(57)【要約】【課題】人工知能を用いてユーザーを代理することが出来るシステムの提供。【解決手段】サーバーは、一般的なデータを収集しビッグデータ分析し機械学習した結果である汎用データ学習結果とユーザーの個人的なデータを収集しビッグデータ分析し機械学習した結果である個人データ学習結果とが記憶された記憶部と、他者からの働きかけをトリガーとして検知するトリガー処理部と、トリガーとして検知された他者からの働きかけの内容を、汎用データ学習結果を用いて、推論により行うべきタスクとして認識するタスク認識部と、汎用データ学習結果を生成する汎用データ学習部と、汎用データ学習結果を用いて推論を行い、個々人に依存しない汎用的、一般的な処理を実行する一般的処理実行部と、個人データ学習結果を用いて推論を行い、個人に依存する個人的な処理を実行する個人的処理実行部とを備え、ＰＣは、個人データ学習結果を生成する個人データ学習部を備える。【選択図】図６
2019040542.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワーク接続されたサーバーとパーソナルコンピューターとを含み、
前記サーバーは、
一般的なデータを広く収集可能なクラウド上にあり、
前記パーソナルコンピューターと通信可能な第１の通信部と、
一般的なデータを収集しビッグデータ分析し機械学習した結果である汎用データ学習結果とユーザーの個人的なデータを収集しビッグデータ分析し機械学習した結果である個人データ学習結果とが記憶された記憶部と、
他者からの働きかけをトリガーとして検知するトリガー処理部と、
トリガーとして検知された他者からの働きかけの内容を、前記汎用データ学習結果を用いて、推論により行うべきタスクとして認識するタスク認識部と、
前記汎用データ学習結果を生成する汎用データ学習部と、
前記汎用データ学習結果を用いて推論を行い、個々人に依存しない汎用的、一般的な処理を実行する一般的処理実行部と、
前記個人データ学習結果を用いて推論を行い、個人に依存する個人的な処理を実行する個人的処理実行部と
を備え、
前記パーソナルコンピューターは、
前記サーバーと通信可能な第２の通信部と、
前記個人データ学習結果を生成する個人データ学習部と、
生成された前記個人データ学習結果を前記サーバーの前記記憶部に保存する学習結果保存部と
を備えた
情報処理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理システムであって、
前記一般的処理実行部および前記個人的処理実行部で行われた推論の確度を計算する推論確度計算部と、
前記個人的処理実行部により作成された複数の成果物を推論の確度の高いものから順に前記ユーザーに提示し、前記ユーザーによる採用する成果物の選択を受け付けるユーザー選択受付部と
をさらに備えた
情報処理システム。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理システムであって、
前記ユーザーが選択した成果物の内容をさらに修正する場合、修正内容を受け付けるユーザー修正受付部をさらに備えた
情報処理システム。
【請求項４】
ネットワーク接続されたサーバーとパーソナルコンピューターとを含んだ情報処理システムにおいて稼働するプログラムであって、
他者からの働きかけをトリガーとして検知するトリガー処理部、
トリガーとして検知された他者からの働きかけの内容を、一般的なデータを収集しビッグデータ分析し機械学習した結果である汎用データ学習結果を用いて、推論により行うべきタスクとして認識するタスク認識部、
前記汎用データ学習結果を生成する汎用データ学習部、
前記汎用データ学習結果を用いて推論を行い、個々人に依存しない汎用的、一般的な処理を実行する一般的処理実行部、および
ユーザーの個人的なデータを収集しビッグデータ分析し機械学習した結果である個人データ学習結果を用いて推論を行い、個人に依存する個人的な処理を実行する個人的処理実行部
として前記サーバーを稼働させ、
前記個人データ学習結果を生成する個人データ学習部、および
生成された前記個人データ学習結果を前記サーバーの記憶部に保存する学習結果保存部
