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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】2024-11-19
(45)【発行日】2024-11-27
(54)【発明の名称】情報処理システム、情報処理方法およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/06 20230101AFI20241120BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/06
【請求項の数】
15
(21)【出願番号】P 2024124105
(22)【出願日】2024-07-31
【審査請求日】2024-08-02
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】513040384
【氏名又は名称】株式会社マネーフォワード
(74)【代理人】
【識別番号】110003476
【氏名又は名称】弁理士法人瑛彩知的財産事務所
(72)【発明者】
【氏名】田島 達也
(72)【発明者】
【氏名】小野 裕明
(72)【発明者】
【氏名】本川 大輔
(72)【発明者】
【氏名】北川 信之
(72)【発明者】
【氏名】炬口 英子
【審査官】田中 寛人
(56)【参考文献】
【文献】特許第７３９６５８２（ＪＰ，Ｂ１）
【文献】特開２０２１－０５７０１８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特許第７３６９３２０（ＪＰ，Ｂ１）
【文献】特開２０２４－０３２０７１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２４－０９５６０６（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０２４／０００５０８９（ＵＳ，Ａ１）
【文献】韓国登録特許第１０－２１０９１６２（ＫＲ，Ｂ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ１０／００－９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する情報処理システムであって、事業者の指定を受け付ける第１受付手段と、
前記指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された入力情報を取得する第１取得手段と、
前記取得された入力情報について、不足する情報を前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得する第２取得手段と、
前記取得された質問文を出力する第１出力手段と、
を備え、
前記第２取得手段は、前記生成ＡＩによって過去に出力された前記入力項目に対する入力情報に基づいて前記不足する情報を特定するよう前記生成ＡＩに指示する、
情報処理システム。
【請求項2】
事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する情報処理システムであって、
事業者の指定を受け付ける第１受付手段と、
前記指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された入力情報を取得する第１取得手段と、
前記取得された入力情報について、不足する情報を前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得する第２取得手段と、
前記取得された質問文を出力する第１出力手段と、
を備え、
前記生成ＡＩは、前記不足する情報を特定可能とするために、前記入力項目と前記入力項目に対する入力情報の組を複数学習させた言語モデルである、
情報処理システム。
【請求項3】
事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する情報処理システムであって、
事業者の指定を受け付ける第１受付手段と、
前記指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された入力情報を取得する第１取得手段と、
前記取得された入力情報について、不足する情報を前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得する第２取得手段と、
前記取得された質問文を出力する第１出力手段と、
を備え、
前記第２取得手段は、前記取得された入力情報が前記指定された事業者の経済状況に関する情報であり、当該経済状況の変化が所定の条件を満たす場合に、当該変化の原因に関する情報を、前記不足する情報として、前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示する、
情報処理システム。
【請求項4】
前記質問文に対する回答をさらに受け付ける第２受付手段と、前記回答を前記生成ＡＩに入力して、前記不足する情報が補完された別の入力情報を取得する第３取得手段と、
前記取得された別の入力情報を出力する第２出力手段と、
をさらに備える、請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項5】
前記第１取得手段は、前記指定された事業者について、前記入力項目に対する入力情報を、前記指定された事業者の経理情報および決算書データの少なくとも一方に基づいて出力するよう前記生成ＡＩに指示する、請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項6】
前記入力項目は、会社概要、商流、マーケット、３Ｃ分析、５フォース分析、ＳＷＯＴ分析、経営体制、財務サマリー、経営課題、経営施策のいずれかである、請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項7】
コンピュータにより実行される、事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する情報処理方法であって、事業者の指定を受け付けるステップと、
前記指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された入力情報を取得するステップと、
前記取得された入力情報について、不足する情報を前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得するステップと、
前記取得された質問文を出力するステップと、
を含み、
前記質問文を取得するステップでは、前記生成ＡＩによって過去に出力された前記入力項目に対する入力情報に基づいて前記不足する情報を特定するよう前記生成ＡＩに指示する、
情報処理方法。
【請求項8】
コンピュータにより実行される、事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する情報処理方法であって、
事業者の指定を受け付けるステップと、
前記指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された入力情報を取得するステップと、
前記取得された入力情報について、不足する情報を前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得するステップと、
前記取得された質問文を出力するステップと、
を含み、
前記生成ＡＩは、前記不足する情報を特定可能とするために、前記入力項目と前記入力項目に対する入力情報の組を複数学習させた言語モデルである、
情報処理方法。
【請求項9】
コンピュータにより実行される、事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する情報処理方法であって、
事業者の指定を受け付けるステップと、
前記指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された入力情報を取得するステップと、
前記取得された入力情報について、不足する情報を前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得するステップと、
前記取得された質問文を出力するステップと、
を含み、
前記質問文を取得するステップでは、前記取得された入力情報が前記指定された事業者の経済状況に関する情報であり、当該経済状況の変化が所定の条件を満たす場合に、当該変化の原因に関する情報を、前記不足する情報として、前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示する、
情報処理方法。
【請求項10】
事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援するプログラムであって、コンピュータに、
事業者の指定を受け付けるステップと、
前記指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された入力情報を取得するステップと、
前記取得された入力情報について、不足する情報を前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得するステップと、
前記取得された質問文を出力するステップと、
を実行させ、
前記質問文を取得するステップでは、前記生成ＡＩによって過去に出力された前記入力項目に対する入力情報に基づいて前記不足する情報を特定するよう前記生成ＡＩに指示する、
プログラム。
【請求項11】
事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援するプログラムであって、
コンピュータに、
事業者の指定を受け付けるステップと、
前記指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された入力情報を取得するステップと、
前記取得された入力情報について、不足する情報を前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得するステップと、
前記取得された質問文を出力するステップと、
を実行させ、
前記生成ＡＩは、前記不足する情報を特定可能とするために、前記入力項目と前記入力項目に対する入力情報の組を複数学習させた言語モデルである、
プログラム。
【請求項12】
事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援するプログラムであって、
コンピュータに、
事業者の指定を受け付けるステップと、
前記指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された入力情報を取得するステップと、
前記取得された入力情報について、不足する情報を前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得するステップと、
