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(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】2024-10-23
(45)【発行日】2024-10-31
(54)【発明の名称】制御システム、制御方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G05B 19/05 20060101AFI20241024BHJP
【ＦＩ】
G05B19/05 F
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2024108813
(22)【出願日】2024-07-05
【審査請求日】2024-07-11
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】306022513
【氏名又は名称】日鉄エンジニアリング株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100149548
【弁理士】
【氏名又は名称】松沼 泰史
(74)【代理人】
【識別番号】100140774
【弁理士】
【氏名又は名称】大浪 一徳
(74)【代理人】
【識別番号】100134359
【弁理士】
【氏名又は名称】勝俣 智夫
(74)【代理人】
【識別番号】100188592
【弁理士】
【氏名又は名称】山口 洋
(74)【代理人】
【識別番号】100217249
【弁理士】
【氏名又は名称】堀田 耕一郎
(74)【代理人】
【識別番号】100221279
【弁理士】
【氏名又は名称】山口 健吾
(74)【代理人】
【識別番号】100207686
【弁理士】
【氏名又は名称】飯田 恭宏
(74)【代理人】
【識別番号】100224812
【弁理士】
【氏名又は名称】井口 翔太
(72)【発明者】
【氏名】佐々木 善信
(72)【発明者】
【氏名】村上 健太
【審査官】牧 初
(56)【参考文献】
【文献】特許第７４４１３６６（ＪＰ，Ｂ１）
【文献】中国特許出願公開第１１７１４８８３８（ＣＮ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０５Ｂ １９／０４－１９／０５
Ｇ０５Ｂ １９／１８－１９／４１６
Ｇ０５Ｂ １９／４２－１９／４６
Ｂ２５Ｊ １／００－２１／０２
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
被制御対象を制御する制御装置と、言語モデルと、を備える制御システムであって、前記制御装置は、
前記被制御対象を制御するための関数のメタデータを前記言語モデルに送信する送信手段と、
前記被制御対象を制御するためのプロンプトを前記言語モデルに通知する通知手段と、
を備え、
前記言語モデルは、
前記送信手段によって送信される前記メタデータと、前記通知手段によって通知される前記プロンプトと、に基づき、前記関数を用いて前記プロンプトに回答するか否かを判定する判定手段と、
前記関数を用いて前記プロンプトに回答すると前記判定手段が判定する場合に、前記関数を識別する識別情報を含む回答情報を前記制御装置に提示する提示手段と、
を備え、
前記制御装置は、前記提示手段によって提示される前記回答情報を用い、前記被制御対象を制御する制御手段、
を更に備え、
前記被制御対象は、ロボット、センサ、及び、プラントのいずれか１つを含む、
ことを特徴とする制御システム。
【請求項2】
前記メタデータは、前記被制御対象の動作の内容を示す内容情報を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の制御システム。
【請求項3】
前記回答情報は、前記関数の引数を示す引数情報と、前記引数の値と、を更に含む、ことを特徴とする請求項２に記載の制御システム。
【請求項4】
前記メタデータは、前記引数の仕様を示す引数仕様情報を含む、ことを特徴とする請求項３に記載の制御システム。
【請求項5】
前記プロンプトは、前記動作に対応する量を示す量情報を含む、ことを特徴とする請求項４に記載の制御システム。
【請求項6】
前記プロンプトは、前記動作に対応する方向を示す方向情報を含む、ことを特徴とする請求項５に記載の制御システム。
【請求項7】
前記言語モデルは、前記関数を用いて前記プロンプトに回答しないと前記判定手段が判定する場合に、前記通知手段によって通知される前記プロンプトの内容を、前記制御装置に問い合わせる問い合わせ手段、
を更に備えることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の制御システム。
【請求項8】
前記制御装置は、前記通知手段によって通知される前記プロンプトと、前記提示手段によって提示される前記回答情報と、に応じ、前記識別情報が識別する前記関数を実行するか否かを判別する判別手段、
を更に備えることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の制御システム。
【請求項9】
被制御対象を制御する制御装置と、言語モデルと、を備える制御システムの制御方法であって、前記被制御対象を制御するための関数のメタデータを前記制御装置から前記言語モデルに送信する送信ステップと、
前記被制御対象を制御するためのプロンプトを前記制御装置から前記言語モデルに通知する通知ステップと、
前記言語モデルが、前記送信ステップによって送信される前記メタデータと、前記通知ステップによって通知される前記プロンプトと、に基づき、前記関数を用いて前記プロンプトに回答するか否かを判定する判定ステップと、
前記関数を用いて前記プロンプトに回答すると前記判定ステップで判定された場合に、前記関数を識別する識別情報を含む回答情報を前記言語モデルが前記制御装置に提示する提示ステップと、
前記制御装置が、前記提示ステップにおいて提示される前記回答情報を用いて前記被制御対象を制御する制御ステップと、
を備え、
前記被制御対象は、ロボット、センサ、及び、プラントのいずれか１つを含む、
ことを特徴とする制御方法。
【請求項10】
コンピューターを、請求項１に記載の制御システムとして機能させる、ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、制御システム、制御方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、被制御対象の制御を自動化することが行われている。
特許文献１は、駆動装置の制御内容を学習済みモデルによって特定すること、を開示する。
特許文献１は、駆動装置の制御内容を学習済みモデルによって特定すること、を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０２３－３６０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、特許文献１は、駆動装置の制御内容を具体的に開示していない。
【0005】
本開示は、前述した事情に鑑みてなされたものであって、被制御対象を自動制御することができる制御システム、制御方法、及びプログラ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】
【0006】
本開示の一態様に係る制御システムは、被制御対象を制御する制御装置と、言語モデルと、を備える制御システムであって、前記制御装置は、前記被制御対象を制御するための関数のメタデータを前記言語モデルに送信する送信手段と、前記被制御対象を制御するためのプロンプトを前記言語モデルに通知する通知手段と、を備え、前記言語モデルは、前記送信手段によって送信される前記メタデータと、前記通知手段によって通知される前記プロンプトと、に基づき、前記関数を用いて前記プロンプトに回答するか否かを判定する判定手段と、前記関数を用いて前記プロンプトに回答すると前記判定手段が判定する場合に、前記関数を識別する識別情報を含む回答情報を前記制御装置に提示する提示手段と、を備え、前記制御装置は、前記提示手段によって提示される前記回答情報を用い、前記被制御対象を制御する制御手段、を更に備え、前記被制御対象は、ロボット、センサ、及び、プラントのいずれか１つを含む、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【0007】
本開示によれば、被制御対象を自動制御することができる制御システム、制御方法、及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】実施形態に係る制御システムのシステム構成を示す概略ブロック図である。
【図2】実施形態に係る制御装置の機能構成の具体例を示す概略ブロック図である。
【図3】実施形態に係る言語モデルの機能構成の具体例を示す概略ブロック図である。
【図4】被制御対象であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図5】被制御対象であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図6】被制御対象であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図7】被制御対象であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図8】被制御対象であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図9】被制御対象であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図10】被制御対象であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図11】被制御対象であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図12】被制御対象であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図13】被制御対象であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図14】被制御対象であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図15】被制御対象であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図16】被制御対象であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図17】被制御対象であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図18】被制御対象であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図19】被制御対象であるセンサが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図20】被制御対象であるセンサが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図21】被制御対象であるセンサが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図22】被制御対象であるセンサが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図23】被制御対象であるセンサが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図24】被制御対象であるセンサが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図25】被制御対象であるプラントが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図26】被制御対象であるプラントが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図27】被制御対象であるプラントが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図28】被制御対象であるプラントが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図29】被制御対象であるデータベースが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図30】被制御対象であるデータベースが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図31】被制御対象であるデータベースが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図32】被制御対象であるデータベースが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図33】実施形態に係る制御システムの制御フローである。
【図34】実施形態に適用される情報処理装置のハードウェア構成例の概略を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、図面を参照し、本開示の一実施形態に係る制御システムを説明する。制御システムは、例えば、事前に定義された関数を用いて被制御対象を制御する。以下、本実施形態では、被制御対象を制御するための関数を、単に関数ということがある。制御システムにおいて、関数は、複数定義されていてよい。関数の詳細については後述する。
【0010】
図１は、実施形態に係る制御システム１のシステム構成を示す概略ブロック図である。
制御システム１は、制御装置１０と、言語モデル２０と、を含む。図１に示すように、制御システム１と被制御対象２とは、ネットワーク７０を介して通信可能に接続される。具体的には、制御システム１の制御装置１０と被制御対象２とは、ネットワーク７０を介して通信可能に接続される。また、制御装置１０と言語モデル２０とは、ネットワーク７０を介して通信可能に接続される。
制御システム１は、制御装置１０と、言語モデル２０と、を含む。図１に示すように、制御システム１と被制御対象２とは、ネットワーク７０を介して通信可能に接続される。具体的には、制御システム１の制御装置１０と被制御対象２とは、ネットワーク７０を介して通信可能に接続される。また、制御装置１０と言語モデル２０とは、ネットワーク７０を介して通信可能に接続される。
【0011】
ネットワーク７０は、無線通信を用いたネットワークであってもよいし、有線通信を用いたネットワークであってもよい。ネットワーク７０は、例えばインターネットを用いて構成されてもよいし、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を用いて構成されてもよい。ネットワーク７０は、複数のネットワークが組み合わされて構成されてもよい。
【0012】
図２は、実施形態に係る制御装置１０の機能構成の具体例を示す概略ブロック図である。
制御装置１０は、被制御対象２を制御する。制御装置１０は、例えばスマートフォン、タブレット、パーソナルコンピューター、専用機器などの情報機器を用いて構成される。制御装置１０は、通信部１１、入力部１２、出力部１３、記憶部１４及び制御部１５を備える。
制御装置１０は、被制御対象２を制御する。制御装置１０は、例えばスマートフォン、タブレット、パーソナルコンピューター、専用機器などの情報機器を用いて構成される。制御装置１０は、通信部１１、入力部１２、出力部１３、記憶部１４及び制御部１５を備える。
【0013】
通信部１１は、通信機器である。通信部１１は、例えばネットワークインターフェースとして構成されてもよい。通信部１１は、制御部１５の制御に応じて、ネットワーク７０を介して他の装置とデータ通信する。通信部１１は、無線通信を行う装置であってもよいし、有線通信を行う装置であってもよい。
【0014】
入力部１２は、キーボード、ポインティングデバイス（マウス、タブレット等）、ボタン、タッチパネル等の既存の入力装置を用いて構成される。入力部１２は、ユーザーの指示を制御装置１０に入力する際にユーザーによって操作される。入力部１２は、入力装置を制御装置１０に接続するためのインターフェースであっても良い。この場合、入力部１２は、入力装置においてユーザーの入力に応じ生成された入力信号を制御装置１０に入力する。入力部１２は、マイク及び音声認識装置を用いて構成されてもよい。この場合、入力部１２はユーザーの発話によって生じた音響信号を取得し、ユーザーによって発話された文言を音声認識し、認識結果の文字列情報を制御装置１０に入力する。音声認識処理は制御部１５によって実行されてもよい。入力部１２は、ユーザーの指示を制御装置１０に入力可能な構成であればどのように構成されてもよい。
【0015】
出力部１３は、情報をユーザーが認知可能な形で出力する。出力部１３は、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の画像表示装置であってもよい。出力部１３は、画像表示装置を制御装置１０に接続するためのインターフェースであっても良い。この場合、出力部１３は、画像データを表示するための映像信号を生成し、自身に接続されている画像表示装置に映像信号を出力する。出力部１３は、スピーカー等の音響を出力する装置であってもよい。出力部１３は、スピーカーやヘッドホン等の音響出力装置を制御装置１０に接続するためのインターフェースであってもよい。この場合、出力部１３は、音響データを再生するための音響信号を生成し、自身に接続されている音響出力装置に音響信号を出力する。なお、出力部１３は、入力部１２と一体のタッチパネルとして構成されてもよい。
【0016】
記憶部１４は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。記憶部１４は、制御部１５によって使用されるデータを記憶する。記憶部１４は、制御部１５が処理を行う際に必要となるデータを記憶する。記憶部１４は、例えばメタデータ記憶部１４１、プロンプト記憶部１４２、回答情報記憶部１４３、として機能する。
【0017】
メタデータ記憶部１４１は、メタデータを記憶する。本実施形態において、メタデータは、被制御対象２を制御するための関数のメタデータをいう。メタデータは、例えば、関数の具体的な内容や、関数の機能に関する情報である。本実施形態において、メタデータは、例えば、内容情報と、引数仕様情報と、を含む。
内容情報は、被制御対象２の動作の内容を示す情報である。具体的には、内容情報は、関数名称や、定義情報等を含む。関数名称は、関数の内容を示す名称である。本実施形態において、関数名称は、関数を識別する識別情報である。定義情報は、関数の具体的な内容を示す情報である。定義情報の具体例については後述する。
引数仕様情報は、引数の仕様を示す情報である。引数仕様情報は、関数に用いられる引数の仕様に関する具体的な内容を示す情報である。本実施形態において、引数の仕様は、その引数の型、その引数の定義、その引数が取り得る値を含む。
本実施形態において、上述したメタデータに関する各種情報は、例えば、予めユーザーによって定義され、メタデータ記憶部１４１に記憶されてよい。メタデータ記憶部１４１に記憶された情報は、制御システム１による制御が行われる際に、適宜読み出されて用いられてよい。メタデータ記憶部１４１に記憶された情報（メタデータ）は、言語モデル２０に送信されてもよい。
内容情報は、被制御対象２の動作の内容を示す情報である。具体的には、内容情報は、関数名称や、定義情報等を含む。関数名称は、関数の内容を示す名称である。本実施形態において、関数名称は、関数を識別する識別情報である。定義情報は、関数の具体的な内容を示す情報である。定義情報の具体例については後述する。
引数仕様情報は、引数の仕様を示す情報である。引数仕様情報は、関数に用いられる引数の仕様に関する具体的な内容を示す情報である。本実施形態において、引数の仕様は、その引数の型、その引数の定義、その引数が取り得る値を含む。
本実施形態において、上述したメタデータに関する各種情報は、例えば、予めユーザーによって定義され、メタデータ記憶部１４１に記憶されてよい。メタデータ記憶部１４１に記憶された情報は、制御システム１による制御が行われる際に、適宜読み出されて用いられてよい。メタデータ記憶部１４１に記憶された情報（メタデータ）は、言語モデル２０に送信されてもよい。
【0018】
プロンプト記憶部１４２は、プロンプトを記憶する。本実施形態において、プロンプトは、被制御対象２を制御するためのプロンプトをいう。プロンプトは、例えば、入力部１２を介してユーザーによって入力される。本実施形態において、プロンプトは、自然言語等からなるテキストを含む。テキストは、例えば、日本語や英語をはじめとする任意の言語であってよい。換言すれば、本実施形態において、被制御対象２を制御するためのプロンプトは、ユーザーが通常用いる自然言語からなる。
本実施形態において、プロンプトは、例えば、量情報や、方向情報を含んでよい。量情報は、被制御対象２の動作に対応する量を示す情報である。量情報は、例えば、被制御対象２の動作に対応する距離に関する数値情報や、被制御対象２の温度や圧力、流量やトルク等の状態に関する数値情報や、被制御対象２の動作に対応する時間に関する情報を含んでよい。被制御対象２の動作に対応する距離とは、例えば、被制御対象２が移動する距離であってよい。方向情報は、例えば、動作に対応する方向を示す情報である。方向情報は、例えば、被制御対象２の動作に対応する方向に関する情報を含んでよい。被制御対象２の動作に対応する方向とは、例えば、被制御対象２が移動する方向であってよい。
本実施形態において、上述したプロンプトに関する各種情報は、ユーザーによって入力部１２を介して入力された後、プロンプト記憶部１４２に記憶されてよい。プロンプト記憶部１４２に記憶された情報は、例えば、制御システム１による制御が行われる際に、適宜読み出されて用いられてよい。プロンプト記憶部１４２に記憶された情報は、例えば、ユーザーが参照可能なログとして用いられてもよい。
本実施形態において、プロンプトは、例えば、量情報や、方向情報を含んでよい。量情報は、被制御対象２の動作に対応する量を示す情報である。量情報は、例えば、被制御対象２の動作に対応する距離に関する数値情報や、被制御対象２の温度や圧力、流量やトルク等の状態に関する数値情報や、被制御対象２の動作に対応する時間に関する情報を含んでよい。被制御対象２の動作に対応する距離とは、例えば、被制御対象２が移動する距離であってよい。方向情報は、例えば、動作に対応する方向を示す情報である。方向情報は、例えば、被制御対象２の動作に対応する方向に関する情報を含んでよい。被制御対象２の動作に対応する方向とは、例えば、被制御対象２が移動する方向であってよい。
本実施形態において、上述したプロンプトに関する各種情報は、ユーザーによって入力部１２を介して入力された後、プロンプト記憶部１４２に記憶されてよい。プロンプト記憶部１４２に記憶された情報は、例えば、制御システム１による制御が行われる際に、適宜読み出されて用いられてよい。プロンプト記憶部１４２に記憶された情報は、例えば、ユーザーが参照可能なログとして用いられてもよい。
【0019】
回答情報記憶部１４３は、回答情報を記憶する。本実施形態において、回答情報は、後述する提示手段２２によって提示される情報である。回答情報は、例えば、関数を識別する識別情報（関数名称）、関数の引数を示す引数情報、引数の値、を含んでよい。
本実施形態において、上述した回答情報に関する各種情報は、提示手段２２によって提示された後、回答情報記憶部１４３に記憶されてよい。回答情報記憶部１４３に記憶された情報は、制御システム１による制御が行われる際に、適宜読み出されて用いられてよい。
本実施形態において、上述した回答情報に関する各種情報は、提示手段２２によって提示された後、回答情報記憶部１４３に記憶されてよい。回答情報記憶部１４３に記憶された情報は、制御システム１による制御が行われる際に、適宜読み出されて用いられてよい。
【0020】
制御部１５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサーとメモリー（主記憶装置）とを用いて構成される。制御部１５は、プロセッサーがプログラムを実行することによって、送信手段１５１、通知手段１５２、判別手段１５３、制御手段１５４として機能する。なお、制御部１５の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＰＬＣ（Programmable Logic Controller）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されても良い。上記のプログラムは、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されても良い。コンピューター読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、半導体記憶装置（例えばＳＳＤ：Solid State Drive）等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスクや半導体記憶装置等の記憶装置である。上記のプログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
【0021】
制御部１５は、例えば自装置（制御装置１０）にインストールされたアプリケーションプログラムを実行してもよい。制御装置１０にインストールされたプログラムは、コンピューターを、本実施形態に係る制御システム１として機能させてよい。このようなアプリケーションの具体例として、制御システム１の専用アプリケーションとして制御装置１０に提供されるアプリケーションがある。このようなアプリケーションの他の具体例として、ＷＥＢブラウザーのアプリケーションがある。このようなアプリケーションは、予め制御装置１０にインストールされていてもよいし、判定処理を実行する際にその都度ダウンロードされてもよい。例えばＷＥＢブラウザーのアプリケーションとして実装される場合には、特定のＷＥＢサーバーに制御装置１０が接続することに応じてＷＥＢサーバーによって指定された装置（例えばＷＥＢサーバーそのものでもよいし他のサーバーでもよい）から制御装置１０がアプリケーションをダウンロードして実行してもよい。制御部１５は、実行中のアプリケーションのプログラムにしたがって動作する。
【0022】
送信手段１５１は、メタデータを言語モデル２０に送信する。メタデータは、例えば、上述のように予めユーザーによって定義され、メタデータ記憶部１４１に記憶される。この場合、送信手段１５１は、制御システム１による制御が行われる際に、メタデータ記憶部１４１から読み出されたメタデータを言語モデル２０に送信してよい。あるいは、メタデータは、制御システム１による制御が行われる際に、プロンプトと同時にユーザーによって入力されてよい。この場合、送信手段１５１は、ユーザーが入力したメタデータを言語モデル２０に送信してよい。
【0023】
通知手段１５２は、プロンプトを言語モデル２０に通知する。プロンプトは、例えば、上述のようにユーザーによって入力される。この場合、通知手段１５２は、制御システム１による制御が行われる際に、ユーザーが入力したプロンプトを言語モデル２０に送信してよい。あるいは、プロンプトは、プロンプト記憶部１４２に記憶されたものが用いられてよい。この場合、通知手段１５２は、制御システム１による制御が行われる際に、プロンプト記憶部１４２から読み出されたプロンプトを言語モデル２０に送信してよい。この態様は、例えば、ユーザーが過去に入力したプロンプトと同様の制御を行いたい場合に好適である。
【0024】
判別手段１５３は、通知手段１５２によって通知されるプロンプトと、提示手段２２によって提示される回答情報と、に応じ、識別情報が識別する関数を実行するか否かを判別する。より具体的には、判別手段１５３は、提示手段２２が提示した回答情報に基づき関数を実行した場合に、ユーザーが入力したプロンプトに沿った被制御対象２の制御が可能であるかを判断する。そして、判別手段１５３は、提示手段２２が提示した回答情報によって、プロンプトに沿った被制御対象２の制御が可能であると判断した場合に、関数を実行する旨を判別する。判別手段１５３は、提示手段２２が提示した回答情報によっては、プロンプトに沿った被制御対象２の制御が不可能であると判断した場合に、関数を実行しない旨を判別してもよい。
【0025】
制御手段１５４は、提示手段２２によって提示される回答情報を用い、被制御対象２を制御する。換言すれば、制御手段１５４は、判別手段１５３が、関数を実行する旨を判別した場合に、関数を実行する。このことで、制御手段１５４は、被制御対象２を制御する。制御手段１５４による被制御対象２の制御の詳細については後述する。
【0026】
図３は、実施形態に係る言語モデル２０の機能構成の具体例を示す概略ブロック図である。
言語モデル２０は、例えば、学習済みモデルである。この学習済みモデルは、例えば、インターネットサイト等の情報源にアクセスし、「常識知」などのワードを使って、様々なテキスト情報（含むソースコード）や画像情報を事前に学習させられることで、汎用的な知識を習得させられたものである。より詳細には、言語モデル２０は、例えば、大規模言語モデルを含む。大規模言語モデルは、例えば、GPT-4（登録商標）、GPT-3.5-turbo、PaLM2、LaMDA2、LLaMa2、Claude 2.1、OpenCALM、Alpaca 7Bを含んでよい。言語モデル２０は、例えば、ＷＥＢサーバー上に記憶されたものを用いてもよいし、制御装置１０の記憶部１４に記憶されたものを用いてもよい。言語モデル２０は、例えば、情報処理装置に記憶されていて、その情報処理装置によって動作させられてもよい。
本実施形態において、言語モデル２０は、送信手段１５１から送信されるメタデータや、通知手段１５２から通知されるプロンプトを受け付け、判定手段２１、提示手段２２、問い合わせ手段２３として機能する。
言語モデル２０は、例えば、学習済みモデルである。この学習済みモデルは、例えば、インターネットサイト等の情報源にアクセスし、「常識知」などのワードを使って、様々なテキスト情報（含むソースコード）や画像情報を事前に学習させられることで、汎用的な知識を習得させられたものである。より詳細には、言語モデル２０は、例えば、大規模言語モデルを含む。大規模言語モデルは、例えば、GPT-4（登録商標）、GPT-3.5-turbo、PaLM2、LaMDA2、LLaMa2、Claude 2.1、OpenCALM、Alpaca 7Bを含んでよい。言語モデル２０は、例えば、ＷＥＢサーバー上に記憶されたものを用いてもよいし、制御装置１０の記憶部１４に記憶されたものを用いてもよい。言語モデル２０は、例えば、情報処理装置に記憶されていて、その情報処理装置によって動作させられてもよい。
本実施形態において、言語モデル２０は、送信手段１５１から送信されるメタデータや、通知手段１５２から通知されるプロンプトを受け付け、判定手段２１、提示手段２２、問い合わせ手段２３として機能する。
【0027】
判定手段２１は、送信手段１５１によって送信されるメタデータと、通知手段１５２によって通知されるプロンプトと、に基づき、関数を用いてプロンプトに回答するか否かを判定する。
具体的には、判定手段２１は、例えば、受け付けたプロンプトの内容に対応する、関数名称、及び／又は、定義情報があるか否かを判定する。そして、判定手段２１は、この内容に対応する関数名称、及び／又は、定義情報があると判定された場合に、関数を用いてプロンプトに回答すると判定する。一方、判定手段２１は、前記対応する関数名称、及び／又は、定義情報がないと判定される場合に、プロンプトに関数を用いては回答しないと判定する。
また、具体的には、判定手段２１は、例えば、受け付けたプロンプトの内容から、メタデータに係る関数の引数やその値が特定可能か否かを判定する。そして、判定手段２１は、プロンプトから関数の引数やその値が特定された場合に、関数を用いてプロンプトに回答すると判定する。判定手段２１は、プロンプトから関数の引数やその値が特定されない場合に、関数を用いてプロンプトに回答しないと判定する。
具体的には、判定手段２１は、例えば、受け付けたプロンプトの内容に対応する、関数名称、及び／又は、定義情報があるか否かを判定する。そして、判定手段２１は、この内容に対応する関数名称、及び／又は、定義情報があると判定された場合に、関数を用いてプロンプトに回答すると判定する。一方、判定手段２１は、前記対応する関数名称、及び／又は、定義情報がないと判定される場合に、プロンプトに関数を用いては回答しないと判定する。
