JP7812422B2 - システム - Google Patents
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- JP7812422B2 JP7812422B2 JP2024163677A JP2024163677A JP7812422B2 JP 7812422 B2 JP7812422 B2 JP 7812422B2 JP 2024163677 A JP2024163677 A JP 2024163677A JP 2024163677 A JP2024163677 A JP 2024163677A JP 7812422 B2 JP7812422 B2 JP 7812422B2
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Description
本開示の技術は、システムに関する。
特許文献１には、少なくとも一つのプロセッサにより遂行される、ペルソナチャットボット制御方法であって、ユーザ発話を受信するステップと、前記ユーザ発話を、チャットボットのキャラクターに関する説明と関連した指示文を含むプロンプトに追加するステップと前記プロンプトをエンコードするステップと、前記エンコードしたプロンプトを言語モデルに入力して、前記ユーザ発話に応答するチャットボット発話を生成するステップ、を含む、方法が開示されている。
電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、適切に対応し、安全を確保することが困難である。
本発明は、詐欺師の話術や文書に対して違和感がある内容を検知し、それを見破るための応答内容を提案する。また、詐欺師とのやり取りや対応を行い、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐシステムを提供する。これにより、利用者は安全に通信を行うことが可能となる。
以下、添付図面に従って本開示の技術に係るシステムの実施形態の一例について説明する。
先ず、以下の説明で使用される文言について説明する。
以下の実施形態において、符号付きのプロセッサ（以下、単に「プロセッサ」と称する）は、１つの演算装置であってもよいし、複数の演算装置の組み合わせであってもよい。また、プロセッサは、１種類の演算装置であってもよいし、複数種類の演算装置の組み合わせであってもよい。演算装置の一例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）、ＡＰＵ（Accelerated Processing Unit）、又はＴＰＵ（ＴＥＮＳＯＲ ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ ＵＮＩＴ（登録商標））等が挙げられる。
以下の実施形態において、符号付きのＲＡＭ（Random Access Memory）は、一時的に情報が格納されるメモリであり、プロセッサによってワークメモリとして用いられる。
以下の実施形態において、符号付きのストレージは、各種プログラム及び各種パラメータ等を記憶する１つ又は複数の不揮発性の記憶装置である。不揮発性の記憶装置の一例としては、フラッシュメモリ（ＳＳＤ（Solid State Drive））、磁気ディスク（例えば、ハードディスク）、又は磁気テープ等が挙げられる。
以下の実施形態において、符号付きの通信Ｉ／Ｆ（Interface）は、通信プロセッサ及びアンテナ等を含むインタフェースである。通信Ｉ／Ｆは、複数のコンピュータ間での通信を司る。通信Ｉ／Ｆに対して適用される通信規格の一例としては、５Ｇ（5th Generation Mobile Communication System）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等を含む無線通信規格が挙げられる。
以下の実施形態において、「Ａ及び／又はＢ」は、「Ａ及びＢのうちの少なくとも１つ」と同義である。つまり、「Ａ及び／又はＢ」は、Ａだけであってもよいし、Ｂだけであってもよいし、Ａ及びＢの組み合わせであってもよい、という意味である。また、本明細書において、３つ以上の事柄を「及び／又は」で結び付けて表現する場合も、「Ａ及び／又はＢ」と同様の考え方が適用される。
［第１実施形態］
図１には、第１実施形態に係るデータ処理システム１０の構成の一例が示されている。
図１に示すように、データ処理システム１０は、データ処理装置１２及びスマートデバイス１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。
データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、及び通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例である。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４及び通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）及び／又はＬＡＮ（Local Area Network）等が挙げられる。
スマートデバイス１４は、コンピュータ３６、受付装置３８、出力装置４０、カメラ４２、及び通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、受付装置３８、出力装置４０、及びカメラ４２も、バス５２に接続されている。
受付装置３８は、タッチパネル３８Ａ及びマイクロフォン３８Ｂ等を備えており、ユーザ入力を受け付ける。タッチパネル３８Ａは、指示体（例えば、ペン又は指等）の接触を検出することにより、指示体の接触によるユーザ入力を受け付ける。マイクロフォン３８Ｂは、ユーザの音声を検出することにより、音声によるユーザ入力を受け付ける。制御部４６Ａは、タッチパネル３８Ａ及びマイクロフォン３８Ｂによって受け付けたユーザ入力を示すデータをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が、ユーザ入力を示すデータを取得する。
出力装置４０は、ディスプレイ４０Ａ及びスピーカ４０Ｂ等を備えており、データをユーザ２０が知覚可能な表現形（例えば、音声及び／又はテキスト）で出力することでデータをユーザ２０に対して提示する。ディスプレイ４０Ａは、プロセッサ４６からの指示に従ってテキスト及び画像等の可視情報を表示する。スピーカ４０Ｂは、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。カメラ４２は、レンズ、絞り、及びシャッタ等の光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラである。
通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。
図２には、データ処理装置１２及びスマートデバイス１４の要部機能の一例が示されている。
図２に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って特定処理部２９０として動作することによって実現される。
ストレージ３２には、データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。
スマートデバイス１４では、プロセッサ４６によって受付出力処理が行われる。ストレージ５０には、受付出力プログラム６０が格納されている。受付出力プログラム６０は、データ処理システム１０によって特定処理プログラム５６と併用される。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６０を読み出し、読み出した受付出力プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。受付出力処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する受付出力プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。
次に、データ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理について説明する。
「形態例１」
本発明の一実施形態として、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段が提供される。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、その中に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。例えば、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合や、詐欺師が利用者を誤解に導くような情報を提供している場合など、そのような状況を検知することができる。
「形態例２」
また、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段も提供される。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容に対して、適切な応答内容を生成し、それを利用者に提供する。例えば、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答内容を提案することができる。また、詐欺師が利用者を誤解に導くような情報を提供している場合、その情報を否定するような応答内容を提案することができる。
「形態例３」
さらに、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段も提供される。この手段は、詐欺師とのやり取りを代行し、その結果を利用者に報告する。例えば、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答を詐欺師に対して行うことができる。また、詐欺師が利用者を誤解に導くような情報を提供している場合、その情報を否定するような応答を詐欺師に対して行うことができる。
「形態例４」
最後に、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段も提供される。この手段は、詐欺師とのやり取りの結果、詐欺師の話術や文書の内容が安全であると判断された場合にのみ、その内容を利用者に提供する。例えば、詐欺師が利用者に対して適切な情報を提供している場合、その情報を利用者に提供することができる。また、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合や、詐欺師が利用者を誤解に導くような情報を提供している場合、そのような情報は利用者に提供されない。
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。
「形態例１」
ステップ１：電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段が動作を開始する。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、その中に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。
ステップ２：詐欺師の話術や文書の内容に対して、適切な応答内容を生成し、それを利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答内容を提案する。
ステップ３：詐欺師とのやり取りを代行し、その結果を利用者に報告する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答を詐欺師に対して行う。
ステップ４：詐欺師とのやり取りの結果、詐欺師の話術や文書の内容が安全であると判断された場合にのみ、その内容を利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して適切な情報を提供している場合、その情報を利用者に提供する。
「形態例２」
ステップ１：電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段が動作を開始する。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、その中に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。
ステップ２：詐欺師の話術や文書の内容に対して、適切な応答内容を生成し、それを利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答内容を提案する。
ステップ３：詐欺師とのやり取りを代行し、その結果を利用者に報告する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答を詐欺師に対して行う。
ステップ４：詐欺師とのやり取りの結果、詐欺師の話術や文書の内容が安全であると判断された場合にのみ、その内容を利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して適切な情報を提供している場合、その情報を利用者に提供する。
「形態例３」
ステップ１：電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段が動作を開始する。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、その中に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。
ステップ２：詐欺師の話術や文書の内容に対して、適切な応答内容を生成し、それを利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答内容を提案する。
ステップ３：詐欺師とのやり取りを代行し、その結果を利用者に報告する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答を詐欺師に対して行う。
ステップ４：詐欺師とのやり取りの結果、詐欺師の話術や文書の内容が安全であると判断された場合にのみ、その内容を利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して適切な情報を提供している場合、その情報を利用者に提供する。
「形態例４」
ステップ１：電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段が動作を開始する。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、その中に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。
ステップ２：詐欺師の話術や文書の内容に対して、適切な応答内容を生成し、それを利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答内容を提案する。
ステップ３：詐欺師とのやり取りを代行し、その結果を利用者に報告する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答を詐欺師に対して行う。
ステップ４：詐欺師とのやり取りの結果、詐欺師の話術や文書の内容が安全であると判断された場合にのみ、その内容を利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して適切な情報を提供している場合、その情報を利用者に提供する。
（実施例１）
次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。
現代社会において、電話やメールを通じて巧妙に詐欺を行う手口が増加している。これにより、多くの利用者が詐欺被害に遭うリスクが高まっている。従来の手段では、詐欺の検知や対応が困難であり、利用者が自らの判断で詐欺を見破ることが求められていた。このため、詐欺の検知と対応を自動化し、利用者を保護するシステムが求められている
実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、利用者がメッセージを入力する手段と、端末がメッセージをサーバに送信する手段と、サーバがメッセージを解析する手段と、サーバが生成AIモデルを使用して詐欺的要素を判断する手段と、サーバが評価結果を生成する手段と、サーバが評価結果を端末に送信する手段と、端末が評価結果を利用者に表示する手段と、を含む。これにより、詐欺の検知と対応が自動化され、利用者が詐欺被害に遭うリスクを低減することが可能となる。
「電話やメール」とは、通信手段を用いて利用者に情報を伝達する方法である。
「巧妙な詐欺師」とは、利用者を欺くために高度な話術や文書を用いる人物である。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、メッセージの中に通常とは異なる、不自然な要素を見つけ出す方法である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な返答を生成する方法である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師とのコミュニケーションを管理し、適切な対応を行う方法である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断されたメッセージのみを利用者に提供する方法である。
「利用者がメッセージを入力する手段」とは、利用者が受け取ったメッセージをシステムに入力する方法である。
「端末がメッセージをサーバに送信する手段」とは、利用者のデバイスが入力されたメッセージをサーバに送信する方法である。
「サーバがメッセージを解析する手段」とは、サーバが受け取ったメッセージを自然言語処理ツールを用いて解析する方法である。
「サーバが生成AIモデルを使用して詐欺的要素を判断する手段」とは、サーバが生成AIモデルを用いてメッセージの詐欺的要素を評価する方法である。
「サーバが評価結果を生成する手段」とは、サーバが生成AIモデルの出力を基にメッセージの評価結果を作成する方法である。
「サーバが評価結果を端末に送信する手段」とは、サーバが生成した評価結果を利用者のデバイスに送信する方法である。
「端末が評価結果を利用者に表示する手段」とは、利用者のデバイスが受け取った評価結果を画面に表示する方法である。
この発明は、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知し、利用者を保護するためのシステムである。このシステムは、サーバ、端末、生成AIモデル、自然言語処理ツールを用いて実現される。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア: サーバ、端末（PC、スマートフォンなど）
ソフトウェア: 生成AIモデル（例えば、GPT-4（登録商標））、自然言語処理ツール（例えば、spaCy、NLTK）
システムの具体的な動作
1. ユーザがメッセージを入力する
ユーザは受け取った電話やメールの内容をシステムに入力する。例えば、ユーザが詐欺の疑いがあるメールを受け取った場合、そのメールの内容をコピーしてシステムの入力フィールドに貼り付ける。
2. 端末がメッセージをサーバに送信する
端末（ユーザのPCやスマートフォン）は、入力されたメッセージをサーバに送信する。具体的には、HTTPリクエストを使用してメッセージデータをサーバに送信する。
3. サーバがメッセージを解析する
サーバは受け取ったメッセージを自然言語処理ツール（例えば、spaCyやNLTK）を用いて解析する。具体的には、メッセージの文法構造を解析し、重要なキーワードやフレーズを抽出する。
4. サーバが生成AIモデルを使用して詐欺的要素を判断する
サーバは生成AIモデル（例えば、GPT-4）を使用して、メッセージの内容に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。具体的には、抽出されたキーワードやフレーズをプロンプト文に組み込み、生成AIモデルに入力する。例えば、「このメッセージには詐欺の要素がありますか？」というプロンプト文を生成AIモデルに入力する。
5. サーバが評価結果を生成する
サーバは生成AIモデルの出力を基に、メッセージに違和感があるかどうかを評価する。具体的には、生成AIモデルの出力を解析し、「詐欺の可能性あり」や「詐欺の可能性なし」といった評価結果を生成する。
6. サーバが評価結果を端末に送信する
サーバは生成した評価結果を端末に送信する。具体的には、HTTPレスポンスを使用して評価結果を端末に送信する。
7. 端末が評価結果をユーザに表示する
端末は受け取った評価結果をユーザに表示する。具体的には、ユーザのPCやスマートフォンの画面に「このメッセージには詐欺の可能性があります」といった警告メッセージを表示する。
具体例
メールの例
入力メッセージ: 「おめでとうございます！あなたは100万円の当選者です。詳細を確認するために、こちらのリンクをクリックしてください。」
プロンプト文の例
プロンプト文: 「このメッセージには詐欺の要素がありますか？」
出力例
生成AIモデルの出力: 「このメッセージには詐欺の要素があります。リンクをクリックするように促している点が特に怪しいです。」
評価結果
サーバの評価: 「詐欺の可能性あり」
表示結果
端末の表示: 「このメッセージには詐欺の可能性があります。リンクをクリックしないでください。」
このようにして、ユーザは詐欺の可能性があるメッセージを事前に検知し、被害を未然に防ぐことができる。このシステムにより、詐欺の検知と対応が自動化され、利用者が詐欺被害に遭うリスクを低減することが可能となる。
実施例１における特定処理の流れについて図１１を用いて説明する。
ステップ１：
ユーザがメッセージを入力する。
入力: ユーザが受け取った電話やメールの内容。
具体的な動作: ユーザは詐欺の疑いがあるメッセージをシステムの入力フィールドにコピーして貼り付ける。
出力: 入力されたメッセージデータ。
ステップ２：
端末がメッセージをサーバに送信する。
入力: ユーザが入力したメッセージデータ。
具体的な動作: 端末（ユーザのPCやスマートフォン）は、HTTPリクエストを使用してメッセージデータをサーバに送信する。
出力: サーバに送信されたメッセージデータ。
ステップ３：
サーバがメッセージを解析する。
入力: サーバに送信されたメッセージデータ。
具体的な動作: サーバは自然言語処理ツール（例えば、spaCyやNLTK）を用いてメッセージの文法構造を解析し、重要なキーワードやフレーズを抽出する。
出力: 抽出されたキーワードやフレーズ。
ステップ４：
サーバが生成AIモデルを使用して詐欺的要素を判断する。
入力: 抽出されたキーワードやフレーズ。
具体的な動作: サーバは生成AIモデル（例えば、GPT-4）に「このメッセージには詐欺の要素がありますか？」というプロンプト文を入力し、モデルの出力を取得する。
出力: 生成AIモデルの出力（詐欺的要素の有無に関する評価）。
ステップ５：
サーバが評価結果を生成する。
入力: 生成AIモデルの出力。
具体的な動作: サーバは生成AIモデルの出力を解析し、「詐欺の可能性あり」や「詐欺の可能性なし」といった評価結果を生成する。
出力: 評価結果。
ステップ６：
サーバが評価結果を端末に送信する。
入力: 評価結果。
具体的な動作: サーバはHTTPレスポンスを使用して評価結果を端末に送信する。
出力: 端末に送信された評価結果。
ステップ７：
端末が評価結果をユーザに表示する。
入力: 端末に送信された評価結果。
具体的な動作: 端末はユーザのPCやスマートフォンの画面に「このメッセージには詐欺の可能性があります」といった警告メッセージを表示する。
出力: ユーザに表示された評価結果。
（応用例１）
次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。
近年、電話やメールを利用した巧妙な詐欺が増加しており、利用者が詐欺に巻き込まれるリスクが高まっている。特に、高度な話術や文書を用いる詐欺師に対して、利用者が自力で詐欺を見破ることは困難である。このため、詐欺のリスクを低減し、利用者の安全を確保するための効果的な手段が求められている
応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、音声データを解析し、詐欺的な要素を検知する手段と、テキストデータを解析し、詐欺的な要素を検知する手段と、詐欺の可能性がある場合に警告を発する手段と、を含む。これにより、利用者が詐欺に巻き込まれるリスクを低減し、安全なコミュニケーションを確保することが可能となる。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、電話やメールなどで受信した情報を解析し、詐欺的な要素や不自然な点を自動的に検出する機能である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師の話術や文書に対して適切な応答を生成し、利用者に提案する機能である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師とのコミュニケーションを管理し、適切な対応を行うための機能である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された情報や通信のみを利用者に提供する機能である。
「音声データを解析し、詐欺的な要素を検知する手段」とは、電話の会話などの音声データを解析し、詐欺の可能性がある要素を検出する機能である。
「テキストデータを解析し、詐欺的な要素を検知する手段」とは、メールやメッセージなどのテキストデータを解析し、詐欺の可能性がある要素を検出する機能である。
「詐欺の可能性がある場合に警告を発する手段」とは、詐欺のリスクが検出された場合に、利用者に対して警告を発する機能である。
この発明を実施するためのシステムは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段、音声データを解析し詐欺的な要素を検知する手段、テキストデータを解析し詐欺的な要素を検知する手段、詐欺の可能性がある場合に警告を発する手段を含む。
サーバは、音声データを解析するために音声認識ライブラリを使用し、音声ファイルをテキストに変換する。変換されたテキストは、生成AIモデル（例えば、transformersライブラリを使用したモデル）によって解析され、詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。詐欺的な要素が検出された場合、サーバはユーザに対して警告を発する。
また、テキストデータ（例えば、メールやメッセージ）も同様に生成AIモデルによって解析され、詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。詐欺的な要素が検出された場合、サーバはユーザに対して警告を発する。
具体例として、ユーザが「あなたの口座情報を教えてください」というメッセージを受け取った場合、このシステムはそのメッセージを解析し、詐欺の可能性があると判断した場合に警告を発する。生成AIモデルへ入力するプロンプト文の例としては、「あなたの口座情報を教えてください。」が挙げられる。
このシステムにより、ユーザは詐欺に巻き込まれるリスクを低減し、安全なコミュニケーションを確保することが可能となる。
応用例１における特定処理の流れについて図１２を用いて説明する。
ステップ１：
サーバは、ユーザから受信した音声データまたはテキストデータを取得する。
入力：音声データまたはテキストデータ
出力：取得した音声データまたはテキストデータ
ステップ２：
サーバは、音声データをテキストに変換するために音声認識ライブラリを使用する。
入力：音声データ
出力：変換されたテキストデータ
具体的な動作：音声ファイルを読み込み、音声認識を行い、テキストとして出力する。
ステップ３：
サーバは、変換されたテキストデータまたは直接受信したテキストデータを生成AIモデルに入力する。
入力：テキストデータ
出力：生成AIモデルによる解析結果
具体的な動作：テキストデータを生成AIモデル（例えば、transformersライブラリを使用したモデル）に入力し、詐欺的な要素が含まれているかどうかを解析する。
ステップ４：
サーバは、生成AIモデルの解析結果を基に、詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。
入力：生成AIモデルの解析結果
出力：詐欺的な要素の有無に関する判断結果
具体的な動作：解析結果を評価し、詐欺的な要素が検出された場合はフラグを立てる。
ステップ５：
サーバは、詐欺的な要素が検出された場合、ユーザに対して警告を発する。
入力：詐欺的な要素の有無に関する判断結果
出力：警告メッセージ
具体的な動作：詐欺の可能性がある場合、ユーザに対して警告メッセージを送信する。
ステップ６：
サーバは、詐欺的な要素が検出されなかった場合、安全と判定し、ユーザに対して通常の処理を行う。
入力：詐欺的な要素の有無に関する判断結果
出力：通常の処理結果
具体的な動作：詐欺のリスクがないと判断された情報や通信をユーザに提供する。
（実施例２）
次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。
現代社会において、電話やメールを通じて巧妙に詐欺を行う手口が増加している。これにより、多くの利用者が詐欺師の話術や文書に騙され、個人情報や金銭を失うリスクが高まっている。従来の方法では、詐欺師のメッセージを適切に解析し、迅速かつ正確に対応することが難しいため、利用者の安全を確保することが困難である。
実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、詐欺師からのメッセージを受信する手段と、受信したメッセージをサーバに送信する手段と、サーバが受信したメッセージを生成AIモデルに入力する手段と、生成AIモデルが詐欺師のメッセージを解析し、適切な応答内容を生成する手段と、生成された応答内容をユーザの端末に送信する手段と、ユーザが提案された応答内容を確認し、必要に応じて詐欺師に返信する手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段とを含む。これにより、詐欺師のメッセージに対して迅速かつ正確に対応し、利用者の安全を確保することが可能となる。
「詐欺師」とは、他人を欺いて金銭や情報を不正に取得しようとする者である。
「メッセージ」とは、詐欺師がユーザに対して送信する通信内容であり、テキスト、音声、画像などの形式を含むものである。
「サーバ」とは、ネットワークを介してデータの処理や保存を行うコンピュータシステムである。
「端末」とは、ユーザが直接操作するデバイスであり、スマートフォン、タブレット、パソコンなどを含むものである。
「生成AIモデル」とは、人工知能技術を用いてテキスト生成や解析を行うアルゴリズムであり、例えば自然言語処理モデルを指すものである。
「プロンプト文」とは、生成AIモデルに対して入力される指示文であり、特定の応答や解析を行うためのトリガーとなるものである。
「応答内容」とは、生成AIモデルが解析結果として生成するメッセージであり、詐欺師に対する適切な返答を含むものである。
「解析」とは、生成AIモデルが入力されたメッセージを理解し、意味を抽出するプロセスである。
「安全と判定できたもの」とは、詐欺のリスクがないと判断された通信内容や相手である。
「利用者」とは、このシステムを使用して詐欺師からのメッセージに対応する個人または組織である。
発明を実施するための形態
この発明は、詐欺師からのメッセージに対して適切な応答内容を生成し、ユーザが安全に対応できるように支援するシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を示す。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア: サーバ、端末
ソフトウェア: 生成AIモデル（例: GPT-4）
システムの概要
このシステムは、詐欺師からのメッセージを受信し、そのメッセージを解析して適切な応答内容を生成する。生成された応答内容はユーザに提供され、ユーザはそれを参考にして詐欺師に対する返信を行う。
具体的な動作
1. ユーザが詐欺師からのメッセージを受け取る
ユーザが詐欺師からのメッセージを受信する。例えば、詐欺師から「あなたの銀行口座情報を教えてください」というメッセージが届く。
2. 端末が受け取ったメッセージをサーバに送信する
端末が受信したメッセージをサーバに送信する。具体的には、端末のアプリケーションがメッセージをAPI経由でサーバに送信する。
3. サーバが受け取ったメッセージを生成AIモデルに入力する
サーバが受信したメッセージを生成AIモデルに入力する。具体的には、サーバがメッセージをプロンプト文として生成AIモデルに渡す。例えば、プロンプト文は「詐欺師から『あなたの銀行口座情報を教えてください』というメッセージを受け取りました。このメッセージに対して適切な応答内容を提案してください。」となる。
4. 生成AIモデルが詐欺師のメッセージを解析し、適切な応答内容を生成する
生成AIモデルがプロンプト文を解析し、詐欺師のメッセージに対する適切な応答内容を生成する。例えば、生成AIモデルが「申し訳ありませんが、個人情報を教えることはできません。何か他にお手伝いできることがあれば教えてください。」という応答内容を生成する。
5. サーバが生成された応答内容をユーザの端末に送信する
サーバが生成AIモデルから受け取った応答内容をユーザの端末に送信する。具体的には、サーバが応答内容をAPI経由で端末に送信する。
6. ユーザが提案された応答内容を確認し、必要に応じて詐欺師に返信する
ユーザが端末で提案された応答内容を確認する。ユーザが提案された応答内容を参考にして、詐欺師に対する返信を行う。例えば、ユーザが「申し訳ありませんが、個人情報を教えることはできません。」と返信する。
具体例
例えば、ユーザが「あなたの銀行口座情報を教えてください」というメッセージを受け取った場合、以下のようなプロンプト文を生成AIモデルに入力する。
プロンプト文の例:
詐欺師から「あなたの銀行口座情報を教えてください」というメッセージを受け取りました。このメッセージに対して適切な応答内容を提案してください。
生成AIモデルの応答例:
「申し訳ありませんが、個人情報を教えることはできません。何か他にお手伝いできることがあれば教えてください。」
このように、システムはユーザが詐欺師からのメッセージを受け取った際に、生成AIモデルを用いて適切な応答内容を提案し、ユーザが安全に対応できるように支援する。
実施例２における特定処理の流れについて図１３を用いて説明する。
ステップ１：
ユーザが詐欺師からのメッセージを受け取る。
入力: 詐欺師からのメッセージ（例: 「あなたの銀行口座情報を教えてください」）
出力: 受信したメッセージ
具体的な動作: ユーザの端末が詐欺師からのメッセージを受信し、表示する。
ステップ２：
端末が受け取ったメッセージをサーバに送信する。
入力: 受信したメッセージ
出力: サーバに送信されたメッセージ
具体的な動作: 端末のアプリケーションが受信したメッセージをAPI経由でサーバに送信する。
ステップ３：
サーバが受け取ったメッセージを生成AIモデルに入力する。
入力: サーバに送信されたメッセージ
出力: 生成AIモデルに入力されたプロンプト文
具体的な動作: サーバが受信したメッセージをプロンプト文として生成AIモデルに渡す。例えば、プロンプト文は「詐欺師から『あなたの銀行口座情報を教えてください』というメッセージを受け取りました。このメッセージに対して適切な応答内容を提案してください。」となる。
ステップ４：
生成AIモデルが詐欺師のメッセージを解析し、適切な応答内容を生成する。
入力: プロンプト文
出力: 生成された応答内容
具体的な動作: 生成AIモデルがプロンプト文を解析し、詐欺師のメッセージに対する適切な応答内容を生成する。例えば、生成AIモデルが「申し訳ありませんが、個人情報を教えることはできません。何か他にお手伝いできることがあれば教えてください。」という応答内容を生成する。
ステップ５：
サーバが生成された応答内容をユーザの端末に送信する。
入力: 生成された応答内容
出力: ユーザの端末に送信された応答内容
具体的な動作: サーバが生成AIモデルから受け取った応答内容をAPI経由でユーザの端末に送信する。
ステップ６：
ユーザが提案された応答内容を確認し、必要に応じて詐欺師に返信する。
入力: ユーザの端末に送信された応答内容
出力: 詐欺師に対する返信
具体的な動作: ユーザが端末で提案された応答内容を確認し、必要に応じて詐欺師に返信する。例えば、ユーザが「申し訳ありませんが、個人情報を教えることはできません。」と返信する。
（応用例２）
次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。
近年、電話やメールを利用した巧妙な詐欺行為が増加しており、利用者が詐欺師の話術や文書に騙されるリスクが高まっている。このような詐欺行為に対して、利用者が適切に対応できる手段が求められている。また、詐欺の兆候をリアルタイムで検知し、適切な応答を提供するシステムが必要である
応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、音声を録音し、音声をテキストに変換する手段と、生成AIモデルを用いて詐欺の可能性を判断し、適切な応答を生成する手段と、生成された応答を利用者に表示する手段と、を含む。これにより、利用者は詐欺のリスクを減らし、安全にコミュニケーションを行うことが可能となる。
「電話やメール等」とは、音声通話や電子メールなどの通信手段を指す。
「巧妙な詐欺師」とは、利用者を騙すために高度な話術や文書を用いる詐欺行為を行う者を指す。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、詐欺の兆候を含む不自然な内容を自動的に識別するための技術を指す。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師の要求や情報に対して適切な応答を生成し、利用者に提供するための技術を指す。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師とのコミュニケーションを管理し、適切な対応を行うための技術を指す。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された通信のみを利用者に提供するための技術を指す。
「音声を録音し、音声をテキストに変換する手段」とは、音声データを録音し、その音声を文字情報に変換するための技術を指す。
「生成AIモデルを用いて詐欺の可能性を判断し、適切な応答を生成する手段」とは、人工知能モデルを使用して詐欺の可能性を評価し、適切な応答を生成するための技術を指す。
「生成された応答を利用者に表示する手段」とは、生成された応答内容を利用者に視覚的に提供するための技術を指す。
この発明を実施するためのシステムは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知し、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案し、詐欺師とのやり取りや対応を行い、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ機能を持つ。
システムの構成
システムは以下の主要なコンポーネントから構成される。
1. 音声録音装置: スマートフォンのマイクを使用して音声を録音する。
2. 音声認識ソフトウェア: 音声認識ライブラリを用いて、録音された音声をテキストに変換する。
3. 生成AIモデル: OpenAI（登録商標）のAPIを使用して、テキストデータを解析し、詐欺の可能性を判断する。
4. 応答生成装置: 生成AIモデルを用いて、詐欺の可能性がある場合に適切な応答を生成する。
5. 表示装置: スマートフォンのディスプレイを使用して、生成された応答を利用者に表示する。
処理の流れ
1. 音声の録音と文字起こし: ユーザが電話を受けると、音声録音装置が会話を録音する。録音された音声は、音声認識ソフトウェアによってテキストに変換される。
2. 詐欺の検出: 生成AIモデルがテキストデータを解析し、詐欺の可能性を判断する。例えば、以下のプロンプト文を使用する。
以下のテキストが詐欺かどうか判断し、適切な応答を提案してください:
あなたの銀行口座情報を教えてください
3. 応答の生成と表示: 詐欺の可能性があると判断された場合、生成AIモデルが適切な応答を生成し、表示装置を通じて利用者に表示する。例えば、「この要求は無視してください。銀行口座情報を他人に教えることは非常に危険です。」といった応答が生成される。
具体例
ユーザが「あなたの銀行口座情報を教えてください」というメッセージを受け取った場合、システムは以下のように動作する。
1. 音声録音装置が会話を録音し、音声認識ソフトウェアが「あなたの銀行口座情報を教えてください」というテキストに変換する。
2. 生成AIモデルがこのテキストを解析し、詐欺の可能性が高いと判断する。
3. 応答生成装置が「この要求は無視してください。銀行口座情報を他人に教えることは非常に危険です。」という応答を生成し、表示装置を通じてユーザに表示する。
このようにして、ユーザは詐欺のリスクを減らし、安全にコミュニケーションを行うことができる。
応用例２における特定処理の流れについて図１４を用いて説明する。
ステップ１：
ユーザが電話を受けると、端末の音声録音装置が会話を録音する。入力はユーザと詐欺師の会話音声であり、出力は録音された音声データである。この音声データは後続の処理ステップで使用される。
ステップ２：
端末の音声認識ソフトウェア（音声認識ライブラリ）が録音された音声データをテキストに変換する。入力は録音された音声データであり、出力はテキストデータである。このテキストデータは詐欺の検出に使用される。
ステップ３：
サーバの生成AIモデル（OpenAI API）がテキストデータを解析し、詐欺の可能性を判断する。入力はテキストデータであり、出力は詐欺の可能性に関する評価結果である。具体的には、以下のプロンプト文を使用して解析を行う。
以下のテキストが詐欺かどうか判断し、適切な応答を提案してください:
あなたの銀行口座情報を教えてください
ステップ４：
サーバの応答生成装置が生成AIモデルの評価結果に基づいて、適切な応答を生成する。入力は詐欺の可能性に関する評価結果であり、出力は生成された応答テキストである。例えば、「この要求は無視してください。銀行口座情報を他人に教えることは非常に危険です。」という応答が生成される。
ステップ５：
端末の表示装置が生成された応答テキストをユーザに表示する。入力は生成された応答テキストであり、出力はユーザに視覚的に提供される応答情報である。これにより、ユーザは詐欺のリスクを減らし、安全にコミュニケーションを行うことができる。
（実施例３）
次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。
詐欺師が電話やメール等を通じて巧妙な話術や文書を用いて利用者を騙そうとする問題がある。従来のシステムでは、詐欺師の不正行為を検知し、適切に対応することが難しく、利用者が詐欺被害に遭うリスクが高い。また、詐欺師とのやり取りを自動化し、安全な情報のみを利用者に提供する手段が不足している。これにより、利用者の安全を確保しつつ、詐欺師の不正行為を効果的に防ぐことが求められている
実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、詐欺師からのメッセージを受信する手段と、受信したメッセージを解析する手段と、生成AIモデルを用いて詐欺師に対する応答を生成する手段と、生成した応答を詐欺師に送信する手段と、詐欺師とのやり取りの結果を保存する手段と、やり取りの結果から安全な情報を抽出する手段と、安全な情報を利用者に提供する手段を含む。これにより、詐欺師の不正行為を自動的に検知し、適切に対応することが可能となる。また、安全な情報のみを利用者に提供することで、利用者の安全を確保し、詐欺被害を防ぐことができる。
「詐欺師」とは、不正な手段を用いて他人を騙し、金銭や情報を不正に取得しようとする者である。
「メッセージ」とは、詐欺師が利用者に対して送信する通信内容であり、テキスト、音声、画像などの形式を含むものである。
「解析」とは、受信したメッセージの内容を分析し、その意図や不正行為の有無を判断するプロセスである。
「生成AIモデル」とは、人工知能技術を用いてテキストや音声の生成、解析を行うシステムであり、例えば自然言語処理モデルが該当する。
「応答」とは、詐欺師からのメッセージに対して生成AIモデルが作成する返答内容である。
「送信」とは、生成した応答を詐欺師に対してネットワークを通じて送る行為である。
「保存」とは、詐欺師とのやり取りの内容をデータベースなどの記憶装置に記録する行為である。
「抽出」とは、保存されたやり取りの内容から特定の情報を取り出すプロセスである。
「安全な情報」とは、詐欺師とのやり取りの結果、利用者に対して危険性がないと判断された情報である。
「利用者」とは、詐欺師からの不正行為から保護されるべき対象者であり、このシステムを利用する個人または組織である。
この発明は、詐欺師からのメッセージを受信し、解析し、適切な応答を生成し、詐欺師に送信するシステムである。さらに、詐欺師とのやり取りの結果を保存し、安全な情報を抽出して利用者に提供することを目的としている。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア: サーバ、端末
ソフトウェア: 生成AIモデル（例: GPT-4）、データベース管理システム（例: ＭｙＳＱＬ（登録商標））
システムの具体的な動作
詐欺師からのメッセージ受信
サーバは、ネットワークを通じて詐欺師から送信されたメッセージを受信する。例えば、詐欺師が「あなたの銀行口座情報を教えてください」とメッセージを送信する場合がある。
メッセージの解析
サーバは、受信したメッセージを生成AIモデルに入力し、内容を解析する。具体的には、サーバは生成AIモデルに「詐欺師からのメッセージを解析し、不適切な要求や誤解を招く情報を含んでいるかどうかを判断してください」というプロンプト文を入力する。生成AIモデルは、メッセージが不適切かどうかを判断する。
応答の生成
サーバは、生成AIモデルを用いて詐欺師に対する適切な応答を生成する。例えば、サーバは生成AIモデルに「詐欺師に対して適切な応答を生成し、送信してください」というプロンプト文を入力する。生成AIモデルは「その要求は不適切です。個人情報を教えることはできません」という応答を生成する。
応答の送信
サーバは、生成した応答を詐欺師に送信する。サーバは、生成AIモデルが生成した応答をネットワークを通じて詐欺師に送信する。
やり取りの結果の保存
サーバは、詐欺師とのやり取りの結果をデータベースに保存する。具体的には、サーバはやり取りの内容（詐欺師からのメッセージ、生成した応答）をデータベース管理システム（例: MySQL）に保存する。
安全な情報の抽出
サーバは、やり取りの結果を解析し、安全と判定された情報のみを抽出する。サーバは、データベースに保存されたやり取りの内容を再度生成AIモデルに入力し、「詐欺師とのやり取りの結果を解析し、安全と判定された情報のみを抽出してください」というプロンプト文を使用して解析する。
利用者への情報提供
サーバは、安全と判定された情報を利用者の端末に送信する。端末は、受信した情報を利用者に表示する。具体的には、サーバは安全と判定された情報をネットワークを通じて利用者の端末に送信し、端末は受信した情報を画面に表示し、利用者に通知する。
プロンプト文の例
「詐欺師からのメッセージを解析し、不適切な要求や誤解を招く情報を含んでいるかどうかを判断してください。」
「詐欺師に対して適切な応答を生成し、送信してください。」
「詐欺師とのやり取りの結果を解析し、安全と判定された情報のみを抽出してください。」
このシステムは、詐欺師とのやり取りを自動化し、利用者に対して安全な情報のみを提供することで、詐欺被害を防ぐことができる。実施例３における特定処理の流れについて図１５を用いて説明する。
ステップ１：
詐欺師からのメッセージ受信
サーバは、ネットワークを通じて詐欺師から送信されたメッセージを受信する。
入力: 詐欺師からのメッセージ（例: 「あなたの銀行口座情報を教えてください」）
出力: 受信したメッセージデータ
具体的な動作: サーバは、ネットワークインターフェースを通じてメッセージを受信し、メッセージデータを内部メモリに保存する。
ステップ２：
メッセージの解析
サーバは、受信したメッセージを生成AIモデルに入力し、内容を解析する。
入力: 受信したメッセージデータ
出力: メッセージの解析結果（例: 不適切な要求の有無）
具体的な動作: サーバは、生成AIモデルに「詐欺師からのメッセージを解析し、不適切な要求や誤解を招く情報を含んでいるかどうかを判断してください」というプロンプト文と共にメッセージデータを入力する。生成AIモデルは、メッセージの内容を解析し、その結果をサーバに返す。
ステップ３：
応答の生成
サーバは、生成AIモデルを用いて詐欺師に対する適切な応答を生成する。
入力: メッセージの解析結果
出力: 生成された応答（例: 「その要求は不適切です。個人情報を教えることはできません」）
具体的な動作: サーバは、生成AIモデルに「詐欺師に対して適切な応答を生成し、送信してください」というプロンプト文と解析結果を入力する。生成AIモデルは、適切な応答を生成し、その応答をサーバに返す。
ステップ４：
応答の送信
サーバは、生成した応答を詐欺師に送信する。
入力: 生成された応答
出力: 応答の送信結果（例: 応答が正常に送信されたことの確認）
具体的な動作: サーバは、生成AIモデルが生成した応答をネットワークを通じて詐欺師に送信する。送信結果を確認し、ログに記録する。
ステップ５：
やり取りの結果の保存
サーバは、詐欺師とのやり取りの結果をデータベースに保存する。
入力: 詐欺師からのメッセージ、生成した応答、送信結果
出力: 保存結果（例: データベースに正常に保存されたことの確認）
具体的な動作: サーバは、やり取りの内容（詐欺師からのメッセージ、生成した応答、送信結果）をデータベース管理システム（例: MySQL）に保存する。保存結果を確認し、ログに記録する。
ステップ６：
安全な情報の抽出
サーバは、やり取りの結果を解析し、安全と判定された情報のみを抽出する。
入力: データベースに保存されたやり取りの内容
出力: 安全な情報（例: 利用者に提供可能な情報）
具体的な動作: サーバは、データベースに保存されたやり取りの内容を再度生成AIモデルに入力し、「詐欺師とのやり取りの結果を解析し、安全と判定された情報のみを抽出してください」というプロンプト文を使用して解析する。生成AIモデルは、安全な情報を抽出し、その結果をサーバに返す。
ステップ７：
利用者への情報提供
サーバは、安全と判定された情報を利用者の端末に送信する。端末は、受信した情報を利用者に表示する。
入力: 安全な情報
出力: 利用者に表示された情報
具体的な動作: サーバは、安全と判定された情報をネットワークを通じて利用者の端末に送信する。端末は、受信した情報を画面に表示し、利用者に通知する。
（応用例３）
次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。
近年、電話やメールを通じて巧妙に詐欺を行う手口が増加しており、利用者が詐欺師の話術や文書に騙されるリスクが高まっている。特に、高齢者やデジタルリテラシーが低い人々は、詐欺の被害に遭いやすい。このような状況において、詐欺師とのやり取りを自動で検知し、適切に対応するシステムが求められている。また、詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な応答を自動で生成し、利用者に安全な情報のみを提供することが必要である
応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な応答を自動で生成する手段と、詐欺師とのやり取りの結果を利用者に報告する手段と、生成AIモデルを用いて詐欺の可能性を判断し、プロンプト文を生成する手段と、を含む。これにより、詐欺師とのやり取りを自動で検知し、適切に対応することが可能となる。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、電話やメール等で受信したメッセージや通話内容に対して、詐欺の可能性がある不自然な表現や要求を自動的に識別する機能である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師が提供する情報や要求に対して、適切な対策や返答を生成するための機能である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師からのメッセージや通話に対して自動的に応答し、詐欺のリスクを軽減するための機能である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された情報や要求のみを利用者に通知する機能である。
「詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な応答を自動で生成する手段」とは、詐欺の疑いがあるメッセージに対して、適切な返答を自動的に生成する機能である。
「詐欺師とのやり取りの結果を利用者に報告する手段」とは、詐欺師とのやり取りの内容や結果を利用者に対して報告する機能である。
「生成AIモデルを用いて詐欺の可能性を判断し、プロンプト文を生成する手段」とは、生成AIモデルを使用して詐欺の可能性を評価し、適切な応答を生成するためのプロンプト文を作成する機能である。
この発明を実施するためのシステムは、サーバ、端末、ユーザの三者が連携して動作する。サーバは、詐欺師とのやり取りを検知し、適切な応答を生成するための中心的な役割を果たす。端末は、ユーザが詐欺師からのメッセージや通話を受信し、サーバと通信するためのデバイスである。ユーザは、システムから提供される情報を受け取り、必要に応じて対応を行う。
サーバは、まず電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段を用いる。この手段は、自然言語処理技術を用いてメッセージや通話内容を解析し、詐欺の可能性がある不自然な表現や要求を識別する。
次に、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段を用いる。この手段は、生成AIモデルを使用して、詐欺師が提供する情報や要求に対して適切な対策や返答を生成する。生成AIモデルは、過去の詐欺事例やパターンを学習しており、高精度な応答を生成することができる。
さらに、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段を用いる。この手段は、詐欺師からのメッセージや通話に対して自動的に応答し、詐欺のリスクを軽減する。例えば、詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な応答を自動で生成し、詐欺師に対して返答する。
また、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段を用いる。この手段は、詐欺のリスクがないと判断された情報や要求のみをユーザに通知する。これにより、ユーザは安全な情報のみを受け取ることができる。
詐欺師とのやり取りの結果を利用者に報告する手段も含まれている。この手段は、詐欺師とのやり取りの内容や結果をユーザに対して報告し、ユーザが状況を把握できるようにする。
具体例として、詐欺師から「あなたの銀行口座情報を教えてください」というメッセージを受信した場合、サーバはこのメッセージを解析し、詐欺の可能性が高いと判断する。生成AIモデルを用いて「この要求は不適切です。無視してください。」という応答を生成し、詐欺師に対して自動的に返答する。ユーザには、このやり取りの結果が報告される。
プロンプト文の例としては、以下のようなものがある：
メッセージ: "あなたの銀行口座情報を教えてください。"
応答: "この要求は不適切です。無視してください。"