前記取得された質問文を出力するステップと、
を実行させ、
前記質問文を取得するステップでは、前記取得された入力情報が前記指定された事業者の経済状況に関する情報であり、当該経済状況の変化が所定の条件を満たす場合に、当該変化の原因に関する情報を、前記不足する情報として、前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示する、
プログラム。
【請求項13】
事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する情報処理システムであって、事業者の指定を受け付ける受付手段と、
前記指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を生成する場合に不足する情報を前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得する取得手段と、
前記取得された質問文を出力する出力手段と、
を備え、
前記取得手段は、前記生成ＡＩによって過去に出力された前記入力項目に対する入力情報に基づいて前記不足する情報を特定するよう前記生成ＡＩに指示する、
情報処理システム。
【請求項14】
事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する情報処理システムであって、
事業者の指定を受け付ける受付手段と、
前記指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を生成する場合に不足する情報を前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得する取得手段と、
前記取得された質問文を出力する出力手段と、
を備え、
前記生成ＡＩは、前記不足する情報を特定可能とするために、前記入力項目と前記入力項目に対する入力情報の組を複数学習させた言語モデルである、
情報処理システム。
【請求項15】
事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する情報処理システムであって、
事業者の指定を受け付ける受付手段と、
前記指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を生成する場合に不足する情報を前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得する取得手段と、
前記取得された質問文を出力する出力手段と、
を備え、
前記取得手段は、前記取得された入力情報が前記指定された事業者の経済状況に関する情報であり、当該経済状況の変化が所定の条件を満たす場合に、当該変化の原因に関する情報を、前記不足する情報として、前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示する、
情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理システム、情報処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
本技術分野の背景技術を開示する文献として、非特許文献１がある。この非特許文献１には、「地域企業応援パッケージ（内閣府）や金融モニタリング基本方針（金融庁）に則った活動をシステムで支援します。様々なライフステージにある企業の事業の内容や成長の可能性を適切に評価する目利き力を強化に活用頂けます。」と記載されている。
また、この非特許文献１には、「事業性評価シートを効率的に作成 財務データや属性情報などをデータ取り込みすることで、ビジネス俯瞰図の作成支援などの事務負担を軽減します。」と記載されている。
また、この非特許文献１には、「事業性評価シートを効率的に作成 財務データや属性情報などをデータ取り込みすることで、ビジネス俯瞰図の作成支援などの事務負担を軽減します。」と記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0003】
【文献】株式会社情報企画，“事業性評価支援システム”，［online］，［令和6年7月19日検索］，インターネット＜URL：https://www.jyohokikaku.co.jp/loan-solution/129.html＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
上記の非特許文献１には、事業性評価シートの作成に関し、財務データや属性情報などをデータ取り込みすることで、ビジネス俯瞰図の作成支援などの事務負担を軽減することが記載されている。しかし、非特許文献１では、生成ＡＩの利用について言及されていない。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、生成ＡＩを利用して、事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する仕組みを提供する。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、生成ＡＩを利用して、事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する仕組みを提供する。
【課題を解決するための手段】
【0005】
上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。
【発明の効果】
【0006】
本発明によれば、生成ＡＩを利用して、事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する仕組みを提供することができる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【0007】
【発明を実施するための形態】
【0008】
１．実施例
以下、図面を参照して本発明の実施例について説明する。
以下、図面を参照して本発明の実施例について説明する。
【0009】
１－１．構成
図１は、本実施例に係る情報処理システム１００の構成の一例を示す。
情報処理システム１００は、業務支援サーバ１０１と、ＬＬＭサーバ１０２と、複数のユーザ端末１０３を備える。この情報処理システム１００は、事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援するためのシステムである。このシステムを構成する各装置は、有線または無線のネットワークを介して接続され、互いに情報を送受信可能となっている。
図１は、本実施例に係る情報処理システム１００の構成の一例を示す。
情報処理システム１００は、業務支援サーバ１０１と、ＬＬＭサーバ１０２と、複数のユーザ端末１０３を備える。この情報処理システム１００は、事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援するためのシステムである。このシステムを構成する各装置は、有線または無線のネットワークを介して接続され、互いに情報を送受信可能となっている。
【0010】
このシステムを構成する装置のうち、業務支援サーバ１０１は、ユーザによる事業性評価シートの作成を支援するサーバである。
ＬＬＭサーバ１０２は、業務支援サーバ１０１からプロンプトを受け付け、受け付けたプロンプトに対応する回答を出力するサーバである。
複数のユーザ端末１０３は、それぞれユーザによって使用される端末装置である。各ユーザは、業務支援サーバ１０１を利用して事業性評価シートを作成する。なお、本実施例ではユーザの一例として、銀行員を想定している。
ＬＬＭサーバ１０２は、業務支援サーバ１０１からプロンプトを受け付け、受け付けたプロンプトに対応する回答を出力するサーバである。
複数のユーザ端末１０３は、それぞれユーザによって使用される端末装置である。各ユーザは、業務支援サーバ１０１を利用して事業性評価シートを作成する。なお、本実施例ではユーザの一例として、銀行員を想定している。
【0011】
これらの装置は、それぞれオペレーティングシステムやアプリケーション、プログラムなどを実行するプロセッサと、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の主記憶装置と、ＩＣカードやハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等の補助記憶装置と、ネットワークカードや無線通信モジュール、モバイル通信モジュール等の通信制御部と、タッチパネルやキーボード、マウス、音声入力、カメラ部の撮像による動き検知による入力などの入力装置と、モニタやディスプレイ等の出力装置を備える。なお、出力装置は、外部のモニタやディスプレイ、プリンタ、機器などに、出力するための情報を送信する装置や端子であってもよい。
【0012】
主記憶装置には、各種プログラムやアプリケーションなど（モジュール）が記憶されており、これらのプログラムやアプリケーションをプロセッサが実行することで全体システムの各機能要素が実現される。なお、各モジュールは集積化する等によりハードウェアで実装してもよい。また、各モジュールはそれぞれ独立したプログラムやアプリケーションでもよいが、１つの統合プログラムやアプリケーションの中の一部のサブプログラムや関数などの形で実装されていてもよい。
【0013】
本明細書では、各モジュールが、処理を行う主体（主語）として記載をしているが、実際には各種プログラムやアプリケーションなど（モジュール）を処理するプロセッサが処理を実行する。
【0014】
補助記憶装置には、各種データベース（ＤＢ）が記憶されている。「データベース」とは、プロセッサまたは外部のコンピュータからの任意のデータ操作（例えば、抽出、追加、削除、上書きなど）に対応できるようにデータ集合を記憶する機能要素（記憶部）である。データベースの実装方法は限定されず、例えばデータベース管理システムでもよいし、表計算ソフトウェアでもよいし、ＸＭＬ、ＪＳＯＮなどのテキストファイルでもよい。
【0015】
１－１－1．業務支援サーバ１０１
図２は、業務支援サーバ１０１の構成の一例を示す。
業務支援サーバ１０１は、例えば、クラウド上に配置された１以上のサーバで構成される。
このサーバの主記憶装置２０１には、第１受付モジュール２１０、第１取得モジュール２１１、第２取得モジュール２１２、第１出力モジュール２１３等のプログラムやアプリケーションが記憶されている。これらのプログラムやアプリケーションをプロセッサ２０３が実行することで、業務支援サーバ１０１の各機能要素が実現される。以下、各モジュールについて説明する。
図２は、業務支援サーバ１０１の構成の一例を示す。
業務支援サーバ１０１は、例えば、クラウド上に配置された１以上のサーバで構成される。
