JP7540758B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents
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Description
まず、図1を用いて、実施形態に係るシステムの構成を説明する。図1は、実施形態に係るシステムの構成を示す図である。図1には、実施形態に係るシステムの一例として、システムSyが示される。システムSyは、メタバースを実現するための情報処理システムである。
次に、図2を用いて、メタバースVS1について概略的に説明する。図2は、メタバースVS1の概略図である。図2では、サーバ装置100が、クライアント装置10および事業者装置20に対して、メタバースVS1を提示する場面を示す。
ここからは、AIアバターのレンタルと、AIアバターに対応するチャットボット機能について説明する。AIアバターに関する各種制御処理は、サーバ装置300によって実行される。サーバ装置300は、AIアバターを介して利用者との間で対話を実現するチャットボットに相当する装置である。
まず、サーバ装置300が有するレンタル制御機能について、図3を用いて説明する。図3は、実施形態に係るレンタル制御処理の手順例を示す図である。図3では、メタバースVS1内の仮想店舗でサービスを提供するサービス提供者SP1の要求に応じて、サーバ装置300がAIアバターを貸し出す処理を行う場面を示す。また、図3の例では、サービス提供者SP1は、仮想店舗として、アパレルショップSH1を予めメタバースVS1内の特定の区画に設置しているものとする。
次に、図4を用いて、AIアバターのチャットボット機能について説明する。図4は、実施形態に係る対話制御処理の手順例を示す図である。図4では、AIアバターAV201に対応するチャットボット機能(すなわち、対話プログラムPG201)の制御に応じて、アパレルショップSH1に訪問したアバターAV101(訪問者U1)との間で対話が実現される場面を示す。
次に、図5を用いて、サーバ装置400が有する雇用制御機能について説明する。図5は、実施形態に係る雇用制御処理の手順例を示す図である。図5では、メタバースVS1内の仮想店舗でサービスを提供するサービス提供者SP2の求人募集に応じて、サーバ装置400が雇用制御を行う場面を示す。また、図5の例では、サービス提供者SP2は、仮想店舗として、アパレルショップSH2を予めメタバースVS1内の特定の区画に設置しているものとする。
図4の例では、訪問者U2は、分身の業務用アバターAV102を用いて、アパレルショップSH2で接客業務を行うアルバイト店員として採用された。そこで、サーバ装置400は、業務用アバターAV102を介した訪問者U2の勤務状況を評価し、訪問者U2への報酬として支払われる賃金を制御する評価制御処理をさらに行ってよい。図6を用いて、サーバ装置400が有する評価制御機能について説明する。図6は、実施形態に係る評価制御処理の手順例を示す図である。
図4では、サーバ装置400が、顧客事業者がメタバースVS1で展開する事業で求められる業務に対する求人募集をさらに受け付ける例を示した。具体的には、サーバ装置400が、顧客事業者から求人募集を受け付け、受け付けた求人募集に応じた雇用制御処理を行う例を示した。
メタバースVS1では、各地から多数の利用者が同時に参加し、また、アバターを操作するのはリアルな人間であることから、現実世界と同様に、様々な生活行動や人間関係が生まれることとなる。このため、メタバースVS1では、迷惑行為や発話に基づくトラブル等が発生する場合がある。このようなことから、メタバースVS1での道徳的環境を維持することが求められる。
ここからは、実施形態に係る情報処理装置1の構成例について説明する。具体的には、サーバ装置200、サーバ装置300、および、サーバ装置400それぞれの構成例について説明する。
図8を用いて、実施形態に係るサーバ装置200について説明する。図8は、実施形態に係るサーバ装置200の構成例を示す図である。図8に示すように、サーバ装置200は、通信部210と、記憶部220と、制御部230とを有する。
通信部210は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。例えば、通信部210は、ネットワークNと有線または無線で接続され、例えば、クライアント装置10、事業者装置20、サーバ装置100、サーバ装置300、サーバ装置400との間で情報の送受信を行う。
記憶部220は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部220は、モデル情報記憶部221と、応答ルール記憶部222とを有する。
