特許ウォッチ

公開番号2025112605
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-01
出願番号2024006932
出願日2024-01-19
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
出願人株式会社日立製作所
代理人弁理士法人一色国際特許事務所
主分類G06F 16/90 20190101AFI20250725BHJP(計算;計数)
要約【課題】、自然言語モデルからより適切なコンプリーションを得るためのプロンプトを、より高精度に生成する。
【解決手段】情報処理装置は、プロンプトを生成するルールであるプロンプトエンジニアリングプランに基づいて、業務に関するユーザからの入力に対応するプロンプトを、業務情報を用いて生成するプロンプトエンジニアリング処理と、生成したプロンプトを、業務情報を入力値とし業務に関する提案を出力値とする自然言語モデルに入力することにより出力データを取得し、取得した出力データ及び業務の実績情報を対応付けたプロンプトエンジニアリングデータベースを生成し、生成したプロンプトエンジニアリングデータベースを参照して出力データと実績情報との間の類似性を判定し、類似性の判定結果に基づいてプロンプトエンジニアリングプランを更新するプロンプトエンジニアリング最適化処理とを実行する処理装置と、を備える。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
複数の業務情報が格納された業務データベースを記憶する記憶装置、及び、
プロンプトを生成するルールであるプロンプトエンジニアリングプランに基づいて、業務に関するユーザからの入力に対応するプロンプトを、前記業務情報を用いて生成するプロンプトエンジニアリング処理と、
前記生成したプロンプトを、業務情報を入力値とし業務に関する提案を出力値とする自然言語モデルに入力することにより出力データを取得し、取得した出力データ、前記生成したプロンプト、及び前記業務の実績情報を対応付けたプロンプトエンジニアリングデータベースを生成し、
前記生成したプロンプトエンジニアリングデータベースを参照して前記出力データと前記実績情報との間の類似性を判定し、類似性の判定結果に基づいて前記プロンプトエンジニアリングプランを更新するプロンプトエンジニアリング最適化処理とを実行する処理装置と、
を備える情報処理装置。
続きを表示（約 2,300 文字）【請求項２】
前記記憶装置は、複数の業務情報それぞれをベクトル変換した複数のベクトル処理結果が格納されたベクトルデータベースを記憶し、
前記処理装置は、
前記プロンプトエンジニアリング処理において、業務に関するユーザからの入力に基づく情報をベクトル変換し、ベクトル変換した前記入力に基づく情報に関連するベクトル処理結果を前記ベクトルデータベースから抽出し、抽出したベクトル処理結果の業務情報に基づいて、前記自然言語モデルに入力するプロンプトを生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記ベクトルデータベースは、前記業務情報及び前記業務情報に係るテキストを要約したテキストの情報である要約業務情報それぞれの前記ベクトル処理結果を記憶し、
前記処理装置は、
前記プロンプトエンジニアリング処理において、ベクトル変換した前記入力に基づく情報に関連するベクトル処理結果を前記ベクトルデータベースから抽出し、抽出したベクトル処理結果の業務情報又は要約業務情報に基づいて、前記自然言語モデルに入力するプロンプトを生成する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記処理装置は、
ベクトル変換及び要約のルールであるベクトル処理プランに基づいて、業務情報及び要約業務情報それぞれのベクトル処理結果を生成し、生成したベクトル処理結果、及び、業務情報のベクトル処理結果と要約業務情報のベクトル処理結果との間の類似度を前記ベクトルデータベースに格納するベクトル処理と、
前記ベクトルデータベースを参照して業務情報のベクトル処理結果と要約業務情報のベクトル処理結果との間の類似性を判定し、類似性の判定結果に基づいて前記ベクトル処理プランを更新するベクトル処理最適化処理を実行する、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記処理装置は、
前記ベクトル処理において、前記ベクトル処理プランに基づいて、１の業務情報から１又は複数の要約業務情報を生成し、業務情報及び要約業務情報それぞれのベクトル処理結果、及び、業務情報の前記ベクトル処理結果と要約業務情報の前記ベクトル処理結果それぞれとの間の類似度を前記ベクトルデータベースに格納し、
前記プロンプトエンジニアリング処理において、ベクトル変換した前記入力に基づく情報に関連するベクトル処理結果を、前記類似度が最も高い要約業務情報のベクトル処理結果から抽出し、抽出したベクトル処理結果の業務情報又は要約業務情報に基づいて、前記自然言語モデルに入力するプロンプトを生成する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記処理装置は、
前記ベクトルデータベースを参照して、業務情報のベクトル処理結果と要約業務情報のベクトル処理結果との間の類似度の統計結果を出力する出力処理を実行する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記処理装置は、
前記ベクトル処理において、業務情報のベクトル処理結果と要約業務情報のベクトル処理結果との間の類似度が所定の基準を満たさない場合に、ベクトル処理プランの更新を促す通知を管理者に係る情報処理装置に送信する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記プロンプトエンジニアリングプランは、前記ベクトル処理プランを指定したルールの情報であり、
前記処理装置は、
前記プロンプトエンジニアリング処理において、前記プロンプトエンジニアリングプランで指定されているベクトル処理プランに基づいて、前記入力に基づく情報を要約してベクトル変換し、ベクトル変換した前記入力に基づく情報に関連するベクトル処理結果を前記ベクトルデータベースから抽出し、抽出したベクトル処理結果の業務情報に基づいて、前記自然言語モデルに入力するプロンプトを生成し、
前記プロンプトエンジニアリング最適化処理において、更新した前記プロンプトエンジニアリングプランにおいて指定された前記ベクトル処理プランに対し、前記ベクトル処理最適化処理を実行する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記業務データベースは、業務情報、及び業務に関する履歴情報を格納し、
前記プロンプトエンジニアリングプランは、プロンプトの項目を含むプロンプトテンプレートを指定したルールの情報であり、
前記処理装置は、
前記プロンプトエンジニアリング処理において、抽出した前記ベクトル処理結果の業務情報又は履歴情報を、前記プロンプトエンジニアリングプランで指定されたプロンプトテンプレートの各項目に、前記プロンプトエンジニアリングプランで指定された方法により挿入し、前記プロンプトエンジニアリングプランで指定されていない項目を前記プロンプトテンプレートから削除することにより、前記プロンプトを生成する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記プロンプトエンジニアリングプランは、プロンプトの各項目の情報量を指定したルールの情報であり、
