JP7367870B2 - Conversation control program, conversation control method, and information processing device - Google Patents
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Description
本発明は、会話制御プログラム、会話制御方法および情報処理装置に関する。 The present invention relates to a conversation control program, a conversation control method, and an information processing device.
近年、チャットボットと呼ばれる技術を利用した自動応答システムを導入する企業が増えている。チャットボットは、人工知能を利用して、人間との対話やメッセージのやりとりを行うコンピュータシステムである。例えば、チャットボットと連携した双方向コミュニケーションを利用して、従来は人が対応していた窓口業務をチャットボットにより行う場合がある。 In recent years, an increasing number of companies have introduced automated response systems that utilize technology called chatbots. A chatbot is a computer system that uses artificial intelligence to interact and exchange messages with humans. For example, two-way communication in conjunction with a chatbot may be used to perform counter operations that were traditionally handled by humans.
先行技術としては、例えば、ユーザ端末から送信されたチャットデータをネットワークを介してチャットボットへ転送し、ユーザ端末から送信されたチャットデータが個人情報に関連する内容を含むことを検出した場合に、当該チャットデータに対して所定のフィルタ処理を実行するチャットシステムがある。 As a prior art, for example, when chat data sent from a user terminal is transferred to a chatbot via a network, and it is detected that the chat data sent from the user terminal includes content related to personal information, There is a chat system that performs a predetermined filtering process on the chat data.
しかしながら、従来技術では、チャットボットと連携した双方向コミュニケーションを利用したサービスを行うにあたり、個人を特定可能な情報の入力が必要となり、チャットボットを利用したサービスの利用の妨げとなる場合がある。 However, in the conventional technology, when providing a service using two-way communication in cooperation with a chatbot, it is necessary to input personally identifiable information, which may impede the use of the service using the chatbot.
一つの側面では、本発明は、チャットボットを利用したサービスの円滑な利用を図ることを目的とする。 In one aspect, the present invention aims to facilitate the use of a service using a chatbot.
1つの実施態様では、情報処理端末からチャットボットでの会話において受け付けた入力情報を受信し、前記入力情報に基づく応答処理を実行し、前記入力情報のマスキング処理依頼を受信した場合は、前記チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、前記会話に関するログのうち前記入力情報に関するログに記録しない又は秘匿化するマスキング処理を実行する、会話制御プログラムが提供される。 In one embodiment, input information accepted in a chat bot conversation is received from an information processing terminal, a response process is executed based on the input information, and when a masking process request for the input information is received, the chat bot A conversation control program is provided that executes a masking process for not recording or anonymizing the input information in the log related to the conversation when recording a log related to the conversation in the bot.
本発明の一側面によれば、チャットボットを利用したサービスの円滑な利用を図ることができるという効果を奏する。 According to one aspect of the present invention, it is possible to smoothly utilize a service using a chatbot.
以下に図面を参照して、本発明にかかる会話制御プログラム、会話制御方法および情報処理装置の実施の形態を詳細に説明する。 DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiments of a conversation control program, a conversation control method, and an information processing apparatus according to the present invention will be described in detail below with reference to the drawings.
(実施の形態1)
まず、実施の形態1にかかる情報処理装置101を含む会話制御システム100のシステム構成例について説明する。会話制御システム100は、例えば、チャットボットと連携した双方向コミュニケーションを利用したサービスを提供するコンピュータシステムに適用される。
(Embodiment 1)
First, a system configuration example of the
図1は、実施の形態1にかかる会話制御システム100のシステム構成例を示す説明図である。図1において、会話制御システム100は、情報処理装置101と、複数の情報処理端末102(図1の例では、3台)と、管理者端末103と、を含む。会話制御システム100において、情報処理装置101、情報処理端末102および管理者端末103は、有線または無線のネットワーク110を介して接続される。ネットワーク110は、例えば、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、インターネットなどである。
FIG. 1 is an explanatory diagram showing an example of a system configuration of a
ここで、情報処理装置101は、チャットボットの会話を制御するコンピュータである。情報処理装置101は、例えば、サーバである。情報処理装置101は、例えば、FAQマスタ120、スクリプトテーブル130およびチャットログDB(Database)140を有する。FAQマスタ120は、FAQ(Frequently Asked Question)を記憶する。
Here, the
FAQは、「頻繁に尋ねられる質問」の意味であり、あらかじめ予想される質問に対して、質問と回答とをまとめたものである。質問は、何らかの問題の解決方法を問うものであってもよく、また、話し言葉による問いかけであってもよい。回答は、質問された問題の解決方法を示す回答や、話し言葉による問いかけに対する回答などである。 FAQ means "frequently asked questions" and is a collection of questions and answers to anticipated questions. The question may ask how to solve some problem, or may be a spoken question. The answers include answers that show how to solve the posed problem and answers to spoken questions.
スクリプトテーブル130は、チャットボットの会話の流れを定義するスクリプトを記憶する。チャットボットでの会話は、スクリプトに従って行われる。チャットログDB140は、チャットログを記憶する。チャットログは、ユーザとチャットボットとの会話に関する会話履歴である。 The script table 130 stores scripts that define the conversation flow of the chatbot. Chatbot conversations occur according to a script. Chat log DB 140 stores chat logs. The chat log is a history of conversations between users and chatbots.
なお、スクリプトテーブル130およびチャットログDB140の記憶内容については、図4および図5を用いて後述する。
Note that the contents of the script table 130 and the
情報処理端末102は、ユーザがチャットボットでの会話を行う際に利用するコンピュータである。情報処理端末102は、例えば、スマートフォン、タブレットPC(Personal Computer)、PCなどである。また、情報処理端末102は、駅、空港、店舗、商業施設などに設置されるデジタルボードであってもよい。
The
情報処理端末102において、ユーザは、例えば、メッセージを入力したり、選択肢を選択したりすることで、チャットボットと対話しながら所望の回答を探したり、オンライン手続きをしたりすることができる。オンライン手続きは、オンラインで行う手続きである。オンライン手続きとしては、例えば、金融機関が提供する口座開設、残高照会、振り込みなどの手続きや、通信キャリアが提供する通信サービスのプラン変更、機種変更などの手続きがある。
At the
管理者端末103は、会話制御システム100の管理者が使用するコンピュータである。会話制御システム100の管理者は、例えば、チャットボットの会話の流れを定義するスクリプトの設計者である。管理者端末103は、例えば、PCである。管理者端末103において、管理者は、例えば、スクリプトの設計、変更や、各種しきい値の設定などを行うことができる。
The
なお、図示は省略するが、会話制御システム100にはオペレータ端末が含まれていてもよい。オペレータ端末は、オペレータが使用するコンピュータである。オペレータは、チャットボット対応から有人対応の会話に切り替えた場合に、ユーザへの対応を行う者である。例えば、オペレータは、オペレータ端末の電話機能や、テキストコミュニケーションなどを利用して、ユーザとやり取りすることができる。
Although not shown, the
ここで、チャットボットと連携した双方向コミュニケーションを利用したサービスにおいて、個人を特定可能な情報の入力を求められることがある。例えば、何らかの相談を行うにあたり、氏名や住所などの個人を特定可能な情報の入力を求められることがある。この場合、誰がどのような相談を行ったのかを特定することが可能となる。 Here, in services that utilize two-way communication in conjunction with chatbots, you may be asked to enter personally identifiable information. For example, when providing some kind of consultation, you may be asked to input personally identifiable information such as your name and address. In this case, it becomes possible to specify who consulted what kind of consultation.
ITリテラシーの高いユーザは、入力した情報がサーバ上にログとして記録されることを知っており、それらの情報がマーケティングや商品レコメンデーションに活用される可能性があることを認識していることが多い。自身の情報が活用されることを嫌ったユーザは、情報の入力を求められると、サービスの利用をやめてしまうおそれがある。 Users with high IT literacy are aware that the information they enter is logged on servers, and that this information may be used for marketing and product recommendations. many. Users who do not want their information to be used may stop using the service if they are asked to input information.
なお、ユーザにとって知られたくない可能性がある情報は全てログに記録しないようにすることも考えられる。しかし、事業者側は、データを受け取って活用したいのが実情であり、ユーザにとって知られたくない可能性がある情報を一律に記録しないようにすることは望ましくない。 Note that it may be possible to avoid recording in the log any information that the user may not want to know. However, the reality is that business operators want to receive and utilize data, and it is not desirable to uniformly avoid recording information that users may not want to know.
そこで、実施の形態1では、情報処理装置101は、チャットボットでの会話において受け付けた入力情報を受信すると、入力情報に基づく応答処理を実行し、入力情報のマスキング処理依頼を受信した場合は、チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、会話に関するログのうち入力情報に関するログに記録しない又は秘匿化するマスキング処理を実行する。これにより、ユーザが安心してサービスを利用できるように、ユーザ自身がログへの記録をコントロール可能にして、チャットボットを利用したサービスの円滑な利用を図る会話制御方法について説明する。
Therefore, in the first embodiment, when the
(情報処理装置101のハードウェア構成例)
つぎに、情報処理装置101のハードウェア構成例について説明する。
(Example of hardware configuration of information processing device 101)
Next, an example of the hardware configuration of the
図2は、情報処理装置101のハードウェア構成例を示すブロック図である。図2において、情報処理装置101は、CPU(Central Processing Unit)201と、メモリ202と、ディスクドライブ203と、ディスク204と、通信I/F(Interface)205と、可搬型記録媒体I/F206と、可搬型記録媒体207と、を有する。また、各構成部は、バス200によってそれぞれ接続される。
FIG. 2 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the
ここで、CPU201は、情報処理装置101の全体の制御を司る。CPU201は、複数のコアを有していてもよい。メモリ202は、例えば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)およびフラッシュROMなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュROMがOS(Operating System)のプログラムを記憶し、ROMがアプリケーションプログラムを記憶し、RAMがCPU201のワークエリアとして使用される。メモリ202に記憶されるプログラムは、CPU201にロードされることで、コーディングされている処理をCPU201に実行させる。
Here, the
ディスクドライブ203は、CPU201の制御に従ってディスク204に対するデータのリード/ライトを制御する。ディスク204は、ディスクドライブ203の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク204としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。
The
通信I/F205は、通信回線を通じてネットワーク110に接続され、ネットワーク110を介して外部のコンピュータ(例えば、図1に示した情報処理端末102、管理者端末103)に接続される。そして、通信I/F205は、ネットワーク110と装置内部とのインターフェースを司り、外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。通信I/F205には、例えば、モデムやLANアダプタなどを採用することができる。
The communication I/
可搬型記録媒体I/F206は、CPU201の制御に従って可搬型記録媒体207に対するデータのリード/ライトを制御する。可搬型記録媒体207は、可搬型記録媒体I/F206の制御で書き込まれたデータを記憶する。可搬型記録媒体207としては、例えば、CD(Compact Disc)-ROM、DVD(Digital Versatile Disk)、USB(Universal Serial Bus)メモリなどが挙げられる。
The portable recording medium I/
なお、情報処理装置101は、上述した構成部のほかに、例えば、SSD(Solid State Drive)、入力装置、ディスプレイ等を有することにしてもよい。また、情報処理装置101は、上述した構成部のうち、例えば、ディスクドライブ203、ディスク204、可搬型記録媒体I/F206、可搬型記録媒体207を有していなくてもよい。
Note that the
(情報処理端末102のハードウェア構成例)
つぎに、情報処理端末102のハードウェア構成例について説明する。
(Example of hardware configuration of information processing terminal 102)
Next, an example of the hardware configuration of the
図3は、情報処理端末102のハードウェア構成例を示すブロック図である。図3において、情報処理端末102は、CPU301と、メモリ302と、ディスプレイ303と、入力装置304と、通信I/F305と、カメラ306と、スピーカ307と、マイクロフォン308と、GPS(Global Positioning System)ユニット309と、を有する。また、各構成部はバス300によってそれぞれ接続される。
FIG. 3 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the
ここで、CPU301は、情報処理端末102の全体の制御を司る。CPU301は、複数のコアを有していてもよい。メモリ302は、例えば、ROM、RAMおよびフラッシュROMなどを有する記憶部である。具体的には、例えば、フラッシュROMやROMが各種プログラムを記憶し、RAMがCPU301のワークエリアとして使用される。メモリ302に記憶されるプログラムは、CPU301にロードされることで、コーディングされている処理をCPU301に実行させる。
Here, the
ディスプレイ303は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する表示装置である。ディスプレイ303としては、例えば、液晶ディスプレイや有機EL(Electroluminescence)ディスプレイなどを採用することができる。
The
入力装置304は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置304は、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよく、また、キーボードやマウスなどであってもよい。
The
通信I/F305は、通信回線を通じてネットワーク110に接続され、ネットワーク110を介して外部のコンピュータ(例えば、情報処理装置101)に接続される。そして、通信I/F305は、ネットワーク110と自装置内部とのインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。
The communication I/
カメラ306は、画像(静止画または動画)を撮影して画像データを出力する撮影装置である。スピーカ307は、電気信号を音声に変換して、音声を出力する。マイクロフォン308は、音声を受音して電気信号に変換する。
The
GPSユニット309は、GPS衛星からの電波を受信し、情報処理端末102の位置情報を出力する。情報処理端末102の位置情報は、例えば、緯度、経度などの地球上の1点を特定する情報である。また、衛星として、例えば、準天頂衛星システムの衛星を用いることにしてもよい。
The
なお、情報処理端末102は、上述した構成部のほかに、例えば、HDD(Hard Disk Drive)、SSD、近距離無線通信I/F、可搬型記録媒体I/F、可搬型記録媒体などを有することにしてもよい。また、図1に示した管理者端末103についても、情報処理端末102と同様のハードウェア構成により実現することができる。
In addition to the above-described components, the
(スクリプトテーブル130の記憶内容)
つぎに、図4を用いて、情報処理装置101が有するスクリプトテーブル130の記憶内容について説明する。スクリプトテーブル130は、例えば、図2に示したメモリ202、ディスク204などの記憶装置により実現される。
(Memory contents of script table 130)
Next, the stored contents of the script table 130 included in the
図4は、スクリプトテーブル130の記憶内容の一例を示す説明図である。図4において、スクリプトテーブル130は、サービスおよびスクリプトのフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、スクリプト管理情報400-1~400-nをレコードとして記憶する。 FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of the stored contents of the script table 130. In FIG. 4, the script table 130 has service and script fields, and by setting information in each field, script management information 400-1 to 400-n is stored as records.