として前記パーソナルコンピューターを稼働させる
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人工知能を用いてユーザーをシミュレートする情報処理システムおよび情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、人工知能に関する様々な問題を解決するための工夫がなされてきた。
【０００３】
例えば、特許文献１において開示されている技術は、人間が蓄積してきた正しい知識を源泉として知識体系を構築し、全ての処理過程における処理状況も人間が理解できる形で表示することが可能なシステムとなっているので「記号接地問題」を解決した「暴走しない人工知能」の実現が可能である、というものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−４０７３０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、これまでの人工知能は、ユーザーの情報を収集して個々のユーザーのニーズに合った補助を行うことは出来たが、ユーザー自身の代理をすることは出来なかった。
【０００６】
以上のような事情に鑑み、本発明の目的は、人工知能を用いてユーザーを代理することが出来る情報処理システムおよび情報処理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明の一形態に係る情報処理システムは、ネットワーク接続されたサーバーとパーソナルコンピューターとを含み、前記サーバーは、一般的なデータを広く収集可能なクラウド上にあり、前記パーソナルコンピューターと通信可能な第１の通信部と、一般的なデータを収集しビッグデータ分析し機械学習した結果である汎用データ学習結果とユーザーの個人的なデータを収集しビッグデータ分析し機械学習した結果である個人データ学習結果とが記憶された記憶部と、他者からの働きかけをトリガーとして検知するトリガー処理部と、トリガーとして検知された他者からの働きかけの内容を、前記汎用データ学習結果を用いて、推論により行うべきタスクとして認識するタスク認識部と、前記汎用データ学習結果を生成する汎用データ学習部と、前記汎用データ学習結果を用いて推論を行い、個々人に依存しない汎用的、一般的な処理を実行する一般的処理実行部と、前記個人データ学習結果を用いて推論を行い、個人に依存する個人的な処理を実行する個人的処理実行部とを備え、前記パーソナルコンピューターは、前記サーバーと通信可能な第２の通信部と、前記個人データ学習結果を生成する個人データ学習部と、生成された前記個人データ学習結果を前記サーバーの前記記憶部に保存する学習結果保存部とを備える。
【０００８】
そのため、人工知能を用いてユーザーを代理することが出来る。
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明の一形態に係る情報処理システムは、前記一般的処理実行部および前記個人的処理実行部で行われた推論の確度を計算する推論確度計算部と、前記個人的処理実行部により作成された複数の成果物を推論の確度の高いものから順に前記ユーザーに提示し、前記ユーザーによる採用する成果物の選択を受け付けるユーザー選択受付部とをさらに備えてもよい。
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明の一形態に係る情報処理システムは、前記ユーザーが選択した成果物の内容をさらに修正する場合、修正内容を受け付けるユーザー修正受付部をさらに備えてもよい。
