JP7846660B2 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents
情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムInfo
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Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
入力された質問文に対して有効な文章を参考情報として加えたプロンプトを生成する技術が開示されている（特許文献１参照）。
しかしながら、上記の従来技術には、改善の余地がある。例えば、上記の従来技術では、質問文の文字数と合わせたトータルの文字数が大規模言語モデル（ＬＬＭ）の回答生成部に入力可能な文字数制限を超えない文字数で、質問文に関連した追加文章を生成することはできるが、投稿者により投稿された文書について不足する説明や情報を補完して十分な文章を作成する点については改善の余地がある。そのため、投稿者の意図を適切に反映した文章となるように補完する技術が求められている。
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、投稿者の意図を適切に反映した文章となるように補完するすることを目的とする。
本願に係る情報処理装置は、投稿者から、所定のコンテンツに対する投稿情報を投稿する前に、前記投稿情報を取得する取得部と、前記所定のコンテンツと、前記投稿情報とに基づいて、投稿者の意図と比較して投稿情報に不足していると推定される情報を投稿情報に付加した補完済投稿情報を生成する生成部と、生成された前記補完済投稿情報を投稿する投稿部と、を備え、前記生成部は、ＧＰＴモデルに対して、前記所定のコンテンツと、前記投稿情報と、前記投稿情報を補完するためのプロンプトとを入力し、前記ＧＰＴモデルを用いて、前記投稿情報を前記投稿者の意図に沿うように書き換えた前記補完済投稿情報を生成することで、投稿時の文章作成のアシストを行うことを特徴とする。
実施形態の一態様によれば、投稿者の意図を適切に反映した文章となるように補完することができる。
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
〔１．情報処理システムの概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理システムの概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理システムの概要を示す説明図である。図１に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０とサーバ装置１００とを含む。これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により互いに通信可能に接続される。これにより、端末装置１０は、サーバ装置１００と連携可能である。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）である。
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理システムの概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理システムの概要を示す説明図である。図１に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０とサーバ装置１００とを含む。これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により互いに通信可能に接続される。これにより、端末装置１０は、サーバ装置１００と連携可能である。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）である。
端末装置１０は、利用者Ｕ（ユーザ）によって使用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、スマートフォン（スマホ）やタブレット端末等のスマートデバイス、フィーチャーフォン（ガラケー・ガラホ）等の携帯電話、ＰＣ（Personal Computer）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、通信機能を備えたゲーム機やＡＶ機器、情報家電・デジタル家電、カーナビゲーションシステム、スマートウォッチやヘッドマウントディスプレイ、スマートグラス等のウェアラブルデバイス（Wearable Device）等である。また、端末装置１０は、ＩＯＴ（Internet of Things）に対応した住宅・建物、車、家電製品、電子機器等であってもよい。
本実施形態では、端末装置１０は、利用者Ｕにより使用されるスマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイスであり、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置１０は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、利用者Ｕから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作としてもよい。また、端末装置１０は、スマートデバイスのみならず、デスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。
また、かかる端末装置１０は、ＬＴＥ、４Ｇ、５Ｇ等の無線通信網や、Bluetooth（登録商標）、又は無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の近距離無線通信を介してネットワークＮに接続し、サーバ装置１００と通信することができる。
サーバ装置１００は、例えばＰＣやブレードサーバ（blade server）等のコンピュータ、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、サーバ装置１００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。
本実施形態では、サーバ装置１００は、各利用者Ｕの端末装置１０と連携し、各利用者Ｕの端末装置１０に対して、各種アプリケーション（以下、アプリ）等に対するＡＰＩ（Application Programming Interface）サービス等と、各種データを提供する情報処理装置であり、コンピュータやクラウドシステム等により実現される。
また、サーバ装置１００は、各利用者Ｕの端末装置１０に対して、オンラインで何らかのＷｅｂサービスを提供する情報処理装置であってもよい。例えば、サーバ装置１００は、Ｗｅｂサービスとして、インターネット接続、検索サービス、ＳＮＳ（Social Networking Service）、電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供してもよい。実際には、サーバ装置１００は、上記のようなＷｅｂサービスを提供する各種サーバと連携し、Ｗｅｂサービスを仲介してもよいし、Ｗｅｂサービスの処理を担当してもよい。
なお、サーバ装置１００は、利用者Ｕに関する利用者情報を取得可能である。例えば、サーバ装置１００は、利用者情報として、利用者Ｕの性別、年代、居住地域といった利用者Ｕの属性に関する情報（属性情報）を取得する。また、サーバ装置１００は、利用者Ｕのデモグラフィック（人口統計学的属性）、サイコグラフィック（心理学的属性）、ジオグラフィック（地理学的属性）、ベヘイビオラル（行動学的属性）等の属性に関する情報を取得可能である。そして、サーバ装置１００は、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）とともに利用者Ｕの属性に関する情報（属性情報）を記憶して管理する。
また、サーバ装置１００は、利用者Ｕの端末装置１０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を取得する。例えば、サーバ装置１００は、利用者Ｕの位置や日時の履歴である位置履歴を端末装置１０から取得する。また、サーバ装置１００は、利用者Ｕが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を検索サーバ（検索エンジン）から取得する。また、サーバ装置１００は、利用者Ｕが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴をコンテンツサーバから取得する。また、サーバ装置１００は、利用者Ｕの商品購入や決済処理の履歴である購入履歴（決済履歴）を電子商取引サーバや決済処理サーバから取得する。また、サーバ装置１００は、利用者Ｕのマーケットプレイスへの出品の履歴である出品履歴や販売履歴を電子商取引サーバや決済処理サーバから取得してもよい。また、サーバ装置１００は、利用者Ｕの投稿の履歴である投稿履歴を口コミの投稿サービスを提供する投稿サーバやＳＮＳサーバから取得する。なお、上記の各種サーバ等は、サーバ装置１００自体であってもよい。すなわち、サーバ装置１００が上記の各種サーバ等として機能してもよい。
