特許 7586558 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-11-11

(45)【発行日】2024-11-19

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/10 20230101AFI20241112BHJP

   G06Q 50/10 20120101ALI20241112BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/10 310

G06Q50/10

【請求項の数】 11

(21)【出願番号】P 2024051580

(22)【出願日】2024-03-27

【審査請求日】2024-04-01

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用 １．ｈｔｔｐｓ：／／ａｎｙｃｏｍｍｕ．ｗｅｂ．ａｐｐ／ （公開日：令和５年３月３１日） ２．ＣｈａｔＧＰＴ ｍｅｅｔｕｐ Ｔｏｋｙｏ ＃３ （開催日：令和５年６月１６日） ３．ｈｔｔｐｓ：／／ｐｒｔｉｍｅｓ．ｊｐ／ｍａｉｎ／ｈｔｍｌ／ｒｄ／ｐ／００００００００８．０００１１５１７１．ｈｔｍｌ （公開日：令和５年１２月６日）

(73)【特許権者】

【識別番号】523066772

【氏名又は名称】ＫＤＤＩアジャイル開発センター株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110004222

【氏名又は名称】弁理士法人創光国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】中島 智弘

【審査官】樋口 龍弥

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２３－１１７６１４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２３－００１８４９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２２－０２３４５９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－１３４１５８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－０９１３２８（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数のユーザを含むグループによる作業に関する作業情報を取得する取得部と、
前記作業情報を機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した前記作業に対する評価を含む第１フィードバック情報を生成する第１生成部と、
前記複数のユーザそれぞれから、前記作業に関する文字列を含む付箋情報であって前記グループ内で共有される付箋情報を受け付ける付箋情報受付部と、
前記第１フィードバック情報と前記付箋情報とを前記機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した前記付箋情報に対する評価を含む第２フィードバック情報を生成する第２生成部と、
前記第２フィードバック情報を、前記複数のユーザそれぞれが利用する情報端末に表示させる表示制御部と、
を有する、情報処理装置。

【請求項2】

前記付箋情報受付部は、前記グループがネットワーク通信を介して行う前記作業に関する会議において、前記付箋情報を受け付け、
前記第１生成部は、前記会議が開始される前に、前記第１フィードバック情報を生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記付箋情報受付部は、第１の前記会議と、第１の前記会議よりも後に行われる第２の前記会議と、において、前記付箋情報を受け付け、
前記第２生成部は、前記第１フィードバック情報と、第１の前記会議における前記付箋情報と、第２の前記会議における前記付箋情報と、を前記機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した第２の前記会議における前記付箋情報に対する評価を含む前記第２フィードバック情報を生成する、
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記付箋情報受付部は、第１の前記会議と、第１の前記会議よりも後に行われる第２の前記会議と、において、前記付箋情報を受け付け、
前記第１生成部は、前記作業情報と、第１の前記会議における前記付箋情報と、を前記機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した前記作業に対する評価を含む前記第１フィードバック情報を生成する、
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記複数のユーザのうちいずれかのユーザから、一又は複数の前記付箋情報のうちいずれかの前記付箋情報を表示するための表示要求を受け付ける表示要求受付部をさらに有し、
前記表示制御部は、前記表示要求が示す前記付箋情報に対する評価を含む前記第２フィードバック情報を、前記情報端末に表示させる、
請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記表示制御部は、前記複数のユーザのうちいずれかのユーザから受け付けた前記表示要求が示す前記付箋情報に対する評価を含む前記第２フィードバック情報を、前記複数のユーザが利用する全ての前記情報端末に表示させる、
請求項５に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記第２生成部は、前記付箋情報受付部が前記付箋情報を受け付けた後であって、前記表示要求受付部が前記付箋情報の前記表示要求を受け付ける前に、前記第２フィードバック情報の生成を開始する、
請求項５に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記取得部は、前記グループがソフトウェアを開発するための前記作業に関する前記作業情報を取得し、
前記第１生成部は、前記作業情報が示す前記ソフトウェアのソースコード及びリリースの情報を前記機械学習モデルに入力して前記第１フィードバック情報を生成する、
請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記第１生成部は、前記作業情報が示す前記作業の計画及び実績を前記機械学習モデルに入力して前記第１フィードバック情報を生成する、
請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項10】

プロセッサが実行する、
複数のユーザを含むグループによる作業に関する作業情報を取得するステップと、
前記作業情報を機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した前記作業に対する評価を含む第１フィードバック情報を生成するステップと、
前記複数のユーザそれぞれから、前記作業に関する文字列を含む付箋情報であって前記グループ内で共有される付箋情報を受け付けるステップと、
前記第１フィードバック情報と前記付箋情報とを前記機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した前記付箋情報に対する評価を含む第２フィードバック情報を生成するステップと、
前記第２フィードバック情報を、前記複数のユーザそれぞれが利用する情報端末に表示させるステップと、
を有する、情報処理方法。