前記処理装置は、
前記プロンプトエンジニアリング最適化処理において、前記出力データと前記実績情報との間の類似性の判定結果に基づいて前記情報量を更新する、
請求項１に記載の情報処理装置。
（【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、及び情報処理プログラムに関する。
続きを表示（約 3,200 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、入力された質問文に対して参考情報を付加することにより、大規模言語モデル（ＬＬＭ：Large Language Models）にプロンプトとして入力する文章を生成する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許７３１３７５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、参考情報のチューニングが適切に行われないと、適切な結果が大規模言語モデルから出力されないという課題があった。
【０００５】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、自然言語モデルからより適切なコンプリーション（回答文）を得るためのプロンプトを、より高精度に生成可能な情報処理システム、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための本発明の一つは、複数の業務情報が格納された業務データベースを記憶する記憶装置、及び、プロンプトを生成するルールであるプロンプトエンジニアリングプランに基づいて、業務に関するユーザからの入力に対応するプロンプトを、前記業務情報を用いて生成するプロンプトエンジニアリング処理と、前記生成したプロンプトを、業務情報を入力値とし業務に関する提案を出力値とする自然言語モデルに入力することにより出力データを取得し、取得した出力データ、前記生成したプロンプト、及び前記業務の実績情報を対応付けたプロンプトエンジニアリングデータベースを生成し、前記生成したプロンプトエンジニアリングデータベースを参照して前記出力データと前記実績情報との間の類似性を判定し、類似性の判定結果に基づいて前記プロンプトエンジニアリングプランを更新するプロンプトエンジニアリング最適化処理とを実行する処理装置と、を備える情報処理装置である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、自然言語モデルからより適切なコンプリーションを得るためのプロンプトを、より高精度に生成することができる。
上記した以外の構成及び効果等は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本実施形態における情報処理システムの構成例を示す図である。
情報処理装置で行われる処理の概要を説明する図である。
ベクトル処理管理部が実行する処理の詳細を説明する処理フロー図である。
ベクトル処理プランの一例を示す図である。
ベクトル処理結果の一例を示す図である。
ベクトル処理サマリの一例を示す図である。
ベクトル処理サマリ表示画面の一例を示す図である。
ベクトル処理最適化部が実行する処理の詳細を説明する処理フロー図である。
ベクトル処理最適化プランの一例を示す図である。
プロンプトエンジニアリング管理部が実行する処理の詳細を説明する処理フロー図である。
プロンプトエンジニアリングプランの一例を示す図である。
プロンプトテンプレートの一例を示す図である。
プロンプトの一例を示す図である。
プロンプトエンジニアリング処理結果の一例を示す図である。
プロンプトエンジニアリング最適化部が実行する処理の詳細を説明する処理フロー図である。
プロンプトエンジニアリング最適化プランの一例を示す図である。
プロンプトエンジニアリングサマリの一例を示す図である。
プロンプトエンジニアリングサマリ表示画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について詳細に説明する。以下の記載および図面は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施する事が可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。
図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。
以下の説明では、「テーブル」、「リスト」、「キュー」等の表現にて各種情報を説明することがあるが、各種情報は、これら以外のデータ構造で表現されていてもよい。データ構造に依存しないことを示すために「ＸＸテーブル」、「ＸＸリスト」等を「ＸＸ情報」と呼ぶことがある。識別情報について説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「ＩＤ」、「番号」等の表現を用いるが、これらについてはお互いに置換が可能である。
同一あるいは同様な機能を有する構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。
また、以下の説明では、プログラムを実行して行う処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサ（例えばＣＰＵ、ＧＰＵ）によって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶資源（例えばメモリ）および／またはインターフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら行うため、処理の主体がプロセッサとされてもよい。同様に、プログラムを実行して行う処理の主体が、プロセッサを有するコントローラ、装置、システム、計算機、ノードであってもよい。プログラムを実行して行う処理の主体は、演算部であれば良く、特定の処理を行う専用回路（例えばＦＰＧＡやＡＳＩＣ）を含んでいてもよい。
プログラムは、プログラムソースから計算機のような装置にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサと配布対象のプログラムを記憶する記憶資源を含み、プログラム配布サーバのプロセッサが配布対象のプログラムを他の計算機に配布してもよい。また、以下の説明において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。
【００１０】
＜装置構成＞
図１は、本実施形態における情報処理システム１の構成例を示す図である。情報処理システム１は、情報処理装置１０、ユーザ端末２０、及び、管理者端末３０を含んで構成される。情報処理装置１０は、業務に関する提案を行う自然言語モデルに入力する適切なプロンプト（入力文）を自動的に生成する情報処理装置である。業務に関する提案を行う自然言語モデルは、例えば、業務情報を入力値とし業務に関する提案（例えば、業務施策）を出力値とする大規模言語モデル（生成ＡＩ（Generative Artificial Intelligence））である。ユーザ端末２０は、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、又はスマートフォン等の、ユーザ（例えば、業務に関する提案を問い合わせる担当者）に係る情報処理装置である。管理者端末３０は、例えば、情報処理装置１０の管理者に係る情報処理装置である。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許