また、図１に示す情報処理システム１に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、図１では、図示の簡略化のため、端末装置１０を１台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、２台以上であってもよい。
〔２．ＡＩによる文章の補完〕
本実施形態では、利用者Ｕの端末装置１０は、テキスト生成ＡＩ（Artificial Intelligence）であり、自然言語処理を用いた文章生成が可能な言語モデルであるＧＰＴ（Generative Pretrained Transformer）モデルを用いて、投稿者による文章の投稿時又は閲覧者による閲覧時に、投稿された文章を補完する。
本実施形態では、利用者Ｕの端末装置１０は、テキスト生成ＡＩ（Artificial Intelligence）であり、自然言語処理を用いた文章生成が可能な言語モデルであるＧＰＴ（Generative Pretrained Transformer）モデルを用いて、投稿者による文章の投稿時又は閲覧者による閲覧時に、投稿された文章を補完する。
本実施形態では、利用者Ｕとして、投稿者Ｐと、閲覧者Ａを示す。また、利用者Ｕの端末装置１０として、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐと、閲覧者Ａの端末装置１０Ａを示す。すなわち、投稿者Ｐと閲覧者Ａはいずれも利用者Ｕの１人であり、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐと閲覧者Ａの端末装置１０Ａはいずれも端末装置１０のうちの１台である。
〔２－１．投稿時の文章作成のアシスト〕
投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、サーバ装置１００と連携して、あるいはアプリの機能により、投稿者Ｐにより投稿された文章（コメント本文）を、当該投稿者Ｐの意図に合わせてアシスト（支援）する。すなわち、コメント本文を投稿者の意図に沿うように書き換える。
投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、サーバ装置１００と連携して、あるいはアプリの機能により、投稿者Ｐにより投稿された文章（コメント本文）を、当該投稿者Ｐの意図に合わせてアシスト（支援）する。すなわち、コメント本文を投稿者の意図に沿うように書き換える。
例えば、図１に示すように、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、所定のコンテンツに対して投稿者Ｐが投稿情報を投稿する際（投稿前）に、投稿者Ｐが投稿する投稿情報を取得する（ステップＳ１）。
所定のコンテンツは、ブラウザやアプリ等に表示可能なコンテンツであって、所定のテーマや記事、話題等に関するコンテンツである。なお、所定のコンテンツは、文章を投稿可能なコンテンツであってもよいし、投稿した文章をメッセージや音声等の形式で所定の相手に送信可能なコンテンツであってもよい。また、投稿情報は、少なくとも文章（コメント本文）を含み、さらに写真や動画等の画像データや、音声・音楽データ等を含んでいてもよい。
続いて、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、サーバ装置１００と連携して、あるいはアプリの機能により、投稿情報を補完するためのプロンプト（指示文）を生成する（ステップＳ２）。
ここでは、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、投稿情報を補完するためのプロンプトとして、投稿者Ｐの意図と比較して投稿情報に不足していると推定される情報（不足情報、追加情報）を投稿情報に付加して投稿情報を補完した補完済投稿情報を生成するように指示するプロンプトを生成する。
このとき、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、投稿情報を補完するためのプロンプトとして、投稿者Ｐの意図を汲み取って情報を生成する旨のプロンプトを生成してもよい。
また、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、投稿情報を補完するためのプロンプトとして、任意の利用者Ｕ（閲覧者）が当該補完済投稿情報を参照するだけで所定のコンテンツの理解が容易になるように補完済投稿情報を生成するように指示するプロンプトを生成してもよい。
例えば、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、「対象のコメント内容を所定の条件に沿って書き換えた文章を出力してください」等のプロンプトを生成する。また、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、所定の条件の例として、「コメント投稿者の意図を汲み取って、説明不足の部分を補うように追加する」、「紐づく記事内容とコメント内容とを照らし合わせて、より分かりやすくなるようにする」等を指定（設定）する。
なお、実際には、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、その都度、投稿情報を補完するためのプロンプト（指示文）を生成するのではなく、所定のコンテンツ及び投稿情報に応じて、あらかじめ生成され保管されているプロンプトの中から適当なプロンプトを選定して取得するようにしてもよい。
続いて、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、ＧＰＴモデルに対して、所定のコンテンツと、投稿情報と、投稿情報を補完するためのプロンプトとを入力し、ＧＰＴモデルを用いて補完済投稿情報を生成する（ステップＳ３）。このとき、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、ＧＰＴモデルが出力した情報を補完済投稿情報としてもよい。
なお、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、ＧＰＴモデルに対して、投稿者Ｐの過去の投稿コメント（過去の投稿情報）をさらに入力してもよい。また、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、ＧＰＴモデルに対して、投稿者Ｐの過去の（又は直前の）投稿コメントに対する閲覧者からの返信コメントをさらに入力してもよい。
例えば、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、ＧＰＴモデルへの入力データとして、プロンプトとともに、「対象のコメント」、「紐づく記事内容」、「対象コメントへの返信コメント内容」、「投稿者の過去のコメント内容」等を投入し、ＧＰＴモデルが生成した補完済投稿情報を取得する。
このように、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、所定のコンテンツと、当該所定のコンテンツに対する投稿情報とに基づいて、投稿者Ｐの意図と比較して投稿情報に不足していると推定される情報を投稿情報に付加した補完済投稿情報を生成する。例えば、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、元の投稿情報において、いわゆる説明不足や言葉足らずな部分を補完（又は補填）して補完済投稿情報を生成する。
続いて、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、生成された補完済投稿情報を表示するとともに、投稿情報に付加した付加部分（投稿情報から変更した変更箇所）を、他の文章と識別可能な表示態様（色違い、強調等）で表示する（ステップＳ４）。すなわち、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、生成された補完済投稿情報において、投稿情報に付加した付加部分の是非を投稿者Ｐに確認させる。
なお、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、補完済投稿情報を生成する際に投稿情報の文章の修正が行われた場合には、修正前の文章と修正後の文章とを比較可能に表示してもよい。また、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、修正の理由についても表示するようにしてもよい。
投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、投稿者Ｐに対して、生成された補完済投稿情報の投稿に同意するか否かを確認する（ステップＳ５）。すなわち、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、投稿者Ｐに対して、投稿情報として当該補完済投稿情報を投稿するか否かを問い合わせる。
続いて、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、投稿者Ｐが補完済投稿情報の投稿に同意した場合（ＯＫの場合）、所定のコンテンツに対して、生成された補完済投稿情報を投稿する（ステップＳ６）。なお、投稿先は、所定のコンテンツが掲載されたＷｅｂページやＳＮＳ、アプリ等であってもよい。
反対に、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、投稿者Ｐが補完済投稿情報の投稿に同意しなかった場合（ＮＧの場合）、投稿者Ｐから、生成された補完済投稿情報（投稿情報に付加した付加部分）の修正を受け付け、所定のコンテンツに対して、修正後の補完済投稿情報を投稿する（ステップＳ７）。
