JP2025044207A - system - Google Patents
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Abstract
Description
Translated fromJapanese本開示の技術は、システムに関する。The technology disclosed herein relates to a system.
特許文献１には、少なくとも一つのプロセッサにより遂行される、ペルソナチャットボット制御方法であって、ユーザ発話を受信するステップと、前記ユーザ発話を、チャットボットのキャラクターに関する説明と関連した指示文を含むプロンプトに追加するステップと前記プロンプトをエンコードするステップと、前記エンコードしたプロンプトを言語モデルに入力して、前記ユーザ発話に応答するチャットボット発話を生成するステップ、を含む、方法が開示されている。Patent document 1 discloses a persona chatbot control method performed by at least one processor, the method including the steps of receiving a user utterance, adding the user utterance to a prompt including a description of the chatbot character and an associated instruction sentence, encoding the prompt, and inputting the encoded prompt into a language model to generate a chatbot utterance in response to the user utterance.
一般的にタスク管理で重要なのは「抽象的なタスク」から「実行しやすい具体的なアクションや期日」へ落とし込むことであるが，これを苦手とする人は多い。また、タスクの具体化や管理、実行までの一連の流れを効率的に行う手段が求められている。Generally, the key to task management is breaking down "abstract tasks" into "concrete actions and deadlines that are easy to execute," but many people have difficulty doing this. There is also a demand for a method to efficiently carry out the entire process of concretizing, managing, and executing tasks.
本発明は、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段を提供する。これにより、ユーザはタスクの具体化から実行までの一連の流れを効率的に行うことができる。さらに、具体化されたアクションの実行状況をユーザにフィードバックする手段と、ユーザの行動に基づいてアクションリストを更新する手段を提供することで、タスク管理の効率性と効果性を向上させる。The present invention provides a means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, a means for managing the converted actions, a means for periodically presenting an action list to the user, and a means for automatically executing simple actions. This allows the user to efficiently go through a series of steps from concretizing a task to executing it. Furthermore, by providing a means for providing feedback to the user on the execution status of the concretized actions, and a means for updating the action list based on the user's behavior, the efficiency and effectiveness of task management is improved.
以下、添付図面に従って本開示の技術に係るシステムの実施形態の一例について説明する。Below, an example of an embodiment of a system related to the technology disclosed herein is described with reference to the attached drawings.
先ず、以下の説明で使用される文言について説明する。First, let us explain the terminology used in the following explanation.
以下の実施形態において、符号付きのプロセッサ（以下、単に「プロセッサ」と称する）は、１つの演算装置であってもよいし、複数の演算装置の組み合わせであってもよい。また、プロセッサは、１種類の演算装置であってもよいし、複数種類の演算装置の組み合わせであってもよい。演算装置の一例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）、ＡＰＵ（Accelerated Processing Unit）、又はＴＰＵ（ＴＥＮＳＯＲ ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ ＵＮＩＴ（登録商標））等が挙げられる。In the following embodiments, the coded processor (hereinafter simply referred to as the "processor") may be a single arithmetic device or a combination of multiple arithmetic devices. The processor may be a single type of arithmetic device or a combination of multiple types of arithmetic devices. Examples of arithmetic devices include a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), a GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units), an APU (Accelerated Processing Unit), or a TPU (TENSOR PROCESSING UNIT (registered trademark)).
以下の実施形態において、符号付きのＲＡＭ（Random Access Memory）は、一時的に情報が格納されるメモリであり、プロセッサによってワークメモリとして用いられる。In the following embodiments, a signed random access memory (RAM) is a memory in which information is temporarily stored and is used as a working memory by the processor.
以下の実施形態において、符号付きのストレージは、各種プログラム及び各種パラメータ等を記憶する１つ又は複数の不揮発性の記憶装置である。不揮発性の記憶装置の一例としては、フラッシュメモリ（ＳＳＤ（Solid State Drive））、磁気ディスク（例えば、ハードディスク）、又は磁気テープ等が挙げられる。In the following embodiments, the coded storage is one or more non-volatile storage devices that store various programs, various parameters, etc. Examples of non-volatile storage devices include flash memory (SSD (Solid State Drive)), magnetic disks (e.g., hard disks), and magnetic tapes.
以下の実施形態において、符号付きの通信Ｉ／Ｆ（Interface）は、通信プロセッサ及びアンテナ等を含むインタフェースである。通信Ｉ／Ｆは、複数のコンピュータ間での通信を司る。通信Ｉ／Ｆに対して適用される通信規格の一例としては、５Ｇ（5th Generation Mobile Communication System）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等を含む無線通信規格が挙げられる。In the following embodiments, a communication I/F (Interface) with a code is an interface including a communication processor and an antenna, etc. The communication I/F controls communication between multiple computers. Examples of communication standards applied to the communication I/F include wireless communication standards including 5G (5th Generation Mobile Communication System), Wi-Fi (registered trademark), and Bluetooth (registered trademark).
以下の実施形態において、「Ａ及び／又はＢ」は、「Ａ及びＢのうちの少なくとも１つ」と同義である。つまり、「Ａ及び／又はＢ」は、Ａだけであってもよいし、Ｂだけであってもよいし、Ａ及びＢの組み合わせであってもよい、という意味である。また、本明細書において、３つ以上の事柄を「及び／又は」で結び付けて表現する場合も、「Ａ及び／又はＢ」と同様の考え方が適用される。In the following embodiments, "A and/or B" is synonymous with "at least one of A and B." In other words, "A and/or B" means that it may be only A, only B, or a combination of A and B. In addition, in this specification, the same concept as "A and/or B" is also applied when three or more things are expressed by connecting them with "and/or."
［第１実施形態］[First embodiment]
図１には、第１実施形態に係るデータ処理システム１０の構成の一例が示されている。Figure 1 shows an example of the configuration of a
図１に示すように、データ処理システム１０は、データ処理装置１２及びスマートデバイス１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。As shown in FIG. 1, the
データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、及び通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例である。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４及び通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）及び／又はＬＡＮ（Local Area Network）等が挙げられる。The
スマートデバイス１４は、コンピュータ３６、受付装置３８、出力装置４０、カメラ４２、及び通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、受付装置３８、出力装置４０、及びカメラ４２も、バス５２に接続されている。The
受付装置３８は、タッチパネル３８Ａ及びマイクロフォン３８Ｂ等を備えており、ユーザ入力を受け付ける。タッチパネル３８Ａは、指示体（例えば、ペン又は指等）の接触を検出することにより、指示体の接触によるユーザ入力を受け付ける。マイクロフォン３８Ｂは、ユーザの音声を検出することにより、音声によるユーザ入力を受け付ける。制御部４６Ａは、タッチパネル３８Ａ及びマイクロフォン３８Ｂによって受け付けたユーザ入力を示すデータをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が、ユーザ入力を示すデータを取得する。The
出力装置４０は、ディスプレイ４０Ａ及びスピーカ４０Ｂ等を備えており、データをユーザ２０が知覚可能な表現形（例えば、音声及び／又はテキスト）で出力することでデータをユーザ２０に対して提示する。ディスプレイ４０Ａは、プロセッサ４６からの指示に従ってテキスト及び画像等の可視情報を表示する。スピーカ４０Ｂは、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。カメラ４２は、レンズ、絞り、及びシャッタ等の光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラである。The
通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。The communication I/
図２には、データ処理装置１２及びスマートデバイス１４の要部機能の一例が示されている。Figure 2 shows an example of the main functions of the
図２に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って特定処理部２９０として動作することによって実現される。As shown in FIG. 2, in the
ストレージ３２には、データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。
スマートデバイス１４では、プロセッサ４６によって受付出力処理が行われる。ストレージ５０には、受付出力プログラム６０が格納されている。受付出力プログラム６０は、データ処理システム１０によって特定処理プログラム５６と併用される。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６０を読み出し、読み出した受付出力プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。受付出力処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する受付出力プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。In the
次に、データ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理について説明する。Next, we will explain the specific processing performed by the
「形態例１」"Example 1"
本発明の一実施形態として、タスク管理アプリケーションが提供される。このアプリケーションは、ユーザから入力された抽象的なタスクを、具体的なアクションや期日に変換する機能を有する。具体的には、ユーザが「プロジェクトの進行管理をする」という抽象的なタスクを入力すると、アプリケーションはこれを「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションに変換する。As one embodiment of the present invention, a task management application is provided. This application has a function for converting abstract tasks input by a user into concrete actions and deadlines. Specifically, when a user inputs the abstract task of "managing the progress of a project," the application converts this into a concrete action of "listing each task in the project and setting a deadline for each."
「形態例２」"Example 2"
さらに、本発明の一実施形態では、変換したアクションを管理する機能も提供される。具体的には、アプリケーションは、ユーザが設定した期日に応じてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する。また、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションはリストから削除され、未完了のアクションが表示される。Furthermore, in one embodiment of the present invention, the application also provides the functionality to manage the converted actions. Specifically, the application sorts the actions according to the due date set by the user, and displays the actions with the nearest due date first. Also, when the user completes an action, it is removed from the list and the incomplete actions are displayed.
「形態例３」"Example 3"
また、本発明の一実施形態では、定期的にアクションリストをユーザに提示する機能が提供される。具体的には、アプリケーションは、設定された時間（例えば、毎朝９時など）になると、未完了のアクションリストをユーザに通知する。これにより、ユーザは自身のタスクを常に把握し、効率的にタスクを進行させることができる。In addition, one embodiment of the present invention provides a function for periodically presenting an action list to a user. Specifically, the application notifies the user of incomplete action lists at a set time (e.g., every morning at 9:00). This allows the user to keep track of their tasks and progress through them efficiently.
「形態例４」"Example 4"
さらに、本発明の一実施形態では、簡易なアクションを自動実行する機能が提供される。具体的には、アプリケーションは、「メールを送る」、「リマインダーを設定する」などの簡易なアクションを自動で実行する。これにより、ユーザは手間をかけずにタスクを進行させることができる。Furthermore, in one embodiment of the present invention, a function for automatically executing simple actions is provided. Specifically, the application automatically executes simple actions such as "send email" and "set reminders." This allows the user to progress through tasks without hassle.
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。The process flow for each example is explained below.
「形態例１」"Example 1"
ステップ１：ユーザがアプリケーションに「プロジェクトの進行管理をする」という抽象的なタスクを入力する。Step 1: The user enters an abstract task into the application: "Manage the progress of a project."
ステップ２：アプリケーションは入力されたタスクを解析し、「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションに変換する。ステップ３：変換された具体的なアクションは、アプリケーション内のタスクリストに追加される。Step 2: The application analyzes the input tasks and converts them into specific actions such as "list each task in the project and set due dates for each one."Step 3: The converted specific actions are added to the task list within the application.
「形態例２」"Example 2"
ステップ１：アプリケーションは、タスクリスト内の各アクションに設定された期日を読み取る。Step 1: The application reads the due dates set for each action in the task list.
ステップ２：期日が近い順にアクションをソートし、ソートされたタスクリストを表示する。Step 2: Sort the actions by closest due date and display the sorted task list.
ステップ３：ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションはリストから削除され、未完了のアクションが表示される。Step 3: Once the user has completed the action, it is removed from the list and incomplete actions are displayed.
「形態例３」"Example 3"
ステップ１：ユーザがアプリケーションの設定画面で、アクションリストを提示する時間（例えば、毎朝９時など）を設定する。Step 1: The user sets the time (e.g., every morning at 9:00) to present the action list in the application's settings screen.
ステップ２：設定された時間になると、アプリケーションは未完了のアクションリストをユーザに通知する。Step 2: When the time is up, the application notifies the user of the incomplete action list.
「形態例４」"Example 4"
ステップ１：ユーザが「メールを送る」、「リマインダーを設定する」などの簡易なアクションをタスクリストに追加する。Step 1: The user adds simple actions such as "send email" and "set reminder" to the task list.
ステップ２：アプリケーションは、これらの簡易なアクションを自動で実行する。Step 2: The application will perform these simple actions automatically.
（実施例１）(Example 1)
次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。Next, a first embodiment of the first embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザが抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する作業が手間であり、効率的なタスク管理が難しいという問題があった。また、ユーザが入力したタスクを適切に管理し、定期的にフィードバックを提供する機能が不足していたため、タスクの進行状況を把握するのが困難であったIn conventional task management systems, users had to take the time to convert abstract tasks into concrete actions, making efficient task management difficult. In addition, the system lacked the functionality to properly manage tasks entered by users and provide regular feedback, making it difficult to grasp the progress of tasks.
実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、生成AIモデルを用いて抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する手段と、ユーザ端末から入力されたタスクをサーバに送信する手段と、サーバから生成された具体的なアクションをユーザ端末に送信する手段と、ユーザ端末に具体的なアクションを表示する手段と、を含む。これにより、ユーザが抽象的なタスクを入力するだけで、具体的なアクションや期日に変換され、効率的なタスク管理が可能となる。The specific processing by the
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを達成するために必要な明確で具体的な作業やステップを指す。"Concrete actions" refer to the clear, concrete tasks or steps required to accomplish an abstract task.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき期限を指す。A "deadline" refers to the deadline by which a particular task or action should be completed.
「生成AIモデル」とは、人工知能技術を用いて入力されたデータを解析し、適切な出力を生成するアルゴリズムやシステムを指す。A "generative AI model" refers to an algorithm or system that uses artificial intelligence technology to analyze input data and generate an appropriate output.
「ユーザ端末」とは、ユーザが直接操作することができるコンピュータやスマートフォンなどのデバイスを指す。"User terminal" refers to a device such as a computer or smartphone that can be directly operated by a user.
「サーバ」とは、ネットワークを介してユーザ端末と通信し、データの処理や保存を行うコンピュータシステムを指す。"Server" refers to a computer system that communicates with user terminals via a network and processes and stores data.
「プロンプト文」とは、生成AIモデルに対して特定のタスクを実行させるための指示や質問を含むテキストを指す。A "prompt" is a piece of text that contains instructions or questions to prompt a generative AI model to perform a specific task.
「アクションリスト」とは、具体的なアクションが一覧形式で整理されたリストを指す。An "action list" is a list of specific actions organized in a list format.
「フィードバック」とは、ユーザに対して提供される、タスクやアクションの進行状況や結果に関する情報を指す。"Feedback" refers to information provided to a user about the progress or results of a task or action.
この発明は、ユーザが抽象的なタスクを入力することで、生成AIモデルを用いて具体的なアクションや期日に変換し、効率的なタスク管理を実現するシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。This invention is a system that enables efficient task management by using a generative AI model to convert abstract tasks input by the user into concrete actions and deadlines. A specific embodiment of this system is described below.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: サーバ、ユーザ端末（PC、スマートフォン）Hardware: Servers, user devices (PCs, smartphones)
ソフトウェア: タスク管理アプリケーション、生成AIモデル（例: GPT-4（登録商標））Software: Task management applications, generative AI models (e.g. GPT-4 (registered trademark))
システムの概要System Overview
1. ユーザがタスク管理アプリケーションを起動し、抽象的なタスクを入力する。例えば、「プロジェクトの進行管理をする」と入力する。1. A user launches a task management application and enters an abstract task. For example, the user might enter, "Manage the progress of a project."
2. 端末はこの入力を受け取り、サーバに送信する。2. The device receives this input and sends it to the server.
3. サーバは受け取った抽象的なタスクを生成AIモデルに渡す。生成AIモデルは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するためのプロンプト文を生成する。3. The server passes the received abstract tasks to a generative AI model, which generates prompts to convert the abstract tasks into concrete actions and deadlines.
4. 生成AIモデルは、入力された抽象的なタスクを解析し、具体的なアクションや期日に変換する。例えば、「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションに変換する。4. The generative AI model analyzes the abstract tasks input and converts them into concrete actions and deadlines. For example, it converts them into concrete actions such as "list each task in a project and set a deadline for each one."
5. サーバは生成された具体的なアクションや期日を受け取り、ユーザ端末に送信する。5. The server receives the generated specific actions and deadlines and sends them to the user's device.
6. 端末は受け取った具体的なアクションや期日をユーザに表示する。6. The device displays the specific actions and deadlines received to the user.
具体例Specific examples
ユーザがタスク管理アプリケーションに「プロジェクトの進行管理をする」と入力する。A user types "track project progress" into a task management application.
端末はこの入力をサーバに送信する。The device sends this input to the server.
サーバは生成AIモデルに「プロジェクトの進行管理をする」というプロンプト文を送信する。The server sends a prompt to the generative AI model saying, "Manage the progress of the project."
生成AIモデルはこのプロンプト文を解析し、「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションに変換する。The generative AI model analyzes this prompt and converts it into a specific action: "List each task in the project and set a due date for each one."
サーバは生成された具体的なアクションをユーザ端末に送信する。The server sends the generated specific actions to the user's device.
端末はユーザに「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションを表示する。The device shows the user specific actions to take: "List each task in the project and set a due date for each one."
プロンプト文の例Example of a prompt
「プロジェクトの進行管理をする」という抽象的なタスクを具体的なアクションに変換してください。Transform the abstract task of "managing the progress of a project" into concrete actions.
「プロジェクトの進行管理をする」というタスクを具体的なステップに分解してください。Break down the task of "managing the progress of a project" into specific steps.
このシステムにより、ユーザは抽象的なタスクを入力するだけで、具体的なアクションや期日に変換され、効率的なタスク管理が可能となる。また、生成AIモデルを用いることで、タスクの具体化が自動化され、ユーザの負担が軽減される。With this system, users can simply input abstract tasks, which are then converted into specific actions and deadlines, enabling efficient task management. In addition, the use of a generative AI model automates the process of concretizing tasks, reducing the burden on users.
実施例１における特定処理の流れについて図１１を用いて説明する。The flow of the identification process in Example 1 is explained using Figure 11.
ステップ１：Step 1:
ユーザがタスク管理アプリケーションを起動し、抽象的なタスクを入力する。ユーザはPCやスマートフォンでアプリケーションを開き、入力フィールドに「プロジェクトの進行管理をする」といった抽象的なタスクを入力する。入力データはテキスト形式であり、ユーザ端末に保存される。The user launches a task management application and inputs an abstract task. The user opens the application on a PC or smartphone and inputs an abstract task, such as "manage the progress of a project," into the input field. The input data is in text format and is saved on the user's device.
ステップ２：Step 2:
端末が入力されたタスクをサーバに送信する。端末はユーザが入力したタスクデータを受け取り、HTTP POSTリクエストを使用してサーバに送信する。入力データはテキスト形式のタスクデータであり、サーバに送信される。The terminal sends the entered task to the server. The terminal receives the task data entered by the user and sends it to the server using an HTTP POST request. The input data is the task data in text format and is sent to the server.
ステップ３：Step 3:
サーバが受け取ったタスクを生成AIモデルに渡す。サーバは受け取ったタスクデータを解析し、生成AIモデルに渡すためのプロンプト文を生成する。例えば、「プロジェクトの進行管理をする」というタスクを「このタスクを具体的なアクションに変換してください」というプロンプト文に変換する。入力データはテキスト形式のタスクデータであり、出力データはプロンプト文である。The server passes the received task to the generative AI model. The server analyzes the received task data and generates a prompt sentence to pass to the generative AI model. For example, the task "Manage the progress of a project" is converted into a prompt sentence such as "Please convert this task into a specific action." The input data is the task data in text format, and the output data is the prompt sentence.
ステップ４：Step 4:
生成AIモデルが抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する。生成AIモデルはプロンプト文を受け取り、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する。例えば、「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションに変換する。入力データはプロンプト文であり、出力データは具体的なアクションや期日である。A generative AI model converts abstract tasks into concrete actions and deadlines. A generative AI model receives a prompt and converts abstract tasks into concrete actions and deadlines. For example, it converts them into concrete actions such as "list each task in the project and set a due date for each." The input data is the prompt, and the output data is concrete actions and deadlines.
ステップ５：Step 5:
サーバが生成された具体的なアクションや期日を端末に送信する。サーバは生成AIモデルから受け取った具体的なアクションや期日をHTTPレスポンスとして端末に送信する。入力データは具体的なアクションや期日であり、出力データはHTTPレスポンスである。The server sends the generated specific actions and deadlines to the terminal. The server sends the specific actions and deadlines received from the generative AI model to the terminal as an HTTP response. The input data are the specific actions and deadlines, and the output data is the HTTP response.
ステップ６：Step 6:
端末が具体的なアクションや期日をユーザに表示する。端末はサーバから受け取った具体的なアクションや期日をユーザに表示する。例えば、アプリケーションの画面に「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションが表示される。入力データは具体的なアクションや期日であり、出力データはユーザに表示される情報である。The terminal displays specific actions and deadlines to the user. The terminal displays specific actions and deadlines received from the server to the user. For example, a specific action such as "List each task in the project and set a deadline for each" is displayed on the application screen. The input data are the specific actions and deadlines, and the output data is the information displayed to the user.
このようにして、ユーザが入力した抽象的なタスクが具体的なアクションや期日に変換され、効率的なタスク管理が実現される。In this way, the abstract tasks entered by the user are converted into concrete actions and deadlines, enabling efficient task management.
（応用例１）(Application example 1)
次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。Next, application example 1 of embodiment example 1 will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換することが困難であり、特に工場内のタスク管理においては効率的な運用が求められる。また、ユーザが入力した抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する際に、手動での作業が多く、時間と労力がかかるという問題がある。さらに、生成AIモデルを活用したタスク管理システムが存在しないため、工場内のタスク管理を自動化することが難しいという課題があるIn conventional task management systems, it is difficult to convert abstract tasks into concrete actions and deadlines, and efficient operation is required, especially in task management within a factory. In addition, there is a problem that converting abstract tasks entered by users into concrete actions requires a lot of manual work, which takes time and effort. Furthermore, there is a problem that it is difficult to automate task management within a factory because there are no task management systems that utilize generative AI models.
応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、生成AIモデルを用いて抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する手段と、工場内のタスク管理を自動化する手段と、を含む。これにより、ユーザが入力した抽象的なタスクを効率的に具体的なアクションに変換し、工場内のタスク管理を自動化することが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into specific actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for converting abstract tasks into specific actions using a generative AI model, and means for automating task management within the factory. This makes it possible to efficiently convert abstract tasks entered by the user into specific actions and automate task management within the factory.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを達成するために必要な具体的な手順や作業を指す。"Specific actions" refer to the concrete steps or tasks required to accomplish an abstract task.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき期限を指す。A "deadline" refers to the deadline by which a particular task or action should be completed.
「生成AIモデル」とは、人工知能技術を用いて、入力されたデータから新しい情報や結果を生成するアルゴリズムやシステムを指す。A "generative AI model" refers to an algorithm or system that uses artificial intelligence technology to generate new information or results from input data.
「工場内のタスク管理」とは、工場内で行われる各種作業やプロセスを効率的に計画、実行、監視することを指す。"Factory task management" refers to the efficient planning, execution, and monitoring of various tasks and processes carried out within a factory.
「自動化」とは、人間の介入を最小限に抑え、機械やシステムが自律的に動作するようにすることを指す。"Automation" refers to minimizing human intervention and enabling machines and systems to operate autonomously.
「サーバ」とは、ネットワーク上で他のコンピュータに対してサービスを提供するコンピュータシステムを指す。"Server" refers to a computer system that provides services to other computers on a network.
「ユーザ」とは、システムやアプリケーションを利用する個人や組織を指す。"User" refers to an individual or organization that uses a system or application.
「アクションリスト」とは、特定のタスクや目標を達成するために必要な具体的なアクションの一覧を指す。An "action list" is a list of specific actions needed to accomplish a particular task or goal.
「フィードバック」とは、システムやプロセスの実行状況や結果に関する情報を提供し、改善や調整を行うための情報を指す。"Feedback" refers to information that provides information about the execution and results of a system or process in order to make improvements or adjustments.
この発明を実施するための形態として、工場内のタスク管理を自動化するシステムを構築する。以下にその具体的な実施形態を示す。As a form for implementing this invention, we will build a system that automates task management within a factory. A specific embodiment of this is shown below.
システムの構成System configuration
このシステムは、サーバ、工場内のロボット、ユーザ端末から構成される。サーバは、生成AIモデルを用いて抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する役割を担う。工場内のロボットは、サーバから受け取った具体的なアクションを実行する。ユーザ端末は、ユーザが抽象的なタスクを入力し、フィードバックを受け取るためのインターフェースを提供する。The system consists of a server, factory robots, and user terminals. The server is responsible for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines using a generative AI model. The factory robots execute the concrete actions received from the server. The user terminal provides an interface for users to input abstract tasks and receive feedback.
プログラムの処理Program processing
サーバは、ユーザから入力された抽象的なタスクを受け取り、生成AIモデルを用いてこれを具体的なアクションや期日に変換する。具体的なアクションは、工場内のロボットに送信され、ロボットはこれを実行する。サーバは、ロボットの実行状況を監視し、ユーザにフィードバックを提供する。The server receives abstract tasks input by users and uses a generative AI model to convert them into concrete actions and deadlines. The concrete actions are sent to robots in the factory, which then execute them. The server monitors the robots' execution and provides feedback to the user.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: 工場ロボット、ユーザ端末（PC、タブレット、スマートフォン）Hardware: Factory robots, user devices (PCs, tablets, smartphones)
ソフトウェア: Python、OpenAI（登録商標） API、生成AIモデルSoftware: Python, OpenAI (registered trademark) API, generative AI models
データ加工およびデータ演算Data processing and data calculations
サーバは、ユーザから入力された抽象的なタスクをテキスト形式で受け取り、生成AIモデルに入力する。生成AIモデルは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換し、その結果をサーバに返す。サーバは、変換された具体的なアクションを工場内のロボットに送信し、ロボットはこれを実行する。サーバは、ロボットの実行状況を監視し、ユーザにフィードバックを提供する。The server receives abstract tasks entered by the user in text format and inputs them into the generative AI model. The generative AI model converts the abstract tasks into specific actions and deadlines and returns the results to the server. The server then sends the converted specific actions to robots in the factory, which then execute them. The server monitors the robots' execution status and provides feedback to the user.
具体例Specific examples
例えば、ユーザが「生産ラインの効率を上げる」という抽象的なタスクを入力した場合、生成AIモデルは以下のような具体的なタスクを出力する。For example, if a user inputs an abstract task such as "improve the efficiency of the production line," the generative AI model will output a specific task like this:
具体例Specific examples
各生産ラインのボトルネックを特定するIdentify bottlenecks on each production line
ボトルネックを解消するための改善策を提案するPropose improvements to eliminate bottlenecks
改善策の実施計画を立てるCreate a plan to implement improvements
各改善策の進捗をモニタリングするMonitor the progress of each improvement measure
プロンプト文の例Example of a prompt
以下の抽象的なタスクを具体的なアクションと期日に変換してください: 生産ラインの効率を上げるTranslate the following abstract tasks into concrete actions and deadlines: Increase efficiency on your production line
このようにして、工場内のタスク管理を効率的に自動化することが可能となる。In this way, task management within the factory can be efficiently automated.
応用例１における特定処理の流れについて図１２を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 1 is explained using Figure 12.
ステップ１：Step 1:
ユーザが端末を使用して抽象的なタスクを入力する。The user uses the terminal to input an abstract task.
入力：抽象的なタスク（例：「生産ラインの効率を上げる」）Input: Abstract task (e.g. "Improve the efficiency of the production line")
出力：抽象的なタスクがサーバに送信されるOutput: Abstract tasks are sent to the server
具体的な動作：ユーザは端末のインターフェースを通じてタスクを入力し、送信ボタンを押す。Specific operation: The user enters the task through the terminal interface and presses the send button.
ステップ２：Step 2:
サーバが抽象的なタスクを受信し、生成AIモデルにプロンプト文を送信する。The server receives the abstract task and sends a prompt to the generative AI model.
入力：抽象的なタスクInput: Abstract task
出力：生成AIモデルに送信されるプロンプト文Output: Prompt text sent to generative AI model
具体的な動作：サーバは抽象的なタスクを受信し、プロンプト文を生成して生成AIモデルに送信する。Specific operation: The server receives the abstract task, generates a prompt sentence, and sends it to the generative AI model.
プロンプト文の例：「以下の抽象的なタスクを具体的なアクションと期日に変換してください: 生産ラインの効率を上げる」Example prompt: "Translate the following abstract task into concrete actions and deadlines: Increase the efficiency of the production line."
ステップ３：Step 3:
生成AIモデルがプロンプト文を解析し、具体的なアクションと期日に変換する。A generative AI model parses the prompt and converts it into specific actions and deadlines.
入力：プロンプト文Input: prompt text
出力：具体的なアクションと期日Output: Specific actions and deadlines
具体的な動作：生成AIモデルはプロンプト文を解析し、抽象的なタスクを具体的なアクションと期日に変換する。Specific actions: The generative AI model parses the prompt and converts abstract tasks into specific actions and deadlines.
具体例：「各生産ラインのボトルネックを特定する」「ボトルネックを解消するための改善策を提案する」「改善策の実施計画を立てる」「各改善策の進捗をモニタリングする」Examples: "Identify bottlenecks on each production line," "Propose improvement measures to eliminate bottlenecks," "Create an implementation plan for the improvement measures," and "Monitor the progress of each improvement measure."
ステップ４：Step 4:
サーバが生成AIモデルからの出力を受信し、工場内のロボットに具体的なアクションを送信する。The server receives the output from the generative AI model and sends specific actions to the robots in the factory.
入力：具体的なアクションと期日Enter: Specific actions and deadlines
出力：工場内のロボットに送信される具体的なアクションOutput: Specific actions sent to robots in the factory
具体的な動作：サーバは生成AIモデルから受信した具体的なアクションと期日を工場内のロボットに送信する。Specific actions: The server sends the specific actions and deadlines received from the generative AI model to the robots in the factory.
ステップ５：Step 5:
工場内のロボットが具体的なアクションを実行する。Robots in the factory perform specific actions.
入力：具体的なアクションInput: Specific action
出力：アクションの実行結果Output: Result of action execution
具体的な動作：工場内のロボットは受信した具体的なアクションを実行し、作業を行う。Specific action: The robot in the factory executes the specific action received and performs the work.
ステップ６：Step 6:
サーバがロボットの実行状況を監視し、ユーザにフィードバックを提供する。The server monitors the robot's progress and provides feedback to the user.
入力：ロボットの実行状況Input: Robot execution status
出力：ユーザに提供されるフィードバックOutput: Feedback provided to the user
具体的な動作：サーバはロボットの実行状況を監視し、進捗や問題点をユーザにフィードバックする。Specific operation: The server monitors the robot's execution status and provides feedback to the user on progress and problems.
（実施例２）(Example 2)
次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。Next, a second embodiment of the second embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザが設定した期日に基づいてアクションをソートする機能や、完了したアクションを自動的にリストから削除する機能が不足しているため、ユーザが効率的にタスクを管理することが難しいという問題があった。また、未完了のアクションのみを表示する機能がないため、ユーザが完了したタスクと未完了のタスクを区別するのが煩雑であったTraditional task management systems lacked the ability to sort actions based on due dates set by the user, or to automatically remove completed actions from the list, making it difficult for users to manage tasks efficiently. In addition, there was no function to display only incomplete actions, making it difficult for users to distinguish between completed and incomplete tasks.
実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザが設定した期日に基づいてアクションをソートする手段と、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除する手段と、未完了のアクションのみを表示する手段を含む。これにより、ユーザは効率的にタスクを管理し、完了したタスクと未完了のタスクを容易に区別することが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for sorting actions based on a deadline set by the user, means for deleting an action from the list when the user completes the action, and means for displaying only incomplete actions. This allows the user to efficiently manage tasks and easily distinguish between completed and incomplete tasks.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が設定されていない、一般的な作業や目標のことを指す。An "abstract task" is a general task or goal without specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、ユーザが実行するために必要な具体的な作業や手順のことを指す。"Specific actions" refers to the specific tasks or steps that a user needs to perform.
「期日」とは、ユーザが設定したアクションの完了期限を指す。"Deadline" refers to the deadline set by the user for completing the action.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置を指す。"Means of conversion" refers to methods or devices for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを保存、追跡、更新するための方法や装置を指す。"Means of managing" refers to the methods and devices for storing, tracking, and updating the converted actions.
「提示する手段」とは、ユーザにアクションリストを表示するための方法や装置を指す。"Presenting means" refers to a method or device for displaying the action list to the user.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに簡易なアクションを実行するための方法や装置を指す。"Means for automatic execution" refers to a method or device for executing a simple action without user intervention.
「ソートする手段」とは、ユーザが設定した期日に基づいてアクションを順序付けるための方法や装置を指す。"Means for sorting" refers to a method or device for ordering actions based on user-set deadlines.
「削除する手段」とは、ユーザが完了したアクションをリストから取り除くための方法や装置を指す。"Means for deleting" refers to a method or device that allows a user to remove a completed action from the list.
「表示する手段」とは、未完了のアクションのみをユーザに見せるための方法や装置を指す。"Means for displaying" refers to a method or device for showing only incomplete actions to the user.
発明を実施するための形態Form for implementing the invention
この発明は、ユーザが設定した期日に基づいてアクションを管理し、効率的にタスクを遂行するためのシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を示す。This invention is a system for managing actions based on deadlines set by the user and for efficiently completing tasks. A specific embodiment of this system is shown below.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: サーバは高性能なクラウドサーバ（例：クラウドサービスプロバイダの仮想サーバ）を使用する。Hardware: The server uses a high-performance cloud server (e.g. a virtual server from a cloud service provider).
ソフトウェア: アプリケーションはPythonで開発され、データベース管理にはＭｙＳＱＬ（登録商標）を使用する。フロントエンドはJavaScriptライブラリで構築され、バックエンドはWebアプリケーションフレームワークを使用する。Software: The application is developed in Python and uses MySQL for database management. The front end is built with JavaScript libraries and the back end uses a web application framework.
システムの概要System Overview
このシステムは、ユーザが入力した抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換し、これを管理する。サーバは、ユーザが設定した期日に基づいてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する。また、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションのみを表示する。The system converts abstract tasks entered by the user into concrete actions and due dates, and manages them. The server sorts the actions based on the due dates set by the user, and displays those with the nearest due date first. When the user completes an action, it is removed from the list, and only incomplete actions are displayed.
データ加工およびデータ演算Data processing and data calculations
1. データ入力: ユーザがアクションとその期日を入力する。1. Data entry: The user enters an action and its due date.
2. データ保存: サーバは入力されたデータをMySQL（登録商標）データベースに保存する。2. Data storage: The server stores the entered data in a MySQL (registered trademark) database.
3. データソート: サーバはデータベースからアクションを取得し、期日に基づいてソートする。3. Data sorting: The server retrieves the actions from the database and sorts them based on their due date.
4. データ表示: ソートされたアクションをフロントエンドに送信し、ユーザに表示する。4. Data display: Send the sorted actions to the front end and display them to the user.
5. データ更新: ユーザがアクションを完了した場合、サーバはそのアクションをデータベースから削除し、未完了のアクションを再度ソートして表示する。5. Data Update: When the user completes an action, the server removes it from the database and re-sorts and displays the incomplete actions.
具体例Specific examples
例1: アクションの追加と表示Example 1: Adding and displaying actions
ユーザが「レポート提出」というアクションを「2023-10-15」の期日で追加する。サーバはこの情報をデータベースに保存し、他のアクションとともに期日順にソートして表示する。The user adds an action called "Submit report" with a due date of "2023-10-15". The server stores this information in a database and displays it along with other actions, sorted by due date.
例2: アクションの完了Example 2: Completing an action
ユーザが「レポート提出」を完了した場合、サーバはこのアクションをデータベースから削除し、未完了のアクションを再度ソートして表示する。When the user completes "submit report", the server removes this action from the database and re-sorts and displays the incomplete actions.
プロンプト文の例Example of a prompt
「ユーザが設定した期日に基づいてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示するアプリケーションを開発してください。ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションのみを表示する機能も追加してください。」"Develop an application that sorts actions based on the due date set by the user and displays them in order of the nearest due date. When the user completes an action, add a function to remove it from the list and display only the incomplete actions."
このプロンプト文を生成AIモデルに入力することで、上記のシステムの概要を説明するプログラムを生成することができる。By inputting this prompt sentence into a generative AI model, a program that outlines the above system can be generated.
実施例２における特定処理の流れについて図１３を用いて説明する。The flow of the identification process in Example 2 is explained using Figure 13.
ステップ１：Step 1:
ユーザがアクションを入力するThe user enters the action.
ユーザは端末を使用して、アプリケーションの入力フォームにアクションとその期日を入力する。入力されたデータは、アクションの内容と期日である。The user uses the terminal to input an action and its due date into the application's input form. The input data is the action content and due date.
ステップ２：Step 2:
端末がアクションをサーバに送信するThe device sends the action to the server
端末は入力されたアクションと期日をHTTPリクエストとしてサーバに送信する。このリクエストには、アクションの内容と期日が含まれている。入力はユーザが入力したアクションと期日であり、出力はサーバに送信されるHTTPリクエストである。The terminal sends the entered action and due date to the server as an HTTP request. This request includes the action content and due date. The input is the action and due date entered by the user, and the output is the HTTP request sent to the server.
ステップ３：Step 3:
サーバがアクションをデータベースに保存するThe server saves the action in the database.
サーバは受け取ったアクションと期日をMySQLデータベースに保存する。具体的には、INSERT文を使用してデータベースに新しいレコードを追加する。入力はHTTPリクエストであり、出力はデータベースに保存されたレコードである。The server stores the received action and due date in a MySQL database. Specifically, it adds a new record to the database using an INSERT statement. The input is the HTTP request and the output is the record stored in the database.
ステップ４：Step 4:
サーバがアクションを期日順にソートするThe server sorts the actions by due date.
サーバはデータベースから全てのアクションをSELECT文で取得し、期日順にソートする。ソートにはSQLのORDER BY句を使用する。入力はデータベースから取得したアクションリストであり、出力はソートされたアクションリストである。The server retrieves all actions from the database using a SELECT statement and sorts them by due date. The SQL ORDER BY clause is used for sorting. The input is the list of actions retrieved from the database, and the output is the sorted list of actions.
ステップ５：Step 5:
サーバがソートされたアクションを端末に送信するThe server sends the sorted actions to the device.
サーバはソートされたアクションリストをJSON形式で端末に送信する。これにより、端末は最新のアクションリストを受け取ることができる。入力はソートされたアクションリストであり、出力は端末に送信されるJSONデータである。The server sends the sorted action list to the terminal in JSON format, so that the terminal can receive the latest action list. The input is the sorted action list, and the output is the JSON data sent to the terminal.
ステップ６：Step 6:
端末がアクションを表示するThe device displays the action
端末は受け取ったアクションリストをユーザインターフェースに表示する。アクションは期日が近いものから順にリスト表示される。入力はサーバから受け取ったJSONデータであり、出力はユーザインターフェースに表示されるアクションリストである。The terminal displays the received action list in the user interface. Actions are listed in order of their due date. The input is the JSON data received from the server, and the output is the action list displayed in the user interface.
ステップ７：Step 7:
ユーザがアクションを完了するThe user completes the action.
ユーザはアクションを完了した場合、アプリケーションのインターフェースでそのアクションを完了としてマークする。入力はユーザの操作であり、出力は完了マークが付けられたアクションである。When a user completes an action, they mark it as done in the application's interface. The input is the user action, and the output is the action marked as done.
ステップ８：Step 8:
端末が完了したアクションをサーバに通知するThe device notifies the server of the completed action.
端末は完了したアクションの情報をHTTPリクエストとしてサーバに送信する。このリクエストには、完了したアクションのIDが含まれている。入力は完了マークが付けられたアクションであり、出力はサーバに送信されるHTTPリクエストである。The device sends information about the completed action to the server as an HTTP request. This request includes the ID of the completed action. The input is the action marked as completed, and the output is the HTTP request sent to the server.
ステップ９：Step 9:
サーバが完了したアクションをデータベースから削除するThe server removes completed actions from the database
サーバは受け取ったアクションIDを基に、データベースから該当するアクションをDELETE文で削除する。入力はHTTPリクエストであり、出力はデータベースから削除されたレコードである。The server uses the received action ID to delete the corresponding action from the database using a DELETE statement. The input is the HTTP request, and the output is the record deleted from the database.
ステップ１０：Step 10:
サーバが未完了のアクションを再度ソートするThe server will re-sort any pending actions
サーバはデータベースから未完了のアクションを再度SELECT文で取得し、期日順にソートする。入力はデータベースから取得した未完了のアクションリストであり、出力はソートされた未完了のアクションリストである。The server retrieves the incomplete actions from the database again using a SELECT statement and sorts them by due date. The input is the list of incomplete actions retrieved from the database, and the output is the sorted list of incomplete actions.
ステップ１１：Step 11:
サーバが更新されたアクションリストを端末に送信するThe server sends the updated action list to the device.
サーバは更新された未完了のアクションリストをJSON形式で端末に送信する。入力はソートされた未完了のアクションリストであり、出力は端末に送信されるJSONデータである。The server sends the updated list of pending actions to the terminal in JSON format. The input is the sorted list of pending actions, and the output is the JSON data sent to the terminal.
ステップ１２：Step 12:
端末が更新されたアクションリストを表示するThe device displays the updated action list
端末は受け取った更新されたアクションリストをユーザインターフェースに再度表示する。これにより、ユーザは最新の未完了アクションを確認できる。入力はサーバから受け取ったJSONデータであり、出力はユーザインターフェースに表示される更新されたアクションリストである。The terminal receives the updated action list and displays it again in the user interface, allowing the user to see the latest pending actions. The input is the JSON data received from the server, and the output is the updated action list displayed in the user interface.
（応用例２）(Application example 2)
次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。Next, application example 2 of embodiment example 2 will be described. In the following description, the
物流センターにおけるタスク管理は、複数のタスクが同時に発生し、それぞれの期日が異なるため、効率的な管理が難しいという課題がある。また、作業員がタスクを完了した際に、その情報が即座に反映されないと、無駄な作業が発生する可能性がある。さらに、タスクの優先順位が明確でない場合、重要なタスクが後回しにされるリスクがあるTask management in logistics centers is difficult because multiple tasks occur simultaneously and each task has a different deadline. In addition, if the information is not reflected immediately when a worker completes a task, there is a risk of unnecessary work. Furthermore, if task priorities are not clear, there is a risk that important tasks will be put off.
応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、期日に基づいてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する手段と、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションを表示する手段と、を含む。これにより、物流センターにおけるタスク管理が効率化され、重要なタスクが適切に優先されることが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and due dates, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for sorting the actions based on due dates and displaying those with the nearest due dates first, and means for deleting an action from the list when the user completes it and displaying uncompleted actions. This makes task management in the logistics center more efficient and enables important tasks to be properly prioritized.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていない、一般的な作業や目標のことである。An "abstract task" is a general task or goal without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを実行するために必要な具体的な手順や作業のことである。"Concrete actions" are the concrete steps or tasks required to accomplish an abstract task.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき期限の日付のことである。A "deadline" is the date by which a particular task or action must be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置のことである。A "means of conversion" is a method or device for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを追跡し、進捗状況を監視するための方法や装置のことである。"Means of management" refers to the methods and devices used to track the converted actions and monitor their progress.
「提示する手段」とは、ユーザに対してアクションリストを表示するための方法や装置のことである。"Presenting means" refers to a method or device for displaying the action list to the user.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のアクションを自動的に実行するための方法や装置のことである。An "automated execution means" is a method or device for automatically executing a particular action without user intervention.
「ソートする手段」とは、期日に基づいてアクションを並べ替えるための方法や装置のことである。"Means for sorting" refers to a method or device for sorting actions based on due dates.
「表示する手段」とは、ソートされたアクションをユーザに視覚的に示すための方法や装置のことである。"Means for displaying" refers to a method or device for visually showing the sorted actions to the user.
「完了した場合、そのアクションをリストから削除する手段」とは、ユーザがアクションを完了した際に、そのアクションをリストから取り除くための方法や装置のことである。"Means for removing the action from the list when completed" refers to a method or device for removing an action from the list when the user completes the action.
「未完了のアクションを表示する手段」とは、完了していないアクションのみをユーザに表示するための方法や装置のことである。"Means for displaying incomplete actions" refers to a method or device for displaying to the user only the actions that have not been completed.
この発明を実施するためのシステムは、物流センターにおけるタスク管理を効率化するためのものである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。The system for implementing this invention is intended to improve the efficiency of task management in a logistics center. A specific embodiment of this system is described below.
システムの構成System configuration
システムは、サーバ、作業員の端末（スマートフォンやスマート眼鏡）、およびユーザインターフェースから構成される。サーバは、タスク管理の中心的な役割を果たし、端末は作業員がタスクを確認し、完了を報告するために使用される。The system consists of a server, worker terminals (smartphones or smart glasses), and a user interface. The server plays a central role in task management, while the terminals are used by workers to check tasks and report their completion.
プログラムの処理Program processing
サーバは、以下の手段を用いてタスク管理を行う。The server manages tasks using the following methods:
1. 抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段1. A way to translate abstract tasks into concrete actions and deadlines
サーバは、物流センターの管理者が入力した抽象的なタスクを、具体的なアクションや期日に変換する。例えば、「在庫確認」という抽象的なタスクを「10月10日までに在庫を確認する」という具体的なアクションに変換する。The server converts the abstract tasks entered by the logistics center manager into concrete actions and deadlines. For example, it converts the abstract task of "check inventory" into a concrete action such as "check inventory by October 10th."
2. 変換したアクションを管理する手段2. How to manage converted actions
サーバは、変換されたアクションをデータベースに保存し、各アクションの進捗状況を管理する。これには、アクションの期日、担当者、ステータスなどの情報が含まれる。The server stores the converted actions in a database and tracks the progress of each action, including information such as the action's due date, who is responsible, and its status.
3. 定期的にアクションリストをユーザに提示する手段3. A way to periodically present a list of actions to the user
サーバは、定期的にアクションリストを作業員の端末に送信し、ユーザインターフェースを通じて表示する。これにより、作業員は現在のタスクとその期日を確認できる。The server periodically sends the action list to the worker's device and displays it through a user interface, allowing the worker to see their current tasks and their due dates.
4. 簡易なアクションを自動実行する手段4. Means of automatically executing simple actions
サーバは、特定の条件が満たされた場合に、簡易なアクションを自動的に実行する。例えば、在庫が一定量以下になった場合に自動的に補充を指示する。The server automatically executes simple actions when certain conditions are met. For example, it can automatically instruct a replenishment when inventory falls below a certain level.
5. 期日に基づいてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する手段5. A way to sort actions based on due date and show them first.
サーバは、アクションリストを期日に基づいてソートし、期日が近いものから順に作業員の端末に表示する。これにより、作業員は優先度の高いタスクから順に処理できる。The server sorts the action list based on due date and displays it on the worker's terminal in order of the nearest due date. This allows the worker to process the highest priority tasks first.
6. ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションを表示する手段6. When a user completes an action, a way to remove it from the list and show incomplete actions
作業員が端末を通じてアクションの完了を報告すると、サーバはそのアクションをリストから削除し、未完了のアクションのみを表示する。When a worker reports completion of an action via their terminal, the server removes it from the list and displays only incomplete actions.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: サーバ、スマートフォン、スマート眼鏡Hardware: servers, smartphones, smart glasses
ソフトウェア: Python（プログラム言語）、データベース管理システム（例: MySQL）、ユーザインターフェース（例: React Native）Software: Python (programming language), database management system (e.g. MySQL), user interface (e.g. React Native)
具体例Specific examples
物流センターの作業員がスマート眼鏡を装着し、タスク管理アプリケーションを起動する。アプリケーションは、今日のタスクを期日に基づいてソートし、最も早く完了する必要があるタスクから順に表示する。作業員が「棚の補充」タスクを完了すると、スマート眼鏡のディスプレイからそのタスクが消え、次のタスク「出荷準備」が表示される。A logistics center worker puts on the smart glasses and launches a task management application. The application sorts today's tasks based on their due date and displays the tasks that need to be completed earliest first. Once the worker completes the "Restock shelves" task, it disappears from the smart glasses display and the next task, "Prepare for shipment," appears.
プロンプト文の例Example of a prompt
物流センターの作業員がスマート眼鏡を使用して、日々のタスクを効率的に管理するためのアプリケーションを開発してください。タスクは期日に応じてソートされ、期日が近いものから順に表示されます。作業員がタスクを完了すると、そのタスクはリストから自動的に削除され、未完了のタスクが表示され続けます。Pythonを使用してプログラムを作成してください。Develop an application for logistics center workers to use smart glasses to efficiently manage their daily tasks. Tasks are sorted according to their due date and displayed first. When a worker completes a task, it is automatically removed from the list and incomplete tasks continue to be displayed. Write the program using Python.
応用例２における特定処理の流れについて図１４を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 2 is explained using Figure 14.
ステップ１：Step 1:
サーバは、物流センターの管理者から抽象的なタスクを受け取る。入力は、管理者が入力したタスクの概要であり、出力は具体的なアクションや期日に変換されたタスクである。サーバは、タスクの内容を解析し、具体的なアクションと期日を生成する。The server receives abstract tasks from the logistics center manager. The input is the task outline entered by the manager, and the output is the task converted into specific actions and due dates. The server analyzes the task content and generates specific actions and due dates.
ステップ２：Step 2:
サーバは、変換されたアクションをデータベースに保存する。入力は、具体的なアクションと期日であり、出力はデータベースに保存されたタスク情報である。サーバは、アクションの詳細、期日、担当者などの情報をデータベースに記録する。The server saves the converted actions in a database. The input is the specific action and due date, and the output is the task information saved in the database. The server records information such as the action details, due date, and responsible person in the database.
ステップ３：Step 3:
サーバは、定期的にアクションリストを作業員の端末に送信する。入力は、データベースに保存されたタスク情報であり、出力は作業員の端末に表示されるアクションリストである。サーバは、タスク情報を取得し、ユーザインターフェースを通じて作業員に提示する。The server periodically sends the action list to the worker's terminal. The input is the task information stored in the database, and the output is the action list displayed on the worker's terminal. The server obtains the task information and presents it to the worker through a user interface.
ステップ４：Step 4:
サーバは、特定の条件が満たされた場合に簡易なアクションを自動実行する。入力は、条件を満たすタスク情報であり、出力は自動実行されたアクションの結果である。サーバは、例えば在庫が一定量以下になった場合に自動的に補充を指示する。The server automatically executes simple actions when certain conditions are met. The input is task information that meets the conditions, and the output is the result of the automatically executed action. For example, the server will automatically instruct replenishment when inventory falls below a certain level.
ステップ５：Step 5:
サーバは、アクションリストを期日に基づいてソートし、期日が近いものから順に作業員の端末に表示する。入力は、データベースに保存されたタスク情報であり、出力はソートされたアクションリストである。サーバは、タスクの期日を基にリストを並べ替え、優先度の高いタスクを上位に表示する。The server sorts the action list based on the due date and displays it on the worker's terminal in order of the nearest due date. The input is the task information stored in the database, and the output is the sorted action list. The server sorts the list based on the task due date and displays high priority tasks at the top.
ステップ６：Step 6:
ユーザがアクションを完了した場合、端末を通じてその情報をサーバに送信する。入力は、完了報告されたタスク情報であり、出力は更新されたアクションリストである。サーバは、完了したタスクをリストから削除し、未完了のタスクのみを表示する。When the user completes an action, they send that information to the server via the terminal. The input is the task information that has been reported as completed, and the output is the updated action list. The server removes the completed tasks from the list and displays only the incomplete tasks.
ステップ７：Step 7:
サーバは、ユーザの行動に基づいてアクションリストを更新する。入力は、ユーザの行動データであり、出力は最新のアクションリストである。サーバは、ユーザの進捗状況を監視し、必要に応じてタスクの優先順位や内容を更新する。The server updates the action list based on the user's actions. The input is the user's action data, and the output is the latest action list. The server monitors the user's progress and updates task priorities and content as necessary.
（実施例３）(Example 3)
次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。Next, a third embodiment of the third embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザが手動でタスクを管理し、進行状況を確認する必要があり、効率的なタスク管理が難しいという問題があった。また、簡易なアクションを自動で実行する機能が不足しており、ユーザの手間が増えるという課題も存在していた。さらに、定期的にタスクの進行状況を確認するための通知機能が不十分であり、ユーザがタスクを忘れてしまうリスクがあった。Traditional task management systems required users to manually manage tasks and check their progress, making efficient task management difficult. There was also a lack of functionality to automatically execute simple actions, which increased the workload for users. Furthermore, there was an insufficient notification function for periodically checking task progress, which ran the risk of users forgetting about tasks.
実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザがタスクを入力する手段と、サーバがタスクをデータベースに保存する手段と、サーバが定期的にタスクをチェックする手段と、サーバが未完了のタスクをユーザに通知する手段と、サーバが簡易なアクションを自動実行する手段と、を含む。これにより、ユーザは効率的にタスクを管理し、手間をかけずにタスクを進行させることが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for the user to input tasks, means for the server to save the tasks in a database, means for the server to periodically check the tasks, means for the server to notify the user of incomplete tasks, and means for the server to automatically execute simple actions. This allows the user to efficiently manage tasks and progress with them without hassle.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が設定されていない、一般的な作業や目標を指すものである。An "abstract task" is a general task or goal without specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを実行可能な形に変換した、具体的な作業や手順を指すものである。"Concrete actions" refer to concrete tasks or steps that transform abstract tasks into executable forms.
「期日」とは、タスクやアクションが完了すべき日時を指すものである。A "deadline" refers to the date and time when a task or action should be completed.
「アクションリスト」とは、ユーザが実行すべき具体的なアクションを一覧にしたものである。An "action list" is a list of specific actions that a user should perform.
「ユーザ」とは、システムを利用してタスクを管理する個人や組織を指すものである。"User" refers to an individual or organization that uses the system to manage tasks.
「サーバ」とは、タスク管理システムの中心となるコンピュータシステムであり、データの保存や処理を行うものである。A "server" is a computer system that serves as the core of a task management system and stores and processes data.
「データベース」とは、タスクやアクションに関する情報を組織的に保存するためのシステムを指すものである。A "database" refers to a system for storing information about tasks and actions in an organized manner.
「通知」とは、サーバがユーザに対してタスクの進行状況や未完了のタスクを知らせるためのメッセージを指すものである。"Notification" refers to messages sent by the server to inform the user of task progress and incomplete tasks.
「簡易なアクション」とは、メール送信やリマインダー設定など、比較的簡単に自動化できる作業を指すものである。"Simple actions" refers to tasks that can be automated relatively easily, such as sending emails or setting reminders.
「リマインダー」とは、ユーザに特定のタスクやアクションを思い出させるための通知を指すものである。A "reminder" is a notification that reminds the user to perform a particular task or action.
発明を実施するための形態Form for implementing the invention
この発明は、ユーザのタスク管理を効率化するためのシステムであり、サーバ、端末、およびユーザの相互作用を通じて実現される。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。This invention is a system for making user task management more efficient, and is realized through the interaction between a server, a terminal, and a user. A specific embodiment of this system is described below.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: サーバ、ユーザの端末（PC、スマートフォンなど）Hardware: Servers, user devices (PCs, smartphones, etc.)
ソフトウェア: タスク管理アプリケーション、通知システム、メール送信システム、リマインダー設定システムSoftware: Task management application, notification system, email sending system, reminder setting system
データ加工およびデータ演算Data processing and data calculations
1. ユーザがタスクを入力する1. The user enters a task.
ユーザは、端末を使用してタスク管理アプリケーションを開く。The user uses the device to open a task management application.
ユーザは、新しいタスクを入力し、必要な情報（タスク名、期限、リマインダー設定など）を入力する。The user enters a new task and fills in the required information (task name, due date, reminder settings, etc.).
例: ユーザが「会議の準備をする」というタスクを入力し、期限を「明日の午前10時」に設定する。Example: A user enters a task "Prepare for a meeting" and sets the due date to "Tomorrow at 10am".
2. サーバがタスクをデータベースに保存する2. The server saves the task in the database.
ユーザがタスクを入力した後、端末はその情報をサーバに送信する。After the user enters the task, the device sends the information to the server.
サーバは、受信したタスク情報をデータベースに保存する。The server stores the received task information in a database.
例: サーバが「会議の準備をする」というタスクをデータベースに保存する。Example: The server saves a task called "Prepare for meeting" in the database.
3. サーバが定期的にタスクをチェックする3. The server periodically checks for tasks
サーバは、設定された時間（例えば、毎朝9時）にデータベースをチェックし、未完了のタスクを取得する。The server checks the database at a set time (for example, every morning at 9:00) and retrieves any outstanding tasks.
サーバは、取得した未完了のタスクをリスト化する。The server will then list the incomplete tasks it has obtained.
例: 毎朝9時にサーバがデータベースをチェックし、未完了のタスクをリスト化する。Example: Every morning at 9am the server checks the database and lists all pending tasks.
4. サーバが未完了のタスクをユーザに通知する4. The server notifies the user of pending tasks
サーバは、リスト化した未完了のタスクをユーザの端末に通知する。The server notifies the user's device of the list of incomplete tasks.
ユーザは、端末で通知を受け取り、未完了のタスクを確認する。Users will receive a notification on their device to see their pending tasks.
例: サーバが「おはようございます。未完了のタスクがあります。確認してください。」という通知をユーザのスマートフォンに送信する。Example: The server sends a notification to the user's smartphone saying, "Good morning. You have uncompleted tasks. Please check them."
5. サーバが簡易なアクションを自動実行する5. The server automatically executes simple actions
サーバは、ユーザが設定した簡易なアクション（例えば、「メールを送る」、「リマインダーを設定する」）を定期的にチェックする。The server periodically checks simple actions set by the user (e.g., "send an email" or "set a reminder").
サーバは、条件が満たされた場合、自動的にメール送信システムやリマインダー設定システムを呼び出し、アクションを実行する。When the conditions are met, the server automatically calls the email sending system or reminder setting system and executes the action.
例: ユーザが「毎週月曜日にリマインダーを設定する」というタスクを設定した場合、サーバが毎週月曜日にリマインダー設定システムを呼び出し、リマインダーを自動的に設定する。Example: If a user sets a task to "set a reminder every Monday," the server will call the reminder setting system every Monday and automatically set the reminder.
具体例Specific examples
アクションリストの提示Show action list
毎朝9時に、サーバはユーザの未完了タスクをデータベースから取得し、ユーザのスマートフォンに通知する。Every morning at 9:00, the server retrieves the user's uncompleted tasks from the database and notifies the user's smartphone.
例: 「おはようございます。未完了のタスクがあります。確認してください。」Example: "Good morning. You have some uncompleted tasks. Please take a look."
簡易なアクションの自動実行Automatic execution of simple actions
ユーザが「毎週月曜日にリマインダーを設定する」というタスクを設定した場合、サーバは毎週月曜日にリマインダー設定システムを呼び出し、リマインダーを自動的に設定する。If a user sets a task to "set a reminder every Monday," the server will call the reminder setting system every Monday and automatically set the reminder.
例: 「リマインダーを設定しました。次の会議は月曜日の10時です。」Example: "I've set a reminder. Our next meeting is on Monday at 10am."
生成AIモデルへのプロンプト文の例Example prompts for generative AI models
「ユーザの未完了タスクを毎朝9時に通知するプログラムを作成してください。」"Please create a program that notifies users of their incomplete tasks every morning at 9am."
「ユーザが設定した簡易なアクションを自動で実行するプログラムを作成してください。」"Please create a program that automatically executes simple actions set by the user."
このようにして、ユーザは自身のタスクを効率的に管理し、手間をかけずにタスクを進行させることができる。実施例３における特定処理の流れについて図１５を用いて説明する。In this way, the user can efficiently manage his or her tasks and progress through them without hassle. The flow of the specific process in the third embodiment will be explained with reference to FIG. 15.
ステップ１：Step 1:
ユーザがタスクを入力するThe user enters the task.
入力: ユーザが端末を使用してタスク管理アプリケーションを開き、新しいタスクを入力する。Enter: The user uses the device to open a task management application and enter a new task.
データ加工: ユーザが入力したタスク名、期限、リマインダー設定などの情報をアプリケーションが受け取る。Data processing: The application receives information entered by the user, such as task name, deadline, and reminder settings.
出力: 端末が入力されたタスク情報をサーバに送信する。Output: The device sends the entered task information to the server.
具体的な動作: ユーザが「新しいタスクを追加」ボタンをクリックし、タスク名「会議の準備をする」を入力し、期限を「明日の午前10時」に設定し、「保存」ボタンをクリックする。Specific actions: The user clicks the "Add new task" button, enters the task name "Prepare for meeting", sets the due date to "Tomorrow at 10:00 AM", and clicks the "Save" button.
ステップ２：Step 2:
サーバがタスクをデータベースに保存するThe server saves the task in the database.
入力: 端末から送信されたタスク情報。Input: Task information sent from the device.
データ加工: サーバが受信したタスク情報を解析し、データベースに保存する形式に変換する。Data processing: The server analyzes the task information received and converts it into a format suitable for storage in the database.
出力: サーバがタスク情報をデータベースに保存し、保存完了の確認メッセージを端末に送信する。Output: The server saves the task information to the database and sends a confirmation message to the terminal that the save was successful.
具体的な動作: サーバが「会議の準備をする」というタスクをデータベースに保存し、「タスクが正常に保存されました」という確認メッセージを端末に送信する。Specific operation: The server saves the task "Prepare for meeting" to the database and sends a confirmation message "Task saved successfully" to the device.
ステップ３：Step 3:
サーバが定期的にタスクをチェックするThe server periodically checks for tasks.
入力: データベースに保存されたタスク情報。Input: Task information stored in the database.
データ加工: サーバが設定された時間（例えば、毎朝9時）にデータベースをクエリし、未完了のタスクを取得する。Data processing: The server queries the database at a set time (for example, every morning at 9:00) and retrieves uncompleted tasks.
出力: サーバが取得した未完了のタスクをリスト化する。Output: Lists the incomplete tasks retrieved by the server.
具体的な動作: 毎朝9時にサーバがデータベースをチェックし、未完了のタスクをリスト化する。Specific operation: Every morning at 9am, the server checks the database and lists the uncompleted tasks.
ステップ４：Step 4:
サーバが未完了のタスクをユーザに通知するThe server notifies the user of pending tasks
入力: リスト化された未完了のタスク。Input: A list of open tasks.
データ加工: サーバが未完了のタスクリストをユーザの端末に送信する形式に変換する。Data processing: The server converts the list of incomplete tasks into a format that can be sent to the user's device.
出力: サーバが未完了のタスクリストをユーザの端末に通知する。Output: The server notifies the user of the list of incomplete tasks on their device.
具体的な動作: サーバが「おはようございます。未完了のタスクがあります。確認してください。」という通知をユーザのスマートフォンに送信する。Specific behavior: The server sends a notification to the user's smartphone saying, "Good morning. You have uncompleted tasks. Please check them."
ステップ５：Step 5:
サーバが簡易なアクションを自動実行するThe server automatically executes simple actions
入力: ユーザが設定した簡易なアクション（例えば、「メールを送る」、「リマインダーを設定する」）。Input: A simple action set by the user (e.g. "send email" or "set reminder").
データ加工: サーバが条件が満たされた場合、自動的にメール送信システムやリマインダー設定システムを呼び出し、アクションを実行する。Data processing: When the conditions are met, the server automatically calls the email sending system or reminder setting system and executes the action.
出力: サーバが簡易なアクションを実行し、その結果をユーザに通知する。Output: The server performs a simple action and notifies the user of the result.
具体的な動作: ユーザが「毎週月曜日にリマインダーを設定する」というタスクを設定した場合、サーバが毎週月曜日にリマインダー設定システムを呼び出し、リマインダーを自動的に設定する。Specific behavior: If a user sets a task to "set a reminder every Monday," the server will call the reminder setting system every Monday and automatically set the reminder.
（応用例３）(Application example 3)
次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。Next, application example 3 of embodiment example 3 will be described. In the following description, the
工場におけるロボットのメンテナンスや作業タスクの管理は、手動で行うことが多く、効率が悪い。また、必要な部品の発注やメンテナンスのリマインダー設定などの簡易なアクションも手動で行う必要があり、作業者の負担が大きい。これにより、タスクの漏れや遅延が発生しやすく、工場の運営効率が低下するという課題があるThe maintenance of robots and the management of work tasks in factories are often done manually, which is inefficient. In addition, simple actions such as ordering necessary parts and setting maintenance reminders must also be done manually, placing a heavy burden on workers. This creates the problem that tasks are easily missed or delayed, reducing the efficiency of factory operations.
応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、工場ロボットにおいて、定期的にメンテナンスや作業タスクのリストを提示する手段と、メンテナンスのリマインダーを自動設定する手段と、必要な部品の発注メールを自動送信する手段と、ロボットの自己診断結果を管理者に自動通知する手段と、を含む。これにより、工場ロボットのメンテナンスや作業タスクの管理が自動化され、作業者の負担を軽減し、タスクの漏れや遅延を防ぎ、工場の運営効率を向上させることが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to a user, means for automatically executing simple actions, means for periodically presenting a list of maintenance and work tasks for a factory robot, means for automatically setting maintenance reminders, means for automatically sending an order email for required parts, and means for automatically notifying an administrator of the results of the robot's self-diagnosis. This automates the management of maintenance and work tasks for factory robots, reducing the burden on workers, preventing missed or delayed tasks, and making it possible to improve the efficiency of factory operations.
「抽象的なタスク」とは、具体的な行動や手順が明確でない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clear specific actions or steps.
「具体的なアクション」とは、特定の手順や行動を伴う明確な作業や操作を指す。A "specific action" refers to a clear task or operation that involves specific steps or actions.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき期限を指す。A "deadline" refers to the deadline by which a particular task or action should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置を指す。"Means of conversion" refers to methods or devices for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを追跡し、進捗を監視するための方法や装置を指す。"Means of managing" refers to the methods and devices for tracking the converted actions and monitoring their progress.
「定期的にアクションリストをユーザに提示する手段」とは、設定された時間間隔でユーザに未完了のタスクやアクションを通知するための方法や装置を指す。"Means for periodically presenting a list of actions to a user" refers to a method or device for notifying a user of uncompleted tasks or actions at set intervals.
「簡易なアクションを自動実行する手段」とは、ユーザの手間を省くために、特定の簡単なタスクや操作を自動的に実行するための方法や装置を指す。"Means for automatically performing simple actions" refers to a method or device for automatically performing specific simple tasks or operations to reduce the user's effort.
「工場ロボット」とは、工場内での作業やメンテナンスを行うために設計された自動化された機械装置を指す。A "factory robot" refers to an automated mechanical device designed to perform work or maintenance in a factory.
「メンテナンスや作業タスクのリストを提示する手段」とは、工場ロボットに対して定期的に必要なメンテナンスや作業タスクを表示するための方法や装置を指す。"Means for presenting a list of maintenance or work tasks" refers to a method or device for displaying to a factory robot the maintenance or work tasks that need to be performed periodically.
「メンテナンスのリマインダーを自動設定する手段」とは、工場ロボットのメンテナンスが必要な時期に自動的に通知を設定するための方法や装置を指す。"Means for automatically setting maintenance reminders" refers to a method or device for automatically setting notifications when maintenance is required for a factory robot.
「必要な部品の発注メールを自動送信する手段」とは、必要な部品が不足した際に自動的に発注メールを送信するための方法や装置を指す。"Means for automatically sending an order email for required parts" refers to a method or device for automatically sending an order email when required parts are in short supply.
「ロボットの自己診断結果を管理者に自動通知する手段」とは、工場ロボットが自己診断を行い、その結果を管理者に自動的に通知するための方法や装置を指す。"Means for automatically notifying the manager of the results of a robot's self-diagnosis" refers to a method or device that allows a factory robot to perform a self-diagnosis and automatically notify the manager of the results.
この発明を実施するための形態として、工場ロボットにインストールされる「工場ロボットタスクマネージャー」システムを例に説明する。このシステムは、工場ロボットのメンテナンスや作業タスクの管理を自動化し、作業者の負担を軽減し、工場の運営効率を向上させるものである。As an example of a form for implementing this invention, we will explain a "Factory Robot Task Manager" system that is installed in factory robots. This system automates the maintenance of factory robots and the management of work tasks, reducing the burden on workers and improving the operational efficiency of the factory.
システムのプログラムSystem Programs
システムは、Pythonを用いて実装される。具体的には、以下のライブラリを使用する。The system is implemented using Python. Specifically, the following libraries are used:
scheduleライブラリ: 定期的なタスク実行schedule library: periodic task execution
smtplibライブラリ: メール送信smtplib library: Sending email
プログラムの処理説明Program processing explanation
サーバは、以下のハードウェアおよびソフトウェアを用いてデータ加工およびデータ演算を行う。The server processes and calculates data using the following hardware and software:
ハードウェア: 工場ロボットのディスプレイ、インターネット接続Hardware: Factory robot displays, internet connectivity
ソフトウェア: Python、scheduleライブラリ、smtplibライブラリSoftware: Python, schedule library, smtplib library
サーバは、毎朝9時に工場ロボットのディスプレイに未完了のメンテナンスや作業タスクのリストを表示する。これにより、ユーザはその日のタスクを把握しやすくなる。また、9時5分には、必要な部品の発注メールが自動で送信される。これにより、部品の不足による作業遅延を防ぐことができる。The server displays a list of uncompleted maintenance and work tasks on the factory robot's display every morning at 9:00. This makes it easier for users to keep track of the tasks for the day. In addition, at 9:05, an order email for the necessary parts is automatically sent. This prevents work delays due to a shortage of parts.
具体例Specific examples
例えば、毎朝9時に「部品Aの交換」と「清掃」のタスクがロボットのディスプレイに表示される。ユーザはこれを確認し、優先順位に従って作業を進めることができる。また、9時5分には、部品Aの発注メールが自動で送信されるため、ユーザは発注作業を手動で行う必要がない。For example, every morning at 9:00, the tasks "Replace part A" and "Cleaning" are displayed on the robot's display. The user can check these and proceed with the tasks according to priority. In addition, an order email for part A is automatically sent at 9:05, so the user does not have to manually place the order.
プロンプト文の例Example of a prompt
「工場ロボットタスクマネージャーを使って、毎朝9時に未完了のタスクリストを表示し、9時5分に必要な部品の発注メールを自動送信するプログラムを作成してください。」"Please create a program that uses the Factory Robot Task Manager to display a list of incomplete tasks every morning at 9:00 and automatically send an order email for the required parts at 9:05."
このようにして、工場ロボットのメンテナンスや作業タスクの管理を自動化し、作業者の負担を軽減し、工場の運営効率を向上させることができる。In this way, maintenance of factory robots and management of work tasks can be automated, reducing the burden on workers and improving factory operating efficiency.
応用例３における特定処理の流れについて図１６を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 3 is explained using Figure 16.
ステップ１：Step 1:
サーバは、毎朝9時にスケジュールライブラリを用いてタスク通知のトリガーを設定する。入力としては、タスクリストと現在の時刻があり、出力としては、タスクリストの表示指示が生成される。具体的な動作として、サーバはタスクリストを取得し、現在の時刻が9時であることを確認する。The server uses the schedule library to set a trigger for task notification at 9:00 every morning. The inputs are the task list and the current time, and the output is an instruction to display the task list. In concrete terms, the server retrieves the task list and confirms that the current time is 9:00.
ステップ２：Step 2:
サーバは、タスクリストを工場ロボットのディスプレイに表示する。入力としては、タスクリストがあり、出力としては、ディスプレイに表示されるタスクリストが生成される。具体的な動作として、サーバはタスクリストの内容をフォーマットし、ディスプレイに送信する。The server displays the task list on the display of the factory robot. The input is the task list, and the output is the task list that is displayed on the display. In concrete terms, the server formats the contents of the task list and sends it to the display.
ステップ３：Step 3:
サーバは、毎朝9時5分にスケジュールライブラリを用いて簡易アクションの自動実行のトリガーを設定する。入力としては、現在の時刻があり、出力としては、簡易アクションの実行指示が生成される。具体的な動作として、サーバは現在の時刻が9時5分であることを確認する。The server uses the schedule library to set a trigger for the automatic execution of a simple action every morning at 9:05. The input is the current time, and the output is an instruction to execute the simple action. In concrete terms, the server confirms that the current time is 9:05.
ステップ４：Step 4:
サーバは、メンテナンスのリマインダーを自動設定する。入力としては、メンテナンススケジュールがあり、出力としては、リマインダー設定が生成される。具体的な動作として、サーバはメンテナンススケジュールを確認し、リマインダーを設定する。The server automatically sets maintenance reminders. The input is the maintenance schedule, and the output is the generated reminder settings. Specifically, the server checks the maintenance schedule and sets the reminders.
ステップ５：Step 5:
サーバは、必要な部品の発注メールを自動送信する。入力としては、部品の在庫情報と発注先のメールアドレスがあり、出力としては、発注メールが生成される。具体的な動作として、サーバは在庫情報を確認し、必要な部品が不足している場合に発注メールを生成し、送信する。The server automatically sends an order email for the required parts. The input is the parts inventory information and the order recipient's email address, and the output is an order email that is generated. In concrete terms, the server checks the inventory information, and if the required parts are in short supply, it generates and sends an order email.
ステップ６：Step 6:
サーバは、ロボットの自己診断結果を管理者に自動通知する。入力としては、自己診断結果と管理者の連絡先情報があり、出力としては、通知メッセージが生成される。具体的な動作として、サーバは自己診断結果を取得し、管理者に通知メッセージを送信する。The server automatically notifies the administrator of the robot's self-diagnosis results. The inputs are the self-diagnosis results and the administrator's contact information, and the output is the generation of a notification message. In concrete terms, the server obtains the self-diagnosis results and sends a notification message to the administrator.
このようにして、工場ロボットのメンテナンスや作業タスクの管理が自動化され、作業者の負担を軽減し、工場の運営効率を向上させることができる。In this way, maintenance of factory robots and management of work tasks can be automated, reducing the burden on workers and improving the efficiency of factory operations.
更に、ユーザの感情を推定する感情エンジンを組み合わせてもよい。すなわち、特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。Furthermore, an emotion engine that estimates the user's emotion may be combined. That is, the
「形態例１」"Example 1"
本発明の一実施形態として、感情エンジンを組み込んだシステムがある。このシステムは、ユーザの感情を認識し、その感情に応じてタスクの優先度を調整する。具体的には、ユーザの感情が「ストレス」であると認識した場合、リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げる。また、ユーザの感情が「喜び」であると認識した場合、楽しい活動に関連するタスクの優先度を上げる。このように、ユーザの感情に応じてタスクの優先度を動的に調整することで、ユーザの心理的な状態を考慮したタスク管理を実現する。One embodiment of the present invention is a system incorporating an emotion engine. This system recognizes the user's emotions and adjusts task priorities according to those emotions. Specifically, if the system recognizes that the user's emotion is "stress," it increases the priority of tasks related to relaxation. Also, if the system recognizes that the user's emotion is "joy," it increases the priority of tasks related to enjoyable activities. In this way, task priorities are dynamically adjusted according to the user's emotions, thereby achieving task management that takes into account the user's psychological state.
「形態例２」"Example 2"
また、感情エンジンは、ユーザの感情を認識するための手段として、ユーザの顔表情や声のトーン、ＳＮＳの投稿内容などを分析する。具体的には、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャし、それらのデータを感情認識アルゴリズムに入力する。また、ユーザが許可した場合、ＳＮＳの投稿内容も感情認識のためのデータとして利用する。これらのデータを基に、感情エンジンはユーザの現在の感情状態を認識し、それに応じてタスクの優先度を調整する。The emotion engine also analyzes the user's facial expressions, tone of voice, and social media posts as a means of recognizing the user's emotions. Specifically, it uses a camera and microphone to capture the user's facial expressions and tone of voice, and inputs this data into the emotion recognition algorithm. If the user gives permission, the content of social media posts will also be used as data for emotion recognition. Based on this data, the emotion engine recognizes the user's current emotional state and adjusts task priority accordingly.
「形態例３」"Example 3"
さらに、感情エンジンは、ユーザの感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する。具体的には、ユーザの感情が「怒り」であると認識した場合、ユーザをさらに怒らせる可能性のあるタスク（例えば、特定の人物からのメールの自動返信）を一時的に停止する。また、ユーザの感情が「喜び」であると認識した場合、ユーザの喜びを共有するためのタスク（例えば、ＳＮＳへの自動投稿）を実行する。このように、感情エンジンはユーザの感情状態を考慮したタスクの自動実行を可能にする。Furthermore, the emotion engine controls the automatic execution of tasks according to the user's emotional state. Specifically, if it recognizes that the user's emotion is "anger," it temporarily stops tasks that may further anger the user (for example, automatic replies to emails from specific people). Moreover, if it recognizes that the user's emotion is "joy," it executes a task to share the user's joy (for example, automatic posting to SNS). In this way, the emotion engine makes it possible to automatically execute tasks that take into account the user's emotional state.
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。The process flow for each example is explained below.
「形態例１」"Example 1"
ステップ１：システムは、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする。Step 1: The system captures the user's facial expressions and tone of voice using a camera and microphone.
ステップ２：次に、感情エンジンはキャプチャしたデータを感情認識アルゴリズムに入力し、ユーザの現在の感情状態を認識する。Step 2: The emotion engine then feeds the captured data into an emotion recognition algorithm to recognize the user's current emotional state.
ステップ３：感情エンジンは認識した感情に応じてタスクの優先度を調整する。例えば、感情が「ストレス」であると認識した場合、リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げる。Step 3: The emotion engine adjusts the priority of tasks depending on the emotion it recognizes. For example, if it recognizes the emotion as "stress," it increases the priority of tasks related to relaxation.
「形態例２」"Example 2"
ステップ１：システムは、ユーザが許可した場合、ＳＮＳの投稿内容を感情認識のためのデータとして利用する。Step 1: If the user gives permission, the system uses the content of social media posts as data for emotion recognition.
ステップ２：感情エンジンはＳＮＳの投稿内容を感情認識アルゴリズムに入力し、ユーザの現在の感情状態を認識する。Step 2: The emotion engine inputs the social media post content into an emotion recognition algorithm to recognize the user's current emotional state.
ステップ３：感情エンジンは認識した感情に応じてタスクの優先度を調整する。例えば、感情が「喜び」であると認識した場合、楽しい活動に関連するタスクの優先度を上げる。「形態例３」Step 3: The emotion engine adjusts the priority of tasks according to the emotion it recognizes. For example, if it recognizes the emotion as "joy," it increases the priority of tasks related to enjoyable activities. "Example 3"
ステップ１：感情エンジンはユーザの感情状態を認識する。Step 1: The emotion engine recognizes the user's emotional state.
ステップ２：感情エンジンは認識した感情に応じてタスクの自動実行を制御する。例えば、感情が「怒り」であると認識した場合、ユーザをさらに怒らせる可能性のあるタスクを一時的に停止する。Step 2: The emotion engine controls the automatic execution of tasks according to the recognized emotion. For example, if it recognizes the emotion as "anger," it will temporarily stop tasks that may further anger the user.
ステップ３：また、感情が「喜び」であると認識した場合、ユーザの喜びを共有するためのタスクを実行する。Step 3: If the emotion is recognized as "joy," execute a task to share the user's joy.
