JP2005339237A - アプリケーション利用補助システム - Google Patents
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Abstract
【課題】 利用者から取得した情報から、必要な情報を選別し、この選別した情報に基づいて最適情報を出力する。
【解決手段】 利用者からの入力情報を受け取り、予め用意された思考ルーチンによりこの入力情報について第1のAI処理を行い、そのAI処理の処理結果をデータベース・サーバ、アプリケーション・サーバに渡す定義型AIと、学習機能を有する学習型AIであって、定義型AIが入力情報の取り扱いを判断できない場合、この入力情報についてAI処理を実行し、そのAI処理の処理結果をデータベース・サーバ、アプリケーション・サーバに渡す学習型AIとを有する。
【選択図】 図1
【解決手段】 利用者からの入力情報を受け取り、予め用意された思考ルーチンによりこの入力情報について第1のAI処理を行い、そのAI処理の処理結果をデータベース・サーバ、アプリケーション・サーバに渡す定義型AIと、学習機能を有する学習型AIであって、定義型AIが入力情報の取り扱いを判断できない場合、この入力情報についてAI処理を実行し、そのAI処理の処理結果をデータベース・サーバ、アプリケーション・サーバに渡す学習型AIとを有する。
【選択図】 図1
Description
本発明は、利用者とアプリケーションとのインターフェイスとなる、アプリケーション利用補助システムに関し、より詳しくはいわゆるAI(Artificial Intelligence)機能を用いて、利用者から取得した情報から必要な情報を選別し、この選別した情報に基づいて最適情報を出力する、アプリケーション利用補助システムに関する。
近年、情報処理技術の発展、情報インフラの普及・発展に伴って、企業活動などにおいて、情報及びその流通の重要性が認識される様になってきた。企業では多人数の役員やスタッフ、営業担当者が日々新しい情報を収集し、これを他者と共有してより効率的な活動、より有効な戦略の立案、顧客サービスの見直し・改善などが行われ、それが企業間競争の勝敗の帰趨を左右することが多い。
そこで、多くの企業では、情報の蓄積・情報の共有などを企業に属する多数の人々で行えるよう、様々な業務システムを導入し利用できる環境を整えている。
この様な業務システムを利用者(企業役員・従業員など)が使用する場合には、その利用者が端末装置からデータを適切な格納先に入力し、また必要なデータが格納されているデータベースにアクセスし、必要なデータを取得している。この様なシステムの例は例えば特許文献1に記載されている。
特開2004−30008号公開公報(図14,段落[0079]〜[0081])
しかしながら、企業活動の多様化・複雑化に伴い、企業が収集し蓄積していく情報は非常に膨大な量となり、またその内容も非常に複雑なものとなる。そのため、利用者が必要としている情報を取り出し、参照する場合に、真に必要なデータにたどり着くには、どこにどのようなデータが格納されているのかを十分に理解している必要があるが、すべての利用者が業務システムの構成・内容を正確に理解することは困難であり、利用者が業務システムへの要求・問い合わせのための入力が、真に必要なデータを取得するために適切な要求・問い合わせであるとは限らない。
本発明の目的は、利用者から取得した情報から、必要な情報を選別し、この選別した情報に基づいて最適情報を出力する、アプリケーション利用補助システムを提供することにある。
上記課題を解決するための手段として、本発明は以下のような特徴を有する。
本発明の第1の態様は、このアプリケーション利用補助システムは、情報を蓄積し、かつ必要に応じて情報を出力するアプリケーションと、その利用者とのインターフェイスとなるアプリケーション利用補助システムとして提案される。
本発明の第1の態様は、このアプリケーション利用補助システムは、情報を蓄積し、かつ必要に応じて情報を出力するアプリケーションと、その利用者とのインターフェイスとなるアプリケーション利用補助システムとして提案される。
このアプリケーション利用補助システムは、利用者からの入力情報を受け取り、予め用意された思考ルーチンによりこの入力情報についてAI処理を行い、そのAI処理の処理結果をアプリケーション実行手段に渡す第1のAI処理手段(定義型AI)と、学習機能を有する第2のAI処理手段(学習型AI)であって、第1のAI処理手段が入力情報の取り扱いを判断できない場合、この入力情報についてAI処理を実行し、そのAI処理の処理結果をアプリケーション実行手段に渡す第2のAI処理手段(学習型AI)とを有することを特徴としている。
