WO2024084996A1 - Ａｉサーバ用インターフェースシステム - Google Patents

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WO2024084996A1
WO2024084996A1 PCT/JP2023/036489 JP2023036489W WO2024084996A1 WO 2024084996 A1 WO2024084996 A1 WO 2024084996A1 JP 2023036489 W JP2023036489 W JP 2023036489W WO 2024084996 A1 WO2024084996 A1 WO 2024084996A1
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server
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Application number
PCT/JP2023/036489
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Inventor
秀希 相川
Original Assignee
株式会社サマデイ
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/20—Education
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50—Network services
    • H04L67/56—Provisioning of proxy services
    • H04L67/565—Conversion or adaptation of application format or content

Definitions

  • the present invention relates to an interface system for AI servers and a non-cognitive skill brush-up system.
  • AI Artificial Intelligence
  • server systems equipped with trained models and communication functions hereinafter, these server systems will be referred to as "AI servers”
  • AI servers have been made public, and developers and others are providing environments that can be used freely.
  • AI servers can process are also diverse. For example, there are many types of AI servers that are commonly available, such as those that take image data as input data, identify the alphabet contained in the image, and output text data (for example, "Smart OCR (registered trademark)" provided by Infodio Inc. in Non-Patent Document 1), and those that take text data of a sentence as input data, identify the personality of the person who thought up the sentence, and output numerical data.
  • types of AI servers that are commonly available, such as those that take image data as input data, identify the alphabet contained in the image, and output text data (for example, "Smart OCR (registered trademark)" provided by Infodio Inc. in Non-Patent Document 1), and those that take text data of a sentence as input data, identify the personality of the person who thought up the sentence, and output numerical data.
  • AI servers in the fields of education and human resources.
  • AI servers are used to reduce deviations in the evaluation of qualitative data due to individual differences between operators, and qualitative and quantitative deviations in the stimuli administered.
  • these AI servers have different input and output data depending on the content they process, so the format of the data to be input and the format of the data to be output differ for each AI installed. Furthermore, even if the content to be processed is similar, the input and output formats differ depending on the development philosophy of the AI developer.
  • the problem that this invention aims to solve is to provide an interface system for AI servers and a non-cognitive skill brush-up system.
  • the present invention provides a connection destination database that stores, for each AI server that is a server equipped with a trained model, a connection URL for connecting to the AI server, an input format that describes format requirements for processing target data that is data to be input to the trained model of the AI server, including a method of inputting data to the AI server, and a processed data format that is a format of processed data that is data output by processing the processing target data input by the trained model and received from the AI server; a first transceiver for preparing a first AI server transmission format, which is a format to be transmitted to the first AI server, based on the processing target data received in advance and the first connection URL of the first AI server read from the connection destination database and the first input format corresponding to the first AI server, and transmitting the first processed data to the first AI server, which is data output by processing the first processing target data input by the first trained model from the first AI server; and a control unit having a second transceiver unit that prepares a second AI server transmission format, which is a format to be transmitted
  • the present invention can provide an interface system for an AI server and a non-cognitive skill brush-up system.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of the present system.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a data configuration of a customer database.
  • FIG. 2 is a diagram showing a data structure of a question database.
  • FIG. 2 is a diagram showing a data structure of a history database.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a question presentation screen.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a question presentation screen on which a follow-up question or the like is displayed.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a question presentation screen on which subsequent questions and the like are displayed.
  • This figure shows an example of a question presentation screen showing the translated question and answer.
  • This figure shows an example of a question presentation screen displaying an image drawn by the drawing server.
  • the AI server interface system and the non-cognitive skill brush-up system may also be simply referred to as "the present system”.
  • a main server 1 receives a Japanese sentence from a customer terminal 2, transmits the sentence to a translation server 3, receives an English translation from the translation server 3, further transmits the received translation to a drawing server 4, receives an image drawn based on the translation from the drawing server 4, and transmits the received image to the customer terminal 2.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the present system.
  • the present system includes a main server 1, which is an interface server for the AI server that realizes the present system.
  • the main server 1 is connected to and communicates with a customer terminal 2 used by a customer user, a translation server 3 which is an example of a first AI server, and a drawing server 4 which is an example of a second AI server (hereinafter, the first AI server, the second AI server, and other AI servers that may be used further in some cases are collectively referred to as "AI servers") via a public communication network 5 such as the Internet.
  • a public communication network 5 such as the Internet.
  • the main server 1 comprises a control unit 10 having a calculation device such as a CPU (central processing unit), a storage unit 20 having storage devices such as memory and a hard disk, an input/output unit 30 having input/output devices such as a keyboard, a mouse, a display or touch panel, a printer, a microphone, and a speaker, and a communication unit 40 having a communication device that communicates with other devices via a public communication line network 5.
  • a control unit 10 having a calculation device such as a CPU (central processing unit), a storage unit 20 having storage devices such as memory and a hard disk, an input/output unit 30 having input/output devices such as a keyboard, a mouse, a display or touch panel, a printer, a microphone, and a speaker, and a communication unit 40 having a communication device that communicates with other devices via a public communication line network 5.
  • a control unit 10 having a calculation device such as a CPU (central processing unit), a storage unit 20 having storage devices such as memory and a hard
  • the memory unit 20 stores a customer DB 201 (hereinafter, database is referred to as DB), a question DB 202, a history DB 203, and a connection destination DB 204.
  • DB customer DB 201
  • question DB 202 question DB 202
  • history DB 203 history DB 203
  • connection destination DB 204 connection destination DB 204
  • the input/output unit 30 inputs information that specifies the operation of the main server 1 and information to be processed via the input/output device, and outputs the processed information.
  • the communication unit 40 communicates with other devices in accordance with various communication standards for communicating via the Internet, which is the public communication line network 5.
  • the customer terminal 2 may be a personal computer, or may be a tablet terminal, a smartphone, or other mobile communication terminal.
  • the translation server 3 inputs the text to be translated, written and expressed in a first language received from the main server 1, into a trained model that has been trained to translate the text into a second language different from the first language, and sends the translation output by this trained model to the main server 1.
  • a trained model that has been trained to translate the text into a second language different from the first language
  • Several such servers are already known, one example being DeepL (provided by DeepL SE, Cologne, Federal Republic of Germany, https://www.deepl.com/translator).
  • the translation server 3 may be installed in the country where the main server 1 is installed, or in a country different from the country where the main server 1 is installed. Furthermore, the translation server 3 is not limited to one server. This is because AI is improving every day.
  • the main server 1 can select a server suitable for translating the language or text to be processed as the translation server 3 from among multiple servers, and communicate with this selected translation server 3.
  • the drawing server 4 inputs the input text data received from the main server 1 into a trained model that has been trained to draw an image from the text data, and sends the image data of the image output by this trained model to the main server 1.
  • a trained model that has been trained to draw an image from the text data
  • This trained model sends the image data of the image output by this trained model to the main server 1.
  • Several such servers are already known, for example Mid journeyney (provided by Midjourney (a research team not registered as a company), https://www.mid journeyney.com/home/).
  • the drawing server 4 may be installed in the country where the main server 1 is installed, or in a country different from the country where the main server 1 is installed. Furthermore, the drawing server 4 is not limited to one server. This is because AI is improving every day.
  • the main server 1 can select a server suitable for drawing images based on the language and text to be processed as the drawing server 4 from among multiple servers, and communicate with this selected drawing server 4.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the data structure of customer DB 201.
  • customer DB 201 stores customer information, which is information about customers, and guardian information, which is information about the guardians of customers.
  • customer DB201 stores, as customer information, a customer ID, which is an identifier uniquely assigned to a customer, a customer name, which is the customer's name, customer contact information, which indicates the customer's contact information such as an address, a customer email address, which is an email address for contacting the customer, and a customer password, which is an authentication identifier for logging in.
  • customer ID which is an identifier uniquely assigned to a customer
  • customer name which is the customer's name
  • customer contact information which indicates the customer's contact information such as an address
  • a customer email address which is an email address for contacting the customer
  • customer password which is an authentication identifier for logging in.
  • customer DB201 stores, as parent information, a parent ID, which is an identifier uniquely assigned to a parent, a parent name, which is the name of the parent, parent contact information, which indicates the parent's contact information such as an address, a parent email address, which is an email address for contacting the parent, and a parent password, which is an authentication identifier for logging in.
  • parent ID which is an identifier uniquely assigned to a parent
  • parent name which is the name of the parent
  • parent contact information which indicates the parent's contact information such as an address
  • a parent email address which is an email address for contacting the parent
  • a parent password which is an authentication identifier for logging in.
  • FIG. 3 is a diagram showing the data structure of question DB 202.
  • question DB 202 stores a question ID, which is an identifier uniquely assigned to each question, and the question text, which is the main body of the question.
