特許 7461086 管理サーバおよび人工知能チャットを利用した企画案生成システム

(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】2024-03-26

(45)【発行日】2024-04-03

(54)【発明の名称】管理サーバおよび人工知能チャットを利用した企画案生成システム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/02 20230101AFI20240327BHJP

   G06Q 10/04 20230101ALI20240327BHJP

   G06F 16/90 20190101ALI20240327BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/02

G06Q10/04

G06F16/90 100

【請求項の数】 4

(21)【出願番号】P 2023090318

(22)【出願日】2023-05-31

【審査請求日】2023-06-26

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】520081260

【氏名又は名称】株式会社カクシン

(74)【代理人】

【識別番号】100185270

【弁理士】

【氏名又は名称】原田 貴史

(74)【代理人】

【識別番号】100225347

【弁理士】

【氏名又は名称】鬼澤 正徳

(72)【発明者】

【氏名】田尻 望

【審査官】池田 聡史

(56)【参考文献】

【文献】韓国登録特許第１０－２４６７６３５（ＫＲ，Ｂ１）

【文献】特表２０２１－５１２３８６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２３－０２９２５３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

Ｇ０６Ｆ １６／００－１６／９５８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザ端末と、ビッグデータが記憶されているビッグデータサーバと、ユーザ端末およびビッグデータが記憶されているビッグデータサーバとネットワークを介して接続される管理サーバであって、
前記ユーザ端末から取得したユーザ情報に含まれる現状データを抽出し、前記ユーザ情報のうち会社情報を参照して理想データを前記ビッグデータサーバから抽出し、前記現状データと前記理想データとが有する各項目のうち同じ項目同士を比較して項目毎の乖離指数を算出し、基準値を超える乖離指数の項目と種類に応じて解析結果を生成する潜在ニーズ解析部と、
前記ユーザ情報に紐づいている質問データ及び解析結果を取得し、前記質問データに含まれる項目と１個目のワードとに基づいて第１の質問文を生成し、前記解析結果の内容に応じた第１の回答文を人工知能により生成し、前記質問データに含まれる項目とＮ個目のワードとに基づいて第Ｎの質問文を生成し、前記解析結果の内容に応じた第Ｎの回答文を人工知能により生成し、Ｎの数に応じて前記質問文及び前記回答文の生成を繰り返す人工知能チャット部と、を有する、
管理サーバ。

【請求項2】

請求項１に記載の管理サーバにおいて、
前記ユーザ情報と、前記解析結果及びチャット結果とに基づいて企画案画面を生成する企画案画面生成部と、
生成した前記企画案画面を前記ユーザ端末に提供する企画案画面提供部と、を有する、
管理サーバ。

【請求項3】

ユーザ端末と、ビッグデータが記憶されているビッグデータサーバと、前記ユーザ端末および前記ビッグデータサーバとネットワークを介して接続される管理サーバとを有する人工知能チャットを利用した企画案生成システムであって、
前記管理サーバが、前記ユーザ端末からユーザ情報を取得および記憶する工程と、
前記管理サーバが、現状データを含むユーザ情報を取得し、前記ユーザ情報のうち会社情報を参照して理想データを前記ビッグデータサーバから抽出し、前記現状データと前記理想データとが有する各項目のうち同じ項目同士を比較して項目毎の乖離指数を算出し、基準値を超える乖離指数の項目と種類に応じて解析結果を生成する工程と、
前記管理サーバが、前記ユーザ情報に紐づいている質問データ及び解析結果を取得し、前記質問データに含まれる項目と１個目のワードとに基づいて第１の質問文を生成し、前記解析結果の内容に応じた第１の回答文を人工知能により生成し、前記質問データに含まれる項目とＮ個目のワードとに基づいて第Ｎの質問文を生成し、前記解析結果の内容に応じた第Ｎの回答文を人工知能により生成し、Ｎの数に応じて前記質問文及び前記回答文の生成を繰り返す工程と、を有する、
人工知能チャットを利用した企画案生成システム。

【請求項4】

請求項３に記載の人工知能チャットを利用した企画案生成システムにおいて、
前記管理サーバが、前記ユーザ情報と、前記解析結果及びチャット結果とに基づいて企画案画面を生成する工程と、
前記管理サーバが、生成した前記企画案画面を前記ユーザ端末に提供する工程と、を有する、
人工知能チャットを利用した企画案生成システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、管理サーバおよび人工知能チャットを利用した企画案生成システムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、ＣｈａｔＧＰＴに代表される人工知能チャットボットを利用することで、ユーザは希望する事項につき質問を入力して容易に回答を得ることができたが、得られる回答が広範な情報を含むものが多く、ユーザの課題や潜在ニーズを反映した価値の高い（クリティカルな）情報が含まれるとは限らなかった。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１９－１９４８３９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

例えば、特許文献１には、人工知能に基づくサービス実施システムおよび人工知能に基づくサービス実施の方法が開示されている。

【0005】

しかし、特許文献１は、人工知能チャットに質問を繰り返してユーザの課題や潜在ニーズを反映した価値の高い情報を含む商品サービス企画案を提供することについて意図しているものではない。

