JP7503232B1 - Apparatus, method and program for assisting in the creation of invention descriptions - Google Patents
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Abstract
【課題】発明に関する説明の作成を支援するための方法において、当該説明の作成を省力化することにある。【解決手段】まず、装置１００は、ユーザー端末１１０から、発明を表す図の定義であって、所定の構文を用いたテキスト形式の定義を受信する（Ｓ２０１）。次いで、装置１００は、当該図により表される当該発明の複数の動作についての説明を生成することを生成AIモデルに要求する（Ｓ２０２）。そして、生成AIモデルにおいて、当該発明の複数の動作についての説明が生成され（Ｓ２０３）、装置１００に送信される（Ｓ２０４）。そして、装置１００は、受信した説明を記憶部１０３に記憶し、必要に応じて、ユーザー端末１１０に、当該説明の少なくとも一部を送信する（Ｓ２０５）。【選択図】図２[Problem] In a method for supporting the creation of an explanation of an invention, the present invention aims to reduce the effort required for creating the explanation. [Solution] First, the device 100 receives from the user terminal 110 a definition of a diagram representing the invention, the definition being in a text format using a predetermined syntax (S201). Next, the device 100 requests the generative AI model to generate an explanation of multiple operations of the invention represented by the diagram (S202). The generative AI model then generates an explanation of the multiple operations of the invention (S203) and transmits it to the device 100 (S204). The device 100 then stores the received explanation in the storage unit 103, and transmits at least a part of the explanation to the user terminal 110 as necessary (S205). [Selected Figure] Figure 2
Description
本発明は、発明に関する説明の作成を支援するための装置、方法及びそのためのプログラムに関する。 The present invention relates to an apparatus, method, and program for assisting in the creation of descriptions of inventions.
生まれた発明を特許権として権利化するためには、特許出願を行う必要がある。特許出願は、権利化を求める発明を特定する請求項（claim）と、当該発明についての説明（description）とを含む出願書類を特許庁に提出することによって行うことができる。 In order to obtain a patent right for an invention that has been created, it is necessary to file a patent application. A patent application can be made by submitting application documents to the Japan Patent Office, which include a claim that specifies the invention for which rights are sought, and a description of the invention.
発明についての説明は、請求項の記載の根拠となることから、充実したものとすることが望ましいものの、そのために求められる論理的に整理された文章を記述することは、代理人その他の出願書類を作成する者の大きな負担となっている。 Since the description of the invention serves as the basis for the claims, it is desirable to provide a comprehensive description, but writing the logically organized text required for this places a heavy burden on agents and others preparing the application documents.
本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、その課題は、発明に関する説明の作成を支援するための装置、方法又はそのためのプログラムにおいて、当該説明の作成を省力化することにある。 The present invention was made in consideration of these points, and its objective is to reduce the effort required to create an explanation of an invention using a device, method, or program for supporting the creation of the explanation.
このような目的を達成するために、本発明の第１の態様は、発明についての説明の作成を支援するための方法であって、ユーザー端末から、前記発明を表す図の定義であって、所定の構文を用いたテキスト形式の定義を受信するステップと、前記図により表される前記発明の複数の動作についての説明を生成することを生成AIモデルに要求するステップと、前記ユーザー端末に、生成された前記複数の動作についての説明の少なくとも一部を送信するステップとを含む。 To achieve this objective, a first aspect of the present invention is a method for assisting in the creation of an explanation of an invention, comprising the steps of receiving, from a user terminal, a definition of a diagram representing the invention, the definition being in text format using a predetermined syntax, requesting a generative AI model to generate an explanation of a number of actions of the invention represented by the diagram, and transmitting at least a portion of the generated explanation of the number of actions to the user terminal.
また、本発明の第２の態様は、第１の態様の方法であって、前記所定の構文は、スクリプト言語の構文である。 A second aspect of the present invention is the method of the first aspect, in which the predetermined syntax is the syntax of a scripting language.
また、本発明の第３の態様は、第２の態様の方法であって、前記スクリプト言語は、Mermaidである。 A third aspect of the present invention is the method of the second aspect, in which the scripting language is Mermaid.
