(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】2024-03-21
(45)【発行日】2024-03-29
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び記録媒体
(51)【国際特許分類】
G06F 40/279 20200101AFI20240322BHJP
【ＦＩ】
G06F40/279
【請求項の数】
14
(21)【出願番号】P 2023130352
(22)【出願日】2023-08-09
【審査請求日】2023-08-09
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】000214272
【氏名又は名称】長瀬産業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000338
【氏名又は名称】弁理士法人 ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ
(72)【発明者】
【氏名】伊藤 史朗
【審査官】原 秀人
(56)【参考文献】
【文献】国際公開第２０２０／０３９８７１（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０２２－１２９１７２（ＪＰ，Ａ）
【文献】清水 理史，NASの文書をChatGPTのコンテキストに！ QNAPの全文検索エンジン「Qsirch」を活用，INTERNET Watch [online]，2023年06月12日，[令和5年10月27日検索], インターネット <URL : https://internet.watch.impress.co.jp/docs/column/shimizu/1505646.html>
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｆ１６／００－１６／９５８
Ｇ０６Ｆ ４０／２０－４０／５８
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
クエリを取得する第１の取得部と、前記クエリを参照して、１又は複数の対象チャンクから、前記クエリに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクを抽出する第１の抽出部と、
前記１又は複数の対象チャンクの要約を生成するための指示情報であって、前記１又は複数の適合チャンクを含む指示情報を生成する第１の生成部と、
前記指示情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部と、
複数のチャンクから前記対象チャンクを抽出する第２の抽出部と
を備え、
前記第２の抽出部は、
複数のチャンクのうち、前記クエリに含まれる１又は複数のキーワード、又は、当該１又は複数のキーワードの同義語又は類義語を含む１又は複数のチャンクを前記１又は複数の対象チャンクとして取得する
情報処理装置。
【請求項2】
前記指示情報には、前記要約に、前記適合チャンクに対応する内容を含める旨の指示が含まれている請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記出力情報を参照して回答情報を生成する第２の生成部を更に備えている
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記第２の生成部は、前記回答情報を含む表示用データを生成する回答情報表示用データ生成部を備えている
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記第２の抽出部による処理には、前記クエリに含まれる１又は複数のキーワード、又は、当該１又は複数のキーワードの同義語又は類義語を含む１又は複数のチャンクに対して拡大処理を適用することによって前記１又は複数の対象チャンクを取得する処理が含まれる
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記第１の生成部は、前記指示情報の少なくとも一部を含む表示用データを生成する指示情報表示用データ生成部を備えている
請求項１から５の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記第１の生成部は、前記１又は複数の対象チャンクの第１の部分と、前記クエリから得られる指示文とを含む第１の指示情報と、
前記１又は複数の対象チャンクの第２の部分と、前記クエリから得られる指示文とを含む第２の指示情報と
を生成し、
前記第２の取得部は、
前記第１の指示情報が入力された前記言語モデルが出力する第１の出力情報と、
前記第２の指示情報が入力された前記言語モデルが出力する第２の出力情報と
を取得し、
前記第２の生成部は、
前記第１の出力情報の少なくとも一部と前記第２の出力情報の少なくとも一部とを統合することによって前記回答情報を生成する
請求項３又は４に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記クエリには、物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れかが含まれており、
前記出力情報には、
文献情報と、物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れとが含まれている
請求項１から５の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項9】
情報処理装置であって、
クエリを取得する第１の取得部と、
前記クエリを参照して、１又は複数の対象チャンクから、前記クエリに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクを抽出する第１の抽出部と、
前記１又は複数の対象チャンクの要約を生成するための指示情報であって、前記１又は複数の適合チャンクを含む指示情報を生成する第１の生成部と、
前記指示情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部と
を備え、
前記指示情報には、前記要約に、前記適合チャンクに対応する内容を含める旨の指示が含まれており、
当該情報処理装置は、
前記出力情報を参照して回答情報を生成する第２の生成部
を更に備え、
前記第２の生成部は、
前記回答情報を含む表示用データを生成する回答情報表示用データ生成部を備え、
当該情報処理装置は、
１又は複数のチャンクから前記対象チャンクを抽出する第２の抽出部を更に備え、
前記第２の抽出部は、
前記複数のチャンクのうち、前記クエリに整合する１又は複数のチャンクを取得し、
前記クエリに整合する１又は複数のチャンクに対して拡大処理を適用することによって前記１又は複数の対象チャンクを取得する
情報処理装置。
【請求項10】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、クエリを取得する第１の取得ステップと、
前記クエリを参照して、１又は複数の対象チャンクから、前記クエリに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクを抽出する第１の抽出ステップと、
前記１又は複数の対象チャンクの要約を生成するための指示情報であって、１又は複数の適合チャンクを含む指示情報を生成する第１の生成ステップと、
前記指示情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得ステップと
を含み、当該情報処理方法は、前記第１の抽出ステップに先立ち、
複数のチャンクから前記対象チャンクを抽出する第２の抽出ステップ
を含み、
前記第２の抽出ステップは、
複数のチャンクのうち、前記クエリに含まれる１又は複数のキーワード、又は、当該１又は複数のキーワードの同義語又は類義語を含む１又は複数のチャンクを前記１又は複数の対象チャンクとして取得する
情報処理方法。
【請求項11】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、クエリを取得する第１の取得ステップと、
前記クエリを参照して、１又は複数の対象チャンクから、前記クエリに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクを抽出する第１の抽出ステップと、
前記１又は複数の対象チャンクの要約を生成するための指示情報であって、１又は複数の適合チャンクを含む指示情報を生成する第１の生成ステップと、
前記指示情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得ステップと
を含み、
前記指示情報には、前記要約に、前記適合チャンクに対応する内容を含める旨の指示が含まれており、
当該情報処理方法は、
前記出力情報を参照して回答情報を生成する第２の生成ステップ
を更に含み、
前記第２の生成ステップは、
前記回答情報を含む表示用データを生成する回答情報表示用データ生成ステップを含み、
当該情報処理方法は、前記第１の抽出ステップに先立ち、
１又は複数のチャンクから前記対象チャンクを抽出する第２の抽出ステップを更に含み、
前記第２の抽出ステップは、
前記複数のチャンクのうち、前記クエリに整合する１又は複数のチャンクを取得し、
前記クエリに整合する１又は複数のチャンクに対して拡大処理を適用することによって前記１又は複数の対象チャンクを取得する
情報処理方法。
【請求項12】
請求項１に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記第１の取得部、上記第１の抽出部、上記第１の生成部、上記第２の取得部、及び上記第２の抽出部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項13】
請求項９に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記第１の取得部、上記第１の抽出部、上記第１の生成部、上記第２の取得部、上記第２の抽出部、及び上記第２の生成部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項14】
請求項１２又は１３に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、言語モデルを用いて情報を生成する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
学習済の言語モデルを用いて文書を要約する技術が知られている。例えば、特許文献１には、テキストを話題単位でブロックに区切ったブロック化テキストを生成し、当該ブロック化テキストにおける前記ブロックごとに前記テキストの内容を要約して要約化テキストを出力するテキスト要約方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０２３－３４２３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特許文献１のような従来技術では、ユーザにとって有用な情報が要約に含まれるとは限らないという問題があった。
【0005】
本発明の一態様は、ユーザにとって有用な情報を含む要約を生成することのできる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、クエリを取得する第１の取得部と、前記クエリを参照して、１又は複数の対象チャンクから、前記クエリに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクを抽出する第１の抽出部と、前記１又は複数の対象チャンクの要約を生成するための指示情報であって、前記１又は複数の適合チャンクを含む指示情報を生成する第１の生成部と、前記指示情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部とを備えている。
【0007】
また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理方法は、情報処理装置が実行する情報処理方法であって、クエリを取得する第１の取得ステップと、前記クエリを参照して、１又は複数の対象チャンクから、前記クエリに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクを抽出する第１の抽出ステップと、前記１又は複数の対象チャンクの要約を生成するための指示情報であって、１又は複数の適合チャンクを含む指示情報を生成する第１の生成ステップと、前記指示情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得ステップとを含んでいる。
【0008】
本発明の各態様に係る情報処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記情報処理装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記情報処理装置をコンピュータにて実現させるプログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【0009】
本発明の一態様によれば、ユーザにとって有用な情報を含む要約を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】本発明の実施形態１に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【図2】本発明の実施形態１に係る情報処理装置による処理の流れを示すフロー図である。
【図3】本発明の実施形態１に係る情報処理装置による処理を説明するための図である。