【0006】

本発明の目的は、人工知能チャットに質問を繰り返すことによりユーザの潜在ニーズを反映した価値の高い情報を含む商品サービス企画案を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次の通りである。

【0008】

本発明の一実施の形態は、ユーザ端末１００を有する。また、管理サーバ１２０は、ビッグデータが記憶されているビッグデータサーバ１１０を有する。また、管理サーバ１２０は、ユーザ端末１００およびビッグデータが記憶されているビッグデータサーバ１１０とネットワークを介して接続される管理サーバ１２０であって、ユーザ端末１００から取得したユーザ情報２００に含まれる現状データ２１０を抽出し、ユーザ情報２００のうち会社情報を参照して理想データ３１０をビッグデータサーバ１１０から抽出し、現状データ２１０と理想データ３１０とが有する各項目のうち同じ項目同士を比較して項目毎の乖離指数６００を算出し、基準値を超える乖離指数６００の項目と種類に応じて解析結果７００を生成する潜在ニーズ解析部１４０を有する。また、管理サーバ１２０は、ユーザ情報２００に紐づいている質問データ３００及び解析結果７００を取得し、質問データ３００に含まれる項目と１個目のワードとに基づいて第１の質問文を生成し、解析結果７００の内容に応じた第１の回答文を人工知能により生成し、質問データ３００に含まれる項目とＮ個目のワードとに基づいて第Ｎの質問文を生成し、解析結果７００の内容に応じた第Ｎの回答文を人工知能により生成し、Ｎの数に応じて質問文及び回答文の生成を繰り返す人工知能チャット部を有する。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、人工知能チャットに質問を繰り返すことによりユーザの潜在ニーズを反映した価値の高い情報を含む商品サービス企画案を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本発明の一実施の形態における人工知能チャットを利用した企画案生成システムの構成例の概要を示す図である。

【図2】本発明の一実施の形態における管理サーバのユーザ情報記憶部に記憶されているユーザ情報および現状データの概要を示す図である。

【図3】本発明の一実施の形態における管理サーバの質問データ記憶部に記憶されている質問データおよびビッグデータサーバに記憶されている理想データの概要を示す図である。

【図4】本発明の一実施の形態における全体処理の概要を示す図である。

【図5】本発明の一実施の形態におけるユーザ情報取得処理およびユーザ情報記憶処理の概要を示す図である。

【図6】本発明の一実施の形態における乖離指数および解析結果の概要を示す図である。

【図7】本発明の一実施の形態における潜在ニーズ解析処理の概要を示す図である。

【図8】本発明の一実施の形態におけるチャット結果の概要を示す図である。

【図9】本発明の一実施の形態における人工知能チャット処理の概要を示す図である。

【図10】本発明の一実施の形態における企画案画面の概要を示す図である。

【図11】本発明の一実施の形態における企画案画面生成処理の概要を示す図である。

【図12】本発明の一実施の形態における企画案画面提供処理の概要を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、本発明を実施するための形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。また、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
＜システム構成＞
図１は、本発明の一実施の形態における人工知能チャットを利用した企画案生成システムの構成例の概要を示す図である。

【0012】

図１に示されるように、人工知能チャットを利用した企画案生成システムは、ユーザ端末１００と、ビッグデータが記憶されているビッグデータサーバ１１０と、ユーザ端末１００およびビッグデータが記憶されているビッグデータサーバ１１０とネットワークを介して接続される管理サーバ１２０とを有する。

【0013】

ユーザ端末１００は、企画案の提案を希望しているユーザが有する端末を示す。ビッグデータサーバ１１０は、ビッグデータまたはオープンデータが記憶されているサーバを示す。

【0014】

管理サーバ１２０は、ユーザ情報記憶部１３０と、質問データ記憶部１３１と、解析結果記憶部１３２と、チャット結果記憶部１３３と、企画案画面記憶部１３４と、潜在ニーズ解析部１４０と、人工知能チャット部１５０と、企画案画面生成部１６０と、企画案画面提供部１７０とを有する。

【0015】

ユーザ情報記憶部１３０には、ユーザ情報２００（後述、図２）が記憶されている。質問データ記憶部１３１には、質問データ３００（後述、図３）が記憶されている。解析結果記憶部１３２には、解析結果７００が記憶されている。チャット結果記憶部１３３には、チャット結果８００が記憶されている。企画案画面記憶部１３４には、企画案画面１０００（後述、図１０）が記憶されている。

【0016】

潜在ニーズ解析部１４０は、ユーザ端末１００から取得したユーザ情報２００に含まれる現状データ２１０を抽出し、ユーザ情報２００のうち会社情報を参照して理想データ３１０をビッグデータサーバ１１０から抽出し、現状データ２１０と理想データ３１０とが有する各項目のうち同じ項目同士を比較して項目毎の乖離指数６００を算出し、基準値を超える乖離指数６００の項目と種類に応じて解析結果７００を生成する。

