WO2025257939A1 - 装置および方法 - Google Patents

装置および方法

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WO2025257939A1
WO2025257939A1 PCT/JP2024/021205 JP2024021205W WO2025257939A1 WO 2025257939 A1 WO2025257939 A1 WO 2025257939A1 JP 2024021205 W JP2024021205 W JP 2024021205W WO 2025257939 A1 WO2025257939 A1 WO 2025257939A1
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WO
WIPO (PCT)
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information
notification
terminal
priority
dependency
Prior art date
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Pending
Application number
PCT/JP2024/021205
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English (en)
French (fr)
Inventor
絢也 黒▲瀬▼
基暉 岩田
優太 内村
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.)
NTT Docomo Inc
Original Assignee
NTT Docomo Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NTT Docomo Inc filed Critical NTT Docomo Inc
Priority to PCT/JP2024/021205 priority Critical patent/WO2025257939A1/ja
Publication of WO2025257939A1 publication Critical patent/WO2025257939A1/ja
Pending legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

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Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L51/00—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
    • H04L51/21—Monitoring or handling of messages
    • H04L51/212—Monitoring or handling of messages using filtering or selective blocking

Definitions

  • One aspect of the present disclosure relates to an apparatus and a method.
  • Patent Document 1 discloses a communications device that identifies multiple applications used consecutively by a user based on the application usage history on the mobile device, and outputs notification information notifying the user that they are overly dependent on their mobile device based on the application transition status among the identified multiple applications.
  • Electronic devices such as smartphones may notify users of information that is not a high priority for them, which may encourage them to use them more and increase their dependency on them. While it is possible to limit the startup time of electronic devices in order to curb dependency on electronic devices, if high-priority information is not notified to users, this could result in disadvantages for the user.
  • the present disclosure therefore aims to provide a device and method that can appropriately provide users with information that is of high priority while reducing their dependency on electronic devices.
  • the device disclosed herein includes an acquisition unit that acquires usage information related to the usage history of an electronic device, a condition determination unit that determines notification conditions for the electronic device, including priority, based on the usage information, and an output unit that outputs prompts to be input into a generation AI model that generates notification information from the electronic device, based on the notification conditions.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a processing system including an apparatus according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the configuration of the overall information.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a prompt output by a device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a configuration in which priority is associated with overall information.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the configuration of the notification information.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the procedure of the dependency estimation process, the notification condition determination process, the prompt output process, and the notification information generation process performed by the processing system.
  • FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of a processing system including an apparatus according to another embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of an apparatus according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a processing system including an apparatus according to one embodiment of the present disclosure.
  • the processing system 1 shown in FIG. 1 includes a terminal 5, an apparatus 10, a general information database 21, a dependency information database 22, and a server apparatus 30, which are configured to be able to communicate with each other via a network including a wireless communication network and a fixed communication network.
  • the apparatus 10 constitutes a generating device that generates notification information based on usage information acquired from the terminal 5 and general information acquired from the general information database 21.
  • Terminal 5 is an example of an electronic device.
  • Terminal 5 is, for example, a personal computer, smartphone, tablet terminal, feature phone, server device, game console, or other device.
  • Terminal 5 is, for example, a device used by a user who intends to use an application.
  • terminal 5 is, for example, a smartphone.
  • processing system 1 may include any number of terminals 5, two or more.
  • electronic devices are not limited to terminals, and may also be devices that can provide some kind of notification to a user.
  • Terminal 5 has at least one application.
  • the application is software that can execute at least one function, such as web browsing, social networking services (SNS), communication, games, etc.
  • SNS social networking services
  • the application notifies terminal 5 of overall information or notification information that includes at least one property, such as importance, urgency, or usefulness, to the user.
  • the notification information is, for example, at least a part of the overall information.
  • the notification information may also be information that summarizes the overall information. Details of the notification information will be provided later.
  • applications may be simply referred to as "apps.”
  • the overall information database 21 stores overall information that can be notified by at least one app on the terminal 5.
  • Figure 2 is a diagram showing an example of the configuration of overall information.
  • the example of overall information AE shown in Figure 2 includes notification content that can be notified from each of multiple apps that can be installed on the terminal 5.
  • the overall information AE included in the overall information database 21 may be, for example, information that can be obtained from each app on the terminal 5.
  • the overall information AE may also be information that can be obtained from a web page that shows the same content as each app.
  • the overall information AE may be pre-stored in the overall information database 21 by control of the terminal 5 or another terminal.
  • the overall information database 21 may be communicatively connected to a server or database that controls or stores overall information AE that can be notified to an app that can be installed on the terminal 5.
  • the overall information AE included in the overall information database 21 may be, for example, information that can be obtained from the server or database.
  • the terminal 5 may obtain the overall information AE from the overall information database 21. Note that while only one overall information database is shown in FIG. 1, the processing system 1 may include any number of overall information databases, two or more.
  • the notification content included in the general information AE includes at least one piece of text data, such as a title, the first line of text, and a detailed description.
  • the notification content (1) to (6) of the general information AE includes the names of apps such as "XXX Mail,” “L Message,” “M Shop,” and “Weather Forecast,” as well as notification text sent from each app. Details of the notification content (1) to (6) will be described later.
  • the general information AE from communication apps such as email apps and messaging apps and SNS apps may include sender information.
  • the notification content included in the general information AE may include at least one of image data and audio data.
  • the dependency information database 22 stores dependency information, which is information relating to dependency on the terminal 5.
  • the dependency information database 22 stores, for example, an estimation threshold for estimating the degree of dependency of the user on the terminal 5 as dependency information.
  • the estimation threshold is used to evaluate the degree of dependency indicated by the indicators indicated by the usage history.
  • the estimation threshold is set for each app that can be installed on the terminal 5.
  • the estimated threshold is set, for example, according to an index of the usage information (usage history).
  • the usage information includes, as the usage history, at least one of the usage time of the terminal 5 and the number of times at least one function of the terminal 5 has been used.
  • the usage information includes, as the usage history, for example, at least one of the usage time of at least one app included in the terminal 5 and the number of times at least one app included in the terminal 5 has been launched (number of launches).
  • the estimated threshold may include, for example, at least one of a time threshold related to usage time and a count threshold related to the number of activations.
  • the estimated threshold may be determined based on feature quantities such as the average or median of usage history indicators for multiple users.
  • the multiple users here may include users who have undergone a diagnostic check for smartphone addiction (digital addiction).
  • the dependency information database 22 further stores, as dependency information, a restriction threshold for restricting the terminal 5 according to the degree of dependency on the terminal 5.
  • the restriction threshold is used to determine whether the degree of dependency on the terminal 5 is high enough to restrict use of the terminal 5.
  • the restriction threshold is set for each app that can be installed on the terminal 5, and is used as an indicator of whether to restrict use of each app.
  • the server device 30 shown in FIG. 1 is a device that enables the provision of content using at least one generative AI model.
  • a generative AI model is a model that can generate content in response to a prompt containing input information, according to the instructions and output format indicated by the prompt, and return that content as response information.
  • the prompt can also include input information, in which case the generative AI model generates response information targeted at the input information.
  • the generative AI model may be, for example, an interactive AI that includes a large-scale language model (LLM) and a user interface (UI) for interacting with the user, enabling text or voice chat with the user. Examples of such generative AI include ChatGPT, GPT (registered trademark)-3.5, GPT-4V, PaLM2, etc.
  • the server device 30 is capable of providing content provision functionality using the generative AI model 31 as a large-scale language model.
  • the generative AI model 31 may be stored within the server device 30, or may be stored in another device connected to the server device 30 via a network, and configured to allow information to be exchanged with the user via the server device 30. Note that although only one server device 30 is shown in Figure 1, the processing system 1 may include multiple server devices 30.
  • the generation AI model 31 has the function of estimating and associating priorities with the overall information AE, and the function of generating notification information for the terminal 5. Each function of the generation AI model 31 will be described below.
  • the device 10 is configured to include, as functional components, an acquisition unit 11, a condition determination unit 12, a restriction unit 14, an output unit 15, and a generation unit 16.
  • the condition determination unit 12 is configured to include a dependency estimation unit 13.
  • the device 10 transmits a prompt including overall information AE acquired from the overall information database 21 to the server device 30.
  • the device 10 also receives response information from the server device 30 in response to the prompt.
  • the response information here includes, for example, notification information.
  • the acquisition unit 11 acquires usage information related to the usage history of the terminal 5.
  • the acquisition unit 11 acquires usage information related to the usage history of at least one app included in the terminal 5.
  • the acquisition unit 11 acquires, from the overall information database 21, general information AE that can be notified to the user from the terminal 5.
  • the acquisition unit 11 acquires, from the overall information database 21, general information AE that is scheduled to be notified within a predetermined time period for at least one app that is permitted to provide notifications on the terminal 5.
  • the acquisition unit 11 may acquire the general information AE from the terminal 5.
  • the acquisition unit 11 extracts notification content based on the acquired overall information AE of all apps. It may be preset whether to extract all or part of the notification content included in the overall information AE, such as the app name, title, first sentence, a predetermined number of sentences, summary, full text, image, audio, etc.
  • the acquisition unit 11 extracts, for example, text data indicating a title as the notification content.
  • the acquisition unit 11 extracts the following notification content from the overall information AE: "Notification content (1) Application name: XXX email Notification content: Regarding yesterday's meeting (please reply when you have time)", "Notification content (2) Application name: XXX email Notification content: [Urgent] Fraudulent use of credit card detected", "Notification content (3) Application name: L message Notification content: Where should we go next week?", "Notification content (4) Application name: L message Notification content: Dad has been in an accident, come back soon!, “Notification content (5) Application name: M shop Notification content: 200 yen burger coupon available!, and "Notification content (6) Application name: weather forecast app Notification content: Rain clouds are approaching!.
  • the condition determination unit 12 determines notification conditions for the terminal 5, including priority, based on the usage information.
  • the condition determination unit 12 estimates the user's dependency on the terminal 5 based on the usage information, and determines notification conditions based on the estimated dependency.
  • the usage information may include the user's dependency on the terminal 5.
  • Notification conditions indicate conditions under which an app on the terminal 5 is permitted to notify information that can be notified from the terminal 5.
  • the notification conditions include priority. Details of priority will be described later.
  • the condition determination unit 12 has a dependency estimation unit 13.
  • the dependency estimation unit 13 estimates the user's dependency on the terminal 5.
  • the dependency is a value indicating the degree to which the user wants to use the terminal 5.
  • the dependency estimation unit 13 estimates the user's dependency on the terminal 5 based on the usage history.
  • the dependency estimation unit 13 estimates the user's dependency on the terminal 5, for example, based on the usage history of at least one or more apps included in the terminal 5.
  • the dependency estimation unit 13 may estimate the user's dependency on each app, for example, based on the usage history of each app included in the terminal 5.
  • the dependency estimation unit 13 acquires dependency information related to the terminal 5 from the dependency information database 22. For example, the dependency estimation unit 13 acquires at least one of a time threshold and a count threshold from the dependency information database 22. The dependency estimation unit 13 estimates the user's dependency on the terminal 5 based on the dependency information and the usage information. For example, the dependency estimation unit 13 determines that the degree of dependency tends to increase as the time ratio, which is the ratio of the time an app is used to the time threshold, increases to 1. For example, the dependency estimation unit 13 determines that the degree of dependency tends to increase as the launch ratio, which is the ratio of the number of times an app is launched to the count threshold, increases to 1.
  • the dependency estimation unit 13 determines that the dependency is high. For example, if only one of the time percentage and startup percentage is greater than 1, the dependency estimation unit 13 determines that the dependency is medium. If the time percentage and startup percentage are less than 1, the dependency estimation unit 13 determines that the dependency is low. Note that the dependency does not have to be expressed in a hierarchy such as high, medium, or low as described above.
  • the dependency may be calculated, for example, using a predetermined calculation formula that uses at least one of the time percentage and startup percentage as an input variable.
  • the dependency may also be expressed as a numerical value such as a ratio.
  • the condition determination unit 12 determines notification conditions based on the degree of dependency estimated by the dependency estimation unit 13. The higher the degree of dependency, the more the condition determination unit 12 determines notification conditions such that notification information that does not include low-priority information is generated. The condition determination unit 12 determines notification conditions that extract notification content that has been assigned a priority label proportional to the degree of dependency from the overall information AE.
  • priority is an index that indicates the degree to which the user needs information.
  • Priority is an index that indicates the degree to which a typical user is estimated to need to see or hear the information.
  • Priority includes, for example, at least one of importance and urgency.
  • Priority may also include other indices such as usefulness.
  • the indices included in priority may be expressed using multiple hierarchies (classifications) such as "high” and "low,” or may be expressed as a numerical value such as a percentage.
  • Priority may be set for each user, or may be an index that is preset for multiple users.