【請求項11】

プロセッサに、
複数のユーザを含むグループによる作業に関する作業情報を取得するステップと、
前記作業情報を機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した前記作業に対する評価を含む第１フィードバック情報を生成するステップと、
前記複数のユーザそれぞれから、前記作業に関する文字列を含む付箋情報であって前記グループ内で共有される付箋情報を受け付けるステップと、
前記第１フィードバック情報と前記付箋情報とを前記機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した前記付箋情報に対する評価を含む第２フィードバック情報を生成するステップと、
前記第２フィードバック情報を、前記複数のユーザそれぞれが利用する情報端末に表示させるステップと、
を実行させる、プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、複数のユーザによって共有される付箋情報を処理するための情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、ユーザが電子コンテンツ上に付箋情報を貼り付け、貼り付けられた付箋情報を他のユーザに閲覧可能にし、他のユーザから貼り付けられた付箋情報に対する評価を受け付けるシステムが記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１３－８３８２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ソフトウェアのアジャイル開発等の作業を行うグループでは、グループに属する複数のユーザが定期的に会議を行うことで、作業の振り返りを行う。特許文献１に記載されたシステムのように、グループに属する複数のユーザそれぞれから作業に関する付箋情報を受け付け、受け付けた付箋情報を複数のユーザが互いに閲覧及び評価することが考えられる。しかし、単に作業に関する付箋情報を複数のユーザで共有するだけでは、付箋情報の書き込み等の手間が増えるものの、一般的なオンライン会議を超える効果を得づらかった。

【0005】

そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、複数のユーザによって共有される付箋情報を用いて作業の振り返りを効率的に行えるようにすることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の第１の態様の情報処理装置は、複数のユーザを含むグループによる作業に関する作業情報を取得する取得部と、前記作業情報を機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した前記作業に対する評価を含む第１フィードバック情報を生成する第１生成部と、前記複数のユーザそれぞれから、前記作業に関する文字列を含む付箋情報であって前記グループ内で共有される付箋情報を受け付ける付箋情報受付部と、前記第１フィードバック情報と前記付箋情報とを前記機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した前記付箋情報に対する評価を含む第２フィードバック情報を生成する第２生成部と、前記第２フィードバック情報を、前記複数のユーザそれぞれが利用する情報端末に表示させる表示制御部と、を有する。

【0007】

前記付箋情報受付部は、前記グループがネットワーク通信を介して行う前記作業に関する会議において、前記付箋情報を受け付け、前記第１生成部は、前記会議が開始される前に、前記第１フィードバック情報を生成してもよい。

【0008】

前記付箋情報受付部は、第１の前記会議と、第１の前記会議よりも後に行われる第２の前記会議と、において、前記付箋情報を受け付け、前記第２生成部は、前記第１フィードバック情報と、第１の前記会議における前記付箋情報と、第２の前記会議における前記付箋情報と、を前記機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した第２の前記会議における前記付箋情報に対する評価を含む前記第２フィードバック情報を生成してもよい。

【0009】

前記付箋情報受付部は、第１の前記会議と、第１の前記会議よりも後に行われる第２の前記会議と、において、前記付箋情報を受け付け、前記第１生成部は、前記作業情報と、第１の前記会議における前記付箋情報と、を前記機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した前記作業に対する評価を含む前記第１フィードバック情報を生成してもよい。

【0010】

前記情報処理装置は、前記複数のユーザのうちいずれかのユーザから、一又は複数の前記付箋情報のうちいずれかの前記付箋情報を表示するための表示要求を受け付ける表示要求受付部をさらに有し、前記表示制御部は、前記表示要求が示す前記付箋情報に対する評価を含む前記第２フィードバック情報を、前記情報端末に表示させてもよい。

【0011】

前記表示制御部は、前記複数のユーザのうちいずれかのユーザから受け付けた前記表示要求が示す前記付箋情報に対する評価を含む前記第２フィードバック情報を、前記複数のユーザが利用する全ての前記情報端末に表示させてもよい。

【0012】

前記第２生成部は、前記付箋情報受付部が前記付箋情報を受け付けた後であって、前記表示要求受付部が前記付箋情報の前記表示要求を受け付ける前に、前記第２フィードバック情報の生成を開始してもよい。