ここで、「AI処理」とは、いわゆる人工知能を利用した処理をいい、人工知能とは人間が知能を用いて実行していることを機械が実行することを可能にするための実現技術である。ここにいう「AI処理」は、例えば、知識の格納、推論の実行、知識の編集、結論の説明、あいまいさの取り扱い、などを含む。
この発明の態様によれば、利用者からの情報を推論により選別・補足・修正し、この選別・補足・修正された情報に基づいて業務アプリケーション群などのアプリケーションを、これらアプリケーションについて知識を有さないユーザであっても適切な情報の入力、入手が可能となる。
このアプリケーション利用補助システムにおいて、第2のAI処理手段は、入力情報の取り扱いを判断できなかった場合は、利用者に対して入力情報の取り扱いを決定するための、この入力情報の意味を問い合わせる回答を出力するようにしてもよい。
なお、その他の学習方法を用いる第2のAI処理手段を用いる場合であっても、本発明は成立する。
なお、その他の学習方法を用いる第2のAI処理手段を用いる場合であっても、本発明は成立する。
アプリケーション利用補助システムは、利用者からの入力情報を従前の話題にしたがって解釈し、解釈した入力情報を第1のAI処理手段に渡す会話エンジン手段(会話エンジン)をさらに有する構成であってもよい。
この様な構成によれば、利用者とアプリケーション・システムとの間の情報の流れ(会話の主題)に従って入力情報の意味の推定が可能となり、より精度の高い利用補助効果が期待できる。
利用者からの情報を推論により選別・補足・修正し、この選別・補足・修正された情報に基づいて業務アプリケーション群などのアプリケーションを、これらアプリケーションについて知識を有さないユーザであっても利用することを可能とする。
以下に、添付の図面を参照しながら本発明の実施の形態にかかるアプリケーション利用補助システムの説明を行う。
[1.構成例]
図1は、アプリケーション利用補助システムを含むアプリケーション・システムの構成例を示すブロック図である。
[1.構成例]
図1は、アプリケーション利用補助システムを含むアプリケーション・システムの構成例を示すブロック図である。
[1.1.端末装置]
アプリケーション・システム1は、端末装置であるコンピュータ10,携帯端末20、表示ディスプレイ30,センサ/カメラ40とを有している。
アプリケーション・システム1は、端末装置であるコンピュータ10,携帯端末20、表示ディスプレイ30,センサ/カメラ40とを有している。
コンピュータ10は、いわゆるパーソナルコンピュータ、ワークステーション、端末専用機、など情報の送受信が可能なすべての装置を含む。コンピュータ10と後に説明する会話エンジン50、AI装置60とは通信回線、又はWWW(World Wide Web)、イーサネット(富士ゼロックス社登録商標)、社内LANなどの通信網を介して接続されている。なお、無線LAN接続機能を有するコンピュータが無線LANにより会話エンジン50、AI装置60と接続されている場合も、ここにいうコンピュータ10に含まれるものとする。
携帯端末20は、利用者は移動体通信網を介して、後に説明する会話エンジン50、AI装置60と情報の送受信を行うことが可能なすべての装置であって、たとえば携帯電話機、PDA(Personal Data Assistant)などである。
表示ディスプレイ30は、後に述べるAI装置60及び/又はデータベース・サーバ70からの情報を画像として表示する装置であって、たとえば液晶ディスプレイ装置、CRTモニタ、ELディスプレイパネルなどである。表示ディスプレイ30は、音声を再生するスピーカを有していても良く、音声付き動画を再生して複数の利用者に対して同時に情報を閲覧させる街頭テレビジョンのようなものであってもよい。
センサ/カメラ40は、所定の情報を検出してこれを後に述べるデータベース・サーバ70に提供する装置であって、例えば遊技場(ホール)内の遊技者の動きを検知する赤外線センサ或いはビデオモニタ、各遊技台における遊技球、コインなどの出玉率を係数するカウンタなどである。
