WO2025177474A1 - ユーザ補助装置 - Google Patents

ユーザ補助装置

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WO2025177474A1
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    • G06F40/55—Rule-based translation
    • G06F40/56—Natural language generation

Definitions

  • An embodiment of the present invention relates to technology for presenting information to resolve an abnormal state that occurs in a control device that operates a machine tool or the like.
  • One possible method is to input specific information about the notified abnormal state into a generating AI device to obtain auxiliary information to resolve the abnormal state.
  • auxiliary information to resolve the abnormal state.
  • it is difficult to obtain an appropriate response as auxiliary information because the context of the processing flow that led to the abnormal state is not taken into consideration. Therefore, there is a need for a system that can present more appropriate auxiliary information to the user to resolve an abnormal state that has occurred in the control device.
  • the user assistance device acquires abnormal condition information regarding an abnormal condition that has occurred in a control device, and also acquires processing context information for the software processing of the control device that caused the abnormal condition. Based on the abnormal condition information and the processing context information, the user assistance device then creates a prompt that instructs a generation AI system to generate a method of dealing with the abnormal condition, sends the prompt to the generation AI system, and upon receiving a response from the generation AI, presents the content of the response.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the functional configuration of a user assistance device according to a first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of information provided by a control device in the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a function call history obtained from a call stack in the first embodiment.
  • 4 is a diagram illustrating an example of processing context information acquired by the user assistance device in the first embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing a first example of a prompt created in the first embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing a second example of a prompt created in the first embodiment.
  • FIG. 10 is a block diagram showing the functional configuration of a user assistance device according to a second embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a response correction prompt created in the second embodiment.
  • the user assistance device of this embodiment inputs processing context information regarding the internal processing of the control device as a prompt to the generation AI system in addition to specific information about the abnormal condition, and presents the response to the user as auxiliary information.
  • the generative AI system is an interactive response device that uses a machine learning model that has undergone additional learning (e.g., fine tuning or instruction tuning) to generate countermeasures for questions about abnormal conditions based on data such as control device manuals, specifications, past inquiries, and their responses, or a model that can access the above data and generate answers.
  • additional learning e.g., fine tuning or instruction tuning
  • FIG. 1 is a block diagram showing the functional configuration of a user assistance device 1 according to the first embodiment.
  • the user assistance device 1 is an information processing device (computer) that includes a control unit (processor), a storage unit (memory), and various input/output interfaces, and presents methods for dealing with abnormal conditions that occur in the control device.
  • control unit processor
  • storage unit memory
  • input/output interfaces various input/output interfaces
  • the control unit includes an abnormal state information acquisition unit 11, a processing context information acquisition unit 12, a prompt creation unit 13, a transmission unit 14, a reception unit 15, and a presentation unit 16. These functional units operate when the control unit reads and executes various software programs stored in the memory unit.
  • the abnormal condition information acquisition unit 11 acquires specific information such as alarm numbers output by software processing, as well as their descriptions, as abnormal condition information related to abnormal conditions.
  • the processing context information acquisition unit 12 acquires processing context information in software processing of the control device that has caused the abnormal state.
  • the acquired processing context information includes, for example, any of the following information: - Identification information of the software that executes the process that caused the abnormal condition. - The program counter in the process that caused the abnormal condition. Internal information of the processor in the process that caused the abnormal state: Values of registers including the stack pointer and the data being processed.
  • - Call stack in the process that caused the abnormal condition Includes the order in which functions were called up to the process that caused the abnormal condition, the return address of each call point, and the register values temporarily saved when the function was called.
  • Assembly code related to the call stack in the process that caused the abnormal condition Assembly code near the return address of each call point up to the process that caused the abnormal condition.
  • - Source code related to the call stack in the process that caused the abnormal state Source code that generated the assembly code. ⁇ Related documents linked to the source code.