また、具体的には、判定手段２１は、例えば、受け付けたプロンプトの内容から、メタデータに係る関数の引数やその値が特定可能か否かを判定する。そして、判定手段２１は、プロンプトから関数の引数やその値が特定された場合に、関数を用いてプロンプトに回答すると判定する。判定手段２１は、プロンプトから関数の引数やその値が特定されない場合に、関数を用いてプロンプトに回答しないと判定する。
【0028】
提示手段２２は、関数を用いてプロンプトに回答すると判定手段２１が判定する場合に、回答情報を制御装置１０に提示する。具体的には、提示手段２２は、例えば、受け付けたプロンプトの内容から、メタデータに係る関数の引数やその値を適宜抜き出し、プロンプトを実行するための関数の識別情報、関数の引数、及び引数の値を回答情報として出力する。そして、提示手段２２は、そのように生成された回答情報を、制御装置１０に提示する。このことで、ユーザーが上述のように自然言語によって入力したプロンプトに基づく、制御装置１０による被制御対象２の制御を可能とする。
提示手段２２は、例えば、言語モデル２０におけるファンクションコーリング（Function calling）機能によって実現されてよい。
提示手段２２は、例えば、言語モデル２０におけるファンクションコーリング（Function calling）機能によって実現されてよい。
【0029】
問い合わせ手段２３は、例えば、関数を用いてプロンプトに回答しないと判定手段２１が判定する場合に、通知手段１５２によって通知されるプロンプトの内容を、制御装置１０に問い合わせる。具体的には、問い合わせ手段２３は、例えば、受け付けたプロンプトの内容からメタデータに係る関数の引数やその値が抜き出せない場合に、プロンプトの内容に対応する関数の引数やその値を問い合わせる旨のコマンドを出力する。問い合わせ手段２３による各種情報の問い合わせは、以下のように行われる。
すなわち、問い合わせ手段２３は、例えば、プロンプト記憶部１４２に記憶された過去のプロンプトの情報から、受け付けたプロンプトに対応する内容を検索すべき旨のコマンドを生成して制御装置１０に送信してもよい。あるいは、問い合わせ手段２３は、例えば、ユーザーに対してプロンプトを再度入力すべき旨のメッセージを表示部に表示させる旨のコマンドを生成して制御装置１０に送信してもよい。
以上の各構成により、本実施形態に係る制御システム１は構成される。
すなわち、問い合わせ手段２３は、例えば、プロンプト記憶部１４２に記憶された過去のプロンプトの情報から、受け付けたプロンプトに対応する内容を検索すべき旨のコマンドを生成して制御装置１０に送信してもよい。あるいは、問い合わせ手段２３は、例えば、ユーザーに対してプロンプトを再度入力すべき旨のメッセージを表示部に表示させる旨のコマンドを生成して制御装置１０に送信してもよい。
以上の各構成により、本実施形態に係る制御システム１は構成される。
【0030】
被制御対象２は、制御装置１０によって制御される対象である。本実施形態において、被制御対象２は、例えば、ロボット、センサ、及びプラントのいずれか１つを含む。被制御対象２は、例えば、ロボット、センサ、プラント、データベースのいずれか１つを含んでいてもよい。制御装置１０による被制御対象２の制御は、例えば、少なくとも被制御対象２の動作の実行、開始、中断、終了を含んでよい。
【0031】
本実施形態において、被制御対象２は、被制御対象２を制御するための関数を制御装置１０の制御手段１５４が実行することで制御される。以下、本実施形態における、関数による被制御対象２の制御の概要について説明する。
まず、ユーザーが、自然言語を用いて被制御対象２への動作指示を行う。ユーザーによる動作指示は、例えば、ユーザーが入力部１２を用いて入力することで、制御装置１０によって受け付けられる。制御装置１０は、このように受け付けた自然言語による動作指示を、送信手段１５１によって言語モデル２０に送信する。言語モデル２０は、制御装置１０から受け付けた自然言語による動作指示を、被制御対象２を制御するためのプロンプトとして受け付ける。言語モデル２０は、受け付けたプロンプトに対する回答情報として、被制御対象２を制御するための関数の識別情報、引数、及び引数の値を、提示手段２２によって制御装置１０に提示する。制御装置１０の制御手段１５４は、このように提示された回答情報に基づき、関数を実行する。このことで、被制御対象２が制御される。
制御システム１による、被制御対象２の制御の具体的なフローについては後述する。
以下、被制御対象２が上述のそれぞれである場合における、制御装置１０による被制御対象２を制御する関数の定義情報の例について説明する。これらの情報は、例えば、被制御対象２の制御可否判断及びパラメータ推定を行うために、言語モデル２０に送信される関数メタデータ構造を示す。
まず、ユーザーが、自然言語を用いて被制御対象２への動作指示を行う。ユーザーによる動作指示は、例えば、ユーザーが入力部１２を用いて入力することで、制御装置１０によって受け付けられる。制御装置１０は、このように受け付けた自然言語による動作指示を、送信手段１５１によって言語モデル２０に送信する。言語モデル２０は、制御装置１０から受け付けた自然言語による動作指示を、被制御対象２を制御するためのプロンプトとして受け付ける。言語モデル２０は、受け付けたプロンプトに対する回答情報として、被制御対象２を制御するための関数の識別情報、引数、及び引数の値を、提示手段２２によって制御装置１０に提示する。制御装置１０の制御手段１５４は、このように提示された回答情報に基づき、関数を実行する。このことで、被制御対象２が制御される。
制御システム１による、被制御対象２の制御の具体的なフローについては後述する。
以下、被制御対象２が上述のそれぞれである場合における、制御装置１０による被制御対象２を制御する関数の定義情報の例について説明する。これらの情報は、例えば、被制御対象２の制御可否判断及びパラメータ推定を行うために、言語モデル２０に送信される関数メタデータ構造を示す。
【0032】
（被制御対象がロボットの場合）
被制御対象２がロボットの場合、被制御対象２であるロボットを制御する関数は、例えば、ロボットの位置や姿勢を制御するための関数を含んでよい。ロボットがツールを含む場合、ロボットを制御する関数には、ツールを制御するための関数を含んでいてもよい。ロボットがワークを作業対象としている場合、ロボットを制御する関数には、ワークを制御するための関数を含んでいてもよい。
被制御対象２であるロボットを制御する関数の引数の型は、数値に対応する型（例えば、ｎｕｍｂｅｒ型）であってよいし、数値に対応しない型（例えば、ｂｏｏｌｅａｎ型）であってよい。また、被制御対象２であるロボットを制御する関数の引数は、ロボットの位置及び姿勢の制御に対応してもよい。
被制御対象２がロボットの場合、被制御対象２であるロボットを制御する関数は、例えば、ロボットの位置や姿勢を制御するための関数を含んでよい。ロボットがツールを含む場合、ロボットを制御する関数には、ツールを制御するための関数を含んでいてもよい。ロボットがワークを作業対象としている場合、ロボットを制御する関数には、ワークを制御するための関数を含んでいてもよい。
被制御対象２であるロボットを制御する関数の引数の型は、数値に対応する型（例えば、ｎｕｍｂｅｒ型）であってよいし、数値に対応しない型（例えば、ｂｏｏｌｅａｎ型）であってよい。また、被制御対象２であるロボットを制御する関数の引数は、ロボットの位置及び姿勢の制御に対応してもよい。
【0033】
図４は、被制御対象２であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。なお、図４が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図４に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ”とされている。すなわち、図４に示す関数はｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数と定義される。図４に示すｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“ｔｒａｎｓｌａｔｅ ｒｏｂｏｔ’ｓ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｏｔａｔｅ ｒｏｂｏｔ’ｓ ａｔｔｉｔｕｄｅ”とされている。すなわち、図４に示すｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数は、ロボットの位置を移動させる、あるいはロボットの姿勢を回転（変化）させる関数である。
図４に示すｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数の引数は、例えば、ｉｎｉｔ＿ｆｌａｇ、ｄｘ、ｄｙ、ｄｚ、ｄｒｘ、ｄｒｙ、ｄｒｚを含む。
図４に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ”とされている。すなわち、図４に示す関数はｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数と定義される。図４に示すｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“ｔｒａｎｓｌａｔｅ ｒｏｂｏｔ’ｓ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｏｔａｔｅ ｒｏｂｏｔ’ｓ ａｔｔｉｔｕｄｅ”とされている。すなわち、図４に示すｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数は、ロボットの位置を移動させる、あるいはロボットの姿勢を回転（変化）させる関数である。
図４に示すｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数の引数は、例えば、ｉｎｉｔ＿ｆｌａｇ、ｄｘ、ｄｙ、ｄｚ、ｄｒｘ、ｄｒｙ、ｄｒｚを含む。
【0034】
図４に示すｉｎｉｔ＿ｆｌａｇは、ロボットの位置及び姿勢を初期状態にするための引数である。ｉｎｉｔ＿ｆｌａｇはｂｏｏｌｅａｎ型であり、量等の変数を必要としない。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、ロボットの位置及び姿勢を初期状態にする旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数の引数がｉｎｉｔ＿ｆｌａｇであること、及び、ｉｎｉｔ＿ｆｌａｇの値がｔｒｕｅ又はｆａｌｓｅのいずれであるかを出力する。
ｉｎｉｔ＿ｆｌａｇの値がｔｒｕｅである場合、制御手段１５４によって、ロボットの位置及び姿勢が初期状態にされる。ｉｎｉｔ＿ｆｌａｇの値がｆａｌｓｅである場合、ロボットの位置及び姿勢は初期状態にされない。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、ロボットの位置及び姿勢を初期状態にする旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数の引数がｉｎｉｔ＿ｆｌａｇであること、及び、ｉｎｉｔ＿ｆｌａｇの値がｔｒｕｅ又はｆａｌｓｅのいずれであるかを出力する。
ｉｎｉｔ＿ｆｌａｇの値がｔｒｕｅである場合、制御手段１５４によって、ロボットの位置及び姿勢が初期状態にされる。ｉｎｉｔ＿ｆｌａｇの値がｆａｌｓｅである場合、ロボットの位置及び姿勢は初期状態にされない。
【0035】
図４に示すｉｎｉｔ＿ｆｌａｇによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「ロボットを初期位置に戻す」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｉｎｉｔ＿ｆｌａｇの値がｔｒｕｅとなるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を実行することで、ロボットの位置及び姿勢が初期状態にされる。ユーザーによるプロンプトに上述の内容が含まれない場合、提示手段２２は、ｉｎｉｔ＿ｆｌａｇの値がｆａｌｓｅとなるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。このことで、制御手段１５４がｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を実行しても、ロボットの位置及び姿勢が初期状態にされない。
【0036】
図４に示すｄｘ、ｄｙ、ｄｚは、それぞれ、ロボットの位置をＸ方向、Ｙ方向、又はＺ方向に移動させるための引数である。ｄｘ、ｄｙ、ｄｚはｎｕｍｂｅｒ型であり、それぞれの方向にロボットの位置を移動させる量（距離）の変数を必要とする。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、ロボットの位置を移動させる方向及び距離を指定する旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数の引数がｄｘ、ｄｙ、ｄｚのいずれかであることを出力し、且つ、ロボットを移動させる距離を、ｄｘ、ｄｙ、ｄｚのいずれかあるいはそれぞれの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を実行することで、ロボットの位置をＸ方向、Ｙ方向、又はＺ方向に所定の距離だけ移動させる。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、ロボットの位置を移動させる方向及び距離を指定する旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数の引数がｄｘ、ｄｙ、ｄｚのいずれかであることを出力し、且つ、ロボットを移動させる距離を、ｄｘ、ｄｙ、ｄｚのいずれかあるいはそれぞれの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を実行することで、ロボットの位置をＸ方向、Ｙ方向、又はＺ方向に所定の距離だけ移動させる。
【0037】
図４に示すｄｘ、ｄｙ、ｄｚによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「ロボットをＸ方向に１００ｍｍ移動させる」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｄｘの値が１００ｍｍの移動距離に相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を実行することで、ロボットの位置がＸ方向に１００ｍｍ移動する。上述の場合、ユーザーによるプロンプトには、ロボットをＹ方向又はＺ方向に移動させる旨の内容が含まれないことから、提示手段２２は、ｄｙ及びｄｚの値が０ｍｍの移動距離に相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。このことで、制御手段１５４がｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を実行しても、ロボットはＹ方向又はＺ方向には移動しない。
【0038】
ここで、例えば、ユーザーによって「ロボットを１００ｍｍ移動させる」とか「ロボットをＸ方向に移動させる」といったプロンプトが入力されることがある。これらのようなプロンプトは、提示手段２２がｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を選択するためには十分であるが、ｄｘ、ｄｙ、ｄｚのいずれかを選択する、また、ｄｘ、ｄｙ、ｄｚの値を決定するためには不十分である。このような場合、問い合わせ手段２３によって「ロボットを移動させるのはどの方向か」「ロボットをどれくらいの距離移動させるのか」といった内容を問い合わせることが好ましい。
【0039】
図４に示すｄｒｘ、ｄｒｙ、ｄｒｚは、それぞれ、ロボットの姿勢をＸ軸回り、Ｙ軸回り、又は、Ｚ軸回りに回転（変化）させるための引き数である。ｄｒｘ、ｄｒｙ、ｄｒｚは、ｎｕｍｂｅｒ型であり、それぞれに対応する軸の回りにロボットの姿勢を回転（変化）させる量を示す変数を必要とする。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、ロボットの姿勢を回転（変化）させる軸及び量を指定する旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数の引数がｄｒｘ、ｄｒｙ、ｄｒｚのいずれかであることを出力し、且つ、ロボットの姿勢を回転（変化）させる量を、ｄｒｘ、ｄｒｙ、ｄｒｚのいずれかあるいはそれぞれの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を実行することで、ロボットの姿勢をＸ軸回り、Ｙ軸回り、又は、Ｚ軸回りに、所定の量（角度）だけ移動させる。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、ロボットの姿勢を回転（変化）させる軸及び量を指定する旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数の引数がｄｒｘ、ｄｒｙ、ｄｒｚのいずれかであることを出力し、且つ、ロボットの姿勢を回転（変化）させる量を、ｄｒｘ、ｄｒｙ、ｄｒｚのいずれかあるいはそれぞれの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を実行することで、ロボットの姿勢をＸ軸回り、Ｙ軸回り、又は、Ｚ軸回りに、所定の量（角度）だけ移動させる。
【0040】
図４に示すｄｒｘ、ｄｒｙ、ｄｒｚによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「ロボットの姿勢をＸ軸回りに３０度変化させる」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｄｒｘの値が３０度の姿勢変化量に相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を実行することで、ロボットの姿勢がＸ軸回りに３０度回転（変化）する。上述の場合、ユーザーによるプロンプトには、ロボットの姿勢をＹ軸回り又はＺ軸回りに回転（変化）させる旨の内容が含まれないことから、提示手段２２は、ｄｒｙ及びｄｒｚの値が０度の姿勢変化量に相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。このことで、制御手段１５４がｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を実行しても、ロボットの姿勢はＹ軸回り又はＺ軸回りには変化しない。
【0041】
ここで、例えば、ユーザーによって「ロボットの姿勢を３０度回転させる」とか「ロボットの姿勢をＸ軸回りに変化させる」といったプロンプトが入力されることがある。これらのようなプロンプトは、提示手段２２がｍｏｖｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を選択するためには十分であるが、ｄｒｘ、ｄｒｙ、ｄｒｚのいずれかを選択する、また、ｄｒｘ、ｄｒｙ、ｄｒｚの値を決定するためには不十分である。このような場合、問い合わせ手段２３によって「ロボットの姿勢を回転させるのはどの軸回りか」「ロボットの姿勢をどれくらいの角度変化させるのか」といった内容を問い合わせることが好ましい。
【0042】
図５は、被制御対象２であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。なお、図５が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図５に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ”とされている。すなわち、図５に示す関数はｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ関数と定義される。図５に示すｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｒｏｂｏｔ’ｓ ｐｏｓｉｔｉｏｎ（ｘｙｚ） ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ｄａｔａｂａｓｅ”とされている。すなわち、図５に示すｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ関数は、データベースから時系列に沿ったロボットの位置データを取得する関数である。ｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ関数の実行によって取得された時系列に沿ったロボットの位置データは、例えば、過去にロボットが移動した軌跡を再現することに用いられる。前記データベースは、例えば、制御装置１０の記憶部１４に保存されていてもよいし、クラウド等に保存されていてもよい。
図５に示すｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ関数の引数は、例えば、ｓｔａｒｔｔｉｍｅ、ｅｎｄｔｉｍｅを含む。
図５に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ”とされている。すなわち、図５に示す関数はｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ関数と定義される。図５に示すｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｒｏｂｏｔ’ｓ ｐｏｓｉｔｉｏｎ（ｘｙｚ） ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ｄａｔａｂａｓｅ”とされている。すなわち、図５に示すｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ関数は、データベースから時系列に沿ったロボットの位置データを取得する関数である。ｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ関数の実行によって取得された時系列に沿ったロボットの位置データは、例えば、過去にロボットが移動した軌跡を再現することに用いられる。前記データベースは、例えば、制御装置１０の記憶部１４に保存されていてもよいし、クラウド等に保存されていてもよい。
図５に示すｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ関数の引数は、例えば、ｓｔａｒｔｔｉｍｅ、ｅｎｄｔｉｍｅを含む。
【0043】
図５に示すｓｔａｒｔｔｉｍｅは、時系列に沿ったロボットの位置データを取得する際の開始時刻を取得するための引数である。ｅｎｄｔｉｍｅは、時系列に沿ったロボットの位置データを取得する際の終了時刻を取得するための引数である。ｓｔａｒｔｔｉｍｅ、ｅｎｄｔｉｍｅはｓｔｒｉｎｇ型であり、時刻の変数を必要とする。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、開始時刻及び終了時刻を指定する旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ関数の引数がｓｔａｒｔｔｉｍｅ又はｅｎｄｔｉｍｅであることを出力し、且つ、開始時刻及び終了時刻を、それぞれ、ｓｔａｒｔｔｉｍｅ及びｅｎｄｔｉｍｅの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ関数を実行することで、データベースから、指定された開示時刻から終了時刻までの間における、時系列に沿ったロボットの位置データを取得する。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、開始時刻及び終了時刻を指定する旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ関数の引数がｓｔａｒｔｔｉｍｅ又はｅｎｄｔｉｍｅであることを出力し、且つ、開始時刻及び終了時刻を、それぞれ、ｓｔａｒｔｔｉｍｅ及びｅｎｄｔｉｍｅの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ関数を実行することで、データベースから、指定された開示時刻から終了時刻までの間における、時系列に沿ったロボットの位置データを取得する。
【0044】
図５に示すｓｔａｒｔｔｉｍｅ、ｅｎｄｔｉｍｅによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「９時００分から１０時００分までのロボットの軌跡を取得する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｓｔａｒｔｔｉｍｅの値が９時００分の時刻に相当する変数となるように、且つ、ｅｎｄｔｉｍｅの値が１０時００分の時刻に相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ関数を実行することで、制御手段１５４が、データベースから、９時００分から１０時００分までの、時系列に沿ったロボットの位置データを取得する。
【0045】
ここで、例えば、ユーザーによって「９時００分からのロボットの軌跡を取得する」といったプロンプトが入力されることがある。このようなプロンプトは、提示手段２２がｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ関数を選択する、また、ｓｔａｒｔｔｉｍｅの値を決定するためには十分であるが、ｅｎｄｔｉｍｅの値を決定するためには不十分である。このような場合、問い合わせ手段２３によって「終了時刻はいつか」といった内容を問い合わせることが好ましい。
【0046】
上記の内容に加えて、被制御対象２であるロボットを制御する関数は、例えば、ロボットに取り付けられたエンドエフェクタの動作（例えば、対象物を把持する動作や、対象物を突く動作）を制御するための関数や、ロボットの状態（例えば、ロボットに作用する反力）を取得するための関数を含んでいてもよい。被制御対象２であるロボットを制御する関数の引数は、例えば、ロボットに取り付けられたエンドエフェクタの動作に対応してもよい。
【0047】
図６は、被制御対象２であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の例を示す図である。なお、図６が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図６に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｏｂｏｔ”とされている。すなわち、図６に示す関数は、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｏｂｏｔ関数と定義される。図６に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｏｂｏｔ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ａｃｔｉｖａｔｅ／Ｄｅａｃｔｉｖａｔｅ ｒｏｂｏｔ ｓｅｒｖｏ”とされている。すなわち、図６に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｏｂｏｔ関数は、ロボットのサーボ（サーボモーター）の稼働状態（ＯＮ）又は停止状態（ＯＦＦ）のパラメータを設定する関数である。
図６に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｏｂｏｔ関数の引数は、例えば、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇを含む。
図６に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｏｂｏｔ”とされている。すなわち、図６に示す関数は、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｏｂｏｔ関数と定義される。図６に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｏｂｏｔ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ａｃｔｉｖａｔｅ／Ｄｅａｃｔｉｖａｔｅ ｒｏｂｏｔ ｓｅｒｖｏ”とされている。すなわち、図６に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｏｂｏｔ関数は、ロボットのサーボ（サーボモーター）の稼働状態（ＯＮ）又は停止状態（ＯＦＦ）のパラメータを設定する関数である。
図６に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｏｂｏｔ関数の引数は、例えば、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇを含む。
【0048】
図６に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇは、ロボットのサーボを稼働状態（ＯＮ）及び停止状態（ＯＦＦ）のいずれか一方にするための引数である。ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇはｂｏｏｌｅａｎ型であり、量等の変数を必要としない。
【0049】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる、ロボットのサーボを稼働状態及び停止状態のいずれの状態に設定するかの指示に基づき、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇの値が“ｔｒｕｅ”（例えば、稼働状態）又は“ｆａｌｓｅ” （例えば、停止状態）のいずれであるかを出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を実行することで、ロボットのサーボを稼働状態又は停止状態に設定するかを把握する。
【0050】
図６に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「ロボットのサーボをＯＮに設定する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇの値がｔｒｕｅになるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｏｂｏｔ関数を実行することで、制御手段１５４が、ロボットのサーボを稼働状態に設定する。
【0051】
図７は、被制御対象２であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。なお、図７が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図７に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“Ｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｏｆ ｍｉｎｉｍｕｍ， ｍａｘｉｍｕｍ ｒａｎｇｅ”とされている。すなわち、図７に示す関数はｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｏｆ ｍｉｎｉｍｕｍ， ｍａｘｉｍｕｍ ｒａｎｇｅ関数（以下、ｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数）と定義される。すなわち、図７に示すｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数は、ロボットの位置範囲、速度範囲、姿勢範囲、又は反力範囲を設定する関数である。なお、メタデータにおいて、“ｎａｍｅ”：“ｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ”と記載され、かつ、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｏｆ ｍｉｎｉｍｕｍ， ｍａｘｉｍｕｍ ｒａｎｇｅ”と記載されていてもよい。
