JP7304666B1 - 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】質問に対して学習済みモデルを利用して回答する情報処理システム、情報処理方法及びプログラムを提供する。【解決手段】サーバー装置と、クライアント装置とが、ネットワークを介して通信可能に接続されている情報処理システムにおいて、クライアント装置は、ユーザー操作等に基づきトップ画面５００の表示要求をサーバー装置に送信する。トップ画面は、入力フィールド５２０と、出力フィールド５４０と、を含む。入力フィールドは、学習モデルに対する質問が入力されるフィールドである。出力フィールドは、自動で生成した質問に対する機械学習モデルからの回答が表示されるフィールドである。【選択図】図５

Description

本発明は、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。

特許文献１には特許出願の所定案件の期限を管理する機能を有する情報処理装置が開示されている。

特開２０１０－２６２５１９号公報

組織の担当者に対して組織に要する手続きの情報を１つの画面で漏れなく提示することは困難である。担当者は画面ではすぐに分からないことを、画面を介して質問したいという要求や、有益な情報を提示して欲しいという要求がある。

本発明の一態様によれば、情報処理システムが提供される。この情報処理システムは、第１の画面を表示させるよう制御する。第１の画面は入力フィールドと出力フィールドとを含む。入力フィールドは学習済みモデルに対する第１の質問を入力するフィールドである。出力フィールドは第２の質問に対する学習済みモデルによる回答に関する情報を出力するフィールドである。

図１は、情報処理システム１０００のシステム構成の一例を示す図である。 図２は、サーバー装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。 図３は、クライアント装置１１０のハードウェア構成の一例を示す図である。 図４は、情報処理システム１０００における情報処理の一例を示すシーケンス図（その１）である。 図５は、トップ画面５００の一例を示す図である。 図６は、回答を含む画面６００の一例を示す図である。 図７は、情報処理システム１０００における情報処理装置の一例を示すシーケンス図（その２）である。

以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下に示す実施形態中で示した各種特徴事項は、互いに組み合わせ可能である。

本明細書において「部」とは、例えば、広義の回路によって実施されるハードウェア資源と、これらのハードウェア資源によって具体的に実現されうるソフトウェアの情報処理とを合わせたものも含みうる。また、本実施形態においては様々な情報を取り扱うが、これら情報は、０又は１で構成される２進数のビット集合体として信号値の高低によって表されるか、信号値の物理的な数値によって表されるか、又は量子的な重ね合わせによって表されるかによらず、広義の回路上で通信・演算が実行されうる。

また、広義の回路とは、回路（Ｃｉｒｃｕｉｔ）、回路類（Ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、プロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、及びメモリ（Ｍｅｍｏｒｙ）等を少なくとも適当に組み合わせることによって実現される回路である。すなわち、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等を含むものである。

また、実施形態中に登場するソフトウェアを実現するためのプログラムは、サーバーからダウンロード可能な態様で実施してもよいし、クラウドコンピュータ上でプログラムの実行がなされてもよいし、不揮発性又は揮発性の非一時的な記憶媒体に記憶させて頒布されてもよい。

１．システム構成
図１は、情報処理システム１０００のシステム構成の一例を示す図である。図１に示されるように、情報処理システム１０００は、システム構成として、サーバー装置１００と、クライアント装置１１０と、を含む。サーバー装置１００と、クライアント装置１１０と、はネットワーク１５０を介して通信可能に接続されている。なお、サーバー装置１００はクラウドシステムで実現されてもよい。

