(57)【要約】      （修正有）【課題】汎用的なクラウド型ＡＩエンジンを活用して、目的に応じた複数の処理を簡単に実行させること。【解決手段】ＡＩチェイニング装置１０は、複数のＡＩエンジンのうち、利用するＡＩエンジンとＡＩエンジンを利用する順番とを示すシナリオを設定し、設定したシナリオに従って、ＡＩエンジンに対して処理結果記憶部１５ｄに記憶されたデータを順次送信する。そして、ＡＩチェイニング装置は、データを送信したＡＩエンジンから処理結果のデータを受信し、処理結果記憶部に格納する。【選択図】図２
2020009337.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のＡＩエンジンのうち、利用するＡＩエンジンとＡＩエンジンを利用する順番とを示すシナリオを設定する設定部と、
前記設定部によって設定されたシナリオに従って、ＡＩエンジンに対して記憶部に記憶されたデータを順次送信する送信部と、
前記送信部によってデータを送信したＡＩエンジンから処理結果のデータを受信し、前記記憶部に格納する格納部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記設定部は、入力された処理対象のデータの種別に応じて前記シナリオを選択し、該選択したシナリオを設定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記設定部は、処理対象のデータを入力したユーザの属性情報に応じて前記シナリオを選択し、該選択したシナリオを設定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記格納部は、前記設定部によって設定されたシナリオにある全てのＡＩエンジンに対してデータが順次送信された場合には、最後に格納した処理結果を出力することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
情報処理装置によって実行されるＡＩ制御方法であって、
複数のＡＩエンジンのうち、利用するＡＩエンジンとＡＩエンジンを利用する順番とを示すシナリオを設定する設定工程と、
前記設定工程によって設定されたシナリオに従って、ＡＩエンジンに対して記憶部に記憶されたデータを順次送信する送信工程と、
前記送信工程によってデータを送信したＡＩエンジンから処理結果のデータを受信し、前記記憶部に格納する格納工程と
を含んだことを特徴とするＡＩ制御方法。
【請求項６】
複数のＡＩエンジンのうち、利用するＡＩエンジンとＡＩエンジンを利用する順番とを示すシナリオを設定する設定ステップと、
前記設定ステップによって設定されたシナリオに従って、ＡＩエンジンに対して記憶部に記憶されたデータを順次送信する送信ステップと、
前記送信ステップによってデータを送信したＡＩエンジンから処理結果のデータを受信し、前記記憶部に格納する格納ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするＡＩ制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、ＡＩ制御方法およびＡＩ制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＡＩ（Artificial  Intelligence）の活用が本格化している。また、クラウド型ＡＩ（Artificial  Intelligence）エンジンとして、リモートで活用できるＡＩが増加している。クラウド型ＡＩエンジンとは、クラウド上のサービスとして呼び出して使えるＡＩエンジンである。
【０００３】
このようなＡＩエンジンには、例えば、画像を扱うＡＩや音声を扱うＡＩ、言語を扱いＡＩといったように、利用用途に応じて様々なＡＩが存在する。このため、ユーザは、利用用途に応じて、様々なＡＩのなかからＡＩを選択して利用している。また、各ＡＩエンジンは、システム毎に個別に設計されて組み込まれている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１５０３８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の技術では、目的に応じた複雑な処理を汎用的なクラウド型ＡＩエンジンに実行させることが難しいという課題があった。つまり、従来では、各ＡＩエンジンは、システム毎に個別に設計されて組み込まれているので、例えば、複数の処理をＡＩに実行させるためには、その処理の内容に特化したＡＩエンジンの新規開発が必要であった。また、システムに複雑な処理を実行させるために、処理内容に応じて、適切な汎用型ＡＩエンジンを単数または複数選定し、その選定したＡＩを処理の一部に組み込むことが考えられるが、そのためのシステムの設計や実装を、システム毎に実施する必要があった。