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明の一形態に係る情報処理プログラムは、ネットワーク接続されたサーバーとパーソナルコンピューターとを含んだ情報処理システムにおいて稼働するプログラムであって、他者からの働きかけをトリガーとして検知するトリガー処理部、トリガーとして検知された他者からの働きかけの内容を、一般的なデータを収集しビッグデータ分析し機械学習した結果である汎用データ学習結果を用いて、推論により行うべきタスクとして認識するタスク認識部、前記汎用データ学習結果を生成する汎用データ学習部、前記汎用データ学習結果を用いて推論を行い、個々人に依存しない汎用的、一般的な処理を実行する一般的処理実行部、およびユーザーの個人的なデータを収集しビッグデータ分析し機械学習した結果である個人データ学習結果を用いて推論を行い、個人に依存する個人的な処理を実行する個人的処理実行部として前記サーバーを稼働させ、前記個人データ学習結果を生成する個人データ学習部、および生成された前記個人データ学習結果を前記サーバーの記憶部に保存する学習結果保存部として前記パーソナルコンピューターを稼働させる。
【発明の効果】
【００１２】
以上のように、本発明によれば、人工知能を用いてユーザーを代理することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理システム１００の全体構成図である。
【図２】サーバー１０が一般的なコンピューターにより構成される場合の構成図である。
【図３】ＰＣ２０が一般的なコンピューターにより構成される場合の構成図である。
【図４】情報処理システム１００における汎用データ学習処理の流れについて説明するためのフローチャートである。
【図５】情報処理システム１００における個人データ学習処理の流れについて説明するためのフローチャートである。
【図６】情報処理システム１００において他者から働きかけがあった場合の全般的な処理の流れについて説明するためのフローチャートである。
【図７】受信したメールに対して返信メールを作成する場合の処理について説明するためのフローチャートである。
【図８】依頼されたドキュメントを作成する場合の処理について説明するためのフローチャートである。
【図９】かかってきた電話にユーザーの代わりに自動応答する場合の処理について説明するためのフィローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。
【００１５】
［概要］
最初に、概要について説明する。
【００１６】
従来のＡＩ（Artificial Intelligence）アシスタントは、クラウドサービスとして提供されているため、多くの人の行動を学習することができ、ユーザーによるアップデートがなくとも、提供するサービスの精度を高めたり、機能を高めたりすることが出来る。一方で、ユーザー自身のそれまでの行動や経験に応じた振る舞いは出来なかった。
【００１７】
また、ｂｏｔの場合も同様にユーザー自身のそれまでの行動や経験に応じた振る舞いをするものではない。
【００１８】
すなわち、従来のＡＩアシスタントもｂｏｔも、ユーザー自身とは別の人格として扱われるため、ユーザーだったらどうするかの判断を行う事は出来ず、ユーザー自身の代わりとはならなかった。
【００１９】
本発明では、ＡＩシステムが、ユーザー自身のそれまでの行動や経験などを機械学習し、汎用データを用いた機械学習による学習結果に加えて、個人データをベースとした機械学習の学習結果を用いて推論を行うことにより、あたかもユーザー自身のように振る舞い、ユーザー自身の代わりとなることが出来る。
【００２０】
以上、概要について説明した。
【００２１】
［全体構成］
次に、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１００の全体構成について説明する。図１は本発明の一実施形態に係る情報処理システム１００の全体構成図である。
【００２２】
情報処理システム１００は、ネットワーク接続された、クラウド上のサーバー１０と、各ユーザーがそれぞれ使用するＰＣ（Personal Computer）２０、モバイルデバイス３０、ウェアラブルデバイス４０などを含んで構成される。
【００２３】
サーバー１０はクラウド上にあり、ユーザーＡからユーザーＥの各ＰＣ２０および他の機器から一般的なデータを汎用データとして広く収集し、収集したデータをビッグデータ分析し機械学習して得られた汎用データ学習結果を保持している。
【００２４】
