生成AI活用
現在実装されている大規模言語モデル（Large Language Models、LLM）はプロンプトの内容によっては適切な回答が得られない場合も多くありますが、本特許を活用したシステムでは、本来質問者が行うAIとの対話や質問内容の工夫を、サービス側に蓄積されたデータとプログラムによって自動で処理を行い、質問者がより短いプロセスで適切な情報を得られる効率的な仕組みとなっているため、行動の意思決定を行う際に、必要な情報をより手軽に的確に入手できます。また、システムからは質問者に対して新たな提案や適切な広告を提供することも可能です。
これらの技術はRAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）の技術をベースに、プロンプト調整やデータ参照のプロセスを最適化する工夫を行って実現したものです。
◆弊社技術の特徴
◆特許技術の概要
- ◆質問の意図を解釈しプロンプト（AIへの指示）を最適化する技術（特許第7672024号）
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ユーザーが施設や行動の推薦を求める質問をした際、推薦する行動の目的や感情、または状況や条件（例：現在地、時間的制約、趣味など）に関する情報が質問に含まれていないと判断された場合、これらの情報を補完します。
質問文の表面的な情報だけでなく、ユーザーが行動を実行する目的や状況といった深い文脈情報（文脈情報）を補完することで、LLMに対しより具体的な指示を与え、的確性を高めた回答（例えば、ユーザーの趣味に合わせた施設の提案）を生成させることが可能になります。
- ◆施設や地域の情報に基づき回答の正確性を高める技術（特許第7595387号）
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プロンプトに施設または地域の推薦を求める施設希望情報が含まれる場合、施設や地域に関する情報を記憶するデータベースから情報を取得または生成し、その情報に基づいてLLMが取得した回答を編集します。
LLMが生成する情報が実在の施設や地域の情報と乖離するリスクを回避し、外部の専門情報データベースの信頼性を活用して回答を補強・編集します。これにより、LLMを利用しつつも、実際に存在する施設や地域に関する情報を提案することが可能となります。
- ◆利用者への提案情報を生成し回答に含める技術（特許第7595388号）
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LLMから取得した回答に、利用者の行動に関わる情報が含まれている場合、その行動に対応する提案情報を生成し、回答を編集します。
単なる情報提供に留まらず、回答に関連した具体的な行動（例：観光地の予約サイトのURL提供、移動手段の提案、スケジュールへの登録提案）を利用者に提示することで、ユーザー体験の向上とサービス利用の活性化を図ります。
- ◆プロンプトに対する回答の適格性を判断する技術（特許第7599255号）
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事前に用意されたプロンプト例とそれに対応する回答例をもとに、LLMが出力した回答が、ユーザーの質問に対する回答として適切か否かを判定する手段を備えています。
LLMの回答の品質を客観的に評価し、不適切な回答を未然に防ぎ、ユーザーに常に適切な回答を提供できる仕組みを実現します。
- ◆質問と回答に連動した適切な広告を提案する技術（特許第7665243号）
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広告に関する情報が格納されたデータベースから、LLMの回答と類似する複数の広告情報を取得し、さらにその中から、ユーザーのプロンプト（質問）とも類似する1以上の広告情報を選別する技術です。
回答内容だけでなく、ユーザーの入力した質問の真の意図や文脈にも合致する、よりターゲティングされた適切な広告情報を提供することで、広告の効果とユーザー満足度を同時に高めることができます。