【図4】本発明の実施形態１に係る情報処理装置が表示する表示情報の例を示す図である。
【図5】本発明の実施形態１に係る情報処理装置による処理を説明するための図である。
【図6】本発明の実施形態１に係る情報処理装置が生成する指示情報の例を示す図である。
【図7】本発明の実施形態１に係る情報処理装置が生成する回答情報の例を示す図である。
【図8】本発明の実施形態２に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【図9】本発明の各実施形態に係る情報処理システムのハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
〔実施形態１〕
＜情報処理システム１の概要＞
詳細については後述するが、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１は、情報処理装置１００と、サーバ２００とを含んでいる。ここで、サーバ２００は、情報処理装置１００から提供される入力データ（入力情報、指示情報）であるプロンプトＰＲから出力データ（出力情報ＯＵＴ）を生成する言語モデルＬＭを備えている。
＜情報処理システム１の概要＞
詳細については後述するが、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１は、情報処理装置１００と、サーバ２００とを含んでいる。ここで、サーバ２００は、情報処理装置１００から提供される入力データ（入力情報、指示情報）であるプロンプトＰＲから出力データ（出力情報ＯＵＴ）を生成する言語モデルＬＭを備えている。
【0012】
一方、情報処理装置１００は、概略的に言えば、
・クエリを取得し、
・前記クエリを参照して、１又は複数の対象チャンクから、前記クエリに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクを抽出し、
・前記１又は複数の対象チャンクの要約を生成するための指示情報であって、前記１又は複数の適合チャンクを含む指示情報を生成し、
・前記指示情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する
という構成を有している。
・クエリを取得し、
・前記クエリを参照して、１又は複数の対象チャンクから、前記クエリに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクを抽出し、
・前記１又は複数の対象チャンクの要約を生成するための指示情報であって、前記１又は複数の適合チャンクを含む指示情報を生成し、
・前記指示情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する
という構成を有している。
【0013】
情報処理装置１００は、上述のように、クエリを取得し、前記クエリを参照して、１又は複数の対象チャンクから、前記クエリに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクを抽出し、前記１又は複数の対象チャンクの要約を生成するための指示情報であって、１又は複数の適合チャンクを含む指示情報を生成し、前記指示情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する。したがって、情報処理装置１００によれば、ユーザにとって有用な情報を含む要約を生成することができる。
【0014】
＜情報処理システム１の構成＞
以下では、図面を参照しつつ、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１について、詳細に説明する。図１は、情報処理システム１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、情報処理システム１は、情報処理装置１００とサーバ２００とを備えている。
以下では、図面を参照しつつ、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１について、詳細に説明する。図１は、情報処理システム１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、情報処理システム１は、情報処理装置１００とサーバ２００とを備えている。
【0015】
（サーバ２００の構成）
まず、情報処理システム１が備えるサーバ２００の構成について説明する。サーバ２００は、図１に示すように、制御部２４０、記憶部２２０、及び通信部２３０を備えている。
まず、情報処理システム１が備えるサーバ２００の構成について説明する。サーバ２００は、図１に示すように、制御部２４０、記憶部２２０、及び通信部２３０を備えている。
【0016】
（通信部２３０）
通信部２３０は、サーバ２００の外部の装置と通信を行う。一例として通信部２３０は、情報処理システム１が備える情報処理装置１００と通信を行う。通信部２３０は、制御部２４０から供給されたデータを情報処理装置１００に送信したり、情報処理装置１００から受信したデータを制御部２４０に供給したりする。なお、通信部２３０が情報処理装置１００から受信するデータには、当該情報処理装置１００によって生成された指示情報であるプロンプトＰＲが含まれる。また、通信部２３０が情報処理装置１００に提供するデータには、言語モデルＬＭが当該プロンプトＰＲを参照して生成した出力情報ＯＵＴが含まれ得る。
通信部２３０は、サーバ２００の外部の装置と通信を行う。一例として通信部２３０は、情報処理システム１が備える情報処理装置１００と通信を行う。通信部２３０は、制御部２４０から供給されたデータを情報処理装置１００に送信したり、情報処理装置１００から受信したデータを制御部２４０に供給したりする。なお、通信部２３０が情報処理装置１００から受信するデータには、当該情報処理装置１００によって生成された指示情報であるプロンプトＰＲが含まれる。また、通信部２３０が情報処理装置１００に提供するデータには、言語モデルＬＭが当該プロンプトＰＲを参照して生成した出力情報ＯＵＴが含まれ得る。
【0017】
（記憶部２２０）
記憶部２２０には、言語モデルＬＭが格納されている。より具体的には、記憶部２２０には、当該言語モデルＬＭを規定する複数のパラメータが格納されている。これらのパラメータは、一例として、機械学習によって予め学習（更新）されたパラメータであるが、これは本実施形態を限定するものではない。また、言語モデルＬＭは、様々な分野における文書を教師データとして機械学習されたモデルであるが、言語モデルＬＭの詳細は本実施形態を限定するものではない。
記憶部２２０には、言語モデルＬＭが格納されている。より具体的には、記憶部２２０には、当該言語モデルＬＭを規定する複数のパラメータが格納されている。これらのパラメータは、一例として、機械学習によって予め学習（更新）されたパラメータであるが、これは本実施形態を限定するものではない。また、言語モデルＬＭは、様々な分野における文書を教師データとして機械学習されたモデルであるが、言語モデルＬＭの詳細は本実施形態を限定するものではない。
【0018】
（制御部２４０）
制御部２４０は、上記言語モデルＬＭを実行することによって当該言語モデルＬＭによる出力結果を取得する。一例として、制御部２４０は、情報処理装置１００から受信したプロンプトＰＲを、当該言語モデルＬＭに入力し、当該言語モデルＬＭが生成した出力情報ＯＵＴを取得する。また、当該出力情報ＯＵＴを、通信部２３０を介して情報処理装置１００に提供する。
制御部２４０は、上記言語モデルＬＭを実行することによって当該言語モデルＬＭによる出力結果を取得する。一例として、制御部２４０は、情報処理装置１００から受信したプロンプトＰＲを、当該言語モデルＬＭに入力し、当該言語モデルＬＭが生成した出力情報ＯＵＴを取得する。また、当該出力情報ＯＵＴを、通信部２３０を介して情報処理装置１００に提供する。
【0019】
なお、本実施形態では、サーバ２００が備える各構成を、情報処理装置１００とは別体の構成として例示したが、これは本実施形態を限定するものではない。例えば、サーバ２００が備える制御部２４０又は当該制御部２４０における言語モデル実行部としての機能を、情報処理装置１００の制御部が備える構成としてもよい。同様に、サーバ２００が備える記憶部２２０に格納された言語モデルＬＭを、情報処理装置１００の記憶部が格納し、当該情報処理装置１００自身によって言語モデルＬＭを実行可能な構成としてもよい。
【0020】
（情報処理装置１００の構成）
続いて、情報処理システム１が備える情報処理装置１００の構成について説明する。図１に示すように、情報処理装置１００は、制御部１１０、記憶部１２０、通信部１３０、及び入出力部１４０を備えている。
続いて、情報処理システム１が備える情報処理装置１００の構成について説明する。図１に示すように、情報処理装置１００は、制御部１１０、記憶部１２０、通信部１３０、及び入出力部１４０を備えている。
【0021】
なお、ここでの説明では、情報処理装置１００が上述の各部を備える構成としているが、これは本実施形態を限定するものではない。一例として、通信可能に接続された複数の装置において、上記各部が、分散的に配置される構成としてもよい。
【0022】
（通信部１３０）
通信部１３０は、情報処理装置１００の外部の装置と通信を行う。一例として通信部１３０は、サーバ２００と通信を行う。通信部１３０は、制御部１１０から供給されたデータをサーバ２００に送信したり、サーバ２００から受信したデータを制御部１１０に供給したりする。なお、通信部１３０がサーバ２００に送信するデータには、制御部１１０によって生成されたプロンプトＰＲが含まれ得る。また、通信部１３０がサーバ２００から受信するデータには、当該プロンプトＰＲを参照することにより、サーバ２００の言語モデルＬＭが生成した出力情報ＯＵＴが含まれ得る。
通信部１３０は、情報処理装置１００の外部の装置と通信を行う。一例として通信部１３０は、サーバ２００と通信を行う。通信部１３０は、制御部１１０から供給されたデータをサーバ２００に送信したり、サーバ２００から受信したデータを制御部１１０に供給したりする。なお、通信部１３０がサーバ２００に送信するデータには、制御部１１０によって生成されたプロンプトＰＲが含まれ得る。また、通信部１３０がサーバ２００から受信するデータには、当該プロンプトＰＲを参照することにより、サーバ２００の言語モデルＬＭが生成した出力情報ＯＵＴが含まれ得る。
【0023】
（入出力部１４０）
入出力部１４０は、キーボード、マウス、表示パネル、タッチパッド、タッチパネル等の入出力装置の少なくとも何れかを備えて構成される。或いは、入出力部１４０を、キーボード、マウス、表示パネル、タッチパッド、タッチパネル等の入出力機器が接続される入出力インタフェースとして構成してもよい。当該構成の場合、入出力部１４０は、接続された入力機器から情報処理装置１００に対する各種の情報の入力を受け付ける。また、入出力部１４０は、接続された出力機器に各種の情報を出力する。
入出力部１４０は、キーボード、マウス、表示パネル、タッチパッド、タッチパネル等の入出力装置の少なくとも何れかを備えて構成される。或いは、入出力部１４０を、キーボード、マウス、表示パネル、タッチパッド、タッチパネル等の入出力機器が接続される入出力インタフェースとして構成してもよい。当該構成の場合、入出力部１４０は、接続された入力機器から情報処理装置１００に対する各種の情報の入力を受け付ける。また、入出力部１４０は、接続された出力機器に各種の情報を出力する。
【0024】
なお、情報処理装置１００において、入出力部１４０は必須の構成ではない。一例として、情報処理装置１００は入出力部１４０を備えずに、情報処理装置１００と通信可能に構成された別の装置が入出力部１４０を備える構成としてもよい。
【0025】
（記憶部１２０）
記憶部１２０には、制御部１１０が参照する各種のデータ、及び制御部１１０によって生成された各種のデータが格納される。一例として、記憶部１２０には、
・文書群ＤＧ
・チャンク群ＣＧ
・ベクトル群ＶＧ
・クエリＱＲ
・指示文ＩＮ
・対象チャンクＴＣ
・出力情報ＯＵＴ
・回答情報ＲＩ
が格納されている。ここで、文書群ＤＧは、予め取得された複数の文書から構成される。ここで、文書の種別、言語、取得元、サイズ等は、本実施形態を限定するものではなく、任意の種別、言語、取得元、サイズ等を有する文書を用いることができる。なお、当該文書群ＤＧの一例として、公開された無償の論文、有償の論文、特許明細書、技報、社内文書等を挙げることができる。なお、本実施形態において後述する「同義語」「類義語」との概念には、互いに異なる言語に属する「同義語」「類義語」も含まれる。
記憶部１２０には、制御部１１０が参照する各種のデータ、及び制御部１１０によって生成された各種のデータが格納される。一例として、記憶部１２０には、
・文書群ＤＧ
・チャンク群ＣＧ
・ベクトル群ＶＧ
・クエリＱＲ
・指示文ＩＮ
・対象チャンクＴＣ
・出力情報ＯＵＴ
・回答情報ＲＩ
が格納されている。ここで、文書群ＤＧは、予め取得された複数の文書から構成される。ここで、文書の種別、言語、取得元、サイズ等は、本実施形態を限定するものではなく、任意の種別、言語、取得元、サイズ等を有する文書を用いることができる。なお、当該文書群ＤＧの一例として、公開された無償の論文、有償の論文、特許明細書、技報、社内文書等を挙げることができる。なお、本実施形態において後述する「同義語」「類義語」との概念には、互いに異なる言語に属する「同義語」「類義語」も含まれる。
【0026】
チャンク群ＣＧは、文書群ＤＧに含まれる１又は複数の文書から抽出された１又は複数のチャンクから構成される。ここで、チャンクとは、文書自体、又は文書に含まれる１又は複数の構成要素のことを指す。チャンクの一例として、文書自体、文書に含まれる文章、段落、文、文節、単語、文字、数字、記号等を挙げることができるが、当該例は本実施形態を限定するものではない。
【0027】
