JP7338839B1 - サーバ仲介システム、仲介サーバ、学習済モデルアシストシステム、及びアシストサーバ - Google Patents

Abstract

【課題】ＡＩに投入するデータの入力工数の削減、そして未学習の事項に対する処理が可能なサーバ仲介システム、仲介サーバ及びＡＩサーバアシストシステムを提供する。【解決手段】仲介サーバ１は、ユーザ端末３から受信した初期データに、アシストサーバ２が有する学習済モデルから所望の出力を得るために必要な追加データを付加して送信前データを生成し、さらに学習済モデルに固有の入力用フォーマットに従って送信前データから処理対象データを調製し、アシストサーバ２に対して処理対象データの学習済モデルへの入力を指示して送信し、アシストサーバ２から学習済モデルが処理対象データを処理して出力した処理済みデータを受信し、処理済みデータを学習済モデルが出力する処理済みデータに固有の出力用フォーマットに基づいてユーザ端末３に出力させる出力用データを調製し、出力用データをユーザ端末に送信する。【選択図】図１

Description

本発明は、サーバ仲介システム、仲介サーバ、学習済モデルアシストシステム、及びアシストサーバに関する。

今般、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）と言われる技術が急速に発展してきている。そして、ＡＩ、具体的には学習済みモデルが搭載され、通信機能を備えるサーバシステム（以下、このサーバシステムを「ＡＩサーバ」という。）が一般に公開され、自由に利用できる環境が、開発者等から提供されている。

最近注目を浴びているＡＩの一つに、自然言語のデータを入力し、学習済モデルが入力されたデータに対して成立する対話を自然言語により出力する、いわゆるチャット（Chat）型のＡＩがある（例えば、非特許文献１。）。

このチャット型ＡＩは、従来行われてきた、インターネット等による種々のチャットサービスの対話データを教師データとして学習したものであり、利用者であるユーザはチャット型ＡＩとの対話を通じて、所望の出力を得るというものである。

従って、チャット型ＡＩから所望の出力を引き出すためには、その前提となる事情や状況、あるいは条件等に加え、どのような出力をして欲しいかを依頼する情報の入力が必要となる。

例えば、チャット型ＡＩからＭＢＡ（Master of Business Administration：経営学修士）の取得のために通学している大学院のマーケティング理論の期末試験の予想問題と模範解答を得ようとする場合、自分がＭＢＡ取得を目指していること、大学院においてマーケティング理論のコースを受講していること、期末試験の範囲などの前提情報と、期末試験の予想問題と模範解答を「教えてほしい」という依頼とを自分のコンピュータなどの端末に対話の形式によって入力しなければならない。

しかし、この入力はかなりの労力を必要とするものである。また、苦労して対話文を入力しても、チャット型ＡＩの学習済モデルがまだ学習していない事項については、チャット型ＡＩは所望の出力を行うことができず、まだ学習していない旨の出力を行うのに過ぎないのが現状である。

このような入力の工数と、未学習の事項に対する処理への対応の必要性は、チャット型ＡＩ以外のＡＩにおいても生じている。

従って、ＡＩに投入するデータの入力工数の削減、そして未学習の事項に対する処理が可能なサーバ仲介システム、仲介サーバ、アシストシステム、及びアシストサーバが求められている。

https://openai.com/において公開されたChatGPT

本発明が解決しようとする課題は、ＡＩに投入するデータの入力工数の削減、そして未学習の事項に対する処理が可能なサーバ仲介システム、仲介サーバ、及びＡＩサーバアシストシステムを提供することである。

なお、上記の「背景技術」、および「発明が解決しようとする課題」に記載した内容は、本発明をするに至った契機（きっかけ）を示すものであり、本発明の技術的範囲を限定するものではなく、また、本発明の技術的範囲の限定解釈を許容するものでもない（平成１７年（行ケ）第１００４２号、及び出願日における特許庁審査基準第ＩＩ部第２章 第２節３．２．１参照。）。

本発明は、アシストサーバが有する学習済モデルから所望の出力を得るために、ユーザがユーザ端末から送信した初期データに追加するデータである追加情報を格納する追加情報データベースと、前記アシストサーバごとに、前記学習済モデルに固有の前記学習済モデルへ入力するデータに要求されるフォーマットである入力用フォーマット、及び前記学習済モデルが出力する処理済データに固有の出力用フォーマットを格納するフォーマットデータベースと、前記追加情報データベースから選択された前記追加情報を読み出し、前記初期データに前記追加情報を追加データとして付加して変換前データを生成し、選択された前記アシストサーバに基づいて前記フォーマットデータベースから前記入力用フォーマットを読み出し、前記入力用フォーマットに基づいて前記変換前データを変換して処理対象データを生成し、前記処理対象データを前記アシストサーバに送信して前記学習済モデルに入力して処理させ、前記アシストサーバから前記学習済モデルが前記処理対象データを処理して出力した処理済データを受信し、前記アシストサーバに基づいて前記フォーマットデータベースから前記出力用フォーマットを読み出し、前記出力用フォーマットに基づいて前記処理済データを変換して前記ユーザ端末に表示させる応答データを生成し、前記応答データを前記ユーザ端末に送信する仲介サーバ制御部と、を備える仲介サーバを提供する。