サーバー装置１００は、後述する変形例も含めて実施形態１に関する処理を実行する。より具体的に説明すると、サーバー装置１００は、要求に応じて、後述する図５及び図６に示されるような画面をクライアント装置１１０に表示させるよう制御する。また、サーバー装置１００は、機械学習モデルを有する。機械学習モデルの一例は、質問を入力データ、質問に対する回答を出力データとして学習された学習済みモデルである。より具体的には、質問は会社等の組織のバックオフィスに関する質問である。回答は、バックオフィスに関する質問に対する回答である。なお、これらは入力データ及び出力データの一例であり、これに限定されるものではない。例えば、質問は、会社等の組織に関するデータから生成される質問であってもよい。回答は、会社等の組織に関するデータから生成される質問に対する回答である。クライアント装置１１０は、ユーザーが使用する端末であって、後述する図５及び図６に示されるような画面を表示する。図１では簡略化のためクライアント装置１１０は１台しか図示していないが、情報処理システム１０００には複数のクライアント装置１１０が含まれてもよい。但し、以下では説明の簡略化のため、１台のクライアント装置１１０を例に説明を行う。

また、図１では、クライアント装置１１０の例としてＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）を示しているが、ＰＣに限定されるものではなく、スマートフォン、タブレット型コンピュータ等であってもよい。クライアント装置１１０は、サーバー装置１００からの情報を表示したり、質問等を入力したりすることができればどのようなものであってもよい。

ここで、特許請求の範囲に記載の情報処理システムは、複数の装置で構成されてもよいし、一つの装置で構成されてもよい。特許請求の範囲に記載の情報処理システムが一つの装置で構成され場合、その装置の一例はサーバー装置１００である。特許請求の範囲に記載の情報処理システムが複数の装置で構成される場合、複数の装置の一例は、サーバー装置１００及びクライアント装置１１０、又はサーバー装置１００に替わりとなるクラウドシステム等である。

２．ハードウェア構成
（サーバー装置１００のハードウェア構成）
図２は、サーバー装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。サーバー装置１００は、ハードウェア構成として、制御部２１０と、記憶部２２０と、通信部２３０と、を含む。

制御部２１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等であって、サーバー装置１００の全体を制御する。制御部２１０は、記憶部２２０に記憶されているプログラムに基づき、処理を実行することによって、サーバー装置１００の機能等が実現される。
記憶部２２０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）の何れか、又はこれらの任意の組み合わせであって、プログラム及び制御部２１０がプログラムに基づき処理を実行する際に利用するデータ等を記憶する。制御部２１０が、記憶部２２０に記憶されているプログラムに基づき、処理を実行することによって、サーバー装置１００の機能が実現される。記憶部２２０は、記憶媒体の一例である。なお、本実施形態では制御部２１０がプログラムに基づき処理を実行する際に利用するデータは記憶部２２０に記憶されるものとして説明するが、サーバー装置１００と通信可能な他の装置の記憶部等に記憶されていてもよい。すなわち、データは、制御部２１０が参照可能であればどの装置の記憶部に記憶されていてもよい。
通信部２３０は、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）等であって、サーバー装置１００をネットワーク１５０に接続し、他の装置との通信を司る。

（クライアント装置１１０のハードウェア構成）
図３は、クライアント装置１１０のハードウェア構成の一例を示す図である。クライアント装置１１０は、ハードウェア構成として、制御部３１０と、記憶部３２０と、入力部３３０と、出力部３４０と、通信部３５０と、を含む。

制御部３１０は、ＣＰＵ等であって、クライアント装置１１０の全体を制御する。
記憶部３２０は、ＨＤＤ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＳＳＤの何れか、又はこれらの任意の組み合わせであって、プログラム、制御部３１０がプログラムに基づき処理を実行する際に利用するデータ等を記憶させる。制御部３１０が、記憶部３２０に記憶されているプログラムに基づき、処理を実行することによって、クライアント装置１１０の機能が実現される。記憶部３２０は、記憶媒体の一例である。

入力部３３０は、キーボード及びマウス等であって、ユーザーの入力操作に基づき情報をクライアント装置１１０に入力する。
出力部３４０は、ディスプレイ等であって、制御部３１０による処理の結果、入力部３３０を介して入力された情報、通信部３５０を介してサーバー装置１００から受信した情報等を出力する。
通信部３５０は、ＮＩＣ等であって、クライアント装置１１０をネットワーク１５０に接続し、他の装置との通信を司る。