また、本発明の第４の態様は、第１から第３のいずれかの態様の方法であって、前記図は、シーケンス図である。 The fourth aspect of the present invention is a method according to any one of the first to third aspects, and the figure is a sequence diagram.
また、本発明の第５の態様は、第１から第３のいずれかの態様の方法であって、前記要求は、前記図の種類に応じて異なる指示を含む。 A fifth aspect of the present invention is a method according to any one of the first to third aspects, in which the request includes different instructions depending on the type of the figure.
また、本発明の第６の態様は、第１から第５のいずれかの態様の方法であって、生成された前記複数の動作についての説明は、前記複数の動作のそれぞれに求められるロジックを含む。 A sixth aspect of the present invention is a method according to any one of the first to fifth aspects, in which the generated description of the plurality of actions includes logic required for each of the plurality of actions.
また、本発明の第７の態様は、第６の態様の方法であって、前記図は、シーケンス図であり、生成された前記複数の動作の数は、前記シーケンス図に含まれるステップの数と同一である。 A seventh aspect of the present invention is the method of the sixth aspect, in which the diagram is a sequence diagram, and the number of the generated operations is the same as the number of steps included in the sequence diagram.
また、本発明の第８の態様は、第１から第７のいずれかの態様の方法であって、前記要求は、前記定義を含む。 An eighth aspect of the present invention is a method according to any one of the first to seventh aspects, in which the request includes the definition.
また、本発明の第９の態様は、第１から第８のいずれかの態様の方法であって、前記要求は、設定された技術分野における知識を用いることを含む。 A ninth aspect of the present invention is a method according to any one of the first to eighth aspects, in which the request includes using knowledge in the set technical field.
また、本発明の第１０の態様は、第１から第９のいずれかの態様の方法であって、前記発明は、ソフトウェア関連発明である。 The tenth aspect of the present invention is a method according to any one of the first to ninth aspects, wherein the invention is a software-related invention.
また、本発明の第１１の態様は、第１０の態様の方法であって、生成された前記複数の動作についての説明は、前記複数の動作のそれぞれをソフトウェアとして実装するために求められるロジックを含む。 An eleventh aspect of the present invention is the method of the tenth aspect, in which the generated description of the plurality of operations includes logic required to implement each of the plurality of operations as software.
また、本発明の第１２の態様は、第１１の態様の方法であって、前記要求は、出力形式の特定を含む。 A twelfth aspect of the present invention is the method of the eleventh aspect, in which the request includes specifying an output format.
また、本発明の第１３の態様は、第１から第１２のいずれかの態様の方法であって、前記生成AIモデルは、トランスフォーマーアーキテクチャを適用したモデルである。 A thirteenth aspect of the present invention is a method according to any one of the first to twelfth aspects, in which the generative AI model is a model that applies a transformer architecture.
また、本発明の第１４の態様は、発明についての説明の作成を支援するための方法であって、前記発明を表す図の定義であって、所定の構文を用いたテキスト形式の定義を取得するステップと、前記図により表される前記発明の複数の動作についての説明を生成することを生成AIモデルに要求するステップと、生成された前記複数の動作についての説明を記憶するステップとを含む。 A fourteenth aspect of the present invention is a method for assisting in the creation of an explanation of an invention, comprising the steps of obtaining a definition of a diagram representing the invention in a text format using a predetermined syntax, requesting a generative AI model to generate an explanation of a number of actions of the invention represented by the diagram, and storing the generated explanation of the number of actions.
また、本発明の第１５の態様は、コンピュータに、発明についての説明の作成を支援するための方法を実行させるためのプログラムであって、前記方法は、前記発明を表す図の定義であって、所定の構文を用いたテキスト形式の定義を取得するステップと、前記図により表される前記発明の複数の動作についての説明を生成することを生成AIモデルに要求するステップと、生成された前記複数の動作についての説明を記憶するステップとを含む。 A fifteenth aspect of the present invention is a program for causing a computer to execute a method for assisting in the creation of an explanation of an invention, the method including the steps of obtaining a definition of a diagram representing the invention in a text format using a predetermined syntax, requesting a generative AI model to generate an explanation of a number of actions of the invention represented by the diagram, and storing the generated explanation of the number of actions.