制御部230は、図4で説明したAIモデルに関する学習処理を司る処理部である。例えば、制御部230は、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、サーバ装置200内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(例えば、実施形態に係る情報処理プログラム)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部230は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
取得部231は、AIモデルの学習に用いられる教師データ(学習データ)を取得する。例えば、取得部231は、顧客事業者により提供された教師データを取得してよい。図4の例では、取得部231は、サービス提供者SP1に対応する教師データLDを取得している。
学習部232は、顧客事業者により提供された教師データに基づいて、メタバースに訪問した利用客との間で対話を実現する対話プログラムに適用されるAIモデルを学習する。また、学習部232は、利用客と、AIアバターとの間で実現された対話の履歴情報を教師データとしてさらに用いて、AIモデルを学習してよい。
登録部233は、学習済みのAIモデルをモデル情報記憶部221に保存する。この結果、モデル情報記憶部221では、例えば、アバターIDごとに、当該アバターIDが示すAIアバターに搭載される専用のAIモデルが対応付けられる。
図9を用いて、実施形態に係るサーバ装置300について説明する。図9は、実施形態に係るサーバ装置300の構成例を示す図である。図9に示すように、サーバ装置300は、通信部310と、記憶部320と、制御部330とを有する。
通信部310は、例えば、NIC等によって実現される。例えば、通信部310は、ネットワークNと有線または無線で接続され、例えば、クライアント装置10、事業者装置20、サーバ装置100、サーバ装置200、サーバ装置400との間で情報の送受信を行う。
記憶部320は、例えば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部320は、貸出情報記憶部321と、対話履歴記憶部322とを有する。
制御部330は、図3で説明したレンタル制御機能、図4で説明したチャットボット機能に対応する処理部である。例えば、制御部330は、CPUやMPU等によって、サーバ装置300内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(例えば、実施形態に係る情報処理プログラム)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部330は、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
受付部331は、メタバースで事業を行う顧客事業者からアバターの貸出要求を受け付ける。例えば、受付部331は、貸出要求として、AIアバターの利用用途、または、AIアバターが投入される業種のうち、少なくともいずれか一方を条件として含む貸出要求を受け付けてよい。図3の例では、受付部331は、AIアバターが投入される業種「アパレル」と、AIアバターの利用用途「接客」とを条件として含む貸出要求をサービス提供者SP1から受け付けている。
レンタル制御部332は、受付部331により受け付けられた貸出要求に含まれる条件に応じた種別のAIアバターを要求元の顧客事業者に貸し出す処理を行う。
対話制御部333は、個人のアバター(訪問者Uxが有する半有人のアバター)を介したメッセージ情報(例えば、質問情報)が入力された場合に、学習済みのAIモデル、または、応答ルールに基づいて、メッセージ情報に対して応答すべき応答情報(例えば、回答情報)を推定する。例えば、対話制御部333は、メッセージ情報の内容に基づいて、学習済みのAIモデル、応答ルールのうち、どちらを使用するか判断し、判断結果に応じた手法で応答情報を生成してよい。
図10を用いて、実施形態に係るサーバ装置400について説明する。図10は、実施形態に係るサーバ装置400の構成例を示す図である。図10に示すように、サーバ装置400は、通信部410と、記憶部420と、制御部430とを有する。
通信部410は、例えば、NIC等によって実現される。例えば、通信部410は、ネットワークNと有線または無線で接続され、例えば、クライアント装置10、事業者装置20、サーバ装置100、サーバ装置200、サーバ装置300との間で情報の送受信を行う。
記憶部320は、例えば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部420は、雇用者情報記憶部421と、貸出情報記憶部422と、ポイント情報記憶部423とを有する。