３．情報処理
以下、本実施形態に係る情報処理を説明する。

図４は、情報処理システム１０００における情報処理の一例を示すシーケンス図（その１）である。
シーケンスＳＱ４０１において、クライアント装置１１０の制御部３１０は、ユーザー操作等に基づき後述する図５に示されるようなトップページ（以下、トップ画面という）の表示要求をサーバー装置１００に送信する。トップ画面は、第１の画面の一例である。
シーケンスＳＱ４０２において、サーバー装置１００の制御部２１０は、要求に基づきトップ画面をクライアント装置１１０に送信する。シーケンスＳＱ４０２の処理は、トップ画面を表示させるよう制御する処理の一例である。

シーケンスＳＱ４０３において、制御部２１０は、受信したトップ画面を出力部３４０に表示させる。
ここで、本明細書ではサーバー装置１００が画面を生成し、クライアント装置１１０に送信する。クライアント装置１１０は、サーバー装置１００より受信した画面を表示するものとして説明を行う。但し、サーバー装置１００が画面の生成に用いられるデータをクライアント装置１１０に送信する。クライアント装置１１０は、サーバー装置１００より受信したデータに基づき画面を生成し、表示させるようにしてもよい。このような場合、トップ画面の生成に用いられるデータをクライアント装置１１０に送信する処理は、トップ画面を表示させるよう制御する処理の一例である。

図５は、トップ画面５００の一例を示す図である。図５に示されるように、トップ画面５００には、出力フィールド５１０と、入力フィールド５２０と、出力フィールド５３０と、出力フィールド５４０と、が含まれる。出力フィールド５１０は、会社等の組織の手続きに係るイベントテーマに関するオブジェクトが複数選択可能に表示されている。すなわち、トップ画面５００には、顧客の組織に関する複数のイベントテーマが選択可能に表示される。入力フィールド５２０は、学習モデルに対する質問が入力されるフィールドである。入力フィールド５２０に入力される質問は第１の質問の一例である。出力フィールド５３０は、カレンダーが表示される領域である。出力フィールド５４０は、制御部２１０が自動で生成した質問に対する機械学習モデルからの回答が表示される領域である。制御部２１０が自動で生成した質問は第２の質問の一例である。

出力フィールド５１０において複数のイベントテーマのうちの１つのイベントテーマが選択された場合、制御部２１０は、選択されたイベントテーマに関する１つ又は複数の質問を提示する。制御部２１０は、選択されたイベントテーマと質問に対する回答とに基づいて、ユーザーが行う１つ又は複数の手続きを決定する。制御部２１０は、決定した１つ又は複数の手続きに関するスケジュール情報をトップ画面５００に表示させるよう制御する。より具体的に説明すると、制御部２１０は、スケジュール情報をトップ画面５００の出力フィールド５３０のカレンダーの該当する箇所に表示する。なお、スケジュール情報は、手続きに関する内容の要約であってもよいし、手続きを行うことを示すアイコン、又はマーク等であってもよい。アイコンとは、手続きを絵柄で記号化して表現するＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）である。

入力フィールド５２０において質問が入力されると、シーケンスＳＱ４０４において、制御部３１０は、入力された質問に対する回答を要求する回答要求メッセージをサーバー装置１００に送信する。回答要求メッセージには、少なくとも入力フィールド５２０において入力された質問が含まれる。

クライアント装置１１０から回答要求メッセージを受信すると、シーケンスＳＱ４０５において、制御部２１０は、回答要求メッセージから質問を取得し、取得した質問を入力データとして機械学習モデルに入力する。そして、制御部２１０は、機械学習モデルより質問に対する回答を出力データとして取得する。