  • Question DB 202 can also store data other than text, such as images, videos, or audio required for questions.
  • Questions can be set arbitrarily as follows. However, while it is possible to ask a question such as "What is the answer to 1 + 1?", which basically gives the same answer no matter who answers it, this is not very meaningful.
  • the questions can be set so that the answers given will vary qualitatively depending on the respondent's personality, such as the customer's ability to respond to unexpected situations or the ability to exercise imagination and creativity.
  • Questions like the ones above are useful for assessing the so-called non-cognitive skills of customers and for brushing up on those skills by answering multiple questions.
  • non-textual data such as images, videos, or audio
  • questions that include situational settings that place the customer in an unexpected situation
  • the question may further be set in response to (Answer 1.), which is the customer's answer to (Question 1.), which is a "question to brush up on non-cognitive skills,” or may be set as (Question 2.) different from (Question 1.), which is selected or generated in response to the customer's (Answer 1.).
  • FIG. 4 is a diagram showing the data structure of the history DB 203.
  • the history DB 203 stores a history ID, a customer ID, the date and time when the first "question" was presented to the customer, and server session content information.
  • the history ID is an identifier that is uniquely assigned to each session between the customer terminal 2 and the main server 1, from the presentation of the first "question” to the customer to the presentation to the customer of the image, etc., acquired by sending the customer's "answer" received from the customer terminal to the AI server.
  • the customer ID stores the customer ID of the customer who has a session with the history ID.
  • the server session content information includes, for example, a question ID, an answer, a translation server ID, a translated answer, a drawing server ID, and an image.
  • the question ID stores the question ID of the question presented to the customer within the session to which the above history ID is assigned.
  • the translation server ID is an identifier that is uniquely assigned to the AI server that is set as the translation server 3 to translate the answer contained in the customer's "answer" to the question received from the customer terminal 2.
  • the translated response text is the translation of the response text received from translation server 3 and translated by translation server 3.
  • the drawing server ID is an identifier that is uniquely assigned to the AI server configured as the drawing server 4 in order to obtain an image that is drawn based on the translated response text.
  • the image is obtained from drawing server 4.
  • connection destination DB 204 stores, for each AI server that is a server equipped with a trained model, an input format that describes the format requirements of the data to be processed that is data to be input to the AI server, a format of the processed data that is data to be received from the connection destination AI server, and a display format that describes the screen layout to be transmitted to the customer terminal 2.
  • the connection DB 204 does not need to have a database structure. For example, data can be stored in a file with a relatively simple structure, such as a sequential file or an index file.
  • the destination DB 204 includes sequential files and index files that do not have a database structure.
  • "for each AI server” means that each AI server is associated with information on requirements such as input format or display format, and does not necessarily mean that there are multiple AI servers.
  • the connection destination DB 204 stores a server ID, a function flag, a server name, a connection URL, a connection account name, a connection password, an input format, and a display format.
  • the server ID is an identifier that is uniquely assigned to each AI server.
  • the function flag is a flag that is set for each function of the AI server that has a server ID.
  • the server name is the name of the AI server with the server ID attached.
  • connection URL is a URL (Uniform Resource Locator) that allows the main server 1 to connect to the AI server.
  • connection account name is the account name required for the main server 1 to log in to use the AI server functions.
  • connection password is the password that is set for the connection account.
  • the input format describes the format requirements for the data to be input into the connected AI server.
  • the format requirements stored in the input format include, for example, the following information:
  • the format requirements for the data to be input include (1) data type: text data with 2-byte characters, (2) data size: 512 bytes or less, (3) input method: sent using the submit() function of JAVASCRIPT (registered trademark), or written in a URL and sent, (4) description format: written in JSON format, etc.
  • (5) source code language: for example, Python, PHP, etc. may also be stored in the input format as a format requirement.
  • the format requirements for the data to be input include (1) data type: JPEG, (2) data size: 200 pixels vertical, 200 pixels horizontal, and 200 pixels/inch resolution, (3) input method: sent using the submit() function of JAVASCRIPT (registered trademark), (4) description format: written in JSON format, etc.
  • (5) source code language: for example, Python, PHP, etc. may also be stored in the input format as a format requirement.
  • the display format describes the format of the data received from the connected AI server and the screen layout sent to the customer terminal 2.
  • the format and screen layout stored in the display format include, for example, the following information:
  • the format and screen layout of the received data may include: (1) type of received data: text data with 1-byte characters; (2) size of received data: within 512 bytes; (3) screen layout, etc.: HTML (Hyper Text Markup Language) describing the screen layout to be sent to the customer terminal 2, and a variable name for displaying the translated text specified by JAVASCRIPT (registered trademark) within this HTML.
  • HTML Hyper Text Markup Language
  • the format and screen layout of the received data may include: (1) data type: text data with 1-byte characters; (2) size of received data: within 512 bytes; (3) screen layout, etc.: HTML (Hyper Text Markup Language) describing the screen layout to be sent to the customer terminal 2, and a variable name for displaying the identified characters specified by JAVASCRIPT (registered trademark) within this HTML.
  • HTML Hyper Text Markup Language
  • FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the present system as controlled by the control unit 10 of the main server 1.
  • the control unit 10 of the main server 1 receives a question request from the customer terminal 2, instructing the transmission of a question to the customer terminal 2, together with the customer ID.
  • step S002 the control unit 10 reads one question ID from the question DB 202. It then checks whether the read question ID is listed in any records having the received customer ID among the history stored in the history DB 203. If there is a record containing the read question ID, the control unit 10 reads question IDs one by one from the question DB 202, and checks all records having the received customer ID in order, continuing to read and check until it finds a question ID that is not listed in any record.
  • control unit 10 searches the question DB 202 for a question ID that has not been presented by the customer with the received customer ID, by referring to the history DB 203.
  • control unit 10 transmits the found question to the customer terminal 2 together with the screen layout for display on the customer terminal 2.
  • step S003 the control unit 10 receives the answer entered by the customer from the customer terminal 2 by displaying to the customer a question presentation screen 70 generated according to the received screen layout for display of the question received by the customer terminal 2.
  • step S2004 the control unit 10 prepares a translation format. Specifically, the control unit 10 searches the destination DB 204 based on the server ID of the AI server set in the translation server 3, which is the first AI server, by the customer or a separate operator of the main server 1, and reads out the input format. Next, the control unit 10 prepares a translation format, which is an AI server transmission format for sending to the translation server 3, based on the response received from the customer terminal 2 and the input format read out from the destination DB 204.
  • a translation format which is an AI server transmission format for sending to the translation server 3, based on the response received from the customer terminal 2 and the input format read out from the destination DB 204.
  • step S005 the control unit 10 sends the prepared translation format to the translation server 3.
  • step S006 the translation server 3 inputs the answer text contained in the received translation format into a trained model that has been trained for translation, and translates it into a specified language, for example, English.
  • step S007 the control unit 10 receives the translated response sentence sent from the translation server 3.
  • step S008 the control unit 10 prepares a drawing format. Specifically, the control unit 10 searches the destination DB 204 based on the server ID of the AI server set in the drawing server 4, which is the second AI server, by the customer or a separate operator of the main server 1, and reads out the input format. Next, the control unit 10 prepares a drawing format to be sent to the drawing server 4 based on the translated sentence received from the translation server 3 and the input format read out from the destination DB 204.
  • step S009 the control unit 10 transmits the prepared drawing format to the drawing server 4.
  • step S010 the drawing server 4 inputs the translated sentence contained in the received drawing format into a trained model that has learned to draw images from text data, and draws the image.
  • step S011 the control unit 10 receives an image drawn based on the translated sentence sent from the drawing server 4.
  • step S012 the control unit 10 prepares an image presentation screen, which is a customer presentation format to be displayed on the customer terminal 2, based on the image sent from the drawing server 4 and the display format corresponding to the drawing server 4 read from the connection DB 204.
  • step S013 the control unit 10 sends the image presentation screen to the customer terminal 2.
  • step S014 the customer terminal 2 displays the image presentation screen received from the main server 1 on the customer terminal 2.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of a question presentation screen 70.
  • (Question 1.) of (Interactive questions for brushing up non-cognitive skills) and question presentation screen 70 in a state in which the customer has input (Answer 1.) in response to (Question 1.) presented to the customer are shown.
  • the question presentation screen 70 includes a question number 701 displayed based on the question ID, a question statement 702 which is the main body of the question, a reference image 703 displayed along with the question statement 702, a question and answer section 704 in which (Question 1.) is displayed and an input field for (Answer 1.) for inputting (Answer 1.) is displayed below (Question 1.) (hereinafter, the question and answer section in which only (Question 1.) and (Answer 1.) are displayed is referred to as the question and answer section 704A), and a send button 705 which instructs the customer terminal 2 to send Answer 1. entered in the input field for (Answer 1.) in the question and answer section 704A to the main server 1.