このサーバの主記憶装置２０１には、第１受付モジュール２１０、第１取得モジュール２１１、第２取得モジュール２１２、第１出力モジュール２１３等のプログラムやアプリケーションが記憶されている。これらのプログラムやアプリケーションをプロセッサ２０３が実行することで、業務支援サーバ１０１の各機能要素が実現される。以下、各モジュールについて説明する。
【0016】
第１受付モジュール２１０は、ユーザから事業者の指定を受け付ける。
【0017】
第１取得モジュール２１１は、第１受付モジュール２１０を介して指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を出力するよう生成ＡＩに指示する。そして当該モジュールは、生成ＡＩから出力される入力情報を取得する。
その際、当該モジュールは、指定された事業者について、入力項目に対する入力情報を、指定された事業者の経理情報および決算書データの少なくとも一方に基づいて出力するよう生成ＡＩに指示することができる。
その際、当該モジュールは、指定された事業者について、入力項目に対する入力情報を、指定された事業者の経理情報および決算書データの少なくとも一方に基づいて出力するよう生成ＡＩに指示することができる。
【0018】
なお、ここで言う事業性を評価するための文書とは、具体的には、たとえば事業性評価シート等である。この事業性評価シートは、主に金融機関により作成され、融資の可否の判断に利用されるシートである。なお、ここでは「事業性評価シート」という名前を使用しているが、事業性を評価するための文書であれば、別の名称の文書であっても、本書と同様の方法で処理することが可能である。
また、ここで言う入力項目とは、具体的には事業性評価シートの入力項目である。この入力項目には、会社概要、商流、マーケット、３Ｃ分析、５フォース分析、ＳＷＯＴ分析、経営体制、財務サマリー、経営課題、経営施策の少なくともいずれかを含むことができる。
また、ここで言う生成ＡＩとは、具体的には、後述する生成ＡＩモジュール３１０である。
また、ここで言う入力項目とは、具体的には事業性評価シートの入力項目である。この入力項目には、会社概要、商流、マーケット、３Ｃ分析、５フォース分析、ＳＷＯＴ分析、経営体制、財務サマリー、経営課題、経営施策の少なくともいずれかを含むことができる。
また、ここで言う生成ＡＩとは、具体的には、後述する生成ＡＩモジュール３１０である。
【0019】
次に、第２取得モジュール２１２は、第１取得モジュール２１１により取得された入力情報について、不足する情報を、指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう生成ＡＩに指示する。そして当該モジュールは、生成ＡＩから出力される質問文を取得する。
その際、当該モジュールは、生成ＡＩによって過去に出力された上記の入力項目に対する入力情報に基づいて不足する情報を特定するよう生成ＡＩに指示する。
その際、当該モジュールは、生成ＡＩによって過去に出力された上記の入力項目に対する入力情報に基づいて不足する情報を特定するよう生成ＡＩに指示する。
【0020】
なお、ここで言う、生成ＡＩによって過去に出力された上記の入力項目に対する入力情報とは、具体的には、模範となる入力情報である。この入力情報は、例えば、ベテラン行員により、生成ＡＩを利用して生成された、あるいはベテラン行員が自身で作成した入力情報である。
また、ここで言う生成ＡＩとは、具体的には、後述する生成ＡＩモジュール３１０である。
また、ここで言う生成ＡＩとは、具体的には、後述する生成ＡＩモジュール３１０である。
【0021】
次に、第１出力モジュール２１３は、第２取得モジュール２１２により取得された質問文を出力する。具体的には当該モジュールは、取得された質問文をユーザ端末１０３のディスプレイに表示させる。
【0022】
次に、補助記憶装置２０２について説明する。
補助記憶装置２０２には、経理情報ＤＢ２２０、企業情報ＤＢ２２１、決算書ＤＢ２２２、渉外活動メモＤＢ２２３、法人企業統計ＤＢ２２４、業種別審査事典ＤＢ２２５、審査マニュアルＤＢ２２６、業界動向情報ＤＢ２２７、入力項目テーブル２２８が記憶される。以下、各ＤＢについて説明する。
補助記憶装置２０２には、経理情報ＤＢ２２０、企業情報ＤＢ２２１、決算書ＤＢ２２２、渉外活動メモＤＢ２２３、法人企業統計ＤＢ２２４、業種別審査事典ＤＢ２２５、審査マニュアルＤＢ２２６、業界動向情報ＤＢ２２７、入力項目テーブル２２８が記憶される。以下、各ＤＢについて説明する。
【0023】
経理情報ＤＢ２２０は、各事業者の経理情報を格納するデータベースである。このＤＢに格納される経理情報には、事業者の１以上の口座の残高と入出金明細に関する情報と、事業者が発行または受領した請求書に関する情報が含まれる。各事業者の経理情報は、事業者ＩＤと対応付けて記憶される。
【0024】
企業情報ＤＢ２２１は、各事業者の企業情報を格納するデータベースである。このＤＢに格納される企業情報には、事業者の名称、所在地、電話番号、代表者名、資本金、従業員数、業種ＩＤ、業態、事業内容、製品・サービス、沿革、拠点、主要取引先、株主、企業理念、将来ビジョンが含まれる。各事業者の企業情報は、事業者ＩＤと対応付けて記憶される。
【0025】
決算書ＤＢ２２２は、各事業者の決算書データを格納するデータベースである。このＤＢに格納される決算書データには、貸借対照表、損益計算書、キャッシュフロー計算書のデータが含まれる。各事業者の決算書データは、事業者ＩＤと対応付けて記憶される。
【0026】
渉外活動メモＤＢ２２３は、各事業者の渉外活動メモを格納するデータベースである。このＤＢに格納される渉外活動メモには、事業者と銀行との間で行われた交渉の履歴が含まれる。この交渉の履歴には、両者の間で交わされた文書、メール、会話内容が含まれる。各事業者の渉外活動メモは、事業者ＩＤと対応付けて記憶される。
【0027】
法人企業統計ＤＢ２２４は、各業種の企業統計を格納するデータベースである。このＤＢに格納される企業統計には、財務省により行われる法人企業統計調査の調査結果が含まれる。この調査結果には、売上高、営業利益、経常利益、設備投資が含まれる。各業種の企業統計は、業種ＩＤと対応付けて記憶される。
【0028】
業種別審査事典ＤＢ２２５は、各業種の業界情報を格納するデータベースである。このＤＢに格納される業界情報には、一般社団法人金融財政事情研究会により発行される業種別審査事典の情報が含まれる。この情報には、業界の特色、市場規模、地域的特徴、需要動向、課題と展望、製品の知識、生産形態、取引形態、資金需要、財務諸表の見方、経営支援の勘所、関連法規制、制度融資、業界団体が含まれる。各業種の業界情報は、業種ＩＤと対応付けて記憶される。
【0029】
審査マニュアルＤＢ２２６は、各業種の融資審査マニュアルを格納するデータベースである。このＤＢに格納される融資審査マニュアルには、各金融機関の融資審査マニュアルと、金融庁により発行される業種別支援の着眼点が含まれる。各業種の融資審査マニュアルは、業種ＩＤと対応付けて記憶される。
【0030】
業界動向情報ＤＢ２２７は、各業種の動向情報を格納するデータベースである。このＤＢに格納される動向情報には、官公庁または民間の調査会社により発行される業界動向情報が含まれる。各業種の動向情報は、業種ＩＤと対応付けて記憶される。
【0031】
入力項目テーブル２２８は、事業性評価シートの入力項目とＤＢの対応関係を管理するためのテーブルである。このテーブルを用いて、各入力項目に対応するＤＢを特定する。
なお、通常、事業性評価シートは金融機関ごとにフォーマット（入力項目を含む）が異なるため、金融機関ごとに、入力項目とＤＢの対応関係が変わることも考えられる。よって、後述する業務支援処理５００を開始するよりも前に、業務支援サーバ１０１には、当該金融機関における事業性評価シートのフォーマットや、入力項目とＤＢの対応関係（すなわち入力項目テーブル２２８）が設定される。
このテーブルでは、例えば、入力項目「会社概要」に対して、経理情報ＤＢ２２０と、企業情報ＤＢ２２１が対応付けられる。また別の例として、入力項目「ＳＷＯＴ分析」に対して、企業情報ＤＢ２２１、決算書ＤＢ２２２、渉外活動メモＤＢ２２３、法人企業統計ＤＢ２２４、業種別審査事典ＤＢ２２５が対応付けられる。
なお、通常、事業性評価シートは金融機関ごとにフォーマット（入力項目を含む）が異なるため、金融機関ごとに、入力項目とＤＢの対応関係が変わることも考えられる。よって、後述する業務支援処理５００を開始するよりも前に、業務支援サーバ１０１には、当該金融機関における事業性評価シートのフォーマットや、入力項目とＤＢの対応関係（すなわち入力項目テーブル２２８）が設定される。
このテーブルでは、例えば、入力項目「会社概要」に対して、経理情報ＤＢ２２０と、企業情報ＤＢ２２１が対応付けられる。また別の例として、入力項目「ＳＷＯＴ分析」に対して、企業情報ＤＢ２２１、決算書ＤＢ２２２、渉外活動メモＤＢ２２３、法人企業統計ＤＢ２２４、業種別審査事典ＤＢ２２５が対応付けられる。
【0032】
１－１－２．ＬＬＭサーバ１０２
図３は、ＬＬＭサーバ１０２の構成の一例を示す。
ＬＬＭサーバ１０２は、例えば、クラウド上に配置された１以上のサーバで構成される。
このサーバの主記憶装置３０１には、生成ＡＩモジュール３１０等のプログラムやアプリケーションが記憶されている。これらのプログラムやアプリケーションをプロセッサ３０３が実行することで、ＬＬＭサーバ１０２の各機能要素が実現される。
図３は、ＬＬＭサーバ１０２の構成の一例を示す。
ＬＬＭサーバ１０２は、例えば、クラウド上に配置された１以上のサーバで構成される。
このサーバの主記憶装置３０１には、生成ＡＩモジュール３１０等のプログラムやアプリケーションが記憶されている。これらのプログラムやアプリケーションをプロセッサ３０３が実行することで、ＬＬＭサーバ１０２の各機能要素が実現される。
【0033】
実現される機能要素のうち、生成ＡＩモジュール３１０は、予め大規模データセットにより学習させた深層学習モデルである。このモジュールは、言い換えると、ＬＬＭ（すなわち、大規模言語モデル）である。このモジュールは、入力されたプロンプト（言い換えると、命令文）に対して回答を出力する。
このモジュールは、大規模なデータセットを用いて予め深層学習モデルを学習させたものであるため、教師データ無しに、かつ、追加学習を行わずに、利用可能である。
このモジュールは、大規模なデータセットを用いて予め深層学習モデルを学習させたものであるため、教師データ無しに、かつ、追加学習を行わずに、利用可能である。
【0034】
１－１－３．ユーザ端末１０３
図４は、ユーザ端末１０３の構成の一例を示す。
ユーザ端末１０３は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ノートＰＣ、デスクトップＰＣ等の端末装置である。なお、本実施例では、ユーザの一例として、銀行員を想定している。
図４は、ユーザ端末１０３の構成の一例を示す。