ここで、サービスは、チャットボットと連携した双方向コミュニケーションを利用したサービスを示す。ここでは、サービスを識別する手続きID(例えば、A1,A2)のみ表記している。サービスとしては、例えば、チャットボットと連携した双方向コミュニケーションを利用して、健康、進学、キャリアアップなどの相談を行ったり、各種のオンライン手続きを行ったりするものがある。 Here, the service refers to a service that utilizes two-way communication in cooperation with a chatbot. Here, only procedure IDs (for example, A1, A2) that identify services are shown. Examples of services include those that utilize two-way communication in conjunction with chatbots to provide consultation on matters such as health, higher education, and career advancement, as well as to perform various online procedures.
スクリプトは、チャットボットの会話の流れを定義した情報(シナリオ)であり、サービスに対応付けて用意される。ただし、ここでは、スクリプトを識別するスクリプトID(例えば、S1,S2)のみ表記している。例えば、スクリプト管理情報400-1は、サービスA1に対応するスクリプトS1を示す。 A script is information (scenario) that defines the flow of a chatbot's conversation, and is prepared in association with a service. However, only script IDs (for example, S1, S2) for identifying scripts are shown here. For example, script management information 400-1 indicates script S1 corresponding to service A1.
(チャットログDB140の記憶内容)
つぎに、図5を用いて、情報処理装置101が有するチャットログDB140の記憶内容について説明する。チャットログDB140は、例えば、図2に示したメモリ202、ディスク204などの記憶装置により実現される。
(Memorized content of chat log DB140)
Next, the storage contents of the
図5は、チャットログDB140の記憶内容の一例を示す説明図である。図5において、チャットログDB140は、chat_id、talklog_id、time stamp、script、labelおよびmessageのフィールドを有する。各フィールドに情報を設定することで、チャットログ(例えば、チャットログ500-1~500-5)がレコードとして記憶される。
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the content stored in
ここで、chat_idは、チャットを行うルームのIDを示す。chat_idによれば、チャットボットでの一連の会話を特定することができる。talklog_idは、チャットログを識別する識別子である。time stampは、スクリプトに定義されたトーク処理(ステップ)が実行された日時(GMT+9時間)を示す。GMTは、Greenwich Mean Timeである。 Here, chat_id indicates the ID of the room where the chat is performed. According to chat_id, a series of conversations in the chatbot can be specified. talklog_id is an identifier that identifies a chat log. The time stamp indicates the date and time (GMT+9 hours) when the talk process (step) defined in the script was executed. GMT is Greenwich Mean Time.
トーク処理は、チャットボットの動作(挙動)を実現するための処理である。例えば、トーク処理は、発話する処理、選択肢を表示する処理、ユーザ操作に応じて選択肢を選択する処理、選択された選択肢や入力された情報に応じた手続を行う処理、トーク処理を終了する処理などを含む。 The talk process is a process for realizing the operation (behavior) of the chatbot. For example, the talk process includes the process of speaking, the process of displaying options, the process of selecting options according to user operations, the process of performing procedures according to the selected options and input information, and the process of terminating the talk process. Including.
scriptは、チャットボットでの会話に適用されたスクリプト(シナリオ)を示す。labelは、スクリプト内の複数のステップのうちトーク処理が実行されたステップの名前を示す。messageは、実行されたトーク処理で発話された文章、選択された選択肢、入力された情報、あるいは、システム側の処理内容、エラーメッセージなどを示す。 script indicates a script (scenario) applied to a chatbot conversation. label indicates the name of the step in which the talk process was executed among multiple steps in the script. The message indicates sentences uttered in the executed talk process, selected options, input information, processing contents on the system side, error messages, and the like.
例えば、チャットログ500-2は、chat_id「100」、talklog_id「15044」およびtime stamp「2020-01-08T14:25:43+09:00」のログである。チャットログ500-2によれば、script「S10」のlabel「VRB-1」のトーク処理(ステップ)が実行されて、message「お名前を教えてください。」が表示されたことを特定することができる。 For example, the chat log 500-2 is a log with chat_id "100", talklog_id "15044", and time stamp "2020-01-08T14:25:43+09:00". According to the chat log 500-2, it is specified that the talk process (step) of the script "S10" with the label "VRB-1" was executed and the message "Please tell me your name." was displayed. Can be done.
なお、チャットログには、例えば、システムログであるか否かを示す情報や、チャットボットまたはユーザのいずれに関するログであるかを示す情報が含まれていてもよい。また、チャットログには、例えば、ユーザが使用する情報処理端末102のIP(Internet Protocol)アドレスが含まれていてもよい。
Note that the chat log may include, for example, information indicating whether it is a system log or information indicating whether the log is related to a chatbot or a user. Further, the chat log may include, for example, the IP (Internet Protocol) address of the
ここで、図6を用いて、スクリプトの具体例について説明する。ここでは、サービスA100に対応するスクリプトS100を例に挙げて説明する。 Here, a specific example of the script will be described using FIG. 6. Here, the script S100 corresponding to the service A100 will be described as an example.
図6は、スクリプトの具体例を示す説明図である。図6において、スクリプトS100は、チャットボットの会話の流れを定義した情報(シナリオ)である。ただし、図6では、スクリプトS100の一部を抜粋して表示している。具体的には、例えば、スクリプトS100は、チャットのトーク処理を定義した情報である。 FIG. 6 is an explanatory diagram showing a specific example of a script. In FIG. 6, a script S100 is information (scenario) that defines the conversation flow of the chatbot. However, in FIG. 6, a part of the script S100 is excerpted and displayed. Specifically, for example, the script S100 is information that defines chat processing.
スクリプトS100は、ステップ601~605を含む。ここで、ステップ601は、トーク処理の開始を示す。ステップ602,603は、メッセージを発話する処理を示す。ステップ604は、選択肢を表示する処理を示す。ステップ605は、トーク処理の終了を示す。
Script S100 includes steps 601-605. Here,
なお、複数のステップに同一のlabel(図5参照)が設定されることがある。例えば、ステップ602,603には、同一の「VRB-1」が設定される。また、図示は省略するが、スクリプトS100には、ステップ601~605のほかに、例えば、選択された選択肢や入力された情報に応じた手続やFAQの検索を行う処理などを実行するステップが含まれる。
Note that the same label (see FIG. 5) may be set for multiple steps. For example, the same "VRB-1" is set in
(チャット画面の画面例)
つぎに、情報処理端末102のディスプレイ303(図3)に表示されるチャット画面の画面例について説明する。
(Example of chat screen)
Next, an example of a chat screen displayed on the display 303 (FIG. 3) of the
図7は、チャット画面の画面例を示す説明図(その1)である。図7において、チャット画面700は、情報処理端末102におけるチャットボットでの会話を表示する操作画面の一例である。図7中、アバターavは、チャットボットを表すキャラクターである。
FIG. 7 is an explanatory diagram (part 1) showing an example of a chat screen. In FIG. 7, a
チャット画面700において、例えば、図3に示した入力装置304を用いたユーザの操作入力により、ボックス710を選択することで、メッセージを入力することができる。メッセージの入力は、例えば、図3に示したマイクロフォン308を用いた音声入力により行われることにしてもよい。また、チャット画面700において、送信ボタン711を選択することで、ボックス710に入力されたメッセージをチャットボット側(情報処理装置101)に送信することができる。
On the
チャット画面700には、アバターavの発言を表すメッセージm1が表示されている。メッセージm1は、ユーザの名前の入力を促すメッセージの一例である。また、チャット画面700には、ユーザの発言を表すメッセージm2が表示されている。メッセージm2は、アバターavのメッセージm1に対して入力された名前の一例である。
On the
また、チャット画面700には、秘密ボタン720が表示されている。秘密ボタン720は、入力情報のログへの記録を許可するか否かを問い合わせる情報の一例である。入力情報は、チャットボットでの会話において、入力された情報や、選択された選択肢を示す情報である。
Additionally, a
チャット画面700において、例えば、ユーザの操作入力により、秘密ボタン720を選択すると、オフレコモードを設定することができる。オフレコモードとは、チャットボットでの会話に関するログ(チャットログ)を記録する際に、入力情報をログに記録しない、または、秘匿化するモードである。
On the
これにより、チャットボットでの会話において入力される情報のうち、ログに記録しない、または、秘匿化する情報をユーザ自身がコントロールすることが可能となる。 This allows the user to control what information is not recorded in the log or is anonymized, out of the information input during chatbot conversations.
(情報処理装置101の機能的構成例)
図8は、実施の形態1にかかる情報処理装置101の機能的構成例を示すブロック図である。図8において、情報処理装置101は、受付部801と、会話制御部802と、記録制御部803と、を含む。具体的には、例えば、受付部801~記録制御部803は、図2に示したメモリ202、ディスク204、可搬型記録媒体207などの記憶装置に記憶されたプログラムをCPU201に実行させることにより、または、通信I/F205により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ202、ディスク204などの記憶装置に記憶される。
(Functional configuration example of information processing device 101)
FIG. 8 is a block diagram showing an example of the functional configuration of the
受付部801は、情報処理端末102からチャットの開始指示を受け付ける。ここで、チャットの開始指示は、ユーザとチャットボットとの会話を開始するためのものであり、例えば、チャットボットを利用したサービスの開始を要求するものである。チャットの開始指示には、例えば、サービスIDが含まれる。
The
例えば、チャットの開始指示は、情報処理端末102においてユーザの操作入力により行われ、情報処理端末102から情報処理装置101に送信される。具体的には、例えば、受付部801は、情報処理端末102からチャットの開始指示を受信することにより、チャットの開始指示を受け付ける。
For example, an instruction to start a chat is performed by a user's operation input on the
会話制御部802は、情報処理端末102からのチャットの開始指示に応じて、情報処理端末102におけるチャットボットでの会話を開始する。具体的には、例えば、会話制御部802は、図4に示したスクリプトテーブル130を参照して、チャットの開始指示に含まれるサービスIDに対応するスクリプトを特定する。
The
つぎに、会話制御部802は、特定したスクリプトを、情報処理端末102におけるチャットボットの会話に適用するトークスクリプトに決定する。そして、会話制御部802は、決定したトークスクリプトを用いて、情報処理端末102におけるサービスに関するチャットを開始する。
Next, the
例えば、チャットの開始指示にサービスID「A1」が含まれるとする。この場合、会話制御部802は、スクリプトテーブル130を参照して、サービスID「A1」に対応するスクリプトS1をトークスクリプトに決定する。そして、会話制御部802は、決定したトークスクリプトS1を用いて、情報処理端末102におけるサービスS1に関するチャットボットでの会話を開始する。
For example, assume that the chat start instruction includes the service ID "A1". In this case, the
なお、会話制御部802は、情報処理端末102からのチャットの開始指示に応じて、あらかじめ決められたスクリプトをトークスクリプトに決定することにしてもよい。また、会話制御部802は、例えば、情報処理端末102のユーザ属性や外部環境に基づいて、トークスクリプトを決定することにしてもよい。ユーザ属性は、情報処理端末102のユーザの特徴を表す情報である。ユーザ属性は、例えば、年代、性別、使用言語などを表す。外部環境は、情報処理端末102の外部の環境を表す情報である。外部環境は、例えば、天気、温度、湿度、時間、位置などを表す。
Note that the
会話制御部802は、情報処理端末102からチャットボットでの会話において受け付けた入力情報を受信した場合、入力情報に基づく応答処理を実行する。ここで、入力情報は、チャットボットでの会話において、例えば、図3に示した入力装置304を用いたユーザの操作により入力された情報である。また、入力情報は、チャットボットでの会話において、ユーザの操作により選択された選択肢を示す情報であってもよい。
When the
入力情報に基づく応答処理は、例えば、チャットボットでの会話において入力された情報に応じてFAQを検索して結果を出力する処理である。FAQの検索は、例えば、図1に示したFAQマスタ120を用いて行われる。また、入力情報に基づく応答処理は、チャットボットでの会話において入力された情報に応じた手続を行う処理であってもよい。
The response process based on input information is, for example, a process of searching an FAQ in accordance with information input in a chatbot conversation and outputting the results. The FAQ search is performed using, for example, the
記録制御部803は、会話制御部802によって情報処理端末102におけるチャットボットでの会話が開始された結果、チャットボットでの会話に関するログを記録する。具体的には、例えば、記録制御部803は、ユーザまたはチャットボットが発言したり、システムの内部処理が行われたりすると、チャットログを記録する。チャットボットでの会話において受け付けた入力情報は、例えば、チャットログのmessageに含まれる(図5参照)。
The
また、記録制御部803は、情報処理端末102からチャットボットでの会話において受け付けた入力情報のマスキング処理依頼を受信した場合は、チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、入力情報に対するマスキング処理を実行する。ここで、マスキング処理依頼は、マスキング処理の実行を依頼するものである。
In addition, when the
マスキング処理は、チャットボットでの会話に関するログのうち入力情報に関するログに記録しない又は秘匿化する処理である。ログに記録しないとは、例えば、messageに入力情報を設定せず、messageを空(カラ)とするチャットログを作成することであってもよい。また、ログに記録しないとは、messageに入力情報を設定したチャットログを一旦作成した後、そのチャットログから入力情報を削除することであってもよい。 The masking process is a process of not recording or anonymizing input information in logs related to chatbot conversations. Not recording in the log may mean, for example, not setting input information in message and creating a chat log with message blank. Moreover, not recording in a log may mean that a chat log in which input information is set in a message is once created, and then the input information is deleted from the chat log.
秘匿化とは、例えば、入力情報を類推不能な情報に変換することである。類推不能な情報は、例えば、アスタリスク(*)や墨塗などである。秘匿化するとは、入力情報を類推不能な情報に変換してからmessageに設定することであってもよく、また、messageに設定した入力情報を類推不能な情報に変換することであってもよい。 Concealment means, for example, converting input information into information that cannot be inferred. Information that cannot be inferred is, for example, an asterisk (*) or a blackout. Anonymizing may mean converting input information into information that cannot be inferred and then setting it as a message, or may mean converting input information set in a message to information that cannot be inferred. .