図７に示すｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒ、ｖａｌｕｅ＿ｍｉｎ、ｖａｌｕｅ＿ｍａｘを含む。
図７に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“Ｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｏｆ ｍｉｎｉｍｕｍ， ｍａｘｉｍｕｍ ｒａｎｇｅ”とされている。すなわち、図７に示す関数はｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｏｆ ｍｉｎｉｍｕｍ， ｍａｘｉｍｕｍ ｒａｎｇｅ関数（以下、ｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数）と定義される。すなわち、図７に示すｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数は、ロボットの位置範囲、速度範囲、姿勢範囲、又は反力範囲を設定する関数である。なお、メタデータにおいて、“ｎａｍｅ”：“ｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ”と記載され、かつ、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｏｆ ｍｉｎｉｍｕｍ， ｍａｘｉｍｕｍ ｒａｎｇｅ”と記載されていてもよい。
図７に示すｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒ、ｖａｌｕｅ＿ｍｉｎ、ｖａｌｕｅ＿ｍａｘを含む。
【0052】
図７に示すｐａｒａｍｅｔｅｒは、設定するパラメータに対応する文字列を取得するための引数である。ｐａｒａｍｅｔｅｒはｓｔｒｉｎｇ型であり、パラメータに対応する文字列を必要とする。パラメータに対応する文字列は、“ｐｏｓｉｔｉｏｎ＿ｒａｎｇｅ”（位置の範囲）、“ｖｅｌｏｃｉｔｙ＿ｒａｎｇｅ”（速度の範囲）、“ａｎｇｌｅ＿ｒａｎｇｅ”（角度（姿勢）の範囲）、又は“ｆｏｒｃｅ＿ｒａｎｇｅ”（反力の範囲）である。これらの文字列は列挙子として登録されている。
【0053】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる、位置範囲、速度範囲、角度範囲（姿勢範囲）、又は反力範囲のいずれのパラメータを設定するかの指示に基づき、ｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数の引数がｐａｒａｍｅｔｅｒであること、及び、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ｐｏｓｉｔｉｏｎ＿ｒａｎｇｅ”、“ｖｅｌｏｃｉｔｙ＿ｒａｎｇｅ”、“ａｎｇｌｅ＿ｒａｎｇｅ”、又は“ｆｏｒｃｅ＿ｒａｎｇｅ”のいずれであるかを出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、ロボットの位置範囲、速度範囲、角度範囲、又は反力範囲のいずれのパラメータを設定するかを把握する。
【0054】
図７に示すｖａｌｕｅ＿ｍｉｎは、位置範囲、速度範囲、角度範囲、又は反力範囲の下限値のパラメータを設定する際に必要な数値を取得するための引数である。ｖａｌｕｅ＿ｍｉｎはｎｕｍｂｅｒ型であり、このような下限値の数値の変数を必要とする。
図７に示すｖａｌｕｅ＿ｍａｘは、位置範囲、速度範囲、角度範囲、又は反力範囲の上限値のパラメータを設定する際に必要な数値を取得するための引数である。ｖａｌｕｅ＿ｍａｘはｎｕｍｂｅｒ型であり、このような上限値の数値の変数を必要とする。
図７に示すｖａｌｕｅ＿ｍａｘは、位置範囲、速度範囲、角度範囲、又は反力範囲の上限値のパラメータを設定する際に必要な数値を取得するための引数である。ｖａｌｕｅ＿ｍａｘはｎｕｍｂｅｒ型であり、このような上限値の数値の変数を必要とする。
【0055】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる数値に関する情報に基づき、ｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数の引数がｖａｌｕｅ＿ｍｉｎ及びｖａｌｕｅ＿ｍａｘであることを出力し、且つ、それぞれ設定される下限値及び上限値の数値を、ｖａｌｕｅ＿ｍｉｎ及びｖａｌｕｅ＿ｍａｘそれぞれの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、ロボットの位置範囲、速度範囲、角度範囲、又は反力範囲の下限値又は上限値を設定する。
【0056】
図７に示すｐａｒａｍｅｔｅｒ、ｖａｌｕｅ＿ｍｉｎ、及び、ｖａｌｕｅ＿ｍａｘによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「ロボットの反力範囲の上限値をＸに、その下限値をＹに設定する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ｆｏｒｃｅ＿ｒａｎｇｅ”の列挙子となるように、ｖａｌｕｅ＿ｍａｘの値がＸになるように、及び、ｖａｌｕｅ＿ｍｉｎの値がＹになるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、制御手段１５４が、ロボットの反力範囲の上限値をＸに、その下限値をＹに設定する。
なお、“ｐｏｓｉｔｉｏｎ＿ｒａｎｇｅ”、“ｖｅｌｏｃｉｔｙ＿ｒａｎｇｅ”、“ａｎｇｌｅ＿ｒａｎｇｅ”についても同様である。
なお、“ｐｏｓｉｔｉｏｎ＿ｒａｎｇｅ”、“ｖｅｌｏｃｉｔｙ＿ｒａｎｇｅ”、“ａｎｇｌｅ＿ｒａｎｇｅ”についても同様である。
【0057】
ここで、例えば、ユーザーによって「反力範囲を設定する」といったプロンプトが入力されることがある。このようなプロンプトは、提示手段２２がｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数を選択し、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ｆｏｒｃｅ＿ｒａｎｇｅ”の列挙子となるようにするためには十分であるが、ｖａｌｕｅ＿ｍｉｎ、ｖａｌｕｅ＿ｍａｘの値を決定するためには不十分である。このような場合、問い合わせ手段２３によって「反力範囲の上限値及び下限値をどのくらいに設定するか」といった内容を問い合わせることが好ましい。
【0058】
図８は、被制御対象２であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。なお、図８が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図８に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｄｅ”とされている。すなわち、図８に示す関数はｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｄｅ関数と定義される。図８に示すｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｄｅ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｓｅｔ ｒｏｂｏｔ ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｏｄｅ． ｍａｎｕａｌ ｍｅａｎｓ ｔｏ ｕｓｅ ｒｏｂｏｔ ｐｅｎｄａｎｔ． ｒｅｍｏｔｅ ｍｅａｎｓ ｔｏ ｕｓｅ ＰＬＣ／ＰＣ／Ｔｅａｃｈｉｎｇ”とされている。すなわち、図８に示すｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｄｅ関数は、ロボットの制御モードを、ペンダント等でロボットを操作するモードであるマニュアルモード（手動モード）、及び、ティーチング等でロボットを制御するモードであるリモートモード（自動モード）、のいずれか一方に設定する関数である。
図８に示すｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｄｅ関数の引数は、例えば、ｍｏｄｅを含む。
図８に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｄｅ”とされている。すなわち、図８に示す関数はｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｄｅ関数と定義される。図８に示すｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｄｅ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｓｅｔ ｒｏｂｏｔ ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｏｄｅ． ｍａｎｕａｌ ｍｅａｎｓ ｔｏ ｕｓｅ ｒｏｂｏｔ ｐｅｎｄａｎｔ． ｒｅｍｏｔｅ ｍｅａｎｓ ｔｏ ｕｓｅ ＰＬＣ／ＰＣ／Ｔｅａｃｈｉｎｇ”とされている。すなわち、図８に示すｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｄｅ関数は、ロボットの制御モードを、ペンダント等でロボットを操作するモードであるマニュアルモード（手動モード）、及び、ティーチング等でロボットを制御するモードであるリモートモード（自動モード）、のいずれか一方に設定する関数である。
図８に示すｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｄｅ関数の引数は、例えば、ｍｏｄｅを含む。
【0059】
図８に示すｍｏｄｅは、設定するパラメータに対応する文字列を取得するための引数である。ｍｏｄｅはｓｔｒｉｎｇ型であり、モードに対応する文字列を必要とする。モードに対応する文字列は、“ｍａｎｕａｌ”（手動）又は“ｒｅｍｏｔｅ”（自動）である。これらの文字列は列挙子として登録されている。
【0060】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｄｅ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる、手動又は自動のいずれのパラメータを設定するかの指示に基づき、ｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｄｅ関数の引数がｍｏｄｅであることを出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｄｅ関数を実行することで、ロボットの制御モードに、自動又は手動のいずれのパラメータを設定するかを把握する。
【0061】
図８に示すｍｏｄｅによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「ロボットの制御モードを手動モードに設定する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｍｏｄｅの値が“ｍａｎｕａｌ”の列挙子となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｄｅ関数を実行することで、制御手段１５４がロボットの制御モードを手動モードに設定する。
【0062】
ここで、例えば、ユーザーによって「ロボットの制御モードを設定する」といったプロンプトが入力されることがある。このようなプロンプトは、提示手段２２がｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｄｅ関数を選択するためには十分であるが、ｍｏｄｅの値を決定するためには不十分である。このような場合、問い合わせ手段２３によって「ロボットの動作モードを手動モード／自動モードのいずれに設定するか」といった内容を問い合わせることが好ましい。
【0063】
図９は、被制御対象２であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の例を示す図である。なお、図９が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図９に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｏｐｅｒａｔｉｏｎ＿ｍｏｄｅ”とされている。すなわち、図９に示す関数はｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｏｐｅｒａｔｉｏｎ＿ｍｏｄｅ関数と定義される。図９に示すｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｏｐｅｒａｔｉｏｎ＿ｍｏｄｅ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｓｅｔ ｒｏｂｏｔ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｍｏｄｅ． ｊｏｇ（ｍｏｖｉｎｇ ｂｙ ｊｏｉｎｔ ａｎｇｌｅ ｉｎｐｕｔ）／ｗｏｒｌｄ ａｘｉｓ（Ｃａｔｒｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ ｉｎ ｗｏｒｌｄ ａｘｉｓ／ｔｏｏｌ ａｘｉｓ（Ｃａｔｒｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ ｉｎ ｔｏｏｌ ａｘｉｓ）”とされている。すなわち、図９に示すｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｏｐｅｒａｔｉｏｎ＿ｍｏｄｅ関数は、ロボットを、ジョグ操作で制御するモード、ワールド座標で制御するモード、ツール座標等で制御するモード、のいずれか１つに設定する関数である。
図９に示すｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｏｐｅｒａｔｉｏｎ＿ｍｏｄｅ関数の引数は、例えば、ｍｏｄｅを含む。
図９に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｏｐｅｒａｔｉｏｎ＿ｍｏｄｅ”とされている。すなわち、図９に示す関数はｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｏｐｅｒａｔｉｏｎ＿ｍｏｄｅ関数と定義される。図９に示すｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｏｐｅｒａｔｉｏｎ＿ｍｏｄｅ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｓｅｔ ｒｏｂｏｔ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｍｏｄｅ． ｊｏｇ（ｍｏｖｉｎｇ ｂｙ ｊｏｉｎｔ ａｎｇｌｅ ｉｎｐｕｔ）／ｗｏｒｌｄ ａｘｉｓ（Ｃａｔｒｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ ｉｎ ｗｏｒｌｄ ａｘｉｓ／ｔｏｏｌ ａｘｉｓ（Ｃａｔｒｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ ｉｎ ｔｏｏｌ ａｘｉｓ）”とされている。すなわち、図９に示すｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｏｐｅｒａｔｉｏｎ＿ｍｏｄｅ関数は、ロボットを、ジョグ操作で制御するモード、ワールド座標で制御するモード、ツール座標等で制御するモード、のいずれか１つに設定する関数である。
図９に示すｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｏｐｅｒａｔｉｏｎ＿ｍｏｄｅ関数の引数は、例えば、ｍｏｄｅを含む。
【0064】
図９に示すｍｏｄｅは、設定するパラメータに対応する文字列を取得するための引数である。ｍｏｄｅはｓｔｒｉｎｇ型であり、モードに対応する文字列を必要とする。モードに対応する文字列は、“ｊｏｇ”（ジョグ操作モード）、“ｗｏｒｌｄ＿ａｘｉｓ”（ワールド座標モード、世界座標モード）又は“ｔｏｏｌ＿ａｘｉｓ”（ツール座標モード）である。これらの文字列は列挙子として登録されている。
【0065】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｏｐｅｒａｔｉｏｎ＿ｍｏｄｅ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる、ジョグ操作モード、ワールド座標モード、又は、ツール座標モードのいずれのパラメータを設定するかの指示に基づき、ｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｏｐｅｒａｔｉｏ＿ｍｏｄｅ関数の引数がｍｏｄｅであることを出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｏｐｅｒａｔｉｏｎ＿ｍｏｄｅ関数を実行することで、ロボットの制御モードに、ジョグ、ワールド座標、又はツール座標のいずれのパラメータを設定するかを把握する。
【0066】
図９に示すｍｏｄｅによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「ロボットの操作モードをジョグ操作モードに設定する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｍｏｄｅの値が“ｊｏｇ”の列挙子となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｏｐｅｒａｔｉｏｎ＿ｍｏｄｅ関数を実行することで、制御手段１５４がロボットの制御モードをジョグ操作モードに設定する。
【0067】
ここで、例えば、ユーザーによって「ロボットの操作モードを設定する」といったプロンプトが入力されることがある。このようなプロンプトは、提示手段２２がｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｏｐｅｒａｔｉｏｎ＿ｍｏｄｅ関数を選択するためには十分であるが、ｍｏｄｅの値を決定するためには不十分である。このような場合、問い合わせ手段２３によって「ロボットの操作モードをジョグ操作モード／ワールド座標モード／ツール座標モードのいずれに設定するか」といった内容を問い合わせることが好ましい。
【0068】
図１０は、被制御対象２であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の例を示す図である。なお、図１０が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図１０に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ”とされている。すなわち、図１０に示す関数はｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数と定義される。図１０に示すｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｒｏｂｏｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒ． ｐｏｓｉｏｎｔ ｉｓ ｒｏｂｏｔ’ｓ ｘｙｚａｂｃ ｐｏｓｉｔｉｏｎ． ｊｏｉｎｔ ｉｓ ｒｏｂｏｔ’ｓ ｅａｃｈ ｊｏｉｎｔ ａｎｇｌｅ． ｏｐ＿ｍｏｄｅ ｉｓ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｍｏｄｅ． ｃｔｒｌ＿ｍｏｄｅ ｉｓ ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｏｄｅ．”とされている。すなわち、図１０に示すｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数は、ロボットの位置・姿勢情報、ロボットの関節角度、ロボットの操作モード、又は、ロボットの制御モードを取得する関数である。
図１０に示すｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒを含む。
図１０に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ”とされている。すなわち、図１０に示す関数はｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数と定義される。図１０に示すｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｒｏｂｏｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒ． ｐｏｓｉｏｎｔ ｉｓ ｒｏｂｏｔ’ｓ ｘｙｚａｂｃ ｐｏｓｉｔｉｏｎ． ｊｏｉｎｔ ｉｓ ｒｏｂｏｔ’ｓ ｅａｃｈ ｊｏｉｎｔ ａｎｇｌｅ． ｏｐ＿ｍｏｄｅ ｉｓ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｍｏｄｅ． ｃｔｒｌ＿ｍｏｄｅ ｉｓ ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｏｄｅ．”とされている。すなわち、図１０に示すｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数は、ロボットの位置・姿勢情報、ロボットの関節角度、ロボットの操作モード、又は、ロボットの制御モードを取得する関数である。
図１０に示すｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒを含む。
【0069】
図１０に示すｐａｒａｍｅｔｅｒは、取得するパラメータに対応する文字列を取得するための引数である。ｐａｒａｍｅｔｅｒはｓｔｒｉｎｇ型であり、パラメータに対応する文字列を必要とする。パラメータに対応する文字列は、“ｐｏｓｉｔｉｏｎ”（位置・姿勢情報）、“ｊｏｉｎｔ”（関節角度）、“ｏｐ＿ｍｏｄｅ”（操作モード）、又は“ｃｔｒｌ＿ｍｏｄｅ”（制御モード）である。これらの文字列は列挙子として登録されている。
【0070】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる、位置・姿勢、関節角度、操作モード、又は制御モードのいずれのパラメータを取得するかの指示に基づき、ｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数の引数がｐａｒａｍｅｔｅｒであること、及び、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ｐｏｓｉｔｉｏｎ”、“ｊｏｉｎｔ”、“ｏｐ＿ｍｏｄｅ”、又は“ｃｔｒｌ＿ｍｏｄｅ”のいずれであるかを出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、ロボットの位置・姿勢を示す位置姿勢情報、ロボットの関節角度を示す関節角度情報、操作モード、又は制御モードのパラメータを取得する。
【0071】
図１０に示すｐａｒａｍｅｔｅｒによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「ロボットの位置・姿勢を取得する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ｐｏｓｉｔｉｏｎ”の列挙子となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、制御手段１５４が、ロボットの位置・姿勢情報を取得する。なお、“ｊｏｉｎｔ”、“ｏｐ＿ｍｏｄｅ”、“ｃｔｒｌ＿ｍｏｄｅ”についても同様である。
【0072】
ここで、例えば、ユーザーによって「ロボットの情報を取得する」といったプロンプトが入力されることがある。このようなプロンプトは、提示手段２２がｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数を選択するためには十分であるが、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値を決定するためには不十分である。このような場合、問い合わせ手段２３によって「位置姿勢、関節角度、操作モード、又は制御モードのいずれを取得するか」といった内容を問い合わせることが好ましい。
【0073】
図１１、被制御対象２であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の例を示す図である。なお、図１１が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図１１に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｔｏｏｌ”とされている。すなわち、図１１に示す関数は、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｔｏｏｌ関数と定義される。図１１に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｔｏｏｌ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ａｃｔｉｖａｔｅ／Ｄｅａｃｔｉｖａｔｅ ｔｏｏｌ”とされている。すなわち、図１１に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｔｏｏｌ関数は、ロボットのツール（エンドエフェクタ）の稼働状態（ＯＮ）又は停止状態（ＯＦＦ）のパラメータを設定する関数である。
図１１に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｔｏｏｌ関数の引数は、例えば、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇを含む。
図１１に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｔｏｏｌ”とされている。すなわち、図１１に示す関数は、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｔｏｏｌ関数と定義される。図１１に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｔｏｏｌ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ａｃｔｉｖａｔｅ／Ｄｅａｃｔｉｖａｔｅ ｔｏｏｌ”とされている。すなわち、図１１に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｔｏｏｌ関数は、ロボットのツール（エンドエフェクタ）の稼働状態（ＯＮ）又は停止状態（ＯＦＦ）のパラメータを設定する関数である。
図１１に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｔｏｏｌ関数の引数は、例えば、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇを含む。
【0074】
図１１に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇは、エンドエフェクタを稼働状態（ＯＮ）及び停止状態（ＯＦＦ）のいずれか一方にするための引数である。ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇはｂｏｏｌｅａｎ型であり、量等の変数を必要としない。
【0075】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｔｏｏｌ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる、エンドエフェクタを稼働状態及び停止状態のいずれの状態に設定するかの指示に基づき、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇの値が“ｔｒｕｅ”（例えば、稼働状態）又は“ｆａｌｓｅ”（例えば、停止状態）のいずれであるかを出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきａｃｔｉｖａｔｅ＿ｔｏｏｌ関数を実行することで、エンドエフェクタを稼働状態又は停止状態に設定するかを把握する。
【0076】
図１１に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「エンドエフェクタをＯＮに設定する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇの値がｔｒｕｅになるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がａｃｔｉｖａｔｅ＿ｔｏｏｌ関数を実行することで、制御手段１５４が、エンドエフェクタを稼働状態に設定する。
【0077】
図１２は、被制御対象２であるロボットのエンドエフェクタが受信するコマンドに用いられるデータ構造の例を示す図である。なお、図１２が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図１２に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｃｈａｎｇｅ＿ｔｏｏｌ”とされている。すなわち、図１２に示す関数はｃｈａｎｇｅ＿ｔｏｏｌ関数と定義される。図１２に示すｃｈａｎｇｅ＿ｔｏｏｌ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｃｈａｎｇｅ ｔｏｏｌ ｔｏ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｉｎｄｅｘ”とされている。すなわち、図１２に示すｃｈａｎｇｅ＿ｔｏｏｌ関数は、ロボットが把持しているエンドエフェクタを、選択されたエンドエフェクタＩＤに対応するエンドエフェクタに交換する制御をロボットに実行させる関数である。
図１２に示すｃｈａｎｇｅ＿ｔｏｏｌ関数の引数は、例えば、ｔｏｏｌ＿ｉｄを含む。
図１２に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｃｈａｎｇｅ＿ｔｏｏｌ”とされている。すなわち、図１２に示す関数はｃｈａｎｇｅ＿ｔｏｏｌ関数と定義される。図１２に示すｃｈａｎｇｅ＿ｔｏｏｌ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｃｈａｎｇｅ ｔｏｏｌ ｔｏ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｉｎｄｅｘ”とされている。すなわち、図１２に示すｃｈａｎｇｅ＿ｔｏｏｌ関数は、ロボットが把持しているエンドエフェクタを、選択されたエンドエフェクタＩＤに対応するエンドエフェクタに交換する制御をロボットに実行させる関数である。
図１２に示すｃｈａｎｇｅ＿ｔｏｏｌ関数の引数は、例えば、ｔｏｏｌ＿ｉｄを含む。
【0078】
図１２に示すｔｏｏｌ＿ｉｄは、エンドエフェクタに対応するエンドエフェクタＩＤを取得するための引数である。ｔｏｏｌ＿ｉｄはｎｕｍｂｅｒ型であり、エンドエフェクタＩＤの変数を必要とする。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｃｈａｎｇｅ＿ｔｏｏｌ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、エンドエフェクタＩＤを指定する旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｃｈａｎｇｅ＿ｔｏｏｌ関数の引数がｔｏｏｌ＿ｉｄであることを出力し、且つ、エンドエフェクタＩＤを、ｔｏｏｌ＿ｉｄの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｃｈａｎｇｅ＿ｔｏｏｌ関数を実行することで、ロボットが現在把持しているエンドエフェクタを、選択されたエンドエフェクタＩＤに対応するエンドエフェクタに交換するよう、ロボットを制御する。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｃｈａｎｇｅ＿ｔｏｏｌ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、エンドエフェクタＩＤを指定する旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｃｈａｎｇｅ＿ｔｏｏｌ関数の引数がｔｏｏｌ＿ｉｄであることを出力し、且つ、エンドエフェクタＩＤを、ｔｏｏｌ＿ｉｄの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｃｈａｎｇｅ＿ｔｏｏｌ関数を実行することで、ロボットが現在把持しているエンドエフェクタを、選択されたエンドエフェクタＩＤに対応するエンドエフェクタに交換するよう、ロボットを制御する。