ユーザーＡは、自身のＰＣ２０、モバイルデバイス３０、およびウェアラブルデバイス４０などとやり取りして、個人データをＰＣ２０、モバイルデバイス３０、およびウェアラブルデバイス４０に与える。なお、以下の説明では、ＰＣ２０が、モバイルデバイス３０およびウェアラブルデバイス４０を代表するものとして説明する。
【００２５】
例えば、ユーザーＡのＰＣ２０は、ユーザーＡから収集した個人データに対してビッグデータ分析を行いビッグデータ分析結果に対して機械学習することにより、ユーザーＡに対応した個人データ学習結果を生み出す。
【００２６】
サーバー１０は、自身で集めた汎用データ学習結果とユーザーＡのＰＣ２０から得た個人データ学習結果の両方を用いて推論を行うことにより、ユーザーＡの代わりとして振る舞うことが出来るようになる。別の言い方をすれば、ユーザーＡシミュレーターと呼ぶことも出来る。
【００２７】
なお、上記の説明では、個人データ学習結果を得るまでの作業はユーザーＡのＰＣ２０上で行うとしたが、これに限らずサーバー１０上またはオンプレミスサーバー上で個人データを収集し個人データ学習結果を得るようにしてもよい。
【００２８】
以上のように、情報処理システム１００では、推論時に、汎用データ学習結果を用いて一般的な意味推論を行い、個人データ学習結果を用いて個人に応じた意味推論を行う。
【００２９】
以上、全体構成について説明した。
【００３０】
［サーバーの構成］
次に、サーバー１０の構成について説明する。サーバー１０は、専用のハードウェアやソフトウェアにより構成されていてもよいし、一般的なコンピューターにより構成されてもよい。サーバー１０が一般的なコンピューターにより構成される場合の構成図を図２に示す。
【００３１】
同図に示すように、サーバー１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３、操作入力部１４、通信部１５（第１の通信部）、表示部１６、および記憶部１７を有し、これら各ブロックがバス１８を介して接続されている。
【００３２】
ＲＯＭ１２は、各種の処理を実行するためのファームウェア等の複数のプログラムやデータを記憶する。ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１の作業用領域として用いられ、ＯＳ（Operating System）、実行中の各種アプリケーション、処理中の各種データを一時的に保持する。
【００３３】
記憶部１７は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、フラッシュメモリー、その他の不揮発性メモリーである。記憶部１７には、ＯＳや各種アプリケーション、各種データ、汎用データ学習結果１７ａ、および個人データ学習結果１７ｂが記憶される。
【００３４】
汎用データ学習結果１７ａには、サーバー１０により収集された汎用データをビッグデータ分析および機械学習させた結果が格納されている。
【００３５】
個人データ学習結果１７ｂには、ユーザーＡのＰＣ２０により収集されたユーザーＡの個人データをビッグデータ分析および機械学習させた結果が格納されている。
【００３６】
通信部１５は、ネットワーク上のＰＣ２０等と情報のやりとりを行う為のネットワークと結ばれている。
【００３７】
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２や記憶部１７に格納された複数のプログラムのうち、操作入力部１４から与えられる命令に対応するプログラムをＲＡＭ１３に展開し、この展開されたプログラムにしたがって、表示部１６及び記憶部１７を適宜制御する。
【００３８】
操作入力部１４は、例えばマウス等のポインティングデバイス、キーボード、タッチパネル、その他の操作装置である。
【００３９】
表示部１６は、例えば液晶ディスプレイ、ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ、プラズマディスプレイ等である。
【００４０】
次に、ＣＰＵ１１においてプログラムが実行されることにより実現される機能ブロックについて説明する。
【００４１】