ユーザ端末１０３は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ノートＰＣ、デスクトップＰＣ等の端末装置である。なお、本実施例では、ユーザの一例として、銀行員を想定している。
【0035】
この端末の主記憶装置４０１には、ブラウザモジュール４１０等のプログラムやアプリケーションが記憶されている。これらのプログラムやアプリケーションをプロセッサ４０３が実行することで、ユーザ端末１０３の各機能要素が実現される。
【0036】
ブラウザモジュール４１０は、業務支援サーバ１０１との間で情報のやり取りを行う。
【0037】
１－２．動作
次に、業務支援サーバ１０１で実行される業務支援処理５００について、図５を参照して説明する。図５は、業務支援処理５００の一例を示すフロー図である。同図に示す処理では、事業性評価シートの作成を支援する。
なお、上述のとおり、業務支援サーバ１０１には、以下の業務支援処理５００の処理を開始する前に、当該金融機関における事業性評価シートのフォーマットや、入力項目テーブル２２８が設定されている。
次に、業務支援サーバ１０１で実行される業務支援処理５００について、図５を参照して説明する。図５は、業務支援処理５００の一例を示すフロー図である。同図に示す処理では、事業性評価シートの作成を支援する。
なお、上述のとおり、業務支援サーバ１０１には、以下の業務支援処理５００の処理を開始する前に、当該金融機関における事業性評価シートのフォーマットや、入力項目テーブル２２８が設定されている。
【0038】
まず、第１受付モジュール２１０は、ユーザ端末１０３から事業者指定画面６００の要求を受け付ける（ステップ５０１）。当該モジュールは、この要求を受けて、事業者指定画面６００をユーザ端末１０３に表示させる（ステップ５０２）。
【0039】
図６は、事業者指定画面６００の一例を示す。同図に示す画面には、企業名入力欄６０１、ＨＰ情報入力欄６０２、作成指示ボタン６０３が含まれている。
これらの表示要素のうち、企業名入力欄６０１には、事業性評価シートを作成する対象の事業者名が入力される。
ＨＰ情報入力欄６０２には、事業性評価シートを作成する対象の事業者のＨＰアドレス（ＵＲＬ）が入力される。
作成指示ボタン６０３は、事業性評価シートの作成を指示するためのボタンである。
なお、図６の例では、企業名入力欄６０１、ＨＰ情報入力欄６０２、作成指示ボタン６０３のみが含まれているがこれに限られるものではない。例えば、銀行が持っている企業情報のデータベースにおけるＩＤ（ＣＲＭ：Customer Relationship Managementで管理されるＩＤ）などを、企業を特定するための情報として入力させることも考えられる。また、その場合に、企業情報のデータベースにおいて会社名やＨＰアドレスの情報などを管理している場合には、企業名入力欄６０１やＨＰ情報入力欄６０２を必ずしも設ける必要はない。
これらの表示要素のうち、企業名入力欄６０１には、事業性評価シートを作成する対象の事業者名が入力される。
ＨＰ情報入力欄６０２には、事業性評価シートを作成する対象の事業者のＨＰアドレス（ＵＲＬ）が入力される。
作成指示ボタン６０３は、事業性評価シートの作成を指示するためのボタンである。
なお、図６の例では、企業名入力欄６０１、ＨＰ情報入力欄６０２、作成指示ボタン６０３のみが含まれているがこれに限られるものではない。例えば、銀行が持っている企業情報のデータベースにおけるＩＤ（ＣＲＭ：Customer Relationship Managementで管理されるＩＤ）などを、企業を特定するための情報として入力させることも考えられる。また、その場合に、企業情報のデータベースにおいて会社名やＨＰアドレスの情報などを管理している場合には、企業名入力欄６０１やＨＰ情報入力欄６０２を必ずしも設ける必要はない。
【0040】
ユーザは当該画面において、事業者名とＨＰアドレスを入力して、作成指示ボタン６０３を選択する。その結果、入力情報がユーザ端末１０３から業務支援サーバ１０１に送信され、第１受付モジュール２１０は入力情報を取得する（ステップ５０３）。
第１受付モジュール２１０は、入力情報を取得後、企業情報ＤＢ２２１を検索して、取得した事業者名に対応する事業者ＩＤと業種ＩＤを特定する（ステップ５０４）。
第１受付モジュール２１０は、入力情報を取得後、企業情報ＤＢ２２１を検索して、取得した事業者名に対応する事業者ＩＤと業種ＩＤを特定する（ステップ５０４）。
【0041】
次に、第１取得モジュール２１１は、作成する事業性評価シートの入力項目のうち、処理対象の入力項目を選択する（ステップ５０５）。最終的に作成される事業性評価シートには、例えば、会社概要、商流、マーケット、３Ｃ分析、５フォース分析、ＳＷＯＴ分析、経営体制、財務サマリー、経営課題、経営施策の合計１０個の入力項目が含まれる。
【0042】
次に第１取得モジュール２１１は、入力項目テーブル２２８を参照して、選択した入力項目に対応するＤＢを特定する（ステップ５０６）。そして当該モジュールは、特定したＤＢを参照して、対象事業者の情報と、対象事業者が属する業種の情報を取得する（ステップ５０７）。その際、当該モジュールは、ステップ５０４で特定した事業者ＩＤまたは業種ＩＤに対応する情報を、各ＤＢから取得する。以下では、このステップで取得する情報を「参考情報」と呼ぶ。
【0043】
次に第１取得モジュール２１１は、生成ＡＩモジュール３１０に入力するプロンプトを生成する（ステップ５０８）。ここで生成されるプロンプト（言い換えると、命令文）には、以下の情報が含まれる。
（１）ステップ５０３で取得した事業者のＨＰアドレス
（２）処理対象の入力項目を構成する詳細項目
（３）ステップ５０７で取得した参考情報
（４）（１）のＨＰアドレスで指定される事業者について、（３）の参考情報を参考にして、（２）の詳細項目に対応する入力情報を出力するよう命令する文
（１）ステップ５０３で取得した事業者のＨＰアドレス
（２）処理対象の入力項目を構成する詳細項目
（３）ステップ５０７で取得した参考情報
（４）（１）のＨＰアドレスで指定される事業者について、（３）の参考情報を参考にして、（２）の詳細項目に対応する入力情報を出力するよう命令する文
【0044】
なお、（２）の詳細項目とは、例えば、入力項目「会社概要」の場合は、会社名、代表者、業種、事業内容、拠点、従業員数、業歴、沿革である（図７参照）。
【0045】
次に第１取得モジュール２１１は、生成したプロンプトを生成ＡＩモジュール３１０に入力する（ステップ５０９）。生成ＡＩモジュール３１０は、入力されたプロンプトに対応する回答を出力する。出力された回答（言い換えると、入力情報）は、第１取得モジュール２１１により取得される（ステップ５１０）。第１取得モジュール２１１は、取得した入力情報を、事業性評価シートの対応する入力項目の欄に入力する（ステップ５１１）。
【0046】
次に、第２取得モジュール２１２は、入力情報の出力を受けて、生成ＡＩモジュール３１０に入力するプロンプトを生成する（ステップ５１２）。ここで生成されるプロンプトには、以下の情報が含まれる。
（１）ステップ５１０で取得した入力情報
（２）模範となる入力情報
（３）（２）の入力情報に照らして、（１）の入力情報において不足する情報を、対象事業者から取得するための質問文を出力するよう命令する文
（１）ステップ５１０で取得した入力情報
（２）模範となる入力情報
（３）（２）の入力情報に照らして、（１）の入力情報において不足する情報を、対象事業者から取得するための質問文を出力するよう命令する文
【0047】
なお、（２）の入力情報とは、生成ＡＩモジュール３１０によって過去に出力された、処理対象の入力項目に対する１以上の入力情報である。この入力情報は、例えば、ベテラン行員により、生成ＡＩモジュール３１０を利用して生成された入力情報である。
【0048】
次に第２取得モジュール２１２は、生成したプロンプトを生成ＡＩモジュール３１０に入力する（ステップ５１３）。生成ＡＩモジュール３１０は、入力されたプロンプトに対応する回答を出力する。出力された回答は、第２取得モジュール２１２により取得される（ステップ５１４）。第２取得モジュール２１２は、取得した回答に質問文が含まれていれば、その質問文を、質問シートの対応する入力項目の欄に入力する（ステップ５１５）。
【0049】
次に、第１取得モジュール２１１は、すべての入力項目を処理対象としたか判定する（ステップ５１６）。この判定の結果、すべての入力項目を処理対象としていない場合には（ステップ５１６のＮＯ）、当該モジュールは、ステップ５０５に戻り、次の入力項目を選択する。一方、この判定の結果、すべての入力項目を処理対象とした場合には（ステップ５１６のＹＥＳ）、第１出力モジュール２１３は、生成した事業性評価シートと質問シートをユーザ端末１０３に表示させる（ステップ５１７）。
【0050】
ユーザは、表示された事業性評価シートを適宜修正して完成させる。その際、ユーザは、表示された質問シートを使って、対象事業者から不足する情報を聞き出すことができる。そしてユーザは、聞き出した情報を補完することで、事業性評価シートを仕上げることができる。
【0051】
なお、上述の例では、すべての入力項目について、ステップ５０５～ステップ５１５の処理を行っているが、これに限られるものではない。例えば、ステップ５１０において入力情報を取得し、ステップ５１１において入力情報を事業性評価シートに入力したのち、情報の不足がないか否かを検討したうえで、情報の不足がある場合のみ、ステップ５１２以降の第２取得モジュール２１２に係る処理を行うことも考えられる。この際には、例えばベテラン行員などの行員が作成した、十分な情報量を持つ事業性評価シートと情報量が不足した事業性評価シートとを学習することにより、情報量の不足の有無を判断することが考えられる。この点、下記の図２０～図２１、図２３にかかるフローについても同様である。
【0052】
あるいは、同様に、情報量の不足の有無を判断したうえで、ステップ５１７において質問シートを出力する際に、情報量に不足がないと判断される入力項目にかかる質問文（すなわち、より良くするための質問文）と、情報量の不足があると判断される入力項目にかかる質問文（質問により情報の不足を補うために確認する必要のある質問文）とを区別して表示することも考えられる。この点、下記の図２０～図２１、図２３にかかるフローについても同様である。
【0053】
【0054】
図７は、入力項目「会社概要」に対応する入力情報７００の一例を示す。同図に示す入力情報７００は、複数の詳細項目に対する複数の入力情報により構成されている。複数の詳細項目には、会社名、代表者、業種、事業内容、拠点、従業員数、業歴、沿革が含まれる。
【0055】
図８は、入力項目「商流」に対応する入力情報８００の一例を示す。同図に示す入力情報８００は、複数の詳細項目に対する複数の入力情報により構成されている。複数の詳細項目には、ビジネスモデル、主事業、サブ事業、仕入先、外注先、販売先、消費者層が含まれる。