このようにして、サーバ、端末、ユーザが連携して詐欺のリスクを軽減し、安全な情報のみをユーザに提供することができる。
応用例３における特定処理の流れについて図１６を用いて説明する。
ステップ１：
サーバは、端末から受信したメッセージや通話内容を解析する。入力としては、ユーザが受信したメッセージや通話内容がある。サーバは自然言語処理技術を用いて、メッセージや通話内容をテキストデータに変換し、詐欺の可能性がある不自然な表現や要求を識別する。出力としては、解析結果が得られる。
ステップ２：
サーバは、解析結果に基づいて、詐欺の可能性があるかどうかを判断する。入力としては、ステップ１で得られた解析結果がある。サーバは、詐欺の可能性があるキーワードやパターンを検出し、詐欺のリスクを評価する。出力としては、詐欺の可能性があるかどうかの判断結果が得られる。
ステップ３：
サーバは、詐欺の可能性があると判断された場合、生成AIモデルを用いて適切な応答を生成する。入力としては、ステップ２で得られた詐欺の可能性の判断結果と、元のメッセージや通話内容がある。サーバは、生成AIモデルにプロンプト文を入力し、適切な応答を生成する。出力としては、生成された応答が得られる。
ステップ４：
サーバは、生成された応答を詐欺師に対して自動的に送信する。入力としては、ステップ３で生成された応答がある。サーバは、詐欺師に対して適切な応答を送信し、詐欺のリスクを軽減する。出力としては、詐欺師に送信された応答が得られる。
ステップ５：
サーバは、詐欺のリスクがないと判断された情報や要求のみをユーザに通知する。入力としては、ステップ２で得られた詐欺の可能性の判断結果がある。サーバは、安全と判定された情報をユーザに通知し、ユーザが安全な情報のみを受け取ることができるようにする。出力としては、ユーザに通知された安全な情報が得られる。
ステップ６：
サーバは、詐欺師とのやり取りの結果をユーザに報告する。入力としては、ステップ４で行われた詐欺師とのやり取りの内容がある。サーバは、やり取りの結果をまとめ、ユーザに対して報告する。出力としては、ユーザに報告されたやり取りの結果が得られる。
このようにして、サーバ、端末、ユーザが連携して詐欺のリスクを軽減し、安全な情報のみをユーザに提供することができる。
更に、ユーザの感情を推定する感情エンジンを組み合わせてもよい。すなわち、特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。
「形態例１」
本発明の一実施形態として、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が生成系ＡＩによって提供され、利用者の感情を認識する感情エンジンを更に含むシステムがある。このシステムは、利用者が電話やメールで受け取る情報に対して、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案し、詐欺師とのやり取りや対応を行う。さらに、感情エンジンは利用者の声のトーンやメールの文面から感情を解析し、その結果をシステムの詐欺師とのやり取りや対応を行う手段に提供する。
「形態例２」
具体的な例として、利用者が詐欺師からの電話を受けた場合、システムは詐欺師の話術に対して違和感がある内容を検知し、生成系ＡＩによって詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する。同時に、感情エンジンは利用者の声のトーンから感情を解析し、その結果をシステムに提供する。システムはこの情報を基に詐欺師とのやり取りや対応を行う。
「形態例３」
また、感情エンジンが利用者の感情が不安や恐怖であると判断した場合、システムの詐欺師とのやり取りや対応を行う手段は、詐欺師とのやり取りを中断し、利用者に安全な情報を提供する。例えば、詐欺師からの電話に対して、利用者が不安や恐怖を感じていると感情エンジンが判断した場合、システムは詐欺師との通話を自動的に切断し、利用者に詐欺師からの電話であったことと、その対処方法を通知する。
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。
「形態例１」
ステップ１：利用者が電話やメールで情報を受け取る。
ステップ２：システムが詐欺師の内容を見破るための応答内容を生成系ＡＩによって提案する。
ステップ３：感情エンジンが利用者の声のトーンやメールの文面から感情を解析する。
ステップ４：感情エンジンの解析結果をシステムの詐欺師とのやり取りや対応を行う手段に提供する。
「形態例２」
ステップ１：利用者が詐欺師からの電話を受ける。
ステップ２：システムが詐欺師の話術に対して違和感がある内容を検知し、生成系ＡＩによって詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する。
ステップ３：感情エンジンが利用者の声のトーンから感情を解析し、その結果をシステムに提供する。
ステップ４：システムが感情エンジンの解析結果を基に詐欺師とのやり取りや対応を行う。
「形態例３」
ステップ１：感情エンジンが利用者の感情が不安や恐怖であると判断する。
ステップ２：システムの詐欺師とのやり取りや対応を行う手段が詐欺師とのやり取りを中断する。
ステップ３：システムが利用者に安全な情報を提供する。例えば、詐欺師からの電話であったことと、その対処方法を通知する。
（実施例１）
次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。
現代社会において、電話や電子メールを利用した巧妙な詐欺行為が増加しており、利用者がこれらの詐欺を見破ることが困難である。また、詐欺師とのやり取りにおいて適切な対応を行うことができず、被害が拡大する恐れがある。さらに、利用者の感情を考慮した対応が求められるが、現行のシステムではこれが十分に行われていない。これらの課題を解決するための効果的な手段が求められている
実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話や電子メール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、利用者の感情を解析する手段と、解析した感情に基づいて応答内容を調整する手段と、を含む。これにより、詐欺的な内容を迅速に検知し、利用者に適切な対応を提案することが可能となる。また、利用者の感情を考慮した応答内容を提供することで、利用者が安心して対応できる環境を提供することができる。
「電話や電子メール」とは、音声通信やテキストメッセージを利用して情報を送受信する手段である。
「巧妙な詐欺師」とは、利用者を欺くために高度な話術や文書を用いる詐欺行為を行う者である。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、詐欺的な要素や不自然な情報を自動的に識別するための技術である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺行為を見破るために適切な返答を生成する技術である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師と対話し、適切な対応を行うための技術である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された情報や通信のみを利用者に提供する技術である。
「利用者の感情を解析する手段」とは、利用者の声のトーンやテキストの内容から感情を識別する技術である。
「解析した感情に基づいて応答内容を調整する手段」とは、利用者の感情状態に応じて返答内容を最適化する技術である。
「生成系人工知能」とは、自然言語処理や機械学習を用いてテキストや音声を生成する人工知能技術である。
本発明は、電話や電子メールを利用した巧妙な詐欺行為に対して、利用者が適切に対応できるよう支援するシステムである。このシステムは、詐欺的な内容を検知し、適切な応答内容を提案するための複数の手段を含む。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
1. サーバ
音声認識ソフトウェア：Google（登録商標） Cloud Speech-to-Text APIを使用して、受信した音声データをテキストに変換する。
自然言語処理ソフトウェア：spaCyを使用して、テキストデータを解析し、文法や意味を抽出する。
生成AIモデル：OpenAI GPT-4を使用して、詐欺的な要素を検知し、適切な応答内容を生成する。
感情解析エンジン：IBM Watson（登録商標） Tone Analyzerを使用して、利用者の感情を解析する。
2. 端末
音声録音機能：電話の音声を録音し、サーバに送信する。
テキスト送信機能：受信した電子メールの内容をサーバに送信する。
表示機能：生成された応答内容を利用者に提示する。
3. ユーザ
電話や電子メールの受信：詐欺師からの連絡を受け取る。
応答内容の確認：提示された応答内容を確認し、詐欺師とのやり取りを行う。
システムの具体的な動作
1. データの受信
ユーザが電話や電子メールを受け取る。
端末が受信した音声データやテキストデータをサーバに送信する。
2. データの解析
サーバが受信したデータを解析する。
音声データの場合、サーバはGoogle Cloud Speech-to-Text APIを使用して音声をテキストに変換する。
テキストデータの場合、サーバはspaCyを使用して文書を解析し、文法や意味を抽出する。
3. 詐欺的要素の検知
サーバが解析したテキストデータを生成AIモデル（OpenAI GPT-4）に入力し、詐欺的な要素が含まれているかを判断する。
サーバは特定のキーワードやフレーズ（例：「銀行口座」、「不正利用」）を検出し、詐欺の可能性を評価する。
4. 感情の解析
端末が利用者の声のトーンやメールの文面を感情エンジン（IBM Watson Tone Analyzer）に入力し、利用者の感情を解析する。
端末は感情解析の結果をサーバに送信する。
5. 応答内容の提案
サーバが生成AIモデルを用いて、詐欺師の内容を見破るための適切な応答内容を生成する。
サーバは感情解析結果を考慮して、ユーザが安心できるような応答内容を調整する。
6. 応答の提供
端末が生成された応答内容をユーザに提示する。
ユーザが提示された応答内容を参考にして、詐欺師とのやり取りを行う。
具体例
例えば、ユーザが「あなたの銀行口座が不正利用されています。すぐにこちらに連絡してください。」というメールを受け取った場合、システムは以下のように動作する。
1. データの受信
ユーザがメールを受信し、端末がその内容をサーバに送信する。
2. データの解析
サーバがメールのテキストを解析し、詐欺的な要素を検知する。
3. 詐欺的要素の検知
サーバが「銀行口座の不正利用」というフレーズを検知し、詐欺の可能性が高いと判断する。
4. 感情の解析
端末がユーザの感情を解析し、ユーザが不安を感じていることをサーバに送信する。
5. 応答内容の提案
サーバが生成AIモデルを用いて、「このメールは詐欺の可能性があります。銀行の公式サイトから直接連絡を取ることをお勧めします。」という応答内容を生成する。
6. 応答の提供
端末が生成された応答内容をユーザに提示し、ユーザがその内容を参考にして行動する。
プロンプト文の例
生成AIモデルに入力するプロンプト文の例は以下の通り。
「あなたの銀行口座が不正利用されています。すぐにこちらに連絡してください。」というメールを受け取りました。このメールが詐欺かどうかを判断し、適切な応答内容を提案してください。
このようにして、システムはユーザが詐欺師の巧妙な話術や文書に対して適切に対応できるよう支援する。
実施例１における特定処理の流れについて図１７を用いて説明する。
ステップ１：
データの受信
ユーザが電話や電子メールを受け取る。
端末が受信した音声データやテキストデータをサーバに送信する。
入力：電話の音声データ、電子メールのテキストデータ。
出力：サーバに送信された音声データおよびテキストデータ。
具体的な動作：端末が電話の音声を録音し、電子メールの内容をそのままサーバに送信する。
ステップ２：
データの解析
サーバが受信したデータを解析する。
音声データの場合、サーバはGoogle Cloud Speech-to-Text APIを使用して音声をテキストに変換する。
テキストデータの場合、サーバはspaCyを使用して文書を解析し、文法や意味を抽出する。
入力：サーバに送信された音声データおよびテキストデータ。
出力：解析されたテキストデータ。
具体的な動作：サーバが音声データをテキストに変換し、そのテキストを自然言語処理エンジンに渡して解析する。
ステップ３：
詐欺的要素の検知
サーバが解析したテキストデータを生成AIモデル（OpenAI GPT-4）に入力し、詐欺的な要素が含まれているかを判断する。
サーバは特定のキーワードやフレーズ（例：「銀行口座」、「不正利用」）を検出し、詐欺の可能性を評価する。
入力：解析されたテキストデータ。
出力：詐欺の可能性が高いかどうかのスコア。
具体的な動作：サーバがテキストデータを生成AIモデルに入力し、詐欺の可能性が高いかどうかのスコアを取得する。
ステップ４：
感情の解析
端末が利用者の声のトーンやメールの文面を感情エンジン（IBM Watson Tone Analyzer）に入力し、利用者の感情を解析する。
端末は感情解析の結果をサーバに送信する。
入力：利用者の声のトーン、メールの文面。
出力：解析された感情データ。
具体的な動作：端末が音声データやテキストデータを感情エンジンに渡し、解析結果をサーバに送信する。
ステップ５：
応答内容の提案
サーバが生成AIモデルを用いて、詐欺師の内容を見破るための適切な応答内容を生成する。
サーバは感情解析結果を考慮して、ユーザが安心できるような応答内容を調整する。
入力：詐欺の可能性スコア、解析された感情データ。
出力：生成された応答内容。
具体的な動作：サーバが生成AIモデルにプロンプト文を入力し、生成された応答内容を感情解析結果に基づいて微調整する。
ステップ６：
応答の提供
端末が生成された応答内容をユーザに提示する。
ユーザが提示された応答内容を参考にして、詐欺師とのやり取りを行う。
入力：生成された応答内容。
出力：ユーザに提示された応答内容。
具体的な動作：端末が画面上に応答内容を表示し、ユーザがその内容を確認する。
（応用例１）
次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。
電話やメールを通じて巧妙に接触してくる詐欺師の話術や文書に対して、利用者が容易に騙されてしまうリスクが高まっている。特に、詐欺師の巧妙な手口により、利用者が不適切な要求に応じてしまうことや、誤解を招く情報に惑わされることが問題となっている。また、利用者が詐欺に対する不安やストレスを感じることも多く、これに対する適切な対応が求められている。これらの課題を解決するためには、詐欺の検知と対応を自動化し、利用者の感情を解析して適切なサポートを提供するシステムが必要である。
応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、利用者の感情を解析する手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、を含む。これにより、詐欺のリスクを低減し、利用者が安心してコミュニケーションを行うことが可能となる。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、その内容に不自然さや不適切さを検出するための技術である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師が利用者に対して行う不適切な要求や誤解を招く情報に対して、適切な応答を生成し提案するための技術である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師からの連絡に対して自動的に応答し、適切な対応を行うための技術である。
「利用者の感情を解析する手段」とは、利用者の声のトーンやメールの文面から感情を解析し、その結果をシステムの他の機能に提供するための技術である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された通信のみを利用者に提供するための技術である。
「生成系AI」とは、詐欺師の内容を見破るための応答内容を自動的に生成する人工知能技術である。
「感情エンジン」とは、利用者の感情を解析し、その結果をシステムの他の機能に提供するための技術である。
この発明を実施するための形態として、詐欺検知アシスタントシステムをスマートフォンにインストールする方法を説明する。このシステムは、電話やメールでアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知し、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案し、利用者の感情を解析する機能を持つ。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア：スマートフォン
ソフトウェア：Python（登録商標）、正規表現ライブラリ、感情解析ライブラリ、生成系AIライブラリ
システムの構成
1. 違和感がある内容を検知する手段：
サーバは、正規表現ライブラリを用いて、電話やメールの内容を解析し、詐欺のパターンが含まれているかを検出する。この手段により、詐欺のリスクがあるメッセージを特定することができる。
2. 詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段：
サーバは、生成系AIライブラリを用いて、詐欺師の内容に対する適切な応答を生成する。この手段により、利用者が詐欺師に対して適切に対応するためのガイダンスを提供することができる。
3. 詐欺師とのやり取りや対応を行う手段：
サーバは、詐欺師からの連絡に対して自動的に応答し、適切な対応を行う。この手段により、利用者が詐欺師とのやり取りを安全に行うことができる。
4. 利用者の感情を解析する手段：
サーバは、感情解析ライブラリを用いて、利用者の声のトーンやメールの文面から感情を解析する。この手段により、利用者がストレスや不安を感じている場合に追加のサポートを提供することができる。
5. 安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段：
サーバは、詐欺のリスクがないと判断された通信のみを利用者に提供する。この手段により、利用者が安心してコミュニケーションを行うことができる。
具体例
例えば、利用者が「銀行口座情報を教えてください。緊急の対応が必要です。」というメッセージを受け取った場合、システムは以下のように動作する。
1. 違和感がある内容を検知：
サーバは、正規表現ライブラリを用いてメッセージを解析し、「銀行口座情報を教えてください」というフレーズが詐欺のパターンに一致することを検出する。
2. 応答内容の提案：
サーバは、生成系AIライブラリを用いて、「申し訳ありませんが、個人情報を提供することはできません。」という適切な応答を生成する。
3. 感情解析：
サーバは、感情解析ライブラリを用いて、利用者がこのメッセージに対してストレスを感じていることを解析する。
4. 安全な通信の提供：
サーバは、このメッセージが詐欺のリスクがあると判断し、利用者に警告を表示する。
プロンプト文の例
message = "銀行口座情報を教えてください。緊急の対応が必要です。"
result = assistant.handle_message(message)
print(result)
このようにして、詐欺検知アシスタントシステムは、利用者が詐欺に遭うリスクを低減し、安心してコミュニケーションを行うことができるようにサポートする。
応用例１における特定処理の流れについて図１８を用いて説明する。
ステップ１：
サーバは、電話やメールのメッセージを受信する。入力として、ユーザが受け取ったメッセージが提供される。サーバは、このメッセージを解析するために、正規表現ライブラリを使用する。具体的には、メッセージ内のテキストをスキャンし、詐欺のパターンに一致するフレーズが含まれているかをチェックする。出力として、詐欺の疑いがあるかどうかのフラグが生成される。
ステップ２：
サーバは、詐欺の疑いがあると判定された場合、生成系AIライブラリを使用して、適切な応答内容を生成する。入力として、詐欺の疑いがあるメッセージが提供される。サーバは、このメッセージを基に、詐欺師に対する適切な応答を生成する。出力として、生成された応答内容が得られる。
ステップ３：
サーバは、感情解析ライブラリを使用して、ユーザの感情を解析する。入力として、ユーザが受け取ったメッセージが提供される。サーバは、メッセージの文面や音声データを解析し、ユーザが感じているストレスや不安のレベルを評価する。出力として、感情解析の結果が得られる。
ステップ４：
サーバは、詐欺の疑いがあるメッセージと感情解析の結果を基に、ユーザに警告を表示する。入力として、詐欺の疑いがあるメッセージと感情解析の結果が提供される。サーバは、これらの情報を基に、ユーザに対して詐欺のリスクがあることを通知し、適切な対応を促す。出力として、ユーザに表示される警告メッセージが生成される。
ステップ５：
サーバは、安全と判定できたメッセージのみをユーザに提供する。入力として、詐欺の疑いがないと判定されたメッセージが提供される。サーバは、これらのメッセージをユーザに転送し、安心してコミュニケーションを行えるようにする。出力として、安全なメッセージがユーザに提供される。
このようにして、詐欺検知アシスタントシステムは、ユーザが詐欺に遭うリスクを低減し、安心してコミュニケーションを行うことができるようにサポートする。
（実施例２）
次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。
従来のシステムでは、詐欺師の巧妙な話術や文書に対して適切に対応することが難しく、利用者が詐欺に巻き込まれるリスクが高かった。また、詐欺師とのやり取りにおいて利用者の感情を考慮した対応ができず、ストレスや不安を感じることが多かった。これにより、利用者の安全を確保するための効果的な手段が求められていた
実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、利用者の声のトーンから感情を解析する手段と、生成された応答内容と感情解析結果を基に最適な応答を提案する手段と、を含む。これにより、詐欺師の巧妙な話術や文書に対して適切に対応し、利用者の安全を確保することが可能となる。また、利用者の感情を考慮した対応ができるため、ストレスや不安を軽減することができる。
「電話やメール等」とは、音声通話や電子メールなどの通信手段を指す。
「詐欺師」とは、他人を欺いて金銭や情報を不正に取得しようとする者を指す。
「話術」とは、言葉を巧みに操る技術や手法を指す。
「文書」とは、書かれた情報やメッセージを指す。
「違和感がある内容」とは、通常のコミュニケーションとは異なる、不自然で疑わしい内容を指す。
「検知する手段」とは、特定の条件やパターンを識別し、検出するための方法や装置を指す。
「応答内容」とは、相手の発言や行動に対して返答する内容を指す。
「提案する手段」とは、特定の行動や選択肢を提示するための方法や装置を指す。
「やり取りや対応を行う手段」とは、相手とのコミュニケーションや対処を実行するための方法や装置を指す。
「安全と判定できたもの」とは、リスクが低く、利用者にとって安全であると判断された情報や通信を指す。
「利用者」とは、システムを使用する個人や団体を指す。
「声のトーン」とは、音声の高さや強さ、感情の表現を指す。
「感情を解析する手段」とは、音声や表情などから感情を識別し、解析するための方法や装置を指す。
「生成された応答内容」とは、システムによって自動的に作成された返答内容を指す。
「感情解析結果」とは、感情を解析した結果得られた情報を指す。
「最適な応答を提案する手段」とは、状況に応じて最も適切な返答を提示するための方法や装置を指す。
「生成系人工知能」とは、データを基に新しい情報や応答を生成する能力を持つ人工知能を指す。
「音声や電子メールサービス」とは、音声通話や電子メールを提供する通信サービスを指す。
「オプションメニュー」とは、基本機能に追加して提供される選択可能な機能やサービスを指す。
この発明は、詐欺師の巧妙な話術や文書に対して適切に対応し、利用者の安全を確保するためのシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア: サーバ、端末（スマートフォンやPC）
ソフトウェア: 生成AIモデル（例: GPT-4）、感情エンジン
システムの概要
このシステムは、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、適切な応答内容を生成して利用者に提供するものである。具体的には、詐欺師からの不適切な要求や誤解を招く情報に対して、無視するような応答や否定する応答を提案する。
データ加工およびデータ演算の流れ
1. ユーザが詐欺師からの電話を受ける。
2. 端末は通話内容を録音し、リアルタイムでサーバに送信する。
3. サーバは録音データを受信し、生成AIモデルに入力する。
4. 生成AIモデルは詐欺師の話術に対して違和感がある内容を検知し、適切な応答内容を生成する。
5. 感情エンジンはユーザの声のトーンから感情を解析し、その結果をサーバに提供する。
6. サーバは生成された応答内容と感情解析結果を基に、最適な応答をユーザに提案する。
具体例
シナリオ: ユーザが詐欺師から「あなたの銀行口座情報を教えてください」と要求される。
生成AIモデルのプロンプト文の例: 「詐欺師が銀行口座情報を要求している場合、どのように応答すればよいか提案してください。」
実施の詳細
ユーザが詐欺師からの電話を受けると、端末は通話内容を録音し、リアルタイムでサーバに送信する。
サーバは録音データを受信し、生成AIモデル（例: GPT-4）に入力する。生成AIモデルは詐欺師の話術に対して違和感がある内容を検知し、「その要求は不適切です。個人情報を教えないでください」といった応答内容を生成する。
同時に、感情エンジンはユーザの声のトーンから感情を解析し、「ユーザが不安を感じている」といった結果をサーバに提供する。
サーバは生成された応答内容と感情解析結果を基に、最適な応答をユーザに提案する。例えば、「その要求は無視してください。個人情報を教えないでください」といった具体的なアドバイスを提供する。
このようにして、システムは詐欺師の内容を見破り、ユーザに適切な応答を提案することができる。これにより、利用者の安全を確保し、詐欺被害を未然に防ぐことが可能となる。また、利用者の感情を考慮した対応ができるため、ストレスや不安を軽減することができる。
実施例２における特定処理の流れについて図１９を用いて説明する。
ステップ１：
ユーザが詐欺師からの電話を受ける。
具体的な動作: ユーザがスマートフォンで電話を受け、詐欺師が「あなたの銀行口座情報を教えてください」と要求する。
入力: 詐欺師からの電話。
出力: 通話内容の音声データ。
ステップ２：
端末が通話内容を録音し、リアルタイムでサーバに送信する。
具体的な動作: スマートフォンの録音機能が起動し、通話内容を録音しながら、データをサーバにストリーミング送信する。
入力: 通話内容の音声データ。
出力: サーバに送信された音声データ。
ステップ３：
サーバが録音データを生成AIモデルに入力する。
具体的な動作: サーバが録音データを解析し、詐欺師の話術をテキストデータに変換し、生成AIモデル（例: GPT-4）に入力する。
入力: サーバに送信された音声データ。
出力: 生成AIモデルに入力されたテキストデータ。
ステップ４：
生成AIモデルが適切な応答内容を生成する。
具体的な動作: 生成AIモデルが「その要求は不適切です。個人情報を教えないでください」といった応答内容を生成する。
入力: 生成AIモデルに入力されたテキストデータ。
出力: 生成された応答内容。
ステップ５：
感情エンジンがユーザの声のトーンから感情を解析する。
具体的な動作: 感情エンジンがユーザの声のトーンを解析し、「ユーザが不安を感じている」といった感情解析結果をサーバに送信する。
入力: 通話内容の音声データ。
出力: 感情解析結果。
ステップ６：
サーバが生成された応答内容と感情解析結果を基に、最適な応答をユーザに提案する。
具体的な動作: サーバが「その要求は無視してください。個人情報を教えないでください」といった具体的なアドバイスをユーザの端末に送信し、ユーザに通知する。
入力: 生成された応答内容、感情解析結果。
出力: ユーザに提案された最適な応答。
（応用例２）
次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。
近年、電話やメールを利用した巧妙な詐欺行為が増加しており、利用者が詐欺師の話術や文書に騙されるリスクが高まっている。また、詐欺行為に対する対応が遅れると、利用者の精神的なストレスや不安が増大する問題がある。従来のシステムでは、詐欺行為をリアルタイムで検知し、適切な応答を生成することが難しく、利用者の感情状態を考慮した対応も不十分である。これにより、利用者の安全を確保しつつ、精神的な負担を軽減することが求められている。
応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、利用者の感情状態を解析し、ストレスや不安を軽減するためのアドバイスを提供する手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、を含む。これにより、詐欺行為をリアルタイムで検知し、適切な応答を生成することが可能となる。また、利用者の感情状態を考慮した対応が可能となり、精神的な負担を軽減することができる。
「電話やメール等」とは、音声通信や電子メールを含む、利用者と外部とのコミュニケーション手段である。
「巧妙な詐欺師」とは、利用者を騙すために高度な話術や文書を用いる詐欺行為を行う者である。
「話術や文書」とは、詐欺師が利用者を騙すために使用する言葉や書かれた内容である。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、詐欺師の話術や文書に含まれる不自然な点や疑わしい要素を識別するための技術である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師の話術や文書に対して適切な返答を生成し、利用者に提供するための技術である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師とのコミュニケーションを管理し、適切な対応を行うための技術である。
「利用者の感情状態を解析し、ストレスや不安を軽減するためのアドバイスを提供する手段」とは、利用者の感情を解析し、精神的な負担を軽減するための助言を提供する技術である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された通信のみを利用者に接続するための技術である。
「生成系ＡＩ」とは、人工知能を用いてテキストや音声を生成する技術である。
「感情解析」とは、利用者の声のトーンやテキストから感情を識別する技術である。
この発明を実施するためのシステムは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知し、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案するものである。さらに、詐欺師とのやり取りや対応を行い、利用者の感情状態を解析し、ストレスや不安を軽減するためのアドバイスを提供する。また、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ機能を持つ。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア：スマートフォン（マイク、スピーカー）
ソフトウェア：
Python
音声認識ライブラリ（音声認識）
Transformersライブラリ（生成系AIモデル）
TextBlobライブラリ（感情解析）
システムの処理概要
1. 音声認識：端末（スマートフォン）は、マイクを使用して音声を録音し、音声認識ライブラリを用いて音声をテキストに変換する。
2. 詐欺検知：サーバは、変換されたテキストに特定のキーワード（例：銀行口座、パスワード）が含まれているかをチェックする。
3. 感情解析：サーバは、TextBlobライブラリを用いてテキストの感情を解析する。感情がネガティブであれば、詐欺の可能性が高いと判断する。
4. 応答生成：サーバは、生成系AIモデル（GPT-3（登録商標））を用いて、適切な応答内容を生成する。
5. 結果表示：端末は、生成された応答内容をユーザに表示する。
具体例
ユーザが詐欺師から「あなたの銀行口座情報を教えてください」という電話を受けた場合、システムはこの内容を検知し、「詐欺の可能性があります。無視してください。」という応答を生成する。
プロンプト文の例
詐欺師からの電話を受けた場合、以下のようなプロンプト文を生成系AIモデルに入力する：
「詐欺の可能性があります。無視してください。」
応用例２における特定処理の流れについて図２０を用いて説明する。
ステップ１：
端末（スマートフォン）は、マイクを使用してユーザの音声を録音する。録音された音声データが入力となる。端末は、この音声データを音声認識ライブラリを用いてテキストに変換する。変換されたテキストが出力となる。
ステップ２：
サーバは、ステップ１で得られたテキストを受け取り、詐欺検知を行う。具体的には、テキスト内に特定のキーワード（例：銀行口座、パスワード）が含まれているかをチェックする。該当するキーワードが検出された場合、そのテキストが詐欺の可能性があると判断される。この判断結果が出力となる。
ステップ３：
サーバは、ステップ２で詐欺の可能性があると判断されたテキストに対して、TextBlobライブラリを用いて感情解析を行う。入力はステップ２のテキストであり、解析結果として感情のポジティブ・ネガティブのスコアが出力される。感情がネガティブであれば、詐欺の可能性が高いと判断する。
ステップ４：
サーバは、ステップ３の感情解析結果を基に、生成系AIモデル（GPT-3）を用いて適切な応答内容を生成する。入力はステップ３の感情解析結果とテキストであり、生成された応答内容が出力となる。例えば、「詐欺の可能性があります。無視してください。」という応答が生成される。
ステップ５：
端末は、ステップ４で生成された応答内容をユーザに表示する。入力はステップ４の応答内容であり、ユーザに対して視覚的または音声的に提示される。ユーザはこの応答内容を確認し、適切な対応を取ることができる。
（実施例３）
次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。
詐欺師による巧妙な話術や文書を通じた詐欺行為は、利用者に対して重大な被害をもたらす可能性がある。従来のシステムでは、詐欺師の不正行為を検知し、適切に対応することが困難であった。また、利用者が不安や恐怖を感じた場合に、迅速に対応する手段が不足していた。これにより、利用者の安全を確保することが難しかった
実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、詐欺師からの通信を受け取る手段と、メッセージの解析と感情状態を判断する手段と、詐欺師に対する応答を生成する手段と、応答を送信し結果を報告する手段と、安全な情報のみを利用者に提供する手段と、感情エンジンによるやり取りを中断する手段を含む。これにより、詐欺師の不正行為を迅速に検知し、適切に対応することが可能となる。また、利用者が不安や恐怖を感じた場合にも、迅速に対応し、利用者の安全を確保することができる。
「詐欺師からの通信を受け取る手段」とは、詐欺師からの電話、メール、メッセージなどの通信を受信するための機能である。
「メッセージの解析と感情状態を判断する手段」とは、受信したメッセージを解析し、利用者の感情状態（不安、恐怖など）を判断するための機能である。
「詐欺師に対する応答を生成する手段」とは、詐欺師に対する適切な応答を生成するための機能である。
「応答を送信し結果を報告する手段」とは、生成された応答を詐欺師に送信し、その結果を利用者に報告するための機能である。
「安全な情報のみを利用者に提供する手段」とは、詐欺師とのやり取りの内容を解析し、安全と判断された情報のみを利用者に提供するための機能である。
「感情エンジンによるやり取りを中断する手段」とは、利用者の感情が不安や恐怖であると判断した場合に、詐欺師とのやり取りを中断するための機能である。
「生成系AIモデル」とは、詐欺師に対する応答を生成するために使用される人工知能モデルである。
この発明は、詐欺師からの通信を受け取り、適切に対応するためのシステムである。システムは、サーバ、端末（PC、スマートフォン）、生成AIモデル、感情エンジン、通信モジュールを用いて実施される。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア: サーバ、端末（PC、スマートフォン）
ソフトウェア: 生成AIモデル（例: GPT-4）、感情エンジン、通信モジュール
システムの具体的な動作
1. 詐欺師からの通信を受け取る
サーバは、詐欺師からの通信（電話、メール、メッセージなど）を受信する。
サーバは、受信した通信をログに記録する。
具体例: サーバが詐欺師からの電話を受け取ると、その通話内容を録音し、データベースに保存する。
2. メッセージの解析と感情状態の判断
サーバは、受信したメッセージを解析するために、感情エンジンにデータを送信する。
感情エンジンは、メッセージの内容を解析し、利用者の感情状態（不安、恐怖など）を判断する。
具体例: サーバが詐欺師からのメッセージを感情エンジンに送信し、感情エンジンが「利用者が不安を感じている」と判断する。
3. 詐欺師に対する応答の生成
サーバは、生成AIモデルにプロンプト文を送信し、詐欺師に対する適切な応答を生成する。
生成AIモデルは、プロンプト文に基づいて応答を生成し、サーバに返送する。
具体例: サーバが生成AIモデルに「詐欺師からのメッセージに対して適切な応答を生成してください。メッセージ内容: 'あなたの銀行口座情報を教えてください。'」というプロンプト文を送信し、生成AIモデルが「そのような情報は提供できません」という応答を生成する。
4. 応答の送信と結果の報告
サーバは、生成された応答を詐欺師に送信する。
サーバは、やり取りの結果を利用者に報告する。
具体例: サーバが生成された応答を詐欺師に送信し、その後、利用者に「詐欺師からの要求に対して適切な応答を行いました」と通知する。
5. 安全な情報の提供
サーバは、詐欺師とのやり取りの内容を解析し、安全かどうかを判断する。
サーバは、安全と判定された情報のみを利用者に提供する。
具体例: サーバが詐欺師からのメッセージを解析し、「この情報は安全です」と判断した場合、その情報を利用者に通知する。
6. 感情エンジンによるやり取りの中断
感情エンジンが、利用者の感情が不安や恐怖であると判断した場合、詐欺師とのやり取りを中断する。
サーバは、詐欺師との通話を自動的に切断し、利用者に詐欺師からの電話であったことと、その対処方法を通知する。
具体例: 感情エンジンが「利用者が恐怖を感じている」と判断した場合、サーバが通話を切断し、「詐欺師からの電話でした。今後はこの番号からの電話に出ないでください」と利用者に通知する。
プロンプト文の例
「詐欺師からのメッセージに対して適切な応答を生成してください。メッセージ内容: 'あなたの銀行口座情報を教えてください。'」
「詐欺師とのやり取りの結果を解析し、安全な情報のみを利用者に提供してください。」
「利用者が不安や恐怖を感じた場合の対応方法を生成してください。」
このシステムは、詐欺師とのやり取りを自動化し、利用者の安全を確保するための高度な技術を提供する。実施例３における特定処理の流れについて図２１を用いて説明する。
ステップ１：
詐欺師からの通信を受け取る
サーバは、詐欺師からの通信（電話、メール、メッセージなど）を受信する。
入力: 詐欺師からの通信データ（音声、テキストなど）
データ加工: 通信データをログに記録し、必要に応じて音声データをテキストに変換する。
出力: 解析可能な形式の通信データ
具体的な動作: サーバが詐欺師からの電話を受け取ると、その通話内容を録音し、音声データをテキストに変換してデータベースに保存する。
ステップ２：
メッセージの解析と感情状態の判断
サーバは、受信したメッセージを解析するために、感情エンジンにデータを送信する。
入力: 解析可能な形式の通信データ
データ演算: 感情エンジンがメッセージの内容を解析し、利用者の感情状態（不安、恐怖など）を判断する。
出力: 感情状態の判断結果
具体的な動作: サーバが詐欺師からのメッセージを感情エンジンに送信し、感情エンジンが「利用者が不安を感じている」と判断する。
ステップ３：
詐欺師に対する応答の生成
サーバは、生成AIモデルにプロンプト文を送信し、詐欺師に対する適切な応答を生成する。
入力: 感情状態の判断結果、プロンプト文
データ演算: 生成AIモデルがプロンプト文に基づいて応答を生成する。
出力: 生成された応答
具体的な動作: サーバが生成AIモデルに「詐欺師からのメッセージに対して適切な応答を生成してください。メッセージ内容: 'あなたの銀行口座情報を教えてください。'」というプロンプト文を送信し、生成AIモデルが「そのような情報は提供できません」という応答を生成する。
ステップ４：
応答の送信と結果の報告
サーバは、生成された応答を詐欺師に送信する。
入力: 生成された応答
データ加工: 応答を詐欺師に送信し、その結果をログに記録する。
出力: 詐欺師への応答送信結果、利用者への報告内容
具体的な動作: サーバが生成された応答を詐欺師に送信し、その後、利用者に「詐欺師からの要求に対して適切な応答を行いました」と通知する。
ステップ５：
安全な情報の提供
サーバは、詐欺師とのやり取りの内容を解析し、安全かどうかを判断する。
入力: 詐欺師とのやり取りの内容
データ演算: やり取りの内容を解析し、安全と判断された情報を抽出する。
出力: 安全と判断された情報
具体的な動作: サーバが詐欺師からのメッセージを解析し、「この情報は安全です」と判断した場合、その情報を利用者に通知する。
ステップ６：
感情エンジンによるやり取りの中断
感情エンジンが、利用者の感情が不安や恐怖であると判断した場合、詐欺師とのやり取りを中断する。
入力: 利用者の感情状態
データ演算: 感情エンジンが利用者の感情状態を解析し、不安や恐怖を感じていると判断する。
出力: やり取りの中断指示、利用者への通知内容
具体的な動作: 感情エンジンが「利用者が恐怖を感じている」と判断した場合、サーバが通話を切断し、「詐欺師からの電話でした。今後はこの番号からの電話に出ないでください」と利用者に通知する。
（応用例３）
次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。
現代社会において、電話やメールを通じた巧妙な詐欺行為が増加しており、利用者が詐欺師の話術や文書に騙されるリスクが高まっている。また、詐欺師とのやり取りにおいて利用者が不安や恐怖を感じることが多く、精神的な負担も大きい。これに対して、詐欺師の不適切な要求や誤解を招く情報を自動的に検出し、利用者を保護するための効果的なシステムが求められている
応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、利用者の感情を分析し、不安や恐怖を検出する手段と、詐欺師とのやり取りを中断し、安全な情報を提供する手段と、詐欺師からの情報の安全性を評価する手段と、詐欺師に対する適切な応答を生成する手段と、を含む。これにより、詐欺師からの攻撃を自動的に検出し、利用者を保護することが可能となる。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、詐欺師の話術や文書に含まれる不自然な点や不適切な情報を自動的に検出するための技術である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師の意図を見抜き、適切な応答を生成するための技術である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師とのコミュニケーションを代行し、利用者に代わって適切な対応を行うための技術である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺師からの情報の安全性を評価し、安全と判断された情報のみを利用者に提供するための技術である。
「利用者の感情を分析し、不安や恐怖を検出する手段」とは、利用者の音声や表情を解析し、利用者が不安や恐怖を感じているかどうかを判断するための技術である。
「詐欺師とのやり取りを中断し、安全な情報を提供する手段」とは、利用者が不安や恐怖を感じた場合に詐欺師とのコミュニケーションを自動的に中断し、利用者に安心できる情報を提供するための技術である。
「詐欺師からの情報の安全性を評価する手段」とは、詐欺師から提供された情報が安全かどうかを評価するための技術である。
「詐欺師に対する適切な応答を生成する手段」とは、詐欺師に対して適切な応答を自動的に生成するための技術である。
この発明を実施するためのシステムは、詐欺師からの電話やメールを自動的に検出し、利用者を保護するための一連の手段を含む。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。
使用するハードウェアとソフトウェア
ハードウェア: スマートフォン、スマート眼鏡
ソフトウェア: 感情エンジン、生成AIモデル（例: GPT-4）、音声認識システム（例: Google Speech-to-Text）
データ加工とデータ演算
1. 音声認識:
サーバは、詐欺師からの電話やメッセージを音声認識システムでテキストに変換する。
使用例: Google Speech-to-Text APIを利用して音声をテキストに変換する。
2. 感情分析:
サーバは、利用者の音声や表情を感情エンジンで分析し、不安や恐怖を検出する。
使用例: 感情エンジンを利用して利用者の感情をリアルタイムで分析する。
3. 生成AIモデルによる応答生成:
サーバは、生成AIモデル（例: GPT-4）を使用して、詐欺師に対する適切な応答を生成する。
使用例: GPT-4に「詐欺師からの要求を無視する応答を生成して」とプロンプトを入力する。
4. 安全性判定:
サーバは、詐欺師からの情報が安全かどうかを判定し、安全と判断された情報のみを利用者に提供する。
使用例: 生成AIモデルを使用して、詐欺師からの情報の安全性を評価する。
5. 通知と対処:
サーバは、詐欺師とのやり取りを中断し、利用者に詐欺師からの電話であったことと、その対処方法を通知する。
使用例: スマートフォンの通知機能を使用して、利用者に警告メッセージを表示する。
具体例
生成AIモデルへ入力するプロンプト文の例
「詐欺師からの要求を無視する応答を生成して」
「詐欺師が提供した情報の安全性を評価して」
シナリオの具体例
1. 音声認識:
詐欺師からの電話を受け取った際、スマートフォンが音声をテキストに変換する。
例: 「こんにちは、あなたの銀行口座が危険にさらされています。」
2. 感情分析:
利用者が不安を感じている場合、感情エンジンがそれを検出する。
例: 利用者の声が震えていることを感情エンジンが検出。
3. 生成AIモデルによる応答生成:
サーバが生成AIモデルを使用して、詐欺師に対する適切な応答を生成する。
例: 「その情報は誤りです。銀行に直接確認してください。」
4. 安全性判定:
サーバが詐欺師からの情報の安全性を評価し、安全でないと判断する。
例: 「あなたの銀行口座が危険にさらされています」という情報が不適切と判断される。
5. 通知と対処:
サーバが詐欺師とのやり取りを中断し、利用者に警告メッセージを通知する。
例: 「詐欺師からの電話でした。銀行に直接確認してください。」
このようにして、詐欺防止アシスタントは詐欺師からの攻撃を自動的に検出し、利用者を保護することができる。
応用例３における特定処理の流れについて図２２を用いて説明する。
ステップ１：
サーバは、詐欺師からの電話やメッセージを受信する。入力として音声データやテキストデータを取得し、音声認識システム（例: Google Speech-to-Text）を使用して音声データをテキストに変換する。出力としてテキストデータを得る。
ステップ２：
サーバは、テキストデータを感情エンジンに入力し、利用者の感情を分析する。入力としてテキストデータと利用者の音声や表情データを取得し、不安や恐怖を検出する。出力として感情分析結果を得る。
ステップ３：
サーバは、生成AIモデル（例: GPT-4）にテキストデータを入力し、詐欺師に対する適切な応答を生成する。入力としてテキストデータとプロンプト文（例: 「詐欺師からの要求を無視する応答を生成して」）を使用し、生成AIモデルが応答を生成する。出力として応答テキストを得る。
ステップ４：
サーバは、生成された応答テキストを利用者に提供する前に、詐欺師からの情報の安全性を評価する。入力として生成された応答テキストと詐欺師からの元のテキストデータを使用し、生成AIモデルを使用して安全性を評価する。出力として安全性評価結果を得る。
ステップ５：
サーバは、安全性評価結果に基づいて、詐欺師からの情報が安全であると判断された場合のみ、応答テキストを利用者に提供する。入力として安全性評価結果と応答テキストを使用し、安全と判断された情報を利用者に通知する。出力として利用者に提供される安全な情報を得る。
ステップ６：
サーバは、利用者の感情分析結果に基づいて、利用者が不安や恐怖を感じている場合、詐欺師とのやり取りを中断し、安全な情報を提供する。入力として感情分析結果と詐欺師からの元のテキストデータを使用し、詐欺師との通信を中断し、利用者に警告メッセージを通知する。出力として利用者に提供される警告メッセージを得る。
特定処理部２９０は、特定処理の結果をスマートデバイス１４に送信する。スマートデバイス１４では、制御部４６Ａが、出力装置４０に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン３８Ｂは、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン３８Ｂによって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。
データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ChatGPT（登録商標）（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）等の生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、及び画像を示す画像データ等の推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ及びテキストデータ等のデータ形式で出力する。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、及び／又は要約等を指す。
生成AIの他の例としては、Ｇｅｍｉｎｉ（登録商標）（インターネット検索＜URL: https://gemini.google.com/?hl=ja＞）が挙げられる。
上記実施形態では、データ処理装置１２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、スマートデバイス１４によって特定処理が行われるようにしてもよい。
［第２実施形態］
図３には、第２実施形態に係るデータ処理システム２１０の構成の一例が示されている。
図３に示すように、データ処理システム２１０は、データ処理装置１２及びスマート眼鏡２１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。
データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、及び通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例である。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４及び通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）及び／又はＬＡＮ（Local Area Network）等が挙げられる。
スマート眼鏡２１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、及び通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、及びカメラ４２も、バス５２に接続されている。
マイクロフォン２３８は、ユーザ２０が発する音声を受け付けることで、ユーザ２０から指示等を受け付ける。マイクロフォン２３８は、ユーザ２０が発する音声を捕捉し、捕捉した音声を音声データに変換してプロセッサ４６に出力する。スピーカ２４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。
カメラ４２は、レンズ、絞り、及びシャッタ等の光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザ２０の周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。
通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６を用いたプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受はセキュアな状態で行われる。
図４には、データ処理装置１２及びスマート眼鏡２１４の要部機能の一例が示されている。図４に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。
特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って、特定処理部２９０として動作することによって実現される。
ストレージ３２には、データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。
スマート眼鏡２１４では、プロセッサ４６によって受付出力処理が行われる。ストレージ５０には、受付出力プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６０を読み出し、読み出した受付出力プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。受付出力処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する受付出力プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。
次に、データ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理について説明する。
「形態例１」
本発明の一実施形態として、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段が提供される。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、その中に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。例えば、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合や、詐欺師が利用者を誤解に導くような情報を提供している場合など、そのような状況を検知することができる。
「形態例２」
また、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段も提供される。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容に対して、適切な応答内容を生成し、それを利用者に提供する。例えば、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答内容を提案することができる。また、詐欺師が利用者を誤解に導くような情報を提供している場合、その情報を否定するような応答内容を提案することができる。
「形態例３」
