特許 7929318 ＡＩエージェントサービスを提供するための装置、方法、及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】

(45)【発行日】

(54)【発明の名称】ＡＩエージェントサービスを提供するための装置、方法、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   

   

【ＦＩ】

【請求項の数】 17

(21)【出願番号】

(22)【出願日】

【審査請求日】

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】399037405

【氏名又は名称】楽天グループ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100207837

【弁理士】

【氏名又は名称】小松原 寿美

(72)【発明者】

【氏名】高 韵涛

(72)【発明者】

【氏名】▲馬▼ 元

【審査官】田中 慎太郎

(56)【参考文献】

【文献】FireFoxのAIチャットボットをローカルLLMで使用する，日本，あわしろいくや，2026年03月04日，https://gihyo.jp/admin/serial/01/ubuntu-recipe/0902

【文献】OllamaのLLMを選択してみた，日本，hkane8，2025年08月08日，https://hkane8.hatenablog.com/entry/2025/08/08/105557

【文献】ローカルとクラウドLLMのハイブリッドAI活用~セキュリティとプライバシー保護の観点から~，日本，しろくま（Hiroki, Nomura），2025年12月08日，https://zenn.dev/nomhiro/articles/hybrid-ai-local-azure-security

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｆ ３／０４８１

Ｇ０６Ｆ ９／４５１

(57)【特許請求の範囲】

【請求項】

１以上のプロセッサと、
前記１以上のプロセッサにより実行されるプログラムコードを格納する１以上のメモリと、を備える装置であって、前記プログラムコードが、
ディスプレイの画面上に表示されたアイコンオブジェクトに対する規定のアクションを検知するように構成されるアクション検知コードと、
前記規定のアクションの検知に応答して、前記ディスプレイに操作メニューを表示させるように構成されるメニュー表示コードと、を含み、
前記操作メニューの表示位置は、前記アイコンオブジェクトの現在位置を基準とした相対位置であり、
前記操作メニューは、前記装置外にある１以上の外部学習モデルを利用するクラウドモードと、前記装置に含まれる１以上の内部学習モデルを利用するデバイスモードと、を選択するためのモード選択部を含み、
前記クラウドモードと前記デバイスモードとは択一的に選択される処理モードであり、
前記操作メニューは、複数のタスクに対応する複数の選択要素を含み、
前記プログラムコードが、前記複数の選択要素のうちの１つが選択されることに応答して、選択要素の選択を通じて選択されたタスクに対応する入力画面を前記画面に表示させるように構成される表示制御コードを含み、
前記入力画面が現在の処理モードを示すモード表示を含む、装置。

【請求項】

１以上のプロセッサと、
前記１以上のプロセッサにより実行されるプログラムコードを格納する１以上のメモリと、を備える装置であって、前記プログラムコードが、
ディスプレイの画面上に表示されたアイコンオブジェクトに対する規定のアクションを検知するように構成されるアクション検知コードと、
前記規定のアクションの検知に応答して、前記ディスプレイに操作メニューを表示させるように構成されるメニュー表示コードと、を含み、
前記操作メニューの表示位置は、前記アイコンオブジェクトの現在位置を基準とした相対位置であり、
前記操作メニューは、前記装置外にある１以上の外部学習モデルを利用するクラウドモードと、前記装置に含まれる１以上の内部学習モデルを利用するデバイスモードと、を選択するためのモード選択部を含み、
前記クラウドモードと前記デバイスモードとは択一的に選択される処理モードであり、
前記メニュー表示コードが、現在の処理モードに応じて、前記操作メニューの表示を切り替えるように構成され、
前記現在の処理モードが前記デバイスモードの場合、前記操作メニューは、複数のタスクに対応する複数の選択要素を含み、
前記現在の処理モードが前記クラウドモードの場合、前記操作メニューは、前記複数の選択要素と、前記複数のタスクとは別のタスクに対応する１以上の追加の選択要素と、を含む、装置。

【請求項】

１以上のプロセッサと、
前記１以上のプロセッサにより実行されるプログラムコードを格納する１以上のメモリと、を備える装置であって、前記プログラムコードが、
ディスプレイの画面上に表示されたアイコンオブジェクトに対する規定のアクションを検知するように構成されるアクション検知コードと、
前記規定のアクションの検知に応答して、前記ディスプレイに操作メニューを表示させるように構成されるメニュー表示コードと、
入力画面を前記画面に表示させるように構成される表示制御コードと、
前記入力画面を介して取得した入力データが１以上の設定条件のうち少なくとも１つに該当するか否かを判断するように構成される判断コードと、
前記入力データが１以上の設定条件のうち少なくとも１つに該当する場合に、前記入力データを前記１以上の内部学習モデルのうち何れかに入力するように構成される入力コードと、を含み、
前記操作メニューの表示位置は、前記アイコンオブジェクトの現在位置を基準とした相対位置であり、
前記操作メニューは、前記装置外にある１以上の外部学習モデルを利用するクラウドモードと、前記装置に含まれる１以上の内部学習モデルを利用するデバイスモードと、を選択するためのモード選択部を含み、
前記１以上の内部学習モデルが判断モデルを含み、前記判断モデルが、前記入力データが入力された場合に、前記入力データが前記１以上の設定条件のうち少なくとも１つに該当するか否かの判断結果を出力するように構成されており、
前記判断コードは、前記判断モデルが出力した前記判断結果に基づいて判断を行うように構成される、装置。

【請求項】

１以上のプロセッサと、
前記１以上のプロセッサにより実行されるプログラムコードを格納する１以上のメモリと、を備える装置であって、前記プログラムコードが、
ディスプレイの画面上に表示されたアイコンオブジェクトに対する規定のアクションを検知するように構成されるアクション検知コードと、
前記規定のアクションの検知に応答して、前記ディスプレイに操作メニューを表示させるように構成されるメニュー表示コードと、を含み、
前記操作メニューの表示位置は、前記アイコンオブジェクトの現在位置を基準とした相対位置であり、
前記操作メニューは、前記装置外にある１以上の外部学習モデルを利用するクラウドモードと、前記装置に含まれる１以上の内部学習モデルを利用するデバイスモードと、を選択するためのモード選択部を含み、
前記メニュー表示コードが、前記操作メニューの前記表示位置を決定するように構成され、前記表示位置を決定することは、
前記現在位置として前記アイコンオブジェクトの絶対座標を取得することと、
前記画面の有効領域を取得することと、
前記操作メニューの基準座標と前記絶対座標との規定相対距離範囲を取得することと、
複数の位置条件に基づいて前記基準座標を決定することと、を含み、
前記複数の位置条件が、
前記操作メニューが前記有効領域内に収まることと、
前記基準座標の前記絶対座標からの離間距離が前記規定相対距離範囲内にあることと、を含む、装置。

【請求項】

前記クラウドモードと前記デバイスモードとは前記操作メニューにおいて択一的に選択される処理モードである、
請求項１～４のうち何れか一項に記載の装置。

【請求項】

前記プログラムコードが、
前記１以上の外部学習モデルの何れかに入力する入力データを、ネットワークを通じて外部サーバに送信するように構成される送信コードと、
ネットワークの通信状態を検知するように構成される通信検知コードと、
前記ネットワークの通信不全が検知された後に、前記操作メニューにおいて前記１以上の外部学習モデルを利用するタスクが選択された場合に、エラー通知を表示させるように構成されるエラー表示コードと、
をさらに含む、
請求項１～４のうち何れか一項に記載の装置。

【請求項】

前記クラウドモードと前記デバイスモードとは択一的に選択される処理モードであり、
前記操作メニューは、複数のタスクに対応する複数の選択要素を含み、
前記プログラムコードが、前記複数の選択要素のうちの１つが選択されることに応答して、選択要素の選択を通じて選択されたタスクに対応する入力画面を前記画面に表示させるように構成される表示制御コードを含み、
前記入力画面が現在の処理モードを示すモード表示を含む、
請求項２～４のうち何れか一項に記載の装置。

【請求項】

前記クラウドモードと前記デバイスモードとは択一的に選択される処理モードであり、
前記メニュー表示コードが、現在の処理モードに応じて、前記操作メニューの表示を切り替えるように構成され、
前記現在の処理モードが前記デバイスモードの場合、前記操作メニューは、複数のタスクに対応する複数の選択要素を含み、
前記現在の処理モードが前記クラウドモードの場合、前記操作メニューは、前記複数の選択要素と、前記複数のタスクとは別のタスクに対応する１以上の追加の選択要素と、を含む、
請求項１、３、４のうち何れか一項に記載の装置。

【請求項】

前記プログラムコードが、
入力画面を前記画面に表示させるように構成される表示制御コードと、
前記入力画面を介して取得した入力データが１以上の設定条件のうち少なくとも１つに該当するか否かを判断するように構成される判断コードと、
前記入力データが１以上の設定条件のうち少なくとも１つに該当する場合に、前記入力データを前記１以上の内部学習モデルのうち何れかに入力するように構成される入力コードと、
を含む、
請求項１、２、４のうち何れか一項に記載の装置。

【請求項】

前記１以上の内部学習モデルが判断モデルを含み、前記判断モデルが、前記入力データが入力された場合に、前記入力データが前記１以上の設定条件のうち少なくとも１つに該当するか否かの判断結果を出力するように構成されており、
前記判断コードは、前記判断モデルが出力した前記判断結果に基づいて判断を行うように構成される、
請求項９に記載の装置。

【請求項】

前記１以上の設定条件が、前記入力データが要保護情報を含むこと、を含む、
請求項９に記載の装置。

【請求項】

前記メニュー表示コードが、前記操作メニューの前記表示位置を決定するように構成され、前記表示位置を決定することは、
前記現在位置として前記アイコンオブジェクトの絶対座標を取得することと、
前記画面の有効領域を取得することと、
前記操作メニューの基準座標と前記絶対座標との規定相対距離範囲を取得することと、
複数の位置条件に基づいて前記基準座標を決定することであって、前記複数の位置条件が、
前記操作メニューが前記有効領域内に収まることと、
前記基準座標の前記絶対座標からの離間距離が前記規定相対距離範囲内にあることと、を含む、
請求項１～３のうち何れか一項に記載の装置。

【請求項】

１以上のプロセッサが、
ディスプレイの画面上に表示されたアイコンオブジェクトに対する規定のアクションを検知することと、
前記規定のアクションの検知に応答して、前記ディスプレイに操作メニューを表示させることと、を含み、
前記操作メニューの表示位置は、前記アイコンオブジェクトの現在位置を基準とした相対位置であり、
前記操作メニューは、ネットワークを通じて１以上の外部学習モデルを利用するクラウドモードと、１以上の内部学習モデルを利用するデバイスモードと、を選択するためのモード選択部を含み、
前記クラウドモードと前記デバイスモードとは択一的に選択される処理モードであり、
前記操作メニューは、複数のタスクに対応する複数の選択要素を含み、
前記１以上のプロセッサが、前記複数の選択要素のうちの１つが選択されることに応答して、選択要素の選択を通じて選択されたタスクに対応する入力画面を前記画面に表示させることをさらに含み、
前記入力画面が現在の処理モードを示すモード表示を含む、
方法。

【請求項】

１以上のプロセッサが、
ディスプレイの画面上に表示されたアイコンオブジェクトに対する規定のアクションを検知することと、
前記規定のアクションの検知に応答して、前記ディスプレイに操作メニューを表示させることと、を含み、
前記操作メニューの表示位置は、前記アイコンオブジェクトの現在位置を基準とした相対位置であり、
前記操作メニューは、ネットワークを通じて１以上の外部学習モデルを利用するクラウドモードと、１以上の内部学習モデルを利用するデバイスモードと、を選択するためのモード選択部を含み、
前記クラウドモードと前記デバイスモードとは択一的に選択される処理モードであり、
前記１以上のプロセッサが、現在の処理モードに応じて、前記操作メニューの表示を切り替えることをさらに含み、
前記現在の処理モードが前記デバイスモードの場合、前記操作メニューは、複数のタスクに対応する複数の選択要素を含み、
前記現在の処理モードが前記クラウドモードの場合、前記操作メニューは、前記複数の選択要素と、前記複数のタスクとは別のタスクに対応する１以上の追加の選択要素と、を含む、
方法。

【請求項】

１以上のプロセッサが、
ディスプレイの画面上に表示されたアイコンオブジェクトに対する規定のアクションを検知することと、
前記規定のアクションの検知に応答して、前記ディスプレイに操作メニューを表示させることと、
入力画面を前記画面に表示させることと、
前記入力画面を介して取得した入力データが１以上の設定条件のうち少なくとも１つに該当するか否かの判断を行うことと、
前記入力データが１以上の設定条件のうち少なくとも１つに該当する場合に、前記入力データを前記１以上の内部学習モデルのうち何れかに入力することと、を含み、
前記操作メニューの表示位置は、前記アイコンオブジェクトの現在位置を基準とした相対位置であり、
前記操作メニューは、ネットワークを通じて１以上の外部学習モデルを利用するクラウドモードと、１以上の内部学習モデルを利用するデバイスモードと、を選択するためのモード選択部を含み、
前記１以上の内部学習モデルが判断モデルを含み、前記判断モデルが、前記入力データが入力された場合に、前記入力データが前記１以上の設定条件のうち少なくとも１つに該当するか否かの判断結果を出力するように構成されており、
前記１以上のプロセッサが、前記判断モデルが出力した前記判断結果に基づいて前記判断を行うことをさらに含む、
方法。

【請求項】

１以上のプロセッサが、
ディスプレイの画面上に表示されたアイコンオブジェクトに対する規定のアクションを検知することと、
前記規定のアクションの検知に応答して、前記ディスプレイに操作メニューを表示させることと、を含み、
前記操作メニューの表示位置は、前記アイコンオブジェクトの現在位置を基準とした相対位置であり、
前記操作メニューは、ネットワークを通じて１以上の外部学習モデルを利用するクラウドモードと、１以上の内部学習モデルを利用するデバイスモードと、を選択するためのモード選択部を含み、
前記１以上のプロセッサが、前記操作メニューの前記表示位置を決定することをさらに含み、前記表示位置を決定することは、
前記現在位置として前記アイコンオブジェクトの絶対座標を取得することと、
前記画面の有効領域を取得することと、
前記操作メニューの基準座標と前記絶対座標との規定相対距離範囲を取得することと、
複数の位置条件に基づいて前記基準座標を決定することと、を含み、
前記複数の位置条件が、
前記操作メニューが前記有効領域内に収まることと、
前記基準座標の前記絶対座標からの離間距離が前記規定相対距離範囲内にあることと、を含む、
方法。

【請求項】

請求項１３～１６のうちいずれか一項に記載の方法を、１以上のプロセッサにより実行させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【】

本開示は、ＡＩエージェントサービスを提供するための装置、方法、及びプログラムに関する。

【背景技術】

【】

特許文献１は、生成ＡＩを利用したチャットボットにより、ユーザの入力に対して自動応答を行う情報処理システムを開示している。このシステムでは、ユーザはクライアント端末のウェブブラウザに表示されるチャット画面を通じてユーザ入力を入力する。すると、クライアント端末からユーザ入力がネットワークを通じて回答生成装置に送信される。

【先行技術文献】

【特許文献】

【】

【文献】特開２０２５－９５１５６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【】

例えば、チャットボットを文章の翻訳に利用する場合、ユーザは、チャット画面を表示するウェブブラウザと共に文章作成のためのアプリケーションを開いて作業することが多い。例えば、ユーザは、チャットボットが出力した翻訳文をコピーし、その翻訳文を文書作成用アプリケーションの作業ファイルにペーストする、というように、チャット画面と作業ファイルとを行き来しながら、翻訳作業を進める。

【】

こうした作業の間、チャット画面と作業ファイルのアプリケーションとは、作業中の一方がアクティブ状態となり、他方がアイドル状態となる。そのため、ユーザが作業ファイルでの作業に没頭してチャット画面を放置したとしても、端末装置のシステムリソースがチャット画面の維持に割かれ続けることになる。このように、従来のウェブブラウザを通じた生成ＡＩサービスの提供は、システムリソースの不連続な占有をもたらすことがある。

【課題を解決するための手段】

【】

本開示の一態様に係る装置は、１以上のプロセッサと、前記１以上のプロセッサにより実行されるプログラムコードを格納する１以上のメモリと、を備え、前記プログラムコードが、ディスプレイの画面上に表示されたアイコンオブジェクトに対する規定のアクションを検知するように構成されるアクション検知コードと、前記規定のアクションの検知に応答して、前記ディスプレイに操作メニューを表示させるように構成されるメニュー表示コードと、を含み、前記操作メニューの表示位置は、前記アイコンオブジェクトの現在位置を基準とした相対位置であり、前記操作メニューは、前記装置外にある１以上の外部学習モデルを利用するクラウドモードと、前記装置に含まれる１以上の内部学習モデルを利用するデバイスモードと、を選択するためのモード選択部を含む。

