JP7790791B1 - 自然言語入力を用いたメッシュデータ処理の支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】利用者６のメッシュデータを外部に漏えいさせることなくプログラムコードを効率的に生成可能とすることで、分散メッシュデータプラットフォームにおけるサービスの信頼性と利便性を両立させる。
【解決手段】支援装置１は、利用者６に指定されたメッシュデータとデータ構造において共通する代用データの生成を言語モデルに指令する代用データ生成指令部１１３と、代用データに対して、指定されたデータ処理を施すプログラムコードの生成を該言語モデルに指令するコード生成指令部１１４と、プログラムコードの実行結果を生成する実行結果生成部１１９と、代用データ及びメッシュデータを含む群から、指定された処理対象データを、実行結果生成部１１９におけるプログラムコードの実行対象のデータとして指定する処理対象指定部１１８と、指定されたメッシュデータを取得するメッシュデータ取得部１２１とを備えた制御部１１を有している。
【選択図】図１

Description

本発明は、自然言語入力を用いたメッシュデータ処理の支援装置に関する。

地図上の情報をデジタル化する、あるいは、地域に関する各種統計情報をとるべく、地図上の経緯度方眼として定められたメッシュデータが利用されている。メッシュデータサーバに複数の利用者に関するメッシュデータを格納して提供する分散メッシュデータプラットフォームでは、利用者は、自らの情報が他の利用者に漏えいしないことを要望し得る。

また、そのようなプラットフォームにおいてメッシュデータを有償提供する場合、収益性の高いシステムが求められる。システムにおいて、利用者の要望を満たす様々なデータ処理をメッシュデータに施した結果を取得できるようにすれば、その収益性を高め得る。しかしながら、データ処理を行うためには、その内容に応じたプログラムコードを実行させる必要がある。

プログラムコード作成に習熟していない利用者は、所望するデータ処理の内容に応じたプログラムコードを作成することに困難を覚え得る。利用者の要望に応じたプログラムコードを予め用意することで、そのような利用者に便宜を図り得る。

しかしながら、利用者の多様な要望に応じたプログラムコードすべてを予め用意することは、困難である。そのため、利用者が自然言語で示した要望に応じたプログラムコードを生成し、その多様な要望に応じた処理を容易に実現できるようにする要望がある。

利用者が自然言語で示した要望に応じたプログラムコードを生成する技術に関し、特許文献１は、実行可能コードから特定されたブロックから抽象構文木データ（ＡＳＴデータ）を使用したブロックのパースによりソースコードデータのコンポーネントに関連する特徴のセットを抽出し、ＡＳＴデータのノードを抽象化することによりＡＳＴデータを改訂し、改訂ＡＳＴデータに基づいてソースコードデータを更新し、更新されたソースコードデータに基づいて訓練データとして自然言語及び抽象化コード特徴のデータセットを生成して言語モデルを訓練する等の各種ステップを含む、言語モデルの強化方法を開示している。

特許文献１に記載の技術は、コンピュータプログラミングに関連する言語モデルを訓練し得る。

特開２０２３－０４７３１８号公報

ところで、メッシュデータに係るデータ処理を行うプログラムコードを言語モデルにより生成する場合、データ構造に即したプログラムコードが求められる。そのようなプログラムコードを生成させる手順として、処理対象のメッシュデータを言語モデルに引き渡す手順が考えられる。しかしながら、当該手順では、メッシュデータが言語モデルを通じて他の利用者に漏えいしてしまうことが懸念される。

特許文献１に記載の技術は、言語モデルの訓練方法に関するものであり、当該モデルにデータを安全に引き渡すための構成を開示していない。したがって、複数の利用者に係るメッシュデータが格納された共有環境においては、データ秘匿性を確保したままコード生成を行う手段が求められている。

本発明の課題は、利用者のメッシュデータを外部に漏えいさせることなく、当該データに対応するプログラムコードを効率的に生成可能とすることで、分散メッシュデータプラットフォームにおけるサービスの信頼性と利便性を両立させることである。

本発明者らは、上記課題を解決するために鋭意検討した結果、言語モデルに代用データを生成させ、この代用データを用いてプログラムコードの生成及びテストを行う手順その他の技術的特徴によって、上記の目的を達成できることを見いだした。そして、本発明者らは、本発明を完成させるに至った。

本発明の一態様は、利用者に指定されたメッシュデータとデータ構造において共通する代用データの生成を言語モデルに指令する代用データ生成指令部と、
前記代用データに対して、指定されたデータ処理を施すプログラムコードの生成を前記言語モデルに指令するコード生成指令部と、
前記プログラムコードの実行結果を生成する実行結果生成部と、
前記代用データ及び前記メッシュデータを含む群から、前記利用者に指定された処理対象データを、前記実行結果生成部における前記プログラムコードの実行対象のデータとして指定する処理対象指定部と、
前記利用者に指定された前記メッシュデータを取得するメッシュデータ取得部と、
を備える、
自然言語入力を用いたメッシュデータ処理の支援装置を提供する。

当該態様では、代用データ生成指令部の指令に基づき、利用者が希望するデータ処理の処理対象となるメッシュデータのデータ構造において、共通するデータ構造を持つ代用データが生成される。そして、コード生成指令部が、この代用データを含む入力データに基づいてプログラムコードを生成する。これにより、コード生成指令部は、代用データを与えない場合よりも、利用者の要望に応じたプログラムコードを生成できる。これにより、メッシュデータそのものが言語モデルを介して漏えいすることが防がれる。

さらに、当該態様では、処理対象指定部により指定された処理対象のデータについて、実行結果生成部がプログラムコードの実行結果を生成する。これにより、利用者は、処理対象として代用データを指定して、漏えいを避けるべきメッシュデータを用いずにプログラムコードをテストできる。このようなテストは、代用データ及びプログラムコードの格納並びにプログラムコードの実行を単一ノードで実現できるため、分散処理構成に適している。加えて、利用者は、処理対象の指定を変更する簡便な操作により、テストが済んだプログラムコードを用いてメッシュデータに対するデータ処理の実行結果を得ることができる。

以上より、当該態様は、利用者のメッシュデータを外部に漏えいさせることなく、当該データに対応するプログラムコードを効率的に生成可能とする技術的手段を提供することで、分散メッシュデータプラットフォームにおけるサービスの信頼性と利便性を両立させることができる。

その他、本発明は、以下に例示する各種態様を取り得る。本番データを用いることなく生成されたプログラムコードをテスト及び編集する手段を提供するよう構成された態様。利用者が言語モデルの種類を意識することなく利用できるように構成された態様。利用者に言語モデルが処理を終えるまでの時間の予測を伝えるよう構成された態様。言語モデルの処理中に適切な広告コンテンツ等を表示できるよう構成された態様。予測処理時間に応じた言語モデルのスケジューリングを提供するよう構成された態様。ＡＰＩを用いた実装により、利用者のメッシュデータを外部に漏洩させることなく、該当データに対応するプログラムコードを効率的に生成可能とするよう構成された態様。これらの態様は、それぞれ特有の構成を加えることによりもたらされる効果によって、複数の利用者に係るメッシュデータが格納されたサーバにおいて収益性を高めるべく、データ処理結果の提供において利用者の要望を満たすよう支援する技術的手段の提供に寄与する。

以上より、本発明は、利用者のメッシュデータを外部に漏えいさせることなく、当該データに対応するプログラムコードを効率的に生成可能とすることで、分散メッシュデータプラットフォームにおけるサービスの信頼性と利便性を両立させることができる。

図１は、本実施形態のメッシュデータ処理支援システムのハードウェア構成及びソフトウェア構成の一例を示すブロック図である。 図２は、複数のプログラムコードを個別のアプリケーションとしてプラットフォーム上に展開する説明図である。 図３は、複合プロンプトを用いてアプリケーションコードを生成する過程を示す説明図である。 図４は、プロンプトのトークン数と予想待ち時間との関係を示す説明図である。 図５は、メッシュデータ処理支援システムの全体構成図である。 図６は、メッシュデータ処理支援プログラムのフローチャートである。 図７は、メッシュデータ処理支援プログラムのフローチャートである。

まず初めに、以下の開示、図表、及び／又は請求項等が、単独であるか、又は１つ以上の他の側面との組合せとして記述されていると説明されているものの、即時開示の主題はそのように限定されることを意図していない。つまり、即時開示、図表、及び請求項は、ここで記載されている様々な側面を、それぞれ単独であるか、又はお互いと１つ以上の組合せで包含することを意図する。例えば、即時開示が第１実施形態、第２実施形態、及び第３実施形態を、第１実施形態が特に第２実施形態に関連して記述及び図示されるか、第２実施形態が第３実施形態に関連してのみ記述及び図示されるような方法で記述及び図示する場合でも、即時開示と図示はそのように限定されるものではなく、第１実施形態のみ、第２実施形態のみ、第３実施形態のみ、又は第１、第２及び／又は第３実施形態の１つ以上の組合せ、例えば第１実施形態と第２実施形態、第１実施形態と第３実施形態、第２実施形態と第３実施形態、又は第１、第２、及び第３実施形態が含まれることがある。

