JP7751900B1 - Business development efficiency system, business development efficiency method, and business development efficiency program - Google Patents
Business development efficiency system, business development efficiency method, and business development efficiency programInfo
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Abstract
【課題】事業開発を効率化できる事業開発効率化システム、事業開発効率化方法、および事業開発効率化プログラムを提供する。
【解決手段】事業開発効率化システムは、利用者Uに操作される利用者端末10との間で情報を送受信する通信部21と、通信部21によりアイデアの原案が受信されると、アイデアの原案を元に所定の検討事項について提案するように生成AI30に指示し、生成AI30が出力する提案結果を取得して利用者Uに提案する提案部22と、通信部21により提案結果を修正した修正結果が受信されると、提案結果に修正結果を反映して、検討事項ごとにデータベース26Bに保存する保存部23と、保存部23により保存された保存情報をデータベース26Bから呼び出し、呼び出した保存情報を使って事業開発に関する資料を作成する作成部24とを備える。
【選択図】図2
The present invention provides a business development efficiency system, a business development efficiency method, and a business development efficiency program that can improve the efficiency of business development.
[Solution] The business development efficiency system comprises a communication unit 21 that sends and receives information to a user terminal 10 operated by a user U, a proposal unit 22 that, when a draft idea is received by the communication unit 21, instructs a generation AI 30 to make a proposal for specified items for consideration based on the draft idea, acquires the proposal results output by the generation AI 30, and proposes them to the user U, a storage unit 23 that, when a revised proposal result is received by the communication unit 21, reflects the revised result in the proposal result and stores it in a database 26B for each item for consideration, and a creation unit 24 that retrieves the saved information saved by the storage unit 23 from the database 26B and creates materials related to business development using the retrieved saved information.
[Selected Figure] Figure 2
Description
本発明は、生成AI(Artificial Intelligence)を用いて事業開発を効率化する事業開発効率化システム、事業開発効率化方法、および事業開発効率化プログラムに関する。 The present invention relates to a business development efficiency improvement system, a business development efficiency improvement method, and a business development efficiency improvement program that use generative AI (artificial intelligence) to improve the efficiency of business development.
変化が激しい現代において、新規事業開発は重要である。最近では、企業が保有する経営資源や社員が発想するビジネスプランをテキストで入力すると、これを元に複数の新規事業アイデアを生成したり、新規事業の市場環境や競合情報を指摘したり、ビジネスモデルキャンバス等のフレームワークに落とし込んだりする生成AIツールも登場している(例えば、非特許文献1,2参照)。 New business development is important in today's rapidly changing world. Recently, generative AI tools have emerged that can generate multiple new business ideas based on text input of a company's management resources or business plans conceived by employees, identify the market environment and competitive information for new businesses, and incorporate them into frameworks such as a business model canvas (see, for example, non-patent literature 1 and 2).
しかし、生成AIを用いる、用いないに問わず、企業における新規事業開発には多くの障壁があり、失敗するケースが多く見られた。その問題点としては以下の3点が考えられる。 However, regardless of whether or not generative AI is used, there are many barriers to new business development in companies, and many cases have resulted in failure. The following three points are considered to be the problems.
1つ目の問題点は、社員から無理やりビジネスアイデアを募集してしまう点である。すなわち、母数を集めるために、「1人1案の提出必須」「上司からプレッシャーをかけられる」等の環境下、ビジネスアイデアを無理に社員から集めようとするケースがある。提出のフォーマットが定められていない、もしくは非常に多くの文章量を求められるなど、社員の負担も大きく、モチベーションが非常に低い状態で提出せざるを得ない。そのため、いざ新規事業として採択されたとしても、発案者自身が取り組みたいと思っていない場合があり、「リーダー不在」のまま事業開発が進まないことも多々ある。 The first problem is that companies forcefully solicit business ideas from employees. In other words, in order to gather a large number of candidates, they sometimes try to forcefully collect business ideas from employees under conditions such as "everyone must submit one idea" or "supervisors put pressure on employees." Employees are burdened with a large amount of writing required, with no set submission format, and they are forced to submit ideas with very low motivation. As a result, even if an idea is adopted as a new business, the originator may not be keen on working on it, and business development often does not progress due to a "lack of leadership."
2つ目の問題点は、事業案の良し悪しを判断できる人がいない点である。すなわち、多くのビジネスアイデアが集まったとしても、どれを新規事業として推進するか役員や企業の上層部だけで決定するケースがある。この場合もやはり社員のモチベーション低下に繋がり、また役員自身も取り組んだことがない領域の事業であるため、その事業案が優れているかどうか判断できない場合があり、結果として事業開発が進まないことも多々ある。 The second problem is that there is no one who can judge the merits of a business proposal. In other words, even if many business ideas are collected, there are cases where the decision on which to pursue as a new business is made solely by executives and the company's upper management. This again leads to a decline in employee motivation, and since the business is in an area that the executives themselves have never worked in before, they may not be able to judge whether the business proposal is good or bad, and as a result, business development often does not progress.
3つ目の問題点は、多数の事業案を人的に募集・管理するのには限界がある点である。すなわち、大手企業であったとしても、往々にして新規事業開発部は少数の部隊で取り組む場合が多く、限られたリソースで膨大な数の事業案を募集し、管理し、選別していくことにも限界がある。さらには、事業案は複数回の壁打ち(ピボット)を通じて優れたビジネスプランに昇華されるものであるが、やはりリソースの問題により一つ一つのビジネスアイデアを深掘り・精度を上げることが難しく、結果として「つまらない事業案ばかり集まった」という印象を拭うことができず、事業開発が進まないことも多々ある。 The third problem is that there are limits to the number of people who can manually solicit and manage a large number of business proposals. That is, even in large companies, new business development departments are often run by small teams, and there are limits to the amount of resources available to solicit, manage, and select a huge number of business proposals. Furthermore, while business proposals are typically refined into excellent business plans through multiple rounds of bounce-back (pivots), resource constraints make it difficult to dig deeper and refine each business idea, and as a result, the impression that "only boring business proposals have been collected" cannot be shaken, and business development often does not progress.
このような3つの問題点について既存の生成AIツールを用いたとしても、根本的な問題は解決されない。すなわち、既存の生成AIツールを用いたとしても、1つ目の問題点については、ビジネスアイデアがたくさん集まるにすぎず、「リーダー不在」の状況は変わらない。また、2つ目の問題点については、あくまで生成AIにより多少精度の上がった事業案が複数挙がってくるだけであるため、それを実行するか否かの判断は変わらず役員・上層部に委ねられる。また、3つ目の問題点については、繰り返しの事業案の壁打ち・ピボットを行うことはできない状況は変わらない。 Even if existing generative AI tools are used to solve these three problems, the fundamental issues will not be resolved. In other words, even if existing generative AI tools are used, the first problem will simply result in a large collection of business ideas, and the "lack of leadership" situation will remain unchanged. Furthermore, with regard to the second problem, generative AI will merely produce multiple business proposals with slightly improved accuracy, so the decision on whether to implement them will still be left to executives and upper management. Furthermore, with regard to the third problem, the situation of being unable to repeatedly bounce ideas off each other or pivot will remain unchanged.
本発明は、事業開発を効率化できる事業開発効率化システム、事業開発効率化方法、および事業開発効率化プログラムを提供することを目的とする。 The present invention aims to provide a business development efficiency system, a business development efficiency method, and a business development efficiency program that can improve the efficiency of business development.
本発明の一態様は、生成AIを用いて事業開発を効率化する事業開発効率化システムであって、利用者に操作される利用者端末との間で情報を送受信する通信部と、前記通信部によりアイデアの原案が受信されると、前記アイデアの原案を元に所定の検討事項について提案するように前記生成AIに指示し、前記生成AIが出力する提案結果を取得して前記利用者に提案する提案部と、前記通信部により前記提案結果を修正した修正結果が受信されると、前記提案結果に前記修正結果を反映して、反映した結果を要約したうえで前記検討事項ごとにデータベースに保存する保存部と、前記保存部により保存された要約を前記データベースから呼び出し、呼び出した要約を使って前記事業開発に関する資料を作成する作成部とを備え、前記提案部は、前記データベースから要約を呼び出し、呼び出した要約を元に前記生成AIに指示するとともに、呼び出した要約に新しい情報を肉付けし、前記保存部は、前記提案部により肉付けされた後の要約を前記データベースに保存し、前記事業開発に関する資料中の任意の検討事項が前記利用者によって修正された場合、前記任意の検討事項が保存されているデータベースの内容を修正する。 One aspect of the present invention is a business development efficiency system that uses a generation AI to improve the efficiency of business development, comprising: a communications unit that sends and receives information to a user terminal operated by a user; a proposal unit that, when a draft idea is received by the communications unit, instructs the generation AI to make proposals for specified considerations based on the draft idea, and obtains the proposal results output by the generation AI and proposes them to the user; a storage unit that, when a revised proposal result is received by the communications unit, reflects the revision result in the proposal result, summarizes the reflected results, and stores them in a database for each consideration; and a creation unit that retrieves the summaries stored by the storage unit from the database and creates materials related to the business development using the retrieved summaries, wherein the proposal unit retrieves the summaries from the database, instructs the generation AI based on the retrieved summaries, and adds new information to the retrieved summaries; the storage unit stores the summaries in the database after being enriched by the proposal unit ; and, if any consideration items in the business development materials are revised by the user, modifies the contents of the database in which the optional consideration items are stored .
