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2026-41199システム

書誌要約請求の範囲詳細な説明課題実施例実施するための形態図面の説明

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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】P2026041199

(43)【公開日】2026-03-10

(54)【発明の名称】システム

(51)【国際特許分類】

G06Q 10/10 20230101AFI20260303BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/10

【審査請求】未請求

【請求項の数】3

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2024144594

(22)【出願日】2024-08-26

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＰＹＴＨＯＮ

(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】高岡宏樹

【テーマコード（参考）】

5L010

【Ｆターム（参考）】

5L010AA11

(57)【要約】

【課題】システムを提供する。
【解決手段】
ユーザが目標を入力する手段と、
前記目標を受信する手段と、
前記目標に基づいて主要要素を生成する手段と、
前記主要要素をユーザに表示する手段と、
前記主要要素の確認および修正手段と、
前記主要要素に基づいて副次要素を生成する手段と、
前記副次要素をユーザに表示する手段を含むシステム。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザが目標を入力する手段と、
前記目標を受信する手段と、
前記目標に基づいて主要要素を生成する手段と、
前記主要要素をユーザに表示する手段と、
前記主要要素の確認および修正手段と、
前記主要要素に基づいて副次要素を生成する手段と、
前記副次要素をユーザに表示する手段を含むシステム。

【請求項2】

生成系人工知能を用いて主要要素および副次要素を生成する請求項１記載のシステム。

【請求項3】

前記主要要素および副次要素をJSON形式で端末に送信する手段を備える請求項１記載のシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示の技術は、システムに関する。

【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】

従来の目標達成支援システムは、ユーザが自ら目標に対する要素やタスクを考える必要があり、ユーザの知識や経験に依存する。また、目標達成のための具体的なステップが視覚的に把握しづらく、計画の進行管理が容易ではない。その結果、目標達成が難しくなり、計画の進行が遅れる可能性がある。この発明は、こうした問題を解決し、ユーザが目標達成のための具体的な要素やタスクを自動生成し、視覚的に把握できるシステムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0005】

この発明は、ユーザが目標を入力し、その目標に基づいて主要要素および副次要素を自動生成し、さらにそれらをユーザに視覚的に表示するシステムを提供する。具体的には、ユーザが目標を入力する手段と、前記目標を受信する手段と、前記目標に基づいて生成系人工知能を用いて主要要素および副次要素を生成する手段と、前記主要要素および副次要素をユーザに表示する手段と、前記主要要素および副次要素をJSON形式で端末に送信する手段を含む。これにより、ユーザは自ら考えることなく具体的なステップを得ることができ、視覚的に把握することで効果的に目標を達成することが可能となる。

【0006】

「ユーザ」とは、システムに目標を入力し、生成された要素やタスクを確認・修正する主体である。

【0007】

「目標」とは、ユーザが達成したい具体的な事項や状態のことである。

【0008】

「手段」とは、システムが特定の機能や動作を実現するために使用する機器・ソフトウェア・方法などを指す。

【0009】

「主要要素」とは、入力された目標に基づいて生成される、目標達成のために重要な複数のサブ目標やアクション項目である。

【0010】

「副次要素」とは、主要要素に基づいて生成される、さらに具体的なタスクやステップである。

【0011】

「生成系人工知能」とは、入力された情報に基づいて自動的に要素やアイデアを生成する機能を持つ人工知能技術のことである。

【0012】

「端末」とは、ユーザがアクセスするために使用するコンピュータ、タブレット、スマートフォンなどのデバイスである。

【0013】

「サーバ」とは、システム全体の処理を行う主要なコンピュータであり、データの保存、プロセスの実行、応答の提供などを行うものである。

【0014】

「JSON形式」とは、データ交換のための軽量なテキストベースのフォーマットであり、JavaScript（登録商標） Object Notationの略である。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】第１実施形態に係る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】第１実施形態に係る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】第２実施形態に係る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4】第２実施形態に係るデータ処理装置及びスマート眼鏡の要部機能の一例を示す概念図である。

【図5】第３実施形態に係る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6】第３実施形態に係るデータ処理装置及びヘッドセット型端末の要部機能の一例を示す概念図である。

【図7】第４実施形態に係る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8】第４実施形態に係るデータ処理装置及びロボットの要部機能の一例を示す概念図である。

【図9】複数の感情がマッピングされる感情マップを示す。

【図10】複数の感情がマッピングされる感情マップを示す。

【図11】実施例１におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。

【図12】応用例１におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。

【図13】感情エンジンを組み合わせた場合の実施例２におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。

【図14】感情エンジンを組み合わせた場合の応用例２におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下、添付図面に従って本開示の技術に係るシステムの実施形態の一例について説明する。

【0017】

先ず、以下の説明で使用される文言について説明する。

【0018】

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）等が挙げられる。

【0019】

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。

【0020】

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。

【0021】

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。

【0022】

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。

【0023】

［第１実施形態］

【0024】

図１には、第１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。

【0025】

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。

【0026】

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。

【0027】

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。

【0028】

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、ユーザ入力を示すデータを取得する。

【0029】

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、データをユーザ２０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２０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。

【0030】

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２６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。

【0031】

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。

【0032】

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「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。

【0033】

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５９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５９は、特定処理部２９０によって用いられる。

【0034】

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６０が格納されている。受付出力プログラム６０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６０を読み出し、読み出した受付出力プログラム６０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６０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。

【0035】

次に、データ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。

【0036】

本発明は、ユーザが目標を入力し、その目標に基づいて主要要素および副次要素を自動生成し、さらにそれらをユーザに視覚的に表示するシステムである。以下に、システムのプログラムの処理について自然言語で説明する。

【0037】

システム構成

【0038】

サーバ

【0039】

サーバは、システム全体の処理を行う主要なコンピュータである。サーバは、ユーザから送信される目標データを受信し、生成系人工知能を利用して主要要素および副次要素を生成する。サーバは、生成されたデータを端末に送信し、ユーザに表示されるようにする。

【0040】

端末

【0041】

端末は、ユーザがアクセスするために使用するコンピュータやスマートフォンなどのデバイスである。端末は、目標入力のためのインターフェースを提供し、ユーザからの入力をサーバに送信する。サーバから返送されたデータを受け取り、それをユーザに表示する。

【0042】

ユーザ

【0043】

ユーザはシステムを利用して目標を入力し、生成された主要要素および副次要素を確認・修正する主体である。

【0044】

プログラムの処理

【0045】

1. ユーザが目標を入力する

【0046】

端末で、ユーザは目標を入力するためのフォームを使用する。ユーザが目標（例: 「新製品の開発」）を入力し、送信ボタンをクリックする。

【0047】

2. 目標の送信と受信

【0048】

端末は、ユーザが入力した目標をサーバに送信する。サーバは、この目標を受信し、データベースに一時的に保存する。

【0049】

3. 主要要素の生成

【0050】

サーバは、目標データを生成系人工知能に入力し、目標に基づく主要な要素を生成する。生成系人工知能は、例えば「市場調査」「設計」「試作品」「マーケティング」などの主要要素を生成する。

【0051】

4. 主要要素の送信と表示

【0052】

サーバは、生成された主要要素をJSON形式で端末に送信する。端末は、これを受信し、ユーザに表示するためのインターフェースを生成する。ユーザは表示された主要要素を確認し、必要に応じて修正を行うことができる。

【0053】

5. 副次要素の生成リクエストと生成

【0054】

端末は、ユーザが修正を完了した主要要素をサーバに送信し、副次要素の生成をリクエストする。サーバは、各主要要素に対して生成系人工知能を使用してさらに具体的な副次要素を生成する。例えば、「市場調査」の副次要素として「競合分析」「顧客調査」「価格設定調査」などが生成される。

【0055】

6. 副次要素の送信と表示

【0056】

サーバは、副次要素をJSON形式で端末に送信する。端末は、これを受信し、ユーザに表示するためのインターフェースを生成する。ユーザは、副次要素を確認し、必要であれば修正を行う。

【0057】

7. 最終確認と修正

【0058】

ユーザは、副次要素について確認し、必要に応じて修正を行う。端末は、修正を行った最終的なマンダラチャートを確定し、ユーザに表示する。これにより、ユーザは目標達成のための具体的なステップを視覚的に把握することができる。

【0059】

具体例として、ユーザが「新製品の開発」を目標として入力した場合、生成系人工知能は「市場調査」「設計」「試作品」「マーケティング」などの主要要素を生成し、さらにそれぞれの主要要素に対して「競合分析」「顧客調査」「価格設定調査」などの副次要素を生成する。ユーザは最終的にこれらの要素を視覚的に配置し、具体的なタスクを把握することができる。

【0060】

このようにして、本発明は、ユーザが目標達成のための具体的な要素やタスクを効果的に自動生成し、視覚的に確認することを可能にするシステムを提供するものである。

【0061】

以下に、処理の流れについて説明する。

【0062】

ステップ１：

【0063】

端末が、ユーザに目標を入力するためのフォームを表示する。ユーザがそのフォームに目標（例えば「新製品の開発」）を入力し、送信ボタンをクリックする。

【0064】

ステップ２：

【0065】

端末が、ユーザが入力した目標データを、サーバに送信するリクエストを行う。

【0066】

ステップ３：

【0067】

サーバが、ユーザから送信された目標データを受信し、データベースに一時保存する。

【0068】

ステップ４：

【0069】

サーバが、保存した目標データを生成系人工知能モジュールに入力し、目標に基づく主要な要素の生成を依頼する。

【0070】

ステップ５：

【0071】

サーバが、生成系人工知能からのレスポンスを受け取り、主要な要素（例えば「市場調査」「設計」「試作品」「マーケティング」など）を抽出する。

【0072】

ステップ６：

【0073】

サーバが、生成された主要要素をJSON形式で端末に送信する。

【0074】

ステップ７：

【0075】

端末が、サーバから受信した主要要素をユーザに表示するためのインターフェースを生成し、ユーザに表示する。ユーザは必要に応じて主要要素を確認・修正する。

【0076】

ステップ８：

【0077】

端末が、ユーザが修正を完了した主要要素をサーバに送信し、副次要素の生成リクエストを行う。

【0078】

ステップ９：

【0079】

サーバが、各主要要素に対して生成系人工知能モジュールに再度プロンプトを送り、副次要素の生成を依頼する。

【0080】

ステップ１０：

【0081】

サーバが、生成系人工知能からのレスポンスを受け取り、副次要素（例えば「市場調査」に対する「競合分析」「顧客調査」「価格設定調査」など）を抽出する。

【0082】

ステップ１１：

【0083】

サーバが、生成された副次要素をJSON形式で端末に送信する。

【0084】

ステップ１２：

【0085】

端末が、サーバから受信した副次要素をユーザに表示するためのインターフェースを生成し、ユーザに表示する。ユーザは必要に応じて副次要素を確認・修正する。

【0086】

ステップ１３：

【0087】

端末が、修正を行った最終的なマンダラチャートを確定し、ユーザに最終表示を行う。ユーザはこの情報を元に目標達成に向けた具体的なステップを視覚的に把握することができる。

【0088】

（実施例１）

【0089】

次に、実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。

【0090】

目標達成のための具体的なステップを視覚的に把握することは、多くのユーザにとって困難である。特に、目標を詳細な要素に分解し、それらを体系的に配置する作業は煩雑で時間を要する。また、その過程で主要な要素と副次の要素を効果的に生成するための支援が不十分であることが多い。したがって、ユーザが目標設定から具体的な実行計画を容易に作成できるシステムが求められる。

【0091】

実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0092】

この発明では、サーバは、ユーザが目標を入力する手段と、前記目標を受信する手段と、前記目標に基づいて主要要素を生成する手段と、前記主要要素をユーザに表示する手段と、前記主要要素の確認および修正手段と、前記主要要素に基づいて副次要素を生成する手段と、前記副次要素をユーザに表示する手段と、端末からの入力をサーバに送信し、サーバからのデータを端末に送信する手段と、生成された主要要素および副次要素をユーザが修正する手段と、修正されたデータをサーバに再送信する手段と、ユーザに最終確認用の視覚表示を提供する手段とを含む。

【0093】

これにより、ユーザは目標達成のための具体的なステップやタスクを自動的に生成・修正し、視覚的に確認することが可能となる。

【0094】

「ユーザ」とは、本システムを利用して目標を入力し、生成された主要要素および副次要素を確認・修正する主体である。

【0095】

「目標」とは、ユーザが達成したいと考える目的や計画を指し、このシステムに入力されるデータである。

【0096】

「主要要素」とは、目標に基づいて生成系人工知能が作成する、目標達成に必要な主要なステップやタスクである。

【0097】

「副次要素」とは、主要要素に従属し、一層具体的な行動やタスクを示すものである。

【0098】

「生成系人工知能」とは、ユーザが入力した目標データに基づいて主要要素および副次要素を生成するために使用される人工知能モデルである。

【0099】

「端末」とは、ユーザが目標を入力したり、生成された主要要素および副次要素を確認・修正するために使用するコンピュータやスマートフォンなどのデバイスである。

【0100】

「サーバ」とは、システム全体の処理を行い、目標の受信、データの生成、データの送信などを行う主要なコンピュータである。

【0101】

「データ形式」とは、サーバと端末間でデータを交換する際に使用されるデータの構造やフォーマットを指し、例えばJSON形式が含まれる。

【0102】

「修正」とは、ユーザが生成された主要要素や副次要素に対して加える変更を指す。

【0103】

「視覚表示」とは、ユーザが目標達成のための具体的なステップやタスクを直感的に理解できるように端末に表示されるグラフィカルなインターフェースである。

【0104】

本発明は、ユーザが目標を入力し、その目標に基づいて主要要素および副次要素を自動生成し、さらにそれらをユーザに視覚的に表示するシステムである。このシステムを具体的に実施するための形態について以下に詳細に説明する。

【0105】

システム構成

【0106】

このシステムは、サーバ、端末、ユーザの三つの主要な要素から構成される。

【0107】

サーバ

【0108】

サーバは、システム全体の処理を行う主要なコンピュータである。サーバの役割は以下の通りである：

【0109】

1. 目標データの受信：サーバは、端末から送信されたユーザの目標データ（例：「新製品の開発」）を受信し、一時的にデータベースに保存する。

【0110】

2. 主要要素の生成：サーバは、保存された目標データを生成系人工知能（例：OpenAI（登録商標）のGPT-4（登録商標））に入力し、目標に基づいて主要な要素（例：「市場調査」「設計」「試作品」「マーケティング」）を生成する。

【0111】

3. データの送信：サーバは、生成された主要要素および副次要素をJSON形式で端末に送信する。

【0112】

4. 副次要素の生成：サーバは、ユーザが修正を完了した主要要素を再度受信し、それを元に生成系人工知能を使用して副次要素（例：「市場調査」に対する「競合分析」「顧客調査」「価格設定調査」）を生成する。

【0113】

端末

【0114】

端末は、ユーザが目標を入力し、生成された主要要素および副次要素を確認・修正するためのデバイスである。端末の役割は以下の通りである：

【0115】

1. 目標入力インターフェースの提供：端末は、ユーザに目標を入力するためのフォームを提供する。

【0116】

2. データの送信：端末は、ユーザが入力した目標をサーバに送信する。

【0117】

3. データの受信：端末は、サーバから送信された主要要素および副次要素を受信し、それらをユーザに視覚的に表示するためのインターフェースを生成する。

【0118】

4. 修正データの送信：端末は、ユーザが修正した主要要素および副次要素をサーバに再送信する。

【0119】

ユーザ

【0120】

ユーザは、このシステムを利用して目標を入力し、生成された主要要素および副次要素を確認・修正する主体である。ユーザの役割は以下の通りである：

【0121】

1. 目標の入力：ユーザは、端末を使用して目標を入力する。

【0122】

2. 主要要素の確認と修正：ユーザは、端末に表示された主要要素を確認し、必要に応じて修正を行う。

【0123】

3. 副次要素の確認と修正：ユーザは、副次要素についても確認し、必要に応じて修正を行う。

【0124】

4. 最終確認：ユーザは、最終的なマンダラチャートを確認し、必要な修正を行い視覚的に把握する。

【0125】

具体例

【0126】

例えば、ユーザが「新製品の開発」を目標として入力した場合、生成系人工知能は「市場調査」「設計」「試作品」「マーケティング」などの主要要素を生成する。さらに、それぞれの主要要素に対して「競合分析」「顧客調査」「価格設定調査」などの副次要素を生成する。