本文中でのフレーズ「又は」の使用は、明示的に指定されていない限り、「排他的ではない」取決めを意味するものとする。なお、本文中でのフレーズ「及び／又は」の使用が「排他的ではない」取決めを意味することは、日本産業規格（ＪＩＳ）の「規格票の様式及び作成方法 ＪＩＳ Ｚ ８３０１」にも規定されている。

以下は、本発明の実施形態の一例について、図面を参照しながら詳細に説明するものである。
（メッシュデータ処理支援システムＳ：概要）
図１に示すように、メッシュデータ処理支援システムＳは、利用者６のメッシュデータと同様の構造を持つ代用データを言語モデルに生成させ、これを基にプログラムコードを生成及びテストすることで、本番データを使用せずにデータ漏えいのリスクを回避しつつ、高精度なコード生成を実現するシステムである。

ここで、「利用者６」は、本システムＳを用いてメッシュデータに対する処理を行う主体であり、例えば、企業、団体、研究者、行政機関等のメッシュデータを保有・管理し、その分析・処理を必要とする者を含む。また、利用者６は、アプリ開発者を含む。

「メッシュデータ」は、地理的空間や対象領域を一定の区画単位（グリッド、セル、ブロック等）に分割し、それぞれの区画に対して収集・記録された属性情報を付与した構造化データである。一般に、各区画は固定幅の緯度・経度範囲によって定義され、全国土や特定地域を網羅的に覆う格子状の体系をなしている。こうしたメッシュ単位のデータ構成により、空間的な粒度を保ちながら、統計的処理・視覚化・比較分析等の操作が効率的に可能となる。メッシュデータには、例えば、人口、年齢構成、職業分布、移動経路、土地利用状況、気象情報等、区画ごとに取得された多様な数値情報が含まれ得る。これにより、都市計画、防災、交通、マーケティング、観光、医療政策等、複数分野における地理情報解析に活用される。

また、メッシュの大きさや区画形状は、用途に応じて変更可能であり、粗視的な分布傾向の把握から精緻な局所分析まで幅広い応用が可能である。特に情報の匿名性を担保しながら統計的傾向を把握する用途において、メッシュ化は個人情報の秘匿性と解析精度とを両立する手段となる。メッシュデータとしては、例えば、一次メッシュ区画（一辺約８０ｋｍ）、二次メッシュ区画（一辺約１０ｋｍ）、三次メッシュ区画（標準地域メッシュ、一辺約１ｋｍ）、四次メッシュ区画（一辺約５００ｍ）、五次メッシュ区画（一辺約２５０ｍ）、及びより高解像度な拡張１００ｍメッシュ、拡張１０ｍメッシュ、拡張１ｍメッシュ等が用いられる場合がある。これらは、必要な分析精度や対象地域の特性に応じて選択されたり、複数の異なる粒度の地域メッシュを階層的に組み合わせることにより、空間解析の柔軟性と効率性を高めることを可能にする。

「代用データ」は、メッシュデータとデータ構造において共通するデータである。詳細に説明すると、代用データは、処理対象となる本番データ、特に秘匿性が要求されるメッシュデータと構造上の整合性を保ちつつ、実際の内容とは異なる値を用いて生成される仮想的なデータである。代用データは、メッシュデータと同一の項目名、フィールド構造、データ型、行数、フォーマット等を備えており、形式的にはメッシュデータと互換性を持つが、その中身は匿名化、無作為化、または合成的に生成された値で構成されている。この代用データは、利用者６の本番データを言語モデルに直接引き渡すことなく、同様の構造を持つデータを用いてプログラムコードを生成・テストする目的で用いられる。これにより、代用データに基づいて生成されたプログラムコードは、後に本番のメッシュデータに対して適用可能であり、テスト段階では一切の本番データが外部の処理系に渡らないため、情報漏えいのリスクを回避しつつ、実用性の高い開発・評価作業を実現することができる。また、代用データは、ダミーデータ、サンプルデータ、テンプレートデータ等の形態で準備される。

「本番データ」は、利用者６が実際に保有・管理している、現実世界に基づく処理対象データを指す実際に本番で分析対象とするメッシュデータであり、メッシュデータ処理支援システムＳにおける最終的な入力データとして用いられる。本番データには、例えば、個人情報、位置情報、統計情報、業務履歴、地理的メッシュと対応付けられた属性情報等、機密性を伴う現実の情報が含まれていてもよい。

「言語モデル」は、自然言語処理において用いられる確率モデルの一種であり、与えられた単語や文章が自然言語としてどのように起こりやすいかを確率的に予測するためのモデルである。具体的には、言語モデルは、与えられた単語列や文章の出現確率を計算したり、複数の単語列や文章の出現確率を比較することによって、次の単語や文を予測するときに、その文脈に基づいて最もありそうな単語や文を自動的に生成することを可能にしている。

「自然言語処理」は、コンピュータが自然言語で書かれた文章や音声データを理解して目的に応じた処理を実行できるようにするものである。具体的には、自然言語を構成する最小の単位である「形態素」に分解することにより品詞等の情報を付与する形態素解析、自然言語の文法的構造を解析することにより文の構造や意味を明らかにする構文解析、自然言語の意味を解析することにより単語や文の意味を理解し、論理的な判断や推論を行う意味解析、文の前後の文脈を考慮しながら自然言語を理解する文脈解析、自然言語を用いた会話や文章の中から話者や書き手の意図を抽出する意図解析等が例示される。これにより、「自然言語処理」は、形態素解析や構文解析、意味解析、文脈解析、意図解析等の処理を組み合わせて自然言語を処理し、本実施形態のプログラムコードの作成を支援するプロンプト等の支援情報の生成や機械翻訳、自動要約、質問応答システム、音声認識等を可能にしている。具体的には、利用者６が入力した自然言語の意図や構文を解釈し、統計処理・集計・可視化等の処理内容を特定することで、適切なコーディング指示が言語モデルを備えた生成ＡＩに対して行われる。

「統一的なデータ形式に正規化された状態」は、膨大なメッシュデータを扱う際に、異なる形式で保存された情報を、共通の形式に変換し、統一的に整理することを意味する。これにより、自然言語処理のための言語モデルを作成するために、複数のデータベースから必要な情報を収集したり、異なる形式の情報を扱ったりすることが困難になる可能性があるが、統一的なデータ形式に正規化することによって、データの検索や分析を容易にすることを可能にしている。そして、メッシュデータを機械学習する際に、正規化されたデータを入力として用いることにより処理の効率性や正確性を向上させることを可能にしている。なお、「正規化」とは、データベースのテーブルにあるデータを、一定の規則に従って整理・構造化することで、データの冗長性を排除し、データの整合性や一貫性を保つための処理手法である。これにより、異なる利用者６から提供される多様なデータソース間においても、共通構造を持つ代用データが生成可能となり、言語モデルによるコード生成の再現性と信頼性が確保される。

（メッシュデータ処理支援システムＳ：支援装置１、記憶装置１３）
メッシュデータ処理支援システムＳは、支援装置１を有している。支援装置１は、メッシュデータベース１３１を記憶した記憶装置１３と、制御部１１とを有している。メッシュデータベース１３１は、地理的領域を格子状の単位で区分したメッシュデータと、それぞれのメッシュに関連付けられた各種データ（人口統計、産業分類、施設情報、利用者属性等）とを体系的に格納したデータ集合体である。メッシュデータベース１３１は、制御部１１による自然言語処理およびデータ処理コード生成の対象となるデータの供給源として機能する。

記憶装置１３は、メッシュデータベース１３１を記憶するためのストレージ装置であり、制御部１１と接続された状態で動作する。記憶装置１３は、ＨＤＤ、ＳＳＤで構成されていてもよいし、外部ネットワーク経由でアクセス可能な記憶媒体で構成されていてもよい。記憶装置１３は、アクセス権限の制御や暗号化機構を備えることで、メッシュデータの安全な管理と運用が可能であることが好ましい。

（メッシュデータ処理支援システムＳ：支援装置１：制御部１１）
制御部１１は、自然言語入力を用いたメッシュデータ処理を実行する。具体的には、制御部１１は、表示提供部１１１と、入力取得部１１２と、代用データ生成指令部１１３と、コード生成指令部１１４と、実行結果生成部１１９と、処理対象指定部１１８と、メッシュデータ取得部１２１とを備えている。

表示提供部１１１は、支援装置１において生成された各種出力情報を、利用者６が視覚的に把握・操作可能な形式で端末２に提供するための出力制御機能を有している。具体的には、表示提供部１１１は、実行結果生成部１１９によって得られたデータ処理の結果、コード生成指令部１１４により生成されたプログラムコード、処理時間予測部１１５が出力した待機時間の見積り、コンテンツ選択部１１６による補助情報（チュートリアル、広告、操作ガイド等）を統合し、タイミングや重要度に応じて適切な表示レイアウトに整形した上で端末２へ送信する処理を実行する。