また、本発明の他の一態様は、生成AIを用いて事業開発を効率化する事業開発効率化方法であって、コンピュータが、利用者に操作される利用者端末との間で情報を送受信する通信ステップと、前記通信ステップでアイデアの原案が受信されると、前記アイデアの原案を元に所定の検討事項について提案するように前記生成AIに指示し、前記生成AIが出力する提案結果を取得して前記利用者に提案する提案ステップと、前記通信ステップで前記提案結果を修正した修正結果が受信されると、前記提案結果に前記修正結果を反映して、反映した結果を要約したうえで前記検討事項ごとにデータベースに保存する保存ステップと、前記保存ステップで保存された要約を前記データベースから呼び出し、呼び出した要約を使って前記事業開発に関する資料を作成する作成ステップとを実行し、前記提案ステップでは、前記データベースから要約を呼び出し、呼び出した要約を元に前記生成AIに指示するとともに、呼び出した要約に新しい情報を肉付けし、前記保存ステップでは、前記提案ステップで肉付けされた後の要約を前記データベースに保存し、前記事業開発に関する資料中の任意の検討事項が前記利用者によって修正された場合、前記任意の検討事項が保存されているデータベースの内容を修正する。 Another aspect of the present invention is a business development efficiency improvement method that uses a generation AI to improve the efficiency of business development, the method comprising: a communication step in which a computer sends and receives information to a user terminal operated by a user; a proposal step in which, when a draft of an idea is received in the communication step, the computer instructs the generation AI to make proposals for specified considerations based on the draft idea, and obtains the proposal results output by the generation AI and proposes them to the user; a storage step in which, when a revised result of the proposal result is received in the communication step, the computer reflects the revision result in the proposal result, summarizes the reflected results, and stores them in a database for each consideration; and a creation step in which the summaries saved in the storage step are retrieved from the database and used to create materials related to the business development, the proposal step retrieves the summaries from the database, instructs the generation AI based on the retrieved summary, and adds new information to the retrieved summary; and the storage step stores the summary after being enhanced in the proposal step in the database, and if any considerations in the business development materials are revised by the user, the contents of the database in which the any considerations are saved are revised .
また、生成AIを用いて事業開発を効率化するための事業開発効率化プログラムであって、コンピュータに、利用者に操作される利用者端末との間で情報を送受信する通信ステップと、前記通信ステップでアイデアの原案が受信されると、前記アイデアの原案を元に所定の検討事項について提案するように前記生成AIに指示し、前記生成AIが出力する提案結果を取得して前記利用者に提案する提案ステップと、前記通信ステップで前記提案結果を修正した修正結果が受信されると、前記提案結果に前記修正結果を反映して、反映した結果を要約したうえで前記検討事項ごとにデータベースに保存する保存ステップと、前記保存ステップで保存された要約を前記データベースから呼び出し、呼び出した要約を使って前記事業開発に関する資料を作成する作成ステップとを実行させ、前記提案ステップでは、前記データベースから要約を呼び出し、呼び出した要約を元に前記生成AIに指示するとともに、呼び出した要約に新しい情報を肉付けし、前記保存ステップでは、前記提案ステップで肉付けされた後の要約を前記データベースに保存し、前記事業開発に関する資料中の任意の検討事項が前記利用者によって修正された場合、前記任意の検討事項が保存されているデータベースの内容を修正する。 and a creation step of calling up the summaries saved in the saving step from the database and using the called summaries to create materials related to the business development. In the calling up step, the summaries are called up from the database, and instructed to the generation AI based on the called summary, and new information is added to the called summary. In the saving step, the summary that has been added in the calling up step is saved in the database. In the saving step, the summary that has been added in the calling up step is saved in the database. In the business development material, if any of the considerations in the material is modified by the user, the content of the database in which the considerations are saved is modified .
本発明によれば、事業開発を効率化できる事業開発効率化システム、事業開発効率化方法、および事業開発効率化プログラムを提供することが可能である。 The present invention makes it possible to provide a business development efficiency system, a business development efficiency method, and a business development efficiency program that can improve the efficiency of business development.
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。ただし、以下に説明する実施の形態は、あくまでも例示である。すなわち、以下に説明する実施の形態は、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。なお、図面において、同一符号を付した部分は、特に断らない限り、同一若しくは同様の部分を表す。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. However, the embodiments described below are merely examples. In other words, the embodiments described below can be implemented with various modifications within the scope of their spirit. In the drawings, parts with the same reference numerals represent the same or similar parts unless otherwise specified.
《概要》
本発明の実施の形態は、生成AIを用いて事業開発を効率化する事業開発効率化システムに関する。この事業開発効率化システムによれば、企画書作成や市場チェック、支援者募集など、事業開発に必要な情報・データを一気に生成することができる。事業開発に必要な作業の大部分をAIに頼り、残りの作業に集中するためのAIツールと言える。
"overview"
An embodiment of the present invention relates to a business development efficiency improvement system that uses generative AI to improve the efficiency of business development. This business development efficiency system can generate all the information and data necessary for business development, such as creating a proposal, checking the market, and recruiting supporters, all at once. It can be said to be an AI tool that relies on AI for most of the tasks required for business development and allows you to focus on the remaining tasks.
《事業開発効率化システム》
図1は、本発明の実施の形態における事業開発効率化システムの構成図である。この事業開発効率化システムは、生成AI30を用いて事業開発を効率化するシステムである。ここでいう「事業開発」の用語には、「企業における新規事業の開発」も「起業におけるビジネスアイデアの立ち上げ」も含まれるものとする。
<Business development efficiency system>
1 is a configuration diagram of a business development efficiency improvement system according to an embodiment of the present invention. This business development efficiency improvement system is a system that improves the efficiency of business development using a generation AI 30. The term "business development" as used here includes "development of a new business in a company" and "launching a business idea in a startup."
図1に示すように、利用者端末10と、サーバ装置20と、生成AI30とがインターネット網Nなどのネットワークを介して接続されている。利用者端末10は、本システムの利用者Uが操作するパソコンやスマートフォンなどである。サーバ装置20は、生成AI30を用いて事業開発を効率化するコンピュータであり、本システムを提供する事業者により管理されている。生成AI30は、生成AIの機能を提供するコンピュータ(外部サーバ)である。その他、本システムには、DBサーバ等の外部サーバが含まれてもよい。 As shown in FIG. 1, a user terminal 10, a server device 20, and a generation AI 30 are connected via a network such as the Internet network N. The user terminal 10 is a personal computer, smartphone, or the like operated by a user U of the system. The server device 20 is a computer that uses the generation AI 30 to streamline business development and is managed by the business operator that provides the system. The generation AI 30 is a computer (external server) that provides the functions of the generation AI. The system may also include external servers such as a database server.
《生成AI》
生成AI30は、学習データを元にテキストや画像など新たなデータを生成する人工知能である。本発明の実施の形態では、生成AI30として、OpenAIが開発した対話型AIチャットサービス「ChatGPT」を用いる場合を例示する。生成AI30は、DALL-E等の画像生成機能を備えていてもよい。以下の説明では、サーバ装置20がChatGPTのAPI(Application Programming Interface)を利用し、ChatGPTの機能を取り入れたWEBサービスを提供しているものとする。このWEBサービスにおいてChatGPTに入力した情報は、ChatGPTの学習対象としない設定になっている。
《Generation AI》
The generation AI 30 is an artificial intelligence that generates new data such as text and images based on learning data. In the embodiment of the present invention, an example is shown in which the interactive AI chat service "ChatGPT" developed by OpenAI is used as the generation AI 30. The generation AI 30 may also have image generation functions such as DALL-E. In the following description, it is assumed that the server device 20 uses the ChatGPT Application Programming Interface (API) and provides a web service incorporating ChatGPT functions. Information entered into ChatGPT in this web service is set not to be learned by ChatGPT.
《サーバ装置》
図2は、図1に示されるサーバ装置20の機能ブロック図である。サーバ装置20は、生成AI30を用いて事業開発を効率化するコンピュータであって、機能的には、図2に示すように、通信部21と、提案部22と、保存部23と、作成部24とを備えている。
Server device
Fig. 2 is a functional block diagram of the server device 20 shown in Fig. 1. The server device 20 is a computer that uses the generation AI 30 to improve the efficiency of business development, and functionally includes a communication unit 21, a proposal unit 22, a storage unit 23, and a creation unit 24, as shown in Fig. 2.
通信部21は、利用者Uに操作される利用者端末10との間で情報を送受信する。提案部22は、通信部21によりアイデアの原案が受信されると、アイデアの原案を元に所定の検討事項について提案するように生成AI30に指示し、生成AI30が出力する提案結果を取得して利用者Uに提案する。保存部23は、通信部21により提案結果を修正した修正結果が受信されると、提案結果に修正結果を反映して、検討事項ごとにデータベース26Bに保存する。作成部24は、保存部23により保存された保存情報をデータベース26Bから呼び出し、呼び出した保存情報を使って事業開発に関する資料を作成する。これら各機能部は、コンピュータにおいて、CPU(Central Processing Unit)やGPU(Graphics Processing Unit)がメモリ上にロードされたプログラムを実行することにより実現することができる。 The communication unit 21 sends and receives information to the user terminal 10 operated by the user U. When the communication unit 21 receives a draft idea, the proposal unit 22 instructs the generation AI 30 to make a proposal for specified consideration items based on the draft idea, obtains the proposal results output by the generation AI 30, and proposes them to the user U. When the communication unit 21 receives revised proposal results, the storage unit 23 reflects the revised results in the proposal results and stores them in database 26B for each consideration item. The creation unit 24 retrieves the saved information saved by the storage unit 23 from database 26B and creates materials related to business development using the retrieved saved information. Each of these functional units can be implemented in a computer by having a CPU (Central Processing Unit) or GPU (Graphics Processing Unit) execute programs loaded into memory.
