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公開番号2025144112
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-02
出願番号2024043729
出願日2024-03-19
発明の名称サービス提供システム
出願人株式会社フューチャーアイ
代理人
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250925BHJP(計算;計数)
要約【課題】それぞれの特化型学習済モデルの人工知能を用いたサービスをユーザに提供しつつも、それら複数の特化型学習済モデルの人工知能全体を包括した情報提供等の包括的サービスを提供できるようにする。
【解決手段】各コンテンツA、B、Cに基づいてそのコンテンツに特化したサービスをユーザ1～5に提供可能な複数のスレーブAI群117と、複数のスレーブAIと情報のやり取りを行うマスターAI116とを備えている。マスターAI116は、アクセスしてきたユーザが希望するスレーブ人工知能を当該ユーザが使用可能なスレーブ人工知能の中から選択して使用を許可すると共に、複数のスレーブAI群117とやり取りした情報に基づいて、アクセスしてきたユーザが使用可能な複数のスレーブAI全体を包括したサービスを当該ユーザに提供する。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
人工知能を用いて複数のコンテンツを利用するユーザに対し包括的サービスを提供するサービス提供システムであって、
取得したコンテンツデータに基づいてそのコンテンツに特化したサービスをユーザに提供可能な複数のスレーブ人工知能と、
前記複数のスレーブ人工知能と情報のやり取りを行うマスター人工知能と、を備え、
前記複数のスレーブ人工知能は、ユーザが使用対象として選択したことを条件として当該ユーザによる使用が可能となり、
前記マスター人工知能は、
アクセスしてきたユーザが希望するスレーブ人工知能を当該ユーザが使用可能なスレーブ人工知能の中から選択して使用を許可する第１機能と、
前記複数のスレーブ人工知能とやり取りした情報に基づいて、アクセスしてきたユーザが使用可能な複数のスレーブ人工知能全体を包括したサービスを当該ユーザに提供する第２機能と、を有する、サービス提供システム。
続きを表示（約 460 文字）【請求項２】
人工知能を用いたサービスを提供するサーバと、該サーバにネット接続可能な端末とを備え、人工知能を用いて複数のコンテンツを利用するユーザに対し包括的サービスを提供するサービス提供システムであって、
取得したコンテンツデータに基づいてそのコンテンツに特化したサービスをユーザに提供可能な複数のスレーブ人工知能と、
前記複数のスレーブ人工知能と情報のやり取りを行うマスター人工知能と、を備え、
前記複数のスレーブ人工知能は、ユーザが使用対象として選択したことを条件として当該ユーザによる使用が可能となり、
前記マスター人工知能は、
アクセスしてきたユーザが希望するスレーブ人工知能を当該ユーザが使用可能なスレーブ人工知能の中から選択して使用を許可する第１機能と、
前記複数のスレーブ人工知能とやり取りした情報に基づいて、アクセスしてきたユーザが使用可能な複数のスレーブ人工知能全体を包括したサービスを当該ユーザに提供する第２機能と、を有する、サービス提供システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、人工知能を用いて複数のコンテンツを利用するユーザに対し包括的サービスを提供するサービス提供システムに関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
人工知能を機械学習させた学習済モデルに外部サイトのコンテンツを学習させ、そのコンテンツに基づいた処理を学習後の学習済モデルに実行させる技術が提案されている（たとえば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第７４４６０２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この技術を改良したアイデアとして、学習済モデルに学習させるまたは読み込ませるコンテンツの種類に特化した処理機能を有する機械学習モデルで学習済モデルを構成することが考えられる。
【０００５】
例えば、受験生用の学習参考書をコンテンツとして学習済モデルに学習または読み込ませた場合、その学習参考書に基づいた設問を生成してユーザ（受験生）にテストさせる等のように、学習参考書コンテンツに特化した処理機能を有する学習済モデル（人工知能）であることが望ましい。
【０００６】
また、例えば、英会話レッスン用のコンテンツの場合には、単元毎に新たに出てくる単語や熟語をピックアップしてユーザに出題したり、ユーザの英語の発音をチェックして矯正したりする等のように、英会話レッスン用コンテンツに特化した処理機能を有する学習済モデル（人工知能）であることが望ましい。
【０００７】
このような実情に鑑み考えられる対策として、コンテンツの各々にマッチするように最適設計された処理機能を有する特化型学習済モデルを生成し、それぞれの特化型学習済モデルを用いて対象コンテンツ用に最適設計されたサービスをユーザに提供する人工知能システムを構築することである。
【０００８】
しかし、このように構築された人工知能システムにおいては、以下のような課題が新たに発生する。
【０００９】
学習した事項を記憶に定着させる効率的な方法は、忘れる直前（例えば忘却曲線における７０％記憶が残っている段階）で復習を行うという７０％インターバル復習を繰り返すのが最適である。例えば、或るユーザがコンテンツＡ用の特化型学習済モデルとコンテンツＢ用の特化型学習済モデルとコンテンツＣ用の特化型学習済モデルとの３つを用いて学習している場合には、それぞれのコンテンツにおける次回復習時期が不揃いとなり、ユーザが全ての復習時期を把握するのが困難になるという課題が生じる。この課題は、学習対象のコンテンツが増えれば増えるほどユーザにとって深刻な問題となる。例えば、大学入学共通テストの場合、出題科目が６教科３０科目に亘っており全科目について復習時期を正確に把握することが困難極まりない状態に陥る。
【００１０】
つまり、特化型学習済モデルによる人工知能の場合、対象コンテンツ用に最適設計されたサービスをユーザに提供できる利点があるものの、ユーザが複数の特化型学習済モデルを使用している場合に、それら複数の特化型学習済モデル全体を包括した情報提供等の包括的サービスを提供できないという欠点が新たに生じるのである。
（【００１１】以降は省略されています）

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