  • the condition determination unit 12 determines a notification condition that extracts notification content labeled as high priority from the overall information AE. In this case, for example, the condition determination unit 12 determines a notification condition that extracts notification content labeled as high importance and high urgency from the overall information AE.
  • the condition determination unit 12 determines notification conditions for extracting information labeled as medium priority from the overall information AE. In this case, for example, the condition determination unit 12 determines notification conditions for extracting information labeled as high importance and high urgency, and information labeled as low importance and high urgency from the overall information AE.
  • the condition determination unit 12 determines a notification condition that extracts information labeled as low priority from the overall information AE.
  • the condition determination unit 12 determines a notification condition that extracts information labeled as high importance and high urgency, information labeled as high importance and low urgency, and information labeled as low importance and high urgency from the overall information AE.
  • the notification condition may be a condition that all of the overall information AE may be notified if the dependency is estimated to be low.
  • the restriction unit 14 restricts user operations on the terminal 5 if the degree of dependency is higher than a predetermined threshold. For example, in step S4, the restriction unit 14 determines whether the degree of dependency exceeds a predetermined threshold. The restriction unit 14 restricts user operations on the terminal 5 if the degree of dependency estimated by the dependency estimation unit 13 is higher than the restriction threshold obtained from the dependency information database 22. Restriction includes, for example, not accepting input operations on at least one or more apps on the terminal 5 for a predetermined period of time. For example, the restriction unit 14 may restrict user operations on an app included in the terminal 5 if the degree of dependency on that app is higher than the restriction threshold.
  • the output unit 15 outputs a prompt to be input to the generation AI model 31 for generating notification information from the terminal 5 based on the notification conditions.
  • the output unit 15 outputs a prompt P based on the overall information AE and the notification conditions.
  • the output unit 15 may, for example, store the prompt P in the server device 30, or may display it on a display device such as a display.
  • the output unit 15 outputs instructions and an output format including constraints as the prompt.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a prompt output by a device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the prompt P includes an instruction, overall information as input information, and a notification condition as a constraint.
  • the instruction includes a first instruction statement PA that instructs the device to associate a priority including importance and urgency with the overall information AE, and a second instruction statement PB that instructs the device to generate notification information.
  • the prompt P may also include an adjustment condition as a constraint.
  • the output unit 15 enters the overall information AE acquired by the acquisition unit 11 as input information in the description of the hashtag portion of "overall information.”
  • the example shown in FIG. 3 shows a form in which the device 10 acquires the overall information AE from the overall information database 21 and relays it to the generation AI model 31 of the server device 30, but the generation AI model 31 may also adopt a form in which it acquires the overall information AE directly from the overall information database 21 in accordance with instructions from the prompt P.
  • the output unit 15 enters, as input information in the description of the hashtag portion of "overall information," information indicating a reference to the overall information database 21 that stores the overall information AE.
  • the output unit 15 applies the notification conditions determined by the condition determination unit 12 to the description of the hashtag portion of the "notification conditions.”
  • the output unit 15 describes, as a constraint condition, a notification condition that extracts information labeled as having a high priority (information labeled as having both high importance and high urgency) from the overall information AE.
  • the output unit 15 may output a prompt P that instructs the generative AI model 31 to adjust at least one of the content, expression, and length of the notification information based on the notification conditions.
  • the output unit 15 may enter in the prompt P an adjustment condition for adjusting at least one of the content, expression, and length of the notification information based on the notification conditions.
  • Adjusting the content refers to, for example, changing the expression to make the display format of the content of the text easier to read, the higher the priority.
  • Adjusting the expression refers, for example, changing the expression in the notification information to reduce the degree to which the user is recommended to operate the terminal 5, the higher the priority.
  • Adjusting the length of the text refers, for example, changing the overall information AE to shorter, more summarized information, the higher the priority.
  • the output unit 15 describes, as a constraint condition, an adjustment condition including a correspondence between the priority and at least one of the content, expression, and length of the notification information in the description of the hashtag portion of the "adjustment condition.”
  • the output unit 15 may adjust the notification information so that the higher the priority included in the notification condition, the more the overall information AE assigned a label with a higher priority comes first in the notification information.
  • the output unit 15 may shorten the length of the text so that the notification information is simpler, the higher the priority included in the notification condition.
  • the first instruction sentence PA of the prompt P contains text indicating the instructions to be executed by the generative AI model 31, including a description of priority association: "Please determine the importance and urgency of the application name and notification content included in the overall information, and label them with the labels [Importance] and [Urgency]."
  • the second instruction sentence PB of the prompt P includes a description of the generation of notification information, "Based on that, please enter notification information that only notifies you of the notification content with a label corresponding to the notification condition," as text indicating the instructions to be executed by the generation AI model 31.
  • prompt P may include text such as "You are a secretary” as text indicating the background and context that the question and answer generation AI should take into consideration.
  • Prompt P also includes the statement "Please output notification information enclosed in ⁇ summary>notification information ⁇ /summary>” as the output format of the response information from the question and answer generation AI.
  • the prompt P includes the following entries: "(1) Application name: XXX email, notification content: Regarding yesterday's meeting (please reply when you have time)", "(2) Application name: XXX email, notification content: [Urgent] Fraudulent use of credit card detected", "(3) Application name: L message, notification content: Where should we go next week?", "(4) Application name: L message, notification content: Dad has been in an accident, come back soon!, “(5) Application name: M shop, notification content: 200 yen burger coupon available!, and "(6) Application name: Weather forecast app, notification content: Rain clouds are approaching!.
  • the prompt P includes the statement "High priority: extract notification content labeled as high importance and high urgency from the overall information" by inserting notification conditions by the output unit 15 into the entry field for constraints on the generated AI model 31.
  • the prompt P includes the following statements: "The higher the priority of the notification conditions, the less text there is in the notification information.” and "The higher the priority of the notification content, the earlier it is notified.”, as adjustment conditions are inserted by the output unit 15 into the entry field for constraint conditions for the generated AI model 31.
  • the generation unit 16 inputs the prompt P into the generation AI model to generate notification information.
  • the generation unit 16 inputs the prompt P output by the output unit 15 into the generation AI model 31 to generate notification information.
  • the generation unit 16 acquires the notification information output from the generation AI model 31.
  • the generation unit 16 outputs the acquired notification information.
  • the generation unit 16 outputs the acquired notification information to the terminal 5.
  • the terminal 5 notifies the user of the acquired notification information instead of notifying the user of the overall information AE that can be acquired from the overall information database 21.
  • the generation unit 16 may also store the acquired notification information in the overall information database 21, for example.
  • the generation AI model 31 may output the notification information directly to the terminal 5 in accordance with the instructions of the prompt P.
  • the output unit 15 describes information about the terminal 5, which is the output destination, as an output condition in the description of the second instruction statement.
  • the generation AI model 31 may have learned the function of estimating priority with respect to the overall information AE.
  • the generation AI model 31 may have a text classification function.
  • the server device 30 acquires training data available from the overall information database 21.
  • the training data may include at least one of overall information AE that has already been notified and overall information AE that is scheduled to be notified.
  • the overall information database 21 may include information other than the overall information AE.
  • the acquired training data may have a priority label assigned to it in advance.
  • the server device 30 converts the notification content included in the overall information AE into feature data.
  • the server device 30 converts the notification content included in the overall information AE into feature data (vector data) using feature extraction methods such as TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) and word embeddings.
  • the method of converting feature data is not limited to the method described above.
  • the server device 30 trains the generative AI model 31 by inputting the feature data representing the notification content and the labels corresponding to the feature data into the generative AI model 31.
  • the generation AI model 31 can estimate the priority of the notification content included in the input overall information AE.
  • the generation AI model 31 associates the estimated priority for the overall information AE with the overall information AE.
  • FIG 4 is a diagram showing an example of a configuration in which priorities are associated with overall information.
  • priority assignment information AP which is overall information associated with priorities, includes the names of apps and notification contents included in overall information AE, and priority labels.
  • priority label (1) a hierarchy of importance is assigned to each notification content as a priority label
  • priority label (2) a hierarchy of urgency is assigned to each notification content as a priority label
  • notification content (2) and notification content (4) when the notification content includes phrases such as "emergency,” “unauthorized use,” “accident,” and “immediately” that urge the user or a person or thing closely related to the user to take immediate action, the generative AI model 31 assigns "high” to the importance of the priority label (1) and the urgency of the priority label (2) in the notification content.
  • the generation AI model 31 assigns "high” to the importance of the priority label (1) in the notification content. Also, if the notification content (6) contains a phrase that requires a response after a predetermined time from the notification, such as "rain clouds are approaching,” the generation AI model 31 assigns "high” to the priority of the priority label (2) in the notification content.
  • the generation AI model 31 assigns "low" importance to the priority label (1) for the notification content.
  • the generation AI model 31 assigns "low” to the urgency of the priority label (2) in the notification content. Furthermore, if the notification content does not specify a deadline for the user to respond, as in notification content (3) and (5), the generation AI model 31 assigns "low” to the urgency of the priority label (2) in the notification content.
  • the generative AI model 31 generates priority assignment information AP that associates a priority with the overall information AE based on the instructions of the first instruction sentence PA included in the prompt P.
  • the generative AI model 31 may output the priority assignment information AP.
  • the generation AI model 31 generates notification information that summarizes the overall information AE included in the prompt P.
  • the generation AI model 31 generates notification information by extracting notification content from the overall information AE (priority assignment information AP) based on the second instruction sentence, notification conditions, adjustment conditions, and the generated priority assignment information AP.
  • the notification information includes notification conditions and notification content.
  • the notification information may include one or more notification contents included in the priority assignment information AP and at least a portion of the priority corresponding to the notification content.
  • the generation AI model 31 extracts notification content from the priority assignment information AP that satisfies the notification conditions. If the priority included in the notification conditions matches the priority associated with the notification content included in the priority assignment information AP, the generation AI model 31 extracts the notification content and generates notification information. Since the notification condition for the prompt P shown in Figure 3 is a high priority condition, the generation AI model 31 extracts notification content labeled as high priority from the overall information AE (priority assignment information AP). In the example shown in Figure 4, notification content (2) and notification content (4) labeled as high importance and high urgency are extracted from the priority assignment information AP.
  • the generation AI model 31 generates notification information based on the second instruction sentence, the notification conditions, the adjustment conditions, and the extracted notification content.
  • the adjustment condition for prompt P shown in FIG. 3 is a condition that adjusts the text length so that it is shorter the higher the priority, and the notification condition is a condition that the priority is high. Therefore, the generation AI model 31 adjusts the text length of the notification information to reduce the text length. Adjusting the text length includes at least one process, such as summarizing the extracted notification content and changing the wording of the notification content.
  • the priority included in the notification conditions is estimated to be high, medium, or low
  • the text length of the notification information may have a correspondence relationship such as approximately 50% of the notification content, approximately 80% of the notification content, or the entire text length of the notification content.
  • the text length of the notification information may be the reciprocal of the priority ratio multiplied by the entire text length of the notification content.
  • the text length of the notification information may be calculated, for example, using a predetermined calculation formula that uses at least one of the priorities as
  • the adjustment condition for prompt P shown in Figure 3 is to adjust the notification content so that the higher the priority, the earlier it is notified. Therefore, the generation AI model 31 generates notification information by rearranging the extracted notification content in descending order of priority.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the configuration of notification information.
  • notification information RS includes a first notification message indicating that this notification is notification information RS, a second notification message regarding each notification content extracted from overall information AE, and a third notification message regarding notification content not extracted from overall information AE.
  • Notification information RS does not have to include at least one of the first notification message and the third notification message.
  • the generative AI model 31 writes the following as the first notification message: "We will provide a summary of notifications with high importance and urgency.”
  • the first notification message may include at least one of notification conditions and adjustment conditions.
  • the generative AI model 31 writes, as the second notification message, a sentence that adjusts the extracted notification content (2) and notification content (4).
  • the generative AI model 31 writes, as the second notification message corresponding to notification content (2), "You have received a message in XXX email regarding fraudulent use of your credit card.”
  • the generative AI model 31 writes, as the second notification message corresponding to notification content (4), "You have also received a message in L message saying that your father has been in an accident.”
  • the generative AI model 31 may write, as the second notification message, a sentence that suggests an action to the user in accordance with the notification conditions. For example, the generative AI model 31 writes, as the second notification message, "Please take immediate action in each case.”
  • the generation AI model 31 may write, as the third notification message, a sentence that explains to the user what information was included in the overall information AE in accordance with the notification conditions. For example, the generation AI model 31 may write, as the third notification message, "There are four other notifications, but they are considered to be of low importance and low urgency.”
  • the restriction unit 14 may lift the restriction on the app included in the notification information output by the generation unit 16 to the terminal 5.
  • the restriction unit 14 may lift the restriction on user operations on the terminal 5.