ベクトル群ＶＧは、チャンク群ＣＧに含まれる１又は複数のチャンクの各々についてのベクトル（特徴量空間における特徴ベクトルとも呼ぶ）から構成される。ここで、チャンクから特徴ベクトルへの変換（特徴量空間へのチャンクの埋め込み（embedding））は、所定のアルゴリズムを用いて予め行っておくことができる。
【0028】
なお、本実施形態において、情報処理装置１００がベクトル群ＶＧを保持すること、及び当該ベクトル群ＶＧに含まれるベクトルを用いて各種の処理を行うことは必須でない。
【0029】
なお、本実施形態の説明において、制御部１１０の各部が主として、「チャンク」を参照した処理を行う場合を例に挙げているが、当該例は本実施形態を限定するものではなく、予め文書が１又は複数の文書に分割されていることは本実施形態の処理において本質的な事項ではない。例えば、本実施形態に記載の各処理において、「チャンク」「対象チャンク」「適合チャンク」を、それぞれ、「文書」「対象文書」「適合文書」としても当該処理はそのまま成立し、そのような例もまた本実施形態に含まれる。
【0030】
クエリＱＲは、ユーザからの問い合わせ、要求、要望等を示すデータであり、一例として、情報処理装置１００の入出力部１４０を介して取得される。クエリＱＲに含まれるデータは一例としてテキストデータの形式で表現され得るが、これは本実施形態を限定するものではない。
【0031】
また、クエリＱＲがテキストデータの形式で表現される場合、当該テキストの言語は本実施形態を限定するものではない。また、クエリＱＲの言語は、上述した文書群ＤＧに含まれる文書と異なる言語であってもよい。また、クエリＱＲの言語は、上述したチャンク群ＣＧに含まれるチャンクと異なる言語であってもよい。
【0032】
プロンプトＰＲは、後述する第１の生成部１３によって生成される情報であり、一例として、１又は複数の適合チャンクＡＣと、１又は複数の対象チャンクＴＣとを含んでいる。ここで、適合チャンクＡＣは、後述する第１の抽出部１２によって抽出（特定、取得）されたチャンクであって、クエリＱＲに適合するチャンクのことを指す。一方、対象チャンクＴＣは、後述する第２の抽出部１５によって抽出（特定、取得）されたチャンクである。
【0033】
プロンプトＰＲは、一例として、指示文ＩＮと１又は複数の対象チャンクＴＣとを含むように構成され、当該指示文ＩＮが、上記１又は複数の適合チャンクＡＣを含むよう構成されてもよい。プロンプトＰＲは、言語モデルＬＭに入力される指示情報の一例である。プロンプトＰＲの具体例については後述する。
【0034】
なお、適合チャンクＡＣ、対象チャンクＴＣ及び指示文ＩＮは、一例としてテキストデータであり、プロンプトＰＲもこれらのテキストデータを含んで構成されるが、これは本実施形態を限定するものではない。プロンプトＰＲは、テキストデータ以外にも、画像データ、グラフデータ、及び表データ等の任意の形式のデータを含む構成としてもよい。
【0035】
出力情報ＯＵＴは、プロンプトＰＲが入力された言語モデルＬＭが出力する情報であり、一例として、通信部１３０を介して、後述する第２の取得部１４によって取得される。出力情報ＯＵＴの具体例については後述する。
【0036】
回答情報ＲＩは、後述する第２の生成部１６によって、出力情報ＯＵＴを参照して生成される情報である。当該回答情報ＲＩは、一例として、上述したクエリＱＲに対する回答又は要約を含む情報である。回答情報ＲＩの具体例については後述する。
【0037】
（制御部１１０）
制御部１１０は、図１に示すように、第１の取得部１１、第１の抽出部１２、第１の生成部１３、第２の取得部１４、第２の抽出部１５、及び第２の生成部１６を備えている。
制御部１１０は、図１に示すように、第１の取得部１１、第１の抽出部１２、第１の生成部１３、第２の取得部１４、第２の抽出部１５、及び第２の生成部１６を備えている。
【0038】
（第１の取得部１１）
第１の取得部１１は、クエリＱＲを取得する。一例として、第１の取得部１１は、入出力部１４０を介したユーザからの入力に応じたクエリＱＲを取得する。取得したクエリＱＲは、一例として、記憶部１２０に格納されると共に、第１
（第１の抽出部１２）
第１の抽出部１２は、１又は複数の対象チャンクＴＣから、前記クエリＱＲに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクＡＣを抽出する。ここで、上記１又は複数の対象チャンクＴＣは、一例として、後述する第２の抽出部１５によって、チャンク群ＣＧから抽出（取得）されたチャンクである。なお、第１の抽出部１２は、チャンク群ＣＧから１又は複数の適合チャンクＡＣを抽出する構成としてもよいし、クエリＱＲ自体を１又は複数のチャンク又は対象チャンクとして捉え、当該クエリＱＲから１又は複数の適合チャンクＡＣを抽出する構成としてもよい。
第１の取得部１１は、クエリＱＲを取得する。一例として、第１の取得部１１は、入出力部１４０を介したユーザからの入力に応じたクエリＱＲを取得する。取得したクエリＱＲは、一例として、記憶部１２０に格納されると共に、第１
（第１の抽出部１２）
第１の抽出部１２は、１又は複数の対象チャンクＴＣから、前記クエリＱＲに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクＡＣを抽出する。ここで、上記１又は複数の対象チャンクＴＣは、一例として、後述する第２の抽出部１５によって、チャンク群ＣＧから抽出（取得）されたチャンクである。なお、第１の抽出部１２は、チャンク群ＣＧから１又は複数の適合チャンクＡＣを抽出する構成としてもよいし、クエリＱＲ自体を１又は複数のチャンク又は対象チャンクとして捉え、当該クエリＱＲから１又は複数の適合チャンクＡＣを抽出する構成としてもよい。
【0039】
（第１の生成部１３）
第１の生成部１３は、１又は複数の対象チャンクＴＣの要約を生成するためのプロンプトＰＲ（指示情報）であって、前記１又は複数の適合チャンクＡＣを含むプロンプトＰＲ（指示情報）を生成する。
第１の生成部１３は、１又は複数の対象チャンクＴＣの要約を生成するためのプロンプトＰＲ（指示情報）であって、前記１又は複数の適合チャンクＡＣを含むプロンプトＰＲ（指示情報）を生成する。
【0040】
ここで、当該プロンプトＰＲ（指示情報）には、
・「前記要約に、前記適合チャンクＡＣに対応する内容を含める」旨の指示
が含まれていることが好ましい。当該構成によれば、後述する言語モデルＬＭが生成する要約に前記適合チャンクＡＣに対応する内容が好適に含まれることになるので、ユーザにとって有用な情報を要約に含めることができる。生成されたプロンプトＰＲは、一例として通信部１３０を介して、サーバ２００の言語モデルＬＭに提供される。
・「前記要約に、前記適合チャンクＡＣに対応する内容を含める」旨の指示
が含まれていることが好ましい。当該構成によれば、後述する言語モデルＬＭが生成する要約に前記適合チャンクＡＣに対応する内容が好適に含まれることになるので、ユーザにとって有用な情報を要約に含めることができる。生成されたプロンプトＰＲは、一例として通信部１３０を介して、サーバ２００の言語モデルＬＭに提供される。
【0041】
第１の生成部１３は、一例として、図１に示すように、指示情報表示用データ生成部１３１を備えている。ただし、第１の生成部１３に関する当該構造は、あくまで一例であり、第１の生成部１３は、当該構成要素による処理を実行可能に構成されていれば、任意の構成であってよい。
【0042】
一方、第１の生成部１３が備える指示情報表示用データ生成部１３１は、上記プロンプトＰＲ（指示情報）の少なくとも一部を含む表示用データを生成する。指示情報表示用データ生成部１３１が生成した表示用データは、一例として、入出力部１４０が備える表示パネル又はタッチパネルを介してユーザに視覚的に提示される。
【0043】
また、第１の生成部１３は、指示情報表示用データ生成部１３１が生成した表示用データを視認したユーザによる修正指示を取得し、当該取得した修正指示に応じて、上記プロンプトＰＲを修正する構成としてもよい。当該構成の場合、第１の生成部１３は、修正後のプロンプトＰＲを、サーバ２００の言語モデルＬＭに提供する構成としてもよい。
【0044】
（第２の取得部１４）
第２の取得部１４は、上記プロンプトＰＲ又は上記修正後のプロンプトＰＲが入力された言語モデルＬＭが出力する出力情報ＯＵＴを取得する。取得された出力情報ＯＵＴは、一例として、記憶部１２０に格納され、後述する第２の生成部１６によって参照される。出力情報ＯＵＴの具体例については後述する。
第２の取得部１４は、上記プロンプトＰＲ又は上記修正後のプロンプトＰＲが入力された言語モデルＬＭが出力する出力情報ＯＵＴを取得する。取得された出力情報ＯＵＴは、一例として、記憶部１２０に格納され、後述する第２の生成部１６によって参照される。出力情報ＯＵＴの具体例については後述する。
【0045】
（第２の生成部１６）
第２の生成部１６は、言語モデルＬＭによって出力された前記出力情報ＯＵＴを参照して回答情報ＲＩを生成する。回答情報ＲＩの具体例については後述する。また、第２の生成部１６は、一例として、図１に示すように、回答情報表示用データ生成部１６１を備えている。ただし、第２の生成部１６に関する当該構造は、あくまで一例であり、第２の生成部１６は、当該構成要素による処理を実行可能に構成されていれば、任意の構成であってよい。第２の生成部１６が備える回答情報表示用データ生成部１６１は、前記回答情報ＲＩを含む表示用データを生成する。回答情報ＲＩの表示例については後述する。
第２の生成部１６は、言語モデルＬＭによって出力された前記出力情報ＯＵＴを参照して回答情報ＲＩを生成する。回答情報ＲＩの具体例については後述する。また、第２の生成部１６は、一例として、図１に示すように、回答情報表示用データ生成部１６１を備えている。ただし、第２の生成部１６に関する当該構造は、あくまで一例であり、第２の生成部１６は、当該構成要素による処理を実行可能に構成されていれば、任意の構成であってよい。第２の生成部１６が備える回答情報表示用データ生成部１６１は、前記回答情報ＲＩを含む表示用データを生成する。回答情報ＲＩの表示例については後述する。
【0046】
（第２の抽出部１５）
第２の抽出部１５は、チャンク群ＣＧに含まれる１又は複数のチャンクから１又は複数の対象チャンクＴＣを抽出する。抽出された１又は複数の対象チャンクＴＣは、一例として、上述した第１の抽出部１２及び第１の生成部１３によって参照される。
第２の抽出部１５は、チャンク群ＣＧに含まれる１又は複数のチャンクから１又は複数の対象チャンクＴＣを抽出する。抽出された１又は複数の対象チャンクＴＣは、一例として、上述した第１の抽出部１２及び第１の生成部１３によって参照される。
【0047】
なお、第２の抽出部１５は、チャンク群ＣＧに含まれる１又は複数のチャンクのうち、前記クエリＱＲに整合する１又は複数のチャンクを前記１又は複数の対象チャンクＴＣとして取得する構成としてもよい。
【0048】
ここで、「クエリＱＲに整合するチャンク」とは、一例として、当該クエリＱＲに含まれる１又は複数のキーワード、又は、当該１又は複数のキーワードの同義語又は類義語を含むチャンクのことを指す（以下同様）。ただし、当該例は本実施形態を限定するものではない。
【0049】
上記の構成によれば、クエリＱＲに整合するチャンクを対象チャンクとして取得するので、第２の抽出部１５は、チャンクの絞り込みを好適に行うことができる。したがって、チャンクを参照した処理のコストを好適に低減することができる。
【0050】
或いは、第２の抽出部１５は、
・チャンク群ＣＧに含まれる１又は複数のチャンクのうち、前記クエリＱＲに整合する１又は複数のチャンクを取得し、
・前記クエリＱＲに整合する１又は複数のチャンクに対して拡大処理を適用することによって前記１又は複数の対象チャンクＴＣを取得する
という構成としてもよい。
・チャンク群ＣＧに含まれる１又は複数のチャンクのうち、前記クエリＱＲに整合する１又は複数のチャンクを取得し、
・前記クエリＱＲに整合する１又は複数のチャンクに対して拡大処理を適用することによって前記１又は複数の対象チャンクＴＣを取得する
という構成としてもよい。
【0051】
ここで、「拡大処理」とは、一例として、対象チャンクＴＣに、
・前記クエリＱＲに整合する１又は複数のチャンクＣＫ
に加えて、
・当該チャンクＣＫに対して文脈上前及び後ろの少なくとも何れかに位置するチャンク
を含める処理のことを指す。
・前記クエリＱＲに整合する１又は複数のチャンクＣＫ
に加えて、
・当該チャンクＣＫに対して文脈上前及び後ろの少なくとも何れかに位置するチャンク
を含める処理のことを指す。
【0052】
より具体的な例として、「拡大処理」には、
・前記クエリＱＲに整合する１又は複数のチャンクＣＫ１と、当該チャンクＣＫ１に対して文脈上前又は後ろに位置するチャンクＣＫ２との類似度を算出し、
・算出した類似度が所定の閾値以上であれば、前記チャンクＣＫ１に加えて、当該チャンクＣＫ２も対象チャンクＴＣに含める
という処理が含まれ得る。また、「拡大処理」として、これらの処理を複数のチャンクＣＫ１に対して繰り返し行ってもよい。例えば、「拡大処理」として、
・上記チャンクＣＫ２を対象チャンクＴＣに加えたうえで、上記チャンクＣＫ２に対して文脈上前又は後ろに位置するチャンクＣＫ３と、チャンクＣＫ１又はチャンクＣＫ２との類似度を算出し、
・算出した類似度が所定の閾値以上であれば、当該チャンクＣＫ３も対象チャンクＴＣに含め、
・更に、当該チャンクＣＫ３と、その前後のチャンクとの類似度に応じて、当該前後のチャンクを対象チャンクに加える
という処理を行ってもよい。ここで、チャンクの類似度を算出処理においてチャンクの各々についての特徴ベクトルの類似度を用いる構成としてもよい。
・前記クエリＱＲに整合する１又は複数のチャンクＣＫ１と、当該チャンクＣＫ１に対して文脈上前又は後ろに位置するチャンクＣＫ２との類似度を算出し、
・算出した類似度が所定の閾値以上であれば、前記チャンクＣＫ１に加えて、当該チャンクＣＫ２も対象チャンクＴＣに含める
