WO2025257982A1 - プロンプト生成装置及び方法 - Google Patents

プロンプト生成装置及び方法

Info

Publication number
WO2025257982A1
WO2025257982A1 PCT/JP2024/021364 JP2024021364W WO2025257982A1 WO 2025257982 A1 WO2025257982 A1 WO 2025257982A1 JP 2024021364 W JP2024021364 W JP 2024021364W WO 2025257982 A1 WO2025257982 A1 WO 2025257982A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
information
user
viewing
prompt
posted
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Pending
Application number
PCT/JP2024/021364
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
拓也 駒田
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/JP2024/021364 priority Critical patent/WO2025257982A1/ja
Publication of WO2025257982A1 publication Critical patent/WO2025257982A1/ja
Pending legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/205—Parsing
    • G06F40/216—Parsing using statistical methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/40—Processing or translation of natural language
    • G06F40/55—Rule-based translation
    • G06F40/56—Natural language generation

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus and method that utilizes generative AI (Artificial Intelligence) such as large-scale language models.
  • generative AI Artificial Intelligence
  • Patent Document 1 describes a subtitle data creation system with a subtitle terminology checking function that allows even non-experts to easily revise text to make it easier for listeners to understand and suitable for broadcast, removing inappropriate expressions and other content that may be used on television.
  • a morphological analysis means uses a specialized dictionary to extract candidate words for revision from words that appear in the input text, extracting words that contain inappropriate expressions.
  • the present invention therefore aims to provide a device and method that can determine inappropriate expressions depending on the user.
  • the device disclosed herein comprises an acquisition unit that acquires viewing target information, a user information acquisition unit that acquires user information of a viewing user who intends to view the viewing target information, and a generation unit that generates a prompt to instruct a generation AI to generate a determination process result as to whether the viewing target information contains expressions appropriate for the viewing user, based on the viewing target information and the user information regarding the content that the viewing user intends to view.
  • This invention makes it possible to determine posted information that contains inappropriate language for each user.
  • FIG. 1 is a diagram showing a system configuration including a prompt generation device 100 according to the present disclosure.
  • FIG. 2 is a diagram showing an outline of the process when the user terminal 400 a registers posted information in the SNS server 500 .
  • FIG. 3 is a diagram showing an outline of the processing when the user terminal 400b accesses the SNS server 500 and attempts to view posted information.
  • FIG. 4 is a diagram showing an outline of the process when the generated prompt is sent to the LLM 300.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating the functional configuration of the prompt generation device 100 of the present disclosure.
  • FIG. 6 shows an example of the prompt.
  • FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the prompt generation device 100 of the present disclosure.
  • FIG. 10 is a diagram showing a configuration in which a user terminal 400 includes a prompt generation function.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the hardware configuration of the prompt generation device 100, the user terminal 400, and the like according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a diagram showing a system configuration including a prompt generation device 100 of the present disclosure.
  • the prompt generation device 100 can communicate with a user information DB 200, an LLM (Large Language Model) 300, a user terminal 400, and an SNS (Social Networking Service) server 500 via a network.
  • LLM Large Language Model
  • SNS Social Networking Service
  • the prompt generation device 100 is a device that generates a prompt that instructs the LLM 300 to generate a judgment result based on a user request transmitted from the user terminal 400.
  • the request in this case is a request to the SNS server 500 to view posted information.
  • User information DB200 is a database that stores user information for user terminal 400. As described below, user information DB200 stores at least one of the user's gender, age, nationality, religion, etc.
  • LLM300 is a so-called generative AI that outputs content or judgment results in response to requests.
  • User terminals 400a and 400b are information processing terminals that can be operated by users, such as smartphones. Unless otherwise specified, they will be referred to as user terminals 400.
  • the SNS server 500 is a server that stores information posted by an unspecified number of users or pre-registered users, and distributes it in response to requests from an unspecified number of users or pre-registered users.
  • Figure 2 is a diagram showing an outline of the processing when the user terminal 400a registers posted information on the SNS server 500.
  • the user terminal 400a posts posted information including a message to the SNS server 500 (S11).
  • the SNS server 500 stores the posted information. This posted information is stored in a state that allows it to be viewed by an unspecified number of other users.
  • FIG. 3 is a diagram showing an overview of the processing when a user terminal 400b accesses the SNS server 500 to view posted information. As shown in the figure, when the user terminal 400b attempts to access the SNS server 500, it accesses the prompt generation device 100.
  • the prompt generation device 100 functions as a proxy server, and when the user terminal 400 accesses the SNS server 500, it does so via the prompt generation device 100.
  • the prompt generation device 100 When the prompt generation device 100 receives an access request (including the user ID) to the SNS server 500 from the user terminal 400b, it accesses the SNS server 500 and performs a process to retrieve the specified posted information or a process to obtain access information for that posted information (S13). The prompt generation device 100 also accesses the user information DB 200 using the user ID of the user of the user terminal 400b as a key, and obtains the user information (attribute information) associated with the user ID (S14).
  • the prompt generation device 100 acquires user information and posted information and generates a prompt that includes the user information and posted information.
  • Figure 4 shows an overview of the process when sending a generated prompt to the LLM 300.
  • the prompt generation device 100 sends a prompt to the LLM 300, and the LLM 300 returns a judgment result to the prompt generation device 100 in accordance with the prompt (S15).
  • the prompt generation device 100 sends the judgment result to the user terminal 400 (S16).