また、本発明の第１６の態様は、発明についての説明の作成を支援するための方法を実行させるための装置であって、前記発明を表す図の定義であって、所定の構文を用いたテキスト形式の定義を取得し、前記図により表される前記発明の複数の動作についての説明を生成することを生成AIモデルに要求し、生成された前記複数の動作についての説明を記憶するように構成されている。 A sixteenth aspect of the present invention is an apparatus for executing a method for assisting in the creation of an explanation of an invention, the apparatus being configured to obtain a definition of a diagram representing the invention in a text format using a predetermined syntax, request a generative AI model to generate an explanation of a number of actions of the invention represented by the diagram, and store the generated explanation of the number of actions.
また、本発明の第１７の態様は、発明についての説明の作成を支援するための方法であって、前記発明を表す図の定義であって、所定の構文を用いたテキスト形式の定義を取得するステップと、前記図により表される前記発明の複数の動作についての説明を生成することを第１の生成AIモデルに要求する第１の要求を行うステップと、生成された前記複数の動作についての説明を受信するステップと、生成された前記複数の動作についての説明に基づく新たな説明を生成することを第２の生成AIモデルに要求する第２の要求を行うステップと、生成された前記新たな説明を記憶するステップとを含む。 A seventeenth aspect of the present invention is a method for assisting in the creation of an explanation of an invention, comprising the steps of: obtaining a definition of a diagram representing the invention, the definition being in a text format using a predetermined syntax; making a first request to a first generative AI model to generate an explanation of a plurality of actions of the invention represented by the diagram; receiving the generated explanation of the plurality of actions; making a second request to a second generative AI model to generate a new explanation based on the generated explanation of the plurality of actions; and storing the generated new explanation.
また、本発明の第１８の態様は、第１７の態様の方法であって、前記第２の要求は、前記発明が解決すべき課題を含む。 The eighteenth aspect of the present invention is the method of the seventeenth aspect, in which the second requirement includes the problem to be solved by the invention.
また、本発明の第１９の態様は、コンピュータに、発明についての説明の作成を支援するための方法を実行させるためのプログラムであって、前記方法は、前記発明を表す図の定義であって、所定の構文を用いたテキスト形式の定義を取得するステップと、前記図により表される前記発明の複数の動作についての説明を生成することを第１の生成AIモデルに要求する第１の要求を行うステップと、生成された前記複数の動作についての説明を受信するステップと、生成された前記複数の動作についての説明に基づく新たな説明を生成することを第２の生成AIモデルに要求する第２の要求を行うステップと、生成された前記新たな説明を記憶するステップとを含む。 A nineteenth aspect of the present invention is a program for causing a computer to execute a method for assisting in the creation of an explanation of an invention, the method including the steps of: obtaining a definition of a diagram representing the invention, the definition being in a text format using a predetermined syntax; making a first request to a first generative AI model to generate an explanation of a plurality of actions of the invention represented by the diagram; receiving the generated explanation of the plurality of actions; making a second request to a second generative AI model to generate a new explanation based on the generated explanation of the plurality of actions; and storing the generated new explanation.
また、本発明の第２０の態様は、発明についての説明の作成を支援するための装置であって、前記発明を表す図の定義であって、所定の構文を用いたテキスト形式の定義を取得して、前記図により表される前記発明の複数の動作についての説明を生成することを第１の生成AIモデルに要求する第１の要求を行い、生成された前記複数の動作についての説明に基づく新たな説明を生成することを第２の生成AIモデルに要求する第２の要求を行い、生成された前記新たな説明を記憶するように構成されている。 A twentieth aspect of the present invention is a device for assisting in the creation of an explanation of an invention, configured to obtain a definition of a diagram representing the invention, the definition being in a text format using a predetermined syntax, make a first request to a first generative AI model to generate an explanation of a plurality of actions of the invention represented by the diagram, make a second request to a second generative AI model to generate a new explanation based on the generated explanation of the plurality of actions, and store the generated new explanation.