また、カメラは、利用者の本人認証、性別判断など、AI装置60若しくはデータベース・サーバ70において利用される画像情報を生成し、出力する。AI装置60若しくはデータベース・サーバ70は、この画像情報に基づいて、本人を特定した上で、本人情報に応じて出力するデータを変化させるように動作してもよい。
また、センサとしては、指紋、音声、位置センサなどがあり、指紋、音声は本人を特定した上で、本人情報に応じて出力するデータを変化させる処理、位置センサは、対象の場所に応じて応じて出力するデータを変化させる処理、などに利用される。
[1.2.会話エンジン]
前述のコンピュータ10,及び携帯端末20は、会話エンジン50に接続されている。
会話エンジン50は、利用者からの入力情報を解釈して、必要な場合にはこの入力情報を適切な内容を有する入力情報に翻訳して、AI装置60に渡し、かつAI装置60からの情報をコンピュータ10,及び携帯端末20に渡す。
前述のコンピュータ10,及び携帯端末20は、会話エンジン50に接続されている。
会話エンジン50は、利用者からの入力情報を解釈して、必要な場合にはこの入力情報を適切な内容を有する入力情報に翻訳して、AI装置60に渡し、かつAI装置60からの情報をコンピュータ10,及び携帯端末20に渡す。
[1.2.1.全体構成]
図2は、本実施の形態に係る会話エンジン50の概略構成図である。図2に示すように、会話制御装置1は、入力部100と、音声認識部200と、会話制御部300と、文解析部400と、会話データベース500と、出力部600と、音声認識辞書記憶部700とを備えている。
図2は、本実施の形態に係る会話エンジン50の概略構成図である。図2に示すように、会話制御装置1は、入力部100と、音声認識部200と、会話制御部300と、文解析部400と、会話データベース500と、出力部600と、音声認識辞書記憶部700とを備えている。
[1.2.2.入力部]
入力部100は、利用者から入力された入力情報を取得するものである。この入力部100は、例えば、マイクロホンが挙げられる。入力部100は、取得した発話内容に対応する音声を音声信号として音声認識部200に出力する。
入力部100は、利用者から入力された入力情報を取得するものである。この入力部100は、例えば、マイクロホンが挙げられる。入力部100は、取得した発話内容に対応する音声を音声信号として音声認識部200に出力する。
[1.2.3.音声認識部]
音声認識部200は、入力部100で取得した発話内容に基づいて、発話内容に対応する文字列を特定するものである。具体的には、入力部100から音声信号が入力された音声認識部200は、入力された音声信号に基づいて、その音声信号と音声認識辞書記憶部700に格納されている辞書および会話データベース500とを照合する。
音声認識部200は、入力部100で取得した発話内容に基づいて、発話内容に対応する文字列を特定するものである。具体的には、入力部100から音声信号が入力された音声認識部200は、入力された音声信号に基づいて、その音声信号と音声認識辞書記憶部700に格納されている辞書および会話データベース500とを照合する。
[1.2.4.音声認識辞書記憶部]
音声認識辞書記憶部700は、標準的な音声信号に対応する文字列を格納するものである。この照合をした音声認識部200は、その音声信号に対応する単語仮説に対応する文字列を特定し、その特定した文字列を文字列信号として会話制御部300に出力する。
音声認識辞書記憶部700は、標準的な音声信号に対応する文字列を格納するものである。この照合をした音声認識部200は、その音声信号に対応する単語仮説に対応する文字列を特定し、その特定した文字列を文字列信号として会話制御部300に出力する。
[1.2.6.会話データベース]
会話データベース500は、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す話題タイトル(第二形態素情報という)と、発話内容に対する利用者への回答文とを予め相互に対応付けて複数記憶するものである。また、回答文の種類を示す複数の回答種類は、回答文に対応付けられている。
更に、会話データベース500は、話題を特定するための話題特定情報を予め複数記憶するものである。具体的に「話題特定情報」は、本実施の形態では、利用者から入力されると予想される入力内容又は利用者への回答文に関連性のあるキーワードを意味する。この話題特定情報には、話題タイトルが複数対応付けられている。また各話題タイトルには、利用者への回答文が対応付けられている。
