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公開番号2025169528
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-14
出願番号2024074277
出願日2024-05-01
発明の名称受発注支援装置
出願人PRONI株式会社
代理人個人
主分類G06Q 30/0601 20230101AFI20251107BHJP(計算;計数)
要約【課題】受発注プロセス全体における十分な支援により受発注活動を容易に行うことを可能にする。
【解決手段】本発明の受発注支援装置1は、受発注データベース121の受発注関連情報に基づいて、プロンプトで与えられた単語や文章が自然言語としてどのように起こりやすいかを確率的に予測し、受発注支援情報を生成するように学習及び調整が行われることで、受発注支援情報の作成に特化された大規模言語モデルを有した大規模言語モデル部113と、利用者4との会話における利用者4の回答情報を受け付ける情報受付部111と、大規模言語モデルにおける受発注支援情報の生成の前提条件として指示する初期設定プロンプト生成部114と、前提条件に基づいて受発注ステージに適合した受発注支援情報を大規模言語モデルに生成させる受発注プロンプト生成部115とを有している。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
利用者の課題の受付けからベンダーへの発注に至るまでの受発注プロセスの受発注に関連する受発注関連情報が記憶された受発注データベースと、
前記受発注プロセスの各段階を示す受発注ステージに従って前記利用者との会話を行うように指示する前提条件情報が記憶された初期設定記憶部と、
前記利用者との会話における前記利用者の回答情報を受け付ける情報受付部と、
前記受発注データベースの前記受発注関連情報に基づいて、自然言語処理の１種以上を組み合わせることにより、プロンプトで与えられた単語や文章が自然言語としてどのように起こりやすいかを確率的に予測し、前記受発注プロセスにおいて前記利用者に提示する受発注支援情報を文章生成、質問応答により生成するように学習及び調整が行われることで、前記受発注支援情報の作成に特化された大規模言語モデルを有した大規模言語モデル部と、
前記受発注プロセスの開始時に、前記初期設定記憶部の前記前提条件情報を、前記大規模言語モデルの前記プロンプトに含めることで、前記受発注ステージに従った会話を前記利用者との間で行うことを、前記大規模言語モデルにおける前記受発注支援情報の生成の前提条件として指示する初期設定プロンプト生成部と、
前記受発注プロセスの開始後における前記情報受付部で受け付けられた前記回答情報を、前記大規模言語モデル部の前記プロンプトに含めることで、前記前提条件に基づいて前記受発注ステージに適合した前記受発注支援情報を前記大規模言語モデルに生成させる受発注プロンプト生成部と
を有する、受発注支援装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記初期設定記憶部は、
前記受発注ステージにおける前記利用者との会話内容に基づいて、業務内容、要件、発注条件を含む要件整理情報を前記ベンダーに正式に伝えるための提案依頼書を作成するように指示する依頼書作成指示情報が記憶されており、
前記初期設定プロンプト生成部は、
前記初期設定記憶部の前記依頼書作成指示情報を、前記大規模言語モデルの前記プロンプトに含めることで、前記提案依頼書を前記受発注支援情報として前記大規模言語モデルに生成させる
請求項１に記載の受発注支援装置。
【請求項３】
前記受発注データベースは、
前記利用者に関連する利用者情報と、前記ベンダーに関するベンダー情報とを前記受発注関連情報として記憶しており、
前記初期設定記憶部は、
前記受発注ステージが候補ベンダー調査ステージである場合において、前記利用者情報と前記ベンダー情報と、インターネット経由で検索された検索ベンダー情報とに基づいて、前記利用者にとって有力なパートナー候補となる推奨ベンダーを提案するように指示する推奨ベンダー提案情報が記憶されており、
前記初期設定プロンプト生成部は、
前記初期設定記憶部の前記推奨ベンダー提案情報を、前記大規模言語モデルの前記プロンプトに含めることで、前記候補ベンダー調査ステージで提案される前記推奨ベンダーを前記受発注支援情報として前記大規模言語モデルに生成させる
請求項１に記載の受発注支援装置。
【請求項４】
前記初期設定記憶部は、
前記受発注ステージが発注ステージである場合において、契約予定の前記ベンダーの社内決裁のための稟議書を作成するように指示する稟議書指示情報が記憶されており、
前記初期設定プロンプト生成部は、
前記初期設定記憶部の前記稟議書指示情報を、前記大規模言語モデルの前記プロンプトに含めることで、前記発注ステージで作成される前記稟議書を前記受発注支援情報として前記大規模言語モデルに生成させる
請求項１に記載の受発注支援装置。
【請求項５】
外部端末と通信可能な通信部と、
前記受発注支援情報に基づいて前記通信部を制御する通信制御部（通常の機械学習）と、