記憶装置26は、学習データ26Aやデータベース26Bなどを記憶する装置である。記憶装置26に記憶されているデータは、必要に応じてサーバ装置20の各機能部によって参照される。図示していないが、記憶装置26は、アカウント情報(利用者IDやパスワード、利用者Uのプロフィールなど)や、各種のプログラムも記憶している。 The storage device 26 is a device that stores learning data 26A, database 26B, etc. The data stored in the storage device 26 is referenced by each functional unit of the server device 20 as needed. Although not shown, the storage device 26 also stores account information (user ID, password, user U's profile, etc.) and various programs.
その他、サーバ装置20は、ディスプレイなどの表示装置、キーボードやマウスなどの入力装置、記録媒体を読み取る読み取り装置など、一般的なコンピュータが備える各種の装置も備えているものとする。上記した各機能部や各装置は、物理的に異なる複数台のコンピュータに分散されていてもよいことは勿論である。 In addition, the server device 20 is also equipped with various devices that are typically found in computers, such as display devices such as a monitor, input devices such as a keyboard and mouse, and a reading device for reading recording media. Of course, the above-mentioned functional units and devices may be physically distributed across multiple different computers.
《一般的な生成AIツールとの比較》
ところで、一般的な生成AIツールでは、図3(A)に示すように、人が思いついたアイデアや、企業が保有する経営資源等をテキストでインプットすると、これを元に生成AIが複数の新規な事業案A,B,C,…を同時に生成するようになっている。しかし、このように一度に多くのアイデアを生成できたとしても、単にアイデアを出すだけでは実際のビジネスで使えないことが多々ある。また、一般的な生成AIツールでは、情報を引き継ぐことができず、1回でアウトプットし切ったら、その情報を再度加工することができないため、実際にビジネスで使える形にするにはかなりの労力を要する。そこで、本発明の実施の形態では、アイデアを形にする(実際にビジネスで使えるものにする)ため、以下の手法を採用している。
<<Comparison with general generative AI tools>>
Incidentally, in a typical generative AI tool, as shown in FIG. 3(A), when a human idea or a company's business resources are input as text, the generative AI simultaneously generates multiple new business proposals A, B, C, etc. based on this. However, even if many ideas can be generated at once in this way, simply generating the ideas often does not make them usable in actual business. Furthermore, typical generative AI tools do not allow information to be inherited, and once the information is output in one go, it cannot be reprocessed, so it requires considerable effort to turn the information into something that can actually be used in business. Therefore, in an embodiment of the present invention, the following method is adopted to turn ideas into something that can actually be used in business.
すなわち、本発明の実施の形態では、図3(B)に示すように、人が思いついたアイデアをテキストでインプットすると、これを元に生成AI30が所定の検討事項についてアウトプットを生成し、人に提案する。この提案結果を人がブラッシュアップすると、ブラッシュアップされた結果が反映されて、その要約がデータベース26B1に保存される。生成AI30が次の検討事項についてアウトプットを生成する際、データベース26B1に保存された要約が呼び出され、続きのデータが作成される。このように幾つかの検討事項についてブラッシュアップを繰り返した結果、事業開発に必要な資料(例えばアイデアシート)が完成すると、その資料をPDF(Portable Document Format)形式でダウンロードすることができるようになっている。また、人が資料中の任意の検討事項を修正した場合は、その検討事項のデータベース26B1なども修正され、後の検討事項について生成AI30に再提案を依頼すると、その修正結果を反映したかたちで生成AI30が再提案するようになっている。 That is, in an embodiment of the present invention, as shown in FIG. 3(B), when a person inputs an idea they have come up with in text form, the generation AI 30 generates output for a specific consideration item based on this and proposes it to the person. When the person refines the proposal result, the refined result is reflected and the summary is saved in database 26B1 . When the generation AI 30 generates output for the next consideration item, the summary saved in database 26B1 is called up and subsequent data is created. After repeated refinements for several consideration items in this way, once the materials necessary for business development (e.g., idea sheets) are completed, the materials can be downloaded in PDF (Portable Document Format) format. Furthermore, if a person modifies any consideration item in the material, the database 26B1 for that consideration item is also modified. When the person requests the generation AI 30 to re-propose a subsequent consideration item, the generation AI 30 re-proposes the new proposal reflecting the revised results.
以上のように、本発明の実施の形態によれば、人と生成AI30との間で行ったり来たりしながら、ぼんやりしたアイデアについて少しずつ肉付けし、アイデアを形にすることが可能である。また、検討事項ごとにデータベース26B1,26B2,26B3,…があるため、途中に立ち戻って再検討し、修正して新しいものに作り変えることが可能である。 As described above, according to the embodiment of the present invention, it is possible to gradually flesh out and shape a vague idea through a back-and-forth between the person and the generative AI 30. In addition, because there are databases 26B 1 , 26B 2 , 26B 3 , ... for each item under consideration, it is possible to go back and reconsider an idea midway, revise it, and remake it into something new.
《データ構成例》
図4は、図2に示される記憶装置26が記憶するデータ構成例の説明図である。図4に示すように、記憶装置26は、学習データ26Aと、データベース26B1,26B2,26B3,…(一括して「データベース26B」という。)を記憶している。これらのデータは、閉じられたサーバ装置20内の環境で利用者U別に管理されている。閉じられた環境とは、外部から直接アクセスできない通信ネットワークであることを意味する。もちろん、このデータ構成例はあくまで例示であり、種々の変更が可能である。例えば、学習データ26Aはデータベース26Bと一体として構成されても構わないし、さらに別のデータが紐づけられても構わない。
<<Data configuration example>>
FIG. 4 is an explanatory diagram of an example of the data configuration stored in the storage device 26 shown in FIG. 2. As shown in FIG. 4, the storage device 26 stores learning data 26A and databases 26B 1 , 26B 2 , 26B 3 , ... (collectively referred to as "database 26B"). These data are managed for each user U in a closed environment within the server device 20. A closed environment means a communication network that cannot be directly accessed from the outside. Of course, this data configuration example is merely illustrative, and various modifications are possible. For example, the learning data 26A may be configured as an integrated unit with the database 26B, or other data may be linked to it.
図4(A)に示すように、学習データ26Aは、事業IDごとに「質問の種類」「質問」「回答」の情報を対応付けたものでもよい。事業IDは、事業開発(アイデア)の識別情報である。「質問の種類」は、利用者Uに提示する質問の種類を示している。「質問」は、利用者端末10に表示する質問文を示している。「回答」は、その質問に対する回答文を示している。 As shown in Figure 4 (A), the learning data 26A may associate information on "question type," "question," and "answer" with each business ID. The business ID is identification information for the business development (idea). "Question type" indicates the type of question to be presented to the user U. "Question" indicates the question text to be displayed on the user terminal 10. "Answer" indicates the answer text to that question.
図4(B)に示すように、データベース26B1,26B2,26B3,…は、事業IDと要約とを対応付けたものでもよい。要約は、図4(A)でいう「回答」の要約文である。例えば、図4(A)に符号[1]で示した部分までの情報を要約[1]して利用者Uに提案し、図4(B)に示すように、その要約[1]をデータベース26B1に保存する。また、次のステップでは、前の要約[1]を前のデータベース26B1から呼び出し、図4(A)に符号[2]で示した部分の新しい情報を肉付けして利用者Uに提案し、図4(B)に示すように、その肉付けした後の要約[2]を次のデータベース26B2に保存する。さらに次のステップでは、前の要約[2]を前のデータベース26B2から呼び出し、図4(A)に符号[3]で示した部分の新しい情報を肉付けして利用者Uに提案し、図4(B)に示すように、その肉付けした後の要約[3]を次のデータベース26B3に保存する。このように、検討事項ごとにデータベース26B1,26B2,26B3,…があるため、ステップを踏むごとにサーバ装置20に要約文が保存され、その要約文を毎回呼び出して続きの情報を作成することができる。 As shown in FIG. 4B, databases 26B1 , 26B2 , 26B3 , ... may associate business IDs with summaries. The summaries are the summarized sentences of the "answers" shown in FIG. 4A. For example, the information up to the portion indicated by reference character [1] in FIG. 4A is summarized as [1] and proposed to user U. As shown in FIG. 4B, the summary [1] is stored in database 26B1 . In the next step, the previous summary [1] is retrieved from the previous database 26B1 , and new information indicated by reference character [2] in FIG. 4A is added to the summary and proposed to user U. As shown in FIG. 4B, the expanded summary [2] is stored in the next database 26B2 . In the next step, the previous summary [2] is retrieved from the previous database 26B2 , and new information is added to the part indicated by reference character [3] in Figure 4(A) before being proposed to user U. As shown in Figure 4(B), the enhanced summary [3] is saved in the next database 26B3 . In this way, since there are databases 26B1 , 26B2 , 26B3 , ... for each item under consideration, a summary is saved in server device 20 at each step, and that summary can be recalled each time to create subsequent information.