  • related documents can be obtained by, for example, RAG (Retrieval Augmented Generation).
  • RAG Retrieval Augmented Generation
  • the processing context information acquisition unit 12 can search the database based on information such as alarm names and function names in the calling order, and acquire related documents.
  • the prompt creation unit 13 creates a prompt that instructs the generation AI system to create a method of dealing with the abnormal state based on the abnormal state information and the processing context information.
  • the processing context information may be described in the prompt as related information.
  • the prompt creation unit 13 may include in the prompt a statement requesting the generating AI system not to include the processing context information described in the prompt in the response.
  • the sending unit 14 sends the prompt generated by the prompt generating unit 13 to the generation AI system.
  • the receiving unit 15 receives the response from the generating AI.
  • the presentation unit 16 presents the content of the response from the generated AI to the user by screen display or audio, etc.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating information provided by the control device in the first embodiment.
  • the control device When notifying an abnormal condition, the control device generates notification data in a predetermined format, such as the JSON format, which describes the alarm number as specific information about the abnormal condition, the call stack (top address and data), the program counter, data from various registers, and specific information about the software (version number, series information, etc.).
  • the processing context information acquisition unit 12 appropriately acquires the data and related information provided from the control device in this way as processing context information.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining a function call history (stack trace) obtained from the call stack in the first embodiment.
  • stack trace a function call history obtained from the call stack in the first embodiment.
  • an example stack trace is shown interpreted based on the predetermined stack layout used by the controller's compiler.
  • the data "80001040" at the top address "80001020" of the call stack indicates the start address of the stack frame of the caller, and the area from "80001020" to just before "80001040" is the stack frame of the function for which the alarm occurred.
  • the value of the link register i.e., the program counter to which processing returns when the execution of the function ends, is saved at address "80001024.”
  • the stack frame also includes a save area for registers to be used in the function, padding to make the stack size a multiple of 16, a storage area for arguments when calling a function, and so on.
  • the processing context information acquisition unit 12 can acquire the function call history from the entry point to the alarm generation processing.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of processing context information acquired by the user assistance device 1 in the first embodiment.
  • the processing context information acquisition unit 12 acquires the data of Figure 2 generated by the control device, it further adds information about each stack frame, as well as the corresponding source code, assembly code, the line number of the function call location in the code, and related documents, based on the stack trace of Figure 3, and provides this to the prompt creation unit 13 as processing context information.
  • the assembly code and source code, as well as the line number of the call location within them can be identified from the value of the link register saved in each stack frame, i.e., the address of the program counter of the caller.
  • FIG. 5 is a diagram showing a first example of a prompt created in the first embodiment.
  • the prompt creation unit 13 assigns the generated AI system the role of a software developer for the control device, and then writes in the prompt an instruction to present an appropriate method for resolving the abnormal condition (alarm) that has occurred based on the specific information (alarm number) of the abnormal condition and related information.
  • the prompt displays related information such as a list of functions in the stack trace showing the process flow that generated the alarm, listed in order of execution, the source code for each process, assembly code, and related documentation.
  • FIG. 6 is a diagram showing a second example of a prompt created in the first embodiment.
  • the first example no conditions are set for the content of the response from the generation AI system.
  • information that should be kept secret for security reasons such as the address of the call history or the software structure, provided to the AI system as related information, may be presented as is.
  • the prompt generator 13 includes in the prompt a statement requesting that processing context information not be included in the response (enclosed in a dashed line box). This prevents confidential information from being presented to the user as a response.
  • the user assistance device 1 acquires not only information identifying the abnormal state of the control device (such as an alarm number), but also processing context information, inputs it into the generation AI system, and then asks how to resolve the abnormal state. Furthermore, by requesting the generating AI system not to include this context information in the response, the user assistance device 1 can present the user with more appropriate assistance information to resolve the abnormal state of the control device while taking security into consideration.