  • Figure 6 is a flowchart showing the procedures for the dependency estimation process, notification condition determination process, prompt output process, and notification information generation process.
  • step S1 the acquisition unit 11 acquires usage information.
  • the acquisition unit 11 acquires usage information from the terminal 5.
  • the acquisition unit 11 acquires user input information from the terminal 5.
  • step S2 the dependency estimation unit 13 of the condition determination unit 12 estimates the user's dependency on the terminal 5 based on the usage information acquired by the acquisition unit 11.
  • the dependency estimation unit 13 of this embodiment acquires dependency information from the dependency information database 22.
  • the dependency estimation unit 13 of this embodiment estimates the dependency based on an estimated threshold included in the dependency information and a usage history included in the usage information.
  • step S3 the condition determination unit 12 determines notification conditions based on the estimated degree of dependency.
  • the higher the degree of dependency the more the condition determination unit 12 determines notification conditions such that notification information that does not include low-priority information is generated.
  • step S4 the restriction unit 14 determines whether the degree of dependency exceeds a predetermined threshold. If it is determined that the degree of dependency exceeds the predetermined threshold, the restriction unit 14 proceeds to step S5 (step S4: YES). If it is determined that the degree of dependency does not exceed the predetermined threshold, the device 10 proceeds to step S6 (step S4: NO).
  • step S4 If it is determined that the degree of dependency exceeds the predetermined threshold (step S4: YES), the restriction unit 14 restricts input operations to the terminal 5 for a certain period of time in step S5. By this restriction, the restriction unit 14 suppresses the user's use of the terminal 5 so as to reduce the user's degree of dependency.
  • step S4 If the degree of dependency does not exceed the threshold (step S4: NO) and the restriction process (step S5) is completed, the acquisition unit 11 acquires overall information AE from the overall information database 21 in step S6.
  • the acquisition unit 11 acquires overall information AE from the overall information database 21, including information that is scheduled to be notified within a predetermined period of time to apps installed on the terminal 5.
  • the output unit 15 outputs a prompt P to be input into the generation AI model 31 of the server device 30 based on the acquired overall information AE and notification conditions.
  • the output unit 15 may set adjustment conditions based on the notification conditions and enter them in the prompt P.
  • the prompt P includes a first instruction statement PA that instructs the server device 30 to generate priority assignment information AP by associating (labeling) a priority with the overall information AE based on the overall information AE, and a second instruction statement PB that instructs the server device 30 to generate notification information based on the priority assignment information AP, the notification conditions, and the adjustment conditions.
  • step S8 the generation unit 16 outputs the output prompt P to the generation AI model 31 of the server device 30, and inputs the prompt P to the generation AI model 31.
  • step S9 the generation unit 16 acquires the notification information generated by the generation AI model 31.
  • the generation unit 16 acquires the notification information, which is information that summarizes the overall information AE, generated by the generation AI model 31 based on the prompt P input in step S9.
  • step S10 the generation unit 16 outputs the acquired notification information to the terminal 5 and notifies the user.
  • step S10 the flowchart shown in Figure 6, which is the processing method by the processing system 1 and device 10, ends.
  • the device 10 of the present disclosure includes an acquisition unit 11 that acquires usage information related to the usage history of a terminal 5 (an example of an electronic device); a condition determination unit 12 that determines notification conditions for the terminal 5, including priority, based on the usage information; and an output unit 15 that outputs a prompt P to be input to a generation AI model 31 for generating notification information RS from the terminal 5, based on the notification conditions.
  • the notification conditions are determined based on the usage information including the usage history of the terminal 5.
  • the notification information RS is generated by inputting the prompt P based on the notification conditions into the generation AI model 31. Because the usage information related to the usage history corresponds to the user's degree of dependence on the terminal 5, the notification conditions can be determined corresponding to the degree of dependence.
  • the notification information RS can be generated as information corresponding to the user's degree of dependence on the terminal 5. Furthermore, because the notification information RS is based on notification conditions including priority, the device 10 can prepare, for example, information corresponding to priority as the notification information RS. Therefore, the processing system 1, the device 10, and the above-described processing method can appropriately provide high-priority information to the user while reducing dependence on the terminal 5.
  • the device 10 of the present disclosure may further include a generation unit 16 that inputs the prompt P to the generation AI model 31 to generate notification information RS.
  • the generation unit 16 generates (obtains) notification information, thereby preparing information that can be notified to the terminal 5 .
  • the acquisition unit 11 acquires overall information AE that can be notified to the terminal 5, and the output unit 15 outputs a prompt P to be input to the generation AI model 31 for generating notification information RS that summarizes the overall information AE based on the notification conditions.
  • the acquisition unit 11 acquires the overall information AE from at least one of the overall information database 21 and the terminal 5.
  • the prompt P is output to generate notification information RS that summarizes the overall information AE that can be notified to the terminal 5.
  • the notification information RS generated by the prompt P has a reduced amount and content of notifications depending on the user's dependency on the terminal 5, for example, compared to the overall information AE, and therefore the user can reduce the frequency with which they operate the terminal 5 in response to notifications from the terminal 5.
  • the output unit 15 may output a prompt P that instructs the generative AI model 31 to adjust at least one of the content, expression, and length of the notification information RS based on the notification conditions.
  • a prompt P that instructs the generative AI model 31 to adjust at least one of the content, expression, and length of the notification information RS based on the notification conditions.
  • at least one of the content, expression, and length of the notification information RS is adjusted according to the notification conditions, including the user's degree of dependency on the terminal 5, thereby reducing the frequency with which the user operates the terminal 5 in response to notifications from the terminal 5.
  • the usage information may include the user's degree of dependency on the terminal 5.
  • the condition determination unit 12 can determine the notification conditions based on the user's degree of dependency on the terminal 5.
  • the condition determination unit 12 may determine the notification conditions so that the higher the dependency, the less low-priority information is included in the notification information RS that is generated.
  • a highly dependent user may operate the terminal 5 for a long time and many times.
  • low-priority information is not notified, so the possibility of a highly dependent user operating the terminal 5 for a long time and many times can be reduced.
  • the device 10 of the present disclosure may further include a restriction unit 14 that restricts user operations on the terminal 5 when the degree of dependency is higher than a predetermined threshold.
  • the restriction unit 14 restricts the user's operations on the terminal 5, thereby reducing the user's dependency on the terminal 5. Furthermore, even when the user's operations are restricted, notification information generated based on the notification conditions can be notified, making it possible to appropriately provide high-priority information to the user while reducing dependency on the terminal 5.
  • the usage information may include at least one of the usage time of the terminal 5 and the number of times at least one function of the terminal 5 has been used.
  • the condition determination unit 12 can set notification conditions according to the degree of dependency.
  • the output unit 15 may output a prompt P.
  • the output unit 15 may not output a prompt P, and the generation unit 16 may output the overall information AE to the terminal 5 as notification information. In this case, by suppressing notifications from apps on which the user is highly dependent and notifying only high-priority information from those apps, it is possible to suppress dependency on specific apps included in the terminal 5 while appropriately providing the user with high-priority information from those apps.
  • the output unit 15 may output a prompt P. If the number of apps for which the restriction unit 14 has restricted the user's operations is less than the predetermined number, the output unit 15 may not output a prompt P, and the generation unit 16 may output the overall information AE as notification information to the terminal 5. In this case, the same effects as those of the above-described embodiment are achieved.
  • FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of a processing system including a device according to another embodiment of the present disclosure.
  • the processing system 1A and device 10A further include a determination unit 17 that determines whether the overall information AE includes information that satisfies the notification conditions, and the output unit 15 may output a prompt P when the determination unit 17 determines that at least a portion of the overall information AE satisfies the notification conditions.
  • the determination unit 17 determines that at least a portion of the overall information AE satisfies the notification conditions. After this determination, the output unit 15 outputs a prompt P. For example, if the overall information AE includes only information assigned a priority lower than the priority set in the notification conditions, the determination unit 17 determines that none of the overall information AE satisfies the notification conditions. After this determination, the output unit 15 does not output a prompt P.
  • notification information is generated only when it is possible to provide information with a high priority to the user. This may reduce the frequency with which notification information is sent to the terminal 5, further reducing the likelihood that the user will operate the terminal 5.
  • the processing systems 1 and 1A are not limited to the configurations shown in Figures 1 and 7.
  • the terminal 5 may also be configured to include the generative AI model 31. This configuration can be achieved, for example, by installing an application that executes the functions of the generative AI model 31 and the generative AI model 31 on the terminal 5.
  • the terminal 5 may include the device 10, 10A and the generative AI model 31.
  • This configuration can be realized, for example, by installing an application that executes the functions of the device 10, 10A and an application that executes the functions of the generative AI model 31 on the terminal 5.
  • the overall information database 21 and the dependency information database 22 are illustrated as being external servers to the terminal 5, the device 10, 10A, and the server device 30, but the data (information) stored in at least one of the overall information database 21 and the dependency information database 22 may be included in any of the terminal 5, the device 10, 10A, and the server device 30. In this case, at least one of the overall information database 21 and the dependency information database 22 may not be provided in the processing system 1, 1A.
  • the device and method disclosed herein have the following configuration:
  • an acquisition unit that acquires usage information relating to the usage history of the electronic device; a condition determination unit that determines a notification condition for the electronic device, including a priority, based on the usage information; an output unit that outputs a prompt to be input into a generation AI model for generating notification information from the electronic device based on the notification conditions;
  • the acquisition unit acquires overall information that can be notified to the electronic device;
  • a determination unit that determines whether the overall information includes information that satisfies the notification condition; the output unit outputs the prompt when the determination unit determines that at least a part of the overall information includes information that satisfies the notification condition.
  • the condition determination unit determines the notification condition such that the higher the dependency, the less the notification information containing the low-priority information is generated.
  • each functional block may be realized using a single device that is physically or logically coupled, or may be realized using two or more physically or logically separated devices that are connected directly or indirectly (for example, using wires, wirelessly, etc.) and these multiple devices.
  • a functional block may also be realized by combining software with the single device or multiple devices.
  • Functions include, but are not limited to, judgment, determination, assessment, calculation, computation, processing, derivation, investigation, search, confirmation, reception, transmission, output, access, resolution, selection, election, establishment, comparison, assumption, expectation, regard, broadcasting, notifying, communicating, forwarding, configuring, reconfiguring, allocating, mapping, and assignment.
  • a functional block (component) that performs transmission functions is called a transmitting unit or transmitter.
  • transmitting unit or transmitter As mentioned above, there are no particular limitations on how these functions are implemented.
  • device 10 constituting the conversion system according to an embodiment of the present disclosure may function as a computer that performs processing of the control method of the present disclosure.
  • Figure 8 is a diagram showing an example of the hardware configuration of device 10 according to an embodiment of the present disclosure.
  • the above-described device 10 may be physically configured as a computer including a processor 1001, memory 1002, storage 1003, communication device 1004, input device 1005, output device 1006, bus 1007, and the like.
  • device 10 may be configured as a computer including at least one processor such as a CPU or GPU, and may also be configured as a computer including multiple processors, or may be configured to include multiple computer devices.
  • Terminal 5 and server device 30 may also have a similar hardware configuration.
  • apparatus can be interpreted as a circuit, device, unit, etc.
  • the hardware configuration of apparatus 10 may be configured to include one or more of the apparatuses shown in the figure, or may be configured to exclude some of the apparatuses.
  • Each function of device 10 is realized by loading specific software (programs) onto hardware such as processor 1001 and memory 1002, causing processor 1001 to perform calculations, control communications via communication device 1004, and control at least one of reading and writing data from memory 1002 and storage 1003.
  • the processor 1001 for example, runs an operating system to control the entire computer.
  • the processor 1001 may be configured as a central processing unit (CPU) that includes an interface with peripheral devices, a control unit, an arithmetic unit, registers, etc.
  • CPU central processing unit
  • the above-mentioned acquisition unit 11, condition determination unit 12, restriction unit 14, output unit 15, and generation unit 16 may be realized by the processor 1001.
  • the processor 1001 also loads programs (program code), software modules, data, etc. from at least one of the storage 1003 and the communication device 1004 into the memory 1002, and executes various processes in accordance with these.
  • the programs used are those that cause a computer to execute at least some of the operations described in the above-described embodiments.
  • the acquisition unit 11, condition determination unit 12, restriction unit 14, output unit 15, and generation unit 16 may be implemented by a control program stored in the memory 1002 and running on the processor 1001, and similar implementations may be used for other functional blocks.
  • the above-described various processes have been described as being executed by a single processor 1001, they may also be executed simultaneously or sequentially by two or more processors 1001.
  • the processor 1001 may be implemented on one or more chips.
  • the programs may also be transmitted from a network via telecommunications lines.