また、表示提供部１１１は、表示対象のデータ形式や内容に応じて、表形式、グラフ形式、テキスト形式、コードビュー等の複数の表示モードを切り替える制御機能を備えている。これにより、表示提供部１１１は、利用者６が自然言語によって与えた入力と、それに対応する出力結果とを並列的に表示し、因果関係を直感的に確認できるインタフェース設計が可能となっている。

入力取得部１１２は、利用者６が自然言語で入力した処理指示を受信し、後続の処理系統へと適切に引き渡す処理を実行する。入力は、例えば「年齢と地域ごとにクロス集計を行ってください」「指定範囲のメッシュデータを統計処理してください」のような分析対象や処理手法を指定する自然言語の命令文である。入力取得部１１２は、文構造や文脈を考慮しながら、代用データ生成指令部１１３やコード生成指令部１１４において適切なプロンプト生成がなされるように処理する。

また、入力取得部１１２は、単一の命令だけでなく、複数の連続的な入力や段階的な入力補足にも対応可能である。これにより、入力セッション全体の整合性を保持しつつ、対話的な操作フローを実現することが可能になっている。さらに、入力取得部１１２は、取得した入力に対するリアルタイムなフィードバックや、曖昧な表現に対する確認応答処理も実行可能にされている。

代用データ生成指令部１１３は、利用者６により指定された本番データ（本番メッシュデータ）の構造に整合する形式を有する代用データを生成するように、言語モデルに対して適切な指令を行う処理機能を有している。具体的には、代用データ生成指令部１１３は、利用者６が保有する本番データのデータ構造、すなわち、フィールド名、データ型、データ数、階層構造、地理的対応関係等の形式情報を解析し、同一または類似の構造を持つ代用データを生成させるためのプロンプトを言語モデルに送信する。この際、代用データには、本番データの機密性を保ったまま、コード生成処理や動作検証処理を安全に行うために、本番データとは異なる匿名化データ、ランダムデータ、または意味を持たないダミーデータが用いられる。したがって、代用データ生成指令部１１３は、単なるテンプレートの出力ではなく、処理対象となる本番データと構造的に整合性のある代用データを導出する処理を実行する。

さらに、代用データ生成指令部１１３は、言語モデルの種類や応答特性に応じてプロンプトの記述形式や内容を調整する機能を備えている。これにより、代用データ生成指令部１１３は、異なる言語モデル環境下においても安定した代用データの生成を実現する。

コード生成指令部１１４は、代用データに対して、指定されたデータ処理を施すプログラムコードの生成を言語モデルに指令する処理を実行する。ここで、「指定されたデータ処理を施すプログラムコード」は、利用者６によって自然言語等で指定された処理内容に基づき、特定のデータ（代用データ）に対して所望の演算、集計、変換、可視化等を実行する機能を有するコードを意味する。「指定されたデータ処理」とは、例えば、統計量の算出、条件に基づくフィルタ処理、クロス集計表の生成、グラフ描画のためのデータ整形処理等を含み得る。プログラムコードは、言語モデルによって自動生成されるものであり、その構造は、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、Ｐｙｔｈｏｎ等、利用者６が対象とするプラットフォームやアプリケーションに適合する言語形式で記述される。本実施形態においては、このコードが代用データに対して正しく機能するかをテストすることにより、後に本番データへ置換して実行した際の信頼性を担保できる構成としている。これにより、「指定されたデータ処理を施すプログラムコード」は、自然言語入力に対して動的に生成される、目的処理に特化したコード断片またはスクリプトとなる。

例えば、図２の概念図で示すように、制御部１１は、利用者６の自然言語入力に基づいて生成された複数のプログラムコードを、個別のアプリケーション（アプリ１～アプリ４）としてプラットフォーム５１上に展開する構成を有している。プラットフォーム５１は、利用者６によって自然言語で生成されたアプリケーションコード（アプリ１～アプリ４）を受け入れ、個別のアプリとして実行可能にする。具体的には、プラットフォーム５１は、アプリケーションコードを実際に動作させる物理的・論理的な実行環境であり、利用者６が生成した複数のアプリを同時に配置・運用可能な仮想化環境を提供する。例えば、図３において、更新後アプリ（コード）８６は、ＡＩコーディングアシスタントＡＰＩ８４と連携して生成され、プラットフォーム５１上に実装・展開されることになる。これらのアプリケーションは、代用データまたは本番データに対する指定されたデータ処理（統計処理、整形、可視化等）を実行するものであり、利用者６は用途に応じてこれらを選択・実行することで、自然言語による柔軟なデータ操作を実現できる。

実行結果生成部１１９は、プログラムコードの実行結果を生成する処理を実行する。処理対象指定部１１８は、代用データ及びメッシュデータを含む群から、利用者６に指定された処理対象データを、実行結果生成部１１９におけるプログラムコードの実行対象のデータとして指定する処理を実行する。メッシュデータ取得部１２１は、利用者６に指定されたメッシュデータを取得する処理を実行する。

詳細に説明すると、実行結果生成部１１９は、処理対象として指定されたデータに対して、予め生成されたプログラムコードを実行し、出力結果を生成する処理を実行する。すなわち、実行結果生成部１１９は、利用者６が指定した自然言語の意図に従って生成されたコードが、所望の処理を正しく実行できるかを検証する目的で動作する。特に、代用データを用いたテスト実行や、本番のメッシュデータを用いた本実行に対応しており、どちらの場合にも、正確な処理結果をリアルタイムに提供することができる。実行結果生成部１１９で生成された出力は、結果表示や可視化処理、または再編集のための入力として後続処理に提供される。

処理対象指定部１１８は、実行結果生成部１１９がプログラムコードを実行する際に参照するデータを選択・指定する処理を実行する。具体的には、代用データおよびメッシュデータを含むデータ群の中から、利用者６の指示に基づいて、どのデータを実行対象とするかを明示的に指定する処理を実行する。これにより、利用者６は初期段階において代用データを用いてテストを行い、動作の妥当性を確認した後、処理対象を本番データに切り替えて実処理を行うといった柔軟な操作が可能となる。処理対象指定部１１８は、ユーザインタフェースとの連携によって直感的な操作性を提供しつつ、実行環境に対して正確なデータ参照を行うことを可能にする。

メッシュデータ取得部１２１は、利用者６により指定されたメッシュデータを、記憶装置１３または外部データベースから取得する処理を実行する。具体的には、メッシュデータ取得部１２１は、制御部１１に接続されたメッシュデータベースや外部ＡＰＩを通じて、対象とする地理領域に対応するメッシュデータを読み出し、処理対象データとして提供する。取得されるメッシュデータは、代用データの生成元となる他、最終的な本処理における演算対象ともなる。メッシュデータ取得部１２１は、利用者６の権限や処理対象領域に基づくアクセス制御を実行する機能を備えてもよいし、不正アクセスの防止や機密性の確保といったセキュリティ機能を備えてもよい。

以上のように、支援装置１は、利用者６に指定されたメッシュデータとデータ構造において共通する代用データの生成を言語モデルに指令する代用データ生成指令部１１３と、代用データに対して、指定されたデータ処理を施すプログラムコードの生成を言語モデルに指令するコード生成指令部１１４と、プログラムコードの実行結果を生成する実行結果生成部１１９と、代用データ及びメッシュデータを含む群から、利用者６に指定された処理対象データを、実行結果生成部１１９におけるプログラムコードの実行対象のデータとして指定する処理対象指定部１１８と、利用者６に指定されたメッシュデータを取得するメッシュデータ取得部１２１とを備えた制御部１１を有している。

これにより、支援装置１は、利用者６のメッシュデータを外部に漏えいさせることなく、このメッシュデータに対応する処理を実現するプログラムコードを、自然言語入力に基づいて効率的に生成することが可能となる。代用データ生成指令部１１３は、利用者６に指定されたメッシュデータとデータ構造において共通する代用データを言語モデルに生成させることで、機密性の高い本番データを直接使用することなく、構造的互換性を保った処理対象を得ることを可能にする。コード生成指令部１１４は、代用データを処理対象として指定された処理内容に応じたプログラムコードの生成を言語モデルに指令し、自然言語入力に基づいて目的処理に対応するコードを自動的に得る。このコードは、実行結果生成部１１９により、代用データに対する処理結果の生成に使用される。この結果、コードが実際のメッシュデータにも適用可能であるかを検証するテスト環境が整えられる。

さらに、処理対象指定部１１８は、代用データとメッシュデータのいずれかを、プログラムコードの実行対象として柔軟に指定可能とし、テストと実処理との切替えを利用者６の操作で容易に実現する。また、メッシュデータ取得部１２１は、最終的に実行対象となる本番メッシュデータを取得し、テストが完了したプログラムコードによる本処理の実行を可能とする。このような構成により、支援装置１は、利用者６の自然言語による処理指示に対して、秘匿性を保ちながらコード生成と実行結果の取得とを自動化し、メッシュデータを用いたデータ処理の利便性と安全性の両立を図ることができる。この結果、分散メッシュデータプラットフォームにおけるサービスの信頼性と利便性を両立させることができる。

