JP7709803B1 - Information processing system, information processing method, and program - Google Patents
Information processing system, information processing method, and programInfo
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Abstract
【課題】企業の価値を分析して有益な情報を生成することが可能な情報処理システム、情報処理方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】本開示による情報処理システムは、ユーザ企業の事業内容に関するユーザからの入力情報に基づいて、第1の生成AIを用いて前記ユーザ企業の経営分析を行う経営分析処理と、前記経営分析処理によって得られる分析情報、及び、予め記憶される業種ごとの市場情報に基づき、第2の生成AIを用いて、前記ユーザ企業における未来の予測シナリオ情報を生成する予測シナリオ生成処理と、生成した前記予測シナリオ情報を出力する出力処理と、を実行する制御部を備える。
【選択図】図1
An information processing system, an information processing method, and a program are provided that are capable of analyzing the value of a company and generating useful information.
[Solution] The information processing system disclosed herein includes a control unit that executes a management analysis process that uses a first generation AI to conduct a management analysis of a user company based on input information from a user regarding the business content of the user company, a forecast scenario generation process that uses a second generation AI to generate future forecast scenario information for the user company based on the analysis information obtained by the management analysis process and pre-stored market information for each industry, and an output process that outputs the generated forecast scenario information.
[Selected Figure] Figure 1
Description
特許法第30条第2項適用 令和7年2月18日,ウェブサイトへの掲載,<URL:https://www.youtube.com/watch?v=OMGxRho_x60>, 令和7年3月5日,ウェブサイトへの掲載,<URL:https://www.eiya-web.com/>, 令和7年3月5日,ウェブサイトへの掲載,<URL:https://www.whyme-coach.com/>, 令和7年2月28日,「はまぎん財団 Frontiers」の最終選考会(横浜銀行 川崎支店 「はまぎんラーニングセンター」内), 令和7年3月5日,「ITトレンドEXPO2025Spring」,オンライン(https://it.expo.it-trend.jp/)Application of Article 30, paragraph 2 of the Patent Act February 18, 2025, posted on website, <URL: https://www. youtube. com/watch? v=OMGxRho_x60>, March 5, 2025, posted on website, <URL: https://www. eiy-web. com/>, March 5, 2025, posted on website, <URL: https://www. whyme-coach. com/>, February 28, 2025, Final selection of "Hamagin Foundation Frontiers" (Yokohama Bank Kawasaki Branch "Hamagin Learning Center"), March 5, 2025, "IT Trend EXPO 2025 Spring", online (https://it.expo.it-trend.jp/)
本開示は、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラムに関する。 This disclosure relates to an information processing system, an information processing method, and a program.
例えば、特許文献1には、自社の事業に関連性がある競合者の事業情報を用いて、事業計画を生成する技術が提案されている。 For example, Patent Document 1 proposes a technology that generates a business plan using business information of competitors that are related to the company's own business.
しかしながら、自社の企業の価値を分析して有益な情報を生成するという点において、従来の方法には改善の余地がある。 However, there is room for improvement in traditional methods when it comes to analyzing the value of your company and generating useful information.
そこで、本開示は上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、企業の価値を分析して有益な情報を生成することが可能な情報処理システム、情報処理方法、及びプログラムを提供することである。 Therefore, this disclosure has been made in consideration of the above problems, and its purpose is to provide an information processing system, information processing method, and program capable of analyzing the value of a company and generating useful information.
本開示によれば、ユーザ企業の事業内容に関するユーザからの入力情報に基づいて、第1の生成AIを用いて前記ユーザ企業の経営分析を行う経営分析処理と、
前記経営分析処理によって得られる分析情報、及び、予め記憶される業種ごとの市場情報に基づき、第2の生成AIを用いて、前記ユーザ企業における未来の予測シナリオ情報を生成する予測シナリオ生成処理と、
生成した前記予測シナリオ情報を出力する出力処理と、を実行する制御部を備える、情報処理システムが提供される。
According to the present disclosure, a management analysis process is performed using a first generation AI based on input information from a user regarding the business content of the user company;
a forecast scenario generation process that generates future forecast scenario information for the user company using a second generation AI based on analysis information obtained by the management analysis process and pre-stored market information for each industry;
An information processing system is provided that includes an output process that outputs the generated forecast scenario information.
また、本開示によれば、ユーザ企業の事業内容に関するユーザからの入力情報に基づいて、第1の生成AIを用いて前記ユーザ企業の経営分析を行う経営分析処理と、
前記経営分析処理によって得られる分析情報、及び、予め記憶される業種ごとの市場情報に基づき、第2の生成AIを用いて、前記ユーザ企業における未来の予測シナリオ情報を生成する予測シナリオ生成処理と、
生成した前記予測シナリオ情報を出力する出力処理と、を情報処理システムの制御部が実行する、情報処理方法が提供される。
According to the present disclosure, a management analysis process is performed on the user company using a first generation AI based on input information from a user regarding the business content of the user company;
a forecast scenario generation process that generates future forecast scenario information for the user company using a second generation AI based on analysis information obtained by the management analysis process and pre-stored market information for each industry;
An information processing method is provided in which a control unit of an information processing system executes an output process of outputting the generated forecast scenario information.
また、本開示によれば、ユーザ企業の事業内容に関するユーザからの入力情報に基づいて、第1の生成AIを用いて前記ユーザ企業の経営分析を行う経営分析処理と、
前記経営分析処理によって得られる分析情報、及び、予め記憶される業種ごとの市場情報に基づき、第2の生成AIを用いて、前記ユーザ企業における未来の予測シナリオ情報を生成する予測シナリオ生成処理と、
生成した前記予測シナリオ情報を出力する出力処理と、を情報処理システムの制御部に実行させる、プログラムが提供される。
According to the present disclosure, a management analysis process is performed on the user company using a first generation AI based on input information from a user regarding the business content of the user company;
a forecast scenario generation process that generates future forecast scenario information for the user company using a second generation AI based on analysis information obtained by the management analysis process and pre-stored market information for each industry;
An output process for outputting the generated forecast scenario information is also provided.
本開示によれば、企業の価値を分析して有益な情報を生成することが可能な情報処理システム、情報処理方法、及びプログラムを提供することができる。 The present disclosure provides an information processing system, information processing method, and program capable of analyzing the value of a company and generating useful information.
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。 A preferred embodiment of the present disclosure will be described in detail below with reference to the accompanying drawings. Note that in this specification and drawings, components having substantially the same functional configuration are designated by the same reference numerals to avoid redundant description.
図1は、本実施形態にかかる情報処理システムの一例を示す。本システム1は、情報処理装置10、及びユーザ端末20を含み、ネットワークNWを介して通信することができる。 Figure 1 shows an example of an information processing system according to this embodiment. This system 1 includes an information processing device 10 and a user terminal 20, and can communicate via a network NW.
情報処理装置10は、システム管理者等が各種サービスを運営・管理する際に利用するサーバ装置であり、例えば、ワークステーションやパーソナルコンピュータのような汎用コンピュータとしてもよいし、或いはクラウド・コンピューティング技術によって論理的に実現されてもよい。 The information processing device 10 is a server device used by a system administrator or the like to operate and manage various services, and may be, for example, a general-purpose computer such as a workstation or personal computer, or may be logically realized using cloud computing technology.
情報処理装置10は、例えば図2に示すように、制御部11、記憶部12、入力部13、出力部14、通信部15を備える。 As shown in FIG. 2, the information processing device 10 includes a control unit 11, a memory unit 12, an input unit 13, an output unit 14, and a communication unit 15.
ユーザ端末20は、例えば図3に示すように、制御部21、記憶部22、入力部23、出力部24、通信部25を備える。ユーザ端末20は、各種情報の入出力を行うユーザが扱うコンピュータである。例えば、スマートフォンやタブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータなどである。ユーザは、たとえばユーザ端末で実行されるアプリケーションやWebブラウザにより情報処理装置1にアクセスすることができる。 As shown in FIG. 3, the user terminal 20 includes a control unit 21, a storage unit 22, an input unit 23, an output unit 24, and a communication unit 25. The user terminal 20 is a computer operated by a user that inputs and outputs various information. For example, the user terminal 20 is a smartphone, a tablet computer, a personal computer, etc. The user can access the information processing device 1 by, for example, an application or a web browser executed on the user terminal.