  • the prompt generation device 100 receives the result of the determination made by the LLM 300, whether the content contains inappropriate language, and transmits this content to the user terminal 400. Based on this determination result, the user of the user terminal 400 can decide whether to stop viewing or continue viewing.
  • the user if the user decides that they wish to view the information, the user operates the user terminal 400 to send an instruction to the prompt generation device 100 indicating their desire to continue viewing.
  • the prompt generation device 100 accesses the SNS server 500 and sends the acquired posted information to the user terminal 400b, based on the destination of the posted information included in the access request made in process S12.
  • FIG. 5 is a diagram showing the functional configuration of the prompt generation device 100 of the present disclosure.
  • This prompt generation device 100 includes a posted information processing unit 101, a user information acquisition unit 102, a prompt generation unit 103, and a result transmission unit 104.
  • the posted information processing unit 101 is a part that acquires access information (including the user ID) from the user terminal 400 and accesses the SNS server 500 accordingly to acquire or post posted information.
  • the user information acquisition unit 102 When the user information acquisition unit 102 receives an access request (viewing request) from the user terminal 400 to the SNS server 500, it accesses the user information DB 200 and acquires user information using the user ID of the user terminal 400 as a key.
  • the user information is attribute information of the user of the user terminal 400, and includes at least one of age, gender, place of residence, occupation, nationality, and religious affiliation. In the present disclosure, the user information includes at least one of gender, nationality, and religious affiliation.
  • the prompt generation unit 103 is a part that generates a prompt including posted information and user information, transmits the prompt to the LLM 300, and acquires the result.
  • the prompt is instruction information that instructs the LLM 300 to generate a determination processing result (or content) specified by the user.
  • the posted information may be the posted information itself (text data), or may be access information (e.g., a URL) for accessing the posted information stored in the SNS server 500.
  • the result sending unit 104 is a part that sends the judgment result obtained by the prompt generating unit 103 from the LLM 300 to the user terminal 400b.
  • the result sending unit 104 may send the judgment result of the LLM 300 as is, or may make a further judgment based on the judgment result and send the result.
  • Figure 6 is a diagram showing an example of the prompt.
  • the prompt includes a template, user information, and posted information.
  • the template is a predetermined sentence, and in this disclosure, it is instruction information for allowing the user to determine whether the posted information is offensive to the user.
  • the user information is information extracted from the user information DB 200
  • the posted information is information extracted from the SNS server 500. Note that the posted information may be access information for the SNS server 500 instead of the information actually posted.
  • the LLM 300 can obtain the posted information by accessing the SNS server 500 in accordance with the access information, and can make a judgment based on that information.
  • the information extracted from the user information DB 200 may include nationality and religious affiliation in addition to age and gender.
  • FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the prompt generation device 100 of the present disclosure.
  • the posted information processing unit 101 receives an access request to the SNS server 500 from the user terminal 400b (S101).
  • the posted information processing unit 101 acquires the specified posted information from the SNS server 500 (S102).
  • the user information acquisition unit 102 acquires user information corresponding to the user ID from the user information DB 200 (S103).
  • the prompt generation unit 103 generates a prompt including the user information and the posted information (S104).
  • the prompt generation unit 103 sends the prompt to the LLM 300 and obtains the judgment result (S105).
  • the result transmission unit 104 transmits the judgment result to the user terminal 400b (S106). Note that the result transmission unit 104 may make a further judgment based on the judgment result from the LLM 300 and transmit the result to the user terminal 400b.
  • the prompt generation device 100 can obtain information from the LLM 300 as to whether or not the posted information contains inappropriate expressions appropriate to the user, and can notify the user terminal 400 of this information. The user can then decide whether or not to view the posted information.
  • the prompt and LLM 300 in this disclosure will now be described. All or some of the LLM 300 and the user information DB 200 may be located in the prompt generation device 100 or the user terminal 400. Furthermore, the user terminal 400 may have the functions of the prompt generation device 100 and function as the prompt generation device 100.
  • This prompt generation device 100 may be equipped with a Retrieval-Augmented Generation (RAG) app, or may use an external RAG app.
  • RAG Retrieval-Augmented Generation
  • generation AI models such as tsuzumi
  • the RAG app RAG function
  • the information accessed by the RAG app (user information DB) may be located within the user terminal 400 or on a network.
  • ChatGPT there are also types, such as ChatGPT, in which the generation AI model is located on a network.
  • the RAG app is located in the user terminal 400 or the prompt generation device 100.
  • the information accessed by the RAG app e.g., user information DB
  • the network is on the network.
  • a generative AI model such as the LLM300, is a model that can generate content in response to a prompt containing input information, based on the instructions, context, question, and output format indicated by the prompt, and return that content as response information.
  • the prompt can also contain input information, in which case the generative AI model generates response information targeted at the input information.
  • a generative AI model may be, for example, an interactive AI model that includes a large 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 models include ChatGPT, GPT (registered trademark)-3.5, GPT-4V, and PaLM2.
  • the prompt generation device 100 is capable of providing content provision functions using interactive AI models, which are multiple types of models. These interactive AI models may be stored within the prompt generation device 100, or may be stored in another device connected to the prompt generation device 100 via a network, and configured to enable information exchange with the user via the prompt generation device 100. Note that although only one prompt generation device 100 is shown in the figure, multiple prompt generation devices 100 may be included.