【0127】

プロンプト文の例としては以下のようなものがある：

【0128】

「新製品の開発に必要な主要なステップを生成してください。」

【0129】

「主要なステップ『市場調査』に具体的な副次要素を生成してください。」

【0130】

このようにして、本発明は、ユーザが目標から具体的なステップやタスクを自動的に生成し、視覚的に確認することを可能にするシステムを提供するものである。

【0131】

実施例１における特定処理の流れについて図１１を用いて説明する。

【0132】

ステップ１：

【0133】

ユーザが目標を入力する

【0134】

入力：ユーザは、端末の目標入力フォームに目標（例：「新製品の開発」）を入力する。

【0135】

動作：ユーザが送信ボタンをクリックすると、端末が入力データを収集し、JSON形式のデータに変換する。

【0136】

出力：端末は変換されたJSON形式のデータをサーバに送信する。

【0137】

ステップ２：

【0138】

サーバが目標データを受信する

【0139】

入力：端末から送信されたJSON形式の目標データ。

【0140】

動作：サーバは受信した目標データを解析し、一時的にデータベースに保存する。具体的には、HTTPリクエストによって送信されたデータを解析し、データベースに目標データを格納する。

【0141】

出力：サーバに保存された目標データ。

【0142】

ステップ３：

【0143】

サーバが主要要素を生成する

【0144】

入力：データベースに保存された目標データ。

【0145】

動作：サーバは保存された目標データを生成AIモデル（例：GPT-4）に入力し、主要要素を生成する。AIモデルへのプロンプトとして「新製品の開発」という目標を与え、主要要素（例：「市場調査」「設計」「試作品」「マーケティング」）を取得する。

【0146】

出力：生成された主要要素を含むJSON形式のデータ。

【0147】

ステップ４：

【0148】

サーバが主要要素を端末に送信する

【0149】

入力：生成された主要要素を含むJSON形式のデータ。

【0150】

動作：サーバは、生成された主要要素を端末に送信する。具体的には、HTTPレスポンスとして主要要素を含むJSONデータを端末に返す。

【0151】

出力：端末に送信された主要要素のデータ。

【0152】

ステップ５：

【0153】

端末が主要要素を表示する

【0154】

入力：サーバから受信したJSON形式の主要要素。

【0155】

動作：端末は受信したデータを解析し、ユーザに表示するためのインターフェースを生成する。具体的には、主要要素をリストや表形式で表示し、ユーザが確認・修正できるようにUIを構築する。

【0156】

出力：ユーザによって視覚的に表示された主要要素。

【0157】

ステップ６：

【0158】

ユーザが主要要素を修正する

【0159】

入力：端末に表示された主要要素。

【0160】

動作：ユーザは、表示された主要要素を確認し、必要に応じて修正を行う。例えば、「試作品」を「プロトタイプ作成」に変更するなどの修正を行う。修正後、ユーザは確定ボタンをクリックする。

【0161】

出力：ユーザによって修正された主要要素データ。

【0162】

ステップ７：

【0163】

端末が修正済みの主要要素をサーバに送信する

【0164】

入力：修正された主要要素を含むJSON形式のデータ。

【0165】

動作：端末は、ユーザが修正した主要要素をJSON形式のデータとしてサーバに送信する。

【0166】

出力：サーバに送信された修正済みの主要要素データ。

【0167】

ステップ８：

【0168】

サーバが副次要素を生成する

【0169】

入力：修正済みの主要要素を含むデータ。

【0170】

動作：サーバは、修正済みの主要要素を生成AIモデルに入力し、副次要素を生成する。例えば、「市場調査」に対する「競合分析」「顧客調査」「価格設定調査」などの副次要素を生成する。

【0171】

出力：生成された副次要素を含むJSON形式のデータ。

【0172】

ステップ９：

【0173】

サーバが副次要素を端末に送信する

【0174】

入力：生成された副次要素を含むJSON形式のデータ。

【0175】

動作：サーバは、生成された副次要素を端末に送信する。具体的には、HTTPレスポンスとして副次要素を含むJSONデータを端末に返す。

【0176】

出力：端末に送信された副次要素のデータ。

【0177】

ステップ１０：

【0178】

端末が副次要素を表示する

【0179】

入力：サーバから受信したJSON形式の副次要素。

【0180】

動作：端末は受信したデータを解析し、ユーザに表示するためのインターフェースを生成する。具体的には、副次要素をリストや表形式で表示し、ユーザが確認・修正できるようにUIを構築する。

【0181】

出力：ユーザによって視覚的に表示された副次要素。

【0182】

ステップ１１：

【0183】

ユーザが副次要素を修正する

【0184】

入力：端末に表示された副次要素。

【0185】

動作：ユーザは、副次要素についても確認し、必要に応じて修正を行う。例えば、「顧客調査」を「ターゲット市場調査」に修正するなどの修正を行う。修正後、ユーザは確定ボタンをクリックする。

【0186】

出力：ユーザによって修正された副次要素データ。

【0187】

ステップ１２：

【0188】

端末が最終確認用の視覚表示を提供する

【0189】

入力：修正された主要要素および副次要素を含むデータ。

【0190】

動作：端末は、修正を行った最終的なマンダラチャートを視覚的に表示し、ユーザに最終的な確認を求める。ユーザは、最終確認を行い、必要な修正を行う。

【0191】

出力：ユーザによって視覚的に確認された最終マンダラチャート。

【0192】

以上が、本システムのプログラムの具体的な処理ステップである。

【0193】

（応用例１）

【0194】

次に、応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。

【0195】

物流センターでは、効率的にタスクを管理し、目標を迅速に達成することが求められている。しかしながら、目標達成に必要な具体的なタスクを効果的に生成し、視覚的に管理するためのシステムが不足している。この問題を解決する手法が必要である。

【0196】

応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0197】

この発明では、サーバは、ユーザが目標を入力する手段と、目標を受信する手段と、目標に基づいて主要要素を生成する手段と、主要要素をユーザに視覚的に表示する手段と、主要要素の確認および修正手段と、主要要素に基づいて副次要素を生成する手段と、副次要素をユーザに視覚的に表示する手段と、主要要素および副次要素を用いてタスク管理を行う手段を含む。これにより、物流センターにおけるタスクの自動生成および視覚的管理が可能となる。

【0198】

「ユーザ」とは、システムを利用して目標を入力し、生成された主要要素および副次要素を確認・修正する主体である。

【0199】

「目標」とは、ユーザが達成したい具体的なゴールや目的を指すものである。

【0200】

「主要要素」とは、ユーザが入力した目標に基づいて、生成系人工知能によって生成される主要なタスクや項目である。

【0201】

「副次要素」とは、主要要素をさらに具体的に細分化したタスクや項目であり、生成系人工知能によって生成されるものである。

【0202】

「視覚的に表示する手段」とは、生成された主要要素および副次要素をユーザにグラフィカルに見やすく提示するための方法や装置を指すものである。

【0203】

「確認および修正手段」とは、ユーザが生成された主要要素および副次要素について確認し、必要に応じて変更や修正を行うための方法や装置を指すものである。

【0204】

「タスク管理を行う手段」とは、主要要素および副次要素を用いて、タスクの進行状況を管理し、効率的に目標を達成するための方法や装置を指すものである。

【0205】

「JSON形式」とは、データを構造化して記述するためのテキストベースの形式であり、JavaScript Object Notationの略である。

【0206】

「端末」とは、ユーザがアクセスして目標を入力したり、生成された要素を確認したりするために使用するコンピュータやスマートフォンなどのデバイスである。

【0207】

「生成系人工知能」とは、ユーザが入力した目標に基づいて主要要素および副次要素を自動的に生成するための人工知能技術を指すものである。

【0208】

「物流センター」とは、物品の保管、分配、出荷などを行う施設であり、効率的なタスク管理と迅速な業務遂行が求められる場所である。

【0209】

本発明は、ユーザが目標を入力し、それに基づいて主要要素および副次要素を自動生成し、さらにそれらを視覚的に表示するシステムである。このシステムは、主にサーバ、端末、ユーザの三つの構成要素から成り立つ。

【0210】

システム構成

【0211】

本発明に係るシステムは、以下のように構成される。

【0212】

サーバ

【0213】

サーバは、システム全体の処理を行う主要なコンピュータである。具体的には、ユーザから送信される目標データを受信し、生成系人工知能（AIモデル）を利用して主要要素および副次要素を生成する。サーバは、生成されたデータを端末に送信し、ユーザに視覚的に表示されるようにする。

【0214】

使用するソフトウェアには、生成系人工知能のAPIが含まれ、具体的には例えば「OpenAI」などが該当する。これにより、目標データに基づいて主要要素および副次要素が生成される。

【0215】

端末

【0216】

端末は、ユーザがアクセスするために使用するコンピュータやスマートフォンなどの装置である。具体的には、目標入力のためのユーザインターフェースを提供し、ユーザからの入力をサーバに送信する。また、サーバから返送されたデータを受け取り、それをユーザに視覚的に表示する。

【0217】

使用するハードウェアには、スマートフォン（iOSやＡＮＤＲＯＩＤ（登録商標）デバイス）やパソコンが該当する。使用するソフトウェアには、ウェブブラウザやカスタムアプリケーションが含まれる。

【0218】

ユーザ

【0219】

ユーザはシステムを利用して目標を入力し、生成された主要要素および副次要素を確認・修正する主体である。ユーザは、端末を通じて目標を入力し、生成された要素を確認および修正することで、具体的なタスクを把握することができる。

【0220】

具体例

【0221】

例えば、物流センターにおいて「24時間以内に1000個の出荷を完了する」という目標が入力された場合を考える。サーバが生成系人工知能を用いて「受領」「ピッキング」「梱包」「出荷」などの主要要素を生成し、それぞれに対する副次要素として「受領提案時確認」「競合分析」「顧客調査」などを生成する。これらの要素は端末にJSON形式で送信され、ユーザに視覚的に表示される。

【0222】

プロンプト文の例

【0223】

「目標: '24時間以内に1000個の出荷を完了する' 生成する要素: '主要作業と副次作業' 主要作業: '受領', 'ピッキング', '梱包', '出荷'」

【0224】

ハードウェア・ソフトウェア

【0225】

サーバ: クラウドサーバ (AWS（登録商標）, Google（登録商標） Cloud)

【0226】

端末: パソコン、スマートフォン

【0227】

生成系人工知能: OpenAI API

【0228】

通信フォーマット: JSON

【0229】

以上のように、本発明を実施するための形態は、ユーザが目標を入力し、生成系人工知能を用いて主要要素および副次要素を自動的に生成・視覚的に表示することで、目標達成のための具体的なタスク管理が可能となるものである。

【0230】

応用例１における特定処理の流れについて図１２を用いて説明する。

【0231】

ステップ１：

【0232】

ユーザが目標を入力する。

【0233】

ユーザは端末を使用して、目標入力のためのフォームに具体的な目標を入力する（例: 「24時間以内に1000個の出荷を完了する」）。入力された目標は、送信ボタンがクリックされると、端末からサーバへ送信される。

【0234】

ステップ２：

【0235】

サーバが目標を受信し、データベースに一時保存する。

【0236】

サーバは、端末から送信された目標データを受信し、それをデータベースに一時的に保存する。具体的には、REST APIを介して受信されたJSON形式のデータを解析し、データベースに格納する。

【0237】

ステップ３：

【0238】

サーバが生成系人工知能（AIモデル）に目標データを送信し、主要要素を生成する。

【0239】

サーバは、データベースから目標データを取得し、生成系人工知能（例: OpenAI API）に対してプロンプトを送信する。そのプロンプトには、目標および生成する要素の種類が含まれる（例: 「目標: '24時間以内に1000個の出荷を完了する' 生成する要素: '主要作業と副次作業'」）。AIモデルはこれに基づいて主要要素を生成し、結果をJSON形式でサーバに返す。

【0240】

ステップ４：

【0241】

サーバが生成された主要要素を端末に送信し、ユーザに視覚的に表示する。

【0242】

サーバは、AIモデルから受信した主要要素のJSONデータを端末に送信する。端末側では、このデータを解析し、ユーザに視覚的に表示するためのインターフェース（例: グラフィカルなダッシュボード）を生成する。

【0243】

ステップ５：

【0244】

ユーザが主要要素を確認および修正する。

【0245】

ユーザは端末で表示された主要要素を確認し、必要に応じて修正する。修正事項は再度端末からサーバに送信される。

【0246】

ステップ６：

【0247】

サーバが修正された主要要素に基づいて副次要素を生成する。

【0248】

サーバは、修正された主要要素データを再度生成系人工知能に送信し、副次要素を生成するプロンプトを送信する（例: 「主要要素: '受領', 'ピッキング', '梱包', '出荷' 副次作業: '詳細なタスク'」）。AIモデルはこれに基づいて副次要素を生成し、結果をサーバに返す。

【0249】

ステップ７：

【0250】

サーバが生成された副次要素を端末に送信し、ユーザに視覚的に表示する。

【0251】

サーバは、AIモデルから受信した副次要素のJSONデータを端末に送信する。端末側では、このデータを解析し、主要要素と同様にユーザに視覚的に表示する。

【0252】

ステップ８：

【0253】

ユーザが副次要素を確認および修正し、最終的なタスク管理を行う。

【0254】

ユーザは端末で表示された副次要素を確認し、必要に応じて修正を行う。最終的に、主要要素および副次要素を含むタスクが確定され、これに基づいて物流センターのタスク管理が効率的に行われる。

【0255】

更に、ユーザの感情を推定する感情エンジンを組み合わせてもよい。すなわち、特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。

【0256】

本発明は、ユーザが目標を入力し、その目標に基づいて主要要素および副次要素を自動生成し、さらにそれらをユーザに視覚的に表示するシステムに関するものである。さらに、このシステムはユーザの感情を認識する感情エンジンを組み合わせ、ユーザの感情に基づいて要素やタスクの生成を調整し、ユーザにフィードバックを提供することができる。

【0257】

システム構成

【0258】

サーバ

【0259】

サーバは、システム全体の処理を行う主要なコンピュータである。サーバは、ユーザから送信される目標データを受信し、生成系人工知能と感情エンジンを利用して主要要素および副次要素を生成する。生成されたデータはJSON形式で端末に送信され、ユーザに表示される。

【0260】

端末

【0261】

端末は、ユーザがアクセスするために使用するコンピュータ、タブレット、スマートフォンなどのデバイスである。端末は、目標入力のためのインターフェースを提供し、ユーザからの入力をサーバに送信する。サーバから返送されたデータを受け取り、それをユーザに表示する。

【0262】

ユーザ

【0263】

ユーザはシステムを利用して目標を入力し、生成された主要要素および副次要素を確認・修正する主体である。さらに、ユーザのストレスやモチベーションレベルが評価され、それに基づいてフィードバックが提供される。

【0264】

プログラムの処理

【0265】

1. ユーザが目標を入力する

【0266】

端末で、ユーザは目標を入力するためのフォームを使用する。ユーザが目標（例: 「新製品の開発」）を入力し、送信ボタンをクリックする。

【0267】

2. 目標の送信と受信

【0268】

端末は、ユーザが入力した目標をサーバに送信する。サーバは、この目標を受信し、データベースに一時的に保存する。

【0269】

3. 感情の分析

【0270】

サーバは、ユーザの入力や行動から感情エンジンを使用して感情を分析する。感情エンジンは、ユーザのストレスレベルやモチベーションを評価する。

【0271】

4. 主要要素の生成

【0272】

サーバは、目標データおよび感情データを生成系人工知能に入力し、目標に基づく主要な要素を生成する。生成系人工知能は、例えば「市場調査」「設計」「試作品」「マーケティング」などの主要要素を生成する。

【0273】

5. 主要要素の送信と表示

【0274】

【0275】

6. 副次要素の生成リクエストと生成

【0276】

端末は、ユーザが修正を完了した主要要素をサーバに送信し、副次要素の生成リクエストを行う。サーバは、各主要要素に対して生成系人工知能を使用してさらに具体的な副次要素を生成する。例えば、「市場調査」の副次要素として「競合分析」「顧客調査」「価格設定調査」などが生成される。

【0277】

7. 副次要素の送信と表示

【0278】

【0279】

8. 最終確認とフィードバック

【0280】

端末は、修正を行った最終的なマンダラチャートを確定し、ユーザに最終表示を行う。サーバは、感情エンジンを使用してユーザのストレスやモチベーションレベルを再評価し、その評価結果に基づいてフィードバックを提供する。これにより、ユーザは目標達成のための具体的なステップを視覚的に把握できるだけでなく、自身の感情状態に応じたフィードバックを受けることができる。

【0281】

具体例として、ユーザが「新製品の開発」を目標として入力した場合、生成系人工知能は「市場調査」「設計」「試作品」「マーケティング」などの主要要素を生成し、さらにそれぞれの主要要素に対して「競合分析」「顧客調査」「価格設定調査」などの副次要素を生成する。ユーザの感情状態が評価され、例えば高ストレス時にはタスクの優先順位や内容が調整される。ユーザは最終的にこれらの要素を視覚的に配置し、具体的なタスクを把握することができる。

【0282】

このようにして、本発明は、ユーザが目標達成のための具体的な要素やタスクを効果的に自動生成し、視覚的に確認するとともに、ユーザの感情状態に基づいたフィードバックを提供することで、目標達成のサポートを行うシステムを提供するものである。

