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公開番号2025104270
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-09
出願番号2024204837,2023220521
出願日2024-11-25,2023-12-27
発明の名称分析プログラム、情報処理装置、および分析方法
出願人Patentfield株式会社
代理人個人
主分類G06Q 50/18 20120101AFI20250702BHJP(計算;計数)
要約【課題】技術的思想を示す入力情報を他の情報と比較するために大規模言語モデルを利用する新たな技術が望まれている。
【解決手段】分析プログラムは、コンピュータに、技術的思想を示す入力情報を取得するステップと、技術的思想と比較する対象の比較情報を取得するステップと、技術的思想を構成要件ごとに分割するステップと、分割された複数の構成要件の各々を比較情報と比較する指示を含む第1指示文を生成するステップと、第1指示文を大規模言語モデルに入力することで当該大規模言語モデルから得られる結果に基づいて、複数の構成要件の各々と比較情報との関連性を示す評価結果を出力するステップとを実行させる。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
分析プログラムであって、
前記分析プログラムは、コンピュータに、
技術的思想を示す入力情報を取得するステップと、
前記技術的思想と比較する対象の比較情報を取得するステップと、
前記技術的思想を構成要件ごとに分割するステップと、
前記分割された複数の構成要件の各々を前記比較情報と比較する指示を含む第１指示文を生成するステップと、
前記第１指示文を大規模言語モデルに入力することで当該大規模言語モデルから得られる結果に基づいて、前記複数の構成要件の各々と前記比較情報との関連性を示す評価結果を出力するステップとを実行させる、分析プログラム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記分割するステップは、
前記技術的思想を構成要件ごとに分割するための第２指示文を生成するステップと、
前記第２指示文を前記大規模言語モデルに入力するステップとを含む、請求項１に記載の分析プログラム。
【請求項３】
前記分割するステップは、
予め定められたルールに従って、前記技術的思想を構成要件ごとに分割するステップを含む、請求項１に記載の分析プログラム。
【請求項４】
前記第１指示文は、前記比較情報内における前記複数の構成要件の記載位置を前記大規模言語モデルに出力させるための指示を含む、請求項１～３のいずれか１項に記載の分析プログラム。
【請求項５】
前記比較情報は、特許文献を含み、
前記記載箇所は、前記特許文献中の段落番号と、前記特許文献中の図番と、前記特許文献中の請求項番号との内の少なくとも１つを含む、請求項４に記載の分析プログラム。
【請求項６】
前記第１指示文は、前記記載位置の抽出理由を前記大規模言語モデルに出力させるための指示を含む、請求項４に記載の分析プログラム。
【請求項７】
前記第１指示文は、前記複数の構成要件の各々と前記比較情報との関連度を前記大規模言語モデルに出力させるための指示を含む、請求項１～３のいずれか１項に記載の分析プログラム。
【請求項８】
前記分析プログラムは、前記コンピュータに、さらに、
前記比較情報を所定の観点で要約する第３指示文を生成するステップと、
前記第３指示文を前記大規模言語モデルに入力することで当該大規模言語モデルから得られる結果に基づいて、前記比較情報に関する要約を出力するステップとを実行させる、請求項１～３のいずれか１項に記載の分析プログラム。
【請求項９】
情報処理装置であって、
前記情報処理装置を制御するための制御部を備え、
前記制御部は、
技術的思想を示す入力情報を取得する処理と、
前記技術的思想と比較する対象の比較情報を取得する処理と、
前記技術的思想を構成要件ごとに分割する処理と、
前記分割された複数の構成要件の各々を前記比較情報と比較する指示を含む第１指示文を生成する処理と、
前記第１指示文を大規模言語モデルに入力することで当該大規模言語モデルから得られる結果に基づいて、前記複数の構成要件の各々と前記比較情報との関連性を示す評価結果を出力する処理とを実行する、情報処理装置。
【請求項１０】
コンピュータによって実行される分析方法であって、
技術的思想を示す入力情報を取得するステップと、
前記技術的思想と比較する対象の比較情報を取得するステップと、
前記技術的思想を構成要件ごとに分割するステップと、
前記分割された複数の構成要件の各々を前記比較情報と比較する指示を含む第１指示文を生成するステップと、
前記第１指示文を大規模言語モデルに入力することで当該大規模言語モデルから得られる結果に基づいて、前記複数の構成要件の各々と前記比較情報との関連性を示す評価結果を出力するステップとを備える、分析方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、分析プログラム、情報処理装置、および分析方法に関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、様々な大規模言語モデルが開発されている。大規模言語モデルは、膨大な量のテキストデータを学習した言語モデルであり、様々な自然言語を処理可能なように学習されている。
【０００３】
非特許文献１は、大規模言語モデルの一例であるChatGPTの出力精度を向上させるための方法を開示している。具体的には、非特許文献１は、「Let's think step by step（一歩ずつ考えよう）」との指示文をChatGPTに入力することで、出力の正確性が向上することを開示している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
"ChatGPTを賢くする呪文"、日経経済新聞、[online]、2023年3月24日、[2023年9月6日検索]、インターネット＜URL:https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC22BVO0S3A320C2000000/＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
大規模言語モデルは、様々なサービスに適用され得るが、具体的なサービスとして実現されている例は未だ少ない。これに関して、技術的思想を示す入力情報を他の情報と比較するために大規模言語モデルを利用する新たな技術が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一例では、分析プログラムが提供される。上記分析プログラムは、コンピュータに、技術的思想を示す入力情報を取得するステップと、上記技術的思想と比較する対象の比較情報を取得するステップと、上記技術的思想を構成要件ごとに分割するステップと、上記分割された複数の構成要件の各々を上記比較情報と比較する指示を含む第１指示文を生成するステップと、上記第１指示文を大規模言語モデルに入力することで当該大規模言語モデルから得られる結果に基づいて、上記複数の構成要件の各々と上記比較情報との関連性を示す評価結果を出力するステップとを実行させる。
【０００７】
本開示の一例では、上記分割するステップは、上記技術的思想を構成要件ごとに分割するための第２指示文を生成するステップと、上記第２指示文を上記大規模言語モデルに入力するステップとを含む。
【０００８】
本開示の一例では、上記分割するステップは、予め定められたルールに従って、上記技術的思想を構成要件ごとに分割するステップを含む。
【０００９】
本開示の一例では、上記第１指示文は、上記比較情報内における上記複数の構成要件の記載位置を上記大規模言語モデルに出力させるための指示を含む。
【００１０】
本開示の一例では、上記比較情報は、特許文献を含む。上記記載箇所は、上記特許文献中の段落番号と、上記特許文献中の図番と、上記特許文献中の請求項番号との内の少なくとも１つを含む。
（【００１１】以降は省略されています）

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