【】

本開示の一態様に係る方法は、１以上のプロセッサが、ディスプレイの画面上に表示されたアイコンオブジェクトに対する規定のアクションを検知することと、前記規定のアクションの検知に応答して、前記ディスプレイに操作メニューを表示させることと、を含み、前記操作メニューの表示位置は、前記アイコンオブジェクトの現在位置を基準とした相対位置であり、前記操作メニューは、ネットワークを通じて１以上の外部学習モデルを利用するクラウドモードと、１以上の内部学習モデルを利用するデバイスモードと、を選択するためのモード選択部を含む。

【】

本開示の一態様に係るプログラムは、１以上のプロセッサにより実行され、ディスプレイの画面上に表示されたアイコンオブジェクトに対する規定のアクションを検知するように構成されるアクション検知コードと、前記規定のアクションの検知に応答して、前記ディスプレイに操作メニューを表示させるように構成されるメニュー表示コードと、を含み、前記操作メニューの表示位置は、前記アイコンオブジェクトの現在位置を基準とした相対位置であり、前記操作メニューは、ネットワークを通じて１以上の外部学習モデルを利用するクラウドモードと、１以上の内部学習モデルを利用するデバイスモードと、を選択するためのモード選択部を含む。

【図面の簡単な説明】

【】

【図】図１は、実施形態に係るＡＩエージェントを提供するためのシステム及び関連するシステムの模式図である。

【図】図２は、ＡＩアプリの複数の表示モードを例示する表である。

【図】図３は、ＡＩアプリのフルウインドウを例示する模式図である。

【図】図４は、アイコンオブジェクトに対するクイックアクションにより表示された操作メニューを例示する模式図である。

【図】図５は、ＡＩアプリの音声画面を例示する模式図である。

【図】図６は、クイックモードで表示される文章生成タスクの入力画面を例示する模式図である。

【図】図７は、クイックモードで表示される翻訳タスクの入力画面を例示する模式図である。

【図】図８は、クイックモードで表示されるチャット画面を例示する模式図である。

【図】図９は、ＡＩアプリのフローティングバーを例示する模式図である。

【図】図１０は、アドオンモードで表示される出力画面を例示する模式図である。

【図】図１１は、ＡＩアプリのノーマルモードでの動作を説明するフロー図である。

【図】図１２は、ＡＩアプリのクイックモードでの動作を説明するフロー図である。

【図】図１３は、ＡＩアプリのアドオンモードでの動作を説明するフロー図である。

【発明を実施するための形態】

【】

以下、図面を参照して、本開示に係る装置、方法、及びプログラムの例を説明する。本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

【】

［システムの概要］
図１に示すシステム１１は、生成ＡＩを利用したＡＩエージェントサービスの提供に係るデータ処理を実行するように構成される。システム１１は、サービスサーバ２０を備えてもよい。ＡＩエージェントサービスは、サービスサーバ２０又はデータ処理装置３０のうち少なくとも一方を介して提供されてもよい。データ処理装置３０は、サービスの利用者が使用するユーザ端末又は端末装置であってもよい。

【】

ＡＩエージェントサービスは、データ処理装置３０にインストールされたウェブブラウザ（以下、単に「ブラウザ」という）を介してウェブアプリとして提供されてもよいし、データ処理装置３０にインストールされたＡＩエージェントアプリとして提供されてもよい。以下、ブラウザを介して提供されるウェブアプリ版のＡＩエージェントを「ウェブＡＩ」という。一方、データ処理装置３０にインストールされるＡＩエージェントアプリを「ＡＩアプリ」という。ＡＩアプリは、データ処理装置３０に接続されたディスプレイに、状況に応じて各種の操作画面を表示させるように構成されてもよい。

【】

サービスサーバ２０は、ウェブＡＩを提供するように構成されてもよい。サービスサーバ２０は、例えば、１以上のプロセッサ２１、１以上のメモリ２２、及び通信ＩＦ（インターフェース）２３を備えるコンピュータにより実現されてもよい。以下では、便宜上、サービスサーバ２０が１つのプロセッサ２１及び１以上のメモリ２２を備える事例を説明する。プロセッサ２１はサーバプロセッサともいう。通信ＩＦ２３は、ネットワークを介した他の装置（例えば、データ処理装置３０）との通信を可能とする。

【】

１以上のメモリ２２のうち少なくとも１つには、プロセッサ２１によって実行されるプログラム２４が格納されていてもよい。プログラム２４は、１以上のアプリケーション及びオペレーティングシステム（ＯＳ）を含んでもよい。プロセッサ２１は、プログラム２４に含まれるプログラムコードを実行することにより、各種の機能を実現する。

【】

ある機能を実現するプログラムコード及びプロセッサ２１は、その機能を実現する機能部となり得る。プロセッサ３１がウェブＡＩを提供するためのプログラムコードの実行により特定の処理をする場合、サービスサーバ２０は、その処理に対応する名称を付した機能部（例えば、送信処理を実行する送信部）を備えるといえる。

【】

１以上のメモリ２２のうち少なくとも１つには、データベース２５が格納されていてもよい。データベース２５は、複数の登録ユーザの各々についてのユーザデータが格納されていてもよい。登録ユーザは、ＡＩエージェントサービスに対して利用登録したユーザであってもよいし、関連する他のサービスに利用登録したユーザであってもよい。

【】

ユーザデータは、例えば、各ユーザのユーザＩＤ、氏名、年齢、住所、電話番号、メールアドレス、職業、年収、家族構成、興味、関心、及びサービスサーバ２０が提供するサービスの利用履歴を含んでもよいが、これらには限られない。

【】

システム１１は、１以上のデータ処理装置３０を備えてもよい。以下、システム１１が１のデータ処理装置３０を備える例を説明する。データ処理装置３０は、１以上のプロセッサ３１、１以上のメモリ３２、及び通信ＩＦ３３を備えるコンピュータにより実現されてもよい。

【】

データ処理装置３０は、パーソナルコンピュータであってもよいし、タブレットのような携帯端末であってもよいが、これらには限られない。以下では、便宜上、データ処理装置３０が１つのプロセッサ３１及び１以上のメモリ３２を備える事例を説明する。プロセッサ３１は端末プロセッサともいう。

【】

１以上のメモリ３２のうち少なくとも１つには、プロセッサ３１によって実行されるプログラムが格納されていてもよい。プログラムは、データ処理装置３０にインストールされた１以上のアプリケーション及びオペレーティングシステムを含んでもよい。

【】

１以上のアプリケーションは、第１アプリケーションであるＡＩアプリを含んでもよい。１以上のアプリケーションは、１以上の第２アプリケーションを含んでもよい。「第１アプリケーション」及び「第２アプリケーション」の呼び名は、単に、ＡＩアプリ（第１アプリケーション）を他のアプリケーション（第２アプリケーション）と区別するために用いる。１以上の第２アプリケーションは、例えば、ブラウザ、文書作成アプリケーション、表計算アプリケーション、プレゼンテーション用アプリケーション、画像表示アプリケーション、又は画像編集アプリケーションのうち１以上を含んでもよいが、これらには限られない。

【】

ＡＩアプリは、複数の処理を実行するためのプログラムコードを含んでもよい。プログラムコードは、対応する処理の名称により区別されてもよい。例えば、データ処理装置３０を介して入力された入力データを、データ処理装置３０からサービスサーバ２０に送信する送信処理は、「送信コード」により実現されてもよい。

【】

プロセッサ３１がＡＩアプリに含まれるプログラムコードの実行により特定の処理をする場合、データ処理装置３０は、その処理に対応する名称を付した機能部（例えば、送信処理を実行する送信部）を備えるといえる。以下、プロセッサ３１がプログラムコードを実行して行う処理のうち、ＡＩアプリにより実現される処理については、ＡＩアプリ又は対応する機能部が実行するものとして説明することがある。

【】

通信ＩＦ３３は、ネットワークを介した他の装置（例えば、サービスサーバ２０）との通信を可能とする。データ処理装置３０には、出力装置３４及び入力装置が含まれているか、あるいは、外付けで又はネットワーク経由で接続されていてもよい。出力装置３４は、例えばディスプレイであってもよい。入力装置は、マウス又はキーボードのうち少なくとも一方を含んでもよいが、これらには限らない。例えば、データ処理装置３０は入出力装置であるタッチパネルを備えてもよい。

【】

［ウェブＡＩ］
サービスサーバ２０は、ウェブＡＩの機能の一部として、操作画面を表示させるための表示データをデータ処理装置３０に送信したり、ブラウザに表示される操作画面を介してユーザの入力を取得したり、ユーザの入力に対する応答を出力したりするように構成される。

【】

操作画面は、メイン画面であるチャット画面と、サイドバーとを含んでもよい。チャット画面は、自由入力式の入力欄を含んでもよい。入力欄には、文字（テキスト）の他、音声及び画像を入力可能であってもよい。

【】

チャット画面は、ユーザがログインするためのログインボタンを含んでもよい。ユーザがサービスに登録すると、登録内容がそのユーザのユーザデータとしてデータベース２５に格納される。これにより、ユーザはウェブＡＩへのログインが可能になる。ユーザがログインした場合、ウェブＡＩはそのユーザのチャット履歴をユーザデータとして保存したり、入力データへの応答に際してユーザデータを参照したりすることがある。

【】

ウェブＡＩは、予め規定された複数のタスクを提供するように構成されてもよい。ウェブＡＩは、対応するタスクを実行するためのプログラムコードを含んでもよい。１以上のメモリ２２のうち少なくとも１つは、複数の規定タスクを実行するためのプログラムコードとして、タスク定義データを格納していてもよい。タスク定義データは、複数の規定タスクの各々に対応するタスクプロンプトのテンプレート（以下、「プロンプトテンプレート」という）を含んでもよい。プロンプトテンプレートは、処理についての指示（タスクの内容）と、データ処理装置３０から受信した入力データを挿入するためのプレースホルダーとを含んでもよい。

【】

サイドバーは、ウェブタスクリストを含んでもよい。ウェブタスクリストは、例えば、複数のタスクにそれぞれ対応する複数の選択要素を含んでもよい。複数の選択要素は択一的に選択可能であってもよい。複数の選択要素のうちの１つが選択されると、対応するタスクに応じてチャット画面の表示が変更されてもよい。

【】

複数のタスクの実行には、サービスサーバ２０又は他の１以上のサーバに保持された１以上の機械学習モデル１３を利用してもよい。１以上の機械学習モデル１３は、１以上の外部学習モデル１３ともいう。他の１以上のサーバは、システム１１に含まれる１以上のＡＩサーバ１２を含んでもよいし、システム１１に含まれない１以上のＡＩサーバ１２を含んでもよい。

【】

１以上のＡＩサーバ１２は、処理要求を受信するように構成される１以上のモデルＡＰＩ（Application Programming Interface）を提供してもよい。サービスサーバ２０がプロンプトを含む処理要求を入力としてモデルＡＰＩ（ＡＩサーバ１２）に送信すると、モデルＡＰＩが１以上の外部学習モデル１３のうちの１の外部学習モデル１３にプロンプトを入力する。１の外部学習モデル１３がプロンプトに基づいて生成したデータを出力すると、モデルＡＰＩが生成されたデータを出力としてサービスサーバ２０に返信する。

【】

サービスサーバ２０は出力を受信することにより、１の外部学習モデル１３が生成した各種のデータを取得する。ウェブＡＩは、モデルＡＰＩと連携して１以上の外部学習モデル１３を利用することにより、生成ＡＩとして挙動する。

【】

１以上の外部学習モデル１３は、正解データを含む学習データによって訓練された学習済みモデルを含んでもよいし、汎用的な用途に用いられる生成ＡＩを含んでもよい。生成ＡＩは、自然言語が音声又はテキストで入力される言語モデルであってもよい。言語モデルは、言語に加えて画像も入力することのできるＶＬＭ（Vision-Language Model）であってもよい。

【】

言語モデルは、大規模言語モデル（ＬＬＭ：Large language Model）であってもよいし、小規模言語モデル（ＳＬＭ：Small Language Model）であってもよい。大規模言語モデルは、大量のテキストデータを使ってトレーニングされた言語モデルである。小規模言語モデルは、大規模言語モデルよりも規模が小さい（例えば、パラメータ数が少ない）言語モデルである。１以上の外部学習モデル１３は、入力であるプロンプトに応じて、情報抽出、文章要約、テキスト生成、又は質疑応答といった、さまざまな自然言語処理タスクに適応できる汎用的な自然言語処理（ＮＬＰ：Natural Language Processing）モデルを含んでもよい。

【】

［ＡＩアプリの概要］
ＡＩアプリをインストールするためのインストールファイルは、管理サーバ１４を介してデータ処理装置３０に提供されてもよい。管理サーバ１４は、例えば、１以上のプロセッサ１５、１以上のメモリ１６、及び通信ＩＦ１７を備えるコンピュータにより実現されてもよい。以下では、便宜上、管理サーバ１４が１つのプロセッサ１５及び１以上のメモリ１６を備える事例を説明する。

【】

管理サーバ１４は、例えば、データ処理装置３０からの配信要求に応じて、インストールファイルをデータ処理装置３０に送信してもよい。これに代えて、インストールファイルは、他のサーバ（例えば、サービスサーバ２０）からデータ処理装置３０に提供されてもよい。あるいは、インストールファイルは、非一時的コンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を介してデータ処理装置３０を使用するユーザに提供されてもよいし、予めＡＩアプリがインストールされた状態でデータ処理装置３０が提供されてもよい。

【】

ＡＩアプリのインストールファイルは、１以上の機械学習モデル１８を含んでもよい。これに代えて、１以上の機械学習モデル１８はインストールファイルとは別に、追加でデータ処理装置３０に導入されるように構成されてもよい。１以上の機械学習モデル１８を追加インストールするための追加ファイルは、１以上の機械学習モデル１８と、１以上の機械学習モデル１８を利用するための関連ファイルとを含んでもよい。

【】

データ処理装置３０にインストールされた１以上の機械学習モデル１８を１以上の内部学習モデル１８という。１以上の内部学習モデル１８及び関連ファイルは、１以上のメモリ３２のうちの少なくとも１つに格納されてもよい。関連ファイルは、タスク定義データを含んでもよい。タスク定義データは、インストールファイルに含まれてもよい。

【】

タスク定義データは、複数の規定タスクの各々に対応するプロンプトテンプレートを含んでもよい。各プロンプトテンプレートは、処理についての指示（タスクの内容）と、ユーザがデータ処理装置３０に入力した入力データを挿入するためのプレースホルダーとを含んでもよい。ＡＩアプリは、複数の規定タスクを実行するためのプログラムコードを含んでもよい。

【】

ＡＩアプリは、サービスサーバ２０を介して１以上の外部学習モデル１３を利用するＡＩエージェント（「クラウドＡＩ」という）と、データ処理装置３０にインストールされた１以上の内部学習モデル１８を利用するＡＩエージェント（「デバイス上ＡＩ」という）とを切り替え可能に提供してもよい。ウェブＡＩとクラウドＡＩとのサービス内容は、操作画面を含めて、少なくとも一部が同じであってもよいし、少なくとも一部が異なっていてもよい。

【】

デバイス上ＡＩとクラウドＡＩとの切り替え機能は、１以上の内部学習モデル１８及び関連ファイルをデータ処理装置３０にインストールすることにより、利用可能となってもよい。１以上の内部学習モデル１８がインストールされていないがＡＩアプリがインストールされているデータ処理装置３０では、クラウドＡＩは使用可能であるが、デバイス上ＡＩは使用できない。

【】

１以上の内部学習モデル１８は、外部学習モデル１３よりも規模が小さい学習モデルであってもよい。外部学習モデル１３を「大規模モデル」とすると、内部学習モデル１８は「小規模モデル」であってもよい。小規模モデルは、大規模モデルよりも、パラメータ数及びモデル容量が小さく、実行に必要なプロセッサのスペック及びメモリ使用量が低くて済む。大規模モデルは、一般に、小規模モデルよりも推論能力又は汎用性に優れていたり、よりデータ量の多い入力データ（例えば、長文）に対する理解力に優れていたりする。小規模モデルでは、大規模モデルよりも、汎用性が限定的であったり、推論又は理解の精度が低かったりすることがある。