  • a send button 705 which instructs the customer terminal 2 to send Answer 1. entered in the input field for (Answer 1.) in the question and answer section 704A to the main server 1.
  • the question presentation screen 70 further includes a video playback screen at the position of the reference image 703, and when the customer terminal 2 detects that the video playback screen has been clicked, it can also display a video on the video playback screen.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a question presentation screen 70 in a state where a follow-up question, etc. is displayed.
  • (Question 1.) of (Interactive questions to brush up on non-cognitive skills), (Answer 1.), (Question 2.) selected by the control unit 10 based on (Answer 1.), and (Question 2.) entered by the customer in response to (Question 2.) presented to the customer are shown.
  • the question presentation screen 70 further includes an input field for (Question 2.) and (Answer 2.) that is displayed below (Question 2.) for inputting (Answer 2.).
  • the question answer field that displays only (Question 1.), (Answer 1.), (Question 2.), and (Answer 2.) will be referred to as question answer field 704B.
  • the customer terminal 2 When the customer terminal 2 detects that the send button 705 on the question presentation screen 70 in this state has been clicked, the customer terminal 2 sends Answer 2, which was entered in the (Answer 2) input field of the question answer field 704B, to the main server 1.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a question presentation screen 70 in a state where further questions, etc. are displayed.
  • (Question 1.), (Answer 1.), (Question 2.), (Answer 2.) of (Interactive questions to brush up on non-cognitive skills), (Question 3.) selected by the control unit 10 based on (Answer 2.), and (Question 3.) presented to the customer, to which the customer has input (Answer 3.) are shown.
  • the question presentation screen 70 further includes an input field for (Question 3.) and (Answer 3.) for inputting (Answer 3.) that is displayed below (Question 3.).
  • the question answer field that displays only (Question 1.), (Answer 1.), (Question 2.), (Answer 2.), (Question 3.), and (Answer 3.) will be referred to as question answer field 704C.
  • the customer terminal 2 When the customer terminal 2 detects that the send button 705 on the question presentation screen 70 in this state has been clicked, the customer terminal 2 sends Answer 3, which was entered in the (Answer 3) input field of the question answer field 704C, to the main server 1.
  • control unit 10 When the control unit 10 determines that the number of interactions for a question sent to the customer terminal 2 has reached the upper limit of the number of interactions set for this question, it prepares a translation format for input to a preselected translation server 3 based on (Question 1.) through (Question 3.) sent to the customer terminal 2 and (Answer 1.) through (Answer 3.) received from the customer terminal 2, and transmits the prepared translation format to the translation server 3.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a question presentation screen 70 that displays the translated question and answer.
  • the question presentation screen 70 has a translation display field 706 in which the translated (Question 1.) to (Answer 3.) are displayed.
  • the customer terminal 2 When the customer terminal 2 detects that the send button 705 on the question presentation screen 70 in this state has been clicked, the customer terminal 2 sends an instruction to the main server 1 to send A3. displayed in (A3.) of the translation display field 706 to the drawing server 4.
  • the control unit 10 prepares a drawing format for input to a preselected drawing server 4 and transmits the prepared drawing format to the drawing server 4.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a question presentation screen 70 that displays an image drawn by the drawing server 4 and received from the drawing server 4.
  • the question presentation screen 70 includes image display fields 708A-708D in which Image 1 to Image 4 drawn by the drawing server 4 are displayed, and a "Show subsequent questions to this problem" button 709.
  • the customer terminal 2 When the customer terminal 2 detects that the "Show subsequent questions to this question" button 709 on the question presentation screen 70 in this state has been clicked, the customer terminal 2 sends a continue display instruction to the main server 1, which is an instruction to send subsequent questions to this question to the customer terminal 2.
  • control unit 10 When the control unit 10 detects that a continue display instruction has been received, it reads the next question from the question DB 202 and transmits it to the customer terminal 2.
  • the AI server interface system of this embodiment includes a connection destination DB 204 that stores a connection URL for connecting to an AI server that is a server equipped with a trained model, an input format that describes the format requirements of the data to be processed that is the data to be input, a format of processed data that is data received from the AI server and output by processing the data to be processed that is input by the trained model, and a display format that describes the screen layout to be transmitted to the customer terminal; and a control unit that prepares an AI server transmission format, which is a format to be transmitted to the AI server, based on the data to be processed received from the customer terminal 2 and the connection URL read from the connection destination DB 204 and the input format corresponding to the AI server, and transmits it to the AI server, and prepares a customer presentation format based on the processed data received from the AI server, the format of the processed data corresponding to the AI server read from the storage unit 20, and the display format, and transmits it to the customer terminal 2.
  • an AI server transmission format which is a format to be transmitted to
  • this embodiment has the effect of providing an interface system for an AI server that mediates between the customer terminal 2, which is a user interface, and the AI server.
  • a non-cognitive skill brush-up system which is an application example of the AI server interface system of this embodiment, includes a memory unit 20 that stores a question DB 202 that stores questions for brushing up non-cognitive skills, which are a customer's ability to respond to unexpected situations or the ability to exercise imagination and creativity, a connection URL for connecting to an AI server, which is a server equipped with a trained model, an input format that describes the format requirements of the data to be processed, which is the data to be input, a format of processed data that is data received from the AI server after processing the data to be processed by the trained model and output, and a display format that describes the screen layout to be sent to the customer terminal, and a storage unit 20 that stores the above, and and a control unit that prepares a translation format as an AI server transmission format, which is a format to be sent to the translation server 3, based on the processing target data, which is the answer to the request, and an input format corresponding to the translation server 3, which is the first AI server, read from the
  • the main server 1 receives a Japanese sentence from the customer terminal 2, transmits the sentence to the translation server 3, receives an English translation from the translation server 3, further transmits the received translation to the drawing server 4, receives an image drawn based on the translation from the drawing server 4, and transmits the received image to the customer terminal 2.
  • the second embodiment describes an example in which transmission and reception to the translation server 3 is omitted when the drawing server 4 is capable of drawing based on Japanese text.
  • the non-cognitive skill brush-up system which is an application example of the AI server interface system of this embodiment, includes a question DB 202 that stores questions for brushing up non-cognitive skills, which are the ability of a customer to respond to unexpected situations or the ability to exercise imagination and creativity; a connection destination DB 204 that stores a connection URL for connecting to an AI server, which is a server equipped with a trained model; an input format that describes the format requirements of the data to be processed, which is the data to be input; a format of the processed data, which is the data received from the AI server; and a display format that describes the screen layout to be sent to the customer terminal 2;
  • the system includes a memory unit 20, and a control unit that reads questions for brushing up non-cognitive skills from the question DB 202 and transmits them to the customer terminal 2, prepares an AI server transmission format, which is a format to be transmitted to the AI server, based on the data to be processed that is the answer to the question received from the customer terminal 2 and the connection
  • non-cognitive skill brush-up system capable of high-speed processing that is useful for evaluating the so-called non-cognitive skills of customers and brushing up on the customers' non-cognitive skills by repeatedly answering questions.
  • the main server 1 receives a Japanese sentence from the customer terminal 2, transmits the sentence to the translation server 3, receives an English translation from the translation server 3, further transmits the received translation to the drawing server 4, receives an image drawn based on the translation from the drawing server 4, and transmits the received image to the customer terminal 2.
  • the third embodiment describes an example in which the main server 1 receives a sentence in a first language, such as Japanese, from the customer terminal 2, transmits this sentence to the translation server 3, receives a translation into a second language, such as English, from the translation server 3, and transmits the received translation to the customer terminal 2, omitting transmission and reception to the drawing server 4.
  • a first language such as Japanese
  • the translation server 3 receives a translation into a second language, such as English
  • the AI server interface system of this embodiment includes a destination DB 204 that stores, for each AI server that is a server equipped with a trained model, an input format that describes the format requirements of the data to be processed, which is data to be input to the AI server, a format of the processed data that is data received from the AI server, and a display format that describes the screen layout to be transmitted to the customer terminal 2, and a control unit that prepares a translation format as an AI server transmission format that is a format to be transmitted to the translation server 3 based on the data to be processed, which is text data written in a first language received from the customer terminal 2, and the input format corresponding to the translation server 3, which is the first AI server, read from the destination DB 204, and transmits the translation format to the translation server 3, and prepares a customer presentation format based on the translation sentence as the processed data, which is text data translated into a second language received from the translation server 3, and the display format corresponding to the translation server 3 read from the destination DB 204, and transmits the format to the customer
  • this embodiment has the effect of providing an interface system for an AI server that mediates between the customer terminal 2, which is a user interface, and the translation server 3, which is an AI server.