制御部430は、図5で説明した雇用制御機能、図6で説明した評価制御機能、図7で説明した行動評価機能対応する処理部である。例えば、制御部430は、CPUやMPU等によって、サーバ装置400内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(例えば、実施形態に係る情報処理プログラム)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部430は、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
受付部431は、メタバースVS1で展開される事業で求められる業務であって、アバターを活用した業務に対する求人募集を受け付ける。例えば、受付部431は、顧客事業者がメタバースVS1で展開する事業で求められる業務に対する求人募集を受け付けてよい。また、受付部431は、メタバースVS1を運営する運営者Tが提供する事業で求められる業務に対する求人募集を受け付けてもよい。
雇用制御部432は、メタバースVS1で展開される事業で求められる業務であって、アバターを活用した業務に対する雇用を制御する。例えば、雇用制御部432は、メタバースVS1の利用者であって、求人募集に対して応募してきた利用者が求人条件を満たすか否かに応じて、求人募集に対する採用を制御する。
レンタル制御部433は、雇用制御部432の雇用制御処理によって採用された利用者に対して、求人内容が示す業務に利用されるアバターを貸し出す処理を行う。例えば、レンタル制御部433は、利用者の入力操作に応じて動作する手動のアバターを利用者に貸し出す処理を行う。
評価制御部434は、メタバースVS1の利用者の間で、メタバースVS1での行動を互いに評価可能に制御する。例えば、評価制御部434は、一方の利用者によって他の利用者の行動が評価された評価結果を受け付けてよい。図7の例では、評価制御部434は、他の利用者の行動を評価する機能として、「いいねボタン」と、「ダメダメボタン」とを各利用者に提示している。
提供部435は、評価制御部434による制御に応じて、一方の利用者が他の利用者の行動を評価した場合には、評価結果に応じた所定のコンテンツ(例えば、ポイント)を他の利用者に提供する。例えば、提供部435は、評価結果が他の利用者の行動を称賛する内容を示す場合には、正のポイント(いいねポイント)を他の利用者に付与し、評価結果が他の利用者の行動を批判する内容を示す場合には、負のポイント(ダメダメポイント)を他の利用者に付与してよい。
図11を用いて、実施形態に係る情報処理装置1が実行する情報処理の手順を説明する。図11は、実施形態に係る情報処理手順を示すフォローチャートである。
ここからは、情報処理装置1によるその他の実施形態について説明する。情報処理装置1は、上記実施形態以外にも種々の異なる態様で実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置1の他の実施形態について説明する。
サーバ装置400は、広告コンテンツの表示を制御する広告制御機能も有してよい。図12を用いて、広告制御機能について説明する。図12は、広告制御機能を説明する図である。例えば、サーバ装置400は、メタバースVS1に入場する際に所定のイベントを発生させることで、このイベント中に広告コンテンツを表示させてよい。
上記実施形態では、サーバ装置300が、顧客事業者から受け付けた貸出要求に含まれる条件に応じた種別のAIアバターを顧客事業者に貸し出す例を示した。しかし、サーバ装置300は、AIアバターによる業績の統計情報に基づいて、要求元の顧客事業者に適したAIアバターを特定し、特定したAIアバターを提案してよい。また、サーバ装置300は、提案のAIアバターに対して顧客事業者が同意した場合には、このAIアバターを貸し出す処理を行ってよい。
メタバースVS1の一角には、特定の世界観や、特定のキャラクターをモチーフとした、仮想施設群(例えば、ショッピングモール)が設定される場合がある。一例を示すと、メタバースVS1の一角には、アニメキャラクターのグッズが取り扱われる仮想のアニメショップ群が設定される場合がある。このようなショップ群には、取り扱われているグッズのアニメキャラクターを模したAIモデルが適切であると考えられるため、例えば、一般的な人型のAIアバターが投入されるとアニメの世界観に悪影響が出る可能性がある。
また、上述してきた情報処理装置1(サーバ装置100、サーバ装置200、サーバ装置300、サーバ装置400)は、例えば、図13に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図13は、情報処理装置1の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
また、上記各実施形態において説明した処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
1 情報処理装置
10 クライアント装置
20 事業者装置
