特許 7456589 学習支援装置、学習支援システム、学習支援方法、及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-03-18

(45)【発行日】2024-03-27

(54)【発明の名称】学習支援装置、学習支援システム、学習支援方法、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G09B 19/00 20060101AFI20240319BHJP

【ＦＩ】

G09B19/00 Z

【請求項の数】 13

(21)【出願番号】P 2023185431

(22)【出願日】2023-10-30

【審査請求日】2023-10-30

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】523123651

【氏名又は名称】ＡｗａｋＡｐｐ Ｊａｐａｎ合同会社

(73)【特許権者】

【識別番号】523123662

【氏名又は名称】アウェイクアップ インコーポレーション

(74)【代理人】

【識別番号】110000877

【氏名又は名称】弁理士法人ＲＹＵＫＡ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】塩飽 哲生

【審査官】鈴木 崇雅

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２３－０８４０３８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特許第７３７０１１８（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】特許第７３３８８３９（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】ChatGPTを活用したAI自動採点「DEEP GRADE」が国語の記述問題にも対応、精度の高い採点結果を即座に返却，Edtechzine［online］，2023年10月10日，インターネット：［URL：https://edtechzine.jp/article/detail/10158］，［2023年12月21日検索］

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０９Ｂ １／００－９／５６、１７／００－１９／２６

Ｇ０６Ｎ ２０／００－２０／２０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

問題の解答について解説を生成することでユーザの学習を支援する学習支援装置であって、
ユーザの要求に応じて、問題を送信することを促すメッセージ及び前記問題の教科書又は問題集に記載されている解答を送信することを促すメッセージをユーザ端末に送信し、該ユーザ端末からユーザが入力した問題及び該問題の解答を受信し、前記問題及び前記解答を生成ＡＩに送信し、前記問題及び前記解答の送信後にさらに、前記ユーザ端末から前記ユーザが入力した質問を受信し、該質問を前記生成ＡＩに送信する送受信部と、
前記生成ＡＩから前記質問に対する回答を受信し、該回答に基づいて前記ユーザに対する解説を生成する生成部と、
を備える学習支援装置。

【請求項2】

前記送受信部は、さらに、前記ユーザ端末から前記ユーザが入力した追加の質問を受信し、該追加の質問を前記生成ＡＩに送信する、
前記生成部は、前記生成ＡＩから前記追加の質問に対する回答を受信し、該回答に基づいて前記ユーザに対する解説を生成する、請求項１に記載の学習支援装置。

【請求項3】

前記解説を前記ユーザ端末に出力する出力部をさらに備える、請求項１に記載の学習支援装置。

【請求項4】

前記送受信部は、前記ユーザ端末から前記ユーザが入力した答案を受信し、前記答案を前記生成ＡＩに送信して採点させ、
前記生成部は、前記生成ＡＩから前記答案の採点結果を受信する、請求項１に記載の学習支援装置。

【請求項5】

前記送受信部は、さらに、前記ユーザ端末から前記ユーザが入力した前記採点結果に対する質問を受信し、該質問を前記生成ＡＩに送信し、
前記生成部は、前記生成ＡＩから前記質問に対する回答を受信し、該回答に基づいて前記ユーザに対する解説を生成する、請求項４に記載の学習支援装置。

【請求項6】

前記生成ＡＩは、前記学習支援装置にネットワークを介して接続された生成ＡＩである、請求項１に記載の学習支援装置。

【請求項7】

前記送受信部は、前記問題、前記解答、又は前記質問のうちの少なくとも１つを画像情報として受信する、請求項１に記載の学習支援装置。

【請求項8】

前記送受信部は、画像情報として受信した前記問題、前記解答、又は前記質問のうちの少なくとも１つに含まれる文字を認識し、文字情報として前記生成ＡＩに送信する、請求項６に記載の学習支援装置。

【請求項9】

前記生成部は、さらに、前記生成ＡＩに前記解答から複数の要点を抽出させ、前記解説に前記複数の要点を加える、請求項１に記載の学習支援装置。

【請求項10】

前記生成部は、さらに、前記生成ＡＩに前記解答から複数の要点を抽出させ、前記複数の要点を前記ユーザ端末に提供し、前記ユーザが選択した要点を前記生成ＡＩに送信し、前記生成ＡＩから前記要点に対する回答を受信し、該回答に基づいて前記ユーザに対する解説を生成する、請求項１に記載の学習支援装置。

【請求項11】

請求項１から１０のいずれか一項に記載の学習支援装置と、
前記ユーザ端末と、
前記生成ＡＩと、
を備えるシステム。

【請求項12】

問題の解答について解説を生成することでユーザの学習を支援する学習支援方法であって、
ユーザの要求に応じて、問題を送信することを促すメッセージ及び前記問題の教科書又は問題集に記載されている解答を送信することを促すメッセージをユーザ端末に送信する段階と、
前記ユーザ端末からユーザが入力した問題及び該問題の解答を受信し、前記問題及び前記解答を生成ＡＩに送信する段階と、
前記問題及び前記解答の送信後にさらに、前記ユーザ端末から前記ユーザが入力した質問を受信し、該質問を前記生成ＡＩに送信する段階と、
前記生成ＡＩから前記質問に対する回答を受信し、該回答に基づいて前記ユーザに対する解説を生成する段階と、
を備える学習支援方法。

【請求項13】

問題の解答について解説を生成するために、コンピュータに、
ユーザの要求に応じて、問題を送信することを促すメッセージ及び前記問題の教科書又は問題集に記載されている解答を送信することを促すメッセージをユーザ端末に送信する手順と、
前記ユーザ端末からユーザが入力した問題及び該問題の解答を受信し、前記問題及び前記解答を生成ＡＩに送信する手段と、
前記問題及び前記解答の送信後にさらに、前記ユーザ端末から前記ユーザが入力した質問を受信し、該質問を前記生成ＡＩに送信する手段と、
前記生成ＡＩから前記質問に対する回答を受信し、該回答に基づいて前記ユーザに対する解説を生成する手段と、
を実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、問題の解答について解説を生成することでユーザの学習を支援する学習支援装置、学習支援システム、学習支援方法、及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