  • a prompt refers to information indicating instructions or questions entered by a user in an interactive system such as a dialogue with a generative AI model or a command line interface (CLI).
  • an interactive system such as a dialogue with a generative AI model or a command line interface (CLI).
  • Figure 8(a) shows an example configuration when the user terminal 400 has the functions of the prompt generation device 100.
  • the user terminal 400 accesses an external knowledge DB (in this disclosure, the user information DB 200 and the SNS server 500), uses it to generate a prompt, sends it to the LLM 300, and obtains the results.
  • an external knowledge DB in this disclosure, the user information DB 200 and the SNS server 500
  • Figure 8(b) shows an example configuration when the user terminal 400 is equipped with the prompt generation device 100 and the LLM 300.
  • the user terminal 400 accesses an external knowledge DB (in this disclosure, the user information DB 200 and the SNS server 500), uses it to generate a prompt, outputs it to the built-in LLM 300, and obtains the results.
  • an external knowledge DB in this disclosure, the user information DB 200 and the SNS server 500
  • the posted information processing unit 101 acquires posted information posted to the SNS server 500, which is the information to be viewed.
  • the user information acquisition unit 102 acquires user information of the user who wishes to view the posted information (the viewing user, for example, the user of the user terminal 400b).
  • the prompt generation unit 103 Based on the posted information and user information about the content that the user wishes to view, the prompt generation unit 103 generates a prompt to instruct the LLM 300 (generation AI) to generate a determination process result as to whether or not the posted information contains expressions appropriate for the user.
  • user information refers to at least one of the following: the gender, nationality, or religious affiliation of the user attempting to view the content. Since inappropriate expressions differ depending on the user, this information can be used to make judgments for each user.
  • the posted information included in the prompt includes not only the information itself indicating the content posted by other users, but also access information that enables access to the posting destination (SNS server 500).
  • the access information is, for example, the URL of the SNS server 500.
  • a viewing determination unit may be further provided that determines whether or not it is appropriate for the user to view the information based on the determination result made by the LLM300. For example, even if the LLM300 provides a determination result of OK or NG, the viewing determination result may be changed depending on the situation at the time.
  • the result transmission unit 104 of the present disclosure functions as a viewing determination unit that receives the determination result from the LLM300 and further determines whether or not it is appropriate for the user to view the information based on that determination result.
  • the LLM300 may also send numerical information indicating the degree of appropriateness in stages. In this case, a threshold may be set for the numerical information, and the appropriateness of the posted information may be determined based on whether it is above that threshold or based on the location.
  • the device and method disclosed herein have the following configuration:
  • an acquisition unit that acquires browsing target information
  • a user information acquisition unit that acquires user information of a viewing user who intends to view the viewing target information
  • a generation unit that generates a prompt for instructing a generation AI to generate a determination process result as to whether or not the viewing target information includes an expression appropriate for the viewing user, based on the viewing target information and the user information regarding the content that the viewing user intends to view;
  • the user information is at least one of information indicating the gender, nationality, or religion of the viewing user.
  • the viewing target information includes information indicating content posted by other users or access information that allows access to the posting destination.
  • a viewing determination unit that determines whether the viewing user is allowed to view the content based on the determination result made by the generation AI;
  • the information to be viewed is posted information posted by another user to a server accessible by an unspecified number of users.
  • the device according to any one of [1] to [4].
  • an acquisition step of acquiring information to be viewed a user information acquisition step of acquiring user information of a viewing user who intends to view the viewing target information; a generating step of generating a prompt for instructing a generating AI to perform a determination process as to whether or not the viewing target information includes an expression appropriate for the viewing user, based on the viewing target information and the user information regarding the content that the viewing user intends to view; A method for providing the above.
  • 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.
  • the prompt generation device 100 and user terminal 400 in one embodiment of the present disclosure may function as a computer that performs processing of the prompt generation method of the present disclosure.
  • Figure 9 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the prompt generation device 100 and user terminal 400 in one embodiment of the present disclosure.
  • the prompt generation device 100 and user terminal 400 described above may be physically configured as a computer device including a processor 1001, memory 1002, storage 1003, communication device 1004, input device 1005, output device 1006, bus 1007, etc.
  • the term "device” can be interpreted as a circuit, device, unit, etc.
  • the hardware configuration of the prompt generation device 100 and user terminal 400, etc. may be configured to include one or more of the devices shown in the figure, or may be configured to exclude some of the devices.
  • the functions of the prompt generation device 100 and the user terminal 400, etc., are realized by loading specific software (programs) onto hardware such as the processor 1001 and memory 1002, causing the processor 1001 to perform calculations, control communications via the communication device 1004, and control at least one of the reading and writing of data from the 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.
  • the above-mentioned prompt generation unit 103 may be realized by the processor 1001.
  • the processor 1001 reads 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-mentioned embodiments.
  • the prompt generation unit 103 may be implemented by a control program stored in the memory 1002 and running on the processor 1001, and similar implementations may be made for other functional blocks. While the above-mentioned 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.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)