なお、情報処理装置101は、例えば、チャットボットでの会話において、入力情報およびマスキング処理依頼を同時に受信することにしてもよい。また、情報処理装置101は、入力情報を受信した後に、その入力情報のマスキング処理依頼を受信することにしてもよい。また、情報処理装置101は、マスキング処理依頼を受信した後に、マスキング処理対象の情報となる入力情報を受信することにしてもよい。
Note that the
具体的には、例えば、会話制御部802は、チャットボットでの会話において、入力情報のログへの記録を許可するか否かの問い合わせ情報を、情報処理端末102に出力する。マスキング処理依頼は、例えば、情報処理端末102において問い合わせ情報に対応してログへの記録を許可しない旨の操作が行われた場合に、情報処理端末102から送信される。
Specifically, for example, the
問い合わせ情報は、入力情報のログへの記録を許可するか否かを問い合わせるためのメッセージやアイコンなどであり、例えば、図7に示した秘密ボタン720である。より詳細に説明すると、例えば、情報処理端末102におけるチャットボットでの会話を開始するにあたり、秘密ボタン720を含むチャット画面700を、情報処理端末102に表示させる。
The inquiry information is a message, an icon, or the like for inquiring whether to permit recording of input information in a log, and is, for example, the
チャット画面700において、ユーザの操作入力により、秘密ボタン720が選択されると、情報処理端末102から情報処理装置101にオフレコ設定指示が送信される。オフレコ設定指示は、マスキング処理依頼に相当する。記録制御部803は、情報処理端末102からオフレコ設定指示を受信すると、オフレコモードを設定(ON)する。
When the
オフレコモードとは、チャットボットでの会話に関するログ(チャットログ)を記録する際に、入力情報をログに記録しない、または、秘匿化するモードである。すなわち、オフレコモードでは、ユーザの発言がマスキング処理対象の情報として、ログに記録されない、あるいは、秘匿化してログに記録される。 The off-the-record mode is a mode in which input information is not recorded in the log or is anonymized when recording a log (chat log) related to a chatbot conversation. That is, in the off-the-record mode, the user's comments are not recorded in the log as information subject to masking processing, or are recorded in the log in an anonymized manner.
具体的には、例えば、記録制御部803は、情報処理端末102からチャットボットでの会話において受け付けた入力情報を受信した場合に、オフレコモードが設定されているか否かを判断する。ここで、オフレコモードが設定されていない場合、記録制御部803は、チャットログを記録する際に、受信した入力情報に対するマスキング処理を実行しない。
Specifically, for example, when the
一方、オフレコモードが設定されている場合、記録制御部803は、チャットログを記録する際に、受信した入力情報に対するマスキング処理を実行する。より詳細に説明すると、例えば、記録制御部803は、チャットボットでの会話に関するチャットログのうち、受信した入力情報に関するチャットログから当該入力情報を削除してもよく、また、受信した入力情報に関するチャットログにおける当該入力情報をアスタリスク、墨塗などの類推不能な情報に変換して秘匿化してもよい。
On the other hand, when the off-the-record mode is set, the
なお、ここでは、マスキング処理対象の情報の入力前に秘密ボタン720を押す場合を例に挙げて説明したが、これに限らない。例えば、マスキング処理対象の情報の入力後に秘密ボタン720を押すことにしてもよい。この場合、記録制御部803は、オフレコ設定指示(マスキング処理依頼)を受信した後に受信される入力情報に対するマスキング処理を実行する。
In addition, although the case where the
また、チャットボットでの会話において受け付けた入力情報のうちの一部の情報を、マスキング処理対象の情報として指定可能であってもよい。例えば、チャット画面700において、入力装置304を用いたユーザの操作入力により、ボックス710に入力されたメッセージのうちの一部の情報を、マスキング処理対象の情報として指定可能であってもよい。この場合、記録制御部803は、例えば、受信した入力情報のうち、マスキング処理対象の情報として指定された情報(例えば、住所の一部)に対するマスキング処理を実行することにしてもよい。入力情報のうち指定された情報以外の情報は、例えば、そのままログに記録される。
Furthermore, it may be possible to specify part of the input information received in a chatbot conversation as information to be masked. For example, in the
また、チャットログは、図5に示したチャットログDB140に記録される。具体的には、例えば、チャットボットでの会話中に記録されたチャットログは、例えば、メモリ202内のバッファに一旦格納される。チャットボットでの会話が終了すると、バッファ内の全チャットログが、チャットログDB140に出力される。図5に示したチャットログ500-1は、マスキング処理された入力情報を含むログの一例である。
Further, the chat log is recorded in the
また、例えば、チャット画面700において、マスキング処理対象外の情報として既に入力済みの情報について、チャットボットでの会話が終了する前に、マスキング処理対象の情報として追加で指定可能にしてもよい。この場合、記録制御部803は、例えば、メモリ202内のバッファに一旦格納されたログのうち、追加で指定されたマスキング処理対象の情報を含むログから当該情報を削除したり秘匿化したりするマスキング処理を実行する。
Further, for example, on the
上述した情報処理装置101の各機能部は、会話制御システム100内の複数のコンピュータ(例えば、情報処理装置101と情報処理端末102)により実現されることにしてもよい。また、上述した情報処理装置101の各機能部は、情報処理端末102により実現されることにしてもよい。
Each functional unit of the
(情報処理装置101の動作例)
つぎに、図9および図10を用いて、実施の形態1にかかる情報処理装置101の動作例について説明する。ここでは、チャットボットと連携した双方向コミュニケーションを利用して、健康相談を行う場合に表示されるチャット画面を例に挙げて説明する。
(Example of operation of information processing device 101)
Next, an example of the operation of the
図9は、チャット画面の画面例を示す説明図(その2)である。図10は、情報処理装置101の動作例を示す説明図である。図9において、チャット画面700には、アバターavの発言を表すメッセージm3が表示されている。メッセージm3は、ユーザの相談内容の入力を促すメッセージの一例である。
FIG. 9 is an explanatory diagram (part 2) showing an example of the chat screen. FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of the operation of the
ここでは、ユーザの相談内容の入力に先立って、ユーザの名前「富士太郎」が入力されている。名前「富士太郎」は、個人を特定可能な情報である。このため、メッセージm3に対してユーザの相談内容を入力されると、誰がどのような相談をしたのかを特定可能な情報がログに記録されてしまう。 Here, the user's name "Fujitaro" is input prior to inputting the user's consultation details. The name "Fujitaro" is personally identifiable information. For this reason, when the content of a user's consultation is input in response to message m3, information that allows identification of who consulted and what kind of consultation is recorded in the log.
ここで、ユーザが自身の相談内容をログに残したくないと判断したため、チャット画面700において、秘密ボタン720が選択された場合を想定する。この場合、情報処理端末102から情報処理装置101にオフレコ設定指示が送信され、オフレコモードが設定(ON)される。
Here, it is assumed that the user selects the
なお、秘密ボタン720が選択されると、例えば、オフレコモードが設定中であることを判別可能に秘密ボタン720の表示態様が変更される(例えば、図10参照)。また、秘密ボタン720が選択されると、例えば、オフレコモードが設定中であることを示すアイコンが表示されることにしてもよい。
Note that when the
また、チャット画面700において、秘密ボタン720が選択された後、秘密ボタン720が再度選択されると、例えば、情報処理端末102から情報処理装置101にオフレコ解除指示が送信され、オフレコモードが解除(OFF)される。また、オフレコモードは、情報処理端末102から情報処理装置101に入力情報が送信されると、その都度、自動で解除されることにしてもよい。
Furthermore, when the
図10において、チャット画面700には、ユーザの発言を表すメッセージm4が表示されている。メッセージm4は、アバターavのメッセージm3に対して入力された相談内容の一例である。入力されたメッセージm4は、情報処理端末102から情報処理装置に送信される。
In FIG. 10, a message m4 representing a user's comment is displayed on a
情報処理装置101は、例えば、メッセージm4を受信すると、FAQマスタ120を参照して、メッセージm4に基づいてFAQの検索を行う。そして、情報処理装置101は、検索した結果を情報処理端末102に出力する。この結果、チャット画面700において、アバターavの発言として、例えば、検索された結果(不図示)が選択可能に表示される。
For example, upon receiving the message m4, the
これにより、ユーザは、自身が入力した相談内容(質問)に対する回答(FAQ)を得ることができる。 Thereby, the user can obtain answers (FAQ) to the consultation details (questions) input by the user.
また、ここでは、オフレコモードが設定されている。このため、情報処理装置101は、チャットボットでの会話において受け付けたメッセージm4に関するチャットログを記録する際に、メッセージm4に対するマスキング処理を実行する。
In addition, an off-the-record mode is set here. For this reason, the
具体的には、例えば、情報処理装置101は、受信したメッセージm4を削除したチャットログ500-5を記録する。チャットログ500-5のmessage「***deleted***」は、入力情報が削除されたことを示している。なお、図10では、チャットログの一部を抜粋して表示している。
Specifically, for example, the
(情報処理装置101の会話制御処理手順)
つぎに、図11および図12を用いて、実施の形態1にかかる情報処理装置101の会話制御処理手順について説明する。
(Conversation control processing procedure of information processing device 101)
Next, the conversation control processing procedure of the
図11および図12は、実施の形態1にかかる情報処理装置101の会話制御処理手順の一例を示すフローチャートである。図11のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置101は、情報処理端末102からチャットの開始指示を受信したか否かを判断する(ステップS1101)。
11 and 12 are flowcharts illustrating an example of a conversation control processing procedure of the
ここで、情報処理装置101は、チャットの開始指示を受信するのを待つ(ステップS1101:No)。情報処理装置101は、チャットの開始指示を受信した場合(ステップS1101:Yes)、スクリプトテーブル130を参照して、受信したチャットの開始指示に含まれるサービスIDに対応するスクリプトを、トークスクリプトに決定する(ステップS1102)。
Here, the
そして、情報処理装置101は、決定したトークスクリプトを用いて、情報処理端末102におけるチャットボットでの会話を開始する(ステップS1103)。この際、情報処理装置101は、入力情報のログへの記録を許可するか否かの問い合わせ情報を、情報処理端末102に出力する。問い合わせ情報は、例えば、図7に示した秘密ボタン720である。
Then, the
つぎに、情報処理装置101は、情報処理端末102からオフレコ設定指示を受信したか否かを判断する(ステップS1104)。ここで、情報処理端末102からオフレコ設定指示を受信した場合(ステップS1104:Yes)、情報処理装置101は、オフレコモードをONにして(ステップS1105)、図12に示すステップS1201に移行する。
Next, the
一方、情報処理端末102からオフレコ設定指示を受信していない場合(ステップS1104:No)、情報処理装置101は、情報処理端末102からオフレコ解除指示を受信したか否かを判断する(ステップS1106)。
On the other hand, if an off-the-record setting instruction has not been received from the information processing terminal 102 (step S1104: No), the
ここで、情報処理端末102からオフレコ解除指示を受信していない場合(ステップS1106:No)、情報処理装置101は、図12に示すステップS1201に移行する。一方、情報処理端末102からオフレコ解除指示を受信した場合には(ステップS1106:Yes)、情報処理装置101は、オフレコモードをOFFにして(ステップS1107)、図12に示すステップS1201に移行する。
Here, if the off-the-record cancellation instruction has not been received from the information processing terminal 102 (step S1106: No), the
図12のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置101は、情報処理端末102からチャットボットでの会話において受け付けた入力情報を受信したか否かを判断する(ステップS1201)。ここで、入力情報を受信していない場合(ステップS1201:No)、情報処理装置101は、ステップS1206に移行する。
In the flowchart of FIG. 12, first, the
一方、入力情報を受信した場合(ステップS1201:Yes)、情報処理装置101は、受信した入力情報に基づく応答処理を実行する(ステップS1202)。つぎに、情報処理装置101は、オフレコモードがONであるか否かを判断する(ステップS1203)。
On the other hand, when input information is received (step S1201: Yes), the
ここで、オフレコモードがONの場合(ステップS1203:Yes)、情報処理装置101は、受信した入力情報に対するマスキング処理を実行して、入力情報がマスキングされたチャットログを出力し(ステップS1204)、ステップS1206に移行する。
Here, if the off-the-record mode is ON (step S1203: Yes), the
一方、オフレコモードがOFFの場合には(ステップS1203:No)、情報処理装置101は、受信した入力情報を含むチャットログを出力する(ステップS1205)。そして、情報処理装置101は、情報処理端末102におけるチャットボットでの会話を終了するか否かを判断する(ステップS1206)。
On the other hand, if the off-the-record mode is OFF (step S1203: No), the
ここで、会話を終了しない場合(ステップS1206:No)、情報処理装置101は、図11に示したステップS1104に戻る。一方、会話を終了する場合(ステップS1206:Yes)、情報処理装置101は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。なお、チャットボットでの会話は、例えば、トークスクリプトに従って、または、ユーザの強制終了操作に応じて終了する。
Here, if the conversation is not ended (step S1206: No), the
これにより、情報処理端末102からオフレコ設定指示に応じて、チャットボットでの会話において受け付けた入力情報をマスキング処理してログ出力することができる。
Thereby, in response to an off-the-record setting instruction from the
以上説明したように、実施の形態1にかかる情報処理装置101によれば、情報処理端末102からチャットボットでの会話において受け付けた入力情報を受信し、入力情報に基づく応答処理を実行することができる。また、情報処理装置101によれば、入力情報のマスキング処理依頼を受信した場合は、チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、当該会話に関するログのうち入力情報に関するログに記録しない又は秘匿化するマスキング処理を実行することができる。
As described above, according to the
これにより、ユーザからのマスキング処理依頼に応じて、チャットボットでの会話において受け付けた入力情報に基づく応答処理(例えば、FAQの検索など)を実行しつつ、その入力情報をログに残さないようにすることができる。 As a result, in response to a request for masking processing from a user, response processing (for example, FAQ search) based on the input information received in the chatbot conversation can be executed, but the input information will not be left in the log. can do.
また、情報処理装置101によれば、チャットボットでの会話において、入力情報のログへの記録を許可するか否かの問い合わせ情報を情報処理端末102に出力することができる。そして、情報処理装置101によれば、情報処理端末102において問い合わせ情報に対応してログへの記録を許可しない旨の操作が行われた場合に、情報処理端末102からマスキング処理依頼を受信することができる。
Furthermore, the
これにより、チャットボットでの会話において、例えば、ユーザが情報の入力前に秘密ボタン720(例えば、図7参照)を押すという簡単な操作を行うだけで、入力した情報をログに残さないようにすることが可能となる。 As a result, during a conversation with a chatbot, for example, the user can perform a simple operation such as pressing the secret button 720 (for example, see Figure 7) before inputting information, so that the input information will not be recorded in the log. It becomes possible to do so.