学習において、問題の解説は理解を深めるのに重要である。しかし、解説は紙面の制限により省略されることもあり、十分な解説が得られないことが多い。生成ＡＩに質問を送信して解説を生成させても、ユーザの理解が深まる解説を得ることは難しい。ここで、非特許文献１には、２０２３年３月版のＧＰＴ－４（登録商標）は、素数と合成数の識別で８４％の精度を示したのに対し、同年６月版では、素数と合成数の識別が５１％の精度に低下しており、大規模言語モデルサービスの動作が、比較的短時間に大きく変化する可能性が示されている。
［先行技術文献］
［非特許文献］
［非特許文献１］Ｃｈｅｎ ｅｔ ａｌ．"Ｈｏｗ Ｉｓ ＣｈａｔＧＰＴ'ｓ Ｂｅｈａｖｉｏｒ Ｃｈａｎｇｉｎｇ ｏｖｅｒ Ｔｉｍｅ？"，ａｒＸｉｖ：２３０７．０９００９ ［ｃｓ．ＣＬ］，２０２３年７月１８日

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0003】

本発明の第１の態様においては、問題の解答について解説を生成することでユーザの学習を支援する学習支援装置であって、ユーザ端末からユーザが入力した問題及び該問題の解答を受信し、前記問題及び前記解答を生成ＡＩに送信し、前記問題及び前記解答の送信後にさらに、前記ユーザ端末から前記ユーザが入力した質問を受信し、該質問を前記生成ＡＩに送信する送受信部と、前記生成ＡＩから前記質問に対する回答を受信し、該回答に基づいて前記ユーザに対する解説を生成する生成部と、を備える学習支援装置が提供される。

【0004】

本発明の第２の態様においては、第１の態様の問題解説装置と、前記ユーザ端末と、前記生成ＡＩと、を備えるシステムが提供される。

【0005】

本発明の第３の態様においては、問題の解答について解説を生成することでユーザの学習を支援する学習支援方法であって、ユーザ端末からユーザが入力した問題及び該問題の解答を受信し、前記問題及び前記解答を生成ＡＩに送信する段階と、前記問題及び前記解答の送信後にさらに、前記ユーザ端末から前記ユーザが入力した質問を受信し、該質問を前記生成ＡＩに送信する段階と、前記生成ＡＩから前記質問に対する回答を受信し、該回答に基づいて前記ユーザに対する解説を生成する段階と、を備える学習支援方法が提供される。

【0006】

本発明の第４の態様においては、問題の解答について解説を生成するために、コンピュータに、ユーザ端末からユーザが入力した問題及び該問題の解答を受信し、前記問題及び前記解答を生成ＡＩに送信する手段と、前記問題及び前記解答の送信後にさらに、前記ユーザ端末から前記ユーザが入力した質問を受信し、該質問を前記生成ＡＩに送信する手段と、前記生成ＡＩから前記質問に対する回答を受信し、該回答に基づいて前記ユーザに対する解説を生成する手段と、を実行させるプログラムが提供される。

【0007】

なお、上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】本実施形態に係る学習支援システムの構成を示す。

【図2】学習支援システムの動作フローを示す。

【図3】操作開始時のユーザ端末画面の一例を示す。

【図4】問題及び解答の送信時のユーザ端末画面の一例（問題送信前の状態）を示す。

【図5A】問題の一例を示す。

【図5B】解答の一例を示す。

【図6】問題及び解答の送受信の詳細フローを示す。

【図7】問題及び解答の送信時のユーザ端末画面の一例（問題送信後解答送信前の状態）を示す。

【図8A】問題及び解答の送信時のユーザ端末画面の一例（解答送信後の状態）を示す。

【図8B】問題及び解答の送信時のユーザ端末画面の一例（解答が手元にない状態）を示す。

【図9】質問の送信時のユーザ端末画面の一例を示す。

【図10】質問の一例を示す。

【図11】回答の一例を示す。

【図12】質問応答における解説生成の詳細フローを示す。

【図13】複数の要点の一例を示す。

【図14A】解説の一例を示す。

【図14B】異なる生成方式の解説の一例を示す。

【図15】質問に対する解説受信時のユーザ端末画面の一例を示す。

【図16】追加の質問に対する解説受信時のユーザ端末画面の一例を示す。

【図17】要点選択時の学習支援システムの動作フローを示す。

【図18】答案採点時の学習支援システムの動作フローを示す。

【図19】採点要求時のユーザ端末画面の一例を示す。

【図20】答案の一例を示す。

【図21】採点結果及び解説の受信時のユーザ端末画面の一例を示す。

【図22】コンピュータの構成の一例を示す。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

【0010】

図１に、本実施形態に係る学習支援システム１の構成を示す。学習支援システム１は、ユーザの質問に応じて高い精度の解説を生成し、ユーザの学習効果を向上させるシステムであり、ユーザ端末１００、学習支援装置２００、生成人工知能（生成ＡＩ）３００、及び光学文字認識装置（ＯＣＲ装置）４００を備える。これらはインターネット等のネットワーク５００を介して互いに通信可能に接続されている。

【0011】

ユーザ端末１００は、ユーザが所有又は利用している通信端末であり、例えばスマートフォン、タブレット端末、又はパーソナルコンピュータである。ユーザ端末１００は、学習支援システム１に複数含まれてよく、それぞれ個別の個体認識情報を有し、通信時にＩＤ、タグ、又はユーザ名等の個体認識情報を送信してよい。これにより、複数のユーザがそれぞれユーザ端末１００を使用して、独立して学習支援装置２００と通信することができる。本実施形態では、一人のユーザが使用する１つのユーザ端末１００に注目して、学習支援システム１の構成及び機能を説明する。

【0012】

ユーザ端末１００は、中央処理装置（ＣＰＵ）、通信装置、及び記憶装置（いずれも不図示）を備える。ＣＰＵにより専用プログラムを実行することで質問解説の記録機能を発現する。なお、専用プログラムは、例えばＲＯＭ（不図示）に記憶され、それをＣＰＵが読み出し、あるいはＳＤカード等の記憶媒体に記憶され、それをＣＰＵが読み取り装置（不図示）を用いて読み出し、あるいはクラウド（複数の分散サーバあるいは複数のサブシステム等）に記憶され、それを通信装置を介してクラウドからＣＰＵが読み出し、ＲＡＭに展開することで起動される。通信装置は、ネットワーク５００を介して学習支援装置２００及びＯＣＲ装置４００と相互に通信する手段であり、一例としてＴＣＰ／ＩＰ等のプロトコルを利用して通信することができる。通信装置は、有線通信又は無線通信のどちらの通信方法を採用してもよい。記憶装置は，後に説明する問題１０、解答２０、質問３０、及び解説４０の履歴を記憶するＮＡＮＤ型フラッシュメモリ等の記憶装置である。ユーザ端末１００は、ネットワーク５００を介して学習支援装置２００と通信して、解説生成に必要な問題１０、解答２０、及び質問３０を学習支援装置２００に提供することができる。

