる。そしてリモートで活動する事を特徴とする。さらにポスターも掲示板に貼らなくてもよい。選挙カーにも乗らなくてもよい。街頭演説も本人は行わなくてもよい。
即ち選挙運動は、有権者の個々のスマートフォンとの質疑応答通信で、インターネット経由で本発明生成ＡＩによる自動生成文書又は音声回答を行うものである。立候補者選挙運動のリモートワーキング化する。
図１３は本発明の第１２実施形態を示す全体図で本発明生成ＡＩ２，６４を選挙運動８０に利用する具体的方法を図示したものである。
基本的に立候補者は動かない。有権者はスマートフォンを用いる。そしてリモートで活動する事を特徴とする。さらにポスターも掲示板に貼らなくてもよい。選挙カーにも乗らなくてもよい。街頭演説も本人は行わなくてもよい。
即ち選挙運動は、有権者の個々のスマートフォンとの質疑応答通信で、インターネット経由で本発明生成ＡＩによる自動生成文書又は音声回答を行うものである。立候補者選挙運動のリモートワーキング化する。
【0041】
この本発明生成ＡＩを用いた方法は、図１３が全体図であるが、選挙運動８０でポスターや選挙公報など選挙関連物に設けたＱＲコード（登録商標）等リンク接続機能の表示、または立候補者の顔や選挙ポスター掲示場数字、枠、文字に、専用アプリをインストールした有権者のスマートフォンをかざす事により、本発明生成ＡＩ２，６４システムに接続され、立候補者など質問者が質問した事に対して、立候補者情報でトレーニングされた本発明生成ＡＩ２，６４システムが文字又は音声で回答する事を特徴とする本発明生成ＡＩシステムの利用方法である。
先ず、公知の選挙運動と本発明の選挙運動８０の違いを一覧表で示す。
＜表１＞
先ず、公知の選挙運動と本発明の選挙運動８０の違いを一覧表で示す。
＜表１＞
【0042】
ソフトの構築に関して、従来ホームページに政策掲載のみだが、
立候補者は、スマートフォン用の専用の顔認識、画像認識、文字認識及び２次元コード認識できるアプリを作成する。
そして有権者へ頒布やインストール促進させる。
サーバーには立候補者情報でトレーニング本発明生成ＡＩ２、６４を構築する。本実施形態１～７を用いれば、音声（日本語）で質疑応答できる高精度生成ＡＩ２、６４となる。
掲示板については、基本的に「ポスター掲示場８１」にポスターを貼らずとも、有権者のスマートフォンにて、専用アプリを起動し、掲示板にかざせば、ダウンロードや、本発明生成ＡＩ２、６４にて質疑応答が出来る。
これにより、立候補者はわざわざポスターを大量に作成したり、例えば都内１万数千か所貼りつける操作を行わないので、工数削減となる効果はある。
選挙公報８３、新聞掲載選挙広告８２については、 専用アプリで立候補者の名前や顔写真、２次元コード、文字により、本発明生成ＡＩ２．６４又はホームページ又はデータベース、画像又は動画等データにすることができる。
立候補者は、スマートフォン用の専用の顔認識、画像認識、文字認識及び２次元コード認識できるアプリを作成する。
そして有権者へ頒布やインストール促進させる。
サーバーには立候補者情報でトレーニング本発明生成ＡＩ２、６４を構築する。本実施形態１～７を用いれば、音声（日本語）で質疑応答できる高精度生成ＡＩ２、６４となる。
掲示板については、基本的に「ポスター掲示場８１」にポスターを貼らずとも、有権者のスマートフォンにて、専用アプリを起動し、掲示板にかざせば、ダウンロードや、本発明生成ＡＩ２、６４にて質疑応答が出来る。
これにより、立候補者はわざわざポスターを大量に作成したり、例えば都内１万数千か所貼りつける操作を行わないので、工数削減となる効果はある。
選挙公報８３、新聞掲載選挙広告８２については、 専用アプリで立候補者の名前や顔写真、２次元コード、文字により、本発明生成ＡＩ２．６４又はホームページ又はデータベース、画像又は動画等データにすることができる。
【0043】