なお、上記の説明からもわかるように、「前の要約」「後の要約」「次のデータベース」などの「前の」「後の」「次の」という語句は、ステップを踏む順番(言い換えると、複数回の提案を行う場合における時間的な前後関係)を意味している。以下でも、説明を簡単にするため、これらの語句を用いる。 As can be seen from the explanation above, the terms "previous," "later," and "next" in terms such as "previous summary," "later summary," and "next database" refer to the order in which steps are taken (in other words, the chronological order when multiple suggestions are made). These terms will also be used below to simplify the explanation.
《動作例》
図5は、図1に示される事業開発効率化システムの動作例を示すシーケンス図である。ここでは、利用者Uが利用者端末10を操作して、サーバ装置20が提供するWEBサイトにアクセスし、利用者IDとパスワードを入力してログインしているものとする。
<<Example of operation>>
Figure 5 is a sequence diagram showing an example of the operation of the business development efficiency improvement system shown in Figure 1. Here, it is assumed that a user U operates the user terminal 10 to access a website provided by the server device 20, and logs in by entering a user ID and password.
まず、利用者Uがアイデアを新規作成し、アイデアの原案をテキストで入力すると(ステップS1→S2)、入力されたアイデアの原案がサーバ装置20に受信される。サーバ装置20が利用者端末10と通信する機能はサーバ装置20の通信部21により実現される。 First, user U creates a new idea and inputs the original draft of the idea in text (steps S1 → S2), and the input original draft of the idea is received by server device 20. The function of server device 20 communicating with user terminal 10 is realized by communication unit 21 of server device 20.
これにより、サーバ装置20の提案部22は、アイデアの原案を元に5W1Hを生成するように生成AI30に指示し、生成AI30が5W1Hの生成結果(提案結果)を出力すると、その生成結果を利用者Uに提案する(ステップS3→S4)。5W1Hとは、「いつ(When)」「どこで(Where)」「だれが(Who)」「なにを(What)」「なぜ(Why)」「どのように(How)」の6つの要素を指す用語である。生成AI30が出力するのは、5W1Hに整理した文章(テキスト)であるが、「5W1Hの生成結果」と表現する。 As a result, the proposal unit 22 of the server device 20 instructs the generation AI 30 to generate 5W1H based on the original idea draft, and when the generation AI 30 outputs the 5W1H generation result (proposal result), it proposes the generation result to the user U (steps S3 → S4). 5W1H is a term that refers to the six elements of "When," "Where," "Who," "What," "Why," and "How." What the generation AI 30 outputs is a sentence (text) organized into 5W1H, which will be referred to as the "5W1H generation result."
次いで、利用者Uが5W1Hの再提案を依頼すると(ステップS5)、サーバ装置20の提案部22は、5W1Hを再提案するように生成AI30に指示し、生成AI30が5W1Hの再提案結果を出力すると、その再提案結果を利用者Uに提案する(ステップS6→S7)。すなわち、利用者Uは、生成AI30による生成結果が気に入らなければ、「もう少しターゲットを若年層に寄せて」など、生成AI30に再提案を依頼することができる。 Next, when user U requests a re-proposal of 5W1H (step S5), the proposal unit 22 of the server device 20 instructs the generation AI 30 to re-propose 5W1H, and when the generation AI 30 outputs the re-proposed result of 5W1H, it proposes the re-proposed result to user U (steps S6 → S7). In other words, if user U does not like the result generated by the generation AI 30, he or she can request a re-proposal from the generation AI 30, such as "shifting the target a little more towards younger generations."
次いで、利用者U自身が手作業で5W1Hを修正すると(ステップS8)、サーバ装置20の提案部22は、その修正結果を表示内容に反映する(ステップS9)。すなわち、利用者Uは、生成AI30による生成結果が気に入らなければ、自身で適切な表現に修正することもできる。 Next, when the user U manually corrects the 5W1H (step S8), the suggestion unit 22 of the server device 20 reflects the correction results in the displayed content (step S9). In other words, if the user U does not like the result generated by the generation AI 30, he or she can correct it himself or herself to find an appropriate expression.
これにより、サーバ装置20の保存部23は、その修正が反映された結果を要約[1]してデータベース26B1に保存する(ステップS10)。要約[1]は、生成AI30が提案した5W1Hを利用者Uが修正したものの要約文ということができる。 As a result, the storage unit 23 of the server device 20 creates a summary [1] of the result reflecting the revisions and stores it in the database 26B1 (step S10). The summary [1] can be said to be a summary of the 5W1H proposed by the generation AI 30 as revised by the user U.
次いで、利用者Uがアイデアのキーワードの提案を依頼すると(ステップS11)、サーバ装置20の提案部22は、データベース26B1から要約[1]を呼び出し、要約[1]を元にキーワードを生成するように生成AI30に指示し、生成AI30がキーワードを出力すると、そのキーワードを利用者Uに提案する(ステップS12→S13)。ここでは、おすすめのキーワードが複数個提案されたものとする。 Next, when the user U requests a keyword suggestion for the idea (step S11), the suggestion unit 22 of the server device 20 retrieves the abstract [1] from the database 26B1 , instructs the generation AI 30 to generate keywords based on the abstract [1], and when the generation AI 30 outputs the keywords, suggests the keywords to the user U (steps S12 → S13). Here, it is assumed that multiple recommended keywords have been suggested.
次いで、利用者Uが複数個のキーワードの中から重要なキーワードを選択すると(ステップS14)、サーバ装置20の提案部22は、選択されたキーワードを表示内容に反映し、そのキーワードが反映された結果を要約[1]とマージする(ステップS15→S16)。「マージする」とは、情報を掛け合わせること(肉付けすること)を意味する。 Next, when user U selects an important keyword from among the multiple keywords (step S14), the suggestion unit 22 of the server device 20 reflects the selected keyword in the displayed content and merges the result reflecting the keyword with summary [1] (steps S15 → S16). "Merging" means combining (adding substance to) information.
これにより、サーバ装置20の保存部23は、マージされた結果を要約[2]してデータベース26B2に保存する(ステップS17)。要約[2]は、利用者Uが選択したキーワードと要約[1]を掛け合わせたものの要約文ということができる。 The storage unit 23 of the server device 20 then creates a summary [2] of the merged results and stores it in the database 26B2 (step S17). Summary [2] can be considered a summary sentence that combines the keywords selected by the user U with Summary [1].
次いで、利用者Uがビジネスタイトルの提案を依頼すると(ステップS18)、サーバ装置20の提案部22は、データベース26B2から要約[2]を呼び出し、要約[2]を元にビジネスタイトルを生成するように生成AI30に指示し、生成AI30がビジネスタイトルを生成すると、そのビジネスタイトルを利用者Uに提案する(ステップS19→S20)。ここでは、おすすめのビジネスタイトルが複数個提案されたものとする。 Next, when user U requests a business title suggestion (step S18), suggestion unit 22 of server device 20 retrieves abstract [2] from database 26B2 and instructs generation AI 30 to generate a business title based on abstract [2]. Once generation AI 30 generates the business title, it proposes the business title to user U (steps S19 → S20). Here, it is assumed that multiple recommended business titles have been proposed.
次いで、利用者Uが複数個のビジネスタイトルの中から適切なビジネスタイトルを選択すると(ステップS21)、上記と同様の処理が続く。すなわち、図示は省略するが、サーバ装置20は、選択されたビジネスタイトルを表示内容に反映し、そのビジネスタイトルが反映された結果を要約[2]とマージし、マージされた結果を要約[3]してデータベース26B3に保存する。要約[3]は、利用者Uが選択したビジネスタイトルと要約[2]を掛け合わせたものの要約文ということができる。 Next, when user U selects an appropriate business title from among the multiple business titles (step S21), the same process as above continues. That is, although not shown in the figure, server device 20 reflects the selected business title in the displayed content, merges the result reflecting the business title with summary [2], and saves the merged result as summary [3] in database 26B3 . Summary [3] can be said to be a summary sentence that combines the business title selected by user U with summary [2].
全て(n個)の検討事項について検討が終わると、事業開発に関する資料(以下、資料)を作成することができる。ここでいう「資料」の用語は広い意味に解釈するものとし、アイデアシートやWEBサイトなど、事業開発を進めるうえで必要となり得るあらゆる情報を含む。 Once all (n) considerations have been finalized, business development materials (hereinafter referred to as "materials") can be created. The term "materials" here is to be interpreted broadly and includes any information that may be needed to advance business development, such as idea sheets and websites.
例えば、サーバ装置20の作成部24は、データベース26B1~26Bnに保存されている要約[1]~[n]のうち必要な情報を呼び出し、呼び出した情報を使って清書し、1枚の資料としてアウトプットする(ステップS22→S23)。例えば、資料は、アイデアシート、ビジネス設計図、プレゼン資料などであり、この時点ではHTML(HyperText Markup Language)形式で作成される。資料を利用者端末10に提供した時、資料の表示領域の近傍にダウンロードボタンを表示させて、ダウンロードボタンがクリックされると、資料がPDF形式でダウンロードされるようにHTMLファイルを構成している。これにより、利用者Uがダウンロードボタンをクリックすると、利用者端末10に資料がPDF形式でダウンロードされるようになっている(ステップS24)。 For example, the creation unit 24 of the server device 20 retrieves the necessary information from the summaries [1] to [n] stored in the databases 26B 1 to 26B n , creates a clean copy using the retrieved information, and outputs it as a single document (steps S22 to S23). For example, the document may be an idea sheet, a business blueprint, a presentation document, or the like, and is created in HTML (HyperText Markup Language) format at this stage. When the document is provided to the user terminal 10, a download button is displayed near the document's display area, and the HTML file is configured so that clicking the download button downloads the document in PDF format. Thus, when user U clicks the download button, the document is downloaded to the user terminal 10 in PDF format (step S24).