サーバー１０のＣＰＵ１１において実現される機能ブロックは、トリガー処理部１１ａ、タスク認識部１１ｂ、汎用データ学習部１１ｃ、一般的処理実行部１１ｄ、個人的処理実行部１１ｅ、推論確度計算部１１ｆ、ユーザー選択受付部１１ｇ、およびユーザー修正受付部１１ｈである。
【００４２】
トリガー処理部１１ａは、他者からの働きかけ、具体的には、メールの受信、会話の開始、電話の着信などをトリガーとして検知する。
【００４３】
タスク認識部１１ｂは、トリガーとして検知された他者からの働きかけの内容を、汎用データ学習結果１７ａを用いて、推論により行うべきタスクとして認識する。
【００４４】
汎用データ学習部１１ｃは、広く収集した一般的なデータをビッグデータ分析し機械学習して汎用データ学習結果１７ａを生成する。
【００４５】
一般的処理実行部１１ｄは、汎用データ学習結果１７ａを用いて推論を行い、個々人に依存しない汎用的、一般的な処理を実行する。
【００４６】
個人的処理実行部１１ｅは、個人データ学習結果１７ｂを用いて推論を行い、個人に依存する個人的な処理を実行する。
【００４７】
推論確度計算部１１ｆは、一般的処理実行部１１ｄおよび個人的処理実行部１１ｅで行われた推論の確度を計算する。
【００４８】
ユーザー選択受付部１１ｇは、個人的処理実行部１１ｅにより作成された複数の成果物（メールであれば返信メールの候補）を推論の確度の高いものから順にユーザーに提示し、ユーザーによる採用する成果物の選択を受け付ける。
【００４９】
ユーザー修正受付部１１ｈは、ユーザーが選択した成果物の内容をさらに修正する場合、修正内容を受け付ける。
【００５０】
以上、サーバー１０の構成について説明した。
【００５１】
［ＰＣの構成］
次に、ＰＣ２０の構成について説明する。ＰＣ２０は、専用のハードウェアやソフトウェアにより構成されていてもよいし、一般的なコンピューターにより構成されてもよい。ＰＣ２０が一般的なコンピューターにより構成される場合の構成図を図３に示す。
【００５２】
同図に示すように、ＰＣ２０は、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、操作入力部２４、通信部２５（第２の通信部）、表示部２６、および記憶部２７を有し、これら各ブロックがバス２８を介して接続されている。
【００５３】
ＲＯＭ２２は、各種の処理を実行するためのファームウェア等の複数のプログラムやデータを記憶する。ＲＡＭ２３は、ＣＰＵ２１の作業用領域として用いられ、ＯＳ、実行中の各種アプリケーション、処理中の各種データを一時的に保持する。
【００５４】
記憶部２７は、例えばＨＤＤや、フラッシュメモリー、その他の不揮発性メモリーである。記憶部２７には、ＯＳや各種アプリケーション、各種データが記憶される。
【００５５】
通信部２５は、ネットワーク上のサーバー１０等と情報のやりとりを行う為のネットワークと結ばれている。
【００５６】
ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２や記憶部２７に格納された複数のプログラムのうち、操作入力部２４から与えられる命令に対応するプログラムをＲＡＭ２３に展開し、この展開されたプログラムにしたがって、表示部２６及び記憶部２７を適宜制御する。
【００５７】
操作入力部２４は、例えばマウス等のポインティングデバイス、キーボード、タッチパネル、その他の操作装置である。
【００５８】
表示部２６は、例えば液晶ディスプレイ、ＥＬディスプレイ、プラズマディスプレイ等である。
【００５９】
次に、ＣＰＵ２１においてプログラムが実行されることにより実現される機能ブロックについて説明する。
【００６０】
ＰＣ２０のＣＰＵ２１において実現される機能ブロックは、個人データ学習部２１ａおよび学習結果保存部２１ｂである。
【００６１】
個人データ学習部２１ａは、特定のユーザーから収集した個人データをビッグデータ分析し機械学習して個人データ学習結果１７ｂを生成する。
【００６２】
学習結果保存部２１ｂは、個人データ学習部２１ａにより生成された個人データ学習結果１７ｂをサーバー１０の記憶部１７に保存する。
【００６３】
以上、ＰＣ２０の構成について説明した。
