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公開番号2025164447
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-30
出願番号2024068435
出願日2024-04-19
発明の名称携帯端末
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 16/909 20190101AFI20251023BHJP(計算;計数)
要約【課題】データ保存容量が有限である点を踏まえつつ、データ保存処理を適切に制御する。
【解決手段】携帯端末10は、自己の携帯端末10の位置情報を取得する位置情報取得部11と、取得された位置情報に基づいて、LLM30(生成AIモデル)に参照させる複数の参照データ21～23であって携帯端末10に保存する当該複数の参照データ21～23のそれぞれの優先度を決定する決定部12と、決定された優先度に基づいて、携帯端末10における参照データ21～23の保存状態を制御する制御部13と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
自己の携帯端末の位置情報を取得する位置情報取得部と、
取得された位置情報に基づいて、生成ＡＩモデルに参照させる複数の参照データであって前記携帯端末に保存する当該複数の参照データのそれぞれの優先度を決定する決定部と、
決定された前記優先度に基づいて、前記携帯端末における前記参照データの保存状態を制御する制御部と、
を備える携帯端末。
続きを表示（約 840 文字）【請求項２】
前記位置情報取得部は、現在の位置情報および未来の位置情報の少なくとも一つを、前記携帯端末の前記位置情報として取得する、
請求項１に記載の携帯端末。
【請求項３】
前記位置情報取得部は、
前記携帯端末のユーザの行動予定情報、
過去の位置情報の履歴、並びに、
前記ユーザの位置変動に関連するチケットの購入履歴および宿泊施設の予約履歴、
の少なくとも一つに基づいて推測される前記未来の位置情報を、前記携帯端末の前記位置情報として取得する、
請求項２に記載の携帯端末。
【請求項４】
前記決定部は、取得された前記未来の位置情報に関連する前記参照データについて、保存すべきと判断するための予め定めた第１基準よりも高い優先度を決定し、
前記制御部は、決定された前記優先度と前記第１基準とに基づいて、前記未来の位置情報に関連する前記参照データを事前に保存する制御を行う、
請求項３に記載の携帯端末。
【請求項５】
前記決定部は、取得された前記未来の位置情報に基づき前記ユーザが今後位置しないと推定される不在位置に関連する前記参照データについて、保存不要と判断するための予め定めた第２基準よりも低い優先度を決定し、
前記制御部は、決定された前記優先度と前記第２基準とに基づいて、前記不在位置に関連する前記参照データを削除する制御を行う、
請求項３に記載の携帯端末。
【請求項６】
前記決定部は、前記位置情報に基づきユーザが常習的に長時間滞留する滞留位置に関連する前記参照データについて、保存すべきと判断するための予め定めた第１基準よりも高い優先度を決定し、
前記制御部は、決定された前記優先度と前記第１基準とに基づいて、前記滞留位置に関連する前記参照データの保存状態を維持する制御を行う、
請求項１に記載の携帯端末。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、携帯端末に関する。
続きを表示（約 1,500 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。
【０００３】
また、高速アクセスを図るため、ユーザの携帯端末内にキャッシュとして、ＲＡＧシステムのデータ（即ち、ＬＬＭに参照させる情報）を保存することも想定される。例えば、その時点でＲＡＧシステムに用いられる可能性が高いデータを携帯端末に保存することが考えられる。特許文献１には、携帯端末の位置情報に応じて必要な情報（例えば、近隣に位置する店舗情報など）を携帯端末へ自動的に提供する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１１－０６６５８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、据え置き型のコンピュータとは異なり、携帯端末にはデータ保存容量が限られるという特有の課題があるものの、特許文献１では、データ保存容量が有限である点を踏まえつつ、データの保存状態を適切に制御する点については検討されていない。
【０００６】
そこで、本開示は、データ保存容量が有限である点を踏まえつつ、データの保存状態を適切に制御することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示に係る携帯端末は、自己の携帯端末の位置情報を取得する位置情報取得部と、取得された位置情報に基づいて、生成ＡＩモデルに参照させる複数の参照データであって前記携帯端末に保存する当該複数の参照データのそれぞれの優先度を決定する決定部と、決定された前記優先度に基づいて、前記携帯端末における前記参照データの保存状態を制御する制御部と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本開示によれば、データ保存容量が有限である点を踏まえつつ、データの保存状態を適切に制御することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
携帯端末の構成を示す機能ブロック構成図である。
携帯端末において実行される処理を示すフロー図である。
携帯端末の構成の変形例を示す図である。
携帯端末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、本開示に係る携帯端末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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