という処理が含まれ得る。また、「拡大処理」として、これらの処理を複数のチャンクＣＫ１に対して繰り返し行ってもよい。例えば、「拡大処理」として、
・上記チャンクＣＫ２を対象チャンクＴＣに加えたうえで、上記チャンクＣＫ２に対して文脈上前又は後ろに位置するチャンクＣＫ３と、チャンクＣＫ１又はチャンクＣＫ２との類似度を算出し、
・算出した類似度が所定の閾値以上であれば、当該チャンクＣＫ３も対象チャンクＴＣに含め、
・更に、当該チャンクＣＫ３と、その前後のチャンクとの類似度に応じて、当該前後のチャンクを対象チャンクに加える
という処理を行ってもよい。ここで、チャンクの類似度を算出処理においてチャンクの各々についての特徴ベクトルの類似度を用いる構成としてもよい。
【0053】
また、他の例として、「拡大処理」には、
・前記クエリＱＲに整合する１又は複数のチャンクＣＫに対して文脈上前に位置するＮ個までのチャンク、及び当該１又は複数のチャンクＣＫに対して文脈上後に位置するＮ個までのチャンクを対象チャンクＴＣに含める構成としてもよい。
・前記クエリＱＲに整合する１又は複数のチャンクＣＫに対して文脈上前に位置するＮ個までのチャンク、及び当該１又は複数のチャンクＣＫに対して文脈上後に位置するＮ個までのチャンクを対象チャンクＴＣに含める構成としてもよい。
【0054】
以上のように、第２の抽出部１５が拡大処理を適用することによって、好適な分量の対象チャンクＴＣを用意することができるので、チャンクを参照して生成されるデータの正確性を向上させることができる。
【0055】
（情報処理装置１００による処理の流れ）
続いて、図２を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１００による処理の流れについて説明する。図２は、情報処理装置１００による情報処理方法Ｓ１００の流れを示すフロー図である。
続いて、図２を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１００による処理の流れについて説明する。図２は、情報処理装置１００による情報処理方法Ｓ１００の流れを示すフロー図である。
【0056】
（ステップＳ１０１）
ステップＳ１０１において、第１の取得部１１は、クエリＱＲを取得する。クエリＱＲの具体例については、参照する図面を代えて後述するが、一例として、情報処理装置１００をマテリアルインフォマティクスの分野に適用した場合、クエリＱＲには、一例として、物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れかが含まれ得る。ただし、これらの条件や項目はあくまで例であり、第１の取得部１１は、他の情報をクエリＱＲとして取得する構成としてもよく、また、情報処理装置１００は任意の分野に適用可能である。
ステップＳ１０１において、第１の取得部１１は、クエリＱＲを取得する。クエリＱＲの具体例については、参照する図面を代えて後述するが、一例として、情報処理装置１００をマテリアルインフォマティクスの分野に適用した場合、クエリＱＲには、一例として、物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れかが含まれ得る。ただし、これらの条件や項目はあくまで例であり、第１の取得部１１は、他の情報をクエリＱＲとして取得する構成としてもよく、また、情報処理装置１００は任意の分野に適用可能である。
【0057】
（ステップＳ１０２）
続いて、ステップＳ１０２において、第２の抽出部１５は、ステップＳ１０１において取得されたクエリＱＲを参照して、チャンク群ＣＧに含まれる複数のチャンクから、１又は複数の対象チャンクＴＣを抽出する。
続いて、ステップＳ１０２において、第２の抽出部１５は、ステップＳ１０１において取得されたクエリＱＲを参照して、チャンク群ＣＧに含まれる複数のチャンクから、１又は複数の対象チャンクＴＣを抽出する。
【0058】
（ステップＳ１０３）
続いて、ステップＳ１０３において、第１の抽出部１２は、ステップＳ１０２において取得された１又は複数の対象チャンクＴＣから、前記クエリＱＲに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクＡＣを抽出する。
続いて、ステップＳ１０３において、第１の抽出部１２は、ステップＳ１０２において取得された１又は複数の対象チャンクＴＣから、前記クエリＱＲに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクＡＣを抽出する。
【0059】
（ステップＳ１０４）
続いて、ステップＳ１０４において、第１の生成部１３は、１又は複数の対象チャンクＴＣの要約を生成するためのプロンプトＰＲであって、前記１又は複数の適合チャンクＡＣを含むプロンプトＰＲを生成する。
続いて、ステップＳ１０４において、第１の生成部１３は、１又は複数の対象チャンクＴＣの要約を生成するためのプロンプトＰＲであって、前記１又は複数の適合チャンクＡＣを含むプロンプトＰＲを生成する。
【0060】
（ステップＳ１０１～Ｓ１０４の各処理に関する具体例１）
ここで、上述のステップＳ１０１～Ｓ１０４の各処理に関する具体例１について説明する。図３は、情報処理装置１００をマテリアルインフォマティクスの分野に適用した場合の当該具体例１を説明するための図である。
ここで、上述のステップＳ１０１～Ｓ１０４の各処理に関する具体例１について説明する。図３は、情報処理装置１００をマテリアルインフォマティクスの分野に適用した場合の当該具体例１を説明するための図である。
【0061】
図３の上段は、ステップＳ１０１において、第１の取得部１１が取得するクエリＱＲの例を示している。図３の上段に示す例では、第１の取得部１１は、「1.60×10-6 cm2/s 以下のメタノール透過率をもつ複合膜」という条件文をクエリＱＲとして取得する。第１の取得部１１は、一例として、当該条件文を受け付け可能に構成されているＵＩ（User Interface）画面を介して、クエリＱＲを取得する。
【0062】
図３の中段は、ステップＳ１０２において第２の抽出部１５が抽出した対象チャンクＴＣ及びステップＳ１０３において第１の抽出部１２が抽出した適合チャンクＡＣの例を模式的に示している。
【0063】
図３の下段は、ステップＳ１０４において第１の生成部１３が生成したプロンプトＰＲの一例としてのプロンプトＰＲ１を示している。図３の下段に示すように、第１の生成部１３は、
・適合チャンクＡＣを含み、当該適合チャンクＡＣを参照した指示文ＩＮ１を生成し、
・生成した指示文ＩＮ１と、対象チャンクＴＣとを含むプロンプトＰＲ１を生成している。
・適合チャンクＡＣを含み、当該適合チャンクＡＣを参照した指示文ＩＮ１を生成し、
・生成した指示文ＩＮ１と、対象チャンクＴＣとを含むプロンプトＰＲ１を生成している。
【0064】
より具体的には、第１の生成部１３は、『適合チャンクＡＣに書かれている「1.60×10-6cm2/s 以下のメタノール透過率をもつ複合膜」の内容を中心に、以下のテキスト（対象チャンクＴＣ）を要約しなさい。』という指示文ＩＮ１と、対象チャンクＴＣとを含むプロンプトＰＲ１を生成している。
【0065】
換言すれば、当該プロンプトＰＲ１（指示情報）には、
・「前記要約に、前記適合チャンクＡＣに対応する内容を含める」旨の指示
が含まれている。当該構成によれば、後述する言語モデルＬＭが生成する要約に前記適合チャンクＡＣに対応する内容が好適に含まれることになるので、ユーザにとって有用な情報を要約に含めることができる。
・「前記要約に、前記適合チャンクＡＣに対応する内容を含める」旨の指示
が含まれている。当該構成によれば、後述する言語モデルＬＭが生成する要約に前記適合チャンクＡＣに対応する内容が好適に含まれることになるので、ユーザにとって有用な情報を要約に含めることができる。
【0066】
また、上述のように、本例において第１の生成部１３は、１又は複数の対象チャンクＴＣの要約を生成するための指示情報であって、クエリＱＲに適合する１又は複数の適合チャンクＡＣを含むプロンプトを生成するので、情報処理装置１００によれば、ユーザにとって有用な情報を含む要約を生成することができる。
【0067】
なお、図３の下段に示したプロンプトの例はあくまで一例であり、本実施形態を限定するものではない。第１の生成部１３が生成するプロンプトＰＲは、１又は複数の対象チャンクＴＣの要約を生成するためのプロンプトＰＲ（指示情報）であって、前記１又は複数の適合チャンクＡＣを含むプロンプトＰＲ（指示情報）であればどのような形式であってもよい。
【0068】
また、言語モデルＬＭによっては、プロンプトＰＲにおいてロールの設定が可能な場合がある。そのような場合、第１の生成部１３が、当該言語モデルＬＭの仕様に応じて、プロンプトＰＲにおいてロールの設定を行ったり、プロンプトＰＲを複数のプロンプトに分割したうえで各プロンプトにおいてロールの設定を行ったりする構成としてもよい。
【0069】
（ステップＳ１０１～Ｓ１０４の各処理に関する具体例２）
続いて、上述のステップＳ１０１～Ｓ１０４の各処理に関する具体例２について説明する。図４～図６は、情報処理装置１００をマテリアルインフォマティクスの分野に適用した場合当該具体例２を説明するための図である。
続いて、上述のステップＳ１０１～Ｓ１０４の各処理に関する具体例２について説明する。図４～図６は、情報処理装置１００をマテリアルインフォマティクスの分野に適用した場合当該具体例２を説明するための図である。
【0070】
図４は、ステップＳ１０１において、制御部１１０が入出力部１４０に表示する表示画面の例である表示画面ＤＩＳ０を示す図である。図４に示す例では、クエリＱＲとして、ユーザが「常温でのイオン電導度が高い物質」と入力した例が示されている。本例においても第１の取得部１１は、当該クエリＱＲを受け付け可能に構成されているＵＩ（User Interface）画面を介して、クエリＱＲを取得する。
【0071】
図４における出力文書数ＤＮは、回答情報ＲＩとして出力する文書の数を示しており、ユーザによって変更可能な値である。また、図４に示すように、表示画面ＤＩＳ０は、当該クエリＱＲを用いた処理にかかる費用の推定値（費用見込み、費用見積り）を表示する領域（図４におけるＣＯＳＴ１）を含んでいてもよい。また、図４に示すように、表示画面ＤＩＳ０は、
・対象を指定するための「対象指定」ボタンＢ１
・検索を開始するための「検索開始」ボタンＢ２
・費用見積りを算出するための「費用見積り」ボタンＢ３
の少なくとも一部を含む構成としてもよい。
・対象を指定するための「対象指定」ボタンＢ１
・検索を開始するための「検索開始」ボタンＢ２
・費用見積りを算出するための「費用見積り」ボタンＢ３
の少なくとも一部を含む構成としてもよい。
【0072】
図５は、ステップＳ１０２における第２の抽出部１５による処理を模式的に示す図である。図５に示す例では、チャンク群ＣＧは、複数の論文に含まれる構成要素をチャンクとして含んでいる。より具体的には、図５に示すチャンク群ＣＧは、論文１～３のそれぞれにおける「実験結果の説明」の記載を、チャンクＣ１～Ｃ３として含んでいる。
【0073】
ステップＳ１０２において、第２の抽出部１５は、一例として、上述したクエリＱＲに含まれるキーワードによる絞り込みを行うことによって、チャンクＣ１を除外する一方で、チャンクＣ２及びＣ３を抽出する。本例では、チャンクＣ１は、クエリＱＲに含まれるキーワードに該当する文言を含んでいないため、第２の抽出部１５によって除外される。一方、チャンクＣ２及びＣ３は、クエリＱＲに含まれるキーワードに該当する文言を含んでいるため第２の抽出部１５によって抽出される。このようにして抽出されたチャンクＣ２及びチャンクＣ３は、対象チャンクＴＣ２及び対象チャンクＴＣ３として、対象チャンクＴＣを構成する。
【0074】
また、図５に示すように、ステップＳ１０２において、第２の抽出部１５は、対象チャンクＴＣ２及び対象チャンクＴＣ３に対して拡大処理を適用してもよい。図５に示す例では、第２の抽出部１５は、論文２に関し、チャンクＣ２に対して文脈上前に位置する「実験装置の説明」の記載、及び文脈上後に位置する「結論」の記載を対象チャンクＴＣに含めている。また、図５に示す例では、第２の抽出部１５は、更に、論文３に関し、チャンクＣ３に対して文脈上前に位置する「実験装置の説明」の記載、及び文脈上後に位置する「結論」の記載を対象チャンクＴＣに含めている。図５では、チャンクＣ２を拡大して得られる拡大後の対象チャンクをＥＣ２又はＴＣ２’と表記し、チャンクＣ３を拡大して得られる拡大後の対象チャンクをＥＣ３又はＴＣ３’と表記している。ただしこれらの表記法は本実施形態を限定するものではない。
【0075】
なお、ステップＳ１０２において第２の抽出部１５が実行する「拡大処理」の具体的内容については、すでに詳細な例を上述したためここでは説明を省略する。なお、ステップＳ１０２における「拡大処理」は、本実施形態を限定するものではなく、ステップＳ１０２における「拡大処理」を含まない処理の流れも本実施形態に含まれる。
【0076】
図６は、本例に係る第１の生成部１３がステップＳ１０４において生成したプロンプトＰＲの一例であるＰＲ１を示している。図６に示すプロンプトＰＲ１は、指示情報表示用データ生成部１３１が生成する表示用データ（表示画面ＤＩＳ１）の一例でもある。
【0077】
図６に示すように、プロンプトＰＲ１は、指示文ＩＮの一例として、
『以下の対象チャンクから、
・「常温でのイオン電導度が高い物質」という内容を含む要約を生成してください。
・その際、要約が「常温でのイオン電導度が高い物質」という内容に整合する記載をより多く含むようにしてください。』
との指示文ＩＮ１を含んでいる。当該指示文ＩＮ１は、
・「常温でのイオン電導度が高い物質」
というクエリＱＲを参照して、第１の生成部１３が生成した指示文である。また、本例では、当該クエリＱＲと、当該クエリＱＲに適合する適合チャンクＡＣとが同一の内容である場合を例示している。このため、当該指示文ＩＮ１は、