  • FIG. 7 is a block diagram showing the functional configuration of the user assistance device 1 in the second embodiment.
  • the control unit of the user assistance device 1 further includes a response correction unit 17, and as a result, the functions of the sending unit 14, receiving unit 15 and presentation unit 16 are expanded.
  • the response modification unit 17 creates a response modification prompt that requests that processing context information be removed from the response of the generating AI system. Accordingly, the transmitting unit 14 transmits a response correction prompt to the generating AI system, and the receiving unit 15 receives a new response from the generating AI system. Then, instead of the response to the prompt created by the prompt creating unit 13, the presenting unit 16 presents the content of a new response to the response correction prompt from which the processing context information from the creating AI has been deleted.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a response correction prompt created in the second embodiment.
  • the response correction prompt has the role of correcting the resolution method for the created alarm (dashed box A), and also includes an instruction to delete the given processing context information from the description of the resolution method (dashed box B).
  • the prompt creation unit 13 made a request that did not include processing context information in the response, but the processing of the response correction unit 17 may be performed instead of or in addition to this.
  • the user assistance device 1 in order to obtain an appropriate method of dealing with an abnormal state of the control device from the generating AI system, the user assistance device 1 enters processing context information in addition to specific information about the abnormal state in the prompt, and further instructs the generating AI system to edit the obtained response to remove the processing context information. Therefore, the user assistance device 1 can provide the user with appropriate assistance information that takes security and other factors into consideration.
  • the machine learning model in the generative AI system used in the above-described embodiment may be fine-tuned using non-public data, etc.
  • a test may be performed to check whether an intended alarm occurs when a certain situation arises.
  • processing context information acquisition unit 12 automatically collects processing context information, and this processing context information can be used by prompt creation unit 13 to create a prompt. Since the reason why an alarm occurred is known to the software designer and the test case designer, information combining the reason why the alarm occurred with the prompt can be obtained, and this information can be used as data for fine tuning.
  • the user assistance device 1 acquires not only information identifying the abnormal state of the control device (such as an alarm number), but also processing context information, inputs it into the generation AI system, and then asks how to resolve the abnormal state. Therefore, the user assistance device 1 can respond with a countermeasure based on the processing flow that led the control device to reach the abnormal state, and can present the user with more appropriate assistance information to resolve the abnormal state.
  • the generation AI system can determine the differences by providing processing context information, so the user can obtain appropriate auxiliary information. Furthermore, as a result, it is no longer necessary to subdivide alarms, which saves resources for alarm-specific information and explanations in software development, and also reduces the amount of work required to prepare an alarm with a new name and modify processing to generate it.
  • a user assistance device (1) that presents a method for dealing with an abnormal state that occurs in a control device, an abnormal state information acquisition unit (11) that acquires abnormal state information related to the abnormal state; a processing context information acquisition unit (12) that acquires processing context information in software processing of the control device that caused the abnormal state; A prompt creation unit (13) that creates a prompt to instruct a generation AI system to create a method of dealing with the abnormal state based on the abnormal state information and the processing context information; a sending unit (14) for sending the prompt to the generating AI system; A receiving unit (15) that receives a response from the generated AI; A user assistance device (1) comprising: a presentation unit (16) that presents the content of the response.
  • the processing context information is Identification information of software that executes the software processing; A program counter, internal information of a processor, a call stack, an assembly code, and a source code in the software processing; Documentation relating to said source code;
  • the user assistance device (1) described in (Appendix 1) includes at least one of the following.
  • (Appendix 4) a response modification unit (17) that creates a response modification prompt requesting that the processing context information be deleted from the response;
  • the sending unit (14) sends the response correction prompt to the generating AI system;
  • the presentation unit (16) presents, instead of the response to the prompt, the content of a new response to the response correction prompt from which the processing context information from the generation AI has been deleted.
  • (Appendix 1) to (Appendix 3) are described in the user assistance device (1).