（実施例１）(Example 1)
次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。Next, a first embodiment of the first embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザが入力した抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換することが困難であり、また、ユーザの感情に応じてタスクの優先度を動的に調整する機能が欠如している。このため、ユーザの心理的な状態を考慮した効率的なタスク管理が実現できないという課題がある。With conventional task management systems, it is difficult to convert the abstract tasks entered by users into concrete actions and deadlines, and they lack the functionality to dynamically adjust task priorities according to the user's emotions. This poses the problem that it is not possible to achieve efficient task management that takes into account the user's psychological state.
実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザの感情を認識し、その感情に応じてタスクの優先度を調整する手段と、感情に基づいてタスクの優先度を動的に調整する手段と、を含む。これにより、ユーザの心理的な状態を考慮した効率的なタスク管理が可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for recognizing the user's emotions and adjusting task priorities according to those emotions, and means for dynamically adjusting task priorities based on emotions. This enables efficient task management that takes into account the user's psychological state.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを実行するために必要な具体的な手順やステップを指す。"Concrete actions" refer to the concrete procedures or steps required to accomplish an abstract task.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき日時を指す。A "deadline" refers to the date and time when a particular task or action should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や技術を指す。"Means of transformation" refers to the methods and techniques used to transform abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換された具体的なアクションや期日を整理し、追跡するための方法や技術を指す。"Means of management" refers to the methods and techniques used to organize and track the specific actions and deadlines that are converted.
「提示する手段」とは、ユーザに対してアクションリストを表示するための方法や技術を指す。"Means of presentation" refers to the method or technology used to display the action list to the user.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のアクションを自動的に実行するための方法や技術を指す。"Means of automated execution" refers to methods or technologies for automatically executing a specific action without user intervention.
「感情を認識する手段」とは、ユーザの感情を検出し、識別するための方法や技術を指す。"Means of emotion recognition" refers to methods and technologies for detecting and identifying a user's emotions.
「優先度を調整する手段」とは、タスクの重要度や緊急度を変更するための方法や技術を指す。"Means of adjusting priority" refers to methods or techniques for changing the importance or urgency of a task.
「動的に調整する手段」とは、リアルタイムでタスクの優先度を変更するための方法や技術を指す。"Dynamic adjustment means" refers to methods and techniques for changing task priorities in real time.
発明を実施するための形態Form for implementing the invention
本発明は、ユーザが入力した抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換し、さらにユーザの感情に応じてタスクの優先度を動的に調整するシステムである。このシステムは、サーバ、端末、ユーザの三者が連携して動作する。This invention is a system that converts abstract tasks entered by users into concrete actions and deadlines, and dynamically adjusts task priorities according to the user's emotions. This system works in cooperation with a server, a terminal, and a user.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
サーバ: 高性能な計算能力を持つサーバを使用する。具体的には、クラウドベースのサーバ（例: Microsoft（登録商標） Azure（登録商標））を利用する。Server: Use a server with high-performance computing capabilities. Specifically, use a cloud-based server (e.g. Microsoft® Azure®).
端末: ユーザが操作するためのデバイス。具体的には、スマートフォン、タブレット、パソコンなどが含まれる。Terminal: A device that is operated by a user. Examples include smartphones, tablets, and computers.
ソフトウェア: 自然言語処理（NLP）エンジンとして「spaCy」や「NLTK」、感情分析アルゴリズムとして「IBM Watson（登録商標）」や「Microsoft Azure Text Analytics」を使用する。Software: Uses "spaCy" and "NLTK" as natural language processing (NLP) engines, and "IBM Watson (registered trademark)" and "Microsoft Azure Text Analytics" as sentiment analysis algorithms.
プログラムの処理Program processing
1. ユーザがタスクを入力する1. The user enters a task.
ユーザは、端末の入力フィールドに抽象的なタスクを入力する。例えば、「プロジェクトの進行管理をする」と入力する。The user enters an abstract task into an input field on the device. For example, the user might enter "Manage the progress of a project."
2. 端末が入力をサーバに送信する2. The device sends the input to the server.
端末は、ユーザが入力したタスクをHTTPリクエストを用いてサーバに送信する。The terminal sends the task entered by the user to the server using an HTTP request.
3. サーバがタスクを解析する3. The server analyzes the task.
サーバは、受信したタスクを自然言語処理（NLP）エンジンに渡し、タスクを解析する。例えば、「spaCy」や「NLTK」を使用して、抽象的なタスクを具体的なステップに分解する。The server passes the received task to a natural language processing (NLP) engine to analyze the task. For example, it uses "spaCy" or "NLTK" to break down the abstract task into concrete steps.
4. サーバが具体的なアクションを生成する4. The server generates the specific action.
サーバは、解析結果に基づいて具体的なアクションを生成する。例えば、「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」というアクションを生成する。The server generates specific actions based on the analysis results. For example, it generates an action such as "list each task in the project and set a due date for each one."
5. サーバが生成結果を端末に送信する5. The server sends the generated results to the terminal.
サーバは、生成した具体的なアクションをHTTPレスポンスを用いて端末に送信する。The server sends the specific action it has generated to the terminal using an HTTP response.
6. 端末がユーザにフィードバックを表示する6. The device displays feedback to the user
端末は、受信した具体的なアクションをユーザに表示する。例えば、「タスク1: 企画書作成（期日: 2023年10月10日）、タスク2: チームミーティング（期日: 2023年10月12日）」と表示する。The device will display the specific actions received to the user. For example, it might display "Task 1: Proposal writing (Deadline: October 10, 2023), Task 2: Team meeting (Deadline: October 12, 2023)."
7. ユーザが感情を入力する7. User inputs emotion
ユーザは、感情エンジンを組み込んだシステムの入力フィールドに自分の感情を入力する。例えば、「ストレス」と入力する。The user enters their emotion into an input field in the system that incorporates the emotion engine. For example, they enter "stress."
8. 端末が入力をサーバに送信する8. The device sends the input to the server
端末は、ユーザが入力した感情をHTTPリクエストを用いてサーバに送信する。The device sends the emotion entered by the user to the server using an HTTP request.
9. サーバが感情を認識する9. The server recognizes emotions
サーバは、受信した感情を感情分析アルゴリズムに渡し、感情を認識する。例えば、「IBM Watson」や「Microsoft Azure Text Analytics」を使用する。The server passes the received emotions to a sentiment analysis algorithm to recognize them. For example, it uses IBM Watson or Microsoft Azure Text Analytics.
10. サーバがタスクの優先度を調整する10. The server adjusts task priorities
サーバは、認識した感情に基づいてタスクの優先度を動的に調整する。例えば、「ストレス」を感じている場合、リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げる。The server dynamically adjusts task priorities based on the emotions it recognizes. For example, if you feel "stressed," it will increase the priority of relaxation-related tasks.
11. サーバが調整結果を端末に送信する11. The server sends the adjustment results to the device.
サーバは、調整したタスクの優先度をHTTPレスポンスを用いて端末に送信する。The server sends the adjusted task priority to the terminal using an HTTP response.
12. 端末がユーザにフィードバックを表示する12. The device displays feedback to the user
端末は、受信した調整結果をユーザに表示する。例えば、「タスク1: ヨガセッション（優先度: 高）、タスク2: 散歩（優先度: 中）」と表示する。The device will display the received adjustment results to the user. For example, it might display "Task 1: Yoga session (high priority), Task 2: Walk (medium priority)."
具体例Specific examples
ユーザの入力: 「プロジェクトの進行管理をする」User input: "Manage project progress."
端末の送信: HTTPリクエストで「プロジェクトの進行管理をする」をサーバに送信Device send: Send an HTTP request to the server to "manage project progress."
サーバの解析: NLPエンジン（例: spaCy）で「プロジェクトの進行管理をする」を解析Server analysis: Analyze "Manage project progress" using an NLP engine (e.g. spaCy)
サーバの生成: 「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションを生成Generating a server: Generate a specific action such as "List each task in the project and set a due date for each one."
サーバの送信: HTTPレスポンスで生成結果を端末に送信Server transmission: Sends the generated results to the terminal via HTTP response
端末の表示: 「タスク1: 企画書作成（期日: 2023年10月10日）、タスク2: チームミーティング（期日: 2023年10月12日）」と表示Display on device: "Task 1: Proposal writing (Due: October 10, 2023), Task 2: Team meeting (Due: October 12, 2023)"
ユーザの入力: 「ストレス」User input: "stress"
端末の送信: HTTPリクエストで「ストレス」をサーバに送信Device transmission: Send "stress" to the server via HTTP request
サーバの認識: 感情分析アルゴリズム（例: IBM Watson）で「ストレス」を認識Server recognition: Recognize "stress" using sentiment analysis algorithms (e.g. IBM Watson)
サーバの調整: リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げるServer tuning: Increase priority of relaxation related tasks
サーバの送信: HTTPレスポンスで調整結果を端末に送信Server transmission: Sends the adjustment results to the device via HTTP response
端末の表示: 「タスク1: ヨガセッション（優先度: 高）、タスク2: 散歩（優先度: 中）」と表示Device display: "Task 1: Yoga session (high priority), Task 2: Walk (medium priority)"
プロンプト文の例Example of a prompt
プロンプト文: 「ユーザが『プロジェクトの進行管理をする』と入力した場合、具体的なアクションと期日を生成してください。」Prompt text: "If the user types 'Manage project progress,' generate specific actions and due dates."
プロンプト文: 「ユーザが『ストレス』と入力した場合、リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げる方法を教えてください。」Prompt: "If the user types 'stress', how can I increase the priority of relaxation-related tasks?"
実施例１における特定処理の流れについて図１７を用いて説明する。The flow of the identification process in Example 1 is explained using Figure 17.
プログラムの処理の流れProgram processing flow
タスク管理アプリケーションTask management application
ステップ１：Step 1:
ユーザがタスクを入力する。The user enters the task.
入力: ユーザは、端末の入力フィールドに「プロジェクトの進行管理をする」と入力する。Input: The user types "Manage project progress" into the device's input field.
具体的な動作: ユーザが入力フィールドにテキストを入力し、送信ボタンを押す。Specific behavior: The user enters text into the input field and presses the submit button.
出力: 入力されたタスクが端末に保存される。Output: The entered tasks are saved to the device.
ステップ２：Step 2:
端末が入力をサーバに送信する。The device sends the input to the server.
入力: ユーザが入力したタスクデータ。Input: Task data entered by the user.
具体的な動作: 端末は、HTTPリクエストを生成し、入力されたタスクデータをサーバに送信する。Specific operation: The device generates an HTTP request and sends the entered task data to the server.
出力: サーバがタスクデータを受信する。Output: The server receives the task data.
ステップ３：Step 3:
サーバがタスクを解析する。The server analyzes the task.
入力: 受信したタスクデータ。Input: Received task data.
具体的な動作: サーバは、自然言語処理（NLP）エンジン（例: spaCy）を使用して、タスクデータを解析する。What happens: The server uses a natural language processing (NLP) engine (e.g. spaCy) to parse the task data.
データ加工: 抽象的なタスクを具体的なステップに分解する。Data processing: Break down abstract tasks into concrete steps.
出力: 解析結果として具体的なアクションリストが生成される。Output: A specific list of actions is generated as a result of the analysis.
ステップ４：Step 4:
サーバが具体的なアクションを生成する。The server generates the specific action.
入力: 解析結果のデータ。Input: Analysis result data.
具体的な動作: サーバは、解析結果に基づいて具体的なアクションを生成する。Specific action: The server generates a specific action based on the analysis results.
データ加工: 具体的なアクションに期日を設定する。Data processing: Set deadlines for specific actions.
出力: 生成された具体的なアクションリスト。Output: The specific list of actions generated.
ステップ５：Step 5:
サーバが生成結果を端末に送信する。The server sends the generated results to the device.
入力: 生成された具体的なアクションリスト。Input: The specific action list to be generated.
具体的な動作: サーバは、HTTPレスポンスを生成し、具体的なアクションリストを端末に送信する。Specific operation: The server generates an HTTP response and sends a specific action list to the terminal.
出力: 端末が具体的なアクションリストを受信する。Output: The device receives a list of specific actions.
ステップ６：Step 6:
端末がユーザにフィードバックを表示する。The device displays feedback to the user.
入力: 受信した具体的なアクションリスト。Input: The specific list of actions received.
具体的な動作: 端末は、受信したアクションリストをユーザインターフェースに表示する。Specific operation: The device displays the received action list in the user interface.
出力: ユーザが具体的なアクションリストを確認できる。Output: The user can see a list of specific actions.
感情エンジンを組み込んだシステムA system incorporating an emotion engine
ステップ１：Step 1:
ユーザが感情を入力する。The user inputs their emotion.
入力: ユーザは、感情エンジンを組み込んだシステムの入力フィールドに「ストレス」と入力する。Input: The user enters "stress" into an input field in a system that incorporates an emotion engine.
具体的な動作: ユーザが入力フィールドに感情を入力し、送信ボタンを押す。Specific behavior: The user enters an emotion into the input field and presses the send button.
出力: 入力された感情データが端末に保存される。Output: The input emotion data is saved on the device.
ステップ２：Step 2:
端末が入力をサーバに送信する。The device sends the input to the server.
入力: ユーザが入力した感情データ。Input: Emotion data entered by the user.
具体的な動作: 端末は、HTTPリクエストを生成し、入力された感情データをサーバに送信する。Specific operation: The device generates an HTTP request and sends the input emotion data to the server.
出力: サーバが感情データを受信する。Output: The server receives the emotion data.
ステップ３：Step 3:
サーバが感情を認識する。The server recognizes the emotion.
入力: 受信した感情データ。Input: Received emotion data.
具体的な動作: サーバは、感情分析アルゴリズム（例: IBM Watson）を使用して、感情データを解析する。Specific behavior: The server analyzes the sentiment data using a sentiment analysis algorithm (e.g. IBM Watson).
データ加工: 感情データを「ストレス」などの具体的な感情に分類する。Data processing: Classify emotion data into specific emotions such as "stress."
出力: 認識された感情データ。Output: Recognized emotion data.
ステップ４：Step 4:
サーバがタスクの優先度を調整する。The server adjusts task priorities.
入力: 認識された感情データと既存のタスクリスト。Input: Recognized emotion data and existing task list.
具体的な動作: サーバは、認識された感情に基づいてタスクの優先度を動的に調整する。Specific behavior: The server dynamically adjusts task priorities based on the recognized emotions.
データ加工: リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げる。Data processing: Increase the priority of relaxation-related tasks.
出力: 調整されたタスクリスト。Output: The adjusted task list.
ステップ５：Step 5:
サーバが調整結果を端末に送信する。The server sends the adjustment results to the device.
入力: 調整されたタスクリスト。Input: The adjusted task list.
具体的な動作: サーバは、HTTPレスポンスを生成し、調整されたタスクリストを端末に送信する。Specific operation: The server generates an HTTP response and sends the adjusted task list to the device.
出力: 端末が調整されたタスクリストを受信する。Output: The device receives the adjusted task list.
ステップ６：Step 6:
端末がユーザにフィードバックを表示する。The device displays feedback to the user.
入力: 受信した調整されたタスクリスト。Input: The adjusted task list received.
具体的な動作: 端末は、受信したタスクリストをユーザインターフェースに表示する。Specific operation: The device displays the received task list in the user interface.
出力: ユーザが調整されたタスクリストを確認できる。Output: The user can see the adjusted task list.
（応用例１）(Application example 1)
次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。Next, application example 1 of embodiment example 1 will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムは、抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する機能や、ユーザの感情に基づいてタスクの優先度を調整する機能が不足しているため、ユーザの心理的な状態を考慮した効率的なタスク管理が難しい。また、工場内の生産タスクを効率的に管理するための具体的な手段が不足しており、生産ラインのボトルネックを特定し、作業員の感情に基づいて作業負荷を調整することが困難であるTraditional task management systems lack the ability to convert abstract tasks into concrete actions or adjust task priorities based on the user's emotions, making it difficult to efficiently manage tasks while taking into account the user's psychological state. In addition, they lack concrete means to efficiently manage production tasks in factories, making it difficult to identify bottlenecks on the production line and adjust the workload based on the emotions of workers.
応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザの感情を認識し、その感情に応じてタスクの優先度を調整する手段と、工場内の生産タスクを効率的に管理する手段と、工場の各生産ステップの時間を計測し、ボトルネックを特定する手段と、作業員の感情に基づいて作業負荷を調整する手段と、を含む。これにより、ユーザの心理的な状態を考慮した効率的なタスク管理が可能となり、工場内の生産タスクの効率的な管理と作業員の感情に基づいた作業負荷の調整が可能となる。The specific processing by the
「抽象的なタスク」とは、具体的な行動や手順が明確でない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clear specific actions or steps.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを達成するために必要な具体的な行動や手順を指す。"Concrete actions" refer to the concrete actions or steps required to accomplish an abstract task.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき期限を指す。A "deadline" refers to the deadline by which a particular task or action should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置を指す。"Means of conversion" refers to methods or devices for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを効率的に整理し、追跡するための方法や装置を指す。"Means of management" refers to methods and devices for efficiently organizing and tracking the converted actions.
「提示する手段」とは、ユーザにアクションリストを視覚的または聴覚的に提供するための方法や装置を指す。"Presentation means" refers to a method or device for providing the action list to the user visually or audibly.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のアクションを自動的に実行するための方法や装置を指す。"Means for automatic execution" refers to a method or device for automatically executing a particular action without user intervention.
「感情を認識する手段」とは、ユーザの感情状態を検出し、識別するための方法や装置を指す。"Means for recognizing emotions" refers to methods and devices for detecting and identifying a user's emotional state.
「優先度を調整する手段」とは、タスクの重要度や緊急度を変更するための方法や装置を指す。"Means for adjusting priority" refers to a method or device for changing the importance or urgency of a task.
「生産タスク」とは、工場内で行われる具体的な生産活動や作業を指す。"Production tasks" refers to the specific production activities and work carried out within a factory.
「効率的に管理する手段」とは、生産タスクを最適化し、効率的に遂行するための方法や装置を指す。"Efficient management means" refers to methods and devices for optimizing and efficiently carrying out production tasks.
「生産ステップ」とは、製品の製造過程における個々の作業や工程を指す。"Production step" refers to each task or process in the manufacturing process of a product.
「ボトルネック」とは、生産プロセスにおいて全体の効率を低下させる原因となる遅延や障害を指す。A "bottleneck" refers to a delay or obstacle in a production process that reduces the overall efficiency.
「作業負荷を調整する手段」とは、作業員の負担を適切に分配し、調整するための方法や装置を指す。"Means for adjusting workload" refers to methods and devices for appropriately allocating and adjusting the burden on workers.
この発明を実施するためのシステムは、以下のような構成を持つ。サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段、変換したアクションを管理する手段、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段、簡易なアクションを自動実行する手段、ユーザの感情を認識し、その感情に応じてタスクの優先度を調整する手段、工場内の生産タスクを効率的に管理する手段、工場の各生産ステップの時間を計測し、ボトルネックを特定する手段、作業員の感情に基づいて作業負荷を調整する手段を含む。A system for implementing this invention has the following configuration: The server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for recognizing the user's emotions and adjusting task priorities in accordance with those emotions, means for efficiently managing production tasks within a factory, means for measuring the time for each production step in the factory and identifying bottlenecks, and means for adjusting the workload based on the emotions of workers.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: 工場ロボット、感情認識カメラHardware: Factory robots, emotion recognition cameras
ソフトウェア: EmotionEngine（感情認識ライブラリ）、TaskManager（タスク管理ライブラリ）Software: EmotionEngine (emotion recognition library), TaskManager (task management library)
プログラムの処理説明Program processing explanation
サーバは、まずEmotionEngineを初期化し、感情認識の準備を行う。次に、TaskManagerを初期化し、タスク管理の準備を行う。ユーザが抽象的なタスクを入力すると、サーバはこれを具体的なアクションに変換し、TaskManagerに追加する。具体的なアクションには期日が設定され、定期的にユーザに提示される。The server first initializes the EmotionEngine and prepares for emotion recognition. Next, it initializes the TaskManager and prepares for task management. When the user inputs an abstract task, the server converts it into a concrete action and adds it to the TaskManager. Deadlines are set for the concrete actions, and they are periodically presented to the user.
サーバは、EmotionEngineを使用して工場内の作業員の感情を認識し、その感情に基づいてタスクの優先度を調整する。例えば、作業員がストレスを感じている場合、リラクゼーション関連のタスクの優先度を上げる。また、工場内の生産タスクを効率的に管理するために、各生産ステップの時間を計測し、ボトルネックを特定する。これにより、作業員の感情に基づいて作業負荷を調整することが可能となる。The server uses the EmotionEngine to recognize the emotions of workers in the factory and adjust task priorities based on those emotions. For example, if a worker is feeling stressed, it increases the priority of relaxation-related tasks. It also measures the time of each production step and identifies bottlenecks to efficiently manage production tasks in the factory. This makes it possible to adjust the workload based on the emotions of workers.
具体例Specific examples
例えば、工場管理者が「生産ラインの効率を上げる」というタスクを入力した場合、サーバはこれを「各生産ステップの時間を計測する」と「ボトルネックを特定する」という具体的なアクションに変換する。また、作業員がストレスを感じている場合、リラクゼーション関連のタスクの優先度を上げることで、作業員の心理的な負担を軽減する。For example, if a factory manager inputs the task "Improve the efficiency of the production line," the server converts this into specific actions such as "Measure the time for each production step" and "Identify bottlenecks." In addition, if a worker is feeling stressed, the server can increase the priority of relaxation-related tasks to reduce the psychological burden on the worker.
プロンプト文の例Example of a prompt
工場管理者が「生産ラインの効率を上げる」というタスクを入力した場合、具体的なアクションに変換してください。また、作業員の感情がストレスである場合、リラクゼーション関連のタスクの優先度を上げるようにしてください。If a factory manager types in a task like "Increase the efficiency of the production line," translate that into a concrete action. Also, if workers' emotions are stressed, make sure to prioritize relaxation-related tasks.
応用例１における特定処理の流れについて図１８を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 1 is explained using Figure 18.
ステップ１：Step 1:
サーバは、EmotionEngineを初期化し、感情認識の準備を行う。EmotionEngineは、感情認識カメラからの映像データを入力として受け取り、ユーザの表情や音声から感情を解析する。出力として、ユーザの感情状態（例：ストレス、喜び）を得る。The server initializes the EmotionEngine and prepares it for emotion recognition. The EmotionEngine receives video data from the emotion recognition camera as input and analyzes emotions from the user's facial expressions and voice. As output, it obtains the user's emotional state (e.g., stress, joy).
ステップ２：Step 2:
サーバは、TaskManagerを初期化し、タスク管理の準備を行う。TaskManagerは、ユーザから入力されたタスクデータを管理するためのデータベースを構築する。入力として、タスクのリストや期日などの情報を受け取り、出力として、管理されたタスクリストを提供する。The server initializes TaskManager and prepares for task management. TaskManager builds a database to manage task data entered by the user. It receives information such as task lists and due dates as input, and provides the managed task list as output.
ステップ３：Step 3:
ユーザは、抽象的なタスクをサーバに入力する。例えば、「生産ラインの効率を上げる」というタスクを入力する。サーバは、この抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する。具体的なアクションとして、「各生産ステップの時間を計測する」や「ボトルネックを特定する」などが生成される。入力は抽象的なタスクであり、出力は具体的なアクションリストである。The user inputs an abstract task into the server. For example, the user inputs the task "Improve the efficiency of the production line." The server converts this abstract task into concrete actions. Specific actions generated include "Measure the time for each production step" and "Identify bottlenecks." The input is the abstract task, and the output is a list of concrete actions.
ステップ４：Step 4:
サーバは、具体的なアクションをTaskManagerに追加し、各アクションに期日を設定する。TaskManagerは、これらのアクションをデータベースに保存し、管理する。入力は具体的なアクションリストと期日であり、出力は更新されたタスクリストである。The server adds specific actions to the TaskManager and sets due dates for each action. The TaskManager stores and manages these actions in a database. The input is a list of specific actions and due dates, and the output is an updated task list.
ステップ５：Step 5:
サーバは、定期的にアクションリストをユーザに提示する。ユーザ端末に通知を送信し、アクションリストを表示する。入力は更新されたタスクリストであり、出力はユーザに提示されたアクションリストである。The server periodically presents the action list to the user. It sends a notification to the user's terminal and displays the action list. The input is the updated task list, and the output is the action list presented to the user.
ステップ６：Step 6:
サーバは、EmotionEngineを使用して工場内の作業員の感情を認識する。感情認識カメラからの映像データを入力として受け取り、作業員の感情状態を解析する。出力として、作業員の感情状態（例：ストレス、喜び）を得る。The server uses EmotionEngine to recognize the emotions of workers in the factory. It takes the video data from the emotion recognition camera as input and analyzes the emotional state of the worker. As output, it gets the emotional state of the worker (e.g., stress, joy).
ステップ７：Step 7:
サーバは、作業員の感情に基づいてタスクの優先度を調整する。例えば、作業員がストレスを感じている場合、リラクゼーション関連のタスクの優先度を上げる。入力は作業員の感情状態であり、出力は調整されたタスクの優先度である。The server adjusts task priorities based on the worker's emotions. For example, if the worker is feeling stressed, it increases the priority of relaxation-related tasks. The input is the worker's emotional state, and the output is the adjusted task priorities.
ステップ８：Step 8:
サーバは、工場内の生産タスクを効率的に管理するために、各生産ステップの時間を計測し、ボトルネックを特定する。生産ラインのセンサーデータを入力として受け取り、各ステップの時間を解析する。出力として、ボトルネックの特定結果を得る。The server measures the time for each production step and identifies bottlenecks in order to efficiently manage production tasks in the factory. It receives sensor data from the production line as input and analyzes the time for each step. As output, it obtains the results of identifying bottlenecks.
ステップ９：Step 9:
サーバは、作業員の感情に基づいて作業負荷を調整する。例えば、作業員がストレスを感じている場合、作業負荷を軽減するための調整を行う。入力は作業員の感情状態と生産タスクのデータであり、出力は調整された作業負荷である。The server adjusts the workload based on the worker's emotions. For example, if a worker is feeling stressed, it makes adjustments to reduce the workload. The input is the worker's emotional state and production task data, and the output is the adjusted workload.
（実施例２）(Example 2)
次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。Next, a second embodiment of the second embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換することが困難であり、ユーザが設定した期日に応じてアクションを効果的に管理することができなかった。また、ユーザの感情状態を考慮したタスクの優先度調整が行われず、ユーザのストレスや効率低下を招く可能性があった。さらに、ユーザがアクションを完了した場合のリスト更新や、感情認識のためのデータ収集が不十分であったIn conventional task management systems, it was difficult to convert abstract tasks into concrete actions and deadlines, and actions could not be effectively managed according to deadlines set by the user. In addition, task priorities were not adjusted taking into account the user's emotional state, which could lead to user stress and reduced efficiency. Furthermore, list updates when the user completed an action and data collection for emotion recognition were insufficient.
実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザが設定した期日に応じてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する手段と、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションを表示する手段と、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャし、感情認識アルゴリズムに入力する手段と、ユーザが許可した場合、SNSの投稿内容を感情認識のためのデータとして利用する手段と、ユーザの感情状態に応じてタスクの優先度を調整する手段を含む。これにより、ユーザのタスク管理が効率的に行われ、ユーザの感情状態に応じた柔軟なタスクの優先度調整が可能となる。The specific processing by the
「抽象的なタスク」とは、具体的な行動や期日が明確に定義されていない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを実行可能な形に変換した、明確な行動や作業を指す。"Concrete action" refers to a specific action or task that transforms an abstract task into an actionable form.
「期日」とは、特定のアクションやタスクが完了するべき日付を指す。A "deadline" is the date by which a particular action or task should be completed.
「管理する手段」とは、アクションやタスクの状態を追跡し、必要に応じて更新や変更を行うための方法やシステムを指す。"Means of management" refers to the methods or systems for tracking the status of an action or task and making updates or changes as necessary.
「提示する手段」とは、ユーザに情報を表示するための方法やシステムを指す。"Presentation means" refers to a method or system for displaying information to a user.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のアクションやタスクを自動的に実行するための方法やシステムを指す。"Means for automated execution" refers to a method or system for automatically executing a particular action or task without user intervention.
「ソートする手段」とは、特定の基準に基づいてデータを順序付けるための方法やシステムを指す。"A means of sorting" refers to a method or system for ordering data based on specific criteria.
「キャプチャする手段」とは、カメラやマイクロフォンを使用してユーザの顔表情や声のトーンを収集するための方法やシステムを指す。"Means for capturing" refers to a method or system for capturing a user's facial expressions and tone of voice using a camera or microphone.
「感情認識アルゴリズム」とは、収集されたデータを分析してユーザの感情状態を特定するための計算手法やプログラムを指す。"Emotion recognition algorithm" refers to a computational method or program that analyzes collected data to identify a user's emotional state.
「優先度を調整する手段」とは、ユーザの感情状態に応じてタスクの重要度や実行順序を変更するための方法やシステムを指す。"Means for adjusting priority" refers to a method or system for changing the importance or execution order of tasks depending on the user's emotional state.
この発明は、ユーザのタスク管理を効率的に行い、ユーザの感情状態に応じた柔軟なタスクの優先度調整を可能にするシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。This invention is a system that efficiently manages a user's tasks and enables flexible adjustment of task priorities according to the user's emotional state. A specific embodiment of this system is described below.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
サーバ:Server:
データベース: アクション情報やユーザデータを保存するためのデータベースシステム（例: MySQL, PostgreSQL）Database: A database system for storing action information and user data (e.g. MySQL, PostgreSQL)
感情認識アルゴリズム: ユーザの顔表情や声のトーンを分析するためのアルゴリズム（例: OpenCV, ＴＥＮＳＯＲＦＬＯＷ（登録商標））Emotion recognition algorithms: Algorithms for analyzing the user's facial expressions and tone of voice (e.g. OpenCV, TENSORFLOW (registered trademark))
ソートアルゴリズム: アクションを期日順に並べ替えるためのアルゴリズムSorting algorithm: Algorithm for sorting actions by due date
端末:Device:
カメラ: ユーザの顔表情をキャプチャするためのデバイスCamera: A device for capturing the user's facial expressions
マイクロフォン: ユーザの声のトーンをキャプチャするためのデバイスMicrophone: A device for capturing the tone of a user's voice.
アプリケーション: ユーザがアクションを入力・管理するためのソフトウェア（例: モバイルアプリ、ウェブアプリ）Application: Software that allows users to enter and manage actions (e.g. mobile app, web app)
プログラムの処理Program processing
サーバは、ユーザが入力した抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する。変換されたアクションはデータベースに保存され、ユーザが設定した期日に応じてソートされる。ソートされたアクションリストは、定期的にユーザの端末に送信され、表示される。The server converts the abstract tasks entered by the user into concrete actions and due dates. The converted actions are stored in a database and sorted according to the due dates set by the user. The sorted action list is periodically sent to the user's device and displayed.
端末は、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする。これらのデータはリアルタイムでサーバに送信され、感情認識アルゴリズムに入力される。ユーザが許可した場合、SNSの投稿内容も感情認識のためのデータとして利用される。The device uses a camera and microphone to capture the user's facial expressions and tone of voice. This data is sent to a server in real time and input into an emotion recognition algorithm. If the user gives permission, the content of social media posts can also be used as data for emotion recognition.
サーバは、感情認識アルゴリズムを用いてユーザの感情状態を認識し、それに応じてタスクの優先度を調整する。例えば、ユーザがストレスを感じている場合、重要度の低いタスクを後回しにするように設定する。The server uses emotion recognition algorithms to understand the user's emotional state and adjusts task priorities accordingly. For example, if the user is feeling stressed, it will postpone less important tasks.
具体例Specific examples
ユーザが「2023年10月10日までにレポートを提出する」というアクションを設定する場合、以下のような処理が行われる。When a user sets an action to "Submit a report by October 10, 2023," the following processing occurs:
1. ユーザは、アクションを端末のアプリケーションに入力し、登録ボタンを押す。1. The user enters the action into the device's application and presses the registration button.
2. 端末は、入力されたアクション情報をサーバに送信する。2. The device sends the entered action information to the server.
3. サーバは、受信したアクション情報をデータベースに保存し、他のアクションと共に期日順にソートする。3. The server stores the received action information in a database and sorts it along with other actions by due date.
4. 期日が近づくと、サーバはこのアクションを優先的にユーザの端末に表示する。4. As the deadline approaches, the server will prioritize displaying this action on the user's device.
5. ユーザがレポートを提出し、アクションを完了したと端末でマークすると、サーバはこのアクションをデータベースから削除し、更新されたアクションリストを端末に送信する。5. Once the user submits the report and marks the action as completed on the device, the server removes this action from the database and sends an updated action list to the device.
プロンプト文の例Example of a prompt
生成AIモデルへの入力プロンプト文:Input prompt for generative AI model:
ユーザが設定した期日に応じてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示するプログラムを作成してください。また、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションを表示する機能も追加してください。Write a program that sorts the actions according to the due date set by the user, and displays them with the actions closest to their due date first. Also, when the user completes an action, add a function to remove it from the list and display the remaining actions.
さらに、ユーザの感情を認識するために、カメラやマイクロフォンを用いて顔表情や声のトーンをキャプチャし、感情認識アルゴリズムに入力する機能を追加してください。ユーザが許可した場合、SNSの投稿内容も感情認識のためのデータとして利用してください。これらのデータを基に、ユーザの現在の感情状態を認識し、それに応じてタスクの優先度を調整する機能も実装してください。Furthermore, in order to recognize the user's emotions, please add a function to capture facial expressions and tone of voice using a camera and microphone and input them into the emotion recognition algorithm. If the user allows it, please also use the contents of social media posts as data for emotion recognition. Based on this data, please also implement a function to recognize the user's current emotional state and adjust the priority of tasks accordingly.
実施例２における特定処理の流れについて図１９を用いて説明する。The flow of the identification process in Example 2 is explained using Figure 19.
ステップ１：Step 1:
ユーザは、アクションを登録するために端末のアプリケーションを使用する。ユーザはアクションの内容と期日を入力し、登録ボタンを押す。入力データはアクションの内容と期日である。端末はこのデータをサーバに送信する。具体的な動作として、ユーザが「2023年10月10日までにレポートを提出する」というアクションを入力し、登録ボタンを押す。The user uses the application on the device to register an action. The user inputs the action content and due date, and presses the register button. The input data is the action content and due date. The device sends this data to the server. In concrete terms, the user inputs the action "Submit a report by October 10, 2023" and presses the register button.
ステップ２：Step 2:
サーバは、受信したアクション情報をデータベースに保存する。入力データは端末から送信されたアクション情報である。サーバはこのデータをデータベースに格納する。具体的な動作として、サーバは「レポートを提出する」というアクションとその期日をデータベースに保存する。The server saves the received action information in a database. The input data is the action information sent from the terminal. The server stores this data in a database. Specifically, the server saves the action "submit a report" and its due date in the database.
ステップ３：Step 3:
サーバは、データベースに保存されたアクション情報を取得し、期日を基にソートアルゴリズムを適用する。入力データはデータベースから取得したアクション情報である。サーバはソートアルゴリズムを用いてアクションを期日順に並べ替える。具体的な動作として、サーバは複数のアクションを期日順にソートする。The server retrieves action information stored in the database and applies a sorting algorithm based on the due date. The input data is the action information retrieved from the database. The server uses the sorting algorithm to sort the actions by due date. Specifically, the server sorts multiple actions by due date.
ステップ４：Step 4:
サーバは、ソートされたアクションリストをユーザの端末に送信する。入力データはソートされたアクションリストである。サーバはこのリストを端末に送信する。具体的な動作として、サーバはソートされたアクションリストを端末に送信し、端末はそれをユーザに表示する。The server sends the sorted action list to the user's terminal. The input data is the sorted action list. The server sends this list to the terminal. In concrete terms, the server sends the sorted action list to the terminal, and the terminal displays it to the user.
ステップ５：Step 5:
ユーザは、アクションを完了した場合、端末のアプリケーションでそのアクションを完了としてマークする。入力データは完了マークされたアクション情報である。端末はこの情報をサーバに送信する。具体的な動作として、ユーザが「レポートを提出した」としてアクションを完了マークする。When a user completes an action, the user marks the action as completed in the terminal application. The input data is the action information marked as completed. The terminal sends this information to the server. The specific operation is that the user marks the action as completed, indicating that "the report has been submitted."
ステップ６：Step 6:
サーバは、データベースから該当のアクションを削除し、更新された未完了のアクションリストを再度ユーザの端末に送信する。入力データは完了マークされたアクション情報である。サーバはデータベースから該当のアクションを削除し、未完了のアクションリストを生成する。具体的な動作として、サーバは「レポートを提出する」というアクションをデータベースから削除し、更新されたアクションリストを端末に送信する。The server deletes the corresponding action from the database and sends an updated list of incomplete actions to the user's device again. The input data is the action information marked as completed. The server deletes the corresponding action from the database and generates a list of incomplete actions. Specifically, the server deletes the action "Submit a report" from the database and sends an updated list of actions to the device.
ステップ７：Step 7:
端末は、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする。入力データはユーザの顔表情と声のトーンである。端末はこれらのデータをリアルタイムでサーバに送信する。具体的な動作として、端末はユーザの顔表情と声のトーンをキャプチャし、サーバに送信する。The device uses a camera and microphone to capture the user's facial expressions and tone of voice. The input data is the user's facial expressions and tone of voice. The device transmits this data to the server in real time. In concrete terms, the device captures the user's facial expressions and tone of voice and transmits them to the server.
ステップ８：Step 8:
サーバは、感情認識アルゴリズムを用いてキャプチャされたデータを分析し、ユーザの現在の感情状態を認識する。入力データはキャプチャされた顔表情と声のトーンである。サーバは感情認識アルゴリズムを適用し、ユーザの感情状態を特定する。具体的な動作として、サーバは「ユーザが疲れている」と判断する。The server analyzes the captured data using an emotion recognition algorithm to recognize the user's current emotional state. The input data is the captured facial expression and tone of voice. The server applies the emotion recognition algorithm to identify the user's emotional state. As a specific action, the server determines that "the user is tired."
ステップ９：Step 9:
サーバは、ユーザが許可した場合、SNSの投稿内容も取得し、感情認識のための追加データとして利用する。入力データはSNSの投稿内容である。サーバはこのデータを感情認識アルゴリズムに入力する。具体的な動作として、サーバはユーザのSNS投稿を分析し、感情認識に利用する。If the user gives permission, the server also obtains the content of social media posts and uses it as additional data for emotion recognition. The input data is the content of the social media posts. The server inputs this data into the emotion recognition algorithm. Specifically, the server analyzes the user's social media posts and uses them for emotion recognition.
ステップ１０：Step 10:
サーバは、ユーザの感情状態に応じてタスクの優先度を調整する。入力データは認識された感情状態である。サーバはタスクの優先度を再評価し、調整されたタスクリストを生成する。具体的な動作として、サーバは「ユーザが疲れている」と判断し、重要度の低いタスクを後回しにする。The server adjusts task priorities according to the user's emotional state. The input data is the recognized emotional state. The server reevaluates task priorities and generates an adjusted task list. Specifically, the server determines that the user is tired and postpones less important tasks.
ステップ１１：Step 11:
サーバは、調整されたタスクリストをユーザの端末に送信する。入力データは調整されたタスクリストである。サーバはこのリストを端末に送信する。具体的な動作として、サーバは調整されたタスクリストを端末に送信し、端末はそれをユーザに表示する。The server sends the adjusted task list to the user's terminal. The input data is the adjusted task list. The server sends this list to the terminal. In concrete terms, the server sends the adjusted task list to the terminal, and the terminal displays it to the user.
（応用例２）(Application example 2)
次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。Next, application example 2 of embodiment example 2 will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザの感情状態を考慮せずにタスクの優先度を設定するため、ユーザのストレスや効率低下を引き起こす可能性がある。また、工場内での作業タスク管理においても、作業員の感情状態を無視したタスクの割り当てが行われるため、作業効率や安全性に問題が生じることがある。これらの課題を解決するためには、ユーザや作業員の感情状態を認識し、それに基づいてタスクの優先度を調整するシステムが必要である。In conventional task management systems, task priorities are set without taking into account the user's emotional state, which can cause stress for the user and reduce efficiency. Furthermore, in work task management within factories, tasks are assigned without considering the emotional state of workers, which can lead to problems with work efficiency and safety. To solve these issues, a system is needed that recognizes the emotional state of users and workers and adjusts task priorities based on that.
応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザの感情状態を認識する手段と、認識した感情状態に基づいてタスクの優先度を調整する手段と、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする手段と、感情認識アルゴリズムを用いてユーザの感情を分析する手段と、ユーザが許可した場合にSNSの投稿内容を感情認識のためのデータとして利用する手段と、工場内での作業タスクを管理する手段と、作業員の感情状態に基づいてタスクの優先度を調整する手段と、を含む。これにより、ユーザや作業員の感情状態を考慮したタスク管理が可能となり、ストレスの軽減や作業効率の向上、安全性の確保が実現できる。In this invention, the server includes a means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, a means for managing the converted actions, a means for periodically presenting an action list to the user, a means for automatically executing simple actions, a means for recognizing the user's emotional state, a means for adjusting task priority based on the recognized emotional state, a means for capturing the user's facial expressions and tone of voice using a camera and microphone, a means for analyzing the user's emotions using an emotion recognition algorithm, a means for using the contents of SNS posts as data for emotion recognition if the user permits, a means for managing work tasks in a factory, and a means for adjusting task priority based on the emotional state of workers. This enables task management that takes into account the emotional state of the user and workers, thereby reducing stress, improving work efficiency, and ensuring safety.
「抽象的なタスク」とは、具体的な行動や期日が明確に定義されていない一般的な作業や目標のことである。An "abstract task" is a general task or goal without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、特定の行動や手順が明確に定義された作業やタスクのことである。A "specific action" is a task or work that has clearly defined specific actions or steps.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了すべき日付や時間のことである。A "deadline" is the date or time a particular task or action should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置のことである。A "means of conversion" is a method or device for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを整理し、追跡し、必要に応じて更新するための方法や装置のことである。"Means of management" refers to the methods and devices for organizing, tracking, and, if necessary, updating the converted actions.
「定期的に提示する手段」とは、一定の間隔でユーザにアクションリストを表示するための方法や装置のことである。"Means for periodically presenting" refers to a method or device for displaying a list of actions to a user at regular intervals.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のアクションを実行するための方法や装置のことである。An "automated execution means" is a method or device for performing a particular action without user intervention.
「感情状態」とは、ユーザや作業員の現在の心理的な状態や気分のことである。"Emotional state" refers to the current psychological state or mood of the user or worker.
「認識する手段」とは、ユーザや作業員の感情状態を検出し、識別するための方法や装置のことである。"Means for recognizing" refers to a method or device for detecting and identifying the emotional state of a user or worker.
「優先度を調整する手段」とは、認識された感情状態に基づいてタスクの重要度や実行順序を変更するための方法や装置のことである。"Means for adjusting priority" refers to a method or device for changing the importance or execution order of tasks based on a recognized emotional state.
「カメラ」とは、画像や映像をキャプチャするための装置のことである。A "camera" is a device used to capture images or video.
「マイクロフォン」とは、音声をキャプチャするための装置のことである。A "microphone" is a device for capturing sound.
「顔表情」とは、ユーザや作業員の顔の動きや表情のことである。"Facial expressions" refers to the facial movements and expressions of users and workers.
「声のトーン」とは、音声の高さや強さ、質感などの特徴のことである。"Tone of voice" refers to characteristics such as pitch, strength, and texture of the voice.
「感情認識アルゴリズム」とは、キャプチャされたデータを分析して感情状態を識別するための計算手法やプログラムのことである。An "emotion recognition algorithm" is a computational method or program that analyzes captured data to identify emotional states.
「SNSの投稿内容」とは、ユーザがソーシャルネットワーキングサービスに投稿したテキストや画像、動画などのコンテンツのことである。"SNS post content" refers to content such as text, images, and videos posted by users on social networking services.
「工場内での作業タスク」とは、工場内で行われる具体的な作業や業務のことである。"Factory work tasks" refers to the specific work or jobs carried out within the factory.
「作業員」とは、工場内で作業を行う人々のことである。"Workers" refers to people who perform work in a factory.
この発明を実施するための形態として、以下のシステム構成を説明する。The following system configuration is described as a form for implementing this invention.
システム構成System configuration
このシステムは、以下の主要なコンポーネントから構成される：The system consists of the following main components:
1. サーバ：1. Server:
抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段A way to translate abstract tasks into concrete actions and deadlines
変換したアクションを管理する手段How to manage converted actions
定期的にアクションリストをユーザに提示する手段A way to periodically present a list of actions to the user
簡易なアクションを自動実行する手段Method of automatically executing simple actions
ユーザの感情状態を認識する手段Means of recognizing the user's emotional state
認識した感情状態に基づいてタスクの優先度を調整する手段A means to adjust task priorities based on perceived emotional states
カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする手段A means of capturing a user's facial expressions and tone of voice using a camera and microphone
感情認識アルゴリズムを用いてユーザの感情を分析する手段Method of analyzing user emotions using emotion recognition algorithms
ユーザが許可した場合にSNSの投稿内容を感情認識のためのデータとして利用する手段A means of using social media posts as data for emotion recognition if the user allows it.
工場内での作業タスクを管理する手段A way to manage work tasks within a factory
作業員の感情状態に基づいてタスクの優先度を調整する手段A way to adjust task priorities based on workers' emotional state
プログラムの処理Program processing
サーバは、以下のハードウェアとソフトウェアを用いてデータ加工およびデータ演算を行う：The server processes and calculates data using the following hardware and software:
ハードウェア：Hardware:
カメラ：ユーザや作業員の顔表情をキャプチャするために使用する。Camera: Used to capture the facial expressions of users and workers.
マイクロフォン：ユーザや作業員の声のトーンをキャプチャするために使用する。Microphone: Used to capture the tone of the user's or worker's voice.
ソフトウェア：Software:
OpenCV：顔表情のキャプチャと分析に使用する。OpenCV: Used for capturing and analyzing facial expressions.
EmotionRecognizer：感情認識アルゴリズムとして使用する。EmotionRecognizer: Used as an emotion recognition algorithm.
TaskManager：タスク管理に使用する。TaskManager: Used for task management.
処理の流れProcessing flow
1. 感情のキャプチャ：1. Capturing emotions:
カメラとマイクロフォンを用いて、ユーザや作業員の顔表情や声のトーンをキャプチャする。A camera and microphone are used to capture the facial expressions and tone of voice of users and workers.
キャプチャされたデータは、感情認識アルゴリズムに入力される。The captured data is then fed into an emotion recognition algorithm.
2. 感情の認識：2. Emotion recognition:
感情認識アルゴリズム（EmotionRecognizer）を用いて、キャプチャされたデータからユーザや作業員の感情状態を分析する。An emotion recognition algorithm (EmotionRecognizer) is used to analyze the emotional state of users and workers from the captured data.
必要に応じて、ユーザが許可した場合にはSNSの投稿内容も感情認識のためのデータとして利用する。If necessary, and if the user gives permission, the content of social media posts will also be used as data for emotion recognition.
3. タスクの優先度調整：3. Adjusting task priorities:
認識された感情状態に基づいて、タスクマネージャー（TaskManager）がタスクの優先度を調整する。TaskManager adjusts task priorities based on the perceived emotional state.
調整されたタスクは、期日順にソートされ、ユーザや作業員に提示される。The adjusted tasks are sorted by due date and presented to the user or worker.
具体例Specific examples
例えば、工場内で作業を行う作業員がストレスを感じている場合、感情認識アルゴリズムがその感情を認識し、タスクマネージャーがストレスを軽減するために優先度の高いタスクを減らすように調整する。このようにして、作業員のストレスを軽減し、作業効率を向上させることができる。For example, if a worker in a factory feels stressed, an emotion recognition algorithm will recognize that emotion and adjust the task manager to reduce high-priority tasks to reduce stress. In this way, worker stress can be reduced and work efficiency can be improved.
プロンプト文の例Example of a prompt
「工場内での作業タスクを管理し、作業員の感情状態を認識してタスクの優先度を調整するアプリケーションを開発してください。カメラとマイクロフォンを用いて顔表情や声のトーンをキャプチャし、感情認識アルゴリズムを用いて感情を分析します。認識した感情に基づいてタスクの優先度を調整し、期日順に表示する機能を持ちます。」"Develop an application that manages work tasks in a factory and adjusts task priorities by recognizing the emotional state of workers. Use a camera and microphone to capture facial expressions and tone of voice, then use an emotion recognition algorithm to analyze emotions. Adjust task priorities based on the recognized emotions and display them in order of due date."
応用例２における特定処理の流れについて図２０を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 2 is explained using Figure 20.
ステップ１：Step 1:
サーバは、カメラとマイクロフォンを用いてユーザや作業員の顔表情や声のトーンをキャプチャする。The server uses a camera and microphone to capture the facial expressions and tone of voice of users and workers.
入力：カメラからの映像データ、マイクロフォンからの音声データInput: Video data from the camera, audio data from the microphone
出力：キャプチャされた顔表情データ、声のトーンデータOutput: Captured facial expression data, voice tone data
具体的な動作：カメラがユーザや作業員の顔を撮影し、マイクロフォンが音声を録音する。これらのデータはリアルタイムでサーバに送信される。Specific operation: The camera captures the face of the user or worker, and the microphone records the voice. This data is sent to the server in real time.
ステップ２：Step 2:
サーバは、キャプチャされた顔表情データと声のトーンデータを感情認識アルゴリズムに入力する。The server inputs the captured facial expression data and tone of voice data into an emotion recognition algorithm.
入力：顔表情データ、声のトーンデータInput: facial expression data, voice tone data
出力：ユーザや作業員の感情状態Output: Emotional state of the user or worker
具体的な動作：サーバは、OpenCVを用いて顔表情データを解析し、EmotionRecognizerを用いて感情を認識する。また、声のトーンデータも同様に解析され、感情状態が識別される。Specific operation: The server analyzes facial expression data using OpenCV and recognizes emotions using EmotionRecognizer. Voice tone data is also analyzed in the same way to identify the emotional state.
ステップ３：Step 3:
サーバは、ユーザが許可した場合にSNSの投稿内容を取得し、感情認識アルゴリズムに入力する。If the user gives permission, the server retrieves the content of the social media post and inputs it into the emotion recognition algorithm.
入力：SNSの投稿内容Input: Social media post content
出力：追加の感情データOutput: Additional emotion data
具体的な動作：サーバは、ユーザが許可したSNSアカウントから投稿内容を取得し、テキスト解析を行って感情状態を識別する。これにより、より正確な感情認識が可能となる。Specific operation: The server retrieves the posted content from the SNS account authorized by the user and performs text analysis to identify the emotional state. This enables more accurate emotion recognition.
ステップ４：Step 4:
サーバは、認識された感情状態に基づいてタスクマネージャーにタスクの優先度を調整するよう指示する。The server instructs the task manager to adjust task priorities based on the perceived emotional state.
入力：感情状態データInput: Emotional state data
出力：調整されたタスク優先度Output: Adjusted task priorities
具体的な動作：サーバは、感情状態データをタスクマネージャーに送信し、タスクの優先度を再計算する。例えば、ストレスを感じている場合は、優先度の高いタスクを減らすように調整する。Specific behavior: The server sends emotional state data to the task manager and recalculates task priorities. For example, if you are feeling stressed, it adjusts to reduce high-priority tasks.
ステップ５：Step 5:
サーバは、調整されたタスクを期日順にソートし、ユーザや作業員に提示する。The server sorts the adjusted tasks by due date and presents them to the user or worker.
入力：調整されたタスク優先度Input: adjusted task priority
出力：ソートされたタスクリストOutput: Sorted task list
具体的な動作：サーバは、タスクの期日と優先度に基づいてタスクリストをソートし、ユーザや作業員の端末に表示する。これにより、ユーザや作業員は現在の状況に最適なタスクを確認できる。Specific operation: The server sorts the task list based on the due date and priority of the tasks, and displays it on the user's or worker's terminal. This allows the user or worker to see the tasks that are best suited to the current situation.
ステップ６：Step 6:
ユーザや作業員がタスクを完了した場合、サーバはそのタスクをリストから削除し、未完了のタスクのみを表示する。When a user or worker completes a task, the server removes it from the list and displays only incomplete tasks.
入力：タスク完了情報Input: Task completion information
出力：更新されたタスクリストOutput: Updated task list
具体的な動作：ユーザや作業員がタスク完了を報告すると、サーバはその情報を受け取り、タスクリストから該当タスクを削除する。未完了のタスクのみが再度表示される。Specific behavior: When a user or worker reports completion of a task, the server receives the information and removes the task from the task list. Only incomplete tasks are displayed again.
（実施例３）(Example 3)
次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。Next, a third embodiment of the third embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザがタスクを効率的に管理するための支援が不十分であり、特に感情状態に応じたタスクの自動実行制御が行われていないため、ユーザの感情に配慮したタスク管理が困難である。また、簡易なアクションの自動実行や定期的なアクションリストの提示が行われないため、ユーザの負担が増加し、タスクの進行が滞ることがある。Conventional task management systems provide insufficient support for users to manage tasks efficiently, and in particular do not control the automatic execution of tasks according to the user's emotional state, making it difficult to manage tasks while taking into account the user's emotions. In addition, the lack of automatic execution of simple actions or periodic presentation of action lists increases the burden on the user and can cause task progress to slow down.
実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザの感情状態を認識する手段と、認識した感情状態に基づいてタスクの自動実行を制御する手段と、を含む。これにより、ユーザの感情状態に配慮したタスク管理が可能となり、簡易なアクションの自動実行や定期的なアクションリストの提示によって、ユーザの負担を軽減し、タスクの効率的な進行が可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for recognizing the user's emotional state, and means for controlling the automatic execution of tasks based on the recognized emotional state. This enables task management that takes into account the user's emotional state, and the automatic execution of simple actions and the periodic presentation of action lists reduce the burden on the user and enable efficient progress of tasks.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていないタスクのことである。An "abstract task" is one that does not have clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、ユーザが実行するべき明確な作業や行動のことである。A "specific action" is a clear task or action that the user must perform.
「期日」とは、タスクが完了するべき具体的な日時のことである。A "deadline" is the specific date and time when a task should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置のことである。A "means of conversion" is a method or device for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを追跡し、進行状況を監視するための方法や装置のことである。"Means of managing" refers to a method or device for tracking the converted actions and monitoring their progress.
「定期的にアクションリストをユーザに提示する手段」とは、設定された時間間隔でユーザに未完了のアクションリストを通知するための方法や装置のことである。"Means for periodically presenting an action list to a user" refers to a method or device for notifying a user of incomplete action lists at set time intervals.
「簡易なアクション」とは、比較的短時間で完了できる単純な作業や行動のことである。"Simple actions" are simple tasks or actions that can be completed in a relatively short amount of time.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに簡易なアクションを実行するための方法や装置のことである。"Means for automatic execution" refers to a method or device for executing simple actions without user intervention.
「感情状態を認識する手段」とは、ユーザの表情や音声などから感情を解析し、特定の感情状態を識別するための方法や装置のことである。"Means for recognizing emotional states" refers to methods or devices for analyzing emotions from a user's facial expressions, voice, etc., and identifying a specific emotional state.
「タスクの自動実行を制御する手段」とは、認識された感情状態に基づいて、特定のタスクの実行を開始、停止、または変更するための方法や装置のことである。"Means for controlling the automated performance of a task" refers to a method or device for starting, stopping, or modifying the performance of a particular task based on a recognized emotional state.
発明を実施するための形態Form for implementing the invention
この発明は、ユーザのタスク管理を効率化し、感情状態に応じたタスクの自動実行制御を可能にするシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。This invention is a system that makes it possible for a user to efficiently manage tasks and automatically control the execution of tasks according to their emotional state. A specific embodiment of this system is described below.
サーバの役割Server role
サーバは、ユーザのタスクリストから未完了のタスクを抽出し、定期的にアクションリストをユーザに提示する役割を果たす。具体的には、サーバはデータベースからユーザのタスク情報を取得し、ステータスが「未完了」のタスクをリストアップする。例えば、毎朝8時にデータベースからタスク情報を取得し、未完了のタスクをリストアップする。次に、Cronジョブやスケジューラを使用して、毎朝9時に未完了のアクションリストをユーザに通知するようにスケジュールする。通知はメールやプッシュ通知を使用して行われる。The server is responsible for extracting incomplete tasks from the user's task list and periodically presenting the action list to the user. Specifically, the server retrieves the user's task information from the database and lists tasks with a status of "incomplete." For example, the server retrieves task information from the database every morning at 8:00 and lists incomplete tasks. Then, using a cron job or scheduler, it schedules to notify the user of the incomplete action list every morning at 9:00. Notifications are sent using email or push notifications.
アプリケーションの役割Application role
アプリケーションは、ユーザのタスクリストから簡易なアクションを抽出し、自動で実行する役割を果たす。具体的には、アプリケーションはタスクの内容を解析し、「メールを送る」や「リマインダーを設定する」などの簡易アクションをリストアップする。次に、メール送信APIやリマインダー設定APIを呼び出して、これらのタスクを自動で実行する。例えば、「メールを送る」タスクがある場合、指定された宛先にメールを送信する。The application extracts simple actions from the user's task list and executes them automatically. Specifically, the application analyzes the content of the task and lists simple actions such as "send email" or "set a reminder." It then calls the email sending API and reminder setting API to execute these tasks automatically. For example, if there is a task to "send email," it will send an email to the specified recipient.
感情エンジンの役割The role of the emotion engine
感情エンジンは、ユーザの感情状態を認識し、認識した感情状態に基づいてタスクの自動実行を制御する役割を果たす。具体的には、感情エンジンはユーザの表情や音声データを解析し、感情を「怒り」や「喜び」などに分類する。例えば、ユーザの表情データを解析し、「怒り」の感情を認識した場合、特定の人物からのメールの自動返信を一時的に停止する。また、ユーザが「喜び」の状態にある場合、SNSへの自動投稿を実行する。The emotion engine is responsible for recognizing the user's emotional state and controlling the automatic execution of tasks based on the recognized emotional state. Specifically, the emotion engine analyzes the user's facial expressions and voice data, and classifies emotions into categories such as "anger" and "happiness." For example, if the emotion engine analyzes the user's facial expression data and recognizes the emotion "anger," it will temporarily halt automatic replies to emails from specific people. Also, if the user is in a "happiness" state, it will execute automatic posting to social media.
具体例とプロンプト文Examples and prompts
具体例1：定期的なアクションリストの通知Example 1: Periodic action list notifications
ハードウェア: サーバHardware: Server
ソフトウェア: タスク管理アプリケーションSoftware: Task management application
データ加工: 未完了のタスクリストの抽出と通知Data processing: Extraction and notification of incomplete task list
プロンプト文の例:Example prompt:
毎朝9時に未完了のタスクリストをユーザに通知するプログラムを作成してください。Create a program that notifies the user of their incomplete task list every morning at 9am.
具体例2：簡易なアクションの自動実行Example 2: Automatic execution of simple actions
ハードウェア: ユーザの端末（スマートフォン、PCなど）Hardware: User's device (smartphone, PC, etc.)
ソフトウェア: タスク管理アプリケーションSoftware: Task management application
データ演算: ユーザのタスクリストから簡易なアクションを抽出し、自動実行Data calculation: Extract simple actions from the user's task list and execute them automatically
プロンプト文の例:Example prompt:
ユーザのタスクリストから「メールを送る」や「リマインダーを設定する」などの簡易なアクションを自動で実行するプログラムを作成してください。Create a program that automatically executes simple actions such as "send email" or "set reminders" from the user's task list.
具体例3：感情エンジンによるタスクの自動実行制御Example 3: Automatic task execution control using an emotion engine
ハードウェア: ユーザの端末、サーバHardware: User's device, server
ソフトウェア: 感情認識エンジン、タスク管理アプリケーションSoftware: Emotion recognition engine, task management application
データ演算: ユーザの感情状態の認識とタスクの自動実行制御Data calculation: Recognizing the user's emotional state and automatically controlling task execution
プロンプト文の例:Example prompt:
ユーザの感情状態に応じてタスクの自動実行を制御するプログラムを作成してください。例えば、ユーザが「怒り」の状態にある場合は特定のタスクを停止し、「喜び」の状態にある場合はSNSへの自動投稿を行うようにしてください。Create a program that controls the automatic execution of tasks according to the user's emotional state. For example, stop a specific task if the user is in an "anger" state, and automatically post to social media if the user is in a "happy" state.
このように、サーバ、アプリケーション、感情エンジンがそれぞれの役割を果たし、ユーザのタスク管理を効率化するシステムを構築する。実施例３における特定処理の流れについて図２１を用いて説明する。In this way, the server, application, and emotion engine each play their respective roles to build a system that makes task management for users more efficient. The flow of the specific process in Example 3 is explained with reference to FIG. 21.
ステップ１：Step 1:
サーバは、毎朝8時にデータベースからユーザのタスク情報を取得する。入力はユーザのタスク情報であり、出力は未完了のタスクリストである。具体的には、SQLクエリを使用して、ステータスが「未完了」のタスクを抽出する。The server retrieves user task information from the database every morning at 8:00. The input is the user's task information, and the output is a list of incomplete tasks. Specifically, an SQL query is used to extract tasks with a status of "incomplete."
ステップ２：Step 2:
サーバは、抽出した未完了のタスクリストを基に、毎朝9時にユーザに通知を送信するスケジュールを設定する。入力は未完了のタスクリストであり、出力は通知スケジュールである。具体的には、Cronジョブやスケジューラを設定し、指定された時間に通知をトリガーする。The server sets up a schedule to send notifications to users every morning at 9:00 based on the extracted list of incomplete tasks. The input is the list of incomplete tasks, and the output is the notification schedule. Specifically, it sets up a cron job or scheduler to trigger notifications at the specified time.
ステップ３：Step 3:
サーバは、設定された時間になると、未完了のアクションリストをユーザに通知する。入力は通知スケジュールと未完了のタスクリストであり、出力はユーザへの通知である。具体的には、メールやプッシュ通知を使用して、ユーザの端末に通知を送信する。The server notifies the user of the list of incomplete actions at the set time. The input is the notification schedule and the list of incomplete tasks, and the output is the notification to the user. Specifically, the notification is sent to the user's device using email or push notification.
ステップ４：Step 4:
アプリケーションは、ユーザのタスクリストから簡易なアクションを抽出する。入力はユーザのタスクリストであり、出力は簡易アクションリストである。具体的には、タスクの内容を解析し、「メールを送る」や「リマインダーを設定する」などの簡易アクションをリストアップする。The application extracts simple actions from the user's task list. The input is the user's task list, and the output is a list of simple actions. Specifically, it analyzes the content of the task and lists simple actions such as "send an email" or "set a reminder."
ステップ５：Step 5:
アプリケーションは、抽出した簡易アクションを自動で実行する。入力は簡易アクションリストであり、出力は実行されたアクションである。具体的には、メール送信APIやリマインダー設定APIを呼び出して、タスクを実行する。The application automatically executes the extracted simple actions. The input is a list of simple actions, and the output is the executed actions. Specifically, it calls the email sending API and reminder setting API to execute the tasks.
ステップ６：Step 6:
感情エンジンは、ユーザの感情状態を認識する。入力はユーザの表情や音声データであり、出力は認識された感情状態である。具体的には、表情認識アルゴリズムや音声解析アルゴリズムを使用して、感情を「怒り」や「喜び」などに分類する。The emotion engine recognizes the user's emotional state. The input is the user's facial expression and voice data, and the output is the recognized emotional state. Specifically, it uses facial expression recognition algorithms and voice analysis algorithms to classify emotions into "anger" or "joy," etc.
ステップ７：Step 7:
感情エンジンは、認識した感情状態に基づいてタスクの自動実行を制御する。入力は認識された感情状態とタスクリストであり、出力は制御されたタスクの実行である。具体的には、ユーザが「怒り」の状態にある場合は特定のタスク（例えば、特定の人物からのメールの自動返信）を停止し、「喜び」の状態にある場合はSNSへの自動投稿を実行する。The emotion engine controls the automatic execution of tasks based on the recognized emotional state. The input is the recognized emotional state and a task list, and the output is the controlled execution of tasks. Specifically, if the user is in an "anger" state, it stops a specific task (for example, automatic replying to emails from a specific person), and if the user is in a "joy" state, it executes automatic posting to SNS.
（応用例３）(Application example 3)
次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマートデバイス１４を「端末」と称する。Next, application example 3 of embodiment example 3 will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザが手動でタスクを確認し、実行する必要があり、効率的なタスク管理が困難であった。また、ユーザの感情状態を考慮せずにタスクを実行するため、ユーザのストレスや不満を引き起こす可能性があった。さらに、工場内のロボットが作業員の感情状態を無視してタスクを実行することで、作業効率が低下する問題があったIn conventional task management systems, users had to manually check and execute tasks, making efficient task management difficult. In addition, tasks were executed without considering the user's emotional state, which could cause stress and dissatisfaction in the user. Furthermore, there was a problem of reduced work efficiency when robots in factories executed tasks while ignoring the emotional state of workers.
応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザの感情状態を検出する手段と、感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する手段と、特定の時間に未完了のタスクを確認し、感情状態に基づいてタスクを実行または一時停止する手段と、を含む。これにより、ユーザの感情状態を考慮しながら効率的にタスクを管理し、実行することが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for detecting the user's emotional state, means for controlling the automatic execution of tasks according to the emotional state, and means for checking for uncompleted tasks at a specific time and executing or pausing tasks based on the emotional state. This makes it possible to efficiently manage and execute tasks while taking into account the user's emotional state.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていないタスクのことである。An "abstract task" is one that does not have clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、特定の手順や操作を伴う明確な行動のことである。A "specific action" is a clear behavior that involves specific steps or operations.
「期日」とは、特定のタスクが完了するべき日付や時間のことである。A "deadline" is the date or time a particular task should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置のことである。A "means of conversion" is a method or device for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを追跡し、進捗を監視するための方法や装置のことである。"Means of managing" refers to the methods and devices used to track the converted actions and monitor their progress.
「定期的にアクションリストをユーザに提示する手段」とは、設定された時間間隔でユーザに未完了のタスクリストを通知するための方法や装置のことである。"Means for periodically presenting an action list to a user" refers to a method or device for notifying a user of an incomplete task list at a set time interval.
「簡易なアクションを自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のタスクを自動的に実行するための方法や装置のことである。"Means for automatically executing simple actions" refers to a method or device for automatically executing a specific task without user intervention.
「ユーザの感情状態を検出する手段」とは、ユーザの感情を識別し、その状態を判断するための方法や装置のことである。"Means for detecting a user's emotional state" refers to a method or device for identifying a user's emotions and determining that state.
「感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する手段」とは、検出された感情状態に基づいてタスクの実行を調整するための方法や装置のことである。"Means for controlling the automatic execution of a task according to an emotional state" refers to a method or device for adjusting the execution of a task based on a detected emotional state.
「特定の時間に未完了のタスクを確認する手段」とは、設定された時間に未完了のタスクをチェックするための方法や装置のことである。"Means for checking for incomplete tasks at a specific time" refers to a method or device for checking for incomplete tasks at a set time.
「感情状態に基づいてタスクを実行または一時停止する手段」とは、ユーザの感情状態に応じてタスクの実行を開始または一時停止するための方法や装置のことである。"Means for executing or pausing a task based on emotional state" refers to a method or device for starting or pausing the execution of a task depending on the user's emotional state.
この発明を実施するための形態として、工場内のロボットがユーザの感情状態を考慮しながらタスクを効率的に管理し、実行するシステムを提供する。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。As an embodiment of the present invention, we provide a system in which a robot in a factory efficiently manages and executes tasks while taking into account the emotional state of the user. A specific embodiment of this system is described below.
システム構成System configuration
このシステムは、以下の主要なコンポーネントから構成される：The system consists of the following main components:
1. サーバ：タスク管理と感情状態の検出を行う中心的な役割を果たす。1. Server: Plays a central role in task management and emotional state detection.
2. ロボット：工場内で実際にタスクを実行する。2. Robots: These actually carry out tasks in the factory.
3. ユーザ端末：作業員が使用するデバイスで、感情状態の入力やタスクのフィードバックを行う。3. User terminal: A device used by the worker to input emotional state and provide task feedback.
プログラムの処理Program processing
サーバは、以下のような処理を行う：The server performs the following operations:
タスク変換：抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する。例えば、「在庫確認」という抽象的なタスクを「毎朝9時に在庫リストをチェックする」という具体的なアクションに変換する。Task transformation: Convert abstract tasks into concrete actions and deadlines. For example, convert an abstract task such as "check inventory" into a concrete action such as "check the inventory list at 9am every morning."
タスク管理：変換されたアクションを管理し、進捗を監視する。これには、タスクのステータスを追跡し、未完了のタスクをリストアップする機能が含まれる。Task Management: Manage converted actions and monitor progress. This includes the ability to track task status and list incomplete tasks.
定期通知：定期的にアクションリストをユーザに提示する。例えば、毎朝9時に未完了のタスクをユーザ端末に通知する。Periodic notifications: Present the action list to the user periodically. For example, notify the user of incomplete tasks on their device every morning at 9:00.
自動実行：簡易なアクションを自動的に実行する。例えば、「リマインダーを設定する」や「メールを送る」といったタスクを自動で行う。Automatic execution: Automatically executes simple actions. For example, tasks such as "setting a reminder" or "sending an email" can be performed automatically.
感情検出：ユーザの感情状態を検出する。これは、ユーザ端末からの入力やセンサーを用いて行う。Emotion detection: Detect the user's emotional state. This is done using input and sensors from the user's device.
感情制御：感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する。例えば、ユーザが「怒り」の状態にある場合、特定のタスク（例：メール送信）を一時停止する。Emotion control: Control the automatic execution of tasks according to the user's emotional state. For example, if the user is in an "anger" state, pause a specific task (e.g. sending an email).
タスク確認：特定の時間に未完了のタスクを確認し、感情状態に基づいてタスクを実行または一時停止する。例えば、毎朝9時に未完了のタスクを確認し、ユーザの感情状態に応じて実行するかどうかを決定する。Task review: Review incomplete tasks at a specific time and execute or pause the tasks based on the user's emotional state. For example, review incomplete tasks every morning at 9am and decide whether to execute them or not depending on the user's emotional state.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア：サーバ、ユーザ端末（スマートフォン、タブレットなど）、ロボット、感情検出用のセンサー（カメラ、マイクなど）。Hardware: Server, user device (smartphone, tablet, etc.), robot, sensors for emotion detection (camera, microphone, etc.).
ソフトウェア：タスク管理システム、感情検出アルゴリズム、通知システム、生成AIモデル。Software: task management systems, emotion detection algorithms, notification systems, generative AI models.
具体例Specific examples
例えば、工場内で以下のようなシナリオが考えられる：For example, the following scenario could occur in a factory:
毎朝9時にサーバが未完了のタスクを確認し、ユーザ端末に通知する。Every morning at 9am, the server checks for incomplete tasks and notifies the user's device.
ユーザが「怒り」の状態にある場合、サーバは「メール送信」タスクを一時停止する。If the user is in the "angry" state, the server will pause the "send email" task.
ユーザが「喜び」の状態にある場合、サーバは「SNSに投稿する」タスクを自動実行する。When the user is in the "happy" state, the server automatically executes the "post to SNS" task.
プロンプト文の例Example of a prompt
以下のプロンプト文を生成AIモデルに入力することで、システムの詳細な設計や実装に役立つ情報を得ることができる：By feeding the following prompts into the generative AI model, we can obtain information that will be useful for detailed system design and implementation:
工場内のロボットが毎朝9時に未完了のタスクを確認し、作業員の感情状態に応じてタスクを自動実行または一時停止するアプリケーションを開発してください。感情状態は「喜び」、「怒り」、「悲しみ」、「驚き」、「平静」のいずれかであり、特定の感情状態に応じて特定のタスク（例えば、メール送信）を一時停止する機能を持たせてください。Develop an application where a robot in a factory checks the uncompleted tasks every morning at 9am and automatically executes or pauses the tasks depending on the emotional state of the worker. The emotional states can be "Happy", "Anger", "Sadness", "Surprise" or "Calm". Give the robot the ability to pause certain tasks (e.g. sending emails) depending on the particular emotional state.
このようにして、ユーザの感情状態を考慮しながら効率的にタスクを管理し、実行することが可能となる。In this way, it is possible to efficiently manage and execute tasks while taking into account the user's emotional state.
応用例３における特定処理の流れについて図２２を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 3 is explained using Figure 22.
ステップ１：Step 1:
サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する。The server translates abstract tasks into concrete actions and deadlines.
入力：抽象的なタスク（例：「在庫確認」）Input: Abstract task (e.g. "Check inventory")
データ加工：タスクを具体的なアクション（例：「毎朝9時に在庫リストをチェックする」）に変換する。Data processing: Converting tasks into concrete actions (e.g., "Check the inventory list every morning at 9am").
出力：具体的なアクションと期日Output: Specific actions and deadlines
ステップ２：Step 2:
サーバは、変換したアクションを管理し、進捗を監視する。The server manages the converted actions and monitors their progress.
入力：具体的なアクションと期日Enter: Specific actions and deadlines
データ加工：アクションのステータスを追跡し、未完了のタスクをリストアップする。Data processing: Track the status of actions and list outstanding tasks.
出力：未完了のタスクリストOutput: List of incomplete tasks
ステップ３：Step 3:
サーバは、定期的にアクションリストをユーザに提示する。The server periodically presents the action list to the user.
入力：未完了のタスクリストEnter: Uncompleted task list
データ加工：設定された時間（例：毎朝9時）に未完了のタスクリストをユーザ端末に通知する。Data processing: Notify the user's device of the list of incomplete tasks at a set time (e.g., 9:00 every morning).
出力：ユーザ端末への通知Output: Notification to user device
ステップ４：Step 4:
サーバは、簡易なアクションを自動実行する。The server automatically executes simple actions.
入力：具体的なアクション（例：「リマインダーを設定する」）Input: A specific action (e.g. "Set a reminder")
データ加工：アクションを自動的に実行する。Data processing: Perform actions automatically.
出力：実行結果Output: Execution results
ステップ５：Step 5:
サーバは、ユーザの感情状態を検出する。The server detects the user's emotional state.
入力：ユーザ端末からの感情データ（例：カメラ映像、音声データ）Input: Emotion data from the user's device (e.g. camera footage, audio data)
データ加工：感情検出アルゴリズムを用いて感情状態を識別する。Data processing: Identify emotional states using emotion detection algorithms.
出力：感情状態（例：「喜び」、「怒り」）Output: Emotional state (e.g. "happy", "anger")
ステップ６：Step 6:
サーバは、感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する。The server controls the automatic execution of tasks according to the emotional state.
入力：感情状態と未完了のタスクリストInput: Emotional state and uncompleted task list
データ加工：感情状態に基づいてタスクの実行を調整する（例：「怒り」の場合、メール送信を一時停止）。Data processing: Adjust task execution based on emotional state (e.g., pause sending emails if "angry").
出力：調整されたタスクリストOutput: Adjusted task list
ステップ７：Step 7:
サーバは、特定の時間に未完了のタスクを確認し、感情状態に基づいてタスクを実行または一時停止する。The server checks for outstanding tasks at a specific time and executes or pauses the tasks based on the emotional state.
入力：未完了のタスクリストと感情状態Input: unfinished task list and emotional state
データ加工：設定された時間（例：毎朝9時）に未完了のタスクを確認し、感情状態に基づいて実行または一時停止する。Data processing: Check for open tasks at a set time (e.g., 9am every morning) and execute or pause them based on your emotional state.
出力：実行または一時停止されたタスクのステータスOutput: Status of running or paused tasks
特定処理部２９０は、特定処理の結果をスマートデバイス１４に送信する。スマートデバイス１４では、制御部４６Ａが、出力装置４０に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン３８Ｂは、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン３８Ｂによって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。The
データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ChatGPT（登録商標）（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）等の生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、及び画像を示す画像データ等の推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ及びテキストデータ等のデータ形式で出力する。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、及び／又は要約等を指す。The
生成AIの他の例としては、Ｇｅｍｉｎｉ（登録商標）（インターネット検索＜URL: https://gemini.google.com/?hl=ja＞）が挙げられる。Another example of generative AI is Gemini (registered trademark) (Internet search <URL: https://gemini.google.com/?hl=ja>).
上記実施形態では、データ処理装置１２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、スマートデバイス１４によって特定処理が行われるようにしてもよい。In the above embodiment, an example was given in which the specific processing is performed by the
［第２実施形態］[Second embodiment]
図３には、第２実施形態に係るデータ処理システム２１０の構成の一例が示されている。Figure 3 shows an example of the configuration of a
図３に示すように、データ処理システム２１０は、データ処理装置１２及びスマート眼鏡２１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。As shown in FIG. 3, the
データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、及び通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例である。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４及び通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）及び／又はＬＡＮ（Local Area Network）等が挙げられる。The
スマート眼鏡２１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、及び通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、及びカメラ４２も、バス５２に接続されている。The
マイクロフォン２３８は、ユーザ２０が発する音声を受け付けることで、ユーザ２０から指示等を受け付ける。マイクロフォン２３８は、ユーザ２０が発する音声を捕捉し、捕捉した音声を音声データに変換してプロセッサ４６に出力する。スピーカ２４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。The
カメラ４２は、レンズ、絞り、及びシャッタ等の光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザ２０の周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。
通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６を用いたプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受はセキュアな状態で行われる。The communication I/
図４には、データ処理装置１２及びスマート眼鏡２１４の要部機能の一例が示されている。図４に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。Figure 4 shows an example of the main functions of the
特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って、特定処理部２９０として動作することによって実現される。The
ストレージ３２には、データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。
スマート眼鏡２１４では、プロセッサ４６によって受付出力処理が行われる。ストレージ５０には、受付出力プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６０を読み出し、読み出した受付出力プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。受付出力処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する受付出力プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。In the
次に、データ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理について説明する。Next, we will explain the specific processing performed by the
「形態例１」"Example 1"
本発明の一実施形態として、タスク管理アプリケーションが提供される。このアプリケーションは、ユーザから入力された抽象的なタスクを、具体的なアクションや期日に変換する機能を有する。具体的には、ユーザが「プロジェクトの進行管理をする」という抽象的なタスクを入力すると、アプリケーションはこれを「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションに変換する。As one embodiment of the present invention, a task management application is provided. This application has a function for converting abstract tasks input by a user into concrete actions and deadlines. Specifically, when a user inputs the abstract task of "managing the progress of a project," the application converts this into a concrete action of "listing each task in the project and setting a deadline for each."
「形態例２」"Example 2"
さらに、本発明の一実施形態では、変換したアクションを管理する機能も提供される。具体的には、アプリケーションは、ユーザが設定した期日に応じてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する。また、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションはリストから削除され、未完了のアクションが表示される。Furthermore, in one embodiment of the present invention, the application also provides the functionality to manage the converted actions. Specifically, the application sorts the actions according to the due date set by the user, and displays the actions with the nearest due date first. Also, when the user completes an action, it is removed from the list and the incomplete actions are displayed.