本発明によれば、ＡＩに投入するデータの入力工数の削減、そして未学習の事項に対する処理が可能なサーバ仲介システム、仲介サーバ、学習済モデルアシストシステム、及びアシストサーバを提供することができる。

第１の実施形態の仲介サーバ及びアシストサーバの構成を示す図である。 ユーザデータベースのデータ構成の例を示す図である。 質問データベースのデータ構成を示す図である。 追加情報データベースのデータ構成を示す図である。 フォーマットデータベースのデータ構成を示す図である。 アカウントデータベースのデータ構成を示す図である。 セッション記録データベースのデータ構成を示す図である。 ＡＩ群として格納される情報の構成を示す図である。 第１の実施形態のサーバ仲介システム、仲介サーバ、及びＡＩサーバアシストシステムの動作を示すフローチャートである。 ユーザ端末に表示される回答・依頼入力画面の例を示す図である。 第２の実施形態のサーバ仲介システムを実現する仲介サーバ及び仲介サーバと通信を行うユーザ端末、アシストサーバの構成を示す図である。 サイトデータベースのデータ構成を示す図である。 第２の実施形態のサーバ仲介システム、仲介サーバ、及びＡＩサーバアシストシステムの動作を示すフローチャートである。 第３の実施形態の仲介サーバ、ユーザ端末、アシストサーバ、ポートフォリオサーバの構成を示す図である。 ポートフォリオデータベースのデータ構成の例を示す図である。

以下、本発明の一実施形態に係るサーバ仲介システム、仲介サーバ、及びＡＩサーバアシストシステムを詳細に説明する。

（第１の実施形態）
第１の実施形態においては、仲介サーバ１が、ユーザ端末３から受信した初期データに、アシストサーバ２が有する学習済モデルから所望の出力を得るために必要な追加データを付加して送信前データを生成し、さらに学習済モデルに固有の入力用フォーマットに従って送信前データから処理対象データを調製し、アシストサーバ２に対して処理対象データの学習済モデルへの入力を指示して送信し、アシストサーバ２から学習済モデルが処理対象データを処理して出力した処理済みデータを受信し、処理済みデータを学習済モデルが出力する処理済みデータに固有の出力用フォーマットに基づいてユーザ端末３に出力させる出力用データを調製し、出力用データをユーザ端末に送信する。

仲介サーバ１はユーザ端末３とアシストサーバ２の間のデータのやり取りを仲介し、アシストサーバ２は学習済モデルの動作をアシストする。

図１は、本実施形態のサーバ仲介システムを実現する仲介サーバ１及び仲介サーバ１と通信を行うユーザ端末３、アシストサーバ２の構成を示す図である。

図１に示すように、仲介サーバ１は、仲介サーバ制御部１１と、仲介サーバ記憶部１２と、仲介サーバ入出力部・通信部１３と、を備える。

仲介サーバ制御部１１は、ＣＰＵ（Central processing unit）などの演算装置を備える。仲介サーバ制御部１１は、仲介サーバ記憶部１２が記憶するソフトウエアを逐次読み出して実行する。

仲介サーバ記憶部１２は、メモリ、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置を備える。

仲介サーバ記憶部１２は、仲介サーバ制御部１１が実行するソフトウエアのほか、ユーザＤＢ１２１（以下、データベースをＤＢという。）と、追加情報ＤＢ１２２と、フォーマットＤＢ１２３と、を格納する。

ユーザＤＢ１２１は、ユーザごとにユーザの属性等に関する情報であるユーザ情報と、アシストサーバ２との一連の情報のやり取りの履歴を示すラウンド情報と、を格納する。

追加情報ＤＢ１２２は、仲介サーバ制御部１１がユーザ端末３から受信したデータである初期データに追加する、アシストサーバ２が有する学習済モデルから所望の出力を得るために必要な前提条件、及びどのような出力を希望するのかを示す依頼内容などの追加情報と、追加情報ごとに設定される例文である追加例文と、を格納する。

フォーマットＤＢ１２３は、アシストサーバ２ごとに、アシストサーバ２が格納する学習済モデルに固有の学習済モデルへ入力するデータに要求されるフォーマットである入力用フォーマット、及び学習済モデルが出力する処理済データに固有の出力用フォーマットを格納する。