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Abstract

実施形態のユーザ補助装置は、制御装置で発生した異常状態に関する異常状態情報を取得すると共に、異常状態を発生させた制御装置のソフトウェア処理における処理コンテキスト情報を取得する。続いて、ユーザ補助装置は、異常状態情報及び処理コンテキスト情報に基づいて、異常状態への対処方法の生成を生成ＡＩシステムに命令するプロンプトを作成すると、プロンプトを生成ＡＩシステムに送信し、生成ＡＩからの応答を受信すると、応答の内容を提示する。

Description

ユーザ補助装置
　本発明の実施形態は、工作機械等を動作させる制御装置に発生した異常状態を解消するための情報を提示するための技術に関する。
　従来、制御装置に発生した異常状態の解消を補助するために、各異常状態と紐付けられた異常状態の特定情報をユーザに通知する技術がある。特定情報の通知手段としては、例えば、アラーム番号又はワーニング等の表示又は音声通知等が挙げられる。
特開２０１８－０９７６１６号公報
　通知された異常状態の特定情報を生成ＡＩ装置に入力することで、該当の異常状態を解消するための補助情報を得る手法が考えられる。しかしながら、異常状態の特定情報のみを生成ＡＩ装置に与える場合、どのような処理の流れで該当の異常状態に陥ったかという文脈が考慮されないため、補助情報として適切な応答を得ることは難しかった。
　そこで、制御装置に発生した異常状態を解消するための、より適切な補助情報をユーザに提示できるシステムが望まれている。
　実施形態のユーザ補助装置は、制御装置で発生した異常状態に関する異常状態情報を取得すると共に、前記異常状態を発生させた前記制御装置のソフトウェア処理における処理コンテキスト情報を取得する。続いて、前記ユーザ補助装置は、前記異常状態情報及び前記処理コンテキスト情報に基づいて、前記異常状態への対処方法の生成を生成ＡＩシステムに命令するプロンプトを作成すると、前記プロンプトを前記生成ＡＩシステムに送信し、前記生成ＡＩからの応答を受信すると、前記応答の内容を提示する。
第１実施形態におけるユーザ補助装置の機能構成を示すブロック図である。 第１実施形態において制御装置が提供する情報を例示する図である。 第１実施形態におけるコールスタックから得られる関数の呼び出し履歴を説明する図である。 第１実施形態においてユーザ補助装置が取得する処理コンテキスト情報を例示する図である。 第１実施形態において作成されるプロンプトの第１の例を示す図である。 第１実施形態において作成されるプロンプトの第２の例を示す図である。 第２実施形態におけるユーザ補助装置の機能構成を示すブロック図である。 第２実施形態において作成される応答修正プロンプトを例示する図である。
　以下、本発明の実施形態を例示して説明する。
　本実施形態のユーザ補助装置は、制御装置に発生した異常状態を解消するための対処方法を得るために、異常状態の特定情報に加えて、制御装置の内部処理に関する処理コンテキスト情報を生成ＡＩシステムへプロンプトとして入力し、その応答を補助情報としてユーザに提示する。
　ここで、生成ＡＩシステムは、制御装置に関するマニュアル、仕様書、過去の問い合わせ及びその回答等のデータを元に、異常状態に関する質問に対して対処方法を生成できるように追加学習（例えば、ファインチューニング又はインストラクションチューニング等）した機械学習モデル、又は上記のデータにアクセスして回答を生成できるモデルを利用した対話型応答装置である。
　［第１実施形態］
　図１は、第１実施形態におけるユーザ補助装置１の機能構成を示すブロック図である。
　ユーザ補助装置１は、制御部（プロセッサ）、記憶部（メモリ）、及び各種の入出力インタフェースを備え、制御装置で発生した異常状態への対処方法を提示する情報処理装置（コンピュータ）である。