・「常温でのイオン電導度が高い物質」
という適合チャンクＡＣを含む指示文であると表現することもできる。また、当該プロンプトＰＲ（指示情報）には、
・「前記要約に、前記適合チャンクＡＣに対応する内容を含める」旨の指示
が含まれていると表現することもできる。当該構成によれば、後述する言語モデルＬＭが生成する要約に前記適合チャンクＡＣに対応する内容が好適に含まれることになるので、ユーザにとって有用な情報を要約に含めることができる。ただし当該例は本実施形態を限定するものではない。
『以下の対象チャンクから、
・「常温でのイオン電導度が高い物質」という内容を含む要約を生成してください。
・その際、要約が「常温でのイオン電導度が高い物質」という内容に整合する記載をより多く含むようにしてください。』
との指示文ＩＮ１を含んでいる。当該指示文ＩＮ１は、
・「常温でのイオン電導度が高い物質」
というクエリＱＲを参照して、第１の生成部１３が生成した指示文である。また、本例では、当該クエリＱＲと、当該クエリＱＲに適合する適合チャンクＡＣとが同一の内容である場合を例示している。このため、当該指示文ＩＮ１は、
・「常温でのイオン電導度が高い物質」
という適合チャンクＡＣを含む指示文であると表現することもできる。また、当該プロンプトＰＲ（指示情報）には、
・「前記要約に、前記適合チャンクＡＣに対応する内容を含める」旨の指示
が含まれていると表現することもできる。当該構成によれば、後述する言語モデルＬＭが生成する要約に前記適合チャンクＡＣに対応する内容が好適に含まれることになるので、ユーザにとって有用な情報を要約に含めることができる。ただし当該例は本実施形態を限定するものではない。
【0078】
また、上記指示文ＩＮ１には、上述のように「要約が「常温でのイオン電導度が高い物質」という内容に整合する記載をより多く含むようにしてください」との指示を含んでいる。当該指示は、１又は複数の対象チャンクＴＣの要約を生成するためのプロンプトＰＲ（指示情報）であって、前記クエリＱＲに適合する内容をより多く含む要約を生成するためのプロンプトＰＲ（指示情報）に含まれる内容の一例である。
【0079】
なお、指示文ＩＮ１には、
・「抽出元のチャンクＩＤを出力してください。」
のような指示を更に含む構成としてもよい。当該指示を含めることにより、プロンプトＰＲ１を参照して生成された要約が、何れのチャンクから抽出されたものかを制御部１１０が特定することができる。制御部１１０は、一例として、当該チャンクＩＤを、当該対象チャンクの抽出元である文献ＩＤと関連付けて管理しておくことにより、上記要約が何れの文献から抽出されたものであるかを特定することができる。
・「抽出元のチャンクＩＤを出力してください。」
のような指示を更に含む構成としてもよい。当該指示を含めることにより、プロンプトＰＲ１を参照して生成された要約が、何れのチャンクから抽出されたものかを制御部１１０が特定することができる。制御部１１０は、一例として、当該チャンクＩＤを、当該対象チャンクの抽出元である文献ＩＤと関連付けて管理しておくことにより、上記要約が何れの文献から抽出されたものであるかを特定することができる。
【0080】
また、図６に示すように、プロンプトＰＲ１は、上記指示文ＩＮ１において言及されている対象として、上述の「拡大処理」によって拡大された対象チャンクＥＣ２（ＴＣ２’）及び対象チャンクＥＣ３（ＴＣ３’）を含んでいる。プロンプトＰＲ１が、対象として、これらの対象チャンクを含んでいるため、当該プロンプトＰＲ１が入力された言語モデルＬＭは、これらの対象チャンクから、上記指示文ＩＮ１に従って、要約を生成することになる。
【0081】
なお、ステップＳ１０４において、第１の生成部１３が備える指示情報表示用データ生成部１３１は、プロンプトＰＲ１を表示画面ＤＩＳ１として入出力部１４０が備える表示パネル又はタッチパネルを介してユーザに提示してもよい。当該構成によれば、生成されたプロンプトＰＲを、言語モデルＬＭに入力する前に、ユーザが容易に確認することができる。
【0082】
また、ステップＳ１０４において、第１の生成部１３は、当該表示画面ＤＩＳ１を視認したユーザからの修正指示を受け付け、当該修正指示に基づき、プロンプトＰＲ１を修正してもよい。当該構成によれば、プロンプトＰＲを、ユーザにとってより好ましいものとすることができる。
【0083】
上述のように、本例において第１の生成部１３は、１又は複数の対象チャンクＴＣの要約を生成するための指示情報であって、クエリＱＲに適合する１又は複数の適合チャンクＡＣを含むプロンプトを生成する。また、本例において第１の生成部１３は、１又は複数の対象チャンクＴＣの要約を生成するための指示情報であって、クエリＱＲに適合する内容をより多く含む要約を生成するための指示情報を生成すると表現することもできる。このような処理を行うことによって、情報処理装置１００は、ユーザにとって有用な情報を含む要約を生成することができる。
【0084】
なお、図６に示したプロンプトの例はあくまで一例であり、本実施形態を限定するものではない。第１の生成部１３が生成するプロンプトＰＲは、１又は複数の対象チャンクＴＣの要約を生成するための指示情報であって、クエリＱＲに適合する１又は複数の適合チャンクＡＣを含むプロンプトあればどのような形式であってもよい。
【0085】
また、言語モデルＬＭによっては、プロンプトＰＲにおいてロールの設定が可能な場合がある。そのような場合、第１の生成部１３が、当該言語モデルＬＭの仕様に応じて、プロンプトＰＲにおいてロールの設定を行ったり、プロンプトＰＲを複数のプロンプトに分割したうえで各プロンプトにおいてロールの設定を行ったりする構成としてもよい。
【0086】
（ステップＳ１０５）
図２に戻り、ステップＳ１０５において、第１の生成部１３は、ステップＳ１０４において生成されたプロンプトＰＲ、またはステップＳ１０４において生成されユーザ指示によって修正されたプロンプトＰＲを、通信部１３０を介してサーバ２００に提供し、当該プロンプトＰＲを、言語モデルＬＭに入力する。当該プロンプトが入力された言語モデルＬＭは、当該プロンプトＰＲに応じた出力情報ＯＵＴを生成する。
図２に戻り、ステップＳ１０５において、第１の生成部１３は、ステップＳ１０４において生成されたプロンプトＰＲ、またはステップＳ１０４において生成されユーザ指示によって修正されたプロンプトＰＲを、通信部１３０を介してサーバ２００に提供し、当該プロンプトＰＲを、言語モデルＬＭに入力する。当該プロンプトが入力された言語モデルＬＭは、当該プロンプトＰＲに応じた出力情報ＯＵＴを生成する。
【0087】
（ステップＳ１０６）
ステップＳ１０６において、第２の取得部１４は、言語モデルＬＭが出力した出力情報ＯＵＴを取得する。取得された出力情報ＯＵＴは、一例として記憶部１２０に格納されると共に、第２の生成部１６によって参照される。
ステップＳ１０６において、第２の取得部１４は、言語モデルＬＭが出力した出力情報ＯＵＴを取得する。取得された出力情報ＯＵＴは、一例として記憶部１２０に格納されると共に、第２の生成部１６によって参照される。
【0088】
（ステップＳ１０７）
ステップＳ１０７において、第２の生成部１６は、ステップＳ１０６において取得した出力情報ＯＵＴを結果リストに追加する。
ステップＳ１０７において、第２の生成部１６は、ステップＳ１０６において取得した出力情報ＯＵＴを結果リストに追加する。
【0089】
（ステップＳ１０８）
ステップＳ１０８において、第２の生成部１６は、チャンク群に含まれる複数のチャンク、又は当該複数のチャンクから抽出され、対象チャンクＴＣの候補として保持されている複数のチャンクのうち、未処理のチャンクがあるか否かを判定する。
ステップＳ１０８において、第２の生成部１６は、チャンク群に含まれる複数のチャンク、又は当該複数のチャンクから抽出され、対象チャンクＴＣの候補として保持されている複数のチャンクのうち、未処理のチャンクがあるか否かを判定する。
【0090】
未処理のチャンクがある場合（ステップＳ１０８でＹＥＳ）、ステップＳ１０４に戻り、当該未処理のチャンクから対象チャンクＴＣを選択し、ステップＳ１０４以降の処理を行う。一方で、未処理のチャンクがない場合（ステップＳ１０８でＮＯ）、ステップＳ１０９に進む。
【0091】
（ステップＳ１０９）
ステップＳ１０８において、第２の生成部１６は、出力情報ＯＵＴを参照して、回答情報ＲＩを生成する。一例として、第２の生成部１６は、
・結果リストに蓄積された出力情報ＯＵＴの少なくとも一部を参照することによって、回答情報ＲＩを生成したり、
・結果リストに蓄積された出力情報ＯＵＴを統合し、統合後の回答情報を参照することによって、回答情報ＲＩを生成したりする。
ステップＳ１０８において、第２の生成部１６は、出力情報ＯＵＴを参照して、回答情報ＲＩを生成する。一例として、第２の生成部１６は、
・結果リストに蓄積された出力情報ＯＵＴの少なくとも一部を参照することによって、回答情報ＲＩを生成したり、
・結果リストに蓄積された出力情報ＯＵＴを統合し、統合後の回答情報を参照することによって、回答情報ＲＩを生成したりする。
【0092】
ここで、情報処理装置１００をマテリアルインフォマティクスの分野に適用した場合、前記回答情報ＲＩには、文献情報と、物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れとが含まれ得る。
【0093】
図７は、本ステップにおいて第２の生成部１６が生成した回答情報ＲＩを含む表示画面ＤＩＳ２を示す図である。当該表示画面は、一例として、上述した「ステップＳ１０１～Ｓ１０４の各処理に関する具体例２」に対応する処理を行った情報処理装置１００の回答情報表示用データ生成部１６１が生成する画面である。
【0094】
図７に示すように、表示画面ＤＩＳ２には、回答情報ＲＩが含まれており、当該回答情報ＲＩには、出力情報ＯＵＴ１及び出力情報ＯＵＴ２が含まれている。ここで、出力情報ＯＵＴ１は、一例としてプロンプトＰＲ１に含まれていた第１の対象チャンクＴＣの要約であり、出力情報ＯＵＴ２は、一例としてプロンプトＰＲ１に含まれていた第２の対象チャンクＴＣの要約である。
【0095】
また、図７に示すように回答情報ＲＩには、出力情報ＯＵＴ１の抽出元の文書のタイトル及び書誌事項、並びに、出力情報ＯＵＴ２の抽出元の文書のタイトル及び書誌事項が含まれている。第２の生成部１６は、一例として、言語モデルＬＭが出力する出力情報ＯＵＴ１及び出力情報ＯＵＴ２のそれぞれに含まれるチャンクＩＤを参照することによって、当該出力情報を生成するために言語モデルＬＭが参照したチャンクを特定することができる。そして、第２の生成部１６は、特定したチャンクの抽出元の文書を特定することにより、図７に示すように、回答情報ＲＩに、出力情報ＯＵＴ１の抽出元の文書のタイトル及び書誌事項、並びに、出力情報ＯＵＴ２の抽出元の文書のタイトル及び書誌事項を含める処理を行うことができる。
【0096】
また、第２の生成部１６が生成する回答情報ＲＩには、実際に使用した費用を表示する領域（図７におけるＣＯＳＴ２）を含んでいてもよい。また、図７に示すように、表示画面ＤＩＳ２には「文書へのリンク」ボタンＬ１～Ｌ３が含まれており、ユーザが当該ボタンを押下することによって、当該文書へのリンク先にアクセス可能な構成としてもよい。
【0097】
情報処理装置１００は、上述のように、１又は複数の対象チャンクＴＣの要約を生成するための指示情報であって、クエリＱＲに適合する１又は複数の適合チャンクＡＣを含むプロンプトを生成する。これは、１又は複数の対象チャンクＴＣの要約を生成するための指示情報であって、クエリＱＲに適合する内容をより多く含む要約を生成するための指示情報を生成すると表現することもできる。このような処理を行うことによって、情報処理装置１００は、ユーザにとって有用な情報を含む要約を生成することができる。
【0098】
（実施形態１の付記事項１）
上述したように、複数の対象チャンクＴＣが存在する場合、情報処理装置１００は、プロンプトＰＲに含める対象チャンクを変更しつつ、上述したステップＳ１０４～ステップＳ１０７の処理を複数回行ってもよい。ここで、情報処理装置１００は、一例として、言語モデルＬＭの仕様を満たすよう、プロンプトＰＲに含める対象チャンクの長さを調整しつつ、上述したステップＳ１０４～ステップＳ１０７の処理を複数回行ってもよい。一例として、対象チャンクＴＣとして、対象チャンクＴＣ０１～ＴＣ０８という８個のチャンクが存在する場合、情報処理装置１００の制御部１１０は、
・対象チャンクＴＣ０１～ＴＣ０４の４つの対象チャンクと、上述した指示文ＩＮとを含むプロンプトＰＲ０１を生成し、当該プロンプトＰＲに基づき言語モデルが出力した出力情報ＯＵＴ０１を取得し、
・対象チャンクＴＣ０５～ＴＣ０８の４つの対象チャンクと、上述した指示文ＩＮとを含むプロンプトＰＲ０２を生成し、当該プロンプトＰＲ０２に基づき言語モデルが出力した出力情報ＯＵＴ０２を取得する
という構成としてもよい。
上述したように、複数の対象チャンクＴＣが存在する場合、情報処理装置１００は、プロンプトＰＲに含める対象チャンクを変更しつつ、上述したステップＳ１０４～ステップＳ１０７の処理を複数回行ってもよい。ここで、情報処理装置１００は、一例として、言語モデルＬＭの仕様を満たすよう、プロンプトＰＲに含める対象チャンクの長さを調整しつつ、上述したステップＳ１０４～ステップＳ１０７の処理を複数回行ってもよい。一例として、対象チャンクＴＣとして、対象チャンクＴＣ０１～ＴＣ０８という８個のチャンクが存在する場合、情報処理装置１００の制御部１１０は、
・対象チャンクＴＣ０１～ＴＣ０４の４つの対象チャンクと、上述した指示文ＩＮとを含むプロンプトＰＲ０１を生成し、当該プロンプトＰＲに基づき言語モデルが出力した出力情報ＯＵＴ０１を取得し、
・対象チャンクＴＣ０５～ＴＣ０８の４つの対象チャンクと、上述した指示文ＩＮとを含むプロンプトＰＲ０２を生成し、当該プロンプトＰＲ０２に基づき言語モデルが出力した出力情報ＯＵＴ０２を取得する