このように、情報処理装置101によれば、チャットボットでの会話において入力した情報のログへの記録をユーザ自身がコントロールすることが可能となる。これにより、ユーザにとって知られたくないような情報の入力をともなうサービスを利用する際の不安を解消することができる。また、たとえ入力情報をマスクしても、トークスクリプト(シナリオ)のどのステップを実行したかの情報はログに残るため、事業者側の動線分析などに役立てることができる。
In this way, according to the
(実施の形態2)
つぎに、実施の形態2にかかる情報処理装置101について説明する。実施の形態2では、情報処理装置101は、チャットボットでの会話において情報が入力される箇所と対応付けて、当該箇所で受け付けた入力情報を受信するとともに、当該入力情報のマスキング処理依頼を受信した回数を記録する。そして、情報処理装置101は、記録した回数に基づいて、当該箇所において受け付けた入力情報がマスキング処理対象の情報であるか否かを判断する場合について説明する。なお、実施の形態1で説明した箇所と同様の箇所については、同一符号を付して図示および説明を省略する。
(Embodiment 2)
Next, the
(情報処理装置101の機能的構成例)
まず、図13を用いて、実施の形態2にかかる情報処理装置101の機能的構成例について説明する。
(Functional configuration example of information processing device 101)
First, an example of the functional configuration of the
図13は、実施の形態2にかかる情報処理装置101の機能的構成例を示すブロック図である。図13において、情報処理装置101は、受付部801と、会話制御部802と、記録制御部803と、計数部1301と、を含む。具体的には、例えば、受付部801~記録制御部803および計数部1301は、図2に示したメモリ202、ディスク204、可搬型記録媒体207などの記憶装置に記憶されたプログラムをCPU201に実行させることにより、または、通信I/F205により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ202、ディスク204などの記憶装置に記憶される。
FIG. 13 is a block diagram showing an example of the functional configuration of
以下、実施の形態2にかかる情報処理装置101の機能部のうち、実施の形態1にかかる情報処理装置101の機能部と異なる部分について説明する。
Hereinafter, of the functional units of the
計数部1301は、チャットボットでの会話内の第1の箇所と対応付けて、第1の箇所で受け付けた入力情報を受信するとともに、当該入力情報のマスキング処理依頼を受信した回数を記録する。ここで、第1の箇所は、チャットボットでの会話において情報が入力される箇所である。
The
例えば、第1の箇所は、スクリプト内の複数のステップのうち、情報の入力や、選択肢の選択を受け付けて、入力された情報や、選択された選択肢を示す情報を発話するトーク処理が実行されるステップである。第1の箇所に対応する回数は、例えば、図14に示すような回数カウンターテーブル1400に記憶される。 For example, in the first part, among multiple steps in the script, a talk process is executed that accepts input of information and selection of options, and then utters the input information and information indicating the selected options. This is a step to The number of times corresponding to the first location is stored, for example, in a number of times counter table 1400 as shown in FIG. 14.
ここで、回数カウンターテーブル1400の記憶内容について説明する。回数カウンターテーブル1400は、例えば、図2に示したメモリ202、ディスク204などの記憶装置により実現される。
Here, the stored contents of the number counter table 1400 will be explained. The number counter table 1400 is realized, for example, by a storage device such as the
図14は、回数カウンターテーブル1400の記憶内容の一例を示す説明図である。図14において、回数カウンターテーブル1400は、script、labelおよび回数のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、回数情報(例えば、回数情報1400-1~1400-4)をレコードとして記憶する。 FIG. 14 is an explanatory diagram showing an example of the stored contents of the number counter table 1400. In FIG. 14, the number counter table 1400 has fields of script, label, and number of times, and by setting information in each field, number of times information (for example, number of times information 1400-1 to 1400-4) is stored as a record. do.
ここで、scriptは、チャットボットでの会話に適用されたスクリプト(シナリオ)を示す。labelは、スクリプト内の複数のステップのうちトーク処理が実行されたステップの名前を示す。回数は、ステップで受け付けた入力情報を受信するとともに、当該入力情報のマスキング処理依頼を受信した回数を示す。 Here, script indicates a script (scenario) applied to a conversation in the chatbot. label indicates the name of the step in which the talk process was executed among multiple steps in the script. The number of times indicates the number of times the input information accepted in the step has been received and a masking processing request for the input information has been received.
例えば、回数情報1400-1は、スクリプトP100内のlabel「VRB-1」のステップで受け付けた入力情報を受信するとともに、当該入力情報のマスキング処理依頼を受信した回数「5」を示す。 For example, the number of times information 1400-1 indicates "5" the number of times the input information accepted in the step labeled "VRB-1" in the script P100 has been received and a masking processing request for the input information has been received.
一例として、トークスクリプトP100に基づくチャットボットでの会話において、label「VRB-1」のステップで受け付けた入力情報を受信するとともに、当該入力情報のマスキング処理依頼を受信した場合を想定する。この場合、計数部1301は、回数カウンターテーブル1400内のscript「P100」およびlabel「VRB-1」に対応する回数情報1400-1の回数をインクリメントする。
As an example, assume that in a chatbot conversation based on the talk script P100, input information accepted in a step with label "VRB-1" is received, and a request for masking processing of the input information is received. In this case, the
記録制御部803は、情報処理端末102からチャットボットでの会話内の第1の箇所において受け付けた入力情報を受信した場合、第1の箇所と対応付けて記録された回数に基づいて、受信した入力情報がマスキング処理対象の情報であるか否かを判断する。ここで、マスキング処理対象の情報とは、チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、ログに記録しない又は秘匿化する情報である。
When the
具体的には、例えば、記録制御部803は、第1の箇所と対応付けて記録された回数が第1のしきい値以上の場合に、受信した入力情報がマスキング処理対象の情報であると判断する。第1のしきい値は、任意に設定可能であり、例えば、第1の箇所に対応する回数を記録した期間長に応じて設定される。
Specifically, for example, the
一例として、第1の箇所に対応する回数を、1日の期間記録した場合を想定する。この場合、第1のしきい値は、例えば、10程度の値に設定される。また、第1の箇所に対応する回数を、1週間の期間記録した場合を想定する。この場合、第1のしきい値は、例えば、100程度の値に設定される。 As an example, assume that the number of times corresponding to the first location is recorded for a period of one day. In this case, the first threshold is set to a value of about 10, for example. Further, assume that the number of times corresponding to the first location is recorded for a period of one week. In this case, the first threshold is set to a value of about 100, for example.
また、記録制御部803は、第1の箇所において受け付けた入力情報を受信した総回数に対する、記録した回数の割合が第2のしきい値以上の場合に、受信した入力情報がマスキング処理対象の情報であると判断することにしてもよい。第2のしきい値は、任意に設定可能であり、例えば、0.6(60%)~0.8(80%)程度の値に設定される。
Further, the
ここで、マスキング処理対象の情報であると判断した場合、記録制御部803は、チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、受信した入力情報に対するマスキング処理を実行する。一方、マスキング処理対象の情報ではないと判断した場合、記録制御部803は、受信した入力情報に対するマスキング処理を実行しない。
Here, if it is determined that the information is subject to masking processing, the
また、会話制御部802は、チャットボットでの会話内の第1の箇所と対応付けて記録された回数が第1のしきい値以上となった場合に、第1の箇所で入力される情報のログへの記録を許可するか否かの問い合わせ情報を、情報処理端末102に出力することにしてもよい。
Additionally, the
そして、記録制御部803は、情報処理端末102から第1の箇所において受け付けた入力情報を受信し、入力情報のマスキング処理依頼を受信した場合に、チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、その入力情報に対するマスキング処理を実行することにしてもよい。
Then, when the
(情報処理装置101の会話制御処理手順)
つぎに、実施の形態2にかかる情報処理装置101の会話制御処理手順について説明する。実施の形態2にかかる情報処理装置101では、例えば、所定の期間、第1の会話制御処理を実施した後、第2の会話制御処理が実施される。
(Conversation control processing procedure of information processing device 101)
Next, a conversation control processing procedure of the
まず、図15および図16を用いて、実施の形態2にかかる情報処理装置101の第1の会話制御処理手順について説明する。
First, the first conversation control processing procedure of the
図15および図16は、実施の形態2にかかる情報処理装置101の第1の会話制御処理手順の一例を示すフローチャートである。図15のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置101は、情報処理端末102からチャットの開始指示を受信したか否かを判断する(ステップS1501)。
15 and 16 are flowcharts illustrating an example of the first conversation control processing procedure of the
ここで、情報処理装置101は、チャットの開始指示を受信するのを待つ(ステップS1501:No)。情報処理装置101は、チャットの開始指示を受信した場合(ステップS1501:Yes)、スクリプトテーブル130を参照して、受信したチャットの開始指示に含まれるサービスIDに対応するスクリプトを、トークスクリプトに決定する(ステップS1502)。
Here, the
そして、情報処理装置101は、決定したトークスクリプトを用いて、情報処理端末102におけるチャットボットでの会話を開始する(ステップS1503)。この際、情報処理装置101は、入力情報のログへの記録を許可するか否かの問い合わせ情報を、情報処理端末102に出力する。問い合わせ情報は、例えば、図7に示した秘密ボタン720である。
Then, the
つぎに、情報処理装置101は、情報処理端末102からオフレコ設定指示を受信したか否かを判断する(ステップS1504)。ここで、情報処理端末102からオフレコ設定指示を受信した場合(ステップS1504:Yes)、情報処理装置101は、オフレコモードをONにして(ステップS1505)、図16に示すステップS1601に移行する。
Next, the
一方、情報処理端末102からオフレコ設定指示を受信していない場合(ステップS1504:No)、情報処理装置101は、情報処理端末102からオフレコ解除指示を受信したか否かを判断する(ステップS1506)。
On the other hand, if an off-the-record setting instruction has not been received from the information processing terminal 102 (step S1504: No), the
ここで、情報処理端末102からオフレコ解除指示を受信していない場合(ステップS1506:No)、情報処理装置101は、図16に示すステップS1601に移行する。一方、情報処理端末102からオフレコ解除指示を受信した場合には(ステップS1506:Yes)、情報処理装置101は、オフレコモードをOFFにして(ステップS1507)、図16に示すステップS1601に移行する。
Here, if the off-the-record release instruction has not been received from the information processing terminal 102 (step S1506: No), the
図16のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置101は、情報処理端末102からチャットボットでの会話において受け付けた入力情報を受信したか否かを判断する(ステップS1601)。ここで、入力情報を受信していない場合(ステップS1601:No)、情報処理装置101は、ステップS1607に移行する。
In the flowchart of FIG. 16, first, the
一方、入力情報を受信した場合(ステップS1601:Yes)、情報処理装置101は、受信した入力情報に基づく応答処理を実行する(ステップS1602)。つぎに、情報処理装置101は、オフレコモードがONであるか否かを判断する(ステップS1603)。
On the other hand, when input information is received (step S1601: Yes), the
ここで、オフレコモードがONの場合(ステップS1603:Yes)、情報処理装置101は、受信した入力情報に対するマスキング処理を実行して、入力情報がマスキングされたチャットログを出力する(ステップS1604)。そして、情報処理装置101は、回数カウンターテーブル1400内の該当ラベルの回数をインクリメントして(ステップS1605)、ステップS1607に移行する。
Here, if the off-the-record mode is ON (step S1603: Yes), the
一方、オフレコモードがOFFの場合には(ステップS1603:No)、情報処理装置101は、受信した入力情報を含むチャットログを出力する(ステップS1606)。そして、情報処理装置101は、情報処理端末102におけるチャットボットでの会話を終了するか否かを判断する(ステップS1607)。
On the other hand, if the off-the-record mode is OFF (step S1603: No), the
ここで、会話を終了しない場合(ステップS1607:No)、情報処理装置101は、図15に示したステップS1504に戻る。一方、会話を終了する場合(ステップS1607:Yes)、情報処理装置101は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
Here, if the conversation is not ended (step S1607: No), the
これにより、情報処理端末102からオフレコ設定指示に応じて、チャットボットでの会話において受け付けた入力情報をマスキング処理してログ出力することができる。また、トークスクリプト内のステップ(箇所)において受け付けた入力情報について、マスキング処理依頼された回数をカウントすることができる。
Thereby, in response to an off-the-record setting instruction from the
つぎに、図17および図18を用いて、実施の形態2にかかる情報処理装置101の第2の会話制御処理手順について説明する。
Next, the second conversation control processing procedure of the
図17および図18は、実施の形態2にかかる情報処理装置101の第2の会話制御処理手順の一例を示すフローチャートである。図17のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置101は、情報処理端末102からチャットの開始指示を受信したか否かを判断する(ステップS1701)。
17 and 18 are flowcharts illustrating an example of the second conversation control processing procedure of the
ここで、情報処理装置101は、チャットの開始指示を受信するのを待つ(ステップS1701:No)。情報処理装置101は、チャットの開始指示を受信した場合(ステップS1701:Yes)、スクリプトテーブル130を参照して、受信したチャットの開始指示に含まれるサービスIDに対応するスクリプトを、トークスクリプトに決定する(ステップS1702)。
Here, the
そして、情報処理装置101は、決定したトークスクリプトを用いて、情報処理端末102におけるチャットボットでの会話を開始する(ステップS1703)。つぎに、情報処理装置101は、回数カウンターテーブル1400を参照して、決定したトークスクリプトのうちの現在位置のラベルの回数を取得する(ステップS1704)。
Then, the
そして、情報処理装置101は、取得した回数がしきい値以上であるか否かを判断する(ステップS1705)。ここで、回数がしきい値未満の場合(ステップS1705:No)、情報処理装置101は、オフレコモードをOFFにして(ステップS1707)、図18に示すステップS1801に移行する。
Then, the
なお、ステップS1704において、現在位置の回数を取得できなかった場合、情報処理装置101は、ステップS1707に移行する。
Note that if the number of times of the current position cannot be acquired in step S1704, the
一方、回数がしきい値以上の場合(ステップS1705:Yes)、情報処理装置101は、オフレコモードをONにして(ステップS1706)、図18に示すステップS1801に移行する。
On the other hand, if the number of times is equal to or greater than the threshold value (step S1705: Yes), the
この際、情報処理装置101は、例えば、図10に示したようにチャット画面700内の秘密ボタン720を有効化することにしてもよい。さらに、情報処理装置101は、チャット画面700内の秘密ボタン720とともに、「オフレコモードになっています。入力された情報はサーバに記録が残りません。」といったメッセージを表示することにしてもよい。また、第2の会話制御処理では、例えば、チャット画面700内に秘密ボタン720を表示しないことにしてもよい。
At this time, the
図18のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置101は、情報処理端末102からチャットボットでの会話において受け付けた入力情報を受信したか否かを判断する(ステップS1801)。ここで、入力情報を受信していない場合(ステップS1801:No)、情報処理装置101は、ステップS1806に移行する。
In the flowchart of FIG. 18, first, the
一方、入力情報を受信した場合(ステップS1801:Yes)、情報処理装置101は、受信した入力情報に基づく応答処理を実行する(ステップS1802)。つぎに、情報処理装置101は、オフレコモードがONであるか否かを判断する(ステップS1803)。
On the other hand, when input information is received (step S1801: Yes), the
ここで、オフレコモードがONの場合(ステップS1803:Yes)、情報処理装置101は、受信した入力情報に対するマスキング処理を実行して、入力情報がマスキングされたチャットログを出力し(ステップS1804)、ステップS1806に移行する。
Here, if the off-the-record mode is ON (step S1803: Yes), the
一方、オフレコモードがOFFの場合には(ステップS1803:No)、情報処理装置101は、受信した入力情報を含むチャットログを出力する(ステップS1805)。そして、情報処理装置101は、情報処理端末102におけるチャットボットでの会話を終了するか否かを判断する(ステップS1806)。
On the other hand, if the off-the-record mode is OFF (step S1803: No), the
ここで、会話を終了しない場合(ステップS1806:No)、情報処理装置101は、図17に示したステップS1704に戻る。一方、会話を終了する場合(ステップS1806:Yes)、情報処理装置101は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
Here, if the conversation is not ended (step S1806: No), the
これにより、トークスクリプト内のステップ(箇所)のうち、過去にマスキング処理依頼された回数がしきい値以上となるステップにおいて受け付けた入力情報を、マスキング処理してログ出力することができる。 Thereby, among the steps (locations) in the talk script, the input information received at the step where the number of times the masking process has been requested in the past is equal to or greater than the threshold value can be masked and output as a log.