情報処理装置1は、入力部13または通信部15を介して他の情報処理装置等から各種のコマンド(リクエスト)を受け付けると、制御部11においてプログラムによる処理を実行し、プログラムの処理結果(例えば、画像や音声等)が出力部14又は他の情報処理装置等に送られる。あるいは、情報処理装置1は、通信部15を介して他の情報処理装置等から各種のコマンド(リクエスト)を受け付け、制御部11において実行したプログラムの処理結果を当該他の情報処理装置等へ送信される。なお、上記プログラムの一部は、他の情報処理装置に送信されて他の情報処理装置上で実行されてもよい。この場合、他の情報処理装置(ユーザ端末2)は、例えば、スマートフォン、携帯電話端末、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等とすることができ、インターネット等のネットワークを介して情報処理装置1に無線又は有線で接続される。 When the information processing device 1 receives various commands (requests) from other information processing devices or the like via the input unit 13 or the communication unit 15, the control unit 11 executes processing according to the program, and the processing results of the program (e.g., images, sounds, etc.) are sent to the output unit 14 or other information processing devices or the like. Alternatively, the information processing device 1 receives various commands (requests) from other information processing devices or the like via the communication unit 15, and transmits the processing results of the program executed by the control unit 11 to the other information processing devices or the like. Note that a part of the program may be transmitted to the other information processing devices and executed on the other information processing devices. In this case, the other information processing devices (user terminals 2) may be, for example, smartphones, mobile phone terminals, tablet terminals, personal computers, etc., and are connected wirelessly or by wire to the information processing device 1 via a network such as the Internet.
制御部11、21は、各部間のデータの受け渡しを行うとともに、ゲームサーバ1全体の制御を行うものであり、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、またはGPU(Graphics Processing Unit)が所定のメモリに格納されたプログラムを実行すること等によって実現される。 The control units 11 and 21 handle the transfer of data between each unit and control the entire game server 1, and are realized, for example, by a CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro Processing Unit), or GPU (Graphics Processing Unit) executing a program stored in a designated memory.
記憶部12、22は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。 The memory units 12 and 22 store various data and programs, and are, for example, hard disk drives, solid state drives, flash memory, etc.
入力部13、23は、ユーザやシステム管理者が各種データを入力するためのものであり、例えばキーボード、マウス、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン等によって実現される。 The input units 13 and 23 are used by users and system administrators to input various data, and are realized by, for example, a keyboard, a mouse, a touch panel, buttons, a microphone, etc.
出力部14、24は、制御部11で生成された各種情報等を出力する。出力部は、例えば、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)、タッチパネル、プリンタ、スピーカなどである。 The output units 14 and 24 output various information generated by the control unit 11. Examples of the output units include a liquid crystal display (LCD), a touch panel, a printer, and a speaker.
通信部15、25は、他の情報処理装置との間で通信を行うためのものであり、他の情報処理装置等から送信される各種データや信号を受信する受信部としての機能と、制御部の指令に応じて各種データや信号を他の情報処理装置等へ送信する送信部としての機能を有している。通信部は、例えばNIC(Network Ineterface Card)、イーサネット(登録商標)に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シリアル通信のためのUSB(Universal Serial Bus)コネクタやRS232Cコネクタ等によって実現される。 The communication units 15 and 25 are for communicating with other information processing devices, and have a function as a receiver that receives various data and signals transmitted from other information processing devices, etc., and a function as a transmitter that transmits various data and signals to other information processing devices, etc. in response to commands from the control unit. The communication units are realized, for example, by a NIC (Network Interface Card), an adapter for connecting to Ethernet (registered trademark), a modem for connecting to a public telephone line network, a wireless communication device for wireless communication, a USB (Universal Serial Bus) connector for serial communication, an RS232C connector, etc.
図2に示すように、情報処理装置10の制御部11は、情報取得部111及び情報生成部112として機能し得る。記憶部12は、要素情報記憶部121及び出力情報記憶部122として機能し得る。 As shown in FIG. 2, the control unit 11 of the information processing device 10 can function as an information acquisition unit 111 and an information generation unit 112. The storage unit 12 can function as an element information storage unit 121 and an output information storage unit 122.
情報取得部111は、出力データを生成するために用いられる各種情報を取得する。取得する情報は、ユーザまたはシステム管理者等による入力情報、及び、インターネット等のネットワークを介して外部のシステムから取得した情報(例えば企業のホームページの情報、SNS等のWeb情報等)を含んでもよい。 The information acquisition unit 111 acquires various information used to generate output data. The acquired information may include information input by a user or a system administrator, and information acquired from an external system via a network such as the Internet (e.g., information from a company's website, web information from SNS, etc.).
情報生成部112は、入力情報及び記憶部の情報に基づいて、また、適宜生成モデルに入力情報を入力すること、及び必要に応じて生成モデルが出力した生成情報をさらに編集処理することにより、出力情報を生成する。生成モデルは、情報処理装置10に実装されていてもよいし、通信ネットワークを通じてアクセスできる他のサーバに実装されていてもよいが、これらに限定されない。生成モデルが情報処理装置10に実装されている場合には、情報生成部112がプロンプト情報を生成モデルに入力し、生成モデルが他のサーバに実装されている場合には、情報生成部112がネットワークを介して生成モデルにプロンプト情報を送信する構成となる。情報生成部112が生成する情報は、生成AIを用いずに生成された情報を含み得る。例えば、ユーザ企業の業種情報に応じて、予め記憶部において当該業種情報に関連付けて記憶された情報を(生成AIを介さずに)出力するようにしてもよい。このような出力情報(生成情報)の生成条件は、予め記憶部に記憶される。 The information generating unit 112 generates output information based on the input information and the information in the storage unit, by inputting the input information to the generating model as appropriate, and further editing the generated information output by the generating model as necessary. The generating model may be implemented in the information processing device 10, or may be implemented in another server accessible through a communication network, but is not limited thereto. When the generating model is implemented in the information processing device 10, the information generating unit 112 inputs prompt information to the generating model, and when the generating model is implemented in another server, the information generating unit 112 transmits prompt information to the generating model via the network. The information generated by the information generating unit 112 may include information generated without using a generating AI. For example, information previously stored in the storage unit in association with the industry information of the user company may be output (without going through the generating AI) according to the industry information of the user company. The generation conditions of such output information (generated information) are previously stored in the storage unit.
要素情報記憶部121は、出力データを生成するために用いられる実績データ等を含む各種要素情報を記憶する。要素情報記憶部121は、予めシステム管理者により入力された情報、ユーザの入力情報等を記憶することができる。 The element information storage unit 121 stores various element information including performance data used to generate output data. The element information storage unit 121 can store information input in advance by a system administrator, information input by a user, etc.
出力情報記憶部122は、制御部11により生成された出力情報を記憶する。出力情報は、テキスト情報、画像情報、音声情報などを含んでもよい。 The output information storage unit 122 stores the output information generated by the control unit 11. The output information may include text information, image information, audio information, etc.
情報処理装置10が各種情報を生成AIを用いて生成する場合、情報取得部111が取得した情報をもとにプロンプトを生成し(あるいは、予め記憶されたプロンプトまたは入力されたプロンプト自体に基づいて)、テキスト情報であれば情報生成部112がテキスト生成モデル(例えば、ChatGPTのような大規模言語モデル)にプロンプトを入力し、画像やデザインであれば情報生成部112が画像生成モデルにプロンプトを入力し、生成すればよい。生成モデルは、例えば、入力として与えられた特定の入力ベクトルやランダムなノイズを受け取り、それらの情報から画像を生成するモデルであればよい。生成モデルは、例えば、生成器(Generator)を備える。生成器は、入力された情報を適切なフィーチャーやパターンに変換し、それをテキスト又は画像に変換する。生成器は、例えば、畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network, CNN)やトランスフォーマー(Transformer)、またはその他のディープラーニングアーキテクチャを使用して構築されるが、他のアーキテクチャも利用可能である。 When the information processing device 10 generates various information using the generation AI, the information acquisition unit 111 generates a prompt based on the acquired information (or based on a pre-stored prompt or the input prompt itself), and if the information is text information, the information generation unit 112 inputs the prompt into a text generation model (for example, a large-scale language model such as ChatGPT), and if the information is an image or design, the information generation unit 112 inputs the prompt into an image generation model and generates the information. The generation model may be, for example, a model that receives a specific input vector or random noise given as an input and generates an image from the information. The generation model includes, for example, a generator. The generator converts the input information into appropriate features or patterns and converts it into text or an image. The generator is constructed using, for example, a Convolutional Neural Network (CNN), a Transformer, or other deep learning architecture, although other architectures can also be used.