という構成としてもよい。
【0099】
上記構成の場合、ステップＳ１０９において、第２の生成部１６は、まず、出力情報ＯＵＴ０１～ＯＵＴ０２を統合し、統合後の出力情報を参照して、回答情報ＲＩを生成する構成とすればよい。また、当該統合処理の少なくとも一部を、言語モデルＬＭを用いて行ってもよい。
【0100】
このように、第１の生成部１３は、
前記１又は複数の対象チャンクＴＣの第１の部分と、前記クエリＱＲから得られる指示文ＩＮとを含む第１の指示情報（プロンプト０１）と、
前記１又は複数の対象チャンクＴＣの第２の部分と、前記クエリＱＲから得られる指示文ＩＮとを含む第２の指示情報（プロンプト０２）と
を生成し、
前記第２の取得部１４は、
前記第１の指示情報（プロンプト０１）が入力された前記言語モデルＬＭが出力する第１の出力情報（ＯＵＴ０１）と、
前記第２の指示情報（プロンプト０２）が入力された前記言語モデルＬＭが出力する第２の出力情報（ＯＵＴ０２）とを取得し、
前記第２の生成部１６は、
前記第１の出力情報（ＯＵＴ０１）の少なくとも一部と前記第２の出力情報（ＯＵＴ０２）の少なくとも一部とを統合することによって前記回答情報ＲＩを生成する
という構成としてもよい。
前記１又は複数の対象チャンクＴＣの第１の部分と、前記クエリＱＲから得られる指示文ＩＮとを含む第１の指示情報（プロンプト０１）と、
前記１又は複数の対象チャンクＴＣの第２の部分と、前記クエリＱＲから得られる指示文ＩＮとを含む第２の指示情報（プロンプト０２）と
を生成し、
前記第２の取得部１４は、
前記第１の指示情報（プロンプト０１）が入力された前記言語モデルＬＭが出力する第１の出力情報（ＯＵＴ０１）と、
前記第２の指示情報（プロンプト０２）が入力された前記言語モデルＬＭが出力する第２の出力情報（ＯＵＴ０２）とを取得し、
前記第２の生成部１６は、
前記第１の出力情報（ＯＵＴ０１）の少なくとも一部と前記第２の出力情報（ＯＵＴ０２）の少なくとも一部とを統合することによって前記回答情報ＲＩを生成する
という構成としてもよい。
【0101】
上記の構成によれば、多数の対象チャンクが存在する場合であっても、一部の対象チャンクのみを含むプロンプトを繰り返し入力することにより、当該多数の対象チャンク全体に関する言語モデルＬＭの出力を取得することができる。このため、言語モデルＬＭに対して過度な負荷をかけることなく、又は当該言語モデルＬＭの仕様に沿った態様により、プロンプトＰＲの入力及び出力情報ＯＵＴの取得を好適に行うことができる。
【0102】
なお、実施形態２では、１つのプロンプトＰＲに複数のチャンクが含まれる例を挙げたが、これは実施形態２及び関連する記載を限定するものではない。１つのプロンプトＰＲに含めるチャンクの数を１つのみとする構成も本明細書に記載の内容に含まれる。より具体的には、
・第１の生成部１３は、１つのプロンプトＰＲに含める対象チャンクの数が１つのみとなるよう構成され、
・当該プロンプトＰＲは上述のチャンクＩＤを含まない構成とする一方で、制御部１１０Ａは、当該対象チャンクを当該対象チャンクの抽出元である文献ＩＤと関連付けて管理し、
・第２の生成部１６は、上記文献ＩＤによって特定される文献情報を回答情報ＲＩに含める
という構成としてもよい。
・第１の生成部１３は、１つのプロンプトＰＲに含める対象チャンクの数が１つのみとなるよう構成され、
・当該プロンプトＰＲは上述のチャンクＩＤを含まない構成とする一方で、制御部１１０Ａは、当該対象チャンクを当該対象チャンクの抽出元である文献ＩＤと関連付けて管理し、
・第２の生成部１６は、上記文献ＩＤによって特定される文献情報を回答情報ＲＩに含める
という構成としてもよい。
【0103】
（実施形態１の付記事項２）
上記付記事項１において、プロンプトＰＲに含める対象チャンクの長さを調整しつつ、上述したステップＳ１０４～ステップＳ１０７の処理を複数回行ってもよいことに言及したが、当該処理の例について更に説明すれば以下の通りである。
上記付記事項１において、プロンプトＰＲに含める対象チャンクの長さを調整しつつ、上述したステップＳ１０４～ステップＳ１０７の処理を複数回行ってもよいことに言及したが、当該処理の例について更に説明すれば以下の通りである。
【0104】
すなわち、制御部１１０の各部は以下のような処理を行ってもよい。
・第１の生成部１３は、複数の対象チャンクと、当該複数の対象チャンクの一次要約（仮の要約）を生成する旨の指示文とを含むプロンプトＰＲ００１を生成し、生成したプロンプトＰＲ００１を言語モデルＬＭに入力する。なお、上記複数の対象チャンクの長さが所定の長さ（一例として言語モデルＬＭの仕様上の長さ）よりも長い場合には、上記複数の対象チャンクを複数の部分に分割し、部分毎に一次要約を生成する旨のプロンプトを生成し、言語モデルＬＭに入力してもよい。
・続いて、上記言語モデルＬＭが生成した一次要約と、クエリＱＲに適合する適合チャンクとを含むプロンプトであって、当該一次要約の要約（最終的な要約）を生成する旨の指示文を含むプロンプトＰＲ００２を生成し、生成したプロンプトＰＲ００２を言語モデルＬＭに入力する
・続いて、第２の取得部１４は、上記プロンプトＰＲ００２が入力された言語モデルＬＭが出力する最終的な要約を取得する。
・第１の生成部１３は、複数の対象チャンクと、当該複数の対象チャンクの一次要約（仮の要約）を生成する旨の指示文とを含むプロンプトＰＲ００１を生成し、生成したプロンプトＰＲ００１を言語モデルＬＭに入力する。なお、上記複数の対象チャンクの長さが所定の長さ（一例として言語モデルＬＭの仕様上の長さ）よりも長い場合には、上記複数の対象チャンクを複数の部分に分割し、部分毎に一次要約を生成する旨のプロンプトを生成し、言語モデルＬＭに入力してもよい。
・続いて、上記言語モデルＬＭが生成した一次要約と、クエリＱＲに適合する適合チャンクとを含むプロンプトであって、当該一次要約の要約（最終的な要約）を生成する旨の指示文を含むプロンプトＰＲ００２を生成し、生成したプロンプトＰＲ００２を言語モデルＬＭに入力する
・続いて、第２の取得部１４は、上記プロンプトＰＲ００２が入力された言語モデルＬＭが出力する最終的な要約を取得する。
【0105】
上記のような処理を行うことにより、言語モデルＬＭに対して過度な負荷をかけることなく、又は当該言語モデルＬＭの仕様に沿った態様により、要約の生成を好適に行うことができる。
【0106】
なお、対象文書（対象チャンク）に元から要約部分（一例として対象文書が論文である場合のアブストラクト等）が存在する場合には、当該要約部分を、上述の一次要約として用いる構成としてもよい。
【0107】
（実施形態１の付記事項３）
本実施形態に係る情報処理装置１００は、任意の分野におけるデータ生成に適用することができる。上述した説明では、情報処理装置１００を主としてマテリアルインフォマティクスの分野におけるデータ生成に適用した場合を挙げたがもちろんこれに限定されるものではない。
本実施形態に係る情報処理装置１００は、任意の分野におけるデータ生成に適用することができる。上述した説明では、情報処理装置１００を主としてマテリアルインフォマティクスの分野におけるデータ生成に適用した場合を挙げたがもちろんこれに限定されるものではない。
【0108】
一例として、第１の取得部１１は、クエリＱＲとして、
・条件文「交差点での衝突事故の発生状況」
を取得し、第１の生成部１３は、当該クエリＱＲを参照して指示文ＩＮを生成すると共に、生成された指示文ＩＮと、１又は複数の対象チャンクＴＣとを含むプロンプトＰＲを生成する構成としてもよい。ここで、当該対象チャンクＴＣとしては、一例として、ニュースを含むチャンク群から選択されたチャンクを用いることができる。そして、第２の取得部１４は、当該プロンプトＰＲが入力された言語モデルＬＭが出力した出力情報ＯＵＴを取得し、第２の生成部１６は、出力情報ＯＵＴを参照して、回答情報ＲＩを生成してもよい。
・条件文「交差点での衝突事故の発生状況」
を取得し、第１の生成部１３は、当該クエリＱＲを参照して指示文ＩＮを生成すると共に、生成された指示文ＩＮと、１又は複数の対象チャンクＴＣとを含むプロンプトＰＲを生成する構成としてもよい。ここで、当該対象チャンクＴＣとしては、一例として、ニュースを含むチャンク群から選択されたチャンクを用いることができる。そして、第２の取得部１４は、当該プロンプトＰＲが入力された言語モデルＬＭが出力した出力情報ＯＵＴを取得し、第２の生成部１６は、出力情報ＯＵＴを参照して、回答情報ＲＩを生成してもよい。
【0109】
一方で、マテリアルインフォマティクス及びそれに関連する分野では、ユーザに対して提供するためのデータを生成するにあたり、参照可能な論文や技報等が多数存在している。このため、これらの論文や技報等の要約を生成したとしても、ユーザにとって有用な情報を含む要約になっていない場合が多いという問題がある。本実施形態に係る情報処理装置１００によれば、上述のように、１又は複数の対象チャンクＴＣの要約を生成するための指示情報であって、クエリＱＲに適合する１又は複数の適合チャンクＡＣを含むプロンプトを生成する。これは、１又は複数の対象チャンクＴＣの要約を生成するための指示情報であって、クエリＱＲに適合する内容をより多く含む要約を生成するための指示情報を生成すると表現することもできる。このような処理を行うことによって、マテリアルインフォマティクス及びそれに関連する分野において、情報処理装置１００は、ユーザにとって有用な情報を含む要約を生成することができる。
【0110】
また、マテリアルインフォマティクス及びそれに関連する分野では、言語モデルＬＭへの入力の候補となり得るチャンクのデータ量も増大してしまう傾向にあるが、情報処理装置１００によれば、クエリＱＲを参照してチャンク群ＣＧから１又は複数の対象チャンクを抽出する。このため、言語モデルＬＭに入力するチャンクのデータ量を好適に抑制しつつ、言語モデルＬＭによるデータ生成（出力情報ＯＵＴの生成）において有用性の高い対象チャンクを用いることができる。したがって、情報処理装置１００によれば、マテリアルインフォマティクス及びそれに関連する分野において、コストの上昇を抑えつつ、正確性の高いデータを生成することができる。
【0111】
（実施形態１の付記事項４）
上記実施形態において、プロンプトＰＲに含める対象チャンクＴＣの長さは特に限定されない。一方で、プロンプトＰＲに含める対象チャンクＴＣの長さ、数、種類等に応じて、言語モデルＬＭが出力する出力情報ＯＵＴの精度、及び出力情報ＯＵＴを取得するためのコストは変動し得る。このため、情報処理装置１００において、対象チャンクＴＣの長さ、数、種類等を予め設定可能な構成としてもよい。
上記実施形態において、プロンプトＰＲに含める対象チャンクＴＣの長さは特に限定されない。一方で、プロンプトＰＲに含める対象チャンクＴＣの長さ、数、種類等に応じて、言語モデルＬＭが出力する出力情報ＯＵＴの精度、及び出力情報ＯＵＴを取得するためのコストは変動し得る。このため、情報処理装置１００において、対象チャンクＴＣの長さ、数、種類等を予め設定可能な構成としてもよい。
【0112】
一例として、情報処理装置１００は、入出力部１４０を介して、対象チャンクＴＣの長さ、数、種類等の少なくとも何れかを指定する情報をユーザから受け付け可能な構成としてもよい。
【0113】
例えば、情報処理装置１００は、入出力部１４０を介して、
・プロンプトＰＲに含める対象チャンクＴＣの最小文字数及び最大文字数
・プロンプトＰＲに含める対象チャンクＴＣの最小数及び最大数
・プロンプトＰＲに含める対象チャンクＴＣの種類（文節単位とするのか、文章単位とするのか、段落単位とするのか、章単位とするのか等）
を受け付け、当該受け付けた情報を満たすよう、第１の生成部１３がプロンプトＰＲを生成する構成としてもよい。
・プロンプトＰＲに含める対象チャンクＴＣの最小文字数及び最大文字数
・プロンプトＰＲに含める対象チャンクＴＣの最小数及び最大数
・プロンプトＰＲに含める対象チャンクＴＣの種類（文節単位とするのか、文章単位とするのか、段落単位とするのか、章単位とするのか等）
を受け付け、当該受け付けた情報を満たすよう、第１の生成部１３がプロンプトＰＲを生成する構成としてもよい。
【0114】
或いは、情報処理装置１００は、
・プロンプトＰＲを生成する毎に、当該プロンプトＰＲに含めた対象チャンクＴＣの長さ、数、種類等を保持し、
・これらの情報と当該プロンプトＰＲに基づく出力情報ＯＵＴの精度及びコストとを関連付けて管理し、
・上記精度及びコストがユーザが所望する値に近づくための、好ましい対象チャンクＴＣの長さ、数、種類を決定（更新）し、次回のプロンプトＰＲの生成処理に反映させる
という構成としてもよい。
・プロンプトＰＲを生成する毎に、当該プロンプトＰＲに含めた対象チャンクＴＣの長さ、数、種類等を保持し、
・これらの情報と当該プロンプトＰＲに基づく出力情報ＯＵＴの精度及びコストとを関連付けて管理し、
・上記精度及びコストがユーザが所望する値に近づくための、好ましい対象チャンクＴＣの長さ、数、種類を決定（更新）し、次回のプロンプトＰＲの生成処理に反映させる
という構成としてもよい。
【0115】
〔実施形態２〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
【0116】
（情報処理システム１Ａ）
図８は本実施形態に係る情報処理システム１Ａの構成を示す図である。図８に示すように、本実施形態に係る情報処理システム１Ａは、実施形態１に係る情報処理システム１が備える各構成に加え、複数の文書サーバ（図８における第１の文書サーバ３００、第２の文書サーバ４００、・・・）を備えている。
図８は本実施形態に係る情報処理システム１Ａの構成を示す図である。図８に示すように、本実施形態に係る情報処理システム１Ａは、実施形態１に係る情報処理システム１が備える各構成に加え、複数の文書サーバ（図８における第１の文書サーバ３００、第２の文書サーバ４００、・・・）を備えている。