  • this embodiment improves the efficiency of translation work, allowing customers (especially English learners up to high school age) to check their own English translations more quickly and easily than asking a human teacher, which is expected to increase the frequency of use of the translation server 3.
  • the AI server interface system of this embodiment also brings about advantageous effects for customers.

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Abstract

【課題】ＡＩサーバ用インターフェースシステムを提供する。 【解決手段】ＡＩサーバ用インターフェースシステムは、学習済みモデルが搭載されたサーバであるＡＩサーバごとに、前記ＡＩサーバに接続するための接続用ＵＲＬと、ＡＩサーバに投入するデータである処理対象データのフォーマット上の要件が記載される投入用フォーマットと、ＡＩサーバから受信するデータである処理済みデータのフォーマット、及び顧客端末２に送信される画面レイアウトが記載される表示用フォーマットと、を格納する接続先ＤＢ２０４を格納する記憶部２０と、予め受信された第１の処理対象データ及び記憶部２０から読み出された第１のＡＩサーバに対応する第１の投入用フォーマットに基づいて、第１のＡＩサーバに送信するフォーマットである第１のＡＩサーバ送信用フォーマットを調製して第１のＡＩサーバに送信し、第１のＡＩサーバから受信する第２の処理対象データ及び記憶部２０から読み出された第２のＡＩサーバに対応する第２の投入用フォーマットに基づいて、第２のＡＩサーバに送信するフォーマットである第２のＡＩサーバ送信用フォーマットを調製して第２のＡＩサーバに送信し、第２のＡＩサーバから受信した処理済みデータ及び記憶部２０から読み出された第２のＡＩサーバに対応する表示用フォーマットに基づいて顧客提示用フォーマットを調製して顧客端末２に送信する制御部と、を備える。

Description

ＡＩサーバ用インターフェースシステム
　本発明は、ＡＩサーバ用インターフェースシステム、及び非認知スキルブラッシュアップシステムに関する。
　今般、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）と言われる技術が急速に発展してきている。そして、ＡＩ、具体的には学習済みモデルが搭載され、通信機能を備えるサーバシステム（以下、このサーバシステムを「ＡＩサーバ」という。）が一般に公開され、自由に利用できる環境が、開発者等から提供されている。
　これらのＡＩサーバが処理することができる分野も多岐にわたっている。例えば、従来知られているＡＩサーバには、画像データを入力データとして、この画像に含まれるアルファベットを判別してテキストデータを出力するもの（例えば、非特許文献１の株式会社インフォディオ社が提供する「スマートＯＣＲ（登録商標）。」）、文章のテキストデータを入力データとしてその文章を考えた人の性格を判別して数値データを出力するもの、など多くの種類のＡＩサーバが一般にて供されている。
　このような状況の中において、教育や人事の分野においてもＡＩサーバを活用しようとする動きがある。特に、被験者によって異なる質的データを公平に比較しようとする場合や、被験者に応じた問題文、設問文、イメージなどの視覚情報、音声などの音声情報、その他の感覚情報（以下、これらを「刺激」という。）を選択、ないし生成して、被験者にタイミングよく投与しようとする場合に、オペレータの個体差による質的データの評価の偏差や投与する刺激の質的・量的な偏差を減少させるためにＡＩサーバが活用される。
　ところで、これらのＡＩサーバは、処理する内容が異なると入力データと出力データが異なるため、搭載されるＡＩごとに入力すべきデータのフォーマット、及び出力されるデータのフォーマットが異なっている。さらに、処理する内容が似ていても、ＡＩの開発者の開発理念によって、入力フォーマットと出力フォーマットが異なる。
　従って、ユーザインタフェースと、ＡＩサーバと、を仲介するインターフェースシステムが求められている。
https://www.smartocr.jp/（株式会社インフォディオ社のＷＥＢサイト）
　本発明が解決しようとする課題は、ＡＩサーバ用インターフェースシステム、及び非認知スキルブラッシュアップシステムを提供することである。
　なお、上記の「背景技術」、および「発明が解決しようとする課題」に記載した内容は、本発明をするに至った契機（きっかけ）を示すものであり、本発明の技術的範囲を限定するものではなく、また、本発明の技術的範囲の限定解釈を許容するものでもない（平成１７年（行ケ）第１００４２号、及び出願日における特許庁審査基準第ＩＩ部第２章　第２節３．２．１参照。）。
　本発明は、学習済みモデルが搭載されたサーバであるＡＩサーバごとに、前記ＡＩサーバに接続するための接続用ＵＲＬ、前記ＡＩサーバへの投入方法を含む前記ＡＩサーバの前記学習済みモデルに入力するデータである処理対象データのフォーマット上の要件が記載される投入用フォーマット、及び前記ＡＩサーバから受信する、前記学習済みモデルが入力した前記処理対象データを処理して出力したデータである処理済みデータのフォーマットである処理済データフォーマットを格納する接続先データベースと、
　予め受信された前記処理対象データ及び前記接続先データベースから読み出された第１の前記ＡＩサーバの第１の前記接続用ＵＲＬ及び第１の前記ＡＩサーバに対応する第１の前記投入用フォーマットに基づいて、第１の前記ＡＩサーバに送信するフォーマットである第１のＡＩサーバ送信用フォーマットを調製して第１の前記ＡＩサーバに送信し、第１の前記ＡＩサーバから第１の前記学習済みモデルが入力した第１の前記処理対象データを処理して出力したデータである第１の処理済みデータを受信する第１の送受信部、及び第２の前記処理対象データである第１の前記処理済みデータ、前記接続先データベースから読み出された第２の前記ＡＩサーバの第２の前記接続用ＵＲＬ、及び第２の前記ＡＩサーバに対応する第２の前記投入用フォーマットに基づいて、第２の前記ＡＩサーバに送信するフォーマットである第２のＡＩサーバ送信用フォーマットを調製して第２の前記ＡＩサーバに送信し、第２の前記ＡＩサーバから第２の前記学習済みモデルが入力した第２の前記処理対象データを処理して出力したデータである第２の前記処理済みデータを受信する第２の送受信部を有する制御部と、を備えるＡＩサーバ用インターフェースシステムを提供する。
　本発明によれば、ＡＩサーバ用インターフェースシステム、及び非認知スキルブラッシュアップシステムを提供することを提供することができる。
本件システムの構成を示すブロック図である。 顧客データベースのデータ構成の例を示す図である。 質問データベースのデータ構成を示す図である。 履歴データベースのデータ構成を示す図である。 接続先データベースのデータ構成を示す図である。 本件システムの動作を示すフローチャートである。 質問提示画面の例を示す図である。 続きの質問等が表示された状態の質問提示画面の例を示す図である。 さらに続きの質問等が表示された状態の質問提示画面の例を示す図である。 翻訳された質問と回答を表示した状態の質問提示画面の例を示す図である　　。 描画サーバが描画した画像を表示した状態の質問提示画面の例を示す図で　　ある。
　以下、本発明の一実施形態に係るＡＩサーバ用インターフェースシステム、及び非認知スキルブラッシュアップシステム（以下、ＡＩサーバ用インターフェースシステム、及び非認知スキルブラッシュアップシステムを単に「本件システム」ということもある。）を詳細に説明する。
（第１の実施形態）
　第１の実施形態においては、メインサーバ１が、顧客端末２から日本語の文章を受信し、この文章を翻訳サーバ３に送信して英文の翻訳文を翻訳サーバ３から受信し、受信した翻訳文をさらに描画サーバ４に送信して翻訳文に基づいて描画された画像を描画サーバ４から受信し、受信した画像を顧客端末２に送信する例が説明される。