「形態例３」"Example 3"
また、本発明の一実施形態では、定期的にアクションリストをユーザに提示する機能が提供される。具体的には、アプリケーションは、設定された時間（例えば、毎朝９時など）になると、未完了のアクションリストをユーザに通知する。これにより、ユーザは自身のタスクを常に把握し、効率的にタスクを進行させることができる。In addition, one embodiment of the present invention provides a function for periodically presenting an action list to a user. Specifically, the application notifies the user of incomplete action lists at a set time (e.g., every morning at 9:00). This allows the user to keep track of their tasks and progress through them efficiently.
「形態例４」"Example 4"
さらに、本発明の一実施形態では、簡易なアクションを自動実行する機能が提供される。具体的には、アプリケーションは、「メールを送る」、「リマインダーを設定する」などの簡易なアクションを自動で実行する。これにより、ユーザは手間をかけずにタスクを進行させることができる。Furthermore, in one embodiment of the present invention, a function for automatically executing simple actions is provided. Specifically, the application automatically executes simple actions such as "send email" and "set reminders." This allows the user to progress through tasks without hassle.
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。The process flow for each example is explained below.
「形態例１」"Example 1"
ステップ１：ユーザがアプリケーションに「プロジェクトの進行管理をする」という抽象的なタスクを入力する。Step 1: The user enters an abstract task into the application: "Manage the progress of a project."
ステップ２：アプリケーションは入力されたタスクを解析し、「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションに変換する。ステップ３：変換された具体的なアクションは、アプリケーション内のタスクリストに追加される。Step 2: The application analyzes the input tasks and converts them into specific actions such as "list each task in the project and set due dates for each one."Step 3: The converted specific actions are added to the task list within the application.
「形態例２」"Example 2"
ステップ１：アプリケーションは、タスクリスト内の各アクションに設定された期日を読み取る。Step 1: The application reads the due dates set for each action in the task list.
ステップ２：期日が近い順にアクションをソートし、ソートされたタスクリストを表示する。Step 2: Sort the actions by closest due date and display the sorted task list.
ステップ３：ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションはリストから削除され、未完了のアクションが表示される。Step 3: Once the user has completed the action, it is removed from the list and incomplete actions are displayed.
「形態例３」"Example 3"
ステップ１：ユーザがアプリケーションの設定画面で、アクションリストを提示する時間（例えば、毎朝９時など）を設定する。Step 1: The user sets the time (e.g., every morning at 9:00) to present the action list in the application's settings screen.
ステップ２：設定された時間になると、アプリケーションは未完了のアクションリストをユーザに通知する。Step 2: When the time is up, the application notifies the user of the incomplete action list.
「形態例４」"Example 4"
ステップ１：ユーザが「メールを送る」、「リマインダーを設定する」などの簡易なアクションをタスクリストに追加する。Step 1: The user adds simple actions such as "send email" and "set reminder" to the task list.
ステップ２：アプリケーションは、これらの簡易なアクションを自動で実行する。Step 2: The application will perform these simple actions automatically.
（実施例１）(Example 1)
次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。Next, a first embodiment of the first embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザが抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する作業が手間であり、効率的なタスク管理が難しいという問題があった。また、ユーザが入力したタスクを適切に管理し、定期的にフィードバックを提供する機能が不足していたため、タスクの進行状況を把握するのが困難であったIn conventional task management systems, users had to take the time to convert abstract tasks into concrete actions, making efficient task management difficult. In addition, the system lacked the functionality to properly manage tasks entered by users and provide regular feedback, making it difficult to grasp the progress of tasks.
実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、生成AIモデルを用いて抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する手段と、ユーザ端末から入力されたタスクをサーバに送信する手段と、サーバから生成された具体的なアクションをユーザ端末に送信する手段と、ユーザ端末に具体的なアクションを表示する手段と、を含む。これにより、ユーザが抽象的なタスクを入力するだけで、具体的なアクションや期日に変換され、効率的なタスク管理が可能となる。The specific processing by the
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを達成するために必要な明確で具体的な作業やステップを指す。"Concrete actions" refer to the clear, concrete tasks or steps required to accomplish an abstract task.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき期限を指す。A "deadline" refers to the deadline by which a particular task or action should be completed.
「生成AIモデル」とは、人工知能技術を用いて入力されたデータを解析し、適切な出力を生成するアルゴリズムやシステムを指す。A "generative AI model" refers to an algorithm or system that uses artificial intelligence technology to analyze input data and generate an appropriate output.
「ユーザ端末」とは、ユーザが直接操作することができるコンピュータやスマートフォンなどのデバイスを指す。"User terminal" refers to a device such as a computer or smartphone that can be directly operated by a user.
「サーバ」とは、ネットワークを介してユーザ端末と通信し、データの処理や保存を行うコンピュータシステムを指す。"Server" refers to a computer system that communicates with user terminals via a network and processes and stores data.
「プロンプト文」とは、生成AIモデルに対して特定のタスクを実行させるための指示や質問を含むテキストを指す。A "prompt" is a piece of text that contains instructions or questions to prompt a generative AI model to perform a specific task.
「アクションリスト」とは、具体的なアクションが一覧形式で整理されたリストを指す。An "action list" is a list of specific actions organized in a list format.
「フィードバック」とは、ユーザに対して提供される、タスクやアクションの進行状況や結果に関する情報を指す。"Feedback" refers to information provided to a user about the progress or results of a task or action.
この発明は、ユーザが抽象的なタスクを入力することで、生成AIモデルを用いて具体的なアクションや期日に変換し、効率的なタスク管理を実現するシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。This invention is a system that enables efficient task management by using a generative AI model to convert abstract tasks input by the user into concrete actions and deadlines. A specific embodiment of this system is described below.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: サーバ、ユーザ端末（PC、スマートフォン）Hardware: Servers, user devices (PCs, smartphones)
ソフトウェア: タスク管理アプリケーション、生成AIモデル（例: GPT-4）Software: Task management applications, generative AI models (e.g. GPT-4)
システムの概要System Overview
1. ユーザがタスク管理アプリケーションを起動し、抽象的なタスクを入力する。例えば、「プロジェクトの進行管理をする」と入力する。1. A user launches a task management application and enters an abstract task. For example, the user might enter, "Manage the progress of a project."
2. 端末はこの入力を受け取り、サーバに送信する。2. The device receives this input and sends it to the server.
3. サーバは受け取った抽象的なタスクを生成AIモデルに渡す。生成AIモデルは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するためのプロンプト文を生成する。3. The server passes the received abstract tasks to a generative AI model, which generates prompts to convert the abstract tasks into concrete actions and deadlines.
4. 生成AIモデルは、入力された抽象的なタスクを解析し、具体的なアクションや期日に変換する。例えば、「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションに変換する。4. The generative AI model analyzes the abstract tasks input and converts them into concrete actions and deadlines. For example, it converts them into concrete actions such as "list each task in a project and set a deadline for each one."
5. サーバは生成された具体的なアクションや期日を受け取り、ユーザ端末に送信する。5. The server receives the generated specific actions and deadlines and sends them to the user's device.
6. 端末は受け取った具体的なアクションや期日をユーザに表示する。6. The device displays the specific actions and deadlines received to the user.
具体例Specific examples
ユーザがタスク管理アプリケーションに「プロジェクトの進行管理をする」と入力する。A user types "track project progress" into a task management application.
端末はこの入力をサーバに送信する。The device sends this input to the server.
サーバは生成AIモデルに「プロジェクトの進行管理をする」というプロンプト文を送信する。The server sends a prompt to the generative AI model saying, "Manage the progress of the project."
生成AIモデルはこのプロンプト文を解析し、「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションに変換する。The generative AI model analyzes this prompt and converts it into a specific action: "List each task in the project and set a due date for each one."
サーバは生成された具体的なアクションをユーザ端末に送信する。The server sends the generated specific actions to the user's device.
端末はユーザに「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションを表示する。The device shows the user specific actions to take: "List each task in the project and set a due date for each one."
プロンプト文の例Example of a prompt
「プロジェクトの進行管理をする」という抽象的なタスクを具体的なアクションに変換してください。Transform the abstract task of "managing the progress of a project" into concrete actions.
「プロジェクトの進行管理をする」というタスクを具体的なステップに分解してください。Break down the task of "managing the progress of a project" into specific steps.
このシステムにより、ユーザは抽象的なタスクを入力するだけで、具体的なアクションや期日に変換され、効率的なタスク管理が可能となる。また、生成AIモデルを用いることで、タスクの具体化が自動化され、ユーザの負担が軽減される。With this system, users can simply input abstract tasks, which are then converted into specific actions and deadlines, enabling efficient task management. In addition, the use of a generative AI model automates the process of concretizing tasks, reducing the burden on users.
実施例１における特定処理の流れについて図１１を用いて説明する。The flow of the identification process in Example 1 is explained using Figure 11.
ステップ１：Step 1:
ユーザがタスク管理アプリケーションを起動し、抽象的なタスクを入力する。ユーザはPCやスマートフォンでアプリケーションを開き、入力フィールドに「プロジェクトの進行管理をする」といった抽象的なタスクを入力する。入力データはテキスト形式であり、ユーザ端末に保存される。The user launches a task management application and inputs an abstract task. The user opens the application on a PC or smartphone and inputs an abstract task, such as "manage the progress of a project," into the input field. The input data is in text format and is saved on the user's device.
ステップ２：Step 2:
端末が入力されたタスクをサーバに送信する。端末はユーザが入力したタスクデータを受け取り、HTTP POSTリクエストを使用してサーバに送信する。入力データはテキスト形式のタスクデータであり、サーバに送信される。The terminal sends the entered task to the server. The terminal receives the task data entered by the user and sends it to the server using an HTTP POST request. The input data is the task data in text format and is sent to the server.
ステップ３：Step 3:
サーバが受け取ったタスクを生成AIモデルに渡す。サーバは受け取ったタスクデータを解析し、生成AIモデルに渡すためのプロンプト文を生成する。例えば、「プロジェクトの進行管理をする」というタスクを「このタスクを具体的なアクションに変換してください」というプロンプト文に変換する。入力データはテキスト形式のタスクデータであり、出力データはプロンプト文である。The server passes the received task to the generative AI model. The server analyzes the received task data and generates a prompt sentence to pass to the generative AI model. For example, the task "Manage the progress of a project" is converted into a prompt sentence such as "Please convert this task into a specific action." The input data is the task data in text format, and the output data is the prompt sentence.
ステップ４：Step 4:
生成AIモデルが抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する。生成AIモデルはプロンプト文を受け取り、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する。例えば、「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションに変換する。入力データはプロンプト文であり、出力データは具体的なアクションや期日である。A generative AI model converts abstract tasks into concrete actions and deadlines. A generative AI model receives a prompt and converts abstract tasks into concrete actions and deadlines. For example, it converts them into concrete actions such as "list each task in the project and set a due date for each." The input data is the prompt, and the output data is concrete actions and deadlines.
ステップ５：Step 5:
サーバが生成された具体的なアクションや期日を端末に送信する。サーバは生成AIモデルから受け取った具体的なアクションや期日をHTTPレスポンスとして端末に送信する。入力データは具体的なアクションや期日であり、出力データはHTTPレスポンスである。The server sends the generated specific actions and deadlines to the terminal. The server sends the specific actions and deadlines received from the generative AI model to the terminal as an HTTP response. The input data are the specific actions and deadlines, and the output data is the HTTP response.
ステップ６：Step 6:
端末が具体的なアクションや期日をユーザに表示する。端末はサーバから受け取った具体的なアクションや期日をユーザに表示する。例えば、アプリケーションの画面に「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションが表示される。入力データは具体的なアクションや期日であり、出力データはユーザに表示される情報である。The terminal displays specific actions and deadlines to the user. The terminal displays specific actions and deadlines received from the server to the user. For example, a specific action such as "List each task in the project and set a deadline for each" is displayed on the application screen. The input data are the specific actions and deadlines, and the output data is the information displayed to the user.
このようにして、ユーザが入力した抽象的なタスクが具体的なアクションや期日に変換され、効率的なタスク管理が実現される。In this way, the abstract tasks entered by the user are converted into concrete actions and deadlines, enabling efficient task management.
（応用例１）(Application example 1)
次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。Next, application example 1 of embodiment example 1 will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換することが困難であり、特に工場内のタスク管理においては効率的な運用が求められる。また、ユーザが入力した抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する際に、手動での作業が多く、時間と労力がかかるという問題がある。さらに、生成AIモデルを活用したタスク管理システムが存在しないため、工場内のタスク管理を自動化することが難しいという課題があるIn conventional task management systems, it is difficult to convert abstract tasks into concrete actions and deadlines, and efficient operation is required, especially in task management within a factory. In addition, there is a problem that converting abstract tasks entered by users into concrete actions requires a lot of manual work, which takes time and effort. Furthermore, there is a problem that it is difficult to automate task management within a factory because there are no task management systems that utilize generative AI models.
応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、生成AIモデルを用いて抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する手段と、工場内のタスク管理を自動化する手段と、を含む。これにより、ユーザが入力した抽象的なタスクを効率的に具体的なアクションに変換し、工場内のタスク管理を自動化することが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into specific actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for converting abstract tasks into specific actions using a generative AI model, and means for automating task management within the factory. This makes it possible to efficiently convert abstract tasks entered by the user into specific actions and automate task management within the factory.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを達成するために必要な具体的な手順や作業を指す。"Concrete actions" refer to the concrete steps or tasks required to accomplish an abstract task.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき期限を指す。A "deadline" refers to the deadline by which a particular task or action should be completed.
「生成AIモデル」とは、人工知能技術を用いて、入力されたデータから新しい情報や結果を生成するアルゴリズムやシステムを指す。A "generative AI model" refers to an algorithm or system that uses artificial intelligence technology to generate new information or results from input data.
「工場内のタスク管理」とは、工場内で行われる各種作業やプロセスを効率的に計画、実行、監視することを指す。"Factory task management" refers to the efficient planning, execution, and monitoring of various tasks and processes carried out within a factory.
「自動化」とは、人間の介入を最小限に抑え、機械やシステムが自律的に動作するようにすることを指す。"Automation" refers to minimizing human intervention and enabling machines and systems to operate autonomously.
「サーバ」とは、ネットワーク上で他のコンピュータに対してサービスを提供するコンピュータシステムを指す。"Server" refers to a computer system that provides services to other computers on a network.
「ユーザ」とは、システムやアプリケーションを利用する個人や組織を指す。"User" refers to an individual or organization that uses a system or application.
「アクションリスト」とは、特定のタスクや目標を達成するために必要な具体的なアクションの一覧を指す。An "action list" is a list of specific actions needed to accomplish a particular task or goal.
「フィードバック」とは、システムやプロセスの実行状況や結果に関する情報を提供し、改善や調整を行うための情報を指す。"Feedback" refers to information that provides information about the execution and results of a system or process in order to make improvements or adjustments.
この発明を実施するための形態として、工場内のタスク管理を自動化するシステムを構築する。以下にその具体的な実施形態を示す。As a form for implementing this invention, we will build a system that automates task management within a factory. A specific embodiment of this is shown below.
システムの構成System configuration
このシステムは、サーバ、工場内のロボット、ユーザ端末から構成される。サーバは、生成AIモデルを用いて抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する役割を担う。工場内のロボットは、サーバから受け取った具体的なアクションを実行する。ユーザ端末は、ユーザが抽象的なタスクを入力し、フィードバックを受け取るためのインターフェースを提供する。The system consists of a server, factory robots, and user terminals. The server is responsible for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines using a generative AI model. The factory robots execute the concrete actions received from the server. The user terminal provides an interface for users to input abstract tasks and receive feedback.
プログラムの処理Program processing
サーバは、ユーザから入力された抽象的なタスクを受け取り、生成AIモデルを用いてこれを具体的なアクションや期日に変換する。具体的なアクションは、工場内のロボットに送信され、ロボットはこれを実行する。サーバは、ロボットの実行状況を監視し、ユーザにフィードバックを提供する。The server receives abstract tasks input by users and uses a generative AI model to convert them into concrete actions and deadlines. The concrete actions are sent to robots in the factory, which then execute them. The server monitors the robots' execution and provides feedback to the user.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: 工場ロボット、ユーザ端末（PC、タブレット、スマートフォン）Hardware: Factory robots, user devices (PCs, tablets, smartphones)
ソフトウェア: Python、OpenAI API、生成AIモデルSoftware: Python, OpenAI API, generative AI models
データ加工およびデータ演算Data processing and data calculations
サーバは、ユーザから入力された抽象的なタスクをテキスト形式で受け取り、生成AIモデルに入力する。生成AIモデルは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換し、その結果をサーバに返す。サーバは、変換された具体的なアクションを工場内のロボットに送信し、ロボットはこれを実行する。サーバは、ロボットの実行状況を監視し、ユーザにフィードバックを提供する。The server receives abstract tasks entered by the user in text format and inputs them into the generative AI model. The generative AI model converts the abstract tasks into specific actions and deadlines and returns the results to the server. The server then sends the converted specific actions to robots in the factory, which then execute them. The server monitors the robots' execution status and provides feedback to the user.
具体例Specific examples
例えば、ユーザが「生産ラインの効率を上げる」という抽象的なタスクを入力した場合、生成AIモデルは以下のような具体的なタスクを出力する。For example, if a user inputs an abstract task such as "improve the efficiency of the production line," the generative AI model will output a specific task like this:
具体例Specific examples
各生産ラインのボトルネックを特定するIdentify bottlenecks on each production line
ボトルネックを解消するための改善策を提案するPropose improvements to eliminate bottlenecks
改善策の実施計画を立てるCreate a plan to implement improvements
各改善策の進捗をモニタリングするMonitor the progress of each improvement measure
プロンプト文の例Example of a prompt
以下の抽象的なタスクを具体的なアクションと期日に変換してください: 生産ラインの効率を上げるTranslate the following abstract tasks into concrete actions and deadlines: Increase efficiency on your production line
このようにして、工場内のタスク管理を効率的に自動化することが可能となる。In this way, task management within the factory can be efficiently automated.
応用例１における特定処理の流れについて図１２を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 1 is explained using Figure 12.
ステップ１：Step 1:
ユーザが端末を使用して抽象的なタスクを入力する。The user uses the terminal to input an abstract task.
入力：抽象的なタスク（例：「生産ラインの効率を上げる」）Input: Abstract task (e.g. "Improve the efficiency of the production line")
出力：抽象的なタスクがサーバに送信されるOutput: Abstract tasks are sent to the server
具体的な動作：ユーザは端末のインターフェースを通じてタスクを入力し、送信ボタンを押す。Specific operation: The user enters the task through the terminal interface and presses the send button.
ステップ２：Step 2:
サーバが抽象的なタスクを受信し、生成AIモデルにプロンプト文を送信する。The server receives the abstract task and sends a prompt to the generative AI model.
入力：抽象的なタスクInput: Abstract task
出力：生成AIモデルに送信されるプロンプト文Output: Prompt text sent to generative AI model
具体的な動作：サーバは抽象的なタスクを受信し、プロンプト文を生成して生成AIモデルに送信する。Specific operation: The server receives the abstract task, generates a prompt sentence, and sends it to the generative AI model.
プロンプト文の例：「以下の抽象的なタスクを具体的なアクションと期日に変換してください: 生産ラインの効率を上げる」Example prompt: "Translate the following abstract task into concrete actions and deadlines: Increase the efficiency of the production line."
ステップ３：Step 3:
生成AIモデルがプロンプト文を解析し、具体的なアクションと期日に変換する。A generative AI model parses the prompt and converts it into specific actions and deadlines.
入力：プロンプト文Input: prompt text
出力：具体的なアクションと期日Output: Specific actions and deadlines
具体的な動作：生成AIモデルはプロンプト文を解析し、抽象的なタスクを具体的なアクションと期日に変換する。Specific actions: The generative AI model parses the prompt and converts abstract tasks into specific actions and deadlines.
具体例：「各生産ラインのボトルネックを特定する」「ボトルネックを解消するための改善策を提案する」「改善策の実施計画を立てる」「各改善策の進捗をモニタリングする」Examples: "Identify bottlenecks on each production line," "Propose improvement measures to eliminate bottlenecks," "Create an implementation plan for the improvement measures," and "Monitor the progress of each improvement measure."
ステップ４：Step 4:
サーバが生成AIモデルからの出力を受信し、工場内のロボットに具体的なアクションを送信する。The server receives the output from the generative AI model and sends specific actions to the robots in the factory.
入力：具体的なアクションと期日Enter: Specific actions and deadlines
出力：工場内のロボットに送信される具体的なアクションOutput: Specific actions sent to robots in the factory
具体的な動作：サーバは生成AIモデルから受信した具体的なアクションと期日を工場内のロボットに送信する。Specific actions: The server sends the specific actions and deadlines received from the generative AI model to the robots in the factory.
ステップ５：Step 5:
工場内のロボットが具体的なアクションを実行する。Robots in the factory perform specific actions.
入力：具体的なアクションInput: Specific action
出力：アクションの実行結果Output: Result of action execution
具体的な動作：工場内のロボットは受信した具体的なアクションを実行し、作業を行う。Specific action: The robot in the factory executes the specific action received and performs the work.
ステップ６：Step 6:
サーバがロボットの実行状況を監視し、ユーザにフィードバックを提供する。The server monitors the robot's progress and provides feedback to the user.
入力：ロボットの実行状況Input: Robot execution status
出力：ユーザに提供されるフィードバックOutput: Feedback provided to the user
具体的な動作：サーバはロボットの実行状況を監視し、進捗や問題点をユーザにフィードバックする。Specific operation: The server monitors the robot's execution status and provides feedback to the user on progress and problems.
（実施例２）(Example 2)
次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。Next, a second embodiment of the second embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザが設定した期日に基づいてアクションをソートする機能や、完了したアクションを自動的にリストから削除する機能が不足しているため、ユーザが効率的にタスクを管理することが難しいという問題があった。また、未完了のアクションのみを表示する機能がないため、ユーザが完了したタスクと未完了のタスクを区別するのが煩雑であったTraditional task management systems lacked the ability to sort actions based on due dates set by the user, or to automatically remove completed actions from the list, making it difficult for users to manage tasks efficiently. In addition, there was no function to display only incomplete actions, making it difficult for users to distinguish between completed and incomplete tasks.
実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザが設定した期日に基づいてアクションをソートする手段と、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除する手段と、未完了のアクションのみを表示する手段を含む。これにより、ユーザは効率的にタスクを管理し、完了したタスクと未完了のタスクを容易に区別することが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for sorting actions based on a deadline set by the user, means for deleting an action from the list when the user completes the action, and means for displaying only incomplete actions. This allows the user to efficiently manage tasks and easily distinguish between completed and incomplete tasks.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が設定されていない、一般的な作業や目標のことを指す。An "abstract task" is a general task or goal without specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、ユーザが実行するために必要な具体的な作業や手順のことを指す。"Specific actions" refers to the specific tasks or steps that a user needs to perform.
「期日」とは、ユーザが設定したアクションの完了期限を指す。"Deadline" refers to the deadline set by the user for completing the action.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置を指す。"Means of conversion" refers to methods or devices for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを保存、追跡、更新するための方法や装置を指す。"Means of managing" refers to the methods and devices for storing, tracking, and updating the converted actions.
「提示する手段」とは、ユーザにアクションリストを表示するための方法や装置を指す。"Presenting means" refers to a method or device for displaying the action list to the user.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに簡易なアクションを実行するための方法や装置を指す。"Means for automatic execution" refers to a method or device for executing a simple action without user intervention.
「ソートする手段」とは、ユーザが設定した期日に基づいてアクションを順序付けるための方法や装置を指す。"Means for sorting" refers to a method or device for ordering actions based on user-set deadlines.
「削除する手段」とは、ユーザが完了したアクションをリストから取り除くための方法や装置を指す。"Means for deleting" refers to a method or device that allows a user to remove a completed action from the list.
「表示する手段」とは、未完了のアクションのみをユーザに見せるための方法や装置を指す。"Means for displaying" refers to a method or device for showing only incomplete actions to the user.
発明を実施するための形態Form for implementing the invention
この発明は、ユーザが設定した期日に基づいてアクションを管理し、効率的にタスクを遂行するためのシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を示す。This invention is a system for managing actions based on deadlines set by the user and for efficiently completing tasks. A specific embodiment of this system is shown below.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: サーバは高性能なクラウドサーバ（例：クラウドサービスプロバイダの仮想サーバ）を使用する。Hardware: The server uses a high-performance cloud server (e.g. a virtual server from a cloud service provider).
ソフトウェア: アプリケーションはPythonで開発され、データベース管理にはMySQLを使用する。フロントエンドはJavaScriptライブラリで構築され、バックエンドはWebアプリケーションフレームワークを使用する。Software: The application is developed in Python and uses MySQL for database management. The front-end is built with JavaScript libraries and the back-end uses web application frameworks.
システムの概要System Overview
このシステムは、ユーザが入力した抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換し、これを管理する。サーバは、ユーザが設定した期日に基づいてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する。また、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションのみを表示する。The system converts abstract tasks entered by the user into concrete actions and due dates, and manages them. The server sorts the actions based on the due dates set by the user, and displays those with the nearest due date first. When the user completes an action, it is removed from the list, and only incomplete actions are displayed.
データ加工およびデータ演算Data processing and data calculations
1. データ入力: ユーザがアクションとその期日を入力する。1. Data entry: The user enters an action and its due date.
2. データ保存: サーバは入力されたデータをMySQLデータベースに保存する。2. Data storage: The server stores the entered data in a MySQL database.
3. データソート: サーバはデータベースからアクションを取得し、期日に基づいてソートする。3. Data sorting: The server retrieves the actions from the database and sorts them based on their due date.
4. データ表示: ソートされたアクションをフロントエンドに送信し、ユーザに表示する。4. Data display: Send the sorted actions to the front end and display them to the user.
5. データ更新: ユーザがアクションを完了した場合、サーバはそのアクションをデータベースから削除し、未完了のアクションを再度ソートして表示する。5. Data Update: When the user completes an action, the server removes it from the database and re-sorts and displays the incomplete actions.
具体例Specific examples
例1: アクションの追加と表示Example 1: Adding and displaying actions
ユーザが「レポート提出」というアクションを「2023-10-15」の期日で追加する。サーバはこの情報をデータベースに保存し、他のアクションとともに期日順にソートして表示する。The user adds an action called "Submit report" with a due date of "2023-10-15". The server stores this information in a database and displays it along with other actions, sorted by due date.
例2: アクションの完了Example 2: Completing an action
ユーザが「レポート提出」を完了した場合、サーバはこのアクションをデータベースから削除し、未完了のアクションを再度ソートして表示する。When the user completes "submit report", the server removes this action from the database and re-sorts and displays the incomplete actions.
プロンプト文の例Example of a prompt
「ユーザが設定した期日に基づいてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示するアプリケーションを開発してください。ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションのみを表示する機能も追加してください。」"Develop an application that sorts actions based on the due date set by the user and displays the actions with the closest due date first. When the user completes an action, add a function to remove it from the list and display only the incomplete actions."
このプロンプト文を生成AIモデルに入力することで、上記のシステムの概要を説明するプログラムを生成することができる。By inputting this prompt sentence into a generative AI model, a program that outlines the above system can be generated.
実施例２における特定処理の流れについて図１３を用いて説明する。The flow of the identification process in Example 2 is explained using Figure 13.
ステップ１：Step 1:
ユーザがアクションを入力するThe user enters the action.
ユーザは端末を使用して、アプリケーションの入力フォームにアクションとその期日を入力する。入力されたデータは、アクションの内容と期日である。The user uses the terminal to input an action and its due date into the application's input form. The input data is the action content and due date.
ステップ２：Step 2:
端末がアクションをサーバに送信するThe device sends the action to the server
端末は入力されたアクションと期日をHTTPリクエストとしてサーバに送信する。このリクエストには、アクションの内容と期日が含まれている。入力はユーザが入力したアクションと期日であり、出力はサーバに送信されるHTTPリクエストである。The terminal sends the entered action and due date to the server as an HTTP request. This request includes the action content and due date. The input is the action and due date entered by the user, and the output is the HTTP request sent to the server.
ステップ３：Step 3:
サーバがアクションをデータベースに保存するThe server saves the action in the database.
サーバは受け取ったアクションと期日をMySQLデータベースに保存する。具体的には、INSERT文を使用してデータベースに新しいレコードを追加する。入力はHTTPリクエストであり、出力はデータベースに保存されたレコードである。The server stores the received action and due date in a MySQL database. Specifically, it adds a new record to the database using an INSERT statement. The input is the HTTP request and the output is the record stored in the database.
ステップ４：Step 4:
サーバがアクションを期日順にソートするThe server sorts the actions by due date.
サーバはデータベースから全てのアクションをSELECT文で取得し、期日順にソートする。ソートにはSQLのORDER BY句を使用する。入力はデータベースから取得したアクションリストであり、出力はソートされたアクションリストである。The server retrieves all actions from the database using a SELECT statement and sorts them by due date. The SQL ORDER BY clause is used for sorting. The input is the list of actions retrieved from the database, and the output is the sorted list of actions.
ステップ５：Step 5:
サーバがソートされたアクションを端末に送信するThe server sends the sorted actions to the device.
サーバはソートされたアクションリストをJSON形式で端末に送信する。これにより、端末は最新のアクションリストを受け取ることができる。入力はソートされたアクションリストであり、出力は端末に送信されるJSONデータである。The server sends the sorted action list to the terminal in JSON format, so that the terminal can receive the latest action list. The input is the sorted action list, and the output is the JSON data sent to the terminal.
ステップ６：Step 6:
端末がアクションを表示するThe device displays the action
端末は受け取ったアクションリストをユーザインターフェースに表示する。アクションは期日が近いものから順にリスト表示される。入力はサーバから受け取ったJSONデータであり、出力はユーザインターフェースに表示されるアクションリストである。The terminal displays the received action list in the user interface. Actions are listed in order of their due date. The input is the JSON data received from the server, and the output is the action list displayed in the user interface.
ステップ７：Step 7:
ユーザがアクションを完了するThe user completes the action.
ユーザはアクションを完了した場合、アプリケーションのインターフェースでそのアクションを完了としてマークする。入力はユーザの操作であり、出力は完了マークが付けられたアクションである。When a user completes an action, they mark it as done in the application's interface. The input is the user action, and the output is the action marked as done.
ステップ８：Step 8:
端末が完了したアクションをサーバに通知するThe device notifies the server of the completed action.
端末は完了したアクションの情報をHTTPリクエストとしてサーバに送信する。このリクエストには、完了したアクションのIDが含まれている。入力は完了マークが付けられたアクションであり、出力はサーバに送信されるHTTPリクエストである。The device sends information about the completed action to the server as an HTTP request. This request includes the ID of the completed action. The input is the action marked as completed, and the output is the HTTP request sent to the server.
ステップ９：Step 9:
サーバが完了したアクションをデータベースから削除するThe server removes completed actions from the database
サーバは受け取ったアクションIDを基に、データベースから該当するアクションをDELETE文で削除する。入力はHTTPリクエストであり、出力はデータベースから削除されたレコードである。The server uses the received action ID to delete the corresponding action from the database using a DELETE statement. The input is the HTTP request, and the output is the record deleted from the database.
ステップ１０：Step 10:
サーバが未完了のアクションを再度ソートするThe server will re-sort any pending actions
サーバはデータベースから未完了のアクションを再度SELECT文で取得し、期日順にソートする。入力はデータベースから取得した未完了のアクションリストであり、出力はソートされた未完了のアクションリストである。The server retrieves the incomplete actions from the database again using a SELECT statement and sorts them by due date. The input is the list of incomplete actions retrieved from the database, and the output is the sorted list of incomplete actions.
ステップ１１：Step 11:
サーバが更新されたアクションリストを端末に送信するThe server sends the updated action list to the device.
サーバは更新された未完了のアクションリストをJSON形式で端末に送信する。入力はソートされた未完了のアクションリストであり、出力は端末に送信されるJSONデータである。The server sends the updated list of pending actions to the terminal in JSON format. The input is the sorted list of pending actions, and the output is the JSON data sent to the terminal.
ステップ１２：Step 12:
端末が更新されたアクションリストを表示するThe device displays the updated action list
端末は受け取った更新されたアクションリストをユーザインターフェースに再度表示する。これにより、ユーザは最新の未完了アクションを確認できる。入力はサーバから受け取ったJSONデータであり、出力はユーザインターフェースに表示される更新されたアクションリストである。The terminal receives the updated action list and displays it again in the user interface, allowing the user to see the latest pending actions. The input is the JSON data received from the server, and the output is the updated action list displayed in the user interface.
（応用例２）(Application example 2)
次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。Next, application example 2 of embodiment example 2 will be described. In the following description, the
物流センターにおけるタスク管理は、複数のタスクが同時に発生し、それぞれの期日が異なるため、効率的な管理が難しいという課題がある。また、作業員がタスクを完了した際に、その情報が即座に反映されないと、無駄な作業が発生する可能性がある。さらに、タスクの優先順位が明確でない場合、重要なタスクが後回しにされるリスクがあるTask management in logistics centers is difficult because multiple tasks occur simultaneously and each task has a different deadline. In addition, if the information is not reflected immediately when a worker completes a task, there is a risk of unnecessary work. Furthermore, if task priorities are not clear, there is a risk that important tasks will be put off.
応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、期日に基づいてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する手段と、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションを表示する手段と、を含む。これにより、物流センターにおけるタスク管理が効率化され、重要なタスクが適切に優先されることが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and due dates, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for sorting the actions based on due dates and displaying those with the nearest due dates first, and means for deleting an action from the list when the user completes it and displaying uncompleted actions. This makes task management in the logistics center more efficient and enables important tasks to be properly prioritized.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていない、一般的な作業や目標のことである。An "abstract task" is a general task or goal without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを実行するために必要な具体的な手順や作業のことである。"Concrete actions" are the concrete steps or tasks required to accomplish an abstract task.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき期限の日付のことである。A "deadline" is the date by which a particular task or action must be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置のことである。A "means of conversion" is a method or device for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを追跡し、進捗状況を監視するための方法や装置のことである。"Means of management" refers to the methods and devices used to track the converted actions and monitor their progress.
「提示する手段」とは、ユーザに対してアクションリストを表示するための方法や装置のことである。"Presenting means" refers to a method or device for displaying the action list to the user.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のアクションを自動的に実行するための方法や装置のことである。An "automated execution means" is a method or device for automatically executing a particular action without user intervention.
「ソートする手段」とは、期日に基づいてアクションを並べ替えるための方法や装置のことである。"Means for sorting" refers to a method or device for sorting actions based on due dates.
「表示する手段」とは、ソートされたアクションをユーザに視覚的に示すための方法や装置のことである。"Means for displaying" refers to a method or device for visually showing the sorted actions to the user.
「完了した場合、そのアクションをリストから削除する手段」とは、ユーザがアクションを完了した際に、そのアクションをリストから取り除くための方法や装置のことである。"Means for removing the action from the list when completed" refers to a method or device for removing an action from the list when the user completes the action.
「未完了のアクションを表示する手段」とは、完了していないアクションのみをユーザに表示するための方法や装置のことである。"Means for displaying incomplete actions" refers to a method or device for displaying to the user only the actions that have not been completed.
この発明を実施するためのシステムは、物流センターにおけるタスク管理を効率化するためのものである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。The system for implementing this invention is intended to improve the efficiency of task management in a logistics center. A specific embodiment of this system is described below.
システムの構成System configuration
システムは、サーバ、作業員の端末（スマートフォンやスマート眼鏡）、およびユーザインターフェースから構成される。サーバは、タスク管理の中心的な役割を果たし、端末は作業員がタスクを確認し、完了を報告するために使用される。The system consists of a server, worker terminals (smartphones or smart glasses), and a user interface. The server plays a central role in task management, while the terminals are used by workers to check tasks and report their completion.
プログラムの処理Program processing
サーバは、以下の手段を用いてタスク管理を行う。The server manages tasks using the following methods:
1. 抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段1. A way to translate abstract tasks into concrete actions and deadlines
サーバは、物流センターの管理者が入力した抽象的なタスクを、具体的なアクションや期日に変換する。例えば、「在庫確認」という抽象的なタスクを「10月10日までに在庫を確認する」という具体的なアクションに変換する。The server converts the abstract tasks entered by the logistics center manager into concrete actions and deadlines. For example, it converts the abstract task of "check inventory" into a concrete action such as "check inventory by October 10th."
2. 変換したアクションを管理する手段2. How to manage converted actions
サーバは、変換されたアクションをデータベースに保存し、各アクションの進捗状況を管理する。これには、アクションの期日、担当者、ステータスなどの情報が含まれる。The server stores the converted actions in a database and tracks the progress of each action, including information such as the action's due date, who is responsible, and its status.
3. 定期的にアクションリストをユーザに提示する手段3. A way to periodically present a list of actions to the user
サーバは、定期的にアクションリストを作業員の端末に送信し、ユーザインターフェースを通じて表示する。これにより、作業員は現在のタスクとその期日を確認できる。The server periodically sends the action list to the worker's device and displays it through a user interface, allowing the worker to see their current tasks and their due dates.
4. 簡易なアクションを自動実行する手段4. Means of automatically executing simple actions
サーバは、特定の条件が満たされた場合に、簡易なアクションを自動的に実行する。例えば、在庫が一定量以下になった場合に自動的に補充を指示する。The server automatically executes simple actions when certain conditions are met. For example, it can automatically instruct a replenishment when inventory falls below a certain level.
5. 期日に基づいてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する手段5. A way to sort actions based on due date and show them first.
サーバは、アクションリストを期日に基づいてソートし、期日が近いものから順に作業員の端末に表示する。これにより、作業員は優先度の高いタスクから順に処理できる。The server sorts the action list based on due date and displays it on the worker's terminal in order of the nearest due date. This allows the worker to process the highest priority tasks first.
6. ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションを表示する手段6. When a user completes an action, a way to remove it from the list and show incomplete actions
作業員が端末を通じてアクションの完了を報告すると、サーバはそのアクションをリストから削除し、未完了のアクションのみを表示する。When a worker reports completion of an action via their terminal, the server removes it from the list and displays only incomplete actions.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: サーバ、スマートフォン、スマート眼鏡Hardware: servers, smartphones, smart glasses
ソフトウェア: Python（プログラム言語）、データベース管理システム（例: MySQL）、ユーザインターフェース（例: React Native）Software: Python (programming language), database management system (e.g. MySQL), user interface (e.g. React Native)
具体例Specific examples
物流センターの作業員がスマート眼鏡を装着し、タスク管理アプリケーションを起動する。アプリケーションは、今日のタスクを期日に基づいてソートし、最も早く完了する必要があるタスクから順に表示する。作業員が「棚の補充」タスクを完了すると、スマート眼鏡のディスプレイからそのタスクが消え、次のタスク「出荷準備」が表示される。A logistics center worker puts on his smart glasses and launches a task management application. The application sorts today's tasks based on their due date and displays those that need to be completed earliest first. Once the worker completes the "Restock shelves" task, it disappears from the smart glasses display and the next task, "Prepare for shipment," appears.
プロンプト文の例Example of a prompt
物流センターの作業員がスマート眼鏡を使用して、日々のタスクを効率的に管理するためのアプリケーションを開発してください。タスクは期日に応じてソートされ、期日が近いものから順に表示されます。作業員がタスクを完了すると、そのタスクはリストから自動的に削除され、未完了のタスクが表示され続けます。Pythonを使用してプログラムを作成してください。Develop an application for logistics center workers to use smart glasses to efficiently manage their daily tasks. Tasks are sorted according to their due date and displayed first. When a worker completes a task, it is automatically removed from the list and incomplete tasks continue to be displayed. Write the program using Python.
応用例２における特定処理の流れについて図１４を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 2 is explained using Figure 14.
ステップ１：Step 1:
サーバは、物流センターの管理者から抽象的なタスクを受け取る。入力は、管理者が入力したタスクの概要であり、出力は具体的なアクションや期日に変換されたタスクである。サーバは、タスクの内容を解析し、具体的なアクションと期日を生成する。The server receives abstract tasks from the logistics center manager. The input is the task outline entered by the manager, and the output is the task converted into specific actions and due dates. The server analyzes the task content and generates specific actions and due dates.
ステップ２：Step 2:
サーバは、変換されたアクションをデータベースに保存する。入力は、具体的なアクションと期日であり、出力はデータベースに保存されたタスク情報である。サーバは、アクションの詳細、期日、担当者などの情報をデータベースに記録する。The server saves the converted actions in a database. The input is the specific action and due date, and the output is the task information saved in the database. The server records information such as the action details, due date, and responsible person in the database.
ステップ３：Step 3:
サーバは、定期的にアクションリストを作業員の端末に送信する。入力は、データベースに保存されたタスク情報であり、出力は作業員の端末に表示されるアクションリストである。サーバは、タスク情報を取得し、ユーザインターフェースを通じて作業員に提示する。The server periodically sends the action list to the worker's terminal. The input is the task information stored in the database, and the output is the action list displayed on the worker's terminal. The server obtains the task information and presents it to the worker through a user interface.
ステップ４：Step 4:
サーバは、特定の条件が満たされた場合に簡易なアクションを自動実行する。入力は、条件を満たすタスク情報であり、出力は自動実行されたアクションの結果である。サーバは、例えば在庫が一定量以下になった場合に自動的に補充を指示する。The server automatically executes simple actions when certain conditions are met. The input is task information that meets the conditions, and the output is the result of the automatically executed action. For example, the server will automatically instruct replenishment when inventory falls below a certain level.
ステップ５：Step 5:
サーバは、アクションリストを期日に基づいてソートし、期日が近いものから順に作業員の端末に表示する。入力は、データベースに保存されたタスク情報であり、出力はソートされたアクションリストである。サーバは、タスクの期日を基にリストを並べ替え、優先度の高いタスクを上位に表示する。The server sorts the action list based on the due date and displays it on the worker's terminal in order of the nearest due date. The input is the task information stored in the database, and the output is the sorted action list. The server sorts the list based on the task due date and displays high priority tasks at the top.
ステップ６：Step 6:
ユーザがアクションを完了した場合、端末を通じてその情報をサーバに送信する。入力は、完了報告されたタスク情報であり、出力は更新されたアクションリストである。サーバは、完了したタスクをリストから削除し、未完了のタスクのみを表示する。When the user completes an action, they send that information to the server via the terminal. The input is the task information that has been reported as completed, and the output is the updated action list. The server removes the completed tasks from the list and displays only the incomplete tasks.
ステップ７：Step 7:
サーバは、ユーザの行動に基づいてアクションリストを更新する。入力は、ユーザの行動データであり、出力は最新のアクションリストである。サーバは、ユーザの進捗状況を監視し、必要に応じてタスクの優先順位や内容を更新する。The server updates the action list based on the user's actions. The input is the user's action data, and the output is the latest action list. The server monitors the user's progress and updates task priorities and content as necessary.
（実施例３）(Example 3)
次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。Next, a third embodiment of the third embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザが手動でタスクを管理し、進行状況を確認する必要があり、効率的なタスク管理が難しいという問題があった。また、簡易なアクションを自動で実行する機能が不足しており、ユーザの手間が増えるという課題も存在していた。さらに、定期的にタスクの進行状況を確認するための通知機能が不十分であり、ユーザがタスクを忘れてしまうリスクがあった。Traditional task management systems required users to manually manage tasks and check their progress, making efficient task management difficult. There was also a lack of functionality to automatically execute simple actions, which increased the workload for users. Furthermore, there was an insufficient notification function for periodically checking task progress, which ran the risk of users forgetting about tasks.
実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザがタスクを入力する手段と、サーバがタスクをデータベースに保存する手段と、サーバが定期的にタスクをチェックする手段と、サーバが未完了のタスクをユーザに通知する手段と、サーバが簡易なアクションを自動実行する手段と、を含む。これにより、ユーザは効率的にタスクを管理し、手間をかけずにタスクを進行させることが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for the user to input tasks, means for the server to save the tasks in a database, means for the server to periodically check the tasks, means for the server to notify the user of incomplete tasks, and means for the server to automatically execute simple actions. This allows the user to efficiently manage tasks and progress with them without hassle.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が設定されていない、一般的な作業や目標を指すものである。An "abstract task" is a general task or goal without specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを実行可能な形に変換した、具体的な作業や手順を指すものである。"Concrete actions" refer to concrete tasks or steps that transform abstract tasks into executable forms.
「期日」とは、タスクやアクションが完了すべき日時を指すものである。A "deadline" refers to the date and time when a task or action should be completed.
「アクションリスト」とは、ユーザが実行すべき具体的なアクションを一覧にしたものである。An "action list" is a list of specific actions that a user should perform.
「ユーザ」とは、システムを利用してタスクを管理する個人や組織を指すものである。"User" refers to an individual or organization that uses the system to manage tasks.
「サーバ」とは、タスク管理システムの中心となるコンピュータシステムであり、データの保存や処理を行うものである。A "server" is a computer system that serves as the core of a task management system and stores and processes data.
「データベース」とは、タスクやアクションに関する情報を組織的に保存するためのシステムを指すものである。A "database" refers to a system for storing information about tasks and actions in an organized manner.
「通知」とは、サーバがユーザに対してタスクの進行状況や未完了のタスクを知らせるためのメッセージを指すものである。"Notification" refers to messages sent by the server to inform the user of task progress and incomplete tasks.
「簡易なアクション」とは、メール送信やリマインダー設定など、比較的簡単に自動化できる作業を指すものである。"Simple actions" refers to tasks that can be automated relatively easily, such as sending emails or setting reminders.
「リマインダー」とは、ユーザに特定のタスクやアクションを思い出させるための通知を指すものである。A "reminder" is a notification that reminds the user to perform a particular task or action.
発明を実施するための形態Form for implementing the invention
この発明は、ユーザのタスク管理を効率化するためのシステムであり、サーバ、端末、およびユーザの相互作用を通じて実現される。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。This invention is a system for improving the efficiency of user task management, and is realized through the interaction between a server, a terminal, and a user. A specific embodiment of this system is described below.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: サーバ、ユーザの端末（PC、スマートフォンなど）Hardware: Servers, user devices (PCs, smartphones, etc.)
ソフトウェア: タスク管理アプリケーション、通知システム、メール送信システム、リマインダー設定システムSoftware: Task management application, notification system, email sending system, reminder setting system
データ加工およびデータ演算Data processing and data calculations
1. ユーザがタスクを入力する1. The user enters a task.
ユーザは、端末を使用してタスク管理アプリケーションを開く。The user uses the device to open a task management application.
ユーザは、新しいタスクを入力し、必要な情報（タスク名、期限、リマインダー設定など）を入力する。The user enters a new task and fills in the required information (task name, due date, reminder settings, etc.).
例: ユーザが「会議の準備をする」というタスクを入力し、期限を「明日の午前10時」に設定する。Example: A user enters a task "Prepare for a meeting" and sets the due date to "Tomorrow at 10am".
2. サーバがタスクをデータベースに保存する2. The server saves the task in the database.
ユーザがタスクを入力した後、端末はその情報をサーバに送信する。After the user enters the task, the device sends the information to the server.
サーバは、受信したタスク情報をデータベースに保存する。The server stores the received task information in a database.
例: サーバが「会議の準備をする」というタスクをデータベースに保存する。Example: The server saves a task called "Prepare for meeting" in the database.
3. サーバが定期的にタスクをチェックする3. The server periodically checks for tasks
サーバは、設定された時間（例えば、毎朝9時）にデータベースをチェックし、未完了のタスクを取得する。The server checks the database at a set time (for example, every morning at 9:00) and retrieves any outstanding tasks.
サーバは、取得した未完了のタスクをリスト化する。The server will then list the incomplete tasks it has obtained.
例: 毎朝9時にサーバがデータベースをチェックし、未完了のタスクをリスト化する。Example: Every morning at 9am the server checks the database and lists all pending tasks.
4. サーバが未完了のタスクをユーザに通知する4. The server notifies the user of pending tasks
サーバは、リスト化した未完了のタスクをユーザの端末に通知する。The server notifies the user's device of the list of incomplete tasks.
ユーザは、端末で通知を受け取り、未完了のタスクを確認する。Users will receive a notification on their device to see their pending tasks.
例: サーバが「おはようございます。未完了のタスクがあります。確認してください。」という通知をユーザのスマートフォンに送信する。Example: The server sends a notification to the user's smartphone saying, "Good morning. You have uncompleted tasks. Please check them."
5. サーバが簡易なアクションを自動実行する5. The server automatically executes simple actions
サーバは、ユーザが設定した簡易なアクション（例えば、「メールを送る」、「リマインダーを設定する」）を定期的にチェックする。The server periodically checks simple actions set by the user (e.g., "send an email" or "set a reminder").
サーバは、条件が満たされた場合、自動的にメール送信システムやリマインダー設定システムを呼び出し、アクションを実行する。When the conditions are met, the server automatically calls the email sending system or reminder setting system and executes the action.
例: ユーザが「毎週月曜日にリマインダーを設定する」というタスクを設定した場合、サーバが毎週月曜日にリマインダー設定システムを呼び出し、リマインダーを自動的に設定する。Example: If a user sets a task to "set a reminder every Monday," the server will call the reminder setting system every Monday and automatically set the reminder.
具体例Specific examples
アクションリストの提示Show action list
毎朝9時に、サーバはユーザの未完了タスクをデータベースから取得し、ユーザのスマートフォンに通知する。Every morning at 9:00, the server retrieves the user's uncompleted tasks from the database and notifies the user's smartphone.
例: 「おはようございます。未完了のタスクがあります。確認してください。」Example: "Good morning. You have some uncompleted tasks. Please take a look."
簡易なアクションの自動実行Automatic execution of simple actions
ユーザが「毎週月曜日にリマインダーを設定する」というタスクを設定した場合、サーバは毎週月曜日にリマインダー設定システムを呼び出し、リマインダーを自動的に設定する。If a user sets a task to "set a reminder every Monday," the server will call the reminder setting system every Monday and automatically set the reminder.
例: 「リマインダーを設定しました。次の会議は月曜日の10時です。」Example: "I've set a reminder. Our next meeting is on Monday at 10am."
生成AIモデルへのプロンプト文の例Example prompts for generative AI models
「ユーザの未完了タスクを毎朝9時に通知するプログラムを作成してください。」"Please create a program that notifies users of their incomplete tasks every morning at 9am."
「ユーザが設定した簡易なアクションを自動で実行するプログラムを作成してください。」"Please create a program that automatically executes simple actions set by the user."
このようにして、ユーザは自身のタスクを効率的に管理し、手間をかけずにタスクを進行させることができる。実施例３における特定処理の流れについて図１５を用いて説明する。In this way, the user can efficiently manage his or her tasks and progress through them without hassle. The flow of the specific process in the third embodiment will be explained with reference to FIG. 15.
ステップ１：Step 1:
ユーザがタスクを入力するThe user enters the task.
入力: ユーザが端末を使用してタスク管理アプリケーションを開き、新しいタスクを入力する。Enter: The user uses the device to open a task management application and enter a new task.
データ加工: ユーザが入力したタスク名、期限、リマインダー設定などの情報をアプリケーションが受け取る。Data processing: The application receives information entered by the user, such as task name, deadline, and reminder settings.
出力: 端末が入力されたタスク情報をサーバに送信する。Output: The device sends the entered task information to the server.
具体的な動作: ユーザが「新しいタスクを追加」ボタンをクリックし、タスク名「会議の準備をする」を入力し、期限を「明日の午前10時」に設定し、「保存」ボタンをクリックする。Specific actions: The user clicks the "Add new task" button, enters the task name "Prepare for meeting", sets the due date to "Tomorrow at 10:00 AM", and clicks the "Save" button.
ステップ２：Step 2:
サーバがタスクをデータベースに保存するThe server saves the task in the database.
入力: 端末から送信されたタスク情報。Input: Task information sent from the device.
データ加工: サーバが受信したタスク情報を解析し、データベースに保存する形式に変換する。Data processing: The server analyzes the task information received and converts it into a format suitable for storage in the database.
出力: サーバがタスク情報をデータベースに保存し、保存完了の確認メッセージを端末に送信する。Output: The server saves the task information to the database and sends a confirmation message to the terminal that the save was successful.
具体的な動作: サーバが「会議の準備をする」というタスクをデータベースに保存し、「タスクが正常に保存されました」という確認メッセージを端末に送信する。Specific operation: The server saves the task "Prepare for meeting" to the database and sends a confirmation message "Task saved successfully" to the device.
ステップ３：Step 3:
サーバが定期的にタスクをチェックするThe server periodically checks for tasks.
入力: データベースに保存されたタスク情報。Input: Task information stored in the database.
データ加工: サーバが設定された時間（例えば、毎朝9時）にデータベースをクエリし、未完了のタスクを取得する。Data processing: The server queries the database at a set time (for example, every morning at 9:00) and retrieves uncompleted tasks.
出力: サーバが取得した未完了のタスクをリスト化する。Output: Lists the incomplete tasks retrieved by the server.
具体的な動作: 毎朝9時にサーバがデータベースをチェックし、未完了のタスクをリスト化する。Specific operation: Every morning at 9am, the server checks the database and lists the uncompleted tasks.
ステップ４：Step 4:
サーバが未完了のタスクをユーザに通知するThe server notifies the user of pending tasks
入力: リスト化された未完了のタスク。Input: A list of open tasks.
データ加工: サーバが未完了のタスクリストをユーザの端末に送信する形式に変換する。Data processing: The server converts the list of incomplete tasks into a format that can be sent to the user's device.
出力: サーバが未完了のタスクリストをユーザの端末に通知する。Output: The server notifies the user of the list of incomplete tasks on their device.
具体的な動作: サーバが「おはようございます。未完了のタスクがあります。確認してください。」という通知をユーザのスマートフォンに送信する。Specific behavior: The server sends a notification to the user's smartphone saying, "Good morning. You have uncompleted tasks. Please check them."
ステップ５：Step 5:
サーバが簡易なアクションを自動実行するThe server automatically executes simple actions
入力: ユーザが設定した簡易なアクション（例えば、「メールを送る」、「リマインダーを設定する」）。Input: A simple action set by the user (e.g. "send email" or "set reminder").
データ加工: サーバが条件が満たされた場合、自動的にメール送信システムやリマインダー設定システムを呼び出し、アクションを実行する。Data processing: When the conditions are met, the server automatically calls the email sending system or reminder setting system and executes the action.
出力: サーバが簡易なアクションを実行し、その結果をユーザに通知する。Output: The server performs a simple action and notifies the user of the result.
具体的な動作: ユーザが「毎週月曜日にリマインダーを設定する」というタスクを設定した場合、サーバが毎週月曜日にリマインダー設定システムを呼び出し、リマインダーを自動的に設定する。Specific behavior: If a user sets a task to "set a reminder every Monday," the server will call the reminder setting system every Monday and automatically set the reminder.
（応用例３）(Application example 3)
次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。Next, application example 3 of embodiment example 3 will be described. In the following description, the
工場におけるロボットのメンテナンスや作業タスクの管理は、手動で行うことが多く、効率が悪い。また、必要な部品の発注やメンテナンスのリマインダー設定などの簡易なアクションも手動で行う必要があり、作業者の負担が大きい。これにより、タスクの漏れや遅延が発生しやすく、工場の運営効率が低下するという課題があるThe maintenance of robots and the management of work tasks in factories are often done manually, which is inefficient. In addition, simple actions such as ordering necessary parts and setting maintenance reminders must also be done manually, placing a heavy burden on workers. This creates the problem that tasks are easily missed or delayed, reducing the efficiency of factory operations.
応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、工場ロボットにおいて、定期的にメンテナンスや作業タスクのリストを提示する手段と、メンテナンスのリマインダーを自動設定する手段と、必要な部品の発注メールを自動送信する手段と、ロボットの自己診断結果を管理者に自動通知する手段と、を含む。これにより、工場ロボットのメンテナンスや作業タスクの管理が自動化され、作業者の負担を軽減し、タスクの漏れや遅延を防ぎ、工場の運営効率を向上させることが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to a user, means for automatically executing simple actions, means for periodically presenting a list of maintenance and work tasks for a factory robot, means for automatically setting maintenance reminders, means for automatically sending an order email for required parts, and means for automatically notifying an administrator of the results of the robot's self-diagnosis. This automates the management of maintenance and work tasks for factory robots, reducing the burden on workers, preventing missed or delayed tasks, and making it possible to improve the efficiency of factory operations.
「抽象的なタスク」とは、具体的な行動や手順が明確でない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clear specific actions or steps.
「具体的なアクション」とは、特定の手順や行動を伴う明確な作業や操作を指す。A "specific action" refers to a clear task or operation that involves specific steps or actions.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき期限を指す。A "deadline" refers to the deadline by which a particular task or action should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置を指す。"Means of conversion" refers to methods or devices for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを追跡し、進捗を監視するための方法や装置を指す。"Means of managing" refers to the methods and devices for tracking the converted actions and monitoring their progress.
「定期的にアクションリストをユーザに提示する手段」とは、設定された時間間隔でユーザに未完了のタスクやアクションを通知するための方法や装置を指す。"Means for periodically presenting a list of actions to a user" refers to a method or device for notifying a user of uncompleted tasks or actions at set intervals.
「簡易なアクションを自動実行する手段」とは、ユーザの手間を省くために、特定の簡単なタスクや操作を自動的に実行するための方法や装置を指す。"Means for automatically performing simple actions" refers to a method or device for automatically performing specific simple tasks or operations to reduce the user's effort.
「工場ロボット」とは、工場内での作業やメンテナンスを行うために設計された自動化された機械装置を指す。A "factory robot" refers to an automated mechanical device designed to perform work or maintenance in a factory.
「メンテナンスや作業タスクのリストを提示する手段」とは、工場ロボットに対して定期的に必要なメンテナンスや作業タスクを表示するための方法や装置を指す。"Means for presenting a list of maintenance or work tasks" refers to a method or device for displaying to a factory robot the maintenance or work tasks that need to be performed periodically.
「メンテナンスのリマインダーを自動設定する手段」とは、工場ロボットのメンテナンスが必要な時期に自動的に通知を設定するための方法や装置を指す。"Means for automatically setting maintenance reminders" refers to a method or device for automatically setting notifications when factory robots need maintenance.
「必要な部品の発注メールを自動送信する手段」とは、必要な部品が不足した際に自動的に発注メールを送信するための方法や装置を指す。"Means for automatically sending an order email for required parts" refers to a method or device for automatically sending an order email when required parts are in short supply.
「ロボットの自己診断結果を管理者に自動通知する手段」とは、工場ロボットが自己診断を行い、その結果を管理者に自動的に通知するための方法や装置を指す。"Means for automatically notifying the manager of the results of a robot's self-diagnosis" refers to a method or device that allows a factory robot to perform a self-diagnosis and automatically notify the manager of the results.
この発明を実施するための形態として、工場ロボットにインストールされる「工場ロボットタスクマネージャー」システムを例に説明する。このシステムは、工場ロボットのメンテナンスや作業タスクの管理を自動化し、作業者の負担を軽減し、工場の運営効率を向上させるものである。As an example of a form for implementing this invention, we will explain a "Factory Robot Task Manager" system that is installed in factory robots. This system automates the maintenance of factory robots and the management of work tasks, reducing the burden on workers and improving the operational efficiency of the factory.
システムのプログラムSystem Programs
システムは、Pythonを用いて実装される。具体的には、以下のライブラリを使用する。The system is implemented using Python. Specifically, the following libraries are used:
scheduleライブラリ: 定期的なタスク実行schedule library: periodic task execution
smtplibライブラリ: メール送信smtplib library: Sending email
プログラムの処理説明Program processing explanation
サーバは、以下のハードウェアおよびソフトウェアを用いてデータ加工およびデータ演算を行う。The server processes and calculates data using the following hardware and software:
ハードウェア: 工場ロボットのディスプレイ、インターネット接続Hardware: Factory robot displays, internet connectivity
ソフトウェア: Python、scheduleライブラリ、smtplibライブラリSoftware: Python, schedule library, smtplib library
サーバは、毎朝9時に工場ロボットのディスプレイに未完了のメンテナンスや作業タスクのリストを表示する。これにより、ユーザはその日のタスクを把握しやすくなる。また、9時5分には、必要な部品の発注メールが自動で送信される。これにより、部品の不足による作業遅延を防ぐことができる。The server displays a list of uncompleted maintenance and work tasks on the factory robot's display every morning at 9:00. This makes it easier for users to keep track of the tasks for the day. In addition, at 9:05, an order email for the necessary parts is automatically sent. This prevents work delays due to a shortage of parts.
具体例Specific examples
例えば、毎朝9時に「部品Aの交換」と「清掃」のタスクがロボットのディスプレイに表示される。ユーザはこれを確認し、優先順位に従って作業を進めることができる。また、9時5分には、部品Aの発注メールが自動で送信されるため、ユーザは発注作業を手動で行う必要がない。For example, every morning at 9:00, the tasks "Replace part A" and "Cleaning" are displayed on the robot's display. The user can check these and proceed with the tasks according to priority. In addition, an order email for part A is automatically sent at 9:05, so the user does not have to manually place the order.
プロンプト文の例Example of a prompt
「工場ロボットタスクマネージャーを使って、毎朝9時に未完了のタスクリストを表示し、9時5分に必要な部品の発注メールを自動送信するプログラムを作成してください。」"Please create a program that uses the Factory Robot Task Manager to display a list of incomplete tasks every morning at 9:00 and automatically send an order email for the required parts at 9:05."
このようにして、工場ロボットのメンテナンスや作業タスクの管理を自動化し、作業者の負担を軽減し、工場の運営効率を向上させることができる。In this way, maintenance of factory robots and management of work tasks can be automated, reducing the burden on workers and improving factory operating efficiency.
応用例３における特定処理の流れについて図１６を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 3 is explained using Figure 16.
ステップ１：Step 1:
サーバは、毎朝9時にスケジュールライブラリを用いてタスク通知のトリガーを設定する。入力としては、タスクリストと現在の時刻があり、出力としては、タスクリストの表示指示が生成される。具体的な動作として、サーバはタスクリストを取得し、現在の時刻が9時であることを確認する。The server uses the schedule library to set a trigger for task notification at 9:00 every morning. The inputs are the task list and the current time, and the output is an instruction to display the task list. In concrete terms, the server retrieves the task list and confirms that the current time is 9:00.
ステップ２：Step 2:
サーバは、タスクリストを工場ロボットのディスプレイに表示する。入力としては、タスクリストがあり、出力としては、ディスプレイに表示されるタスクリストが生成される。具体的な動作として、サーバはタスクリストの内容をフォーマットし、ディスプレイに送信する。The server displays the task list on the display of the factory robot. The input is the task list, and the output is the task list that is displayed on the display. In concrete terms, the server formats the contents of the task list and sends it to the display.
ステップ３：Step 3:
サーバは、毎朝9時5分にスケジュールライブラリを用いて簡易アクションの自動実行のトリガーを設定する。入力としては、現在の時刻があり、出力としては、簡易アクションの実行指示が生成される。具体的な動作として、サーバは現在の時刻が9時5分であることを確認する。The server uses the schedule library to set a trigger for the automatic execution of a simple action every morning at 9:05. The input is the current time, and the output is an instruction to execute the simple action. In concrete terms, the server confirms that the current time is 9:05.
ステップ４：Step 4:
サーバは、メンテナンスのリマインダーを自動設定する。入力としては、メンテナンススケジュールがあり、出力としては、リマインダー設定が生成される。具体的な動作として、サーバはメンテナンススケジュールを確認し、リマインダーを設定する。The server automatically sets maintenance reminders. The input is the maintenance schedule, and the output is the generated reminder settings. Specifically, the server checks the maintenance schedule and sets the reminders.
ステップ５：Step 5:
サーバは、必要な部品の発注メールを自動送信する。入力としては、部品の在庫情報と発注先のメールアドレスがあり、出力としては、発注メールが生成される。具体的な動作として、サーバは在庫情報を確認し、必要な部品が不足している場合に発注メールを生成し、送信する。The server automatically sends an order email for the required parts. The input is the parts inventory information and the order recipient's email address, and the output is an order email that is generated. In concrete terms, the server checks the inventory information, and if the required parts are in short supply, it generates and sends an order email.
ステップ６：Step 6:
サーバは、ロボットの自己診断結果を管理者に自動通知する。入力としては、自己診断結果と管理者の連絡先情報があり、出力としては、通知メッセージが生成される。具体的な動作として、サーバは自己診断結果を取得し、管理者に通知メッセージを送信する。The server automatically notifies the administrator of the robot's self-diagnosis results. The inputs are the self-diagnosis results and the administrator's contact information, and the output is the generation of a notification message. In concrete terms, the server obtains the self-diagnosis results and sends a notification message to the administrator.
このようにして、工場ロボットのメンテナンスや作業タスクの管理が自動化され、作業者の負担を軽減し、工場の運営効率を向上させることができる。In this way, maintenance of factory robots and management of work tasks can be automated, reducing the burden on workers and improving the efficiency of factory operations.
なお、更に、ユーザの感情を推定する感情エンジンを組み合わせてもよい。すなわち、特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。Furthermore, an emotion engine that estimates the user's emotion may be combined. That is, the
「形態例１」"Example 1"
本発明の一実施形態として、感情エンジンを組み込んだシステムがある。このシステムは、ユーザの感情を認識し、その感情に応じてタスクの優先度を調整する。具体的には、ユーザの感情が「ストレス」であると認識した場合、リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げる。また、ユーザの感情が「喜び」であると認識した場合、楽しい活動に関連するタスクの優先度を上げる。このように、ユーザの感情に応じてタスクの優先度を動的に調整することで、ユーザの心理的な状態を考慮したタスク管理を実現する。One embodiment of the present invention is a system incorporating an emotion engine. This system recognizes the user's emotions and adjusts task priorities according to those emotions. Specifically, if the system recognizes that the user's emotion is "stress," it increases the priority of tasks related to relaxation. Also, if the system recognizes that the user's emotion is "joy," it increases the priority of tasks related to enjoyable activities. In this way, task priorities are dynamically adjusted according to the user's emotions, thereby achieving task management that takes into account the user's psychological state.
「形態例２」"Example 2"
また、感情エンジンは、ユーザの感情を認識するための手段として、ユーザの顔表情や声のトーン、ＳＮＳの投稿内容などを分析する。具体的には、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャし、それらのデータを感情認識アルゴリズムに入力する。また、ユーザが許可した場合、ＳＮＳの投稿内容も感情認識のためのデータとして利用する。これらのデータを基に、感情エンジンはユーザの現在の感情状態を認識し、それに応じてタスクの優先度を調整する。The emotion engine also analyzes the user's facial expressions, tone of voice, and social media posts as a means of recognizing the user's emotions. Specifically, it uses a camera and microphone to capture the user's facial expressions and tone of voice, and inputs this data into the emotion recognition algorithm. If the user gives permission, the content of social media posts will also be used as data for emotion recognition. Based on this data, the emotion engine recognizes the user's current emotional state and adjusts task priority accordingly.
「形態例３」"Example 3"
さらに、感情エンジンは、ユーザの感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する。具体的には、ユーザの感情が「怒り」であると認識した場合、ユーザをさらに怒らせる可能性のあるタスク（例えば、特定の人物からのメールの自動返信）を一時的に停止する。また、ユーザの感情が「喜び」であると認識した場合、ユーザの喜びを共有するためのタスク（例えば、ＳＮＳへの自動投稿）を実行する。このように、感情エンジンはユーザの感情状態を考慮したタスクの自動実行を可能にする。Furthermore, the emotion engine controls the automatic execution of tasks according to the user's emotional state. Specifically, if it recognizes that the user's emotion is "anger," it temporarily stops tasks that may further anger the user (for example, automatic replies to emails from specific people). Moreover, if it recognizes that the user's emotion is "joy," it executes a task to share the user's joy (for example, automatic posting to SNS). In this way, the emotion engine makes it possible to automatically execute tasks that take into account the user's emotional state.
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。The process flow for each example is explained below.
「形態例１」"Example 1"
ステップ１：システムは、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする。Step 1: The system captures the user's facial expressions and tone of voice using a camera and microphone.
ステップ２：次に、感情エンジンはキャプチャしたデータを感情認識アルゴリズムに入力し、ユーザの現在の感情状態を認識する。Step 2: The emotion engine then feeds the captured data into an emotion recognition algorithm to recognize the user's current emotional state.
ステップ３：感情エンジンは認識した感情に応じてタスクの優先度を調整する。例えば、感情が「ストレス」であると認識した場合、リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げる。Step 3: The emotion engine adjusts the priority of tasks depending on the emotion it recognizes. For example, if it recognizes the emotion as "stress," it increases the priority of tasks related to relaxation.
「形態例２」"Example 2"
ステップ１：システムは、ユーザが許可した場合、ＳＮＳの投稿内容を感情認識のためのデータとして利用する。Step 1: If the user gives permission, the system uses the content of social media posts as data for emotion recognition.
ステップ２：感情エンジンはＳＮＳの投稿内容を感情認識アルゴリズムに入力し、ユーザの現在の感情状態を認識する。Step 2: The emotion engine inputs the social media post content into an emotion recognition algorithm to recognize the user's current emotional state.
ステップ３：感情エンジンは認識した感情に応じてタスクの優先度を調整する。例えば、感情が「喜び」であると認識した場合、楽しい活動に関連するタスクの優先度を上げる。「形態例３」Step 3: The emotion engine adjusts the priority of tasks according to the emotion it recognizes. For example, if it recognizes the emotion as "joy," it increases the priority of tasks related to enjoyable activities. "Example 3"
ステップ１：感情エンジンはユーザの感情状態を認識する。Step 1: The emotion engine recognizes the user's emotional state.
ステップ２：感情エンジンは認識した感情に応じてタスクの自動実行を制御する。例えば、感情が「怒り」であると認識した場合、ユーザをさらに怒らせる可能性のあるタスクを一時的に停止する。Step 2: The emotion engine controls the automatic execution of tasks according to the recognized emotion. For example, if it recognizes the emotion as "anger," it will temporarily stop tasks that may further anger the user.
ステップ３：また、感情が「喜び」であると認識した場合、ユーザの喜びを共有するためのタスクを実行する。Step 3: If the emotion is recognized as "joy," execute a task to share the user's joy.
（実施例１）(Example 1)
次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。Next, a first embodiment of the first embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザが入力した抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換することが困難であり、また、ユーザの感情に応じてタスクの優先度を動的に調整する機能が欠如している。このため、ユーザの心理的な状態を考慮した効率的なタスク管理が実現できないという課題がある。With conventional task management systems, it is difficult to convert the abstract tasks entered by users into concrete actions and deadlines, and they lack the functionality to dynamically adjust task priorities according to the user's emotions. This poses the problem that it is not possible to achieve efficient task management that takes into account the user's psychological state.
実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザの感情を認識し、その感情に応じてタスクの優先度を調整する手段と、感情に基づいてタスクの優先度を動的に調整する手段と、を含む。これにより、ユーザの心理的な状態を考慮した効率的なタスク管理が可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for recognizing the user's emotions and adjusting task priorities according to those emotions, and means for dynamically adjusting task priorities based on emotions. This enables efficient task management that takes into account the user's psychological state.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを実行するために必要な具体的な手順やステップを指す。"Concrete actions" refer to the concrete procedures or steps required to accomplish an abstract task.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき日時を指す。A "deadline" refers to the date and time when a particular task or action should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や技術を指す。"Means of transformation" refers to the methods and techniques used to transform abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換された具体的なアクションや期日を整理し、追跡するための方法や技術を指す。"Means of management" refers to the methods and techniques used to organize and track the specific actions and deadlines that are converted.
「提示する手段」とは、ユーザに対してアクションリストを表示するための方法や技術を指す。"Means of presentation" refers to the method or technology used to display the action list to the user.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のアクションを自動的に実行するための方法や技術を指す。"Means of automated execution" refers to methods or technologies for automatically executing a specific action without user intervention.
「感情を認識する手段」とは、ユーザの感情を検出し、識別するための方法や技術を指す。"Means of emotion recognition" refers to methods and technologies for detecting and identifying a user's emotions.
「優先度を調整する手段」とは、タスクの重要度や緊急度を変更するための方法や技術を指す。"Means of adjusting priority" refers to methods or techniques for changing the importance or urgency of a task.
「動的に調整する手段」とは、リアルタイムでタスクの優先度を変更するための方法や技術を指す。"Dynamic adjustment means" refers to methods and techniques for changing task priorities in real time.
発明を実施するための形態Form for implementing the invention
本発明は、ユーザが入力した抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換し、さらにユーザの感情に応じてタスクの優先度を動的に調整するシステムである。このシステムは、サーバ、端末、ユーザの三者が連携して動作する。This invention is a system that converts abstract tasks entered by users into concrete actions and deadlines, and dynamically adjusts task priorities according to the user's emotions. This system works in cooperation with a server, a terminal, and a user.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
サーバ: 高性能な計算能力を持つサーバを使用する。具体的には、クラウドベースのサーバ（例: Amazon Web Services、Microsoft Azure）を利用する。Server: Use a server with high-performance computing power. Specifically, use a cloud-based server (e.g., Amazon Web Services, Microsoft Azure).
端末: ユーザが操作するためのデバイス。具体的には、スマートフォン、タブレット、パソコンなどが含まれる。Terminal: A device that is operated by a user. Examples include smartphones, tablets, and computers.
ソフトウェア: 自然言語処理（NLP）エンジンとして「spaCy」や「NLTK」、感情分析アルゴリズムとして「IBM Watson」や「Microsoft Azure Text Analytics」を使用する。Software: Uses "spaCy" and "NLTK" as natural language processing (NLP) engines, and "IBM Watson" and "Microsoft Azure Text Analytics" as sentiment analysis algorithms.
プログラムの処理Program processing
1. ユーザがタスクを入力する1. The user enters a task.
ユーザは、端末の入力フィールドに抽象的なタスクを入力する。例えば、「プロジェクトの進行管理をする」と入力する。The user enters an abstract task into an input field on the device. For example, the user might enter "Manage the progress of a project."
2. 端末が入力をサーバに送信する2. The device sends the input to the server.
端末は、ユーザが入力したタスクをHTTPリクエストを用いてサーバに送信する。The terminal sends the task entered by the user to the server using an HTTP request.
3. サーバがタスクを解析する3. The server analyzes the task.
サーバは、受信したタスクを自然言語処理（NLP）エンジンに渡し、タスクを解析する。例えば、「spaCy」や「NLTK」を使用して、抽象的なタスクを具体的なステップに分解する。The server passes the received task to a natural language processing (NLP) engine to analyze the task. For example, it uses "spaCy" or "NLTK" to break down the abstract task into concrete steps.
4. サーバが具体的なアクションを生成する4. The server generates the specific action.
サーバは、解析結果に基づいて具体的なアクションを生成する。例えば、「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」というアクションを生成する。The server generates specific actions based on the analysis results. For example, it generates an action such as "list each task in the project and set a due date for each one."
5. サーバが生成結果を端末に送信する5. The server sends the generated results to the terminal.
サーバは、生成した具体的なアクションをHTTPレスポンスを用いて端末に送信する。The server sends the specific action it has generated to the terminal using an HTTP response.
6. 端末がユーザにフィードバックを表示する6. The device displays feedback to the user
端末は、受信した具体的なアクションをユーザに表示する。例えば、「タスク1: 企画書作成（期日: 2023年10月10日）、タスク2: チームミーティング（期日: 2023年10月12日）」と表示する。The device will display the specific actions received to the user. For example, it might display "Task 1: Proposal writing (Deadline: October 10, 2023), Task 2: Team meeting (Deadline: October 12, 2023)."
7. ユーザが感情を入力する7. User inputs emotion
ユーザは、感情エンジンを組み込んだシステムの入力フィールドに自分の感情を入力する。例えば、「ストレス」と入力する。The user enters their emotion into an input field in the system that incorporates the emotion engine. For example, they enter "stress."
8. 端末が入力をサーバに送信する8. The device sends the input to the server
端末は、ユーザが入力した感情をHTTPリクエストを用いてサーバに送信する。The device sends the emotion entered by the user to the server using an HTTP request.
9. サーバが感情を認識する9. The server recognizes emotions
サーバは、受信した感情を感情分析アルゴリズムに渡し、感情を認識する。例えば、「IBM Watson」や「Microsoft Azure Text Analytics」を使用する。The server passes the received emotions to a sentiment analysis algorithm to recognize them. For example, it uses IBM Watson or Microsoft Azure Text Analytics.
10. サーバがタスクの優先度を調整する10. The server adjusts task priorities
サーバは、認識した感情に基づいてタスクの優先度を動的に調整する。例えば、「ストレス」を感じている場合、リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げる。The server dynamically adjusts task priorities based on the emotions it recognizes. For example, if you feel "stressed," it will increase the priority of relaxation-related tasks.
11. サーバが調整結果を端末に送信する11. The server sends the adjustment results to the device.
サーバは、調整したタスクの優先度をHTTPレスポンスを用いて端末に送信する。The server sends the adjusted task priority to the terminal using an HTTP response.
12. 端末がユーザにフィードバックを表示する12. The device displays feedback to the user
端末は、受信した調整結果をユーザに表示する。例えば、「タスク1: ヨガセッション（優先度: 高）、タスク2: 散歩（優先度: 中）」と表示する。The device will display the received adjustment results to the user. For example, it might display "Task 1: Yoga session (high priority), Task 2: Walk (medium priority)."
具体例Specific examples
ユーザの入力: 「プロジェクトの進行管理をする」User input: "Manage project progress."
端末の送信: HTTPリクエストで「プロジェクトの進行管理をする」をサーバに送信Device send: Send an HTTP request to the server to "manage project progress."
サーバの解析: NLPエンジン（例: spaCy）で「プロジェクトの進行管理をする」を解析Server analysis: Analyze "Manage project progress" using an NLP engine (e.g. spaCy)
サーバの生成: 「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションを生成Generating a server: Generate a specific action such as "List each task in the project and set a due date for each one."
サーバの送信: HTTPレスポンスで生成結果を端末に送信Server transmission: Sends the generated results to the terminal via HTTP response
端末の表示: 「タスク1: 企画書作成（期日: 2023年10月10日）、タスク2: チームミーティング（期日: 2023年10月12日）」と表示Display on device: "Task 1: Proposal writing (Due: October 10, 2023), Task 2: Team meeting (Due: October 12, 2023)"
ユーザの入力: 「ストレス」User input: "stress"
端末の送信: HTTPリクエストで「ストレス」をサーバに送信Device transmission: Send "stress" to the server via HTTP request
サーバの認識: 感情分析アルゴリズム（例: IBM Watson）で「ストレス」を認識Server recognition: Recognize "stress" using sentiment analysis algorithms (e.g. IBM Watson)
サーバの調整: リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げるServer tuning: Increase priority of relaxation related tasks
サーバの送信: HTTPレスポンスで調整結果を端末に送信Server transmission: Sends the adjustment results to the device via HTTP response
端末の表示: 「タスク1: ヨガセッション（優先度: 高）、タスク2: 散歩（優先度: 中）」と表示Device display: "Task 1: Yoga session (high priority), Task 2: Walk (medium priority)"
プロンプト文の例Example of a prompt
プロンプト文: 「ユーザが『プロジェクトの進行管理をする』と入力した場合、具体的なアクションと期日を生成してください。」Prompt text: "If the user types 'Manage project progress,' generate specific actions and due dates."
プロンプト文: 「ユーザが『ストレス』と入力した場合、リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げる方法を教えてください。」Prompt: "If the user types 'stress', how can I increase the priority of relaxation-related tasks?"
実施例１における特定処理の流れについて図１７を用いて説明する。The flow of the identification process in Example 1 is explained using Figure 17.