【0013】

前記取得部は、前記グループがソフトウェアを開発するための前記作業に関する前記作業情報を取得し、前記第１生成部は、前記作業情報が示す前記ソフトウェアのソースコード及びリリースの情報を前記機械学習モデルに入力して前記第１フィードバック情報を生成してもよい。

【0014】

前記第１生成部は、前記作業情報が示す前記作業の計画及び実績を前記機械学習モデルに入力して前記第１フィードバック情報を生成してもよい。

【0015】

本発明の第２の態様の情報処理方法は、プロセッサが実行する、複数のユーザを含むグループによる作業に関する作業情報を取得するステップと、前記作業情報を機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した前記作業に対する評価を含む第１フィードバック情報を生成するステップと、前記複数のユーザそれぞれから、前記作業に関する文字列を含む付箋情報であって前記グループ内で共有される付箋情報を受け付けるステップと、前記第１フィードバック情報と前記付箋情報とを前記機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した前記付箋情報に対する評価を含む第２フィードバック情報を生成するステップと、前記第２フィードバック情報を、前記複数のユーザそれぞれが利用する情報端末に表示させるステップと、を有する。

【0016】

本発明の第３の態様のプログラムは、プロセッサに、複数のユーザを含むグループによる作業に関する作業情報を取得するステップと、前記作業情報を機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した前記作業に対する評価を含む第１フィードバック情報を生成するステップと、前記複数のユーザそれぞれから、前記作業に関する文字列を含む付箋情報であって前記グループ内で共有される付箋情報を受け付けるステップと、前記第１フィードバック情報と前記付箋情報とを前記機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した前記付箋情報に対する評価を含む第２フィードバック情報を生成するステップと、前記第２フィードバック情報を、前記複数のユーザそれぞれが利用する情報端末に表示させるステップと、を実行させる。

【発明の効果】

【0017】

本発明によれば、複数のユーザによって共有される付箋情報を用いて作業の振り返りを効率的に行えるようにすることができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0018】

【図1】実施形態に係る情報処理システムの模式図である。

【図2】実施形態に係る情報処理システムのブロック図である。

【図3】取得部が作業情報を取得する方法を説明するための模式図である。

【図4】付箋情報受付部が付箋情報を受け付ける方法を説明するための模式図である。

【図5】第２生成部が第２フィードバック情報を生成する方法を説明するための模式図である。

【図6】表示要求受付部が表示要求を受け付ける方法を説明するための模式図である。

【図7】情報端末に表示される例示的な画面の模式図である。

【図8】実施形態に係る情報処理システムが実行する例示的な情報処理方法のシーケンス図である。

【図9】変形例において情報処理装置がフィードバック情報を生成する方法を説明するための模式図である。

【発明を実施するための形態】

【0019】

［情報処理システムＳの概要］
図１は、本実施形態に係る情報処理システムＳの模式図である。情報処理システムＳは、情報処理装置１と、複数の情報端末２と、を含む。情報処理システムＳは、その他のサーバ、端末等の機器を含んでもよい。

【0020】

情報処理装置１は、情報端末２から受け付けた付箋情報を管理するコンピュータである。付箋情報は、複数のユーザそれぞれが情報端末２において入力した文字列を含んでおり、複数のユーザを含むグループ内で共有される。情報処理装置１は、あるグループに属する１人のユーザが入力した付箋情報を、当該グループに属する他の一又は複数人のユーザそれぞれの情報端末２に表示させる。また、情報処理装置１は、付箋情報に対する評価を含むフィードバック情報を生成し、生成したフィードバック情報を情報端末２に表示させる。

【0021】

情報端末２は、複数のユーザそれぞれが利用するコンピュータである。ユーザは、情報端末２を用いて付箋情報を入力及び閲覧する人間である。情報端末２は、例えば、スマートフォン、タブレット端末又はパーソナルコンピュータである。情報端末２は、操作を受け付けるためのタッチパネルやキーボード等の操作部と、情報を表示するための液晶ディスプレイ等の表示部と、を有する。情報端末２は、当該情報端末２を利用するユーザを識別するための識別情報（Identifier: ID）が設定されることにより、当該ユーザに予め関連付けられている。情報端末２は、ネットワークを介して情報処理装置１と通信可能である。

【0022】

本実施形態に係る情報処理システムＳが実行する処理の概要を以下に説明する。情報処理装置１は、複数のユーザを含むグループによる作業に関する作業情報を取得する。作業情報は、例えば、作業の計画に関する情報、作業対象のソフトウェアに関する情報、作業に関する知識の情報等を含む。情報処理装置１は、例えば、情報処理装置１又はその他の装置に予め構築された作業情報データベース（作業情報ＤＢ）から、作業情報を取得する。