  • Memory 1002 is a computer-readable recording medium and may be composed of, for example, at least one of ROM (Read Only Memory), EPROM (Erasable Programmable ROM), EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), RAM (Random Access Memory), etc. Memory 1002 may also be called a register, cache, main memory (primary storage device), etc. Memory 1002 can store executable programs (program code), software modules, etc. for implementing a control method according to one embodiment of the present disclosure.
  • ROM Read Only Memory
  • EPROM Erasable Programmable ROM
  • EEPROM Electrical Erasable Programmable ROM
  • RAM Random Access Memory
  • Memory 1002 may also be called a register, cache, main memory (primary storage device), etc.
  • Memory 1002 can store executable programs (program code), software modules, etc. for implementing a control method according to one embodiment of the present disclosure.
  • Storage 1003 is a computer-readable recording medium, and may be composed of at least one of an optical disk such as a CD-ROM (Compact Disc ROM), a hard disk drive, a flexible disk, a magneto-optical disk (e.g., a compact disk, a digital versatile disk, a Blu-ray (registered trademark) disk), a smart card, flash memory (e.g., a card, a stick, a key drive), a floppy (registered trademark) disk, a magnetic strip, etc.
  • Storage 1003 may also be referred to as an auxiliary storage device.
  • the above-mentioned storage medium may be, for example, a database, a server, or other appropriate medium that includes at least one of memory 1002 and storage 1003.
  • the communication device 1004 is hardware (transmission/reception device) for communicating between computers via at least one of a wired network and a wireless network, and is also referred to as a network device, network controller, network card, or communication module, for example.
  • the communication device 1004 may be configured to include high-frequency switches, duplexers, filters, frequency synthesizers, etc. to realize at least one of frequency division duplex (FDD) and time division duplex (TDD).
  • FDD frequency division duplex
  • TDD time division duplex
  • the above-mentioned acquisition unit 11, condition determination unit 12, and generation unit 16 may be realized by the communication device 1004.
  • the input device 1005 is an input device (e.g., a keyboard, mouse, microphone, switch, button, sensor, etc.) that accepts input from the outside.
  • the output device 1006 is an output device (e.g., a display, speaker, LED lamp, etc.) that outputs to the outside. Note that the input device 1005 and the output device 1006 may be integrated into one device (e.g., a touch panel).
  • each device such as the processor 1001 and memory 1002, is connected by a bus 1007 for communicating information.
  • the bus 1007 may be configured using a single bus, or may be configured using different buses between each device.
  • the device 10 may be configured to include hardware such as a microprocessor, a digital signal processor (DSP), an application-specific integrated circuit (ASIC), a programmable logic device (PLD), or a field-programmable gate array (FPGA), and some or all of the functional blocks may be realized by this hardware.
  • the processor 1001 may be implemented using at least one of these pieces of hardware.
  • the notification of information is not limited to the aspects/embodiments described in this disclosure and may be performed using other methods.
  • the notification of information may be performed by physical layer signaling (e.g., DCI (Downlink Control Information), UCI (Uplink Control Information)), higher layer signaling (e.g., RRC (Radio Resource Control) signaling, MAC (Medium Access Control) signaling, broadcast information (MIB (Master Information Block), SIB (System Information Block))), other signals, or a combination of these.
  • RRC signaling may be referred to as an RRC message, and may be, for example, an RRC Connection Setup message, an RRC Connection Reconfiguration message, etc.
  • Input and output information may be stored in a specific location (for example, memory) or may be managed using a management table. Input and output information may be overwritten, updated, or added to. Output information may be deleted. Input information may be sent to another device.
  • the determination may be made based on a value represented by a single bit (0 or 1), a Boolean value (true or false), or a numerical comparison (for example, comparison with a predetermined value).
  • notification of specified information is not limited to being done explicitly, but may also be done implicitly (e.g., not notifying the specified information).
  • Software shall be construed broadly to mean instructions, instruction sets, code, code segments, program code, programs, subprograms, software modules, applications, software applications, software packages, routines, subroutines, objects, executable files, threads of execution, procedures, functions, etc., whether referred to as software, firmware, middleware, microcode, hardware description language, or otherwise.
  • software, instructions, information, etc. may be transmitted and received via a transmission medium.
  • a transmission medium such as coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, or Digital Subscriber Line (DSL)
  • wired technology such as coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, or Digital Subscriber Line (DSL)
  • wireless technology such as infrared or microwave
  • the information, signals, etc. described in this disclosure may be represented using any of a variety of different technologies.
  • data, instructions, commands, information, signals, bits, symbols, chips, etc. that may be referred to throughout the above description may be represented by voltages, currents, electromagnetic waves, magnetic fields or magnetic particles, optical fields or photons, or any combination thereof.
  • a channel and a symbol may be a signal (signaling).
  • a signal may be a message.
  • a component carrier CC may be called a carrier frequency, a cell, a frequency carrier, etc.
  • radio resources may be indicated by an index.
  • the names used for the parameters described above are not intended to be limiting in any way. Furthermore, the mathematical formulas using these parameters may differ from those explicitly disclosed in this disclosure.
  • the various channels (e.g., PUCCH, PDCCH, etc.) and information elements may be identified by any suitable names, and therefore the various names assigned to these various channels and information elements are not intended to be limiting in any way.
  • MS Mobile Station
  • UE User Equipment
  • a mobile station may also be referred to by those skilled in the art as a subscriber station, mobile unit, subscriber unit, wireless unit, remote unit, mobile device, wireless device, wireless communication device, remote device, mobile subscriber station, access terminal, mobile terminal, wireless terminal, remote terminal, handset, user agent, mobile client, client, or some other suitable terminology.
  • determining may encompass a wide variety of actions.
  • Determining and “determining” may include, for example, judging, calculating, computing, processing, deriving, investigating, looking up, searching, inquiring (e.g., searching a table, database, or other data structure), and ascertaining something that is considered to be a “determination.”
  • Determining and “determining” may also include receiving (e.g., receiving information), transmitting (e.g., sending information), input, output, accessing (e.g., accessing data in memory), and so on.