本発明の一態様によれば、所定の構文を用いたテキスト形式の図の定義を取得して、当該図により表される発明の複数の動作についての説明を生成することを生成AIモデルに要求することによって、秩序立った当該発明の複数の動作についての説明を数十秒で得ることができる。 According to one aspect of the present invention, by obtaining a textual definition of a diagram using a predefined syntax and requesting a generative AI model to generate an explanation of the actions of the invention represented by the diagram, a well-organized explanation of the actions of the invention can be obtained in a few tens of seconds.
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。 The following describes an embodiment of the present invention in detail with reference to the drawings.
図１に本発明の一実施形態にかかるシステムを示す。装置１００は、発明についての説明の作成を支援するために、ユーザーが用いるユーザー端末１１０及び生成AIモデルを提供するプラットフォーム１２０とインターネット等のIPネットワークを介して通信する。AIモデルは、装置１００と通信可能なプラットフォーム１２０により提供されるものとして例示的に説明をするが、装置１００上でAIモデルを提供するためのアプリケーションを実行して、装置１００によりAIモデルが提供されるようにすることもできる。
Figure 1 shows a system according to one embodiment of the present invention. The
装置１００は、通信インターフェースなどの通信部１０１と、プロセッサ、CPU等の処理部１０２と、メモリ、ハードディスク等の記憶装置又は記憶媒体を含む記憶部１０３とを備え、各処理又は各動作を行うためのプログラムを処理部１０２において実行することによって構成することができる。装置１００は、１又は複数の装置、コンピュータないしサーバを含むことがある。また、当該プログラムは、１又は複数のプログラムを含むことがあり、また、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記録して非一過性のプログラムプロダクトとすることができる。当該プログラムは、記憶部１０３又は装置１００からIPネットワークを介してアクセス可能な記憶装置又は記憶媒体１０４に記憶しておき、処理部１０２の少なくとも１つのプロセッサにおいて当該プログラムに含まれる命令を実行することができる。以下で記憶部１０３に記憶されるものとして記述されるデータは記憶装置又は記憶媒体１０４に記憶してもよく、またその逆も同様である。図１においては、便宜上、記憶装置又は記憶媒体１０４をデータベースとして示している。
The
まず、装置１００は、ユーザー端末１１０から、発明を表す図の定義であって、所定の構文を用いたテキスト形式の定義を受信する（Ｓ２０１）。当該所定の構文は、たとえば、スクリプト言語の構文であり、スクリプト言語の例としては、Mermaidが挙げられる。また、当該図により表される発明は、たとえば、ソフトウェア関連発明であり、この場合、当該図はシーケンス図であることが好ましい。
First, the
次いで、装置１００は、当該図により表される当該発明の複数の動作についての説明を生成することを生成AIモデルに要求する（Ｓ２０２）。当該要求は、図の種類に応じて異なる指示を含むようにしてもよい。
The
図３に、本発明の一実施形態にかかる生成AIモデルに対する要求のためのコードの一部の一例を示す。図３の例は、プログラミング言語Pythonで記述したコードの一部であり、当該コードを実行することによって、OpenAI APIを呼び出し、プラットフォーム１２０上で提供される生成AIモデルに発明についての説明を生成させることができる。ここで、変数 “model” は利用する生成AIモデルの種類であり、変数 ”temperature” は出力の多様性を表す。OpenAI APIは例示であり、その他のAPIを用いてもよい。また、プログラミング言語Pythonは例示であり、その他の言語を用いてもよい。当該コードは、記憶部１０３に記憶しておき、装置１００がこれを取得して、当該コードに含まれる変数に値を設定して得られるコードを実行すればよい。
Figure 3 shows an example of a portion of code for a request to a generative AI model according to one embodiment of the present invention. The example in Figure 3 is a portion of code written in the programming language Python, and by executing the code, the OpenAI API can be called and the generative AI model provided on the
図３の例では、変数 “technicalFields” に設定された技術分野における技術的な知識を引き出し、その知識を用いて、変数 “mermaid” に設定されたMermaid記法に従って記述された発明の動作のそれぞれについて、一連の命令であるロジックを生成させている。また、出力の形式を変数 “outputFormat” に設定することができる。この例では、Mermaid記法による図の定義をユーザー端末１１０から受信するものとして説明をしているが、ユーザー端末１１０から受信した発明についての記述を装置１００において図の定義に変換して変数 “mermaid” に設定してもよい。また、図３の例では、取得した図の定義を値として設定しているところ、当該定義を解析して得られた結果を設定するようにしてもよい。また、装置１００がユーザー端末１１０を兼ねることもあり、このような場合を含めて、装置１００は、図の定義をなんらかの方式で取得可能であればよい。