100 サーバ装置
200 サーバ装置
220 記憶部
221 モデル情報記憶部
222 応答ルール記憶部
230 制御部
231 取得部
232 学習部
233 登録部
300 サーバ装置
320 記憶部
321 貸出情報記憶部
322 対話履歴記憶部
330 制御部
331 受付部
332 レンタル制御部
333 対話制御部
400 サーバ装置
420 記憶部
421 雇用者情報記憶部
422 貸出情報記憶部
423 ポイント情報記憶部
430 制御部
431 受付部
432 雇用制御部
433 レンタル制御部
434 評価制御部
435 提供部
Claims (20)
- メタバースで事業を行う顧客事業者からアバターの貸出要求を受け付ける受付部と、
前記貸出要求に含まれる条件に応じた種別のアバターを前記顧客事業者に貸し出す処理として、前記メタバースに訪問した利用客との間で前記貸出要求に含まれる条件に応じた対話を実現する対話プログラムが搭載されたアバターを、前記顧客事業者に貸し出す貸出対象として生成する処理を行うレンタル制御部と
を備える情報処理装置。 - 前記受付部は、前記貸出要求として、アバターの利用用途、または、アバターが投入される業種のうち、少なくともいずれか一方を条件として含む貸出要求を受け付ける
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記顧客事業者により提供された教師データに基づいて、前記対話プログラムに適用されるモデルを学習する学習部をさらに備え、
前記レンタル制御部は、前記モデルに基づき前記対話を実現する前記対話プログラムが搭載されたアバターを、前記顧客事業者に貸し出す貸出対象として生成する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記学習部は、前記利用客と、前記アバターとの間で実現された対話の履歴情報を前記教師データとしてさらに用いて、前記モデルを学習する
請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記顧客事業者は、前記メタバースの仮想店舗でサービスを提供するサービス提供者であり、
前記学習部は、前記仮想店舗に訪問した利用客と、前記顧客事業者に貸し出されたアバターであって、前記仮想店舗で稼働するアバターとの間で実現された対話の履歴情報に基づいて、前記サービスの内容に適した応答を出力するよう前記モデルを更新する
請求項4に記載の情報処理装置。 - 前記レンタル制御部は、予め定められたルールに従い、前記条件に応じた対話を実現する前記対話プログラムが搭載されたアバターを前記顧客事業者に貸し出す貸出対象として生成する
請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記メタバースの利用者の間で、前記メタバースでの行動を互いに評価可能に制御する評価制御部と、
前記評価制御部による制御に応じて、一方の利用者が他の利用者の行動を評価した場合には、評価結果に応じた所定のコンテンツを前記他の利用者に提供する提供部と
をさらに備える
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記評価制御部は、前記一方の利用者によって前記他の利用者の行動が評価された評価結果を受け付け、
前記提供部は、前記評価結果が前記他の利用者の行動を称賛する内容を示す場合には、正のポイントを前記他の利用者に付与し、前記評価結果が前記他の利用者の行動を批判する内容を示す場合には、負のポイントを前記他の利用者に付与する
請求項7に記載の情報処理装置。 - 前記提供部は、前記負のポイントの累積数が所定値を超えた利用者に対して、所定の利用制限が課せられるよう制御する
請求項8に記載の情報処理装置。 - メタバースで事業を行う顧客事業者からアバターの貸出要求を受け付ける受付部と、
前記メタバースに訪問した利用客との間で前記貸出要求に含まれる条件に応じた対話を実現する対話プログラムが搭載されたアバターを前記顧客事業者に貸し出す処理を行うレンタル制御部と、
前記メタバースで行われる事業で求められる業務であって、アバターを活用した業務に対する雇用を制御する雇用制御部と
を備え、
前記受付部は、前記事業で求められる業務に対する求人募集を受け付け、
前記雇用制御部は、前記メタバースの利用者であって、前記求人募集に対して応募してきた利用者が求人条件を満たすか否かに応じて、前記求人募集に対する採用を制御し、
前記レンタル制御部は、採用された利用者に対して、求人内容が示す業務に利用されるアバターを貸し出す
情報処理装置。 - 前記受付部は、前記業務として、前記顧客事業者が前記メタバースで展開する事業で求められる業務に対する求人募集をさらに受け付ける
請求項10に記載の情報処理装置。 - 前記受付部は、前記業務として、前記メタバースを運営する運営者が提供する事業で求められる業務に対する求人募集をさらに受け付ける