【0017】

人工知能チャット部１５０は、ユーザ情報２００に紐づいている質問データ３００及び解析結果７００を取得し、質問データ３００に含まれる項目と１個目のワードとに基づいて第１の質問文を生成し、解析結果７００の内容に応じた第１の回答文を人工知能により生成し、質問データ３００に含まれる項目とＮ個目のワードとに基づいて第Ｎの質問文を生成し、解析結果７００の内容に応じた第Ｎの回答文を人工知能により生成し、Ｎの数に応じて質問文及び回答文の生成を繰り返す。

【0018】

企画案画面生成部１６０は、ユーザ情報２００と、解析結果７００及びチャット結果８００とに基づいて企画案画面１０００を生成する。

【0019】

企画案画面提供部１７０は、生成した企画案画面１０００をユーザ端末１００に提供する。
＜ユーザ情報記憶部＞
図２（ａ）は、本発明の一実施の形態における管理サーバ１２０のユーザ情報記憶部１３０に記憶されているユーザ情報２００の構成例の概要を示す図である。

【0020】

図２（ａ）に示されるように、ユーザ情報２００は、ユーザＩＤと、会社名と、会社情報と、現状データ２１０と質問データ３００などのデータ項目により構成される。

【0021】

ユーザＩＤは、管理サーバ１２０が、ユーザを識別するための符号を示す。会社名は、ユーザの会社の名称を示す。会社情報は、ユーザの会社情報を示す。現状データ２１０は、ユーザ端末１００がユーザから入力を受け付けることで取得する、ユーザ自身の会社における現状の課題事項についての情報を示す（詳細は後述する）。

【0022】

質問データ３００は、ユーザ端末１００がユーザから入力を受け付けることで取得する、ユーザが人工知能チャットからの回答を得るための質問事項の情報を示す（詳細は後述する）。

【0023】

図２（ｂ）は、本発明の一実施の形態における管理サーバ１２０のユーザ情報記憶部１３０に記憶されているユーザ情報２００に含まれる現状データ２１０の構成例の概要を示す図である。現状データ２１０は、現状データＩＤ、目的、ルール、行動、結果等の情報を示す。

【0024】

現状データＩＤは、管理サーバ１２０が、現状データ２１０を識別するための符号を示す。

【0025】

目的、ルール、行動、結果は、ユーザが自身の会社における現状の課題と認識している事項を示す。
＜質問データ記憶部およびビッグデータサーバ＞
図３（ａ）は、本発明の一実施の形態における管理サーバ１２０の質問データ記憶部１３１に記憶されている質問データ３００の構成例の概要を示す図である。

【0026】

図３（ａ）に示されるように、質問データ３００は、質問データＩＤと、商品サービス名と、ワード１と、ワード２と、ワード３などのデータ項目により構成される。なお、ワードの数については特に限定されず、ワード２以降については自然数Ｎを用いてワードＮとして一般化して説明する。

【0027】

質問データＩＤは、管理サーバ１２０が、質問データ３００を識別するための符号を示す。

【0028】

商品サービス名は、ユーザの会社が取り扱っている商品サービスの名称を示す。商品サービス名は、例えば「コンサルティング研修」、「家具」、「マーケティング研修」等である。

【0029】

ワード１は、ユーザが人工知能チャットからの回答を得るために質問する１つ目の単語を示す。ワード１は、なるべく短い言葉または１つの単語とする。ワード１は、例えば「生産性」、「財務」、「マーケティング研修」等である。

【0030】

ワード２は、ユーザが人工知能チャットからの回答を得るために質問する２つ目の単語を示す。ワード２は、なるべく短い言葉または１つの単語とする。ワード２は、例えば「コスト」、「素材」等である。

【0031】

ワード３は、ユーザが人工知能チャットからの回答を得るために質問する３つ目の単語を示す。ワード３は、なるべく短い言葉または１つの単語とする。ワード３は、例えば「リスク」、「デザイン」等である。

【0032】

ワードＮは、ユーザが人工知能チャットからの回答を得るために質問するＮ個目の単語を示す。

【0033】

図３（ｂ）は、本発明の一実施の形態におけるビッグデータサーバ１１０に記憶されている理想データ３１０の構成例の概要を示す図である。

【0034】

図３（ｂ）に示されるように理想データ３１０は、ビッグデータとして一般に取得可能な複数の大手企業によって解決された課題事項についての情報を示す。理想データ３１０は、理想データＩＤ、目的、ルール、行動、結果等の情報を示す。

【0035】

理想データＩＤは、管理サーバ１２０が、理想データ３１０を識別するための符号を示す。

【0036】

目的、ルール、行動、結果は、複数の大手企業によって解決された課題の事項を示す。すなわち、理想データ３１０に含まれる「目的、ルール、行動、結果」は、大手企業が既に解決した課題事項であり、ユーザが有する現状データ２１０と比較して模範的な内容であることを示す。
＜全体処理＞
図４は、本発明の一実施の形態における全体処理の概要を示す図である。

