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7781237システム

書誌要約請求の範囲詳細な説明課題実施例実施するための形態図面の説明

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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-11-27

(45)【発行日】2025-12-05

(54)【発明の名称】システム

(51)【国際特許分類】

G06Q 50/50 20240101AFI20251128BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/50

【請求項の数】 1

(21)【出願番号】P 2024161846

(22)【出願日】2024-09-19

(65)【公開番号】P2025044263

(43)【公開日】2025-04-01

【審査請求日】2024-11-22

(31)【優先権主張番号】P 2023151295

(32)【優先日】2023-09-19

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】591280485

【氏名又は名称】ソフトバンクグループ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】北野志保理

【審査官】加舎理紅子

(56)【参考文献】

【文献】特開２００８－２１１４３７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２３－０５９４３５（ＪＰ，Ａ）

(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】

ユーザの通話時間をリアルタイムで測定する手段と、
前記ユーザの通信量をリアルタイムで測定する手段と、
前記ユーザの通話内容及び通信内容を示すデータ収集する手段と、
測定された前記通話時間及び前記通信量のデータについて欠損値の補完及び異常値の除外をする前処理を行う手段と、
前処理されたデータを機械学習アルゴリズムに入力することで、前記ユーザの前記通話時間及び前記通信量のパターンをクラスタリングする手段と、
収集した前記通話内容及び前記通信内容を示すデータを解析して、前記ユーザの感情状態を推定する手段と、
クラスタリングされた前記パターン、及び推定された前記ユーザの感情状態に応じたプロンプト文を生成し、そのプロンプト文を生成ＡＩモデルに入力することで料金プランを選定する手段と、
選定した前記料金プランを通知する手段と、
を含むシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示の技術は、システムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、少なくとも一つのプロセッサにより遂行される、ペルソナチャットボット制御方法であって、ユーザ発話を受信するステップと、前記ユーザ発話を、チャットボットのキャラクターに関する説明と関連した指示文を含むプロンプトに追加するステップと前記プロンプトをエンコードするステップと、前記エンコードしたプロンプトを言語モデルに入力して、前記ユーザ発話に応答するチャットボット発話を生成するステップ、を含む、方法が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０２２－１８０２８２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

現在、携帯電話の利用者は自分の通話時間や通信量に応じた最適なプランを選択することが難しい。これは、利用者が自分の通話時間や通信量を正確に把握することが難しいためである。また、利用者が自分の通話時間や通信量に応じて最適なプランを選択できないと、利用者の満足度が低下する可能性がある。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本発明は、顧客の携帯の通話時間と通信量をリアルタイムで測定し、測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供するシステムを提供する。これにより、顧客は自分の通話時間や通信量に応じた最適なプランを選択することができ、顧客満足度を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【0006】

【図1】第１実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。

【図2】第１実施形態に係るデータ処理装置及びスマートデバイスの要部機能の一例を示す概念図である。

【図3】第２実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。

【図4】第２実施形態に係るデータ処理装置及びスマート眼鏡の要部機能の一例を示す概念図である。

【図5】第３実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。

【図6】第３実施形態に係るデータ処理装置及びヘッドセット型端末の要部機能の一例を示す概念図である。

【図7】第４実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。

【図8】第４実施形態に係るデータ処理装置及びロボットの要部機能の一例を示す概念図である。

【図9】複数の感情がマッピングされる感情マップを示す。

【図10】複数の感情がマッピングされる感情マップを示す。

【図11】形態例１の実施例１におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。

【図12】形態例１の応用例１におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。

【図13】形態例２の実施例２におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。

【図14】形態例２の応用例２におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。

【図15】形態例３の実施例３におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。

【図16】形態例３の応用例３におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。

【図17】感情エンジンを組み合わせた場合の形態例１の実施例１におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。

【図18】感情エンジンを組み合わせた場合の形態例１の応用例１におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。

【図19】感情エンジンを組み合わせた場合の形態例２の実施例２におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。

【図20】感情エンジンを組み合わせた場合の形態例２の応用例２におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。

【図21】感情エンジンを組み合わせた場合の形態例３の実施例３におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。

【図22】感情エンジンを組み合わせた場合の形態例３の応用例３におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。

【発明を実施するための形態】

【0007】

以下、添付図面に従って本開示の技術に係るシステムの実施形態の一例について説明する。

【0008】

先ず、以下の説明で使用される文言について説明する。

【0009】

以下の実施形態において、符号付きのプロセッサ（以下、単に「プロセッサ」と称する）は、１つの演算装置であってもよいし、複数の演算装置の組み合わせであってもよい。また、プロセッサは、１種類の演算装置であってもよいし、複数種類の演算装置の組み合わせであってもよい。演算装置の一例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）、ＡＰＵ（Accelerated Processing Unit）、又はＴＰＵ（ＴＥＮＳＯＲＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧＵＮＩＴ（登録商標））等が挙げられる。

【0010】

以下の実施形態において、符号付きのＲＡＭ（Random Access Memory）は、一時的に情報が格納されるメモリであり、プロセッサによってワークメモリとして用いられる。

【0011】

以下の実施形態において、符号付きのストレージは、各種プログラム及び各種パラメータ等を記憶する１つ又は複数の不揮発性の記憶装置である。不揮発性の記憶装置の一例としては、フラッシュメモリ（ＳＳＤ（Solid State Drive））、磁気ディスク（例えば、ハードディスク）、又は磁気テープ等が挙げられる。

【0012】

以下の実施形態において、符号付きの通信Ｉ／Ｆ（Interface）は、通信プロセッサ及びアンテナ等を含むインタフェースである。通信Ｉ／Ｆは、複数のコンピュータ間での通信を司る。通信Ｉ／Ｆに対して適用される通信規格の一例としては、５Ｇ（5th Generation Mobile Communication System）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等を含む無線通信規格が挙げられる。

【0013】

以下の実施形態において、「Ａ及び／又はＢ」は、「Ａ及びＢのうちの少なくとも１つ」と同義である。つまり、「Ａ及び／又はＢ」は、Ａだけであってもよいし、Ｂだけであってもよいし、Ａ及びＢの組み合わせであってもよい、という意味である。また、本明細書において、３つ以上の事柄を「及び／又は」で結び付けて表現する場合も、「Ａ及び／又はＢ」と同様の考え方が適用される。

【0014】

［第１実施形態］

【0015】

図１には、第１実施形態に係るデータ処理システム１０の構成の一例が示されている。

【0016】

図１に示すように、データ処理システム１０は、データ処理装置１２及びスマートデバイス１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。

【0017】

データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、及び通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例である。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４及び通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）及び／又はＬＡＮ（Local Area Network）等が挙げられる。

【0018】

スマートデバイス１４は、コンピュータ３６、受付装置３８、出力装置４０、カメラ４２、及び通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、受付装置３８、出力装置４０、及びカメラ４２も、バス５２に接続されている。

【0019】

受付装置３８は、タッチパネル３８Ａ及びマイクロフォン３８Ｂ等を備えており、ユーザ入力を受け付ける。タッチパネル３８Ａは、指示体（例えば、ペン又は指等）の接触を検出することにより、指示体の接触によるユーザ入力を受け付ける。マイクロフォン３８Ｂは、ユーザの音声を検出することにより、音声によるユーザ入力を受け付ける。制御部４６Ａは、タッチパネル３８Ａ及びマイクロフォン３８Ｂによって受け付けたユーザ入力を示すデータをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が、ユーザ入力を示すデータを取得する。

【0020】

出力装置４０は、ディスプレイ４０Ａ及びスピーカ４０Ｂ等を備えており、データをユーザ２０が知覚可能な表現形（例えば、音声及び／又はテキスト）で出力することでデータをユーザ２０に対して提示する。ディスプレイ４０Ａは、プロセッサ４６からの指示に従ってテキスト及び画像等の可視情報を表示する。スピーカ４０Ｂは、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。カメラ４２は、レンズ、絞り、及びシャッタ等の光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラである。

【0021】

通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。

【0022】

図２には、データ処理装置１２及びスマートデバイス１４の要部機能の一例が示されている。

【0023】

図２に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って特定処理部２９０として動作することによって実現される。

【0024】

ストレージ３２には、データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。

【0025】

スマートデバイス１４では、プロセッサ４６によって受付出力処理が行われる。ストレージ５０には、受付出力プログラム６０が格納されている。受付出力プログラム６０は、データ処理システム１０によって特定処理プログラム５６と併用される。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６０を読み出し、読み出した受付出力プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。受付出力処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する受付出力プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。

【0026】

次に、データ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理について説明する。

【0027】

「形態例１」

【0028】

本発明の形態例１として、顧客の携帯の通話時間と通信量をリアルタイムで測定する手段として、通信キャリアのネットワークを通じてデータを取得するシステムが考えられる。このシステムは、通信キャリアのネットワークからリアルタイムで通話時間と通信量のデータを取得し、そのデータを基に最適なプランを算出する。

【0029】

「形態例２」

【0030】

形態例２として、最適なプランを提供する手段として、通話時間と通信量のパターンを分析するアルゴリズムを用いるシステムが考えられる。このシステムは、取得した通話時間と通信量のデータを基に、機械学習アルゴリズムを用いて顧客の通話・通信パターンを分析し、そのパターンに最適化されたプランを提供する。

【0031】

「形態例３」

【0032】

形態例３として、顧客の満足度を上げるためのサービスを提供する手段として、顧客に対して最適なプランの提案を通知するシステムが考えられる。このシステムは、算出した最適なプランを顧客に対して通知し、顧客がそのプランに変更することで通信費を節約できることを明示する。これにより、顧客の満足度を向上させることができる。

【0033】

以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。

【0034】

「形態例１」

【0035】

ステップ１：通信キャリアのネットワークから顧客の携帯の通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得する。

【0036】

ステップ２：取得したデータを基に、顧客の通話時間と通信量に応じた最適なプランを算出する。

【0037】

ステップ３：算出した最適なプランを顧客に提供する。

【0038】

「形態例２」

【0039】

ステップ１：通信キャリアのネットワークから顧客の携帯の通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得する。

【0040】

ステップ２：取得したデータを基に、機械学習アルゴリズムを用いて顧客の通話・通信パターンを分析する。

【0041】

ステップ３：分析結果に基づき、そのパターンに最適化されたプランを顧客に提供する。「形態例３」

【0042】

ステップ１：通信キャリアのネットワークから顧客の携帯の通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得する。

【0043】

ステップ２：取得したデータを基に、顧客の通話時間と通信量に応じた最適なプランを算出する。

【0044】

ステップ３：算出した最適なプランを顧客に通知し、顧客がそのプランに変更することで通信費を節約できることを明示する。

【0045】

（実施例１）

【0046】

次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。

【0047】

従来の通信プランは、顧客の通話時間や通信量に基づいて最適なプランを提供することが難しかった。特に、リアルタイムでのデータ取得や分析が行われていないため、顧客の利用パターンに最適化されたプランを提供することができなかった。また、顧客の満足度を向上させるためのサービス提供も十分ではなかった

【0048】

実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0049】

この発明では、サーバは、通信ネットワークに接続して顧客の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、通信ネットワークに接続して顧客の通信量をリアルタイムで測定する手段と、測定した通話時間と通信量のデータをデータベースに保存する手段と、保存されたデータを基にデータ演算を行う手段と、データ演算の結果を基に最適なプランを算出する手段と、算出された最適なプランを顧客の端末に通知する手段と、を含む。これにより、顧客の利用パターンに基づいてリアルタイムで最適なプランを提供することが可能となる。

【0050】

「通信ネットワーク」とは、データ通信を行うためのインフラストラクチャであり、インターネットや携帯電話ネットワークなどを含む。

【0051】

「通話時間」とは、顧客が電話をかけたり受けたりする際に使用する時間の総量を指す。

【0052】

「通信量」とは、顧客がデータ通信を行う際に使用するデータの総量を指す。

【0053】

「リアルタイム」とは、データが発生した瞬間に即座に処理されることを指す。

【0054】

「データベース」とは、データを効率的に保存、管理、検索するためのシステムを指す。

【0055】

「データ演算」とは、取得したデータを基に計算や分析を行うプロセスを指す。

【0056】

「最適なプラン」とは、顧客の通話時間や通信量に基づいて、最も適した通信サービスのプランを指す。

【0057】

「機械学習モデル」とは、データを基に学習し、予測や分類を行うためのアルゴリズムやシステムを指す。

【0058】

「端末」とは、顧客が使用するデバイスであり、スマートフォンやタブレットなどを含む。

【0059】

「通知」とは、サーバから顧客の端末に情報を送信する行為を指す。

【0060】

発明を実施するための形態

【0061】

この発明は、通信ネットワークを通じて顧客の通話時間と通信量をリアルタイムで測定し、そのデータを基に最適なプランを算出するシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。

【0062】

使用するハードウェアおよびソフトウェア

【0063】

サーバは、通信ネットワークに接続してデータを取得し、データベースに保存し、データ演算を行うためのハードウェアおよびソフトウェアを使用する。具体的には、以下のようなハードウェアおよびソフトウェアを使用する。

【0064】

ハードウェア: 高性能なサーバ

【0065】

ソフトウェア:

【0066】

データベース管理システム（例：ＭｙＳＱＬ（登録商標）、PostgreSQL）

【0067】

プログラミング言語（例：Python（登録商標）、R）

【0068】

機械学習ライブラリ（例：scikit-learn、ＴＥＮＳＯＲＦＬＯＷ（登録商標））

【0069】

通信キャリアのAPI（例：一般的な通信キャリアのAPI）

【0070】

データの取得と保存

【0071】

サーバは、通信キャリアのAPIを使用して顧客の通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得する。取得したデータは、データベースに保存される。例えば、MySQLデータベースに対してINSERTクエリを実行し、顧客の通話時間と通信量のデータを保存する。

【0072】

データの演算と分析

【0073】

サーバは、保存されたデータを基にデータ演算を行う。具体的には、Pythonのpandasライブラリを使用して、顧客の通話時間と通信量の平均値を計算する。また、機械学習モデルを使用して、顧客に最適なプランを予測する。例えば、scikit-learnライブラリを使用して、顧客の利用パターンに基づいて最適なプランを算出する。

【0074】

最適なプランの通知

【0075】

サーバは、算出された最適なプランを顧客の端末に通知する。例えば、Firebase（登録商標） Cloud Messaging（FCM）を使用してプッシュ通知を送信し、顧客に最適なプランを提案する。

【0076】

具体例

【0077】

ユーザAは、月に1000分の通話時間と5GBのデータ通信を利用している。サーバは、通信キャリアのAPIを通じてユーザAの通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得する。取得したデータを基に、サーバはユーザAに最適なプランを算出する。例えば、サーバは「月に1000分の通話時間と5GBのデータ通信を含むプラン」をユーザAに提案する。

【0078】

プロンプト文の例

【0079】

「ユーザAの通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得し、最適なプランを算出してください。」

【0080】

このようにして、サーバは通信ネットワークを通じてデータを取得し、データベースに保存し、データ演算を行い、最適なプランを算出し、最終的にその結果をユーザの端末に通知する。

【0081】

実施例１における特定処理の流れについて図１１を用いて説明する。

【0082】

ステップ１：

【0083】

サーバが通信キャリアのAPIに接続する。

【0084】

入力: 通信キャリアのAPIエンドポイントURLと認証情報。

【0085】

具体的な動作: サーバは、通信キャリアのAPIエンドポイントに対してHTTP GETリクエストを送信し、認証トークンを取得する。例えば、https://api.carrier.com/v1/authにリクエストを送信する。

【0086】

出力: 認証トークン。

【0087】

ステップ２：

【0088】

サーバが顧客の通話時間と通信量のデータを取得する。

【0089】

入力: 認証トークンと顧客の識別情報。

【0090】

具体的な動作: サーバは、取得した認証トークンを使用して、通信キャリアのAPIに対して顧客の通話時間と通信量のデータをリクエストする。例えば、https://api.carrier.com/v1/user/dataに対してGETリクエストを送信する。

【0091】

出力: 顧客の通話時間と通信量のデータ。

【0092】

ステップ３：

【0093】

サーバが取得したデータをデータベースに保存する。

【0094】

入力: 顧客の通話時間と通信量のデータ。

【0095】

具体的な動作: サーバは、取得したデータをMySQLデータベースに保存する。例えば、以下のようなSQLクエリを実行する：

【0096】

sql

【0097】

INSERT INTO user_data (user_id, call_time, data_usage) VALUES ('userA', 1000, 5);

【0098】

出力: データベースに保存されたデータ。

【0099】

ステップ４：

【0100】

サーバが保存されたデータを基にデータ演算を行う。

【0101】

入力: データベースに保存された顧客の通話時間と通信量のデータ。

【0102】

具体的な動作: サーバは、Pythonのpandasライブラリを使用して、顧客の通話時間と通信量の平均値を計算する。例えば、以下のようなコードを実行する：

【0103】

python

【0104】

import pandas as pd

【0105】

data = pd.read_sql('SELECT FROM user_data WHERE user_id="userA"', connection)

【0106】

average_call_time = data['call_time'].mean()

【0107】

average_data_usage = data['data_usage'].mean()

【0108】

出力: 顧客の通話時間と通信量の平均値。

【0109】

ステップ５：

【0110】

サーバがデータ演算の結果を基に最適なプランを算出する。

【0111】

入力: 顧客の通話時間と通信量の平均値。

【0112】

具体的な動作: サーバは、scikit-learnライブラリを使用して、顧客に最適なプランを機械学習モデルで予測する。例えば、以下のようなコードを実行する：

【0113】

python

【0114】

from sklearn.linear_model import LinearRegression

【0115】

model = LinearRegression()

【0116】

model.fit(X_train, y_train)

【0117】

optimal_plan = model.predict([[average_call_time, average_data_usage]])

【0118】

出力: 最適なプラン。

【0119】

ステップ６：

【0120】

サーバが最適なプランを顧客の端末に通知する。

【0121】

入力: 最適なプランと顧客の端末情報。

【0122】

具体的な動作: サーバは、Firebase Cloud Messaging（FCM）を使用してプッシュ通知を送信し、顧客に最適なプランを提案する。例えば、以下のようなコードを実行する：

【0123】

python

【0124】

import firebase_admin

【0125】

from firebase_admin import messaging

【0126】

message = messaging.Message(

【0127】

notification=messaging.Notification(

【0128】

title='最適なプランの提案',

【0129】

body=f'あなたに最適なプランは{optimal_plan}です。'

【0130】

【0131】

token=userA_device_token,

【0132】

)

【0133】

response = messaging.send(message)

【0134】

出力: 顧客の端末に送信されたプッシュ通知。

【0135】

（応用例１）

【0136】

次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。

【0137】

現代の通信サービスにおいて、顧客は自身の通話時間や通信量に基づいて最適なプランを選択することが難しい。また、プラン変更や追加データ購入の手続きが煩雑であり、顧客満足度を低下させる要因となっている。さらに、リアルタイムでのデータ取得と分析が行われていないため、顧客に最適なプランを提供することが困難である。これらの課題を解決するためには、顧客の通話時間と通信量をリアルタイムで測定し、最適なプランを提供するとともに、電子決済サービスと連携してプラン変更や追加データ購入を簡便に行えるシステムが必要である。

【0138】

応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0139】

この発明では、サーバは、顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段と、前記最適なプランを提供する手段が、電子決済サービスと連携してプラン変更や追加データ購入を実行する手段と、を含む。これにより、顧客は自身の通話時間や通信量に基づいて最適なプランをリアルタイムで提案され、さらにプラン変更や追加データ購入を簡便に行うことが可能となる。

【0140】

「顧客」とは、通信サービスを利用する個人または法人を指す。

【0141】

「携帯」とは、携帯電話やスマートフォンなどの移動通信端末を指す。

【0142】

「通話時間」とは、顧客が携帯を使用して音声通話を行った累積時間を指す。

【0143】

「通信量」とは、顧客が携帯を使用して送受信したデータの総量を指す。

【0144】

「リアルタイム」とは、データが発生した瞬間に即座に処理・分析されることを指す。

【0145】

「測定する手段」とは、通話時間や通信量を計測するためのハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせを指す。

【0146】

「最適なプラン」とは、顧客の通話時間と通信量に基づいて、コストパフォーマンスや利便性が最も高い通信サービスのプランを指す。

【0147】

「提供する手段」とは、最適なプランを顧客に提示するためのシステムや方法を指す。

【0148】

「電子決済サービス」とは、インターネットを介して行われる金融取引サービスを指す。

【0149】

「プラン変更」とは、現在の通信サービスプランを別のプランに切り替えることを指す。

【0150】

「追加データ購入」とは、既存の通信プランに追加してデータ容量を購入することを指す。

【0151】

「連携」とは、異なるシステムやサービスが協力して機能することを指す。

【0152】

この発明を実施するための形態として、以下のシステム構成を説明する。

【0153】

システム構成

【0154】

1. ハードウェア構成

【0155】

サーバ: 通信キャリアのネットワークと連携し、顧客の通話時間と通信量をリアルタイムで取得するためのサーバを用いる。このサーバは、データの収集、分析、最適プランの算出、および電子決済サービスとの連携を行う。

【0156】

端末: 顧客が使用する携帯電話やスマートフォンなどの移動通信端末を指す。これらの端末は、サーバと通信し、リアルタイムでデータを送受信する。

【0157】

2. ソフトウェア構成

【0158】

データ取得モジュール: 通信キャリアのAPIを使用して、顧客の通話時間と通信量をリアルタイムで取得するモジュールである。Pythonのrequestsライブラリを使用してAPIからデータを取得する。

【0159】

データ分析モジュール: 取得したデータを基に、顧客の通話時間と通信量のパターンを分析し、最適なプランを算出するモジュールである。データ分析には、Pythonのpandasやnumpyライブラリを使用する。

【0160】

プラン提供モジュール: 最適なプランを顧客に提示するためのモジュールである。ユーザーインターフェースを通じて、顧客にプランの詳細を表示する。

【0161】

電子決済モジュール: 電子決済サービスのAPIを使用して、プラン変更や追加データ購入を実行するモジュールである。Pythonのrequestsライブラリを使用して決済APIを呼び出す。

【0162】

処理の流れ

【0163】

1. データ取得

【0164】

サーバは、通信キャリアのAPIを通じて顧客の通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得する。このデータは、顧客の認証情報を使用して安全に取得される。

【0165】

2. データ分析

【0166】

サーバは、取得したデータを分析し、顧客の通話時間と通信量のパターンを把握する。これにより、顧客に最適な通信プランを算出する。

【0167】

3. プラン提供

【0168】

サーバは、算出された最適なプランを顧客の端末に通知する。顧客は、スマートフォンのアプリケーションを通じてプランの詳細を確認できる。

【0169】

4. 電子決済

【0170】

顧客がプラン変更や追加データ購入を希望する場合、サーバは電子決済サービスのAPIを呼び出し、決済を実行する。これにより、顧客は簡便にプラン変更や追加データ購入を行うことができる。

【0171】

具体例

【0172】

例えば、ある顧客が月に1000分以上の通話と10GB以上のデータを使用している場合、サーバは「Premium Plan」を提案する。この提案は、顧客のスマートフォンに通知され、顧客はアプリケーションを通じてプランの詳細を確認することができる。さらに、顧客が「Premium Plan」に変更したい場合、サーバは電子決済サービスを通じてプラン変更を実行する。

【0173】

プロンプト文の例

【0174】

「ユーザーの通話時間と通信量をリアルタイムで監視し、最適な通信プランを提案するアプリケーションを開発してください。ユーザーのデータは通信キャリアのAPIから取得し、最適なプランを計算します。また、電子決済サービスのAPIを使用してプラン変更や追加データ購入を実行します。」

【0175】

応用例１における特定処理の流れについて図１２を用いて説明する。

【0176】

ステップ１：

【0177】

サーバは、通信キャリアのAPIを通じて顧客の通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得する。入力は顧客の認証情報であり、出力は通話時間と通信量のデータである。具体的には、Pythonのrequestsライブラリを使用してAPIエンドポイントにリクエストを送り、JSON形式でデータを受け取る。

【0178】

ステップ２：

【0179】

サーバは、取得した通話時間と通信量のデータを分析する。入力はステップ１で取得したデータであり、出力は顧客の通話時間と通信量のパターンである。具体的には、Pythonのpandasやnumpyライブラリを使用してデータを処理し、顧客の使用パターンを抽出する。

【0180】

ステップ３：

【0181】

サーバは、分析結果に基づいて最適な通信プランを算出する。入力はステップ２で得られた使用パターンであり、出力は最適なプランの提案である。具体的には、事前に設定されたプラン条件と顧客の使用パターンを比較し、最も適したプランを選定する。

【0182】

ステップ４：

【0183】

サーバは、算出された最適なプランを顧客の端末に通知する。入力はステップ３で算出された最適なプランであり、出力は顧客の端末に表示されるプラン情報である。具体的には、プッシュ通知やアプリ内通知を使用して、顧客にプランの詳細を伝える。

【0184】

ステップ５：

【0185】

ユーザがプラン変更や追加データ購入を希望する場合、端末からサーバにリクエストを送信する。入力はユーザの選択したプラン変更や追加データ購入のリクエストであり、出力はサーバへのリクエストデータである。具体的には、アプリケーションのインターフェースを通じてユーザが選択を行い、その情報がサーバに送信される。

【0186】

ステップ６：

【0187】

サーバは、電子決済サービスのAPIを呼び出し、プラン変更や追加データ購入を実行する。入力はステップ５で受け取ったリクエストデータであり、出力は決済完了の確認データである。具体的には、Pythonのrequestsライブラリを使用して決済APIにリクエストを送り、決済結果を受け取る。

【0188】

ステップ７：

【0189】

サーバは、決済完了の確認データを顧客の端末に通知する。入力はステップ６で得られた決済完了の確認データであり、出力は顧客の端末に表示される決済完了の通知である。具体的には、プッシュ通知やアプリ内通知を使用して、顧客に決済完了の情報を伝える。

【0190】

（実施例２）

【0191】

次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。

【0192】

従来の通信プランは、顧客の通話時間や通信量に基づいて最適なプランを提供することが難しく、顧客の利用パターンに適したプランを見つけることが困難であった。また、顧客の満足度を向上させるためのサービス提供も十分ではなかった

【0193】

実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0194】

この発明では、サーバは、顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、測定した通話時間と通信量をデータベースに保存する手段と、保存されたデータを前処理する手段と、前処理されたデータを基に機械学習アルゴリズムを用いて通話・通信パターンを分析する手段と、分析結果に基づいて最適なプランを提供する手段と、を含む。これにより、顧客の利用パターンに最適化された通信プランを提供することが可能となり、顧客の満足度を向上させることができる。

【0195】

「顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段」とは、顧客が携帯電話で行った通話の時間を即時に計測し、そのデータを取得するための装置またはソフトウェアである。

【0196】

「顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段」とは、顧客が携帯電話で使用したデータ通信量を即時に計測し、そのデータを取得するための装置またはソフトウェアである。

【0197】

「測定した通話時間と通信量をデータベースに保存する手段」とは、取得した通話時間と通信量のデータを、後で利用できるようにデータベースに格納するための装置またはソフトウェアである。

【0198】

「保存されたデータを前処理する手段」とは、データベースに保存されたデータを解析しやすい形に整えるために、欠損値の補完や異常値の除去などの処理を行う装置またはソフトウェアである。