あるいは、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、投稿者Ｐが補完済投稿情報の投稿に同意しなかった場合（ＮＧの場合）、改めて投稿者Ｐの意図を汲み取って投稿情報を補完するためのプロンプトを生成し、補完済投稿情報を再生成してもよい。すなわち、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐは、今回の結果（投稿者Ｐの意図）を受けてステップＳ２に戻り、今回の結果を反映したプロンプト（指示文）を生成し、再度補完済投稿情報を生成する。
なお、上記の説明において、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐが実行している処理の一部又は全部は、実際には、サーバ装置１００が実行してもよい。
〔２－２．閲覧時の文章の補足〕
閲覧者Ａの端末装置１０Ａは、サーバ装置１００と連携して、あるいはアプリの機能により、投稿者Ｐにより投稿された文章（コメント本文）を閲覧者Ａが閲覧する際に、閲覧者Ａが投稿者Ｐの意図を読みやすくするために補足情報を生成する。すなわち、投稿者Ｐの意図を理解しやすいようにコメント本文を読むユーザに合わせて補足する。
閲覧者Ａの端末装置１０Ａは、サーバ装置１００と連携して、あるいはアプリの機能により、投稿者Ｐにより投稿された文章（コメント本文）を閲覧者Ａが閲覧する際に、閲覧者Ａが投稿者Ｐの意図を読みやすくするために補足情報を生成する。すなわち、投稿者Ｐの意図を理解しやすいようにコメント本文を読むユーザに合わせて補足する。
例えば、図１に示すように、閲覧者Ａの端末装置１０Ａは、所定のコンテンツに対して投稿者Ｐが投稿した投稿情報と、当該投稿情報を閲覧する閲覧者Ａの利用者情報（閲覧者情報）とを取得する（ステップＳ１１）。
なお、投稿者Ｐが投稿した投稿情報は、上記の補完済投稿情報であってもよい。また、閲覧者Ａの利用者情報（閲覧者情報）は、閲覧者Ａが過去に閲覧したコメントや、コメントに対して投稿したコメント（返信コメント）等である。また、閲覧者Ａの利用者情報（閲覧者情報）は、閲覧者Ａの属性情報や履歴情報等である。また、利用者情報は、マーケティングの分野において閲覧者Ａの属するセグメントやペルソナ（人物像）等であってもよい。
続いて、閲覧者Ａの端末装置１０Ａは、サーバ装置１００と連携して、あるいはアプリの機能により、投稿情報の理解を補助（支援）するためのプロンプト（指示文）を生成する（ステップＳ１２）。
ここでは、閲覧者Ａの端末装置１０Ａは、投稿情報の理解を補助するためのプロンプトとして、閲覧者Ａが投稿者Ｐの投稿情報に関する意図を理解するための補足情報を投稿情報に補完した閲覧用補足投稿情報を生成するように指示するプロンプトを生成する。
例えば、閲覧者Ａの端末装置１０Ａは、「対象のコメント内容を所定の条件に沿って補足した文章を出力してください」等のプロンプトを生成する。また、閲覧者Ａの端末装置１０Ａは、所定の条件の例として、「ユーザの属性（性別、年代）や過去の閲覧履歴等を基に、該当コメントの内容の理解度を５段階で判定してください。その理解度が５になるために入力データを基にコメントを補完してください。」等を指定（設定）する。
なお、実際には、閲覧者Ａの端末装置１０Ａは、その都度、投稿情報の理解を補助するためのプロンプト（指示文）を生成するのではなく、所定のコンテンツ、投稿情報及び利用者情報に応じて、あらかじめ生成され保管されているプロンプトの中から適当なプロンプトを選定して取得するようにしてもよい。
続いて、閲覧者Ａの端末装置１０Ａは、ＧＰＴモデルに対して、所定のコンテンツと、投稿情報と、利用者情報と、投稿情報の理解を補助するためのプロンプトとを入力し、ＧＰＴモデルを用いて閲覧用補足投稿情報を生成する（ステップＳ１３）。すなわち、閲覧用補足投稿情報は、閲覧者ごと（ユーザごと）に生成される。このとき、閲覧者Ａの端末装置１０Ａは、ＧＰＴモデルが出力した情報を閲覧用補足投稿情報としてもよい。
例えば、閲覧者Ａの端末装置１０Ａは、ＧＰＴモデルに対して、プロンプトとともに、入力データとして、「対象のコメント（投稿情報）」、「紐づく記事内容（所定のコンテンツ）」、「対象コメントへの返信コメント内容（返信内容）」、「ユーザが過去に閲覧したコメント内容（過去に閲覧した投稿情報）」等を投入し、ＧＰＴモデルが生成した閲覧用補足投稿情報を取得する。
すなわち、閲覧者Ａの端末装置１０Ａは、所定のコンテンツに対する投稿情報に関して、閲覧者が閲覧したコメント内容と、それに対する返信コメント内容との履歴（一連の流れの内容）をＧＰＴモデルに対して投入し、投稿情報に対する閲覧者の理解度を判定し、閲覧者の理解度に応じた閲覧用補足投稿情報を生成する。
このとき、ＧＰＴモデルは、閲覧者Ａの理解度を推定し、推定された理解度が所定の条件を満たすように閲覧用補足投稿情報を生成する。例えば、ＧＰＴモデルは、閲覧者Ａの理解度が５になるように閲覧用補足投稿情報を生成する。
このように、閲覧者Ａの端末装置１０Ａは、所定のコンテンツと、投稿情報と、利用者情報とに基づいて、閲覧者Ａが投稿者Ｐの投稿情報に関する意図を理解するための情報を投稿情報に補完した閲覧用補足投稿情報を生成する。
続いて、閲覧者Ａの端末装置１０Ａは、生成された閲覧用補足投稿情報を表示するとともに、投稿情報に追加した補足部分（投稿情報から変更した変更箇所）を、他の文章と識別可能な表示態様（色違い、強調等）で表示する（ステップＳ１４）。
なお、上記の説明において、閲覧者Ａの端末装置１０Ａが実行している処理の一部又は全部は、実際には、サーバ装置１００が実行してもよい。
〔２－３．付記〕
なお、閲覧用補足投稿情報や閲覧用補足投稿情報は常に生成されるのではなく、投稿者や閲覧者から要求があった場合にのみ生成されるようにしてもよい。例えば、投稿者や閲覧者により「Ｂａｄボタン」や「もっと詳しくボタン」が押された場合のように、生成を要求する何らかのアクションがあった場合に閲覧用補足投稿情報や閲覧用補足投稿情報が生成されるようにしてもよい。
なお、閲覧用補足投稿情報や閲覧用補足投稿情報は常に生成されるのではなく、投稿者や閲覧者から要求があった場合にのみ生成されるようにしてもよい。例えば、投稿者や閲覧者により「Ｂａｄボタン」や「もっと詳しくボタン」が押された場合のように、生成を要求する何らかのアクションがあった場合に閲覧用補足投稿情報や閲覧用補足投稿情報が生成されるようにしてもよい。
また、ＧＰＴモデルは、アクションがあったら意図を確認しに行くようにしてもよい。例えば、投稿者や閲覧者からアクションがあった場合に、ＧＰＴモデルが推測して「この文章の意図はこうですよね？」を当てに行くようにしてもよい。すなわち、必ず投稿前や閲覧時に意図を取得するのではなく後でもよい。
〔３．端末装置の構成例〕
次に、図２を用いて、端末装置１０の構成について説明する。図２は、端末装置１０の構成例を示す図である。図２に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、表示部１２と、入力部１３と、測位部１４と、センサ部２０と、制御部３０（コントローラ）と、記憶部４０とを備える。
次に、図２を用いて、端末装置１０の構成について説明する。図２は、端末装置１０の構成例を示す図である。図２に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、表示部１２と、入力部１３と、測位部１４と、センサ部２０と、制御部３０（コントローラ）と、記憶部４０とを備える。
（通信部１１）
通信部１１は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、サーバ装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ（Network Interface Card）やアンテナ等によって実現される。
通信部１１は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、サーバ装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ（Network Interface Card）やアンテナ等によって実現される。
（表示部１２）
表示部１２は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部１２は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイ（Organic Electro-Luminescent Display）である。また、表示部１２は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。
表示部１２は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部１２は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイ（Organic Electro-Luminescent Display）である。また、表示部１２は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。
（入力部１３）