シーケンスＳＱ４０６において、制御部２１０は、取得した回答を含む画面を生成し、クライアント装置１１０に送信する。
シーケンスＳＱ４０７において、制御部３１０は、画面を出力部３４０に表示させる。
図６は、回答を含む画面６００の一例を示す図である。画面６００は、第２の画面の一例である。図６に示されるように、画面６００には、入力フィールド５２０に入力された質問と、質問に対する回答と、が含まれる。出力フィールド６１０は、質問に対する回答が出力されるフィールドである。また図６に示されるように、画面６００は、トップ画面５００とは異なる画面である。
すなわち、入力フィールド５２０に質問が入力されると、制御部２１０は、質問に対する機械学習モデルによる回答を出力する出力フィールド６１０を含む画面６００を表示させるよう制御する。なお、

図７は、情報処理システム１０００における情報処理装置の一例を示すシーケンス図（その２）である。
シーケンスＳＱ７０１において、制御部２１０は、顧客情報に基づき質問を自動で生成する。制御部２１０が自動で生成する質問は第２の質問の一例である。顧客情報とは顧客に関する情報であって例えば顧客の会計に関する情報、又は顧客の人事に関する情報、又は顧客の所在地に関する情報が含まれる。但し、これらは一例であって、顧客情報に顧客の事業に関する情報が含まれてもよい。顧客情報は、例えば、情報処理システム１０００を利用する際に、クライアント装置１１０を介して顧客によって設定される。例えば、制御部２１０は、顧客の所在地に関する情報に基づき、「弊社は○○県△△市に本店があるのですがよい補助金はありますか？」という質問を自動生成する。

シーケンスＳＱ７０２において、制御部２１０は、生成した質問を入力データとして機械学習モデルに入力する。そして、制御部２１０は、機械学習モデルより質問に対する回答を出力データとして取得する。例えば、機械学習モデルからの回答が「補助金があります」等という回答であった場合、制御部２１０は、後述するシーケンスＳＱ７０３の処理に進む。すなわち、自動で生成した質問に対する機械学習モデルによる回答が肯定的である場合、後述するようにトップ画面５００の出力フィールド５４０に自動で生成した質問に対する機械学習モデルによる回答に関する情報を出力するよう制御する。より具体的に説明すると、制御部２１０は、自動で生成した質問に対する機械学習モデルによる回答が肯定的であるか否かを判定し、回答が肯定的であると判定した場合、トップ画面５００の出力フィールド５１０に自動で生成した質問に対する機械学習モデルによる回答に関する情報を出力するよう制御する。

シーケンスＳＱ７０３において、制御部２１０は、機械学習モデルより取得した回答をクライアント装置１１０に送信する。
シーケンスＳＱ７０４において、制御部３１０は、サーバー装置１００より送信された回答に関する情報をトップ画面５００の出力フィールド５４０に表示させる。

本実施形態の処理によれば、ユーザーは、自身が主体的に質問をしなくとも自身の会社等に有効な情報が出力フィールド５４０に表示されるので例えばその情報等を選択することによってより詳細な有益な情報を得ることができる。また、出力フィールド５４０に表示されている情報以外の質問は入力フィールド５２０を介して質問を入力することによって回答を得ることができる。

（変形例１）
上述した実施形態１の変形例１を説明する。
実施形態１では制御部２１０が顧客情報の一例である顧客の所在地に関する情報に基づき補助金に関する質問を自動生成する例を示した。しかし使用される顧客情報や自動生成される質問はこれらに限定されるものではない。制御部２１０は、顧客情報に基づき以下に示すような質問を自動生成してもよい。
例えば、制御部２１０は、顧客情報の一例である顧客の会計に関する情報（より具体的には帳簿データ上の利益額、又は決算月の情報）を基に、その会社にあった「節税方法」を問いかける質問を生成する。
例えば、制御部２１０は、顧客情報の一例である顧客の会計に関する情報（より具体的には帳簿データ上の売上、利益額）に基づいて、その会社にあった「融資制度」を問いかける質問を生成する。
例えば、制御部２１０は、顧客情報の一例である顧客の事業に関する情報（より具体的には事業内容）に基づいて、その会社にあった「融資制度」を問いかける質問を生成する。
例えば、制御部２１０は、顧客情報の一例である顧客の人事に関する情報（より具体的には従業員情報）に基づいて、その会社が行うべき労務手続きの質問を生成する。
例えば、制御部２１０は、顧客情報の一例である顧客の会計に関する情報（より具体的には収益構造データ）と同業他社の収益構造データとに基づいて、その会社の特徴、又は改善ポイントの質問を生成する。