プログラムの処理の流れProgram processing flow
タスク管理アプリケーションTask management application
ステップ１：Step 1:
ユーザがタスクを入力する。The user enters the task.
入力: ユーザは、端末の入力フィールドに「プロジェクトの進行管理をする」と入力する。Input: The user types "Manage project progress" into the device's input field.
具体的な動作: ユーザが入力フィールドにテキストを入力し、送信ボタンを押す。Specific behavior: The user enters text into the input field and presses the submit button.
出力: 入力されたタスクが端末に保存される。Output: The entered tasks are saved to the device.
ステップ２：Step 2:
端末が入力をサーバに送信する。The device sends the input to the server.
入力: ユーザが入力したタスクデータ。Input: Task data entered by the user.
具体的な動作: 端末は、HTTPリクエストを生成し、入力されたタスクデータをサーバに送信する。Specific operation: The device generates an HTTP request and sends the entered task data to the server.
出力: サーバがタスクデータを受信する。Output: The server receives the task data.
ステップ３：Step 3:
サーバがタスクを解析する。The server analyzes the task.
入力: 受信したタスクデータ。Input: Received task data.
具体的な動作: サーバは、自然言語処理（NLP）エンジン（例: spaCy）を使用して、タスクデータを解析する。What happens: The server uses a natural language processing (NLP) engine (e.g. spaCy) to parse the task data.
データ加工: 抽象的なタスクを具体的なステップに分解する。Data processing: Break down abstract tasks into concrete steps.
出力: 解析結果として具体的なアクションリストが生成される。Output: A specific list of actions is generated as a result of the analysis.
ステップ４：Step 4:
サーバが具体的なアクションを生成する。The server generates the specific action.
入力: 解析結果のデータ。Input: Analysis result data.
具体的な動作: サーバは、解析結果に基づいて具体的なアクションを生成する。Specific action: The server generates a specific action based on the analysis results.
データ加工: 具体的なアクションに期日を設定する。Data processing: Set deadlines for specific actions.
出力: 生成された具体的なアクションリスト。Output: The specific list of actions generated.
ステップ５：Step 5:
サーバが生成結果を端末に送信する。The server sends the generated results to the device.
入力: 生成された具体的なアクションリスト。Input: The specific action list to be generated.
具体的な動作: サーバは、HTTPレスポンスを生成し、具体的なアクションリストを端末に送信する。Specific operation: The server generates an HTTP response and sends a specific action list to the terminal.
出力: 端末が具体的なアクションリストを受信する。Output: The device receives a list of specific actions.
ステップ６：Step 6:
端末がユーザにフィードバックを表示する。The device displays feedback to the user.
入力: 受信した具体的なアクションリスト。Input: The specific list of actions received.
具体的な動作: 端末は、受信したアクションリストをユーザインターフェースに表示する。Specific operation: The device displays the received action list in the user interface.
出力: ユーザが具体的なアクションリストを確認できる。Output: The user can see a list of specific actions.
感情エンジンを組み込んだシステムA system incorporating an emotion engine
ステップ１：Step 1:
ユーザが感情を入力する。The user inputs their emotion.
入力: ユーザは、感情エンジンを組み込んだシステムの入力フィールドに「ストレス」と入力する。Input: The user enters "stress" into an input field in a system that incorporates an emotion engine.
具体的な動作: ユーザが入力フィールドに感情を入力し、送信ボタンを押す。Specific behavior: The user enters an emotion into the input field and presses the send button.
出力: 入力された感情データが端末に保存される。Output: The input emotion data is saved on the device.
ステップ２：Step 2:
端末が入力をサーバに送信する。The device sends the input to the server.
入力: ユーザが入力した感情データ。Input: Emotion data entered by the user.
具体的な動作: 端末は、HTTPリクエストを生成し、入力された感情データをサーバに送信する。Specific operation: The device generates an HTTP request and sends the input emotion data to the server.
出力: サーバが感情データを受信する。Output: The server receives the emotion data.
ステップ３：Step 3:
サーバが感情を認識する。The server recognizes the emotion.
入力: 受信した感情データ。Input: Received emotion data.
具体的な動作: サーバは、感情分析アルゴリズム（例: IBM Watson）を使用して、感情データを解析する。Specific behavior: The server analyzes the sentiment data using a sentiment analysis algorithm (e.g. IBM Watson).
データ加工: 感情データを「ストレス」などの具体的な感情に分類する。Data processing: Classify emotion data into specific emotions such as "stress."
出力: 認識された感情データ。Output: Recognized emotion data.
ステップ４：Step 4:
サーバがタスクの優先度を調整する。The server adjusts task priorities.
入力: 認識された感情データと既存のタスクリスト。Input: Recognized emotion data and existing task list.
具体的な動作: サーバは、認識された感情に基づいてタスクの優先度を動的に調整する。Specific behavior: The server dynamically adjusts task priorities based on the recognized emotions.
データ加工: リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げる。Data processing: Increase the priority of relaxation-related tasks.
出力: 調整されたタスクリスト。Output: The adjusted task list.
ステップ５：Step 5:
サーバが調整結果を端末に送信する。The server sends the adjustment results to the device.
入力: 調整されたタスクリスト。Input: The adjusted task list.
具体的な動作: サーバは、HTTPレスポンスを生成し、調整されたタスクリストを端末に送信する。Specific operation: The server generates an HTTP response and sends the adjusted task list to the device.
出力: 端末が調整されたタスクリストを受信する。Output: The device receives the adjusted task list.
ステップ６：Step 6:
端末がユーザにフィードバックを表示する。The device displays feedback to the user.
入力: 受信した調整されたタスクリスト。Input: The adjusted task list received.
具体的な動作: 端末は、受信したタスクリストをユーザインターフェースに表示する。Specific operation: The device displays the received task list in the user interface.
出力: ユーザが調整されたタスクリストを確認できる。Output: The user can see the adjusted task list.
（応用例１）(Application example 1)
次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。Next, application example 1 of embodiment example 1 will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムは、抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する機能や、ユーザの感情に基づいてタスクの優先度を調整する機能が不足しているため、ユーザの心理的な状態を考慮した効率的なタスク管理が難しい。また、工場内の生産タスクを効率的に管理するための具体的な手段が不足しており、生産ラインのボトルネックを特定し、作業員の感情に基づいて作業負荷を調整することが困難であるTraditional task management systems lack the ability to convert abstract tasks into concrete actions or adjust task priorities based on the user's emotions, making it difficult to efficiently manage tasks while taking into account the user's psychological state. In addition, they lack concrete means to efficiently manage production tasks in factories, making it difficult to identify bottlenecks on the production line and adjust the workload based on the emotions of workers.
応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザの感情を認識し、その感情に応じてタスクの優先度を調整する手段と、工場内の生産タスクを効率的に管理する手段と、工場の各生産ステップの時間を計測し、ボトルネックを特定する手段と、作業員の感情に基づいて作業負荷を調整する手段と、を含む。これにより、ユーザの心理的な状態を考慮した効率的なタスク管理が可能となり、工場内の生産タスクの効率的な管理と作業員の感情に基づいた作業負荷の調整が可能となる。The specific processing by the
「抽象的なタスク」とは、具体的な行動や手順が明確でない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clear specific actions or steps.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを達成するために必要な具体的な行動や手順を指す。"Concrete actions" refer to the concrete actions or steps required to accomplish an abstract task.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき期限を指す。A "deadline" refers to the deadline by which a particular task or action should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置を指す。"Means of conversion" refers to methods or devices for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを効率的に整理し、追跡するための方法や装置を指す。"Means of management" refers to methods and devices for efficiently organizing and tracking the converted actions.
「提示する手段」とは、ユーザにアクションリストを視覚的または聴覚的に提供するための方法や装置を指す。"Presentation means" refers to a method or device for providing the action list to the user visually or audibly.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のアクションを自動的に実行するための方法や装置を指す。"Means for automatic execution" refers to a method or device for automatically executing a particular action without user intervention.
「感情を認識する手段」とは、ユーザの感情状態を検出し、識別するための方法や装置を指す。"Means for recognizing emotions" refers to methods and devices for detecting and identifying a user's emotional state.
「優先度を調整する手段」とは、タスクの重要度や緊急度を変更するための方法や装置を指す。"Means for adjusting priority" refers to a method or device for changing the importance or urgency of a task.
「生産タスク」とは、工場内で行われる具体的な生産活動や作業を指す。"Production tasks" refers to the specific production activities and work carried out within a factory.
「効率的に管理する手段」とは、生産タスクを最適化し、効率的に遂行するための方法や装置を指す。"Efficient management means" refers to methods and devices for optimizing and efficiently carrying out production tasks.
「生産ステップ」とは、製品の製造過程における個々の作業や工程を指す。"Production step" refers to each task or process in the manufacturing process of a product.
「ボトルネック」とは、生産プロセスにおいて全体の効率を低下させる原因となる遅延や障害を指す。A "bottleneck" refers to a delay or obstacle in a production process that reduces the overall efficiency.
「作業負荷を調整する手段」とは、作業員の負担を適切に分配し、調整するための方法や装置を指す。"Means for adjusting workload" refers to methods and devices for appropriately allocating and adjusting the burden on workers.
この発明を実施するためのシステムは、以下のような構成を持つ。サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段、変換したアクションを管理する手段、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段、簡易なアクションを自動実行する手段、ユーザの感情を認識し、その感情に応じてタスクの優先度を調整する手段、工場内の生産タスクを効率的に管理する手段、工場の各生産ステップの時間を計測し、ボトルネックを特定する手段、作業員の感情に基づいて作業負荷を調整する手段を含む。A system for implementing this invention has the following configuration: The server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for recognizing the user's emotions and adjusting task priorities in accordance with those emotions, means for efficiently managing production tasks within a factory, means for measuring the time for each production step in the factory and identifying bottlenecks, and means for adjusting the workload based on the emotions of workers.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: 工場ロボット、感情認識カメラHardware: Factory robots, emotion recognition cameras
ソフトウェア: EmotionEngine（感情認識ライブラリ）、TaskManager（タスク管理ライブラリ）Software: EmotionEngine (emotion recognition library), TaskManager (task management library)
プログラムの処理説明Program processing explanation
サーバは、まずEmotionEngineを初期化し、感情認識の準備を行う。次に、TaskManagerを初期化し、タスク管理の準備を行う。ユーザが抽象的なタスクを入力すると、サーバはこれを具体的なアクションに変換し、TaskManagerに追加する。具体的なアクションには期日が設定され、定期的にユーザに提示される。The server first initializes the EmotionEngine and prepares for emotion recognition. Next, it initializes the TaskManager and prepares for task management. When the user inputs an abstract task, the server converts it into a concrete action and adds it to the TaskManager. Deadlines are set for the concrete actions, and they are periodically presented to the user.
サーバは、EmotionEngineを使用して工場内の作業員の感情を認識し、その感情に基づいてタスクの優先度を調整する。例えば、作業員がストレスを感じている場合、リラクゼーション関連のタスクの優先度を上げる。また、工場内の生産タスクを効率的に管理するために、各生産ステップの時間を計測し、ボトルネックを特定する。これにより、作業員の感情に基づいて作業負荷を調整することが可能となる。The server uses the EmotionEngine to recognize the emotions of workers in the factory and adjust task priorities based on those emotions. For example, if a worker is feeling stressed, it increases the priority of relaxation-related tasks. It also measures the time of each production step and identifies bottlenecks to efficiently manage production tasks in the factory. This makes it possible to adjust the workload based on the emotions of workers.
具体例Specific examples
例えば、工場管理者が「生産ラインの効率を上げる」というタスクを入力した場合、サーバはこれを「各生産ステップの時間を計測する」と「ボトルネックを特定する」という具体的なアクションに変換する。また、作業員がストレスを感じている場合、リラクゼーション関連のタスクの優先度を上げることで、作業員の心理的な負担を軽減する。For example, if a factory manager inputs the task "Improve the efficiency of the production line," the server converts this into specific actions such as "Measure the time for each production step" and "Identify bottlenecks." In addition, if a worker is feeling stressed, the server can increase the priority of relaxation-related tasks to reduce the psychological burden on the worker.
プロンプト文の例Example of a prompt
工場管理者が「生産ラインの効率を上げる」というタスクを入力した場合、具体的なアクションに変換してください。また、作業員の感情がストレスである場合、リラクゼーション関連のタスクの優先度を上げるようにしてください。If a factory manager types a task like "Increase the efficiency of the production line," translate it into a concrete action. Also, if the worker's emotion is stress, make sure to increase the priority of relaxation-related tasks.
応用例１における特定処理の流れについて図１８を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 1 is explained using Figure 18.
ステップ１：Step 1:
サーバは、EmotionEngineを初期化し、感情認識の準備を行う。EmotionEngineは、感情認識カメラからの映像データを入力として受け取り、ユーザの表情や音声から感情を解析する。出力として、ユーザの感情状態（例：ストレス、喜び）を得る。The server initializes the EmotionEngine and prepares it for emotion recognition. The EmotionEngine receives video data from the emotion recognition camera as input and analyzes emotions from the user's facial expressions and voice. As output, it obtains the user's emotional state (e.g., stress, joy).
ステップ２：Step 2:
サーバは、TaskManagerを初期化し、タスク管理の準備を行う。TaskManagerは、ユーザから入力されたタスクデータを管理するためのデータベースを構築する。入力として、タスクのリストや期日などの情報を受け取り、出力として、管理されたタスクリストを提供する。The server initializes TaskManager and prepares for task management. TaskManager builds a database to manage task data entered by the user. It receives information such as task lists and due dates as input, and provides the managed task list as output.
ステップ３：Step 3:
ユーザは、抽象的なタスクをサーバに入力する。例えば、「生産ラインの効率を上げる」というタスクを入力する。サーバは、この抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する。具体的なアクションとして、「各生産ステップの時間を計測する」や「ボトルネックを特定する」などが生成される。入力は抽象的なタスクであり、出力は具体的なアクションリストである。The user inputs an abstract task into the server. For example, the user inputs the task "Improve the efficiency of the production line." The server converts this abstract task into concrete actions. Specific actions generated include "Measure the time for each production step" and "Identify bottlenecks." The input is the abstract task, and the output is a list of concrete actions.
ステップ４：Step 4:
サーバは、具体的なアクションをTaskManagerに追加し、各アクションに期日を設定する。TaskManagerは、これらのアクションをデータベースに保存し、管理する。入力は具体的なアクションリストと期日であり、出力は更新されたタスクリストである。The server adds specific actions to the TaskManager and sets a due date for each action. The TaskManager stores and manages these actions in a database. The input is a list of specific actions and due dates, and the output is an updated task list.
ステップ５：Step 5:
サーバは、定期的にアクションリストをユーザに提示する。ユーザ端末に通知を送信し、アクションリストを表示する。入力は更新されたタスクリストであり、出力はユーザに提示されたアクションリストである。The server periodically presents the action list to the user. It sends a notification to the user's terminal and displays the action list. The input is the updated task list, and the output is the action list presented to the user.
ステップ６：Step 6:
サーバは、EmotionEngineを使用して工場内の作業員の感情を認識する。感情認識カメラからの映像データを入力として受け取り、作業員の感情状態を解析する。出力として、作業員の感情状態（例：ストレス、喜び）を得る。The server uses EmotionEngine to recognize the emotions of workers in the factory. It takes the video data from the emotion recognition camera as input and analyzes the emotional state of the worker. As output, it gets the emotional state of the worker (e.g., stress, joy).
ステップ７：Step 7:
サーバは、作業員の感情に基づいてタスクの優先度を調整する。例えば、作業員がストレスを感じている場合、リラクゼーション関連のタスクの優先度を上げる。入力は作業員の感情状態であり、出力は調整されたタスクの優先度である。The server adjusts task priorities based on the worker's emotions. For example, if the worker is feeling stressed, it increases the priority of relaxation-related tasks. The input is the worker's emotional state, and the output is the adjusted task priorities.
ステップ８：Step 8:
サーバは、工場内の生産タスクを効率的に管理するために、各生産ステップの時間を計測し、ボトルネックを特定する。生産ラインのセンサーデータを入力として受け取り、各ステップの時間を解析する。出力として、ボトルネックの特定結果を得る。The server measures the time for each production step and identifies bottlenecks in order to efficiently manage production tasks in the factory. It receives sensor data from the production line as input and analyzes the time for each step. As output, it obtains the results of identifying bottlenecks.
ステップ９：Step 9:
サーバは、作業員の感情に基づいて作業負荷を調整する。例えば、作業員がストレスを感じている場合、作業負荷を軽減するための調整を行う。入力は作業員の感情状態と生産タスクのデータであり、出力は調整された作業負荷である。The server adjusts the workload based on the worker's emotions. For example, if a worker is feeling stressed, it makes adjustments to reduce the workload. The input is the worker's emotional state and production task data, and the output is the adjusted workload.
（実施例２）(Example 2)
次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。Next, a second embodiment of the second embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換することが困難であり、ユーザが設定した期日に応じてアクションを効果的に管理することができなかった。また、ユーザの感情状態を考慮したタスクの優先度調整が行われず、ユーザのストレスや効率低下を招く可能性があった。さらに、ユーザがアクションを完了した場合のリスト更新や、感情認識のためのデータ収集が不十分であったIn conventional task management systems, it was difficult to convert abstract tasks into concrete actions and deadlines, and actions could not be effectively managed according to deadlines set by the user. In addition, task priorities were not adjusted taking into account the user's emotional state, which could lead to user stress and reduced efficiency. Furthermore, list updates when the user completed an action and data collection for emotion recognition were insufficient.
実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザが設定した期日に応じてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する手段と、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションを表示する手段と、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャし、感情認識アルゴリズムに入力する手段と、ユーザが許可した場合、SNSの投稿内容を感情認識のためのデータとして利用する手段と、ユーザの感情状態に応じてタスクの優先度を調整する手段を含む。これにより、ユーザのタスク管理が効率的に行われ、ユーザの感情状態に応じた柔軟なタスクの優先度調整が可能となる。The specific processing by the
「抽象的なタスク」とは、具体的な行動や期日が明確に定義されていない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを実行可能な形に変換した、明確な行動や作業を指す。"Concrete action" refers to a specific action or task that transforms an abstract task into an actionable form.
「期日」とは、特定のアクションやタスクが完了するべき日付を指す。A "deadline" is the date by which a particular action or task should be completed.
「管理する手段」とは、アクションやタスクの状態を追跡し、必要に応じて更新や変更を行うための方法やシステムを指す。"Means of management" refers to the methods or systems for tracking the status of an action or task and making updates or changes as necessary.
「提示する手段」とは、ユーザに情報を表示するための方法やシステムを指す。"Presentation means" refers to a method or system for displaying information to a user.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のアクションやタスクを自動的に実行するための方法やシステムを指す。"Means for automated execution" refers to a method or system for automatically executing a particular action or task without user intervention.
「ソートする手段」とは、特定の基準に基づいてデータを順序付けるための方法やシステムを指す。"A means of sorting" refers to a method or system for ordering data based on specific criteria.
「キャプチャする手段」とは、カメラやマイクロフォンを使用してユーザの顔表情や声のトーンを収集するための方法やシステムを指す。"Means for capturing" refers to a method or system for capturing a user's facial expressions and tone of voice using a camera or microphone.
「感情認識アルゴリズム」とは、収集されたデータを分析してユーザの感情状態を特定するための計算手法やプログラムを指す。"Emotion recognition algorithm" refers to a computational method or program that analyzes collected data to identify a user's emotional state.
「優先度を調整する手段」とは、ユーザの感情状態に応じてタスクの重要度や実行順序を変更するための方法やシステムを指す。"Means for adjusting priority" refers to a method or system for changing the importance or execution order of tasks depending on the user's emotional state.
この発明は、ユーザのタスク管理を効率的に行い、ユーザの感情状態に応じた柔軟なタスクの優先度調整を可能にするシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。This invention is a system that efficiently manages a user's tasks and enables flexible adjustment of task priorities according to the user's emotional state. A specific embodiment of this system is described below.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
サーバ:Server:
データベース: アクション情報やユーザデータを保存するためのデータベースシステム（例: MySQL, PostgreSQL）Database: A database system for storing action information and user data (e.g. MySQL, PostgreSQL)
感情認識アルゴリズム: ユーザの顔表情や声のトーンを分析するためのアルゴリズム（例: OpenCV, TensorFlow）Emotion recognition algorithms: Algorithms for analyzing the user's facial expressions and tone of voice (e.g. OpenCV, TensorFlow)
ソートアルゴリズム: アクションを期日順に並べ替えるためのアルゴリズムSorting algorithm: Algorithm for sorting actions by due date
端末:Device:
カメラ: ユーザの顔表情をキャプチャするためのデバイスCamera: A device for capturing the user's facial expressions
マイクロフォン: ユーザの声のトーンをキャプチャするためのデバイスMicrophone: A device for capturing the tone of a user's voice.
アプリケーション: ユーザがアクションを入力・管理するためのソフトウェア（例: モバイルアプリ、ウェブアプリ）Application: Software that allows users to enter and manage actions (e.g. mobile app, web app)
プログラムの処理Program processing
サーバは、ユーザが入力した抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する。変換されたアクションはデータベースに保存され、ユーザが設定した期日に応じてソートされる。ソートされたアクションリストは、定期的にユーザの端末に送信され、表示される。The server converts the abstract tasks entered by the user into concrete actions and due dates. The converted actions are stored in a database and sorted according to the due dates set by the user. The sorted action list is periodically sent to the user's device and displayed.
端末は、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする。これらのデータはリアルタイムでサーバに送信され、感情認識アルゴリズムに入力される。ユーザが許可した場合、SNSの投稿内容も感情認識のためのデータとして利用される。The device uses a camera and microphone to capture the user's facial expressions and tone of voice. This data is sent to a server in real time and input into an emotion recognition algorithm. If the user gives permission, the content of social media posts can also be used as data for emotion recognition.
サーバは、感情認識アルゴリズムを用いてユーザの感情状態を認識し、それに応じてタスクの優先度を調整する。例えば、ユーザがストレスを感じている場合、重要度の低いタスクを後回しにするように設定する。The server uses emotion recognition algorithms to understand the user's emotional state and adjusts task priorities accordingly. For example, if the user is feeling stressed, it will postpone less important tasks.
具体例Specific examples
ユーザが「2023年10月10日までにレポートを提出する」というアクションを設定する場合、以下のような処理が行われる。When a user sets an action to "Submit a report by October 10, 2023," the following processing occurs:
1. ユーザは、アクションを端末のアプリケーションに入力し、登録ボタンを押す。1. The user enters the action into the device's application and presses the registration button.
2. 端末は、入力されたアクション情報をサーバに送信する。2. The device sends the entered action information to the server.
3. サーバは、受信したアクション情報をデータベースに保存し、他のアクションと共に期日順にソートする。3. The server stores the received action information in a database and sorts it along with other actions by due date.
4. 期日が近づくと、サーバはこのアクションを優先的にユーザの端末に表示する。4. As the deadline approaches, the server will prioritize displaying this action on the user's device.
5. ユーザがレポートを提出し、アクションを完了したと端末でマークすると、サーバはこのアクションをデータベースから削除し、更新されたアクションリストを端末に送信する。5. Once the user submits the report and marks the action as completed on the device, the server removes this action from the database and sends an updated action list to the device.
プロンプト文の例Example of a prompt
生成AIモデルへの入力プロンプト文:Input prompt for generative AI model:
ユーザが設定した期日に応じてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示するプログラムを作成してください。また、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションを表示する機能も追加してください。Write a program that sorts the actions according to the due date set by the user, and displays them with the actions closest to their due date first. Also, when the user completes an action, add a function to remove it from the list and display the remaining actions.
さらに、ユーザの感情を認識するために、カメラやマイクロフォンを用いて顔表情や声のトーンをキャプチャし、感情認識アルゴリズムに入力する機能を追加してください。ユーザが許可した場合、SNSの投稿内容も感情認識のためのデータとして利用してください。これらのデータを基に、ユーザの現在の感情状態を認識し、それに応じてタスクの優先度を調整する機能も実装してください。Furthermore, in order to recognize the user's emotions, please add a function to capture facial expressions and tone of voice using a camera and microphone and input them into the emotion recognition algorithm. If the user allows it, please also use the contents of social media posts as data for emotion recognition. Based on this data, please also implement a function to recognize the user's current emotional state and adjust the priority of tasks accordingly.
実施例２における特定処理の流れについて図１９を用いて説明する。The flow of the identification process in Example 2 is explained using Figure 19.
ステップ１：Step 1:
ユーザは、アクションを登録するために端末のアプリケーションを使用する。ユーザはアクションの内容と期日を入力し、登録ボタンを押す。入力データはアクションの内容と期日である。端末はこのデータをサーバに送信する。具体的な動作として、ユーザが「2023年10月10日までにレポートを提出する」というアクションを入力し、登録ボタンを押す。The user uses the application on the device to register an action. The user inputs the action content and due date, and presses the register button. The input data is the action content and due date. The device sends this data to the server. In concrete terms, the user inputs the action "Submit a report by October 10, 2023" and presses the register button.
ステップ２：Step 2:
サーバは、受信したアクション情報をデータベースに保存する。入力データは端末から送信されたアクション情報である。サーバはこのデータをデータベースに格納する。具体的な動作として、サーバは「レポートを提出する」というアクションとその期日をデータベースに保存する。The server saves the received action information in a database. The input data is the action information sent from the terminal. The server stores this data in a database. Specifically, the server saves the action "submit a report" and its due date in the database.
ステップ３：Step 3:
サーバは、データベースに保存されたアクション情報を取得し、期日を基にソートアルゴリズムを適用する。入力データはデータベースから取得したアクション情報である。サーバはソートアルゴリズムを用いてアクションを期日順に並べ替える。具体的な動作として、サーバは複数のアクションを期日順にソートする。The server retrieves action information stored in the database and applies a sorting algorithm based on the due date. The input data is the action information retrieved from the database. The server uses the sorting algorithm to sort the actions by due date. Specifically, the server sorts multiple actions by due date.
ステップ４：Step 4:
サーバは、ソートされたアクションリストをユーザの端末に送信する。入力データはソートされたアクションリストである。サーバはこのリストを端末に送信する。具体的な動作として、サーバはソートされたアクションリストを端末に送信し、端末はそれをユーザに表示する。The server sends the sorted action list to the user's terminal. The input data is the sorted action list. The server sends this list to the terminal. In concrete terms, the server sends the sorted action list to the terminal, and the terminal displays it to the user.
ステップ５：Step 5:
ユーザは、アクションを完了した場合、端末のアプリケーションでそのアクションを完了としてマークする。入力データは完了マークされたアクション情報である。端末はこの情報をサーバに送信する。具体的な動作として、ユーザが「レポートを提出した」としてアクションを完了マークする。When a user completes an action, the user marks the action as completed in the terminal application. The input data is the action information marked as completed. The terminal sends this information to the server. The specific operation is that the user marks the action as completed, indicating that "the report has been submitted."
ステップ６：Step 6:
サーバは、データベースから該当のアクションを削除し、更新された未完了のアクションリストを再度ユーザの端末に送信する。入力データは完了マークされたアクション情報である。サーバはデータベースから該当のアクションを削除し、未完了のアクションリストを生成する。具体的な動作として、サーバは「レポートを提出する」というアクションをデータベースから削除し、更新されたアクションリストを端末に送信する。The server deletes the corresponding action from the database and sends an updated list of incomplete actions to the user's device again. The input data is the action information marked as completed. The server deletes the corresponding action from the database and generates a list of incomplete actions. Specifically, the server deletes the action "Submit a report" from the database and sends an updated list of actions to the device.
ステップ７：Step 7:
端末は、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする。入力データはユーザの顔表情と声のトーンである。端末はこれらのデータをリアルタイムでサーバに送信する。具体的な動作として、端末はユーザの顔表情と声のトーンをキャプチャし、サーバに送信する。The device uses a camera and microphone to capture the user's facial expressions and tone of voice. The input data is the user's facial expressions and tone of voice. The device transmits this data to the server in real time. In concrete terms, the device captures the user's facial expressions and tone of voice and transmits them to the server.
ステップ８：Step 8:
サーバは、感情認識アルゴリズムを用いてキャプチャされたデータを分析し、ユーザの現在の感情状態を認識する。入力データはキャプチャされた顔表情と声のトーンである。サーバは感情認識アルゴリズムを適用し、ユーザの感情状態を特定する。具体的な動作として、サーバは「ユーザが疲れている」と判断する。The server analyzes the captured data using an emotion recognition algorithm to recognize the user's current emotional state. The input data is the captured facial expression and tone of voice. The server applies the emotion recognition algorithm to identify the user's emotional state. As a specific action, the server determines that "the user is tired."
ステップ９：Step 9:
サーバは、ユーザが許可した場合、SNSの投稿内容も取得し、感情認識のための追加データとして利用する。入力データはSNSの投稿内容である。サーバはこのデータを感情認識アルゴリズムに入力する。具体的な動作として、サーバはユーザのSNS投稿を分析し、感情認識に利用する。If the user gives permission, the server also obtains the content of social media posts and uses it as additional data for emotion recognition. The input data is the content of the social media posts. The server inputs this data into the emotion recognition algorithm. Specifically, the server analyzes the user's social media posts and uses them for emotion recognition.
ステップ１０：Step 10:
サーバは、ユーザの感情状態に応じてタスクの優先度を調整する。入力データは認識された感情状態である。サーバはタスクの優先度を再評価し、調整されたタスクリストを生成する。具体的な動作として、サーバは「ユーザが疲れている」と判断し、重要度の低いタスクを後回しにする。The server adjusts task priorities according to the user's emotional state. The input data is the recognized emotional state. The server reevaluates task priorities and generates an adjusted task list. Specifically, the server determines that the user is tired and postpones less important tasks.
ステップ１１：Step 11:
サーバは、調整されたタスクリストをユーザの端末に送信する。入力データは調整されたタスクリストである。サーバはこのリストを端末に送信する。具体的な動作として、サーバは調整されたタスクリストを端末に送信し、端末はそれをユーザに表示する。The server sends the adjusted task list to the user's terminal. The input data is the adjusted task list. The server sends this list to the terminal. In concrete terms, the server sends the adjusted task list to the terminal, and the terminal displays it to the user.
（応用例２）(Application example 2)
次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。Next, application example 2 of embodiment example 2 will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザの感情状態を考慮せずにタスクの優先度を設定するため、ユーザのストレスや効率低下を引き起こす可能性がある。また、工場内での作業タスク管理においても、作業員の感情状態を無視したタスクの割り当てが行われるため、作業効率や安全性に問題が生じることがある。これらの課題を解決するためには、ユーザや作業員の感情状態を認識し、それに基づいてタスクの優先度を調整するシステムが必要である。In conventional task management systems, task priorities are set without taking into account the user's emotional state, which can cause stress for the user and reduce efficiency. Furthermore, in work task management within factories, tasks are assigned without considering the emotional state of workers, which can lead to problems with work efficiency and safety. To solve these issues, a system is needed that recognizes the emotional state of users and workers and adjusts task priorities based on that.
応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザの感情状態を認識する手段と、認識した感情状態に基づいてタスクの優先度を調整する手段と、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする手段と、感情認識アルゴリズムを用いてユーザの感情を分析する手段と、ユーザが許可した場合にSNSの投稿内容を感情認識のためのデータとして利用する手段と、工場内での作業タスクを管理する手段と、作業員の感情状態に基づいてタスクの優先度を調整する手段と、を含む。これにより、ユーザや作業員の感情状態を考慮したタスク管理が可能となり、ストレスの軽減や作業効率の向上、安全性の確保が実現できる。In this invention, the server includes a means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, a means for managing the converted actions, a means for periodically presenting an action list to the user, a means for automatically executing simple actions, a means for recognizing the user's emotional state, a means for adjusting task priority based on the recognized emotional state, a means for capturing the user's facial expressions and tone of voice using a camera and microphone, a means for analyzing the user's emotions using an emotion recognition algorithm, a means for using the contents of SNS posts as data for emotion recognition if the user permits, a means for managing work tasks in a factory, and a means for adjusting task priority based on the emotional state of workers. This enables task management that takes into account the emotional state of the user and workers, thereby reducing stress, improving work efficiency, and ensuring safety.
「抽象的なタスク」とは、具体的な行動や期日が明確に定義されていない一般的な作業や目標のことである。An "abstract task" is a general task or goal without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、特定の行動や手順が明確に定義された作業やタスクのことである。A "specific action" is a task or work that has clearly defined specific actions or steps.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了すべき日付や時間のことである。A "deadline" is the date or time a particular task or action should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置のことである。A "means of transformation" is a method or device for transforming abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを整理し、追跡し、必要に応じて更新するための方法や装置のことである。"Means of management" refers to the methods and devices for organizing, tracking, and, if necessary, updating the converted actions.
「定期的に提示する手段」とは、一定の間隔でユーザにアクションリストを表示するための方法や装置のことである。"Means for periodically presenting" refers to a method or device for displaying a list of actions to a user at regular intervals.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のアクションを実行するための方法や装置のことである。An "automated execution means" is a method or device for performing a particular action without user intervention.
「感情状態」とは、ユーザや作業員の現在の心理的な状態や気分のことである。"Emotional state" refers to the current psychological state or mood of the user or worker.
「認識する手段」とは、ユーザや作業員の感情状態を検出し、識別するための方法や装置のことである。"Means for recognizing" refers to a method or device for detecting and identifying the emotional state of a user or worker.
「優先度を調整する手段」とは、認識された感情状態に基づいてタスクの重要度や実行順序を変更するための方法や装置のことである。"Means for adjusting priority" refers to a method or device for changing the importance or execution order of tasks based on a recognized emotional state.
「カメラ」とは、画像や映像をキャプチャするための装置のことである。A "camera" is a device used to capture images or video.
「マイクロフォン」とは、音声をキャプチャするための装置のことである。A "microphone" is a device for capturing sound.
「顔表情」とは、ユーザや作業員の顔の動きや表情のことである。"Facial expressions" refers to the facial movements and expressions of users and workers.
「声のトーン」とは、音声の高さや強さ、質感などの特徴のことである。"Tone of voice" refers to characteristics such as pitch, strength, and texture of the voice.
「感情認識アルゴリズム」とは、キャプチャされたデータを分析して感情状態を識別するための計算手法やプログラムのことである。An "emotion recognition algorithm" is a computational method or program that analyzes captured data to identify emotional states.
「SNSの投稿内容」とは、ユーザがソーシャルネットワーキングサービスに投稿したテキストや画像、動画などのコンテンツのことである。"SNS post content" refers to content such as text, images, and videos posted by users on social networking services.
「工場内での作業タスク」とは、工場内で行われる具体的な作業や業務のことである。"Factory work tasks" refers to the specific work or jobs carried out within the factory.
「作業員」とは、工場内で作業を行う人々のことである。"Workers" refers to people who perform work in a factory.
この発明を実施するための形態として、以下のシステム構成を説明する。The following system configuration is described as a form for implementing this invention.
システム構成System configuration
このシステムは、以下の主要なコンポーネントから構成される：The system consists of the following main components:
1. サーバ：1. Server:
抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段A way to translate abstract tasks into concrete actions and deadlines
変換したアクションを管理する手段How to manage converted actions
定期的にアクションリストをユーザに提示する手段A way to periodically present a list of actions to the user
簡易なアクションを自動実行する手段Method of automatically executing simple actions
ユーザの感情状態を認識する手段Means of recognizing the user's emotional state
認識した感情状態に基づいてタスクの優先度を調整する手段A means to adjust task priorities based on perceived emotional states
カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする手段A means of capturing a user's facial expressions and tone of voice using a camera and microphone
感情認識アルゴリズムを用いてユーザの感情を分析する手段Method of analyzing user emotions using emotion recognition algorithms
ユーザが許可した場合にSNSの投稿内容を感情認識のためのデータとして利用する手段A means of using social media posts as data for emotion recognition if the user allows it.
工場内での作業タスクを管理する手段A way to manage work tasks within a factory
作業員の感情状態に基づいてタスクの優先度を調整する手段A way to adjust task priorities based on workers' emotional state
プログラムの処理Program processing
サーバは、以下のハードウェアとソフトウェアを用いてデータ加工およびデータ演算を行う：The server processes and calculates data using the following hardware and software:
ハードウェア：Hardware:
カメラ：ユーザや作業員の顔表情をキャプチャするために使用する。Camera: Used to capture the facial expressions of users and workers.
マイクロフォン：ユーザや作業員の声のトーンをキャプチャするために使用する。Microphone: Used to capture the tone of the user's or worker's voice.
ソフトウェア：Software:
OpenCV：顔表情のキャプチャと分析に使用する。OpenCV: Used for capturing and analyzing facial expressions.
EmotionRecognizer：感情認識アルゴリズムとして使用する。EmotionRecognizer: Used as an emotion recognition algorithm.
TaskManager：タスク管理に使用する。TaskManager: Used for task management.
処理の流れProcessing flow
1. 感情のキャプチャ：1. Capturing emotions:
カメラとマイクロフォンを用いて、ユーザや作業員の顔表情や声のトーンをキャプチャする。A camera and microphone are used to capture the facial expressions and tone of voice of users and workers.
キャプチャされたデータは、感情認識アルゴリズムに入力される。The captured data is then fed into an emotion recognition algorithm.
2. 感情の認識：2. Emotion recognition:
感情認識アルゴリズム（EmotionRecognizer）を用いて、キャプチャされたデータからユーザや作業員の感情状態を分析する。An emotion recognition algorithm (EmotionRecognizer) is used to analyze the emotional state of users and workers from the captured data.
必要に応じて、ユーザが許可した場合にはSNSの投稿内容も感情認識のためのデータとして利用する。If necessary, and if the user gives permission, the content of social media posts will also be used as data for emotion recognition.
3. タスクの優先度調整：3. Adjusting task priorities:
認識された感情状態に基づいて、タスクマネージャー（TaskManager）がタスクの優先度を調整する。TaskManager adjusts task priorities based on the perceived emotional state.
調整されたタスクは、期日順にソートされ、ユーザや作業員に提示される。The adjusted tasks are sorted by due date and presented to the user or worker.
具体例Specific examples
例えば、工場内で作業を行う作業員がストレスを感じている場合、感情認識アルゴリズムがその感情を認識し、タスクマネージャーがストレスを軽減するために優先度の高いタスクを減らすように調整する。このようにして、作業員のストレスを軽減し、作業効率を向上させることができる。For example, if a worker in a factory feels stressed, an emotion recognition algorithm will recognize that emotion and adjust the task manager to reduce high-priority tasks to reduce stress. In this way, worker stress can be reduced and work efficiency can be improved.
プロンプト文の例Example of a prompt
「工場内での作業タスクを管理し、作業員の感情状態を認識してタスクの優先度を調整するアプリケーションを開発してください。カメラとマイクロフォンを用いて顔表情や声のトーンをキャプチャし、感情認識アルゴリズムを用いて感情を分析します。認識した感情に基づいてタスクの優先度を調整し、期日順に表示する機能を持ちます。」"Develop an application that manages work tasks in a factory and adjusts task priorities by recognizing the emotional state of workers. Use a camera and microphone to capture facial expressions and tone of voice, then use an emotion recognition algorithm to analyze emotions. Adjust task priorities based on the recognized emotions and display them in order of due date."
応用例２における特定処理の流れについて図２０を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 2 is explained using Figure 20.
ステップ１：Step 1:
サーバは、カメラとマイクロフォンを用いてユーザや作業員の顔表情や声のトーンをキャプチャする。The server uses a camera and microphone to capture the facial expressions and tone of voice of users and workers.
入力：カメラからの映像データ、マイクロフォンからの音声データInput: Video data from the camera, audio data from the microphone
出力：キャプチャされた顔表情データ、声のトーンデータOutput: Captured facial expression data, voice tone data
具体的な動作：カメラがユーザや作業員の顔を撮影し、マイクロフォンが音声を録音する。これらのデータはリアルタイムでサーバに送信される。Specific operation: The camera captures the face of the user or worker, and the microphone records the voice. This data is sent to the server in real time.
ステップ２：Step 2:
サーバは、キャプチャされた顔表情データと声のトーンデータを感情認識アルゴリズムに入力する。The server inputs the captured facial expression data and tone of voice data into an emotion recognition algorithm.
入力：顔表情データ、声のトーンデータInput: facial expression data, voice tone data
出力：ユーザや作業員の感情状態Output: Emotional state of the user or worker
具体的な動作：サーバは、OpenCVを用いて顔表情データを解析し、EmotionRecognizerを用いて感情を認識する。また、声のトーンデータも同様に解析され、感情状態が識別される。Specific operation: The server analyzes facial expression data using OpenCV and recognizes emotions using EmotionRecognizer. Voice tone data is also analyzed in the same way to identify the emotional state.
ステップ３：Step 3:
サーバは、ユーザが許可した場合にSNSの投稿内容を取得し、感情認識アルゴリズムに入力する。If the user gives permission, the server retrieves the content of the social media post and inputs it into the emotion recognition algorithm.
入力：SNSの投稿内容Input: Social media post content
出力：追加の感情データOutput: Additional emotion data
具体的な動作：サーバは、ユーザが許可したSNSアカウントから投稿内容を取得し、テキスト解析を行って感情状態を識別する。これにより、より正確な感情認識が可能となる。Specific operation: The server retrieves the posted content from the SNS account authorized by the user and performs text analysis to identify the emotional state. This enables more accurate emotion recognition.
ステップ４：Step 4:
サーバは、認識された感情状態に基づいてタスクマネージャーにタスクの優先度を調整するよう指示する。The server instructs the task manager to adjust task priorities based on the perceived emotional state.
入力：感情状態データInput: Emotional state data
出力：調整されたタスク優先度Output: Adjusted task priorities
具体的な動作：サーバは、感情状態データをタスクマネージャーに送信し、タスクの優先度を再計算する。例えば、ストレスを感じている場合は、優先度の高いタスクを減らすように調整する。Specific behavior: The server sends emotional state data to the task manager and recalculates task priorities. For example, if you are feeling stressed, it adjusts to reduce high-priority tasks.
ステップ５：Step 5:
サーバは、調整されたタスクを期日順にソートし、ユーザや作業員に提示する。The server sorts the adjusted tasks by due date and presents them to the user or worker.
入力：調整されたタスク優先度Input: adjusted task priority
出力：ソートされたタスクリストOutput: Sorted task list
具体的な動作：サーバは、タスクの期日と優先度に基づいてタスクリストをソートし、ユーザや作業員の端末に表示する。これにより、ユーザや作業員は現在の状況に最適なタスクを確認できる。Specific operation: The server sorts the task list based on the due date and priority of the tasks, and displays it on the user's or worker's terminal. This allows the user or worker to see the tasks that are best suited to their current situation.
ステップ６：Step 6:
ユーザや作業員がタスクを完了した場合、サーバはそのタスクをリストから削除し、未完了のタスクのみを表示する。When a user or worker completes a task, the server removes it from the list and displays only incomplete tasks.
入力：タスク完了情報Input: Task completion information
出力：更新されたタスクリストOutput: Updated task list
具体的な動作：ユーザや作業員がタスク完了を報告すると、サーバはその情報を受け取り、タスクリストから該当タスクを削除する。未完了のタスクのみが再度表示される。Specific behavior: When a user or worker reports completion of a task, the server receives the information and removes the task from the task list. Only incomplete tasks are displayed again.
（実施例３）(Example 3)
次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。Next, a third embodiment of the third embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザがタスクを効率的に管理するための支援が不十分であり、特に感情状態に応じたタスクの自動実行制御が行われていないため、ユーザの感情に配慮したタスク管理が困難である。また、簡易なアクションの自動実行や定期的なアクションリストの提示が行われないため、ユーザの負担が増加し、タスクの進行が滞ることがある。Conventional task management systems provide insufficient support for users to manage tasks efficiently, and in particular do not control the automatic execution of tasks according to the user's emotional state, making it difficult to manage tasks while taking into account the user's emotions. In addition, the lack of automatic execution of simple actions or periodic presentation of action lists increases the burden on the user and can cause task progress to slow down.
実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザの感情状態を認識する手段と、認識した感情状態に基づいてタスクの自動実行を制御する手段と、を含む。これにより、ユーザの感情状態に配慮したタスク管理が可能となり、簡易なアクションの自動実行や定期的なアクションリストの提示によって、ユーザの負担を軽減し、タスクの効率的な進行が可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for recognizing the user's emotional state, and means for controlling the automatic execution of tasks based on the recognized emotional state. This enables task management that takes into account the user's emotional state, and the automatic execution of simple actions and the periodic presentation of action lists reduce the burden on the user and enable efficient progress of tasks.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていないタスクのことである。An "abstract task" is one that does not have clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、ユーザが実行するべき明確な作業や行動のことである。A "specific action" is a clear task or action that the user must perform.
「期日」とは、タスクが完了するべき具体的な日時のことである。A "deadline" is the specific date and time when a task should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置のことである。A "means of conversion" is a method or device for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを追跡し、進行状況を監視するための方法や装置のことである。"Means of managing" refers to a method or device for tracking the converted actions and monitoring their progress.
「定期的にアクションリストをユーザに提示する手段」とは、設定された時間間隔でユーザに未完了のアクションリストを通知するための方法や装置のことである。"Means for periodically presenting an action list to a user" refers to a method or device for notifying a user of incomplete action lists at set time intervals.
「簡易なアクション」とは、比較的短時間で完了できる単純な作業や行動のことである。"Simple actions" are simple tasks or actions that can be completed in a relatively short amount of time.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに簡易なアクションを実行するための方法や装置のことである。"Means for automatic execution" refers to a method or device for executing simple actions without user intervention.
「感情状態を認識する手段」とは、ユーザの表情や音声などから感情を解析し、特定の感情状態を識別するための方法や装置のことである。"Means for recognizing emotional states" refers to methods or devices for analyzing emotions from a user's facial expressions, voice, etc., and identifying a specific emotional state.
「タスクの自動実行を制御する手段」とは、認識された感情状態に基づいて、特定のタスクの実行を開始、停止、または変更するための方法や装置のことである。"Means for controlling the automated performance of a task" refers to a method or device for starting, stopping, or modifying the performance of a particular task based on a recognized emotional state.
発明を実施するための形態Form for implementing the invention
この発明は、ユーザのタスク管理を効率化し、感情状態に応じたタスクの自動実行制御を可能にするシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。This invention is a system that makes it possible for a user to efficiently manage tasks and automatically control the execution of tasks according to their emotional state. A specific embodiment of this system is described below.
サーバの役割Server role
サーバは、ユーザのタスクリストから未完了のタスクを抽出し、定期的にアクションリストをユーザに提示する役割を果たす。具体的には、サーバはデータベースからユーザのタスク情報を取得し、ステータスが「未完了」のタスクをリストアップする。例えば、毎朝8時にデータベースからタスク情報を取得し、未完了のタスクをリストアップする。次に、Cronジョブやスケジューラを使用して、毎朝9時に未完了のアクションリストをユーザに通知するようにスケジュールする。通知はメールやプッシュ通知を使用して行われる。The server is responsible for extracting incomplete tasks from the user's task list and periodically presenting the action list to the user. Specifically, the server retrieves the user's task information from the database and lists tasks with a status of "incomplete." For example, the server retrieves task information from the database every morning at 8:00 and lists incomplete tasks. Then, using a cron job or scheduler, it schedules to notify the user of the incomplete action list every morning at 9:00. Notifications are sent using email or push notifications.
アプリケーションの役割Application role
アプリケーションは、ユーザのタスクリストから簡易なアクションを抽出し、自動で実行する役割を果たす。具体的には、アプリケーションはタスクの内容を解析し、「メールを送る」や「リマインダーを設定する」などの簡易アクションをリストアップする。次に、メール送信APIやリマインダー設定APIを呼び出して、これらのタスクを自動で実行する。例えば、「メールを送る」タスクがある場合、指定された宛先にメールを送信する。The application extracts simple actions from the user's task list and executes them automatically. Specifically, the application analyzes the content of the task and lists simple actions such as "send email" or "set a reminder." It then calls the email sending API and reminder setting API to execute these tasks automatically. For example, if there is a task to "send email," it will send an email to the specified recipient.
感情エンジンの役割The role of the emotion engine
感情エンジンは、ユーザの感情状態を認識し、認識した感情状態に基づいてタスクの自動実行を制御する役割を果たす。具体的には、感情エンジンはユーザの表情や音声データを解析し、感情を「怒り」や「喜び」などに分類する。例えば、ユーザの表情データを解析し、「怒り」の感情を認識した場合、特定の人物からのメールの自動返信を一時的に停止する。また、ユーザが「喜び」の状態にある場合、SNSへの自動投稿を実行する。The emotion engine is responsible for recognizing the user's emotional state and controlling the automatic execution of tasks based on the recognized emotional state. Specifically, the emotion engine analyzes the user's facial expressions and voice data, and classifies emotions into categories such as "anger" and "happiness." For example, if the emotion engine analyzes the user's facial expression data and recognizes the emotion "anger," it will temporarily halt automatic replies to emails from specific people. Also, if the user is in a "happiness" state, it will execute automatic posting to social media.
具体例とプロンプト文Examples and prompts
具体例1：定期的なアクションリストの通知Example 1: Periodic action list notifications
ハードウェア: サーバHardware: Server
ソフトウェア: タスク管理アプリケーションSoftware: Task management application
データ加工: 未完了のタスクリストの抽出と通知Data processing: Extraction and notification of incomplete task list
プロンプト文の例:Example prompt:
毎朝9時に未完了のタスクリストをユーザに通知するプログラムを作成してください。Create a program that notifies the user of their incomplete task list every morning at 9am.
具体例2：簡易なアクションの自動実行Example 2: Automatic execution of simple actions
ハードウェア: ユーザの端末（スマートフォン、PCなど）Hardware: User's device (smartphone, PC, etc.)
ソフトウェア: タスク管理アプリケーションSoftware: Task management application
データ演算: ユーザのタスクリストから簡易なアクションを抽出し、自動実行Data calculation: Extract simple actions from the user's task list and execute them automatically
プロンプト文の例:Example prompt:
ユーザのタスクリストから「メールを送る」や「リマインダーを設定する」などの簡易なアクションを自動で実行するプログラムを作成してください。Create a program that automatically executes simple actions such as "send email" or "set reminders" from the user's task list.
具体例3：感情エンジンによるタスクの自動実行制御Example 3: Automatic task execution control using an emotion engine
ハードウェア: ユーザの端末、サーバHardware: User's device, server
ソフトウェア: 感情認識エンジン、タスク管理アプリケーションSoftware: Emotion recognition engine, task management application
データ演算: ユーザの感情状態の認識とタスクの自動実行制御Data calculation: Recognizing the user's emotional state and automatically controlling task execution
プロンプト文の例:Example prompt:
ユーザの感情状態に応じてタスクの自動実行を制御するプログラムを作成してください。例えば、ユーザが「怒り」の状態にある場合は特定のタスクを停止し、「喜び」の状態にある場合はSNSへの自動投稿を行うようにしてください。Create a program that controls the automatic execution of tasks according to the user's emotional state. For example, stop a specific task if the user is in an "anger" state, and automatically post to social media if the user is in a "happy" state.
このように、サーバ、アプリケーション、感情エンジンがそれぞれの役割を果たし、ユーザのタスク管理を効率化するシステムを構築する。実施例３における特定処理の流れについて図２１を用いて説明する。In this way, the server, application, and emotion engine each play their respective roles to build a system that streamlines task management for users. The flow of the specific process in Example 3 is explained with reference to FIG. 21.
ステップ１：Step 1:
サーバは、毎朝8時にデータベースからユーザのタスク情報を取得する。入力はユーザのタスク情報であり、出力は未完了のタスクリストである。具体的には、SQLクエリを使用して、ステータスが「未完了」のタスクを抽出する。The server retrieves user task information from the database every morning at 8:00. The input is the user's task information, and the output is a list of incomplete tasks. Specifically, an SQL query is used to extract tasks with a status of "incomplete."
ステップ２：Step 2:
サーバは、抽出した未完了のタスクリストを基に、毎朝9時にユーザに通知を送信するスケジュールを設定する。入力は未完了のタスクリストであり、出力は通知スケジュールである。具体的には、Cronジョブやスケジューラを設定し、指定された時間に通知をトリガーする。The server sets up a schedule to send notifications to users every morning at 9:00 based on the extracted list of incomplete tasks. The input is the list of incomplete tasks, and the output is the notification schedule. Specifically, it sets up a cron job or scheduler to trigger notifications at the specified time.
ステップ３：Step 3:
サーバは、設定された時間になると、未完了のアクションリストをユーザに通知する。入力は通知スケジュールと未完了のタスクリストであり、出力はユーザへの通知である。具体的には、メールやプッシュ通知を使用して、ユーザの端末に通知を送信する。The server notifies the user of the list of incomplete actions at the set time. The input is the notification schedule and the list of incomplete tasks, and the output is the notification to the user. Specifically, the notification is sent to the user's device using email or push notification.
ステップ４：Step 4:
アプリケーションは、ユーザのタスクリストから簡易なアクションを抽出する。入力はユーザのタスクリストであり、出力は簡易アクションリストである。具体的には、タスクの内容を解析し、「メールを送る」や「リマインダーを設定する」などの簡易アクションをリストアップする。The application extracts simple actions from the user's task list. The input is the user's task list, and the output is a list of simple actions. Specifically, it analyzes the content of the task and lists simple actions such as "send an email" or "set a reminder."
ステップ５：Step 5:
アプリケーションは、抽出した簡易アクションを自動で実行する。入力は簡易アクションリストであり、出力は実行されたアクションである。具体的には、メール送信APIやリマインダー設定APIを呼び出して、タスクを実行する。The application automatically executes the extracted simple actions. The input is a list of simple actions, and the output is the executed actions. Specifically, it calls the email sending API and reminder setting API to execute the tasks.
ステップ６：Step 6:
感情エンジンは、ユーザの感情状態を認識する。入力はユーザの表情や音声データであり、出力は認識された感情状態である。具体的には、表情認識アルゴリズムや音声解析アルゴリズムを使用して、感情を「怒り」や「喜び」などに分類する。The emotion engine recognizes the user's emotional state. The input is the user's facial expression and voice data, and the output is the recognized emotional state. Specifically, it uses facial expression recognition algorithms and voice analysis algorithms to classify emotions into "anger" or "joy," etc.
ステップ７：Step 7:
感情エンジンは、認識した感情状態に基づいてタスクの自動実行を制御する。入力は認識された感情状態とタスクリストであり、出力は制御されたタスクの実行である。具体的には、ユーザが「怒り」の状態にある場合は特定のタスク（例えば、特定の人物からのメールの自動返信）を停止し、「喜び」の状態にある場合はSNSへの自動投稿を実行する。The emotion engine controls the automatic execution of tasks based on the recognized emotional state. The input is the recognized emotional state and a task list, and the output is the controlled execution of tasks. Specifically, if the user is in an "anger" state, it stops a specific task (for example, automatic replying to emails from a specific person), and if the user is in a "joy" state, it executes automatic posting to SNS.
（応用例３）(Application example 3)
次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、スマート眼鏡２１４を「端末」と称する。Next, application example 3 of embodiment example 3 will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザが手動でタスクを確認し、実行する必要があり、効率的なタスク管理が困難であった。また、ユーザの感情状態を考慮せずにタスクを実行するため、ユーザのストレスや不満を引き起こす可能性があった。さらに、工場内のロボットが作業員の感情状態を無視してタスクを実行することで、作業効率が低下する問題があったIn conventional task management systems, users had to manually check and execute tasks, making efficient task management difficult. In addition, tasks were executed without considering the user's emotional state, which could cause stress and dissatisfaction in the user. Furthermore, there was a problem of reduced work efficiency when robots in factories executed tasks while ignoring the emotional state of workers.
応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザの感情状態を検出する手段と、感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する手段と、特定の時間に未完了のタスクを確認し、感情状態に基づいてタスクを実行または一時停止する手段と、を含む。これにより、ユーザの感情状態を考慮しながら効率的にタスクを管理し、実行することが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for detecting the user's emotional state, means for controlling the automatic execution of tasks according to the emotional state, and means for checking for uncompleted tasks at a specific time and executing or pausing tasks based on the emotional state. This makes it possible to efficiently manage and execute tasks while taking into account the user's emotional state.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていないタスクのことである。An "abstract task" is one that does not have clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、特定の手順や操作を伴う明確な行動のことである。A "specific action" is a clear behavior that involves specific steps or operations.
「期日」とは、特定のタスクが完了するべき日付や時間のことである。A "deadline" is the date or time a particular task should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置のことである。A "means of conversion" is a method or device for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを追跡し、進捗を監視するための方法や装置のことである。"Means of managing" refers to the methods and devices used to track the converted actions and monitor their progress.
「定期的にアクションリストをユーザに提示する手段」とは、設定された時間間隔でユーザに未完了のタスクリストを通知するための方法や装置のことである。"Means for periodically presenting an action list to a user" refers to a method or device for notifying a user of an incomplete task list at a set time interval.
「簡易なアクションを自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のタスクを自動的に実行するための方法や装置のことである。"Means for automatically executing simple actions" refers to a method or device for automatically executing a specific task without user intervention.
「ユーザの感情状態を検出する手段」とは、ユーザの感情を識別し、その状態を判断するための方法や装置のことである。"Means for detecting a user's emotional state" refers to a method or device for identifying a user's emotions and determining that state.
「感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する手段」とは、検出された感情状態に基づいてタスクの実行を調整するための方法や装置のことである。"Means for controlling the automatic execution of a task according to an emotional state" refers to a method or device for adjusting the execution of a task based on a detected emotional state.
「特定の時間に未完了のタスクを確認する手段」とは、設定された時間に未完了のタスクをチェックするための方法や装置のことである。"Means for checking for incomplete tasks at a specific time" refers to a method or device for checking for incomplete tasks at a set time.
「感情状態に基づいてタスクを実行または一時停止する手段」とは、ユーザの感情状態に応じてタスクの実行を開始または一時停止するための方法や装置のことである。"Means for executing or pausing a task based on emotional state" refers to a method or device for starting or pausing the execution of a task depending on the user's emotional state.
この発明を実施するための形態として、工場内のロボットがユーザの感情状態を考慮しながらタスクを効率的に管理し、実行するシステムを提供する。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。As an embodiment of the present invention, we provide a system in which a robot in a factory efficiently manages and executes tasks while taking into account the emotional state of the user. A specific embodiment of this system is described below.
システム構成System configuration
このシステムは、以下の主要なコンポーネントから構成される：The system consists of the following main components:
1. サーバ：タスク管理と感情状態の検出を行う中心的な役割を果たす。1. Server: Plays a central role in task management and emotional state detection.
2. ロボット：工場内で実際にタスクを実行する。2. Robots: These actually carry out tasks in the factory.
3. ユーザ端末：作業員が使用するデバイスで、感情状態の入力やタスクのフィードバックを行う。3. User terminal: A device used by the worker to input emotional state and provide task feedback.
プログラムの処理Program processing
サーバは、以下のような処理を行う：The server performs the following operations:
タスク変換：抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する。例えば、「在庫確認」という抽象的なタスクを「毎朝9時に在庫リストをチェックする」という具体的なアクションに変換する。Task transformation: Convert abstract tasks into concrete actions and deadlines. For example, convert an abstract task such as "check inventory" into a concrete action such as "check the inventory list at 9am every morning."
タスク管理：変換されたアクションを管理し、進捗を監視する。これには、タスクのステータスを追跡し、未完了のタスクをリストアップする機能が含まれる。Task Management: Manage converted actions and monitor progress. This includes the ability to track task status and list incomplete tasks.
定期通知：定期的にアクションリストをユーザに提示する。例えば、毎朝9時に未完了のタスクをユーザ端末に通知する。Periodic notifications: Present the action list to the user periodically. For example, notify the user of incomplete tasks on their device every morning at 9:00.
自動実行：簡易なアクションを自動的に実行する。例えば、「リマインダーを設定する」や「メールを送る」といったタスクを自動で行う。Automatic execution: Automatically executes simple actions. For example, tasks such as "setting a reminder" or "sending an email" can be performed automatically.
感情検出：ユーザの感情状態を検出する。これは、ユーザ端末からの入力やセンサーを用いて行う。Emotion detection: Detect the user's emotional state. This is done using input and sensors from the user's device.
感情制御：感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する。例えば、ユーザが「怒り」の状態にある場合、特定のタスク（例：メール送信）を一時停止する。Emotion control: Control the automatic execution of tasks according to the user's emotional state. For example, if the user is in an "anger" state, pause a specific task (e.g. sending an email).
タスク確認：特定の時間に未完了のタスクを確認し、感情状態に基づいてタスクを実行または一時停止する。例えば、毎朝9時に未完了のタスクを確認し、ユーザの感情状態に応じて実行するかどうかを決定する。Task review: Review incomplete tasks at a specific time and execute or pause the tasks based on the user's emotional state. For example, review incomplete tasks every morning at 9am and decide whether to execute them or not depending on the user's emotional state.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア：サーバ、ユーザ端末（スマートフォン、タブレットなど）、ロボット、感情検出用のセンサー（カメラ、マイクなど）。Hardware: Server, user device (smartphone, tablet, etc.), robot, sensors for emotion detection (camera, microphone, etc.).
ソフトウェア：タスク管理システム、感情検出アルゴリズム、通知システム、生成AIモデル。Software: task management systems, emotion detection algorithms, notification systems, generative AI models.
具体例Specific examples
例えば、工場内で以下のようなシナリオが考えられる：For example, the following scenario could occur in a factory:
毎朝9時にサーバが未完了のタスクを確認し、ユーザ端末に通知する。Every morning at 9am, the server checks for incomplete tasks and notifies the user's device.
ユーザが「怒り」の状態にある場合、サーバは「メール送信」タスクを一時停止する。If the user is in the "angry" state, the server will pause the "send email" task.
ユーザが「喜び」の状態にある場合、サーバは「SNSに投稿する」タスクを自動実行する。When the user is in the "happy" state, the server automatically executes the "post to SNS" task.
プロンプト文の例Example of a prompt
以下のプロンプト文を生成AIモデルに入力することで、システムの詳細な設計や実装に役立つ情報を得ることができる：By feeding the following prompts into the generative AI model, we can obtain information that will be useful for detailed system design and implementation:
工場内のロボットが毎朝9時に未完了のタスクを確認し、作業員の感情状態に応じてタスクを自動実行または一時停止するアプリケーションを開発してください。感情状態は「喜び」、「怒り」、「悲しみ」、「驚き」、「平静」のいずれかであり、特定の感情状態に応じて特定のタスク（例えば、メール送信）を一時停止する機能を持たせてください。Develop an application where a robot in a factory checks the uncompleted tasks every morning at 9am and automatically executes or pauses the tasks depending on the emotional state of the worker. The emotional states can be "Happy", "Anger", "Sadness", "Surprise" or "Calm". Give the robot the ability to pause certain tasks (e.g. sending emails) depending on the particular emotional state.
このようにして、ユーザの感情状態を考慮しながら効率的にタスクを管理し、実行することが可能となる。In this way, it is possible to efficiently manage and execute tasks while taking into account the user's emotional state.
応用例３における特定処理の流れについて図２２を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 3 is explained using Figure 22.
ステップ１：Step 1:
サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する。The server translates abstract tasks into concrete actions and deadlines.
入力：抽象的なタスク（例：「在庫確認」）Input: Abstract task (e.g. "Check inventory")
データ加工：タスクを具体的なアクション（例：「毎朝9時に在庫リストをチェックする」）に変換する。Data processing: Converting tasks into concrete actions (e.g., "Check the inventory list every morning at 9am").
出力：具体的なアクションと期日Output: Specific actions and deadlines
ステップ２：Step 2:
サーバは、変換したアクションを管理し、進捗を監視する。The server manages the converted actions and monitors their progress.
入力：具体的なアクションと期日Enter: Specific actions and deadlines
データ加工：アクションのステータスを追跡し、未完了のタスクをリストアップする。Data processing: Track the status of actions and list outstanding tasks.
出力：未完了のタスクリストOutput: List of incomplete tasks
ステップ３：Step 3:
サーバは、定期的にアクションリストをユーザに提示する。The server periodically presents the action list to the user.
入力：未完了のタスクリストEnter: Uncompleted task list
データ加工：設定された時間（例：毎朝9時）に未完了のタスクリストをユーザ端末に通知する。Data processing: Notify the user's device of the list of incomplete tasks at a set time (e.g., 9:00 every morning).
出力：ユーザ端末への通知Output: Notification to user device
ステップ４：Step 4:
サーバは、簡易なアクションを自動実行する。The server automatically executes simple actions.
入力：具体的なアクション（例：「リマインダーを設定する」）Input: A specific action (e.g. "Set a reminder")
データ加工：アクションを自動的に実行する。Data processing: Perform actions automatically.
出力：実行結果Output: Execution results
ステップ５：Step 5:
サーバは、ユーザの感情状態を検出する。The server detects the user's emotional state.
入力：ユーザ端末からの感情データ（例：カメラ映像、音声データ）Input: Emotion data from the user's device (e.g. camera footage, audio data)
データ加工：感情検出アルゴリズムを用いて感情状態を識別する。Data processing: Identify emotional states using emotion detection algorithms.
出力：感情状態（例：「喜び」、「怒り」）Output: Emotional state (e.g. "happy", "anger")
ステップ６：Step 6:
サーバは、感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する。The server controls the automatic execution of tasks according to the emotional state.
入力：感情状態と未完了のタスクリストInput: Emotional state and uncompleted task list
データ加工：感情状態に基づいてタスクの実行を調整する（例：「怒り」の場合、メール送信を一時停止）。Data processing: Adjust task execution based on emotional state (e.g., pause sending emails if "angry").
出力：調整されたタスクリストOutput: Adjusted task list
ステップ７：Step 7:
サーバは、特定の時間に未完了のタスクを確認し、感情状態に基づいてタスクを実行または一時停止する。The server checks for outstanding tasks at a specific time and executes or pauses the tasks based on the emotional state.
入力：未完了のタスクリストと感情状態Input: unfinished task list and emotional state
データ加工：設定された時間（例：毎朝9時）に未完了のタスクを確認し、感情状態に基づいて実行または一時停止する。Data processing: Check for open tasks at a set time (e.g., 9am every morning) and execute or pause them based on your emotional state.
出力：実行または一時停止されたタスクのステータスOutput: Status of running or paused tasks
特定処理部２９０は、特定処理の結果をスマート眼鏡２１４に送信する。スマート眼鏡２１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。The
データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）等の生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、及び画像を示す画像データ等の推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ及びテキストデータ等のデータ形式で出力する。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、及び／又は要約等を指す。The
生成AIの他の例としては、Gemini（インターネット検索＜URL: https://gemini.google.com/?hl=ja＞）が挙げられる。Another example of generative AI is Gemini (Internet search <URL: https://gemini.google.com/?hl=ja>).
上記実施形態では、データ処理装置１２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、スマート眼鏡２１４によって特定処理が行われるようにしてもよい。In the above embodiment, an example was given in which the specific processing is performed by the
［第３実施形態］[Third embodiment]
図５には、第３実施形態に係るデータ処理システム３１０の構成の一例が示されているFigure 5 shows an example of the configuration of a
。.
図５に示すように、データ処理システム３１０は、データ処理装置１２及びヘッドセット型端末３１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。As shown in FIG. 5, the
データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、及び通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例である。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４及び通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）及び／又はＬＡＮ（Local Area Network）等が挙げられる。The
ヘッドセット型端末３１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、通信Ｉ／Ｆ４４、及びディスプレイ３４３を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、及びディスプレイ３４３も、バス５２に接続されている。The
マイクロフォン２３８は、ユーザ２０が発する音声を受け付けることで、ユーザ２０から指示等を受け付ける。マイクロフォン２３８は、ユーザ２０が発する音声を捕捉し、捕捉した音声を音声データに変換してプロセッサ４６に出力する。スピーカ２４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。The
カメラ４２は、レンズ、絞り、及びシャッタ等の光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザ２０の周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。
通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６を用いたプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受はセキュアな状態で行われる。The communication I/
図６には、データ処理装置１２及びヘッドセット型端末３１４の要部機能の一例が示されている。図６に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。Figure 6 shows an example of the main functions of the
特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って、特定処理部２９０として動作することによって実現される。The
ストレージ３２には、データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。
ヘッドセット型端末３１４では、プロセッサ４６によって受付出力処理が行われる。ストレージ５０には、受付出力プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６０を読み出し、読み出した受付出力プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。受付出力処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する受付出力プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。In the
次に、データ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理について説明する。Next, we will explain the specific processing performed by the
「形態例１」"Example 1"
本発明の一実施形態として、タスク管理アプリケーションが提供される。このアプリケーションは、ユーザから入力された抽象的なタスクを、具体的なアクションや期日に変換する機能を有する。具体的には、ユーザが「プロジェクトの進行管理をする」という抽象的なタスクを入力すると、アプリケーションはこれを「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションに変換する。As one embodiment of the present invention, a task management application is provided. This application has a function for converting abstract tasks input by a user into concrete actions and deadlines. Specifically, when a user inputs the abstract task of "managing the progress of a project," the application converts this into a concrete action of "listing each task in the project and setting a deadline for each."
「形態例２」"Example 2"
さらに、本発明の一実施形態では、変換したアクションを管理する機能も提供される。具体的には、アプリケーションは、ユーザが設定した期日に応じてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する。また、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションはリストから削除され、未完了のアクションが表示される。Furthermore, in one embodiment of the present invention, the application also provides the functionality to manage the converted actions. Specifically, the application sorts the actions according to the due date set by the user, and displays the actions with the nearest due date first. Also, when the user completes an action, it is removed from the list and the incomplete actions are displayed.
「形態例３」"Example 3"
また、本発明の一実施形態では、定期的にアクションリストをユーザに提示する機能が提供される。具体的には、アプリケーションは、設定された時間（例えば、毎朝９時など）になると、未完了のアクションリストをユーザに通知する。これにより、ユーザは自身のタスクを常に把握し、効率的にタスクを進行させることができる。In addition, one embodiment of the present invention provides a function for periodically presenting an action list to a user. Specifically, the application notifies the user of incomplete action lists at a set time (e.g., every morning at 9:00). This allows the user to keep track of their tasks and progress through them efficiently.
「形態例４」"Example 4"
さらに、本発明の一実施形態では、簡易なアクションを自動実行する機能が提供される。具体的には、アプリケーションは、「メールを送る」、「リマインダーを設定する」などの簡易なアクションを自動で実行する。これにより、ユーザは手間をかけずにタスクを進行させることができる。Furthermore, in one embodiment of the present invention, a function for automatically executing simple actions is provided. Specifically, the application automatically executes simple actions such as "send email" and "set reminders." This allows the user to progress through tasks without hassle.
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。The process flow for each example is explained below.
「形態例１」"Example 1"
ステップ１：ユーザがアプリケーションに「プロジェクトの進行管理をする」という抽象的なタスクを入力する。Step 1: The user enters an abstract task into the application: "Manage the progress of a project."
ステップ２：アプリケーションは入力されたタスクを解析し、「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションに変換する。ステップ３：変換された具体的なアクションは、アプリケーション内のタスクリストに追加される。Step 2: The application analyzes the input tasks and converts them into specific actions such as "list each task in the project and set due dates for each one."Step 3: The converted specific actions are added to the task list within the application.
「形態例２」"Example 2"
ステップ１：アプリケーションは、タスクリスト内の各アクションに設定された期日を読み取る。Step 1: The application reads the due dates set for each action in the task list.
ステップ２：期日が近い順にアクションをソートし、ソートされたタスクリストを表示する。Step 2: Sort the actions by closest due date and display the sorted task list.
ステップ３：ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションはリストから削除され、未完了のアクションが表示される。Step 3: Once the user has completed the action, it is removed from the list and incomplete actions are displayed.
「形態例３」"Example 3"
ステップ１：ユーザがアプリケーションの設定画面で、アクションリストを提示する時間Step 1: The time when the user is presented with the action list on the application settings screen
（例えば、毎朝９時など）を設定する。(For example, set it to 9am every morning).
ステップ２：設定された時間になると、アプリケーションは未完了のアクションリストをユーザに通知する。Step 2: When the time is up, the application notifies the user of the incomplete action list.
「形態例４」"Example 4"
ステップ１：ユーザが「メールを送る」、「リマインダーを設定する」などの簡易なアクションをタスクリストに追加する。Step 1: The user adds simple actions such as "send email" and "set reminder" to the task list.
ステップ２：アプリケーションは、これらの簡易なアクションを自動で実行する。Step 2: The application will perform these simple actions automatically.
（実施例１）(Example 1)
次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。Next, a first embodiment of the first embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザが抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する作業が手間であり、効率的なタスク管理が難しいという問題があった。また、ユーザが入力したタスクを適切に管理し、定期的にフィードバックを提供する機能が不足していたため、タスクの進行状況を把握するのが困難であったIn conventional task management systems, users had to take the time to convert abstract tasks into concrete actions, making efficient task management difficult. In addition, the system lacked the functionality to properly manage tasks entered by users and provide regular feedback, making it difficult to grasp the progress of tasks.
実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、生成AIモデルを用いて抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する手段と、ユーザ端末から入力されたタスクをサーバに送信する手段と、サーバから生成された具体的なアクションをユーザ端末に送信する手段と、ユーザ端末に具体的なアクションを表示する手段と、を含む。これにより、ユーザが抽象的なタスクを入力するだけで、具体的なアクションや期日に変換され、効率的なタスク管理が可能となる。The specific processing by the
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを達成するために必要な明確で具体的な作業やステップを指す。"Concrete actions" refer to the clear, concrete tasks or steps required to accomplish an abstract task.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき期限を指す。A "deadline" refers to the deadline by which a particular task or action should be completed.
「生成AIモデル」とは、人工知能技術を用いて入力されたデータを解析し、適切な出力を生成するアルゴリズムやシステムを指す。A "generative AI model" refers to an algorithm or system that uses artificial intelligence technology to analyze input data and generate an appropriate output.
「ユーザ端末」とは、ユーザが直接操作することができるコンピュータやスマートフォンなどのデバイスを指す。"User terminal" refers to a device such as a computer or smartphone that can be directly operated by a user.
「サーバ」とは、ネットワークを介してユーザ端末と通信し、データの処理や保存を行うコンピュータシステムを指す。"Server" refers to a computer system that communicates with user terminals via a network and processes and stores data.
「プロンプト文」とは、生成AIモデルに対して特定のタスクを実行させるための指示や質問を含むテキストを指す。A "prompt" is a piece of text that contains instructions or questions to prompt a generative AI model to perform a specific task.
「アクションリスト」とは、具体的なアクションが一覧形式で整理されたリストを指す。An "action list" is a list of specific actions organized in a list format.
「フィードバック」とは、ユーザに対して提供される、タスクやアクションの進行状況や結果に関する情報を指す。"Feedback" refers to information provided to a user about the progress or results of a task or action.
この発明は、ユーザが抽象的なタスクを入力することで、生成AIモデルを用いて具体的なアクションや期日に変換し、効率的なタスク管理を実現するシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。This invention is a system that enables efficient task management by using a generative AI model to convert abstract tasks input by the user into concrete actions and deadlines. A specific embodiment of this system is described below.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: サーバ、ユーザ端末（PC、スマートフォン）Hardware: Servers, user devices (PCs, smartphones)
ソフトウェア: タスク管理アプリケーション、生成AIモデル（例: GPT-4）Software: Task management applications, generative AI models (e.g. GPT-4)
システムの概要System Overview
1. ユーザがタスク管理アプリケーションを起動し、抽象的なタスクを入力する。例えば、「プロジェクトの進行管理をする」と入力する。1. A user launches a task management application and enters an abstract task. For example, the user might enter, "Manage the progress of a project."
2. 端末はこの入力を受け取り、サーバに送信する。2. The device receives this input and sends it to the server.
3. サーバは受け取った抽象的なタスクを生成AIモデルに渡す。生成AIモデルは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するためのプロンプト文を生成する。3. The server passes the received abstract tasks to a generative AI model, which generates prompts to convert the abstract tasks into concrete actions and deadlines.
4. 生成AIモデルは、入力された抽象的なタスクを解析し、具体的なアクションや期日に変換する。例えば、「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションに変換する。4. The generative AI model analyzes the abstract tasks input and converts them into concrete actions and deadlines. For example, it converts them into concrete actions such as "list each task in a project and set a deadline for each one."
5. サーバは生成された具体的なアクションや期日を受け取り、ユーザ端末に送信する。5. The server receives the generated specific actions and deadlines and sends them to the user's device.
6. 端末は受け取った具体的なアクションや期日をユーザに表示する。6. The device displays the specific actions and deadlines received to the user.
具体例Specific examples
ユーザがタスク管理アプリケーションに「プロジェクトの進行管理をする」と入力する。A user types "track project progress" into a task management application.
端末はこの入力をサーバに送信する。The device sends this input to the server.
サーバは生成AIモデルに「プロジェクトの進行管理をする」というプロンプト文を送信する。The server sends a prompt to the generative AI model saying, "Manage the progress of the project."
生成AIモデルはこのプロンプト文を解析し、「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションに変換する。The generative AI model analyzes this prompt and converts it into a specific action: "List each task in the project and set a due date for each one."
サーバは生成された具体的なアクションをユーザ端末に送信する。The server sends the generated specific actions to the user's device.
端末はユーザに「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションを表示する。The device shows the user specific actions to take: "List each task in the project and set a due date for each one."
プロンプト文の例Example of a prompt
「プロジェクトの進行管理をする」という抽象的なタスクを具体的なアクションに変換してください。Transform the abstract task of "managing the progress of a project" into concrete actions.
「プロジェクトの進行管理をする」というタスクを具体的なステップに分解してください。Break down the task of "managing the progress of a project" into specific steps.
このシステムにより、ユーザは抽象的なタスクを入力するだけで、具体的なアクションや期日に変換され、効率的なタスク管理が可能となる。また、生成AIモデルを用いることで、タスクの具体化が自動化され、ユーザの負担が軽減される。With this system, users can simply input abstract tasks, which are then converted into specific actions and deadlines, enabling efficient task management. In addition, the use of a generative AI model automates the process of concretizing tasks, reducing the burden on users.
実施例１における特定処理の流れについて図１１を用いて説明する。The flow of the identification process in Example 1 is explained using Figure 11.
ステップ１：Step 1:
ユーザがタスク管理アプリケーションを起動し、抽象的なタスクを入力する。ユーザはPCやスマートフォンでアプリケーションを開き、入力フィールドに「プロジェクトの進行管理をする」といった抽象的なタスクを入力する。入力データはテキスト形式であり、ユーザ端末に保存される。The user launches a task management application and inputs an abstract task. The user opens the application on a PC or smartphone and inputs an abstract task, such as "manage the progress of a project," into the input field. The input data is in text format and is saved on the user's device.
ステップ２：Step 2:
端末が入力されたタスクをサーバに送信する。端末はユーザが入力したタスクデータを受け取り、HTTP POSTリクエストを使用してサーバに送信する。入力データはテキスト形式のタスクデータであり、サーバに送信される。The terminal sends the entered task to the server. The terminal receives the task data entered by the user and sends it to the server using an HTTP POST request. The input data is the task data in text format and is sent to the server.