選挙カー、街頭演説８５、政見放送８４、個人講演会、討論会８６について、従来立候補者の姿や声を会場で見たり聞いたりするのみであったが、基本的にリモートとし、有権者は、スマートフォンで、２次元コード、立候補者の顔、公約の文字などによるリンクにより、本発明生成ＡＩ２．６４などにアクセスして質疑応答する。
なお、立候補者の画像を映し出したり、立候補者に似せたクローンアンドロイド（登録商標）やアバターなどして、前記本発明生成ＡＩ２．６４などで音声質疑応答させてもよい。
さらに、音声は立候補者と会場の有権者の双方向通信のライブ中継としてコミュニケーションをとってもよい。
なお、立候補者の画像を映し出したり、立候補者に似せたクローンアンドロイド（登録商標）やアバターなどして、前記本発明生成ＡＩ２．６４などで音声質疑応答させてもよい。
さらに、音声は立候補者と会場の有権者の双方向通信のライブ中継としてコミュニケーションをとってもよい。
【0044】
以上に記載した専用アプリを、公知のコミュニケーションツール（ライン、ユーチューブ、インスタグラム、Ｘ（旧ツイッター（登録商標））、フェースブック（登録商標）、チックトック、ワッツアップ、ウィーチャット、リンクドイン、スナップチャット、ピンタレスト、又は、カカオトーク）の、アプリにリンクさせてもよい。そして、コミュニケーション手段を文字及び／又は映像及び／又は音声とし、有権者と立候補者本人とのコミュニケーションとしてもよい。
さらに、生成ＡＩ２、６４は、チャットＧＰＴ ＡＩなどの公知ＡＩにリンクさせ、本発明の実施形態を用いて立候補者情報でトレーニングさせたＡＩとし（リンクしたＡＩシステムのサーバーを用いて）、このＡＩと質疑応答を行う。
さらに、生成ＡＩ２、６４は、チャットＧＰＴ ＡＩなどの公知ＡＩにリンクさせ、本発明の実施形態を用いて立候補者情報でトレーニングさせたＡＩとし（リンクしたＡＩシステムのサーバーを用いて）、このＡＩと質疑応答を行う。
【0045】
以上に記載した方法と装置を用いて選挙運動８０を実行し、立候補者は例えば自宅にマイクとカメラ及びデータベース保存装置と通信サーバパソコン等の電子機器を設ける事により、高齢者等でも立候補し主張し選挙を受けることができる。またデータベース保存装置及び／又は通信サーバパソコン等の電子機器はクラウドに設けてもよい。
【0046】
［本発明第１３実施形態］
図１４、図１５、図１６は本発明の第１２実施形態をさらに具体的にした第１３実施形態を示す図で、図１４は選挙ポスター掲示板８１を示し、図１５は２次元コード８７が設けられた選挙ポスターの事例、図１６は掲示板の処理フローを示す。まず有権者はスマートフォンにインストールした専用アプリを起動させ、データベース８９により掲示されている番号（符号）、選挙ポスタ貼りつけ有無の情報が表示され、スマートフォンのカメラが起動し、前記選挙ポスター掲示場８０にかざすと、正方形の表示枠８１３、枠部分に記載された符号（例えば小さな番号が有る）８１２、立候補者の枠の中央に記載された符号（大きな番号記載されている）８１１、又は「ポスター掲示場」や「ｘｘ知事選挙」の文字タイトル８１４の画像を取り込み、形状、数字、文字として認識する。又、もし、立候補者の選挙ポスターが掲示されているときにはポスターに設けられた２次元コード８７を認識する。そして、データベース８９と比較し、サーバーは有権者がどこの場所で何を見ているのか（選挙ポスター掲示板か、街頭演説か、新聞掲載選挙広告かなど）を判断し、スマートフォンに、場所に合わせて事前に指定しているデータを自動ダウンロードする。例えばポスター掲示板の場所での本専用アプリの処理は、例えば立候補者のポスター等資料ファイルダウンロード表示後、その立候補者の情報でトレーニングした本発明生成ＡＩ８８と音声による質疑応答をすることができる。
このような専用アプリの処理手順は、適宜、条件によって違えてよいし、有権者が予め定めておいてもよい。
