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公開番号2025049237
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-03
出願番号2024164546
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 10/10 20230101AFI20250326BHJP(計算;計数)
要約【課題】社内コミュニケーションツールにおけるテキストでの会話にかかる時間の短縮と、そのやりとりの内容を業務ノウハウデータとして蓄積・活用するシステムを提供する。
【解決手段】社内コミュニケーションツールにおけるAIの要約機能を用いてテキストでの会話時間を短縮する手段と、社内コミュニケーションの内容を業務ノウハウのデータとして蓄積する手段と、蓄積されたデータをAIで学習する手段と、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、データベースからデータを取得し、データ分析ツールを用いて前処理する手段と、前処理されたデータを生成AIモデルに入力し、業務ノウハウのパターンを抽出する手段と、抽出されたパターンを基に新たな業務ノウハウを生成し、データベースに保存する手段と、生成された業務ノウハウをユーザが端末を通じて参照する手段と、を含むシステム。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
社内コミュニケーションツールにおけるＡＩの要約機能を用いてテキストでの会話時間を短縮する手段と、
社内コミュニケーションの内容を業務ノウハウのデータとして蓄積する手段と、
蓄積された前記データをＡＩで学習する手段と、
サーバが受信した前記データをデータベースに保存する手段と、
前記データベースから前記データを取得し、データ分析ツールを用いて前処理する手段と、
前処理された前記データを生成AIモデルに入力し、前記業務ノウハウのパターンを抽出する手段と、
抽出された前記パターンを基に新たな業務ノウハウを生成し、前記データベースに保存する手段と、
生成された前記業務ノウハウをユーザが端末を通じて参照する手段と、
を含むシステム。
続きを表示（約 550 文字）【請求項２】
社内コミュニケーションツールにおけるＡＩの要約機能を用いてテキストでの会話時間を短縮する手段と、
社内コミュニケーションの内容を業務ノウハウのデータとして蓄積する手段と、
蓄積された前記データをＡＩで学習する手段と、
工場内の作業データをリアルタイムで収集し、ＡＩが前記作業データを分析する手段と、
前記工場内で特定の問題が発生した際の対応パターンを学習し、最適な対応方法を提案する手段と、
効率的な業務進行のためのコミュニケーションパターンを学習し、前記工場の作業員に対して指示を出す手段と、
前記作業員に向けた新たな業務ノウハウを生成する手段と、を含むシステム。
【請求項３】
社内コミュニケーションツールにおけるＡＩの要約機能を用いてテキストでの会話時間を短縮する手段と、
社内コミュニケーションの内容を業務ノウハウのデータとして蓄積する手段と、
蓄積された前記データをＡＩで学習する手段と、
ユーザーの感情を解析する手段と、
前記ユーザーの感情に基づいて業務ノウハウを生成する手段と、
生成された前記業務ノウハウをユーザーに提示する手段と、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。
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】
社内コミュニケーションツールにおけるテキストでの会話にかかる時間の短縮と、そのやりとりの内容を業務ノウハウデータとして蓄積・活用することが課題である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この課題を解決するための手段として、ＡＩの要約機能を用いてテキストでの会話時間を短縮し、そのやりとりの内容を業務ノウハウデータとして蓄積するシステムを提供する。さらに、蓄積されたデータをＡＩで学習し、業務改善に活用する。
【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。
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。
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。
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。
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】以降は省略されています）

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