ステップ３：Step 3:
サーバが受け取ったタスクを生成AIモデルに渡す。サーバは受け取ったタスクデータを解析し、生成AIモデルに渡すためのプロンプト文を生成する。例えば、「プロジェクトの進行管理をする」というタスクを「このタスクを具体的なアクションに変換してください」というプロンプト文に変換する。入力データはテキスト形式のタスクデータであり、出力データはプロンプト文である。The server passes the received task to the generative AI model. The server analyzes the received task data and generates a prompt sentence to pass to the generative AI model. For example, the task "Manage the progress of a project" is converted into a prompt sentence such as "Please convert this task into a specific action." The input data is the task data in text format, and the output data is the prompt sentence.
ステップ４：Step 4:
生成AIモデルが抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する。生成AIモデルはプロンプト文を受け取り、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する。例えば、「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションに変換する。入力データはプロンプト文であり、出力データは具体的なアクションや期日である。A generative AI model converts abstract tasks into concrete actions and deadlines. A generative AI model receives a prompt and converts abstract tasks into concrete actions and deadlines. For example, it converts them into concrete actions such as "list each task in the project and set a due date for each." The input data is the prompt, and the output data is concrete actions and deadlines.
ステップ５：Step 5:
サーバが生成された具体的なアクションや期日を端末に送信する。サーバは生成AIモデルから受け取った具体的なアクションや期日をHTTPレスポンスとして端末に送信する。入力データは具体的なアクションや期日であり、出力データはHTTPレスポンスである。The server sends the generated specific actions and deadlines to the terminal. The server sends the specific actions and deadlines received from the generative AI model to the terminal as an HTTP response. The input data are the specific actions and deadlines, and the output data is the HTTP response.
ステップ６：Step 6:
端末が具体的なアクションや期日をユーザに表示する。端末はサーバから受け取った具体的なアクションや期日をユーザに表示する。例えば、アプリケーションの画面に「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションが表示される。入力データは具体的なアクションや期日であり、出力データはユーザに表示される情報である。The terminal displays specific actions and deadlines to the user. The terminal displays specific actions and deadlines received from the server to the user. For example, a specific action such as "List each task in the project and set a deadline for each" is displayed on the application screen. The input data are the specific actions and deadlines, and the output data is the information displayed to the user.
このようにして、ユーザが入力した抽象的なタスクが具体的なアクションや期日に変換され、効率的なタスク管理が実現される。In this way, the abstract tasks entered by the user are converted into concrete actions and deadlines, enabling efficient task management.
（応用例１）(Application example 1)
次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。Next, application example 1 of embodiment example 1 will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換することが困難であり、特に工場内のタスク管理においては効率的な運用が求められる。また、ユーザが入力した抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する際に、手動での作業が多く、時間と労力がかかるという問題がある。さらに、生成AIモデルを活用したタスク管理システムが存在しないため、工場内のタスク管理を自動化することが難しいという課題があるIn conventional task management systems, it is difficult to convert abstract tasks into concrete actions and deadlines, and efficient operation is required, especially in task management within a factory. In addition, there is a problem that converting abstract tasks entered by users into concrete actions requires a lot of manual work, which takes time and effort. Furthermore, there is a problem that it is difficult to automate task management within a factory because there are no task management systems that utilize generative AI models.
応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、生成AIモデルを用いて抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する手段と、工場内のタスク管理を自動化する手段と、を含む。これにより、ユーザが入力した抽象的なタスクを効率的に具体的なアクションに変換し、工場内のタスク管理を自動化することが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into specific actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for converting abstract tasks into specific actions using a generative AI model, and means for automating task management within the factory. This makes it possible to efficiently convert abstract tasks entered by the user into specific actions and automate task management within the factory.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを達成するために必要な具体的な手順や作業を指す。"Concrete actions" refer to the concrete steps or tasks required to accomplish an abstract task.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき期限を指す。A "deadline" refers to the deadline by which a particular task or action should be completed.
「生成AIモデル」とは、人工知能技術を用いて、入力されたデータから新しい情報や結果を生成するアルゴリズムやシステムを指す。A "generative AI model" refers to an algorithm or system that uses artificial intelligence technology to generate new information or results from input data.
「工場内のタスク管理」とは、工場内で行われる各種作業やプロセスを効率的に計画、実行、監視することを指す。"Factory task management" refers to the efficient planning, execution, and monitoring of various tasks and processes carried out within a factory.
「自動化」とは、人間の介入を最小限に抑え、機械やシステムが自律的に動作するようにすることを指す。"Automation" refers to minimizing human intervention and enabling machines and systems to operate autonomously.
「サーバ」とは、ネットワーク上で他のコンピュータに対してサービスを提供するコンピュータシステムを指す。"Server" refers to a computer system that provides services to other computers on a network.
「ユーザ」とは、システムやアプリケーションを利用する個人や組織を指す。"User" refers to an individual or organization that uses a system or application.
「アクションリスト」とは、特定のタスクや目標を達成するために必要な具体的なアクションの一覧を指す。An "action list" is a list of specific actions needed to accomplish a particular task or goal.
「フィードバック」とは、システムやプロセスの実行状況や結果に関する情報を提供し、改善や調整を行うための情報を指す。"Feedback" refers to information that provides information about the execution and results of a system or process in order to make improvements or adjustments.
この発明を実施するための形態として、工場内のタスク管理を自動化するシステムを構築する。以下にその具体的な実施形態を示す。As a form for implementing this invention, we will build a system that automates task management within a factory. A specific embodiment of this is shown below.
システムの構成System configuration
このシステムは、サーバ、工場内のロボット、ユーザ端末から構成される。サーバは、生成AIモデルを用いて抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する役割を担う。工場内のロボットは、サーバから受け取った具体的なアクションを実行する。ユーザ端末は、ユーザが抽象的なタスクを入力し、フィードバックを受け取るためのインターフェースを提供する。The system consists of a server, factory robots, and user terminals. The server is responsible for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines using a generative AI model. The factory robots execute the concrete actions received from the server. The user terminal provides an interface for users to input abstract tasks and receive feedback.
プログラムの処理Program processing
サーバは、ユーザから入力された抽象的なタスクを受け取り、生成AIモデルを用いてこれを具体的なアクションや期日に変換する。具体的なアクションは、工場内のロボットに送信され、ロボットはこれを実行する。サーバは、ロボットの実行状況を監視し、ユーザにフィードバックを提供する。The server receives abstract tasks input by users and uses a generative AI model to convert them into concrete actions and deadlines. The concrete actions are sent to robots in the factory, which then execute them. The server monitors the robots' execution and provides feedback to the user.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: 工場ロボット、ユーザ端末（PC、タブレット、スマートフォン）Hardware: Factory robots, user devices (PCs, tablets, smartphones)
ソフトウェア: Python、OpenAI API、生成AIモデルSoftware: Python, OpenAI API, generative AI models
データ加工およびデータ演算Data processing and data calculations
サーバは、ユーザから入力された抽象的なタスクをテキスト形式で受け取り、生成AIモデルに入力する。生成AIモデルは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換し、その結果をサーバに返す。サーバは、変換された具体的なアクションを工場内のロボットに送信し、ロボットはこれを実行する。サーバは、ロボットの実行状況を監視し、ユーザにフィードバックを提供する。The server receives abstract tasks entered by the user in text format and inputs them into the generative AI model. The generative AI model converts the abstract tasks into specific actions and deadlines and returns the results to the server. The server then sends the converted specific actions to robots in the factory, which then execute them. The server monitors the robots' execution status and provides feedback to the user.
具体例Specific examples
例えば、ユーザが「生産ラインの効率を上げる」という抽象的なタスクを入力した場合、生成AIモデルは以下のような具体的なタスクを出力する。For example, if a user inputs an abstract task such as "improve the efficiency of the production line," the generative AI model will output a specific task like this:
具体例Specific examples
各生産ラインのボトルネックを特定するIdentify bottlenecks on each production line
ボトルネックを解消するための改善策を提案するPropose improvements to eliminate bottlenecks
改善策の実施計画を立てるCreate a plan to implement improvements
各改善策の進捗をモニタリングするMonitor the progress of each improvement measure
プロンプト文の例Example of a prompt
以下の抽象的なタスクを具体的なアクションと期日に変換してください: 生産ラインの効率を上げるTranslate the following abstract tasks into concrete actions and deadlines: Increase efficiency on your production line
このようにして、工場内のタスク管理を効率的に自動化することが可能となる。In this way, task management within the factory can be efficiently automated.
応用例１における特定処理の流れについて図１２を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 1 is explained using Figure 12.
ステップ１：Step 1:
ユーザが端末を使用して抽象的なタスクを入力する。The user uses the terminal to input an abstract task.
入力：抽象的なタスク（例：「生産ラインの効率を上げる」）Input: Abstract task (e.g. "Improve the efficiency of the production line")
出力：抽象的なタスクがサーバに送信されるOutput: Abstract tasks are sent to the server
具体的な動作：ユーザは端末のインターフェースを通じてタスクを入力し、送信ボタンを押す。Specific operation: The user enters the task through the terminal interface and presses the send button.
ステップ２：Step 2:
サーバが抽象的なタスクを受信し、生成AIモデルにプロンプト文を送信する。The server receives the abstract task and sends a prompt to the generative AI model.
入力：抽象的なタスクInput: Abstract task
出力：生成AIモデルに送信されるプロンプト文Output: Prompt text sent to generative AI model
具体的な動作：サーバは抽象的なタスクを受信し、プロンプト文を生成して生成AIモデルに送信する。Specific operation: The server receives the abstract task, generates a prompt sentence, and sends it to the generative AI model.
プロンプト文の例：「以下の抽象的なタスクを具体的なアクションと期日に変換してください: 生産ラインの効率を上げる」Example prompt: "Translate the following abstract task into concrete actions and deadlines: Increase the efficiency of the production line."
ステップ３：Step 3:
生成AIモデルがプロンプト文を解析し、具体的なアクションと期日に変換する。A generative AI model parses the prompt and converts it into specific actions and deadlines.
入力：プロンプト文Input: prompt text
出力：具体的なアクションと期日Output: Specific actions and deadlines
具体的な動作：生成AIモデルはプロンプト文を解析し、抽象的なタスクを具体的なアクションと期日に変換する。Specific actions: The generative AI model parses the prompt and converts abstract tasks into specific actions and deadlines.
具体例：「各生産ラインのボトルネックを特定する」「ボトルネックを解消するための改善策を提案する」「改善策の実施計画を立てる」「各改善策の進捗をモニタリングする」Examples: "Identify bottlenecks on each production line," "Propose improvement measures to eliminate bottlenecks," "Create an implementation plan for the improvement measures," and "Monitor the progress of each improvement measure."
ステップ４：Step 4:
サーバが生成AIモデルからの出力を受信し、工場内のロボットに具体的なアクションを送信する。The server receives the output from the generative AI model and sends specific actions to the robots in the factory.
入力：具体的なアクションと期日Enter: Specific actions and deadlines
出力：工場内のロボットに送信される具体的なアクションOutput: Specific actions sent to robots in the factory
具体的な動作：サーバは生成AIモデルから受信した具体的なアクションと期日を工場内のロボットに送信する。Specific actions: The server sends the specific actions and deadlines received from the generative AI model to the robots in the factory.
ステップ５：Step 5:
工場内のロボットが具体的なアクションを実行する。Robots in the factory perform specific actions.
入力：具体的なアクションInput: Specific action
出力：アクションの実行結果Output: Result of action execution
具体的な動作：工場内のロボットは受信した具体的なアクションを実行し、作業を行う。Specific action: The robot in the factory executes the specific action received and performs the work.
ステップ６：Step 6:
サーバがロボットの実行状況を監視し、ユーザにフィードバックを提供する。The server monitors the robot's progress and provides feedback to the user.
入力：ロボットの実行状況Input: Robot execution status
出力：ユーザに提供されるフィードバックOutput: Feedback provided to the user
具体的な動作：サーバはロボットの実行状況を監視し、進捗や問題点をユーザにフィードバックする。Specific operation: The server monitors the robot's execution status and provides feedback to the user on progress and problems.
（実施例２）(Example 2)
次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。Next, a second embodiment of the second embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザが設定した期日に基づいてアクションをソートする機能や、完了したアクションを自動的にリストから削除する機能が不足しているため、ユーザが効率的にタスクを管理することが難しいという問題があった。また、未完了のアクションのみを表示する機能がないため、ユーザが完了したタスクと未完了のタスクを区別するのが煩雑であったTraditional task management systems lacked the ability to sort actions based on due dates set by the user, or to automatically remove completed actions from the list, making it difficult for users to manage tasks efficiently. In addition, there was no function to display only incomplete actions, making it difficult for users to distinguish between completed and incomplete tasks.
実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザが設定した期日に基づいてアクションをソートする手段と、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除する手段と、未完了のアクションのみを表示する手段を含む。これにより、ユーザは効率的にタスクを管理し、完了したタスクと未完了のタスクを容易に区別することが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for sorting actions based on a deadline set by the user, means for deleting an action from the list when the user completes the action, and means for displaying only incomplete actions. This allows the user to efficiently manage tasks and easily distinguish between completed and incomplete tasks.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が設定されていない、一般的な作業や目標のことを指す。An "abstract task" is a general task or goal without specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、ユーザが実行するために必要な具体的な作業や手順のことを指す。"Specific actions" refers to the specific tasks or steps that a user needs to perform.
「期日」とは、ユーザが設定したアクションの完了期限を指す。"Deadline" refers to the deadline set by the user for completing the action.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置を指す。"Means of conversion" refers to methods or devices for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを保存、追跡、更新するための方法や装置を指す。"Means of managing" refers to the methods and devices for storing, tracking, and updating the converted actions.
「提示する手段」とは、ユーザにアクションリストを表示するための方法や装置を指す。"Presenting means" refers to a method or device for displaying the action list to the user.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに簡易なアクションを実行するための方法や装置を指す。"Means for automatic execution" refers to a method or device for executing a simple action without user intervention.
「ソートする手段」とは、ユーザが設定した期日に基づいてアクションを順序付けるための方法や装置を指す。"Means for sorting" refers to a method or device for ordering actions based on user-set deadlines.
「削除する手段」とは、ユーザが完了したアクションをリストから取り除くための方法や装置を指す。"Means for deleting" refers to a method or device that allows a user to remove a completed action from the list.
「表示する手段」とは、未完了のアクションのみをユーザに見せるための方法や装置を指す。"Means for displaying" refers to a method or device for showing only incomplete actions to the user.
発明を実施するための形態Form for implementing the invention
この発明は、ユーザが設定した期日に基づいてアクションを管理し、効率的にタスクを遂行するためのシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を示す。This invention is a system for managing actions based on deadlines set by the user and for efficiently completing tasks. A specific embodiment of this system is shown below.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: サーバは高性能なクラウドサーバ（例：クラウドサービスプロバイダの仮想サーバ）を使用する。Hardware: The server uses a high-performance cloud server (e.g. a virtual server from a cloud service provider).
ソフトウェア: アプリケーションはPythonで開発され、データベース管理にはMySQLを使用する。フロントエンドはJavaScriptライブラリで構築され、バックエンドはWebアプリケーションフレームワークを使用する。Software: The application is developed in Python and uses MySQL for database management. The front-end is built with JavaScript libraries and the back-end uses web application frameworks.
システムの概要System Overview
このシステムは、ユーザが入力した抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換し、これを管理する。サーバは、ユーザが設定した期日に基づいてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する。また、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションのみを表示する。The system converts abstract tasks entered by the user into concrete actions and due dates, and manages them. The server sorts the actions based on the due dates set by the user, and displays those with the nearest due date first. When the user completes an action, it is removed from the list, and only incomplete actions are displayed.
データ加工およびデータ演算Data processing and data calculations
1. データ入力: ユーザがアクションとその期日を入力する。1. Data entry: The user enters an action and its due date.
2. データ保存: サーバは入力されたデータをMySQLデータベースに保存する。2. Data storage: The server stores the entered data in a MySQL database.
3. データソート: サーバはデータベースからアクションを取得し、期日に基づいてソートする。3. Data sorting: The server retrieves the actions from the database and sorts them based on their due date.
4. データ表示: ソートされたアクションをフロントエンドに送信し、ユーザに表示する。4. Data display: Send the sorted actions to the front end and display them to the user.
5. データ更新: ユーザがアクションを完了した場合、サーバはそのアクションをデータベースから削除し、未完了のアクションを再度ソートして表示する。5. Data Update: When the user completes an action, the server removes it from the database and re-sorts and displays the incomplete actions.
具体例Specific examples
例1: アクションの追加と表示Example 1: Adding and displaying actions
ユーザが「レポート提出」というアクションを「2023-10-15」の期日で追加する。サーバはこの情報をデータベースに保存し、他のアクションとともに期日順にソートして表示する。The user adds an action called "Submit a report" with a due date of "2023-10-15". The server stores this information in a database and displays it along with other actions, sorted by due date.
例2: アクションの完了Example 2: Completing an action
ユーザが「レポート提出」を完了した場合、サーバはこのアクションをデータベースから削除し、未完了のアクションを再度ソートして表示する。When the user completes "submit report", the server removes this action from the database and re-sorts and displays the incomplete actions.
プロンプト文の例Example of a prompt
「ユーザが設定した期日に基づいてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示するアプリケーションを開発してください。ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションのみを表示する機能も追加してください。」"Develop an application that sorts actions based on the due date set by the user and displays the actions with the closest due date first. When the user completes an action, add a function to remove it from the list and display only the incomplete actions."
このプロンプト文を生成AIモデルに入力することで、上記のシステムの概要を説明するプログラムを生成することができる。By inputting this prompt sentence into a generative AI model, a program that outlines the above system can be generated.
実施例２における特定処理の流れについて図１３を用いて説明する。The flow of the identification process in Example 2 is explained using Figure 13.
ステップ１：Step 1:
ユーザがアクションを入力するThe user enters the action.
ユーザは端末を使用して、アプリケーションの入力フォームにアクションとその期日を入力する。入力されたデータは、アクションの内容と期日である。The user uses the terminal to input an action and its due date into the application's input form. The input data is the action content and due date.
ステップ２：Step 2:
端末がアクションをサーバに送信するThe device sends the action to the server
端末は入力されたアクションと期日をHTTPリクエストとしてサーバに送信する。このリクエストには、アクションの内容と期日が含まれている。入力はユーザが入力したアクションと期日であり、出力はサーバに送信されるHTTPリクエストである。The terminal sends the entered action and due date to the server as an HTTP request. This request includes the action content and due date. The input is the action and due date entered by the user, and the output is the HTTP request sent to the server.
ステップ３：Step 3:
サーバがアクションをデータベースに保存するThe server saves the action in the database.
サーバは受け取ったアクションと期日をMySQLデータベースに保存する。具体的には、INSERT文を使用してデータベースに新しいレコードを追加する。入力はHTTPリクエストであり、出力はデータベースに保存されたレコードである。The server stores the received action and due date in a MySQL database. Specifically, it adds a new record to the database using an INSERT statement. The input is the HTTP request and the output is the record stored in the database.
ステップ４：Step 4:
サーバがアクションを期日順にソートするThe server sorts the actions by due date.
サーバはデータベースから全てのアクションをSELECT文で取得し、期日順にソートする。ソートにはSQLのORDER BY句を使用する。入力はデータベースから取得したアクションリストであり、出力はソートされたアクションリストである。The server retrieves all actions from the database using a SELECT statement and sorts them by due date. The SQL ORDER BY clause is used for sorting. The input is the list of actions retrieved from the database, and the output is the sorted list of actions.
ステップ５：Step 5:
サーバがソートされたアクションを端末に送信するThe server sends the sorted actions to the device.
サーバはソートされたアクションリストをJSON形式で端末に送信する。これにより、端末は最新のアクションリストを受け取ることができる。入力はソートされたアクションリストであり、出力は端末に送信されるJSONデータである。The server sends the sorted action list to the terminal in JSON format, so that the terminal can receive the latest action list. The input is the sorted action list, and the output is the JSON data sent to the terminal.
ステップ６：Step 6:
端末がアクションを表示するThe device displays the action
端末は受け取ったアクションリストをユーザインターフェースに表示する。アクションは期日が近いものから順にリスト表示される。入力はサーバから受け取ったJSONデータであり、出力はユーザインターフェースに表示されるアクションリストである。The terminal displays the received action list in the user interface. Actions are listed in order of their due date. The input is the JSON data received from the server, and the output is the action list displayed in the user interface.
ステップ７：Step 7:
ユーザがアクションを完了するThe user completes the action.
ユーザはアクションを完了した場合、アプリケーションのインターフェースでそのアクションを完了としてマークする。入力はユーザの操作であり、出力は完了マークが付けられたアクションである。When a user completes an action, they mark it as done in the application's interface. The input is the user action, and the output is the action marked as done.
ステップ８：Step 8:
端末が完了したアクションをサーバに通知するThe device notifies the server of the completed action.
端末は完了したアクションの情報をHTTPリクエストとしてサーバに送信する。このリクエストには、完了したアクションのIDが含まれている。入力は完了マークが付けられたアクションであり、出力はサーバに送信されるHTTPリクエストである。The device sends information about the completed action to the server as an HTTP request. This request includes the ID of the completed action. The input is the action marked as completed, and the output is the HTTP request sent to the server.
ステップ９：Step 9:
サーバが完了したアクションをデータベースから削除するThe server removes completed actions from the database
サーバは受け取ったアクションIDを基に、データベースから該当するアクションをDELETE文で削除する。入力はHTTPリクエストであり、出力はデータベースから削除されたレコードである。The server uses the received action ID to delete the corresponding action from the database using a DELETE statement. The input is the HTTP request, and the output is the record deleted from the database.
ステップ１０：Step 10:
サーバが未完了のアクションを再度ソートするThe server will re-sort any pending actions
サーバはデータベースから未完了のアクションを再度SELECT文で取得し、期日順にソートする。入力はデータベースから取得した未完了のアクションリストであり、出力はソートされた未完了のアクションリストである。The server retrieves the incomplete actions from the database again using a SELECT statement and sorts them by due date. The input is the list of incomplete actions retrieved from the database, and the output is the sorted list of incomplete actions.
ステップ１１：Step 11:
サーバが更新されたアクションリストを端末に送信するThe server sends the updated action list to the device.
サーバは更新された未完了のアクションリストをJSON形式で端末に送信する。入力はソートされた未完了のアクションリストであり、出力は端末に送信されるJSONデータである。The server sends the updated list of pending actions to the terminal in JSON format. The input is the sorted list of pending actions, and the output is the JSON data sent to the terminal.
ステップ１２：Step 12:
端末が更新されたアクションリストを表示するThe device displays the updated action list
端末は受け取った更新されたアクションリストをユーザインターフェースに再度表示する。これにより、ユーザは最新の未完了アクションを確認できる。入力はサーバから受け取ったJSONデータであり、出力はユーザインターフェースに表示される更新されたアクションリストである。The terminal receives the updated action list and displays it again in the user interface, allowing the user to see the latest pending actions. The input is the JSON data received from the server, and the output is the updated action list displayed in the user interface.
（応用例２）(Application example 2)
次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。Next, application example 2 of embodiment example 2 will be described. In the following description, the
物流センターにおけるタスク管理は、複数のタスクが同時に発生し、それぞれの期日が異なるため、効率的な管理が難しいという課題がある。また、作業員がタスクを完了した際に、その情報が即座に反映されないと、無駄な作業が発生する可能性がある。さらに、タスクの優先順位が明確でない場合、重要なタスクが後回しにされるリスクがあるTask management in logistics centers is difficult because multiple tasks occur simultaneously and each task has a different deadline. In addition, if the information is not reflected immediately when a worker completes a task, there is a risk of unnecessary work. Furthermore, if task priorities are not clear, there is a risk that important tasks will be put off.
応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、期日に基づいてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する手段と、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションを表示する手段と、を含む。これにより、物流センターにおけるタスク管理が効率化され、重要なタスクが適切に優先されることが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and due dates, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for sorting the actions based on due dates and displaying those with the nearest due dates first, and means for deleting an action from the list when the user completes it and displaying uncompleted actions. This makes task management in the logistics center more efficient and enables important tasks to be properly prioritized.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていない、一般的な作業や目標のことである。An "abstract task" is a general task or goal without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを実行するために必要な具体的な手順や作業のことである。"Concrete actions" are the concrete steps or tasks required to accomplish an abstract task.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき期限の日付のことである。A "deadline" is the date by which a particular task or action must be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置のことである。A "means of conversion" is a method or device for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを追跡し、進捗状況を監視するための方法や装置のことである。"Means of management" refers to the methods and devices used to track the converted actions and monitor their progress.
「提示する手段」とは、ユーザに対してアクションリストを表示するための方法や装置のことである。"Presenting means" refers to a method or device for displaying the action list to the user.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のアクションを自動的に実行するための方法や装置のことである。An "automated execution means" is a method or device for automatically executing a particular action without user intervention.
「ソートする手段」とは、期日に基づいてアクションを並べ替えるための方法や装置のことである。"Means for sorting" refers to a method or device for sorting actions based on due dates.
「表示する手段」とは、ソートされたアクションをユーザに視覚的に示すための方法や装置のことである。"Means for displaying" refers to a method or device for visually showing the sorted actions to the user.
「完了した場合、そのアクションをリストから削除する手段」とは、ユーザがアクションを完了した際に、そのアクションをリストから取り除くための方法や装置のことである。"Means for removing the action from the list when completed" refers to a method or device for removing an action from the list when the user completes the action.
「未完了のアクションを表示する手段」とは、完了していないアクションのみをユーザに表示するための方法や装置のことである。"Means for displaying incomplete actions" refers to a method or device for displaying to the user only the actions that have not been completed.
この発明を実施するためのシステムは、物流センターにおけるタスク管理を効率化するためのものである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。The system for implementing this invention is intended to improve the efficiency of task management in a logistics center. A specific embodiment of this system is described below.
システムの構成System configuration
システムは、サーバ、作業員の端末（スマートフォンやスマート眼鏡）、およびユーザインターフェースから構成される。サーバは、タスク管理の中心的な役割を果たし、端末は作業員がタスクを確認し、完了を報告するために使用される。The system consists of a server, worker terminals (smartphones or smart glasses), and a user interface. The server plays a central role in task management, while the terminals are used by workers to check tasks and report their completion.
プログラムの処理Program processing
サーバは、以下の手段を用いてタスク管理を行う。The server manages tasks using the following methods:
1. 抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段1. A way to translate abstract tasks into concrete actions and deadlines
サーバは、物流センターの管理者が入力した抽象的なタスクを、具体的なアクションや期日に変換する。例えば、「在庫確認」という抽象的なタスクを「10月10日までに在庫を確認する」という具体的なアクションに変換する。The server converts the abstract tasks entered by the logistics center manager into concrete actions and deadlines. For example, it converts the abstract task of "check inventory" into a concrete action such as "check inventory by October 10th."
2. 変換したアクションを管理する手段2. How to manage converted actions
サーバは、変換されたアクションをデータベースに保存し、各アクションの進捗状況を管理する。これには、アクションの期日、担当者、ステータスなどの情報が含まれる。The server stores the converted actions in a database and tracks the progress of each action, including information such as the action's due date, who is responsible, and its status.
3. 定期的にアクションリストをユーザに提示する手段3. A way to periodically present a list of actions to the user
サーバは、定期的にアクションリストを作業員の端末に送信し、ユーザインターフェースを通じて表示する。これにより、作業員は現在のタスクとその期日を確認できる。The server periodically sends the action list to the worker's device and displays it through a user interface, allowing the worker to see their current tasks and their due dates.
4. 簡易なアクションを自動実行する手段4. Means of automatically executing simple actions
サーバは、特定の条件が満たされた場合に、簡易なアクションを自動的に実行する。例えば、在庫が一定量以下になった場合に自動的に補充を指示する。The server automatically executes simple actions when certain conditions are met. For example, it can automatically instruct a replenishment when inventory falls below a certain level.
5. 期日に基づいてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する手段5. A way to sort actions based on due date and show them first.
サーバは、アクションリストを期日に基づいてソートし、期日が近いものから順に作業員の端末に表示する。これにより、作業員は優先度の高いタスクから順に処理できる。The server sorts the action list based on due date and displays it on the worker's terminal in order of the nearest due date. This allows the worker to process the highest priority tasks first.
6. ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションを表示する手段6. When a user completes an action, a way to remove it from the list and show incomplete actions
作業員が端末を通じてアクションの完了を報告すると、サーバはそのアクションをリストから削除し、未完了のアクションのみを表示する。When a worker reports completion of an action via their terminal, the server removes it from the list and displays only incomplete actions.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: サーバ、スマートフォン、スマート眼鏡Hardware: servers, smartphones, smart glasses
ソフトウェア: Python（プログラム言語）、データベース管理システム（例: MySQL）、ユーザインターフェース（例: React Native）Software: Python (programming language), database management system (e.g. MySQL), user interface (e.g. React Native)
具体例Specific examples
物流センターの作業員がスマート眼鏡を装着し、タスク管理アプリケーションを起動する。アプリケーションは、今日のタスクを期日に基づいてソートし、最も早く完了する必要があるタスクから順に表示する。作業員が「棚の補充」タスクを完了すると、スマート眼鏡のディスプレイからそのタスクが消え、次のタスク「出荷準備」が表示される。A logistics center worker puts on the smart glasses and launches a task management application. The application sorts today's tasks based on their due date and displays the tasks that need to be completed earliest first. Once the worker completes the "Restock shelves" task, it disappears from the smart glasses display and the next task, "Prepare for shipment," appears.
プロンプト文の例Example of a prompt
物流センターの作業員がスマート眼鏡を使用して、日々のタスクを効率的に管理するためのアプリケーションを開発してください。タスクは期日に応じてソートされ、期日が近いものから順に表示されます。作業員がタスクを完了すると、そのタスクはリストから自動的に削除され、未完了のタスクが表示され続けます。Pythonを使用してプログラムを作成してください。Develop an application for logistics center workers to use smart glasses to efficiently manage their daily tasks. Tasks are sorted according to their due date and displayed first. When a worker completes a task, it is automatically removed from the list and incomplete tasks continue to be displayed. Write the program using Python.
応用例２における特定処理の流れについて図１４を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 2 is explained using Figure 14.
ステップ１：Step 1:
サーバは、物流センターの管理者から抽象的なタスクを受け取る。入力は、管理者が入力したタスクの概要であり、出力は具体的なアクションや期日に変換されたタスクである。サーバは、タスクの内容を解析し、具体的なアクションと期日を生成する。The server receives abstract tasks from the logistics center manager. The input is the task outline entered by the manager, and the output is the task converted into specific actions and due dates. The server analyzes the task content and generates specific actions and due dates.
ステップ２：Step 2:
サーバは、変換されたアクションをデータベースに保存する。入力は、具体的なアクションと期日であり、出力はデータベースに保存されたタスク情報である。サーバは、アクションの詳細、期日、担当者などの情報をデータベースに記録する。The server saves the converted actions in a database. The input is the specific action and due date, and the output is the task information saved in the database. The server records information such as the action details, due date, and responsible person in the database.
ステップ３：Step 3:
サーバは、定期的にアクションリストを作業員の端末に送信する。入力は、データベースに保存されたタスク情報であり、出力は作業員の端末に表示されるアクションリストである。サーバは、タスク情報を取得し、ユーザインターフェースを通じて作業員に提示する。The server periodically sends the action list to the worker's terminal. The input is the task information stored in the database, and the output is the action list displayed on the worker's terminal. The server obtains the task information and presents it to the worker through a user interface.
ステップ４：Step 4:
サーバは、特定の条件が満たされた場合に簡易なアクションを自動実行する。入力は、条件を満たすタスク情報であり、出力は自動実行されたアクションの結果である。サーバは、例えば在庫が一定量以下になった場合に自動的に補充を指示する。The server automatically executes simple actions when certain conditions are met. The input is task information that meets the conditions, and the output is the result of the automatically executed action. For example, the server will automatically instruct replenishment when inventory falls below a certain level.
ステップ５：Step 5:
サーバは、アクションリストを期日に基づいてソートし、期日が近いものから順に作業員の端末に表示する。入力は、データベースに保存されたタスク情報であり、出力はソートされたアクションリストである。サーバは、タスクの期日を基にリストを並べ替え、優先度の高いタスクを上位に表示する。The server sorts the action list based on the due date and displays it on the worker's terminal in order of the nearest due date. The input is the task information stored in the database, and the output is the sorted action list. The server sorts the list based on the task due date and displays high priority tasks at the top.
ステップ６：Step 6:
ユーザがアクションを完了した場合、端末を通じてその情報をサーバに送信する。入力は、完了報告されたタスク情報であり、出力は更新されたアクションリストである。サーバは、完了したタスクをリストから削除し、未完了のタスクのみを表示する。When the user completes an action, they send that information to the server via the terminal. The input is the task information that has been reported as completed, and the output is the updated action list. The server removes the completed tasks from the list and displays only the incomplete tasks.
ステップ７：Step 7:
サーバは、ユーザの行動に基づいてアクションリストを更新する。入力は、ユーザの行動データであり、出力は最新のアクションリストである。サーバは、ユーザの進捗状況を監視し、必要に応じてタスクの優先順位や内容を更新する。The server updates the action list based on the user's actions. The input is the user's action data, and the output is the latest action list. The server monitors the user's progress and updates task priorities and content as necessary.
（実施例３）(Example 3)
次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。Next, a third embodiment of the third embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザが手動でタスクを管理し、進行状況を確認する必要があり、効率的なタスク管理が難しいという問題があった。また、簡易なアクションを自動で実行する機能が不足しており、ユーザの手間が増えるという課題も存在していた。さらに、定期的にタスクの進行状況を確認するための通知機能が不十分であり、ユーザがタスクを忘れてしまうリスクがあった。Traditional task management systems required users to manually manage tasks and check their progress, making efficient task management difficult. There was also a lack of functionality to automatically execute simple actions, which increased the workload for users. Furthermore, there was an insufficient notification function for periodically checking task progress, which ran the risk of users forgetting about tasks.
実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザがタスクを入力する手段と、サーバがタスクをデータベースに保存する手段と、サーバが定期的にタスクをチェックする手段と、サーバが未完了のタスクをユーザに通知する手段と、サーバが簡易なアクションを自動実行する手段と、を含む。これにより、ユーザは効率的にタスクを管理し、手間をかけずにタスクを進行させることが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for the user to input tasks, means for the server to save the tasks in a database, means for the server to periodically check the tasks, means for the server to notify the user of incomplete tasks, and means for the server to automatically execute simple actions. This allows the user to efficiently manage tasks and progress with them without hassle.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が設定されていない、一般的な作業や目標を指すものである。An "abstract task" is a general task or goal without specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを実行可能な形に変換した、具体的な作業や手順を指すものである。"Concrete actions" refer to concrete tasks or steps that transform abstract tasks into executable forms.
「期日」とは、タスクやアクションが完了すべき日時を指すものである。A "deadline" refers to the date and time when a task or action should be completed.
「アクションリスト」とは、ユーザが実行すべき具体的なアクションを一覧にしたものである。An "action list" is a list of specific actions that a user should perform.
「ユーザ」とは、システムを利用してタスクを管理する個人や組織を指すものである。"User" refers to an individual or organization that uses the system to manage tasks.
「サーバ」とは、タスク管理システムの中心となるコンピュータシステムであり、データの保存や処理を行うものである。A "server" is a computer system that serves as the core of a task management system and stores and processes data.
「データベース」とは、タスクやアクションに関する情報を組織的に保存するためのシステムを指すものである。A "database" refers to a system for storing information about tasks and actions in an organized manner.
「通知」とは、サーバがユーザに対してタスクの進行状況や未完了のタスクを知らせるためのメッセージを指すものである。"Notification" refers to messages sent by the server to inform the user of task progress and incomplete tasks.
「簡易なアクション」とは、メール送信やリマインダー設定など、比較的簡単に自動化できる作業を指すものである。"Simple actions" refers to tasks that can be automated relatively easily, such as sending emails or setting reminders.
「リマインダー」とは、ユーザに特定のタスクやアクションを思い出させるための通知を指すものである。A "reminder" is a notification that reminds the user to perform a particular task or action.
発明を実施するための形態Form for implementing the invention
この発明は、ユーザのタスク管理を効率化するためのシステムであり、サーバ、端末、およびユーザの相互作用を通じて実現される。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。This invention is a system for improving the efficiency of user task management, and is realized through the interaction between a server, a terminal, and a user. A specific embodiment of this system is described below.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: サーバ、ユーザの端末（PC、スマートフォンなど）Hardware: Servers, user devices (PCs, smartphones, etc.)
ソフトウェア: タスク管理アプリケーション、通知システム、メール送信システム、リマインダー設定システムSoftware: Task management application, notification system, email sending system, reminder setting system
データ加工およびデータ演算Data processing and data calculations
1. ユーザがタスクを入力する1. The user enters a task.
ユーザは、端末を使用してタスク管理アプリケーションを開く。The user uses the device to open a task management application.
ユーザは、新しいタスクを入力し、必要な情報（タスク名、期限、リマインダー設定など）を入力する。The user enters a new task and fills in the required information (task name, due date, reminder settings, etc.).
例: ユーザが「会議の準備をする」というタスクを入力し、期限を「明日の午前10時」に設定する。Example: A user enters a task "Prepare for a meeting" and sets the due date to "Tomorrow at 10am".
2. サーバがタスクをデータベースに保存する2. The server saves the task in the database.
ユーザがタスクを入力した後、端末はその情報をサーバに送信する。After the user enters the task, the device sends the information to the server.
サーバは、受信したタスク情報をデータベースに保存する。The server stores the received task information in a database.
例: サーバが「会議の準備をする」というタスクをデータベースに保存する。Example: The server saves a task called "Prepare for meeting" in the database.
3. サーバが定期的にタスクをチェックする3. The server periodically checks for tasks
サーバは、設定された時間（例えば、毎朝9時）にデータベースをチェックし、未完了のタスクを取得する。The server checks the database at a set time (for example, every morning at 9:00) and retrieves any outstanding tasks.
サーバは、取得した未完了のタスクをリスト化する。The server will then list the incomplete tasks it has obtained.
例: 毎朝9時にサーバがデータベースをチェックし、未完了のタスクをリスト化する。Example: Every morning at 9am the server checks the database and lists all pending tasks.
4. サーバが未完了のタスクをユーザに通知する4. The server notifies the user of pending tasks
サーバは、リスト化した未完了のタスクをユーザの端末に通知する。The server notifies the user's device of the list of incomplete tasks.
ユーザは、端末で通知を受け取り、未完了のタスクを確認する。Users will receive a notification on their device to see their pending tasks.
例: サーバが「おはようございます。未完了のタスクがあります。確認してください。」という通知をユーザのスマートフォンに送信する。Example: The server sends a notification to the user's smartphone saying, "Good morning. You have uncompleted tasks. Please check them."
5. サーバが簡易なアクションを自動実行する5. The server automatically executes simple actions
サーバは、ユーザが設定した簡易なアクション（例えば、「メールを送る」、「リマインダーを設定する」）を定期的にチェックする。The server periodically checks simple actions set by the user (e.g., "send an email" or "set a reminder").
サーバは、条件が満たされた場合、自動的にメール送信システムやリマインダー設定システムを呼び出し、アクションを実行する。When the conditions are met, the server automatically calls the email sending system or reminder setting system and executes the action.
例: ユーザが「毎週月曜日にリマインダーを設定する」というタスクを設定した場合、サーバが毎週月曜日にリマインダー設定システムを呼び出し、リマインダーを自動的に設定する。Example: If a user sets a task to "set a reminder every Monday," the server will call the reminder setting system every Monday and automatically set the reminder.
具体例Specific examples
アクションリストの提示Show action list
毎朝9時に、サーバはユーザの未完了タスクをデータベースから取得し、ユーザのスマートフォンに通知する。Every morning at 9:00, the server retrieves the user's uncompleted tasks from the database and notifies the user's smartphone.
例: 「おはようございます。未完了のタスクがあります。確認してください。」Example: "Good morning. You have some uncompleted tasks. Please take a look."
簡易なアクションの自動実行Automatic execution of simple actions
ユーザが「毎週月曜日にリマインダーを設定する」というタスクを設定した場合、サーバは毎週月曜日にリマインダー設定システムを呼び出し、リマインダーを自動的に設定する。If a user sets a task to "set a reminder every Monday," the server will call the reminder setting system every Monday and automatically set the reminder.
例: 「リマインダーを設定しました。次の会議は月曜日の10時です。」Example: "I've set a reminder. Our next meeting is on Monday at 10am."
生成AIモデルへのプロンプト文の例Example prompts for generative AI models
「ユーザの未完了タスクを毎朝9時に通知するプログラムを作成してください。」"Please create a program that notifies users of their incomplete tasks every morning at 9am."
「ユーザが設定した簡易なアクションを自動で実行するプログラムを作成してください。」"Please create a program that automatically executes simple actions set by the user."
このようにして、ユーザは自身のタスクを効率的に管理し、手間をかけずにタスクを進行させることができる。実施例３における特定処理の流れについて図１５を用いて説明する。In this way, the user can efficiently manage his or her tasks and progress through them without hassle. The flow of the specific process in the third embodiment will be explained with reference to FIG. 15.
ステップ１：Step 1:
ユーザがタスクを入力するThe user enters the task.
入力: ユーザが端末を使用してタスク管理アプリケーションを開き、新しいタスクを入力する。Enter: The user uses the device to open a task management application and enter a new task.
データ加工: ユーザが入力したタスク名、期限、リマインダー設定などの情報をアプリケーションが受け取る。Data processing: The application receives information entered by the user, such as task name, deadline, and reminder settings.
出力: 端末が入力されたタスク情報をサーバに送信する。Output: The device sends the entered task information to the server.
具体的な動作: ユーザが「新しいタスクを追加」ボタンをクリックし、タスク名「会議の準備をする」を入力し、期限を「明日の午前10時」に設定し、「保存」ボタンをクリックする。Specific behavior: The user clicks the "Add new task" button, enters the task name "Prepare for meeting", sets the due date to "Tomorrow at 10:00 AM", and clicks the "Save" button.
ステップ２：Step 2:
サーバがタスクをデータベースに保存するThe server saves the task in the database.
入力: 端末から送信されたタスク情報。Input: Task information sent from the device.
データ加工: サーバが受信したタスク情報を解析し、データベースに保存する形式に変換する。Data processing: The server analyzes the task information received and converts it into a format suitable for storage in the database.
出力: サーバがタスク情報をデータベースに保存し、保存完了の確認メッセージを端末に送信する。Output: The server saves the task information to the database and sends a confirmation message to the terminal that the save was successful.
具体的な動作: サーバが「会議の準備をする」というタスクをデータベースに保存し、「タスクが正常に保存されました」という確認メッセージを端末に送信する。Specific operation: The server saves the task "Prepare for meeting" to the database and sends a confirmation message "Task saved successfully" to the device.
ステップ３：Step 3:
サーバが定期的にタスクをチェックするThe server periodically checks for tasks.
入力: データベースに保存されたタスク情報。Input: Task information stored in the database.
データ加工: サーバが設定された時間（例えば、毎朝9時）にデータベースをクエリし、未完了のタスクを取得する。Data processing: The server queries the database at a set time (for example, every morning at 9:00) and retrieves uncompleted tasks.
出力: サーバが取得した未完了のタスクをリスト化する。Output: Lists the incomplete tasks retrieved by the server.
具体的な動作: 毎朝9時にサーバがデータベースをチェックし、未完了のタスクをリスト化する。Specific operation: Every morning at 9am, the server checks the database and lists the uncompleted tasks.
ステップ４：Step 4:
サーバが未完了のタスクをユーザに通知するThe server notifies the user of pending tasks
入力: リスト化された未完了のタスク。Input: A list of open tasks.
データ加工: サーバが未完了のタスクリストをユーザの端末に送信する形式に変換する。Data processing: The server converts the list of incomplete tasks into a format that can be sent to the user's device.
出力: サーバが未完了のタスクリストをユーザの端末に通知する。Output: The server notifies the user of the list of incomplete tasks on their device.
具体的な動作: サーバが「おはようございます。未完了のタスクがあります。確認してください。」という通知をユーザのスマートフォンに送信する。Specific behavior: The server sends a notification to the user's smartphone saying, "Good morning. You have uncompleted tasks. Please check them."
ステップ５：Step 5:
サーバが簡易なアクションを自動実行するThe server automatically executes simple actions
入力: ユーザが設定した簡易なアクション（例えば、「メールを送る」、「リマインダーを設定する」）。Input: A simple action set by the user (e.g. "send email" or "set reminder").
データ加工: サーバが条件が満たされた場合、自動的にメール送信システムやリマインダー設定システムを呼び出し、アクションを実行する。Data processing: When the conditions are met, the server automatically calls the email sending system or reminder setting system and executes the action.
出力: サーバが簡易なアクションを実行し、その結果をユーザに通知する。Output: The server performs a simple action and notifies the user of the result.
具体的な動作: ユーザが「毎週月曜日にリマインダーを設定する」というタスクを設定した場合、サーバが毎週月曜日にリマインダー設定システムを呼び出し、リマインダーを自動的に設定する。Specific behavior: If a user sets a task to "set a reminder every Monday," the server will call the reminder setting system every Monday and automatically set the reminder.
（応用例３）(Application example 3)
次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。Next, application example 3 of embodiment example 3 will be described. In the following description, the
工場におけるロボットのメンテナンスや作業タスクの管理は、手動で行うことが多く、効率が悪い。また、必要な部品の発注やメンテナンスのリマインダー設定などの簡易なアクションも手動で行う必要があり、作業者の負担が大きい。これにより、タスクの漏れや遅延が発生しやすく、工場の運営効率が低下するという課題があるThe maintenance of robots and the management of work tasks in factories are often done manually, which is inefficient. In addition, simple actions such as ordering necessary parts and setting maintenance reminders must also be done manually, placing a heavy burden on workers. This creates the problem that tasks are easily missed or delayed, reducing the efficiency of factory operations.
応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、工場ロボットにおいて、定期的にメンテナンスや作業タスクのリストを提示する手段と、メンテナンスのリマインダーを自動設定する手段と、必要な部品の発注メールを自動送信する手段と、ロボットの自己診断結果を管理者に自動通知する手段と、を含む。これにより、工場ロボットのメンテナンスや作業タスクの管理が自動化され、作業者の負担を軽減し、タスクの漏れや遅延を防ぎ、工場の運営効率を向上させることが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to a user, means for automatically executing simple actions, means for periodically presenting a list of maintenance and work tasks for a factory robot, means for automatically setting maintenance reminders, means for automatically sending an order email for required parts, and means for automatically notifying an administrator of the results of the robot's self-diagnosis. This automates the management of maintenance and work tasks for factory robots, reducing the burden on workers, preventing missed or delayed tasks, and making it possible to improve the efficiency of factory operations.
「抽象的なタスク」とは、具体的な行動や手順が明確でない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clear specific actions or steps.
「具体的なアクション」とは、特定の手順や行動を伴う明確な作業や操作を指す。A "specific action" refers to a clear task or operation that involves specific steps or actions.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき期限を指す。A "deadline" refers to the deadline by which a particular task or action should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置を指す。"Means of conversion" refers to methods or devices for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを追跡し、進捗を監視するための方法や装置を指す。"Means of managing" refers to the methods and devices for tracking the converted actions and monitoring their progress.
「定期的にアクションリストをユーザに提示する手段」とは、設定された時間間隔でユーザに未完了のタスクやアクションを通知するための方法や装置を指す。"Means for periodically presenting a list of actions to a user" refers to a method or device for notifying a user of uncompleted tasks or actions at set intervals.
「簡易なアクションを自動実行する手段」とは、ユーザの手間を省くために、特定の簡単なタスクや操作を自動的に実行するための方法や装置を指す。"Means for automatically performing simple actions" refers to a method or device for automatically performing specific simple tasks or operations to reduce the user's effort.
「工場ロボット」とは、工場内での作業やメンテナンスを行うために設計された自動化された機械装置を指す。A "factory robot" is an automated mechanical device designed to perform work or maintenance in a factory.
「メンテナンスや作業タスクのリストを提示する手段」とは、工場ロボットに対して定期的に必要なメンテナンスや作業タスクを表示するための方法や装置を指す。"Means for presenting a list of maintenance or work tasks" refers to a method or device for displaying to a factory robot the maintenance or work tasks that need to be performed periodically.
「メンテナンスのリマインダーを自動設定する手段」とは、工場ロボットのメンテナンスが必要な時期に自動的に通知を設定するための方法や装置を指す。"Means for automatically setting maintenance reminders" refers to a method or device for automatically setting notifications when maintenance is required for a factory robot.
「必要な部品の発注メールを自動送信する手段」とは、必要な部品が不足した際に自動的に発注メールを送信するための方法や装置を指す。"Means for automatically sending an order email for required parts" refers to a method or device for automatically sending an order email when required parts are in short supply.
「ロボットの自己診断結果を管理者に自動通知する手段」とは、工場ロボットが自己診断を行い、その結果を管理者に自動的に通知するための方法や装置を指す。"Means for automatically notifying the manager of the results of a robot's self-diagnosis" refers to a method or device that allows a factory robot to perform a self-diagnosis and automatically notify the manager of the results.
この発明を実施するための形態として、工場ロボットにインストールされる「工場ロボットタスクマネージャー」システムを例に説明する。このシステムは、工場ロボットのメンテナンスや作業タスクの管理を自動化し、作業者の負担を軽減し、工場の運営効率を向上させるものである。As an example of a form for implementing this invention, we will explain a "Factory Robot Task Manager" system that is installed in factory robots. This system automates the maintenance of factory robots and the management of work tasks, reducing the burden on workers and improving the operational efficiency of the factory.
システムのプログラムSystem Programs
システムは、Pythonを用いて実装される。具体的には、以下のライブラリを使用する。The system is implemented using Python. Specifically, the following libraries are used:
scheduleライブラリ: 定期的なタスク実行schedule library: periodic task execution
smtplibライブラリ: メール送信smtplib library: Sending email
プログラムの処理説明Program processing explanation
サーバは、以下のハードウェアおよびソフトウェアを用いてデータ加工およびデータ演算を行う。The server processes and calculates data using the following hardware and software:
ハードウェア: 工場ロボットのディスプレイ、インターネット接続Hardware: Factory robot displays, internet connectivity
ソフトウェア: Python、scheduleライブラリ、smtplibライブラリSoftware: Python, schedule library, smtplib library
サーバは、毎朝9時に工場ロボットのディスプレイに未完了のメンテナンスや作業タスクのリストを表示する。これにより、ユーザはその日のタスクを把握しやすくなる。また、9時5分には、必要な部品の発注メールが自動で送信される。これにより、部品の不足による作業遅延を防ぐことができる。The server displays a list of uncompleted maintenance and work tasks on the factory robot's display every morning at 9:00. This makes it easier for users to keep track of the tasks for the day. In addition, at 9:05, an order email for the necessary parts is automatically sent. This prevents work delays due to a shortage of parts.
具体例Specific examples
例えば、毎朝9時に「部品Aの交換」と「清掃」のタスクがロボットのディスプレイに表示される。ユーザはこれを確認し、優先順位に従って作業を進めることができる。また、9時5分には、部品Aの発注メールが自動で送信されるため、ユーザは発注作業を手動で行う必要がない。For example, every morning at 9:00, the tasks "Replace part A" and "Cleaning" are displayed on the robot's display. The user can check these and proceed with the tasks according to priority. In addition, an order email for part A is automatically sent at 9:05, so the user does not have to manually place the order.
プロンプト文の例Example of a prompt
「工場ロボットタスクマネージャーを使って、毎朝9時に未完了のタスクリストを表示し、9時5分に必要な部品の発注メールを自動送信するプログラムを作成してください。」"Please create a program that uses the Factory Robot Task Manager to display a list of incomplete tasks every morning at 9:00 and automatically send an order email for the required parts at 9:05."
このようにして、工場ロボットのメンテナンスや作業タスクの管理を自動化し、作業者の負担を軽減し、工場の運営効率を向上させることができる。In this way, maintenance of factory robots and management of work tasks can be automated, reducing the burden on workers and improving factory operating efficiency.
応用例３における特定処理の流れについて図１６を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 3 is explained using Figure 16.
ステップ１：Step 1:
サーバは、毎朝9時にスケジュールライブラリを用いてタスク通知のトリガーを設定する。入力としては、タスクリストと現在の時刻があり、出力としては、タスクリストの表示指示が生成される。具体的な動作として、サーバはタスクリストを取得し、現在の時刻が9時であることを確認する。The server uses the schedule library to set a trigger for task notification at 9:00 every morning. The inputs are the task list and the current time, and the output is an instruction to display the task list. In concrete terms, the server retrieves the task list and confirms that the current time is 9:00.
ステップ２：Step 2:
サーバは、タスクリストを工場ロボットのディスプレイに表示する。入力としては、タスクリストがあり、出力としては、ディスプレイに表示されるタスクリストが生成される。具体的な動作として、サーバはタスクリストの内容をフォーマットし、ディスプレイに送信する。The server displays the task list on the display of the factory robot. The input is the task list, and the output is the task list that is displayed on the display. In concrete terms, the server formats the contents of the task list and sends it to the display.
ステップ３：Step 3:
サーバは、毎朝9時5分にスケジュールライブラリを用いて簡易アクションの自動実行のトリガーを設定する。入力としては、現在の時刻があり、出力としては、簡易アクションの実行指示が生成される。具体的な動作として、サーバは現在の時刻が9時5分であることを確認する。The server uses the schedule library to set a trigger for the automatic execution of a simple action every morning at 9:05. The input is the current time, and the output is an instruction to execute the simple action. In concrete terms, the server confirms that the current time is 9:05.
ステップ４：Step 4:
サーバは、メンテナンスのリマインダーを自動設定する。入力としては、メンテナンススケジュールがあり、出力としては、リマインダー設定が生成される。具体的な動作として、サーバはメンテナンススケジュールを確認し、リマインダーを設定する。The server automatically sets maintenance reminders. The input is the maintenance schedule, and the output is the generated reminder settings. Specifically, the server checks the maintenance schedule and sets the reminders.
ステップ５：Step 5:
サーバは、必要な部品の発注メールを自動送信する。入力としては、部品の在庫情報と発注先のメールアドレスがあり、出力としては、発注メールが生成される。具体的な動作として、サーバは在庫情報を確認し、必要な部品が不足している場合に発注メールを生成し、送信する。The server automatically sends an order email for the required parts. The input is the parts inventory information and the order recipient's email address, and the output is an order email that is generated. In concrete terms, the server checks the inventory information, and if the required parts are in short supply, it generates and sends an order email.
ステップ６：Step 6:
サーバは、ロボットの自己診断結果を管理者に自動通知する。入力としては、自己診断結果と管理者の連絡先情報があり、出力としては、通知メッセージが生成される。具体的な動作として、サーバは自己診断結果を取得し、管理者に通知メッセージを送信する。The server automatically notifies the administrator of the robot's self-diagnosis results. The inputs are the self-diagnosis results and the administrator's contact information, and the output is the generation of a notification message. In concrete terms, the server obtains the self-diagnosis results and sends a notification message to the administrator.
このようにして、工場ロボットのメンテナンスや作業タスクの管理が自動化され、作業者の負担を軽減し、工場の運営効率を向上させることができる。In this way, maintenance of factory robots and management of work tasks can be automated, reducing the burden on workers and improving the efficiency of factory operations.
なお、更に、ユーザの感情を推定する感情エンジンを組み合わせてもよい。すなわち、特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。Furthermore, an emotion engine that estimates the user's emotion may be combined. That is, the
「形態例１」"Example 1"
本発明の一実施形態として、感情エンジンを組み込んだシステムがある。このシステムは、ユーザの感情を認識し、その感情に応じてタスクの優先度を調整する。具体的には、ユーザの感情が「ストレス」であると認識した場合、リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げる。また、ユーザの感情が「喜び」であると認識した場合、楽しい活動に関連するタスクの優先度を上げる。このように、ユーザの感情に応じてタスクの優先度を動的に調整することで、ユーザの心理的な状態を考慮したタスク管理を実現する。One embodiment of the present invention is a system incorporating an emotion engine. This system recognizes the user's emotions and adjusts task priorities according to those emotions. Specifically, if the system recognizes that the user's emotion is "stress," it increases the priority of tasks related to relaxation. Also, if the system recognizes that the user's emotion is "joy," it increases the priority of tasks related to enjoyable activities. In this way, task priorities are dynamically adjusted according to the user's emotions, thereby achieving task management that takes into account the user's psychological state.
「形態例２」"Example 2"
また、感情エンジンは、ユーザの感情を認識するための手段として、ユーザの顔表情や声のトーン、ＳＮＳの投稿内容などを分析する。具体的には、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャし、それらのデータを感情認識アルゴリズムに入力する。また、ユーザが許可した場合、ＳＮＳの投稿内容も感情認識のためのデータとして利用する。これらのデータを基に、感情エンジンはユーザの現在の感情状態を認識し、それに応じてタスクの優先度を調整する。The emotion engine also analyzes the user's facial expressions, tone of voice, and social media posts as a means of recognizing the user's emotions. Specifically, it uses a camera and microphone to capture the user's facial expressions and tone of voice, and inputs this data into the emotion recognition algorithm. If the user gives permission, the content of social media posts will also be used as data for emotion recognition. Based on this data, the emotion engine recognizes the user's current emotional state and adjusts task priority accordingly.
「形態例３」"Example 3"
さらに、感情エンジンは、ユーザの感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する。具体的には、ユーザの感情が「怒り」であると認識した場合、ユーザをさらに怒らせる可能性のあるタスク（例えば、特定の人物からのメールの自動返信）を一時的に停止する。また、ユーザの感情が「喜び」であると認識した場合、ユーザの喜びを共有するためのタスク（例えば、ＳＮＳへの自動投稿）を実行する。このように、感情エンジンはユーザの感情状態を考慮したタスクの自動実行を可能にする。Furthermore, the emotion engine controls the automatic execution of tasks according to the user's emotional state. Specifically, if it recognizes that the user's emotion is "anger," it temporarily stops tasks that may further anger the user (for example, automatic replies to emails from specific people). Moreover, if it recognizes that the user's emotion is "joy," it executes a task to share the user's joy (for example, automatic posting to SNS). In this way, the emotion engine makes it possible to automatically execute tasks that take into account the user's emotional state.
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。The process flow for each example is explained below.
「形態例１」"Example 1"
ステップ１：システムは、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする。Step 1: The system captures the user's facial expressions and tone of voice using a camera and microphone.
ステップ２：次に、感情エンジンはキャプチャしたデータを感情認識アルゴリズムに入力し、ユーザの現在の感情状態を認識する。Step 2: The emotion engine then feeds the captured data into an emotion recognition algorithm to recognize the user's current emotional state.
ステップ３：感情エンジンは認識した感情に応じてタスクの優先度を調整する。例えば、感情が「ストレス」であると認識した場合、リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げる。Step 3: The emotion engine adjusts the priority of tasks depending on the emotion it recognizes. For example, if it recognizes the emotion as "stress," it increases the priority of tasks related to relaxation.
「形態例２」"Example 2"
ステップ１：システムは、ユーザが許可した場合、ＳＮＳの投稿内容を感情認識のためのデータとして利用する。Step 1: If the user gives permission, the system uses the content of social media posts as data for emotion recognition.
ステップ２：感情エンジンはＳＮＳの投稿内容を感情認識アルゴリズムに入力し、ユーザの現在の感情状態を認識する。Step 2: The emotion engine inputs the social media post content into an emotion recognition algorithm to recognize the user's current emotional state.
ステップ３：感情エンジンは認識した感情に応じてタスクの優先度を調整する。例えば、Step 3: The emotion engine adjusts the priority of tasks according to the emotions it recognizes. For example,
感情が「喜び」であると認識した場合、楽しい活動に関連するタスクの優先度を上げる。「形態例３」If the emotion is recognized as "joy," the priority of tasks related to enjoyable activities is increased. "Example 3"
ステップ１：感情エンジンはユーザの感情状態を認識する。Step 1: The emotion engine recognizes the user's emotional state.
ステップ２：感情エンジンは認識した感情に応じてタスクの自動実行を制御する。例えば、感情が「怒り」であると認識した場合、ユーザをさらに怒らせる可能性のあるタスクを一時的に停止する。Step 2: The emotion engine controls the automatic execution of tasks according to the recognized emotion. For example, if it recognizes the emotion as "anger," it will temporarily stop tasks that may further anger the user.
ステップ３：また、感情が「喜び」であると認識した場合、ユーザの喜びを共有するためのタスクを実行する。Step 3: Also, if the emotion is recognized as "joy", execute a task to share the user's joy.
（実施例１）(Example 1)
次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。Next, a first embodiment of the first embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザが入力した抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換することが困難であり、また、ユーザの感情に応じてタスクの優先度を動的に調整する機能が欠如している。このため、ユーザの心理的な状態を考慮した効率的なタスク管理が実現できないという課題がある。With conventional task management systems, it is difficult to convert the abstract tasks entered by users into concrete actions and deadlines, and they lack the functionality to dynamically adjust task priorities according to the user's emotions. This poses the problem that it is not possible to achieve efficient task management that takes into account the user's psychological state.
実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザの感情を認識し、その感情に応じてタスクの優先度を調整する手段と、感情に基づいてタスクの優先度を動的に調整する手段と、を含む。これにより、ユーザの心理的な状態を考慮した効率的なタスク管理が可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for recognizing the user's emotions and adjusting task priorities according to those emotions, and means for dynamically adjusting task priorities based on emotions. This enables efficient task management that takes into account the user's psychological state.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを実行するために必要な具体的な手順やステップを指す。"Concrete actions" refer to the concrete procedures or steps required to accomplish an abstract task.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき日時を指す。A "deadline" refers to the date and time when a particular task or action should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や技術を指す。"Means of transformation" refers to the methods and techniques used to transform abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換された具体的なアクションや期日を整理し、追跡するための方法や技術を指す。"Means of management" refers to the methods and techniques used to organize and track the specific actions and deadlines that are converted.
「提示する手段」とは、ユーザに対してアクションリストを表示するための方法や技術を指す。"Means of presentation" refers to the method or technology used to display the action list to the user.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のアクションを自動的に実行するための方法や技術を指す。"Means of automated execution" refers to methods or technologies for automatically executing a specific action without user intervention.
「感情を認識する手段」とは、ユーザの感情を検出し、識別するための方法や技術を指す。"Means of emotion recognition" refers to methods and technologies for detecting and identifying a user's emotions.
「優先度を調整する手段」とは、タスクの重要度や緊急度を変更するための方法や技術を指す。"Means of adjusting priority" refers to methods or techniques for changing the importance or urgency of a task.
「動的に調整する手段」とは、リアルタイムでタスクの優先度を変更するための方法や技術を指す。"Dynamic adjustment means" refers to methods and techniques for changing task priorities in real time.
発明を実施するための形態Form for implementing the invention
本発明は、ユーザが入力した抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換し、さらにユーザの感情に応じてタスクの優先度を動的に調整するシステムである。このシステムは、サーバ、端末、ユーザの三者が連携して動作する。This invention is a system that converts abstract tasks entered by users into concrete actions and deadlines, and dynamically adjusts task priorities according to the user's emotions. This system works in cooperation with a server, a terminal, and a user.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
サーバ: 高性能な計算能力を持つサーバを使用する。具体的には、クラウドベースのサーバ（例: Amazon Web Services、Microsoft Azure）を利用する。Server: Use a server with high-performance computing power. Specifically, use a cloud-based server (e.g., Amazon Web Services, Microsoft Azure).
端末: ユーザが操作するためのデバイス。具体的には、スマートフォン、タブレット、パソコンなどが含まれる。Terminal: A device that is operated by a user. Examples include smartphones, tablets, and computers.
ソフトウェア: 自然言語処理（NLP）エンジンとして「spaCy」や「NLTK」、感情分析アルゴリズムとして「IBM Watson」や「Microsoft Azure Text Analytics」を使用する。Software: Uses "spaCy" and "NLTK" as natural language processing (NLP) engines, and "IBM Watson" and "Microsoft Azure Text Analytics" as sentiment analysis algorithms.
プログラムの処理Program processing
1. ユーザがタスクを入力する1. The user enters a task.
ユーザは、端末の入力フィールドに抽象的なタスクを入力する。例えば、「プロジェクトの進行管理をする」と入力する。The user enters an abstract task into an input field on the device. For example, the user might enter "Manage the progress of a project."
2. 端末が入力をサーバに送信する2. The device sends the input to the server.
端末は、ユーザが入力したタスクをHTTPリクエストを用いてサーバに送信する。The terminal sends the task entered by the user to the server using an HTTP request.
3. サーバがタスクを解析する3. The server analyzes the task.
サーバは、受信したタスクを自然言語処理（NLP）エンジンに渡し、タスクを解析する。例えば、「spaCy」や「NLTK」を使用して、抽象的なタスクを具体的なステップに分解する。The server passes the received task to a natural language processing (NLP) engine to analyze the task. For example, it uses "spaCy" or "NLTK" to break down the abstract task into concrete steps.
4. サーバが具体的なアクションを生成する4. The server generates the specific action.
サーバは、解析結果に基づいて具体的なアクションを生成する。例えば、「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」というアクションを生成する。The server generates specific actions based on the analysis results. For example, it generates an action such as "list each task in the project and set a due date for each one."
5. サーバが生成結果を端末に送信する5. The server sends the generated results to the terminal.
サーバは、生成した具体的なアクションをHTTPレスポンスを用いて端末に送信する。The server sends the specific action it has generated to the terminal using an HTTP response.
6. 端末がユーザにフィードバックを表示する6. The device displays feedback to the user
端末は、受信した具体的なアクションをユーザに表示する。例えば、「タスク1: 企画書作成（期日: 2023年10月10日）、タスク2: チームミーティング（期日: 2023年10月12日）」と表示する。The device will display the specific actions received to the user. For example, it might display "Task 1: Proposal writing (Deadline: October 10, 2023), Task 2: Team meeting (Deadline: October 12, 2023)."
7. ユーザが感情を入力する7. User inputs emotion
ユーザは、感情エンジンを組み込んだシステムの入力フィールドに自分の感情を入力する。例えば、「ストレス」と入力する。The user enters their emotion into an input field in the system that incorporates the emotion engine. For example, they enter "stress."
8. 端末が入力をサーバに送信する8. The device sends the input to the server
端末は、ユーザが入力した感情をHTTPリクエストを用いてサーバに送信する。The device sends the emotion entered by the user to the server using an HTTP request.
9. サーバが感情を認識する9. The server recognizes emotions
サーバは、受信した感情を感情分析アルゴリズムに渡し、感情を認識する。例えば、「IBM Watson」や「Microsoft Azure Text Analytics」を使用する。The server passes the received emotions to a sentiment analysis algorithm to recognize them. For example, it uses IBM Watson or Microsoft Azure Text Analytics.
10. サーバがタスクの優先度を調整する10. The server adjusts task priorities
サーバは、認識した感情に基づいてタスクの優先度を動的に調整する。例えば、「ストレス」を感じている場合、リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げる。The server dynamically adjusts task priorities based on the emotions it recognizes. For example, if you feel "stressed," it will increase the priority of relaxation-related tasks.
11. サーバが調整結果を端末に送信する11. The server sends the adjustment results to the device.
サーバは、調整したタスクの優先度をHTTPレスポンスを用いて端末に送信する。The server sends the adjusted task priority to the terminal using an HTTP response.
12. 端末がユーザにフィードバックを表示する12. The device displays feedback to the user
端末は、受信した調整結果をユーザに表示する。例えば、「タスク1: ヨガセッション（優先度: 高）、タスク2: 散歩（優先度: 中）」と表示する。The device will display the received adjustment results to the user. For example, it might display "Task 1: Yoga session (high priority), Task 2: Walk (medium priority)."
具体例Specific examples
ユーザの入力: 「プロジェクトの進行管理をする」User input: "Manage project progress."
端末の送信: HTTPリクエストで「プロジェクトの進行管理をする」をサーバに送信Device send: Send an HTTP request to the server to "manage project progress."
サーバの解析: NLPエンジン（例: spaCy）で「プロジェクトの進行管理をする」を解析Server analysis: Analyze "Manage project progress" using an NLP engine (e.g. spaCy)
サーバの生成: 「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションを生成Generating a server: Generate a specific action such as "List each task in the project and set a due date for each one."
サーバの送信: HTTPレスポンスで生成結果を端末に送信Server transmission: Sends the generated results to the terminal via HTTP response
端末の表示: 「タスク1: 企画書作成（期日: 2023年10月10日）、タスク2: チームミーティング（期日: 2023年10月12日）」と表示Display on device: "Task 1: Proposal writing (Due: October 10, 2023), Task 2: Team meeting (Due: October 12, 2023)"
ユーザの入力: 「ストレス」User input: "stress"
端末の送信: HTTPリクエストで「ストレス」をサーバに送信Device transmission: Send "stress" to the server via HTTP request
サーバの認識: 感情分析アルゴリズム（例: IBM Watson）で「ストレス」を認識Server recognition: Recognize "stress" using sentiment analysis algorithms (e.g. IBM Watson)
サーバの調整: リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げるServer tuning: Increase priority of relaxation related tasks
サーバの送信: HTTPレスポンスで調整結果を端末に送信Server transmission: Sends the adjustment results to the device via HTTP response
端末の表示: 「タスク1: ヨガセッション（優先度: 高）、タスク2: 散歩（優先度: 中）」と表示Device display: "Task 1: Yoga session (high priority), Task 2: Walk (medium priority)"
プロンプト文の例Example of a prompt
プロンプト文: 「ユーザが『プロジェクトの進行管理をする』と入力した場合、具体的なアクションと期日を生成してください。」Prompt text: "If the user types 'Manage project progress', generate specific actions and due dates."
プロンプト文: 「ユーザが『ストレス』と入力した場合、リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げる方法を教えてください。」Prompt: "If the user types 'stress', how can I increase the priority of relaxation-related tasks?"
実施例１における特定処理の流れについて図１７を用いて説明する。The flow of the identification process in Example 1 is explained using Figure 17.
プログラムの処理の流れProgram processing flow
タスク管理アプリケーションTask management application
ステップ１：Step 1:
ユーザがタスクを入力する。The user enters the task.
入力: ユーザは、端末の入力フィールドに「プロジェクトの進行管理をする」と入力する。Input: The user types "Manage project progress" into the device's input field.
具体的な動作: ユーザが入力フィールドにテキストを入力し、送信ボタンを押す。Specific behavior: The user enters text into the input field and presses the submit button.
出力: 入力されたタスクが端末に保存される。Output: The entered tasks are saved to the device.
ステップ２：Step 2:
端末が入力をサーバに送信する。The device sends the input to the server.
入力: ユーザが入力したタスクデータ。Input: Task data entered by the user.
具体的な動作: 端末は、HTTPリクエストを生成し、入力されたタスクデータをサーバに送信する。Specific operation: The device generates an HTTP request and sends the entered task data to the server.
出力: サーバがタスクデータを受信する。Output: The server receives the task data.
ステップ３：Step 3:
サーバがタスクを解析する。The server analyzes the task.
入力: 受信したタスクデータ。Input: Received task data.
具体的な動作: サーバは、自然言語処理（NLP）エンジン（例: spaCy）を使用して、タスクデータを解析する。Specific behavior: The server parses the task data using a natural language processing (NLP) engine (e.g. spaCy).
データ加工: 抽象的なタスクを具体的なステップに分解する。Data processing: Break down abstract tasks into concrete steps.
出力: 解析結果として具体的なアクションリストが生成される。Output: A specific list of actions is generated as a result of the analysis.
ステップ４：Step 4:
サーバが具体的なアクションを生成する。The server generates the specific action.
入力: 解析結果のデータ。Input: Analysis result data.
具体的な動作: サーバは、解析結果に基づいて具体的なアクションを生成する。Specific action: The server generates a specific action based on the analysis results.
データ加工: 具体的なアクションに期日を設定する。Data processing: Set deadlines for specific actions.
出力: 生成された具体的なアクションリスト。Output: The specific list of actions generated.
ステップ５：Step 5:
サーバが生成結果を端末に送信する。The server sends the generated results to the device.
入力: 生成された具体的なアクションリスト。Input: The specific action list to be generated.
具体的な動作: サーバは、HTTPレスポンスを生成し、具体的なアクションリストを端末に送信する。Specific operation: The server generates an HTTP response and sends a specific action list to the terminal.
出力: 端末が具体的なアクションリストを受信する。Output: The device receives a list of specific actions.
ステップ６：Step 6:
端末がユーザにフィードバックを表示する。The device displays feedback to the user.
入力: 受信した具体的なアクションリスト。Input: The specific list of actions received.
具体的な動作: 端末は、受信したアクションリストをユーザインターフェースに表示する。Specific operation: The device displays the received action list in the user interface.
出力: ユーザが具体的なアクションリストを確認できる。Output: The user can see a list of specific actions.
感情エンジンを組み込んだシステムA system incorporating an emotion engine
ステップ１：Step 1:
ユーザが感情を入力する。The user inputs their emotion.
入力: ユーザは、感情エンジンを組み込んだシステムの入力フィールドに「ストレス」と入力する。Input: The user enters "stress" into an input field in a system that incorporates an emotion engine.
具体的な動作: ユーザが入力フィールドに感情を入力し、送信ボタンを押す。Specific behavior: The user enters an emotion into the input field and presses the send button.
出力: 入力された感情データが端末に保存される。Output: The input emotion data is saved on the device.
ステップ２：Step 2:
端末が入力をサーバに送信する。The device sends the input to the server.
入力: ユーザが入力した感情データ。Input: Emotion data entered by the user.
具体的な動作: 端末は、HTTPリクエストを生成し、入力された感情データをサーバに送信する。Specific operation: The device generates an HTTP request and sends the input emotion data to the server.
出力: サーバが感情データを受信する。Output: The server receives the emotion data.
ステップ３：Step 3:
サーバが感情を認識する。The server recognizes the emotion.
入力: 受信した感情データ。Input: Received emotion data.
具体的な動作: サーバは、感情分析アルゴリズム（例: IBM Watson）を使用して、感情データを解析する。Specific behavior: The server analyzes the sentiment data using a sentiment analysis algorithm (e.g. IBM Watson).
データ加工: 感情データを「ストレス」などの具体的な感情に分類する。Data processing: Classify emotion data into specific emotions such as "stress."
出力: 認識された感情データ。Output: Recognized emotion data.
ステップ４：Step 4:
サーバがタスクの優先度を調整する。The server adjusts task priorities.
入力: 認識された感情データと既存のタスクリスト。Input: Recognized emotion data and existing task list.
具体的な動作: サーバは、認識された感情に基づいてタスクの優先度を動的に調整する。Specific behavior: The server dynamically adjusts task priorities based on the recognized emotions.
データ加工: リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げる。Data processing: Increase the priority of relaxation-related tasks.
出力: 調整されたタスクリスト。Output: The adjusted task list.
ステップ５：Step 5:
サーバが調整結果を端末に送信する。The server sends the adjustment results to the device.
入力: 調整されたタスクリスト。Input: The adjusted task list.
具体的な動作: サーバは、HTTPレスポンスを生成し、調整されたタスクリストを端末に送信する。Specific operation: The server generates an HTTP response and sends the adjusted task list to the device.
出力: 端末が調整されたタスクリストを受信する。Output: The device receives the adjusted task list.
ステップ６：Step 6:
端末がユーザにフィードバックを表示する。The device displays feedback to the user.
入力: 受信した調整されたタスクリスト。Input: The adjusted task list received.
具体的な動作: 端末は、受信したタスクリストをユーザインターフェースに表示する。Specific operation: The device displays the received task list in the user interface.
出力: ユーザが調整されたタスクリストを確認できる。Output: The user can see the adjusted task list.
（応用例１）(Application example 1)
次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。Next, application example 1 of embodiment example 1 will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムは、抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する機能や、ユーザの感情に基づいてタスクの優先度を調整する機能が不足しているため、ユーザの心理的な状態を考慮した効率的なタスク管理が難しい。また、工場内の生産タスクを効率的に管理するための具体的な手段が不足しており、生産ラインのボトルネックを特定し、作業員の感情に基づいて作業負荷を調整することが困難であるTraditional task management systems lack the ability to convert abstract tasks into concrete actions or adjust task priorities based on the user's emotions, making it difficult to efficiently manage tasks while taking into account the user's psychological state. In addition, they lack concrete means to efficiently manage production tasks in factories, making it difficult to identify bottlenecks on the production line and adjust the workload based on the emotions of workers.
応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザの感情を認識し、その感情に応じてタスクの優先度を調整する手段と、工場内の生産タスクを効率的に管理する手段と、工場の各生産ステップの時間を計測し、ボトルネックを特定する手段と、作業員の感情に基づいて作業負荷を調整する手段と、を含む。これにより、ユーザの心理的な状態を考慮した効率的なタスク管理が可能となり、工場内の生産タスクの効率的な管理と作業員の感情に基づいた作業負荷の調整が可能となる。The specific processing by the
「抽象的なタスク」とは、具体的な行動や手順が明確でない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clear specific actions or steps.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを達成するために必要な具体的な行動や手順を指す。"Concrete actions" refer to the concrete actions or steps required to accomplish an abstract task.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき期限を指す。A "deadline" refers to the deadline by which a particular task or action should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置を指す。"Means of conversion" refers to methods or devices for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを効率的に整理し、追跡するための方法や装置を指す。"Means of management" refers to methods and devices for efficiently organizing and tracking the converted actions.
「提示する手段」とは、ユーザにアクションリストを視覚的または聴覚的に提供するための方法や装置を指す。"Presentation means" refers to a method or device for providing the action list to the user visually or audibly.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のアクションを自動的に実行するための方法や装置を指す。"Means for automatic execution" refers to a method or device for automatically executing a particular action without user intervention.
「感情を認識する手段」とは、ユーザの感情状態を検出し、識別するための方法や装置を指す。"Means for recognizing emotions" refers to methods and devices for detecting and identifying a user's emotional state.
「優先度を調整する手段」とは、タスクの重要度や緊急度を変更するための方法や装置を指す。"Means for adjusting priority" refers to a method or device for changing the importance or urgency of a task.
「生産タスク」とは、工場内で行われる具体的な生産活動や作業を指す。"Production tasks" refers to the specific production activities and work carried out within a factory.
「効率的に管理する手段」とは、生産タスクを最適化し、効率的に遂行するための方法や装置を指す。"Efficient management means" refers to methods and devices for optimizing and efficiently carrying out production tasks.
「生産ステップ」とは、製品の製造過程における個々の作業や工程を指す。"Production step" refers to each task or process in the manufacturing process of a product.
「ボトルネック」とは、生産プロセスにおいて全体の効率を低下させる原因となる遅延や障害を指す。A "bottleneck" refers to a delay or obstacle in a production process that reduces the overall efficiency.
「作業負荷を調整する手段」とは、作業員の負担を適切に分配し、調整するための方法や装置を指す。"Means for adjusting workload" refers to methods and devices for appropriately allocating and adjusting the burden on workers.