Abstract

ユーザに応じて不適切な表現を判断することができる装置および方法を提供すること。　本開示のプロンプト生成装置１００において、投稿情報処理部１０１は、閲覧対象情報である、ＳＮＳサーバ５００に投稿された投稿情報を取得する。また、ユーザ情報取得部１０２は、投稿情報を閲覧しようとするユーザ（閲覧ユーザ、例えば、ユーザ端末４００ｂのユーザ）のユーザ情報を取得する。プロンプト生成部１０３は、ユーザが閲覧しようとする内容についての投稿情報およびユーザ情報に基づいて、ＬＬＭ３００（生成ＡＩ）に、投稿情報が、ユーザにとって適切な表現を含んでいるか否かの判断処理結果を生成指示するためのプロンプトを生成する。

Description

プロンプト生成装置及び方法
　本発明は、大規模言語モデルなどの生成ＡＩ（Artificial Intelligence）を利用する装置および方法に関する。
　特許文献１には、聴者に理解しやすくかつテレビ放送上の不適切表現等を除いて放送に使用可能なテキストに修正する作業を専門家以外の者でも容易に行ない得る字幕用語チェック機能を持った字幕データ作成システムについての記載がある。詳細には、専門辞書を利用して、入力テキストに現れる単語から修正候補の語を抽出する形態素解析手段が、不適切な表現を含んだ単語を抽出することの記載がある。
特開２００５－１０９６９５号公報
　しかしながら、ユーザによって、不適切な表現であるか否か異なる場合がある。特に、ＳＮＳ（Social Network Service）を閲覧しようとするユーザは多岐にわたるため、特許文献１に記載のように専用辞書を利用して、ある単語が、ユーザごとに不適切な表現であるか否かを判断することは難しい。
　そこで、本発明においては、ユーザに応じて不適切な表現を判断することができる装置および方法を提供することを目的とする。
　本開示の装置は、閲覧対象情報を取得する取得部と、前記閲覧対象情報を閲覧しようとする閲覧ユーザのユーザ情報を取得するユーザ情報取得部と、前記閲覧ユーザが閲覧しようとする内容についての前記閲覧対象情報および前記ユーザ情報に基づいて、生成ＡＩに、前記閲覧対象情報が、前記閲覧ユーザにとって適切な表現を含んでいるか否かの判断処理結果を生成指示するためのプロンプトを生成する生成部と、を備える。
　本発明によると、ユーザごとに不適切な表現を含む投稿情報を判断することができる。
図１は、本開示のプロンプト生成装置１００を含むシステム構成を示す図である。 図２は、ユーザ端末４００ａがＳＮＳサーバ５００に投稿情報を登録するとき処理概要を示す図である。 図３は、ユーザ端末４００ｂが、ＳＮＳサーバ５００にアクセスして、投稿情報を閲覧しようとするときの処理概要を示す図である。 図４は、生成したプロンプトをＬＬＭ３００に送信するときの処理概要を示す図である。 図５は、本開示のプロンプト生成装置１００の機能構成を示す図である。 図６は、そのプロンプトの例を示す図である。 図７は、本開示のプロンプト生成装置１００の動作を示すフローチャートである。 ユーザ端末４００が、プロンプト生成機能を含む構成を示す図である。 図９は、本開示の一実施の形態に係るプロンプト生成装置１００およびユーザ端末４００等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、本開示のプロンプト生成装置１００を含むシステム構成を示す図である。図に示されるとおり、プロンプト生成装置１００は、ネットワークを介して、ユーザ情報ＤＢ２００、ＬＬＭ（Large Language Model）３００、ユーザ端末４００、およびＳＮＳ（Social Networking Service）サーバ５００と通信接続することができる。
　図１において、プロンプト生成装置１００は、ユーザ端末４００から送信されたユーザの要求に基づいてＬＬＭ３００に対して判断結果の生成指示を示すプロンプトを生成する装置である。ここでの要求は、ＳＮＳサーバ５００に対する投稿情報の閲覧要求である。
　ユーザ情報ＤＢ２００は、ユーザ端末４００のユーザ情報を記憶するデータベースである。後述するとおり、ユーザ情報ＤＢ２００は、ユーザの性別、年代、国籍、信仰している宗教等の少なくとも一つを記憶する。
　ＬＬＭ３００は、いわゆる生成ＡＩであり、要求に応じたコンテンツまたは判断結果を出力するＡＩである。
　ユーザ端末４００ａおよび４００ｂは、ユーザにより操作可能な情報処理端末であり、例えばスマートフォンである。特に断りがない限りユーザ端末４００と表記する。
　ＳＮＳサーバ５００は、不特定多数または事前に登録されたユーザにより投稿された投稿情報を記憶し、不特定多数または事前に登録されたユーザによる要求に応じて配信するサーバである。
　図２から図４を用いて、各装置の動作概要を説明する。図２は、ユーザ端末４００ａがＳＮＳサーバ５００に投稿情報を登録するとき処理概要を示す図である。ユーザ端末４００ａは、ＳＮＳサーバ５００に、メッセージを含む投稿情報を投稿する（Ｓ１１）。ＳＮＳサーバ５００は、投稿情報を記憶する。この投稿情報は、不特定多数の他のユーザに閲覧可能な状態で記憶されている。