【0037】

まず、Ｓ４０１にて、管理サーバ１２０はユーザ情報取得処理およびユーザ情報記憶処理（図５で後述する）を行う。

【0038】

次に、Ｓ４０２にて、管理サーバ１２０は潜在ニーズ解析処理（図６、７で後述する）を行う。

【0039】

次に、Ｓ４０３にて、管理サーバ１２０は人工知能チャット処理（図８、９で後述する）を行う。

【0040】

次に、Ｓ４０４にて、管理サーバ１２０は企画案画面生成処理（図１０、１１で後述する）を行う。

【0041】

次に、Ｓ４０５にて、管理サーバ１２０は企画案画面提供処理（図１２で後述する）を行う。
＜ユーザ情報記憶処理＞
図５（ａ）は、本発明の一実施の形態におけるユーザ情報記憶処理の概要を示す図である。以下、管理サーバ１２０が、ユーザ情報２００を記憶する方法について説明する。

【0042】

まず、Ｓ５０１にて、管理サーバ１２０は、ユーザ情報入力画面をユーザ端末１００に提供する。次に、Ｓ５０２にて、ユーザ端末１００は、ユーザ情報入力画面をディスプレイに表示させる。

【0043】

その後、ユーザが本発明に係るシステムを初めて利用する場合、または、質問データ３００を変更する場合、Ｓ５０３にて、ユーザ端末１００は、ユーザ情報２００の入力をユーザから受け付ける。なお、この際ユーザから受け付けたユーザ情報２００は、質問データ３００を含む。

【0044】

次に、Ｓ５０４にて、ユーザ端末１００は、Ｓ５０３で入力を受け付けたユーザ情報２００を管理サーバ１２０に送信する。

【0045】

次に、Ｓ５０５にて、管理サーバ１２０は、Ｓ５０４で送信されたユーザ情報２００を受信することにより、ユーザ情報２００を取得する。

【0046】

次に、Ｓ５０６にて、管理サーバ１２０は、取得したユーザ情報２００にユーザＩＤを付してユーザ情報記憶部１３０に記憶する。また、管理サーバ１２０は、受信したユーザ情報２００に含まれる質問データ３００を質問データ記憶部１３１に記憶する。
＜ユーザ情報取得処理＞
図５（ｂ）は、本発明の一実施の形態におけるユーザ情報取得処理の概要を示す図である。以下、管理サーバ１２０が、ユーザ情報２００を取得する方法について説明する。

【0047】

ユーザが本発明に係るシステムを２回目以降利用する場合、Ｓ５０７にて、ユーザ端末１００はユーザＩＤの入力をユーザから受け付ける。なお、ユーザＩＤは、ユーザ情報２００に含まれる。

【0048】

次に、Ｓ５０８にて、ユーザ端末１００は、Ｓ５０７で入力を受け付けたユーザＩＤを管理サーバ１２０に送信する。

【0049】

その後、Ｓ５０９にて、管理サーバ１２０は、Ｓ５０８で送信されたユーザＩＤのキーに対応するユーザ情報２００をユーザ情報記憶部１３０から取得する。
＜乖離指数および解析結果＞
図６は、本発明の一実施の形態における乖離指数６００および解析結果７００の概要を示す図である。

【0050】

図６で示されるように、管理サーバ１２０は、ユーザの会社についての会社情報と現状データ２１０を含むユーザ情報２００をユーザ端末１００から受信して、まず、会社情報の内容を参照し、これと近似する内容を有するモデル会社（任意の大手企業）に紐づいた理想データ３１０をビッグデータサーバ１１０から抽出する。

【0051】

例えば、ユーザ（ユーザＩＤ：Ｕ０００１、株式会社Ａ）の会社情報が「従業員：９０人」「業種：製造業」とすると、管理サーバ１２０は、これに近似する会社情報「従業員：１００人」「業種：製造業」を有し且つ業績が上位である複数の会社の中から任意のモデル会社（大手企業Ｂ）を選定し、このモデル会社の理想データ３１０をビッグデータサーバ１１０から抽出する。なお、この近似の基準は、例えば「業種」が同一で、「従業員数」の差異が１０人以内の範囲とするがこれに限定されない。

【0052】

これにより、管理サーバ１２０は、ユーザと同じような条件・環境下に置かれながら高い業績を上げている任意の大手企業を理想のモデル会社として選定し、これと比較することでユーザの潜在ニーズを知るための乖離指数６００および解析結果７００を算出できる。

【0053】

その後、管理サーバ１２０は、取得した現状データ２１０と理想データ３１０のうち同じ項目同士の内容を比較して、項目毎の乖離指数６００を算出する。

【0054】

乖離指数６００は、比較した現状データ２１０の項目と理想データ３１０の項目との内容が乖離しているほど大きい値となる。また、乖離指数６００は、０～１００の数値で示され、例えば、乖離度が大きい場合「８０」と示され、乖離度がない（項目の内容が全く同一）場合「０」と示されるが、特にこれに限定されない。

【0055】

例えば、現状データ２１０の「目的」と、理想データ３１０の「目的」とを比較したとき同一の内容であった場合、管理サーバ１２０は、この項目の乖離指数６００の値を「０」と算出する。また、例えば、現状データ２１０の「ルール」と、理想データ３１０の「ルール」とを比較したとき差異が大きい内容であった場合、管理サーバ１２０は、この項目の乖離指数６００の値を「８０」と算出する。