図4に示すように本システムの制御部11は、ユーザ企業の情報を取得する処理(S1)と、経営分析処理(S2)と、予測シナリオを生成する処理(S3)と、出力処理(S4)と、を実行する。なお、例えば経営分析が予め行われている場合にはS2を省略してS3を実行する等、得られる情報に応じて何れかのステップを省略するようにしてもよい。 As shown in FIG. 4, the control unit 11 of the system executes a process of acquiring information about the user company (S1), a business analysis process (S2), a process of generating a forecast scenario (S3), and an output process (S4). Note that, depending on the information obtained, any of the steps may be omitted, for example, if business analysis has been performed in advance, S2 may be omitted and S3 may be executed.
ステップS1において、制御部11は、ユーザ企業の事業内容を含むユーザ企業の情報を取得する。例えば、図5に示すように、ユーザ企業の担当者は、ユーザ端末に表示される入力画面Gから、事業内容を入力する。当該入力操作は、自由テキストの入力でもよいし、予め記憶される事業内容の選択肢から選択するようにしてもよい。事業内容は、例えば、ユーザ企業(事業者)が提供する商品、役務等の種別を示す「業種」情報である。事業内容情報は、図5の例のように、「大区分」51と「小区分」52のように、段階的(体系的)に分けて複数(2段階に限られず、3段階以上でもよい)の入力項目が容易されてもよいし、単独の入力項目だけであってもよい。「大区分」と「小区分」等のそれぞれの選択肢は、予め関連付けて記憶されていることが好ましい。例えば、図5の例では大区分で「不動産」を選択すると、小区分では大区分の「不動産」に関連付けられた選択肢(戸建住宅開発、マンション開発、オフィスビル開発・・等)が選択可能となる。業種は、特に限定されないが、例えば「不動産」以外にも、「製造」、「小売」、「卸売」、「飲食」、「宿泊」、「サービス」、「IT」、「広告」、「金融」、「コンサル」、「官公庁」、「運輸」、「農業」「林業」「水産業」、等を含んでもよい。 In step S1, the control unit 11 acquires information about the user company, including the business content of the user company. For example, as shown in FIG. 5, the person in charge of the user company inputs the business content from an input screen G displayed on the user terminal. The input operation may be free text input, or may be selected from options of business content stored in advance. The business content is, for example, "industry type" information indicating the type of product, service, etc. provided by the user company (business operator). The business content information may be divided into multiple (not limited to two levels, but may be three or more levels) input items in stages (systematically) such as "major category" 51 and "minor category" 52 as in the example of FIG. 5, or may be a single input item. It is preferable that each option such as "major category" and "minor category" is associated and stored in advance. For example, in the example of FIG. 5, when "real estate" is selected in the major category, options associated with the major category "real estate" (detached house development, condominium development, office building development, etc.) can be selected in the minor category. The industries are not particularly limited, but may include, for example, other than "real estate," "manufacturing," "retail," "wholesale," "food and beverage," "lodging," "services," "IT," "advertising," "finance," "consulting," "government agencies," "transportation," "agriculture," "forestry," "fisheries," etc.
ここで、記憶部には、予め記憶されるデータベースが登録されている。データベースには、企業の業種ごとの市場データが含まれている。市場データは、各業種の過去を含む現在までの履歴(実績)に関する情報と、未来の予測情報(ビジネスチャンスとリスク等)が含まれる。過去の情報は、日時、期間等の時期的情報に関連付けられた業種ごとの市場規模(2000年の市場規模(円)など)、関連企業の数、各企業の情報(企業理念、資本金、設立年月日、人数の推移、時価総額、株価、事業内容、組織情報、業績(売上げ、利益)、具体的な施策(取り組み)、プレスリリース情報、ホームページ情報、SNS情報、等)を含んでもよい。各業種、各企業の情報は、日時情報と関連づけて時系列で記憶されていてもよい。未来の予測情報は、例えば、官公庁やシンクタンク等が公開している市場予測データを含んでもよい。あるいは、制御部は、現在までの時系列推移情報に基づいて推定した所定時点(1年後、3年後、5年後等)での各業種の各種情報を予測して、記憶部に記憶するようにしてもよい。制御部は、例えば、既知の生成AIモデルに「10年後の不動産業界の市場規模を推定してください。」といったプロンプトを入力して、出力される情報から推定情報を取得して得た情報を蓄積するようにしてもよい。 Here, a database that is stored in advance is registered in the storage unit. The database includes market data for each industry of the company. The market data includes information on the history (performance) of each industry up to the present, including the past, and future forecast information (business opportunities and risks, etc.). The past information may include the market size for each industry (market size (yen) in 2000, etc.) associated with time-based information such as date and time, the number of related companies, and information on each company (corporate philosophy, capital, date of establishment, transition of number of employees, market capitalization, stock price, business content, organizational information, performance (sales, profits), specific measures (efforts), press release information, website information, SNS information, etc.). The information on each industry and each company may be stored in chronological order in association with date and time information. The future forecast information may include, for example, market forecast data published by government agencies, think tanks, etc. Alternatively, the control unit may predict various information on each industry at a predetermined time point (one year later, three years later, five years later, etc.) estimated based on the time-series transition information up to the present, and store it in the storage unit. For example, the control unit may input a prompt such as "Please estimate the market size of the real estate industry in 10 years' time" to a known generative AI model, obtain estimated information from the output information, and store the information obtained.
データベースは、予め情報処理装置10又は外部装置の記憶部に記憶され、適宜更新される。データベースの更新(データの追加、整理、削除等)は、ユーザの入力操作に応じて行われてもよいし、ネットワークを介して参照可能な公開情報に基づいて、制御部が自動的に行われてもよい。例えば、1日ごと、1週間ごとなど、定期的に制御部11が各企業や官公庁のホームページ等にアクセスして各種情報を取得し、データベースを更新するようにしてもよい。 The database is stored in advance in the storage unit of the information processing device 10 or an external device, and is updated as appropriate. Updating of the database (adding, organizing, deleting data, etc.) may be performed in response to user input operations, or may be performed automatically by the control unit based on public information that can be referenced via a network. For example, the control unit 11 may periodically, such as daily or weekly, access the websites of companies and government agencies to obtain various information and update the database.
制御部11は、図5に示すように、ユーザが入力した事業内容に対応する業界説明情報53を表示させるようにしてもよい。この「業界説明情報」は、事業内容情報に関連付けて記憶された情報であってもよいし、生成AIから出力される情報であってもよい。生成AIを用いる場合、制御部は、ユーザの事業内容情報に応じて、生成AIに対して例えば「戸建住宅開発業界の説明文を出力してください」といったプロンプトを入力して得られた情報を出力することができる。同様に、制御部11は、ユーザが入力した事業内容に対応する業界概要情報54、市場環境情報55、競合環境56等を表示させてもよい。業界概要情報54は、事業内容に対応する業界の概要を定量的、定性的に説明する情報である。市場環境情報55は、事業内容に対応する業界の市場環境の情報を示し、市場規模が拡大しているか、縮小しているか、を定量的、定性的に説明する情報である。競合環境56は、事業内容に対応する業界の競合の有無、社名、シェア、各社の動向等を定量的、定性的に説明する情報である。 As shown in FIG. 5, the control unit 11 may display industry description information 53 corresponding to the business content input by the user. This "industry description information" may be information stored in association with the business content information, or may be information output from the generation AI. When the generation AI is used, the control unit can output information obtained by inputting a prompt such as "Please output a description of the detached house development industry" to the generation AI according to the user's business content information. Similarly, the control unit 11 may display industry overview information 54, market environment information 55, competitive environment 56, etc. corresponding to the business content input by the user. The industry overview information 54 is information that quantitatively and qualitatively explains the overview of the industry corresponding to the business content. The market environment information 55 is information that indicates information on the market environment of the industry corresponding to the business content, and quantitatively and qualitatively explains whether the market size is expanding or shrinking. The competitive environment 56 is information that quantitatively and qualitatively explains the presence or absence of competition in the industry corresponding to the business content, company names, shares, trends of each company, etc.
