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公開番号2025092512
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-19
出願番号2025037438,2023208002
出願日2025-03-10,2023-12-08
発明の名称再学習システム、再学習方法、及びプログラム
出願人サイボウズ株式会社,サイボウズ・ラボ株式会社
代理人弁理士法人はるか国際特許事務所
主分類G06N 3/096 20230101AFI20250612BHJP(計算;計数)
要約【課題】業務支援システムに有用な大規模言語モデルを実現する。
【解決手段】再学習システム(1)の大規模言語モデル取得部(101)は、事前学習済みの大規模言語モデルを取得する。訓練データ取得部(102)は、ユーザの業務を支援する業務支援システムで行われたユーザのアクティビティを示すアクティビティデータに基づいて作成された、大規模言語モデルの再学習用の訓練データを取得する。再学習部(103)は、訓練データに基づいて、大規模言語モデルの再学習を実行することによって、業務支援システムに特有の業務支援モデルを作成する。
【選択図】図4

特許請求の範囲【請求項１】
事前学習済みの大規模言語モデルを取得する大規模言語モデル取得部と、
ユーザの業務を支援する業務支援システムで行われた前記ユーザのアクティビティを示すアクティビティデータに基づいて作成された、前記大規模言語モデルの再学習用の訓練データを取得する訓練データ取得部と、
前記訓練データに基づいて、前記大規模言語モデルの再学習を実行することによって、前記業務支援システムに特有の業務支援モデルを作成する再学習部と、
を含む再学習システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、再学習システム、再学習方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの業務を支援する業務支援システムが知られている。例えば、特許文献１には、業務支援システムの一例として、組織に属するユーザ間のコミュニケーションを支援するグループウェアが記載されている。特許文献１の業務支援システムは、ユーザが操作を行わない無入力期間が発生するか否か推定する学習済みモデルに対し、ユーザによるグループウェアの使用パターンを示すデータを入力する。学習済みモデルは、当該データに基づいて、無入力期間が発生するか否かを推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－０９１３２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、自然言語処理の分野で利用される大規模言語モデルは、特許文献１のような単純な分類を行う学習済みモデルとは異なり、非常に多くの言語を解析する必要がある。このため、特許文献１をはじめとする従来の技術は、業務支援システムに有用な大規模言語モデルを実現することはできなかった。
【０００５】
本開示の目的の１つは、業務支援システムに有用な大規模言語モデルを実現することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示に係る再学習システムは、事前学習済みの大規模言語モデルを取得する大規模言語モデル取得部と、ユーザの業務を支援する業務支援システムで行われた前記ユーザのアクティビティを示すアクティビティデータに基づいて作成された、前記大規模言語モデルの再学習用の訓練データを取得する訓練データ取得部と、前記訓練データに基づいて、前記大規模言語モデルの再学習を実行することによって、前記業務支援システムに特有の業務支援モデルを作成する再学習部と、を含む。
【発明の効果】
【０００７】
本開示は、業務支援システムに有用な大規模言語モデルを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
再学習システムのハードウェア構成の一例を示す図である。
ユーザ端末に表示される画面の一例を示す図である。
大規模言語モデル及び業務支援モデルの関係の一例を示す図である。
再学習システムで実現される機能の一例を示す図である。
訓練データベースの一例を示す図である。
ユーザデータベースの一例を示す図である。
再学習システムで実行される処理の一例を示す図である。
多段階の再学習の一例を示す図である。
変形例４で実現される機能の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
［１．再学習システムのハードウェア構成］
本開示に係る再学習システム、再学習方法、及びプログラムの実施形態の一例を説明する。図１は、再学習システムのハードウェア構成の一例を示す図である。例えば、再学習システム１は、再学習端末１０及び業務支援システム２を含む。業務支援システム２は、業務支援サーバ２０及びユーザ端末３０を含む。再学習端末１０、業務支援サーバ２０、及びユーザ端末３０の各々は、インターネット又はＬＡＮ等のネットワークＮに接続される。
【００１０】
再学習端末１０は、後述の再学習を実行するコンピュータである。例えば、再学習端末１０は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、又はタブレットである。例えば、再学習端末１０は、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、操作部１４、及び表示部１５を含む。例えば、制御部１１は、少なくとも１つのプロセッサを含む。記憶部１２は、ＲＡＭ等の揮発性メモリと、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリと、の少なくとも一方を含む。通信部１３は、有線通信用の通信インタフェースと、無線通信用の通信インタフェースと、の少なくとも一方を含む。操作部１４は、マウス、タッチパネル、又はキーボード等の入力デバイスである。表示部１５は、液晶又は有機ＥＬのディスプレイである。
（【００１１】以降は省略されています）

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