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公開番号2025049755
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-04
出願番号2023158135
出願日2023-09-22
発明の名称情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
出願人株式会社アクセル
代理人個人,個人,個人
主分類G06F 16/383 20190101AFI20250327BHJP(計算;計数)
要約【課題】回答システムにおけるセキュリティ上の懸念を解消する。
【解決手段】利用者が入力装置11を用いて入力したクエリを受け付ける受付部21と、受け付けたクエリに基づいて、ドキュメントデータベース31に格納される一以上のドキュメントに係る検索を行い、クエリと関連性が高い一以上の内容を取得する検索部23と、取得した部分を、通信装置13を介してサーバ装置に送信する送信部25と、送信した部分を用いてサーバ装置で生成された回答文を、サーバ装置から通信装置13を介して受信する受信部26と、受信した回答文を表示装置12に表示して、クエリに対する回答を利用者に提示する表示部27と、を備える。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
ドキュメントとクエリをサーバ装置で提供される機械学習モデルで処理させることで、前記クエリに対する回答を得る情報処理装置において、
利用者が入力装置を用いて入力したクエリを受け付ける受付部と、
受け付けた前記クエリに基づいて、前記サーバ装置に対して非公開のドキュメントデータベースに格納される一以上のドキュメントに係る検索を行い、前記クエリと関連性が高い一以上の内容を検索結果として取得する検索部と、
前記検索結果を、通信装置を介して前記サーバ装置に送信する送信部と、
送信した前記検索結果を用いて前記サーバ装置で生成された回答文を、前記サーバ装置から通信装置を介して受信する受信部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置において、
受け付けた前記クエリを特徴ベクトルに変換する変換部を備え、
前記ドキュメントデータベースに格納されるドキュメントは、一以上の特徴ベクトルに変換されてベクトルデータベースに格納されており、
前記検索部は、前記ベクトルデータベースに格納される特徴ベクトルと前記クエリの特徴ベクトルとを比較して前記クエリとの関連性が高い特徴ベクトルを検索し、当該特徴ベクトルに対応するドキュメントの内容を、前記サーバ装置に送信する前記検索結果として前記ドキュメントデータベースから取得する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の情報処理装置において、
前記検索部は、前記クエリと関連性が最も高い内容のみを、前記サーバ装置に送信する前記検索結果として取得する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の情報処理装置において、
前記検索結果が前記サーバ装置に送信可能か否かを確認する確認部を備え、
前記送信部は、前記確認部によって送信可能と確認された検索結果を前記サーバ装置に送信する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理装置において、
前記確認部は、前記検索結果の内容と確認画面とを表示装置に表示し、前記検索結果が送信可能であるとする操作が行われたときに、前記検索結果を送信可能とする、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
請求項４に記載の情報処理装置において、
前記確認部は、前記検索結果の内容を他の装置に送信し、
前記他の装置から、前記検索結果が送信可能であると確認された旨の情報を受信したときに、前記検索結果を送信可能とする、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
請求項４に記載の情報処理装置において、
前記確認部は、前記検索結果の内容と確認画面とを表示装置に表示し、前記検索結果が送信可能であるとする操作が行われたときに、前記検索結果を他の装置に送信し、
前記他の装置から、前記検索結果が送信可能であると確認された旨の情報を受信したときに、前記検索結果を送信可能とする、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
請求項４に記載の情報処理装置において、
前記確認部は、一度送信可能とした内容については、再び確認することなく送信可能とする、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
請求項４に記載の情報処理装置において、
前記確認部は、一度送信可能とした内容と同じドキュメントに含まれる内容については、確認することなく送信可能とする、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１０】
請求項４に記載の情報処理装置において、
前記確認部は、一度送信可能と確認した内容が含まれるドキュメントと同じフォルダに含まれるドキュメントに含まれる内容については、確認することなく送信可能とする、
ことを特徴とする情報処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、プログラムに関する。
続きを表示（約 2,900 文字）【背景技術】
【０００２】
ChatGPTなどのＬＬＭ（Large Language Model）を使用したドキュメントのセマンティック検索が知られ、例えば、ＬＬＭを使用して製品に関する質問に対する回答を行うChatbotの開発が行われている。
Chatbotを組み込んだアプリケーションを実行するスマートフォンなどの利用者装置とＬＬＭを提供するサーバ装置とが回答システムを構成する。
しかしながら、ＬＬＭは学習をしていないデータを用いた回答を生成することが出来ないため、Chatbotは、例えば知識のない製品仕様に関する回答を行えないという問題があった。