制御部11は、図6に示すように、ユーザが入力した事業内容に対応するビジネスチャンス情報57a、57bを表示させるようにしてもよい。この「ビジネスチャンス情報」は、事業内容情報に関連付けて記憶された情報であってもよいし、生成AIから出力される情報であってもよい。生成AIを用いる場合、制御部は、ユーザの事業内容情報に応じて、生成AIに対して例えば「戸建住宅開発業界のビジネスチャンス(国や地方公共団体の施策など)を出力してください」といったプロンプトを入力して得られた情報を出力することができる。なお、本例では複数(2つ)のビジネスチャンス情報57a、57bを表示させ、ユーザに何れかを選択してもらう(図6では、57aの選択肢が選択されている。)ことで、さらに分析の精度を高める構成としているが、表示させるビジネスチャンス情報は1つのみでもよいし3以上でもよく、また、単に表示さけしてユーザに選択させないようにしてもよい。 As shown in FIG. 6, the control unit 11 may display business opportunity information 57a, 57b corresponding to the business content input by the user. This "business opportunity information" may be information stored in association with the business content information, or may be information output from the generation AI. When the generation AI is used, the control unit can output information obtained by inputting a prompt such as "Please output business opportunities in the detached house development industry (such as national and local government policies)" to the generation AI according to the user's business content information. In this example, multiple (two) pieces of business opportunity information 57a, 57b are displayed and the user is asked to select one of them (in FIG. 6, option 57a is selected), which further improves the accuracy of the analysis. However, the number of business opportunity information displayed may be one or more than two, or may simply be not displayed so that the user is not allowed to select one.
制御部11は、図6に示すように、ユーザが入力した事業内容に対応するビジネスリスク情報58a、58bを表示させるようにしてもよい。この「ビジネスリスク情報」は、事業内容情報に関連付けて記憶された情報であってもよいし、生成AIから出力される情報であってもよい。生成AIを用いる場合、制御部は、ユーザの事業内容情報に応じて、生成AIに対して例えば「戸建住宅開発業界のビジネスリスク(競合状況や人手不足、市場の縮小など)を出力してください」といったプロンプトを入力して得られた情報を出力することができる。なお、本例では複数(2つ)のビジネスリスク情報58a、58bを表示させ、ユーザに何れかを選択してもらう(図6では、58bの選択肢が選択されている。)ことで、さらに分析の精度を高める構成としているが、表示させるビジネスチャンス情報は1つのみでもよいし3以上でもよく、また、単に表示さけしてユーザに選択させないようにしてもよい。なお、本システムにおいて、制御部がユーザに複数の選択肢を提示して、何れかを選択させることで、ユーザ企業に関する理解度を高め、アウトプットの精度を高めることができる。 As shown in FIG. 6, the control unit 11 may display business risk information 58a, 58b corresponding to the business content input by the user. This "business risk information" may be information stored in association with the business content information, or may be information output from the generation AI. When the generation AI is used, the control unit can output information obtained by inputting a prompt such as "Please output the business risks of the detached house development industry (competitive situation, labor shortage, market shrinkage, etc.)" to the generation AI according to the user's business content information. In this example, multiple (two) pieces of business risk information 58a, 58b are displayed and the user is asked to select one of them (in FIG. 6, the option 58b is selected), which further improves the accuracy of the analysis. However, the business opportunity information to be displayed may be only one or three or more, or may simply not be displayed and the user is not asked to select one. In this system, the control unit presents multiple options to the user and allows the user to select one of them, thereby improving the understanding of the user company and improving the accuracy of the output.
上記のように企業情報を取得した後、制御部11は、ユーザからの入力情報に基づいて、第1の生成AIを用いてユーザ企業の経営分析を行う経営分析処理S2を実行する。例えば、図7に示すように、制御部は、ユーザ企業の事業内容に応じて予め記憶される複数の質問情報61をユーザに提示するとともに、複数の質問に対するユーザの回答情報62を第1生成AIに入力して得られる情報を、分析情報として出力するようにしてもよい。なお、制御部は、上記方法に限られず、ユーザ企業の事業内容情報と、予め記憶部に記憶された当該事業内容に関連付けられた市場情報に基づいて、ユーザ企業の経営分析を行うようにしてもよい。その場合、制御部は、第1の生成AIに対してユーザ企業の事業内容情報と、予め記憶部に記憶された当該事業内容とを入力した上で、ユーザ企業の分析結果を出力させるプロンプトを当該生成AIに指示することで、分析結果を取得することができる。また、さらに制御部は、ユーザの入力に基づいてホームページ等から企業情報(人数、資本金、売上等の業績情報等)を取得して生成AIに参照させてもよい。 After acquiring the company information as described above, the control unit 11 executes a management analysis process S2 in which a management analysis of the user company is performed using the first generation AI based on the input information from the user. For example, as shown in FIG. 7, the control unit may present the user with a plurality of question information 61 stored in advance according to the business content of the user company, and may input the user's answer information 62 to the first generation AI to output the information obtained as analysis information. The control unit is not limited to the above method, and may perform a management analysis of the user company based on the business content information of the user company and market information associated with the business content stored in advance in the storage unit. In that case, the control unit inputs the business content information of the user company and the business content stored in advance in the storage unit to the first generation AI, and then instructs the generation AI to prompt to output the analysis results of the user company, thereby obtaining the analysis results. Furthermore, the control unit may acquire company information (performance information such as number of employees, capital, sales, etc.) from a homepage or the like based on the user's input and have the generation AI refer to it.
質問情報61は、ユーザ企業の事業内容(例えば小区分)と組織機能(例えば、経営企画、営業、製造等)に関連付けられて記憶され、Q1から順番にユーザに提示される。質問は、組織機能ごとに例えば20問以上等、複数であることが好ましい。図7の例では、ユーザは回答の選択肢として6段階で回答情報62を入力することができるが、これに限られず、5段階以下でも7段階以上でもよい。なお、図7の例では、ヘルプアイコン63が表示されており、ユーザがタッチパネルをタッチしたり、マウスのポインタによりヘルプアイコン63を選択したりすること等の操作によりヘルプアイコン63を選択すると、質問情報及び回答情報の少なくとも何れかの詳細な解説が表示されるようにしている。このように、ユーザの入力に応じて制御部11が予め記憶された解説情報を提示することで、ユーザの利便性を高めることができる。なお、ヘルプアイコン63を選択した結果表示される回答情報の解説とは、例えば、質問に対する該当性が「0」とは、「まったくビジョンがない状態」、「1」とは、例えば「一応ビジョンはあるが戦略実行できていない状態」、「2」とは、「一応戦略実行しているが、社員ごとのばらつきがある」等、・・とすることができる。 The question information 61 is stored in association with the business content (e.g., subdivision) and organizational function (e.g., business planning, sales, manufacturing, etc.) of the user company, and is presented to the user in order starting from Q1. It is preferable that there are multiple questions, for example, 20 or more questions for each organizational function. In the example of FIG. 7, the user can input answer information 62 in six stages as answer options, but this is not limited to this, and may be five stages or less or seven stages or more. In the example of FIG. 7, a help icon 63 is displayed, and when the user selects the help icon 63 by touching the touch panel or selecting the help icon 63 with the mouse pointer, a detailed explanation of at least one of the question information and the answer information is displayed. In this way, the control unit 11 presents explanation information stored in advance in response to the user's input, thereby improving the user's convenience. The explanation of the answer information displayed as a result of selecting the help icon 63 can be, for example, a relevance of "0" to the question meaning "there is absolutely no vision," "1" meaning "there is a vision but the strategy is not being executed," "2" meaning "the strategy is being executed but there is variation between employees," etc.
制御部11は、上記のようにユーザから質問ごとの回答情報を取得すると、当該回答情報に対応する情報(予め記憶部に記憶されている情報)を生成AIに入力する。具体的に、例えばユーザが図7の上記Q1に対して「4」を選択すると、制御部は当該回答情報(ユーザが選んだ選択肢)に関連付けられた情報(例えば、ユーザ企業は現状において明確なビジョンがあり、経営理念に基づいた攻めの戦略も実行し始めているが、精度は不十分な状態、など)を記憶部から取得する。そして、生成AIに当該情報を入力して、生成AIに対してこれらの回答情報に基づいて企業の経営分析を実行し、分析結果(図8の各種項目等)の出力を指示するプロンプトを入力して、生成AIから出力情報を取得する。 When the control unit 11 acquires answer information for each question from the user as described above, it inputs information corresponding to the answer information (information previously stored in the storage unit) to the generation AI. Specifically, for example, when the user selects "4" for Q1 in FIG. 7, the control unit acquires information associated with the answer information (the option selected by the user) from the storage unit (for example, the user company currently has a clear vision and has begun to implement an aggressive strategy based on the management philosophy, but the accuracy is insufficient, etc.). The control unit then inputs the information to the generation AI, performs a management analysis of the company based on the answer information, inputs a prompt to instruct the generation AI to output the analysis results (various items in FIG. 8, etc.), and acquires output information from the generation AI.