【0199】

「前処理されたデータを基に機械学習アルゴリズムを用いて通話・通信パターンを分析する手段」とは、前処理されたデータを入力として、機械学習アルゴリズムを用いて顧客の通話および通信の利用パターンを解析する装置またはソフトウェアである。

【0200】

「分析結果に基づいて最適なプランを提供する手段」とは、機械学習アルゴリズムによる解析結果を基に、顧客に最適な通信プランを提案するための装置またはソフトウェアである。

【0201】

この発明は、顧客の通話時間と通信量のデータを収集し、機械学習アルゴリズムを用いて最適な通信プランを提供するシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。

【0202】

まず、サーバは、顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段を用いて、データを収集する。これらの手段は、通信キャリアのAPIを利用して実現される。例えば、通信キャリアのAPIエンドポイントにリクエストを送信し、レスポンスとしてJSON形式のデータを受け取る。

【0203】

次に、サーバは、収集したデータをデータベースに保存する。データベースとしては、MySQLやPostgreSQLなどのリレーショナルデータベースを使用する。保存されるデータには、ユーザID、通話時間、通信量、収集日時などが含まれる。

【0204】

その後、サーバは、保存されたデータを前処理する。具体的には、欠損値の補完や異常値の除去を行う。PythonのPandasライブラリを使用して、データのクリーニングを行う。例えば、欠損値を補完するために以下のようなコードを実行する。

【0205】

次に、サーバは、前処理されたデータを基に、機械学習アルゴリズムを用いてユーザの通話・通信パターンを分析する。具体的には、クラスタリングアルゴリズム（例えば、K-meansクラスタリング）を使用して、ユーザをいくつかのグループに分類する。Scikit-learnライブラリを使用してクラスタリングを行う。

【0206】

最後に、サーバは、分析結果を基に、ユーザに最適な通信プランを提案する。提案されたプランは、ユーザの端末に通知される。例えば、ユーザが通話時間が長く、通信量が少ない場合、通話無制限プランを提案する。

【0207】

具体例として、ユーザAの通話時間と通信量のデータを考える。ユーザAは月に合計300分の通話を行い、データ通信量は5GBである。このデータを基に、サーバはユーザAの通話・通信パターンを分析する。分析の結果、ユーザAには通話無制限プランと5GBデータプランが最適であると判断される。

【0208】

生成AIモデルへ入力するプロンプト文の例としては、以下のようなものが考えられる。

【0209】

「ユーザAの通話時間は月に300分、通信量は5GBです。このユーザに最適な通信プランを提案してください。」

【0210】

このプロンプト文を生成AIモデルに入力することで、AIはユーザAに最適な通信プランを提案する。

【0211】

実施例２における特定処理の流れについて図１３を用いて説明する。

【0212】

ステップ１：

【0213】

サーバは、顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段を用いてデータを収集する。具体的には、通信キャリアのAPIを呼び出して、ユーザの通話時間と通信量のデータを取得する。入力は通信キャリアのAPIエンドポイントからのレスポンスデータであり、出力は通話時間と通信量のデータである。

【0214】

ステップ２：

【0215】

サーバは、収集したデータをデータベースに保存する。具体的には、MySQLやPostgreSQLなどのリレーショナルデータベースを使用して、取得した通話時間と通信量のデータを格納する。入力はステップ１で取得した通話時間と通信量のデータであり、出力はデータベースに保存されたデータである。

【0216】

ステップ３：

【0217】

サーバは、保存されたデータを前処理する。具体的には、欠損値の補完や異常値の除去を行う。PythonのPandasライブラリを使用して、データのクリーニングを行う。入力はデータベースに保存された生データであり、出力は前処理されたクリーンなデータである。

【0218】

ステップ４：

【0219】

サーバは、前処理されたデータを基に、機械学習アルゴリズムを用いてユーザの通話・通信パターンを分析する。具体的には、Scikit-learnライブラリを使用してK-meansクラスタリングを実行し、ユーザをいくつかのグループに分類する。入力は前処理されたデータであり、出力はクラスタリング結果である。

【0220】

ステップ５：

【0221】

サーバは、分析結果を基に、ユーザに最適な通信プランを提案する。具体的には、クラスタリング結果を解析し、各クラスタに最適なプランを決定する。提案されたプランは、ユーザの端末に通知される。入力はクラスタリング結果であり、出力はユーザに提案される最適な通信プランである。

【0222】

ステップ６：

【0223】

ユーザは、サーバから提案された通信プランを受け取り、必要に応じてプランを変更する。具体的には、ユーザの端末に通知されたプランを確認し、通信キャリアのウェブサイトやアプリを通じてプランを変更する。入力はサーバからの提案プランであり、出力はユーザが選択した新しい通信プランである。

【0224】

（応用例２）

【0225】

次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。

【0226】

従来のシステムでは、顧客の通話時間や通信量に基づいて最適なプランを提供することはできるが、電子決済の利用パターンを考慮した最適な決済プランの提供ができないという課題があった。また、顧客の満足度を向上させるためのサービス提供が十分に行われていないという問題もあった

【0227】

応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0228】

この発明では、サーバは、顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段と、顧客の電子決済の利用パターンを分析する手段と、分析結果に基づいて最適な決済プランを提供する手段と、を含む。これにより、顧客の通話・通信パターンおよび電子決済の利用パターンを総合的に分析し、最適なプランを提供することが可能となる。

【0229】

「通話時間」とは、顧客が携帯電話を使用して通話を行った総時間を指す。

【0230】

「通信量」とは、顧客が携帯電話を使用してデータ通信を行った際のデータの総量を指す。

【0231】

「最適なプラン」とは、顧客の通話時間および通信量のパターンに基づいて、顧客にとって最も経済的かつ利便性の高いサービスプランを指す。

【0232】

「電子決済」とは、顧客が商品やサービスの代金を電子的な手段で支払う行為を指す。

【0233】

「利用パターン」とは、顧客が特定のサービスや機能を使用する際の頻度や傾向を指す。

【0234】

「分析する手段」とは、収集したデータを基にして、特定のパターンや傾向を見出すためのアルゴリズムやソフトウェアを指す。

【0235】

「提供する手段」とは、分析結果に基づいて、顧客に対して最適なプランやサービスを提示するための方法やシステムを指す。

【0236】

この発明を実施するためのシステムは、顧客の携帯の通話時間と通信量をリアルタイムで測定し、さらに顧客の電子決済の利用パターンを分析することで、最適なプランを提供するものである。以下に、このシステムの具体的な実施形態について説明する。

【0237】

システムの構成

【0238】

システムは以下の主要なコンポーネントから構成される：

【0239】

1. 通話時間測定手段：顧客の携帯電話の通話時間をリアルタイムで測定する。

【0240】

2. 通信量測定手段：顧客の携帯電話のデータ通信量をリアルタイムで測定する。

【0241】

3. データ収集サーバ：通話時間と通信量のデータを収集し、保存する。

【0242】

4. 分析サーバ：収集されたデータを基に、機械学習アルゴリズムを用いて顧客の利用パターンを分析する。

【0243】

5. プラン提供サーバ：分析結果に基づいて、顧客に最適なプランを提供する。

【0244】

6. 電子決済利用パターン分析手段：顧客の電子決済の利用パターンを分析する。

【0245】

7. 決済プラン提供手段：分析結果に基づいて、最適な決済プランを提供する。

【0246】

使用するハードウェアおよびソフトウェア

【0247】

ハードウェア：スマートフォン、サーバ

【0248】

ソフトウェア：Python、Pandas、Scikit-learn

【0249】

データ加工およびデータ演算

【0250】

1. データの収集：スマートフォンから通話時間と通信量のデータをリアルタイムで収集し、データ収集サーバに送信する。

【0251】

2. データの前処理：収集されたデータを標準化し、分析サーバに送信する。

【0252】

3. 機械学習アルゴリズムの適用：分析サーバで機械学習アルゴリズム（例：KMeansクラスタリング）を用いて、顧客の利用パターンを分析する。

【0253】

4. 最適プランの提案：分析結果に基づいて、プラン提供サーバが顧客に最適なプランを提案する。

【0254】

5. 電子決済利用パターンの分析：電子決済の利用パターンを分析し、最適な決済プランを提供する。

【0255】

具体例

【0256】

例えば、ユーザーAは毎月20回以上の決済を行い、主に都市部で利用している。このユーザーには「高頻度利用者向けプラン」が提案される。一方、ユーザーBは月に10回程度の決済を行い、郊外での利用が多い。このユーザーには「中頻度利用者向けプラン」が提案される。

【0257】

プロンプト文の例

【0258】

ユーザーの決済履歴データを基に、最適な決済プランを提案するアプリケーションを開発したい。以下のデータを用いて、ユーザーをクラスタリングし、各クラスターに最適なプランを提案するPythonコードを生成してください。

【0259】

データ項目：

【0260】

transaction_amount: 決済金額

【0261】

transaction_frequency: 決済頻度

【0262】

location: 利用場所

【0263】

出力：

【0264】

suggested_plan: 提案されたプラン

【0265】

応用例２における特定処理の流れについて図１４を用いて説明する。

【0266】

ステップ１：

【0267】

データの収集

【0268】

端末（スマートフォン）は、顧客の通話時間と通信量のデータをリアルタイムで測定し、これらのデータをデータ収集サーバに送信する。入力は通話時間と通信量のデータであり、出力はデータ収集サーバに送信された測定データである。

【0269】

ステップ２：

【0270】

データの前処理

【0271】

サーバは、収集された通話時間と通信量のデータを標準化する。具体的には、Pandasライブラリを用いてデータを読み込み、StandardScalerを用いてデータを標準化する。入力は収集された生データであり、出力は標準化されたデータである。

【0272】

ステップ３：

【0273】

機械学習アルゴリズムの適用

【0274】

サーバは、標準化されたデータを用いて機械学習アルゴリズム（KMeansクラスタリング）を適用する。具体的には、Scikit-learnライブラリを用いてクラスタリングを行い、顧客の利用パターンを分析する。入力は標準化されたデータであり、出力はクラスタリング結果である。

【0275】

ステップ４：

【0276】

最適プランの提案

【0277】

サーバは、クラスタリング結果に基づいて、顧客に最適なプランを提案する。具体的には、各クラスターに対して最適なプランを決定し、顧客に通知する。入力はクラスタリング結果であり、出力は提案された最適プランである。

【0278】

ステップ５：

【0279】

電子決済利用パターンの分析

【0280】

サーバは、顧客の電子決済の利用パターンを分析する。具体的には、決済履歴データを収集し、機械学習アルゴリズムを用いて利用パターンを分析する。入力は決済履歴データであり、出力は利用パターンの分析結果である。

【0281】

ステップ６：

【0282】

決済プランの提供

【0283】

サーバは、電子決済利用パターンの分析結果に基づいて、最適な決済プランを提供する。具体的には、各利用パターンに対して最適な決済プランを決定し、顧客に通知する。入力は利用パターンの分析結果であり、出力は提案された最適な決済プランである。

【0284】

（実施例３）

【0285】

次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。

【0286】

従来の通信プランは、顧客の利用パターンに最適化されておらず、顧客が不必要な通信費を支払うことが多かった。また、顧客が自分に最適なプランを見つけるのは困難であり、満足度が低下する原因となっていた。さらに、最適なプランを提案するシステムが存在しても、その通知方法やプラン変更手続きが煩雑であるため、顧客が実際にプランを変更するまでのハードルが高かった。

【0287】

実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0288】

この発明では、サーバは、顧客の通信端末の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、顧客の通信端末のデータ使用量をリアルタイムで測定する手段と、測定した通話時間とデータ使用量に基づいて最適な通信プランを算出する手段と、算出した最適な通信プランを顧客に通知する手段と、顧客が通知された通信プランに変更する手段と、を含む。これにより、顧客は自分の利用パターンに最適な通信プランを簡単に見つけることができ、通信費を節約し、満足度を向上させることが可能となる。

【0289】

「通話時間」とは、顧客が通信端末を使用して通話を行った総時間である。

【0290】

「データ使用量」とは、顧客が通信端末を使用してインターネットやアプリケーションを利用する際に消費したデータの総量である。

【0291】

「通信プラン」とは、通信事業者が提供する通話時間、データ使用量、SMS送信数などの通信サービスの料金体系である。

【0292】

「リアルタイムで測定する手段」とは、顧客の通信端末の通話時間やデータ使用量を即時に計測し、データベースに記録するための技術である。

【0293】

「最適な通信プランを算出する手段」とは、顧客の通話時間とデータ使用量のパターンを分析し、その結果に基づいて最もコスト効率の良い通信プランを選定するためのアルゴリズムやソフトウェアである。

【0294】

「通知する手段」とは、算出した最適な通信プランを顧客に知らせるための方法であり、メール、SMS、アプリ内通知などが含まれる。

【0295】

「プラン変更手段」とは、顧客が通知された通信プランに変更するための手続きやインターフェースであり、オンラインポータルやカスタマーサポートが含まれる。

【0296】

発明を実施するための形態

【0297】

この発明は、顧客の通信費を節約し、満足度を向上させるためのシステムである。このシステムは、顧客の通信端末の通話時間とデータ使用量をリアルタイムで測定し、そのデータに基づいて最適な通信プランを算出し、顧客に通知する。さらに、顧客が通知された通信プランに変更する手段も提供する。

【0298】

データ収集

【0299】

サーバは、顧客の通信端末の通話時間とデータ使用量をリアルタイムで測定する。具体的には、通信キャリアのデータベースからAPIを使用してデータを取得する。使用するハードウェアはデータベースサーバ（例: MySQL、PostgreSQL）であり、使用するソフトウェアはデータ収集スクリプト（例: Python、Java（登録商標））である。

【0300】

データ分析

【0301】

サーバは、収集したデータを解析し、顧客の利用パターンを特定する。具体的には、機械学習アルゴリズムを使用して、顧客の通信利用の傾向を分析する。使用するソフトウェアは機械学習ライブラリ（例: TensorFlow、scikit-learn）である。

【0302】

最適プランの算出

【0303】

サーバは、解析結果に基づいて、顧客に最適な通信プランを算出する。具体的には、既存のプラン情報と顧客の利用パターンを照らし合わせ、最もコスト効率の良いプランを選定する。使用するソフトウェアは最適化アルゴリズム（例: 線形計画法）である。

【0304】

通知

【0305】

サーバは、算出した最適な通信プランを顧客に通知する。具体的には、メール、SMS、アプリ内通知などの方法を使用して、顧客に提案内容を送信する。使用するソフトウェアは通知システムである。

【0306】

プラン変更

【0307】

ユーザは、通知を受け取った後、提案されたプランに変更することができる。具体的には、オンラインポータルやカスタマーサポートを通じて変更手続きを行う。使用するハードウェアは顧客の端末（例: スマートフォン、PC）であり、使用するソフトウェアは通信キャリアのオンラインポータルである。

【0308】

具体例

【0309】

具体例として、以下のようなプロンプト文を生成AIモデルに入力することで、顧客に最適なプランを提案するシステムの動作をシミュレートできる。

【0310】

プロンプト文の例:

【0311】

顧客Aの通信利用データは以下の通りです。

【0312】

通話時間: 300分/月

【0313】

データ使用量: 5GB/月

【0314】

SMS送信数: 50通/月

【0315】

このデータを基に、顧客Aに最適な通信プランを提案してください。

【0316】

このようにして、顧客は最適なプランに変更することで通信費を節約し、満足度を向上させることができる。実施例３における特定処理の流れについて図１５を用いて説明する。

【0317】

ステップ１：データ収集

【0318】

サーバは、顧客の通信端末の通話時間とデータ使用量をリアルタイムで測定する。具体的には、通信キャリアのデータベースからAPIを使用してデータを取得する。入力として、顧客の識別情報（例: 顧客ID）を使用し、出力として、通話時間、データ使用量、SMS送信数などの通信利用データを得る。例えば、顧客Aの通話時間が300分、データ使用量が5GB、SMS送信数が50通であることを確認する。

【0319】

ステップ２：データ分析

【0320】

サーバは、収集したデータを解析し、顧客の利用パターンを特定する。具体的には、機械学習アルゴリズムを使用して、顧客の通信利用の傾向を分析する。入力として、ステップ１で収集した通信利用データを使用し、出力として、顧客の利用パターン（例: 通話時間が多い、データ使用量が中程度など）を得る。例えば、顧客Aは通話時間が多く、データ使用量が中程度であることを特定する。

【0321】

ステップ３：最適プランの算出

【0322】

サーバは、解析結果に基づいて、顧客に最適な通信プランを算出する。具体的には、既存のプラン情報と顧客の利用パターンを照らし合わせ、最もコスト効率の良いプランを選定する。入力として、ステップ２で得た利用パターンと既存のプラン情報を使用し、出力として、最適な通信プランを得る。例えば、通話無制限プランが最適であると判断する。

【0323】

ステップ４：通知

【0324】

サーバは、算出した最適な通信プランを顧客に通知する。具体的には、メール、SMS、アプリ内通知などの方法を使用して、顧客に提案内容を送信する。入力として、ステップ３で得た最適な通信プランと顧客の連絡先情報を使用し、出力として、通知メッセージを送信する。例えば、顧客Aに対して「通話無制限プランが最適です」とメールで通知する。

【0325】

ステップ５：プラン変更

【0326】

ユーザは、通知を受け取った後、提案されたプランに変更することができる。具体的には、オンラインポータルやカスタマーサポートを通じて変更手続きを行う。入力として、通知メッセージと顧客の選択を使用し、出力として、プラン変更の確認を得る。例えば、顧客Aはスマートフォンを使用して通信キャリアのオンラインポータルにアクセスし、通話無制限プランに変更する。変更手続きが完了すると、ユーザは新しいプランの適用を確認する。

【0327】

（応用例３）

【0328】

次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。

【0329】

従来のシステムでは、顧客の通話時間や通信量に基づいて最適なプランを提供することはできるが、顧客の決済履歴や利用パターンを考慮した最適な決済プランの提案ができないという課題があった。このため、顧客は通信費の節約だけでなく、決済手数料やポイント還元率などの面でも最適なプランを享受することができず、顧客満足度の向上が限定的であった。

【0330】

応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0331】

この発明では、サーバは、顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段と、顧客の決済履歴を分析し、最適な決済プランを提案する手段と、を含む。これにより、顧客は通信費の節約だけでなく、決済手数料やポイント還元率などの面でも最適なプランを享受することが可能となる。

【0332】

「顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段」とは、顧客が携帯電話を使用して通話を行った時間をリアルタイムで計測し、記録するための装置またはソフトウェアである。

【0333】

「顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段」とは、顧客が携帯電話を使用してデータ通信を行った際の通信量をリアルタイムで計測し、記録するための装置またはソフトウェアである。

【0334】

「測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段」とは、リアルタイムで測定された通話時間と通信量のデータを分析し、顧客にとって最も適した通信プランを提案するための装置またはソフトウェアである。

【0335】

「顧客の決済履歴を分析し、最適な決済プランを提案する手段」とは、顧客の過去の決済履歴データを解析し、顧客にとって最も有利な決済プラン（例えば、クレジットカード、デビットカード、電子マネーなど）を提案するための装置またはソフトウェアである。

【0336】

この発明を実施するためのシステムは、顧客の携帯の通話時間と通信量をリアルタイムで測定し、さらに顧客の決済履歴を分析して最適なプランを提案するものである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。

【0337】

システムの構成

【0338】

システムは主に以下のハードウェアおよびソフトウェアで構成される：

【0339】

ハードウェア: 一般的なPCまたはサーバー

【0340】

ソフトウェア: Python、pandas、scikit-learn、numpy

【0341】

データの収集と処理

【0342】

サーバは、顧客の携帯電話から通話時間と通信量のデータをリアルタイムで収集する。これには、携帯電話の通信モジュールと連携するAPIが使用される。収集されたデータは、サーバ上でリアルタイムに記録される。

【0343】

次に、サーバは顧客の決済履歴データを収集する。このデータは、顧客が使用する決済手段（クレジットカード、デビットカード、電子マネーなど）から取得される。これには、決済プロバイダのAPIを使用する。

【0344】

データの分析

【0345】

サーバは、収集した通話時間と通信量のデータを分析し、顧客に最適な通信プランを提案する。これには、以下の手順が含まれる：

【0346】

1. データの標準化: 通話時間と通信量のデータを標準化するために、PythonのStandardScalerを使用する。

【0347】

2. クラスタリング: 顧客の利用パターンを分析するために、KMeansクラスタリングを使用する。

【0348】

3. プランの提案: 各クラスタに対して最適な通信プランを提案する。

【0349】

さらに、サーバは顧客の決済履歴データを分析し、最適な決済プランを提案する。これには、以下の手順が含まれる：

【0350】

1. データの標準化: 決済履歴データを標準化するために、PythonのStandardScalerを使用する。

【0351】

2. クラスタリング: 顧客の決済パターンを分析するために、KMeansクラスタリングを使用する。

【0352】

3. プランの提案: 各クラスタに対して最適な決済プランを提案する。

【0353】

提案の通知

【0354】

サーバは、分析結果に基づいて最適な通信プランおよび決済プランを顧客に通知する。通知は、スマートフォンアプリを通じて行われる。顧客はアプリを通じて提案されたプランを確認し、必要に応じてプランを変更することができる。

【0355】

具体例

【0356】

例えば、ある顧客が月に1000分の通話と10GBのデータ通信を行っている場合、サーバはこのデータをリアルタイムで収集し、最適な通信プランを提案する。同時に、顧客の決済履歴を分析し、最適な決済プラン（例えば、ポイント還元率が高いクレジットカード）を提案する。

【0357】

プロンプト文の例

【0358】

以下は、生成AIモデルに入力するプロンプト文の例である：

【0359】

ユーザーの決済履歴データを分析し、最適な決済プランを提案するアプリケーションを開発してください。ユーザーの決済金額、取引タイプ、取引時間帯、曜日などの特徴量を用いて、KMeansクラスタリングを行い、各クラスタに対して最適な決済プラン（クレジットカード、デビットカード、電子マネーなど）を提案します。Pythonとそのライブラリ（pandas、scikit-learn、numpy）を使用してください。

【0360】

このようにして、顧客は通信費の節約だけでなく、決済手数料やポイント還元率などの面でも最適なプランを享受することができる。

【0361】

応用例３における特定処理の流れについて図１６を用いて説明する。

【0362】

ステップ１：

【0363】

サーバは、顧客の携帯電話から通話時間と通信量のデータをリアルタイムで収集する。具体的には、携帯電話の通信モジュールと連携するAPIを使用して、通話開始時刻、終了時刻、データ通信量などの情報を取得する。入力は携帯電話からのリアルタイムデータであり、出力はサーバに保存される通話時間と通信量のデータである。

【0364】

ステップ２：

【0365】

サーバは、顧客の決済履歴データを収集する。これには、顧客が使用する決済手段（クレジットカード、デビットカード、電子マネーなど）からのデータを取得するために、決済プロバイダのAPIを使用する。入力は決済プロバイダからの決済履歴データであり、出力はサーバに保存される決済履歴データである。

【0366】

ステップ３：

【0367】

サーバは、収集した通話時間と通信量のデータを標準化する。具体的には、PythonのStandardScalerを使用して、各データポイントを平均0、標準偏差1に変換する。入力は通話時間と通信量の生データであり、出力は標準化されたデータである。

【0368】

ステップ４：

【0369】

サーバは、標準化された通話時間と通信量のデータをクラスタリングする。具体的には、KMeansクラスタリングを使用して、顧客の利用パターンを分析し、複数のクラスタに分類する。入力は標準化されたデータであり、出力は各データポイントが属するクラスタのラベルである。

【0370】

ステップ５：

【0371】

サーバは、各クラスタに対して最適な通信プランを提案する。具体的には、クラスタごとの利用パターンに基づいて、最適な通信プラン（例えば、通話時間が多いクラスタには通話無制限プラン）を選定する。入力はクラスタのラベルであり、出力は最適な通信プランの提案である。

【0372】

ステップ６：

【0373】

サーバは、収集した決済履歴データを標準化する。具体的には、PythonのStandardScalerを使用して、各データポイントを平均0、標準偏差1に変換する。入力は決済履歴の生データであり、出力は標準化されたデータである。

【0374】

ステップ７：

【0375】

サーバは、標準化された決済履歴データをクラスタリングする。具体的には、KMeansクラスタリングを使用して、顧客の決済パターンを分析し、複数のクラスタに分類する。入力は標準化されたデータであり、出力は各データポイントが属するクラスタのラベルである。

【0376】

ステップ８：

【0377】

サーバは、各クラスタに対して最適な決済プランを提案する。具体的には、クラスタごとの決済パターンに基づいて、最適な決済プラン（例えば、ポイント還元率が高いクレジットカード）を選定する。入力はクラスタのラベルであり、出力は最適な決済プランの提案である。

【0378】

ステップ９：

【0379】

サーバは、分析結果に基づいて最適な通信プランおよび決済プランを顧客に通知する。具体的には、スマートフォンアプリを通じて通知を行う。入力は最適なプランの提案であり、出力は顧客への通知である。顧客はアプリを通じて提案されたプランを確認し、必要に応じてプランを変更することができる。

【0380】

更に、ユーザの感情を推定する感情エンジンを組み合わせてもよい。すなわち、特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。

【0381】

「形態例１」

【0382】

本発明の一実施形態では、感情エンジンは、ユーザの通話内容から感情を認識する。具体的には、ユーザの声のトーン、音量、話速などの特徴を分析し、それらの特徴からユーザの感情状態を推定する。この感情状態に基づいて、最適なプランを提供する。例えば、ユーザが怒りの感情を示している場合、そのユーザに対しては、通話料金を割引するなどの特別なプランを提供することで、ユーザの満足度を向上させることができる。

【0383】

「形態例２」

【0384】

本発明の別の実施形態では、感情エンジンは、ユーザの通話内容だけでなく、通信内容からも感情を認識する。具体的には、ユーザが送信したテキストメッセージやＥメールの内容を分析し、その内容からユーザの感情状態を推定する。この感情状態に基づいて、最適なプランを提供する。例えば、ユーザが喜びの感情を示している場合、そのユーザに対しては、データ通信量を増やすなどの特別なプランを提供することで、ユーザの満足度を向上させることができる。

【0385】

「形態例３」

【0386】

本発明のさらに別の実施形態では、感情エンジンは、ユーザの通話内容と通信内容から感情を認識し、その感情に応じて最適なプランを提供する。具体的には、ユーザが送信したテキストメッセージやＥメールの内容、声のトーン、音量、話速などを分析し、その内容からユーザの感情状態を推定する。この感情状態に基づいて、最適なプランを提供する。例えば、ユーザが悲しみの感情を示している場合、そのユーザに対しては、通話料金を割引するなどの特別なプランを提供することで、ユーザの満足度を向上させることができる。

【0387】

以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。

【0388】

「形態例１」

【0389】

ステップ１：ユーザが通話を開始する。

【0390】

ステップ２：感情エンジンがユーザの声のトーン、音量、話速などの特徴を分析する。

【0391】

ステップ３：感情エンジンが分析結果からユーザの感情状態を推定する。

【0392】

ステップ４：推定された感情状態に基づいて、最適なプランを提供する。

【0393】

「形態例２」

【0394】

ステップ１：ユーザが通信を開始する。

【0395】

ステップ２：感情エンジンがユーザが送信したテキストメッセージやＥメールの内容を分析する。

【0396】

ステップ３：感情エンジンが分析結果からユーザの感情状態を推定する。

【0397】

ステップ４：推定された感情状態に基づいて、最適なプランを提供する。

【0398】

「形態例３」

【0399】

ステップ１：ユーザが通話または通信を開始する。

【0400】

ステップ２：感情エンジンがユーザが送信したテキストメッセージやＥメールの内容、声のトーン、音量、話速などを分析する。

【0401】

ステップ３：感情エンジンが分析結果からユーザの感情状態を推定する。

【0402】

ステップ４：推定された感情状態に基づいて、最適なプランを提供する。

【0403】

（実施例１）

【0404】

【0405】

従来の通信プラン提供システムでは、顧客の通話時間や通信量に基づいて最適なプランを提供することはできるが、顧客の感情状態を考慮したプラン提供ができないという課題があった。これにより、顧客の満足度を十分に向上させることができず、顧客のニーズに応じた柔軟なプラン提供が困難であった