  • judgment and “decision” can include regarding actions such as resolving, selecting, choosing, establishing, and comparing as having been “judgment” or “decision.” In other words, “judgment” and “decision” can include regarding some action as having been “judgment” or “decision.” Furthermore, “judgment (decision)” can be interpreted as “assuming,” “expecting,” “considering,” etc.
  • connection refers to any direct or indirect connection or coupling between two or more elements, and may include the presence of one or more intermediate elements between two elements that are “connected” or “coupled” to each other.
  • the coupling or connection between elements may be physical, logical, or a combination thereof.
  • “connected” may be read as "access.”
  • two elements may be considered to be “connected” or “coupled” to each other using at least one of one or more wires, cables, and printed electrical connections, as well as electromagnetic energy having wavelengths in the radio frequency range, microwave range, and optical (both visible and invisible) range, as some non-limiting and non-exhaustive examples.
  • the phrase “based on” does not mean “based only on,” unless expressly stated otherwise. In other words, the phrase “based on” means both “based only on” and “based at least on.”
  • any reference to an element using a designation such as "first,” “second,” etc. does not generally limit the quantity or order of those elements. These designations may be used in this disclosure as a convenient method of distinguishing between two or more elements. Thus, a reference to a first and a second element does not imply that only two elements may be employed or that the first element must in some way precede the second element.
  • a and B are different may mean “A and B are different from each other.” Note that this term may also mean “A and B are each different from C.” Terms such as “separate” and “combined” may also be interpreted in the same way as “different.”

Landscapes

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Abstract

本開示によれば、電子機器への依存を抑制しつつ、ユーザにとって優先度の高い情報を適切に提供できる。本開示の装置１０は、端末５（電子機器の一例）の使用履歴に関する使用情報を取得する取得部１１と、使用情報に基づいて、優先度を含む端末５への通知条件を決定する条件決定部１２と、通知条件に基づいて、端末５からの通知情報ＲＳを生成するための生成ＡＩモデル３１に入力するプロンプトＰを出力する出力部１５と、を備える。

Description

装置および方法
　本開示の一側面は、装置および方法に関する。
　従来から、ユーザがスマートフォンに依存している場合に通知する技術が開示されている。例えば、特許文献１には、携帯端末におけるアプリケーションの使用履歴に基づいて、ユーザが連続して使用した複数のアプリケーションを特定し、特定された複数のアプリケーションにおけるアプリケーションの遷移状況に基づいて、ユーザが携帯端末の使用に依存していることを通知する通知情報を出力する通信装置が開示されている。
特開２０１９－４５９３９号公報
　スマートフォン等の電子機器は、ユーザにとって優先度の高くない情報を通知することもあるため、ユーザによる電子機器の使用を促進し、電子機器への依存を助長する可能性がある。電子機器への依存を抑制するために電子機器の起動時間等を制限することが考えられるが、ユーザにとって優先度の高い情報が通知されない場合には、ユーザに不利益が生じる可能性がある。
　そこで、本開示は、電子機器への依存を抑制しつつ、ユーザにとって優先度の高い情報を適切に提供できる装置及び方法を提供することを目的とする。
　本開示の装置は、電子機器の使用履歴に関する使用情報を取得する取得部と、使用情報に基づいて、優先度を含む電子機器への通知条件を決定する条件決定部と、通知条件に基づいて、電子機器からの通知情報を生成するための生成ＡＩモデルに入力するプロンプトを出力する出力部と、を備える。
　本開示の一側面によれば、電子機器への依存を抑制しつつ、ユーザにとって優先度の高い情報を適切に提供できる。
図１は、本開示の一実施の形態に係る装置を含む処理システムの構成を示すブロック図である。 図２は、全体情報の構成の一例を示す図である。 図３は、本開示の一実施の形態に係る装置によって出力されたプロンプトの一例を示す図である。 図４は、全体情報に優先度が関連付けられた構成の一例を示す図である。 図５は、通知情報の構成の一例を示す図である。 図６は、処理システムによる依存度の推定処理、通知条件の決定処理、プロンプトの出力処理及び通知情報の生成処理の手順を示すフローチャートである。 図７は、本開示の他の実施の形態に係る装置を含む処理システムの構成を示すブロック図である。 図８は、本開示の一実施の形態に係る装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
　添付図面を参照しながら本開示の実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。
　図１は、本開示の一実施の形態に係る装置を含む処理システムの構成を示すブロック図である。図１に示される処理システム１は、無線通信網及び固定通信網を含むネットワークを介して互いに通信可能に構成された端末５、装置１０、全体情報データベース２１、依存情報データベース２２及びサーバ装置３０を含む。装置１０は、端末５から取得された使用情報、及び、全体情報データベース２１から取得された全体情報に基づいて通知情報を生成する生成装置を構成する。
　端末５は、電子機器の一例である。端末５は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末、フィーチャーフォン、サーバ装置、ゲーム機器等の装置である。端末５は、例えば、アプリケーションを利用しようとするユーザが使用する装置である。本実施形態の端末５は、例えば、スマートフォンである。なお、図１には、１台の端末のみが図示されているが、処理システム１は２台以上の任意の台数の端末５を含んでいてもよい。また、電子機器は、端末に限定されず、何かしらの通知をユーザに提供可能な装置であってもよい。
　端末５は、例えば、少なくとも１つのアプリケーションを有している。当該アプリケーションは、例えば、ウェブブラウジング、ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）、通信、ゲーム等の少なくとも１つの機能を実行可能なソフトウェアである。当該アプリケーションは、ユーザにとって重要性、緊急性、有用性等の少なくとも１つの性質を含む全体情報又は通知情報を端末５上に通知する。通知情報は、例えば、全体情報の少なくとも一部である。通知情報は、全体情報を要約した情報であってもよい。通知情報の詳細は後述する。以下、アプリケーションを単に「アプリ」と記載する場合がある。
　全体情報データベース２１は、端末５の少なくとも１つのアプリにおいて通知可能な全体情報を記憶している。図２は、全体情報の構成の一例を示す図である。図２に示される全体情報ＡＥの一例は、端末５にインストール可能な複数のアプリのそれぞれから通知可能な通知内容を含む。全体情報データベース２１に含まれる全体情報ＡＥは、例えば、端末５の各アプリから取得可能な情報であってもよい。全体情報ＡＥは、各アプリと同一内容を示すＷＥＢページから取得可能な情報であってもよい。全体情報ＡＥは、端末５又は他の端末の制御によって、全体情報データベース２１に予め記憶されていてもよい。
　全体情報データベース２１は、端末５にインストール可能なアプリへ通知可能な全体情報ＡＥを制御または記憶しているサーバ又はデータベースと通信可能に接続していてもよい。全体情報データベース２１に含まれる全体情報ＡＥは、例えば、当該サーバ又は当該データベースから取得可能な情報であってもよい。また、装置１０が通知情報を通知する機能を実行しない場合には、端末５は、全体情報データベース２１から全体情報ＡＥを取得してもよい。なお、図１には、１つの全体情報データベースのみが図示されているが、処理システム１は２つ以上の任意の台数の全体情報データベースを含んでいてもよい。
　全体情報ＡＥに含まれる通知内容は、例えば、タイトル、１行目の文章、詳細説明文等の少なくとも１つのテキストデータを含む。図２に示される例では、全体情報ＡＥの通知内容（１）～（６）は、「ＸＸＸメール」、「Ｌメッセージ」、「Ｍショップ」、「天気予報」等のアプリの名称と、当該各アプリから通知される通知文とを含む。通知内容（１）～（６）の詳細は後述する。図２には示されていないが、メールアプリ及びメッセージアプリ等の通信アプリ及びＳＮＳアプリからの全体情報ＡＥは、送信者の情報を含んでいてもよい。全体情報ＡＥに含まれる通知内容は、画像データ及び音声データの少なくとも一方を含んでいてもよい。
　依存情報データベース２２は、端末５への依存に関する情報である依存情報を記憶している。依存情報データベース２２は、例えば、依存情報として、ユーザの端末５への依存度を推定するための推定閾値を記憶している。推定閾値は、使用履歴が示す指標がどの程度の依存度にあたるかを評価するために用いられる。推定閾値は、端末５にインストール可能なアプリ毎に設定されている。
　推定閾値は、例えば、使用情報（使用履歴）の指標に応じてそれぞれ設定される。使用情報は、使用履歴として、端末５の使用時間、及び、端末５の少なくとも１つの機能を利用した回数の少なくとも一方を含む。本実施形態の使用情報は、例えば、使用履歴として、端末５に含まれる少なくとも１つのアプリの使用時間、及び、端末５に含まれる少なくとも１つのアプリを起動した回数（起動回数）の少なくとも一方を含む。
　推定閾値は、例えば、使用時間に関する時間閾値と、起動回数に関する回数閾値と、の少なくとも一方を含む。推定閾値は、複数のユーザの使用履歴の指標に関する平均値又は中央値等の特徴量に基づいて定められてもよい。ここでの複数のユーザは、スマートフォン依存症（デジタル依存症）に関する診断チェックを受けたユーザを含んでいてもよい。
　依存情報データベース２２は、例えば、依存情報として、端末５への依存度に応じて端末５を制限するための制限閾値を更に記憶している。制限閾値は、端末５の使用を制限する程度にまで、端末５への依存度が高いか否かを判定するために用いられる。制限閾値は、端末５にインストール可能なアプリ毎に設定されており、各アプリの使用を制限するか否かの指標に用いられる。
　図１に示されるサーバ装置３０は、少なくとも１つの生成ＡＩモデルを用いたコンテンツの提供を可能にする装置である。生成ＡＩモデルとは、入力情報を含むプロンプトの入力に応じて、プロンプトが示す指示及び出力形式に従ってコンテンツを生成して、そのコンテンツを返答情報として返すことができるモデルである。また、プロンプトには入力情報を含めることができ、この場合、生成ＡＩモデルは、入力情報を対象にした返答情報を生成する。生成ＡＩモデルは、例えば、大規模言語モデル（LLM：Large　Language　Model）と、ユーザとの対話用のユーザインタフェース（ＵＩ）とを含んで構成され、ユーザとテキストによるチャット、あるいは、音声によるチャットを可能にする対話型ＡＩであってよい。このような生成ＡＩの例としては、ＣｈａｔＧＰＴ、ＧＰＴ（登録商標）－３．５、ＧＰＴ－４Ｖ、ＰａＬＭ２、等が挙げられる。本実施形態では、サーバ装置３０によって、大規模言語モデルとして、生成ＡＩモデル３１によるコンテンツ提供機能が提供可能にされている。
　生成ＡＩモデル３１は、サーバ装置３０内に記憶されていてもよいし、サーバ装置３０にネットワーク経由で接続された他の装置に記憶されて、ユーザとの間でサーバ装置３０を経由して情報のやり取りが可能なように構成されてもよい。なお、図１には、１台のサーバ装置３０のみが図示されているが、処理システム１は、複数台のサーバ装置３０を含んでいてもよい。
　生成ＡＩモデル３１は、全体情報ＡＥに対して優先度を推定し、関連付ける機能と、端末５への通知情報を生成する機能とを有する。生成ＡＩモデル３１の各機能は、後述する。
　装置１０は、機能的な構成要素として、取得部１１、条件決定部１２、制限部１４、出力部１５及び生成部１６を含んで構成されている。条件決定部１２は、依存度推定部１３を含んで構成されている。装置１０は、全体情報データベース２１から取得された全体情報ＡＥを含むプロンプトをサーバ装置３０に送信する。また、装置１０は、当該プロンプトに対するサーバ装置３０からの返答情報を受け付ける。ここでの返答情報は、例えば、通知情報を含む。以下、装置１０の各機能部の機能について詳細に説明する。
　取得部１１は、端末５の使用履歴に関する使用情報を取得する。本実施形態の取得部１１は、端末５に含まれる少なくとも１つのアプリの使用履歴に関する使用情報を取得する。
　取得部１１は、端末５からユーザに通知可能な全体情報ＡＥを全体情報データベース２１から取得する。取得部１１は、端末５において通知が許可されている少なくとも１つのアプリにおいて、所定の時間内に通知予定の全体情報ＡＥを全体情報データベース２１から取得する。取得部１１は、全体情報ＡＥを端末５から取得してもよい。
　取得部１１は、取得した全アプリの全体情報ＡＥに基づいて、通知内容を抽出する。全体情報ＡＥに含まれる通知内容のうち、アプリの名称、タイトル、第１文、所定の数の文章、要約、全文、画像、音声等、通知内容の全部又は一部のいずれを抽出するかは予め設定されていてもよい。
　取得部１１は、例えば、通知内容として、タイトルが示されているテキストデータを抽出する。図２に示される例では、取得部１１は、通知内容として「通知内容（１）　アプリケーション名：ＸＸＸメール　通知内容：昨日の打ち合わせについて(お手すきの際にご返信ください)」、「通知内容（２）　アプリケーション名：ＸＸＸメール　通知内容：［緊急］クレジットカードの不正利用が検知されました。」、「通知内容（３）　アプリケーション名： Ｌメッセージ　通知内容： 来週、どこに遊びにいこうか？」、「通知内容（４）　アプリケーション名：Ｌメッセージ　通知内容： お父さんが事故に遭ったのですぐに帰ってきて！」、「通知内容（５）　アプリケーション名：Ｍショップ　通知内容：バーガー200円クーポン配布中！」及び「通知内容（６）　アプリケーション名：天気予報アプリ　通知内容：雨雲が近づいています！」という情報を全体情報ＡＥから抽出する。
　条件決定部１２は、使用情報に基づいて、優先度を含む端末５への通知条件を決定する。条件決定部１２は、使用情報に基づいてユーザの端末５への依存度を推定し、推定された依存度に基づいて、通知条件を決定する。使用情報は、ユーザの端末５への依存度を含んでいてもよい。通知条件とは、端末５から通知可能な情報のうち、端末５のアプリが通知することを許可する条件を示している。通知条件は、優先度を含む。優先度の詳細は後述する。
　条件決定部１２は、依存度推定部１３を有する。依存度推定部１３は、ユーザの端末５への依存度を推定する。依存度は、ユーザが端末５の使用を欲している度合いを示す値である。依存度推定部１３は、使用履歴に基づいて、ユーザの端末５への依存度を推定する。依存度推定部１３は、例えば、端末５に含まれる少なくとも１つ以上のアプリの使用履歴に基づいて、ユーザの端末５への依存度を推定する。依存度推定部１３は、例えば、端末５に含まれる各アプリの使用履歴に基づいて、ユーザの各アプリへの依存度を推定してもよい。