以上説明したように、実施の形態2にかかる情報処理装置101によれば、チャットボットでの会話内の第1の箇所と対応付けて、当該第1の箇所で受け付けた入力情報を受信するとともに、当該入力情報のマスキング処理依頼を受信した回数を記録することができる。
As described above, according to the
これにより、チャットボットでの会話において情報が入力される箇所(スクリプト内のステップ)について、入力情報をログに残さないための操作、例えば、秘密ボタン720が押された回数を記録することができる。
With this, it is possible to record operations to prevent input information from being logged, for example, the number of times the
また、情報処理装置101によれば、情報処理端末102からチャットボットでの会話内の第1の箇所において受け付けた入力情報を受信した場合、記録した回数に基づいて、受信した入力情報がマスキング処理対象の情報であるか否かを判断することができる。そして、情報処理装置101によれば、マスキング処理対象の情報であると判断した場合に、受信した入力情報をログに記録しない又は秘匿化するマスキング処理を実行することができる。
Further, according to the
これにより、情報が入力される箇所においてログに残さないための操作が過去にどれだけ行われたのかを考慮して、その箇所で入力された情報が、マスキング処理対象の情報であるかを判断することができる。このため、多数のユーザがログに残さないための操作を行った箇所については、ユーザが秘密ボタン720を押すといった操作を行うことなく、入力した情報をログに残さないようにすることが可能となる。
This allows us to determine whether the information entered at that location is subject to masking, considering how many operations have been performed in the past to prevent it from being recorded in the log. can do. Therefore, it is possible to prevent input information from being recorded in the log in areas where many users have performed operations to prevent it from being recorded in the log, without the user having to perform operations such as pressing the
また、情報処理装置101によれば、情報処理装置101は、記録した回数がしきい値以上の場合に、受信した入力情報がマスキング処理対象の情報であると判断することができる。また、情報処理装置101によれば、第1の箇所に入力された入力情報を受信した総回数に対する、記録した回数の割合がしきい値以上の場合に、受信した入力情報がマスキング処理対象の情報であると判断することができる。
Further, according to the
これにより、集計期間中に他のユーザがログに残さないための操作を行った回数や割合の多さを考慮して、マスキング処理対象の情報が入力される箇所、すなわち、オフレコモードを自動設定する箇所を決めることができる。 This allows automatic setting of the off-the-record mode where information to be masked is input, taking into account the number and percentage of operations performed by other users to prevent them from being recorded in the log during the aggregation period. You can decide where to go.
(実施の形態3)
つぎに、実施の形態3にかかる情報処理装置101について説明する。実施の形態3では、チャットボットでの会話において受け付けた入力情報に個人特定情報が含まれる場合に注意喚起を行う場合について説明する。なお、実施の形態1,2で説明した箇所と同様の箇所については、同一符号を付して図示および説明を省略する。
(Embodiment 3)
Next, the
(情報処理装置101の機能的構成例)
まず、図19を用いて、実施の形態3にかかる情報処理装置101の機能的構成例について説明する。
(Functional configuration example of information processing device 101)
First, an example of the functional configuration of the
図19は、実施の形態3にかかる情報処理装置101の機能的構成例を示すブロック図である。図19において、情報処理装置101は、受付部801と、会話制御部802と、記録制御部803と、判定部1901と、を含む。具体的には、例えば、受付部801~記録制御部803および判定部1901は、図2に示したメモリ202、ディスク204、可搬型記録媒体207などの記憶装置に記憶されたプログラムをCPU201に実行させることにより、または、通信I/F205により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ202、ディスク204などの記憶装置に記憶される。
FIG. 19 is a block diagram showing an example of the functional configuration of
以下、実施の形態3にかかる情報処理装置101の機能部のうち、実施の形態1にかかる情報処理装置101の機能部と異なる部分について説明する。
Hereinafter, among the functional units of the
判定部1901は、情報処理端末102からチャットボットでの会話において受け付けた入力情報を受信した場合、入力情報に個人特定情報が含まれるか否かを判定する。ここで、個人特定情報は、個人を特定可能な情報であり、例えば、苗字(ラストネーム)、名前(ファーストネーム)、メールアドレスなどである。
When receiving input information accepted in a chatbot conversation from the
入力情報に個人特定情報が含まれるか否かの判定は、例えば、図20に示すような個人特定情報マスタ2000を用いて行われる。ここで、個人特定情報マスタ2000の記憶内容について説明する。個人特定情報マスタ2000は、例えば、図2に示したメモリ202、ディスク204などの記憶装置により実現される。
The determination as to whether or not the input information includes personal identification information is performed using, for example, a personal
図20は、個人特定情報マスタ2000の記憶内容の一例を示す説明図である。図20において、個人特定情報マスタ2000は、個人を特定可能な情報が含まれるか否かの判定に用いる辞書情報である。個人特定情報マスタ2000には、例えば、苗字、名前、ドメイン名などの文字列が記憶されている。
FIG. 20 is an explanatory diagram showing an example of the storage contents of the personal
具体的には、例えば、判定部1901は、入力情報を解析して、個人特定情報マスタ2000に記憶された文字列が含まれる場合に、入力情報に個人特定情報が含まれると判定する。例えば、入力情報に文字列「佐藤」が含まれる場合、入力情報に個人特定情報が含まれると判定される。
Specifically, for example, the
会話制御部802は、判定部1901によって入力情報に個人特定情報が含まれると判定された場合、チャットボットでの会話において入力される情報に対するマスキング処理のレコメンド情報を情報処理端末102に出力する。ここで、レコメンド情報は、マスキング処理の実施をレコメンドするためのメッセージやアイコンなどである。
When the
具体的には、例えば、会話制御部802は、チャットボットでの会話において、入力情報のログへの記録を許可するか否かの問い合わせ情報と対応付けて、マスキング処理のレコメンド情報を情報処理端末102に出力することにしてもよい。マスキング処理依頼は、例えば、情報処理端末102において問い合わせ情報に対応してログへの記録を許可しない旨の操作が行われた場合に、情報処理端末102から送信される。
Specifically, for example, in a chatbot conversation, the
これにより、個人特定情報が含まれる入力情報が入力された後、それ以降に入力される情報に対してマスキング処理を実施するか否かをユーザが選択することが可能となる。なお、問い合わせ情報と対応付けて出力される、マスキング処理のレコメンド情報の具体例については、図23を用いて後述する。 Thereby, after input information including personal identification information is input, the user can select whether to perform masking processing on information input thereafter. Note that a specific example of recommendation information for masking processing that is output in association with inquiry information will be described later using FIG. 23.
また、判定部1901は、機械学習モデルMを用いて、情報処理端末102におけるチャットボットでの会話において受け付けた入力情報に特定の単語が含まれるか否かを判定することにしてもよい。ここで、特定の単語は、例えば、パスワード、クレジットカード番号などである。機械学習モデルMは、入力された文字列が特定の単語であるか否かを分類するための機械学習のモデルである。
Further, the
具体的には、例えば、判定部1901は、受け付けた入力情報(テキストデータ)を形態素解析して単語に分割する。つぎに、判定部1901は、機械学習モデルMを用いて、分割した各単語が特定の単語であるか否かを判定する。そして、判定部1901は、少なくともいずれかの単語が特定の単語があると判定した場合に、入力情報に特定の単語が含まれると判定する。
Specifically, for example, the
機械学習モデルMは、例えば、特定の単語であるか否かを示すラベルが付与された文字列データを学習データ(教師データ)として、深層学習などの機械学習により生成される。より詳細に説明すると、例えば、機械学習モデルMは、例えば、CNNやLSTMなどのアルゴリズムを用いた深層学習により生成することができる。 The machine learning model M is generated by machine learning such as deep learning, using, as learning data (teacher data), character string data to which a label indicating whether or not the word is a specific word is given, for example. To explain in more detail, for example, the machine learning model M can be generated by deep learning using an algorithm such as CNN or LSTM.
なお、CNNは、Convolutional Neural Networkの略である。LSTMは、Long Short-Term Memoryの略である。機械学習モデルMの生成例については、図21を用いて後述する。また、特定の単語の判定例については、図22を用いて後述する。 Note that CNN is an abbreviation for Convolutional Neural Network. LSTM is an abbreviation for Long Short-Term Memory. An example of generating the machine learning model M will be described later using FIG. 21. Further, an example of determining a specific word will be described later using FIG. 22.
会話制御部802は、判定部1901によって入力情報に特定の単語が含まれると判定された場合、情報処理端末102に注意喚起情報を出力することにしてもよい。ここで、注意喚起情報は、ユーザにとって大切な情報を入力していないかを注意喚起するためのメッセージやアイコンなどである。具体的には、例えば、会話制御部802は、チャットボットでの会話において、特定の単語が含まれると判定された入力情報と対応付けて、注意喚起情報を情報処理端末102に出力することにしてもよい。
The
また、会話制御部802は、特定の単語が含まれると判定された入力情報について、新たな入力情報を情報処理端末102から受信することにしてもよい。この場合、会話制御部802は、情報処理端末102から受信した新たな入力情報に基づいて、応答処理を実行する。また、会話制御部802は、例えば、特定の単語が含まれると判定された入力情報は破棄(削除)する。すなわち、特定の単語が含まれると判定された入力情報については、応答処理が実行されず、ログも記録されない。
Furthermore, the
また、注意喚起情報は、特定の単語が含まれると判定された入力情報に対するマスキング処理の実施をレコメンドする情報であってもよい。この場合、記録制御部803は、特定の単語が含まれると判定された入力情報のマスキング処理依頼を受信した場合、チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、当該会話に関するログのうち入力情報に関するログにおける当該入力情報に対するマスキング処理を実行する。
Further, the alert information may be information that recommends implementation of masking processing for input information determined to include a specific word. In this case, when the
なお、入力情報に特定の単語が含まれると判定された場合に出力される、注意喚起情報の具体例については、図24を用いて後述する。 Note that a specific example of the alert information that is output when it is determined that the input information includes a specific word will be described later using FIG. 24.
(機械学習モデルMの生成例)
つぎに、図21を用いて、機械学習モデルMの生成例について説明する。ここでは、特定の単語として、「パスワード」を例に挙げて説明する。
(Example of generation of machine learning model M)
Next, an example of generating the machine learning model M will be described using FIG. 21. Here, a specific word will be explained using "password" as an example.
図21は、学習データの具体例を示す説明図である。図21において、学習データ2100は、ラベルが付与された教師データの集合(例えば、教師データ2100-1~2100-4)である。例えば、学習データ2100は、ランダム文字列群と英単語群とを含む文字列群(図21中、符号2110)のそれぞれの文字列に関する教師データを含む。
FIG. 21 is an explanatory diagram showing a specific example of learning data. In FIG. 21, learning
ランダム文字列群は、パスワードを想定した文字列群であり、例えば、下記パターン1~9の任意の文字列を均等に含む文字列群である。例)は、各パターンに対応する文字列の一例である。
The random character string group is a character string group that is assumed to be a password, and is, for example, a character string group that evenly includes arbitrary character strings of
パターン1:数字あり/記号あり/大文字あり、文字列長:4~20
例)w7mG$ijG
Pattern 1: With numbers/with symbols/with uppercase letters, string length: 4-20
Example) w7mG$ijG
パターン2:数字あり/記号なし/大文字なし、文字列長:4~20
例)a0r37m6b
Pattern 2: With numbers/no symbols/no capital letters, string length: 4-20
Example) a0r37m6b
パターン3:数字なし/記号あり/大文字なし、文字列長:4~20
例)a.opi|/$
Pattern 3: No numbers/with symbols/no capital letters, string length: 4-20
Example) a. opi|/$
パターン4:数字なし/記号なし/大文字あり、文字列長:4~20
例)GqADkYwH
Pattern 4: No numbers/no symbols/capital letters, string length: 4-20
Example) GqADkYwH
パターン5:数字あり/記号あり/大文字なし、文字列長:4~20
例)|m39)uk#
Pattern 5: With numbers/with symbols/no capital letters, string length: 4-20
Example) | m39) uk#
パターン6:数字あり/記号なし/大文字あり、文字列長:4~20
例)Dm3fGdQo
Pattern 6: With numbers/no symbols/with uppercase letters, string length: 4-20
Example) Dm3fGdQo
パターン7:数字あり/記号あり/大文字なし、文字列長:4~20
例)-z02;sm6
Pattern 7: With numbers/with symbols/no capital letters, string length: 4-20
Example) -z02;sm6
パターン8:数字なし/記号あり/大文字あり、文字列長:4~20
例)fz.Cs{!~
Pattern 8: No numbers/with symbols/with uppercase letters, string length: 4-20
Example) fz. Cs{! ~
パターン9:数字なし/記号なし/大文字なし、文字列長:4~20
例)miqmxyfi
Pattern 9: No numbers/no symbols/no capital letters, string length: 4-20
Example) miqmxyfi
英単語群は、任意の英単語を含む文字列群である。ランダム文字列群および英単語群は、それぞれ数千件程度(例えば、7000~8000件)の文字列を含む。 The English word group is a character string group containing arbitrary English words. The random character string group and the English word group each include approximately several thousand character strings (for example, 7,000 to 8,000 characters).