【0023】

情報処理装置１は、取得した作業情報を機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した作業に対する評価を含む第１フィードバック情報を生成する。機械学習モデルは、例えば、情報処理装置１又はその他の装置に予め記憶されている大規模言語モデル（Large language Model: LLM）である。

【0024】

情報処理装置１は、第１フィードバック情報を生成した後に、グループに含まれる複数のユーザそれぞれから、作業に関する文字列を含む付箋情報であって当該グループ内で共有される付箋情報を受け付ける。付箋情報が含む文字列は、例えば、ユーザが行った作業に対する感想、批評、回顧等を表す文字列である。

【0025】

情報処理装置１は、生成した第１フィードバック情報と受け付けた付箋情報とを機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した付箋情報に対する評価を取得し、取得した評価を含む第２フィードバック情報を生成する。情報処理装置１が第２フィードバック情報を生成するために用いる機械学習モデルは、例えば、情報処理装置１が第１フィードバック情報を生成するために用いる機械学習モデルと同じである。

【0026】

情報処理装置１は、生成した第２フィードバック情報を、当該第２フィードバック情報を生成するために用いた付箋情報とともに、複数のユーザそれぞれが利用する情報端末２に表示させる。

【0027】

複数のユーザを含むグループにおいて行われる会議では複数の付箋情報が入力されるため、機械学習モデルに複数の付箋情報それぞれを作業情報とともに毎回入力すると、機械学習モデルが作業情報及び付箋情報を読み込み、付箋情報に対する評価を出力するために長い時間を要する。それに対して、情報処理システムＳは、機械学習モデルに作業情報を入力することで第１フィードバック情報を予め生成しておき、ユーザから付箋情報を受け付けたタイミングで機械学習モデルに付箋情報及び第１フィードバック情報を入力することで第２フィードバック情報を生成する。これにより情報処理システムＳは、機械学習モデルによる付箋情報に対する評価を速やかにユーザに提供できるため、複数のユーザによって共有される付箋情報を用いて作業の振り返りを効率的に行えるようにすることができる。

【0028】

［情報処理システムＳの構成］
図２は、本実施形態に係る情報処理システムＳのブロック図である。図２において、矢印は主なデータの流れを示しており、図２に示したもの以外のデータの流れがあってもよい。図２において、各ブロックはハードウェア（装置）単位の構成ではなく、機能単位の構成を示している。そのため、図２に示すブロックは単一の装置内に実装されてもよく、あるいは複数の装置内に分かれて実装されてもよい。ブロック間のデータの授受は、データバス、ネットワーク、可搬記憶媒体等、任意の手段を介して行われてもよい。

【0029】

情報処理装置１は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３と、を有する。情報処理装置１は、２つ以上の物理的に分離した装置が有線又は無線で接続されることにより構成されてもよい。また、情報処理装置１は、コンピュータ資源の集合であるクラウドによって構成されてもよい。

【0030】

通信部１１は、ネットワークを介して情報端末２との間でデータを送受信するための通信コントローラを有する。通信部１１は、情報端末２からネットワークを介して受信したデータを制御部１３に通知する。また、通信部１１は、ネットワークを介して、制御部１３から出力されたデータを情報端末２に送信する。

【0031】

記憶部１２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Solid State Drive）等を含む記憶媒体である。記憶部１２は、制御部１３が実行するプログラムを予め記憶している。記憶部１２は、情報処理装置１の外部に設けられてもよく、その場合にネットワークを介して制御部１３との間でデータの授受を行ってもよい。

【0032】

制御部１３は、取得部１３１と、第１生成部１３２と、付箋情報受付部１３３と、第２生成部１３４と、表示要求受付部１３５と、表示制御部１３６と、を有する。制御部１３は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサであり、記憶部１２に記憶されたプログラムを実行することにより、取得部１３１、第１生成部１３２、付箋情報受付部１３３、第２生成部１３４、表示要求受付部１３５及び表示制御部１３６として機能する。

【0033】

以下、情報処理システムＳが実行する処理について詳細に説明する。情報処理装置１において、取得部１３１は、情報処理装置１の記憶部１２又はその他の記憶装置に予め構築された作業情報データベースから、複数のユーザを含むグループによる作業に関する作業情報を取得する。本実施形態における作業は、グループに含まれる複数のユーザが協同して行う作業であり、例えばソフトウェア（プログラム、アプリケーションともいう）を開発する作業である。

【0034】

図３は、取得部１３１が作業情報を取得する方法を説明するための模式図である。情報処理装置１の記憶部１２又はその他の記憶装置には、作業情報を記憶している作業情報データベースが予め構築されている。