請求項10に記載の情報処理装置。 - 前記レンタル制御部は、前記アバターとして、前記利用者の入力操作に応じて動作する手動のアバターを前記利用者に貸し出す
請求項10に記載の情報処理装置。 - 前記雇用制御部は、前記アバターを介した勤務状況を評価し、評価結果に応じて、前記利用者への報酬として支払われる賃金を制御する
請求項10に記載の情報処理装置。 - 前記雇用制御部は、前記メタバースを構成する仮想空間のうち、前記業務が行われる仮想空間において、複数の利用者によるアバターが導入されている場合には、複数の利用者の間で勤務状況が比較された比較結果に応じて、複数の利用者それぞれの勤務状況を相対的に評価する
請求項14に記載の情報処理装置。 - 前記雇用制御部は、前記メタバースを構成する仮想空間のうち、前記業務が行われる仮想空間において、前記業務を自動で行うアバターが導入されている場合には、自動のアバターの勤務状況と、前記利用者の勤務状況とを比較した比較結果に応じて、前記利用者の勤務状況を相対的に評価する
請求項14に記載の情報処理装置。 - 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
メタバースで事業を行う顧客事業者からアバターの貸出要求を受け付ける受付工程と、
前記貸出要求に含まれる条件に応じた種別のアバターを前記顧客事業者に貸し出す処理として、前記メタバースに訪問した利用客との間で前記貸出要求に含まれる条件に応じた対話を実現する対話プログラムが搭載されたアバターを、前記顧客事業者に貸し出す貸出対象として生成する処理を行うレンタル制御工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
メタバースで事業を行う顧客事業者からアバターの貸出要求を受け付ける受付工程と、
前記メタバースに訪問した利用客との間で前記貸出要求に含まれる条件に応じた対話を実現する対話プログラムが搭載されたアバターを前記顧客事業者に貸し出す処理を行うレンタル制御工程と、
前記メタバースで展開される事業で求められる業務であって、アバターを活用した業務に対する雇用を制御する雇用制御工程と
を含み、
前記受付工程は、前記事業で求められる業務に対する求人募集を受け付け、
前記雇用制御工程は、前記メタバースの利用者であって、前記求人募集に対して応募してきた利用者が求人条件を満たすか否かに応じて、前記求人募集に対する採用を制御し、
前記レンタル制御工程は、採用された利用者に対して、求人内容が示す業務に利用されるアバターを貸し出す
ことを特徴とする情報処理方法。 - メタバースで事業を行う顧客事業者からアバターの貸出要求を受け付ける受付手順と、
前記貸出要求に含まれる条件に応じた種別のアバターを前記顧客事業者に貸し出す処理、前記メタバースに訪問した利用客との間で前記貸出要求に含まれる条件に応じた対話を実現する対話プログラムが搭載されたアバターを、前記顧客事業者に貸し出す貸出対象として生成する処理を行うレンタル制御手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 - メタバースで事業を行う顧客事業者からアバターの貸出要求を受け付ける受付手順と、
前記メタバースに訪問した利用客との間で前記貸出要求に含まれる条件に応じた対話を実現する対話プログラムが搭載されたアバターを前記顧客事業者に貸し出す処理を行うレンタル制御手順と、
前記メタバースで行われる事業で求められる業務であって、アバターを活用した業務に対する雇用を制御する雇用制御手順と
をコンピュータに実行させ、
前記受付手順は、前記事業で求められる業務に対する求人募集を受け付け、
前記雇用制御手順は、前記メタバースの利用者であって、前記求人募集に対して応募してきた利用者が求人条件を満たすか否かに応じて、前記求人募集に対する採用を制御し、
前記レンタル制御手順は、採用された利用者に対して、求人内容が示す業務に利用されるアバターを貸し出す
ことを特徴とする情報処理プログラム。
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JP2017016343A (ja) | 2015-06-30 | 2017-01-19 | 株式会社マーベラス | コミュニケーション装置、コミュニケーションシステムおよびコミュニケーションプログラム |
JP2019133492A (ja) | 2018-02-01 | 2019-08-08 | 株式会社ダイレクトネットワーク | 情報分配システム |
WO2022230177A1 (ja) | 2021-04-30 | 2022-11-03 | 株式会社KPMG Ignition Tokyo | 管理装置及び管理方法 |
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