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の情報処理装置は、複数のＡＩエンジンのうち、利用するＡＩエンジンとＡＩエンジンを利用する順番とを示すシナリオを設定する設定部と、前記設定部によって設定されたシナリオに従って、ＡＩエンジンに対して記憶部に記憶されたデータを順次送信する送信部と、前記送信部によってデータを送信したＡＩエンジンから処理結果のデータを受信し、前記記憶部に格納する格納部とを有することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明のＡＩ制御方法は、情報処理装置によって実行されるＡＩ制御方法であって、複数のＡＩエンジンのうち、利用するＡＩエンジンとＡＩエンジンを利用する順番とを示すシナリオを設定する設定工程と、前記設定工程によって設定されたシナリオに従って、ＡＩエンジンに対して記憶部に記憶されたデータを順次送信する送信工程と、前記送信工程によってデータを送信したＡＩエンジンから処理結果のデータを受信し、前記記憶部に格納する格納工程とを含んだことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明のＡＩ制御プログラムは、複数のＡＩエンジンのうち、利用するＡＩエンジンとＡＩエンジンを利用する順番とを示すシナリオを設定する設定ステップと、前記設定ステップによって設定されたシナリオに従って、ＡＩエンジンに対して記憶部に記憶されたデータを順次送信する送信ステップと、前記送信ステップによってデータを送信したＡＩエンジンから処理結果のデータを受信し、前記記憶部に格納する格納ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、汎用的なクラウド型ＡＩエンジンを活用して、目的に応じた複数の処理を簡単に実行させることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、第１の実施形態に係るＡＩチェイニングシステムの構成例を示すブロック図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係るＡＩチェイニング装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】図３は、ＡＩエンジン情報記憶部に記憶されるデータの一例を示す図である。
【図４】図４は、シナリオ情報記憶部に記憶されるデータの一例を示す図である。
【図５】図５は、アカウント情報を用いたＡＩエンジンへのログイン処理を説明する図である。
【図６】図６は、ＡＩエンジンとの間でデータを送受信する処理を説明する図である。
【図７】図７は、ＡＩエンジンとの間でデータを送受信する処理を説明する図である。
【図８】図８は、ＡＩチェイニングを活用した受付システムの一例を説明する図である。
【図９】図９は、ＡＩチェイニングを活用した受付システムの画面例を説明する図である。
【図１０】図１０は、ＡＩチェイニングを活用した多言語対応リモート会議システムの一例を説明する図である。
【図１１】図１１は、第１の実施形態に係るＡＩチェイニング装置における処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、シナリオ情報記憶部に記憶されるデータの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、ＡＩエンジンとの間でデータを送受信する処理を説明する図である。
【図１４】図１４は、シナリオ情報記憶部に記憶されるデータの一例を示す図である。
【図１５】図１５は、ユーザに応じてデータ送信先のＡＩエンジンを変更する処理を説明する図である。
【図１６】図１６は、プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本願に係る情報処理装置、ＡＩ制御方法およびＡＩ制御プログラムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態により本願に係る情報処理装置、ＡＩ制御方法およびＡＩ制御プログラムが限定されるものではない。
【００１２】
［第１の実施形態］
以下の実施の形態では、第１の実施形態に係るＡＩチェイニングシステムの構成、ＡＩチェイニング装置１０の構成、ＡＩチェイニング装置１０の処理の流れを順に説明し、最後に第１の実施形態による効果を説明する。
【００１３】
［ＡＩチェイニングシステムの構成］
図１は、第１の実施形態に係るＡＩチェイニングシステムの構成例を示すブロック図である。第１の実施形態に係るＡＩチェイニングシステムは、ＡＩチェイニング装置１０および複数のＡＩエンジン２０Ａ〜２０Ｃを有する。ＡＩチェイニング装置１０は、インターネット等のネットワーク３０を介して、複数のＡＩエンジン２０Ａ〜２０Ｃと接続している。なお、図１に示す構成は一例にすぎず、具体的な構成や各装置の数は特に限定されない。また、ＡＩエンジン２０Ａ〜２０Ｃについて、特に区別なく説明する場合には、ＡＩエンジン２０と記載する。
【００１４】
ＡＩチェイニング装置１０は、機能別に複数のクラウド型ＡＩエンジンと接続しており、複数のクラウド型ＡＩエンジン２０Ａ〜２０Ｃを任意に組み合わせて利用することができる情報処理装置である。また、ＡＩチェイニング装置１０は、例えば、スマートフォンやＰＣ（Personal  Computer）等の端末装置であってもよいし、端末装置から処理対象のデータを受け付けるサーバ装置であってもよい。
【００１５】