これにより、本発明生成ＡＩからの、精度の高い立候補者の情報を得ることができる。
立候補者はポスターを貼らなくても、上記の如く有権者は、立候補者又は政治団体の多くの情報を簡単に入手できる。
図１４、図１５、図１６は本発明の第１２実施形態をさらに具体的にした第１３実施形態を示す図で、図１４は選挙ポスター掲示板８１を示し、図１５は２次元コード８７が設けられた選挙ポスターの事例、図１６は掲示板の処理フローを示す。まず有権者はスマートフォンにインストールした専用アプリを起動させ、データベース８９により掲示されている番号（符号）、選挙ポスタ貼りつけ有無の情報が表示され、スマートフォンのカメラが起動し、前記選挙ポスター掲示場８０にかざすと、正方形の表示枠８１３、枠部分に記載された符号（例えば小さな番号が有る）８１２、立候補者の枠の中央に記載された符号（大きな番号記載されている）８１１、又は「ポスター掲示場」や「ｘｘ知事選挙」の文字タイトル８１４の画像を取り込み、形状、数字、文字として認識する。又、もし、立候補者の選挙ポスターが掲示されているときにはポスターに設けられた２次元コード８７を認識する。そして、データベース８９と比較し、サーバーは有権者がどこの場所で何を見ているのか（選挙ポスター掲示板か、街頭演説か、新聞掲載選挙広告かなど）を判断し、スマートフォンに、場所に合わせて事前に指定しているデータを自動ダウンロードする。例えばポスター掲示板の場所での本専用アプリの処理は、例えば立候補者のポスター等資料ファイルダウンロード表示後、その立候補者の情報でトレーニングした本発明生成ＡＩ８８と音声による質疑応答をすることができる。
このような専用アプリの処理手順は、適宜、条件によって違えてよいし、有権者が予め定めておいてもよい。
これにより、本発明生成ＡＩからの、精度の高い立候補者の情報を得ることができる。
立候補者はポスターを貼らなくても、上記の如く有権者は、立候補者又は政治団体の多くの情報を簡単に入手できる。
【0047】
また、スマートフォンにダウンロードするアプリは、所定の立候補者又は政治団体専用の専用アプリであってもよいし、例えば選挙管理委員会が発行してすべての立候補者又は政治団体へのリンクが可能なアプリとしてもよい。
ポスターが貼られているときはスマートフォンの公知の機能の２次元コードリーダでリンクを読み込むことができる。
また、立候補者のホームページより、ダイレクトに本発明生成ＡＩ８８と音声による質疑応答をしてもよい。
ポスターが貼られているときはスマートフォンの公知の機能の２次元コードリーダでリンクを読み込むことができる。
また、立候補者のホームページより、ダイレクトに本発明生成ＡＩ８８と音声による質疑応答をしてもよい。
【0048】
［本発明第１４実施形態］
図１７は、本発明の第１２実施形態をさらに具体的にした第１４実施形態を示す処理フロー図であって、選挙カーや街頭演説８５における専用アプリでの処理のフローである。
有権者は、立候補者の顔（立候補者の顔写真、似顔絵、名前又は２次元コード）に専用アプリ起動後のスマートフォンのカメラをかざすことにより、顔認証や文字認識によりデータベース８９と比較し、サーバーは有権者がどこの場所で何を見ているのか判断し資料を送付する。例えば街頭演説している状況ならば、選挙公報や政策の動画を自動で瞬時にダウンロードする。そして、その後立候補者情報でトレーニング（データ蓄積）された本発明生成ＡＩ８８に接続し音声で質疑応答する。
また、本専用アプリでリンクした後、バーチャルで立候補者に似た立候補者情報でトレーニングされた本発明生成ＡＩ８８のアバターと、コミュニケーションをとる事も出来きる。
また、リモートの立候補者とライブ中継とすることもできる。
図１７は、本発明の第１２実施形態をさらに具体的にした第１４実施形態を示す処理フロー図であって、選挙カーや街頭演説８５における専用アプリでの処理のフローである。