入力部１３は、利用者Ｕから各種操作を受け付ける入力デバイスである。例えば、入力部１３は、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。なお、入力部１３は、入出力ポート（I/O port）やＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート等であってもよい。また、表示部１２がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部１２の一部が入力部１３として機能する。また、入力部１３は、利用者Ｕから音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。
入力部１３は、利用者Ｕから各種操作を受け付ける入力デバイスである。例えば、入力部１３は、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。なお、入力部１３は、入出力ポート（I/O port）やＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート等であってもよい。また、表示部１２がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部１２の一部が入力部１３として機能する。また、入力部１３は、利用者Ｕから音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。
（測位部１４）
測位部１４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）の衛星から送出される信号（電波）を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置１０の現在位置を示す位置情報（例えば、緯度及び経度）を取得する。すなわち、測位部１４は、端末装置１０の位置を測位する。なお、ＧＰＳは、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の一例に過ぎない。
測位部１４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）の衛星から送出される信号（電波）を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置１０の現在位置を示す位置情報（例えば、緯度及び経度）を取得する。すなわち、測位部１４は、端末装置１０の位置を測位する。なお、ＧＰＳは、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の一例に過ぎない。
また、測位部１４は、ＧＰＳ以外にも、種々の手法により位置を測位することができる。例えば、測位部１４は、位置補正等のための補助的な測位手段として、下記のように、端末装置１０の様々な通信機能を利用して位置を測位してもよい。
（Ｗｉ－Ｆｉ測位）
例えば、測位部１４は、端末装置１０のＷｉ－Ｆｉ（登録商標）通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置１０の位置を測位する。具体的には、測位部１４は、Ｗｉ－Ｆｉ通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置１０の位置を測位する。
例えば、測位部１４は、端末装置１０のＷｉ－Ｆｉ（登録商標）通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置１０の位置を測位する。具体的には、測位部１４は、Ｗｉ－Ｆｉ通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置１０の位置を測位する。
（ビーコン測位）
また、測位部１４は、端末装置１０のBluetooth（登録商標）機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部１４は、Bluetooth（登録商標）機能によって接続されるビーコン（beacon）発信機と接続することにより、端末装置１０の位置を測位する。
また、測位部１４は、端末装置１０のBluetooth（登録商標）機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部１４は、Bluetooth（登録商標）機能によって接続されるビーコン（beacon）発信機と接続することにより、端末装置１０の位置を測位する。
（地磁気測位）
また、測位部１４は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置１０が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置１０の位置を測位する。
また、測位部１４は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置１０が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置１０の位置を測位する。
（ＲＦＩＤ測位）
また、例えば、端末装置１０が駅改札や店舗等で使用される非接触型ＩＣカードと同等のＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグの機能を備えている場合、もしくはＲＦＩＤタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置１０によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部１４は、かかる情報を取得することで、端末装置１０の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置１０が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。
また、例えば、端末装置１０が駅改札や店舗等で使用される非接触型ＩＣカードと同等のＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグの機能を備えている場合、もしくはＲＦＩＤタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置１０によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部１４は、かかる情報を取得することで、端末装置１０の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置１０が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。
測位部１４は、必要に応じて、上述した測位手段の一つ又は組合せを用いて、端末装置１０の位置を測位してもよい。
（センサ部２０）
センサ部２０は、端末装置１０に搭載又は接続される各種のセンサを含む。なお、接続は、有線接続、無線接続を問わない。例えば、センサ類は、ウェアラブルデバイスやワイヤレスデバイス等、端末装置１０以外の検知装置であってもよい。図２に示す例では、センサ部２０は、加速度センサ２１と、ジャイロセンサ２２と、気圧センサ２３と、気温センサ２４と、音センサ２５と、光センサ２６と、磁気センサ２７と、画像センサ（カメラ）２８とを備える。
センサ部２０は、端末装置１０に搭載又は接続される各種のセンサを含む。なお、接続は、有線接続、無線接続を問わない。例えば、センサ類は、ウェアラブルデバイスやワイヤレスデバイス等、端末装置１０以外の検知装置であってもよい。図２に示す例では、センサ部２０は、加速度センサ２１と、ジャイロセンサ２２と、気圧センサ２３と、気温センサ２４と、音センサ２５と、光センサ２６と、磁気センサ２７と、画像センサ（カメラ）２８とを備える。
なお、上記した各センサ２１～２８は、あくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、センサ部２０は、各センサ２１～２８のうちの一部を備える構成であってもよいし、各センサ２１～２８に加えてあるいは代えて、湿度センサ等その他のセンサを備えてもよい。
加速度センサ２１は、例えば、３軸加速度センサであり、端末装置１０の移動方向、速度、及び、加速度等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。ジャイロセンサ２２は、端末装置１０の角速度等に基づいて３軸方向の傾き等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。気圧センサ２３は、例えば端末装置１０の周囲の気圧を検知する。
端末装置１０は、上記した加速度センサ２１やジャイロセンサ２２、気圧センサ２３等を備えることから、これらの各センサ２１～２３等を利用した歩行者自律航法（ＰＤＲ：Pedestrian Dead-Reckoning）等の技術を用いて端末装置１０の位置を測位することが可能になる。これにより、ＧＰＳ等の測位システムでは取得することが困難な屋内での位置情報を取得することが可能になる。
例えば、加速度センサ２１を利用した歩数計により、歩数や歩くスピード、歩いた距離を算出することができる。また、ジャイロセンサ２２を利用して、利用者Ｕの進行方向や視線の方向、体の傾きを知ることができる。また、気圧センサ２３で検知した気圧から、利用者Ｕの端末装置１０が存在する高度やフロアの階数を知ることもできる。