ＡＩチェイニング装置１０は、複数のＡＩエンジンのうち、利用するＡＩエンジン２０とＡＩエンジン２０を利用する順番とを示すシナリオを設定する。例えば、ＡＩチェイニング装置１０は、ＡＩエンジン２０Ａ、ＡＩエンジン２０Ｂ、ＡＩエンジン２０Ｃの順番で利用するシナリオを設定する。
【００１６】
この場合には、ＡＩチェイニング装置１０は、設定されたシナリオに従って、まず、ＡＩエンジン２０Ａに対してユーザによって入力された処理対象のデータを送信し、データを送信したＡＩエンジン２０Ａから処理結果のデータを受信し、記憶部１５（図２参照）に格納する。
【００１７】
そして、ＡＩチェイニング装置１０は、ＡＩエンジン２０Ａから受信した処理結果のデータをＡＩエンジン２０Ｂに対して送信し、データを送信したＡＩエンジン２０Ｂから処理結果のデータを受信し、記憶部１５に格納する。続いて、ＡＩチェイニング装置１０は、ＡＩエンジン２０Ｂから受信した処理結果のデータをＡＩエンジン２０Ｃに対して送信し、データを送信したＡＩエンジン２０Ｃから処理結果のデータを受信し、記憶部１５に格納する。その後、ＡＩチェイニング装置１０は、処理結果を出力する。
【００１８】
ＡＩエンジン２０Ａ〜２０Ｃは、汎用的なクラウド型エンジンを有する装置である。例えば、各ＡＩエンジン２０Ａ〜２０Ｃは、画像処理、音声処理、翻訳、Ｂｏｔ、文書作成等の機能のうちいずれかの機能を有する。なお、以下の説明では、ＡＩエンジン２０Ａが音声データとテキストデータを相互に変換する機能を有し、ＡＩエンジン２０Ｂがテキストを翻訳する機能を有し、ＡＩエンジン２０Ｃが英語テキストに対する返答を出力するＣｈａｔｂｏｔの機能を有するものとして適宜説明する。
【００１９】
［ＡＩチェイニング装置の構成］
次に、図２を用いて、図１に示したＡＩチェイニング装置１０の構成を説明する。図２は、第１の実施形態に係るＡＩチェイニング装置の構成例を示すブロック図である。図２に示すように、このＡＩチェイニング装置１０は、通信処理部１１、入力部１２、出力部１３、制御部１４および記憶部１５を有する。以下にＡＩチェイニング装置１０が有する各部の処理を説明する。なお、ＡＩチェイニング装置１０の各機能は、複数の装置が分散して保持してもよい。
【００２０】
通信処理部１１は、接続されるＡＩエンジン２０との間でやり取りする各種情報に関する通信を制御する。例えば、通信処理部１１は、ＡＩエンジン２０に処理対象のデータを送信し、ＡＩエンジン２０から処理結果のデータを受信する。
【００２１】
入力部１２は、タッチパネルやマイクロフォン、カメラ、キーボード、マウスなどの入力デバイスであり、ユーザから入力データを受付ける。出力部１３は、ディスプレイやスピーカなどの出力デバイスであり、各種情報を出力する。
【００２２】
また、記憶部１５は、制御部１４による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納するが、特に本発明に密接に関連するものとしては、アカウント情報記憶部１５ａ、ＡＩエンジン情報記憶部１５ｂ、シナリオ情報記憶部１５ｃおよび処理結果記憶部１５ｄを有する。例えば、記憶部１５は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置などである。
【００２３】
アカウント情報記憶部１５ａは、ユーザによって入力されたアカウント情報を記憶する。例えば、アカウント情報記憶部１５ａは、利用する全てのＡＩエンジン２０にログインするためのアカウント情報を記憶する。
【００２４】
ＡＩエンジン情報記憶部１５ｂは、ＡＩチェイニング装置１０に接続されるＡＩエンジン２０に関する情報を記憶する。ここで、図３を用いて、ＡＩエンジン情報記憶部１５ｂが記憶する情報の具体例について説明する。図３は、ＡＩエンジン情報記憶部に記憶されるデータの一例を示す図である。
【００２５】
図３に例示するように、ＡＩエンジン情報記憶部１５ｂは、ＡＩエンジンを一意に識別する「ＡＩエンジンＩＤ」と、ＡＩエンジンの種別を示す「ＡＩ種別」と、ＡＩエンジンが処理可能な入力データの形式を示す「入力データ形式」と、ＡＩエンジンが処理結果として出力する出力データの形式を示す「出力データ形式」と、その他の付加的な情報を示す「備考」とを対応付けて記憶する。なお、ＡＩエンジン情報記憶部１５ｂが記憶する情報は、予め設定された情報であるが、適宜追加、変更、削除が可能な情報である。例えば、ＡＩチェイニング装置１０に接続されるＡＩエンジン２０が変更された場合には、ＡＩエンジン情報記憶部１５ｂに記憶される情報も手動または自動により変更されるものとする。
【００２６】
シナリオ情報記憶部１５ｃは、複数のＡＩエンジン２０のうち、利用するＡＩエンジン２０とＡＩエンジン２０を利用する順番とを示すシナリオを記憶する。ここで、図４を用いて、シナリオ情報記憶部１５ｃが記憶する情報の具体例について説明する。図４は、シナリオ情報記憶部に記憶されるデータの一例を示す図である。
【００２７】
