WO2025257680A1 - 情報処理システム、情報処理方法 - Google Patents

情報処理システム、情報処理方法

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WO2025257680A1
WO2025257680A1 PCT/IB2025/055782 IB2025055782W WO2025257680A1 WO 2025257680 A1 WO2025257680 A1 WO 2025257680A1 IB 2025055782 W IB2025055782 W IB 2025055782W WO 2025257680 A1 WO2025257680 A1 WO 2025257680A1
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WO
WIPO (PCT)
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component
instruction
information
phase
advertisement
Prior art date
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Pending
Application number
PCT/IB2025/055782
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English (en)
French (fr)
Inventor
谷知瑞子
桃純平
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Semiconductor Energy Laboratory Co Ltd
Original Assignee
Semiconductor Energy Laboratory Co Ltd
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Filing date
Publication date
Application filed by Semiconductor Energy Laboratory Co Ltd filed Critical Semiconductor Energy Laboratory Co Ltd
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Pending legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903—Querying
    • G06F16/9032—Query formulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements

Definitions

  • one aspect of the present invention is not limited to the above-mentioned technical fields.
  • the technical field of one aspect of the invention disclosed in this specification relates to an object, a method, or a manufacturing method.
  • one aspect of the present invention relates to a process, a machine, a manufacture, or a composition of matter. Therefore, more specifically, examples of the technical field of one aspect of the present invention disclosed in this specification include information processing devices, semiconductor devices, memory devices, driving methods thereof, and manufacturing methods thereof.
  • An object of one embodiment of the present invention is to provide a novel information processing system that is highly convenient, useful, or reliable.
  • an object is to provide a novel information processing method that is highly convenient, useful, or reliable.
  • an object is to provide a novel information processing system, a novel information processing method, or a novel semiconductor device.
  • One aspect of the present invention is an information processing system having a first component, a second component, and a third component.
  • the first component has the function of accepting a first question and sending it to the third component, and the function of accepting and providing information content.
  • the second component has a function of accepting a first instruction statement and sending an answer to the third component, a function of accepting a second instruction statement and sending identification information to the third component, and a function of performing processing using a generative model.
  • the generative model has a function of generating an answer in accordance with the first instruction statement and a function of identifying identification information in accordance with the second instruction statement.
  • the third component has a function of receiving a first question and sharing it within the third component, a function of creating a first instruction statement and a second instruction statement and sending them to the second component, and a function of creating information content and sending it to the first component.
  • the third component also has a first subcomponent, a second subcomponent, and a third subcomponent.
  • the first subcomponent includes a database and a search engine.
  • the database includes one or more records.
  • the record includes a field for storing identification information, a field for storing desired information, and a field for storing materials.
  • the search engine also includes a function for creating a candidate list from the database in response to a first query, and a function for extracting materials from the candidate list in response to a second query.
  • the second subcomponent has the functionality to create a first directive, a second directive, a first query, and a second query.
  • the first instruction includes a first question and a first instruction, and the first instruction includes an instruction to generate an answer to the first question.
  • the second instruction includes a first question, an answer, a candidate list, and a second instruction, and the second instruction includes an instruction to select a preferred record from the candidate list based on the desired information of the records selected in the candidate list, the first question, and the answer, and to identify the identifying information.
  • the first query includes a first question, an answer, and a first instruction
  • the first instruction includes an instruction to select records that satisfy the search conditions and create a candidate list.
  • the search conditions are satisfied when the sought-after information includes a character string related to one or both of the first question and the answer.
  • the second query includes identification information and a second instruction, and the second instruction includes an instruction to extract material from the record identified by the identification information. Note that the material includes the first advertisement.
  • the third subcomponent has the functionality to create information content, which includes answers and a first advertisement.
  • a first advertisement using customer materials can be provided to a user of the information processing system.
  • the first advertisement can be provided using the customer's materials.
  • a preferred record can be selected from the multiple records using a generative model, and the first advertisement can be provided using that customer's materials.
  • compensation for the distribution of the first advertisement can be obtained, for example, from the customer.
  • a service using the generative model can be provided free of charge to the user of the information processing system who inputs the first question.
  • a novel information processing system with excellent convenience, usefulness, and reliability can be provided.
  • Another aspect of the present invention is the above information processing system, in which the first component has a function of accepting member information and transmitting it to the third component.
  • the third component has the function of accepting member information and sharing it within the third component.
  • the third component has the functions of creating a third instruction sentence and sending it to the second component, and of accepting the second advertisement and creating information content.
  • Another aspect of the present invention is the above information processing system, wherein the second component has a function of accepting a fourth instruction statement and transmitting the determination result to the third component.
  • the third component has the function of creating and sending information content to the first component when the value of the judgment result is true, and resending the third instruction statement to the second component when the judgment result is false.
  • the first subcomponent has a function for creating a fourth instruction sentence.
  • the fourth instruction sentence includes a second advertisement, regulatory information, and a fourth instruction, and the fourth instruction includes an instruction for setting the value of the determination result to true when the second advertisement does not violate the regulatory information.
  • the third component has the function of accepting reports and sharing them within the third component, and the function of creating a fifth instruction statement and sending it to the second component.
  • the first component has the function of accepting questions and sending them to the second component.
  • the second component accepts questions and shares them within the second component.
  • the second subcomponent creates a first query.
  • the first query includes member information, a question, an answer, and a first instruction
  • the first instruction includes an instruction to select records that satisfy the search criteria and create a candidate list. Note that the search criteria are satisfied when the information sought includes a string related to one or more of the member information, the question, and the answer.
  • the third component has the function of accepting the fourth instruction statement and sending the judgment result to the second component.
  • the second component advances the process to the ninth step of the third phase if the value of the judgment result is true, and advances the process to the third step of the third phase if the judgment result is false.
  • the second component accepts advertisements, and the third subcomponent creates and sends information content to the first component.
  • the information content includes answers and advertisements.
  • the first component accepts and provides information content.
  • One aspect of the present invention can provide a novel information processing system that is highly convenient, useful, or reliable.
  • a novel information processing method that is highly convenient, useful, or reliable can be provided.
  • a novel information processing system, a novel information processing method, or a novel semiconductor device can be provided.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of an information processing system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating the configuration of components used in the information processing system according to the embodiment.
  • 3A to 3C are diagrams illustrating the configuration of a database, a candidate list, and a material according to an embodiment.
  • 4A and 4B are diagrams illustrating the structure of an instruction statement according to the embodiment.
  • 5A to 5C are diagrams illustrating the configuration of a query according to an embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating the configuration of information content according to the embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating the configuration of an information processing system according to an embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating the configuration of components used in the information processing system according to the embodiment.
  • FIGS. 9A to 9C are diagrams illustrating the structure of directives according to the embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating the configuration of an information processing device used in the information processing system according to the embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an information processing method according to an embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an information processing method according to an embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an information processing method according to an embodiment.
  • An information processing system has a first component, a second component, and a third component.
  • the first component has the function of accepting a first question and sending it to the third component, and the function of accepting and providing information content.
  • the second component has a function of accepting a first instruction statement and sending an answer to the third component, a function of accepting a second instruction statement and sending identification information to the third component, and a function of performing processing using a generative model.
  • the generative model has a function of generating an answer in accordance with the first instruction statement and a function of identifying identification information in accordance with the second instruction statement.
  • the third component has a function of receiving a first question and sharing it within the third component, a function of creating a first instruction statement and a second instruction statement and sending them to the second component, and a function of creating information content and sending it to the first component.
  • the third component also has a first subcomponent, a second subcomponent, and a third subcomponent.
  • the first subcomponent includes a database and a search engine.
  • the database includes one or more records.
  • the record includes a field for storing identification information, a field for storing desired information, and a field for storing materials.
  • the search engine also includes a function for creating a candidate list from the database in response to a first query, and a function for extracting materials from the candidate list in response to a second query.
  • the second subcomponent has the functionality to create a first directive, a second directive, a first query, and a second query.
  • the first instruction includes a first question and a first instruction, and the first instruction includes an instruction to generate an answer to the first question.
  • the second instruction includes a first question, an answer, a candidate list, and a second instruction, and the second instruction includes an instruction to select a preferred record from the candidate list based on the desired information of the records selected in the candidate list, the first question, and the answer, and to identify the identifying information.
  • the first query includes a first question, an answer, and a first instruction
  • the first instruction includes an instruction to select records that satisfy the search criteria and create a candidate list.
  • search criteria are satisfied when the sought-after information includes a character string related to one or both of the first question and the answer.
  • the second query includes identification information and a second instruction, and the second instruction includes an instruction to extract material from the record identified by the identification information. Note that the material includes the first advertisement.
  • the third subcomponent has the functionality to create information content, which includes answers and a first advertisement.
  • a first advertisement using customer materials can be provided to a user of the information processing system.
  • the first advertisement can be provided using the customer's materials.
  • a preferred record can be selected from the multiple records using a generative model, and the first advertisement can be provided using the customer's materials.
  • ordinal numbers such as “first” and “second” are used to avoid confusion between components and do not limit the number of components or the order of the components (e.g., process order or stacking order). Furthermore, even if a term does not have an ordinal number in this specification, an ordinal number may be added in the claims to avoid confusion between the components. Even if a term has an ordinal number in this specification, a different ordinal number may be added in the claims. Even if a term has an ordinal number in this specification, the ordinal number may be omitted in the claims.
  • Figure 1 is a diagram illustrating the configuration of an information processing system according to one embodiment of the present invention.
  • Figure 2 is a diagram illustrating the configuration of components used in an information processing system according to an embodiment.
  • Figure 3A is a diagram explaining the configuration of a database used in an information processing system of one embodiment of the present invention
  • Figure 3B is a diagram explaining the configuration of a candidate list created by an information processing system of one embodiment of the present invention
  • Figure 3C is a diagram explaining the configuration of materials used in an information processing system of one embodiment of the present invention.
  • Figures 4A and 4B are diagrams illustrating the structure of instruction statements sent and received within an information processing system according to one embodiment of the present invention.
  • Figures 5A to 5C are diagrams illustrating the configuration of queries sent and received within an information processing system according to one embodiment of the present invention.
  • Figure 6 is a diagram explaining the structure of information content created by an information processing system according to one embodiment of the present invention.
  • Figure 7 is a diagram illustrating the configuration of an information processing system according to one embodiment of the present invention.
  • Figure 8 is a diagram illustrating the configuration of components used in an information processing system according to an embodiment.
  • Figures 9A to 9C are diagrams explaining the structure of instruction statements sent and received within an information processing system according to one embodiment of the present invention.
  • Figure 10 is a block diagram illustrating the configuration of an information processing device that can be used in an information processing system of one embodiment of the present invention.
  • the information processing system described in this embodiment includes a component 30, a component 20, and a component 21 (see FIG. 1).
  • the information processing device that performs the functions of component 30, the information processing device that performs the functions of component 21, and the information processing device that performs the functions of component 20 each include a calculation device and a communication device. Furthermore, they are connected to each other using, for example, a network 51.
  • the component 30 has a function of receiving a question Q1 and transmitting it to the component 21.
  • a user of the information processing system inputs the question Q1 to the component 30.
  • the user of the information processing system inputs the question Q1 to the component 30 in natural language using an input device such as a keyboard, a mouse, an eye-gaze input device, or a microphone.
  • Component 20 has the function of accepting instruction statement Pt-I and sending answer Ans to component 21, the function of accepting instruction statement Pt-II and sending identification information Id to component 21, and the function of performing processing using generative model GM.
  • the generation model GM has a function of generating an answer Ans according to the instruction Pt-I and a function of specifying identification information Id according to the instruction Pt-II.
  • a large-scale language model, an image generation model, or a video generation model can be used for the generation model GM.
  • a video generation model can be used as the generative model GM to generate a video.
  • a video can be generated using a generative model that generates video from documents, such as Sora or Runway Gen2.
  • Component 21 has the functions of accepting question Q1 and sharing it within component 21, creating instruction statements Pt-I and Pt-II and sending them to component 20, and creating information content Cont and sending it to component 30 (see Figure 2).
  • component 21 includes subcomponent 21A, subcomponent 21B, and subcomponent 21C.
  • component 21A includes subcomponent 21A, subcomponent 21B, and subcomponent 21C.
  • component 21C includes subcomponent 21A, subcomponent 21B, and subcomponent 21C.
  • the subcomponent 21A includes a database DB and a search engine SE.
  • the database DB includes one or more records, for example, n records (n is an integer greater than 1) identified by identification information Id_1 to identification information Id_n (see FIG. 3A).
  • a record has a field for storing identification information Id, a field for storing claim target information Tgt, and a field for storing material Matl.
  • a record identified by identification information Id_1 has identification information Id_1, claim target information Tgt_1, and material Matl_1.
  • a serial number assigned in the order in which the orders were received can be used as identification information Id.
  • the target's attributes can be used as appeal target information Tgt.
  • the information to be conveyed can be used in material Matl.
  • information about products or services provided by the advertiser can be used in material Matl.
  • advertiser attributes can be registered in the record.
  • the search engine SE has a function of creating a candidate list CndL from the database DB in response to the query Que1.
  • a table format or the like can be used as the data format of the candidate list CndL.
  • the candidate list CndL illustrated in FIG. 3B includes a record identified by the identification information Id_1 and a record identified by the identification information Id_3.
  • the search engine SE also has a function to extract material Matl from the candidate list CndL in accordance with query Que2. For example, the search engine SE extracts material Matl_1 of the record identified by identification information Id_1 from the candidate list CndL.
  • the subcomponent 21B has a function of creating the directive Pt-I, the directive Pt-II, the query Que1, and the query Que2.
  • the instruction Pt-I includes a question Q1 and an instruction g-I() (see FIG. 4A).
  • Instruction g-I() includes an instruction to generate an answer Ans to question Q1.
  • instruction Pt-I For example, the following paragraph of text can be used as instruction Pt-I.
  • the instruction sentence Pt-II includes a question Q1, an answer Ans, a candidate list CndL, and an instruction g-II( ) (see FIG. 4B).
  • Instruction g-II() includes an instruction to select a preferred record from the candidate list CndL by referring to the requested information Tgt of the record selected in the candidate list CndL, the question Q1, and the answer Ans, and to specify the identification information Id. For example, it is possible to select a record whose requested information Tgt matches or is similar to the question Q1 or the answer Ans. Specifically, the document in the following paragraph can be used in instruction Pt-II.
  • the subcomponent 21C has a function of creating information content Cont.
  • the information content Cont includes an answer Ans and an advertisement Adv1 (see FIG. 6).
  • the information content Cont includes a display indicating that the advertisement Adv1 is an advertisement.
  • an answer Ans and an advertisement Adv1 can be provided to a user of the information processing system who inputs a question Q1.
  • an advertisement Adv1 using the customer's material Matl can be provided to a user of the information processing system.
  • the advertisement Adv1 can be provided using the customer's material Matl.
  • a preferred record can be selected from the multiple records using the generative model GM, and the advertisement Adv1 can be provided using the customer's material Matl.
  • compensation for the distribution of the advertisement Adv1 can be obtained, for example, from the customer.
  • a service using the generative model GM can be provided free of charge to the user of the information processing system who inputs the question Q1 in exchange for viewing the advertisement Adv1.
  • a novel information processing system with excellent convenience, usefulness, and reliability can be provided.
  • the component 30 has a function of receiving member information Mem and transmitting it to the component 21 (see FIG. 1).
  • the member information Mem may include name, age, gender, occupation, hobbies, interests, or family structure.
  • the component 21 has a function of receiving member information Mem and sharing it within the component 21 .
  • the subcomponent 21A has a function of registering member information Mem in the database DB (see FIG. 2).
  • the instruction Pt-II includes member information Mem, a question Q1, an answer Ans, a candidate list CndL, and an instruction g-II( ) (see FIG. 4B).
  • Instruction g-II() includes an instruction to select a preferred record from the candidate list CndL and specify the identification information Id by referring to the appeal target information Tgt of the record selected in the candidate list CndL, the member information Mem, the question Q1, and the answer Ans.
  • the following paragraph of text can be used as instruction Pt-II.
  • the above instruction "Based on the user's membership information below and the Q&A that took place between the user and the system, please select from the list of candidates below a product that you think the user would be happy to respond to if offered to the user, and specify the identification information" corresponds to instruction g-II(). Furthermore, the member information Mem is copied into ⁇ member information Mem ⁇ , the candidate list CndL is copied into ⁇ candidate list CndL ⁇ , the question Q1 is copied into ⁇ question Q1 ⁇ , and the answer Ans is copied into ⁇ answer Ans ⁇ . Furthermore, the last part, "##identification information,” is the part that prompts the generative model GM to output.
  • the query Que1 includes member information Mem, a question Q1, an answer Ans, and a command f1().
  • the command f1( ) includes a command to select records that satisfy the search criteria RC and create a candidate list CndL (see FIG. 5B).
  • the search condition RC is satisfied when the appeal target information Tgt contains a string related to one or more of the member information Mem, question Q1, and answer Ans.
  • an advertiser of a record identified by identification information Id_1 can register a specific word in the target information Tgt_1.
  • the specific word is included in the membership information Mem of an information system user, there is a high probability that the information system user fits the target of the advertiser.
  • the specific word is included in the information system user's question Q1
  • there is a high probability that the information system user fits the target of the advertiser there is a high probability that the information system user fits the target of the advertiser.
  • the specific word is included in the information system's response, there is a high probability that the information system user fits the target of the advertiser.
  • an advertisement Adv1 using customer material Matl can be provided to a user of the information processing system.
  • advertisement Adv1 can be provided using the customer's material Matl.
  • a preferred record can be selected from the multiple records using the generative model GM, and advertisement Adv1 can be provided using that customer's material Matl.
  • compensation for the distribution of advertisement Adv1 can be obtained, for example, from the customer.
  • a service using the generative model GM can be provided free of charge to a user of the information processing system who inputs question Q1 in exchange for viewing advertisement Adv1.
  • the component 20 has a function of receiving the instruction Pt-III and transmitting the advertisement Adv2 to the component 21 (see FIG. 7).
  • the generative model GM has a function of generating an advertisement Adv2 in accordance with the directive Pt-III.
  • the component 21 has a function of creating an instruction Pt-III and transmitting it to the component 20, and a function of receiving an advertisement Adv2 and creating information content Cont.
  • the subcomponent 21B has a function of creating a directive Pt-III from the material Matl (see FIG. 8).
  • Material Matl includes summary information Ol, regulatory information Reg, and instructions g-III().
  • material Matl_1 of the record identified by identification information Id_1 includes summary information Ol, regulatory information Reg, and instructions g-III() (see Figure 3C).
  • the summary information OL can be used to generate an advertisement using the generative model GM, or the desired atmosphere of the advertisement.
  • the instruction Pt-III includes summary information O1, regulatory information Reg, and instruction g-III() (see FIG. 9A).
  • Instruction g-III() includes an instruction to generate an advertisement Adv2 according to the summary information O1 that does not violate the regulatory information Reg.
  • the following paragraph of text can be used for instruction Pt-III:
  • an answer Ans and an advertisement Adv2 can be provided to a user of the information processing system who inputs a question Q1.
  • an advertisement Adv2 using the customer's material Matl can be generated using the generative model GM.
  • an advertisement Adv2 can be generated in advance, for example, by referring to summary information Ol prepared by the customer.