なお、下線を施されたテキストには、関連するウェブサイトへのリンクが張られている。ユーザは、必要に応じてこのリンク先を確認することにより、この内容が正しいか否かなどを確認し、ハルシネーションによる記載が残ることを防ぐことができる。図１０以降の例に記載のウェブサイトへのリンクについても同様である。
なお、下線を施されたテキストには、関連するウェブサイトへのリンクが張られている。ユーザは、必要に応じてこのリンク先を確認することにより、この内容が正しいか否かなどを確認し、ハルシネーションによる記載が残ることを防ぐことができる。図１０以降の例に記載のウェブサイトへのリンクについても同様である。
【0056】
図９は、入力項目「マーケット」に対応する入力情報９００の一例を示す。同図に示す入力情報９００は、複数の詳細項目に対する複数の入力情報により構成されている。複数の詳細項目には、マーケットサイズ、ＴＡＭ（Total Addressable Market）、ＳＡＭ（Serviceable Available Market）、ＳＯＭ（Serviceable Obtainable Market）、業界動向が含まれる。
【0057】
図１０は、入力項目「３Ｃ分析」に対応する入力情報１０００の一例を示す。同図に示す入力情報１０００は、複数の詳細項目に対する複数の入力情報により構成されている。複数の詳細項目には、顧客、競合、自社が含まれる。
なお、下線を施されたテキストには、関連するウェブサイトへのリンクが張られている。
なお、下線を施されたテキストには、関連するウェブサイトへのリンクが張られている。
【0058】
図１１は、入力項目「５フォース分析」に対応する入力情報１１００の一例を示す。同図に示す入力情報１１００は、複数の詳細項目に対する複数の入力情報により構成されている。複数の詳細項目には、競合先、売り手、買い手、新規参入、代替品が含まれる。
なお、下線を施されたテキストには、関連するウェブサイトへのリンクが張られている。
なお、下線を施されたテキストには、関連するウェブサイトへのリンクが張られている。
【0059】
図１２は、入力項目「ＳＷＯＴ分析」に対応する入力情報１２００の一例を示す。同図に示す入力情報１２００は、複数の詳細項目に対する複数の入力情報により構成されている。複数の詳細項目には、強み、弱み、機会、脅威、強み*機会、弱み＊機会、強み＊脅威、弱み＊脅威が含まれる。
なお、下線を施されたテキストには、関連するウェブサイトへのリンクが張られている。
なお、下線を施されたテキストには、関連するウェブサイトへのリンクが張られている。
【0060】
図１３は、入力項目「経営体制」に対応する入力情報１３００の一例を示す。同図に示す入力情報１３００は、複数の詳細項目に対する複数の入力情報により構成されている。複数の詳細項目には、経営ビジョン、組織体制、キーマンが含まれる。
なお、下線を施されたテキストには、関連するウェブサイトへのリンクが張られている。
なお、下線を施されたテキストには、関連するウェブサイトへのリンクが張られている。
【0061】
図１４は、入力項目「財務サマリー」に対応する入力情報１４００の一例を示す。同図に示す入力情報１４００は、損益計算書１４０１と貸借対照表１４０２により構成されている。
損益計算書１４０１は、２０２０年から２０２４の１２月について、売上高、原価、売上総利益、販売費、営業利益、経常利益、EBITDA（Earnings Before Interest Taxes Depreciation and Amortization）を示している。
一方、貸借対照表１４０２は、２０２０年から２０２４の１２月について、現預金、固定資産、総資産、長期借入金、自己資本、ＣＦ（Cash Flow）倍率を示している。
損益計算書１４０１は、２０２０年から２０２４の１２月について、売上高、原価、売上総利益、販売費、営業利益、経常利益、EBITDA（Earnings Before Interest Taxes Depreciation and Amortization）を示している。
一方、貸借対照表１４０２は、２０２０年から２０２４の１２月について、現預金、固定資産、総資産、長期借入金、自己資本、ＣＦ（Cash Flow）倍率を示している。
【0062】
なお、入力項目「財務サマリー」に対応する入力情報については、損益計算書と貸借対照表のデータを引き写した情報にすぎないため、生成ＡＩモジュール３１０に生成させずに、業務支援サーバ１０１の方で生成してもよい。
【0063】
次に、図１５は、入力項目「経営課題」に対応する入力情報１５００の一例を示す。同図に示す入力情報１５００は、複数の詳細項目に対する複数の入力情報により構成されている。複数の詳細項目には、短期課題、長期課題が含まれる。
【0064】
図１６は、入力項目「経営施策」に対応する入力情報１６００の一例を示す。同図に示す入力情報１６００は、複数の詳細項目に対する複数の入力情報により構成されている。複数の詳細項目には、人員施策、ビジネス施策、財務施策、ＤＸ（Digital Transformation）施策が含まれる。
【0065】
次に、質問シートについて説明する。質問シートについては、一例として、入力項目「５フォース分析」と入力項目「ＳＷＯＴ分析」についてのみ説明する。
【0066】
図１７は、入力項目「５フォース分析」に関する質問リスト１７００の一例を示す。同図に示す質問リスト１７００は、複数の質問項目についての複数の質問文により構成されている。複数の質問項目には、企業概要、市場環境、サプライチェーン、顧客情報、新規参入障壁、代替品が含まれる。
【0067】
図１８は、入力項目「ＳＷＯＴ分析」に関する質問リスト１８００の一例を示す。同図に示す質問リスト１８００複数の質問項目についての複数の質問文により構成されている。複数の質問項目には、強み、弱み、機会、脅威、強み*機会、弱み＊機会、強み＊脅威、弱み＊脅威が含まれる。
以上が、業務支援処理５００についての説明である。
以上が、業務支援処理５００についての説明である。
【0068】
以上説明した業務支援処理５００によれば、生成ＡＩを用いて事業性評価シートを作成することができる。これにより、従来、事業性評価シートの作成に要していた、情報収集や資料作成の手間と時間を削減することができる。
【0069】
また、この業務支援処理５００によれば、生成対象の入力項目に応じて、経理情報や決算書データ等の参考情報がプロンプトを含められる。これにより、生成ＡＩから出力される入力情報の精度が向上する。
【0070】
また、この業務支援処理５００によれば、一旦出力された入力情報に不足する情報がある場合に、その不足する情報を事業者から聞き出すための質問文が出力される。行員は、この質問文を使って、事業者に不足する情報を聞き出し、事業性評価シートの内容を補完することができる。これにより、資料作成スキルやヒアリングスキルの低い行員であっても、高品質の事業性評価シートを作成することができる。その結果、行員間の事業性評価シートの品質のバラツキが抑えられる。
【0071】
２．変形例
上記の実施例を下記のように変形してもよい。以下の変形例は互いに組み合わせてもよい。
上記の実施例を下記のように変形してもよい。以下の変形例は互いに組み合わせてもよい。
【0072】
２－１．事業性評価シート
上記の実施例で作成される事業性評価シートは、事業者の事業性を評価するための文書の一例である。事業者の事業性を評価するための文書であれば、その他の名称を有する文書（例えば、事業計画書）を作成してもよい。
上記の実施例で作成される事業性評価シートは、事業者の事業性を評価するための文書の一例である。事業者の事業性を評価するための文書であれば、その他の名称を有する文書（例えば、事業計画書）を作成してもよい。
【0073】
２－２．第１受付モジュール２１０
上記の実施例で第１受付モジュール２１０は、対象の事業者を特定する情報として事業者名の入力を受け付けている（図５のステップ５０３参照）。しかし、事業者名は、対象の事業者を特定する情報の一例にすぎない。第１受付モジュール２１０は、この事業者名に代えて、法人番号、ＣＩＦ（Customer Information File）番号、所在地、代表者名等のその他の識別情報を受け付けてもよい。そして第１受付モジュール２１０は、企業情報ＤＢ２２１を検索して、受け付けた識別情報に対応する事業者ＩＤと業種ＩＤを特定してもよい。
上記の実施例で第１受付モジュール２１０は、対象の事業者を特定する情報として事業者名の入力を受け付けている（図５のステップ５０３参照）。しかし、事業者名は、対象の事業者を特定する情報の一例にすぎない。第１受付モジュール２１０は、この事業者名に代えて、法人番号、ＣＩＦ（Customer Information File）番号、所在地、代表者名等のその他の識別情報を受け付けてもよい。そして第１受付モジュール２１０は、企業情報ＤＢ２２１を検索して、受け付けた識別情報に対応する事業者ＩＤと業種ＩＤを特定してもよい。
【0074】
２－３．入力情報等の取得方法
上記の業務支援処理５００では、入力項目ごとに入力情報と質問文を取得している。しかし、このような取得方法は必ずしも必須ではない。別の取得方法として、複数の入力項目ごとに入力情報等を取得してもよい。例えば、「会社概要」と「商流」の２つの入力項目について、一度に入力情報等を取得してもよい。また別の例として、すべての入力項目について、一度に入力情報等を取得してもよい。その場合、第１取得モジュール２１１は、事業性評価シートのフォーマット情報をプロンプトに含め、フォーマット情報に従って事業性評価シートを出力するよう生成ＡＩモジュール３１０に指示してもよい。
上記の業務支援処理５００では、入力項目ごとに入力情報と質問文を取得している。しかし、このような取得方法は必ずしも必須ではない。別の取得方法として、複数の入力項目ごとに入力情報等を取得してもよい。例えば、「会社概要」と「商流」の２つの入力項目について、一度に入力情報等を取得してもよい。また別の例として、すべての入力項目について、一度に入力情報等を取得してもよい。その場合、第１取得モジュール２１１は、事業性評価シートのフォーマット情報をプロンプトに含め、フォーマット情報に従って事業性評価シートを出力するよう生成ＡＩモジュール３１０に指示してもよい。
【0075】
２－４．生成ＡＩモジュール３１０
上記の業務支援処理５００では、２回目のプロンプトに、模範となる入力情報を含めている（図５のステップ５１２参照）。これにより、生成ＡＩモジュール３１０が、一旦生成した入力情報において不足する情報を特定することを可能にしている。しかし、不足する情報を特定可能にする方法は、これに限られない。別の方法として、生成ＡＩモジュール３１０をファインチューニングする方法がある。具体的には、生成ＡＩモジュール３１０に、入力項目と当該入力項目に対する入力情報の組を複数学習させる。これにより、生成ＡＩモジュール３１０は、学習させた入力情報に照らして、不足する情報を特定可能になる。