図４に例示するように、シナリオ情報記憶部１５ｃは、シナリオを一意に識別する「シナリオＩＤ」と各ＡＩエンジン２０とのデータ授受の順序を示す「順番」とを対応付けて記憶する。図４の例では、シナリオ情報記憶部１５ｃは、シナリオＩＤ「Ａ」のシナリオとして、ＡＩエンジンＩＤ「１」のＡＩエンジン２０、ＡＩエンジンＩＤ「２」のＡＩエンジン２０、ＡＩエンジンＩＤ「３」のＡＩエンジン２０、ＡＩエンジンＩＤ「２」のＡＩエンジン２０、ＡＩエンジンＩＤ「１」のＡＩエンジン２０の順番でデータの送受信を行うシナリオを記憶する。なお、図４の例では、シナリオＩＤ「Ａ」のシナリオのみが記憶されているが、複数のシナリオを記憶してもよい。複数のシナリオを記憶する場合には、どのような条件の場合にどのシナリオを使用するか設定するものとする。また、シナリオ情報記憶部１５ｃは、予め設定された情報であるが、適宜追加、変更、削除が可能な情報である。
【００２８】
処理結果記憶部１５ｄは、入力された処理対象のデータおよびＡＩエンジン２０から受信した処理結果のデータを記憶する。具体的には、処理結果記憶部１５ｄは、入力部１２を介して入力された処理対象のデータと、ＡＩエンジン２０から受信した処理結果のデータを記憶する。
【００２９】
制御部１４は、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行するが、特に本発明に密接に関連するものとしては、アカウント制御部１４ａ、設定部１４ｂ、送信部１４ｃおよび格納部１４ｄを有する。ここで、制御部１４は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などの電子回路やＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積回路である。
【００３０】
アカウント制御部１４ａは、アカウント情報を用いて、利用するＡＩエンジン２０へログインするように制御する。例えば、図４に例示するように、ＡＩチェイニング装置１０のアカウント制御部１４ａは、利用する全てのＡＩエンジン２０Ａ〜２０Ｃにログインするためのアカウント情報をアカウント情報記憶部１５ａから読み出し、読み出したアカウント情報を用いて、ＡＩエンジン２０Ａ〜２０Ｃにログインする。
【００３１】
設定部１４ｂは、複数のＡＩエンジン２０のうち、利用するＡＩエンジン２０とＡＩエンジン２０を利用する順番とを示すシナリオを設定する。例えば、設定部１４ｂは、入力部１２を介して処理対象のデータが入力されると、シナリオ情報記憶部１５ｃからシナリオを読み出し、読み出したシナリオを設定する。
【００３２】
送信部１４ｃは、設定部１４ｂによって設定されたシナリオに従って、ＡＩエンジン２０に対して処理結果記憶部１５ｄに記憶されたデータを順次送信する。例えば、送信部１４ｃは、シナリオにある全てのＡＩエンジン２０に送信するまで、シナリオの順番に従って、ＡＩエンジン２０に対して処理結果記憶部１５ｄに記憶されたデータを送信する処理を繰り返す。
【００３３】
格納部１４ｄは、送信部１４ｃによってデータを送信したＡＩエンジン２０から処理結果のデータを受信し、処理結果記憶部１５ｄに格納する。例えば、格納部１４ｄは、ＡＩエンジン２０から処理結果のデータを受信するたびに、処理結果のデータを処理結果記憶部１５ｄに格納し、設定部１４ｂによって設定されたシナリオにある全てのＡＩエンジン２０に対してデータが順次送信された場合には、最後に格納した処理結果を、出力部１３を介して出力する。
【００３４】
ここで、図６および図７を用いて、ＡＩチェイニング装置１０がＡＩエンジン２０との間でデータを送受信する処理を説明する。図６および図７は、ＡＩエンジンとの間でデータを送受信する処理を説明する図である。図６および図７の例では、ＡＩチェイニング装置１０は、シナリオに従って、ＡＩエンジンＩＤ「１」のＡＩエンジン２０、ＡＩエンジンＩＤ「２」のＡＩエンジン２０、ＡＩエンジンＩＤ「３」のＡＩエンジン２０、ＡＩエンジンＩＤ「２」のＡＩエンジン２０、ＡＩエンジンＩＤ「１」のＡＩエンジン２０の順番でデータの送受信を行うものとする。
【００３５】
図６に例示するように、ＡＩチェイニング装置１０は、設定されたシナリオに従って、まず、ユーザに入力された処理対象の音声データ（日本語）を、音声データをテキストデータに変換するＡＩエンジン２０Ａに対して送信する（図６の（１）参照）。そして、ＡＩチェイニング装置１０は、ＡＩエンジン２０Ａから処理結果のテキストデータ（日本語）を受信し、処理結果記憶部１５ｄに格納する（図６の（２）参照）。
【００３６】
そして、ＡＩチェイニング装置１０は、ＡＩエンジン２０Ａから受信したテキストデータ（日本語）を、テキストデータを翻訳するＡＩエンジン２０Ｂに対して送信する（図６の（３）参照）。続いて、ＡＩチェイニング装置１０は、ＡＩエンジン２０Ｂから処理結果のテキストデータ（英語）を受信し、処理結果記憶部１５ｄに格納する（図６の（４）参照）。
【００３７】
そして、ＡＩチェイニング装置１０は、ＡＩエンジン２０Ｂから受信したテキストデータ（英語）を、英語対応ＣｈａｔｂｏｔのＡＩエンジン２０Ｃに対して送信する（図６の（５）参照）。続いて、ＡＩチェイニング装置１０は、ＡＩエンジン２０Ｃから処理結果として、返答のテキストデータ（英語）を受信し、処理結果記憶部１５ｄに格納する（図６の（６）参照）。
【００３８】
そして、図７に例示するように、ＡＩチェイニング装置１０は、ＡＩエンジン２０Ｃから受信したテキストデータ（英語）を、ＡＩエンジン２０Ｂに対して送信する（図７の（７）参照）。続いて、ＡＩチェイニング装置１０は、ＡＩエンジン２０Ｂから処理結果のテキストデータ（日本語）を受信し、処理結果記憶部１５ｄに格納する（図７の（８）参照）。