仲介サーバ入出力部・通信部１３は、キーボード、マウス、マイク、ディスプレイなどの入出力装置と、ネットワークを介して外部装置との通信を行う通信装置と、を備える。

アシストサーバ２は、アシストサーバ制御部２１と、アシストサーバ記憶部２２と、アシストサーバ入出力部・通信部２３と、を備える。

アシストサーバ制御部２１は、ＣＰＵなどの演算装置を備える。アシストサーバ制御部２１は、アシストサーバ記憶部２２が記憶するソフトウエアを逐次読み出して実行する。

アシストサーバ記憶部２２は、メモリ、ＳＳＤ、ＨＤＤなどの記憶装置を備える。

アシストサーバ記憶部２２は、アシストサーバ制御部２１が実行するソフトウエアのほか、アカウントＤＢ２２１と、セッション記録ＤＢ２２２と、ＡＩ群２２３と、を格納する。

アカウントＤＢ２２１は、アシストサーバ２の利用者ごとに固有に割り当てられる識別子であるアカウントと、各アカウントに関する種々の情報を格納する。

セッション記録ＤＢ２２２は、仲介サーバ１との一連の情報のやり取りの履歴を示すセッション情報と、各セッション内において交わされたチャットの内容などのチャット情報と、を格納する。

ＡＩ群２２３は、学習済モデルごとに各学習済モデルに関する情報と、学習済モデルと、を格納する。ＡＩ群２２３は、複数の学習済モデルと、この複数の学習済モデルをどのように選択して使用するかを判定し、選択された学習済モデルを順次組み合わせて動作させるソフトウエアであるＡＩ操作部と、を含むこともできる。

アシストサーバ入出力部・通信部２３は、キーボード、マウス、マイク、ディスプレイなどの入出力装置と、ネットワークを介して外部装置との通信を行う通信装置と、を備える。

ユーザ端末３と仲介サーバ１、及び仲介サーバ１とアシストサーバ２とは、インターネットのような公衆通信回線網４を介して接続し、互いに通信を行う。

図２は、ユーザＤＢ１２１のデータ構成の例を示す図である。図２に示すように、ユーザＤＢ１２１は、ユーザごとに固有に割り当てられる識別子であるユーザＩＤと、氏名、連絡先情報などのユーザに関する情報であるユーザ情報と、ラウンドごとに固有に割り当てられる識別子であるラウンドＩＤと、アクセス日時、ユーザに投与された質問を識別する質問ＩＤ、質問に対してなされたユーザの回答内容などのラウンド情報と、ラウンドが発生したアシストサーバ２を識別するアシストサーバＩＤと、ラウンドが発生したセッションを識別するセッションＩＤと、を格納する。

ここで、ラウンドと、セッションについて説明する。セッションは、ユーザがユーザ端末３を使用して、仲介サーバ１を介してアシストサーバ２との情報のやり取りを開始し、アシストサーバ２との一連の情報のやり取りを終了するまでの情報のやり取りの一つのまとまりを示す。通常、一つのセッションは、一つの話題に関して発生するが、セッションの途中において話題が変更される場合もある。

ラウンドは、一つのセッションの中において発生する、ユーザ端末３の仲介サーバ１を介して行われるアシストサーバ２との１回の情報のやり取りを示す。一つのラウンドはユーザ端末３から仲介サーバ１を介してアシストサーバ２に送信される送信方向の情報の流れに始まり、アシストサーバ２から仲介サーバ１を介して受信される受信方向の情報の流れによって終わる。従って、一つのセッションには複数のラウンドが含まれることがある。

図３は、質問ＤＢのデータ構成を示す図である。仲介サーバ１の仲介サーバ記憶部１２は、質問ＤＢを格納しても、しなくてもよい任意のデータベースである。従って、図１には図示されていない。

質問ＤＢは、質問ごとに固有に割り当てられる識別子である質問ＩＤと、ユーザに対して通常は起こりえない状況を仮定してユーザの言動を問う非認知スキル測定型、ユーザに対して想定外の状況を設定してユーザの対応を問う対応能力測定型などの質問の属性に関する情報である質問属性情報と、質問本文と、を格納する。

図４は、追加情報ＤＢ１２２のデータ構成を示す図である。図４に示すように、追加情報ＤＢ１２２は、仲介サーバ１が初期データに追加する例文ごとに固有に割り当てられる識別子である追加例文ＩＤと、追加情報と、追加例文と、を格納する。

図５は、フォーマットＤＢ１２３のデータ構成を示す図である。図５に示すように、フォーマットＤＢ１２３は、アシストサーバ２ごとに割り当てられる識別子であるアシストサーバＩＤと、入力用フォーマットと、出力用フォーマットと、を格納する。

図６は、アカウントＤＢ２２１のデータ構成を示す図である。図６に示すように、アカウントＤＢ２２１は、アシストサーバ２の利用者ごとに固有に割り当てられる識別子であるアカウントと、利用者を識別する識別情報と、学校などの教育目的利用、あるいは企業などによる営利目的利用などのアカウントの属性を示すアカウント属性情報と、を格納する。