【0406】

実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0407】

この発明では、サーバは、顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段と、顧客の通話内容から感情を認識する手段と、認識した感情に基づいて最適なプランを提供する手段と、を含む。これにより、顧客の通話時間や通信量だけでなく、感情状態も考慮した最適なプラン提供が可能となり、顧客の満足度を向上させることができる。

【0408】

「顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段」とは、通信ネットワークを通じて顧客の通話開始時刻および終了時刻を取得し、その情報を基に通話時間をリアルタイムで計測する技術である。

【0409】

「顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段」とは、通信ネットワークを通じて顧客のデータ使用量をリアルタイムで監視し、その情報を基に通信量を計測する技術である。

【0410】

「測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段」とは、取得した通話時間および通信量のデータを解析し、顧客の利用パターンに最も適した通信プランを算出し、提供する技術である。

【0411】

「顧客の通話内容から感情を認識する手段」とは、音声認識技術を用いて顧客の通話内容を解析し、声のトーン、音量、話速などの特徴から顧客の感情状態を推定する技術である。

【0412】

「認識した感情に基づいて最適なプランを提供する手段」とは、感情認識の結果を基に、顧客の感情状態に応じた特別な通信プランを算出し、提供する技術である。

【0413】

発明を実施するための形態

【0414】

この発明は、顧客の携帯の通話時間と通信量をリアルタイムで測定し、そのデータを基に最適なプランを提供するシステムである。さらに、顧客の通話内容から感情を認識し、その感情状態に基づいて最適なプランを提供する機能も含まれている。

【0415】

サーバは、通信ネットワークを通じて顧客の通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得する。具体的には、通信キャリアのAPIを使用して、顧客の通話開始時刻、終了時刻、通話のデータ量などの情報を収集する。例えば、通信キャリアのAPIエンドポイントにリクエストを送信し、レスポンスとして通話データを受け取る。

【0416】

次に、サーバは取得したデータを解析する。PythonのPandasライブラリを使用してデータフレームに変換し、顧客ごとの通話時間の合計や平均通話時間、通信量の合計などを計算する。これにより、顧客の利用パターンを特定することができる。

【0417】

さらに、サーバは感情エンジンを使用して顧客の通話内容から感情を認識する。Google（登録商標） Cloud Speech-to-Text APIを使用して音声データをテキストに変換し、そのテキストを感情分析モデルに入力する。感情分析モデルは、顧客の声のトーン、音量、話速などの特徴を分析し、感情状態を推定する。

【0418】

例えば、以下のような具体例がある。ユーザが通話中に怒りの感情を示している場合、サーバはそのユーザに対して通話料金を割引する特別なプランを提供する。このようにして、ユーザの満足度を向上させることができる。

【0419】

具体的なプロンプト文の例としては、以下のようなものがある：

【0420】

「ユーザの通話内容から感情を認識し、怒りの感情を示している場合には通話料金を割引する特別なプランを提供するシステムを設計してください。通信キャリアのネットワークからリアルタイムで通話時間と通信量のデータを取得し、音声認識技術を用いてユーザの感情を分析する方法を含めて説明してください。」

【0421】

このプロンプト文を使用することで、生成AIモデルはシステムの詳細な設計と実装方法を提供することができる。

【0422】

実施例１における特定処理の流れについて図１７を用いて説明する。

【0423】

ステップ１：

【0424】

サーバは、通信キャリアのネットワークを通じて顧客の通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得する。入力として、通信キャリアのAPIエンドポイントにリクエストを送信し、レスポンスとして通話開始時刻、終了時刻、通話のデータ量などの情報を受け取る。これにより、顧客の通話時間と通信量のデータが収集される。

【0425】

ステップ２：

【0426】

サーバは、取得した通話時間と通信量のデータを解析する。入力として、ステップ１で取得したデータを使用する。PythonのPandasライブラリを使用してデータフレームに変換し、顧客ごとの通話時間の合計や平均通話時間、通信量の合計などを計算する。出力として、顧客ごとの利用パターンが得られる。具体的な動作として、データフレームのグループ化や集計処理を行う。

【0427】

ステップ３：

【0428】

サーバは、感情エンジンを使用して顧客の通話内容から感情を認識する。入力として、通話の音声データを使用する。Google Cloud Speech-to-Text APIを使用して音声データをテキストに変換し、そのテキストを感情分析モデルに入力する。出力として、顧客の感情状態が得られる。具体的な動作として、音声データのテキスト変換と感情分析を行う。

【0429】

ステップ４：

【0430】

サーバは、解析結果と感情認識結果に基づいて顧客に最適なプランを算出する。入力として、ステップ２で得られた利用パターンとステップ３で得られた感情状態を使用する。顧客の通話時間が長い場合には通話無制限プランを、怒りの感情を示している場合には通話料金を割引する特別なプランを提案する。出力として、最適なプランが得られる。具体的な動作として、条件分岐によるプランの選定を行う。

【0431】

ステップ５：

【0432】

サーバは、算出した最適プランを顧客に提供する。入力として、ステップ４で得られた最適なプランを使用する。顧客の端末に通知を送信し、最適プランの詳細を表示する。出力として、顧客にプランの情報が提供される。具体的な動作として、通知の送信とプラン詳細の表示を行う。

【0433】

（応用例１）

【0434】

【0435】

従来の通信プラン提供システムでは、顧客の通話時間や通信量に基づいて最適なプランを提供することはできるが、顧客の感情状態を考慮したサービス提供ができないため、顧客満足度の向上が限定的である。また、顧客が通話中にストレスや怒りを感じた場合に適切な対応ができず、セキュリティリスクが発生する可能性がある。これらの問題を解決するためには、顧客の感情状態をリアルタイムで認識し、それに基づいて適切なサービスやセキュリティアラートを提供するシステムが必要である

【0436】

応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0437】

この発明では、サーバは、顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段と、顧客の通話内容から感情を認識する手段と、認識した感情に基づいてセキュリティアラートを発信する手段と、を含む。これにより、顧客の感情状態を考慮した最適なプランの提供と、セキュリティリスクの低減が可能となる。

【0438】

「顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段」とは、顧客が携帯電話で通話を行っている時間をリアルタイムで計測するための装置またはソフトウェアである。

【0439】

「顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段」とは、顧客が携帯電話で使用するデータ通信量をリアルタイムで計測するための装置またはソフトウェアである。

【0440】

「測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段」とは、リアルタイムで測定された通話時間と通信量のデータを基に、顧客に最適な通信プランを算出し提供するための装置またはソフトウェアである。

【0441】

「顧客の通話内容から感情を認識する手段」とは、顧客の通話中の音声データを解析し、声のトーン、音量、話速などの特徴から顧客の感情状態を推定するための装置またはソフトウェアである。

【0442】

「認識した感情に基づいてセキュリティアラートを発信する手段」とは、顧客の感情状態が特定の条件（例えば、怒りやストレス）を満たした場合に、セキュリティアラートを自動的に発信するための装置またはソフトウェアである。

【0443】

この発明を実施するための形態として、以下のシステム構成を説明する。

【0444】

システム構成

【0445】

このシステムは、以下の主要なコンポーネントから構成される：

【0446】

1. 通話時間測定モジュール：顧客の携帯電話の通話時間をリアルタイムで測定する。

【0447】

2. 通信量測定モジュール：顧客の携帯電話の通信量をリアルタイムで測定する。

【0448】

3. プラン提供モジュール：測定された通話時間と通信量に基づいて、顧客に最適な通信プランを提供する。

【0449】

4. 感情認識モジュール：顧客の通話内容から感情を認識する。

【0450】

5. セキュリティアラートモジュール：認識された感情に基づいて、必要に応じてセキュリティアラートを発信する。

【0451】

プログラムの処理

【0452】

サーバは、以下のように各モジュールを連携させて処理を行う。

【0453】

1. 通話時間測定モジュール：サーバは、通信キャリアのネットワークを通じて顧客の通話時間データをリアルタイムで取得する。このデータは、顧客が通話を開始した時点から終了するまでの時間を計測するために使用される。

【0454】

2. 通信量測定モジュール：サーバは、同様に通信キャリアのネットワークを通じて顧客の通信量データをリアルタイムで取得する。このデータは、顧客がインターネットを利用した際のデータ使用量を計測するために使用される。

【0455】

3. プラン提供モジュール：サーバは、取得した通話時間と通信量のデータを基に、顧客に最適な通信プランを算出する。このプランは、顧客の使用パターンに最適化されたものであり、コストパフォーマンスを最大化することを目的としている。

【0456】

4. 感情認識モジュール：サーバは、顧客の通話内容をリアルタイムで解析し、声のトーン、音量、話速などの特徴から顧客の感情状態を推定する。この解析には、感情認識ライブラリを使用する。

【0457】

5. セキュリティアラートモジュール：サーバは、感情認識モジュールで認識された感情が特定の条件（例えば、怒りやストレス）を満たした場合に、セキュリティアラートを自動的に発信する。このアラートは、通信サービスを通じて緊急連絡先に通知される。

【0458】

具体例

【0459】

例えば、顧客が通話中に怒りを感じた場合、感情認識モジュールがその感情をリアルタイムで検出し、セキュリティアラートモジュールが自動的に緊急連絡先に通知を送る。この通知には、顧客のIDと感情状態が含まれ、迅速な対応が可能となる。

【0460】

プロンプト文の例

【0461】

生成AIモデルに対して具体的な要件を伝えるためのプロンプト文の例は以下の通りである：

【0462】

ユーザの通話内容をリアルタイムでモニタリングし、感情エンジンを用いてユーザの感情状態を分析してください。ユーザがストレスや怒りを感じている場合、セキュリティアラートを発信し、緊急連絡先に通知を送る機能を実装してください。

【0463】

このようにして、顧客の感情状態を考慮した最適なプランの提供と、セキュリティリスクの低減が可能となるシステムを実現することができる。

【0464】

応用例１における特定処理の流れについて図１８を用いて説明する。

【0465】

ステップ１：

【0466】

サーバは、通信キャリアのネットワークを通じて顧客の通話時間データをリアルタイムで取得する。

【0467】

入力：通信キャリアのAPIから取得した通話開始時刻と終了時刻。

【0468】

データ加工：通話開始時刻と終了時刻の差分を計算し、通話時間を算出する。

【0469】

出力：リアルタイムの通話時間データ。

【0470】

ステップ２：

【0471】

サーバは、通信キャリアのネットワークを通じて顧客の通信量データをリアルタイムで取得する。

【0472】

入力：通信キャリアのAPIから取得したデータ使用量。

【0473】

データ加工：取得したデータ使用量を累積し、リアルタイムの通信量を算出する。

【0474】

出力：リアルタイムの通信量データ。

【0475】

ステップ３：

【0476】

サーバは、取得した通話時間と通信量のデータを基に、顧客に最適な通信プランを算出する。

【0477】

入力：リアルタイムの通話時間データと通信量データ。

【0478】

データ演算：通話時間と通信量のパターンを分析し、最適なプランを選定するアルゴリズムを適用する。

【0479】

出力：顧客に最適な通信プラン。

【0480】

ステップ４：

【0481】

サーバは、顧客の通話内容をリアルタイムで解析し、声のトーン、音量、話速などの特徴から顧客の感情状態を推定する。

【0482】

入力：通話中の音声データ。

【0483】

データ加工：音声データを解析し、特徴量を抽出する。感情認識ライブラリを使用して感情状態を推定する。

【0484】

出力：顧客の感情状態データ。

【0485】

ステップ５：

【0486】

サーバは、感情認識モジュールで認識された感情が特定の条件（例えば、怒りやストレス）を満たした場合に、セキュリティアラートを自動的に発信する。

【0487】

入力：顧客の感情状態データ。

【0488】

データ演算：感情状態が特定の条件を満たしているかを判定する。

【0489】

出力：セキュリティアラートの発信。

【0490】

ステップ６：

【0491】

サーバは、セキュリティアラートを緊急連絡先に通知する。

【0492】

入力：セキュリティアラート。

【0493】

データ加工：アラート内容をメッセージ形式に変換する。通信サービスを使用して通知を送信する。

【0494】

出力：緊急連絡先への通知メッセージ。

【0495】

（実施例２）

【0496】

【0497】

従来の通信プラン提供システムでは、顧客の通話時間や通信量に基づいてプランを提供することはできるが、顧客の感情状態を考慮したプランの提供は行われていない。そのため、顧客の満足度を最大化することが難しいという課題がある。また、データの収集や分析がリアルタイムで行われないため、最適なプランの提供が遅れることがある

【0498】

実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0499】

この発明では、サーバは、顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、測定した通話時間と通信量をサーバに送信する手段と、サーバが受信したデータをデータベースに保存する手段と、保存されたデータを前処理する手段と、前処理されたデータを機械学習アルゴリズムに入力し、顧客の通話・通信パターンを分析する手段と、顧客のテキストメッセージや電子メールの内容を感情認識エンジンに入力し、顧客の感情状態を推定する手段と、分析結果と感情状態に基づいて最適なプランを生成する手段と、生成したプランを顧客に通知する手段を含む。これにより、顧客の行動データと感情データをリアルタイムで収集・分析し、よりパーソナライズされた最適なプランを迅速に提供することが可能となる。

【0500】

「通話時間」とは、顧客が携帯電話を使用して通話を行った総時間を指す。

【0501】

「通信量」とは、顧客が携帯電話を使用してデータ通信を行った総データ量を指す。

【0502】

「サーバ」とは、データの収集、保存、前処理、分析、およびプラン生成を行う中央処理装置を指す。

【0503】

「データベース」とは、サーバが受信したデータを効率的に保存および検索するためのデータ管理システムを指す。

【0504】

「前処理」とは、収集されたデータの欠損値補完や異常値検出など、データ分析の前に行うデータの整備作業を指す。

【0505】

「機械学習アルゴリズム」とは、データを基にパターンを学習し、予測や分類を行うための数学的モデルを指す。

【0506】

「感情認識エンジン」とは、テキストメッセージや電子メールの内容から顧客の感情状態を推定するためのソフトウェアを指す。

【0507】

「プラン生成」とは、分析結果と感情状態に基づいて顧客に最適な通信プランを作成するプロセスを指す。

【0508】

「通知」とは、生成したプランを顧客に知らせるための情報伝達手段を指す。

【0509】

この発明は、顧客の通話時間と通信量をリアルタイムで測定し、これらのデータを基に最適な通信プランを提供するシステムである。さらに、顧客のテキストメッセージや電子メールの内容から感情を認識し、その感情状態に基づいてプランを最適化する機能も含む。

【0510】

使用するハードウェアとソフトウェア

【0511】

ハードウェア: サーバ、端末（スマートフォンやPC）

【0512】

ソフトウェア: 機械学習アルゴリズム（例: TensorFlow、scikit-learn）、感情認識エンジン（例: IBM Watson（登録商標）、Microsoft（登録商標） Azure（登録商標） Text Analytics）

【0513】

データの収集と送信

【0514】

端末は、ユーザの通話時間と通信量をリアルタイムでモニタリングする。例えば、スマートフォンのアプリがバックグラウンドで動作し、通話時間やデータ使用量を記録する。

【0515】

端末は、収集したデータを暗号化し、定期的にサーバに送信する。例えば、毎日深夜にデータを一括送信する設定にする。

【0516】

データの保存と前処理

【0517】

サーバは、受信したデータをデータベースに保存する。データベースは、ユーザIDをキーとしてデータを格納し、効率的な検索が可能である。

【0518】

サーバは、保存されたデータを前処理する。例えば、欠損値がある場合は平均値で補完し、異常に高い通信量が記録されている場合は異常値として除外する。

【0519】

パターン分析と感情認識

【0520】

サーバは、前処理されたデータを機械学習アルゴリズムに入力する。例えば、K-meansクラスタリングを用いてユーザの通話・通信パターンをクラスタリングし、各クラスタに最適なプランを特定する。

【0521】

サーバは、ユーザのテキストメッセージや電子メールの内容を感情認識エンジンに入力する。例えば、IBM Watsonを用いてテキストの感情を分析し、ユーザが喜び、悲しみ、怒りなどの感情を示しているかを判定する。

【0522】

プラン生成と通知

【0523】

サーバは、分析結果と感情状態に基づいて、ユーザに最適なプランを生成する。例えば、通話時間が長く、かつ喜びの感情を示しているユーザには、通話無制限プランと特別なデータボーナスを提供する。

【0524】

サーバは、生成したプランをユーザに通知する。例えば、スマートフォンのアプリケーションを通じてプッシュ通知を送り、ユーザに新しいプランを提案する。

【0525】

具体例

【0526】

ユーザが1ヶ月間に1000分の通話時間と10GBのデータ通信を行った場合、端末はこれらのデータを収集し、サーバに送信する。

【0527】

サーバは、データを前処理し、K-meansクラスタリングを用いてユーザのパターンを分析する。

【0528】

サーバは、ユーザが送信したテキストメッセージから、ユーザが喜びの感情を示していることを認識する。

【0529】

サーバは、通話無制限プランと20GBのデータプランを生成し、特別なデータボーナスを追加する。

【0530】

サーバは、生成したプランをユーザに通知し、スマートフォンのアプリケーションを通じてプッシュ通知を送る。

【0531】

プロンプト文の例

【0532】

「ユーザの通話時間と通信量のデータを基に、最適なプランを提案するシステムを設計してください。また、ユーザのテキストメッセージや電子メールの内容から感情を認識し、その感情状態に基づいて特別なプランを提供する機能も追加してください。」

【0533】

このようにして、ユーザの行動データと感情データを活用し、よりパーソナライズされたサービスを提供することができる。

【0534】

実施例２における特定処理の流れについて図１９を用いて説明する。

【0535】

ステップ１：

【0536】

端末は、ユーザの通話時間と通信量をリアルタイムでモニタリングする。具体的には、スマートフォンのアプリがバックグラウンドで動作し、通話時間やデータ使用量を記録する。

【0537】

入力: ユーザの通話時間と通信量

【0538】

出力: 記録された通話時間と通信量のデータ

【0539】

ステップ２：

【0540】

端末は、収集したデータを暗号化し、定期的にサーバに送信する。例えば、毎日深夜にデータを一括送信する設定にする。

【0541】

入力: 記録された通話時間と通信量のデータ

【0542】

出力: 暗号化された通話時間と通信量のデータ

【0543】

ステップ３：

【0544】

サーバは、受信したデータをデータベースに保存する。データベースは、ユーザIDをキーとしてデータを格納し、効率的な検索が可能である。

【0545】

入力: 暗号化された通話時間と通信量のデータ

【0546】

出力: データベースに保存されたデータ

【0547】

ステップ４：

【0548】

サーバは、保存されたデータを前処理する。具体的には、欠損値がある場合は平均値で補完し、異常に高い通信量が記録されている場合は異常値として除外する。

【0549】

入力: データベースに保存されたデータ

【0550】

出力: 前処理されたデータ

【0551】

ステップ５：

【0552】

【0553】

入力: 前処理されたデータ

【0554】

出力: クラスタリングされたユーザの通話・通信パターン

【0555】

ステップ６：

【0556】

サーバは、ユーザのテキストメッセージや電子メールの内容を感情認識エンジンに入力する。例えば、感情認識エンジンを用いてテキストの感情を分析し、ユーザが喜び、悲しみ、怒りなどの感情を示しているかを判定する。

【0557】

入力: ユーザのテキストメッセージや電子メールの内容

【0558】

出力: 推定されたユーザの感情状態

【0559】

ステップ７：

【0560】

【0561】

入力: クラスタリングされたユーザの通話・通信パターン、推定されたユーザの感情状態

【0562】

出力: 生成された最適なプラン

【0563】

ステップ８：

【0564】

【0565】

入力: 生成された最適なプラン

【0566】

出力: ユーザに通知されたプラン

【0567】

（応用例２）

【0568】

【0569】

従来のシステムでは、顧客の通話時間や通信量に基づいて最適なプランを提供することはできるが、顧客の感情状態を考慮したプラン提供ができないため、顧客満足度を十分に向上させることができないという課題があった。また、顧客の感情状態をリアルタイムで把握し、それに基づいて柔軟にプランを提供することが求められているが、これを実現するための技術が不足しているという問題もある

【0570】

応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0571】

この発明では、サーバは、顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段と、顧客のテキストメッセージや電子メールの内容を分析して感情状態を推定する手段と、推定された感情状態に基づいて最適なプランを提供する手段と、を含む。これにより、顧客の通話時間や通信量だけでなく、感情状態も考慮した最適なプランの提供が可能となる。

【0572】

「顧客」とは、サービスを利用する個人または法人である。

【0573】

「携帯」とは、携帯電話やスマートフォンなどの移動通信端末を指す。

【0574】

「通話時間」とは、顧客が携帯を使用して通話を行った時間の総量である。

【0575】

「通信量」とは、顧客が携帯を使用してデータ通信を行った量の総量である。

【0576】

「リアルタイム」とは、データが生成されると同時に処理されることを指す。

【0577】

「測定する手段」とは、通話時間や通信量を計測するためのハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせである。

【0578】

「最適なプラン」とは、顧客の使用パターンや感情状態に基づいて提供される、最も適したサービスプランである。

【0579】

「提供する手段」とは、最適なプランを顧客に提示し、適用するためのハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせである。

【0580】

「テキストメッセージ」とは、SMSやインスタントメッセージングアプリを通じて送受信される文字情報である。

【0581】

「電子メール」とは、インターネットを通じて送受信される電子的な手紙である。

【0582】

「分析する」とは、データを処理し、意味やパターンを抽出することである。

【0583】

「感情状態」とは、顧客が特定の時点で感じている感情の種類や強度を指す。

【0584】

「推定する」とは、データに基づいて未知の情報を予測することである。

【0585】

この発明を実施するためのシステムは、顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段、顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段、測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段、顧客のテキストメッセージや電子メールの内容を分析して感情状態を推定する手段、推定された感情状態に基づいて最適なプランを提供する手段を含む。

【0586】

サーバは、顧客の携帯から通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得する。これには、携帯通信事業者のネットワークを通じてデータを収集するためのAPIやデータベースが使用される。例えば、通話時間は通話ログから取得し、通信量はデータ使用量のログから取得する。

【0587】

次に、サーバは取得したデータを用いて、機械学習アルゴリズムを適用し、顧客の通話時間と通信量のパターンを分析する。これには、Pythonのscikit-learnライブラリを用いたクラスタリングアルゴリズム（例えば、KMeans）が使用される。これにより、顧客の使用パターンに基づいて最適なプランを提供することができる。

【0588】

さらに、サーバは顧客のテキストメッセージや電子メールの内容を分析し、感情状態を推定する。これには、自然言語処理ライブラリであるTextBlobを使用する。テキストメッセージや電子メールの内容から感情を抽出し、その感情状態に基づいて最適なプランを提供する。

【0589】

例えば、顧客が喜びの感情を示している場合、特別なキャッシュバックプランを提供することができる。これにより、顧客の満足度を向上させることができる。

【0590】

具体例として、ユーザAが最近の通話時間が長く、データ通信量も多い場合を考える。さらに、テキストメッセージや電子メールの内容から、ユーザAが喜びの感情を示していることが判明した場合、ユーザAには特別なキャッシュバックプランが提供される。

【0591】

プロンプト文の例としては、以下のようなものが考えられる：

【0592】

ユーザの通話時間、通信量、テキストメッセージやEメールの内容を分析し、ユーザの感情状態に応じた最適な電子決済プランを提供するアプリケーションを開発してください。例えば、ユーザが喜びの感情を示している場合、特別なキャッシュバックプランを提供するシナリオを考慮してください。

【0593】

このようにして、顧客の通話時間や通信量だけでなく、感情状態も考慮した最適なプランの提供が可能となる。

【0594】

応用例２における特定処理の流れについて図２０を用いて説明する。

【0595】

ステップ１：

【0596】

サーバは、顧客の携帯から通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得する。具体的には、携帯通信事業者のネットワークを通じてAPIを使用し、通話ログとデータ使用量のログを収集する。入力は顧客の携帯からの通話時間と通信量のデータであり、出力はこれらのデータがサーバに保存されることである。

【0597】

ステップ２：

【0598】

サーバは、取得した通話時間と通信量のデータを用いて、機械学習アルゴリズムを適用し、顧客の通話時間と通信量のパターンを分析する。具体的には、Pythonのscikit-learnライブラリを用いたKMeansクラスタリングアルゴリズムを使用する。入力は通話時間と通信量のデータであり、出力は顧客の使用パターンに基づいたクラスタリング結果である。

【0599】

ステップ３：

【0600】

サーバは、顧客のテキストメッセージや電子メールの内容を分析し、感情状態を推定する。具体的には、自然言語処理ライブラリであるTextBlobを使用してテキストデータを解析する。入力はテキストメッセージや電子メールの内容であり、出力は感情状態の推定結果である。

【0601】

ステップ４：

【0602】

サーバは、推定された感情状態に基づいて最適なプランを提供する。具体的には、感情状態が喜びの場合には特別なキャッシュバックプランを提供するなど、感情状態に応じたプランを選定する。入力は感情状態の推定結果とクラスタリング結果であり、出力は最適なプランの提供である。

【0603】

ステップ５：

【0604】

サーバは、最適なプランを顧客に通知する。具体的には、顧客の携帯にプッシュ通知やメールを送信する。入力は最適なプランの情報であり、出力は顧客への通知である。

【0605】

このようにして、顧客の通話時間や通信量だけでなく、感情状態も考慮した最適なプランの提供が可能となる。

【0606】

（実施例３）

【0607】

【0608】

従来のシステムでは、顧客の通話時間や通信量に基づいて最適なプランを提供することはできるが、顧客の感情状態を考慮したプランの提供は行われていない。そのため、顧客の満足度をさらに向上させるためには、顧客の感情状態を解析し、それに基づいて最適なプランを提供するシステムが必要である

【0609】

実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0610】

この発明では、サーバは、顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段と、顧客の通話内容や通信内容を収集する手段と、収集したデータを解析して顧客の感情状態を推定する手段と、推定された感情状態に基づいて最適なプランを算出する手段と、算出した最適なプランを顧客に通知する手段と、顧客がプランを変更するかどうかを確認し、変更を適用する手段と、を含む。これにより、顧客の感情状態に基づいた最適なプランの提供が可能となり、顧客の満足度を向上させることができる。

【0611】

【0612】

【0613】

「最適なプランを提供する手段」とは、顧客の通話時間や通信量、感情状態などのデータに基づいて、顧客に最も適した通信プランを選定し提供するための装置またはソフトウェアである。

【0614】

「顧客の通話内容や通信内容を収集する手段」とは、顧客が携帯電話で行う通話やテキストメッセージ、Eメールなどの通信内容を収集するための装置またはソフトウェアである。