【００３９】
そして、ＡＩチェイニング装置１０は、ＡＩエンジン２０Ｂから受信したテキストデータ（日本語）を、テキストデータを音声データに変換するＡＩエンジン２０Ａに対して送信する（図７の（９）参照）。続いて、ＡＩチェイニング装置１０は、ＡＩエンジン２０Ａから処理結果の音声データ（日本語）を受信し、処理結果記憶部１５ｄに格納する（図７の（１０）参照）。そして、ＡＩチェイニング装置１０は、処理結果記憶部１５ｄに格納した音声データを出力する。なお、ＡＩチェイニング装置１０は、音声データ（日本語）を処理結果記憶部１５ｄに格納せずに、ストリーミング再生するようにしてもよい。
【００４０】
このように、ＡＩチェイニング装置１０は、汎用的なクラウド型の複数のＡＩエンジン２０Ａ〜２０Ｃを利用することで、ユーザの日本語の音声入力に対して、返答の日本語音声を出力することができる。ＡＩチェイニング装置１０は、複数のクラウド型ＡＩエンジン２０Ａ〜２０Ｃの活用を簡単に実現し、複数のクラウド型ＡＩエンジン２０Ａ〜２０Ｃを任意に組み合わせて利用することができる。
【００４１】
また、ＡＩチェイニング装置１０によるＡＩエンジン２０の活用例について説明する。例えば、図８および図９を用いて、ＡＩチェイニングを活用した多言語対応受付システムについて説明する。図８は、ＡＩチェイニングを活用した受付システムの一例を説明する図である。図９は、ＡＩチェイニングを活用した受付システムの画面例を説明する図である。
【００４２】
図８に例示するように、ＡＩチェイニング装置１０は、複数のＡＩエンジン２０ａ〜２０ｆに接続されている。例えば、ＡＩチェイニング装置１０は、来場者の顔写真を自動撮影し、顔写真のデータを顔認識を行うＡＩエンジン２０ａに送信する。そして、ＡＩチェイニング装置１０は、顔認識の結果から人物を特定し、該当者が初来場か否かを判定する。そして、ＡＩチェイニング装置１０は、訪問者の来場回数に応じて、応対シナリオを変更するように英語対応ＣｈａｔｂｏｔのＡＩエンジン２０ｄに指示する。
【００４３】
そして、ＡＩチェイニング装置１０は、訪問者の音声データの入力を受け付けると、音声データをテキストデータに変換するＡＩエンジン２０ｂに対して送信して、音声データをテキストデータに変換させる。そして、ＡＩチェイニング装置１０は、ＡＩエンジン２０ｂから受信したテキストデータ（日本語）を、テキストデータを翻訳するＡＩエンジン２０ｃに対して送信して、そのテキストデータを英語に翻訳させる。
【００４４】
そして、ＡＩチェイニング装置１０は、翻訳された英語のテキストデータをＡＩエンジン２０ｄに送信し、返答の英語のテキストデータを受信する。そして、ＡＩチェイニング装置１０は、ＡＩエンジン２０ｂから受信したテキストデータ（英語）を、テキストデータを翻訳するＡＩエンジン２０ｃに対して送信して、そのテキストデータを日本語に翻訳させる。続いて、ＡＩチェイニング装置１０は、テキストデータを音声データに変換するＡＩエンジン２０ｂに対して送信して、テキストデータを音声データに変換させ、該音声データの音声を訪問者に返す。
【００４５】
続いて、ＡＩチェイニング装置１０は、音声にて訪問先の指定を受け付けた場合には、ＡＩエンジン２０ｂに音声データを送信してテキストデータに変換させる。そして、ＡＩチェイニング装置１０は、変換されたテキストデータをＡＩエンジン２０ｅに送信してグループウェアの連絡先から検索して特定する。さらに、ＡＩチェイニング装置１０は、グループウェアの連絡先のデータを、外線発信機能を有するＡＩエンジン２０ｆに送信し、連絡先に電話を掛けさせる。
【００４６】
ここで、図９の例を用いて、ＡＩチェイニングを活用した受付システムの画面例について説明する。例えば、図９の（１）に例示するように、ＡＩチェイニング装置１０は、訪問者が任意の言語を選択可能な画面を表示する。そして、訪問者により言語が選択されると、図９の（２）に例示するように、ＡＩチェイニング装置１０は、ＡＩコンシェルジュが発声する内容を画面中央部のＲｅｐｌｙ  Ｍｅｓｓａｇｅの枠内にテキストで表示する。
【００４７】
そして、図９の（３）に例示するように、ＡＩチェイニング装置１０は、訪問者が発話した内容は画面下部のＳｅｎｄ  Ｍｅｓｓａｇｅにテキスト表示するとともに、上述したように、ＡＩエンジン３０ｃによりテキストデータが翻訳され、ＡＩエンジン３０ｄにデータを送信する。そして、ＡＩチェイニング装置１０は、ＡＩエンジン３０ｄの返答のテキストデータを、ＡＩエンジン３０ｂ、３０ｃに送信することで、翻訳し、テキストデータを音声データに変換する。これにより、ＡＩチェイニング装置１０は、ＡＩコンシェルジュが音声データを発声するとともに、発声する内容を画面中央部のＲｅｐｌｙ  Ｍｅｓｓａｇｅの枠内にテキストで表示して、訪問者に対して返答する。
【００４８】
また、ＡＩチェイニング装置１０によるＡＩエンジン２０のその他の活用例について説明する。例えば、図１０を用いて、ＡＩチェイニングを活用した多言語対応リモート会議システムについて説明する。図１０は、ＡＩチェイニングを活用した多言語対応リモート会議システムの一例を説明する図である。
【００４９】
図１０に例示するように、ＡＩチェイニング装置１０は、複数のＡＩエンジン２０Ｘ〜２０Ｚおよび複数の端末４０と接続されている。また、各端末４０を利用するユーザは、それぞれ異なる母国語が異なるものとする。