  • an advertisement Adv2 that does not violate regulatory information Reg set by the customer in advance for example, can be generated.
  • the production of advertisement Adv2 can be contracted.
  • compensation for the production of advertisement Adv2 can be obtained, for example, from the customer.
  • a novel information processing system with excellent convenience, usefulness, and reliability can be provided.
  • the component 20 has a function of receiving the directive Pt-IV and transmitting the determination result Jdg to the component 21 (see FIG. 7).
  • the component 21 has the function of creating information content Cont and sending it to the component 30 when the value of the judgment result Jdg is true, and resending the instruction statement Pt-III to the component 20 when the judgment result Jdg is false.
  • the instruction Pt-IV includes the advertisement Adv2, the regulatory information Reg, and the instruction g-IV() (see FIG. 9B).
  • the instruction g-IV() includes an instruction to set the value of the judgment result Jdg to true when the advertisement Adv2 does not violate the regulatory information Reg.
  • the following paragraph of text can be used as the instruction Pt-IV:
  • an answer Ans and an advertisement Adv2 can be provided to a user of the information processing system who inputs a question Q1.
  • an advertisement Adv2 using a customer's material Matl can be generated using the generative model GM.
  • an advertisement Adv2 can be generated in advance, for example, by referring to summary information Ol prepared by the customer.
  • an advertisement Adv2 that does not violate regulatory information Reg set by the customer can be generated in advance, for example.
  • a novel information processing system that is highly convenient, useful, and reliable can be provided.
  • the component 20 has a function of receiving the directive Pt-V and transmitting a report Rep to the component 21 (see FIG. 7).
  • the generative model GM has a function of generating a report Rep in accordance with the directive Pt-V.
  • the component 21 has a function of receiving a report Rep and sharing it within the component 21, and a function of creating a directive Pt-V and sending it to the component 20.
  • the subcomponent 21C has a function of creating history data LD1 and history data LD2.
  • the history data LD1 records the transmitted information content Cont and the received questions Q1 in order.
  • the history data LD2 records the number of accesses to the URL assigned to the advertisement Adv2 and the reports Rep. For example, cookies can be used to learn the behavior of users of the information processing system.
  • the instruction Pt-V includes history data LD1 and an instruction g-V( ).
  • Instruction g-V() includes an instruction to search for question Q2 in history data LD1 and generate report Rep.
  • question Q2 includes content related to advertisement Adv2 included in information content Cont sent before question Q2.
  • a user of the information processing system asks a question related to the provided advertisement Adv2, this is recorded in report Rep.
  • the following paragraph of text can be used as instruction Pt-V.
  • the information processing system described in this embodiment includes a component 30, a component 21, and a component 20 (see FIGS. 1 and 7).
  • an information processing system can be configured with an information processing device that performs the functions of component 30, an information processing device that performs the functions of component 21, and an information processing device that performs the functions of component 20.
  • the number of information processing devices that make up an information processing system according to one embodiment of the present invention is one or more.
  • an information processing system according to one embodiment of the present invention can be configured by connecting multiple information processing devices using network 51.
  • the load associated with information processing can be distributed.
  • the first configuration example of the information processing device described in this embodiment can be used as the component 30.
  • the first configuration example of the information processing device can also be called a client computer.
  • a desktop computer can be used as the component 30.
  • Configuration example 1 of the information processing device can accept data input by a user of an information processing system of one embodiment of the present invention. Furthermore, configuration example 1 of the information processing device can provide the user with data output by an information processing system of one embodiment of the present invention.
  • Component 30 runs, for example, dedicated application software, a web browser, etc. Users of an information processing system according to one aspect of the present invention can access the information processing system via either of these. This allows them to enjoy services using the information processing system according to one aspect of the present invention.
  • the second example of the configuration of the information processing device described in this embodiment can be used as the component 21.
  • the component 21 can be a workstation, a server computer, a supercomputer, or the like.
  • configuration example 2 of the information processing device has the functionality of a parallel computer.
  • a parallel computer By using it as a parallel computer, it is possible to perform large-scale calculations necessary for learning and inference in artificial intelligence (AI), for example.
  • AI artificial intelligence
  • configuration example 2 of the information processing device can perform processing using a natural language model that uses AI.
  • processing can be performed using natural language processing models such as GPT-3 (registered trademark), GPT-3.5, GPT-4 (registered trademark), LaMDA, Llama2, or Llama3.
  • GPT-3 registered trademark
  • GPT-3.5 registered trademark
  • GPT-4 registered trademark
  • LaMDA LaMDA
  • Llama2 Llama3.
  • the configuration example 3 of the information processing device described in this embodiment can be used as the component 20.
  • the component 20 is larger in scale and has higher calculation capabilities than the component 21.
  • a large computer such as a server computer or a supercomputer can be used as the component 20.
  • configuration example 3 of the information processing device has the functionality of a parallel computer. By using it as a parallel computer, it is possible to perform large-scale calculations required for AI learning and inference, for example.
  • configuration example 3 of the information processing device can perform processing using a natural language model that uses AI.
  • it can execute processing using a general-purpose language model that can perform a variety of natural language processing tasks.
  • processing can be performed using natural language models such as GPT-3 (registered trademark), GPT-3.5, GPT-4 (registered trademark), LaMDA, Llama2, or Llama3. It is particularly preferable to be able to perform processing using GPT-4 (registered trademark). For example, being able to perform processing using a large-scale language model that is larger than conventional natural language models can enable more natural document generation or dialogue.
  • a person providing a service using an information processing system does not necessarily need to own information processing device configuration example 3.
  • a service provider can use part of a service provided by another business or the like using information processing device configuration example 3.
  • the network 51 that can be used in the information processing system according to one embodiment of the present invention can connect multiple information processing devices. This allows the connected multiple information processing devices to transmit and receive data to and from each other. Furthermore, the load associated with information processing can be distributed.
  • communication protocols or technologies that can be used include communication standards such as the fourth generation mobile communication system (4G), fifth generation mobile communication system (5G), and sixth generation mobile communication system (6G), as well as specifications standardized by the IEEE such as Wi-Fi (registered trademark) and Bluetooth (registered trademark).
  • 4G fourth generation mobile communication system
  • 5G fifth generation mobile communication system
  • 6G sixth generation mobile communication system
  • Wi-Fi registered trademark
  • Bluetooth registered trademark
  • a local network can be used for network 51.
  • An intranet or extranet can also be used for network 51.
  • a PAN Personal Area Network
  • LAN Local Area Network
  • CAN Campus Area Network
  • MAN Metropolitan Area Network
  • WAN Wide Area Network
  • GAN Global Area Network
  • a global network can be used as network 51.
  • the Internet which is the foundation of the World Wide Web (WWW), can be used.
  • WWW World Wide Web
  • a person who provides a service using an information processing system of one embodiment of the present invention can provide a service using an information processing method of one embodiment of the present invention, for example, via network 51.
  • an information processing system is constructed within a local network, the possibility of confidential information being leaked can be reduced, for example, compared to when the Internet is used.
  • An information processing device that can be used in an information processing system according to one embodiment of the present invention includes, for example, an input unit 110, a storage unit 120, a processing unit 130, an output unit 140, and a transmission path 150 (see FIG. 10).
  • components are classified by function and shown as block diagrams that are independent of each other; however, in reality, it is difficult to completely separate components by function, and one component may be involved in multiple functions.
  • part of the processing unit 130 may function as the input unit 110.
  • one function may be involved in multiple components.
  • the processing performed by the processing unit 130 may be executed by different information processing devices depending on the processing.
  • the input unit 110 can receive data from outside the information processing device. For example, the input unit 110 receives data via the network 51.
  • the input unit 110 supplies the received data to one or both of the memory unit 120 and the processing unit 130 via the transmission path 150.
  • the storage unit 120 has a function of storing a program executed by the processing unit 130.
  • the storage unit 120 can also have a function of storing data generated by the processing unit 130 (e.g., calculation results, analysis results, inference results), data accepted by the input unit 110, and the like.
  • the storage unit 120 may have a database. Furthermore, the information processing device may have a database separate from the storage unit 120. The information processing device may have a function to retrieve data from a database that exists outside the storage unit 120, outside the information processing device, or outside the information processing system. Furthermore, the information processing device may have a function to retrieve data from both its own database and an external database.
  • One or both of a storage device and a file server can be used as the memory unit 120. Also, a database that records the paths of files stored on a file server can be used as the memory unit 120.
  • the storage unit 120 has at least one of volatile memory and non-volatile memory.
  • volatile memory include DRAM (Dynamic Random Access Memory) and SRAM (Static Random Access Memory).
  • non-volatile memory include ReRAM (Resistive Random Access Memory, also known as Resistive Random Access Memory), PRAM (Phase Change Random Access Memory), FeRAM (Ferroelectric Random Access Memory), MRAM (Magnetoresistive Random Access Memory, also known as Magnetoresistive Memory), and flash memory.
  • the storage unit 120 may also include at least one of NOSRAM (registered trademark) and DOSRAM (registered trademark).
  • the storage unit 120 may also include a recording media drive. Examples of recording media drives include hard disk drives (HDDs) and solid state drives (SSDs).
  • NOSRAM is an abbreviation for "Nonvolatile Oxide Semiconductor Random Access Memory (RAM).”
  • NOSRAM is a type of memory in which memory cells are two-transistor (2T) or three-transistor (3T) gain cells, and the transistors are transistors (also called OS transistors) that use metal oxide in the channel formation region. OS transistors have extremely low leakage current, which is the current that flows between the source and drain when they are off.
  • NOSRAM can be used as nonvolatile memory by using its extremely low leakage current to retain charge corresponding to data within the memory cell.
  • NOSRAM is particularly suitable for arithmetic processing that requires repeated large amounts of data read operations because it can read stored data without destroying it (nondestructive read). NOSRAM can increase its data capacity by stacking layers, so it can be used as a large-scale cache memory, main memory, or storage memory, thereby improving the performance of semiconductor devices.
  • DOSRAM is an abbreviation for "Dynamic Oxide Semiconductor RAM” and refers to RAM with 1T (transistor) 1C (capacitor) type memory cells.
  • DOSRAM is a DRAM formed using OS transistors, and is memory that temporarily stores information sent from the outside. DOSRAM is memory that takes advantage of the low off-state current of OS transistors.
  • metal oxide refers to oxides of metals in a broad sense. Metal oxides are classified into oxide insulators, oxide conductors (including transparent oxide conductors), oxide semiconductors (also referred to as oxide semiconductors or simply OS), and the like. For example, when a metal oxide is used in the semiconductor layer of a transistor, the metal oxide may be referred to as an oxide semiconductor.
  • the metal oxide contained in the channel formation region preferably contains indium (In).
  • the carrier mobility (electron mobility) of the OS transistor is increased.
  • indium oxide (InOx) or indium gallium zinc oxide (In-Ga-Zn oxide, also referred to as "IGZO” can be used for the channel formation region.
  • the metal oxide contained in the channel formation region is preferably an oxide semiconductor containing element M.
  • Element M is preferably at least one of aluminum (Al), gallium (Ga), and tin (Sn).
  • element M Other elements that can be used for element M include boron (B), silicon (Si), titanium (Ti), iron (Fe), nickel (Ni), germanium (Ge), yttrium (Y), zirconium (Zr), molybdenum (Mo), lanthanum (La), cerium (Ce), neodymium (Nd), hafnium (Hf), tantalum (Ta), and tungsten (W).
  • the element M may be a combination of two or more of the above elements.
  • the element M is, for example, an element with a high bond energy with oxygen.
  • the element M is an element with a higher bond energy with oxygen than indium.
  • the metal oxide contained in the channel formation region is preferably a metal oxide containing zinc (Zn). Metal oxides containing zinc may be more likely to crystallize.
  • the metal oxide contained in the channel formation region is not limited to metal oxides containing indium.
  • the metal oxide contained in the channel formation region may be, for example, a metal oxide containing zinc but not indium, such as zinc tin oxide or gallium tin oxide, a metal oxide containing gallium, or a metal oxide containing tin.
  • the processing unit 130 has a function of performing processes such as calculation, analysis, and inference using data supplied from one or both of the input unit 110 and the storage unit 120.
  • the processing unit 130 can supply generated data (e.g., calculation results, analysis results, and inference results) to one or both of the storage unit 120 and the output unit 140.
  • the processing unit 130 has the function of acquiring data from the memory unit 120.
  • the processing unit 130 can also have the function of recording or registering data in the memory unit 120.
  • the processing unit 130 may have, for example, an arithmetic circuit.
  • the processing unit 130 may have, for example, a central processing unit (CPU: Central Processing Unit).
  • the processing unit 130 may also have a GPU (Graphics Processing Unit).
  • the processing unit 130 may also have an NPU (neural processing unit/neural network processing unit).
  • the processing unit 130 may have a microprocessor such as a DSP (Digital Signal Processor).
  • the microprocessor may be implemented using a PLD (Programmable Logic Device) such as an FPGA (Field Programmable Gate Array) or an FPAA (Field Programmable Analog Array).
  • the processing unit 130 may also have a quantum processor.
  • the processing unit 130 can perform various types of data processing and program control by interpreting and executing instructions from various programs using the processor. Programs that can be executed by the processor are stored in at least one of the memory area of the processor and the storage unit 120.
  • the processing unit 130 may have a main memory.
  • the main memory may have at least one of volatile memory such as RAM and non-volatile memory such as ROM (Read Only Memory).
  • the main memory may also have at least one of the above-mentioned NOSRAM and DOSRAM.
  • RAM may be, for example, DRAM or SRAM, and a virtual memory space is allocated and used as a working space for the processing unit 130.
  • the operating system, application programs, program modules, program data, lookup tables, etc. stored in the memory unit 120 are loaded into RAM for execution. These data, programs, and program modules loaded into RAM are each directly accessed and operated by the processing unit 130.
  • ROM can store BIOS (Basic Input/Output System) and firmware, which do not require rewriting.
  • BIOS Basic Input/Output System
  • Examples of ROM include mask ROM, OTPROM (One Time Programmable Read Only Memory), and EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory).
  • Examples of EPROM include UV-EPROM (Ultra-Violet Erasable Programmable Read Only Memory), which allows stored data to be erased by exposure to ultraviolet light, EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), and flash memory.
  • the processing unit 130 can have one or both of an OS transistor and a transistor having silicon in the channel formation region (Si transistor).
  • the processing unit 130 preferably includes an OS transistor. Because OS transistors have extremely low off-state current, using an OS transistor as a switch for retaining charge (data) flowing into a capacitor functioning as a memory element can ensure long-term data retention. By using this characteristic in at least one of the register and cache memory of the processing unit, the processing unit can be operated only when necessary and can be turned off at other times by saving the information from the previous processing in the memory element. In other words, normally-off computing is possible, enabling low power consumption in the information processing system.
  • information processing devices use AI for at least some of their processing.
  • ANN artificial neural network
  • a neural network is realized by a circuit (hardware) or a program (software).
  • a neural network refers to a general model that mimics the neural circuit network of a living organism, determines the connection strength between neurons through learning, and has problem-solving capabilities.
  • a neural network has an input layer, an intermediate layer (hidden layer), and an output layer.
  • connection strengths also known as weighting coefficients
  • the output unit 140 can output at least one of the calculation results, analysis results, and inference results from the processing unit 130 to the outside of the information processing device.
  • the output unit 140 can transmit data via the network 51.
  • a device such as a personal computer equipped with a communication port or a communication function can be used.
  • a device equipped with a communication function may be used for the input unit 110 and the output unit 140.
  • the transmission path 150 has a function of transmitting data. Data can be transmitted and received between the input unit 110, the storage unit 120, the processing unit 130, and the output unit 140 via the transmission path 150. Specifically, an external bus, a LAN, or the Internet can be used as the transmission path 150.
  • Figure 11 is a diagram illustrating an information processing method according to one aspect of the present invention.
  • Figure 12 is a diagram illustrating an information processing method according to one aspect of the present invention.
  • Figure 13 is a diagram illustrating an information processing method according to one aspect of the present invention.
  • the information processing method according to one aspect of the present invention includes a phase PH1 and a phase PH2 (see FIG. 11).
  • Phase PH1 includes a first step S1 to a third step S3.
  • Phase PH1 is a method for collecting member information Mem.
  • Step S1 of phase PH1 the component 30 has a function of accepting member information Mem and transmitting it to the component 21. For example, a user of the information processing system inputs the member information Mem.
  • the component 21 receives the member information Mem and shares it within the component 21.
  • Step S3>> In step S3 of phase PH1, the subcomponent 21A registers the member information Mem in the database DB.
  • Phase PH2 follows phase PH1 and includes a first step S1 to a tenth step S10.
  • Phase PH2 is a method of receiving a question Q1 and transmitting the identified identification information Id.
  • Step S1>> the component 30 has a function of accepting a question Q1 and transmitting it to the component 21. For example, a user of the information processing system inputs the question Q1.
  • step S2 of phase PH2 component 21 receives question Q1 and shares it within component 21.
  • component 21 includes subcomponent 21A, subcomponent 21B, and subcomponent 21C.
  • the component 20 receives the directive Pt-I and generates an answer Ans using the generative model GM.
  • step S5 of phase PH2 component 20 transmits the answer Ans to component 21.
  • the search condition RC is satisfied when the appeal target information Tgt includes a string related to one or more of the member information Mem, question Q1, and answer Ans.
  • Step S7>> the search engine SE of the subcomponent 21A creates a candidate list CndL from the database DB in response to the query Que1.
  • Step S9>> the component 20 receives the directive Pt-II and identifies the identification information Id using the generative model GM.
  • Step S10>> In step S10 of phase PH2, the component 20 transmits the identification information Id to the component 21.
  • the information processing method of one embodiment of the present invention includes phases PH1 to PH3 (see FIG. 11).
  • Phase PH3 follows phase PH2 and includes a first step S1 to a fourth step S4.
  • Phase PH3 is a method for creating and providing information content Cont from material Matl collected using specified identification information Id.
  • step S1 of phase PH3 the subcomponent 21B creates a query Que2.
  • the query Que2 includes an identification Id and a command f2().
  • the command f2() includes a command to extract a material Matl from a record identified by the identification Id.
  • step S2 of phase PH3 the search engine SE of the subcomponent 21A extracts material Matl from the candidate list CndL in response to the query Que2.
  • the material Matl includes the advertisement Adv1.
  • Step S3>> In step S3 of phase PH3, the subcomponent 21C creates information content Cont and transmits it to the component 30. Note that the information content Cont includes the answer Ans and the advertisement Adv1.
  • Step S4>> In step S4 of phase PH3, the component 30 accepts and provides the information content Cont.
  • an advertisement Adv1 using customer material Matl can be provided to a user of the information processing system.
  • advertisement Adv1 can be provided using the customer's material Matl.
  • a preferred record can be selected from the multiple records using the generative model GM, and advertisement Adv1 can be provided using that customer's material Matl.
  • compensation for the distribution of advertisement Adv1 can be obtained, for example, from the customer.
  • a service using the generative model GM can be provided free of charge to a user of the information processing system who inputs question Q1 in exchange for viewing advertisement Adv1.
  • a new information processing method that is highly convenient, useful, and reliable can be provided.
  • the information processing method of one embodiment of the present invention includes phases PH1 to PH3 (see FIG. 12).
  • Phase PH3 follows phase PH2 and includes a first step S1 to a seventh step S7.