変形例１によれば、顧客情報に基づき様々な質問を自動生成し、機械学習モデルに入力することができる。その結果、質問の回答を画面に表示し、ユーザーに提示することができる。

（変形例２）
上述した実施形態１の変形例２を説明する。
実施形態１では制御部２１０は、入力フィールド５２０に入力された質問も顧客情報に基づき自動で生成した質問も同じ機械学習モデルに入力した。しかし、変形例２のサーバー装置１００は、入力フィールド５２０に入力された質問を入力データとする機械学習モデルと、自動で生成された質問を入力データとする機械学習モデルと、を保持するようにしてもよい。
他の例として、入力フィールド５２０に入力された質問を入力データとする機械学習モデルはサーバー装置１００が有するようにし、自動で生成された質問を入力データとする機械学習モデルは他のシステムが提供する機械学習モデルを利用するようにしてもよい。例えば、他のシステムが提供する機械学習モデルは大規模言語モデルの人工知能チャットボットであってもよい。

変形例２によればそれぞれの質問に特化した機械学習モデルを用意、又は学習させることができる。

さらに、次に記載の各態様で提供されてもよい。

（１）情報処理システムであって、第１の画面を表示させるよう制御し、前記第１の画面は入力フィールドと出力フィールドとを含み、前記入力フィールドは学習済みモデルに対する第１の質問を入力するフィールドであり、前記出力フィールドは第２の質問に対する学習済みモデルによる回答に関する情報を出力するフィールドである、情報処理システム。

（２）上記（１）に記載の情報処理装置において、顧客情報に基づき前記第２の質問を自動で生成する、情報処理システム。

（３）上記（２）に記載の情報処理システムにおいて、前記顧客情報には、顧客の会計に関する情報、又は顧客の人事に関する情報、又は顧客の所在地に関する情報が含まれる、情報処理システム。

（４）上記（１）から（３）までの何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記入力フィールドに前記第１の質問が入力されると、前記第１の質問に対する学習済みモデルによる回答を出力する出力フィールドを含む第２の画面を表示させるよう制御する、情報処理システム。

（５）上記（４）記載の情報処理システムにおいて、前記第２の画面は、前記第１の画面とは異なる画面である、情報処理システム。

（６）上記（１）から（５）までの何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記第２の質問に対する学習済みモデルによる回答が肯定的である場合、前記第１の画面の出力フィールドに第２の質問に対する学習済みモデルによる回答に関する情報を出力する、情報処理システム。

（７）上記（１）から（６）までの何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記第２の質問に対する学習済みモデルによる回答が肯定的であるか否かを判定し、前記回答が肯定的であると判定した場合、前記第１の画面の出力フィールドに第２の質問に対する学習済みモデルによる回答に関する情報を出力する、情報処理システム。

（８）上記（１）から（７）までの何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記第１の画面には、顧客の組織に関する複数のイベントテーマが選択可能に表示され、前記複数のイベントテーマのうちの１つのイベントテーマが選択された場合、選択されたイベントテーマに関する１つ又は複数の質問を提示し、選択されたイベントテーマと提示した質問に対する回答とに基づいて、ユーザーが行う１つ又は複数の手続きを決定し、決定した前記１つ又は複数の手続きに関するスケジュール情報を前記第１の画面に表示させるよう制御する、情報処理システム。

（９）情報処理システムが実行する情報処理方法であって、第１の画面を表示させるよう制御し、前記第１の画面は入力フィールドと出力フィールドとを含み、前記入力フィールドは学習済みモデルに対する第１の質問を入力するフィールドであり、前記出力フィールドは自動で生成された第２の質問に対する学習済みモデルによる回答に関する情報を出力するフィールドである、情報処理方法。

