JP7843565B1 - Information processing system, information processing method, and information processing program - Google Patents

Information processing system, information processing method, and information processing program

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JP7843565B1
JP7843565B1 JP2025140217A JP2025140217A JP7843565B1 JP 7843565 B1 JP7843565 B1 JP 7843565B1 JP 2025140217 A JP2025140217 A JP 2025140217A JP 2025140217 A JP2025140217 A JP 2025140217A JP 7843565 B1 JP7843565 B1 JP 7843565B1
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孝一 西郷
雅人 池田
大樹 諸冨
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D4ALL CO., LTD.
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Abstract

【課題】AIエージェントが使用する情報を効率的に収集することができる情報処理システム、情報処理方法、情報処理プログラムおよびAIエージェントを提供する。
【解決手段】情報処理システム10において、AIエージェントは、情報源から収集した情報に基づいて該情報源の目的や機能を表す特性情報を生成し、該特性情報を該情報源に関連付けして記憶手段に記憶する情報生成手段と、与えられた起動契機の解析を行う起動契機解析手段と、前記起動契機の解析結果に基づいて該起動契機に対する特定の処理を実行する処理実行手段と、を備え、前記処理実行手段は、前記特定の処理を実行する際に、前記起動契機の解析結果の少なくとも一部が前記特性情報に関連するか否かを判断し、両者が関連する場合に、該特性情報に基づいて前記情報源を選択し、選択した該情報源から取得した情報を使用して該特定の処理を実行する。
【選択図】図1

[Problem] To provide an information processing system, information processing method, information processing program, and AI agent that can efficiently collect information used by an AI agent.
[Solution] In the information processing system 10, the AI agent includes an information generation means that generates characteristic information representing the purpose and function of an information source based on information collected from the information source, and stores the characteristic information in a storage means in association with the information source; an activation trigger analysis means that analyzes a given activation trigger; and a processing execution means that executes a specific process for the activation trigger based on the analysis results of the activation trigger. When the processing execution means executes the specific process, it determines whether at least a part of the analysis results of the activation trigger is related to the characteristic information, and if the two are related, it selects the information source based on the characteristic information and executes the specific process using the information obtained from the selected information source.
[Selection Diagram] Figure 1

Description

本発明は、AIエージェントを用いた情報処理システム、情報処理方法、および、情報処理プログラム、ならびに、AIエージェントに関する。 This invention relates to an information processing system, an information processing method, and an information processing program using an AI agent, as well as to an AI agent.

従来、エージェントシステムを構築することによって、サーバ側エージェントがユーザー側エージェントとで行われる最初のコミュニケーションで次に利用者が欲しいと思われる情報をエージェント同士がコミュニケーションしなくても察知し、前もって要求されるであろう情報をキャッシュしておくことが可能になり、必要とする情報を次々と瞬時に表示することができるコンテンツ提供システムが提案されている(例えば、特許文献1参照)。 Conventionally, a content delivery system has been proposed that, by constructing an agent system, allows the server-side agent to anticipate the information the user is likely to want during the initial communication with the user-side agent, without requiring further communication between the agents. This system can then cache the anticipated information in advance, enabling the system to instantly display the necessary information one after another (see, for example, Patent Document 1).

特開2003-330843号公報Japanese Patent Publication No. 2003-330843

しかしながら、上記特許文献1には、次に利用者が欲しいと思われる情報を察知するといった技術思想が開示されているが、その実現方法については具体的な記載がなく、同文献に記載のシステムでは、エージェントが情報を効率的に収集することは困難である。 However, while Patent Document 1 discloses a technical concept of anticipating the next information the user is likely to want, it lacks specific details on how to implement this. Therefore, the system described in that document makes it difficult for the agent to efficiently collect information.

本発明は、斯かる実情に鑑み、AIエージェントが使用する情報を効率的に収集することができ、AIエージェントによる処理の実行速度を高めることができる情報処理システム、情報処理方法、および、情報処理プログラムを提供しようとするものである。 In view of these circumstances, the present invention aims to provide an information processing system, an information processing method, and an information processing program that can efficiently collect information used by an AI agent and increase the execution speed of processing by the AI agent.

本発明に係る情報処理システムは、AIエージェントと、複数の情報源と、を有して構成された情報処理システムであって、前記AIエージェントは、前記情報源から収集した情報に基づいて該情報源の目的又は機能を表す特性情報を生成し、該特性情報を該情報源に関連付けして記憶手段に記憶する情報生成手段と、与えられた起動契機の解析を行う起動契機解析手段と、前記起動契機の解析結果に基づいて該起動契機に対する特定の処理を実行する処理実行手段と、前記情報源に対する評価、口コミ、および、コメントを含む評価情報を収集する情報収集手段と、を備え、前記処理実行手段は、前記特定の処理を実行する際に、前記起動契機の解析結果の少なくとも一部が前記特性情報に関連するか否かを判断し、両者が関連する場合に、該特性情報に基づいて前記情報源を選択し、選択した該情報源から取得した情報を使用して該特定の処理を実行前記処理実行手段は、前記特性情報に基づいて前記情報源を選択する場合に、前記評価情報を考慮して該情報源を選択する、ことを特徴とする情報処理システムである。 The information processing system according to the present invention is an information processing system comprising an AI agent and a plurality of information sources, wherein the AI agent comprises: an information generation means that generates characteristic information representing the purpose or function of the information source based on information collected from the information sources and stores the characteristic information in a storage means in association with the information source; an activation trigger analysis means that performs an analysis of a given activation trigger; a processing execution means that performs a specific process for the activation trigger based on the analysis result of the activation trigger ; and an information collection means that collects evaluation information including evaluations, word of mouth, and comments for the information source, wherein when the processing execution means performs the specific process, it determines whether at least a part of the analysis result of the activation trigger is related to the characteristic information, and if the two are related, it selects the information source based on the characteristic information and performs the specific process using the information obtained from the selected information source , and when the processing execution means selects the information source based on the characteristic information, it selects the information source taking into consideration the evaluation information .

また、本発明に係る情報処理方法は、AIエージェントと、複数の情報源と、を用いて実行する情報処理方法であって、前記AIエージェントは、前記情報源から収集した情報に基づいて該情報源の目的又は機能を表す特性情報を生成し、該特性情報を該情報源に関連付けして記憶手段に記憶する情報生成ステップと、与えられた起動契機の解析を行う起動契機解析ステップと、前記起動契機の解析結果に基づいて該起動契機に対する特定の処理を実行する処理実行ステップと、前記情報源に対する評価、口コミ、および、コメントを含む評価情報を収集する情報収集ステップと、を実行し、前記処理実行ステップは、前記特定の処理を実行する際に、前記起動契機の解析結果の少なくとも一部が前記特性情報に関連するか否かを判断し、両者が関連する場合に、該特性情報に基づいて前記情報源を選択し、選択した該情報源から取得した情報を使用して該特定の処理を実行前記処理実行ステップは、前記特性情報に基づいて前記情報源を選択する場合に、前記評価情報を考慮して該情報源を選択する、ことを特徴とする情報処理方法である。 Furthermore, the information processing method according to the present invention is an information processing method that is performed using an AI agent and a plurality of information sources, wherein the AI agent performs an information generation step of generating characteristic information representing the purpose or function of the information source based on information collected from the information sources and storing the characteristic information in a storage means in association with the information source; an activation trigger analysis step of performing an analysis of a given activation trigger; a processing execution step of performing a specific process for the activation trigger based on the analysis results of the activation trigger; and an information collection step of collecting evaluation information including evaluations, word of mouth, and comments for the information source, wherein the processing execution step determines whether at least a part of the analysis results of the activation trigger is related to the characteristic information when performing the specific process, and if the two are related, selects the information source based on the characteristic information and performs the specific process using the information obtained from the selected information source , and the processing execution step selects the information source taking into consideration the evaluation information when selecting the information source based on the characteristic information.

また、本発明に係る情報処理プログラムは、Aエージェントと、複数の情報源と、を有して構成された情報処理システムのプログラムであって、コンピュータである前記AIエージェントを、前記情報源から収集した情報に基づいて該情報源の目的又は機能を表す特性情報を生成し、該特性情報を該情報源に関連付けして記憶手段に記憶する情報生成手段と、与えられた起動契機の解析を行う起動契機解析手段と、前記起動契機の解析結果に基づいて該起動契機に対する特定の処理を実行する処理実行手段と、前記情報源に対する評価、口コミ、および、コメントを含む評価情報を収集する情報収集手段として機能させ、前記処理実行手段は、前記特定の処理を実行する際に、前記起動契機の解析結果の少なくとも一部が前記特性情報に関連するか否かを判断し、両者が関連する場合に、該特性情報に基づいて前記情報源を選択し、選択した該情報源から取得した情報を使用して該特定の処理を実行前記処理実行手段は、前記特性情報に基づいて前記情報源を選択する場合に、前記評価情報を考慮して該情報源を選択する、ことを特徴とする情報処理プログラムである。 Furthermore, the information processing program according to the present invention is a program for an information processing system comprising an AI agent and a plurality of information sources, wherein the AI agent, which is a computer, functions as an information generation means that generates characteristic information representing the purpose or function of the information source based on information collected from the information sources, and stores the characteristic information in a storage means in association with the information source; an activation trigger analysis means that performs an analysis of a given activation trigger; a processing execution means that performs a specific process for the activation trigger based on the analysis results of the activation trigger; and an information collection means that collects evaluation information including evaluations, word-of-mouth, and comments for the information source , wherein when the processing execution means performs the specific process, it determines whether at least a part of the analysis results of the activation trigger is related to the characteristic information, and if the two are related, it selects the information source based on the characteristic information and performs the specific process using the information obtained from the selected information source , and when the processing execution means selects the information source based on the characteristic information, it selects the information source taking the evaluation information into consideration .

本発明に係る情報処理システム、情報処理方法、および、情報処理プログラムによれば、AIエージェントが使用する情報を効率的に収集することができ、AIエージェントによる処理の実行速度を高めることができるという優れた効果を奏し得る。 The information processing system, information processing method , and information processing program according to the present invention can efficiently collect information used by an AI agent and achieve the excellent effect of increasing the execution speed of processing by the AI agent.

本実施形態に係る情報処理システム10の概要を示した概要図である。This is a schematic diagram showing an overview of the information processing system 10 according to this embodiment. 本実施形態に係る情報処理システム10の構成例を示したシステム構成図である。This is a system configuration diagram showing an example of the configuration of the information processing system 10 according to this embodiment. 本実施形態に係る情報処理システム10による処理の具体例を示した図である。This figure shows a specific example of processing performed by the information processing system 10 according to this embodiment.

以下、図面を用いて、本発明の実施の形態に係る情報処理システム10について説明する。 The following describes an information processing system 10 according to an embodiment of the present invention, using the drawings.

