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公開番号2025103517
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-09
出願番号2023220957
出願日2023-12-27
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム
出願人株式会社日立製作所
代理人藤央弁理士法人
主分類G06F 16/90 20190101AFI20250702BHJP(計算;計数)
要約【課題】要望に近づく改善案を提示すること。
【解決手段】プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する情報処理装置は、生成対象を生成する生成方法ごとに、前記生成方法を構成する因子群と、前記生成対象に関する評価データと、目標評価データと前記評価データとの目標類似度と、を記憶する評価情報にアクセス可能であり、前記プロセッサは、前記生成方法を構成する因子群が入力されると前記評価データが前記目標評価データにどのくらい類似するかを示す類似度を出力する推論モデルに、改善対象生成方法を構成する因子群を前記推論モデルに入力した結果、前記推論モデルから出力される推定類似度を取得する推論処理と、前記推論処理によって取得された推定類似度と、前記目標類似度と、に基づいて、前記評価情報から特定の生成方法を構成する因子群を特定する特定処理と、前記特定処理による特定の生成方法を構成する因子群を出力する出力処理と、を実行する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する情報処理装置であって、
生成対象を生成する生成方法ごとに、前記生成方法を構成する因子群と、前記生成対象に関する評価データと、目標評価データと前記評価データとの目標類似度と、を記憶する評価情報にアクセス可能であり、
前記プロセッサは、
前記生成方法を構成する因子群が入力されると前記評価データが前記目標評価データにどのくらい類似するかを示す類似度を出力する推論モデルに、改善対象を生成する改善対象生成方法を構成する因子群を前記推論モデルに入力した結果、前記推論モデルから出力される推定類似度を取得する推論処理と、
前記推論処理によって取得された推定類似度と、前記目標類似度と、に基づいて、前記評価情報から特定の生成方法を構成する因子群を特定する特定処理と、
前記特定処理による特定の生成方法を構成する因子群を出力する出力処理と、
を実行することを特徴とする情報処理装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記特定処理では、前記プロセッサは、前記推論処理によって取得された推定類似度よりも前記目標類似度が高い生成方法を構成する因子群を、前記特定の生成方法を構成する因子群として前記評価情報から特定する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記出力処理では、前記プロセッサは、前記特定の生成方法を構成する因子群と前記改善対象生成方法を構成する因子群とを出力する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記出力処理では、前記プロセッサは、前記特定の生成方法を構成する因子群と前記改善対象生成方法を構成する因子群との比較結果を出力する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記特定処理では、前記プロセッサは、前記特定の生成方法を構成する因子群と前記改善対象生成方法を構成する因子群との間で値が同一である特定の因子を制御不要因子に特定し、
前記出力処理では、前記プロセッサは、前記特定の因子に関する情報を出力する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記特定処理では、前記プロセッサは、前記特定の生成方法と前記改善対象生成方法との間で値が増加すると前記推定類似度が低下する特定の因子を増加制御不可因子に特定し、
前記出力処理では、前記プロセッサは、前記特定の因子に関する情報を出力する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記特定処理では、前記プロセッサは、前記特定の生成方法を構成する因子群と前記改善対象生成方法を構成する因子群との間で値が増加すると前記推定類似度が上昇する特定の因子を増加制御可能因子に特定し、
前記出力処理では、前記プロセッサは、前記特定の因子に関する情報を出力する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記特定処理では、前記プロセッサは、前記特定の生成方法を構成する因子群と前記改善対象生成方法を構成する因子群との間で値が減少すると前記推定類似度が低下する特定の因子を減少制御不可因子に特定し、
前記出力処理では、前記プロセッサは、前記特定の因子に関する情報を出力する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記特定処理では、前記プロセッサは、前記特定の生成方法を構成する因子群と前記改善対象の生成方法を構成する因子群との間で値が減少すると前記推定類似度が上昇する特定の因子を減少制御可能因子に特定し、
前記出力処理では、前記プロセッサは、前記特定の因子に関する情報を出力する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記評価情報は、前記生成方法ごとに、前記因子群と、前記評価データと、前記改善対象に関する改善対象評価データと前記評価データとの改善類似度と、を記憶しており、