S2の分析結果は、例えば図8に示すように、出力される。図8の例では、分析結果情報として、「リーダーシップ」、「マネジメント」、「オペレーション(体制)」、「オペレーション(仕組み)」、「IT・DX」の5つの「経営指標分析結果」情報65と、文章で示される「現状の課題」の情報66、及び「今後、解決・挑戦すべきこと」の情報67、とを含む。これらの分析結果項目の数および種類は、予め記憶部に記憶されており、それぞれの結果情報は、制御部11が、ユーザ企業の事業情報と質問への回答情報を生成AIに入力して得られた出力情報、または当該出力情報に応じて指標化した情報、とすることができる。なお、「経営指標分析結果」情報65は、例えば多角形(五角形等)のレーダチャートであってもよいし、棒グラフ等の図で出力されてもよい。「現状の課題」の情報66、及び「今後、解決・挑戦すべきこと」の情報67についても、文章に変えて、または加えて、制御部11が生成AIに生成させた画像を出力させてもよい。 The analysis results of S2 are output as shown in FIG. 8, for example. In the example of FIG. 8, the analysis result information includes five pieces of "management index analysis result" information 65, namely "leadership," "management," "operation (structure)," "operation (mechanism)," and "IT/DX," as well as information 66 of "current issues" shown in text and information 67 of "what needs to be solved/challenged in the future." The number and type of these analysis result items are stored in the storage unit in advance, and each piece of result information can be output information obtained by the control unit 11 inputting the business information of the user company and the answer information to the questions into the generation AI, or information indexed according to the output information. The "management index analysis result" information 65 may be, for example, a polygonal (pentagonal, etc.) radar chart, or may be output as a diagram such as a bar graph. The information 66 of "current issues" and the information 67 of "what needs to be solved/challenged in the future" may be output as images generated by the generation AI by the control unit 11, instead of or in addition to text.
制御部11は、経営分析処理によって得られる分析情報、及び、予め記憶される業種ごとの市場情報に基づき、第2の生成AIを用いて、ユーザ企業における未来の予測シナリオ情報を生成する予測シナリオを生成する処理(S3)を実行する。なお、第2の生成AIは、第1の生成AIと同じであってもよいし、異なる生成AIであってもよい。 The control unit 11 executes a process (S3) of generating a forecast scenario that generates future forecast scenario information for the user company using a second generation AI based on the analysis information obtained by the management analysis process and pre-stored market information for each industry. Note that the second generation AI may be the same as the first generation AI, or may be a different generation AI.
制御部11は、例えば、分析情報(分析処理の結果)としての上記「現状の課題」の情報66、及び「今後、解決・挑戦すべきこと」の情報67と、予め記憶される業種ごとの市場情報(戸建住宅開発市場の市場予測データなど)とを生成AIに入力する。また、当該情報に基づいてユーザ企業における未来の予測シナリオ情報を生成させるプロンプトを生成AIに入力させ、生成AIによって出力させることで、ユーザ企業における未来の予測シナリオ情報を生成する。 The control unit 11 inputs, for example, the above-mentioned "current issues" information 66 and "future issues to be resolved/challenged" information 67 as analysis information (results of the analysis process), as well as pre-stored market information for each industry (such as market forecast data for the detached house development market) to the generation AI. In addition, the control unit 11 inputs a prompt to the generation AI that generates future forecast scenario information for the user company based on the information, and has the generation AI output the prompt, thereby generating future forecast scenario information for the user company.
そして、制御部11は、予測シナリオ情報を出力する出力処理(S4)を実行する。図9に示すように、第2の生成AIによって生成された予測シナリオ情報は、例えば、所定期間の未来の予測シナリオに関する文章(テキスト)であるが、定量的な数値に基づくグラフや、関連するイラスト等の画像を含んでいてもよい。図9の例では、制御部が、予測期間が異なる複数の予測シナリオ情報(将来シナリオ)を生成して出力している。図9の例では、現在から1年後から2年後までの短期の予測シナリオ情報68と、3年後から5年後までの中長期の予測シナリオ情報69と、を示している。予測期間が異なる複数の予測シナリオ情報は、短期、中期、長期といったように3期間以上示されるようにしてもよいし、何れの場合にも、予測期間は、数カ月単位、数年単位、数十年単位であってもよい。このように、出力される予測期間の条件情報は、予めシステム管理者等によって設定されて記憶部に記憶され、制御部は記憶部の条件情報に基づいて、生成AIを用いてシナリオ情報を生成する。 Then, the control unit 11 executes an output process (S4) that outputs the forecast scenario information. As shown in FIG. 9, the forecast scenario information generated by the second generation AI is, for example, a sentence (text) related to a future forecast scenario for a predetermined period, but may also include a graph based on quantitative numerical values and images such as related illustrations. In the example of FIG. 9, the control unit generates and outputs multiple forecast scenario information (future scenarios) with different forecast periods. In the example of FIG. 9, short-term forecast scenario information 68 from one year to two years from the present and medium- to long-term forecast scenario information 69 from three years to five years from the present are shown. The multiple forecast scenario information with different forecast periods may be displayed for three or more periods such as short term, medium term, and long term, and in any case, the forecast period may be several months, several years, or several decades. In this way, the condition information of the forecast period to be output is set in advance by a system administrator or the like and stored in the storage unit, and the control unit generates the scenario information using the generation AI based on the condition information in the storage unit.
上記の通り、本実施形態においては、ユーザ企業の事業内容に応じて生成AIを用いて実行される経営分析情報と、市場情報とに基づいて予測シナリオ情報を生成することで、ユーザ企業の未来を予測することができる。その結果、ユーザは、所定の情報を入力することで、企業の価値が分析された有益な情報を得ることが可能となる。 As described above, in this embodiment, the future of a user company can be predicted by generating forecast scenario information based on business analysis information executed using a generation AI according to the business content of the user company and market information. As a result, by inputting specified information, the user can obtain useful information that analyzes the value of the company.
ここで、図10に示すように、制御部11は、予測シナリオ生成処理(S13)の後に、予め記憶される複数の、今後の方針に関する選択肢をユーザに提示する提示処理(S14)と、提示された複数の今後の方針に関する選択肢の中からユーザが選択した選択肢に基づいて、改めて予測シナリオ情報を再生成する予測シナリオ再生成処理(S15)と、を実行するようにしてもよい。 Here, as shown in FIG. 10, after the forecast scenario generation process (S13), the control unit 11 may execute a presentation process (S14) that presents to the user a number of pre-stored options for future policies, and a forecast scenario regeneration process (S15) that regenerates forecast scenario information based on an option selected by the user from the number of presented options for future policies.
制御部11は、例えば図11に示すように、今後の事業の方向性として取り入れたい考え方の選択肢71a、71b、71c・・をユーザ端末の画面に表示させる。選択肢の情報は、予め記憶部に記憶される。選択肢の情報は、業種ごとに記憶されていてもよいし、業種に限られず共通であってもよい。選択肢は、2以上であればよく、例えば5以上であってもよい。 As shown in FIG. 11, for example, the control unit 11 displays options 71a, 71b, 71c, etc., of ideas that the user would like to adopt as a future business direction, on the screen of the user terminal. Information on the options is stored in advance in the storage unit. Information on the options may be stored for each industry, or may be common regardless of industry. There may be two or more options, for example, five or more options.
制御部11は、ユーザが選択した選択肢(図11の例では、71a)を第2の生成AIに入力して、当該選択肢の情報を踏まえた将来シナリオの情報を生成させるプロンプトにより生成し、出力処理を実行する(S16)。図12の例では、再生成された短期の予測シナリオ情報72と、中長期の予測シナリオ情報73とが出力される。 The control unit 11 inputs the option selected by the user (71a in the example of FIG. 11) to the second generation AI, generates future scenario information based on the information of the option through a prompt, and executes output processing (S16). In the example of FIG. 12, the regenerated short-term forecast scenario information 72 and medium- to long-term forecast scenario information 73 are output.