  • Phase PH3 is a method for creating and providing information content Cont from material Matl collected using specified identification information Id. Advertisement Adv2 is generated using a generative model GM.
  • step S1 of phase PH3 the subcomponent 21B creates a query Que2.
  • the query Que2 includes an identification Id and a command f2().
  • the command f2() includes a command to extract a material Matl from a record identified by the identification Id.
  • step S2 of phase PH3 the search engine SE of the subcomponent 21A extracts material Matl from the candidate list CndL in response to the query Que2.
  • the material Matl includes summary information Ol, regulation information Reg, and instructions g-III( ).
  • step S3 of phase PH3 the subcomponent 21B creates an instruction Pt-III from the material Matl and transmits it to the component 20.
  • the instruction Pt-III includes summary information Ol, regulatory information Reg, and instruction g-III().
  • the instruction g-III() includes an instruction to generate an advertisement Adv2 in accordance with the summary information Ol that does not violate the regulatory information Reg.
  • the component 20 receives the directive Pt-III and generates an advertisement Adv2 using the generative model GM.
  • Step S5>> In step S5 of phase PH3, the component 20 transmits the advertisement Adv2 to the component 21.
  • Step S6>> In step S6 of phase PH3, the component 21 receives the advertisement Adv2, and the subcomponent 21C creates information content Cont and transmits it to the component 30. Note that the information content Cont includes the answer Ans and the advertisement Adv2.
  • Step S7>> In step S7 of phase PH3, the component 30 accepts and provides the information content Cont.
  • an answer Ans and an advertisement Adv2 can be provided to a user of the information processing system who inputs a question Q1.
  • an advertisement Adv2 using a customer's material Matl can be generated using the generative model GM.
  • an advertisement Adv2 can be generated by referring to, for example, outline information Ol prepared in advance by the customer.
  • an advertisement Adv2 that does not violate, for example, regulatory information Reg set in advance by the customer can be generated.
  • the production of advertisement Adv2 can be contracted.
  • compensation for the production of advertisement Adv2 can be obtained, for example, from the customer.
  • a novel information processing method that is highly convenient, useful, and reliable can be provided.
  • the information processing method of one embodiment of the present invention includes phases PH1 to PH3 (see FIG. 13).
  • Phase PH3 follows phase PH2 and includes a first step S1 to a tenth step S10.
  • Phase PH3 is a method for creating and providing information content Cont from material Matl collected using specified identification information Id.
  • the advertisement Adv2 generated using the generative model GM is determined by the generative model GM to determine whether it violates regulatory information Reg.
  • step S1 of phase PH3 the subcomponent 21B creates a query Que2.
  • the query Que2 includes an identification Id and a command f2().
  • the command f2() includes a command to extract a material Matl from a record identified by the identification Id.
  • step S2 of phase PH3 the search engine SE of the subcomponent 21A extracts material Matl from the candidate list CndL in response to the query Que2.
  • the material Matl includes summary information Ol, regulation information Reg, and instructions g-III( ).
  • step S3 of phase PH3 the subcomponent 21B creates an instruction Pt-III from the material Matl and transmits it to the component 20.
  • the instruction Pt-III includes summary information Ol, regulatory information Reg, and instruction g-III().
  • the instruction g-III() includes an instruction to generate an advertisement Adv2 in accordance with the summary information Ol that does not violate the regulatory information Reg.
  • the component 20 receives the directive Pt-III and generates an advertisement Adv2 using the generative model GM.
  • Step S5>> In step S5 of phase PH3, the component 20 transmits the advertisement Adv2 to the component 21.
  • Step S6>> In step S6 of phase PH3, the component 21 receives the advertisement Adv2.
  • the subcomponent 21B creates an instruction Pt-IV and transmits it to the component 20.
  • the instruction Pt-IV includes the advertisement Adv2, regulatory information Reg, and an instruction g-IV().
  • the instruction g-IV() includes an instruction to set the value of the determination result Jdg to true when the advertisement Adv2 does not violate the regulatory information Reg.
  • the component 20 has a function of receiving the directive Pt-IV and transmitting the determination result Jdg to the component 21.
  • Step S10>> In step S10 of phase PH3, the component 30 receives and provides the information content Cont.
  • an answer Ans and an advertisement Adv2 can be provided to a user of the information processing system who inputs a question Q1.
  • an advertisement Adv2 using a customer's material Matl can be generated using the generative model GM.
  • an advertisement Adv2 can be generated by referring to, for example, outline information Ol prepared in advance by the customer.
  • an advertisement Adv2 that does not violate, for example, the customer's predetermined regulatory information Reg can be generated.
  • a novel information processing method that is highly convenient, useful, and reliable can be provided.

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Abstract

利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供する。 3 つのコンポーネントで構成される情報処理システム。第1 のコンポーネントは質問を受け付けて情報コンテンツを提供する。第2 のコンポーネントは生成モデルを用いて回答を生成し、識別情報を特定する。第3 のコンポーネントは質問を受け付け、指示文を作成して第2 のコンポーネントに送信し、 情報コンテンツを作成する。また、第3 のコンポーネントは3 つのサブコンポーネントを備える。第1 のサブコンポーネントはデータベースと検索エンジンを備え、候補一覧から素材を抽出する。第2のサブコンポーネントは指示文やクエリを作成する。第3 のサブコンポーネントは回答や広告を含む 情報コンテンツを作成する。

Description

情報処理システム、情報処理方法
本発明の一態様は、情報処理システム、情報処理方法または半導体装置に関する。
なお、本発明の一態様は、上記の技術分野に限定されない。本明細書等で開示する発明の一態様の技術分野は、物、方法、または、製造方法に関するものである。または、本発明の一態様は、プロセス、マシン、マニュファクチャ、または、組成物（コンポジション・オブ・マター）に関するものである。そのため、より具体的に本明細書で開示する本発明の一態様の技術分野としては、情報処理装置、半導体装置、記憶装置、それらの駆動方法、または、それらの製造方法、を一例として挙げることができる。
近年、ニューラルネットワークを用いた言語モデルの開発が盛んに行われており、特に大規模言語モデル（ＬＬＭ：Ｌａｒｇｅ　Ｌａｎｇｕａｇｅ　Ｍｏｄｅｌ）が注目されている。大規模言語モデルは、大量のデータを用いて学習された自然言語処理モデルである。大規模言語モデルにより、例えばユーザの指示に対して回答を行う対話モデルを実現できる。非特許文献１では、大規模言語モデルとしてＧＰＴ−４（Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ　Ｐｒｅ−ｔｒａｉｎｅｄ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ　４）（登録商標）が開示されており、また、対話モデルとしてＣｈａｔＧＰＴが開示されている。
大規模言語モデルを利用することで、自然言語処理モデルの能力が大幅に上昇している。一方で、言語モデルの巨大化により、自前で言語モデルを組み込んで運用することは設備及び費用の面から難しい。そのため、言語モデルを提供する外部サービスを利用することが、言語モデルの利用形態の一つとなっている。
Ｓｕｍｍａｒｙ　ｏｆ　ＣｈａｔＧＰＴ／ＧＰＴ−４　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ａｎｄ　Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ　Ｔｏｗａｒｄｓ　ｔｈｅ　Ｆｕｔｕｒｅ　ｏｆ　Ｌａｒｇｅ　Ｌａｎｇｕａｇｅ　Ｍｏｄｅｌｓ，Ｙｉｈｅｎｇ　Ｌｉｕ　ｅｔ　ａｌ．（Ｓｕｂｍｉｔｔｅｄ　ｏｎ　４　Ａｐｒ　２０２３、［ｏｎｌｉｎｅ］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐｓ：／／ａｒｘｉｖ．ｏｒｇ／ａｂｓ／２３０４．０１８５２＞
本発明の一態様は、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することを課題の一とする。または、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理方法を提供することを課題の一とする。または、新規な情報処理システム、新規な情報処理方法、または、新規な半導体装置を提供することを課題の一とする。
なお、これらの課題の記載は、他の課題の存在を妨げるものではない。なお、本発明の一態様は、これらの課題の全てを解決する必要はないものとする。なお、これら以外の課題は、明細書、図面、請求項などの記載から、自ずと明らかとなるものであり、明細書、図面、請求項などの記載から、これら以外の課題を抽出することが可能である。
（１）本発明の一態様は、第１のコンポーネントと、第２のコンポーネントと、第３のコンポーネントと、を有する情報処理システムである。
第１のコンポーネントは、第１の質問を受け付けて、第３のコンポーネントに送信する機能と、情報コンテンツを受け付けて、提供する機能と、を備える。
第２のコンポーネントは、第１の指示文を受け付けて、回答を第３のコンポーネントに送信する機能と、第２の指示文を受け付けて、識別情報を第３のコンポーネントに送信する機能と、生成モデルを用いた処理を行う機能と、を備える。なお、生成モデルは、第１の指示文に従って、回答を生成する機能と、第２の指示文に従って、識別情報を特定する機能を備える。
第３のコンポーネントは、第１の質問を受け付けて、第３のコンポーネント内で共有する機能と、第１の指示文および第２の指示文を作成して、第２のコンポーネントに送信する機能と、情報コンテンツを作成して、第１のコンポーネントに送信する機能と、を備える。また、第３のコンポーネントは、第１のサブコンポーネントと、第２のサブコンポーネントと、第３のサブコンポーネントと、を備える。
第１のサブコンポーネントは、データベースおよび検索エンジンを備える。データベースは、単数または複数のレコードを備える。なお、レコードは、識別情報を格納するフィールドと、訴求対象情報を格納するフィールドと、素材を格納するフィールドと、を備える。また、検索エンジンは、第１のクエリに応じて、データベースから候補一覧を作成する機能と、第２のクエリに応じて、候補一覧から素材を抽出する機能と、を備える。
第２のサブコンポーネントは、第１の指示文、第２の指示文、第１のクエリおよび第２のクエリを作成する機能を備える。
第１の指示文は、第１の質問および第１の指示を含み、第１の指示は、第１の質問に対する回答を生成させる指示を含む。また、第２の指示文は、第１の質問、回答、候補一覧および第２の指示を含み、第２の指示は、候補一覧に選ばれたレコードの訴求対象情報と、第１の質問および回答と、を参考にして、候補一覧の中から好ましいレコードを選ばせて、識別情報を特定させる指示を含む。
第１のクエリは、第１の質問、回答および第１の命令を含み、第１の命令は、検索条件を満たすレコードを選んで、候補一覧を作成する命令を含む。なお、訴求対象情報が、第１の質問および回答の一方または両方に関連する文字列を含むとき、検索条件は満たされる。また、第２のクエリは、識別情報および第２の命令を含み、第２の命令は、識別情報が特定するレコードから、素材を抽出する命令を含む。なお、素材は第１の広告を含む。
第３のサブコンポーネントは、情報コンテンツを作成する機能を備え、情報コンテンツは、回答および第１の広告を含む。
これにより、例えば、第１の質問を入力した情報処理システムの利用者に、回答および第１の広告を提供することができる。また、例えば、顧客の素材を使った第１の広告を、情報処理システムの利用者に提供することができる。また、例えば、顧客の訴求対象情報に、第１の質問または回答が関連するときに、顧客の素材を使って、第１の広告を提供することができる。また、例えば、顧客を管理する複数のレコードの訴求対象情報に、第１の質問または回答が関連するときに、複数のレコードの中から好ましいレコードを、生成モデルを用いて選び出し、その顧客の素材を使って、第１の広告を提供することができる。また、第１の広告の頒布に係る対価を、例えば、顧客から、得ることができる。また、例えば、第１の広告の視聴と引き換えに、生成モデルを利用するサービスを、第１の質問を入力した情報処理システムの利用者に無償で提供することができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