図７は、セッション記録ＤＢ２２２のデータ構成を示す図である。図７に示すように、セッション記録ＤＢ２２２は、セッションごとに固有に割り当てられる識別子であるセッションＩＤと、セッションを行ったアカウントと、セッション開始日時と、セッション終了日時と、セッション内において発生したチャット（発言）ごとに固有に割り当てられる識別子であるチャットＩＤと、チャットごとのチャット内容と、チャットが相手に読まれた（ユーザ端末３においては表示されたこと、アシストサーバ２においては学習済モデルに入力されたこと、を意味する。）場合にＯＮされる既読フラグと、を格納する。

図８は、ＡＩ群２２３として格納される情報の構成を示す図である。図８に示すように、ＡＩ群２２３は、例えばデータベースのようなインデックスされたデータの集まりとして、学習済モデルごとに固有に割り当てられる識別子である学習済モデルＩＤと、学習済モデルに入力するデータが具備している必要があるデータタイプ（例えば、平文テキスト、ＸＭＬ、バイナリデータなど。）及びデータ長などの入力フォーマットに関する入力フォーマット情報と、学習済モデルが出力するデータのデータタイプ、データ長などの出力フォーマットに関する出力フォーマット情報と、画像判断、文字判断、自然言語分析・解釈、翻訳、対話などの学習済モデルの属性を示す学習済モデル情報と、学習済モデルの具体的な機能説明と、学習済モデルの本体と、を格納する。ＡＩ群２２３はＡＩ操作部を含むこともできる。

図９は、本実施形態のサーバ仲介システム、仲介サーバ１、及びＡＩサーバアシストシステムの動作を示すフローチャートである。サーバ仲介システムは仲介サーバ１が具備するハードウエアとソフトウエアの協働により実現される。ＡＩサーバアシストシステムは、アシストサーバ２が具備するハードウエアとソフトウエアの協働により実現されるが、サーバ仲介システムと協働することにより、アシストサーバ２が具備する学習済モデルの高度利用が可能となる。

図９に示すように、ステップ９０１において、ユーザ端末３の制御部は、仲介サーバ１とのセッションを開始する各種の情報のやり取りの後に、仲介サーバ１に対して質問を要求する指示を送信する。

ステップ９０２において、仲介サーバ制御部１１は、質問ＤＢからランダムに、またはユーザに対してまだ投与していない質問から選択して読み出した質問を送信する。

ステップ９０３において、ユーザ端末３の制御部は、ユーザが入力した回答及び必要に応じて依頼を仲介サーバ１に送信する。

ここで、ステップ９０１からステップ９０３は、質問の要求と送信ではなく、単にユーザ端末３から対話を開始するために入力されたデータを仲介サーバ１が受信するという動作に置き換えることもできる。

ステップ９０４において、仲介サーバ制御部１１は、ユーザ端末３から受信した回答（または、対話を開始するためのデータ。以下、これらを初期データという。）と、任意的に受信する依頼と、に基づいて、一つ以上のアシストサーバ２の中から利用すべき学習済モデルを有するアシストサーバ２を選択する。この選択は、仲介サーバ１が仲介サーバ記憶部１２に別途記憶するアシストサーバ２に関する情報を格納するデータベースを仲介サーバ制御部１１が検索することによって行ってもよい。

ステップ９０５において、仲介サーバ制御部１１は、ユーザ端末３から受信したユーザＩＤに基づいてユーザＤＢを検索し、アシストサーバＩＤ、セッションＩＤ、及びラウンド情報が格納されていた場合にはこれらの情報を読み出す。仲介サーバ制御部１１は、アシストサーバＩＤ、セッションＩＤ、及びラウンド情報によって、どのアシストサーバ２の、どのセッションの、どのラウンドの続きをユーザが行いたいのかを特定する。この場合、仲介サーバ制御部１１はステップ９０４において選択したアシストサーバ２に代えて、特定されたアシストサーバ２を選択する。

ステップ９０６において、仲介サーバ制御部１１は、読み出したセッションＩＤを初期データに付加する。

ステップ９０７において、仲介サーバ制御部１１は、初期データに依頼文などの追加データを付加して変換前データを生成する。この依頼文は、ユーザが作成してユーザ端末３から送信した文であってもよいし、ユーザがユーザ端末３を介して選択した追加情報に基づいて、仲介サーバ制御部１１が追加情報ＤＢを検索して読み出した追加例文であってもよい。