有権者は、立候補者の顔（立候補者の顔写真、似顔絵、名前又は２次元コード）に専用アプリ起動後のスマートフォンのカメラをかざすことにより、顔認証や文字認識によりデータベース８９と比較し、サーバーは有権者がどこの場所で何を見ているのか判断し資料を送付する。例えば街頭演説している状況ならば、選挙公報や政策の動画を自動で瞬時にダウンロードする。そして、その後立候補者情報でトレーニング（データ蓄積）された本発明生成ＡＩ８８に接続し音声で質疑応答する。
また、本専用アプリでリンクした後、バーチャルで立候補者に似た立候補者情報でトレーニングされた本発明生成ＡＩ８８のアバターと、コミュニケーションをとる事も出来きる。
また、リモートの立候補者とライブ中継とすることもできる。
【0049】
立候補者情報でトレーニングされた本発明生成ＡＩ８８とする事で、高精度な質疑回答ができ、立候補者本人の肉体的な負担を、大幅に、低減する事が出来る。
【0050】
前記立候補者情報は、知識情報又は政治団体の情報も含み、立候補者の経歴、受勲情報、発明情報、ＳＮＳなどの会話や投稿、インタビュー情報、家族情報、政治団体の主張、経歴などである。そして、これらの各情報を本発明生成ＡＩ８８に取り込み実施形態１～７の方法も取入れトレーニングさせ、適切な応答ができるようにする。
【0051】
［本発明第１５実施形態］
図１８、図１９は、本発明の第１５実施形態を示し、図１８は２次元コード８７が設けられた選挙公報８３事例であり、図１９は新聞掲載選挙広告８２や選挙公報８３からの処理フロー図である。
スマートフォンにインストールした専用アプリを起動させ、選挙公報の立候補者名簿の顔、名前、２次元コード８７にかざすと、画像又は文字を認識し、サーバーは立候補者情報データベース８９を参照に選挙公報等書面を有権者が見ていることを判断し、その立候補者のポスター資料、政治政策（選挙公報、新聞広告）資料、及び動画資料を瞬時に自動的にスマホへ送信を開始し、その後、立候補者情報でトレーニングした本発明生成ＡＩ８８と接続し、有権者と質疑応答を行う。
また、本処理は、有権者のスマートフォンにて、テレビ中継される政見放送の所定候補者の顔画像を認識させることで、立候補者情報でトレーニングした本発明生成ＡＩ８８と接続し、有権者と質疑応答を行う処理を行ってもよい。
図１８、図１９は、本発明の第１５実施形態を示し、図１８は２次元コード８７が設けられた選挙公報８３事例であり、図１９は新聞掲載選挙広告８２や選挙公報８３からの処理フロー図である。
スマートフォンにインストールした専用アプリを起動させ、選挙公報の立候補者名簿の顔、名前、２次元コード８７にかざすと、画像又は文字を認識し、サーバーは立候補者情報データベース８９を参照に選挙公報等書面を有権者が見ていることを判断し、その立候補者のポスター資料、政治政策（選挙公報、新聞広告）資料、及び動画資料を瞬時に自動的にスマホへ送信を開始し、その後、立候補者情報でトレーニングした本発明生成ＡＩ８８と接続し、有権者と質疑応答を行う。
また、本処理は、有権者のスマートフォンにて、テレビ中継される政見放送の所定候補者の顔画像を認識させることで、立候補者情報でトレーニングした本発明生成ＡＩ８８と接続し、有権者と質疑応答を行う処理を行ってもよい。
【0052】
［本発明第１６実施形態］
図２０は、本発明の第１６実施形態を示す処理フロー図であって、
立候補者の講演会や討論会８６のオンライン開催での処理を示すフローである。
有権者は、スマートフォンにインストールした専用アプリを起動させると、講演会又は討論会開催情報のリンクを押して、立候補者又は政治団体より事前連絡された時間に、参加する。有権者は講演会や討論会のリアル会場に出席参加してもよいし自宅でスマートフォンやパソコンの専用アプリより参加してもよい。
