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公開番号2025149997
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-09
出願番号2024050622
出願日2024-03-27
発明の名称分割装置、分割方法、および分割プログラム
出願人アズビル株式会社
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G06N 3/0475 20230101AFI20251002BHJP(計算;計数)
要約【課題】タスクの適切な分割を可能とする。
【解決手段】分割装置100は、生成モデルに対して所定の情報を生成させるために入力される情報であるタスクおよびタスクの実行に関する規定を取得する。分割装置100は、取得されたタスクが複雑であると判定される場合に、タスクを1つ以上のサブタスクに分割するように学習された分割用の検索拡張生成モデルに対して、タスクおよびタスクの実行に関する規定を入力して、タスクを1つ以上のサブタスクに分割する。分割装置100は、分割されたサブタスクを出力する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
生成モデルに対して所定の情報を生成させるために入力される情報であるタスクおよび前記タスクの実行に関する規定を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記タスクが複雑であると判定される場合に、タスクを１つ以上のサブタスクに分割するように学習された分割用の検索拡張生成モデルに対して、前記タスクおよび前記タスクの実行に関する規定を入力して、前記タスクを１つ以上のサブタスクに分割する分割部と、
前記分割部により分割された前記サブタスクを出力する出力部と、
を備えることを特徴とする分割装置。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記生成モデルに入力されるタスクの実行のための個別のサブタスクの数を出力するように学習された判定用の検索拡張生成モデルに対して、前記タスクおよび前記タスクの実行に関する規定を入力して、前記タスクの実行のための個別のサブタスクの数を算出し、
算出された前記タスクの実行のための個別のサブタスクの数が２以上の場合に、前記タスクが複雑であると判定する判定部を更に有し、
前記分割部は、
前記判定部により複雑であると判定された前記タスクを、１つ以上の前記サブタスクに分割する、
ことを特徴とする請求項１に記載の分割装置。
【請求項３】
前記生成モデルに入力されるタスクに係る所定の粒度の情報群の数を出力するように学習された判定用の検索拡張生成モデルに対して、前記タスクおよび前記タスクの実行に関する規定を入力して、前記所定の粒度の情報群の数を算出し、
算出された前記所定の粒度の情報群の数が２以上の場合に、前記タスクが複雑であると判定する判定部を更に有し、
前記分割部は、
前記判定部により複雑であると判定された前記タスクを、１つ以上の前記サブタスクに分割する、
ことを特徴とする請求項１に記載の分割装置。
【請求項４】
複雑であると判定された前記タスクについてのユーザの理解度を特定する特定部を更に有し、
前記分割部は、
前記特定部により特定された前記タスクについての前記ユーザの理解度が基準値未満の場合、複雑であると判定された前記タスクを、１つ以上の前記サブタスクに分割する、
ことを特徴とする請求項１に記載の分割装置。
【請求項５】
複雑であると判定された前記タスクについてのユーザの理解度を特定する特定部を更に有し、
前記出力部は、
前記特定部により特定された前記タスクについての前記ユーザの理解度が基準値以上の場合、前記タスクを分割するための所定の依頼を前記ユーザに対して出力して、
前記取得部は、
前記出力部により出力された前記タスクを分割するための所定の依頼に応じて前記ユーザにより分割された前記サブタスクを取得する、
ことを特徴とする請求項１または４に記載の分割装置。
【請求項６】
前記出力部は、
前記分割部により分割された前記サブタスクをユーザに対して出力し、
前記取得部は、
前記出力部により出力された前記サブタスクに応じて、前記ユーザにより入力される前記サブタスクに関する情報を取得する
ことを特徴とする請求項１または４に記載の分割装置。
【請求項７】
分割装置に実行させる分割方法であって、
生成モデルに対して所定の情報を生成させるために入力される情報であるタスクおよび前記タスクの実行に関する規定を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記タスクが複雑であると判定される場合に、タスクを１つ以上のサブタスクに分割するように学習された分割用の検索拡張生成モデルに対して、前記タスクおよび前記タスクの実行に関する規定を入力して、前記タスクを１つ以上のサブタスクに分割する分割工程と、
前記分割工程により分割された前記サブタスクを出力する出力工程と、
を含むことを特徴とする分割方法。
【請求項８】