具体的な例を以下に挙げる。（図１０参照。）
（１）ユーザに投与された質問
Ｑ１．勝海舟は咸臨丸に乗ってアメリカに向かう洋上にいます。あなたはこの船に乗っている同行者です。あなたは勝海舟に、アメリカに行ったら何をすべきであると提案しますか。
（２）ユーザの回答（初期データ）
Ａ１．私は勝海舟に、アメリカの大統領を食事に招待するように提案します。大統領はハンバーガーが好きでも、ディナーにすべきです。対等な立場であることを示すためです。
（３）ユーザが選択した依頼
（依頼３）客観的な視点で評価してほしい
この場合、仲介サーバ制御部１１は上記の（１）～（３）に基づいて、以下のような変換前データを生成する。
（変換前データ：下線部は仲介サーバ制御部１１が初期データに付加した追加データ。）
私は次のような質問をされました。
Ｑ１．勝海舟は咸臨丸に乗ってアメリカに向かう洋上にいます。あなたはこの船に乗っている同行者です。あなたは勝海舟に、アメリカに行ったら何をすべきであると提案しますか。
この質問に対して、私は次のように回答しました。
Ａ１．私は勝海舟に、アメリカの大統領を食事に招待するように提案します。大統領はハンバーガーが好きでも、ディナーにすべきです。対等な立場であることを示すためです。
私がＱ１に対して回答したＡ１を客観的な視点で評価してください。

ステップ９０８において、仲介サーバ制御部１１は、ステップ９０４～ステップ９０５において選択したアシストサーバ２のアシストサーバＩＤに基づいてフォーマットＤＢ１２３を検索し、入力用フォーマットを読み出す。仲介サーバ制御部１１は、読み出した入力用フォーマットに基づいて変換前データを変換し、処理対象データを生成する。

ステップ９０９において、仲介サーバ制御部１１は処理対象データを選択されたアシストサーバ２に送信する。

ステップ９１０において、アシストサーバ制御部２１は、受信した処理対象データを学習済モデルに投入（入力）し、処理対象データを学習済モデルに処理させる。

ステップ９１１において、アシストサーバ制御部２１は、学習済モデルが処理対象データを処理して出力した処理済データを仲介サーバ１に送信する。

ステップ９１２において、仲介サーバ制御部１１は、アシストサーバＩＤに基づいてフォーマットＤＢ１２３を検索し、出力用フォーマットを読み出す。仲介サーバ制御部１１は、読み出した出力用フォーマットに基づいて処理済データを変換し、ユーザ端末３に表示させる応答データを生成する。

ステップ９１３において、仲介サーバ制御部１１は、応答データをユーザ端末３に送信する。

ステップ９１４において、ユーザ端末３の制御部は、受信した応答データをユーザ端末３のディスプレイに表示させる。

以上の動作のうち、ステップ９０１～ステップ９０８をラウンド開始動作、ステップ９１２～ステップ９１４をラウンド終了動作という。

図１０は、ユーザ端末３に表示される回答・依頼入力画面１００の例を示す図である。仲介サーバ制御部１１は、図９のステップ９０２における質問の送信の際に回答・依頼入力画面１００のデータを生成してユーザ端末３に送信し、表示させる。

図１０に示すように、回答・依頼入力画面１００は、質問を表示する質問表示欄１００１と、ユーザが回答を入力する回答入力欄１００２と、依頼を選択するプルダウンメニューである依頼選択欄１００３と、依頼選択欄１００３のクリックによって表示される依頼詳細欄１００４と、入力・選択した情報の仲介サーバ１への送信を指示する送信ボタン１００５と、を備える。

以上述べたように、本実施形態のサーバ仲介システム、仲介サーバ、及びＡＩサーバアシストシステムにおいて、仲介サーバ１は、アシストサーバ２が有する学習済モデルから所望の出力を得るために、ユーザがユーザ端末３から送信した初期データに追加するデータである追加情報を格納する追加情報ＤＢ１２２と、アシストサーバ２ごとに、学習済モデルに固有の学習済モデルへ入力するデータに要求されるフォーマットである入力用フォーマット、及び学習済モデルが出力する処理済データに固有の出力用フォーマットを格納するフォーマットＤＢ１２３と、追加情報ＤＢ１２２から選択された追加情報を読み出し、初期データに追加情報を追加データとして付加して変換前データを生成し、選択されたアシストサーバ２に基づいてフォーマットＤＢ１２３から入力用フォーマットを読み出し、入力用フォーマットに基づいて変換前データを変換して処理対象データを生成し、処理対象データをアシストサーバ２に送信して学習済モデルに入力して処理させ、アシストサーバ２から学習済モデルが処理対象データを処理して出力した処理済データを受信し、アシストサーバ２に基づいてフォーマットＤＢ１２３から出力用フォーマットを読み出し、出力用フォーマットに基づいて処理済データを変換してユーザ端末３に表示させる応答データを生成し、応答データをユーザ端末３に送信する仲介サーバ制御部１１と、を備える。

従って、本実施形態によれば、ＡＩに投入するデータの入力工数の削減が可能なサーバ仲介システム、仲介サーバ、及びＡＩサーバアシストシステムを提供することができるという効果がある。