　図３は、ユーザ端末４００ｂが、ＳＮＳサーバ５００にアクセスして、投稿情報を閲覧しようとするときの処理概要を示す図である。図に示されるとおり、ユーザ端末４００ｂは、ＳＮＳサーバ５００にアクセスしようとする際、プロンプト生成装置１００にアクセスする。本開示においては、プロンプト生成装置１００は、プロキシサーバとして機能しており、ユーザ端末４００は、ＳＮＳサーバ５００にアクセスする際に、プロンプト生成装置１００を介してアクセスすることになる。
　プロンプト生成装置１００は、ユーザ端末４００ｂからＳＮＳサーバ５００に対するアクセス要求（ユーザＩＤを含む）を受けると、ＳＮＳサーバ５００にアクセスして、指定された投稿情報を取り出す処理、またはその投稿情報のアクセス情報を取得する処理を行う（Ｓ１３）。また、プロンプト生成装置１００は、ユーザ端末４００ｂのユーザのユーザＩＤをキーにして、ユーザ情報ＤＢ２００とアクセスして、ユーザＩＤに対応づけられているユーザ情報（属性情報）を取得する（Ｓ１４)。
　このようにして、プロンプト生成装置１００は、ユーザ情報および投稿情報を取得し、ユーザ情報および投稿情報を含んだプロンプトを生成する。
　図４は、生成したプロンプトをＬＬＭ３００に送信するときの処理概要を示す図である。プロンプト生成装置１００は、ＬＬＭ３００に対してプロンプトを送信し、ＬＬＭ３００は、プロンプトに従って、判断結果をプロンプト生成装置１００に返信する（Ｓ１５）。プロンプト生成装置１００は、判断結果をユーザ端末４００に送信する（Ｓ１６）。
　すなわち、図４においては、プロンプト生成装置１００は、ＬＬＭ３００において判断された結果として、不適切表現を含む、含まない、の判断結果を受け取り、その内容をユーザ端末４００に送信する。ユーザ端末４００のユーザは、その判断結果に基づいて、閲覧することをやめるか、そのまま閲覧するかを判断することができる。
　本開示において、ユーザが閲覧したいと判断した場合には、ユーザは、ユーザ端末４００を操作することによって、その閲覧の継続希望の指示をプロンプト生成装置１００に送信する。プロンプト生成装置１００は、その通知に従って、処理Ｓ１２で行ったアクセス要求に含まれる投稿情報の指定先に基づいて、ＳＮＳサーバ５００にアクセスして取得した投稿情報を、ユーザ端末４００ｂに送信する。
　図５は、本開示のプロンプト生成装置１００の機能構成を示す図である。このプロンプト生成装置１００は、投稿情報処理部１０１、ユーザ情報取得部１０２、プロンプト生成部１０３、および結果送信部１０４を含んで構成されている。
　投稿情報処理部１０１は、ユーザ端末４００からアクセス情報（ユーザＩＤを含む）を取得し、それに応じて、ＳＮＳサーバ５００にアクセスして、投稿情報の取得または投稿情報の投稿を行う部分である。
　ユーザ情報取得部１０２は、ユーザ端末４００から、ＳＮＳサーバ５００に対するアクセス要求（閲覧要求）を受けると、ユーザ情報ＤＢ２００にアクセスして、ユーザ端末４００のユーザＩＤをキーにして、ユーザ情報を取得する部分である。ユーザ情報は、ユーザ端末４００のユーザの属性情報であり、年齢、性別、居住地、職業、国籍および信仰する宗教等の少なくとも一つを含む情報である。本開示においては、ユーザ情報は、少なくとも、性別、国籍または信仰する宗教の一つを含む。
　プロンプト生成部１０３は、投稿情報およびユーザ情報を含むプロンプトを生成し、ＬＬＭ３００に対してプロンプトを送信してその結果を取得する部分である。プロンプトは、ＬＬＭ３００に対してユーザにより指定した判断処理結果（またはコンテンツ）を生成指示するための指示情報である。投稿情報は、投稿された情報そのもの（テキストデータ）であってもよいし、ＳＮＳサーバ５００に記憶されている投稿情報にアクセスするためのアクセス情報（例えばＵＲＬ）であってもよい。
　結果送信部１０４は、プロンプト生成部１０３がＬＬＭ３００から得た判断結果をユーザ端末４００ｂに送信する部分である。結果送信部１０４は、ＬＬＭ３００の判断結果をそのまま送ってもよいし、判断結果に基づいてさらに判断して、その結果を送ってもよい。
　図６は、そのプロンプトの例を示す図である。図に示されるとおり、プロンプトは、定型文、ユーザ情報、および投稿情報を含む。定型文は、あらかじめ定めた文章であり、本開示においては、ユーザにとって不快となる投稿情報であるか否かを判断させるための指示情報である。ユーザ情報は、ユーザ情報ＤＢ２００から取り出された情報であり、投稿情報は、ＳＮＳサーバ５００から取り出された情報である。なお、投稿情報は、実際に投稿された情報に代えて、ＳＮＳサーバ５００のアクセス情報であってもよい。ＬＬＭ３００は、アクセス情報に従って、ＳＮＳサーバ５００にアクセスすることで投稿情報を取得することができ、それに基づいた判断を可能にする。図６では、省略しているが、ユーザ情報ＤＢ２００から取り出される情報として、年齢、性別以外に、国籍、信仰する宗教を含めてもよい。
　図７は、本開示のプロンプト生成装置１００の動作を示すフローチャートである。投稿情報処理部１０１は、ユーザ端末４００ｂからＳＮＳサーバ５００に対するアクセス要求を受信する（Ｓ１０１）。
　投稿情報処理部１０１は、ＳＮＳサーバ５００から指定の投稿情報を取得する（Ｓ１０２）。
　ユーザ情報取得部１０２は、ユーザ情報ＤＢ２００からユーザＩＤに対応するユーザ情報を取得する（Ｓ１０３）。
　プロンプト生成部１０３は、ユーザ情報および投稿情報を含んだプロンプトを生成する（Ｓ１０４）。プロンプト生成部１０３は、プロンプトをＬＬＭ３００に送信し、その判断結果を取得する（Ｓ１０５）。