【００５０】
ＡＩチェイニング装置１０は、会議参加者の音声データをテキストデータに変換するＡＩエンジン２０Ｘに対して送信して、音声データをテキストデータに変換させる。そして、ＡＩチェイニング装置１０は、テキストデータを翻訳するＡＩエンジン２０Ｙに対して送信して、そのテキストデータをそれぞれのユーザの母国語に翻訳し、各ユーザの端末４０に表示させる。また、ＡＩチェイニング装置１０は、全ての発言のテキストデータをＡＩエンジン２０Ｙに送信し、文書を要約するＡＩエンジン２０Ｚが対応する言語に翻訳させる。そして、ＡＩチェイニング装置１０は、翻訳したデータをＡＩエンジン２０Ｚに送信して、文書の要約を実施させ、要約された文書を議事録として会議参加者の端末４０に表示させる。
【００５１】
このように、ＡＩチェイニング装置１０では、複数のクラウド型ＡＩエンジン２０と接続し、処理内容に応じて必要なＡＩエンジンと適切な順序で、順次処理データの送受信を行うので、複数の処理や複雑な処理を汎用的なクラウド型ＡＩエンジン２０を組み合わせて実行させることができる。また、ＡＩチェイニング装置１０では、シナリオ情報記憶部１５ｃに記憶されたシナリオを手動または自動で変更することで、処理内容に応じて、必要なＡＩエンジンを選択し、適切な順序に並び変えることができる。
【００５２】
［ＡＩチェイニング装置の処理手順］
次に、図１１を用いて、第１の実施形態に係るＡＩチェイニング装置１０による処理手順の例を説明する。図１１は、第１の実施形態に係るＡＩチェイニング装置における処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００５３】
図１１に例示するように、ＡＩチェイニング装置１０の設定部１４ｂは、入力部１２を介して処理対象のデータの入力を受け付けると（ステップＳ１０１肯定）、シナリオ情報記憶部１５ｃからシナリオを読み出し、読み出したシナリオを設定する（ステップＳ１０２）。
【００５４】
続いて、送信部１４ｃは、設定部１４ｂによって設定されたシナリオに従って、ＡＩエンジン２０に対して処理対象のデータを送信する（ステップＳ１０３）。そして、格納部１４ｄは、送信部１４ｃによってデータを送信したＡＩエンジン２０から処理結果のデータを受信し（ステップＳ１０４）、処理結果記憶部１５ｄに格納する（ステップＳ１０５）。
【００５５】
そして、格納部１４ｄは、シナリオにある全てのＡＩエンジン２０に送信したか判定する（ステップＳ１０６）。そして、格納部１４ｄがシナリオにある全てのＡＩエンジン２０に送信していないと判定した場合には（ステップＳ１０６否定）、送信部１４ｃは、処理結果記憶部１５ｄからデータを読出し（ステップＳ１０７）、ステップＳ１０３に戻る。つまり、送信部１４ｃは、シナリオに従って、次のＡＩエンジン２０に対してデータを送信する（ステップＳ１０３）。その後、シナリオにある全てのＡＩエンジン２０に送信するまで、ステップＳ１０３〜Ｓ１０７の処理が繰り返し行われる。
【００５６】
また、格納部１４ｄがシナリオにある全てのＡＩエンジン２０に送信したと判定した場合には（ステップＳ１０６肯定）、最後に格納した処理結果を、出力部１３を介して出力する（ステップＳ１０８）。
【００５７】
（第１の実施形態の効果）
第１の実施形態に係るＡＩチェイニング装置１０は、複数のＡＩエンジンのうち、利用するＡＩエンジン２０とＡＩエンジン２０を利用する順番とを示すシナリオを設定し、設定したシナリオに従って、ＡＩエンジン２０に対して処理結果記憶部１５ｄに記憶されたデータを順次送信する。そして、ＡＩチェイニング装置１０は、データを送信したＡＩエンジン２０から処理結果のデータを受信し、処理結果記憶部１５ｄに格納する。このため、汎用的なクラウド型ＡＩエンジンを活用して、目的に応じた複数の処理を簡単に実行させることが可能である。
【００５８】
つまり、従来では、それぞれ個別のシステムで実現していた処理を、ＡＩチェイニング装置１０では、複数のクラウド型ＡＩエンジンを活用することにより、簡単に一つのシステムで実行することができる。
【００５９】
［第２の実施形態］
上述した第１の実施形態では、一つのシナリオが予め設定された場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、複数のシナリオが設定され、入力された処理対象のデータの種別に応じてシナリオを選択し、該選択したシナリオを設定するようにしてもよい。
【００６０】
そこで、以下では、第２の実施形態に係るＡＩチェイニング装置１０Ａが、入力された処理対象のデータの種別に応じてシナリオを選択し、該選択したシナリオを設定する場合について説明する。なお、第１の実施形態に係るＡＩチェイニング装置１０と同様の構成や処理については説明を省略する。
【００６１】
まず、図１２の例を用いて、ＡＩチェイニング装置１０Ａのシナリオ情報記憶部１５ｃに記憶されるシナリオについて説明する。図１２は、シナリオ情報記憶部に記憶されるデータの一例を示す図である。図１２に例示するように、シナリオ情報記憶部１５ｃは、シナリオＩＤ「Ａ」のシナリオと、シナリオＩＤ「Ｂ」のシナリオを記憶する。これらのシナリオは、入力された処理対象のデータの種別に応じて設定部１４ｂによって選択される。