<システムの概要>
最初に、図1を用いて、本実施形態に係る情報処理システム10の概要について説明する。図1は、本実施形態に係る情報処理システム10の概要を示した概要図である。
<System Overview>
First, an overview of the information processing system 10 according to this embodiment will be described using Figure 1. Figure 1 is a schematic diagram showing an overview of the information processing system 10 according to this embodiment.

情報処理システム10は、AIエージェント12と、複数の情報源14(情報源14a、14b、…)と、を有して構成された情報処理システムであって、AIエージェント12は、情報源14から収集した情報に基づいて該情報源14の目的や機能を表す特性情報を生成し、該特性情報を該情報源14に関連付けして記憶手段(記憶装置26)に記憶する情報生成手段12aと、与えられた起動契機の解析を行う起動契機解析手段12bと、起動契機の解析結果に基づいて該起動契機に対する特定の処理を実行する処理実行手段12cと、を備え、処理実行手段12cは、特定の処理を実行する際に、起動契機の解析結果の少なくとも一部が特性情報に関連するか否かを判断し、両者が関連する場合に、該特性情報に基づいて情報源14を選択し、選択した該情報源14から取得した情報を使用して該特定の処理を実行する、ことを特徴とする情報処理システムである。 The information processing system 10 is an information processing system configured to include an AI agent 12 and a plurality of information sources 14 (information sources 14a, 14b, ...). The AI agent 12 comprises: an information generation means 12a that generates characteristic information representing the purpose and function of the information sources 14 based on information collected from the information sources 14, and stores this characteristic information in a storage means (storage device 26) in association with the information sources 14; an activation trigger analysis means 12b that analyzes a given activation trigger; and a processing execution means 12c that executes a specific process for the activation trigger based on the analysis results of the activation trigger. The processing execution means 12c, when executing a specific process, determines whether at least a part of the analysis results of the activation trigger is related to the characteristic information. If both are related, it selects an information source 14 based on the characteristic information and executes the specific process using the information obtained from the selected information source 14.

本実施形態に係る情報処理システムによれば、AIエージェントが使用する情報を効率的に収集することができ、AIエージェントによる処理の実行速度を高めることができる。 According to the information processing system of this embodiment, information used by the AI agent can be efficiently collected, and the execution speed of processing by the AI agent can be increased.

ここで、「AIエージェント」とは、人間の代理(エージェント)として動作するシステムであって、自ら学習して判断する能力を持ち、複雑な問題解決のために様々なAI技術を統合したシステムをいう。 Here, "AI agent" refers to a system that acts as a human agent, possessing the ability to learn and make decisions independently, and integrating various AI technologies for complex problem-solving.

AIエージェントは、外部から与えられる起動契機(例えば、利用者による質問(プロンプト)、センサーからの信号入力)に基づいて処理を実行したり、内部から与えられる起動契機(例えば、内部のスケジューラーによる起動、異常の発生)に基づいて処理を実行したりする。 AI agents can perform tasks based on external triggers (e.g., user prompts, sensor inputs) or internal triggers (e.g., activation by an internal scheduler, occurrence of an anomaly).

例えば、外部からの起動契機(イベント)として、質問(プロンプト)が与えられると、質問に対する回答を検索したり、回答を生成したりする等のタスクを実行し、質問に対する回答を出力する。また、例えば、外部からの起動契機(イベント)として、課題(プロンプト)が与えられると、課題に対する解決手段を検索したり、解決手段を生成したりする等のタスクを実行し、課題に対する解決手段を出力したりする。 For example, when a question (prompt) is given as an external trigger (event), the system executes tasks such as searching for or generating an answer to the question, and outputs the answer. Similarly, when a problem (prompt) is given as an external trigger (event), the system executes tasks such as searching for or generating solutions to the problem, and outputs the solutions to the problem.

また、「プロンプト(prompt)」とは、利用者(ユーザ)がシステムに対して与える指示や質問をいい、例えば、生成AIに対して与えるAIプロンプトや、命令文(コマンド)によって指示を与えるコマンドプロンプト等が含まれる。 Furthermore, a "prompt" refers to instructions or questions given by a user to a system. Examples include AI prompts given to generating AI, and command prompts that provide instructions through command statements.

AIエージェントによって実行する各種処理は、「エージェント型AI」によっても実行することができる。 The various processes performed by AI agents can also be performed by "agent-type AI."

ここで、「エージェント型AI」とは、複数のAIエージェントが協調して動作するシステムをいう。エージェント型AIは、単一のAIエージェントでは解決できないような複雑な問題を解決するために、各AIエージェントが、専門的な役割を担い、相互に情報を交換しながら、質問に対する回答を出力したり、課題に対する解決手段を出力したりする。 Here, "agent-based AI" refers to a system in which multiple AI agents work together. Agent-based AI solves complex problems that a single AI agent cannot solve. Each AI agent plays a specialized role, exchanging information with others to output answers to questions or solutions to problems.

「情報源」とは、情報の入手元や発信源のことである。「情報源」としては、例えば、ウェブサイト、アプリケーションソフトウェア(以下、「アプリ」という場合がある。)、SaaS(Software as a Service)、データベース、データウェアハウス、ストレージサービス、検索エンジン等が挙げられる。 An "information source" refers to the origin or source of information. Examples of information sources include websites, application software (sometimes referred to as "apps"), SaaS (Software as a Service), databases, data warehouses, storage services, and search engines.

「特性情報」とは、情報源の目的や機能を表す情報のことである。「特性情報」としては、例えば、情報提供(ニュース、株式、企業の公式サイトや公式アプリ、趣味や専門知識の発信を行うブログ等)、商品の売買(EC、ホテルやチケットの予約等)、交流・対話(SNS、掲示板、チャット、ビデオ会議等)、サービス提供(ストレージ、翻訳、ゲーム等)、宣言広告(イベント告知、商品のプロモーション等)、専門情報や専門サービスの提供(医療、教育、不動産等)、開発支援(クラウドIDE、コード管理等)、営業支援(広告運用支援、SNS運用支援等)、業務支援(会計・経理、人事・勤怠、顧客管理等)等が挙げられる。 "Characteristic information" refers to information that describes the purpose and function of an information source. Examples of characteristic information include: information provision (news, stocks, company websites and apps, blogs sharing hobbies or expertise, etc.), buying and selling of goods (e-commerce, hotel and ticket reservations, etc.), interaction and communication (SNS, bulletin boards, chat, video conferencing, etc.), service provision (storage, translation, games, etc.), declarative advertising (event announcements, product promotions, etc.), provision of specialized information and services (medical, education, real estate, etc.), development support (cloud IDE, code management, etc.), sales support (advertising management support, SNS management support, etc.), and business support (accounting, human resources, attendance management, customer management, etc.).

「特性情報」は、さらに細かく分類した情報であってもよく、例えば、「情報提供」を大項目とし、「情報提供」の内容(例えば、ニュース、株式、趣味、専門知識等)を小項目として分類してもよいし、「情報提供」の対象(例えば、男性、女性、若者、中高年、日本人、外国人等)を小項目として分類してもよい。 "Characteristic information" may be further subdivided. For example, "Information Provision" could be a major category, and the content of "Information Provision" (e.g., news, stocks, hobbies, specialized knowledge, etc.) could be subdivided into smaller categories, or the target audience of "Information Provision" (e.g., male, female, young people, middle-aged and elderly, Japanese, foreigners, etc.) could be subdivided into smaller categories.

なお、情報源14に対する評価、口コミ、および、コメントを含む評価情報を収集する情報収集手段を備え、処理実行手段12cは、特性情報に基づいて情報源14を選択する場合に、評価情報を考慮して該情報源14を選択してもよい。 Furthermore, the system includes information gathering means for collecting evaluation information, including ratings, reviews, and comments, for information source 14. When the processing execution means 12c selects information source 14 based on characteristic information, it may also consider the evaluation information when selecting the information source 14.

このような構成とすれば、評価情報を基準として複数の情報源の中から適切な情報源を選択することができ、AIエージェントによる処理の精度を高めることができる。 This configuration allows for the selection of appropriate information sources from multiple sources based on evaluation information, thereby improving the accuracy of processing by the AI agent.

また、情報源には、ウェブサイトが含まれ、情報生成手段12aは、ウェブサイトから取得したタグに基づいて該ウェブサイトの特性情報を生成してもよい。 Furthermore, the information source may include websites, and the information generation means 12a may generate characteristic information of the website based on tags obtained from the website.

このような構成とすれば、情報源となるウェブサイトの特性情報の精度を高めることができ、起動契機の解析結果との関連性が高い情報源を選択することで、AIエージェントによる処理の精度を高めることができる。 This configuration allows for improved accuracy in the characteristic information of the source websites, and by selecting information sources with a high correlation to the analysis results of the trigger, the accuracy of processing by the AI agent can be enhanced.

ここで、「タグ」には、HTMLタグ、コンバージョンタグ、および、ツール制御タグが含まれる。HTMLタグとは、ウェブサイトを構成するプログラミング言語であるHTML(Hyper Text Markup Language)で構成されたタグのことである。コンバージョンタグとは、購入や問い合わせなどにつながる行動をカウントするためのタグのことである。リスティング広告などのウェブ広告に活用することで、正確なコンバージョン数を把握することができる。ツール制御タグとは、HTMLに埋め込みツールを連携して使うタグのことである。ツール制御タグを埋め込んだウェブサイトにアクセスがあると、ユーザー情報や流入経路の収集、離脱した箇所などを確認することができる。 Here, "tags" include HTML tags, conversion tags, and tool control tags. HTML tags are tags written in HTML (Hyper Text Markup Language), the programming language used to construct websites. Conversion tags are tags used to count actions that lead to purchases or inquiries. By using them in web advertising such as listing ads, accurate conversion numbers can be tracked. Tool control tags are tags used to link and use embedded tools within HTML. When a website with embedded tool control tags is accessed, user information, traffic sources, and exit points can be collected and reviewed.

また、情報生成手段12aは、ウェブサイトが収集した情報に基づいて該ウェブサイトの特性情報を生成してもよい。 Furthermore, the information generation means 12a may generate characteristic information about the website based on the information collected by the website.

このような構成とすれば、情報源となるウェブサイトの特性情報の精度を高めることができ、起動契機の解析結果との関連性が高い情報源を選択することで、AIエージェントによる処理の精度を高めることができる。 This configuration allows for improved accuracy in the characteristic information of the source websites, and by selecting information sources with a high correlation to the analysis results of the trigger, the accuracy of processing by the AI agent can be enhanced.

ここで、「ウェブサイトが収集した情報」としては、例えば、個人情報、ブラウザやOSの種類やバージョン、位置情報、訪問履歴、IPアドレス、ネットワーク種別、閲覧ページや広告のクリック履歴、購買履歴やポイント利用状況等が挙げられる。 Here, "information collected by a website" includes, for example, personal information, browser and OS type and version, location information, visit history, IP address, network type, page view and ad click history, purchase history, and point usage status.