また、サーバ装置20の作成部24は、データベース26B1~26Bnに保存されている要約[1]~[n]のうち必要な情報を呼び出し、呼び出した情報を使ってWEBサイトのソースコードをアウトプットすることもできる(ステップS25)。この場合、資料の表示領域の近傍に公開ボタンを表示させて、公開ボタンがクリックされると、資料がインターネット上に公開されるようにHTMLファイルを構成している。これにより、利用者UがWEBサイトの公開を依頼すると(ステップS26)、サーバ装置20の作成部24は、サブドメインを自動生成し、WEBサーバへ公開するようになっている(ステップS27→S28)。 The creation unit 24 of the server device 20 can also retrieve necessary information from the summaries [1] to [n] stored in the databases 26B 1 to 26B n and use the retrieved information to output the source code of the website (step S25). In this case, a publish button is displayed near the display area of the material, and the HTML file is configured so that when the publish button is clicked, the material is made public on the Internet. As a result, when the user U requests the publication of a website (step S26), the creation unit 24 of the server device 20 automatically generates a subdomain and makes it public on the web server (steps S27 and S28).
《画面例》
図6~図9は、図1に示される利用者端末(スマートフォン)10に表示される画面例を示している。もちろん、この画面例はあくまで例示であり、種々の変更が可能である。ここでは、アイデアの整理(Step1)→ビジネス設計図の生成(Step2)→プレゼン資料の生成(Step3)→WEBサイトの生成(Step4)の流れで進む場合を例示する。
<Screen example>
6 to 9 show examples of screens displayed on the user terminal (smartphone) 10 shown in Fig. 1. Of course, these screen examples are merely illustrative and various modifications are possible. Here, an example is shown in which the process proceeds in the following order: organizing ideas (Step 1), generating a business blueprint (Step 2), generating presentation materials (Step 3), and generating a website (Step 4).
まず、利用者端末10においてアイデアの新規作成を指示すると、図6(A)に示すように、アイデアシートを生成するStep1に遷移し、アイデアの原案を入力する画面が表示される。アイデアの原案は、理路整然とした文章にする必要はなく、思いつくまま文章にすればよい。ここでは、「スタートアップは人脈が少なく、適正な税理士と出会うことが難しい。このため、スタートアップに強い税理士とスタートアップがオンライン上で出会えるマッチングサイトを作りたい。」という文章をテキスト入力欄61に入力したものとする。 First, when a command to create a new idea is given on the user terminal 10, the process transitions to Step 1, where an idea sheet is generated, as shown in Figure 6 (A), and a screen for inputting a draft of the idea is displayed. The draft of the idea does not need to be written in coherent sentences; it can simply be written as it comes to mind. Here, it is assumed that the following sentence has been entered in the text input field 61: "Startups have few personal connections, making it difficult to find the right tax accountant. For this reason, I would like to create a matching site where startups can meet tax accountants who are knowledgeable about startups online."
この状態で次へボタン62を押すと、図6(B)に示すように、アイデアを5W1Hに整理する画面が表示され、5W1Hを生成AI30に提案させることができる。ここでは、いつ(When)の入力欄64Aに「スタートアップが設立された後、…」という内容が表示されている。いつ(When)以外の4W1Hについても同様、それぞれの入力欄64B,64C,64D,…に生成AI30による提案結果が表示されている。提案された内容が気に入らない場合、再提案ボタン63を押すと、5W1Hを生成AI30に再提案させることができる。また、提案された内容に気になる表現があれば、利用者Uが手入力で修正することもできる。 When the Next button 62 is pressed in this state, a screen for organizing the idea into the 5W1H will be displayed, as shown in Figure 6 (B), and the generation AI 30 can be made to propose the 5W1H. Here, the When input field 64A displays the content "After the startup is established,...". Similarly, for the 4W1H other than When, the suggestions made by the generation AI 30 are displayed in the respective input fields 64B, 64C, 64D,.... If the user U does not like the proposed content, they can press the Re-suggest button 63 to have the generation AI 30 re-propose the 5W1H. Furthermore, if there is any expression in the proposed content that concerns them, the user U can manually correct it.
さらに、次へボタン(図示せず)を押すと、図7(A)に示すように、キーワードを抽出する画面が表示され、おすすめのキーワードを生成AI30に提案させることができる。ここでは、提案された幾つかのキーワードのうち、利用者Uが大事にしたい3つのキーワード「マッチング精度」「経験豊富な税理士」などを選び、それらが入力欄72A,72Bに表示されている。再提案ボタン71で生成AI30に再提案させたり、利用者Uが手入力で修正したりすることができる点は上記と同様である。 Furthermore, by pressing the Next button (not shown), a screen for extracting keywords is displayed, as shown in FIG. 7(A), and recommended keywords can be suggested by the generation AI 30. Here, from among the suggested keywords, the user U selects three keywords that he or she wants to prioritize, such as "matching accuracy" and "experienced tax accountant," and these are displayed in input fields 72A and 72B. As with the above, the re-suggestion button 71 can be used to have the generation AI 30 suggest new keywords, or the user U can manually edit them.
さらに、次へボタン(図示せず)を押すと、図7(B)に示すように、ビジネスのタイトルと概要を決定する画面が表示され、おすすめのタイトルと概要を生成AI30に提案させることができる。ここでは、提案された幾つかのタイトルのうち、利用者Uが「マネーウォーズ!スタートアップ税マッチング・・・」を選び、それが入力欄74に表示されている。また、ビジネスの概要として、生成AI30による提案結果が入力欄76に表示されているものとする。再提案ボタン73(75)で生成AI30に再提案させたり、利用者Uが手入力で修正したりすることができる点は上記と同様である。 Furthermore, by pressing the Next button (not shown), a screen for deciding on the business title and summary will be displayed, as shown in Figure 7 (B), and the generation AI 30 can be made to suggest a recommended title and summary. Here, from among several suggested titles, the user U selects "Money Wars! Startup Tax Matching...", which is displayed in the input field 74. Also, the business summary suggested by the generation AI 30 is displayed in the input field 76. As with the above, the re-suggestion button 73 (75) can be used to have the generation AI 30 make a new suggestion, or the user U can manually edit it.
さらに、次へボタン(図示せず)を押すと、図7(C)に示すように、利用者Uの意気込みを確認する画面が表示される。例えば、利用者Uがどんな人か、この事業をなぜやりたいのか等、入力欄77に自由に入力することができる。 Furthermore, by pressing the Next button (not shown), a screen for confirming user U's enthusiasm will be displayed, as shown in Figure 7 (C). For example, user U can freely enter information in input field 77 about what kind of person they are, why they want to start this business, etc.
この状態で提案ボタン78を押すと、生成AI30がこのStep1の全体をフィードバックし、どのようなことに注意すればよいか等、総括するようになっている。例えば、このビジネスを評価するにあたり、「市場ニーズの明確化」「差別化されたサービスの提供」「価格戦略の検討」「利用者の信用と安全性の確保」「利用者サポートの充実」「専門性の証明」「スケーラビリティの検討」などの点を鑑みたフィードバックを提供してもよい。これにより、利用者Uは、このStep1の内容を必要に応じて修正することができる。 When the suggestion button 78 is pressed in this state, the generation AI 30 will provide feedback on Step 1 as a whole, summarizing what should be paid attention to. For example, when evaluating this business, feedback may be provided taking into account points such as "clarifying market needs," "providing differentiated services," "considering pricing strategies," "ensuring user trust and safety," "enhancing user support," "demonstrating expertise," and "considering scalability." This allows user U to modify the content of Step 1 as needed.
この時点でStep1更新ボタン79を押すと、アイデアシートが表示される。アイデアシートの具体例は後述する。アイデアシート中に気になる表現があれば、利用者Uが手入力で修正して新しいものに作り変えることが可能である。すなわち、アイデアシートを修正すると、そのアイデアシートを作成するために必要な情報を保存しているデータベース26Bの内容が修正される(他の資料でも同様)。アイデアシートが完成し、ダウンロードボタン(図示せず)を押すと、アイデアシートをPDF形式でダウンロードすることができる。 At this point, pressing the Step 1 update button 79 will display the idea sheet. Specific examples of idea sheets will be described later. If there is any expression in the idea sheet that concerns the user U, the user can manually edit it and create a new one. In other words, when the idea sheet is edited, the contents of database 26B, which stores the information necessary to create that idea sheet, are also edited (the same applies to other materials). Once the idea sheet is complete, pressing the download button (not shown) will allow the idea sheet to be downloaded in PDF format.
次に、ビジネス設計図の生成を指示すると、ビジネス設計図を生成するStep2に遷移し、提供対象や顧客などを選ぶ画面が表示される。ここでは、図8(A)に示すように、提供対象81として「BtoB」を選んだ状態を例示している。また、図8(B)に示すように、顧客入力欄83には「早期スタートアップ」が生成AI30により提案されている。図示は省略するが、提供する価値、チャネル・販路、顧客との関係、収益の流れなどについても生成AI30と対話しながら検討していくようになっている。再提案ボタン82で生成AI30に再提案させたり、利用者Uが手入力で修正したりすることができる点は上記と同様である。 Next, when the user instructs the creation of a business blueprint, the process transitions to Step 2, where the business blueprint is generated, and a screen for selecting the target of provision, customers, etc. is displayed. Here, as shown in Figure 8(A), an example is shown in which "BtoB" has been selected as the target of provision 81. Also, as shown in Figure 8(B), "Early startup" has been suggested by the generation AI 30 in the customer input field 83. Although not shown in the figure, the value to be provided, channels/sales routes, customer relationships, revenue flow, etc. are also considered through dialogue with the generation AI 30. As with the above, the user U can have the generation AI 30 make a re-suggestion by clicking the re-suggest button 82, or can manually make corrections.