各文字列(単語)は、ベクトル表現で表される(図21中、符号2120)。例えば、各文字列は、各文字列に含まれる各文字を表すベクトルデータを出現順に並べた連続データ(文字列データ)である。各文字は、例えば、各文字のASCIIコードに対応する列を「1」、それ以外の列を「0」とする128次元のOne-hotベクトルによって表される。ASCIIは、American Standard Code for Information Interchangeの略である。 Each character string (word) is represented by a vector representation (numeral 2120 in FIG. 21). For example, each character string is continuous data (character string data) in which vector data representing each character included in each character string is arranged in the order of appearance. Each character is represented, for example, by a 128-dimensional one-hot vector in which the column corresponding to the ASCII code of each character is "1" and the other columns are "0". ASCII is an abbreviation for American Standard Code for Information Interchange.
ラベルは、文字列がパスワードであるか否かを示す情報である(図21中、符号2130)。ここでは、文字列がパスワードの場合、ラベル「0.0」が付与される。また、文字列が非パスワードの場合、ラベル「1.0」が付与される。 The label is information indicating whether the character string is a password (numeral 2130 in FIG. 21). Here, if the character string is a password, a label "0.0" is assigned. Further, if the character string is a non-password, a label "1.0" is assigned.
判定部1901は、例えば、学習データ2100に基づいて、文字列を時系列の連続データとみなしてRNN/LSTMを形成し、機械学習を行うことにより、機械学習モデルMを生成する。機械学習モデルMは、例えば、ASCII文字(ベクトル表現)の連続データ(配列)を入力として、パスワードである度合いを示す値を出力する。
The
パスワードである度合いを示す値は、0から1までの数値(小数)によって表される。ここでは、パスワードである度合いを示す値は、0から1までの範囲で、パスワードである度合いが高いほど低い値となり、パスワードである度合いが低いほど高い値となる。 The value indicating the degree to which the password is a password is expressed by a numerical value (decimal number) from 0 to 1. Here, the value indicating the degree of being a password is in the range from 0 to 1, and the higher the degree of being a password, the lower the value, and the lower the degree of being a password, the higher the value.
ここで、図22を用いて、パスワードの判定例について説明する。ここでは、判定対象となる文字列を「hVLVcaWf」とする。 Here, an example of password determination will be described using FIG. 22. Here, the character string to be determined is "hVLVcaWf".
図22は、パスワードの判定例を示す説明図である。図22において、連続データ2200は、文字列「hVLVcaWf」をベクトル表現したものである。具体的には、連続データ2200は、文字列「hVLVcaWf」に含まれる各文字を表すベクトルデータを出現順に並べたものである。
FIG. 22 is an explanatory diagram showing an example of password determination. In FIG. 22,
例えば、文字列「hVLVcaWf」に含まれる文字「h」は、ASCIIコードに対応する104列目の列を「1」、それ以外の列を「0」とするベクトルデータによって表される。また、文字列「hVLVcaWf」に含まれる文字「V」は、ASCIIコードに対応する86列目の列を「1」、それ以外の列を「0」とするベクトルデータによって表される。 For example, the character "h" included in the character string "hVLVcaWf" is represented by vector data in which the 104th column corresponding to the ASCII code is "1" and the other columns are "0". Further, the character "V" included in the character string "hVLVcaWf" is represented by vector data in which the 86th column corresponding to the ASCII code is "1" and the other columns are "0".
ここでは、機械学習モデルMに連続データ2200を入力した結果、出力値「0.00001」が出力された場合を想定する。この場合、判定部1901は、例えば、機械学習モデルMの出力値「0.00001」が、しきい値α未満の場合に、パスワードであると判定する。しきい値αは、任意に設定可能であり、例えば、0.5程度の値に設定される。例えば、しきい値αを「α=0.5」とすると、判定部1901は、出力値「0.00001」がしきい値α未満のため、文字列「hVLVcaWf」がパスワードであると判定する。
Here, it is assumed that as a result of inputting
(マスキング処理のレコメンド情報の具体例)
つぎに、図23を用いて、問い合わせ情報と対応付けて出力される、マスキング処理のレコメンド情報の具体例について説明する。
(Specific example of recommendation information for masking processing)
Next, a specific example of recommendation information for masking processing that is output in association with inquiry information will be described using FIG. 23.
図23は、チャット画面の画面例を示す説明図(その3)である。図23において、チャット画面2300は、情報処理端末102におけるチャットボットでの会話を表示する操作画面の一例である。ここでは、図9に示したチャット画面700と同様に、チャットボットと連携した双方向コミュニケーションを利用して、何らかの相談を行う場合を例に挙げて説明する。
FIG. 23 is an explanatory diagram (part 3) showing an example of the chat screen. In FIG. 23, a
チャット画面2300において、例えば、図3に示した入力装置304を用いたユーザの操作入力により、ボックス2310を選択することで、メッセージを入力することができる。また、チャット画面2300において、送信ボタン2311を選択することで、ボックス2310に入力されたメッセージをチャットボット側(情報処理装置101)に送信することができる。
On the
ここで、チャット画面2300には、アバターavの発言を表すメッセージm11,m13と、ユーザの発言を表すメッセージm12が表示されている。メッセージm11は、ユーザの名前の入力を促すメッセージの一例である。メッセージm12は、アバターavのメッセージm1に対して入力された名前の一例である。メッセージm13は、ユーザの相談内容の入力を促すメッセージの一例である。
Here, the
ここでは、ユーザの相談内容の入力に先立って、ユーザの名前「佐藤太郎」が入力されている。この場合、チャットボットでの会話において受け付けた「佐藤太郎」が入力情報として、情報処理端末102から情報処理装置101に送信される。判定部1901は、個人特定情報マスタ2000を参照して、入力情報「佐藤太郎」に個人特定情報が含まれるか否かを判定する。
Here, the user's name "Taro Sato" is input prior to inputting the content of the user's consultation. In this case, "Taro Sato" received in the chatbot conversation is transmitted from the
ここでは、入力情報「佐藤太郎」に、個人特定情報マスタ2000に記憶された「佐藤」が含まれるため、入力情報「佐藤太郎」に個人特定情報が含まれると判定される。この場合、会話制御部802は、入力情報のログへの記録を許可するか否かの問い合わせ情報と対応付けて、マスキング処理のレコメンド情報を情報処理端末102に出力する。
Here, since the input information "Taro Sato" includes "Sato" stored in the personal
すなわち、チャットボットでの会話において、個人を特定可能な情報が入力されると、それ以降に入力される情報は、個人を特定可能な状態でサーバ上(例えば、情報処理装置101)に記録されることになる。このため、情報処理装置101は、チャットボットでの会話において以降入力される情報に対するマスキング処理をレコメンドする。
That is, when personally identifiable information is input in a chatbot conversation, the information input thereafter is recorded on the server (for example, the information processing device 101) in a state in which the individual can be identified. That will happen. Therefore, the
図23の例では、チャット画面2300において、秘密ボタン2320と対応付けて、レコメンドメッセージ2330が表示されている。秘密ボタン2320は、入力情報のログへの記録を許可するか否かの問い合わせ情報の一例である。レコメンドメッセージ2330は、マスキング処理のレコメンド情報の一例である。
In the example of FIG. 23, a
レコメンドメッセージ2330によれば、ユーザは、秘密ボタン2320を押せば、入力した情報がログに記録されないことを把握することができる。例えば、ユーザが自身の相談内容をログに残したくないため、チャット画面2300において、秘密ボタン2320を選択したとする。この場合、情報処理端末102から情報処理装置101にオフレコ設定指示が送信され、オフレコモードが設定(ON)される。
According to the
(注意喚起情報の具体例)
つぎに、図24を用いて、入力情報に特定の単語が含まれると判定された場合に出力される、注意喚起情報の具体例について説明する。
(Specific example of alert information)
Next, a specific example of the alert information that is output when it is determined that the input information includes a specific word will be described using FIG. 24.
図24は、チャット画面の画面例を示す説明図(その4)である。図24において、チャット画面2400は、情報処理端末102におけるチャットボットでの会話を表示する操作画面の一例である。ここでは、図9に示したチャット画面700と同様に、チャットボットと連携した双方向コミュニケーションを利用して、何らかの相談を行う場合を例に挙げて説明する。
FIG. 24 is an explanatory diagram (Part 4) showing an example of the chat screen. In FIG. 24, a
ここで、チャット画面2400には、アバターavの発言を表すメッセージm21,m23と、ユーザの発言を表すメッセージm22が表示されている。ここでは、アバターavのメッセージm23に対して、ボックス2410にユーザの相談内容が入力され、送信ボタン2411が選択された場合を想定する。
Here, the
この場合、ボックス2410に入力された相談内容が入力情報として、情報処理端末102から情報処理装置101に送信される。判定部1901は、入力情報(相談内容)を単語に分割し、機械学習モデルMを用いて、分割した各単語にパスワードが含まれるか否かを判定する。
In this case, the content of the consultation input in
例えば、ボックス2410に入力された相談内容の一部「ちなみにパスワードはhVLVcaWfです。」を例に挙げると、単語「ちなみに」、「パスワード」、「は」、「hVLVcaWf」、「です」、「。」に分割される。そして、単語「hVLVcaWf」が、パスワードであると判定される。
For example, if a part of the consultation content entered in
この場合、会話制御部802は、パスワードが含まれると判定された入力情報と対応付けて、注意喚起情報を情報処理端末102に出力する。例えば、チャットボットでの会話において、ユーザの相談内容としてパスワードを含む文章が入力されると、誤ってパスワードを入力した可能性があるため、大切な情報を入力していないかを注意喚起する。
In this case, the
図24の例では、チャット画面2400において、ボックス2410の横に設けられた秘密ボタン2420と対応付けて、注意喚起情報2430が表示されている。秘密ボタン2420は、入力情報のログへの記録を許可するか否かの問い合わせ情報の一例である。注意喚起情報2430は、大切な情報を入力していないかを注意喚起するとともに、入力情報に対するマスキング処理の実施をレコメンドする情報の一例である。
In the example of FIG. 24, alert information 2430 is displayed on
注意喚起情報2430によれば、ユーザは、大切な情報を入力していないかどうかを確認することができる。例えば、ユーザが誤ってパスワードを入力してしまったことに気付いた場合は、ボックス2410に相談内容を入力し直して、送信ボタン2411を選択することで、新たな入力情報を情報処理端末102から情報処理装置101に送信することができる。
According to the alert information 2430, the user can confirm whether or not he/she has inputted important information. For example, if the user realizes that he or she has entered the password by mistake, the user can re-enter the consultation details in
この場合、会話制御部802は、情報処理端末102から受信した新たな入力情報に基づいて、応答処理を実行する。また、会話制御部802は、パスワードが含まれると判定された入力情報は破棄する。また、記録制御部803は、パスワードが含まれると判定された入力情報については、ログに記録しない。
In this case, the
また、ユーザが、パスワードが含まれていても問題ないと判断した場合は、例えば、相談内容を入力し直すことなく、送信ボタン2411を再度選択することで、入力情報を確定することができる。この場合、パスワードを含む入力情報に基づく応答処理が実行される。
Furthermore, if the user determines that there is no problem even if the password is included, the input information can be confirmed by selecting the
また、ユーザが、秘密ボタン2420を選択した上で、送信ボタン2411を再度選択することで、入力情報を確定するとともに、オフレコモードを設定(ON)することができる。この場合、チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、入力情報に対するマスキング処理が実行される。
Further, by selecting the
(情報処理装置101の会話制御処理手順)
つぎに、実施の形態3にかかる情報処理装置101の会話制御処理手順について説明する。まず、図25および図26を用いて、実施の形態3にかかる情報処理装置101の第1の会話制御処理手順について説明する。第1の会話制御処理では、チャットボットでの会話において受け付けた入力情報に個人特定情報が含まれる場合に、マスキング処理をレコメンドする。
(Conversation control processing procedure of information processing device 101)
Next, a conversation control processing procedure of the
図25および図26は、実施の形態3にかかる情報処理装置101の第1の会話制御処理手順の一例を示すフローチャートである。図25のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置101は、情報処理端末102からチャットの開始指示を受信したか否かを判断する(ステップS2501)。
25 and 26 are flowcharts illustrating an example of the first conversation control processing procedure of the
ここで、情報処理装置101は、チャットの開始指示を受信するのを待つ(ステップS2501:No)。情報処理装置101は、チャットの開始指示を受信した場合(ステップS2501:Yes)、スクリプトテーブル130を参照して、受信したチャットの開始指示に含まれるサービスIDに対応するスクリプトを、トークスクリプトに決定する(ステップS2502)。
Here, the
そして、情報処理装置101は、決定したトークスクリプトを用いて、情報処理端末102におけるチャットボットでの会話を開始する(ステップS2503)。この際、情報処理装置101は、入力情報のログへの記録を許可するか否かの問い合わせ情報を、情報処理端末102に出力する。問い合わせ情報は、例えば、図23に示した秘密ボタン2320である。
Then, the
つぎに、情報処理装置101は、チャットボットでの会話において個人特定情報が入力済みであるか否かを判断する(ステップS2504)。ここで、個人特定情報が入力済みではない場合(ステップS2504:No)、情報処理装置101は、ステップS2506に移行する。
Next, the
一方、個人特定情報が入力済みの場合(ステップS2504:Yes)、情報処理装置101は、チャットボットでの会話において、入力情報のログへの記録を許可するか否かの問い合わせ情報と対応付けて、マスキング処理のレコメンド情報を情報処理端末102に出力する(ステップS2505)。
On the other hand, if the personal identification information has been input (step S2504: Yes), the
つぎに、情報処理装置101は、情報処理端末102からオフレコ設定指示を受信したか否かを判断する(ステップS2506)。ここで、情報処理端末102からオフレコ設定指示を受信していない場合(ステップS2506:No)、情報処理装置101は、図26に示すステップS2601に移行する。
Next, the
一方、情報処理端末102からオフレコ設定指示を受信した場合(ステップS2506:Yes)、情報処理装置101は、オフレコモードをONにして(ステップS2507)、図26に示すステップS2601に移行する。
On the other hand, if the off-the-record setting instruction is received from the information processing terminal 102 (step S2506: Yes), the
図26のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置101は、情報処理端末102からチャットボットでの会話において受け付けた入力情報を受信したか否かを判断する(ステップS2601)。ここで、入力情報を受信していない場合(ステップS2601:No)、情報処理装置101は、ステップS2609に移行する。
In the flowchart of FIG. 26, first, the
一方、入力情報を受信した場合(ステップS2601:Yes)、情報処理装置101は、受信した入力情報に基づく応答処理を実行する(ステップS2602)。つぎに、情報処理装置101は、オフレコモードがONであるか否かを判断する(ステップS2603)。
On the other hand, when input information is received (step S2601: Yes), the
ここで、オフレコモードがONの場合(ステップS2603:Yes)、情報処理装置101は、受信した入力情報に対するマスキング処理を実行して、入力情報がマスキングされたチャットログを出力する(ステップS2604)。そして、情報処理装置101は、オフレコモードをOFFにして(ステップS2605)、ステップS2607に移行する。