【0283】

以下に、処理の流れについて説明する。

【0284】

ステップ１：

【0285】

【0286】

ステップ２：

【0287】

端末が、ユーザが入力した目標データを、サーバに送信するリクエストを行う。

【0288】

ステップ３：

【0289】

サーバが、ユーザから送信された目標データを受信し、データベースに一時保存する。

【0290】

ステップ４：

【0291】

サーバが、保存した目標データを基に生成系人工知能モジュールにプロンプトを送り、目標に基づく主要な要素の生成を依頼する。

【0292】

ステップ５：

【0293】

【0294】

ステップ６：

【0295】

サーバが、生成された主要要素をJSON形式で端末に送信する。

【0296】

ステップ７：

【0297】

端末が、サーバから受信した主要要素をユーザに表示するためのインターフェースを生成し、ユーザに表示する。ユーザは表示された主要要素を確認し、必要に応じて修正する。

【0298】

ステップ８：

【0299】

端末が、ユーザが修正を完了した主要要素をサーバに送信し、副次要素の生成リクエストを行う。

【0300】

ステップ９：

【0301】

サーバが、感情エンジンを使用してユーザの入力や行動から感情を分析する。

【0302】

ステップ１０：

【0303】

サーバが、ユーザの感情データを基に、主要要素および副次要素の生成を再度依頼する。この時、感情データに基づいて生成内容が調整される。

【0304】

ステップ１１：

【0305】

サーバが、生成系人工知能からのレスポンスを受け取り、具体的な副次要素（例えば「市場調査」に対する「競合分析」「顧客調査」「価格設定調査」など）を抽出する。

【0306】

ステップ１２：

【0307】

サーバが、生成された副次要素をJSON形式で端末に送信する。

【0308】

ステップ１３：

【0309】

端末が、サーバから受信した副次要素をユーザに表示するためのインターフェースを生成し、ユーザに表示する。ユーザは必要に応じて副次要素を確認し、修正を行う。

【0310】

ステップ１４：

【0311】

端末が、修正を行った最終的なマンダラチャートを確定し、ユーザに最終表示を行う。

【0312】

ステップ１５：

【0313】

サーバが、感情エンジンを使用してユーザのストレスやモチベーションレベルを再評価し、その評価結果に基づいてフィードバックを提供する。ユーザはこのフィードバックを基に、目標達成のための具体的なステップを視覚的に把握することができる。

【0314】

（実施例２）

【0315】

次に、実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。

【0316】

従来の目標管理システムでは、ユーザが目標を設定しても、その目標に基づく具体的なタスクやステップを効果的に生成できず、結果として目標達成が困難になることが多かった。また、ユーザの感情状態を考慮したフィードバックがないため、ユーザのモチベーションを維持することが難しかった。この発明は、目標に基づく具体的な要素やタスクを自動生成し、それをユーザに視覚的に提供することで、ユーザの目標達成をサポートする。また、ユーザの感情状態に基づいたフィードバックを提供することで、ユーザのモチベーションを維持しやすくする。

【0317】

実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0318】

この発明では、サーバは、ユーザの目標を受信する手段と、ユーザの感情を分析する手段と、生成系人工知能を用いて主要要素を生成する手段と、副次要素を生成する手段と、主要要素および副次要素を端末に送信する手段と、感情に基づいたフィードバックをユーザに提供する手段と、を含む。これにより、ユーザは目標に基づく具体的なタスクやステップを自動的に生成・確認することができ、さらに自分の感情状態に応じたフィードバックを受けることで、モチベーションを高めながら目標達成を目指すことが可能となる。

【0319】

「ユーザ」とは、システムを利用して目標を入力し、生成された要素やタスクを確認・修正する主体である。

【0320】

「目標」とは、ユーザが達成したい特定の成果や目的であり、このシステムに入力されるべき情報である。

【0321】

「主要要素」とは、ユーザが入力した目標に基づいて生成される主要なタスクやステップである。

【0322】

「副次要素」とは、主要要素に基づいてさらに具体的に生成される詳細なタスクやステップである。

【0323】

「生成系人工知能」とは、ユーザから入力された目標データおよびその他のデータを元にして、目的に応じた要素やタスクを自動的に生成する人工知能モデルである。

【0324】

「感情エンジン」とは、ユーザの入力や行動からその感情状態を評価し、それに基づいて生成結果を調整したりフィードバックを提供したりするためのエンジンである。

【0325】

「JSON形式」とは、JavaScript Object Notationの略であり、データを構造化して保存および送信する際に用いられる軽量のデータ交換フォーマットである。

【0326】

「端末」とは、ユーザがシステムにアクセスし操作するために使用するデバイス（コンピュータ、タブレット、スマートフォンなど）である。

【0327】

「インターフェース」とは、ユーザが目標を入力し、生成された要素やフィードバックを確認するための画面や操作手段である。

【0328】

「フィードバック」とは、ユーザの行動や感情状態に応じて提供されるアドバイスや情報であり、ユーザの目標達成をサポートするものである。

【0329】

「データベース」とは、システムがユーザの目標データや感情データを一時的または永続的に保存するための記憶装置またはシステムである。

【0330】

本発明は、ユーザが入力する目標に基づき、主要要素および副次要素を自動生成し、さらにユーザに視覚的に表示するシステムに関するものである。ここでは、このシステムを具体的にどのように実施すればよいかを示す。

【0331】

システム構成

【0332】

このシステムは、以下の主要な構成要素で成り立っている。

【0333】

1. サーバ

【0334】

2. 端末

【0335】

3. ユーザ

【0336】

サーバ

【0337】

サーバは、システム全体の処理を行う主要なコンピュータである。以下のハードウェアまたはソフトウェアを使用して、各種データの加工や演算を行う。

【0338】

受信手段：ユーザから送信される目標データを受信し、一時的にデータベースに保存する。

【0339】

生成系人工知能（例えば、GPT-4）：目標データおよび感情データを元に、主要要素を生成する。

【0340】

感情エンジン（例えば、EmotionAPI）：ユーザの入力や行動から感情を分析し、ストレスレベルやモチベーションを評価する。

【0341】

生成手段：生成系人工知能を使用し、主要要素および副次要素を生成する。

【0342】

送信手段：生成された主要要素および副次要素をJSON形式で端末に送信する。

【0343】

端末

【0344】

端末は、ユーザがアクセスし操作するためのデバイスである。具体的には、以下の役割を果たす：

【0345】

入力インターフェース：ユーザが目標を入力するためのフォームや画面を提供する。

【0346】

受信手段：サーバから送信されたデータを受信し、ユーザに表示する。

【0347】

表示インターフェース：生成された要素やフィードバックをユーザに表示するための画面を生成する。

【0348】

修正手段：ユーザが主要要素および副次要素を修正できるようにする。

【0349】

ユーザ

【0350】

ユーザはこのシステムを利用して目標を入力し、生成された要素やタスクを確認・修正する。さらに、ユーザのストレスやモチベーションレベルが評価され、それに基づいたフィードバックを提供される主体である。

【0351】

具体的な動作例

【0352】

以下に、このシステムが実際にどのように動作するかについて具体例を示す。

【0353】

1. 目標の入力

【0354】

ユーザが端末上のインターフェースを利用して目標を入力し、送信ボタンをクリックする。例えば、ユーザが「新製品の開発」という目標を入力する。

【0355】

2. 主要要素の生成

【0356】

サーバは、ユーザが入力した目標データおよび感情データを生成系人工知能（例えば、GPT-4）に入力し、主要要素を生成する。例として「市場調査」「設計」「試作品」「マーケティング」などの主要要素が生成される。

【0357】

3. 主要要素の表示

【0358】

サーバは生成された主要要素をJSON形式で端末に送信し、端末はこれを受信してユーザに表示する。

【0359】

4. 副次要素の生成

【0360】

端末がユーザの修正を受けた後、サーバに副次要素生成リクエストを送信する。サーバは各主要要素に対し生成系人工知能を用いて副次要素を生成する。例えば、「市場調査」の副次要素として「競合分析」「顧客調査」「価格設定調査」などが生成される。

【0361】

5. フィードバックの提供

【0362】

最終的なマンダラチャートが確定され、感情エンジンを用いてユーザのストレスやモチベーションレベルを再評価し、その評価結果に基づいてフィードバックを提供する。

【0363】

プロンプト文の例

【0364】

「新製品の開発」の目標を入力して、生成系人工知能に以下のプロンプトを与える：

【0365】

ユーザは新製品の開発を目指しています。この目標に基づいて、主要なタスクを生成してください。

【0366】

このシステムは、上記に示した手段を用いることで、ユーザの目標達成を効果的にサポートし、さらにユーザの感情状態に応じたフィードバックを提供することができる。

【0367】

実施例２における特定処理の流れについて図１３を用いて説明する。

【0368】

ステップ１：

【0369】

ユーザが目標を入力する。

【0370】

入力：端末の入力フォームに「新製品の開発」と入力する。

【0371】

処理：ユーザが入力した目標データを取得し、送信ボタンをクリックする。

【0372】

出力：目標データが端末からサーバに送信される。

【0373】

ステップ２：

【0374】

サーバが目標データを受信し、一時的に保存する。

【0375】

入力：端末から送信されてきた目標データ（「新製品の開発」）。

【0376】

処理：サーバがHTTP POSTリクエストを受信し、目標データをデータベース（例えば、ＭｙＳＱＬ（登録商標））に保存する。

【0377】

出力：保存された目標データ。

【0378】

ステップ３：

【0379】

サーバがユーザの感情を分析する。

【0380】

入力：受信した目標データおよびユーザの過去の行動データ。

【0381】

処理：サーバが感情エンジン（例えば、EmotionAPI）を使用してユーザの感情を評価する。この際、ストレスレベルやモチベーションを数値化する。

【0382】

出力：ユーザの感情データ（ストレスレベル、モチベーション数値）。

【0383】

ステップ４：

【0384】

サーバが主要要素を生成する。

【0385】

入力：目標データと感情データ。

【0386】

処理：サーバが生成AIモデル（例えば、GPT-4）へプロンプトを送信し、目標に基づく主要要素を生成する。例として「市場調査」「設計」「試作品」「マーケティング」といった主要要素が生成される。

【0387】

出力：生成された主要要素。

【0388】

ステップ５：

【0389】

サーバが主要要素を端末に送信し、端末がユーザに表示する。

【0390】

入力：生成された主要要素。

【0391】

処理：サーバが主要要素をJSON形式で端末に送信。端末はこれを受信し、ユーザに表示するためのインターフェースを生成。ユーザは主要要素を確認し、必要に応じて修正する。

【0392】

出力：ユーザに表示された主要要素。

【0393】

ステップ６：

【0394】

端末が修正完了した主要要素をサーバに送信し、副次要素の生成リクエストを行う。

【0395】

入力：ユーザが修正した主要要素。

【0396】

処理：端末からサーバに修正済みの主要要素が送信される。サーバはそれに基づいた副次要素の生成リクエストを生成AIモデルに送信する。

【0397】

出力：生成AIモデルに送信された生成リクエスト。

【0398】

ステップ７：

【0399】

サーバが副次要素を生成し、端末に送信する。

【0400】

入力：修正された主要要素。

【0401】

処理：サーバが生成AIモデルから副次要素（例えば、「市場調査」の副次要素として「競合分析」「顧客調査」「価格設定調査」など）を生成。これをJSON形式で端末に送信。

【0402】

出力：端末に送信された副次要素。

【0403】

ステップ８：

【0404】

端末が副次要素をユーザに表示し、最終確認を行う。

【0405】

入力：生成された副次要素。

【0406】

処理：端末が副次要素を受信し、ユーザに表示するためのインターフェースを生成。ユーザが副次要素を確認・修正する。

【0407】

出力：ユーザに表示された副次要素。

【0408】

ステップ９：

【0409】

サーバがユーザの感情を再評価し、フィードバックを提供する。

【0410】

入力：ユーザの最終確認を受けたマンダラチャートおよびユーザの感情データ。

【0411】

処理：感情エンジンを用いてユーザのストレスやモチベーションレベルを再評価し、その評価結果に基づいてフィードバック（アドバイスやタスクの優先順位変更など）を提供する。

【0412】

出力：ユーザに提供されたフィードバック。

【0413】

（応用例２）

【0414】

次に、応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。

【0415】

従来の目標管理システムでは、ユーザが入力した目標に基づいて要素やタスクを自動生成する機能はあるものの、ユーザの感情状態を評価し、その評価結果に基づいて生成する要素やタスクを調整する機能がないため、ユーザのストレスやモチベーションに応じた最適な目標達成の支援が行えないという課題があった。

【0416】

応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0417】

この発明では、サーバは、ユーザが目標を入力する手段と、前記目標を受信する手段と、前記目標に基づいて主要要素を生成する手段と、前記主要要素をユーザに表示する手段と、前記主要要素の確認および修正手段と、前記主要要素に基づいて副次要素を生成する手段と、前記副次要素をユーザに表示する手段と、前記目標および生成された要素に基づいてユーザの感情を評価する手段と、前記評価された感情に基づいて要素生成を調整する手段と、を含む。これにより、ユーザの感情状態に基づいて目標達成のための要素やタスクの生成および調整が可能となる。

【0418】

「ユーザ」とは、このシステムを利用して目標を設定し、生成された要素やフィードバックを確認・修正する主体である。

【0419】

「目標」とは、ユーザが達成しようとする具体的な目的や計画である。

【0420】

「主要要素」とは、ユーザが設定した目標を達成するために必要な基本的な事項や活動である。

【0421】

「副次要素」とは、主要要素を達成するために具体的に行うべきタスクや細分化された活動である。

【0422】

「感情を評価する手段」とは、ユーザの入力や操作に基づいてユーザのストレスレベルやモチベーションを分析・評価する機能である。

【0423】

「生成系人工知能」とは、ユーザが入力した目標に基づいて主要要素および副次要素を自動生成するための人工知能技術である。

【0424】

「JSON形式」とは、JavaScript Object Notationの略で、データを構造化して転送するための軽量データ交換フォーマットである。

【0425】

この発明の実施例を示すために、コンテンツ制作支援システム「コンテンツプランナー」を用いた具体的な形態について説明する。このシステムは、以下の主要なコンポーネントから構成される：

【0426】

サーバ

【0427】

サーバはこのシステムの中心的な処理装置であり、ユーザから送信される目標データを受信し、生成系人工知能（生成AIモデル）と感情エンジンを使用して主要要素および副次要素を生成する。生成されたデータはJSON形式で端末に送信され、ユーザに視覚的に表示される。サーバはまた、ユーザの入力や操作に基づいて感情を評価し、その評価結果に基づいて生成される要素やタスクを調整する。

【0428】

端末

【0429】

端末は、ユーザがアクセスするために使用するスマートフォンやタブレットなどのデバイスである。端末は、ユーザが目標を入力するためのインターフェースを提供し、ユーザからの入力をサーバに送信する。サーバから返送されたデータを受け取り、それをユーザに表示する機能も持つ。

【0430】

ユーザ

【0431】

【0432】

プログラムの処理

【0433】

サーバでは、生成系人工知能（例: OpenAIのGPTモデル）のAPIを使用して、ユーザが入力した目標からコンテンツ制作のための主要要素と副次要素を生成する。例えば、ユーザが「ブログ記事の執筆」を目標として入力した場合、生成AIモデルは「リサーチ」「執筆」「編集」「マーケティング」などの主要要素を生成し、それぞれに対して「トピック選定」「キーワードリサーチ」「ライティング」「ソーシャルメディアプロモーション」などの副次要素を提供する。

【0434】

サーバはまた、Pythonのemotion-recognitionライブラリなどを使用してユーザの感情を分析し、ストレスレベルやモチベーションを評価する。それに基づいて、生成する要素やタスクの調整を行い、ユーザに最適なタスク管理を支援する。

【0435】

端末は、Flaskフレームワークを使用して構築されたWeb APIを通じてサーバと通信する。端末上では、React NativeやFlutter（登録商標）などを使用してユーザインターフェースを構築し、ユーザは直感的に目標やタスクを管理できる。