気温センサ２４は、例えば端末装置１０の周囲の気温を検知する。音センサ２５は、例えば端末装置１０の周囲の音を検知する。光センサ２６は、端末装置１０の周囲の照度を検知する。磁気センサ２７は、例えば端末装置１０の周囲の地磁気を検知する。画像センサ２８は、端末装置１０の周囲の画像を撮像する。
上記した気圧センサ２３、気温センサ２４、音センサ２５、光センサ２６及び画像センサ２８は、それぞれ気圧、気温、音、照度を検知したり、周囲の画像を撮像したりすることで、端末装置１０の周囲の環境や状況等を検知することができる。また、端末装置１０の周囲の環境や状況等から、端末装置１０の位置情報の精度を向上させることが可能になる。
（制御部３０）
制御部３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部３０は、送信部３１と、受信部３２と、処理部３３とを有する。
制御部３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部３０は、送信部３１と、受信部３２と、処理部３３とを有する。
（送信部３１）
送信部３１は、例えば入力部１３を用いて利用者Ｕにより入力された各種情報や、端末装置１０に搭載又は接続された各センサ２１～２８によって検知された各種情報、測位部１４によって測位された端末装置１０の位置情報等を、通信部１１を介してサーバ装置１００へ送信することができる。
送信部３１は、例えば入力部１３を用いて利用者Ｕにより入力された各種情報や、端末装置１０に搭載又は接続された各センサ２１～２８によって検知された各種情報、測位部１４によって測位された端末装置１０の位置情報等を、通信部１１を介してサーバ装置１００へ送信することができる。
（受信部３２）
受信部３２は、通信部１１を介して、サーバ装置１００から提供される各種情報や、サーバ装置１００からの各種情報の要求を受信することができる。
受信部３２は、通信部１１を介して、サーバ装置１００から提供される各種情報や、サーバ装置１００からの各種情報の要求を受信することができる。
（処理部３３）
処理部３３は、表示部１２等を含め、端末装置１０全体を制御する。例えば、処理部３３は、送信部３１によって送信される各種情報や、受信部３２によって受信されたサーバ装置１００からの各種情報を表示部１２へ出力して表示させることができる。
処理部３３は、表示部１２等を含め、端末装置１０全体を制御する。例えば、処理部３３は、送信部３１によって送信される各種情報や、受信部３２によって受信されたサーバ装置１００からの各種情報を表示部１２へ出力して表示させることができる。
また、処理部３３は、アプリ等を起動することで、以下に示すような、取得部３３Ａ、生成部３３Ｂ、表示制御部３３Ｃ、確認部３３Ｄ、投稿部３３Ｅとして機能（動作）してもよい。
（取得部３３Ａ：投稿者側）
取得部３３Ａは、投稿者Ｐから、所定のコンテンツに対する投稿情報を投稿する前に取得する。なお、取得部３３Ａは、入力部１３であってもよい。
取得部３３Ａは、投稿者Ｐから、所定のコンテンツに対する投稿情報を投稿する前に取得する。なお、取得部３３Ａは、入力部１３であってもよい。
（取得部３３Ａ：閲覧者側）
さらに別の観点では、取得部３３Ａは、所定のコンテンツに対して投稿者Ｐが投稿した投稿情報を閲覧者Ａが閲覧する際に、所定のコンテンツに対して投稿者Ｐが投稿した投稿情報と、当該投稿情報を閲覧する閲覧者Ａの利用者情報である閲覧者情報とを取得する。
さらに別の観点では、取得部３３Ａは、所定のコンテンツに対して投稿者Ｐが投稿した投稿情報を閲覧者Ａが閲覧する際に、所定のコンテンツに対して投稿者Ｐが投稿した投稿情報と、当該投稿情報を閲覧する閲覧者Ａの利用者情報である閲覧者情報とを取得する。
（生成部３３Ｂ：投稿者側）
生成部３３Ｂは、所定のコンテンツと、投稿情報とに基づいて、投稿者Ｐの意図と比較して投稿情報に不足していると推定される情報を投稿情報に付加した補完済投稿情報を生成する。
生成部３３Ｂは、所定のコンテンツと、投稿情報とに基づいて、投稿者Ｐの意図と比較して投稿情報に不足していると推定される情報を投稿情報に付加した補完済投稿情報を生成する。
例えば、生成部３３Ｂは、ＧＰＴモデルに対して、所定のコンテンツと、投稿情報と、投稿情報を補完するためのプロンプトとを入力し、ＧＰＴモデルを用いて補完済投稿情報を生成する。
このとき、生成部３３Ｂは、投稿情報を補完するためのプロンプトとして、任意の閲覧者Ａが当該補完済投稿情報を参照するだけで所定のコンテンツの理解が容易になるように補完済投稿情報を生成するように指示するプロンプトをＧＰＴモデルに対して入力する。
また、生成部３３Ｂは、投稿情報を補完するためのプロンプトとして、投稿情報を所定の条件に沿って書き換えた文章を出力するように指示するプロンプトをＧＰＴモデルに対して入力する。
例えば、所定の条件は、投稿者の意図を汲み取って、説明不足の部分を補うように追加することである。また、所定の条件は、所定のコンテンツと投稿情報ととを照らし合わせて、より分かりやすくなるようにすることである。
（生成部３３Ｂ：閲覧者側）
さらに別の観点では、生成部３３Ｂは、所定のコンテンツと、投稿情報と、閲覧者情報とに基づいて、閲覧者Ａが投稿者Ｐの投稿情報に関する意図を理解するための情報を投稿情報に補完した閲覧用補足投稿情報を生成する。
さらに別の観点では、生成部３３Ｂは、所定のコンテンツと、投稿情報と、閲覧者情報とに基づいて、閲覧者Ａが投稿者Ｐの投稿情報に関する意図を理解するための情報を投稿情報に補完した閲覧用補足投稿情報を生成する。
なお、投稿情報は、上記の補完済投稿情報であってもよい。すなわち、投稿情報は、投稿者Ｐによる投稿時に、所定のコンテンツと、投稿情報とに基づいて、投稿者Ｐの意図と比較して投稿情報に不足していると推定される情報を投稿情報に付加した補完済投稿情報であってもよい。
例えば、生成部３３Ｂは、ＧＰＴモデルに対して、所定のコンテンツと、投稿情報と、閲覧者情報と、投稿情報の理解を補助するためのプロンプトとを入力し、ＧＰＴモデルを用いて閲覧用補足投稿情報を生成する。
このとき、生成部３３Ｂは、投稿情報の理解を補助するためのプロンプトとして、閲覧者Ａが投稿者Ｐの投稿情報に関する意図を理解するための補足情報を投稿情報に補完した閲覧用補足投稿情報を生成するように指示するプロンプトをＧＰＴモデルに対して入力する。
また、生成部３３Ｂは、投稿情報を補完するためのプロンプトとして、投稿情報を所定の条件に沿って補足した文章を出力するように指示するプロンプトをＧＰＴモデルに対して入力する。
例えば、所定の条件は、閲覧者Ａの属性や過去の閲覧履歴を基に、投稿情報の内容の理解度を５段階で判定し、その理解度が５になるために入力データを基に投稿情報を補完することである。
また、入力データは、所定のコンテンツと、投稿情報と、投稿情報への返信内容と、閲覧者Ａが過去に閲覧した投稿情報である。
（表示制御部３３Ｃ：投稿者側）
表示制御部３３Ｃは、生成された補完済投稿情報を表示部１２に表示するとともに、投稿情報から変更した変更箇所を、他の文章と識別可能な表示態様で表示する。このとき、表示部１２は、生成された補完済投稿情報を表示する。
表示制御部３３Ｃは、生成された補完済投稿情報を表示部１２に表示するとともに、投稿情報から変更した変更箇所を、他の文章と識別可能な表示態様で表示する。このとき、表示部１２は、生成された補完済投稿情報を表示する。
（表示制御部３３Ｃ：閲覧者側）
さらに別の観点では、表示制御部３３Ｃは、生成された閲覧用補足投稿情報を表示部１２に表示するとともに、投稿情報から変更した変更箇所を、他の文章と識別可能な表示態様で表示する。このとき、表示部１２は、生成された閲覧用補足投稿情報を表示する。
さらに別の観点では、表示制御部３３Ｃは、生成された閲覧用補足投稿情報を表示部１２に表示するとともに、投稿情報から変更した変更箇所を、他の文章と識別可能な表示態様で表示する。このとき、表示部１２は、生成された閲覧用補足投稿情報を表示する。
（確認部３３Ｄ：投稿者側）
確認部３３Ｄは、表示された補完済投稿情報を確認した投稿者Ｐに対して、補完済投稿情報の投稿に同意するか否かを確認する。
確認部３３Ｄは、表示された補完済投稿情報を確認した投稿者Ｐに対して、補完済投稿情報の投稿に同意するか否かを確認する。
（投稿部３３Ｅ：投稿者側）
投稿部３３Ｅは、生成された補完済投稿情報を投稿する。例えば、投稿部３３Ｅは、投稿者Ｐが補完済投稿情報の投稿に同意した場合、生成された補完済投稿情報を投稿する。
投稿部３３Ｅは、生成された補完済投稿情報を投稿する。例えば、投稿部３３Ｅは、投稿者Ｐが補完済投稿情報の投稿に同意した場合、生成された補完済投稿情報を投稿する。
（記憶部４０）
記憶部４０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部４０には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。
記憶部４０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部４０には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。
〔４．サーバ装置の構成例〕
次に、図３を用いて、実施形態に係るサーバ装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係るサーバ装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、サーバ装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを備える。