In the example of FIG. 3, technical knowledge in the technical field set in the variable "technicalFields" is extracted, and using that knowledge, logic, which is a series of commands, is generated for each of the operations of the invention described in Mermaid notation set in the variable "mermaid". In addition, the output format can be set in the variable "outputFormat". In this example, the definition of the diagram in Mermaid notation is received from the
図がシーケンス図である場合、複数の動作について纏めて説明が生成されてもよいが、説明が生成される複数の動作の数は、当該シーケンス図に含まれるステップの数と同一としてもよい。発明がソフトウェア関連発明である場合には、発明の複数の動作のそれぞれをソフトウェアとして実装するために求められるロジックを生成することの指示を生成AIモデルに対する要求に含めることで、発明の複数の動作の詳細を生成させることができる。図３に示したもの以外にも、変数をコードに含め、当該変数をユーザー端末１１０から受信した指定に応じて設定することによって、生成AIモデルに課される条件を特定することができる。
If the diagram is a sequence diagram, an explanation may be generated for multiple operations together, but the number of operations for which an explanation is generated may be the same as the number of steps included in the sequence diagram. If the invention is a software-related invention, details of the multiple operations of the invention can be generated by including in the request to the generative AI model an instruction to generate the logic required to implement each of the multiple operations of the invention as software. In addition to those shown in Figure 3, conditions to be imposed on the generative AI model can be specified by including variables in the code and setting the variables according to specifications received from the
そして、生成AIモデルにおいて、当該発明の複数の動作についての説明が生成され（Ｓ２０３）、装置１００に送信される（Ｓ２０４）。 Then, in the generative AI model, an explanation of the multiple actions of the invention is generated (S203) and transmitted to the device 100 (S204).
図４に、本発明の一実施形態にかかる図の定義の一例を示す。そして、以下の表に、当該定義を図３に示すコードの変数 “mermaid” に設定して得られた出力の例を示す。変数 “technicalFields” には、“generative AI, OpenAI” を設定した。英語出力ではより短時間であったが、日本語出力でも出力が得られるまでに要した時間は75秒であった。複数の動作のそれぞれについて、装置に与えられる一連の命令が秩序立てて説明されていることが分かる。 Figure 4 shows an example of a diagram definition according to one embodiment of the present invention. The following table shows an example of the output obtained by setting this definition to the variable "mermaid" in the code shown in Figure 3. The variable "technicalFields" was set to "generative AI, OpenAI". It took 75 seconds to obtain output in Japanese, although the time was shorter for the English output. It can be seen that the sequence of commands given to the device for each of several actions is clearly explained.