【0056】

また、現状データ２１０と理想データ３１０を比較して項目毎の乖離指数６００を算出した結果、例えば、所定の基準値を超える項目が「ルール」と「行動」の２個である場合、管理サーバ１２０は、解析結果７００を「潜在ニーズが、ルールと行動の２つの項目に存在し、その潜在ニーズ指数が７５である」というように生成する。所定の基準値は特に限定されないが、例えば「６０」とする。

【0057】

そして、潜在ニーズは「基準値を超える乖離指数６００の項目」に存在する。

【0058】

また、潜在ニーズ指数７１０は、潜在ニーズが存在する項目の乖離指数６００の平均値を示す。例えば、図６で示されるように「ルール」の乖離指数６００が「８０」であり、「行動」の乖離指数６００が「７０」であるような場合、潜在ニーズ指数７１０は、その平均値の「７５」となる。

【0059】

さらに、解析結果７００は「基準値を超える乖離指数６００の項目の数はいくつか、また、その種類は何か」を示す。すなわち、解析結果７００は、潜在ニーズと潜在ニーズ指数７１０の情報を有する。

【0060】

このように、ユーザの会社情報と近い内容を有する大手企業が解決した課題と、ユーザが現状抱えている課題とを比較して、その乖離がどの項目なのか、および乖離の度合いがどの程度なのかを解析することにより、管理サーバ１２０は、ユーザの潜在ニーズを把握したうえで、後述する処理により人工知能チャットを行い最適な企画案をユーザに提案できる。
＜潜在ニーズ解析処理＞
図７は、本発明の一実施の形態における潜在ニーズ解析処理の概要を示す図である。

【0061】

まず、Ｓ７０１にて、管理サーバ１２０の潜在ニーズ解析部１４０は、ユーザ情報記憶部１３０からユーザ情報２００を取得しユーザ情報２００に含まれる現状データ２１０を抽出する。

【0062】

次に、Ｓ７０２にて、潜在ニーズ解析部１４０は、Ｓ７０１で取得したユーザ情報２００のうち会社情報（従業員数、業種等）の内容を参照して、内容が近似するモデル会社に紐づいた理想データ３１０をビッグデータサーバ１１０から抽出する。

【0063】

具体的には、ユーザの会社情報が「従業員：９０人」「業種：製造業」とすると、管理サーバ１２０は、これに近似する会社情報を有し且つ業績が上位である複数の会社の中から任意の「モデル会社」を選定し、このモデル会社に紐づいている理想データ３１０をビッグデータサーバ１１０から抽出する。なお、この「近似」の基準は、例えば「業種」が同一で、「従業員数」の差異が１０人以内の範囲とするが、これに限定されない。

【0064】

次に、Ｓ７０３にて、潜在ニーズ解析部１４０は、Ｓ７０１で抽出した現状データ２１０の項目と、Ｓ７０２で抽出した理想データ３１０の項目とのうち同じ項目同士の内容を比較して項目ごとの乖離指数６００を算出する。

【0065】

乖離指数６００は、比較した現状データ２１０の項目と理想データ３１０の項目との内容が乖離しているほど大きい値となる。また、乖離指数６００は、例えば「０～１００の数値」で示される。

【0066】

例えば、現状データ２１０の項目のうち「目的」と、理想データ３１０の項目のうち「目的」とを比較したとき、同一の内容であった場合、管理サーバ１２０は、この項目の乖離指数６００の値を「０」と算出する。

【0067】

同様に、例えば、現状データ２１０の「ルール」と、理想データ３１０の「ルール」とを比較したとき、その差異が大きい内容であった場合、管理サーバ１２０は、この項目の乖離指数６００の値を「８０」と算出する。

【0068】

なお、乖離の程度を「乖離指数」としてどのように数値化するかについては特に限定されず、周知技術のプログラムを用いて、例えば、類似する単語の量や質を計測したり、言葉から連想される意味の類似度を計測すること等によって行う。

【0069】

次に、Ｓ７０４にて、潜在ニーズ解析部１４０は、基準値を超える乖離指数６００の項目の数や種類に応じて解析結果７００を生成する。

【0070】

例えば、基準値を超える項目が「ルール」と「行動」の２個である場合、管理サーバ１２０は、解析結果７００を「潜在ニーズが、ルールと行動の２つの項目に存在し、その潜在ニーズ指数が７５である」というように生成する。なお、所定の基準値は特に限定されないが、例えば「６０」とする。

【0071】

なお、潜在ニーズは「基準値を超える乖離指数６００の項目」に存在する。また、潜在ニーズ指数は「潜在ニーズが存在する項目の乖離指数６００の平均値」を示す。

【0072】

そして、解析結果７００は「基準値を超える乖離指数６００の項目の数はいくつか、そしてその種類は何か」を示す。すなわち、解析結果７００は、潜在ニーズと潜在ニーズ指数７１０の情報を有する。

【0073】

次に、Ｓ７０５にて、潜在ニーズ解析部１４０は、Ｓ７０４で生成した解析結果７００を解析結果記憶部１３２に記憶する。

【0074】

次に、Ｓ７０６にて、潜在ニーズ解析部１４０は、人工知能チャット部１５０に人工知能チャット処理を要求する。

【0075】

このように、ユーザの会社情報と大手企業の会社情報とを比較してユーザの現状が理想からどの程度乖離しているかを測ることで得る解析結果７００を用いることにより、管理サーバ１２０は、ユーザの潜在ニーズを明白にして且つ課題を解消するための回答を人工知能チャットに自動生成させることができる。
＜チャット結果＞
図８は、本発明の一実施の形態におけるチャット結果８００の概要を示す図である。

