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公開番号2025139082
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-26
出願番号2024037822
出願日2024-03-12
発明の名称解析装置、システムおよびプログラム
出願人旭化成株式会社,旭化成メディカル株式会社
代理人弁理士法人RYUKA国際特許事務所
主分類G06F 40/56 20200101AFI20250918BHJP(計算;計数)
要約【課題】詳細な出力データを効率よく生成する。
【解決手段】入力データを、第1学習データを用いた機械学習により生成した第1学習モデルに入力して、前記第1学習モデルが出力する中間データを取得する中間データ取得部と、前記中間データを、前記第1学習データよりも、特定の分野に特化した第2学習データを用いた機械学習により生成した第2学習モデルに入力して、前記第2学習モデルが出力する出力データを取得する出力データ取得部とを備える解析装置を提供する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
入力データに対する出力データを生成する解析装置であって、
前記入力データを、第１学習データを用いた機械学習により生成した第１学習モデルに入力して、前記第１学習モデルが出力する中間データを取得する中間データ取得部と、
前記中間データを、前記第１学習データよりも、特定の分野に特化した第２学習データを用いた機械学習により生成した第２学習モデルに入力して、前記第２学習モデルが出力する前記出力データを取得する出力データ取得部と
を備える解析装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記第２学習モデルは、前記第１学習モデルに対して追加学習を行って生成されたモデルである
請求項１に記載の解析装置。
【請求項３】
前記第１学習モデルは、前記中間データを複数生成し、
前記出力データ取得部は、前記中間データの少なくとも一つに対して、前記出力データを取得する
請求項１に記載の解析装置。
【請求項４】
前記中間データに対するユーザーの反応を取得する反応取得部を更に備え、
前記出力データ取得部は、前記ユーザーの反応に基づいて選択された１つ以上の前記中間データを、前記第２学習モデルに入力する
請求項２に記載の解析装置。
【請求項５】
前記中間データに対するユーザーの反応を取得する反応取得部を更に備え、
前記中間データ取得部は、前記ユーザーの反応を前記第１学習モデルに入力して、新たな前記中間データを取得する
請求項１に記載の解析装置。
【請求項６】
前記中間データ取得部が取得した新たな前記中間データと、過去の前記中間データとの類似度を算出する類似度算出部を更に備え、
前記出力データ取得部は、前記類似度算出部が算出する類似度が、設定された基準値以上となった場合に、少なくとも１つの前記中間データを、前記第２学習モデルに入力する
請求項５に記載の解析装置。
【請求項７】
前記中間データに対応する前記分野を判定する分野判定部を更に備え、
前記出力データ取得部に対して前記分野ごとに前記第２学習モデルが用意されており、
前記出力データ取得部は、前記分野判定部が判定した前記分野に対応する前記第２学習モデルに前記中間データを入力する
請求項１に記載の解析装置。
【請求項８】
前記出力データ取得部は、前記入力データおよび前記中間データを前記第２学習モデルに入力する
請求項１から７のいずれか一項に記載の解析装置。
【請求項９】
前記第２学習モデルは、前記入力データと前記中間データとの関係を説明した内容を含む前記出力データを生成する
請求項８に記載の解析装置。
【請求項１０】
前記中間データ取得部は、発明の構成を前記入力データとして前記第１学習モデルに入力し、前記発明が解決する課題および前記発明の効果の少なくとも一方を前記中間データとして取得し、
前記出力データ取得部は、前記発明の構成と、前記発明が解決する課題および前記発明の効果の少なくとも一方との関係を説明した内容を含む前記出力データを取得する
請求項８に記載の解析装置。
（【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、解析装置、システムおよびプログラムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、「過去の特許出願の情報をＡＩに学習させることで生成、更新されるクレーム生成ＡＩエンジンを実装（段落００１６）」した作成サーバーが記載されている。特許文献２には、「前記受付部を介して、ユーザーの指示に基づき、前記抽出された複数のセンテンス候補からいずれかの選択を受け付け、該選択を受け付けたセンテンス候補を、前記発明に関する文書情報に付加する文書編集部と、を備える特許文書作成支援装置（請求項１）が記載されている。
特許文献１特開２０２０－０９５６５３号公報
特許文献２特開２０２３－１１５８３７号公報
【発明の概要】
【０００３】
本発明の第１の態様においては、入力データに対する出力データを生成する解析装置を提供する。上記解析装置は、前記入力データを、第１学習データを用いた機械学習により生成した第１学習モデルに入力して、前記第１学習モデルが出力する中間データを取得する中間データ取得部を備えてよい。上記何れかの解析装置は、前記中間データを、前記第１学習データよりも、特定の分野に特化した第２学習データを用いた機械学習により生成した第２学習モデルに入力して、前記第２学習モデルが出力する前記出力データを取得する出力データ取得部を備えてよい。
【０００４】
上記何れかの解析装置において前記第２学習モデルは、前記第１学習モデルに対して追加学習を行って生成されたモデルであってよい。
【０００５】
上記何れかの解析装置において前記第１学習モデルは、前記中間データを複数生成してよい。上記何れかの解析装置において前記出力データ取得部は、前記中間データの少なくとも一つに対して、前記出力データを取得してよい。
【０００６】
上記何れかの解析装置は、前記中間データに対するユーザーの反応を取得する反応取得部を備えてよい。上記何れかの解析装置において前記出力データ取得部は、前記ユーザーの反応に基づいて選択された１つ以上の前記中間データを、前記第２学習モデルに入力してよい。
【０００７】
上記何れかの解析装置は前記中間データに対するユーザーの反応を取得する反応取得部を備えてよい。上記何れかの解析装置において前記中間データ取得部は、前記ユーザーの反応を前記第１学習モデルに入力して、新たな前記中間データを取得してよい。
【０００８】
上記何れかの解析装置は、前記中間データ取得部が取得した新たな前記中間データと、過去の前記中間データとの類似度を算出する類似度算出部を備えてよい。上記何れかの解析装置において前記出力データ取得部は、前記類似度算出部が算出する類似度が、設定された基準値以上となった場合に、少なくとも１つの前記中間データを、前記第２学習モデルに入力してよい。
【０００９】
上記何れかの解析装置は、前記中間データに対応する前記分野を判定する分野判定部を備えてよい。上記何れかの解析装置において前記出力データ取得部に対して前記分野ごとに前記第２学習モデルが用意されていてよい。上記何れかの解析装置において前記出力データ取得部は、前記分野判定部が判定した前記分野に対応する前記第２学習モデルに前記中間データを入力してよい。
【００１０】
上記何れかの解析装置において前記出力データ取得部は、前記入力データおよび前記中間データを前記第２学習モデルに入力してよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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