【】

１以上の内部学習モデル１８は、大規模モデルに対する蒸留モデル又は量子化モデルのうち少なくとも一方を含んでもよい。蒸留モデルは、例えば、大規模モデルの出力を使って学習されたモデルであってもよい。量子化モデルは、例えば、大規模モデルの重み又は計算精度を低ビット表現に変換することにより、軽量化又は高速化したモデルであってもよい。１以上の内部学習モデル１８は、大規模モデルを蒸留したモデルを、さらに量子化した小規模モデルを含んでもよい。１以上の内部学習モデル１８のうち少なくとも１つは、予め小規模モデルとして設計及び生成されてもよい。

【】

１以上の内部学習モデル１８は、外部学習モデル１３と同じタスクを実行するように訓練された１以上の小規模モデルを含んでもよい。例えば、クラウドＡＩが翻訳及び文章作成に対応する２つのタスクを提供する場合に、１以上の内部学習モデル１８が、翻訳及び文章作成にそれぞれ特化した２つの小規模モデルを含んでもよい。１以上の内部学習モデル１８は、クラウドＡＩが提供しないタスク（例えば、要約タスク）に特化した１以上の小規模モデルを含んでもよい。あるいは、デバイス上ＡＩで提供しないタスクをクラウドＡＩが提供してもよい。

【】

［ＡＩアプリが提供するマルチモード］
ＡＩアプリは、マルチモードを提供してもよい。ＡＩアプリは、マルチモードの一例として、複数の表示モード（マルチ表示モード）を提供してもよい。ＡＩアプリは、複数の表示モードの各々に応じて、機能、構成、ＧＵＩ（Graphical User Interface）、表示タイミング又は大きさのうち少なくとも一方が異なる複数の操作オブジェクトをディスプレイに表示させてもよい。

【】

ＡＩアプリは、複数の操作オブジェクトの表示を制御するための表示制御コード（表示制御部）を含んでもよい。複数の操作オブジェクトは、１以上のウインドウ、１以上のメニュー、又は１以上のタスクバーのうち１以上を含んでもよいが、これらには限られない。ＡＩアプリは、複数の表示モードを切替可能であってもよい。ＡＩアプリは、表示モードの切替に伴って、対応する操作オブジェクトを起動又は表示させてもよい。

【】

複数の操作オブジェクトは、例えば、フルウインドウ４０と、操作メニュー５０（図４参照）と、フローティングバー８０（図９参照）と、を含んでもよいが、これらには限られない。フルウインドウ４０は、デスクトップに対して全画面表示が可能であってもよい。操作メニュー５０及びフローティングバー８０は、デスクトップに対する全画面表示が不能な操作オブジェクトであってもよい。操作メニュー５０は、ポップアップウインドウ又はポップアップメニューであってもよい。フローティングバー８０は、フロート表示されるタスクバー又はポップアップメニューであってもよい。

【】

図２は、複数の表示モードと、各表示モードに対応する操作オブジェクト及びトリガーイベントと、を例示する。複数の表示モードは、例えば、ノーマルモード、クイックモード、及びアドオンモードを含んでもよい。フルウインドウ４０、操作メニュー５０、及びフローティングバー８０は、それぞれノーマルモード、クイックモード、及びアドオンモードの起動時に表示される初期オブジェクトである。

【】

複数のトリガーアクションは、起動アクション、クイックアクション、及び選択アクションを含んでもよい。起動アクション、クイックアクション、及び選択アクションは、それぞれノーマルモード、クイックモード、及びアドオンモードに対応する。フルウインドウ４０、操作メニュー５０、及びフローティングバー８０の各々は、対応する表示モードの起動時、又は、対応する表示モードへの切替時に、ディスプレイに表示されてもよい。

【】

ＡＩアプリは、各初期オブジェクトの起動の契機となる１以上のトリガーアクションを検知するように構成されるアクション検知コード（アクション検知部）を含んでもよい。表示制御部は、複数のトリガーアクションのうち１のトリガーアクションの検知に応答して、複数の操作オブジェクトのうち１のトリガーアクションに対応する１の初期オブジェクトをディスプレイに表示させてもよい。

【】

これに加えて、表示制御部は、１の操作オブジェクトを表示させる際に、その前に表示されていた別の操作オブジェクトの表示を停止させてもよい。例えば、表示モードを切り替える場合、表示制御部は、切替後の操作オブジェクトを表示させる際に、切替前の操作オブジェクトの表示を停止させてもよい。

【】

デバイス上ＡＩとクラウドＡＩは、ＡＩアプリが提供する、複数の処理モード（マルチ処理モード）であり、マルチ処理モードはマルチモードの例である。複数の処理モードは、択一的に設定されてもよい。この場合、処理モードの変更は、処理モードの切替を意味する。ＡＩアプリのモード切替は、処理モード切替を含んでもよい。

【】

アクション検知部は、処理モードの設定又は切替に関するトリガーアクションとして、操作オブジェクトに含まれるモード選択部の操作を検知してもよい。図１，図３，図４，図９に例示するように、モード選択部４６，５６は、現在の処理モードを表示するモード表示を兼ねてもよい。図示の例では、モード選択部４６，５６は２つの処理モードに対応して２つが選択可能に設けられた切り替えボタンであって、外枠が太線の方が現在の処理モードを示す。

【】

複数の表示モードのうち１以上において、ＡＩアプリは、複数の処理モードを提供してもよい。複数の処理モードは、デバイス上ＡＩを提供するデバイスモードと、クラウドＡＩを提供するクラウドモードとを含んでもよい。すなわち、複数の表示モードは、複数の処理モードと組み合わせて提供されてもよい。ＡＩアプリは、クラウドモード又はデバイスモードのうち一方を処理モードとして設定するように構成されるモード設定コード（モード設定部）を含んでもよい。

【】

ＡＩアプリは、クラウドモードが設定されている場合に、データ処理装置３０外にある１以上の外部学習モデル１３に入力するためのタスクプロンプトを、ネットワークを通じて外部サーバ（例えば、サービスサーバ２０）に送信するように構成される送信コード（送信部）を含んでもよい。このタスクプロンプトは、入力データと、入力データに対する処理内容を示す処理指示（タスク内容）とを含む、実行用プロンプトであってもよい。

【】

これに代えて、送信部が入力データをサービスサーバ２０に送った後に、サービスサーバ２０がメモリ２２に保存されたプロンプトテンプレートのプレースホルダーに入力データを組み込むことにより、実行用プロンプトを生成してもよい。本開示では、これら両方のケースを含めて、「送信部がタスクプロンプトを外部サーバに送信する」という。

【】

サービスサーバ２０は、入力データを含む実行用プロンプトをモデルＡＰＩ（ＡＩサーバ１２）に送信してもよい。いずれにしても、クラウドモードでは、サービスサーバ２０が１以上の外部学習モデル１３を利用して入力データに対する応答を生成する。

【】

ＡＩアプリは、デバイスモードが設定されている場合に、実行用プロンプトを１以上の内部学習モデル１８のうち何れかに入力するように構成される入力コード（入力部）を含んでもよい。すなわち、ＡＩアプリがタスクの処理をする場合、クラウドモードでは送信部がタスクプロンプトをデータ処理装置３０外に送信し、デバイスモードでは入力部がタスクプロンプトをデータ処理装置３０内の内部学習モデル１８に入力する。

【】

デバイスモードでは、ＡＩアプリがデータ処理装置３０にインストールされた内部学習モデル１８が入力データに対する応答を生成する。ＡＩアプリは、外部学習モデル１３又は内部学習モデル１８が出力した出力結果を取得する出力取得コード（出力取得部）を含んでもよい。

【】

［処理モードの自動設定］
モード選択部４６，５６の操作に起因して処理モードを設定することを手動設定又はユーザ設定といい、モード設定部による自動的な処理モードの設定を自動設定という。自動設定は、手動設定よりも優先して設定される排他的設定であってもよい。例えば、モード選択部４６の操作によりクラウドモードが設定されている場合でも、判断部の判断結果に基づいて、モード設定部が強制的に処理モードをデバイスモードに設定してもよい。

【】

ＡＩアプリは、タスクの実行に係る一連の処理が１以上の設定条件に該当するか否かを判断するように構成される判断コード（判断部）を含んでもよい。判断部は、この判断を、入力データを取得した後であって、対応するタスクの実行を開始する前に実行してもよい。判断部は、実行用プロンプトに含まれる入力データ又はタスク内容の少なくとも一方に基づいて判断を行ってもよいし、それ以外のデータに基づいて判断を行ってもよい。

【】

１以上の設定条件は、１以上のローカルリソース選択条件と、１以上の外部リソース選択条件と、のうちの少なくとも１つを含んでもよい。モード設定部は、１以上のローカルリソース選択条件のうち少なくとも１つに該当する場合に、処理モードを強制的にデバイスモードに設定してもよい。また、モード設定部は、１以上の外部リソース選択条件のうち少なくとも１つに該当する場合に、処理モードを強制的にクラウドモードに設定してもよい。

【】

１以上のローカルリソース選択条件は、外部学習モデル１３が利用できないという外部リソース非到達条件（External Resource Unreachability Condition）を含んでもよい。外部リソース非到達条件は、ネットワークの通信不全を含んでもよいし、サービスサーバ２０又はＡＩサーバ１２の不調（サーバエラー）を含んでもよい。外部リソース非到達条件は、物理的にクラウドモードが利用できない環境条件であるともいえる。

【】

ＡＩアプリは、ネットワークの通信状態を検知するように構成される通信検知コード（通信検知部）を含んでもよい。ＡＩアプリは、通信検知部がネットワークの通信不全を検知した場合に、通信エラーを示すエラー通知を表示させるように構成されるエラー表示コード（エラー表示部）を含んでもよい。

【】

エラー表示部は、ディスプレイ又はＡＩアプリの操作画面（例えば、フルウインドウ４０、操作メニュー５０、又はフローティングバー８０）に、エラー通知を表示させてもよい。あるいは、通信検知部がネットワークの通信不全を検知し、かつ、何れかの初期オブジェクト（フルウインドウ４０、操作メニュー５０、又はフローティングバー８０）において外部学習モデル１３を利用するタスクが選択された場合に、エラー表示部がディスプレイにエラー通知を表示させてもよい。

【】

１以上の外部リソース選択条件は、例えば、以下の事例［Ｅ１］～［Ｅ５］を含んでもよいが、これらには限られない。１以上のローカルリソース選択条件又は１以上の外部リソース選択条件のうち少なくとも１つは、ユーザ又はデータ処理装置３０の管理者によって設定されてもよい。

【】

［Ｅ１］入力データの情報量が規定量以上であること。
［Ｅ２］データ処理装置３０のハードウェア能力が規定要件に満たないこと。
［Ｅ３］内部学習モデル１８が利用できないこと（内部学習モデル１８のエラー又は未インストールを含む）。
［Ｅ４］内部学習モデル１８で対応できない複雑なタスクであること（例えば、マルチモーダル分析、又は複雑な推論）。
［Ｅ５］ネットワーク通信が有効であること。この外部リソース選択条件は、ユーザ操作による処理モードの設定が不能な場合に採用されてもよい。

【】

１以上の内部学習モデル１８は判断モデルを含んでもよい。判断モデルは、判断用データが入力された場合に、入力されたデータが１以上の設定条件のうち少なくとも１つに該当するか否かの判断結果を出力するように構成されてもよい。判断用データは、例えば、入力データ、プロンプトテンプレート、又は実行用プロンプトであってもよいが、これらには限られない。判断モデルは、言語モデルであってもよい。判断部は、判断モデルが出力した判断結果に基づいて、１以上の設定条件のうち少なくとも１つに該当するか否かの判断を行うように構成されてもよい。

【】

判断モデルは、１以上の外部リソース選択条件のうち少なくとも１つに該当するか否かの判断結果を出力するように構成されてもよい。これに代えて、あるいはこれに加えて、判断モデルは、１以上のローカルリソース選択条件のうち少なくとも１つに該当するか否かの判断結果を出力するように構成されてもよい。

【】

判断部、判断モデルを使わずに判断を行ってもよい。例えば、判断部は、通信検知部が検知したネットワークの通信不全に基づいて、ローカルリソース選択条件に該当すると判断してもよい。そして、ネットワーク通信が不全である場合に、モード設定部が強制的に処理モードをデバイスモードに設定してもよい。設定条件が環境条件（外部リソース非到達条件）である場合、エラー表示部が、通信エラーを操作画面又はディスプレイに表示させてもよい。

【】

［セキュリティモード］
ＡＩアプリは、処理モードの自動設定又は排他的設定として、セキュリティモードを提供してもよい。セキュリティモード設定の有効化あるいは無効化は、図示しないセキュリティ設定画面において設定できてもよい。セキュリティモード設定が有効になっていることを、「セキュリティ設定がされている」という。

【】

セキュリティモード設定は、セキュリティポリシーに基づく１以上のポリシー適合条件に基づいて、処理モードをデバイスモードに設定することであってもよい。ポリシー適合条件は、設定条件の一例である。セキュリティモード設定は、３つの表示モード（ノーマルモード、クイックモード、又はアドオンモード）のうち１以上に適用されてもよい。

【】

１以上のポリシー適合条件は、物理的な制約である環境条件とは異なり、セキュリティポリシーに基づいて、入力データ（タスクプロンプト）をデータ処理装置３０外に流出させないことを目的として設定されてもよい。１以上のポリシー適合条件は、その条件に該当する場合にデバイスモードが設定される、ローカルリソース選択条件である。

【】

１以上のポリシー適合条件は、例えば、以下の事例を含んでもよいが、これらには限られない。各表示モードにおいてどのポリシー適合条件を適用するかは、セキュリティ設定画面においてユーザ又はデータ処理装置３０の管理者により設定可能であってもよい。

【】

［Ｐ１］入力データが要保護情報（例えば、個人情報、営業秘密、企業秘密、未公開情報、又は認証情報）を含むこと。
［Ｐ２］入力データが規定のファイル形式（例えば、マクロ付きファイル、ソースコード、設定ファイル、実行ファイル、データベース、ログファイル、認証キー、又は証明書）であること。
［Ｐ３］入力データを含むファイルの保存場所が規定のフォルダ（例えば、アクセス制限が設定されたフォルダ）内であること。
［Ｐ４］入力データ又は入力データを含むファイルに保護設定がされていること。
［Ｐ５］タスクプロンプト（プロンプトテンプレート）に含まれる処理指示（タスク内容）が規定の禁止タスク（例えば、経営判断、金融情報分析、人事評価、又はリーガルチェック）に関すること。

【】

判断部は、タスクプロンプト（入力データ又はタスク内容のうち少なくとも一方）が１以上のポリシー適合条件のうち何れかに該当するか否かを判断してもよい。判断部がポリシー適合に係る判断をすることを「セキュリティチェック」という。

【】

判断部は、以下に例示する確認事項［Ｃ１］～［Ｃ５］をルールベースでパターンマッチングすることにより、セキュリティチェックを行ってもよい。確認事項［Ｃ１］～［Ｃ５］のうち１以上は、ユーザ又はデータ処理装置３０の管理者により予め規定されてもよい。

【】

［Ｃ１］タスクプロンプトに含まれる、正規化された特定の書式（例えば、電話番号、メールアドレス、クレジットカード番号、パスワード、ＩＰアドレス、又はマイナンバーの書式）。
［Ｃ２］タスクプロンプトに含まれる、機密キーワードリスト（例えば、入力データに含まれる「親展」「社外秘」「Confidential」又は「プロジェクト名」、あるいは、「弁護士として判断して下さい」との指示に含まれる「弁護士」のような禁止タスクに係る人物設定又は役割設定）。
［Ｃ３］入力データを含むファイルの形式。
［Ｃ４］入力データを含むファイルの保存場所。
［Ｃ５］入力データ又は入力データを含むファイルのメタデータに含まれるメタデータ（機密フラグ）。

【】

判断部は、上記確認事項［Ｃ３］～［Ｃ５］を確認するために、例えばファイル選択ボタン４４の操作に伴ってＡＩアプリがファイル入力リクエストを行った場合に、そのファイル入力リクエストをインターセプト（遮断）することにより、当該リクエストのコンテキストを解析してもよい。コンテキストは、ファイルのメタデータ、ファイルの保存先又はアクセス先のフルパス、実行主体（実行アプリケーション）、アクセス権限、又はユーザＩＤ（ユーザ属性）を含んでもよいが、これらには限られない。