なお、コード生成指令部１１４は、言語モデルの種類に応じて適合する固定プロンプトと、利用者６から与えられたデータ処理の内容を示す処理内容情報とを組み合わせたプロンプトを生成し、このプロンプトを言語モデルに入力する処理を実行可能であることが好ましい。このような構成とすることで、異なる言語モデルごとに最適化された出力を得ることが可能となり、生成されるプログラムコードの安定性と処理の的確性を高めることができる。

固定プロンプトは、特定のモデルにおいて有効に機能するテンプレート的な入力構文や前置き文で構成されている。これにより、言語モデルは入力指示の解釈精度を向上させ、出力の一貫性を保つことができる。一方、処理内容情報は、例えば、「平均値の算出」や「属性別クロス集計」等の具体的なデータ処理要求を自然言語で表現したものであり、ユーザインタフェースから取得される入力文または選択操作に基づいて動的に生成される。

コード生成指令部１１４は、これら二つの情報を統合したプロンプトを形成し、適切な言語モデルに対して送信することにより、処理目的に合致したプログラムコードを効率的に得ることができる。これにより、言語モデルごとの性能特性の違いによる出力品質のばらつきを抑制するとともに、汎用性の高いシステム運用を実現可能にする。

詳細に説明すると、図３に示すように、コード生成指令部１１４は、利用者６からの自然言語による操作指示を受け取り、これを指示プロンプト８１として生成する処理を実行する。同時に、言語モデルの種類に応じて選択された固定プロンプト（安定化用）８２を適用する。固定プロンプト８２は、特定のモデルに対して出力安定性や一貫性を高めるためのテンプレート構文を含み、過去の評価結果や処理対象に応じて事前に整備されたものである。

ここで、指示プロンプト８１とは、自然言語で記述された操作指示であり、利用者６が意図するデータ処理内容を生成ＡＩに対して明示的に伝えるためのものである。例えば、表データを作成する際には、「氏名、年齢、居住住所、居住地メッシュコードからなる３列のテーブルを挿入してください。５名分のサンプルデータを作成してください。」といったプロンプトが使用される。このプロンプトは、データ生成において最小限の構造と内容を具体的に示し、生成ＡＩに対して明確な出力を促す役割を果たす。

また、集計処理における代表的なプロンプトとしては、「年齢と居住地メッシュコードに対するクロス集計を行い、テーブルを挿入してください。」というものがある。これにより、生成されるテーブルは、対象属性間の相関関係を視覚的に確認できるように整理された形式で提示される。さらに、統計処理に関連する指示としては、「年齢と居住地メッシュコードに対するクロス集計に対して、独立性の検定を実行し、ｐ値を枠で囲んで出力して挿入してください。」といった高度な分析要求が可能であり、分析対象データに対して検定結果を付加する指示を与えることができる。

可視化に関しては、棒グラフや折れ線グラフ、地図上の描画に関するプロンプトが複数存在する。例えば、「氏名毎に年齢の値を棒グラフで示して挿入してください。」というプロンプトでは、カテゴリごとの比較が可能な視覚表現が指示される。また、「氏名ごとに年齢の値を折れ線グラフに示して挿入してください。」というプロンプトは、時間的または系列的な傾向の視覚化を目的とする。さらに、「地図を挿入してください。」というプロンプトに続き、「地図上に居住地メッシュコードに対応する矩形領域を赤枠で囲み描画を追加してください。」という指示を付与することで、空間的な情報の可視化を強化することができる。

これらのプロンプト群は、データの生成、集計、分析、可視化といった一連の情報処理における操作を、すべて自然言語で完結させることを可能にするものであり、利用者６の専門知識やプログラミングスキルの有無にかかわらず、直感的に高度なデータ処理を実行できる環境を実現する。

コード生成指令部１１４は、指示プロンプト８１と固定プロンプト８２、さらに必要に応じて編集済みの既存アプリケーションコード８３（「アプリ（コード）」）を統合して、ＡＩコーディングアシスタントＡＰＩ８４に入力される複合プロンプトを形成する。この複合プロンプトは、目的の処理内容を具体的かつ高精度に伝達する構文として機能し、自然言語の曖昧さを補正しながら出力コードの品質を高めるものとなる。

このようにして形成された複合プロンプトは、ＡＩコーディングアシスタントＡＰＩ８４に送信され、クラウド上の生成ＡＩ８５により新たなアプリケーションコードが生成される。生成されたコードは、更新後アプリ（コード）８６として出力され、利用者６は、その動作状態を確認し、評価モジュール８７において意図通りの処理が実現されているかを検証する。評価結果に基づいて、再度プロンプトの修正やコードの再生成が行われることで、逐次的にアプリケーションの最適化が行われる。

本構成により、コード生成指令部１１４は、言語モデルとの最適な連携を実現しつつ、動的なデータ処理要求への対応能力とコード品質の安定性を両立させる。特に、言語モデルごとに異なる応答特性を考慮したプロンプト設計により、生成結果のばらつきを抑制し、汎用性の高いコード自動生成環境を提供することが可能となる。

（メッシュデータ処理支援システムＳ：支援装置１：編集手段提供部１２０）
また、制御部１１は、図１に示すように、代用データを処理対象とするプログラムコードの実行結果及びプログラムコードを編集するためのユーザインタフェースを提供する編集手段提供部１２０を備えている。

編集手段提供部１２０は、代用データを処理対象とするプログラムコードの編集及びその実行結果の確認を、利用者６にとって直感的かつ視覚的に行えるよう支援するユーザインタフェースを提供する処理を実行する。このユーザインタフェースは、利用者６による自然言語入力や選択操作を通じて、生成されたプログラムコードの内容を逐次確認・編集できるように設計されている。例えば、ユーザインタフェースは、自然言語による修正指示の入力欄、コードの構造表示領域、処理結果の可視化エリア等を含んでいる。

また、編集手段提供部１２０は、言語モデルにより自動生成されたプログラムコードに対して、必要に応じて構文の変更、処理対象の追加・削除、条件式の調整等を行う際の作業効率を高めるようになっている。また、編集手段提供部１２０は、編集後のコードに対する再実行や結果の即時の反映を可能とする機能を備えている。これにより、利用者６は逐次的な確認と修正を重ねながら、目的に適合したコードへと仕上げることができる。さらに、編集手段提供部１２０は、複数のコード候補やプロンプトの提案、変更履歴の提示、エラー箇所の視覚的ハイライト等の支援機能を組み込むことも可能である。これにより、プログラミングの専門知識を有しない利用者６にとっても、容易にコードの調整・最適化が実現される。

（メッシュデータ処理支援システムＳ：支援装置１：処理時間予測部１１５）
また、制御部１１は、代用データ生成指令部１１３又はコード生成指令部１１４に係る生成の処理時間を、言語モデルに入力されるプロンプトのトークン数に基づいて予測する処理時間予測部１１５を備えている。ここで、「トークン数」とは、言語モデルが入力を解釈する際の単位であり、プロンプト全体を構成する単語、記号、構文要素等の数に相当する。処理時間予測部１１５は、過去の生成実績やモデル固有の応答傾向に基づく統計的分析を行い、入力プロンプトのトークン数と処理に要した時間との間の相関を利用して、将来的な処理時間を高精度に予測する予測モデルを構築することができる。

この構成により、支援装置１は、利用者６が自然言語指示を入力した際に、指示に基づくコード生成または代用データ生成に要する処理時間を事前に提示することが可能となる。これにより、利用者６は処理完了までの待機時間を把握でき、操作ストレスの軽減や作業計画の調整が可能になるとともに、長時間を要するプロンプトに対しては修正を加える等の判断を事前に行うことができる。さらに、処理時間予測部１１５によって得られる予測情報は、システム内のリソース管理や複数ユーザによる生成要求のスケジューリングにも応用可能であり、生成リクエストが集中する状況下においても全体の処理効率と応答性を維持することができる。

具体的に説明すると、図４は、ＡＩコーディングアシスタントに対して送信されるプロンプトのトークン数と、そのプロンプトに対する応答生成までの予想待ち時間との関係を視覚的に示した説明図である。図中においては、各矩形ブロックが送信されたプロンプトのトークン数を示しており、それぞれに対応する予想待ち時間が右側に併記されている。例えば、最初のブロックでは、トークン数が「４００」であり、このプロンプトに対する応答生成には約１０秒が見込まれている。次に、トークン数「２５００」のプロンプトでは、待ち時間が２５秒と予測されている。続く「３４３５」トークンでは３０秒、そして「２４２２」トークンでは３４秒の待機時間が示されている。支援装置１においては、このようなトークン数に基づく処理時間の予測を活用し、待機中に表示すべきコンテンツの選択（広告・進行状況の可視化等）や、複数の利用者６間の実行順管理を動的に最適化するための指標として用いることができる。