【００６２】
また、設定部１４ｂは、入力された処理対象のデータの種別に応じてシナリオを選択し、該選択したシナリオを設定する。例えば、設定部１４ｂは、入力された処理対象のデータの種別が音声データである場合には、シナリオＩＤ「Ａ」のシナリオを選択し、入力された処理対象のデータの種別がテキストデータである場合には、シナリオＩＤ「Ｂ」のシナリオを選択する。
【００６３】
ここで、図１３を用いて、入力された処理対象のデータの種別がテキストデータであり、シナリオＩＤ「Ｂ」のシナリオが選択された場合の処理について説明する。図１３は、ＡＩエンジンとの間でデータを送受信する処理を説明する図である。なお、シナリオＩＤ「Ａ」のシナリオが選択された場合は、前述したように、図６および図７で例示した処理が行われるため、説明を省略する。
【００６４】
図１３に例示するように、ＡＩチェイニング装置１０Ａは、設定されたシナリオに従って、まず、ユーザに入力された処理対象のテキストデータ（日本語）を、テキストデータを翻訳するＡＩエンジン２０Ｂに対して送信する（図１３の（１）参照）。続いて、ＡＩチェイニング装置１０Ａは、ＡＩエンジン２０Ｂから処理結果のテキストデータ（英語）を受信し、処理結果記憶部１５ｄに格納する（図１３の（２）参照）。
【００６５】
そして、ＡＩチェイニング装置１０Ａは、ＡＩエンジン２０Ｂから受信したテキストデータ（英語）を、英語対応ＣｈａｔｂｏｔのＡＩエンジン２０Ｃに対して送信する（図１３の（３）参照）。続いて、ＡＩチェイニング装置１０Ａは、ＡＩエンジン２０Ｃから処理結果として、返答のテキストデータ（英語）を受信し、処理結果記憶部１５ｄに格納する（図１３の（４）参照）。
【００６６】
そして、ＡＩチェイニング装置１０Ａは、ＡＩエンジン２０Ｃから受信したテキストデータ（英語）を、ＡＩエンジン２０Ｂに対して送信する（図１３の（５）参照）。続いて、ＡＩチェイニング装置１０Ａは、ＡＩエンジン２０Ｂから処理結果のテキストデータ（日本語）を受信し、処理結果記憶部１５ｄに格納する（図１３の（６）参照）。そして、ＡＩチェイニング装置１０は、処理結果記憶部１５ｄに格納したテキストデータ（日本語）を出力する。
【００６７】
このように、ＡＩチェイニング装置１０Ａは、入力された処理対象のデータの種別に応じてシナリオを選択し、該選択したシナリオを設定するので、入力データのデータ形式を問わずに処理を行うことができる。例えば、ＡＩチェイニング装置１０Ａは、音声データおよびテキストデータのいずれでもユーザがデータ入力できるように構成され、入力されたデータが音声データかテキストデータかに応じて、シナリオを変更する。このため、汎用的なクラウド型ＡＩエンジンを活用して、目的に応じた複数の処理をより柔軟に実行させることが可能である。
【００６８】
［第３の実施形態］
上述した第２の実施形態では、処理対象のデータの種別に応じてシナリオを選択し、該選択したシナリオを設定する場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、処理対象のデータを入力したユーザの属性情報に応じてシナリオを選択し、該選択したシナリオを設定するようにしてもよい。
【００６９】
そこで、以下では、第３の実施形態に係るＡＩチェイニング装置１０Ｂが、処理対象のデータを入力したユーザの属性情報に応じてシナリオを選択し、該選択したシナリオを設定する場合について説明する。なお、第１の実施形態に係るＡＩチェイニング装置１０と同様の構成や処理については説明を省略する。
【００７０】
まず、図１４の例を用いて、ＡＩチェイニング装置１０Ｂのシナリオ情報記憶部１５ｃに記憶されるシナリオについて説明する。図１４は、シナリオ情報記憶部に記憶されるデータの一例を示す図である。図１４に例示するように、シナリオ情報記憶部１５ｃは、シナリオＩＤ「Ａ」のシナリオと、シナリオＩＤ「Ｂ」のシナリオとを記憶する。これらのシナリオは、ユーザの属性情報に応じて設定部１４ｂによって選択される。
【００７１】
また、設定部１４ｂは、処理対象のデータを入力したユーザの属性情報に応じてシナリオを選択し、該選択したシナリオを設定する。例えば、設定部１４ｂは、処理対象のデータを入力したユーザの国籍が英語圏の国（例えば、アメリカ、イギリス）である場合には、シナリオＩＤ「Ａ」を選択し、ユーザの国籍が中国語圏の国（例えば、中国）である場合には、シナリオＩＤ「Ｂ」を選択する。
【００７２】
例えば、図１５に例示するように、ＡＩチェイニング装置１０Ｂは、テキストを翻訳するＡＩエンジン２０として、英語のテキストを翻訳することに特化したＡＩエンジン２０Ｂと中国語のテキストを翻訳することに特化したＡＩエンジン２０Ｄとに接続されているものとする。ＡＩチェイニング装置１０Ｂは、シナリオＩＤ「Ａ」の選択された場合には、ユーザによって発話された英語をテキスト化したテキストデータをＡＩエンジン２０Ｂに送信する。また、ＡＩチェイニング装置１０Ｂは、シナリオＩＤ「Ｂ」の選択された場合には、ユーザによって発話された中国語をテキスト化したテキストデータをＡＩエンジン２０Ｄに送信する。
【００７３】