（第２の実施形態）
第２の実施形態においては、仲介サーバ１の構成と動作は第１の実施形態における仲介サーバ１の構成と動作と同様である。

これに対して、第２の実施形態のアシストサーバ２は、アシストサーバ記憶部２２にサイトＤＢ２２４をさらに格納する。

そして、第２の実施形態のアシストサーバ制御部２１は、学習済モデルが入力された処理対象データに関してまだ学習していない旨の応答を出力した場合、サイトＤＢ２２４から検索サーバ５のサイトＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を読み出し、読み出したサイトＵＲＬに学習していない事項に関するキーワードを送信して検索し、検索によって出力された検索結果に記載された外部サイト６のＵＬＲにアクセスしてそのサイトのコンテンツを取得し、取得したコンテンツを学習済モデルに学習させ、学習後に処理対象データを再度投入して処理させ、処理済データを取得する点において、第１の実施形態におけるアシストサーバ２の構成と動作と動作が異なる。

図１１は、本実施形態のサーバ仲介システムを実現する仲介サーバ１及び仲介サーバ１と通信を行うユーザ端末３、アシストサーバ２の構成を示す図である。

本実施形態のアシストサーバ２は、アシストサーバ記憶部２２にサイトＤＢ２２４をさらに格納する。また、アシストサーバ２は、インターネットのような公衆通信回線網４を介して検索サーバ５及び外部サイト６にさらに接続し、互いに通信を行う。

ここで、検索サーバ５は、キーワードを入力すると、そのキーワードに関連のある外部サイト６のリストとＵＲＬを出力する検索エンジンを備える。また、外部サイト６は、ＵＲＬへのアクセスがあるとアクセス元に対してコンテンツを送信する。

図１２は、サイトＤＢ２２４のデータ構成を示す図である。図１２に示すように、サイトＤＢ２２４は、サイトに固有に割り当てられる識別子であるサイトＩＤと、検索エンジンに特異な分野がある場合における得意分野などのサイト属性情報と、サイトのＵＲＬを示すサイトＵＲＬを格納する。

図１３は、本実施形態のサーバ仲介システム、仲介サーバ１、及びＡＩサーバアシストシステムの動作を示すフローチャートである。サーバ仲介システムは仲介サーバ１が具備するハードウエアとソフトウエアの協働により実現される。ＡＩサーバアシストシステムは、アシストサーバ２が具備するハードウエアとソフトウエアの協働により実現されるが、サーバ仲介システムと協働することにより、アシストサーバ２が具備する学習済モデルの更なる高度利用が可能となる。

具体的には、従来技術の学習済モデルは、学習が済んでいない事項に対する応答は困難であったが、本実施形態によれば、アシストサーバ２が学習済モデルのまだ学習していない事項について検索エンジンを有する検索サーバ５を利用してその事項の記載がある外部サイト６のＵＲＬを探し出し、外部サイト６にアクセスしてその事項に関連のあるコンテンツを取得し、学習済モデルに取得したコンテンツを学習させることにより、学習済モデルの更なる学習をアシストして学習済モデルの更なる高度利用を実現する。

本実施形態においては、インターネットなどの公衆通信回線網４を介して接続可能な全世界のすべてのサイトのコンテンツを学習済モデルの学習のバックグラウンドとすることが可能となり、学習済モデルをさらに高性能にすることが可能となるほか、従来キーワードの入力と検索結果の確認といった時間と手間のかかる作業がなくなるという効果も期待できる。

図１３に示すように、ステップ１３０１において、ユーザ端末３の制御部と仲介サーバ制御部１１は、ラウンド開始動作を実行する。

ステップ１３０２において、仲介サーバ制御部１１は、処理対象データをアシストサーバ２に送信する。

ステップ１３０３において、アシストサーバ制御部２１は、仲介サーバ１から受信した処理対象データを学習済モデルに投入する。

ステップ１３０４において、アシストサーバ制御部２１は、学習済モデルが処理対象データを処理して出力した処理済みデータを取得する。

ステップ１３０５において、アシストサーバ制御部２１は、処理済データが学習済ではない旨の内容を含んでいるか否かを判定する。アシストサーバ制御部２１は、処理済データが学習済ではない旨の内容を含んでいないと判定した場合（ステップ１３０５のＮ。）、ステップ１３１３に進み、処理済データが学習済ではない旨の内容を含んでいると判定した場合（ステップ１３０５のＹ。）、ステップ１３０６に進む。

ステップ１３０６において、アシストサーバ制御部２１は、処理済データの中から学習済ではない事項、特に名詞をキーワードとして抽出し、サイトＤＢ２２４からそのキーワードの分野を得意とする検索エンジン、またはそうような検索エンジンがヒットしなかった場合には一般的な事項を検索できる検索エンジンを有する検索サーバ５のＵＲＬを読み出す。そして、アシストサーバ制御部２１は、読み出した検索サーバ５にアクセスし、キーワードを検索情報として検索エンジンに送信・入力する。