制御部11は、S3,S13で生成した予測シナリオ情報の出力、または、S15で再生成した予測シナリオ情報の出力の際に、予め記憶される他社の取り組み事例情報の中から選択される取り組み事例情報74(図12参照)を、予測シナリオ情報とともにユーザに提示する処理を実行するようにしてもよい。他社の取り組み事例情報の選択は、例えば、ユーザ企業情報としての事業内容に応じて選択されてもよい。具体的に、ユーザ企業と同じ業種の他社の取り組み事例の全てまたは一部(予め定めた数)を選択するようにしてもよい。また、同業他社の中で、同様の規模(人数、資本金、売上などが、ユーザ企業と同じ範囲等の条件で決定される)の他社の事例、設立年数が近い他社の事例など、予め記憶部に記憶される条件に基づいて選択されてもよいし、生成AIにプロンプトを入力して当該情報を出力させるようにしてもよい。他社の取り組み事例情報の選択は、例えば、経営分析処理の結果としての分析情報に基づいて選択されてもよいし、ユーザがS14で選択した選択肢の情報に基づいて選択されてもよいし、予測シナリオ情報に基づいて選択されてもよい。何れの場合も、予め記憶部に記憶される条件に基づいて選択されてもよいし、生成AIにプロンプトを入力して当該情報を出力させるようにしてもよい。 The control unit 11 may execute a process of presenting to the user, together with the forecast scenario information, the initiative case information 74 (see FIG. 12) selected from the initiative case information of other companies stored in advance when outputting the forecast scenario information generated in S3 or S13, or when outputting the forecast scenario information regenerated in S15. The selection of the initiative case information of other companies may be selected, for example, according to the business content as the user company information. Specifically, all or a part (a predetermined number) of the initiative cases of other companies in the same industry as the user company may be selected. In addition, the selection may be based on conditions stored in the storage unit in advance, such as cases of other companies of a similar scale (the number of people, capital, sales, etc. are determined under conditions such as the same range as the user company) among other companies in the same industry, cases of other companies that have been established for a similar number of years, or the generation AI may be prompted to output the information. The selection of the initiative case information of other companies may be selected, for example, based on analysis information as a result of the management analysis process, based on information of the option selected by the user in S14, or based on the forecast scenario information. In either case, the selection may be based on conditions previously stored in the storage unit, or a prompt may be input to the generation AI to have it output the information.
制御部11は、ユーザ企業情報、及び市場情報に基づいて生成されるビジネスチャンス情報とリスク情報を提示するようにしてもよい。例えば、制御部11は、企業情報取得処理S1、S11の後に、ユーザが選択した業種に関連付けられて予め記憶部に記憶されるビジネスチャンス情報とリスク情報とを記憶部を参照して出力(画面に表示)させるようにしてもよい。このような構成により、ユーザは、自社の業種に応じたビジネスチャンスとリスク情報を容易に把握することができる。これらのビジネスチャンス情報とリスク情報は、市場情報として、生成AIによる経営分析処理及び予測シナリオ生成処理に用いることができる。 The control unit 11 may present business opportunity information and risk information generated based on the user company information and market information. For example, after the company information acquisition process S1, S11, the control unit 11 may refer to the storage unit and output (display on the screen) the business opportunity information and risk information that are associated with the industry selected by the user and stored in advance in the storage unit. With this configuration, the user can easily grasp the business opportunity and risk information according to the industry of his or her company. This business opportunity information and risk information can be used as market information in the management analysis process and the forecast scenario generation process by the generation AI.
本実施形態において、ユーザ企業情報は、ユーザ企業の経営理念に関する情報を含むようにしてもよい。制御部は、経営理念に関する情報を生成AIに入力した上で(参照させて)、経営分析処理を実行することで、ユーザ企業の経営分析の精度を高めることができる。その結果、分析情報の精度が高まるので、その後の予測シナリオ情報生成処理の精度も高めることができる。経営理念は、例えばユーザ企業が入力したテキスト情報であってもよいし、ユーザ企業のホームページ等から取得した情報であってもよい。経営理念は、「ミッション(使命・存在価値)」、「ビジョン(将来ありたい姿)」、「バリュー(価値観・行動指針)」の少なくとも何れかを含んでもよい。 In this embodiment, the user company information may include information regarding the user company's management philosophy. The control unit can improve the accuracy of the user company's management analysis by inputting (referring to) information regarding the management philosophy into the generation AI and then executing the management analysis process. As a result, the accuracy of the analysis information is improved, and the accuracy of the subsequent forecast scenario information generation process can also be improved. The management philosophy may be, for example, text information input by the user company, or information obtained from the user company's website, etc. The management philosophy may include at least one of the following: "mission (mission/value of existence)", "vision (desired future state)", and "value (values/code of conduct)".
本実施形態において、ユーザ企業情報は、ユーザ企業の競争戦略に関する情報を含むようにしてもよい。ユーザ企業の競争戦略に関する情報は、ユーザ企業における未来の予測シナリオ情報を生成する際に用いてもよい。つまり、第2の生成AIにユーザ企業の競争戦略に関する情報を入力して、予測シナリオ情報を生成させてもよい。その場合、ユーザ企業の競争戦略の方針を踏まえたシナリオを生成AIを用いて予測することができる。競争戦略に関する情報は、ユーザ企業が競合他社に対して優位に事業を進めるための戦略に関する情報である。競争戦略に関する情報は、ユーザ企業の事業内容を生成AIに入力して(参照させて)、出力させた情報を含んでもよいし、ユーザが入力または選択した情報を含んでもよい。例えば、制御部が予め記憶される競争戦略の選択肢をユーザに提示して、ユーザに何れかを選択させることで取得するようにしてもよい。競争戦略は、具体的には例えば、以下の選択肢があり、項目と説明文をユーザの画面に出力することで提示するようにしてもよい。
・テクノロジー先行戦略:テクノロジー先行戦略とは、リーダー企業が技術を持っていない分野でリーダー企業の優位性を持っていない対象に、リーダー企業と同等以上に市場を開拓できる技術を持って参入した市場を獲得できる戦略を示す。
・開発チャネル独占戦略:開発チャネル独占戦略とは、リーダーが選択できないチャネルを押さえ、差別化された市場で得られた優位性を活かす戦略を示す。
・ウルトラニッチ戦略:ウルトラニッチ戦略とは、一般的ではない特定の顧客に対象を絞った商品・サービスにより、限定された市場を獲得する戦略である。
・地域ドミナント戦略:地域ドミナント戦略とは、限られたエリアに事業を集中展開することで、そのエリア内では、大手企業であっても、シェアを奪われない戦略である。
・タイムドメイン戦略:タイムドメインとは、限られた時間に事業を集中する戦略である。歴史的に古い企業は、需要の時間帯に固定客を囲い込むことができるため、その事業に参入できなくなる。
・スモール・マーケット戦略:スモール・マーケット戦略とは、リーダー企業が参入するには市場規模が小さすぎ、それゆえに企業が多く参入している市場。ニッチ企業が利益を享受できる市場である。
・残存者独占戦略:残存者独占戦略とは、製品ライフサイクルの後退期に入って市場が縮小し、もはや利益は出なくなり、残った企業が限られた市場内での利益を享受する戦略を示す。
・限定供給プレミア戦略:限定供給プレミア戦略とは、生産量・供給量を意図的に絞ることでプレミア感を出し、利益を確保する戦略である。
・フルカスタマイズ戦略:フル・カスタマイズ戦略とは、完全オーダーメイドに基づく製品・サービスを提供する戦略である。
In this embodiment, the user company information may include information about the user company's competitive strategy. The information about the user company's competitive strategy may be used when generating future forecast scenario information for the user company. That is, information about the user company's competitive strategy may be input to the second generation AI to generate forecast scenario information. In that case, a scenario based on the user company's competitive strategy policy can be predicted using the generation AI. The information about the competitive strategy is information about a strategy for the user company to advance its business in an advantageous manner over its competitors. The information about the competitive strategy may include information output by inputting (referring to) the business content of the user company into the generation AI, or may include information input or selected by the user. For example, the control unit may present the user with options of pre-stored competitive strategies and have the user select one of them to obtain the information. Specifically, for example, the competitive strategy may have the following options, and may be presented by outputting items and explanations on the user's screen.
- Technology-first strategy: A technology-first strategy is a strategy that allows a company to capture a market in a field where the leading company does not have the technology or advantage of the leading company by entering the market with technology that can develop the market at the same level or greater than that of the leading company.
- Development channel monopoly strategy: A development channel monopoly strategy is a strategy that takes control of channels that leaders cannot choose and utilizes the advantages gained in a differentiated market.
-Ultra-niche strategy: The ultra-niche strategy is a strategy to capture a limited market by offering products and services that are targeted at specific, uncommon customers.