【0076】

図８で示されるように、管理サーバ１２０の人工知能チャット部１５０は、（後述する工程Ｓ９０２の処理により）質問データ記憶部１３１から質問データ３００を取得し、取得した質問データ３００に含まれる「商品サービス名」と「ワード１」との内容に基づいて質問文１を生成する。

【0077】

例えば、人工知能チャット部１５０は、ユーザ（ＩＤ：Ｕ０００１）のユーザ情報２００に紐づいている質問データ３００が「商品サービス名：コンサルティング研修」「ワード１：生産性」を含む場合、「コンサルティング研修における生産性について考察してください」というような内容の質問文１を人工知能により生成する。

【0078】

次に、人工知能チャット部１５０は、質問文１の内容と、（後述する工程Ｓ９０３の処理により）取得した解析結果７００の内容とに応じた回答文1を人工知能により生成する。

【0079】

例えば、人工知能チャット部１５０は、ユーザ（ＩＤ：Ｕ０００１）のユーザ情報２００に紐づいている解析結果７００が「潜在ニーズ：ルール、行動」「潜在ニーズ指数：７５」を含む場合、「新しいセールス型を導入し、その検証用の測定とモニタリングが必要です」というような内容の回答文１を人工知能により生成する。

【0080】

なお、この回答文１のうち「新しいセールス型を導入」という部分が「ルール」を表しており、「その検証用の測定とモニタリング」という部分が「行動」を表している。すなわち、解析結果７００が「潜在ニーズ：ルール、行動」であったので、人工知能チャット部１５０は、その内容（ルール、行動）を反映した回答文１を生成する。

【0081】

次に、人工知能チャット部１５０は、取得した質問データ３００に含まれる「商品サービス名」「ワード２」の内容に基づいて質問文２を生成する。

【0082】

例えば、人工知能チャット部１５０は、質問データ３００が「商品サービス名：コンサルティング研修」「ワード２：コスト」を含む場合、「コンサルティング研修におけるコストについて考察してください」というような内容の質問文２を生成する。

【0083】

次に、人工知能チャット部１５０は、質問文２の内容と、取得した解析結果７００の内容とに応じた回答文２を人工知能により生成する。

【0084】

その後、人工知能チャット部１５０は、質問データ３００に含まれるワードの数に応じて質問文と回答文の生成を繰り返す。そして、人工知能チャット部１５０は、生成された質問文および回答文をチャット結果８００としてチャット結果記憶部１３３に記憶する。

【0085】

このように、解析結果７００を用いて、さらに、ユーザからの質問を所望するワードで複数回繰り返すことにより、管理サーバ１２０は、広範な情報を含む無意味な回答ではなく、ユーザの潜在ニーズを明白にしたうえで課題を解消するためのクリティカルな回答を人工知能チャットに自動生成させることができる。
＜人工知能チャット処理＞
図９は、本発明の一実施の形態における人工知能チャット処理の概要を示す図である。

【0086】

まず、Ｓ９０１にて、管理サーバ１２０の人工知能チャット部１５０は、Ｓ７０６で要求された人工知能チャットの処理に要するユーザ情報２００をユーザ情報記憶部１３０から取得する。

【0087】

次に、Ｓ９０２にて、人工知能チャット部１５０は、Ｓ９０１で取得したユーザ情報２００に紐づいている質問データ３００を質問データ記憶部１３１から取得する。

【0088】

次に、Ｓ９０３にて、人工知能チャット部１５０は、Ｓ９０１で取得したユーザ情報２００に紐づいている解析結果７００を解析結果記憶部１３２から取得する。

【0089】

次に、Ｓ９０４にて、人工知能チャット部１５０は、Ｓ９０２で取得した質問データ３００に含まれる項目(商品サービス名等)と1個目のワード（ワード１）とに基づいて質問文1を人工知能により生成する。

【0090】

例えば、質問データ３００が「商品サービス名：コンサルティング研修」「ワード１：生産性」を含む場合、人工知能チャット部１５０は、「コンサルティング研修における生産性について考察してください」というような内容の質問文１を人工知能により生成する。なお、質問文は定型のテンプレートを予め設定しても良いし、質問文の自動生成の方法についても周知技術を用いて行われるため詳細は省略する。

【0091】

次に、Ｓ９０５にて、人工知能チャット部１５０は、Ｓ９０４で生成された質問文1に対してＳ９０３で取得した解析結果７００の内容に応じた回答文1を人工知能により生成する。

【0092】

例えば、解析結果７００が「潜在ニーズ：ルール、行動」「潜在ニーズ指数：７５」を含む場合、人工知能チャット部１５０は、「新しいセールス型を導入し、その検証用の測定とモニタリングが必要です」というような内容の回答文１を人工知能により生成する。なお、質問文は定型のテンプレートを予め設定しても良いし、質問文の自動生成の方法についても周知技術を用いて行われるため詳細は省略する。