【】

パターンマッチングに代えて、あるいはこれに加えて、判断部は、内部学習モデル１８である判断モデルが出力した判断結果に基づいて、セキュリティチェックを行ってもよい。判断モデルは、実行用プロンプトを入力すると、その入力が１以上のポリシー適合条件のうちの少なくとも１つに該当するか否か（あるいは、１以上のポリシー適合条件のうちの何れに該当するか）の判断結果を出力するように構成されてもよい。判断モデルは、１以上のポリシー適合条件として、パターンマッチングで用いられる確認事項［Ｃ１］～［Ｃ５］についての判断を行うように構成されてもよい。

【】

実行用プロンプト（入力データ）が１以上のポリシー適合条件のうち少なくとも１つに該当する場合、モード設定部が、処理モードをデバイスモードに設定する。すると、入力部は、入力データを含む実行用プロンプトを１以上の内部学習モデル１８のうち何れかに入力する。この場合、出力取得部が１以上の内部学習モデル１８が出力した規定タスクの実行結果を取得して、表示制御部がその実行結果を含む画面をディスプレイに表示させる。

【】

タスクプロンプトが１以上のポリシー適合条件のうち何れかに該当することは、セキュリティポリシーへの抵触を意味する。セキュリティポリシーへの抵触によりモード設定部が強制的に処理モードをデバイスモードに設定することを、セキュリティモードが発動する、という。

【】

セキュリティポリシーに抵触した場合、エラー表示部がセキュリティモードの発動をＡＩアプリの操作画面に表示させてもよい。あるいは、セキュリティモードの発動により処理モードがデバイスモードに切り替えられた場合、エラー表示部が、実行結果を含む画面に、デバイスモードでタスクが処理されたことを表示してもよい。セキュリティポリシーに抵触したタスクがデバイスモードで実行不能である場合、エラー表示はデバイスモードで実行不能である旨のエラーメッセージを含んでもよい。

【】

［ノーマルモードのＧＵＩ］
ノーマルモードに対応するフルウインドウ４０の起動アクションは、ディスプレイに表示されるデスクトップ３５又はタスクバー３６に配置されたアプリアイコンの操作（例えば、シングルクリック又はダブルクリック）であってもよい。アプリアイコンは、ＡＩアプリの実行ファイルへのパスを保持したファイルであってもよい。

【】

図１に示すように、フルウインドウ４０は、チャット画面４１及びサイドバー４２を含んでもよい。フルウインドウ４０のＧＵＩは、ウェブＡＩと同様に（又は類似するように）に設計されてもよい。

【】

サイドバー４２は、サイドバー４２の表示と非表示とを切り替えるためのトグルボタン４７を含んでもよい。チャット画面４１は、設定画面の一つであるモデル管理画面（図示略）を表示するための設定ボタン４８を含んでもよい。モデル管理画面は、１以上の機械学習モデル１８を追加インストールするための操作部を含んでもよい。

【】

チャット画面４１は、自由入力式の入力欄４３を含んでもよい。入力欄４３には、文字（テキスト）の他、任意のファイル、音声及び画像を入力可能であってもよい。入力欄４３は、データ処理装置３０のメモリ３２に格納されているファイルを入力欄４３に入力するためのファイル選択ボタン４４を含んでもよい。

【】

サイドバー４２は、ノーマルタスクリストを含んでもよい。ノーマルタスクリストは、例えば、複数のタスクにそれぞれ対応する複数の選択要素４５（４５ａ，４５ｂ，４５ｃ）を含んでもよい。複数の選択要素４５は、縦長のサイドバー４２の長手方向に沿って縦に配列されてもよい。複数の選択要素４５は択一的に選択可能であってもよい。

【】

複数の選択要素４５のうちの１つが選択されると、対応するタスクに応じてチャット画面４１の表示が変更されてもよい。例えば、チャット画面４１において、選択されたタスクに応じて、操作案内のメッセージ又は操作要素のうち少なくとも一方が変更されてもよい。

【】

複数のタスクは、任意の質問を受け付ける応答タスクと、専門的な回答をするように設計された複数の専門タスクとを含んでもよい。図１では「ＡＩエージェント」と表示された選択要素４５ａが応答タスクに対応し、応答タスクの上にリストされた複数の選択要素４５ｂが複数の専門タスクに対応する。複数の専門タスクは、例えば、動画生成、会話メモ、翻訳、又は文章作成といった複数の規定タスクを含んでもよいが、規定タスクはこれらには限られない。

【】

ノーマルタスクリストは、複数のサイトタスクを含んでもよい。複数のサイトタスクは複数の選択要素４５ｃに対応してもよい。複数のサイトタスクは、例えば、ウェブ経由でサービスを提供する複数のウェブサイトにそれぞれ関連するＡＩエージェントであってもよい。複数のサイトタスクは、対応するウェブサイトが提供するサービスに関連するタスク（例えば、検索）を実行してもよい。

【】

複数のウェブサイトは、例えば、ショッピングサイト（図１では「ショッピング」と表記）、宿泊予約サイト（図１では「トラベル」と表記）、個人間取引サイト（個人同士が不要品又はハンドメイド作品といった物品を売買するためのプラットフォーム、図１では「フリーマーケット」と表記）、ファッション用品販売サイト（図１では「ファッション」と表記）、音楽コンテンツの提供サイト（図１では「ミュージック」と表記）、又はモバイル通信サービスの提供サイト（図１では「モバイル」と表記）を含んでもよいが、これらには限られない。

【】

ＡＩアプリは、チャット画面４１を介して、ユーザとの対話（チャット）を行ってもよい。ＡＩアプリは、汎用的な用途に用いられる自然言語処理モデルとの連携により、自由入力式のテキスト、ファイル、音声、画像、又は動画といった種々のデータ形式の入力データに対して、自律的に応答を生成するように構成されてもよい。

【】

対話の履歴は、入力欄４３を介してユーザが入力した入力データと、ＡＩアプリの出力とを含んでもよい。対話の履歴は、チャット履歴として１以上のメモリ３２のうちの少なくとも１つに格納されてもよい。過去のチャット履歴は、サイドバー４２に表示されてもよい。ユーザは、チャット履歴を選択することにより、過去のチャット履歴を呼び出して、その対話を継続することができてもよい。

【】

クラウドモードでは、チャット履歴の少なくとも一部がサービスサーバ２０のメモリ２２に格納されてもよい。例えば、複数のサイトタスクについてのチャット履歴がサービスサーバ２０のメモリ２２に格納される一方で、応答タスク及び複数の専門タスクのチャット履歴がデータ処理装置３０のメモリ３２に格納されてもよい。これに代えて、全てのチャット履歴がメモリ２２又はメモリ３２に格納されてもよい。

【】

ＡＩアプリは、タスク処理コード（タスク処理部）を含んでもよい。タスク処理コードは、複数の選択要素４５のうちの何れかが選択されたことに応答して、選択された選択要素４５に対応するタスクを実行するように構成されてもよい。

【】

サイドバー４２は、デバイス上ＡＩ（デバイスモード）とクラウドＡＩ（クラウドモード）とを切り替えるためのモード選択部４６を含んでもよい。ＡＩアプリは、クラウドモードではデータ処理装置３０外にある１以上の外部学習モデル１３を利用し、デバイスモードではデータ処理装置３０に含まれる１以上の内部学習モデル１８を利用する。クラウドモードとデバイスモードとは、モード選択部４６により択一的に選択されてもよい。

【】

図１のフルウインドウ４０は、モード選択部４６においてクラウドＡＩが選択されたクラウドモードを例示している。通信検知部は、モード選択部４６を介してクラウドモードが選択された場合に、ネットワークの通信状態を検知してもよい。通信検知部の検知結果が通信不能であった場合、モード設定部が処理モードを強制的にデバイスモードに変更してもよい。

【】

これに加えて、あるいはこれに代えて、通信検知部の検知結果が通信不能であった場合、エラー表示部が、通信エラーをフルウインドウ４０上に表示させてもよい。通信エラーを示すエラー通知は、クラウドＡＩを示すモード選択部４６の非表示又は非アクティブ化（例えば、操作不能にグレーアウトされる）であってもよいし、エラーマークの表示であってもよいが、これらには限られない。

【】

図３は、デバイスモードのフルウインドウ４０を例示している。デバイスモードでは、例えばサイトタスクが利用できないなど、クラウドＡＩとは異なる機能あるいは制限された機能が提供されてもよい。例えば、デバイスモードのサイドバー４２は、応答タスクに対応する選択要素４５ａ及び複数の専門タスクに対応する複数の選択要素４５ｂを含む一方で、サイトタスクに対応する選択要素４５ｃは含まなくてもよい。

【】

デバイスモードにおいても、複数の選択要素４５は択一的に選択可能であってもよい。また、複数の選択要素４５のうちの１つが選択されると、対応するＡＩタスクに応じてチャット画面４１の表示が変更されてもよい。

【】

クラウドモードとデバイスモードでは、同じタスク名（例えば、翻訳）であっても、そのタスクの出力を行う機械学習モデルが異なる。例えば、デバイスモードで使用される内部学習モデル１８は、クラウドモードで使用される外部学習モデル１３よりも小規模であり得る。そのため、クラウドモードとデバイスモードで同じタスク名であっても、その機能及び出力内容は異なってもよい。

【】

例えば、デバイスモードでの翻訳タスクで対応可能な言語数が、クラウドモードでの翻訳タスクで対応可能な言語数よりも少なくてもよい。これに伴って、クラウドモードとデバイスモードで同じタスク名であっても、チャット画面４１に表示される表示要素が互いに異なってもよい。

【】

［クイックモードのＧＵＩ］
図４は、ディスプレイの描画領域（例えば、デスクトップ３５）に配置されたアイコンオブジェクト４９を例示する。アイコンオブジェクト４９は、ＡＩアプリのインストールによりデスクトップ３５上に配置されてもよい。アイコンオブジェクト４９の位置は、ユーザ操作によりデスクトップ３５上の任意の位置に変更可能であってもよい。

【】

アイコンオブジェクト４９は、１以上の第２アプリケーションの実行画面上又はデスクトップ３５上で常に最前面、又は自由な位置に浮いて（フローティングして）表示されるフローティングアイコンであってもよい。アイコンオブジェクト４９は、ＡＩアプリのフルウインドウ４０又は第２アプリケーションを起動するためにデスクトップ３５上に配置される通常のアプリアイコン（例えば、ショートカット、実行ファイル、アプリの実体ファイル、又はファイルそのもの）とは異なる。

【】

例えば、通常のアプリアイコンに対する第１アクション（例えば、ダブルクリック）により対応する第２アプリケーションが起動され、そのアプリアイコンに対する第２アクション（例えば、右クリック）によりコンテキストメニューが表示されるとする。これに対して、アイコンオブジェクト４９に対しては、通常のアプリアイコンに対する第１アクション及び第２アクションに加えて、あるいはこれらに代えて、第３アクションにより操作メニュー５０が起動されてもよい。第３アクションは、ＡＩアプリのために設計された操作メニュー５０（操作オブジェクト）を表示させるためのアクションである。

【】

例えば、アイコンオブジェクト４９に対する第１アクション（例えば、ダブルクリック）が、フルウインドウ４０の起動アクションであってもよい。また、アイコンオブジェクト４９に対する第２アクション（例えば、右クリック）により、コンテキストメニューが表示されてもよい。さらに、アイコンオブジェクト４９に対する第３アクション（例えば、マウスカーソルをアイコンオブジェクト４９に重ねる「ホバー」）が、操作メニュー５０を起動させるためのクイックアクションであってもよい。ただし、アイコンオブジェクト４９に対しては、第１アクション（例えば、ダブルクリックによるフルウインドウ４０の起動）又は第２アクション（コンテキストメニューの表示）のうち少なくとも一方が設定されていなくてもよい。

【】

クイックアクションは、ホバーに限らず、例えばアイコンオブジェクト４９の左クリック（シングルクリック）、ジェスチャ付きクリック（例えば、Shift＋クリック又はCtrl＋クリック）、トリプルクリック、又は長押しであってもよいが、これらには限られない。

【】

ホバーによるクイックアクションは、アイコンオブジェクト４９上に加えて、アイコンオブジェクト４９を基準とする規定範囲をトリガーアクションの検出範囲としてもよい。規定範囲は、例えば、アイコンオブジェクト４９を含む円形又は矩形の領域であってもよい。規定範囲は、アイコンオブジェクト４９の中心点とする領域であってもよい。クイックアクションが停止される（例えば、ホバーしていたマウスポインタが検出範囲外に出ること。ホバーアウト）と、操作メニュー５０の表示が停止されてもよい。

【】

操作メニュー５０が最初に表示される位置を初期位置という。操作メニュー５０は、ユーザの操作又は設定により、初期位置から別の位置に変更可能であってもよい。操作メニュー５０の初期位置（表示位置又は表示方向の一方又は両方）は、デスクトップ３５上におけるアイコンオブジェクト４９の位置に応じて変化する相対位置であってもよい。

【】

例えば、操作メニュー５０の基準座標（例えば、中心点、又は外縁が有する複数の角のうちの何れか）は、アイコンオブジェクト４９の現在位置（例えば、中心点の絶対座標）から第１距離以上であって第２距離以内の規定相対距離範囲内に表示されてもよい。このとき、操作メニュー５０は、デスクトップ３５の中心に向かう方向に表示されてもよい。

【】

アクション検知部は、アイコンオブジェクト４９に対する規定のアクション（例えば、第１～第３アクション）を検知するように構成されてもよい。ＡＩアプリは、アイコンオブジェクト４９に対する規定のアクション（例えば、第３アクション）が検知されたことに応答して、ディスプレイに操作メニュー５０を表示させるように構成されるメニュー表示コード（メニュー表示部）を含んでもよい。

【】

メニュー表示部は、操作メニュー５０の初期位置を決定するように構成されてもよい。メニュー表示部は、初期位置を決定するために、以下の処理を行ってもよい。
・現在位置としてアイコンオブジェクト４９の絶対座標を取得する。
・画面（例えば、デスクトップ３５）の有効描画領域を取得する。
・操作メニュー５０の基準座標とアイコンオブジェクト４９の絶対座標との規定相対距離範囲を取得する。
・複数の位置条件に基づいて基準座標を決定する。複数の位置条件は、例えば、操作メニュー５０が有効領域内に収まることと、基準座標の絶対座標からの離間距離が規定相対距離範囲内にあることと、を含んでもよい。

【】

操作メニュー５０は、自由入力式のテキスト欄５１を含んでもよい。テキスト欄５１には、文字（テキスト）を入力可能であってもよい。テキスト欄５１には、例えば「クイックアスク」の文字が表示されてもよい。テキスト欄５１は、任意の質問を受け付ける応答タスクに対する入力欄であってもよい。

【】

操作メニュー５０は、クイックタスクリストを含んでもよい。クイックタスクリストは、複数の専門タスクを含んでもよい。複数の専門タスクは、複数の選択要素５２（５２ａ，５２ｂ）に対応してもよい。複数の選択要素５２は、縦長の操作メニュー５０の長手方向に沿って縦に配列されてもよい。複数の選択要素５２ａは、例えば、検索、要約、翻訳、又は文章作成といった規定タスクに対応してもよいが、これらには限られない。

【】

選択要素５２ｂは、音声を入力データとして受け付けるための音声入力タスクに対応してもよい。選択要素５２ｂは、データ処理装置３０に入力装置としてマイクが接続されている場合に選択可能（アクティブ）になってもよい。この場合、ＡＩアプリは、データ処理装置３０へのマイクの接続状態を検出するためのマイク検出コード（マイク検出部）を含んでもよい。

【】

マイク検出部がマイクの非接続を検出した場合、選択要素５２ｂが非表示又は非アクティブになってもよい。あるいは、選択要素５２ｂの選択を契機としてマイク検出部がマイクの非接続を検出した場合、エラー表示部が接続エラーをディスプレイに表示させてもよい。

【】

表示制御部は、操作メニュー５０に含まれる複数の選択要素５２のうちの１つが選択されることに応答して、選択要素５２の選択を通じて選択されたタスクに対応する入力画面を表示させてもよい。テキスト欄５１へのテキストの入力は、応答タスクの選択となる。すなわち、テキスト欄５１への入力は、選択要素の選択の一例であってもよい。

【】

表示制御部は、入力画面の表示と入れ替わりに、操作メニュー５０の表示を停止させてもよい。操作メニュー５０は、クイックアクションの停止又は操作メニューの操作により、表示が停止されてもよい。言い換えると、操作メニュー５０は、クイックアクションの検知から選択要素５２（タスク）が選択されるまでの間だけ、ディスプレイに表示されてもよい。

【】

操作メニュー５０は、デバイス上ＡＩ（図４では「Ｄ」の表示のデバイスモード）とクラウドＡＩ（図４では「Ｃ」の表示のクラウドモード）とを切り替えるためのモード選択部５６を含んでもよい。モード選択部５６の選択は、処理モード切替のトリガーアクションであってもよい。モード選択部５６は、現在の処理モードを表示するモード表示を兼ねてもよい。図４では、外枠が太線の方が現在の処理モードである。