会話データベース500は、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す話題タイトル(第二形態素情報という)と、発話内容に対する利用者への回答文とを予め相互に対応付けて複数記憶するものである。また、回答文の種類を示す複数の回答種類は、回答文に対応付けられている。
更に、会話データベース500は、話題を特定するための話題特定情報を予め複数記憶するものである。具体的に「話題特定情報」は、本実施の形態では、利用者から入力されると予想される入力内容又は利用者への回答文に関連性のあるキーワードを意味する。この話題特定情報には、話題タイトルが複数対応付けられている。また各話題タイトルには、利用者への回答文が対応付けられている。
[1.2.7.文解析部]
前記文解析部400は、入力部100又は音声認識部200で特定された文字列を解析するものである。この文解析部400は、本実施の形態では、文字列特定部と、形態素抽出部と、形態素データベースと、入力種類判定部と、発話種類データベースとを有している。
前記文解析部400は、入力部100又は音声認識部200で特定された文字列を解析するものである。この文解析部400は、本実施の形態では、文字列特定部と、形態素抽出部と、形態素データベースと、入力種類判定部と、発話種類データベースとを有している。
文字列特定部は、入力部100及び音声認識部200で特定された一連の文字列を一文節毎に区切る。
形態素抽出部は、文字列特定部で区切られた一文節の文字列に基づいて、その一文節の文字列の中から、文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出するものである。ここで、形態素とは、本実施の形態では、文字列に現された語構成の最小単位を意味するものとする。この語構成の最小単位としては、例えば、名詞、形容詞、動詞などの品詞が挙げられる。
入力種類判定部は、文字列特定部で特定された文字列に基づいて、発話内容の種類(発話種類)を判定する。この発話種類は、本実施の形態では、「発話文のタイプ」を意味する。ここで、「発話文のタイプ」は、本実施の形態では、陳述文(D
; Declaration)、時間文(T ; Time)、場所文(L ; Location)、反発文(N ; Negation)などから構成される。この各タイプから構成される文は、肯定文又は質問文で構成される。「陳述文」とは、利用者の意見又は考えを示す文を意味するものである。「場所文」とは、場所的な概念を伴う文を意味するものである。「時間文」とは、時間的な概念を伴う文を意味するものである。「反発文」とは、陳述文を否定するときの文を意味する。
; Declaration)、時間文(T ; Time)、場所文(L ; Location)、反発文(N ; Negation)などから構成される。この各タイプから構成される文は、肯定文又は質問文で構成される。「陳述文」とは、利用者の意見又は考えを示す文を意味するものである。「場所文」とは、場所的な概念を伴う文を意味するものである。「時間文」とは、時間的な概念を伴う文を意味するものである。「反発文」とは、陳述文を否定するときの文を意味する。
この入力種類判定部は、抽出した要素に基づいて、「発話文のタイプ」を判定し、判定した「発話文のタイプ」を、会話制御部に含まれる回答取得部に出力する。
[1.2.8.会話制御部]
前記会話制御部300は、本実施の形態では、管理部と、話題特定情報検索部と、省略文補完部と、話題検索部と、回答取得部とによる構成されている。
前記会話制御部300は、本実施の形態では、管理部と、話題特定情報検索部と、省略文補完部と、話題検索部と、回答取得部とによる構成されている。
管理部は、会話制御部300の全体を制御する。
話題特定情報検索部は、抽出された第一形態素情報と各話題特定情報とを照合し、各話題特定情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素と一致する話題特定情報を検索する。
話題特定情報検索部は、抽出された第一形態素情報と各話題特定情報とを照合し、各話題特定情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素と一致する話題特定情報を検索する。