（メッシュデータ処理支援システムＳ：支援装置１：コンテンツ選択部１１６）
さらに、制御部１１は、処理時間予測部１１５における処理時間の予測結果に基づいて、生成処理が完了するまでの待機時間中に表示するコンテンツを選択するコンテンツ選択部１１６を備えている。具体的には、制御部１１が言語モデルに対してプロンプトを入力し、代用データやプログラムコードの生成を待機している間に、利用者６に対して最適な情報・視覚素材・広告等を提示するための制御処理を行う。

この構成により、利用者６が生成処理の応答を待っている間の無為な待機状態を、情報提供や価値ある体験に転換することが可能となる。例えば、処理時間が数秒程度であると予測された場合には操作ガイドやヒント等の短時間で閲覧可能な補助情報を表示し、数十秒以上の処理時間が見込まれる場合には動画広告やチュートリアル、類似事例の紹介といった比較的長尺のコンテンツを提示することができる。これにより、コンテンツ選択部１１６は、表示コンテンツの内容に応じて広告収益や関連機能への誘導を実現することが可能となる。

（メッシュデータ処理支援システムＳ：支援装置１：生成処理管理部１１７）
さらに、制御部１１は、処理時間の予測結果に基づいて、複数の利用者６に関する言語モデルを用いた生成処理の実行順を管理する生成処理管理部１１７を備えている。即ち、生成処理管理部１１７は、処理時間予測部１１５によって得られた各生成処理に要する予測時間に基づいて、複数の利用者６からの生成要求について、言語モデルを用いた生成処理の実行順を適切に管理する機能を有している。生成処理管理部１１７は、各プロンプトのトークン数や処理内容の特性、予測された待機時間を比較・評価し、サーバ負荷や応答性を考慮したスケジューリングアルゴリズムを適用することで、処理の順序や優先度を決定する。

この構成により、支援装置１は、利用者６が同時に複数存在する環境下においても、生成処理の衝突やボトルネックを回避しつつ、効率的に応答を返すことが可能となる。例えば、短時間で応答可能な要求を優先的に処理することで全体の処理回転数を高めたり、緊急性や課金プランに応じて処理順を柔軟に調整することにより、システム全体の公平性および収益性の向上を実現することができる。

また、生成処理管理部１１７は、利用者６ごとの要求ログや処理履歴を参照しながら、処理の偏りや集中を避ける形でリソースを最適配分することが可能である。これにより、支援装置１は、生成ＡＩの活用が集中するピーク時においても安定した応答性能を維持することができる。

（メッシュデータ処理支援システムＳ：支援装置１：通信部１４）
以上のように構成された制御部１１を備えた支援装置１は、通信部１４を有している。通信部１４は、支援装置１と外部装置との間でデータの送受信を行うための通信機能を有している。具体的には、通信部１４は、インターネット４を介して端末２およびサーバ３とデータ通信可能に接続されている。通信部１４は、ＨＴＴＰやＨＴＴＰＳ等の標準的な通信プロトコルに対応しており、自然言語による入力指示、処理結果の通知、ユーザインタフェースの更新情報、プロンプトや生成コードの送受信等、多様なデータ形式に対応した通信を実現する。

また、通信部１４は、複数の利用者６が同時にアクセス可能なクラウド型構成にも適応可能であり、利用者６ごとの通信セッション管理や、セキュアな暗号通信経路の確立を含むセキュリティ機能も備えている。これにより、通信部１４は、端末２に接続された利用者６に対して、支援装置１による処理状況や応答結果をリアルタイムに返却し、さらにサーバ３を介したシステム管理者とのデータ同期やログ収集、機能更新等のサーバ連携処理も安定して実行することを可能にしている。

（メッシュデータ処理支援システムＳ：支援装置１：端末２）
通信部１４は、支援装置１を、インターネット４を介して端末２及びサーバ３にデータ通信可能にしている。端末２は、利用者６が支援装置１とインターネット４を介して接続し、自然言語による入力や処理結果の確認、プログラムコードの編集操作等を行うためのユーザインタフェース機器である。端末２は、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等を含む一般的な情報処理端末で構成されており、ウェブブラウザや専用アプリケーションを介して支援装置１の通信部１４とデータ通信を行う。利用者６は、端末２を用いて支援装置１に対して自然言語形式で処理指示を送信し、この指示に基づいて生成された代用データやプログラムコードの内容を確認し、必要に応じて修正・再実行の操作を行うことができる。また、端末２は、支援装置１から返却される処理時間の予測情報、実行結果、エラー通知、編集支援情報等をリアルタイムで受信・表示する機能を有している。

（メッシュデータ処理支援システムＳ：支援装置１：サーバ３）
サーバ３は、支援装置１とインターネット４を介して接続され、生成ＡＩや関連する外部サービスをホスティングする計算資源として機能する装置である。具体的には、ＣｈａｔＧＰＴ等の大規模言語モデルを搭載した生成ＡＩが稼働するクラウドサーバや、それに付随するプロンプト処理管理機構、ログ解析エンジン、ユーザ管理システム等が実装されたサーバ群が該当する。

支援装置１におけるコード生成指令部１１４や代用データ生成指令部１１３が、言語モデルに基づくデータ生成処理を必要とする際、この処理は通信部１４を介してサーバ３に送信され、生成ＡＩによって対応する応答が生成される。応答された出力は、プログラムコードや代用データ、あるいは中間結果として支援装置１に返送され、最終的な処理結果やユーザインタフェースに反映される。また、サーバ３は、生成ＡＩによる処理に加えて、システム全体のバージョン管理、アップデート配信、アクセスログの収集・分析、障害監視等の運用管理機能を有することが好ましい。即ち、サーバ３は、自然言語処理・コード生成・データ保守管理等を支える外部処理ノードであり、支援装置１との協調により、高度かつ柔軟なメッシュデータ処理支援サービスを実現可能にしている。

（メッシュデータ処理支援システムＳ：分散メッシュサーバ）
支援装置１は、メッシュデータの大規模な処理を効率化するために、複数のサーバ装置によって構成される分散型のメッシュデータ処理システム、即ち、分散メッシュデータサーバとして実装されることが好ましい。この構成により、膨大な数のメッシュデータに対して高い並列処理性能を発揮し、データ処理全体の応答速度とスループットを大幅に向上させることができる。

具体的には、メッシュごとの処理計算を複数のサーバに分散させ、それぞれのサーバで独立に並列処理を行う構成が採用される。この際、処理対象の分割には、ハッシュ関数を用いたハッシュ分割方式や、データの範囲を基にしたレンジ分割方式等、既存の分散計算技術を適用することが可能である。例えば、各サーバが特定の地理領域（地域）に対応するように構成された場合には、メッシュデータを地域単位で分割し、各サーバに対して処理を割り当てる方式が有効である。

また、本構成においては、複数の利用者６が同時にシステムを利用することを前提としており、それぞれの利用者６のデータが他の利用者６に漏えいすることのないよう、アクセス管理と通信のセキュリティ確保が不可欠である。このため、分散メッシュデータサーバは、利用者６ごとに認証されたログイン処理とアクセス制御機構を備え、適切なデータ管理を行うことが望ましい。さらに、サーバ間でデータを送受信する際には、共通鍵暗号方式や公開鍵暗号方式等の通信暗号化技術を用いることで、ネットワーク上の通信内容が第三者に漏えいするリスクを抑えることができる。

このように、支援装置１を分散処理可能なメッシュデータサーバとして構成することで、処理性能とスケーラビリティを確保しつつ、データの安全性とプライバシー保護の両立を実現できる構成となる。特に、大規模な地域統計や地理情報のリアルタイム処理を前提とする応用において有効である。

（メッシュデータ処理支援システムＳ：データ処理結果の匿名化）
支援装置１は、生成されたデータ処理結果を匿名化された形式で出力するよう構成されてもよい。このようにすることで、処理結果を第三者が閲覧する場合でも、個人情報が漏えいするリスクを低減することができる。例えば、メッシュデータに基づいて処理された情報から、特定の住所が外部に推定されてしまうことを防ぐ必要がある場合がある。これに対して、支援装置１は、所定の「ｋ－匿名性」の基準に基づいてメッシュの粒度を制御する処理を行うことができる。ｋ－匿名性とは、ある区画（メッシュ）内に少なくともｋ件のデータ（例：住所）が存在することで、特定の１件を識別できない状態を意味する。

具体的には、あるメッシュに含まれる住所がｋ件未満である場合、支援装置１はそのメッシュを、より広い範囲を含む上位メッシュに統合する処理を行う。この結果として、すべてのメッシュが少なくともｋ件以上の住所を含むようになる。これにより、処理結果を閲覧する者は「このメッシュにはｋ件以上の住所が含まれている」ということを知ることはできるが、その中のどれが対象となる住所であるかを特定することは困難となり、匿名性が確保される。このような匿名化処理は、メッシュデータに基づいた地理情報の可視化や分析を行う際に、個人情報の保護と情報活用のバランスを保つために有効な手段である。

