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公開番号2025154686
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-10
出願番号2024057824
出願日2024-03-29
発明の名称情報処理方法、情報処理プログラム、及び情報処理システム
出願人株式会社日立製作所
代理人弁理士法人サンネクスト国際特許事務所
主分類G06F 16/951 20190101AFI20251002BHJP(計算;計数)
要約【課題】外部のデータベース等から取得して生成AIへ入力する関連情報を、適切なデータ量で取得する。
【解決手段】情報処理システムは、Webページのソースコードの文法に基づいて意味的な連繋が特定されるWebページ内の情報を連携情報として取得するための意味ルールを含んだ意味ルール情報と、関連情報を取得する際の複数のWebページの巡回順序を定めた巡回ルールを含んだ巡回ルール情報と、を管理する。そして巡回ルールに基づいて複数のWebページを巡回し、関連情報として、巡回した各Webページから意味ルールに基づいて連携情報を取得する。
【選択図】図6

特許請求の範囲【請求項１】
質問に対して回答を生成する生成ＡＩ（Artificial Intelligence）へ入力する該質問に関連する関連情報をＷｅｂページから取得する情報処理システムが実行する情報処理方法であって、
前記情報処理システムは、プロセッサとメモリとを有し、
前記プロセッサが、
前記Ｗｅｂページのソースコードの文法に基づいて意味的な連繋が特定される該Ｗｅｂページ内の情報を連携情報として取得するための意味ルールを含んだ意味ルール情報と、
前記関連情報を取得する際の複数の前記Ｗｅｂページの巡回順序を定めた巡回ルールを含んだ巡回ルール情報と、を管理し、
前記巡回ルール情報から前記巡回ルールを取得し、
前記意味ルール情報から前記意味ルールを取得し、
取得した前記巡回ルールに基づいて前記複数のＷｅｂページを巡回し、前記関連情報として、巡回した各該Ｗｅｂページから前記意味ルールに基づいて前記連携情報を取得する
各処理を有することを特徴とする情報処理方法。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
請求項１に記載の情報処理方法であって、
前記プロセッサが、
前記質問を表す質問文からキーワードを抽出し、
前記複数のＷｅｂページから取得した前記関連情報から前記キーワードに関連しない情報を削除する指示を前記生成ＡＩへ入力し、
前記指示に応じて前記生成ＡＩによって前記キーワードに関連しない情報が削除された前記関連情報を取得する
各処理を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項３】
請求項１に記載の情報処理方法であって、
前記プロセッサが、
前記巡回ルールに基づいて遷移した遷移先の前記Ｗｅｂページから、前記意味ルールに基づいて新たに前記関連情報を追加取得する
処理を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項４】
請求項１に記載の情報処理方法であって、
前記プロセッサが、
前記巡回ルールに基づく遷移元の前記Ｗｅｂページから取得した前記関連情報の詳細情報を、該巡回ルールに基づいて該遷移元のＷｅｂページから遷移した遷移先の前記Ｗｅｂページから前記意味ルールに基づいて追加取得する
処理を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項５】
請求項１に記載の情報処理方法であって、
前記プロセッサが、
所定の条件情報の入力を受け付け、
前記複数のＷｅｂページから取得した前記関連情報から前記所定の条件情報に合致する前記関連情報を抽出する指示を前記生成ＡＩへ入力し、
前記指示に応じて前記生成ＡＩから出力された前記所定の条件情報に合致する前記関連情報を取得する
各処理を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項６】
請求項１に記載の情報処理方法であって、
前記プロセッサが、
第１の前記関連情報を取得し、
前記第１の関連情報と前記巡回ルール及び前記意味ルールとに基づいて第２の前記関連情報を取得する
各処理を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
請求項６に記載の情報処理方法であって、
前記プロセッサが、
前記第１の関連情報及び前記第２の関連情報として複数の情報を取得し、
前記意味ルールに基づいて、前記複数の情報の処理順序を入れ替える
各処理を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
請求項１に記載の情報処理方法であって、
前記プロセッサが、
取得した前記関連情報と前記質問とを組み合わせて質問文を生成し、
前記質問文を前記生成ＡＩへ入力し、
前記質問文に応じて前記生成ＡＩによって出力された回答を取得する
各処理を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
請求項１～８の何れか一項に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
【請求項１０】
請求項１～８の何れか一項に記載の情報処理方法を実行する情報処理システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理方法、情報処理プログラム、及び情報処理システムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
予め学習している大量なデータの中から、利用者からの入力情報に対応した特徴を抽出し、適切な回答を導き出して出力する生成ＡＩ（Artificial Intelligence）が普及してきている。
【０００３】
生成ＡＩは、事前学習する必要があるが、公開範囲が限定されているインターネットでアクセスできない情報や、最新のアップデート情報といった時間経過と共に更新される情報に追従しては、十分な事前学習を行えない。よって生成ＡＩは、これらの情報に関する質問に対して適切な回答を生成することができない。
【０００４】
この問題を解決する手段の一つに、ＲＡＧ（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）技術がある。ＲＡＧは、生成ＡＩへの質問の回答を生成する際に、外部のデータベース等から質問と関連する関連情報を取得し、関連情報を質問に追加して生成ＡＩに入力することで、関連情報に基づいた回答を生成ＡＩに生成させて取得することができる。
【０００５】
ここで外部のデーターベース（Ｗｅｂサイト等）から関連情報を取得する手法として、例えばＷｅｂサイトのツリー構造を解析して、キーワードマッチングにより枝葉ページから関連するデータを抽出する技術が開示されている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
特開２０２０－９８５９６号候補
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に開示の従来技術を用いることで、Ｗｅｂサイトから関連情報を取得することができる。しかしながら、この手法はデータ分析や機械学習に用いるための大量データを取得することを目的としており、ＲＡＧには適さない。
【０００８】
すなわちテキストを扱う生成ＡＩの場合、入力することができる文字数が制限されているため、特許文献１のような従来技術で取得されるような大量データは、ＲＡＧで用いる関連情報として与えることができない。このため、生成ＡＩに入力可能な文字数に収まるように関連情報を必要最小限に絞って抽出することが望まれる。
【０００９】
本発明は上記の課題に鑑みてなされたもので、外部のデータベース等から取得して生成ＡＩへ入力する関連情報を、適切なデータ量で取得することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明は、質問に対して回答を生成する生成ＡＩ（Artificial Intelligence）へ入力する該質問に関連する関連情報をＷｅｂページから取得する情報処理システムが実行する情報処理方法であって、前記情報処理システムは、プロセッサとメモリとを有し、前記プロセッサが、前記Ｗｅｂページのソースコードの文法に基づいて意味的な連繋が特定される該Ｗｅｂページ内の情報を連携情報として取得するための意味ルールを含んだ意味ルール情報と、前記関連情報を取得する際の複数の前記Ｗｅｂページの巡回順序を定めた巡回ルールを含んだ巡回ルール情報と、を管理し、前記巡回ルール情報から前記巡回ルールを取得し、前記意味ルール情報から前記意味ルールを取得し、取得した前記巡回ルールに基づいて前記複数のＷｅｂページを巡回し、前記関連情報として、巡回した各該Ｗｅｂページから前記意味ルールに基づいて前記連携情報を取得する各処理を有することを特徴とする。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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