有権者が、例えば講演会会場に居る場合、専用アプリで立候補者の顔や２次元コードにスマートフォンのカメラをかざすと、講演内容が即座に送信され、その後、立候補者情報でトレーニングした本発明生成ＡＩ８８と接続され、有権者と質疑応答ができる。
また、本専用アプリでリンクした後、バーチャルで立候補者に似た立候補者情報でトレーニングされた本発明生成ＡＩ８８のアバターと、コミュニケーションをとる事も出来きる。
また、リモートの立候補者とライブ中継とすることもできる。
図２０は、本発明の第１６実施形態を示す処理フロー図であって、
立候補者の講演会や討論会８６のオンライン開催での処理を示すフローである。
有権者は、スマートフォンにインストールした専用アプリを起動させると、講演会又は討論会開催情報のリンクを押して、立候補者又は政治団体より事前連絡された時間に、参加する。有権者は講演会や討論会のリアル会場に出席参加してもよいし自宅でスマートフォンやパソコンの専用アプリより参加してもよい。
有権者が、例えば講演会会場に居る場合、専用アプリで立候補者の顔や２次元コードにスマートフォンのカメラをかざすと、講演内容が即座に送信され、その後、立候補者情報でトレーニングした本発明生成ＡＩ８８と接続され、有権者と質疑応答ができる。
また、本専用アプリでリンクした後、バーチャルで立候補者に似た立候補者情報でトレーニングされた本発明生成ＡＩ８８のアバターと、コミュニケーションをとる事も出来きる。
また、リモートの立候補者とライブ中継とすることもできる。
【0053】
立候補者は例えば自宅で、マイク及びカメラで映像と音声を講演会場や討論会に設けられた映像、音声表示装置又は有権者のスマートフォンやパソコンへ提供する。双方向の映像、音声にてライブでコミュニケーションを行ってもよい。
立候補者は、事前に音声収録した講演内容を有権者は講演会や討論会のリアル会場及び立候補者のスマートフォンに配信し、質疑の時のみオンラインで参加し応答する事としてもよい。
応答のみなので、立候補者の負担が軽減される。
立候補者は、事前に音声収録した講演内容を有権者は講演会や討論会のリアル会場及び立候補者のスマートフォンに配信し、質疑の時のみオンラインで参加し応答する事としてもよい。
応答のみなので、立候補者の負担が軽減される。
【0054】
そして、前記本発明生成ＡＩ８８やアバタを用いると、立候補者本人の肉体的な負担を大幅に、低減する事が出来る。
【0055】
［本発明第１７実施形態］
図２１は本発明第１７実施形態を示す図であって、専用アプリではなく、サーバー上に専用サイトを用意し、有権者は立候補者チラシやポスターの２次元コード８７等の公知の読み取りリンク機能を用いるか、ブラウザ検索で、サーバー上の専用サイトに行き、立候補者の知識情報、政治理念、ポリシー、政策、基本的な教育又は政治団体の情報（即ち立候補者データ情報）を取り込んだトレーニングされた本発明生成ＡＩ８８（例えばＣｈａｔＧＰＴ）と質疑応答を行う。
上記のようなトレーニングされたＡＩの知識は、全世界の人からの質疑に応答可能であり特に政治に関しての立候補者の主張を代弁できる。
このシステムを本発明者は「答えマース」と名付ける。
図２１は本発明第１７実施形態を示す図であって、専用アプリではなく、サーバー上に専用サイトを用意し、有権者は立候補者チラシやポスターの２次元コード８７等の公知の読み取りリンク機能を用いるか、ブラウザ検索で、サーバー上の専用サイトに行き、立候補者の知識情報、政治理念、ポリシー、政策、基本的な教育又は政治団体の情報（即ち立候補者データ情報）を取り込んだトレーニングされた本発明生成ＡＩ８８（例えばＣｈａｔＧＰＴ）と質疑応答を行う。
上記のようなトレーニングされたＡＩの知識は、全世界の人からの質疑に応答可能であり特に政治に関しての立候補者の主張を代弁できる。
このシステムを本発明者は「答えマース」と名付ける。
【0056】
［本発明第１８実施形態］