【0079】
図１２に示すｔｏｏｌ＿ｉｄによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「１番のエンドエフェクタに交換する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｔｏｏｌ＿ｉｄの値が１番のエンドエフェクタに対応するエンドエフェクタＩＤに相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｃｈａｎｇｅ＿ｔｏｏｌ関数を実行することで、制御手段１５４が、ロボットが現在把持しているエンドエフェクタを、１番のエンドエフェクタＩＤに対応するエンドエフェクタに持ち替えるよう、ロボットを制御する。
【0080】
ここで、例えば、ユーザーによって「エンドエフェクタを持ち替える」といったプロンプトが入力されることがある。このようなプロンプトは、提示手段２２がｃｈａｎｇｅ＿ｔｏｏｌ関数を選択するためには十分であるが、ｔｏｏｌ＿ｉｄの値を決定するためには不十分である。このような場合、問い合わせ手段２３によって「どのエンドエフェクタに持ち替えるのか」といった内容を問い合わせることが好ましい。
【0081】
図１３は、被制御対象２であるエンドエフェクタが受信するコマンドに用いられるデータ構造の例を示す図である。なお、図１３が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図１３に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ”とされている。すなわち、図１３に示す関数は、ｇｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数と定義される。図１３に示すｇｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｔｏｏｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒ． ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｍｅａｎｓ ｔｏｏｌ’ｓ ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ． ｍｏｔｏｒ＿ｔｏｒｑｕｅ ｍｅａｎｓ ｔｏｏｌ’ｓ ｍｏｔｏｒ ｔｏｒｑｕｅ．”とされている。すなわち、図１３に示すｇｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数は、ロボットに取り付けられているエンドエフェクタの角速度又はトルクのパラメータを取得する関数である。
図１３に示すｇｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒを含む。
図１３に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ”とされている。すなわち、図１３に示す関数は、ｇｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数と定義される。図１３に示すｇｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｔｏｏｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒ． ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｍｅａｎｓ ｔｏｏｌ’ｓ ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ． ｍｏｔｏｒ＿ｔｏｒｑｕｅ ｍｅａｎｓ ｔｏｏｌ’ｓ ｍｏｔｏｒ ｔｏｒｑｕｅ．”とされている。すなわち、図１３に示すｇｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数は、ロボットに取り付けられているエンドエフェクタの角速度又はトルクのパラメータを取得する関数である。
図１３に示すｇｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒを含む。
【0082】
図１３に示すｐａｒａｍｅｔｅｒは、取得するパラメータに対応する文字列を取得するための引数である。ｐａｒａｍｅｔｅｒはｓｔｒｉｎｇ型であり、パラメータに対応する文字列を必要とする。パラメータに対応する文字列は、“ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ”（角速度）、又は“ｍｏｔｏｒ＿ｔｏｒｑｕｅ”（モータートルク）である。これらの文字列は列挙子として登録されている。
【0083】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｇｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる、エンドエフェクタの角速度又はモータートルクのいずれのパラメータを取得するかの指示に基づき、ｇｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数の引数がｐａｒａｍｅｔｅｒであること、及び、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ”、又は“ｍｏｔｏｒ＿ｔｏｒｑｕｅ”のいずれであるかを出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｇｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、エンドエフェクタの角速度又はモータートルクのパラメータを取得するかを把握する。
【0084】
図１３に示すｐａｒａｍｅｔｅｒによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「エンドエフェクタの角速度を取得する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ”の列挙子となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、制御手段１５４が、エンドエフェクタの角速度を取得する。なお、“ｍｏｔｏｒ＿ｔｏｒｑｕｅ”についても同様である。
【0085】
ここで、例えば、ユーザーによって「エンドエフェクタの情報を取得する」といったプロンプトが入力されることがある。このようなプロンプトは、提示手段２２がｇｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数を選択するためには十分であるが、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値を決定するためには不十分である。このような場合、問い合わせ手段２３によって「エンドエフェクタの角速度又はモータートルクのいずれの情報を取得するか」といった内容を問い合わせることが好ましい。
【0086】
図１４は、被制御対象２であるロボットのエンドエフェクタが受信するコマンドに用いられるデータ構造の例を示す図である。なお、図１４が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図１４に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｓｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ”とされている。すなわち、図１４に示す関数は、ｓｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数と定義される。図１４に示すｓｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ：Ｓｅｔ ｔｏｏｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒ． ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｍｅａｎｓ ｔｏｏｌ’ｓ ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ． ｍｏｔｏｒ＿ｔｏｒｑｕｅ ｍｅａｎｓ ｔｏｏｌ’ｓ ｍｏｔｏｒ ｔｏｒｑｕｅ．”とされている。すなわち、図１４に示すｓｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数は、ロボットに取り付けられているエンドエフェクタの角速度又はトルクのパラメータを設定する関数である。
図１４に示すｓｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒ、ｖａｌｕｅを含む。
図１４に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｓｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ”とされている。すなわち、図１４に示す関数は、ｓｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数と定義される。図１４に示すｓｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ：Ｓｅｔ ｔｏｏｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒ． ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｍｅａｎｓ ｔｏｏｌ’ｓ ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ． ｍｏｔｏｒ＿ｔｏｒｑｕｅ ｍｅａｎｓ ｔｏｏｌ’ｓ ｍｏｔｏｒ ｔｏｒｑｕｅ．”とされている。すなわち、図１４に示すｓｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数は、ロボットに取り付けられているエンドエフェクタの角速度又はトルクのパラメータを設定する関数である。
図１４に示すｓｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒ、ｖａｌｕｅを含む。
【0087】
図１４に示すｐａｒａｍｅｔｅｒは、設定するパラメータに対応する文字列を取得するための引数である。ｐａｒａｍｅｔｅｒはｓｔｒｉｎｇ型であり、パラメータに対応する文字列を必要とする。パラメータに対応する文字列は、“ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ”（角速度）、又は“ｍｏｔｏｒ＿ｔｏｒｑｕｅ”（モータートルク）である。これらの文字列は列挙子として登録されている。
【0088】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｓｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる、角速度又はモータートルクのいずれのパラメータを設定するかの指示に基づき、ｓｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数の引数がｐａｒａｍｅｔｅｒであること、及び、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ”、又は“ｍｏｔｏｒ＿ｔｏｒｑｕｅ”のいずれであるかを出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｓｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、エンドエフェクタの角速度又はモータートルクのいずれのパラメータを設定するかを把握する。
【0089】
図１４に示すｖａｌｕｅは、エンドエフェクタの角速度又はモータートルクのパラメータを設定する際に必要な数値を取得するための引数である。ｖａｌｕｅはｎｕｍｂｅｒ型であり、角速度又はモータートルクの数値の変数を必要とする。
【0090】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｓｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる数値に関する情報に基づき、ｓｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数の引数がｖａｌｕｅであることを出力し、且つ、設定する角速度又はモータートルクの数値を、ｖａｌｕｅの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｓｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、エンドエフェクタの角速度又はモータートルクのパラメータを設定する。
【0091】
図１４に示すｐａｒａｍｅｔｅｒ及びｖａｌｕｅによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「エンドエフェクタの角速度をＸに設定する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ”の列挙子となるように、且つ、ｖａｌｕｅの値がＸに対応する数値になるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｓｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、制御手段１５４が、エンドエフェクタの角速度をＸに対応する数値に設定する。なお、“ｍｏｔｏｒ＿ｔｏｒｑｕｅ”についても同様である。
【0092】
ここで、例えば、ユーザーによって「エンドエフェクタの角速度を設定する」といったプロンプトが入力されることがある。このようなプロンプトは、提示手段２２がｓｅｔ＿ｔｏｏｌ＿ｐａｒａｍ関数を選択し、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ”の列挙子となるようにするためには十分であるが、ｖａｌｕｅの値を決定するためには不十分である。このような場合、問い合わせ手段２３によって「エンドエフェクタの角速度をどのくらいに設定するか」といった内容を問い合わせることが好ましい。
【0093】
図１５、被制御対象２であるロボットが受信するコマンドに用いられるデータ構造の例を示す図である。なお、図１５が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図１５に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｗｏｒｋ”とされている。すなわち、図１５に示す関数は、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｗｏｒｋ関数と定義される。図１５に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｗｏｒｋ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ａｃｔｉｖａｔｅ／Ｄｅａｃｔｉｖａｔｅ ｗｏｒｋ”とされている。すなわち、図１５に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｗｏｒｋ関数は、ロボットが作業するワークの稼働状態（ＯＮ）又は停止状態（ＯＦＦ）のパラメータを設定する関数である。
図１５に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｔｏｏｌ関数の引数は、例えば、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇを含む。
図１５に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｗｏｒｋ”とされている。すなわち、図１５に示す関数は、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｗｏｒｋ関数と定義される。図１５に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｗｏｒｋ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ａｃｔｉｖａｔｅ／Ｄｅａｃｔｉｖａｔｅ ｗｏｒｋ”とされている。すなわち、図１５に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｗｏｒｋ関数は、ロボットが作業するワークの稼働状態（ＯＮ）又は停止状態（ＯＦＦ）のパラメータを設定する関数である。
図１５に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｔｏｏｌ関数の引数は、例えば、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇを含む。
【0094】
図１５に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇは、ワークを稼働状態（ＯＮ）及び停止状態（ＯＦＦ）のいずれか一方にするための引数である。ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇはｂｏｏｌｅａｎ型であり、量等の変数を必要としない。
【0095】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｗｏｒｋ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる、ワークを稼働状態及び停止状態のいずれの状態に設定するかの指示に基づき、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇの値が“ｔｒｕｅ”（例えば、稼働状態）又は“ｆａｌｓｅ”（例えば、停止状態）のいずれであるかを出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきａｃｔｉｖａｔｅ＿ｗｏｒｋ関数を実行することで、ワークを稼働状態又は停止状態に設定するかを把握する。
【0096】
図１５に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「ワークをＯＮに設定する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇの値がｔｒｕｅになるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がａｃｔｉｖａｔｅ＿ｗｏｒｋ関数を実行することで、制御手段１５４が、エンドエフェクタを稼働状態に設定する。
【0097】
図１６は、被制御対象２であるロボットが作業するワークが受信するコマンドに用いられるデータ構造の例を示す図である。なお、図１６が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図１６に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｃｈａｎｇｅ＿ｗｏｒｋ”とされている。すなわち、図１６に示す関数はｃｈａｎｇｅ＿ｗｏｒｋ関数と定義される。図１６に示すｃｈａｎｇｅ ｗｏｒｋ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｃｈａｎｇｅ ｗｏｒｋ ｔｏ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｉｎｄｅｘ”とされている。すなわち、図１６に示すｃｈａｎｇｅ ｗｏｒｋ関数は、ロボットが作業するワークを、選択されたワークＩＤに対応するワークに変更する制御をロボットに実行させる関数である。
図１６に示すｃｈａｎｇｅ＿ｗｏｒｋ関数の引数は、例えば、ｗｏｒｋ＿ｉｄを含む。
図１６に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｃｈａｎｇｅ＿ｗｏｒｋ”とされている。すなわち、図１６に示す関数はｃｈａｎｇｅ＿ｗｏｒｋ関数と定義される。図１６に示すｃｈａｎｇｅ ｗｏｒｋ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｃｈａｎｇｅ ｗｏｒｋ ｔｏ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｉｎｄｅｘ”とされている。すなわち、図１６に示すｃｈａｎｇｅ ｗｏｒｋ関数は、ロボットが作業するワークを、選択されたワークＩＤに対応するワークに変更する制御をロボットに実行させる関数である。
図１６に示すｃｈａｎｇｅ＿ｗｏｒｋ関数の引数は、例えば、ｗｏｒｋ＿ｉｄを含む。
【0098】
図１６に示すｗｏｒｋ＿ｉｄは、ワークに対応するワークＩＤを取得するための引数である。ｗｏｒｋ＿ｉｄはｎｕｍｂｅｒ型であり、ワークＩＤの変数を必要とする。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｃｈａｎｇｅ＿ｗｏｒｋ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、ｗｏｒｋ＿ｉｄを指定する旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｃｈａｎｇｅ＿ｗｏｒｋ関数の引数がｗｏｒｋ＿ｉｄであることを出力し、且つ、ワークＩＤを、ｗｏｒｋ＿ｉｄの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｃｈａｎｇｅ＿ｗｏｒｋ関数を実行することで、ロボットが現在作業しているワークを、選択されたワークＩＤに対応するワークに変更するよう、ロボットを制御する。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｃｈａｎｇｅ＿ｗｏｒｋ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、ｗｏｒｋ＿ｉｄを指定する旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｃｈａｎｇｅ＿ｗｏｒｋ関数の引数がｗｏｒｋ＿ｉｄであることを出力し、且つ、ワークＩＤを、ｗｏｒｋ＿ｉｄの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｃｈａｎｇｅ＿ｗｏｒｋ関数を実行することで、ロボットが現在作業しているワークを、選択されたワークＩＤに対応するワークに変更するよう、ロボットを制御する。
【0099】
図１６に示すｗｏｒｋ＿ｉｄによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「ロボットが作業するワークを１番のワークに変更する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｗｏｒｋ＿ｉｄの値が１番のワークＩＤに対応するワークＩＤに相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｃｈａｎｇｅ＿ｗｏｒｋ関数を実行することで、制御手段１５４が、ロボットが現在作業しているワークを、１番のワークＩＤに対応するワークに変更するよう、ロボットを制御する。
【0100】
ここで、例えば、ユーザーによって「ロボットが作業するワークを変更する」といったプロンプトが入力されることがある。このようなプロンプトは、提示手段２２がｃｈａｎｇｅ＿ｗｏｒｋ関数を選択するためには十分であるが、ｗｏｒｋ＿ｉｄの値を決定するためには不十分である。このような場合、問い合わせ手段２３によって「どのワークに変更するのか」といった内容を問い合わせることが好ましい。
【0101】
図１７は、被制御対象２であるロボットが作業するワークが受信するコマンドに用いられるデータ構造の例を示す図である。なお、図１７が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図１７に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ”とされている。すなわち、図１７に示す関数は、ｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数と定義される。図１７に示すｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｗｏｒｋ ｐａｒａｍｅｔｅｒ． ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｍｅａｎｓ ｗｏｒｋ’ｓ ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ． ｍａｓｓ ｍｅａｎｓ ｔｏｏｌ’ｓ ｍａｓｓ．”とされている。すなわち、図１７に示すｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数は、ロボットが作業するワークの角速度又は質量のパラメータを設定する関数である。
図１７に示すｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒを含む。
図１７に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ”とされている。すなわち、図１７に示す関数は、ｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数と定義される。図１７に示すｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｗｏｒｋ ｐａｒａｍｅｔｅｒ． ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｍｅａｎｓ ｗｏｒｋ’ｓ ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ． ｍａｓｓ ｍｅａｎｓ ｔｏｏｌ’ｓ ｍａｓｓ．”とされている。すなわち、図１７に示すｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数は、ロボットが作業するワークの角速度又は質量のパラメータを設定する関数である。
図１７に示すｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒを含む。
【0102】
図１７に示すｐａｒａｍｅｔｅｒは、設定するパラメータに対応する文字列を取得するための引数である。ｐａｒａｍｅｔｅｒはｓｔｒｉｎｇ型であり、パラメータに対応する文字列を必要とする。パラメータに対応する文字列は、“ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ”（角速度）、又は“ｍａｓｓ”（質量）である。これらの文字列は列挙子として登録されている。
【0103】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる、ワークの角速度又は質量のいずれのパラメータを取得するかの指示に基づき、ｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数の引数がｐａｒａｍｅｔｅｒであること、及び、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ”、又は“ｍａｓｓ”のいずれであるかを出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、ワークの角速度又は質量のパラメータを取得するかを把握する。
【0104】
図１７に示すｐａｒａｍｅｔｅｒによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「ワークの角速度を取得する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ”の列挙子となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、制御手段１５４が、エンドエフェクタの角速度を取得する。なお、“ｍａｓｓ”についても同様である。
【0105】
ここで、例えば、ユーザーによって「ワークの情報を取得する」といったプロンプトが入力されることがある。このようなプロンプトは、提示手段２２がｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数を選択するためには十分であるが、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値を決定するためには不十分である。このような場合、問い合わせ手段２３によって「ワークの角速度又は質量のいずれの情報を取得するか」といった内容を問い合わせることが好ましい。
【0106】
図１８は、被制御対象２であるロボットが作業するワークが受信するコマンドに用いられるデータ構造の例を示す図である。なお、図１８が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図１８に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｓｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ”とされている。すなわち、図１８に示す関数は、ｓｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数と定義される。図１８に示すｓｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ：Ｓｅｔ ｗｏｒｋ ｐａｒａｍｅｔｅｒ． ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｍｅａｎｓ ｗｏｒｋ’ｓ ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ． ｍ＿ｔｉｍｅ ｍｅａｎｓ ｔｏ ｂｅ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ ｔｉｍｅ．”とされている。すなわち、図１８に示すｓｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数は、ロボットが作業するワークの角速度又は稼働時間（回転時間）のパラメータを設定する関数である。
図１８に示すｓｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒ、ｖａｌｕｅを含む。
図１８に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｓｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ”とされている。すなわち、図１８に示す関数は、ｓｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数と定義される。図１８に示すｓｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ：Ｓｅｔ ｗｏｒｋ ｐａｒａｍｅｔｅｒ． ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｍｅａｎｓ ｗｏｒｋ’ｓ ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ． ｍ＿ｔｉｍｅ ｍｅａｎｓ ｔｏ ｂｅ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ ｔｉｍｅ．”とされている。すなわち、図１８に示すｓｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数は、ロボットが作業するワークの角速度又は稼働時間（回転時間）のパラメータを設定する関数である。