【0436】

具体例とプロンプト文

【0437】

例えば、ユーザが「ブログ記事の執筆」を目標として入力した場合、以下のプロンプト文を用いて主要要素を生成する。

【0438】

具体例のプロンプト文：

【0439】

ブログ記事の執筆を達成するための主要な要素を列挙してください。

【0440】

このプロンプトに対する生成された要素は以下のようになる：

【0441】

リサーチ

【0442】

キーワードリサーチ

【0443】

タイトル決定

【0444】

試作執筆

【0445】

編集

【0446】

最終レビュー

【0447】

公開

【0448】

次に「リサーチ」という主要要素に対する副次要素の生成プロンプト：

【0449】

リサーチを達成するための具体的なタスクを挙げてください。

【0450】

生成結果として：

【0451】

トピックの決定

【0452】

競合記事の分析

【0453】

信頼できる情報源の収集

【0454】

関連キーワードの調査

【0455】

このようにして、ユーザが具体的なステップを視覚的に確認できるようにすることで、より効果的に目標を達成することが可能である。

【0456】

応用例２における特定処理の流れについて図１４を用いて説明する。

【0457】

ステップ１：

【0458】

ユーザが目標を入力する

【0459】

ユーザは端末を使って、目標を入力するためのインターフェースから具体的な目標（例: 「ブログ記事の執筆」）を入力し、送信ボタンを押す。入力データは端末からサーバに送信される。入力データは文字列形式であり、特定の目標に関する情報が含まれる。

【0460】

ステップ２：

【0461】

目標の送信と受信

【0462】

端末はユーザが入力した目標データをサーバに送信する。サーバはこの目標データを受信し、データベースに一時的に保存する。入力データはHTTPリクエストとして送信され、サーバ側で受信および保存される。

【0463】

ステップ３：

【0464】

感情の分析

【0465】

サーバは、ユーザの入力や行動データを元に感情エンジンを使って感情を分析する。具体的には、感情エンジンはユーザが入力したテキストや操作速度などからストレスレベルやモチベーションを評価し、これらの指標を数値データとして出力する。

【0466】

ステップ４：

【0467】

主要要素の生成

【0468】

サーバは、受信した目標データおよび感情データを生成系人工知能（例: OpenAIのGPTモデル）に入力し、生成モデルに対するプロンプトを作成する。例えば、「ブログ記事の執筆を達成するための主要な要素を列挙してください。」というプロンプトを生成し、生成系人工知能に送信する。その結果として、「リサーチ」「執筆」「編集」「マーケティング」などの主要要素が出力される。

【0469】

ステップ５：

【0470】

主要要素の送信と表示

【0471】

サーバは、生成された主要要素をJSON形式のデータとして端末に送信する。端末はこのデータを受信し、ユーザに視覚的かつ直感的に表示するためのインターフェースを生成する。表示データはリスト形式やマンダラチャート形式などで表示される。

【0472】

ステップ６：

【0473】

副次要素の生成リクエストと生成

【0474】

ユーザは表示された主要要素を確認し、修正を行う場合がある。修正が完了すると、端末はそのデータを再度サーバに送信し、サーバは生成系人工知能を用いて主要要素に基づいてさらに具体的な副次要素を生成する。例えば、「リサーチ」の主要要素に対して、「トピックの決定」「競合記事の分析」「信頼できる情報源の収集」などの副次要素が生成される。

【0475】

ステップ７：

【0476】

副次要素の送信と表示

【0477】

サーバは生成された副次要素をJSON形式のデータとして端末に送信する。端末はこのデータを受信し、ユーザに視覚的に表示する。ユーザはこれにより、目標達成に必要な具体的なタスクを確認・修正することができる。

【0478】

ステップ８：

【0479】

最終確認とフィードバック

【0480】

端末は、修正を行った最終的な要素構成を確定し、ユーザに最終表示を行う。サーバは再度感情エンジンを使用してユーザのストレスやモチベーションレベルを再評価し、その評価結果に基づいてフィードバックを提供する。このフィードバックにより、ユーザは目標達成のための具体的なステップを視覚的に把握し、感情状態に応じた最適なタスク管理が可能となる。

【0481】

特定処理部２９０は、特定処理の結果をスマートデバイス１４に送信する。スマートデバイス１４では、制御部４６Ａが、出力装置４０に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン３８Ｂは、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン３８Ｂによって取得されたユーザ入力を示す音声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が音声データを取得する。

【0482】

データ生成モデル５８は、いわゆる生成系ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ChatGPT（登録商標）（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）、Ｇｅｍｉｎｉ（登録商標）（インターネット検索＜URL: https://gemini.google.com/?hl=ja＞）等の生成ＡＩが挙げられる。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及びテキスト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。

【0483】

上記実施形態では、データ処理装置１２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、スマートデバイス１４によって特定処理が行われるようにしてもよい。

【0484】

［第２実施形態］

【0485】

図３には、第２実施形態に係るデータ処理システム２１０の構成の一例が示されている。

【0486】

図３に示すように、データ処理システム２１０は、データ処理装置１２及びスマート眼鏡２１４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。

【0487】

【0488】

スマート眼鏡２１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、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、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、及びカメラ４２も、バス５２に接続されている。

【0489】

マイクロフォン２３８は、ユーザ２０が発する音声を受け付けることで、ユーザ２０から指示等を受け付ける。マイクロフォン２３８は、ユーザ２０が発する音声を捕捉し、捕捉した音声を音声データに変換してプロセッサ４６に出力する。スピーカ２４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。

【0490】

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り、ユーザ２０の周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。

【0491】

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２６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。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６を用いたプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受はセキュアな状態で行われる。

【0492】

図４には、データ処理装置１２及びスマート眼鏡２１４の要部機能の一例が示されている。図４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。

【0493】

特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「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。

【0494】

【0495】

スマート眼鏡２１４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６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６０を読み出し、読み出した受付出力プログラム６０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６０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。

【0496】

次に、データ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。

【0497】

【0498】

システム構成

【0499】

サーバ

【0500】

【0501】

端末

【0502】

【0503】

ユーザ

【0504】

ユーザはシステムを利用して目標を入力し、生成された主要要素および副次要素を確認・修正する主体である。

【0505】

プログラムの処理

【0506】

1. ユーザが目標を入力する

【0507】

端末で、ユーザは目標を入力するためのフォームを使用する。ユーザが目標（例: 「新製品の開発」）を入力し、送信ボタンをクリックする。

【0508】

2. 目標の送信と受信

【0509】

端末は、ユーザが入力した目標をサーバに送信する。サーバは、この目標を受信し、データベースに一時的に保存する。

【0510】

3. 主要要素の生成

【0511】

【0512】

4. 主要要素の送信と表示

【0513】

【0514】

5. 副次要素の生成リクエストと生成

【0515】

【0516】

6. 副次要素の送信と表示

【0517】

【0518】

7. 最終確認と修正

【0519】

【0520】

【0521】

【0522】

以下に、処理の流れについて説明する。

【0523】

ステップ１：

【0524】

【0525】

ステップ２：

【0526】

端末が、ユーザが入力した目標データを、サーバに送信するリクエストを行う。

【0527】

ステップ３：

【0528】

サーバが、ユーザから送信された目標データを受信し、データベースに一時保存する。

【0529】

ステップ４：

【0530】

サーバが、保存した目標データを生成系人工知能モジュールに入力し、目標に基づく主要な要素の生成を依頼する。

【0531】

ステップ５：

【0532】

【0533】

ステップ６：

【0534】

サーバが、生成された主要要素をJSON形式で端末に送信する。

【0535】

ステップ７：

【0536】

【0537】

ステップ８：

【0538】

端末が、ユーザが修正を完了した主要要素をサーバに送信し、副次要素の生成リクエストを行う。

【0539】

ステップ９：

【0540】

サーバが、各主要要素に対して生成系人工知能モジュールに再度プロンプトを送り、副次要素の生成を依頼する。

【0541】

ステップ１０：

【0542】

【0543】

ステップ１１：

【0544】

サーバが、生成された副次要素をJSON形式で端末に送信する。

【0545】

ステップ１２：

【0546】

【0547】

ステップ１３：

【0548】

【0549】

（実施例１）

【0550】

次に、実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。

【0551】

【0552】

実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0553】

【0554】

これにより、ユーザは目標達成のための具体的なステップやタスクを自動的に生成・修正し、視覚的に確認することが可能となる。

【0555】

「ユーザ」とは、本システムを利用して目標を入力し、生成された主要要素および副次要素を確認・修正する主体である。

【0556】

「目標」とは、ユーザが達成したいと考える目的や計画を指し、このシステムに入力されるデータである。

【0557】

「主要要素」とは、目標に基づいて生成系人工知能が作成する、目標達成に必要な主要なステップやタスクである。

【0558】

「副次要素」とは、主要要素に従属し、一層具体的な行動やタスクを示すものである。

【0559】

「生成系人工知能」とは、ユーザが入力した目標データに基づいて主要要素および副次要素を生成するために使用される人工知能モデルである。

【0560】

【0561】

「サーバ」とは、システム全体の処理を行い、目標の受信、データの生成、データの送信などを行う主要なコンピュータである。

【0562】

「データ形式」とは、サーバと端末間でデータを交換する際に使用されるデータの構造やフォーマットを指し、例えばJSON形式が含まれる。

【0563】

「修正」とは、ユーザが生成された主要要素や副次要素に対して加える変更を指す。

【0564】

【0565】

【0566】

システム構成

【0567】

このシステムは、サーバ、端末、ユーザの三つの主要な要素から構成される。

【0568】

サーバ

【0569】

サーバは、システム全体の処理を行う主要なコンピュータである。サーバの役割は以下の通りである：

【0570】

1. 目標データの受信：サーバは、端末から送信されたユーザの目標データ（例：「新製品の開発」）を受信し、一時的にデータベースに保存する。

【0571】

2. 主要要素の生成：サーバは、保存された目標データを生成系人工知能（例：OpenAIのGPT-4）に入力し、目標に基づいて主要な要素（例：「市場調査」「設計」「試作品」「マーケティング」）を生成する。

【0572】

3. データの送信：サーバは、生成された主要要素および副次要素をJSON形式で端末に送信する。

【0573】

【0574】

端末

【0575】

端末は、ユーザが目標を入力し、生成された主要要素および副次要素を確認・修正するためのデバイスである。端末の役割は以下の通りである：

【0576】

1. 目標入力インターフェースの提供：端末は、ユーザに目標を入力するためのフォームを提供する。

【0577】

2. データの送信：端末は、ユーザが入力した目標をサーバに送信する。

【0578】

【0579】

4. 修正データの送信：端末は、ユーザが修正した主要要素および副次要素をサーバに再送信する。

【0580】

ユーザ

【0581】

【0582】

1. 目標の入力：ユーザは、端末を使用して目標を入力する。

【0583】

2. 主要要素の確認と修正：ユーザは、端末に表示された主要要素を確認し、必要に応じて修正を行う。

【0584】

3. 副次要素の確認と修正：ユーザは、副次要素についても確認し、必要に応じて修正を行う。

【0585】

4. 最終確認：ユーザは、最終的なマンダラチャートを確認し、必要な修正を行い視覚的に把握する。

【0586】

具体例

【0587】

【0588】

プロンプト文の例としては以下のようなものがある：

【0589】

「新製品の開発に必要な主要なステップを生成してください。」

【0590】

「主要なステップ『市場調査』に具体的な副次要素を生成してください。」

【0591】

【0592】

実施例１における特定処理の流れについて図１１を用いて説明する。

【0593】

ステップ１：

【0594】

ユーザが目標を入力する

【0595】

入力：ユーザは、端末の目標入力フォームに目標（例：「新製品の開発」）を入力する。

【0596】

動作：ユーザが送信ボタンをクリックすると、端末が入力データを収集し、JSON形式のデータに変換する。

【0597】

出力：端末は変換されたJSON形式のデータをサーバに送信する。

【0598】

ステップ２：

【0599】

サーバが目標データを受信する

【0600】

入力：端末から送信されたJSON形式の目標データ。

【0601】

【0602】

出力：サーバに保存された目標データ。

【0603】

ステップ３：

【0604】

サーバが主要要素を生成する

【0605】

入力：データベースに保存された目標データ。

【0606】

【0607】

出力：生成された主要要素を含むJSON形式のデータ。

【0608】

ステップ４：

【0609】

サーバが主要要素を端末に送信する

【0610】

入力：生成された主要要素を含むJSON形式のデータ。

【0611】

動作：サーバは、生成された主要要素を端末に送信する。具体的には、HTTPレスポンスとして主要要素を含むJSONデータを端末に返す。

【0612】

出力：端末に送信された主要要素のデータ。

【0613】

ステップ５：

【0614】

端末が主要要素を表示する

【0615】

入力：サーバから受信したJSON形式の主要要素。

【0616】

【0617】

出力：ユーザによって視覚的に表示された主要要素。

【0618】

ステップ６：

【0619】

ユーザが主要要素を修正する

【0620】

入力：端末に表示された主要要素。

【0621】

【0622】

出力：ユーザによって修正された主要要素データ。

【0623】

ステップ７：

【0624】

端末が修正済みの主要要素をサーバに送信する

【0625】

入力：修正された主要要素を含むJSON形式のデータ。

【0626】

動作：端末は、ユーザが修正した主要要素をJSON形式のデータとしてサーバに送信する。

【0627】

出力：サーバに送信された修正済みの主要要素データ。

【0628】

ステップ８：

【0629】

サーバが副次要素を生成する

【0630】

入力：修正済みの主要要素を含むデータ。

【0631】

【0632】

出力：生成された副次要素を含むJSON形式のデータ。

【0633】

ステップ９：

【0634】

サーバが副次要素を端末に送信する

【0635】

入力：生成された副次要素を含むJSON形式のデータ。

【0636】

動作：サーバは、生成された副次要素を端末に送信する。具体的には、HTTPレスポンスとして副次要素を含むJSONデータを端末に返す。

【0637】

出力：端末に送信された副次要素のデータ。

【0638】

ステップ１０：

【0639】

端末が副次要素を表示する

【0640】

入力：サーバから受信したJSON形式の副次要素。

【0641】

【0642】

出力：ユーザによって視覚的に表示された副次要素。

【0643】

ステップ１１：

【0644】

ユーザが副次要素を修正する

【0645】

入力：端末に表示された副次要素。

【0646】

【0647】

出力：ユーザによって修正された副次要素データ。

【0648】

ステップ１２：

【0649】

端末が最終確認用の視覚表示を提供する

【0650】

入力：修正された主要要素および副次要素を含むデータ。

【0651】

【0652】

出力：ユーザによって視覚的に確認された最終マンダラチャート。

【0653】

以上が、本システムのプログラムの具体的な処理ステップである。

【0654】

（応用例１）

【0655】

次に、応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。

【0656】

【0657】

応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0658】

【0659】

「ユーザ」とは、システムを利用して目標を入力し、生成された主要要素および副次要素を確認・修正する主体である。

【0660】

「目標」とは、ユーザが達成したい具体的なゴールや目的を指すものである。

【0661】

「主要要素」とは、ユーザが入力した目標に基づいて、生成系人工知能によって生成される主要なタスクや項目である。

【0662】

「副次要素」とは、主要要素をさらに具体的に細分化したタスクや項目であり、生成系人工知能によって生成されるものである。

【0663】

【0664】

【0665】

【0666】

「JSON形式」とは、データを構造化して記述するためのテキストベースの形式であり、JavaScript Object Notationの略である。

【0667】

【0668】

「生成系人工知能」とは、ユーザが入力した目標に基づいて主要要素および副次要素を自動的に生成するための人工知能技術を指すものである。

【0669】

「物流センター」とは、物品の保管、分配、出荷などを行う施設であり、効率的なタスク管理と迅速な業務遂行が求められる場所である。

【0670】

【0671】

システム構成

【0672】

本発明に係るシステムは、以下のように構成される。

【0673】

サーバ

【0674】

【0675】

【0676】

端末

【0677】

【0678】

使用するハードウェアには、スマートフォン（iOSやAndroidデバイス）やパソコンが該当する。使用するソフトウェアには、ウェブブラウザやカスタムアプリケーションが含まれる。

【0679】

ユーザ

【0680】

【0681】

具体例

【0682】

【0683】

プロンプト文の例

【0684】

「目標: '24時間以内に1000個の出荷を完了する' 生成する要素: '主要作業と副次作業' 主要作業: '受領', 'ピッキング', '梱包', '出荷'」

【0685】

ハードウェア・ソフトウェア

【0686】

サーバ: クラウドサーバ (AWS, Google Cloud)

【0687】

端末: パソコン、スマートフォン

【0688】

生成系人工知能: OpenAI API

【0689】

通信フォーマット: JSON

【0690】

【0691】

応用例１における特定処理の流れについて図１２を用いて説明する。

【0692】

ステップ１：

【0693】

ユーザが目標を入力する。

【0694】

【0695】

ステップ２：

【0696】

サーバが目標を受信し、データベースに一時保存する。

【0697】

【0698】

ステップ３：

【0699】

サーバが生成系人工知能（AIモデル）に目標データを送信し、主要要素を生成する。

【0700】

【0701】

ステップ４：

【0702】

サーバが生成された主要要素を端末に送信し、ユーザに視覚的に表示する。

【0703】

【0704】

ステップ５：

【0705】

ユーザが主要要素を確認および修正する。

【0706】

ユーザは端末で表示された主要要素を確認し、必要に応じて修正する。修正事項は再度端末からサーバに送信される。

【0707】

ステップ６：

【0708】

サーバが修正された主要要素に基づいて副次要素を生成する。

【0709】

【0710】

ステップ７：

【0711】

サーバが生成された副次要素を端末に送信し、ユーザに視覚的に表示する。

【0712】

【0713】

ステップ８：

【0714】

ユーザが副次要素を確認および修正し、最終的なタスク管理を行う。

【0715】

【0716】

なお、更に、ユーザの感情を推定する感情エンジンを組み合わせてもよい。すなわち、特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。