図２１に示す、本発明第１８実施形態は、第１７実施形態をさらに高精度にするもので、立候補者データを取り込んだトレーニングされた本発明生成ＡＩ８８と行った質疑応答または有権者が述べた要望課題の情報を、音声を文字へ変換しデータベース９１とし、前記データベース９１より、立候補者データを取り込んだトレーニングされたＡＩとは異なる、政治、政策でトレーニングされた他の本発明生成ＡＩ９０を用いて整理集約し、対策を生成し、候補者情報データベース８９やトレーニングされた本発明ＡＩ８８へ、フィードバックするシステムである。
図２１に示す、本発明第１８実施形態は、第１７実施形態をさらに高精度にするもので、立候補者データを取り込んだトレーニングされた本発明生成ＡＩ８８と行った質疑応答または有権者が述べた要望課題の情報を、音声を文字へ変換しデータベース９１とし、前記データベース９１より、立候補者データを取り込んだトレーニングされたＡＩとは異なる、政治、政策でトレーニングされた他の本発明生成ＡＩ９０を用いて整理集約し、対策を生成し、候補者情報データベース８９やトレーニングされた本発明ＡＩ８８へ、フィードバックするシステムである。
【0057】
図１８のフィードバックするシステムの詳細を説明する。
有権者と立候補者データを取り込んだトレーニングされた本発明生成ＡＩ８８の質疑応答で、本発明生成ＡＩは、有権者の音声の意味が立候補者への質問や疑問か、又は、全体に対しての要望、苦情、課題、問題なのかを判断する。即ち回答すべき事項か回答が不要な事項かを分類する。そして質疑に回答し、要望、苦情、課題、問題は具体的な内容を有権者より引き出すべく詳細内容をヒアリングする応答をする。その会話（文字又は、音声）はすべて、文字に変換されデータベース９１として保存する。そして政治政策などの社会情報でトレーニングした他の本発明生成ＡＩ９０により全ての情報を質問疑問事項、又は苦情希望事項に整理し、さらに政策事項の分類で篩い分ける。そして前記他の本発明生成ＡＩに政策の対策案を生成させる。そして、立候補者は対策案内容を確認した後、立候補者の政策や方針に係るデータ８９を改定し、立候補者情報でトレーニングされた本発明生成ＡＩ８８をさらに本発明実施形態１～７の方法を用いて生成ＡＩを更新する。
有権者と立候補者データを取り込んだトレーニングされた本発明生成ＡＩ８８の質疑応答で、本発明生成ＡＩは、有権者の音声の意味が立候補者への質問や疑問か、又は、全体に対しての要望、苦情、課題、問題なのかを判断する。即ち回答すべき事項か回答が不要な事項かを分類する。そして質疑に回答し、要望、苦情、課題、問題は具体的な内容を有権者より引き出すべく詳細内容をヒアリングする応答をする。その会話（文字又は、音声）はすべて、文字に変換されデータベース９１として保存する。そして政治政策などの社会情報でトレーニングした他の本発明生成ＡＩ９０により全ての情報を質問疑問事項、又は苦情希望事項に整理し、さらに政策事項の分類で篩い分ける。そして前記他の本発明生成ＡＩに政策の対策案を生成させる。そして、立候補者は対策案内容を確認した後、立候補者の政策や方針に係るデータ８９を改定し、立候補者情報でトレーニングされた本発明生成ＡＩ８８をさらに本発明実施形態１～７の方法を用いて生成ＡＩを更新する。
【0058】
以上の循環する情報により、本発明生成ＡＩの立候補者政策と有権者要望や問題との食違いを極力改善し、立候補者の政策を更に高める事が出来、選挙立候補者が政治として何をすべきかが明確となるという国にとって誠に良い効果が有る。
【0059】
［本発明第１９実施形態］
本発明第９実施形態は、雑誌、書籍、本など印刷物の表紙や帯に２次元コードを設け、読者がスマートフォンをかざすと、印刷物の著者又は監修者の知識情報、理念、ポリシー、本の内容説明を取り込んだトレーニングされた本発明生成ＡＩとつながり質疑応答が出来るというものである。
本発明第１９実施形態によると、書籍等印刷物をさらに楽しく読むことができる。