図１８に示すｓｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒ、ｖａｌｕｅを含む。
【0107】
図１８に示すｐａｒａｍｅｔｅｒは、設定するパラメータに対応する文字列を取得するための引数である。ｐａｒａｍｅｔｅｒはｓｔｒｉｎｇ型であり、パラメータに対応する文字列を必要とする。パラメータに対応する文字列は、“ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ”（角速度）、又は“ｍ＿ｔｉｍｅ”（稼働時間（回転時間））である。これらの文字列は列挙子として登録されている。
【0108】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｓｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる、角速度又は稼働時間のいずれのパラメータを設定するかの指示に基づき、ｓｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数の引数がｐａｒａｍｅｔｅｒであること、及び、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ”、又は“ｍ＿ｔｉｍｅ”のいずれであるかを出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｓｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、ワークの角速度又は稼働時間のいずれのパラメータを設定するかを把握する。
【0109】
図１８に示すｖａｌｕｅは、ワークの角速度又は稼働時間（回転時間、駆動時間）のパラメータを設定する際に必要な数値を取得するための引数である。ｖａｌｕｅはｎｕｍｂｅｒ型であり、角速度又は稼働時間の数値の変数を必要とする。
【0110】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｓｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる数値に関する情報に基づき、ｓｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数の引数がｖａｌｕｅであることを出力し、且つ、設定する角速度又は稼働時間の数値を、ｖａｌｕｅの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｓｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、ワークの角速度又は稼働時間のパラメータを設定する。
【0111】
図１８に示すｐａｒａｍｅｔｅｒ及びｖａｌｕｅによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「ワークの角速度をＸに設定する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ”の列挙子となるように、且つ、ｖａｌｕｅの値がＸに対応する数値になるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｓｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、制御手段１５４が、ワークの角速度をＸに対応する数値に設定する。なお、“ｍ＿ｔｉｍｅ”についても同様である。
【0112】
ここで、例えば、ユーザーによって「ワークの角速度を設定する」といったプロンプトが入力されることがある。このようなプロンプトは、提示手段２２がｓｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐａｒａｍ関数を選択し、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ”の列挙子となるようにするためには十分であるが、ｖａｌｕｅの値を決定するためには不十分である。このような場合、問い合わせ手段２３によって「ワークの角速度をどのくらいに設定するか」といった内容を問い合わせることが好ましい。なお、“ｍ＿ｔｉｍｅ”についても同様である。
【0113】
（被制御対象がセンサの場合）
被制御対象２がセンサの場合、被制御対象２であるセンサを制御する関数は、例えば、センサによる計測を制御するための関数、センサから計測値を取得するための関数を含んでよい。
本実施形態において、センサは、例えば、カメラである。センサによる計測を制御するための関数は、例えば、画像データ又は点群データを撮像して取得するための関数や、ワークの位置、ワークの表面の法線ベクトルの方向、ワークの表面をロボットが移動するための軌跡等の情報を、撮像した画像データから取得するための関数を含んでよい。
被制御対象２であるセンサを制御する関数の引数の型は、数値に対応する型（例えば、ｎｕｍｂｅｒ型）であってよいし、数値に対応しない型（例えば、ｂｏｏｌｅａｎ型）であってよい。また、被制御対象２であるセンサを制御する関数の引数は、撮像等の計測の実行及びワークの位置等の取得に対応してもよい。
被制御対象２がセンサの場合、被制御対象２であるセンサを制御する関数は、例えば、センサによる計測を制御するための関数、センサから計測値を取得するための関数を含んでよい。
本実施形態において、センサは、例えば、カメラである。センサによる計測を制御するための関数は、例えば、画像データ又は点群データを撮像して取得するための関数や、ワークの位置、ワークの表面の法線ベクトルの方向、ワークの表面をロボットが移動するための軌跡等の情報を、撮像した画像データから取得するための関数を含んでよい。
被制御対象２であるセンサを制御する関数の引数の型は、数値に対応する型（例えば、ｎｕｍｂｅｒ型）であってよいし、数値に対応しない型（例えば、ｂｏｏｌｅａｎ型）であってよい。また、被制御対象２であるセンサを制御する関数の引数は、撮像等の計測の実行及びワークの位置等の取得に対応してもよい。
【0114】
図１９は、被制御対象２であるセンサが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。なお、図１９が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図１９に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｉｍａｇｅ”とされている。すなわち、図１９に示す関数はｇｅｔ＿ｉｍａｇｅ関数と定義される。図１９に示すｇｅｔ＿ｉｍａｇｅ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｓｉｎｇｌｅ ｃａｍｅｒａ ｉｍａｇｅ ｏｆ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｄｅｖｉｃｅ ｉｄ．”とされている。すなわち、図１９に示すｇｅｔ＿ｉｍａｇｅ関数は、選択されたデバイスＩＤに対応するカメラによって撮像を実行し、画像データを取得する関数である。
図１９に示すｇｅｔ＿ｉｍａｇｅ関数の引数は、例えば、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄを含む。
図１９に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｉｍａｇｅ”とされている。すなわち、図１９に示す関数はｇｅｔ＿ｉｍａｇｅ関数と定義される。図１９に示すｇｅｔ＿ｉｍａｇｅ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｓｉｎｇｌｅ ｃａｍｅｒａ ｉｍａｇｅ ｏｆ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｄｅｖｉｃｅ ｉｄ．”とされている。すなわち、図１９に示すｇｅｔ＿ｉｍａｇｅ関数は、選択されたデバイスＩＤに対応するカメラによって撮像を実行し、画像データを取得する関数である。
図１９に示すｇｅｔ＿ｉｍａｇｅ関数の引数は、例えば、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄを含む。
【0115】
図１９に示すｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄは、画像データを取得するカメラに対応するデバイスＩＤを取得するための引数である。ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄはｎｕｍｂｅｒ型であり、デバイスＩＤの変数を必要とする。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｇｅｔ＿ｉｍａｇｅ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、デバイスＩＤを指定する旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｇｅｔ＿ｉｍａｇｅ関数の引数がｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄであることを出力し、且つ、デバイスＩＤを、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｇｅｔ＿ｉｍａｇｅ関数を実行することで、選択されたデバイスＩＤに対応するカメラによって画像データを取得する。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｇｅｔ＿ｉｍａｇｅ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、デバイスＩＤを指定する旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｇｅｔ＿ｉｍａｇｅ関数の引数がｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄであることを出力し、且つ、デバイスＩＤを、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｇｅｔ＿ｉｍａｇｅ関数を実行することで、選択されたデバイスＩＤに対応するカメラによって画像データを取得する。
【0116】
図１９に示すｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「１番のカメラで写真を撮る」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄの値が１番のカメラに対応するデバイスＩＤに相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｔ＿ｉｍａｇｅ関数を実行することで、制御手段１５４が、１番のデバイスＩＤに対応するカメラが撮像した画像データを取得する。
【0117】
なお、図１９に示すｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄにおいて、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｃａｍｅｒａ’ｓ ｄｅｖｉｃｅ ＩＤ． ｄｅｆａｕｌｔ ｖａｌｕｅ ｉｓ ｚｅｒｏ．”とあるように、デバイスＩＤの初期値は０番である。ユーザーによるプロンプトにデバイスＩＤに関する情報が含まれない場合、提示手段２２は、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄの値が０番のカメラに対応するデバイスＩＤに相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｔ＿ｉｍａｇｅ関数を実行することで、制御手段１５４は、０番のデバイスＩＤに対応するカメラが撮像した画像データを取得する。
【0118】
図２０は、被制御対象２であるセンサが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。なお、図２０が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図２０に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ”とされている。すなわち、図２０に示す関数はｇｅｔ＿ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ関数と定義される。図２０に示すｇｅｔ＿ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｓｉｎｇｌｅ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｓｅｎｓｏｒ ｄａｔａ ｏｆ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｄｅｖｉｃｅ ｉｄ．”とされている。すなわち、図２０に示すｇｅｔ＿ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ関数は、選択されたデバイスＩＤに対応するカメラによって撮像を実行し、点群データを取得する関数である。制御システム１においてｇｅｔ＿ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ関数を実行する場合、被制御対象２であるカメラには、例えば、点群データの取得に対応可能なものが用いられることが好ましい。
図２０に示すｇｅｔ＿ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ関数の引数は、例えば、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄを含む。
図２０に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ”とされている。すなわち、図２０に示す関数はｇｅｔ＿ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ関数と定義される。図２０に示すｇｅｔ＿ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｓｉｎｇｌｅ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｓｅｎｓｏｒ ｄａｔａ ｏｆ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｄｅｖｉｃｅ ｉｄ．”とされている。すなわち、図２０に示すｇｅｔ＿ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ関数は、選択されたデバイスＩＤに対応するカメラによって撮像を実行し、点群データを取得する関数である。制御システム１においてｇｅｔ＿ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ関数を実行する場合、被制御対象２であるカメラには、例えば、点群データの取得に対応可能なものが用いられることが好ましい。
図２０に示すｇｅｔ＿ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ関数の引数は、例えば、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄを含む。
【0119】
図２０に示すｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄは、点群データを取得するカメラに対応するデバイスＩＤを取得するための引数である。ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄはｎｕｍｂｅｒ型であり、デバイスＩＤの変数を必要とする。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｇｅｔ＿ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、デバイスＩＤを指定する旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｇｅｔ＿ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ関数の引数がｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄであることを出力し、且つ、デバイスＩＤを、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｇｅｔ＿ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ関数を実行することで、選択されたデバイスＩＤに対応するカメラによって点群データを取得する。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｇｅｔ＿ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、デバイスＩＤを指定する旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｇｅｔ＿ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ関数の引数がｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄであることを出力し、且つ、デバイスＩＤを、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｇｅｔ＿ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ関数を実行することで、選択されたデバイスＩＤに対応するカメラによって点群データを取得する。
【0120】
図２０に示すｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「１番のカメラで点群データを取得する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄの値が１番のカメラに対応するデバイスＩＤに相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｔ＿ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ関数を実行することで、制御手段１５４が、１番のデバイスＩＤに対応するカメラが撮像した点群データを取得する。
【0121】
なお、図２０に示すｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄにおいて、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｓｅｎｓｏｒ’ｓ ｄｅｖｉｃｅ ＩＤ． ｄｅｆａｕｌｔ ｖａｌｕｅ ｉｓ ｚｅｒｏ”とあるように、デバイスＩＤの初期値は０番である。ユーザーによるプロンプトにデバイスＩＤに関する情報が含まれない場合、提示手段２２は、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄの値が０番のカメラに対応するデバイスＩＤに相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｔ＿ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ関数を実行することで、制御手段１５４は、０番のデバイスＩＤに対応するカメラが撮像した点群データを取得する。
【0122】
図２１は、被制御対象２であるセンサが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。なお、図２１が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図２１に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｆｏｒｃｅ”とされている。すなわち、図２１に示す関数はｇｅｔ＿ｆｏｒｃｅ関数と定義される。図２１に示すｇｅｔ＿ｆｏｒｃｅ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｆｏｒｃｅ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ｆｏｒｃｅ ｓｅｎｓｏｒ ｏｆ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｄｅｖｉｃｅ ｉｄ．”とされている。すなわち、図２１に示すｇｅｔ＿ｆｏｒｃｅ関数は、選択されたデバイスＩＤに対応する力センサ等から得られる反力のデータを取得する関数である。
図２１に示すｇｅｔ＿ｆｏｒｃｅ関数の引数は、例えば、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄを含む。
図２１に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｆｏｒｃｅ”とされている。すなわち、図２１に示す関数はｇｅｔ＿ｆｏｒｃｅ関数と定義される。図２１に示すｇｅｔ＿ｆｏｒｃｅ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｆｏｒｃｅ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ｆｏｒｃｅ ｓｅｎｓｏｒ ｏｆ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｄｅｖｉｃｅ ｉｄ．”とされている。すなわち、図２１に示すｇｅｔ＿ｆｏｒｃｅ関数は、選択されたデバイスＩＤに対応する力センサ等から得られる反力のデータを取得する関数である。
図２１に示すｇｅｔ＿ｆｏｒｃｅ関数の引数は、例えば、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄを含む。
【0123】
図２１に示すｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄは、反力のデータを出力する力センサ等に対応するデバイスＩＤを取得するための引数である。ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄはｎｕｍｂｅｒ型であり、デバイスＩＤの変数を必要とする。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｇｅｔ＿ｆｏｒｃｅ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、デバイスＩＤを指定する旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｇｅｔ＿ｆｏｒｃｅ関数の引数がｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄであることを出力し、且つ、デバイスＩＤを、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｇｅｔ＿ｆｏｒｃｅ関数を実行することで、選択されたデバイスＩＤに対応する力センサ等によって反力のデータを取得する。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｇｅｔ＿ｆｏｒｃｅ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、デバイスＩＤを指定する旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｇｅｔ＿ｆｏｒｃｅ関数の引数がｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄであることを出力し、且つ、デバイスＩＤを、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｇｅｔ＿ｆｏｒｃｅ関数を実行することで、選択されたデバイスＩＤに対応する力センサ等によって反力のデータを取得する。
【0124】
図２１に示すｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「１番の力センサで反力を取得する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄの値が１番の力センサに対応するデバイスＩＤに相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｔ＿ｆｏｒｃｅ関数を実行することで、制御手段１５４が、１番のデバイスＩＤに対応する力センサが得た反力のデータを取得する。
【0125】
なお、図２１に示すｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄにおいて、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｆｏｒｃｅ ｓｅｎｓｏｒ’ｓ ｄｅｖｉｃｅ ＩＤ． ｄｅｆａｕｌｔ ｖａｌｕｅ ｉｓ ｚｅｒｏ．”とあるように、デバイスＩＤの初期値は０番である。ユーザーによるプロンプトにデバイスＩＤに関する情報が含まれない場合、提示手段２２は、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄの値が０番の力センサ等に対応するデバイスＩＤに相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｔ＿ｆｏｒｃｅ関数を実行することで、制御手段１５４は、制御手段１５４は、０番のデバイスＩＤに対応する力センサ等が得た反力のデータを取得する。
【0126】
図２２は、被制御対象２であるセンサが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。なお、図２２が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図２２に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐｏｓ＿ｆｒｏｍ＿ｉｍａｇｅ”とされている。すなわち、図２２に示す関数はｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐｏｓ＿ｆｒｏｍ＿ｉｍａｇｅ関数と定義される。図２２に示すｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐｏｓ＿ｆｒｏｍ＿ｉｍａｇｅ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｒｏｂｏｔ’ｓ ｗｏｒｋ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｄｅｖｉｃｅ ｉｄ’ｓ ｃａｍｅｒａ’ｓ ｉｍａｇｅ”とされている。すなわち、図２２に示すｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐｏｓ＿ｆｒｏｍ＿ｉｍａｇｅ関数は、選択されたデバイスＩＤに対応するカメラによって撮像された画像データから、ロボットのワークの位置を特定する関数である。
図２２に示すｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐｏｓ＿ｆｒｏｍ＿ｉｍａｇｅ関数の引数は、例えば、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄを含む。
図２２に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐｏｓ＿ｆｒｏｍ＿ｉｍａｇｅ”とされている。すなわち、図２２に示す関数はｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐｏｓ＿ｆｒｏｍ＿ｉｍａｇｅ関数と定義される。図２２に示すｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐｏｓ＿ｆｒｏｍ＿ｉｍａｇｅ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｒｏｂｏｔ’ｓ ｗｏｒｋ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｄｅｖｉｃｅ ｉｄ’ｓ ｃａｍｅｒａ’ｓ ｉｍａｇｅ”とされている。すなわち、図２２に示すｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐｏｓ＿ｆｒｏｍ＿ｉｍａｇｅ関数は、選択されたデバイスＩＤに対応するカメラによって撮像された画像データから、ロボットのワークの位置を特定する関数である。
図２２に示すｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐｏｓ＿ｆｒｏｍ＿ｉｍａｇｅ関数の引数は、例えば、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄを含む。
【0127】
図２２に示すｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄは、画像データを取得するカメラに対応するデバイスＩＤを取得するための引数である。図２２に示すｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄは、図１９に示すｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄと同様であるため、説明を省略する。
図２２に示すｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄによる処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「１番のカメラ画像からワーク位置を特定する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄの値が１番のカメラに対応するデバイスＩＤに相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐｏｓ＿ｆｒｏｍ＿ｉｍａｇｅ関数を実行することで、制御手段１５４が、１番のデバイスＩＤに対応するカメラによって撮像された画像データから、ロボットのワークの位置を特定する。
図２２に示すｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄによる処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「１番のカメラ画像からワーク位置を特定する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄの値が１番のカメラに対応するデバイスＩＤに相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐｏｓ＿ｆｒｏｍ＿ｉｍａｇｅ関数を実行することで、制御手段１５４が、１番のデバイスＩＤに対応するカメラによって撮像された画像データから、ロボットのワークの位置を特定する。
【0128】
なお、図１９に示すｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄと同様に、図２２に示すｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄにおいて、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｃａｍｅｒａ’ｓ ｄｅｖｉｃｅ ＩＤ． ｄｅｆａｕｌｔ ｖａｌｕｅ ｉｓ ｚｅｒｏ．”とあるように、デバイスＩＤの初期値は０番である。ユーザーによるプロンプトにデバイスＩＤに関する情報が含まれない場合、提示手段２２は、ｄｅｖｉｃｅ＿ｉｄの値が０番のカメラに対応するデバイスＩＤに相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｐｏｓ＿ｆｒｏｍ＿ｉｍａｇｅ関数を実行することで、制御手段１５４は、０番のデバイスＩＤに対応するカメラによって撮像された画像データから、ロボットのワークの位置を特定する。