次に、図３を用いて、実施形態に係るサーバ装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係るサーバ装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、サーバ装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを備える。
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。また、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続される。
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。また、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続される。
（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）とともに、利用者Ｕの属性情報や履歴情報（ログデータ）を記憶してもよい。
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）とともに、利用者Ｕの属性情報や履歴情報（ログデータ）を記憶してもよい。
（制御部１３０）
制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、サーバ装置１００の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図４に示す例では、制御部１３０は、取得部１３１と、受付部１３２と、学習部１３３と、推論部１３４と、提供部１３５とを有する。
制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、サーバ装置１００の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図４に示す例では、制御部１３０は、取得部１３１と、受付部１３２と、学習部１３３と、推論部１３４と、提供部１３５とを有する。
（取得部１３１）
取得部１３１は、利用者Ｕ（ユーザ）により入力された検索クエリを取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕが検索エンジン等に検索クエリを入力してキーワード検索を行った際に、通信部１１０を介して、当該検索クエリを取得する。すなわち、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕにより検索エンジンやサイト又はアプリの検索窓に入力されたキーワードを取得する。
取得部１３１は、利用者Ｕ（ユーザ）により入力された検索クエリを取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕが検索エンジン等に検索クエリを入力してキーワード検索を行った際に、通信部１１０を介して、当該検索クエリを取得する。すなわち、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕにより検索エンジンやサイト又はアプリの検索窓に入力されたキーワードを取得する。
また、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕに関する利用者情報を取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）や、利用者Ｕの位置情報、利用者Ｕの属性情報等を取得する。また、取得部１３１は、利用者Ｕのユーザ登録時に、利用者Ｕを示す識別情報や、利用者Ｕの属性情報等を取得してもよい。そして、取得部１３１は、利用者情報を記憶部１２０に記憶する。
また、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕの端末装置１０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報を取得する。そして、取得部１３１は、各種の履歴情報を記憶部１２０に記憶する。
（受付部１３２）
受付部１３２は、通信部１１０を介して、各利用者Ｕの端末装置１０から、ＧＰＴ（Generative Pretrained Transformer）モデルへ投入するプロンプト（指示文）を受け付ける。なお、受付部１３２は、上記の取得部１３１の一部であってもよい。
受付部１３２は、通信部１１０を介して、各利用者Ｕの端末装置１０から、ＧＰＴ（Generative Pretrained Transformer）モデルへ投入するプロンプト（指示文）を受け付ける。なお、受付部１３２は、上記の取得部１３１の一部であってもよい。
（学習部１３３）
学習部１３３は、機械学習により、当該サーバ装置１００で使用されるＧＰＴモデルを生成・構築する。なお、実際には、ＧＰＴモデルに限らず、同様の機能を有する大規模言語モデル（ＬＬＭ：Large Language Models）であってもよい。
学習部１３３は、機械学習により、当該サーバ装置１００で使用されるＧＰＴモデルを生成・構築する。なお、実際には、ＧＰＴモデルに限らず、同様の機能を有する大規模言語モデル（ＬＬＭ：Large Language Models）であってもよい。
（推論部１３４）
推論部１３４は、ＧＰＴモデルに投入されたプロンプトに応じた適切な回答を推論する。例えば、推論部１３４は、ＧＰＴモデルにプロンプトを入力し、当該プロンプトに応じた適切な回答を出力する。
推論部１３４は、ＧＰＴモデルに投入されたプロンプトに応じた適切な回答を推論する。例えば、推論部１３４は、ＧＰＴモデルにプロンプトを入力し、当該プロンプトに応じた適切な回答を出力する。
（提供部１３５）
提供部１３５は、通信部１１０を介して、各利用者Ｕの端末装置１０に、投入されたプロンプトに応じた適切な回答（推論された回答）を提供する。なお、提供部１３５は、通信部１１０を介して、各利用者Ｕの端末装置１０に、ＧＰＴモデルの無料版や有料版、試用版、又はＧＰＴモデルに利用可能なプラグイン等を提供してもよい。
提供部１３５は、通信部１１０を介して、各利用者Ｕの端末装置１０に、投入されたプロンプトに応じた適切な回答（推論された回答）を提供する。なお、提供部１３５は、通信部１１０を介して、各利用者Ｕの端末装置１０に、ＧＰＴモデルの無料版や有料版、試用版、又はＧＰＴモデルに利用可能なプラグイン等を提供してもよい。
また、提供部１３５は、通信部１１０を介して、各利用者Ｕの端末装置１０に、各種Ｗｅｂサービスを提供してもよい。例えば、提供部１３５は、通信部１１０を介して、各利用者Ｕの端末装置１０に、所定のコンテンツを提供してもよい。また、提供部１３５は、通信部１１０を介して、各利用者Ｕの端末装置１０に、当該所定のコンテンツに対して投稿するためのコメント欄や、当該所定のコンテンツに対する投稿情報を提供してもよい。
（その他）
なお、上記の説明において、利用者Ｕの端末装置１０（投稿者Ｐの端末装置１０Ｐ、又は閲覧者Ａの端末装置１０Ａ）が実行している処理の一部又は全部を、サーバ装置１００が実行する場合、制御部１３０は、図２に示した取得部３３Ａと、生成部３３Ｂと、表示制御部３３Ｃと、確認部３３Ｄと、投稿部３３Ｅとを有していてもよい。
なお、上記の説明において、利用者Ｕの端末装置１０（投稿者Ｐの端末装置１０Ｐ、又は閲覧者Ａの端末装置１０Ａ）が実行している処理の一部又は全部を、サーバ装置１００が実行する場合、制御部１３０は、図２に示した取得部３３Ａと、生成部３３Ｂと、表示制御部３３Ｃと、確認部３３Ｄと、投稿部３３Ｅとを有していてもよい。
〔５．処理手順〕
次に、図４を用いて実施形態に係る利用者Ｕの端末装置１０による処理手順について説明する。図４は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、利用者Ｕの端末装置１０の制御部３０によって繰り返し実行される。
次に、図４を用いて実施形態に係る利用者Ｕの端末装置１０による処理手順について説明する。図４は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、利用者Ｕの端末装置１０の制御部３０によって繰り返し実行される。
例えば、図４に示すように、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐの取得部３３Ａは、投稿者Ｐから、所定のコンテンツに対する投稿情報を投稿する前に取得する（ステップＳ１０１）。
続いて、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐの生成部３３Ｂは、所定のコンテンツと、投稿情報とに基づいて、投稿者Ｐの意図と比較して投稿情報に不足していると推定される情報を投稿情報に付加した補完済投稿情報を生成する（ステップＳ１０２）。
例えば、生成部３３Ｂは、ＧＰＴモデルに対して、所定のコンテンツと、投稿情報と、投稿情報を補完するためのプロンプトとを入力し、ＧＰＴモデルを用いて補完済投稿情報を生成する。
続いて、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐの表示制御部３３Ｃは、生成された補完済投稿情報を表示するとともに、投稿情報に付加した付加部分（補完した部分）を、他の文章と識別可能な表示態様で表示する（ステップＳ１０３）。