【0093】

次に、Ｓ９０６にて、人工知能チャット部１５０は、Ｓ９０２で取得した質問データ３００に含まれるN個目のワードに基づいて質問文Nを人工知能により生成する。

【0094】

次に、Ｓ９０７にて、人工知能チャット部１５０は、生成された質問文Nに対して解析結果７００の内容に応じた回答文Nを人工知能により生成する。

【0095】

その後、人工知能チャット部１５０は、N(＝２，３，・・・)の数に応じて、Ｓ９０６～Ｓ９０７の工程を繰り返す。

【0096】

次に、Ｓ９０８にて、人工知能チャット部１５０は、生成された質問文および回答文をチャット結果８００としてチャット結果記憶部１３３に記憶する。すなわち、人工知能チャット部１５０は、質問文１～Ｎおよび回答文１～Ｎの内容をすべてチャット結果８００としてチャット結果記憶部１３３に記憶する。

【0097】

次に、Ｓ９０９にて、人工知能チャット部１５０は、企画案画面生成部１６０に企画案画面１０００の生成を要求する。

【0098】

このように、解析結果７００を用いて、回答文を生成させることにより、管理サーバ１２０は、ユーザの潜在ニーズを明白にしたうえで課題を解消するための回答を人工知能チャットに自動生成させることができる。

【0099】

また、ユーザからの質問を所望するワードで複数回繰り返すことにより、管理サーバ１２０は、広範な情報を含む無意味な回答ではなく、質問と回答の連鎖によって洗練されたクリティカルな回答を人工知能チャットに自動生成させることができる。
＜企画案画面＞
図１０は、本発明の一実施の形態における企画案画面１０００の概要を示す図である。

【0100】

図１０に示されるように、企画案画面１０００は、ユーザ情報表示領域１０１０と、潜在ニーズ表示領域１０２０と、企画案表示領域１０３０と、を含む。企画案画面１０００は、ユーザ端末１００に表示される。

【0101】

ユーザ情報表示領域１０１０は、（後述する工程Ｓ１１０１の処理により）取得したユーザ情報２００の内容を表示させる。例えば、ユーザ情報表示領域１０１０は「株式会社〇〇」「ＩＤ：U０００１」「従業員：９０人」等を表示させる。なお、ユーザ情報表示領域１０１０の表示のさせ方については特に限定されない。

【0102】

潜在ニーズ表示領域１０２０は、（後述する工程Ｓ１１０２の処理により）抽出した解析結果７００の内容を表示させる。すなわち、潜在ニーズ表示領域１０２０は、解析結果７００に含まれる潜在ニーズ指数７１０と潜在ニーズのある項目を表示させる。例えば、潜在ニーズ表示領域１０２０は「指数：７５」「項目：ルール、行動」等を表示させる。なお、潜在ニーズ表示領域１０２０の表示のさせ方については特に限定されない。

【0103】

企画案表示領域１０３０は、（後述する工程Ｓ１１０３の処理により）抽出したチャット結果８００の内容を表示させる。すなわち、企画案表示領域１０３０は、チャット結果８００に含まれる質問文１～Ｎおよび回答文１～Ｎの内容に基づいて得られた企画案の内容を表示させる。例えば、企画案表示領域１０３０は「生産性：新しいセールス型を導入してください。また、その検証用の測定とモニタリングが必要です。」「コスト：新しいセールス型を導入する前に、商品の原価と資材構成についてコスト分析が必要です。」等を表示させる。なお、企画案表示領域１０３０の表示のさせ方については特に限定されない。

【0104】

このように、企画案画面１０００が潜在ニーズ表示領域１０２０および企画案表示領域１０３０を有することで、管理サーバ１２０は、解析処理によって得たユーザの潜在ニーズを示す解析結果７００と、人工知能チャット処理によって得たユーザの質問および質問に対する回答を示すチャット結果８００とを反映した企画案画面１０００をユーザに提供できる。
＜企画案画面生成処理＞
図１１は、本発明の一実施の形態における企画案画面生成処理の概要を示す図である。

【0105】

まず、Ｓ１１０１にて、管理サーバ１２０の企画案画面生成部１６０は、Ｓ９０９で要求された企画案画面１０００の生成に要するユーザ情報２００をユーザ情報記憶部１３０から取得する。

【0106】

次に、Ｓ１１０２にて、企画案画面生成部１６０は、Ｓ１１０１で取得したユーザ情報２００に含まれるユーザＩＤに対応した解析結果を解析結果記憶部１３２から抽出する。

【0107】

次に、Ｓ１１０３にて、企画案画面生成部１６０は、Ｓ１１０１で取得したユーザ情報２００に紐付いている質問データ３００に対応したチャット結果８００をチャット結果記憶部１３３から抽出する。

【0108】

次に、Ｓ１１０４にて、企画案画面生成部１６０は、取得したユーザ情報２００と抽出した解析結果７００およびチャット結果８００とに基づいて企画案画面１０００を生成する。

