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公開番号2025049183
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-03
出願番号2024164492
出願日2024-09-20
発明の名称システム
出願人ソフトバンクグループ株式会社
代理人弁理士法人太陽国際特許事務所
主分類G06Q 50/10 20120101AFI20250326BHJP(計算;計数)
要約【課題】システムを提供する。
【解決手段】事前にベース学習が済んでいる自然言語処理(NLP)モデルを用意する手段と、完全セキュリティが確保された場所で顧客の携帯端末上でのやり取りを収集する手段と、収集したデータを用いて、その顧客専用のNLPモデルを再学習させる手段と、ユーザの感情を認識し、かつ解析する感情エンジンが解析した感情に対応するようNLPモデルの学習を調整する手段と、を含むシステム。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
事前にベース学習が済んでいる自然言語処理（ＮＬＰ）モデルを用意する手段と、
完全セキュリティが確保された場所で顧客の携帯端末上でのやり取りを収集する手段と、
収集したデータを用いて、その顧客専用のＮＬＰモデルを再学習させる手段と、
ユーザの感情を認識し、かつ解析する感情エンジンが解析した感情に対応するようＮＬＰモデルの学習を調整する手段と、
を含むシステム。
続きを表示（約 250 文字）【請求項２】
前記収集する手段が収集したデータと、前記感情エンジンが解析した感情と、前記ＮＬＰモデルとに基づいて、当該感情に対応するコンテンツを出力する手段を更に含む請求項１記載のシステム。
【請求項３】
前記ＮＬＰモデルの学習を調整する手段は、前記収集する手段が収集したデータの内容に応じて、前記感情エンジンに感情を解析させ、かつ前記ＮＬＰモデルの学習を調整させることを指示するプロンプト文と生成系ＡＩとを用いて、前記ＮＬＰモデルの学習を調整する請求項１記載のシステム。

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。
続きを表示（約 2,200 文字）【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】
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、個々の顧客の思考や行動を予測し、それに基づいたサービスを提供することが求められている。しかし、顧客の思考や行動を正確に予測するためには、顧客の携帯電話上でのやり取りなど、個々の顧客の行動データを大量に収集し、分析する必要がある。しかしながら、そのようなデータ収集は、顧客のプライバシーを侵害する可能性があり、また、そのデータを安全に管理するためのセキュリティ対策も必要となる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この発明は、事前にベース学習が済んでいる自然言語処理（ＮＬＰ）を用意し、完全セキュリティが確保された場所で顧客の携帯電話上でのやり取りを全て入力し、その人の人格で学習された顧客ごとのＮＬＰを構築する。そのＮＬＰが顧客の思考を先読みできるようにし、顧客がその自分のＮＬＰへのＡＰＩ接続を、世の中のいろいろなアプリに「許可／拒否」することができるようにする。これにより、顧客の思考や行動を予測し、それに基づいたサービスを提供することが可能となる。また、顧客のプライバシー保護とデータのセキュリティも確保される。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
複数の感情がマッピングされる感情マップを示す。
複数の感情がマッピングされる感情マップを示す。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
【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】以降は省略されています）

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