この発明を実施するためのシステムは、以下のような構成を持つ。サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段、変換したアクションを管理する手段、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段、簡易なアクションを自動実行する手段、ユーザの感情を認識し、その感情に応じてタスクの優先度を調整する手段、工場内の生産タスクを効率的に管理する手段、工場の各生産ステップの時間を計測し、ボトルネックを特定する手段、作業員の感情に基づいて作業負荷を調整する手段を含む。A system for implementing this invention has the following configuration: The server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for recognizing the user's emotions and adjusting task priorities in accordance with those emotions, means for efficiently managing production tasks within a factory, means for measuring the time for each production step in the factory and identifying bottlenecks, and means for adjusting the workload based on the emotions of workers.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: 工場ロボット、感情認識カメラHardware: Factory robots, emotion recognition cameras
ソフトウェア: EmotionEngine（感情認識ライブラリ）、TaskManager（タスク管理ライブラリ）Software: EmotionEngine (emotion recognition library), TaskManager (task management library)
プログラムの処理説明Program processing explanation
サーバは、まずEmotionEngineを初期化し、感情認識の準備を行う。次に、TaskManagerを初期化し、タスク管理の準備を行う。ユーザが抽象的なタスクを入力すると、サーバはこれを具体的なアクションに変換し、TaskManagerに追加する。具体的なアクションには期日が設定され、定期的にユーザに提示される。The server first initializes the EmotionEngine and prepares for emotion recognition. Next, it initializes the TaskManager and prepares for task management. When the user inputs an abstract task, the server converts it into a concrete action and adds it to the TaskManager. Deadlines are set for the concrete actions, and they are periodically presented to the user.
サーバは、EmotionEngineを使用して工場内の作業員の感情を認識し、その感情に基づいてタスクの優先度を調整する。例えば、作業員がストレスを感じている場合、リラクゼーション関連のタスクの優先度を上げる。また、工場内の生産タスクを効率的に管理するために、各生産ステップの時間を計測し、ボトルネックを特定する。これにより、作業員の感情に基づいて作業負荷を調整することが可能となる。The server uses the EmotionEngine to recognize the emotions of workers in the factory and adjust task priorities based on those emotions. For example, if a worker is feeling stressed, it increases the priority of relaxation-related tasks. It also measures the time of each production step and identifies bottlenecks to efficiently manage production tasks in the factory. This makes it possible to adjust the workload based on the emotions of workers.
具体例Specific examples
例えば、工場管理者が「生産ラインの効率を上げる」というタスクを入力した場合、サーバはこれを「各生産ステップの時間を計測する」と「ボトルネックを特定する」という具体的なアクションに変換する。また、作業員がストレスを感じている場合、リラクゼーション関連のタスクの優先度を上げることで、作業員の心理的な負担を軽減する。For example, if a factory manager inputs the task "Improve the efficiency of the production line," the server converts this into specific actions such as "Measure the time for each production step" and "Identify bottlenecks." In addition, if a worker is feeling stressed, the server can increase the priority of relaxation-related tasks to reduce the psychological burden on the worker.
プロンプト文の例Example of a prompt
工場管理者が「生産ラインの効率を上げる」というタスクを入力した場合、具体的なアクションに変換してください。また、作業員の感情がストレスである場合、リラクゼーション関連のタスクの優先度を上げるようにしてください。If a factory manager types a task like "Increase the efficiency of the production line," translate it into a concrete action. Also, if the worker's emotion is stress, make sure to increase the priority of relaxation-related tasks.
応用例１における特定処理の流れについて図１８を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 1 is explained using Figure 18.
ステップ１：Step 1:
サーバは、EmotionEngineを初期化し、感情認識の準備を行う。EmotionEngineは、感情認識カメラからの映像データを入力として受け取り、ユーザの表情や音声から感情を解析する。出力として、ユーザの感情状態（例：ストレス、喜び）を得る。The server initializes the EmotionEngine and prepares it for emotion recognition. The EmotionEngine receives video data from the emotion recognition camera as input and analyzes emotions from the user's facial expressions and voice. As output, it obtains the user's emotional state (e.g., stress, joy).
ステップ２：Step 2:
サーバは、TaskManagerを初期化し、タスク管理の準備を行う。TaskManagerは、ユーザから入力されたタスクデータを管理するためのデータベースを構築する。入力として、タスクのリストや期日などの情報を受け取り、出力として、管理されたタスクリストを提供する。The server initializes TaskManager and prepares for task management. TaskManager builds a database to manage task data entered by the user. It receives information such as task lists and due dates as input, and provides the managed task list as output.
ステップ３：Step 3:
ユーザは、抽象的なタスクをサーバに入力する。例えば、「生産ラインの効率を上げる」というタスクを入力する。サーバは、この抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する。具体的なアクションとして、「各生産ステップの時間を計測する」や「ボトルネックを特定する」などが生成される。入力は抽象的なタスクであり、出力は具体的なアクションリストである。The user inputs an abstract task into the server. For example, the user inputs the task "Improve the efficiency of the production line." The server converts this abstract task into concrete actions. Specific actions generated include "Measure the time for each production step" and "Identify bottlenecks." The input is the abstract task, and the output is a list of concrete actions.
ステップ４：Step 4:
サーバは、具体的なアクションをTaskManagerに追加し、各アクションに期日を設定する。TaskManagerは、これらのアクションをデータベースに保存し、管理する。入力は具体的なアクションリストと期日であり、出力は更新されたタスクリストである。The server adds specific actions to the TaskManager and sets a due date for each action. The TaskManager stores and manages these actions in a database. The input is a list of specific actions and due dates, and the output is an updated task list.
ステップ５：Step 5:
サーバは、定期的にアクションリストをユーザに提示する。ユーザ端末に通知を送信し、アクションリストを表示する。入力は更新されたタスクリストであり、出力はユーザに提示されたアクションリストである。The server periodically presents the action list to the user. It sends a notification to the user's terminal and displays the action list. The input is the updated task list, and the output is the action list presented to the user.
ステップ６：Step 6:
サーバは、EmotionEngineを使用して工場内の作業員の感情を認識する。感情認識カメラからの映像データを入力として受け取り、作業員の感情状態を解析する。出力として、作業員の感情状態（例：ストレス、喜び）を得る。The server uses EmotionEngine to recognize the emotions of workers in the factory. It takes the video data from the emotion recognition camera as input and analyzes the emotional state of the worker. As output, it gets the emotional state of the worker (e.g., stress, joy).
ステップ７：Step 7:
サーバは、作業員の感情に基づいてタスクの優先度を調整する。例えば、作業員がストレスを感じている場合、リラクゼーション関連のタスクの優先度を上げる。入力は作業員の感情状態であり、出力は調整されたタスクの優先度である。The server adjusts task priorities based on the worker's emotions. For example, if the worker is feeling stressed, it increases the priority of relaxation-related tasks. The input is the worker's emotional state, and the output is the adjusted task priorities.
ステップ８：Step 8:
サーバは、工場内の生産タスクを効率的に管理するために、各生産ステップの時間を計測し、ボトルネックを特定する。生産ラインのセンサーデータを入力として受け取り、各ステップの時間を解析する。出力として、ボトルネックの特定結果を得る。The server measures the time for each production step and identifies bottlenecks in order to efficiently manage production tasks in the factory. It receives sensor data from the production line as input and analyzes the time for each step. As output, it obtains the results of identifying bottlenecks.
ステップ９：Step 9:
サーバは、作業員の感情に基づいて作業負荷を調整する。例えば、作業員がストレスを感じている場合、作業負荷を軽減するための調整を行う。入力は作業員の感情状態と生産タスクのデータであり、出力は調整された作業負荷である。The server adjusts the workload based on the worker's emotions. For example, if a worker is feeling stressed, it makes adjustments to reduce the workload. The input is the worker's emotional state and production task data, and the output is the adjusted workload.
（実施例２）(Example 2)
次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。Next, a second embodiment of the second embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換することが困難であり、ユーザが設定した期日に応じてアクションを効果的に管理することができなかった。また、ユーザの感情状態を考慮したタスクの優先度調整が行われず、ユーザのストレスや効率低下を招く可能性があった。さらに、ユーザがアクションを完了した場合のリスト更新や、感情認識のためのデータ収集が不十分であったIn conventional task management systems, it was difficult to convert abstract tasks into concrete actions and deadlines, and actions could not be effectively managed according to deadlines set by the user. In addition, task priorities were not adjusted taking into account the user's emotional state, which could lead to user stress and reduced efficiency. Furthermore, list updates when the user completed an action and data collection for emotion recognition were insufficient.
実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザが設定した期日に応じてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する手段と、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションを表示する手段と、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャし、感情認識アルゴリズムに入力する手段と、ユーザが許可した場合、SNSの投稿内容を感情認識のためのデータとして利用する手段と、ユーザの感情状態に応じてタスクの優先度を調整する手段を含む。これにより、ユーザのタスク管理が効率的に行われ、ユーザの感情状態に応じた柔軟なタスクの優先度調整が可能となる。The specific processing by the
「抽象的なタスク」とは、具体的な行動や期日が明確に定義されていない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを実行可能な形に変換した、明確な行動や作業を指す。"Concrete action" refers to a specific action or task that transforms an abstract task into an actionable form.
「期日」とは、特定のアクションやタスクが完了するべき日付を指す。A "deadline" is the date by which a particular action or task should be completed.
「管理する手段」とは、アクションやタスクの状態を追跡し、必要に応じて更新や変更を行うための方法やシステムを指す。"Means of management" refers to the methods or systems for tracking the status of an action or task and making updates or changes as necessary.
「提示する手段」とは、ユーザに情報を表示するための方法やシステムを指す。"Presentation means" refers to a method or system for displaying information to a user.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のアクションやタスクを自動的に実行するための方法やシステムを指す。"Means for automated execution" refers to a method or system for automatically executing a particular action or task without user intervention.
「ソートする手段」とは、特定の基準に基づいてデータを順序付けるための方法やシステムを指す。"A means of sorting" refers to a method or system for ordering data based on specific criteria.
「キャプチャする手段」とは、カメラやマイクロフォンを使用してユーザの顔表情や声のトーンを収集するための方法やシステムを指す。"Means for capturing" refers to a method or system for capturing a user's facial expressions and tone of voice using a camera or microphone.
「感情認識アルゴリズム」とは、収集されたデータを分析してユーザの感情状態を特定するための計算手法やプログラムを指す。"Emotion recognition algorithm" refers to a computational method or program that analyzes collected data to identify a user's emotional state.
「優先度を調整する手段」とは、ユーザの感情状態に応じてタスクの重要度や実行順序を変更するための方法やシステムを指す。"Means for adjusting priority" refers to a method or system for changing the importance or execution order of tasks depending on the user's emotional state.
この発明は、ユーザのタスク管理を効率的に行い、ユーザの感情状態に応じた柔軟なタスクの優先度調整を可能にするシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。This invention is a system that efficiently manages a user's tasks and enables flexible adjustment of task priorities according to the user's emotional state. A specific embodiment of this system is described below.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
サーバ:Server:
データベース: アクション情報やユーザデータを保存するためのデータベースシステム（例: MySQL, PostgreSQL）Database: A database system for storing action information and user data (e.g. MySQL, PostgreSQL)
感情認識アルゴリズム: ユーザの顔表情や声のトーンを分析するためのアルゴリズム（例: OpenCV, TensorFlow）Emotion recognition algorithms: Algorithms for analyzing the user's facial expressions and tone of voice (e.g. OpenCV, TensorFlow)
ソートアルゴリズム: アクションを期日順に並べ替えるためのアルゴリズムSorting algorithm: Algorithm for sorting actions by due date
端末:Device:
カメラ: ユーザの顔表情をキャプチャするためのデバイスCamera: A device for capturing the user's facial expressions
マイクロフォン: ユーザの声のトーンをキャプチャするためのデバイスMicrophone: A device for capturing the tone of a user's voice.
アプリケーション: ユーザがアクションを入力・管理するためのソフトウェア（例: モバイルアプリ、ウェブアプリ）Application: Software that allows users to enter and manage actions (e.g. mobile app, web app)
プログラムの処理Program processing
サーバは、ユーザが入力した抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する。変換されたアクションはデータベースに保存され、ユーザが設定した期日に応じてソートされる。ソートされたアクションリストは、定期的にユーザの端末に送信され、表示される。The server converts the abstract tasks entered by the user into concrete actions and due dates. The converted actions are stored in a database and sorted according to the due dates set by the user. The sorted action list is periodically sent to the user's device and displayed.
端末は、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする。これらのデータはリアルタイムでサーバに送信され、感情認識アルゴリズムに入力される。ユーザが許可した場合、SNSの投稿内容も感情認識のためのデータとして利用される。The device uses a camera and microphone to capture the user's facial expressions and tone of voice. This data is sent to a server in real time and input into an emotion recognition algorithm. If the user gives permission, the content of social media posts can also be used as data for emotion recognition.
サーバは、感情認識アルゴリズムを用いてユーザの感情状態を認識し、それに応じてタスクの優先度を調整する。例えば、ユーザがストレスを感じている場合、重要度の低いタスクを後回しにするように設定する。The server uses emotion recognition algorithms to understand the user's emotional state and adjusts task priorities accordingly. For example, if the user is feeling stressed, it will postpone less important tasks.
具体例Specific examples
ユーザが「2023年10月10日までにレポートを提出する」というアクションを設定する場合、以下のような処理が行われる。When a user sets an action to "Submit a report by October 10, 2023," the following processing occurs:
1. ユーザは、アクションを端末のアプリケーションに入力し、登録ボタンを押す。1. The user enters the action into the device's application and presses the registration button.
2. 端末は、入力されたアクション情報をサーバに送信する。2. The device sends the entered action information to the server.
3. サーバは、受信したアクション情報をデータベースに保存し、他のアクションと共に期日順にソートする。3. The server stores the received action information in a database and sorts it along with other actions by due date.
4. 期日が近づくと、サーバはこのアクションを優先的にユーザの端末に表示する。4. As the deadline approaches, the server will prioritize displaying this action on the user's device.
5. ユーザがレポートを提出し、アクションを完了したと端末でマークすると、サーバはこのアクションをデータベースから削除し、更新されたアクションリストを端末に送信する。5. Once the user submits the report and marks the action as completed on the device, the server removes this action from the database and sends an updated action list to the device.
プロンプト文の例Example of a prompt
生成AIモデルへの入力プロンプト文:Input prompt for generative AI model:
ユーザが設定した期日に応じてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示するプログラムを作成してください。また、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションを表示する機能も追加してください。Write a program that sorts the actions according to the due date set by the user, and displays them with the actions closest to their due date first. Also, when the user completes an action, add a function to remove it from the list and display the remaining actions.
さらに、ユーザの感情を認識するために、カメラやマイクロフォンを用いて顔表情や声のトーンをキャプチャし、感情認識アルゴリズムに入力する機能を追加してください。ユーザが許可した場合、SNSの投稿内容も感情認識のためのデータとして利用してください。これらのデータを基に、ユーザの現在の感情状態を認識し、それに応じてタスクの優先度を調整する機能も実装してください。Furthermore, in order to recognize the user's emotions, please add a function to capture facial expressions and tone of voice using a camera and microphone and input them into the emotion recognition algorithm. If the user allows it, please also use the contents of social media posts as data for emotion recognition. Based on this data, please also implement a function to recognize the user's current emotional state and adjust the priority of tasks accordingly.
実施例２における特定処理の流れについて図１９を用いて説明する。The flow of the identification process in Example 2 is explained using Figure 19.
ステップ１：Step 1:
ユーザは、アクションを登録するために端末のアプリケーションを使用する。ユーザはアクションの内容と期日を入力し、登録ボタンを押す。入力データはアクションの内容と期日である。端末はこのデータをサーバに送信する。具体的な動作として、ユーザが「2023年10月10日までにレポートを提出する」というアクションを入力し、登録ボタンを押す。The user uses the application on the device to register an action. The user inputs the action content and due date, and presses the register button. The input data is the action content and due date. The device sends this data to the server. In concrete terms, the user inputs the action "Submit a report by October 10, 2023" and presses the register button.
ステップ２：Step 2:
サーバは、受信したアクション情報をデータベースに保存する。入力データは端末から送信されたアクション情報である。サーバはこのデータをデータベースに格納する。具体的な動作として、サーバは「レポートを提出する」というアクションとその期日をデータベースに保存する。The server saves the received action information in a database. The input data is the action information sent from the terminal. The server stores this data in a database. Specifically, the server saves the action "submit a report" and its due date in the database.
ステップ３：Step 3:
サーバは、データベースに保存されたアクション情報を取得し、期日を基にソートアルゴリズムを適用する。入力データはデータベースから取得したアクション情報である。サーバはソートアルゴリズムを用いてアクションを期日順に並べ替える。具体的な動作として、サーバは複数のアクションを期日順にソートする。The server retrieves action information stored in the database and applies a sorting algorithm based on the due date. The input data is the action information retrieved from the database. The server uses the sorting algorithm to sort the actions by due date. Specifically, the server sorts multiple actions by due date.
ステップ４：Step 4:
サーバは、ソートされたアクションリストをユーザの端末に送信する。入力データはソートされたアクションリストである。サーバはこのリストを端末に送信する。具体的な動作として、サーバはソートされたアクションリストを端末に送信し、端末はそれをユーザに表示する。The server sends the sorted action list to the user's terminal. The input data is the sorted action list. The server sends this list to the terminal. In concrete terms, the server sends the sorted action list to the terminal, and the terminal displays it to the user.
ステップ５：Step 5:
ユーザは、アクションを完了した場合、端末のアプリケーションでそのアクションを完了としてマークする。入力データは完了マークされたアクション情報である。端末はこの情報をサーバに送信する。具体的な動作として、ユーザが「レポートを提出した」としてアクションを完了マークする。When a user completes an action, the user marks the action as completed in the terminal application. The input data is the action information marked as completed. The terminal sends this information to the server. The specific operation is that the user marks the action as completed, indicating that "the report has been submitted."
ステップ６：Step 6:
サーバは、データベースから該当のアクションを削除し、更新された未完了のアクションリストを再度ユーザの端末に送信する。入力データは完了マークされたアクション情報である。サーバはデータベースから該当のアクションを削除し、未完了のアクションリストを生成する。具体的な動作として、サーバは「レポートを提出する」というアクションをデータベースから削除し、更新されたアクションリストを端末に送信する。The server deletes the corresponding action from the database and sends an updated list of incomplete actions to the user's device again. The input data is the action information marked as completed. The server deletes the corresponding action from the database and generates a list of incomplete actions. Specifically, the server deletes the action "Submit a report" from the database and sends an updated list of actions to the device.
ステップ７：Step 7:
端末は、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする。入力データはユーザの顔表情と声のトーンである。端末はこれらのデータをリアルタイムでサーバに送信する。具体的な動作として、端末はユーザの顔表情と声のトーンをキャプチャし、サーバに送信する。The device uses a camera and microphone to capture the user's facial expressions and tone of voice. The input data is the user's facial expressions and tone of voice. The device transmits this data to the server in real time. In concrete terms, the device captures the user's facial expressions and tone of voice and transmits them to the server.
ステップ８：Step 8:
サーバは、感情認識アルゴリズムを用いてキャプチャされたデータを分析し、ユーザの現在の感情状態を認識する。入力データはキャプチャされた顔表情と声のトーンである。サーバは感情認識アルゴリズムを適用し、ユーザの感情状態を特定する。具体的な動作として、サーバは「ユーザが疲れている」と判断する。The server analyzes the captured data using an emotion recognition algorithm to recognize the user's current emotional state. The input data is the captured facial expression and tone of voice. The server applies the emotion recognition algorithm to identify the user's emotional state. As a specific action, the server determines that "the user is tired."
ステップ９：Step 9:
サーバは、ユーザが許可した場合、SNSの投稿内容も取得し、感情認識のための追加データとして利用する。入力データはSNSの投稿内容である。サーバはこのデータを感情認識アルゴリズムに入力する。具体的な動作として、サーバはユーザのSNS投稿を分析し、感情認識に利用する。If the user gives permission, the server also obtains the content of social media posts and uses it as additional data for emotion recognition. The input data is the content of the social media posts. The server inputs this data into the emotion recognition algorithm. Specifically, the server analyzes the user's social media posts and uses them for emotion recognition.
ステップ１０：Step 10:
サーバは、ユーザの感情状態に応じてタスクの優先度を調整する。入力データは認識された感情状態である。サーバはタスクの優先度を再評価し、調整されたタスクリストを生成する。具体的な動作として、サーバは「ユーザが疲れている」と判断し、重要度の低いタスクを後回しにする。The server adjusts task priorities according to the user's emotional state. The input data is the recognized emotional state. The server reevaluates task priorities and generates an adjusted task list. Specifically, the server determines that the user is tired and postpones less important tasks.
ステップ１１：Step 11:
サーバは、調整されたタスクリストをユーザの端末に送信する。入力データは調整されたタスクリストである。サーバはこのリストを端末に送信する。具体的な動作として、サーバは調整されたタスクリストを端末に送信し、端末はそれをユーザに表示する。The server sends the adjusted task list to the user's terminal. The input data is the adjusted task list. The server sends this list to the terminal. In concrete terms, the server sends the adjusted task list to the terminal, and the terminal displays it to the user.
（応用例２）(Application example 2)
次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。Next, application example 2 of embodiment example 2 will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザの感情状態を考慮せずにタスクの優先度を設定するため、ユーザのストレスや効率低下を引き起こす可能性がある。また、工場内での作業タスク管理においても、作業員の感情状態を無視したタスクの割り当てが行われるため、作業効率や安全性に問題が生じることがある。これらの課題を解決するためには、ユーザや作業員の感情状態を認識し、それに基づいてタスクの優先度を調整するシステムが必要である。In conventional task management systems, task priorities are set without taking into account the user's emotional state, which can cause stress for the user and reduce efficiency. Furthermore, in work task management within factories, tasks are assigned without considering the emotional state of workers, which can lead to problems with work efficiency and safety. To solve these issues, a system is needed that recognizes the emotional state of users and workers and adjusts task priorities based on that.
応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザの感情状態を認識する手段と、認識した感情状態に基づいてタスクの優先度を調整する手段と、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする手段と、感情認識アルゴリズムを用いてユーザの感情を分析する手段と、ユーザが許可した場合にSNSの投稿内容を感情認識のためのデータとして利用する手段と、工場内での作業タスクを管理する手段と、作業員の感情状態に基づいてタスクの優先度を調整する手段と、を含む。これにより、ユーザや作業員の感情状態を考慮したタスク管理が可能となり、ストレスの軽減や作業効率の向上、安全性の確保が実現できる。In this invention, the server includes a means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, a means for managing the converted actions, a means for periodically presenting an action list to the user, a means for automatically executing simple actions, a means for recognizing the user's emotional state, a means for adjusting task priority based on the recognized emotional state, a means for capturing the user's facial expressions and tone of voice using a camera and microphone, a means for analyzing the user's emotions using an emotion recognition algorithm, a means for using the contents of SNS posts as data for emotion recognition if the user permits, a means for managing work tasks in a factory, and a means for adjusting task priority based on the emotional state of workers. This enables task management that takes into account the emotional state of the user and workers, thereby reducing stress, improving work efficiency, and ensuring safety.
「抽象的なタスク」とは、具体的な行動や期日が明確に定義されていない一般的な作業や目標のことである。An "abstract task" is a general task or goal without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、特定の行動や手順が明確に定義された作業やタスクのことである。A "specific action" is a task or work that has clearly defined specific actions or steps.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了すべき日付や時間のことである。A "deadline" is the date or time a particular task or action should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置のことである。A "means of conversion" is a method or device for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを整理し、追跡し、必要に応じて更新するための方法や装置のことである。"Means of management" refers to the methods and devices for organizing, tracking, and, if necessary, updating the converted actions.
「定期的に提示する手段」とは、一定の間隔でユーザにアクションリストを表示するための方法や装置のことである。"Means for periodically presenting" refers to a method or device for displaying a list of actions to a user at regular intervals.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のアクションを実行するための方法や装置のことである。An "automated execution means" is a method or device for performing a particular action without user intervention.
「感情状態」とは、ユーザや作業員の現在の心理的な状態や気分のことである。"Emotional state" refers to the current psychological state or mood of the user or worker.
「認識する手段」とは、ユーザや作業員の感情状態を検出し、識別するための方法や装置のことである。"Means for recognizing" refers to a method or device for detecting and identifying the emotional state of a user or worker.
「優先度を調整する手段」とは、認識された感情状態に基づいてタスクの重要度や実行順序を変更するための方法や装置のことである。"Means for adjusting priority" refers to a method or device for changing the importance or execution order of tasks based on a recognized emotional state.
「カメラ」とは、画像や映像をキャプチャするための装置のことである。A "camera" is a device used to capture images or video.
「マイクロフォン」とは、音声をキャプチャするための装置のことである。A "microphone" is a device for capturing sound.
「顔表情」とは、ユーザや作業員の顔の動きや表情のことである。"Facial expressions" refers to the facial movements and expressions of users and workers.
「声のトーン」とは、音声の高さや強さ、質感などの特徴のことである。"Tone of voice" refers to characteristics such as pitch, strength, and texture of the voice.
「感情認識アルゴリズム」とは、キャプチャされたデータを分析して感情状態を識別するための計算手法やプログラムのことである。An "emotion recognition algorithm" is a computational method or program that analyzes captured data to identify emotional states.
「SNSの投稿内容」とは、ユーザがソーシャルネットワーキングサービスに投稿したテキストや画像、動画などのコンテンツのことである。"SNS post content" refers to content such as text, images, and videos posted by users on social networking services.
「工場内での作業タスク」とは、工場内で行われる具体的な作業や業務のことである。"Factory work tasks" refers to the specific work or jobs carried out within the factory.
「作業員」とは、工場内で作業を行う人々のことである。"Workers" refers to people who perform work in a factory.
この発明を実施するための形態として、以下のシステム構成を説明する。The following system configuration is described as a form for implementing this invention.
システム構成System configuration
このシステムは、以下の主要なコンポーネントから構成される：The system consists of the following main components:
1. サーバ：1. Server:
抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段A way to translate abstract tasks into concrete actions and deadlines
変換したアクションを管理する手段How to manage converted actions
定期的にアクションリストをユーザに提示する手段A way to periodically present a list of actions to the user
簡易なアクションを自動実行する手段Method of automatically executing simple actions
ユーザの感情状態を認識する手段Means of recognizing the user's emotional state
認識した感情状態に基づいてタスクの優先度を調整する手段A means to adjust task priorities based on perceived emotional states
カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする手段A means of capturing a user's facial expressions and tone of voice using a camera and microphone
感情認識アルゴリズムを用いてユーザの感情を分析する手段Method of analyzing user emotions using emotion recognition algorithms
ユーザが許可した場合にSNSの投稿内容を感情認識のためのデータとして利用する手段A means of using social media posts as data for emotion recognition if the user allows it.
工場内での作業タスクを管理する手段A way to manage work tasks within a factory
作業員の感情状態に基づいてタスクの優先度を調整する手段A way to adjust task priorities based on workers' emotional state
プログラムの処理Program processing
サーバは、以下のハードウェアとソフトウェアを用いてデータ加工およびデータ演算を行う：The server processes and calculates data using the following hardware and software:
ハードウェア：Hardware:
カメラ：ユーザや作業員の顔表情をキャプチャするために使用する。Camera: Used to capture the facial expressions of users and workers.
マイクロフォン：ユーザや作業員の声のトーンをキャプチャするために使用する。Microphone: Used to capture the tone of the user's or worker's voice.
ソフトウェア：Software:
OpenCV：顔表情のキャプチャと分析に使用する。OpenCV: Used for capturing and analyzing facial expressions.
EmotionRecognizer：感情認識アルゴリズムとして使用する。EmotionRecognizer: Used as an emotion recognition algorithm.
TaskManager：タスク管理に使用する。TaskManager: Used for task management.
処理の流れProcessing flow
1. 感情のキャプチャ：1. Capturing emotions:
カメラとマイクロフォンを用いて、ユーザや作業員の顔表情や声のトーンをキャプチャする。A camera and microphone are used to capture the facial expressions and tone of voice of users and workers.
キャプチャされたデータは、感情認識アルゴリズムに入力される。The captured data is then fed into an emotion recognition algorithm.
2. 感情の認識：2. Emotion recognition:
感情認識アルゴリズム（EmotionRecognizer）を用いて、キャプチャされたデータからユーザや作業員の感情状態を分析する。An emotion recognition algorithm (EmotionRecognizer) is used to analyze the emotional state of users and workers from the captured data.
必要に応じて、ユーザが許可した場合にはSNSの投稿内容も感情認識のためのデータとして利用する。If necessary, and if the user gives permission, the content of social media posts will also be used as data for emotion recognition.
3. タスクの優先度調整：3. Adjusting task priorities:
認識された感情状態に基づいて、タスクマネージャー（TaskManager）がタスクの優先度を調整する。TaskManager adjusts task priorities based on the perceived emotional state.
調整されたタスクは、期日順にソートされ、ユーザや作業員に提示される。The adjusted tasks are sorted by due date and presented to the user or worker.
具体例Specific examples
例えば、工場内で作業を行う作業員がストレスを感じている場合、感情認識アルゴリズムがその感情を認識し、タスクマネージャーがストレスを軽減するために優先度の高いタスクを減らすように調整する。このようにして、作業員のストレスを軽減し、作業効率を向上させることができる。For example, if a worker in a factory feels stressed, an emotion recognition algorithm will recognize that emotion and adjust the task manager to reduce high-priority tasks to reduce stress. In this way, worker stress can be reduced and work efficiency can be improved.
プロンプト文の例Example of a prompt
「工場内での作業タスクを管理し、作業員の感情状態を認識してタスクの優先度を調整するアプリケーションを開発してください。カメラとマイクロフォンを用いて顔表情や声のトーンをキャプチャし、感情認識アルゴリズムを用いて感情を分析します。認識した感情に基づいてタスクの優先度を調整し、期日順に表示する機能を持ちます。」"Develop an application that manages work tasks in a factory and adjusts task priorities by recognizing the emotional state of workers. Use a camera and microphone to capture facial expressions and tone of voice, then use an emotion recognition algorithm to analyze emotions. Adjust task priorities based on the recognized emotions and display them in order of due date."
応用例２における特定処理の流れについて図２０を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 2 is explained using Figure 20.
ステップ１：Step 1:
サーバは、カメラとマイクロフォンを用いてユーザや作業員の顔表情や声のトーンをキャプチャする。The server uses a camera and microphone to capture the facial expressions and tone of voice of users and workers.
入力：カメラからの映像データ、マイクロフォンからの音声データInput: Video data from the camera, audio data from the microphone
出力：キャプチャされた顔表情データ、声のトーンデータOutput: Captured facial expression data, voice tone data
具体的な動作：カメラがユーザや作業員の顔を撮影し、マイクロフォンが音声を録音する。これらのデータはリアルタイムでサーバに送信される。Specific operation: The camera captures the face of the user or worker, and the microphone records the voice. This data is sent to the server in real time.
ステップ２：Step 2:
サーバは、キャプチャされた顔表情データと声のトーンデータを感情認識アルゴリズムに入力する。The server inputs the captured facial expression data and tone of voice data into an emotion recognition algorithm.
入力：顔表情データ、声のトーンデータInput: facial expression data, voice tone data
出力：ユーザや作業員の感情状態Output: Emotional state of the user or worker
具体的な動作：サーバは、OpenCVを用いて顔表情データを解析し、EmotionRecognizerを用いて感情を認識する。また、声のトーンデータも同様に解析され、感情状態が識別される。Specific operation: The server analyzes facial expression data using OpenCV and recognizes emotions using EmotionRecognizer. Voice tone data is also analyzed in the same way to identify the emotional state.
ステップ３：Step 3:
サーバは、ユーザが許可した場合にSNSの投稿内容を取得し、感情認識アルゴリズムに入力する。If the user gives permission, the server retrieves the content of the social media post and inputs it into the emotion recognition algorithm.
入力：SNSの投稿内容Input: Social media post content
出力：追加の感情データOutput: Additional emotion data
具体的な動作：サーバは、ユーザが許可したSNSアカウントから投稿内容を取得し、テキスト解析を行って感情状態を識別する。これにより、より正確な感情認識が可能となる。Specific operation: The server retrieves the posted content from the SNS account authorized by the user and performs text analysis to identify the emotional state. This enables more accurate emotion recognition.
ステップ４：Step 4:
サーバは、認識された感情状態に基づいてタスクマネージャーにタスクの優先度を調整するよう指示する。The server instructs the task manager to adjust task priorities based on the perceived emotional state.
入力：感情状態データInput: Emotional state data
出力：調整されたタスク優先度Output: Adjusted task priorities
具体的な動作：サーバは、感情状態データをタスクマネージャーに送信し、タスクの優先度を再計算する。例えば、ストレスを感じている場合は、優先度の高いタスクを減らすように調整する。Specific behavior: The server sends emotional state data to the task manager and recalculates task priorities. For example, if you are feeling stressed, it adjusts to reduce high-priority tasks.
ステップ５：Step 5:
サーバは、調整されたタスクを期日順にソートし、ユーザや作業員に提示する。The server sorts the adjusted tasks by due date and presents them to the user or worker.
入力：調整されたタスク優先度Input: adjusted task priority
出力：ソートされたタスクリストOutput: Sorted task list
具体的な動作：サーバは、タスクの期日と優先度に基づいてタスクリストをソートし、ユーザや作業員の端末に表示する。これにより、ユーザや作業員は現在の状況に最適なタスクを確認できる。Specific operation: The server sorts the task list based on the due date and priority of the tasks, and displays it on the user's or worker's terminal. This allows the user or worker to see the tasks that are best suited to their current situation.
ステップ６：Step 6:
ユーザや作業員がタスクを完了した場合、サーバはそのタスクをリストから削除し、未完了のタスクのみを表示する。When a user or worker completes a task, the server removes it from the list and displays only incomplete tasks.
入力：タスク完了情報Input: Task completion information
出力：更新されたタスクリストOutput: Updated task list
具体的な動作：ユーザや作業員がタスク完了を報告すると、サーバはその情報を受け取り、タスクリストから該当タスクを削除する。未完了のタスクのみが再度表示される。Specific behavior: When a user or worker reports completion of a task, the server receives the information and removes the task from the task list. Only incomplete tasks are displayed again.
（実施例３）(Example 3)
次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。Next, a third embodiment of the third embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザがタスクを効率的に管理するための支援が不十分であり、特に感情状態に応じたタスクの自動実行制御が行われていないため、ユーザの感情に配慮したタスク管理が困難である。また、簡易なアクションの自動実行や定期的なアクションリストの提示が行われないため、ユーザの負担が増加し、タスクの進行が滞ることがある。Conventional task management systems provide insufficient support for users to manage tasks efficiently, and in particular do not control the automatic execution of tasks according to the user's emotional state, making it difficult to manage tasks while taking into account the user's emotions. In addition, the lack of automatic execution of simple actions or periodic presentation of action lists increases the burden on the user and can cause task progress to slow down.
実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザの感情状態を認識する手段と、認識した感情状態に基づいてタスクの自動実行を制御する手段と、を含む。これにより、ユーザの感情状態に配慮したタスク管理が可能となり、簡易なアクションの自動実行や定期的なアクションリストの提示によって、ユーザの負担を軽減し、タスクの効率的な進行が可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for recognizing the user's emotional state, and means for controlling the automatic execution of tasks based on the recognized emotional state. This enables task management that takes into account the user's emotional state, and the automatic execution of simple actions and the periodic presentation of action lists reduce the burden on the user and enable efficient progress of tasks.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていないタスクのことである。An "abstract task" is one that does not have clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、ユーザが実行するべき明確な作業や行動のことである。A "specific action" is a clear task or action that the user must perform.
「期日」とは、タスクが完了するべき具体的な日時のことである。A "deadline" is the specific date and time when a task should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置のことである。A "means of conversion" is a method or device for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを追跡し、進行状況を監視するための方法や装置のことである。"Means of managing" refers to a method or device for tracking the converted actions and monitoring their progress.
「定期的にアクションリストをユーザに提示する手段」とは、設定された時間間隔でユーザに未完了のアクションリストを通知するための方法や装置のことである。"Means for periodically presenting an action list to a user" refers to a method or device for notifying a user of incomplete action lists at set time intervals.
「簡易なアクション」とは、比較的短時間で完了できる単純な作業や行動のことである。"Simple actions" are simple tasks or actions that can be completed in a relatively short amount of time.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに簡易なアクションを実行するための方法や装置のことである。"Means for automatic execution" refers to a method or device for executing simple actions without user intervention.
「感情状態を認識する手段」とは、ユーザの表情や音声などから感情を解析し、特定の感情状態を識別するための方法や装置のことである。"Means for recognizing emotional states" refers to methods or devices for analyzing emotions from a user's facial expressions, voice, etc., and identifying a specific emotional state.
「タスクの自動実行を制御する手段」とは、認識された感情状態に基づいて、特定のタスクの実行を開始、停止、または変更するための方法や装置のことである。"Means for controlling the automated performance of a task" refers to a method or device for starting, stopping, or modifying the performance of a particular task based on a recognized emotional state.
発明を実施するための形態Form for implementing the invention
この発明は、ユーザのタスク管理を効率化し、感情状態に応じたタスクの自動実行制御を可能にするシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。This invention is a system that makes it possible for a user to efficiently manage tasks and automatically control the execution of tasks according to their emotional state. A specific embodiment of this system is described below.
サーバの役割Server role
サーバは、ユーザのタスクリストから未完了のタスクを抽出し、定期的にアクションリストをユーザに提示する役割を果たす。具体的には、サーバはデータベースからユーザのタスク情報を取得し、ステータスが「未完了」のタスクをリストアップする。例えば、毎朝8時にデータベースからタスク情報を取得し、未完了のタスクをリストアップする。次に、Cronジョブやスケジューラを使用して、毎朝9時に未完了のアクションリストをユーザに通知するようにスケジュールする。通知はメールやプッシュ通知を使用して行われる。The server is responsible for extracting incomplete tasks from the user's task list and periodically presenting the action list to the user. Specifically, the server retrieves the user's task information from the database and lists tasks with a status of "incomplete." For example, the server retrieves task information from the database every morning at 8:00 and lists incomplete tasks. Then, using a cron job or scheduler, it schedules to notify the user of the incomplete action list every morning at 9:00. Notifications are sent using email or push notifications.
アプリケーションの役割Application role
アプリケーションは、ユーザのタスクリストから簡易なアクションを抽出し、自動で実行する役割を果たす。具体的には、アプリケーションはタスクの内容を解析し、「メールを送る」や「リマインダーを設定する」などの簡易アクションをリストアップする。次に、メール送信APIやリマインダー設定APIを呼び出して、これらのタスクを自動で実行する。例えば、「メールを送る」タスクがある場合、指定された宛先にメールを送信する。The application extracts simple actions from the user's task list and executes them automatically. Specifically, the application analyzes the content of the task and lists simple actions such as "send email" or "set a reminder." It then calls the email sending API and reminder setting API to execute these tasks automatically. For example, if there is a task to "send email," it will send an email to the specified recipient.
感情エンジンの役割The role of the emotion engine
感情エンジンは、ユーザの感情状態を認識し、認識した感情状態に基づいてタスクの自動実行を制御する役割を果たす。具体的には、感情エンジンはユーザの表情や音声データを解析し、感情を「怒り」や「喜び」などに分類する。例えば、ユーザの表情データを解析し、「怒り」の感情を認識した場合、特定の人物からのメールの自動返信を一時的に停止する。また、ユーザが「喜び」の状態にある場合、SNSへの自動投稿を実行する。The emotion engine is responsible for recognizing the user's emotional state and controlling the automatic execution of tasks based on the recognized emotional state. Specifically, the emotion engine analyzes the user's facial expressions and voice data, and classifies emotions into categories such as "anger" and "happiness." For example, if the emotion engine analyzes the user's facial expression data and recognizes the emotion "anger," it will temporarily halt automatic replies to emails from specific people. Also, if the user is in a "happiness" state, it will execute automatic posting to social media.
具体例とプロンプト文Examples and prompts
具体例1：定期的なアクションリストの通知Example 1: Periodic action list notifications
ハードウェア: サーバHardware: Server
ソフトウェア: タスク管理アプリケーションSoftware: Task management application
データ加工: 未完了のタスクリストの抽出と通知Data processing: Extraction and notification of incomplete task list
プロンプト文の例:Example prompt:
毎朝9時に未完了のタスクリストをユーザに通知するプログラムを作成してください。Create a program that notifies the user of their incomplete task list every morning at 9am.
具体例2：簡易なアクションの自動実行Example 2: Automatic execution of simple actions
ハードウェア: ユーザの端末（スマートフォン、PCなど）Hardware: User's device (smartphone, PC, etc.)
ソフトウェア: タスク管理アプリケーションSoftware: Task management application
データ演算: ユーザのタスクリストから簡易なアクションを抽出し、自動実行Data calculation: Extract simple actions from the user's task list and execute them automatically
プロンプト文の例:Example prompt:
ユーザのタスクリストから「メールを送る」や「リマインダーを設定する」などの簡易なアクションを自動で実行するプログラムを作成してください。Create a program that automatically executes simple actions such as "send email" or "set reminders" from the user's task list.
具体例3：感情エンジンによるタスクの自動実行制御Example 3: Automatic task execution control using an emotion engine
ハードウェア: ユーザの端末、サーバHardware: User's device, server
ソフトウェア: 感情認識エンジン、タスク管理アプリケーションSoftware: Emotion recognition engine, task management application
データ演算: ユーザの感情状態の認識とタスクの自動実行制御Data calculation: Recognizing the user's emotional state and automatically controlling task execution
プロンプト文の例:Example prompt:
ユーザの感情状態に応じてタスクの自動実行を制御するプログラムを作成してください。例えば、ユーザが「怒り」の状態にある場合は特定のタスクを停止し、「喜び」の状態にある場合はSNSへの自動投稿を行うようにしてください。Create a program that controls the automatic execution of tasks according to the user's emotional state. For example, stop a specific task if the user is in an "anger" state, and automatically post to social media if the user is in a "happy" state.
このように、サーバ、アプリケーション、感情エンジンがそれぞれの役割を果たし、ユーザのタスク管理を効率化するシステムを構築する。実施例３における特定処理の流れについて図２１を用いて説明する。In this way, the server, application, and emotion engine each play their respective roles to build a system that streamlines task management for users. The flow of the specific process in Example 3 is explained with reference to FIG. 21.
ステップ１：Step 1:
サーバは、毎朝8時にデータベースからユーザのタスク情報を取得する。入力はユーザのタスク情報であり、出力は未完了のタスクリストである。具体的には、SQLクエリを使用して、ステータスが「未完了」のタスクを抽出する。The server retrieves user task information from the database every morning at 8:00. The input is the user's task information, and the output is a list of incomplete tasks. Specifically, an SQL query is used to extract tasks with a status of "incomplete."
ステップ２：Step 2:
サーバは、抽出した未完了のタスクリストを基に、毎朝9時にユーザに通知を送信するスケジュールを設定する。入力は未完了のタスクリストであり、出力は通知スケジュールである。具体的には、Cronジョブやスケジューラを設定し、指定された時間に通知をトリガーする。The server sets up a schedule to send notifications to users every morning at 9:00 based on the extracted list of incomplete tasks. The input is the list of incomplete tasks, and the output is the notification schedule. Specifically, it sets up a cron job or scheduler to trigger notifications at the specified time.
ステップ３：Step 3:
サーバは、設定された時間になると、未完了のアクションリストをユーザに通知する。入力は通知スケジュールと未完了のタスクリストであり、出力はユーザへの通知である。具体的には、メールやプッシュ通知を使用して、ユーザの端末に通知を送信する。The server notifies the user of the list of incomplete actions at the set time. The input is the notification schedule and the list of incomplete tasks, and the output is the notification to the user. Specifically, the notification is sent to the user's device using email or push notification.
ステップ４：Step 4:
アプリケーションは、ユーザのタスクリストから簡易なアクションを抽出する。入力はユーザのタスクリストであり、出力は簡易アクションリストである。具体的には、タスクの内容を解析し、「メールを送る」や「リマインダーを設定する」などの簡易アクションをリストアップする。The application extracts simple actions from the user's task list. The input is the user's task list, and the output is a list of simple actions. Specifically, it analyzes the content of the task and lists simple actions such as "send an email" or "set a reminder."
ステップ５：Step 5:
アプリケーションは、抽出した簡易アクションを自動で実行する。入力は簡易アクションリストであり、出力は実行されたアクションである。具体的には、メール送信APIやリマインダー設定APIを呼び出して、タスクを実行する。The application automatically executes the extracted simple actions. The input is a list of simple actions, and the output is the executed actions. Specifically, it calls the email sending API and reminder setting API to execute the tasks.
ステップ６：Step 6:
感情エンジンは、ユーザの感情状態を認識する。入力はユーザの表情や音声データであり、出力は認識された感情状態である。具体的には、表情認識アルゴリズムや音声解析アルゴリズムを使用して、感情を「怒り」や「喜び」などに分類する。The emotion engine recognizes the user's emotional state. The input is the user's facial expression and voice data, and the output is the recognized emotional state. Specifically, it uses facial expression recognition algorithms and voice analysis algorithms to classify emotions into "anger" or "joy," etc.
ステップ７：Step 7:
感情エンジンは、認識した感情状態に基づいてタスクの自動実行を制御する。入力は認識された感情状態とタスクリストであり、出力は制御されたタスクの実行である。具体的には、ユーザが「怒り」の状態にある場合は特定のタスク（例えば、特定の人物からのメールの自動返信）を停止し、「喜び」の状態にある場合はSNSへの自動投稿を実行する。The emotion engine controls the automatic execution of tasks based on the recognized emotional state. The input is the recognized emotional state and a task list, and the output is the controlled execution of tasks. Specifically, if the user is in an "anger" state, it stops a specific task (for example, automatic replying to emails from a specific person), and if the user is in a "joy" state, it executes automatic posting to SNS.
（応用例３）(Application example 3)
次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ヘッドセット型端末３１４を「端末」と称する。Next, application example 3 of embodiment example 3 will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザが手動でタスクを確認し、実行する必要があり、効率的なタスク管理が困難であった。また、ユーザの感情状態を考慮せずにタスクを実行するため、ユーザのストレスや不満を引き起こす可能性があった。さらに、工場内のロボットが作業員の感情状態を無視してタスクを実行することで、作業効率が低下する問題があったIn conventional task management systems, users had to manually check and execute tasks, making efficient task management difficult. In addition, tasks were executed without considering the user's emotional state, which could cause stress and dissatisfaction in the user. Furthermore, there was a problem of reduced work efficiency when robots in factories executed tasks while ignoring the emotional state of workers.
応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザの感情状態を検出する手段と、感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する手段と、特定の時間に未完了のタスクを確認し、感情状態に基づいてタスクを実行または一時停止する手段と、を含む。これにより、ユーザの感情状態を考慮しながら効率的にタスクを管理し、実行することが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for detecting the user's emotional state, means for controlling the automatic execution of tasks according to the emotional state, and means for checking for uncompleted tasks at a specific time and executing or pausing tasks based on the emotional state. This makes it possible to efficiently manage and execute tasks while taking into account the user's emotional state.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていないタスクのことである。An "abstract task" is one that does not have clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、特定の手順や操作を伴う明確な行動のことである。A "specific action" is a clear behavior that involves specific steps or operations.
「期日」とは、特定のタスクが完了するべき日付や時間のことである。A "deadline" is the date or time a particular task should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置のことである。A "means of transformation" is a method or device for transforming abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを追跡し、進捗を監視するための方法や装置のことである。"Means of managing" refers to the methods and devices used to track the converted actions and monitor their progress.
「定期的にアクションリストをユーザに提示する手段」とは、設定された時間間隔でユーザに未完了のタスクリストを通知するための方法や装置のことである。"Means for periodically presenting an action list to a user" refers to a method or device for notifying a user of an incomplete task list at a set time interval.
「簡易なアクションを自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のタスクを自動的に実行するための方法や装置のことである。"Means for automatically executing simple actions" refers to a method or device for automatically executing a specific task without user intervention.
「ユーザの感情状態を検出する手段」とは、ユーザの感情を識別し、その状態を判断するための方法や装置のことである。"Means for detecting a user's emotional state" refers to a method or device for identifying a user's emotions and determining that state.
「感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する手段」とは、検出された感情状態に基づいてタスクの実行を調整するための方法や装置のことである。"Means for controlling the automatic execution of a task according to an emotional state" refers to a method or device for adjusting the execution of a task based on a detected emotional state.
「特定の時間に未完了のタスクを確認する手段」とは、設定された時間に未完了のタスクをチェックするための方法や装置のことである。"Means for checking for incomplete tasks at a specific time" refers to a method or device for checking for incomplete tasks at a set time.
「感情状態に基づいてタスクを実行または一時停止する手段」とは、ユーザの感情状態に応じてタスクの実行を開始または一時停止するための方法や装置のことである。"Means for executing or pausing a task based on emotional state" refers to a method or device for starting or pausing the execution of a task depending on the user's emotional state.
この発明を実施するための形態として、工場内のロボットがユーザの感情状態を考慮しながらタスクを効率的に管理し、実行するシステムを提供する。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。As an embodiment of the present invention, we provide a system in which a robot in a factory efficiently manages and executes tasks while taking into account the emotional state of the user. A specific embodiment of this system is described below.
システム構成System configuration
このシステムは、以下の主要なコンポーネントから構成される：The system consists of the following main components:
1. サーバ：タスク管理と感情状態の検出を行う中心的な役割を果たす。1. Server: Plays a central role in task management and emotional state detection.
2. ロボット：工場内で実際にタスクを実行する。2. Robots: These actually carry out tasks in the factory.
3. ユーザ端末：作業員が使用するデバイスで、感情状態の入力やタスクのフィードバックを行う。3. User terminal: A device used by the worker to input emotional state and provide task feedback.
プログラムの処理Program processing
サーバは、以下のような処理を行う：The server performs the following operations:
タスク変換：抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する。例えば、「在庫確認」という抽象的なタスクを「毎朝9時に在庫リストをチェックする」という具体的なアクションに変換する。Task transformation: Convert abstract tasks into concrete actions and deadlines. For example, convert an abstract task such as "check inventory" into a concrete action such as "check the inventory list at 9am every morning."
タスク管理：変換されたアクションを管理し、進捗を監視する。これには、タスクのステータスを追跡し、未完了のタスクをリストアップする機能が含まれる。Task Management: Manage converted actions and monitor progress. This includes the ability to track task status and list incomplete tasks.
定期通知：定期的にアクションリストをユーザに提示する。例えば、毎朝9時に未完了のタスクをユーザ端末に通知する。Periodic notifications: Present the action list to the user periodically. For example, notify the user of incomplete tasks on their device every morning at 9:00.
自動実行：簡易なアクションを自動的に実行する。例えば、「リマインダーを設定する」や「メールを送る」といったタスクを自動で行う。Automatic execution: Automatically executes simple actions. For example, tasks such as "setting a reminder" or "sending an email" can be performed automatically.
感情検出：ユーザの感情状態を検出する。これは、ユーザ端末からの入力やセンサーを用いて行う。Emotion detection: Detect the user's emotional state. This is done using input and sensors from the user's device.
感情制御：感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する。例えば、ユーザが「怒り」の状態にある場合、特定のタスク（例：メール送信）を一時停止する。Emotion control: Control the automatic execution of tasks according to the user's emotional state. For example, if the user is in an "anger" state, pause a specific task (e.g. sending an email).
タスク確認：特定の時間に未完了のタスクを確認し、感情状態に基づいてタスクを実行または一時停止する。例えば、毎朝9時に未完了のタスクを確認し、ユーザの感情状態に応じて実行するかどうかを決定する。Task review: Review incomplete tasks at a specific time and execute or pause the tasks based on the user's emotional state. For example, review incomplete tasks every morning at 9am and decide whether to execute them or not depending on the user's emotional state.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア：サーバ、ユーザ端末（スマートフォン、タブレットなど）、ロボット、感情検出用のセンサー（カメラ、マイクなど）。Hardware: Server, user device (smartphone, tablet, etc.), robot, sensors for emotion detection (camera, microphone, etc.).
ソフトウェア：タスク管理システム、感情検出アルゴリズム、通知システム、生成AIモデル。Software: task management systems, emotion detection algorithms, notification systems, generative AI models.
具体例Specific examples
例えば、工場内で以下のようなシナリオが考えられる：For example, the following scenario could occur in a factory:
毎朝9時にサーバが未完了のタスクを確認し、ユーザ端末に通知する。Every morning at 9am, the server checks for incomplete tasks and notifies the user's device.
ユーザが「怒り」の状態にある場合、サーバは「メール送信」タスクを一時停止する。If the user is in the "angry" state, the server will pause the "send email" task.
ユーザが「喜び」の状態にある場合、サーバは「SNSに投稿する」タスクを自動実行する。When the user is in the "happy" state, the server automatically executes the "post to SNS" task.
プロンプト文の例Example of a prompt
以下のプロンプト文を生成AIモデルに入力することで、システムの詳細な設計や実装に役立つ情報を得ることができる：By feeding the following prompts into the generative AI model, we can obtain information that will be useful for detailed system design and implementation:
工場内のロボットが毎朝9時に未完了のタスクを確認し、作業員の感情状態に応じてタスクを自動実行または一時停止するアプリケーションを開発してください。感情状態は「喜び」、「怒り」、「悲しみ」、「驚き」、「平静」のいずれかであり、特定の感情状態に応じて特定のタスク（例えば、メール送信）を一時停止する機能を持たせてください。Develop an application where a robot in a factory checks the uncompleted tasks every morning at 9am and automatically executes or pauses the tasks depending on the emotional state of the worker. The emotional states can be "Happy", "Anger", "Sadness", "Surprise" or "Calm". Give the robot the ability to pause certain tasks (e.g. sending emails) depending on the particular emotional state.
このようにして、ユーザの感情状態を考慮しながら効率的にタスクを管理し、実行することが可能となる。In this way, it is possible to efficiently manage and execute tasks while taking into account the user's emotional state.
応用例３における特定処理の流れについて図２２を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 3 is explained using Figure 22.
ステップ１：Step 1:
サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する。The server translates abstract tasks into concrete actions and deadlines.
入力：抽象的なタスク（例：「在庫確認」）Input: Abstract task (e.g. "Check inventory")
データ加工：タスクを具体的なアクション（例：「毎朝9時に在庫リストをチェックする」）に変換する。Data processing: Converting tasks into concrete actions (e.g., "Check the inventory list every morning at 9am").
出力：具体的なアクションと期日Output: Specific actions and deadlines
ステップ２：Step 2:
サーバは、変換したアクションを管理し、進捗を監視する。The server manages the converted actions and monitors their progress.
入力：具体的なアクションと期日Enter: Specific actions and deadlines
データ加工：アクションのステータスを追跡し、未完了のタスクをリストアップする。Data processing: Track the status of actions and list outstanding tasks.
出力：未完了のタスクリストOutput: List of incomplete tasks
ステップ３：Step 3:
サーバは、定期的にアクションリストをユーザに提示する。The server periodically presents the action list to the user.
入力：未完了のタスクリストEnter: Uncompleted task list
データ加工：設定された時間（例：毎朝9時）に未完了のタスクリストをユーザ端末に通知する。Data processing: Notify the user's device of the list of incomplete tasks at a set time (e.g., 9:00 every morning).
出力：ユーザ端末への通知Output: Notification to user device
ステップ４：Step 4:
サーバは、簡易なアクションを自動実行する。The server automatically executes simple actions.
入力：具体的なアクション（例：「リマインダーを設定する」）Input: A specific action (e.g. "Set a reminder")
データ加工：アクションを自動的に実行する。Data processing: Perform actions automatically.
出力：実行結果Output: Execution results
ステップ５：Step 5:
サーバは、ユーザの感情状態を検出する。The server detects the user's emotional state.
入力：ユーザ端末からの感情データ（例：カメラ映像、音声データ）Input: Emotion data from the user's device (e.g. camera footage, audio data)
データ加工：感情検出アルゴリズムを用いて感情状態を識別する。Data processing: Identify emotional states using emotion detection algorithms.
出力：感情状態（例：「喜び」、「怒り」）Output: Emotional state (e.g. "happy", "anger")
ステップ６：Step 6:
サーバは、感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する。The server controls the automatic execution of tasks according to the emotional state.
入力：感情状態と未完了のタスクリストInput: Emotional state and uncompleted task list
データ加工：感情状態に基づいてタスクの実行を調整する（例：「怒り」の場合、メール送信を一時停止）。Data processing: Adjust task execution based on emotional state (e.g., pause sending emails if "angry").
出力：調整されたタスクリストOutput: Adjusted task list
ステップ７：Step 7:
サーバは、特定の時間に未完了のタスクを確認し、感情状態に基づいてタスクを実行または一時停止する。The server checks for outstanding tasks at a specific time and executes or pauses the tasks based on the emotional state.
入力：未完了のタスクリストと感情状態Input: unfinished task list and emotional state
データ加工：設定された時間（例：毎朝9時）に未完了のタスクを確認し、感情状態に基づいて実行または一時停止する。Data processing: Check for open tasks at a set time (e.g., 9am every morning) and execute or pause them based on your emotional state.
出力：実行または一時停止されたタスクのステータスOutput: Status of running or paused tasks
特定処理部２９０は、特定処理の結果をヘッドセット型端末３１４に送信する。ヘッドセット型端末３１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０及びディスプレイ３４３に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。The
データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）等の生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、及び画像を示す画像データ等の推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ及びテキストデータ等のデータ形式で出力する。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、及び／又は要約等を指す。The
生成AIの他の例としては、Gemini（インターネット検索＜URL: https://gemini.google.com/?hl=ja＞）が挙げられる。Another example of generative AI is Gemini (Internet search <URL: https://gemini.google.com/?hl=ja>).
上記実施形態では、データ処理装置１２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、ヘッドセット型端末３１４によって特定処理が行われるようにしてもよい。In the above embodiment, an example was given in which the specific processing is performed by the
［第４実施形態］[Fourth embodiment]
図７には、第４実施形態に係るデータ処理システム４１０の構成の一例が示されている。Figure 7 shows an example of the configuration of a
図７に示すように、データ処理システム４１０は、データ処理装置１２及びロボット４１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。As shown in FIG. 7, the
データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、及び通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例である。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４及び通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）及び／又はＬＡＮ（Local Area Network）等が挙げられる。The
ロボット４１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、通信Ｉ／Ｆ４４、及び制御対象４４３を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、及び制御対象４４３も、バス５２に接続されている。The
マイクロフォン２３８は、ユーザ２０が発する音声を受け付けることで、ユーザ２０から指示等を受け付ける。マイクロフォン２３８は、ユーザ２０が発する音声を捕捉し、捕捉した音声を音声データに変換してプロセッサ４６に出力する。スピーカ２４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。The
カメラ４２は、レンズ、絞り、及びシャッタ等の光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザ２０の周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。
通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６を用いたプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受はセキュアな状態で行われる。The communication I/
制御対象４４３は、表示装置、目部のＬＥＤ、並びに、腕、手及び足等を駆動するモータ等を含む。ロボット４１４の姿勢や仕草は、腕、手及び足等のモータを制御することにより制御される。ロボット４１４の感情の一部は、これらのモータを制御することにより表現できる。また、ロボット４１４の目部のＬＥＤの発光状態を制御することによっても、ロボット４１４の表情を表現できる。The controlled
図８には、データ処理装置１２及びロボット４１４の要部機能の一例が示されている。図８に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。Figure 8 shows an example of the main functions of the
特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って、特定処理部２９０として動作することによって実現される。The
ストレージ３２には、データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８及び感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。
ロボット４１４では、プロセッサ４６によって受付出力処理が行われる。ストレージ５０には、受付出力プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から受付出力プログラム６０を読み出し、読み出した受付出力プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。受付出力処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する受付出力プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。In the
次に、データ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理について説明する。Next, we will explain the specific processing performed by the
「形態例１」"Example 1"
本発明の一実施形態として、タスク管理アプリケーションが提供される。このアプリケーションは、ユーザから入力された抽象的なタスクを、具体的なアクションや期日に変換する機能を有する。具体的には、ユーザが「プロジェクトの進行管理をする」という抽象的なタスクを入力すると、アプリケーションはこれを「プロジェクトの各タスクをリストアAs one embodiment of the present invention, a task management application is provided. This application has the function of converting abstract tasks entered by a user into concrete actions and deadlines. Specifically, when a user enters an abstract task such as "manage the progress of a project," the application converts this into "restore each task of the project."
ップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションに変換する。Turn them into concrete actions: "Put together a list of tasks and set a deadline for each one."
「形態例２」"Example 2"
さらに、本発明の一実施形態では、変換したアクションを管理する機能も提供される。具体的には、アプリケーションは、ユーザが設定した期日に応じてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する。また、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションはリストから削除され、未完了のアクションが表示される。Furthermore, in one embodiment of the present invention, the application also provides the functionality to manage the converted actions. Specifically, the application sorts the actions according to the due date set by the user, and displays the actions with the nearest due date first. Also, when the user completes an action, it is removed from the list and the incomplete actions are displayed.
「形態例３」"Example 3"
また、本発明の一実施形態では、定期的にアクションリストをユーザに提示する機能が提供される。具体的には、アプリケーションは、設定された時間（例えば、毎朝９時など）になると、未完了のアクションリストをユーザに通知する。これにより、ユーザは自身のタスクを常に把握し、効率的にタスクを進行させることができる。In addition, one embodiment of the present invention provides a function for periodically presenting an action list to a user. Specifically, the application notifies the user of incomplete action lists at a set time (e.g., every morning at 9:00). This allows the user to keep track of their tasks and progress through them efficiently.
「形態例４」"Example 4"
さらに、本発明の一実施形態では、簡易なアクションを自動実行する機能が提供される。具体的には、アプリケーションは、「メールを送る」、「リマインダーを設定する」などの簡易なアクションを自動で実行する。これにより、ユーザは手間をかけずにタスクを進行させることができる。Furthermore, in one embodiment of the present invention, a function for automatically executing simple actions is provided. Specifically, the application automatically executes simple actions such as "send email" and "set reminders." This allows the user to progress through tasks without hassle.
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。The process flow for each example is explained below.
「形態例１」"Example 1"
ステップ１：ユーザがアプリケーションに「プロジェクトの進行管理をする」という抽象的なタスクを入力する。Step 1: The user enters an abstract task into the application: "Manage the progress of a project."
ステップ２：アプリケーションは入力されたタスクを解析し、「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションに変換する。ステップ３：変換された具体的なアクションは、アプリケーション内のタスクリストに追加される。Step 2: The application analyzes the input tasks and converts them into specific actions such as "list each task in the project and set due dates for each one."Step 3: The converted specific actions are added to the task list within the application.
「形態例２」"Example 2"
ステップ１：アプリケーションは、タスクリスト内の各アクションに設定された期日を読み取る。Step 1: The application reads the due dates set for each action in the task list.
ステップ２：期日が近い順にアクションをソートし、ソートされたタスクリストを表示する。Step 2: Sort the actions by closest due date and display the sorted task list.
ステップ３：ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションはリストから削除され、未完了のアクションが表示される。Step 3: Once the user has completed the action, it is removed from the list and incomplete actions are displayed.
「形態例３」"Example 3"
ステップ１：ユーザがアプリケーションの設定画面で、アクションリストを提示する時間（例えば、毎朝９時など）を設定する。Step 1: The user sets the time (e.g., every morning at 9:00) to present the action list in the application's settings screen.
ステップ２：設定された時間になると、アプリケーションは未完了のアクションリストをユーザに通知する。Step 2: When the time is up, the application notifies the user of the incomplete action list.
「形態例４」"Example 4"
ステップ１：ユーザが「メールを送る」、「リマインダーを設定する」などの簡易なアクションをタスクリストに追加する。Step 1: The user adds simple actions such as "send email" and "set reminder" to the task list.
ステップ２：アプリケーションは、これらの簡易なアクションを自動で実行する。Step 2: The application will perform these simple actions automatically.
（実施例１）(Example 1)
次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。Next, a first embodiment of the first embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザが抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する作業が手間であり、効率的なタスク管理が難しいという問題があった。また、ユーザが入力したタスクを適切に管理し、定期的にフィードバックを提供する機能が不足していたため、タスクの進行状況を把握するのが困難であったIn conventional task management systems, users had to take the time to convert abstract tasks into concrete actions, making efficient task management difficult. In addition, the system lacked the functionality to properly manage tasks entered by users and provide regular feedback, making it difficult to grasp the progress of tasks.
実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、生成AIモデルを用いて抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する手段と、ユーザ端末から入力されたタスクをサーバに送信する手段と、サーバから生成された具体的なアクションをユーザ端末に送信する手段と、ユーザ端末に具体的なアクションを表示する手段と、を含む。これにより、ユーザが抽象的なタスクを入力するだけで、具体的なアクションや期日に変換され、効率的なタスク管理が可能となる。The specific processing by the
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを達成するために必要な明確で具体的な作業やステップを指す。"Concrete actions" refer to the clear, concrete tasks or steps required to accomplish an abstract task.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき期限を指す。A "deadline" refers to the deadline by which a particular task or action should be completed.
「生成AIモデル」とは、人工知能技術を用いて入力されたデータを解析し、適切な出力を生成するアルゴリズムやシステムを指す。A "generative AI model" refers to an algorithm or system that uses artificial intelligence technology to analyze input data and generate an appropriate output.
「ユーザ端末」とは、ユーザが直接操作することができるコンピュータやスマートフォンなどのデバイスを指す。"User terminal" refers to a device such as a computer or smartphone that can be directly operated by a user.
「サーバ」とは、ネットワークを介してユーザ端末と通信し、データの処理や保存を行うコンピュータシステムを指す。"Server" refers to a computer system that communicates with user terminals via a network and processes and stores data.
「プロンプト文」とは、生成AIモデルに対して特定のタスクを実行させるための指示や質問を含むテキストを指す。A "prompt" is a piece of text that contains instructions or questions to prompt a generative AI model to perform a specific task.
「アクションリスト」とは、具体的なアクションが一覧形式で整理されたリストを指す。An "action list" is a list of specific actions organized in a list format.
「フィードバック」とは、ユーザに対して提供される、タスクやアクションの進行状況や結果に関する情報を指す。"Feedback" refers to information provided to a user about the progress or results of a task or action.
この発明は、ユーザが抽象的なタスクを入力することで、生成AIモデルを用いて具体的なアクションや期日に変換し、効率的なタスク管理を実現するシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。This invention is a system that enables efficient task management by using a generative AI model to convert abstract tasks input by the user into concrete actions and deadlines. A specific embodiment of this system is described below.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: サーバ、ユーザ端末（PC、スマートフォン）Hardware: Servers, user devices (PCs, smartphones)
ソフトウェア: タスク管理アプリケーション、生成AIモデル（例: GPT-4）Software: Task management applications, generative AI models (e.g. GPT-4)
システムの概要System Overview
1. ユーザがタスク管理アプリケーションを起動し、抽象的なタスクを入力する。例えば、「プロジェクトの進行管理をする」と入力する。1. A user launches a task management application and enters an abstract task. For example, the user might enter, "Manage the progress of a project."
2. 端末はこの入力を受け取り、サーバに送信する。2. The device receives this input and sends it to the server.
3. サーバは受け取った抽象的なタスクを生成AIモデルに渡す。生成AIモデルは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するためのプロンプト文を生成する。3. The server passes the received abstract tasks to a generative AI model, which generates prompts to convert the abstract tasks into concrete actions and deadlines.
4. 生成AIモデルは、入力された抽象的なタスクを解析し、具体的なアクションや期日に変換する。例えば、「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションに変換する。4. The generative AI model analyzes the abstract tasks input and converts them into concrete actions and deadlines. For example, it converts them into concrete actions such as "list each task in a project and set a deadline for each one."
5. サーバは生成された具体的なアクションや期日を受け取り、ユーザ端末に送信する。5. The server receives the generated specific actions and deadlines and sends them to the user's device.
6. 端末は受け取った具体的なアクションや期日をユーザに表示する。6. The device displays the specific actions and deadlines received to the user.
具体例Specific examples
ユーザがタスク管理アプリケーションに「プロジェクトの進行管理をする」と入力する。A user types "track project progress" into a task management application.
端末はこの入力をサーバに送信する。The device sends this input to the server.
サーバは生成AIモデルに「プロジェクトの進行管理をする」というプロンプト文を送信する。The server sends a prompt to the generative AI model saying, "Manage the progress of the project."
生成AIモデルはこのプロンプト文を解析し、「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションに変換する。The generative AI model analyzes this prompt and converts it into a specific action: "List each task in the project and set a due date for each one."
サーバは生成された具体的なアクションをユーザ端末に送信する。The server sends the generated specific actions to the user's device.
端末はユーザに「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションを表示する。The device shows the user specific actions to take: "List each task in the project and set a due date for each one."
プロンプト文の例Example of a prompt
「プロジェクトの進行管理をする」という抽象的なタスクを具体的なアクションに変換してください。Transform the abstract task of "managing the progress of a project" into concrete actions.
「プロジェクトの進行管理をする」というタスクを具体的なステップに分解してください。Break down the task of "managing the progress of a project" into specific steps.
このシステムにより、ユーザは抽象的なタスクを入力するだけで、具体的なアクションや期日に変換され、効率的なタスク管理が可能となる。また、生成AIモデルを用いることで、タスクの具体化が自動化され、ユーザの負担が軽減される。With this system, users can simply input abstract tasks, which are then converted into specific actions and deadlines, enabling efficient task management. In addition, the use of a generative AI model automates the process of concretizing tasks, reducing the burden on users.
実施例１における特定処理の流れについて図１１を用いて説明する。The flow of the identification process in Example 1 is explained using Figure 11.
ステップ１：Step 1:
ユーザがタスク管理アプリケーションを起動し、抽象的なタスクを入力する。ユーザはPCやスマートフォンでアプリケーションを開き、入力フィールドに「プロジェクトの進行管理をする」といった抽象的なタスクを入力する。入力データはテキスト形式であり、ユーザ端末に保存される。The user launches a task management application and inputs an abstract task. The user opens the application on a PC or smartphone and inputs an abstract task, such as "manage the progress of a project," into the input field. The input data is in text format and is saved on the user's device.
ステップ２：Step 2:
端末が入力されたタスクをサーバに送信する。端末はユーザが入力したタスクデータを受け取り、HTTP POSTリクエストを使用してサーバに送信する。入力データはテキスト形式のタスクデータであり、サーバに送信される。The terminal sends the entered task to the server. The terminal receives the task data entered by the user and sends it to the server using an HTTP POST request. The input data is the task data in text format and is sent to the server.
ステップ３：Step 3:
サーバが受け取ったタスクを生成AIモデルに渡す。サーバは受け取ったタスクデータを解析し、生成AIモデルに渡すためのプロンプト文を生成する。例えば、「プロジェクトの進行管理をする」というタスクを「このタスクを具体的なアクションに変換してください」というプロンプト文に変換する。入力データはテキスト形式のタスクデータであり、出力データはプロンプト文である。The server passes the received task to the generative AI model. The server analyzes the received task data and generates a prompt sentence to pass to the generative AI model. For example, the task "Manage the progress of a project" is converted into a prompt sentence such as "Please convert this task into a specific action." The input data is the task data in text format, and the output data is the prompt sentence.
ステップ４：Step 4:
生成AIモデルが抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する。生成AIモデルはプロンプト文を受け取り、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する。例えば、「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションに変換する。入力データはプロンプト文であり、出力データは具体的なアクションや期日である。A generative AI model converts abstract tasks into concrete actions and deadlines. A generative AI model receives a prompt and converts abstract tasks into concrete actions and deadlines. For example, it converts them into concrete actions such as "list each task in the project and set a due date for each." The input data is the prompt, and the output data is concrete actions and deadlines.
ステップ５：Step 5:
サーバが生成された具体的なアクションや期日を端末に送信する。サーバは生成AIモデルから受け取った具体的なアクションや期日をHTTPレスポンスとして端末に送信する。入力データは具体的なアクションや期日であり、出力データはHTTPレスポンスである。The server sends the generated specific actions and deadlines to the terminal. The server sends the specific actions and deadlines received from the generative AI model to the terminal as an HTTP response. The input data are the specific actions and deadlines, and the output data is the HTTP response.
ステップ６：Step 6:
端末が具体的なアクションや期日をユーザに表示する。端末はサーバから受け取った具体的なアクションや期日をユーザに表示する。例えば、アプリケーションの画面に「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションが表示される。入力データは具体的なアクションや期日であり、出力データはユーザに表示される情報である。The terminal displays specific actions and deadlines to the user. The terminal displays specific actions and deadlines received from the server to the user. For example, a specific action such as "List each task in the project and set a deadline for each" is displayed on the application screen. The input data are the specific actions and deadlines, and the output data is the information displayed to the user.
このようにして、ユーザが入力した抽象的なタスクが具体的なアクションや期日に変換され、効率的なタスク管理が実現される。In this way, the abstract tasks entered by the user are converted into concrete actions and deadlines, enabling efficient task management.
（応用例１）(Application example 1)
次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。Next, application example 1 of embodiment example 1 will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換することが困難であり、特に工場内のタスク管理においては効率的な運用が求められる。また、ユーザが入力した抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する際に、手動での作業が多く、時間と労力がかかるという問題がある。さらに、生成AIモデルを活用したタスク管理システムが存在しないため、工場内のタスク管理を自動化することが難しいという課題があるIn conventional task management systems, it is difficult to convert abstract tasks into concrete actions and deadlines, and efficient operation is required, especially in task management within a factory. In addition, there is a problem that converting abstract tasks entered by users into concrete actions requires a lot of manual work, which takes time and effort. Furthermore, there is a problem that it is difficult to automate task management within a factory because there are no task management systems that utilize generative AI models.
応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、生成AIモデルを用いて抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する手段と、工場内のタスク管理を自動化する手段と、を含む。これにより、ユーザが入力した抽象的なタスクを効率的に具体的なアクションに変換し、工場内のタスク管理を自動化することが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into specific actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for converting abstract tasks into specific actions using a generative AI model, and means for automating task management within the factory. This makes it possible to efficiently convert abstract tasks entered by the user into specific actions and automate task management within the factory.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを達成するために必要な具体的な手順や作業を指す。"Concrete actions" refer to the concrete steps or tasks required to accomplish an abstract task.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき期限を指す。A "deadline" refers to the deadline by which a particular task or action should be completed.
「生成AIモデル」とは、人工知能技術を用いて、入力されたデータから新しい情報や結果を生成するアルゴリズムやシステムを指す。A "generative AI model" refers to an algorithm or system that uses artificial intelligence technology to generate new information or results from input data.
「工場内のタスク管理」とは、工場内で行われる各種作業やプロセスを効率的に計画、実行、監視することを指す。"Factory task management" refers to the efficient planning, execution, and monitoring of various tasks and processes carried out within a factory.
「自動化」とは、人間の介入を最小限に抑え、機械やシステムが自律的に動作するようにすることを指す。"Automation" refers to minimizing human intervention and enabling machines and systems to operate autonomously.
「サーバ」とは、ネットワーク上で他のコンピュータに対してサービスを提供するコンピュータシステムを指す。"Server" refers to a computer system that provides services to other computers on a network.
「ユーザ」とは、システムやアプリケーションを利用する個人や組織を指す。"User" refers to an individual or organization that uses a system or application.
「アクションリスト」とは、特定のタスクや目標を達成するために必要な具体的なアクションの一覧を指す。An "action list" is a list of specific actions needed to accomplish a particular task or goal.
「フィードバック」とは、システムやプロセスの実行状況や結果に関する情報を提供し、改善や調整を行うための情報を指す。"Feedback" refers to information that provides information about the execution and results of a system or process in order to make improvements or adjustments.
この発明を実施するための形態として、工場内のタスク管理を自動化するシステムを構築する。以下にその具体的な実施形態を示す。As a form for implementing this invention, we will build a system that automates task management within a factory. A specific embodiment of this is shown below.
システムの構成System configuration
このシステムは、サーバ、工場内のロボット、ユーザ端末から構成される。サーバは、生成AIモデルを用いて抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する役割を担う。工場内のロボットは、サーバから受け取った具体的なアクションを実行する。ユーザ端末は、ユーザが抽象的なタスクを入力し、フィードバックを受け取るためのインターフェースを提供する。The system consists of a server, factory robots, and user terminals. The server is responsible for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines using a generative AI model. The factory robots execute the concrete actions received from the server. The user terminal provides an interface for users to input abstract tasks and receive feedback.
プログラムの処理Program processing
サーバは、ユーザから入力された抽象的なタスクを受け取り、生成AIモデルを用いてこれを具体的なアクションや期日に変換する。具体的なアクションは、工場内のロボットに送信され、ロボットはこれを実行する。サーバは、ロボットの実行状況を監視し、ユーザにフィードバックを提供する。The server receives abstract tasks input by users and uses a generative AI model to convert them into concrete actions and deadlines. The concrete actions are sent to robots in the factory, which then execute them. The server monitors the robots' execution and provides feedback to the user.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: 工場ロボット、ユーザ端末（PC、タブレット、スマートフォン）Hardware: Factory robots, user devices (PCs, tablets, smartphones)
ソフトウェア: Python、OpenAI API、生成AIモデルSoftware: Python, OpenAI API, generative AI models
データ加工およびデータ演算Data processing and data calculations
サーバは、ユーザから入力された抽象的なタスクをテキスト形式で受け取り、生成AIモデルに入力する。生成AIモデルは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換し、その結果をサーバに返す。サーバは、変換された具体的なアクションを工場内のロボットに送信し、ロボットはこれを実行する。サーバは、ロボットの実行状況を監視し、ユーザにフィードバックを提供する。The server receives abstract tasks entered by the user in text format and inputs them into the generative AI model. The generative AI model converts the abstract tasks into specific actions and deadlines and returns the results to the server. The server then sends the converted specific actions to robots in the factory, which then execute them. The server monitors the robots' execution status and provides feedback to the user.
具体例Specific examples
例えば、ユーザが「生産ラインの効率を上げる」という抽象的なタスクを入力した場合、生成AIモデルは以下のような具体的なタスクを出力する。For example, if a user inputs an abstract task such as "improve the efficiency of the production line," the generative AI model will output a specific task like this:
具体例Specific examples
各生産ラインのボトルネックを特定するIdentify bottlenecks on each production line
ボトルネックを解消するための改善策を提案するPropose improvements to eliminate bottlenecks
改善策の実施計画を立てるCreate a plan to implement improvements
各改善策の進捗をモニタリングするMonitor the progress of each improvement measure
プロンプト文の例Example of a prompt
以下の抽象的なタスクを具体的なアクションと期日に変換してください: 生産ラインの効率を上げるTranslate the following abstract tasks into concrete actions and deadlines: Increase efficiency on your production line
このようにして、工場内のタスク管理を効率的に自動化することが可能となる。In this way, task management within the factory can be efficiently automated.
応用例１における特定処理の流れについて図１２を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 1 is explained using Figure 12.
ステップ１：Step 1:
ユーザが端末を使用して抽象的なタスクを入力する。The user uses the terminal to input an abstract task.
入力：抽象的なタスク（例：「生産ラインの効率を上げる」）Input: Abstract task (e.g. "Improve the efficiency of the production line")
出力：抽象的なタスクがサーバに送信されるOutput: Abstract tasks are sent to the server
具体的な動作：ユーザは端末のインターフェースを通じてタスクを入力し、送信ボタンを押す。Specific operation: The user enters the task through the terminal interface and presses the send button.
ステップ２：Step 2:
サーバが抽象的なタスクを受信し、生成AIモデルにプロンプト文を送信する。The server receives the abstract task and sends a prompt to the generative AI model.