さらに、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段も提供される。この手段は、詐欺師とのやり取りを代行し、その結果を利用者に報告する。例えば、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答を詐欺師に対して行うことができる。また、詐欺師が利用者を誤解に導くような情報を提供している場合、その情報を否定するような応答を詐欺師に対して行うことができる。
「形態例４」
最後に、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段も提供される。この手段は、詐欺師とのやり取りの結果、詐欺師の話術や文書の内容が安全であると判断された場合にのみ、その内容を利用者に提供する。例えば、詐欺師が利用者に対して適切な情報を提供している場合、その情報を利用者に提供することができる。また、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合や、詐欺師が利用者を誤解に導くような情報を提供している場合、そのような情報は利用者に提供されない。
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。
「形態例１」
ステップ１：電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段が動作を開始する。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、その中に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。
ステップ２：詐欺師の話術や文書の内容に対して、適切な応答内容を生成し、それを利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答内容を提案する。
ステップ３：詐欺師とのやり取りを代行し、その結果を利用者に報告する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答を詐欺師に対して行う。
ステップ４：詐欺師とのやり取りの結果、詐欺師の話術や文書の内容が安全であると判断された場合にのみ、その内容を利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して適切な情報を提供している場合、その情報を利用者に提供する。
「形態例２」
ステップ１：電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段が動作を開始する。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、その中に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。
ステップ２：詐欺師の話術や文書の内容に対して、適切な応答内容を生成し、それを利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答内容を提案する。
ステップ３：詐欺師とのやり取りを代行し、その結果を利用者に報告する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答を詐欺師に対して行う。
ステップ４：詐欺師とのやり取りの結果、詐欺師の話術や文書の内容が安全であると判断された場合にのみ、その内容を利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して適切な情報を提供している場合、その情報を利用者に提供する。
「形態例３」
ステップ１：電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段が動作を開始する。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、その中に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。
ステップ２：詐欺師の話術や文書の内容に対して、適切な応答内容を生成し、それを利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答内容を提案する。
ステップ３：詐欺師とのやり取りを代行し、その結果を利用者に報告する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答を詐欺師に対して行う。
ステップ４：詐欺師とのやり取りの結果、詐欺師の話術や文書の内容が安全であると判断された場合にのみ、その内容を利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して適切な情報を提供している場合、その情報を利用者に提供する。
「形態例４」
ステップ１：電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段が動作を開始する。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、その中に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。
ステップ２：詐欺師の話術や文書の内容に対して、適切な応答内容を生成し、それを利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答内容を提案する。
ステップ３：詐欺師とのやり取りを代行し、その結果を利用者に報告する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答を詐欺師に対して行う。
ステップ４：詐欺師とのやり取りの結果、詐欺師の話術や文書の内容が安全であると判断された場合にのみ、その内容を利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して適切な情報を提供している場合、その情報を利用者に提供する。
（実施例１）
次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。
現代社会において、電話やメールを通じて巧妙に詐欺を行う手口が増加している。これにより、多くの利用者が詐欺被害に遭うリスクが高まっている。従来の手段では、詐欺の検知や対応が困難であり、利用者が自らの判断で詐欺を見破ることが求められていた。このため、詐欺の検知と対応を自動化し、利用者を保護するシステムが求められている
実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、利用者がメッセージを入力する手段と、端末がメッセージをサーバに送信する手段と、サーバがメッセージを解析する手段と、サーバが生成AIモデルを使用して詐欺的要素を判断する手段と、サーバが評価結果を生成する手段と、サーバが評価結果を端末に送信する手段と、端末が評価結果を利用者に表示する手段と、を含む。これにより、詐欺の検知と対応が自動化され、利用者が詐欺被害に遭うリスクを低減することが可能となる。
「電話やメール」とは、通信手段を用いて利用者に情報を伝達する方法である。
「巧妙な詐欺師」とは、利用者を欺くために高度な話術や文書を用いる人物である。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、メッセージの中に通常とは異なる、不自然な要素を見つけ出す方法である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な返答を生成する方法である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師とのコミュニケーションを管理し、適切な対応を行う方法である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断されたメッセージのみを利用者に提供する方法である。
「利用者がメッセージを入力する手段」とは、利用者が受け取ったメッセージをシステムに入力する方法である。
「端末がメッセージをサーバに送信する手段」とは、利用者のデバイスが入力されたメッセージをサーバに送信する方法である。
「サーバがメッセージを解析する手段」とは、サーバが受け取ったメッセージを自然言語処理ツールを用いて解析する方法である。
「サーバが生成AIモデルを使用して詐欺的要素を判断する手段」とは、サーバが生成AIモデルを用いてメッセージの詐欺的要素を評価する方法である。
「サーバが評価結果を生成する手段」とは、サーバが生成AIモデルの出力を基にメッセージの評価結果を作成する方法である。
「サーバが評価結果を端末に送信する手段」とは、サーバが生成した評価結果を利用者のデバイスに送信する方法である。
「端末が評価結果を利用者に表示する手段」とは、利用者のデバイスが受け取った評価結果を画面に表示する方法である。
この発明は、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知し、利用者を保護するためのシステムである。このシステムは、サーバ、端末、生成AIモデル、自然言語処理ツールを用いて実現される。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア: サーバ、端末（PC、スマートフォンなど）
ソフトウェア: 生成AIモデル（例えば、GPT-4）、自然言語処理ツール（例えば、spaCy、NLTK）
システムの具体的な動作
1. ユーザがメッセージを入力する
ユーザは受け取った電話やメールの内容をシステムに入力する。例えば、ユーザが詐欺の疑いがあるメールを受け取った場合、そのメールの内容をコピーしてシステムの入力フィールドに貼り付ける。
2. 端末がメッセージをサーバに送信する
端末（ユーザのPCやスマートフォン）は、入力されたメッセージをサーバに送信する。具体的には、HTTPリクエストを使用してメッセージデータをサーバに送信する。
3. サーバがメッセージを解析する
サーバは受け取ったメッセージを自然言語処理ツール（例えば、spaCyやNLTK）を用いて解析する。具体的には、メッセージの文法構造を解析し、重要なキーワードやフレーズを抽出する。
4. サーバが生成AIモデルを使用して詐欺的要素を判断する
サーバは生成AIモデル（例えば、GPT-4）を使用して、メッセージの内容に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。具体的には、抽出されたキーワードやフレーズをプロンプト文に組み込み、生成AIモデルに入力する。例えば、「このメッセージには詐欺の要素がありますか？」というプロンプト文を生成AIモデルに入力する。
5. サーバが評価結果を生成する
サーバは生成AIモデルの出力を基に、メッセージに違和感があるかどうかを評価する。具体的には、生成AIモデルの出力を解析し、「詐欺の可能性あり」や「詐欺の可能性なし」といった評価結果を生成する。
6. サーバが評価結果を端末に送信する
サーバは生成した評価結果を端末に送信する。具体的には、HTTPレスポンスを使用して評価結果を端末に送信する。
7. 端末が評価結果をユーザに表示する
端末は受け取った評価結果をユーザに表示する。具体的には、ユーザのPCやスマートフォンの画面に「このメッセージには詐欺の可能性があります」といった警告メッセージを表示する。
具体例
メールの例
入力メッセージ: 「おめでとうございます！あなたは100万円の当選者です。詳細を確認するために、こちらのリンクをクリックしてください。」
プロンプト文の例
プロンプト文: 「このメッセージには詐欺の要素がありますか？」
出力例
生成AIモデルの出力: 「このメッセージには詐欺の要素があります。リンクをクリックするように促している点が特に怪しいです。」
評価結果
サーバの評価: 「詐欺の可能性あり」
表示結果
端末の表示: 「このメッセージには詐欺の可能性があります。リンクをクリックしないでください。」
このようにして、ユーザは詐欺の可能性があるメッセージを事前に検知し、被害を未然に防ぐことができる。このシステムにより、詐欺の検知と対応が自動化され、利用者が詐欺被害に遭うリスクを低減することが可能となる。
実施例１における特定処理の流れについて図１１を用いて説明する。
ステップ１：
ユーザがメッセージを入力する。
入力: ユーザが受け取った電話やメールの内容。
具体的な動作: ユーザは詐欺の疑いがあるメッセージをシステムの入力フィールドにコピーして貼り付ける。
出力: 入力されたメッセージデータ。
ステップ２：
端末がメッセージをサーバに送信する。
入力: ユーザが入力したメッセージデータ。
具体的な動作: 端末（ユーザのPCやスマートフォン）は、HTTPリクエストを使用してメッセージデータをサーバに送信する。
出力: サーバに送信されたメッセージデータ。
ステップ３：
サーバがメッセージを解析する。
入力: サーバに送信されたメッセージデータ。
具体的な動作: サーバは自然言語処理ツール（例えば、spaCyやNLTK）を用いてメッセージの文法構造を解析し、重要なキーワードやフレーズを抽出する。
出力: 抽出されたキーワードやフレーズ。
ステップ４：
サーバが生成AIモデルを使用して詐欺的要素を判断する。
入力: 抽出されたキーワードやフレーズ。
具体的な動作: サーバは生成AIモデル（例えば、GPT-4）に「このメッセージには詐欺の要素がありますか？」というプロンプト文を入力し、モデルの出力を取得する。
出力: 生成AIモデルの出力（詐欺的要素の有無に関する評価）。
ステップ５：
サーバが評価結果を生成する。
入力: 生成AIモデルの出力。
具体的な動作: サーバは生成AIモデルの出力を解析し、「詐欺の可能性あり」や「詐欺の可能性なし」といった評価結果を生成する。
出力: 評価結果。
ステップ６：
サーバが評価結果を端末に送信する。
入力: 評価結果。
具体的な動作: サーバはHTTPレスポンスを使用して評価結果を端末に送信する。
出力: 端末に送信された評価結果。
ステップ７：
端末が評価結果をユーザに表示する。
入力: 端末に送信された評価結果。
具体的な動作: 端末はユーザのPCやスマートフォンの画面に「このメッセージには詐欺の可能性があります」といった警告メッセージを表示する。
出力: ユーザに表示された評価結果。
（応用例１）
次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。
近年、電話やメールを利用した巧妙な詐欺が増加しており、利用者が詐欺に巻き込まれるリスクが高まっている。特に、高度な話術や文書を用いる詐欺師に対して、利用者が自力で詐欺を見破ることは困難である。このため、詐欺のリスクを低減し、利用者の安全を確保するための効果的な手段が求められている
応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、音声データを解析し、詐欺的な要素を検知する手段と、テキストデータを解析し、詐欺的な要素を検知する手段と、詐欺の可能性がある場合に警告を発する手段と、を含む。これにより、利用者が詐欺に巻き込まれるリスクを低減し、安全なコミュニケーションを確保することが可能となる。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、電話やメールなどで受信した情報を解析し、詐欺的な要素や不自然な点を自動的に検出する機能である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師の話術や文書に対して適切な応答を生成し、利用者に提案する機能である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師とのコミュニケーションを管理し、適切な対応を行うための機能である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された情報や通信のみを利用者に提供する機能である。
「音声データを解析し、詐欺的な要素を検知する手段」とは、電話の会話などの音声データを解析し、詐欺の可能性がある要素を検出する機能である。
「テキストデータを解析し、詐欺的な要素を検知する手段」とは、メールやメッセージなどのテキストデータを解析し、詐欺の可能性がある要素を検出する機能である。
「詐欺の可能性がある場合に警告を発する手段」とは、詐欺のリスクが検出された場合に、利用者に対して警告を発する機能である。
この発明を実施するためのシステムは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段、音声データを解析し詐欺的な要素を検知する手段、テキストデータを解析し詐欺的な要素を検知する手段、詐欺の可能性がある場合に警告を発する手段を含む。
サーバは、音声データを解析するために音声認識ライブラリを使用し、音声ファイルをテキストに変換する。変換されたテキストは、生成AIモデル（例えば、transformersライブラリを使用したモデル）によって解析され、詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。詐欺的な要素が検出された場合、サーバはユーザに対して警告を発する。
また、テキストデータ（例えば、メールやメッセージ）も同様に生成AIモデルによって解析され、詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。詐欺的な要素が検出された場合、サーバはユーザに対して警告を発する。
具体例として、ユーザが「あなたの口座情報を教えてください」というメッセージを受け取った場合、このシステムはそのメッセージを解析し、詐欺の可能性があると判断した場合に警告を発する。生成AIモデルへ入力するプロンプト文の例としては、「あなたの口座情報を教えてください。」が挙げられる。
このシステムにより、ユーザは詐欺に巻き込まれるリスクを低減し、安全なコミュニケーションを確保することが可能となる。
応用例１における特定処理の流れについて図１２を用いて説明する。
ステップ１：
サーバは、ユーザから受信した音声データまたはテキストデータを取得する。
入力：音声データまたはテキストデータ
出力：取得した音声データまたはテキストデータ
ステップ２：
サーバは、音声データをテキストに変換するために音声認識ライブラリを使用する。
入力：音声データ
出力：変換されたテキストデータ
具体的な動作：音声ファイルを読み込み、音声認識を行い、テキストとして出力する。
ステップ３：
サーバは、変換されたテキストデータまたは直接受信したテキストデータを生成AIモデルに入力する。
入力：テキストデータ
出力：生成AIモデルによる解析結果
具体的な動作：テキストデータを生成AIモデル（例えば、transformersライブラリを使用したモデル）に入力し、詐欺的な要素が含まれているかどうかを解析する。
ステップ４：
サーバは、生成AIモデルの解析結果を基に、詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。
入力：生成AIモデルの解析結果
出力：詐欺的な要素の有無に関する判断結果
具体的な動作：解析結果を評価し、詐欺的な要素が検出された場合はフラグを立てる。
ステップ５：
サーバは、詐欺的な要素が検出された場合、ユーザに対して警告を発する。
入力：詐欺的な要素の有無に関する判断結果
出力：警告メッセージ
具体的な動作：詐欺の可能性がある場合、ユーザに対して警告メッセージを送信する。
ステップ６：
サーバは、詐欺的な要素が検出されなかった場合、安全と判定し、ユーザに対して通常の処理を行う。
入力：詐欺的な要素の有無に関する判断結果
出力：通常の処理結果
具体的な動作：詐欺のリスクがないと判断された情報や通信をユーザに提供する。
（実施例２）
次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。
現代社会において、電話やメールを通じて巧妙に詐欺を行う手口が増加している。これにより、多くの利用者が詐欺師の話術や文書に騙され、個人情報や金銭を失うリスクが高まっている。従来の方法では、詐欺師のメッセージを適切に解析し、迅速かつ正確に対応することが難しいため、利用者の安全を確保することが困難である。
実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、詐欺師からのメッセージを受信する手段と、受信したメッセージをサーバに送信する手段と、サーバが受信したメッセージを生成AIモデルに入力する手段と、生成AIモデルが詐欺師のメッセージを解析し、適切な応答内容を生成する手段と、生成された応答内容をユーザの端末に送信する手段と、ユーザが提案された応答内容を確認し、必要に応じて詐欺師に返信する手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段とを含む。これにより、詐欺師のメッセージに対して迅速かつ正確に対応し、利用者の安全を確保することが可能となる。
「詐欺師」とは、他人を欺いて金銭や情報を不正に取得しようとする者である。
「メッセージ」とは、詐欺師がユーザに対して送信する通信内容であり、テキスト、音声、画像などの形式を含むものである。
「サーバ」とは、ネットワークを介してデータの処理や保存を行うコンピュータシステムである。
「端末」とは、ユーザが直接操作するデバイスであり、スマートフォン、タブレット、パソコンなどを含むものである。
「生成AIモデル」とは、人工知能技術を用いてテキスト生成や解析を行うアルゴリズムであり、例えば自然言語処理モデルを指すものである。
「プロンプト文」とは、生成AIモデルに対して入力される指示文であり、特定の応答や解析を行うためのトリガーとなるものである。
「応答内容」とは、生成AIモデルが解析結果として生成するメッセージであり、詐欺師に対する適切な返答を含むものである。
「解析」とは、生成AIモデルが入力されたメッセージを理解し、意味を抽出するプロセスである。
「安全と判定できたもの」とは、詐欺のリスクがないと判断された通信内容や相手である。
「利用者」とは、このシステムを使用して詐欺師からのメッセージに対応する個人または組織である。
発明を実施するための形態
この発明は、詐欺師からのメッセージに対して適切な応答内容を生成し、ユーザが安全に対応できるように支援するシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を示す。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア: サーバ、端末
ソフトウェア: 生成AIモデル（例: GPT-4）
システムの概要
このシステムは、詐欺師からのメッセージを受信し、そのメッセージを解析して適切な応答内容を生成する。生成された応答内容はユーザに提供され、ユーザはそれを参考にして詐欺師に対する返信を行う。
具体的な動作
1. ユーザが詐欺師からのメッセージを受け取る
ユーザが詐欺師からのメッセージを受信する。例えば、詐欺師から「あなたの銀行口座情報を教えてください」というメッセージが届く。
2. 端末が受け取ったメッセージをサーバに送信する
端末が受信したメッセージをサーバに送信する。具体的には、端末のアプリケーションがメッセージをAPI経由でサーバに送信する。
3. サーバが受け取ったメッセージを生成AIモデルに入力する
サーバが受信したメッセージを生成AIモデルに入力する。具体的には、サーバがメッセージをプロンプト文として生成AIモデルに渡す。例えば、プロンプト文は「詐欺師から『あなたの銀行口座情報を教えてください』というメッセージを受け取りました。このメッセージに対して適切な応答内容を提案してください。」となる。
4. 生成AIモデルが詐欺師のメッセージを解析し、適切な応答内容を生成する
生成AIモデルがプロンプト文を解析し、詐欺師のメッセージに対する適切な応答内容を生成する。例えば、生成AIモデルが「申し訳ありませんが、個人情報を教えることはできません。何か他にお手伝いできることがあれば教えてください。」という応答内容を生成する。
5. サーバが生成された応答内容をユーザの端末に送信する
サーバが生成AIモデルから受け取った応答内容をユーザの端末に送信する。具体的には、サーバが応答内容をAPI経由で端末に送信する。
6. ユーザが提案された応答内容を確認し、必要に応じて詐欺師に返信する
ユーザが端末で提案された応答内容を確認する。ユーザが提案された応答内容を参考にして、詐欺師に対する返信を行う。例えば、ユーザが「申し訳ありませんが、個人情報を教えることはできません。」と返信する。
具体例
例えば、ユーザが「あなたの銀行口座情報を教えてください」というメッセージを受け取った場合、以下のようなプロンプト文を生成AIモデルに入力する。
プロンプト文の例:
詐欺師から「あなたの銀行口座情報を教えてください」というメッセージを受け取りました。このメッセージに対して適切な応答内容を提案してください。
生成AIモデルの応答例:
「申し訳ありませんが、個人情報を教えることはできません。何か他にお手伝いできることがあれば教えてください。」
このように、システムはユーザが詐欺師からのメッセージを受け取った際に、生成AIモデルを用いて適切な応答内容を提案し、ユーザが安全に対応できるように支援する。
実施例２における特定処理の流れについて図１３を用いて説明する。
ステップ１：
ユーザが詐欺師からのメッセージを受け取る。
入力: 詐欺師からのメッセージ（例: 「あなたの銀行口座情報を教えてください」）
出力: 受信したメッセージ
具体的な動作: ユーザの端末が詐欺師からのメッセージを受信し、表示する。
ステップ２：
端末が受け取ったメッセージをサーバに送信する。
入力: 受信したメッセージ
出力: サーバに送信されたメッセージ
具体的な動作: 端末のアプリケーションが受信したメッセージをAPI経由でサーバに送信する。
ステップ３：
サーバが受け取ったメッセージを生成AIモデルに入力する。
入力: サーバに送信されたメッセージ
出力: 生成AIモデルに入力されたプロンプト文
具体的な動作: サーバが受信したメッセージをプロンプト文として生成AIモデルに渡す。例えば、プロンプト文は「詐欺師から『あなたの銀行口座情報を教えてください』というメッセージを受け取りました。このメッセージに対して適切な応答内容を提案してください。」となる。
ステップ４：
生成AIモデルが詐欺師のメッセージを解析し、適切な応答内容を生成する。
入力: プロンプト文
出力: 生成された応答内容
具体的な動作: 生成AIモデルがプロンプト文を解析し、詐欺師のメッセージに対する適切な応答内容を生成する。例えば、生成AIモデルが「申し訳ありませんが、個人情報を教えることはできません。何か他にお手伝いできることがあれば教えてください。」という応答内容を生成する。
ステップ５：
サーバが生成された応答内容をユーザの端末に送信する。
入力: 生成された応答内容
出力: ユーザの端末に送信された応答内容
具体的な動作: サーバが生成AIモデルから受け取った応答内容をAPI経由でユーザの端末に送信する。
ステップ６：
ユーザが提案された応答内容を確認し、必要に応じて詐欺師に返信する。
入力: ユーザの端末に送信された応答内容
出力: 詐欺師に対する返信
具体的な動作: ユーザが端末で提案された応答内容を確認し、必要に応じて詐欺師に返信する。例えば、ユーザが「申し訳ありませんが、個人情報を教えることはできません。」と返信する。
（応用例２）
次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。
近年、電話やメールを利用した巧妙な詐欺行為が増加しており、利用者が詐欺師の話術や文書に騙されるリスクが高まっている。このような詐欺行為に対して、利用者が適切に対応できる手段が求められている。また、詐欺の兆候をリアルタイムで検知し、適切な応答を提供するシステムが必要である
応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、音声を録音し、音声をテキストに変換する手段と、生成AIモデルを用いて詐欺の可能性を判断し、適切な応答を生成する手段と、生成された応答を利用者に表示する手段と、を含む。これにより、利用者は詐欺のリスクを減らし、安全にコミュニケーションを行うことが可能となる。
「電話やメール等」とは、音声通話や電子メールなどの通信手段を指す。
「巧妙な詐欺師」とは、利用者を騙すために高度な話術や文書を用いる詐欺行為を行う者を指す。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、詐欺の兆候を含む不自然な内容を自動的に識別するための技術を指す。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師の要求や情報に対して適切な応答を生成し、利用者に提供するための技術を指す。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師とのコミュニケーションを管理し、適切な対応を行うための技術を指す。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された通信のみを利用者に提供するための技術を指す。
「音声を録音し、音声をテキストに変換する手段」とは、音声データを録音し、その音声を文字情報に変換するための技術を指す。
「生成AIモデルを用いて詐欺の可能性を判断し、適切な応答を生成する手段」とは、人工知能モデルを使用して詐欺の可能性を評価し、適切な応答を生成するための技術を指す。
「生成された応答を利用者に表示する手段」とは、生成された応答内容を利用者に視覚的に提供するための技術を指す。
この発明を実施するためのシステムは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知し、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案し、詐欺師とのやり取りや対応を行い、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ機能を持つ。
システムの構成
システムは以下の主要なコンポーネントから構成される。
1. 音声録音装置: スマートフォンのマイクを使用して音声を録音する。
2. 音声認識ソフトウェア: 音声認識ライブラリを用いて、録音された音声をテキストに変換する。
3. 生成AIモデル: OpenAIのAPIを使用して、テキストデータを解析し、詐欺の可能性を判断する。
4. 応答生成装置: 生成AIモデルを用いて、詐欺の可能性がある場合に適切な応答を生成する。
5. 表示装置: スマートフォンのディスプレイを使用して、生成された応答を利用者に表示する。
処理の流れ
1. 音声の録音と文字起こし: ユーザが電話を受けると、音声録音装置が会話を録音する。録音された音声は、音声認識ソフトウェアによってテキストに変換される。
2. 詐欺の検出: 生成AIモデルがテキストデータを解析し、詐欺の可能性を判断する。例えば、以下のプロンプト文を使用する。
以下のテキストが詐欺かどうか判断し、適切な応答を提案してください:
あなたの銀行口座情報を教えてください
3. 応答の生成と表示: 詐欺の可能性があると判断された場合、生成AIモデルが適切な応答を生成し、表示装置を通じて利用者に表示する。例えば、「この要求は無視してください。銀行口座情報を他人に教えることは非常に危険です。」といった応答が生成される。
具体例
ユーザが「あなたの銀行口座情報を教えてください」というメッセージを受け取った場合、システムは以下のように動作する。
1. 音声録音装置が会話を録音し、音声認識ソフトウェアが「あなたの銀行口座情報を教えてください」というテキストに変換する。
2. 生成AIモデルがこのテキストを解析し、詐欺の可能性が高いと判断する。
3. 応答生成装置が「この要求は無視してください。銀行口座情報を他人に教えることは非常に危険です。」という応答を生成し、表示装置を通じてユーザに表示する。
このようにして、ユーザは詐欺のリスクを減らし、安全にコミュニケーションを行うことができる。
応用例２における特定処理の流れについて図１４を用いて説明する。
ステップ１：
ユーザが電話を受けると、端末の音声録音装置が会話を録音する。入力はユーザと詐欺師の会話音声であり、出力は録音された音声データである。この音声データは後続の処理ステップで使用される。
ステップ２：
端末の音声認識ソフトウェア（音声認識ライブラリ）が録音された音声データをテキストに変換する。入力は録音された音声データであり、出力はテキストデータである。このテキストデータは詐欺の検出に使用される。
ステップ３：
サーバの生成AIモデル（OpenAI API）がテキストデータを解析し、詐欺の可能性を判断する。入力はテキストデータであり、出力は詐欺の可能性に関する評価結果である。具体的には、以下のプロンプト文を使用して解析を行う。
以下のテキストが詐欺かどうか判断し、適切な応答を提案してください:
あなたの銀行口座情報を教えてください
ステップ４：
サーバの応答生成装置が生成AIモデルの評価結果に基づいて、適切な応答を生成する。入力は詐欺の可能性に関する評価結果であり、出力は生成された応答テキストである。例えば、「この要求は無視してください。銀行口座情報を他人に教えることは非常に危険です。」という応答が生成される。
ステップ５：
端末の表示装置が生成された応答テキストをユーザに表示する。入力は生成された応答テキストであり、出力はユーザに視覚的に提供される応答情報である。これにより、ユーザは詐欺のリスクを減らし、安全にコミュニケーションを行うことができる。
（実施例３）
次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。
詐欺師が電話やメール等を通じて巧妙な話術や文書を用いて利用者を騙そうとする問題がある。従来のシステムでは、詐欺師の不正行為を検知し、適切に対応することが難しく、利用者が詐欺被害に遭うリスクが高い。また、詐欺師とのやり取りを自動化し、安全な情報のみを利用者に提供する手段が不足している。これにより、利用者の安全を確保しつつ、詐欺師の不正行為を効果的に防ぐことが求められている
実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、詐欺師からのメッセージを受信する手段と、受信したメッセージを解析する手段と、生成AIモデルを用いて詐欺師に対する応答を生成する手段と、生成した応答を詐欺師に送信する手段と、詐欺師とのやり取りの結果を保存する手段と、やり取りの結果から安全な情報を抽出する手段と、安全な情報を利用者に提供する手段を含む。これにより、詐欺師の不正行為を自動的に検知し、適切に対応することが可能となる。また、安全な情報のみを利用者に提供することで、利用者の安全を確保し、詐欺被害を防ぐことができる。
「詐欺師」とは、不正な手段を用いて他人を騙し、金銭や情報を不正に取得しようとする者である。
「メッセージ」とは、詐欺師が利用者に対して送信する通信内容であり、テキスト、音声、画像などの形式を含むものである。
「解析」とは、受信したメッセージの内容を分析し、その意図や不正行為の有無を判断するプロセスである。
「生成AIモデル」とは、人工知能技術を用いてテキストや音声の生成、解析を行うシステムであり、例えば自然言語処理モデルが該当する。
「応答」とは、詐欺師からのメッセージに対して生成AIモデルが作成する返答内容である。
「送信」とは、生成した応答を詐欺師に対してネットワークを通じて送る行為である。
「保存」とは、詐欺師とのやり取りの内容をデータベースなどの記憶装置に記録する行為である。
「抽出」とは、保存されたやり取りの内容から特定の情報を取り出すプロセスである。
「安全な情報」とは、詐欺師とのやり取りの結果、利用者に対して危険性がないと判断された情報である。
「利用者」とは、詐欺師からの不正行為から保護されるべき対象者であり、このシステムを利用する個人または組織である。
この発明は、詐欺師からのメッセージを受信し、解析し、適切な応答を生成し、詐欺師に送信するシステムである。さらに、詐欺師とのやり取りの結果を保存し、安全な情報を抽出して利用者に提供することを目的としている。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア: サーバ、端末
ソフトウェア: 生成AIモデル（例: GPT-4）、データベース管理システム（例: MySQL）
システムの具体的な動作
詐欺師からのメッセージ受信
サーバは、ネットワークを通じて詐欺師から送信されたメッセージを受信する。例えば、詐欺師が「あなたの銀行口座情報を教えてください」とメッセージを送信する場合がある。
メッセージの解析
サーバは、受信したメッセージを生成AIモデルに入力し、内容を解析する。具体的には、サーバは生成AIモデルに「詐欺師からのメッセージを解析し、不適切な要求や誤解を招く情報を含んでいるかどうかを判断してください」というプロンプト文を入力する。生成AIモデルは、メッセージが不適切かどうかを判断する。
応答の生成
サーバは、生成AIモデルを用いて詐欺師に対する適切な応答を生成する。例えば、サーバは生成AIモデルに「詐欺師に対して適切な応答を生成し、送信してください」というプロンプト文を入力する。生成AIモデルは「その要求は不適切です。個人情報を教えることはできません」という応答を生成する。
応答の送信
サーバは、生成した応答を詐欺師に送信する。サーバは、生成AIモデルが生成した応答をネットワークを通じて詐欺師に送信する。
やり取りの結果の保存
サーバは、詐欺師とのやり取りの結果をデータベースに保存する。具体的には、サーバはやり取りの内容（詐欺師からのメッセージ、生成した応答）をデータベース管理システム（例: MySQL）に保存する。
安全な情報の抽出
サーバは、やり取りの結果を解析し、安全と判定された情報のみを抽出する。サーバは、データベースに保存されたやり取りの内容を再度生成AIモデルに入力し、「詐欺師とのやり取りの結果を解析し、安全と判定された情報のみを抽出してください」というプロンプト文を使用して解析する。
利用者への情報提供
サーバは、安全と判定された情報を利用者の端末に送信する。端末は、受信した情報を利用者に表示する。具体的には、サーバは安全と判定された情報をネットワークを通じて利用者の端末に送信し、端末は受信した情報を画面に表示し、利用者に通知する。
プロンプト文の例
「詐欺師からのメッセージを解析し、不適切な要求や誤解を招く情報を含んでいるかどうかを判断してください。」
「詐欺師に対して適切な応答を生成し、送信してください。」
「詐欺師とのやり取りの結果を解析し、安全と判定された情報のみを抽出してください。」
このシステムは、詐欺師とのやり取りを自動化し、利用者に対して安全な情報のみを提供することで、詐欺被害を防ぐことができる。実施例３における特定処理の流れについて図１５を用いて説明する。
ステップ１：
詐欺師からのメッセージ受信
サーバは、ネットワークを通じて詐欺師から送信されたメッセージを受信する。
入力: 詐欺師からのメッセージ（例: 「あなたの銀行口座情報を教えてください」）
出力: 受信したメッセージデータ
具体的な動作: サーバは、ネットワークインターフェースを通じてメッセージを受信し、メッセージデータを内部メモリに保存する。
ステップ２：
メッセージの解析
サーバは、受信したメッセージを生成AIモデルに入力し、内容を解析する。
入力: 受信したメッセージデータ
出力: メッセージの解析結果（例: 不適切な要求の有無）
具体的な動作: サーバは、生成AIモデルに「詐欺師からのメッセージを解析し、不適切な要求や誤解を招く情報を含んでいるかどうかを判断してください」というプロンプト文と共にメッセージデータを入力する。生成AIモデルは、メッセージの内容を解析し、その結果をサーバに返す。
ステップ３：
応答の生成
サーバは、生成AIモデルを用いて詐欺師に対する適切な応答を生成する。
入力: メッセージの解析結果
出力: 生成された応答（例: 「その要求は不適切です。個人情報を教えることはできません」）
具体的な動作: サーバは、生成AIモデルに「詐欺師に対して適切な応答を生成し、送信してください」というプロンプト文と解析結果を入力する。生成AIモデルは、適切な応答を生成し、その応答をサーバに返す。
ステップ４：
応答の送信
サーバは、生成した応答を詐欺師に送信する。
入力: 生成された応答
出力: 応答の送信結果（例: 応答が正常に送信されたことの確認）
具体的な動作: サーバは、生成AIモデルが生成した応答をネットワークを通じて詐欺師に送信する。送信結果を確認し、ログに記録する。
ステップ５：
やり取りの結果の保存
サーバは、詐欺師とのやり取りの結果をデータベースに保存する。
入力: 詐欺師からのメッセージ、生成した応答、送信結果
出力: 保存結果（例: データベースに正常に保存されたことの確認）
具体的な動作: サーバは、やり取りの内容（詐欺師からのメッセージ、生成した応答、送信結果）をデータベース管理システム（例: MySQL）に保存する。保存結果を確認し、ログに記録する。
ステップ６：
安全な情報の抽出
サーバは、やり取りの結果を解析し、安全と判定された情報のみを抽出する。
入力: データベースに保存されたやり取りの内容
出力: 安全な情報（例: 利用者に提供可能な情報）
具体的な動作: サーバは、データベースに保存されたやり取りの内容を再度生成AIモデルに入力し、「詐欺師とのやり取りの結果を解析し、安全と判定された情報のみを抽出してください」というプロンプト文を使用して解析する。生成AIモデルは、安全な情報を抽出し、その結果をサーバに返す。
ステップ７：
利用者への情報提供
サーバは、安全と判定された情報を利用者の端末に送信する。端末は、受信した情報を利用者に表示する。
入力: 安全な情報
出力: 利用者に表示された情報
具体的な動作: サーバは、安全と判定された情報をネットワークを通じて利用者の端末に送信する。端末は、受信した情報を画面に表示し、利用者に通知する。
（応用例３）
次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。
近年、電話やメールを通じて巧妙に詐欺を行う手口が増加しており、利用者が詐欺師の話術や文書に騙されるリスクが高まっている。特に、高齢者やデジタルリテラシーが低い人々は、詐欺の被害に遭いやすい。このような状況において、詐欺師とのやり取りを自動で検知し、適切に対応するシステムが求められている。また、詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な応答を自動で生成し、利用者に安全な情報のみを提供することが必要である
応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な応答を自動で生成する手段と、詐欺師とのやり取りの結果を利用者に報告する手段と、生成AIモデルを用いて詐欺の可能性を判断し、プロンプト文を生成する手段と、を含む。これにより、詐欺師とのやり取りを自動で検知し、適切に対応することが可能となる。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、電話やメール等で受信したメッセージや通話内容に対して、詐欺の可能性がある不自然な表現や要求を自動的に識別する機能である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師が提供する情報や要求に対して、適切な対策や返答を生成するための機能である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師からのメッセージや通話に対して自動的に応答し、詐欺のリスクを軽減するための機能である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された情報や要求のみを利用者に通知する機能である。
「詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な応答を自動で生成する手段」とは、詐欺の疑いがあるメッセージに対して、適切な返答を自動的に生成する機能である。
「詐欺師とのやり取りの結果を利用者に報告する手段」とは、詐欺師とのやり取りの内容や結果を利用者に対して報告する機能である。
「生成AIモデルを用いて詐欺の可能性を判断し、プロンプト文を生成する手段」とは、生成AIモデルを使用して詐欺の可能性を評価し、適切な応答を生成するためのプロンプト文を作成する機能である。
この発明を実施するためのシステムは、サーバ、端末、ユーザの三者が連携して動作する。サーバは、詐欺師とのやり取りを検知し、適切な応答を生成するための中心的な役割を果たす。端末は、ユーザが詐欺師からのメッセージや通話を受信し、サーバと通信するためのデバイスである。ユーザは、システムから提供される情報を受け取り、必要に応じて対応を行う。
サーバは、まず電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段を用いる。この手段は、自然言語処理技術を用いてメッセージや通話内容を解析し、詐欺の可能性がある不自然な表現や要求を識別する。
次に、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段を用いる。この手段は、生成AIモデルを使用して、詐欺師が提供する情報や要求に対して適切な対策や返答を生成する。生成AIモデルは、過去の詐欺事例やパターンを学習しており、高精度な応答を生成することができる。
さらに、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段を用いる。この手段は、詐欺師からのメッセージや通話に対して自動的に応答し、詐欺のリスクを軽減する。例えば、詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な応答を自動で生成し、詐欺師に対して返答する。
また、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段を用いる。この手段は、詐欺のリスクがないと判断された情報や要求のみをユーザに通知する。これにより、ユーザは安全な情報のみを受け取ることができる。
詐欺師とのやり取りの結果を利用者に報告する手段も含まれている。この手段は、詐欺師とのやり取りの内容や結果をユーザに対して報告し、ユーザが状況を把握できるようにする。
具体例として、詐欺師から「あなたの銀行口座情報を教えてください」というメッセージを受信した場合、サーバはこのメッセージを解析し、詐欺の可能性が高いと判断する。生成AIモデルを用いて「この要求は不適切です。無視してください。」という応答を生成し、詐欺師に対して自動的に返答する。ユーザには、このやり取りの結果が報告される。
プロンプト文の例としては、以下のようなものがある：
メッセージ: "あなたの銀行口座情報を教えてください。"
応答: "この要求は不適切です。無視してください。"
このようにして、サーバ、端末、ユーザが連携して詐欺のリスクを軽減し、安全な情報のみをユーザに提供することができる。
応用例３における特定処理の流れについて図１６を用いて説明する。
ステップ１：
サーバは、端末から受信したメッセージや通話内容を解析する。入力としては、ユーザが受信したメッセージや通話内容がある。サーバは自然言語処理技術を用いて、メッセージや通話内容をテキストデータに変換し、詐欺の可能性がある不自然な表現や要求を識別する。出力としては、解析結果が得られる。
ステップ２：
サーバは、解析結果に基づいて、詐欺の可能性があるかどうかを判断する。入力としては、ステップ１で得られた解析結果がある。サーバは、詐欺の可能性があるキーワードやパターンを検出し、詐欺のリスクを評価する。出力としては、詐欺の可能性があるかどうかの判断結果が得られる。
ステップ３：
サーバは、詐欺の可能性があると判断された場合、生成AIモデルを用いて適切な応答を生成する。入力としては、ステップ２で得られた詐欺の可能性の判断結果と、元のメッセージや通話内容がある。サーバは、生成AIモデルにプロンプト文を入力し、適切な応答を生成する。出力としては、生成された応答が得られる。
ステップ４：
サーバは、生成された応答を詐欺師に対して自動的に送信する。入力としては、ステップ３で生成された応答がある。サーバは、詐欺師に対して適切な応答を送信し、詐欺のリスクを軽減する。出力としては、詐欺師に送信された応答が得られる。
ステップ５：
サーバは、詐欺のリスクがないと判断された情報や要求のみをユーザに通知する。入力としては、ステップ２で得られた詐欺の可能性の判断結果がある。サーバは、安全と判定された情報をユーザに通知し、ユーザが安全な情報のみを受け取ることができるようにする。出力としては、ユーザに通知された安全な情報が得られる。
ステップ６：
サーバは、詐欺師とのやり取りの結果をユーザに報告する。入力としては、ステップ４で行われた詐欺師とのやり取りの内容がある。サーバは、やり取りの結果をまとめ、ユーザに対して報告する。出力としては、ユーザに報告されたやり取りの結果が得られる。
このようにして、サーバ、端末、ユーザが連携して詐欺のリスクを軽減し、安全な情報のみをユーザに提供することができる。
なお、更に、ユーザの感情を推定する感情エンジンを組み合わせてもよい。すなわち、特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。
「形態例１」
本発明の一実施形態として、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が生成系ＡＩによって提供され、利用者の感情を認識する感情エンジンを更に含むシステムがある。このシステムは、利用者が電話やメールで受け取る情報に対して、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案し、詐欺師とのやり取りや対応を行う。さらに、感情エンジンは利用者の声のトーンやメールの文面から感情を解析し、その結果をシステムの詐欺師とのやり取りや対応を行う手段に提供する。
「形態例２」
具体的な例として、利用者が詐欺師からの電話を受けた場合、システムは詐欺師の話術に対して違和感がある内容を検知し、生成系ＡＩによって詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する。同時に、感情エンジンは利用者の声のトーンから感情を解析し、その結果をシステムに提供する。システムはこの情報を基に詐欺師とのやり取りや対応を行う。
「形態例３」
また、感情エンジンが利用者の感情が不安や恐怖であると判断した場合、システムの詐欺師とのやり取りや対応を行う手段は、詐欺師とのやり取りを中断し、利用者に安全な情報を提供する。例えば、詐欺師からの電話に対して、利用者が不安や恐怖を感じていると感情エンジンが判断した場合、システムは詐欺師との通話を自動的に切断し、利用者に詐欺師からの電話であったことと、その対処方法を通知する。
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。
「形態例１」
ステップ１：利用者が電話やメールで情報を受け取る。
ステップ２：システムが詐欺師の内容を見破るための応答内容を生成系ＡＩによって提案する。
ステップ３：感情エンジンが利用者の声のトーンやメールの文面から感情を解析する。
ステップ４：感情エンジンの解析結果をシステムの詐欺師とのやり取りや対応を行う手段に提供する。
「形態例２」
ステップ１：利用者が詐欺師からの電話を受ける。
ステップ２：システムが詐欺師の話術に対して違和感がある内容を検知し、生成系ＡＩによって詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する。
ステップ３：感情エンジンが利用者の声のトーンから感情を解析し、その結果をシステムに提供する。
ステップ４：システムが感情エンジンの解析結果を基に詐欺師とのやり取りや対応を行う。
「形態例３」
ステップ１：感情エンジンが利用者の感情が不安や恐怖であると判断する。
ステップ２：システムの詐欺師とのやり取りや対応を行う手段が詐欺師とのやり取りを中断する。
ステップ３：システムが利用者に安全な情報を提供する。例えば、詐欺師からの電話であったことと、その対処方法を通知する。
（実施例１）
次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。
現代社会において、電話や電子メールを利用した巧妙な詐欺行為が増加しており、利用者がこれらの詐欺を見破ることが困難である。また、詐欺師とのやり取りにおいて適切な対応を行うことができず、被害が拡大する恐れがある。さらに、利用者の感情を考慮した対応が求められるが、現行のシステムではこれが十分に行われていない。これらの課題を解決するための効果的な手段が求められている
実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話や電子メール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、利用者の感情を解析する手段と、解析した感情に基づいて応答内容を調整する手段と、を含む。これにより、詐欺的な内容を迅速に検知し、利用者に適切な対応を提案することが可能となる。また、利用者の感情を考慮した応答内容を提供することで、利用者が安心して対応できる環境を提供することができる。
「電話や電子メール」とは、音声通信やテキストメッセージを利用して情報を送受信する手段である。
「巧妙な詐欺師」とは、利用者を欺くために高度な話術や文書を用いる詐欺行為を行う者である。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、詐欺的な要素や不自然な情報を自動的に識別するための技術である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺行為を見破るために適切な返答を生成する技術である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師と対話し、適切な対応を行うための技術である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された情報や通信のみを利用者に提供する技術である。
「利用者の感情を解析する手段」とは、利用者の声のトーンやテキストの内容から感情を識別する技術である。
「解析した感情に基づいて応答内容を調整する手段」とは、利用者の感情状態に応じて返答内容を最適化する技術である。
「生成系人工知能」とは、自然言語処理や機械学習を用いてテキストや音声を生成する人工知能技術である。
本発明は、電話や電子メールを利用した巧妙な詐欺行為に対して、利用者が適切に対応できるよう支援するシステムである。このシステムは、詐欺的な内容を検知し、適切な応答内容を提案するための複数の手段を含む。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
1. サーバ
音声認識ソフトウェア：Google Cloud Speech-to-Text APIを使用して、受信した音声データをテキストに変換する。
自然言語処理ソフトウェア：spaCyを使用して、テキストデータを解析し、文法や意味を抽出する。
生成AIモデル：OpenAI GPT-4を使用して、詐欺的な要素を検知し、適切な応答内容を生成する。
感情解析エンジン：IBM Watson Tone Analyzerを使用して、利用者の感情を解析する。
2. 端末
音声録音機能：電話の音声を録音し、サーバに送信する。
テキスト送信機能：受信した電子メールの内容をサーバに送信する。
表示機能：生成された応答内容を利用者に提示する。
3. ユーザ
電話や電子メールの受信：詐欺師からの連絡を受け取る。
応答内容の確認：提示された応答内容を確認し、詐欺師とのやり取りを行う。
システムの具体的な動作
1. データの受信
ユーザが電話や電子メールを受け取る。
端末が受信した音声データやテキストデータをサーバに送信する。
2. データの解析
サーバが受信したデータを解析する。
音声データの場合、サーバはGoogle Cloud Speech-to-Text APIを使用して音声をテキストに変換する。
テキストデータの場合、サーバはspaCyを使用して文書を解析し、文法や意味を抽出する。
3. 詐欺的要素の検知
サーバが解析したテキストデータを生成AIモデル（OpenAI GPT-4）に入力し、詐欺的な要素が含まれているかを判断する。
サーバは特定のキーワードやフレーズ（例：「銀行口座」、「不正利用」）を検出し、詐欺の可能性を評価する。
4. 感情の解析
端末が利用者の声のトーンやメールの文面を感情エンジン（IBM Watson Tone Analyzer）に入力し、利用者の感情を解析する。