前記プロセッサは、
前記改善類似度に基づいて、前記目標類似度を前記特定処理での使用対象外に設定する設定処理と、
を実行することを特徴とする情報処理装置。
（【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、情報を処理する情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
商品開発において、顧客の感想は重要である。顧客の感想を収集することで、商品開発者は商品に対する顧客の要望やニーズを把握することができる。顧客の要望やニーズといった情報は、製品の改善や競争力の維持、顧客ロイヤルティの構築に活用することができる。しかし、人に感想を聞くのは時間と費用の面で課題がある。そこで、商品に対する感想を自動で生成することで商品開発に役立てることが考えられる。
【０００３】
技術分野の背景技術として、下記特許文献１のテキスト生成システムがある。このテキスト生成システムは、アイテム、ユーザ、ユーザによるアイテムに対するレビュー及びユーザのアイテムに対する評価を学習データとして、ユーザとアイテムを入力するとユーザによるアイテムに対するレビューを生成するとともに、ユーザによるアイテムに対する評価を生成するように学習した生成モデルと、アイテムとユーザを生成モデルに入力し、ユーザによるアイテムに対するレビューと評価を出力する生成部を備える。生成モデルは、アスペクト層、プリファレンス層、トピックコンポーネント、ゲート層及びテキスト生成評価予測層を備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開2023-17250号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
商品開発時に顧客の主観的な要望を満たすのは難しい。特許文献１では、商品の感想を生成することはできるが、要望に近づく商品に対する施策を検討する点については考慮されていない。
【０００６】
本発明は、要望に近づく改善案を提示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願において開示される発明の一側面となる情報処理装置は、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する情報処理装置であって、生成対象を生成する生成方法ごとに、前記生成方法を構成する因子群と、前記生成対象に関する評価データと、目標評価データと前記評価データとの目標類似度と、を記憶する評価情報にアクセス可能であり、前記プロセッサは、前記生成方法を構成する因子群が入力されると前記評価データが前記目標評価データにどのくらい類似するかを示す類似度を出力する推論モデルに、改善対象生成方法を構成する因子群を前記推論モデルに入力した結果、前記推論モデルから出力される推定類似度を取得する推論処理と、前記推論処理によって取得された推定類似度と、前記目標類似度と、に基づいて、前記評価情報から特定の生成方法を構成する因子群を特定する特定処理と、前記特定処理による特定の生成方法を構成する因子群を出力する出力処理と、を実行することを特徴とする。
【０００８】
本願において開示される発明の他の側面となる情報処理装置は、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する情報処理装置であって、生成対象を生成する生成方法ごとに、前記生成方法を構成する因子群と、前記生成対象に関する評価データと、目標評価データと前記評価データとの目標類似度と、を記憶する評価情報にアクセス可能であり、前記プロセッサは、前記因子群を説明変数群とし、前記目標類似度を目的変数として学習することにより、前記評価データが前記目標評価データにどのくらい類似するかを示す類似度を出力する回帰モデルを生成する生成処理と、前記生成処理によって生成された回帰モデルに関する情報を出力する出力処理と、を実行する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の代表的な実施の形態によれば、要望に近づく改善案を提示することができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
図１は、レシピの改善例を示す説明図である。
図２は、情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
図３は、レシピテーブルの一例を示す説明図である。
図４は、レビューテーブルの一例を示す説明図である。
図５は、情報処理装置の機能的構成例を示すブロック図である。
図６は、除外設定処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
図７は、除外設定処理例を示す説明図である。
図８は、改善案提示処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
図９は、推論モデルの生成例を示す説明図である。
図１０は、推論モデルによる推論およびレシピ特定例を示す説明図である。
図１１は、改善案の特定例を示す説明図である。
図１２は、レビューテーブルの他の構成例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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