省略文補完部は、前記第一形態素情報を、前回までに検索された話題特定情報(以下、「着目話題特定情報」)及び前回の回答文に含まれる話題特定情報(以下、「回答文話題特定情報」という)を利用して、補完することにより複数種類の補完された第一形態素情報を生成する。
話題検索部は、省略文補完部で話題タイトルが決まらなかったとき、第一形態素情報と、利用者入力文話題特定情報に対応する各話題タイトルとを照合し、各話題タイトルの中から、第一形態素情報に最も適する話題タイトルを検索する。
回答取得部は、話題検索部で検索された話題タイトルに基づいて、話題タイトルに対応付けられた回答文を取得し、また、話題検索部で検索された話題タイトルに基づいて、その話題タイトルに対応付けられた各回答種類と、文解釈部で判定された発話種類とを照合し、各回答種類の中から、判定された発話種類と一致する回答種類を検索する。
[1.2.9.出力部]
出力部は、回答取得部で取得された回答文を出力するものである。
出力部は、回答取得部で取得された回答文を出力するものである。
[1.3.AI装置]
前記会話エンジン50は、利用者からの入力を解釈してその結果をAI装置60に出力する。AI装置60は、第1のAI処理手段である定義型AI61と、この定義型AI61が前記第1のAI処理手段が入力情報の取り扱いを判断できない場合、この入力情報について解釈・推論などの処理を含むAI処理を実行し、そのAI処理の処理結果を出力する、第2のAI処理手段である学習型AI62とを有している。
前記会話エンジン50は、利用者からの入力を解釈してその結果をAI装置60に出力する。AI装置60は、第1のAI処理手段である定義型AI61と、この定義型AI61が前記第1のAI処理手段が入力情報の取り扱いを判断できない場合、この入力情報について解釈・推論などの処理を含むAI処理を実行し、そのAI処理の処理結果を出力する、第2のAI処理手段である学習型AI62とを有している。
定義型AI61は、予め用意された知識・およびルールに基づき、利用者が入力した入力情報を、その利用者が必要としていると推測される回答・情報がデータベース・サーバ70より返される内容を有する入力情報となるよう、入力情報の補完・修正を行う。
この定義型AI61は予め用意されたルールに基づいて利用者が必要としている情報の推測等を行うので、処理時間が短時間で済むという利点がある。
一方、学習型AI62は利用者が入力した入力情報を、その利用者が必要としていると推測される回答・情報がデータベース・サーバ70より返される内容を有する入力情報となるよう、入力情報の補完・修正を行うことは、定義型AI61と同様であるが、定義型AI61がその予め用意されたルールによっては、入力情報の真の意味の推測や、その補完・修正が行えない場合、利用者に対して入力情報の真の意味の推測や、その補完・修正を行う為の問いを利用者に発し、その問いに対する利用者の回答に基づいて将来同様の入力情報を受け付けた場合、処理できる新たなルールの生成を行うフィードバック学習処理を行う。
学習型AI62が生成した新たなルールは、学習型AI62によるルールの評価の後、所定の評価が得られた場合には、定義型AI61の予め用意されたルールに組み込まれるようにしてもよい。
[1.4.データベース・サーバ]
データベース・サーバ70は、データを蓄積し、AI装置60からの要求に応じて、この要求にかかるデータを蓄積データの中から抽出して出力する。また、データベース・サーバ70は、後述のアプリケーション・サーバ80内の各システム81〜86において生成・加工されたデータを蓄積し、或いは各システム81〜86からの要求に応じて蓄積したデータを供給する。
データベース・サーバ70は、データを蓄積し、AI装置60からの要求に応じて、この要求にかかるデータを蓄積データの中から抽出して出力する。また、データベース・サーバ70は、後述のアプリケーション・サーバ80内の各システム81〜86において生成・加工されたデータを蓄積し、或いは各システム81〜86からの要求に応じて蓄積したデータを供給する。
[1.5.アプリケーション・サーバ]
アプリケーション・サーバ80は、それぞれがシステムを構成する、一又は複数のアプリケーションを搭載し、このアプリケーションを実行するサーバである。
アプリケーション・サーバ80は、それぞれがシステムを構成する、一又は複数のアプリケーションを搭載し、このアプリケーションを実行するサーバである。