【0717】

【0718】

システム構成

【0719】

サーバ

【0720】

【0721】

端末

【0722】

【0723】

ユーザ

【0724】

【0725】

プログラムの処理

【0726】

1. ユーザが目標を入力する

【0727】

端末で、ユーザは目標を入力するためのフォームを使用する。ユーザが目標（例: 「新製品の開発」）を入力し、送信ボタンをクリックする。

【0728】

2. 目標の送信と受信

【0729】

端末は、ユーザが入力した目標をサーバに送信する。サーバは、この目標を受信し、データベースに一時的に保存する。

【0730】

3. 感情の分析

【0731】

【0732】

4. 主要要素の生成

【0733】

【0734】

5. 主要要素の送信と表示

【0735】

【0736】

6. 副次要素の生成リクエストと生成

【0737】

【0738】

7. 副次要素の送信と表示

【0739】

【0740】

8. 最終確認とフィードバック

【0741】

【0742】

【0743】

【0744】

以下に、処理の流れについて説明する。

【0745】

ステップ１：

【0746】

【0747】

ステップ２：

【0748】

端末が、ユーザが入力した目標データを、サーバに送信するリクエストを行う。

【0749】

ステップ３：

【0750】

サーバが、ユーザから送信された目標データを受信し、データベースに一時保存する。

【0751】

ステップ４：

【0752】

サーバが、保存した目標データを基に生成系人工知能モジュールにプロンプトを送り、目標に基づく主要な要素の生成を依頼する。

【0753】

ステップ５：

【0754】

【0755】

ステップ６：

【0756】

サーバが、生成された主要要素をJSON形式で端末に送信する。

【0757】

ステップ７：

【0758】

【0759】

ステップ８：

【0760】

端末が、ユーザが修正を完了した主要要素をサーバに送信し、副次要素の生成リクエストを行う。

【0761】

ステップ９：

【0762】

サーバが、感情エンジンを使用してユーザの入力や行動から感情を分析する。

【0763】

ステップ１０：

【0764】

サーバが、ユーザの感情データを基に、主要要素および副次要素の生成を再度依頼する。この時、感情データに基づいて生成内容が調整される。

【0765】

ステップ１１：

【0766】

【0767】

ステップ１２：

【0768】

サーバが、生成された副次要素をJSON形式で端末に送信する。

【0769】

ステップ１３：

【0770】

【0771】

ステップ１４：

【0772】

端末が、修正を行った最終的なマンダラチャートを確定し、ユーザに最終表示を行う。

【0773】

ステップ１５：

【0774】

【0775】

（実施例２）

【0776】

次に、実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。

【0777】

【0778】

実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0779】

【0780】

「ユーザ」とは、システムを利用して目標を入力し、生成された要素やタスクを確認・修正する主体である。

【0781】

「目標」とは、ユーザが達成したい特定の成果や目的であり、このシステムに入力されるべき情報である。

【0782】

「主要要素」とは、ユーザが入力した目標に基づいて生成される主要なタスクやステップである。

【0783】

「副次要素」とは、主要要素に基づいてさらに具体的に生成される詳細なタスクやステップである。

【0784】

【0785】

【0786】

「JSON形式」とは、JavaScript Object Notationの略であり、データを構造化して保存および送信する際に用いられる軽量のデータ交換フォーマットである。

【0787】

「端末」とは、ユーザがシステムにアクセスし操作するために使用するデバイス（コンピュータ、タブレット、スマートフォンなど）である。

【0788】

「インターフェース」とは、ユーザが目標を入力し、生成された要素やフィードバックを確認するための画面や操作手段である。

【0789】

「フィードバック」とは、ユーザの行動や感情状態に応じて提供されるアドバイスや情報であり、ユーザの目標達成をサポートするものである。

【0790】

「データベース」とは、システムがユーザの目標データや感情データを一時的または永続的に保存するための記憶装置またはシステムである。

【0791】

【0792】

システム構成

【0793】

このシステムは、以下の主要な構成要素で成り立っている。

【0794】

1. サーバ

【0795】

2. 端末

【0796】

3. ユーザ

【0797】

サーバ

【0798】

【0799】

受信手段：ユーザから送信される目標データを受信し、一時的にデータベースに保存する。

【0800】

生成系人工知能（例えば、GPT-4）：目標データおよび感情データを元に、主要要素を生成する。

【0801】

感情エンジン（例えば、EmotionAPI）：ユーザの入力や行動から感情を分析し、ストレスレベルやモチベーションを評価する。

【0802】

生成手段：生成系人工知能を使用し、主要要素および副次要素を生成する。

【0803】

送信手段：生成された主要要素および副次要素をJSON形式で端末に送信する。

【0804】

端末

【0805】

端末は、ユーザがアクセスし操作するためのデバイスである。具体的には、以下の役割を果たす：

【0806】

入力インターフェース：ユーザが目標を入力するためのフォームや画面を提供する。

【0807】

受信手段：サーバから送信されたデータを受信し、ユーザに表示する。

【0808】

表示インターフェース：生成された要素やフィードバックをユーザに表示するための画面を生成する。

【0809】

修正手段：ユーザが主要要素および副次要素を修正できるようにする。

【0810】

ユーザ

【0811】

【0812】

具体的な動作例

【0813】

以下に、このシステムが実際にどのように動作するかについて具体例を示す。

【0814】

1. 目標の入力

【0815】

【0816】

2. 主要要素の生成

【0817】

【0818】

3. 主要要素の表示

【0819】

サーバは生成された主要要素をJSON形式で端末に送信し、端末はこれを受信してユーザに表示する。

【0820】

4. 副次要素の生成

【0821】

【0822】

5. フィードバックの提供

【0823】

【0824】

プロンプト文の例

【0825】

「新製品の開発」の目標を入力して、生成系人工知能に以下のプロンプトを与える：

【0826】

ユーザは新製品の開発を目指しています。この目標に基づいて、主要なタスクを生成してください。

【0827】

【0828】

実施例２における特定処理の流れについて図１３を用いて説明する。

【0829】

ステップ１：

【0830】

ユーザが目標を入力する。

【0831】

入力：端末の入力フォームに「新製品の開発」と入力する。

【0832】

処理：ユーザが入力した目標データを取得し、送信ボタンをクリックする。

【0833】

出力：目標データが端末からサーバに送信される。

【0834】

ステップ２：

【0835】

サーバが目標データを受信し、一時的に保存する。

【0836】

入力：端末から送信されてきた目標データ（「新製品の開発」）。

【0837】

処理：サーバがHTTP POSTリクエストを受信し、目標データをデータベース（例えば、MySQL）に保存する。

【0838】

出力：保存された目標データ。

【0839】

ステップ３：

【0840】

サーバがユーザの感情を分析する。

【0841】

入力：受信した目標データおよびユーザの過去の行動データ。

【0842】

処理：サーバが感情エンジン（例えば、EmotionAPI）を使用してユーザの感情を評価する。この際、ストレスレベルやモチベーションを数値化する。

【0843】

出力：ユーザの感情データ（ストレスレベル、モチベーション数値）。

【0844】

ステップ４：

【0845】

サーバが主要要素を生成する。

【0846】

入力：目標データと感情データ。

【0847】

【0848】

出力：生成された主要要素。

【0849】

ステップ５：

【0850】

サーバが主要要素を端末に送信し、端末がユーザに表示する。

【0851】

入力：生成された主要要素。

【0852】

【0853】

出力：ユーザに表示された主要要素。

【0854】

ステップ６：

【0855】

端末が修正完了した主要要素をサーバに送信し、副次要素の生成リクエストを行う。

【0856】

入力：ユーザが修正した主要要素。

【0857】

処理：端末からサーバに修正済みの主要要素が送信される。サーバはそれに基づいた副次要素の生成リクエストを生成AIモデルに送信する。

【0858】

出力：生成AIモデルに送信された生成リクエスト。

【0859】

ステップ７：

【0860】

サーバが副次要素を生成し、端末に送信する。

【0861】

入力：修正された主要要素。

【0862】

【0863】

出力：端末に送信された副次要素。

【0864】

ステップ８：

【0865】

端末が副次要素をユーザに表示し、最終確認を行う。

【0866】

入力：生成された副次要素。

【0867】

処理：端末が副次要素を受信し、ユーザに表示するためのインターフェースを生成。ユーザが副次要素を確認・修正する。

【0868】

出力：ユーザに表示された副次要素。

【0869】

ステップ９：

【0870】

サーバがユーザの感情を再評価し、フィードバックを提供する。

【0871】

入力：ユーザの最終確認を受けたマンダラチャートおよびユーザの感情データ。

【0872】

【0873】

出力：ユーザに提供されたフィードバック。

【0874】

（応用例２）

【0875】

次に、応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。

【0876】

【0877】

応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0878】

【0879】

「ユーザ」とは、このシステムを利用して目標を設定し、生成された要素やフィードバックを確認・修正する主体である。

【0880】

「目標」とは、ユーザが達成しようとする具体的な目的や計画である。

【0881】

「主要要素」とは、ユーザが設定した目標を達成するために必要な基本的な事項や活動である。

【0882】

「副次要素」とは、主要要素を達成するために具体的に行うべきタスクや細分化された活動である。

【0883】

「感情を評価する手段」とは、ユーザの入力や操作に基づいてユーザのストレスレベルやモチベーションを分析・評価する機能である。

【0884】

「生成系人工知能」とは、ユーザが入力した目標に基づいて主要要素および副次要素を自動生成するための人工知能技術である。

【0885】

「JSON形式」とは、JavaScript Object Notationの略で、データを構造化して転送するための軽量データ交換フォーマットである。

【0886】

【0887】

サーバ

【0888】

【0889】

端末

【0890】

【0891】

ユーザ

【0892】

【0893】

プログラムの処理

【0894】

【0895】

【0896】

端末は、Flaskフレームワークを使用して構築されたWeb APIを通じてサーバと通信する。端末上では、React NativeやFlutterなどを使用してユーザインターフェースを構築し、ユーザは直感的に目標やタスクを管理できる。

【0897】

具体例とプロンプト文

【0898】

例えば、ユーザが「ブログ記事の執筆」を目標として入力した場合、以下のプロンプト文を用いて主要要素を生成する。

【0899】

具体例のプロンプト文：

【0900】

ブログ記事の執筆を達成するための主要な要素を列挙してください。

【0901】

このプロンプトに対する生成された要素は以下のようになる：

【0902】

リサーチ

【0903】

キーワードリサーチ

【0904】

タイトル決定

【0905】

試作執筆

【0906】

編集

【0907】

最終レビュー

【0908】

公開

【0909】

次に「リサーチ」という主要要素に対する副次要素の生成プロンプト：

【0910】

リサーチを達成するための具体的なタスクを挙げてください。

【0911】

生成結果として：

【0912】

トピックの決定

【0913】

競合記事の分析

【0914】

信頼できる情報源の収集

【0915】

関連キーワードの調査

【0916】

このようにして、ユーザが具体的なステップを視覚的に確認できるようにすることで、より効果的に目標を達成することが可能である。

【0917】

応用例２における特定処理の流れについて図１４を用いて説明する。

【0918】

ステップ１：

【0919】

ユーザが目標を入力する

【0920】

【0921】

ステップ２：

【0922】

目標の送信と受信

【0923】

【0924】

ステップ３：

【0925】

感情の分析

【0926】

【0927】

ステップ４：

【0928】

主要要素の生成

【0929】

【0930】

ステップ５：

【0931】

主要要素の送信と表示

【0932】

【0933】

ステップ６：

【0934】

副次要素の生成リクエストと生成

【0935】

【0936】

ステップ７：

【0937】

副次要素の送信と表示

【0938】

【0939】

ステップ８：

【0940】

最終確認とフィードバック

【0941】

【0942】

特定処理部２９０は、特定処理の結果をスマート眼鏡２１４に送信する。スマート眼鏡２１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声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が音声データを取得する。

【0943】

データ生成モデル５８は、いわゆる生成系ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）、Ｇｅｍｉｎｉ（インターネット検索＜URL: https://gemini.google.com/?hl=ja＞）等の生成ＡＩが挙げられる。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及びテキスト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。

【0944】

上記実施形態では、データ処理装置１２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、スマート眼鏡２１４によって特定処理が行われるようにしてもよい。

【0945】

［第３実施形態］

【0946】

図５には、第３実施形態に係るデータ処理システム３１０の構成の一例が示されている。

【0947】

図５に示すように、データ処理システム３１０は、データ処理装置１２及びヘッドセット型端末３１４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。

【0948】

【0949】

ヘッドセット型端末３１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、通信Ｉ／Ｆ４４、及びディスプレイ３４３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、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、及びディスプレイ３４３も、バス５２に接続されている。

【0950】

【0951】

【0952】

【0953】

図６には、データ処理装置１２及びヘッドセット型端末３１４の要部機能の一例が示されている。図６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。

【0954】

【0955】

【0956】

ヘッドセット型端末３１４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６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６０を読み出し、読み出した受付出力プログラム６０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６０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。