【0035】

ソフトウェアを開発する作業において、作業情報は、例えば、計画情報と、ソフトウェア情報と、知識情報と、を含む。計画情報は、作業の計画及び実績を示す情報である。計画情報は、例えば、作業を構成する複数の項目と、当該複数の項目それぞれの実施状況（未作業、作業中、作業完了等）と、によって作業の計画及び実績を示す情報（バックログともいう）であってもよい。また、計画情報は、例えば、作業の期限、作業の進捗率等によって作業の計画及び実績を示す情報であってもよい。また、計画情報は、作業の担当者又は担当部署等の情報を含んでもよい。

【0036】

ソフトウェア情報は、作業対象とするソフトウェアのソースコード及びリリースに関する情報である。ソフトウェア情報は、例えば、変更したソースコードの登録（コミットともいう）から本番環境へのリリース（デプロイともいう）までの時間であるリードタイムを含んでもよい。ソフトウェア情報は、例えば、リリースを行った頻度であるデプロイ頻度を含んでもよい。ソフトウェア情報は、例えば、不具合のあるソースコード（意図どおり動かないソースコード）をリリースした割合である変更失敗率を含んでもよい。ソフトウェア情報は、例えば、障害から復旧までの平均時間である平均修復時間を含んでもよい。ソフトウェア情報は、例えば、ソースコードの登録時にユーザによって付与された文字列（コメント等）を含んでもよい。また、計画情報は、ソフトウェア開発の担当者又は担当部署等の情報を含んでもよい。

【0037】

知識情報は、作業における一般知識を示す情報である。ソフトウェアを開発する作業において、知識情報は、例えば、ソフトウェア開発における進行方法、障害復旧方法、情報共有方法等に関する知識を示す。

【0038】

作業情報は、ここに示した具体的な情報に限られず、作業に関するその他の情報を含んでもよい。

【0039】

第１生成部１３２は、取得部１３１が取得した作業情報を機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した作業に対する評価を含む第１フィードバック情報を生成する。第１フィードバック情報は、後述の第２フィードバック情報を生成するために用いられる情報であって、ユーザが利用する情報端末２に表示されない情報である。

【0040】

本実施形態における機械学習モデルは、例えば、情報処理装置１又はその他の装置に予め記憶されている大規模言語モデルである。大規模言語モデルは、例えば、ＤＮＮ（Deep Neural Network）等の既知のディープラーニング（深層学習）処理を用いて大量の文字列データを機械学習することによって予め生成される。大規模言語モデルは、文字列が入力されることによって、入力された文字列に応じた文字列を出力する。

【0041】

第１生成部１３２は、所定のタイミング（１日ごと、１週間ごと等）で、取得部１３１が取得した作業情報を機械学習モデルに入力し、当該機械学習モデルが出力した作業に対する評価を取得する。機械学習モデルが出力する作業に対する評価は、例えば、作業に対する課題及び解決策を含む。第１生成部１３２は、取得した作業に対する評価を含む第１フィードバック情報を生成し、生成した第１フィードバック情報を記憶部１２に記憶させる。

【0042】

第１生成部１３２は、グループがネットワーク通信を介して行う作業に関する会議（後述の付箋情報をグループ内で共有するための会議）が開始される前に、第１フィードバック情報を生成することが望ましい。これにより、情報処理システムＳは、会議が開始される前に作業に対する評価を予め生成し、後述の付箋情報に対する評価を生成する処理に掛かる時間を短縮することができる。

【0043】

グループは、ネットワーク通信を介して作業に関する会議（オンライン会議、Ｗｅｂ会議ともいう）を行う。グループに含まれる複数のユーザそれぞれは、当該ユーザが利用する情報端末２を用いて会議に参加する。会議が開始された後に、付箋情報受付部１３３は、複数のユーザそれぞれから、作業に関する文字列を含む付箋情報であってグループ内で共有される付箋情報を受け付ける。付箋情報受付部１３３は、例えば、グループがネットワーク通信を介して行う作業に関する会議の最中に付箋情報を受け付ける。

【0044】

図４は、付箋情報受付部１３３が付箋情報を受け付ける方法を説明するための模式図である。ユーザは、情報端末２上で、所定期間（例えば、前回の会議から今回の会議までの期間）にユーザが行った作業に対する感想、批評、回顧等を表す文字列を入力する。

【0045】

複数のユーザそれぞれの情報端末２は、当該ユーザが入力した文字列を含む付箋情報を、情報処理装置１に送信する。情報端末２は、文字列に加えて、文字列又は付箋の形状、色、模様、大きさ等の表示態様の指定をユーザから受け付け、受け付けた文字列及び表示態様を含む付箋情報を、情報処理装置１に送信してもよい。