（メッシュデータ処理支援システムＳ：全体構成・動作概要）
以上のように構成された支援装置１を含むメッシュデータ処理支援システムＳの全体構成および動作概要について、図５を参照しながら説明する。

図５は、メッシュデータ処理支援システムＳの全体的な構成を示したものであり、データ収集からアプリケーション提供に至るまでの処理フローを体系的に表している。本システムは、複数の階層構造を有しており、最下層にある計算機資源７４に、上位層の処理群が機能的に連携する構成となっている。

最下層には、計算機資源７４が位置付けられており、ＣＰＵ、ＧＰＵ、メモリ、ストレージ等の物理的な計算・記憶装置が含まれている。この計算機資源７４の上位には、「プラットフォーム、ミドルウェア、ＤＢサーバ、ファイルサーバ」の構成要素７３が実装され、基盤ソフトウェアの層として動作環境の統合管理を行っている。構成要素７３の上位層には、データ、ＡＰＩの構成要素７２、データレーク７８が設けられており、大量のメッシュデータや関連情報が蓄積される。データレーク７８には、外部のクローラ７９から自動取得された情報が流入するほか、アプリケーション層７１からのデータ書き込みも受け入れる構成となっている。データへのアクセスは、ＷｅｂＡＰＩ７７を介して行われ、統一的なプロトコルに基づく高効率なデータ通信が可能である。

データレーク７８の上位層には、アプリ７５およびアプリ開発アプリ７６が配置されており、これらはＷｅｂＡＰＩ７７と連携して、メッシュデータの取得・加工・分析等の機能を提供する。アプリ開発アプリ７６は、アプリケーション開発者（利用者６）向けに提供されるツール群であり、統計処理や可視化、コード生成の自動化等の機能を備えている。

これらアプリ群の成果物は、アプリケーション層７１に統合され、最終的に利用者６に提供される。アプリケーション層７１では、データ処理のＵＩ／ＵＸ、操作支援機能、自然言語入力によるコード生成支援機能等が統合され、利用者６は自身の端末を通じて操作することができる。また、アプリ開発者も同様に、開発支援アプリを用いて新規機能やユーザインタフェースの実装を行い、アプリケーション群を拡充することが可能である。

以上のように、図５は、クローラ７９によるデータ収集からアプリケーションを通じた利用者６へのサービス提供に至るまでの、複数階層にまたがるメッシュデータ処理支援システムＳの処理フローを視覚的に表現している。これに対し、図１は、図５のメッシュデータ処理支援システムＳの中核に位置付けられる支援装置１の内部構成を詳細に示した図である。具体的には、支援装置１は、図５のデータレーク７８やＷｅｂＡＰＩ７７と連携して動作するアプリケーション層７１を実行可能な制御部１１を有している。制御部１１は、自然言語入力に基づいてデータ処理コードの自動生成や実行、出力管理等を行う各種モジュールを備えている。

例えば、利用者６が端末２から自然言語で処理指示を送信すると、その入力は入力取得部１１２で受信され、代用データ生成指令部１１３やコード生成指令部１１４により、言語モデル（サーバ３に実装される生成ＡＩ）に対するプロンプトが生成される。得られたプログラムコードは、処理対象指定部１１８により、代用データまたは本番データに対して実行されるように制御され、実行結果生成部１１９において処理が実行される。その出力結果は、表示提供部１１１により端末２の利用者６へ返却される。この一連の処理において、メッシュデータの取得はメッシュデータ取得部１２１に対応し、メッシュデータの記憶先は記憶装置１３およびメッシュデータベース１３１に対応し、データレーク７８内のメッシュデータと連携する。

さらに、処理時間予測部１１５、コンテンツ選択部１１６、生成処理管理部１１７等の構成要素は、ＷｅｂＡＰＩ７７を通じて外部サービスと連携し、処理負荷の見積り、待機中の広告表示、複数の利用者６に係る要求順序の最適化等を行う高度な処理支援機能を実現している。

（メッシュデータ処理支援プログラム）
制御部１１における各部１１１～１２１は、ハードウェア及びソフトウェアの何れで構成されていてもよい。各部１１１～１２１がソフトウェアにより構成されている場合は、制御部１１であるコンピュータに、利用者６のメッシュデータと同様の構造を持つ代用データを言語モデルに生成させ、これを基にプログラムコードを生成及びテストするメッシュデータ処理支援プログラムを実行させるようになっている。

詳細に説明すると、図６及び図７に示すように、メッシュデータ処理支援プログラムは、利用者６の自然言語による入力指示を受信し、適切な内部処理に渡す入力取得処理（Ｓ１）と、実行対象データとして、代用データと本番メッシュデータのいずれかを利用者６の操作に応じて指定する処理対象指定処理（Ｓ２）と、利用者６が指定した地理領域の本番メッシュデータを記憶装置１３または外部ＤＢから取得し、処理対象として提供するメッシュデータ取得処理（Ｓ３）と、利用者６が指定した本番メッシュデータと構造的に整合する代用データの生成を、言語モデルに指令する代用データ生成指令処理（Ｓ４）と、利用者６が自然言語で指定したデータ処理内容に基づき、代用データに適用可能なプログラムコードを言語モデルにより生成させるコード生成指令処理（Ｓ５）と、プログラムコードの内容、処理対象（代用データまたはメッシュデータ）に応じて、適切なコード実行結果を出力する実行結果生成処理（Ｓ６）と、言語モデルに入力されるプロンプトのトークン数を基に、処理（コード生成・代用データ生成）に要する時間を予測する処理時間予測処理（Ｓ７）と、予測された待機時間に応じて、利用者６に表示するコンテンツ（ヒント、動画、広告等）を選択し提示するコンテンツ選択処理（Ｓ８）と、複数の利用者６からの生成リクエストに対して、待機時間・サーバ負荷等に基づいて実行順を調整する生成処理管理処理（Ｓ９）と、生成されたプログラムコードとその実行結果を可視的・直感的に編集・確認可能なユーザインタフェースを提供する編集手段提供処理（Ｓ１０）と、生成されたコード、実行結果、待機時間、補助情報等を端末２に返却・表示する表示提供処理（Ｓ１１）とを処理ステップとして有し、制御部１１のコンピュータに実行させるようになっている。

なお、以上のように構成されたメッシュデータ処理支援プログラムは、ＣＤＲＯＭやＵＳＢメモリ等の記録媒体に記録された状態で配布されてもよいし、インターネット等の双方向やテレビ放送等の一方向の通信網や通信回線を介して配布されてもよい。

メッシュデータ処理支援プログラムを詳細に説明すると、入力取得処理（Ｓ１）は、メッシュデータ処理支援プログラムの開始直後において実行され、利用者６から入力された自然言語による指示や処理要求、あるいはＧＵＩ等により選択された操作情報を取得する機能を有している。本処理においては、端末２を介して支援装置１に接続された利用者６が、処理対象とするデータの範囲、目的、出力形式、統計処理の種別、可視化要件等を自然言語形式または定型入力により指定することができる。入力取得処理（Ｓ１）は、これらの利用者６による入力を適切に解釈可能な内部形式に変換するとともに、後続処理に引き継ぐための構造化情報として整理する。例えば、「年齢と地域に基づくクロス集計表を作成したい」という指示が与えられた場合、クロス集計処理に関する指示として認識し、代用データの生成やコード生成処理への前処理情報として保存する。

処理対象指定処理（Ｓ２）は、利用者６の操作または指定入力に基づいて、代用データと本番データのいずれかを処理対象として選択する機能を担っている。代用データは、機密性の高い本番データの漏えいを防ぐ目的で構造的に整合する形式で生成された仮想的なデータであり、初期段階のコードテストや確認用途に用いられる。一方、本番データは、実際の地理領域に基づく現実的データであり、最終的な処理出力の対象となるものである。処理対象指定処理（Ｓ２）では、利用者６が編集インタフェースまたはコマンド選択により、現在の目的に応じて「テストモード（代用データ）」「本実行モード（本番データ）」を選択できるように構成されている。以後のコード生成や実行処理は、ここで選定された対象データを基に行われる。これにより、利用者６は開発フェーズにおいて安全にテストを行い、処理ロジックに問題がないことを確認した上で、信頼性を確保しつつ本番処理へと円滑に移行できる。

メッシュデータ取得処理（Ｓ３）は、メッシュデータ処理支援プログラムにおいて、利用者６が処理対象として指定した地理領域に対応する本番データを取得し、後続処理に提供する処理である。本処理は、利用者６がインタフェース上で指定したエリア情報、座標範囲、またはメッシュコードに基づいて、必要なメッシュデータを記憶装置１３に格納されたメッシュデータベース１３１から検索・抽出するか、あるいは外部の地理情報データベースやＡＰＩサービスを通じて取得する機能を備えている。

取得される本番データは、指定された処理内容に適合する構造と精度を備えたものであり、通常、一次メッシュ（約８０ｋｍ）から拡張１ｍメッシュに至るまでの各種メッシュ粒度に対応している。本処理では、例えば、災害対策、都市計画、移動解析といった用途に応じて最適な粒度のメッシュが選択され、選択された範囲に該当する属性情報（人口、交通、施設情報等）を含む構造化データが抽出される。