【0957】

次に、データ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。

【0958】

【0959】

システム構成

【0960】

サーバ

【0961】

【0962】

端末

【0963】

【0964】

ユーザ

【0965】

ユーザはシステムを利用して目標を入力し、生成された主要要素および副次要素を確認・修正する主体である。

【0966】

プログラムの処理

【0967】

1. ユーザが目標を入力する

【0968】

端末で、ユーザは目標を入力するためのフォームを使用する。ユーザが目標（例: 「新製品の開発」）を入力し、送信ボタンをクリックする。

【0969】

2. 目標の送信と受信

【0970】

端末は、ユーザが入力した目標をサーバに送信する。サーバは、この目標を受信し、データベースに一時的に保存する。

【0971】

3. 主要要素の生成

【0972】

【0973】

4. 主要要素の送信と表示

【0974】

【0975】

5. 副次要素の生成リクエストと生成

【0976】

【0977】

6. 副次要素の送信と表示

【0978】

【0979】

7. 最終確認と修正

【0980】

【0981】

【0982】

【0983】

以下に、処理の流れについて説明する。

【0984】

ステップ１：

【0985】

【0986】

ステップ２：

【0987】

端末が、ユーザが入力した目標データを、サーバに送信するリクエストを行う。

【0988】

ステップ３：

【0989】

サーバが、ユーザから送信された目標データを受信し、データベースに一時保存する。

【0990】

ステップ４：

【0991】

サーバが、保存した目標データを生成系人工知能モジュールに入力し、目標に基づく主要な要素の生成を依頼する。

【0992】

ステップ５：

【0993】

【0994】

ステップ６：

【0995】

サーバが、生成された主要要素をJSON形式で端末に送信する。

【0996】

ステップ７：

【0997】

【0998】

ステップ８：

【0999】

端末が、ユーザが修正を完了した主要要素をサーバに送信し、副次要素の生成リクエストを行う。

【1000】

ステップ９：

【1001】

サーバが、各主要要素に対して生成系人工知能モジュールに再度プロンプトを送り、副次要素の生成を依頼する。

【1002】

ステップ１０：

【1003】

【1004】

ステップ１１：

【1005】

サーバが、生成された副次要素をJSON形式で端末に送信する。

【1006】

ステップ１２：

【1007】

【1008】

ステップ１３：

【1009】

【1010】

（実施例１）

【1011】

次に、実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。

【1012】

【1013】

実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1014】

【1015】

これにより、ユーザは目標達成のための具体的なステップやタスクを自動的に生成・修正し、視覚的に確認することが可能となる。

【1016】

「ユーザ」とは、本システムを利用して目標を入力し、生成された主要要素および副次要素を確認・修正する主体である。

【1017】

「目標」とは、ユーザが達成したいと考える目的や計画を指し、このシステムに入力されるデータである。

【1018】

「主要要素」とは、目標に基づいて生成系人工知能が作成する、目標達成に必要な主要なステップやタスクである。

【1019】

「副次要素」とは、主要要素に従属し、一層具体的な行動やタスクを示すものである。

【1020】

「生成系人工知能」とは、ユーザが入力した目標データに基づいて主要要素および副次要素を生成するために使用される人工知能モデルである。

【1021】

【1022】

「サーバ」とは、システム全体の処理を行い、目標の受信、データの生成、データの送信などを行う主要なコンピュータである。

【1023】

「データ形式」とは、サーバと端末間でデータを交換する際に使用されるデータの構造やフォーマットを指し、例えばJSON形式が含まれる。

【1024】

「修正」とは、ユーザが生成された主要要素や副次要素に対して加える変更を指す。

【1025】

【1026】

【1027】

システム構成

【1028】

このシステムは、サーバ、端末、ユーザの三つの主要な要素から構成される。

【1029】

サーバ

【1030】

サーバは、システム全体の処理を行う主要なコンピュータである。サーバの役割は以下の通りである：

【1031】

1. 目標データの受信：サーバは、端末から送信されたユーザの目標データ（例：「新製品の開発」）を受信し、一時的にデータベースに保存する。

【1032】

【1033】

3. データの送信：サーバは、生成された主要要素および副次要素をJSON形式で端末に送信する。

【1034】

【1035】

端末

【1036】

端末は、ユーザが目標を入力し、生成された主要要素および副次要素を確認・修正するためのデバイスである。端末の役割は以下の通りである：

【1037】

1. 目標入力インターフェースの提供：端末は、ユーザに目標を入力するためのフォームを提供する。

【1038】

2. データの送信：端末は、ユーザが入力した目標をサーバに送信する。

【1039】

【1040】

4. 修正データの送信：端末は、ユーザが修正した主要要素および副次要素をサーバに再送信する。

【1041】

ユーザ

【1042】

【1043】

1. 目標の入力：ユーザは、端末を使用して目標を入力する。

【1044】

2. 主要要素の確認と修正：ユーザは、端末に表示された主要要素を確認し、必要に応じて修正を行う。

【1045】

3. 副次要素の確認と修正：ユーザは、副次要素についても確認し、必要に応じて修正を行う。

【1046】

4. 最終確認：ユーザは、最終的なマンダラチャートを確認し、必要な修正を行い視覚的に把握する。

【1047】

具体例

【1048】

【1049】

プロンプト文の例としては以下のようなものがある：

【1050】

「新製品の開発に必要な主要なステップを生成してください。」

【1051】

「主要なステップ『市場調査』に具体的な副次要素を生成してください。」

【1052】

【1053】

実施例１における特定処理の流れについて図１１を用いて説明する。

【1054】

ステップ１：

【1055】

ユーザが目標を入力する

【1056】

入力：ユーザは、端末の目標入力フォームに目標（例：「新製品の開発」）を入力する。

【1057】

動作：ユーザが送信ボタンをクリックすると、端末が入力データを収集し、JSON形式のデータに変換する。

【1058】

出力：端末は変換されたJSON形式のデータをサーバに送信する。

【1059】

ステップ２：

【1060】

サーバが目標データを受信する

【1061】

入力：端末から送信されたJSON形式の目標データ。

【1062】

【1063】

出力：サーバに保存された目標データ。

【1064】

ステップ３：

【1065】

サーバが主要要素を生成する

【1066】

入力：データベースに保存された目標データ。

【1067】

【1068】

出力：生成された主要要素を含むJSON形式のデータ。

【1069】

ステップ４：

【1070】

サーバが主要要素を端末に送信する

【1071】

入力：生成された主要要素を含むJSON形式のデータ。

【1072】

動作：サーバは、生成された主要要素を端末に送信する。具体的には、HTTPレスポンスとして主要要素を含むJSONデータを端末に返す。

【1073】

出力：端末に送信された主要要素のデータ。

【1074】

ステップ５：

【1075】

端末が主要要素を表示する

【1076】

入力：サーバから受信したJSON形式の主要要素。

【1077】

【1078】

出力：ユーザによって視覚的に表示された主要要素。

【1079】

ステップ６：

【1080】

ユーザが主要要素を修正する

【1081】

入力：端末に表示された主要要素。

【1082】

【1083】

出力：ユーザによって修正された主要要素データ。

【1084】

ステップ７：

【1085】

端末が修正済みの主要要素をサーバに送信する

【1086】

入力：修正された主要要素を含むJSON形式のデータ。

【1087】

動作：端末は、ユーザが修正した主要要素をJSON形式のデータとしてサーバに送信する。

【1088】

出力：サーバに送信された修正済みの主要要素データ。

【1089】

ステップ８：

【1090】

サーバが副次要素を生成する

【1091】

入力：修正済みの主要要素を含むデータ。

【1092】

【1093】

出力：生成された副次要素を含むJSON形式のデータ。

【1094】

ステップ９：

【1095】

サーバが副次要素を端末に送信する

【1096】

入力：生成された副次要素を含むJSON形式のデータ。

【1097】

動作：サーバは、生成された副次要素を端末に送信する。具体的には、HTTPレスポンスとして副次要素を含むJSONデータを端末に返す。

【1098】

出力：端末に送信された副次要素のデータ。

【1099】

ステップ１０：

【1100】

端末が副次要素を表示する

【1101】

入力：サーバから受信したJSON形式の副次要素。

【1102】

【1103】

出力：ユーザによって視覚的に表示された副次要素。

【1104】

ステップ１１：

【1105】

ユーザが副次要素を修正する

【1106】

入力：端末に表示された副次要素。

【1107】

【1108】

出力：ユーザによって修正された副次要素データ。

【1109】

ステップ１２：

【1110】

端末が最終確認用の視覚表示を提供する

【1111】

入力：修正された主要要素および副次要素を含むデータ。

【1112】

【1113】

出力：ユーザによって視覚的に確認された最終マンダラチャート。

【1114】

以上が、本システムのプログラムの具体的な処理ステップである。

【1115】

（応用例１）

【1116】

次に、応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。

【1117】

【1118】

応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1119】

【1120】

「ユーザ」とは、システムを利用して目標を入力し、生成された主要要素および副次要素を確認・修正する主体である。

【1121】

「目標」とは、ユーザが達成したい具体的なゴールや目的を指すものである。

【1122】

「主要要素」とは、ユーザが入力した目標に基づいて、生成系人工知能によって生成される主要なタスクや項目である。

【1123】

「副次要素」とは、主要要素をさらに具体的に細分化したタスクや項目であり、生成系人工知能によって生成されるものである。

【1124】

【1125】

【1126】

【1127】

「JSON形式」とは、データを構造化して記述するためのテキストベースの形式であり、JavaScript Object Notationの略である。

【1128】

【1129】

「生成系人工知能」とは、ユーザが入力した目標に基づいて主要要素および副次要素を自動的に生成するための人工知能技術を指すものである。

【1130】

「物流センター」とは、物品の保管、分配、出荷などを行う施設であり、効率的なタスク管理と迅速な業務遂行が求められる場所である。

【1131】

【1132】

システム構成

【1133】

本発明に係るシステムは、以下のように構成される。

【1134】

サーバ

【1135】

【1136】

【1137】

端末

【1138】

【1139】

【1140】

ユーザ

【1141】

【1142】

具体例

【1143】

【1144】

プロンプト文の例

【1145】

「目標: '24時間以内に1000個の出荷を完了する' 生成する要素: '主要作業と副次作業' 主要作業: '受領', 'ピッキング', '梱包', '出荷'」

【1146】

ハードウェア・ソフトウェア

【1147】

サーバ: クラウドサーバ (AWS, Google Cloud)

【1148】

端末: パソコン、スマートフォン

【1149】

生成系人工知能: OpenAI API

【1150】

通信フォーマット: JSON

【1151】

【1152】

応用例１における特定処理の流れについて図１２を用いて説明する。

【1153】

ステップ１：

【1154】

ユーザが目標を入力する。

【1155】

【1156】

ステップ２：

【1157】

サーバが目標を受信し、データベースに一時保存する。

【1158】

【1159】

ステップ３：

【1160】

サーバが生成系人工知能（AIモデル）に目標データを送信し、主要要素を生成する。

【1161】

【1162】

ステップ４：

【1163】

サーバが生成された主要要素を端末に送信し、ユーザに視覚的に表示する。

【1164】

【1165】

ステップ５：

【1166】

ユーザが主要要素を確認および修正する。

【1167】

ユーザは端末で表示された主要要素を確認し、必要に応じて修正する。修正事項は再度端末からサーバに送信される。

【1168】

ステップ６：

【1169】

サーバが修正された主要要素に基づいて副次要素を生成する。

【1170】

【1171】

ステップ７：

【1172】

サーバが生成された副次要素を端末に送信し、ユーザに視覚的に表示する。

【1173】

【1174】

ステップ８：

【1175】

ユーザが副次要素を確認および修正し、最終的なタスク管理を行う。

【1176】

【1177】

【1178】

【1179】

システム構成

【1180】

サーバ

【1181】

【1182】

端末

【1183】

【1184】

ユーザ

【1185】

【1186】

プログラムの処理

【1187】

1. ユーザが目標を入力する

【1188】

端末で、ユーザは目標を入力するためのフォームを使用する。ユーザが目標（例: 「新製品の開発」）を入力し、送信ボタンをクリックする。

【1189】

2. 目標の送信と受信

【1190】

端末は、ユーザが入力した目標をサーバに送信する。サーバは、この目標を受信し、データベースに一時的に保存する。

【1191】

3. 感情の分析

【1192】

【1193】

4. 主要要素の生成

【1194】

【1195】

5. 主要要素の送信と表示

【1196】

【1197】

6. 副次要素の生成リクエストと生成

【1198】

【1199】

7. 副次要素の送信と表示

【1200】

【1201】

8. 最終確認とフィードバック

【1202】

【1203】

【1204】

【1205】

以下に、処理の流れについて説明する。

【1206】

ステップ１：

【1207】

【1208】

ステップ２：

【1209】

端末が、ユーザが入力した目標データを、サーバに送信するリクエストを行う。

【1210】

ステップ３：

【1211】

サーバが、ユーザから送信された目標データを受信し、データベースに一時保存する。

【1212】

ステップ４：

【1213】

サーバが、保存した目標データを基に生成系人工知能モジュールにプロンプトを送り、目標に基づく主要な要素の生成を依頼する。

【1214】

ステップ５：

【1215】

【1216】

ステップ６：

【1217】

サーバが、生成された主要要素をJSON形式で端末に送信する。

【1218】

ステップ７：

【1219】

【1220】

ステップ８：

【1221】

端末が、ユーザが修正を完了した主要要素をサーバに送信し、副次要素の生成リクエストを行う。

【1222】

ステップ９：

【1223】

サーバが、感情エンジンを使用してユーザの入力や行動から感情を分析する。

【1224】

ステップ１０：

【1225】

サーバが、ユーザの感情データを基に、主要要素および副次要素の生成を再度依頼する。この時、感情データに基づいて生成内容が調整される。

【1226】

ステップ１１：

【1227】

【1228】

ステップ１２：

【1229】

サーバが、生成された副次要素をJSON形式で端末に送信する。

【1230】

ステップ１３：

【1231】

【1232】

ステップ１４：

【1233】

端末が、修正を行った最終的なマンダラチャートを確定し、ユーザに最終表示を行う。

【1234】

ステップ１５：

【1235】

【1236】

（実施例２）

【1237】

次に、実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。

【1238】

【1239】

実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1240】

【1241】

「ユーザ」とは、システムを利用して目標を入力し、生成された要素やタスクを確認・修正する主体である。

【1242】

「目標」とは、ユーザが達成したい特定の成果や目的であり、このシステムに入力されるべき情報である。

【1243】

「主要要素」とは、ユーザが入力した目標に基づいて生成される主要なタスクやステップである。

【1244】

「副次要素」とは、主要要素に基づいてさらに具体的に生成される詳細なタスクやステップである。

【1245】

【1246】

【1247】

「JSON形式」とは、JavaScript Object Notationの略であり、データを構造化して保存および送信する際に用いられる軽量のデータ交換フォーマットである。

