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公開番号2025117500
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-12
出願番号2024084429
出願日2024-05-23
発明の名称機能マップ生成方法及びシステム
出願人緯創資通股ふん有限公司,WISTRON CORPORATION
代理人個人
主分類G06F 16/90 20190101AFI20250804BHJP(計算;計数)
要約【課題】人工知能モデルを用いた機能マップを生成する方法及びシステムを提供する。
【解決手段】機能マップ生成方法は、困難点に対応する第1のクエリの第1の応答内容から、困難点及び困難点に関連する第1のデータを取得するステップS310と、利用対象に対応する第2のクエリの第2の応答内容から、利用対象及び利用対象に関連する第2のデータを取得するステップS320と、困難点及び利用対象に基づいて、実施機能及び対象の種類を取得する機能誘導ステップS331と、対象の種類に基づいて、要求機能を取得する機能関連付けステップS332と、実施機能と要求機能との意味比較を行い、差分集合の内容を取得する機能比較ステップS333と、対象の種類、実施機能、及び差分集合の内容に基づいて、機能マップを生成する機能マップ生成ステップS340と、を含む。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
プロセッサを介して、下記複数のステップを実行する、人工知能モデルに基づく機能マップ生成方法であって、
前記人工知能モデルを用いて、困難点に対応する第１のクエリの第１の応答内容から、前記困難点及び前記困難点に関連する第１のデータを取得する第１のクエリステップと、
前記人工知能モデルを用いて、利用対象に対応する第２のクエリの第２の応答内容から、前記利用対象及び前記利用対象に関連する第２のデータを取得する第２のクエリステップと、
完全性判定ステップであって、
前記人工知能モデルを用いて、前記困難点及び前記利用対象に基づいて、実施機能及び対象の種類を取得する機能誘導ステップと、
前記人工知能モデルを用いて、前記対象の種類に基づいて、要求機能を取得する機能関連付けステップと、
前記人工知能モデルを用いて、前記実施機能と前記要求機能との意味比較を行い、差分集合の内容を取得する機能比較ステップと、
前記対象の種類、前記実施機能、及び前記差分集合の内容に基づいて、機能マップを生成する機能マップ生成ステップと、を含む、
前記完全性判定ステップと、
を含む、機能マップ生成方法。
続きを表示（約 1,900 文字）【請求項２】
前記第１のクエリステップは、
前記第１の応答内容に対応するプロンプトを生成することと、
前記人工知能モデルを介して、前記第１の応答内容に対応する前記プロンプトに基づいて、名詞捕捉プログラムを実行し、第１の名詞応答結果を取得することと、
前記人工知能モデルを介して、意味捕捉プログラムを実行し、前記第１の応答内容及び前記第１の名詞応答結果に基づいて、前記困難点及び前記前記困難点に関連する第１のデータを取得することと、
を含み、
前記第２のクエリステップは、
前記第２の応答内容に対応するプロンプトを生成することと、
前記人工知能モデルを介して、前記第２の応答内容に対応する前記プロンプトに基づいて、前記名詞捕捉プログラムを実行し、前記第２の応答内容から第２の名詞応答結果を取得することと、
前記人工知能モデルを介して、前記意味捕捉プログラムを実行し、前記第２の応答内容及び前記第２の名詞応答結果に基づいて、前記利用対象及び前記前記利用対象に関連する第２のデータを取得することと、
を含む、
請求項１に記載の機能マップ生成方法。
【請求項３】
第３のクエリステップと、をさらに含み、
前記第１のクエリステップは、
データソースに対応する第３のクエリの第３の応答内容を受信することと、
前記第３の応答内容に対応するプロンプトを生成することと、
前記人工知能モデルを介して、前記第３の応答内容に対応する前記プロンプトに基づいて、前記名詞捕捉プログラムを実行し、前記第３の応答内容から第３の名詞応答結果を取得することと、