【００６４】
［処理の流れ（汎用データ学習処理）］
次に、情報処理システム１００における汎用データ学習処理の流れについて説明する。図４は、情報処理システム１００における汎用データ学習処理の流れについて説明するためのフローチャートである。
【００６５】
まず、サーバー１０上の汎用データ学習部１１ｃが、汎用的な一般データを広く収集する（ステップＳ１）。
【００６６】
次に、汎用データ学習部１１ｃが、収集した一般データ（生データ）に対しビッグデータ分析を行う（ステップＳ２）。
【００６７】
次に、汎用データ学習部１１ｃが、ビッグデータ分析結果に対し、機械学習を行う（ステップＳ３）。
【００６８】
次に、汎用データ学習部１１ｃが、機械学習の結果を用いて汎用データ学習結果を更新する（ステップＳ４）。
【００６９】
次に、ステップＳ１に戻り処理を継続する。
【００７０】
このように、上述した汎用データ学習処理は、他の処理から独立して継続的に実行される。そのため、情報処理システム１００に対する依頼の内容を理解するための理解力を継続的に向上させることが出来る。
【００７１】
以上、情報処理システム１００における汎用データ学習処理の流れについて説明した。
【００７２】
［処理の流れ（個人データ学習処理）］
次に、情報処理システム１００における個人データ学習処理の流れについて説明する。図５は、情報処理システム１００における個人データ学習処理の流れについて説明するためのフローチャートである。
【００７３】
まず、ＰＣ２０上の個人データ学習部２１ａが、ユーザーの個人的なデータを収集する（ステップＳ５）。なお、ここでいう個人データとは、例えば、ユーザー自身が作成したドキュメントやメールの文面、ユーザーが行った会話のデータ、ユーザーの行動の傾向など様々なデータを想定する。
【００７４】
次に、個人データ学習部２１ａが、収集した個人データ（生データ）に対しビッグデータ分析を行う（ステップＳ６）。
【００７５】
次に、個人データ学習部２１ａが、ビッグデータ分析結果に対し、機械学習を行う（ステップＳ７）。
【００７６】
次に、学習結果保存部２１ｂが、個人データ学習部２１ａによる機械学習の結果を個人データ学習結果１７ｂとしてサーバー１０に更新保存する（ステップＳ８）。
【００７７】
次に、ステップＳ５に戻り処理を継続する。
【００７８】
このように、上述した個人データ学習処理は、他の処理から独立して継続的に実行される。そのため、情報処理システム１００における、ユーザーを適切にシミュレートする能力を継続的に向上させることが出来る。
【００７９】
以上、情報処理システム１００における個人データ学習処理の流れについて説明した。
【００８０】
［処理の流れ（全般的な処理）］
次に、情報処理システム１００において他者から働きかけがあった場合の全般的な処理の流れについて説明する。図６は、情報処理システム１００において他者から働きかけがあった場合の全般的な処理の流れについて説明するためのフローチャートである。なお、より具体的な処理については後述する。
【００８１】
まず、トリガー処理部１１ａが、トリガーである他者からの働きかけを検知したか否かを判断する（ステップＳ１０）。
【００８２】
トリガーを検知していない場合（ステップＳ１０のＮ）、ステップＳ１０に戻り待機する。
【００８３】
トリガーを検知した場合（ステップＳ１０のＹ）、次に、タスク認識部１１ｂが、汎用データ学習結果１７ａを用いて、他者からの働きかけの内容を理解し、行うべきタスクを認識する（ステップＳ１１）。
【００８４】
次に、一般的処理実行部１１ｄが、汎用データ学習結果１７ａを用いた推論により、個々人に依存しない一般的な処理を実行する（ステップＳ１２）。
【００８５】
次に、個人的処理実行部１１ｅが、個人データ学習結果１７ｂを用いた推論により、個人に依存する個人的な処理を実行する（ステップＳ１３）。なお、このステップで、処理を実行するために必要な個人データが不足していることが判明した場合、個人的処理実行部１１ｅは、ユーザーに問い合わせて不足している個人データを収集することが出来る。
【００８６】