【0013】

なお、ユーザ端末１００は、カメラなどの撮影機能を有してもよい。斯かる場合、ユーザは、ユーザ端末１００を使って、問題１０、解答２０、及び質問３０を撮影機能によって画像情報に変換して学習支援装置２００に提供することができる。ユーザは、問題１０、解答２０、及び質問３０のそれぞれを個別の画像情報に含め、それぞれの画像情報の領域を指定して提供してもよく、事前に撮影及び領域指定した画像情報をユーザ端末１００に保存し、読み出して提供してもよい。また、問題１０、解答２０、及び質問３０のうちの２つ以上を１つの画像情報に含め、それぞれの領域を指定して提供してもよい。

【0014】

学習支援装置２００は、生成ＡＩ３００を利用することで、ユーザの質問に応じて高い精度の解説を生成するコンピュータ装置である。学習支援装置２００は、中央処理装置（ＣＰＵ）、通信装置、及び記憶装置（いずれも不図示）を備える。ＣＰＵにより専用プログラムを実行することで解説生成機能を発現する。なお、専用プログラムは、例えばＲＯＭ（不図示）に記憶され、それをＣＰＵが読み出し、あるいはＣＤ－ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶され、それをＣＰＵが読み取り装置（不図示）を用いて読み出し、あるいはクラウド（複数の分散サーバあるいは複数のサブシステム等）に記憶され、それを通信装置を介してクラウドからＣＰＵが読み出し、ＲＡＭに展開することで起動される。通信装置は、ネットワーク５００を介してユーザ端末１００、生成ＡＩ３００、及びＯＣＲ装置４００と相互に通信する手段であり、一例としてＴＣＰ／ＩＰ等のプロトコルを利用して通信することができる。通信装置は、有線通信又は無線通信のどちらの通信方法を採用してもよい。記憶装置は、問題１０、解答２０、質問３０、及び解説４０等の各種情報を記憶するハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の記憶装置である。本実施形態では、記憶装置は、学習支援装置２００内に備えられている。学習支援装置２００は、ネットワーク５００を介して生成ＡＩ３００と通信して、解説生成に必要な問題１０、解答２０、及び質問３０を生成ＡＩ３００に提供すること、及びネットワーク５００を介してユーザ端末１００と通信して、生成した解説４０をユーザ端末１００に提供することができる。なお、記憶装置として外部記憶装置（不図示）を使用してもよい。

【0015】

生成ＡＩ３００は、収集したトレーニングデータに基づいて、パターンや関係を学習し、コンテンツの生成を行うＡＩである。本実施例では、生成ＡＩ３００にはテキスト生成ＡＩを利用するが、これに限定する必要はない。生成ＡＩ３００は、商用の生成ＡＩを利用してもよく、商用のテキスト生成ＡＩには、ＧＰＴ－４（登録商標）、Ｌｌａｍａ２、ＰａＬＭ２等がある。商用の生成ＡＩを利用することで、トレーニングデータの収集などの準備が必要なく、簡便にシステムを構築することができる。

【0016】

ＯＣＲ装置４００は、画像情報から文字を抽出し、テキスト情報に変換する装置である。ＯＣＲ装置４００は、商用のＯＣＲソフトウェアを搭載した装置、商用のＯＣＲ装置、又は商用のオンラインＯＣＲサービスを利用するのでもよく、商用のＯＣＲソフトウェア又はオンラインＯＣＲサービスには、例えばＳｍａｒｔＲｅａｄ（登録商標）、スマートＯＣＲ（登録商標）、Ｓｅｉｓｈｏ（登録商標）等がある。なお、本実施例では、ＯＣＲ装置４００はネットワーク５００を介して接続されているが、これに限らず、学習支援装置２００内に組み込むのでもよい。

【0017】

図２に、本実施形態に係る学習支援システム１の動作フローを図示する。図３に、操作開始時のユーザ端末１００の画面表示の一例を示す。ユーザ端末１００の画面上には、「問題を撮る」「質問する」「採点する」の３つの選択肢が表示される。ユーザが、ユーザ端末１００で「問題を撮る」を選択すると「解説を要求」が実行されて、フローが開始される。

【0018】

ステップＳ１０において、ユーザが、ユーザ端末１００で問題１０及び解答２０をそれぞれ撮影し、ユーザ端末１００上で問題１０及び解答２０の送信を指示する。図４に示すように、ユーザ端末１００の画面上に問題１０を送信することを促すメッセージ１００１「わからない問題を撮影するか問題の画像を選択してください。」が表示される。これに応じて、ユーザは問題１０及び解答２０を撮影する。

【0019】

図５Ａに、問題１０の一例を示す。問題１０は、例えば教科書及び問題集に記載されている問題であり、科目は特に限定されない。ここで、ユーザは、ユーザ端末１００のカメラを利用して問題１０の画像情報を生成してよく、撮影した画像情報から問題１０を含む部分を切り出してもよい。なお、過去に生成し、ユーザ端末１００に保存した問題１０の画像情報を読み出して使用してもよい。

【0020】

本例では、問題１０は、数学の順列に関する問題とする。大問として「ｓｏｍｅｔｈｉｎｇのすべての文字を用いて、順列を作る。このとき、次のようなものは何通りあるか。」という問題を含み、大問に対して「（１）ｓ、ｇが両端にあるもの」「（２）ｏ、ｍ、ｅが隣り合っているもの」「（３）ｏ、ｍが隣り合っていないもの」「（４）ｈ、ｉ、ｎ、ｇの順がこのままのもの」及び「（５）ｓがｔより左にあり、ｈがｔより右にあるもの」という５つの小問を含む。

【0021】

なお、問題１０は、問題の科目又は分野は限定されないが、問題に図が含まれる場合、図は画像情報により、問題文は文字情報により、学習支援装置２００に送信されてもよい。また、ユーザが問題１０を画像情報として学習支援装置２００に送信した場合であっても、学習支援装置２００は、図がなくても問題文のみから解を導出できる場合は図の情報を削除してもよい。問題が長い等、一度に問題が送信できない場合は、問題を複数回に分けて送受信してもよい。

【0022】

なお、本実施形態では、問題１０を画像情報として生成しているが、これに限らずテキスト情報又は音声情報として生成してもよい。斯かる場合、ユーザ端末１００は、問題１０をテキスト情報又は音声情報として生成するよう画面表示してユーザに促してもよい。