- Regional dominant strategy: A regional dominant strategy is a strategy in which a company concentrates its business in a limited area so that even large companies will not take away its market share within that area.
・Time domain strategy: A time domain is a strategy that focuses on a limited time period. Historically old companies can capture regular customers during the peak demand period, so they will not be able to enter that business.
Small market strategy: A small market strategy is a market where the market size is too small for a leader to enter, and therefore many companies are participating. It is a market where niche companies can enjoy the benefits.
- Monopoly of the Survivor: The Monopoly of the Survivor strategy is a strategy in which the remaining companies enjoy profits within the limited market as the product enters the recession phase of its life cycle, the market shrinks, and profits are no longer made.
- Limited supply premium strategy: The limited supply premium strategy is a strategy that intentionally limits production and supply volumes to create a sense of premium and ensure profits.
- Full customization strategy: A full customization strategy is a strategy that provides products and services that are completely made to order.
本実施形態において、市場予測情報は、公的機関により開示される市場データ、又は該市場データに基づいて生成される予測データを含むようにしてもよい。市場データに基づいて生成される予測データとは、例えば、過去の数値に基づいて、1年後、5年後、10年後等の未来の数値を推定したデータであってもよい。このような推定処理は、制御部によって、予め定められた数式に過去の数値をあてはめることで算出されてもよい。 In this embodiment, the market forecast information may include market data disclosed by a public institution, or forecast data generated based on the market data. The forecast data generated based on the market data may be, for example, data that estimates future values, such as values one year from now, five years from now, or ten years from now, based on past values. Such an estimation process may be calculated by the control unit by applying past values to a predetermined formula.
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。 Although the preferred embodiment of the present disclosure has been described in detail above with reference to the attached drawings, the technical scope of the present disclosure is not limited to such examples. It is clear that a person with ordinary knowledge in the technical field of the present disclosure can conceive of various modified or revised examples within the scope of the technical ideas described in the claims, and it is understood that these also naturally fall within the technical scope of the present disclosure.
本明細書において説明した装置は、単独の装置として実現されてもよく、一部または全部がネットワークで接続された複数の装置(例えばクラウドサーバ)等により実現されてもよい。例えば、情報処理装置の制御部(例えば、情報生成部112等)および記憶部(例えば、要素情報記憶部121等)は、互いにネットワークで接続された異なるサーバにより実現されてもよい。 The device described in this specification may be realized as a single device, or may be realized by multiple devices (e.g., cloud servers) partially or entirely connected via a network. For example, the control unit (e.g., information generation unit 112, etc.) and storage unit (e.g., element information storage unit 121, etc.) of the information processing device may be realized by different servers connected to each other via a network.
本明細書において説明した装置による一連の処理は、ソフトウェア、ハードウェア、及びソフトウェアとハードウェアとの組合せのいずれを用いて実現されてもよい。本実施形態に係る情報処理装置の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、PC等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等である。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信されてもよい。 The series of processes performed by the device described in this specification may be realized using software, hardware, or a combination of software and hardware. A computer program for realizing each function of the information processing device according to this embodiment can be created and installed in a PC or the like. A computer-readable recording medium on which such a computer program is stored can also be provided. Examples of the recording medium include a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, and a flash memory. The above computer program may also be distributed, for example, via a network, without using a recording medium.
また、本明細書においてフローチャート図を用いて説明した処理は、必ずしも図示された順序で実行されなくてもよい。いくつかの処理ステップは、並列的に実行されてもよい。また、追加的な処理ステップが採用されてもよく、一部の処理ステップが省略されてもよい。 In addition, the processes described in this specification using flowchart diagrams do not necessarily have to be performed in the order shown. Some processing steps may be performed in parallel. Also, additional processing steps may be employed, and some processing steps may be omitted.
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。 Furthermore, the effects described in this specification are merely descriptive or exemplary and are not limiting. In other words, the technology disclosed herein may achieve other effects that are apparent to a person skilled in the art from the description in this specification, in addition to or in place of the above effects.
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
(項目1)
ユーザ企業の事業内容に関するユーザからの入力情報に基づいて、第1の生成AIを用いて前記ユーザ企業の経営分析を行う経営分析処理と、
前記経営分析処理によって得られる分析情報、及び、予め記憶される業種ごとの市場情報に基づき、第2の生成AIを用いて、前記ユーザ企業における未来の予測シナリオ情報を生成する予測シナリオ生成処理と、
生成した前記予測シナリオ情報を出力する出力処理と、を実行する制御部を備える、情報処理システム。
(項目2)
前記制御部は、前記経営分析処理において、
前記ユーザ企業の事業内容に応じて予め記憶される複数の質問をユーザに提示するとともに、前記複数の質問に対するユーザの回答情報を前記第1生成AIに入力して得られる情報を、前記分析情報として出力する、項目1に記載の情報処理システム。
(項目3)
前記制御部は、
前記予測シナリオ生成処理において、予測期間が異なる複数の予測シナリオ情報を生成する、項目1に記載の情報処理システム。
(項目4)
前記制御部は、前記予測シナリオ生成処理の後に、
予め記憶される複数の、今後の方針に関する選択肢をユーザに提示する提示処理と、
提示された複数の今後の方針に関する選択肢の中からユーザが選択した選択肢に基づいて、改めて予測シナリオ情報を再生成する予測シナリオ再生成処理と、を実行する、項目1又は2に記載の情報処理システム。
(項目5)
前記制御部は、予め記憶される他社の取り組み事例情報の中から、前記ユーザ企業情報または前記分析情報に基づいて選択される取り組み事例情報を、前記予測シナリオ情報とともにユーザに提示する処理を実行する、項目1又は2に記載の情報処理システム。
(項目6)
前記制御部は、
前記ユーザ企業情報、及び市場情報に基づいて生成されるビジネスチャンス情報とリスク情報を提示する、項目1又は2に記載の情報処理システム。
(項目7)
前記ユーザ企業情報は、ユーザ企業の経営理念に関する情報を含む、項目1又は2に記載の情報処理システム。
(項目8)
前記ユーザ企業情報は、ユーザ企業が解決したい社会課題又は顧客課題に関する情報を含む、項目1又は2に記載の情報処理システム。
(項目9)
前記ユーザ企業情報は、ユーザ企業が提供する顧客価値に関する情報を含む、項目1又は2に記載の情報処理システム。
(項目10)
前記ユーザ企業情報は、ユーザ企業の競争戦略に関する情報を含む、項目1又は2に記載の情報処理システム。
(項目11)
前記市場予測情報は、公的機関により開示される市場データ、又は該市場データに基づいて生成される予測データを含む、項目1又は2に記載の情報処理システム。
(項目12)
ユーザ企業の事業内容に関するユーザからの入力情報に基づいて、第1の生成AIを用いて前記ユーザ企業の経営分析を行う経営分析処理と、
前記経営分析処理によって得られる分析情報、及び、予め記憶される業種ごとの市場情報に基づき、第2の生成AIを用いて、前記ユーザ企業における未来の予測シナリオ情報を生成する予測シナリオ生成処理と、
生成した前記予測シナリオ情報を出力する出力処理と、を情報処理システムの制御部が実行する、情報処理方法。
(項目13)
ユーザ企業の事業内容に関するユーザからの入力情報に基づいて、第1の生成AIを用いて前記ユーザ企業の経営分析を行う経営分析処理と、
前記経営分析処理によって得られる分析情報、及び、予め記憶される業種ごとの市場情報に基づき、第2の生成AIを用いて、前記ユーザ企業における未来の予測シナリオ情報を生成する予測シナリオ生成処理と、
生成した前記予測シナリオ情報を出力する出力処理と、を情報処理システムの制御部に実行させる、プログラム。
Note that the following configurations also fall within the technical scope of the present disclosure.
(Item 1)
A management analysis process that performs a management analysis of the user company using a first generation AI based on input information from a user regarding the business content of the user company;
a forecast scenario generation process that generates future forecast scenario information for the user company using a second generation AI based on analysis information obtained by the management analysis process and pre-stored market information for each industry;
and a control unit that executes an output process for outputting the generated forecast scenario information.
(Item 2)
The control unit, in the management analysis processing,
2. The information processing system described in item 1, which presents a user with a plurality of questions that are pre-stored according to the business activities of the user company, and outputs information obtained by inputting the user's answers to the plurality of questions into the first generation AI as the analysis information.