アプリケーション・サーバ80が搭載するシステムは、利用者が利用可能であるどのようなアプリケーションによる物であっても構わない。以下に、アプリケーション・サーバ80が搭載するシステムの例を列挙する。
(1) マーケティングシステム
マーケティングシステム81は、主として企業のマーケティング活動を支援するためのシステムであって、たとえば営業担当者の予定と内容を日報形式で記録し、営業目標情報と達成された実績との差異を管理者等に報知するシステム(例えば特願2003−273525に記載のシステム)、利用者の周辺に所在する顧客を抽出し、報知するシステム(例えば、特願2003−379066)、利用者の当日の移動履歴から日報情報の信憑性を判定するシステム(例えば、特願2003−382699)などがある。
マーケティングシステム81は、主として企業のマーケティング活動を支援するためのシステムであって、たとえば営業担当者の予定と内容を日報形式で記録し、営業目標情報と達成された実績との差異を管理者等に報知するシステム(例えば特願2003−273525に記載のシステム)、利用者の周辺に所在する顧客を抽出し、報知するシステム(例えば、特願2003−379066)、利用者の当日の移動履歴から日報情報の信憑性を判定するシステム(例えば、特願2003−382699)などがある。
(2)商品の開発・企画システム
商品の開発・企画システム82は、主として新たな商品・サービスなどの企画・開発を支援するためのシステムであって、一例としては、登録情報のセキュリティレベルを開発の進歩状況に応じて変えるシステム(例えば、特願2003−408431)、登録情報のセキュリティレベルを、リンク表示の色によって識別できるようにするシステム(例えば、特願2003−411651)などがある。
商品の開発・企画システム82は、主として新たな商品・サービスなどの企画・開発を支援するためのシステムであって、一例としては、登録情報のセキュリティレベルを開発の進歩状況に応じて変えるシステム(例えば、特願2003−408431)、登録情報のセキュリティレベルを、リンク表示の色によって識別できるようにするシステム(例えば、特願2003−411651)などがある。
(3)販売管理システム
販売管理システム83は、商品の販売数量、売上高、計画販売数量、次期商品との入れ替え時期、などを管理するためのシステムであって、各営業部、支店、販売店の計数管理や、営業戦略を立てるために営業担当者に参考にされたり、売れ筋商品の発見、分析を行うために開発企画担当者が参照することが考えられる。
販売管理システム83は、商品の販売数量、売上高、計画販売数量、次期商品との入れ替え時期、などを管理するためのシステムであって、各営業部、支店、販売店の計数管理や、営業戦略を立てるために営業担当者に参考にされたり、売れ筋商品の発見、分析を行うために開発企画担当者が参照することが考えられる。
(4)生産・購買管理システム
生産・購買管理システム84は、商品の生産管理、原材料・部品の購買管理を行うためのシステムであって、たとえば工場の生産計画、納品管理、原材料・部品の購買比の管理などに利用されたり、営業サイドから人気商品の品薄の程度、予定納品時期の確認等に利用される。一例としては、機器を構成する各ユニット(部品、構成要素)の履歴を把握し、各ユニットの再利用を有効に行うことを可能とするシステム(例えば、特願2002−182696)などがある。
生産・購買管理システム84は、商品の生産管理、原材料・部品の購買管理を行うためのシステムであって、たとえば工場の生産計画、納品管理、原材料・部品の購買比の管理などに利用されたり、営業サイドから人気商品の品薄の程度、予定納品時期の確認等に利用される。一例としては、機器を構成する各ユニット(部品、構成要素)の履歴を把握し、各ユニットの再利用を有効に行うことを可能とするシステム(例えば、特願2002−182696)などがある。
(5)人事管理システム
人事管理システム85は、人事労務関係の情報を管理するシステムであって、一例としては、残業・休日勤務の事前/事後申請を行うシステム(例えば、特願2003−301806)、IDカードなどの入出記録などにより遅刻した場合の自動申請を行うシステム(例えば、特願2003−345798)がある。
人事管理システム85は、人事労務関係の情報を管理するシステムであって、一例としては、残業・休日勤務の事前/事後申請を行うシステム(例えば、特願2003−301806)、IDカードなどの入出記録などにより遅刻した場合の自動申請を行うシステム(例えば、特願2003−345798)がある。