　制御部は、異常状態情報取得部１１と、処理コンテキスト情報取得部１２と、プロンプト作成部１３と、送信部１４と、受信部１５と、提示部１６とを備え、これらの機能部は、制御部が記憶部に格納された各種ソフトウェアを読み出し実行することにより動作する。
　異常状態情報取得部１１は、異常状態に関する異常状態情報として、ソフトウェア処理により出力されるアラーム番号等の特定情報、及びその説明文等を取得する。
　処理コンテキスト情報取得部１２は、異常状態を発生させた制御装置のソフトウェア処理における処理コンテキスト情報を取得する。
　取得される処理コンテキスト情報は、例えば次のいずれかの情報を含む。
　・異常状態を発生させた処理を実行するソフトウェアの特定情報。
　・異常状態を発生させた処理におけるプログラムカウンタ。
　・異常状態を発生させた処理におけるプロセッサの内部情報：　スタックポインタ及び処理中のデータを含むレジスタの値。
　・異常状態を発生させた処理におけるコールスタック：　異常状態を発生させた処理までの関数の呼び出し順、各呼び出し箇所のリターンアドレス、及び関数呼び出し時に一時退避したレジスタの値を含む。
　・異常状態を発生させた処理におけるコールスタックに関連するアセンブリコード：　異常状態を発生させた処理までの各呼び出し箇所のリターンアドレス付近のアセンブリコード。
　・異常状態を発生させた処理におけるコールスタックに関連するソースコード：　アセンブリコードを生成したソースコード。
　・ソースコードに紐づいた関連ドキュメント。
　なお、関連ドキュメントについては、例えば、ＲＡＧ（Retrieval Augmented Generation）により取得することができる。
　具体的には、例えば、制御装置のソフトウェア開発で作成された内部仕様を説明するための仕様書がある。この仕様書をもとにデータベースを作成しておくことにより、処理コンテキスト情報取得部１２は、アラーム名及び呼び出し順の関数名等の情報からデータベースを検索して、関連ドキュメントを取得できる。
　プロンプト作成部１３は、異常状態情報及び処理コンテキスト情報に基づいて、異常状態への対処方法の生成を生成ＡＩシステムに命令するプロンプトを作成する。例えば、処理コンテキスト情報は、関連情報としてプロンプトに記載されてよい。
　このとき、プロンプト作成部１３は、プロンプトに記載された処理コンテキスト情報を応答内に記載しないように生成ＡＩシステムに要求する記述をプロンプトに含めてもよい。
　送信部１４は、プロンプト作成部１３により生成されたプロンプトを生成ＡＩシステムに送信する。
　受信部１５は、生成ＡＩからの応答を受信する。
　提示部１６は、生成ＡＩからの応答の内容を、画面表示又は音声等によりユーザに提示する。
　図２は、第１実施形態において制御装置が提供する情報を例示する図である。
　制御装置は、異常状態の通知処理時に、例えばｊｓｏｎ形式等、所定の形式で通知データを生成する。ここでは、異常状態の特定情報としてのアラーム番号、コールスタック（先頭アドレス及びデータ）、プログラムカウンタ、各種レジスタのデータ、ソフトウェアの特定情報（版数、系列情報等）が記述されている。
　処理コンテキスト情報取得部１２は、このように制御装置から提供されるデータ及びその関連情報を、適宜、処理コンテキスト情報として取得する。
　図３は、第１実施形態におけるコールスタックから得られる関数の呼び出し履歴（スタックトレース）を説明する図である。
　ここでは、制御装置のコンパイラが使用する所定のスタックレイアウトに基づいて解釈されたスタックトレースを例示している。
　例えば、コールスタックの先頭アドレス「８０００１０２０」のデータ「８０００１０４０」は、呼び出し元のスタックフレームの開始アドレスを示しており、「８０００１０２０」から「８０００１０４０」の直前までの領域がアラームの発生した関数のスタックフレームである。また、アドレス「８０００１０２４」には、リンクレジスタの値、すなわち関数の実行が終了した際に処理が戻るプログラムカウンタが退避されている。