上記の業務支援処理５００では、２回目のプロンプトに、模範となる入力情報を含めている（図５のステップ５１２参照）。これにより、生成ＡＩモジュール３１０が、一旦生成した入力情報において不足する情報を特定することを可能にしている。しかし、不足する情報を特定可能にする方法は、これに限られない。別の方法として、生成ＡＩモジュール３１０をファインチューニングする方法がある。具体的には、生成ＡＩモジュール３１０に、入力項目と当該入力項目に対する入力情報の組を複数学習させる。これにより、生成ＡＩモジュール３１０は、学習させた入力情報に照らして、不足する情報を特定可能になる。
【0076】
２－５．事業性評価シートの修正
上記の業務支援処理５００では、不足する情報が存在する場合に、ユーザが事業性評価シートを修正する。しかし、このような修正方法は必ずしも必須ではない。別の修正方法として、生成ＡＩモジュール３１０に事業性評価シートを修正させてもよい。
上記の業務支援処理５００では、不足する情報が存在する場合に、ユーザが事業性評価シートを修正する。しかし、このような修正方法は必ずしも必須ではない。別の修正方法として、生成ＡＩモジュール３１０に事業性評価シートを修正させてもよい。
【0077】
この場合、業務支援サーバ１０１は、第２受付モジュール１９０１、第３取得モジュール１９０２、第２出力モジュール１９０３をさらに備える。以下、これらのモジュールを備える業務支援サーバ１０１を、業務支援サーバ１９００と呼ぶ。図１９は、この業務支援サーバ１９００の構成の一例を示す。
【0078】
同図に示す第２受付モジュール１９０１は、出力した質問文に対する回答をユーザから受け付ける。
第３取得モジュール１９０２は、第２受付モジュール１９０１により受け付けられた回答を生成ＡＩに入力して、不足する情報が補完された入力情報を取得する。なお、ここで言う生成ＡＩとは、具体的には、後述する生成ＡＩモジュール３１０である。
第２出力モジュール１９０３は、第３取得モジュール１９０２により取得された入力情報を出力する。具体的には当該モジュールは、取得された入力情報をユーザ端末１０３のディスプレイに表示させる。
第３取得モジュール１９０２は、第２受付モジュール１９０１により受け付けられた回答を生成ＡＩに入力して、不足する情報が補完された入力情報を取得する。なお、ここで言う生成ＡＩとは、具体的には、後述する生成ＡＩモジュール３１０である。
第２出力モジュール１９０３は、第３取得モジュール１９０２により取得された入力情報を出力する。具体的には当該モジュールは、取得された入力情報をユーザ端末１０３のディスプレイに表示させる。
【0079】
次に、業務支援サーバ１９００の動作について説明する。説明する動作は、事業性評価シートの作成を支援する業務支援処理２０００である。図２０および図２１は、同処理の一例を示すフロー図である。これらの図に示す処理２０００は、ステップ５０１～５１６を有する点で、図５に示す処理５００と共通する。以下では、これらのステップの説明は省略する。
【0080】
業務支援処理２０００では、ステップ５１６に続いてステップ２００１が実行される。ステップ２００１では、第１出力モジュール２１３は、生成した事業性評価シートと質問シートをユーザ端末１０３に表示させる。この際、表示される質問シートには、質問文ごとに回答入力欄が設けられている。
【0081】
図２２は、表示される質問シートのうち、入力項目「５フォース分析」に関する質問リスト２２００の一例を示す。同図に示す質問リスト２２００には、質問文ごとに回答入力欄２２０１が設けられている。
【0082】
ユーザは、この質問リスト２１００の質問文を使って、事業者から不足する情報を聞き出す。そしてユーザは、聞き出した情報を回答入力欄２２０１に入力する。以下では、この回答入力欄２２０１に入力される情報と、それに対応する質問文を、「追加情報」と呼ぶ。
【0083】
ユーザは、同様の要領でその他の入力項目についても回答入力欄２２０１を埋める。そしてユーザは、図示せぬ修正指示ボタンを選択する。この修正指示ボタンは、事業性評価シートの修正を指示するためのボタンである。このボタンの選択により、入力された追加情報がユーザ端末１０３から業務支援サーバ１９００に送信され、第２受付モジュール１９０１は追加情報を取得する（ステップ２００２）。
【0084】
次に、第３取得モジュール１９０２は、修正する事業性評価シートの入力項目のうち、処理対象の入力項目を選択する（ステップ２００３）。そして当該モジュールは、選択した入力項目について、生成ＡＩモジュール３１０に入力するプロンプトを生成する（ステップ２００４）。ここで生成されるプロンプトには、以下の情報が含まれる。
（１）ステップ５１０で取得した、処理対象の入力項目に対する入力情報
（２）処理対象の入力項目に関する追加情報
（３）模範となる入力情報
（４）（３）の入力情報を参考にして、（２）の追加情報に基づき、（１）の入力情報を修正するよう命令する文
（１）ステップ５１０で取得した、処理対象の入力項目に対する入力情報
（２）処理対象の入力項目に関する追加情報
（３）模範となる入力情報
（４）（３）の入力情報を参考にして、（２）の追加情報に基づき、（１）の入力情報を修正するよう命令する文
【0085】
なお、（２）の入力情報とは、生成ＡＩモジュール３１０によって過去に出力された、処理対象の入力項目に対する１以上の入力情報である。この入力情報は、例えば、ベテラン行員により、生成ＡＩモジュール３１０を利用して生成された入力情報である。
【0086】
次に第３取得モジュール１９０２は、生成したプロンプトを生成ＡＩモジュール３１０に入力する（ステップ２００５）。生成ＡＩモジュール３１０は、入力されたプロンプトに対応する回答を出力する。出力された回答（言い換えると、入力情報）は、第３取得モジュール１９０２により取得される（ステップ２００６）。第３取得モジュール１９０２は、取得した入力情報を、事業性評価シートの対応する入力項目の欄に入力する（ステップ２００７）。その際、当該モジュールは、すでに当該欄に入力されている古い入力情報を、新しい入力情報に差し替える。
【0087】
次に、第３取得モジュール１９０２は、すべての入力項目を処理対象としたか判定する（ステップ２００８）。この判定の結果、すべての入力項目を処理対象としていない場合には（ステップ２００８のＮＯ）、当該モジュールは、ステップ２００３に戻り、次の入力項目を選択する。一方、この判定の結果、すべての入力項目を処理対象とした場合には（ステップ２００８のＹＥＳ）、第２出力モジュール１９０３は、修正した事業性評価シートをユーザ端末１０３に表示させる（ステップ２００９）。
以上が、業務支援処理２０００についての説明である。
以上が、業務支援処理２０００についての説明である。
【0088】
以上説明した業務支援処理２０００によれば、生成ＡＩモジュール３１０に事業性評価シートを修正させることができる。これにより、修正の手間と時間を節約することができる。
【0089】
なお、上記の処理では、追加情報をユーザに手入力させているが、追加情報の入力方法は、これに限られない。別の入力方法として、例えば、追加情報をカメラで撮影した画像を業務支援サーバ１９００にアップロードしてもよい。また別の方法として、追加情報を録音した音声データを業務支援サーバ１９００にアップロードしてもよい。
【0090】
また、上記の処理では、ユーザ（すなわち、銀行員）が追加情報を入力しているが、この追加情報の入力を事業者に行わせてもよい。その場合、業務支援サーバ１９００は、質問シートだけ、事業者が使用するユーザ端末１０３に表示させ、事業者の端末から追加情報を取得してもよい。これにより、行員が追加情報を入力する手間が省ける。
【0091】
２－６．質問文を出力する条件
上記の業務支援処理５００では、２回目のプロンプトで、質問文を出力するよう命令する（図５のステップ５１２参照）。その際、第２取得モジュール２１２は、質問文を出力する条件を具体的に指定してもよい。
上記の業務支援処理５００では、２回目のプロンプトで、質問文を出力するよう命令する（図５のステップ５１２参照）。その際、第２取得モジュール２１２は、質問文を出力する条件を具体的に指定してもよい。
【0092】
例えば、第２取得モジュール２１２は、第１取得モジュール２１１により取得された入力情報が事業者の経済状況に関する情報であり、かつ、その経済状況の変化が所定の条件を満たす場合に、所定の質問文を出力するよう生成ＡＩに指示してもよい。
【0093】
この際の、事業者の経済状況に関する情報とは、例えば、入力項目「財務サマリー」に対する入力情報である。
経済状況の変化が所定の条件とは、例えば、事業者の財務指標（例えば、売上高）が過年度比で所定値または所定割合以上、低下した場合である。
所定の質問文とは、経済状況の変化の原因に関する情報を、不足する情報として、対象事業者から取得するための質問文である。
生成ＡＩとは、具体的には、後述する生成ＡＩモジュール３１０である。
経済状況の変化が所定の条件とは、例えば、事業者の財務指標（例えば、売上高）が過年度比で所定値または所定割合以上、低下した場合である。
所定の質問文とは、経済状況の変化の原因に関する情報を、不足する情報として、対象事業者から取得するための質問文である。
生成ＡＩとは、具体的には、後述する生成ＡＩモジュール３１０である。
【0094】
このように事業者の財務指標が悪化した場合に質問文を出力させることで、ユーザは悪化の原因究明を促されることになる。そしてユーザは、事業者から聞き出した悪化の原因を、事業性評価シートの修正に用いることができる。
【0095】
２－７．プロンプトの入力回数
上記の業務支援処理５００では、生成ＡＩモジュール３１０に対し、１つの入力項目につき、２つのプロンプトを入力している。１回目のプロンプトでは入力情報を生成させ、２回目のプロンプトでは、不足する情報を取得するための質問文を生成させている。しかし、２つのプロンプトを入力することは必ずしも必須ではなく、１つのプロンプトだけで、入力情報と質問文の両方を生成させてもよい。
上記の業務支援処理５００では、生成ＡＩモジュール３１０に対し、１つの入力項目につき、２つのプロンプトを入力している。１回目のプロンプトでは入力情報を生成させ、２回目のプロンプトでは、不足する情報を取得するための質問文を生成させている。しかし、２つのプロンプトを入力することは必ずしも必須ではなく、１つのプロンプトだけで、入力情報と質問文の両方を生成させてもよい。
【0096】
その場合、第１取得モジュール２１１は、第１受付モジュール２１０を介して指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を生成する場合に不足する情報を、指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう生成ＡＩに指示する。そして当該モジュールは、生成ＡＩから出力される質問文を取得する。
以下、この第１取得モジュール２１１の具体的な動作について説明する。
以下、この第１取得モジュール２１１の具体的な動作について説明する。
【0097】
図２３は、本変形例に係る業務支援処理２３００の一例を示すフロー図である。同図に示す処理２３００は、ステップ５０１～５０７を有する点で、図５に示す処理５００と共通する。以下では、これらのステップの説明は省略する。