続いて、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐの確認部３３Ｄは、表示された補完済投稿情報を確認した投稿者Ｐに対して、補完済投稿情報の投稿に同意するか否かを確認する（ステップＳ１０４）。
なお、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐの確認部３３Ｄは、投稿者Ｐが補完済投稿情報の投稿に同意しない場合（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、今回の結果を反映した補完済投稿情報を再生成する（ステップＳ１０２に戻る）。
続いて、投稿者Ｐの端末装置１０Ｐの投稿部３３Ｅは、投稿者Ｐが補完済投稿情報の投稿に同意した場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、生成された補完済投稿情報を投稿する（ステップＳ１０５）。
続いて、閲覧者Ａの端末装置１０Ａの取得部３３Ａは、所定のコンテンツに対して投稿者Ｐが投稿した投稿情報（上記の補完済投稿情報でも可）を閲覧者Ａが閲覧する際に、所定のコンテンツに対して投稿者Ｐが投稿した投稿情報と、当該投稿情報を閲覧する閲覧者Ａの利用者情報である閲覧者情報とを取得する（ステップＳ１０６）。
続いて、閲覧者Ａの端末装置１０Ａの生成部３３Ｂは、所定のコンテンツと、投稿情報と、閲覧者情報とに基づいて、閲覧者Ａが投稿者Ｐの投稿情報に関する意図を理解するための情報を投稿情報に補完した閲覧用補足投稿情報を生成する（ステップＳ１０７）。
例えば、生成部３３Ｂは、ＧＰＴモデルに対して、所定のコンテンツと、投稿情報と、閲覧者情報と、投稿情報の理解を補助するためのプロンプトとを入力し、ＧＰＴモデルを用いて閲覧用補足投稿情報を生成する。
続いて、閲覧者Ａの端末装置１０Ａの表示制御部３３Ｃは、生成された閲覧用補足投稿情報を表示部１２に表示するとともに、投稿情報から変更した変更箇所（補足した部分）を、他の文章と識別可能な表示態様で表示する（ステップＳ１０８）。
〔６．変形例〕
上述した端末装置１０及びサーバ装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。
上述した端末装置１０及びサーバ装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。
上記の実施形態において、サーバ装置１００が実行している処理の一部又は全部は、実際には、端末装置１０（又は端末上で動作するアプリ）が実行してもよい。例えば、スタンドアローン（Stand-alone）で（端末装置１０単体で）処理が完結してもよい。この場合、端末装置１０に、上記の実施形態におけるサーバ装置１００の機能が備わっているものとする。また、上記の実施形態では、端末装置１０はサーバ装置１００と連携しているため、利用者Ｕから見れば、サーバ装置１００の処理も端末装置１０が実行しているように見える。すなわち、他の観点では、端末装置１０は、サーバ装置１００を備えているともいえる。
また、上記の実施形態において、利用者Ｕの端末装置１０は、補完済投稿情報（又は閲覧用補足投稿情報）を生成する際、業界用語や社内用語のような内輪でしか通じない用語を一般用語に置き換えて補完済投稿情報（又は閲覧用補足投稿情報）を生成してもよい。
また、上記の実施形態において、利用者Ｕの端末装置１０は、補完済投稿情報（又は閲覧用補足投稿情報）を生成する際、方言に基づく表現を標準語の表現に置き換えて補完済投稿情報（又は閲覧用補足投稿情報）を生成してもよい。
また、上記の実施形態において、利用者Ｕの端末装置１０は、補完済投稿情報（又は閲覧用補足投稿情報）を生成する際、元の投稿情報に用いられている技術用語や難解な用語等に適切な説明（又は付記、補足等）を追加して補完済投稿情報（又は閲覧用補足投稿情報）を生成してもよい。
〔７．効果〕
（投稿者側）
上述してきたように、本願に係る情報処理装置（端末装置１０及びサーバ装置１００）は、投稿者Ｐから、所定のコンテンツに対する投稿情報を投稿する前に取得する取得部３３Ａと、所定のコンテンツと、投稿情報とに基づいて、投稿者Ｐの意図と比較して投稿情報に不足していると推定される情報を投稿情報に付加した補完済投稿情報を生成する生成部３３Ｂと、生成された補完済投稿情報を投稿する投稿部３３Ｅと、を備えることを特徴とする。
（投稿者側）
上述してきたように、本願に係る情報処理装置（端末装置１０及びサーバ装置１００）は、投稿者Ｐから、所定のコンテンツに対する投稿情報を投稿する前に取得する取得部３３Ａと、所定のコンテンツと、投稿情報とに基づいて、投稿者Ｐの意図と比較して投稿情報に不足していると推定される情報を投稿情報に付加した補完済投稿情報を生成する生成部３３Ｂと、生成された補完済投稿情報を投稿する投稿部３３Ｅと、を備えることを特徴とする。
例えば、生成部３３Ｂは、ＧＰＴモデルに対して、所定のコンテンツと、投稿情報と、投稿情報を補完するためのプロンプトとを入力し、ＧＰＴモデルを用いて補完済投稿情報を生成する。
このとき、生成部３３Ｂは、投稿情報を補完するためのプロンプトとして、任意の閲覧者Ａが当該補完済投稿情報を参照するだけで所定のコンテンツの理解が容易になるように補完済投稿情報を生成するように指示するプロンプトをＧＰＴモデルに対して入力する。
また、生成部３３Ｂは、投稿情報を補完するためのプロンプトとして、投稿情報を所定の条件に沿って書き換えた文章を出力するように指示するプロンプトをＧＰＴモデルに対して入力する。
例えば、所定の条件は、投稿者の意図を汲み取って、説明不足の部分を補うように追加することである。
また、所定の条件は、所定のコンテンツと投稿情報ととを照らし合わせて、より分かりやすくなるようにすることである。
また、本願に係る情報処理装置は、生成された補完済投稿情報を表示するとともに、投稿情報から変更した変更箇所を、他の文章と識別可能な表示態様で表示する表示制御部３３Ｃをさらに備える。
また、本願に係る情報処理装置は、表示された補完済投稿情報を確認した投稿者Ｐに対して、補完済投稿情報の投稿に同意するか否かを確認する確認部３３Ｄをさらに備える。投稿部３３Ｅは、投稿者Ｐが補完済投稿情報の投稿に同意した場合、生成された補完済投稿情報を投稿する。
（閲覧者側）
別の観点では、本願に係る情報処理装置（端末装置１０及びサーバ装置１００）は、所定のコンテンツに対して投稿者Ｐが投稿した投稿情報と、当該投稿情報を閲覧する閲覧者Ａの利用者情報である閲覧者情報とを取得する取得部３３Ａと、所定のコンテンツと、投稿情報と、閲覧者情報とに基づいて、閲覧者Ａが投稿者Ｐの投稿情報に関する意図を理解するための情報を投稿情報に補完した閲覧用補足投稿情報を生成する生成部３３Ｂと、生成された閲覧用補足投稿情報を表示する表示部１２と、を備えることを特徴とする。
別の観点では、本願に係る情報処理装置（端末装置１０及びサーバ装置１００）は、所定のコンテンツに対して投稿者Ｐが投稿した投稿情報と、当該投稿情報を閲覧する閲覧者Ａの利用者情報である閲覧者情報とを取得する取得部３３Ａと、所定のコンテンツと、投稿情報と、閲覧者情報とに基づいて、閲覧者Ａが投稿者Ｐの投稿情報に関する意図を理解するための情報を投稿情報に補完した閲覧用補足投稿情報を生成する生成部３３Ｂと、生成された閲覧用補足投稿情報を表示する表示部１２と、を備えることを特徴とする。
例えば、生成部３３Ｂは、ＧＰＴモデルに対して、所定のコンテンツと、投稿情報と、閲覧者情報と、投稿情報の理解を補助するためのプロンプトとを入力し、ＧＰＴモデルを用いて閲覧用補足投稿情報を生成する。
このとき、生成部３３Ｂは、投稿情報の理解を補助するためのプロンプトとして、閲覧者Ａが投稿者Ｐの投稿情報に関する意図を理解するための補足情報を投稿情報に補完した閲覧用補足投稿情報を生成するように指示するプロンプトをＧＰＴモデルに対して入力する。
また、生成部３３Ｂは、投稿情報を補完するためのプロンプトとして、投稿情報を所定の条件に沿って補足した文章を出力するように指示するプロンプトをＧＰＴモデルに対して入力する。
例えば、所定の条件は、閲覧者Ａの属性や過去の閲覧履歴を基に、投稿情報の内容の理解度を５段階で判定し、その理解度が５になるために入力データを基に投稿情報を補完することである。
また、入力データは、所定のコンテンツと、投稿情報と、投稿情報への返信内容と、閲覧者Ａが過去に閲覧した投稿情報である。
また、本願に係る情報処理装置は、生成された閲覧用補足投稿情報を表示部１２に表示するとともに、投稿情報から変更した変更箇所を、他の文章と識別可能な表示態様で表示する表示制御部３３Ｃをさらに備えることを特徴とする。
投稿情報は、投稿者Ｐによる投稿時に、所定のコンテンツと、投稿情報とに基づいて、投稿者Ｐの意図と比較して投稿情報に不足していると推定される情報を投稿情報に付加した補完済投稿情報である。
上述した各処理のいずれかもしくは組合せにより、本願に係る情報処理装置は、投稿者Ｐの意図を適切に反映した文章となるように補完することができる。
〔８．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置１０やサーバ装置１００は、例えば図５に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、サーバ装置１００を例に挙げて説明する。図５は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