次に、推論確度計算部１１ｆが、ステップＳ１２およびＳ１３において行われた推論の確度を計算する（ステップＳ１４）。
【００８７】
次に、ユーザー選択受付部１１ｇが、処理結果として得られている成果物を、推論の確度の高いものから順にユーザーに提示し、ユーザーが採用する成果物を選択する（ステップＳ１５）。
【００８８】
次に、ユーザー修正受付部１１ｈが、ユーザーが選択した成果物に対するユーザーによる修正を受け付ける（ステップＳ１６）。
【００８９】
次に、個人的処理実行部１１ｅが、ユーザーによる修正が完了した成果物を出力する（ステップＳ１７）。
【００９０】
なお、上述したステップＳ１４からＳ１７は、ユーザーに意見を求める場合に行われる処理であり、必ず行われる処理ではない。ステップＳ１４からＳ１７が行われない場合、タスクは自動的に処理される。
【００９１】
以上、情報処理システム１００において他者から働きかけがあった場合の全般的な処理の流れについて説明した。
【００９２】
［処理の流れ（メール作成タスクの場合）］
次に、より具体的な処理の流れについて説明する。ここでは受信したメールに対して返信メールを作成する場合の処理について説明する。図７は、受信したメールに対して返信メールを作成する場合の処理について説明するためのフローチャートである。
【００９３】
まず、トリガー処理部１１ａが、メールを受信する（ステップＳ２０）。なお、ここで受信したメールは、ユーザーの住所を問い合わせるメールであるとする。
【００９４】
次に、タスク認識部１１ｂが、汎用データ学習結果１７ａを用いて推論し、受信したメールが住所を問い合わせるものであることを理解し、ユーザーの住所を返信するタスクが発生したことを認識する（ステップＳ２１）。
【００９５】
次に、個人的処理実行部１１ｅが、個人データ学習結果１７ｂから、返信に必要な個人情報である住所を取得し、ユーザーが返信に用いるであろう文面を推論して複数の候補を作成する（ステップＳ２２）。
【００９６】
次に、ユーザー選択受付部１１ｇが、推論確度計算部１１ｆにより計算された、作成された文面の候補を推論の確度の高い順にユーザーに提示する（ステップＳ２３）。
【００９７】
次に、ユーザー選択受付部１１ｇが、ユーザーによる選択を受け付け、ユーザー修正受付部１１ｈが必要に応じてユーザーによる文面の修正を受け付ける（ステップＳ２４）。
【００９８】
次に、個人的処理実行部１１ｅが、ユーザーにより選択され、必要に応じて修正された文面のメールを返信する（ステップＳ２５）。
【００９９】
以上の処理により、ユーザーは似たようなメールを数多く返信しなければならない手間から解放される。
【０１００】
以上、受信したメールに対して返信メールを作成する場合の処理について説明した。
【０１０１】
［処理の流れ（ドキュメント作成タスクの場合）］
次に、依頼されたドキュメントを作成する場合の処理について説明する。図８は、依頼されたドキュメントを作成する場合の処理について説明するためのフローチャートである。
【０１０２】
まず、トリガー処理部１１ａが、メールの受信または他者との会話により、ドキュメントの作成依頼を受け付ける（ステップＳ３０）。
【０１０３】
次に、タスク認識部１１ｂが、汎用データ学習結果１７ａを用いて推論し、依頼内容の理解と、ドキュメントを作成しなければならないというタスクを認識する（ステップＳ３１）。
【０１０４】
次に、個人的処理実行部１１ｅが、個人データ学習結果１７ｂから、依頼主、依頼内容に応じて、過去の資料やドキュメントから必要な箇所を選定し、ドキュメントの草案を複数作成する（ステップＳ３２）。
【０１０５】
次に、ユーザー選択受付部１１ｇが、推論確度計算部１１ｆにより計算された、作成された複数の草案を推論の確度の高い順にユーザーに提示する（ステップＳ３３）。
【０１０６】
次に、ユーザー選択受付部１１ｇが、ユーザーによる選択を受け付け、ユーザー修正受付部１１ｈが必要に応じてユーザーによる草案の修正を受け付ける（ステップＳ３４）。
【０１０７】
次に、個人的処理実行部１１ｅが、ユーザーにより選択され、必要に応じて修正された草案を確定稿として提出する（ステップＳ３５）。
【０１０８】