【0098】
業務支援処理２３００では、ステップ５０７に続いてステップ２３０１が実行される。ステップ２３０１で第１取得モジュール２１１は、生成ＡＩモジュール３１０に入力するプロンプトを生成する。ここで生成されるプロンプトには、以下の情報が含まれる。
（１）ステップ５０３で取得した事業者のＨＰアドレス
（２）処理対象の入力項目を構成する詳細項目
（３）ステップ５０７で取得した参考情報
（４）（１）のＨＰアドレスで指定される事業者について、（３）の参考情報を参考にして、（２）の詳細項目に対応する入力情報を出力するよう命令する文
（５）模範となる入力情報
（６）（４）の命令文に従って出力する入力情報において、（５）の入力情報に照らして不足する情報を、対象事業者から取得するための質問文を出力するよう命令する文
（１）ステップ５０３で取得した事業者のＨＰアドレス
（２）処理対象の入力項目を構成する詳細項目
（３）ステップ５０７で取得した参考情報
（４）（１）のＨＰアドレスで指定される事業者について、（３）の参考情報を参考にして、（２）の詳細項目に対応する入力情報を出力するよう命令する文
（５）模範となる入力情報
（６）（４）の命令文に従って出力する入力情報において、（５）の入力情報に照らして不足する情報を、対象事業者から取得するための質問文を出力するよう命令する文
【0099】
なお、（２）の詳細項目とは、例えば、入力項目「会社概要」の場合は、会社名、代表者、業種、事業内容、拠点、従業員数、業歴、沿革である（図７参照）。
（５）の入力情報とは、生成ＡＩモジュール３１０によって過去に出力された、処理対象の入力項目に対する１以上の入力情報である。この入力情報は、例えば、ベテラン行員により、生成ＡＩモジュール３１０を利用して生成された入力情報である。
（５）の入力情報とは、生成ＡＩモジュール３１０によって過去に出力された、処理対象の入力項目に対する１以上の入力情報である。この入力情報は、例えば、ベテラン行員により、生成ＡＩモジュール３１０を利用して生成された入力情報である。
【0100】
次に第１取得モジュール２１１は、生成したプロンプトを生成ＡＩモジュール３１０に入力する（ステップ２３０２）。生成ＡＩモジュール３１０は、入力されたプロンプトに対応する回答を出力する。出力された回答（言い換えると、入力情報と質問文）は、第１取得モジュール２１１により取得される（ステップ２３０３）。第１取得モジュール２１１は、取得した入力情報を、事業性評価シートの対応する入力項目の欄に入力する（ステップ２３０４）。また当該モジュールは、取得した回答に質問文が含まれていれば、その質問文を、質問シートの対応する入力項目の欄に入力する（ステップ２３０５）。
【0101】
次に、第１取得モジュール２１１は、すべての入力項目を処理対象としたか判定する（ステップ２３０６）。この判定の結果、すべての入力項目を処理対象としていない場合には（ステップ２３０６のＮＯ）、当該モジュールは、ステップ５０５に戻り、次の入力項目を選択する。一方、この判定の結果、すべての入力項目を処理対象とした場合には（ステップ２３０６のＹＥＳ）、第１出力モジュール２１３は、生成した事業性評価シートと質問シートをユーザ端末１０３に表示させる（ステップ２３０７）。
以上が、業務支援処理２３００についての説明である。
以上が、業務支援処理２３００についての説明である。
【0102】
以上説明した処理でも、事業性評価シートと質問シートを作成することができる。
【0103】
２－８．事業性評価シートの作成者
上記の実施例では、事業性評価シートの作成者として銀行員を想定している。しかし、銀行員は、あくまで作成者の一例にすぎない。別の作成者として、例えば、事業者により事業性評価シートが作成されてもよい。
上記の実施例では、事業性評価シートの作成者として銀行員を想定している。しかし、銀行員は、あくまで作成者の一例にすぎない。別の作成者として、例えば、事業者により事業性評価シートが作成されてもよい。
【0104】
２－９．参考情報の種類
上記の業務支援処理５００では、対象事業者の情報が参考情報として取得される（図５のステップ５０７参照）。ここで取得される参考情報に、当該事業者の業務に関する情報（言い換えると、業務データ）を含めてもよい。
上記の業務支援処理５００では、対象事業者の情報が参考情報として取得される（図５のステップ５０７参照）。ここで取得される参考情報に、当該事業者の業務に関する情報（言い換えると、業務データ）を含めてもよい。
【0105】
その場合、業務支援サーバ１０１は、業務情報ＤＢをさらに備える。この業務情報ＤＢは、各事業者の業務に関する情報を格納するデータベースである。このＤＢに格納される情報には、事業者が雇用する従業員の勤怠に関する情報が含まれる。各事業者の業務情報は、事業者ＩＤと対応付けて記憶される。
【0106】
そして第１取得モジュール２１１は、図５のステップ５０６において業務情報ＤＢを特定した場合に、続くステップ５０７において業務情報ＤＢから、対象事業者の業務データを取得する。そして第１取得モジュール２１１は、入力項目に対する入力情報を、取得した業務データに基づいて出力するよう生成ＡＩモジュール３１０に指示する。
【0107】
２－１０．参考情報の選択方法
上記の業務支援処理５００では、入力項目テーブル２２８を参照して、参考情報を取得するＤＢを特定している（図５のステップ５０６参照）。すなわち、入力項目ごとに、参考情報を取得するＤＢを変えている。しかし、このＤＢの変更は必ずしも必須ではない。別の態様として、すべての入力項目について同じＤＢから参考情報を取得してもよい。このような態様であっても、事業性評価シートを作成することができる。
上記の業務支援処理５００では、入力項目テーブル２２８を参照して、参考情報を取得するＤＢを特定している（図５のステップ５０６参照）。すなわち、入力項目ごとに、参考情報を取得するＤＢを変えている。しかし、このＤＢの変更は必ずしも必須ではない。別の態様として、すべての入力項目について同じＤＢから参考情報を取得してもよい。このような態様であっても、事業性評価シートを作成することができる。
【0108】
２－１１．模範となる入力情報
上記の業務支援処理５００では、２回目のプロンプトに、模範となる入力情報が含められる（図５のステップ５１２参照）。この模範となる入力情報を、対象事業者の属性に応じて変更してもよい。例えば、対象事業者の業種に応じて変更してもよい。その場合、選択される入力情報は、対象事業者と同じ業種の事業者について過去に出力された入力情報とする。また別の例として、対象事業者の規模に応じて変更してもよい。その場合、選択される入力情報は、対象事業者と同規模の事業者について過去に出力された入力情報とする。このように、模範となる入力情報を可変とすることで、生成ＡＩモジュール３１０から出力される回答の精度が向上する。
上記の業務支援処理５００では、２回目のプロンプトに、模範となる入力情報が含められる（図５のステップ５１２参照）。この模範となる入力情報を、対象事業者の属性に応じて変更してもよい。例えば、対象事業者の業種に応じて変更してもよい。その場合、選択される入力情報は、対象事業者と同じ業種の事業者について過去に出力された入力情報とする。また別の例として、対象事業者の規模に応じて変更してもよい。その場合、選択される入力情報は、対象事業者と同規模の事業者について過去に出力された入力情報とする。このように、模範となる入力情報を可変とすることで、生成ＡＩモジュール３１０から出力される回答の精度が向上する。
【0109】
２－１２．事業性評価シートの管理
上記の実施例では事業性評価シートが作成されるが、作成した事業性評価シートの情報が古くなったときに、ユーザにアラートを出力してもよい。これによりユーザは、事業性評価シートの情報が古くなったことに気付くことができる。
上記の実施例では事業性評価シートが作成されるが、作成した事業性評価シートの情報が古くなったときに、ユーザにアラートを出力してもよい。これによりユーザは、事業性評価シートの情報が古くなったことに気付くことができる。
【0110】
具体的な方法としては、業務支援サーバ１０１は、作成した事業性評価シートとともに、当該シートを作成する際に参考にした決算書データの作成日を記録しておく。そして当該サーバは、当該作成日から所定の期間が経過すると、ユーザに対してアラートを出力する。これによりユーザは、自身が作成した事業性評価シートの情報が古くなったことに気付くことができる。
【0111】
２－１３．機能配置
上記の実施例では、業務支援サーバ１０１とＬＬＭサーバ１０２の２つのサーバにより業務支援処理５００が実行されている。しかし、この機能配置はあくまで一例である。各サーバの機能は、業務支援処理５００の実行環境に応じて適宜配置されてよい。例えば、ＬＬＭサーバ１０２の一部または全部の機能を業務支援サーバ１０１に持たせてもよい。
上記の実施例では、業務支援サーバ１０１とＬＬＭサーバ１０２の２つのサーバにより業務支援処理５００が実行されている。しかし、この機能配置はあくまで一例である。各サーバの機能は、業務支援処理５００の実行環境に応じて適宜配置されてよい。例えば、ＬＬＭサーバ１０２の一部または全部の機能を業務支援サーバ１０１に持たせてもよい。
【0112】
２－１４．システムの構成要素
上記の情報処理システム１００を構成する各装置は、例えば、スマートフォン、タブレット、携帯電話機、携帯情報端末（ＰＤＡ）などの携帯端末（モバイル端末）でもよいし、メガネ型や腕時計型、着衣型などのウェアラブル端末でもよい。また各装置は、据置型または携帯型のコンピュータや、クラウドやネットワーク上に配置されるサーバでもよい。また各装置は、機能としてはＶＲ（仮想現実：Virtual Reality）端末、ＡＲ（拡張現実：Augmented Reality）端末、ＭＲ（複合現実：Mixed Reality）端末でもよい。あるいは、これらの複数の端末の組合せであってもよい。例えば、１台のスマートフォンと１台のウェアラブル端末との組合せが論理的に一つの端末として機能し得る。またこれら以外の情報処理端末であってもよい。
上記の情報処理システム１００を構成する各装置は、例えば、スマートフォン、タブレット、携帯電話機、携帯情報端末（ＰＤＡ）などの携帯端末（モバイル端末）でもよいし、メガネ型や腕時計型、着衣型などのウェアラブル端末でもよい。また各装置は、据置型または携帯型のコンピュータや、クラウドやネットワーク上に配置されるサーバでもよい。また各装置は、機能としてはＶＲ（仮想現実：Virtual Reality）端末、ＡＲ（拡張現実：Augmented Reality）端末、ＭＲ（複合現実：Mixed Reality）端末でもよい。あるいは、これらの複数の端末の組合せであってもよい。例えば、１台のスマートフォンと１台のウェアラブル端末との組合せが論理的に一つの端末として機能し得る。またこれら以外の情報処理端末であってもよい。
【0113】
２－１５．その他