入力：抽象的なタスクInput: Abstract task
出力：生成AIモデルに送信されるプロンプト文Output: Prompt text sent to generative AI model
具体的な動作：サーバは抽象的なタスクを受信し、プロンプト文を生成して生成AIモデルに送信する。Specific operation: The server receives the abstract task, generates a prompt sentence, and sends it to the generative AI model.
プロンプト文の例：「以下の抽象的なタスクを具体的なアクションと期日に変換してください: 生産ラインの効率を上げる」Example prompt: "Translate the following abstract task into concrete actions and deadlines: Increase the efficiency of the production line."
ステップ３：Step 3:
生成AIモデルがプロンプト文を解析し、具体的なアクションと期日に変換する。A generative AI model parses the prompt and converts it into specific actions and deadlines.
入力：プロンプト文Input: prompt text
出力：具体的なアクションと期日Output: Specific actions and deadlines
具体的な動作：生成AIモデルはプロンプト文を解析し、抽象的なタスクを具体的なアクションと期日に変換する。Specific actions: The generative AI model parses the prompt and converts abstract tasks into specific actions and deadlines.
具体例：「各生産ラインのボトルネックを特定する」「ボトルネックを解消するための改善策を提案する」「改善策の実施計画を立てる」「各改善策の進捗をモニタリングする」Examples: "Identify bottlenecks on each production line," "Propose improvement measures to eliminate bottlenecks," "Create an implementation plan for the improvement measures," and "Monitor the progress of each improvement measure."
ステップ４：Step 4:
サーバが生成AIモデルからの出力を受信し、工場内のロボットに具体的なアクションを送信する。The server receives the output from the generative AI model and sends specific actions to the robots in the factory.
入力：具体的なアクションと期日Enter: Specific actions and deadlines
出力：工場内のロボットに送信される具体的なアクションOutput: Specific actions sent to robots in the factory
具体的な動作：サーバは生成AIモデルから受信した具体的なアクションと期日を工場内のロボットに送信する。Specific actions: The server sends the specific actions and deadlines received from the generative AI model to the robots in the factory.
ステップ５：Step 5:
工場内のロボットが具体的なアクションを実行する。Robots in the factory perform specific actions.
入力：具体的なアクションInput: Specific action
出力：アクションの実行結果Output: Result of action execution
具体的な動作：工場内のロボットは受信した具体的なアクションを実行し、作業を行う。Specific action: The robot in the factory executes the specific action received and performs the work.
ステップ６：Step 6:
サーバがロボットの実行状況を監視し、ユーザにフィードバックを提供する。The server monitors the robot's progress and provides feedback to the user.
入力：ロボットの実行状況Input: Robot execution status
出力：ユーザに提供されるフィードバックOutput: Feedback provided to the user
具体的な動作：サーバはロボットの実行状況を監視し、進捗や問題点をユーザにフィードバックする。Specific operation: The server monitors the robot's execution status and provides feedback to the user on progress and problems.
（実施例２）(Example 2)
次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。Next, a second embodiment of the second embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザが設定した期日に基づいてアクションをソートする機能や、完了したアクションを自動的にリストから削除する機能が不足しているため、ユーザが効率的にタスクを管理することが難しいという問題があった。また、未完了のアクションのみを表示する機能がないため、ユーザが完了したタスクと未完了のタスクを区別するのが煩雑であったTraditional task management systems lacked the ability to sort actions based on due dates set by the user, or to automatically remove completed actions from the list, making it difficult for users to manage tasks efficiently. In addition, there was no function to display only incomplete actions, making it difficult for users to distinguish between completed and incomplete tasks.
実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザが設定した期日に基づいてアクションをソートする手段と、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除する手段と、未完了のアクションのみを表示する手段を含む。これにより、ユーザは効率的にタスクを管理し、完了したタスクと未完了のタスクを容易に区別することが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for sorting actions based on a deadline set by the user, means for deleting an action from the list when the user completes the action, and means for displaying only incomplete actions. This allows the user to efficiently manage tasks and easily distinguish between completed and incomplete tasks.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が設定されていない、一般的な作業や目標のことを指す。An "abstract task" is a general task or goal without specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、ユーザが実行するために必要な具体的な作業や手順のことを指す。"Specific actions" refers to the specific tasks or steps that a user needs to perform.
「期日」とは、ユーザが設定したアクションの完了期限を指す。"Deadline" refers to the deadline set by the user for completing the action.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置を指す。"Means of conversion" refers to methods or devices for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを保存、追跡、更新するための方法や装置を指す。"Means of managing" refers to the methods and devices for storing, tracking, and updating the converted actions.
「提示する手段」とは、ユーザにアクションリストを表示するための方法や装置を指す。"Presenting means" refers to a method or device for displaying the action list to the user.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに簡易なアクションを実行するための方法や装置を指す。"Means for automatic execution" refers to a method or device for executing a simple action without user intervention.
「ソートする手段」とは、ユーザが設定した期日に基づいてアクションを順序付けるための方法や装置を指す。"Means for sorting" refers to a method or device for ordering actions based on user-set deadlines.
「削除する手段」とは、ユーザが完了したアクションをリストから取り除くための方法や装置を指す。"Means for deleting" refers to a method or device that allows a user to remove a completed action from the list.
「表示する手段」とは、未完了のアクションのみをユーザに見せるための方法や装置を指す。"Means for displaying" refers to a method or device for showing only incomplete actions to the user.
発明を実施するための形態Form for implementing the invention
この発明は、ユーザが設定した期日に基づいてアクションを管理し、効率的にタスクを遂行するためのシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を示す。This invention is a system for managing actions based on deadlines set by the user and for efficiently completing tasks. A specific embodiment of this system is shown below.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: サーバは高性能なクラウドサーバ（例：クラウドサービスプロバイダの仮想サーバ）を使用する。Hardware: The server uses a high-performance cloud server (e.g. a virtual server from a cloud service provider).
ソフトウェア: アプリケーションはPythonで開発され、データベース管理にはMySQLを使用する。フロントエンドはJavaScriptライブラリで構築され、バックエンドはWebアプリケーションフレームワークを使用する。Software: The application is developed in Python and uses MySQL for database management. The front-end is built with JavaScript libraries and the back-end uses web application frameworks.
システムの概要System Overview
このシステムは、ユーザが入力した抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換し、これを管理する。サーバは、ユーザが設定した期日に基づいてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する。また、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションのみを表示する。The system converts abstract tasks entered by the user into concrete actions and due dates, and manages them. The server sorts the actions based on the due dates set by the user, and displays those with the nearest due date first. When the user completes an action, it is removed from the list, and only incomplete actions are displayed.
データ加工およびデータ演算Data processing and data calculations
1. データ入力: ユーザがアクションとその期日を入力する。1. Data entry: The user enters an action and its due date.
2. データ保存: サーバは入力されたデータをMySQLデータベースに保存する。2. Data storage: The server stores the entered data in a MySQL database.
3. データソート: サーバはデータベースからアクションを取得し、期日に基づいてソートする。3. Data sorting: The server retrieves the actions from the database and sorts them based on their due date.
4. データ表示: ソートされたアクションをフロントエンドに送信し、ユーザに表示する。4. Data display: Send the sorted actions to the front end and display them to the user.
5. データ更新: ユーザがアクションを完了した場合、サーバはそのアクションをデータベースから削除し、未完了のアクションを再度ソートして表示する。5. Data Update: When the user completes an action, the server removes it from the database and re-sorts and displays the incomplete actions.
具体例Specific examples
例1: アクションの追加と表示Example 1: Adding and displaying actions
ユーザが「レポート提出」というアクションを「2023-10-15」の期日で追加する。サーバはこの情報をデータベースに保存し、他のアクションとともに期日順にソートして表示する。The user adds an action called "Submit a report" with a due date of "2023-10-15". The server stores this information in a database and displays it along with other actions, sorted by due date.
例2: アクションの完了Example 2: Completing an action
ユーザが「レポート提出」を完了した場合、サーバはこのアクションをデータベースから削除し、未完了のアクションを再度ソートして表示する。When the user completes "submit report", the server removes this action from the database and re-sorts and displays the incomplete actions.
プロンプト文の例Example of a prompt
「ユーザが設定した期日に基づいてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示するアプリケーションを開発してください。ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションのみを表示する機能も追加してください。」"Develop an application that sorts actions based on the due date set by the user and displays the actions with the closest due date first. When the user completes an action, add a function to remove it from the list and display only the incomplete actions."
このプロンプト文を生成AIモデルに入力することで、上記のシステムの概要を説明するプログラムを生成することができる。By inputting this prompt sentence into a generative AI model, a program that outlines the above system can be generated.
実施例２における特定処理の流れについて図１３を用いて説明する。The flow of the identification process in Example 2 is explained using Figure 13.
ステップ１：Step 1:
ユーザがアクションを入力するThe user enters the action.
ユーザは端末を使用して、アプリケーションの入力フォームにアクションとその期日を入力する。入力されたデータは、アクションの内容と期日である。The user uses the terminal to input an action and its due date into the application's input form. The input data is the action content and due date.
ステップ２：Step 2:
端末がアクションをサーバに送信するThe device sends the action to the server
端末は入力されたアクションと期日をHTTPリクエストとしてサーバに送信する。このリクエストには、アクションの内容と期日が含まれている。入力はユーザが入力したアクションと期日であり、出力はサーバに送信されるHTTPリクエストである。The terminal sends the entered action and due date to the server as an HTTP request. This request includes the action content and due date. The input is the action and due date entered by the user, and the output is the HTTP request sent to the server.
ステップ３：Step 3:
サーバがアクションをデータベースに保存するThe server saves the action in the database.
サーバは受け取ったアクションと期日をMySQLデータベースに保存する。具体的には、INSERT文を使用してデータベースに新しいレコードを追加する。入力はHTTPリクエストであり、出力はデータベースに保存されたレコードである。The server stores the received action and due date in a MySQL database. Specifically, it adds a new record to the database using an INSERT statement. The input is the HTTP request and the output is the record stored in the database.
ステップ４：Step 4:
サーバがアクションを期日順にソートするThe server sorts the actions by due date.
サーバはデータベースから全てのアクションをSELECT文で取得し、期日順にソートする。ソートにはSQLのORDER BY句を使用する。入力はデータベースから取得したアクションリストであり、出力はソートされたアクションリストである。The server retrieves all actions from the database using a SELECT statement and sorts them by due date. The SQL ORDER BY clause is used for sorting. The input is the list of actions retrieved from the database, and the output is the sorted list of actions.
ステップ５：Step 5:
サーバがソートされたアクションを端末に送信するThe server sends the sorted actions to the device.
サーバはソートされたアクションリストをJSON形式で端末に送信する。これにより、端末は最新のアクションリストを受け取ることができる。入力はソートされたアクションリストであり、出力は端末に送信されるJSONデータである。The server sends the sorted action list to the terminal in JSON format, so that the terminal can receive the latest action list. The input is the sorted action list, and the output is the JSON data sent to the terminal.
ステップ６：Step 6:
端末がアクションを表示するThe device displays the action
端末は受け取ったアクションリストをユーザインターフェースに表示する。アクションは期日が近いものから順にリスト表示される。入力はサーバから受け取ったJSONデータであり、出力はユーザインターフェースに表示されるアクションリストである。The terminal displays the received action list in the user interface. Actions are listed in order of their due date. The input is the JSON data received from the server, and the output is the action list displayed in the user interface.
ステップ７：Step 7:
ユーザがアクションを完了するThe user completes the action.
ユーザはアクションを完了した場合、アプリケーションのインターフェースでそのアクションを完了としてマークする。入力はユーザの操作であり、出力は完了マークが付けられたアクションである。When a user completes an action, they mark it as done in the application's interface. The input is the user action, and the output is the action marked as done.
ステップ８：Step 8:
端末が完了したアクションをサーバに通知するThe device notifies the server of the completed action.
端末は完了したアクションの情報をHTTPリクエストとしてサーバに送信する。このリクエストには、完了したアクションのIDが含まれている。入力は完了マークが付けられたアクションであり、出力はサーバに送信されるHTTPリクエストである。The device sends information about the completed action to the server as an HTTP request. This request includes the ID of the completed action. The input is the action marked as completed, and the output is the HTTP request sent to the server.
ステップ９：Step 9:
サーバが完了したアクションをデータベースから削除するThe server removes completed actions from the database
サーバは受け取ったアクションIDを基に、データベースから該当するアクションをDELETE文で削除する。入力はHTTPリクエストであり、出力はデータベースから削除されたレコードである。The server uses the received action ID to delete the corresponding action from the database using a DELETE statement. The input is the HTTP request, and the output is the record deleted from the database.
ステップ１０：Step 10:
サーバが未完了のアクションを再度ソートするThe server will re-sort any pending actions
サーバはデータベースから未完了のアクションを再度SELECT文で取得し、期日順にソートする。入力はデータベースから取得した未完了のアクションリストであり、出力はソートされた未完了のアクションリストである。The server retrieves the incomplete actions from the database again using a SELECT statement and sorts them by due date. The input is the list of incomplete actions retrieved from the database, and the output is the sorted list of incomplete actions.
ステップ１１：Step 11:
サーバが更新されたアクションリストを端末に送信するThe server sends the updated action list to the device.
サーバは更新された未完了のアクションリストをJSON形式で端末に送信する。入力はソートされた未完了のアクションリストであり、出力は端末に送信されるJSONデータである。The server sends the updated list of pending actions to the terminal in JSON format. The input is the sorted list of pending actions, and the output is the JSON data sent to the terminal.
ステップ１２：Step 12:
端末が更新されたアクションリストを表示するThe device displays the updated action list
端末は受け取った更新されたアクションリストをユーザインターフェースに再度表示する。これにより、ユーザは最新の未完了アクションを確認できる。入力はサーバから受け取ったJSONデータであり、出力はユーザインターフェースに表示される更新されたアクションリストである。The terminal receives the updated action list and displays it again in the user interface, allowing the user to see the latest pending actions. The input is the JSON data received from the server, and the output is the updated action list displayed in the user interface.
（応用例２）(Application example 2)
次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。Next, application example 2 of embodiment example 2 will be described. In the following description, the
物流センターにおけるタスク管理は、複数のタスクが同時に発生し、それぞれの期日が異なるため、効率的な管理が難しいという課題がある。また、作業員がタスクを完了した際に、その情報が即座に反映されないと、無駄な作業が発生する可能性がある。さらに、タスクの優先順位が明確でない場合、重要なタスクが後回しにされるリスクがあるTask management in logistics centers is difficult because multiple tasks occur simultaneously and each task has a different deadline. In addition, if the information is not reflected immediately when a worker completes a task, there is a risk of unnecessary work. Furthermore, if task priorities are not clear, there is a risk that important tasks will be put off.
応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、期日に基づいてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する手段と、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションを表示する手段と、を含む。これにより、物流センターにおけるタスク管理が効率化され、重要なタスクが適切に優先されることが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and due dates, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for sorting the actions based on due dates and displaying those with the nearest due dates first, and means for deleting an action from the list when the user completes it and displaying uncompleted actions. This makes task management in the logistics center more efficient and enables important tasks to be properly prioritized.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていない、一般的な作業や目標のことである。An "abstract task" is a general task or goal without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを実行するために必要な具体的な手順や作業のことである。"Concrete actions" are the concrete steps or tasks required to accomplish an abstract task.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき期限の日付のことである。A "deadline" is the date by which a particular task or action must be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置のことである。A "means of conversion" is a method or device for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを追跡し、進捗状況を監視するための方法や装置のことである。"Means of management" refers to the methods and devices used to track the converted actions and monitor their progress.
「提示する手段」とは、ユーザに対してアクションリストを表示するための方法や装置のことである。"Presenting means" refers to a method or device for displaying the action list to the user.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のアクションを自動的に実行するための方法や装置のことである。An "automated execution means" is a method or device for automatically executing a particular action without user intervention.
「ソートする手段」とは、期日に基づいてアクションを並べ替えるための方法や装置のことである。"Means for sorting" refers to a method or device for sorting actions based on due dates.
「表示する手段」とは、ソートされたアクションをユーザに視覚的に示すための方法や装置のことである。"Means for displaying" refers to a method or device for visually showing the sorted actions to the user.
「完了した場合、そのアクションをリストから削除する手段」とは、ユーザがアクションを完了した際に、そのアクションをリストから取り除くための方法や装置のことである。"Means for removing the action from the list when completed" refers to a method or device for removing an action from the list when the user completes the action.
「未完了のアクションを表示する手段」とは、完了していないアクションのみをユーザに表示するための方法や装置のことである。"Means for displaying incomplete actions" refers to a method or device for displaying to the user only the actions that have not been completed.
この発明を実施するためのシステムは、物流センターにおけるタスク管理を効率化するためのものである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。The system for implementing this invention is intended to improve the efficiency of task management in a logistics center. A specific embodiment of this system is described below.
システムの構成System configuration
システムは、サーバ、作業員の端末（スマートフォンやスマート眼鏡）、およびユーザインターフェースから構成される。サーバは、タスク管理の中心的な役割を果たし、端末は作業員がタスクを確認し、完了を報告するために使用される。The system consists of a server, worker terminals (smartphones or smart glasses), and a user interface. The server plays a central role in task management, while the terminals are used by workers to check tasks and report their completion.
プログラムの処理Program processing
サーバは、以下の手段を用いてタスク管理を行う。The server manages tasks using the following methods:
1. 抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段1. A way to translate abstract tasks into concrete actions and deadlines
サーバは、物流センターの管理者が入力した抽象的なタスクを、具体的なアクションや期日に変換する。例えば、「在庫確認」という抽象的なタスクを「10月10日までに在庫を確認する」という具体的なアクションに変換する。The server converts the abstract tasks entered by the logistics center manager into concrete actions and deadlines. For example, it converts the abstract task of "check inventory" into a concrete action such as "check inventory by October 10th."
2. 変換したアクションを管理する手段2. How to manage converted actions
サーバは、変換されたアクションをデータベースに保存し、各アクションの進捗状況を管理する。これには、アクションの期日、担当者、ステータスなどの情報が含まれる。The server stores the converted actions in a database and tracks the progress of each action, including information such as the action's due date, who is responsible, and its status.
3. 定期的にアクションリストをユーザに提示する手段3. A way to periodically present a list of actions to the user
サーバは、定期的にアクションリストを作業員の端末に送信し、ユーザインターフェースを通じて表示する。これにより、作業員は現在のタスクとその期日を確認できる。The server periodically sends the action list to the worker's device and displays it through a user interface, allowing the worker to see their current tasks and their due dates.
4. 簡易なアクションを自動実行する手段4. Means of automatically executing simple actions
サーバは、特定の条件が満たされた場合に、簡易なアクションを自動的に実行する。例えば、在庫が一定量以下になった場合に自動的に補充を指示する。The server automatically executes simple actions when certain conditions are met. For example, it can automatically instruct a replenishment when inventory falls below a certain level.
5. 期日に基づいてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する手段5. A way to sort actions based on due date and show them first.
サーバは、アクションリストを期日に基づいてソートし、期日が近いものから順に作業員の端末に表示する。これにより、作業員は優先度の高いタスクから順に処理できる。The server sorts the action list based on due date and displays it on the worker's terminal in order of the nearest due date. This allows the worker to process the highest priority tasks first.
6. ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションを表示する手段6. When a user completes an action, a way to remove it from the list and show incomplete actions
作業員が端末を通じてアクションの完了を報告すると、サーバはそのアクションをリストから削除し、未完了のアクションのみを表示する。When a worker reports completion of an action via their terminal, the server removes it from the list and displays only incomplete actions.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: サーバ、スマートフォン、スマート眼鏡Hardware: servers, smartphones, smart glasses
ソフトウェア: Python（プログラム言語）、データベース管理システム（例: MySQL）、ユーザインターフェース（例: React Native）Software: Python (programming language), database management system (e.g. MySQL), user interface (e.g. React Native)
具体例Specific examples
物流センターの作業員がスマート眼鏡を装着し、タスク管理アプリケーションを起動する。アプリケーションは、今日のタスクを期日に基づいてソートし、最も早く完了する必要があるタスクから順に表示する。作業員が「棚の補充」タスクを完了すると、スマート眼鏡のディスプレイからそのタスクが消え、次のタスク「出荷準備」が表示される。A logistics center worker puts on his smart glasses and launches a task management application. The application sorts today's tasks based on their due date and displays those that need to be completed earliest first. Once the worker completes the "Restock shelves" task, it disappears from the smart glasses display and the next task, "Prepare for shipment," appears.
プロンプト文の例Example of a prompt
物流センターの作業員がスマート眼鏡を使用して、日々のタスクを効率的に管理するためのアプリケーションを開発してください。タスクは期日に応じてソートされ、期日が近いものから順に表示されます。作業員がタスクを完了すると、そのタスクはリストから自動的に削除され、未完了のタスクが表示され続けます。Pythonを使用してプログラムを作成してください。Develop an application for logistics center workers to use smart glasses to efficiently manage their daily tasks. Tasks are sorted according to their due date and displayed first. When a worker completes a task, it is automatically removed from the list and incomplete tasks continue to be displayed. Write the program using Python.
応用例２における特定処理の流れについて図１４を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 2 is explained using Figure 14.
ステップ１：Step 1:
サーバは、物流センターの管理者から抽象的なタスクを受け取る。入力は、管理者が入力したタスクの概要であり、出力は具体的なアクションや期日に変換されたタスクである。サーバは、タスクの内容を解析し、具体的なアクションと期日を生成する。The server receives abstract tasks from the logistics center manager. The input is the task outline entered by the manager, and the output is the task converted into specific actions and due dates. The server analyzes the task content and generates specific actions and due dates.
ステップ２：Step 2:
サーバは、変換されたアクションをデータベースに保存する。入力は、具体的なアクションと期日であり、出力はデータベースに保存されたタスク情報である。サーバは、アクションの詳細、期日、担当者などの情報をデータベースに記録する。The server saves the converted actions in a database. The input is the specific action and due date, and the output is the task information saved in the database. The server records information such as the action details, due date, and responsible person in the database.
ステップ３：Step 3:
サーバは、定期的にアクションリストを作業員の端末に送信する。入力は、データベースに保存されたタスク情報であり、出力は作業員の端末に表示されるアクションリストである。サーバは、タスク情報を取得し、ユーザインターフェースを通じて作業員に提示する。The server periodically sends the action list to the worker's terminal. The input is the task information stored in the database, and the output is the action list displayed on the worker's terminal. The server obtains the task information and presents it to the worker through a user interface.
ステップ４：Step 4:
サーバは、特定の条件が満たされた場合に簡易なアクションを自動実行する。入力は、条件を満たすタスク情報であり、出力は自動実行されたアクションの結果である。サーバは、例えば在庫が一定量以下になった場合に自動的に補充を指示する。The server automatically executes simple actions when certain conditions are met. The input is task information that meets the conditions, and the output is the result of the automatically executed action. For example, the server will automatically instruct replenishment when inventory falls below a certain level.
ステップ５：Step 5:
サーバは、アクションリストを期日に基づいてソートし、期日が近いものから順に作業員の端末に表示する。入力は、データベースに保存されたタスク情報であり、出力はソートされたアクションリストである。サーバは、タスクの期日を基にリストを並べ替え、優先度の高いタスクを上位に表示する。The server sorts the action list based on the due date and displays it on the worker's terminal in order of the nearest due date. The input is the task information stored in the database, and the output is the sorted action list. The server sorts the list based on the task due date and displays high priority tasks at the top.
ステップ６：Step 6:
ユーザがアクションを完了した場合、端末を通じてその情報をサーバに送信する。入力は、完了報告されたタスク情報であり、出力は更新されたアクションリストである。サーバは、完了したタスクをリストから削除し、未完了のタスクのみを表示する。When the user completes an action, they send that information to the server via the terminal. The input is the task information that has been reported as completed, and the output is the updated action list. The server removes the completed tasks from the list and displays only the incomplete tasks.
ステップ７：Step 7:
サーバは、ユーザの行動に基づいてアクションリストを更新する。入力は、ユーザの行動データであり、出力は最新のアクションリストである。サーバは、ユーザの進捗状況を監視し、必要に応じてタスクの優先順位や内容を更新する。The server updates the action list based on the user's actions. The input is the user's action data, and the output is the latest action list. The server monitors the user's progress and updates task priorities and content as necessary.
（実施例３）(Example 3)
次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。Next, a third embodiment of the third embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザが手動でタスクを管理し、進行状況を確認する必要があり、効率的なタスク管理が難しいという問題があった。また、簡易なアクションを自動で実行する機能が不足しており、ユーザの手間が増えるという課題も存在していた。さらに、定期的にタスクの進行状況を確認するための通知機能が不十分であり、ユーザがタスクを忘れてしまうリスクがあった。Traditional task management systems required users to manually manage tasks and check their progress, making efficient task management difficult. There was also a lack of functionality to automatically execute simple actions, which increased the workload for users. Furthermore, there was an insufficient notification function for periodically checking task progress, which ran the risk of users forgetting about tasks.
実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザがタスクを入力する手段と、サーバがタスクをデータベースに保存する手段と、サーバが定期的にタスクをチェックする手段と、サーバが未完了のタスクをユーザに通知する手段と、サーバが簡易なアクションを自動実行する手段と、を含む。これにより、ユーザは効率的にタスクを管理し、手間をかけずにタスクを進行させることが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for the user to input tasks, means for the server to save the tasks in a database, means for the server to periodically check the tasks, means for the server to notify the user of incomplete tasks, and means for the server to automatically execute simple actions. This allows the user to efficiently manage tasks and progress with them without hassle.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が設定されていない、一般的な作業や目標を指すものである。An "abstract task" is a general task or goal without specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを実行可能な形に変換した、具体的な作業や手順を指すものである。"Concrete actions" refer to concrete tasks or steps that transform abstract tasks into executable forms.
「期日」とは、タスクやアクションが完了すべき日時を指すものである。A "deadline" refers to the date and time when a task or action should be completed.
「アクションリスト」とは、ユーザが実行すべき具体的なアクションを一覧にしたものである。An "action list" is a list of specific actions that a user should perform.
「ユーザ」とは、システムを利用してタスクを管理する個人や組織を指すものである。"User" refers to an individual or organization that uses the system to manage tasks.
「サーバ」とは、タスク管理システムの中心となるコンピュータシステムであり、データの保存や処理を行うものである。A "server" is a computer system that serves as the core of a task management system and stores and processes data.
「データベース」とは、タスクやアクションに関する情報を組織的に保存するためのシステムを指すものである。A "database" refers to a system for storing information about tasks and actions in an organized manner.
「通知」とは、サーバがユーザに対してタスクの進行状況や未完了のタスクを知らせるためのメッセージを指すものである。"Notification" refers to messages sent by the server to inform the user of task progress and incomplete tasks.
「簡易なアクション」とは、メール送信やリマインダー設定など、比較的簡単に自動化できる作業を指すものである。"Simple actions" refers to tasks that can be automated relatively easily, such as sending emails or setting reminders.
「リマインダー」とは、ユーザに特定のタスクやアクションを思い出させるための通知を指すものである。A "reminder" is a notification that reminds the user to perform a particular task or action.
発明を実施するための形態Form for implementing the invention
この発明は、ユーザのタスク管理を効率化するためのシステムであり、サーバ、端末、およびユーザの相互作用を通じて実現される。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。This invention is a system for improving the efficiency of user task management, and is realized through the interaction between a server, a terminal, and a user. A specific embodiment of this system is described below.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: サーバ、ユーザの端末（PC、スマートフォンなど）Hardware: Servers, user devices (PCs, smartphones, etc.)
ソフトウェア: タスク管理アプリケーション、通知システム、メール送信システム、リマインダー設定システムSoftware: Task management application, notification system, email sending system, reminder setting system
データ加工およびデータ演算Data processing and data calculations
1. ユーザがタスクを入力する1. The user enters a task.
ユーザは、端末を使用してタスク管理アプリケーションを開く。The user uses the device to open a task management application.
ユーザは、新しいタスクを入力し、必要な情報（タスク名、期限、リマインダー設定など）を入力する。The user enters a new task and fills in the required information (task name, due date, reminder settings, etc.).
例: ユーザが「会議の準備をする」というタスクを入力し、期限を「明日の午前10時」に設定する。Example: A user enters a task "Prepare for a meeting" and sets the due date to "Tomorrow at 10am".
2. サーバがタスクをデータベースに保存する2. The server saves the task in the database.
ユーザがタスクを入力した後、端末はその情報をサーバに送信する。After the user enters the task, the device sends the information to the server.
サーバは、受信したタスク情報をデータベースに保存する。The server stores the received task information in a database.
例: サーバが「会議の準備をする」というタスクをデータベースに保存する。Example: The server saves a task called "Prepare for meeting" in the database.
3. サーバが定期的にタスクをチェックする3. The server periodically checks for tasks
サーバは、設定された時間（例えば、毎朝9時）にデータベースをチェックし、未完了のタスクを取得する。The server checks the database at a set time (for example, every morning at 9:00) and retrieves any outstanding tasks.
サーバは、取得した未完了のタスクをリスト化する。The server will then list the incomplete tasks it has obtained.
例: 毎朝9時にサーバがデータベースをチェックし、未完了のタスクをリスト化する。Example: Every morning at 9am the server checks the database and lists all pending tasks.
4. サーバが未完了のタスクをユーザに通知する4. The server notifies the user of pending tasks
サーバは、リスト化した未完了のタスクをユーザの端末に通知する。The server notifies the user's device of the list of incomplete tasks.
ユーザは、端末で通知を受け取り、未完了のタスクを確認する。Users will receive a notification on their device to see their pending tasks.
例: サーバが「おはようございます。未完了のタスクがあります。確認してください。」という通知をユーザのスマートフォンに送信する。Example: The server sends a notification to the user's smartphone saying, "Good morning. You have uncompleted tasks. Please check them."
5. サーバが簡易なアクションを自動実行する5. The server automatically executes simple actions
サーバは、ユーザが設定した簡易なアクション（例えば、「メールを送る」、「リマインダーを設定する」）を定期的にチェックする。The server periodically checks simple actions set by the user (e.g., "send an email" or "set a reminder").
サーバは、条件が満たされた場合、自動的にメール送信システムやリマインダー設定システムを呼び出し、アクションを実行する。When the conditions are met, the server automatically calls the email sending system or reminder setting system and executes the action.
例: ユーザが「毎週月曜日にリマインダーを設定する」というタスクを設定した場合、サーバが毎週月曜日にリマインダー設定システムを呼び出し、リマインダーを自動的に設定する。Example: If a user sets a task to "set a reminder every Monday," the server will call the reminder setting system every Monday and automatically set the reminder.
具体例Specific examples
アクションリストの提示Show action list
毎朝9時に、サーバはユーザの未完了タスクをデータベースから取得し、ユーザのスマートフォンに通知する。Every morning at 9:00, the server retrieves the user's uncompleted tasks from the database and notifies the user's smartphone.
例: 「おはようございます。未完了のタスクがあります。確認してください。」Example: "Good morning. You have some uncompleted tasks. Please take a look."
簡易なアクションの自動実行Automatic execution of simple actions
ユーザが「毎週月曜日にリマインダーを設定する」というタスクを設定した場合、サーバは毎週月曜日にリマインダー設定システムを呼び出し、リマインダーを自動的に設定する。If a user sets a task to "set a reminder every Monday," the server will call the reminder setting system every Monday and automatically set the reminder.
例: 「リマインダーを設定しました。次の会議は月曜日の10時です。」Example: "I've set a reminder. Our next meeting is on Monday at 10am."
生成AIモデルへのプロンプト文の例Example prompts for generative AI models
「ユーザの未完了タスクを毎朝9時に通知するプログラムを作成してください。」"Please create a program that notifies users of their incomplete tasks every morning at 9am."
「ユーザが設定した簡易なアクションを自動で実行するプログラムを作成してください。」"Please create a program that automatically executes simple actions set by the user."
このようにして、ユーザは自身のタスクを効率的に管理し、手間をかけずにタスクを進行させることができる。実施例３における特定処理の流れについて図１５を用いて説明する。In this way, the user can efficiently manage his or her tasks and progress through them without hassle. The flow of the specific process in the third embodiment will be explained with reference to FIG. 15.
ステップ１：Step 1:
ユーザがタスクを入力するThe user enters the task.
入力: ユーザが端末を使用してタスク管理アプリケーションを開き、新しいタスクを入力する。Enter: The user uses the device to open a task management application and enter a new task.
データ加工: ユーザが入力したタスク名、期限、リマインダー設定などの情報をアプリケーションが受け取る。Data processing: The application receives information entered by the user, such as task name, deadline, and reminder settings.
出力: 端末が入力されたタスク情報をサーバに送信する。Output: The device sends the entered task information to the server.
具体的な動作: ユーザが「新しいタスクを追加」ボタンをクリックし、タスク名「会議の準備をする」を入力し、期限を「明日の午前10時」に設定し、「保存」ボタンをクリックする。Specific behavior: The user clicks the "Add new task" button, enters the task name "Prepare for meeting", sets the due date to "Tomorrow at 10:00 AM", and clicks the "Save" button.
ステップ２：Step 2:
サーバがタスクをデータベースに保存するThe server saves the task in the database.
入力: 端末から送信されたタスク情報。Input: Task information sent from the device.
データ加工: サーバが受信したタスク情報を解析し、データベースに保存する形式に変換する。Data processing: The server analyzes the task information received and converts it into a format suitable for storage in the database.
出力: サーバがタスク情報をデータベースに保存し、保存完了の確認メッセージを端末に送信する。Output: The server saves the task information to the database and sends a confirmation message to the terminal that the save was successful.
具体的な動作: サーバが「会議の準備をする」というタスクをデータベースに保存し、「タスクが正常に保存されました」という確認メッセージを端末に送信する。Specific operation: The server saves the task "Prepare for meeting" to the database and sends a confirmation message "Task saved successfully" to the device.
ステップ３：Step 3:
サーバが定期的にタスクをチェックするThe server periodically checks for tasks
入力: データベースに保存されたタスク情報。Input: Task information stored in the database.
データ加工: サーバが設定された時間（例えば、毎朝9時）にデータベースをクエリし、未完了のタスクを取得する。Data processing: The server queries the database at a set time (for example, every morning at 9:00) and retrieves uncompleted tasks.
出力: サーバが取得した未完了のタスクをリスト化する。Output: Lists the incomplete tasks retrieved by the server.
具体的な動作: 毎朝9時にサーバがデータベースをチェックし、未完了のタスクをリスト化する。Specific operation: Every morning at 9am, the server checks the database and lists the uncompleted tasks.
ステップ４：Step 4:
サーバが未完了のタスクをユーザに通知するThe server notifies the user of pending tasks
入力: リスト化された未完了のタスク。Input: A list of open tasks.
データ加工: サーバが未完了のタスクリストをユーザの端末に送信する形式に変換する。Data processing: The server converts the list of incomplete tasks into a format that can be sent to the user's device.
出力: サーバが未完了のタスクリストをユーザの端末に通知する。Output: The server notifies the user of the list of incomplete tasks on their device.
具体的な動作: サーバが「おはようございます。未完了のタスクがあります。確認してください。」という通知をユーザのスマートフォンに送信する。Specific behavior: The server sends a notification to the user's smartphone saying, "Good morning. You have uncompleted tasks. Please check them."
ステップ５：Step 5:
サーバが簡易なアクションを自動実行するThe server automatically executes simple actions
入力: ユーザが設定した簡易なアクション（例えば、「メールを送る」、「リマインダーを設定する」）。Input: A simple action set by the user (e.g. "send email" or "set reminder").
データ加工: サーバが条件が満たされた場合、自動的にメール送信システムやリマインダー設定システムを呼び出し、アクションを実行する。Data processing: When the conditions are met, the server automatically calls the email sending system or reminder setting system and executes the action.
出力: サーバが簡易なアクションを実行し、その結果をユーザに通知する。Output: The server performs a simple action and notifies the user of the result.
具体的な動作: ユーザが「毎週月曜日にリマインダーを設定する」というタスクを設定した場合、サーバが毎週月曜日にリマインダー設定システムを呼び出し、リマインダーを自動的に設定する。Specific behavior: If a user sets a task to "set a reminder every Monday," the server will call the reminder setting system every Monday and automatically set the reminder.
（応用例３）(Application example 3)
次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。Next, application example 3 of embodiment example 3 will be described. In the following description, the
工場におけるロボットのメンテナンスや作業タスクの管理は、手動で行うことが多く、効率が悪い。また、必要な部品の発注やメンテナンスのリマインダー設定などの簡易なアクションも手動で行う必要があり、作業者の負担が大きい。これにより、タスクの漏れや遅延が発生しやすく、工場の運営効率が低下するという課題があるThe maintenance of robots and the management of work tasks in factories are often done manually, which is inefficient. In addition, simple actions such as ordering necessary parts and setting maintenance reminders must also be done manually, placing a heavy burden on workers. This creates the problem that tasks are easily missed or delayed, reducing the efficiency of factory operations.
応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、工場ロボットにおいて、定期的にメンテナンスや作業タスクのリストを提示する手段と、メンテナンスのリマインダーを自動設定する手段と、必要な部品の発注メールを自動送信する手段と、ロボットの自己診断結果を管理者に自動通知する手段と、を含む。これにより、工場ロボットのメンテナンスや作業タスクの管理が自動化され、作業者の負担を軽減し、タスクの漏れや遅延を防ぎ、工場の運営効率を向上させることが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to a user, means for automatically executing simple actions, means for periodically presenting a list of maintenance and work tasks for a factory robot, means for automatically setting maintenance reminders, means for automatically sending an order email for required parts, and means for automatically notifying an administrator of the results of the robot's self-diagnosis. This automates the management of maintenance and work tasks for factory robots, reducing the burden on workers, preventing missed or delayed tasks, and making it possible to improve the efficiency of factory operations.
「抽象的なタスク」とは、具体的な行動や手順が明確でない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clear specific actions or steps.
「具体的なアクション」とは、特定の手順や行動を伴う明確な作業や操作を指す。A "specific action" refers to a clear task or operation that involves specific steps or actions.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき期限を指す。A "deadline" refers to the deadline by which a particular task or action should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置を指す。"Means of conversion" refers to methods or devices for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを追跡し、進捗を監視するための方法や装置を指す。"Means of managing" refers to the methods and devices for tracking the converted actions and monitoring their progress.
「定期的にアクションリストをユーザに提示する手段」とは、設定された時間間隔でユーザに未完了のタスクやアクションを通知するための方法や装置を指す。"Means for periodically presenting a list of actions to a user" refers to a method or device for notifying a user of uncompleted tasks or actions at set intervals.
「簡易なアクションを自動実行する手段」とは、ユーザの手間を省くために、特定の簡単なタスクや操作を自動的に実行するための方法や装置を指す。"Means for automatically performing simple actions" refers to a method or device for automatically performing specific simple tasks or operations to reduce the user's effort.
「工場ロボット」とは、工場内での作業やメンテナンスを行うために設計された自動化された機械装置を指す。A "factory robot" refers to an automated mechanical device designed to perform work or maintenance in a factory.
「メンテナンスや作業タスクのリストを提示する手段」とは、工場ロボットに対して定期的に必要なメンテナンスや作業タスクを表示するための方法や装置を指す。"Means for presenting a list of maintenance or work tasks" refers to a method or device for displaying to a factory robot the maintenance or work tasks that need to be performed periodically.
「メンテナンスのリマインダーを自動設定する手段」とは、工場ロボットのメンテナンスが必要な時期に自動的に通知を設定するための方法や装置を指す。"Means for automatically setting maintenance reminders" refers to a method or device for automatically setting notifications when maintenance is required for a factory robot.
「必要な部品の発注メールを自動送信する手段」とは、必要な部品が不足した際に自動的に発注メールを送信するための方法や装置を指す。"Means for automatically sending an order email for required parts" refers to a method or device for automatically sending an order email when required parts are in short supply.
「ロボットの自己診断結果を管理者に自動通知する手段」とは、工場ロボットが自己診断を行い、その結果を管理者に自動的に通知するための方法や装置を指す。"Means for automatically notifying the manager of the results of a robot's self-diagnosis" refers to a method or device that allows a factory robot to perform a self-diagnosis and automatically notify the manager of the results.
この発明を実施するための形態として、工場ロボットにインストールされる「工場ロボットタスクマネージャー」システムを例に説明する。このシステムは、工場ロボットのメンテナンスや作業タスクの管理を自動化し、作業者の負担を軽減し、工場の運営効率を向上させるものである。As an example of a form for implementing this invention, we will explain a "Factory Robot Task Manager" system that is installed in factory robots. This system automates the maintenance of factory robots and the management of work tasks, reducing the burden on workers and improving the operational efficiency of the factory.
システムのプログラムSystem Programs
システムは、Pythonを用いて実装される。具体的には、以下のライブラリを使用する。The system is implemented using Python. Specifically, the following libraries are used:
scheduleライブラリ: 定期的なタスク実行schedule library: periodic task execution
smtplibライブラリ: メール送信smtplib library: Sending email
プログラムの処理説明Program processing explanation
サーバは、以下のハードウェアおよびソフトウェアを用いてデータ加工およびデータ演算を行う。The server processes and calculates data using the following hardware and software:
ハードウェア: 工場ロボットのディスプレイ、インターネット接続Hardware: Factory robot displays, internet connectivity
ソフトウェア: Python、scheduleライブラリ、smtplibライブラリSoftware: Python, schedule library, smtplib library
サーバは、毎朝9時に工場ロボットのディスプレイに未完了のメンテナンスや作業タスクのリストを表示する。これにより、ユーザはその日のタスクを把握しやすくなる。また、9時5分には、必要な部品の発注メールが自動で送信される。これにより、部品の不足による作業遅延を防ぐことができる。The server displays a list of uncompleted maintenance and work tasks on the factory robot's display every morning at 9:00. This makes it easier for users to keep track of the tasks for the day. In addition, at 9:05, an order email for the necessary parts is automatically sent. This prevents work delays due to a shortage of parts.
具体例Specific examples
例えば、毎朝9時に「部品Aの交換」と「清掃」のタスクがロボットのディスプレイに表示される。ユーザはこれを確認し、優先順位に従って作業を進めることができる。また、9時5分には、部品Aの発注メールが自動で送信されるため、ユーザは発注作業を手動で行う必要がない。For example, every morning at 9:00, the tasks "Replace part A" and "Cleaning" are displayed on the robot's display. The user can check these and proceed with the tasks according to priority. In addition, an order email for part A is automatically sent at 9:05, so the user does not have to manually place the order.
プロンプト文の例Example of a prompt
「工場ロボットタスクマネージャーを使って、毎朝9時に未完了のタスクリストを表示し、9時5分に必要な部品の発注メールを自動送信するプログラムを作成してください。」"Please create a program that uses the Factory Robot Task Manager to display a list of incomplete tasks every morning at 9:00 and automatically send an order email for the required parts at 9:05."
このようにして、工場ロボットのメンテナンスや作業タスクの管理を自動化し、作業者の負担を軽減し、工場の運営効率を向上させることができる。In this way, maintenance of factory robots and management of work tasks can be automated, reducing the burden on workers and improving factory operating efficiency.
応用例３における特定処理の流れについて図１６を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 3 is explained using Figure 16.
ステップ１：Step 1:
サーバは、毎朝9時にスケジュールライブラリを用いてタスク通知のトリガーを設定する。入力としては、タスクリストと現在の時刻があり、出力としては、タスクリストの表示指示が生成される。具体的な動作として、サーバはタスクリストを取得し、現在の時刻が9時であることを確認する。The server uses the schedule library to set a trigger for task notification at 9:00 every morning. The inputs are the task list and the current time, and the output is an instruction to display the task list. In concrete terms, the server retrieves the task list and confirms that the current time is 9:00.
ステップ２：Step 2:
サーバは、タスクリストを工場ロボットのディスプレイに表示する。入力としては、タスクリストがあり、出力としては、ディスプレイに表示されるタスクリストが生成される。具体的な動作として、サーバはタスクリストの内容をフォーマットし、ディスプレイに送信する。The server displays the task list on the display of the factory robot. The input is the task list, and the output is the task list that is displayed on the display. In concrete terms, the server formats the contents of the task list and sends it to the display.
ステップ３：Step 3:
サーバは、毎朝9時5分にスケジュールライブラリを用いて簡易アクションの自動実行のトリガーを設定する。入力としては、現在の時刻があり、出力としては、簡易アクションの実行指示が生成される。具体的な動作として、サーバは現在の時刻が9時5分であることを確認する。The server uses the schedule library to set a trigger for the automatic execution of a simple action every morning at 9:05. The input is the current time, and the output is an instruction to execute the simple action. In concrete terms, the server confirms that the current time is 9:05.
ステップ４：Step 4:
サーバは、メンテナンスのリマインダーを自動設定する。入力としては、メンテナンススケジュールがあり、出力としては、リマインダー設定が生成される。具体的な動作として、サーバはメンテナンススケジュールを確認し、リマインダーを設定する。The server automatically sets maintenance reminders. The input is the maintenance schedule, and the output is the generated reminder settings. Specifically, the server checks the maintenance schedule and sets the reminders.
ステップ５：Step 5:
サーバは、必要な部品の発注メールを自動送信する。入力としては、部品の在庫情報と発注先のメールアドレスがあり、出力としては、発注メールが生成される。具体的な動作として、サーバは在庫情報を確認し、必要な部品が不足している場合に発注メールを生成し、送信する。The server automatically sends an order email for the required parts. The input is the parts inventory information and the order recipient's email address, and the output is an order email that is generated. In concrete terms, the server checks the inventory information, and if the required parts are in short supply, it generates and sends an order email.
ステップ６：Step 6:
サーバは、ロボットの自己診断結果を管理者に自動通知する。入力としては、自己診断結果と管理者の連絡先情報があり、出力としては、通知メッセージが生成される。具体的な動作として、サーバは自己診断結果を取得し、管理者に通知メッセージを送信する。The server automatically notifies the administrator of the robot's self-diagnosis results. The inputs are the self-diagnosis results and the administrator's contact information, and the output is the generation of a notification message. In concrete terms, the server obtains the self-diagnosis results and sends a notification message to the administrator.
このようにして、工場ロボットのメンテナンスや作業タスクの管理が自動化され、作業者の負担を軽減し、工場の運営効率を向上させることができる。In this way, maintenance of factory robots and management of work tasks can be automated, reducing the burden on workers and improving the efficiency of factory operations.
なお、更に、ユーザの感情を推定する感情エンジンを組み合わせてもよい。すなわち、特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。Furthermore, an emotion engine that estimates the user's emotion may be combined. That is, the
「形態例１」"Example 1"
本発明の一実施形態として、感情エンジンを組み込んだシステムがある。このシステムは、ユーザの感情を認識し、その感情に応じてタスクの優先度を調整する。具体的には、ユOne embodiment of the present invention is a system that incorporates an emotion engine. This system recognizes the user's emotions and adjusts the priority of tasks according to those emotions. Specifically,
ーザの感情が「ストレス」であると認識した場合、リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げる。また、ユーザの感情が「喜び」であると認識した場合、楽しい活動に関連するタスクの優先度を上げる。このように、ユーザの感情に応じてタスクの優先度を動的に調整することで、ユーザの心理的な状態を考慮したタスク管理を実現する。If the system recognizes that the user's emotion is "stress," it increases the priority of tasks related to relaxation. Conversely, if the system recognizes that the user's emotion is "joy," it increases the priority of tasks related to enjoyable activities. In this way, by dynamically adjusting task priorities according to the user's emotion, it is possible to achieve task management that takes into account the user's psychological state.
「形態例２」"Example 2"
また、感情エンジンは、ユーザの感情を認識するための手段として、ユーザの顔表情や声のトーン、ＳＮＳの投稿内容などを分析する。具体的には、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャし、それらのデータを感情認識アルゴリズムに入力する。また、ユーザが許可した場合、ＳＮＳの投稿内容も感情認識のためのデータとして利用する。これらのデータを基に、感情エンジンはユーザの現在の感情状態を認識し、それに応じてタスクの優先度を調整する。The emotion engine also analyzes the user's facial expressions, tone of voice, and social media posts as a means of recognizing the user's emotions. Specifically, it uses a camera and microphone to capture the user's facial expressions and tone of voice, and inputs this data into the emotion recognition algorithm. If the user gives permission, the content of social media posts will also be used as data for emotion recognition. Based on this data, the emotion engine recognizes the user's current emotional state and adjusts task priority accordingly.
「形態例３」"Example 3"
さらに、感情エンジンは、ユーザの感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する。具体的には、ユーザの感情が「怒り」であると認識した場合、ユーザをさらに怒らせる可能性のあるタスク（例えば、特定の人物からのメールの自動返信）を一時的に停止する。また、ユーザの感情が「喜び」であると認識した場合、ユーザの喜びを共有するためのタスク（例えば、ＳＮＳへの自動投稿）を実行する。このように、感情エンジンはユーザの感情状態を考慮したタスクの自動実行を可能にする。Furthermore, the emotion engine controls the automatic execution of tasks according to the user's emotional state. Specifically, if it recognizes that the user's emotion is "anger," it temporarily stops tasks that may further anger the user (for example, automatic replies to emails from specific people). Moreover, if it recognizes that the user's emotion is "joy," it executes a task to share the user's joy (for example, automatic posting to SNS). In this way, the emotion engine makes it possible to automatically execute tasks that take into account the user's emotional state.
以下に、各形態例の処理の流れについて説明する。The process flow for each example is explained below.
「形態例１」"Example 1"
ステップ１：システムは、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする。Step 1: The system captures the user's facial expressions and tone of voice using a camera and microphone.
ステップ２：次に、感情エンジンはキャプチャしたデータを感情認識アルゴリズムに入力し、ユーザの現在の感情状態を認識する。Step 2: The emotion engine then feeds the captured data into an emotion recognition algorithm to recognize the user's current emotional state.
ステップ３：感情エンジンは認識した感情に応じてタスクの優先度を調整する。例えば、感情が「ストレス」であると認識した場合、リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げる。Step 3: The emotion engine adjusts the priority of tasks depending on the emotion it recognizes. For example, if it recognizes the emotion as "stress," it increases the priority of tasks related to relaxation.
「形態例２」"Example 2"
ステップ１：システムは、ユーザが許可した場合、ＳＮＳの投稿内容を感情認識のためのデータとして利用する。Step 1: If the user gives permission, the system uses the content of social media posts as data for emotion recognition.
ステップ２：感情エンジンはＳＮＳの投稿内容を感情認識アルゴリズムに入力し、ユーザの現在の感情状態を認識する。Step 2: The emotion engine inputs the social media post content into an emotion recognition algorithm to recognize the user's current emotional state.
ステップ３：感情エンジンは認識した感情に応じてタスクの優先度を調整する。例えば、感情が「喜び」であると認識した場合、楽しい活動に関連するタスクの優先度を上げる。「形態例３」Step 3: The emotion engine adjusts the priority of tasks according to the emotion it recognizes. For example, if it recognizes the emotion as "joy," it increases the priority of tasks related to enjoyable activities. "Example 3"
ステップ１：感情エンジンはユーザの感情状態を認識する。Step 1: The emotion engine recognizes the user's emotional state.
ステップ２：感情エンジンは認識した感情に応じてタスクの自動実行を制御する。例えば、感情が「怒り」であると認識した場合、ユーザをさらに怒らせる可能性のあるタスクを一時的に停止する。Step 2: The emotion engine controls the automatic execution of tasks according to the recognized emotion. For example, if it recognizes the emotion as "anger," it will temporarily stop tasks that may further anger the user.
ステップ３：また、感情が「喜び」であると認識した場合、ユーザの喜びを共有するためのタスクを実行する。Step 3: If the emotion is recognized as "joy," execute a task to share the user's joy.
（実施例１）(Example 1)
次に、形態例１の実施例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。Next, a first embodiment of the first embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザが入力した抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換することが困難であり、また、ユーザの感情に応じてタスクの優先度を動的に調整する機能が欠如している。このため、ユーザの心理的な状態を考慮した効率的なタスク管理が実現できないという課題がある。With conventional task management systems, it is difficult to convert the abstract tasks entered by users into concrete actions and deadlines, and they lack the functionality to dynamically adjust task priorities according to the user's emotions. This poses the problem that it is not possible to achieve efficient task management that takes into account the user's psychological state.
実施例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザの感情を認識し、その感情に応じてタスクの優先度を調整する手段と、感情に基づいてタスクの優先度を動的に調整する手段と、を含む。これにより、ユーザの心理的な状態を考慮した効率的なタスク管理が可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for recognizing the user's emotions and adjusting task priorities according to those emotions, and means for dynamically adjusting task priorities based on emotions. This enables efficient task management that takes into account the user's psychological state.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを実行するために必要な具体的な手順やステップを指す。"Concrete actions" refer to the concrete procedures or steps required to accomplish an abstract task.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき日時を指す。A "deadline" refers to the date and time when a particular task or action should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や技術を指す。"Means of transformation" refers to the methods and techniques used to transform abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換された具体的なアクションや期日を整理し、追跡するための方法や技術を指す。"Means of management" refers to the methods and techniques used to organize and track the specific actions and deadlines that are converted.
「提示する手段」とは、ユーザに対してアクションリストを表示するための方法や技術を指す。"Means of presentation" refers to the method or technology used to display the action list to the user.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のアクションを自動的に実行するための方法や技術を指す。"Means of automated execution" refers to methods or technologies for automatically executing a specific action without user intervention.
「感情を認識する手段」とは、ユーザの感情を検出し、識別するための方法や技術を指す。"Means of emotion recognition" refers to methods and technologies for detecting and identifying a user's emotions.
「優先度を調整する手段」とは、タスクの重要度や緊急度を変更するための方法や技術を指す。"Means of adjusting priority" refers to methods or techniques for changing the importance or urgency of a task.
「動的に調整する手段」とは、リアルタイムでタスクの優先度を変更するための方法や技術を指す。"Dynamic adjustment means" refers to methods and techniques for changing task priorities in real time.
発明を実施するための形態Form for implementing the invention
本発明は、ユーザが入力した抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換し、さらにユーザの感情に応じてタスクの優先度を動的に調整するシステムである。このシステムは、サーバ、端末、ユーザの三者が連携して動作する。This invention is a system that converts abstract tasks entered by users into concrete actions and deadlines, and dynamically adjusts task priorities according to the user's emotions. This system works in cooperation with a server, a terminal, and a user.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
サーバ: 高性能な計算能力を持つサーバを使用する。具体的には、クラウドベースのサーバ（例: Amazon Web Services、Microsoft Azure）を利用する。Server: Use a server with high-performance computing power. Specifically, use a cloud-based server (e.g., Amazon Web Services, Microsoft Azure).
端末: ユーザが操作するためのデバイス。具体的には、スマートフォン、タブレット、パソコンなどが含まれる。Terminal: A device that is operated by a user. Examples include smartphones, tablets, and computers.
ソフトウェア: 自然言語処理（NLP）エンジンとして「spaCy」や「NLTK」、感情分析アルゴリズムとして「IBM Watson」や「Microsoft Azure Text Analytics」を使用する。Software: Uses "spaCy" and "NLTK" as natural language processing (NLP) engines, and "IBM Watson" and "Microsoft Azure Text Analytics" as sentiment analysis algorithms.
プログラムの処理Program processing
1. ユーザがタスクを入力する1. The user enters a task.
ユーザは、端末の入力フィールドに抽象的なタスクを入力する。例えば、「プロジェクトの進行管理をする」と入力する。The user enters an abstract task into an input field on the device. For example, the user might enter "Manage the progress of a project."
2. 端末が入力をサーバに送信する2. The device sends the input to the server.
端末は、ユーザが入力したタスクをHTTPリクエストを用いてサーバに送信する。The terminal sends the task entered by the user to the server using an HTTP request.
3. サーバがタスクを解析する3. The server analyzes the task.
サーバは、受信したタスクを自然言語処理（NLP）エンジンに渡し、タスクを解析する。例えば、「spaCy」や「NLTK」を使用して、抽象的なタスクを具体的なステップに分解する。The server passes the received task to a natural language processing (NLP) engine to analyze the task. For example, it uses "spaCy" or "NLTK" to break down the abstract task into concrete steps.
4. サーバが具体的なアクションを生成する4. The server generates the specific action.
サーバは、解析結果に基づいて具体的なアクションを生成する。例えば、「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」というアクションを生成する。The server generates specific actions based on the analysis results. For example, it generates an action such as "list each task in the project and set a due date for each one."
5. サーバが生成結果を端末に送信する5. The server sends the generated results to the terminal.
サーバは、生成した具体的なアクションをHTTPレスポンスを用いて端末に送信する。The server sends the specific action it has generated to the terminal using an HTTP response.
6. 端末がユーザにフィードバックを表示する6. The device displays feedback to the user
端末は、受信した具体的なアクションをユーザに表示する。例えば、「タスク1: 企画書作成（期日: 2023年10月10日）、タスク2: チームミーティング（期日: 2023年10月12日）」と表示する。The device will display the specific actions received to the user. For example, it might display "Task 1: Proposal writing (Deadline: October 10, 2023), Task 2: Team meeting (Deadline: October 12, 2023)."
7. ユーザが感情を入力する7. User inputs emotion
ユーザは、感情エンジンを組み込んだシステムの入力フィールドに自分の感情を入力する。例えば、「ストレス」と入力する。The user enters their emotion into an input field in the system that incorporates the emotion engine. For example, they enter "stress."
8. 端末が入力をサーバに送信する8. The device sends the input to the server
端末は、ユーザが入力した感情をHTTPリクエストを用いてサーバに送信する。The device sends the emotion entered by the user to the server using an HTTP request.
9. サーバが感情を認識する9. The server recognizes emotions
サーバは、受信した感情を感情分析アルゴリズムに渡し、感情を認識する。例えば、「IBM Watson」や「Microsoft Azure Text Analytics」を使用する。The server passes the received emotions to a sentiment analysis algorithm to recognize the emotion. For example, it uses IBM Watson or Microsoft Azure Text Analytics.
10. サーバがタスクの優先度を調整する10. The server adjusts task priorities
サーバは、認識した感情に基づいてタスクの優先度を動的に調整する。例えば、「ストレス」を感じている場合、リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げる。The server dynamically adjusts task priorities based on the emotions it recognizes. For example, if you feel "stressed," it will increase the priority of relaxation-related tasks.
11. サーバが調整結果を端末に送信する11. The server sends the adjustment results to the device.
サーバは、調整したタスクの優先度をHTTPレスポンスを用いて端末に送信する。The server sends the adjusted task priority to the terminal using an HTTP response.
12. 端末がユーザにフィードバックを表示する12. The device displays feedback to the user
端末は、受信した調整結果をユーザに表示する。例えば、「タスク1: ヨガセッション（優先度: 高）、タスク2: 散歩（優先度: 中）」と表示する。The device will display the received adjustment results to the user. For example, it might display "Task 1: Yoga session (high priority), Task 2: Walk (medium priority)."
具体例Specific examples
ユーザの入力: 「プロジェクトの進行管理をする」User input: "Manage project progress."
端末の送信: HTTPリクエストで「プロジェクトの進行管理をする」をサーバに送信Device send: Send an HTTP request to the server to "manage project progress."
サーバの解析: NLPエンジン（例: spaCy）で「プロジェクトの進行管理をする」を解析Server analysis: Analyze "Manage project progress" using an NLP engine (e.g. spaCy)
サーバの生成: 「プロジェクトの各タスクをリストアップし、それぞれに期日を設定する」という具体的なアクションを生成Generating a server: Generate a specific action such as "List each task in the project and set a due date for each one."
サーバの送信: HTTPレスポンスで生成結果を端末に送信Server transmission: Sends the generated results to the terminal via HTTP response
端末の表示: 「タスク1: 企画書作成（期日: 2023年10月10日）、タスク2: チームミーティング（期日: 2023年10月12日）」と表示Display on device: "Task 1: Proposal writing (Due: October 10, 2023), Task 2: Team meeting (Due: October 12, 2023)"
ユーザの入力: 「ストレス」User input: "stress"
端末の送信: HTTPリクエストで「ストレス」をサーバに送信Device transmission: Send "stress" to the server via HTTP request
サーバの認識: 感情分析アルゴリズム（例: IBM Watson）で「ストレス」を認識Server recognition: Recognize "stress" using sentiment analysis algorithms (e.g. IBM Watson)
サーバの調整: リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げるServer tuning: Increase priority of relaxation related tasks
サーバの送信: HTTPレスポンスで調整結果を端末に送信Server transmission: Sends the adjustment results to the device via HTTP response
端末の表示: 「タスク1: ヨガセッション（優先度: 高）、タスク2: 散歩（優先度: 中）」と表示Device display: "Task 1: Yoga session (high priority), Task 2: Walk (medium priority)"
プロンプト文の例Example of a prompt
プロンプト文: 「ユーザが『プロジェクトの進行管理をする』と入力した場合、具体的なアクションと期日を生成してください。」Prompt text: "If the user types 'Manage project progress', generate specific actions and due dates."
プロンプト文: 「ユーザが『ストレス』と入力した場合、リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げる方法を教えてください。」Prompt: "If the user types 'stress', how can I increase the priority of relaxation-related tasks?"
実施例１における特定処理の流れについて図１７を用いて説明する。The flow of the identification process in Example 1 is explained using Figure 17.
プログラムの処理の流れProgram processing flow
タスク管理アプリケーションTask management application
ステップ１：Step 1:
ユーザがタスクを入力する。The user enters the task.
入力: ユーザは、端末の入力フィールドに「プロジェクトの進行管理をする」と入力する。Input: The user types "Manage project progress" into the device's input field.
具体的な動作: ユーザが入力フィールドにテキストを入力し、送信ボタンを押す。Specific behavior: The user enters text into the input field and presses the submit button.
出力: 入力されたタスクが端末に保存される。Output: The entered tasks are saved to the device.
ステップ２：Step 2:
端末が入力をサーバに送信する。The device sends the input to the server.
入力: ユーザが入力したタスクデータ。Input: Task data entered by the user.
具体的な動作: 端末は、HTTPリクエストを生成し、入力されたタスクデータをサーバに送信する。Specific operation: The device generates an HTTP request and sends the entered task data to the server.
出力: サーバがタスクデータを受信する。Output: The server receives the task data.
ステップ３：Step 3:
サーバがタスクを解析する。The server analyzes the task.
入力: 受信したタスクデータ。Input: Received task data.
具体的な動作: サーバは、自然言語処理（NLP）エンジン（例: spaCy）を使用して、タスクデータを解析する。What happens: The server uses a natural language processing (NLP) engine (e.g. spaCy) to parse the task data.
データ加工: 抽象的なタスクを具体的なステップに分解する。Data processing: Break down abstract tasks into concrete steps.
出力: 解析結果として具体的なアクションリストが生成される。Output: A specific list of actions is generated as a result of the analysis.
ステップ４：Step 4:
サーバが具体的なアクションを生成する。The server generates the specific action.
入力: 解析結果のデータ。Input: Analysis result data.
具体的な動作: サーバは、解析結果に基づいて具体的なアクションを生成する。Specific action: The server generates a specific action based on the analysis results.
データ加工: 具体的なアクションに期日を設定する。Data processing: Set deadlines for specific actions.
出力: 生成された具体的なアクションリスト。Output: The specific list of actions generated.
ステップ５：Step 5:
サーバが生成結果を端末に送信する。The server sends the generated results to the device.
入力: 生成された具体的なアクションリスト。Input: The specific action list to be generated.
具体的な動作: サーバは、HTTPレスポンスを生成し、具体的なアクションリストを端末に送信する。Specific operation: The server generates an HTTP response and sends a specific action list to the terminal.
出力: 端末が具体的なアクションリストを受信する。Output: The device receives a list of specific actions.
ステップ６：Step 6:
端末がユーザにフィードバックを表示する。The device displays feedback to the user.
入力: 受信した具体的なアクションリスト。Input: The specific list of actions received.
具体的な動作: 端末は、受信したアクションリストをユーザインターフェースに表示する。Specific operation: The device displays the received action list in the user interface.
出力: ユーザが具体的なアクションリストを確認できる。Output: The user can see a list of specific actions.
感情エンジンを組み込んだシステムA system incorporating an emotion engine
ステップ１：Step 1:
ユーザが感情を入力する。The user inputs their emotion.
入力: ユーザは、感情エンジンを組み込んだシステムの入力フィールドに「ストレス」と入力する。Input: The user enters "stress" into an input field in a system that incorporates an emotion engine.
具体的な動作: ユーザが入力フィールドに感情を入力し、送信ボタンを押す。Specific behavior: The user enters an emotion into the input field and presses the send button.
出力: 入力された感情データが端末に保存される。Output: The input emotion data is saved on the device.
ステップ２：Step 2:
端末が入力をサーバに送信する。The device sends the input to the server.
入力: ユーザが入力した感情データ。Input: Emotion data entered by the user.
具体的な動作: 端末は、HTTPリクエストを生成し、入力された感情データをサーバに送信する。Specific operation: The device generates an HTTP request and sends the input emotion data to the server.
出力: サーバが感情データを受信する。Output: The server receives the emotion data.
ステップ３：Step 3:
サーバが感情を認識する。The server recognizes the emotion.
入力: 受信した感情データ。Input: Received emotion data.
具体的な動作: サーバは、感情分析アルゴリズム（例: IBM Watson）を使用して、感情データを解析する。Specific behavior: The server analyzes the sentiment data using a sentiment analysis algorithm (e.g. IBM Watson).
データ加工: 感情データを「ストレス」などの具体的な感情に分類する。Data processing: Classify emotion data into specific emotions such as "stress."
出力: 認識された感情データ。Output: Recognized emotion data.
ステップ４：Step 4:
サーバがタスクの優先度を調整する。The server adjusts task priorities.
入力: 認識された感情データと既存のタスクリスト。Input: Recognized emotion data and existing task list.
具体的な動作: サーバは、認識された感情に基づいてタスクの優先度を動的に調整する。Specific behavior: The server dynamically adjusts task priorities based on the recognized emotions.
データ加工: リラクゼーションに関連するタスクの優先度を上げる。Data processing: Increase the priority of relaxation-related tasks.
出力: 調整されたタスクリスト。Output: The adjusted task list.
ステップ５：Step 5:
サーバが調整結果を端末に送信する。The server sends the adjustment results to the device.
入力: 調整されたタスクリスト。Input: The adjusted task list.
具体的な動作: サーバは、HTTPレスポンスを生成し、調整されたタスクリストを端末に送信する。Specific operation: The server generates an HTTP response and sends the adjusted task list to the device.
出力: 端末が調整されたタスクリストを受信する。Output: The device receives the adjusted task list.
ステップ６：Step 6:
端末がユーザにフィードバックを表示する。The device displays feedback to the user.
入力: 受信した調整されたタスクリスト。Input: The adjusted task list received.
具体的な動作: 端末は、受信したタスクリストをユーザインターフェースに表示する。Specific operation: The device displays the received task list in the user interface.
出力: ユーザが調整されたタスクリストを確認できる。Output: The user can see the adjusted task list.
（応用例１）(Application example 1)
次に、形態例１の応用例１について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。Next, application example 1 of embodiment example 1 will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムは、抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する機能や、ユーザの感情に基づいてタスクの優先度を調整する機能が不足しているため、ユーザの心理的な状態を考慮した効率的なタスク管理が難しい。また、工場内の生産タスクを効率的に管理するための具体的な手段が不足しており、生産ラインのボトルネックを特定し、作業員の感情に基づいて作業負荷を調整することが困難であるTraditional task management systems lack the ability to convert abstract tasks into concrete actions or adjust task priorities based on the user's emotions, making it difficult to efficiently manage tasks while taking into account the user's psychological state. In addition, they lack concrete means to efficiently manage production tasks in factories, making it difficult to identify bottlenecks on the production line and adjust the workload based on the emotions of workers.
応用例１におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザの感情を認識し、その感情に応じてタスクの優先度を調整する手段と、工場内の生産タスクを効率的に管理する手段と、工場の各生産ステップの時間を計測し、ボトルネックを特定する手段と、作業員の感情に基づいて作業負荷を調整する手段と、を含む。これにより、ユーザの心理的な状態を考慮した効率的なタスク管理が可能となり、工場内の生産タスクの効率的な管理と作業員の感情に基づいた作業負荷の調整が可能となる。The specific processing by the
「抽象的なタスク」とは、具体的な行動や手順が明確でない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clear specific actions or steps.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを達成するために必要な具体的な行動や手順を指す。"Concrete actions" refer to the concrete actions or steps required to accomplish an abstract task.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了するべき期限を指す。A "deadline" refers to the deadline by which a particular task or action should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置を指す。"Means of conversion" refers to methods or devices for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを効率的に整理し、追跡するための方法や装置を指す。"Means of management" refers to methods and devices for efficiently organizing and tracking the converted actions.
「提示する手段」とは、ユーザにアクションリストを視覚的または聴覚的に提供するための方法や装置を指す。"Presentation means" refers to a method or device for providing the action list to the user visually or audibly.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のアクションを自動的に実行するための方法や装置を指す。"Means for automatic execution" refers to a method or device for automatically executing a particular action without user intervention.
「感情を認識する手段」とは、ユーザの感情状態を検出し、識別するための方法や装置を指す。"Means for recognizing emotions" refers to methods and devices for detecting and identifying a user's emotional state.
「優先度を調整する手段」とは、タスクの重要度や緊急度を変更するための方法や装置を指す。"Means for adjusting priority" refers to a method or device for changing the importance or urgency of a task.
「生産タスク」とは、工場内で行われる具体的な生産活動や作業を指す。"Production tasks" refers to the specific production activities and work carried out within a factory.
「効率的に管理する手段」とは、生産タスクを最適化し、効率的に遂行するための方法や装置を指す。"Efficient management means" refers to methods and devices for optimizing and efficiently carrying out production tasks.
「生産ステップ」とは、製品の製造過程における個々の作業や工程を指す。"Production step" refers to each task or process in the manufacturing process of a product.
「ボトルネック」とは、生産プロセスにおいて全体の効率を低下させる原因となる遅延や障害を指す。A "bottleneck" refers to a delay or obstacle in a production process that reduces the overall efficiency.
「作業負荷を調整する手段」とは、作業員の負担を適切に分配し、調整するための方法や装置を指す。"Means for adjusting workload" refers to methods and devices for appropriately allocating and adjusting the burden on workers.
この発明を実施するためのシステムは、以下のような構成を持つ。サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段、変換したアクションを管理する手段、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段、簡易なアクションを自動実行する手段、ユーザの感情を認識し、その感情に応じてタスクの優先度を調整する手段、工場内の生産タスクを効率的に管理する手段、工場の各生産ステップの時間を計測し、ボトルネックを特定する手段、作業員の感情に基づいて作業負荷を調整する手段を含む。A system for implementing this invention has the following configuration: The server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for recognizing the user's emotions and adjusting task priorities in accordance with those emotions, means for efficiently managing production tasks within a factory, means for measuring the time for each production step in the factory and identifying bottlenecks, and means for adjusting the workload based on the emotions of workers.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア: 工場ロボット、感情認識カメラHardware: Factory robots, emotion recognition cameras
ソフトウェア: EmotionEngine（感情認識ライブラリ）、TaskManager（タスク管理ライブラリ）Software: EmotionEngine (emotion recognition library), TaskManager (task management library)
プログラムの処理説明Program processing explanation
サーバは、まずEmotionEngineを初期化し、感情認識の準備を行う。次に、TaskManagerを初期化し、タスク管理の準備を行う。ユーザが抽象的なタスクを入力すると、サーバはこれを具体的なアクションに変換し、TaskManagerに追加する。具体的なアクションには期日が設定され、定期的にユーザに提示される。The server first initializes the EmotionEngine and prepares for emotion recognition. Next, it initializes the TaskManager and prepares for task management. When the user inputs an abstract task, the server converts it into a concrete action and adds it to the TaskManager. Deadlines are set for the concrete actions, and they are periodically presented to the user.
サーバは、EmotionEngineを使用して工場内の作業員の感情を認識し、その感情に基づいてタスクの優先度を調整する。例えば、作業員がストレスを感じている場合、リラクゼーション関連のタスクの優先度を上げる。また、工場内の生産タスクを効率的に管理するために、各生産ステップの時間を計測し、ボトルネックを特定する。これにより、作業員の感情に基づいて作業負荷を調整することが可能となる。The server uses the EmotionEngine to recognize the emotions of workers in the factory and adjust task priorities based on those emotions. For example, if a worker is feeling stressed, it increases the priority of relaxation-related tasks. It also measures the time of each production step and identifies bottlenecks to efficiently manage production tasks in the factory. This makes it possible to adjust the workload based on the emotions of workers.
具体例Specific examples
例えば、工場管理者が「生産ラインの効率を上げる」というタスクを入力した場合、サーバはこれを「各生産ステップの時間を計測する」と「ボトルネックを特定する」という具体的なアクションに変換する。また、作業員がストレスを感じている場合、リラクゼーション関連のタスクの優先度を上げることで、作業員の心理的な負担を軽減する。For example, if a factory manager inputs the task "Improve the efficiency of the production line," the server converts this into specific actions such as "Measure the time for each production step" and "Identify bottlenecks." In addition, if a worker is feeling stressed, the server can increase the priority of relaxation-related tasks to reduce the psychological burden on the worker.
プロンプト文の例Example of a prompt
工場管理者が「生産ラインの効率を上げる」というタスクを入力した場合、具体的なアクションに変換してください。また、作業員の感情がストレスである場合、リラクゼーション関連のタスクの優先度を上げるようにしてください。If a factory manager types in a task like "Increase the efficiency of the production line," translate that into a concrete action. Also, if workers' emotions are stressed, make sure to prioritize relaxation-related tasks.
応用例１における特定処理の流れについて図１８を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 1 is explained using Figure 18.
ステップ１：Step 1:
サーバは、EmotionEngineを初期化し、感情認識の準備を行う。EmotionEngineは、感情認識カメラからの映像データを入力として受け取り、ユーザの表情や音声から感情を解析する。出力として、ユーザの感情状態（例：ストレス、喜び）を得る。The server initializes the EmotionEngine and prepares it for emotion recognition. The EmotionEngine receives video data from the emotion recognition camera as input and analyzes emotions from the user's facial expressions and voice. As output, it obtains the user's emotional state (e.g., stress, joy).
ステップ２：Step 2:
サーバは、TaskManagerを初期化し、タスク管理の準備を行う。TaskManagerは、ユーザから入力されたタスクデータを管理するためのデータベースを構築する。入力として、タスクのリストや期日などの情報を受け取り、出力として、管理されたタスクリストを提供する。The server initializes TaskManager and prepares for task management. TaskManager builds a database to manage task data entered by the user. It receives information such as task lists and due dates as input, and provides the managed task list as output.
ステップ３：Step 3:
ユーザは、抽象的なタスクをサーバに入力する。例えば、「生産ラインの効率を上げる」というタスクを入力する。サーバは、この抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する。具体的なアクションとして、「各生産ステップの時間を計測する」や「ボトルネックを特定する」などが生成される。入力は抽象的なタスクであり、出力は具体的なアクションリストである。The user inputs an abstract task into the server. For example, the user inputs the task "Improve the efficiency of the production line." The server converts this abstract task into concrete actions. Specific actions generated include "Measure the time for each production step" and "Identify bottlenecks." The input is the abstract task, and the output is a list of concrete actions.
ステップ４：Step 4:
サーバは、具体的なアクションをTaskManagerに追加し、各アクションに期日を設定する。TaskManagerは、これらのアクションをデータベースに保存し、管理する。入力は具体的なアクションリストと期日であり、出力は更新されたタスクリストである。The server adds specific actions to the TaskManager and sets a due date for each action. The TaskManager stores and manages these actions in a database. The input is a list of specific actions and due dates, and the output is an updated task list.
ステップ５：Step 5:
サーバは、定期的にアクションリストをユーザに提示する。ユーザ端末に通知を送信し、アクションリストを表示する。入力は更新されたタスクリストであり、出力はユーザに提示されたアクションリストである。The server periodically presents the action list to the user. It sends a notification to the user's terminal and displays the action list. The input is the updated task list, and the output is the action list presented to the user.
ステップ６：Step 6:
サーバは、EmotionEngineを使用して工場内の作業員の感情を認識する。感情認識カメラからの映像データを入力として受け取り、作業員の感情状態を解析する。出力として、作業員の感情状態（例：ストレス、喜び）を得る。The server uses EmotionEngine to recognize the emotions of workers in the factory. It takes the video data from the emotion recognition camera as input and analyzes the emotional state of the worker. As output, it gets the emotional state of the worker (e.g., stress, joy).
ステップ７：Step 7:
サーバは、作業員の感情に基づいてタスクの優先度を調整する。例えば、作業員がストレスを感じている場合、リラクゼーション関連のタスクの優先度を上げる。入力は作業員の感情状態であり、出力は調整されたタスクの優先度である。The server adjusts task priorities based on the worker's emotions. For example, if the worker is feeling stressed, it increases the priority of relaxation-related tasks. The input is the worker's emotional state, and the output is the adjusted task priorities.
ステップ８：Step 8:
サーバは、工場内の生産タスクを効率的に管理するために、各生産ステップの時間を計測し、ボトルネックを特定する。生産ラインのセンサーデータを入力として受け取り、各ステップの時間を解析する。出力として、ボトルネックの特定結果を得る。The server measures the time for each production step and identifies bottlenecks in order to efficiently manage production tasks in the factory. It receives sensor data from the production line as input and analyzes the time for each step. As output, it obtains the results of identifying bottlenecks.
ステップ９：Step 9:
サーバは、作業員の感情に基づいて作業負荷を調整する。例えば、作業員がストレスを感じている場合、作業負荷を軽減するための調整を行う。入力は作業員の感情状態と生産タスクのデータであり、出力は調整された作業負荷である。The server adjusts the workload based on the worker's emotions. For example, if a worker is feeling stressed, it makes adjustments to reduce the workload. The input is the worker's emotional state and production task data, and the output is the adjusted workload.
（実施例２）(Example 2)
次に、形態例２の実施例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。Next, a second embodiment of the second embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換することが困難であり、ユーザが設定した期日に応じてアクションを効果的に管理することができなかった。また、ユーザの感情状態を考慮したタスクの優先度調整が行われず、ユーザのストレスや効率低下を招く可能性があった。さらに、ユーザがアクションを完了した場合のリスト更新や、感情認識のためのデータ収集が不十分であったIn conventional task management systems, it was difficult to convert abstract tasks into concrete actions and deadlines, and actions could not be effectively managed according to deadlines set by the user. In addition, task priorities were not adjusted taking into account the user's emotional state, which could lead to user stress and reduced efficiency. Furthermore, list updates when the user completed an action and data collection for emotion recognition were insufficient.
実施例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザが設定した期日に応じてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する手段と、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションを表示する手段と、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャし、感情認識アルゴリズムに入力する手段と、ユーザが許可した場合、SNSの投稿内容を感情認識のためのデータとして利用する手段と、ユーザの感情状態に応じてタスクの優先度を調整する手段を含む。これにより、ユーザのタスク管理が効率的に行われ、ユーザの感情状態に応じた柔軟なタスクの優先度調整が可能となる。The specific processing by the
「抽象的なタスク」とは、具体的な行動や期日が明確に定義されていない、一般的な目標や目的を指す。An "abstract task" is a general goal or objective without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、抽象的なタスクを実行可能な形に変換した、明確な行動や作業を指す。"Concrete action" refers to a specific action or task that transforms an abstract task into an actionable form.