さらに、メッシュデータ取得処理（Ｓ３）は、アクセス権限の認証やログ記録といったセキュリティ制御を伴い、正当な利用者６のみがデータにアクセスできるように構成されている。また、取得されたデータは、処理対象指定処理（Ｓ２）によって設定された実行モードに応じて、代用データの生成元または本番実行対象として、後続の代用データ生成指令処理（Ｓ４）やコード生成指令処理（Ｓ５）に渡される。

代用データ生成指令処理（Ｓ４）は、利用者６が指定した本番データと構造的に整合する代用データを生成させるために、言語モデルに対して適切なプロンプトを形成し、その生成処理を指令する処理である。本処理においては、先ず、入力として与えられた本番データの構造的属性、即ち、データ項目名、型、フィールド数、レコード数、階層構造、フォーマット等を抽出・分析する。この構造情報は、セキュリティやプライバシーの観点から、本番データの具体的な値を開示せずに処理される。

次に、コード生成に用いる代用データが本番データと形式的に互換性を保つよう、構造情報を基にして自然言語で記述された生成指示がプロンプトとして整形される。例えば、「以下のような構造を持つダミーデータを１０件生成してください」という形式で、列名やデータ型、典型的な例値等を含む指示文が自動的に形成される。そして、このプロンプトは、サーバ３に実装された生成ＡＩ（言語モデル）に送信され、擬似的に生成された構造整合性のあるデータが出力される。

生成された代用データは、本番メッシュデータとは異なる内容を持ちながらも、その構造的整合性により、後続のコード生成指令処理（Ｓ５）において処理対象として適用可能な形式となっている。これにより、秘匿性を維持しながら、開発段階やテスト段階において十分な動作確認を行うことが可能となる。本処理によって得られた代用データは、処理対象指定処理（Ｓ２）によって本番データとの切り替え操作が可能であり、実行結果生成処理（Ｓ６）との連携によって、安全かつ効率的なコード動作検証環境を構築可能にする。

コード生成指令処理（Ｓ５）は、利用者６が自然言語で指定したデータ処理内容に基づいて、このデータ処理内容を実現するプログラムコードを、代用データに適用可能な形式で言語モデルにより自動生成させる処理である。本処理は、利用者６から入力された自然言語による処理指示（例えば、「居住地メッシュごとに年齢の平均値を算出してください」等）を解析し、その意図を的確に捉えた上で、対象データの構造に適合するコードを生成するよう設計されている。

具体的には、入力された自然言語指示を処理内容情報として抽出し、それに言語モデルの種類に応じて予め設定された固定プロンプトを組み合わせることにより、プロンプト全体が構築される。このプロンプトは、対象とする代用データの構造（カラム名、データ型、データ件数等）や処理内容（集計、整形、可視化、統計分析等）を反映した自然言語構文を含んでおり、生成ＡＩが適切に解釈可能な形式となっている。

形成されたプロンプトは、サーバ３に実装された言語モデルに送信され、そこで実行される自然言語処理アルゴリズムによって、指定された処理内容を実行可能なコード（たとえばＰｙｔｈｏｎ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、ＳＱＬ、エクセルマクロ等）として出力される。出力されるプログラムコードは、代用データに対して実行することを前提としており、コードの文法整合性と構造的整合性が保たれた状態で構成される。生成されたコードは、その後、実行結果生成処理（Ｓ６）によって動作検証が行われる。

このようなコード生成指令処理（Ｓ５）を介することで、利用者６は専門的なプログラミング知識を必要とすることなく、自然言語によって複雑なデータ処理を実現するコードを直感的に得ることができる。加えて、生成されたコードは、編集手段提供処理（Ｓ１０）によって視覚的・対話的に再編集が可能であり、システム全体として高い柔軟性と操作性を両立させることを可能にする。

実行結果生成処理（Ｓ６）は、コード生成指令処理（Ｓ５）において生成されたプログラムコードを、指定された処理対象データ（代用データまたは本番のメッシュデータ）に対して実行し、その出力結果を生成する処理である。本処理は、生成されたプログラムコードの動作を実際のデータ上で検証する工程に該当し、コードの妥当性や処理結果の正確性を確認することを可能にする。

本処理においては、まず処理対象指定処理（Ｓ２）によって特定されたデータ（代用データまたは本番データ）が、コードの実行対象として参照される。代用データを用いた場合には、情報漏えいリスクを伴わずにコードの構文的および機能的な妥当性を検証することが可能であり、事前検証・テストの段階において有効である。一方、本番データを用いた場合には、最終的な処理結果として、実運用に用いるデータに基づいた分析出力や可視化結果が得られる。

プログラムコードの実行は、制御部１１内に設けられた仮想実行環境またはサンドボックス環境において行われる構成とすることが好ましい。これにより、実行中のコードがシステム外部と不要に通信することを防ぎ、処理のセキュリティと一貫性が確保される。また、生成された出力は、数値データ、表形式データ、グラフ、地図描画、統計結果等、処理目的に応じた形式で提供される。さらに、実行結果生成処理（Ｓ６）は、コードが正しく動作しない場合には、エラー通知や修正候補を提示するためのフィードバック機構とも連携可能であり、編集手段提供処理（Ｓ１０）と連動して、利用者６による対話的な修正・再実行のサイクルを支援する。

処理時間予測処理（Ｓ７）は、代用データ生成指令処理（Ｓ４）、コード生成指令処理（Ｓ５）において言語モデルに入力されるプロンプトの内容、特にそのトークン数を基に、該当する生成処理に要する予想時間を予め算出する処理である。ここでいう「トークン数」とは、プロンプトを構成する単語、記号、構文要素等をモデルが認識可能な最小単位に分割したものであり、言語モデルの処理負荷を定量的に評価する指標として用いられる。

処理時間予測処理（Ｓ７）は、過去の処理実績において記録されたプロンプトのトークン数とそれに対応する生成処理時間との相関関係を分析し、統計的手法または機械学習モデルを用いて予測モデルを構築する。これにより、新たに入力されるプロンプトに対しても、そのトークン数から対応する処理時間を迅速かつ高精度に見積もることが可能となる。この予測処理により、支援装置１は、利用者６が自然言語で指示を入力した時点で、その指示に基づく処理が完了するまでに要する概算の待機時間を利用者６に提示できる構成となる。これにより、利用者６は処理の完了を待つ間の時間配分を事前に把握することができ、操作の効率性やユーザ体験の向上につながる。また、予測時間が長くなることが判明した場合には、利用者６が入力プロンプトの簡素化や修正を検討する等の判断を促す手がかりともなり得る。

さらに、処理時間予測処理（Ｓ７）の出力は、単なる表示情報としての利用にとどまらず、後続のコンテンツ選択処理（Ｓ８）や生成処理管理処理（Ｓ９）と連動する。これにより、ユーザインタフェースに表示する補助コンテンツの選定や、複数ユーザ間での処理スケジューリングの最適化にも寄与する。

コンテンツ選択処理（Ｓ８）は、処理時間予測処理（Ｓ７）により予測された待機時間に基づいて、利用者６に対して提示すべき適切なコンテンツを選択し、その表示を制御する処理である。本処理は、支援装置１が言語モデルに対してプロンプトを入力し、代用データやプログラムコードの生成を待機している間の時間を、利用者６にとって有益かつ快適な体験へと転換するようになっている。

具体的には、予測された待機時間が短時間（例えば数秒以内）である場合には、短い広告コンテンツの他、システムの操作ガイド、簡易なヒント、進捗バー等の短時間で把握可能な補助情報を提示する構成とする。一方、待機時間が比較的長時間（例えば十数秒以上）であると予測された場合には、動画形式のチュートリアル、関連機能の紹介、類似事例の提示、広告コンテンツ等、時間を活用した付加価値の高い情報を表示するように制御される。

このように、コンテンツ選択処理（Ｓ８）は、処理の応答性そのものを向上させるのではなく、待機状態の時間的損失を情報提供の機会として積極的に活用するものである。また、表示するコンテンツは利用者６の操作履歴や関心傾向、過去の待機行動に基づいてパーソナライズされることも可能であり、より高い満足度と利便性を実現できる。さらに、広告収益化や機能拡張への誘導等、支援装置１の運用戦略とも結びつけることができる。

生成処理管理処理（Ｓ９）は、複数の利用者６から同時に発生する生成リクエストに対して、それぞれの処理要求に要する予測時間、システム全体のサーバ負荷、リソース利用状況、利用者６の優先度等を総合的に考慮し、言語モデルを用いた処理の実行順序を動的に決定・最適化する処理である。本処理は、支援装置１における処理の公平性と効率性を維持し、利用者６に対して安定した応答時間を提供することを可能にする。