本発明第９実施形態は、雑誌、書籍、本など印刷物の表紙や帯に２次元コードを設け、読者がスマートフォンをかざすと、印刷物の著者又は監修者の知識情報、理念、ポリシー、本の内容説明を取り込んだトレーニングされた本発明生成ＡＩとつながり質疑応答が出来るというものである。
本発明第１９実施形態によると、書籍等印刷物をさらに楽しく読むことができる。
【0060】
［本発明第２０実施形態］
本発明第２０実施形態は、製品またはその取扱説明書に２次元コードを設け、読者がスマートフォンをかざすと、前記製品の情報、構造、説明の詳細でトレーニングされた本発明生成ＡＩとつながり文字又は音声にて質疑応答が出来るというものである。
本発明第２０実施形態によると、製品を、簡単に容易に、取り扱え理解することができる。
本発明第２０実施形態は、製品またはその取扱説明書に２次元コードを設け、読者がスマートフォンをかざすと、前記製品の情報、構造、説明の詳細でトレーニングされた本発明生成ＡＩとつながり文字又は音声にて質疑応答が出来るというものである。
本発明第２０実施形態によると、製品を、簡単に容易に、取り扱え理解することができる。
【0061】
本発明第２０実施形態に示す発明は、２次元コードを設ける製品、書類に限定は無く、構造、取扱い等、スマートフォンを持つ第三者に説明すべき情報をトレーニングされた本発明生成ＡＩに、スマートフォンにより繋ぎ、質疑応答する処理を含むすべてのものは本発明に含まれる。
【0062】
本発明の前記ＡＩは、本発明者が発明した特願2022-136374に示すような、例えばおなじ他界した個人の情報や過去の事実情報をＩＣチップとし追加して、前記本発明生成ＡＩをトレーニングしてもよい。これにより、例えば選挙であれば古くからの政党の方針や事例などの情報がインプットされ精度の高い政党としての応答が可能となる。
【0063】
本発明を変形した生成ＡＩはすべて本発明に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【0064】
本発明は産業に更に発展土台となるので、産業上の利用する可能性大である。
【符号の説明】
【0065】
１ 問
２ ＡＩ
２ｎ ｎ種のＡＩ
３ 答
３１ 高精度回答
３２ 英語入力による高精度回答
３ｎ 繰り返し答問による高精度回答
４ 答ｎ－１と問ｎ生成 （ｎ＝２，３，４・・・）
５ 問答
６１ 日本語による問
６１１ 日本語による問（音声）
６２ 自動翻訳
６２１ 日本語から英語への自動翻訳機能
６２２ 英語から日本語への自動翻訳機能
６３ 英語の問
６４ 生成ＡＩ
６５ 英語の答
６６ 日本語による答
６６１ 日本語による答（音声）
６７ 高精度翻訳
６７１ 日本語から英語への自動翻訳機能
６７２ 英語から日本語への自動翻訳機能
６８ 高精度音声翻訳機能
６８１ 高精度音声翻訳（日本語から英語へ）
６８２ 高精度音声翻訳（日本語から英語へ）
６９１ 音声文字変換
６９２ 文字音声変換
６１００ 高精度回答機能
６１０１ 高精度回答（問）
６１０２ 高精度回答（答）
７６ 教会の「ざんげ室」やトイレ室６１等の本発明「悩み事相談室」
７６１ トイレ
７６２ ドア
７６３ 相談人
７７ 本発明装置
７７１ 本体
７７２ スピーカ
７７３ マイク
７８ 料金箱
７９ 本発明お墓
７１０ 本発明仏壇
７１１ 日本語の文書又は音声による問い及び回答
７１２ 英語語の文書による問い及び回答
７１３ 自動文書翻訳及び自動音声翻訳
８０ 選挙運動
８１ 掲示板
８１１ ポスター貼り用番号（大）
８１２ ポスター貼り用番号（小）
８１３ 掲示枠
８１４ 「・・・選挙ポスター掲示場」等の文字タイトル
８２ 新聞選挙広告
８３ 選挙公報
８４ 政見放送
８５ 選挙カー及び街頭演説
８６ 講演会や討論会
８７ ２次元コード
８８ 立候補者情報でトレーニング（蓄積学習）された本発明ＡＩ
８９ 立候補者情報データベース