このように、ＡＩチェイニング装置１０Ｂは、処理対象のデータを入力したユーザの属性情報に応じてシナリオを選択し、該選択したシナリオを設定するので、ユーザの特性に応じて、汎用的なクラウド型ＡＩエンジンをより適切に活用し、目的に応じた複数の処理を実行させることが可能である。
【００７４】
（システム構成等）
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵやＧＰＵおよび当該ＣＰＵやＧＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００７５】
また、本実施の形態において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００７６】
（プログラム）
また、上記実施形態において説明した各装置が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。例えば、実施形態に係るＡＩチェイニング装置１０が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータがプログラムを実行することにより、上記実施形態と同様の効果を得ることができる。さらに、かかるプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み込ませて実行することにより上記実施形態と同様の処理を実現してもよい。
【００７７】
図１６は、プログラムを実行するコンピュータを示す図である。図１６に例示するように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有し、これらの各部はバス１０８０によって接続される。
【００７８】
メモリ１０１０は、図１６に例示するように、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０１１及びＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、図１６に例示するように、ハードディスクドライブ１０９０に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、図１６に例示するように、ディスクドライブ１１００に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１１００に挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、図１６に例示するように、例えばマウス１１１０、キーボード１１２０に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、図１６に例示するように、例えばディスプレイ１１３０に接続される。
【００７９】
ここで、図１６に例示するように、ハードディスクドライブ１０９０は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、上記の、プログラムは、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ１０９０に記憶される。
【００８０】
また、上記実施形態で説明した各種データは、プログラムデータとして、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出し、各種処理手順を実行する。
【００８１】
なお、プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
【００８２】
上記の実施形態やその変形は、本願が開示する技術に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００８３】
１０  ＡＩチェイニング装置
１１  通信処理部
１２  入力部
１３  出力部
１４  制御部
１４ａ  アカウント制御部
１４ｂ  設定部
１４ｃ  送信部
１４ｄ  格納部
１５  記憶部
１５ａ  アカウント情報記憶部
１５ｂ  ＡＩエンジン情報記憶部
１５ｃ  シナリオ情報記憶部
１５ｄ  処理結果記憶部
２０、２０Ａ〜２０Ｄ  ＡＩエンジン
３０  ネットワーク
４０  端末
【図１】
2020009337.tif 000003
【図２】
2020009337.tif 000004
【図３】
2020009337.tif 000005
【図４】
2020009337.tif 000006
【図５】
2020009337.tif 000007
【図６】
2020009337.tif 000008
【図７】
2020009337.tif 000009
【図８】
2020009337.tif 000010
【図９】
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【図１０】
2020009337.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2020009337.tif 000015
【図１４】
2020009337.tif 000016
【図１５】
2020009337.tif 000017
【図１６】
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