ステップ１３０７において、検索サーバ５は、キーワードに関連する情報が記載されている外部サイト６のＵＲＬが記載された検索結果をアシストサーバ制御部２１に送信する。

ステップ１３０８において、アシストサーバ制御部２１は、検索結果から外部サイト６のＵＲＬを読み出して、外部サイト６にアクセスする。

ステップ１３０９において、外部サイト６の制御部は、コンテンツをアシストサーバ２に送信する。

ステップ１３１０において、アシストサーバ制御部２１は、処理対象データを説明変数とし、コンテンツを目的変数とした教師データを生成し、学習済モデルに生成した教師データを学習させる。

ステップ１３１１において、アシストサーバ制御部２１は、処理対象データを学習済モデルに再度投入する。

ステップ１３１２において、アシストサーバ制御部２１は、学習済モデルが処理対象データを処理して出力した処理済みデータを再取得し、仲介サーバ１に送信する。

ステップ１３１３において、ユーザ端末３の制御部と仲介サーバ制御部１１は、ラウンド終了動作を実行する。

以上述べたように、本実施形態のサーバ仲介システム、仲介サーバ、及びＡＩサーバアシストシステムにおいて、アシストサーバ２は、アシストサーバ記憶部２２にサイトＤＢ２２４をさらに格納し、アシストサーバ制御部２１は、学習済モデルが入力された処理対象データに関してまだ学習していない旨の応答を出力した場合、サイトＤＢ２２４から検索サーバ５のサイトＵＲＬを読み出し、読み出したサイトＵＲＬに学習していない事項に関するキーワードを送信して検索させ、検索によって出力された検索結果に記載された外部サイト６のＵＬＲにアクセスして外部サイト６のコンテンツを取得し、取得したコンテンツを学習済モデルに学習させ、学習後に処理対象データを再度投入して処理させ、処理済データを取得する。

従って、アシストサーバ２が学習済モデルのまだ学習していない事項について検索エンジンを有する検索サーバ５を利用してその事項の記載がある外部サイト６のＵＲＬを探し出し、外部サイト６にアクセスしてその事項に関連のあるコンテンツを取得し、学習済モデルに取得したコンテンツを学習させ、学習後に処理対象データを再度投入して処理させ、処理済データを取得することが可能となるという効果がある。

（第３の実施形態）
第３の実施形態においては、アシストサーバ２の構成と動作は第２の実施形態におけるアシストサーバ２の構成と動作と同様である。

これに対して、第３の実施形態の仲介サーバ１は、公衆通信回線網４を介してポートフォリオサーバ８に接続し、仲介サーバ制御部１１はポートフォリオサーバ８からユーザがあらかじめポートフォリオサーバ８のポートフォリオＤＢ８２１に格納したポートフォリオを取得し、変換前データを生成する際に初期データに対して追加データと併せて取得したポートフォリオを付加する点において、第１の実施形態及び第２の実施形態の仲介サーバ１の動作と異なる。

以下に、先ずポートフォリオサーバ８の構成について説明し、その後、仲介サーバ制御部１１がポートフォリオサーバ８のポートフォリオＤＢ８２１からポートフォリオを取得する動作について説明する。

図１４は、本実施形態のサーバ仲介システムを実現する仲介サーバ１及び仲介サーバ１と通信を行うユーザ端末３、アシストサーバ２、ポートフォリオサーバ８の構成を示す図である。

仲介サーバ１及びアシストサーバ２の構成についてはすでに説明したため、ここではポートフォリオサーバ８の構成を説明する。

図１４に示すように、ポートフォリオサーバ８は、ポートフォリオサーバ制御部８１と、ポートフォリオサーバ記憶部８２と、ポートフォリオサーバ入出力部・通信部８３と、を備える。

ポートフォリオサーバ制御部８１は、ＣＰＵなどの演算装置を備える。ポートフォリオサーバ制御部８１は、ポートフォリオサーバ記憶部８２が記憶するソフトウエアを逐次読み出して実行する。

ポートフォリオサーバ記憶部８２は、メモリ、ＳＳＤ、ＨＤＤなどの記憶装置を備える。

ポートフォリオサーバ記憶部８２は、ポートフォリオサーバ制御部８１が実行するソフトウエアのほか、ポートフォリオＤＢ８２１を格納する。

ポートフォリオサーバ入出力部・通信部８３は、キーボード、マウス、マイク、ディスプレイなどの入出力装置と、ネットワークを介して外部装置との通信を行う通信装置と、を備える。

図１５は、ポートフォリオＤＢ８２１のデータ構成の例を示す図である。図１５に示すように、ポートフォリオＤＢ８２１は、ユーザＩＤ別に、ポートフォリオに固有に割り当てられる識別子であるポートフォリオＩＤと、ポートフォリオの本体であるポートフォリオデータと、を格納する。

次に、仲介サーバ制御部１１がポートフォリオサーバ８のポートフォリオＤＢ８２１からポートフォリオを取得する動作について、第１の実施形態における仲介サーバ制御部１１の動作と異なる部分についてのみ説明する。