【0117】
ここで、第１の文書サーバ３００は、一例として、無料または有償の論文を配信する論文配信サーバである。また、第２の文書サーバは、一例として、対象企業が管理するサーバであって、当該対象企業の技報や社内文書を管理するサーバである。ただし、これらの例は本実施形態を限定するものではない。
【0118】
（情報処理装置１００Ａ）
本実施形態に係る情報処理システム１Ａが備える情報処理装置１００Ａは、図８に示すように、以下の点を除き、実施形態１に係る情報処理装置１００と同様の構成を備えている。すなわち、本実施形態に係る情報処理装置１００Ａは、実施形態１に係る情報処理装置１００が備える各構成に加えて、登録部３５を備えている。
本実施形態に係る情報処理システム１Ａが備える情報処理装置１００Ａは、図８に示すように、以下の点を除き、実施形態１に係る情報処理装置１００と同様の構成を備えている。すなわち、本実施形態に係る情報処理装置１００Ａは、実施形態１に係る情報処理装置１００が備える各構成に加えて、登録部３５を備えている。
【0119】
（登録部３５）
登録部３５は、第１の文書サーバ３００及び第２の文書サーバ４００から、対象の文書を取得し、取得した文書をチャンクに分解することによって複数のチャンクを取得し、取得した複数のチャンクを記憶部１２０に格納する。これら複数のチャンクは、図８におけるチャンク群ＣＧを構成する。
登録部３５は、第１の文書サーバ３００及び第２の文書サーバ４００から、対象の文書を取得し、取得した文書をチャンクに分解することによって複数のチャンクを取得し、取得した複数のチャンクを記憶部１２０に格納する。これら複数のチャンクは、図８におけるチャンク群ＣＧを構成する。
【0120】
また、登録部３５は、チャンク群ＣＧに含まれる１又は複数のチャンクの各々についてのベクトル（特徴量空間における特徴ベクトル）を生成し、生成したベクトルを記憶部１２０に格納する。これらのベクトルは、図８におけるベクトル群ＶＧを構成する。なお、登録部３５は、１又は複数のチャンクの各々に対して所定のアルゴリズムを適用することによって、チャンクから特徴ベクトルへの変換（特徴量空間へのチャンクの埋め込み（embedding））を行うことができる。また、登録部３５による上記の処理の少なくとも一部を、一例として、サーバ２００等の情報処理装置１００Ａとは別体の装置によって行う構成としてもよい。
【0121】
上記のように構成された情報処理装置１００Ａによれば、言語モデルＬＭによるデータ生成（出力情報ＯＵＴの生成）において参照される対象チャンクＴＣの元となる複数のチャンクを好適に準備しておくことができる。また、上記の構成によれば、複数のサーバから文書を取得し、チャンクを抽出するので、様々な分野の論文や様々な企業の文書等を用いたデータ生成（出力情報ＯＵＴの生成）を行うことができる。また、情報処理装置１００Ａによれば、実施形態１に係る情報処理装置１００と同様の効果を奏する。
【0122】
〔ソフトウェアによる実現例〕
情報処理装置１００、１００Ａの機能的な各ブロック（特に第１の取得部１１、第１の抽出部１２、第１の生成部１３、第２の取得部１４、第２の抽出部１５、第２の生成部１６、登録部３５）、及びサーバ２００の機能的な各ブロック（特に制御部２４０）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。後者の場合、情報処理装置１００、１００Ａおよびサーバ２００の各々は、例えば、コンピュータ（電子計算機）を用いて構成することができる。図９は、情報処理装置１００（又は情報処理装置１００Ａ）およびサーバ２００として用いられるコンピュータの物理的構成を例示したブロック図である。
情報処理装置１００、１００Ａの機能的な各ブロック（特に第１の取得部１１、第１の抽出部１２、第１の生成部１３、第２の取得部１４、第２の抽出部１５、第２の生成部１６、登録部３５）、及びサーバ２００の機能的な各ブロック（特に制御部２４０）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。後者の場合、情報処理装置１００、１００Ａおよびサーバ２００の各々は、例えば、コンピュータ（電子計算機）を用いて構成することができる。図９は、情報処理装置１００（又は情報処理装置１００Ａ）およびサーバ２００として用いられるコンピュータの物理的構成を例示したブロック図である。
【0123】
（情報処理装置１００の物理的構成）
情報処理装置１００（又は情報処理装置１００Ａ）は、図９に示すように、バス１１０と、プロセッサ１０１と、主メモリ１０２と、補助メモリ１０３と、通信インタフェース１０４と、入出力インタフェース１０５とを備えたコンピュータによって構成可能である。プロセッサ１０１、主メモリ１０２、補助メモリ１０３、通信インタフェース１０４、および入出力インタフェース１０５は、バス１１０を介して互いに接続されている。入出力インタフェース１０５には、入力装置４０、出力装置５０が接続されている。
情報処理装置１００（又は情報処理装置１００Ａ）は、図９に示すように、バス１１０と、プロセッサ１０１と、主メモリ１０２と、補助メモリ１０３と、通信インタフェース１０４と、入出力インタフェース１０５とを備えたコンピュータによって構成可能である。プロセッサ１０１、主メモリ１０２、補助メモリ１０３、通信インタフェース１０４、および入出力インタフェース１０５は、バス１１０を介して互いに接続されている。入出力インタフェース１０５には、入力装置４０、出力装置５０が接続されている。
【0124】
プロセッサ１０１としては、例えば、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ、マイクロコントローラ、またはこれらの組み合わせ等が用いられる。主メモリ１０２としては、例えば、半導体ＲＡＭ（random access memory）等が用いられる。
【0125】
補助メモリ１０３としては、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、またはこれらの組み合わせ等が用いられる。補助メモリ１０３には、プロセッサ１０１に上述した情報処理装置１００（又は情報処理装置１００Ａ）の動作を実行させるためのプログラムが格納されている。プロセッサ１０１は、補助メモリ１０３に格納されたプログラムを主メモリ１０２上に展開し、展開したプログラムに含まれる各命令を実行する。また、補助メモリ１０３には、当該コンピュータを情報処理装置１００（又は情報処理装置１００Ａ）として動作させるためにプロセッサ１０１が参照する各種データが格納されている。
【0126】
通信インタフェース１０４は、ネットワーク９１に接続するインタフェースである。入出力インタフェース１０５としては、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）インタフェース、赤外線やBluetooth（登録商標）等の近距離通信インタフェース、またはこれらの組み合わせが用いられる。
【0127】
入力装置４０としては、例えば、キーボード、マウス、タッチパッド、マイク、又はこれらの組み合わせ等が用いられる。出力装置５０としては、例えば、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ、又はこれらの組み合わせが用いられる。
【0128】
（サーバ２００の物理的構成）
サーバ２００は、図９に示すように、バス２１０と、プロセッサ２０１と、主メモリ２０２と、補助メモリ２０３と、通信インタフェース２０４と、通信インタフェース２０５とを備えたコンピュータによって構成可能である。プロセッサ２０１、主メモリ２０２、補助メモリ２０３、通信インタフェース２０４、および通信インタフェース２０５は、バス２１０を介して互いに接続されている。
サーバ２００は、図９に示すように、バス２１０と、プロセッサ２０１と、主メモリ２０２と、補助メモリ２０３と、通信インタフェース２０４と、通信インタフェース２０５とを備えたコンピュータによって構成可能である。プロセッサ２０１、主メモリ２０２、補助メモリ２０３、通信インタフェース２０４、および通信インタフェース２０５は、バス２１０を介して互いに接続されている。
【0129】
プロセッサ２０１としては、例えば、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ、マイクロコントローラ、またはこれらの組み合わせ等が用いられる。主メモリ２０２としては、例えば、半導体ＲＡＭ等が用いられる。
【0130】
補助メモリ２０３としては、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤ、またはこれらの組み合わせ等が用いられる。補助メモリ２０３には、当該コンピュータをサーバ２００として動作させるためのプログラムが格納されている。プロセッサ２０１は、補助メモリ２０３に格納されたプログラムを主メモリ２０２上に展開し、展開したプログラムに含まれる各命令を実行する。また、補助メモリ２０３には、当該コンピュータをサーバ２００として動作させるためにプロセッサ２０１が参照する各種データとが格納されている。
【0131】
通信インタフェース２０４は、ネットワーク９１に接続するインタフェースである。通信インタフェース２０５は、ネットワーク９２に接続するインタフェースである。
【0132】
なお、上述した各プログラムは、補助メモリ１０３または補助メモリ２０３にそれぞれ記憶される代わりに、外部記録媒体に記録され、外部記録媒体から読み込まれることにより該当するコンピュータに供給されてもよい。外部記録媒体としては、コンピュータ読み取り可能な「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブル論理回路などを用いることができる。また、上述した各プログラムは、伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介してコンピュータに供給されてもよい。また、本発明の一態様は、各プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【0133】
〔まとめ〕
本明細書に記載の事項には、少なくとも以下の構成が含まれる。
本明細書に記載の事項には、少なくとも以下の構成が含まれる。
【0134】
（構成１）
クエリを取得する第１の取得部と、
前記クエリを参照して、１又は複数の対象チャンクから、前記クエリに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクを抽出する第１の抽出部と、
前記１又は複数の対象チャンクの要約を生成するための指示情報であって、前記１又は複数の適合チャンクを含む指示情報を生成する第１の生成部と、
前記指示情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部と
を備えている情報処理装置。
クエリを取得する第１の取得部と、
前記クエリを参照して、１又は複数の対象チャンクから、前記クエリに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクを抽出する第１の抽出部と、
前記１又は複数の対象チャンクの要約を生成するための指示情報であって、前記１又は複数の適合チャンクを含む指示情報を生成する第１の生成部と、
前記指示情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部と
を備えている情報処理装置。
【0135】
上記の構成によれば、ユーザにとって有用な情報を含む要約を生成することができる。
【0136】
（構成２）
前記指示情報には、前記要約に、前記適合チャンクに対応する内容を含める旨の指示が含まれている
構成１に記載の情報処理装置。
前記指示情報には、前記要約に、前記適合チャンクに対応する内容を含める旨の指示が含まれている
構成１に記載の情報処理装置。
【0137】
上記の構成によれば、指示情報には、前記要約に、前記適合チャンクに対応する内容を含める旨の指示が含まれているので、ユーザにとって有用な情報を含む要約を生成することができる。
【0138】
（構成３）
前記出力情報を参照して回答情報を生成する第２の生成部
を更に備えている
構成１又は２に記載の情報処理装置。
前記出力情報を参照して回答情報を生成する第２の生成部
を更に備えている
構成１又は２に記載の情報処理装置。
【0139】
上記の構成によれば、前記出力情報を参照して回答情報を生成するので、ユーザにとって有用な情報を含む要約を含む回答情報を生成することができる。
【0140】
（構成４）
前記第２の生成部は、
前記回答情報を含む表示用データを生成する回答情報表示用データ生成部を備えている
構成３に記載の情報処理装置。
前記第２の生成部は、
前記回答情報を含む表示用データを生成する回答情報表示用データ生成部を備えている
構成３に記載の情報処理装置。
【0141】
上記の構成によれば、上記回答情報表示用データを提示することにより、ユーザは、上記回答情報の内容を容易に把握することができる。
【0142】
（構成５）
１又は複数のチャンクから前記対象チャンクを抽出する第２の抽出部を更に備えている
構成１から４の何れか１項に記載の情報処理装置。
１又は複数のチャンクから前記対象チャンクを抽出する第２の抽出部を更に備えている
構成１から４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【0143】
上記の構成によれば、１又は複数のチャンクから前記対象チャンクを抽出するので、コストの上昇を抑えつつ、正確性の高いデータ（要約）を生成することができる。
【0144】
（構成６）
前記第２の抽出部は、
前記複数のチャンクのうち、前記クエリに整合する１又は複数のチャンクを前記１又は複数の対象チャンクとして取得する
構成５に記載の情報処理装置。
前記第２の抽出部は、