　なお、スタックフレームには、この他、関数で使用する予定のレジスタの退避領域、スタックサイズを１６の倍数にするためのパディング、関数呼び出し時の引数の保存領域等が含まれる。
　処理コンテキスト情報取得部１２は、このように関数の呼び出し元をたどることで、エントリポイントからアラーム発生処理までの関数呼び出し履歴を取得できる。
　図４は、第１実施形態においてユーザ補助装置１が取得する処理コンテキスト情報を例示する図である。
　処理コンテキスト情報取得部１２は、制御装置で生成された図２のデータを取得すると、さらに、図３のスタックトレースに基づいて、各スタックフレームの情報、並びに対応するソースコード、アセンブリコード、コード中における関数呼び出し箇所の行数、及び関連ドキュメント等を追加して、処理コンテキスト情報としてプロンプト作成部１３に提供する。
　具体的には、例えば、ソフトウェアの特定情報が分かると、各スタックフレームに退避されているリンクレジスタの値、すなわち呼び出し元のプログラムカウンタのアドレスから、アセンブリコード及びソースコード、並びにこれらにおける呼び出し箇所の行数を特定できる。
　図５は、第１実施形態において作成されるプロンプトの第１の例を示す図である。
　プロンプト作成部１３は、生成ＡＩシステムに対して、制御装置のソフトウェア開発者という役割を与えたうえで、異常状態の特定情報（アラーム番号）及び関連情報に基づいて、発生した異常状態（アラーム）の適切な解消方法を提示するという命令をプロンプトに記載する。
　プロンプトには、例えば、該当のアラームを発生させた処理の流れを示すスタックトレース中の関数を実行順に記載したリスト、各処理のソースコード、アセンブリコード及び関連文書等が関連情報として記載される。
　図６は、第１実施形態において作成されるプロンプトの第２の例を示す図である。
　第１の例では、生成ＡＩシステムからの応答について、記載内容に関する条件は設けられていない。しかしながら、例えば、関連情報としてＡＩシステムに与えた呼び出し履歴のアドレス、ソフトウェアの構造等、セキュリティ上秘匿すべき情報がそのまま提示されてしまう可能性がある。
　第２の例では、プロンプト作成部１３は、処理コンテキスト情報を応答内に記述しないように要求する記載をプロンプトに含めている（破線枠内）。
　これにより、秘匿すべき情報が応答としてユーザに提示される事態が抑制される。
　第１実施形態によれば、ユーザ補助装置１は、制御装置の異常状態を特定する情報（アラーム番号等）のみでなく、処理コンテキスト情報を取得して生成ＡＩシステムに入力したうえで、異常状態を解消するための方法を質問する。
　さらに、このコンテキスト情報が応答に記載されないように生成ＡＩシステムに要求することにより、ユーザ補助装置１は、セキュリティに配慮したうえで、制御装置の異常状態を解消するための、より適切な補助情報をユーザに提示できる。
　［第２実施形態］
　図７は、第２実施形態におけるユーザ補助装置１の機能構成を示すブロック図である。
　第２実施形態では、第１実施形態と比較して、ユーザ補助装置１の制御部は、応答修正部１７をさらに備え、これに伴い、送信部１４、受信部１５及び提示部１６の機能が拡張されている。
　応答修正部１７は、生成ＡＩシステムの応答から、処理コンテキスト情報を削除するように要求する応答修正プロンプトを作成する。
　これに伴い、送信部１４は、応答修正プロンプトを生成ＡＩシステムに送信し、受信部１５は、生成ＡＩシステムから新たな応答を受信する。
　そして、提示部１６は、プロンプト作成部１３により作成されたプロンプトに対する応答に代えて、応答修正プロンプトに対する生成ＡＩからの処理コンテキスト情報が削除された新たな応答の内容を提示する。