Here, if the off-the-record mode is ON (step S2603: Yes), the
一方、オフレコモードがOFFの場合には(ステップS2603:No)、情報処理装置101は、受信した入力情報を含むチャットログを出力する(ステップS2606)。そして、情報処理装置101は、受信した入力情報に個人特定情報が含まれるか否かを判断する(ステップS2607)。
On the other hand, if the off-the-record mode is OFF (step S2603: No), the
ここで、入力情報に個人特定情報が含まれない場合(ステップS2607:No)、情報処理装置101は、ステップS2609に移行する。一方、入力情報に個人特定情報が含まれる場合(ステップS2607:Yes)、情報処理装置101は、個人特定情報が入力済みであることを記録する(ステップS2608)。
Here, if the input information does not include personal identification information (step S2607: No), the
そして、情報処理装置101は、情報処理端末102におけるチャットボットでの会話を終了するか否かを判断する(ステップS2609)。ここで、会話を終了しない場合(ステップS2609:No)、情報処理装置101は、図25に示したステップS2504に戻る。一方、会話を終了する場合(ステップS2609:Yes)、情報処理装置101は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
The
これにより、情報処理端末102におけるチャットボットでの会話において受け付けた入力情報に個人特定情報が含まれる場合に、チャットボットでの会話において以降入力される情報をマスキングするようレコメンドすることができる。
Thereby, if the input information received in the chatbot conversation on the
つぎに、図27を用いて、実施の形態3にかかる情報処理装置101の第2の会話制御処理手順について説明する。第2の会話制御処理では、チャットボットでの会話において受け付けた入力情報にパスワードが含まれる場合に、注意喚起情報を出力する。また、図27では、チャットボットでの会話に関するログを記録する処理についての説明は省略する。
Next, the second conversation control processing procedure of the
図27は、実施の形態3にかかる情報処理装置101の第2の会話制御処理手順の一例を示すフローチャートである。図27のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置101は、情報処理端末102からチャットの開始指示を受信したか否かを判断する(ステップS2701)。
FIG. 27 is a flowchart illustrating an example of the second conversation control processing procedure of the
ここで、情報処理装置101は、チャットの開始指示を受信するのを待つ(ステップS2701:No)。情報処理装置101は、チャットの開始指示を受信した場合(ステップS2701:Yes)、スクリプトテーブル130を参照して、受信したチャットの開始指示に含まれるサービスIDに対応するスクリプトを、トークスクリプトに決定する(ステップS2702)。
Here, the
そして、情報処理装置101は、決定したトークスクリプトを用いて、情報処理端末102におけるチャットボットでの会話を開始する(ステップS2703)。この際、情報処理装置101は、入力情報のログへの記録を許可するか否かの問い合わせ情報を、情報処理端末102に出力することにしてもよい。問い合わせ情報は、例えば、図24に示した秘密ボタン2420である。
Then, the
つぎに、情報処理装置101は、情報処理端末102からチャットボットでの会話において受け付けた入力情報を受信したか否かを判断する(ステップS2704)。ここで、入力情報を受信していない場合(ステップS2704:No)、情報処理装置101は、ステップS2711に移行する。
Next, the
一方、入力情報を受信した場合(ステップS2704:Yes)、情報処理装置101は、受信した入力情報に対するパスワード検出処理を実行する(ステップS2705)。パスワード検出処理は、機械学習モデルMを用いて、入力情報に含まれるパスワードを検出する処理である。
On the other hand, when input information is received (step S2704: Yes), the
つぎに、情報処理装置101は、パスワードが検出されたか否かを判断する(ステップS2706)。ここで、パスワードが検出されなかった場合(ステップS2706:No)、情報処理装置101は、受信した入力情報に基づく応答処理を実行して(ステップS2707)、ステップS2711に移行する。
Next, the
一方、パスワードが検出された場合(ステップS2706:Yes)、情報処理装置101は、注意喚起情報を情報処理端末102に出力する(ステップS2708)。そして、情報処理装置101は、パスワードが検出された入力情報について、新たな入力情報を情報処理端末102から受信したか否かを判断する(ステップS2709)。
On the other hand, if a password is detected (step S2706: Yes), the
ここで、新たな入力情報を受信していない場合(ステップS2709:No)、情報処理装置101は、ステップS2707に移行する。一方、新たな入力情報を受信した場合(ステップS2709:Yes)、情報処理装置101は、受信した新たな入力情報に基づく応答処理を実行する(ステップS2710)。
Here, if new input information has not been received (step S2709: No), the
そして、情報処理装置101は、情報処理端末102におけるチャットボットでの会話を終了するか否かを判断する(ステップS2711)。ここで、会話を終了しない場合(ステップS2711:No)、情報処理装置101は、ステップS2704に戻る。一方、会話を終了する場合(ステップS2711:Yes)、情報処理装置101は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
The
これにより、チャットボットでの会話において受け付けた入力情報にパスワードが含まれる場合に、誤ってパスワードを入力していないかを注意喚起することができる。 As a result, when a password is included in the input information received in a chatbot conversation, it is possible to alert the user to whether the password has been entered incorrectly.
以上説明したように、実施の形態3にかかる情報処理装置101によれば、情報処理端末102からチャットボットでの会話において受け付けた入力情報を受信した場合、入力情報に個人特定情報が含まれるか否かを判定することができる。そして、情報処理装置101によれば、個人特定情報が含まれると判定した場合、チャットボットでの会話において入力される情報に対するマスキング処理をレコメンドする情報を情報処理端末102に出力することができる。
As described above, according to the
これにより、情報処理端末102におけるチャットボットでの会話において受け付けた入力情報に個人特定情報が含まれる場合に、チャットボットでの会話において以降入力される情報をマスキングするようレコメンドすることができる。例えば、個人を特定可能な情報が入力されると、それ以降入力された情報は、個人を特定可能な状態でログに記録されることになる。このため、個人を特定可能な情報が入力された場合に、それ以降に入力される情報についてのマスキング処理をレコメンドする。
Thereby, if the input information received in the chatbot conversation on the
また、情報処理装置101によれば、入力された文字列が特定の単語であるか否かを分類するための機械学習モデル(M)を用いて、情報処理端末102におけるチャットボットでの会話において受け付けた入力情報に特定の単語が含まれるか否かを判定することができる。そして、情報処理装置101によれば、入力情報に特定の単語が含まれると判定した場合、情報処理端末102に注意喚起情報を出力することができる。
Further, according to the
これにより、チャットボットでの会話において受け付けた入力情報にパスワードなどの特定の単語が含まれる場合に、誤って不必要な情報を入力していないかを注意喚起することができる。 As a result, when input information received in a chatbot conversation includes a specific word such as a password, it is possible to alert the user to whether unnecessary information is being input by mistake.
これらのことから、実施の形態1~3にかかる情報処理装置101によれば、チャットボットを利用したサービスの円滑な利用を図ることができる。実施の形態1~3は、矛盾のないように組み合わせることにしてもよい。例えば、実施の形態1にかかる情報処理装置101が、実施の形態2にかかる情報処理装置101の機能と、実施の形態3にかかる情報処理装置101の機能とを有することにしてもよい。
For these reasons, according to the
なお、本実施の形態で説明した会話制御方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本会話制御プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、CD-ROM、DVD、USBメモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本会話制御プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。 Note that the conversation control method described in this embodiment can be realized by executing a program prepared in advance on a computer such as a personal computer or a workstation. This conversation control program is recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, flexible disk, CD-ROM, DVD, or USB memory, and is executed by being read from the recording medium by the computer. Further, this conversation control program may be distributed via a network such as the Internet.
また、本実施の形態で説明した情報処理装置101は、スタンダードセルやストラクチャードASIC(Application Specific Integrated Circuit)などの特定用途向けICやFPGAなどのPLD(Programmable Logic Device)によっても実現することができる。
Further, the
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。 Regarding the embodiments described above, the following additional notes are further disclosed.
(付記1)情報処理端末からチャットボットでの会話において受け付けた入力情報を受信し、前記入力情報に基づく応答処理を実行し、
前記入力情報のマスキング処理依頼を受信した場合は、前記チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、前記会話に関するログのうち前記入力情報に関するログに記録しない又は秘匿化するマスキング処理を実行する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする会話制御プログラム。
(Additional Note 1) Receive input information accepted in a chatbot conversation from an information processing terminal, and execute response processing based on the input information,
If a request for masking processing of the input information is received, when recording a log related to the conversation in the chatbot, perform a masking process to not record or conceal the log related to the input information among the logs related to the conversation. ,
A conversation control program that causes a computer to perform processing.
(付記2)前記チャットボットでの会話において、入力情報のログへの記録を許可するか否かの問い合わせ情報を前記情報処理端末に出力する、処理を前記コンピュータに実行させ、
前記マスキング処理依頼は、前記情報処理端末において前記問い合わせ情報に対応してログへの記録を許可しない旨の操作が行われた場合に、前記情報処理端末から送信される、ことを特徴とする付記1に記載の会話制御プログラム。
(Supplementary note 2) causing the computer to execute a process of outputting inquiry information to the information processing terminal as to whether or not to permit recording of input information in a log in a conversation with the chatbot;
A supplementary note characterized in that the masking processing request is sent from the information processing terminal when an operation to disallow recording to a log is performed in response to the inquiry information on the information processing terminal. 1. The conversation control program described in 1.
(付記3)前記チャットボットでの会話内の第1の箇所と対応付けて、当該第1の箇所で受け付けた入力情報を受信するとともに、当該入力情報のマスキング処理依頼を受信した回数を記録し、
情報処理端末から前記チャットボットでの会話内の前記第1の箇所において受け付けた入力情報を受信した場合、記録した前記回数に基づいて、受信した前記入力情報がマスキング処理対象の情報であるか否かを判断し、
前記マスキング処理対象の情報であると判断した場合に、受信した前記入力情報をログに記録しない又は秘匿化するマスキング処理を実行する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記1に記載の会話制御プログラム。
(Additional Note 3) In association with the first part of the conversation in the chatbot, the input information accepted at the first part is received, and the number of times a masking processing request for the input information is received is recorded. ,
When input information accepted at the first location in the conversation in the chatbot is received from an information processing terminal, whether or not the received input information is information to be subjected to masking processing based on the recorded number of times. determine whether
performing a masking process of not recording the received input information in a log or concealing the received input information when it is determined that the information is subject to the masking process;
The conversation control program according to
(付記4)前記判断する処理は、
記録した前記回数がしきい値以上の場合、又は、前記第1の箇所に入力された入力情報を受信した総回数に対する前記回数の割合がしきい値以上の場合に、受信した前記入力情報が前記マスキング処理対象の情報であると判断する、ことを特徴とする付記3に記載の会話制御プログラム。
(Additional note 4) The process for determining the above is
If the number of recorded times is equal to or greater than a threshold value, or if the ratio of the number of times to the total number of times the input information inputted to the first location is received is equal to or greater than a threshold value, the input information received is The conversation control program according to
(付記5)情報処理端末からチャットボットでの会話において受け付けた入力情報を受信した場合、前記入力情報に個人特定情報が含まれるか否かを判定し、
前記個人特定情報が含まれると判定した場合、前記チャットボットでの会話において入力される情報に対するマスキング処理をレコメンドする情報を前記情報処理端末に出力する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記1に記載の会話制御プログラム。
(Additional note 5) When input information accepted in a chatbot conversation is received from an information processing terminal, it is determined whether or not the input information includes personally identifying information,
If it is determined that the personally identifying information is included, outputting information to the information processing terminal that recommends masking processing for the information input in the chatbot conversation;
The conversation control program according to
(付記6)前記チャットボットでの会話において、入力情報のログへの記録を許可するか否かの問い合わせ情報と対応付けて、前記レコメンドする情報を前記情報処理端末に出力する、処理を前記コンピュータに実行させ、
前記マスキング処理依頼は、前記情報処理端末において前記問い合わせ情報に対応してログへの記録を許可しない旨の操作が行われた場合に、前記情報処理端末から送信される、ことを特徴とする付記5に記載の会話制御プログラム。
(Additional note 6) In the conversation with the chatbot, the computer performs a process of outputting the recommended information to the information processing terminal in association with inquiry information regarding whether to permit recording of input information in a log. run it,
A supplementary note characterized in that the masking processing request is sent from the information processing terminal when an operation to disallow recording to a log is performed in response to the inquiry information on the information processing terminal. 5. The conversation control program described in 5.