【1248】

「端末」とは、ユーザがシステムにアクセスし操作するために使用するデバイス（コンピュータ、タブレット、スマートフォンなど）である。

【1249】

「インターフェース」とは、ユーザが目標を入力し、生成された要素やフィードバックを確認するための画面や操作手段である。

【1250】

「フィードバック」とは、ユーザの行動や感情状態に応じて提供されるアドバイスや情報であり、ユーザの目標達成をサポートするものである。

【1251】

「データベース」とは、システムがユーザの目標データや感情データを一時的または永続的に保存するための記憶装置またはシステムである。

【1252】

【1253】

システム構成

【1254】

このシステムは、以下の主要な構成要素で成り立っている。

【1255】

1. サーバ

【1256】

2. 端末

【1257】

3. ユーザ

【1258】

サーバ

【1259】

【1260】

受信手段：ユーザから送信される目標データを受信し、一時的にデータベースに保存する。

【1261】

生成系人工知能（例えば、GPT-4）：目標データおよび感情データを元に、主要要素を生成する。

【1262】

感情エンジン（例えば、EmotionAPI）：ユーザの入力や行動から感情を分析し、ストレスレベルやモチベーションを評価する。

【1263】

生成手段：生成系人工知能を使用し、主要要素および副次要素を生成する。

【1264】

送信手段：生成された主要要素および副次要素をJSON形式で端末に送信する。

【1265】

端末

【1266】

端末は、ユーザがアクセスし操作するためのデバイスである。具体的には、以下の役割を果たす：

【1267】

入力インターフェース：ユーザが目標を入力するためのフォームや画面を提供する。

【1268】

受信手段：サーバから送信されたデータを受信し、ユーザに表示する。

【1269】

表示インターフェース：生成された要素やフィードバックをユーザに表示するための画面を生成する。

【1270】

修正手段：ユーザが主要要素および副次要素を修正できるようにする。

【1271】

ユーザ

【1272】

【1273】

具体的な動作例

【1274】

以下に、このシステムが実際にどのように動作するかについて具体例を示す。

【1275】

1. 目標の入力

【1276】

【1277】

2. 主要要素の生成

【1278】

【1279】

3. 主要要素の表示

【1280】

サーバは生成された主要要素をJSON形式で端末に送信し、端末はこれを受信してユーザに表示する。

【1281】

4. 副次要素の生成

【1282】

【1283】

5. フィードバックの提供

【1284】

【1285】

プロンプト文の例

【1286】

「新製品の開発」の目標を入力して、生成系人工知能に以下のプロンプトを与える：

【1287】

ユーザは新製品の開発を目指しています。この目標に基づいて、主要なタスクを生成してください。

【1288】

【1289】

実施例２における特定処理の流れについて図１３を用いて説明する。

【1290】

ステップ１：

【1291】

ユーザが目標を入力する。

【1292】

入力：端末の入力フォームに「新製品の開発」と入力する。

【1293】

処理：ユーザが入力した目標データを取得し、送信ボタンをクリックする。

【1294】

出力：目標データが端末からサーバに送信される。

【1295】

ステップ２：

【1296】

サーバが目標データを受信し、一時的に保存する。

【1297】

入力：端末から送信されてきた目標データ（「新製品の開発」）。

【1298】

処理：サーバがHTTP POSTリクエストを受信し、目標データをデータベース（例えば、MySQL）に保存する。

【1299】

出力：保存された目標データ。

【1300】

ステップ３：

【1301】

サーバがユーザの感情を分析する。

【1302】

入力：受信した目標データおよびユーザの過去の行動データ。

【1303】

処理：サーバが感情エンジン（例えば、EmotionAPI）を使用してユーザの感情を評価する。この際、ストレスレベルやモチベーションを数値化する。

【1304】

出力：ユーザの感情データ（ストレスレベル、モチベーション数値）。

【1305】

ステップ４：

【1306】

サーバが主要要素を生成する。

【1307】

入力：目標データと感情データ。

【1308】

【1309】

出力：生成された主要要素。

【1310】

ステップ５：

【1311】

サーバが主要要素を端末に送信し、端末がユーザに表示する。

【1312】

入力：生成された主要要素。

【1313】

【1314】

出力：ユーザに表示された主要要素。

【1315】

ステップ６：

【1316】

端末が修正完了した主要要素をサーバに送信し、副次要素の生成リクエストを行う。

【1317】

入力：ユーザが修正した主要要素。

【1318】

処理：端末からサーバに修正済みの主要要素が送信される。サーバはそれに基づいた副次要素の生成リクエストを生成AIモデルに送信する。

【1319】

出力：生成AIモデルに送信された生成リクエスト。

【1320】

ステップ７：

【1321】

サーバが副次要素を生成し、端末に送信する。

【1322】

入力：修正された主要要素。

【1323】

【1324】

出力：端末に送信された副次要素。

【1325】

ステップ８：

【1326】

端末が副次要素をユーザに表示し、最終確認を行う。

【1327】

入力：生成された副次要素。

【1328】

処理：端末が副次要素を受信し、ユーザに表示するためのインターフェースを生成。ユーザが副次要素を確認・修正する。

【1329】

出力：ユーザに表示された副次要素。

【1330】

ステップ９：

【1331】

サーバがユーザの感情を再評価し、フィードバックを提供する。

【1332】

入力：ユーザの最終確認を受けたマンダラチャートおよびユーザの感情データ。

【1333】

【1334】

出力：ユーザに提供されたフィードバック。

【1335】

（応用例２）

【1336】

次に、応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。

【1337】

【1338】

応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1339】

【1340】

「ユーザ」とは、このシステムを利用して目標を設定し、生成された要素やフィードバックを確認・修正する主体である。

【1341】

「目標」とは、ユーザが達成しようとする具体的な目的や計画である。

【1342】

「主要要素」とは、ユーザが設定した目標を達成するために必要な基本的な事項や活動である。

【1343】

「副次要素」とは、主要要素を達成するために具体的に行うべきタスクや細分化された活動である。

【1344】

「感情を評価する手段」とは、ユーザの入力や操作に基づいてユーザのストレスレベルやモチベーションを分析・評価する機能である。

【1345】

「生成系人工知能」とは、ユーザが入力した目標に基づいて主要要素および副次要素を自動生成するための人工知能技術である。

【1346】

「JSON形式」とは、JavaScript Object Notationの略で、データを構造化して転送するための軽量データ交換フォーマットである。

【1347】

【1348】

サーバ

【1349】

【1350】

端末

【1351】

【1352】

ユーザ

【1353】

【1354】

プログラムの処理

【1355】

【1356】

【1357】

【1358】

具体例とプロンプト文

【1359】

例えば、ユーザが「ブログ記事の執筆」を目標として入力した場合、以下のプロンプト文を用いて主要要素を生成する。

【1360】

具体例のプロンプト文：

【1361】

ブログ記事の執筆を達成するための主要な要素を列挙してください。

【1362】

このプロンプトに対する生成された要素は以下のようになる：

【1363】

リサーチ

【1364】

キーワードリサーチ

【1365】

タイトル決定

【1366】

試作執筆

【1367】

編集

【1368】

最終レビュー

【1369】

公開

【1370】

次に「リサーチ」という主要要素に対する副次要素の生成プロンプト：

【1371】

リサーチを達成するための具体的なタスクを挙げてください。

【1372】

生成結果として：

【1373】

トピックの決定

【1374】

競合記事の分析

【1375】

信頼できる情報源の収集

【1376】

関連キーワードの調査

【1377】

このようにして、ユーザが具体的なステップを視覚的に確認できるようにすることで、より効果的に目標を達成することが可能である。

【1378】

応用例２における特定処理の流れについて図１４を用いて説明する。

【1379】

ステップ１：

【1380】

ユーザが目標を入力する

【1381】

【1382】

ステップ２：

【1383】

目標の送信と受信

【1384】

【1385】

ステップ３：

【1386】

感情の分析

【1387】

【1388】

ステップ４：

【1389】

主要要素の生成

【1390】

【1391】

ステップ５：

【1392】

主要要素の送信と表示

【1393】

【1394】

ステップ６：

【1395】

副次要素の生成リクエストと生成

【1396】

【1397】

ステップ７：

【1398】

副次要素の送信と表示

【1399】

【1400】

ステップ８：

【1401】

最終確認とフィードバック

【1402】

【1403】

特定処理部２９０は、特定処理の結果をヘッドセット型端末３１４に送信する。ヘッドセット型端末３１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０及びディスプレイ３４３に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声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が音声データを取得する。

【1404】

【1405】

上記実施形態では、データ処理装置１２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、ヘッドセット型端末３１４によって特定処理が行われるようにしてもよい。

【1406】

［第４実施形態］

【1407】

図７には、第４実施形態に係るデータ処理システム４１０の構成の一例が示されている。

【1408】

図７に示すように、データ処理システム４１０は、データ処理装置１２及びロボット４１４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。

【1409】

【1410】

ロボット４１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、通信Ｉ／Ｆ４４、及び制御対象４４３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、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、及び制御対象４４３も、バス５２に接続されている。

【1411】

【1412】

【1413】

【1414】

制御対象４４３は、表示装置、目部のＬＥＤ、並びに、腕、手及び足等を駆動するモータ等を含む。ロボット４１４の姿勢や仕草は、腕、手及び足等のモータを制御することにより制御される。ロボット４１４の感情の一部は、これらのモータを制御することにより表現できる。また、ロボット４１４の目部のＬＥＤの発光状態を制御することによっても、ロボット４１４の表情を表現できる。

【1415】

図８には、データ処理装置１２及びロボット４１４の要部機能の一例が示されている。図８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。

【1416】

【1417】

【1418】

ロボット４１４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６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６０を読み出し、読み出した受付出力プログラム６０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６０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。

【1419】

次に、データ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。

【1420】

【1421】

システム構成

【1422】

サーバ

【1423】

【1424】

端末

【1425】

【1426】

ユーザ

【1427】

ユーザはシステムを利用して目標を入力し、生成された主要要素および副次要素を確認・修正する主体である。

【1428】

プログラムの処理

【1429】

1. ユーザが目標を入力する

【1430】

端末で、ユーザは目標を入力するためのフォームを使用する。ユーザが目標（例: 「新製品の開発」）を入力し、送信ボタンをクリックする。

【1431】

2. 目標の送信と受信

【1432】

端末は、ユーザが入力した目標をサーバに送信する。サーバは、この目標を受信し、データベースに一時的に保存する。

【1433】

3. 主要要素の生成

【1434】

【1435】

4. 主要要素の送信と表示

【1436】

【1437】

5. 副次要素の生成リクエストと生成

【1438】

【1439】

6. 副次要素の送信と表示

【1440】

【1441】

7. 最終確認と修正

【1442】

【1443】

【1444】

【1445】

以下に、処理の流れについて説明する。

【1446】

ステップ１：

【1447】

【1448】

ステップ２：

【1449】

端末が、ユーザが入力した目標データを、サーバに送信するリクエストを行う。

【1450】

ステップ３：

【1451】

サーバが、ユーザから送信された目標データを受信し、データベースに一時保存する。

【1452】

ステップ４：

【1453】

サーバが、保存した目標データを生成系人工知能モジュールに入力し、目標に基づく主要な要素の生成を依頼する。

【1454】

ステップ５：

【1455】

【1456】

ステップ６：

【1457】

サーバが、生成された主要要素をJSON形式で端末に送信する。

【1458】

ステップ７：

【1459】

【1460】

ステップ８：

【1461】

端末が、ユーザが修正を完了した主要要素をサーバに送信し、副次要素の生成リクエストを行う。

【1462】

ステップ９：

【1463】

サーバが、各主要要素に対して生成系人工知能モジュールに再度プロンプトを送り、副次要素の生成を依頼する。

【1464】

ステップ１０：

【1465】

【1466】

ステップ１１：

【1467】

サーバが、生成された副次要素をJSON形式で端末に送信する。

【1468】

ステップ１２：

【1469】

【1470】

ステップ１３：

【1471】

【1472】

（実施例１）

【1473】

次に、実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。

【1474】

【1475】

実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1476】

【1477】

これにより、ユーザは目標達成のための具体的なステップやタスクを自動的に生成・修正し、視覚的に確認することが可能となる。

【1478】

「ユーザ」とは、本システムを利用して目標を入力し、生成された主要要素および副次要素を確認・修正する主体である。

【1479】

「目標」とは、ユーザが達成したいと考える目的や計画を指し、このシステムに入力されるデータである。

【1480】

「主要要素」とは、目標に基づいて生成系人工知能が作成する、目標達成に必要な主要なステップやタスクである。

【1481】

「副次要素」とは、主要要素に従属し、一層具体的な行動やタスクを示すものである。

【1482】

「生成系人工知能」とは、ユーザが入力した目標データに基づいて主要要素および副次要素を生成するために使用される人工知能モデルである。

【1483】

【1484】

「サーバ」とは、システム全体の処理を行い、目標の受信、データの生成、データの送信などを行う主要なコンピュータである。

【1485】

「データ形式」とは、サーバと端末間でデータを交換する際に使用されるデータの構造やフォーマットを指し、例えばJSON形式が含まれる。

【1486】

「修正」とは、ユーザが生成された主要要素や副次要素に対して加える変更を指す。

【1487】

【1488】

【1489】

システム構成

【1490】

このシステムは、サーバ、端末、ユーザの三つの主要な要素から構成される。

【1491】

サーバ

【1492】

サーバは、システム全体の処理を行う主要なコンピュータである。サーバの役割は以下の通りである：

【1493】

1. 目標データの受信：サーバは、端末から送信されたユーザの目標データ（例：「新製品の開発」）を受信し、一時的にデータベースに保存する。

【1494】

【1495】

3. データの送信：サーバは、生成された主要要素および副次要素をJSON形式で端末に送信する。

【1496】

【1497】

端末

【1498】

端末は、ユーザが目標を入力し、生成された主要要素および副次要素を確認・修正するためのデバイスである。端末の役割は以下の通りである：

【1499】

1. 目標入力インターフェースの提供：端末は、ユーザに目標を入力するためのフォームを提供する。

【1500】

2. データの送信：端末は、ユーザが入力した目標をサーバに送信する。

【1501】

【1502】

4. 修正データの送信：端末は、ユーザが修正した主要要素および副次要素をサーバに再送信する。

【1503】

ユーザ

【1504】

【1505】

1. 目標の入力：ユーザは、端末を使用して目標を入力する。

【1506】

2. 主要要素の確認と修正：ユーザは、端末に表示された主要要素を確認し、必要に応じて修正を行う。

【1507】

3. 副次要素の確認と修正：ユーザは、副次要素についても確認し、必要に応じて修正を行う。

【1508】

4. 最終確認：ユーザは、最終的なマンダラチャートを確認し、必要な修正を行い視覚的に把握する。

【1509】

具体例

【1510】

【1511】

プロンプト文の例としては以下のようなものがある：

【1512】

「新製品の開発に必要な主要なステップを生成してください。」

【1513】

「主要なステップ『市場調査』に具体的な副次要素を生成してください。」

【1514】

【1515】

実施例１における特定処理の流れについて図１１を用いて説明する。

【1516】

ステップ１：

【1517】

ユーザが目標を入力する

【1518】

入力：ユーザは、端末の目標入力フォームに目標（例：「新製品の開発」）を入力する。

【1519】

動作：ユーザが送信ボタンをクリックすると、端末が入力データを収集し、JSON形式のデータに変換する。

【1520】

出力：端末は変換されたJSON形式のデータをサーバに送信する。

【1521】

ステップ２：

【1522】

サーバが目標データを受信する

【1523】

入力：端末から送信されたJSON形式の目標データ。

【1524】

【1525】

出力：サーバに保存された目標データ。

【1526】

ステップ３：

【1527】

サーバが主要要素を生成する

【1528】

入力：データベースに保存された目標データ。

【1529】

【1530】

出力：生成された主要要素を含むJSON形式のデータ。

【1531】

ステップ４：

【1532】

サーバが主要要素を端末に送信する

【1533】

入力：生成された主要要素を含むJSON形式のデータ。

【1534】

動作：サーバは、生成された主要要素を端末に送信する。具体的には、HTTPレスポンスとして主要要素を含むJSONデータを端末に返す。

【1535】

出力：端末に送信された主要要素のデータ。

【1536】

ステップ５：

【1537】

端末が主要要素を表示する

【1538】

入力：サーバから受信したJSON形式の主要要素。

【1539】

【1540】

出力：ユーザによって視覚的に表示された主要要素。

【1541】

ステップ６：

【1542】

ユーザが主要要素を修正する

【1543】

入力：端末に表示された主要要素。

【1544】

【1545】

出力：ユーザによって修正された主要要素データ。

【1546】

ステップ７：

【1547】

端末が修正済みの主要要素をサーバに送信する

【1548】

入力：修正された主要要素を含むJSON形式のデータ。

【1549】

動作：端末は、ユーザが修正した主要要素をJSON形式のデータとしてサーバに送信する。

【1550】

出力：サーバに送信された修正済みの主要要素データ。

【1551】

ステップ８：

【1552】

サーバが副次要素を生成する

【1553】

入力：修正済みの主要要素を含むデータ。

【1554】

【1555】

出力：生成された副次要素を含むJSON形式のデータ。

【1556】

ステップ９：

【1557】

サーバが副次要素を端末に送信する

【1558】

入力：生成された副次要素を含むJSON形式のデータ。

【1559】

動作：サーバは、生成された副次要素を端末に送信する。具体的には、HTTPレスポンスとして副次要素を含むJSONデータを端末に返す。

【1560】

出力：端末に送信された副次要素のデータ。

【1561】

ステップ１０：

【1562】

端末が副次要素を表示する

【1563】

入力：サーバから受信したJSON形式の副次要素。

【1564】

【1565】

出力：ユーザによって視覚的に表示された副次要素。

【1566】

ステップ１１：

【1567】

ユーザが副次要素を修正する

【1568】

入力：端末に表示された副次要素。

【1569】

【1570】

出力：ユーザによって修正された副次要素データ。

【1571】

ステップ１２：

【1572】

端末が最終確認用の視覚表示を提供する

【1573】

入力：修正された主要要素および副次要素を含むデータ。

【1574】

【1575】

出力：ユーザによって視覚的に確認された最終マンダラチャート。

【1576】

以上が、本システムのプログラムの具体的な処理ステップである。

【1577】

（応用例１）

【1578】

次に、応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。

【1579】

【1580】

応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1581】

【1582】

「ユーザ」とは、システムを利用して目標を入力し、生成された主要要素および副次要素を確認・修正する主体である。

【1583】

「目標」とは、ユーザが達成したい具体的なゴールや目的を指すものである。

【1584】

「主要要素」とは、ユーザが入力した目標に基づいて、生成系人工知能によって生成される主要なタスクや項目である。

【1585】

「副次要素」とは、主要要素をさらに具体的に細分化したタスクや項目であり、生成系人工知能によって生成されるものである。

【1586】

【1587】

【1588】

【1589】

「JSON形式」とは、データを構造化して記述するためのテキストベースの形式であり、JavaScript Object Notationの略である。

【1590】

【1591】

「生成系人工知能」とは、ユーザが入力した目標に基づいて主要要素および副次要素を自動的に生成するための人工知能技術を指すものである。

【1592】

「物流センター」とは、物品の保管、分配、出荷などを行う施設であり、効率的なタスク管理と迅速な業務遂行が求められる場所である。

【1593】

【1594】

システム構成

【1595】

本発明に係るシステムは、以下のように構成される。

【1596】

サーバ

【1597】

【1598】

【1599】

端末

【1600】

【1601】

【1602】

ユーザ

【1603】

【1604】

具体例

【1605】

【1606】

プロンプト文の例

【1607】

「目標: '24時間以内に1000個の出荷を完了する' 生成する要素: '主要作業と副次作業' 主要作業: '受領', 'ピッキング', '梱包', '出荷'」

【1608】

ハードウェア・ソフトウェア

【1609】

サーバ: クラウドサーバ (AWS, Google Cloud)