【】

クイックモードにおいても、ＡＩアプリは、クラウドモードではデータ処理装置３０外にある１以上の外部学習モデル１３を利用し、デバイスモードではデータ処理装置３０に含まれる１以上の内部学習モデル１８を利用する。クラウドモードとデバイスモードとは、モード選択部５６により択一的に選択されてもよい。

【】

操作メニュー５０は、ホームボタン５７を含んでもよい。ホームボタン５７の操作は、起動アクションであってもよい。アクション検知部が起動アクションを検知すると、表示制御部が操作メニュー５０の表示を停止させると共に、フルウインドウ４０を表示させてもよい。ホームボタン５７は、表示制御部が操作オブジェクト（フルウインドウ４０）を表示させるための選択要素の一例である。

【】

ノーマルモードの選択要素４５ｂとクイックモードの選択要素５２とは、少なくとも一部が一致していてもよいし、少なくとも一部が異なっていてもよい。メニュー表示部は、現在の処理モードに応じて、操作メニュー５０のタスクリストを切り替えるように構成されてもよい。例えば、クイックモードのクラウドモードとデバイスモードとで、クイックタスクリストに含まれる複数の選択要素５２のうち少なくとも一部が異なっていてもよいし、何れか一方でテキスト欄５１が表示されなくてもよい。

【】

現在の処理モードがクラウドモードである場合、操作メニュー５０は、デバイスモードで表示される複数の選択要素５２ａと、それらに対応する複数のタスクとは別のタスクに対応する１以上の追加の選択要素５２ｂと、を含んでもよい。１以上の追加の選択要素５２ｂは、デバイスモード（デバイス上ＡＩ）では処理不能なタスクに対応してもよい。１以上の追加の選択要素５２ｂは、音声入力タスクに対応してもよいし、その他のタスク（例えば、ウェブ検索タスク）に対応してもよい。

【】

図５は、音声入力タスクの選択要素５２ｂが選択された場合に表示制御部がディスプレイに表示させる音声画面５３を例示する。音声画面５３は、入力画面の一例である。表示制御部は、音声画面５３を操作メニュー５０に代えて表示させてもよいし、操作メニュー５０よりも上位の（表側の、又は、前面側の）表示階層に音声画面５３を重畳表示させてもよい。

【】

音声画面５３は、音声の入力状況を表示するステータス表示５４と、マイクの接続状況を表示するためのマイクマーク５５と、音声入力を停止するための停止ボタン５８とを含んでもよい。停止ボタン５８が操作されると、ＡＩアプリは、入力された音声データの文字おこしをすることにより、テキストデータを生成してもよい。テキストデータは、何れかのタスクへの入力欄（例えば、テキスト欄５１，６１）に入力されてもよい。

【】

図６は、文章作成タスクに対応する選択要素５２ａが選択された場合に表示制御部がディスプレイに表示させる入力画面６０を例示する。入力画面６０は、デスクトップに対する全画面表示が不能な操作オブジェクトであってもよい。表示制御部は、入力画面６０を操作メニュー５０に代えて表示させてもよいし、操作メニュー５０よりも上位の（表側の、又は、前面側の）表示階層に入力画面６０を重畳表示させてもよい。入力画面６０は、自由入力式のテキスト欄６１を含んでもよい。入力画面６０は、選択された選択要素５２ａに対応するタスク名６２を含んでもよい。

【】

入力画面６０は、現在の処理モードを表示するモード表示６３を含んでもよい。入力画面６０は、テキスト欄６１に入力されたテキストを送信するための送信ボタン６４を含んでもよい。入力画面６０の構成は、対応するタスクに応じて変更されてもよい。入力データ（例えば、テキスト）の送信は、送信ボタン６４のような表示要素を介した操作に限らず、例えば、データ処理装置３０に接続された入力装置を介した操作（例えば、キーボードのエンターキーの操作）により実行されてもよい。

【】

図７は、翻訳タスクに対応する選択要素５２ａが選択された場合に表示制御部がディスプレイに表示させる入力画面６０を例示する。翻訳タスクの入力画面６０は、翻訳するための文字列を入力する自由入力式のテキスト欄６１を含んでもよい。翻訳タスクの入力画面６０は、タスク名６２及びモード表示６３に加えて、入力文の言語を指定する第１言語指定部６５と、翻訳先の言語を指定する第２言語指定部６６とを含んでもよい。

【】

言語指定部６５，６６は、例えば「英語」又は「日本語」のような複数の言語を含む言語リストから１つを選択可能なドロップダウンリストであってもよい。第１言語指定部６５は、「英語」又は「日本語」のような言語に加えて、「自動検出」の選択肢を含んでもよい。クラウドモードでは、デバイスモードよりも多くの言語が選択可能であってもよい。あるいは、デバイスモードでは、予め規定の言語間（例えば、英語と日本語の間）での翻訳タスクのみが実行可能であってもよい。この場合、デバイスモードの入力画面６０は言語指定部６５，６６を含まなくてもよい。

【】

図８は、図６のテキスト欄６１にテキストが入力され、さらに送信ボタン６４が操作された場合に表示制御部がディスプレイに表示させるチャット画面７０を例示する。すなわち、送信ボタン６４の操作（テキスト欄６１への入力の完了）はチャット画面７０を起動するためのトリガーアクションであってもよい。チャット画面７０は、デスクトップに対する全画面表示が不能な操作オブジェクトであってもよいし、全画面表示が可能な操作オブジェクトであってもよい。

【】

表示制御部は、チャット画面７０の表示と入れ替わりに、入力画面６０の表示を停止させてもよい。チャット画面７０は入力画面６０よりも画面の専有面積が広くてもよい。フルウインドウ４０を大ウインドウとすると、操作メニュー５０及び入力画面６０は小ウインドウ、チャット画面７０は中ウインドウであってもよい。

【】

チャット画面７０は、追加のテキストを入力するためのテキスト欄７１を含んでもよい。チャット画面７０は、タスク名７２と、現在の処理モードを表示するモード表示７３とを含んでもよい。チャット画面７０は、テキスト欄７１に入力されたテキストを送信するための送信ボタン７４を含んでもよい。チャット画面７０には、テキスト欄６１を介して入力された入力データ７５と、入力データ７５に対するＡＩアプリの応答文７６とが表示されてもよい。

【】

応答文７６は、例えば文章生成タスクであれば機械学習モデル１３，１８が生成した文章であってもよい。操作メニュー５０のテキスト欄５１に入力データが入力された場合、表示制御部は、入力画面６０の表示を省略して、チャット画面７０をディスプレイに表示させてもよい。

【】

［アドオンモードのＧＵＩ］
図９は、アクション検知部が選択アクションを検知した場合に、表示制御部がディスプレイに表示させるフローティングバー８０を例示する。アクション検知部は、１以上の第２アプリケーションの実行画面が表示されているときに、その中でアクティブな実行画面を検知してもよい。アクション検知部は、ディスプレイに少なくとも１つの第２アプリケーションの実行画面が表示されている間に、アクティブな実行画面に含まれるコンテンツが選択される選択アクションを検知してもよい。

【】

図９は、ブラウザ３７に表示されるコンテンツ（例えば、ウェブ記事の一部である網掛けされた文字列）を選択コンテンツとして選択する選択アクションを例示している。ブラウザ３７は、第２アプリケーションの一例である。選択アクションでは、ユーザが選択した部分のみでなく、内容のまとまりのある周囲も含めて選択コンテンツとしてもよい。

【】

フローティングバー８０は、選択アクションの実行前にはディスプレイ（ブラウザ３７上）に表示されていない。表示されたフローティングバー８０の位置は、ユーザの操作（例えば、ドラッグ）により変更可能であってもよい。選択コンテンツの選択解除により、表示制御部はフローティングバー８０の表示を停止させてもよい。すなわち、フローティングバー８０は、コンテンツが選択されている間（選択アクションの実行中）だけ、そのコンテンツを含む実行画面上に表示されてもよい。

【】

表示制御部は、フローティングバー８０の初期位置を以下のように決定してもよい。
・選択コンテンツから規定距離範囲内であること。
・選択コンテンツと重ならない位置であること。
・選択コンテンツを含む実行画面上であること。
・選択コンテンツの上側への配置を優先するが、上側にスペースがない場合は選択コンテンツの下側に配置する。

【】

表示制御部は、選択アクションに応答して、第２アプリケーションの実行画面よりも上位の（表側の、又は、前面側の）表示階層に、ＡＩアプリケーションのフローティングバー８０を重畳表示させてもよい。選択アクションにより選択されるコンテンツは、ブラウザ３７に表示される文字列に限らず、例えば、実行画面（ブラウザ３７）に表示される画像であってもよいし、デスクトップ上に開かれた文書ファイルに含まれる文字列であってもよい。

【】

アドオンモードのトリガーアクションである選択アクションは、実行画面に表示されたコンテンツの選択の他、以下の事例のうち１以上を含んでもよい。
［Ｔ１］ファイルの選択、起動、又は開くこと。
［Ｔ２］規定のアプリケーションの起動。
［Ｔ３］スクリーンショットの実行（画像の取得）。
［Ｔ４］画像オブジェクトに対する規定のアクション（例えば、ホバー又は右クリック）。
［Ｔ５］アイコンオブジェクトに対する規定のアクション（例えば、ホバー又は右クリック）。

【】

フローティングバー８０は、フローティングタスクリストを含んでもよい。フローティングタスクリストは、複数のタスクに対応する複数の選択要素８１（８１ａ，８１ｂ）を含んでもよい。複数の選択要素８１は、横長のフローティングバー８０の長手方向に沿って横一列に配列されてもよい。１以上の選択要素８１ａは、機械学習モデル１３，１８が実行する１以上の規定タスクに対応してもよい。１以上の規定タスクは、例えば、検索、翻訳、又は要約のうち１以上を含んでもよい。選択要素８１ｂは、選択された文字列のコピータスク（機械学習モデル１３，１８の処理を要しないタスク）に対応してもよい。

【】

フローティングバー８０は、デバイス上ＡＩ（図９では「Ｄ」の表示）とクラウドＡＩ（図９では「Ｃ」の表示）とを切り替えるためのモード選択部５６を含んでもよい。モード選択部５６の選択は、処理モードの選択又は切替に関するトリガーアクションであってもよい。モード選択部５６は、現在の処理モードを表示するモード表示を兼ねてもよい。図９では、外枠が太線の方（「Ｄ」の表示のボタン）が現在の処理モードである。

【】

フローティングバー８０は、ホームボタン（図示略）を含んでもよい。ホームボタンの操作は、起動アクションであってもよい。ホームボタンが操作されると、フローティングバー８０に代えてフルウインドウ４０が表示されてもよい。

【】

ノーマルタスクリスト（ノーマルモードの選択要素４５ｂ）と、クイックタスクリスト（クイックモードの選択要素５２）と、フローティングタスクリスト（アドオンモードの選択要素８１ａ）とは、少なくとも一部が一致していてもよいし、少なくとも一部が異なっていてもよい。アドオンモードにおいて、クラウドモードとデバイスモードとで、複数の選択要素８１のうち少なくとも一部が異なっていてもよい。

【】

フローティングタスクリストは、選択されるコンテンツの種類（例えば、文字列、画像、あるいは、文字列及び画像の組み合わせ）又は選択アクションの種類に応じて、異なるタスクを含んでもよい。すなわち、選択コンテンツ又は選択アクションに応じて、互いに異なる選択要素８１ａがフローティングバー８０に表示されてもよい。例えば、選択されたコンテンツが画像のみの場合には、画像処理タスクの選択要素８１ａがフローティングバー８０に表示される一方で、翻訳タスクの選択要素８１ａの表示が停止されてもよい。

【】

図１０は、翻訳タスクに対応する選択要素８１ａが選択された場合に、表示制御部がディスプレイに表示させる出力画面８４を例示する。表示制御部は、選択要素８１を介して選択された規定タスクの実行結果を得ることに応答して、実行結果を含む出力画面８４を第２アプリケーションの実行画面よりも上位の（表側の、又は、前面側の）表示階層に重畳表示させてもよい。

【】

表示制御部は、出力画面８４の表示と入れ替わりに、フローティングバー８０の表示を停止させてもよい。言い換えると、フローティングバー８０は、選択アクションの検知から選択要素８１ａ（規定タスク）が選択されるまでの間だけ、ディスプレイに表示されてもよい。

【】

出力画面８４は、選択された選択要素８１ａに対応するタスク名８２と、現在の処理モードを示すモード表示８３とを含んでもよい。出力画面８４は、フローティングバー８０において選択要素８１ａの操作をする前に選択要素８１ｂが操作された場合（選択コンテンツがコピーされた場合）に、その操作時に選択されていたコンテンツ（ここでは文字列）を入力データ８７として含んでもよい。これに代えて、選択アクション（トリガーアクション）で選択されたコンテンツが出力画面８４に入力データ８７として表示されてもよい。

【】

翻訳タスクの出力画面８４は、入力文の言語を指定する第１言語指定部８５と、翻訳先の言語を指定する第２言語指定部８６とを含んでもよい。出力画面８４には、選択コンテンツ（文字列）が入力データ８７として表示されてもよい。

【】

出力画面８４には、入力データ８７に対するＡＩアプリの応答文８８（図１１では、入力データ８７を英訳した英文）が表示されてもよい。応答文８８は、外部学習モデル１３又は内部学習モデル１８の出力結果であってもよい。表示制御部は、選択要素８１を介して選択された規定タスクの実行結果を得ることに応答して、実行結果である応答文８８を含む出力画面８４を表示させてもよい。出力画面８４のモード表示８３は、選択されたタスクを実行した処理モードを示してもよい。

【】

ユーザは、出力画面８４に応答文８８が出力された後に、第１言語指定部８５又は第２言語指定部８６のうち少なくとも一方を操作してもよい。例えば、第２言語指定部８６で翻訳先の言語を変更した場合、ＡＩアプリは、変更された言語への翻訳文を新たな応答文として出力画面８４に表示させてもよい。

【】

言語指定部８５，８６は、実行結果に対して実行可能な１以上の追加の処理メニューの例である。言語指定部８５，８６に限らず、出力画面８４は、タスクに応じた１以上の追加の処理メニューを含んでもよい。タスク処理部は、１以上の追加の処理メニューのうちの何れかが選択されたことに応答して、選択された追加の処理を実行してもよい。アドオンモードでは、入力データが手入力されない分、出力画面８４で追加の処理をすることにより、ユーザが所望する出力を得ることができる。

【】

一例では、文章生成タスクの出力画面８４は、追加の処理メニューとして、「再生成（書き直し）」「丁寧に」「カジュアルに」といった、文章を再生成させるための１以上の再生成ボタンを含んでもよい。「再生成（書き直し）」は、同じ文体での別の文章の作成指示であり、「丁寧に」又は「カジュアルに」は文体を変更した文章の作成指示である。

【】

別の例では、検索タスクの出力画面８４は、追加の処理メニューとして、別の検索エンジンを選択するための検索エンジン指定欄を含んでもよいし、検索条件を変更するための条件入力欄を含んでもよい。検索エンジン指定欄に対する操作は、別の検索エンジンで再検索させるための指示に該当し、条件入力欄に対する操作は、別の検索方法で再検索させるための指示に該当する。

【】

出力画面８４は、閉じるボタン８９を含んでもよい。閉じるボタン８９が操作されると、出力画面８４は閉じられ、それによりアドオンモードが終了してもよい。これに代えて、閉じるボタン８９の操作は、フローティングバー８０を再表示させるためのトリガーアクションであってもよい。この場合、アクション検知部が閉じるボタン８９の操作を検知すると、表示制御部が出力画面８４の表示を停止させて、フローティングバー８０を表示させてもよい。

【】

［タスクリストの編集と新規タスクの追加］
ＡＩアプリは、各表示モードの代表的な操作オブジェクトに含まれるタスクリストを変更するように構成される変更コード（変更部）を含んでもよい。タスクリストは、フルウインドウ４０のノーマルタスクリスト（選択要素４５）、操作メニュー５０のクイックタスクリスト（選択要素５２）、又はフローティングバー８０のフローティングタスクリスト（選択要素８１）であってもよい。タスクリストの変更は、例えば、タスク（選択要素４５，５２，８１）の削除、新規タスクの追加、タスク名の変更、又は並び順の変更を含んでもよいが、これらには限られない。