(付記7)入力された文字列が特定の単語であるか否かを分類するための機械学習モデルを用いて、情報処理端末におけるチャットボットでの会話において受け付けた入力情報に前記特定の単語が含まれるか否かを判定し、
前記入力情報に前記特定の単語が含まれると判定した場合、前記情報処理端末に注意喚起情報を出力する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記1に記載の会話制御プログラム。
(Additional Note 7) Using a machine learning model to classify whether an input character string is a specific word or not, we will use a machine learning model to classify whether the input character string is a specific word or not. Determine whether it is included,
If it is determined that the input information includes the specific word, outputting alert information to the information processing terminal;
The conversation control program according to
(付記8)前記機械学習モデルは、前記特定の単語であることを示すラベルが付与された文字列データと、前記特定の単語ではないことを示すラベルが付与された文字列データとを教師データとして機械学習を行うことにより生成される、ことを特徴とする付記7に記載の会話制御プログラム。 (Additional Note 8) The machine learning model uses the string data that has been given a label indicating that it is the specific word, and the string data that has been given a label that indicates that it is not the specific word, as training data. The conversation control program according to appendix 7, wherein the conversation control program is generated by performing machine learning as follows.
(付記9)情報処理端末からチャットボットでの会話において受け付けた入力情報を受信し、前記入力情報に基づく応答処理を実行し、
前記入力情報のマスキング処理依頼を受信した場合は、前記チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、前記会話に関するログのうち前記入力情報に関するログに記録しない又は秘匿化するマスキング処理を実行する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする会話制御方法。
(Additional Note 9) Receive input information accepted in a chatbot conversation from an information processing terminal, and execute response processing based on the input information,
If a request for masking processing of the input information is received, when recording a log related to the conversation in the chatbot, perform a masking process to not record or conceal the log related to the input information among the logs related to the conversation. ,
A conversation control method characterized in that processing is executed by a computer.
(付記10)情報処理端末からチャットボットでの会話において受け付けた入力情報を受信した場合、前記入力情報に基づく応答処理を実行する会話制御部と、
前記入力情報のマスキング処理依頼を受信した場合は、前記チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、前記会話に関するログのうち前記入力情報に関するログに記録しない又は秘匿化するマスキング処理を実行する記録制御部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
(Additional Note 10) When input information accepted in a chatbot conversation is received from an information processing terminal, a conversation control unit that executes a response process based on the input information;
If a request for masking processing of the input information is received, when recording a log related to the conversation in the chatbot, perform a masking process to not record or conceal the log related to the input information among the logs related to the conversation. a recording control unit;
An information processing device comprising:
100 会話制御システム
101 情報処理装置
102 情報処理端末
103 管理者端末
110 ネットワーク
120 FAQマスタ
130 スクリプトテーブル
140 チャットログDB
200,300 バス
201,301 CPU
202,302 メモリ
203 ディスクドライブ
204 ディスク
205,305 通信I/F
206 可搬型記録媒体I/F
207 可搬型記録媒体
303 ディスプレイ
304 入力装置
306 カメラ
307 スピーカ
308 マイクロフォン
309 GPSユニット
700,2300,2400 チャット画面
801 受付部
802 会話制御部
803 記録制御部
1301 計数部
1400 回数カウンターテーブル
1901 判定部
2000 個人特定情報マスタ
2100 学習データ
100
200,300 Bus 201,301 CPU
202,302
206 Portable recording medium I/F
207
Claims (13)
前記チャットボットでの会話内の第1の箇所と対応付けて、当該第1の箇所で受け付けた入力情報を受信するとともに、当該入力情報のマスキング処理依頼を受信した回数を記録し、
情報処理端末から前記チャットボットでの会話内の前記第1の箇所において受け付けた入力情報を受信した場合、記録した前記回数に基づいて、受信した前記入力情報がマスキング処理対象の情報であるか否かを判断し、
前記マスキング処理対象の情報であると判断した場合に、前記チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、前記会話に関するログのうち、受信した前記入力情報をログに記録しない又は秘匿化するマスキング処理を実行する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする会話制御プログラム。 Receive input information accepted in a chatbot conversation from an information processing terminal, execute response processing based on the input information,
receiving input information received at the first location in association with a first location in the conversation in the chatbot, and recording the number of times a masking processing request for the input information has been received;
When input information accepted at the first location in the conversation in the chatbot is received from an information processing terminal, whether or not the received input information is information to be subjected to masking processing based on the recorded number of times. determine whether
When it is determined that the information is subject to the masking process, when recording a log related to the conversation in the chatbot, masking that does not record the received input information in the log or conceals the received input information in the log related to the conversation. execute the process,
A conversation control program that causes a computer to perform processing.
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項1に記載の会話制御プログラム。 The conversation control program according to claim 1, which causes the computer to execute the process.
前記マスキング処理依頼は、前記情報処理端末において前記問い合わせ情報に対応してログへの記録を許可しない旨の操作が行われた場合に、前記情報処理端末から送信される、ことを特徴とする請求項2に記載の会話制御プログラム。 Claim characterized in that the masking processing request is sent from the information processing terminal when an operation to disallow recording to a log is performed in response to the inquiry information at the information processing terminal. The conversation control program according to item 2.
前記個人特定情報が含まれると判定した場合、前記チャットボットでの会話において入力される情報に対するマスキング処理をレコメンドする情報を前記情報処理端末に出力する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項2または3に記載の会話制御プログラム。 When input information accepted in a chatbot conversation is received from an information processing terminal, determining whether or not the input information includes personally identifying information,
If it is determined that the personally identifying information is included, outputting information to the information processing terminal that recommends masking processing for the information input in the chatbot conversation;
The conversation control program according to claim 2 or 3, which causes the computer to execute the process.
前記入力情報に前記特定の単語が含まれると判定した場合、前記情報処理端末に注意喚起情報を出力する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項2~4のいずれか一つに記載の会話制御プログラム。 Using a machine learning model to classify whether an input string of characters is a specific word, it is possible to determine whether the specific word is included in the input information received in a chatbot conversation on an information processing terminal. determine whether
If it is determined that the input information includes the specific word, outputting alert information to the information processing terminal;
The conversation control program according to any one of claims 2 to 4, which causes the computer to execute the processing.
前記入力情報を受信した場合、前記入力情報に個人特定情報が含まれるか否かを判定し、 When the input information is received, determining whether the input information includes personally identifying information,
前記個人特定情報が含まれると判定した場合、前記チャットボットでの会話において入力される情報に対するマスキング処理をレコメンドする情報を前記情報処理端末に出力し、 If it is determined that the personally identifying information is included, outputting information to the information processing terminal that recommends masking processing for the information input in the chatbot conversation;
前記入力情報のマスキング処理依頼を受信した場合は、前記チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、前記会話に関するログのうち前記入力情報に関するログに記録しない又は秘匿化するマスキング処理を実行する、 If a request for masking processing of the input information is received, when recording a log related to the conversation in the chatbot, perform a masking process to not record or conceal the log related to the input information among the logs related to the conversation. ,
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする会話制御プログラム。 A conversation control program that causes a computer to perform processing.
入力された文字列が特定の単語であるか否かを分類するための機械学習モデルを用いて、前記入力情報に前記特定の単語が含まれるか否かを判定し、 Determining whether the input information includes the specific word using a machine learning model for classifying whether the input character string is a specific word,
前記入力情報に前記特定の単語が含まれると判定した場合、前記情報処理端末に注意喚起情報を出力し、 If it is determined that the input information includes the specific word, outputting alert information to the information processing terminal;
前記入力情報のマスキング処理依頼を受信した場合は、前記チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、前記会話に関するログのうち前記入力情報に関するログに記録しない又は秘匿化するマスキング処理を実行する、 If a request for masking processing of the input information is received, when recording a log related to the conversation in the chatbot, perform a masking process to not record or conceal the log related to the input information among the logs related to the conversation. ,
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする会話制御プログラム。 A conversation control program that causes a computer to perform processing.
前記チャットボットでの会話内の第1の箇所と対応付けて、当該第1の箇所で受け付けた入力情報を受信するとともに、当該入力情報のマスキング処理依頼を受信した回数を記録し、 receiving input information received at the first location in association with a first location in the conversation in the chatbot, and recording the number of times a masking processing request for the input information has been received;
情報処理端末から前記チャットボットでの会話内の前記第1の箇所において受け付けた入力情報を受信した場合、記録した前記回数に基づいて、受信した前記入力情報がマスキング処理対象の情報であるか否かを判断し、 When input information accepted at the first location in the conversation in the chatbot is received from an information processing terminal, whether or not the received input information is information to be subjected to masking processing based on the recorded number of times. determine whether
前記マスキング処理対象の情報であると判断した場合に、前記チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、前記会話に関するログのうち、受信した前記入力情報をログに記録しない又は秘匿化するマスキング処理を実行する、 When it is determined that the information is subject to the masking process, when recording a log related to the conversation in the chatbot, masking that does not record the received input information in the log or conceals the received input information in the log related to the conversation. execute the process,
処理をコンピュータが実行することを特徴とする会話制御方法。 A conversation control method characterized in that processing is executed by a computer.
前記入力情報を受信した場合、前記入力情報に個人特定情報が含まれるか否かを判定し、 When the input information is received, determining whether the input information includes personally identifying information,
前記個人特定情報が含まれると判定した場合、前記チャットボットでの会話において入力される情報に対するマスキング処理をレコメンドする情報を前記情報処理端末に出力し、 If it is determined that the personally identifying information is included, outputting information to the information processing terminal that recommends masking processing for the information input in the chatbot conversation;
前記入力情報のマスキング処理依頼を受信した場合は、前記チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、前記会話に関するログのうち前記入力情報に関するログに記録しない又は秘匿化するマスキング処理を実行する、 If a request for masking processing of the input information is received, when recording a log related to the conversation in the chatbot, perform a masking process to not record or conceal the log related to the input information among the logs related to the conversation. ,
処理をコンピュータが実行することを特徴とする会話制御方法。 A conversation control method characterized in that processing is executed by a computer.
入力された文字列が特定の単語であるか否かを分類するための機械学習モデルを用いて、前記入力情報に前記特定の単語が含まれるか否かを判定し、 Determining whether the input information includes the specific word using a machine learning model for classifying whether the input character string is a specific word,
前記入力情報に前記特定の単語が含まれると判定した場合、前記情報処理端末に注意喚起情報を出力し、 If it is determined that the input information includes the specific word, outputting alert information to the information processing terminal;
前記入力情報のマスキング処理依頼を受信した場合は、前記チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、前記会話に関するログのうち前記入力情報に関するログに記録しない又は秘匿化するマスキング処理を実行する、 If a request for masking processing of the input information is received, when recording a log related to the conversation in the chatbot, perform a masking process to not record or conceal the log related to the input information among the logs related to the conversation. ,
処理をコンピュータが実行することを特徴とする会話制御方法。 A conversation control method characterized in that processing is executed by a computer.
前記チャットボットでの会話内の第1の箇所と対応付けて、当該第1の箇所で受け付けた入力情報を受信するとともに、当該入力情報のマスキング処理依頼を受信した回数を記録する計数部と、 a counter that receives input information received at the first location in association with a first location in the conversation in the chatbot, and records the number of times a masking processing request for the input information has been received;
情報処理端末から前記チャットボットでの会話内の前記第1の箇所において受け付けた入力情報を受信した場合、前記計数部が記録した前記回数に基づいて、受信した前記入力情報がマスキング処理対象の情報であるか否かを判断し、前記マスキング処理対象の情報であると判断した場合に、前記チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、前記会話に関するログのうち、受信した前記入力情報をログに記録しない又は秘匿化するマスキング処理を実行する記録制御部と、 When input information accepted at the first point in the conversation in the chatbot is received from an information processing terminal, the received input information is information to be subjected to masking processing based on the number of times recorded by the counting unit. If it is determined that the information is subject to the masking process, when recording a log related to the conversation in the chatbot, the input information received from the log related to the conversation is a recording control unit that performs masking processing to not record in the log or to conceal it;
を有することを特徴とする情報処理装置。 An information processing device comprising:
前記入力情報を受信した場合、前記入力情報に個人特定情報が含まれるか否かを判定する判定部と、 a determination unit that determines whether personal identification information is included in the input information when the input information is received;
前記入力情報のマスキング処理依頼を受信した場合は、前記チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、前記会話に関するログのうち前記入力情報に関するログに記録しない又は秘匿化するマスキング処理を実行する記録制御部と、 If a request for masking processing of the input information is received, when recording a log related to the conversation in the chatbot, perform a masking process to not record or conceal the log related to the input information among the logs related to the conversation. a recording control unit;
を有し、 has
前記会話制御部は、 The conversation control unit includes:
前記判定部が前記個人特定情報が含まれると判定した場合、前記チャットボットでの会話において入力される情報に対するマスキング処理をレコメンドする情報を前記情報処理端末に出力する、ことを特徴とする情報処理装置。 Information processing characterized in that when the determination unit determines that the personal identification information is included, information that recommends masking processing for information input in the conversation in the chatbot is output to the information processing terminal. Device.
入力された文字列が特定の単語であるか否かを分類するための機械学習モデルを用いて、前記入力情報に前記特定の単語が含まれるか否かを判定する判定部と、 a determination unit that determines whether the input information includes the specific word using a machine learning model for classifying whether the input character string is a specific word;
前記入力情報のマスキング処理依頼を受信した場合は、前記チャットボットでの会話に関するログを記録する際に、前記会話に関するログのうち前記入力情報に関するログに記録しない又は秘匿化するマスキング処理を実行する記録制御部と、 If a request for masking processing of the input information is received, when recording a log related to the conversation in the chatbot, perform a masking process to not record or conceal the log related to the input information among the logs related to the conversation. a recording control unit;
を有し、 has
前記会話制御部は、 The conversation control unit includes:
前記判定部が前記入力情報に前記特定の単語が含まれると判定した場合、前記情報処理端末に注意喚起情報を出力する、ことを特徴とする情報処理装置。 An information processing apparatus characterized in that when the determination unit determines that the input information includes the specific word, the information processing apparatus outputs attention-calling information to the information processing terminal.
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