この時点でStep2更新ボタン(図示せず)を押すと、ビジネス設計図が表示される。ビジネス設計図の具体例は後述する。ビジネス設計図中に気になる表現があれば、利用者Uが手入力で新しいものに作り変えることが可能である。ビジネス設計図が完成し、ダウンロードボタン(図示せず)を押すと、ビジネス設計図をPDF形式でダウンロードすることができる。 At this point, pressing the Step 2 Update button (not shown) will display the business blueprint. Specific examples of business blueprints will be described later. If there is any expression in the business blueprint that concerns the user U, they can manually edit it to create a new one. Once the business blueprint is complete, pressing the Download button (not shown) will allow the business blueprint to be downloaded in PDF format.
次に、ピッチデックなどのプレゼン資料を生成するStep3に遷移し、同様の手法で生成AI30と対話しながら検討していく。ピッチデックとは、主にスタートアップが自社の会社概要・事業計画・ビジョンを説明するために作成するプレゼン資料のことである。ここでは、図9(A)に示すように、表示領域91にピッチデックのイメージが表示されている。ピッチデックが完成し、ダウンロードボタン(図示せず)を押すと、ピッチデックをPDF形式でダウンロードすることができる。 Next, the user moves to Step 3, where a pitch deck or other presentation material is generated, and the user continues to consider the material while interacting with the generation AI 30 using a similar method. A pitch deck is a presentation material primarily created by startups to explain their company profile, business plan, and vision. Here, as shown in Figure 9(A), an image of the pitch deck is displayed in the display area 91. Once the pitch deck is complete, the user can press the download button (not shown) to download the pitch deck in PDF format.
次に、LP(ランディングページ)などのWEBサイトを生成するStep4に遷移し、同様の手法で生成AI30と対話しながら検討していく。LPとは、商品やサービスに特化したWEBページのことである。ここでは、図9(B)に示すように、表示領域95にLPのイメージが表示されている。LPが完成し、公開ボタン92を押すと、LPをインターネット上に公開することができる。公開停止ボタン93を押すと、LPの公開を停止することができ、編集ボタン94を押すと、LPを編集することができる。 Next, proceed to Step 4, where a website such as an LP (landing page) is generated, and consideration is continued while interacting with the generation AI 30 using a similar method. An LP is a web page specialized for a product or service. Here, as shown in Figure 9 (B), an image of the LP is displayed in the display area 95. Once the LP is complete, pressing the publish button 92 allows the LP to be published on the Internet. Pressing the stop publishing button 93 allows the LP to be stopped from being published, and pressing the edit button 94 allows the LP to be edited.
図示は省略するが、さらに広告やアンケートを生成するステップや、支援者を募集するステップなどを追加してもよい。これらのステップを追加すれば、その事業について市場の反応をチェックすることができる。そのため、市場の反応が良くないときには途中に立ち戻って再検討し、修正して新しいものに作り変えることが可能である。 Although not shown in the diagram, it is also possible to add steps such as generating advertisements and surveys, and recruiting supporters. By adding these steps, it is possible to check the market reaction to the business. Therefore, if the market reaction is not good, it is possible to go back and reconsider, revise, and create something new.
以上のように、本発明の実施の形態における事業開発効率化システムによれば、生成AI30と対話しながら、事業開発に関連する複合的なサービスを一箇所で受けることができる。対話形式で回答を生成する機能自体はChatGPTにより実現されるが、意図した回答を得るためには、事業開発に最適化されたプロンプト(指示文)が必要である。本システムを提供する事業者(本発明者)は、起業家専用のマッチングサービスを提供し、日々スタートアップの壁打ちを行っているため、事業開発を効率化するノウハウがある。そのノウハウに基づき、常にプロンプトを最適化している。アイデアの整理(Step1)→ビジネス設計図の生成(Step2)→プレゼン資料の生成(Step3)→WEBサイトの生成(Step4)というステップを踏む点も、ノウハウに基づくものである。また、アイデアの整理(Step1)において、5W1Hの整理→キーワードの設定→ビジネスタイトルの設定→ビジネス概要の設定→・・・というステップを踏む点も、ノウハウに基づくものである。このようなステップを踏むことにより、ぼんやりとしたアイデアをインプットするだけでも、意図した回答をスムーズに得ることができ、高速でビジネスプラン化することが可能となる。 As described above, the business development efficiency system according to an embodiment of the present invention allows users to receive a variety of business development-related services in one place while interacting with the generation AI 30. While the interactive response generation function itself is implemented using ChatGPT, obtaining the intended response requires prompts (instructions) optimized for business development. The company providing this system (the inventor) offers a matching service exclusively for entrepreneurs and routinely bounces ideas off startups, thereby possessing the expertise to streamline business development. Based on this expertise, the prompts are constantly optimized. The steps of organizing ideas (Step 1), generating a business blueprint (Step 2), generating presentation materials (Step 3), and generating a website (Step 4) are also based on this expertise. Furthermore, the steps of organizing ideas (Step 1), including organizing the 5W1H, setting keywords, setting a business title, setting a business overview, and so on, are also based on this expertise. By following these steps, even if you only input a vague idea, you can smoothly obtain the desired answer and quickly turn it into a business plan.
《資料例》
図10は、本発明の実施の形態におけるアイデアシート101を示す模式図である。図10に示すように、アイデアシート101には、「事業タイトル」「事業の概要」「キーワード」「なぜ取り組むのか」「私について」などの情報が含まれる。もちろん、このアイデアシート101の内容はあくまで例示であり、要約[1]~[n]などの情報を使って種々の変更が可能である。アイデアシート101の内容はHTML形式でもPDF形式でも同じであるが、HTML形式で利用者端末10に提供されるときには、アイデアシート101の表示領域の近傍にダウンロードボタンが表示される。ダウンロードボタンが表示されるタイミングは特に限定されるものではないが、その資料が完成した時点(必要な情報がデータベース26B1~26Bnに保存された時点)とするのが望ましい。
<Example of materials>
FIG. 10 is a schematic diagram showing an idea sheet 101 according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 10, the idea sheet 101 includes information such as "Project Title,""ProjectOverview,""Keywords,""WhyI'm Working on This," and "About Me." Of course, the content of this idea sheet 101 is merely illustrative, and various modifications are possible using information such as summaries [1] through [n]. The content of the idea sheet 101 is the same in both HTML and PDF formats. However, when the idea sheet 101 is provided to the user terminal 10 in HTML format, a download button is displayed near the display area of the idea sheet 101. While there are no particular limitations on when the download button is displayed, it is preferable that it be displayed when the document is completed (when the necessary information has been saved in databases 26B 1 through 26B n ).
図11は、本発明の実施の形態におけるビジネス設計図111を示す模式図である。ここでは、ビジネス設計図111としてビジネスモデル・キャンパスを例示している。図11に示すように、ビジネス設計図111には、「主要なパートナー」「主要な活動」「主要な資源」「提供する価値」「顧客との関係」「チャネル/販路」「顧客」「コスト構造」「収益の流れ」などの情報が含まれる。その他の点はアイデアシート101の場合と同様であるため、詳しい説明を省略する。 Figure 11 is a schematic diagram showing a business blueprint 111 in an embodiment of the present invention. Here, a business model canvas is used as an example of the business blueprint 111. As shown in Figure 11, the business blueprint 111 includes information such as "major partners," "major activities," "major resources," "value provided," "relationships with customers," "channels/sales routes," "customers," "cost structure," and "revenue flow." As other aspects are the same as those in the idea sheet 101, detailed explanations will be omitted.
図12は、本発明の実施の形態におけるプレゼン資料121を示す模式図である。ここでは、プレゼン資料121としてピッチデックを例示している。図12に示すように、プレゼン資料121には、「Summary」「競合について」「マーケットサイズ」などの情報が含まれる。その他の点はアイデアシート101の場合と同様であるため、詳しい説明を省略する。 Figure 12 is a schematic diagram showing a presentation material 121 in an embodiment of the present invention. Here, a pitch deck is used as an example of the presentation material 121. As shown in Figure 12, the presentation material 121 includes information such as "Summary," "Competitor Information," and "Market Size." Other aspects are the same as those of the idea sheet 101, so detailed explanations will be omitted.
図13は、本発明の実施の形態におけるWEBサイト131を示す模式図である。ここでは、WEBサイト131としてLPを例示している。図13に示すように、WEBサイト131は、起業家と最適な税理士をマッチングするサービスに特化した内容となっている。図9(B)に示したように、WEBサイト131の表示領域の近傍には公開ボタン92、公開停止ボタン93、編集ボタン94が表示される。その他の点はアイデアシート101の場合と同様であるため、詳しい説明を省略する。 Figure 13 is a schematic diagram showing a website 131 in an embodiment of the present invention. Here, an LP is used as an example of website 131. As shown in Figure 13, website 131 is specialized in providing a service that matches entrepreneurs with the most suitable tax accountants. As shown in Figure 9 (B), a publish button 92, a stop publishing button 93, and an edit button 94 are displayed near the display area of website 131. Other aspects are the same as those of idea sheet 101, so detailed explanations will be omitted.