　図１は、本件システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本件システムは、本件システムを実現するＡＩサーバ用インターフェースサーバであるメインサーバ１を備える。
　メインサーバ１は、顧客であるユーザが使用する顧客端末２と、第１のＡＩサーバの例である翻訳サーバ３と、第２のＡＩサーバの例である描画サーバ４（以下、第１のＡＩサーバ、第２のＡＩサーバ、及び場合によってさらに使用される他のＡＩサーバをまとめて「ＡＩサーバ」という。）と、にインターネットのような公衆通信回線網５を介して接続され、通信を行う。
　メインサーバ１は、ＣＰＵ（central processing unit）のような演算装置を備える制御部１０と、メモリ、ハードディスクなどの記憶装置を備える記憶部２０と、キーボード、マウス、ディスプレイないしタッチパネル、プリンタ、マイク、スピーカなどの入出力装置を備える入出力部３０と、公衆通信回線網５を介して他の装置等と通信を行う通信装置を備える通信部４０と、を備える。
　記憶部２０は、顧客ＤＢ２０１（以下、データベースをＤＢという。）と、質問ＤＢ２０２と、履歴ＤＢ２０３と、接続先ＤＢ２０４と、を格納する。
　入出力部３０は、入出力装置を介して、メインサーバ１の動作を規定する情報や、処理対象の情報を入力し、処理後の情報の出力を行う。
　通信部４０は、公衆通信回線網５であるインターネットを介して通信するための各種の通信規格に従って、他の装置と通信を行う。
　顧客端末２は、いわゆるパーソナルコンピュータを用いることができるほか、いわゆるタブレット端末やスマートフォンなどの携帯通信端末も用いることができる。
　翻訳サーバ３は、メインサーバ１から受信した第１の言語によって記載・表現された翻訳対象の文章を第１の言語とは異なる第２の言語に翻訳するように学習した学習済みモデルに投入し、この学習済みモデルが出力した翻訳文をメインサーバ１に送信する。このようなサーバは既に複数知られており、例えばＤｅｅｐＬ（ＤｅｅｐＬ　ＳＥ社（ドイツ連邦共和国ケルン市）提供、https://www.deepl.com/translator）が挙げられる。
　翻訳サーバ３は、メインサーバ１が設置される国の国内に設置されていても、メインサーバ１が設置される国とは異なる国の国内に設置されていてもよい。また、翻訳サーバ３は、一つのサーバに限られない。これは、ＡＩは日々進歩していることによるものである。メインサーバ１は、処理対象の言語や文章の翻訳に適したサーバを複数のサーバの中から翻訳サーバ３として選び、この選択された翻訳サーバ３と通信を行うことができる。
　描画サーバ４は、メインサーバ１から受信した入力用テキストデータを、テキストデータから画像を描画するように学習した学習済みモデルに投入し、この学習済みモデルが出力した画像の画像データをメインサーバ１に送信する。このようなサーバは既に複数知られており、例えばＭｉｄｊｏｕｒｎｅｙ（Midjourney（会社としては未登記の研究チーム）提供、https://www.midjourney.com/home/）が挙げられる。
　描画サーバ４は、メインサーバ１が設置される国の国内に設置されていても、メインサーバ１が設置される国とは異なる国の国内に設置されていてもよい。また、描画サーバ４は、一つのサーバに限られない。これは、ＡＩは日々進歩していることによるものである。メインサーバ１は、処理対象の言語や文章に基づく画像の描画に適したサーバを複数のサーバの中から描画サーバ４として選び、この選択された描画サーバ４と通信を行うことができる。
　図２は、顧客ＤＢ２０１のデータ構成の例を示す図である。図２に示すように、顧客ＤＢ２０１は、顧客に関する情報である顧客情報と、顧客の保護者に関する情報である保護者情報と、を格納する。
　具体的には、顧客ＤＢ２０１は、顧客情報として、顧客に固有に割り当てられる識別子である顧客ＩＤと、顧客の氏名である顧客氏名と、顧客の住所などの連絡先を示す顧客連絡先と、顧客への連絡用のメールアドレスである顧客メールアドレスと、ログイン用の認証識別子である顧客パスワードと、を格納する。
　また、顧客ＤＢ２０１は、保護者情報として、保護者に固有に割り当てられる識別子である保護者ＩＤと、保護者の氏名である保護者氏名と、保護者の住所などの連絡先を示す保護者連絡先と、保護者への連絡用のメールアドレスである保護者メールアドレスと、ログイン用の認証識別子である保護者パスワードと、を格納する。
　図３は、質問ＤＢ２０２のデータ構成を示す図である。図２に示すように、質問ＤＢ２０２は、質問ごとに固有に割り当てられる識別子である質問ＩＤと、質問の本体である質問文と、を格納する。質問ＤＢ２０２はさらに、質問に必要な画像や動画、あるいは音声など、文章以外のデータも格納することができる。
　ここで、質問について説明する。質問は以下のように任意に設定できる。但し、例えば「１＋１の答えは？」というような、誰が答えても基本的に同一の答えとなるような質問は、可能ではあるものの、あまり意味があるとは言えない。
（単純な質問）
　質問は、例えば「あなたの夢はなんですか？」、「あなたは将来どのような仕事をしたいですか？」のような、回答が通常一つに定まる「単純な質問」を設定できる。
（単純な質問を対話形式にした質問）
　質問は、例えば（質問１．）として「あなたは将来どのような仕事をしたいですか？」という質問を顧客に提示した際に、顧客から回答された（回答１．）である「他の人を助けることができる仕事をしたいです。」という回答に対応する、（質問１．）とは異なる質問である「具体的な職業を一つ挙げてください。」を（質問２．）として設定することもできる。
　そしてさらに、顧客の回答に対する別の質問をさらに設定することもできる。
（非認知スキルをブラッシュアップする質問）
　質問は、顧客が想定外の状況に対する対応能力、あるいは想像力や創造性を発揮する能力などの能力に代表される、回答者の個性によって回答に質的な差が生じる質問を設定できる。
　上記のような質問は、顧客の有する、いわゆる非認知スキルを評価したり、質問に対する回答を重ねることによって顧客の非認知スキルをブラッシュアップしたりすることに役立つ。
　このような質問に、顧客を想定外の状況に立たせる状況設定部を含む質問文と併せて、画像や動画、あるいは音声など、文章以外のデータを顧客に提示することにより、顧客の非認知スキルをさらに効率的に評価したり、質問に対する回答を重ねることによって顧客の非認知スキルをさらに効率的にブラッシュアップしたりすることができる。
（対話形式の非認知スキルをブラッシュアップする質問）
　質問はさらに、「非認知スキルをブラッシュアップする質問」である（質問１．）に対する顧客の回答である（回答１．）に対応して設定される、あるいは顧客の（回答１．）に応じて選択ないし生成される、（質問１．）とは異なる（質問２．）を設定してもよい。
　そしてさらに、顧客の回答に対する別の質問をさらに設定することもできる。
　図４は、履歴ＤＢ２０３のデータ構成を示す図である。図４に示すように、履歴ＤＢ２０３は、履歴ＩＤと、顧客ＩＤと、顧客への最初の「質問」が提示された年月日時と、サーバセッション内容情報と、を格納する。
　履歴ＩＤは、顧客への最初の「質問」の提示から、顧客端末から受信した顧客の「回答」をＡＩサーバに送信して取得した画像等の顧客への提示までの一連の顧客端末２とメインサーバ１とのセッションごとに固有に割り当てられる識別子である。
　顧客ＩＤには、履歴ＩＤが付されたセッションを行う顧客の顧客ＩＤが格納される。
　サーバセッション内容情報には、例えば、質問ＩＤと、回答文と、翻訳サーバＩＤと、翻訳回答文と、描画サーバＩＤと、画像と、が含まれる。
　質問ＩＤには、上記の履歴ＩＤが付されたセッション内において顧客に提示される質問の質問ＩＤが格納される。
　翻訳サーバＩＤは、質問に対する顧客端末２から受信した顧客の「回答」に含まれる回答文を翻訳するために翻訳サーバ３として設定したＡＩサーバに固有に割り当てられる識別子である。
　翻訳回答文は、翻訳サーバ３から受信した、翻訳サーバ３が翻訳した回答文の訳文である。
　描画サーバＩＤは、翻訳回答文に基づいて描画される画像を取得するために描画サーバ４として設定されたＡＩサーバに固有に割り当てられる識別子である。
　画像は、描画サーバ４から取得した画像である。
　図５は、接続先ＤＢ２０４のデータ構成を示す図である。接続先ＤＢ２０４は、学習済みモデルが搭載されたサーバであるＡＩサーバごとに、ＡＩサーバに投入するデータである処理対象データのフォーマット上の要件が記載される投入用フォーマットと、接続先のＡＩサーバから受信するデータである処理済みデータのフォーマット、及び顧客端末２に送信される画面レイアウトが記載される表示用フォーマットと、を格納する。