また、情報源には、アプリケーションソフトウェアが含まれ、情報生成手段12aは、アプリケーションソフトウェアが収集した情報に基づいて該アプリケーションソフトウェアの特性情報を生成してもよい。 Furthermore, the information source may include application software, and the information generation means 12a may generate characteristic information of the application software based on the information collected by the application software.

このような構成とすれば、情報源となるアプリケーションソフトウェアの特性情報の精度を高めることができ、起動契機の解析結果との関連性が高い情報源を選択することで、AIエージェントによる処理の精度を高めることができる。 This configuration improves the accuracy of the application software's characteristic information, which serves as the data source. By selecting data sources with a high correlation to the analysis results of the activation trigger, the accuracy of processing by the AI agent can be enhanced.

ここで、「アプリケーションソフトウェアが収集した情報」としては、例えば、個人情報、OSの種類やバージョン、位置情報、移動履歴、IPアドレス、ネットワーク種別、アプリ内での操作履歴、閲覧ページや広告のクリック履歴、購買履歴やポイント利用状況等が挙げられる。 Here, "information collected by application software" includes, for example, personal information, OS type and version, location information, movement history, IP address, network type, in-app operation history, browsing history and advertisement click history, purchase history and point usage status, etc.

<システムの構成例>
次に、図2を用いて、本実施形態に係る情報処理システム10の構成例について説明する。図2は、本実施形態に係る情報処理システム10の構成例を示したシステム構成図である。
<Example of system configuration>
Next, an example of the configuration of the information processing system 10 according to this embodiment will be described using Figure 2. Figure 2 is a system configuration diagram showing an example of the configuration of the information processing system 10 according to this embodiment.

情報処理システム10は、例えば、システム全体を制御するシステム端末12と、このシステム端末12にネットワークNWを介して相互に通信可能に接続された複数の情報源14および外部端末16と、を有して構成することができる。 The information processing system 10 can be configured, for example, with a system terminal 12 that controls the entire system, and a plurality of information sources 14 and external terminals 16 that are connected to the system terminal 12 via a network NW and capable of communicating with each other.

システム端末12は、AIエージェントを構成する端末であって、情報処理システム10の全体を制御する端末であり、従来公知のサーバやパソコン等で構成される。なお、本例では、システム端末12を1台のサーバで構成するが、複数台のサーバやパソコン等で構成してもよい。システム端末12のハードウェア構成や、システム端末12が実行するプログラム等については後述する。 The system terminal 12 is a terminal that constitutes the AI agent and controls the entire information processing system 10. It is composed of conventionally known servers, personal computers, etc. In this example, the system terminal 12 is configured as a single server, but it may be configured as multiple servers or personal computers, etc. The hardware configuration of the system terminal 12 and the programs it executes will be described later.

複数の情報源14は、情報源A14a、情報源B14b等を有して構成されている。 Multiple information sources 14 are configured to include information sources A14a, information source B14b, etc.

情報源A14aは、ウェブサイトを提供するウェブサーバである。ウェブサイトの内容は、特に限定されないが、例えば、情報提供を目的としたサイト(ニュース、株式、企業の公式サイト、趣味や専門知識の発信を行うブログ等)、商品の売買を目的としたサイト(EC、ホテルやチケットの予約等)、交流・対話を目的としたサイト(SNS、掲示板、チャット、ビデオ会議等)、サービス提供を目的としたサイト(ストレージ、翻訳、ゲーム等)、宣言広告を目的としたサイト(イベント告知、商品のプロモーション等)、専門情報や専門サービスの提供を目的としたサイト(医療、教育、不動産等)、開発支援を目的としたサイト(クラウドIDE、コード管理等)、営業支援を目的としたサイト(広告運用支援、SNS運用支援等)、業務支援を目的としたサイト(会計・経理、人事・勤怠、顧客管理等)等が挙げられる。 Information source A14a is a web server that provides a website. The content of a website is not particularly limited, but examples include: sites for providing information (news, stocks, company websites, blogs sharing hobbies or expertise, etc.), sites for buying and selling goods (e-commerce, hotel and ticket reservations, etc.), sites for interaction and communication (SNS, bulletin boards, chat, video conferencing, etc.), sites for providing services (storage, translation, games, etc.), sites for advertising (event announcements, product promotions, etc.), sites for providing specialized information or services (medical, education, real estate, etc.), sites for development support (cloud IDE, code management, etc.), sites for sales support (advertising management support, SNS management support, etc.), and sites for business support (accounting, human resources, attendance management, customer management, etc.).

情報源14bは、アプリを提供するサーバであり、例えば、SaaS(Software as a service)で構成することができる。アプリの内容は、特に限定されないが、例えば、情報提供を目的としたアプリ(ニュース、株式、企業の公式アプリ、趣味や専門知識の発信を行うブログ等)、商品の売買を目的としたアプリ(EC、ホテルやチケットの予約等)、交流・対話を目的としたアプリ(SNS、掲示板、チャット、ビデオ会議等)、サービス提供を目的としたアプリ(ストレージ、翻訳、ゲーム等)、宣言広告を目的としたアプリ(イベント告知、商品のプロモーション等)、専門情報や専門サービスの提供を目的としたアプリ(医療、教育、不動産等)、開発支援を目的としたアプリ(クラウドIDE、コード管理等)、営業支援(広告運用支援、SNS運用支援等)、業務支援を目的としたアプリ(会計・経理、人事・勤怠、顧客管理等)等が挙げられる。 Information source 14b is a server that provides the application, and can be configured as, for example, SaaS (Software as a Service). The content of the application is not particularly limited, but examples include: applications for providing information (news, stocks, official company apps, blogs for sharing hobbies or expertise, etc.), applications for buying and selling goods (e-commerce, hotel and ticket reservations, etc.), applications for interaction and communication (SNS, bulletin boards, chat, video conferencing, etc.), applications for providing services (storage, translation, games, etc.), applications for declarative advertising (event announcements, product promotions, etc.), applications for providing specialized information or services (medical, education, real estate, etc.), applications for development support (cloud IDE, code management, etc.), sales support (advertising operation support, SNS operation support, etc.), and applications for business support (accounting, human resources, attendance, customer management, etc.).

なお、複数の情報源14のうちの一つ、複数、または、全ては、システム端末12とローカルネットワーク(例えば、LANやP2P)を介して相互に接続された処理装置であってもよい。したがって、例えば、ウェブサイトは、イントラネットであってもよいし、アプリは、システム端末12の記憶手段(例えば、記憶装置26)に記憶されたアプリや、ネットワークNWに接続された携帯端末(例えば、タブレットやスマートフォン)にインストールされたアプリであってもよい。 Furthermore, one, several, or all of the multiple information sources 14 may be processing devices interconnected with the system terminal 12 via a local network (e.g., LAN or P2P). Therefore, for example, a website may be an intranet, and an application may be an application stored in the system terminal 12's storage means (e.g., storage device 26) or an application installed on a mobile terminal connected to the network NW (e.g., a tablet or smartphone).

外部端末16は、情報処理システム10を利用する利用者(個人、または、複数人からなる特定のグループ(チーム、部署、企業等))が使用する端末であり、パソコン、タブレット、スマートフォン等で構成される。外部端末16の種類は、特に限定されないが、例えば、個人が利用するスマートフォン,パソコン,タブレットや、企業の社員等が利用するスマートフォン,パソコン,タブレット等が該当する。 The external terminal 16 is a terminal used by users of the information processing system 10 (individuals or specific groups of people (teams, departments, companies, etc.)), and consists of personal computers, tablets, smartphones, etc. The type of external terminal 16 is not particularly limited, but examples include smartphones, personal computers, and tablets used by individuals, or smartphones, personal computers, and tablets used by employees of a company.

ネットワークNWは、システム端末12、情報源14、および、外部端末16が相互に通信可能な回線であり、典型的にはWAN(Wide Area Network)、いわゆるインターネットで構成される。なお、ネットワークNWは、有線/無線を問わず、LAN(Local Area Network)であってもよいし、VPN(Virtual Private Network)などの専用線であってもよいし、これらの回線の組み合わせであってもよい。 The network NW is a line that allows the system terminal 12, the information source 14, and the external terminal 16 to communicate with each other, and is typically composed of a WAN (Wide Area Network), also known as the Internet. The network NW may be a wired or wireless LAN (Local Area Network), a dedicated line such as a VPN (Virtual Private Network), or a combination of these lines.

<システム端末/ハードウェア構成例>
次に、システム端末12のハードウェア構成例について説明する。
<System Terminal/Hardware Configuration Example>
Next, we will describe an example of the hardware configuration of the system terminal 12.

システム端末12は、図2に示すように、例えば、CPU21と、このCPU21にバスを介して接続されたROM22、RAM23、外部記憶ドライブ25、記憶装置26、入力装置27、表示装置28、通信部29等を有して構成される。 As shown in Figure 2, the system terminal 12 is configured, for example, with a CPU 21, and a ROM 22, RAM 23, external storage drive 25, storage device 26, input device 27, display device 28, communication unit 29, etc., all connected to the CPU 21 via a bus.

CPU21は、システム端末12の全体を制御する制御手段であり、ROM22や記憶装置26等に記憶されているアプリケーションプログラムやオペレーティングシステム(OS)等を実行する処理や、プログラムの実行に必要なデータやファイル等をRAM23や記憶装置26等に記憶する処理等を行う。 The CPU 21 is a control means that controls the entire system terminal 12. It performs processes such as executing application programs and operating systems (OS) stored in ROM 22 and storage devices 26, and storing data and files necessary for program execution in RAM 23 and storage devices 26.

ROM22は、基本I/Oプログラムや各種データを記憶するための記憶手段であり、例えば、PROM、フラッシュメモリ等によって構成される。RAM23は、一時的にデータを記憶するための記憶手段であり、例えば、SDRAM、DRAM等によって構成される。外部記憶ドライブ25は、磁気テープ、DVDなどの記録媒体24に対するデータの読み書きが可能な制御手段であり、例えば、磁気テープストレージ、DVDドライブ等によって構成される。 ROM 22 is a storage means for storing basic I/O programs and various data, and is composed of, for example, PROM, flash memory, etc. RAM 23 is a storage means for temporarily storing data, and is composed of, for example, SDRAM, DRAM, etc. External storage drive 25 is a control means capable of reading and writing data to recording media 24 such as magnetic tape and DVD, and is composed of, for example, magnetic tape storage, DVD drive, etc.

記憶装置26は、アプリケーションプログラム、OS、制御プログラム、関連プログラム、各種情報等を記憶するための記憶手段であり、例えば、ハードディスク(HDD)、ソリッドステートドライブ(SDD)等によって構成される。入力装置27は、システム端末12に対するコマンド(指令)等を入力するためのものであり、例えば、キーボード、ポインティングデバイス(マウス等)、タッチパネル等によって構成される。 The storage device 26 is a storage means for storing application programs, the OS, control programs, related programs, and various information, and is composed of, for example, a hard disk drive (HDD), a solid-state drive (SDD), etc. The input device 27 is for inputting commands (instructions), etc., to the system terminal 12, and is composed of, for example, a keyboard, a pointing device (mouse, etc.), a touch panel, etc.