【1610】

端末: パソコン、スマートフォン

【1611】

生成系人工知能: OpenAI API

【1612】

通信フォーマット: JSON

【1613】

【1614】

応用例１における特定処理の流れについて図１２を用いて説明する。

【1615】

ステップ１：

【1616】

ユーザが目標を入力する。

【1617】

【1618】

ステップ２：

【1619】

サーバが目標を受信し、データベースに一時保存する。

【1620】

【1621】

ステップ３：

【1622】

サーバが生成系人工知能（AIモデル）に目標データを送信し、主要要素を生成する。

【1623】

【1624】

ステップ４：

【1625】

サーバが生成された主要要素を端末に送信し、ユーザに視覚的に表示する。

【1626】

【1627】

ステップ５：

【1628】

ユーザが主要要素を確認および修正する。

【1629】

ユーザは端末で表示された主要要素を確認し、必要に応じて修正する。修正事項は再度端末からサーバに送信される。

【1630】

ステップ６：

【1631】

サーバが修正された主要要素に基づいて副次要素を生成する。

【1632】

【1633】

ステップ７：

【1634】

サーバが生成された副次要素を端末に送信し、ユーザに視覚的に表示する。

【1635】

【1636】

ステップ８：

【1637】

ユーザが副次要素を確認および修正し、最終的なタスク管理を行う。

【1638】

【1639】

【1640】

【1641】

システム構成

【1642】

サーバ

【1643】

【1644】

端末

【1645】

【1646】

ユーザ

【1647】

【1648】

プログラムの処理

【1649】

1. ユーザが目標を入力する

【1650】

端末で、ユーザは目標を入力するためのフォームを使用する。ユーザが目標（例: 「新製品の開発」）を入力し、送信ボタンをクリックする。

【1651】

2. 目標の送信と受信

【1652】

端末は、ユーザが入力した目標をサーバに送信する。サーバは、この目標を受信し、データベースに一時的に保存する。

【1653】

3. 感情の分析

【1654】

【1655】

4. 主要要素の生成

【1656】

【1657】

5. 主要要素の送信と表示

【1658】

【1659】

6. 副次要素の生成リクエストと生成

【1660】

【1661】

7. 副次要素の送信と表示

【1662】

【1663】

8. 最終確認とフィードバック

【1664】

【1665】

【1666】

【1667】

以下に、処理の流れについて説明する。

【1668】

ステップ１：

【1669】

【1670】

ステップ２：

【1671】

端末が、ユーザが入力した目標データを、サーバに送信するリクエストを行う。

【1672】

ステップ３：

【1673】

サーバが、ユーザから送信された目標データを受信し、データベースに一時保存する。

【1674】

ステップ４：

【1675】

サーバが、保存した目標データを基に生成系人工知能モジュールにプロンプトを送り、目標に基づく主要な要素の生成を依頼する。

【1676】

ステップ５：

【1677】

【1678】

ステップ６：

【1679】

サーバが、生成された主要要素をJSON形式で端末に送信する。

【1680】

ステップ７：

【1681】

【1682】

ステップ８：

【1683】

端末が、ユーザが修正を完了した主要要素をサーバに送信し、副次要素の生成リクエストを行う。

【1684】

ステップ９：

【1685】

サーバが、感情エンジンを使用してユーザの入力や行動から感情を分析する。

【1686】

ステップ１０：

【1687】

サーバが、ユーザの感情データを基に、主要要素および副次要素の生成を再度依頼する。この時、感情データに基づいて生成内容が調整される。

【1688】

ステップ１１：

【1689】

【1690】

ステップ１２：

【1691】

サーバが、生成された副次要素をJSON形式で端末に送信する。

【1692】

ステップ１３：

【1693】

【1694】

ステップ１４：

【1695】

端末が、修正を行った最終的なマンダラチャートを確定し、ユーザに最終表示を行う。

【1696】

ステップ１５：

【1697】

【1698】

（実施例２）

【1699】

次に、実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。

【1700】

【1701】

実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1702】

【1703】

「ユーザ」とは、システムを利用して目標を入力し、生成された要素やタスクを確認・修正する主体である。

【1704】

「目標」とは、ユーザが達成したい特定の成果や目的であり、このシステムに入力されるべき情報である。

【1705】

「主要要素」とは、ユーザが入力した目標に基づいて生成される主要なタスクやステップである。

【1706】

「副次要素」とは、主要要素に基づいてさらに具体的に生成される詳細なタスクやステップである。

【1707】

【1708】

【1709】

「JSON形式」とは、JavaScript Object Notationの略であり、データを構造化して保存および送信する際に用いられる軽量のデータ交換フォーマットである。

【1710】

「端末」とは、ユーザがシステムにアクセスし操作するために使用するデバイス（コンピュータ、タブレット、スマートフォンなど）である。

【1711】

「インターフェース」とは、ユーザが目標を入力し、生成された要素やフィードバックを確認するための画面や操作手段である。

【1712】

「フィードバック」とは、ユーザの行動や感情状態に応じて提供されるアドバイスや情報であり、ユーザの目標達成をサポートするものである。

【1713】

「データベース」とは、システムがユーザの目標データや感情データを一時的または永続的に保存するための記憶装置またはシステムである。

【1714】

【1715】

システム構成

【1716】

このシステムは、以下の主要な構成要素で成り立っている。

【1717】

1. サーバ

【1718】

2. 端末

【1719】

3. ユーザ

【1720】

サーバ

【1721】

【1722】

受信手段：ユーザから送信される目標データを受信し、一時的にデータベースに保存する。

【1723】

生成系人工知能（例えば、GPT-4）：目標データおよび感情データを元に、主要要素を生成する。

【1724】

感情エンジン（例えば、EmotionAPI）：ユーザの入力や行動から感情を分析し、ストレスレベルやモチベーションを評価する。

【1725】

生成手段：生成系人工知能を使用し、主要要素および副次要素を生成する。

【1726】

送信手段：生成された主要要素および副次要素をJSON形式で端末に送信する。

【1727】

端末

【1728】

端末は、ユーザがアクセスし操作するためのデバイスである。具体的には、以下の役割を果たす：

【1729】

入力インターフェース：ユーザが目標を入力するためのフォームや画面を提供する。

【1730】

受信手段：サーバから送信されたデータを受信し、ユーザに表示する。

【1731】

表示インターフェース：生成された要素やフィードバックをユーザに表示するための画面を生成する。

【1732】

修正手段：ユーザが主要要素および副次要素を修正できるようにする。

【1733】

ユーザ

【1734】

【1735】

具体的な動作例

【1736】

以下に、このシステムが実際にどのように動作するかについて具体例を示す。

【1737】

1. 目標の入力

【1738】

【1739】

2. 主要要素の生成

【1740】

【1741】

3. 主要要素の表示

【1742】

サーバは生成された主要要素をJSON形式で端末に送信し、端末はこれを受信してユーザに表示する。

【1743】

4. 副次要素の生成

【1744】

【1745】

5. フィードバックの提供

【1746】

【1747】

プロンプト文の例

【1748】

「新製品の開発」の目標を入力して、生成系人工知能に以下のプロンプトを与える：

【1749】

ユーザは新製品の開発を目指しています。この目標に基づいて、主要なタスクを生成してください。

【1750】

【1751】

実施例２における特定処理の流れについて図１３を用いて説明する。

【1752】

ステップ１：

【1753】

ユーザが目標を入力する。

【1754】

入力：端末の入力フォームに「新製品の開発」と入力する。

【1755】

処理：ユーザが入力した目標データを取得し、送信ボタンをクリックする。

【1756】

出力：目標データが端末からサーバに送信される。

【1757】

ステップ２：

【1758】

サーバが目標データを受信し、一時的に保存する。

【1759】

入力：端末から送信されてきた目標データ（「新製品の開発」）。

【1760】

処理：サーバがHTTP POSTリクエストを受信し、目標データをデータベース（例えば、MySQL）に保存する。

【1761】

出力：保存された目標データ。

【1762】

ステップ３：

【1763】

サーバがユーザの感情を分析する。

【1764】

入力：受信した目標データおよびユーザの過去の行動データ。

【1765】

処理：サーバが感情エンジン（例えば、EmotionAPI）を使用してユーザの感情を評価する。この際、ストレスレベルやモチベーションを数値化する。

【1766】

出力：ユーザの感情データ（ストレスレベル、モチベーション数値）。

【1767】

ステップ４：

【1768】

サーバが主要要素を生成する。

【1769】

入力：目標データと感情データ。

【1770】

【1771】

出力：生成された主要要素。

【1772】

ステップ５：

【1773】

サーバが主要要素を端末に送信し、端末がユーザに表示する。

【1774】

入力：生成された主要要素。

【1775】

【1776】

出力：ユーザに表示された主要要素。

【1777】

ステップ６：

【1778】

端末が修正完了した主要要素をサーバに送信し、副次要素の生成リクエストを行う。

【1779】

入力：ユーザが修正した主要要素。

【1780】

処理：端末からサーバに修正済みの主要要素が送信される。サーバはそれに基づいた副次要素の生成リクエストを生成AIモデルに送信する。

【1781】

出力：生成AIモデルに送信された生成リクエスト。

【1782】

ステップ７：

【1783】

サーバが副次要素を生成し、端末に送信する。

【1784】

入力：修正された主要要素。

【1785】

【1786】

出力：端末に送信された副次要素。

【1787】

ステップ８：

【1788】

端末が副次要素をユーザに表示し、最終確認を行う。

【1789】

入力：生成された副次要素。

【1790】

処理：端末が副次要素を受信し、ユーザに表示するためのインターフェースを生成。ユーザが副次要素を確認・修正する。

【1791】

出力：ユーザに表示された副次要素。

【1792】

ステップ９：

【1793】

サーバがユーザの感情を再評価し、フィードバックを提供する。

【1794】

入力：ユーザの最終確認を受けたマンダラチャートおよびユーザの感情データ。

【1795】

【1796】

出力：ユーザに提供されたフィードバック。

【1797】

（応用例２）

【1798】

次に、応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。

【1799】

【1800】

応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1801】

【1802】

「ユーザ」とは、このシステムを利用して目標を設定し、生成された要素やフィードバックを確認・修正する主体である。

【1803】

「目標」とは、ユーザが達成しようとする具体的な目的や計画である。

【1804】

「主要要素」とは、ユーザが設定した目標を達成するために必要な基本的な事項や活動である。

【1805】

「副次要素」とは、主要要素を達成するために具体的に行うべきタスクや細分化された活動である。

【1806】

「感情を評価する手段」とは、ユーザの入力や操作に基づいてユーザのストレスレベルやモチベーションを分析・評価する機能である。

【1807】

「生成系人工知能」とは、ユーザが入力した目標に基づいて主要要素および副次要素を自動生成するための人工知能技術である。

【1808】

「JSON形式」とは、JavaScript Object Notationの略で、データを構造化して転送するための軽量データ交換フォーマットである。

【1809】

【1810】

サーバ

【1811】

【1812】

端末

【1813】

【1814】

ユーザ

【1815】

【1816】

プログラムの処理

【1817】

【1818】

【1819】

【1820】

具体例とプロンプト文

【1821】

例えば、ユーザが「ブログ記事の執筆」を目標として入力した場合、以下のプロンプト文を用いて主要要素を生成する。

【1822】

具体例のプロンプト文：

【1823】

ブログ記事の執筆を達成するための主要な要素を列挙してください。

【1824】

このプロンプトに対する生成された要素は以下のようになる：

【1825】

リサーチ

【1826】

キーワードリサーチ

【1827】

タイトル決定

【1828】

試作執筆

【1829】

編集

【1830】

最終レビュー

【1831】

公開

【1832】

次に「リサーチ」という主要要素に対する副次要素の生成プロンプト：

【1833】

リサーチを達成するための具体的なタスクを挙げてください。

【1834】

生成結果として：

【1835】

トピックの決定

【1836】

競合記事の分析

【1837】

信頼できる情報源の収集

【1838】

関連キーワードの調査

【1839】

このようにして、ユーザが具体的なステップを視覚的に確認できるようにすることで、より効果的に目標を達成することが可能である。

【1840】

応用例２における特定処理の流れについて図１４を用いて説明する。

【1841】

ステップ１：

【1842】

ユーザが目標を入力する

【1843】

【1844】

ステップ２：

【1845】

目標の送信と受信

【1846】

【1847】

ステップ３：

【1848】

感情の分析

【1849】

【1850】

ステップ４：

【1851】

主要要素の生成

【1852】

【1853】

ステップ５：

【1854】

主要要素の送信と表示

【1855】

【1856】

ステップ６：

【1857】

副次要素の生成リクエストと生成

【1858】

【1859】

ステップ７：

【1860】

副次要素の送信と表示

【1861】

【1862】

ステップ８：

【1863】

最終確認とフィードバック

【1864】

【1865】

特定処理部２９０は、特定処理の結果をロボット４１４に送信する。ロボット４１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０及び制御対象４４３に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声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が音声データを取得する。

【1866】

【1867】

上記実施形態では、データ処理装置１２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、ロボット４１４によって特定処理が行われるようにしてもよい。

【1868】

なお、感情エンジンとしての感情特定モデル５９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５９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。また、感情特定モデル５９は、同様に、ロボットの感情を決定し、特定処理部２９０は、ロボットの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。

【1869】

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。

【1870】

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。

【1871】

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。

【1872】

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。

【1873】

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。

【1874】

感情特定モデル５９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。

【1875】

以上、本開示に係るシステムをデータ処理装置１２の機能を主として説明したが、本開示に係るシステムはサーバに実装されているとは限らない。本開示に係るシステムは、一般的な情報処理システムとして実装されていてもよい。本開示は、例えば、パーソナルコンピュータで動作するソフトウェアプログラム、スマートフォン等で動作するアプリケーションとして実装されてもよい。本開示に係る方法はSaaS(Software as a Service)形式でユーザに対して提供されてもよい。

【1876】

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。例えば、データ生成モデル５８が、データ処理装置１２の外部装置に設けられ、当該外部装置において、入力データに応じたデータの生成を行うようにしてもよい。

【1877】

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。

【1878】

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。

【1879】

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。

【1880】

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。

【1881】

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。

【1882】

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。

【1883】

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。

【1884】

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。

【1885】

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。

【1886】

以上の実施形態に関し、更に以下を開示する。

【1887】

（請求項１）

【1888】

ユーザが目標を入力する手段と、

【1889】

前記目標を受信する手段と、

【1890】

前記目標に基づいて主要要素を生成する手段と、

【1891】

前記主要要素をユーザに表示する手段と、

【1892】

前記主要要素の確認および修正手段と、

【1893】

前記主要要素に基づいて副次要素を生成する手段と、

【1894】

前記副次要素をユーザに表示する手段を含むシステム。

【1895】

（請求項２）

【1896】

生成系人工知能を用いて主要要素および副次要素を生成する請求項１記載のシステム。

【1897】

（請求項３）

【1898】

前記主要要素および副次要素をJSON形式で端末に送信する手段を備える請求項１記載のシステム。

【1899】

「実施例１」

【1900】

（請求項１）

【1901】

ユーザが目標を入力する手段と、

【1902】

前記目標を受信する手段と、

【1903】

前記目標に基づいて主要要素を生成する手段と、

【1904】

前記主要要素をユーザに表示する手段と、

【1905】

前記主要要素の確認および修正手段と、

【1906】

前記主要要素に基づいて副次要素を生成する手段と、

【1907】

前記副次要素をユーザに表示する手段と、

【1908】

端末からの入力をサーバに送信し、サーバからのデータを端末に送信する手段と、

【1909】

生成された主要要素および副次要素をユーザが修正する手段と、

【1910】

修正されたデータをサーバに再送信する手段と、

【1911】

ユーザに最終確認用の視覚表示を提供する手段を含むシステム。

【1912】

（請求項２）

【1913】

生成系人工知能を用いて主要要素および副次要素を生成する請求項１記載のシステム。

【1914】

（請求項３）

【1915】

前記主要要素および副次要素をデータ形式で端末に送信する手段を備える請求項１記載のシステム。

【1916】

「応用例１」

【1917】

（請求項１）

【1918】

ユーザが目標を入力する手段と、

【1919】

前記目標を受信する手段と、

【1920】

前記目標に基づいて主要要素を生成する手段と、

【1921】

前記主要要素をユーザに視覚的に表示する手段と、

【1922】

前記主要要素の確認および修正手段と、

【1923】

前記主要要素に基づいて副次要素を生成する手段と、

【1924】

前記副次要素をユーザに視覚的に表示する手段と、

【1925】

前記主要要素および副次要素を用いてタスク管理を行う手段を含むシステム。

【1926】

（請求項２）

【1927】

生成系人工知能を用いて主要要素および副次要素を生成する請求項１記載のシステム。

【1928】

（請求項３）

【1929】

前記主要要素および副次要素をJSON形式で端末に送信する手段を備える請求項１記載のシステム。

【1930】

「感情エンジンを組み合わせた場合の実施例２」

【1931】

（請求項１）

【1932】

ユーザが目標を入力する手段と、

【1933】

前記目標を受信する手段と、

【1934】

前記目標に基づいて主要要素を生成する手段と、

【1935】

前記主要要素をユーザに表示する手段と、

【1936】

前記主要要素の確認および修正手段と、

【1937】

前記主要要素に基づいて副次要素を生成する手段と、

【1938】

前記副次要素をユーザに表示する手段と、

【1939】

ユーザの感情を分析し、その感情に基づいて要素やタスクの生成を調整する手段と、

【1940】

前記感情に基づいたフィードバックをユーザに提供する手段と、

【1941】

を含むシステム。

【1942】

（請求項２）

【1943】

生成系人工知能を用いて主要要素および副次要素を生成する請求項１記載のシステム。

【1944】

（請求項３）

【1945】

前記主要要素および副次要素をJSON形式で端末に送信する手段を備える請求項１記載のシステム。

【1946】

「感情エンジンを組み合わせた場合の応用例２」

【1947】

（請求項１）

【1948】

ユーザが目標を入力する手段と、

【1949】

前記目標を受信する手段と、

【1950】

前記目標に基づいて主要要素を生成する手段と、

【1951】

前記主要要素をユーザに表示する手段と、

【1952】

前記主要要素の確認および修正手段と、

【1953】

前記主要要素に基づいて副次要素を生成する手段と、

【1954】

前記副次要素をユーザに表示する手段と、

【1955】

前記目標および生成された要素に基づいてユーザの感情を評価する手段と、

【1956】

前記評価された感情に基づいて要素生成を調整する手段と、

【1957】

を含むシステム。

【1958】

（請求項２）

【1959】

生成系人工知能を用いて主要要素および副次要素を生成する請求項１記載のシステム。

【1960】

（請求項３）

【1961】

前記主要要素および副次要素をJSON形式で端末に送信する手段を備える請求項１記載のシステム。

【符号の説明】

【1962】

１０、２１０、３１０、４１０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
２１４スマート眼鏡
３１４ヘッドセット型端末
４１４ロボット

【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】

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