端末は感情解析の結果をサーバに送信する。
5. 応答内容の提案
サーバが生成AIモデルを用いて、詐欺師の内容を見破るための適切な応答内容を生成する。
サーバは感情解析結果を考慮して、ユーザが安心できるような応答内容を調整する。
6. 応答の提供
端末が生成された応答内容をユーザに提示する。
ユーザが提示された応答内容を参考にして、詐欺師とのやり取りを行う。
具体例
例えば、ユーザが「あなたの銀行口座が不正利用されています。すぐにこちらに連絡してください。」というメールを受け取った場合、システムは以下のように動作する。
1. データの受信
ユーザがメールを受信し、端末がその内容をサーバに送信する。
2. データの解析
サーバがメールのテキストを解析し、詐欺的な要素を検知する。
3. 詐欺的要素の検知
サーバが「銀行口座の不正利用」というフレーズを検知し、詐欺の可能性が高いと判断する。
4. 感情の解析
端末がユーザの感情を解析し、ユーザが不安を感じていることをサーバに送信する。
5. 応答内容の提案
サーバが生成AIモデルを用いて、「このメールは詐欺の可能性があります。銀行の公式サイトから直接連絡を取ることをお勧めします。」という応答内容を生成する。
6. 応答の提供
端末が生成された応答内容をユーザに提示し、ユーザがその内容を参考にして行動する。
プロンプト文の例
生成AIモデルに入力するプロンプト文の例は以下の通り。
「あなたの銀行口座が不正利用されています。すぐにこちらに連絡してください。」というメールを受け取りました。このメールが詐欺かどうかを判断し、適切な応答内容を提案してください。
このようにして、システムはユーザが詐欺師の巧妙な話術や文書に対して適切に対応できるよう支援する。
実施例１における特定処理の流れについて図１７を用いて説明する。
ステップ１：
データの受信
ユーザが電話や電子メールを受け取る。
端末が受信した音声データやテキストデータをサーバに送信する。
入力：電話の音声データ、電子メールのテキストデータ。
出力：サーバに送信された音声データおよびテキストデータ。
具体的な動作：端末が電話の音声を録音し、電子メールの内容をそのままサーバに送信する。
ステップ２：
データの解析
サーバが受信したデータを解析する。
音声データの場合、サーバはGoogle Cloud Speech-to-Text APIを使用して音声をテキストに変換する。
テキストデータの場合、サーバはspaCyを使用して文書を解析し、文法や意味を抽出する。
入力：サーバに送信された音声データおよびテキストデータ。
出力：解析されたテキストデータ。
具体的な動作：サーバが音声データをテキストに変換し、そのテキストを自然言語処理エンジンに渡して解析する。
ステップ３：
詐欺的要素の検知
サーバが解析したテキストデータを生成AIモデル（OpenAI GPT-4）に入力し、詐欺的な要素が含まれているかを判断する。
サーバは特定のキーワードやフレーズ（例：「銀行口座」、「不正利用」）を検出し、詐欺の可能性を評価する。
入力：解析されたテキストデータ。
出力：詐欺の可能性が高いかどうかのスコア。
具体的な動作：サーバがテキストデータを生成AIモデルに入力し、詐欺の可能性が高いかどうかのスコアを取得する。
ステップ４：
感情の解析
端末が利用者の声のトーンやメールの文面を感情エンジン（IBM Watson Tone Analyzer）に入力し、利用者の感情を解析する。
端末は感情解析の結果をサーバに送信する。
入力：利用者の声のトーン、メールの文面。
出力：解析された感情データ。
具体的な動作：端末が音声データやテキストデータを感情エンジンに渡し、解析結果をサーバに送信する。
ステップ５：
応答内容の提案
サーバが生成AIモデルを用いて、詐欺師の内容を見破るための適切な応答内容を生成する。
サーバは感情解析結果を考慮して、ユーザが安心できるような応答内容を調整する。
入力：詐欺の可能性スコア、解析された感情データ。
出力：生成された応答内容。
具体的な動作：サーバが生成AIモデルにプロンプト文を入力し、生成された応答内容を感情解析結果に基づいて微調整する。
ステップ６：
応答の提供
端末が生成された応答内容をユーザに提示する。
ユーザが提示された応答内容を参考にして、詐欺師とのやり取りを行う。
入力：生成された応答内容。
出力：ユーザに提示された応答内容。
具体的な動作：端末が画面上に応答内容を表示し、ユーザがその内容を確認する。
（応用例１）
次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。
電話やメールを通じて巧妙に接触してくる詐欺師の話術や文書に対して、利用者が容易に騙されてしまうリスクが高まっている。特に、詐欺師の巧妙な手口により、利用者が不適切な要求に応じてしまうことや、誤解を招く情報に惑わされることが問題となっている。また、利用者が詐欺に対する不安やストレスを感じることも多く、これに対する適切な対応が求められている。これらの課題を解決するためには、詐欺の検知と対応を自動化し、利用者の感情を解析して適切なサポートを提供するシステムが必要である。
応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、利用者の感情を解析する手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、を含む。これにより、詐欺のリスクを低減し、利用者が安心してコミュニケーションを行うことが可能となる。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、その内容に不自然さや不適切さを検出するための技術である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師が利用者に対して行う不適切な要求や誤解を招く情報に対して、適切な応答を生成し提案するための技術である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師からの連絡に対して自動的に応答し、適切な対応を行うための技術である。
「利用者の感情を解析する手段」とは、利用者の声のトーンやメールの文面から感情を解析し、その結果をシステムの他の機能に提供するための技術である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された通信のみを利用者に提供するための技術である。
「生成系AI」とは、詐欺師の内容を見破るための応答内容を自動的に生成する人工知能技術である。
「感情エンジン」とは、利用者の感情を解析し、その結果をシステムの他の機能に提供するための技術である。
この発明を実施するための形態として、詐欺検知アシスタントシステムをスマートフォンにインストールする方法を説明する。このシステムは、電話やメールでアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知し、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案し、利用者の感情を解析する機能を持つ。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア：スマートフォン
ソフトウェア：Python、正規表現ライブラリ、感情解析ライブラリ、生成系AIライブラリ
システムの構成
1. 違和感がある内容を検知する手段：
サーバは、正規表現ライブラリを用いて、電話やメールの内容を解析し、詐欺のパターンが含まれているかを検出する。この手段により、詐欺のリスクがあるメッセージを特定することができる。
2. 詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段：
サーバは、生成系AIライブラリを用いて、詐欺師の内容に対する適切な応答を生成する。この手段により、利用者が詐欺師に対して適切に対応するためのガイダンスを提供することができる。
3. 詐欺師とのやり取りや対応を行う手段：
サーバは、詐欺師からの連絡に対して自動的に応答し、適切な対応を行う。この手段により、利用者が詐欺師とのやり取りを安全に行うことができる。
4. 利用者の感情を解析する手段：
サーバは、感情解析ライブラリを用いて、利用者の声のトーンやメールの文面から感情を解析する。この手段により、利用者がストレスや不安を感じている場合に追加のサポートを提供することができる。
5. 安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段：
サーバは、詐欺のリスクがないと判断された通信のみを利用者に提供する。この手段により、利用者が安心してコミュニケーションを行うことができる。
具体例
例えば、利用者が「銀行口座情報を教えてください。緊急の対応が必要です。」というメッセージを受け取った場合、システムは以下のように動作する。
1. 違和感がある内容を検知：
サーバは、正規表現ライブラリを用いてメッセージを解析し、「銀行口座情報を教えてください」というフレーズが詐欺のパターンに一致することを検出する。
2. 応答内容の提案：
サーバは、生成系AIライブラリを用いて、「申し訳ありませんが、個人情報を提供することはできません。」という適切な応答を生成する。
3. 感情解析：
サーバは、感情解析ライブラリを用いて、利用者がこのメッセージに対してストレスを感じていることを解析する。
4. 安全な通信の提供：
サーバは、このメッセージが詐欺のリスクがあると判断し、利用者に警告を表示する。
プロンプト文の例
message = "銀行口座情報を教えてください。緊急の対応が必要です。"
result = assistant.handle_message(message)
print(result)
このようにして、詐欺検知アシスタントシステムは、利用者が詐欺に遭うリスクを低減し、安心してコミュニケーションを行うことができるようにサポートする。
応用例１における特定処理の流れについて図１８を用いて説明する。
ステップ１：
サーバは、電話やメールのメッセージを受信する。入力として、ユーザが受け取ったメッセージが提供される。サーバは、このメッセージを解析するために、正規表現ライブラリを使用する。具体的には、メッセージ内のテキストをスキャンし、詐欺のパターンに一致するフレーズが含まれているかをチェックする。出力として、詐欺の疑いがあるかどうかのフラグが生成される。
ステップ２：
サーバは、詐欺の疑いがあると判定された場合、生成系AIライブラリを使用して、適切な応答内容を生成する。入力として、詐欺の疑いがあるメッセージが提供される。サーバは、このメッセージを基に、詐欺師に対する適切な応答を生成する。出力として、生成された応答内容が得られる。
ステップ３：
サーバは、感情解析ライブラリを使用して、ユーザの感情を解析する。入力として、ユーザが受け取ったメッセージが提供される。サーバは、メッセージの文面や音声データを解析し、ユーザが感じているストレスや不安のレベルを評価する。出力として、感情解析の結果が得られる。
ステップ４：
サーバは、詐欺の疑いがあるメッセージと感情解析の結果を基に、ユーザに警告を表示する。入力として、詐欺の疑いがあるメッセージと感情解析の結果が提供される。サーバは、これらの情報を基に、ユーザに対して詐欺のリスクがあることを通知し、適切な対応を促す。出力として、ユーザに表示される警告メッセージが生成される。
ステップ５：
サーバは、安全と判定できたメッセージのみをユーザに提供する。入力として、詐欺の疑いがないと判定されたメッセージが提供される。サーバは、これらのメッセージをユーザに転送し、安心してコミュニケーションを行えるようにする。出力として、安全なメッセージがユーザに提供される。
このようにして、詐欺検知アシスタントシステムは、ユーザが詐欺に遭うリスクを低減し、安心してコミュニケーションを行うことができるようにサポートする。
（実施例２）
次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。
従来のシステムでは、詐欺師の巧妙な話術や文書に対して適切に対応することが難しく、利用者が詐欺に巻き込まれるリスクが高かった。また、詐欺師とのやり取りにおいて利用者の感情を考慮した対応ができず、ストレスや不安を感じることが多かった。これにより、利用者の安全を確保するための効果的な手段が求められていた
実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、利用者の声のトーンから感情を解析する手段と、生成された応答内容と感情解析結果を基に最適な応答を提案する手段と、を含む。これにより、詐欺師の巧妙な話術や文書に対して適切に対応し、利用者の安全を確保することが可能となる。また、利用者の感情を考慮した対応ができるため、ストレスや不安を軽減することができる。
「電話やメール等」とは、音声通話や電子メールなどの通信手段を指す。
「詐欺師」とは、他人を欺いて金銭や情報を不正に取得しようとする者を指す。
「話術」とは、言葉を巧みに操る技術や手法を指す。
「文書」とは、書かれた情報やメッセージを指す。
「違和感がある内容」とは、通常のコミュニケーションとは異なる、不自然で疑わしい内容を指す。
「検知する手段」とは、特定の条件やパターンを識別し、検出するための方法や装置を指す。
「応答内容」とは、相手の発言や行動に対して返答する内容を指す。
「提案する手段」とは、特定の行動や選択肢を提示するための方法や装置を指す。
「やり取りや対応を行う手段」とは、相手とのコミュニケーションや対処を実行するための方法や装置を指す。
「安全と判定できたもの」とは、リスクが低く、利用者にとって安全であると判断された情報や通信を指す。
「利用者」とは、システムを使用する個人や団体を指す。
「声のトーン」とは、音声の高さや強さ、感情の表現を指す。
「感情を解析する手段」とは、音声や表情などから感情を識別し、解析するための方法や装置を指す。
「生成された応答内容」とは、システムによって自動的に作成された返答内容を指す。
「感情解析結果」とは、感情を解析した結果得られた情報を指す。
「最適な応答を提案する手段」とは、状況に応じて最も適切な返答を提示するための方法や装置を指す。
「生成系人工知能」とは、データを基に新しい情報や応答を生成する能力を持つ人工知能を指す。
「音声や電子メールサービス」とは、音声通話や電子メールを提供する通信サービスを指す。
「オプションメニュー」とは、基本機能に追加して提供される選択可能な機能やサービスを指す。
この発明は、詐欺師の巧妙な話術や文書に対して適切に対応し、利用者の安全を確保するためのシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア: サーバ、端末（スマートフォンやPC）
ソフトウェア: 生成AIモデル（例: GPT-4）、感情エンジン
システムの概要
このシステムは、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、適切な応答内容を生成して利用者に提供するものである。具体的には、詐欺師からの不適切な要求や誤解を招く情報に対して、無視するような応答や否定する応答を提案する。
データ加工およびデータ演算の流れ
1. ユーザが詐欺師からの電話を受ける。
2. 端末は通話内容を録音し、リアルタイムでサーバに送信する。
3. サーバは録音データを受信し、生成AIモデルに入力する。
4. 生成AIモデルは詐欺師の話術に対して違和感がある内容を検知し、適切な応答内容を生成する。
5. 感情エンジンはユーザの声のトーンから感情を解析し、その結果をサーバに提供する。
6. サーバは生成された応答内容と感情解析結果を基に、最適な応答をユーザに提案する。
具体例
シナリオ: ユーザが詐欺師から「あなたの銀行口座情報を教えてください」と要求される。
生成AIモデルのプロンプト文の例: 「詐欺師が銀行口座情報を要求している場合、どのように応答すればよいか提案してください。」
実施の詳細
ユーザが詐欺師からの電話を受けると、端末は通話内容を録音し、リアルタイムでサーバに送信する。
サーバは録音データを受信し、生成AIモデル（例: GPT-4）に入力する。生成AIモデルは詐欺師の話術に対して違和感がある内容を検知し、「その要求は不適切です。個人情報を教えないでください」といった応答内容を生成する。
同時に、感情エンジンはユーザの声のトーンから感情を解析し、「ユーザが不安を感じている」といった結果をサーバに提供する。
サーバは生成された応答内容と感情解析結果を基に、最適な応答をユーザに提案する。例えば、「その要求は無視してください。個人情報を教えないでください」といった具体的なアドバイスを提供する。
このようにして、システムは詐欺師の内容を見破り、ユーザに適切な応答を提案することができる。これにより、利用者の安全を確保し、詐欺被害を未然に防ぐことが可能となる。また、利用者の感情を考慮した対応ができるため、ストレスや不安を軽減することができる。
実施例２における特定処理の流れについて図１９を用いて説明する。
ステップ１：
ユーザが詐欺師からの電話を受ける。
具体的な動作: ユーザがスマートフォンで電話を受け、詐欺師が「あなたの銀行口座情報を教えてください」と要求する。
入力: 詐欺師からの電話。
出力: 通話内容の音声データ。
ステップ２：
端末が通話内容を録音し、リアルタイムでサーバに送信する。
具体的な動作: スマートフォンの録音機能が起動し、通話内容を録音しながら、データをサーバにストリーミング送信する。
入力: 通話内容の音声データ。
出力: サーバに送信された音声データ。
ステップ３：
サーバが録音データを生成AIモデルに入力する。
具体的な動作: サーバが録音データを解析し、詐欺師の話術をテキストデータに変換し、生成AIモデル（例: GPT-4）に入力する。
入力: サーバに送信された音声データ。
出力: 生成AIモデルに入力されたテキストデータ。
ステップ４：
生成AIモデルが適切な応答内容を生成する。
具体的な動作: 生成AIモデルが「その要求は不適切です。個人情報を教えないでください」といった応答内容を生成する。
入力: 生成AIモデルに入力されたテキストデータ。
出力: 生成された応答内容。
ステップ５：
感情エンジンがユーザの声のトーンから感情を解析する。
具体的な動作: 感情エンジンがユーザの声のトーンを解析し、「ユーザが不安を感じている」といった感情解析結果をサーバに送信する。
入力: 通話内容の音声データ。
出力: 感情解析結果。
ステップ６：
サーバが生成された応答内容と感情解析結果を基に、最適な応答をユーザに提案する。
具体的な動作: サーバが「その要求は無視してください。個人情報を教えないでください」といった具体的なアドバイスをユーザの端末に送信し、ユーザに通知する。
入力: 生成された応答内容、感情解析結果。
出力: ユーザに提案された最適な応答。
（応用例２）
次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。
近年、電話やメールを利用した巧妙な詐欺行為が増加しており、利用者が詐欺師の話術や文書に騙されるリスクが高まっている。また、詐欺行為に対する対応が遅れると、利用者の精神的なストレスや不安が増大する問題がある。従来のシステムでは、詐欺行為をリアルタイムで検知し、適切な応答を生成することが難しく、利用者の感情状態を考慮した対応も不十分である。これにより、利用者の安全を確保しつつ、精神的な負担を軽減することが求められている。
応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、利用者の感情状態を解析し、ストレスや不安を軽減するためのアドバイスを提供する手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、を含む。これにより、詐欺行為をリアルタイムで検知し、適切な応答を生成することが可能となる。また、利用者の感情状態を考慮した対応が可能となり、精神的な負担を軽減することができる。
「電話やメール等」とは、音声通信や電子メールを含む、利用者と外部とのコミュニケーション手段である。
「巧妙な詐欺師」とは、利用者を騙すために高度な話術や文書を用いる詐欺行為を行う者である。
「話術や文書」とは、詐欺師が利用者を騙すために使用する言葉や書かれた内容である。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、詐欺師の話術や文書に含まれる不自然な点や疑わしい要素を識別するための技術である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師の話術や文書に対して適切な返答を生成し、利用者に提供するための技術である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師とのコミュニケーションを管理し、適切な対応を行うための技術である。
「利用者の感情状態を解析し、ストレスや不安を軽減するためのアドバイスを提供する手段」とは、利用者の感情を解析し、精神的な負担を軽減するための助言を提供する技術である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された通信のみを利用者に接続するための技術である。
「生成系ＡＩ」とは、人工知能を用いてテキストや音声を生成する技術である。
「感情解析」とは、利用者の声のトーンやテキストから感情を識別する技術である。
この発明を実施するためのシステムは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知し、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案するものである。さらに、詐欺師とのやり取りや対応を行い、利用者の感情状態を解析し、ストレスや不安を軽減するためのアドバイスを提供する。また、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ機能を持つ。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア：スマートフォン（マイク、スピーカー）
ソフトウェア：
Python
音声認識ライブラリ（音声認識）
Transformersライブラリ（生成系AIモデル）
TextBlobライブラリ（感情解析）
システムの処理概要
1. 音声認識：端末（スマートフォン）は、マイクを使用して音声を録音し、音声認識ライブラリを用いて音声をテキストに変換する。
2. 詐欺検知：サーバは、変換されたテキストに特定のキーワード（例：銀行口座、パスワード）が含まれているかをチェックする。
3. 感情解析：サーバは、TextBlobライブラリを用いてテキストの感情を解析する。感情がネガティブであれば、詐欺の可能性が高いと判断する。
4. 応答生成：サーバは、生成系AIモデル（GPT-3）を用いて、適切な応答内容を生成する。
5. 結果表示：端末は、生成された応答内容をユーザに表示する。
具体例
ユーザが詐欺師から「あなたの銀行口座情報を教えてください」という電話を受けた場合、システムはこの内容を検知し、「詐欺の可能性があります。無視してください。」という応答を生成する。
プロンプト文の例
詐欺師からの電話を受けた場合、以下のようなプロンプト文を生成系AIモデルに入力する：
「詐欺の可能性があります。無視してください。」
応用例２における特定処理の流れについて図２０を用いて説明する。
ステップ１：
端末（スマートフォン）は、マイクを使用してユーザの音声を録音する。録音された音声データが入力となる。端末は、この音声データを音声認識ライブラリを用いてテキストに変換する。変換されたテキストが出力となる。
ステップ２：
サーバは、ステップ１で得られたテキストを受け取り、詐欺検知を行う。具体的には、テキスト内に特定のキーワード（例：銀行口座、パスワード）が含まれているかをチェックする。該当するキーワードが検出された場合、そのテキストが詐欺の可能性があると判断される。この判断結果が出力となる。
ステップ３：
サーバは、ステップ２で詐欺の可能性があると判断されたテキストに対して、TextBlobライブラリを用いて感情解析を行う。入力はステップ２のテキストであり、解析結果として感情のポジティブ・ネガティブのスコアが出力される。感情がネガティブであれば、詐欺の可能性が高いと判断する。
ステップ４：
サーバは、ステップ３の感情解析結果を基に、生成系AIモデル（GPT-3）を用いて適切な応答内容を生成する。入力はステップ３の感情解析結果とテキストであり、生成された応答内容が出力となる。例えば、「詐欺の可能性があります。無視してください。」という応答が生成される。
ステップ５：
端末は、ステップ４で生成された応答内容をユーザに表示する。入力はステップ４の応答内容であり、ユーザに対して視覚的または音声的に提示される。ユーザはこの応答内容を確認し、適切な対応を取ることができる。
（実施例３）
次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。
詐欺師による巧妙な話術や文書を通じた詐欺行為は、利用者に対して重大な被害をもたらす可能性がある。従来のシステムでは、詐欺師の不正行為を検知し、適切に対応することが困難であった。また、利用者が不安や恐怖を感じた場合に、迅速に対応する手段が不足していた。これにより、利用者の安全を確保することが難しかった
実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、詐欺師からの通信を受け取る手段と、メッセージの解析と感情状態を判断する手段と、詐欺師に対する応答を生成する手段と、応答を送信し結果を報告する手段と、安全な情報のみを利用者に提供する手段と、感情エンジンによるやり取りを中断する手段を含む。これにより、詐欺師の不正行為を迅速に検知し、適切に対応することが可能となる。また、利用者が不安や恐怖を感じた場合にも、迅速に対応し、利用者の安全を確保することができる。
「詐欺師からの通信を受け取る手段」とは、詐欺師からの電話、メール、メッセージなどの通信を受信するための機能である。
「メッセージの解析と感情状態を判断する手段」とは、受信したメッセージを解析し、利用者の感情状態（不安、恐怖など）を判断するための機能である。
「詐欺師に対する応答を生成する手段」とは、詐欺師に対する適切な応答を生成するための機能である。
「応答を送信し結果を報告する手段」とは、生成された応答を詐欺師に送信し、その結果を利用者に報告するための機能である。
「安全な情報のみを利用者に提供する手段」とは、詐欺師とのやり取りの内容を解析し、安全と判断された情報のみを利用者に提供するための機能である。
「感情エンジンによるやり取りを中断する手段」とは、利用者の感情が不安や恐怖であると判断した場合に、詐欺師とのやり取りを中断するための機能である。
「生成系AIモデル」とは、詐欺師に対する応答を生成するために使用される人工知能モデルである。
この発明は、詐欺師からの通信を受け取り、適切に対応するためのシステムである。システムは、サーバ、端末（PC、スマートフォン）、生成AIモデル、感情エンジン、通信モジュールを用いて実施される。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア: サーバ、端末（PC、スマートフォン）
ソフトウェア: 生成AIモデル（例: GPT-4）、感情エンジン、通信モジュール
システムの具体的な動作
1. 詐欺師からの通信を受け取る
サーバは、詐欺師からの通信（電話、メール、メッセージなど）を受信する。
サーバは、受信した通信をログに記録する。
具体例: サーバが詐欺師からの電話を受け取ると、その通話内容を録音し、データベースに保存する。
2. メッセージの解析と感情状態の判断
サーバは、受信したメッセージを解析するために、感情エンジンにデータを送信する。
感情エンジンは、メッセージの内容を解析し、利用者の感情状態（不安、恐怖など）を判断する。
具体例: サーバが詐欺師からのメッセージを感情エンジンに送信し、感情エンジンが「利用者が不安を感じている」と判断する。
3. 詐欺師に対する応答の生成
サーバは、生成AIモデルにプロンプト文を送信し、詐欺師に対する適切な応答を生成する。
生成AIモデルは、プロンプト文に基づいて応答を生成し、サーバに返送する。
具体例: サーバが生成AIモデルに「詐欺師からのメッセージに対して適切な応答を生成してください。メッセージ内容: 'あなたの銀行口座情報を教えてください。'」というプロンプト文を送信し、生成AIモデルが「そのような情報は提供できません」という応答を生成する。
4. 応答の送信と結果の報告
サーバは、生成された応答を詐欺師に送信する。
サーバは、やり取りの結果を利用者に報告する。
具体例: サーバが生成された応答を詐欺師に送信し、その後、利用者に「詐欺師からの要求に対して適切な応答を行いました」と通知する。
5. 安全な情報の提供
サーバは、詐欺師とのやり取りの内容を解析し、安全かどうかを判断する。
サーバは、安全と判定された情報のみを利用者に提供する。
具体例: サーバが詐欺師からのメッセージを解析し、「この情報は安全です」と判断した場合、その情報を利用者に通知する。
6. 感情エンジンによるやり取りの中断
感情エンジンが、利用者の感情が不安や恐怖であると判断した場合、詐欺師とのやり取りを中断する。
サーバは、詐欺師との通話を自動的に切断し、利用者に詐欺師からの電話であったことと、その対処方法を通知する。
具体例: 感情エンジンが「利用者が恐怖を感じている」と判断した場合、サーバが通話を切断し、「詐欺師からの電話でした。今後はこの番号からの電話に出ないでください」と利用者に通知する。
プロンプト文の例
「詐欺師からのメッセージに対して適切な応答を生成してください。メッセージ内容: 'あなたの銀行口座情報を教えてください。'」
「詐欺師とのやり取りの結果を解析し、安全な情報のみを利用者に提供してください。」
「利用者が不安や恐怖を感じた場合の対応方法を生成してください。」
このシステムは、詐欺師とのやり取りを自動化し、利用者の安全を確保するための高度な技術を提供する。実施例３における特定処理の流れについて図２１を用いて説明する。
ステップ１：
詐欺師からの通信を受け取る
サーバは、詐欺師からの通信（電話、メール、メッセージなど）を受信する。
入力: 詐欺師からの通信データ（音声、テキストなど）
データ加工: 通信データをログに記録し、必要に応じて音声データをテキストに変換する。
出力: 解析可能な形式の通信データ
具体的な動作: サーバが詐欺師からの電話を受け取ると、その通話内容を録音し、音声データをテキストに変換してデータベースに保存する。
ステップ２：
メッセージの解析と感情状態の判断
サーバは、受信したメッセージを解析するために、感情エンジンにデータを送信する。
入力: 解析可能な形式の通信データ
データ演算: 感情エンジンがメッセージの内容を解析し、利用者の感情状態（不安、恐怖など）を判断する。
出力: 感情状態の判断結果
具体的な動作: サーバが詐欺師からのメッセージを感情エンジンに送信し、感情エンジンが「利用者が不安を感じている」と判断する。
ステップ３：
詐欺師に対する応答の生成
サーバは、生成AIモデルにプロンプト文を送信し、詐欺師に対する適切な応答を生成する。
入力: 感情状態の判断結果、プロンプト文
データ演算: 生成AIモデルがプロンプト文に基づいて応答を生成する。
出力: 生成された応答
具体的な動作: サーバが生成AIモデルに「詐欺師からのメッセージに対して適切な応答を生成してください。メッセージ内容: 'あなたの銀行口座情報を教えてください。'」というプロンプト文を送信し、生成AIモデルが「そのような情報は提供できません」という応答を生成する。
ステップ４：
応答の送信と結果の報告
サーバは、生成された応答を詐欺師に送信する。
入力: 生成された応答
データ加工: 応答を詐欺師に送信し、その結果をログに記録する。
出力: 詐欺師への応答送信結果、利用者への報告内容
具体的な動作: サーバが生成された応答を詐欺師に送信し、その後、利用者に「詐欺師からの要求に対して適切な応答を行いました」と通知する。
ステップ５：
安全な情報の提供
サーバは、詐欺師とのやり取りの内容を解析し、安全かどうかを判断する。
入力: 詐欺師とのやり取りの内容
データ演算: やり取りの内容を解析し、安全と判断された情報を抽出する。
出力: 安全と判断された情報
具体的な動作: サーバが詐欺師からのメッセージを解析し、「この情報は安全です」と判断した場合、その情報を利用者に通知する。
ステップ６：
感情エンジンによるやり取りの中断
感情エンジンが、利用者の感情が不安や恐怖であると判断した場合、詐欺師とのやり取りを中断する。
入力: 利用者の感情状態
データ演算: 感情エンジンが利用者の感情状態を解析し、不安や恐怖を感じていると判断する。
出力: やり取りの中断指示、利用者への通知内容
具体的な動作: 感情エンジンが「利用者が恐怖を感じている」と判断した場合、サーバが通話を切断し、「詐欺師からの電話でした。今後はこの番号からの電話に出ないでください」と利用者に通知する。
（応用例３）
次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。
現代社会において、電話やメールを通じた巧妙な詐欺行為が増加しており、利用者が詐欺師の話術や文書に騙されるリスクが高まっている。また、詐欺師とのやり取りにおいて利用者が不安や恐怖を感じることが多く、精神的な負担も大きい。これに対して、詐欺師の不適切な要求や誤解を招く情報を自動的に検出し、利用者を保護するための効果的なシステムが求められている
応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、利用者の感情を分析し、不安や恐怖を検出する手段と、詐欺師とのやり取りを中断し、安全な情報を提供する手段と、詐欺師からの情報の安全性を評価する手段と、詐欺師に対する適切な応答を生成する手段と、を含む。これにより、詐欺師からの攻撃を自動的に検出し、利用者を保護することが可能となる。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、詐欺師の話術や文書に含まれる不自然な点や不適切な情報を自動的に検出するための技術である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師の意図を見抜き、適切な応答を生成するための技術である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師とのコミュニケーションを代行し、利用者に代わって適切な対応を行うための技術である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺師からの情報の安全性を評価し、安全と判断された情報のみを利用者に提供するための技術である。
「利用者の感情を分析し、不安や恐怖を検出する手段」とは、利用者の音声や表情を解析し、利用者が不安や恐怖を感じているかどうかを判断するための技術である。
「詐欺師とのやり取りを中断し、安全な情報を提供する手段」とは、利用者が不安や恐怖を感じた場合に詐欺師とのコミュニケーションを自動的に中断し、利用者に安心できる情報を提供するための技術である。
「詐欺師からの情報の安全性を評価する手段」とは、詐欺師から提供された情報が安全かどうかを評価するための技術である。
「詐欺師に対する適切な応答を生成する手段」とは、詐欺師に対して適切な応答を自動的に生成するための技術である。
この発明を実施するためのシステムは、詐欺師からの電話やメールを自動的に検出し、利用者を保護するための一連の手段を含む。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。
使用するハードウェアとソフトウェア
ハードウェア: スマートフォン、スマート眼鏡
ソフトウェア: 感情エンジン、生成AIモデル（例: GPT-4）、音声認識システム（例: Google Speech-to-Text）
データ加工とデータ演算
1. 音声認識:
サーバは、詐欺師からの電話やメッセージを音声認識システムでテキストに変換する。
使用例: Google Speech-to-Text APIを利用して音声をテキストに変換する。
2. 感情分析:
サーバは、利用者の音声や表情を感情エンジンで分析し、不安や恐怖を検出する。
使用例: 感情エンジンを利用して利用者の感情をリアルタイムで分析する。
3. 生成AIモデルによる応答生成:
サーバは、生成AIモデル（例: GPT-4）を使用して、詐欺師に対する適切な応答を生成する。
使用例: GPT-4に「詐欺師からの要求を無視する応答を生成して」とプロンプトを入力する。
4. 安全性判定:
サーバは、詐欺師からの情報が安全かどうかを判定し、安全と判断された情報のみを利用者に提供する。
使用例: 生成AIモデルを使用して、詐欺師からの情報の安全性を評価する。
5. 通知と対処:
サーバは、詐欺師とのやり取りを中断し、利用者に詐欺師からの電話であったことと、その対処方法を通知する。
使用例: スマートフォンの通知機能を使用して、利用者に警告メッセージを表示する。
具体例
生成AIモデルへ入力するプロンプト文の例
「詐欺師からの要求を無視する応答を生成して」
「詐欺師が提供した情報の安全性を評価して」
シナリオの具体例
1. 音声認識:
詐欺師からの電話を受け取った際、スマートフォンが音声をテキストに変換する。
例: 「こんにちは、あなたの銀行口座が危険にさらされています。」
2. 感情分析:
利用者が不安を感じている場合、感情エンジンがそれを検出する。
例: 利用者の声が震えていることを感情エンジンが検出。
3. 生成AIモデルによる応答生成:
サーバが生成AIモデルを使用して、詐欺師に対する適切な応答を生成する。
例: 「その情報は誤りです。銀行に直接確認してください。」
4. 安全性判定:
サーバが詐欺師からの情報の安全性を評価し、安全でないと判断する。
例: 「あなたの銀行口座が危険にさらされています」という情報が不適切と判断される。
5. 通知と対処:
サーバが詐欺師とのやり取りを中断し、利用者に警告メッセージを通知する。
例: 「詐欺師からの電話でした。銀行に直接確認してください。」
このようにして、詐欺防止アシスタントは詐欺師からの攻撃を自動的に検出し、利用者を保護することができる。
応用例３における特定処理の流れについて図２２を用いて説明する。
ステップ１：
サーバは、詐欺師からの電話やメッセージを受信する。入力として音声データやテキストデータを取得し、音声認識システム（例: Google Speech-to-Text）を使用して音声データをテキストに変換する。出力としてテキストデータを得る。
ステップ２：
サーバは、テキストデータを感情エンジンに入力し、利用者の感情を分析する。入力としてテキストデータと利用者の音声や表情データを取得し、不安や恐怖を検出する。出力として感情分析結果を得る。
ステップ３：
サーバは、生成AIモデル（例: GPT-4）にテキストデータを入力し、詐欺師に対する適切な応答を生成する。入力としてテキストデータとプロンプト文（例: 「詐欺師からの要求を無視する応答を生成して」）を使用し、生成AIモデルが応答を生成する。出力として応答テキストを得る。
ステップ４：
サーバは、生成された応答テキストを利用者に提供する前に、詐欺師からの情報の安全性を評価する。入力として生成された応答テキストと詐欺師からの元のテキストデータを使用し、生成AIモデルを使用して安全性を評価する。出力として安全性評価結果を得る。
ステップ５：
サーバは、安全性評価結果に基づいて、詐欺師からの情報が安全であると判断された場合のみ、応答テキストを利用者に提供する。入力として安全性評価結果と応答テキストを使用し、安全と判断された情報を利用者に通知する。出力として利用者に提供される安全な情報を得る。
ステップ６：
サーバは、利用者の感情分析結果に基づいて、利用者が不安や恐怖を感じている場合、詐欺師とのやり取りを中断し、安全な情報を提供する。入力として感情分析結果と詐欺師からの元のテキストデータを使用し、詐欺師との通信を中断し、利用者に警告メッセージを通知する。出力として利用者に提供される警告メッセージを得る。
特定処理部２９０は、特定処理の結果をスマート眼鏡２１４に送信する。スマート眼鏡２１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。
データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）等の生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、及び画像を示す画像データ等の推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ及びテキストデータ等のデータ形式で出力する。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、及び／又は要約等を指す。
生成AIの他の例としては、Gemini（インターネット検索＜URL: https://gemini.google.com/?hl=ja＞）が挙げられる。
上記実施形態では、データ処理装置１２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、スマート眼鏡２１４によって特定処理が行われるようにしてもよい。
［第３実施形態］
図５には、第３実施形態に係るデータ処理システム３１０の構成の一例が示されている。
図５に示すように、データ処理システム３１０は、データ処理装置１２及びヘッドセット型端末３１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。
データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、及び通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例である。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４及び通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）及び／又はＬＡＮ（Local Area Network）等が挙げられる。
ヘッドセット型端末３１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、通信Ｉ／Ｆ４４、及びディスプレイ３４３を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、及びディスプレイ３４３も、バス５２に接続されている。
マイクロフォン２３８は、ユーザ２０が発する音声を受け付けることで、ユーザ２０から指示等を受け付ける。マイクロフォン２３８は、ユーザ２０が発する音声を捕捉し、捕捉した音声を音声データに変換してプロセッサ４６に出力する。スピーカ２４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。
カメラ４２は、レンズ、絞り、及びシャッタ等の光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザ２０の周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。
通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６を用いたプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受はセキュアな状態で行われる。
図６には、データ処理装置１２及びヘッドセット型端末３１４の要部機能の一例が示されている。図６に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。
特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って、特定処理部２９０として動作することによって実現される。
ストレージ３２には、データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。
ヘッドセット型端末３１４では、プロセッサ４６によって受付出力処理が行われる。ストレージ５０には、受付出力プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６０を読み出し、読み出した受付出力プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。受付出力処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する受付出力プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。
次に、データ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理について説明する。
「形態例１」
本発明の一実施形態として、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段が提供される。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、その中に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。例えば、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合や、詐欺師が利用者を誤解に導くような情報を提供している場合など、そのような状況を検知することができる。
「形態例２」
また、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段も提供される。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容に対して、適切な応答内容を生成し、それを利用者に提供する。例えば、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答内容を提案することができる。また、詐欺師が利用者を誤解に導くような情報を提供している場合、その情報を否定するような応答内容を提案することができる。
「形態例３」
さらに、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段も提供される。この手段は、詐欺師とのやり取りを代行し、その結果を利用者に報告する。例えば、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答を詐欺師に対して行うことができる。また、詐欺師が利用者を誤解に導くような情報を提供している場合、その情報を否定するような応答を詐欺師に対して行うことができる。
「形態例４」
最後に、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段も提供される。この手段は、詐欺師とのやり取りの結果、詐欺師の話術や文書の内容が安全であると判断された場合にのみ、その内容を利用者に提供する。例えば、詐欺師が利用者に対して適切な情報を提供している場合、その情報を利用者に提供することができる。また、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合や、詐欺師が利用者を誤解に導くような情報を提供している場合、そのような情報は利用者に提供されない。
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。
「形態例１」
ステップ１：電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段が動作を開始する。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、その中に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。
ステップ２：詐欺師の話術や文書の内容に対して、適切な応答内容を生成し、それを利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答内容を提案する。
ステップ３：詐欺師とのやり取りを代行し、その結果を利用者に報告する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答を詐欺師に対して行う。
ステップ４：詐欺師とのやり取りの結果、詐欺師の話術や文書の内容が安全であると判断された場合にのみ、その内容を利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して適切な情報を提供している場合、その情報を利用者に提供する。
「形態例２」
ステップ１：電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段が動作を開始する。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、その中に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。
ステップ２：詐欺師の話術や文書の内容に対して、適切な応答内容を生成し、それを利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答内容を提案する。
ステップ３：詐欺師とのやり取りを代行し、その結果を利用者に報告する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答を詐欺師に対して行う。
ステップ４：詐欺師とのやり取りの結果、詐欺師の話術や文書の内容が安全であると判断された場合にのみ、その内容を利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して適切な情報を提供している場合、その情報を利用者に提供する。
「形態例３」
ステップ１：電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段が動作を開始する。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、その中に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。
ステップ２：詐欺師の話術や文書の内容に対して、適切な応答内容を生成し、それを利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答内容を提案する。
ステップ３：詐欺師とのやり取りを代行し、その結果を利用者に報告する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答を詐欺師に対して行う。
ステップ４：詐欺師とのやり取りの結果、詐欺師の話術や文書の内容が安全であると判断された場合にのみ、その内容を利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して適切な情報を提供している場合、その情報を利用者に提供する。
「形態例４」
ステップ１：電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段が動作を開始する。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、その中に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。
ステップ２：詐欺師の話術や文書の内容に対して、適切な応答内容を生成し、それを利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答内容を提案する。
ステップ３：詐欺師とのやり取りを代行し、その結果を利用者に報告する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答を詐欺師に対して行う。
ステップ４：詐欺師とのやり取りの結果、詐欺師の話術や文書の内容が安全であると判断された場合にのみ、その内容を利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して適切な情報を提供している場合、その情報を利用者に提供する。
（実施例１）
次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。
現代社会において、電話やメールを通じて巧妙に詐欺を行う手口が増加している。これにより、多くの利用者が詐欺被害に遭うリスクが高まっている。従来の手段では、詐欺の検知や対応が困難であり、利用者が自らの判断で詐欺を見破ることが求められていた。このため、詐欺の検知と対応を自動化し、利用者を保護するシステムが求められている
実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、利用者がメッセージを入力する手段と、端末がメッセージをサーバに送信する手段と、サーバがメッセージを解析する手段と、サーバが生成AIモデルを使用して詐欺的要素を判断する手段と、サーバが評価結果を生成する手段と、サーバが評価結果を端末に送信する手段と、端末が評価結果を利用者に表示する手段と、を含む。これにより、詐欺の検知と対応が自動化され、利用者が詐欺被害に遭うリスクを低減することが可能となる。
「電話やメール」とは、通信手段を用いて利用者に情報を伝達する方法である。
「巧妙な詐欺師」とは、利用者を欺くために高度な話術や文書を用いる人物である。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、メッセージの中に通常とは異なる、不自然な要素を見つけ出す方法である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な返答を生成する方法である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師とのコミュニケーションを管理し、適切な対応を行う方法である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断されたメッセージのみを利用者に提供する方法である。
「利用者がメッセージを入力する手段」とは、利用者が受け取ったメッセージをシステムに入力する方法である。
「端末がメッセージをサーバに送信する手段」とは、利用者のデバイスが入力されたメッセージをサーバに送信する方法である。
「サーバがメッセージを解析する手段」とは、サーバが受け取ったメッセージを自然言語処理ツールを用いて解析する方法である。
「サーバが生成AIモデルを使用して詐欺的要素を判断する手段」とは、サーバが生成AIモデルを用いてメッセージの詐欺的要素を評価する方法である。
「サーバが評価結果を生成する手段」とは、サーバが生成AIモデルの出力を基にメッセージの評価結果を作成する方法である。
「サーバが評価結果を端末に送信する手段」とは、サーバが生成した評価結果を利用者のデバイスに送信する方法である。
「端末が評価結果を利用者に表示する手段」とは、利用者のデバイスが受け取った評価結果を画面に表示する方法である。
この発明は、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知し、利用者を保護するためのシステムである。このシステムは、サーバ、端末、生成AIモデル、自然言語処理ツールを用いて実現される。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア: サーバ、端末（PC、スマートフォンなど）
ソフトウェア: 生成AIモデル（例えば、GPT-4）、自然言語処理ツール（例えば、spaCy、NLTK）
システムの具体的な動作
1. ユーザがメッセージを入力する
ユーザは受け取った電話やメールの内容をシステムに入力する。例えば、ユーザが詐欺の疑いがあるメールを受け取った場合、そのメールの内容をコピーしてシステムの入力フィールドに貼り付ける。
2. 端末がメッセージをサーバに送信する
端末（ユーザのPCやスマートフォン）は、入力されたメッセージをサーバに送信する。具体的には、HTTPリクエストを使用してメッセージデータをサーバに送信する。
3. サーバがメッセージを解析する
サーバは受け取ったメッセージを自然言語処理ツール（例えば、spaCyやNLTK）を用いて解析する。具体的には、メッセージの文法構造を解析し、重要なキーワードやフレーズを抽出する。
4. サーバが生成AIモデルを使用して詐欺的要素を判断する