（２）また、本発明の一態様は、第１のコンポーネントが、会員情報を受け付けて、第３のコンポーネントに送信する機能を備える、上記の情報処理システムである。
第３のコンポーネントは、会員情報を受け付けて、第３のコンポーネント内で共有する機能を備える。
第１のサブコンポーネントは、会員情報をデータベースに登録する機能を備える。
第２の指示文は、第１の質問、回答、候補一覧および第２の指示に加えて会員情報をも含み、第２の指示は、候補一覧に選ばれたレコードの訴求対象情報と、第１の質問および回答と、に加えて会員情報をも参考にして、候補一覧の中から好ましいレコードを選ばせて、識別情報を特定させる指示を含む。
第１のクエリは、第１の質問、回答および第１の命令に加えて会員情報をも含み、第１の命令は、検索条件を満たすレコードを選んで、候補一覧を作成する命令を含む。なお、訴求対象情報が、第１の質問および回答に加えて会員情報のいずれか一または複数に関連する文字列を含むとき、検索条件は満たされる。
これにより、例えば、会員情報および第１の質問を入力した情報処理システムの利用者に、回答および第１の広告を提供することができる。また、例えば、顧客の素材を使った第１の広告を、情報処理システムの利用者に提供することができる。また、例えば、顧客の訴求対象情報に、会員情報、第１の質問または回答が関連するときに、顧客の素材を使って、第１の広告を提供することができる。また、例えば、顧客を管理する複数のレコードの訴求対象情報に、会員情報、第１の質問または回答が関連するときに、複数のレコードの中から好ましいレコードを、生成モデルを用いて選び出し、その顧客の素材を使って、第１の広告を提供することができる。また、第１の広告の頒布に係る対価を、例えば、顧客から、得ることができる。また、例えば、第１の広告の視聴と引き換えに、生成モデルを利用するサービスを、第１の質問を入力した情報処理システムの利用者に無償で提供することができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
（３）また、本発明の一態様は、第２のコンポーネントが、第３の指示文を受け付けて、第２の広告を第３のコンポーネントに送信する機能を備え、生成モデルは、第３の指示文に従って、第２の広告を生成する機能を備える上記の情報処理システムである。
第３のコンポーネントは、第３の指示文を作成して、第２のコンポーネントに送信する機能と、第２の広告を受け付けて、情報コンテンツを作成する機能と、を備える。
第２のサブコンポーネントは、素材から第３の指示文を作成する機能を備える。なお、素材は、概略情報、規制情報および第３の指示を含む。第３の指示文は、概略情報、規制情報および第３の指示を含み、第３の指示は、概略情報に従って、規制情報に抵触しない第２の広告を生成させる指示を含む。
これにより、例えば、第１の質問を入力した情報処理システムの利用者に、回答および第２の広告を提供することができる。また、例えば、顧客の素材を使った第２の広告を、生成モデルを用いて、生成することができる。また、あらかじめ、例えば、顧客が用意した概略情報を参考にして、第２の広告を生成することができる。また、あらかじめ、例えば、顧客が定めた規制情報に抵触しない第２の広告を生成することができる。また、第２の広告の制作を請け負うことができる。また、第２の広告の制作に係る対価を、例えば、顧客から、得ることができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
（４）また、本発明の一態様は、第２のコンポーネントが、第４の指示文を受け付けて、判定結果を第３のコンポーネントに送信する機能を備える、上記の情報処理システムである。
第３のコンポーネントは、判定結果の値が真であるときに、情報コンテンツを作成して、第１のコンポーネントに送信し、判定結果が偽であるときに、第３の指示文を第２のコンポーネントに再送信する機能を、備える。
第１のサブコンポーネントは第４の指示文を作成する機能を備える。第４の指示文は、第２の広告、規制情報および第４の指示を含み、第４の指示は、第２の広告が規制情報に抵触しないとき、判定結果の値を真にする指示を含む。
これにより、例えば、第１の質問を入力した情報処理システムの利用者に、回答および第２の広告を提供することができる。また、例えば、顧客の素材を使った第２の広告を、生成モデルを用いて、生成することができる。また、あらかじめ、例えば、顧客が用意した概略情報を参考にして、第２の広告を生成することができる。また、あらかじめ、例えば、顧客が定めた規制情報に抵触しない第２の広告を生成することができる。また、あらかじめ定めた規制情報に抵触する第２の広告の提供を防止することができる。また、第２の広告の制作を請け負うことができる。また、第２の広告の制作に係る対価を、例えば、顧客から、得ることができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
（５）また、本発明の一態様は、第２のコンポーネントが、第５の指示文を受け付けて、報告を第３のコンポーネントに送信する機能を備え、生成モデルは、第５の指示文に従って、報告を生成する機能を備える、上記の情報処理システムである。
第３のコンポーネントは、報告を受け付けて、第３のコンポーネント内で共有する機能と、第５の指示文を作成して、第２のコンポーネントに送信する機能を備える。
第３のサブコンポーネントは、第１の履歴データおよび第２の履歴データを作成する機能を備える。第１の履歴データには、送信した情報コンテンツと、受け付けた第１の質問とが、順番に記録され、第２の履歴データには、第２の広告に付与されたＵＲＬへのアクセス回数および報告が記録される。
第２のサブコンポーネントは、第５の指示文を作成する機能を備える。第５の指示文は、第１の履歴データおよび第５の指示を含み、第５の指示は、第１の履歴データから第２の質問を探して報告を生成させる指示を含む。なお、第２の質問は、第２の質問より前に送信された情報コンテンツに含まれる第２の広告に係る内容を含む。
これにより、第２の広告に対する情報処理システムの利用者の行動または関心を第２の履歴データに記録することができる。また、情報処理システムの利用者に与える第２の広告の影響を第２の履歴データに記録することができる。また、情報処理システムの利用者の行動または関心および第２の広告の影響を第２の履歴データに記録して、例えば、顧客に提供することができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
（６）本発明の一態様は、第１のフェーズおよび第２のフェーズを有する情報処理方法である。なお、第１のフェーズは、第１のステップ乃至第３のステップを有する。
第１のフェーズの第１のステップにおいて、第１のコンポーネントは、会員情報を受け付けて、第２のコンポーネントに送信する機能を備える。なお、第２のコンポーネントは、第１のサブコンポーネント、第２のサブコンポーネントおよび第３のサブコンポーネントを備える。
第１のフェーズの第２のステップにおいて、第２のコンポーネントは、会員情報を受け付けて、第２のコンポーネント内で共有する。
第１のフェーズの第３のステップにおいて、第１のサブコンポーネントは、会員情報をデータベースに登録する。
第２のフェーズは第１のフェーズに続き、第２のフェーズは、第１のステップ乃至第１０のステップを有する。
第２のフェーズの第１のステップにおいて、第１のコンポーネントは、質問を受け付けて、第２のコンポーネントに送信する機能を備える。
第２のフェーズの第２のステップにおいて、第２のコンポーネントは、質問を受け付けて、第２のコンポーネント内で共有する。
第２のフェーズの第３のステップにおいて、第２のサブコンポーネントは、第１の指示文を作成して、第３のコンポーネントに送信する。第１の指示文は、質問および第１の指示を含み、第１の指示は、質問に対する回答を生成させる指示を含む。
第２のフェーズの第４のステップにおいて、第３のコンポーネントは、第１の指示文を受け付けて、生成モデルを用いて回答を生成する。
第２のフェーズの第５のステップにおいて、第３のコンポーネントは、回答を第２のコンポーネントに送信する。
第２のフェーズの第６のステップにおいて、第２のサブコンポーネントは、第１のクエリを作成する。第１のクエリは、会員情報、質問、回答および第１の命令を含み、第１の命令は、検索条件を満たすレコードを選んで、候補一覧を作成する命令を含む。なお、訴求対象情報が、会員情報、質問および回答のいずれか一または複数に関連する文字列を含むとき、検索条件は満たされる。
第２のフェーズの第７のステップにおいて、第１のサブコンポーネントの検索エンジンは、第１のクエリに応じて、データベースから候補一覧を作成する。
第２のフェーズの第８のステップにおいて、第２のサブコンポーネントは、第２の指示文を作成して、第３のコンポーネントに送信する。第２の指示文は、会員情報、質問、回答、候補一覧および第２の指示を含み、第２の指示は、候補一覧に選ばれたレコードの訴求対象情報と、会員情報、質問および回答と、を参考にして、候補一覧の中から好ましいレコードを選ばせて、識別情報を特定させる指示を含む。
第２のフェーズの第９のステップにおいて、第３のコンポーネントは、第２の指示文を受け付けて、生成モデルを用いて識別情報を特定する。
第２のフェーズの第１０のステップにおいて、第３のコンポーネントは、識別情報を第２のコンポーネントに送信する。
（７）また、本発明の一態様は、第１のフェーズ乃至第３のフェーズを有する上記の情報処理方法である。なお、第３のフェーズは第２のフェーズに続き、第３のフェーズは、第１のステップ乃至第４のステップを有する。
第３のフェーズの第１のステップにおいて、第２のサブコンポーネントは、第２のクエリを作成する。第２のクエリは、識別情報および第２の命令を含み、第２の命令は、識別情報が特定するレコードから、素材を抽出する命令を含む。
第３のフェーズの第２のステップにおいて、第１のサブコンポーネントの検索エンジンは、第２のクエリに応じて、候補一覧から素材を抽出する。なお、素材は広告を含む。
第３のフェーズの第３のステップにおいて、第３のサブコンポーネントは、情報コンテンツを作成して、第１のコンポーネントに送信する。なお、情報コンテンツは、回答および広告を含む。
第３のフェーズの第４のステップにおいて、第１のコンポーネントは、情報コンテンツを受け付けて、提供する。
これにより、例えば、会員情報および質問を入力した情報処理システムの利用者に、回答および広告を提供することができる。また、例えば、顧客の素材を使った広告を、情報処理システムの利用者に提供することができる。また、例えば、顧客の訴求対象情報に、会員情報、質問または回答が関連するときに、顧客の素材を使って、広告を提供することができる。また、例えば、顧客を管理する複数のレコードの訴求対象情報に、会員情報、質問または回答が関連するときに、複数のレコードの中から好ましいレコードを、生成モデルを用いて選び出し、その顧客の素材を使って、広告を提供することができる。また、広告の頒布に係る対価を、例えば、顧客から、得ることができる。また、例えば、広告の視聴と引き換えに、生成モデルを利用するサービスを、質問を入力した情報処理システムの利用者に無償で提供することができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理方法を提供することができる。
（８）また、本発明の一態様は、第１のフェーズ乃至第３のフェーズを有する上記の情報処理方法である。なお、第３のフェーズは第２のフェーズに続き、第３のフェーズは、第１のステップ乃至第７のステップを有する。
第３のフェーズの第１のステップにおいて、第２のサブコンポーネントは、第２のクエリを作成する。第２のクエリは、識別情報および第２の命令を含み、第２の命令は、識別情報が特定するレコードから、素材を抽出する命令を含む。
第３のフェーズの第２のステップにおいて、第１のサブコンポーネントの検索エンジンは、第２のクエリに応じて、候補一覧から素材を抽出し、素材は、概略情報、規制情報および第３の指示を含む。
第３のフェーズの第３のステップにおいて、第２のサブコンポーネントは、素材から第３の指示文を作成して、第３のコンポーネントに送信する。なお、第３の指示文は、概略情報、規制情報および第３の指示を含み、第３の指示は、概略情報に従って、規制情報に抵触しない、広告を生成させる指示を含む。
第３のフェーズの第４のステップにおいて、第３のコンポーネントは、第３の指示文を受け付けて、生成モデルを用いて、広告を生成する。
第３のフェーズの第５のステップにおいて、第３のコンポーネントは、広告を第２のコンポーネントに送信する。
第３のフェーズの第６のステップにおいて、第２のコンポーネントは、広告を受け付けて、第３のサブコンポーネントは、情報コンテンツを作成して、第１のコンポーネントに送信する。なお、情報コンテンツは、回答および広告を含む。
第３のフェーズの第７のステップにおいて、第１のコンポーネントは、情報コンテンツを受け付けて、提供する。
これにより、例えば、質問を入力した情報処理システムの利用者に、回答および広告を提供することができる。また、例えば、顧客の素材を使った広告を、生成モデルを用いて、生成することができる。また、あらかじめ、例えば、顧客が用意した概略情報を参考にして、広告を生成することができる。また、あらかじめ、例えば、顧客が定めた規制情報に抵触しない広告を生成することができる。また、広告の制作を請け負うことができる。また、広告の制作に係る対価を、例えば、顧客から、得ることができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理方法を提供することができる。
（９）また、本発明の一態様は、第１のフェーズ乃至第３のフェーズを有する上記の情報処理方法である。なお、第３のフェーズは、第２のフェーズに続き、第３のフェーズは、第１のステップ乃至第１０のステップを有する。
第３のフェーズの第１のステップにおいて、第２のサブコンポーネントは、第２のクエリを作成する。第２のクエリは、識別情報および第２の命令を含み、第２の命令は、識別情報が特定するレコードから、素材を抽出する命令を含む。
第３のフェーズの第２のステップにおいて、第１のサブコンポーネントの検索エンジンは、第２のクエリに応じて、候補一覧から素材を抽出する。素材は、概略情報、規制情報および第３の指示を含む。
第３のフェーズの第３のステップにおいて、第２のサブコンポーネントは、素材から第３の指示文を作成して、第３のコンポーネントに送信する。第３の指示文は、概略情報、規制情報および第３の指示を含み、第３の指示は、概略情報に従って、規制情報に抵触しない、広告を生成させる指示を含む。
第３のフェーズの第４のステップにおいて、第３のコンポーネントは、第３の指示文を受け付けて、生成モデルを用いて、広告を生成する。
第３のフェーズの第５のステップにおいて、第３のコンポーネントは、広告を第２のコンポーネントに送信する。
第３のフェーズの第６のステップにおいて、第２のコンポーネントは、広告を受け付ける。また、第２のサブコンポーネントは、第４の指示文を作成して、第３のコンポーネントに送信する。なお、第４の指示文は、広告、規制情報および第４の指示を含み、第４の指示は、広告が規制情報に抵触しないとき、判定結果の値を真にする指示を含む。
第３のフェーズの第７のステップにおいて、第３のコンポーネントは、第４の指示文を受け付けて、判定結果を第２のコンポーネントに送信する機能を備える。
第３のフェーズの第８のステップにおいて、第２のコンポーネントは、判定結果の値が真であるときに、工程を第３のフェーズの第９のステップに進め、判定結果が偽であるときに、工程を第３のフェーズの第３のステップに進める。
第３のフェーズの第９のステップにおいて、第２のコンポーネントは、広告を受け付ける。また、第３のサブコンポーネントは、情報コンテンツを作成して、第１のコンポーネントに送信する。なお、情報コンテンツは、回答および広告を含む。
第３のフェーズの第１０のステップにおいて、第１のコンポーネントは、情報コンテンツを受け付けて、提供する。
これにより、例えば、質問を入力した情報処理システムの利用者に、回答および広告を提供することができる。また、例えば、顧客の素材を使った広告を、生成モデルを用いて、生成することができる。また、あらかじめ、例えば、顧客が用意した概略情報を参考にして、広告を生成することができる。また、あらかじめ、例えば、顧客が定めた規制情報に抵触しない広告を生成することができる。また、あらかじめ定めた規制情報に抵触する広告の提供を防止することができる。また、広告の制作を請け負うことができる。また、広告の制作に係る対価を、例えば、顧客から、得ることができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理方法を提供することができる。
本発明の一態様は、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。または、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理方法を提供することができる。または、新規な情報処理システム、新規な情報処理方法、または、新規な半導体装置を提供することができる。
なお、これらの効果の記載は、他の効果の存在を妨げるものではない。なお、本発明の一態様は、必ずしも、これらの効果の全てを有する必要はない。なお、これら以外の効果は、明細書、図面、請求項などの記載から、自ずと明らかとなるものであり、明細書、図面、請求項などの記載から、これら以外の効果を抽出することが可能である。
図１は、実施の形態に係る情報処理システムの構成を説明する図である。
図２は、実施の形態に係る情報処理システムに用いるコンポーネントの構成を説明する図である。
図３Ａ乃至図３Ｃは、実施の形態に係るデータベースの構成、候補一覧および素材の構成を説明する図である。
図４Ａおよび図４Ｂは、実施の形態に係る指示文の構成を説明する図である。
図５Ａ乃至図５Ｃは、実施の形態に係るクエリの構成を説明する図である。
図６は、実施の形態に係る情報コンテンツの構成を説明する図である。
図７は、実施の形態に係る情報処理システムの構成を説明する図である。
図８は、実施の形態に係る情報処理システムに用いるコンポーネントの構成を説明する図である。
図９Ａ乃至図９Ｃは、実施の形態に係る指示文の構成を説明する図である。
図１０は、実施の形態に係る情報処理システムに用いる情報処理装置の構成を説明する図である。
図１１は、実施の形態に係る情報処理方法を説明する図である。
図１２は、実施の形態に係る情報処理方法を説明する図である。
図１３は、実施の形態に係る情報処理方法を説明する図である。
本発明の一態様の情報処理システムは、第１のコンポーネントと、第２のコンポーネントと、第３のコンポーネントと、を有する。
第１のコンポーネントは、第１の質問を受け付けて、第３のコンポーネントに送信する機能と、情報コンテンツを受け付けて、提供する機能と、を備える。
第２のコンポーネントは、第１の指示文を受け付けて、回答を第３のコンポーネントに送信する機能と、第２の指示文を受け付けて、識別情報を第３のコンポーネントに送信する機能と、生成モデルを用いた処理を行う機能と、を備える。なお、生成モデルは、第１の指示文に従って、回答を生成する機能と、第２の指示文に従って、識別情報を特定する機能を備える。
第３のコンポーネントは、第１の質問を受け付けて、第３のコンポーネント内で共有する機能と、第１の指示文および第２の指示文を作成して、第２のコンポーネントに送信する機能と、情報コンテンツを作成して、第１のコンポーネントに送信する機能と、を備える。また、第３のコンポーネントは、第１のサブコンポーネントと、第２のサブコンポーネントと、第３のサブコンポーネントと、を備える。
第１のサブコンポーネントは、データベースおよび検索エンジンを備える。データベースは、単数または複数のレコードを備える。なお、レコードは、識別情報を格納するフィールドと、訴求対象情報を格納するフィールドと、素材を格納するフィールドと、を備える。また、検索エンジンは、第１のクエリに応じて、データベースから候補一覧を作成する機能と、第２のクエリに応じて、候補一覧から素材を抽出する機能と、を備える。