《ハードウェア構成例》
図14は、図2に示されるサーバ装置20のハードウェア構成図である。例えば、図14に示すように、プロセッサ20A、メモリ20B、記憶部20C、IF(Interface)部20D、入出力部20E、読取部20Fがバス20Iを介して相互に通信可能に接続されている。プロセッサ20Aは、種々の制御や演算を行なう演算処理装置である。メモリ20Bは、種々のデータやプログラムを記憶する揮発性メモリである。記憶部20Cは、種々のデータやプログラムを記憶する不揮発性メモリである。IF部20Dは、他の端末との間の通信の制御等を行う装置である。入出力部20Eは、データを入力する入力装置、及びデータを出力する出力装置である。読取部20Fは、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録されたデータやプログラムを読み出す装置である。その他、一般的なコンピュータが備える様々な装置を備えていてもよいことはもちろんである。このようなコンピュータにおいて、プロセッサ20Aが各装置を制御することにより、図2に示されるサーバ装置20の各機能部が実現される。
<Hardware configuration example>
FIG. 14 is a hardware configuration diagram of the server device 20 shown in FIG. 2. For example, as shown in FIG. 14, a processor 20A, a memory 20B, a storage unit 20C, an IF (Interface) unit 20D, an input/output unit 20E, and a reading unit 20F are connected to each other via a bus 20I so that they can communicate with each other. The processor 20A is an arithmetic processing unit that performs various controls and calculations. The memory 20B is a volatile memory that stores various data and programs. The storage unit 20C is a non-volatile memory that stores various data and programs. The IF unit 20D is a device that controls communications with other terminals. The input/output unit 20E is an input device that inputs data and an output device that outputs data. The reading unit 20F is a device that reads data and programs recorded on a computer-readable recording medium. Of course, the server device 20 may also be equipped with various other devices that are included in a typical computer. In such a computer, the processor 20A controls each device to realize each functional unit of the server device 20 shown in FIG. 2.
《本発明の特徴的な構成とその効果》
以上のように、本発明の実施の形態における事業開発効率化システム(サーバ装置20)は、生成AI30を用いて事業開発を効率化するシステムであって、通信部21と、提案部22と、保存部23と、作成部24とを備える。通信部21は、利用者Uに操作される利用者端末10との間で情報を送受信する。提案部22は、通信部21によりアイデアの原案が受信されると、アイデアの原案を元に所定の検討事項について提案するように生成AI30に指示し、生成AI30が出力する提案結果を取得して利用者Uに提案する。保存部23は、通信部21により提案結果を修正した修正結果が受信されると、提案結果に修正結果を反映して、検討事項ごとにデータベース26Bに保存する。作成部24は、保存部23により保存された保存情報をデータベース26Bから呼び出し、呼び出した保存情報を使って事業開発に関する資料を作成する。これにより、生成AI30と対話しながら、事業開発に必要なあらゆる資料やデータを高速で作成することができるため、事業開発を効率化することが可能となる。
Characteristic configuration and effects of the present invention
As described above, the business development efficiency system (server device 20) according to an embodiment of the present invention is a system for improving the efficiency of business development using the generation AI 30, and includes a communication unit 21, a proposal unit 22, a storage unit 23, and a creation unit 24. The communication unit 21 transmits and receives information to the user terminal 10 operated by the user U. When the communication unit 21 receives a draft of an idea, the proposal unit 22 instructs the generation AI 30 to make a proposal for a specific item of consideration based on the draft of the idea, acquires the proposal results output by the generation AI 30, and proposes the proposal to the user U. When the communication unit 21 receives a revised proposal result, the storage unit 23 reflects the revision result in the proposal result and stores the revised proposal result in the database 26B for each item of consideration. The creation unit 24 retrieves the saved information stored by the storage unit 23 from the database 26B and uses the retrieved saved information to create materials related to business development. This allows the system to quickly create all materials and data necessary for business development while interacting with the generation AI 30, thereby improving the efficiency of business development.
また、保存部23は、提案部22が複数回の提案を行う場合、前のデータベース26B1に保存されている保存情報を呼び出し、新しい情報を肉付けして次のデータベース26B2に保存してもよい。これにより、ぼんやりしたアイデアについて少しずつ肉付けし、アイデアを形にする(実際にビジネスで使えるものにする)ことが可能である。 Furthermore, when the proposing unit 22 makes multiple proposals, the saving unit 23 may retrieve saved information saved in the previous database 26B1 , add new information, and save it in the next database 26B2 . This allows a vague idea to be fleshed out little by little, and the idea to take shape (to become something that can actually be used in business).
また、保存部23は、後の修正結果を元に、前のデータベース26Bに保存されている保存情報を修正してもよい。ここでいう「後の修正結果」の「後」、および「前のデータベース」の「前」の語句は、上記した通り、複数回の提案を行う場合における時間的な前後関係を意味している。例えば、Step1更新ボタン79(図7参照)を押し、アイデアシートが表示された時に、そのアイデアシートを修正すると、そのアイデアシートを作成するために必要な情報を保存しているデータベース26Bの内容が修正される。これにより、途中に立ち戻って再検討し、修正して新しいものに作り変えることが可能である。 The storage unit 23 may also revise the information stored in the previous database 26B based on the results of the later revision. Here, the terms "after" in "later revision result" and "before" in "previous database" refer to the temporal relationship when multiple proposals are made, as described above. For example, if you press the Step 1 update button 79 (see Figure 7) and the idea sheet is displayed, and then revise the idea sheet, the contents of the database 26B that stores the information necessary to create the idea sheet will be revised. This makes it possible to go back and reconsider, revise, and remake something new.
また、保存部23は、保存情報を要約したうえでデータベース26B1,26B2,26B3,…に保存してもよい。このように要約してデータベース26B1,26B2,26B3,…に保存することには、利用者Uの利便性と、本システムを提供する事業者のコストメリットという2つの意味がある。すなわち、要素がその後も次々と肉付けされていく時に、毎回読み込む情報量が多くなってしまうと、生成AI30の反応が遅くなってしまうが、要約してデータベース26B1,26B2,26B3,…に保存すると、情報量が削減される分、反応速度の低下を抑えることができる。また、無駄な情報が多いと本当に重要な情報が目立たず、精度の高いアイデアにならないが、要約して無駄な情報を削減すると、本当に重要な情報が目立つためアイデアの精度が高まる。さらに、生成AI30としてChatGPTを利用する場合、ChatGPTのAPIは情報を読み込ませたり、吐き出したりする量によって従量課金となっているため、要約した文章を読み込ませた方が利用料を安く抑えることができる。 The storage unit 23 may also summarize the stored information and store it in databases 26B1 , 26B2 , 26B3 , .... Such summarization and storage in databases 26B1 , 26B2 , 26B3 , ... has two advantages: convenience for user U and cost benefits for the business operator providing the system. In other words, as elements are subsequently fleshed out, if the amount of information read each time increases, the response of the generation AI 30 slows down. However, by summarizing and storing the information in databases 26B1 , 26B2 , 26B3 , ..., the amount of information is reduced, thereby preventing a decrease in response speed. Furthermore, if there is a lot of unnecessary information, truly important information will not stand out, resulting in less accurate ideas. However, by summarizing and reducing unnecessary information, truly important information will stand out, improving the accuracy of ideas. Furthermore, when ChatGPT is used as the generation AI 30, the ChatGPT API charges a per-use fee based on the amount of information read and output, so reading in a summarized text can keep usage fees low.
また、提案部22は、通信部21によりアイデアの原案が受信されると、最初にアイデアの原案を5W1Hに整理した文章を提案してもよい。このように最初にアイデアの原案を5W1Hに整理すると、早い段階で無駄な情報が削減されるため、以降、生成AI30による推論の精度が高まる。 Furthermore, when a draft of an idea is received by the communication unit 21, the suggestion unit 22 may first propose a sentence that organizes the draft of the idea into 5W1H. By first organizing the draft of the idea into 5W1H in this way, unnecessary information is reduced at an early stage, thereby improving the accuracy of inferences made by the generation AI 30 thereafter.
また、作成部24は、事業開発に関する資料が完成した時、その資料をHTMLファイルとして利用者端末10に提供し、資料とともにダウンロードボタンを表示させて、ダウンロードボタンがクリックされると、資料がPDF形式でダウンロードされるようにHTMLファイルを構成してもよい。現在、生成AI30で生成した情報はテキストもしくは画像として表示されるだけであるため、ダウンロードボタンをクリックするだけでPDF形式として入手できると、利用者Uの利便性が大きく向上する。 Furthermore, when business development materials are completed, the creation unit 24 may provide the materials to the user terminal 10 as an HTML file and display a download button along with the materials, configuring the HTML file so that when the download button is clicked, the materials are downloaded in PDF format. Currently, the information generated by the generation AI 30 is only displayed as text or an image, so if the information could be obtained in PDF format simply by clicking a download button, convenience for the user U would be greatly improved.
また、作成部24は、事業開発に関する資料が完成した時、その資料をHTMLファイルとして利用者端末10に提供し、資料とともに公開ボタンを表示させて、公開ボタンがクリックされると、資料がインターネット上に公開されるようにHTMLファイルを構成してもよい。ボタンクリック一つで、新たにサーバやドメインを契約することなく資料(WEBサイト)を自動でインターネット上に公開できると、利用者Uの利便性が大きく向上する。 Furthermore, when business development materials are completed, the creation unit 24 may provide the materials to the user terminal 10 as an HTML file and display a publish button along with the materials, configuring the HTML file so that when the publish button is clicked, the materials are published on the Internet. Being able to automatically publish materials (websites) on the Internet with a single click of a button, without having to sign up for a new server or domain, greatly improves convenience for user U.