【0046】

情報処理装置１において、付箋情報受付部１３３は、複数の情報端末２それぞれが送信した付箋情報を受け付け、受け付けた付箋情報を、当該情報端末２を利用するユーザを識別するための識別情報と関連付けて記憶部１２に記憶させる。

【0047】

第２生成部１３４は、第１生成部１３２が生成した第１フィードバック情報と、付箋情報受付部１３３が受け付けた付箋情報と、を機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した付箋情報に対する評価を含む第２フィードバック情報を生成する。第２フィードバック情報は、第１フィードバック情報及び付箋情報に基づいて生成される情報であって、ユーザが利用する情報端末２に表示される情報である。

【0048】

図５は、第２生成部１３４が第２フィードバック情報を生成する方法を説明するための模式図である。第２生成部１３４は、所定のタイミング（付箋情報受付部１３３が付箋情報を受け付けた時点等）で、第１生成部１３２が生成した第１フィードバック情報と、付箋情報受付部１３３が受け付けた付箋情報と、を機械学習モデルに入力し、当該機械学習モデルが出力した付箋情報に対する評価を取得する。第２生成部１３４が第２フィードバック情報を生成するために用いる機械学習モデルは、例えば、第１生成部１３２が第１フィードバック情報を生成するために用いる機械学習モデルと同じである。

【0049】

機械学習モデルが出力する付箋情報に対する評価は、例えば、付箋情報の内容に対する課題及び解決策を含む。また、機械学習モデルが出力する付箋情報に対する評価は、例えば、第１フィードバック情報が示す作業に対する課題及び解決策のうち、付箋情報の内容に関連するものであってもよい。第２生成部１３４は、取得した付箋情報に対する評価を含む第２フィードバック情報を生成し、生成した第２フィードバック情報を付箋情報と関連付けて記憶部１２に記憶させる。

【0050】

第２生成部１３４が生成する２フィードバック情報は、例えば、ユーザが入力した付箋情報に対するアドバイス情報である。機械学習モデルは、アジャイル開発におけるスクラムマスターからのアドバイスのような内容を評価として出力するように学習されている。これにより、情報処理システムＳは、特にアジャイル開発等の作業における会議にユーザに対してアドバイスを提供し、作業を支援することができる。

【0051】

第２生成部１３４は、付箋情報受付部１３３が付箋情報を受け付けた後であって、後述の表示要求受付部１３５が付箋情報の表示要求を受け付ける前に、第２フィードバック情報の生成を開始することが望ましい。これにより、情報処理システムＳは、付箋情報の表示要求が行われる前に付箋情報に対する評価を予め生成し、付箋情報及び第２フィードバック情報を表示する処理に掛かる時間を短縮することができる。

【0052】

表示要求受付部１３５は、複数のユーザのうちいずれかのユーザから、複数の付箋情報のうちいずれかの付箋情報を表示するための表示要求を受け付ける。表示要求を行うユーザは、グループが含む複数のユーザのうち予め指定された特定のユーザ（管理者等）、又はグループが含む複数のユーザのうち任意のユーザである。

【0053】

図６は、表示要求受付部１３５が表示要求を受け付ける方法を説明するための模式図である。表示制御部１３６は、表示要求受付部１３５が表示要求を受け付ける前に、複数の付箋情報それぞれについて、当該付箋情報の内容の少なくとも一部、又は当該付箋情報を入力したユーザの情報を、複数の情報端末２それぞれに表示させる。複数のユーザのうちいずれかのユーザは、情報端末２上で、複数のユーザが入力した複数の付箋情報のうち、表示対象とするいずれかの付箋情報を指定する。情報端末２は、指定された付箋情報を識別するためのＩＤを含む表示要求を、情報処理装置１に送信する。

【0054】

情報処理装置１において、表示要求受付部１３５は、情報端末２が送信した表示要求を受け付ける。表示制御部１３６は、表示要求受付部１３５が受け付けた表示要求が示すＩＤに対応する付箋情報を特定し、記憶部１２において特定した付箋情報に関連付けられた第２フィードバック情報を、表示要求が示す付箋情報に対する評価を含む第２フィードバック情報として取得する。

【0055】

表示制御部１３６は、表示要求が示す付箋情報と、特定した第２フィードバック情報と、を関連付けて、表示要求を行ったユーザが含まれるグループが含む複数のユーザそれぞれが利用する情報端末２に表示させる。すなわち、表示制御部１３６は、複数のユーザのうちいずれかのユーザから受け付けた表示要求が示す付箋情報に対する評価を含む第２フィードバック情報を、複数のユーザが利用する全ての情報端末２に表示させる。これにより、情報処理システムＳは、会議に参加している全てのユーザの情報端末２に共通の付箋情報及び第２フィードバック情報を表示させ、会議を進行させやすくすることができる。