【0129】
図２３は、被制御対象２であるセンサが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。なお、図２３が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図２３に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ａｎｄ＿ｎｏｒｍａｌｓ”とされている。すなわち、図２３に示す関数はｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ａｎｄ＿ｎｏｒｍａｌｓ関数と定義される。図２３に示すｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ａｎｄ＿ｎｏｒｍａｌｓ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｒｏｂｏｔ’ｓ ｗｏｒｋ ｓｕｒｆａｃｅ’ｓ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｎｏｒｍａｌ ｖｅｃｔｏｒｓ”とされている。すなわち、図２３に示すｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ａｎｄ＿ｎｏｒｍａｌｓ関数は、選択されたデバイスＩＤに対応するカメラによって撮像された画像データから、ロボットのワークの表面の位置及び法線ベクトルの方向を特定（取得）する関数である。
図２３に示すｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ａｎｄ＿ｎｏｒｍａｌｓ関数の引数は、例えば、ｗｏｒｋ＿ｉｄを含む。
図２３に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ａｎｄ＿ｎｏｒｍａｌｓ”とされている。すなわち、図２３に示す関数はｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ａｎｄ＿ｎｏｒｍａｌｓ関数と定義される。図２３に示すｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ａｎｄ＿ｎｏｒｍａｌｓ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｒｏｂｏｔ’ｓ ｗｏｒｋ ｓｕｒｆａｃｅ’ｓ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｎｏｒｍａｌ ｖｅｃｔｏｒｓ”とされている。すなわち、図２３に示すｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ａｎｄ＿ｎｏｒｍａｌｓ関数は、選択されたデバイスＩＤに対応するカメラによって撮像された画像データから、ロボットのワークの表面の位置及び法線ベクトルの方向を特定（取得）する関数である。
図２３に示すｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ａｎｄ＿ｎｏｒｍａｌｓ関数の引数は、例えば、ｗｏｒｋ＿ｉｄを含む。
【0130】
図２３に示すｗｏｒｋ＿ｉｄは、表面の位置及び法線ベクトルの方向を特定する対象となるワークに対応するワークＩＤを取得するための引数である。ｗｏｒｋ＿ｉｄはｎｕｍｂｅｒ型であり、ワークＩＤの変数を必要とする。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ａｎｄ＿ｎｏｒｍａｌｓ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、ワークＩＤを指定する旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ａｎｄ＿ｎｏｒｍａｌｓ関数の引数がｗｏｒｋ＿ｉｄであることを出力し、且つ、ワークＩＤを、ｗｏｒｋ＿ｉｄの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ａｎｄ＿ｎｏｒｍａｌｓ関数を実行することで、選択されたワークＩＤに対応するワークの表面の位置及び法線ベクトルの方向を特定する。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ａｎｄ＿ｎｏｒｍａｌｓ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、ワークＩＤを指定する旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ａｎｄ＿ｎｏｒｍａｌｓ関数の引数がｗｏｒｋ＿ｉｄであることを出力し、且つ、ワークＩＤを、ｗｏｒｋ＿ｉｄの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ａｎｄ＿ｎｏｒｍａｌｓ関数を実行することで、選択されたワークＩＤに対応するワークの表面の位置及び法線ベクトルの方向を特定する。
【0131】
図２３に示すｗｏｒｋ＿ｉｄによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「１番のワークの表面の位置及び法線ベクトルの方向を特定する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｗｏｒｋ＿ｉｄの値が１番のワークに対応するワークＩＤに相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ａｎｄ＿ｎｏｒｍａｌｓ関数を実行することで、制御手段１５４が、１番のワークＩＤに対応するワークの表面の位置及び法線ベクトルの方向を特定する。
【0132】
なお、図２３に示すｗｏｒｋ＿ｉｄにおいて、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｗｏｒｋ’ｓ ＩＤ． ｄｅｆａｕｌｔ ｖａｌｕｅ ｉｓ ｚｅｒｏ．”とあるように、ワークＩＤの初期値は０番である。ユーザーによるプロンプトにワークＩＤに関する情報が含まれない場合、提示手段２２は、ｗｏｒｋ＿ｉｄの値が０番のワークに対応するワークＩＤに相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｔ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ａｎｄ＿ｎｏｒｍａｌｓ関数を実行することで、制御手段１５４は、０番のワークＩＤに対応するワークの表面の位置及び法線ベクトルの方向を特定する。
【0133】
図２４は、被制御対象２であるセンサが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。なお、図２４が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図２４に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｎ＿ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ＿ｏｎ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ”とされている。すなわち、図２４に示す関数はｇｅｎ＿ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ＿ｏｎ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ関数と定義される。図２４に示すｇｅｎ＿ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ＿ｏｎ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｎｅｒａｔｅ ｒｏｂｏｔ’ｓ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ ｏｎ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｗｏｒｋ’ｓ ｓｕｒｆａｃｅ”とされている。すなわち、図２４に示すｇｅｎ＿ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ＿ｏｎ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ関数は、選択されたワークの表面における、ロボットの移動軌跡を生成する関数である。ｇｅｎ＿ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ＿ｏｎ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ関数によって生成されたロボットの移動軌跡は、例えば、選択されたワークの表面を研磨することに用いられる。
図２４に示すｇｅｎ＿ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ＿ｏｎ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ関数の引数は、例えば、ｗｏｒｋ＿ｉｄを含む。
図２４に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｎ＿ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ＿ｏｎ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ”とされている。すなわち、図２４に示す関数はｇｅｎ＿ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ＿ｏｎ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ関数と定義される。図２４に示すｇｅｎ＿ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ＿ｏｎ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｎｅｒａｔｅ ｒｏｂｏｔ’ｓ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ ｏｎ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｗｏｒｋ’ｓ ｓｕｒｆａｃｅ”とされている。すなわち、図２４に示すｇｅｎ＿ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ＿ｏｎ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ関数は、選択されたワークの表面における、ロボットの移動軌跡を生成する関数である。ｇｅｎ＿ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ＿ｏｎ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ関数によって生成されたロボットの移動軌跡は、例えば、選択されたワークの表面を研磨することに用いられる。
図２４に示すｇｅｎ＿ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ＿ｏｎ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ関数の引数は、例えば、ｗｏｒｋ＿ｉｄを含む。
【0134】
図２４に示すｗｏｒｋ＿ｉｄは、表面におけるロボットの移動軌跡を生成する対象となるワークに対応するワークＩＤを取得するための引数である。図２４に示すｗｏｒｋ＿ｉｄは、図２３に示すｗｏｒｋ＿ｉｄと同様であるため、説明を省略する。
図２４に示すｗｏｒｋ＿ｉｄによる処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「１番のワークを研磨するための軌跡を生成する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｗｏｒｋ＿ｉｄの値が１番のワークに対応するワークＩＤに相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｎ＿ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ＿ｏｎ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ関数を実行することで、制御手段１５４が、１番のワークＩＤに対応するワークの表面におけるロボットの移動軌跡を生成する。
図２４に示すｗｏｒｋ＿ｉｄによる処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「１番のワークを研磨するための軌跡を生成する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｗｏｒｋ＿ｉｄの値が１番のワークに対応するワークＩＤに相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｎ＿ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ＿ｏｎ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ関数を実行することで、制御手段１５４が、１番のワークＩＤに対応するワークの表面におけるロボットの移動軌跡を生成する。
【0135】
なお、図２４に示すｗｏｒｋ＿ｉｄにおいて、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｗｏｒｋ’ｓ ＩＤ． ｄｅｆａｕｌｔ ｖａｌｕｅ ｉｓ ｚｅｒｏ．”とあるように、ワークＩＤの初期値は０番である。ユーザーによるプロンプトにワークＩＤに関する情報が含まれない場合、提示手段２２は、ｗｏｒｋ＿ｉｄの値が０番のワークに対応するワークＩＤに相当する変数となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｎ＿ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ＿ｏｎ＿ｗｏｒｋ＿ｓｕｒｆａｃｅ関数を実行することで、制御手段１５４は、０番のワークＩＤに対応するワークの表面におけるロボットの移動軌跡を生成する。
【0136】
（被制御対象がプラントの場合）
被制御対象２がプラントの場合、被制御対象２であるプラントを制御する関数は、例えば、ボイラ等をはじめとするプラント設備の稼働、開始、停止を制御するための関数と、プラント設備の状態を示す値を取得するための関数と、を含んでよい。
被制御対象２であるプラントを制御する関数の引数の型は、数値に対応する型（例えば、ｎｕｍｂｅｒ型）であってよいし、数値に対応しない型（例えば、ｂｏｏｌｅａｎ型）であってよい。また、関数の引数の型は、文字列に対応する型（例えば、ｓｔｒｉｎｇ型）であってもよいし、複数の列挙子に対応する型（例えば、ｅｎｕｍ型）であってもよい。また、被制御対象２であるプラントを制御する関数の引数は、ボイラ等のプラント設備の稼働、開始、停止、プラント設備の状態を示す状態情報の取得、に対応してもよい。
被制御対象２がプラントの場合、被制御対象２であるプラントを制御する関数は、例えば、ボイラ等をはじめとするプラント設備の稼働、開始、停止を制御するための関数と、プラント設備の状態を示す値を取得するための関数と、を含んでよい。
被制御対象２であるプラントを制御する関数の引数の型は、数値に対応する型（例えば、ｎｕｍｂｅｒ型）であってよいし、数値に対応しない型（例えば、ｂｏｏｌｅａｎ型）であってよい。また、関数の引数の型は、文字列に対応する型（例えば、ｓｔｒｉｎｇ型）であってもよいし、複数の列挙子に対応する型（例えば、ｅｎｕｍ型）であってもよい。また、被制御対象２であるプラントを制御する関数の引数は、ボイラ等のプラント設備の稼働、開始、停止、プラント設備の状態を示す状態情報の取得、に対応してもよい。
【0137】
図２５は、被制御対象２であるプラントが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。なお、図２５に示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図２５に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ”とされている。すなわち、図２５に示す関数はｇｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数と定義される。図２５に示すｇｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｐｌａｎｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｏｆ ｍａｘｉｍｕｍ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｏｒ ｍａｘｉｍｕｍ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｏｒ ｍａｘｉｍｕｍ ｆｌｏｗ ｒａｔｅ”とされている。すなわち、図２５に示すｇｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数は、プラントの最大圧力又は最大温度のパラメータを取得する関数である。
図２５に示すｇｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒを含む。
図２５に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ”とされている。すなわち、図２５に示す関数はｇｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数と定義される。図２５に示すｇｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｐｌａｎｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｏｆ ｍａｘｉｍｕｍ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｏｒ ｍａｘｉｍｕｍ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｏｒ ｍａｘｉｍｕｍ ｆｌｏｗ ｒａｔｅ”とされている。すなわち、図２５に示すｇｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数は、プラントの最大圧力又は最大温度のパラメータを取得する関数である。
図２５に示すｇｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒを含む。
【0138】
図２５に示すｐａｒａｍｅｔｅｒは、取得するパラメータに対応する文字列を取得するための引数である。ｐａｒａｍｅｔｅｒはｓｔｒｉｎｇ型であり、パラメータに対応する文字列を必要とする。パラメータに対応する文字列は、“ｍａｘｉｍｕｍ＿ｐｒｅｓｓｕｒｅ”（最大圧力）又は“ｍａｘｉｍｕｍ＿ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ”（最大温度）、“ｍａｘｉｍｕｍ＿ｆｌｏｗ＿ｒａｔｅ”（最大流量）である。これらの文字列は列挙子として登録されている。
【0139】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｇｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる、最大圧力又は最大温度のいずれのパラメータを取得するかの指示に基づき、ｇｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数の引数がｐａｒａｍｅｔｅｒであること、及び、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ｍａｘｉｍｕｍ＿ｐｒｅｓｓｕｒｅ”又は“ｍａｘｉｍｕｍ＿ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ”、“ｍａｘｉｍｕｍ＿ｆｌｏｗ＿ｒａｔｅ”のいずれであるかを出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｇｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、プラントの最大圧力又は最大温度、最大流量のパラメータを取得する。
【0140】
図２５に示すｐａｒａｍｅｔｅｒによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「ボイラの最大圧力を取得する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ｍａｘｉｍｕｍ＿ｐｒｅｓｓｕｒｅ”の列挙子となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、制御手段１５４が、プラント設備（ボイラ）の最大圧力を取得する。なお、“ｍａｘｉｍｕｍ＿ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ”、“ｍａｘｉｍｕｍ＿ｆｌｏｗ＿ｒａｔｅ”についても同様である。
【0141】
ここで、例えば、ユーザーによって「ボイラの状態を取得する」といったプロンプトが入力されることがある。このようなプロンプトは、提示手段２２がｇｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数を選択するためには十分であるが、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値を決定するためには不十分である。このような場合、問い合わせ手段２３によって「最大圧力又は最大温度のいずれを取得するか」といった内容を問い合わせることが好ましい。
【0142】
図２６は、被制御対象２であるプラントが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。なお、図２６が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図２６に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｓｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ”とされている。すなわち、図２６に示す関数はｓｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数と定義される。図２６に示すｓｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｓｅｔ ｐｌａｎｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｏｆ ｍａｘｉｍｕｍ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｏｒ ｍａｘｉｍｕｍ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｏｒ ｍａｘｉｍｕｍ ｆｌｏｗ ｒａｔｅ”とされている。すなわち、図２６に示すｓｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数は、プラントの最大圧力又は最大温度のパラメータを設定する関数である。
図２６に示すｓｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒ、ｖａｌｕｅを含む。
図２６に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｓｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ”とされている。すなわち、図２６に示す関数はｓｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数と定義される。図２６に示すｓｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｓｅｔ ｐｌａｎｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｏｆ ｍａｘｉｍｕｍ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｏｒ ｍａｘｉｍｕｍ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｏｒ ｍａｘｉｍｕｍ ｆｌｏｗ ｒａｔｅ”とされている。すなわち、図２６に示すｓｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数は、プラントの最大圧力又は最大温度のパラメータを設定する関数である。
図２６に示すｓｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒ、ｖａｌｕｅを含む。
【0143】
図２６に示すｐａｒａｍｅｔｅｒは、設定するパラメータに対応する文字列を取得するための引数である。ｐａｒａｍｅｔｅｒはｓｔｒｉｎｇ型であり、パラメータに対応する文字列を必要とする。パラメータに対応する文字列は、“ｍａｘｉｍｕｍ＿ｐｒｅｓｓｕｒｅ”（最大圧力）又は“ｍａｘｉｍｕｍ＿ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ”（最大温度）、“ｍａｘｉｍｕｍ＿ｆｌｏｗ＿ｒａｔｅ”（最大流量）である。これらの文字列は列挙子として登録されている。
【0144】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｓｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる、最大圧力又は最大温度のいずれのパラメータを設定するかの指示に基づき、ｓｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数の引数がｐａｒａｍｅｔｅｒであること、及び、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ｍａｘｉｍｕｍ＿ｐｒｅｓｓｕｒｅ”又は“ｍａｘｉｍｕｍ＿ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ”、“ｍａｘｉｍｕｍ＿ｆｌｏｗ＿ｒａｔｅ”のいずれであるかを出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｓｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、プラントの最大圧力又は最大温度のいずれのパラメータを設定するかを把握する。
【0145】
図２６に示すｖａｌｕｅは、プラントの最大圧力又は最大温度のパラメータを設定する際に必要な数値を取得するための引数である。ｖａｌｕｅはｎｕｍｂｅｒ型であり、温度又は圧力の数値の変数を必要とする。
【0146】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｓｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる数値に関する情報に基づき、ｓｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数の引数がｖａｌｕｅであることを出力し、且つ、設定する最大圧力又は最大温度の数値を、ｖａｌｕｅの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｓｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、プラントの最大圧力又は最大温度のパラメータを設定する。
【0147】
図２６に示すｐａｒａｍｅｔｅｒ及びｖａｌｕｅによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「ボイラの最大圧力を２５Ｐａに設定する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ｍａｘｉｍｕｍ＿ｐｒｅｓｓｕｒｅ”の列挙子となるように、且つ、ｖａｌｕｅの値が２５Ｐａの数値になるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｓｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、制御手段１５４が、プラント設備（ボイラ）の最大圧力を２５Ｐａに設定する。なお、“ｍａｘｉｍｕｍ＿ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ”、“ｍａｘｉｍｕｍ＿ｆｌｏｗ＿ｒａｔｅ”についても同様である。
【0148】
ここで、例えば、ユーザーによって「ボイラの圧力を設定する」といったプロンプトが入力されることがある。このようなプロンプトは、提示手段２２がｓｅｔ＿ｐｌａｎｔ＿ｐａｒａｍ関数を選択し、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ｍａｘｉｍｕｍ＿ｐｒｅｓｓｕｒｅ”の列挙子となるようにするためには十分であるが、ｖａｌｕｅの値を決定するためには不十分である。このような場合、問い合わせ手段２３によって「ボイラの圧力をどのくらいに設定するか」といった内容を問い合わせることが好ましい。
【0149】
図２７は、被制御対象２であるプラントが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。なお、図２７が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図２７に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｔｏｒ”とされている。すなわち、図２７に示す関数は、ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｔｏｒ関数と定義される。図２７に示すｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｔｏｒ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ：Ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｏｔｏｒ ｏｆ ｐｌａｎｔ． ｍｏｔｏｒ＿ｉｄ ｏｒ ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｏｒ ｍｏｔｏｒ＿ｔｏｒｑｕｅ”とされている。すなわち、図２７に示すｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｔｏｒ関数は、プラントのモータの角速度又はトルクのパラメータを設定する関数である。
図２７に示すｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｔｏｒ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒ、ｖａｌｕｅを含む。
図２７に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｔｏｒ”とされている。すなわち、図２７に示す関数は、ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｔｏｒ関数と定義される。図２７に示すｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｔｏｒ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ：Ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｏｔｏｒ ｏｆ ｐｌａｎｔ． ｍｏｔｏｒ＿ｉｄ ｏｒ ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｏｒ ｍｏｔｏｒ＿ｔｏｒｑｕｅ”とされている。すなわち、図２７に示すｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｔｏｒ関数は、プラントのモータの角速度又はトルクのパラメータを設定する関数である。
