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公開番号2025086860
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-09
出願番号2024147259
出願日2024-08-29
発明の名称情報処理装置、方法、プログラム、および対話システム
出願人株式会社リコー
代理人弁理士法人ITOH
主分類G06Q 30/015 20230101AFI20250602BHJP(計算;計数)
要約【課題】対話の内容に応じて適切に応答する。
【解決手段】本発明の一実施形態に係る情報処理装置は、大規模言語モデルと、当該大規模言語モデルとは異なる特定のタスクに特化して機械学習されたタスク特化モデルと、を含む複数のモデルを記憶するモデル記憶部と、対話エージェントが参加する対話の履歴が記憶された対話履歴記憶部と、前記対話の履歴に基づいて、前記複数のモデルのなかから1つ以上のモデルを選択して、前記選択したモデルの出力データを用いて前記対話エージェントの応答メッセージを作成する対話制御部と、を備える。
【選択図】図7
特許請求の範囲【請求項１】
大規模言語モデルと、当該大規模言語モデルとは異なる特定のタスクに特化して機械学習されたタスク特化モデルと、を含む複数のモデルを記憶するモデル記憶部と、
対話エージェントが参加する対話の履歴が記憶された対話履歴記憶部と、
前記対話の履歴に基づいて、前記複数のモデルのなかから１つ以上のモデルを選択して、前記選択したモデルの出力データを用いて前記対話エージェントの応答メッセージを作成する対話制御部と
を備えた情報処理装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記対話制御部は、前記対話の履歴に基づいて前記対話の意図を推定して、前記意図に基づいて前記複数のモデルのなかから１つ以上のモデルを選択する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記対話の履歴は、ユーザ間の対話の履歴と、ユーザと前記対話エージェントとの対話の履歴と、のいずれかである、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記タスク特化モデルは、レコメンドエンジンである、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記対話エージェントは商談を支援するバーチャル営業であって、前記レコメンドエンジンは商材をレコメンドするレコメンドエンジンである、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記対話は、営業担当者と顧客との会話であり、
前記対話制御部は、前記対話の履歴に加えて前記顧客の情報にも基づいて、前記複数のモデルのなかから１つ以上のモデルを選択する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記対話は、営業担当者と顧客との会話であり、
前記対話制御部は、前記複数のモデルのなかから、前記営業担当者が前記顧客にレコメンドした商材以外をレコメンドするレコメンドエンジンを選択する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
ユーザ端末から対話の音声データを受信する対話取得部と、
前記ユーザ端末へ前記応答メッセージの音声データを送信する応答部と
をさらに備えた、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記対話制御部は、
前記対話の意図に基づいて前記複数のモデルのなかから１つ以上のモデルを選択し、前記意図は、特定の商材の提案、課題の候補を提示した上で当該課題に関する商材の提案、雑談のいずれかであり、
前記意図が特定の商材の提案である場合には、前記タスク特化モデルを用いて、顧客の課題を解決するための商材を含む応答メッセージを作成し、
前記意図が課題の候補を提示した上で当該課題に関する商材の提案である場合には、前記タスク特化モデルと前記大規模言語モデルを用いて、前記課題の候補を解決するための商材を含む応答メッセージを作成し、
前記意図が雑談である場合には、前記大規模言語モデルを用いて、雑談を含む応答メッセージを作成する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
大規模言語モデルと、当該大規模言語モデルとは異なる特定のタスクに特化して機械学習されたタスク特化モデルと、を含む複数のモデルを記憶するモデル記憶部と、
対話エージェントが参加する対話の履歴が記憶された対話履歴記憶部と、を備えた情報処理装置が実行する方法であって、
前記対話の履歴に基づいて、前記複数のモデルのなかから１つ以上のモデルを選択して、前記選択したモデルの出力データを用いて前記対話エージェントの応答メッセージを作成する方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、方法、プログラム、および対話システムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、人間がコンピュータと対話をすることができる対話システムが知られている。例えば、コンピュータが応答するメッセージは、機械学習モデルを用いて作成されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来の対話システムでは、コンピュータは、対話の内容に合った応答をすることが難しかった。そこで、本発明では、対話の内容に応じて適切に応答することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の一実施形態に係る情報処理装置は、大規模言語モデルと、当該大規模言語モデルとは異なる特定のタスクに特化して機械学習されたタスク特化モデルと、を含む複数のモデルを記憶するモデル記憶部と、対話エージェントが参加する対話の履歴が記憶された対話履歴記憶部と、前記対話の履歴に基づいて、前記複数のモデルのなかから１つ以上のモデルを選択して、前記選択したモデルの出力データを用いて前記対話エージェントの応答メッセージを作成する対話制御部と、を備える。
【発明の効果】
【０００５】
本発明によれば、対話の内容に応じて適切に応答することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
本発明の一実施形態に係る利用シーンを説明するための図である。
本発明の一実施形態に係る対話の一例を説明するための図である。
本発明の一実施形態に係る全体の構成図（例１）である。
本発明の一実施形態に係る全体の構成図（例２）である。
本発明の一実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成図である。
本発明の一実施形態に係るユーザ端末のハードウェア構成図である。
本発明の一実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。
本発明の一実施形態に係るコミュニケーション支援装置と端末装置の機能ブロック図である。
本発明の一実施形態に係る記憶部の一例である。
本発明の一実施形態に係る対話の履歴の一例である。
本発明の一実施形態に係る対話の履歴の一例である。
本発明の一実施形態に係るPromptの一例である。
本発明の一実施形態に係る対話制御処理を示すフローチャートである。
本発明の一実施形態に係る対話制御処理（レコメンドエンジンと大規模言語モデルの選択）を示すフローチャートである。
本発明の一実施形態に係る質問応答の場合の処理を示すフローチャートである。
本発明の一実施形態に係る課題解決の場合の処理を示すフローチャートである。
本発明の一実施形態に係る対話の意図の一例である。
本発明の一実施形態に係る対話制御処理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、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を説明する。本発明では、従来技術とは異なり、大規模言語モデルと大規模言語モデルとは異なる機械学習モデルとを対話履歴に応じて選択を行い適切に応答するという課題を解決することができる。
【０００８】
図１は、本発明の一実施形態に係る利用シーンを説明するための図である。本発明は、商談時（例えば、営業担当者２が顧客３に商材をレコメンドするとき）に利用されることが想定される。以下、全体の流れを説明する。
【０００９】
ステップ１（Ｓ１）において、ユーザ（営業担当者）２は、対話相手（顧客）３に対して、対話相手（顧客）３のニーズ（課題ともいう）を聞く。
【００１０】
ステップ２（Ｓ２）において、対話相手（顧客）３は、Ｓ１でユーザ（営業担当者）２から聞かれたことに応じて、対話相手（顧客）３のニーズを話す。
（【００１１】以降は省略されています）

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