【0023】

図５Ｂに、解答２０の一例を示す。解答２０は、問題１０の解答であり、例えば教科書及び問題集に付属する解答集又は解説集に記載されているものであり、科目は限定されない。ここで、ユーザは、ユーザ端末１００のカメラを利用して解答２０の画像情報を生成してよく、撮影した画像情報から解答２０を含む部分を切り出してもよい。また、過去に生成し、ユーザ端末１００に保存した解答２０の画像情報を読み出して使用してもよい。

【0024】

本例では、解答２０は、数学の順列に関する問題１０の解答である。問題１０の解答として（１）及び（２）の解答が示されており、それぞれ、「（１）ｓ、ｇの入り方は２通り。その他の文字はふつうに並べればよいので、２×７！＝１００８０（通り）」「（２）ｏ、ｍ、ｅをまとめて１つと考えれば、全体は７個の文字と考えられる。その並べ方は７！通り、その各々に対して、ｏ、ｍ、ｅの入れ替えが３！通りあるので、７！×３！＝３０２４０（通り）」と説明されている。

【0025】

解答２０には、ユーザが質問をしたい解答の箇所が含まれればよく、ユーザが小問について質問をする場合に、大問に含まれる全ての小問の解答が含まれなくてよい。図が挿入された解説の場合は、画像情報以外の送信では図の情報は欠落するため、図は画像情報により、問題文は文字情報により、学習支援装置２００に送信されてもよい。また、ユーザが解答２０を画像情報で学習支援装置２００に送信した場合でも、学習支援装置２００は必要なければ図の情報を削除してもよい。

【0026】

なお、本実施形態では、解答２０を画像情報として生成するが、これに限らずテキスト情報又は音声情報として生成してもよい。斯かる場合、ユーザ端末１００は、解答２０をテキスト情報又は音声情報として生成するよう画面表示してユーザに促してもよい。

【0027】

ユーザがユーザ端末１００を（画面をタップするなど）操作することで、生成した問題１０及び解答２０がユーザ端末１００から学習支援装置２００に送信される。

【0028】

ステップＳ１００では、学習支援装置２００が、ユーザ端末１００から問題１０及び解答２０を受信する。図６に、ステップＳ１００の詳細フローを示す。

【0029】

ステップＳ１１０では、送受信部２１０が、ユーザ端末１００から問題１０（図５Ａ参照）を受信する。図７に示すように、学習支援装置２００は、ユーザ端末１００から問題１０を受信すると、ユーザ端末１００に解答２０を送信することを促すメッセージ１００３「解答を撮影するか解答の画像を選択してください」を送信する。なお、図７及びその他のユーザ端末１００の表示画面を示す図面において、ユーザ端末１００の画面上で左寄りに表示されるメッセージは、学習支援装置２００から送信されてユーザ端末１００が受信したメッセージであり、右寄りに表示されるメッセージは、ユーザ端末１００が学習支援装置２００に送信したメッセージである。さらに、ユーザ端末１００は、ユーザが選択可能な「解答が手元にない」「解答を撮影する」を表示する。

【0030】

ステップＳ１２０では、送受信部２１０が、ユーザ端末１００から解答２０（図５Ｂ参照）を受信する。図８Ａに示すように、学習支援装置２００がユーザ端末１００から解答２０を受信すると、画面上に送信された解答２０が表示される。

【0031】

なお、図８Ｂに示すように、ユーザが、ユーザ端末１００から解答２０を送信できない場合に「解答が手元にない」を選択すると、学習支援装置２００は、解説の精度が落ちることについての注意メッセージ１００５「解答がない場合、解説の精度が落ちることがあります」をユーザ端末１００に送信する。送受信部２１０が、ユーザ端末１００から解答２０を取得できない場合、学習支援装置２００が記録しているユーザの質問履歴又はすべてのユーザの送信履歴から、同一の問題又は構成の近い問題の解説を検索して取得してもよい。

【0032】

ステップＳ１３０では、画像情報である問題１０及び解答２０をテキスト情報に変換する。ここで、送受信部２１０は、問題１０及び解答２０の画像情報をＯＣＲ装置４００に送信する。ＯＣＲ装置４００は、画像情報をテキスト情報に変換して、送受信部２１０に返信する。問題１０及び解答２０がテキスト情報である場合、ステップＳ１３０は省略される。これによれば、画像情報で入力された問題１０又は解答２０を文字情報として生成ＡＩ３００に入力することができ、画像情報のまま生成ＡＩ３００に入力するよりも回答５０の精度を高め、その回答５０に基づいてユーザに対する精度の高い解説４０を生成し、ユーザの質問３０、すなわち問題１０及び解答２０における疑問に対して答えることができる。

【0033】

ステップＳ１４０では、送受信部２１０が、テキスト情報である問題１０及び解答２０を生成ＡＩ３００に送信する。それにより、ステップＳ１００が完了し、学習支援装置２００は待機状態になる。一方、生成ＡＩ３００は、問題１０及び解答２０を受信する。

【0034】

学習支援装置２００が待機状態になった後、ユーザが、ユーザ端末１００の画面上で「質問する」を選択すると（図３参照）、ステップＳ２０に移行する。これに応じて、学習支援装置２００は、質問３０を送信することを促すメッセージ１１０１をユーザ端末１００に送信する。それにより、図９に示すように、ユーザ端末１００の画面上にメッセージ１１０１「今日はどのような質問ですか？」が表示される。

【0035】

ステップＳ２０では、ユーザが、ユーザ端末１００で質問３０を入力し、ユーザ端末１００上で質問３０の送信を指示する。ここで、ユーザは、ユーザ端末１００上で質問３０を作成する。

【0036】

図１０に、質問３０の一例を示す。質問３０は、問題１０及び解答２０に対するユーザの疑問を質問として作成したものである。本実施形態では、質問３０をテキスト情報として生成するが、これに限らず画像情報又は音声情報として生成してもよい。

【0037】

本例では、質問３０は、数学の順列に関する問題１０及び解答２０に対する質問である。質問３０は、問題１０の解答２０における（２）の「その並べ方が７！」の意味を質問している。質問３０は、問題１０又は解答２０のうちのどの部分に対するユーザの質問なのかを特定できる内容であればよく、例えば小問の番号又は解答２０における行数を指定してもよいし、質問したい箇所の文言を引用してもよい。