【0109】

より具体的には、企画案画面生成部１６０は、ユーザ情報２００の内容と、解析結果７００に含まれる潜在ニーズ指数７１０と潜在ニーズのある項目（種類）と、チャット結果８００に含まれる人工知能チャット処理によって得たユーザの質問および質問に対する回答とを表示させることにより、企画案画面１０００を生成する。

【0110】

次に、Ｓ１１０５にて、企画案画面生成部１６０は、生成した企画案画面１０００を企画案画面記憶部１３４に記憶する。

【0111】

次に、Ｓ１１０６にて、企画案画面生成部１６０は、企画案画面１０００の提供を企画案画面提供部１７０に要求する。
＜企画案画面提供処理＞
図１２は、本発明の一実施の形態における企画案画面提供処理の構成例の概要を示す図である。

【0112】

まず、Ｓ１２０１にて、管理サーバ１２０の企画案画面提供部１７０は、Ｓ１１０６で要求された企画案画面１０００の提供リクエストを受け付ける。

【0113】

次に、Ｓ１２０２にて、企画案画面提供部１７０は、企画案画面記憶部１３４から企画案画面１０００を抽出する。

【0114】

次に、Ｓ１２０３にて、企画案画面提供部１７０は、企画案画面１０００を提供したいユーザＩＤに対応するユーザ情報２００をユーザ情報記憶部１３０から抽出する。

【0115】

次に、Ｓ１２０４にて、企画案画面提供部１７０は、Ｓ１２０２で抽出した企画案画面１０００をユーザ端末１００に提供する。

【0116】

次に、Ｓ１２０５にて、ユーザ端末１００は、Ｓ１２０３で管理サーバ１２０から提供された企画案画面１０００を、端末のディスプレイに表示させる。

【0117】

このようにして、管理サーバ１２０は、人工知能チャットに質問を繰り返すことによりユーザの潜在ニーズを反映した価値の高い情報を含む商品サービス企画案をユーザに提供できる。

【0118】

すなわち、ユーザは、自身の会社の潜在ニーズが反映された価値の高い情報を含む商品サービス企画案を容易に把握できる。
＜本実施の形態の効果＞
以上説明した本発明の実施の形態によれば、管理サーバ１２０は、人工知能チャットに質問を繰り返すことによりユーザの潜在ニーズを反映した価値の高い情報を含む商品サービス企画案をユーザに提供できる。

【0119】

すなわち、解析結果７００を用いて、回答文を生成させることにより、管理サーバ１２０は、ユーザの潜在ニーズを明白にしたうえで課題を解消するための回答を人工知能チャットに自動生成させることができる。

【0120】

また、ユーザからの質問を所望するワードで複数回繰り返すことにより、管理サーバ１２０は、広範な情報を含む無意味な回答ではなく、質問と回答の連鎖によって洗練されたクリティカルな回答を人工知能チャットに自動生成させることができる。

【0121】

そして、ユーザは、自身の会社の潜在ニーズが反映された価値の高い情報を含む商品サービス企画案を容易に把握できる。

【0122】

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。たとえば、ユーザ端末は、スマートフォン以外にも、ノート型ＰＣや、タブレット端末等の様々な形態のユーザ端末を全て含むものである。

【0123】

また、上記した実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施の形態の構成の一部を他の実施の形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施の形態の構成に他の実施の形態の構成を加えることも可能である。また、各実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換しても良い。

【0124】

また、上記の各構成、機能、処理部は、それらの一部又は全部を、ハードウェア（例えば、集積回路）で実現してもよい。また、上記の各構成、機能、処理部は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行するネットワーク経由もしくはディスク等記憶媒体によるインストール型のソフトウェア、また、ＡＳＰなどのネットワーク型アプリケーションで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（ＳｏｌｉｄＳｔａｔｅＤｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

【符号の説明】

【0125】

１００ ユーザ端末
１１０ ビッグデータサーバ
１２０ 管理サーバ
１３０ ユーザ情報記憶部
１３１ 質問データ記憶部
１３２ 解析結果記憶部
１３３ チャット結果記憶部
１３４ 企画案画面記憶部
１４０ 潜在ニーズ解析部
１５０ 人工知能チャット部
１６０ 企画案画面生成部
１７０ 企画案画面提供部
１０００ 企画案画面

【要約】      （修正有）

【課題】人工知能チャットに質問を繰り返すことでユーザの潜在ニーズを反映した価値の高い情報を含む商品サービス企画案を実現する管理サーバ及び企画案生成システムを提供する。
【解決手段】企画案生成システムにおいて、管理サーバは、抽出した現状データと理想データとが有する各項目のうち同じ項目同士を比較して項目毎の乖離指数を算出し、基準値を超える乖離指数の項目と種類に応じて解析結果を生成する潜在ニーズ解析部と、ユーザ情報に紐づいている質問データ及び解析結果を取得し、質問データに含まれる項目と１個目のワードとに基づいて第１の質問文を生成し、解析結果の内容に応じた第１の回答文を人工知能により生成し、質問データに含まれる項目とＮ個目のワードとに基づいて第Ｎの質問文を生成し、解析結果の内容に応じた第Ｎの回答文を人工知能により生成し、Ｎの数に応じて質問文及び回答文の生成を繰り返す人工知能チャット部と、を有する。
【選択図】図１

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】