【】

変更部は、ユーザにより操作される変更インターフェースを介して取得した変更信号に基づいて、操作オブジェクト（例えば、フルウインドウ４０、操作メニュー５０、又はフローティングバー８０）に含まれる選択要素４５，５２，８１を変更してもよい。クラウドモードでは、変更信号は、データ処理装置３０からサービスサーバ２０に送信されてもよい。

【】

変更インターフェースは、例えば、ＡＩアプリのメニュー設定画面（図示略）としてユーザに提供されてもよい。あるいは、操作オブジェクト（フルウインドウ４０、操作メニュー５０、又はフローティングバー８０）において、対応する選択要素４５，５２，８１を操作することにより、タスクリストの編集が可能であってもよい。この場合は、編集可能な操作オブジェクト自体が変更インターフェースとなる。

【】

ＡＩアプリは、タスク追加コード（タスク追加部）を含んでもよい。タスク追加部は、追加インターフェースを介して取得した新規の命令セットを、１以上の機械学習モデル１３，１８に対する新たなタスクプロンプトのテンプレートとしてタスク定義データに追加するように構成されてもよい。デバイスモードでは、追加された新たなプロンプトテンプレートは、メモリ３２に格納されたタスク定義データの一部となる。

【】

クラウドモードでも、新たなプロンプトテンプレートは、メモリ３２に格納されたタスク定義データの一部となってもよい。これに代えて、クラウドモードでは、新規の命令セットは、データ処理装置３０からサービスサーバ２０に送信されてもよい。この場合、新たなプロンプトテンプレートは、メモリ２２に格納されたタスク定義データの一部となってもよい。

【】

追加インターフェースは、規定の操作に応じてデータ処理装置３０のディスプレイに表示される、ＡＩアプリのタスク設定画面（図示略）の１つであってもよい。タスク設定画面は、ユーザが自作したプロンプトテンプレートを登録するための登録欄を含んでもよい。登録欄は、ユーザが登録した新規タスクのタスク名をいれる名称欄を含んでもよい。タスク名は、新規の命令セットと共に、新たなプロンプトテンプレートとして、対応するメモリ２２，３２に格納されてもよい。

【】

タスク設定画面は、ユーザが登録欄を通じて登録した新規タスクを、サイドバー４２、操作メニュー５０、又はフローティングバー８０に追加するための追加操作要素（例えば、追加ボタン）を含んでもよい。追加操作要素の操作に応答して、変更信号には新規タスクの追加要求が含まれてもよい。

【】

変更部は、追加要求を含む変更信号に基づいて、対応するタスクリストに、新規の命令セットで規定される新規タスクの選択要素を追加してもよい。操作オブジェクトにおいて新規タスクに対応する選択要素が選択された場合、対応する新たなタスクプロンプト（実行用プロンプト）が機械学習モデル１３，１８に入力される。これにより、ユーザは、自作した新規タスクをノーマルモード、クイックモード、又はアドオンモードにて使用することが可能になる。

【】

［ノーマルモードの動作］
図１１は、ノーマルモードの起動から出力までの処理を例示する。
ステップＳ１０にて、アクション検知部が起動アクションを検知すると、ステップＳ１１にて、表示制御部がフルウインドウ４０をディスプレイに表示させる。

【】

フルウインドウ４０のサイドバー４２において１の選択要素４５が選択されることに応答して、ステップＳ１２にて、タスク処理部が実行すべきタスクを決定する。タスク処理部は、ステップＳ１３にて、入力欄４３を介して入力された入力データを取得する。

【】

セキュリティ設定がされている場合、判断部がセキュリティチェックを行う。ここでは、入力データに基づいてセキュリティチェックをする例を説明するが、これに代えて、実行用プロンプト又はプロンプトテンプレートに基づいてセキュリティチェックを行ってもよい。

【】

ステップＳ１４にて、判断部が入力データを判断モデルに入力する。判断モデルが判断結果を出力すると、ステップＳ１５にて、判断部が判断結果を取得する。判断部は、判断結果に基づいて、入力データが１以上のポリシー適合条件のうちの何れかに該当するかを判断する。

【】

ステップＳ１６にて、モード設定部は、判断部の判断結果及び手動設定に基づいて、処理モードを設定する。より詳細には、入力データが少なくとも１つのポリシー適合条件に該当する場合、モード設定部が処理モードをデバイスモードに設定する（排他的設定）。一方、入力データがポリシー適合条件に該当しない場合、モード設定部は、モード選択部４６，５６の操作による手動設定に従って、処理モードをデバイスモード又はクラウドモードに設定する。

【】

ステップＳ１７にて、タスク処理部が、実行用プロンプトを少なくとも１つの機械学習モデル１３，１８に入力する。より詳細には、デバイスモードでは入力部が実行用プロンプトを１以上の内部学習モデル１８のうち何れかに入力する一方、クラウドモードでは送信部がタスクプロンプトをサービスサーバ２０に送信する。

【】

ステップＳ１８にて、外部学習モデル１３又は内部学習モデル１８が出力した出力結果を出力取得部が取得する。ステップＳ１９にて、表示制御部が、フルウインドウ４０のチャット画面４１に出力結果を表示させる。

【】

［クイックモードの動作］
図１２は、クイックモードの起動から出力までの処理を例示する。
ステップＳ２０にて、アクション検知部がクイックアクションを検知すると、ステップＳ２１にて、表示制御部が操作メニュー５０をディスプレイに表示させる。

【】

操作メニュー５０において１の選択要素５２が選択されることに応答して、ステップＳ２２にて、タスク処理部が実行すべきタスクを決定する。ステップＳ２３にて、表示制御部は、実行すべきタスクに対応する入力画面６０をディスプレイに表示させる。ステップＳ２４にて、タスク処理部は、入力画面６０のテキスト欄６１を介して入力された入力データを取得する。ステップＳ２４の後に、判断部がノーマルモードと同様にセキュリティチェックを行ってもよいが、ここでは説明を省略する。

【】

ステップＳ２５にて、モード設定部は、判断部の判断結果又は手動設定のうち少なくとも一方に基づいて、処理モードを設定する。ステップＳ２６にて、タスク処理部が、実行用プロンプトを少なくとも１つの機械学習モデル１３，１８に入力する。より詳細には、デバイスモードでは入力部が実行用プロンプトを１以上の内部学習モデル１８のうち何れかに入力する一方、クラウドモードでは送信部がタスクプロンプトをサービスサーバ２０に送信する。

【】

ステップＳ２７にて、外部学習モデル１３又は内部学習モデル１８が出力した出力結果を出力取得部が取得する。ステップＳ２８にて、表示制御部が、出力結果（応答文７６）を含むチャット画面７０をディスプレイに表示させる。

【】

［アドオンモードの動作］
図１３は、アドオンモードの起動から出力までの処理を例示する。
ステップＳ３０にて、アクション検知部が、ディスプレイに表示されている１以上の第２アプリケーションの実行画面のうち、アクティブな実行画面を検知する。ステップＳ３１にて、アクション検知部は、アクティブな実行画面において選択アクションを検知する。選択アクションの検知に応答して（さらに、選択コンテンツのコピーにより）、タスク処理部は、選択コンテンツを取得する。

【】

選択アクションの検知に応答して、ステップＳ３２にて、表示制御部がフローティングバー８０をアクティブな実行画面上に重畳表示させる。フローティングバー８０において１の選択要素８１が選択されることに応答して、ステップＳ３３にて、タスク処理部が実行すべきタスクを決定する。ステップＳ３３の後に、判断部がノーマルモードと同様にセキュリティチェックを行ってもよいが、ここでは説明を省略する。

【】

ステップＳ３４にて、モード設定部は、判断部の判断結果又は手動設定のうち少なくとも一方に基づいて、処理モードを設定する。ステップＳ３５にて、タスク処理部が、選択コンテンツを含む実行用プロンプトを少なくとも１つの機械学習モデル１３，１８に入力する。より詳細には、デバイスモードでは入力部が実行用プロンプトを１以上の内部学習モデル１８のうち何れかに入力する一方、クラウドモードでは送信部がタスクプロンプトをサービスサーバ２０に送信する。

【】

ステップＳ３６にて、外部学習モデル１３又は内部学習モデル１８が出力した出力結果を出力取得部が取得する。ステップＳ３７にて、表示制御部が、出力結果（応答文８８）を含む出力画面８４をディスプレイに表示させる。

【】

［本開示の作用］
ＡＩアプリは、ノーマルモードでは、ウェブＡＩと同様のＧＵＩのフルウインドウ４０をディスプレイに表示する。そのため、例えばユーザがインストール版のＡＩアプリに先んじてウェブＡＩを使っている場合、あるいは、ユーザがＡＩアプリとウェブＡＩを併用している場合に、フルウインドウ４０はシームレスな操作性を提供できる。ユーザは、ノーマルモードのフルウインドウ４０ではＡＩアプリをメインアプリケーションとして使用することができる。

【】

ＡＩアプリは、クイックモードでは、小さなアイコンオブジェクト４９から起動される操作メニュー５０を提供する。ユーザは、第２アプリケーション（例えば、文章作成アプリケーション）の実行画面を開いて作業をしているときに、デスクトップ３５上または第２アプリケーションの実行画面上に配置されるアイコンオブジェクト４９から操作メニュー５０を呼び出すことができる。

【】

ユーザは、続いて、操作メニュー５０にて所望のタスクを選択した後、入力画面６０を介して入力データを入力する。すると、入力画面６０より大きいチャット画面７０が開いて、生成ＡＩの出力（応答文７６）がチャット画面７０に表示される。

【】

クイックモードでは、このように順次に大きな操作オブジェクトが表示されるので、ユーザは、第２アプリケーションの実行画面を大きく開いたままで、ＡＩアプリを補助的に使用することができる。ユーザは、クイックモードでは、第２アプリケーションをメインアプリケーションとしつつ、ＡＩアプリのタスクを操作メニュー５０から必要に応じて呼び出して、補助ツールのように使用することができる。

【】

アドオンモードでは、ユーザが第２アプリケーションの実行画面においてコンテンツを選択するだけでフローティングバー８０が表示される。そして、ユーザは、選択要素８１の操作のみで、選択コンテンツを機械学習モデル１３，１８に入力することができる。アドオンモードでは、選択アクション又は選択コンテンツのコピーにより、入力データが取得される。そのため、アドオンモードでは入力画面がなく、ユーザが入力欄に入力データを手入力する必要がない。

【】

アドオンモードでは、ユーザは、機械学習モデル１３，１８が出力した出力結果を出力画面８４で閲覧できる。さらに、ユーザは、出力画面８４で追加の処理メニューを操作して、追加の処理を実行させることができる。ユーザは、出力画面８４での作業が終わると、出力画面８４を閉じて、元の実行画面に戻ることができる。したがって、ユーザは、ＡＩアプリを任意の第２アプリケーションのアドオンツールであるかのように使用することができる。

【】

ＡＩアプリが提供する３つの表示モードは、上述のように互いにサイズ及びトリガーアクションが異なる操作オブジェクト（フルウインドウ４０、操作メニュー５０及びフローティングバー８０）を提供する。何れにしても、ユーザは、ウェブＡＩのようにウェブブラウザを起動することなく、クラウドＡＩ又はデバイス上ＡＩのうち少なくとも一方を利用することができる。

【】

そのため、ＡＩアプリの利用により、常時にウェブＡＩをブラウザに表示させておくことによる、計算リソースの不連続な占有を低減できる。また、ディスプレイ上にウェブＡＩのブラウザを表示させなくて済む分、ユーザはディスプレイ上において第２アプリケーションの実行画面を広く表示させることができる。そのため、ＡＩアプリを補助ツールとして使用する場合の作業性が向上する。

【】

例えば、ユーザは、第２アプリケーションの実行画面での作業をしながら、必要に応じて操作メニュー５０又はフローティングバー８０を表示させて、所望のタスクを実行させることができる。このように、トリガーアクションに応じて操作オブジェクトを表示させることにより、システムリソースのオンデマンドな割り当てを実現する。これにより、データ処理装置３０のより高度なリソース管理を実現できる。

【】

操作メニュー５０はフルウインドウ４０よりも画面の占有面積が小さく、フローティングバー８０はフルウインドウ４０及び操作メニュー５０の両方よりもさらに画面の占有面積が小さい。そのため、操作メニュー５０及びフローティングバー８０は第２アプリケーションの実行画面の表示を妨げにくい。特に、フローティングバー８０は実行画面に重畳表示されるので、ユーザは実行画面から目を離すことなく、作業ができる。

【】

操作メニュー５０はクイックアクションの停止（例えば、ホバーアウト）により表示が停止されてもよく、フローティングバー８０は選択コンテンツの選択解除により表示が停止されてもよい。すなわち、操作メニュー５０及びフローティングバー８０は、閉じるボタンの操作のような、閉じるための専用のユーザ操作によらず、自動的に非表示にできてもよい。これにより、ユーザは、第２アプリケーションの実行画面での操作に集中できる。

【】

操作メニュー５０及びフローティングバー８０はＡＩアプリの出力（タスクの実行結果）を含まないため、自動的に非表示にされてもよい。これに対して、フルウインドウ４０は、閉じるボタン（図示略）又は第１アプリケーションの終了操作により表示が停止されてもよい。フルウインドウ４０はチャット画面４１にタスクの実行結果を含むため、ユーザが意図しないタイミングで閉じられることが好ましくないためである。

【】

フルウインドウ４０は操作メニュー５０に対応する表示要素をサイドバー４２に含み、そのサイドバー４２と並んで表示されるチャット画面４１で入出力を確認できる。これに対して、操作メニュー５０はテキスト欄５１を含むがチャット画面を含まない。さらに、フローティングバー８０は入力欄もチャット画面も含まない。このように、異なる表示モードの操作オブジェクトは、互いに機能が異なるため、ユーザは状況に応じて所望の操作オブジェクトを使い分けることができる。

【】

ＡＩアプリは、複数の表示モードと組み合わせて、セキュリティモードを提供できる。例えば、判断部は、各表示モードにおける以下の入力データに基づいて、セキュリティチェックを行う。
・ノーマルモードでは、入力欄４３への入力データ。
・クイックモードでは、テキスト欄５１，６１，７１に入力された入力データ、又は、音声画面５３で入力が確認される音声データ（音声データを文字興ししたテキストデータであってもよい）。
・アドオンモードでは、選択アクションにより選択された選択コンテンツ。

【】

セキュリティモードでは、入力データが要保護情報を含む場合には、入力データをサービスサーバ２０に送信することなく、データ処理装置３０内で処理を実行する。これにより、要保護情報のデータ処理装置３０外への流出が抑制される。

【】

ウェブＡＩでは、仮にユーザがチャット履歴を削除したとしても、サービスサーバ２０のバックアップ又はログとして、関連するデータが長期間残存する可能性がある。また、外部学習モデル１３に入力されたデータは、性能向上のための再学習に利用される可能性がある。仮に、データ処理装置３０外に出たデータが外部利用されないとしても、データの外部送信自体が、データ管理又はデータ保護に係る法的又は契約的なコンプライアンス違反になる虞がある。

【】

各表示モードにおいて、モード選択部４６，５６によりデバイスモードが設定可能であるとしても、ユーザが設定ミスをすることがあり得る。その点、セキュリティ設定によりＡＩアプリが強制的にデバイスモードに設定することにより、データの外部流出のリスクを低減できる。これにより、データセキュリティ上の脆弱性を管理することができる。

【】

［本開示の効果］
本開示によれば、以下の効果を奏することができる。
（１－１）クイックモードでは、アイコンオブジェクト４９に対するトリガーアクションにより、操作メニュー５０が表示される。そのため、ユーザは、第２アプリケーションの実行画面での作業中に、操作メニュー５０から必要なタスクを実行することができる。

【】

（１－２）ユーザは、フルウインドウ４０、操作メニュー５０又はフローティングバー８０に含まれるモード選択部４６，５６を操作することにより、クラウドモードとデバイスモードとを容易に切り替えることができる。

【】

（１－３）ネットワークが通信不全の時に、操作メニュー５０において外部学習モデル１３を利用するタスクが選択された場合には、エラー通知が表示される。これにより、クラウドモードが使用できない状態であることをユーザに通知することができる。

【】

（１－４）入力画面６０がモード表示６３を含むことにより、タスクを実行するのが外部学習モデル１３又は内部学習モデル１８のうちどちらであるかをユーザに通知することができる。

【】

（１－５）デバイス上ＡＩで対応可能なタスクを、クラウドＡＩで対応可能なタスクよりも限定的にすることにより、内部学習モデル１８のデータサイズを小さく抑えることができる。これにより、データ処理装置３０に内部学習モデル１８をインストールするために必要なスペックを低減できる。