表示装置28は、入力装置27によって入力されたコマンドや、当該コマンドに対するシステム端末12の応答出力や、各種表示等を表示するものであり、例えば、液晶表示装置、プラズマディスプレイ、有機EL等によって構成される。通信部29は、ネットワークNWを介して情報源14や外部端末16等との通信を制御する制御手段であり、例えば、通信カード等によって構成される。 The display device 28 displays commands input by the input device 27, the response output from the system terminal 12 to those commands, and various other displays. It is composed of, for example, a liquid crystal display, plasma display, or organic EL display. The communication unit 29 is a control means that controls communication with the information source 14 and external terminals 16, etc., via the network NW. It is composed of, for example, a communication card.

<システム端末/機能>
次に、システム端末12の機能について説明する。
<System Terminal/Functions>
Next, the functions of the system terminal 12 will be described.

システム端末12の記憶装置26には、システム端末12を、情報生成手段12a、起動契機解析手段12b、処理実行手段12cとして機能させるプログラム(情報処理プログラム)が記憶されている。 The storage device 26 of the system terminal 12 stores a program (information processing program) that enables the system terminal 12 to function as an information generation means 12a, a startup trigger analysis means 12b, and a processing execution means 12c.

<システム端末/機能/情報生成手段>
次に、情報生成手段12aについて説明する。
<System terminal / Function / Information generation means>
Next, the information generation means 12a will be described.

情報生成手段12aは、情報源14から収集した情報に基づいて該情報源14の目的や機能を表す特性情報を生成し、該特性情報を該情報源14に関連付けして記憶手段(記憶装置26)に記憶する手段であり、本例では、システム端末12の記憶装置26に記憶されたプログラムや、記憶装置26等によって構成される。 The information generation means 12a generates characteristic information representing the purpose and function of the information source 14 based on information collected from the information source 14, and stores this characteristic information in a storage means (storage device 26) in association with the information source 14. In this example, it is composed of a program stored in the storage device 26 of the system terminal 12, and the storage device 26 itself.

情報生成手段12aは、複数の情報源14(情報源A14a、情報源B14b、…)を所定の周期で巡回(クローリング)し、情報源14から取得した情報に基づいて情報源14の目的や機能を表す特性情報を生成し、該特性情報を該情報源14に関連付けして記憶装置26に記憶する。 The information generation means 12a crawls through a plurality of information sources 14 (information source A14a, information source B14b, ...) at predetermined intervals, generates characteristic information representing the purpose and function of each information source 14 based on the information obtained from them, and stores this characteristic information in the storage device 26, associating it with each information source 14.

上述の通り、「情報源」とは、情報の入手元や発信源のことである。「情報源」としては、例えば、ウェブサイト、アプリケーションソフトウェア(以下、「アプリ」という場合がある。)、SaaS(Software as a Service)、データベース、データウェアハウス、ストレージサービス、検索エンジン等が挙げられる。 As mentioned above, an "information source" refers to the origin or source of information. Examples of information sources include websites, application software (sometimes referred to as "apps"), SaaS (Software as a Service), databases, data warehouses, storage services, and search engines.

「特性情報」とは、情報源の目的や機能を表す情報のことである。「特性情報」としては、例えば、情報提供(ニュース、株式、企業の公式サイトや公式アプリ、趣味や専門知識の発信を行うブログ等)、商品の売買(EC、ホテルやチケットの予約等)、交流・対話(SNS、掲示板、チャット、ビデオ会議等)、サービス提供(ストレージ、翻訳、ゲーム等)、宣言広告(イベント告知、商品のプロモーション等)、専門情報や専門サービスの提供(医療、教育、不動産等)、開発支援(クラウドIDE、コード管理等)、営業支援(広告運用支援、SNS運用支援等)、業務支援(会計・経理、人事・勤怠、顧客管理等)等が挙げられる。 "Characteristic information" refers to information that describes the purpose and function of an information source. Examples of characteristic information include: information provision (news, stocks, company websites and apps, blogs sharing hobbies or expertise, etc.), buying and selling of goods (e-commerce, hotel and ticket reservations, etc.), interaction and communication (SNS, bulletin boards, chat, video conferencing, etc.), service provision (storage, translation, games, etc.), declarative advertising (event announcements, product promotions, etc.), provision of specialized information and services (medical, education, real estate, etc.), development support (cloud IDE, code management, etc.), sales support (advertising management support, SNS management support, etc.), and business support (accounting, human resources, attendance management, customer management, etc.).

「特性情報」は、さらに細かく分類した情報であってもよく、例えば、「情報提供」を大項目とし、「情報提供」の内容(例えば、ニュース、株式、趣味、専門知識等)を小項目として分類してもよいし、「情報提供」の対象(例えば、男性、女性、若者、中高年、日本人、外国人等)を小項目として分類してもよい。 "Characteristic information" may be further subdivided. For example, "Information Provision" could be a major category, and the content of "Information Provision" (e.g., news, stocks, hobbies, specialized knowledge, etc.) could be subdivided into smaller categories, or the target audience of "Information Provision" (e.g., male, female, young people, middle-aged and elderly, Japanese, foreigners, etc.) could be subdivided into smaller categories.

例えば、情報生成手段12aは、ウェブサーバからなる情報源A14aを所定の周期で巡回(クローリング)し、情報源A14aが提供するウェブサイトがECサイトであれば、図3(a)に示すように、情報源A14aの特性情報の一つとして「商品の売買(ECサイト)」を生成し、当該特性情報(商品の売買(ECサイト))を、情報源A14aを識別する識別子(例えば、情報源A14aのID)に関連付けして記憶装置26に記憶する。 For example, the information generation means 12a crawls the information source A14a, which consists of a web server, at predetermined intervals. If the website provided by information source A14a is an e-commerce site, it generates "Buying and selling goods (e-commerce site)" as one of the characteristic information of information source A14a, as shown in Figure 3(a), and stores this characteristic information (buying and selling goods (e-commerce site)) in the storage device 26, associating it with an identifier that identifies information source A14a (for example, the ID of information source A14a).

情報源A14aが提供するウェブサイトがニュースを配信するサイトであれば、情報生成手段12aは、図3(b)に示すように、情報源A14aの特性情報の一つとして「情報提供(ニュース)」を生成し、当該特性情報(情報提供(ニュース))を、情報源A14aを識別する識別子(例えば、情報源A14aのID)に関連付けして記憶装置26に記憶する。 If the website provided by information source A14a is a news distribution site, the information generation means 12a generates "Information Provision (News)" as one of the characteristic information of information source A14a, as shown in Figure 3(b), and stores this characteristic information (Information Provision (News)) in the storage device 26, associating it with an identifier that identifies information source A14a (for example, the ID of information source A14a).

情報源A14aが提供するウェブサイトが或る商品(例えば、化粧品)のプロモーションを行うプロモーションサイトであれば、情報生成手段12aは、図3(c)に示すように、情報源A14aの特性情報の一つとして「宣伝広告(化粧品)」を生成し、当該特性情報(宣伝広告)を、情報源A14aを識別する識別子(例えば、情報源A14aのID)に関連付けして記憶装置26に記憶する。 If the website provided by information source A14a is a promotional site for a certain product (e.g., cosmetics), then the information generation means 12a generates "Advertising (Cosmetics)" as one of the characteristic information of information source A14a, as shown in Figure 3(c), and stores this characteristic information (advertising) in the storage device 26, associating it with an identifier that identifies information source A14a (e.g., the ID of information source A14a).

また、情報生成手段12aは、ウェブサイトから取得したタグや、ウェブサイトが収集した情報に基づいて、該ウェブサイトの特性情報を生成する。 Furthermore, the information generation means 12a generates characteristic information about the website based on tags obtained from the website and information collected by the website.

ここで、「タグ」には、HTMLタグ、コンバージョンタグ、および、ツール制御タグが含まれる。また、「ウェブサイトが収集した情報」としては、例えば、個人情報、ブラウザやOSの種類やバージョン、位置情報、訪問履歴、IPアドレス、ネットワーク種別、閲覧ページや広告のクリック履歴、購買履歴やポイント利用状況等が挙げられる。 Here, "tags" include HTML tags, conversion tags, and tool control tags. Furthermore, "information collected by the website" includes, for example, personal information, browser and OS type and version, location information, visit history, IP address, network type, page and ad click history, purchase history, and point usage status.

例えば、情報生成手段12aは、ウェブサーバからなる情報源A14aが提供するウェブサイトから取得したタグやウェブサイトが収集した情報から、個人情報(年齢、性別)を取得した場合には、図3(a)~(c)に示すように、当該特性情報(個人情報(年齢、性別))を、情報源A14aを識別する識別子(例えば、情報源A14aのID)に関連付けして記憶装置26に記憶する。 For example, when the information generation means 12a obtains personal information (age, gender) from tags acquired from a website provided by information source A14a, which consists of a web server, or from information collected by the website, it stores this characteristic information (personal information (age, gender)) in the storage device 26, as shown in Figures 3(a) to 3(c), associating it with an identifier that identifies information source A14a (for example, the ID of information source A14a).

また、情報生成手段12aは、SaaSからなる情報源B14bを所定の周期で巡回(クローリング)し、情報源B14bが提供するアプリが会計・経理に関するサービスであれば、図3(d)に示すように、情報源B14bの特性情報の一つとして「業務支援(会計経理)」を生成し、当該特性情報(業務支援(会計経理))を、情報源B14bを識別する識別子(例えば、情報源B14bのID)に関連付けして記憶装置26に記憶する。 Furthermore, the information generation means 12a crawls the information source B14b, which consists of SaaS, at predetermined intervals. If the application provided by information source B14b is an accounting/bookkeeping service, it generates "Business Support (Accounting)" as one of the characteristic information of information source B14b, as shown in Figure 3(d). This characteristic information (Business Support (Accounting)) is then associated with an identifier that identifies information source B14b (for example, the ID of information source B14b) and stored in the storage device 26.

また、情報源B14bが提供するアプリが掲示板であれば、情報生成手段12aは、図3(e)に示すように、情報源B14bの特性情報の一つとして「交流対話(掲示板)」を生成し、当該特性情報(交流対話(掲示板))を、情報源B14bを識別する識別子(例えば、情報源B14bのID)に関連付けして記憶装置26に記憶する。 Furthermore, if the application provided by information source B14b is a bulletin board, the information generation means 12a generates "Interaction Dialogue (Bulletin Board)" as one of the characteristic information of information source B14b, as shown in Figure 3(e), and stores this characteristic information (Interaction Dialogue (Bulletin Board)) in the storage device 26, associating it with an identifier that identifies information source B14b (for example, the ID of information source B14b).