前記複数のチャンクのうち、前記クエリに整合する１又は複数のチャンクを前記１又は複数の対象チャンクとして取得する
構成５に記載の情報処理装置。
【0145】
上記の構成によれば、上記クエリに整合するチャンクを対象チャンクとして取得するので、チャンクの絞り込みを好適に行うことができる。したがって、チャンクを参照した処理のコストを好適に低減することができる。
【0146】
（構成７）
前記第２の抽出部は、
前記複数のチャンクのうち、前記第クエリに整合する１又は複数のチャンクを取得し、
前記クエリに整合する１又は複数のチャンクに対して拡大処理を適用することによって前記１又は複数の対象チャンクを取得する
構成５に記載の情報処理装置。
前記第２の抽出部は、
前記複数のチャンクのうち、前記第クエリに整合する１又は複数のチャンクを取得し、
前記クエリに整合する１又は複数のチャンクに対して拡大処理を適用することによって前記１又は複数の対象チャンクを取得する
構成５に記載の情報処理装置。
【0147】
上記の構成によれば、上記第２の抽出部が拡大処理を適用することによって、好適な分量の対象チャンクを用意することができるので、チャンクを参照して生成されるデータの正確性を向上させることができる。
【0148】
（構成８）
前記第１の生成部は、
前記指示情報の少なくとも一部を含む表示用データを生成する指示情報表示用データ生成部を備えている
構成１から７の何れか１項に記載の情報処理装置。
前記第１の生成部は、
前記指示情報の少なくとも一部を含む表示用データを生成する指示情報表示用データ生成部を備えている
構成１から７の何れか１項に記載の情報処理装置。
【0149】
上記の構成によれば、上記指示情報表示用データを提示することにより、ユーザは、上記指示情報の内容を容易に把握することができる。
【0150】
（構成９）
前記クエリには、
物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れかが含まれており、
前記出力情報には、
文献情報と、物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れとが含まれている
構成１から８の何れか１項に記載の情報処理装置。
前記クエリには、
物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れかが含まれており、
前記出力情報には、
文献情報と、物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れとが含まれている
構成１から８の何れか１項に記載の情報処理装置。
【0151】
上記の構成によれば、マテリアルインフォマティクス及び関連する分野において、ユーザにとって有用な情報を含む要約を生成することができる。
【0152】
（構成１０）
前記第１の生成部は、
前記１又は複数の対象チャンクの第１の部分と、前記クエリから得られる指示文とを含む第１の指示情報と、
前記１又は複数の対象チャンクの第２の部分と、前記クエリから得られる指示文とを含む第２の指示情報と
を生成し、
前記第２の取得部は、
前記第１の指示情報が入力された前記言語モデルが出力する第１の出力情報と、
前記第２の指示情報が入力された前記言語モデルが出力する第２の出力情報と
を取得し、
前記第２の生成部は、
前記第１の出力情報の少なくとも一部と前記第２の出力情報の少なくとも一部とを統合することによって前記回答情報を生成する
構成３又は４に記載の情報処理装置。
前記第１の生成部は、
前記１又は複数の対象チャンクの第１の部分と、前記クエリから得られる指示文とを含む第１の指示情報と、
前記１又は複数の対象チャンクの第２の部分と、前記クエリから得られる指示文とを含む第２の指示情報と
を生成し、
前記第２の取得部は、
前記第１の指示情報が入力された前記言語モデルが出力する第１の出力情報と、
前記第２の指示情報が入力された前記言語モデルが出力する第２の出力情報と
を取得し、
前記第２の生成部は、
前記第１の出力情報の少なくとも一部と前記第２の出力情報の少なくとも一部とを統合することによって前記回答情報を生成する
構成３又は４に記載の情報処理装置。
【0153】
上記の構成によれば、言語モデルＬＭに対して過度な負荷をかけることなく、又は当該言語モデルＬＭの仕様に沿った態様により、指示情報の入力及び出力情報の取得を好適に行うことができる。
【0154】
（構成１１）
クエリを取得する第１の取得部と、
１又は複数の対象チャンクの要約を生成するための指示情報であって、前記クエリに適合する内容をより多く含む要約を生成するための指示情報を生成する第１の生成部と、
前記指示情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部と
を備えている情報処理装置。
クエリを取得する第１の取得部と、
１又は複数の対象チャンクの要約を生成するための指示情報であって、前記クエリに適合する内容をより多く含む要約を生成するための指示情報を生成する第１の生成部と、
前記指示情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部と
を備えている情報処理装置。
【0155】
上記の構成によれば、構成１に係る情報処理装置と同様の効果を奏する。
【0156】
（構成１２）
前記クエリを参照して、１又は複数の対象チャンクから、前記クエリに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクを抽出する第１の抽出部を更に備え、
前記第１の生成部は、前記指示情報に、前記１又は複数の適合チャンクを含める
構成１１に記載の情報処理装置。
前記クエリを参照して、１又は複数の対象チャンクから、前記クエリに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクを抽出する第１の抽出部を更に備え、
前記第１の生成部は、前記指示情報に、前記１又は複数の適合チャンクを含める
構成１１に記載の情報処理装置。
【0157】
上記の構成によれば、前記クエリを参照して、１又は複数の対象チャンクから、前記クエリに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクを抽出し、指示情報には、前記１又は複数の適合チャンクが含まれているので、ユーザにとって有用な情報を含む要約を生成することができる。
【0158】
（構成１３）
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
クエリを取得する第１の取得ステップと、
前記クエリを参照して、１又は複数の対象チャンクから、前記クエリに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクを抽出する第１の抽出ステップと、
前記１又は複数の対象チャンクの要約を生成するための指示情報であって、１又は複数の適合チャンクを含む指示情報を生成する第１の生成ステップと、
前記指示情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得ステップと
を含んでいる情報処理方法。
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
クエリを取得する第１の取得ステップと、
前記クエリを参照して、１又は複数の対象チャンクから、前記クエリに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクを抽出する第１の抽出ステップと、
前記１又は複数の対象チャンクの要約を生成するための指示情報であって、１又は複数の適合チャンクを含む指示情報を生成する第１の生成ステップと、
前記指示情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得ステップと
を含んでいる情報処理方法。
【0159】
上記の方法によれば、構成１に係る情報処理装置と同様の効果を奏する。
【0160】
（構成１４）
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
クエリを取得する第１の取得ステップと、
１又は複数の対象チャンクの要約を生成するための指示情報であって、前記クエリに適合する内容をより多く含む要約を生成するための指示情報を生成する第１の生成ステップと、
前記指示情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得ステップと
を含んでいる情報処理方法。
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
クエリを取得する第１の取得ステップと、
１又は複数の対象チャンクの要約を生成するための指示情報であって、前記クエリに適合する内容をより多く含む要約を生成するための指示情報を生成する第１の生成ステップと、
前記指示情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得ステップと
を含んでいる情報処理方法。
【0161】
上記の方法によれば、構成１に係る情報処理装置と同様の効果を奏する。
【0162】
（構成１５）
構成１に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記第１の取得部、上記第１の抽出部、上記第１の生成部、および上記第２の取得部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
構成１に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記第１の取得部、上記第１の抽出部、上記第１の生成部、および上記第２の取得部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【0163】
上記の構成によれば、構成１に係る情報処理装置と同様の効果を奏する。
【0164】
（構成１６）
構成１１に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記第１の取得部、上記第１の生成部、および上記第２の取得部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
構成１１に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記第１の取得部、上記第１の生成部、および上記第２の取得部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【0165】
上記の方法によれば、構成１に係る情報処理装置と同様の効果を奏する。
【0166】
（構成１７）
構成１５に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
構成１５に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【0167】
上記の方法によれば、構成１に係る情報処理装置と同様の効果を奏する。
【0168】
（構成１８）
構成１６に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
構成１６に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【0169】
上記の方法によれば、構成１に係る情報処理装置と同様の効果を奏する。
【0170】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【0171】
１００，１００Ａ ・・・ 情報処理装置
１１０，１１０Ａ ・・・ 制御部
１１ ・・・ 第１の取得部
１２ ・・・ 第１の抽出部
１３ ・・・ 第１の生成部
１３１ ・・・ 指示情報表示用データ生成部
１４ ・・・ 第２の取得部
１５ ・・・ 第２の抽出部
１６ ・・・ 第２の生成部
１６１ ・・・ 回答情報表示用データ生成部
３５ ・・・ 登録部
２００ ・・・ サーバ
１１０，１１０Ａ ・・・ 制御部
１１ ・・・ 第１の取得部
１２ ・・・ 第１の抽出部
１３ ・・・ 第１の生成部
１３１ ・・・ 指示情報表示用データ生成部
１４ ・・・ 第２の取得部
１５ ・・・ 第２の抽出部
１６ ・・・ 第２の生成部
１６１ ・・・ 回答情報表示用データ生成部
３５ ・・・ 登録部
２００ ・・・ サーバ
【要約】
【課題】ユーザにとって有用な情報を含む要約を生成する
【解決手段】情報処理装置（１００）は、クエリを取得する第１の取得部（１１）と、前記クエリを参照して、１又は複数の対象チャンクから、前記クエリに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクを抽出する第１の抽出部（１２）と、前記１又は複数の対象チャンクの要約を生成するための指示情報であって、前記１又は複数の適合チャンクを含む指示情報を生成する第１の生成部（１３）と、前記指示情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部（１４）とを備えている。
【選択図】図１
【解決手段】情報処理装置（１００）は、クエリを取得する第１の取得部（１１）と、前記クエリを参照して、１又は複数の対象チャンクから、前記クエリに適合するチャンクである１又は複数の適合チャンクを抽出する第１の抽出部（１２）と、前記１又は複数の対象チャンクの要約を生成するための指示情報であって、前記１又は複数の適合チャンクを含む指示情報を生成する第１の生成部（１３）と、前記指示情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部（１４）とを備えている。
【選択図】図１
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】