【】

（１－６）外部リソース非到達条件に該当する場合には、モード設定部が処理モードをデバイスモードに設定する。これにより、ネットワークの通信不全のような物理的なエラーが生じている場合にも、処理エラーを回避して、対応するタスクをデバイス上ＡＩにより処理することが可能になる。

【】

（１－７）内部学習モデル１８である判断モデルを用いることにより、多様な形式の入力データに対して、処理モード設定に係る設定条件に該当するか否かを判断することができる。これにより、要保護情報のデータ処理装置３０外への流出を抑制できる。

【】

（１－８）複数の設定条件に応じて処理モードを設定することにより、処理エラーを回避しつつ、データセキュリティ上の脆弱性を管理することができる。

【】

（１－９）操作メニュー５０の初期表示位置をアイコンオブジェクト４９の現在位置に応じて決定することにより、操作メニュー５０の視認性と操作性を向上させることができる。

【】

（２－１）アクティブな第２アプリケーションの実行画面上での選択アクションを検知することに応答して、フローティングバー８０が表示される。これにより、ＡＩアプリはアドオンモードで起動される。フローティングバー８０は第２アプリケーションの実行画面上に重畳表示されるので、実行画面をメイン画面として、補助的にＡＩアプリを利用することができる。

【】

（２－２）フローティングバー８０に対する操作により規定タスクが実行されると、フローティングバー８０に代えて出力画面８４が表示される。このように、ユーザは、選択アクションによりフローティングバー８０を呼び出して、出力画面８４を通じてＡＩアプリの出力結果を確認することができる。

【】

（２－３）ユーザは、フルウインドウ４０、操作メニュー５０又はフローティングバー８０に含まれるタスクリストを編集することができる。ユーザが操作オブジェクトをカスタマイズすることにより、ユーザアクセシビリティの確保による作業効率の向上が見込まれる。

【】

（２－４）ユーザは、自作のタスクに対応する選択要素をフルウインドウ４０、操作メニュー５０又はフローティングバー８０のタスクリストに追加することができる。これにより、ユーザがよく行う作業がタスクとして定型化されるので、ユーザの利便性が向上する。また、都度に指示を手入力することによるゆらぎが排除されるため、ＡＩの回答精度が安定する。その結果、最適な回答を得るまでの再試行の回数を減らすことができる。

【】

（２－５）モード設定部は、ネットワークが通信不全の時には、処理モードをデバイスモードに自動的に設定する。こうしたフォールバック制御により、通信エラーによる作業の中断を回避し、作業の継続性を確保することができる。また、通信が悪化（低速化）又は不安定な状態で外部通信をしようとすると、応答待ち時間が発生したり、再試行が繰り返されたりする。したがって、通信不全のような環境条件に基づいてデバイスモードに自動設定することにより、ユーザに応答待ちのストレスを感じさせることを回避したり、ネットワーク資源の効率的な利用を実現したりすることができる。

【】

（２－６）出力画面８４がモード表示を含むことにより、タスクを実行した処理モードを通知することができる。特に、何らかの設定条件により自動的に処理モードの切替が生じ得る場合には、ユーザは、モード表示を通じて、セキュリティポリシーに基づく強制設定が正しく動作していることを視覚的に確認できる。また、クラウドモードとデバイスモードとで処理時間が異なる場合には、処理待ち状況をユーザが把握し易い。

【】

（２－７）選択コンテンツがローカルリソース選択条件に該当する場合には、モード設定部が処理モードをデバイスモードに設定する。そのため、ユーザは第２アプリケーションで選択アクションを行う都度に、処理モードを決定したり変更したりする必要がない。

【】

（２－８）内部学習モデル１８である判断モデルを利用することにより、選択コンテンツのセキュリティチェックを効率よく行うことができる。

【】

（３－１）入力データがローカルリソース選択条件に該当する場合には、モード設定部が処理モードをデバイスモードに設定する。そのため、ユーザは、ＡＩアプリにデータを入力する都度に、処理モードを決定したり変更したりする必要がない。

【】

（３－２）セキュリティ設定がされている場合、入力データが要保護情報を含むと、モード設定部が処理モードをデバイスモードに設定する。そのため、要保護情報のデータ処理装置３０外への流出を抑制できる。

【】

（３－３）１以上の設定条件は、入力データのファイル形式、保存場所、又は保護設定の有無に基づいて設定される。多様なパターンの入力データに対して、セキュリティチェックを行うことができる。

【】

（３－４）ポリシー適合条件は、データ処理装置３０の管理者により設定することができる。これにより、ユーザ個人のリテラシーに依存することなく、管理者がセキュリティガバナンスを均一に保つことが可能になる。特に、コンプライアンスに関する複雑なルールが頻繁に変更される場合には、管理者がリアルタイムでポリシー適合条件を設定することにより、コンプライアンスの自動的な遵守を実現できる。

【】

（３－５）内部学習モデル１８である判断モデルを用いることにより、多様な形式の入力データに対して、セキュリティチェックを行うことができる。特に、判断モデルが言語モデルである場合には、入力データに含まれる文字情報から、要保護情報を検出することができる。

【】

（３－６）出力画面８４がモード表示を含むことにより、ユーザに現在の処理モードを通知することができる。

【】

（３－７）表示制御部は、トリガーアクションに応じて複数の操作オブジェクト（フルウインドウ４０、操作メニュー５０又はフローティングバー８０のうち２以上）をディスプレイに表示させる。これにより、ノーマルモードでは広いフルウインドウ４０で高い作業性を提供する一方で、操作メニュー５０又はフローティングバー８０は第２アプリケーションの実行画面を隠さないように表示することができる。

【】

（３－８）フルウインドウ４０は全画面表示することにより、メインの作業画面として使用することができる。操作メニュー５０及びフローティングバー８０はフルウインドウ４０より小さく、全画面表示されないため、実行中の第２アプリケーションの補助ツールとして使用することができる。

【】

（３－９）複数のトリガーアクション（例えば、ファイルの選択、コンテンツの選択、規定のアプリケーションの起動、スクリーンショットの実行、又はアイコンオブジェクトに対する規定のアクション）を設定することにより、トリガーアクションに対応する選択コンテンツの種類（ファイル形式）を特定することができる。これにより、ファイル形式に応じたタスクをフローティングバー８０のフローティングタスクリストに含めることができる。

【】

本実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態及び以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。

【】

［モード表示の変更例］
モード表示の切替は、操作オブジェクトの少なくとも一部（例えば、枠、選択要素、文字、ボタン、罫線、背景、又は入力欄）の視覚効果又は表示属性の変更を伴ってもよい。また、こうした視覚効果又は表示属性の変更は、ユーザにより設定されてもよい。例えば、操作オブジェクトの少なくとも一部の色がデバイスモードとクラウドモードとで変更されてもよい。あるいは、自動設定で処理モードが切り替えられた場合には、モード表示の文字が点滅したり、別の色に変わったりしてもよい。これにより、ユーザは現在の処理モード又は処理モードの変化を視認しやすくなる。その結果、ユーザは、入力データ又は処理内容に応じて適切な処理モードを選択できる。

【】

［操作メニューの変更例］
操作メニュー５０はテキスト欄５１を含まなくてもよい。あるいは、選択要素５２の選択に応じて、テキスト欄５１に初期表示されるメッセージが対応するタスクに応じて変化してもよい。例えば、翻訳タスクの選択要素を選択した場合に、翻訳用の原文を入力するようにテキスト欄５１に「翻訳したい文章を入力」といったメッセージが表示されてもよい。こうしたテキスト欄５１に入力データを入力する場合、入力画面６０の表示は省略されてもよい。あるいは、選択要素５２の選択に応じて、対応するタスクのチャット画面７０が表示されてもよい。この場合も、入力画面６０の表示は省略されてもよい。

【】

［プログラムコードの変更例］
機能部に対応するプログラムコードは、必要に応じて、複数のプログラムコードの組み合わせであってもよい。例えば、アクション検知コードは、起動アクションを検知するように構成される起動検知コード（起動検知部）と、クイックアクションを検知するように構成される近接検知コード（近接検知部）と、アクティブな実行画面を検知するように構成される画面検知コード（画面検知部）と、選択アクションを検知するように構成される選択検知コード（選択検知部）と、のうち１以上を含んでもよい。同様に、表示制御コードは、表示する操作オブジェクトごとに別個のコードを含んでもよい。また、タスク処理コードは、処理のステップごとに別個のコードを含んでもよい。

【】

［フロー図及び構成図の変更例］
本開示のフロー図及び構成図は、本開示の実施形態に係る装置、システム、方法、及びプログラムのアーキテクチャ、機能、及び動作を示す。これらフロー図に含まれる各ステップ及び構成図に含まれる構成要素は、論理的な機能部を実現するための１以上の命令を含むプログラムの一部に相当し得る。他の実施形態では、図示されたステップの一部が省略されてもよいし、他のステップを含んでもよいし、ステップの順序が異なっていてもよいし、いくつかのステップが同時に実行されてもよい。さらに、一連のアクションとして説明しているフロー図がいくつかに分割して実行されてもよいし、複数のフロー図が連続して、又は相互に関連して実行されてもよい。また、他の実施形態では、図示された構成要素の一部が省略されてもよいし、他の構成要素を含んでもよいし、構成要素の配置が変更されてもよい。さらに、これらステップ及び構成要素で実現される機能は、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェアとソフトウェアとの組合せで実現されてもよい。

【】

［システムの変更例］
サービスサーバ２０が実行する各種の処理は、それらの処理を実行する複数のサーバにより分散処理されてもよい。すなわち、システム１１は、単一のサーバ（例えば、コンピュータ）として実現されてもよいし、協働してプログラムを実行する複数の装置（例えば、コンピュータ）又はサブシステムに分散していてもよい。例えば、サービスサーバ２０が外部学習モデル１３を保持していてもよいし、サービスサーバ２０がＡＩアプリのインストールファイルをデータ処理装置３０に提供してもよい。

【】

「１以上のプロセッサがプログラムコードを実行して規定の動作を行う」という記載は、システム１１が複数のサーバを備える場合には、それらサーバのうち少なくとも一つのプロセッサが対応するプログラムコード又は命令を実行することを指す。また、システム１１が単一のサーバにより実現される場合には、そのサーバが備える１以上のプロセッサが対応するプログラムコード又は命令を実行することを指す。すなわち、「１以上のプロセッサ」は、互いに異なるサーバが備える複数のサーバプロセッサであってもよいし、何れか１つのサーバが備える１以上のサーバプロセッサであってもよい。同様に、データ処理装置３０がプログラムコード又は命令の一部を実行する場合には、「１以上のプロセッサ」がデータ処理装置３０のプロセッサ（端末プロセッサ）を含んでもよい。１以上のプロセッサが実行するプログラムコード又は命令は、実行するプロセッサを備えるコンピュータが有するメモリに格納されていてもよい。

【】

［機能部の変更例］
機能部は、特定の処理を実行するための中心的なプログラムであってもよく、モジュール、ユニット、又はエンジンと言い換えてもよい。モジュールとは、例えば、特定の機能を担当する複数のプログラムコードのまとまりであってもよい。モジュールは、例えば、システム内のプログラムに含まれる１つのファイル、複数のファイルのまとまり、ライブラリ、又は関数群であってもよいが、これらには限られない。エンジンは、例えば、ＡＰＩを介する外部装置との通信により、その外部装置が提供するサービス又は機能（例えば、機械学習モデルの出力）を利用するための１以上のプログラムコード（例えば、ＡＰＩにデータを送信する送信コード及びＡＰＩから返信されたデータを解析する解析コード）を含んでもよい。

【】

［メモリの変更例］
本開示の装置に含まれるメモリは、コンピュータ可読記憶媒体であり、非一時的コンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を含む。メモリは、例えば、ＲＯＭ、ハードディスク、ストレージ、取り外し可能媒体、フラッシュメモリ、メモリスティック、光媒体、光磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭを含み得るが、これらには限られない。

【】

［プロセッサの変更例］
本開示の装置に含まれる１以上のプロセッサは、ＣＰＵ（central processing unit）、ＧＰＵ（graphics processing unit）、ＡＰＵ（accelerated processing unit）、ＮＰＵ（Neural network Processing Unit）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、ＤＳＰ（digital signal processor）、ＦＰＧＡ（field programmable gate array）、ＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：application-specific integrated circuit）、汎用プロセッサを含む他のプロセッサ、又は本明細書に記載の機能を実行するように設計されたそれらの任意の組み合わせを含み得るが、これらには限られない。

【】

［ネットワークの変更例］
複数の装置又はシステムの間の通信は、１又は複数の通信ネットワークを介して、周知の通信プロトコルに従って実行されてもよい。通信ネットワークは、例えば、イントラネット、インターネット、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、ワイヤレスネットワーク、有線ネットワーク、仮想ネットワーク、ソフトウェア定義ネットワーク、又はその他の任意のタイプのネットワーク、又はそれらネットワークの組合せであってもよいが、これらには限られない。

【】

［通信ＩＦ（インターフェース）の変更例］
通信ＩＦは、１の装置が通信ネットワークを介して他の装置と通信する機能を実現する。通信ＩＦは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣ（Near Field Communication）、又は他の無線通信ＩＦであってもよいが、これらには限られない。

【】

上記実施形態及び変更例に基づいて把握される態様を以下に列記する。
［１－１］１以上のプロセッサと、
前記１以上のプロセッサにより実行されるプログラムコードを格納する１以上のメモリと、を備える装置であって、前記プログラムコードが、
ディスプレイの画面上に表示されたアイコンオブジェクトに対する規定のアクションを検知するように構成されるアクション検知コードと、
前記規定のアクションの検知に応答して、前記ディスプレイに操作メニューを表示させるように構成されるメニュー表示コードと、を含み、
前記操作メニューの表示位置は、前記アイコンオブジェクトの現在位置を基準とした相対位置であり、
前記操作メニューは、前記装置外にある１以上の外部学習モデルを利用するクラウドモードと、前記装置に含まれる１以上の内部学習モデルを利用するデバイスモードと、を選択するためのモード選択部を含む、装置。

【】

［１－２］前記クラウドモードと前記デバイスモードとは前記操作メニューにおいて択一的に選択される処理モードである、
上記［１－１］に記載のデータ処理装置。

【】

［１－３］前記プログラムコードが、
前記１以上の外部学習モデルの何れかに入力する入力データを、ネットワークを通じて外部サーバに送信するように構成される送信コードと、
ネットワークの通信状態を検知するように構成される通信検知コードと、
前記ネットワークの通信不全が検知された後に、前記操作メニューにおいて前記１以上の外部学習モデルを利用するタスクが選択された場合に、エラー通知を表示させるように構成されるエラー表示コードと、
をさらに含む、
上記［１－１］又は［１－２］に記載のデータ処理装置。

【】

［１－４］前記クラウドモードと前記デバイスモードとは択一的に選択される処理モードであり、
前記操作メニューは、複数のタスクに対応する複数の選択要素を含み、
前記プログラムコードが、前記複数の選択要素のうちの１つが選択されることに応答して、選択要素の選択を通じて選択されたタスクに対応する入力画面を前記画面に表示させるように構成される表示制御コードを含み、
前記入力画面が現在の処理モードを示すモード表示を含む、
上記［１－１］～［１－３］のうち何れかに記載のデータ処理装置。

【】

［１－５］前記クラウドモードと前記デバイスモードとは択一的に選択される処理モードであり、
前記メニュー表示コードが、現在の処理モードに応じて、前記操作メニューの表示を切り替えるように構成され、
前記現在の処理モードが前記デバイスモードの場合、前記操作メニューは、複数のタスクに対応する複数の選択要素を含み、
前記現在の処理モードが前記クラウドモードの場合、前記操作メニューは、前記複数の選択要素と、前記複数のタスクとは別のタスクに対応する１以上の追加の選択要素と、を含む、
上記［１－１］～［１－４］のうち何れかに記載のデータ処理装置。

【】

［１－６］前記プログラムコードが、
入力画面を前記画面に表示させるように構成される表示制御コードと、
前記入力画面を介して取得した入力データが１以上の設定条件のうち少なくとも１つに該当するか否かを判断するように構成される判断コードと、
前記入力データが１以上の設定条件のうち少なくとも１つに該当する場合に、前記入力データを前記１以上の内部学習モデルのうち何れかに入力するように構成される入力コードと、
を含む、
上記［１－１］～［１－５］のうち何れかに記載のデータ処理装置。