第２のサブコンポーネントは、第１の指示文、第２の指示文、第１のクエリおよび第２のクエリを作成する機能を備える。
第１の指示文は、第１の質問および第１の指示を含み、第１の指示は、第１の質問に対する回答を生成させる指示を含む。第２の指示文は、第１の質問、回答、候補一覧および第２の指示を含み、第２の指示は、候補一覧に選ばれたレコードの訴求対象情報と、第１の質問および回答と、を参考にして、候補一覧の中から好ましいレコードを選ばせて、識別情報を特定させる指示を含む。
第１のクエリは、第１の質問、回答および第１の命令を含み、第１の命令は、検索条件を満たすレコードを選んで、候補一覧を作成する命令を含む。なお、訴求対象情報が、第１の質問および回答の一方または両方に関連する文字列を含むとき、検索条件は満たされる。また、第２のクエリは、識別情報および第２の命令を含み、第２の命令は、識別情報が特定するレコードから、素材を抽出する命令を含む。なお、素材は、第１の広告を含む。
第３のサブコンポーネントは、情報コンテンツを作成する機能を備え、情報コンテンツは、回答および第１の広告を含む。
これにより、例えば、第１の質問を入力した情報処理システムの利用者に、回答および第１の広告を提供することができる。また、例えば、顧客の素材を使った第１の広告を、情報処理システムの利用者に提供することができる。また、例えば、顧客の訴求対象情報に、第１の質問または回答が関連するときに、顧客の素材を使って、第１の広告を提供することができる。また、例えば、顧客を管理する複数のレコードの訴求対象情報に、第１の質問または回答が関連するときに、複数のレコードの中から好ましいレコードを、生成モデルを用いて選び出し、その顧客の素材を使って、第１の広告を提供することができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。但し、本発明は以下の説明に限定されず、本発明の趣旨及びその範囲から逸脱することなくその形態及び詳細を様々に変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。従って、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。なお、以下に説明する発明の構成において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して用い、その繰り返しの説明は省略する。
本明細書等において、「第１」、「第２」等の序数詞は、構成要素の混同を避けるために付すものであり、構成要素の数、または、構成要素の順序（例えば、工程順、または積層順）を限定するものではない。また、本明細書等において序数詞が付されていない用語であっても、構成要素の混同を避けるため、特許請求の範囲において序数詞が付される場合がある。本明細書等において序数詞が付されている用語であっても、特許請求の範囲において異なる序数詞が付される場合がある。本明細書等において序数詞が付されている用語であっても、特許請求の範囲において序数詞を省略する場合がある。
本明細書に添付した図面では、構成要素を機能ごとに分類し、互いに独立したブロックとしてブロック図を示しているが、実際の構成要素は機能ごとに完全に切り分けることが難しく、一つの構成要素が複数の機能に係わることもあり得る。
（実施の形態１）
本実施の形態では、本発明の一態様の情報処理システムについて、図１乃至図１０を参照しながら説明する。
図１は、本発明の一態様の情報処理システムの構成を説明する図である。
図２は、実施の形態に係る情報処理システムに用いるコンポーネントの構成を説明する図である。
図３Ａは、本発明の一態様の情報処理システムに用いるデータベースの構成を説明する図であり、図３Ｂは、本発明の一態様の情報処理システムが作成する候補一覧の構成を説明する図であり、図３Ｃは、本発明の一態様の情報処理システムに用いる素材の構成を説明する図である。
図４Ａおよび図４Ｂは、本発明の一態様の情報処理システムの内部で送受信される指示文の構成を説明する図である。
図５Ａ乃至図５Ｃは、本発明の一態様の情報処理システムの内部で送受信されるクエリの構成を説明する図である。
図６は、本発明の一態様の情報処理システムが作成する情報コンテンツの構成を説明する図である。
図７は、本発明の一態様の情報処理システムの構成を説明する図である。
図８は、実施の形態に係る情報処理システムに用いるコンポーネントの構成を説明する図である。
図９Ａ乃至図９Ｃは、本発明の一態様の情報処理システムの内部で送受信される指示文の構成を説明する図である。
図１０は、本発明の一態様の情報処理システムに用いることができる情報処理装置の構成を説明するブロック図である。
＜情報処理システムの構成例＞
本実施の形態で説明する情報処理システムは、コンポーネント３０と、コンポーネント２０と、コンポーネント２１と、を有する（図１参照）。なお、コンポーネント３０が備える機能を担う情報処理装置と、コンポーネント２１が備える機能を担う情報処理装置と、コンポーネント２０が備える機能を担う情報処理装置は、それぞれ、演算装置および通信装置を備える。また、例えば、ネットワーク５１を用いて、互いに接続される。
〈コンポーネント３０の構成例１〉
コンポーネント３０は、質問Ｑ１を受け付けて、コンポーネント２１に送信する機能を備える。例えば、情報処理システムの利用者が質問Ｑ１をコンポーネント３０に入力する。具体的には、情報処理システムの利用者が、キーボード、マウス、視線入力装置、マイクなどの入力装置を用いて、質問Ｑ１を、自然言語を用いてコンポーネント３０に入力する。
また、コンポーネント３０は、例えば、コンポーネント２１から情報コンテンツＣｏｎｔを受け付けて、情報処理システムの利用者に提供する機能を備える。
〈コンポーネント２０の構成例１〉
コンポーネント２０は、指示文Ｐｔ−Ｉを受け付けて、回答Ａｎｓをコンポーネント２１に送信する機能と、指示文Ｐｔ−ＩＩを受け付けて、識別情報Ｉｄをコンポーネント２１に送信する機能と、生成モデルＧＭを用いた処理を行う機能と、を備える。
《生成モデルＧＭの構成例１》
生成モデルＧＭは、指示文Ｐｔ−Ｉに従って、回答Ａｎｓを生成する機能と、指示文Ｐｔ−ＩＩに従って、識別情報Ｉｄを特定する機能を備える。例えば、大規模言語モデル、画像生成モデルまたは動画生成モデルなどを、生成モデルＧＭに用いることができる。
例えば、大規模言語モデルを生成モデルＧＭに用いて、文書を生成することができる。具体的には、ＧＰＴ−３、ＧＰＴ−３．５、ＧＰＴ−４、ＬａＭＤＡ、Ｌｌａｍａ２またはＬｌａｍａ３などの自然言語モデルを用いて、文書を生成することができる。
例えば、画像生成モデルを生成モデルＧＭに用いて、画像を生成することができる。具体的には、ステイブル・ディフュージョン（Ｓｔａｂｌｅ　Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ）、ミッドジャーニー（Ｍｉｄｊｏｕｒｎｅｙ）などの文書から画像を生成する生成モデルを用いて、画像を生成することができる。
例えば、動画生成モデルを生成モデルＧＭに用いて、動画を生成することができる。具体的には、ソラ（Ｓｏｒａ）、ランウェイ・ジェンツー（Ｒｕｎｗａｙ　Ｇｅｎ２）などの文書から動画を生成する生成モデルを用いて、動画を生成することができる。
〈コンポーネント２１の構成例１〉
コンポーネント２１は、質問Ｑ１を受け付けて、コンポーネント２１内で共有する機能と、指示文Ｐｔ−Ｉおよび指示文Ｐｔ−ＩＩを作成して、コンポーネント２０に送信する機能と、情報コンテンツＣｏｎｔを作成して、コンポーネント３０に送信する機能と、を備える（図２参照）。
また、コンポーネント２１は、サブコンポーネント２１Ａと、サブコンポーネント２１Ｂと、サブコンポーネント２１Ｃと、を備える。なお、本明細書においては、説明の便宜のために、単数の機能または複数の機能を備える構成を、コンポーネントまたはサブコンポーネントと呼ぶ。
《サブコンポーネント２１Ａの構成例１》
サブコンポーネント２１Ａは、データベースＤＢおよび検索エンジンＳＥを備える。
［データベースＤＢの構成例］
データベースＤＢは、単数または複数のレコードを備える。例えば、識別情報Ｉｄ＿１が特定するレコード乃至識別情報Ｉｄ＿ｎが特定するレコードのｎ個（ｎは１より大きい整数）のレコードを備える（図３Ａ参照）。
レコードは、識別情報Ｉｄを格納するフィールドと、訴求対象情報Ｔｇｔを格納するフィールドと、素材Ｍａｔｌを格納するフィールドと、を備える。例えば、識別情報Ｉｄ＿１が特定するレコードは、識別情報Ｉｄ＿１、訴求対象情報Ｔｇｔ＿１および素材Ｍａｔｌ＿１を備える。
例えば、広告主から受注した案件の情報を管理するレコードの場合、受注した順番に付与したシリアル番号などを識別情報Ｉｄに用いることができる。また、情報を伝える対象を限定する場合、対象の属性などを訴求対象情報Ｔｇｔに用いることができる。また、伝える情報を素材Ｍａｔｌに用いることができる。例えば、広告主が提供する商品の情報またはサービスの情報などを、素材Ｍａｔｌに用いることができる。
また、広告主の属性、商品名、商品内容、商品イメージ、望ましい広告の雰囲気、忌避する広告の雰囲気、忌避する単語などを、レコードに登録することができる。
［検索エンジンＳＥの構成例］
検索エンジンＳＥは、クエリＱｕｅ１に応じて、データベースＤＢから候補一覧ＣｎｄＬを作成する機能を備える。例えば、表形式などを、候補一覧ＣｎｄＬのデータ形式に用いることができる。なお、図３Ｂに例示する候補一覧ＣｎｄＬは、識別情報Ｉｄ＿１が特定するレコードおよび識別情報Ｉｄ＿３が特定するレコードを含む。
また、検索エンジンＳＥは、クエリＱｕｅ２に応じて、候補一覧ＣｎｄＬから素材Ｍａｔｌを抽出する機能を備える。例えば、検索エンジンＳＥは、識別情報Ｉｄ＿１が特定するレコードの素材Ｍａｔｌ＿１を候補一覧ＣｎｄＬから抽出する。
《サブコンポーネント２１Ｂの構成例１》
サブコンポーネント２１Ｂは、指示文Ｐｔ−Ｉ、指示文Ｐｔ−ＩＩ、クエリＱｕｅ１およびクエリＱｕｅ２を作成する機能を備える。
［指示文Ｐｔ−Ｉの構成例］
指示文Ｐｔ−Ｉは、質問Ｑ１および指示ｇ−Ｉ（）を含む（図４Ａ参照）。
指示ｇ−Ｉ（）は、質問Ｑ１に対する回答Ａｎｓを生成させる指示を含む。例えば、次の段落の文書を、指示文Ｐｔ−Ｉに用いることができる。
「あなたは優秀なアシスタントです。ユーザからの質問に答えてください。
＃＃質問
｛質問Ｑ１｝
＃＃回答」
なお、上記の「ユーザからの質問に答えてください。」は、指示ｇ−Ｉ（）に相当する。また、｛質問Ｑ１｝には、質問Ｑ１が書き写される。また、最後の「＃＃回答」は、生成モデルＧＭに出力を促す部分である。
［指示文Ｐｔ−ＩＩの構成例１］
指示文Ｐｔ−ＩＩは、質問Ｑ１、回答Ａｎｓ、候補一覧ＣｎｄＬおよび指示ｇ−ＩＩ（）を含む（図４Ｂ参照）。
指示ｇ−ＩＩ（）は、候補一覧ＣｎｄＬに選ばれたレコードの訴求対象情報Ｔｇｔと、質問Ｑ１および回答Ａｎｓと、を参考にして、候補一覧ＣｎｄＬの中から好ましいレコードを選ばせて、識別情報Ｉｄを特定させる指示を含む。例えば、訴求対象情報Ｔｇｔが、質問Ｑ１または回答Ａｎｓと一致または類似するレコードを選ばせることができる。具体的には、次の段落の文書を、指示文Ｐｔ−ＩＩに用いることができる。
「あなたは優秀な広告デザイナーです。以下のユーザとシステムの間で行われた質疑応答を踏まえて、ユーザに提供した場合に、ユーザが喜んで反応すると思われる広告を、以下の候補一覧から選んで、その識別情報Ｉｄを答えてください。
＃＃候補一覧
｛候補一覧ＣｎｄＬ｝
＃＃質問
｛質問Ｑ１｝
＃＃回答
｛回答Ａｎｓ｝
＃＃識別情報」
なお、上記の「以下のユーザとシステムの間で行われた質疑応答を踏まえて、ユーザに提供した場合に、ユーザが喜んで反応すると思われる広告を、以下の候補一覧から選んで、その識別情報Ｉｄを答えてください。」は、指示ｇ−ＩＩ（）に相当する。また、｛候補一覧ＣｎｄＬ｝には、候補一覧ＣｎｄＬが書き写され、｛質問Ｑ１｝には、質問Ｑ１が書き写され、｛回答Ａｎｓ｝には、回答Ａｎｓが書き写される。また、最後の「＃＃識別情報」は、生成モデルＧＭに出力を促す部分である。
［クエリＱｕｅ１の構成例１］
クエリＱｕｅ１は、質問Ｑ１、回答Ａｎｓおよび命令ｆ１（）を含む（図５Ａ参照）。命令ｆ１（）は、検索条件ＲＣを満たすレコードを選んで、候補一覧ＣｎｄＬを作成する命令を含む。なお、訴求対象情報Ｔｇｔが、質問Ｑ１および回答Ａｎｓの一方または両方に関連する文字列を含むとき、検索条件ＲＣは満たされる。
例えば、識別情報Ｉｄ＿１が特定するレコードの広告主は、所定の単語を訴求対象情報Ｔｇｔ＿１に登録しておくことができる。当該所定の単語が、情報システムの利用者の質問Ｑ１に含まれているとき、情報システムの利用者は当該広告主の訴求対象に当てはまる蓋然性が高い。同様に、当該所定の単語が、情報システムの回答に含まれているとき、情報システムの利用者当該広告主の訴求対象に当てはまる蓋然性が高い。
［クエリＱｕｅ２の構成例］
クエリＱｕｅ２は、識別情報Ｉｄおよび命令ｆ２（）を含む（図５Ｃ参照）。命令ｆ２（）は、識別情報Ｉｄが特定するレコードから、素材Ｍａｔｌを抽出する命令を含む。なお、素材Ｍａｔｌは広告Ａｄｖ１を含む。
例えば、識別情報Ｉｄ＿１が特定するレコードから、素材Ｍａｔｌ＿１を抽出することができる。なお、素材Ｍａｔｌ＿１は広告Ａｄｖ１などを含む（図３Ｃ参照）。また、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ　Ｏｂｊｅｃｔ　Ｎｏｔａｔｉｉｏｎ（略称：ＪＳＯＮ）形式などを、素材Ｍａｔｌのデータ形式に用いることができる。
《サブコンポーネント２１Ｃの構成例１》
サブコンポーネント２１Ｃは、情報コンテンツＣｏｎｔを作成する機能を備える。情報コンテンツＣｏｎｔは、回答Ａｎｓおよび広告Ａｄｖ１を含む（図６参照）。なお、情報コンテンツＣｏｎｔは、広告Ａｄｖ１が広告であることが分かる表示を備える。
これにより、例えば、質問Ｑ１を入力した情報処理システムの利用者に、回答Ａｎｓおよび広告Ａｄｖ１を提供することができる。また、例えば、顧客の素材Ｍａｔｌを使った広告Ａｄｖ１を、情報処理システムの利用者に提供することができる。また、例えば、顧客の訴求対象情報Ｔｇｔに、質問Ｑ１または回答Ａｎｓが関連するときに、顧客の素材Ｍａｔｌを使って、広告Ａｄｖ１を提供することができる。また、例えば、顧客を管理する複数のレコードの訴求対象情報Ｔｇｔに、質問Ｑ１または回答Ａｎｓが関連するときに、複数のレコードの中から好ましいレコードを、生成モデルＧＭを用いて選び出し、その顧客の素材Ｍａｔｌを使って、広告Ａｄｖ１を提供することができる。また、広告Ａｄｖ１の頒布に係る対価を、例えば、顧客から、得ることができる。また、例えば、広告Ａｄｖ１の視聴と引き換えに、生成モデルＧＭを利用するサービスを、質問Ｑ１を入力した情報処理システムの利用者に無償で提供することができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
〈コンポーネント３０の構成例２〉
コンポーネント３０は、会員情報Ｍｅｍを受け付けて、コンポーネント２１に送信する機能を備える（図１参照）。例えば、氏名、年齢、性別、職業、趣味、興味のある事柄または家族構成などを、会員情報Ｍｅｍに用いることができる。
〈コンポーネント２１の構成例２〉
コンポーネント２１は、会員情報Ｍｅｍを受け付けて、コンポーネント２１内で共有する機能を備える。
《サブコンポーネント２１Ａの構成例２》
サブコンポーネント２１Ａは、会員情報ＭｅｍをデータベースＤＢに登録する機能を備える（図２参照）。
［指示文Ｐｔ−ＩＩの構成例２］
指示文Ｐｔ−ＩＩは、会員情報Ｍｅｍ、質問Ｑ１、回答Ａｎｓ、候補一覧ＣｎｄＬおよび指示ｇ−ＩＩ（）を含む（図４Ｂ参照）。
指示ｇ−ＩＩ（）は、候補一覧ＣｎｄＬに選ばれたレコードの訴求対象情報Ｔｇｔと、会員情報Ｍｅｍ、質問Ｑ１および回答Ａｎｓと、を参考にして、候補一覧ＣｎｄＬの中から好ましいレコードを選ばせて、識別情報Ｉｄを特定させる指示を含む。例えば、次の段落の文書を、指示文Ｐｔ−ＩＩに用いることができる。
「あなたは優秀な広告デザイナーです。以下のユーザの会員情報と、ユーザとシステムの間で行われた質疑応答を踏まえて、ユーザに提供した場合に、ユーザが喜んで反応すると思われる商品を、以下の候補一覧から選んで、識別情報を特定してください。
＃＃会員情報
｛会員情報Ｍｅｍ｝
＃＃候補一覧
｛候補一覧ＣｎｄＬ｝
＃＃質問
｛質問Ｑ１｝
＃＃回答
｛回答Ａｎｓ｝
＃＃識別情報」
なお、上記の「以下のユーザの会員情報と、ユーザとシステムの間で行われた質疑応答を踏まえて、ユーザに提供した場合に、ユーザが喜んで反応すると思われる商品を、以下の候補一覧から選んで、識別情報を特定してください。」は、指示ｇ−ＩＩ（）に相当する。また、｛会員情報Ｍｅｍ｝には、会員情報Ｍｅｍが書き写され、｛候補一覧ＣｎｄＬ｝には、候補一覧ＣｎｄＬが書き写され、｛質問Ｑ１｝には、質問Ｑ１が書き写され、｛回答Ａｎｓ｝には、回答Ａｎｓが書き写される。また、最後の「＃＃識別情報」は、生成モデルＧＭに出力を促す部分である。
［クエリＱｕｅ１の構成例２］
クエリＱｕｅ１は、会員情報Ｍｅｍ、質問Ｑ１、回答Ａｎｓおよび命令ｆ１（）を含み、
命令ｆ１（）は、検索条件ＲＣを満たすレコードを選んで、候補一覧ＣｎｄＬを作成する命令を含む（図５Ｂ参照）。
訴求対象情報Ｔｇｔが、会員情報Ｍｅｍ、質問Ｑ１および回答Ａｎｓのいずれか一または複数に関連する文字列を含むとき、検索条件ＲＣは満たされる。
例えば、識別情報Ｉｄ＿１が特定するレコードの広告主は、所定の単語を訴求対象情報Ｔｇｔ＿１に登録しておくことができる。当該所定の単語が、情報システムの利用者の会員情報Ｍｅｍに含まれているとき、情報システムの利用者は当該広告主の訴求対象に当てはまる蓋然性が高い。同様に、当該所定の単語が、情報システムの利用者の質問Ｑ１に含まれているとき、情報システムの利用者は当該広告主の訴求対象に当てはまる蓋然性が高い。同様に、当該所定の単語が、情報システムの回答に含まれているとき、情報システムの利用者当該広告主の訴求対象に当てはまる蓋然性が高い。
これにより、例えば、会員情報Ｍｅｍおよび質問Ｑ１を入力した情報処理システムの利用者に、回答Ａｎｓおよび広告Ａｄｖ１を提供することができる。また、例えば、顧客の素材Ｍａｔｌを使った広告Ａｄｖ１を、情報処理システムの利用者に提供することができる。また、例えば、顧客の訴求対象情報Ｔｇｔに、会員情報Ｍｅｍ、質問Ｑ１または回答Ａｎｓが関連するときに、顧客の素材Ｍａｔｌを使って、広告Ａｄｖ１を提供することができる。また、例えば、顧客を管理する複数のレコードの訴求対象情報Ｔｇｔに、会員情報Ｍｅｍ、質問Ｑ１または回答Ａｎｓが関連するときに、複数のレコードの中から好ましいレコードを、生成モデルＧＭを用いて選び出し、その顧客の素材Ｍａｔｌを使って、広告Ａｄｖ１を提供することができる。また、広告Ａｄｖ１の頒布に係る対価を、例えば、顧客から、得ることができる。また、例えば、広告Ａｄｖ１の視聴と引き換えに、生成モデルＧＭを利用するサービスを、質問Ｑ１を入力した情報処理システムの利用者に無償で提供することができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
〈コンポーネント２０の構成例２〉
コンポーネント２０は、指示文Ｐｔ−ＩＩＩを受け付けて、広告Ａｄｖ２をコンポーネント２１に送信する機能を備える（図７参照）。
《生成モデルＧＭの構成例２》
生成モデルＧＭは、指示文Ｐｔ−ＩＩＩに従って、広告Ａｄｖ２を生成する機能を備える。
〈コンポーネント２１の構成例３〉
コンポーネント２１は、指示文Ｐｔ−ＩＩＩを作成して、コンポーネント２０に送信する機能と、広告Ａｄｖ２を受け付けて、情報コンテンツＣｏｎｔを作成する機能と、を備える。
《サブコンポーネント２１Ｂの構成例２》
サブコンポーネント２１Ｂは、素材Ｍａｔｌから指示文Ｐｔ−ＩＩＩを作成する機能を備える（図８参照）。
素材Ｍａｔｌは、概略情報Ｏｌ、規制情報Ｒｅｇおよび指示ｇ−ＩＩＩ（）を含む。例えば、識別情報Ｉｄ＿１が特定するレコードの素材Ｍａｔｌ＿１は、概略情報Ｏｌ、規制情報Ｒｅｇおよび指示ｇ−ＩＩＩ（）などを含む（図３Ｃ参照）。
例えば、生成モデルＧＭに生成させる広告の概要、望ましい広告の雰囲気などを、概略情報Ｏｌに用いることができる。
また、生成モデルＧＭの生成を規制する情報、忌避する広告の雰囲気などを、規制情報Ｒｅｇに用いることができる。
［指示文Ｐｔ−ＩＩＩの構成例］