生成AIモデルの出力は、毎回同一とは限らないことから、複数回の出力結果に基づいて、説明を生成することを生成AIモデルに対する条件として与えてもよい。また、生成AIモデルに要求を複数回行い、装置１００において、それらの要求に対する複数の応答に基づいて、発明についての説明を作成するようにしてもよい。
Because the output of the generative AI model is not necessarily the same each time, a condition may be set for the generative AI model to generate an explanation based on multiple output results. In addition, multiple requests may be made to the generative AI model, and the
複数回の出力を生成AIモデルに要求する場合、たとえば、第１の要求により出力又は生成された第１の説明又はそれを修正した説明を第２の要求に含めてもよい。そして、第２の要求に、当該第１の説明又はそれをユーザーが修正した説明に説明を追加することの指示を含めてもよい。この際、第２の要求に、当該発明が解決すべき課題、そして更に必要に応じて当該課題を考慮して新たな説明を生成することの指示を含めることで、課題を考慮した特許出願により適した説明を生成することが可能となる。第１の説明又はそれが修正された説明を第２の要求に含める場合には、図の定義又はその解析結果を含めなくともよい。ここで、「新たな説明」は、第１の説明又はそれが修正された説明に対する変更を含む。 When multiple outputs are requested from the generative AI model, for example, the first explanation output or generated by the first request or a modified explanation may be included in the second request. The second request may then include an instruction to add an explanation to the first explanation or the explanation modified by the user. In this case, by including in the second request the problem to be solved by the invention, and further including an instruction to generate a new explanation taking into account the problem as necessary, it becomes possible to generate an explanation that is more suitable for a patent application that takes the problem into account. When the first explanation or a modified explanation is included in the second request, it is not necessary to include the definition of the figure or the analysis result thereof. Here, the "new explanation" includes changes to the first explanation or the modified explanation.
本明細書において「AIモデル」とは、入力に対して出力を予測可能に訓練済みの機械学習モデル」をいい、「生成AIモデル（generative AI model）」とは、入力に対して当該入力に含まれない出力を生成可能にテキストデータを用いて訓練済みの大規模言語モデル（LLM）を指す。生成AIモデルとしては、特にトランスフォーマーアーキテクチャを適用したLLMが好ましいが、技術の進展によってアーキテクチャの呼称が変わることは想定される。したがって、本明細書において「トランスフォーマーアーキテクチャ」とは、トランスフォーマーアーキテクチャの１若しくは複数の特徴又はその改良を用いたアーキテクチャを包含する。図３の例では、APIの単一の呼び出しによって、所要の要求を行っているところ、複数の要求に分けて、APIの複数の呼び出しによって実現してもよい。この際、APIの複数の呼び出しは、同一の生成AIモデルに対して行っても、異なる生成AIモデルに対して行ってもよい。本明細書において「生成AIモデル」が同一であるか否かは、ユーザーが指定した生成AIモデルの種類が同一であるか否かによって判断する。図３の例でいえば、変数 “model” の値が同一であれば、生成AIモデルとして同一であると表現する。複数の生成AIモデルが同一でない場合、同一のプラットフォーム１２０上で提供されるものでもよい。複数の要求が同一のプラットフォーム１２０上で提供される生成AIモデルに対するものである場合には、それらの要求をAPIの単一の呼び出しによって実現してもよい。
In this specification, the term "AI model" refers to a machine learning model that has been trained to predict an output for an input, and the term "generative AI model" refers to a large-scale language model (LLM) that has been trained using text data to generate an output that is not included in the input. As a generative AI model, an LLM that applies the Transformer architecture is particularly preferable, but it is expected that the name of the architecture will change as technology advances. Therefore, in this specification, the term "Transformer architecture" includes an architecture that uses one or more features of the Transformer architecture or an improvement thereof. In the example of FIG. 3, the required request is made by a single call of the API, but it may be realized by dividing it into multiple requests and making multiple calls of the API. In this case, the multiple calls of the API may be made to the same generative AI model or different generative AI models. In this specification, whether "generative AI models" are the same is determined by whether the type of generative AI model specified by the user is the same. In the example of FIG. 3, if the value of the variable "model" is the same, it is expressed as being the same as the generative AI model. If the multiple generative AI models are not the same, they may be provided on the
そして、装置１００は、受信した説明を記憶部１０３に記憶し、必要に応じて、ユーザー端末１１０に、当該説明の少なくとも一部を送信する（Ｓ２０５）。
Then, the
このように、本発明の一実施形態によれば、所定の構文を用いたテキスト形式の図の定義を取得して、当該図により表される発明の複数の動作についての説明を生成することを生成AIモデルに要求することによって、秩序立った当該発明の複数の動作についての説明を数十秒で得ることができる。図の定義を与えれば、瞬時に図で表される発明の複数の動作を言語化できることは、出願書類の作成負担を顕著に軽減する。このような従来想起し得なかった自動化は、所定の構文に従って構造化された図の定義に着目することによって可能となったものであり、必要に応じて生成AIモデルが論理性を補って、秩序立った説明が得られる。 Thus, according to one embodiment of the present invention, by obtaining a definition of a diagram in text format using a predetermined syntax and requesting a generative AI model to generate an explanation of the multiple actions of the invention represented by the diagram, a well-organized explanation of the multiple actions of the invention can be obtained in a matter of tens of seconds. Given the definition of the diagram, the multiple actions of the invention represented by the diagram can be instantly verbalized, significantly reducing the burden of creating application documents. This previously unimaginable automation is made possible by focusing on the definition of the diagram structured according to a predetermined syntax, and the generative AI model supplements logic as necessary to obtain a well-organized explanation.