前記外部端末との通信が確立された場合において、前記外部端末との通話内容を示す通話情報を、前記大規模言語モデル部の前記プロンプトに含めることで、前記外部端末との通話に適合した前記受発注支援情報を前記大規模言語モデルに生成させる外部通話プロンプト生成部と
を有する、請求項１に記載の受発注支援装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、受発注支援装置に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
受発注を支援する分野において、発注者に最適な発注先を提供可能にする試みが活発に行われている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、発注者である利用者の操作に基づいて建物の工事内容と必要な製品を決定し、その工事を請け負える業者候補を選定する技術が開示されている。具体的には、利用者の操作により施工内容決定手段と製品決定手段で工事内容と製品を決め、その内容に基づいて業者候補決定手段が工事を請け負える業者を選抜し、利用者の操作で最終的な発注先となる業者候補を決定する技術が開示されている。
【０００４】
これにより、特許文献１の技術によれば、施工内容決定手段などの各手段が発注先の業者候補を決めて利用者による選択を可能にすることで、利用者による発注者の選択を容易に行うことが可能になっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２４－３１９４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、特許文献１の技術は、施工内容決定手段などの各手段が発注先の業者候補を決めて利用者による選択を可能にしているが、利用者の課題の受付けから業者への発注に至るまでの受発注プロセス全体の受発注活動における支援が不十分である点においてさらなる改良の余地がある。
【０００７】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、受発注プロセス全体における十分な支援により受発注活動を容易に行うことを可能にする受発注支援装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明者らは、上記課題を解決するために鋭意検討した結果、受発注支援情報の作成に特化された大規模言語モデルを利用し、利用者の課題の受付けからベンダーへの発注に至るまでの受発注ステージに従った会話を利用者との間で行うことによって、上記の目的を達成できることを見いだした。そして、本発明者らは、本発明を完成させるに至った。具体的に、本発明は以下のものを提供する。
【０００９】
本発明は、利用者の課題の受付けからベンダーへの発注に至るまでの受発注プロセスの受発注に関連する受発注関連情報が記憶された受発注データベースと、
前記受発注プロセスの各段階を示す受発注ステージに従って前記利用者との会話を行うように指示する前提条件情報が記憶された初期設定記憶部と、
前記利用者との会話における前記利用者の回答情報を受け付ける情報受付部と、
前記受発注データベースの前記受発注関連情報に基づいて、自然言語処理の１種以上を組み合わせることにより、プロンプトで与えられた単語や文章が自然言語としてどのように起こりやすいかを確率的に予測し、前記受発注プロセスにおいて前記利用者に提示する受発注支援情報を文章生成、質問応答により生成するように学習及び調整が行われることで、前記受発注支援情報の作成に特化された大規模言語モデルを有した大規模言語モデル部と、
前記受発注プロセスの開始時に、前記初期設定記憶部の前記前提条件情報を、前記大規模言語モデルの前記プロンプトに含めることで、前記受発注ステージに従った会話を前記利用者との間で行うことを、前記大規模言語モデルにおける前記受発注支援情報の生成の前提条件として指示する初期設定プロンプト生成部と、
前記受発注プロセスの開始後における前記情報受付部で受け付けられた前記回答情報を、前記大規模言語モデル部の前記プロンプトに含めることで、前記前提条件に基づいて前記受発注ステージに適合した前記受発注支援情報を前記大規模言語モデルに生成させる受発注プロンプト生成部と
を有する、受発注支援装置である。
【００１０】
本発明によれば、受発注プロセスの開始時に、受発注支援情報の作成に特化された大規模言語モデルに対して受発注ステージに従った会話を行うように初期設定し、受発注プロセスの開始後における利用者との会話の回答情報をプロンプトに含めることで、人間のコンシェルジュと会話するように、即ち、利用者が大規模言語モデルに入力するためのプロンプトを記述することなく簡単な問診や自然言語のやり取りだけで発注先を探すなどの受発注活動を十分に支援することが可能になる。これにより、受発注支援情報の作成に特化された大規模言語モデルによる受発注プロセス全体における十分な支援により受発注活動を容易に行うことが可能になる。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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