サーバは生成AIモデル（例えば、GPT-4）を使用して、メッセージの内容に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。具体的には、抽出されたキーワードやフレーズをプロンプト文に組み込み、生成AIモデルに入力する。例えば、「このメッセージには詐欺の要素がありますか？」というプロンプト文を生成AIモデルに入力する。
5. サーバが評価結果を生成する
サーバは生成AIモデルの出力を基に、メッセージに違和感があるかどうかを評価する。具体的には、生成AIモデルの出力を解析し、「詐欺の可能性あり」や「詐欺の可能性なし」といった評価結果を生成する。
6. サーバが評価結果を端末に送信する
サーバは生成した評価結果を端末に送信する。具体的には、HTTPレスポンスを使用して評価結果を端末に送信する。
7. 端末が評価結果をユーザに表示する
端末は受け取った評価結果をユーザに表示する。具体的には、ユーザのPCやスマートフォンの画面に「このメッセージには詐欺の可能性があります」といった警告メッセージを表示する。
具体例
メールの例
入力メッセージ: 「おめでとうございます！あなたは100万円の当選者です。詳細を確認するために、こちらのリンクをクリックしてください。」
プロンプト文の例
プロンプト文: 「このメッセージには詐欺の要素がありますか？」
出力例
生成AIモデルの出力: 「このメッセージには詐欺の要素があります。リンクをクリックするように促している点が特に怪しいです。」
評価結果
サーバの評価: 「詐欺の可能性あり」
表示結果
端末の表示: 「このメッセージには詐欺の可能性があります。リンクをクリックしないでください。」
このようにして、ユーザは詐欺の可能性があるメッセージを事前に検知し、被害を未然に防ぐことができる。このシステムにより、詐欺の検知と対応が自動化され、利用者が詐欺被害に遭うリスクを低減することが可能となる。
実施例１における特定処理の流れについて図１１を用いて説明する。
ステップ１：
ユーザがメッセージを入力する。
入力: ユーザが受け取った電話やメールの内容。
具体的な動作: ユーザは詐欺の疑いがあるメッセージをシステムの入力フィールドにコピーして貼り付ける。
出力: 入力されたメッセージデータ。
ステップ２：
端末がメッセージをサーバに送信する。
入力: ユーザが入力したメッセージデータ。
具体的な動作: 端末（ユーザのPCやスマートフォン）は、HTTPリクエストを使用してメッセージデータをサーバに送信する。
出力: サーバに送信されたメッセージデータ。
ステップ３：
サーバがメッセージを解析する。
入力: サーバに送信されたメッセージデータ。
具体的な動作: サーバは自然言語処理ツール（例えば、spaCyやNLTK）を用いてメッセージの文法構造を解析し、重要なキーワードやフレーズを抽出する。
出力: 抽出されたキーワードやフレーズ。
ステップ４：
サーバが生成AIモデルを使用して詐欺的要素を判断する。
入力: 抽出されたキーワードやフレーズ。
具体的な動作: サーバは生成AIモデル（例えば、GPT-4）に「このメッセージには詐欺の要素がありますか？」というプロンプト文を入力し、モデルの出力を取得する。
出力: 生成AIモデルの出力（詐欺的要素の有無に関する評価）。
ステップ５：
サーバが評価結果を生成する。
入力: 生成AIモデルの出力。
具体的な動作: サーバは生成AIモデルの出力を解析し、「詐欺の可能性あり」や「詐欺の可能性なし」といった評価結果を生成する。
出力: 評価結果。
ステップ６：
サーバが評価結果を端末に送信する。
入力: 評価結果。
具体的な動作: サーバはHTTPレスポンスを使用して評価結果を端末に送信する。
出力: 端末に送信された評価結果。
ステップ７：
端末が評価結果をユーザに表示する。
入力: 端末に送信された評価結果。
具体的な動作: 端末はユーザのPCやスマートフォンの画面に「このメッセージには詐欺の可能性があります」といった警告メッセージを表示する。
出力: ユーザに表示された評価結果。
（応用例１）
次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。
近年、電話やメールを利用した巧妙な詐欺が増加しており、利用者が詐欺に巻き込まれるリスクが高まっている。特に、高度な話術や文書を用いる詐欺師に対して、利用者が自力で詐欺を見破ることは困難である。このため、詐欺のリスクを低減し、利用者の安全を確保するための効果的な手段が求められている
応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、音声データを解析し、詐欺的な要素を検知する手段と、テキストデータを解析し、詐欺的な要素を検知する手段と、詐欺の可能性がある場合に警告を発する手段と、を含む。これにより、利用者が詐欺に巻き込まれるリスクを低減し、安全なコミュニケーションを確保することが可能となる。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、電話やメールなどで受信した情報を解析し、詐欺的な要素や不自然な点を自動的に検出する機能である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師の話術や文書に対して適切な応答を生成し、利用者に提案する機能である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師とのコミュニケーションを管理し、適切な対応を行うための機能である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された情報や通信のみを利用者に提供する機能である。
「音声データを解析し、詐欺的な要素を検知する手段」とは、電話の会話などの音声データを解析し、詐欺の可能性がある要素を検出する機能である。
「テキストデータを解析し、詐欺的な要素を検知する手段」とは、メールやメッセージなどのテキストデータを解析し、詐欺の可能性がある要素を検出する機能である。
「詐欺の可能性がある場合に警告を発する手段」とは、詐欺のリスクが検出された場合に、利用者に対して警告を発する機能である。
この発明を実施するためのシステムは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段、音声データを解析し詐欺的な要素を検知する手段、テキストデータを解析し詐欺的な要素を検知する手段、詐欺の可能性がある場合に警告を発する手段を含む。
サーバは、音声データを解析するために音声認識ライブラリを使用し、音声ファイルをテキストに変換する。変換されたテキストは、生成AIモデル（例えば、transformersライブラリを使用したモデル）によって解析され、詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。詐欺的な要素が検出された場合、サーバはユーザに対して警告を発する。
また、テキストデータ（例えば、メールやメッセージ）も同様に生成AIモデルによって解析され、詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。詐欺的な要素が検出された場合、サーバはユーザに対して警告を発する。
具体例として、ユーザが「あなたの口座情報を教えてください」というメッセージを受け取った場合、このシステムはそのメッセージを解析し、詐欺の可能性があると判断した場合に警告を発する。生成AIモデルへ入力するプロンプト文の例としては、「あなたの口座情報を教えてください。」が挙げられる。
このシステムにより、ユーザは詐欺に巻き込まれるリスクを低減し、安全なコミュニケーションを確保することが可能となる。
応用例１における特定処理の流れについて図１２を用いて説明する。
ステップ１：
サーバは、ユーザから受信した音声データまたはテキストデータを取得する。
入力：音声データまたはテキストデータ
出力：取得した音声データまたはテキストデータ
ステップ２：
サーバは、音声データをテキストに変換するために音声認識ライブラリを使用する。
入力：音声データ
出力：変換されたテキストデータ
具体的な動作：音声ファイルを読み込み、音声認識を行い、テキストとして出力する。
ステップ３：
サーバは、変換されたテキストデータまたは直接受信したテキストデータを生成AIモデルに入力する。
入力：テキストデータ
出力：生成AIモデルによる解析結果
具体的な動作：テキストデータを生成AIモデル（例えば、transformersライブラリを使用したモデル）に入力し、詐欺的な要素が含まれているかどうかを解析する。
ステップ４：
サーバは、生成AIモデルの解析結果を基に、詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。
入力：生成AIモデルの解析結果
出力：詐欺的な要素の有無に関する判断結果
具体的な動作：解析結果を評価し、詐欺的な要素が検出された場合はフラグを立てる。
ステップ５：
サーバは、詐欺的な要素が検出された場合、ユーザに対して警告を発する。
入力：詐欺的な要素の有無に関する判断結果
出力：警告メッセージ
具体的な動作：詐欺の可能性がある場合、ユーザに対して警告メッセージを送信する。
ステップ６：
サーバは、詐欺的な要素が検出されなかった場合、安全と判定し、ユーザに対して通常の処理を行う。
入力：詐欺的な要素の有無に関する判断結果
出力：通常の処理結果
具体的な動作：詐欺のリスクがないと判断された情報や通信をユーザに提供する。
（実施例２）
次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。
現代社会において、電話やメールを通じて巧妙に詐欺を行う手口が増加している。これにより、多くの利用者が詐欺師の話術や文書に騙され、個人情報や金銭を失うリスクが高まっている。従来の方法では、詐欺師のメッセージを適切に解析し、迅速かつ正確に対応することが難しいため、利用者の安全を確保することが困難である。
実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、詐欺師からのメッセージを受信する手段と、受信したメッセージをサーバに送信する手段と、サーバが受信したメッセージを生成AIモデルに入力する手段と、生成AIモデルが詐欺師のメッセージを解析し、適切な応答内容を生成する手段と、生成された応答内容をユーザの端末に送信する手段と、ユーザが提案された応答内容を確認し、必要に応じて詐欺師に返信する手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段とを含む。これにより、詐欺師のメッセージに対して迅速かつ正確に対応し、利用者の安全を確保することが可能となる。
「詐欺師」とは、他人を欺いて金銭や情報を不正に取得しようとする者である。
「メッセージ」とは、詐欺師がユーザに対して送信する通信内容であり、テキスト、音声、画像などの形式を含むものである。
「サーバ」とは、ネットワークを介してデータの処理や保存を行うコンピュータシステムである。
「端末」とは、ユーザが直接操作するデバイスであり、スマートフォン、タブレット、パソコンなどを含むものである。
「生成AIモデル」とは、人工知能技術を用いてテキスト生成や解析を行うアルゴリズムであり、例えば自然言語処理モデルを指すものである。
「プロンプト文」とは、生成AIモデルに対して入力される指示文であり、特定の応答や解析を行うためのトリガーとなるものである。
「応答内容」とは、生成AIモデルが解析結果として生成するメッセージであり、詐欺師に対する適切な返答を含むものである。
「解析」とは、生成AIモデルが入力されたメッセージを理解し、意味を抽出するプロセスである。
「安全と判定できたもの」とは、詐欺のリスクがないと判断された通信内容や相手である。
「利用者」とは、このシステムを使用して詐欺師からのメッセージに対応する個人または組織である。
発明を実施するための形態
この発明は、詐欺師からのメッセージに対して適切な応答内容を生成し、ユーザが安全に対応できるように支援するシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を示す。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア: サーバ、端末
ソフトウェア: 生成AIモデル（例: GPT-4）
システムの概要
このシステムは、詐欺師からのメッセージを受信し、そのメッセージを解析して適切な応答内容を生成する。生成された応答内容はユーザに提供され、ユーザはそれを参考にして詐欺師に対する返信を行う。
具体的な動作
1. ユーザが詐欺師からのメッセージを受け取る
ユーザが詐欺師からのメッセージを受信する。例えば、詐欺師から「あなたの銀行口座情報を教えてください」というメッセージが届く。
2. 端末が受け取ったメッセージをサーバに送信する
端末が受信したメッセージをサーバに送信する。具体的には、端末のアプリケーションがメッセージをAPI経由でサーバに送信する。
3. サーバが受け取ったメッセージを生成AIモデルに入力する
サーバが受信したメッセージを生成AIモデルに入力する。具体的には、サーバがメッセージをプロンプト文として生成AIモデルに渡す。例えば、プロンプト文は「詐欺師から『あなたの銀行口座情報を教えてください』というメッセージを受け取りました。このメッセージに対して適切な応答内容を提案してください。」となる。
4. 生成AIモデルが詐欺師のメッセージを解析し、適切な応答内容を生成する
生成AIモデルがプロンプト文を解析し、詐欺師のメッセージに対する適切な応答内容を生成する。例えば、生成AIモデルが「申し訳ありませんが、個人情報を教えることはできません。何か他にお手伝いできることがあれば教えてください。」という応答内容を生成する。
5. サーバが生成された応答内容をユーザの端末に送信する
サーバが生成AIモデルから受け取った応答内容をユーザの端末に送信する。具体的には、サーバが応答内容をAPI経由で端末に送信する。
6. ユーザが提案された応答内容を確認し、必要に応じて詐欺師に返信する
ユーザが端末で提案された応答内容を確認する。ユーザが提案された応答内容を参考にして、詐欺師に対する返信を行う。例えば、ユーザが「申し訳ありませんが、個人情報を教えることはできません。」と返信する。
具体例
例えば、ユーザが「あなたの銀行口座情報を教えてください」というメッセージを受け取った場合、以下のようなプロンプト文を生成AIモデルに入力する。
プロンプト文の例:
詐欺師から「あなたの銀行口座情報を教えてください」というメッセージを受け取りました。このメッセージに対して適切な応答内容を提案してください。
生成AIモデルの応答例:
「申し訳ありませんが、個人情報を教えることはできません。何か他にお手伝いできることがあれば教えてください。」
このように、システムはユーザが詐欺師からのメッセージを受け取った際に、生成AIモデルを用いて適切な応答内容を提案し、ユーザが安全に対応できるように支援する。
実施例２における特定処理の流れについて図１３を用いて説明する。
ステップ１：
ユーザが詐欺師からのメッセージを受け取る。
入力: 詐欺師からのメッセージ（例: 「あなたの銀行口座情報を教えてください」）
出力: 受信したメッセージ
具体的な動作: ユーザの端末が詐欺師からのメッセージを受信し、表示する。
ステップ２：
端末が受け取ったメッセージをサーバに送信する。
入力: 受信したメッセージ
出力: サーバに送信されたメッセージ
具体的な動作: 端末のアプリケーションが受信したメッセージをAPI経由でサーバに送信する。
ステップ３：
サーバが受け取ったメッセージを生成AIモデルに入力する。
入力: サーバに送信されたメッセージ
出力: 生成AIモデルに入力されたプロンプト文
具体的な動作: サーバが受信したメッセージをプロンプト文として生成AIモデルに渡す。例えば、プロンプト文は「詐欺師から『あなたの銀行口座情報を教えてください』というメッセージを受け取りました。このメッセージに対して適切な応答内容を提案してください。」となる。
ステップ４：
生成AIモデルが詐欺師のメッセージを解析し、適切な応答内容を生成する。
入力: プロンプト文
出力: 生成された応答内容
具体的な動作: 生成AIモデルがプロンプト文を解析し、詐欺師のメッセージに対する適切な応答内容を生成する。例えば、生成AIモデルが「申し訳ありませんが、個人情報を教えることはできません。何か他にお手伝いできることがあれば教えてください。」という応答内容を生成する。
ステップ５：
サーバが生成された応答内容をユーザの端末に送信する。
入力: 生成された応答内容
出力: ユーザの端末に送信された応答内容
具体的な動作: サーバが生成AIモデルから受け取った応答内容をAPI経由でユーザの端末に送信する。
ステップ６：
ユーザが提案された応答内容を確認し、必要に応じて詐欺師に返信する。
入力: ユーザの端末に送信された応答内容
出力: 詐欺師に対する返信
具体的な動作: ユーザが端末で提案された応答内容を確認し、必要に応じて詐欺師に返信する。例えば、ユーザが「申し訳ありませんが、個人情報を教えることはできません。」と返信する。
（応用例２）
次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。
近年、電話やメールを利用した巧妙な詐欺行為が増加しており、利用者が詐欺師の話術や文書に騙されるリスクが高まっている。このような詐欺行為に対して、利用者が適切に対応できる手段が求められている。また、詐欺の兆候をリアルタイムで検知し、適切な応答を提供するシステムが必要である
応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、音声を録音し、音声をテキストに変換する手段と、生成AIモデルを用いて詐欺の可能性を判断し、適切な応答を生成する手段と、生成された応答を利用者に表示する手段と、を含む。これにより、利用者は詐欺のリスクを減らし、安全にコミュニケーションを行うことが可能となる。
「電話やメール等」とは、音声通話や電子メールなどの通信手段を指す。
「巧妙な詐欺師」とは、利用者を騙すために高度な話術や文書を用いる詐欺行為を行う者を指す。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、詐欺の兆候を含む不自然な内容を自動的に識別するための技術を指す。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師の要求や情報に対して適切な応答を生成し、利用者に提供するための技術を指す。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師とのコミュニケーションを管理し、適切な対応を行うための技術を指す。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された通信のみを利用者に提供するための技術を指す。
「音声を録音し、音声をテキストに変換する手段」とは、音声データを録音し、その音声を文字情報に変換するための技術を指す。
「生成AIモデルを用いて詐欺の可能性を判断し、適切な応答を生成する手段」とは、人工知能モデルを使用して詐欺の可能性を評価し、適切な応答を生成するための技術を指す。
「生成された応答を利用者に表示する手段」とは、生成された応答内容を利用者に視覚的に提供するための技術を指す。
この発明を実施するためのシステムは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知し、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案し、詐欺師とのやり取りや対応を行い、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ機能を持つ。
システムの構成
システムは以下の主要なコンポーネントから構成される。
1. 音声録音装置: スマートフォンのマイクを使用して音声を録音する。
2. 音声認識ソフトウェア: 音声認識ライブラリを用いて、録音された音声をテキストに変換する。
3. 生成AIモデル: OpenAIのAPIを使用して、テキストデータを解析し、詐欺の可能性を判断する。
4. 応答生成装置: 生成AIモデルを用いて、詐欺の可能性がある場合に適切な応答を生成する。
5. 表示装置: スマートフォンのディスプレイを使用して、生成された応答を利用者に表示する。
処理の流れ
1. 音声の録音と文字起こし: ユーザが電話を受けると、音声録音装置が会話を録音する。録音された音声は、音声認識ソフトウェアによってテキストに変換される。
2. 詐欺の検出: 生成AIモデルがテキストデータを解析し、詐欺の可能性を判断する。例えば、以下のプロンプト文を使用する。
以下のテキストが詐欺かどうか判断し、適切な応答を提案してください:
あなたの銀行口座情報を教えてください
3. 応答の生成と表示: 詐欺の可能性があると判断された場合、生成AIモデルが適切な応答を生成し、表示装置を通じて利用者に表示する。例えば、「この要求は無視してください。銀行口座情報を他人に教えることは非常に危険です。」といった応答が生成される。
具体例
ユーザが「あなたの銀行口座情報を教えてください」というメッセージを受け取った場合、システムは以下のように動作する。
1. 音声録音装置が会話を録音し、音声認識ソフトウェアが「あなたの銀行口座情報を教えてください」というテキストに変換する。
2. 生成AIモデルがこのテキストを解析し、詐欺の可能性が高いと判断する。
3. 応答生成装置が「この要求は無視してください。銀行口座情報を他人に教えることは非常に危険です。」という応答を生成し、表示装置を通じてユーザに表示する。
このようにして、ユーザは詐欺のリスクを減らし、安全にコミュニケーションを行うことができる。
応用例２における特定処理の流れについて図１４を用いて説明する。
ステップ１：
ユーザが電話を受けると、端末の音声録音装置が会話を録音する。入力はユーザと詐欺師の会話音声であり、出力は録音された音声データである。この音声データは後続の処理ステップで使用される。
ステップ２：
端末の音声認識ソフトウェア（音声認識ライブラリ）が録音された音声データをテキストに変換する。入力は録音された音声データであり、出力はテキストデータである。このテキストデータは詐欺の検出に使用される。
ステップ３：
サーバの生成AIモデル（OpenAI API）がテキストデータを解析し、詐欺の可能性を判断する。入力はテキストデータであり、出力は詐欺の可能性に関する評価結果である。具体的には、以下のプロンプト文を使用して解析を行う。
以下のテキストが詐欺かどうか判断し、適切な応答を提案してください:
あなたの銀行口座情報を教えてください
ステップ４：
サーバの応答生成装置が生成AIモデルの評価結果に基づいて、適切な応答を生成する。入力は詐欺の可能性に関する評価結果であり、出力は生成された応答テキストである。例えば、「この要求は無視してください。銀行口座情報を他人に教えることは非常に危険です。」という応答が生成される。
ステップ５：
端末の表示装置が生成された応答テキストをユーザに表示する。入力は生成された応答テキストであり、出力はユーザに視覚的に提供される応答情報である。これにより、ユーザは詐欺のリスクを減らし、安全にコミュニケーションを行うことができる。
（実施例３）
次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。
詐欺師が電話やメール等を通じて巧妙な話術や文書を用いて利用者を騙そうとする問題がある。従来のシステムでは、詐欺師の不正行為を検知し、適切に対応することが難しく、利用者が詐欺被害に遭うリスクが高い。また、詐欺師とのやり取りを自動化し、安全な情報のみを利用者に提供する手段が不足している。これにより、利用者の安全を確保しつつ、詐欺師の不正行為を効果的に防ぐことが求められている
実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、詐欺師からのメッセージを受信する手段と、受信したメッセージを解析する手段と、生成AIモデルを用いて詐欺師に対する応答を生成する手段と、生成した応答を詐欺師に送信する手段と、詐欺師とのやり取りの結果を保存する手段と、やり取りの結果から安全な情報を抽出する手段と、安全な情報を利用者に提供する手段を含む。これにより、詐欺師の不正行為を自動的に検知し、適切に対応することが可能となる。また、安全な情報のみを利用者に提供することで、利用者の安全を確保し、詐欺被害を防ぐことができる。
「詐欺師」とは、不正な手段を用いて他人を騙し、金銭や情報を不正に取得しようとする者である。
「メッセージ」とは、詐欺師が利用者に対して送信する通信内容であり、テキスト、音声、画像などの形式を含むものである。
「解析」とは、受信したメッセージの内容を分析し、その意図や不正行為の有無を判断するプロセスである。
「生成AIモデル」とは、人工知能技術を用いてテキストや音声の生成、解析を行うシステムであり、例えば自然言語処理モデルが該当する。
「応答」とは、詐欺師からのメッセージに対して生成AIモデルが作成する返答内容である。
「送信」とは、生成した応答を詐欺師に対してネットワークを通じて送る行為である。
「保存」とは、詐欺師とのやり取りの内容をデータベースなどの記憶装置に記録する行為である。
「抽出」とは、保存されたやり取りの内容から特定の情報を取り出すプロセスである。
「安全な情報」とは、詐欺師とのやり取りの結果、利用者に対して危険性がないと判断された情報である。
「利用者」とは、詐欺師からの不正行為から保護されるべき対象者であり、このシステムを利用する個人または組織である。
この発明は、詐欺師からのメッセージを受信し、解析し、適切な応答を生成し、詐欺師に送信するシステムである。さらに、詐欺師とのやり取りの結果を保存し、安全な情報を抽出して利用者に提供することを目的としている。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア: サーバ、端末
ソフトウェア: 生成AIモデル（例: GPT-4）、データベース管理システム（例: MySQL）
システムの具体的な動作
詐欺師からのメッセージ受信
サーバは、ネットワークを通じて詐欺師から送信されたメッセージを受信する。例えば、詐欺師が「あなたの銀行口座情報を教えてください」とメッセージを送信する場合がある。
メッセージの解析
サーバは、受信したメッセージを生成AIモデルに入力し、内容を解析する。具体的には、サーバは生成AIモデルに「詐欺師からのメッセージを解析し、不適切な要求や誤解を招く情報を含んでいるかどうかを判断してください」というプロンプト文を入力する。生成AIモデルは、メッセージが不適切かどうかを判断する。
応答の生成
サーバは、生成AIモデルを用いて詐欺師に対する適切な応答を生成する。例えば、サーバは生成AIモデルに「詐欺師に対して適切な応答を生成し、送信してください」というプロンプト文を入力する。生成AIモデルは「その要求は不適切です。個人情報を教えることはできません」という応答を生成する。
応答の送信
サーバは、生成した応答を詐欺師に送信する。サーバは、生成AIモデルが生成した応答をネットワークを通じて詐欺師に送信する。
やり取りの結果の保存
サーバは、詐欺師とのやり取りの結果をデータベースに保存する。具体的には、サーバはやり取りの内容（詐欺師からのメッセージ、生成した応答）をデータベース管理システム（例: MySQL）に保存する。
安全な情報の抽出
サーバは、やり取りの結果を解析し、安全と判定された情報のみを抽出する。サーバは、データベースに保存されたやり取りの内容を再度生成AIモデルに入力し、「詐欺師とのやり取りの結果を解析し、安全と判定された情報のみを抽出してください」というプロンプト文を使用して解析する。
利用者への情報提供
サーバは、安全と判定された情報を利用者の端末に送信する。端末は、受信した情報を利用者に表示する。具体的には、サーバは安全と判定された情報をネットワークを通じて利用者の端末に送信し、端末は受信した情報を画面に表示し、利用者に通知する。
プロンプト文の例
「詐欺師からのメッセージを解析し、不適切な要求や誤解を招く情報を含んでいるかどうかを判断してください。」
「詐欺師に対して適切な応答を生成し、送信してください。」
「詐欺師とのやり取りの結果を解析し、安全と判定された情報のみを抽出してください。」
このシステムは、詐欺師とのやり取りを自動化し、利用者に対して安全な情報のみを提供することで、詐欺被害を防ぐことができる。実施例３における特定処理の流れについて図１５を用いて説明する。
ステップ１：
詐欺師からのメッセージ受信
サーバは、ネットワークを通じて詐欺師から送信されたメッセージを受信する。
入力: 詐欺師からのメッセージ（例: 「あなたの銀行口座情報を教えてください」）
出力: 受信したメッセージデータ
具体的な動作: サーバは、ネットワークインターフェースを通じてメッセージを受信し、メッセージデータを内部メモリに保存する。
ステップ２：
メッセージの解析
サーバは、受信したメッセージを生成AIモデルに入力し、内容を解析する。
入力: 受信したメッセージデータ
出力: メッセージの解析結果（例: 不適切な要求の有無）
具体的な動作: サーバは、生成AIモデルに「詐欺師からのメッセージを解析し、不適切な要求や誤解を招く情報を含んでいるかどうかを判断してください」というプロンプト文と共にメッセージデータを入力する。生成AIモデルは、メッセージの内容を解析し、その結果をサーバに返す。
ステップ３：
応答の生成
サーバは、生成AIモデルを用いて詐欺師に対する適切な応答を生成する。
入力: メッセージの解析結果
出力: 生成された応答（例: 「その要求は不適切です。個人情報を教えることはできません」）
具体的な動作: サーバは、生成AIモデルに「詐欺師に対して適切な応答を生成し、送信してください」というプロンプト文と解析結果を入力する。生成AIモデルは、適切な応答を生成し、その応答をサーバに返す。
ステップ４：
応答の送信
サーバは、生成した応答を詐欺師に送信する。
入力: 生成された応答
出力: 応答の送信結果（例: 応答が正常に送信されたことの確認）
具体的な動作: サーバは、生成AIモデルが生成した応答をネットワークを通じて詐欺師に送信する。送信結果を確認し、ログに記録する。
ステップ５：
やり取りの結果の保存
サーバは、詐欺師とのやり取りの結果をデータベースに保存する。
入力: 詐欺師からのメッセージ、生成した応答、送信結果
出力: 保存結果（例: データベースに正常に保存されたことの確認）
具体的な動作: サーバは、やり取りの内容（詐欺師からのメッセージ、生成した応答、送信結果）をデータベース管理システム（例: MySQL）に保存する。保存結果を確認し、ログに記録する。
ステップ６：
安全な情報の抽出
サーバは、やり取りの結果を解析し、安全と判定された情報のみを抽出する。
入力: データベースに保存されたやり取りの内容
出力: 安全な情報（例: 利用者に提供可能な情報）
具体的な動作: サーバは、データベースに保存されたやり取りの内容を再度生成AIモデルに入力し、「詐欺師とのやり取りの結果を解析し、安全と判定された情報のみを抽出してください」というプロンプト文を使用して解析する。生成AIモデルは、安全な情報を抽出し、その結果をサーバに返す。
ステップ７：
利用者への情報提供
サーバは、安全と判定された情報を利用者の端末に送信する。端末は、受信した情報を利用者に表示する。
入力: 安全な情報
出力: 利用者に表示された情報
具体的な動作: サーバは、安全と判定された情報をネットワークを通じて利用者の端末に送信する。端末は、受信した情報を画面に表示し、利用者に通知する。
（応用例３）
次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。
近年、電話やメールを通じて巧妙に詐欺を行う手口が増加しており、利用者が詐欺師の話術や文書に騙されるリスクが高まっている。特に、高齢者やデジタルリテラシーが低い人々は、詐欺の被害に遭いやすい。このような状況において、詐欺師とのやり取りを自動で検知し、適切に対応するシステムが求められている。また、詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な応答を自動で生成し、利用者に安全な情報のみを提供することが必要である
応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な応答を自動で生成する手段と、詐欺師とのやり取りの結果を利用者に報告する手段と、生成AIモデルを用いて詐欺の可能性を判断し、プロンプト文を生成する手段と、を含む。これにより、詐欺師とのやり取りを自動で検知し、適切に対応することが可能となる。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、電話やメール等で受信したメッセージや通話内容に対して、詐欺の可能性がある不自然な表現や要求を自動的に識別する機能である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師が提供する情報や要求に対して、適切な対策や返答を生成するための機能である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師からのメッセージや通話に対して自動的に応答し、詐欺のリスクを軽減するための機能である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された情報や要求のみを利用者に通知する機能である。
「詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な応答を自動で生成する手段」とは、詐欺の疑いがあるメッセージに対して、適切な返答を自動的に生成する機能である。
「詐欺師とのやり取りの結果を利用者に報告する手段」とは、詐欺師とのやり取りの内容や結果を利用者に対して報告する機能である。
「生成AIモデルを用いて詐欺の可能性を判断し、プロンプト文を生成する手段」とは、生成AIモデルを使用して詐欺の可能性を評価し、適切な応答を生成するためのプロンプト文を作成する機能である。
この発明を実施するためのシステムは、サーバ、端末、ユーザの三者が連携して動作する。サーバは、詐欺師とのやり取りを検知し、適切な応答を生成するための中心的な役割を果たす。端末は、ユーザが詐欺師からのメッセージや通話を受信し、サーバと通信するためのデバイスである。ユーザは、システムから提供される情報を受け取り、必要に応じて対応を行う。
サーバは、まず電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段を用いる。この手段は、自然言語処理技術を用いてメッセージや通話内容を解析し、詐欺の可能性がある不自然な表現や要求を識別する。
次に、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段を用いる。この手段は、生成AIモデルを使用して、詐欺師が提供する情報や要求に対して適切な対策や返答を生成する。生成AIモデルは、過去の詐欺事例やパターンを学習しており、高精度な応答を生成することができる。
さらに、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段を用いる。この手段は、詐欺師からのメッセージや通話に対して自動的に応答し、詐欺のリスクを軽減する。例えば、詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な応答を自動で生成し、詐欺師に対して返答する。
また、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段を用いる。この手段は、詐欺のリスクがないと判断された情報や要求のみをユーザに通知する。これにより、ユーザは安全な情報のみを受け取ることができる。
詐欺師とのやり取りの結果を利用者に報告する手段も含まれている。この手段は、詐欺師とのやり取りの内容や結果をユーザに対して報告し、ユーザが状況を把握できるようにする。
具体例として、詐欺師から「あなたの銀行口座情報を教えてください」というメッセージを受信した場合、サーバはこのメッセージを解析し、詐欺の可能性が高いと判断する。生成AIモデルを用いて「この要求は不適切です。無視してください。」という応答を生成し、詐欺師に対して自動的に返答する。ユーザには、このやり取りの結果が報告される。
プロンプト文の例としては、以下のようなものがある：
メッセージ: "あなたの銀行口座情報を教えてください。"
応答: "この要求は不適切です。無視してください。"
このようにして、サーバ、端末、ユーザが連携して詐欺のリスクを軽減し、安全な情報のみをユーザに提供することができる。
応用例３における特定処理の流れについて図１６を用いて説明する。
ステップ１：
サーバは、端末から受信したメッセージや通話内容を解析する。入力としては、ユーザが受信したメッセージや通話内容がある。サーバは自然言語処理技術を用いて、メッセージや通話内容をテキストデータに変換し、詐欺の可能性がある不自然な表現や要求を識別する。出力としては、解析結果が得られる。
ステップ２：
サーバは、解析結果に基づいて、詐欺の可能性があるかどうかを判断する。入力としては、ステップ１で得られた解析結果がある。サーバは、詐欺の可能性があるキーワードやパターンを検出し、詐欺のリスクを評価する。出力としては、詐欺の可能性があるかどうかの判断結果が得られる。
ステップ３：
サーバは、詐欺の可能性があると判断された場合、生成AIモデルを用いて適切な応答を生成する。入力としては、ステップ２で得られた詐欺の可能性の判断結果と、元のメッセージや通話内容がある。サーバは、生成AIモデルにプロンプト文を入力し、適切な応答を生成する。出力としては、生成された応答が得られる。
ステップ４：
サーバは、生成された応答を詐欺師に対して自動的に送信する。入力としては、ステップ３で生成された応答がある。サーバは、詐欺師に対して適切な応答を送信し、詐欺のリスクを軽減する。出力としては、詐欺師に送信された応答が得られる。
ステップ５：
サーバは、詐欺のリスクがないと判断された情報や要求のみをユーザに通知する。入力としては、ステップ２で得られた詐欺の可能性の判断結果がある。サーバは、安全と判定された情報をユーザに通知し、ユーザが安全な情報のみを受け取ることができるようにする。出力としては、ユーザに通知された安全な情報が得られる。
ステップ６：
サーバは、詐欺師とのやり取りの結果をユーザに報告する。入力としては、ステップ４で行われた詐欺師とのやり取りの内容がある。サーバは、やり取りの結果をまとめ、ユーザに対して報告する。出力としては、ユーザに報告されたやり取りの結果が得られる。
このようにして、サーバ、端末、ユーザが連携して詐欺のリスクを軽減し、安全な情報のみをユーザに提供することができる。
なお、更に、ユーザの感情を推定する感情エンジンを組み合わせてもよい。すなわち、特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。
「形態例１」
本発明の一実施形態として、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が生成系ＡＩによって提供され、利用者の感情を認識する感情エンジンを更に含むシステムがある。このシステムは、利用者が電話やメールで受け取る情報に対して、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案し、詐欺師とのやり取りや対応を行う。さらに、感情エンジンは利用者の声のトーンやメールの文面から感情を解析し、その結果をシステムの詐欺師とのやり取りや対応を行う手段に提供する。
「形態例２」
具体的な例として、利用者が詐欺師からの電話を受けた場合、システムは詐欺師の話術に対して違和感がある内容を検知し、生成系ＡＩによって詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する。同時に、感情エンジンは利用者の声のトーンから感情を解析し、その結果をシステムに提供する。システムはこの情報を基に詐欺師とのやり取りや対応を行う。
「形態例３」
また、感情エンジンが利用者の感情が不安や恐怖であると判断した場合、システムの詐欺師とのやり取りや対応を行う手段は、詐欺師とのやり取りを中断し、利用者に安全な情報を提供する。例えば、詐欺師からの電話に対して、利用者が不安や恐怖を感じていると感情エンジンが判断した場合、システムは詐欺師との通話を自動的に切断し、利用者に詐欺師からの電話であったことと、その対処方法を通知する。
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。
「形態例１」
ステップ１：利用者が電話やメールで情報を受け取る。
ステップ２：システムが詐欺師の内容を見破るための応答内容を生成系ＡＩによって提案する。
ステップ３：感情エンジンが利用者の声のトーンやメールの文面から感情を解析する。
ステップ４：感情エンジンの解析結果をシステムの詐欺師とのやり取りや対応を行う手段に提供する。
「形態例２」
ステップ１：利用者が詐欺師からの電話を受ける。
ステップ２：システムが詐欺師の話術に対して違和感がある内容を検知し、生成系ＡＩによって詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する。
ステップ３：感情エンジンが利用者の声のトーンから感情を解析し、その結果をシステムに提供する。
ステップ４：システムが感情エンジンの解析結果を基に詐欺師とのやり取りや対応を行う。
「形態例３」
ステップ１：感情エンジンが利用者の感情が不安や恐怖であると判断する。
ステップ２：システムの詐欺師とのやり取りや対応を行う手段が詐欺師とのやり取りを中断する。
ステップ３：システムが利用者に安全な情報を提供する。例えば、詐欺師からの電話であったことと、その対処方法を通知する。
（実施例１）
次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。
現代社会において、電話や電子メールを利用した巧妙な詐欺行為が増加しており、利用者がこれらの詐欺を見破ることが困難である。また、詐欺師とのやり取りにおいて適切な対応を行うことができず、被害が拡大する恐れがある。さらに、利用者の感情を考慮した対応が求められるが、現行のシステムではこれが十分に行われていない。これらの課題を解決するための効果的な手段が求められている
実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話や電子メール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、利用者の感情を解析する手段と、解析した感情に基づいて応答内容を調整する手段と、を含む。これにより、詐欺的な内容を迅速に検知し、利用者に適切な対応を提案することが可能となる。また、利用者の感情を考慮した応答内容を提供することで、利用者が安心して対応できる環境を提供することができる。
「電話や電子メール」とは、音声通信やテキストメッセージを利用して情報を送受信する手段である。
「巧妙な詐欺師」とは、利用者を欺くために高度な話術や文書を用いる詐欺行為を行う者である。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、詐欺的な要素や不自然な情報を自動的に識別するための技術である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺行為を見破るために適切な返答を生成する技術である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師と対話し、適切な対応を行うための技術である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された情報や通信のみを利用者に提供する技術である。
「利用者の感情を解析する手段」とは、利用者の声のトーンやテキストの内容から感情を識別する技術である。
「解析した感情に基づいて応答内容を調整する手段」とは、利用者の感情状態に応じて返答内容を最適化する技術である。
「生成系人工知能」とは、自然言語処理や機械学習を用いてテキストや音声を生成する人工知能技術である。
本発明は、電話や電子メールを利用した巧妙な詐欺行為に対して、利用者が適切に対応できるよう支援するシステムである。このシステムは、詐欺的な内容を検知し、適切な応答内容を提案するための複数の手段を含む。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
1. サーバ
音声認識ソフトウェア：Google Cloud Speech-to-Text APIを使用して、受信した音声データをテキストに変換する。
自然言語処理ソフトウェア：spaCyを使用して、テキストデータを解析し、文法や意味を抽出する。
生成AIモデル：OpenAI GPT-4を使用して、詐欺的な要素を検知し、適切な応答内容を生成する。
感情解析エンジン：IBM Watson Tone Analyzerを使用して、利用者の感情を解析する。
2. 端末
音声録音機能：電話の音声を録音し、サーバに送信する。
テキスト送信機能：受信した電子メールの内容をサーバに送信する。
表示機能：生成された応答内容を利用者に提示する。
3. ユーザ
電話や電子メールの受信：詐欺師からの連絡を受け取る。
応答内容の確認：提示された応答内容を確認し、詐欺師とのやり取りを行う。
システムの具体的な動作
1. データの受信
ユーザが電話や電子メールを受け取る。
端末が受信した音声データやテキストデータをサーバに送信する。
2. データの解析
サーバが受信したデータを解析する。
音声データの場合、サーバはGoogle Cloud Speech-to-Text APIを使用して音声をテキストに変換する。
テキストデータの場合、サーバはspaCyを使用して文書を解析し、文法や意味を抽出する。
3. 詐欺的要素の検知
サーバが解析したテキストデータを生成AIモデル（OpenAI GPT-4）に入力し、詐欺的な要素が含まれているかを判断する。
サーバは特定のキーワードやフレーズ（例：「銀行口座」、「不正利用」）を検出し、詐欺の可能性を評価する。
4. 感情の解析
端末が利用者の声のトーンやメールの文面を感情エンジン（IBM Watson Tone Analyzer）に入力し、利用者の感情を解析する。
端末は感情解析の結果をサーバに送信する。
5. 応答内容の提案
サーバが生成AIモデルを用いて、詐欺師の内容を見破るための適切な応答内容を生成する。
サーバは感情解析結果を考慮して、ユーザが安心できるような応答内容を調整する。
6. 応答の提供
端末が生成された応答内容をユーザに提示する。
ユーザが提示された応答内容を参考にして、詐欺師とのやり取りを行う。
具体例
例えば、ユーザが「あなたの銀行口座が不正利用されています。すぐにこちらに連絡してください。」というメールを受け取った場合、システムは以下のように動作する。
1. データの受信
ユーザがメールを受信し、端末がその内容をサーバに送信する。
2. データの解析
サーバがメールのテキストを解析し、詐欺的な要素を検知する。
3. 詐欺的要素の検知
サーバが「銀行口座の不正利用」というフレーズを検知し、詐欺の可能性が高いと判断する。
4. 感情の解析
端末がユーザの感情を解析し、ユーザが不安を感じていることをサーバに送信する。
5. 応答内容の提案
サーバが生成AIモデルを用いて、「このメールは詐欺の可能性があります。銀行の公式サイトから直接連絡を取ることをお勧めします。」という応答内容を生成する。
6. 応答の提供
端末が生成された応答内容をユーザに提示し、ユーザがその内容を参考にして行動する。
プロンプト文の例
生成AIモデルに入力するプロンプト文の例は以下の通り。
「あなたの銀行口座が不正利用されています。すぐにこちらに連絡してください。」というメールを受け取りました。このメールが詐欺かどうかを判断し、適切な応答内容を提案してください。
このようにして、システムはユーザが詐欺師の巧妙な話術や文書に対して適切に対応できるよう支援する。
実施例１における特定処理の流れについて図１７を用いて説明する。
ステップ１：
データの受信
ユーザが電話や電子メールを受け取る。
端末が受信した音声データやテキストデータをサーバに送信する。
入力：電話の音声データ、電子メールのテキストデータ。
出力：サーバに送信された音声データおよびテキストデータ。
具体的な動作：端末が電話の音声を録音し、電子メールの内容をそのままサーバに送信する。
ステップ２：
データの解析
サーバが受信したデータを解析する。
音声データの場合、サーバはGoogle Cloud Speech-to-Text APIを使用して音声をテキストに変換する。
テキストデータの場合、サーバはspaCyを使用して文書を解析し、文法や意味を抽出する。
入力：サーバに送信された音声データおよびテキストデータ。
出力：解析されたテキストデータ。
具体的な動作：サーバが音声データをテキストに変換し、そのテキストを自然言語処理エンジンに渡して解析する。
ステップ３：
詐欺的要素の検知
サーバが解析したテキストデータを生成AIモデル（OpenAI GPT-4）に入力し、詐欺的な要素が含まれているかを判断する。
サーバは特定のキーワードやフレーズ（例：「銀行口座」、「不正利用」）を検出し、詐欺の可能性を評価する。
入力：解析されたテキストデータ。
出力：詐欺の可能性が高いかどうかのスコア。
具体的な動作：サーバがテキストデータを生成AIモデルに入力し、詐欺の可能性が高いかどうかのスコアを取得する。
ステップ４：
感情の解析
端末が利用者の声のトーンやメールの文面を感情エンジン（IBM Watson Tone Analyzer）に入力し、利用者の感情を解析する。
端末は感情解析の結果をサーバに送信する。
入力：利用者の声のトーン、メールの文面。
出力：解析された感情データ。
具体的な動作：端末が音声データやテキストデータを感情エンジンに渡し、解析結果をサーバに送信する。
ステップ５：
応答内容の提案
サーバが生成AIモデルを用いて、詐欺師の内容を見破るための適切な応答内容を生成する。
サーバは感情解析結果を考慮して、ユーザが安心できるような応答内容を調整する。
入力：詐欺の可能性スコア、解析された感情データ。
出力：生成された応答内容。
具体的な動作：サーバが生成AIモデルにプロンプト文を入力し、生成された応答内容を感情解析結果に基づいて微調整する。
ステップ６：
応答の提供
端末が生成された応答内容をユーザに提示する。
ユーザが提示された応答内容を参考にして、詐欺師とのやり取りを行う。
入力：生成された応答内容。
出力：ユーザに提示された応答内容。
具体的な動作：端末が画面上に応答内容を表示し、ユーザがその内容を確認する。
（応用例１）
次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。
電話やメールを通じて巧妙に接触してくる詐欺師の話術や文書に対して、利用者が容易に騙されてしまうリスクが高まっている。特に、詐欺師の巧妙な手口により、利用者が不適切な要求に応じてしまうことや、誤解を招く情報に惑わされることが問題となっている。また、利用者が詐欺に対する不安やストレスを感じることも多く、これに対する適切な対応が求められている。これらの課題を解決するためには、詐欺の検知と対応を自動化し、利用者の感情を解析して適切なサポートを提供するシステムが必要である。
応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、利用者の感情を解析する手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、を含む。これにより、詐欺のリスクを低減し、利用者が安心してコミュニケーションを行うことが可能となる。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、その内容に不自然さや不適切さを検出するための技術である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師が利用者に対して行う不適切な要求や誤解を招く情報に対して、適切な応答を生成し提案するための技術である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師からの連絡に対して自動的に応答し、適切な対応を行うための技術である。
「利用者の感情を解析する手段」とは、利用者の声のトーンやメールの文面から感情を解析し、その結果をシステムの他の機能に提供するための技術である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された通信のみを利用者に提供するための技術である。
「生成系AI」とは、詐欺師の内容を見破るための応答内容を自動的に生成する人工知能技術である。
「感情エンジン」とは、利用者の感情を解析し、その結果をシステムの他の機能に提供するための技術である。
この発明を実施するための形態として、詐欺検知アシスタントシステムをスマートフォンにインストールする方法を説明する。このシステムは、電話やメールでアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知し、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案し、利用者の感情を解析する機能を持つ。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア：スマートフォン
ソフトウェア：Python、正規表現ライブラリ、感情解析ライブラリ、生成系AIライブラリ
システムの構成
1. 違和感がある内容を検知する手段：
サーバは、正規表現ライブラリを用いて、電話やメールの内容を解析し、詐欺のパターンが含まれているかを検出する。この手段により、詐欺のリスクがあるメッセージを特定することができる。
2. 詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段：
サーバは、生成系AIライブラリを用いて、詐欺師の内容に対する適切な応答を生成する。この手段により、利用者が詐欺師に対して適切に対応するためのガイダンスを提供することができる。
3. 詐欺師とのやり取りや対応を行う手段：
サーバは、詐欺師からの連絡に対して自動的に応答し、適切な対応を行う。この手段により、利用者が詐欺師とのやり取りを安全に行うことができる。
4. 利用者の感情を解析する手段：
サーバは、感情解析ライブラリを用いて、利用者の声のトーンやメールの文面から感情を解析する。この手段により、利用者がストレスや不安を感じている場合に追加のサポートを提供することができる。
5. 安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段：
サーバは、詐欺のリスクがないと判断された通信のみを利用者に提供する。この手段により、利用者が安心してコミュニケーションを行うことができる。
具体例
例えば、利用者が「銀行口座情報を教えてください。緊急の対応が必要です。」というメッセージを受け取った場合、システムは以下のように動作する。
1. 違和感がある内容を検知：
サーバは、正規表現ライブラリを用いてメッセージを解析し、「銀行口座情報を教えてください」というフレーズが詐欺のパターンに一致することを検出する。
2. 応答内容の提案：
サーバは、生成系AIライブラリを用いて、「申し訳ありませんが、個人情報を提供することはできません。」という適切な応答を生成する。
3. 感情解析：
サーバは、感情解析ライブラリを用いて、利用者がこのメッセージに対してストレスを感じていることを解析する。
4. 安全な通信の提供：
サーバは、このメッセージが詐欺のリスクがあると判断し、利用者に警告を表示する。
プロンプト文の例
message = "銀行口座情報を教えてください。緊急の対応が必要です。"
result = assistant.handle_message(message)
print(result)
このようにして、詐欺検知アシスタントシステムは、利用者が詐欺に遭うリスクを低減し、安心してコミュニケーションを行うことができるようにサポートする。
応用例１における特定処理の流れについて図１８を用いて説明する。
ステップ１：
サーバは、電話やメールのメッセージを受信する。入力として、ユーザが受け取ったメッセージが提供される。サーバは、このメッセージを解析するために、正規表現ライブラリを使用する。具体的には、メッセージ内のテキストをスキャンし、詐欺のパターンに一致するフレーズが含まれているかをチェックする。出力として、詐欺の疑いがあるかどうかのフラグが生成される。