　依存度推定部１３は、端末５に関する依存情報を依存情報データベース２２から取得する。依存度推定部１３は、例えば、依存情報のうち、時間閾値及び回数閾値の少なくとも一方を依存情報データベース２２から取得する。依存度推定部１３は、依存情報及び使用情報に基づいて、ユーザの端末５への依存度を推定する。依存度推定部１３は、例えば、時間閾値に対するアプリの使用時間の割合である時間割合が１より大きいほど、依存度が高くなる傾向があると判定する。依存度推定部１３は、例えば、回数閾値に対するアプリの起動回数の割合である起動割合が１より大きいほど、依存度が高くなる傾向があると判定する。
　例えば、時間割合及び起動割合が１より大きい場合、依存度推定部１３は、依存度が高いと判定する。例えば、時間割合及び起動割合のいずれか一方のみが１より大きい場合、依存度推定部１３は、依存度が中程度であると判定する。時間割合及び起動割合が１より小さい場合、依存度推定部１３は、依存度が低いと判定する。なお、依存度は、上述のように高い、中程度、低い等の階層で表さなくてもよい。依存度は、例えば、時間割合及び起動割合の少なくとも一方を入力変数とする所定の算定式によって算出されてもよい。依存度は、割合等の数値で表現されてもよい。
　条件決定部１２は、依存度推定部１３により推定された依存度に基づいて通知条件を決定する。条件決定部１２は、依存度が高ければ高いほど、優先度の低い情報が含まれない通知情報を生成するように通知条件を決定する。条件決定部１２は、依存度に比例した優先度のラベルが付与された通知内容を全体情報ＡＥから抽出する通知条件を決定する。
　ここで、優先度とは、ユーザにとっての情報の必要度合いを示す指標である。優先度とは、一般的なユーザが情報を見聞きする必要があるであろうと推定される度合いを示す指標である。優先度は、例えば、重要度及び緊急度の少なくとも一方を含む。優先度は、例えば、有用性等の他の指標を含んでいてもよい。優先度に含まれる指標（重要度及び緊急度等）は、「高」・「低」等の複数の階層（分類）によって表されてもよく、百分率等の数値によって表されてもよい。優先度は、ユーザごとに設定されてもよく、複数のユーザに対して予め設定された指標であってもよい。
　例えば、依存度が高いと推定されている場合、条件決定部１２は、優先度が高いというラベルが付与された通知内容を全体情報ＡＥから抽出する通知条件を決定する。この場合、例えば、条件決定部１２は、重要度が高く、かつ、緊急度が高いというラベルが付与された通知内容を全体情報ＡＥから抽出する通知条件を決定する。
　例えば、依存度が中程度と推定されている場合、条件決定部１２は、優先度が中程度というラベルが付与された情報を全体情報ＡＥから抽出する通知条件を決定する。この場合、例えば、条件決定部１２は、重要度が高く、かつ、緊急度が高いというラベルが付与された情報、及び、重要度が低い、かつ、緊急度が高いというラベルが付与された情報を全体情報ＡＥから抽出する通知条件を決定する。
　例えば、依存度が低いと推定されている場合、条件決定部１２は、優先度が低いというラベルが付与された情報を全体情報ＡＥから抽出する通知条件を決定する。この場合、例えば、条件決定部１２は、重要度が高く、かつ、緊急度が高いというラベルが付与された情報、重要度が高く、かつ、緊急度が低いというラベルが付与された情報、及び、重要度が低い、かつ、緊急度が高いというラベルが付与された情報を全体情報ＡＥから抽出する通知条件を決定する。なお、通知条件は、依存度が低いと推定されている場合、全体情報ＡＥのすべてが通知されてもよいという条件であってもよい。
　制限部１４は、依存度が所定の閾値より高い場合に、端末５に対するユーザの操作を制限する。例えば、制限部１４は、ステップＳ４として、依存度が所定の閾値を超えているか否かを判定する。制限部１４は、依存度推定部１３により推定された依存度が、依存情報データベース２２から取得された制限閾値より高い場合に端末５に対するユーザの操作を制限する。制限するとは、例えば、所定の時間、端末５における少なくとも１つ以上のアプリへの入力操作を受け付けないことを含む。例えば、制限部１４は、端末５に含まれるあるアプリへの依存度が制限閾値より高い場合に当該アプリに対するユーザの操作を制限してもよい。
　出力部１５は、通知条件に基づいて、端末５からの通知情報を生成するための生成ＡＩモデル３１に入力するプロンプトを出力する。出力部１５は、全体情報ＡＥと通知条件とに基づいて、プロンプトＰを出力する。出力部１５は、例えば、プロンプトＰをサーバ装置３０に記憶させてもよく、ディスプレイなどの表示装置に表示させてもよい。出力部１５は、プロンプトとして、制約条件を含む指示及び出力形式を出力する。
　図３は、本開示の一実施の形態に係る装置によって出力されたプロンプトの一例を示す図である。図３に示されるように、プロンプトＰは、指示と、入力情報としての全体情報と、制約条件としての通知条件とを含む。当該指示は、重要度及び緊急度を含む優先度を全体情報ＡＥに関連付けを行うように指示する第１指示文ＰＡと、通知情報の生成を指示する第２指示文ＰＢとを含む。プロンプトＰは、制約条件として調整条件を含んでいてもよい。
　出力部１５は、「全体情報」のハッシュタグ部分の記載に、取得部１１により取得された全体情報ＡＥを入力情報として記載する。図３に示す例では、装置１０が、全体情報データベース２１から全体情報ＡＥを取得してサーバ装置３０の生成ＡＩモデル３１に中継する形態を示しているが、生成ＡＩモデル３１は、プロンプトＰの指示に従って、全体情報データベース２１から全体情報ＡＥを直接取得する形態を採用してもよい。この場合、例えば、出力部１５は、「全体情報」のハッシュタグ部分の記載に、全体情報ＡＥを記憶している全体情報データベース２１の参照先を示した情報を入力情報として記載する。
　出力部１５は、「通知条件」のハッシュタグ部分の記載に、条件決定部１２により決定された通知条件を当てはめる。図３に示される例では、出力部１５は、優先度が高いというラベルが付与された情報（重要度が高く、かつ、緊急度が高いというラベルが付与された情報）を全体情報ＡＥから抽出する通知条件を制約条件として記載する。
　出力部１５は、通知条件に基づいて、通知情報の内容、表現及び文量の少なくとも１つを調整するように生成ＡＩモデル３１に指示するプロンプトＰを出力してもよい。出力部１５は、通知条件に基づいて、通知情報の内容、表現及び文量の少なくとも１つを調整する調整条件をプロンプトＰに記載してもよい。内容を調整するとは、例えば、優先度が高いほど、文章の内容の表示形式等を見やすいように変更するような表現に変更することを指す。表現を調整するとは、例えば、優先度が高いほど、通知情報中の記載において、ユーザの端末５への操作の推奨度合いを低減するような表現に変更することを指す。文量を調整するとは、例えば、優先度が高いほど、全体情報ＡＥを短く要約した情報に変更することを指す。
　図３に示される例では、出力部１５は、「調整条件」のハッシュタグ部分の記載に、通知情報の内容、表現及び文量の少なくとも１つと優先度との対応関係を含む調整条件を制約条件として記載する。出力部１５は、通知条件に含まれる優先度が高いほど、優先度が高いラベルが付与された全体情報ＡＥが通知情報の最初に来るように調整されてもよい。出力部１５は、通知条件に含まれる優先度が高いほど、通知情報が簡素になるように、文量が短くなってもよい。
　図３に示される例では、プロンプトＰの第１指示文ＰＡには、生成ＡＩモデル３１が実行する指示を示すテキストとして、「全体情報に含まれるアプリケーション名とその通知内容に対して、重要度と緊急度を判別し、[重要度][緊急度]のラベルで優先度に関するラベル付けを行ってください。」との優先度の関連付けについての記載が含まれる。
　図３に示される例では、プロンプトＰの第２指示文ＰＢには、生成ＡＩモデル３１が実行する指示を示すテキストとして、「それに基づいて、通知条件に対応するラベルが付いた通知内容の通知のみの通知情報を記載してください。」との通知情報の生成についての記載が含まれる。
　図３には示されていないがプロンプトＰには、問答用生成ＡＩに考慮してもらいたい背景及び文脈を示すテキストとして、「貴方は秘書です。」等の記載が含まれてもよい。プロンプトＰには、問答用生成ＡＩからの返答情報の出力形式・出力フォーマットとして、「通知情報は<summary>通知情報</summary>で挟んで出力してください。」との記載が含まれる。
　プロンプトＰには、生成ＡＩモデル３１への入力情報の記載欄に対して出力部１５によって全体情報ＡＥが挿入されることで、「（１）アプリケーション名：ＸＸＸメール　通知内容：昨日の打ち合わせについて(お手すきの際にご返信ください)」、「（２）アプリケーション名：ＸＸＸメール　通知内容：［緊急］クレジットカードの不正利用が検知されました。」、「（３）アプリケーション名： Ｌメッセージ　通知内容： 来週、どこに遊びにいこうか？」、「（４）アプリケーション名：Ｌメッセージ　通知内容： お父さんが事故に遭ったのですぐに帰ってきて！」、「（５）アプリケーション名：Ｍショップ　通知内容：バーガー200円クーポン配布中！」及び「（６）アプリケーション名：天気予報アプリ　通知内容：雨雲が近づいています！」との記載が含まれる。
　プロンプトＰには、生成ＡＩモデル３１への制約条件の記載欄に対して出力部１５によって通知条件が挿入されることで、「優先度が高い：重要度が高く、かつ、緊急度が高いというラベルが付与された通知内容を全体情報から抽出する」との記載が含まれる。
　プロンプトＰには、生成ＡＩモデル３１への制約条件の記載欄に対して出力部１５によって調整条件が挿入されることで、「通知条件において優先度が高いほど、通知情報の文量が少なくなるように調整してください。」及び「通知情報は、優先度が高い通知内容ほど、最初の方に通知されるように調整してください。」との記載が含まれる。
　生成部１６は、プロンプトＰを生成ＡＩモデルに入力して通知情報を生成する。生成部１６は、出力部１５によって出力されたプロンプトＰを生成ＡＩモデル３１に入力して通知情報を生成する。生成部１６は、生成ＡＩモデル３１から出力された通知情報を取得する。
　生成部１６は、取得した通知情報を出力する。生成部１６は、取得した通知情報を端末５に出力する。端末５は、全体情報データベース２１から取得可能な全体情報ＡＥをユーザに通知する代わりに、取得した通知情報をユーザに通知する。また、生成部１６は、例えば、取得した通知情報を全体情報データベース２１に記憶させてもよい。なお、生成部１６がサーバ装置３０の生成ＡＩモデル３１から出力された通知情報を取得して、端末５に中継する形態を示しているが、生成ＡＩモデル３１は、プロンプトＰの指示に従って、通知情報を端末５に直接出力してもよい。この場合、例えば、出力部１５は、第２指示文の記載に、出力先である端末５の情報を出力条件として記載する。
　ここで、生成ＡＩモデル３１における、全体情報ＡＥに対して優先度を推定し、関連付ける機能と、通知情報を生成する機能とについて説明する。まず、全体情報ＡＥに対して優先度を推定し、関連付ける機能について説明する。生成ＡＩモデル３１は、全体情報ＡＥに対する優先度を推定する機能を学習していてもよい。すなわち、生成ＡＩモデル３１は、テキスト分類機能を有していてもよい。例えば、サーバ装置３０は、全体情報データベース２１から入手可能な教師データを取得する。教師データは、既に通知された全体情報ＡＥ、及び通知予定の全体情報ＡＥの少なくとも一方を含んでいてもよい。全体情報データベース２１は、全体情報ＡＥ以外の情報を含んでいてもよい。取得された教師データには、予め優先度に関するラベルが付与されていてもよい。サーバ装置３０は、全体情報ＡＥに含まれる通知内容を特徴量データに変換する。サーバ装置３０は、例えば、ＴＦ－ＩＤＦ（Term Frequency-Inverse Document Frequency）、ワードエンベッディング（Word Embeddings）等の特徴量抽出手法を用いて、全体情報ＡＥに含まれる通知内容を特徴量データ（ベクトルデータ）に変換する。特徴量データの変換方法は上述の方法に限定されない。サーバ装置３０は、通知内容を表す特徴量データと、特徴量データに対応するラベルを生成ＡＩモデル３１に入力することで、生成ＡＩモデル３１を学習させる。
　これにより、プロンプトＰが生成部１６により生成ＡＩモデル３１に入力されることで、生成ＡＩモデル３１は、入力された全体情報ＡＥに含まれる通知内容の優先度を推定することができる。生成ＡＩモデル３１は、第１指示文ＰＡと端末５に通知予定の全体情報ＡＥとを含むプロンプトＰが入力されることで、当該全体情報ＡＥに対して推定された優先度を当該全体情報ＡＥに関連付ける。
　図４は、全体情報に優先度が関連付けられた構成の一例を示す図である。図４に示されるように、優先度が関連付けられた全体情報である優先度付与情報ＡＰは、全体情報ＡＥに含まれるアプリの名称及び通知内容と、優先度のラベルとを含む。優先度付与情報ＡＰには、優先度のラベルである「優先度ラベル（１）」として、通知内容ごとに重要度の階層が割り当てられている。また、優先度付与情報ＡＰには、優先度のラベルである「優先度ラベル（２）」として、通知内容ごとに緊急度の階層が割り当てられている。
　例えば、通知内容（２）及び通知内容（４）のように、通知内容に「緊急」、「不正利用」、「事故」、「すぐに」等の、ユーザ又はユーザに密接に関連する人物若しくは事物に関して、早急の対応が確実に必要だと促している語句が含まれている場合、生成ＡＩモデル３１は、通知内容における優先度ラベル（１）の重要度及び優先度ラベル（２）の緊急度に「高」と割り当てる。
　例えば、通知内容（１）のように「打ち合わせ」等の、ユーザが参加した又は参加予定のイベントに関する語句が含まれている場合、生成ＡＩモデル３１は、通知内容における優先度ラベル（１）の重要度に「高」と割り当てる。また、通知内容（６）のように「雨雲が近づいています」等の、通知から所定の時間後に対応が必要な語句が含まれている場合、生成ＡＩモデル３１は、通知内容における優先度ラベル（２）の優先度に「高」と割り当てる。
　例えば、通知内容（３），（５），（６）のように、通知内容にユーザの対応が求められていない場合、又は、ユーザによっては対応が不要である可能性がある場合等は、生成ＡＩモデル３１は、通知内容における優先度ラベル（１）の重要度に「低」と割り当てる。
　例えば、通知内容（１）のように、通知内容に「お手すきの際に」、「来週」等の、ユーザが対応する期限を調整可能な語句が含まれている場合、生成ＡＩモデル３１は、通知内容における優先度ラベル（２）の緊急度に「低」と割り当てる。また、例えば、通知内容（３），（５）のように通知内容にユーザが対応する期限が明記されていない場合、生成ＡＩモデル３１は、通知内容における優先度ラベル（２）の緊急度に「低」と割り当てる。
　このように、生成ＡＩモデル３１は、プロンプトＰに含まれる第１指示文ＰＡの指示に基づいて、全体情報ＡＥに優先度を関連付けた優先度付与情報ＡＰを生成する。生成ＡＩモデル３１は、優先度付与情報ＡＰを出力してもよい。
　次に、生成ＡＩモデル３１における通知情報を生成する機能について説明する。生成ＡＩモデル３１は、プロンプトＰに含まれる全体情報ＡＥを要約した通知情報を生成する。生成ＡＩモデル３１は、第２指示文、通知条件、調整条件、及び、生成された優先度付与情報ＡＰに基づいて、全体情報ＡＥ（優先度付与情報ＡＰ）から通知内容を抽出した通知情報を生成する。通知情報は、通知条件及び通知内容を含む。通知情報は、優先度付与情報ＡＰに含まれる１又は複数の通知内容及び当該通知内容に対応する優先度の少なくとも一部を含んでいてもよい。
　生成ＡＩモデル３１は、通知条件を満たす優先度付与情報ＡＰの通知内容を抽出する。生成ＡＩモデル３１は、通知条件に含まれる優先度と、優先度付与情報ＡＰに含まれる通知内容に関連付けられた優先度とが一致した場合、当該通知内容を抽出し、通知情報を生成する。図３に示されるプロンプトＰの通知条件は、優先度が高いという条件であるため、生成ＡＩモデル３１は、優先度が高いというラベルが付与された通知内容を全体情報ＡＥ（優先度付与情報ＡＰ）から抽出する。図４に示される例では、重要度が高く、かつ、緊急度が高いとラベリングされた通知内容（２）及び通知内容（４）を優先度付与情報ＡＰから抽出する。
　生成ＡＩモデル３１は、第２指示文、通知条件、調整条件及び抽出された通知内容に基づいて、通知情報を生成する。図３に示されるプロンプトＰの調整条件は、優先度が高いほど文量が少なくなるように調整するという条件であり、通知条件は優先度が高いという条件であるため、生成ＡＩモデル３１は、文量が少なくなるように通知情報の文量を調整する。文量を調整するとは、抽出された通知内容を要約すること、及び、通知内容の表現を変更すること等の少なくとも１つの処理を含む。通知条件に含まれる優先度が高い、中程度、低いとそれぞれ推定されている場合、通知情報の文量は、通知内容の５割程度の文量、通知内容の８割程度の文量、通知内容の全文量のままといった対応関係を持っていてもよい。通知情報の文量は、優先度の割合の逆数を通知内容の全分量に掛けた量であってもよい。通知情報の文量は、例えば、優先度の少なくとも一方を入力変数とする所定の算定式によって算出されてもよい。
　図３に示されるプロンプトＰの調整条件は、優先度が高い通知内容ほど最初の方に通知されるように調整するという条件であるため、生成ＡＩモデル３１は、抽出された通知内容を優先度の高い順に並べ替えた通知情報を生成する。