第１の実施例のステップ９０６の動作が以下のように変更となる。
「 ステップ９０６において、仲介サーバ制御部１１は、ユーザ端末３から受信したユーザＩＤに基づいてポートフォリオＤＢ８２１からポートフォリオデータを読み出して仲介サーバ１に送信する旨の指示をポートフォリオサーバ８に送信する。仲介サーバ制御部１１は、セッションＩＤ、及びポートフォリオサーバ８から受信したポートフォリオデータを初期データに付加する。」

以上述べたように、本実施形態のサーバ仲介システム、仲介サーバ、及びＡＩサーバアシストシステムにおいて、仲介サーバ１は、公衆通信回線網４を介してポートフォリオサーバ８に接続し、仲介サーバ制御部１１はポートフォリオサーバ８からユーザがあらかじめポートフォリオサーバ８のポートフォリオＤＢ８２１に格納したポートフォリオを取得し、変換前データを生成する際に初期データに対して追加データと併せて取得したポートフォリオを付加する。

ここで、ポートフォリオについて説明する。近年においては、大学入学試験などのような入学試験、あるいは企業における人事評価、ないし人事選考に際して、学力試験のみならず、学生時代などに学校における各種の活動以外に、例えばボランティア活動への参加や、スポーツ体系での受賞経験、海外への渡航経験に関する情報などのいわゆる活動記録をまとめたポートフォリオを提出させ、ポートフォリオを評価に加える試みがなされている。

ポートフォリオの生成には、表計算ソフトやワープロソフトなどを用いることもできるが、最近ではクラウドを利用したポートフォリオ作成システムを利用することによって工数の削減のほか、ほかのユーザとのコンタクトを通じて互いに刺激しあうことなどが可能となるシステムが出願人のほか、数社から提供されている。

そうすると、このポートフォリオには、ユーザの価値観や、興味の方向性、あるいは人格の一部などが表れていることとなる。

従って、本実施形態によれば、仲介サーバ１が、ユーザのポートフォリオデータを初期データに付加して変換前データを生成し、この変換前データをフォーマット変換して処理対象データを生成し、この処理対象データを学習済モデルに入力するため、ポートフォリオデータを付加しない場合に比べて、よりユーザの個性に合った処理済データが出力されるという効果がある。

１ 仲介サーバ
２ アシストサーバ
３ ユーザ端末
４ 公衆通信回線網
５ 検索サーバ
６ 外部サイト
８ ポートフォリオサーバ
１１ 仲介サーバ制御部
１２ 仲介サーバ記憶部
１３ 仲介サーバ入出力部・通信部
２１ アシストサーバ制御部
２２ アシストサーバ記憶部
２３ アシストサーバ入出力部・通信部
８１ ポートフォリオサーバ制御部
８２ ポートフォリオサーバ記憶部
８３ ポートフォリオサーバ入出力部・通信部
１００ 回答・依頼入力画面
２２３ ＡＩ群
１００１ 質問表示欄
１００２ 回答入力欄
１００３ 依頼選択欄
１００４ 依頼詳細欄
１００５ 送信ボタン

Claims (2)

1. アシストサーバが有する学習済モデルから所望の出力を得るために、ユーザがユーザ端末から送信した初期データに追加するデータである追加情報を格納する追加情報データベースと、
   前記アシストサーバごとに、前記学習済モデルに固有の前記学習済モデルへ入力するデータに要求されるフォーマットである入力用フォーマット、及び前記学習済モデルが出力する処理済データに固有の出力用フォーマットを格納するフォーマットデータベースと、
   前記追加情報データベースから選択された前記追加情報を読み出し、前記初期データに前記追加情報を追加データとして付加して変換前データを生成し、選択された前記アシストサーバに基づいて前記フォーマットデータベースから前記入力用フォーマットを読み出し、前記入力用フォーマットに基づいて前記変換前データを変換して処理対象データを生成し、前記処理対象データを前記アシストサーバに送信して前記学習済モデルに入力して処理させ、前記アシストサーバから前記学習済モデルが前記処理対象データを処理して出力した処理済データを受信し、前記アシストサーバに基づいて前記フォーマットデータベースから前記出力用フォーマットを読み出し、前記出力用フォーマットに基づいて前記処理済データを変換して前記ユーザ端末に表示させる応答データを生成し、前記応答データを前記ユーザ端末に送信する仲介サーバ制御部と、
   を備える仲介サーバ。
2. 前記仲介サーバは、
   前記ユーザの活動記録が記載されるポートフォリオを、前記ポートフォリオを格納するポートフォリオサーバから取得し、前記変換前データを生成する際に前記初期データに対して前記追加データと併せて取得した前記ポートフォリオを付加して前記変換前データを生成する請求項１に記載の仲介サーバ。
   
   
   

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