ステップ２：
サーバは、詐欺の疑いがあると判定された場合、生成系AIライブラリを使用して、適切な応答内容を生成する。入力として、詐欺の疑いがあるメッセージが提供される。サーバは、このメッセージを基に、詐欺師に対する適切な応答を生成する。出力として、生成された応答内容が得られる。
ステップ３：
サーバは、感情解析ライブラリを使用して、ユーザの感情を解析する。入力として、ユーザが受け取ったメッセージが提供される。サーバは、メッセージの文面や音声データを解析し、ユーザが感じているストレスや不安のレベルを評価する。出力として、感情解析の結果が得られる。
ステップ４：
サーバは、詐欺の疑いがあるメッセージと感情解析の結果を基に、ユーザに警告を表示する。入力として、詐欺の疑いがあるメッセージと感情解析の結果が提供される。サーバは、これらの情報を基に、ユーザに対して詐欺のリスクがあることを通知し、適切な対応を促す。出力として、ユーザに表示される警告メッセージが生成される。
ステップ５：
サーバは、安全と判定できたメッセージのみをユーザに提供する。入力として、詐欺の疑いがないと判定されたメッセージが提供される。サーバは、これらのメッセージをユーザに転送し、安心してコミュニケーションを行えるようにする。出力として、安全なメッセージがユーザに提供される。
このようにして、詐欺検知アシスタントシステムは、ユーザが詐欺に遭うリスクを低減し、安心してコミュニケーションを行うことができるようにサポートする。
（実施例２）
次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。
従来のシステムでは、詐欺師の巧妙な話術や文書に対して適切に対応することが難しく、利用者が詐欺に巻き込まれるリスクが高かった。また、詐欺師とのやり取りにおいて利用者の感情を考慮した対応ができず、ストレスや不安を感じることが多かった。これにより、利用者の安全を確保するための効果的な手段が求められていた
実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、利用者の声のトーンから感情を解析する手段と、生成された応答内容と感情解析結果を基に最適な応答を提案する手段と、を含む。これにより、詐欺師の巧妙な話術や文書に対して適切に対応し、利用者の安全を確保することが可能となる。また、利用者の感情を考慮した対応ができるため、ストレスや不安を軽減することができる。
「電話やメール等」とは、音声通話や電子メールなどの通信手段を指す。
「詐欺師」とは、他人を欺いて金銭や情報を不正に取得しようとする者を指す。
「話術」とは、言葉を巧みに操る技術や手法を指す。
「文書」とは、書かれた情報やメッセージを指す。
「違和感がある内容」とは、通常のコミュニケーションとは異なる、不自然で疑わしい内容を指す。
「検知する手段」とは、特定の条件やパターンを識別し、検出するための方法や装置を指す。
「応答内容」とは、相手の発言や行動に対して返答する内容を指す。
「提案する手段」とは、特定の行動や選択肢を提示するための方法や装置を指す。
「やり取りや対応を行う手段」とは、相手とのコミュニケーションや対処を実行するための方法や装置を指す。
「安全と判定できたもの」とは、リスクが低く、利用者にとって安全であると判断された情報や通信を指す。
「利用者」とは、システムを使用する個人や団体を指す。
「声のトーン」とは、音声の高さや強さ、感情の表現を指す。
「感情を解析する手段」とは、音声や表情などから感情を識別し、解析するための方法や装置を指す。
「生成された応答内容」とは、システムによって自動的に作成された返答内容を指す。
「感情解析結果」とは、感情を解析した結果得られた情報を指す。
「最適な応答を提案する手段」とは、状況に応じて最も適切な返答を提示するための方法や装置を指す。
「生成系人工知能」とは、データを基に新しい情報や応答を生成する能力を持つ人工知能を指す。
「音声や電子メールサービス」とは、音声通話や電子メールを提供する通信サービスを指す。
「オプションメニュー」とは、基本機能に追加して提供される選択可能な機能やサービスを指す。
この発明は、詐欺師の巧妙な話術や文書に対して適切に対応し、利用者の安全を確保するためのシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア: サーバ、端末（スマートフォンやPC）
ソフトウェア: 生成AIモデル（例: GPT-4）、感情エンジン
システムの概要
このシステムは、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、適切な応答内容を生成して利用者に提供するものである。具体的には、詐欺師からの不適切な要求や誤解を招く情報に対して、無視するような応答や否定する応答を提案する。
データ加工およびデータ演算の流れ
1. ユーザが詐欺師からの電話を受ける。
2. 端末は通話内容を録音し、リアルタイムでサーバに送信する。
3. サーバは録音データを受信し、生成AIモデルに入力する。
4. 生成AIモデルは詐欺師の話術に対して違和感がある内容を検知し、適切な応答内容を生成する。
5. 感情エンジンはユーザの声のトーンから感情を解析し、その結果をサーバに提供する。
6. サーバは生成された応答内容と感情解析結果を基に、最適な応答をユーザに提案する。
具体例
シナリオ: ユーザが詐欺師から「あなたの銀行口座情報を教えてください」と要求される。
生成AIモデルのプロンプト文の例: 「詐欺師が銀行口座情報を要求している場合、どのように応答すればよいか提案してください。」
実施の詳細
ユーザが詐欺師からの電話を受けると、端末は通話内容を録音し、リアルタイムでサーバに送信する。
サーバは録音データを受信し、生成AIモデル（例: GPT-4）に入力する。生成AIモデルは詐欺師の話術に対して違和感がある内容を検知し、「その要求は不適切です。個人情報を教えないでください」といった応答内容を生成する。
同時に、感情エンジンはユーザの声のトーンから感情を解析し、「ユーザが不安を感じている」といった結果をサーバに提供する。
サーバは生成された応答内容と感情解析結果を基に、最適な応答をユーザに提案する。例えば、「その要求は無視してください。個人情報を教えないでください」といった具体的なアドバイスを提供する。
このようにして、システムは詐欺師の内容を見破り、ユーザに適切な応答を提案することができる。これにより、利用者の安全を確保し、詐欺被害を未然に防ぐことが可能となる。また、利用者の感情を考慮した対応ができるため、ストレスや不安を軽減することができる。
実施例２における特定処理の流れについて図１９を用いて説明する。
ステップ１：
ユーザが詐欺師からの電話を受ける。
具体的な動作: ユーザがスマートフォンで電話を受け、詐欺師が「あなたの銀行口座情報を教えてください」と要求する。
入力: 詐欺師からの電話。
出力: 通話内容の音声データ。
ステップ２：
端末が通話内容を録音し、リアルタイムでサーバに送信する。
具体的な動作: スマートフォンの録音機能が起動し、通話内容を録音しながら、データをサーバにストリーミング送信する。
入力: 通話内容の音声データ。
出力: サーバに送信された音声データ。
ステップ３：
サーバが録音データを生成AIモデルに入力する。
具体的な動作: サーバが録音データを解析し、詐欺師の話術をテキストデータに変換し、生成AIモデル（例: GPT-4）に入力する。
入力: サーバに送信された音声データ。
出力: 生成AIモデルに入力されたテキストデータ。
ステップ４：
生成AIモデルが適切な応答内容を生成する。
具体的な動作: 生成AIモデルが「その要求は不適切です。個人情報を教えないでください」といった応答内容を生成する。
入力: 生成AIモデルに入力されたテキストデータ。
出力: 生成された応答内容。
ステップ５：
感情エンジンがユーザの声のトーンから感情を解析する。
具体的な動作: 感情エンジンがユーザの声のトーンを解析し、「ユーザが不安を感じている」といった感情解析結果をサーバに送信する。
入力: 通話内容の音声データ。
出力: 感情解析結果。
ステップ６：
サーバが生成された応答内容と感情解析結果を基に、最適な応答をユーザに提案する。
具体的な動作: サーバが「その要求は無視してください。個人情報を教えないでください」といった具体的なアドバイスをユーザの端末に送信し、ユーザに通知する。
入力: 生成された応答内容、感情解析結果。
出力: ユーザに提案された最適な応答。
（応用例２）
次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。
近年、電話やメールを利用した巧妙な詐欺行為が増加しており、利用者が詐欺師の話術や文書に騙されるリスクが高まっている。また、詐欺行為に対する対応が遅れると、利用者の精神的なストレスや不安が増大する問題がある。従来のシステムでは、詐欺行為をリアルタイムで検知し、適切な応答を生成することが難しく、利用者の感情状態を考慮した対応も不十分である。これにより、利用者の安全を確保しつつ、精神的な負担を軽減することが求められている。
応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、利用者の感情状態を解析し、ストレスや不安を軽減するためのアドバイスを提供する手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、を含む。これにより、詐欺行為をリアルタイムで検知し、適切な応答を生成することが可能となる。また、利用者の感情状態を考慮した対応が可能となり、精神的な負担を軽減することができる。
「電話やメール等」とは、音声通信や電子メールを含む、利用者と外部とのコミュニケーション手段である。
「巧妙な詐欺師」とは、利用者を騙すために高度な話術や文書を用いる詐欺行為を行う者である。
「話術や文書」とは、詐欺師が利用者を騙すために使用する言葉や書かれた内容である。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、詐欺師の話術や文書に含まれる不自然な点や疑わしい要素を識別するための技術である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師の話術や文書に対して適切な返答を生成し、利用者に提供するための技術である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師とのコミュニケーションを管理し、適切な対応を行うための技術である。
「利用者の感情状態を解析し、ストレスや不安を軽減するためのアドバイスを提供する手段」とは、利用者の感情を解析し、精神的な負担を軽減するための助言を提供する技術である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された通信のみを利用者に接続するための技術である。
「生成系ＡＩ」とは、人工知能を用いてテキストや音声を生成する技術である。
「感情解析」とは、利用者の声のトーンやテキストから感情を識別する技術である。
この発明を実施するためのシステムは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知し、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案するものである。さらに、詐欺師とのやり取りや対応を行い、利用者の感情状態を解析し、ストレスや不安を軽減するためのアドバイスを提供する。また、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ機能を持つ。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア：スマートフォン（マイク、スピーカー）
ソフトウェア：
Python
音声認識ライブラリ（音声認識）
Transformersライブラリ（生成系AIモデル）
TextBlobライブラリ（感情解析）
システムの処理概要
1. 音声認識：端末（スマートフォン）は、マイクを使用して音声を録音し、音声認識ライブラリを用いて音声をテキストに変換する。
2. 詐欺検知：サーバは、変換されたテキストに特定のキーワード（例：銀行口座、パスワード）が含まれているかをチェックする。
3. 感情解析：サーバは、TextBlobライブラリを用いてテキストの感情を解析する。感情がネガティブであれば、詐欺の可能性が高いと判断する。
4. 応答生成：サーバは、生成系AIモデル（GPT-3）を用いて、適切な応答内容を生成する。
5. 結果表示：端末は、生成された応答内容をユーザに表示する。
具体例
ユーザが詐欺師から「あなたの銀行口座情報を教えてください」という電話を受けた場合、システムはこの内容を検知し、「詐欺の可能性があります。無視してください。」という応答を生成する。
プロンプト文の例
詐欺師からの電話を受けた場合、以下のようなプロンプト文を生成系AIモデルに入力する：
「詐欺の可能性があります。無視してください。」
応用例２における特定処理の流れについて図２０を用いて説明する。
ステップ１：
端末（スマートフォン）は、マイクを使用してユーザの音声を録音する。録音された音声データが入力となる。端末は、この音声データを音声認識ライブラリを用いてテキストに変換する。変換されたテキストが出力となる。
ステップ２：
サーバは、ステップ１で得られたテキストを受け取り、詐欺検知を行う。具体的には、テキスト内に特定のキーワード（例：銀行口座、パスワード）が含まれているかをチェックする。該当するキーワードが検出された場合、そのテキストが詐欺の可能性があると判断される。この判断結果が出力となる。
ステップ３：
サーバは、ステップ２で詐欺の可能性があると判断されたテキストに対して、TextBlobライブラリを用いて感情解析を行う。入力はステップ２のテキストであり、解析結果として感情のポジティブ・ネガティブのスコアが出力される。感情がネガティブであれば、詐欺の可能性が高いと判断する。
ステップ４：
サーバは、ステップ３の感情解析結果を基に、生成系AIモデル（GPT-3）を用いて適切な応答内容を生成する。入力はステップ３の感情解析結果とテキストであり、生成された応答内容が出力となる。例えば、「詐欺の可能性があります。無視してください。」という応答が生成される。
ステップ５：
端末は、ステップ４で生成された応答内容をユーザに表示する。入力はステップ４の応答内容であり、ユーザに対して視覚的または音声的に提示される。ユーザはこの応答内容を確認し、適切な対応を取ることができる。
（実施例３）
次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。
詐欺師による巧妙な話術や文書を通じた詐欺行為は、利用者に対して重大な被害をもたらす可能性がある。従来のシステムでは、詐欺師の不正行為を検知し、適切に対応することが困難であった。また、利用者が不安や恐怖を感じた場合に、迅速に対応する手段が不足していた。これにより、利用者の安全を確保することが難しかった
実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、詐欺師からの通信を受け取る手段と、メッセージの解析と感情状態を判断する手段と、詐欺師に対する応答を生成する手段と、応答を送信し結果を報告する手段と、安全な情報のみを利用者に提供する手段と、感情エンジンによるやり取りを中断する手段を含む。これにより、詐欺師の不正行為を迅速に検知し、適切に対応することが可能となる。また、利用者が不安や恐怖を感じた場合にも、迅速に対応し、利用者の安全を確保することができる。
「詐欺師からの通信を受け取る手段」とは、詐欺師からの電話、メール、メッセージなどの通信を受信するための機能である。
「メッセージの解析と感情状態を判断する手段」とは、受信したメッセージを解析し、利用者の感情状態（不安、恐怖など）を判断するための機能である。
「詐欺師に対する応答を生成する手段」とは、詐欺師に対する適切な応答を生成するための機能である。
「応答を送信し結果を報告する手段」とは、生成された応答を詐欺師に送信し、その結果を利用者に報告するための機能である。
「安全な情報のみを利用者に提供する手段」とは、詐欺師とのやり取りの内容を解析し、安全と判断された情報のみを利用者に提供するための機能である。
「感情エンジンによるやり取りを中断する手段」とは、利用者の感情が不安や恐怖であると判断した場合に、詐欺師とのやり取りを中断するための機能である。
「生成系AIモデル」とは、詐欺師に対する応答を生成するために使用される人工知能モデルである。
この発明は、詐欺師からの通信を受け取り、適切に対応するためのシステムである。システムは、サーバ、端末（PC、スマートフォン）、生成AIモデル、感情エンジン、通信モジュールを用いて実施される。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア: サーバ、端末（PC、スマートフォン）
ソフトウェア: 生成AIモデル（例: GPT-4）、感情エンジン、通信モジュール
システムの具体的な動作
1. 詐欺師からの通信を受け取る
サーバは、詐欺師からの通信（電話、メール、メッセージなど）を受信する。
サーバは、受信した通信をログに記録する。
具体例: サーバが詐欺師からの電話を受け取ると、その通話内容を録音し、データベースに保存する。
2. メッセージの解析と感情状態の判断
サーバは、受信したメッセージを解析するために、感情エンジンにデータを送信する。
感情エンジンは、メッセージの内容を解析し、利用者の感情状態（不安、恐怖など）を判断する。
具体例: サーバが詐欺師からのメッセージを感情エンジンに送信し、感情エンジンが「利用者が不安を感じている」と判断する。
3. 詐欺師に対する応答の生成
サーバは、生成AIモデルにプロンプト文を送信し、詐欺師に対する適切な応答を生成する。
生成AIモデルは、プロンプト文に基づいて応答を生成し、サーバに返送する。
具体例: サーバが生成AIモデルに「詐欺師からのメッセージに対して適切な応答を生成してください。メッセージ内容: 'あなたの銀行口座情報を教えてください。'」というプロンプト文を送信し、生成AIモデルが「そのような情報は提供できません」という応答を生成する。
4. 応答の送信と結果の報告
サーバは、生成された応答を詐欺師に送信する。
サーバは、やり取りの結果を利用者に報告する。
具体例: サーバが生成された応答を詐欺師に送信し、その後、利用者に「詐欺師からの要求に対して適切な応答を行いました」と通知する。
5. 安全な情報の提供
サーバは、詐欺師とのやり取りの内容を解析し、安全かどうかを判断する。
サーバは、安全と判定された情報のみを利用者に提供する。
具体例: サーバが詐欺師からのメッセージを解析し、「この情報は安全です」と判断した場合、その情報を利用者に通知する。
6. 感情エンジンによるやり取りの中断
感情エンジンが、利用者の感情が不安や恐怖であると判断した場合、詐欺師とのやり取りを中断する。
サーバは、詐欺師との通話を自動的に切断し、利用者に詐欺師からの電話であったことと、その対処方法を通知する。
具体例: 感情エンジンが「利用者が恐怖を感じている」と判断した場合、サーバが通話を切断し、「詐欺師からの電話でした。今後はこの番号からの電話に出ないでください」と利用者に通知する。
プロンプト文の例
「詐欺師からのメッセージに対して適切な応答を生成してください。メッセージ内容: 'あなたの銀行口座情報を教えてください。'」
「詐欺師とのやり取りの結果を解析し、安全な情報のみを利用者に提供してください。」
「利用者が不安や恐怖を感じた場合の対応方法を生成してください。」
このシステムは、詐欺師とのやり取りを自動化し、利用者の安全を確保するための高度な技術を提供する。実施例３における特定処理の流れについて図２１を用いて説明する。
ステップ１：
詐欺師からの通信を受け取る
サーバは、詐欺師からの通信（電話、メール、メッセージなど）を受信する。
入力: 詐欺師からの通信データ（音声、テキストなど）
データ加工: 通信データをログに記録し、必要に応じて音声データをテキストに変換する。
出力: 解析可能な形式の通信データ
具体的な動作: サーバが詐欺師からの電話を受け取ると、その通話内容を録音し、音声データをテキストに変換してデータベースに保存する。
ステップ２：
メッセージの解析と感情状態の判断
サーバは、受信したメッセージを解析するために、感情エンジンにデータを送信する。
入力: 解析可能な形式の通信データ
データ演算: 感情エンジンがメッセージの内容を解析し、利用者の感情状態（不安、恐怖など）を判断する。
出力: 感情状態の判断結果
具体的な動作: サーバが詐欺師からのメッセージを感情エンジンに送信し、感情エンジンが「利用者が不安を感じている」と判断する。
ステップ３：
詐欺師に対する応答の生成
サーバは、生成AIモデルにプロンプト文を送信し、詐欺師に対する適切な応答を生成する。
入力: 感情状態の判断結果、プロンプト文
データ演算: 生成AIモデルがプロンプト文に基づいて応答を生成する。
出力: 生成された応答
具体的な動作: サーバが生成AIモデルに「詐欺師からのメッセージに対して適切な応答を生成してください。メッセージ内容: 'あなたの銀行口座情報を教えてください。'」というプロンプト文を送信し、生成AIモデルが「そのような情報は提供できません」という応答を生成する。
ステップ４：
応答の送信と結果の報告
サーバは、生成された応答を詐欺師に送信する。
入力: 生成された応答
データ加工: 応答を詐欺師に送信し、その結果をログに記録する。
出力: 詐欺師への応答送信結果、利用者への報告内容
具体的な動作: サーバが生成された応答を詐欺師に送信し、その後、利用者に「詐欺師からの要求に対して適切な応答を行いました」と通知する。
ステップ５：
安全な情報の提供
サーバは、詐欺師とのやり取りの内容を解析し、安全かどうかを判断する。
入力: 詐欺師とのやり取りの内容
データ演算: やり取りの内容を解析し、安全と判断された情報を抽出する。
出力: 安全と判断された情報
具体的な動作: サーバが詐欺師からのメッセージを解析し、「この情報は安全です」と判断した場合、その情報を利用者に通知する。
ステップ６：
感情エンジンによるやり取りの中断
感情エンジンが、利用者の感情が不安や恐怖であると判断した場合、詐欺師とのやり取りを中断する。
入力: 利用者の感情状態
データ演算: 感情エンジンが利用者の感情状態を解析し、不安や恐怖を感じていると判断する。
出力: やり取りの中断指示、利用者への通知内容
具体的な動作: 感情エンジンが「利用者が恐怖を感じている」と判断した場合、サーバが通話を切断し、「詐欺師からの電話でした。今後はこの番号からの電話に出ないでください」と利用者に通知する。
（応用例３）
次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。
現代社会において、電話やメールを通じた巧妙な詐欺行為が増加しており、利用者が詐欺師の話術や文書に騙されるリスクが高まっている。また、詐欺師とのやり取りにおいて利用者が不安や恐怖を感じることが多く、精神的な負担も大きい。これに対して、詐欺師の不適切な要求や誤解を招く情報を自動的に検出し、利用者を保護するための効果的なシステムが求められている
応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、利用者の感情を分析し、不安や恐怖を検出する手段と、詐欺師とのやり取りを中断し、安全な情報を提供する手段と、詐欺師からの情報の安全性を評価する手段と、詐欺師に対する適切な応答を生成する手段と、を含む。これにより、詐欺師からの攻撃を自動的に検出し、利用者を保護することが可能となる。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、詐欺師の話術や文書に含まれる不自然な点や不適切な情報を自動的に検出するための技術である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師の意図を見抜き、適切な応答を生成するための技術である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師とのコミュニケーションを代行し、利用者に代わって適切な対応を行うための技術である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺師からの情報の安全性を評価し、安全と判断された情報のみを利用者に提供するための技術である。
「利用者の感情を分析し、不安や恐怖を検出する手段」とは、利用者の音声や表情を解析し、利用者が不安や恐怖を感じているかどうかを判断するための技術である。
「詐欺師とのやり取りを中断し、安全な情報を提供する手段」とは、利用者が不安や恐怖を感じた場合に詐欺師とのコミュニケーションを自動的に中断し、利用者に安心できる情報を提供するための技術である。
「詐欺師からの情報の安全性を評価する手段」とは、詐欺師から提供された情報が安全かどうかを評価するための技術である。
「詐欺師に対する適切な応答を生成する手段」とは、詐欺師に対して適切な応答を自動的に生成するための技術である。
この発明を実施するためのシステムは、詐欺師からの電話やメールを自動的に検出し、利用者を保護するための一連の手段を含む。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。
使用するハードウェアとソフトウェア
ハードウェア: スマートフォン、スマート眼鏡
ソフトウェア: 感情エンジン、生成AIモデル（例: GPT-4）、音声認識システム（例: Google Speech-to-Text）
データ加工とデータ演算
1. 音声認識:
サーバは、詐欺師からの電話やメッセージを音声認識システムでテキストに変換する。
使用例: Google Speech-to-Text APIを利用して音声をテキストに変換する。
2. 感情分析:
サーバは、利用者の音声や表情を感情エンジンで分析し、不安や恐怖を検出する。
使用例: 感情エンジンを利用して利用者の感情をリアルタイムで分析する。
3. 生成AIモデルによる応答生成:
サーバは、生成AIモデル（例: GPT-4）を使用して、詐欺師に対する適切な応答を生成する。
使用例: GPT-4に「詐欺師からの要求を無視する応答を生成して」とプロンプトを入力する。
4. 安全性判定:
サーバは、詐欺師からの情報が安全かどうかを判定し、安全と判断された情報のみを利用者に提供する。
使用例: 生成AIモデルを使用して、詐欺師からの情報の安全性を評価する。
5. 通知と対処:
サーバは、詐欺師とのやり取りを中断し、利用者に詐欺師からの電話であったことと、その対処方法を通知する。
使用例: スマートフォンの通知機能を使用して、利用者に警告メッセージを表示する。
具体例
生成AIモデルへ入力するプロンプト文の例
「詐欺師からの要求を無視する応答を生成して」
「詐欺師が提供した情報の安全性を評価して」
シナリオの具体例
1. 音声認識:
詐欺師からの電話を受け取った際、スマートフォンが音声をテキストに変換する。
例: 「こんにちは、あなたの銀行口座が危険にさらされています。」
2. 感情分析:
利用者が不安を感じている場合、感情エンジンがそれを検出する。
例: 利用者の声が震えていることを感情エンジンが検出。
3. 生成AIモデルによる応答生成:
サーバが生成AIモデルを使用して、詐欺師に対する適切な応答を生成する。
例: 「その情報は誤りです。銀行に直接確認してください。」
4. 安全性判定:
サーバが詐欺師からの情報の安全性を評価し、安全でないと判断する。
例: 「あなたの銀行口座が危険にさらされています」という情報が不適切と判断される。
5. 通知と対処:
サーバが詐欺師とのやり取りを中断し、利用者に警告メッセージを通知する。
例: 「詐欺師からの電話でした。銀行に直接確認してください。」
このようにして、詐欺防止アシスタントは詐欺師からの攻撃を自動的に検出し、利用者を保護することができる。
応用例３における特定処理の流れについて図２２を用いて説明する。
ステップ１：
サーバは、詐欺師からの電話やメッセージを受信する。入力として音声データやテキストデータを取得し、音声認識システム（例: Google Speech-to-Text）を使用して音声データをテキストに変換する。出力としてテキストデータを得る。
ステップ２：
サーバは、テキストデータを感情エンジンに入力し、利用者の感情を分析する。入力としてテキストデータと利用者の音声や表情データを取得し、不安や恐怖を検出する。出力として感情分析結果を得る。
ステップ３：
サーバは、生成AIモデル（例: GPT-4）にテキストデータを入力し、詐欺師に対する適切な応答を生成する。入力としてテキストデータとプロンプト文（例: 「詐欺師からの要求を無視する応答を生成して」）を使用し、生成AIモデルが応答を生成する。出力として応答テキストを得る。
ステップ４：
サーバは、生成された応答テキストを利用者に提供する前に、詐欺師からの情報の安全性を評価する。入力として生成された応答テキストと詐欺師からの元のテキストデータを使用し、生成AIモデルを使用して安全性を評価する。出力として安全性評価結果を得る。
ステップ５：
サーバは、安全性評価結果に基づいて、詐欺師からの情報が安全であると判断された場合のみ、応答テキストを利用者に提供する。入力として安全性評価結果と応答テキストを使用し、安全と判断された情報を利用者に通知する。出力として利用者に提供される安全な情報を得る。
ステップ６：
サーバは、利用者の感情分析結果に基づいて、利用者が不安や恐怖を感じている場合、詐欺師とのやり取りを中断し、安全な情報を提供する。入力として感情分析結果と詐欺師からの元のテキストデータを使用し、詐欺師との通信を中断し、利用者に警告メッセージを通知する。出力として利用者に提供される警告メッセージを得る。
特定処理部２９０は、特定処理の結果をヘッドセット型端末３１４に送信する。ヘッドセット型端末３１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０及びディスプレイ３４３に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。
データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）等の生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、及び画像を示す画像データ等の推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ及びテキストデータ等のデータ形式で出力する。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、及び／又は要約等を指す。
生成AIの他の例としては、Gemini（インターネット検索＜URL: https://gemini.google.com/?hl=ja＞）が挙げられる。
上記実施形態では、データ処理装置１２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、ヘッドセット型端末３１４によって特定処理が行われるようにしてもよい。
［第４実施形態］
図７には、第４実施形態に係るデータ処理システム４１０の構成の一例が示されている。
図７に示すように、データ処理システム４１０は、データ処理装置１２及びロボット４１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。
データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、及び通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例である。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４及び通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）及び／又はＬＡＮ（Local Area Network）等が挙げられる。
ロボット４１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、通信Ｉ／Ｆ４４、及び制御対象４４３を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、及び制御対象４４３も、バス５２に接続されている。
マイクロフォン２３８は、ユーザ２０が発する音声を受け付けることで、ユーザ２０から指示等を受け付ける。マイクロフォン２３８は、ユーザ２０が発する音声を捕捉し、捕捉した音声を音声データに変換してプロセッサ４６に出力する。スピーカ２４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。
カメラ４２は、レンズ、絞り、及びシャッタ等の光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザ２０の周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。
通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６を用いたプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受はセキュアな状態で行われる。
制御対象４４３は、表示装置、目部のＬＥＤ、並びに、腕、手及び足等を駆動するモータ等を含む。ロボット４１４の姿勢や仕草は、腕、手及び足等のモータを制御することにより制御される。ロボット４１４の感情の一部は、これらのモータを制御することにより表現できる。また、ロボット４１４の目部のＬＥＤの発光状態を制御することによっても、ロボット４１４の表情を表現できる。
図８には、データ処理装置１２及びロボット４１４の要部機能の一例が示されている。図８に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。
特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って、特定処理部２９０として動作することによって実現される。
ストレージ３２には、データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。
ロボット４１４では、プロセッサ４６によって受付出力処理が行われる。ストレージ５０には、受付出力プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６０を読み出し、読み出した受付出力プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。受付出力処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する受付出力プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。
次に、データ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理について説明する。
「形態例１」
本発明の一実施形態として、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段が提供される。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、その中に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。例えば、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合や、詐欺師が利用者を誤解に導くような情報を提供している場合など、そのような状況を検知することができる。
「形態例２」
また、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段も提供される。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容に対して、適切な応答内容を生成し、それを利用者に提供する。例えば、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答内容を提案することができる。また、詐欺師が利用者を誤解に導くような情報を提供している場合、その情報を否定するような応答内容を提案することができる。
「形態例３」
さらに、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段も提供される。この手段は、詐欺師とのやり取りを代行し、その結果を利用者に報告する。例えば、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答を詐欺師に対して行うことができる。また、詐欺師が利用者を誤解に導くような情報を提供している場合、その情報を否定するような応答を詐欺師に対して行うことができる。
「形態例４」
最後に、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段も提供される。この手段は、詐欺師とのやり取りの結果、詐欺師の話術や文書の内容が安全であると判断された場合にのみ、その内容を利用者に提供する。例えば、詐欺師が利用者に対して適切な情報を提供している場合、その情報を利用者に提供することができる。また、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合や、詐欺師が利用者を誤解に導くような情報を提供している場合、そのような情報は利用者に提供されない。
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。
「形態例１」
ステップ１：電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段が動作を開始する。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、その中に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。
ステップ２：詐欺師の話術や文書の内容に対して、適切な応答内容を生成し、それを利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答内容を提案する。
ステップ３：詐欺師とのやり取りを代行し、その結果を利用者に報告する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答を詐欺師に対して行う。
ステップ４：詐欺師とのやり取りの結果、詐欺師の話術や文書の内容が安全であると判断された場合にのみ、その内容を利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して適切な情報を提供している場合、その情報を利用者に提供する。
「形態例２」
ステップ１：電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段が動作を開始する。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、その中に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。
ステップ２：詐欺師の話術や文書の内容に対して、適切な応答内容を生成し、それを利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答内容を提案する。
ステップ３：詐欺師とのやり取りを代行し、その結果を利用者に報告する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答を詐欺師に対して行う。
ステップ４：詐欺師とのやり取りの結果、詐欺師の話術や文書の内容が安全であると判断された場合にのみ、その内容を利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して適切な情報を提供している場合、その情報を利用者に提供する。
「形態例３」
ステップ１：電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段が動作を開始する。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、その中に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。
ステップ２：詐欺師の話術や文書の内容に対して、適切な応答内容を生成し、それを利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答内容を提案する。
ステップ３：詐欺師とのやり取りを代行し、その結果を利用者に報告する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答を詐欺師に対して行う。
ステップ４：詐欺師とのやり取りの結果、詐欺師の話術や文書の内容が安全であると判断された場合にのみ、その内容を利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して適切な情報を提供している場合、その情報を利用者に提供する。
「形態例４」
ステップ１：電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段が動作を開始する。この手段は、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、その中に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。
ステップ２：詐欺師の話術や文書の内容に対して、適切な応答内容を生成し、それを利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答内容を提案する。
ステップ３：詐欺師とのやり取りを代行し、その結果を利用者に報告する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して不適切な要求を行っている場合、その要求を無視するような応答を詐欺師に対して行う。
ステップ４：詐欺師とのやり取りの結果、詐欺師の話術や文書の内容が安全であると判断された場合にのみ、その内容を利用者に提供する。このステップでは、詐欺師が利用者に対して適切な情報を提供している場合、その情報を利用者に提供する。
（実施例１）
次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。
現代社会において、電話やメールを通じて巧妙に詐欺を行う手口が増加している。これにより、多くの利用者が詐欺被害に遭うリスクが高まっている。従来の手段では、詐欺の検知や対応が困難であり、利用者が自らの判断で詐欺を見破ることが求められていた。このため、詐欺の検知と対応を自動化し、利用者を保護するシステムが求められている
実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、利用者がメッセージを入力する手段と、端末がメッセージをサーバに送信する手段と、サーバがメッセージを解析する手段と、サーバが生成AIモデルを使用して詐欺的要素を判断する手段と、サーバが評価結果を生成する手段と、サーバが評価結果を端末に送信する手段と、端末が評価結果を利用者に表示する手段と、を含む。これにより、詐欺の検知と対応が自動化され、利用者が詐欺被害に遭うリスクを低減することが可能となる。
「電話やメール」とは、通信手段を用いて利用者に情報を伝達する方法である。
「巧妙な詐欺師」とは、利用者を欺くために高度な話術や文書を用いる人物である。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、メッセージの中に通常とは異なる、不自然な要素を見つけ出す方法である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な返答を生成する方法である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師とのコミュニケーションを管理し、適切な対応を行う方法である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断されたメッセージのみを利用者に提供する方法である。
「利用者がメッセージを入力する手段」とは、利用者が受け取ったメッセージをシステムに入力する方法である。
「端末がメッセージをサーバに送信する手段」とは、利用者のデバイスが入力されたメッセージをサーバに送信する方法である。
「サーバがメッセージを解析する手段」とは、サーバが受け取ったメッセージを自然言語処理ツールを用いて解析する方法である。
「サーバが生成AIモデルを使用して詐欺的要素を判断する手段」とは、サーバが生成AIモデルを用いてメッセージの詐欺的要素を評価する方法である。
「サーバが評価結果を生成する手段」とは、サーバが生成AIモデルの出力を基にメッセージの評価結果を作成する方法である。
「サーバが評価結果を端末に送信する手段」とは、サーバが生成した評価結果を利用者のデバイスに送信する方法である。
「端末が評価結果を利用者に表示する手段」とは、利用者のデバイスが受け取った評価結果を画面に表示する方法である。
この発明は、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知し、利用者を保護するためのシステムである。このシステムは、サーバ、端末、生成AIモデル、自然言語処理ツールを用いて実現される。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア: サーバ、端末（PC、スマートフォンなど）
ソフトウェア: 生成AIモデル（例えば、GPT-4）、自然言語処理ツール（例えば、spaCy、NLTK）
システムの具体的な動作
1. ユーザがメッセージを入力する
ユーザは受け取った電話やメールの内容をシステムに入力する。例えば、ユーザが詐欺の疑いがあるメールを受け取った場合、そのメールの内容をコピーしてシステムの入力フィールドに貼り付ける。
2. 端末がメッセージをサーバに送信する
端末（ユーザのPCやスマートフォン）は、入力されたメッセージをサーバに送信する。具体的には、HTTPリクエストを使用してメッセージデータをサーバに送信する。
3. サーバがメッセージを解析する
サーバは受け取ったメッセージを自然言語処理ツール（例えば、spaCyやNLTK）を用いて解析する。具体的には、メッセージの文法構造を解析し、重要なキーワードやフレーズを抽出する。
4. サーバが生成AIモデルを使用して詐欺的要素を判断する
サーバは生成AIモデル（例えば、GPT-4）を使用して、メッセージの内容に詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。具体的には、抽出されたキーワードやフレーズをプロンプト文に組み込み、生成AIモデルに入力する。例えば、「このメッセージには詐欺の要素がありますか？」というプロンプト文を生成AIモデルに入力する。
5. サーバが評価結果を生成する
サーバは生成AIモデルの出力を基に、メッセージに違和感があるかどうかを評価する。具体的には、生成AIモデルの出力を解析し、「詐欺の可能性あり」や「詐欺の可能性なし」といった評価結果を生成する。
6. サーバが評価結果を端末に送信する
サーバは生成した評価結果を端末に送信する。具体的には、HTTPレスポンスを使用して評価結果を端末に送信する。
7. 端末が評価結果をユーザに表示する
端末は受け取った評価結果をユーザに表示する。具体的には、ユーザのPCやスマートフォンの画面に「このメッセージには詐欺の可能性があります」といった警告メッセージを表示する。
具体例
メールの例
入力メッセージ: 「おめでとうございます！あなたは100万円の当選者です。詳細を確認するために、こちらのリンクをクリックしてください。」
プロンプト文の例
プロンプト文: 「このメッセージには詐欺の要素がありますか？」
出力例
生成AIモデルの出力: 「このメッセージには詐欺の要素があります。リンクをクリックするように促している点が特に怪しいです。」
評価結果
サーバの評価: 「詐欺の可能性あり」
表示結果
端末の表示: 「このメッセージには詐欺の可能性があります。リンクをクリックしないでください。」
このようにして、ユーザは詐欺の可能性があるメッセージを事前に検知し、被害を未然に防ぐことができる。このシステムにより、詐欺の検知と対応が自動化され、利用者が詐欺被害に遭うリスクを低減することが可能となる。
実施例１における特定処理の流れについて図１１を用いて説明する。
ステップ１：
ユーザがメッセージを入力する。
入力: ユーザが受け取った電話やメールの内容。
具体的な動作: ユーザは詐欺の疑いがあるメッセージをシステムの入力フィールドにコピーして貼り付ける。
出力: 入力されたメッセージデータ。
ステップ２：
端末がメッセージをサーバに送信する。
入力: ユーザが入力したメッセージデータ。
具体的な動作: 端末（ユーザのPCやスマートフォン）は、HTTPリクエストを使用してメッセージデータをサーバに送信する。
出力: サーバに送信されたメッセージデータ。
ステップ３：
サーバがメッセージを解析する。
入力: サーバに送信されたメッセージデータ。
具体的な動作: サーバは自然言語処理ツール（例えば、spaCyやNLTK）を用いてメッセージの文法構造を解析し、重要なキーワードやフレーズを抽出する。
出力: 抽出されたキーワードやフレーズ。
ステップ４：
サーバが生成AIモデルを使用して詐欺的要素を判断する。
入力: 抽出されたキーワードやフレーズ。
具体的な動作: サーバは生成AIモデル（例えば、GPT-4）に「このメッセージには詐欺の要素がありますか？」というプロンプト文を入力し、モデルの出力を取得する。
出力: 生成AIモデルの出力（詐欺的要素の有無に関する評価）。
ステップ５：
サーバが評価結果を生成する。
入力: 生成AIモデルの出力。
具体的な動作: サーバは生成AIモデルの出力を解析し、「詐欺の可能性あり」や「詐欺の可能性なし」といった評価結果を生成する。
出力: 評価結果。
ステップ６：
サーバが評価結果を端末に送信する。
入力: 評価結果。
具体的な動作: サーバはHTTPレスポンスを使用して評価結果を端末に送信する。
出力: 端末に送信された評価結果。
ステップ７：
端末が評価結果をユーザに表示する。
入力: 端末に送信された評価結果。
具体的な動作: 端末はユーザのPCやスマートフォンの画面に「このメッセージには詐欺の可能性があります」といった警告メッセージを表示する。
出力: ユーザに表示された評価結果。
（応用例１）
次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。
近年、電話やメールを利用した巧妙な詐欺が増加しており、利用者が詐欺に巻き込まれるリスクが高まっている。特に、高度な話術や文書を用いる詐欺師に対して、利用者が自力で詐欺を見破ることは困難である。このため、詐欺のリスクを低減し、利用者の安全を確保するための効果的な手段が求められている
応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、音声データを解析し、詐欺的な要素を検知する手段と、テキストデータを解析し、詐欺的な要素を検知する手段と、詐欺の可能性がある場合に警告を発する手段と、を含む。これにより、利用者が詐欺に巻き込まれるリスクを低減し、安全なコミュニケーションを確保することが可能となる。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、電話やメールなどで受信した情報を解析し、詐欺的な要素や不自然な点を自動的に検出する機能である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師の話術や文書に対して適切な応答を生成し、利用者に提案する機能である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師とのコミュニケーションを管理し、適切な対応を行うための機能である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された情報や通信のみを利用者に提供する機能である。
「音声データを解析し、詐欺的な要素を検知する手段」とは、電話の会話などの音声データを解析し、詐欺の可能性がある要素を検出する機能である。
「テキストデータを解析し、詐欺的な要素を検知する手段」とは、メールやメッセージなどのテキストデータを解析し、詐欺の可能性がある要素を検出する機能である。
「詐欺の可能性がある場合に警告を発する手段」とは、詐欺のリスクが検出された場合に、利用者に対して警告を発する機能である。
この発明を実施するためのシステムは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段、音声データを解析し詐欺的な要素を検知する手段、テキストデータを解析し詐欺的な要素を検知する手段、詐欺の可能性がある場合に警告を発する手段を含む。
サーバは、音声データを解析するために音声認識ライブラリを使用し、音声ファイルをテキストに変換する。変換されたテキストは、生成AIモデル（例えば、transformersライブラリを使用したモデル）によって解析され、詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。詐欺的な要素が検出された場合、サーバはユーザに対して警告を発する。
また、テキストデータ（例えば、メールやメッセージ）も同様に生成AIモデルによって解析され、詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。詐欺的な要素が検出された場合、サーバはユーザに対して警告を発する。
具体例として、ユーザが「あなたの口座情報を教えてください」というメッセージを受け取った場合、このシステムはそのメッセージを解析し、詐欺の可能性があると判断した場合に警告を発する。生成AIモデルへ入力するプロンプト文の例としては、「あなたの口座情報を教えてください。」が挙げられる。
このシステムにより、ユーザは詐欺に巻き込まれるリスクを低減し、安全なコミュニケーションを確保することが可能となる。
応用例１における特定処理の流れについて図１２を用いて説明する。
ステップ１：
サーバは、ユーザから受信した音声データまたはテキストデータを取得する。
入力：音声データまたはテキストデータ
出力：取得した音声データまたはテキストデータ
ステップ２：
サーバは、音声データをテキストに変換するために音声認識ライブラリを使用する。
入力：音声データ
出力：変換されたテキストデータ
具体的な動作：音声ファイルを読み込み、音声認識を行い、テキストとして出力する。
ステップ３：
サーバは、変換されたテキストデータまたは直接受信したテキストデータを生成AIモデルに入力する。
入力：テキストデータ
出力：生成AIモデルによる解析結果
具体的な動作：テキストデータを生成AIモデル（例えば、transformersライブラリを使用したモデル）に入力し、詐欺的な要素が含まれているかどうかを解析する。
ステップ４：
サーバは、生成AIモデルの解析結果を基に、詐欺的な要素が含まれているかどうかを判断する。
入力：生成AIモデルの解析結果
出力：詐欺的な要素の有無に関する判断結果
具体的な動作：解析結果を評価し、詐欺的な要素が検出された場合はフラグを立てる。
ステップ５：
サーバは、詐欺的な要素が検出された場合、ユーザに対して警告を発する。
入力：詐欺的な要素の有無に関する判断結果
出力：警告メッセージ
具体的な動作：詐欺の可能性がある場合、ユーザに対して警告メッセージを送信する。
ステップ６：
サーバは、詐欺的な要素が検出されなかった場合、安全と判定し、ユーザに対して通常の処理を行う。
入力：詐欺的な要素の有無に関する判断結果
出力：通常の処理結果
具体的な動作：詐欺のリスクがないと判断された情報や通信をユーザに提供する。
（実施例２）
次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。