【0615】

「収集したデータを解析して顧客の感情状態を推定する手段」とは、収集された通話内容や通信内容を解析し、顧客の感情状態を推定するための装置またはソフトウェアである。

【0616】

「推定された感情状態に基づいて最適なプランを算出する手段」とは、推定された顧客の感情状態に基づいて、顧客に最も適した通信プランを算出するための装置またはソフトウェアである。

【0617】

「算出した最適なプランを顧客に通知する手段」とは、算出された最適な通信プランを顧客に通知するための装置またはソフトウェアである。

【0618】

「顧客がプランを変更するかどうかを確認し、変更を適用する手段」とは、顧客が提案された通信プランに変更するかどうかを確認し、変更を希望する場合にそのプランを適用するための装置またはソフトウェアである。

【0619】

発明を実施するための形態

【0620】

この発明は、顧客の満足度を向上させるために、顧客の通話時間や通信量、さらには感情状態に基づいて最適な通信プランを提供するシステムである。このシステムは、以下のようなハードウェアおよびソフトウェアを用いて実施される。

【0621】

使用するハードウェアおよびソフトウェア

【0622】

ハードウェア: 高性能サーバ、音声認識デバイス、データベースサーバ

【0623】

ソフトウェア: 自然言語処理（NLP）ライブラリ（例: SpaCy、NLTK）、音声解析ソフトウェア、機械学習モデル（例: TensorFlow、PyTorch）

【0624】

プログラムの処理

【0625】

サーバは、まず顧客の通話時間や通信量をリアルタイムで測定する。これには、音声認識デバイスやデータベースサーバを使用する。次に、サーバは顧客の通話内容や通信内容を収集し、これらのデータを解析して顧客の感情状態を推定する。自然言語処理（NLP）ライブラリや音声解析ソフトウェアを用いて、テキストメッセージやEメールの内容、声のトーン、音量、話速などを解析する。

【0626】

解析された感情状態に基づいて、サーバは機械学習モデルを使用して最適な通信プランを算出する。例えば、顧客が「最近、通話料金が高くて困っている」といった内容のテキストメッセージを送信した場合、サーバはその顧客の困惑や悲しみの感情を認識し、通話料金を割引するプランを算出する。

【0627】

算出された最適なプランは、サーバから顧客に通知される。通知方法としては、SMS、Eメール、アプリ内通知などがある。顧客が通知を受け取り、提案されたプランに変更するかどうかを確認し、変更を希望する場合、サーバはそのリクエストを受け取り、データベースを更新して新しいプランを適用する。

【0628】

具体例

【0629】

具体例として、ユーザが「最近、通話料金が高くて困っている」といった内容のテキストメッセージを送信した場合を考える。この場合、感情エンジンはユーザの困惑や悲しみの感情を認識し、サーバはそのユーザに対して通話料金を割引する特別なプランを提案する。

【0630】

プロンプト文の例:

【0631】

ユーザが送信したテキストメッセージやEメールの内容、声のトーン、音量、話速などを分析し、その内容からユーザの感情状態を推定してください。例えば、ユーザが「最近、通話料金が高くて困っている」といった内容のメッセージを送信した場合、そのユーザに対して通話料金を割引するプランを提案するようにしてください。

【0632】

このようにして、サーバはユーザの感情状態に基づいて最適なプランを提供し、顧客の満足度を向上させることができる。実施例３における特定処理の流れについて図２１を用いて説明する。

【0633】

ステップ１：

【0634】

ユーザのデータ収集

【0635】

サーバは、ユーザの通話内容、テキストメッセージ、Eメールなどのデータを収集する。具体的には、音声認識デバイスやデータベースサーバを使用して、ユーザが通話を開始すると自動的に音声データを収集し、テキストメッセージやEメールが送信されるたびにその内容をデータベースに保存する。

【0636】

入力: ユーザの通話内容、テキストメッセージ、Eメール

【0637】

出力: データベースに保存された通話内容、テキストメッセージ、Eメール

【0638】

ステップ２：

【0639】

感情解析

【0640】

サーバは、収集したデータを感情エンジンに入力し、ユーザの感情状態を解析する。自然言語処理（NLP）ライブラリや音声解析ソフトウェアを使用する。具体的には、音声データをテキストに変換し、NLPライブラリを用いてテキストの感情を解析する。また、音声解析ソフトウェアを用いて声のトーンや音量、話速を解析し、総合的な感情状態を推定する。

【0641】

入力: データベースに保存された通話内容、テキストメッセージ、Eメール

【0642】

出力: 推定された感情状態

【0643】

ステップ３：

【0644】

最適プランの算出

【0645】

サーバは、感情解析の結果に基づいて、ユーザに最適なプランを算出する。機械学習モデルを使用して、ユーザの感情状態に応じたプランを選定する。具体的には、感情解析の結果を機械学習モデルに入力し、例えば「悲しみ」の感情が検出された場合には、通話料金を割引するプランを算出する。

【0646】

入力: 推定された感情状態

【0647】

出力: 最適なプラン

【0648】

ステップ４：

【0649】

プランの通知

【0650】

サーバは、算出した最適なプランをユーザに通知する。通知方法としては、SMS、Eメール、アプリ内通知などがある。具体的には、ユーザの連絡先情報を参照し、最適なプランの詳細を含むメッセージを送信する。例えば、SMSで「通話料金を割引する新しいプランが利用可能です」と通知する。

【0651】

入力: 最適なプラン

【0652】

出力: ユーザに送信された通知

【0653】

ステップ５：

【0654】

プラン変更の確認と適用

【0655】

ユーザは、通知を受け取り、提案されたプランに変更するかどうかを確認する。変更を希望する場合、サーバにその旨を返信する。具体的には、ユーザが「プランを変更する」と返信すると、サーバはそのリクエストを受け取り、データベースを更新して新しいプランを適用する。

【0656】

入力: ユーザの返信

【0657】

出力: 更新されたデータベースと適用された新しいプラン

【0658】

（応用例３）

【0659】

【0660】

従来のシステムでは、顧客の通話時間や通信量に基づいて最適なプランを提供することはできるが、顧客の感情状態を考慮したプランの提供は行われていなかった。そのため、顧客の満足度をさらに向上させるためには、顧客の感情状態を認識し、それに応じた最適なプランを提供することが求められている。

【0661】

応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0662】

この発明では、サーバは、顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段と、顧客の通話内容や通信内容から感情を認識する手段と、認識した感情に基づいて最適なプランを提供する手段と、を含む。これにより、顧客の感情状態を考慮した最適なプランの提供が可能となる。

【0663】

「顧客」とは、サービスを利用する個人または法人を指す。

【0664】

「携帯」とは、携帯電話やスマートフォンなどの移動通信端末を指す。

【0665】

「通話時間」とは、顧客が携帯を使用して通話を行った時間の総量を指す。

【0666】

「通信量」とは、顧客が携帯を使用して送受信したデータの総量を指す。

【0667】

「リアルタイム」とは、遅延なく即時に処理や測定が行われることを指す。

【0668】

「最適なプラン」とは、顧客の利用状況や感情状態に基づいて、最も適した料金プランやサービス内容を指す。

【0669】

「通話内容」とは、顧客が通話中に話した内容を指す。

【0670】

「通信内容」とは、顧客が送受信したメッセージやデータの内容を指す。

【0671】

「感情を認識する手段」とは、顧客の通話内容や通信内容から感情状態を推定するための技術やアルゴリズムを指す。

【0672】

「感情状態」とは、顧客が感じている感情の種類や強度を指す。

【0673】

「サーバ」とは、データの処理や保存を行うコンピュータシステムを指す。

【0674】

この発明を実施するためのシステムは、顧客の携帯の通話時間と通信量をリアルタイムで測定し、さらに顧客の通話内容や通信内容から感情を認識する機能を備えている。これにより、顧客の感情状態に基づいて最適なプランを提供することが可能である。

【0675】

システム構成

【0676】

1. ハードウェア構成

【0677】

携帯端末: 顧客が使用する携帯電話やスマートフォン。

【0678】

サーバ: データの処理や保存を行うコンピュータシステム。

【0679】

マイクロフォン: 音声入力を取得するためのデバイス。

【0680】

2. ソフトウェア構成

【0681】

音声認識ソフトウェア: 音声認識ライブラリを使用して、顧客の音声をテキストに変換する。

【0682】

感情分析ソフトウェア: TextBlobライブラリを使用して、テキストの感情を分析する。

【0683】

メール送信ソフトウェア: smtplibとemail.mime.textを使用して、特別なキャッシュバックや割引の提案をメールで送信する。

【0684】

処理の流れ

【0685】

1. 音声入力の取得

【0686】

携帯端末のマイクロフォンを使用して、顧客の音声を取得する。

【0687】

音声認識ソフトウェアを使用して、取得した音声をテキストに変換する。

【0688】

2. 感情分析

【0689】

変換されたテキストを感情分析ソフトウェアに入力し、顧客の感情状態を判定する。

【0690】

感情状態はポジティブ、ニュートラル、ネガティブの3つのカテゴリに分類される。

【0691】

3. 最適なプランの提供

【0692】

感情状態に基づいて、サーバは最適なプランを選定する。

【0693】

例えば、顧客がネガティブな感情状態にある場合、特別なキャッシュバックや割引を提供する。

【0694】

4. 通知

【0695】

最適なプランの内容をメール送信ソフトウェアを使用して、顧客に通知する。

【0696】

具体例

【0697】

ユーザが「最近の支払いが多くてストレスを感じている」と発言した場合、このシステムはその発言をネガティブと判定し、特別なキャッシュバックの提案をメールで送信する。

【0698】

プロンプト文の例

【0699】

ユーザが「最近の支払いが多くてストレスを感じている」と発言した場合、特別なキャッシュバックの提案をメールで送信するプログラムを作成してください。

【0700】

このようにして、顧客の感情状態を考慮した最適なプランの提供が可能となり、顧客の満足度を向上させることができる。

【0701】

応用例３における特定処理の流れについて図２２を用いて説明する。

【0702】

ステップ１：

【0703】

ユーザが携帯端末のマイクロフォンを使用して音声入力を行う。

【0704】

入力：ユーザの音声

【0705】

出力：音声データ

【0706】

具体的な動作：ユーザが携帯端末に向かって話しかけることで、音声データがマイクロフォンにより取得される。

【0707】

ステップ２：

【0708】

端末が音声認識ソフトウェアを使用して、取得した音声データをテキストに変換する。

【0709】

入力：音声データ

【0710】

出力：テキストデータ

【0711】

具体的な動作：音声認識ソフトウェアが音声データを解析し、対応するテキストデータを生成する。

【0712】

ステップ３：

【0713】

サーバがテキストデータを感情分析ソフトウェアに入力し、顧客の感情状態を判定する。

【0714】

入力：テキストデータ

【0715】

出力：感情状態（ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ）

【0716】

具体的な動作：感情分析ソフトウェア（例：TextBlobライブラリ）がテキストデータを解析し、感情のポジティブ度、ニュートラル度、ネガティブ度を計算する。

【0717】

ステップ４：

【0718】

サーバが感情状態に基づいて最適なプランを選定する。

【0719】

入力：感情状態

【0720】

出力：最適なプラン（例：特別なキャッシュバックや割引）

【0721】

具体的な動作：サーバが感情状態を評価し、ネガティブな感情状態の場合には特別なキャッシュバックや割引を提供するプランを選定する。

【0722】

ステップ５：

【0723】

サーバが最適なプランの内容をメール送信ソフトウェアを使用して、顧客に通知する。

【0724】

入力：最適なプラン

【0725】

出力：通知メール

【0726】

具体的な動作：メール送信ソフトウェア（例：smtplibとemail.mime.text）が最適なプランの内容を含むメールを生成し、顧客のメールアドレスに送信する。

【0727】

このようにして、ユーザの感情状態を考慮した最適なプランの提供が可能となり、顧客の満足度を向上させることができる。

【0728】

特定処理部２９０は、特定処理の結果をスマートデバイス１４に送信する。スマートデバイス１４では、制御部４６Ａが、出力装置４０に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン３８Ｂは、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン３８Ｂによって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。

【0729】

データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ChatGPT（登録商標）（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）等の生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、及び画像を示す画像データ等の推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ及びテキストデータ等のデータ形式で出力する。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、及び／又は要約等を指す。

【0730】

生成AIの他の例としては、Ｇｅｍｉｎｉ（登録商標）（インターネット検索＜URL: https://gemini.google.com/?hl=ja＞）が挙げられる。

【0731】

上記実施形態では、データ処理装置１２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、スマートデバイス１４によって特定処理が行われるようにしてもよい。

【0732】

［第２実施形態］

【0733】

図３には、第２実施形態に係るデータ処理システム２１０の構成の一例が示されている。

【0734】

図３に示すように、データ処理システム２１０は、データ処理装置１２及びスマート眼鏡２１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。

【0735】

【0736】

スマート眼鏡２１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、及び通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、及びカメラ４２も、バス５２に接続されている。

【0737】

マイクロフォン２３８は、ユーザ２０が発する音声を受け付けることで、ユーザ２０から指示等を受け付ける。マイクロフォン２３８は、ユーザ２０が発する音声を捕捉し、捕捉した音声を音声データに変換してプロセッサ４６に出力する。スピーカ２４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。

【0738】

カメラ４２は、レンズ、絞り、及びシャッタ等の光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザ２０の周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。

【0739】

通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６を用いたプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受はセキュアな状態で行われる。

【0740】

図４には、データ処理装置１２及びスマート眼鏡２１４の要部機能の一例が示されている。図４に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。

【0741】

特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って、特定処理部２９０として動作することによって実現される。

【0742】

【0743】

スマート眼鏡２１４では、プロセッサ４６によって受付出力処理が行われる。ストレージ５０には、受付出力プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６０を読み出し、読み出した受付出力プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。受付出力処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する受付出力プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。

【0744】

次に、データ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理について説明する。

【0745】

「形態例１」

【0746】

【0747】

「形態例２」

【0748】

【0749】

「形態例３」

【0750】

【0751】

以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。

【0752】

「形態例１」

【0753】

ステップ１：通信キャリアのネットワークから顧客の携帯の通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得する。

【0754】

ステップ２：取得したデータを基に、顧客の通話時間と通信量に応じた最適なプランを算出する。

【0755】

ステップ３：算出した最適なプランを顧客に提供する。

【0756】

「形態例２」

【0757】

ステップ１：通信キャリアのネットワークから顧客の携帯の通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得する。

【0758】

ステップ２：取得したデータを基に、機械学習アルゴリズムを用いて顧客の通話・通信パターンを分析する。

【0759】

ステップ３：分析結果に基づき、そのパターンに最適化されたプランを顧客に提供する。「形態例３」

【0760】

ステップ１：通信キャリアのネットワークから顧客の携帯の通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得する。

【0761】

ステップ２：取得したデータを基に、顧客の通話時間と通信量に応じた最適なプランを算出する。

【0762】

ステップ３：算出した最適なプランを顧客に通知し、顧客がそのプランに変更することで通信費を節約できることを明示する。

【0763】

（実施例１）

【0764】

次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。

【0765】

【0766】

実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0767】

【0768】

「通信ネットワーク」とは、データ通信を行うためのインフラストラクチャであり、インターネットや携帯電話ネットワークなどを含む。

【0769】

「通話時間」とは、顧客が電話をかけたり受けたりする際に使用する時間の総量を指す。

【0770】

「通信量」とは、顧客がデータ通信を行う際に使用するデータの総量を指す。

【0771】

「リアルタイム」とは、データが発生した瞬間に即座に処理されることを指す。

【0772】

「データベース」とは、データを効率的に保存、管理、検索するためのシステムを指す。

【0773】

「データ演算」とは、取得したデータを基に計算や分析を行うプロセスを指す。

【0774】

「最適なプラン」とは、顧客の通話時間や通信量に基づいて、最も適した通信サービスのプランを指す。

【0775】

「機械学習モデル」とは、データを基に学習し、予測や分類を行うためのアルゴリズムやシステムを指す。

【0776】

「端末」とは、顧客が使用するデバイスであり、スマートフォンやタブレットなどを含む。

【0777】

「通知」とは、サーバから顧客の端末に情報を送信する行為を指す。

【0778】

発明を実施するための形態

【0779】

【0780】

使用するハードウェアおよびソフトウェア

【0781】

【0782】

ハードウェア: 高性能なサーバ

【0783】

ソフトウェア:

【0784】

データベース管理システム（例：MySQL、PostgreSQL）

【0785】

プログラミング言語（例：Python、R）

【0786】

機械学習ライブラリ（例：scikit-learn、TensorFlow）

【0787】

通信キャリアのAPI（例：一般的な通信キャリアのAPI）

【0788】

データの取得と保存

【0789】

【0790】

データの演算と分析

【0791】

【0792】

最適なプランの通知

【0793】

サーバは、算出された最適なプランを顧客の端末に通知する。例えば、Firebase Cloud Messaging（FCM）を使用してプッシュ通知を送信し、顧客に最適なプランを提案する。

【0794】

具体例

【0795】

【0796】

プロンプト文の例

【0797】

「ユーザAの通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得し、最適なプランを算出してください。」

【0798】

【0799】

実施例１における特定処理の流れについて図１１を用いて説明する。

【0800】

ステップ１：

【0801】

サーバが通信キャリアのAPIに接続する。

【0802】

入力: 通信キャリアのAPIエンドポイントURLと認証情報。

【0803】

【0804】

出力: 認証トークン。

【0805】

ステップ２：

【0806】

サーバが顧客の通話時間と通信量のデータを取得する。

【0807】

入力: 認証トークンと顧客の識別情報。

【0808】

【0809】

出力: 顧客の通話時間と通信量のデータ。

【0810】

ステップ３：

【0811】

サーバが取得したデータをデータベースに保存する。

【0812】

入力: 顧客の通話時間と通信量のデータ。

【0813】

具体的な動作: サーバは、取得したデータをMySQLデータベースに保存する。例えば、以下のようなSQLクエリを実行する：

【0814】

sql

【0815】

INSERT INTO user_data (user_id, call_time, data_usage) VALUES ('userA', 1000, 5);

【0816】

出力: データベースに保存されたデータ。

【0817】

ステップ４：

【0818】

サーバが保存されたデータを基にデータ演算を行う。

【0819】

入力: データベースに保存された顧客の通話時間と通信量のデータ。

【0820】

【0821】

python

【0822】

import pandas as pd

【0823】

data = pd.read_sql('SELECT FROM user_data WHERE user_id="userA"', connection)

【0824】

average_call_time = data['call_time'].mean()

【0825】

average_data_usage = data['data_usage'].mean()

【0826】

出力: 顧客の通話時間と通信量の平均値。

【0827】

ステップ５：

【0828】

サーバがデータ演算の結果を基に最適なプランを算出する。

【0829】

入力: 顧客の通話時間と通信量の平均値。

【0830】

【0831】

python

【0832】

from sklearn.linear_model import LinearRegression

【0833】

model = LinearRegression()

【0834】

model.fit(X_train, y_train)

【0835】

optimal_plan = model.predict([[average_call_time, average_data_usage]])

【0836】

出力: 最適なプラン。

【0837】

ステップ６：

【0838】

サーバが最適なプランを顧客の端末に通知する。

【0839】

入力: 最適なプランと顧客の端末情報。

【0840】

【0841】

python

【0842】

import firebase_admin

【0843】

from firebase_admin import messaging

【0844】

message = messaging.Message(

【0845】

notification=messaging.Notification(

【0846】

title='最適なプランの提案',

【0847】

body=f'あなたに最適なプランは{optimal_plan}です。'

【0848】

【0849】

token=userA_device_token,

【0850】

)

【0851】

response = messaging.send(message)

【0852】

出力: 顧客の端末に送信されたプッシュ通知。

【0853】

（応用例１）

【0854】

次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。

【0855】

【0856】

応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0857】

【0858】

「顧客」とは、通信サービスを利用する個人または法人を指す。

【0859】

「携帯」とは、携帯電話やスマートフォンなどの移動通信端末を指す。

【0860】

「通話時間」とは、顧客が携帯を使用して音声通話を行った累積時間を指す。

【0861】

「通信量」とは、顧客が携帯を使用して送受信したデータの総量を指す。

【0862】

「リアルタイム」とは、データが発生した瞬間に即座に処理・分析されることを指す。

【0863】

「測定する手段」とは、通話時間や通信量を計測するためのハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせを指す。

【0864】

「最適なプラン」とは、顧客の通話時間と通信量に基づいて、コストパフォーマンスや利便性が最も高い通信サービスのプランを指す。

【0865】

「提供する手段」とは、最適なプランを顧客に提示するためのシステムや方法を指す。

【0866】

「電子決済サービス」とは、インターネットを介して行われる金融取引サービスを指す。

【0867】

「プラン変更」とは、現在の通信サービスプランを別のプランに切り替えることを指す。

【0868】

「追加データ購入」とは、既存の通信プランに追加してデータ容量を購入することを指す。

【0869】

「連携」とは、異なるシステムやサービスが協力して機能することを指す。

【0870】

この発明を実施するための形態として、以下のシステム構成を説明する。

【0871】

システム構成

【0872】

1. ハードウェア構成

【0873】

【0874】

【0875】

2. ソフトウェア構成

【0876】

【0877】

【0878】

【0879】

【0880】

処理の流れ

【0881】

1. データ取得

【0882】

【0883】

2. データ分析

【0884】

サーバは、取得したデータを分析し、顧客の通話時間と通信量のパターンを把握する。これにより、顧客に最適な通信プランを算出する。

【0885】

3. プラン提供

【0886】

サーバは、算出された最適なプランを顧客の端末に通知する。顧客は、スマートフォンのアプリケーションを通じてプランの詳細を確認できる。

【0887】

4. 電子決済

【0888】

【0889】

具体例

【0890】

【0891】

プロンプト文の例

【0892】

【0893】

応用例１における特定処理の流れについて図１２を用いて説明する。

【0894】

ステップ１：

【0895】

【0896】

ステップ２：

【0897】

【0898】

ステップ３：

【0899】

【0900】

ステップ４：

【0901】

【0902】

ステップ５：

【0903】

【0904】

ステップ６：

【0905】

【0906】

ステップ７：

【0907】

【0908】

（実施例２）

【0909】

次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。

【0910】

【0911】

実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0912】

【0913】

【0914】

【0915】

【0916】

【0917】

【0918】

【0919】

【0920】

【0921】

【0922】

【0923】

【0924】

【0925】

【0926】

生成AIモデルへ入力するプロンプト文の例としては、以下のようなものが考えられる。

【0927】

「ユーザAの通話時間は月に300分、通信量は5GBです。このユーザに最適な通信プランを提案してください。」

【0928】

このプロンプト文を生成AIモデルに入力することで、AIはユーザAに最適な通信プランを提案する。

【0929】

実施例２における特定処理の流れについて図１３を用いて説明する。

【0930】

ステップ１：

【0931】

【0932】

ステップ２：

【0933】

【0934】

ステップ３：

【0935】

【0936】

ステップ４：

【0937】

【0938】

ステップ５：

【0939】

【0940】

ステップ６：

【0941】

【0942】

（応用例２）

【0943】

次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。

【0944】

【0945】

応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【0946】

【0947】

「通話時間」とは、顧客が携帯電話を使用して通話を行った総時間を指す。

【0948】

「通信量」とは、顧客が携帯電話を使用してデータ通信を行った際のデータの総量を指す。

【0949】

「最適なプラン」とは、顧客の通話時間および通信量のパターンに基づいて、顧客にとって最も経済的かつ利便性の高いサービスプランを指す。

【0950】

「電子決済」とは、顧客が商品やサービスの代金を電子的な手段で支払う行為を指す。

【0951】

「利用パターン」とは、顧客が特定のサービスや機能を使用する際の頻度や傾向を指す。

【0952】

「分析する手段」とは、収集したデータを基にして、特定のパターンや傾向を見出すためのアルゴリズムやソフトウェアを指す。

【0953】

「提供する手段」とは、分析結果に基づいて、顧客に対して最適なプランやサービスを提示するための方法やシステムを指す。

【0954】

【0955】

システムの構成

【0956】

システムは以下の主要なコンポーネントから構成される：

【0957】

1. 通話時間測定手段：顧客の携帯電話の通話時間をリアルタイムで測定する。

【0958】

2. 通信量測定手段：顧客の携帯電話のデータ通信量をリアルタイムで測定する。

【0959】

3. データ収集サーバ：通話時間と通信量のデータを収集し、保存する。

【0960】

4. 分析サーバ：収集されたデータを基に、機械学習アルゴリズムを用いて顧客の利用パターンを分析する。

【0961】

5. プラン提供サーバ：分析結果に基づいて、顧客に最適なプランを提供する。

【0962】

6. 電子決済利用パターン分析手段：顧客の電子決済の利用パターンを分析する。

【0963】

7. 決済プラン提供手段：分析結果に基づいて、最適な決済プランを提供する。

【0964】

使用するハードウェアおよびソフトウェア

【0965】

ハードウェア：スマートフォン、サーバ

【0966】

ソフトウェア：Python、Pandas、Scikit-learn

【0967】

データ加工およびデータ演算

【0968】

1. データの収集：スマートフォンから通話時間と通信量のデータをリアルタイムで収集し、データ収集サーバに送信する。

【0969】

2. データの前処理：収集されたデータを標準化し、分析サーバに送信する。

【0970】

3. 機械学習アルゴリズムの適用：分析サーバで機械学習アルゴリズム（例：KMeansクラスタリング）を用いて、顧客の利用パターンを分析する。

【0971】

4. 最適プランの提案：分析結果に基づいて、プラン提供サーバが顧客に最適なプランを提案する。

【0972】

5. 電子決済利用パターンの分析：電子決済の利用パターンを分析し、最適な決済プランを提供する。

【0973】

具体例

【0974】

【0975】

プロンプト文の例

【0976】

【0977】

データ項目：

【0978】

transaction_amount: 決済金額

【0979】

transaction_frequency: 決済頻度

【0980】

location: 利用場所

【0981】

出力：

【0982】

suggested_plan: 提案されたプラン

【0983】

応用例２における特定処理の流れについて図１４を用いて説明する。

【0984】

ステップ１：

【0985】

データの収集

【0986】

【0987】

ステップ２：

【0988】

データの前処理

【0989】

【0990】

ステップ３：

【0991】

機械学習アルゴリズムの適用

【0992】

【0993】

ステップ４：

【0994】

最適プランの提案

【0995】

【0996】

ステップ５：

【0997】

電子決済利用パターンの分析

【0998】

【0999】

ステップ６：

【1000】

決済プランの提供

【1001】

【1002】

（実施例３）

【1003】

次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。

【1004】

【1005】

実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1006】

【1007】

「通話時間」とは、顧客が通信端末を使用して通話を行った総時間である。

【1008】

「データ使用量」とは、顧客が通信端末を使用してインターネットやアプリケーションを利用する際に消費したデータの総量である。

【1009】

「通信プラン」とは、通信事業者が提供する通話時間、データ使用量、SMS送信数などの通信サービスの料金体系である。

【1010】

「リアルタイムで測定する手段」とは、顧客の通信端末の通話時間やデータ使用量を即時に計測し、データベースに記録するための技術である。

【1011】

【1012】

「通知する手段」とは、算出した最適な通信プランを顧客に知らせるための方法であり、メール、SMS、アプリ内通知などが含まれる。

【1013】

【1014】

発明を実施するための形態

【1015】

【1016】

データ収集

【1017】

【1018】

データ分析

【1019】

【1020】

最適プランの算出

【1021】

【1022】

通知

【1023】

【1024】

プラン変更

【1025】

【1026】

具体例

【1027】

具体例として、以下のようなプロンプト文を生成AIモデルに入力することで、顧客に最適なプランを提案するシステムの動作をシミュレートできる。

【1028】

プロンプト文の例:

【1029】

顧客Aの通信利用データは以下の通りです。

【1030】

通話時間: 300分/月

【1031】

データ使用量: 5GB/月

【1032】

SMS送信数: 50通/月

【1033】

このデータを基に、顧客Aに最適な通信プランを提案してください。

【1034】

【1035】

ステップ１：データ収集

【1036】

【1037】

ステップ２：データ分析

【1038】

【1039】

ステップ３：最適プランの算出

【1040】

【1041】

ステップ４：通知

【1042】

【1043】

ステップ５：プラン変更

【1044】

【1045】

（応用例３）

【1046】

次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。

【1047】

【1048】

応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1049】

【1050】

【1051】

【1052】

【1053】

【1054】

【1055】

システムの構成

【1056】

システムは主に以下のハードウェアおよびソフトウェアで構成される：

【1057】

ハードウェア: 一般的なPCまたはサーバー

【1058】

ソフトウェア: Python、pandas、scikit-learn、numpy

【1059】

データの収集と処理

【1060】

【1061】

【1062】

データの分析

【1063】

サーバは、収集した通話時間と通信量のデータを分析し、顧客に最適な通信プランを提案する。これには、以下の手順が含まれる：

【1064】

1. データの標準化: 通話時間と通信量のデータを標準化するために、PythonのStandardScalerを使用する。

【1065】

2. クラスタリング: 顧客の利用パターンを分析するために、KMeansクラスタリングを使用する。

【1066】

3. プランの提案: 各クラスタに対して最適な通信プランを提案する。

【1067】

さらに、サーバは顧客の決済履歴データを分析し、最適な決済プランを提案する。これには、以下の手順が含まれる：

【1068】

1. データの標準化: 決済履歴データを標準化するために、PythonのStandardScalerを使用する。

【1069】

2. クラスタリング: 顧客の決済パターンを分析するために、KMeansクラスタリングを使用する。

【1070】

3. プランの提案: 各クラスタに対して最適な決済プランを提案する。

【1071】

提案の通知

【1072】

【1073】

具体例

【1074】

【1075】

プロンプト文の例

【1076】

以下は、生成AIモデルに入力するプロンプト文の例である：

【1077】

【1078】

このようにして、顧客は通信費の節約だけでなく、決済手数料やポイント還元率などの面でも最適なプランを享受することができる。

【1079】

応用例３における特定処理の流れについて図１６を用いて説明する。

【1080】

ステップ１：

【1081】

【1082】

ステップ２：

【1083】

【1084】

ステップ３：

【1085】

【1086】

ステップ４：

【1087】

【1088】

ステップ５：

【1089】

【1090】

ステップ６：

【1091】

【1092】

ステップ７：

【1093】

【1094】

ステップ８：

【1095】

【1096】

ステップ９：

【1097】

【1098】

なお、更に、ユーザの感情を推定する感情エンジンを組み合わせてもよい。すなわち、特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。

【1099】

「形態例１」

【1100】

【1101】

「形態例２」

【1102】

【1103】

「形態例３」

【1104】

【1105】

以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。

【1106】

「形態例１」

【1107】

ステップ１：ユーザが通話を開始する。

【1108】

ステップ２：感情エンジンがユーザの声のトーン、音量、話速などの特徴を分析する。

【1109】

ステップ３：感情エンジンが分析結果からユーザの感情状態を推定する。

【1110】

ステップ４：推定された感情状態に基づいて、最適なプランを提供する。

【1111】

「形態例２」

【1112】

ステップ１：ユーザが通信を開始する。

【1113】

ステップ２：感情エンジンがユーザが送信したテキストメッセージやＥメールの内容を分析する。

【1114】

ステップ３：感情エンジンが分析結果からユーザの感情状態を推定する。

【1115】

ステップ４：推定された感情状態に基づいて、最適なプランを提供する。

【1116】

「形態例３」

【1117】

ステップ１：ユーザが通話または通信を開始する。

【1118】

ステップ２：感情エンジンがユーザが送信したテキストメッセージやＥメールの内容、声のトーン、音量、話速などを分析する。

【1119】

ステップ３：感情エンジンが分析結果からユーザの感情状態を推定する。

【1120】

ステップ４：推定された感情状態に基づいて、最適なプランを提供する。

【1121】

（実施例１）

【1122】

【1123】

【1124】

実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1125】

【1126】

【1127】

【1128】

【1129】

【1130】

【1131】

発明を実施するための形態

【1132】

【1133】

【1134】

【1135】

さらに、サーバは感情エンジンを使用して顧客の通話内容から感情を認識する。Google Cloud Speech-to-Text APIを使用して音声データをテキストに変換し、そのテキストを感情分析モデルに入力する。感情分析モデルは、顧客の声のトーン、音量、話速などの特徴を分析し、感情状態を推定する。

【1136】

【1137】

具体的なプロンプト文の例としては、以下のようなものがある：

【1138】

【1139】

このプロンプト文を使用することで、生成AIモデルはシステムの詳細な設計と実装方法を提供することができる。

【1140】

実施例１における特定処理の流れについて図１７を用いて説明する。

【1141】

ステップ１：

【1142】

【1143】

ステップ２：

【1144】

【1145】

ステップ３：

【1146】

【1147】

ステップ４：

【1148】

【1149】

ステップ５：

【1150】

【1151】

（応用例１）

【1152】

【1153】

【1154】

応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1155】

【1156】

【1157】

【1158】

【1159】

【1160】

【1161】

この発明を実施するための形態として、以下のシステム構成を説明する。

【1162】

システム構成

【1163】

このシステムは、以下の主要なコンポーネントから構成される：

【1164】

1. 通話時間測定モジュール：顧客の携帯電話の通話時間をリアルタイムで測定する。

【1165】

2. 通信量測定モジュール：顧客の携帯電話の通信量をリアルタイムで測定する。

【1166】

3. プラン提供モジュール：測定された通話時間と通信量に基づいて、顧客に最適な通信プランを提供する。

【1167】

4. 感情認識モジュール：顧客の通話内容から感情を認識する。

【1168】

5. セキュリティアラートモジュール：認識された感情に基づいて、必要に応じてセキュリティアラートを発信する。

【1169】

プログラムの処理

【1170】

サーバは、以下のように各モジュールを連携させて処理を行う。

【1171】

【1172】

【1173】

【1174】

【1175】

【1176】

具体例

【1177】

【1178】

プロンプト文の例

【1179】

生成AIモデルに対して具体的な要件を伝えるためのプロンプト文の例は以下の通りである：

【1180】

【1181】

このようにして、顧客の感情状態を考慮した最適なプランの提供と、セキュリティリスクの低減が可能となるシステムを実現することができる。

【1182】

応用例１における特定処理の流れについて図１８を用いて説明する。

【1183】

ステップ１：

【1184】

サーバは、通信キャリアのネットワークを通じて顧客の通話時間データをリアルタイムで取得する。

【1185】

入力：通信キャリアのAPIから取得した通話開始時刻と終了時刻。

【1186】

データ加工：通話開始時刻と終了時刻の差分を計算し、通話時間を算出する。

【1187】

出力：リアルタイムの通話時間データ。

【1188】

ステップ２：

【1189】

サーバは、通信キャリアのネットワークを通じて顧客の通信量データをリアルタイムで取得する。

【1190】

入力：通信キャリアのAPIから取得したデータ使用量。

【1191】

データ加工：取得したデータ使用量を累積し、リアルタイムの通信量を算出する。

【1192】

出力：リアルタイムの通信量データ。

【1193】

ステップ３：

【1194】

サーバは、取得した通話時間と通信量のデータを基に、顧客に最適な通信プランを算出する。

【1195】

入力：リアルタイムの通話時間データと通信量データ。

【1196】

データ演算：通話時間と通信量のパターンを分析し、最適なプランを選定するアルゴリズムを適用する。

【1197】

出力：顧客に最適な通信プラン。

【1198】

ステップ４：

【1199】

サーバは、顧客の通話内容をリアルタイムで解析し、声のトーン、音量、話速などの特徴から顧客の感情状態を推定する。

【1200】

入力：通話中の音声データ。

【1201】

データ加工：音声データを解析し、特徴量を抽出する。感情認識ライブラリを使用して感情状態を推定する。

【1202】

出力：顧客の感情状態データ。

【1203】

ステップ５：

【1204】

【1205】

入力：顧客の感情状態データ。

【1206】

データ演算：感情状態が特定の条件を満たしているかを判定する。

【1207】

出力：セキュリティアラートの発信。

【1208】

ステップ６：

【1209】

サーバは、セキュリティアラートを緊急連絡先に通知する。

【1210】

入力：セキュリティアラート。

【1211】

データ加工：アラート内容をメッセージ形式に変換する。通信サービスを使用して通知を送信する。

【1212】

出力：緊急連絡先への通知メッセージ。

【1213】

（実施例２）

【1214】

【1215】

【1216】

実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1217】

【1218】

「通話時間」とは、顧客が携帯電話を使用して通話を行った総時間を指す。

【1219】

「通信量」とは、顧客が携帯電話を使用してデータ通信を行った総データ量を指す。

【1220】

「サーバ」とは、データの収集、保存、前処理、分析、およびプラン生成を行う中央処理装置を指す。

【1221】

「データベース」とは、サーバが受信したデータを効率的に保存および検索するためのデータ管理システムを指す。

【1222】

「前処理」とは、収集されたデータの欠損値補完や異常値検出など、データ分析の前に行うデータの整備作業を指す。

【1223】

「機械学習アルゴリズム」とは、データを基にパターンを学習し、予測や分類を行うための数学的モデルを指す。

【1224】

「感情認識エンジン」とは、テキストメッセージや電子メールの内容から顧客の感情状態を推定するためのソフトウェアを指す。

【1225】

「プラン生成」とは、分析結果と感情状態に基づいて顧客に最適な通信プランを作成するプロセスを指す。

【1226】

「通知」とは、生成したプランを顧客に知らせるための情報伝達手段を指す。

【1227】

【1228】

使用するハードウェアとソフトウェア

【1229】

ハードウェア: サーバ、端末（スマートフォンやPC）

【1230】

ソフトウェア: 機械学習アルゴリズム（例: TensorFlow、scikit-learn）、感情認識エンジン（例: IBM Watson、Microsoft Azure Text Analytics）

【1231】

データの収集と送信

【1232】

【1233】

端末は、収集したデータを暗号化し、定期的にサーバに送信する。例えば、毎日深夜にデータを一括送信する設定にする。

【1234】

データの保存と前処理

【1235】

サーバは、受信したデータをデータベースに保存する。データベースは、ユーザIDをキーとしてデータを格納し、効率的な検索が可能である。

【1236】

【1237】

パターン分析と感情認識

【1238】

【1239】

【1240】

プラン生成と通知

【1241】

【1242】

【1243】

具体例

【1244】

ユーザが1ヶ月間に1000分の通話時間と10GBのデータ通信を行った場合、端末はこれらのデータを収集し、サーバに送信する。

【1245】

サーバは、データを前処理し、K-meansクラスタリングを用いてユーザのパターンを分析する。

【1246】

サーバは、ユーザが送信したテキストメッセージから、ユーザが喜びの感情を示していることを認識する。

【1247】

サーバは、通話無制限プランと20GBのデータプランを生成し、特別なデータボーナスを追加する。

【1248】

サーバは、生成したプランをユーザに通知し、スマートフォンのアプリケーションを通じてプッシュ通知を送る。

【1249】

プロンプト文の例

【1250】

【1251】

このようにして、ユーザの行動データと感情データを活用し、よりパーソナライズされたサービスを提供することができる。

【1252】

実施例２における特定処理の流れについて図１９を用いて説明する。

【1253】

ステップ１：

【1254】

【1255】

入力: ユーザの通話時間と通信量

【1256】

出力: 記録された通話時間と通信量のデータ

【1257】

ステップ２：

【1258】

端末は、収集したデータを暗号化し、定期的にサーバに送信する。例えば、毎日深夜にデータを一括送信する設定にする。

【1259】

入力: 記録された通話時間と通信量のデータ

【1260】

出力: 暗号化された通話時間と通信量のデータ

【1261】

ステップ３：

【1262】

サーバは、受信したデータをデータベースに保存する。データベースは、ユーザIDをキーとしてデータを格納し、効率的な検索が可能である。

【1263】

入力: 暗号化された通話時間と通信量のデータ

【1264】

出力: データベースに保存されたデータ

【1265】

ステップ４：

【1266】

【1267】

入力: データベースに保存されたデータ

【1268】

出力: 前処理されたデータ

【1269】

ステップ５：

【1270】

【1271】

入力: 前処理されたデータ

【1272】

出力: クラスタリングされたユーザの通話・通信パターン

【1273】

ステップ６：

【1274】

【1275】

入力: ユーザのテキストメッセージや電子メールの内容

【1276】

出力: 推定されたユーザの感情状態

【1277】

ステップ７：

【1278】

【1279】

入力: クラスタリングされたユーザの通話・通信パターン、推定されたユーザの感情状態

【1280】

出力: 生成された最適なプラン

【1281】

ステップ８：

【1282】

【1283】

入力: 生成された最適なプラン

【1284】

出力: ユーザに通知されたプラン

【1285】

（応用例２）

【1286】

【1287】

【1288】

応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1289】

【1290】

「顧客」とは、サービスを利用する個人または法人である。

【1291】

「携帯」とは、携帯電話やスマートフォンなどの移動通信端末を指す。

【1292】

「通話時間」とは、顧客が携帯を使用して通話を行った時間の総量である。

【1293】

「通信量」とは、顧客が携帯を使用してデータ通信を行った量の総量である。

【1294】

「リアルタイム」とは、データが生成されると同時に処理されることを指す。

【1295】

「測定する手段」とは、通話時間や通信量を計測するためのハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせである。

【1296】

「最適なプラン」とは、顧客の使用パターンや感情状態に基づいて提供される、最も適したサービスプランである。

【1297】

「提供する手段」とは、最適なプランを顧客に提示し、適用するためのハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせである。

【1298】

「テキストメッセージ」とは、SMSやインスタントメッセージングアプリを通じて送受信される文字情報である。

【1299】

「電子メール」とは、インターネットを通じて送受信される電子的な手紙である。

【1300】

「分析する」とは、データを処理し、意味やパターンを抽出することである。

【1301】

「感情状態」とは、顧客が特定の時点で感じている感情の種類や強度を指す。

【1302】

「推定する」とは、データに基づいて未知の情報を予測することである。

【1303】

【1304】

【1305】

【1306】

【1307】

【1308】

【1309】

プロンプト文の例としては、以下のようなものが考えられる：

【1310】

【1311】

このようにして、顧客の通話時間や通信量だけでなく、感情状態も考慮した最適なプランの提供が可能となる。

【1312】

応用例２における特定処理の流れについて図２０を用いて説明する。

【1313】

ステップ１：

【1314】

【1315】

ステップ２：

【1316】

【1317】

ステップ３：

【1318】

【1319】

ステップ４：

【1320】

【1321】

ステップ５：

【1322】

【1323】

このようにして、顧客の通話時間や通信量だけでなく、感情状態も考慮した最適なプランの提供が可能となる。

【1324】

（実施例３）

【1325】

【1326】

【1327】

実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1328】

【1329】

【1330】

【1331】

【1332】

【1333】

【1334】

【1335】

「算出した最適なプランを顧客に通知する手段」とは、算出された最適な通信プランを顧客に通知するための装置またはソフトウェアである。

【1336】

【1337】

発明を実施するための形態

【1338】

【1339】

使用するハードウェアおよびソフトウェア

【1340】

ハードウェア: 高性能サーバ、音声認識デバイス、データベースサーバ

【1341】

ソフトウェア: 自然言語処理（NLP）ライブラリ（例: SpaCy、NLTK）、音声解析ソフトウェア、機械学習モデル（例: TensorFlow、PyTorch）

【1342】

プログラムの処理

【1343】

【1344】

【1345】

【1346】

具体例

【1347】

【1348】

プロンプト文の例:

【1349】

【1350】

【1351】

ステップ１：

【1352】

ユーザのデータ収集

【1353】

【1354】

入力: ユーザの通話内容、テキストメッセージ、Eメール

【1355】

出力: データベースに保存された通話内容、テキストメッセージ、Eメール

【1356】

ステップ２：

【1357】

感情解析

【1358】

【1359】

入力: データベースに保存された通話内容、テキストメッセージ、Eメール

【1360】

出力: 推定された感情状態

【1361】

ステップ３：

【1362】

最適プランの算出

【1363】

【1364】

入力: 推定された感情状態

【1365】

出力: 最適なプラン

【1366】

ステップ４：

【1367】

プランの通知

【1368】

【1369】

入力: 最適なプラン

【1370】

出力: ユーザに送信された通知

【1371】

ステップ５：

【1372】

プラン変更の確認と適用

【1373】

【1374】

入力: ユーザの返信

【1375】

出力: 更新されたデータベースと適用された新しいプラン

【1376】

（応用例３）

【1377】

【1378】

【1379】

応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1380】

【1381】

「顧客」とは、サービスを利用する個人または法人を指す。

【1382】

「携帯」とは、携帯電話やスマートフォンなどの移動通信端末を指す。

【1383】

「通話時間」とは、顧客が携帯を使用して通話を行った時間の総量を指す。

【1384】

「通信量」とは、顧客が携帯を使用して送受信したデータの総量を指す。

【1385】

「リアルタイム」とは、遅延なく即時に処理や測定が行われることを指す。

【1386】

「最適なプラン」とは、顧客の利用状況や感情状態に基づいて、最も適した料金プランやサービス内容を指す。

【1387】

「通話内容」とは、顧客が通話中に話した内容を指す。

【1388】

「通信内容」とは、顧客が送受信したメッセージやデータの内容を指す。

【1389】

「感情を認識する手段」とは、顧客の通話内容や通信内容から感情状態を推定するための技術やアルゴリズムを指す。

【1390】

「感情状態」とは、顧客が感じている感情の種類や強度を指す。

【1391】

「サーバ」とは、データの処理や保存を行うコンピュータシステムを指す。

【1392】

【1393】

システム構成

【1394】

1. ハードウェア構成

【1395】

携帯端末: 顧客が使用する携帯電話やスマートフォン。

【1396】

サーバ: データの処理や保存を行うコンピュータシステム。

【1397】

マイクロフォン: 音声入力を取得するためのデバイス。

【1398】

2. ソフトウェア構成

【1399】

音声認識ソフトウェア: 音声認識ライブラリを使用して、顧客の音声をテキストに変換する。

【1400】

感情分析ソフトウェア: TextBlobライブラリを使用して、テキストの感情を分析する。

【1401】

メール送信ソフトウェア: smtplibとemail.mime.textを使用して、特別なキャッシュバックや割引の提案をメールで送信する。

【1402】

処理の流れ

【1403】

1. 音声入力の取得

【1404】

携帯端末のマイクロフォンを使用して、顧客の音声を取得する。

【1405】

音声認識ソフトウェアを使用して、取得した音声をテキストに変換する。

【1406】

2. 感情分析

【1407】

変換されたテキストを感情分析ソフトウェアに入力し、顧客の感情状態を判定する。

【1408】

感情状態はポジティブ、ニュートラル、ネガティブの3つのカテゴリに分類される。

【1409】

3. 最適なプランの提供

【1410】

感情状態に基づいて、サーバは最適なプランを選定する。

【1411】

例えば、顧客がネガティブな感情状態にある場合、特別なキャッシュバックや割引を提供する。

【1412】

4. 通知

【1413】

最適なプランの内容をメール送信ソフトウェアを使用して、顧客に通知する。

【1414】

具体例

【1415】

【1416】

プロンプト文の例

【1417】

【1418】

このようにして、顧客の感情状態を考慮した最適なプランの提供が可能となり、顧客の満足度を向上させることができる。

【1419】

応用例３における特定処理の流れについて図２２を用いて説明する。

【1420】

ステップ１：

【1421】

ユーザが携帯端末のマイクロフォンを使用して音声入力を行う。

【1422】

入力：ユーザの音声

【1423】

出力：音声データ

【1424】

具体的な動作：ユーザが携帯端末に向かって話しかけることで、音声データがマイクロフォンにより取得される。

【1425】

ステップ２：

【1426】

端末が音声認識ソフトウェアを使用して、取得した音声データをテキストに変換する。

【1427】

入力：音声データ

【1428】

出力：テキストデータ

【1429】

具体的な動作：音声認識ソフトウェアが音声データを解析し、対応するテキストデータを生成する。

【1430】

ステップ３：

【1431】

サーバがテキストデータを感情分析ソフトウェアに入力し、顧客の感情状態を判定する。

【1432】

入力：テキストデータ

【1433】

出力：感情状態（ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ）

【1434】

【1435】

ステップ４：

【1436】

サーバが感情状態に基づいて最適なプランを選定する。

【1437】

入力：感情状態

【1438】

出力：最適なプラン（例：特別なキャッシュバックや割引）

【1439】

具体的な動作：サーバが感情状態を評価し、ネガティブな感情状態の場合には特別なキャッシュバックや割引を提供するプランを選定する。

【1440】

ステップ５：

【1441】

サーバが最適なプランの内容をメール送信ソフトウェアを使用して、顧客に通知する。

【1442】

入力：最適なプラン

【1443】

出力：通知メール

【1444】

【1445】

このようにして、ユーザの感情状態を考慮した最適なプランの提供が可能となり、顧客の満足度を向上させることができる。

【1446】

特定処理部２９０は、特定処理の結果をスマート眼鏡２１４に送信する。スマート眼鏡２１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。

【1447】

データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）等の生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、及び画像を示す画像データ等の推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ及びテキストデータ等のデータ形式で出力する。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、及び／又は要約等を指す。

【1448】

生成AIの他の例としては、Gemini（インターネット検索＜URL: https://gemini.google.com/?hl=ja＞）が挙げられる。

【1449】

上記実施形態では、データ処理装置１２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、スマート眼鏡２１４によって特定処理が行われるようにしてもよい。

【1450】

［第３実施形態］

【1451】

図５には、第３実施形態に係るデータ処理システム３１０の構成の一例が示されている。

【1452】

図５に示すように、データ処理システム３１０は、データ処理装置１２及びヘッドセット型端末３１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。

【1453】

【1454】

ヘッドセット型端末３１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、通信Ｉ／Ｆ４４、及びディスプレイ３４３を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、及びディスプレイ３４３も、バス５２に接続されている。

【1455】

【1456】

【1457】

【1458】

図６には、データ処理装置１２及びヘッドセット型端末３１４の要部機能の一例が示されている。図６に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。

【1459】

【1460】

【1461】

ヘッドセット型端末３１４では、プロセッサ４６によって受付出力処理が行われる。ストレージ５０には、受付出力プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６０を読み出し、読み出した受付出力プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。受付出力処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する受付出力プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。

【1462】

次に、データ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理について説明する。

【1463】

「形態例１」

【1464】

【1465】

「形態例２」

【1466】

【1467】

「形態例３」

【1468】

【1469】

以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。

【1470】

「形態例１」

【1471】

ステップ１：通信キャリアのネットワークから顧客の携帯の通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得する。

【1472】

ステップ２：取得したデータを基に、顧客の通話時間と通信量に応じた最適なプランを算出する。

【1473】

ステップ３：算出した最適なプランを顧客に提供する。

【1474】

「形態例２」

【1475】

ステップ１：通信キャリアのネットワークから顧客の携帯の通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得する。

【1476】

ステップ２：取得したデータを基に、機械学習アルゴリズムを用いて顧客の通話・通信パターンを分析する。

【1477】

ステップ３：分析結果に基づき、そのパターンに最適化されたプランを顧客に提供する。「形態例３」

【1478】

ステップ１：通信キャリアのネットワークから顧客の携帯の通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得する。

【1479】

ステップ２：取得したデータを基に、顧客の通話時間と通信量に応じた最適なプランを算出する。

【1480】

ステップ３：算出した最適なプランを顧客に通知し、顧客がそのプランに変更することで通信費を節約できることを明示する。

【1481】

（実施例１）

【1482】

次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。

【1483】

【1484】

実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1485】

【1486】

「通信ネットワーク」とは、データ通信を行うためのインフラストラクチャであり、インターネットや携帯電話ネットワークなどを含む。

【1487】

「通話時間」とは、顧客が電話をかけたり受けたりする際に使用する時間の総量を指す。

【1488】

「通信量」とは、顧客がデータ通信を行う際に使用するデータの総量を指す。

【1489】

「リアルタイム」とは、データが発生した瞬間に即座に処理されることを指す。

【1490】

「データベース」とは、データを効率的に保存、管理、検索するためのシステムを指す。

【1491】

「データ演算」とは、取得したデータを基に計算や分析を行うプロセスを指す。

【1492】

「最適なプラン」とは、顧客の通話時間や通信量に基づいて、最も適した通信サービスのプランを指す。

【1493】

「機械学習モデル」とは、データを基に学習し、予測や分類を行うためのアルゴリズムやシステムを指す。

【1494】

「端末」とは、顧客が使用するデバイスであり、スマートフォンやタブレットなどを含む。

【1495】

「通知」とは、サーバから顧客の端末に情報を送信する行為を指す。

【1496】

発明を実施するための形態

【1497】

【1498】

使用するハードウェアおよびソフトウェア

【1499】

【1500】

ハードウェア: 高性能なサーバ

【1501】

ソフトウェア:

【1502】

データベース管理システム（例：MySQL、PostgreSQL）

【1503】

プログラミング言語（例：Python、R）

【1504】

機械学習ライブラリ（例：scikit-learn、TensorFlow）

【1505】

通信キャリアのAPI（例：一般的な通信キャリアのAPI）

【1506】

データの取得と保存

【1507】

【1508】

データの演算と分析

【1509】

【1510】

最適なプランの通知

【1511】

【1512】

具体例

【1513】

【1514】

プロンプト文の例

【1515】

「ユーザAの通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得し、最適なプランを算出してください。」

【1516】

【1517】

実施例１における特定処理の流れについて図１１を用いて説明する。

【1518】

ステップ１：

【1519】

サーバが通信キャリアのAPIに接続する。

【1520】

入力: 通信キャリアのAPIエンドポイントURLと認証情報。

【1521】

【1522】

出力: 認証トークン。

【1523】

ステップ２：

【1524】

サーバが顧客の通話時間と通信量のデータを取得する。

【1525】

入力: 認証トークンと顧客の識別情報。

【1526】

【1527】

出力: 顧客の通話時間と通信量のデータ。

【1528】

ステップ３：

【1529】

サーバが取得したデータをデータベースに保存する。

【1530】

入力: 顧客の通話時間と通信量のデータ。

【1531】

具体的な動作: サーバは、取得したデータをMySQLデータベースに保存する。例えば、以下のようなSQLクエリを実行する：

【1532】

sql

【1533】

INSERT INTO user_data (user_id, call_time, data_usage) VALUES ('userA', 1000, 5);

【1534】

出力: データベースに保存されたデータ。

【1535】

ステップ４：

【1536】

サーバが保存されたデータを基にデータ演算を行う。

【1537】

入力: データベースに保存された顧客の通話時間と通信量のデータ。

【1538】

【1539】

python

【1540】

import pandas as pd

【1541】

data = pd.read_sql('SELECT FROM user_data WHERE user_id="userA"', connection)