指示文Ｐｔ−ＩＩＩは、概略情報Ｏｌ、規制情報Ｒｅｇおよび指示ｇ−ＩＩＩ（）を含む（図９Ａ参照）。指示ｇ−ＩＩＩ（）は、概略情報Ｏｌに従って、規制情報Ｒｅｇに抵触しない、広告Ａｄｖ２を生成させる指示を含む。例えば、次の段落の文書を、指示文Ｐｔ−ＩＩＩに用いることができる。
「あなたは優秀な広告デザイナーです。広告動画または画像を、以下の概略情報に基づいて作成してください。作成する際、以下の広告規制情報に抵触しない内容で作成してください。
＃＃概略情報
｛概略情報Ｏｌ｝
＃＃規制情報
｛規制情報Ｒｅｇ｝
＃＃広告」
なお、上記の「広告動画または画像を、以下の概略情報に基づいて作成してください。作成する際、以下の広告規制情報に抵触しない内容で作成してください。」は、指示ｇ−ＩＩＩ（）に相当する。また、｛概略情報Ｏｌ｝には、概略情報Ｏｌが書き写される。また、｛規制情報Ｒｅｇ｝には、規制情報Ｒｅｇが書き写される。また、最後の「＃＃広告」は、生成モデルＧＭに出力を促す部分である。
これにより、例えば、質問Ｑ１を入力した情報処理システムの利用者に、回答Ａｎｓおよび広告Ａｄｖ２を提供することができる。また、例えば、顧客の素材Ｍａｔｌを使った広告Ａｄｖ２を、生成モデルＧＭを用いて、生成することができる。また、あらかじめ、例えば、顧客が用意した概略情報Ｏｌを参考にして、広告Ａｄｖ２を生成することができる。また、あらかじめ、例えば、顧客が定めた規制情報Ｒｅｇに抵触しない広告Ａｄｖ２を生成することができる。また、広告Ａｄｖ２の制作を請け負うことができる。また、広告Ａｄｖ２の制作に係る対価を、例えば、顧客から、得ることができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
また、例えば、次の段落の文書を、指示文Ｐｔ−ＩＩＩに用いることができる。
「あなたは優秀な広告デザイナーです。広告動画または画像を、以下のユーザとシステムの間で行われた質疑応答、ユーザの会員情報、および概略情報に基づいて作成してください。作成する際、以下の広告規制情報に抵触しない内容で作成してください。
＃＃質問
｛質問Ｑ１｝
＃＃回答
｛回答Ａｎｓ｝
＃＃会員情報
｛会員情報Ｍｅｍ｝
＃＃概略情報
｛概略情報Ｏｌ｝
＃＃規制情報
｛規制情報Ｒｅｇ｝
＃＃広告」
なお、上記の「広告動画または画像を、以下のユーザとシステムの間で行われた質疑応答、ユーザの会員情報、および概略情報に基づいて作成してください。作成する際、以下の広告規制情報に抵触しない内容で作成してください。」は、指示ｇ−ＩＩＩ（）に相当する。また、｛質問Ｑ１｝には、質問Ｑ１が書き写され、｛回答Ａｎｓ｝には、回答Ａｎｓが書き写され、｛会員情報Ｍｅｍ｝には、会員情報Ｍｅｍが書き写され、｛概略情報Ｏｌ｝には、概略情報Ｏｌが書き写される。また、｛規制情報Ｒｅｇ｝には、規制情報Ｒｅｇが書き写される。また、最後の「＃＃広告」は、生成モデルＧＭに出力を促す部分である。
これにより、情報処理システムの利用者の嗜好または関心に特化した広告Ａｄｖ２を生成することができる。
〈コンポーネント２０の構成例３〉
コンポーネント２０は、指示文Ｐｔ−ＩＶを受け付けて、判定結果Ｊｄｇをコンポーネント２１に送信する機能を備える（図７参照）。
〈コンポーネント２１の構成例４〉
コンポーネント２１は、判定結果Ｊｄｇの値が真であるときに、情報コンテンツＣｏｎｔを作成して、コンポーネント３０に送信し、判定結果Ｊｄｇが偽であるときに、指示文Ｐｔ−ＩＩＩをコンポーネント２０に再送信する機能を、備える。
《サブコンポーネント２１Ｂの構成例２》
サブコンポーネント２１Ｂは、指示文Ｐｔ−ＩＶを作成する機能を備える。
［指示文Ｐｔ−ＩＶの構成例］
指示文Ｐｔ−ＩＶは、広告Ａｄｖ２、規制情報Ｒｅｇおよび指示ｇ−ＩＶ（）を含む（図９Ｂ参照）。指示ｇ−ＩＶ（）は、広告Ａｄｖ２が規制情報Ｒｅｇに抵触しないとき、判定結果Ｊｄｇの値を真にする指示を含む。例えば、次の段落の文書を、指示文Ｐｔ−ＩＶに用いることができる。
「あなたは優秀な広告デザイナーです。以下の広告が、以下の広告規制情報のひとつひとつに抵触しているかどうか判定してください。抵触している場合はＹｅｓ、抵触していない場合はＮｏで答えてください。
＃＃広告
｛広告Ａｄｖ２｝
＃＃規制情報
｛規制情報Ｒｅｇ｝
＃＃判定結果」
なお、上記の「以下の広告が、以下の広告規制情報のひとつひとつに抵触しているかどうか判定してください。抵触している場合はＹｅｓ、抵触していない場合はＮｏで答えてください。」は、指示ｇ−ＩＶ（）に相当する。また、｛広告Ａｄｖ２｝には、広告Ａｄｖ２が書き写される。また、｛規制情報Ｒｅｇ｝には、規制情報Ｒｅｇが書き写される。また、最後の「＃＃判定結果」は、生成モデルＧＭに出力を促す部分である。なお、抵触している項目と、抵触すると判断する理由を、生成モデルＧＭに答えさせることもできる。
これにより、例えば、質問Ｑ１を入力した情報処理システムの利用者に、回答Ａｎｓおよび広告Ａｄｖ２を提供することができる。また、例えば、顧客の素材Ｍａｔｌを使った広告Ａｄｖ２を、生成モデルＧＭを用いて、生成することができる。また、あらかじめ、例えば、顧客が用意した概略情報Ｏｌを参考にして、広告Ａｄｖ２を生成することができる。また、あらかじめ、例えば、顧客が定めた規制情報Ｒｅｇに抵触しない広告Ａｄｖ２を生成することができる。また、あらかじめ定めた規制情報Ｒｅｇに抵触する広告Ａｄｖ２の提供を防止することができる。また、広告Ａｄｖ２の制作を請け負うことができる。また、広告Ａｄｖ２の制作に係る対価を、例えば、顧客から、得ることができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
〈コンポーネント２０の構成例４〉
コンポーネント２０は、指示文Ｐｔ−Ｖを受け付けて、報告Ｒｅｐをコンポーネント２１に送信する機能を備える（図７参照）。
《生成モデルＧＭの構成例３》
生成モデルＧＭは、指示文Ｐｔ−Ｖに従って、報告Ｒｅｐを生成する機能を備える。
〈コンポーネント２１の構成例５〉
コンポーネント２１は、報告Ｒｅｐを受け付けて、コンポーネント２１内で共有する機能と、指示文Ｐｔ−Ｖを作成して、コンポーネント２０に送信する機能を備える。
《サブコンポーネント２１Ｃの構成例２》
サブコンポーネント２１Ｃは、履歴データＬＤ１および履歴データＬＤ２を作成する機能を備える。
履歴データＬＤ１には、送信した情報コンテンツＣｏｎｔと、受け付けた質問Ｑ１とが、順番に記録される。
履歴データＬＤ２には、広告Ａｄｖ２に付与されたＵＲＬへのアクセス回数および報告Ｒｅｐが記録される。例えば、クッキー（Ｃｏｏｋｉｅ）を利用して、情報処理システムの利用者の行動を知ることができる。
《サブコンポーネント２１Ｂの構成例３》
サブコンポーネント２１Ｂは、指示文Ｐｔ−Ｖを作成する機能を備える。
［指示文Ｐｔ−Ｖの構成例］
指示文Ｐｔ−Ｖは、履歴データＬＤ１および指示ｇ−Ｖ（）を含む。
指示ｇ−Ｖ（）は、履歴データＬＤ１から質問Ｑ２を探して報告Ｒｅｐを生成させる指示を含む。なお、質問Ｑ２は、質問Ｑ２より前に送信された情報コンテンツＣｏｎｔに含まれる広告Ａｄｖ２に係る内容を含む。換言すれば、広告Ａｄｖ２を提供された後に、例えば、情報処理システムの利用者が、提供された広告Ａｄｖ２に関連する質問をした場合、報告Ｒｅｐに記録される。例えば、次の段落の文書を、指示文Ｐｔ−Ｖに用いることができる。
「あなたは優秀なデータアナリストです。以下の履歴データを踏まえて、ユーザは広告を提供された後、提供された広告について質問中で言及しているか判定してください。言及している場合はＹｅｓ、言及していない場合はＮｏで答えてください。言及している場合は、質問内容のどの箇所で言及しているかも答えてください。
＃＃履歴データ
｛履歴データＬＤ１｝
＃＃報告」
なお、上記の「以下の履歴データを踏まえて、ユーザは広告を提供された後、提供された広告について質問中で言及しているか判定してください。言及している場合はＹｅｓ、言及していない場合はＮｏで答えてください。言及している場合は、質問内容のどの箇所で言及しているかも答えてください。」は、指示ｇ−Ｖ（）に相当する。また、｛履歴データＬＤ１｝には、履歴データＬＤ１が書き写される。また、最後の「＃＃報告」は、生成モデルＧＭに出力を促す部分である。
これにより、広告Ａｄｖ２に対する情報処理システムの利用者の行動または関心を履歴データＬＤ２に記録することができる。また、情報処理システムの利用者に与える広告Ａｄｖ２の影響を履歴データＬＤ２に記録することができる。また、情報処理システムの利用者の行動または関心および広告Ａｄｖ２の影響を履歴データＬＤ２に記録して、例えば、顧客に提供することができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理システムを提供することができる。
＜情報処理システムの構成例２＞
本実施の形態で説明する情報処理システムは、コンポーネント３０と、コンポーネント２１と、コンポーネント２０と、を有する（図１および図７参照）。
例えば、コンポーネント３０が備える機能を担う情報処理装置と、コンポーネント２１が備える機能を担う情報処理装置と、コンポーネント２０が備える機能を担う情報処理装置とで、本発明の一態様の情報処理システムを構成することができる。なお、本発明の一態様の情報処理システムを構成する情報処理装置の数は１以上である。また、例えば、ネットワーク５１を用いて複数の情報処理装置を接続して、本発明の一態様の情報処理システムを構成することができる。
複数の情報処理装置を用いて、本発明の一態様の情報処理システムを構成すると、情報処理に係る負荷を分散することができる。
〈情報処理装置の構成例１〉
本実施の形態で説明する情報処理装置の構成例１を、コンポーネント３０に用いることができる。情報処理装置の構成例１はクライアントコンピュータなどと呼ぶこともできる。例えば、デスクトップ型コンピュータを、コンポーネント３０に用いることができる。
情報処理装置の構成例１は、本発明の一態様の情報処理システムの利用者が入力するデータを受け付けることができる。また、情報処理装置の構成例１は、本発明の一態様の情報処理システムが出力するデータを、利用者に提供することができる。
コンポーネント３０において、例えば、専用のアプリケーションソフトウエア、ウェブブラウザなどが動作する。本発明の一態様の情報処理システムの利用者は、いずれかを介して、情報処理システムにアクセスすることができる。これにより、本発明の一態様の情報処理システムを用いたサービスを、享受することができる。
〈情報処理装置の構成例２〉
本実施の形態で説明する情報処理装置の構成例２を、コンポーネント２１に用いることができる。例えば、ワークステーション、サーバコンピュータ、スーパーコンピュータなどをコンポーネント２１に用いることができる。
また、情報処理装置の構成例２は並列計算機としての機能を有することが好ましい。並列計算機として用いることで、例えば、人工知能（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）の学習及び推論に必要な大規模の計算を行うことができる。
また、情報処理装置の構成例２は、ＡＩを用いた自然言語モデルを用いた処理を行うことができる。
例えば、ＧＰＴ−３（登録商標）、ＧＰＴ−３．５、ＧＰＴ−４（登録商標）、ＬａＭＤＡ、Ｌｌａｍａ２またはＬｌａｍａ３などの自然言語モデル（Ｎａｔｕｒａｌ　Ｌａｎｇｕａｇｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）を用いた処理を実行することができる。
〈情報処理装置の構成例３〉
例えば、本実施の形態で説明する情報処理装置の構成例３を、コンポーネント２０に用いることができる。なお、コンポーネント２０は、コンポーネント２１より規模が大きく、計算能力が高い。例えば、サーバコンピュータ、スーパーコンピュータなどの大型のコンピュータをコンポーネント２０に用いることができる。
また、情報処理装置の構成例３は並列計算機としての機能を有することが好ましい。並列計算機として用いることで、例えば、ＡＩの学習及び推論に必要な大規模の計算を行うことができる。
また、情報処理装置の構成例３は、ＡＩを用いた自然言語モデルを用いた処理を行うことができる。特に、様々な自然言語処理タスクを行うことができる汎用言語モデルを用いた処理を実行することができる。
例えば、ＧＰＴ−３（登録商標）、ＧＰＴ−３．５、ＧＰＴ−４（登録商標）、ＬａＭＤＡ、Ｌｌａｍａ２またはＬｌａｍａ３などの自然言語モデルを用いた処理を実行することができる。特に、ＧＰＴ−４（登録商標）を用いた処理を実行できると好ましい。例えば、従来の自然言語モデルと比較して大規模な大規模言語モデルを用いた処理を行うことができると、より自然な文書生成または対話などを実現することができる。
なお、本発明の一態様の情報処理システムを用いてサービスを提供する者は、必ずしも、情報処理装置の構成例３を自前で所有する必要はない。例えば、サービスの提供者は、他の事業者等が情報処理装置の構成例３を用いて提供するサービスの一部を利用することができる。
〈ネットワーク５１の構成例〉
本発明の一態様の情報処理システムに用いることができるネットワーク５１は、複数の情報処理装置を接続することができる。これにより、接続された複数の情報処理装置は、互いにデータを送信および受信することができる。また、情報処理に係る負荷を分散することができる。
なお、無線通信を行う場合、通信プロトコル又は通信技術として、第４世代移動通信システム（４Ｇ）、第５世代移動通信システム（５Ｇ）、第６世代移動通信システム（６Ｇ）などの通信規格、または、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等のＩＥＥＥにより通信規格化された仕様を用いることができる。
例えば、ローカルネットワークを、ネットワーク５１に用いることができる。また、イントラネット又はエクストラネットを、ネットワーク５１に用いることができる。また、ＰＡＮ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＡＮ（Ｃａｍｐｕｓ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＭＡＮ（Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＧＡＮ（Ｇｌｏｂａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）等を、ネットワーク５１に用いることができる。
また、例えば、グローバルネットワークを、ネットワーク５１に用いることができる。具体的には、Ｗｏｒｌｄ　Ｗｉｄｅ　Ｗｅｂ（ＷＷＷ）の基盤であるインターネットを用いることができる。
また、本発明の一態様の情報処理システムを用いてサービスを提供する者は、例えば、ネットワーク５１を介して、本発明の一態様の情報処理方法を用いたサービスを提供することができる。
なお、本発明の一態様の情報処理システムがローカルネットワーク内に構築されている場合、インターネットを利用する場合に比べて、例えば、機密漏洩の可能性を低くすることができる。
〈情報処理装置の構成例４〉
本発明の一態様の情報処理システムに用いることができる情報処理装置は、例えば、入力部１１０、記憶部１２０、処理部１３０、出力部１４０、及び、伝送路１５０を有する（図１０参照）。
なお、本明細書に添付した図面では、構成要素を機能ごとに分類し、互いに独立したブロックとしてブロック図を示しているが、実際の構成要素は機能ごとに完全に切り分けることが難しく、１つの構成要素が複数の機能に係わることもあり得る。例えば、処理部１３０の一部が入力部１１０として機能することがある。また、１つの機能が複数の構成要素に係わることもあり得る。例えば、処理部１３０で行われる処理は、処理によって異なる情報処理装置で実行されることがある。
《入力部１１０》
入力部１１０は、情報処理装置の外部からデータを受け付けることができる。例えば、入力部１１０は、ネットワーク５１を介してデータを受け付ける。
入力部１１０は受け付けたデータを、伝送路１５０を介して、記憶部１２０及び処理部１３０の一方または双方に供給する。
《記憶部１２０》
記憶部１２０は、処理部１３０が実行するプログラムを記憶する機能を有する。また、記憶部１２０は、処理部１３０が生成したデータ（例えば、演算結果、解析結果、推論結果）、入力部１１０が受け付けたデータなどを記憶する機能を有することができる。
記憶部１２０は、データベースを有することができる。また、情報処理装置は、記憶部１２０とは別にデータベースを有することができる。情報処理装置は、記憶部１２０の外部、情報処理装置の外部、または情報処理システムの外部に存在するデータベースから、データを取り出す機能を有することができる。また、情報処理装置は、自身が持つデータベースと、外部に存在するデータベースと、の双方からデータを取り出す機能を有することができる。
ストレージ及びファイルサーバの一方または双方を記憶部１２０に用いることができる。また、ファイルサーバに保存されたファイルのパスを記録したデータベースを記憶部１２０に用いることができる。
記憶部１２０は、揮発性メモリ及び不揮発性メモリのうち少なくとも一方を有する。揮発性メモリとしては、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、及び、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）等が挙げられる。不揮発性メモリとしては、ＲｅＲＡＭ（Ｒｅｓｉｓｔｉｖｅ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ、抵抗変化型メモリともいう）、ＰＲＡＭ（Ｐｈａｓｅ　ｃｈａｎｇｅ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＦｅＲＡＭ（Ｆｅｒｒｏｅｌｅｃｔｒｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＭＲＡＭ（Ｍａｇｎｅｔｏｒｅｓｉｓｔｉｖｅ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ、磁気抵抗型メモリともいう）、及び、フラッシュメモリ等が挙げられる。また、記憶部１２０は、ＮＯＳＲＡＭ（登録商標）及びＤＯＳＲＡＭ（登録商標）のうち少なくとも一方を有することができる。また、記憶部１２０は、記録メディアドライブを有することができる。記録メディアドライブとしては、ハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ：ＨＤＤ）、及び、ソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ：ＳＳＤ）等が挙げられる。
ＮＯＳＲＡＭとは、「Ｎｏｎｖｏｌａｔｉｌｅ　Ｏｘｉｄｅ　Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）」の略称である。ＮＯＳＲＡＭは、メモリセルが２トランジスタ型（２Ｔ）、又は３トランジスタ型（３Ｔ）ゲインセルであり、トランジスタが、金属酸化物をチャネル形成領域に用いたトランジスタ（ＯＳトランジスタともいう）であるメモリのことをいう。ＯＳトランジスタはオフ状態でソースとドレインとの間を流れる電流、つまりリーク電流が極めて小さい。ＮＯＳＲＡＭは、リーク電流が極めて小さい特性を用いてデータに応じた電荷をメモリセル内に保持することで、不揮発性メモリとして用いることができる。特にＮＯＳＲＡＭは保持しているデータを破壊することなく読み出しすること（非破壊読み出し）が可能なため、データ読み出し動作のみを大量に繰り返す、演算処理に適している。ＮＯＳＲＡＭは、積層して設けることでデータ容量を大きくできるため、大規模なキャッシュメモリ、メインメモリ、ストレージメモリとして用いることで半導体装置の高性能化を図ることができる。
ＤＯＳＲＡＭとは、「Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｏｘｉｄｅ　Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ　ＲＡＭ」の略称であり、１Ｔ（トランジスタ）１Ｃ（容量）型のメモリセルを有するＲＡＭを指す。ＤＯＳＲＡＭは、ＯＳトランジスタを用いて形成されたＤＲＡＭであり、ＤＯＳＲＡＭは、外部から送られてくる情報を一時的に格納するメモリである。ＤＯＳＲＡＭは、ＯＳトランジスタのオフ電流が小さいことを利用したメモリである。