図２７に示すｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｔｏｒ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒ、ｖａｌｕｅを含む。
【0150】
図２７に示すｐａｒａｍｅｔｅｒは、設定するパラメータに対応する文字列を取得するための引数である。ｐａｒａｍｅｔｅｒはｓｔｒｉｎｇ型であり、パラメータに対応する文字列を必要とする。パラメータに対応する文字列は、“ｍｏｔｏｒ＿ｉｄ”、“ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ”（角速度）、又は“ｍｏｔｏｒ＿ｔｏｒｑｕｅ”（モータートルク）である。これらの文字列は列挙子として登録されている。
【0151】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｔｏｒ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる、ｉｄで指定されたモータの角速度又はトルクのいずれのパラメータを設定するかの指示に基づき、ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｔｏｒ関数の引数がｐａｒａｍｅｔｅｒであること、及び、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ｍｏｔｏｒ＿ｉｄ”、“ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ”、又は“ｍｏｔｏｒ＿ｔｏｒｑｕｅ”のいずれであるかを出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｔｏｒ関数を実行することで、プラントのどのモータの角速度又はトルクのパラメータを設定するかを把握する。
【0152】
図２７に示すｖａｌｕｅは、プラントのモータの角速度又はトルクのパラメータを設定する際に必要な数値を取得するための引数である。ｖａｌｕｅはｎｕｍｂｅｒ型であり、モータのｉｄ、角速度又はトルクの数値の変数を必要とする。
【0153】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｔｏｒ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる数値に関する情報に基づき、ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｔｏｒ関数の引数がｖａｌｕｅであることを出力し、且つ、設定するモータのｉｄ、角速度又はトルクの数値を、ｖａｌｕｅの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｔｏｒ関数を実行することで、プラントの、ｉｄで指定されたモータの角速度又はトルクのパラメータを設定する。
【0154】
図２７に示すｐａｒａｍｅｔｅｒ及びｖａｌｕｅによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「Ｘ番のモータの角速度をＹに設定する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ”の列挙子となるように、且つ、ｖａｌｕｅの値がＹに対応する数値になるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｔｏｒ関数を実行することで、制御手段１５４が、プラント設備（Ｘ番のモーター）の角速度をＹに設定する。なお、“ｍｏｔｏｒ＿ｔｏｒｑｕｅ”についても同様である。
【0155】
ここで、例えば、ユーザーによって「Ｘ番のモータの角速度を設定する」といったプロンプトが入力されることがある。このようなプロンプトは、提示手段２２がｃｏｎｔｒｏｌ＿ｍｏｔｏｒ関数を選択し、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ａｎｇｕｌａｒ＿ｖｅｌｏｃｉｔｙ”の列挙子となるようにするためには十分であるが、ｖａｌｕｅの値を決定するためには不十分である。このような場合、問い合わせ手段２３によって「Ｘ番のモータの角速度をどのくらいに設定するか」といった内容を問い合わせることが好ましい。なお、“ｍｏｔｏｒ＿ｉｄ”及び“ｍｏｔｏｒ＿ｔｏｒｑｕｅ”についても同様である。
【0156】
図２８は、被制御対象２であるプラントが受信するコマンドに用いられるデータ構造の一例を示す図である。なお、図２８が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図２８に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ：ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｖａｌｖｅ”とされている。すなわち、図２８に示す関数は、ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｖａｌｖｅ関数と定義される。図２８に示すｃｏｎｔｒｏｌ＿ｖａｌｖｅ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｃｏｎｔｒｏｌ ｖａｌｖｅ ｏｆ ｐｌａｎｔ．”とされている。すなわち、図２８に示すｃｏｎｔｒｏｌ＿ｖａｌｖｅ関数は、プラントのバルブの稼働又は停止のパラメータを設定する関数である。
図２８に示すｃｏｎｔｒｏｌ＿ｖａｌｖｅ関数の引数は、例えば、ｖａｌｖｅ＿ｉｄ、ａｃｔｉｖａｔｅを含む。
図２８に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ：ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｖａｌｖｅ”とされている。すなわち、図２８に示す関数は、ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｖａｌｖｅ関数と定義される。図２８に示すｃｏｎｔｒｏｌ＿ｖａｌｖｅ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｃｏｎｔｒｏｌ ｖａｌｖｅ ｏｆ ｐｌａｎｔ．”とされている。すなわち、図２８に示すｃｏｎｔｒｏｌ＿ｖａｌｖｅ関数は、プラントのバルブの稼働又は停止のパラメータを設定する関数である。
図２８に示すｃｏｎｔｒｏｌ＿ｖａｌｖｅ関数の引数は、例えば、ｖａｌｖｅ＿ｉｄ、ａｃｔｉｖａｔｅを含む。
【0157】
図２８に示すｖａｌｖｅ＿ｉｄは、プラントのバルブであって制御対象のバルブ、を示すバルブＩＤを指定するための引数である。ｖａｌｖｅ＿ｉｄはｎｕｍｂｅｒ型であり、バルブＩＤの変数を必要とする。
図２８に示すａｃｔｉｖａｔｅは、バルブを稼働状態及び停止状態のいずれか一方にするための引数である。ａｃｔｉｖａｔｅはｂｏｏｌｅａｎ型であり、量等の変数を必要としない。
図２８に示すａｃｔｉｖａｔｅは、バルブを稼働状態及び停止状態のいずれか一方にするための引数である。ａｃｔｉｖａｔｅはｂｏｏｌｅａｎ型であり、量等の変数を必要としない。
【0158】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｖａｌｖｅ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる、ｖａｌｖｅ＿ｉｄで指定されたバルブを稼働状態及び停止状態のいずれの状態に設定するかの指示に基づき、ｃｏｎｔｒｏｌ＿ｖａｌｖｅ関数の引数がｖａｌｖｅ＿ｉｄであること、及び、ａｃｔｉｖａｔｅの値が“ｔｒｕｅ”（例えば、稼働状態）又は“ｆａｌｓｅ”（例えば、停止状態）のいずれであるかを出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｃｏｎｔｒｏｌ＿ｖａｌｖｅ関数を実行することで、プラントのどのバルブを稼働状態又は停止状態に設定するかを把握する。
【0159】
図２８に示すｖａｌｖｅ＿ｉｄ及びａｃｔｉｖａｔｅによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「Ｘ番のバルブを稼働状態に設定する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｖａｌｖｅ＿ｉｄの値がＸとなるように、且つ、ａｃｔｉｖａｔｅの値がｔｒｕｅになるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｃｏｎｔｒｏｌ＿ｖａｌｖｅ関数を実行することで、制御手段１５４が、プラント設備（Ｘ番のバブル）を稼働状態に設定する。
【0160】
ここで、例えば、ユーザーによって「バルブを稼働状態に設定する」といったプロンプトが入力されることがある。このようなプロンプトは、提示手段２２がｃｏｎｔｒｏｌ＿ｖａｌｖｅ関数を選択し、ａｃｔｉｖａｔｅの値が“ｔｒｕｅ”となるようにするためには十分であるが、ｖａｌｖｅ＿ｉｄの値を決定するためには不十分である。このような場合、問い合わせ手段２３によって「何番のバルブを稼働状態に設定するか」といった内容を問い合わせることが好ましい。
【0161】
（被制御対象がデータベースの場合）
被制御対象２がデータベースの場合、被制御対象２であるデータベースを制御する関数は、例えば、データベースによる記憶を制御するための関数、データベースから情報を取得するための関数を含んでよい。
本実施形態において、データベースは、例えば、制御装置１０の記憶部１４であってもよく、クラウドなどであってもよい。データベースには、ロボットやセンサ、プラントからの情報が記憶されてもよい。データベースがロボットからの情報が記憶される場合、データベースはロボットの一部として機能してもよい。データベースがセンサからの情報が記憶される場合、データベースはセンサの一部として機能してもよい。データベースがプラントからの情報が記憶される場合、データベースはプラントの一部として機能してもよい。
被制御対象２であるデータベースを制御する関数の引数の型は、数値に対応する型（例えば、ｎｕｍｂｅｒ型）であってよいし、数値に対応しない型（例えば、ｂｏｏｌｅａｎ型）であってよい。
被制御対象２がデータベースの場合、被制御対象２であるデータベースを制御する関数は、例えば、データベースによる記憶を制御するための関数、データベースから情報を取得するための関数を含んでよい。
本実施形態において、データベースは、例えば、制御装置１０の記憶部１４であってもよく、クラウドなどであってもよい。データベースには、ロボットやセンサ、プラントからの情報が記憶されてもよい。データベースがロボットからの情報が記憶される場合、データベースはロボットの一部として機能してもよい。データベースがセンサからの情報が記憶される場合、データベースはセンサの一部として機能してもよい。データベースがプラントからの情報が記憶される場合、データベースはプラントの一部として機能してもよい。
被制御対象２であるデータベースを制御する関数の引数の型は、数値に対応する型（例えば、ｎｕｍｂｅｒ型）であってよいし、数値に対応しない型（例えば、ｂｏｏｌｅａｎ型）であってよい。
【0162】
図２９は、被制御対象２であるデータベースが受信するコマンドに用いられるデータ構造の例を示す図である。なお、図２９が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図２９に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ”とされている。すなわち、図２９に示す関数は、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数と定義される。図２９に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ａｃｔｉｖａｔｅ／Ｄｅａｃｔｉｖａｔｅ ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｄａｔａｂａｓｅ”とされている。すなわち、図２９に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数は、データベースへの記録開始又は記録停止のパラメータを設定する関数である。
図２９に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数の引数は、例えば、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇを含む。
図２９に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ”とされている。すなわち、図２９に示す関数は、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数と定義される。図２９に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ａｃｔｉｖａｔｅ／Ｄｅａｃｔｉｖａｔｅ ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｄａｔａｂａｓｅ”とされている。すなわち、図２９に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数は、データベースへの記録開始又は記録停止のパラメータを設定する関数である。
図２９に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数の引数は、例えば、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇを含む。
【0163】
図２９に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇは、データベースの状態を記録開始及び記録停止（ＯＦＦ）のいずれか一方にするための引数である。ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇはｂｏｏｌｅａｎ型であり、量等の変数を必要としない。
【0164】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる、データベースの状態を記録開始状態及び記録停止状態のいずれの状態に設定するかの指示に基づき、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇの値が“ｔｒｕｅ”（例えば、記録開始状態）又は“ｆａｌｓｅ”（例えば、記録停止状態）のいずれであるかを出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数を実行することで、データベースの状態を記録開始状態又は記録停止状態に設定するかを把握する。
【0165】
図２９に示すａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「データベースへの記録を開始する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ａｃｔｉｖａｔｅ＿ｆｌａｇの値がｔｒｕｅになるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がａｃｔｉｖａｔｅ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数を実行することで、制御手段１５４が、データベースへの記録を開始状態に設定する。
【0166】
図３０は、被制御対象２である、動画や音声等を記録するデータベースが受信するコマンドに用いられるデータ構造の例を示す図である。なお、図３０が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図３０に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ”とされている。すなわち、図３０に示す関数は、ｇｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数と定義される。図３０に示すｇｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ ｐａｒａｍｅｔｅｒ． ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｔｉｍｅ ｍｅａｎｓ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｔｉｍｅ． ｔｉｍｅ＿ｏｕｔ ｍｅａｎｓ ｔｉｍｅ ｏｕｔ ｓｅｃｏｎｄｓ． ｓｔａｔｕｓ ｍｅａｎｓ ｄａｔａｂａｓｅ’ｓ ｓｔａｔｕｓ ｏｆ ｒｅｃｏｒｄｉｇ”とされている。すなわち、図３０に示すｇｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数は、データベースのサンプリングタイム、タイムアウト、又はステータスのパラメータを取得する関数である。
図３０に示すｇｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒを含む。
図３０に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ”とされている。すなわち、図３０に示す関数は、ｇｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数と定義される。図３０に示すｇｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ ｐａｒａｍｅｔｅｒ． ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｔｉｍｅ ｍｅａｎｓ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｔｉｍｅ． ｔｉｍｅ＿ｏｕｔ ｍｅａｎｓ ｔｉｍｅ ｏｕｔ ｓｅｃｏｎｄｓ． ｓｔａｔｕｓ ｍｅａｎｓ ｄａｔａｂａｓｅ’ｓ ｓｔａｔｕｓ ｏｆ ｒｅｃｏｒｄｉｇ”とされている。すなわち、図３０に示すｇｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数は、データベースのサンプリングタイム、タイムアウト、又はステータスのパラメータを取得する関数である。
図３０に示すｇｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒを含む。
【0167】
図３０に示すｐａｒａｍｅｔｅｒは、設定するパラメータに対応する文字列を取得するための引数である。ｐａｒａｍｅｔｅｒはｓｔｒｉｎｇ型であり、パラメータに対応する文字列を必要とする。パラメータに対応する文字列は、“ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｔｉｍｅ”（サンプリング時間）、“ｔｉｍｅ＿ｏｕｔ”（タイムアウト時間）、又は“ｓｔａｔｕｓ”（記録開始状態、記録停止状態）である。これらの文字列は列挙子として登録されている。
【0168】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｇｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる、データベースのサンプリング時間、タイムアウト時間、又はステータスのいずれのパラメータを取得するかの指示に基づき、ｇｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数の引数がｐａｒａｍｅｔｅｒであること、及び、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｔｉｍｅ”、“ｔｉｍｅ＿ｏｕｔ”、又は“ｓｔａｔｕｓ”のいずれであるかを出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｇｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、データベースのサンプリング時間、タイムアウト時間、又はステータスのパラメータを取得するかを把握する。
【0169】
図３０に示すｐａｒａｍｅｔｅｒによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「データベースのサンプリング時間を取得する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｔｉｍｅ”の列挙子となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、制御手段１５４が、データベースのサンプリング時間を取得する。なお、“ｔｉｍｅ＿ｏｕｔ”、“ｓｔａｔｕｓ”についても同様である。
【0170】
ここで、例えば、ユーザーによって「データベースの情報を取得する」といったプロンプトが入力されることがある。このようなプロンプトは、提示手段２２がｇｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数を選択するためには十分であるが、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値を決定するためには不十分である。このような場合、問い合わせ手段２３によって「データベースのサンプリング時間、タイムアウト時間、又はステータスのいずれの情報を取得するか」といった内容を問い合わせることが好ましい。
【0171】
図３１は、被制御対象２である、動画や音声等を記録するデータベースが受信するコマンドに用いられるデータ構造の例を示す図である。なお、図３１が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図３１に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｓｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ”とされている。すなわち、図３１に示す関数は、ｓｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数と定義される。図３１に示すｓｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｓｅｔ ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ ｐａｒａｍｅｔｅｒ． ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｔｉｍｅ ｍｅａｎｓ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｔｉｍｅ． ｔｉｍｅ＿ｏｕｔ ｍｅａｎｓ ｔｉｍｅ ｏｕｔ ｓｅｃｏｎｄｓ．”とされている。すなわち、図３１に示すｓｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数は、データベースのサンプリングタイム、又はタイムアウトのパラメータを設定する関数である。
図３１に示すｓｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒを含む。
図３１に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｓｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ”とされている。すなわち、図３１に示す関数は、ｓｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数と定義される。図３１に示すｓｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｓｅｔ ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ ｐａｒａｍｅｔｅｒ． ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｔｉｍｅ ｍｅａｎｓ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｔｉｍｅ． ｔｉｍｅ＿ｏｕｔ ｍｅａｎｓ ｔｉｍｅ ｏｕｔ ｓｅｃｏｎｄｓ．”とされている。すなわち、図３１に示すｓｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数は、データベースのサンプリングタイム、又はタイムアウトのパラメータを設定する関数である。
図３１に示すｓｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数の引数は、例えば、ｐａｒａｍｅｔｅｒを含む。
【0172】
図３１に示すｐａｒａｍｅｔｅｒは、設定するパラメータに対応する文字列を取得するための引数である。ｐａｒａｍｅｔｅｒはｓｔｒｉｎｇ型であり、パラメータに対応する文字列を必要とする。パラメータに対応する文字列は、“ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｔｉｍｅ”（サンプリング時間）、又は“ｔｉｍｅ＿ｏｕｔ”（タイムアウト時間）である。これらの文字列は列挙子として登録されている。
【0173】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｓｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる、データベースのサンプリング時間、又はタイムアウト時間のいずれのパラメータを取得するかの指示に基づき、ｓｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数の引数がｐａｒａｍｅｔｅｒであること、及び、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｔｉｍｅ”、又は“ｔｉｍｅ＿ｏｕｔ”のいずれであるかを出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｓｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、データベースのサンプリング時間、又はタイムアウト時間のパラメータを設定するかを把握する。
【0174】
図３１に示すｐａｒａｍｅｔｅｒによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「データベースのサンプリング時間を設定する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｔｉｍｅ”の列挙子となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｓｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数を実行することで、制御手段１５４が、データベースのサンプリング時間を設定する。なお、“ｔｉｍｅ＿ｏｕｔ”についても同様である。
【0175】
ここで、例えば、ユーザーによって「データベースの情報を設定する」といったプロンプトが入力されることがある。このようなプロンプトは、提示手段２２がｓｅｔ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｐａｒａｍ関数を選択するためには十分であるが、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値を決定するためには不十分である。このような場合、問い合わせ手段２３によって「データベースのサンプリング時間、又はタイムアウト時間のいずれの情報を設定するか」といった内容を問い合わせることが好ましい。
【0176】
図３２は、被制御対象２であるデータベースが受信するコマンドに用いられるデータ構造の例を示す図である。なお、図３２が示すメタデータは、言語モデル２０に送信される。
図３２に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ”とされている。すなわち、図３２に示す関数はｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数と定義される。図３２に示すｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ｄａｔａｂａｓｅ． ｒｏｂｏｔ＿ｐｏｓ ｍｅａｎｓ ｒｏｂｏｔ’ｓ ｐｏｓｉｔｉｏｎ（ｘｙｚａｂｃ）． ｆｏｒｃｅ ｍｅａｎｓ ｆｏｒｃｅ ｓｅｎｓｏｒ’ｓ ｖａｌｕｅｓ”とされている。すなわち、図３２に示すｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数は、データベースから時系列に沿ったデータ（含む、ロボットの位置・姿勢を示す位置・姿勢情報、力覚センサ等によって得られた反力データ等）を取得する関数である。ｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数の実行によって取得された時系列に沿ったロボットの位置データは、例えば、過去にロボットが移動した軌跡を再現することに用いられる。前記データベースは、例えば、制御装置１０の記憶部１４に保存されていてもよいし、クラウド等に保存されていてもよい。
図３２に示すｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数の引数は、例えば、ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ、ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ、ｐａｒａｍｅｔｅｒを含む。
図３２に示す例では、関数を識別する識別情報である関数名称は、“ｎａｍｅ”：“ｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ”とされている。すなわち、図３２に示す関数はｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数と定義される。図３２に示すｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数の機能は、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”：“Ｇｅｔ ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ｄａｔａｂａｓｅ． ｒｏｂｏｔ＿ｐｏｓ ｍｅａｎｓ ｒｏｂｏｔ’ｓ ｐｏｓｉｔｉｏｎ（ｘｙｚａｂｃ）． ｆｏｒｃｅ ｍｅａｎｓ ｆｏｒｃｅ ｓｅｎｓｏｒ’ｓ ｖａｌｕｅｓ”とされている。すなわち、図３２に示すｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数は、データベースから時系列に沿ったデータ（含む、ロボットの位置・姿勢を示す位置・姿勢情報、力覚センサ等によって得られた反力データ等）を取得する関数である。ｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数の実行によって取得された時系列に沿ったロボットの位置データは、例えば、過去にロボットが移動した軌跡を再現することに用いられる。前記データベースは、例えば、制御装置１０の記憶部１４に保存されていてもよいし、クラウド等に保存されていてもよい。
図３２に示すｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数の引数は、例えば、ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ、ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ、ｐａｒａｍｅｔｅｒを含む。