このような問題に対して、回答を行いたい製品仕様のドキュメントをコンテキストとしてＬＬＭに与えることが行われている。例えば、「エアコンから異音がするがどうしたらいいか？」という質問（クエリ）に対して、サーバでは、クエリに基づいて、データベースに対して検索を行い、生成した「このエアコンはＡという機種で、Ｂという仕様を持っています。Ｃの場合はＤしてください」というテキストを連結してまとめてＬＬＭにクエリする。このようにすることで、ＬＬＭを補完することにより、未学習の知識についてＬＬＭに回答をさせることが出来る。
このようにＬＬＭを補完して実現するオープンソースの回答システムとしてLlamaIndex（https://www.llamaindex.ai）が知られている。
LlamaIndexでは、知識源となるＰＤＦファイルなどから、クエリと関連性が高いコンテキストを生成し、クエリとコンテキストからなるプロンプトをＬＬＭ（ChatGPT）に送信することで、独自のデータに対する質問と回答を可能とする。
ＬＬＭではないが、クラウドサービスとして機械学習モデルの機能を提供するサーバ装置による処理を補完する構成は、従来周知であった（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
国際公開２０２１／２５５８０３号
【非特許文献】
【０００４】
LlamaIndex v0.7 のしくみとカスタマイズ［online］，令和５年７月１２日，［令和５年９月１５日検索］，インターネット＜URL：https://note.com/npaka/n/n27a36f784fb3>
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
非特許文献１に開示される仕組みによって、ＬＬＭが未学習の独自データを用いた回答システムが可能となった。しかしながら、ＬＬＭに与えるためにデータをクラウド（外部サーバ）に送信する必要がある。従って、送信するデータが機密情報や秘匿すべきデータに属する場合、セキュリティ面での懸念があった。
本発明は、一側面として、回答システムにおいて、セキュリティ面での懸念を解消することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、一側面として、ドキュメントとクエリをサーバ装置で提供される大規模言語モデルで処理させることで、前記クエリに対する回答を得る情報処理装置において、利用者が入力装置を用いて入力したクエリを受け付ける受付部と、受け付けた前記クエリに基づいて、前記サーバ装置に対して非公開のドキュメントデータベースに格納される一以上のドキュメントに係る検索を行い、前記クエリと関連性が高い一以上の内容を検索結果として取得する検索部と、前記検索結果を、通信装置を介して前記サーバ装置に送信する送信部と、送信した前記検索結果を用いて前記サーバ装置で生成された回答文を、前記サーバ装置から通信装置を介して受信する受信部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、一側面として、回答システムにおけるセキュリティ上の懸念を解消することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
回答システムを構成する概略図である。
利用者装置の概略構成を示す図である。
管理者装置の概略構成を示す図である。
利用者装置が管理するデータを説明する図である。
利用者装置におけるクエリと回答の手順を説明する図である。
利用者装置が行う回答処理を説明するフローチャートである。
利用者装置が実行する確認処理を説明する図（その１）である。
利用者装置が実行する確認処理を説明する図（その２）である。
管理者装置が実行する確認処理を説明するフローチャートである。
コンピュータ装置の一実施例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本発明の実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本実施形態に係る回答システムを構成する概略図である。
回答システム１は、利用者が利用する利用者装置（情報処理装置）１０と、クラウドサービスを提供するサーバ装置６０とを有する。
利用者装置１０は、例えば社内ネットワークなどのローカルネットワークＮＷに接続されており、社内ネットワークには、ネットワークの管理者や部署の責任者等が利用する管理者装置４０が接続されている。ここでは、ローカルネットワークＮＷを社内ネットワークＮＷとして説明する。
利用者装置１０は、社内ネットワークＮＷを介してインターネットに接続される。また、サーバ装置６０は、インターネットに公開されている。
利用者装置１０とサーバ装置６０とは社内ネットワークＮＷとインターネットを介して互いに通信を行うことが出来る。
利用者装置１０、管理者装置４０は、ＰＣ（Personal Computer）やスマートフォンなどである。
利用者装置１０は、ドキュメントデータベース（ＤＢ）３１と、ベクトルデータベース（ＤＢ）３２と、を備える。後述するように、ドキュメントＤＢ３１は、知識源としての一以上のドキュメントを格納し、ベクトルＤＢ３２は、ドキュメントＤＢ３１内のドキュメントをベクトル化して格納している。
【００１０】
ドキュメントＤＢ３１とベクトルＤＢ３２とは、例えば社内ネットワークＮＷに接続されたファイルサーバやデータベースサーバに格納されてもよい。
なお、後述するEmbeddingはテキストを変換した特徴ベクトルであり、ベクトルから本来のテキストを復元することは難しい。従って、セキュリティ上の懸念は少ないため、ベクトルデータＤＢ３２をサーバ装置６０やその他の外部ストレージに備えてもよい。
本実施形態では、利用者装置１０が、その内部ストレージ内にベクトルＤＢ３２を備えるものとして説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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