前記人工知能モデルを介して、前記意味捕捉プログラムを実行し、前記第３の応答内容および前記第３の名詞応答結果に基づいて、ソース情報を取得することと、
を含み、
前記機能マップ生成ステップは、
前記ソース情報に基づいて前記機能マップを更新することをさらに含む、
請求項２に記載の機能マップ生成方法。
【請求項４】
前記機能誘導ステップは、
前記困難点及び前記利用対象に対応するプロンプトを生成することと、
前記人工知能モデルを用いて、前記プロンプトに基づいて、機能誘導プログラムを実行し、前記実施機能及び前記対象の種類を取得することと、
を含み、
前記機能関連付けステップは、
前記対象の種類に対応するプロンプトを生成することと、
前記人工知能モデルを用いて、前記プロンプトに基づいて、機能関連付けプログラムを実行し、要求機能を取得することと、
を含み、
前記機能マップ生成ステップは、
前記機能誘導ステップの後に、前記実施機能及び前記対象の種類に基づいて前記機能マップを生成することと、
前記機能比較ステップの後に、前記差分集合の内容に基づいて、前記機能マップを更新することと、
を含む、
請求項１に記載の機能マップ生成方法。
【請求項５】
人工知能モデルと、
対話型インターフェースと、
前記人工知能モデル及び前記対話型インターフェースに結合されたプロセッサと、
を含み、
前記対話型インターフェースが、困難点に対応する第１のクエリの第１の応答内容を受信したことに応答して、前記プロセッサは、前記人工知能モデルを用いて、前記第１の応答内容から、前記困難点及び前記困難点に関連する第１のデータを取得するように構成され、
前記対話型インターフェースが、利用対象に対応する第２のクエリの第２の応答内容を受信したことに応答して、前記プロセッサは、前記人工知能モデルを用いて、前記第２の応答内容から、前記利用対象を表し、前記利用対象に関連する第２のデータを取得するように構成され、
前記プロセッサはさらに、
前記人工知能モデルを用いて、前記困難点及び前記利用対象に基づいて、実施機能及び対象の種類を取得し、
前記人工知能モデルを用いて、前記対象の種類に基づいて、要求機能を取得し、
前記人工知能モデルを用いて、前記実施機能と前記要求機能との意味比較を行い、差分集合の内容を取得し、
前記対象の種類、前記実施機能、及び前記差分集合の内容に基づいて、機能マップを生成するように構成された、
人工知能モデルに基づく機能マップ生成システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、ヒューマンコンピュータインタラクションメカニズムに関し、特に、人工知能モデルに基づく機能マップ生成方法及びシステムに関する。
続きを表示（約 2,400 文字）【背景技術】
【０００２】
今日の包括的なデジタル変革の時代では、ウェブサイトのユーザインターフェース（ｕｓｅｒｉｎｔｅｒｆａｃｅ，ＵＩ）及びユーザエクスペリエンス（ｕｓｅｒｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ，ＵＸ）が非常に重要になっている。ＵＩ及びＵＸは、操作エクスペリエンスに直接影響するだけでなく、効率にも直接関係する。例えば、管理ウェブサイトでは、重要度に応じてデータを表示し、関連するデータに素早くリンクできる必要がある。そのため、便利な操作手順と直感的で管理しやすいダッシュボード（Ｄａｓｈｂｏａｒｄ）を備えたウェブサイトがウェブページデザインの主要なテーマとなっている。しかしながら、上記の目的を達成するには、ＵＩ／ＵＸ設計者が介在して顧客へのヒアリングを繰り返し、ニーズを正確に把握する必要があり、ウェブサイト開発の時間コストが増加することは疑いない。
【０００３】
一般的なＵＩ／ＵＸデザイン及び開発手順では、ＵＩ／ＵＸ設計者が顧客との事前ニーズヒアリングを行い、画像監視、装置制御、イベント通知など、ウェブサイトの機能マップ（ＦｕｎｃｔｉｏｎＭａｐ）を機能の種類に応じて作成し、顧客が機能を確認できるようにワイヤーフレーム（Ｗｉｒｅｆｒａｍｅ）の初版を作成する。ワイヤーフレームは、視覚的な要素を有さず、ウェブサイトの構造、機能、手順を示すことを目的としている。顧客から新たなニーズや意見があれば、ＵＩ／ＵＸ設計者が再度ヒアリングを行い、機能マップを更新し、ワイヤーフレームを作り直し、合意に達するまで手順を繰り返す。最後に、ウェブサイト開発チームは、ワイヤーフレームに基づいたＵＩ設計段階に入り、モックアップ（Ｍｏｃｋｕｐ）やプロトタイプ（Ｐｒｏｔｏｔｙｐｅ）を作成する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