また、情報源B14bが提供するアプリが家電の情報を発信するブログであれば、図3(f)に示すように、情報生成手段12aは、情報源B14bの特性情報の一つとして「情報提供(家電)」を生成し、当該特性情報(情報提供(家電))を、情報源B14bを識別する識別子(例えば、情報源B14bのID)に関連付けして記憶装置26に記憶する。 Furthermore, if the application provided by information source B14b is a blog that publishes information about home appliances, then, as shown in Figure 3(f), the information generation means 12a generates "Information Provision (Home Appliances)" as one of the characteristic information of information source B14b, and stores this characteristic information (Information Provision (Home Appliances)) in the storage device 26, associating it with an identifier that identifies information source B14b (for example, the ID of information source B14b).

また、情報生成手段12aは、アプリが収集した情報に基づいて、該アプリの特性情報を生成する。 Furthermore, the information generation means 12a generates characteristic information of the application based on the information collected by the application.

ここで、「アプリケーションソフトウェアが収集した情報」としては、例えば、個人情報、OSの種類やバージョン、位置情報、移動履歴、IPアドレス、ネットワーク種別、アプリ内での操作履歴、閲覧ページや広告のクリック履歴、購買履歴やポイント利用状況等が挙げられる。 Here, "information collected by application software" includes, for example, personal information, OS type and version, location information, movement history, IP address, network type, in-app operation history, browsing history and advertisement click history, purchase history and point usage status, etc.

例えば、情報生成手段12aは、SaaSからなる情報源B14bが提供するアプリが収集した情報から、閲覧履歴を取得した場合には、図3(d)~(f)に示すように、当該特性情報(閲覧履歴)を、情報源B14bを識別する識別子(例えば、情報源B14bのID)に関連付けして記憶装置26に記憶する。 For example, when the information generation means 12a obtains browsing history from information collected by an application provided by information source B14b, which is a SaaS, it stores the characteristic information (browsing history) in the storage device 26, as shown in Figures 3(d) to 3(f), associating it with an identifier that identifies information source B14b (for example, the ID of information source B14b).

<システム端末/機能/起動契機解析手段>
次に、起動契機解析手段12bについて説明する。
<System terminal/function/activation trigger analysis method>
Next, the activation trigger analysis means 12b will be described.

起動契機解析手段12bは、与えられた起動契機の解析を行う手段であり、本例では、システム端末12の記憶装置26に記憶されたプログラムや、記憶装置26等によって構成される。 The startup trigger analysis means 12b is a means for analyzing a given startup trigger, and in this example, it consists of a program stored in the storage device 26 of the system terminal 12, and the storage device 26 itself.

上述の通り、「起動契機」としては、例えば、AIエージェント12の外部から与えられる起動契機(例えば、利用者による質問(プロンプト)、センサーからの信号入力)や、AIエージェント12の内部から与えられる起動契機(例えば、内部のスケジューラーによる起動、異常の発生)が挙げられる。 As mentioned above, "activation triggers" include, for example, activation triggers provided from outside the AI agent 12 (e.g., user questions (prompts), signal input from sensors) and activation triggers provided from within the AI agent 12 (e.g., activation by the internal scheduler, occurrence of an anomaly).

起動契機として、外部端末16を用いて情報処理システム10の利用者(例えば、個人、または、複数人からなる特定のグループ(チーム、部署、企業等))からプロンプトが与えられた場合には、起動契機解析手段12bは、利用者によって入力されたプロンプトを取得し、取得したプロンプトを利用者のIDに関連付けして記憶装置26に記憶する。 When a prompt is provided by a user of the information processing system 10 (for example, an individual or a specific group of people (team, department, company, etc.)) using an external terminal 16 as a trigger for activation, the activation trigger analysis means 12b acquires the prompt entered by the user, associates the acquired prompt with the user's ID, and stores it in the storage device 26.

ここで、「プロンプト」とは、情報処理システム10の利用者が外部端末16の入力手段(キーボード、ポインティングデバイス(マウス等)、タッチパネル、マイク等)を用いて入力した指令や質問の情報(データ)のことである。「プロンプト」のデータ形式は、特に限定されず、例えば、テキストデータ、音声データ、静止画データ、動画データ、ファイル等のいずれであってもよい。 Here, "prompt" refers to the information (data) of commands or questions entered by a user of the information processing system 10 using the input means (keyboard, pointing device (mouse, etc.), touch panel, microphone, etc.) of the external terminal 16. The data format of the "prompt" is not particularly limited and may be, for example, text data, audio data, still image data, video data, or a file.

「プロンプト」としては、例えば、情報処理システム10に対する指令や質問等のテキストデータや音声データ、利用者によってアップロードされたファイル,静止画データ,または,動画データ等が挙げられる。 Examples of "prompts" include text data such as commands or questions to the information processing system 10, audio data, files uploaded by users, still image data, or video data.

続いて、起動契機解析手段12bは、記憶装置26に記憶したプロンプト解析を行い、該プロンプトの解析結果を生成する。 Next, the startup trigger analysis means 12b performs a prompt analysis stored in the storage device 26 and generates the analysis result of the prompt.

ここで、プロンプトの解析は、例えば、プロンプトの内容、プロンプトの内容から推測される利用者の要望等を対象として行う。 Here, the prompt analysis focuses on, for example, the content of the prompt and the user's requests inferred from that content.

例えば、プロンプトの内容を分析の対象とした場合、起動契機解析手段12bは、プロンプトに含まれるテキストデータ、音声データ、画像データ等を用いて、プロンプトの内容(例えば、文章、文節、単語、キーワード、特徴点等)を特定し、特定した内容をプロンプトの解析結果として利用者のIDに関連付けして記憶装置26に記憶する。 For example, if the content of a prompt is to be analyzed, the activation trigger analysis means 12b uses the text data, audio data, image data, etc., contained in the prompt to identify the content of the prompt (e.g., sentences, phrases, words, keywords, feature points, etc.), and stores the identified content in the storage device 26, associating it with the user's ID, as the prompt analysis result.

また、例えば、プロンプトの内容から推測される利用者の要望を分析の対象とした場合、起動契機解析手段12bは、プロンプトに含まれるテキストデータ、音声データ、画像データ等を用いて、プロンプトの内容から推測される利用者の要望(例えば、所定の分析を求めている、翻訳を求めている、プログラムの生成を求めている等)を特定し、特定した利用者の要望をプロンプトの解析結果として利用者のIDに関連付けして記憶装置26に記憶する。 Furthermore, for example, if the analysis targets user requests inferred from the content of a prompt, the activation trigger analysis means 12b uses the text data, audio data, image data, etc., contained in the prompt to identify user requests inferred from the prompt content (e.g., requesting a specific analysis, requesting translation, requesting program generation, etc.), and stores the identified user requests in the storage device 26, associating them with the user's ID as the prompt analysis result.

<システム端末/機能/処理実行手段>
次に、処理実行手段12cについて説明する。
<System terminal / Function / Processing execution means>
Next, the processing execution means 12c will be described.

処理実行手段12cは、起動契機の解析結果に基づいて該起動契機に対する特定の処理を実行するとともに、起動契機の解析結果の少なくとも一部が特性情報に関連するか否かを判断し、両者が関連する場合に、該特性情報に基づいて情報源14を選択し、選択した該情報源14から取得した情報を使用して該特定の処理を実行する手段であり、本例では、システム端末12の記憶装置26に記憶されたプログラムや、記憶装置26等によって構成される。 The processing execution means 12c is a means that performs a specific process for a startup trigger based on the analysis results of the startup trigger, determines whether at least a part of the analysis results of the startup trigger is related to characteristic information, selects an information source 14 based on the characteristic information if both are related, and performs the specific process using the information obtained from the selected information source 14. In this example, it is composed of a program stored in the storage device 26 of the system terminal 12, and the storage device 26, etc.

起動契機として、情報処理システム10の利用者から質問(プロンプト)が与えられると、処理実行手段12cは、質問に対する回答を検索したり、回答を生成したりして、質問に対する回答を出力する。 As a trigger for activation, when a user of the information processing system 10 provides a question (prompt), the processing execution means 12c searches for an answer to the question, generates an answer, and outputs the answer to the question.

また、処理実行手段12cは、質問に対する回答を検索する際に、起動契機の解析結果の少なくとも一部が特性情報に関連するか否かを判断し、両者が関連する場合に、該特性情報に基づいて情報源14を選択し、選択した該情報源14から取得した情報を使用して質問に対する回答を出力する。 Furthermore, when the processing execution means 12c searches for an answer to a question, it determines whether at least a part of the analysis results of the trigger is related to characteristic information. If the two are related, it selects an information source 14 based on the characteristic information and outputs an answer to the question using the information obtained from the selected information source 14.

例えば、プロンプトとして「20代向けのおすすめの化粧品は?」という質問が与えられ、起動契機(プロンプト)の解析結果として、「対象年齢は20代女性、対象商品は化粧品、全ての化粧品の中で人気がある化粧品」という情報が記憶装置26に記憶され、情報源A14aの特性情報として、「商品の売買、個人情報(年齢、性別)」という情報が記憶装置26に記憶され、特性情報の個人情報(年齢、性別)には、20代女性の情報が含まれている場合を考える。 For example, consider a scenario where the prompt is "What cosmetics do you recommend for people in their 20s?", and the analysis of the trigger (prompt) results in the information "Target age: women in their 20s, Target product: cosmetics, Popular cosmetics among all cosmetics" being stored in memory device 26. Furthermore, the characteristic information of information source A14a includes "Product sales, personal information (age, gender)," and the personal information (age, gender) in the characteristic information includes information about women in their 20s.

この場合、処理実行手段12cは、起動契機(プロンプト)の解析結果の一部である「対象年齢は20代女性」と、情報源A14aの特性情報である「個人情報(20代女性)」が一致する(関連する)と判断し、特性情報に基づいて情報源A14a(本例では、ECサイト)を選択する。 In this case, the processing execution means 12c determines that "the target age is women in their 20s," which is part of the analysis result of the activation trigger (prompt), matches (is related to) "personal information (women in their 20s)," which is characteristic information of information source A14a, and selects information source A14a (in this example, an e-commerce site) based on the characteristic information.

そして、選択した該情報源A14a(ECサイト)を用いて質問に対する回答を検索したり、情報源A14aから取得した情報(例えば、化粧品に関する情報)を使用して回答を生成したりして、質問に対する回答(例えば、「一番売れているのは化粧品Xです」というテキストデータ)を出力する。 Then, using the selected information source A14a (e-commerce site), the system searches for answers to the question, or generates answers using information obtained from information source A14a (for example, information about cosmetics), and outputs answers to the question (for example, text data such as "The best-selling cosmetic product is X").

