ルールエンジンと大規模言語
モデルの連携方式で特許出願

Vol.019 2023年9月25日

業務効率化に生成系AIを活用する動きがひろがるなか、弊社はルールエンジンと大規模言語モデル(ChatGPTなど)の連携方式に関する特許を出願しました。
ルールエンジンとChatGPTを連携させることで、これまでは難しかった①自然文からデータ抽出して推論に利用すること、②人の常識に基づいて判断すること、が可能になります。前回のコラムでは、この連携によってどのように業務活用できるかを説明しましたが、特許出願が完了した今回は、具体的な連携方法を説明したいと思います。

NaU RulebookとChatGPT

現時点で弊社ルールエンジン「NaU Rulebook」は、ChatGPTとの連携機能を有する唯一のルールエンジンです(図1)。「NaU Rulebook」では、判断業務上の判断基準をルール定義書(エクセル)に数式・条件式や表を用いて記載してサーバーに配置するだけで、業務判断を自動化できます。「NaU Rulebook」からChatGPTを呼び出す際は、①プロンプト生成ルール②ChatGPT呼出しの命令(関数)をルール定義書に記述します。

NaU RulebookのChatGPT連携の仕組み

図1 NaU RulebookのChatGPT連携の仕組み

大規模言語モデル呼出しルールの記述方法

NaU Rulebook」からChatGPTを呼び出す処理のながれは、ルール定義書(エクセル)に記述されたルールに基づき2ステップで行われます。ECサイト等に投稿された商品レビューが好意的か批判的かをChatGPTに判断させる例を用いて説明します。

 

① プロンプト生成
文章生成ルールを記述するためのドキュメントシートにプロンプト生成ルールを記述します。このドキュメントシートは、パラメータ定義シートの「レビュー判定プロンプト」パラメータの計算内容に記述した関数「[Ps]でドキュメント[S]を取得する」でプロンプト生成に用いるパラメータの値(種別と文章)を指定して呼び出され、生成したプロンプトを返却します。

 

② ChatGPT呼出し
パラメータ定義シートの「レビュー判定」パラメータの計算内容に記述した関数「[P]でChatGPT[AK]を呼び出す」は、第1引数(P)で指定したプロンプトを第2引数(AK)で指定したChatGPTのアクセスキーを用いて実行します。ChatGPTによる判断結果が「レビュー判定」パラメータの値となります。

大規模言語モデル呼出しルールの記述方法

上記のルール定義書を実行すると以下のようにパラメータの値を取得できます。
「レビュー判定プロンプト」パラメータには、「レビュー文章」パラメータの値を組み込んでプロンプトが生成されています。また「レビュー判定」パラメータでは、ChatGPTによるレビュー文章の判断結果として”好意的”という評価になっています。

パラメータの値を取得

まとめ

NaU Rulebook」とChatGPTの連携は、業務の効率化や自動化に新たな道を開きます。このテクノロジーをうまく活用して、業務の判断基準とプロンプト生成のノウハウを組織資産として蓄積することで、業務効率化による更なる成長を目指しましょう。皆様の業務においても、新しい可能性として捉えていただければ幸いです。皆様の更なる挑戦と取り組みを心より応援しております。

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