（１０）プログラムであって、コンピュータを、上記（１）から（８）までの何れか１つに記載の情報処理システムとして機能させるためのプログラム。
もちろん、この限りではない。

例えば、上述したサーバー装置１００の処理の一部、又は全てを撮像装置１２０で実行するようにしてもよい。
また、上述した実施形態等では撮像装置１２０の所定のハードウェアの一例として、赤外線カットフィルターを例に説明を行ったが、他のハードウェア、例えば撮像装置１２０のレンズ、イメージセンサー等であっても同様である。

最後に、本発明に係る種々の実施形態を説明したが、これらは、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１００ ：サーバー装置
１１０ ：クライアント装置
１２０ ：撮像装置
１５０ ：ネットワーク
２１０ ：制御部
２２０ ：記憶部
２３０ ：通信部
３１０ ：制御部
３２０ ：記憶部
３３０ ：入力部
３４０ ：出力部
３５０ ：通信部
５００ ：トップ画面
５１０ ：出力フィールド
５２０ ：入力フィールド
５３０ ：出力フィールド
５４０ ：出力フィールド
６００ ：画面
６１０ ：出力フィールド
１０００ ：情報処理システム

Claims (8)

1. 情報処理システムであって、
   第１の画面を表示させるよう制御し、
   前記第１の画面は入力フィールドと出力フィールドとを含み、
   前記入力フィールドは学習済みモデルに対する第１の質問を入力するフィールドであり、
   前記出力フィールドは第２の質問に対する学習済みモデルによる回答に関する情報を出力するフィールドであり、
   顧客情報に基づき前記第２の質問を自動で生成し、
   前記顧客情報には、顧客の会計に関する情報、又は顧客の人事に関する情報が含まれる、
   情報処理システム。
2. 請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
   前記入力フィールドに前記第１の質問が入力されると、前記第１の質問に対する学習済みモデルによる回答を出力する出力フィールドを含む第２の画面を表示させるよう制御する、
   情報処理システム。
3. 請求項２記載の情報処理システムにおいて、
   前記第２の画面は、前記第１の画面とは異なる画面である、
   情報処理システム。
4. 請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
   前記第２の質問に対する学習済みモデルによる回答が肯定的である場合、前記第１の画面の出力フィールドに第２の質問に対する学習済みモデルによる回答に関する情報を出力する、
   情報処理システム。
5. 請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
   前記第２の質問に対する学習済みモデルによる回答が肯定的であるか否かを判定し、前記回答が肯定的であると判定した場合、前記第１の画面の出力フィールドに第２の質問に対する学習済みモデルによる回答に関する情報を出力する、
   情報処理システム。
6. 請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
   前記第１の画面には、顧客の組織に関する複数のイベントテーマが選択可能に表示され、
   前記複数のイベントテーマのうちの１つのイベントテーマが選択された場合、選択されたイベントテーマに関する１つ又は複数の質問を提示し、
   選択されたイベントテーマと提示した質問に対する回答とに基づいて、ユーザーが行う１つ又は複数の手続きを決定し、
   決定した前記１つ又は複数の手続きに関するスケジュール情報を前記第１の画面に表示させるよう制御する、
   情報処理システム。
7. 情報処理システムが実行する情報処理方法であって、
   第１の画面を表示させるよう制御し、
   前記第１の画面は入力フィールドと出力フィールドとを含み、
   前記入力フィールドは学習済みモデルに対する第１の質問を入力するフィールドであり、
   前記出力フィールドは自動で生成された第２の質問に対する学習済みモデルによる回答に関する情報を出力するフィールドであり、
   顧客情報に基づき前記第２の質問を自動で生成し、
   前記顧客情報には、顧客の会計に関する情報、又は顧客の人事に関する情報が含まれる、
   情報処理方法。
8. プログラムであって、
   コンピュータを、
   請求項１から請求項６までの何れか１項に記載の情報処理システムとして機能させるためのプログラム。

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