【】

［１－７］前記１以上の内部学習モデルが判断モデルを含み、前記判断モデルが、前記入力データが入力された場合に、前記入力データが前記１以上の設定条件のうち少なくとも１つに該当するか否かの判断結果を出力するように構成されており、
前記判断コードは、前記判断モデルが出力した前記判断結果に基づいて判断を行うように構成される、
上記［１－１］～［１－６］のうち何れかに記載のデータ処理装置。

【】

［１－８］前記１以上の設定条件が、前記入力データが要保護情報を含むこと、を含む、
上記［１－１］～［１－７］のうち何れかに記載のデータ処理装置。

【】

［１－９］前記メニュー表示コードが、前記操作メニューの前記表示位置を決定するように構成され、前記表示位置を決定することは、
前記現在位置として前記アイコンオブジェクトの絶対座標を取得することと、
前記画面の有効領域を取得することと、
前記操作メニューの基準座標と前記絶対座標との規定相対距離範囲を取得することと、
複数の位置条件に基づいて前記基準座標を決定することであって、前記複数の位置条件が、
前記操作メニューが前記有効領域内に収まることと、
前記基準座標の前記絶対座標からの離間距離が前記規定相対距離範囲内にあることと、を含む、
上記［１－１］～［１－８］のうち何れかに記載のデータ処理装置。

【】

［１－１０］１以上のプロセッサが、
ディスプレイの画面上に表示されたアイコンオブジェクトに対する規定のアクションを検知することと、
前記規定のアクションの検知に応答して、前記ディスプレイに操作メニューを表示させることと、を含み、
前記操作メニューの表示位置は、前記アイコンオブジェクトの現在位置を基準とした相対位置であり、
前記操作メニューは、ネットワークを通じて１以上の外部学習モデルを利用するクラウドモードと、１以上の内部学習モデルを利用するデバイスモードと、を選択するためのモード選択部を含む、
方法。

【】

［１－１１］１以上のプロセッサにより実行されるプログラムであって、
ディスプレイの画面上に表示されたアイコンオブジェクトに対する規定のアクションを検知するように構成されるアクション検知コードと、
前記規定のアクションの検知に応答して、前記ディスプレイに操作メニューを表示させるように構成されるメニュー表示コードと、を含み、
前記操作メニューの表示位置は、前記アイコンオブジェクトの現在位置を基準とした相対位置であり、
前記操作メニューは、ネットワークを通じて１以上の外部学習モデルを利用するクラウドモードと、１以上の内部学習モデルを利用するデバイスモードと、を選択するためのモード選択部を含む、
プログラム。

【】

［２－１］１以上のプロセッサと、
前記１以上のプロセッサにより実行される第１アプリケーションのプログラムコードを格納する１以上のメモリと、を備える装置であって、前記プログラムコードが、
ディスプレイに第２アプリケーションの実行画面が表示されている間、前記実行画面に含まれるコンテンツが選択される選択アクションを検知するように構成されるアクション検知コードと、
前記選択アクションの検知に応答して、前記実行画面よりも上位の表示階層に、前記第１アプリケーションの操作オブジェクトを重畳表示させるように構成される表示制御コードであって、前記操作オブジェクトがタスクリストを含み、前記タスクリストが、１以上の機械学習モデルを利用して実行される複数の規定タスクに対応する複数の選択要素を含む、表示制御コードと、
前記複数の選択要素のうちの何れかが選択されたことに応答して、前記選択アクションにより選択された選択コンテンツに対して、選択された選択要素に対応する選択された規定タスクを実行するように構成されるタスク処理コードと、
を含む、装置。

【】

［２－２］前記選択された規定タスクの実行結果を得ることに応答して、前記表示制御コードが、前記実行結果を含む出力画面を前記実行画面よりも上位の表示階層に重畳表示させるように構成され、
前記出力画面は、前記実行結果に対して実行可能な１以上の追加の処理メニューを含み、
前記タスク処理コードが、前記１以上の追加の処理メニューのうちの何れかが選択されたことに応答して、選択された追加の処理を実行するように構成される、
上記［２－１］に記載の装置。

【】

［２－３］前記プログラムコードが、変更インターフェースを介して取得した変更信号に基づいて、前記操作オブジェクトに含まれる前記タスクリストを変更するように構成される変更コードを含む、
上記［２－１］又は［２－２］に記載の装置。

【】

［２－４］前記１以上のメモリは、前記複数の規定タスクの各々に対応するタスクプロンプトを含むタスク定義データを格納しており、
前記プログラムコードが、追加インターフェースを介して取得した新規の命令セットを、前記１以上の機械学習モデルに対する新たなタスクプロンプトのテンプレートとして前記タスク定義データに追加するように構成されるタスク追加コードを含み、
前記新規の命令セットに対応する新規タスクを前記タスクリストに追加するように構成される変更コードと、を含む、
上記［２－１］～［２－３］のうち何れかに記載の装置。

【】

［２－５］１以上の機械学習モデルは、前記装置外にある１以上の外部学習モデルと、前記１以上のメモリに格納された１以上の内部学習モデルと、を含み、
前記プログラムコードが、
クラウドモード又はデバイスモードのうち一方を処理モードとして設定するように構成されるモード設定コードと、
前記クラウドモードが設定されている場合に、前記１以上の外部学習モデルの何れかに入力するための前記選択コンテンツを、ネットワークを通じて外部サーバに送信するように構成される送信コードと、
前記デバイスモードが設定されている場合に、前記選択コンテンツを前記１以上の内部学習モデルのうち何れかに入力するように構成される入力コードと、
ネットワークの通信状態を検知するように構成される通信検知コードと、
を含み、
前記モード設定コードは、ネットワークの通信不全が検知された場合に、前記処理モードを前記デバイスモードに設定するように構成される、
上記［２－１］～［２－４］のうち何れかに記載の装置。

【】

［２－６］前記選択された規定タスクの実行結果を得ることに応答して、前記表示制御コードが、前記実行結果を含む出力画面を前記実行画面よりも上位の表示階層に重畳表示させるように構成され、
前記出力画面が、前記選択された規定タスクを実行した処理モードを示すモード表示を含む、
上記［２－１］～［２－５］のうち何れかに記載の装置。

【】

［２－７］１以上の機械学習モデルは、前記装置外にある１以上の外部学習モデルと、前記１以上のメモリに格納された１以上の内部学習モデルと、を含み、
前記プログラムコードが、
クラウドモード又はデバイスモードのうち一方を処理モードとして設定するように構成されるモード設定コードと、
前記クラウドモードが設定されている場合に、前記１以上の外部学習モデルの何れかに入力するための前記選択コンテンツを、ネットワークを通じて外部サーバに送信するように構成される送信コードと、
前記デバイスモードが設定されている場合に、前記選択コンテンツを前記１以上の内部学習モデルのうち何れかに入力するように構成される入力コードと、
前記選択コンテンツが１以上の設定条件に該当するか否かを判断するように構成される判断コードと、を含み、
前記１以上の設定条件に該当する場合に、前記モード設定コードが前記処理モードを前記デバイスモードに設定するように構成される、
上記［２－１］～［２－６］のうち何れかに記載の装置。

【】

［２－８］前記１以上の内部学習モデルが判断モデルを含み、前記判断モデルが、前記選択コンテンツが入力された場合に、前記選択コンテンツが前記１以上の設定条件のうち少なくとも１つに該当するか否かの判断結果を出力するように構成されており、
前記判断コードは、前記判断モデルが出力した前記判断結果に基づいて判断を行うように構成される、
上記［２－１］～［２－７］のうち何れかに記載の装置。

【】

［２－９］１以上のプロセッサが、
ディスプレイにアプリケーションの実行画面が表示されている間、前記実行画面に含まれるコンテンツが選択される選択アクションを検知することと、
前記選択アクションの検知に応答して、前記実行画面よりも上位の表示階層に操作オブジェクトを重畳表示させることであって、前記操作オブジェクトがタスクリストを含み、前記タスクリストが、１以上の機械学習モデルを利用して実行される複数の規定タスクに対応する複数の選択要素を含む、ことと、
前記複数の選択要素のうちの何れかが選択されたことに応答して、前記選択アクションにより選択された選択コンテンツに対して、選択された選択要素に対応する選択された規定タスクを実行することと、
を含む、方法。

【】

［２－１０］１以上のプロセッサにより実行されるプログラムであって、前記プログラムが、
ディスプレイにアプリケーションの実行画面が表示されている間、前記実行画面に含まれるコンテンツが選択される選択アクションを検知するように構成されるアクション検知コードと、
前記選択アクションの検知に応答して、前記実行画面よりも上位の表示階層に操作オブジェクトを重畳表示させるように構成される表示制御コードであって、前記操作オブジェクトがタスクリストを含み、前記タスクリストが、１以上の機械学習モデルを利用して実行される複数の規定タスクに対応する複数の選択要素を含む、表示制御コードと、
前記複数の選択要素のうちの何れかが選択されたことに応答して、前記選択アクションにより選択された選択コンテンツに対して、選択された選択要素に対応する選択された規定タスクを実行するように構成されるタスク処理コードと、
を含む、プログラム。

【】

［３－１］１以上のプロセッサと、
１以上のメモリと、を備える装置であって、
前記１以上のメモリが、前記１以上のプロセッサにより実行されるプログラムコードと、１以上の内部学習モデルとを格納しており、
前記プログラムコードが、
デバイスモード又はクラウドモードのうち一方を処理モードとして設定するように構成されるモード設定コードと、
前記デバイスモードが設定されている場合に、タスクプロンプトを前記１以上のメモリに格納された１以上の内部学習モデルのうち何れかに入力するように構成される入力コードであって、前記タスクプロンプトが、入力データと、前記入力データに対する処理内容を示す処理指示と、を含む、入力コードと、
前記クラウドモードが設定されている場合に、前記装置外にある１以上の外部学習モデルに入力するための前記入力データを、ネットワークを通じて外部サーバに送信するように構成される送信コードと、
前記入力データ又は前記タスクプロンプトが１以上の設定条件に該当するか否かを判断するように構成される判断コードと、を含み、
前記１以上の設定条件に該当する場合に、前記モード設定コードが前記処理モードを前記デバイスモードに設定するように構成される、
を含む、装置。

【】

［３－２］前記１以上の設定条件が、前記入力データが要保護情報を含むことを含む、
上記［３－１］に記載の装置。

【】

［３－３］前記１以上の設定条件が、
前記入力データが規定のファイル形式であること、
前記入力データの保存場所が規定のフォルダ内であること、又は
前記入力データに保護設定がされていること、
のうち１以上を含む、
上記［３－１］又は［３－２］に記載の装置。

【】

［３－４］前記１以上の設定条件のうち少なくとも１つが、前記装置の管理者により予め規定されている、
上記［３－１］～［３－３］のうち何れかに記載の装置。

【】

［３－５］前記１以上の内部学習モデルが判断モデルを含み、前記判断モデルが、前記入力データが入力された場合に、前記入力データが前記１以上の設定条件のうち少なくとも１つに該当するか否かの判断結果を出力するように構成されており、
前記判断コードは、前記判断モデルが出力した前記判断結果に基づいて判断を行うように構成される、
上記［３－１］～［３－４］のうち何れかに記載の装置。

【】

［３－６］前記プログラムコードが、
前記１以上の内部学習モデル又は前記１以上の外部学習モデルが出力した出力結果を取得する出力取得コードと、
前記出力結果を含む出力画面を、ディスプレイに表示させるように構成される表示制御コードと、を含み、
前記出力画面が、現在の処理モードを示すモード表示を含む、
上記［３－１］～［３－５］のうち何れかに記載の装置。

【】

［３－７］前記プログラムコードが、
複数のトリガーアクションを検知するように構成されるアクション検知コードと、
前記複数のトリガーアクションのうち１のトリガーアクションの検知に応答して、複数の操作オブジェクトのうち前記１のトリガーアクションに対応する１の操作オブジェクトをディスプレイに表示させるように構成される表示制御コードと、
含み、
前記操作オブジェクトは、前記入力データを入力するための入力欄又は前記入力欄を呼び出すための選択要素を含む、
上記［３－１］～［３－６］のうち何れかに記載の装置。

【】

［３－８］前記複数の操作オブジェクトは、デスクトップに対して全画面表示が可能なフルウインドウと、前記全画面表示が不能な操作メニュー又はフローティングバーと、を含む、
上記［３－１］～［３－７］のうち何れかに記載の装置。

【】

［３－９］前記複数のトリガーアクションは、ファイルの選択、コンテンツの選択、規定のアプリケーションの起動、スクリーンショットの実行、又はアイコンオブジェクトに対する規定のアクションのうち１以上を含む、
上記［３－１］～［３－８］のうち何れかに記載の装置。

【】

［３－１０］１以上のプロセッサが、
クラウドモード又はデバイスモードのうち一方を処理モードとして設定することと、
前記デバイスモードが設定されている場合に、タスクプロンプトを１以上の内部学習モデルのうち何れかに入力することであって、前記タスクプロンプトが、入力データと、前記入力データに対する処理内容を示す処理指示と、を含む、ことと、
前記クラウドモードが設定されている場合に、１以上の外部学習モデルに入力するための前記入力データを、ネットワークを通じて外部サーバに送信することと、
前記入力データ又は前記タスクプロンプトが１以上の設定条件に該当するか否かを判断することと、
前記１以上の設定条件に該当する場合に、前記処理モードを前記デバイスモードに設定することと、
を含む、方法。

【】

［３－１１］１以上のプロセッサにより実行されるプログラムであって、
クラウドモード又はデバイスモードのうち一方を処理モードとして設定するように構成されるモード設定コードと、
前記デバイスモードが設定されている場合に、タスクプロンプトを１以上の内部学習モデルのうち何れかに入力するように構成される入力コードであって、前記タスクプロンプトが、入力データと、前記入力データに対する処理内容を示す処理指示と、を含む、入力コードと、
前記クラウドモードが設定されている場合に、１以上の外部学習モデルに入力するための前記入力データを、ネットワークを通じて外部サーバに送信するように構成される送信コードと、
前記入力データ又は前記タスクプロンプトが１以上の設定条件に該当するか否かを判断するように構成される判断コードと、を含み、
前記１以上の設定条件に該当する場合に、前記モード設定コードが前記処理モードを前記デバイスモードに設定するように構成される、
プログラム。

【符号の説明】

【】

１１…システム。１２…ＡＩサーバ、１３…外部学習モデル（機械学習モデル）、１４…管理サーバ、１５…プロセッサ、１６…メモリ、１７…通信ＩＦ、１８…内部学習モデル（機械学習モデル）、２０…サービスサーバ、２１…プロセッサ、２２…メモリ、２３…通信ＩＦ、２４…プログラム、２５…データベース、３０…データ処理装置、３１…プロセッサ、３２…メモリ、３３…通信ＩＦ、３４…出力装置、３５…デスクトップ、３６…タスクバー、３７…ブラウザ、４０…フルウインドウ、４１…チャット画面、４２…サイドバー、４３…入力欄、４４…ファイル選択ボタン、４５，４５ａ，４５ｂ，４５ｃ…選択要素、４６…モード選択部、４８…設定ボタン、４９…アイコンオブジェクト、５０…操作メニュー、５１…テキスト欄、５２，５２ａ，５２ｂ…選択要素、５３…音声画面、５４…ステータス表示、５５…マイクマーク、５６…モード選択部、５７…ホームボタン、５８…停止ボタン、６０…入力画面、６１…テキスト欄、６２…タスク名、６３…モード表示、６４…送信ボタン、６５…第１言語指定部、６６…第２言語指定部、７０…チャット画面、７１…テキスト欄、７２…タスク名、７３…モード表示、７４…送信ボタン、７５…入力データ、７６…応答文、８０…フローティングバー、８１，８１ａ，８１ｂ…選択要素、８２…タスク名、８３…モード表示、８４…出力画面、８５…第１言語指定部、８６…第２言語指定部、８７…入力データ、８８…応答文、８９…ボタン。

【要約】

【課題】ＡＩエージェントサービスを提供するための装置、方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】装置は、１以上のプロセッサと、１以上のプロセッサにより実行されるプログラムコードを格納する１以上のメモリと、を備える。プログラムコードは、ディスプレイの画面上に表示されたアイコンオブジェクトに対する規定のアクションを検知するように構成されるアクション検知コードと、規定のアクションが検知されたことに応答して、ディスプレイに操作メニューを表示させるように構成されるメニュー表示コードと、を含む。操作メニューの表示位置は、アイコンオブジェクトの現在位置を基準とした相対位置であり、操作メニューは、装置外にある１以上の外部学習モデルを利用するクラウドモードと、装置に含まれる１以上の内部学習モデルを利用するデバイスモードと、を選択するためのモード選択部を含む。
【選択図】図１

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