上述の実施形態において、「のみに基づいて」、「のみに応じて」、「のみの場合」というように「のみ」との記載がなければ、本明細書においては、付加的な情報も考慮し得ることが想定されていることに留意されたい。また、一例として、「ａの場合にｂする」という記載は、明示した場合を除き、「ａの場合に常にｂする」こと、「ａの直後にｂする」ことを必ずしも意味しないことに留意されたい。また、「Ａを構成する各ａ」という記載は、必ずしもＡが複数の構成要素によって構成されることを意味するものではなく、構成要素が単数であることを含む。 In the above embodiments, unless the word "only" is used, such as "based only on," "depending only on," or "only in the case of," it is assumed that additional information may be taken into consideration in this specification. As an example, please note that the statement "do b when a" does not necessarily mean "do b always when a" or "do b immediately after a" unless expressly stated. Furthermore, the statement "each a constituting A" does not necessarily mean that A is composed of multiple components, but includes the case where the component is singular.
また、念のため、なんらかの方法、プログラム、端末、装置、サーバ又はシステム（以下「方法等」）において、本明細書で記述された動作と異なる動作を行う側面があるとしても、本発明の各態様は、本明細書で記述された動作のいずれかと同一の動作を対象とするものであり、本明細書で記述された動作と異なる動作が存在することは、当該方法等を本発明の各態様の範囲外とするものではないことを付言する。 For the avoidance of doubt, even if there is an aspect of a method, program, terminal, device, server, or system (hereinafter "method, etc.") that performs an operation different from that described in this specification, each aspect of the present invention is directed to an operation identical to any of the operations described in this specification, and the existence of an operation different from that described in this specification does not cause the method, etc. to fall outside the scope of each aspect of the present invention.
１００ 装置
１０１ 通信部
１０２ 処理部
１０３ 記憶部
１０４ データベース
１１０ ユーザー端末
１２０ プラットフォーム
Reference Signs List 100: Device 101: Communication unit 102: Processing unit 103: Storage unit 104: Database 110: User terminal 120: Platform
Claims (7)
コンピュータが、前記発明の複数の動作を表すシーケンス図の定義であって、スクリプト言語の構文を用いたテキスト形式の定義を取得するステップと、
前記コンピュータが、前記複数の動作についての説明を生成することの第１の指示であって、前記定義を変数の値に設定した第１の指示を作成するステップと、
前記コンピュータが、前記第１の指示を含む第１の要求を第１の生成AIモデルに行うステップと、
前記コンピュータが、生成された前記複数の動作についての説明の少なくとも一部を記憶するステップと
を含み、
前記説明は、前記定義に含まれない記述を含む。 1. A method for assisting in the creation of an invention description, comprising:
A step in which a computer obtains a definition of a sequence diagram representing a plurality of operations of the invention, the definition being in a text format using a syntax of a scripting language ;
generating, by the computer, first instructions for generating an explanation for the plurality of actions, the first instructions setting the definitions to values of variables ;
making a first request, including the first instruction, to a first generative AI model;
and storing, by the computer, at least a portion of the generated behavior descriptions;
The above description includes statements not included in the above definition.
前記スクリプト言語は、Mermaidである。 2. The method of claim 1 ,
The scripting language is Mermaid.
前記第１の指示は、前記発明の技術分野を含む。 2. The method of claim 1 ,
The first indication includes the technical field of the invention.