本明細書等において、金属酸化物（ｍｅｔａｌ　ｏｘｉｄｅ）とは、広い意味での金属の酸化物である。金属酸化物は、酸化物絶縁体、酸化物導電体（透明酸化物導電体を含む）、酸化物半導体（Ｏｘｉｄｅ　Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒまたは単にＯＳともいう）などに分類される。例えば、トランジスタの半導体層に金属酸化物を用いた場合、当該金属酸化物を酸化物半導体と呼称する場合がある。
チャネル形成領域が有する金属酸化物はインジウム（Ｉｎ）を含むことが好ましい。チャネル形成領域が有する金属酸化物がインジウムを含む金属酸化物の場合、ＯＳトランジスタのキャリア移動度（電子移動度）が高くなる。例えば、酸化インジウム（ＩｎＯｘ）またはインジウムガリウム亜鉛酸化物（Ｉｎ−Ｇａ−Ｚｎ酸化物、「ＩＧＺＯ」とも記す。）をチャネル形成領域に用いることができる。また、チャネル形成領域が有する金属酸化物は、元素Ｍを含む酸化物半導体であると好ましい。元素Ｍは、アルミニウム（Ａｌ）、ガリウム（Ｇａ）及びスズ（Ｓｎ）の少なくとも１つであることが好ましい。元素Ｍに適用可能なその他の元素としては、ホウ素（Ｂ）、シリコン（Ｓｉ）、チタン（Ｔｉ）、鉄（Ｆｅ）、ニッケル（Ｎｉ）、ゲルマニウム（Ｇｅ）、イットリウム（Ｙ）、ジルコニウム（Ｚｒ）、モリブデン（Ｍｏ）、ランタン（Ｌａ）、セリウム（Ｃｅ）、ネオジム（Ｎｄ）、ハフニウム（Ｈｆ）、タンタル（Ｔａ）、タングステン（Ｗ）などが挙げられる。ただし、元素Ｍとして、前述の元素を複数組み合わせても構わない場合がある。元素Ｍは、例えば、酸素との結合エネルギーが高い元素である。例えば、酸素との結合エネルギーがインジウムよりも高い元素である。また、チャネル形成領域が有する金属酸化物は、亜鉛（Ｚｎ）を含む金属酸化物であると好ましい。亜鉛を含む金属酸化物は結晶化しやすくなる場合がある。
チャネル形成領域が有する金属酸化物は、インジウムを含む金属酸化物に限定されない。チャネル形成領域が有する金属酸化物は、例えば、亜鉛スズ酸化物、ガリウムスズ酸化物などの、インジウムを含まず、亜鉛を含む金属酸化物、ガリウムを含む金属酸化物、スズを含む金属酸化物などであっても構わない。
《処理部１３０》
処理部１３０は、入力部１１０及び記憶部１２０の一方または双方から供給されたデータを用いて、演算、解析、推論などの処理を行う機能を有する。処理部１３０は、生成したデータ（例えば、演算結果、解析結果、推論結果）を、記憶部１２０及び出力部１４０の一方または双方に供給することができる。
処理部１３０は、記憶部１２０からデータを取得する機能を有する。また、処理部１３０は、記憶部１２０に、データを記録する又は登録する機能を有することができる。
処理部１３０は、例えば、演算回路を有することができる。処理部１３０は、例えば、中央演算装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）を有することができる。また、処理部１３０は、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）を有することができる。また、処理部１３０は、ＮＰＵ（ｎｅｕｒａｌ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｕｎｉｔ／ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｕｎｉｔ）を有することができる。
処理部１３０は、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等のマイクロプロセッサを有することができる。マイクロプロセッサは、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、ＦＰＡＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ａｎａｌｏｇ　Ａｒｒａｙ）等のＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｌｏｇｉｃ　Ｄｅｖｉｃｅ）によって実現することができる。また、処理部１３０は、量子プロセッサを有することができる。処理部１３０は、プロセッサにより種々のプログラムからの命令を解釈し実行することで、各種のデータ処理及びプログラム制御を行うことができる。プロセッサにより実行しうるプログラムは、プロセッサが有するメモリ領域及び記憶部１２０のうち少なくとも一方に格納される。
処理部１３０はメインメモリを有することができる。メインメモリは、ＲＡＭ等の揮発性メモリ、及びＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）等の不揮発性メモリのうち少なくとも一方を有する。また、メインメモリは、上述したＮＯＳＲＡＭ及びＤＯＳＲＡＭのうち少なくとも一方を有することができる。
ＲＡＭとしては、例えばＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等が用いられ、処理部１３０の作業空間として仮想的にメモリ空間が割り当てられ利用される。記憶部１２０に格納されたオペレーティングシステム、アプリケーションプログラム、プログラムモジュール、プログラムデータ、及びルックアップテーブル等は、実行のためにＲＡＭにロードされる。ＲＡＭにロードされたこれらのデータ、プログラム、及びプログラムモジュールは、それぞれ、処理部１３０に直接アクセスされ、操作される。
ＲＯＭには、書き換えを必要としない、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ　Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ　Ｓｙｓｔｅｍ）及びファームウェア等を格納することができる。ＲＯＭとしては、マスクＲＯＭ、ＯＴＰＲＯＭ（Ｏｎｅ　Ｔｉｍｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）等が挙げられる。ＥＰＲＯＭとしては、紫外線照射により記憶データの消去を可能とするＵＶ−ＥＰＲＯＭ（Ｕｌｔｒａ−Ｖｉｏｌｅｔ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等が挙げられる。
処理部１３０は、ＯＳトランジスタ、及び、チャネル形成領域にシリコンを有するトランジスタ（Ｓｉトランジスタ）の一方または双方を有することができる。
処理部１３０は、ＯＳトランジスタを有することが好ましい。ＯＳトランジスタはオフ電流が極めて小さいため、ＯＳトランジスタを記憶素子として機能する容量素子に流入した電荷（データ）を保持するためのスイッチとして用いることで、データの保持期間を長期にわたり確保することができる。この特性を、処理部が有するレジスタ及びキャッシュメモリのうち少なくとも一方に用いることで、必要なときだけ処理部を動作させ、他の場合には直前の処理の情報を当該記憶素子に待避させることにより処理部をオフにすることができる。すなわち、ノーマリーオフコンピューティングが可能となり、情報処理システムの低消費電力化を図ることができる。
情報処理装置は、少なくとも一部の処理にＡＩを用いることが好ましい。
情報処理装置は、特に、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ、以下、単にニューラルネットワークとも記す）を用いることが好ましい。ニューラルネットワークは、回路（ハードウェア）またはプログラム（ソフトウェア）により実現される。
本明細書等において、ニューラルネットワークとは、生物の神経回路網を模し、学習によってニューロン同士の結合強度を決定し、問題解決能力を持たせるモデル全般を指す。ニューラルネットワークは、入力層、中間層（隠れ層）、及び出力層を有する。
本明細書等において、ニューラルネットワークについて述べる際に、既にある情報からニューロンとニューロンの結合強度（重み係数ともいう）を決定することを「学習」と呼ぶ場合がある。
本明細書等において、学習によって得られた結合強度を用いてニューラルネットワークを構成し、そこから新たな結論を導くことを「推論」と呼ぶ場合がある。
《出力部１４０》
出力部１４０は、処理部１３０における演算結果、解析結果、及び推論結果の少なくとも１つを、情報処理装置の外部に出力することができる。例えば、出力部１４０は、ネットワーク５１を介してデータを送信することができる。具体的には、通信ポートまたは通信機能を備えたパーソナルコンピュータ等のデバイスを用いることができる。また、通信機能を備えたデバイスを入力部１１０と出力部１４０に用いてもよい。
《伝送路１５０》
伝送路１５０は、データを伝達する機能を有する。入力部１１０、記憶部１２０、処理部１３０、及び、出力部１４０の間のデータの送受信は、伝送路１５０を介して行うことができる。具体的には、外部バス、ＬＡＮまたはインターネットを伝送路１５０に用いることができる。
なお、本実施の形態は、本明細書で示す他の実施の形態と適宜組み合わせることができる。
（実施の形態２）
本実施の形態では、本発明の一態様の情報処理方法について、図１１乃至図１３を参照しながら説明する。
図１１は、本発明の一態様の情報処理方法を説明する図である。
図１２は、本発明の一態様の情報処理方法を説明する図である。
図１３は、本発明の一態様の情報処理方法を説明する図である。
＜情報処理方法の例１＞
本発明の一態様の情報処理方法は、フェーズＰＨ１およびフェーズＰＨ２を有する（図１１参照）。
〈フェーズＰＨ１の例〉
フェーズＰＨ１は、第１のステップＳ１乃至第３のステップＳ３を有する。なお、フェーズＰＨ１は、会員情報Ｍｅｍを収集する方法である。
《ステップＳ１》
フェーズＰＨ１のステップＳ１において、コンポーネント３０は、会員情報Ｍｅｍを受け付けて、コンポーネント２１に送信する機能を備える。例えば、情報処理システムの利用者が、会員情報Ｍｅｍを入力する。
《ステップＳ２》
フェーズＰＨ１のステップＳ２において、コンポーネント２１は、会員情報Ｍｅｍを受け付けて、コンポーネント２１内で共有する。
《ステップＳ３》
フェーズＰＨ１のステップＳ３において、サブコンポーネント２１Ａは、会員情報ＭｅｍをデータベースＤＢに登録する。
〈フェーズＰＨ２の例〉
フェーズＰＨ２はフェーズＰＨ１に続く。フェーズＰＨ２は、第１のステップＳ１乃至第１０のステップＳ１０を有する。なお、フェーズＰＨ２は、質問Ｑ１を受け付けて、特定した識別情報Ｉｄを送信する方法である。
《ステップＳ１》
フェーズＰＨ２のステップＳ１において、コンポーネント３０は、質問Ｑ１を受け付けて、コンポーネント２１に送信する機能を備える。例えば、情報処理システムの利用者が、質問Ｑ１を入力する。
《ステップＳ２》
フェーズＰＨ２のステップＳ２において、コンポーネント２１は、質問Ｑ１を受け付けて、コンポーネント２１内で共有する。なお、コンポーネント２１は、サブコンポーネント２１Ａ、サブコンポーネント２１Ｂおよびサブコンポーネント２１Ｃを備える。
《ステップＳ３》
フェーズＰＨ２のステップＳ３において、サブコンポーネント２１Ｂは、指示文Ｐｔ−Ｉを作成して、コンポーネント２０に送信する。なお、指示文Ｐｔ−Ｉは、質問Ｑ１および指示ｇ−Ｉ（）を含む。また、指示ｇ−Ｉ（）は、質問Ｑ１に対する回答Ａｎｓを生成させる指示を含む。
《ステップＳ４》
フェーズＰＨ２のステップＳ４において、コンポーネント２０は、指示文Ｐｔ−Ｉを受け付けて、生成モデルＧＭを用いて回答Ａｎｓを生成する。
《ステップＳ５》
フェーズＰＨ２のステップＳ５において、コンポーネント２０は、回答Ａｎｓをコンポーネント２１に送信する。
《ステップＳ６》
フェーズＰＨ２のステップＳ６において、サブコンポーネント２１Ｂは、クエリＱｕｅ１を作成する。なお、クエリＱｕｅ１は、会員情報Ｍｅｍ、質問Ｑ１、回答Ａｎｓおよび命令ｆ１（）を含む。また、命令ｆ１（）は、検索条件ＲＣを満たすレコードを選んで、候補一覧ＣｎｄＬを作成する命令を含む。
なお、訴求対象情報Ｔｇｔが、会員情報Ｍｅｍ、質問Ｑ１および回答Ａｎｓのいずれか一または複数に関連する文字列を含むとき、検索条件ＲＣは満たされる。
《ステップＳ７》
フェーズＰＨ２のステップＳ７において、サブコンポーネント２１Ａの検索エンジンＳＥは、クエリＱｕｅ１に応じて、データベースＤＢから候補一覧ＣｎｄＬを作成する。
《ステップＳ８》
フェーズＰＨ２のステップＳ８において、サブコンポーネント２１Ｂは、指示文Ｐｔ−ＩＩを作成して、コンポーネント２０に送信する。なお、指示文Ｐｔ−ＩＩは、会員情報Ｍｅｍ、質問Ｑ１、回答Ａｎｓ、候補一覧ＣｎｄＬおよび指示ｇ−ＩＩ（）を含む。また、指示ｇ−ＩＩ（）は、候補一覧ＣｎｄＬに選ばれたレコードの訴求対象情報Ｔｇｔと、会員情報Ｍｅｍ、質問Ｑ１および回答Ａｎｓと、を参考にして、候補一覧ＣｎｄＬの中から好ましいレコードを選ばせて、識別情報Ｉｄを特定させる指示を含む。
《ステップＳ９》
フェーズＰＨ２のステップＳ９において、コンポーネント２０は、指示文Ｐｔ−ＩＩを受け付けて、生成モデルＧＭを用いて識別情報Ｉｄを特定する。
《ステップＳ１０》
フェーズＰＨ２のステップＳ１０において、コンポーネント２０は、識別情報Ｉｄをコンポーネント２１に送信する。
＜情報処理方法の例２＞
本発明の一態様の情報処理方法は、フェーズＰＨ１乃至フェーズＰＨ３を有する（図１１参照）。
〈フェーズＰＨ３の例１〉
フェーズＰＨ３はフェーズＰＨ２に続き、フェーズＰＨ３は、第１のステップＳ１乃至第４のステップＳ４を有する。なお、フェーズＰＨ３は、特定した識別情報Ｉｄを使って集めた素材Ｍａｔｌから、情報コンテンツＣｏｎｔを作って提供する方法である。
《ステップＳ１》
フェーズＰＨ３のステップＳ１において、サブコンポーネント２１Ｂは、クエリＱｕｅ２を作成する。なお、クエリＱｕｅ２は、識別情報Ｉｄおよび命令ｆ２（）を含む。また、命令ｆ２（）は、識別情報Ｉｄが特定するレコードから、素材Ｍａｔｌを抽出する命令を含む。
《ステップＳ２》
フェーズＰＨ３のステップＳ２において、サブコンポーネント２１Ａの検索エンジンＳＥは、クエリＱｕｅ２に応じて、候補一覧ＣｎｄＬから素材Ｍａｔｌを抽出する。なお、素材Ｍａｔｌは、広告Ａｄｖ１を含む。
《ステップＳ３》
フェーズＰＨ３のステップＳ３において、サブコンポーネント２１Ｃは、情報コンテンツＣｏｎｔを作成して、コンポーネント３０に送信する。なお、情報コンテンツＣｏｎｔは、回答Ａｎｓおよび広告Ａｄｖ１を含む。
《ステップＳ４》
フェーズＰＨ３のステップＳ４において、コンポーネント３０は、情報コンテンツＣｏｎｔを受け付けて、提供する。
これにより、例えば、会員情報Ｍｅｍおよび質問Ｑ１を入力した情報処理システムの利用者に、回答Ａｎｓおよび広告Ａｄｖ１を提供することができる。また、例えば、顧客の素材Ｍａｔｌを使った広告Ａｄｖ１を、情報処理システムの利用者に提供することができる。また、例えば、顧客の訴求対象情報Ｔｇｔに、会員情報Ｍｅｍ、質問Ｑ１または回答Ａｎｓが関連するときに、顧客の素材Ｍａｔｌを使って、広告Ａｄｖ１を提供することができる。また、例えば、顧客を管理する複数のレコードの訴求対象情報Ｔｇｔに、会員情報Ｍｅｍ、質問Ｑ１または回答Ａｎｓが関連するときに、複数のレコードの中から好ましいレコードを、生成モデルＧＭを用いて選び出し、その顧客の素材Ｍａｔｌを使って、広告Ａｄｖ１を提供することができる。また、広告Ａｄｖ１の頒布に係る対価を、例えば、顧客から、得ることができる。また、例えば、広告Ａｄｖ１の視聴と引き換えに、生成モデルＧＭを利用するサービスを、質問Ｑ１を入力した情報処理システムの利用者に無償で提供することができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理方法を提供することができる。
＜情報処理方法の例３＞
本発明の一態様の情報処理方法は、フェーズＰＨ１乃至フェーズＰＨ３を有する（図１２参照）。
〈フェーズＰＨ３の例２〉
フェーズＰＨ３はフェーズＰＨ２に続き、フェーズＰＨ３は、第１のステップＳ１乃至第７のステップＳ７を有する。なお、フェーズＰＨ３は、特定した識別情報Ｉｄを使って集めた素材Ｍａｔｌから、情報コンテンツＣｏｎｔを作って提供する方法である。なお、広告Ａｄｖ２は、生成モデルＧＭを用いて生成される。
《ステップＳ１》
フェーズＰＨ３のステップＳ１において、サブコンポーネント２１Ｂは、クエリＱｕｅ２を作成する。なお、クエリＱｕｅ２は、識別情報Ｉｄおよび命令ｆ２（）を含む。また、命令ｆ２（）は、識別情報Ｉｄが特定するレコードから、素材Ｍａｔｌを抽出する命令を含む。
《ステップＳ２》
フェーズＰＨ３のステップＳ２において、サブコンポーネント２１Ａの検索エンジンＳＥは、クエリＱｕｅ２に応じて、候補一覧ＣｎｄＬから素材Ｍａｔｌを抽出する。なお、素材Ｍａｔｌは、概略情報Ｏｌ、規制情報Ｒｅｇおよび指示ｇ−ＩＩＩ（）を含む。
《ステップＳ３》
フェーズＰＨ３のステップＳ３において、サブコンポーネント２１Ｂは、素材Ｍａｔｌから指示文Ｐｔ−ＩＩＩを作成して、コンポーネント２０に送信する。なお、指示文Ｐｔ−ＩＩＩは、概略情報Ｏｌ、規制情報Ｒｅｇおよび指示ｇ−ＩＩＩ（）を含む。また、指示ｇ−ＩＩＩ（）は、概略情報Ｏｌに従って、規制情報Ｒｅｇに抵触しない、広告Ａｄｖ２を生成させる指示を含む。
《ステップＳ４》
フェーズＰＨ３のステップＳ４において、コンポーネント２０は、指示文Ｐｔ−ＩＩＩを受け付けて、生成モデルＧＭを用いて、広告Ａｄｖ２を生成する。
《ステップＳ５》
フェーズＰＨ３のステップＳ５において、コンポーネント２０は、広告Ａｄｖ２をコンポーネント２１に送信する。
《ステップＳ６》
フェーズＰＨ３のステップＳ６において、コンポーネント２１は、広告Ａｄｖ２を受け付けて、サブコンポーネント２１Ｃは、情報コンテンツＣｏｎｔを作成して、コンポーネント３０に送信する。なお、情報コンテンツＣｏｎｔは、回答Ａｎｓおよび広告Ａｄｖ２を含む。
《ステップＳ７》
フェーズＰＨ３のステップＳ７において、コンポーネント３０は、情報コンテンツＣｏｎｔを受け付けて、提供する。
これにより、例えば、質問Ｑ１を入力した情報処理システムの利用者に、回答Ａｎｓおよび広告Ａｄｖ２を提供することができる。また、例えば、顧客の素材Ｍａｔｌを使った広告Ａｄｖ２を、生成モデルＧＭを用いて、生成することができる。また、あらかじめ、例えば、顧客が用意した概略情報Ｏｌを参考にして、広告Ａｄｖ２を生成することができる。また、あらかじめ、例えば、顧客が定めた規制情報Ｒｅｇに抵触しない広告Ａｄｖ２を生成することができる。また、広告Ａｄｖ２の制作を請け負うことができる。また、広告Ａｄｖ２の制作に係る対価を、例えば、顧客から、得ることができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理方法を提供することができる。
＜情報処理方法の例４＞
本発明の一態様の情報処理方法は、フェーズＰＨ１乃至フェーズＰＨ３を有する（図１３参照）。
〈フェーズＰＨ３の例３〉
フェーズＰＨ３はフェーズＰＨ２に続き、フェーズＰＨ３は、第１のステップＳ１乃至第１０のステップＳ１０を有する。なお、フェーズＰＨ３は、特定した識別情報Ｉｄを使って集めた素材Ｍａｔｌから、情報コンテンツＣｏｎｔを作って提供する方法である。なお、生成モデルＧＭを用いて生成された広告Ａｄｖ２は、規制情報Ｒｅｇに抵触しないか、生成モデルＧＭによって判別される。
《ステップＳ１》
フェーズＰＨ３のステップＳ１において、サブコンポーネント２１Ｂは、クエリＱｕｅ２を作成する。なお、クエリＱｕｅ２は、識別情報Ｉｄおよび命令ｆ２（）を含む。また、命令ｆ２（）は、識別情報Ｉｄが特定するレコードから、素材Ｍａｔｌを抽出する命令を含む。
《ステップＳ２》
フェーズＰＨ３のステップＳ２において、サブコンポーネント２１Ａの検索エンジンＳＥは、クエリＱｕｅ２に応じて、候補一覧ＣｎｄＬから素材Ｍａｔｌを抽出する。なお、素材Ｍａｔｌは、概略情報Ｏｌ、規制情報Ｒｅｇおよび指示ｇ−ＩＩＩ（）を含む。
《ステップＳ３》
フェーズＰＨ３のステップＳ３において、サブコンポーネント２１Ｂは、素材Ｍａｔｌから指示文Ｐｔ−ＩＩＩを作成して、コンポーネント２０に送信する。なお、指示文Ｐｔ−ＩＩＩは、概略情報Ｏｌ、規制情報Ｒｅｇおよび指示ｇ−ＩＩＩ（）を含む。また、指示ｇ−ＩＩＩ（）は、概略情報Ｏｌに従って、規制情報Ｒｅｇに抵触しない、広告Ａｄｖ２を生成させる指示を含む。
《ステップＳ４》