　結果送信部１０４は、判断結果をユーザ端末４００ｂに送信する（Ｓ１０６）。なお、結果送信部１０４は、ＬＬＭ３００からの判断結果に基づいて、さらに判断をして、その結果をユーザ端末４００ｂに送信してもよい。
　このようにして、プロンプト生成装置１００は、ＬＬＭ３００からユーザに応じた不適切な表現を投稿情報が含むか否かの情報を得ることができ、それをユーザ端末４００に通知することができる。それを得たユーザは、その投稿情報を見るか否かを判断することができる。
　本開示におけるプロンプトおよびＬＬＭ３００について説明する。ＬＬＭ３００、およびユーザ情報ＤＢ２００の全部またはいくつかは、プロンプト生成装置１００またはユーザ端末４００に配置されてもよい。また、ユーザ端末４００は、プロンプト生成装置１００の機能を有し、当該プロンプト生成装置１００として機能してもよい。このプロンプト生成装置１００は、ＲＡＧ（Retrieval-Augmented Generation）アプリを備えてもよいし、外部にあるＲＡＧアプリを利用してもよい。生成ＡＩモデルには、tsuzumiのようにユーザ端末４００内部に生成ＡＩモデルがあるタイプがある。このタイプにおいては、ＲＡＧアプリ（ＲＡＧ機能）もユーザ端末４００に備える。ただし、ＲＡＧアプリがアクセスする情報（ユーザ情報ＤＢ）はユーザ端末４００内部にあるケースとネットワーク上にあるケースとがある。また、ChatGPTのようにネットワーク上に生成ＡＩモデルがあるタイプがある。このタイプにおいては、ＲＡＧアプリは、ユーザ端末４００またはプロンプト生成装置１００が備える。ただし、ＲＡＧアプリがアクセスする情報（例えば、ユーザ情報ＤＢ）はネットワーク上にある。
　ところで、ＬＬＭ３００に代表される生成ＡＩモデルとは、入力情報を含むプロンプト（Prompt）の入力に応じて、プロンプトが示す指示、文脈、質問、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モデルであってよい。このような生成ＡＩモデルの例としては、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、プロンプト生成装置１００によって、複数の種類のモデルである対話型ＡＩモデルによるコンテンツ提供機能が提供可能にされている。これらの対話型ＡＩモデルは、プロンプト生成装置１００内に記憶されてもよいし、プロンプト生成装置１００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、ユーザとの間でプロンプト生成装置１００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、図には、１台のプロンプト生成装置１００のみが図示されているが、複数台のプロンプト生成装置１００を含みうる。
　なお、本開示において、プロンプトとは、生成ＡＩモデルとの対話やコマンドラインインタフェース（CLI）などの対話形式のシステムにおいて、ユーザが入力する指示又は質問を示す情報である。
　ここで、プロンプト生成装置１００またはＬＬＭ３００が配置されるユーザ端末４００の構成について説明する。図８（ａ）は、ユーザ端末４００が、プロンプト生成装置１００の機能を備えているときの構成例である。この場合、ユーザ端末４００は、外部の知識ＤＢ（本開示ではユーザ情報ＤＢ２００、ＳＮＳサーバ５００）にアクセスし、それを用いてプロンプトを生成し、ＬＬＭ３００に送信し、その結果を得ることができる。
　図８（ｂ）は、ユーザ端末４００が、プロンプト生成装置１００およびＬＬＭ３００を備えているときの構成例である。図に示されるとおり、ユーザ端末４００は、外部の知識ＤＢ（本開示ではユーザ情報ＤＢ２００、ＳＮＳサーバ５００）にアクセスし、それを用いてプロンプトを生成し、内蔵するＬＬＭ３００に出力し、その結果を得ることができる。
　つぎに、本開示のプロンプト生成装置１００の作用効果について説明する。本開示のプロンプト生成装置１００において、投稿情報処理部１０１は、閲覧対象情報である、ＳＮＳサーバ５００に投稿された投稿情報を取得する。また、ユーザ情報取得部１０２は、投稿情報を閲覧しようとするユーザ（閲覧ユーザ、例えば、ユーザ端末４００ｂのユーザ）のユーザ情報を取得する。プロンプト生成部１０３は、ユーザが閲覧しようとする内容についての投稿情報およびユーザ情報に基づいて、ＬＬＭ３００（生成ＡＩ）に、投稿情報が、ユーザにとって適切な表現を含んでいるか否かの判断処理結果を生成指示するためのプロンプトを生成する。
　この構成によれば、ユーザごとに不適切な表現を含む投稿情報を判断することができる。特に、ＳＮＳサーバ５００などに、不特定多数のユーザが投稿し、閲覧している投稿情報を記憶している場合には、辞書などの定型のものを利用することは困難であるが、ＬＬＭ３００を利用することで、不特定多数のユーザごとに、不適切な表現を含む投稿情報を判断することができる。
　本開示において、ユーザ情報は、閲覧しようとするユーザの性別、国籍または信仰する宗教を示す情報の少なくとも一つである。これらに関連したユーザによって不適切な表現は異なるため、これら情報を利用することでユーザごとの判断を行うことができる。