　なお、ＡＩサーバの数が１～３程度などの比較的少ない場合には、接続先ＤＢ２０４はデータベース構造を有さなくてもよい。例えば、シーケンシャルファイルや、インデックスファイルなどの比較的構造が簡単なファイルに格納することもできる。
　この明細書においては、接続先ＤＢ２０４はデータベース構造を有さない、シーケンシャルファイルや、インデックスファイルなども含むものとする。また、「ＡＩサーバごとに」とは、各ＡＩサーバと、投入用フォーマット、あるいは表示用フォーマットなどの要件に関する情報が対応付けられていることを意味し、ＡＩサーバが複数存在することを必ずしも意味しない。
　図５に示すように、接続先ＤＢ２０４は、サーバＩＤと、機能フラグと、サーバ名と、接続用ＵＲＬと、接続用アカウント名と、接続用パスワードと、投入用フォーマットと、表示用フォーマットと、を格納する。
　サーバＩＤは、ＡＩサーバごとに固有に割り当てられる識別子である。
　機能フラグは、サーバＩＤが付されたＡＩサーバの機能ごとに対応して設定されるフラグである。
　サーバ名は、サーバＩＤが付されたＡＩサーバの名称である。
　接続用ＵＲＬは、メインサーバ１がＡＩサーバに接続するためのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）である。
　接続用アカウント名は、メインサーバ１がＡＩサーバの機能を使用するためのログインに必要なアカウント名である。
　接続用パスワードは、接続用アカウントに対応して設定されるパスワードである。
　投入用フォーマットには、接続先のＡＩサーバに投入するデータのフォーマット上の要件が記載される。
　ここで、投入用フォーマットに格納されるフォーマット上の要件には、例えば次のような情報が含まれる。
　接続先のＡＩサーバが、文章を翻訳するＡＩサーバである場合には、投入するデータのフォーマット上の要件としては、（１）データの種類：２バイト文字のテキストデータ、（２）データの大きさ：５１２バイト以内、（３）投入方法：ＪＡＶＡＳＣＲＩＰＴ（登録商標）のｓｕｂｍｉｔ（）関数を使用して送信、またはＵＬＲに記載して送信、（４）記述フォーマット：ＪＳＯＮ形式により記載、などが挙げられる。上記に加えて、（５）ソースコード言語：例えば、Ｐｙｔｈｏｎ、ＰＨＰなども、フォーマット上の要件として投入用フォーマットに格納してもよい。
　接続先のＡＩサーバが、画像から文字を判別するＡＩサーバである場合には、投入するデータのフォーマット上の要件としては、（１）データの種類：ＪＰＥＧ、（２）データの大きさ：縦２００ｐｉｘｅｌ、横２００ｐｉｘｅｌ、解像度２００ｐｉｘｅｌ／ｉｎｃｈ、（３）投入方法：ＪＡＶＡＳＣＲＩＰＴ（登録商標）のｓｕｂｍｉｔ（）関数を使用して送信、（４）記述フォーマット：ＪＳＯＮ形式により記載、などが挙げられる。上記に加えて、（５）ソースコード言語：例えば、Ｐｙｔｈｏｎ、ＰＨＰなども、フォーマット上の要件として投入用フォーマットに格納してもよい。
　表示用フォーマットには、接続先のＡＩサーバから受信するデータのフォーマットと、顧客端末２に送信される画面レイアウトが記載される。
　ここで、表示用フォーマットに格納されるフォーマットと画面レイアウトには、例えば次のような情報が含まれる。
　接続先のＡＩサーバが、文章を翻訳するＡＩサーバである場合には、受信するデータのフォーマット及び画面レイアウトとしては、（１）受信データの種類：１バイト文字のテキストデータ、（２）受信データの大きさ：５１２バイト以内、（３）画面レイアウト等：顧客端末２へ送信される画面レイアウトを記載したＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）、及びこのＨＴＭＬ内のＪＡＶＡＳＣＲＩＰＴ（登録商標）によって指定された翻訳文表示用の変数名、などが挙げられる。
　接続先のＡＩサーバが、画像から文字を判別するＡＩサーバである場合には、受信するデータのフォーマット及び画面レイアウトとしては、（１）データの種類：１バイト文字のテキストデータ、（２）受信データの大きさ：５１２バイト以内、（３）画面レイアウト等：顧客端末２へ送信される画面レイアウトを記載したＨＴＭＬ（Hyper Text MarkupLanguage）、及びこのＨＴＭＬ内のＪＡＶＡＳＣＲＩＰＴ（登録商標）によって指定された判別された文字の表示用の変数名、などが挙げられる。
　図６は、本件システムの動作をメインサーバ１の制御部１０として示すフローチャートである。図６に示すように、ステップＳ００１において、顧客が本件システムへのログイン認証を完了した後、メインサーバ１の制御部１０は、顧客端末２から質問の顧客端末２への送信を指示する質問要求を、顧客ＩＤとともに受信する。
　ステップＳ００２において、制御部１０は、質問ＤＢ２０２から一つ質問ＩＤを読み込む。そして、読み込んだ質問ＩＤが、履歴ＤＢ２０３に格納された履歴のうち、受信した顧客ＩＤを有するすべてのレコードに記載されていないかを確認する。読込んだ質問ＩＤを記載したレコードがあった場合には、制御部１０は質問ＤＢ２０２から一つずつ質問ＩＤを読み込み、順に受信した顧客ＩＤを有するすべてのレコードを確認し、いずれのレコードにも記載されていない質問ＩＤが見つかるまで読込と確認を続ける。
　制御部１０は、上述のように、受信した顧客ＩＤの顧客が提示されたことのない質問の質問ＩＤを、履歴ＤＢ２０３を参照して質問ＤＢ２０２から探し出す。
　そして、制御部１０は、探し出した質問を顧客端末２に、顧客端末２の表示用の画面レイアウトとともに送信する。
　ステップＳ００３において、制御部１０は、顧客端末２が受信した質問を、受信した表示用の画面レイアウトに従って生成した質問提示画面７０を顧客に表示することによって顧客が入力した回答を顧客端末２から受信する。
　ステップＳ２００４において、制御部１０は、翻訳用フォーマットを調製する。具体的には、制御部１０は、顧客又は別途メインサーバ１のオペレータによって、第１のＡＩサーバである翻訳サーバ３に設定されたＡＩサーバのサーバＩＤに基づいて接続先ＤＢ２０４を検索し、投入用フォーマットを読み出す。次に、制御部１０は、顧客端末２から受信した回答と、接続先ＤＢ２０４から読み出した投入用フォーマットに基づいて、翻訳サーバ３に送信するためのＡＩサーバ送信用フォーマットである翻訳用フォーマットを調製する。
　ステップＳ００５において、制御部１０は、調製した翻訳用フォーマットを翻訳サーバ３に送信する。
　ステップＳ００６において、翻訳サーバ３は、受信した翻訳用フォーマットに含まれている回答文を、翻訳を学習した学習済みモデルに投入して指定された言語、例えば英語に翻訳する。
　ステップＳ００７において、制御部１０は、翻訳サーバ３から送信された、翻訳された回答文である翻訳完了文章を受信する。
　ステップＳ００８において、制御部１０は、描画用フォーマットを調製する。具体的には、制御部１０は、顧客又は別途メインサーバ１のオペレータによって、第２のＡＩサーバである描画サーバ４に設定されたＡＩサーバのサーバＩＤに基づいて接続先ＤＢ２０４を検索し、投入用フォーマットを読み出す。次に、制御部１０は、翻訳サーバ３から受信した翻訳完了文章と、接続先ＤＢ２０４から読み出した投入用フォーマットに基づいて、描画サーバ４に送信するための描画用フォーマットを調製する。
　ステップＳ００９において、制御部１０は、調製した描画用フォーマットを描画サーバ４に送信する。
　ステップＳ０１０において、描画サーバ４は、受信した描画用フォーマットに含まれている翻訳完了文章を、テキストデータから画像の描画を行うことを学習した学習済みモデルに投入して画像を描画する。
　ステップＳ０１１において、制御部１０は、描画サーバ４から送信された、翻訳完了文章に基づいて描画された画像を受信する。
　ステップＳ０１２において、制御部１０は、描画サーバ４から送信された画像と、接続先ＤＢ２０４から読み出された描画サーバ４に対応する表示用フォーマットに基づいて、顧客端末２に表示するための顧客提示用フォーマットである画像提示用画面を調製する。
　ステップＳ０１３において、制御部１０は、画像提示用画面を顧客端末２に送信する。
　ステップＳ０１４において、顧客端末２は、メインサーバ１から受信した画像提示用画面を顧客端末２に表示する。
　図７は、質問提示画面７０の例を示す図である。図７においては、（対話形式の非認知スキルをブラッシュアップする質問）の（質問１．）と、顧客に提示された（質問１．）に対して顧客が（回答１．）を入力した状態の質問提示画面７０が示されている。