「期日」とは、特定のアクションやタスクが完了するべき日付を指す。A "deadline" is the date by which a particular action or task should be completed.
「管理する手段」とは、アクションやタスクの状態を追跡し、必要に応じて更新や変更を行うための方法やシステムを指す。"Means of management" refers to the methods or systems for tracking the status of an action or task and making updates or changes as necessary.
「提示する手段」とは、ユーザに情報を表示するための方法やシステムを指す。"Presentation means" refers to a method or system for displaying information to a user.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のアクションやタスクを自動的に実行するための方法やシステムを指す。"Means for automated execution" refers to a method or system for automatically executing a particular action or task without user intervention.
「ソートする手段」とは、特定の基準に基づいてデータを順序付けるための方法やシステムを指す。"A means of sorting" refers to a method or system for ordering data based on specific criteria.
「キャプチャする手段」とは、カメラやマイクロフォンを使用してユーザの顔表情や声のトーンを収集するための方法やシステムを指す。"Means for capturing" refers to a method or system for capturing a user's facial expressions and tone of voice using a camera or microphone.
「感情認識アルゴリズム」とは、収集されたデータを分析してユーザの感情状態を特定するための計算手法やプログラムを指す。"Emotion recognition algorithm" refers to a computational method or program that analyzes collected data to identify a user's emotional state.
「優先度を調整する手段」とは、ユーザの感情状態に応じてタスクの重要度や実行順序を変更するための方法やシステムを指す。"Means for adjusting priority" refers to a method or system for changing the importance or execution order of tasks depending on the user's emotional state.
この発明は、ユーザのタスク管理を効率的に行い、ユーザの感情状態に応じた柔軟なタスクの優先度調整を可能にするシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。This invention is a system that efficiently manages a user's tasks and enables flexible adjustment of task priorities according to the user's emotional state. A specific embodiment of this system is described below.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
サーバ:Server:
データベース: アクション情報やユーザデータを保存するためのデータベースシステム（例: MySQL, PostgreSQL）Database: A database system for storing action information and user data (e.g. MySQL, PostgreSQL)
感情認識アルゴリズム: ユーザの顔表情や声のトーンを分析するためのアルゴリズム（例: OpenCV, TensorFlow）Emotion recognition algorithms: Algorithms for analyzing the user's facial expressions and tone of voice (e.g. OpenCV, TensorFlow)
ソートアルゴリズム: アクションを期日順に並べ替えるためのアルゴリズムSorting algorithm: The algorithm used to sort actions by due date.
端末:Device:
カメラ: ユーザの顔表情をキャプチャするためのデバイスCamera: A device for capturing the user's facial expressions
マイクロフォン: ユーザの声のトーンをキャプチャするためのデバイスMicrophone: A device for capturing the tone of a user's voice.
アプリケーション: ユーザがアクションを入力・管理するためのソフトウェア（例: モバイルアプリ、ウェブアプリ）Application: Software that allows users to enter and manage actions (e.g. mobile app, web app)
プログラムの処理Program processing
サーバは、ユーザが入力した抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する。変換されたアクションはデータベースに保存され、ユーザが設定した期日に応じてソートされる。ソートされたアクションリストは、定期的にユーザの端末に送信され、表示される。The server converts the abstract tasks entered by the user into concrete actions and due dates. The converted actions are stored in a database and sorted according to the due dates set by the user. The sorted action list is periodically sent to the user's device and displayed.
端末は、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする。これらのデータはリアルタイムでサーバに送信され、感情認識アルゴリズムに入力される。ユーザが許可した場合、SNSの投稿内容も感情認識のためのデータとして利用される。The device uses a camera and microphone to capture the user's facial expressions and tone of voice. This data is sent to a server in real time and input into an emotion recognition algorithm. If the user gives permission, the content of social media posts can also be used as data for emotion recognition.
サーバは、感情認識アルゴリズムを用いてユーザの感情状態を認識し、それに応じてタスクの優先度を調整する。例えば、ユーザがストレスを感じている場合、重要度の低いタスクを後回しにするように設定する。The server uses emotion recognition algorithms to understand the user's emotional state and adjusts task priorities accordingly. For example, if the user is feeling stressed, it will postpone less important tasks.
具体例Specific examples
ユーザが「2023年10月10日までにレポートを提出する」というアクションを設定する場合、以下のような処理が行われる。When a user sets an action to "Submit a report by October 10, 2023," the following processing occurs:
1. ユーザは、アクションを端末のアプリケーションに入力し、登録ボタンを押す。1. The user enters the action into the device's application and presses the registration button.
2. 端末は、入力されたアクション情報をサーバに送信する。2. The device sends the entered action information to the server.
3. サーバは、受信したアクション情報をデータベースに保存し、他のアクションと共に期日順にソートする。3. The server stores the received action information in a database and sorts it along with other actions by due date.
4. 期日が近づくと、サーバはこのアクションを優先的にユーザの端末に表示する。4. As the deadline approaches, the server will prioritize displaying this action on the user's device.
5. ユーザがレポートを提出し、アクションを完了したと端末でマークすると、サーバはこのアクションをデータベースから削除し、更新されたアクションリストを端末に送信する。5. Once the user submits the report and marks the action as completed on the device, the server removes this action from the database and sends an updated action list to the device.
プロンプト文の例Example of a prompt
生成AIモデルへの入力プロンプト文:Input prompt for generative AI model:
ユーザが設定した期日に応じてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示するプログラムを作成してください。また、ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションを表示する機能も追加してください。Write a program that sorts the actions according to the due date set by the user, and displays them with the actions closest to their due date first. Also, when the user completes an action, add a function to remove it from the list and display the remaining actions.
さらに、ユーザの感情を認識するために、カメラやマイクロフォンを用いて顔表情や声のトーンをキャプチャし、感情認識アルゴリズムに入力する機能を追加してください。ユーザが許可した場合、SNSの投稿内容も感情認識のためのデータとして利用してください。これらのデータを基に、ユーザの現在の感情状態を認識し、それに応じてタスクの優先度を調整する機能も実装してください。Furthermore, in order to recognize the user's emotions, please add a function to capture facial expressions and tone of voice using a camera and microphone and input them into the emotion recognition algorithm. If the user allows it, please also use the contents of social media posts as data for emotion recognition. Based on this data, please also implement a function to recognize the user's current emotional state and adjust the priority of tasks accordingly.
実施例２における特定処理の流れについて図１９を用いて説明する。The flow of the identification process in Example 2 is explained using Figure 19.
ステップ１：Step 1:
ユーザは、アクションを登録するために端末のアプリケーションを使用する。ユーザはアクションの内容と期日を入力し、登録ボタンを押す。入力データはアクションの内容と期日である。端末はこのデータをサーバに送信する。具体的な動作として、ユーザが「2023年10月10日までにレポートを提出する」というアクションを入力し、登録ボタンを押す。The user uses the application on the device to register an action. The user inputs the action content and due date, and presses the register button. The input data is the action content and due date. The device sends this data to the server. In concrete terms, the user inputs the action "Submit a report by October 10, 2023" and presses the register button.
ステップ２：Step 2:
サーバは、受信したアクション情報をデータベースに保存する。入力データは端末から送信されたアクション情報である。サーバはこのデータをデータベースに格納する。具体的な動作として、サーバは「レポートを提出する」というアクションとその期日をデータベースに保存する。The server saves the received action information in a database. The input data is the action information sent from the terminal. The server stores this data in a database. Specifically, the server saves the action "submit a report" and its due date in the database.
ステップ３：Step 3:
サーバは、データベースに保存されたアクション情報を取得し、期日を基にソートアルゴリズムを適用する。入力データはデータベースから取得したアクション情報である。サーバはソートアルゴリズムを用いてアクションを期日順に並べ替える。具体的な動作として、サーバは複数のアクションを期日順にソートする。The server retrieves action information stored in the database and applies a sorting algorithm based on the due date. The input data is the action information retrieved from the database. The server uses the sorting algorithm to sort the actions by due date. Specifically, the server sorts multiple actions by due date.
ステップ４：Step 4:
サーバは、ソートされたアクションリストをユーザの端末に送信する。入力データはソートされたアクションリストである。サーバはこのリストを端末に送信する。具体的な動作として、サーバはソートされたアクションリストを端末に送信し、端末はそれをユーザに表示する。The server sends the sorted action list to the user's terminal. The input data is the sorted action list. The server sends this list to the terminal. In concrete terms, the server sends the sorted action list to the terminal, and the terminal displays it to the user.
ステップ５：Step 5:
ユーザは、アクションを完了した場合、端末のアプリケーションでそのアクションを完了としてマークする。入力データは完了マークされたアクション情報である。端末はこの情報をサーバに送信する。具体的な動作として、ユーザが「レポートを提出した」としてアクションを完了マークする。When a user completes an action, the user marks the action as completed in the terminal application. The input data is the action information marked as completed. The terminal sends this information to the server. The specific operation is that the user marks the action as completed, indicating that "the report has been submitted."
ステップ６：Step 6:
サーバは、データベースから該当のアクションを削除し、更新された未完了のアクションリストを再度ユーザの端末に送信する。入力データは完了マークされたアクション情報である。サーバはデータベースから該当のアクションを削除し、未完了のアクションリストを生成する。具体的な動作として、サーバは「レポートを提出する」というアクションをデータベースから削除し、更新されたアクションリストを端末に送信する。The server deletes the corresponding action from the database and sends an updated list of incomplete actions to the user's device again. The input data is the action information marked as completed. The server deletes the corresponding action from the database and generates a list of incomplete actions. Specifically, the server deletes the action "Submit a report" from the database and sends an updated list of actions to the device.
ステップ７：Step 7:
端末は、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする。入力データはユーザの顔表情と声のトーンである。端末はこれらのデータをリアルタイムでサーバに送信する。具体的な動作として、端末はユーザの顔表情と声のトーンをキャプチャし、サーバに送信する。The device uses a camera and microphone to capture the user's facial expressions and tone of voice. The input data is the user's facial expressions and tone of voice. The device transmits this data to the server in real time. In concrete terms, the device captures the user's facial expressions and tone of voice and transmits them to the server.
ステップ８：Step 8:
サーバは、感情認識アルゴリズムを用いてキャプチャされたデータを分析し、ユーザの現在の感情状態を認識する。入力データはキャプチャされた顔表情と声のトーンである。サーバは感情認識アルゴリズムを適用し、ユーザの感情状態を特定する。具体的な動作として、サーバは「ユーザが疲れている」と判断する。The server analyzes the captured data using an emotion recognition algorithm to recognize the user's current emotional state. The input data is the captured facial expression and tone of voice. The server applies the emotion recognition algorithm to identify the user's emotional state. As a specific action, the server determines that "the user is tired."
ステップ９：Step 9:
サーバは、ユーザが許可した場合、SNSの投稿内容も取得し、感情認識のための追加データとして利用する。入力データはSNSの投稿内容である。サーバはこのデータを感情認識アルゴリズムに入力する。具体的な動作として、サーバはユーザのSNS投稿を分析し、感情認識に利用する。If the user gives permission, the server also obtains the content of social media posts and uses it as additional data for emotion recognition. The input data is the content of the social media posts. The server inputs this data into the emotion recognition algorithm. Specifically, the server analyzes the user's social media posts and uses them for emotion recognition.
ステップ１０：Step 10:
サーバは、ユーザの感情状態に応じてタスクの優先度を調整する。入力データは認識された感情状態である。サーバはタスクの優先度を再評価し、調整されたタスクリストを生成する。具体的な動作として、サーバは「ユーザが疲れている」と判断し、重要度の低いタスクを後回しにする。The server adjusts task priorities according to the user's emotional state. The input data is the recognized emotional state. The server reevaluates task priorities and generates an adjusted task list. Specifically, the server determines that the user is tired and postpones less important tasks.
ステップ１１：Step 11:
サーバは、調整されたタスクリストをユーザの端末に送信する。入力データは調整されたタスクリストである。サーバはこのリストを端末に送信する。具体的な動作として、サーバは調整されたタスクリストを端末に送信し、端末はそれをユーザに表示する。The server sends the adjusted task list to the user's terminal. The input data is the adjusted task list. The server sends this list to the terminal. In concrete terms, the server sends the adjusted task list to the terminal, and the terminal displays it to the user.
（応用例２）(Application example 2)
次に、形態例２の応用例２について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。Next, application example 2 of embodiment example 2 will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザの感情状態を考慮せずにタスクの優先度を設定するため、ユーザのストレスや効率低下を引き起こす可能性がある。また、工場内での作業タスク管理においても、作業員の感情状態を無視したタスクの割り当てが行われるため、作業効率や安全性に問題が生じることがある。これらの課題を解決するためには、ユーザや作業員の感情状態を認識し、それに基づいてタスクの優先度を調整するシステムが必要である。In conventional task management systems, task priorities are set without taking into account the user's emotional state, which can cause stress for the user and reduce efficiency. Furthermore, in work task management within factories, tasks are assigned without considering the emotional state of workers, which can lead to problems with work efficiency and safety. To solve these issues, a system is needed that recognizes the emotional state of users and workers and adjusts task priorities based on that.
応用例２におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザの感情状態を認識する手段と、認識した感情状態に基づいてタスクの優先度を調整する手段と、カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする手段と、感情認識アルゴリズムを用いてユーザの感情を分析する手段と、ユーザが許可した場合にSNSの投稿内容を感情認識のためのデータとして利用する手段と、工場内での作業タスクを管理する手段と、作業員の感情状態に基づいてタスクの優先度を調整する手段と、を含む。これにより、ユーザや作業員の感情状態を考慮したタスク管理が可能となり、ストレスの軽減や作業効率の向上、安全性の確保が実現できる。In this invention, the server includes a means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, a means for managing the converted actions, a means for periodically presenting an action list to the user, a means for automatically executing simple actions, a means for recognizing the user's emotional state, a means for adjusting task priority based on the recognized emotional state, a means for capturing the user's facial expressions and tone of voice using a camera and microphone, a means for analyzing the user's emotions using an emotion recognition algorithm, a means for using the contents of SNS posts as data for emotion recognition if the user permits, a means for managing work tasks in a factory, and a means for adjusting task priority based on the emotional state of workers. This enables task management that takes into account the emotional state of the user and workers, thereby reducing stress, improving work efficiency, and ensuring safety.
「抽象的なタスク」とは、具体的な行動や期日が明確に定義されていない一般的な作業や目標のことである。An "abstract task" is a general task or goal without clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、特定の行動や手順が明確に定義された作業やタスクのことである。A "specific action" is a task or work that has clearly defined specific actions or steps.
「期日」とは、特定のタスクやアクションが完了すべき日付や時間のことである。A "deadline" is the date or time a particular task or action should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置のことである。A "means of transformation" is a method or device for transforming abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを整理し、追跡し、必要に応じて更新するための方法や装置のことである。"Means of management" refers to the methods and devices used to organize, track, and, if necessary, update the converted actions.
「定期的に提示する手段」とは、一定の間隔でユーザにアクションリストを表示するための方法や装置のことである。"Means for periodically presenting" refers to a method or device for displaying a list of actions to a user at regular intervals.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のアクションを実行するための方法や装置のことである。An "automated execution means" is a method or device for performing a particular action without user intervention.
「感情状態」とは、ユーザや作業員の現在の心理的な状態や気分のことである。"Emotional state" refers to the current psychological state or mood of the user or worker.
「認識する手段」とは、ユーザや作業員の感情状態を検出し、識別するための方法や装置のことである。"Means for recognizing" refers to a method or device for detecting and identifying the emotional state of a user or worker.
「優先度を調整する手段」とは、認識された感情状態に基づいてタスクの重要度や実行順序を変更するための方法や装置のことである。"Means for adjusting priority" refers to a method or device for changing the importance or execution order of tasks based on a recognized emotional state.
「カメラ」とは、画像や映像をキャプチャするための装置のことである。A "camera" is a device used to capture images or video.
「マイクロフォン」とは、音声をキャプチャするための装置のことである。A "microphone" is a device for capturing sound.
「顔表情」とは、ユーザや作業員の顔の動きや表情のことである。"Facial expressions" refers to the facial movements and expressions of users and workers.
「声のトーン」とは、音声の高さや強さ、質感などの特徴のことである。"Tone of voice" refers to characteristics such as pitch, strength, and texture of the voice.
「感情認識アルゴリズム」とは、キャプチャされたデータを分析して感情状態を識別するための計算手法やプログラムのことである。An "emotion recognition algorithm" is a computational method or program that analyzes captured data to identify emotional states.
「SNSの投稿内容」とは、ユーザがソーシャルネットワーキングサービスに投稿したテキストや画像、動画などのコンテンツのことである。"SNS post content" refers to content such as text, images, and videos posted by users on social networking services.
「工場内での作業タスク」とは、工場内で行われる具体的な作業や業務のことである。"Factory work tasks" refers to the specific work or jobs carried out within the factory.
「作業員」とは、工場内で作業を行う人々のことである。"Workers" refers to people who perform work in a factory.
この発明を実施するための形態として、以下のシステム構成を説明する。The following system configuration is described as a form for implementing this invention.
システム構成System configuration
このシステムは、以下の主要なコンポーネントから構成される：The system consists of the following main components:
1. サーバ：1. Server:
抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段A way to translate abstract tasks into concrete actions and deadlines
変換したアクションを管理する手段How to manage converted actions
定期的にアクションリストをユーザに提示する手段A way to periodically present a list of actions to the user
簡易なアクションを自動実行する手段Method of automatically executing simple actions
ユーザの感情状態を認識する手段Means of recognizing the user's emotional state
認識した感情状態に基づいてタスクの優先度を調整する手段A means to adjust task priorities based on perceived emotional states
カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする手段A means of capturing a user's facial expressions and tone of voice using a camera and microphone
感情認識アルゴリズムを用いてユーザの感情を分析する手段Method of analyzing user emotions using emotion recognition algorithms
ユーザが許可した場合にSNSの投稿内容を感情認識のためのデータとして利用する手段A means of using social media posts as data for emotion recognition if the user allows it.
工場内での作業タスクを管理する手段A way to manage work tasks within a factory
作業員の感情状態に基づいてタスクの優先度を調整する手段A way to adjust task priorities based on workers' emotional state
プログラムの処理Program processing
サーバは、以下のハードウェアとソフトウェアを用いてデータ加工およびデータ演算を行う：The server processes and calculates data using the following hardware and software:
ハードウェア：Hardware:
カメラ：ユーザや作業員の顔表情をキャプチャするために使用する。Camera: Used to capture the facial expressions of users and workers.
マイクロフォン：ユーザや作業員の声のトーンをキャプチャするために使用する。Microphone: Used to capture the tone of the user's or worker's voice.
ソフトウェア：Software:
OpenCV：顔表情のキャプチャと分析に使用する。OpenCV: Used for capturing and analyzing facial expressions.
EmotionRecognizer：感情認識アルゴリズムとして使用する。EmotionRecognizer: Used as an emotion recognition algorithm.
TaskManager：タスク管理に使用する。TaskManager: Used for task management.
処理の流れProcessing flow
1. 感情のキャプチャ：1. Capturing emotions:
カメラとマイクロフォンを用いて、ユーザや作業員の顔表情や声のトーンをキャプチャする。A camera and microphone are used to capture the facial expressions and tone of voice of users and workers.
キャプチャされたデータは、感情認識アルゴリズムに入力される。The captured data is then fed into an emotion recognition algorithm.
2. 感情の認識：2. Emotion recognition:
感情認識アルゴリズム（EmotionRecognizer）を用いて、キャプチャされたデータからユーザや作業員の感情状態を分析する。An emotion recognition algorithm (EmotionRecognizer) is used to analyze the emotional state of users and workers from the captured data.
必要に応じて、ユーザが許可した場合にはSNSの投稿内容も感情認識のためのデータとして利用する。If necessary, and if the user gives permission, social media posts will also be used as data for emotion recognition.
3. タスクの優先度調整：3. Adjusting task priorities:
認識された感情状態に基づいて、タスクマネージャー（TaskManager）がタスクの優先度を調整する。TaskManager adjusts task priorities based on the perceived emotional state.
調整されたタスクは、期日順にソートされ、ユーザや作業員に提示される。The adjusted tasks are sorted by due date and presented to the user or worker.
具体例Specific examples
例えば、工場内で作業を行う作業員がストレスを感じている場合、感情認識アルゴリズムがその感情を認識し、タスクマネージャーがストレスを軽減するために優先度の高いタスクを減らすように調整する。このようにして、作業員のストレスを軽減し、作業効率を向上させることができる。For example, if a worker in a factory feels stressed, an emotion recognition algorithm will recognize that emotion and adjust the task manager to reduce high-priority tasks to reduce stress. In this way, worker stress can be reduced and work efficiency can be improved.
プロンプト文の例Example of a prompt
「工場内での作業タスクを管理し、作業員の感情状態を認識してタスクの優先度を調整するアプリケーションを開発してください。カメラとマイクロフォンを用いて顔表情や声のトーンをキャプチャし、感情認識アルゴリズムを用いて感情を分析します。認識した感情に基づいてタスクの優先度を調整し、期日順に表示する機能を持ちます。」"Develop an application that manages work tasks in a factory and adjusts task priorities by recognizing the emotional state of workers. Use a camera and microphone to capture facial expressions and tone of voice, then use an emotion recognition algorithm to analyze emotions. Adjust task priorities based on the recognized emotions and display them in order of due date."
応用例２における特定処理の流れについて図２０を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 2 is explained using Figure 20.
ステップ１：Step 1:
サーバは、カメラとマイクロフォンを用いてユーザや作業員の顔表情や声のトーンをキャプチャする。The server uses a camera and microphone to capture the facial expressions and tone of voice of users and workers.
入力：カメラからの映像データ、マイクロフォンからの音声データInput: Video data from the camera, audio data from the microphone
出力：キャプチャされた顔表情データ、声のトーンデータOutput: Captured facial expression data, voice tone data
具体的な動作：カメラがユーザや作業員の顔を撮影し、マイクロフォンが音声を録音する。これらのデータはリアルタイムでサーバに送信される。Specific operation: The camera captures the face of the user or worker, and the microphone records the voice. This data is sent to the server in real time.
ステップ２：Step 2:
サーバは、キャプチャされた顔表情データと声のトーンデータを感情認識アルゴリズムに入力する。The server inputs the captured facial expression data and tone of voice data into an emotion recognition algorithm.
入力：顔表情データ、声のトーンデータInput: facial expression data, voice tone data
出力：ユーザや作業員の感情状態Output: Emotional state of the user or worker
具体的な動作：サーバは、OpenCVを用いて顔表情データを解析し、EmotionRecognizerを用いて感情を認識する。また、声のトーンデータも同様に解析され、感情状態が識別される。Specific operation: The server analyzes facial expression data using OpenCV and recognizes emotions using EmotionRecognizer. Voice tone data is also analyzed in the same way to identify the emotional state.
ステップ３：Step 3:
サーバは、ユーザが許可した場合にSNSの投稿内容を取得し、感情認識アルゴリズムに入力する。If the user gives permission, the server retrieves the content of the social media post and inputs it into the emotion recognition algorithm.
入力：SNSの投稿内容Input: Social media post content
出力：追加の感情データOutput: Additional emotion data
具体的な動作：サーバは、ユーザが許可したSNSアカウントから投稿内容を取得し、テキスト解析を行って感情状態を識別する。これにより、より正確な感情認識が可能となる。Specific operation: The server retrieves the posted content from the SNS account authorized by the user and performs text analysis to identify the emotional state. This enables more accurate emotion recognition.
ステップ４：Step 4:
サーバは、認識された感情状態に基づいてタスクマネージャーにタスクの優先度を調整するよう指示する。The server instructs the task manager to adjust task priorities based on the perceived emotional state.
入力：感情状態データInput: Emotional state data
出力：調整されたタスク優先度Output: Adjusted task priorities
具体的な動作：サーバは、感情状態データをタスクマネージャーに送信し、タスクの優先度を再計算する。例えば、ストレスを感じている場合は、優先度の高いタスクを減らすように調整する。Specific behavior: The server sends emotional state data to the task manager and recalculates task priorities. For example, if you are feeling stressed, it adjusts to reduce high-priority tasks.
ステップ５：Step 5:
サーバは、調整されたタスクを期日順にソートし、ユーザや作業員に提示する。The server sorts the adjusted tasks by due date and presents them to the user or worker.
入力：調整されたタスク優先度Input: adjusted task priority
出力：ソートされたタスクリストOutput: Sorted task list
具体的な動作：サーバは、タスクの期日と優先度に基づいてタスクリストをソートし、ユーザや作業員の端末に表示する。これにより、ユーザや作業員は現在の状況に最適なタスクを確認できる。Specific operation: The server sorts the task list based on the due date and priority of the tasks, and displays it on the user's or worker's terminal. This allows the user or worker to see the tasks that are best suited to their current situation.
ステップ６：Step 6:
ユーザや作業員がタスクを完了した場合、サーバはそのタスクをリストから削除し、未完了のタスクのみを表示する。When a user or worker completes a task, the server removes it from the list and displays only incomplete tasks.
入力：タスク完了情報Input: Task completion information
出力：更新されたタスクリストOutput: Updated task list
具体的な動作：ユーザや作業員がタスク完了を報告すると、サーバはその情報を受け取り、タスクリストから該当タスクを削除する。未完了のタスクのみが再度表示される。Specific behavior: When a user or worker reports completion of a task, the server receives the information and removes the task from the task list. Only incomplete tasks are displayed again.
（実施例３）(Example 3)
次に、形態例３の実施例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。Next, a third embodiment of the third embodiment will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザがタスクを効率的に管理するための支援が不十分であり、特に感情状態に応じたタスクの自動実行制御が行われていないため、ユーザの感情に配慮したタスク管理が困難である。また、簡易なアクションの自動実行や定期的なアクションリストの提示が行われないため、ユーザの負担が増加し、タスクの進行が滞ることがある。Conventional task management systems provide insufficient support for users to manage tasks efficiently, and in particular do not control the automatic execution of tasks according to the user's emotional state, making it difficult to manage tasks while taking into account the user's emotions. In addition, the lack of automatic execution of simple actions or periodic presentation of action lists increases the burden on the user and can cause task progress to slow down.
実施例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザの感情状態を認識する手段と、認識した感情状態に基づいてタスクの自動実行を制御する手段と、を含む。これにより、ユーザの感情状態に配慮したタスク管理が可能となり、簡易なアクションの自動実行や定期的なアクションリストの提示によって、ユーザの負担を軽減し、タスクの効率的な進行が可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for recognizing the user's emotional state, and means for controlling the automatic execution of tasks based on the recognized emotional state. This enables task management that takes into account the user's emotional state, and the automatic execution of simple actions and the periodic presentation of action lists reduce the burden on the user and enable efficient progress of tasks.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていないタスクのことである。An "abstract task" is one that does not have clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、ユーザが実行するべき明確な作業や行動のことである。A "specific action" is a clear task or action that the user must perform.
「期日」とは、タスクが完了するべき具体的な日時のことである。A "deadline" is a specific date and time when a task should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置のことである。A "means of transformation" is a method or device for transforming abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを追跡し、進行状況を監視するための方法や装置のことである。"Means of managing" refers to a method or device for tracking the converted actions and monitoring their progress.
「定期的にアクションリストをユーザに提示する手段」とは、設定された時間間隔でユーザに未完了のアクションリストを通知するための方法や装置のことである。"Means for periodically presenting an action list to a user" refers to a method or device for notifying a user of incomplete action lists at set time intervals.
「簡易なアクション」とは、比較的短時間で完了できる単純な作業や行動のことである。"Simple actions" are simple tasks or actions that can be completed in a relatively short amount of time.
「自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに簡易なアクションを実行するための方法や装置のことである。"Means for automatic execution" refers to a method or device for executing simple actions without user intervention.
「感情状態を認識する手段」とは、ユーザの表情や音声などから感情を解析し、特定の感情状態を識別するための方法や装置のことである。"Means for recognizing emotional states" refers to methods or devices for analyzing emotions from a user's facial expressions, voice, etc., and identifying a specific emotional state.
「タスクの自動実行を制御する手段」とは、認識された感情状態に基づいて、特定のタスクの実行を開始、停止、または変更するための方法や装置のことである。"Means for controlling the automated performance of a task" refers to a method or device for starting, stopping, or modifying the performance of a particular task based on a recognized emotional state.
発明を実施するための形態Form for implementing the invention
この発明は、ユーザのタスク管理を効率化し、感情状態に応じたタスクの自動実行制御を可能にするシステムである。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。This invention is a system that makes it possible for a user to efficiently manage tasks and automatically control the execution of tasks according to their emotional state. A specific embodiment of this system is described below.
サーバの役割Server role
サーバは、ユーザのタスクリストから未完了のタスクを抽出し、定期的にアクションリストをユーザに提示する役割を果たす。具体的には、サーバはデータベースからユーザのタスク情報を取得し、ステータスが「未完了」のタスクをリストアップする。例えば、毎朝8時にデータベースからタスク情報を取得し、未完了のタスクをリストアップする。次に、Cronジョブやスケジューラを使用して、毎朝9時に未完了のアクションリストをユーザに通知するようにスケジュールする。通知はメールやプッシュ通知を使用して行われる。The server is responsible for extracting incomplete tasks from the user's task list and periodically presenting the action list to the user. Specifically, the server retrieves the user's task information from the database and lists tasks with a status of "incomplete." For example, the server retrieves task information from the database every morning at 8:00 and lists incomplete tasks. Then, using a cron job or scheduler, it schedules to notify the user of the incomplete action list every morning at 9:00. Notifications are sent using email or push notifications.
アプリケーションの役割Application role
アプリケーションは、ユーザのタスクリストから簡易なアクションを抽出し、自動で実行する役割を果たす。具体的には、アプリケーションはタスクの内容を解析し、「メールを送る」や「リマインダーを設定する」などの簡易アクションをリストアップする。次に、メール送信APIやリマインダー設定APIを呼び出して、これらのタスクを自動で実行する。例えば、「メールを送る」タスクがある場合、指定された宛先にメールを送信する。The application extracts simple actions from the user's task list and executes them automatically. Specifically, the application analyzes the content of the task and lists simple actions such as "send email" or "set a reminder." It then calls the email sending API and reminder setting API to execute these tasks automatically. For example, if there is a task to "send email," it will send an email to the specified recipient.
感情エンジンの役割The role of the emotion engine
感情エンジンは、ユーザの感情状態を認識し、認識した感情状態に基づいてタスクの自動実行を制御する役割を果たす。具体的には、感情エンジンはユーザの表情や音声データを解析し、感情を「怒り」や「喜び」などに分類する。例えば、ユーザの表情データを解析し、「怒り」の感情を認識した場合、特定の人物からのメールの自動返信を一時的に停止する。また、ユーザが「喜び」の状態にある場合、SNSへの自動投稿を実行する。The emotion engine is responsible for recognizing the user's emotional state and controlling the automatic execution of tasks based on the recognized emotional state. Specifically, the emotion engine analyzes the user's facial expressions and voice data, and classifies emotions into categories such as "anger" and "happiness." For example, if the emotion engine analyzes the user's facial expression data and recognizes the emotion "anger," it will temporarily halt automatic replies to emails from specific people. Also, if the user is in a "happiness" state, it will execute automatic posting to social media.
具体例とプロンプト文Examples and prompts
具体例1：定期的なアクションリストの通知Example 1: Periodic action list notifications
ハードウェア: サーバHardware: Server
ソフトウェア: タスク管理アプリケーションSoftware: Task management application
データ加工: 未完了のタスクリストの抽出と通知Data processing: Extraction and notification of incomplete task list
プロンプト文の例:Example prompt:
毎朝9時に未完了のタスクリストをユーザに通知するプログラムを作成してください。Create a program that notifies the user of their incomplete task list every morning at 9am.
具体例2：簡易なアクションの自動実行Example 2: Automatic execution of simple actions
ハードウェア: ユーザの端末（スマートフォン、PCなど）Hardware: User's device (smartphone, PC, etc.)
ソフトウェア: タスク管理アプリケーションSoftware: Task management application
データ演算: ユーザのタスクリストから簡易なアクションを抽出し、自動実行Data calculation: Extract simple actions from the user's task list and execute them automatically
プロンプト文の例:Example prompt:
ユーザのタスクリストから「メールを送る」や「リマインダーを設定する」などの簡易なアクションを自動で実行するプログラムを作成してください。Create a program that automatically executes simple actions such as "send email" or "set reminders" from the user's task list.
具体例3：感情エンジンによるタスクの自動実行制御Example 3: Automatic task execution control using an emotion engine
ハードウェア: ユーザの端末、サーバHardware: User's device, server
ソフトウェア: 感情認識エンジン、タスク管理アプリケーションSoftware: Emotion recognition engine, task management application
データ演算: ユーザの感情状態の認識とタスクの自動実行制御Data calculation: Recognizing the user's emotional state and automatically controlling task execution
プロンプト文の例:Example prompt:
ユーザの感情状態に応じてタスクの自動実行を制御するプログラムを作成してください。例えば、ユーザが「怒り」の状態にある場合は特定のタスクを停止し、「喜び」の状態にある場合はSNSへの自動投稿を行うようにしてください。Create a program that controls the automatic execution of tasks according to the user's emotional state. For example, stop a specific task if the user is in an "anger" state, and automatically post to social media if the user is in a "happy" state.
このように、サーバ、アプリケーション、感情エンジンがそれぞれの役割を果たし、ユーザのタスク管理を効率化するシステムを構築する。実施例３における特定処理の流れについて図２１を用いて説明する。In this way, the server, application, and emotion engine each play their respective roles to build a system that streamlines task management for users. The flow of the specific process in Example 3 is explained with reference to FIG. 21.
ステップ１：Step 1:
サーバは、毎朝8時にデータベースからユーザのタスク情報を取得する。入力はユーザのタスク情報であり、出力は未完了のタスクリストである。具体的には、SQLクエリを使用して、ステータスが「未完了」のタスクを抽出する。The server retrieves user task information from the database every morning at 8:00. The input is the user's task information, and the output is a list of incomplete tasks. Specifically, an SQL query is used to extract tasks with a status of "incomplete."
ステップ２：Step 2:
サーバは、抽出した未完了のタスクリストを基に、毎朝9時にユーザに通知を送信するスケジュールを設定する。入力は未完了のタスクリストであり、出力は通知スケジュールである。具体的には、Cronジョブやスケジューラを設定し、指定された時間に通知をトリガーする。The server sets up a schedule to send notifications to users every morning at 9:00 based on the extracted list of incomplete tasks. The input is the list of incomplete tasks, and the output is the notification schedule. Specifically, it sets up a cron job or scheduler to trigger notifications at the specified time.
ステップ３：Step 3:
サーバは、設定された時間になると、未完了のアクションリストをユーザに通知する。入力は通知スケジュールと未完了のタスクリストであり、出力はユーザへの通知である。具体的には、メールやプッシュ通知を使用して、ユーザの端末に通知を送信する。The server notifies the user of the list of incomplete actions at the set time. The input is the notification schedule and the list of incomplete tasks, and the output is the notification to the user. Specifically, the notification is sent to the user's device using email or push notification.
ステップ４：Step 4:
アプリケーションは、ユーザのタスクリストから簡易なアクションを抽出する。入力はユーザのタスクリストであり、出力は簡易アクションリストである。具体的には、タスクの内容を解析し、「メールを送る」や「リマインダーを設定する」などの簡易アクションをリストアップする。The application extracts simple actions from the user's task list. The input is the user's task list, and the output is a list of simple actions. Specifically, it analyzes the content of the task and lists simple actions such as "send an email" or "set a reminder."
ステップ５：Step 5:
アプリケーションは、抽出した簡易アクションを自動で実行する。入力は簡易アクションリストであり、出力は実行されたアクションである。具体的には、メール送信APIやリマインダー設定APIを呼び出して、タスクを実行する。The application automatically executes the extracted simple actions. The input is a list of simple actions, and the output is the executed actions. Specifically, it calls the email sending API and reminder setting API to execute the tasks.
ステップ６：Step 6:
感情エンジンは、ユーザの感情状態を認識する。入力はユーザの表情や音声データであり、出力は認識された感情状態である。具体的には、表情認識アルゴリズムや音声解析アルゴリズムを使用して、感情を「怒り」や「喜び」などに分類する。The emotion engine recognizes the user's emotional state. The input is the user's facial expression and voice data, and the output is the recognized emotional state. Specifically, it uses facial expression recognition algorithms and voice analysis algorithms to classify emotions into "anger" or "joy," etc.
ステップ７：Step 7:
感情エンジンは、認識した感情状態に基づいてタスクの自動実行を制御する。入力は認識された感情状態とタスクリストであり、出力は制御されたタスクの実行である。具体的には、ユーザが「怒り」の状態にある場合は特定のタスク（例えば、特定の人物からのメールの自動返信）を停止し、「喜び」の状態にある場合はSNSへの自動投稿を実行する。The emotion engine controls the automatic execution of tasks based on the recognized emotional state. The input is the recognized emotional state and a task list, and the output is the controlled execution of tasks. Specifically, if the user is in an "anger" state, it stops a specific task (for example, automatic replying to emails from a specific person), and if the user is in a "joy" state, it executes automatic posting to SNS.
（応用例３）(Application example 3)
次に、形態例３の応用例３について説明する。以下の説明では、データ処理装置１２を「サーバ」と称し、ロボット４１４を「端末」と称する。Next, application example 3 of embodiment example 3 will be described. In the following description, the
従来のタスク管理システムでは、ユーザが手動でタスクを確認し、実行する必要があり、効率的なタスク管理が困難であった。また、ユーザの感情状態を考慮せずにタスクを実行するため、ユーザのストレスや不満を引き起こす可能性があった。さらに、工場内のロボットが作業員の感情状態を無視してタスクを実行することで、作業効率が低下する問題があったIn conventional task management systems, users had to manually check and execute tasks, making efficient task management difficult. In addition, tasks were executed without considering the user's emotional state, which could cause stress and dissatisfaction in the user. Furthermore, there was a problem of reduced work efficiency when robots in factories executed tasks while ignoring the emotional state of workers.
応用例３におけるデータ処理装置１２の特定処理部２９０による特定処理を、以下の各手段により実現する。The specific processing by the
この発明では、サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段と、ユーザの感情状態を検出する手段と、感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する手段と、特定の時間に未完了のタスクを確認し、感情状態に基づいてタスクを実行または一時停止する手段と、を含む。これにより、ユーザの感情状態を考慮しながら効率的にタスクを管理し、実行することが可能となる。In this invention, the server includes means for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines, means for managing the converted actions, means for periodically presenting an action list to the user, means for automatically executing simple actions, means for detecting the user's emotional state, means for controlling the automatic execution of tasks according to the emotional state, and means for checking for uncompleted tasks at a specific time and executing or pausing tasks based on the emotional state. This makes it possible to efficiently manage and execute tasks while taking into account the user's emotional state.
「抽象的なタスク」とは、具体的なアクションや期日が明確に定義されていないタスクのことである。An "abstract task" is one that does not have clearly defined specific actions or deadlines.
「具体的なアクション」とは、特定の手順や操作を伴う明確な行動のことである。A "specific action" is a clear behavior that involves specific steps or operations.
「期日」とは、特定のタスクが完了するべき日付や時間のことである。A "deadline" is the date or time a particular task should be completed.
「変換する手段」とは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換するための方法や装置のことである。A "means of conversion" is a method or device for converting abstract tasks into concrete actions and deadlines.
「管理する手段」とは、変換されたアクションを追跡し、進捗を監視するための方法や装置のことである。"Means of managing" refers to the methods and devices used to track the converted actions and monitor their progress.
「定期的にアクションリストをユーザに提示する手段」とは、設定された時間間隔でユーザに未完了のタスクリストを通知するための方法や装置のことである。"Means for periodically presenting an action list to a user" refers to a method or device for notifying a user of an incomplete task list at a set time interval.
「簡易なアクションを自動実行する手段」とは、ユーザの介入なしに特定のタスクを自動的に実行するための方法や装置のことである。"Means for automatically executing simple actions" refers to a method or device for automatically executing a specific task without user intervention.
「ユーザの感情状態を検出する手段」とは、ユーザの感情を識別し、その状態を判断するための方法や装置のことである。"Means for detecting a user's emotional state" refers to a method or device for identifying a user's emotions and determining that state.
「感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する手段」とは、検出された感情状態に基づいてタスクの実行を調整するための方法や装置のことである。"Means for controlling the automatic execution of a task according to an emotional state" refers to a method or device for adjusting the execution of a task based on a detected emotional state.
「特定の時間に未完了のタスクを確認する手段」とは、設定された時間に未完了のタスクをチェックするための方法や装置のことである。"Means for checking for incomplete tasks at a specific time" refers to a method or device for checking for incomplete tasks at a set time.
「感情状態に基づいてタスクを実行または一時停止する手段」とは、ユーザの感情状態に応じてタスクの実行を開始または一時停止するための方法や装置のことである。"Means for executing or pausing a task based on emotional state" refers to a method or device for starting or pausing the execution of a task depending on the user's emotional state.
この発明を実施するための形態として、工場内のロボットがユーザの感情状態を考慮しながらタスクを効率的に管理し、実行するシステムを提供する。以下に、このシステムの具体的な実施形態を説明する。As an embodiment of the present invention, we provide a system in which a robot in a factory efficiently manages and executes tasks while taking into account the emotional state of the user. A specific embodiment of this system is described below.
システム構成System configuration
このシステムは、以下の主要なコンポーネントから構成される：The system consists of the following main components:
1. サーバ：タスク管理と感情状態の検出を行う中心的な役割を果たす。1. Server: Plays a central role in task management and emotional state detection.
2. ロボット：工場内で実際にタスクを実行する。2. Robots: These actually carry out tasks in the factory.
3. ユーザ端末：作業員が使用するデバイスで、感情状態の入力やタスクのフィードバックを行う。3. User terminal: A device used by the worker to input emotional state and provide task feedback.
プログラムの処理Program processing
サーバは、以下のような処理を行う：The server performs the following operations:
タスク変換：抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する。例えば、「在庫確認」という抽象的なタスクを「毎朝9時に在庫リストをチェックする」という具体的なアクションに変換する。Task transformation: Convert abstract tasks into concrete actions and deadlines. For example, convert an abstract task such as "check inventory" into a concrete action such as "check the inventory list at 9am every morning."
タスク管理：変換されたアクションを管理し、進捗を監視する。これには、タスクのステータスを追跡し、未完了のタスクをリストアップする機能が含まれる。Task Management: Manage converted actions and monitor progress. This includes the ability to track task status and list incomplete tasks.
定期通知：定期的にアクションリストをユーザに提示する。例えば、毎朝9時に未完了のタスクをユーザ端末に通知する。Periodic notifications: Present the action list to the user periodically. For example, notify the user of incomplete tasks on their device every morning at 9:00.
自動実行：簡易なアクションを自動的に実行する。例えば、「リマインダーを設定する」や「メールを送る」といったタスクを自動で行う。Automatic execution: Automatically executes simple actions. For example, tasks such as "setting a reminder" or "sending an email" can be performed automatically.
感情検出：ユーザの感情状態を検出する。これは、ユーザ端末からの入力やセンサーを用いて行う。Emotion detection: Detect the user's emotional state. This is done using input and sensors from the user's device.
感情制御：感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する。例えば、ユーザが「怒り」の状態にある場合、特定のタスク（例：メール送信）を一時停止する。Emotion control: Control the automatic execution of tasks according to the user's emotional state. For example, if the user is in an "anger" state, pause a specific task (e.g. sending an email).
タスク確認：特定の時間に未完了のタスクを確認し、感情状態に基づいてタスクを実行または一時停止する。例えば、毎朝9時に未完了のタスクを確認し、ユーザの感情状態に応じて実行するかどうかを決定する。Task review: Review incomplete tasks at a specific time and execute or pause the tasks based on the user's emotional state. For example, review incomplete tasks every morning at 9am and decide whether to execute them or not depending on the user's emotional state.
使用するハードウェアおよびソフトウェアHardware and software used
ハードウェア：サーバ、ユーザ端末（スマートフォン、タブレットなど）、ロボット、感情検出用のセンサー（カメラ、マイクなど）。Hardware: Server, user device (smartphone, tablet, etc.), robot, sensors for emotion detection (camera, microphone, etc.).
ソフトウェア：タスク管理システム、感情検出アルゴリズム、通知システム、生成AIモデル。Software: task management systems, emotion detection algorithms, notification systems, generative AI models.
具体例Specific examples
例えば、工場内で以下のようなシナリオが考えられる：For example, the following scenario could occur in a factory:
毎朝9時にサーバが未完了のタスクを確認し、ユーザ端末に通知する。Every morning at 9am, the server checks for incomplete tasks and notifies the user's device.
ユーザが「怒り」の状態にある場合、サーバは「メール送信」タスクを一時停止する。If the user is in the "angry" state, the server will pause the "send email" task.
ユーザが「喜び」の状態にある場合、サーバは「SNSに投稿する」タスクを自動実行する。When the user is in the "happy" state, the server automatically executes the "post to SNS" task.
プロンプト文の例Example of a prompt
以下のプロンプト文を生成AIモデルに入力することで、システムの詳細な設計や実装に役立つ情報を得ることができる：By feeding the following prompts into the generative AI model, we can obtain information that will be useful for detailed system design and implementation:
工場内のロボットが毎朝9時に未完了のタスクを確認し、作業員の感情状態に応じてタスクを自動実行または一時停止するアプリケーションを開発してください。感情状態は「喜び」、「怒り」、「悲しみ」、「驚き」、「平静」のいずれかであり、特定の感情状態に応じて特定のタスク（例えば、メール送信）を一時停止する機能を持たせてください。Develop an application where a robot in a factory checks the uncompleted tasks every morning at 9am and automatically executes or pauses the tasks depending on the emotional state of the worker. The emotional states can be "Happy", "Anger", "Sadness", "Surprise" or "Calm". Give the robot the ability to pause certain tasks (e.g. sending emails) depending on the particular emotional state.
このようにして、ユーザの感情状態を考慮しながら効率的にタスクを管理し、実行することが可能となる。In this way, it is possible to efficiently manage and execute tasks while taking into account the user's emotional state.
応用例３における特定処理の流れについて図２２を用いて説明する。The flow of the specific processing in application example 3 is explained using Figure 22.
ステップ１：Step 1:
サーバは、抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する。The server translates abstract tasks into concrete actions and deadlines.
入力：抽象的なタスク（例：「在庫確認」）Input: Abstract task (e.g. "Check inventory")
データ加工：タスクを具体的なアクション（例：「毎朝9時に在庫リストをチェックする」）に変換する。Data processing: Converting tasks into concrete actions (e.g., "Check the inventory list every morning at 9am").
出力：具体的なアクションと期日Output: Specific actions and deadlines
ステップ２：Step 2:
サーバは、変換したアクションを管理し、進捗を監視する。The server manages the converted actions and monitors their progress.
入力：具体的なアクションと期日Enter: Specific actions and deadlines
データ加工：アクションのステータスを追跡し、未完了のタスクをリストアップする。Data processing: Track the status of actions and list outstanding tasks.
出力：未完了のタスクリストOutput: List of incomplete tasks
ステップ３：Step 3:
サーバは、定期的にアクションリストをユーザに提示する。The server periodically presents the action list to the user.
入力：未完了のタスクリストEnter: Uncompleted task list
データ加工：設定された時間（例：毎朝9時）に未完了のタスクリストをユーザ端末に通知する。Data processing: Notify the user's device of the list of incomplete tasks at a set time (e.g., 9:00 every morning).
出力：ユーザ端末への通知Output: Notification to user device
ステップ４：Step 4:
サーバは、簡易なアクションを自動実行する。The server automatically executes simple actions.
入力：具体的なアクション（例：「リマインダーを設定する」）Input: A specific action (e.g. "Set a reminder")
データ加工：アクションを自動的に実行する。Data processing: Perform actions automatically.
出力：実行結果Output: Execution results
ステップ５：Step 5:
サーバは、ユーザの感情状態を検出する。The server detects the user's emotional state.
入力：ユーザ端末からの感情データ（例：カメラ映像、音声データ）Input: Emotion data from the user's device (e.g. camera footage, audio data)
データ加工：感情検出アルゴリズムを用いて感情状態を識別する。Data processing: Identify emotional states using emotion detection algorithms.
出力：感情状態（例：「喜び」、「怒り」）Output: Emotional state (e.g. "happy", "anger")
ステップ６：Step 6:
サーバは、感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する。The server controls the automatic execution of tasks according to the emotional state.
入力：感情状態と未完了のタスクリストInput: Emotional state and uncompleted task list
データ加工：感情状態に基づいてタスクの実行を調整する（例：「怒り」の場合、メール送信を一時停止）。Data processing: Adjust task execution based on emotional state (e.g., pause sending emails if "angry").
出力：調整されたタスクリストOutput: Adjusted task list
ステップ７：Step 7:
サーバは、特定の時間に未完了のタスクを確認し、感情状態に基づいてタスクを実行または一時停止する。The server checks for outstanding tasks at a specific time and executes or pauses the tasks based on the emotional state.
入力：未完了のタスクリストと感情状態Input: unfinished task list and emotional state
データ加工：設定された時間（例：毎朝9時）に未完了のタスクを確認し、感情状態に基づいて実行または一時停止する。Data processing: Check for open tasks at a set time (e.g., 9am every morning) and execute or pause them based on your emotional state.
出力：実行または一時停止されたタスクのステータスOutput: Status of running or paused tasks
特定処理部２９０は、特定処理の結果をロボット４１４に送信する。ロボット４１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０及び制御対象４４３に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。The
データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）等の生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、及び画像を示す画像データ等の推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ及びテキストデータ等のデータ形式で出力する。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、及び／又は要約等を指す。The
生成AIの他の例としては、Gemini（インターネット検索＜URL: https://gemini.google.com/?hl=ja＞）が挙げられる。Another example of generative AI is Gemini (Internet search <URL: https://gemini.google.com/?hl=ja>).
上記実施形態では、データ処理装置１２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、ロボット４１４によって特定処理が行われるようにしてもよい。In the above embodiment, an example was given in which the specific processing is performed by the
なお、感情エンジンとしての感情特定モデル５９は、特定のマッピングに従い、ユーザの感情を決定してよい。具体的には、感情特定モデル５９は、特定のマッピングである感情マップ（図９参照）に従い、ユーザの感情を決定してよい。また、感情特定モデル５９は、同様に、ロボットの感情を決定し、特定処理部２９０は、ロボットの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。The emotion identification model 59, which serves as an emotion engine, may determine the emotion of the user according to a specific mapping. Specifically, the emotion identification model 59 may determine the emotion of the user according to an emotion map (see FIG. 9), which is a specific mapping. Similarly, the emotion identification model 59 may determine the emotion of the robot, and the
図９は、複数の感情がマッピングされる感情マップ４００を示す図である。感情マップ４００において、感情は、中心から放射状に同心円に配置されている。同心円の中心に近いほど、原始的状態の感情が配置されている。同心円のより外側には、心境から生まれる状態や行動を表す感情が配置されている。感情とは、情動や心的状態も含む概念である。同心円の左側には、概して脳内で起きる反応から生成される感情が配置されている。同心円の右側には概して、状況判断で誘導される感情が配置されている。同心円の上方向及び下方向には、概して脳内で起きる反応から生成され、かつ、状況判断で誘導される感情が配置されている。また、同心円の上側には、「快」の感情が配置され、下側には、「不快」の感情が配置されている。このように、感情マップ４００では、感情が生まれる構造に基づいて複数の感情がマッピングされており、同時に生じやすい感情が、近くにマッピングされている。9 is a diagram showing an
これらの感情は、感情マップ４００の３時の方向に分布しており、普段は安心と不安のあたりを行き来する。感情マップ４００の右半分では、内部的な感覚よりも状況認識の方が優位に立つため、落ち着いた印象になる。These emotions are distributed in the three o'clock direction of
感情マップ４００の内側は心の中、感情マップ４００の外側は行動を表すため、感情マップ４００の外側に行くほど、感情が目に見える（行動に表れる）ようになる。The inside of
ここで、人の感情は、姿勢や血糖値のような様々なバランスを基礎としており、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示す。ロボットや自動車やバイク等においても、姿勢やバッテリー残量のような様々なバランスを基礎として、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示すように感情を作ることができる。感情マップは、例えば、光吉博士の感情地図（音声感情認識及び情動の脳生理信号分析システムに関する研究、徳島大学、博士論文：https://ci.nii.ac.jp/naid/500000375379）に基づいて生成されてよい。感情地図の左半分には、感覚が優位にたつ「反応」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。また、感情地図の右半分には、状況認識が優位にたつ「状況」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。Here, human emotions are based on various balances such as posture and blood sugar level, and when these balances are far from the ideal, it indicates an unpleasant state, and when they are close to the ideal, it indicates a pleasant state. Emotions can also be created for robots, cars, motorcycles, etc., based on various balances such as posture and remaining battery power, so that when these balances are far from the ideal, it indicates an unpleasant state, and when they are close to the ideal, it indicates a pleasant state. The emotion map may be generated, for example, based on the emotion map of Dr. Mitsuyoshi (Research on speech emotion recognition and emotion brain physiological signal analysis system, Tokushima University, doctoral dissertation: https://ci.nii.ac.jp/naid/500000375379). The left half of the emotion map is lined with emotions that belong to an area called "reaction" where sensation is dominant. The right half of the emotion map is lined with emotions that belong to an area called "situation" where situation recognition is dominant.
感情マップでは学習を促す感情が２つ定義される。１つは、状況側にあるネガティブな「懺悔」や「反省」の真ん中周辺の感情である。つまり、「もう２度とこんな想いはしたくない」「もう叱られたくない」というネガティブな感情がロボットに生じたときである。もう１つは、反応側にあるポジティブな「欲」のあたりの感情である。つまり、「もっと欲しい」「もっと知りたい」というポジティブな気持ちのときである。The emotion map defines two emotions that encourage learning. The first is the negative emotion around the middle of "repentance" or "remorse" on the situation side. In other words, this is when the robot experiences negative emotions such as "I never want to feel this way again" or "I don't want to be scolded again." The other is the positive emotion around "desire" on the response side. In other words, this is when the robot has positive feelings such as "I want more" or "I want to know more."
感情特定モデル５９は、ユーザ入力を、予め学習されたニューラルネットワークに入力し、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値を取得し、ユーザの感情を決定する。このニューラルネットワークは、ユーザ入力と、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値との組み合わせである複数の学習データに基づいて予め学習されたものである。また、このニューラルネットワークは、図１０に示す感情マップ９００のように、近くに配置されている感情同士は、近い値を持つように学習される。図１０では、「安心」、「安穏」、「心強い」という複数の感情が、近い感情値となる例を示している。The emotion identification model 59 inputs user input to a pre-trained neural network, obtains emotion values indicating each emotion shown in the
上記実施形態では、１台のコンピュータ２２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、コンピュータ２２を含めた複数のコンピュータによる特定処理に対する分散処理が行われるようにしてもよい。In the above embodiment, an example was given in which a specific process is performed by one
上記実施形態では、ストレージ３２に特定処理プログラム５６が格納されている形態例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、特定処理プログラム５６がＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの可搬型のコンピュータ読み取り可能な非一時的格納媒体に格納されていてもよい。非一時的格納媒体に格納されている特定処理プログラム５６は、データ処理装置１２のコンピュータ２２にインストールされる。プロセッサ２８は、特定処理プログラム５６に従って特定処理を実行する。In the above embodiment, an example has been described in which the
また、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバ等の格納装置に特定処理プログラム５６を格納させておき、データ処理装置１２の要求に応じて特定処理プログラム５６がダウンロードされ、コンピュータ２２にインストールされるようにしてもよい。The
なお、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバ等の格納装置に特定処理プログラム５６の全てを格納させておいたり、ストレージ３２に特定処理プログラム５６の全てを記憶させたりしておく必要はなく、特定処理プログラム５６の一部を格納させておいてもよい。It is not necessary to store all of the
特定処理を実行するハードウェア資源としては、次に示す各種のプロセッサを用いることができる。プロセッサとしては、例えば、ソフトウェア、すなわち、プログラムを実行することで、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵが挙げられる。また、プロセッサとしては、例えば、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路が挙げられる。何れのプロセッサにもメモリが内蔵又は接続されており、何れのプロセッサもメモリを使用することで特定処理を実行する。The various processors listed below can be used as hardware resources for executing specific processes. Examples of processors include a CPU, which is a general-purpose processor that functions as a hardware resource for executing specific processes by executing software, i.e., a program. Examples of processors include dedicated electrical circuits, such as FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays), PLDs (Programmable Logic Devices), or ASICs (Application Specific Integrated Circuits), which are processors with a circuit configuration designed specifically to execute specific processes. All of these processors have built-in or connected memory, and all of these processors execute specific processes by using the memory.
特定処理を実行するハードウェア資源は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ、又はＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、特定処理を実行するハードウェア資源は１つのプロセッサであってもよい。The hardware resource that executes the specific process may be composed of one of these various processors, or may be composed of a combination of two or more processors of the same or different types (e.g., a combination of multiple FPGAs, or a combination of a CPU and an FPGA). The hardware resource that executes the specific process may also be a single processor.
１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する形態がある。第２に、ＳｏＣ（System-on-a-chip）などに代表されるように、特定処理を実行する複数のハードウェア資源を含むシステム全体の機能を１つのＩＣチップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、特定処理は、ハードウェア資源として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて実現される。As an example of a configuration using a single processor, first, there is a configuration in which one processor is configured by combining one or more CPUs with software, and this processor functions as a hardware resource that executes a specific process. Secondly, there is a configuration in which a processor is used that realizes the functions of the entire system, including multiple hardware resources that execute a specific process, on a single IC chip, as typified by SoC (System-on-a-chip). In this way, a specific process is realized using one or more of the various processors mentioned above as hardware resources.
更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路を用いることができる。また、上記の特定処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。More specifically, the hardware structure of these various processors can be an electric circuit that combines circuit elements such as semiconductor elements. The specific processing described above is merely an example. It goes without saying that unnecessary steps can be deleted, new steps can be added, and the processing order can be changed without departing from the spirit of the invention.
以上に示した記載内容及び図示内容は、本開示の技術に係る部分についての詳細な説明であり、本開示の技術の一例に過ぎない。例えば、上記の構成、機能、作用、及び効果に関する説明は、本開示の技術に係る部分の構成、機能、作用、及び効果の一例に関する説明である。よって、本開示の技術の主旨を逸脱しない範囲内において、以上に示した記載内容及び図示内容に対して、不要な部分を削除したり、新たな要素を追加したり、置き換えたりしてもよいことは言うまでもない。また、錯綜を回避し、本開示の技術に係る部分の理解を容易にするために、以上に示した記載内容及び図示内容では、本開示の技術の実施を可能にする上で特に説明を要しない技術常識等に関する説明は省略されている。The above description and illustrations are a detailed explanation of the parts related to the technology of the present disclosure, and are merely an example of the technology of the present disclosure. For example, the above explanation of the configuration, functions, actions, and effects is an explanation of an example of the configuration, functions, actions, and effects of the parts related to the technology of the present disclosure. Therefore, it goes without saying that unnecessary parts may be deleted, new elements may be added, or replacements may be made to the above description and illustrations, within the scope of the gist of the technology of the present disclosure. Also, in order to avoid confusion and to facilitate understanding of the parts related to the technology of the present disclosure, the above description and illustrations omit explanations of technical common knowledge that do not require particular explanation to enable the implementation of the technology of the present disclosure.
本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。All publications, patent applications, and technical standards described in this specification are incorporated by reference into this specification to the same extent as if each individual publication, patent application, and technical standard was specifically and individually indicated to be incorporated by reference.
以上の実施形態に関し、更に以下を開示する。The following is further disclosed regarding the above embodiment.
（請求項１）
抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、変換したアクションを管理する手段と、定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、簡易なアクションを自動実行する手段を含むシステム。(Claim 1)
A system including a means for converting abstract tasks into specific actions and deadlines, a means for managing the converted actions, a means for periodically presenting an action list to a user, and a means for automatically executing simple actions.
（請求項２）
請求項１記載のシステムにおいて、具体化されたアクションの実行状況をユーザにフィードバックする手段をさらに含むシステム。(Claim 2)
2. The system according to claim 1, further comprising means for providing feedback to the user on the execution status of the embodied action.
（請求項３）
請求項１または２記載のシステムにおいて、ユーザの行動に基づいてアクションリストを更新する手段をさらに含むシステム。(Claim 3)
3. The system of claim 1, further comprising means for updating the action list based on user actions.
（請求項４）
請求項１記載のシステムにおいて、ユーザの感情を認識する感情エンジンをさらに含むシステム。(Claim 4)
10. The system of claim 1, further comprising an emotion engine for recognizing an emotion of a user.
（請求項５）
請求項２記載のシステムにおいて、ユーザの感情を認識する感情エンジンをさらに含むシステム。(Claim 5)
3. The system of claim 2, further comprising an emotion engine for recognizing an emotion of a user.
（請求項６）
請求項３記載のシステムにおいて、ユーザの感情を認識する感情エンジンをさらに含むシステム。(Claim 6)
4. The system of claim 3, further comprising an emotion engine for recognizing an emotion of a user.
「実施例１」
（請求項１）
抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、
変換したアクションを管理する手段と、
定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、
簡易なアクションを自動実行する手段と、
生成AIモデルを用いて抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する手段と、
ユーザ端末から入力されたタスクをサーバに送信する手段と、
サーバから生成された具体的なアクションをユーザ端末に送信する手段と、
ユーザ端末に具体的なアクションを表示する手段を含むシステム。"Example 1"
(Claim 1)
A way to translate abstract tasks into concrete actions and deadlines
A means for managing the converted actions;
means for periodically presenting the action list to the user;
A means for automatically executing simple actions;
A means to convert abstract tasks into concrete actions using generative AI models; and
A means for transmitting a task input from a user terminal to a server;
A means for transmitting the generated specific action from the server to a user terminal;
The system includes a means for displaying specific actions on a user terminal.
（請求項２）
具体化されたアクションの実行状況をユーザにフィードバックする手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 2)
2. The system of claim 1, further comprising: means for providing feedback to the user on the status of execution of the embodied action.
（請求項３）
ユーザの行動に基づいてアクションリストを更新する手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 3)
10. The system of claim 1, further comprising means for updating the action list based on user actions.
「応用例１」
（請求項１）
抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、
変換したアクションを管理する手段と、
定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、
簡易なアクションを自動実行する手段と、
生成AIモデルを用いて抽象的なタスクを具体的なアクションに変換する手段と、
工場内のタスク管理を自動化する手段と、
を含むシステム。"Application example 1"
(Claim 1)
A way to translate abstract tasks into concrete actions and deadlines
A means for managing the converted actions;
means for periodically presenting the action list to the user;
A means for automatically executing simple actions;
A means to convert abstract tasks into concrete actions using generative AI models; and
A means of automating task management within the factory;
A system including:
（請求項２）
具体化されたアクションの実行状況をユーザにフィードバックする手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 2)
2. The system of claim 1, further comprising: means for providing feedback to the user on the status of execution of the embodied action.
（請求項３）
ユーザの行動に基づいてアクションリストを更新する手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 3)
10. The system of claim 1, further comprising means for updating the action list based on user actions.
「実施例２」
（請求項１）
抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、
変換したアクションを管理する手段と、
定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、
簡易なアクションを自動実行する手段と、
ユーザが設定した期日に基づいてアクションをソートする手段と、
ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除する手段と、
未完了のアクションのみを表示する手段を含むシステム。"Example 2"
(Claim 1)
A way to translate abstract tasks into concrete actions and deadlines
A means for managing the converted actions;
means for periodically presenting the action list to the user;
A means for automatically executing simple actions;
a means for sorting actions based on due dates set by the user;
When the user completes an action, a means to remove it from the list; and
The system includes a means to display only incomplete actions.
（請求項２）
具体化されたアクションの実行状況をユーザにフィードバックする手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 2)
2. The system of claim 1, further comprising: means for providing feedback to the user on the status of execution of the embodied action.
（請求項３）
ユーザの行動に基づいてアクションリストを更新する手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 3)
10. The system of claim 1, further comprising means for updating the action list based on user actions.
「応用例２」
（請求項１）
抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、
変換したアクションを管理する手段と、
定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、
簡易なアクションを自動実行する手段と、
期日に基づいてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する手段と、
ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションを表示する手段と、
を含むシステム。"Application Example 2"
(Claim 1)
A way to translate abstract tasks into concrete actions and deadlines
A means for managing the converted actions;
means for periodically presenting the action list to the user;
A means for automatically executing simple actions;
A way to sort actions based on due date, with those due soonest first; and
When the user completes an action, a means for removing that action from the list and displaying uncompleted actions;
A system including:
（請求項２）
具体化されたアクションの実行状況をユーザにフィードバックする手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 2)
2. The system of claim 1, further comprising: means for providing feedback to the user on the status of execution of the embodied action.
（請求項３）
ユーザの行動に基づいてアクションリストを更新する手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 3)
10. The system of claim 1, further comprising means for updating the action list based on user actions.
「実施例３」
（請求項１）
抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、
変換したアクションを管理する手段と、
定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、
簡易なアクションを自動実行する手段と、
ユーザがタスクを入力する手段と、
サーバがタスクをデータベースに保存する手段と、
サーバが定期的にタスクをチェックする手段と、
サーバが未完了のタスクをユーザに通知する手段と、
サーバが簡易なアクションを自動実行する手段と、
を含むシステム。"Example 3"
(Claim 1)
A way to translate abstract tasks into concrete actions and deadlines
A means for managing the converted actions;
means for periodically presenting the action list to the user;
A means for automatically executing simple actions;
a means for a user to input a task;
A means for the server to store the tasks in a database;
A means for the server to periodically check for tasks;
a means for the server to notify the user of pending tasks;
A means for the server to automatically execute simple actions;
A system including:
具体化されたアクションの実行状況をユーザにフィードバックする手段をさらに含む請求項１記載のシステム。The system of claim 1 further includes means for providing feedback to the user on the execution status of the embodied action.
（請求項３）
ユーザの行動に基づいてアクションリストを更新する手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 3)
10. The system of claim 1, further comprising means for updating the action list based on user actions.
「応用例３」
（請求項１）
抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、
変換したアクションを管理する手段と、
簡易なアクションを自動実行する手段と、
工場ロボットにおいて、定期的にメンテナンスや作業タスクのリストを提示する手段と、
メンテナンスのリマインダーを自動設定する手段と、
必要な部品の発注メールを自動送信する手段と、
ロボットの自己診断結果を管理者に自動通知する手段を含むシステム。"Application example 3"
(Claim 1)
A way to translate abstract tasks into concrete actions and deadlines
A means for managing the converted actions;
A means for automatically executing simple actions;
A means for periodically presenting a list of maintenance and work tasks for a factory robot;
A means to automatically set maintenance reminders;
A means to automatically send an order email for the required parts,
A system including a means for automatically notifying an administrator of the results of the robot's self-diagnosis.
（請求項２）
具体化されたアクションの実行状況をユーザにフィードバックする手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 2)
2. The system of claim 1, further comprising: means for providing feedback to the user on the status of execution of the embodied action.
（請求項３）
ユーザの行動に基づいてアクションリストを更新する手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 3)
10. The system of claim 1, further comprising means for updating the action list based on user actions.
「感情エンジンを組み合わせた場合の実施例１」
（請求項１）
抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、
変換したアクションを管理する手段と、
定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、
簡易なアクションを自動実行する手段と、
ユーザの感情を認識し、その感情に応じてタスクの優先度を調整する手段と、
感情に基づいてタスクの優先度を動的に調整する手段と、
を含むシステム。"Example 1 of combining emotion engines"
(Claim 1)
A way to translate abstract tasks into concrete actions and deadlines
A means for managing the converted actions;
means for periodically presenting the action list to the user;
A means for automatically executing simple actions;
A means for recognizing a user's emotions and adjusting task priorities in response to the emotions;
A means for dynamically adjusting task priorities based on emotions;
A system including:
（請求項２）
具体化されたアクションの実行状況をユーザにフィードバックする手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 2)
2. The system of claim 1, further comprising: means for providing feedback to the user on the status of execution of the embodied action.
（請求項３）
ユーザの行動に基づいてアクションリストを更新する手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 3)
10. The system of claim 1, further comprising means for updating the action list based on user actions.
「感情エンジンを組み合わせた場合の応用例１」
（請求項１）
抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、
変換したアクションを管理する手段と、
期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、
簡易なアクションを自動実行する手段と、
ユーザの感情を認識し、その感情に応じてタスクの優先度を調整する手段と、
工場内の生産タスクを効率的に管理する手段と、
場の各生産ステップの時間を計測し、ボトルネックを特定する手段と、
作業員の感情に基づいて作業負荷を調整する手段
を含むシステム。"Application example 1 when combining emotion engines"
(Claim 1)
A way to translate abstract tasks into concrete actions and deadlines
A means for managing the converted actions;
a means for periodically presenting the list of actions to a user;
A means for automatically executing simple actions;
A means for recognizing a user's emotions and adjusting task priorities in response to the emotions;
A means to efficiently manage production tasks within the factory;
A means of measuring the time of each production step in the field and identifying bottlenecks;
The system includes a means for adjusting workload based on worker emotions.
（請求項２）
具体化されたアクションの実行状況をユーザにフィードバックする手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 2)
2. The system of claim 1, further comprising: means for providing feedback to the user on the status of execution of the embodied action.
（請求項３）
ユーザの行動に基づいてアクションリストを更新する手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 3)
10. The system of claim 1, further comprising means for updating the action list based on user actions.
「感情エンジンを組み合わせた場合の実施例２」
（請求項１）
抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、
変換したアクションを管理する手段と、
定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、
簡易なアクションを自動実行する手段と、
ユーザが設定した期日に応じてアクションをソートし、期日が近いものから順に表示する手段と、
ユーザがアクションを完了した場合、そのアクションをリストから削除し、未完了のアクションを表示する手段と、
カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャし、感情認識アルゴリズムに入力する手段と、
ユーザが許可した場合、SNSの投稿内容を感情認識のためのデータとして利用する手段と、
ユーザの感情状態に応じてタスクの優先度を調整する手段を含むシステム。"Example 2 when combining emotion engines"
(Claim 1)
A way to translate abstract tasks into concrete actions and deadlines
A means for managing the converted actions;
means for periodically presenting the action list to the user;
A means for automatically executing simple actions;
a means for sorting the actions according to due dates set by the user, so that the actions are displayed in order of the nearest due date;
When the user completes an action, a means for removing that action from the list and displaying uncompleted actions;
A means for capturing a user's facial expressions and tone of voice using a camera and/or microphone and inputting the captured expressions and tone of voice into an emotion recognition algorithm;
If the user allows it, a means of using the content of SNS posts as data for emotion recognition;
The system includes a means for adjusting task priorities depending on the emotional state of a user.
（請求項２）
具体化されたアクションの実行状況をユーザにフィードバックする手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 2)
2. The system of claim 1, further comprising: means for providing feedback to the user on the status of execution of the embodied action.
（請求項３）
ユーザの行動に基づいてアクションリストを更新する手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 3)
10. The system of claim 1, further comprising means for updating the action list based on user actions.
「感情エンジンを組み合わせた場合の応用例２」
（請求項１）
抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、
変換したアクションを管理する手段と、
定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、
簡易なアクションを自動実行する手段と、
ユーザの感情状態を認識する手段と、
認識した感情状態に基づいてタスクの優先度を調整する手段と、
カメラやマイクロフォンを用いてユーザの顔表情や声のトーンをキャプチャする手段と、
感情認識アルゴリズムを用いてユーザの感情を分析する手段と、
ユーザが許可した場合にSNSの投稿内容を感情認識のためのデータとして利用する手段と、
工場内での作業タスクを管理する手段と、
作業員の感情状態に基づいてタスクの優先度を調整する手段と、
を含むシステム。"Application example 2 when combining emotion engines"
(Claim 1)
A way to translate abstract tasks into concrete actions and deadlines
A means for managing the converted actions;
means for periodically presenting the action list to the user;
A means for automatically executing simple actions;
a means for recognizing an emotional state of a user;
a means for adjusting task priorities based on the perceived emotional state;
A means for capturing a user's facial expressions and tone of voice using a camera and/or microphone;
means for analyzing a user's emotions using an emotion recognition algorithm;
A means for using the content of posts on SNS as data for emotion recognition if the user allows it;
A means for managing work tasks in a factory;
a means for adjusting task priorities based on the worker's emotional state;
A system including:
（請求項２）
具体化されたアクションの実行状況をユーザにフィードバックする手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 2)
2. The system of claim 1, further comprising: means for providing feedback to the user on the status of execution of the embodied action.
（請求項３）
ユーザの行動に基づいてアクションリストを更新する手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 3)
10. The system of claim 1, further comprising means for updating the action list based on user actions.
「感情エンジンを組み合わせた場合の実施例３」
（請求項１）
抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、
変換したアクションを管理する手段と、
定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、
簡易なアクションを自動実行する手段と、
ユーザの感情状態を認識する手段と、
認識した感情状態に基づいてタスクの自動実行を制御する手段と、
を含むシステム。"Example 3 when combining emotion engines"
(Claim 1)
A way to translate abstract tasks into concrete actions and deadlines
A means for managing the converted actions;
means for periodically presenting the action list to the user;
A means for automatically executing simple actions;
a means for recognizing an emotional state of a user;
means for controlling the automated performance of a task based on the recognized emotional state;
A system including:
（請求項２）
具体化されたアクションの実行状況をユーザにフィードバックする手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 2)
2. The system of claim 1, further comprising: means for providing feedback to the user on the status of execution of the embodied action.
（請求項３）
ユーザの行動に基づいてアクションリストを更新する手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 3)
10. The system of claim 1, further comprising means for updating the action list based on user actions.
「感情エンジンを組み合わせた場合の応用例３」
（請求項１）
抽象的なタスクを具体的なアクションや期日に変換する手段と、
変換したアクションを管理する手段と、
定期的にアクションリストをユーザに提示する手段と、
簡易なアクションを自動実行する手段と、
ユーザの感情状態を検出する手段と、
感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する手段と、
特定の時間に未完了のタスクを確認し、感情状態に基づいてタスクを実行または一時停止する手段を含むシステム。"Application example 3 when combining emotion engines"
(Claim 1)
A way to translate abstract tasks into concrete actions and deadlines
A means for managing the converted actions;
means for periodically presenting the action list to the user;
A means for automatically executing simple actions;
means for detecting an emotional state of a user;
A means for controlling automatic execution of a task according to an emotional state;
The system includes a means to review outstanding tasks at a given time and to perform or pause tasks based on emotional state.
（請求項２）
具体化されたアクションの実行状況をユーザにフィードバックする手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 2)
2. The system of claim 1, further comprising: means for providing feedback to the user on the status of execution of the embodied action.
（請求項３）
ユーザの行動に基づいてアクションリストを更新する手段をさらに含む請求項１記載のシステム。(Claim 3)
10. The system of claim 1, further comprising means for updating the action list based on user actions.
以上の実施形態の組み合わせに関し、更に以下を開示する。
（請求項１）
抽象的なタスクを具体的なアクション及び期日に変換する手段と、
変換した前記アクションを管理する手段と、
定期的に前記アクションが含まれるアクションリストをユーザに提示する手段と、
所定の条件を満たした場合に前記アクションを自動実行する手段と、
ユーザの感情状態を検出する手段と、
前記感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する手段と、
所定の時間に未完了のタスクを確認し、前記感情状態に基づいて未完了の前記タスクを実行又は一時停止する手段と、
を含むシステム。 Regarding the combination of the above embodiments, the following is further disclosed.
(Claim 1)
A means of translating abstract tasks into concrete actions and deadlines;
A means for managing the converted actions;
a means for periodically presenting to a user an action list including the action;
means for automatically executing the action when a predetermined condition is satisfied;
means for detecting an emotional state of a user;
means for controlling automatic execution of a task in response to said emotional state;
means for identifying outstanding tasks at a predetermined time and performing or pausing the outstanding tasks based on said emotional state;
A system including:
（請求項２）
具体化された前記アクションの実行状況を前記ユーザにフィードバックする手段をさらに含む、
請求項１記載のシステム。(Claim 2)
The system further includes a means for providing feedback to the user on the execution status of the embodied action.
The system of claim 1 .
（請求項３）
前記ユーザの感情に応じたプロンプト文に基づいて、生成ＡＩモデルを用いて、前記タスクの自動実行を制御する手段を含む、
請求項１に記載のシステム。(Claim 3)
and a means for controlling automatic execution of the task using a generative AI model based on a prompt sentence corresponding to the user's emotion.
The system of claim 1 .
１０、２１０、３１０、４１０ データ処理システム
１２ データ処理装置
１４ スマートデバイス
２１４ スマート眼鏡
３１４ ヘッドセット型端末
４１４ ロボット
10, 210, 310, 410
Claims (3)
Translated fromJapanese変換した前記アクションを管理する手段と、
定期的に前記アクションが含まれるアクションリストをユーザに提示する手段と、
所定の条件を満たした場合に前記アクションを自動実行する手段と、
ユーザの感情状態を検出する手段と、
前記感情状態に応じてタスクの自動実行を制御する手段と、
所定の時間に未完了のタスクを確認し、前記感情状態に基づいて未完了の前記タスクを実行又は一時停止する手段と、
を含むシステム。 A means of translating abstract tasks into concrete actions and deadlines;
A means for managing the converted actions;
a means for periodically presenting to a user an action list including the action;
means for automatically executing the action when a predetermined condition is satisfied;
means for detecting an emotional state of a user;
means for controlling automatic execution of a task in response to said emotional state;
means for identifying outstanding tasks at a predetermined time and performing or pausing the outstanding tasks based on said emotional state;
A system including:
請求項１記載のシステム。 The system further includes a means for providing feedback to the user on the execution status of the embodied action.
The system of claim 1 .
請求項１に記載のシステム。
and a means for controlling automatic execution of the task using a generative AI model based on a prompt sentence corresponding to the user's emotion.
The system of claim 1 .
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2023151043 | 2023-09-19 | ||
| JP2023151043 | 2023-09-19 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2025044207Atrue JP2025044207A (en) | 2025-04-01 |
Family
ID=95205208
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2024161790APendingJP2025044207A (en) | 2023-09-19 | 2024-09-19 | system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2025044207A (en) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6193361B2 (en)* | 2012-05-15 | 2017-09-06 | アップル インコーポレイテッド | Enter actionable reminders |
| US20180117769A1 (en)* | 2016-10-31 | 2018-05-03 | International Business Machines Corporation | System, method and computer program product for controlling a mission-oriented robot based on a user's emotional state |
- 2024
- 2024-09-19JPJP2024161790Apatent/JP2025044207A/enactivePending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6193361B2 (en)* | 2012-05-15 | 2017-09-06 | アップル インコーポレイテッド | Enter actionable reminders |
| US20180117769A1 (en)* | 2016-10-31 | 2018-05-03 | International Business Machines Corporation | System, method and computer program product for controlling a mission-oriented robot based on a user's emotional state |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| かわら: "自動でタスクをこなすＡＩを使ってみた", [ONLINE], JPN6025015462, 14 April 2023 (2023-04-14), ISSN: 0005578545* |
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