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公開番号2025138385
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-25
出願番号2024037440
出願日2024-03-11
発明の名称情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理装置
出願人株式会社日本総合研究所
代理人個人,個人
主分類G06F 16/33 20250101AFI20250917BHJP(計算;計数)
要約【課題】言語モデルを利用したチャットシステムを、エージェントとして振る舞わせるための複数のプロンプトを作成し、出力する情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理装置を提供すること。
【解決手段】情報処理方法は、言語モデルの振る舞いについての指示を含むプロンプトの基となる要素を、複数取得し、互いに異なる複数の前記要素を組み合わせた特性定義を、複数作成し、前記言語モデルへ与えるべく、作成した各特性定義に基づく複数のプロンプトを作成し、作成した前記複数のプロンプトを出力する。
【選択図】図10
特許請求の範囲【請求項１】
言語モデルの振る舞いについての指示を含むプロンプトの基となる要素を、複数取得し、
互いに異なる複数の前記要素を組み合わせた特性定義を、複数作成し、
前記言語モデルへ与えるべく、作成した各特性定義に基づく複数のプロンプトを作成し、
作成した前記複数のプロンプトを出力する
処理を実行する情報処理方法。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記言語モデルへ第１のプロンプトを与えて得た文章を、第２のプロンプトを与えて前記言語モデルに補正させ、
前記言語モデルが出力した補正文章を出力する
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
第１のプロンプトから所定の前記要素を削除した第２のプロンプトを生成する
請求項２に記載の情報処理方法。
【請求項４】
前記第２のプロンプトを新たな第１のプロンプトに設定する処理と、
該新たな第１のプロンプトに基づいて、新たな第２のプロンプトを生成する処理と、
前記補正文章、及び、前記新たな第２のプロンプトを前記言語モデルへ与えて、新たな補正文章を得る処理と
を、前記新たな第２のプロンプトの前記要素が１つになるまで、繰り返し実行する
請求項３に記載の情報処理方法。
【請求項５】
質問文を受け付け、
受け付けた前記質問文に関連する前記第１のプロンプトを作成し、
前記質問文、及び、前記第１のプロンプトを前記言語モデルへ入力し、
前記言語モデルから、回答文に相当する文章を取得し、
前記言語モデルへ前記第２のプロンプトを与えて得た前記補正文章を出力する
請求項２から請求項４の何れか一項に記載の情報処理方法。
【請求項６】
前記要素は、利用者の人格に関する情報又は知見を含む記憶オブジェクト、及び、前記言語モデルが擬似するエージェントの人格に関する情報又はアドリブを含む設定オブジェクトに分類される
請求項１から請求項４の何れか一項に記載の情報処理方法。
【請求項７】
言語モデルの振る舞いについての指示を含むプロンプトの基となる要素を、複数取得し、
互いに異なる複数の前記要素を組み合わせた特性定義を、複数作成し、
前記言語モデルへ与えるべく、作成した各特性定義に基づく複数のプロンプトを作成し、
作成した前記複数のプロンプトを出力する
処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
【請求項８】
制御部を備えた情報処理装置であって、
前記制御部は、
言語モデルの振る舞いについての指示を含むプロンプトの基となる要素を、複数取得し、
互いに異なるた複数の前記要素を組み合わせた特性定義を、複数作成し、
前記言語モデルへ与えるべく、作成した各特性定義に基づく複数のプロンプトを作成し、
作成した前記複数のプロンプトを出力する
処理を実行する情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、言語モデルへ与える複数のプロンプトを作成し、出力する情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理装置に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルツインの活用が進められている。デジタルツインは、現実世界のデータを双子のように仮想空間上に配置し、モニタリングやシミュレーションを可能にする仕組み及び概念をいう。これまで、デジタルツインは、物理的なモノや環境又は設備を対象としてきたが、人の再現にも拡張しようとする提案がされている（例えば、非特許文献１）。
【０００３】
また、特許文献１には、個人専門家のライフログを学習することにより、個人専門家が質問に対して発する回答を予測し得るように構築された学習モデルを、個人専門家のデジタルクローンとして記憶する学習モデル記憶部を備える専門家回答予測システムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２３－８２９７０号公報
【非特許文献】
【０００５】
多田充徳，外２名，”ヒューマンデジタルツインの現状と将来展望”，日本ロボット学会誌，［online］，2022年9月15日，日本ロボット学会，Vol.40，No.7，pp579-584，インターネット＜URL：https://www.jstage.jst.go.jp/article/jrsj/40/7/40_40_579/_pdf/-char/ja＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、非特許文献１には、人を再現するヒューマンデジタルツインを具体的にどのように構築すればよいかについての開示はない。また、特許文献１に開示されているデジタルクローンは、教師あり学習による学習モデルの構築が必要である。
【０００７】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものである。その目的は、教師あり学習による学習モデルの構築を経ることなく、言語モデルを利用したチャットシステムを、エージェントとして振る舞わせるための複数のプロンプトを作成し、出力する情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理装置の提供である。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本願の一態様に係る情報処理方法は、言語モデルの振る舞いについての指示を含むプロンプトの基となる要素を、複数取得し、互いに異なる複数の前記要素を組み合わせた特性定義を、複数作成し、前記言語モデルへ与えるべく、作成した各特性定義に基づく複数のプロンプトを作成し、作成した前記複数のプロンプトを出力する。
【発明の効果】
【０００９】
本願の一態様にあっては、言語モデルを利用したチャットシステムを、エージェントとして振る舞わせるための複数のプロンプトを作成し、出力することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
対話システムの構成例を示す説明図である。
対話サーバのハードウェア構成例を示すブロック図である。
ユーザ端末のハードウェア構成例を示すブロック図である。
利用者人格ＤＢの内容例を示す概念図である。
知見ＤＢの内容例を示す概念図である。
エージェント人格ＤＢの例を示す説明図である。
アドリブＤＢの例を示す説明図である。
初期設定処理の手順例を示すフローチャートである。
対話処理の手順例を示すフローチャートである。
推論処理の手順例を示すフローチャートである。
オブジェクト例及び質問例を示す説明図である。
第１プロンプトと第１プロンプトで得た回答の例を示す説明図である。
第２プロンプトと第２プロンプトで得た回答の例を示す説明図である。
第３プロンプトと第３プロンプトで得た回答の例を示す説明図である。
第４プロンプトと第４プロンプトで得た回答の例を示す説明図である。
対話画面の例を示す説明図である。
初期設定画面の例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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