(6)業務管理システム
業務管理システム86は、作業の分析、作業の評価、原価計算などに利用されるシステムであって、たとえば日報入力の作業項目ごとに各人の作業工数を集計、分析に利用するシステム(例えば特願2002−349266)、業務期日管理の結果に応じて評価ポイントを算出するシステム(例えば、特願2002−349265)、日報入力の作業項目ごとに各人の作業工数を集計し、集計した値に作業単価をかけて作業原価を算出するシステム(例えば、特願2002−349267)。
業務管理システム86は、作業の分析、作業の評価、原価計算などに利用されるシステムであって、たとえば日報入力の作業項目ごとに各人の作業工数を集計、分析に利用するシステム(例えば特願2002−349266)、業務期日管理の結果に応じて評価ポイントを算出するシステム(例えば、特願2002−349265)、日報入力の作業項目ごとに各人の作業工数を集計し、集計した値に作業単価をかけて作業原価を算出するシステム(例えば、特願2002−349267)。
アプリケーション・サーバ80が搭載するアプリケーション、若しくはシステムは上記に限られる趣旨ではなく、利用者が利用するアプリケーション、システムであればどのようなものをアプリケーション・サーバ80が搭載していても本発明の範囲に属する。
[2.アプリケーション・システムの動作例]
次に、上記アプリケーション・システム1の動作例について説明する。
(1) 利用者は、欲している情報を得るため端末装置であるコンピュータ10や携帯端末20から欲している情報の要求メッセージである入力情報を入力する。入力情報は、コンピュータ10や携帯端末20から会話インターフェイスである会話エンジン50に渡される。
(2)会話エンジン50は、入力情報を解釈して定義型AI61が認識可能な入力情報に補足・修正する。
(3)定義型AI61は、予め用意してあるルールに従って、この入力情報の意味を判断する。定義型AI61は、意味を判断できた場合は、意味に応じた情報抽出要求・情報登録要求などをデータベース・サーバ70に発する。データベース・サーバ70はこの情報抽出要求・情報登録要求などに応じて、蓄積している情報から必要な情報を抽出しこれを利用者に返し、或いはアプリケーション・サーバ80に処理を要求して、処理結果をえてこれを利用者に返す。
次に、上記アプリケーション・システム1の動作例について説明する。
(1) 利用者は、欲している情報を得るため端末装置であるコンピュータ10や携帯端末20から欲している情報の要求メッセージである入力情報を入力する。入力情報は、コンピュータ10や携帯端末20から会話インターフェイスである会話エンジン50に渡される。
(2)会話エンジン50は、入力情報を解釈して定義型AI61が認識可能な入力情報に補足・修正する。
(3)定義型AI61は、予め用意してあるルールに従って、この入力情報の意味を判断する。定義型AI61は、意味を判断できた場合は、意味に応じた情報抽出要求・情報登録要求などをデータベース・サーバ70に発する。データベース・サーバ70はこの情報抽出要求・情報登録要求などに応じて、蓄積している情報から必要な情報を抽出しこれを利用者に返し、或いはアプリケーション・サーバ80に処理を要求して、処理結果をえてこれを利用者に返す。
(4)一方、定義型AI61が入力情報の意味を判断できない場合は、定義型AI61は、この入力情報の意味の判断を学習型AI62に依頼する。学習型AI62は、まず過去に学習した内容に基づき意味の判断を行い、過去に学習した内容では意味の判断ができない、又は不足である場合には、利用者に問いを発し、その回答に基づいて意味の確定を行い、その結果に基づいて新たなルールを生成し、記憶する(フィードバック学習)。この様に学習型AI62は、フィードバック学習をすることにより、入力された情報の意味を判断できるため、予め用意されたルールを超える状況にも対応することが可能となる。
[3.変形例]
図3,図4、図5にアプリケーション・システム1(より具体的には、アプリケーション利用者補助システム)の変形例を示す。
図3,図4、図5にアプリケーション・システム1(より具体的には、アプリケーション利用者補助システム)の変形例を示す。
[3.1.変形例1]