　本開示において、プロンプトに含められる投稿情報は、他のユーザが投稿した内容を示す情報そのもののほか、その投稿先（ＳＮＳサーバ５００）にアクセス可能なアクセス情報を含む。アクセス情報とは、例えばＳＮＳサーバ５００のＵＲＬなどである。
　本開示において、ＬＬＭ３００において判断された判断結果に基づいて、ユーザにとって閲覧してもよいか否かを判断する閲覧判断部をさらに備えてもよい。例えば、ＬＬＭ３００から判断結果として、ＯＫ、ＮＧとの判断結果を得た場合であっても、その時々の状況に応じて、閲覧の判断結果を変えてもよい場合がある。本開示の結果送信部１０４は、ＬＬＭ３００から判断結果を得て、さらにその判断結果に基づいてユーザにとって判断するか否かを判断する閲覧判断部として機能する。また、ＬＬＭ３００は、ＯＫ、ＮＧの二択を示した情報以外に、段階的に、適切さの程度を示す数値情報を送る場合もある。この場合、その数値情報に対する閾値をもうけて、その閾値以上であるか、田舎に基づいて、投稿情報の適切さを判断してもよい。
　本開示の装置および方法は、以下の構成を有する。
［１］
　閲覧対象情報を取得する取得部と、
　前記閲覧対象情報を閲覧しようとする閲覧ユーザのユーザ情報を取得するユーザ情報取得部と、
　前記閲覧ユーザが閲覧しようとする内容についての前記閲覧対象情報および前記ユーザ情報に基づいて、前記閲覧対象情報が前記閲覧ユーザにとって適切な表現を含んでいるか否かの判断処理結果を、生成ＡＩに生成指示するためのプロンプトを生成する生成部と、
を備える装置。
［２］
　前記ユーザ情報は、前記閲覧ユーザの性別、国籍または信仰する宗教を示す情報の少なくともいずれか一つである、
［１］に記載の装置。
［３］
　前記閲覧対象情報は、他のユーザが投稿した内容を示す情報、または投稿先にアクセス可能なアクセス情報を含む、
［１］または［２］に記載の装置。
［４］
　前記生成ＡＩにおいて判断された判断結果に基づいて、前記閲覧ユーザにとって閲覧してもよいか否かを判断する閲覧判断部、
をさらに備える、［１］から［３］のいずれか一に記載の装置。
［５］
　前記閲覧対象情報は、他のユーザにより、不特定多数のユーザによりアクセス可能なサーバに対して投稿された投稿情報である、
［１］から［４］のいずれか一に記載の装置。
［６］
　閲覧対象情報を取得する取得ステップと、
　前記閲覧対象情報を閲覧しようとする閲覧ユーザのユーザ情報を取得するユーザ情報取得ステップと、
　前記閲覧ユーザが閲覧しようとする内容についての前記閲覧対象情報および前記ユーザ情報に基づいて、生成ＡＩに、前記閲覧対象情報が、前記閲覧ユーザにとって適切な表現を含んでいるか否かの判断処理を指示するためのプロンプトを生成する生成ステップと、
を備える方法。
　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プロンプト生成装置１００およびユーザ端末４００等は、本開示のプロンプト生成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９は、本開示の一実施の形態に係るプロンプト生成装置１００およびユーザ端末４００等のハードウェア構成の一例を示す図である。上述のプロンプト生成装置１００およびユーザ端末４００等は、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、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。プロンプト生成装置１００およびユーザ端末４００等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。
　プロンプト生成装置１００およびユーザ端末４００等における各機能は、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、上述のプロンプト生成部１０３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、プロンプト生成部１０３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プロンプト生成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、上述の投稿情報処理部１０１、ユーザ情報取得部１０２、結果送信部１０４等は、通信装置１００４によって実現されてもよい。通信装置１００４は、送信部と受信部とで、物理的に、または論理的に分離された実装がなされてもよい。
　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、スピーカー、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、プロンプト生成装置１００およびユーザ端末４００等は、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。
１００…プロンプト生成装置、１０１…投稿情報処理部、１０２…ユーザ情報取得部、１０３…プロンプト生成部、１０４…結果送信部、２００…ユーザ情報ＤＢ、３００…ＬＬＭ、４００…ユーザ端末、４００ａ…ユーザ端末、４００ｂ…ユーザ端末、５００…ＳＮＳサーバ。