【0177】
図３２に示すｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅは、時系列に沿ったデータを取得する際の開始時刻を取得するための引数である。ｅｎｄ＿ｔｉｍｅは、時系列に沿ったデータを取得する際の終了時刻を取得するための引数である。ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ、ｅｎｄ＿ｔｉｍｅはｓｔｒｉｎｇ型であり、時刻の変数を必要とする。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、開始時刻及び終了時刻を指定する旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数の引数がｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ又はｅｎｄ＿ｔｉｍｅであることを出力し、且つ、開始時刻及び終了時刻を、それぞれ、ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ及びｅｎｄ＿ｔｉｍｅの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数を実行することで、データベースから、指定された開示時刻から終了時刻までの間における、時系列に沿ったデータを取得する。
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに、開始時刻及び終了時刻を指定する旨の指示が含まれているか否かに基づき、ｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数の引数がｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ又はｅｎｄ＿ｔｉｍｅであることを出力し、且つ、開始時刻及び終了時刻を、それぞれ、ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ及びｅｎｄ＿ｔｉｍｅの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数を実行することで、データベースから、指定された開示時刻から終了時刻までの間における、時系列に沿ったデータを取得する。
【0178】
図３２に示すｐａｒａｍｅｔｅｒは、設定するパラメータに対応する文字列を取得するための引数である。ｐａｒａｍｅｔｅｒはｓｔｒｉｎｇ型であり、パラメータに対応する文字列を必要とする。パラメータに対応する文字列は、“ｒｏｂｏｔ＿ｐｏｓ”（ロボットの位置・姿勢）、又は“ｆｏｒｃｅ”（反力）である。これらの文字列は列挙子として登録されている。
【0179】
言語モデル２０の提示手段２２は、受け付けたプロンプトに基づき、ｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数を用いることを出力する。また、提示手段２２は、受け付けたプロンプトに含まれる数値に関する情報に基づき、ｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数の引数がｐａｒａｍｅｔｅｒであることを出力し、且つ、設定するロボット位置・姿勢又は反力を示す値を、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値として出力する。制御手段１５４は、このように出力された回答情報に基づきｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数を実行することで、ロボットの位置・姿勢を示す位置姿勢情報又は反力を示す反力情報のパラメータを取得する。
【0180】
図３２に示すｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ、ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ、及びｐａｒａｍｅｔｅｒによる上述の処理は、例えば、以下のようにして行われる。すなわち、例えば、ユーザーが「９時００分から１０時００分までのロボットの軌跡をデータベースから取得する」といった自然言語からなるプロンプトを入力した場合、提示手段２２が、ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅの値が９時００分の時刻に相当する変数となるように、ｅｎｄ＿ｔｉｍｅの値が１０時００分の時刻に相当する変数となるように、且つ、ｐａｒａｍｅｔｅｒの値が“ｒｏｂｏｔ＿ｐｏｓ”の列挙子となるように回答情報を出力し、制御装置１０に提示する。その後、制御手段１５４がｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数を実行することで、制御手段１５４が、ロボットの位置・姿勢情報であって時系列に沿った位置・姿勢情報、に対応する数値を取得する。なお、“ｆｏｒｃｅ”についても同様である。図３２に示すｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数は、図５に示すｇｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｐｏｓ関数の機能を包含しているともいえる。
【0181】
ここで、例えば、ユーザーによって「９時００分からのロボットの軌跡をデータベースから取得する」といったプロンプトが入力されることがある。このようなプロンプトは、提示手段２２がｇｅｔ＿ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ＿ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ＿ｄａｔａ関数を選択する、また、ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅの値を決定するためには十分であるが、ｅｎｄ＿ｔｉｍｅの値を決定するためには不十分である。このような場合、問い合わせ手段２３によって「終了時刻はいつか」といった内容を問い合わせることが好ましい。なお、“ｆｏｒｃｅ”についても同様である。
【0182】
本実施形態において、被制御対象２は、上記のいずれかの関数によって制御される。
【0183】
（制御システムの制御方法）
次に、本実施形態に係る制御システム１の制御方法について説明する。
図３３は、実施形態に係る制御システム１の制御フローである。
図３３に示すように、本実施形態の制御フローは、送信ステップＳ１と、通知ステップＳ２と、判定ステップＳ３と、提示ステップＳ４と、問い合わせステップＳ５と、判別ステップＳ６と、制御ステップＳ７と、を備える。
次に、本実施形態に係る制御システム１の制御方法について説明する。
図３３は、実施形態に係る制御システム１の制御フローである。
図３３に示すように、本実施形態の制御フローは、送信ステップＳ１と、通知ステップＳ２と、判定ステップＳ３と、提示ステップＳ４と、問い合わせステップＳ５と、判別ステップＳ６と、制御ステップＳ７と、を備える。
【0184】
送信ステップＳ１は、送信手段１５１によって、被制御対象２を制御するための関数のメタデータを制御装置１０から言語モデル２０に送信するステップである。送信ステップＳ１において、送信手段１５１は、例えば、予め定義され、メタデータ記憶部１４１に記憶されたメタデータを読み出して、言語モデル２０に送信してもよい。あるいは、送信ステップＳ１において、送信手段１５１は、例えば、ユーザーから入力されるメタデータに関する情報を受け付けて、言語モデル２０に送信してもよい。また送信ステップＳ１において、送信手段１５１は、前述した複数のメタデータの全部を言語モデル２０に送信してもよく、前述した複数のメタデータのうちの一部の任意の組み合わせを言語モデル２０に送信してもよい。
【0185】
なおこのとき、言語モデル２０は、受信した情報に基づいて、被制御対象２が実行できる動作と、実行できない動作と、を判断してもよい。
このとき、例えば、制御装置１０が、メタデータの送信とあわせて、被制御対象２が実行できない動作についての情報を言語モデル２０に送信し、言語モデル２０は、メタデータとあわせて送信された情報に基づいて、被制御対象２が実行できる動作と、実行できない動作と、を判断してもよい。
さらに例えば、言語モデル２０が、被制御対象２について一般的に実施可能な動作を予め学習している場合、まずは、受信したメタデータに基づいて、実行できる動作を判断した上で、一般的に実施可能な動作と、実行できる動作と、の差分に基づいて、被制御対象２が実行できない動作を判断してもよい。
なお、被制御対象２が実行できない動作（処理）についての情報は、制御装置１０が送信するメタデータに含まれていても良い。また、被制御対象２が実行できる動作についての情報は、制御装置１０が送信するメタデータに含まれていても良い。
ここで、被制御対象２が実行できない動作についての情報は、上述のメタデータそれぞれに定義されるものとする。また、被制御対象２が実行できない動作についての情報は、上述のメタデータそれぞれの引数ごとに定義されても良い。
同様に、被制御対象２が実行できる動作についての情報は、上述のメタデータそれぞれに定義されるものとする。また、被制御対象２が実行できる動作についての情報は、上述のメタデータそれぞれの引数ごとに定義されても良い。
一例として、図７に示すｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数を挙げると、そのメタデータにおいて、引数“ｆｏｒｃｅ＿ｒａｎｇｅ”を設定できないことを示す情報が定義されていても良い。
このとき、例えば、制御装置１０が、メタデータの送信とあわせて、被制御対象２が実行できない動作についての情報を言語モデル２０に送信し、言語モデル２０は、メタデータとあわせて送信された情報に基づいて、被制御対象２が実行できる動作と、実行できない動作と、を判断してもよい。
さらに例えば、言語モデル２０が、被制御対象２について一般的に実施可能な動作を予め学習している場合、まずは、受信したメタデータに基づいて、実行できる動作を判断した上で、一般的に実施可能な動作と、実行できる動作と、の差分に基づいて、被制御対象２が実行できない動作を判断してもよい。
なお、被制御対象２が実行できない動作（処理）についての情報は、制御装置１０が送信するメタデータに含まれていても良い。また、被制御対象２が実行できる動作についての情報は、制御装置１０が送信するメタデータに含まれていても良い。
ここで、被制御対象２が実行できない動作についての情報は、上述のメタデータそれぞれに定義されるものとする。また、被制御対象２が実行できない動作についての情報は、上述のメタデータそれぞれの引数ごとに定義されても良い。
同様に、被制御対象２が実行できる動作についての情報は、上述のメタデータそれぞれに定義されるものとする。また、被制御対象２が実行できる動作についての情報は、上述のメタデータそれぞれの引数ごとに定義されても良い。
一例として、図７に示すｓｅｔ＿ｒｏｂｏｔ＿ｐａｒａｍ関数を挙げると、そのメタデータにおいて、引数“ｆｏｒｃｅ＿ｒａｎｇｅ”を設定できないことを示す情報が定義されていても良い。
【0186】
通知ステップＳ２は、通知手段１５２によって、被制御対象２を制御するためのプロンプトを制御装置１０から言語モデル２０に通知するステップである。通知ステップＳ２において通知されたプロンプトは、判定ステップＳ３の際に用いられる。判定ステップＳ３において、通知手段１５２は、例えば、ユーザーから入力されるメタデータに関する情報を受け付けて、言語モデル２０に通知してもよい。あるいは、判定ステップＳ３において、通知手段１５２は、例えば、過去のプロンプトに関する情報をプロンプト記憶部１４２から読み出して、言語モデル２０に送信してもよい。
【0187】
判定ステップＳ３は、言語モデル２０が、送信ステップＳ１によって送信されるメタデータと、通知ステップＳ２によって通知されるプロンプトと、に基づき、関数を用いてプロンプトに回答するか否かを判定するステップである。判定ステップＳ３において、判定手段２１は、上述した態様に基づき、関数を用いてプロンプトに回答するか否かを判定する。
判定ステップＳ３において、判定手段２１が、関数を用いてプロンプトに回答すると判定した場合（ステップＳ３：ＹＥＳ）、フローは提示ステップＳ４に移行する。
判定ステップＳ３において、判定手段２１が、関数を用いてプロンプトに回答しないと判定した場合（ステップＳ３：ＮＯ）、フローは問い合わせステップＳ５に移行する。
判定ステップＳ３において、判定手段２１が、関数を用いてプロンプトに回答すると判定した場合（ステップＳ３：ＹＥＳ）、フローは提示ステップＳ４に移行する。
判定ステップＳ３において、判定手段２１が、関数を用いてプロンプトに回答しないと判定した場合（ステップＳ３：ＮＯ）、フローは問い合わせステップＳ５に移行する。
【0188】
提示ステップＳ４は、関数を用いてプロンプトに回答すると判定ステップＳ３で判定された場合に、関数を識別する識別情報を含む回答情報を言語モデル２０が制御装置１０に提示するステップである。提示手段２２は、提示ステップＳ４において、上述した関数を実行するための回答情報を生成する。
【0189】
問い合わせステップＳ５は、問い合わせ手段２３が、通知手段１５２によって通知されるプロンプトの内容を、制御装置１０に問い合わせるステップである。問い合わせステップＳ５において、制御装置１０は、問い合わせ手段２３から送信されたコマンドに基づき、例えば、プロンプト記憶部１４２に記憶された過去のプロンプトに関する情報を検索してもよいし、ユーザーから再度プロンプトを受け付けてもよい。
問い合わせステップＳ５が完了した後、フローは、再び判定ステップＳ３を行うように移行する。
問い合わせステップＳ５が完了した後、フローは、再び判定ステップＳ３を行うように移行する。
【0190】
判別ステップＳ６は、判別手段１５３が、通知手段１５２によって通知されるプロンプトと、提示手段２２によって提示される回答情報と、に応じ、識別情報が識別する関数を実行するか否かを判別するステップである。判別ステップＳ６において、判別手段１５３は、上述した態様に基づき、識別情報が識別する関数を実行するか否かを判別する。
判別ステップＳ６において、判別手段１５３が、識別情報が識別する関数を実行すると判別した場合（ステップＳ６：ＹＥＳ）、フローは制御ステップＳ７に移行する。
判別ステップＳ６において、判別手段１５３が、識別情報が識別する関数を実行しないと判別した場合（ステップＳ６：ＹＥＳ）、フローは問い合わせステップＳ５に移行する。
判別ステップＳ６において、判別手段１５３が、識別情報が識別する関数を実行すると判別した場合（ステップＳ６：ＹＥＳ）、フローは制御ステップＳ７に移行する。
判別ステップＳ６において、判別手段１５３が、識別情報が識別する関数を実行しないと判別した場合（ステップＳ６：ＹＥＳ）、フローは問い合わせステップＳ５に移行する。
【0191】
制御ステップＳ７は、制御装置１０が、提示ステップＳ４において提示される回答情報を用いて被制御対象２を制御するステップである。制御ステップＳ７において、制御装置１０は、関数を実行することで、制御手段１５４によって被制御対象２を制御する。
以上の各フローによって、本実施形態に係る制御システム１の制御は行われる。
以上の各フローによって、本実施形態に係る制御システム１の制御は行われる。
【0192】
図３４は、実施形態に適用される情報処理装置９０のハードウェア構成例の概略を示す図である。情報処理装置９０は、プロセッサー９１、主記憶装置９２、通信インターフェース９３、補助記憶装置９４、入出力インターフェース９５及び内部バス９６を備える。プロセッサー９１、主記憶装置９２、通信インターフェース９３、補助記憶装置９４及び入出力インターフェース９５は、内部バス９６を介して互いに通信可能に接続される。情報処理装置９０は、例えば制御装置１０に適用されてもよい。この場合、例えば通信部１１は通信インターフェース９３を用いて構成されてもよい。例えば記憶部１４は補助記憶装置９４を用いて構成されてもよい。また、制御部１５は、プロセッサー９１及び主記憶装置９２を用いて構成されてもよい。
【0193】
以上説明したように、本実施形態に係る制御システム１によれば、被制御対象２を制御する制御装置１０と、言語モデル２０と、を備える。制御装置１０は、送信手段１５１によって、被制御対象２を制御するための関数のメタデータを言語モデル２０に送信する。また、制御装置１０は、通知手段１５２によって、被制御対象２を制御するためのプロンプトを言語モデル２０に通知する。言語モデル２０は、判定手段２１によって、送信手段１５１によって送信されるメタデータと、通知手段１５２によって通知されるプロンプトと、に基づき、関数を用いてプロンプトに回答するか否かを判定する。また、言語モデル２０は、関数を用いてプロンプトに回答すると判定手段２１が判定する場合に、提示手段２２によって、関数を識別する識別情報を含む回答情報を制御装置１０に提示する。そして、制御装置１０は、制御手段１５４によって、提示手段２２によって提示される回答情報を用い、被制御対象２を制御する。このように、判定手段２１が、関数を用いてプロンプトに回答するか否かを判定することで、被制御対象２を制御するための関数を、プロンプトに応じて適切に用いることができる。これにより、言語モデル２０によって被制御対象２をより確実に制御することができる。
また、被制御対象２は、ロボット、センサ、及び、プラントのいずれか１つを含む。これにより、これらのいずれかを制御装置１０及び言語モデル２０によって自動制御することができる。
また、被制御対象２は、ロボット、センサ、及び、プラントのいずれか１つを含む。これにより、これらのいずれかを制御装置１０及び言語モデル２０によって自動制御することができる。
【0194】
また、メタデータは、被制御対象２の動作の内容を示す内容情報を含む。これにより、判定手段２１は、関数を用いてプロンプトに回答するか否かの判定を、被制御対象２の動作の内容に基づき行うことができる。よって、例えば、言語モデル２０が提示する回答情報をより正確なものにすることができる。
【0195】
また、言語モデル２０の提示手段２２が提示する回答情報は、関数の引数を示す引数情報と、引数の値と、を更に含む。これにより、例えば、制御装置１０は、被制御対象２の制御をより正確に行うことができる。
【0196】
また、送信手段１５１が言語モデル２０に送信する関数のメタデータは、引数の仕様を示す引数仕様情報を含む。これにより、判定手段２１は、関数を用いてプロンプトに回答するか否かの判定を、引数の仕様に基づき行うことができる。よって、例えば、提示手段２２が提示する回答情報が含む引数及びその値を、より正確なものにすることができる。
【0197】
また、プロンプトは、前記動作に対応する量を示す量情報を含む。これにより、例えば、言語モデル２０の提示手段２２が提示する回答情報が含む値を、より正確なものにすることができる。よって、例えば、制御装置１０は、被制御対象２の制御をより正確に行うことができる。
【0198】
プロンプトは、動作に対応する方向を示す方向情報を含む。これにより、例えば、言語モデル２０の提示手段２２が提示する回答情報が含む引数又はその値を、より正確なものにすることができる。よって、例えば、制御装置１０は、被制御対象２の制御をより正確に行うことができる。
【0199】
また、関数を用いてプロンプトに回答しないと判定手段２１が判定する場合に、言語モデル２０は、問い合わせ手段２３によって、通知手段１５２によって通知されるプロンプトの内容を制御装置１０に問い合わせる。これにより、例えば、言語モデル２０の提示手段２２が提示する回答情報を、より正確なものにすることができる。よって、例えば、制御装置１０は、被制御対象２の制御をより正確に行うことができる。
【0200】
また、制御装置１０は、判別手段１５３によって、通知手段１５２によって通知されるプロンプトと、提示手段２２によって提示される回答情報と、に応じ、識別情報が識別する関数を実行するか否かを判別する。これにより、例えば、言語モデル２０の提示手段２２が提示する回答情報が、通知手段１５２によって通知されるプロンプトに応じて適切なものであるか否かを判別することができる。よって、例えば、制御装置１０は、被制御対象２の制御をより正確に行うことができる。
【0201】
なお、本開示の技術的範囲は前記実施形態に限定されるものではなく、本開示の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。
例えば、被制御対象２は、前述したようにデータベースであってもよい。この場合、被制御対象２であるデータベースを制御する関数は、例えば、データベースに含まれるデータを更新するための関数を含んでよく、図２９から図３２に示すような各関数を含んでいてもよい。
また、被制御対象２を制御するための関数のメタデータは、上述した各種情報に加えて、その他の任意の情報を含んでよい。
また、被制御対象２を制御するためのプロンプトは、上述した各種情報に加えて、その他の任意の情報を含んでよい。
また、提示手段２２が制御装置１０に提示する回答情報は、上述した各種情報に加えて、その他の任意の情報を含んでよい。
また、言語モデル２０は、上述した大規模言語モデルに限らず、任意の言語モデル２０が適宜用いられてよい。
例えば、被制御対象２は、前述したようにデータベースであってもよい。この場合、被制御対象２であるデータベースを制御する関数は、例えば、データベースに含まれるデータを更新するための関数を含んでよく、図２９から図３２に示すような各関数を含んでいてもよい。
また、被制御対象２を制御するための関数のメタデータは、上述した各種情報に加えて、その他の任意の情報を含んでよい。
また、被制御対象２を制御するためのプロンプトは、上述した各種情報に加えて、その他の任意の情報を含んでよい。
また、提示手段２２が制御装置１０に提示する回答情報は、上述した各種情報に加えて、その他の任意の情報を含んでよい。
また、言語モデル２０は、上述した大規模言語モデルに限らず、任意の言語モデル２０が適宜用いられてよい。
【0202】
その他、本開示の趣旨に逸脱しない範囲で、前記実施形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能であり、また、前記した変形例を適宜組み合わせてもよい。
【0203】
（付記）
前記実施形態に係る制御システム、制御方法及びプログラムは、例えば以下のように把握される。
前記実施形態に係る制御システム、制御方法及びプログラムは、例えば以下のように把握される。
【0204】
＜１＞本開示の一態様に係る制御システムは、被制御対象を制御する制御装置と、言語モデルと、を備える制御システムであって、前記制御装置は、前記被制御対象を制御するための関数のメタデータを前記言語モデルに送信する送信手段と、前記被制御対象を制御するためのプロンプトを前記言語モデルに通知する通知手段と、を備え、前記言語モデルは、前記送信手段によって送信される前記メタデータと、前記通知手段によって通知される前記プロンプトと、に基づき、前記関数を用いて前記プロンプトに回答するか否かを判定する判定手段と、前記関数を用いて前記プロンプトに回答すると前記判定手段が判定する場合に、前記関数を識別する識別情報を含む回答情報を前記制御装置に提示する提示手段と、を備え、前記制御装置は、前記提示手段によって提示される前記回答情報を用い、前記被制御対象を制御する制御手段、を更に備え、前記被制御対象は、ロボット、センサ、及び、プラントのいずれか１つを含む、ことを特徴とする。
【0205】
上記の制御システムは、被制御対象を制御する制御装置と、言語モデルと、を備える。制御装置は、送信手段によって、被制御対象を制御するための関数のメタデータを言語モデルに送信する。また、制御装置は、通知手段によって、被制御対象を制御するためのプロンプトを言語モデルに通知する。言語モデルは、判定手段によって、送信手段によって送信されるメタデータと、通知手段によって通知されるプロンプトと、に基づき、関数を用いてプロンプトに回答するか否かを判定する。また、言語モデルは、関数を用いてプロンプトに回答すると判定手段が判定する場合に、提示手段によって、関数を識別する識別情報を含む回答情報を制御装置に提示する。そして、制御装置は、制御手段によって、提示手段によって提示される回答情報を用い、被制御対象を制御する。このように、判定手段が、関数を用いてプロンプトに回答するか否かを判定することで、被制御対象を制御するための関数を、プロンプトに応じて適切に用いることができる。これにより、言語モデルによって被制御対象をより確実に制御することができる。
また、被制御対象は、ロボット、センサ、及び、プラントのいずれか１つを含む。これにより、これらのいずれかを制御装置及び言語モデルによって自動制御することができる。
また、被制御対象は、ロボット、センサ、及び、プラントのいずれか１つを含む。これにより、これらのいずれかを制御装置及び言語モデルによって自動制御することができる。
【0206】
＜２＞上記＜１＞に係る制御システムでは、前記メタデータは、前記被制御対象の動作の内容を示す内容情報を含む、ことを特徴とする構成を採用してもよい。
【0207】
また、メタデータは、被制御対象の動作の内容を示す内容情報を含む。これにより、判定手段は、関数を用いてプロンプトに回答するか否かの判定を、被制御対象の動作の内容に基づき行うことができる。よって、例えば、言語モデルが提示する回答情報をより正確なものにすることができる。
【0208】
＜３＞上記＜１＞または＜２＞に係る制御システムでは、前記回答情報は、前記関数の引数を示す引数情報と、前記引数の値と、を更に含む、ことを特徴とする構成を採用してもよい。
【0209】
また、言語モデルの提示手段が提示する回答情報は、関数の引数を示す引数情報と、引数の値と、を更に含む。これにより、例えば、制御装置は、被制御対象の制御をより正確に行うことができる。
【0210】
＜４＞上記＜１＞から＜３＞のいずれか一態様に係る制御システムでは、前記メタデータは、前記引数の仕様を示す引数仕様情報を含む、ことを特徴とする構成を採用してもよい。
【0211】
また、送信手段が言語モデルに送信する関数のメタデータは、引数の仕様を示す引数仕様情報を含む。これにより、判定手段は、関数を用いてプロンプトに回答するか否かの判定を、引数の仕様に基づき行うことができる。よって、例えば、提示手段が提示する回答情報が含む引数及びその値を、より正確なものにすることができる。
【0212】
＜５＞上記＜１＞から＜４＞のいずれか一態様に係る制御システムでは、前記プロンプトは、前記動作に対応する量を示す量情報を含む、ことを特徴とする構成を採用してもよい。
【0213】
また、プロンプトは、前記動作に対応する量を示す量情報を含む。これにより、例えば、言語モデルの提示手段が提示する回答情報が含む値を、より正確なものにすることができる。よって、例えば、制御装置は、被制御対象の制御をより正確に行うことができる。
【0214】
＜６＞上記＜１＞から＜５＞のいずれか一態様に係る制御システムでは、前記プロンプトは、前記動作に対応する方向を示す方向情報を含む、ことを特徴とする構成を採用してもよい。
【0215】
プロンプトは、動作に対応する方向を示す方向情報を含む。これにより、例えば、言語モデルの提示手段が提示する回答情報が含む引数又はその値を、より正確なものにすることができる。よって、例えば、制御装置は、被制御対象の制御をより正確に行うことができる。
【0216】
＜７＞上記＜１＞から＜６＞のいずれか一態様に係る制御システムでは、前記言語モデルは、前記関数を用いて前記プロンプトに回答しないと前記判定手段が判定する場合に、前記通知手段によって通知される前記プロンプトの内容を、前記制御装置に問い合わせる問い合わせ手段、を更に備えることを特徴とする構成を採用してもよい。
【0217】
また、関数を用いてプロンプトに回答しないと判定手段が判定する場合に、言語モデルは、問い合わせ手段によって、通知手段によって通知されるプロンプトの内容を制御装置に問い合わせる。これにより、例えば、言語モデルの提示手段が提示する回答情報を、より正確なものにすることができる。よって、例えば、制御装置は、被制御対象の制御をより正確に行うことができる。
【0218】
＜８＞上記＜１＞から＜６＞のいずれか一態様に係る制御システムでは、前記制御装置は、前記通知手段によって通知される前記プロンプトと、前記提示手段によって提示される前記回答情報と、に応じ、前記識別情報が識別する前記関数を実行するか否かを判別する判別手段、を更に備えることを特徴とする構成を採用してもよい。
【0219】
また、制御装置は、判別手段によって、通知手段によって通知されるプロンプトと、提示手段によって提示される回答情報と、に応じ、識別情報が識別する関数を実行するか否かを判別する。これにより、例えば、言語モデルの提示手段が提示する回答情報が、通知手段によって通知されるプロンプトに応じて適切なものであるか否かを判別することができる。よって、例えば、制御装置は、被制御対象の制御をより正確に行うことができる。
【0220】
＜９＞本開示の一態様に係る制御方法は、被制御対象を制御する制御装置と、言語モデルと、を備える制御システムの制御方法であって、前記被制御対象を制御するための関数のメタデータを前記制御装置から前記言語モデルに送信する送信ステップと、前記被制御対象を制御するためのプロンプトを前記制御装置から前記言語モデルに通知する通知ステップと、前記言語モデルが、前記送信ステップによって送信される前記メタデータと、前記通知ステップによって通知される前記プロンプトと、に基づき、前記関数を用いて前記プロンプトに回答するか否かを判定する判定ステップと、前記関数を用いて前記プロンプトに回答すると前記判定ステップで判定された場合に、前記関数を識別する識別情報を含む回答情報を前記言語モデルが前記制御装置に提示する提示ステップと、前記制御装置が、前記提示ステップにおいて提示される前記回答情報を用いて前記被制御対象を制御する制御ステップと、を備え、前記被制御対象は、ロボット、センサ、及び、プラントのいずれか１つを含む、ことを特徴とする。
【0221】
＜１０＞本開示の一態様に係るプログラムは、コンピューターを、上記＜１＞から＜８＞のいずれか一態様に係る制御システムとして機能させる、ことを特徴とする。
【符号の説明】
【0222】
１ 制御システム
２ 被制御対象
１０ 制御装置
１５１ 送信手段
１５２ 通知手段
１５３ 判別手段
１５４ 制御手段
２０ 言語モデル
２１ 判定手段
２２ 提示手段
２３ 問い合わせ手段
Ｓ１ 送信ステップ
Ｓ２ 通知ステップ
Ｓ３ 判定ステップ
Ｓ４ 提示ステップ
Ｓ５ ステップ
Ｓ６ 判別ステップ
Ｓ７ 制御ステップ
２ 被制御対象
１０ 制御装置
１５１ 送信手段
１５２ 通知手段
１５３ 判別手段
１５４ 制御手段
２０ 言語モデル
２１ 判定手段
２２ 提示手段
２３ 問い合わせ手段
Ｓ１ 送信ステップ
Ｓ２ 通知ステップ
Ｓ３ 判定ステップ
Ｓ４ 提示ステップ
Ｓ５ ステップ
Ｓ６ 判別ステップ
Ｓ７ 制御ステップ
【要約】
【課題】被制御対象を自動制御することができる制御システム、制御方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】言語モデル２０は、送信手段によって送信されるメタデータと、通知手段によって通知されるプロンプトと、に基づき、関数を用いてプロンプトに回答するか否かを判定する判定手段２１と、関数を用いてプロンプトに回答すると判定手段２１が判定する場合に、関数を識別する識別情報を含む回答情報を制御装置１０に提示する提示手段２２と、を備え、制御装置１０は、提示手段２２によって提示される回答情報を用い、被制御対象２を制御する制御手段、を更に備え、被制御対象２は、ロボット、センサ、及び、プラントのいずれか１つを含む、ことを特徴とする。
【選択図】図１
【解決手段】言語モデル２０は、送信手段によって送信されるメタデータと、通知手段によって通知されるプロンプトと、に基づき、関数を用いてプロンプトに回答するか否かを判定する判定手段２１と、関数を用いてプロンプトに回答すると判定手段２１が判定する場合に、関数を識別する識別情報を含む回答情報を制御装置１０に提示する提示手段２２と、を備え、制御装置１０は、提示手段２２によって提示される回答情報を用い、被制御対象２を制御する制御手段、を更に備え、被制御対象２は、ロボット、センサ、及び、プラントのいずれか１つを含む、ことを特徴とする。
【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】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】
【図33】
【図34】