　図７に示すように、質問提示画面７０は、質問ＩＤに基づいて表示される問題番号７０１と、質問の本体である質問文７０２と、質問文７０２に合わせて表示される参照画像７０３と、（質問１．）が表示され、（回答１．）の入力用の（回答１．）用入力欄が（質問１．）の下に表示される質問回答欄７０４（以下、（質問１．）と（回答１．）のみが表示される質問回答欄を質問回答欄７０４Ａという。）と、質問回答欄７０４Ａの（回答１．）用入力欄に入力された回答１．をメインサーバ１に送信することを顧客端末２に指示する送信ボタン７０５と、を備える。
　質問提示画面７０はさらに、参照画像７０３の位置に動画再生画面を備え、顧客端末２は動画再生画面がクリックされたことを検知した場合、動画再生画面に動画を表示させることもできる。
　図８は、続きの質問等が表示された状態の質問提示画面７０の例を示す図である。図８においては、（対話形式の非認知スキルをブラッシュアップする質問）の（質問１．）と、（回答１．）と、制御部１０が（回答１．）に基づいて選択した（質問２．）と、顧客に提示された（質問２．）に対して顧客が（回答２．）を入力した状態の質問提示画面７０が示されている。
　図８に示すように、質問提示画面７０は、（質問２．）と、（質問２．）の下に表示される（回答２．）の入力用の（回答２．）用入力欄をさらに備える。（以下、（質問１．）、（回答１．）、（質問２．）、及び（回答２．）のみが表示される質問回答欄を質問回答欄７０４Ｂという。）
　この状態の質問提示画面７０の送信ボタン７０５がクリックされたことを顧客端末２が検知すると、顧客端末２は、質問回答欄７０４Ｂの（回答２．）用入力欄に入力された回答２．をメインサーバ１に送信する。
　図９は、さらに続きの質問等が表示された状態の質問提示画面７０の例を示す図である。図９においては、（対話形式の非認知スキルをブラッシュアップする質問）の（質問１．）と、（回答１．）と、（質問２．）と、（回答２．）と、制御部１０が（回答２．）に基づいて選択した（質問３．）と、顧客に提示された（質問３．）に対して顧客が（回答３．）を入力した状態の質問提示画面７０が示されている。
　図９に示すように、質問提示画面７０は、（質問３．）と、（質問３．）の下に表示される（回答３．）の入力用の（回答３．）用入力欄をさらに備える。（以下、（質問１．）、（回答１．）、（質問２．）、（回答２．）、（質問３．）、及び（回答３．）のみが表示される質問回答欄を質問回答欄７０４Ｃという。）
　この状態の質問提示画面７０の送信ボタン７０５がクリックされたことを顧客端末２が検知すると、顧客端末２は、質問回答欄７０４Ｃの（回答３．）用入力欄に入力された回答３．をメインサーバ１に送信する。
　制御部１０は、顧客端末２に送信した質問の対話回数がこの質問に設定された対話回数の上限に達したと判定した場合には、顧客端末２に送信した（質問１．）から（質問３．）、及び顧客端末２から受信した（回答１．）から（回答３．）に基づいて、予め選択された翻訳サーバ３への投入用の翻訳用フォーマットを調製し、調製された翻訳用フォーマットを翻訳サーバ３に送信する。
　図１０は、翻訳された質問と回答を表示した状態の質問提示画面７０の例を示す図である。図１０に示すように、質問提示画面７０は、翻訳された（質問１．）から（回答３．）が表示される翻訳文表示欄７０６を備える。
　この状態の質問提示画面７０の送信ボタン７０５がクリックされたことを顧客端末２が検知すると、顧客端末２は、翻訳文表示欄７０６の（Ａ３．）に表示されたＡ３．を描画サーバ４に送信する旨の指示をメインサーバ１に送信する。
　制御部１０は、予め選択された描画サーバ４への投入用の描画用フォーマットを調製し、調製された描画用フォーマットを描画サーバ４に送信する。
　図１１は、描画サーバ４から受信した描画サーバ４が描画した画像を表示した状態の質問提示画面７０の例を示す図である。図１１に示すように、質問提示画面７０は、描画サーバ４が描画したＩｍａｇｅ　１からＩｍａｇｅ　４が表示される画像表示欄７０８Ａ～７０８Ｄと、「この問題の続きの質問を表示する」ボタン７０９と、を備える。
　この状態の質問提示画面７０の「この問題の続きの質問を表示する」ボタン７０９がクリックされたことを顧客端末２が検知すると、顧客端末２は、この問題の続きの質問を顧客端末２に送信する旨の指示である継続表示指示をメインサーバ１に送信する。
　制御部１０は、継続表示指示を受信したことを検知すると、続きの質問を質問ＤＢ２０２から読み出して、顧客端末２に送信する。
　以降の手順は、上述の手順の繰り返しとなる。
　以上述べたように、本実施形態のＡＩサーバ用インターフェースシステムは、学習済みモデルが搭載されたサーバであるＡＩサーバに接続するための接続用ＵＲＬと、投入するデータである処理対象データのフォーマット上の要件が記載される投入用フォーマットと、前記ＡＩサーバから受信する、前記学習済みモデルが入力した前記処理対象データを処理して出力したデータである処理済みデータのフォーマットと、顧客端末に送信される画面レイアウトが記載される表示用フォーマットと、を記憶する接続先ＤＢ２０４と、を格納する記憶部２０と、顧客端末２から受信する処理対象データ及び接続先ＤＢ２０４から読み出された接続用ＵＲＬ及びＡＩサーバに対応する投入用フォーマットに基づいて、ＡＩサーバに送信するフォーマットであるＡＩサーバ送信用フォーマットを調製してＡＩサーバに送信し、ＡＩサーバから受信した処理済みデータ及び記憶部２０から読み出されたＡＩサーバに対応する処理済みデータのフォーマット、及び表示用フォーマットに基づいて顧客提示用フォーマットを調製して顧客端末２に送信する制御部と、を備える。
　従って、本実施形態によれば、ユーザインタフェースである顧客端末２と、ＡＩサーバと、を仲介するＡＩサーバ用インターフェースシステムを提供できるという効果がある。
　また、本実施形態のＡＩサーバ用インターフェースシステムの一応用例である非認知スキルブラッシュアップシステムは、顧客が想定外の状況に対する対応能力、又は想像力や創造性を発揮する能力である非認知スキルのブラッシュアップ用の質問を格納する質問ＤＢ２０２と、学習済みモデルが搭載されたサーバであるＡＩサーバに接続するための接続用ＵＲＬと、投入するデータである処理対象データのフォーマット上の要件が記載される投入用フォーマットと、前記ＡＩサーバから受信する、前記学習済みモデルが入力した前記処理対象データを処理して出力したデータである処理済みデータのフォーマットと、顧客端末に送信される画面レイアウトが記載される表示用フォーマットと、を記憶する接続先ＤＢ２０４と、を格納する記憶部２０と、非認知スキルのブラッシュアップ用の質問を質問ＤＢ２０２から読み出して顧客端末２に送信し、顧客端末２から受信するこの質問に対する回答である処理対象データ及び接続先ＤＢ２０４から読み出された第１のＡＩサーバである翻訳サーバ３に対応する投入用フォーマットに基づいて、翻訳サーバ３に送信するフォーマットであるＡＩサーバ送信用フォーマットとしての翻訳用フォーマットを調製して翻訳サーバ３に送信し、翻訳サーバ３から受信する翻訳文である処理対象データ及び接続先ＤＢ２０４から読み出された第２のＡＩサーバである描画サーバ４に対応する前記接続用ＵＲＬ及び投入用フォーマットに基づいて、描画サーバ４に送信するフォーマットであるＡＩサーバ送信用フォーマットとしての描画用フォーマットを調製して描画サーバ４に送信し、描画サーバ４から受信した処理済みデータである画像及び接続先ＤＢ２０４から読み出された描画サーバ４に対応する前記画像のフォーマット、及び表示用フォーマットに基づいて顧客提示用フォーマットを調製して顧客端末２に送信する制御部と、を備える。
　従って、本実施形態によれば、顧客の有する、いわゆる非認知スキルを評価したり、質問に対する回答を重ねることによって顧客の非認知スキルをブラッシュアップしたりすることに役立つ非認知スキルブラッシュアップシステムを提供できるという効果がある。
（第２の実施形態）
　第１の実施形態においては、メインサーバ１が、顧客端末２から日本語の文章を受信し、この文章を翻訳サーバ３に送信して英文の翻訳文を翻訳サーバ３から受信し、受信した翻訳文をさらに描画サーバ４に送信して翻訳文に基づいて描画された画像を描画サーバ４から受信し、受信した画像を顧客端末２に送信する例が説明された。
　これに対し、第２の実施形態においては、描画サーバ４が日本語の文章に基づいて描画することが可能な場合、翻訳サーバ３への送受信を省略した例が説明される。