フェーズＰＨ３のステップＳ４において、コンポーネント２０は、指示文Ｐｔ−ＩＩＩを受け付けて、生成モデルＧＭを用いて、広告Ａｄｖ２を生成する。
《ステップＳ５》
フェーズＰＨ３のステップＳ５において、コンポーネント２０は、広告Ａｄｖ２をコンポーネント２１に送信する。
《ステップＳ６》
フェーズＰＨ３のステップＳ６において、コンポーネント２１は、広告Ａｄｖ２を受け付ける。また、サブコンポーネント２１Ｂは、指示文Ｐｔ−ＩＶを作成して、コンポーネント２０に送信する。なお、指示文Ｐｔ−ＩＶは、広告Ａｄｖ２、規制情報Ｒｅｇおよび指示ｇ−ＩＶ（）を含む。また、指示ｇ−ＩＶ（）は、広告Ａｄｖ２が規制情報Ｒｅｇに抵触しないとき、判定結果Ｊｄｇの値を真にする指示を含む。
《ステップＳ７》
フェーズＰＨ３のステップＳ７において、コンポーネント２０は、指示文Ｐｔ−ＩＶを受け付けて、判定結果Ｊｄｇをコンポーネント２１に送信する機能を備える。
《ステップＳ８》
フェーズＰＨ３のステップＳ８において、コンポーネント２１は、判定結果Ｊｄｇの値が真であるときに、工程をフェーズＰＨ３のステップＳ９に進め、判定結果Ｊｄｇが偽であるときに、工程をフェーズＰＨ３のステップＳ３に進める。換言すれば、広告Ａｄｖ２が規制情報Ｒｅｇに抵触している場合は、再度、生成モデルＧＭに広告Ａｄｖ２を生成させる。
《ステップＳ９》
フェーズＰＨ３のステップＳ９において、コンポーネント２１は、広告Ａｄｖ２を受け付けて、サブコンポーネント２１Ｃは、情報コンテンツＣｏｎｔを作成して、コンポーネント３０に送信する。なお、情報コンテンツＣｏｎｔは、回答Ａｎｓおよび広告Ａｄｖ２を含む。
《ステップＳ１０》
フェーズＰＨ３のステップＳ１０において、コンポーネント３０は、情報コンテンツＣｏｎｔを受け付けて、提供する。
これにより、例えば、質問Ｑ１を入力した情報処理システムの利用者に、回答Ａｎｓおよび広告Ａｄｖ２を提供することができる。また、例えば、顧客の素材Ｍａｔｌを使った広告Ａｄｖ２を、生成モデルＧＭを用いて、生成することができる。また、あらかじめ、例えば、顧客が用意した概略情報Ｏｌを参考にして、広告Ａｄｖ２を生成することができる。また、あらかじめ、例えば、顧客が定めた規制情報Ｒｅｇに抵触しない広告Ａｄｖ２を生成することができる。また、あらかじめ定めた規制情報Ｒｅｇに抵触する広告Ａｄｖ２の提供を防止することができる。また、広告Ａｄｖ２の制作を請け負うことができる。また、広告Ａｄｖ２の制作に係る対価を、例えば、顧客から、得ることができる。その結果、利便性、有用性または信頼性に優れた新規な情報処理方法を提供することができる。
なお、本実施の形態は、本明細書で示す他の実施の形態と適宜組み合わせることができる。
Ａｎｓ：回答、ＣｎｄＬ：候補一覧、Ｃｏｎｔ：情報コンテンツ、ＤＢ：データベース、ＧＭ：生成モデル、Ｉｄ：識別情報、Ｉｄ＿１：識別情報、Ｉｄ＿３：識別情報、Ｉｄ＿ｎ：識別情報、Ｊｄｇ：判定結果、Ｍａｔｌ：素材、Ｍａｔｌ＿１：素材、Ｍｅｍ：会員情報、Ｏｌ：概略情報、Ｐｔ−Ｉ：指示文、Ｐｔ−ＩＩ：指示文、Ｐｔ−ＩＩＩ：指示文、Ｐｔ−ＩＶ：指示文、Ｐｔ−Ｖ：指示文、Ｒｅｇ：規制情報、Ｒｅｐ：報告、ＳＥ：検索エンジン、Ｔｇｔ：訴求対象情報、Ｔｇｔ＿１：訴求対象情報、２０：コンポーネント、２１：コンポーネント、２１Ａ：サブコンポーネント、２１Ｂ：サブコンポーネント、２１Ｃ：サブコンポーネント、３０：コンポーネント、５１：ネットワーク、１１０：入力部、１２０：記憶部、１３０：処理部、１４０：出力部、１５０：伝送路

Claims (9)

  1. 　第１のコンポーネントと、
    　第２のコンポーネントと、
    　第３のコンポーネントと、を有し、
    　前記第１のコンポーネントは、第１の質問を受け付けて、前記第３のコンポーネントに送信する機能と、情報コンテンツを受け付けて、提供する機能と、を備え、
    　前記第２のコンポーネントは、第１の指示文を受け付けて、回答を前記第３のコンポーネントに送信する機能と、第２の指示文を受け付けて、識別情報を前記第３のコンポーネントに送信する機能と、生成モデルを用いた処理を行う機能と、を備え、
    　前記生成モデルは、前記第１の指示文に従って、前記回答を生成する機能と、前記第２の指示文に従って、前記識別情報を特定する機能を備え、
    　前記第３のコンポーネントは、前記第１の質問を受け付けて、前記第３のコンポーネント内で共有する機能と、前記第１の指示文および前記第２の指示文を作成して、前記第２のコンポーネントに送信する機能と、前記情報コンテンツを作成して、前記第１のコンポーネントに送信する機能と、を備え、
    　前記第３のコンポーネントは、第１のサブコンポーネントと、第２のサブコンポーネントと、第３のサブコンポーネントと、を備え、
    　前記第１のサブコンポーネントは、データベースおよび検索エンジンを備え、
    　前記データベースは、単数または複数のレコードを備え、
    　レコードは、前記識別情報を格納するフィールドと、訴求対象情報を格納するフィールドと、素材を格納するフィールドと、を備え、
    　前記検索エンジンは、第１のクエリに応じて、前記データベースから候補一覧を作成する機能と、第２のクエリに応じて、前記候補一覧から前記素材を抽出する機能と、を備え、
    　前記第２のサブコンポーネントは、前記第１の指示文、前記第２の指示文、前記第１のクエリおよび前記第２のクエリを作成する機能を備え、
    　前記第１の指示文は、前記第１の質問および第１の指示を含み、
    　前記第１の指示は、前記第１の質問に対する前記回答を生成させる指示を含み、
    　前記第２の指示文は、前記第１の質問、前記回答、前記候補一覧および第２の指示を含み、
    　前記第２の指示は、前記候補一覧に選ばれたレコードの前記訴求対象情報と、前記第１の質問および前記回答と、を参考にして、前記候補一覧の中から好ましいレコードを選ばせて、前記識別情報を特定させる指示を含み、
    　前記第１のクエリは、前記第１の質問、前記回答および第１の命令を含み、
    　前記第１の命令は、検索条件を満たすレコードを選んで、前記候補一覧を作成する命令を含み、
    　前記訴求対象情報が、前記第１の質問および前記回答の一方または両方に関連する文字列を含むとき、前記検索条件は満たされ、
    　前記第２のクエリは、前記識別情報および第２の命令を含み、
    　前記第２の命令は、前記識別情報が特定するレコードから、前記素材を抽出する命令を含み、
    　前記素材は、第１の広告を含み、
    　前記第３のサブコンポーネントは、前記情報コンテンツを作成する機能を備え、
    　前記情報コンテンツは、前記回答および前記第１の広告を含む、情報処理システム。
  2. 　前記第１のコンポーネントは、会員情報を受け付けて、前記第３のコンポーネントに送信する機能を備え、
    　前記第３のコンポーネントは、前記会員情報を受け付けて、前記第３のコンポーネント内で共有する機能を備え、
    　前記第１のサブコンポーネントは、前記会員情報を前記データベースに登録する機能を備え、
    　前記第２の指示文は、前記第１の質問、前記回答、前記候補一覧および前記第２の指示に加えて前記会員情報をも含み、
    　前記第２の指示は、前記候補一覧に選ばれたレコードの前記訴求対象情報と、前記第１の質問および前記回答と、に加えて前記会員情報をも参考にして、前記候補一覧の中から好ましいレコードを選ばせて、前記識別情報を特定させる指示を含み、
    　前記第１のクエリは、前記第１の質問、前記回答および前記第１の命令に加えて前記会員情報をも含み、
    　前記第１の命令は、前記検索条件を満たすレコードを選んで、前記候補一覧を作成する命令を含み、
    　前記訴求対象情報が、前記第１の質問および前記回答に加えて前記会員情報のいずれか一または複数に関連する文字列を含むとき、前記検索条件は満たされる、請求項１に記載の情報処理システム。
  3. 　前記第２のコンポーネントは、第３の指示文を受け付けて、第２の広告を前記第３のコンポーネントに送信する機能を備え、
    　前記生成モデルは、前記第３の指示文に従って、前記第２の広告を生成する機能を備え、
    　前記第３のコンポーネントは、前記第３の指示文を作成して、前記第２のコンポーネントに送信する機能と、前記第２の広告を受け付けて、前記情報コンテンツを作成する機能と、を備え、
    　前記第２のサブコンポーネントは、前記素材から前記第３の指示文を作成する機能を備え、
    　前記素材は、概略情報、規制情報および第３の指示を含み、
    　前記第３の指示文は、前記概略情報、前記規制情報および前記第３の指示を含み、
    　前記第３の指示は、前記概略情報に従って、前記規制情報に抵触しない、前記第２の広告を生成させる指示を含む、請求項１または請求項２に記載の情報処理システム。
  4. 　前記第２のコンポーネントは、第４の指示文を受け付けて、判定結果を前記第３のコンポーネントに送信する機能を備え、
    　前記第３のコンポーネントは、前記判定結果の値が真であるときに、前記情報コンテンツを作成して、前記第１のコンポーネントに送信し、前記判定結果が偽であるときに、前記第３の指示文を前記第２のコンポーネントに再送信する機能を、備え、
    　前記第１のサブコンポーネントは、前記第４の指示文を作成する機能を備え、
    　前記第４の指示文は、前記第２の広告、前記規制情報および第４の指示を含み、
    　前記第４の指示は、前記第２の広告が前記規制情報に抵触しないとき、前記判定結果の値を真にする指示を含む、請求項３に記載の情報処理システム。
  5. 　前記第２のコンポーネントは、第５の指示文を受け付けて、報告を前記第３のコンポーネントに送信する機能を備え、
    　前記生成モデルは、前記第５の指示文に従って、前記報告を生成する機能を備え、
    　前記第３のコンポーネントは、前記第５の指示文を作成して、前記第２のコンポーネントに送信する機能と、前記報告を受け付けて、前記第３のコンポーネント内で共有する機能を備え、
    　前記第３のサブコンポーネントは、第１の履歴データおよび第２の履歴データを作成する機能を備え、
    　前記第１の履歴データには、送信した前記情報コンテンツと、受け付けた前記第１の質問とが、順番に記録され、
    　前記第２の履歴データには、前記第２の広告に付与されたＵＲＬへのアクセス回数および前記報告が記録され、
    　前記第２のサブコンポーネントは、前記第５の指示文を作成する機能を備え、
    　前記第５の指示文は、前記第１の履歴データおよび第５の指示を含み、
    　前記第５の指示は、前記第１の履歴データから第２の質問を探して前記報告を生成させる指示を含み、
    　前記第２の質問は、前記第２の質問より前に送信された前記情報コンテンツに含まれる前記第２の広告に係る内容を含む、請求項３に記載の情報処理システム。
  6. 　第１のフェーズおよび第２のフェーズを有する情報処理方法であって、
    　前記第１のフェーズは、第１のステップ乃至第３のステップを有し、
    　前記第１のフェーズの第１のステップにおいて、第１のコンポーネントは、会員情報を受け付けて、第２のコンポーネントに送信する機能を備え、
    　前記第２のコンポーネントは、第１のサブコンポーネント、第２のサブコンポーネントおよび第３のサブコンポーネントを備え、
    　前記第１のフェーズの第２のステップにおいて、前記第２のコンポーネントは、前記会員情報を受け付けて、前記第２のコンポーネント内で共有し、
    　前記第１のフェーズの第３のステップにおいて、前記第１のサブコンポーネントは、前記会員情報をデータベースに登録し、
    　前記第２のフェーズは、前記第１のフェーズに続き、
    　前記第２のフェーズは、第１のステップ乃至第１０のステップを有し、
    　前記第２のフェーズの前記第１のステップにおいて、前記第１のコンポーネントは、質問を受け付けて、前記第２のコンポーネントに送信する機能を備え、
    　前記第２のフェーズの前記第２のステップにおいて、前記第２のコンポーネントは、前記質問を受け付けて、前記第２のコンポーネント内で共有し、
    　前記第２のフェーズの前記第３のステップにおいて、前記第２のサブコンポーネントは、第１の指示文を作成して、第３のコンポーネントに送信し、
    　前記第１の指示文は、前記質問および第１の指示を含み、
    　前記第１の指示は、前記質問に対する回答を生成させる指示を含み、
    　前記第２のフェーズの第４のステップにおいて、前記第３のコンポーネントは、前記第１の指示文を受け付けて、生成モデルを用いて前記回答を生成し、
    　前記第２のフェーズの第５のステップにおいて、前記第３のコンポーネントは、前記回答を前記第２のコンポーネントに送信し、
    　前記第２のフェーズの第６のステップにおいて、前記第２のサブコンポーネントは、第１のクエリを作成し、
    　前記第１のクエリは、前記会員情報、前記質問、前記回答および第１の命令を含み、
    　前記第１の命令は、検索条件を満たすレコードを選んで、候補一覧を作成する命令を含み、
    　訴求対象情報が、前記会員情報、前記質問および前記回答のいずれか一または複数に関連する文字列を含むとき、前記検索条件は満たされ、
    　前記第２のフェーズの第７のステップにおいて、前記第１のサブコンポーネントの検索エンジンは、前記第１のクエリに応じて、前記データベースから前記候補一覧を作成し、
    　前記第２のフェーズの第８のステップにおいて、前記第２のサブコンポーネントは、第２の指示文を作成して、前記第３のコンポーネントに送信し、
    　前記第２の指示文は、前記会員情報、前記質問、前記回答、前記候補一覧および第２の指示を含み、
    　前記第２の指示は、前記候補一覧に選ばれたレコードの前記訴求対象情報と、前記会員情報、前記質問および前記回答と、を参考にして、前記候補一覧の中から好ましいレコードを選ばせて、識別情報を特定させる指示を含み、
    　前記第２のフェーズの第９のステップにおいて、前記第３のコンポーネントは、前記第２の指示文を受け付けて、前記生成モデルを用いて前記識別情報を特定し、
    　前記第２のフェーズの第１０のステップにおいて、前記第３のコンポーネントは、前記識別情報を前記第２のコンポーネントに送信する、情報処理方法。
  7. 　前記第１のフェーズ乃至第３のフェーズを有する情報処理方法であって、
    　前記第３のフェーズは、前記第２のフェーズに続き、
    　前記第３のフェーズは、第１のステップ乃至第４のステップを有し、
    　前記第３のフェーズの前記第１のステップにおいて、前記第２のサブコンポーネントは、第２のクエリを作成し、
    　前記第２のクエリは、前記識別情報および第２の命令を含み、
    　前記第２の命令は、前記識別情報が特定するレコードから、素材を抽出する命令を含み、
    　前記第３のフェーズの前記第２のステップにおいて、前記第１のサブコンポーネントの前記検索エンジンは、前記第２のクエリに応じて、前記候補一覧から前記素材を抽出し、
    　前記素材は、広告を含み、
    　前記第３のフェーズの前記第３のステップにおいて、前記第３のサブコンポーネントは、情報コンテンツを作成して、前記第１のコンポーネントに送信し、
    　前記情報コンテンツは、前記回答および前記広告を含み、
    　前記第３のフェーズの前記第４のステップにおいて、前記第１のコンポーネントは、前記情報コンテンツを受け付けて、提供する、請求項６に記載の情報処理方法。
  8. 　前記第１のフェーズ乃至第３のフェーズを有する情報処理方法であって、
    　前記第３のフェーズは、前記第２のフェーズに続き、
    　前記第３のフェーズは、第１のステップ乃至第７のステップを有し、
    　前記第３のフェーズの前記第１のステップにおいて、前記第２のサブコンポーネントは、第２のクエリを作成し、
    　前記第２のクエリは、前記識別情報および第２の命令を含み、
    　前記第２の命令は、前記識別情報が特定するレコードから、素材を抽出する命令を含み、
    　前記第３のフェーズの前記第２のステップにおいて、前記第１のサブコンポーネントの前記検索エンジンは、前記第２のクエリに応じて、前記候補一覧から前記素材を抽出し、
    　前記素材は、概略情報、規制情報および第３の指示を含み、
    　前記第３のフェーズの前記第３のステップにおいて、前記第２のサブコンポーネントは、前記素材から第３の指示文を作成して、前記第３のコンポーネントに送信し、
    　前記第３の指示文は、前記概略情報、前記規制情報および前記第３の指示を含み、
    　前記第３の指示は、前記概略情報に従って、前記規制情報に抵触しない、広告を生成させる指示を含み、
    　前記第３のフェーズの前記第４のステップにおいて、前記第３のコンポーネントは、前記第３の指示文を受け付けて、前記生成モデルを用いて、前記広告を生成し、
    　前記第３のフェーズの前記第５のステップにおいて、前記第３のコンポーネントは、前記広告を前記第２のコンポーネントに送信し、
    　前記第３のフェーズの前記第６のステップにおいて、前記第２のコンポーネントは、前記広告を受け付けて、前記第３のサブコンポーネントは、情報コンテンツを作成して、前記第１のコンポーネントに送信し、
    　前記情報コンテンツは、前記回答および前記広告を含み、
    　前記第３のフェーズの前記第７のステップにおいて、前記第１のコンポーネントは、前記情報コンテンツを受け付けて、提供する、請求項６に記載の情報処理方法。
  9. 　前記第１のフェーズ乃至第３のフェーズを有する情報処理方法であって、
    　前記第３のフェーズは、前記第２のフェーズに続き、
    　前記第３のフェーズは、第１のステップ乃至第１０のステップを有し、
    　前記第３のフェーズの前記第１のステップにおいて、前記第２のサブコンポーネントは、第２のクエリを作成し、
    　前記第２のクエリは、前記識別情報および第２の命令を含み、
    　前記第２の命令は、前記識別情報が特定するレコードから、素材を抽出する命令を含み、
    　前記第３のフェーズの前記第２のステップにおいて、前記第１のサブコンポーネントの前記検索エンジンは、前記第２のクエリに応じて、前記候補一覧から前記素材を抽出し、
    　前記素材は、概略情報、規制情報および第３の指示を含み、
    　前記第３のフェーズの前記第３のステップにおいて、前記第２のサブコンポーネントは、前記素材から第３の指示文を作成して、前記第３のコンポーネントに送信し、
    　前記第３の指示文は、前記概略情報、前記規制情報および前記第３の指示を含み、
    　前記第３の指示は、前記概略情報に従って、前記規制情報に抵触しない、広告を生成させる指示を含み、
    　前記第３のフェーズの前記第４のステップにおいて、前記第３のコンポーネントは、前記第３の指示文を受け付けて、前記生成モデルを用いて、前記広告を生成し、
    　前記第３のフェーズの前記第５のステップにおいて、前記第３のコンポーネントは、前記広告を前記第２のコンポーネントに送信し、
    　前記第３のフェーズの前記第６のステップにおいて、前記第２のコンポーネントは、前記広告を受け付けて、前記第２のサブコンポーネントは、第４の指示文を作成して、前記第３のコンポーネントに送信し、
    　前記第４の指示文は、前記広告、前記規制情報および第４の指示を含み、
    　前記第４の指示は、前記広告が前記規制情報に抵触しないとき、判定結果の値を真にする指示を含み、
    　前記第３のフェーズの前記第７のステップにおいて、前記第３のコンポーネントは、前記第４の指示文を受け付けて、前記判定結果を前記第２のコンポーネントに送信する機能を備え、
    　前記第３のフェーズの前記第８のステップにおいて、前記第２のコンポーネントは、前記判定結果の値が真であるときに、工程を前記第３のフェーズの前記第９のステップに進め、前記判定結果が偽であるときに、工程を前記第３のフェーズの前記第３のステップに進め、
    　前記第３のフェーズの前記第９のステップにおいて、前記第２のコンポーネントは、前記広告を受け付けて、前記第３のサブコンポーネントは、情報コンテンツを作成して、前記第１のコンポーネントに送信し、
    　前記情報コンテンツは、前記回答および前記広告を含み、
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