【0038】

ユーザがユーザ端末１００を（画面をタップするなど）操作することで、作成した質問３０がユーザ端末１００から学習支援装置２００に送信される。

【0039】

ステップＳ２００では、送受信部２１０が質問３０を送受信する。まず、送受信部２１０が、ユーザ端末１００から質問３０（図１０参照）を受信する。本実施形態では、質問３０はテキスト情報とするが、質問３０が画像情報の場合、送受信部２１０はステップＳ１３０と同様に質問３０をテキスト情報に変換し、質問３０が音声情報の場合組込み又はオンラインの音声認識ソフトによりテキスト情報に変換する。そして、送受信部２１０が、テキスト情報である質問３０を生成ＡＩ３００に送信する。このとき、送受信部２１０は、生成ＡＩ３００にメッセージ「問題１０及び解答２０に基づいて質問３０に答えてください。」を送信して、質問３０への回答作成を指示してもよい。一方、生成ＡＩ３００は、質問３０、さらにメッセージを受信する。

【0040】

ステップＳ３０では、生成ＡＩ３００が質問３０を受信した後、生成ＡＩ３００が問題１０及び解答２０に基づいて質問３０に対する回答５０を生成し、学習支援装置２００に送信する。図１１に回答５０の一例を示す。ここでは、「７！の意味が分かりません」という質問３０（図１０参照）に対して、「『７！』は『７の階乗』と読みます。これは、７から１までの全て正の整数を掛け合わせるという意味です。つまり、７×６×５×４×３×２×１＝５０４０となります。」という回答である。ただし、回答５０は、７！がこの問題の中でどういう意味を持つかの説明は含まれていない。

【0041】

ステップＳ３００では、生成部２２０が解説４０を生成する。図１２に、解説生成のステップＳ３００の詳細フローを示す。

【0042】

ステップＳ３１０で、生成部２２０が、生成ＡＩ３００から、問題１０、解答２０、及び質問３０に基づいて生成された回答５０を受信する。

【0043】

ステップＳ３２０では、生成部２２０が、生成ＡＩ３００に、複数の要点６０のまとめを指示する。複数の要点６０とは、問題１０を解くとき又は解答２０を理解するときに必要な知識である。生成部２２０は、例えば「この問題を解くために必要な知識をすべて列挙してください。また、それらの知識の中に含まれる具体的な性質や定理も含めて教えてください。」と生成ＡＩ３００に入力することで、生成ＡＩ３００に解答２０の複数の要点６０をまとめさせることができる。

【0044】

ステップＳ４０では、生成ＡＩ３００が複数の要点６０をまとめ、学習支援装置２００に返信する。

【0045】

図１３に、問題１０（図５Ａ参照）及び解答２０（図５Ｂ参照）における、複数の要点６０の一例を示す。本例では、複数の要点６０は、「順列（Ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎｓ）：順列は、一連の要素を特定の順序で並べる方法やパターンを表します。順列の数を計算する際には、ｎ個の要素からｒ個の要素を選ぶ場合の数式が必要です。」「組み合わせ（Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｓ）：組み合わせは、一連の要素を順序に関係なく選ぶ方法やパターンを表します。組み合わせの数を計算する際には、ｎ個の要素からｒ個の要素を選ぶ場合の数式が必要です。」「階乗（Ｆａｃｔｏｒｉａｌ）：階乗は、自然数の連続した積を表します。ｎの階乗はｎ！で表されます。ｎ！＝ｎ×（ｎ－１）×（ｎ－２）×…×２×１」及び「順列の計算式：順列の数を計算する際には、次の式が使用されます：Ｐ（ｎ，ｒ）＝ｎ！／（ｎ－ｒ）！」の４つの項目で構成されている。

【0046】

ステップＳ３３０では、生成部２２０が、生成ＡＩ３００から返信された複数の要点６０を受信する。なお、複数の要点６０のまとめは選択によりスキップしてもよく、斯かる場合、ステップＳ３２０～Ｓ３３０を省略してもよい。

【0047】

ステップＳ３４０では、生成部２２０が、回答５０に続けて複数の要点６０の全部又は一部を加えることで、解説４０を生成する。これにより、問題１０だけでなく問題１０の解答２０を生成ＡＩ３００に入力し、そのうえでさらにユーザからの質問３０を生成ＡＩ３００に入力して、生成ＡＩ３００に問題１０及び解答２０に基づいて質問３０に対する回答５０を生成させ、その回答５０に基づいてユーザに対する解説４０を生成することで、ユーザの質問３０、すなわち問題１０及び解答２０における疑問に対して答えることができる。また、これによれば、解説４０に問題１０及び解答２０の要点６０が含まれることで、ユーザが、問題１０及び解答２０の要点６０を把握して理解できていない要点を洗い出すことができ、学習効果を高めることができる。

【0048】

なお、問題１０、解答２０、又は質問３０のうちの少なくとも１つを画像情報として送受信する場合、画像情報として問題１０、解答２０、質問３０を入力することで、ユーザのテキスト入力作業を削減することができ、さらに生成ＡＩ３００に図を含んだ問題１０、解答２０又は質問３０に対する回答５０を生成させ、その回答５０に基づいたユーザに対する解説４０を生成することで、図を含んだ問題１０、解答２０及び質問３０であってもユーザの質問３０、すなわち問題１０及び解答２０における疑問に対して答えることができる。

【0049】

図１４Ａに、問題１０、解答２０、及び質問３０に基づいて生成部２２０が生成した解説４０を例示する。解説４０は、問題１０及び解答２０に基づいた質問３０に対する解説に相当する。上述のとおり、解説４０は、生成ＡＩ３００が生成した、問題１０及び解答２０に基づいた質問３０に対する回答５０に、更に生成ＡＩ３００が生成した問題１０及び解答２０における複数の要点６０の一部の内容を、生成部２２０が組み合わせて生成したものである。なお、解説４０を学習支援装置２００の記憶装置に保存してもよい。

【0050】

本例では、解説４０は、数学の順列に関する問題１０及び解答２０に対する質問３０への解説である。解説４０は、「『７！』は『７の階乗』と読みます。これは、７から１までの全て正の整数を掛け合わせるという意味です。つまり、７×６×５×４×３×２×１＝５０４０となります。」という回答５０と、「この問題において、『７！』は７つの要素（ここでは文字）があり、それらをどのように並べるかの全ての可能性を表しています。例えば、『ａｂｃ』の場合、『ａｂｃ』、『ａｃｂ』、『ｂａｃ』、『ｂｃａ』、『ｃａｂ』、『ｃｂａ』の６通り（３！）あります。」及び「これを元に、問題（２）に戻ると、『ｏ、ｍ、ｅ』を１つの要素と考え、それ以外の文字をそれぞれ１つの要素と考えると、合計７つの要素があります。これら７つの要素をどのように並べるかの全ての可能性が『７！』になります。」という２つの要点６０と、から構成されている。