また、例えば、プロンプトとして「20代向けのおすすめの化粧品は?」という質問が与えられ、起動契機(プロンプト)の解析結果として、「対象年齢は20代女性、対象商品は化粧品、全ての化粧品の中で人気がある化粧品」という情報が記憶装置26に記憶され、情報源A14aの特性情報として、「宣言広告(化粧品)、個人情報(年齢、性別)」という情報が記憶装置26に記憶されている場合を考える。 Furthermore, consider a scenario where, for example, the prompt is "What cosmetics do you recommend for people in their 20s?", and the analysis of the trigger (prompt) results in the information "Target age: women in their 20s, Target product: cosmetics, Popular cosmetics among all cosmetics" being stored in the memory device 26. Additionally, the characteristic information of information source A14a, "Declaration advertisement (cosmetics), Personal information (age, gender)," is also stored in the memory device 26.

この場合、処理実行手段12cは、起動契機(プロンプト)の解析結果の一部である「対象商品は化粧品」と、情報源A14aの特性情報である「宣伝広告(化粧品)」が一致すると判断し、特性情報に基づいて情報源A14a(本例では、化粧品のプロモーションサイト)を選択する。 In this case, the processing execution means 12c determines that "the target product is cosmetics," which is part of the analysis result of the activation trigger (prompt), matches "advertising (cosmetics)," which is the characteristic information of information source A14a, and selects information source A14a (in this example, a cosmetics promotion site) based on the characteristic information.

そして、選択した該情報源A14a(化粧品のプロモーションサイト)を用いて質問に対する回答を検索したり、情報源A14aから取得した情報(例えば、プロモーション対象の化粧品に関する情報)を使用して回答を生成したりして、質問に対する回答(例えば、「化粧品Yはいかがですか?」というテキストデータ)を出力する。 Then, using the selected information source A14a (a cosmetics promotion site), the system searches for answers to the question, or generates answers using information obtained from information source A14a (for example, information about the cosmetics being promoted), and outputs answers to the question (for example, text data such as "How about cosmetic Y?").

情報処理システム10の利用者によって課題(プロンプト)が与えられると、処理実行手段12cは、課題に対する解決手段を検索したり、生成したりして、課題に対する解決手段を出力する。 When a user of the information processing system 10 provides a task (prompt), the processing execution means 12c searches for or generates solutions to the task and outputs those solutions.

また、処理実行手段12cは、課題に対する解決手段を検索する際に、起動契機の解析結果の少なくとも一部が特性情報に関連するか否かを判断し、両者が関連する場合に、該特性情報に基づいて情報源14を選択し、選択した該情報源14から取得した情報を使用して課題に対する解決手段を出力する。 Furthermore, when the processing execution means 12c searches for a solution to the problem, it determines whether at least a part of the analysis results of the trigger is related to characteristic information. If both are related, it selects an information source 14 based on the characteristic information and outputs a solution to the problem using the information obtained from the selected information source 14.

例えば、プロンプトとして「これから日本で流行しそうな家電のランキングを100位まで作成して」という質問が与えられ、起動契機(プロンプト)の解析結果として、「対象地域は日本、調査対象は家電、ランキングは1位から100位まで」という情報が記憶装置26に記憶され、情報源B14bの特性情報として、「情報提供(家電)、閲覧履歴」という情報が記憶装置26に記憶されている場合を考える。 For example, consider a scenario where the prompt is "Create a ranking of the top 100 home appliances likely to become popular in Japan," and the analysis of the trigger (prompt) results in the information "Target region: Japan, Survey subject: Home appliances, Ranking: From 1st to 100th place" being stored in the storage device 26. Furthermore, the characteristic information of information source B14b, "Information provided (home appliances), Browsing history," is also stored in the storage device 26.

この場合、処理実行手段12cは、起動契機(プロンプト)の解析結果の一部である「調査対象は家電」と、情報源B14bの特性情報である「情報提供(家電)」が一致すると判断し、特性情報に基づいて情報源B14b(本例では、家電の情報を発信するブログ)を選択する。 In this case, the processing execution means 12c determines that "the subject of the investigation is home appliances," which is part of the analysis result of the activation trigger (prompt), matches the characteristic information of information source B14b, "information provision (home appliances)," and selects information source B14b (in this example, a blog that publishes information about home appliances) based on the characteristic information.

そして、選択した該情報源B14b(家電の情報を発信するブログ)を用いて質問に対する回答を検索したり、情報源B14bから取得した情報(例えば、家電の評価や紹介を行っている記事や、当該記事を閲覧している閲覧者の履歴)を使用して回答を生成したりして、質問に対する回答(例えば、家電のランキングを図示した画像データ)を出力する。 Then, using the selected information source B14b (a blog that provides information on home appliances), the system searches for answers to the question, or generates answers using information obtained from information source B14b (for example, articles that evaluate or introduce home appliances, or the viewing history of those articles), and outputs answers to the question (for example, image data illustrating home appliance rankings).

また、プロンプトとして「これから日本で流行しそうな家電のランキングを100位まで作成して」という質問が与えられ、起動契機(プロンプト)の解析結果として、「対象地域は日本、調査対象は家電、ランキングは1位から100位まで」という情報が記憶装置26に記憶され、情報源B14bの特性情報として、「交流対話(掲示板)、閲覧履歴」という情報が記憶装置26に記憶され、特性情報の交流対話(掲示板)には、家電に関するスレッドが含まれている場合を考える。 Furthermore, consider the case where the prompt is "Create a ranking of the top 100 home appliances that are likely to become popular in Japan," and the analysis of the trigger (prompt) results in the information "Target region: Japan, Survey subject: Home appliances, Ranking: From 1st to 100th place" being stored in the storage device 26, and the characteristic information of information source B14b being "Interaction (bulletin board), browsing history," and the characteristic information "Interaction (bulletin board)" includes threads related to home appliances.

この場合、処理実行手段12cは、起動契機(プロンプト)の解析結果の一部である「調査対象は家電」と、情報源B14bの特性情報である「交流対話(掲示板)における家電に関するスレッド」が一致すると判断し、特性情報に基づいて情報源B14b(本例では、掲示板)を選択する。 In this case, the processing execution means 12c determines that "the subject of investigation is home appliances," which is part of the analysis result of the activation trigger (prompt), matches the characteristic information of information source B14b, "a thread about home appliances in a chat room (bulletin board)," and selects information source B14b (the bulletin board in this example) based on the characteristic information.

そして、選択した該情報源B14bを(掲示板)を用いて質問に対する回答を検索したり、情報源B14bから取得した情報(例えば、家電に関する口コミやコメント)を使用して回答を生成したりして、質問に対する回答(例えば、家電のランキングが100位まで掲載されたウェブサイトのURLの情報)を出力する。 Then, the system searches for answers to the question using the selected information source B14b (bulletin board), or generates answers using information obtained from information source B14b (e.g., reviews and comments about home appliances), and outputs answers to the question (e.g., information on the URL of a website listing the top 100 home appliances).

本例によれば、AIエージェントが使用する情報を効率的に収集することができ、AIエージェントによる処理の実行速度を高めることができる。 This example demonstrates that information used by the AI agent can be collected efficiently, thereby increasing the processing speed of the AI agent.

なお、情報源14に対する評価、口コミ、および、コメントを含む評価情報を収集する情報収集手段を備え、処理実行手段12cは、特性情報に基づいて情報源14を選択する場合に、評価情報を考慮して該情報源14を選択してもよい。 Furthermore, the system includes information gathering means for collecting evaluation information, including ratings, reviews, and comments, for information source 14. When the processing execution means 12c selects information source 14 based on characteristic information, it may also consider the evaluation information when selecting the information source 14.

このような構成とすれば、評価情報を基準として複数の情報源の中から適切な情報源を選択することができ、AIエージェントによる処理の精度を高めることができる。 This configuration allows for the selection of appropriate information sources from multiple sources based on evaluation information, thereby improving the accuracy of processing by the AI agent.

<情報処理システム/まとめ>
以上説明したように、本実施形態に係る情報処理システム(例えば、図1、図2に示す情報処理システム10)は、AIエージェント(例えば、図1に示すAIエージェント12、図2に示すシステム端末12)と、複数の情報源(例えば、図1に示す複数の情報源14)と、を有して構成された情報処理システムであって、前記AIエージェントは、前記情報源から収集した情報に基づいて該情報源の目的や機能を表す特性情報を生成し、該特性情報を該情報源に関連付けして記憶手段(例えば、図1~図3に示す記憶装置26)に記憶する情報生成手段(例えば、図1~図3に示す情報生成手段12a)と、与えられた起動契機の解析を行う起動契機解析手段(例えば、図1や図2に示す起動契機解析手段12b)と、前記起動契機の解析結果に基づいて該起動契機に対する特定の処理を実行する処理実行手段(例えば、図1~図3に示す処理実行手段12c)と、を備え、前記処理実行手段は、前記特定の処理を実行する際に、前記起動契機の解析結果の少なくとも一部が前記特性情報に関連するか否かを判断し、両者が関連する場合に、該特性情報に基づいて前記情報源を選択し、選択した該情報源から取得した情報を使用して該特定の処理を実行する、ことを特徴とする情報処理システムである。
<Information Processing Systems / Summary>
As described above, the information processing system according to this embodiment (for example, the information processing system 10 shown in Figures 1 and 2) is an information processing system configured to include an AI agent (for example, the AI agent 12 shown in Figure 1, the system terminal 12 shown in Figure 2) and a plurality of information sources (for example, a plurality of information sources 14 shown in Figure 1), wherein the AI agent generates characteristic information representing the purpose and function of the information source based on the information collected from the information source, and stores the characteristic information in a storage means (for example, the storage device 26 shown in Figures 1 to 3) associated with the information source, and the information generation means (for example, the information generation means 12 shown in Figures 1 to 3) a) an information processing system comprising: an activation trigger analysis means (for example, the activation trigger analysis means 12b shown in Figures 1 and 2) for analyzing a given activation trigger; and a processing execution means (for example, the processing execution means 12c shown in Figures 1 to 3) for executing a specific process for the activation trigger based on the analysis results of the activation trigger, wherein the processing execution means, when executing the specific process, determines whether at least a part of the analysis results of the activation trigger is related to the characteristic information, and if the two are related, selects the information source based on the characteristic information and executes the specific process using the information obtained from the selected information source.