(Item 3)
The control unit is
2. The information processing system according to item 1, wherein the forecast scenario generation process generates a plurality of forecast scenario information pieces with different forecast periods.
(Item 4)
After the forecast scenario generation process, the control unit:
A presentation process of presenting a plurality of options regarding future policies stored in advance to a user;
3. The information processing system according to item 1 or 2, further comprising: a forecast scenario regeneration process for regenerating forecast scenario information based on an option selected by the user from among a plurality of future course options presented to the user.
(Item 5)
The information processing system according to item 1 or 2, wherein the control unit executes a process of presenting to a user, together with the forecast scenario information, initiative case information selected from pre-stored initiative case information of other companies based on the user company information or the analysis information.
(Item 6)
The control unit is
3. The information processing system according to item 1 or 2, which presents business opportunity information and risk information generated based on the user company information and market information.
(Item 7)
3. The information processing system according to item 1 or 2, wherein the user company information includes information regarding the management philosophy of the user company.
(Item 8)
3. The information processing system according to item 1 or 2, wherein the user company information includes information regarding a social issue or a customer issue that the user company wishes to solve.
(Item 9)
3. The information processing system according to item 1 or 2, wherein the user company information includes information regarding customer value provided by the user company.
(Item 10)
3. The information processing system according to item 1 or 2, wherein the user company information includes information regarding the competitive strategy of the user company.
(Item 11)
3. The information processing system according to item 1 or 2, wherein the market forecast information includes market data disclosed by a public institution or forecast data generated based on the market data.
(Item 12)
A management analysis process that performs a management analysis of the user company using a first generation AI based on input information from a user regarding the business content of the user company;
a forecast scenario generation process that generates future forecast scenario information for the user company using a second generation AI based on analysis information obtained by the management analysis process and pre-stored market information for each industry;
an output process for outputting the generated forecast scenario information, the output process being executed by a control unit of the information processing system.
(Item 13)
A management analysis process that performs a management analysis of the user company using a first generation AI based on input information from a user regarding the business content of the user company;
a forecast scenario generation process that generates future forecast scenario information for the user company using a second generation AI based on analysis information obtained by the management analysis process and pre-stored market information for each industry;
and an output process for outputting the generated forecast scenario information.
1 情報処理システム
10 情報処理装置
20 ユーザ端末
Reference Signs List 1 Information processing system 10 Information processing device 20 User terminal
Claims (12)
前記経営分析処理によって得られる分析情報、及び、予め記憶される業種ごとの市場情報に基づき、第2の生成AIを用いて、前記ユーザ企業における未来の予測シナリオ情報を生成する予測シナリオ生成処理と、
生成した前記予測シナリオ情報を出力する出力処理と、を実行する制御部を備え、
前記制御部は、前記予測シナリオ生成処理の後に、
予め記憶される、今後取り入れたい事業方針に関する複数の選択肢をユーザに提示する提示処理と、
提示された前記事業方針に関する複数の選択肢の中からユーザが選択した選択肢の情報を前記第2の生成AIに入力して、当該選択肢の情報を踏まえた未来の予測シナリオの情報を生成させるプロンプトにより予測シナリオ情報を再生成する予測シナリオ再生成処理と、を実行する、情報処理システム。 A management analysis process that performs a management analysis of the user company using a first generation AI based on input information from a user regarding the business content of the user company;
a forecast scenario generation process that generates future forecast scenario information for the user company using a second generation AI based on analysis information obtained by the management analysis process and pre-stored market information for each industry;
and an output process for outputting the generated forecast scenario information .
After the forecast scenario generation process, the control unit:
a presentation process for presenting to a user a plurality of options regarding a business policy that the user wishes to adopt in the future, the options being stored in advance;
and a forecast scenario regeneration process that inputs information about an option selected by a user from multiple options related to the business policy presented to the second generation AI, and regenerates forecast scenario information by prompting the user to generate information about a future forecast scenario based on the information about the option.
前記ユーザ企業の事業内容に応じて予め記憶される複数の質問をユーザに提示するとともに、前記複数の質問に対するユーザの回答情報を前記第1生成AIに入力して得られる情報を、前記分析情報として出力する、請求項1に記載の情報処理システム。 The control unit, in the management analysis processing,
The information processing system of claim 1, further comprising: a plurality of questions stored in advance according to the business activities of the user company are presented to the user; and information obtained by inputting the user's response information to the plurality of questions into the first generation AI is output as the analysis information.
前記予測シナリオ生成処理において、予測期間が異なる複数の予測シナリオ情報を生成する、請求項1に記載の情報処理システム。 The control unit is
The information processing system according to claim 1 , wherein the forecast scenario generation process generates a plurality of forecast scenario information pieces with different forecast periods.
前記入力情報、及び市場情報に基づいて生成されるビジネスチャンス情報とリスク情報を提示する、請求項1又は2に記載の情報処理システム。 The control unit is
3. The information processing system according to claim 1, further comprising: a display unit configured to display business opportunity information and risk information generated based on the input information and market information.
前記経営分析処理によって得られる分析情報、及び、予め記憶される業種ごとの市場情報に基づき、第2の生成AIを用いて、前記ユーザ企業における未来の予測シナリオ情報を生成する予測シナリオ生成処理と、
生成した前記予測シナリオ情報を出力する出力処理と、を情報処理システムの制御部が実行し、
前記制御部は、前記予測シナリオ生成処理の後に、
予め記憶される、今後取り入れたい事業方針に関する複数の選択肢をユーザに提示する提示処理と、
提示された前記事業方針に関する複数の選択肢の中からユーザが選択した選択肢の情報を前記第2の生成AIに入力して、当該選択肢の情報を踏まえた未来の予測シナリオの情報を生成させるプロンプトにより予測シナリオ情報を再生成する予測シナリオ再生成処理と、を実行する、情報処理方法。 A management analysis process that performs a management analysis of the user company using a first generation AI based on input information from a user regarding the business content of the user company;
a forecast scenario generation process that generates future forecast scenario information for the user company using a second generation AI based on analysis information obtained by the management analysis process and pre-stored market information for each industry;
an output process for outputting the generated forecast scenario information, the output process being executed by a control unit of the information processing system ;
After the forecast scenario generation process, the control unit:
a presentation process for presenting to a user a plurality of options regarding a business policy that the user wishes to adopt in the future, the options being stored in advance;
and a forecast scenario regeneration process in which information on an option selected by a user from a plurality of options presented regarding the business policy is input to the second generation AI, and forecast scenario information is regenerated by a prompt that generates information on a future forecast scenario based on the information on the option.
前記経営分析処理によって得られる分析情報、及び、予め記憶される業種ごとの市場情報に基づき、第2の生成AIを用いて、前記ユーザ企業における未来の予測シナリオ情報を生成する予測シナリオ生成処理と、
生成した前記予測シナリオ情報を出力する出力処理と、を情報処理システムの制御部に実行させ、
前記制御部は、前記予測シナリオ生成処理の後に、
予め記憶される、今後取り入れたい事業方針に関する複数の選択肢をユーザに提示する提示処理と、
提示された前記事業方針に関する複数の選択肢の中からユーザが選択した選択肢の情報を前記第2の生成AIに入力して、当該選択肢の情報を踏まえた未来の予測シナリオの情報を生成させるプロンプトにより予測シナリオ情報を再生成する予測シナリオ再生成処理と、を実行する、プログラム。 A management analysis process that performs a management analysis of the user company using a first generation AI based on input information from a user regarding the business content of the user company;
a forecast scenario generation process that generates future forecast scenario information for the user company using a second generation AI based on analysis information obtained by the management analysis process and pre-stored market information for each industry;
an output process for outputting the generated forecast scenario information ,
After the forecast scenario generation process, the control unit:
a presentation process for presenting to a user a plurality of options regarding a business policy that the user wishes to adopt in the future, the options being stored in advance;
A program that executes a forecast scenario regeneration process in which information on an option selected by a user from multiple options presented regarding the business policy is input into the second generation AI, and forecast scenario information is regenerated by a prompt that generates information on a future forecast scenario based on the information on the option.
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| "すばやく経営状況チェックするなら! 経営診断AI EIYA(エイヤ!)", 日経トレンディ NO.530, vol. 第530号, JPN6025022627, 4 October 2024 (2024-10-04), ISSN: 0005611985 * |
| すばやく経営状況チェックするなら! 経営診断AI EIYA(エイヤ!),日経トレンディ No.530 ,日経BP,2024年10月04日,第530号 |
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