以上の処理により、ユーザーは似たドキュメントを複数作成するような手間を軽減することが出来る。
【０１０９】
以上、依頼されたドキュメントを作成する場合の処理について説明した。
【０１１０】
［処理の流れ（電話自動応答タスクの場合）］
次に、かかってきた電話にユーザーの代わりに自動応答する場合の処理について説明する。図９は、かかってきた電話にユーザーの代わりに自動応答する場合の処理について説明するためのフィローチャートである。
【０１１１】
まず、トリガー処理部１１ａが、かかってきた電話を取る（ステップＳ４０）。
【０１１２】
次に、タスク認識部１１ｂが、汎用データ学習結果１７ａを用いて推論し、会話内容の理解と行うべきタスクの認識を行う（ステップＳ４１）。
【０１１３】
次に、個人的処理実行部１１ｅが、個人データ学習結果１７ｂを用いて推論し、ユーザー個人が応答するであろう内容の応答を行う（ステップＳ４２）。なお、応答は、ユーザーの声を模した合成音声で応答してもよい。
【０１１４】
以上、かかってきた電話にユーザーの代わりに自動応答する場合の処理について説明した。なお、会話内容は録音され、後にユーザーが確認することが出来る。
【０１１５】
［補足事項］
以上のように、本発明に係る情報処理システム１００は、ネットワーク接続されたサーバー１０とパーソナルコンピューター２０とを含み、前記サーバー１０は、一般的なデータを広く収集可能なクラウド上にあり、前記パーソナルコンピューター２０と通信可能な第１の通信部１５と、一般的なデータを収集しビッグデータ分析し機械学習した結果である汎用データ学習結果１７ａとユーザーの個人的なデータを収集しビッグデータ分析し機械学習した結果である個人データ学習結果１７ｂとが記憶された記憶部１７と、他者からの働きかけをトリガーとして検知するトリガー処理部１１ａと、トリガーとして検知された他者からの働きかけの内容を、前記汎用データ学習結果１７ａを用いて、推論により行うべきタスクとして認識するタスク認識部１１ｂと、前記汎用データ学習結果１７ａを生成する汎用データ学習部１１ｃと、前記汎用データ学習結果１７ａを用いて推論を行い、個々人に依存しない汎用的、一般的な処理を実行する一般的処理実行部１１ｄと、前記個人データ学習結果１７ｂを用いて推論を行い、個人に依存する個人的な処理を実行する個人的処理実行部１１ｅとを備え、前記パーソナルコンピューター２０は、前記サーバー１０と通信可能な第２の通信部２５と、前記個人データ学習結果１７ｂを生成する個人データ学習部２１ａと、生成された前記個人データ学習結果１７ｂを前記サーバー１０の前記記憶部１７に保存する学習結果保存部２１ｂとを備える。
【０１１６】
そのため、人工知能を用いてユーザーを代理することが出来る。
【０１１７】
その他、本発明は、上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。
【符号の説明】
【０１１８】
１０  …  サーバー
１１  …  ＣＰＵ
１１ａ…  トリガー処理部
１１ｂ…  タスク認識部
１１ｃ…  汎用データ学習部
１１ｄ…  一般的処理実行部
１１ｅ…  個人的処理実行部
１１ｆ…  推論確度計算部
１１ｇ…  ユーザー選択受付部
１１ｈ…  ユーザー修正受付部
１２  …  ＲＯＭ
１３  …  ＲＡＭ
１４  …  操作入力部
１５  …  通信部
１６  …  表示部
１７  …  記憶部
１７ａ…  汎用データ学習結果
１７ｂ…  個人データ学習結果
１８  …  バス
２０  …  ＰＣ
２１  …  ＣＰＵ
２１ａ…  個人データ学習部
２１ｂ…  学習結果保存部
２２  …  ＲＯＭ
２３  …  ＲＡＭ
２４  …  操作入力部
２５  …  通信部
２６  …  表示部
２７  …  記憶部
２８  …  バス
３０  …  モバイルデバイス
４０  …  ウェアラブルデバイス
１００  …  情報処理システム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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