また、生成AI30に入力されるデータは、生成AI30の学習対象としない設定とし、当該事業開発効率化システムを提供する事業者内の閉じられた環境(閉じられたサーバ装置20内の環境)で利用者U別に管理されてもよい。これにより、思いついたアイデアや企業の秘密が他の利用者Uに利用される問題が生じないのはもちろん、個々の利用者U別にサーバ装置20内で学習を行うことができるため、アイデアの精度を高めることが可能となる。 In addition, data input to generation AI 30 may be set not to be learned by generation AI 30, and may be managed for each user U in a closed environment (environment within closed server device 20) within the business providing the business development efficiency system. This not only prevents the problem of ideas or corporate secrets being used by other users U, but also allows learning to be carried out within server device 20 for each individual user U, thereby improving the accuracy of ideas.
なお、本発明は、このような事業開発効率化システムが備える特徴的な各機能部を各ステップとする事業開発効率化方法として実現したり、それらのステップをコンピュータに実行させるための事業開発効率化プログラムとして実現したりすることもできる。このような事業開発効率化プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体を介して、あるいはインターネット網Nなどのネットワークを介してコンピュータにインストールすることが可能である。 The present invention can also be realized as a business development efficiency improvement method in which each step corresponds to each of the characteristic functional units of such a business development efficiency system, or as a business development efficiency improvement program for causing a computer to execute those steps. Such a business development efficiency program can be installed on a computer via a computer-readable recording medium or via a network such as the Internet N.
[その他の実施の形態]
以上のように、本発明の実施の形態について記載したが、開示の一部をなす論述および図面は例示的なものであり、限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例および運用技術が明らかとなろう。
[Other embodiments]
Although the embodiments of the present invention have been described above, the descriptions and drawings forming part of the disclosure are illustrative and should not be understood as limiting. From this disclosure, various alternative embodiments, examples, and operating techniques will become apparent to those skilled in the art.
10 利用者端末
20 サーバ装置
21 通信部
22 提案部
23 保存部
24 作成部
26 記憶装置
26A 学習データ
26B,26B1,26B2,26B3,26Bn データベース
30 生成AI
U 利用者
REFERENCE SIGNS LIST 10 User terminal 20 Server device 21 Communication unit 22 Proposal unit 23 Storage unit 24 Creation unit 26 Storage device 26A Learning data 26B, 26B 1 , 26B 2 , 26B 3 , 26B n Database 30 Generation AI
U User
Claims (4)
利用者に操作される利用者端末との間で情報を送受信する通信部と、
前記通信部によりアイデアの原案が受信されると、前記アイデアの原案を元に所定の検討事項について提案するように前記生成AIに指示し、前記生成AIが出力する提案結果を取得して前記利用者に提案する提案部と、
前記通信部により前記提案結果を修正した修正結果が受信されると、前記提案結果に前記修正結果を反映して、反映した結果を要約したうえで前記検討事項ごとにデータベースに保存する保存部と、
前記保存部により保存された要約を前記データベースから呼び出し、呼び出した要約を使って前記事業開発に関する資料を作成する作成部と
を備え、
前記提案部は、前記データベースから要約を呼び出し、呼び出した要約を元に前記生成AIに指示するとともに、呼び出した要約に新しい情報を肉付けし、
前記保存部は、前記提案部により肉付けされた後の要約を前記データベースに保存し、前記事業開発に関する資料中の任意の検討事項が前記利用者によって修正された場合、前記任意の検討事項が保存されているデータベースの内容を修正する事業開発効率化システム。 A business development efficiency improvement system that uses generative AI to improve the efficiency of business development,
a communication unit for transmitting and receiving information to and from a user terminal operated by a user;
When the communication unit receives a draft of the idea, the communication unit instructs the generation AI to make a proposal for a predetermined matter to be considered based on the draft of the idea, and a proposal unit acquires the proposal result output by the generation AI and proposes it to the user;
a storage unit that, when the communication unit receives a modified result of modifying the proposal result, reflects the modified result in the proposal result, summarizes the reflected result, and stores it in a database for each of the consideration items;
a creation unit that retrieves the summaries stored by the storage unit from the database and creates the materials related to business development using the retrieved summaries,
The suggestion unit retrieves a summary from the database, instructs the generation AI based on the retrieved summary, and adds new information to the retrieved summary;
The storage unit stores the summary after it has been fleshed out by the proposal unit in the database, and if any considerations in the business development materials are revised by the user, the system modifies the contents of the database in which the optional considerations are stored .
コンピュータが、
利用者に操作される利用者端末との間で情報を送受信する通信ステップと、
前記通信ステップでアイデアの原案が受信されると、前記アイデアの原案を元に所定の検討事項について提案するように前記生成AIに指示し、前記生成AIが出力する提案結果を取得して前記利用者に提案する提案ステップと、
前記通信ステップで前記提案結果を修正した修正結果が受信されると、前記提案結果に前記修正結果を反映して、反映した結果を要約したうえで前記検討事項ごとにデータベースに保存する保存ステップと、
前記保存ステップで保存された要約を前記データベースから呼び出し、呼び出した要約を使って前記事業開発に関する資料を作成する作成ステップと
を実行し、
前記提案ステップでは、前記データベースから要約を呼び出し、呼び出した要約を元に前記生成AIに指示するとともに、呼び出した要約に新しい情報を肉付けし、
前記保存ステップでは、前記提案ステップで肉付けされた後の要約を前記データベースに保存し、前記事業開発に関する資料中の任意の検討事項が前記利用者によって修正された場合、前記任意の検討事項が保存されているデータベースの内容を修正する
事業開発効率化方法。 A business development efficiency improvement method for improving the efficiency of business development using generative AI,
The computer
a communication step of transmitting and receiving information to and from a user terminal operated by a user;
When a draft of the idea is received in the communication step, the generation AI is instructed to make a proposal for a predetermined matter to be considered based on the draft of the idea, and a proposal step is performed to obtain the proposal result output by the generation AI and propose it to the user;
a storage step of, when a modified result obtained by modifying the proposal result is received in the communication step, reflecting the modified result in the proposal result, summarizing the reflected result, and storing it in a database for each of the consideration items;
a creating step of retrieving the abstract stored in the storing step from the database and creating the business development material using the retrieved abstract;
In the suggestion step, a summary is retrieved from the database, and instructions are given to the generation AI based on the retrieved summary, and new information is added to the retrieved summary.
In the saving step, the summary that has been fleshed out in the proposing step is saved in the database, and when any consideration item in the business development document is revised by the user, the contents of the database in which the consideration item is saved are revised.
How to improve business development efficiency.
コンピュータに、
利用者に操作される利用者端末との間で情報を送受信する通信ステップと、
前記通信ステップでアイデアの原案が受信されると、前記アイデアの原案を元に所定の検討事項について提案するように前記生成AIに指示し、前記生成AIが出力する提案結果を取得して前記利用者に提案する提案ステップと、
前記通信ステップで前記提案結果を修正した修正結果が受信されると、前記提案結果に前記修正結果を反映して、反映した結果を要約したうえで前記検討事項ごとにデータベースに保存する保存ステップと、
前記保存ステップで保存された要約を前記データベースから呼び出し、呼び出した要約を使って前記事業開発に関する資料を作成する作成ステップと
を実行させ、
前記提案ステップでは、前記データベースから要約を呼び出し、呼び出した要約を元に前記生成AIに指示するとともに、呼び出した要約に新しい情報を肉付けし、
前記保存ステップでは、前記提案ステップで肉付けされた後の要約を前記データベースに保存し、前記事業開発に関する資料中の任意の検討事項が前記利用者によって修正された場合、前記任意の検討事項が保存されているデータベースの内容を修正する
事業開発効率化プログラム。 A business development efficiency program for improving the efficiency of business development using generative AI,
On the computer,
a communication step of transmitting and receiving information to and from a user terminal operated by a user;
When a draft of the idea is received in the communication step, the generation AI is instructed to make a proposal for a predetermined matter to be considered based on the draft of the idea, and a proposal step is performed to obtain the proposal result output by the generation AI and propose it to the user;
a storage step of, when a modified result obtained by modifying the proposal result is received in the communication step, reflecting the modified result in the proposal result, summarizing the reflected result, and storing it in a database for each of the consideration items;
a creating step of retrieving the abstract stored in the storing step from the database and creating the business development material using the retrieved abstract;
In the suggestion step, a summary is retrieved from the database, and instructions are given to the generation AI based on the retrieved summary, and new information is added to the retrieved summary.
In the saving step, the summary that has been fleshed out in the proposing step is saved in the database, and when any consideration item in the business development document is revised by the user, the contents of the database in which the consideration item is saved are revised.
Business Development Efficiency Program.
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| JP2024067130A JP7751900B1 (en) | 2024-04-18 | 2024-04-18 | Business development efficiency system, business development efficiency method, and business development efficiency program |
Applications Claiming Priority (1)
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| 小川 ゆい,ChatGPTを皆さんのお仕事に活用する実践的ノウハウ,情報の科学と技術 ,日本,一般社団法人情報科学技術協会 INFORMATION SCIENCE AND TECHNOLOGY ASSOCIATION,JAPAN,2024年02月01日,74巻2号,pp.66-70 |
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