生成モデルに対して所定の情報を生成させるために入力される情報であるタスクおよび前記タスクの実行に関する規定を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにより取得された前記タスクが複雑であると判定される場合に、タスクを１つ以上のサブタスクに分割するように学習された分割用の検索拡張生成モデルに対して、前記タスクおよび前記タスクの実行に関する規定を入力して、前記タスクを１つ以上のサブタスクに分割する分割ステップと、
前記分割ステップにより分割された前記サブタスクを出力する出力ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする分割プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、分割装置、分割方法、および分割プログラムに関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
生成ＡＩ（Artificial Intelligence）等の大規模言語モデル等に対して所定の情報を生成させるために入力される処理指令等の情報（以降、単に「タスク」と表記する場合がある）が曖昧または複雑な場合がある。具体的には、タスクの処理の手順が不明確である場合や、タスクが多くのステップで構成されている場合等がある。
【０００３】
従来、曖昧なタスクや複雑なタスクに応じた解決策を大規模言語モデルに生成させる技術が知られているが、汎用的な知識により学習された生成ＡＩは、未知のタスクに対する正確な解決策を生成できない場合がある。そこで、生成ＡＩに正確な回答を生成させるため、中間推論のステップを経て段階的な推論（思考連鎖）を重ねて解答に導く手法として、思考の連鎖（ＣｏＴ：Chain of Thought）プロンプトが知られている（例えば、非特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models，Jason Wei et al，＜ＵＲＬ：https://arxiv.org/pdf/2201.11903.pdf＞，＜令和６年３月１３日検索＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述の従来技術では、タスクの適切な分割に課題がある。例えば、従来技術は、生成ＡＩに対して中間推論を経て回答を生成させる技術であるが、予め課題に対する中間推論の方法を提示するためにタスクが適切に分割できない場合、精度の高い回答生成が難しい場合がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
そこで、上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の分割装置は、生成モデルに対して所定の情報を生成させるために入力される情報であるタスクおよび前記タスクの実行に関する規定を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記タスクが複雑であると判定される場合に、タスクを１つ以上のサブタスクに分割するように学習された分割用の検索拡張生成モデルに対して、前記タスクおよび前記タスクの実行に関する規定を入力して、前記タスクを１つ以上のサブタスクに分割する分割部と、前記分割部により分割された前記サブタスクを出力する出力部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、タスクの適切な分割を可能とする、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
図１は、本実施形態に係る分割装置による処理の全体像を説明する図である。
図２は、本実施形態に係る分割装置の構成の一例を示す図である。
図３は、本実施形態に係るタスク情報の一例を示すテーブル図である。
図４は、本実施形態に係るサブタスク情報の一例を示すテーブル図である。
図５は、本実施形態に係る処理の一例を説明する図である。
図６は、本実施形態に係る分割処理の手順の一例を示すフローチャートである。
図７は、本実施形態に係る分割装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
ここから、実施の形態（以降、「実施形態」）について図面を参照しながら説明する。なお、以下の説明において、共通する構成要素には同一の参照符号を付し、繰り返しの説明を省略する。また、以下に記載する実施形態の説明は、本発明に係る分割装置、分割方法、および分割プログラムを限定するものではない。
【００１０】
＜序説＞
まず、本実施形態についての序説を述べる。図１は、本実施形態に係る分割装置１００による処理の全体像を説明する図である。図１に示す分割装置１００は、生成モデル等に対して所定の情報を生成させるために入力される情報であるタスクが複雑であるか否かを判定し、複雑であると判定されたタスクを１つ以上のサブタスクに分割する技術を提供するコンピュータの一例である。
（【００１１】以降は省略されています）

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