また、上述した実施形態に係る端末装置１０やサーバ装置１００は、例えば図５に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、サーバ装置１００を例に挙げて説明する。図５は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置１０３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等により実現される。
一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置１０５０は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリやＳＤ（Secure Digital）メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、クラウドストレージ（オンラインストレージ）やＮＡＳ（Network Attached Storage）、ファイルサーバ等であってもよい。
出力Ｉ／Ｆ１０６０は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力Ｉ／Ｆ１０７０は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及びスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインターフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。
また、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０はそれぞれ出力装置１０１０及び入力装置１０２０と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、ワイヤレス機器であってもよい。
また、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０も、入出力Ｉ／Ｆとして一体化していてもよい。
なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。
ネットワークＩ／Ｆ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。
演算装置１０３０は、出力Ｉ／Ｆ１０６０や入力Ｉ／Ｆ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
例えば、コンピュータ１０００がサーバ装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。
〔９．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
例えば、上述したサーバ装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
１０ 端末装置
１１ 通信部
１２ 表示部
１３ 入力部
２０ センサ部
３１ 送信部
３２ 受信部
３３ 処理部
３３Ａ 取得部
３３Ｂ 生成部
３３Ｃ 表示制御部
３３Ｄ 確認部
３３Ｅ 投稿部
１００ サーバ装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 受付部
１３３ 学習部
１３４ 推論部
１３５ 提供部
１１ 通信部
１２ 表示部
１３ 入力部
２０ センサ部
３１ 送信部
３２ 受信部
３３ 処理部
３３Ａ 取得部
３３Ｂ 生成部
３３Ｃ 表示制御部
３３Ｄ 確認部
３３Ｅ 投稿部
１００ サーバ装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 受付部
１３３ 学習部
１３４ 推論部
１３５ 提供部
Claims (10)
- 投稿者から、所定のコンテンツに対する投稿情報を投稿する前に、前記投稿情報を取得する取得部と、
前記所定のコンテンツと、前記投稿情報とに基づいて、投稿者の意図と比較して投稿情報に不足していると推定される情報を投稿情報に付加した補完済投稿情報を生成する生成部と、
生成された前記補完済投稿情報を投稿する投稿部と、
を備え、
前記生成部は、ＧＰＴモデルに対して、前記所定のコンテンツと、前記投稿情報と、前記投稿情報を補完するためのプロンプトとを入力し、前記ＧＰＴモデルを用いて、前記投稿情報を前記投稿者の意図に沿うように書き換えた前記補完済投稿情報を生成することで、投稿時の文章作成のアシストを行う
ことを特徴とする情報処理装置。 - 前記生成部は、前記投稿情報を閲覧者が閲覧する際に、前記投稿者の意図を理解しやすいように前記投稿情報を読む閲覧者に合わせて補足する補足情報を加えた前記補完済投稿情報を生成することで、閲覧時の文章の補足を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記生成部は、前記投稿情報を補完するためのプロンプトとして、任意の閲覧者が当該補完済投稿情報を参照するだけで前記所定のコンテンツの理解が容易になるように補完済投稿情報を生成するように指示するプロンプトを前記ＧＰＴモデルに対して入力する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。 - 前記生成部は、前記投稿情報を補完するためのプロンプトとして、前記投稿情報を所定の条件に沿って書き換えた文章を出力するように指示するプロンプトを前記ＧＰＴモデルに対して入力する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。 - 前記所定の条件は、投稿者の意図を汲み取って、説明不足の部分を補うように追加することである
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。 - 前記所定の条件は、前記所定のコンテンツと前記投稿情報ととを照らし合わせて、より分かりやすくなるようにすることである
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。 - 生成された前記補完済投稿情報を表示するとともに、前記投稿情報から変更した変更箇所を、他の文章と識別可能な表示態様で表示する表示制御部
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 - 表示された前記補完済投稿情報を確認した前記投稿者に対して、前記補完済投稿情報の投稿に同意するか否かを確認する確認部をさらに備え、
前記投稿部は、前記投稿者が前記補完済投稿情報の投稿に同意した場合、生成された前記補完済投稿情報を投稿する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。 - 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
投稿者から、所定のコンテンツに対する投稿情報を投稿する前に、前記投稿情報を取得する取得工程と、
前記所定のコンテンツと、前記投稿情報とに基づいて、投稿者の意図と比較して投稿情報に不足していると推定される情報を投稿情報に付加した補完済投稿情報を生成する生成工程と、
生成された前記補完済投稿情報を投稿する投稿工程と、
を含み、
前記生成工程では、ＧＰＴモデルに対して、前記所定のコンテンツと、前記投稿情報と、前記投稿情報を補完するためのプロンプトとを入力し、前記ＧＰＴモデルを用いて、前記投稿情報を前記投稿者の意図に沿うように書き換えた前記補完済投稿情報を生成することで、投稿時の文章作成のアシストを行う
ことを特徴とする情報処理方法。 - 投稿者から、所定のコンテンツに対する投稿情報を投稿する前に、前記投稿情報を取得する取得手順と、
前記所定のコンテンツと、前記投稿情報とに基づいて、投稿者の意図と比較して投稿情報に不足していると推定される情報を投稿情報に付加した補完済投稿情報を生成する生成手順と、
生成された前記補完済投稿情報を投稿する投稿手順と、
をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムであって、
前記生成手順では、ＧＰＴモデルに対して、前記所定のコンテンツと、前記投稿情報と、前記投稿情報を補完するためのプロンプトとを入力し、前記ＧＰＴモデルを用いて、前記投稿情報を前記投稿者の意図に沿うように書き換えた前記補完済投稿情報を生成することで、投稿時の文章作成のアシストを行う
ことを特徴とする情報処理プログラム。
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2023
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Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 森 一仁、外１名，オンライン議論の活発化を促すＧＰＴに基づく議論参加エージェントの試作，２０２３年度人工知能学会全国大会（第３７回），日本，人工知能学会，2023年06月09日，ｐ．１－４ |
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| JP2025070547A (ja) | 2025-05-02 |
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