【0051】

解説４０は、問題１０、解答２０、及び質問３０のいずれかが画像情報で送受信されており、画像情報内に図が含まれていた場合、図を抜き出して引用してもよい。また、質問３０の内容が問題１０及び解答２０の複数の箇所に該当し、かつ箇所によって解説の内容が異なる場合は、生成部２２０は個別に別の解説を用意し、出力してもよい。

【0052】

図１４Ｂに、異なる生成方式の解説４１を例示する。解説４１は、数学の順列に関する問題１０及び解答２０に対する質問３０への解説であり、解説４０よりも問題１０及び解答２０のどこがわからないか把握できていないユーザ向けの解説である。解説４１は、回答５０（図１１参照）と、複数の要点６０（図１３参照）を列挙する形で生成されている。斯かる生成方式は、ユーザが、ユーザ端末１００上で要点をすべて閲覧すると設定した場合に選択されてもよい。ユーザ端末１００上に表示されるとき、解説４１は、複数の要点６０をそれぞれ選択できる形で表示させること、又はユーザに要点の番号を返信させることで、複数の要点６０の中でユーザが詳しい説明を知りたい要点を選択できるようにしてもよい。

【0053】

なお、要点６０のまとめ（ステップＳ３２０、Ｓ４０）を省略してもよい。斯かる場合、学習支援装置２００は、ステップＳ３１０で生成ＡＩ３００から受信した回答５０のみを用いて解説４０を生成する。

【0054】

ステップＳ４００では、ステップＳ３００で生成された解説４０をユーザ端末１００に送信する。

【0055】

ステップＳ５０では、ユーザ端末１００が、出力部２３０から解説４０を受信し、画面上に表示する。図１５に、ステップＳ５０における、ユーザ端末１００の画面表示の一例を示す。本例では、ユーザがユーザ端末１００上で、ステップＳ２０において「その並べ方が７！の意味が分かりません。」という質問３０を学習支援装置２００に送信し、ステップＳ４０で学習支援装置２００から「もちろん、それを説明しますね！「７！」は…」で始まる解説４０を受信している。これにより、解説４０をユーザ端末１００に出力することができ、ユーザ端末１００上で解説４０を確認することができる。ユーザは、解説４０を確認してさらに追加の質問７０を入力することもできる。

【0056】

ステップＳ６０では、ユーザは、ユーザ端末１００上で追加の質問７０を入力し、送信を指示する。それにより、追加の質問７０がユーザ端末１００から学習支援装置２００に送信される。

【0057】

ステップＳ５００では、送受信部２１０が追加の質問７０を送受信する。まず、送受信部２１０が、ユーザ端末１００から追加の質問７０を受信する。本実施形態では、追加の質問７０はテキスト情報とするが、追加の質問７０が画像情報の場合、送受信部２１０はステップＳ１３０と同様に追加の質問７０をテキスト情報に変換し、追加の質問７０が音声情報の場合組込み又はオンラインの音声認識ソフトによりテキスト情報に変換する。そして、送受信部２１０が、テキスト情報である追加の質問７０を生成ＡＩ３００に送信する。これによれば、解説４０に対するユーザの追加の質問７０をさらに生成ＡＩ３００に入力し、追加の質問７０に対する回答５１を生成させ、その回答５１に基づいてユーザに対する解説４２を生成することで、解説４０が十分でなかった場合にもユーザの追加の質問７０、すなわち解説４０における疑問に対して答えることができる。

【0058】

ステップＳ７０、これに続くステップＳ６００、ステップＳ８０、ステップＳ７００、及びステップＳ９０は、それぞれ、ステップＳ３０、ステップＳ３００、ステップＳ４０、ステップＳ４００、及びステップＳ５０と同様の処理が行われる。これらのステップの詳細は省略する。

【0059】

図１６に、ステップＳ９０における、ユーザ端末１００の画面表示の一例を示す。本例では、ユーザがユーザ端末１００上で、ステップＳ２０において「その並べ方が７！の意味が分かりません。」という質問３０を学習支援装置２００に送信し、ステップＳ５０で学習支援装置２００から「もちろん、それを説明しますね！「７！」は…」で始まる解説４０を受信し、その後にステップＳ６０で「どうして「o、m、e」は一つの要素として考えるんですか。」という追加の質問７０を学習支援装置２００に送信し、学習支援装置２００から「問題（２）では、…」で始まる解説４２を受信している。

【0060】

なお、ユーザの疑問が解消されるまで、ステップＳ６０～Ｓ９０のフローを繰り返してよい。

【0061】

図１７に、学習支援システム１による要点選択の動作フローを示す。先述の動作フロー（図２参照）のステップＳ５０でユーザ端末１００に表示された解説４１に対して、ユーザは、ユーザ端末１００上で解説４１（図１４Ｂ参照）内に列挙された複数の要点６０のいずれかを選択してもよい。斯かる処理はステップＳ６１で実行される。それにより、複数の要点６０のうち選択された要点の更なる解説の要求がユーザ端末１００から学習支援装置２００に送信される。

【0062】

ステップＳ５０１では、送受信部２１０と生成部２２０が、選択された要点の更なる説明を生成する。まず、送受信部２１０が、生成ＡＩ３００に選択された要点の説明を指示する。例えば、複数の要点６０を生成ＡＩに入力後、「３つ目の要点について、より詳しく説明してください。」と入力することで、選択された要点の説明を要求することができる。

【0063】

ステップＳ７１では、生成ＡＩ３００が、選択された要点７５の説明６５を生成し、生成された説明６５を生成部２２０に返信する。

【0064】

そして、生成部２２０が、生成ＡＩ３００から生成された説明６５を受信し、選択された要点の解説４３とする。これによれば、問題１０及び解答２０の要点６０の中でユーザから選択された要点７５を生成ＡＩ３００に入力して、ユーザから選択された要点７５に対する説明６５を生成させ、その説明６５に基づいてユーザに対する解説４３を生成することで、学習支援装置が、ユーザから選択された要点７５に集中して解説することで、ユーザの理解を深めることができる。