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【0114】
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【0115】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
なお、上述の実施例は少なくとも以下に記載の構成を開示している。
（１）
事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する情報処理システムであって、
事業者の指定を受け付ける第１受付手段と、
前記指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された入力情報を取得する第１取得手段と、
前記取得された入力情報について、不足する情報を前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得する第２取得手段と、
前記取得された質問文を出力する第１出力手段と、
を備える情報処理システム。
（２）
前記第２取得手段は、前記生成ＡＩによって過去に出力された前記入力項目に対する入力情報に基づいて前記不足する情報を特定するよう前記生成ＡＩに指示する、
（１）に記載の情報処理システム。
（３）
前記生成ＡＩは、前記不足する情報を特定可能とするために、前記入力項目と前記入力項目に対する入力情報の組を複数学習させた言語モデルである、
（１）に記載の情報処理システム。
（４）
前記質問文に対する回答をさらに受け付ける第２受付手段と、
前記回答を前記生成ＡＩに入力して、前記不足する情報が補完された別の入力情報を取得する第３取得手段と、
前記取得された別の入力情報を出力する第２出力手段と、
をさらに備える、（１）に記載の情報処理システム。
（５）
前記第１取得手段は、前記指定された事業者について、前記入力項目に対する入力情報を、前記指定された事業者の経理情報および決算書データの少なくとも一方に基づいて出力するよう前記生成ＡＩに指示する、
（１）に記載の情報処理システム。
（６）
前記入力項目は、会社概要、商流、マーケット、３Ｃ分析、５フォース分析、ＳＷＯＴ分析、経営体制、財務サマリー、経営課題、経営施策のいずれかである、
（１）に記載の情報処理システム。
（７）
前記第２取得手段は、前記取得された入力情報が前記指定された事業者の経済状況に関する情報であり、当該経済状況の変化が所定の条件を満たす場合に、当該変化の原因に関する情報を、前記不足する情報として、前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示する、
（１）に記載の情報処理システム。
（８）
コンピュータにより実行される、事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する情報処理方法であって、
事業者の指定を受け付けるステップと、
前記指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された入力情報を取得するステップと、
前記取得された入力情報について、不足する情報を前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得するステップと、
前記取得された質問文を出力するステップと、
を含む情報処理方法。
（９）
事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援するプログラムであって、
コンピュータに、
事業者の指定を受け付けるステップと、
前記指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された入力情報を取得するステップと、
前記取得された入力情報について、不足する情報を前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得するステップと、
前記取得された質問文を出力するステップと、
を実行させるためのプログラム。
（１０）
事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する情報処理システムであって、
事業者の指定を受け付ける受付手段と、
前記指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を生成する場合に不足する情報を前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得する取得手段と、
前記取得された質問文を出力する出力手段と、
を備える情報処理システム。
なお、上述の実施例は少なくとも以下に記載の構成を開示している。
（１）
事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する情報処理システムであって、
事業者の指定を受け付ける第１受付手段と、
前記指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された入力情報を取得する第１取得手段と、
前記取得された入力情報について、不足する情報を前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得する第２取得手段と、
前記取得された質問文を出力する第１出力手段と、
を備える情報処理システム。
（２）
前記第２取得手段は、前記生成ＡＩによって過去に出力された前記入力項目に対する入力情報に基づいて前記不足する情報を特定するよう前記生成ＡＩに指示する、
（１）に記載の情報処理システム。
（３）
前記生成ＡＩは、前記不足する情報を特定可能とするために、前記入力項目と前記入力項目に対する入力情報の組を複数学習させた言語モデルである、
（１）に記載の情報処理システム。
（４）
前記質問文に対する回答をさらに受け付ける第２受付手段と、
前記回答を前記生成ＡＩに入力して、前記不足する情報が補完された別の入力情報を取得する第３取得手段と、
前記取得された別の入力情報を出力する第２出力手段と、
をさらに備える、（１）に記載の情報処理システム。
（５）
前記第１取得手段は、前記指定された事業者について、前記入力項目に対する入力情報を、前記指定された事業者の経理情報および決算書データの少なくとも一方に基づいて出力するよう前記生成ＡＩに指示する、
（１）に記載の情報処理システム。
（６）
前記入力項目は、会社概要、商流、マーケット、３Ｃ分析、５フォース分析、ＳＷＯＴ分析、経営体制、財務サマリー、経営課題、経営施策のいずれかである、
（１）に記載の情報処理システム。
（７）
前記第２取得手段は、前記取得された入力情報が前記指定された事業者の経済状況に関する情報であり、当該経済状況の変化が所定の条件を満たす場合に、当該変化の原因に関する情報を、前記不足する情報として、前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示する、
（１）に記載の情報処理システム。
（８）
コンピュータにより実行される、事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する情報処理方法であって、
事業者の指定を受け付けるステップと、
前記指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された入力情報を取得するステップと、
前記取得された入力情報について、不足する情報を前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得するステップと、
前記取得された質問文を出力するステップと、
を含む情報処理方法。
（９）
事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援するプログラムであって、
コンピュータに、
事業者の指定を受け付けるステップと、
前記指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された入力情報を取得するステップと、
前記取得された入力情報について、不足する情報を前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう前記生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得するステップと、
前記取得された質問文を出力するステップと、
を実行させるためのプログラム。
（１０）
事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する情報処理システムであって、
事業者の指定を受け付ける受付手段と、
前記指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を生成する場合に不足する情報を前記指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得する取得手段と、
前記取得された質問文を出力する出力手段と、
を備える情報処理システム。
【符号の説明】
【0116】
１００…情報処理システム、１０１…業務支援サーバ、１０２…ＬＬＭサーバ、１０３…ユーザ端末
【要約】
【課題】 生成ＡＩを利用して、事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する仕組みを提供する。
【解決手段】 事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する情報処理システムであって、事業者の指定を受け付ける第１受付手段と、指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された入力情報を取得する第１取得手段と、取得された入力情報について、不足する情報を、指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得する第２取得手段と、取得された質問文を出力する第１出力手段と、を備える情報処理システム。
【選択図】 図５
【解決手段】 事業者の事業性を評価するための文書の作成を支援する情報処理システムであって、事業者の指定を受け付ける第１受付手段と、指定された事業者について、事業性を評価するための文書の入力項目に対する入力情報を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された入力情報を取得する第１取得手段と、取得された入力情報について、不足する情報を、指定された事業者から取得するための質問文を出力するよう生成ＡＩに指示し、出力された質問文を取得する第２取得手段と、取得された質問文を出力する第１出力手段と、を備える情報処理システム。
【選択図】 図５
【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】