Claims (6)

  1. 　閲覧対象情報を取得する取得部と、
    　前記閲覧対象情報を閲覧しようとする閲覧ユーザのユーザ情報を取得するユーザ情報取得部と、
    　前記閲覧ユーザが閲覧しようとする内容についての前記閲覧対象情報および前記ユーザ情報に基づいて、前記閲覧対象情報が前記閲覧ユーザにとって適切な表現を含んでいるか否かの判断処理結果を、生成ＡＩに生成指示するためのプロンプトを生成する生成部と、
    を備える装置。
  2. 　前記ユーザ情報は、前記閲覧ユーザの性別、国籍または信仰する宗教を示す情報の少なくともいずれか一つである、
    請求項１に記載の装置。
  3. 　前記閲覧対象情報は、他のユーザが投稿した内容を示す情報、または投稿先にアクセス可能なアクセス情報を含む、
    請求項１に記載の装置。
  4. 　前記生成ＡＩにおいて判断された判断結果に基づいて、前記閲覧ユーザにとって閲覧してもよいか否かを判断する閲覧判断部、
    をさらに備える、請求項１に記載の装置。
  5. 　前記閲覧対象情報は、他のユーザにより、不特定多数のユーザによりアクセス可能なサーバに対して投稿された投稿情報である、
    請求項１に記載の装置。
  6. 　閲覧対象情報を取得する取得ステップと、
    　前記閲覧対象情報を閲覧しようとする閲覧ユーザのユーザ情報を取得するユーザ情報取得ステップと、
    　前記閲覧ユーザが閲覧しようとする内容についての前記閲覧対象情報および前記ユーザ情報に基づいて、生成ＡＩに、前記閲覧対象情報が、前記閲覧ユーザにとって適切な表現を含んでいるか否かの判断処理を指示するためのプロンプトを生成する生成ステップと、
    を備える方法。
     
PCT/JP2024/021364 2024-06-12 2024-06-12 プロンプト生成装置及び方法 Pending WO2025257982A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2024/021364 WO2025257982A1 (ja) 2024-06-12 2024-06-12 プロンプト生成装置及び方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2024/021364 WO2025257982A1 (ja) 2024-06-12 2024-06-12 プロンプト生成装置及び方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2025257982A1 true WO2025257982A1 (ja) 2025-12-18

Family

ID=98050362

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2024/021364 Pending WO2025257982A1 (ja) 2024-06-12 2024-06-12 プロンプト生成装置及び方法

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2025257982A1 (ja)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7589380B1 (ja) * 2023-09-22 2024-11-25 ソフトバンクグループ株式会社 システム

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7589380B1 (ja) * 2023-09-22 2024-11-25 ソフトバンクグループ株式会社 システム

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
NAKANO YUTO: "Improving aggression detection performance by contextual considerations using LLM", PROCEEDINGS OF THE 30TH ANNUAL MEETING OF ANLP, 4 March 2024 (2024-03-04), pages 591 - 596, XP093381305 *
大吉紗央里, 公開！マーケター向け「ChatGPT汎用プロンプト」, 日経トレンディ 2023.7月号, 04 June 2023, serial no. 508, pp. 41-43, non-official translation (OYOSHI, Saori, Released! "ChatGPT General Prompt" for marketers, NIKKEI Trendy July 2023 issue) *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JPWO2020054451A1 (ja) 対話装置
WO2019202788A1 (ja) 対話システム
US12164876B2 (en) Interactive system
JP7761451B2 (ja) 情報提供装置
JPWO2020054244A1 (ja) 対話情報生成装置
WO2019216054A1 (ja) 対話サーバ
US11914601B2 (en) Re-ranking device
WO2025234102A1 (ja) 情報出力装置および情報出力方法
WO2026009320A1 (ja) 装置および方法
JP7814536B2 (ja) 動画生成装置
WO2025262809A1 (ja) 装置および方法
JP2026007544A (ja) 生成装置及び生成方法
WO2026033700A1 (ja) 生成装置及び生成方法
WO2026047914A1 (ja) 装置および方法
WO2025210904A1 (ja) 変換装置および変換方法
WO2025191809A1 (ja) 情報処理装置および情報処理方法
JP2025122937A (ja) 対話処理システムおよび対話処理方法
WO2025262752A1 (ja) 加工装置および加工方法
WO2026042263A1 (ja) 装置および方法
WO2026047915A1 (ja) 装置および方法
JP2021077279A (ja) 情報提供システム
WO2025196906A1 (ja) 情報処理装置および情報処理方法
WO2025177371A1 (ja) 制御装置、制御方法、および制御システム
WO2026033598A1 (ja) 装置、システムおよび方法
WO2025258025A1 (ja) 取得装置および取得方法

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 24943345

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1