【0056】

図７は、情報端末２に表示される例示的な画面の模式図である。図７の上図は、ユーザが表示要求を行う前の状態を表している。表示制御部１３６は、ユーザが表示要求を行う前に、複数の付箋情報Ｎ１を縮小した状態で複数の情報端末２それぞれに表示させる。

【0057】

縮小した状態の付箋情報Ｎ１は、付箋情報の内容の少なくとも一部を含んでもよい。また、縮小した状態の付箋情報Ｎ１は、付箋情報の内容を含まなくてもよく、付箋情報を入力したユーザの情報（ユーザの名前、ＩＤ等）を含んでもよい。図７の例では、表示制御部１３６は、複数の付箋情報Ｎ１を互いに重なった状態で表示させているが、複数の付箋情報Ｎ１をばらばらに表示させてもよい。複数のユーザのうちいずれかのユーザは、情報端末２上に表示されている複数の付箋情報Ｎ１のうちいずれかの付箋情報を指定する。

【0058】

情報端末２は、ユーザによって指定された付箋情報を示す表示要求を情報処理装置１に送信する。表示制御部１３６は、表示要求が示す付箋情報と、第２フィードバック情報と、を関連付けて、表示要求を行ったユーザが含まれるグループが含む複数のユーザそれぞれが利用する情報端末２に表示させる。

【0059】

図７の下図は、ユーザが表示要求を行った後の状態を表している。表示要求受付部１３５が表示要求を受け付けたことに応じて、表示制御部１３６は、表示要求が示す付箋情報Ｎ２と、付箋情報Ｎ２に対して生成された第２フィードバック情報Ｆと、を複数の情報端末２それぞれに表示させる。これにより、情報処理システムＳは、ユーザが入力した付箋情報に対する機械学習モデルによる評価をユーザに提供し、グループ内での作業の振り返りの効果を向上させることができる。

【0060】

［情報処理方法のシーケンス］
図８は、本実施形態に係る情報処理システムＳが実行する例示的な情報処理方法のシーケンス図である。情報処理装置１において、取得部１３１は、情報処理装置１の記憶部１２又はその他の記憶装置に予め構築された作業情報データベースから、複数のユーザを含むグループによる作業に関する作業情報を取得する（Ｓ１１）。

【0061】

第１生成部１３２は、取得部１３１が取得した作業情報を機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した作業に対する評価を含む第１フィードバック情報を生成する（Ｓ１２）。機械学習モデルは、例えば、情報処理装置１又はその他の装置に予め記憶されている大規模言語モデルである。第１生成部１３２は、生成した第１フィードバック情報を記憶部１２に記憶させる。

【0062】

グループがネットワーク通信を介して行う作業に関する会議が開始された後に、付箋情報受付部１３３は、複数のユーザそれぞれから、作業に関する文字列を含む付箋情報であってグループ内で共有される付箋情報を受け付ける（Ｓ１３）。

【0063】

第２生成部１３４は、第１生成部１３２が生成した第１フィードバック情報と、付箋情報受付部１３３が受け付けた付箋情報と、を機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した付箋情報に対する評価を含む第２フィードバック情報を生成する（Ｓ１４）。第２生成部１３４が第２フィードバック情報を生成するために用いる機械学習モデルは、例えば、第１生成部１３２が第１フィードバック情報を生成するために用いる機械学習モデルと同じである。

【0064】

表示要求受付部１３５は、複数のユーザのうちいずれかのユーザから、複数の付箋情報のうちいずれかの付箋情報を表示するための表示要求を受け付ける（Ｓ１５）。表示制御部１３６は、表示要求が示す付箋情報と、当該付箋情報に対応する第２フィードバック情報と、を関連付けて、表示要求を行ったユーザが含まれるグループが含む複数のユーザそれぞれが利用する情報端末２に表示させる（Ｓ１６）。

【0065】

なお、ステップＳ１４において第２生成部１３４が第２フィードバック情報を生成する前に、ステップＳ１５において表示要求受付部１３５が表示要求を受け付ける場合がある。この場合に、表示制御部１３６は、表示要求が示す付箋情報とともに、第２フィードバック情報の生成中である旨を表すメッセージを、複数のユーザそれぞれが利用する情報端末２に表示させてもよい。その後、第２生成部１３４による第２フィードバック情報の生成が完了し次第、表示制御部１３６は、表示要求が示す付箋情報とともに、第２フィードバック情報を、複数のユーザそれぞれが利用する情報端末２に表示させてもよい。