【1542】

average_call_time = data['call_time'].mean()

【1543】

average_data_usage = data['data_usage'].mean()

【1544】

出力: 顧客の通話時間と通信量の平均値。

【1545】

ステップ５：

【1546】

サーバがデータ演算の結果を基に最適なプランを算出する。

【1547】

入力: 顧客の通話時間と通信量の平均値。

【1548】

【1549】

python

【1550】

from sklearn.linear_model import LinearRegression

【1551】

model = LinearRegression()

【1552】

model.fit(X_train, y_train)

【1553】

optimal_plan = model.predict([[average_call_time, average_data_usage]])

【1554】

出力: 最適なプラン。

【1555】

ステップ６：

【1556】

サーバが最適なプランを顧客の端末に通知する。

【1557】

入力: 最適なプランと顧客の端末情報。

【1558】

【1559】

python

【1560】

import firebase_admin

【1561】

from firebase_admin import messaging

【1562】

message = messaging.Message(

【1563】

notification=messaging.Notification(

【1564】

title='最適なプランの提案',

【1565】

body=f'あなたに最適なプランは{optimal_plan}です。'

【1566】

【1567】

token=userA_device_token,

【1568】

)

【1569】

response = messaging.send(message)

【1570】

出力: 顧客の端末に送信されたプッシュ通知。

【1571】

（応用例１）

【1572】

次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。

【1573】

【1574】

応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1575】

【1576】

「顧客」とは、通信サービスを利用する個人または法人を指す。

【1577】

「携帯」とは、携帯電話やスマートフォンなどの移動通信端末を指す。

【1578】

「通話時間」とは、顧客が携帯を使用して音声通話を行った累積時間を指す。

【1579】

「通信量」とは、顧客が携帯を使用して送受信したデータの総量を指す。

【1580】

「リアルタイム」とは、データが発生した瞬間に即座に処理・分析されることを指す。

【1581】

「測定する手段」とは、通話時間や通信量を計測するためのハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせを指す。

【1582】

「最適なプラン」とは、顧客の通話時間と通信量に基づいて、コストパフォーマンスや利便性が最も高い通信サービスのプランを指す。

【1583】

「提供する手段」とは、最適なプランを顧客に提示するためのシステムや方法を指す。

【1584】

「電子決済サービス」とは、インターネットを介して行われる金融取引サービスを指す。

【1585】

「プラン変更」とは、現在の通信サービスプランを別のプランに切り替えることを指す。

【1586】

「追加データ購入」とは、既存の通信プランに追加してデータ容量を購入することを指す。

【1587】

「連携」とは、異なるシステムやサービスが協力して機能することを指す。

【1588】

この発明を実施するための形態として、以下のシステム構成を説明する。

【1589】

システム構成

【1590】

1. ハードウェア構成

【1591】

【1592】

【1593】

2. ソフトウェア構成

【1594】

【1595】

【1596】

【1597】

【1598】

処理の流れ

【1599】

1. データ取得

【1600】

【1601】

2. データ分析

【1602】

サーバは、取得したデータを分析し、顧客の通話時間と通信量のパターンを把握する。これにより、顧客に最適な通信プランを算出する。

【1603】

3. プラン提供

【1604】

サーバは、算出された最適なプランを顧客の端末に通知する。顧客は、スマートフォンのアプリケーションを通じてプランの詳細を確認できる。

【1605】

4. 電子決済

【1606】

【1607】

具体例

【1608】

【1609】

プロンプト文の例

【1610】

【1611】

応用例１における特定処理の流れについて図１２を用いて説明する。

【1612】

ステップ１：

【1613】

【1614】

ステップ２：

【1615】

【1616】

ステップ３：

【1617】

【1618】

ステップ４：

【1619】

【1620】

ステップ５：

【1621】

【1622】

ステップ６：

【1623】

【1624】

ステップ７：

【1625】

【1626】

（実施例２）

【1627】

次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。

【1628】

【1629】

実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1630】

【1631】

【1632】

【1633】

【1634】

【1635】

【1636】

【1637】

【1638】

【1639】

【1640】

【1641】

【1642】

【1643】

【1644】

生成AIモデルへ入力するプロンプト文の例としては、以下のようなものが考えられる。

【1645】

「ユーザAの通話時間は月に300分、通信量は5GBです。このユーザに最適な通信プランを提案してください。」

【1646】

このプロンプト文を生成AIモデルに入力することで、AIはユーザAに最適な通信プランを提案する。

【1647】

実施例２における特定処理の流れについて図１３を用いて説明する。

【1648】

ステップ１：

【1649】

【1650】

ステップ２：

【1651】

【1652】

ステップ３：

【1653】

【1654】

ステップ４：

【1655】

【1656】

ステップ５：

【1657】

【1658】

ステップ６：

【1659】

【1660】

（応用例２）

【1661】

次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。

【1662】

【1663】

応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1664】

【1665】

「通話時間」とは、顧客が携帯電話を使用して通話を行った総時間を指す。

【1666】

「通信量」とは、顧客が携帯電話を使用してデータ通信を行った際のデータの総量を指す。

【1667】

「最適なプラン」とは、顧客の通話時間および通信量のパターンに基づいて、顧客にとって最も経済的かつ利便性の高いサービスプランを指す。

【1668】

「電子決済」とは、顧客が商品やサービスの代金を電子的な手段で支払う行為を指す。

【1669】

「利用パターン」とは、顧客が特定のサービスや機能を使用する際の頻度や傾向を指す。

【1670】

「分析する手段」とは、収集したデータを基にして、特定のパターンや傾向を見出すためのアルゴリズムやソフトウェアを指す。

【1671】

「提供する手段」とは、分析結果に基づいて、顧客に対して最適なプランやサービスを提示するための方法やシステムを指す。

【1672】

【1673】

システムの構成

【1674】

システムは以下の主要なコンポーネントから構成される：

【1675】

1. 通話時間測定手段：顧客の携帯電話の通話時間をリアルタイムで測定する。

【1676】

2. 通信量測定手段：顧客の携帯電話のデータ通信量をリアルタイムで測定する。

【1677】

3. データ収集サーバ：通話時間と通信量のデータを収集し、保存する。

【1678】

4. 分析サーバ：収集されたデータを基に、機械学習アルゴリズムを用いて顧客の利用パターンを分析する。

【1679】

5. プラン提供サーバ：分析結果に基づいて、顧客に最適なプランを提供する。

【1680】

6. 電子決済利用パターン分析手段：顧客の電子決済の利用パターンを分析する。

【1681】

7. 決済プラン提供手段：分析結果に基づいて、最適な決済プランを提供する。

【1682】

使用するハードウェアおよびソフトウェア

【1683】

ハードウェア：スマートフォン、サーバ

【1684】

ソフトウェア：Python、Pandas、Scikit-learn

【1685】

データ加工およびデータ演算

【1686】

1. データの収集：スマートフォンから通話時間と通信量のデータをリアルタイムで収集し、データ収集サーバに送信する。

【1687】

2. データの前処理：収集されたデータを標準化し、分析サーバに送信する。

【1688】

3. 機械学習アルゴリズムの適用：分析サーバで機械学習アルゴリズム（例：KMeansクラスタリング）を用いて、顧客の利用パターンを分析する。

【1689】

4. 最適プランの提案：分析結果に基づいて、プラン提供サーバが顧客に最適なプランを提案する。

【1690】

5. 電子決済利用パターンの分析：電子決済の利用パターンを分析し、最適な決済プランを提供する。

【1691】

具体例

【1692】

【1693】

プロンプト文の例

【1694】

【1695】

データ項目：

【1696】

transaction_amount: 決済金額

【1697】

transaction_frequency: 決済頻度

【1698】

location: 利用場所

【1699】

出力：

【1700】

suggested_plan: 提案されたプラン

【1701】

応用例２における特定処理の流れについて図１４を用いて説明する。

【1702】

ステップ１：

【1703】

データの収集

【1704】

【1705】

ステップ２：

【1706】

データの前処理

【1707】

【1708】

ステップ３：

【1709】

機械学習アルゴリズムの適用

【1710】

【1711】

ステップ４：

【1712】

最適プランの提案

【1713】

【1714】

ステップ５：

【1715】

電子決済利用パターンの分析

【1716】

【1717】

ステップ６：

【1718】

決済プランの提供

【1719】

【1720】

（実施例３）

【1721】

次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。

【1722】

【1723】

実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1724】

【1725】

「通話時間」とは、顧客が通信端末を使用して通話を行った総時間である。

【1726】

「データ使用量」とは、顧客が通信端末を使用してインターネットやアプリケーションを利用する際に消費したデータの総量である。

【1727】

「通信プラン」とは、通信事業者が提供する通話時間、データ使用量、SMS送信数などの通信サービスの料金体系である。

【1728】

「リアルタイムで測定する手段」とは、顧客の通信端末の通話時間やデータ使用量を即時に計測し、データベースに記録するための技術である。

【1729】

【1730】

「通知する手段」とは、算出した最適な通信プランを顧客に知らせるための方法であり、メール、SMS、アプリ内通知などが含まれる。

【1731】

【1732】

発明を実施するための形態

【1733】

【1734】

データ収集

【1735】

【1736】

データ分析

【1737】

【1738】

最適プランの算出

【1739】

【1740】

通知

【1741】

【1742】

プラン変更

【1743】

【1744】

具体例

【1745】

具体例として、以下のようなプロンプト文を生成AIモデルに入力することで、顧客に最適なプランを提案するシステムの動作をシミュレートできる。

【1746】

プロンプト文の例:

【1747】

顧客Aの通信利用データは以下の通りです。

【1748】

通話時間: 300分/月

【1749】

データ使用量: 5GB/月

【1750】

SMS送信数: 50通/月

【1751】

このデータを基に、顧客Aに最適な通信プランを提案してください。

【1752】

【1753】

ステップ１：データ収集

【1754】

【1755】

ステップ２：データ分析

【1756】

【1757】

ステップ３：最適プランの算出

【1758】

【1759】

ステップ４：通知

【1760】

【1761】

ステップ５：プラン変更

【1762】

【1763】

（応用例３）

【1764】

次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。

【1765】

【1766】

応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1767】

【1768】

【1769】

【1770】

【1771】

【1772】

【1773】

システムの構成

【1774】

システムは主に以下のハードウェアおよびソフトウェアで構成される：

【1775】

ハードウェア: 一般的なPCまたはサーバー

【1776】

ソフトウェア: Python、pandas、scikit-learn、numpy

【1777】

データの収集と処理

【1778】

【1779】

【1780】

データの分析

【1781】

サーバは、収集した通話時間と通信量のデータを分析し、顧客に最適な通信プランを提案する。これには、以下の手順が含まれる：

【1782】

1. データの標準化: 通話時間と通信量のデータを標準化するために、PythonのStandardScalerを使用する。

【1783】

2. クラスタリング: 顧客の利用パターンを分析するために、KMeansクラスタリングを使用する。

【1784】

3. プランの提案: 各クラスタに対して最適な通信プランを提案する。

【1785】

さらに、サーバは顧客の決済履歴データを分析し、最適な決済プランを提案する。これには、以下の手順が含まれる：

【1786】

1. データの標準化: 決済履歴データを標準化するために、PythonのStandardScalerを使用する。

【1787】

2. クラスタリング: 顧客の決済パターンを分析するために、KMeansクラスタリングを使用する。

【1788】

3. プランの提案: 各クラスタに対して最適な決済プランを提案する。

【1789】

提案の通知

【1790】

【1791】

具体例

【1792】

【1793】

プロンプト文の例

【1794】

以下は、生成AIモデルに入力するプロンプト文の例である：

【1795】

【1796】

このようにして、顧客は通信費の節約だけでなく、決済手数料やポイント還元率などの面でも最適なプランを享受することができる。

【1797】

応用例３における特定処理の流れについて図１６を用いて説明する。

【1798】

ステップ１：

【1799】

【1800】

ステップ２：

【1801】

【1802】

ステップ３：

【1803】

【1804】

ステップ４：

【1805】

【1806】

ステップ５：

【1807】

【1808】

ステップ６：

【1809】

【1810】

ステップ７：

【1811】

【1812】

ステップ８：

【1813】

【1814】

ステップ９：

【1815】

【1816】

【1817】

「形態例１」

【1818】

【1819】

「形態例２」

【1820】

【1821】

「形態例３」

【1822】

【1823】

以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。

【1824】

「形態例１」

【1825】

ステップ１：ユーザが通話を開始する。

【1826】

ステップ２：感情エンジンがユーザの声のトーン、音量、話速などの特徴を分析する。

【1827】

ステップ３：感情エンジンが分析結果からユーザの感情状態を推定する。

【1828】

ステップ４：推定された感情状態に基づいて、最適なプランを提供する。

【1829】

「形態例２」

【1830】

ステップ１：ユーザが通信を開始する。

【1831】

ステップ２：感情エンジンがユーザが送信したテキストメッセージやＥメールの内容を分析する。

【1832】

ステップ３：感情エンジンが分析結果からユーザの感情状態を推定する。

【1833】

ステップ４：推定された感情状態に基づいて、最適なプランを提供する。

【1834】

「形態例３」

【1835】

ステップ１：ユーザが通話または通信を開始する。

【1836】

ステップ２：感情エンジンがユーザが送信したテキストメッセージやＥメールの内容、声のトーン、音量、話速などを分析する。

【1837】

ステップ３：感情エンジンが分析結果からユーザの感情状態を推定する。

【1838】

ステップ４：推定された感情状態に基づいて、最適なプランを提供する。

【1839】

（実施例１）

【1840】

【1841】

【1842】

実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1843】

【1844】

【1845】

【1846】

【1847】

【1848】

【1849】

発明を実施するための形態

【1850】

【1851】

【1852】

【1853】

【1854】

【1855】

具体的なプロンプト文の例としては、以下のようなものがある：

【1856】

【1857】

このプロンプト文を使用することで、生成AIモデルはシステムの詳細な設計と実装方法を提供することができる。

【1858】

実施例１における特定処理の流れについて図１７を用いて説明する。

【1859】

ステップ１：

【1860】

【1861】

ステップ２：

【1862】

【1863】

ステップ３：

【1864】

【1865】

ステップ４：

【1866】

【1867】

ステップ５：

【1868】

【1869】

（応用例１）

【1870】

【1871】

【1872】

応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1873】

【1874】

【1875】

【1876】

【1877】

【1878】

【1879】

この発明を実施するための形態として、以下のシステム構成を説明する。

【1880】

システム構成

【1881】

このシステムは、以下の主要なコンポーネントから構成される：

【1882】

1. 通話時間測定モジュール：顧客の携帯電話の通話時間をリアルタイムで測定する。

【1883】

2. 通信量測定モジュール：顧客の携帯電話の通信量をリアルタイムで測定する。

【1884】

3. プラン提供モジュール：測定された通話時間と通信量に基づいて、顧客に最適な通信プランを提供する。

【1885】

4. 感情認識モジュール：顧客の通話内容から感情を認識する。

【1886】

5. セキュリティアラートモジュール：認識された感情に基づいて、必要に応じてセキュリティアラートを発信する。

【1887】

プログラムの処理

【1888】

サーバは、以下のように各モジュールを連携させて処理を行う。

【1889】

【1890】

【1891】

【1892】

【1893】

【1894】

具体例

【1895】

【1896】

プロンプト文の例

【1897】

生成AIモデルに対して具体的な要件を伝えるためのプロンプト文の例は以下の通りである：

【1898】

【1899】

このようにして、顧客の感情状態を考慮した最適なプランの提供と、セキュリティリスクの低減が可能となるシステムを実現することができる。

【1900】

応用例１における特定処理の流れについて図１８を用いて説明する。

【1901】

ステップ１：

【1902】

サーバは、通信キャリアのネットワークを通じて顧客の通話時間データをリアルタイムで取得する。

【1903】

入力：通信キャリアのAPIから取得した通話開始時刻と終了時刻。

【1904】

データ加工：通話開始時刻と終了時刻の差分を計算し、通話時間を算出する。

【1905】

出力：リアルタイムの通話時間データ。

【1906】

ステップ２：

【1907】

サーバは、通信キャリアのネットワークを通じて顧客の通信量データをリアルタイムで取得する。

【1908】

入力：通信キャリアのAPIから取得したデータ使用量。

【1909】

データ加工：取得したデータ使用量を累積し、リアルタイムの通信量を算出する。

【1910】

出力：リアルタイムの通信量データ。

【1911】

ステップ３：

【1912】

サーバは、取得した通話時間と通信量のデータを基に、顧客に最適な通信プランを算出する。

【1913】

入力：リアルタイムの通話時間データと通信量データ。

【1914】

データ演算：通話時間と通信量のパターンを分析し、最適なプランを選定するアルゴリズムを適用する。

【1915】

出力：顧客に最適な通信プラン。

【1916】

ステップ４：

【1917】

サーバは、顧客の通話内容をリアルタイムで解析し、声のトーン、音量、話速などの特徴から顧客の感情状態を推定する。

【1918】

入力：通話中の音声データ。

【1919】

データ加工：音声データを解析し、特徴量を抽出する。感情認識ライブラリを使用して感情状態を推定する。

【1920】

出力：顧客の感情状態データ。

【1921】

ステップ５：

【1922】

【1923】

入力：顧客の感情状態データ。

【1924】

データ演算：感情状態が特定の条件を満たしているかを判定する。

【1925】

出力：セキュリティアラートの発信。

【1926】

ステップ６：

【1927】

サーバは、セキュリティアラートを緊急連絡先に通知する。

【1928】

入力：セキュリティアラート。

【1929】

データ加工：アラート内容をメッセージ形式に変換する。通信サービスを使用して通知を送信する。

【1930】

出力：緊急連絡先への通知メッセージ。

【1931】

（実施例２）

【1932】

【1933】

【1934】

実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【1935】

【1936】

「通話時間」とは、顧客が携帯電話を使用して通話を行った総時間を指す。

【1937】

「通信量」とは、顧客が携帯電話を使用してデータ通信を行った総データ量を指す。

【1938】

「サーバ」とは、データの収集、保存、前処理、分析、およびプラン生成を行う中央処理装置を指す。

【1939】

「データベース」とは、サーバが受信したデータを効率的に保存および検索するためのデータ管理システムを指す。

【1940】

「前処理」とは、収集されたデータの欠損値補完や異常値検出など、データ分析の前に行うデータの整備作業を指す。

【1941】

「機械学習アルゴリズム」とは、データを基にパターンを学習し、予測や分類を行うための数学的モデルを指す。

【1942】

「感情認識エンジン」とは、テキストメッセージや電子メールの内容から顧客の感情状態を推定するためのソフトウェアを指す。

【1943】

「プラン生成」とは、分析結果と感情状態に基づいて顧客に最適な通信プランを作成するプロセスを指す。

【1944】

「通知」とは、生成したプランを顧客に知らせるための情報伝達手段を指す。

【1945】

【1946】

使用するハードウェアとソフトウェア

【1947】

ハードウェア: サーバ、端末（スマートフォンやPC）

【1948】

ソフトウェア: 機械学習アルゴリズム（例: TensorFlow、scikit-learn）、感情認識エンジン（例: IBM Watson、Microsoft Azure Text Analytics）

【1949】

データの収集と送信

【1950】

【1951】

端末は、収集したデータを暗号化し、定期的にサーバに送信する。例えば、毎日深夜にデータを一括送信する設定にする。

【1952】

データの保存と前処理

【1953】

サーバは、受信したデータをデータベースに保存する。データベースは、ユーザIDをキーとしてデータを格納し、効率的な検索が可能である。

【1954】

【1955】

パターン分析と感情認識

【1956】

【1957】

【1958】

プラン生成と通知

【1959】

【1960】

【1961】

具体例

【1962】

ユーザが1ヶ月間に1000分の通話時間と10GBのデータ通信を行った場合、端末はこれらのデータを収集し、サーバに送信する。

【1963】

サーバは、データを前処理し、K-meansクラスタリングを用いてユーザのパターンを分析する。

【1964】

サーバは、ユーザが送信したテキストメッセージから、ユーザが喜びの感情を示していることを認識する。

【1965】

サーバは、通話無制限プランと20GBのデータプランを生成し、特別なデータボーナスを追加する。

【1966】

サーバは、生成したプランをユーザに通知し、スマートフォンのアプリケーションを通じてプッシュ通知を送る。

【1967】

プロンプト文の例

【1968】

【1969】

このようにして、ユーザの行動データと感情データを活用し、よりパーソナライズされたサービスを提供することができる。

【1970】

実施例２における特定処理の流れについて図１９を用いて説明する。

【1971】

ステップ１：

【1972】

【1973】

入力: ユーザの通話時間と通信量

【1974】

出力: 記録された通話時間と通信量のデータ

【1975】

ステップ２：

【1976】

端末は、収集したデータを暗号化し、定期的にサーバに送信する。例えば、毎日深夜にデータを一括送信する設定にする。

【1977】

入力: 記録された通話時間と通信量のデータ

【1978】

出力: 暗号化された通話時間と通信量のデータ

【1979】

ステップ３：

【1980】

サーバは、受信したデータをデータベースに保存する。データベースは、ユーザIDをキーとしてデータを格納し、効率的な検索が可能である。

【1981】

入力: 暗号化された通話時間と通信量のデータ

【1982】

出力: データベースに保存されたデータ

【1983】

ステップ４：

【1984】

【1985】

入力: データベースに保存されたデータ

【1986】

出力: 前処理されたデータ

【1987】

ステップ５：

【1988】

【1989】

入力: 前処理されたデータ

【1990】

出力: クラスタリングされたユーザの通話・通信パターン

【1991】

ステップ６：

【1992】

【1993】

入力: ユーザのテキストメッセージや電子メールの内容

【1994】

出力: 推定されたユーザの感情状態

【1995】

ステップ７：

【1996】

【1997】

入力: クラスタリングされたユーザの通話・通信パターン、推定されたユーザの感情状態

【1998】

出力: 生成された最適なプラン

【1999】

ステップ８：

【2000】

【2001】

入力: 生成された最適なプラン

【2002】

出力: ユーザに通知されたプラン

【2003】

（応用例２）

【2004】

【2005】

【2006】

応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【2007】

【2008】

「顧客」とは、サービスを利用する個人または法人である。

【2009】

「携帯」とは、携帯電話やスマートフォンなどの移動通信端末を指す。

【2010】

「通話時間」とは、顧客が携帯を使用して通話を行った時間の総量である。

【2011】

「通信量」とは、顧客が携帯を使用してデータ通信を行った量の総量である。

【2012】

「リアルタイム」とは、データが生成されると同時に処理されることを指す。

【2013】

「測定する手段」とは、通話時間や通信量を計測するためのハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせである。

【2014】

「最適なプラン」とは、顧客の使用パターンや感情状態に基づいて提供される、最も適したサービスプランである。

【2015】

「提供する手段」とは、最適なプランを顧客に提示し、適用するためのハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせである。

【2016】

「テキストメッセージ」とは、SMSやインスタントメッセージングアプリを通じて送受信される文字情報である。

【2017】

「電子メール」とは、インターネットを通じて送受信される電子的な手紙である。

【2018】

「分析する」とは、データを処理し、意味やパターンを抽出することである。

【2019】

「感情状態」とは、顧客が特定の時点で感じている感情の種類や強度を指す。

【2020】

「推定する」とは、データに基づいて未知の情報を予測することである。

【2021】

【2022】

【2023】

【2024】

【2025】

【2026】

【2027】

プロンプト文の例としては、以下のようなものが考えられる：

【2028】

【2029】

このようにして、顧客の通話時間や通信量だけでなく、感情状態も考慮した最適なプランの提供が可能となる。

【2030】

応用例２における特定処理の流れについて図２０を用いて説明する。

【2031】

ステップ１：

【2032】

【2033】

ステップ２：

【2034】

【2035】

ステップ３：

【2036】

【2037】

ステップ４：

【2038】

【2039】

ステップ５：

【2040】

【2041】

このようにして、顧客の通話時間や通信量だけでなく、感情状態も考慮した最適なプランの提供が可能となる。

【2042】

（実施例３）

【2043】

【2044】

【2045】

実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【2046】

【2047】

【2048】

【2049】

【2050】

【2051】

【2052】

【2053】

「算出した最適なプランを顧客に通知する手段」とは、算出された最適な通信プランを顧客に通知するための装置またはソフトウェアである。

【2054】

【2055】

発明を実施するための形態

【2056】

【2057】

使用するハードウェアおよびソフトウェア

【2058】

ハードウェア: 高性能サーバ、音声認識デバイス、データベースサーバ

【2059】

ソフトウェア: 自然言語処理（NLP）ライブラリ（例: SpaCy、NLTK）、音声解析ソフトウェア、機械学習モデル（例: TensorFlow、PyTorch）

【2060】

プログラムの処理

【2061】

【2062】

【2063】

【2064】

具体例

【2065】

【2066】

プロンプト文の例:

【2067】

【2068】

【2069】

ステップ１：

【2070】

ユーザのデータ収集

【2071】

【2072】

入力: ユーザの通話内容、テキストメッセージ、Eメール

【2073】

出力: データベースに保存された通話内容、テキストメッセージ、Eメール

【2074】

ステップ２：

【2075】

感情解析

【2076】

【2077】

入力: データベースに保存された通話内容、テキストメッセージ、Eメール

【2078】

出力: 推定された感情状態

【2079】

ステップ３：

【2080】

最適プランの算出

【2081】

【2082】

入力: 推定された感情状態

【2083】

出力: 最適なプラン

【2084】

ステップ４：

【2085】

プランの通知

【2086】

【2087】

入力: 最適なプラン

【2088】

出力: ユーザに送信された通知

【2089】

ステップ５：

【2090】

プラン変更の確認と適用

【2091】

【2092】

入力: ユーザの返信

【2093】

出力: 更新されたデータベースと適用された新しいプラン

【2094】

（応用例３）

【2095】

【2096】

【2097】

応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【2098】

【2099】

「顧客」とは、サービスを利用する個人または法人を指す。

【2100】

「携帯」とは、携帯電話やスマートフォンなどの移動通信端末を指す。

【2101】

「通話時間」とは、顧客が携帯を使用して通話を行った時間の総量を指す。

【2102】

「通信量」とは、顧客が携帯を使用して送受信したデータの総量を指す。

【2103】

「リアルタイム」とは、遅延なく即時に処理や測定が行われることを指す。

【2104】

「最適なプラン」とは、顧客の利用状況や感情状態に基づいて、最も適した料金プランやサービス内容を指す。

【2105】

「通話内容」とは、顧客が通話中に話した内容を指す。

【2106】

「通信内容」とは、顧客が送受信したメッセージやデータの内容を指す。

【2107】

「感情を認識する手段」とは、顧客の通話内容や通信内容から感情状態を推定するための技術やアルゴリズムを指す。

【2108】

「感情状態」とは、顧客が感じている感情の種類や強度を指す。

【2109】

「サーバ」とは、データの処理や保存を行うコンピュータシステムを指す。

【2110】

【2111】

システム構成

【2112】

1. ハードウェア構成

【2113】

携帯端末: 顧客が使用する携帯電話やスマートフォン。

【2114】

サーバ: データの処理や保存を行うコンピュータシステム。

【2115】

マイクロフォン: 音声入力を取得するためのデバイス。

【2116】

2. ソフトウェア構成

【2117】

音声認識ソフトウェア: 音声認識ライブラリを使用して、顧客の音声をテキストに変換する。

【2118】

感情分析ソフトウェア: TextBlobライブラリを使用して、テキストの感情を分析する。

【2119】

メール送信ソフトウェア: smtplibとemail.mime.textを使用して、特別なキャッシュバックや割引の提案をメールで送信する。

【2120】

処理の流れ

【2121】

1. 音声入力の取得

【2122】

携帯端末のマイクロフォンを使用して、顧客の音声を取得する。

【2123】

音声認識ソフトウェアを使用して、取得した音声をテキストに変換する。

【2124】

2. 感情分析

【2125】

変換されたテキストを感情分析ソフトウェアに入力し、顧客の感情状態を判定する。

【2126】

感情状態はポジティブ、ニュートラル、ネガティブの3つのカテゴリに分類される。

【2127】

3. 最適なプランの提供

【2128】

感情状態に基づいて、サーバは最適なプランを選定する。

【2129】

例えば、顧客がネガティブな感情状態にある場合、特別なキャッシュバックや割引を提供する。

【2130】

4. 通知

【2131】

最適なプランの内容をメール送信ソフトウェアを使用して、顧客に通知する。

【2132】

具体例

【2133】

【2134】

プロンプト文の例

【2135】

【2136】

このようにして、顧客の感情状態を考慮した最適なプランの提供が可能となり、顧客の満足度を向上させることができる。

【2137】

応用例３における特定処理の流れについて図２２を用いて説明する。

【2138】

ステップ１：

【2139】

ユーザが携帯端末のマイクロフォンを使用して音声入力を行う。

【2140】

入力：ユーザの音声

【2141】

出力：音声データ

【2142】

具体的な動作：ユーザが携帯端末に向かって話しかけることで、音声データがマイクロフォンにより取得される。

【2143】

ステップ２：

【2144】

端末が音声認識ソフトウェアを使用して、取得した音声データをテキストに変換する。

【2145】

入力：音声データ

【2146】

出力：テキストデータ

【2147】

具体的な動作：音声認識ソフトウェアが音声データを解析し、対応するテキストデータを生成する。

【2148】

ステップ３：

【2149】

サーバがテキストデータを感情分析ソフトウェアに入力し、顧客の感情状態を判定する。

【2150】

入力：テキストデータ

【2151】

出力：感情状態（ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ）

【2152】

【2153】

ステップ４：

【2154】

サーバが感情状態に基づいて最適なプランを選定する。

【2155】

入力：感情状態

【2156】

出力：最適なプラン（例：特別なキャッシュバックや割引）

【2157】

具体的な動作：サーバが感情状態を評価し、ネガティブな感情状態の場合には特別なキャッシュバックや割引を提供するプランを選定する。

【2158】

ステップ５：

【2159】

サーバが最適なプランの内容をメール送信ソフトウェアを使用して、顧客に通知する。

【2160】

入力：最適なプラン

【2161】

出力：通知メール

【2162】

【2163】

このようにして、ユーザの感情状態を考慮した最適なプランの提供が可能となり、顧客の満足度を向上させることができる。

【2164】

特定処理部２９０は、特定処理の結果をヘッドセット型端末３１４に送信する。ヘッドセット型端末３１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０及びディスプレイ３４３に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。

【2165】

【2166】

生成AIの他の例としては、Gemini（インターネット検索＜URL: https://gemini.google.com/?hl=ja＞）が挙げられる。

【2167】

上記実施形態では、データ処理装置１２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、ヘッドセット型端末３１４によって特定処理が行われるようにしてもよい。

【2168】

［第４実施形態］

【2169】

図７には、第４実施形態に係るデータ処理システム４１０の構成の一例が示されている。

【2170】

図７に示すように、データ処理システム４１０は、データ処理装置１２及びロボット４１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。

【2171】

【2172】

ロボット４１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、通信Ｉ／Ｆ４４、及び制御対象４４３を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、及び制御対象４４３も、バス５２に接続されている。

【2173】

【2174】

【2175】

【2176】

制御対象４４３は、表示装置、目部のＬＥＤ、並びに、腕、手及び足等を駆動するモータ等を含む。ロボット４１４の姿勢や仕草は、腕、手及び足等のモータを制御することにより制御される。ロボット４１４の感情の一部は、これらのモータを制御することにより表現できる。また、ロボット４１４の目部のＬＥＤの発光状態を制御することによっても、ロボット４１４の表情を表現できる。

【2177】

図８には、データ処理装置１２及びロボット４１４の要部機能の一例が示されている。図８に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。

【2178】

【2179】

【2180】

ロボット４１４では、プロセッサ４６によって受付出力処理が行われる。ストレージ５０には、受付出力プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６０を読み出し、読み出した受付出力プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。受付出力処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する受付出力プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。

【2181】

次に、データ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理について説明する。

【2182】

「形態例１」

【2183】

【2184】

「形態例２」

【2185】

【2186】

「形態例３」

【2187】

【2188】

以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。

【2189】

「形態例１」

【2190】

ステップ１：通信キャリアのネットワークから顧客の携帯の通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得する。

【2191】

ステップ２：取得したデータを基に、顧客の通話時間と通信量に応じた最適なプランを算出する。

【2192】

ステップ３：算出した最適なプランを顧客に提供する。

【2193】

「形態例２」

【2194】

ステップ１：通信キャリアのネットワークから顧客の携帯の通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得する。

【2195】

ステップ２：取得したデータを基に、機械学習アルゴリズムを用いて顧客の通話・通信パターンを分析する。

【2196】

ステップ３：分析結果に基づき、そのパターンに最適化されたプランを顧客に提供する。「形態例３」

【2197】

ステップ１：通信キャリアのネットワークから顧客の携帯の通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得する。

【2198】

ステップ２：取得したデータを基に、顧客の通話時間と通信量に応じた最適なプランを算出する。

【2199】

ステップ３：算出した最適なプランを顧客に通知し、顧客がそのプランに変更することで通信費を節約できることを明示する。

【2200】

（実施例１）

【2201】

次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。

【2202】

【2203】

実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【2204】

【2205】

「通信ネットワーク」とは、データ通信を行うためのインフラストラクチャであり、インターネットや携帯電話ネットワークなどを含む。

【2206】

「通話時間」とは、顧客が電話をかけたり受けたりする際に使用する時間の総量を指す。

【2207】

「通信量」とは、顧客がデータ通信を行う際に使用するデータの総量を指す。

【2208】

「リアルタイム」とは、データが発生した瞬間に即座に処理されることを指す。

【2209】

「データベース」とは、データを効率的に保存、管理、検索するためのシステムを指す。

【2210】

「データ演算」とは、取得したデータを基に計算や分析を行うプロセスを指す。

【2211】

「最適なプラン」とは、顧客の通話時間や通信量に基づいて、最も適した通信サービスのプランを指す。

【2212】

「機械学習モデル」とは、データを基に学習し、予測や分類を行うためのアルゴリズムやシステムを指す。

【2213】

「端末」とは、顧客が使用するデバイスであり、スマートフォンやタブレットなどを含む。

【2214】

「通知」とは、サーバから顧客の端末に情報を送信する行為を指す。

【2215】

発明を実施するための形態

【2216】

【2217】

使用するハードウェアおよびソフトウェア

【2218】

【2219】

ハードウェア: 高性能なサーバ

【2220】

ソフトウェア:

【2221】

データベース管理システム（例：MySQL、PostgreSQL）

【2222】

プログラミング言語（例：Python、R）

【2223】

機械学習ライブラリ（例：scikit-learn、TensorFlow）

【2224】

通信キャリアのAPI（例：一般的な通信キャリアのAPI）

【2225】

データの取得と保存

【2226】

【2227】

データの演算と分析

【2228】

【2229】

最適なプランの通知

【2230】

【2231】

具体例

【2232】

【2233】

プロンプト文の例

【2234】

「ユーザAの通話時間と通信量のデータをリアルタイムで取得し、最適なプランを算出してください。」

【2235】

【2236】

実施例１における特定処理の流れについて図１１を用いて説明する。

【2237】

ステップ１：

【2238】

サーバが通信キャリアのAPIに接続する。

【2239】

入力: 通信キャリアのAPIエンドポイントURLと認証情報。

【2240】

【2241】

出力: 認証トークン。

【2242】

ステップ２：

【2243】

サーバが顧客の通話時間と通信量のデータを取得する。

【2244】

入力: 認証トークンと顧客の識別情報。

【2245】

【2246】

出力: 顧客の通話時間と通信量のデータ。

【2247】

ステップ３：

【2248】

サーバが取得したデータをデータベースに保存する。

【2249】

入力: 顧客の通話時間と通信量のデータ。

【2250】

具体的な動作: サーバは、取得したデータをMySQLデータベースに保存する。例えば、以下のようなSQLクエリを実行する：

【2251】

sql

【2252】

INSERT INTO user_data (user_id, call_time, data_usage) VALUES ('userA', 1000, 5);

【2253】

出力: データベースに保存されたデータ。

【2254】

ステップ４：

【2255】

サーバが保存されたデータを基にデータ演算を行う。

【2256】

入力: データベースに保存された顧客の通話時間と通信量のデータ。

【2257】

【2258】

python

【2259】

import pandas as pd

【2260】

data = pd.read_sql('SELECT FROM user_data WHERE user_id="userA"', connection)

【2261】

average_call_time = data['call_time'].mean()

【2262】

average_data_usage = data['data_usage'].mean()

【2263】

出力: 顧客の通話時間と通信量の平均値。

【2264】

ステップ５：

【2265】

サーバがデータ演算の結果を基に最適なプランを算出する。

【2266】

入力: 顧客の通話時間と通信量の平均値。

【2267】

【2268】

python

【2269】

from sklearn.linear_model import LinearRegression

【2270】

model = LinearRegression()

【2271】

model.fit(X_train, y_train)

【2272】

optimal_plan = model.predict([[average_call_time, average_data_usage]])

【2273】

出力: 最適なプラン。

【2274】

ステップ６：

【2275】

サーバが最適なプランを顧客の端末に通知する。

【2276】

入力: 最適なプランと顧客の端末情報。

【2277】

【2278】

python

【2279】

import firebase_admin

【2280】

from firebase_admin import messaging

【2281】

message = messaging.Message(

【2282】

notification=messaging.Notification(

【2283】

title='最適なプランの提案',

【2284】

body=f'あなたに最適なプランは{optimal_plan}です。'

【2285】

【2286】

token=userA_device_token,

【2287】

)

【2288】

response = messaging.send(message)

【2289】

出力: 顧客の端末に送信されたプッシュ通知。

【2290】

（応用例１）

【2291】

次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。

【2292】

【2293】

応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【2294】

【2295】

「顧客」とは、通信サービスを利用する個人または法人を指す。

【2296】

「携帯」とは、携帯電話やスマートフォンなどの移動通信端末を指す。

【2297】

「通話時間」とは、顧客が携帯を使用して音声通話を行った累積時間を指す。

【2298】

「通信量」とは、顧客が携帯を使用して送受信したデータの総量を指す。

【2299】

「リアルタイム」とは、データが発生した瞬間に即座に処理・分析されることを指す。

【2300】

「測定する手段」とは、通話時間や通信量を計測するためのハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせを指す。

【2301】

「最適なプラン」とは、顧客の通話時間と通信量に基づいて、コストパフォーマンスや利便性が最も高い通信サービスのプランを指す。

【2302】

「提供する手段」とは、最適なプランを顧客に提示するためのシステムや方法を指す。

【2303】

「電子決済サービス」とは、インターネットを介して行われる金融取引サービスを指す。

【2304】

「プラン変更」とは、現在の通信サービスプランを別のプランに切り替えることを指す。

【2305】

「追加データ購入」とは、既存の通信プランに追加してデータ容量を購入することを指す。

【2306】

「連携」とは、異なるシステムやサービスが協力して機能することを指す。

【2307】

この発明を実施するための形態として、以下のシステム構成を説明する。

【2308】

システム構成

【2309】

1. ハードウェア構成

【2310】

【2311】

【2312】

2. ソフトウェア構成

【2313】

【2314】

【2315】

【2316】

【2317】

処理の流れ

【2318】

1. データ取得

【2319】

【2320】

2. データ分析

【2321】

サーバは、取得したデータを分析し、顧客の通話時間と通信量のパターンを把握する。これにより、顧客に最適な通信プランを算出する。

【2322】

3. プラン提供

【2323】

サーバは、算出された最適なプランを顧客の端末に通知する。顧客は、スマートフォンのアプリケーションを通じてプランの詳細を確認できる。

【2324】

4. 電子決済

【2325】

【2326】

具体例

【2327】

【2328】

プロンプト文の例

【2329】

【2330】

応用例１における特定処理の流れについて図１２を用いて説明する。

【2331】

ステップ１：

【2332】

【2333】

ステップ２：

【2334】

【2335】

ステップ３：

【2336】

【2337】

ステップ４：

【2338】

【2339】

ステップ５：

【2340】

【2341】

ステップ６：

【2342】

【2343】

ステップ７：

【2344】

【2345】

（実施例２）

【2346】

次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。

【2347】

【2348】

実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【2349】

【2350】

【2351】

【2352】

【2353】

【2354】

【2355】

【2356】

【2357】

【2358】

【2359】

【2360】

【2361】

【2362】

【2363】

生成AIモデルへ入力するプロンプト文の例としては、以下のようなものが考えられる。

【2364】

「ユーザAの通話時間は月に300分、通信量は5GBです。このユーザに最適な通信プランを提案してください。」

【2365】

このプロンプト文を生成AIモデルに入力することで、AIはユーザAに最適な通信プランを提案する。

【2366】

実施例２における特定処理の流れについて図１３を用いて説明する。

【2367】

ステップ１：

【2368】

【2369】

ステップ２：

【2370】

【2371】

ステップ３：

【2372】

【2373】

ステップ４：

【2374】

【2375】

ステップ５：

【2376】

【2377】

ステップ６：

【2378】

【2379】

（応用例２）

【2380】

次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。

【2381】

【2382】

応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【2383】

【2384】

「通話時間」とは、顧客が携帯電話を使用して通話を行った総時間を指す。

【2385】

「通信量」とは、顧客が携帯電話を使用してデータ通信を行った際のデータの総量を指す。

【2386】

「最適なプラン」とは、顧客の通話時間および通信量のパターンに基づいて、顧客にとって最も経済的かつ利便性の高いサービスプランを指す。

【2387】

「電子決済」とは、顧客が商品やサービスの代金を電子的な手段で支払う行為を指す。

【2388】

「利用パターン」とは、顧客が特定のサービスや機能を使用する際の頻度や傾向を指す。

【2389】

「分析する手段」とは、収集したデータを基にして、特定のパターンや傾向を見出すためのアルゴリズムやソフトウェアを指す。

【2390】

「提供する手段」とは、分析結果に基づいて、顧客に対して最適なプランやサービスを提示するための方法やシステムを指す。

【2391】

【2392】

システムの構成

【2393】

システムは以下の主要なコンポーネントから構成される：

【2394】

1. 通話時間測定手段：顧客の携帯電話の通話時間をリアルタイムで測定する。

【2395】

2. 通信量測定手段：顧客の携帯電話のデータ通信量をリアルタイムで測定する。

【2396】

3. データ収集サーバ：通話時間と通信量のデータを収集し、保存する。

【2397】

4. 分析サーバ：収集されたデータを基に、機械学習アルゴリズムを用いて顧客の利用パターンを分析する。

【2398】

5. プラン提供サーバ：分析結果に基づいて、顧客に最適なプランを提供する。

【2399】

6. 電子決済利用パターン分析手段：顧客の電子決済の利用パターンを分析する。

【2400】

7. 決済プラン提供手段：分析結果に基づいて、最適な決済プランを提供する。

【2401】

使用するハードウェアおよびソフトウェア

【2402】

ハードウェア：スマートフォン、サーバ

【2403】

ソフトウェア：Python、Pandas、Scikit-learn

【2404】

データ加工およびデータ演算

【2405】

1. データの収集：スマートフォンから通話時間と通信量のデータをリアルタイムで収集し、データ収集サーバに送信する。

【2406】

2. データの前処理：収集されたデータを標準化し、分析サーバに送信する。

【2407】

3. 機械学習アルゴリズムの適用：分析サーバで機械学習アルゴリズム（例：KMeansクラスタリング）を用いて、顧客の利用パターンを分析する。

【2408】

4. 最適プランの提案：分析結果に基づいて、プラン提供サーバが顧客に最適なプランを提案する。

【2409】

5. 電子決済利用パターンの分析：電子決済の利用パターンを分析し、最適な決済プランを提供する。

【2410】

具体例

【2411】

【2412】

プロンプト文の例

【2413】

【2414】

データ項目：

【2415】

transaction_amount: 決済金額

【2416】

transaction_frequency: 決済頻度

【2417】

location: 利用場所

【2418】

出力：

【2419】

suggested_plan: 提案されたプラン

【2420】

応用例２における特定処理の流れについて図１４を用いて説明する。

【2421】

ステップ１：

【2422】

データの収集

【2423】

【2424】

ステップ２：

【2425】

データの前処理

【2426】

【2427】

ステップ３：

【2428】

機械学習アルゴリズムの適用

【2429】

【2430】

ステップ４：

【2431】

最適プランの提案

【2432】

【2433】

ステップ５：

【2434】

電子決済利用パターンの分析

【2435】

【2436】

ステップ６：

【2437】

決済プランの提供

【2438】

【2439】

（実施例３）

【2440】

次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。

【2441】

【2442】

実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【2443】

【2444】

「通話時間」とは、顧客が通信端末を使用して通話を行った総時間である。

【2445】

「データ使用量」とは、顧客が通信端末を使用してインターネットやアプリケーションを利用する際に消費したデータの総量である。

【2446】

「通信プラン」とは、通信事業者が提供する通話時間、データ使用量、SMS送信数などの通信サービスの料金体系である。

【2447】

「リアルタイムで測定する手段」とは、顧客の通信端末の通話時間やデータ使用量を即時に計測し、データベースに記録するための技術である。

【2448】

【2449】

「通知する手段」とは、算出した最適な通信プランを顧客に知らせるための方法であり、メール、SMS、アプリ内通知などが含まれる。

【2450】

【2451】

発明を実施するための形態

【2452】

【2453】

データ収集

【2454】

【2455】

データ分析

【2456】

【2457】

最適プランの算出

【2458】

【2459】

通知

【2460】

【2461】

プラン変更

【2462】

【2463】

具体例

【2464】

具体例として、以下のようなプロンプト文を生成AIモデルに入力することで、顧客に最適なプランを提案するシステムの動作をシミュレートできる。

【2465】

プロンプト文の例:

【2466】

顧客Aの通信利用データは以下の通りです。

【2467】

通話時間: 300分/月

【2468】

データ使用量: 5GB/月

【2469】

SMS送信数: 50通/月

【2470】

このデータを基に、顧客Aに最適な通信プランを提案してください。

【2471】

【2472】

ステップ１：データ収集

【2473】

【2474】

ステップ２：データ分析

【2475】

【2476】

ステップ３：最適プランの算出

【2477】

【2478】

ステップ４：通知

【2479】

【2480】

ステップ５：プラン変更

【2481】

【2482】

（応用例３）

【2483】

次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。

【2484】

【2485】

応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【2486】

【2487】

【2488】

【2489】

【2490】

【2491】

【2492】

システムの構成

【2493】

システムは主に以下のハードウェアおよびソフトウェアで構成される：

【2494】

ハードウェア: 一般的なPCまたはサーバー

【2495】

ソフトウェア: Python、pandas、scikit-learn、numpy

【2496】

データの収集と処理

【2497】

【2498】

【2499】

データの分析

【2500】

サーバは、収集した通話時間と通信量のデータを分析し、顧客に最適な通信プランを提案する。これには、以下の手順が含まれる：

【2501】

1. データの標準化: 通話時間と通信量のデータを標準化するために、PythonのStandardScalerを使用する。

【2502】

2. クラスタリング: 顧客の利用パターンを分析するために、KMeansクラスタリングを使用する。

【2503】

3. プランの提案: 各クラスタに対して最適な通信プランを提案する。

【2504】

さらに、サーバは顧客の決済履歴データを分析し、最適な決済プランを提案する。これには、以下の手順が含まれる：

【2505】

1. データの標準化: 決済履歴データを標準化するために、PythonのStandardScalerを使用する。

【2506】

2. クラスタリング: 顧客の決済パターンを分析するために、KMeansクラスタリングを使用する。

【2507】

3. プランの提案: 各クラスタに対して最適な決済プランを提案する。

【2508】

提案の通知

【2509】

【2510】

具体例

【2511】

【2512】

プロンプト文の例

【2513】

以下は、生成AIモデルに入力するプロンプト文の例である：

【2514】

【2515】

このようにして、顧客は通信費の節約だけでなく、決済手数料やポイント還元率などの面でも最適なプランを享受することができる。

【2516】

応用例３における特定処理の流れについて図１６を用いて説明する。

【2517】

ステップ１：

【2518】

【2519】

ステップ２：

【2520】

【2521】

ステップ３：

【2522】

【2523】

ステップ４：

【2524】

【2525】

ステップ５：

【2526】

【2527】

ステップ６：

【2528】

【2529】

ステップ７：

【2530】

【2531】

ステップ８：

【2532】

【2533】

ステップ９：

【2534】

【2535】

【2536】

「形態例１」

【2537】

【2538】

「形態例２」

【2539】

【2540】

「形態例３」

【2541】

【2542】

以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。

【2543】

「形態例１」

【2544】

ステップ１：ユーザが通話を開始する。

【2545】

ステップ２：感情エンジンがユーザの声のトーン、音量、話速などの特徴を分析する。

【2546】

ステップ３：感情エンジンが分析結果からユーザの感情状態を推定する。

【2547】

ステップ４：推定された感情状態に基づいて、最適なプランを提供する。

【2548】

「形態例２」

【2549】

ステップ１：ユーザが通信を開始する。

【2550】

ステップ２：感情エンジンがユーザが送信したテキストメッセージやＥメールの内容を分析する。

【2551】

ステップ３：感情エンジンが分析結果からユーザの感情状態を推定する。

【2552】

ステップ４：推定された感情状態に基づいて、最適なプランを提供する。

【2553】

「形態例３」

【2554】

ステップ１：ユーザが通話または通信を開始する。

【2555】

ステップ２：感情エンジンがユーザが送信したテキストメッセージやＥメールの内容、声のトーン、音量、話速などを分析する。

【2556】

ステップ３：感情エンジンが分析結果からユーザの感情状態を推定する。

【2557】

ステップ４：推定された感情状態に基づいて、最適なプランを提供する。

【2558】

（実施例１）

【2559】

次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。

【2560】

【2561】

実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【2562】

【2563】

【2564】

【2565】

【2566】

【2567】

【2568】

発明を実施するための形態

【2569】

【2570】

【2571】

【2572】

【2573】

【2574】

具体的なプロンプト文の例としては、以下のようなものがある：

【2575】

【2576】

このプロンプト文を使用することで、生成AIモデルはシステムの詳細な設計と実装方法を提供することができる。

【2577】

実施例１における特定処理の流れについて図１７を用いて説明する。

【2578】

ステップ１：

【2579】

【2580】

ステップ２：

【2581】

【2582】

ステップ３：

【2583】

【2584】

ステップ４：

【2585】

【2586】

ステップ５：

【2587】

【2588】

（応用例１）

【2589】

次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。

【2590】

【2591】

応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【2592】

【2593】

【2594】

【2595】

【2596】

【2597】

【2598】

この発明を実施するための形態として、以下のシステム構成を説明する。

【2599】

システム構成

【2600】

このシステムは、以下の主要なコンポーネントから構成される：

【2601】

1. 通話時間測定モジュール：顧客の携帯電話の通話時間をリアルタイムで測定する。

【2602】

2. 通信量測定モジュール：顧客の携帯電話の通信量をリアルタイムで測定する。

【2603】

3. プラン提供モジュール：測定された通話時間と通信量に基づいて、顧客に最適な通信プランを提供する。

【2604】

4. 感情認識モジュール：顧客の通話内容から感情を認識する。

【2605】

5. セキュリティアラートモジュール：認識された感情に基づいて、必要に応じてセキュリティアラートを発信する。

【2606】

プログラムの処理

【2607】

サーバは、以下のように各モジュールを連携させて処理を行う。

【2608】

【2609】

【2610】

【2611】

【2612】

【2613】

具体例

【2614】

【2615】

プロンプト文の例

【2616】

生成AIモデルに対して具体的な要件を伝えるためのプロンプト文の例は以下の通りである：

【2617】

【2618】

このようにして、顧客の感情状態を考慮した最適なプランの提供と、セキュリティリスクの低減が可能となるシステムを実現することができる。

【2619】

応用例１における特定処理の流れについて図１８を用いて説明する。

【2620】

ステップ１：

【2621】

サーバは、通信キャリアのネットワークを通じて顧客の通話時間データをリアルタイムで取得する。

【2622】

入力：通信キャリアのAPIから取得した通話開始時刻と終了時刻。

【2623】

データ加工：通話開始時刻と終了時刻の差分を計算し、通話時間を算出する。

【2624】

出力：リアルタイムの通話時間データ。

【2625】

ステップ２：

【2626】

サーバは、通信キャリアのネットワークを通じて顧客の通信量データをリアルタイムで取得する。

【2627】

入力：通信キャリアのAPIから取得したデータ使用量。

【2628】

データ加工：取得したデータ使用量を累積し、リアルタイムの通信量を算出する。

【2629】

出力：リアルタイムの通信量データ。

【2630】

ステップ３：

【2631】

サーバは、取得した通話時間と通信量のデータを基に、顧客に最適な通信プランを算出する。

【2632】

入力：リアルタイムの通話時間データと通信量データ。

【2633】

データ演算：通話時間と通信量のパターンを分析し、最適なプランを選定するアルゴリズムを適用する。

【2634】

出力：顧客に最適な通信プラン。

【2635】

ステップ４：

【2636】

サーバは、顧客の通話内容をリアルタイムで解析し、声のトーン、音量、話速などの特徴から顧客の感情状態を推定する。

【2637】

入力：通話中の音声データ。

【2638】

データ加工：音声データを解析し、特徴量を抽出する。感情認識ライブラリを使用して感情状態を推定する。

【2639】

出力：顧客の感情状態データ。

【2640】

ステップ５：

【2641】

【2642】

入力：顧客の感情状態データ。

【2643】

データ演算：感情状態が特定の条件を満たしているかを判定する。

【2644】

出力：セキュリティアラートの発信。

【2645】

ステップ６：

【2646】

サーバは、セキュリティアラートを緊急連絡先に通知する。

【2647】

入力：セキュリティアラート。

【2648】

データ加工：アラート内容をメッセージ形式に変換する。通信サービスを使用して通知を送信する。

【2649】

出力：緊急連絡先への通知メッセージ。

【2650】

（実施例２）

【2651】

次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。

【2652】

【2653】

実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【2654】

【2655】

「通話時間」とは、顧客が携帯電話を使用して通話を行った総時間を指す。

【2656】

「通信量」とは、顧客が携帯電話を使用してデータ通信を行った総データ量を指す。

【2657】

「サーバ」とは、データの収集、保存、前処理、分析、およびプラン生成を行う中央処理装置を指す。

【2658】

「データベース」とは、サーバが受信したデータを効率的に保存および検索するためのデータ管理システムを指す。

【2659】

「前処理」とは、収集されたデータの欠損値補完や異常値検出など、データ分析の前に行うデータの整備作業を指す。

【2660】

「機械学習アルゴリズム」とは、データを基にパターンを学習し、予測や分類を行うための数学的モデルを指す。

【2661】

「感情認識エンジン」とは、テキストメッセージや電子メールの内容から顧客の感情状態を推定するためのソフトウェアを指す。

【2662】

「プラン生成」とは、分析結果と感情状態に基づいて顧客に最適な通信プランを作成するプロセスを指す。

【2663】

「通知」とは、生成したプランを顧客に知らせるための情報伝達手段を指す。

【2664】

【2665】

使用するハードウェアとソフトウェア

【2666】

ハードウェア: サーバ、端末（スマートフォンやPC）

【2667】

ソフトウェア: 機械学習アルゴリズム（例: TensorFlow、scikit-learn）、感情認識エンジン（例: IBM Watson、Microsoft Azure Text Analytics）