　図５は、通知情報の構成の一例を示す図である。図５に示される例では、通知情報ＲＳは、本通知が通知情報ＲＳである旨の第１通知文、全体情報ＡＥから抽出された各通知内容に関する第２通知文、及び、全体情報ＡＥから抽出されていない通知内容に関する第３通知文を含む。通知情報ＲＳは、第１通知文及び第３通知文の少なくとも一方を含まなくてもよい。
　生成ＡＩモデル３１は、第１通知文として、「重要度・緊急度の高い通知を要約してお知らせします。」と記載する。第１通知文は、通知条件及び調整条件の少なくとも一方を含んでいてもよい。
　生成ＡＩモデル３１は、第２通知文として、抽出された通知内容（２）及び通知内容（４）を調整した文章を記載する。生成ＡＩモデル３１は、通知内容（２）に対応する第２通知文として、「ＸＸＸメールにおいて、クレジットカードの不正利用に関する連絡が来ています。」と記載する。生成ＡＩモデル３１は、通知内容（４）に対応する第２通知文として、「また、Ｌメッセージにおいて、お父さんが事故に遭ったと連絡が来ています。」と記載する。生成ＡＩモデル３１は、第２通知文として、通知条件に対応してユーザに行動を提案する文章を記載してもよい。生成ＡＩモデル３１は、例えば、第２通知文として、「それぞれ、すぐに対応してください。」と記載する。
　生成ＡＩモデル３１は、第３通知文として、通知条件に対応してユーザに対して全体情報ＡＥにどのような情報が含まれていたかを紹介する文章を記載してもよい。生成ＡＩモデル３１は、例えば、第３通知文として、「それ以外に通知が４件ありますが、重要度・緊急度共に低いと思われます。」と記載する。
　制限部１４は、所定のアプリに対するユーザの操作を制限した場合であっても、生成部１６が端末５に出力した通知情報に含まれるアプリについては、制限を解除してもよい。生成部１６が端末５に通知情報を出力した場合、制限部１４は、端末５に対するユーザの操作の制限を解除してもよい。
　上記のように構成された処理システム１及び装置１０による処理の手順、すなわち、本実施形態にかかる処理方法の流れについて説明する。図６は、依存度の推定処理、通知条件の決定処理、プロンプトの出力処理及び通知情報の生成処理の手順を示すフローチャートである。
　処理方法においては、まず、取得部１１は、ステップＳ１として、使用情報を取得する。取得部１１は、端末５から使用情報を取得する。取得部１１は、端末５からユーザの入力情報を取得する。
　続いて、条件決定部１２の依存度推定部１３はステップＳ２として、取得部１１によって取得された使用情報に基づいてユーザの端末５への依存度を推定する。本実施形態の依存度推定部１３は、依存情報データベース２２から依存情報を取得する。本実施形態の依存度推定部１３は、依存情報に含まれる推定閾値、及び、使用情報に含まれる使用履歴に基づいて、依存度を推定する。
　続いて、条件決定部１２は、ステップＳ３として、推定された依存度に基づいて、通知条件を決定する。条件決定部１２は、依存度が高ければ高いほど、優先度の低い情報が含まれない通知情報を生成するように通知条件を決定する。
　続いて、制限部１４は、ステップＳ４として、依存度が所定の閾値を超えているか否かを判定する。依存度が所定の閾値を超えていると判定された場合、制限部１４は、ステップＳ５に移行する（ステップＳ４：ＹＥＳ）。依存度が所定の閾値を超えていないと判定された場合、装置１０は、ステップＳ６に移行する（ステップＳ４：ＮＯ）。
　依存度が所定の閾値を超えていると判定された場合（ステップＳ４：ＹＥＳ）、制限部１４は、ステップＳ５として、端末５への入力操作を一定時間制限する。制限部１４は、当該制限により、ユーザの依存度を低減させるようにユーザの端末５の使用を抑制する。
　依存度が閾値を超えていない場合（ステップＳ４：ＮＯ）、及び、制限処理（ステップＳ５）が完了した場合、取得部１１はステップＳ６として、全体情報データベース２１から全体情報ＡＥを取得する。取得部１１は、端末５にインストールされているアプリに対して所定の期間において通知予定の情報を含む全体情報ＡＥを、全体情報データベース２１から取得する。
　出力部１５は、ステップＳ７として、取得した全体情報ＡＥと通知条件に基づいて、サーバ装置３０の生成ＡＩモデル３１に入力するためのプロンプトＰを出力する。出力部１５は、通知条件に基づいて、調整条件を設定し、プロンプトＰに記載してもよい。プロンプトＰには、全体情報ＡＥに基づいて、全体情報ＡＥに対して優先度を関連付けて（ラベリングして）優先度付与情報ＡＰを生成するように指示する第１指示文ＰＡと、優先度付与情報ＡＰ、通知条件及び調整条件に基づいて通知情報を生成するように指示する第２指示文ＰＢとが含まれる。
　生成部１６は、ステップＳ８として、出力されたプロンプトＰをサーバ装置３０の生成ＡＩモデル３１に向けて出力し、プロンプトＰを生成ＡＩモデル３１に入力する。
　生成部１６は、ステップＳ９として、生成ＡＩモデル３１が生成した通知情報を取得する。生成部１６は、ステップＳ９において入力されたプロンプトＰに基づいて、生成ＡＩモデル３１において生成された、全体情報ＡＥを要約した情報である通知情報を取得する。
　生成部１６はステップＳ１０として、取得した通知情報を端末５に向けて出力し、ユーザに通知する。ステップＳ１０が完了した場合、処理システム１及び装置１０による処理方法である図６に示されるフローチャートを終了する。
　次に、従来の課題の一例を参照しつつ、本開示の装置及び方法の作用効果について説明する。スマートフォン等の電子機器への依存対策として、ロック機能又はスクリーンタイム機能等を活用して電子機器の起動時間等を制限し、ユーザによる電子機器の使用を制限することが考えられる。しかしながら、電子機器の使用を制限した状態において、ユーザにとって優先度の高い情報がユーザに通知されない場合には、ユーザに不利益が生じる可能性がある。また、ユーザが電子機器の使用を制限する機能を自発的に利用しない場合には、電子機器は、ユーザにとって優先度の高くない情報を通知することがあり、ユーザは電子機器からの優先度の高くない通知にも反応することが可能となる。よって、ユーザによる電子機器の使用を促進し、電子機器への依存を助長する可能性がある。このため、電子機器への依存を抑制しつつ、ユーザにとって優先度の高い情報を適切に提供する必要がある。
　本開示の装置１０は、端末５（電子機器の一例）の使用履歴に関する使用情報を取得する取得部１１と、使用情報に基づいて、優先度を含む端末５への通知条件を決定する条件決定部１２と、通知条件に基づいて、端末５からの通知情報ＲＳを生成するための生成ＡＩモデル３１に入力するプロンプトＰを出力する出力部１５と、を備える。この場合、端末５の使用履歴を含む使用情報に基づいて通知条件が決定される。通知情報ＲＳは、通知条件に基づくプロンプトＰが生成ＡＩモデル３１に入力されることによって生成される。使用履歴に関する使用情報は、ユーザの端末５への依存の度合いに対応するため、通知条件は、依存の度合いに対応して決定することができる。このため、通知情報ＲＳは、ユーザの端末５への依存の度合いに対応した情報として生成され得る。また、通知情報ＲＳは、優先度を含む通知条件に基づく内容となるため、装置１０は、例えば、通知情報ＲＳとして、優先度に対応した情報を準備することができる。よって、処理システム１、装置１０及び上述の処理方法は、端末５への依存を抑制しつつ、ユーザにとって優先度の高い情報を適切に提供できる。
　また、本開示の装置１０は、プロンプトＰを生成ＡＩモデル３１に入力して通知情報ＲＳを生成する生成部１６を更に備えてもよい。この場合、
生成部１６は、通知情報を生成（取得）することで、端末５に通知可能な情報を準備することができる。
　また、本開示の装置１０において、取得部１１は、端末５に通知可能な全体情報ＡＥを取得し、出力部１５は、通知条件に基づいて、全体情報ＡＥを要約した通知情報ＲＳを生成するための生成ＡＩモデル３１に入力するプロンプトＰを出力する。この場合、取得部１１は、全体情報データベース２１及び端末５の少なくとも一方から全体情報ＡＥを取得する。端末５に通知され得る全体情報ＡＥを要約した通知情報ＲＳを生成するようにプロンプトＰが出力される。このため、プロンプトＰによって生成される通知情報ＲＳは、例えば、全体情報ＡＥに比べて、ユーザの端末５への依存度に応じて通知の量及び内容が低減されるため、ユーザが端末５からの通知に応じて端末５を操作する頻度を低減することができる。
　また、本開示の装置１０において、出力部１５は、通知条件に基づいて、通知情報ＲＳの内容、表現及び文量の少なくとも１つを調整するように生成ＡＩモデル３１に指示するプロンプトＰを出力してもよい。この場合、全体情報ＡＥに比べて、ユーザの端末５への依存度を含む通知条件に応じて通知情報ＲＳの内容、表現及び文量の少なくとも１つが調整されるため、ユーザが端末５からの通知に応じて端末５を操作する頻度を低減することができる。
　また、本開示の装置１０において、使用情報は、ユーザの端末５への依存度を含んでもよい。この場合、条件決定部１２は、ユーザの端末５への依存度に基づいて、通知条件を決定することができる。
　また、本開示の装置１０において、条件決定部１２は、依存度が高ければ高いほど、優先度の低い情報が含まれない通知情報ＲＳを生成するように通知条件を決定してもよい。優先度の高い情報も優先度の低い情報も通知されることで、依存度が高いユーザが多くの時間及び回数、端末５を操作する可能性がある。しかし、本開示の装置１０では、優先度の低い情報が通知されないため、依存度が高いユーザが多くの時間及び回数、端末５を操作する可能性を低減することができる。
　また、本開示の装置１０は、依存度が所定の閾値より高い場合に、端末５に対するユーザの操作を制限する制限部１４を更に備えてもよい。この場合、制限部１４が端末５に対するユーザの操作を制限することで、ユーザの端末５への依存度を低減することができる。また、ユーザの操作が制限された状態であっても、通知条件に基づいて生成された通知情報が通知され得るため、端末５への依存を抑制しつつ、ユーザにとって優先度の高い情報を適切に提供できる。
　また、本開示の装置１０において使用情報は、端末５の使用時間、及び、端末５の少なくとも１つの機能を利用した回数の少なくとも一方を含んでもよい。この場合、使用時間及び回数の少なくとも一方は、端末５の依存度に関連し得るため、条件決定部１２は、依存度に応じた通知条件を設定できる。
　なお、制限部１４が端末５に含まれる少なくとも１つのアプリに対するユーザの操作を制限した場合に、出力部１５は、プロンプトＰを出力してもよい。制限部１４が端末５に含まれる少なくとも１つのアプリに対するユーザの操作を制限していない場合に、出力部１５は、プロンプトＰを出力せず、生成部１６は、全体情報ＡＥを通知情報として、端末５に出力してもよい。この場合、ユーザの依存度が高いアプリの通知を抑制しつつ、当該アプリにおける優先度の高い情報のみ通知されることで、端末５に含まれる所定のアプリへの依存を抑制しつつ、ユーザにとって当該アプリにおける優先度の高い情報を適切に提供できる。
　また、制限部１４がユーザの操作を制限したアプリの数が所定の数以上である場合に、出力部１５は、プロンプトＰを出力してもよい。制限部１４がユーザの操作を制限したアプリの数が所定の数未満である場合に、出力部１５は、プロンプトＰを出力せず、生成部１６は、全体情報ＡＥを通知情報として、端末５に出力してもよい。この場合、上述の実施形態と同様の作用効果を奏する。
　また、処理システム及び装置は、全体情報ＡＥが通知条件を満たす情報を含む場合にのみプロンプトＰを生成してもよい。図７は、本開示の他の実施の形態に係る装置を含む処理システムの構成を示すブロック図である。図７に示されるように、処理システム１Ａ及び装置１０Ａは、全体情報ＡＥが通知条件を満たす情報を含むか否かを判定する判定部１７を更に備え、出力部１５は、判定部１７により全体情報ＡＥの少なくとも一部が通知条件を満たすと判定された場合に、プロンプトＰを出力してもよい。
　例えば、全体情報ＡＥが通知条件に設定された優先度以上の優先度が付与された情報を含んでいる場合、判定部１７は、全体情報ＡＥの少なくとも一部が通知条件を満たすと判定する。出力部１５は、当該判定後、プロンプトＰを出力する。例えば、全体情報ＡＥが通知条件に設定された優先度より低い優先度が付与された情報のみを含んでいる場合、判定部１７は、全体情報ＡＥのすべてが通知条件を満たさないと判定する。出力部１５は、当該判定後、プロンプトＰを出力しない。
　上述の形態を有する処理システム１Ａ及び装置１０Ａによれば、ユーザにとって優先度の高い情報を提供可能な場合にのみ通知情報が生成される。よって、端末５に通知情報が通知される頻度が減る可能性があるため、ユーザが端末５を操作する可能性をより低減することができる。
　なお、処理システム１，１Ａは、前述した図１及び図７の構成に限定されるものではない。処理システム１，１Ａにおいて、端末５が生成ＡＩモデル３１を含む構成であってもよい。この構成は、例えば、生成ＡＩモデル３１の機能を実行するアプリケーションと、生成ＡＩモデル３１とを端末５にインストールすることで実現できる。
　また、別の構成として、処理システム１，１Ａにおいて、端末５が装置１０，１０Ａ及び生成ＡＩモデル３１を含む構成であってもよい。この構成は、例えば装置１０，１０Ａの機能を実行するアプリケーションおよび生成ＡＩモデル３１の機能を実行するアプリケーションを端末５にインストールすることで実現できる。
　また、図１及び図７の何れの構成においても、全体情報データベース２１及び依存情報データベース２２が端末５、装置１０，１０Ａ及びサーバ装置３０の外部サーバであるように図示されているが、全体情報データベース２１及び依存情報データベース２２の少なくとも一方に記憶されているデータ（情報）は、端末５、装置１０，１０Ａ及びサーバ装置３０のいずれかに含まれていてもよい。この場合、処理システム１，１Ａにおいて、全体情報データベース２１及び依存情報データベース２２の少なくとも一方は設けられなくてもよい。
　本開示の装置および方法は、以下の構成を有する。
［１］
　電子機器の使用履歴に関する使用情報を取得する取得部と、
　前記使用情報に基づいて、優先度を含む前記電子機器への通知条件を決定する条件決定部と、
　前記通知条件に基づいて、前記電子機器からの通知情報を生成するための生成ＡＩモデルに入力するプロンプトを出力する出力部と、
を備える、装置。
［２］
　前記プロンプトを前記生成ＡＩモデルに入力して前記通知情報を生成する生成部を更に備える、上記［１］に記載の装置。
［３］
　前記取得部は、前記電子機器に通知可能な全体情報を取得し、
　前記出力部は、前記通知条件に基づいて、前記全体情報を要約した前記通知情報を生成するための前記生成ＡＩモデルに入力するプロンプトを出力する、上記［１］又は［２］に記載の装置。
［４］
　前記全体情報が前記通知条件を満たす情報を含むか否かを判定する判定部を更に備え、
　前記出力部は、前記判定部により前記全体情報の少なくとも一部が前記通知条件を満たす情報を含むと判定された場合に、前記プロンプトを出力する、
上記［３］に記載の装置。
［５］
　前記出力部は、前記通知条件に基づいて、前記通知情報の内容、表現及び文量の少なくとも１つを調整するように前記生成ＡＩモデルに指示する前記プロンプトを出力する、上記［１］～［４］の何れかに記載の装置。
［６］
　前記使用情報は、ユーザの前記電子機器への依存度を含む、上記［１］～［５］の何れかに記載の装置。
［７］
　前記条件決定部は、前記依存度が高ければ高いほど、前記優先度の低い情報が含まれない前記通知情報を生成するように前記通知条件を決定する、
上記［６］に記載の装置。
［８］
　前記依存度が所定の閾値より高い場合に、前記電子機器に対する前記ユーザの操作を制限する制限部を更に備える、上記［６］又は［７］に記載の装置。
［９］
　前記使用情報は、前記電子機器の使用時間、及び、前記電子機器の少なくとも１つの機能を利用した回数の少なくとも一方を含む、上記［１］～［８］の何れかに記載の装置。
［１０］
　電子機器の使用履歴に関する使用情報を取得するステップと、
　前記使用情報に基づいて、優先度を含む前記電子機器への通知条件を決定するステップと、
　前記通知条件に基づいて、前記電子機器からの通知情報を生成するための生成ＡＩモデルに入力するプロンプトを出力するステップと、
を含む、方法。
　上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェアおよびソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的または論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的または論理的に分離した２つ以上の装置を直接的または間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置または上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。
　機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知（broadcasting）、通知（notifying）、通信（communicating）、転送（forwarding）、構成（configuring）、再構成（reconfiguring）、割り当て（allocating、mapping）、割り振り（assigning）などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック（構成部）は、送信部（transmitting　unit）や送信機（transmitter）と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。