生成された前記複数の動作についての説明は、前記複数の動作のそれぞれに求められるロジックを含む。 4. A method according to any one of claims 1 to 3, comprising:
The generated description of the plurality of operations includes the logic required for each of the plurality of operations.
コンピュータが、前記発明の複数の動作を表すシーケンス図の定義であって、スクリプト言語の構文を用いたテキスト形式の定義を取得するステップと、
前記コンピュータが、前記定義を解析するステップと、
前記コンピュータが、前記複数の動作についての説明を生成することの第１の指示であって、前記解析の結果を変数の値に設定した第１の指示を作成するステップと、
前記コンピュータが、前記第１の指示を含む第１の要求を第１の生成AIモデルに行うステップと、
前記コンピュータが、生成された前記複数の動作についての説明の少なくとも一部を記憶するステップと
を含み、
前記説明は、前記定義に含まれない記述を含む。 1. A method for assisting in the creation of an invention description, comprising:
A step in which a computer obtains a definition of a sequence diagram representing a plurality of operations of the invention, the definition being in a text format using a syntax of a scripting language ;
said computer analyzing said definition;
generating, by the computer, first instructions for generating explanations for the plurality of actions, the first instructions having values of variables set to results of the analysis;
making a first request, including the first instruction, to a first generative AI model;
and storing, by the computer, at least a portion of the generated behavior descriptions;
The above description includes statements not included in the above definition.
前記発明の複数の動作を表すシーケンス図の定義であって、スクリプト言語の構文を用いたテキスト形式の定義を取得するステップと、
前記複数の動作についての説明を生成することの第１の指示であって、前記定義を変数の値に設定した第１の指示を作成するステップと、
前記第１の指示を含む第１の要求を第１の生成AIモデルに行うステップと、
生成された前記複数の動作についての説明を記憶するステップと
を含み、
前記説明は、前記定義に含まれない記述を含む。 A program for causing a computer to execute a method for assisting in the creation of an invention description, the method comprising:
obtaining a definition of a sequence diagram representing a plurality of operations of the invention in a text format using a syntax of a scripting language ;
creating first instructions for generating explanations for the plurality of actions, the first instructions setting the definitions to values of variables ;
making a first request including the first instruction to a first generative AI model;
and storing the generated descriptions of the plurality of actions;
The above description includes statements not included in the above definition.
前記発明の複数の動作を表すシーケンス図の定義であって、スクリプト言語の構文を用いたテキスト形式の定義を取得し、
前記発明の複数の動作についての説明を生成することの第１の指示であって、前記定義を変数の値に設定した第１の指示を作成して、前記第１の指示を含む第１の要求を第１の生成AIモデルに行い、
生成された前記複数の動作についての説明を記憶するように構成され、
前記説明は、前記定義に含まれない記述を含む。 1. An apparatus for carrying out a method for assisting in the creation of an invention description, comprising:
obtaining a definition of a sequence diagram representing a plurality of operations of the present invention in a text format using a syntax of a scripting language ;
creating a first instruction for generating an explanation for a plurality of operations of the invention, the first instruction setting the definition as a value of a variable , and making a first request including the first instruction to a first generative AI model;
configured to store the generated descriptions of the plurality of actions;
The above description includes statements not included in the above definition.
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| 臼田佳祐，Markdownでシーケンス図とかが書けるMermaid記法で業務フローを書いたら意外とイケたので自分なりのコツを紹介してみる，[online]，2022年04月30日，https://dev.classmethod.jp/articles/workflow-tips-with-mermaid/，［検索日：2024.02.15］，情報源(インターネット：＜ＵＲＬ：https://dev.classmethod.jp/articles/workflow-tips-with-mermaid/＞） |
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| 若槻龍太，ChatGPTでMermaid構文を出力してみた（シーケンス図、ガントチャート、フローチャート作成の実践例），[online]，https://dev.classmethod.jp/articles/chatgpt-mermaid-diagram/，検索日［2024年3月21日検索］，情報源(インターネット：＜ＵＲＬ： https://dev.classmethod.jp/articles/chatgpt-mermaid-diagram/＞） |
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