【2668】

データの収集と送信

【2669】

【2670】

端末は、収集したデータを暗号化し、定期的にサーバに送信する。例えば、毎日深夜にデータを一括送信する設定にする。

【2671】

データの保存と前処理

【2672】

サーバは、受信したデータをデータベースに保存する。データベースは、ユーザIDをキーとしてデータを格納し、効率的な検索が可能である。

【2673】

【2674】

パターン分析と感情認識

【2675】

【2676】

【2677】

プラン生成と通知

【2678】

【2679】

【2680】

具体例

【2681】

ユーザが1ヶ月間に1000分の通話時間と10GBのデータ通信を行った場合、端末はこれらのデータを収集し、サーバに送信する。

【2682】

サーバは、データを前処理し、K-meansクラスタリングを用いてユーザのパターンを分析する。

【2683】

サーバは、ユーザが送信したテキストメッセージから、ユーザが喜びの感情を示していることを認識する。

【2684】

サーバは、通話無制限プランと20GBのデータプランを生成し、特別なデータボーナスを追加する。

【2685】

サーバは、生成したプランをユーザに通知し、スマートフォンのアプリケーションを通じてプッシュ通知を送る。

【2686】

プロンプト文の例

【2687】

【2688】

このようにして、ユーザの行動データと感情データを活用し、よりパーソナライズされたサービスを提供することができる。

【2689】

実施例２における特定処理の流れについて図１９を用いて説明する。

【2690】

ステップ１：

【2691】

【2692】

入力: ユーザの通話時間と通信量

【2693】

出力: 記録された通話時間と通信量のデータ

【2694】

ステップ２：

【2695】

端末は、収集したデータを暗号化し、定期的にサーバに送信する。例えば、毎日深夜にデータを一括送信する設定にする。

【2696】

入力: 記録された通話時間と通信量のデータ

【2697】

出力: 暗号化された通話時間と通信量のデータ

【2698】

ステップ３：

【2699】

サーバは、受信したデータをデータベースに保存する。データベースは、ユーザIDをキーとしてデータを格納し、効率的な検索が可能である。

【2700】

入力: 暗号化された通話時間と通信量のデータ

【2701】

出力: データベースに保存されたデータ

【2702】

ステップ４：

【2703】

【2704】

入力: データベースに保存されたデータ

【2705】

出力: 前処理されたデータ

【2706】

ステップ５：

【2707】

【2708】

入力: 前処理されたデータ

【2709】

出力: クラスタリングされたユーザの通話・通信パターン

【2710】

ステップ６：

【2711】

【2712】

入力: ユーザのテキストメッセージや電子メールの内容

【2713】

出力: 推定されたユーザの感情状態

【2714】

ステップ７：

【2715】

【2716】

入力: クラスタリングされたユーザの通話・通信パターン、推定されたユーザの感情状態

【2717】

出力: 生成された最適なプラン

【2718】

ステップ８：

【2719】

【2720】

入力: 生成された最適なプラン

【2721】

出力: ユーザに通知されたプラン

【2722】

（応用例２）

【2723】

次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。

【2724】

【2725】

応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【2726】

【2727】

「顧客」とは、サービスを利用する個人または法人である。

【2728】

「携帯」とは、携帯電話やスマートフォンなどの移動通信端末を指す。

【2729】

「通話時間」とは、顧客が携帯を使用して通話を行った時間の総量である。

【2730】

「通信量」とは、顧客が携帯を使用してデータ通信を行った量の総量である。

【2731】

「リアルタイム」とは、データが生成されると同時に処理されることを指す。

【2732】

「測定する手段」とは、通話時間や通信量を計測するためのハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせである。

【2733】

「最適なプラン」とは、顧客の使用パターンや感情状態に基づいて提供される、最も適したサービスプランである。

【2734】

「提供する手段」とは、最適なプランを顧客に提示し、適用するためのハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせである。

【2735】

「テキストメッセージ」とは、SMSやインスタントメッセージングアプリを通じて送受信される文字情報である。

【2736】

「電子メール」とは、インターネットを通じて送受信される電子的な手紙である。

【2737】

「分析する」とは、データを処理し、意味やパターンを抽出することである。

【2738】

「感情状態」とは、顧客が特定の時点で感じている感情の種類や強度を指す。

【2739】

「推定する」とは、データに基づいて未知の情報を予測することである。

【2740】

【2741】

【2742】

【2743】

【2744】

【2745】

【2746】

プロンプト文の例としては、以下のようなものが考えられる：

【2747】

【2748】

このようにして、顧客の通話時間や通信量だけでなく、感情状態も考慮した最適なプランの提供が可能となる。

【2749】

応用例２における特定処理の流れについて図２０を用いて説明する。

【2750】

ステップ１：

【2751】

【2752】

ステップ２：

【2753】

【2754】

ステップ３：

【2755】

【2756】

ステップ４：

【2757】

【2758】

ステップ５：

【2759】

【2760】

このようにして、顧客の通話時間や通信量だけでなく、感情状態も考慮した最適なプランの提供が可能となる。

【2761】

（実施例３）

【2762】

次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。

【2763】

【2764】

実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【2765】

【2766】

【2767】

【2768】

【2769】

【2770】

【2771】

【2772】

「算出した最適なプランを顧客に通知する手段」とは、算出された最適な通信プランを顧客に通知するための装置またはソフトウェアである。

【2773】

【2774】

発明を実施するための形態

【2775】

【2776】

使用するハードウェアおよびソフトウェア

【2777】

ハードウェア: 高性能サーバ、音声認識デバイス、データベースサーバ

【2778】

ソフトウェア: 自然言語処理（NLP）ライブラリ（例: SpaCy、NLTK）、音声解析ソフトウェア、機械学習モデル（例: TensorFlow、PyTorch）

【2779】

プログラムの処理

【2780】

【2781】

【2782】

【2783】

具体例

【2784】

【2785】

プロンプト文の例:

【2786】

【2787】

【2788】

ステップ１：

【2789】

ユーザのデータ収集

【2790】

【2791】

入力: ユーザの通話内容、テキストメッセージ、Eメール

【2792】

出力: データベースに保存された通話内容、テキストメッセージ、Eメール

【2793】

ステップ２：

【2794】

感情解析

【2795】

【2796】

入力: データベースに保存された通話内容、テキストメッセージ、Eメール

【2797】

出力: 推定された感情状態

【2798】

ステップ３：

【2799】

最適プランの算出

【2800】

【2801】

入力: 推定された感情状態

【2802】

出力: 最適なプラン

【2803】

ステップ４：

【2804】

プランの通知

【2805】

【2806】

入力: 最適なプラン

【2807】

出力: ユーザに送信された通知

【2808】

ステップ５：

【2809】

プラン変更の確認と適用

【2810】

【2811】

入力: ユーザの返信

【2812】

出力: 更新されたデータベースと適用された新しいプラン

【2813】

（応用例３）

【2814】

次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。

【2815】

【2816】

応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。

【2817】

【2818】

「顧客」とは、サービスを利用する個人または法人を指す。

【2819】

「携帯」とは、携帯電話やスマートフォンなどの移動通信端末を指す。

【2820】

「通話時間」とは、顧客が携帯を使用して通話を行った時間の総量を指す。

【2821】

「通信量」とは、顧客が携帯を使用して送受信したデータの総量を指す。

【2822】

「リアルタイム」とは、遅延なく即時に処理や測定が行われることを指す。

【2823】

「最適なプラン」とは、顧客の利用状況や感情状態に基づいて、最も適した料金プランやサービス内容を指す。

【2824】

「通話内容」とは、顧客が通話中に話した内容を指す。

【2825】

「通信内容」とは、顧客が送受信したメッセージやデータの内容を指す。

【2826】

「感情を認識する手段」とは、顧客の通話内容や通信内容から感情状態を推定するための技術やアルゴリズムを指す。

【2827】

「感情状態」とは、顧客が感じている感情の種類や強度を指す。

【2828】

「サーバ」とは、データの処理や保存を行うコンピュータシステムを指す。

【2829】

【2830】

システム構成

【2831】

1. ハードウェア構成

【2832】

携帯端末: 顧客が使用する携帯電話やスマートフォン。

【2833】

サーバ: データの処理や保存を行うコンピュータシステム。

【2834】

マイクロフォン: 音声入力を取得するためのデバイス。

【2835】

2. ソフトウェア構成

【2836】

音声認識ソフトウェア: 音声認識ライブラリを使用して、顧客の音声をテキストに変換する。

【2837】

感情分析ソフトウェア: TextBlobライブラリを使用して、テキストの感情を分析する。

【2838】

メール送信ソフトウェア: smtplibとemail.mime.textを使用して、特別なキャッシュバックや割引の提案をメールで送信する。

【2839】

処理の流れ

【2840】

1. 音声入力の取得

【2841】

携帯端末のマイクロフォンを使用して、顧客の音声を取得する。

【2842】

音声認識ソフトウェアを使用して、取得した音声をテキストに変換する。

【2843】

2. 感情分析

【2844】

変換されたテキストを感情分析ソフトウェアに入力し、顧客の感情状態を判定する。

【2845】

感情状態はポジティブ、ニュートラル、ネガティブの3つのカテゴリに分類される。

【2846】

3. 最適なプランの提供

【2847】

感情状態に基づいて、サーバは最適なプランを選定する。

【2848】

例えば、顧客がネガティブな感情状態にある場合、特別なキャッシュバックや割引を提供する。

【2849】

4. 通知

【2850】

最適なプランの内容をメール送信ソフトウェアを使用して、顧客に通知する。

【2851】

具体例

【2852】

【2853】

プロンプト文の例

【2854】

【2855】

このようにして、顧客の感情状態を考慮した最適なプランの提供が可能となり、顧客の満足度を向上させることができる。

【2856】

応用例３における特定処理の流れについて図２２を用いて説明する。

【2857】

ステップ１：

【2858】

ユーザが携帯端末のマイクロフォンを使用して音声入力を行う。

【2859】

入力：ユーザの音声

【2860】

出力：音声データ

【2861】

具体的な動作：ユーザが携帯端末に向かって話しかけることで、音声データがマイクロフォンにより取得される。

【2862】

ステップ２：

【2863】

端末が音声認識ソフトウェアを使用して、取得した音声データをテキストに変換する。

【2864】

入力：音声データ

【2865】

出力：テキストデータ

【2866】

具体的な動作：音声認識ソフトウェアが音声データを解析し、対応するテキストデータを生成する。

【2867】

ステップ３：

【2868】

サーバがテキストデータを感情分析ソフトウェアに入力し、顧客の感情状態を判定する。

【2869】

入力：テキストデータ

【2870】

出力：感情状態（ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ）

【2871】

【2872】

ステップ４：

【2873】

サーバが感情状態に基づいて最適なプランを選定する。

【2874】

入力：感情状態

【2875】

出力：最適なプラン（例：特別なキャッシュバックや割引）

【2876】

具体的な動作：サーバが感情状態を評価し、ネガティブな感情状態の場合には特別なキャッシュバックや割引を提供するプランを選定する。

【2877】

ステップ５：

【2878】

サーバが最適なプランの内容をメール送信ソフトウェアを使用して、顧客に通知する。

【2879】

入力：最適なプラン

【2880】

出力：通知メール

【2881】

【2882】

このようにして、ユーザの感情状態を考慮した最適なプランの提供が可能となり、顧客の満足度を向上させることができる。

【2883】

特定処理部２９０は、特定処理の結果をロボット４１４に送信する。ロボット４１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０及び制御対象４４３に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。

【2884】

【2885】

生成AIの他の例としては、Gemini（インターネット検索＜URL: https://gemini.google.com/?hl=ja＞）が挙げられる。

【2886】

上記実施形態では、データ処理装置１２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、ロボット４１４によって特定処理が行われるようにしてもよい。

【2887】

なお、感情エンジンとしての感情特定モデル５９は、特定のマッピングに従い、ユーザの感情を決定してよい。具体的には、感情特定モデル５９は、特定のマッピングである感情マップ（図９参照）に従い、ユーザの感情を決定してよい。また、感情特定モデル５９は、同様に、ロボットの感情を決定し、特定処理部２９０は、ロボットの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。

【2888】

図９は、複数の感情がマッピングされる感情マップ４００を示す図である。感情マップ４００において、感情は、中心から放射状に同心円に配置されている。同心円の中心に近いほど、原始的状態の感情が配置されている。同心円のより外側には、心境から生まれる状態や行動を表す感情が配置されている。感情とは、情動や心的状態も含む概念である。同心円の左側には、概して脳内で起きる反応から生成される感情が配置されている。同心円の右側には概して、状況判断で誘導される感情が配置されている。同心円の上方向及び下方向には、概して脳内で起きる反応から生成され、かつ、状況判断で誘導される感情が配置されている。また、同心円の上側には、「快」の感情が配置され、下側には、「不快」の感情が配置されている。このように、感情マップ４００では、感情が生まれる構造に基づいて複数の感情がマッピングされており、同時に生じやすい感情が、近くにマッピングされている。

【2889】

これらの感情は、感情マップ４００の３時の方向に分布しており、普段は安心と不安のあたりを行き来する。感情マップ４００の右半分では、内部的な感覚よりも状況認識の方が優位に立つため、落ち着いた印象になる。

【2890】

感情マップ４００の内側は心の中、感情マップ４００の外側は行動を表すため、感情マップ４００の外側に行くほど、感情が目に見える（行動に表れる）ようになる。

【2891】

ここで、人の感情は、姿勢や血糖値のような様々なバランスを基礎としており、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示す。ロボットや自動車やバイク等においても、姿勢やバッテリー残量のような様々なバランスを基礎として、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示すように感情を作ることができる。感情マップは、例えば、光吉博士の感情地図（音声感情認識及び情動の脳生理信号分析システムに関する研究、徳島大学、博士論文：https://ci.nii.ac.jp/naid/500000375379）に基づいて生成されてよい。感情地図の左半分には、感覚が優位にたつ「反応」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。また、感情地図の右半分には、状況認識が優位にたつ「状況」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。

【2892】

感情マップでは学習を促す感情が２つ定義される。１つは、状況側にあるネガティブな「懺悔」や「反省」の真ん中周辺の感情である。つまり、「もう２度とこんな想いはしたくない」「もう叱られたくない」というネガティブな感情がロボットに生じたときである。もう１つは、反応側にあるポジティブな「欲」のあたりの感情である。つまり、「もっと欲しい」「もっと知りたい」というポジティブな気持ちのときである。

【2893】

感情特定モデル５９は、ユーザ入力を、予め学習されたニューラルネットワークに入力し、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値を取得し、ユーザの感情を決定する。このニューラルネットワークは、ユーザ入力と、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値との組み合わせである複数の学習データに基づいて予め学習されたものである。また、このニューラルネットワークは、図１０に示す感情マップ９００のように、近くに配置されている感情同士は、近い値を持つように学習される。図１０では、「安心」、「安穏」、「心強い」という複数の感情が、近い感情値となる例を示している。

【2894】

上記実施形態では、１台のコンピュータ２２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、コンピュータ２２を含めた複数のコンピュータによる特定処理に対する分散処理が行われるようにしてもよい。

【2895】

上記実施形態では、ストレージ３２に特定処理プログラム５６が格納されている形態例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、特定処理プログラム５６がＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの可搬型のコンピュータ読み取り可能な非一時的格納媒体に格納されていてもよい。非一時的格納媒体に格納されている特定処理プログラム５６は、データ処理装置１２のコンピュータ２２にインストールされる。プロセッサ２８は、特定処理プログラム５６に従って特定処理を実行する。

【2896】

また、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバ等の格納装置に特定処理プログラム５６を格納させておき、データ処理装置１２の要求に応じて特定処理プログラム５６がダウンロードされ、コンピュータ２２にインストールされるようにしてもよい。

【2897】

なお、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバ等の格納装置に特定処理プログラム５６の全てを格納させておいたり、ストレージ３２に特定処理プログラム５６の全てを記憶させたりしておく必要はなく、特定処理プログラム５６の一部を格納させておいてもよい。

【2898】

特定処理を実行するハードウェア資源としては、次に示す各種のプロセッサを用いることができる。プロセッサとしては、例えば、ソフトウェア、すなわち、プログラムを実行することで、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵが挙げられる。また、プロセッサとしては、例えば、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路が挙げられる。何れのプロセッサにもメモリが内蔵又は接続されており、何れのプロセッサもメモリを使用することで特定処理を実行する。

【2899】

特定処理を実行するハードウェア資源は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ、又はＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、特定処理を実行するハードウェア資源は１つのプロセッサであってもよい。

【2900】

１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する形態がある。第２に、ＳｏＣ（System-on-a-chip）などに代表されるように、特定処理を実行する複数のハードウェア資源を含むシステム全体の機能を１つのＩＣチップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、特定処理は、ハードウェア資源として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて実現される。

【2901】

更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路を用いることができる。また、上記の特定処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。

【2902】

以上に示した記載内容及び図示内容は、本開示の技術に係る部分についての詳細な説明であり、本開示の技術の一例に過ぎない。例えば、上記の構成、機能、作用、及び効果に関する説明は、本開示の技術に係る部分の構成、機能、作用、及び効果の一例に関する説明である。よって、本開示の技術の主旨を逸脱しない範囲内において、以上に示した記載内容及び図示内容に対して、不要な部分を削除したり、新たな要素を追加したり、置き換えたりしてもよいことは言うまでもない。また、錯綜を回避し、本開示の技術に係る部分の理解を容易にするために、以上に示した記載内容及び図示内容では、本開示の技術の実施を可能にする上で特に説明を要しない技術常識等に関する説明は省略されている。

【2903】

本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

【2904】

以上の実施形態に関し、更に以下を開示する。

【2905】

（請求項１）
顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段を含むシステム。

【2906】

（請求項２）
前記最適なプランを提供する手段が、顧客の通話時間と通信量のパターンを分析し、そのパターンに最適化されたプランを提供する手段をさらに含む、請求項１記載のシステム。（請求項３）
前記最適なプランを提供する手段が、顧客の満足度を上げるためのサービスを提供する手段をさらに含む、請求項１記載のシステム。

【2907】

（請求項４）
前記最適なプランを提供する手段が、ユーザの感情を認識する感情エンジンを用いて、ユーザの感情に応じた最適なプランを提供する手段をさらに含む、請求項１記載のシステム。

【2908】

（請求項５）
前記最適なプランを提供する手段が、ユーザの感情を認識する感情エンジンを用いて、ユーザの感情に応じた最適なプランを提供する手段をさらに含み、前記感情エンジンが、ユーザの通話内容から感情を認識する、請求項４記載のシステム。

【2909】

（請求項６）
前記最適なプランを提供する手段が、ユーザの感情を認識する感情エンジンを用いて、ユーザの感情に応じた最適なプランを提供する手段をさらに含み、前記感情エンジンが、ユーザの通話内容と通信内容から感情を認識する、請求項５記載のシステム。

【2910】

「実施例１」
（請求項１）
通信ネットワークに接続して顧客の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、
通信ネットワークに接続して顧客の通信量をリアルタイムで測定する手段と、
測定した通話時間と通信量のデータをデータベースに保存する手段と、
保存されたデータを基にデータ演算を行う手段と、
データ演算の結果を基に最適なプランを算出する手段と、
算出された最適なプランを顧客の端末に通知する手段と、
を含むシステム。

【2911】

（請求項２）
前記最適なプランを算出する手段が、顧客の通話時間と通信量のパターンを分析し、そのパターンに最適化されたプランを提供する手段をさらに含む、請求項１記載のシステム。

【2912】

（請求項３）
前記最適なプランを算出する手段が、機械学習モデルを使用して最適なプランを予測する手段をさらに含む、請求項１記載のシステム。

【2913】

「応用例１」
（請求項１）
顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、
顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、
測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段と、
前記最適なプランを提供する手段が、電子決済サービスと連携してプラン変更や追加データ購入を実行する手段と、
を含むシステム。

【2914】

（請求項２）
前記最適なプランを提供する手段が、顧客の通話時間と通信量のパターンを分析し、そのパターンに最適化されたプランを提供する手段をさらに含む、請求項１記載のシステム。

【2915】

（請求項３）
前記最適なプランを提供する手段が、顧客の満足度を上げるためのサービスを提供する手段をさらに含む、請求項１記載のシステム。

【2916】

「実施例２」
（請求項１）
顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、
顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、
測定した通話時間と通信量をデータベースに保存する手段と、
保存されたデータを前処理する手段と、
前処理されたデータを基に機械学習アルゴリズムを用いて通話・通信パターンを分析する手段と、
分析結果に基づいて最適なプランを提供する手段と、
を含むシステム。

【2917】

【2918】

（請求項３）
前記最適なプランを提供する手段が、顧客の満足度を上げるためのサービスを提供する手段をさらに含む、請求項１記載のシステム。

【2919】

「応用例２」
（請求項１）
顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、
顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、
測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段と、
顧客の電子決済の利用パターンを分析する手段と、
分析結果に基づいて最適な決済プランを提供する手段を含むシステム。

【2920】

【2921】

（請求項３）
前記最適なプランを提供する手段が、顧客の満足度を上げるためのサービスを提供する手段をさらに含む、請求項１記載のシステム。

【2922】

「実施例３」
（請求項１）
顧客の通信端末の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、
顧客の通信端末のデータ使用量をリアルタイムで測定する手段と、
測定した通話時間とデータ使用量に基づいて最適な通信プランを算出する手段と、
算出した最適な通信プランを顧客に通知する手段と、
顧客が通知された通信プランに変更する手段を含むシステム。

【2923】

（請求項２）
前記最適な通信プランを算出する手段が、顧客の通話時間とデータ使用量のパターンを分析し、そのパターンに最適化された通信プランを提供する手段をさらに含む、請求項１記載のシステム。

【2924】

（請求項３）
前記最適な通信プランを算出する手段が、顧客の満足度を向上させるためのサービスを提供する手段をさらに含む、請求項１記載のシステム。

【2925】

「応用例３」
（請求項１）
顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、
顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、
測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段と、
顧客の決済履歴を分析し、最適な決済プランを提案する手段と、
を含むシステム。

【2926】

【2927】

（請求項３）
前記最適なプランを提供する手段が、顧客の満足度を上げるためのサービスを提供する手段をさらに含む、請求項１記載のシステム。

【2928】

「感情エンジンを組み合わせた場合の実施例１」
（請求項１）
顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、
顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、
測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段と、
顧客の通話内容から感情を認識する手段と、
認識した感情に基づいて最適なプランを提供する手段と、
を含むシステム。

【2929】

【2930】

（請求項３）
前記最適なプランを提供する手段が、顧客の満足度を上げるためのサービスを提供する手段をさらに含む、請求項１記載のシステム。

【2931】

「感情エンジンを組み合わせた場合の応用例１」
（請求項１）
顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、
顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、
測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段と、
顧客の通話内容から感情を認識する手段と、
認識した感情に基づいてセキュリティアラートを発信する手段と、
を含むシステム。

【2932】

【2933】

（請求項３）
前記最適なプランを提供する手段が、顧客の満足度を上げるためのサービスを提供する手段をさらに含む、請求項１記載のシステム。

【2934】

「感情エンジンを組み合わせた場合の実施例２」
（請求項１）
顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、
顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、
測定した通話時間と通信量をサーバに送信する手段と、
サーバが受信したデータをデータベースに保存する手段と、
保存されたデータを前処理する手段と、
前処理されたデータを機械学習アルゴリズムに入力し、顧客の通話・通信パターンを分析する手段と、
顧客のテキストメッセージや電子メールの内容を感情認識エンジンに入力し、顧客の感情状態を推定する手段と、
分析結果と感情状態に基づいて最適なプランを生成する手段と、
生成したプランを顧客に通知する手段を含むシステム。

【2935】

【2936】

（請求項３）
前記最適なプランを提供する手段が、顧客の満足度を上げるためのサービスを提供する手段をさらに含む、請求項１記載のシステム。

【2937】

「感情エンジンを組み合わせた場合の応用例２」
（請求項１）
顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、
顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、
測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段と、
顧客のテキストメッセージや電子メールの内容を分析して感情状態を推定する手段と、
推定された感情状態に基づいて最適なプランを提供する手段と、
を含むシステム。

【2938】

【2939】

（請求項３）
前記最適なプランを提供する手段が、顧客の満足度を上げるためのサービスを提供する手段をさらに含む、請求項１記載のシステム。

【2940】

「感情エンジンを組み合わせた場合の実施例３」
（請求項１）
顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、
顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、
測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段と、
顧客の通話内容や通信内容を収集する手段と、
収集したデータを解析して顧客の感情状態を推定する手段と、
推定された感情状態に基づいて最適なプランを算出する手段と、
算出した最適なプランを顧客に通知する手段と、
顧客がプランを変更するかどうかを確認し、変更を適用する手段を含むシステム。

【2941】

【2942】

（請求項３）
前記最適なプランを提供する手段が、顧客の満足度を上げるためのサービスを提供する手段をさらに含む、請求項１記載のシステム。

【2943】

「感情エンジンを組み合わせた場合の応用例３」
（請求項１）
顧客の携帯の通話時間をリアルタイムで測定する手段と、
顧客の携帯の通信量をリアルタイムで測定する手段と、
測定した通話時間と通信量に基づいて最適なプランを提供する手段と、
顧客の通話内容や通信内容から感情を認識する手段と、
認識した感情に基づいて最適なプランを提供する手段と、
を含むシステム。

【2944】

【2945】

（請求項３）
前記最適なプランを提供する手段が、顧客の満足度を上げるためのサービスを提供する手段をさらに含む、請求項１記載のシステム。

【2946】

以上の実施形態の組み合わせに関し、更に以下を開示する。
（請求項１）
ユーザの通話時間をリアルタイムで測定する手段と、
前記ユーザの通信量をリアルタイムで測定する手段と、
前記ユーザの通話内容及び通信内容を示すデータ収集する手段と、
収集した前記通話内容及び前記通信内容を示すデータを解析して、前記ユーザの感情状態を推定する手段と、
測定した前記通話時間、前記通信量、及び推定された前記ユーザの感情状態に基づいて、料金プランを算出する手段と、
算出した前記料金プランを通知する手段と、
を含むシステム。

【2947】

（請求項２）
前記算出する手段は、前記ユーザの前記通話時間及び前記通信量のパターンを分析し、分析された前記パターンに応じた料金プランを算出する、
請求項１記載のシステム。

【2948】

（請求項３）
前記算出する手段は、前記ユーザの感情状態に応じたプロンプト文に基づいて、生成ＡＩモデルを用いて、前記料金プランを算出する、
請求項１記載のシステム。

【符号の説明】

【2949】

１０、２１０、３１０、４１０データ処理システム
１２データ処理装置
１４スマートデバイス
２１４スマート眼鏡
３１４ヘッドセット型端末
４１４ロボット

【図1】