　図８は、第２実施形態において作成される応答修正プロンプトを例示する図である。
　応答修正プロンプトでは、作成したアラームの解消方法を添削する役割（破線枠Ａ）と共に、解消方法の記述から与えられた処理コンテキスト情報を削除する命令（破線枠Ｂ）が追加されている。
　これにより、転記されている生成ＡＩからの応答（破線枠Ｃ）の中から、処理コンテキスト情報と一致する記述である関数名が削除された、新たな応答が得られると期待できる。
　なお、第１実施形態では、プロンプト作成部１３により、応答内に処理コンテキスト情報を記載しない要求を行ったが、応答修正部１７の処理は、これに代えて、又はこれに加えて実施されてもよい。
　第２実施形態によれば、ユーザ補助装置１は、制御装置の異常状態に対する適切な対処方法を生成ＡＩシステムから取得するために、異常状態の特定情報に加えて処理コンテキスト情報をプロンプトに記載し、得られた応答から処理コンテキスト情報を削除するための添削を、さらに生成ＡＩシステムに命令する。
　したがって、ユーザ補助装置１は、セキュリティ等に配慮した適切な補助情報をユーザに提供することができる。
　ここで、前述の実施形態で用いられる生成ＡＩシステムにおける機械学習モデルは、非公開のデータ等を用いてファインチューニングされたものであってよい。
　例えば、制御装置のソフトウェア開発時のテスト工程で、ある状況になった際に、意図したアラームが発生するか確認するテストを行うことがある。このテストでアラームが発生したとき、処理コンテキスト情報取得部１２により処理コンテキスト情報を自動的に収集し、この処理コンテキスト情報を用いてプロンプト作成部１３によりプロンプトを作成することができる。
　アラームが発生した理由はソフトウェア設計者及びテストケース設計者には既知の事実であるため、プロンプトに対してアラームが発生した理由を組み合わせた情報が得られる。この情報をファインチューニング用のデータとして利用することができる。
　前述の実施形態のいずれかによれば、ユーザ補助装置１は、制御装置の異常状態を特定する情報（アラーム番号等）のみでなく、処理コンテキスト情報を取得して生成ＡＩシステムに入力したうえで、異常状態を解消するための対処方法を質問する。
　したがって、ユーザ補助装置１は、制御装置が異常状態に至るまでの処理の流れに基づいた対処方法を応答として得ることができ、異常状態を解消するための、より適切な補助情報をユーザに提示できる。
　また、例えば制御装置のソフトウェアにおいて、異なる異常状態に対して同じアラームを実装している場合であっても、処理コンテキスト情報を与えることで生成ＡＩシステムがその違いを判断できるので、ユーザは、適切な補助情報を得られる。
　さらに、この結果、必ずしもアラームを細分化する必要がなくなるため、ソフトウェア開発においては、アラーム特定情報及び説明文のためのリソースを節約でき、また、新たな名前のアラームを用意して、これを発生させるように処理を修正する等の工数を削減することができる。
　以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は上述した個々の実施形態に限定されるものではない。これらの実施形態は、発明の要旨を逸脱しない範囲で、又は特許請求の範囲に記載された内容とその均等物から導き出される本発明の思想及び趣旨を逸脱しない範囲で、種々の追加、置き換え、変更、部分的削除等が可能である。例えば、上述した実施形態において、各動作の順序や各処理の順序は、一例として示したものであり、これらに限定されるものではない。また、上述した実施形態の説明に数値又は数式が用いられている場合も同様である。
　前述の実施形態及び変形例に関して、さらに以下の付記を開示する。
　（付記１）
　制御装置で発生した異常状態への対処方法を提示するユーザ補助装置（１）であって、
　前記異常状態に関する異常状態情報を取得する異常状態情報取得部（１１）と、