　例えば、本開示の一実施の形態における変換システムを構成する装置１０などは、本開示の制御方法の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図８は、本開示の一実施の形態に係る装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の装置１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。なお、装置１０は、ＣＰＵ、ＧＰＵ等の少なくとも１つのプロセッサを含むコンピュータ装置として構成されていればよく、複数のプロセッサを含むコンピュータ装置として構成されていてもよく、複数のコンピュータ装置を含んで構成されていてもよい。端末５、サーバ装置３０も、同様なハードウェア構成を採りうる。
　なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。装置１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つまたは複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
　装置１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信を制御したり、メモリ１００２およびストレージ１００３におけるデータの読み出しおよび書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。
　プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central　Processing　Unit）によって構成されてもよい。例えば、上述の取得部１１、条件決定部１２、制限部１４、出力部１５及び生成部１６などは、プロセッサ１００１によって実現されてもよい。
　また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ１００３および通信装置１００４の少なくとも一方からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態において説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、取得部１１、条件決定部１２、制限部１４、出力部１５及び生成部１６は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１において動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１によって実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時または逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。
　メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable　Programmable　ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically　Erasable　Programmable　ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）などの少なくとも１つによって構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本開示の一実施の形態に係る制御方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
　ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact　Disc　ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２およびストレージ１００３の少なくとも一方を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。
　通信装置１００４は、有線ネットワークおよび無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置１００４は、例えば周波数分割複信（ＦＤＤ：Frequency　Division　Duplex）および時分割複信（ＴＤＤ：Time　Division　Duplex）の少なくとも一方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されてもよい。例えば、上述の取得部１１、条件決定部１２及び生成部１６などは、通信装置１００４によって実現されてもよい。
　入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカ、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５および出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
　また、プロセッサ１００１、メモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７によって接続される。バス１００７は、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。
　また、装置１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital　Signal　Processor）、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）、ＰＬＤ（Programmable　Logic　Device）、ＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部または全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つを用いて実装されてもよい。
　情報の通知は、本開示において説明した態様／実施形態に限られず、他の方法を用いて行われてもよい。例えば、情報の通知は、物理レイヤシグナリング（例えば、ＤＣＩ（Downlink　Control　Information）、ＵＣＩ（Uplink　Control　Information））、上位レイヤシグナリング（例えば、ＲＲＣ（Radio　Resource　Control）シグナリング、ＭＡＣ（Medium　Access　Control）シグナリング、報知情報（ＭＩＢ（Master　Information　Block）、ＳＩＢ（System　Information　Block）））、その他の信号またはこれらの組み合わせによって実施されてもよい。また、ＲＲＣシグナリングは、ＲＲＣメッセージと呼ばれてもよく、例えば、ＲＲＣ接続セットアップ（RRC　Connection　Setup）メッセージ、ＲＲＣ接続再構成（RRC　Connection　Reconfiguration）メッセージなどであってもよい。
　本開示において説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
　入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、または追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
　判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：trueまたはfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
　本開示において説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
　以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨および範囲を逸脱することなく修正および変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
　ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
　また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ：Digital　Subscriber　Line）など）および無線技術（赤外線、マイクロ波など）の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、または他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術および無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。
　本開示において説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、またはこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
　なお、本開示において説明した用語および本開示の理解に必要な用語については、同一のまたは類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。例えば、チャネルおよびシンボルの少なくとも一方は信号（シグナリング）であってもよい。また、信号はメッセージであってもよい。また、コンポーネントキャリア（ＣＣ：Component　Carrier）は、キャリア周波数、セル、周波数キャリアなどと呼ばれてもよい。
　また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。例えば、無線リソースはインデックスによって指示されるものであってもよい。
　上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的な名称ではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本開示で明示的に開示したものと異なる場合もある。様々なチャネル（例えば、ＰＵＣＣＨ、ＰＤＣＣＨなど）および情報要素は、あらゆる好適な名称によって識別できるので、これらの様々なチャネルおよび情報要素に割り当てている様々な名称は、いかなる点においても限定的な名称ではない。
　本開示においては、「移動局（ＭＳ：Mobile　Station）」、「ユーザ端末（user　terminal）」、「ユーザ装置（ＵＥ：User　Equipment）」、「端末」などの用語は、互換的に使用され得る。
　移動局は、当業者によって、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、またはいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。
　本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking　up、search、inquiry)（例えば、テーブル、データベースまたは別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断（決定）」は、「想定する（assuming）」、「期待する（expecting）」、「みなす（considering）」などで読み替えられてもよい。
　「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、またはこれらのあらゆる変形は、２またはそれ以上の要素間の直接的または間接的なあらゆる接続または結合を意味し、互いに「接続」または「結合」された２つの要素間に１またはそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合または接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、２つの要素は、１またはそれ以上の電線、ケーブルおよびプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域および光（可視および不可視の両方）領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」または「結合」されると考えることができる。
　本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
　本開示において使用する「第１の」、「第２の」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量または順序を全般的に限定しない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本開示において使用され得る。したがって、第１および第２の要素への参照は、２つの要素のみが採用され得ること、または何らかの形で第１の要素が第２の要素に先行しなければならないことを意味しない。
　本開示において、「含む（include）」、「含んでいる（including）」およびそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える（comprising）」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「または（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
　本開示において、例えば、英語でのa,　anおよびtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。
　本開示において、「ＡとＢが異なる」という用語は、「ＡとＢが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「ＡとＢがそれぞれＣと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。
１，１Ａ…処理システム、５…端末、１０，１０Ａ…装置、１１…取得部、１２…条件決定部、１３…依存度推定部、１４…制限部、１５…出力部、１６…生成部、１７…判定部、２１…全体情報データベース、２２…依存情報データベース、３０…サーバ装置、３１…生成ＡＩモデル、１００１…プロセッサ、１００２…メモリ、１００３…ストレージ、１００４…通信装置、１００５…入力装置、１００６…出力装置、１００７…バス、ＡＥ…全体情報、Ｐ…プロンプト、ＲＳ…通知情報。

Claims (10)

  1. 　電子機器の使用履歴に関する使用情報を取得する取得部と、
    　前記使用情報に基づいて、優先度を含む前記電子機器への通知条件を決定する条件決定部と、
    　前記通知条件に基づいて、前記電子機器からの通知情報を生成するための生成ＡＩモデルに入力するプロンプトを出力する出力部と、
    を備える、装置。
  2. 　前記プロンプトを前記生成ＡＩモデルに入力して前記通知情報を生成する生成部を更に備える、請求項１に記載の装置。
  3. 　前記取得部は、前記電子機器に通知可能な全体情報を取得し、
    　前記出力部は、前記通知条件に基づいて、前記全体情報を要約した前記通知情報を生成するための前記生成ＡＩモデルに入力するプロンプトを出力する、請求項１に記載の装置。
  4. 　前記全体情報が前記通知条件を満たす情報を含むか否かを判定する判定部を更に備え、
    　前記出力部は、前記判定部により前記全体情報の少なくとも一部が前記通知条件を満たす情報を含むと判定された場合に、前記プロンプトを出力する、
    請求項３に記載の装置。
  5. 　前記出力部は、前記通知条件に基づいて、前記通知情報の内容、表現及び文量の少なくとも１つを調整するように前記生成ＡＩモデルに指示する前記プロンプトを出力する、請求項１に記載の装置。
  6. 　前記使用情報は、ユーザの前記電子機器への依存度を含む、請求項１に記載の装置。
  7. 　前記条件決定部は、前記依存度が高ければ高いほど、前記優先度の低い情報が含まれない前記通知情報を生成するように前記通知条件を決定する、
    請求項６に記載の装置。
  8. 　前記依存度が所定の閾値より高い場合に、前記電子機器に対する前記ユーザの操作を制限する制限部を更に備える、請求項６に記載の装置。
  9. 　前記使用情報は、前記電子機器の使用時間、及び、前記電子機器の少なくとも１つの機能を利用した回数の少なくとも一方を含む、請求項１に記載の装置。
  10. 　電子機器の使用履歴に関する使用情報を取得するステップと、
    　前記使用情報に基づいて、優先度を含む前記電子機器への通知条件を決定するステップと、
    　前記通知条件に基づいて、前記電子機器からの通知情報を生成するための生成ＡＩモデルに入力するプロンプトを出力するステップと、
    を含む、方法。
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