また、本実施形態に係る情報処理方法(例えば、図1、図2に示す情報処理システム10によって実行する方法)は、AIエージェント(例えば、図1に示すAIエージェント12、図2に示すシステム端末12)と、複数の情報源(例えば、図1に示す複数の情報源14)と、を用いて実行する情報処理方法であって、前記情報源から収集した情報に基づいて該情報源の目的や機能を表す特性情報を生成し、該特性情報を該情報源に関連付けして記憶手段(例えば、図1~図3に示す記憶装置26)に記憶する情報生成ステップ(例えば、図1~図3に示す情報生成手段12aが実行する処理)と、与えられた起動契機の解析を行う起動契機解析ステップ(例えば、図1や図2に示す起動契機解析手段12bが実行する処理)と、前記起動契機の解析結果に基づいて該起動契機に対する特定の処理を実行する処理実行ステップ(例えば、図1~図3に示す処理実行手段12cが実行する処理)と、を備え、前記処理実行ステップは、前記特定の処理を実行する際に、前記起動契機の解析結果の少なくとも一部が前記特性情報に関連するか否かを判断し、両者が関連する場合に、該特性情報に基づいて前記情報源を選択し、選択した該情報源から取得した情報を使用して該特定の処理を実行する、ことを特徴とする情報処理方法である。 Furthermore, the information processing method according to this embodiment (for example, the method executed by the information processing system 10 shown in Figures 1 and 2) is an information processing method executed using an AI agent (for example, the AI agent 12 shown in Figure 1, the system terminal 12 shown in Figure 2) and a plurality of information sources (for example, a plurality of information sources 14 shown in Figure 1), comprising an information generation step (for example, a process executed by the information generation means 12a shown in Figures 1 to 3) which generates characteristic information representing the purpose and function of the information source based on information collected from the information source, associates the characteristic information with the information source and stores it in a storage means (for example, a storage device 26 shown in Figures 1 to 3), and a given startup contract The information processing method comprises a startup trigger analysis step for analyzing the machine (for example, a process executed by the startup trigger analysis means 12b shown in Figures 1 and 2), and a processing execution step for executing a specific process for the startup trigger based on the analysis results of the startup trigger (for example, a process executed by the processing execution means 12c shown in Figures 1 to 3). The processing execution step, when executing the specific process, determines whether at least a part of the analysis results of the startup trigger is related to the characteristic information. If both are related, it selects the information source based on the characteristic information and executes the specific process using the information obtained from the selected information source.

また、本実施形態に係る情報処理システム(例えば、図1、図2に示す情報処理システム10)のプログラムは、AIエージェント(例えば、図1に示すAIエージェント12、図2に示すシステム端末12)と、複数の情報源(例えば、図1に示す複数の情報源14)と、を有して構成された情報処理システムのプログラムであって、コンピュータである前記AIエージェントを、前記情報源から収集した情報に基づいて該情報源の目的や機能を表す特性情報を生成し、該特性情報を該情報源に関連付けして記憶手段(例えば、図1~図3に示す記憶装置26)に記憶する情報生成手段(例えば、図1~図3に示す情報生成手段12a)と、与えられた起動契機の解析を行う起動契機解析手段(例えば、図1や図2に示す起動契機解析手段12b)と、前記起動契機の解析結果に基づいて該起動契機に対する特定の処理を実行する処理実行手段(例えば、図1~図3に示す処理実行手段12c)として機能させ、前記処理実行手段は、前記特定の処理を実行する際に、前記起動契機の解析結果の少なくとも一部が前記特性情報に関連するか否かを判断し、両者が関連する場合に、該特性情報に基づいて前記情報源を選択し、選択した該情報源から取得した情報を使用して該特定の処理を実行する、ことを特徴とする情報処理プログラムである。 Furthermore, the program for the information processing system according to this embodiment (for example, the information processing system 10 shown in Figures 1 and 2) is a program for an information processing system configured to have an AI agent (for example, the AI agent 12 shown in Figure 1, the system terminal 12 shown in Figure 2) and a plurality of information sources (for example, a plurality of information sources 14 shown in Figure 1), wherein the AI agent, which is a computer, generates characteristic information representing the purpose and function of the information source based on information collected from the information source, and stores the characteristic information in a storage means (for example, the storage device 26 shown in Figures 1 to 3) associated with the information source. This information processing program comprises a means 12a), a trigger analysis means (for example, the trigger analysis means 12b shown in Figures 1 and 2) for analyzing a given trigger, and a processing execution means (for example, the processing execution means 12c shown in Figures 1 to 3) for executing a specific process for the trigger based on the analysis results of the trigger. The processing execution means, when executing the specific process, determines whether at least a portion of the analysis results of the trigger is related to the characteristic information. If both are related, it selects the information source based on the characteristic information and uses the information obtained from the selected information source to execute the specific process.

また、本実施形態に係るAIエージェント(例えば、図1に示すAIエージェント12、図2に示すシステム端末12)は、人間の代理として動作し、自ら学習して判断する能力を有するAIエージェントであって、コンピュータである前記AIエージェントを、情報源(例えば、図1に示す複数の情報源14)から収集した情報に基づいて該情報源の目的や機能を表す特性情報を生成し、該特性情報を該情報源に関連付けして記憶手段(例えば、図1~図3に示す記憶装置26)に記憶する情報生成手段(例えば、図1~図3に示す情報生成手段12a)と、与えられた起動契機の解析を行う起動契機解析手段(例えば、図1や図2に示す起動契機解析手段12b)と、前記起動契機の解析結果に基づいて該起動契機に対する特定の処理を実行する処理実行手段(例えば、図1~図3に示す処理実行手段12c)として機能させ、前記処理実行手段は、前記特定の処理を実行する際に、前記起動契機の解析結果の少なくとも一部が前記特性情報に関連するか否かを判断し、両者が関連する場合に、該特性情報に基づいて前記情報源を選択し、選択した該情報源から取得した情報を使用して該特定の処理を実行し、前記起動契機の解析結果と前記特性情報が学習データとして繰り返し与えられ、前記特定の処理に適した前記情報源を機械学習によって習得するように構成されている、ことを特徴とするAIエージェントである。 Furthermore, the AI agent according to this embodiment (for example, the AI agent 12 shown in Figure 1, the system terminal 12 shown in Figure 2) is an AI agent that operates as a substitute for a human and has the ability to learn and make decisions on its own. The AI agent, which is a computer, generates characteristic information representing the purpose and function of an information source (for example, a plurality of information sources 14 shown in Figure 1) based on information collected from the information source, and stores the characteristic information in a storage means (for example, a storage device 26 shown in Figures 1 to 3) in association with the information source. The AI agent also includes an information generation means (for example, the information generation means 12a shown in Figures 1 to 3) that analyzes a given activation trigger. b) The AI agent is configured to function as a processing execution means (for example, the processing execution means 12c shown in Figures 1 to 3) that executes a specific process for the trigger based on the analysis results of the trigger. The processing execution means, when executing the specific process, determines whether at least a portion of the analysis results of the trigger is related to the characteristic information. If both are related, it selects the information source based on the characteristic information, and uses the information obtained from the selected information source to execute the specific process. The AI agent is configured such that the analysis results of the trigger and the characteristic information are repeatedly provided as training data, and the information source suitable for the specific process is acquired through machine learning.

本実施形態に係る情報処理システム、情報処理方法、情報処理プログラム、および、AIエージェントによれば、AIエージェントが使用する情報を効率的に収集することができ、AIエージェントによる処理の実行速度を高めることができる。 According to the information processing system, information processing method, information processing program, and AI agent of this embodiment, information used by the AI agent can be efficiently collected, and the execution speed of processing by the AI agent can be increased.

なお、前記情報源に対する評価、口コミ、および、コメントを含む評価情報を収集する情報収集手段(または、情報収集ステップ)を備え、前記処理実行手段(または、前記情報収集ステップ)は、前記特性情報に基づいて前記情報源を選択する場合に、前記評価情報を考慮して該情報源を選択するものであってもよい。 Furthermore, the system may include an information gathering means (or information gathering step) for collecting evaluation information, including ratings, reviews, and comments, for the aforementioned information source. The processing execution means (or information gathering step) may also select the information source considering the evaluation information when selecting the information source based on the characteristic information.

このような構成とすれば、評価情報を基準として複数の情報源の中から適切な情報源を選択することができ、AIエージェントによる処理の精度を高めることができる。 This configuration allows for the selection of appropriate information sources from multiple sources based on evaluation information, thereby improving the accuracy of processing by the AI agent.

また、前記情報源には、ウェブサイトが含まれ、前記情報生成手段(または、前記情報生成ステップ)は、前記ウェブサイトから取得したタグ(例えば、HTMLタグ、コンバージョンタグ、ツール制御タグ)に基づいて該ウェブサイトの前記特性情報を生成するものであってもよい。 Furthermore, the information source may include a website, and the information generation means (or the information generation step) may generate the characteristic information of the website based on tags (e.g., HTML tags, conversion tags, tool control tags) obtained from the website.

このような構成とすれば、情報源となるウェブサイトの特性情報の精度を高めることができ、起動契機の解析結果との関連性が高い情報源を選択することで、AIエージェントによる処理の精度を高めることができる。 This configuration allows for improved accuracy in the characteristic information of the source websites, and by selecting information sources with a high correlation to the analysis results of the trigger, the accuracy of processing by the AI agent can be enhanced.

また、前記情報生成手段は、ウェブサイトが収集した情報(例えば、個人情報、ブラウザやOSの種類やバージョン、位置情報、訪問履歴、IPアドレス、ネットワーク種別、閲覧ページや広告のクリック履歴、購買履歴やポイント利用状況等)に基づいて該ウェブサイトの特性情報を生成してもよい。 Furthermore, the information generation means may generate characteristic information about the website based on information collected by the website (for example, personal information, browser and OS type and version, location information, visit history, IP address, network type, page and advertisement click history, purchase history, and point usage status, etc.).

このような構成とすれば、情報源となるウェブサイトの特性情報の精度を高めることができ、起動契機の解析結果との関連性が高い情報源を選択することで、AIエージェントによる処理の精度を高めることができる。 This configuration improves the accuracy of the characteristic information of the source websites, and by selecting information sources that are highly relevant to the analysis results of the trigger, the accuracy of processing by the AI agent can be improved.

また、前記情報源には、アプリケーションソフトウェアが含まれ、前記情報生成手段(または、前記情報生成ステップ)は、前記アプリケーションソフトウェアが収集した情報(例えば、個人情報、OSの種類やバージョン、位置情報、移動履歴、IPアドレス、ネットワーク種別、アプリ内での操作履歴、閲覧ページや広告のクリック履歴、購買履歴やポイント利用状況等)に基づいて該アプリケーションソフトウェアの前記特性情報を生成するものであってもよい。 Furthermore, the information source may include application software, and the information generation means (or the information generation step) may generate the characteristic information of the application software based on information collected by the application software (for example, personal information, OS type and version, location information, movement history, IP address, network type, in-app operation history, browsing history of pages and advertisements, purchase history, point usage status, etc.).

このような構成とすれば、情報源となるアプリケーションソフトウェアの特性情報の精度を高めることができ、起動契機の解析結果との関連性が高い情報源を選択することで、AIエージェントによる処理の精度を高めることができる。 This configuration improves the accuracy of the characteristic information of the application software that serves as the information source. By selecting information sources that are highly correlated with the analysis results of the trigger event, the accuracy of processing by the AI agent can be improved.

