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公開番号2025122748
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-22
出願番号2024018361
出願日2024-02-09
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム
出願人楽天グループ株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06Q 50/10 20120101AFI20250815BHJP(計算;計数)
要約【課題】住所情報から建物タイプを識別するための効率的な学習に関する技術を提供する。
【解決手段】情報処理装置は、入力データとしての住所情報と、該入力データに対する正解データとしての、該住所情報における建物の建物タイプとを含むプロンプトを生成し、入力された対象住所情報における建物の建物タイプを出力するタスクを実行するように、1以上の該プロンプトを用いて、事前学習された自然言語モデルのプロンプト学習を行う。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
入力データとしての住所情報と、前記入力データに対する正解データとしての、前記住所情報における建物の建物タイプとを含むプロンプトを生成する生成部と、
入力された対象住所情報における建物の建物タイプを出力するタスクを実行するように、１以上の前記プロンプトを用いて、事前学習された自然言語モデルのプロンプト学習を行う学習部と、
を有する、情報処理装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記建物タイプは、所定の複数の建物タイプのうちのいずれかであり、
前記生成部は、前記複数の建物タイプのそれぞれを少なくとも正解データとして前記プロンプトに含める、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記生成部は、現実の住所情報から生成した架空の住所情報と、当該架空の住所情報における架空の建物の建物タイプとを含むプロンプトを、１以上の前記プロンプトに含める、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記架空の住所情報は、前記現実の住所情報の一部情報を削除した削除住所情報である、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記架空の住所情報は、前記現実の住所情報に対して一部情報を追加した追加住所情報である、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記架空の住所情報は、前記現実の住所情報の一部情報を変更した変更住所情報である、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記自然言語モデルが優先的に学習すべきプロンプトを優先プロンプトとして設定する設定部を更に有する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
１以上の前記プロンプトから１つのプロンプトを選択し、当該選択したプロンプトに含まれる住所情報と建物タイプを、それぞれ参照住所情報と参照建物タイプとして取得する取得部と、
前記参照住所情報を、住所情報から建物タイプを予測するように学習された建物タイプ予測モデルに入力することにより、前記参照住所情報における建物の建物タイプを、予測建物タイプとして予測する予測部と、を更に有し、
前記設定部は、前記参照建物タイプと前記予測建物タイプとが異なる場合に、前記参照住所情報と前記予測建物タイプとを含むプロンプトを、前記優先プロンプトとして設定する、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
情報処理装置によって実行される情報処理方法であって、
生成部により、入力データとしての住所情報と、前記入力データに対する正解データとしての、前記住所情報における建物の建物タイプとを含むプロンプトを生成することと、
学習部により、入力された対象住所情報における建物の建物タイプを出力するタスクを実行するように、１以上の前記プロンプトを用いて、事前学習された自然言語モデルのプロンプト学習を行うことと、
を含む、情報処理方法。
【請求項１０】
情報処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムであって、前記プログラムは、前記コンピュータに、
入力データとしての住所情報と、前記入力データに対する正解データとしての、前記住所情報における建物の建物タイプとを含むプロンプトを生成する生成処理と、
入力された対象住所情報における建物の建物タイプを出力するタスクを実行するように、１以上の前記プロンプトを用いて、事前学習された自然言語モデルのプロンプト学習を行う学習処理と、を含む処理を実行させるためのものである、
情報処理プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、住所情報に基づいて当該住所情報における建物の建物タイプを識別するための技術に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
物流配送において、効率的な配送を行うために、宛先住所の建物に顧客が居るか居ないか、もしくは、宛先住所の建物に宅配ボックスが設置されているかについての情報は重要である。当該情報は、宛先住所における建物の建物タイプが影響しうる。例えば、宛先住所の建物の建物タイプが、会社のビルであれば、平日は顧客が居る可能性が高いが、休日はそうではない。よって、住所における建物の建物タイプを正確に識別することが重要である。
【０００３】
住所における建物の建物タイプを識別するために、例えば、特許文献１に記載されているような物件データベースを使用することができる。当該データベースには、住所情報と、当該住所情報における建物の建物タイプとが含まれている。当該データベースを用いることにより、各住所に対する建物タイプを識別することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２２－１１８４７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、当該文献に記載されたようなデータベースを使用する場合、住所情報や建物タイプの情報が新しく追加された場合や変更される毎に、当該データベースを更新しなければならない。よって、住所情報における建物の建物タイプを識別するためにデータベースを使用することは、効率的とは言えない。したがって、住所情報から当該住所情報における建物の建物タイプを、データベース以外の手段で効率的に識別するための技術が求められる。
【０００６】
住所情報から当該住所情報における建物の建物タイプを、データベース以外の手段で識別するための一手段として、住所情報を入力して建物タイプを識別して出力するように構成された機械学習のための学習モデルを利用することが考えられる。しかしながら、学習モデルに新しいタスクを学習させるための学習に係るコストは一般的に大きい、という課題がある。
【０００７】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、住所情報から建物タイプを識別するための効率的な学習に関する技術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】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明による情報処理装置の一態様は、入力データとしての住所情報と、前記入力データに対する正解データとしての、前記住所情報における建物の建物タイプとを含むプロンプトを生成する生成部と、入力された対象住所情報における建物の建物タイプを出力するタスクを実行するように、１以上の前記プロンプトを用いて、事前学習された自然言語モデルのプロンプト学習を行う学習部と、を有する。
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明による情報処理方法の一態様は、情報処理装置によって実行される情報処理方法であって、生成部により、入力データとしての住所情報と、前記入力データに対する正解データとしての、前記住所情報における建物の建物タイプとを含むプロンプトを生成することと、学習部により、入力された対象住所情報における建物の建物タイプを出力するタスクを実行するように、１以上の前記プロンプトを用いて、事前学習された自然言語モデルのプロンプト学習を行うことと、を含む。
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明による情報処理プログラム一態様は、情報処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムであって、該プログラムは、入力データとしての住所情報と、前記入力データに対する正解データとしての、前記住所情報における建物の建物タイプとを含むプロンプトを生成する生成処理と、入力された対象住所情報における建物の建物タイプを出力するタスクを実行するように、１以上の前記プロンプトを用いて、事前学習された自然言語モデルのプロンプト学習を行う学習処理と、を含む処理を実行させるためのものである。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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