設計と開発のサイクル全体を通じて、ニーズヒアリングは開発プロセス全体において重要かつ避けられない手順である。しかしながら、顧客は自分のニーズを理解していない可能性があるため、複数回のヒアリングを実施して、中核となるニーズを引き出し、必要な関連情報を補足する必要がある。ＵＩ設計と開発を進める前に、双方の理解が異なるため、双方が合意に達するまで修正や再確認が必要になることもよくある。したがって、開発サイクルにおいてニーズヒアリングに多くの時間がかかり、また、ニーズヒアリングは煩雑で高度に標準化されていないため、効率化が困難である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、ニーズヒアリングにかかる時間コストを効果的に削減することができる、人工知能（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡＩ）に基づく機能マップ生成方法及びシステムを提供する。
【０００６】
人工知能モデルに基づく機能マップ生成方法は、プロセッサを通じて実行される以下のステップを含む。第１のクエリステップでは、人工知能モデルを用いて、困難点に対応する第１のクエリの第１の応答内容から、困難点及び困難点に関連する第１のデータを取得する。第２のクエリステップでは、人工知能モデルを用いて、利用対象に対応する第２のクエリの第２の応答内容から、利用対象及び利用対象に関連する第２のデータを取得する。完全性判定ステップでは、以下のステップを含む。機能誘導ステップでは、人工知能モデルを用いて、困難点及び利用対象に基づいて実施機能及び対象の種類を取得する。機能関連付けステップでは、人工知能モデルを用いて、対象の種類に基づいて要求機能を取得する。機能比較ステップでは、人工知能モデルを用いて、実施機能と要求機能との意味比較を行い、差分集合の内容を取得する。機能マップ生成ステップでは、対象の種類、実施機能、及び差分集合の内容に基づいて、機能マップを生成する。
【０００７】
本発明の一実施形態において、第１のクエリステップは、第１の応答内容に対応するプロンプトを生成することと、人工知能モデルを介して、前記第１の応答内容に対応する前記プロンプトに基づいて、名詞捕捉プログラムを実行し、第１の名詞応答結果を取得することと、人工知能モデルを介して、意味捕捉プログラムを実行し、前記第１の応答内容及び第１の名詞応答結果に基づいて、前記困難点及び前記困難点に関連する第１のデータを取得することと、を含む。
【０００８】
本発明の一実施形態において、第２のクエリステップは、第２の応答内容に対応するプロンプトを生成することと、人工知能モデルを介して、第２の応答内容に対応するプロンプトに基づいて、名詞捕捉プログラムを実行して、第２の応答内容から第２の名詞応答結果を取得することと、人工知能モデルを介して、意味捕捉プログラムを実行して、第２の応答内容及び第２の名詞応答結果に基づいて、利用対象及び利用対象に関連する第２のデータを取得することと、を含む。
【０００９】
本発明の一実施形態において、機能マップ生成方法はさらに、第３のクエリステップを含み、第３のクエリステップは、データソースに対応する第３のクエリの第３の応答内容を受信することと、第３の応答内容に対応するプロンプトを生成することと、人工知能モデルを介して、第３の応答内容に対応するプロンプトに基づいて名詞捕捉プログラムを実行し、第３の応答内容から第３の名詞応答結果を取得することと、人工知能モデルを介して、意味捕捉プログラムを実行して、第３の応答内容及び第３の名詞応答結果に基づいてソース情報を取得することと、を含む。
【００１０】
本発明の一実施形態において、機能マップ生成ステップは、ソース情報に基づいて機能マップを更新することをさらに含む。
（【００１１】以降は省略されています）

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