【0065】

ステップＳ７００、及びステップＳ９０は、それぞれ、ステップＳ４００、及びステップＳ５０と同様の処理が行われる。これらのステップの詳細は省略する。

【0066】

図１８に、学習支援システム１による自動採点の動作フローを示す。ここで、ステップＳ１０、ステップＳ１００、ステップＳ４００～７００、及びステップ９０のステップは、先述のそれらと同様である。ユーザが、操作開始時のユーザ端末１００の画面（図３参照）において「採点する」を選択することで本フローが開始する。このとき、ユーザ端末１００から、学習支援装置２００にメッセージ１２０１「採点してください。」が送信される。これに応じて、学習支援装置２００は、ステップＳ１００の終了後、答案８０を送信することを促すメッセージをユーザ端末１００に送信する。それにより、図１９に示すように、ユーザ端末１００の画面上にメッセージ１２０２「もちろんです。」「あなたの答案を見せていただけますか？」が表示される。

【0067】

ステップＳ２１では、ユーザが、ユーザ端末１００で答案８０を入力し、送信を指示する。図２０に答案８０の一例を示す。答案８０は、問題１０に対してユーザが作成した答案である。答案８０は、ユーザ端末１００から学習支援装置２００に送信される。

【0068】

ステップＳ２０１では、送受信部２１０が答案８０を送受信する。まず、送受信部２１０が、ユーザ端末１００から答案８０を受信する。なお、答案８０が画像情報として入力された場合、ステップＳ１３０と同様に答案８０をテキスト情報に変換してよい。そして、送受信部２１０が、生成ＡＩ３００に答案８０を送信するとともに、メッセージ「採点してください。」を送信して答案８０の採点を要求する。

【0069】

ステップＳ３１では、生成ＡＩ３００は、学習支援装置２００から答案８０を受信し、これを採点し、学習支援装置２００に送信する。

【0070】

ステップＳ３０１では、答案を採点する。まず、生成部２２０が、生成ＡＩ３００から、問題１０、解答２０、及び答案８０に基づいて生成ＡＩ３００が生成した採点結果９０を受信する。次いで、生成部２２０が、生成ＡＩ３００に、複数の要点６０の抽出を依頼する。ステップＳ４０では、生成ＡＩ３００が複数の要点６０を抽出し、学習支援装置２００に返信する。その後、生成部２２０が、生成ＡＩ３００から返信された複数の要点６０を受信する。そして、生成部２２０が、採点結果９０及び複数の要点６０に基づいて解説４５を生成する。

【0071】

図２１に示すように、ステップＳ５０におけるユーザ端末１００の画面表示の一例を示す。本例では、ユーザがユーザ端末１００上で、ステップＳ２１において送信した答案が上からメッセージ１２０３として表示され、ステップＳ３０で生成ＡＩにより生成された採点結果９０であるメッセージ１２０４「あなたの答えは間違っていません。」及びステップ４０で生成ＡＩにより生成された複数の要点６０の一部であるメッセージ１２０５「問題の意図を完全に理解しているかを確認しましょう。…」が解説４５として表示されている。

【0072】

これにより、答案の採点が完了する。これによれば、ユーザの答案８０を生成ＡＩ３００に入力して、生成ＡＩ３００に答案を採点させることで、採点の手間を減らし、採点者に依らない採点作業ができる。また、生成ＡＩ３００の採点結果９０に対するユーザの追加の質問７１を生成ＡＩ３００に入力して、生成ＡＩ３００に問題１０及び解答２０に基づいて追加の質問７１に対する回答５２を生成させ、その回答５２に基づいてユーザに対する解説４４を生成することで、ユーザの採点結果９０に対する疑問に答えることができる。

【0073】

以上説明したように、本実施形態に係る学習支援システム１によれば、学習支援装置２００によりユーザ端末１００から入力された問題１０だけでなく問題の解答２０を生成ＡＩ３００に入力し、そのうえでさらにユーザからの質問３０を生成ＡＩ３００に入力して、生成ＡＩ３００に問題１０及び解答２０に基づいて質問３０に対する回答５０を生成させ、その回答５０に基づいてユーザに対する解説４０を生成することで、ユーザの質問、すなわち問題及び解答における疑問に対して答えることができる。

【0074】

また、本実施形態に係る学習支援装置２００は、問題の解答について解説を生成することでユーザの学習を支援する装置であって、ユーザ端末１００からユーザが入力した問題１０及び問題１０の解答２０を受信し、問題１０及び解答２０を生成ＡＩ３００に送信し、問題１０及び解答２０の送信後にさらに、ユーザ端末１００からユーザが入力した質問３０を受信し、質問３０を生成ＡＩ３００に送信する送受信部２１０と、生成ＡＩ３００から質問３０に対する回答５０を受信し、回答５０に基づいてユーザに対する解説４０を生成する生成部２２０と、を備える装置が提供される。これによれば、問題１０だけでなく問題１０の解答２０を生成ＡＩ３００に入力し、そのうえでさらにユーザからの質問３０を生成ＡＩ３００に入力して、生成ＡＩ３００に問題１０及び解答２０に基づいて質問３０に対する回答５０を生成させ、その回答５０に基づいてユーザに対する解説４０を生成することで、ユーザの質問３０、すなわち問題１０及び解答２０におけるユーザのわからない（疑問）に答えることができる。

【0075】

また、本実施形態に係る学習支援システム１は、学習支援装置２００と、ユーザ端末１００と、生成ＡＩ３００と、を備えるシステムが提供される。これによれば、ユーザの質問に３０応じて高い精度の解説を生成し、ユーザの学習効果を向上させることができる。

【0076】

また、本実施形態に係る学習支援方法は、問題１０の解答２０について解説４０を生成することでユーザの学習を支援する学習支援方法であって、ユーザ端末１００からユーザが入力した問題１０及び問題１０の解答２０を受信し、問題１０及び解答２０を生成ＡＩ３００に送信する段階と、問題１０及び解答２０の送信後にさらに、ユーザ端末１００からユーザが入力した質問３０を受信し、質問３０を生成ＡＩ３００に送信する段階と、生成ＡＩ３００から質問３０に対する回答５０を受信し、回答５０に基づいてユーザに対する解説４０を生成する段階と、を備える。これによれば、問題１０だけでなく問題１０の解答２０を生成ＡＩ３００に入力し、そのうえでさらにユーザからの質問３０を生成ＡＩ３００に入力して、生成ＡＩ３００に問題１０及び解答２０に基づいて質問３０に対する回答５０を生成させ、その回答５０に基づいてユーザに対する解説４０を生成することで、ユーザの質問３０、すなわち問題１０及び解答２０におけるユーザのわからない（疑問）に答えることができる。