現代社会において、電話やメールを通じて巧妙に詐欺を行う手口が増加している。これにより、多くの利用者が詐欺師の話術や文書に騙され、個人情報や金銭を失うリスクが高まっている。従来の方法では、詐欺師のメッセージを適切に解析し、迅速かつ正確に対応することが難しいため、利用者の安全を確保することが困難である。
実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、詐欺師からのメッセージを受信する手段と、受信したメッセージをサーバに送信する手段と、サーバが受信したメッセージを生成AIモデルに入力する手段と、生成AIモデルが詐欺師のメッセージを解析し、適切な応答内容を生成する手段と、生成された応答内容をユーザの端末に送信する手段と、ユーザが提案された応答内容を確認し、必要に応じて詐欺師に返信する手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段とを含む。これにより、詐欺師のメッセージに対して迅速かつ正確に対応し、利用者の安全を確保することが可能となる。
「詐欺師」とは、他人を欺いて金銭や情報を不正に取得しようとする者である。
「メッセージ」とは、詐欺師がユーザに対して送信する通信内容であり、テキスト、音声、画像などの形式を含むものである。
「サーバ」とは、ネットワークを介してデータの処理や保存を行うコンピュータシステムである。
「端末」とは、ユーザが直接操作するデバイスであり、スマートフォン、タブレット、パソコンなどを含むものである。
「生成AIモデル」とは、人工知能技術を用いてテキスト生成や解析を行うアルゴリズムであり、例えば自然言語処理モデルを指すものである。
「プロンプト文」とは、生成AIモデルに対して入力される指示文であり、特定の応答や解析を行うためのトリガーとなるものである。
「応答内容」とは、生成AIモデルが解析結果として生成するメッセージであり、詐欺師に対する適切な返答を含むものである。
「解析」とは、生成AIモデルが入力されたメッセージを理解し、意味を抽出するプロセスである。
「安全と判定できたもの」とは、詐欺のリスクがないと判断された通信内容や相手である。
「利用者」とは、このシステムを使用して詐欺師からのメッセージに対応する個人または組織である。
発明を実施するための形態
この発明は、詐欺師からのメッセージに対して適切な応答内容を生成し、ユーザが安全に対応できるように支援するシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を示す。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア: サーバ、端末
ソフトウェア: 生成AIモデル（例: GPT-4）
システムの概要
このシステムは、詐欺師からのメッセージを受信し、そのメッセージを解析して適切な応答内容を生成する。生成された応答内容はユーザに提供され、ユーザはそれを参考にして詐欺師に対する返信を行う。
具体的な動作
1. ユーザが詐欺師からのメッセージを受け取る
ユーザが詐欺師からのメッセージを受信する。例えば、詐欺師から「あなたの銀行口座情報を教えてください」というメッセージが届く。
2. 端末が受け取ったメッセージをサーバに送信する
端末が受信したメッセージをサーバに送信する。具体的には、端末のアプリケーションがメッセージをAPI経由でサーバに送信する。
3. サーバが受け取ったメッセージを生成AIモデルに入力する
サーバが受信したメッセージを生成AIモデルに入力する。具体的には、サーバがメッセージをプロンプト文として生成AIモデルに渡す。例えば、プロンプト文は「詐欺師から『あなたの銀行口座情報を教えてください』というメッセージを受け取りました。このメッセージに対して適切な応答内容を提案してください。」となる。
4. 生成AIモデルが詐欺師のメッセージを解析し、適切な応答内容を生成する
生成AIモデルがプロンプト文を解析し、詐欺師のメッセージに対する適切な応答内容を生成する。例えば、生成AIモデルが「申し訳ありませんが、個人情報を教えることはできません。何か他にお手伝いできることがあれば教えてください。」という応答内容を生成する。
5. サーバが生成された応答内容をユーザの端末に送信する
サーバが生成AIモデルから受け取った応答内容をユーザの端末に送信する。具体的には、サーバが応答内容をAPI経由で端末に送信する。
6. ユーザが提案された応答内容を確認し、必要に応じて詐欺師に返信する
ユーザが端末で提案された応答内容を確認する。ユーザが提案された応答内容を参考にして、詐欺師に対する返信を行う。例えば、ユーザが「申し訳ありませんが、個人情報を教えることはできません。」と返信する。
具体例
例えば、ユーザが「あなたの銀行口座情報を教えてください」というメッセージを受け取った場合、以下のようなプロンプト文を生成AIモデルに入力する。
プロンプト文の例:
詐欺師から「あなたの銀行口座情報を教えてください」というメッセージを受け取りました。このメッセージに対して適切な応答内容を提案してください。
生成AIモデルの応答例:
「申し訳ありませんが、個人情報を教えることはできません。何か他にお手伝いできることがあれば教えてください。」
このように、システムはユーザが詐欺師からのメッセージを受け取った際に、生成AIモデルを用いて適切な応答内容を提案し、ユーザが安全に対応できるように支援する。
実施例２における特定処理の流れについて図１３を用いて説明する。
ステップ１：
ユーザが詐欺師からのメッセージを受け取る。
入力: 詐欺師からのメッセージ（例: 「あなたの銀行口座情報を教えてください」）
出力: 受信したメッセージ
具体的な動作: ユーザの端末が詐欺師からのメッセージを受信し、表示する。
ステップ２：
端末が受け取ったメッセージをサーバに送信する。
入力: 受信したメッセージ
出力: サーバに送信されたメッセージ
具体的な動作: 端末のアプリケーションが受信したメッセージをAPI経由でサーバに送信する。
ステップ３：
サーバが受け取ったメッセージを生成AIモデルに入力する。
入力: サーバに送信されたメッセージ
出力: 生成AIモデルに入力されたプロンプト文
具体的な動作: サーバが受信したメッセージをプロンプト文として生成AIモデルに渡す。例えば、プロンプト文は「詐欺師から『あなたの銀行口座情報を教えてください』というメッセージを受け取りました。このメッセージに対して適切な応答内容を提案してください。」となる。
ステップ４：
生成AIモデルが詐欺師のメッセージを解析し、適切な応答内容を生成する。
入力: プロンプト文
出力: 生成された応答内容
具体的な動作: 生成AIモデルがプロンプト文を解析し、詐欺師のメッセージに対する適切な応答内容を生成する。例えば、生成AIモデルが「申し訳ありませんが、個人情報を教えることはできません。何か他にお手伝いできることがあれば教えてください。」という応答内容を生成する。
ステップ５：
サーバが生成された応答内容をユーザの端末に送信する。
入力: 生成された応答内容
出力: ユーザの端末に送信された応答内容
具体的な動作: サーバが生成AIモデルから受け取った応答内容をAPI経由でユーザの端末に送信する。
ステップ６：
ユーザが提案された応答内容を確認し、必要に応じて詐欺師に返信する。
入力: ユーザの端末に送信された応答内容
出力: 詐欺師に対する返信
具体的な動作: ユーザが端末で提案された応答内容を確認し、必要に応じて詐欺師に返信する。例えば、ユーザが「申し訳ありませんが、個人情報を教えることはできません。」と返信する。
（応用例２）
次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。
近年、電話やメールを利用した巧妙な詐欺行為が増加しており、利用者が詐欺師の話術や文書に騙されるリスクが高まっている。このような詐欺行為に対して、利用者が適切に対応できる手段が求められている。また、詐欺の兆候をリアルタイムで検知し、適切な応答を提供するシステムが必要である
応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、音声を録音し、音声をテキストに変換する手段と、生成AIモデルを用いて詐欺の可能性を判断し、適切な応答を生成する手段と、生成された応答を利用者に表示する手段と、を含む。これにより、利用者は詐欺のリスクを減らし、安全にコミュニケーションを行うことが可能となる。
「電話やメール等」とは、音声通話や電子メールなどの通信手段を指す。
「巧妙な詐欺師」とは、利用者を騙すために高度な話術や文書を用いる詐欺行為を行う者を指す。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、詐欺の兆候を含む不自然な内容を自動的に識別するための技術を指す。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師の要求や情報に対して適切な応答を生成し、利用者に提供するための技術を指す。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師とのコミュニケーションを管理し、適切な対応を行うための技術を指す。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された通信のみを利用者に提供するための技術を指す。
「音声を録音し、音声をテキストに変換する手段」とは、音声データを録音し、その音声を文字情報に変換するための技術を指す。
「生成AIモデルを用いて詐欺の可能性を判断し、適切な応答を生成する手段」とは、人工知能モデルを使用して詐欺の可能性を評価し、適切な応答を生成するための技術を指す。
「生成された応答を利用者に表示する手段」とは、生成された応答内容を利用者に視覚的に提供するための技術を指す。
この発明を実施するためのシステムは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知し、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案し、詐欺師とのやり取りや対応を行い、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ機能を持つ。
システムの構成
システムは以下の主要なコンポーネントから構成される。
1. 音声録音装置: スマートフォンのマイクを使用して音声を録音する。
2. 音声認識ソフトウェア: 音声認識ライブラリを用いて、録音された音声をテキストに変換する。
3. 生成AIモデル: OpenAIのAPIを使用して、テキストデータを解析し、詐欺の可能性を判断する。
4. 応答生成装置: 生成AIモデルを用いて、詐欺の可能性がある場合に適切な応答を生成する。
5. 表示装置: スマートフォンのディスプレイを使用して、生成された応答を利用者に表示する。
処理の流れ
1. 音声の録音と文字起こし: ユーザが電話を受けると、音声録音装置が会話を録音する。録音された音声は、音声認識ソフトウェアによってテキストに変換される。
2. 詐欺の検出: 生成AIモデルがテキストデータを解析し、詐欺の可能性を判断する。例えば、以下のプロンプト文を使用する。
以下のテキストが詐欺かどうか判断し、適切な応答を提案してください:
あなたの銀行口座情報を教えてください
3. 応答の生成と表示: 詐欺の可能性があると判断された場合、生成AIモデルが適切な応答を生成し、表示装置を通じて利用者に表示する。例えば、「この要求は無視してください。銀行口座情報を他人に教えることは非常に危険です。」といった応答が生成される。
具体例
ユーザが「あなたの銀行口座情報を教えてください」というメッセージを受け取った場合、システムは以下のように動作する。
1. 音声録音装置が会話を録音し、音声認識ソフトウェアが「あなたの銀行口座情報を教えてください」というテキストに変換する。
2. 生成AIモデルがこのテキストを解析し、詐欺の可能性が高いと判断する。
3. 応答生成装置が「この要求は無視してください。銀行口座情報を他人に教えることは非常に危険です。」という応答を生成し、表示装置を通じてユーザに表示する。
このようにして、ユーザは詐欺のリスクを減らし、安全にコミュニケーションを行うことができる。
応用例２における特定処理の流れについて図１４を用いて説明する。
ステップ１：
ユーザが電話を受けると、端末の音声録音装置が会話を録音する。入力はユーザと詐欺師の会話音声であり、出力は録音された音声データである。この音声データは後続の処理ステップで使用される。
ステップ２：
端末の音声認識ソフトウェア（音声認識ライブラリ）が録音された音声データをテキストに変換する。入力は録音された音声データであり、出力はテキストデータである。このテキストデータは詐欺の検出に使用される。
ステップ３：
サーバの生成AIモデル（OpenAI API）がテキストデータを解析し、詐欺の可能性を判断する。入力はテキストデータであり、出力は詐欺の可能性に関する評価結果である。具体的には、以下のプロンプト文を使用して解析を行う。
以下のテキストが詐欺かどうか判断し、適切な応答を提案してください:
あなたの銀行口座情報を教えてください
ステップ４：
サーバの応答生成装置が生成AIモデルの評価結果に基づいて、適切な応答を生成する。入力は詐欺の可能性に関する評価結果であり、出力は生成された応答テキストである。例えば、「この要求は無視してください。銀行口座情報を他人に教えることは非常に危険です。」という応答が生成される。
ステップ５：
端末の表示装置が生成された応答テキストをユーザに表示する。入力は生成された応答テキストであり、出力はユーザに視覚的に提供される応答情報である。これにより、ユーザは詐欺のリスクを減らし、安全にコミュニケーションを行うことができる。
（実施例３）
次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。
詐欺師が電話やメール等を通じて巧妙な話術や文書を用いて利用者を騙そうとする問題がある。従来のシステムでは、詐欺師の不正行為を検知し、適切に対応することが難しく、利用者が詐欺被害に遭うリスクが高い。また、詐欺師とのやり取りを自動化し、安全な情報のみを利用者に提供する手段が不足している。これにより、利用者の安全を確保しつつ、詐欺師の不正行為を効果的に防ぐことが求められている
実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、詐欺師からのメッセージを受信する手段と、受信したメッセージを解析する手段と、生成AIモデルを用いて詐欺師に対する応答を生成する手段と、生成した応答を詐欺師に送信する手段と、詐欺師とのやり取りの結果を保存する手段と、やり取りの結果から安全な情報を抽出する手段と、安全な情報を利用者に提供する手段を含む。これにより、詐欺師の不正行為を自動的に検知し、適切に対応することが可能となる。また、安全な情報のみを利用者に提供することで、利用者の安全を確保し、詐欺被害を防ぐことができる。
「詐欺師」とは、不正な手段を用いて他人を騙し、金銭や情報を不正に取得しようとする者である。
「メッセージ」とは、詐欺師が利用者に対して送信する通信内容であり、テキスト、音声、画像などの形式を含むものである。
「解析」とは、受信したメッセージの内容を分析し、その意図や不正行為の有無を判断するプロセスである。
「生成AIモデル」とは、人工知能技術を用いてテキストや音声の生成、解析を行うシステムであり、例えば自然言語処理モデルが該当する。
「応答」とは、詐欺師からのメッセージに対して生成AIモデルが作成する返答内容である。
「送信」とは、生成した応答を詐欺師に対してネットワークを通じて送る行為である。
「保存」とは、詐欺師とのやり取りの内容をデータベースなどの記憶装置に記録する行為である。
「抽出」とは、保存されたやり取りの内容から特定の情報を取り出すプロセスである。
「安全な情報」とは、詐欺師とのやり取りの結果、利用者に対して危険性がないと判断された情報である。
「利用者」とは、詐欺師からの不正行為から保護されるべき対象者であり、このシステムを利用する個人または組織である。
この発明は、詐欺師からのメッセージを受信し、解析し、適切な応答を生成し、詐欺師に送信するシステムである。さらに、詐欺師とのやり取りの結果を保存し、安全な情報を抽出して利用者に提供することを目的としている。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア: サーバ、端末
ソフトウェア: 生成AIモデル（例: GPT-4）、データベース管理システム（例: MySQL）
システムの具体的な動作
詐欺師からのメッセージ受信
サーバは、ネットワークを通じて詐欺師から送信されたメッセージを受信する。例えば、詐欺師が「あなたの銀行口座情報を教えてください」とメッセージを送信する場合がある。
メッセージの解析
サーバは、受信したメッセージを生成AIモデルに入力し、内容を解析する。具体的には、サーバは生成AIモデルに「詐欺師からのメッセージを解析し、不適切な要求や誤解を招く情報を含んでいるかどうかを判断してください」というプロンプト文を入力する。生成AIモデルは、メッセージが不適切かどうかを判断する。
応答の生成
サーバは、生成AIモデルを用いて詐欺師に対する適切な応答を生成する。例えば、サーバは生成AIモデルに「詐欺師に対して適切な応答を生成し、送信してください」というプロンプト文を入力する。生成AIモデルは「その要求は不適切です。個人情報を教えることはできません」という応答を生成する。
応答の送信
サーバは、生成した応答を詐欺師に送信する。サーバは、生成AIモデルが生成した応答をネットワークを通じて詐欺師に送信する。
やり取りの結果の保存
サーバは、詐欺師とのやり取りの結果をデータベースに保存する。具体的には、サーバはやり取りの内容（詐欺師からのメッセージ、生成した応答）をデータベース管理システム（例: MySQL）に保存する。
安全な情報の抽出
サーバは、やり取りの結果を解析し、安全と判定された情報のみを抽出する。サーバは、データベースに保存されたやり取りの内容を再度生成AIモデルに入力し、「詐欺師とのやり取りの結果を解析し、安全と判定された情報のみを抽出してください」というプロンプト文を使用して解析する。
利用者への情報提供
サーバは、安全と判定された情報を利用者の端末に送信する。端末は、受信した情報を利用者に表示する。具体的には、サーバは安全と判定された情報をネットワークを通じて利用者の端末に送信し、端末は受信した情報を画面に表示し、利用者に通知する。
プロンプト文の例
「詐欺師からのメッセージを解析し、不適切な要求や誤解を招く情報を含んでいるかどうかを判断してください。」
「詐欺師に対して適切な応答を生成し、送信してください。」
「詐欺師とのやり取りの結果を解析し、安全と判定された情報のみを抽出してください。」
このシステムは、詐欺師とのやり取りを自動化し、利用者に対して安全な情報のみを提供することで、詐欺被害を防ぐことができる。実施例３における特定処理の流れについて図１５を用いて説明する。
ステップ１：
詐欺師からのメッセージ受信
サーバは、ネットワークを通じて詐欺師から送信されたメッセージを受信する。
入力: 詐欺師からのメッセージ（例: 「あなたの銀行口座情報を教えてください」）
出力: 受信したメッセージデータ
具体的な動作: サーバは、ネットワークインターフェースを通じてメッセージを受信し、メッセージデータを内部メモリに保存する。
ステップ２：
メッセージの解析
サーバは、受信したメッセージを生成AIモデルに入力し、内容を解析する。
入力: 受信したメッセージデータ
出力: メッセージの解析結果（例: 不適切な要求の有無）
具体的な動作: サーバは、生成AIモデルに「詐欺師からのメッセージを解析し、不適切な要求や誤解を招く情報を含んでいるかどうかを判断してください」というプロンプト文と共にメッセージデータを入力する。生成AIモデルは、メッセージの内容を解析し、その結果をサーバに返す。
ステップ３：
応答の生成
サーバは、生成AIモデルを用いて詐欺師に対する適切な応答を生成する。
入力: メッセージの解析結果
出力: 生成された応答（例: 「その要求は不適切です。個人情報を教えることはできません」）
具体的な動作: サーバは、生成AIモデルに「詐欺師に対して適切な応答を生成し、送信してください」というプロンプト文と解析結果を入力する。生成AIモデルは、適切な応答を生成し、その応答をサーバに返す。
ステップ４：
応答の送信
サーバは、生成した応答を詐欺師に送信する。
入力: 生成された応答
出力: 応答の送信結果（例: 応答が正常に送信されたことの確認）
具体的な動作: サーバは、生成AIモデルが生成した応答をネットワークを通じて詐欺師に送信する。送信結果を確認し、ログに記録する。
ステップ５：
やり取りの結果の保存
サーバは、詐欺師とのやり取りの結果をデータベースに保存する。
入力: 詐欺師からのメッセージ、生成した応答、送信結果
出力: 保存結果（例: データベースに正常に保存されたことの確認）
具体的な動作: サーバは、やり取りの内容（詐欺師からのメッセージ、生成した応答、送信結果）をデータベース管理システム（例: MySQL）に保存する。保存結果を確認し、ログに記録する。
ステップ６：
安全な情報の抽出
サーバは、やり取りの結果を解析し、安全と判定された情報のみを抽出する。
入力: データベースに保存されたやり取りの内容
出力: 安全な情報（例: 利用者に提供可能な情報）
具体的な動作: サーバは、データベースに保存されたやり取りの内容を再度生成AIモデルに入力し、「詐欺師とのやり取りの結果を解析し、安全と判定された情報のみを抽出してください」というプロンプト文を使用して解析する。生成AIモデルは、安全な情報を抽出し、その結果をサーバに返す。
ステップ７：
利用者への情報提供
サーバは、安全と判定された情報を利用者の端末に送信する。端末は、受信した情報を利用者に表示する。
入力: 安全な情報
出力: 利用者に表示された情報
具体的な動作: サーバは、安全と判定された情報をネットワークを通じて利用者の端末に送信する。端末は、受信した情報を画面に表示し、利用者に通知する。
（応用例３）
次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。
近年、電話やメールを通じて巧妙に詐欺を行う手口が増加しており、利用者が詐欺師の話術や文書に騙されるリスクが高まっている。特に、高齢者やデジタルリテラシーが低い人々は、詐欺の被害に遭いやすい。このような状況において、詐欺師とのやり取りを自動で検知し、適切に対応するシステムが求められている。また、詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な応答を自動で生成し、利用者に安全な情報のみを提供することが必要である
応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な応答を自動で生成する手段と、詐欺師とのやり取りの結果を利用者に報告する手段と、生成AIモデルを用いて詐欺の可能性を判断し、プロンプト文を生成する手段と、を含む。これにより、詐欺師とのやり取りを自動で検知し、適切に対応することが可能となる。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、電話やメール等で受信したメッセージや通話内容に対して、詐欺の可能性がある不自然な表現や要求を自動的に識別する機能である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師が提供する情報や要求に対して、適切な対策や返答を生成するための機能である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師からのメッセージや通話に対して自動的に応答し、詐欺のリスクを軽減するための機能である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された情報や要求のみを利用者に通知する機能である。
「詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な応答を自動で生成する手段」とは、詐欺の疑いがあるメッセージに対して、適切な返答を自動的に生成する機能である。
「詐欺師とのやり取りの結果を利用者に報告する手段」とは、詐欺師とのやり取りの内容や結果を利用者に対して報告する機能である。
「生成AIモデルを用いて詐欺の可能性を判断し、プロンプト文を生成する手段」とは、生成AIモデルを使用して詐欺の可能性を評価し、適切な応答を生成するためのプロンプト文を作成する機能である。
この発明を実施するためのシステムは、サーバ、端末、ユーザの三者が連携して動作する。サーバは、詐欺師とのやり取りを検知し、適切な応答を生成するための中心的な役割を果たす。端末は、ユーザが詐欺師からのメッセージや通話を受信し、サーバと通信するためのデバイスである。ユーザは、システムから提供される情報を受け取り、必要に応じて対応を行う。
サーバは、まず電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段を用いる。この手段は、自然言語処理技術を用いてメッセージや通話内容を解析し、詐欺の可能性がある不自然な表現や要求を識別する。
次に、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段を用いる。この手段は、生成AIモデルを使用して、詐欺師が提供する情報や要求に対して適切な対策や返答を生成する。生成AIモデルは、過去の詐欺事例やパターンを学習しており、高精度な応答を生成することができる。
さらに、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段を用いる。この手段は、詐欺師からのメッセージや通話に対して自動的に応答し、詐欺のリスクを軽減する。例えば、詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な応答を自動で生成し、詐欺師に対して返答する。
また、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段を用いる。この手段は、詐欺のリスクがないと判断された情報や要求のみをユーザに通知する。これにより、ユーザは安全な情報のみを受け取ることができる。
詐欺師とのやり取りの結果を利用者に報告する手段も含まれている。この手段は、詐欺師とのやり取りの内容や結果をユーザに対して報告し、ユーザが状況を把握できるようにする。
具体例として、詐欺師から「あなたの銀行口座情報を教えてください」というメッセージを受信した場合、サーバはこのメッセージを解析し、詐欺の可能性が高いと判断する。生成AIモデルを用いて「この要求は不適切です。無視してください。」という応答を生成し、詐欺師に対して自動的に返答する。ユーザには、このやり取りの結果が報告される。
プロンプト文の例としては、以下のようなものがある：
メッセージ: "あなたの銀行口座情報を教えてください。"
応答: "この要求は不適切です。無視してください。"
このようにして、サーバ、端末、ユーザが連携して詐欺のリスクを軽減し、安全な情報のみをユーザに提供することができる。
応用例３における特定処理の流れについて図１６を用いて説明する。
ステップ１：
サーバは、端末から受信したメッセージや通話内容を解析する。入力としては、ユーザが受信したメッセージや通話内容がある。サーバは自然言語処理技術を用いて、メッセージや通話内容をテキストデータに変換し、詐欺の可能性がある不自然な表現や要求を識別する。出力としては、解析結果が得られる。
ステップ２：
サーバは、解析結果に基づいて、詐欺の可能性があるかどうかを判断する。入力としては、ステップ１で得られた解析結果がある。サーバは、詐欺の可能性があるキーワードやパターンを検出し、詐欺のリスクを評価する。出力としては、詐欺の可能性があるかどうかの判断結果が得られる。
ステップ３：
サーバは、詐欺の可能性があると判断された場合、生成AIモデルを用いて適切な応答を生成する。入力としては、ステップ２で得られた詐欺の可能性の判断結果と、元のメッセージや通話内容がある。サーバは、生成AIモデルにプロンプト文を入力し、適切な応答を生成する。出力としては、生成された応答が得られる。
ステップ４：
サーバは、生成された応答を詐欺師に対して自動的に送信する。入力としては、ステップ３で生成された応答がある。サーバは、詐欺師に対して適切な応答を送信し、詐欺のリスクを軽減する。出力としては、詐欺師に送信された応答が得られる。
ステップ５：
サーバは、詐欺のリスクがないと判断された情報や要求のみをユーザに通知する。入力としては、ステップ２で得られた詐欺の可能性の判断結果がある。サーバは、安全と判定された情報をユーザに通知し、ユーザが安全な情報のみを受け取ることができるようにする。出力としては、ユーザに通知された安全な情報が得られる。
ステップ６：
サーバは、詐欺師とのやり取りの結果をユーザに報告する。入力としては、ステップ４で行われた詐欺師とのやり取りの内容がある。サーバは、やり取りの結果をまとめ、ユーザに対して報告する。出力としては、ユーザに報告されたやり取りの結果が得られる。
このようにして、サーバ、端末、ユーザが連携して詐欺のリスクを軽減し、安全な情報のみをユーザに提供することができる。
なお、更に、ユーザの感情を推定する感情エンジンを組み合わせてもよい。すなわち、特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。
「形態例１」
本発明の一実施形態として、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が生成系ＡＩによって提供され、利用者の感情を認識する感情エンジンを更に含むシステムがある。このシステムは、利用者が電話やメールで受け取る情報に対して、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案し、詐欺師とのやり取りや対応を行う。さらに、感情エンジンは利用者の声のトーンやメールの文面から感情を解析し、その結果をシステムの詐欺師とのやり取りや対応を行う手段に提供する。
「形態例２」
具体的な例として、利用者が詐欺師からの電話を受けた場合、システムは詐欺師の話術に対して違和感がある内容を検知し、生成系ＡＩによって詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する。同時に、感情エンジンは利用者の声のトーンから感情を解析し、その結果をシステムに提供する。システムはこの情報を基に詐欺師とのやり取りや対応を行う。
「形態例３」
また、感情エンジンが利用者の感情が不安や恐怖であると判断した場合、システムの詐欺師とのやり取りや対応を行う手段は、詐欺師とのやり取りを中断し、利用者に安全な情報を提供する。例えば、詐欺師からの電話に対して、利用者が不安や恐怖を感じていると感情エンジンが判断した場合、システムは詐欺師との通話を自動的に切断し、利用者に詐欺師からの電話であったことと、その対処方法を通知する。
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。
「形態例１」
ステップ１：利用者が電話やメールで情報を受け取る。
ステップ２：システムが詐欺師の内容を見破るための応答内容を生成系ＡＩによって提案する。
ステップ３：感情エンジンが利用者の声のトーンやメールの文面から感情を解析する。
ステップ４：感情エンジンの解析結果をシステムの詐欺師とのやり取りや対応を行う手段に提供する。
「形態例２」
ステップ１：利用者が詐欺師からの電話を受ける。
ステップ２：システムが詐欺師の話術に対して違和感がある内容を検知し、生成系ＡＩによって詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する。
ステップ３：感情エンジンが利用者の声のトーンから感情を解析し、その結果をシステムに提供する。
ステップ４：システムが感情エンジンの解析結果を基に詐欺師とのやり取りや対応を行う。
「形態例３」
ステップ１：感情エンジンが利用者の感情が不安や恐怖であると判断する。
ステップ２：システムの詐欺師とのやり取りや対応を行う手段が詐欺師とのやり取りを中断する。
ステップ３：システムが利用者に安全な情報を提供する。例えば、詐欺師からの電話であったことと、その対処方法を通知する。
（実施例１）
次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。
現代社会において、電話や電子メールを利用した巧妙な詐欺行為が増加しており、利用者がこれらの詐欺を見破ることが困難である。また、詐欺師とのやり取りにおいて適切な対応を行うことができず、被害が拡大する恐れがある。さらに、利用者の感情を考慮した対応が求められるが、現行のシステムではこれが十分に行われていない。これらの課題を解決するための効果的な手段が求められている
実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話や電子メール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、利用者の感情を解析する手段と、解析した感情に基づいて応答内容を調整する手段と、を含む。これにより、詐欺的な内容を迅速に検知し、利用者に適切な対応を提案することが可能となる。また、利用者の感情を考慮した応答内容を提供することで、利用者が安心して対応できる環境を提供することができる。
「電話や電子メール」とは、音声通信やテキストメッセージを利用して情報を送受信する手段である。
「巧妙な詐欺師」とは、利用者を欺くために高度な話術や文書を用いる詐欺行為を行う者である。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、詐欺的な要素や不自然な情報を自動的に識別するための技術である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺行為を見破るために適切な返答を生成する技術である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師と対話し、適切な対応を行うための技術である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された情報や通信のみを利用者に提供する技術である。
「利用者の感情を解析する手段」とは、利用者の声のトーンやテキストの内容から感情を識別する技術である。
「解析した感情に基づいて応答内容を調整する手段」とは、利用者の感情状態に応じて返答内容を最適化する技術である。
「生成系人工知能」とは、自然言語処理や機械学習を用いてテキストや音声を生成する人工知能技術である。
本発明は、電話や電子メールを利用した巧妙な詐欺行為に対して、利用者が適切に対応できるよう支援するシステムである。このシステムは、詐欺的な内容を検知し、適切な応答内容を提案するための複数の手段を含む。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
1. サーバ
音声認識ソフトウェア：Google Cloud Speech-to-Text APIを使用して、受信した音声データをテキストに変換する。
自然言語処理ソフトウェア：spaCyを使用して、テキストデータを解析し、文法や意味を抽出する。
生成AIモデル：OpenAI GPT-4を使用して、詐欺的な要素を検知し、適切な応答内容を生成する。
感情解析エンジン：IBM Watson Tone Analyzerを使用して、利用者の感情を解析する。
2. 端末
音声録音機能：電話の音声を録音し、サーバに送信する。
テキスト送信機能：受信した電子メールの内容をサーバに送信する。
表示機能：生成された応答内容を利用者に提示する。
3. ユーザ
電話や電子メールの受信：詐欺師からの連絡を受け取る。
応答内容の確認：提示された応答内容を確認し、詐欺師とのやり取りを行う。
システムの具体的な動作
1. データの受信
ユーザが電話や電子メールを受け取る。
端末が受信した音声データやテキストデータをサーバに送信する。
2. データの解析
サーバが受信したデータを解析する。
音声データの場合、サーバはGoogle Cloud Speech-to-Text APIを使用して音声をテキストに変換する。
テキストデータの場合、サーバはspaCyを使用して文書を解析し、文法や意味を抽出する。
3. 詐欺的要素の検知
サーバが解析したテキストデータを生成AIモデル（OpenAI GPT-4）に入力し、詐欺的な要素が含まれているかを判断する。
サーバは特定のキーワードやフレーズ（例：「銀行口座」、「不正利用」）を検出し、詐欺の可能性を評価する。
4. 感情の解析
端末が利用者の声のトーンやメールの文面を感情エンジン（IBM Watson Tone Analyzer）に入力し、利用者の感情を解析する。
端末は感情解析の結果をサーバに送信する。
5. 応答内容の提案
サーバが生成AIモデルを用いて、詐欺師の内容を見破るための適切な応答内容を生成する。
サーバは感情解析結果を考慮して、ユーザが安心できるような応答内容を調整する。
6. 応答の提供
端末が生成された応答内容をユーザに提示する。
ユーザが提示された応答内容を参考にして、詐欺師とのやり取りを行う。
具体例
例えば、ユーザが「あなたの銀行口座が不正利用されています。すぐにこちらに連絡してください。」というメールを受け取った場合、システムは以下のように動作する。
1. データの受信
ユーザがメールを受信し、端末がその内容をサーバに送信する。
2. データの解析
サーバがメールのテキストを解析し、詐欺的な要素を検知する。
3. 詐欺的要素の検知
サーバが「銀行口座の不正利用」というフレーズを検知し、詐欺の可能性が高いと判断する。
4. 感情の解析
端末がユーザの感情を解析し、ユーザが不安を感じていることをサーバに送信する。
5. 応答内容の提案
サーバが生成AIモデルを用いて、「このメールは詐欺の可能性があります。銀行の公式サイトから直接連絡を取ることをお勧めします。」という応答内容を生成する。
6. 応答の提供
端末が生成された応答内容をユーザに提示し、ユーザがその内容を参考にして行動する。
プロンプト文の例
生成AIモデルに入力するプロンプト文の例は以下の通り。
「あなたの銀行口座が不正利用されています。すぐにこちらに連絡してください。」というメールを受け取りました。このメールが詐欺かどうかを判断し、適切な応答内容を提案してください。
このようにして、システムはユーザが詐欺師の巧妙な話術や文書に対して適切に対応できるよう支援する。
実施例１における特定処理の流れについて図１７を用いて説明する。
ステップ１：
データの受信
ユーザが電話や電子メールを受け取る。
端末が受信した音声データやテキストデータをサーバに送信する。
入力：電話の音声データ、電子メールのテキストデータ。
出力：サーバに送信された音声データおよびテキストデータ。
具体的な動作：端末が電話の音声を録音し、電子メールの内容をそのままサーバに送信する。
ステップ２：
データの解析
サーバが受信したデータを解析する。
音声データの場合、サーバはGoogle Cloud Speech-to-Text APIを使用して音声をテキストに変換する。
テキストデータの場合、サーバはspaCyを使用して文書を解析し、文法や意味を抽出する。
入力：サーバに送信された音声データおよびテキストデータ。
出力：解析されたテキストデータ。
具体的な動作：サーバが音声データをテキストに変換し、そのテキストを自然言語処理エンジンに渡して解析する。
ステップ３：
詐欺的要素の検知
サーバが解析したテキストデータを生成AIモデル（OpenAI GPT-4）に入力し、詐欺的な要素が含まれているかを判断する。
サーバは特定のキーワードやフレーズ（例：「銀行口座」、「不正利用」）を検出し、詐欺の可能性を評価する。
入力：解析されたテキストデータ。
出力：詐欺の可能性が高いかどうかのスコア。
具体的な動作：サーバがテキストデータを生成AIモデルに入力し、詐欺の可能性が高いかどうかのスコアを取得する。
ステップ４：
感情の解析
端末が利用者の声のトーンやメールの文面を感情エンジン（IBM Watson Tone Analyzer）に入力し、利用者の感情を解析する。
端末は感情解析の結果をサーバに送信する。
入力：利用者の声のトーン、メールの文面。
出力：解析された感情データ。
具体的な動作：端末が音声データやテキストデータを感情エンジンに渡し、解析結果をサーバに送信する。
ステップ５：
応答内容の提案
サーバが生成AIモデルを用いて、詐欺師の内容を見破るための適切な応答内容を生成する。
サーバは感情解析結果を考慮して、ユーザが安心できるような応答内容を調整する。
入力：詐欺の可能性スコア、解析された感情データ。
出力：生成された応答内容。
具体的な動作：サーバが生成AIモデルにプロンプト文を入力し、生成された応答内容を感情解析結果に基づいて微調整する。
ステップ６：
応答の提供
端末が生成された応答内容をユーザに提示する。
ユーザが提示された応答内容を参考にして、詐欺師とのやり取りを行う。
入力：生成された応答内容。
出力：ユーザに提示された応答内容。
具体的な動作：端末が画面上に応答内容を表示し、ユーザがその内容を確認する。
（応用例１）
次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。
電話やメールを通じて巧妙に接触してくる詐欺師の話術や文書に対して、利用者が容易に騙されてしまうリスクが高まっている。特に、詐欺師の巧妙な手口により、利用者が不適切な要求に応じてしまうことや、誤解を招く情報に惑わされることが問題となっている。また、利用者が詐欺に対する不安やストレスを感じることも多く、これに対する適切な対応が求められている。これらの課題を解決するためには、詐欺の検知と対応を自動化し、利用者の感情を解析して適切なサポートを提供するシステムが必要である。
応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、利用者の感情を解析する手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、を含む。これにより、詐欺のリスクを低減し、利用者が安心してコミュニケーションを行うことが可能となる。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、その内容に不自然さや不適切さを検出するための技術である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師が利用者に対して行う不適切な要求や誤解を招く情報に対して、適切な応答を生成し提案するための技術である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師からの連絡に対して自動的に応答し、適切な対応を行うための技術である。
「利用者の感情を解析する手段」とは、利用者の声のトーンやメールの文面から感情を解析し、その結果をシステムの他の機能に提供するための技術である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された通信のみを利用者に提供するための技術である。
「生成系AI」とは、詐欺師の内容を見破るための応答内容を自動的に生成する人工知能技術である。
「感情エンジン」とは、利用者の感情を解析し、その結果をシステムの他の機能に提供するための技術である。
この発明を実施するための形態として、詐欺検知アシスタントシステムをスマートフォンにインストールする方法を説明する。このシステムは、電話やメールでアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知し、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案し、利用者の感情を解析する機能を持つ。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア：スマートフォン
ソフトウェア：Python、正規表現ライブラリ、感情解析ライブラリ、生成系AIライブラリ
システムの構成
1. 違和感がある内容を検知する手段：
サーバは、正規表現ライブラリを用いて、電話やメールの内容を解析し、詐欺のパターンが含まれているかを検出する。この手段により、詐欺のリスクがあるメッセージを特定することができる。
2. 詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段：
サーバは、生成系AIライブラリを用いて、詐欺師の内容に対する適切な応答を生成する。この手段により、利用者が詐欺師に対して適切に対応するためのガイダンスを提供することができる。
3. 詐欺師とのやり取りや対応を行う手段：
サーバは、詐欺師からの連絡に対して自動的に応答し、適切な対応を行う。この手段により、利用者が詐欺師とのやり取りを安全に行うことができる。
4. 利用者の感情を解析する手段：
サーバは、感情解析ライブラリを用いて、利用者の声のトーンやメールの文面から感情を解析する。この手段により、利用者がストレスや不安を感じている場合に追加のサポートを提供することができる。
5. 安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段：
サーバは、詐欺のリスクがないと判断された通信のみを利用者に提供する。この手段により、利用者が安心してコミュニケーションを行うことができる。
具体例
例えば、利用者が「銀行口座情報を教えてください。緊急の対応が必要です。」というメッセージを受け取った場合、システムは以下のように動作する。
1. 違和感がある内容を検知：
サーバは、正規表現ライブラリを用いてメッセージを解析し、「銀行口座情報を教えてください」というフレーズが詐欺のパターンに一致することを検出する。
2. 応答内容の提案：
サーバは、生成系AIライブラリを用いて、「申し訳ありませんが、個人情報を提供することはできません。」という適切な応答を生成する。
3. 感情解析：
サーバは、感情解析ライブラリを用いて、利用者がこのメッセージに対してストレスを感じていることを解析する。
4. 安全な通信の提供：
サーバは、このメッセージが詐欺のリスクがあると判断し、利用者に警告を表示する。
プロンプト文の例
message = "銀行口座情報を教えてください。緊急の対応が必要です。"
result = assistant.handle_message(message)
print(result)
このようにして、詐欺検知アシスタントシステムは、利用者が詐欺に遭うリスクを低減し、安心してコミュニケーションを行うことができるようにサポートする。
応用例１における特定処理の流れについて図１８を用いて説明する。
ステップ１：
サーバは、電話やメールのメッセージを受信する。入力として、ユーザが受け取ったメッセージが提供される。サーバは、このメッセージを解析するために、正規表現ライブラリを使用する。具体的には、メッセージ内のテキストをスキャンし、詐欺のパターンに一致するフレーズが含まれているかをチェックする。出力として、詐欺の疑いがあるかどうかのフラグが生成される。
ステップ２：
サーバは、詐欺の疑いがあると判定された場合、生成系AIライブラリを使用して、適切な応答内容を生成する。入力として、詐欺の疑いがあるメッセージが提供される。サーバは、このメッセージを基に、詐欺師に対する適切な応答を生成する。出力として、生成された応答内容が得られる。
ステップ３：
サーバは、感情解析ライブラリを使用して、ユーザの感情を解析する。入力として、ユーザが受け取ったメッセージが提供される。サーバは、メッセージの文面や音声データを解析し、ユーザが感じているストレスや不安のレベルを評価する。出力として、感情解析の結果が得られる。
ステップ４：
サーバは、詐欺の疑いがあるメッセージと感情解析の結果を基に、ユーザに警告を表示する。入力として、詐欺の疑いがあるメッセージと感情解析の結果が提供される。サーバは、これらの情報を基に、ユーザに対して詐欺のリスクがあることを通知し、適切な対応を促す。出力として、ユーザに表示される警告メッセージが生成される。
ステップ５：
サーバは、安全と判定できたメッセージのみをユーザに提供する。入力として、詐欺の疑いがないと判定されたメッセージが提供される。サーバは、これらのメッセージをユーザに転送し、安心してコミュニケーションを行えるようにする。出力として、安全なメッセージがユーザに提供される。
このようにして、詐欺検知アシスタントシステムは、ユーザが詐欺に遭うリスクを低減し、安心してコミュニケーションを行うことができるようにサポートする。
（実施例２）
次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。
従来のシステムでは、詐欺師の巧妙な話術や文書に対して適切に対応することが難しく、利用者が詐欺に巻き込まれるリスクが高かった。また、詐欺師とのやり取りにおいて利用者の感情を考慮した対応ができず、ストレスや不安を感じることが多かった。これにより、利用者の安全を確保するための効果的な手段が求められていた
実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、利用者の声のトーンから感情を解析する手段と、生成された応答内容と感情解析結果を基に最適な応答を提案する手段と、を含む。これにより、詐欺師の巧妙な話術や文書に対して適切に対応し、利用者の安全を確保することが可能となる。また、利用者の感情を考慮した対応ができるため、ストレスや不安を軽減することができる。
「電話やメール等」とは、音声通話や電子メールなどの通信手段を指す。
「詐欺師」とは、他人を欺いて金銭や情報を不正に取得しようとする者を指す。
「話術」とは、言葉を巧みに操る技術や手法を指す。
「文書」とは、書かれた情報やメッセージを指す。
「違和感がある内容」とは、通常のコミュニケーションとは異なる、不自然で疑わしい内容を指す。
「検知する手段」とは、特定の条件やパターンを識別し、検出するための方法や装置を指す。
「応答内容」とは、相手の発言や行動に対して返答する内容を指す。
「提案する手段」とは、特定の行動や選択肢を提示するための方法や装置を指す。
「やり取りや対応を行う手段」とは、相手とのコミュニケーションや対処を実行するための方法や装置を指す。
「安全と判定できたもの」とは、リスクが低く、利用者にとって安全であると判断された情報や通信を指す。
「利用者」とは、システムを使用する個人や団体を指す。
「声のトーン」とは、音声の高さや強さ、感情の表現を指す。
「感情を解析する手段」とは、音声や表情などから感情を識別し、解析するための方法や装置を指す。
「生成された応答内容」とは、システムによって自動的に作成された返答内容を指す。
「感情解析結果」とは、感情を解析した結果得られた情報を指す。
「最適な応答を提案する手段」とは、状況に応じて最も適切な返答を提示するための方法や装置を指す。
「生成系人工知能」とは、データを基に新しい情報や応答を生成する能力を持つ人工知能を指す。
「音声や電子メールサービス」とは、音声通話や電子メールを提供する通信サービスを指す。
「オプションメニュー」とは、基本機能に追加して提供される選択可能な機能やサービスを指す。
この発明は、詐欺師の巧妙な話術や文書に対して適切に対応し、利用者の安全を確保するためのシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア: サーバ、端末（スマートフォンやPC）
ソフトウェア: 生成AIモデル（例: GPT-4）、感情エンジン
システムの概要
このシステムは、詐欺師の話術や文書の内容を解析し、適切な応答内容を生成して利用者に提供するものである。具体的には、詐欺師からの不適切な要求や誤解を招く情報に対して、無視するような応答や否定する応答を提案する。
データ加工およびデータ演算の流れ
1. ユーザが詐欺師からの電話を受ける。
2. 端末は通話内容を録音し、リアルタイムでサーバに送信する。
3. サーバは録音データを受信し、生成AIモデルに入力する。
4. 生成AIモデルは詐欺師の話術に対して違和感がある内容を検知し、適切な応答内容を生成する。
5. 感情エンジンはユーザの声のトーンから感情を解析し、その結果をサーバに提供する。
6. サーバは生成された応答内容と感情解析結果を基に、最適な応答をユーザに提案する。
具体例
シナリオ: ユーザが詐欺師から「あなたの銀行口座情報を教えてください」と要求される。
生成AIモデルのプロンプト文の例: 「詐欺師が銀行口座情報を要求している場合、どのように応答すればよいか提案してください。」
実施の詳細
ユーザが詐欺師からの電話を受けると、端末は通話内容を録音し、リアルタイムでサーバに送信する。
サーバは録音データを受信し、生成AIモデル（例: GPT-4）に入力する。生成AIモデルは詐欺師の話術に対して違和感がある内容を検知し、「その要求は不適切です。個人情報を教えないでください」といった応答内容を生成する。
同時に、感情エンジンはユーザの声のトーンから感情を解析し、「ユーザが不安を感じている」といった結果をサーバに提供する。
サーバは生成された応答内容と感情解析結果を基に、最適な応答をユーザに提案する。例えば、「その要求は無視してください。個人情報を教えないでください」といった具体的なアドバイスを提供する。
このようにして、システムは詐欺師の内容を見破り、ユーザに適切な応答を提案することができる。これにより、利用者の安全を確保し、詐欺被害を未然に防ぐことが可能となる。また、利用者の感情を考慮した対応ができるため、ストレスや不安を軽減することができる。
実施例２における特定処理の流れについて図１９を用いて説明する。
ステップ１：
ユーザが詐欺師からの電話を受ける。
具体的な動作: ユーザがスマートフォンで電話を受け、詐欺師が「あなたの銀行口座情報を教えてください」と要求する。
入力: 詐欺師からの電話。
出力: 通話内容の音声データ。
ステップ２：
端末が通話内容を録音し、リアルタイムでサーバに送信する。
具体的な動作: スマートフォンの録音機能が起動し、通話内容を録音しながら、データをサーバにストリーミング送信する。
入力: 通話内容の音声データ。
出力: サーバに送信された音声データ。
ステップ３：
サーバが録音データを生成AIモデルに入力する。
具体的な動作: サーバが録音データを解析し、詐欺師の話術をテキストデータに変換し、生成AIモデル（例: GPT-4）に入力する。
入力: サーバに送信された音声データ。
出力: 生成AIモデルに入力されたテキストデータ。
ステップ４：
生成AIモデルが適切な応答内容を生成する。
具体的な動作: 生成AIモデルが「その要求は不適切です。個人情報を教えないでください」といった応答内容を生成する。
入力: 生成AIモデルに入力されたテキストデータ。
出力: 生成された応答内容。
ステップ５：
感情エンジンがユーザの声のトーンから感情を解析する。
具体的な動作: 感情エンジンがユーザの声のトーンを解析し、「ユーザが不安を感じている」といった感情解析結果をサーバに送信する。
入力: 通話内容の音声データ。
出力: 感情解析結果。
ステップ６：
サーバが生成された応答内容と感情解析結果を基に、最適な応答をユーザに提案する。
具体的な動作: サーバが「その要求は無視してください。個人情報を教えないでください」といった具体的なアドバイスをユーザの端末に送信し、ユーザに通知する。
入力: 生成された応答内容、感情解析結果。
出力: ユーザに提案された最適な応答。
（応用例２）
次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。
近年、電話やメールを利用した巧妙な詐欺行為が増加しており、利用者が詐欺師の話術や文書に騙されるリスクが高まっている。また、詐欺行為に対する対応が遅れると、利用者の精神的なストレスや不安が増大する問題がある。従来のシステムでは、詐欺行為をリアルタイムで検知し、適切な応答を生成することが難しく、利用者の感情状態を考慮した対応も不十分である。これにより、利用者の安全を確保しつつ、精神的な負担を軽減することが求められている。
応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、利用者の感情状態を解析し、ストレスや不安を軽減するためのアドバイスを提供する手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、を含む。これにより、詐欺行為をリアルタイムで検知し、適切な応答を生成することが可能となる。また、利用者の感情状態を考慮した対応が可能となり、精神的な負担を軽減することができる。
「電話やメール等」とは、音声通信や電子メールを含む、利用者と外部とのコミュニケーション手段である。
「巧妙な詐欺師」とは、利用者を騙すために高度な話術や文書を用いる詐欺行為を行う者である。