【0066】

［実施形態の効果］
本実施形態に係る情報処理システムＳによれば、情報処理装置１は、機械学習モデルに作業情報を入力することで第１フィードバック情報を予め生成しておき、ユーザから付箋情報を受け付けたタイミングで機械学習モデルに付箋情報及び第１フィードバック情報を入力することで第２フィードバック情報を生成する。これにより情報処理システムＳは、機械学習モデルによる付箋情報に対する評価を速やかにユーザに提供できるため、複数のユーザによって共有される付箋情報を用いて作業の振り返りを効率的に行えるようにすることができる。

【0067】

＜変形例＞
上述の実施形態では１つの会議における付箋情報に基づいてフィードバック情報を生成するのに対して、本変形例では複数の会議における付箋情報を考慮してフィードバック情報を生成する。以下、上述の実施形態とは異なる点を主に説明する。

【0068】

図９は、本変形例において情報処理装置１がフィードバック情報を生成する方法を説明するための模式図である。本変形例において、過去に行われた会議を前回会議（第１の会議）といい、前回会議より後に行われる会議を今回会議（第２の会議）という。前回会議は、１回の会議であってもよく、複数回の会議であってもよい。

【0069】

前回会議において、上述の実施形態と同様に、第１生成部１３２は第１フィードバック情報を生成し、付箋情報受付部１３３は複数のユーザから付箋情報を受け付け、第２生成部１３４は第２フィードバック情報を生成する。前回会議における第１フィードバック情報、付箋情報及び第２フィードバック情報は、前回会議を識別するためのＩＤと関連付けて記憶部１２に記憶される。

【0070】

今回会議において、上述の実施形態と同様に、第１生成部１３２は、作業情報に基づいて第１フィードバック情報を生成する。付箋情報受付部１３３は、複数のユーザから今回会議における付箋情報を受け付ける。また、付箋情報受付部１３３は、記憶部１２から、前回会議における付箋情報を取得する。

【0071】

第２生成部１３４は、今回会議における第１フィードバック情報と、前回会議における付箋情報と、今回会議における付箋情報と、を機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した今回会議における付箋情報に対する評価を含む第２フィードバック情報を生成する。このような処理により、第２生成部１３４は、前回会議における付箋情報と、今回会議における付箋情報と、の両方を考慮して、第２フィードバック情報を生成することができる。

【0072】

また、第１生成部１３２は、作業情報と、前回会議における付箋情報と、を機械学習モデルに入力することで、第１フィードバック情報を生成してもよい。この場合に、第２生成部１３４は、今回会議における第１フィードバック情報（すなわち、前回会議における付箋情報が反映された第１フィードバック情報）と、今回会議における付箋情報と、を機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した今回会議における付箋情報に対する評価を含む第２フィードバック情報を生成する。このような処理でも、第２生成部１３４は、前回会議における付箋情報と、今回会議における付箋情報と、の両方を考慮して、第２フィードバック情報を生成することができる。

【0073】

本変形例によれば、情報処理システムＳは、今回会議における付箋情報に加えて前回会議における付箋情報に基づいて機械学習モデルによるフィードバック情報を生成できるため、複数回の会議における付箋情報を用いて作業の振り返りを効率的に行えるようにすることができる。

【0074】

なお、本発明により、国連が主導する持続可能な開発目標（SDGs）の目標９「産業と技術革新の基盤をつくろう」に貢献することが可能となる。

【0075】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の全部又は一部は、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を併せ持つ。

【符号の説明】

【0076】

Ｓ 情報処理システム
１ 情報処理装置
１１ 通信部
１２ 記憶部
１３ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 第１生成部
１３３ 付箋情報受付部
１３４ 第２生成部
１３５ 表示要求受付部
１３６ 表示制御部
２ 情報端末

【要約】

【課題】複数のユーザによって共有される付箋情報を用いて作業の振り返りを効率的に行えるようにする。
【解決手段】情報処理装置１は、複数のユーザを含むグループによる作業に関する作業情報を取得する取得部１３１と、作業情報を機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した作業に対する評価を含む第１フィードバック情報を生成する第１生成部１３２と、複数のユーザそれぞれから、作業に関する文字列を含む付箋情報であってグループ内で共有される付箋情報を受け付ける付箋情報受付部１３３と、第１フィードバック情報と付箋情報とを機械学習モデルに入力することで当該機械学習モデルが出力した付箋情報に対する評価を含む第２フィードバック情報を生成する第２生成部１３４と、第２フィードバック情報を、複数のユーザそれぞれが利用する情報端末に表示させる表示制御部１３６と、を有する。
【選択図】図２

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】