９０ 政治、政策情報、時事情報でトレーニングされた本発明ＡＩ
９１ 要望事項と質疑事項などの詳細に分類された
有権者情報データベース
２ ＡＩ
２ｎ ｎ種のＡＩ
３ 答
３１ 高精度回答
３２ 英語入力による高精度回答
３ｎ 繰り返し答問による高精度回答
４ 答ｎ－１と問ｎ生成 （ｎ＝２，３，４・・・）
５ 問答
６１ 日本語による問
６１１ 日本語による問（音声）
６２ 自動翻訳
６２１ 日本語から英語への自動翻訳機能
６２２ 英語から日本語への自動翻訳機能
６３ 英語の問
６４ 生成ＡＩ
６５ 英語の答
６６ 日本語による答
６６１ 日本語による答（音声）
６７ 高精度翻訳
６７１ 日本語から英語への自動翻訳機能
６７２ 英語から日本語への自動翻訳機能
６８ 高精度音声翻訳機能
６８１ 高精度音声翻訳（日本語から英語へ）
６８２ 高精度音声翻訳（日本語から英語へ）
６９１ 音声文字変換
６９２ 文字音声変換
６１００ 高精度回答機能
６１０１ 高精度回答（問）
６１０２ 高精度回答（答）
７６ 教会の「ざんげ室」やトイレ室６１等の本発明「悩み事相談室」
７６１ トイレ
７６２ ドア
７６３ 相談人
７７ 本発明装置
７７１ 本体
７７２ スピーカ
７７３ マイク
７８ 料金箱
７９ 本発明お墓
７１０ 本発明仏壇
７１１ 日本語の文書又は音声による問い及び回答
７１２ 英語語の文書による問い及び回答
７１３ 自動文書翻訳及び自動音声翻訳
８０ 選挙運動
８１ 掲示板
８１１ ポスター貼り用番号（大）
８１２ ポスター貼り用番号（小）
８１３ 掲示枠
８１４ 「・・・選挙ポスター掲示場」等の文字タイトル
８２ 新聞選挙広告
８３ 選挙公報
８４ 政見放送
８５ 選挙カー及び街頭演説
８６ 講演会や討論会
８７ ２次元コード
８８ 立候補者情報でトレーニング（蓄積学習）された本発明ＡＩ
８９ 立候補者情報データベース
９０ 政治、政策情報、時事情報でトレーニングされた本発明ＡＩ
９１ 要望事項と質疑事項などの詳細に分類された
有権者情報データベース
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【手続補正書】
【提出日】2024-06-27
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項10】
請求項１乃至５に於いて、書籍の表紙や帯、雑誌、新聞、楽譜、取扱説明書等の印刷物にＱＲコード（登録商標）などの接続機能を設け、問い合わせ者に対して、前記生成ＡＩシステムが文字又は音声で回答する事を特徴とする生成ＡＩシステムの利用方法。
【手続補正2】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0059】
［本発明第１９実施形態］
本発明第９実施形態は、書籍の表紙や帯、雑誌、本、新聞、楽譜、取扱説明書、マンガ本等の印刷物、又はメモ帳、ノート等文房具、又は写真に２次元コードを設け、読者がスマートフォンをかざすと、印刷物の著者又は監修者又は作成者又は撮影者の知識情報、理念、ポリシー、本等内容説明データを蓄積させた、トレーニングされた本発明生成ＡＩとつながり、音声又は文字で質問出来、前記本発明生成ＡＩの回答が得られる。
本発明第１９実施形態によると、書籍等印刷物をさらに楽しく読むことができる。
本発明第９実施形態は、書籍の表紙や帯、雑誌、本、新聞、楽譜、取扱説明書、マンガ本等の印刷物、又はメモ帳、ノート等文房具、又は写真に２次元コードを設け、読者がスマートフォンをかざすと、印刷物の著者又は監修者又は作成者又は撮影者の知識情報、理念、ポリシー、本等内容説明データを蓄積させた、トレーニングされた本発明生成ＡＩとつながり、音声又は文字で質問出来、前記本発明生成ＡＩの回答が得られる。
本発明第１９実施形態によると、書籍等印刷物をさらに楽しく読むことができる。