なお、本発明に係る情報処理システム、情報処理方法、情報処理プログラム、および、AIエージェントは、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。 Furthermore, the information processing system, information processing method, information processing program, and AI agent according to the present invention are not limited to the embodiments described above, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.

したがって、例えば、上記実施形態では、本発明に係る「特性情報」」は、情報源の目的や機能を表す情報であればよく、例示した情報に限定されない。また、本発明に係る「起動契機」は、プロンプトに限定されず、外部から与えられる起動契機(例えば、センサーからの信号入力)であってもよいし、内部から与えられる起動契機(例えば、内部のスケジューラーによる起動、異常の発生)であってもよい。 Therefore, for example, in the above embodiment, the "characteristic information" according to the present invention may be any information representing the purpose or function of the information source, and is not limited to the information exemplified. Furthermore, the "activation trigger" according to the present invention is not limited to a prompt, but may be an externally provided activation trigger (e.g., a signal input from a sensor) or an internally provided activation trigger (e.g., activation by an internal scheduler, occurrence of an anomaly).

また、本発明に係る「情報源」は、ウェブサイトやアプリに限定されず、データベース、データウェアハウス、ストレージサービス、検索エンジン等であってもよい。 Furthermore, the "information source" according to the present invention is not limited to websites or applications, but may also include databases, data warehouses, storage services, search engines, etc.

本発明に係る情報処理システム、情報処理システム、情報処理方法、情報処理プログラム、および、AIエージェントは、製造業、サービス業、小売業等において幅広く適用することができる。 The information processing system, information processing method, information processing program, and AI agent according to the present invention can be widely applied in manufacturing, service, retail, and other industries.

10 情報処理システム
12 システム端末
12a 情報生成手段
12b 起動契機解析手段
12c 処理実行手段
14 情報源
16 外部端末
21 CPU
22 ROM
23 RAM
24 記録媒体
25 外部記憶ドライブ
26 記憶装置
27 入力装置
28 表示装置
29 通信部
10 Information processing system 12 System terminal 12a Information generation means 12b Activation trigger analysis means 12c Processing execution means 14 Information source 16 External terminal 21 CPU
22 ROM
23 RAM
24 Recording medium 25 External storage drive 26 Storage device 27 Input device 28 Display device 29 Communication unit

Claims (5)

AIエージェントと、複数の情報源と、を有して構成された情報処理システムであって、
前記AIエージェントは、
前記情報源から収集した情報に基づいて該情報源の目的又は機能を表す特性情報を生成し、該特性情報を該情報源に関連付けして記憶手段に記憶する情報生成手段と、
与えられた起動契機の解析を行う起動契機解析手段と、
前記起動契機の解析結果に基づいて該起動契機に対する特定の処理を実行する処理実行手段と
前記情報源に対する評価、口コミ、および、コメントを含む評価情報を収集する情報収集手段と、を備え、
前記処理実行手段は、前記特定の処理を実行する際に、前記起動契機の解析結果の少なくとも一部が前記特性情報に関連するか否かを判断し、両者が関連する場合に、該特性情報に基づいて前記情報源を選択し、選択した該情報源から取得した情報を使用して該特定の処理を実行
前記処理実行手段は、前記特性情報に基づいて前記情報源を選択する場合に、前記評価情報を考慮して該情報源を選択する、
ことを特徴とする情報処理システム。
An information processing system comprising an AI agent and multiple information sources,
The aforementioned AI agent,
Information generation means that generates characteristic information representing the purpose or function of the information source based on information collected from the information source, and stores the characteristic information in a storage means in association with the information source;
A trigger analysis means for analyzing a given trigger,
A processing execution means that executes a specific process for the trigger based on the analysis results of the trigger ,
The system includes an information gathering means for collecting evaluation information, including evaluations, reviews, and comments, for the aforementioned information source .
The processing execution means, when executing the specific processing, determines whether at least a part of the analysis result of the trigger is related to the characteristic information, and if they are related, selects the information source based on the characteristic information, and executes the specific processing using the information obtained from the selected information source.
When the processing execution means selects the information source based on the characteristic information, it selects the information source taking into consideration the evaluation information.
An information processing system characterized by the following:
請求項に記載の情報処理システムにおいて、
前記情報源には、ウェブサイトが含まれ、
前記情報生成手段は、前記ウェブサイトから取得したタグに基づいて該ウェブサイトの前記特性情報を生成する、
ことを特徴とする情報処理システム。
In the information processing system described in claim 1 ,
The aforementioned information sources include websites,
The information generation means generates the characteristic information of the website based on the tags obtained from the website.
An information processing system characterized by the following:
請求項1または2に記載の情報処理システムにおいて、
前記情報源には、アプリケーションソフトウェアが含まれ、
前記情報生成手段は、前記アプリケーションソフトウェアが収集した情報に基づいて該アプリケーションソフトウェアの前記特性情報を生成する、
ことを特徴とする情報処理システム。
In the information processing system according to claim 1 or 2,
The aforementioned information sources include application software,
The information generation means generates the characteristic information of the application software based on the information collected by the application software.
An information processing system characterized by the following:
AIエージェントと、複数の情報源と、を用いて実行する情報処理方法であって、
前記AIエージェントは、
前記情報源から収集した情報に基づいて該情報源の目的又は機能を表す特性情報を生成し、該特性情報を該情報源に関連付けして記憶手段に記憶する情報生成ステップと、
与えられた起動契機の解析を行う起動契機解析ステップと、
前記起動契機の解析結果に基づいて該起動契機に対する特定の処理を実行する処理実行ステップと
前記情報源に対する評価、口コミ、および、コメントを含む評価情報を収集する情報収集ステップと、を実行し、
前記処理実行ステップは、前記特定の処理を実行する際に、前記起動契機の解析結果の少なくとも一部が前記特性情報に関連するか否かを判断し、両者が関連する場合に、該特性情報に基づいて前記情報源を選択し、選択した該情報源から取得した情報を使用して該特定の処理を実行
前記処理実行ステップは、前記特性情報に基づいて前記情報源を選択する場合に、前記評価情報を考慮して該情報源を選択する、
ことを特徴とする情報処理方法。
An information processing method that uses an AI agent and multiple information sources,
The aforementioned AI agent,
An information generation step of generating characteristic information that represents the purpose or function of the information source based on information collected from the information source, and storing the characteristic information in a storage means in association with the information source;
A trigger analysis step that analyzes the given trigger,
A processing execution step in which a specific process is performed for the trigger based on the analysis results of the trigger ,
The information gathering step involves collecting evaluation information, including ratings, reviews, and comments, for the aforementioned information source.
The processing execution step, when executing the specific processing, determines whether at least a part of the analysis results of the triggering event is related to the characteristic information, and if both are related, selects the information source based on the characteristic information, and executes the specific processing using the information obtained from the selected information source.
The processing execution step, when selecting the information source based on the characteristic information, selects the information source taking into consideration the evaluation information.
An information processing method characterized by the following:
エージェントと、複数の情報源と、を有して構成された情報処理システムのプログラムであって、
コンピュータである前記AIエージェントを、
前記情報源から収集した情報に基づいて該情報源の目的又は機能を表す特性情報を生成し、該特性情報を該情報源に関連付けして記憶手段に記憶する情報生成手段と、
与えられた起動契機の解析を行う起動契機解析手段と、
前記起動契機の解析結果に基づいて該起動契機に対する特定の処理を実行する処理実行手段と
前記情報源に対する評価、口コミ、および、コメントを含む評価情報を収集する情報収集手段として機能させ、
前記処理実行手段は、前記特定の処理を実行する際に、前記起動契機の解析結果の少なくとも一部が前記特性情報に関連するか否かを判断し、両者が関連する場合に、該特性情報に基づいて前記情報源を選択し、選択した該情報源から取得した情報を使用して該特定の処理を実行
前記処理実行手段は、前記特性情報に基づいて前記情報源を選択する場合に、前記評価情報を考慮して該情報源を選択する、
ことを特徴とする情報処理プログラム。
A program for an information processing system comprising an AI agent and multiple information sources,
The aforementioned AI agent, which is a computer,
Information generation means that generates characteristic information representing the purpose or function of the information source based on information collected from the information source, and stores the characteristic information in a storage means in association with the information source;
A trigger analysis means for analyzing a given trigger,
A processing execution means that executes a specific process for the trigger based on the analysis results of the trigger ,
It functions as an information gathering means for collecting evaluation information, including evaluations, reviews, and comments, regarding the aforementioned information source.
The processing execution means, when executing the specific processing, determines whether at least a part of the analysis result of the trigger is related to the characteristic information, and if they are related, selects the information source based on the characteristic information, and executes the specific processing using the information obtained from the selected information source.
When the processing execution means selects the information source based on the characteristic information, it selects the information source taking into consideration the evaluation information.
An information processing program characterized by the following features.
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009525547A (en) * 2006-02-01 2009-07-09 本田技研工業株式会社 Meta-learning for question classification
JP2023176054A (en) * 2022-05-31 2023-12-13 株式会社日立製作所 Dialogue management device, dialogue management method, and dialogue management system
JP2025028014A (en) * 2023-08-15 2025-02-28 ソフトバンクグループ株式会社 Behavior Control System
JP2025075639A (en) * 2023-10-31 2025-05-15 楽天グループ株式会社 Information processing system, information processing method, and program

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009525547A (en) * 2006-02-01 2009-07-09 本田技研工業株式会社 Meta-learning for question classification
JP2023176054A (en) * 2022-05-31 2023-12-13 株式会社日立製作所 Dialogue management device, dialogue management method, and dialogue management system
JP2025028014A (en) * 2023-08-15 2025-02-28 ソフトバンクグループ株式会社 Behavior Control System
JP2025075639A (en) * 2023-10-31 2025-05-15 楽天グループ株式会社 Information processing system, information processing method, and program

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"AIエージェントとは?次世代技術の活用と未来展望をわかりやすく解説", INTERNETARCHIVE [ONLINE], JPN6025050728, 20 June 2025 (2025-06-20), ISSN: 0005755012 *
AIエージェントとは?次世代技術の活用と未来展望をわかりやすく解説,InternetArchive [online],2025年06月20日,[取得日 2025.12.05], 取得先<https://web.archive.org/web/20250620055931/https://www.dir.co.jp/world/entry/solution/agentic-ai>
中野哲平,高精度RAGシステム構築のための実践テクニック,InternetArchive [online],2025年04月20日,[取得日 2025.12.05], 取得先<https://web.archive.org/web/20250420040107/https://zenn.dev/m_nakano_teppei/articles/2e32ca1ddd42fd>
中野哲平: "高精度RAGシステム構築のための実践テクニック", INTERNETARCHIVE [ONLINE], JPN6025050729, 20 April 2025 (2025-04-20), ISSN: 0005755011 *

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