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公開番号2025164446
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-30
出願番号2024068434
出願日2024-04-19
発明の名称情報処理装置
出願人株式会社NTTドコモ
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類G06F 16/33 20250101AFI20251023BHJP(計算;計数)
要約【課題】情報に要求される秘匿レベルに基づいて情報の保存先を適切に振り分ける。
【解決手段】情報処理装置10は、ユーザから入力された生成要求情報を受け付ける受付部11と、受け付けられた生成要求情報から、予め定められたキーワードを抽出する抽出部12と、保存されるデータの秘匿レベルに予め対応付けられた複数のデータベース21、22から、抽出されたキーワードに基づいて生成要求情報に関わるデータの1つ以上の保存先を決定する決定部13と、保存先として決定された1つ以上のデータベースに、当該データベースに対応付けられた秘匿レベルの生成要求情報に関わるデータを保存する保存部14と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ユーザから入力された生成要求情報を受け付ける受付部と、
受け付けられた生成要求情報から、予め定められたキーワードを抽出する抽出部と、
保存されるデータの秘匿レベルに予め対応付けられた複数のデータベースから、抽出されたキーワードに基づいて前記生成要求情報に関わるデータの１つ以上の保存先を決定する決定部と、
保存先として決定された１つ以上のデータベースに、当該データベースに対応付けられた秘匿レベルの前記生成要求情報に関わるデータを保存する保存部と、
を備える情報処理装置。
続きを表示（約 480 文字）【請求項２】
前記ユーザ以外の要求者から、保存された前記データに関する新たな生成要求情報が受け付けられた場合に、前記要求者と前記ユーザとの関係で前記要求者に公開可能とされる前記秘匿レベルに応じた前記データベースから、前記新たな生成要求情報に関わるデータを読み出す読出し部と、
読み出された前記新たな生成要求情報に関わるデータを当該生成要求情報とともに生成ＡＩモデルへ出力し、前記生成ＡＩモデルから取得される生成結果を前記要求者へ出力する出力部と、
をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記読出し部は、
前記要求者に関する情報に基づき定められる前記秘匿レベルに応じた前記データベースから、前記新たな生成要求情報に関わるデータを読み出す、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記保存部は、
決定された前記データベースに、当該データベースに対応付けられた秘匿レベルに応じて、情報の粒度を設定した前記データを保存する、
請求項１に記載の情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、生成ＡＩ（Generative Artificial Intelligence）モデルを利用して様々な種類のコンテンツを生成させることが行われている。生成ＡＩモデルとは、様々な生成要求情報の入力に応じて、当該生成要求情報が示す指示、文脈、質問、及び出力形式に従って生成結果（コンテンツ）を生成し、その生成結果を返答情報として返すことができるモデルである。自然言語処理の技術分野で用いられる生成ＡＩモデルとしては、大規模言語モデル（Large Language Models（以下「ＬＬＭ」と称する））が知られている。実際に、ＬＬＭでは、事前学習に非常に多くの労力と時間を要し、また、完全に正確な回答をさせることは難しい。そこで、ＬＬＭに問い合わせする時に、回答する際に参照させる情報を一緒にＬＬＭに提供することで、事前学習の労力と時間を削減しつつ、より正確に回答させることを目指すRetrieval Augmented Generationシステム（以下「ＲＡＧシステム」と称する）という技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１７－０８５３７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
今後、ＬＬＭが広く利用されるようになると、異なる組織間、家族のメンバー間などでの情報のやり取りに、ＬＬＭを備えたソフトウェアエージェントが介在することが想定される。
【０００５】
一方で、様々な情報には、異なる組織間、家族のメンバー間などで自由に公開してもよい情報もあれば、他の組織や他のメンバーには秘匿したい情報もある。そのため、ＲＡＧシステムにおける、ＬＬＭへの提供情報（即ち、ＬＬＭに参照させる情報）の保存先を、上記のような事情に応じて振り分ける必要がある。また、情報の保存先を振り分ける技術自体は、特許文献１に開示されているものの、情報に要求される秘匿レベルに基づいて情報の保存先を振り分ける点までは検討されていない。
【０００６】
そこで、本開示は、情報に要求される秘匿レベルに基づいて情報の保存先を適切に振り分けることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示に係る情報処理装置は、ユーザから入力された生成要求情報を受け付ける受付部と、受け付けられた生成要求情報から、予め定められたキーワードを抽出する抽出部と、保存されるデータの秘匿レベルに予め対応付けられた複数のデータベースから、抽出されたキーワードに基づいて前記生成要求情報に関わるデータの１つ以上の保存先を決定する決定部と、保存先として決定された１つ以上のデータベースに、当該データベースに対応付けられた秘匿レベルの前記生成要求情報に関わるデータを保存する保存部と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本開示によれば、情報に要求される秘匿レベルに基づいて情報の保存先を適切に振り分けることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
情報処理装置の構成を示す機能ブロック構成図である。
情報処理装置において実行される記録フェーズの処理を示すフロー図である。
情報処理装置において実行される回答フェーズの処理を示すフロー図である。
情報処理装置の構成の変形例を示す図である。
情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら、本開示に係る情報処理装置の一実施形態を説明する。以下の実施形態では、生成ＡＩモデルの一例として、主にテキスト生成で用いられる大規模言語モデル（Large Language Models：ＬＬＭ）を利用する形態を説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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