　前記異常状態を発生させた前記制御装置のソフトウェア処理における処理コンテキスト情報を取得する処理コンテキスト情報取得部（１２）と、
　前記異常状態情報及び前記処理コンテキスト情報に基づいて、前記異常状態への対処方法の生成を生成ＡＩシステムに命令するプロンプトを作成するプロンプト作成部（１３）と、
　前記プロンプトを前記生成ＡＩシステムに送信する送信部（１４）と、
　前記生成ＡＩからの応答を受信する受信部（１５）と、
　前記応答の内容を提示する提示部（１６）と、を備えるユーザ補助装置（１）。
　（付記２）
　前記処理コンテキスト情報は、
　前記ソフトウェア処理を実行するソフトウェアの特定情報と、
　前記ソフトウェア処理におけるプログラムカウンタ、プロセッサの内部情報、コールスタック、アセンブリコード及びソースコードと、
　前記ソースコードに関連するドキュメントと、
のうち、少なくともいずれかを含む（付記１）に記載のユーザ補助装置（１）。
　（付記３）
　前記プロンプト作成部（１３）は、前記処理コンテキスト情報を前記応答に記載しないように要求する記述を前記プロンプトに含める（付記１）又は（付記２）に記載のユーザ補助装置（１）。
　（付記４）
　前記応答から前記処理コンテキスト情報を削除するように要求する応答修正プロンプトを作成する応答修正部（１７）を備え、
　前記送信部（１４）は、前記応答修正プロンプトを前記生成ＡＩシステムに送信し、
　前記提示部（１６）は、前記プロンプトに対する前記応答に代えて、前記応答修正プロンプトに対する前記生成ＡＩからの前記処理コンテキスト情報が削除された新たな応答の内容を提示する（付記１）から（付記３）のいずれかに記載のユーザ補助装置（１）。
　１　ユーザ補助装置
　１１　異常状態情報取得部
　１２　処理コンテキスト情報取得部
　１３　プロンプト作成部
　１４　送信部
　１５　受信部
　１６　提示部
　１７　応答修正部

Claims (4)

  1. 　制御装置で発生した異常状態への対処方法を提示するユーザ補助装置であって、
    　前記異常状態に関する異常状態情報を取得する異常状態情報取得部と、
    　前記異常状態を発生させた前記制御装置のソフトウェア処理における処理コンテキスト情報を取得する処理コンテキスト情報取得部と、
    　前記異常状態情報及び前記処理コンテキスト情報に基づいて、前記異常状態への対処方法の生成を生成ＡＩシステムに命令するプロンプトを作成するプロンプト作成部と、
    　前記プロンプトを前記生成ＡＩシステムに送信する送信部と、
    　前記生成ＡＩからの応答を受信する受信部と、
    　前記応答の内容を提示する提示部と、を備えるユーザ補助装置。
  2. 　前記処理コンテキスト情報は、
    　前記ソフトウェア処理を実行するソフトウェアの特定情報と、
    　前記ソフトウェア処理におけるプログラムカウンタ、プロセッサの内部情報、コールスタック、アセンブリコード及びソースコードと、
    　前記ソースコードに関連するドキュメントと、
    のうち、少なくともいずれかを含む請求項１に記載のユーザ補助装置。
  3. 　前記プロンプト作成部は、前記処理コンテキスト情報を前記応答に記載しないように要求する記述を前記プロンプトに含める請求項１又は請求項２に記載のユーザ補助装置。
  4. 　前記応答から前記処理コンテキスト情報を削除するように要求する応答修正プロンプトを作成する応答修正部を備え、
    　前記送信部は、前記応答修正プロンプトを前記生成ＡＩシステムに送信し、
    　前記提示部は、前記プロンプトに対する前記応答に代えて、前記応答修正プロンプトに対する前記生成ＡＩからの前記処理コンテキスト情報が削除された新たな応答の内容を提示する請求項１から請求項３のいずれかに記載のユーザ補助装置。
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