具体的には、処理時間予測処理（Ｓ７）によって得られた各リクエストに対する予測処理時間と、システム内部で管理される現在のＣＰＵ・ＧＰＵ等の稼働率、同時アクセス数、処理キューの長さといった実行環境の状態を照合し、スケジューリングアルゴリズムに基づいて優先度の高いリクエストから順次処理を割り当てていく。優先度の判断は、単に処理時間の短い順で行うことも可能であるが、優先の高い利用者６であるプレミアムユーザや緊急性の高い処理要求を優先する設定にも対応可能にしてもよい。

また、本処理は、実行順序の決定にとどまらず、過去の処理実績や利用者６別の平均応答時間、滞留時間の偏り等を考慮し、全体として不公平感のない負荷分散と処理資源の最適利用を達成するように制御される。さらに、生成処理管理処理（Ｓ９）は、利用者６への応答遅延が発生し得る場合に、その旨を事前に通知したり、処理時間の見通しを提示したりすることで、利用者６の待機ストレスを軽減する補助的な機能とも連携する。このように、生成処理管理処理（Ｓ９）は、複数の利用者６が存在する環境において自然言語によるコード生成やデータ生成の処理が衝突・滞留しないよう制御することを可能にしている。

編集手段提供処理（Ｓ１０）は、生成されたプログラムコードおよびその実行結果に対して、利用者６が視覚的かつ直感的に確認・編集を行うことができるユーザインタフェースを提供する処理である。本処理は、自然言語による入力指示から自動生成されたコードの内容を視覚的に表示するとともに、利用者６の操作によってコードの一部を修正したり、実行結果を確認・比較したりする環境を構築する。

具体的には、支援装置１の画面上に、生成されたコードを表示する領域と、そのコードの実行結果（テーブル、グラフ、統計値、メッシュ図等）を同時に表示する結果確認領域を設け、利用者６が両者を並行して閲覧・操作できるように設計されている。これにより、利用者６は、コードの修正が結果に与える影響をリアルタイムで把握できるため、試行錯誤による最適化が容易となる。また、インタフェース上では、自然言語による再指示欄や、コードブロックの構文強調表示、エラー検出とハイライト表示機能等が備えられており、プログラミングに不慣れな利用者６であっても、誤りを視覚的に捉えて修正を加えることが可能である。

さらに、編集手段提供処理（Ｓ１０）は、履歴管理や元に戻す機能、プロンプトの修正・再送信機能、コード候補のバリエーション提案機能を含むことも可能であり、利用者６の編集行為を包括的に支援する機能を有している。これにより、コード生成の出発点である自然言語指示から、最終的な完成コードに至るまでの一連の編集・確認プロセスを、統合的に管理・操作できる環境が実現される。これにより、メッシュデータ処理支援システムＳは、単なるコード自動生成ツールにとどまらず、利用者６の目的達成を支援する対話的な開発支援装置としての機能を備えることが可能となる。

表示提供処理（Ｓ１１）は、支援装置１において生成されたプログラムコード、このプログラムコードの実行結果、予測された待機時間、ならびに補助情報（ヒント、ガイド、関連ドキュメント等）を、利用者６の操作端末である端末２に対して返却し、適切な形式で表示する処理である。本処理は、制御部１１において完了した一連の処理結果を、利用者６が視認・理解・操作できる形で提供するための出力インタフェースとして機能する。

具体的には、表示提供処理（Ｓ１１）は、画面上における各情報の配置と提示方法を統合的に制御することで、ユーザビリティの高い情報提供を実現する。例えば、生成されたコードは、コード表示領域に整形表示され、シンタックスハイライトや折りたたみ機能により可読性が確保される。実行結果は、表形式、グラフ、地図表示等処理内容に応じた適切な可視化手段によって提示され、利用者６は直感的に処理の成否や傾向を確認することができる。また、処理時間の予測結果に基づき、待機中に提示された補助コンテンツの内容（広告、チュートリアル、関連資料等）も本処理を通じてユーザインタフェース上に適宜表示される。

なお、表示提供処理（Ｓ１１）は、リアルタイムな応答性を維持するために、非同期通信や段階的な情報表示を採用する構成とすることが望ましい。例えば、コード生成と実行結果が別タイミングで到着した場合には、それぞれが到達した時点で即時表示されるよう設計されることで、利用者６の待機時間を最小限に抑える構成が実現される。加えて、表示された結果に対するフィードバックや再入力指示の入力欄を併設することにより、利用者６は画面上で直接操作を繰り返しながら作業を継続することが可能となる。

（メッシュデータ処理支援方法）
メッシュデータ処理支援プログラムにおける一部や全部のステップがハードウェアにより構成されていてもよい。すなわち、制御部１１を備えた支援装置１は、メッシュデータ処理支援方法を実行可能に構成されていればよい。具体的に説明すると、メッシュデータ処理支援方法は、利用者６の自然言語による入力指示を受信し、適切な内部処理に渡す入力取得処理（Ｓ１）と、実行対象データとして、代用データと本番メッシュデータのいずれかを利用者６の操作に応じて指定する処理対象指定処理（Ｓ２）と、利用者６が指定した地理領域の本番メッシュデータを記憶装置１３または外部ＤＢから取得し、処理対象として提供するメッシュデータ取得処理（Ｓ３）と、利用者６が指定した本番メッシュデータと構造的に整合する代用データの生成を、言語モデルに指令する代用データ生成指令処理（Ｓ４）と、利用者６が自然言語で指定したデータ処理内容に基づき、代用データに適用可能なプログラムコードを言語モデルにより生成させるコード生成指令処理（Ｓ５）と、プログラムコードの内容、処理対象（代用データまたはメッシュデータ）に応じて、適切なコード実行結果を出力する実行結果生成処理（Ｓ６）と、言語モデルに入力されるプロンプトのトークン数を基に、処理（コード生成・代用データ生成）に要する時間を予測する処理時間予測処理（Ｓ７）と、予測された待機時間に応じて、利用者６に表示するコンテンツ（ヒント、動画、広告等）を選択し提示するコンテンツ選択処理（Ｓ８）と、複数利用者６からの生成リクエストに対して、待機時間・サーバ負荷等に基づいて実行順を調整する生成処理管理処理（Ｓ９）と、生成されたプログラムコードとその実行結果を可視的・直感的に編集・確認可能なユーザインタフェースを提供する編集手段提供処理（Ｓ１０）と、生成されたコード、実行結果、待機時間、補助情報等を端末２に返却・表示する表示提供処理（Ｓ１１）とを処理ステップとして有している。

なお、本発明の思想の範ちゅうにおいて、当業者であれば各種の変更例及び修正例に想到し得るものである。よって、それら変更例及び修正例は、本発明の範囲に属するものと了解される。例えば、前述の実施の形態に対して、当業者が適宜、構成要素の追加、削除若しくは設計変更を行ったもの、又は、工程の追加、省略若しくは条件変更を行ったものも、本発明の要旨を備えている限り、本発明の範囲に含まれる。

Ｓ システム
１ 支援装置
２ 端末
３ サーバ
１１ 制御部
１３ 記憶装置
１４ 通信部
１１１ 表示提供部
１１２ 入力取得部
１１３ 代用データ生成指令部
１１４ コード生成指令部
１１５ 処理時間予測部
１１６ コンテンツ選択部
１１７ 生成処理管理部
１１８ 処理対象指定部
１１９ 実行結果生成部
１２０ 編集手段提供部
１２１ メッシュデータ取得部

Claims (6)

1. 利用者に指定されたメッシュデータとデータ構造において共通する代用データの生成を言語モデルに指令する代用データ生成指令部と、
   前記代用データに対して、指定されたデータ処理を施すプログラムコードの生成を前記言語モデルに指令するコード生成指令部と、
   前記プログラムコードの実行結果を生成する実行結果生成部と、
   前記代用データ及び前記メッシュデータを含む群から、前記利用者に指定された処理対象データを、前記実行結果生成部における前記プログラムコードの実行対象のデータとして指定する処理対象指定部と、
   前記利用者に指定された前記メッシュデータを取得するメッシュデータ取得部と、
   を備える、
   自然言語入力を用いたメッシュデータ処理の支援装置。
2. 前記代用データを処理対象とする前記プログラムコードの実行結果及び前記プログラムコードを編集するためのユーザインタフェースを提供する編集手段提供部をさらに備える、請求項１に記載の支援装置。
3. 前記コード生成指令部は、前記言語モデルの種類に応じた固定プロンプトと前記データ処理の内容を示す処理内容情報とを含むプロンプトを前記言語モデルに入力する、請求項１に記載の支援装置。
4. 前記代用データ生成指令部又は前記コード生成指令部に係る生成の処理時間を、言語モデルに入力されるプロンプトのトークン数に基づいて予測する処理時間予測部をさらに備える、請求項１に記載の支援装置。
5. 前記処理時間の予測結果に基づいて、前記生成が完了するまでの待機時間中に表示するコンテンツを選択するコンテンツ選択部をさらに備える、請求項４に記載の支援装置。
6. 前記処理時間の予測結果に基づいて、複数の利用者に関する前記言語モデルを用いた生成処理の実行順を管理する生成処理管理部をさらに備える、請求項４に記載の支援装置。