図3は、アプリケーション・システム1の変形例を示すブロック図である。この変形例では、データベース・サーバ70を設けず、アプリケーション・サーバ80内に、各システムごとのデータベース87を設ける構成としている。その他の点については、図1に示すアプリケーション・システム1と同様である。また、データベース87は必ずしもアプリケーション・サーバ80内に設ける必要はなく、アプリケーション・サーバ80から独立した装置であってもよい。
図3は、アプリケーション・システム1の変形例を示すブロック図である。この変形例では、データベース・サーバ70を設けず、アプリケーション・サーバ80内に、各システムごとのデータベース87を設ける構成としている。その他の点については、図1に示すアプリケーション・システム1と同様である。また、データベース87は必ずしもアプリケーション・サーバ80内に設ける必要はなく、アプリケーション・サーバ80から独立した装置であってもよい。
[3.2.変形例2]
図4は、アプリケーション・システム1の別の変形例を示すブロック図である。この例では、会話エンジン50を設けず、コンピュータ10,携帯端末20からの入力情報は、直接定義型AI61に渡される構成となっている。その他の点については、図1に示すアプリケーション・システム1と同様である。
図4は、アプリケーション・システム1の別の変形例を示すブロック図である。この例では、会話エンジン50を設けず、コンピュータ10,携帯端末20からの入力情報は、直接定義型AI61に渡される構成となっている。その他の点については、図1に示すアプリケーション・システム1と同様である。
定義型AI61は、入力情報の解釈と意味内容の推測を行う。この変形例にかかるアプリケーション・システム1は、音声認識を必要としない場合に於いては、図1に示すアプリケーション・システム1と同様の機能を発揮することができるので、音声データを用いず、文字データ・画像データのみによる入力を行う環境に於いては有用である。
[3.3.変形例3]
図5は、アプリケーション・システム1の別の変形例を示すブロック図である。この例では、定義型AI61は設けず、会話エンジン50が定義型AI61の役割を果たす構成である。その他の点については、図1に示すアプリケーション・システム1と同様である。
図5は、アプリケーション・システム1の別の変形例を示すブロック図である。この例では、定義型AI61は設けず、会話エンジン50が定義型AI61の役割を果たす構成である。その他の点については、図1に示すアプリケーション・システム1と同様である。
会話エンジン50は、入力情報の解釈時にその意味の内容の推測も含めて入力情報の解釈を行う。この変形例によれば、定義型AI61の処理分の負担を軽減できるので、より高速な処理が期待できる。
10 … コンピュータ
20 … 携帯端末
50 … 会話エンジン
60 … AI装置
70 … データベース・サーバ
80 … アプリケーション・サーバ
20 … 携帯端末
50 … 会話エンジン
60 … AI装置
70 … データベース・サーバ
80 … アプリケーション・サーバ
Claims (3)
- 情報を蓄積し、かつ必要に応じて情報を出力するアプリケーションと、その利用者とのインターフェイスとなるアプリケーション利用補助システムにおいて、
前記利用者からの入力情報を受け取り、予め用意された思考ルーチンによりこの入力情報についてAI処理を行い、そのAI処理の処理結果を前記アプリケーション実行手段に渡す第1のAI処理手段と、
学習機能を有する第2のAI処理手段であって、前記第1のAI処理手段が入力情報の取り扱いを判断できない場合、この入力情報についてAI処理を実行し、そのAI処理の処理結果を前記アプリケーション実行手段に渡す第2のAI処理手段と
を有することを特徴とする、アプリケーション利用補助システム。 - 前記第2のAI処理手段は、入力情報の取り扱いを判断できなかった場合は、利用者に対して入力情報の取り扱いを決定するための、この入力情報の意味を問い合わせる回答を出力することを特徴とする、アプリケーション利用補助システム。
- 前記アプリケーション利用補助システムは、利用者からの入力情報を従前の話題にしたがって解釈し、解釈した入力情報を前記第1のAI処理手段に渡す会話エンジン手段をさらに有することを特徴とする、アプリケーション利用補助システム。
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