「話術や文書」とは、詐欺師が利用者を騙すために使用する言葉や書かれた内容である。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、詐欺師の話術や文書に含まれる不自然な点や疑わしい要素を識別するための技術である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師の話術や文書に対して適切な返答を生成し、利用者に提供するための技術である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師とのコミュニケーションを管理し、適切な対応を行うための技術である。
「利用者の感情状態を解析し、ストレスや不安を軽減するためのアドバイスを提供する手段」とは、利用者の感情を解析し、精神的な負担を軽減するための助言を提供する技術である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺のリスクがないと判断された通信のみを利用者に接続するための技術である。
「生成系ＡＩ」とは、人工知能を用いてテキストや音声を生成する技術である。
「感情解析」とは、利用者の声のトーンやテキストから感情を識別する技術である。
この発明を実施するためのシステムは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知し、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案するものである。さらに、詐欺師とのやり取りや対応を行い、利用者の感情状態を解析し、ストレスや不安を軽減するためのアドバイスを提供する。また、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ機能を持つ。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア：スマートフォン（マイク、スピーカー）
ソフトウェア：
Python
音声認識ライブラリ（音声認識）
Transformersライブラリ（生成系AIモデル）
TextBlobライブラリ（感情解析）
システムの処理概要
1. 音声認識：端末（スマートフォン）は、マイクを使用して音声を録音し、音声認識ライブラリを用いて音声をテキストに変換する。
2. 詐欺検知：サーバは、変換されたテキストに特定のキーワード（例：銀行口座、パスワード）が含まれているかをチェックする。
3. 感情解析：サーバは、TextBlobライブラリを用いてテキストの感情を解析する。感情がネガティブであれば、詐欺の可能性が高いと判断する。
4. 応答生成：サーバは、生成系AIモデル（GPT-3）を用いて、適切な応答内容を生成する。
5. 結果表示：端末は、生成された応答内容をユーザに表示する。
具体例
ユーザが詐欺師から「あなたの銀行口座情報を教えてください」という電話を受けた場合、システムはこの内容を検知し、「詐欺の可能性があります。無視してください。」という応答を生成する。
プロンプト文の例
詐欺師からの電話を受けた場合、以下のようなプロンプト文を生成系AIモデルに入力する：
「詐欺の可能性があります。無視してください。」
応用例２における特定処理の流れについて図２０を用いて説明する。
ステップ１：
端末（スマートフォン）は、マイクを使用してユーザの音声を録音する。録音された音声データが入力となる。端末は、この音声データを音声認識ライブラリを用いてテキストに変換する。変換されたテキストが出力となる。
ステップ２：
サーバは、ステップ１で得られたテキストを受け取り、詐欺検知を行う。具体的には、テキスト内に特定のキーワード（例：銀行口座、パスワード）が含まれているかをチェックする。該当するキーワードが検出された場合、そのテキストが詐欺の可能性があると判断される。この判断結果が出力となる。
ステップ３：
サーバは、ステップ２で詐欺の可能性があると判断されたテキストに対して、TextBlobライブラリを用いて感情解析を行う。入力はステップ２のテキストであり、解析結果として感情のポジティブ・ネガティブのスコアが出力される。感情がネガティブであれば、詐欺の可能性が高いと判断する。
ステップ４：
サーバは、ステップ３の感情解析結果を基に、生成系AIモデル（GPT-3）を用いて適切な応答内容を生成する。入力はステップ３の感情解析結果とテキストであり、生成された応答内容が出力となる。例えば、「詐欺の可能性があります。無視してください。」という応答が生成される。
ステップ５：
端末は、ステップ４で生成された応答内容をユーザに表示する。入力はステップ４の応答内容であり、ユーザに対して視覚的または音声的に提示される。ユーザはこの応答内容を確認し、適切な対応を取ることができる。
（実施例３）
次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。
詐欺師による巧妙な話術や文書を通じた詐欺行為は、利用者に対して重大な被害をもたらす可能性がある。従来のシステムでは、詐欺師の不正行為を検知し、適切に対応することが困難であった。また、利用者が不安や恐怖を感じた場合に、迅速に対応する手段が不足していた。これにより、利用者の安全を確保することが難しかった
実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、詐欺師からの通信を受け取る手段と、メッセージの解析と感情状態を判断する手段と、詐欺師に対する応答を生成する手段と、応答を送信し結果を報告する手段と、安全な情報のみを利用者に提供する手段と、感情エンジンによるやり取りを中断する手段を含む。これにより、詐欺師の不正行為を迅速に検知し、適切に対応することが可能となる。また、利用者が不安や恐怖を感じた場合にも、迅速に対応し、利用者の安全を確保することができる。
「詐欺師からの通信を受け取る手段」とは、詐欺師からの電話、メール、メッセージなどの通信を受信するための機能である。
「メッセージの解析と感情状態を判断する手段」とは、受信したメッセージを解析し、利用者の感情状態（不安、恐怖など）を判断するための機能である。
「詐欺師に対する応答を生成する手段」とは、詐欺師に対する適切な応答を生成するための機能である。
「応答を送信し結果を報告する手段」とは、生成された応答を詐欺師に送信し、その結果を利用者に報告するための機能である。
「安全な情報のみを利用者に提供する手段」とは、詐欺師とのやり取りの内容を解析し、安全と判断された情報のみを利用者に提供するための機能である。
「感情エンジンによるやり取りを中断する手段」とは、利用者の感情が不安や恐怖であると判断した場合に、詐欺師とのやり取りを中断するための機能である。
「生成系AIモデル」とは、詐欺師に対する応答を生成するために使用される人工知能モデルである。
この発明は、詐欺師からの通信を受け取り、適切に対応するためのシステムである。システムは、サーバ、端末（PC、スマートフォン）、生成AIモデル、感情エンジン、通信モジュールを用いて実施される。
使用するハードウェアおよびソフトウェア
ハードウェア: サーバ、端末（PC、スマートフォン）
ソフトウェア: 生成AIモデル（例: GPT-4）、感情エンジン、通信モジュール
システムの具体的な動作
1. 詐欺師からの通信を受け取る
サーバは、詐欺師からの通信（電話、メール、メッセージなど）を受信する。
サーバは、受信した通信をログに記録する。
具体例: サーバが詐欺師からの電話を受け取ると、その通話内容を録音し、データベースに保存する。
2. メッセージの解析と感情状態の判断
サーバは、受信したメッセージを解析するために、感情エンジンにデータを送信する。
感情エンジンは、メッセージの内容を解析し、利用者の感情状態（不安、恐怖など）を判断する。
具体例: サーバが詐欺師からのメッセージを感情エンジンに送信し、感情エンジンが「利用者が不安を感じている」と判断する。
3. 詐欺師に対する応答の生成
サーバは、生成AIモデルにプロンプト文を送信し、詐欺師に対する適切な応答を生成する。
生成AIモデルは、プロンプト文に基づいて応答を生成し、サーバに返送する。
具体例: サーバが生成AIモデルに「詐欺師からのメッセージに対して適切な応答を生成してください。メッセージ内容: 'あなたの銀行口座情報を教えてください。'」というプロンプト文を送信し、生成AIモデルが「そのような情報は提供できません」という応答を生成する。
4. 応答の送信と結果の報告
サーバは、生成された応答を詐欺師に送信する。
サーバは、やり取りの結果を利用者に報告する。
具体例: サーバが生成された応答を詐欺師に送信し、その後、利用者に「詐欺師からの要求に対して適切な応答を行いました」と通知する。
5. 安全な情報の提供
サーバは、詐欺師とのやり取りの内容を解析し、安全かどうかを判断する。
サーバは、安全と判定された情報のみを利用者に提供する。
具体例: サーバが詐欺師からのメッセージを解析し、「この情報は安全です」と判断した場合、その情報を利用者に通知する。
6. 感情エンジンによるやり取りの中断
感情エンジンが、利用者の感情が不安や恐怖であると判断した場合、詐欺師とのやり取りを中断する。
サーバは、詐欺師との通話を自動的に切断し、利用者に詐欺師からの電話であったことと、その対処方法を通知する。
具体例: 感情エンジンが「利用者が恐怖を感じている」と判断した場合、サーバが通話を切断し、「詐欺師からの電話でした。今後はこの番号からの電話に出ないでください」と利用者に通知する。
プロンプト文の例
「詐欺師からのメッセージに対して適切な応答を生成してください。メッセージ内容: 'あなたの銀行口座情報を教えてください。'」
「詐欺師とのやり取りの結果を解析し、安全な情報のみを利用者に提供してください。」
「利用者が不安や恐怖を感じた場合の対応方法を生成してください。」
このシステムは、詐欺師とのやり取りを自動化し、利用者の安全を確保するための高度な技術を提供する。実施例３における特定処理の流れについて図２１を用いて説明する。
ステップ１：
詐欺師からの通信を受け取る
サーバは、詐欺師からの通信（電話、メール、メッセージなど）を受信する。
入力: 詐欺師からの通信データ（音声、テキストなど）
データ加工: 通信データをログに記録し、必要に応じて音声データをテキストに変換する。
出力: 解析可能な形式の通信データ
具体的な動作: サーバが詐欺師からの電話を受け取ると、その通話内容を録音し、音声データをテキストに変換してデータベースに保存する。
ステップ２：
メッセージの解析と感情状態の判断
サーバは、受信したメッセージを解析するために、感情エンジンにデータを送信する。
入力: 解析可能な形式の通信データ
データ演算: 感情エンジンがメッセージの内容を解析し、利用者の感情状態（不安、恐怖など）を判断する。
出力: 感情状態の判断結果
具体的な動作: サーバが詐欺師からのメッセージを感情エンジンに送信し、感情エンジンが「利用者が不安を感じている」と判断する。
ステップ３：
詐欺師に対する応答の生成
サーバは、生成AIモデルにプロンプト文を送信し、詐欺師に対する適切な応答を生成する。
入力: 感情状態の判断結果、プロンプト文
データ演算: 生成AIモデルがプロンプト文に基づいて応答を生成する。
出力: 生成された応答
具体的な動作: サーバが生成AIモデルに「詐欺師からのメッセージに対して適切な応答を生成してください。メッセージ内容: 'あなたの銀行口座情報を教えてください。'」というプロンプト文を送信し、生成AIモデルが「そのような情報は提供できません」という応答を生成する。
ステップ４：
応答の送信と結果の報告
サーバは、生成された応答を詐欺師に送信する。
入力: 生成された応答
データ加工: 応答を詐欺師に送信し、その結果をログに記録する。
出力: 詐欺師への応答送信結果、利用者への報告内容
具体的な動作: サーバが生成された応答を詐欺師に送信し、その後、利用者に「詐欺師からの要求に対して適切な応答を行いました」と通知する。
ステップ５：
安全な情報の提供
サーバは、詐欺師とのやり取りの内容を解析し、安全かどうかを判断する。
入力: 詐欺師とのやり取りの内容
データ演算: やり取りの内容を解析し、安全と判断された情報を抽出する。
出力: 安全と判断された情報
具体的な動作: サーバが詐欺師からのメッセージを解析し、「この情報は安全です」と判断した場合、その情報を利用者に通知する。
ステップ６：
感情エンジンによるやり取りの中断
感情エンジンが、利用者の感情が不安や恐怖であると判断した場合、詐欺師とのやり取りを中断する。
入力: 利用者の感情状態
データ演算: 感情エンジンが利用者の感情状態を解析し、不安や恐怖を感じていると判断する。
出力: やり取りの中断指示、利用者への通知内容
具体的な動作: 感情エンジンが「利用者が恐怖を感じている」と判断した場合、サーバが通話を切断し、「詐欺師からの電話でした。今後はこの番号からの電話に出ないでください」と利用者に通知する。
（応用例３）
次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。
現代社会において、電話やメールを通じた巧妙な詐欺行為が増加しており、利用者が詐欺師の話術や文書に騙されるリスクが高まっている。また、詐欺師とのやり取りにおいて利用者が不安や恐怖を感じることが多く、精神的な負担も大きい。これに対して、詐欺師の不適切な要求や誤解を招く情報を自動的に検出し、利用者を保護するための効果的なシステムが求められている
応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。
この発明では、サーバは、電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、利用者の感情を分析し、不安や恐怖を検出する手段と、詐欺師とのやり取りを中断し、安全な情報を提供する手段と、詐欺師からの情報の安全性を評価する手段と、詐欺師に対する適切な応答を生成する手段と、を含む。これにより、詐欺師からの攻撃を自動的に検出し、利用者を保護することが可能となる。
「違和感がある内容を検知する手段」とは、詐欺師の話術や文書に含まれる不自然な点や不適切な情報を自動的に検出するための技術である。
「詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段」とは、詐欺師の意図を見抜き、適切な応答を生成するための技術である。
「詐欺師とのやり取りや対応を行う手段」とは、詐欺師とのコミュニケーションを代行し、利用者に代わって適切な対応を行うための技術である。
「安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段」とは、詐欺師からの情報の安全性を評価し、安全と判断された情報のみを利用者に提供するための技術である。
「利用者の感情を分析し、不安や恐怖を検出する手段」とは、利用者の音声や表情を解析し、利用者が不安や恐怖を感じているかどうかを判断するための技術である。
「詐欺師とのやり取りを中断し、安全な情報を提供する手段」とは、利用者が不安や恐怖を感じた場合に詐欺師とのコミュニケーションを自動的に中断し、利用者に安心できる情報を提供するための技術である。
「詐欺師からの情報の安全性を評価する手段」とは、詐欺師から提供された情報が安全かどうかを評価するための技術である。
「詐欺師に対する適切な応答を生成する手段」とは、詐欺師に対して適切な応答を自動的に生成するための技術である。
この発明を実施するためのシステムは、詐欺師からの電話やメールを自動的に検出し、利用者を保護するための一連の手段を含む。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。
使用するハードウェアとソフトウェア
ハードウェア: スマートフォン、スマート眼鏡
ソフトウェア: 感情エンジン、生成AIモデル（例: GPT-4）、音声認識システム（例: Google Speech-to-Text）
データ加工とデータ演算
1. 音声認識:
サーバは、詐欺師からの電話やメッセージを音声認識システムでテキストに変換する。
使用例: Google Speech-to-Text APIを利用して音声をテキストに変換する。
2. 感情分析:
サーバは、利用者の音声や表情を感情エンジンで分析し、不安や恐怖を検出する。
使用例: 感情エンジンを利用して利用者の感情をリアルタイムで分析する。
3. 生成AIモデルによる応答生成:
サーバは、生成AIモデル（例: GPT-4）を使用して、詐欺師に対する適切な応答を生成する。
使用例: GPT-4に「詐欺師からの要求を無視する応答を生成して」とプロンプトを入力する。
4. 安全性判定:
サーバは、詐欺師からの情報が安全かどうかを判定し、安全と判断された情報のみを利用者に提供する。
使用例: 生成AIモデルを使用して、詐欺師からの情報の安全性を評価する。
5. 通知と対処:
サーバは、詐欺師とのやり取りを中断し、利用者に詐欺師からの電話であったことと、その対処方法を通知する。
使用例: スマートフォンの通知機能を使用して、利用者に警告メッセージを表示する。
具体例
生成AIモデルへ入力するプロンプト文の例
「詐欺師からの要求を無視する応答を生成して」
「詐欺師が提供した情報の安全性を評価して」
シナリオの具体例
1. 音声認識:
詐欺師からの電話を受け取った際、スマートフォンが音声をテキストに変換する。
例: 「こんにちは、あなたの銀行口座が危険にさらされています。」
2. 感情分析:
利用者が不安を感じている場合、感情エンジンがそれを検出する。
例: 利用者の声が震えていることを感情エンジンが検出。
3. 生成AIモデルによる応答生成:
サーバが生成AIモデルを使用して、詐欺師に対する適切な応答を生成する。
例: 「その情報は誤りです。銀行に直接確認してください。」
4. 安全性判定:
サーバが詐欺師からの情報の安全性を評価し、安全でないと判断する。
例: 「あなたの銀行口座が危険にさらされています」という情報が不適切と判断される。
5. 通知と対処:
サーバが詐欺師とのやり取りを中断し、利用者に警告メッセージを通知する。
例: 「詐欺師からの電話でした。銀行に直接確認してください。」
このようにして、詐欺防止アシスタントは詐欺師からの攻撃を自動的に検出し、利用者を保護することができる。
応用例３における特定処理の流れについて図２２を用いて説明する。
ステップ１：
サーバは、詐欺師からの電話やメッセージを受信する。入力として音声データやテキストデータを取得し、音声認識システム（例: Google Speech-to-Text）を使用して音声データをテキストに変換する。出力としてテキストデータを得る。
ステップ２：
サーバは、テキストデータを感情エンジンに入力し、利用者の感情を分析する。入力としてテキストデータと利用者の音声や表情データを取得し、不安や恐怖を検出する。出力として感情分析結果を得る。
ステップ３：
サーバは、生成AIモデル（例: GPT-4）にテキストデータを入力し、詐欺師に対する適切な応答を生成する。入力としてテキストデータとプロンプト文（例: 「詐欺師からの要求を無視する応答を生成して」）を使用し、生成AIモデルが応答を生成する。出力として応答テキストを得る。
ステップ４：
サーバは、生成された応答テキストを利用者に提供する前に、詐欺師からの情報の安全性を評価する。入力として生成された応答テキストと詐欺師からの元のテキストデータを使用し、生成AIモデルを使用して安全性を評価する。出力として安全性評価結果を得る。
ステップ５：
サーバは、安全性評価結果に基づいて、詐欺師からの情報が安全であると判断された場合のみ、応答テキストを利用者に提供する。入力として安全性評価結果と応答テキストを使用し、安全と判断された情報を利用者に通知する。出力として利用者に提供される安全な情報を得る。
ステップ６：
サーバは、利用者の感情分析結果に基づいて、利用者が不安や恐怖を感じている場合、詐欺師とのやり取りを中断し、安全な情報を提供する。入力として感情分析結果と詐欺師からの元のテキストデータを使用し、詐欺師との通信を中断し、利用者に警告メッセージを通知する。出力として利用者に提供される警告メッセージを得る。
特定処理部２９０は、特定処理の結果をロボット４１４に送信する。ロボット４１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０及び制御対象４４３に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。
データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）等の生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、及び画像を示す画像データ等の推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ及びテキストデータ等のデータ形式で出力する。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、及び／又は要約等を指す。
生成AIの他の例としては、Gemini（インターネット検索＜URL: https://gemini.google.com/?hl=ja＞）が挙げられる。
上記実施形態では、データ処理装置１２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、ロボット４１４によって特定処理が行われるようにしてもよい。
なお、感情エンジンとしての感情特定モデル５９は、特定のマッピングに従い、ユーザの感情を決定してよい。具体的には、感情特定モデル５９は、特定のマッピングである感情マップ（図９参照）に従い、ユーザの感情を決定してよい。また、感情特定モデル５９は、同様に、ロボットの感情を決定し、特定処理部２９０は、ロボットの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。
図９は、複数の感情がマッピングされる感情マップ４００を示す図である。感情マップ４００において、感情は、中心から放射状に同心円に配置されている。同心円の中心に近いほど、原始的状態の感情が配置されている。同心円のより外側には、心境から生まれる状態や行動を表す感情が配置されている。感情とは、情動や心的状態も含む概念である。同心円の左側には、概して脳内で起きる反応から生成される感情が配置されている。同心円の右側には概して、状況判断で誘導される感情が配置されている。同心円の上方向及び下方向には、概して脳内で起きる反応から生成され、かつ、状況判断で誘導される感情が配置されている。また、同心円の上側には、「快」の感情が配置され、下側には、「不快」の感情が配置されている。このように、感情マップ４００では、感情が生まれる構造に基づいて複数の感情がマッピングされており、同時に生じやすい感情が、近くにマッピングされている。
これらの感情は、感情マップ４００の３時の方向に分布しており、普段は安心と不安のあたりを行き来する。感情マップ４００の右半分では、内部的な感覚よりも状況認識の方が優位に立つため、落ち着いた印象になる。
感情マップ４００の内側は心の中、感情マップ４００の外側は行動を表すため、感情マップ４００の外側に行くほど、感情が目に見える（行動に表れる）ようになる。
ここで、人の感情は、姿勢や血糖値のような様々なバランスを基礎としており、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示す。ロボットや自動車やバイク等においても、姿勢やバッテリー残量のような様々なバランスを基礎として、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示すように感情を作ることができる。感情マップは、例えば、光吉博士の感情地図（音声感情認識及び情動の脳生理信号分析システムに関する研究、徳島大学、博士論文：https://ci.nii.ac.jp/naid/500000375379）に基づいて生成されてよい。感情地図の左半分には、感覚が優位にたつ「反応」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。また、感情地図の右半分には、状況認識が優位にたつ「状況」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。
感情マップでは学習を促す感情が２つ定義される。１つは、状況側にあるネガティブな「懺悔」や「反省」の真ん中周辺の感情である。つまり、「もう２度とこんな想いはしたくない」「もう叱られたくない」というネガティブな感情がロボットに生じたときである。もう１つは、反応側にあるポジティブな「欲」のあたりの感情である。つまり、「もっと欲しい」「もっと知りたい」というポジティブな気持ちのときである。
感情特定モデル５９は、ユーザ入力を、予め学習されたニューラルネットワークに入力し、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値を取得し、ユーザの感情を決定する。このニューラルネットワークは、ユーザ入力と、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値との組み合わせである複数の学習データに基づいて予め学習されたものである。また、このニューラルネットワークは、図１０に示す感情マップ９００のように、近くに配置されている感情同士は、近い値を持つように学習される。図１０では、「安心」、「安穏」、「心強い」という複数の感情が、近い感情値となる例を示している。
上記実施形態では、１台のコンピュータ２２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、コンピュータ２２を含めた複数のコンピュータによる特定処理に対する分散処理が行われるようにしてもよい。
上記実施形態では、ストレージ３２に特定処理プログラム５６が格納されている形態例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、特定処理プログラム５６がＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの可搬型のコンピュータ読み取り可能な非一時的格納媒体に格納されていてもよい。非一時的格納媒体に格納されている特定処理プログラム５６は、データ処理装置１２のコンピュータ２２にインストールされる。プロセッサ２８は、特定処理プログラム５６に従って特定処理を実行する。
また、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバ等の格納装置に特定処理プログラム５６を格納させておき、データ処理装置１２の要求に応じて特定処理プログラム５６がダウンロードされ、コンピュータ２２にインストールされるようにしてもよい。
なお、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバ等の格納装置に特定処理プログラム５６の全てを格納させておいたり、ストレージ３２に特定処理プログラム５６の全てを記憶させたりしておく必要はなく、特定処理プログラム５６の一部を格納させておいてもよい。
特定処理を実行するハードウェア資源としては、次に示す各種のプロセッサを用いることができる。プロセッサとしては、例えば、ソフトウェア、すなわち、プログラムを実行することで、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵが挙げられる。また、プロセッサとしては、例えば、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路が挙げられる。何れのプロセッサにもメモリが内蔵又は接続されており、何れのプロセッサもメモリを使用することで特定処理を実行する。
特定処理を実行するハードウェア資源は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ、又はＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、特定処理を実行するハードウェア資源は１つのプロセッサであってもよい。
１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する形態がある。第２に、ＳｏＣ（System-on-a-chip）などに代表されるように、特定処理を実行する複数のハードウェア資源を含むシステム全体の機能を１つのＩＣチップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、特定処理は、ハードウェア資源として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて実現される。
更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路を用いることができる。また、上記の特定処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。
以上に示した記載内容及び図示内容は、本開示の技術に係る部分についての詳細な説明であり、本開示の技術の一例に過ぎない。例えば、上記の構成、機能、作用、及び効果に関する説明は、本開示の技術に係る部分の構成、機能、作用、及び効果の一例に関する説明である。よって、本開示の技術の主旨を逸脱しない範囲内において、以上に示した記載内容及び図示内容に対して、不要な部分を削除したり、新たな要素を追加したり、置き換えたりしてもよいことは言うまでもない。また、錯綜を回避し、本開示の技術に係る部分の理解を容易にするために、以上に示した記載内容及び図示内容では、本開示の技術の実施を可能にする上で特に説明を要しない技術常識等に関する説明は省略されている。
本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。
以上の実施形態に関し、更に以下を開示する。
（請求項１）
電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段を含むシステム。
電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段を含むシステム。
（請求項２）
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成系ＡＩによって提供される、請求項１記載のシステム。
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成系ＡＩによって提供される、請求項１記載のシステム。
（請求項３）
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
（請求項４）
前記システムが、利用者の感情を認識する感情エンジンを更に含む、請求項１記載のシステム。
前記システムが、利用者の感情を認識する感情エンジンを更に含む、請求項１記載のシステム。
（請求項５）
前記感情エンジンが、利用者の声のトーンやメールの文面から感情を解析し、その結果を前記システムの詐欺師とのやり取りや対応を行う手段に提供する、請求項４記載のシステム。
前記感情エンジンが、利用者の声のトーンやメールの文面から感情を解析し、その結果を前記システムの詐欺師とのやり取りや対応を行う手段に提供する、請求項４記載のシステム。
（請求項６）
前記感情エンジンが、利用者の感情が不安や恐怖であると判断した場合、前記システムの詐欺師とのやり取りや対応を行う手段が、詐欺師とのやり取りを中断し、利用者に安全な情報を提供する、請求項５記載のシステム。
前記感情エンジンが、利用者の感情が不安や恐怖であると判断した場合、前記システムの詐欺師とのやり取りや対応を行う手段が、詐欺師とのやり取りを中断し、利用者に安全な情報を提供する、請求項５記載のシステム。
「実施例１」
（請求項１）
電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、
詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、
詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、
安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、
利用者がメッセージを入力する手段と、
端末がメッセージをサーバに送信する手段と、
サーバがメッセージを解析する手段と、
サーバが生成AIモデルを使用して詐欺的要素を判断する手段と、
サーバが評価結果を生成する手段と、
サーバが評価結果を端末に送信する手段と、
端末が評価結果を利用者に表示する手段を含むシステム。
（請求項１）
電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、
詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、
詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、
安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、
利用者がメッセージを入力する手段と、
端末がメッセージをサーバに送信する手段と、
サーバがメッセージを解析する手段と、
サーバが生成AIモデルを使用して詐欺的要素を判断する手段と、
サーバが評価結果を生成する手段と、
サーバが評価結果を端末に送信する手段と、
端末が評価結果を利用者に表示する手段を含むシステム。
（請求項２）
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成系AIによって提供される、請求項１記載のシステム。
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成系AIによって提供される、請求項１記載のシステム。
（請求項３）
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
「応用例１」
（請求項１）
電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、
詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、
詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、
安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、
音声データを解析し、詐欺的な要素を検知する手段と、
テキストデータを解析し、詐欺的な要素を検知する手段と、
詐欺の可能性がある場合に警告を発する手段を含むシステム。
（請求項１）
電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、
詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、
詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、
安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、
音声データを解析し、詐欺的な要素を検知する手段と、
テキストデータを解析し、詐欺的な要素を検知する手段と、
詐欺の可能性がある場合に警告を発する手段を含むシステム。
（請求項２）
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成系AIによって提供される、請求項１記載のシステム。
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成系AIによって提供される、請求項１記載のシステム。
（請求項３）
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
「実施例２」
（請求項１）
詐欺師からのメッセージを受信する手段と、
受信したメッセージをサーバに送信する手段と、
サーバが受信したメッセージを生成AIモデルに入力する手段と、
生成AIモデルが詐欺師のメッセージを解析し、適切な応答内容を生成する手段と、
生成された応答内容をユーザの端末に送信する手段と、
ユーザが提案された応答内容を確認し、必要に応じて詐欺師に返信する手段と、
安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段を含むシステム。
（請求項１）
詐欺師からのメッセージを受信する手段と、
受信したメッセージをサーバに送信する手段と、
サーバが受信したメッセージを生成AIモデルに入力する手段と、
生成AIモデルが詐欺師のメッセージを解析し、適切な応答内容を生成する手段と、
生成された応答内容をユーザの端末に送信する手段と、
ユーザが提案された応答内容を確認し、必要に応じて詐欺師に返信する手段と、
安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段を含むシステム。
（請求項２）
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成AIモデルによって提供される、請求項１記載のシステム。
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成AIモデルによって提供される、請求項１記載のシステム。
（請求項３）
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
「応用例２」
（請求項１）
電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、
詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、
詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、
安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、
音声を録音し、音声をテキストに変換する手段と、
生成AIモデルを用いて詐欺の可能性を判断し、適切な応答を生成する手段と、
生成された応答を利用者に表示する手段と、
を含むシステム。
（請求項１）
電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、
詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、
詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、
安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、
音声を録音し、音声をテキストに変換する手段と、
生成AIモデルを用いて詐欺の可能性を判断し、適切な応答を生成する手段と、
生成された応答を利用者に表示する手段と、
を含むシステム。
（請求項２）
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成系AIによって提供される、請求項１記載のシステム。
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成系AIによって提供される、請求項１記載のシステム。
（請求項３）
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
「実施例３」
（請求項１）
詐欺師からのメッセージを受信する手段と、
受信したメッセージを解析する手段と、
生成AIモデルを用いて詐欺師に対する応答を生成する手段と、
生成した応答を詐欺師に送信する手段と、
詐欺師とのやり取りの結果を保存する手段と、
やり取りの結果から安全な情報を抽出する手段と、
安全な情報を利用者に提供する手段を含むシステム。
（請求項１）
詐欺師からのメッセージを受信する手段と、
受信したメッセージを解析する手段と、
生成AIモデルを用いて詐欺師に対する応答を生成する手段と、
生成した応答を詐欺師に送信する手段と、
詐欺師とのやり取りの結果を保存する手段と、
やり取りの結果から安全な情報を抽出する手段と、
安全な情報を利用者に提供する手段を含むシステム。
（請求項２）
前記生成AIモデルを用いて詐欺師に対する応答を生成する手段が、生成AIモデルによって提供される、請求項１記載のシステム。
前記生成AIモデルを用いて詐欺師に対する応答を生成する手段が、生成AIモデルによって提供される、請求項１記載のシステム。
（請求項３）
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
「応用例３」
（請求項１）
電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、
詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、
詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、
安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、
詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な応答を自動で生成する手段と、
詐欺師とのやり取りの結果を利用者に報告する手段と、
生成AIモデルを用いて詐欺の可能性を判断し、プロンプト文を生成する手段と、
を含むシステム。
（請求項１）
電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、
詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、
詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、
安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、
詐欺の可能性があるメッセージに対して適切な応答を自動で生成する手段と、
詐欺師とのやり取りの結果を利用者に報告する手段と、
生成AIモデルを用いて詐欺の可能性を判断し、プロンプト文を生成する手段と、
を含むシステム。
（請求項２）
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成系AIによって提供される、請求項１記載のシステム。
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成系AIによって提供される、請求項１記載のシステム。
（請求項３）
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
「感情エンジンを組み合わせた場合の実施例１」
（請求項１）
電話や電子メール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、
詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、
詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、
安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、
利用者の感情を解析する手段と、
解析した感情に基づいて応答内容を調整する手段を含むシステム。
（請求項１）
電話や電子メール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、
詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、
詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、
安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、
利用者の感情を解析する手段と、
解析した感情に基づいて応答内容を調整する手段を含むシステム。
（請求項２）
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成系人工知能によって提供される、請求項１記載のシステム。
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成系人工知能によって提供される、請求項１記載のシステム。
（請求項３）
前記システムが、音声や電子メールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
前記システムが、音声や電子メールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
「感情エンジンを組み合わせた場合の応用例１」
（請求項１）
電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、
詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、
詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、
利用者の感情を解析する手段と、
安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段を含むシステム。
（請求項１）
電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、
詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、
詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、
利用者の感情を解析する手段と、
安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段を含むシステム。
（請求項２）
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成系ＡＩによって提供される、請求項１記載のシステム。
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成系ＡＩによって提供される、請求項１記載のシステム。
（請求項３）
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
「感情エンジンを組み合わせた場合の実施例２」
（請求項１）
（請求項１）
電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、
詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、
詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、
安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、
利用者の声のトーンから感情を解析する手段と、
生成された応答内容と感情解析結果を基に最適な応答を提案する手段を含むシステム。
詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、
詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、
安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、
利用者の声のトーンから感情を解析する手段と、
生成された応答内容と感情解析結果を基に最適な応答を提案する手段を含むシステム。
（請求項２）
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成系人工知能によって提供される、請求項１記載のシステム。
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成系人工知能によって提供される、請求項１記載のシステム。
（請求項３）
前記システムが、音声や電子メールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
前記システムが、音声や電子メールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
「感情エンジンを組み合わせた場合の応用例２」
（請求項１）
電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、
詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、
詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、
利用者の感情状態を解析し、ストレスや不安を軽減するためのアドバイスを提供する手段と、
安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段を含むシステム。
（請求項１）
電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、
詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、
詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、
利用者の感情状態を解析し、ストレスや不安を軽減するためのアドバイスを提供する手段と、
安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段を含むシステム。
（請求項２）
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成系ＡＩによって提供される、請求項１記載のシステム。
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成系ＡＩによって提供される、請求項１記載のシステム。
（請求項３）
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
「感情エンジンを組み合わせた場合の実施例３」
（請求項１）
詐欺師からの通信を受け取る手段と、
メッセージの解析と感情状態を判断する手段と、
詐欺師に対する応答を生成する手段と、
応答を送信し結果を報告する手段と、
安全な情報のみを利用者に提供する手段と、
感情エンジンによるやり取りを中断する手段を含むシステム。
（請求項１）
詐欺師からの通信を受け取る手段と、
メッセージの解析と感情状態を判断する手段と、
詐欺師に対する応答を生成する手段と、
応答を送信し結果を報告する手段と、
安全な情報のみを利用者に提供する手段と、
感情エンジンによるやり取りを中断する手段を含むシステム。
（請求項２）
前記詐欺師に対する応答を生成する手段が、生成系AIモデルによって提供される、請求項１記載のシステム。
前記詐欺師に対する応答を生成する手段が、生成系AIモデルによって提供される、請求項１記載のシステム。
（請求項３）
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
「感情エンジンを組み合わせた場合の応用例３」
（請求項１）
電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、
詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、
詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、
安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、
利用者の感情を分析し、不安や恐怖を検出する手段と、
詐欺師とのやり取りを中断し、安全な情報を提供する手段と、
詐欺師からの情報の安全性を評価する手段と、
詐欺師に対する適切な応答を生成する手段を含むシステム。
（請求項１）
電話やメール等でアクセスしてくる巧妙な詐欺師の話術や文書に対して、違和感がある内容を検知する手段と、
詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段と、
詐欺師とのやり取りや対応を行う手段と、
安全と判定できたものだけを利用者に繋ぐ手段と、
利用者の感情を分析し、不安や恐怖を検出する手段と、
詐欺師とのやり取りを中断し、安全な情報を提供する手段と、
詐欺師からの情報の安全性を評価する手段と、
詐欺師に対する適切な応答を生成する手段を含むシステム。
（請求項２）
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成系ＡＩによって提供される、請求項１記載のシステム。
前記詐欺師の内容を見破るための応答内容を提案する手段が、生成系ＡＩによって提供される、請求項１記載のシステム。
（請求項３）
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
前記システムが、音声やメールサービスのオプションメニューとして提供される、請求項１記載のシステム。
また、上記複数の実施形態のうち１の実施形態に含まれる１又は複数の要素は、上記複数の実施形態のうち他の実施形態に含まれる１又は複数の要素と組み合わせてもよい。以上の実施形態の組み合わせに関し、更に以下を開示する。
（請求項１）
ユーザに伝達される情報のうち、詐欺の可能性がある情報を検知する手段と、
前記詐欺の可能性がある情報に対する応答を提案する手段と、
前記ユーザの感情状態を解析し、前記ユーザのストレス及び不安の少なくとも一方を軽減するためのアドバイスを提供する手段と、
を含むシステム。
（請求項１）
ユーザに伝達される情報のうち、詐欺の可能性がある情報を検知する手段と、
前記詐欺の可能性がある情報に対する応答を提案する手段と、
前記ユーザの感情状態を解析し、前記ユーザのストレス及び不安の少なくとも一方を軽減するためのアドバイスを提供する手段と、
を含むシステム。
（請求項２）
前記提案する手段が、生成系ＡＩによって提供される、
請求項１記載のシステム。
前記提案する手段が、生成系ＡＩによって提供される、
請求項１記載のシステム。
（請求項３）
感情エンジンが前記ユーザの感情がネガティブな感情であると判断した場合、前記詐欺の可能性がある情報に対する応答を中断する手段を含む、
請求項１記載のシステム。
感情エンジンが前記ユーザの感情がネガティブな感情であると判断した場合、前記詐欺の可能性がある情報に対する応答を中断する手段を含む、
請求項１記載のシステム。
１０、２１０、３１０、４１０ データ処理システム
１２ データ処理装置
１４ スマートデバイス
２１４ スマート眼鏡
３１４ ヘッドセット型端末
４１４ ロボット
１２ データ処理装置
１４ スマートデバイス
２１４ スマート眼鏡
３１４ ヘッドセット型端末
４１４ ロボット
Claims (1)
- ユーザに伝達される発信元からのメッセージを受信し、かつ、当該メッセージの中から詐欺の可能性がある情報を検知する手段と、
受信したメッセージを自然言語処理ツールを用いて解析し、特定のキーワード又はフレーズを抽出する手段と、
抽出されたキーワード又はフレーズを含むプロンプトを生成AIモデルに入力することにより、詐欺の可能性がある情報の発信元に対する個人情報の提供を拒否する、又は要求を無視する応答を生成する手段と、
生成した応答を詐欺の可能性がある情報の発信元に送信することにより、当該発信元とのやり取りを代行する手段と、
代行されたやり取りの結果を保存する手段と、
保存されたやり取りの内容を生成AIモデルに入力し、所定のプロンプト文を用いて解析することにより、詐欺のリスクがないと判断された情報を抽出する手段と、
前記ユーザの声のトーン及びメールの文面の少なくとも一方から感情を解析する感情エンジンを具備し、前記感情エンジンが前記ユーザの感情が「不安」又は「恐怖」であると判断した場合に、詐欺の可能性がある情報の発信元とのやり取りを中断し、前記ユーザに対して、抽出された詐欺のリスクがないと判断された情報を通知する手段と、
を含むシステム。
Applications Claiming Priority (2)
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