【0077】

また、本実施形態に係る学習支援プログラムは、問題の解答について解説を生成するために、コンピュータに、ユーザ端末１００からユーザが入力した問題１０及び問題１０の解答２０を受信し、問題１０及び解答２０を生成ＡＩ３００に送信する手段と、問題１０及び解答２０の送信後にさらに、ユーザ端末１００からユーザが入力した質問３０を受信し、質問３０を生成ＡＩ３００に送信する手段と、生成ＡＩ３００から質問３０に対する回答５０を受信し、回答５０に基づいてユーザに対する解説４０を生成する手段と、を実行させるプログラムが提供される。これによれば、問題１０だけでなく問題１０の解答２０を生成ＡＩ３００に入力し、そのうえでさらにユーザからの質問３０を生成ＡＩ３００に入力して、生成ＡＩ３００に問題１０及び解答２０に基づいて質問３０に対する回答５０を生成させ、その回答５０に基づいてユーザに対する解説４０を生成することで、ユーザの質問３０、すなわち問題１０及び解答２０におけるユーザのわからない（疑問）に答えることができる。

【0078】

また、本実施形態に係る学習支援システム１によれば、学習支援装置２００によりユーザ端末１００から入力された問題１０だけでなく問題の解答２０を生成ＡＩ３００に入力し、そのうえでさらにユーザからの質問３０を生成ＡＩ３００に入力して、生成ＡＩ３００に問題１０及び解答２０に基づいて質問３０に対する回答５０を生成させ、その回答５０に基づいてユーザに対する解説４０を生成することで、従来技術では約５０％から８４％の間でばらついていた正答率を９８％に安定させることができる。これによれば、ハルシネーションが課題である生成ＡＩの世界に解決の糸口を見つけることができる。

【0079】

本発明の様々な実施形態は、フローチャート及びブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階又は（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階及びセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、及び／又はコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタル及び／又はアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）及び／又はディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、及び他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

【0080】

コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャート又はブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

【0081】

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

【0082】

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のコンピュータ等のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ又はプログラマブル回路に対し、ローカルに又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャート又はブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

【0083】

図２２は、本発明の複数の態様が全体的又は部分的に具現化されてよいコンピュータ１２００の例を示す。コンピュータ１２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ１２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作又は当該装置の１又は複数のセクションとして機能させることができ、又は当該操作又は当該１又は複数のセクションを実行させることができ、及び／又はコンピュータ１２００に、本発明の実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ１２００に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ１２１２によって実行されてよい。

【0084】

本実施形態によるコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、ＲＡＭ１２１４、グラフィックコントローラ１２１６、及びディスプレイデバイス１２１８を含み、それらはホストコントローラ１２１０によって相互に接続されている。コンピュータ１２００はまた、通信インタフェース１２２２、ハードディスクドライブ１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ１２２６、及びＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ１２２０を介してホストコントローラ１２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ１２３０及びキーボード１２４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ１２４０を介して入／出力コントローラ１２２０に接続されている。

【0085】

ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０及びＲＡＭ１２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ１２１６は、ＲＡＭ１２１４内に提供されるフレームバッファ等又はそれ自体の中にＣＰＵ１２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス１２１８上に表示されるようにする。

【0086】

通信インタフェース１２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ１２２４は、コンピュータ１２００内のＣＰＵ１２１２によって使用されるプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ１２２６は、プログラム又はデータをＤＶＤ‐ＲＯＭ１２０１から読み取り、ハードディスクドライブ１２２４にＲＡＭ１２１４を介してプログラム又はデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラム及びデータをＩＣカードから読み取り、及び／又はプログラム及びデータをＩＣカードに書き込む。

【0087】

ＲＯＭ１２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ１２００によって実行されるブートプログラム等、及び／又はコンピュータ１２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ１２４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ１２２０に接続してよい。

【0088】

プログラムが、ＤＶＤ－ＲＯＭ１２０１又はＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ１２２４、ＲＡＭ１２１４、又はＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ１２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ１２００の使用に従い情報の操作又は処理を実現することによって構成されてよい。

【0089】

例えば、通信がコンピュータ１２００及び外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース１２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御下、ＲＡＭ１２１４、ハードディスクドライブ１２２４、ＤＶＤ‐ＲＯＭ１２０１、又はＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。

【0090】

また、ＣＰＵ１２１２は、ハードディスクドライブ１２２４、ＤＶＤ‐ＲＯＭドライブ１２２６（ＤＶＤ‐ＲＯＭ１２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ１２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ１２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。

【0091】

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ１２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ１２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

【0092】

上で説明したプログラム又はソフトウェアモジュールは、コンピュータ１２００上又はコンピュータ１２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスク又はＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ１２００に提供する。

【0093】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

【0094】

特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

【符号の説明】

【0095】

１…学習支援システム、１０…問題、２０…解答、３０…質問、４０、４１、４２、４３、４４、４５…解説、５０、５１、５２…回答、６０、６１…要点、６５…説明、７０、７１…追加の質問、７５…選択された要点、８０…答案、９０…結果、１００…ユーザ端末、２００…学習支援装置、２１０…送受信部、２２０…生成部、２３０…出力部、４００…ＯＣＲ装置、５００…ネットワーク、１００１、１００２、１００３、１００４、１００５、１１０１、１１０２、１１０３、１１０４、１１０５、１２０１、１２０２、１０３、１２０４、１２０５…メッセージ、１２００…コンピュータ、１２１０…ホストコントローラ、１２１２…ＣＰＵ、１２１６…グラフィックコントローラ、１２１８…ディスプレイデバイス、１２２０…入／出力コントローラ、１２２２…通信インタフェース、１２２４…ハードディスクドライブ、１２２６…ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ、１２４０…入／出力チップ、１２４２…キーボード

【要約】

【課題】問題の解答について解説を生成することでユーザの学習を支援する装置を提供する。
【解決手段】学習支援装置２００は、ユーザ端末１００からユーザが入力した問題１０及び問題の解答２０を受信し、問題及び解答を生成ＡＩ３００に送信し、問題及び解答の送信後にさらに、ユーザ端末からユーザが入力した質問３０を受信し、質問を生成ＡＩに送信する送受信部２１０と、生成ＡＩから質問に対する回答５０を受信し、回答に基づいてユーザに対する解説４０を生成する生成部２２０と、を備える。これによれば、問題だけでなく問題の解答を生成ＡＩに入力し、そのうえでさらにユーザからの質問を生成ＡＩに入力して、生成ＡＩが生成した回答に基づいてユーザに対する解説を生成することで、ユーザの質問、すなわちユーザのわからない（疑問）に答えることができる。
【選択図】図１

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5A】

【図5B】

【図6】

【図7】

【図8A】

【図8B】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14A】

【図14B】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】