　具体的には、本実施形態のＡＩサーバ用インターフェースシステムの一応用例である非認知スキルブラッシュアップシステムは、顧客が想定外の状況に対する対応能力、又は想像力や創造性を発揮する能力である非認知スキルのブラッシュアップ用の質問を格納する質問ＤＢ２０２と、学習済みモデルが搭載されたサーバであるＡＩサーバに接続するための接続用ＵＲＬと、投入するデータである処理対象データのフォーマット上の要件が記載される投入用フォーマットと、ＡＩサーバから受信するデータである処理済みデータのフォーマット、及び顧客端末２に送信される画面レイアウトが記載される表示用フォーマットと、を格納する接続先ＤＢ２０４と、を格納する記憶部２０と、非認知スキルのブラッシュアップ用の質問を質問ＤＢ２０２から読み出して顧客端末２に送信し、顧客端末２から受信するこの質問に対する回答である処理対象データ及び記憶部２０の接続先ＤＢ２０４から読み出されたＡＩサーバに対応する接続用ＵＲＬ及び投入用フォーマットに基づいて、ＡＩサーバに送信するフォーマットであるＡＩサーバ送信用フォーマットを調製してＡＩサーバに送信し、ＡＩサーバから受信した処理済みデータ及び記憶部２０の接続先ＤＢ２０４から読み出されたＡＩサーバに対応する処理済みデータのフォーマット、及び表示用フォーマットに基づいて顧客提示用フォーマットを調製して顧客端末２に送信する制御部と、を備える。
　従って、本実施形態によれば、顧客の有する、いわゆる非認知スキルを評価したり、質問に対する回答を重ねることによって顧客の非認知スキルをブラッシュアップしたりすることに役立つ、高速な処理が可能な、非認知スキルブラッシュアップシステムを提供できるという効果がある。
（第３の実施形態）
　第１の実施形態においては、メインサーバ１が、顧客端末２から日本語の文章を受信し、この文章を翻訳サーバ３に送信して英文の翻訳文を翻訳サーバ３から受信し、受信した翻訳文をさらに描画サーバ４に送信して翻訳文に基づいて描画された画像を描画サーバ４から受信し、受信した画像を顧客端末２に送信する例が説明された。
　これに対し、第３の実施形態においては、メインサーバ１が、顧客端末２から日本語などの第１の言語の文章を受信し、この文章を翻訳サーバ３に送信して英文などの第２の言語に翻訳された翻訳文を翻訳サーバ３から受信し、受信した翻訳文を顧客端末２に送信する、描画サーバ４への送受信を省略した例が説明される。
　具体的には、本実施形態のＡＩサーバ用インターフェースシステムは、学習済みモデルが搭載されたサーバであるＡＩサーバごとに、ＡＩサーバに投入するデータである処理対象データのフォーマット上の要件が記載される投入用フォーマットと、ＡＩサーバから受信するデータである処理済みデータのフォーマット、及び顧客端末２に送信される画面レイアウトが記載される表示用フォーマットと、を格納する接続先ＤＢ２０４と、顧客端末２から受信する第１の言語によって記載されたテキストデータである処理対象データ及び接続先ＤＢ２０４から読み出された第１のＡＩサーバである翻訳サーバ３に対応する投入用フォーマットに基づいて、翻訳サーバ３に送信するフォーマットであるＡＩサーバ送信用フォーマットとしての翻訳用フォーマットを調製して翻訳サーバ３に送信し、翻訳サーバ３から受信する第２の言語に翻訳されたテキストデータである処理済みデータとしての翻訳文及び接続先ＤＢ２０４から読み出された翻訳サーバ３に対応する表示用フォーマットに基づいて顧客提示用フォーマットを調製して顧客端末２に送信する制御部と、を備える。
　従って、本実施形態によれば、ユーザインタフェースである顧客端末２と、ＡＩサーバである翻訳サーバ３と、を仲介するＡＩサーバ用インターフェースシステムを提供できるという効果がある。
　また、本実施形態によれば、翻訳作業の効率が向上するため、顧客（特に、高校生以下の英語学習者等。）は、人間の教師に聞くよりも早く、手軽に自分の英訳をチェックすることが可能となり、翻訳サーバ３の使用頻度の向上が期待される。
　そうすると、例えば日本語に存在する概念や表現を、翻訳サーバ３を用いて翻訳することにより、これらの概念や表現をどのように説明できるのかの学習（英語による説明能力のブラッシュアップ）や、英語圏の文化を考慮した表現に接することによる文化の学習（異文化理解力のブラッシュアップ）や、これらの概念や表現が日本独特のものであることの再認識を通じた日本文化の理解（日本文化の理解力のブラッシュアップ）など、英語表現能力自体のブラッシュアップ以外にも、本実施形態のＡＩサーバ用インターフェースシステムは顧客にとって有利な効果をもたらす。
１　メインサーバ
２　顧客端末
３　翻訳サーバ
４　描画サーバ
５　公衆通信回線網
１０　制御部
２０　記憶部
３０　入出力部
４０　通信部
７０　質問提示画面
２０１　顧客ＤＢ
２０２　質問ＤＢ
２０３　履歴ＤＢ
２０４　接続先ＤＢ
７０１　問題番号
７０２　質問文
７０３　参照画像
７０４　質問回答欄
７０４Ａ　質問回答欄
７０４Ｂ　質問回答欄
７０４Ｃ　質問回答欄
７０５　送信ボタン
７０６　翻訳文表示欄
７０８Ａ　画像表示欄
７０８Ｂ　画像表示欄
７０８Ｃ　画像表示欄
７０８Ｄ　画像表示欄
７０９　「この問題の続きの質問を表示する」ボタン

Claims (3)

  1. 　学習済みモデルが搭載されたサーバであるＡＩサーバごとに、前記ＡＩサーバに接続するための接続用ＵＲＬと、前記ＡＩサーバへの投入方法を含む前記ＡＩサーバの前記学習済みモデルに入力するデータである処理対象データのフォーマット上の要件が記載される投入用フォーマット、及び前記ＡＩサーバから受信する、前記学習済みモデルが入力した前記処理対象データを処理して出力したデータである処理済みデータのフォーマットである処理済データフォーマットを格納する記憶部と、
    　予め受信された前記処理対象データ及び前記記憶部から読み出された第１の前記ＡＩサーバの第１の前記接続用ＵＲＬ及び第１の前記ＡＩサーバに対応する第１の前記投入用フォーマットに基づいて、第１の前記ＡＩサーバに送信するフォーマットである第１のＡＩサーバ送信用フォーマットを調製して第１の前記ＡＩサーバに送信し、第１の前記ＡＩサーバから第１の前記学習済みモデルが入力した第１の前記処理対象データを処理して出力したデータである第１の処理済みデータを受信する第１の送受信部、及び第２の前記処理対象データである第１の前記処理済みデータ、前記記憶部から読み出された第２の前記ＡＩサーバの第２の前記接続用ＵＲＬ、及び第２の前記ＡＩサーバに対応する第２の前記投入用フォーマットに基づいて、第２の前記ＡＩサーバに送信するフォーマットである第２のＡＩサーバ送信用フォーマットを調製して第２の前記ＡＩサーバに送信し、第２の前記ＡＩサーバから第２の前記学習済みモデルが入力した第２の前記処理対象データを処理して出力したデータである第２の前記処理済みデータを受信する第２の送受信部を有する制御部と、
    を備えるＡＩサーバ用インターフェースシステム。
  2. 　前記記憶部は、
    　顧客端末に送信される画面レイアウトが記載される表示用フォーマットをさらに格納し、
    　前記制御部は、
    　予め受信された前記処理済みデータ、前記記憶部から読み出された前記ＡＩサーバに対応する前記処理済データフォーマット、及び前記記憶部から読み出された前記ＡＩサーバに対応する前記表示用フォーマットに基づいて顧客提示用フォーマットを調製して前記顧客端末に送信する第３の送受信部をさらに有する請求項１に記載のＡＩサーバ用インターフェースシステム。
  3. 　学習済みモデルが搭載されたサーバであるＡＩサーバごとに、前記ＡＩサーバの前記学習済みモデルに入力するデータである処理対象データのフォーマット上の要件が記載される投入用フォーマットを格納する記憶部と、
    　顧客が想定外の状況に対応する能力である対応能力、又は顧客が想像力や創造性を発揮する能力である非認知スキルのブラッシュアップ用の質問を格納する質問データベースと、
    　前記質問を前記質問データベースから読み出して顧客端末に送信し、前記顧客端末から前記質問に対する回答を前記処理対象データとして受信する質問回答送受信部と、前記処理対象データ及び前記記憶部から読み出された第１の前記ＡＩサーバに対応する第１の前記投入用フォーマットに基づいて、第１の前記ＡＩサーバに送信するフォーマットである第１のＡＩサーバ送信用フォーマットを調製して第１の前記ＡＩサーバに送信し、第１の前記ＡＩサーバから第１の前記学習済みモデルが入力した第１の前記処理対象データを処理して出力したデータである第１の処理済みデータを受信する第１の送受信部を有する制御部と、
    を備えるＡＩサーバ用インターフェースシステム。
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