会話処理装置および方法、並びに記録媒体
【課題】 ユーザに楽しく自然な会話を提供する。
【解決手段】 ロボット１のプロファイルメモリ１２１には、ユーザの趣向に関するデータ（プロファイルデータ）が記憶されている。サーバ１０１の話題データベース１１０には、話題となる情報が記憶されており、その情報は、ロボット１に対してインターネットなどを介して提供される。ロボット１は、提供された情報のうち、プロファイルメモリ１２１に記憶されているプロファイルデータをフィルタとし、フィルタ１１２Ｂによりフィルタリングした結果、残った情報のみが、話題メモリ７６に記憶される。話題メモリ７６に記憶されている情報は、ユーザと会話している時に用いられる。
【解決手段】 ロボット１のプロファイルメモリ１２１には、ユーザの趣向に関するデータ（プロファイルデータ）が記憶されている。サーバ１０１の話題データベース１１０には、話題となる情報が記憶されており、その情報は、ロボット１に対してインターネットなどを介して提供される。ロボット１は、提供された情報のうち、プロファイルメモリ１２１に記憶されているプロファイルデータをフィルタとし、フィルタ１１２Ｂによりフィルタリングした結果、残った情報のみが、話題メモリ７６に記憶される。話題メモリ７６に記憶されている情報は、ユーザと会話している時に用いられる。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は会話処理装置および方法、並びに記録媒体に関し、特に、ユーザと会話を行うロボットなどに用いて好適な会話処理装置および方法、並びに記録媒体。
【０００２】
【従来の技術】従来より、玩具等として、タッチスイッチが押圧操作されると、合成音を出力するロボット（ぬいぐるみ状のものを含む）が数多く製品化されている。
【０００３】また、コンピュータとの定型的な会話方式（タスクオリエンテッド）が用いられ、航空券の予約が行なわれたり、旅行案内のサービスを提供するなどのサービスがある。これは、予め決められたことを話すだけで、雑談を含む人間との自然な会話を行うものではなかった。コンピュータと人間とが、雑談を含む自然な会話を行うための試みとして、Eliza（James Allen：Natural Language Understanding，６乃至９頁などに開示されている）などの実験的なものがある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上述したElizaなどは、人間（ユーザ）とやりとりしている会話の内容は、殆ど理解しておらず、換言すれば、オウム返し的な会話しかできないので、ユーザは、すぐに飽きてしまうといった課題があった。
【０００５】ユーザが飽きないような、かつ自然な流れでの会話を行うには、１つの話題を長々と話したり、逆に、話題を次々と変えていったりといったことがないようにすることが必要である。すなわち、自然な話題遷移が、自然な会話を行うためには大切な要素となる。また、話題を遷移するためには、コンピュータ側でユーザに提供するための、会話が楽しくなるような話題を記憶しておく必要がある。
【０００６】本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、会話の話題となりうる情報をネットワークを介してダウンロードすることにより、ユーザに提供する話題を新鮮なものとし、もって、ユーザに楽しく、自然な会話を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の会話処理装置は、ユーザと会話する話題に関する情報を記憶する記憶手段と、ユーザのプライベートな情報を、ユーザとの会話のなかから取得する取得手段と、ユーザの発話を認識する認識手段と、記憶手段により記憶されている情報、または、認識手段による認識結果のうち、少なくとも一方を用いて、ユーザと会話するための応答文を生成する生成手段とを含むことを特徴とする。
【０００８】他の装置と通信する通信手段をさらに含み、記憶手段は、他の装置が、取得手段により取得されたユーザのプライベートな情報を基に選択した話題に関する情報を記憶するようにすることができる。
【０００９】前記記憶手段は、他の装置から送信された話題に関する情報の中から、取得手段により取得されたユーザのプライベートな情報を基に、所定の情報を選択し、記憶するようにすることができる。
【００１０】会話は、音声または文字により行われるようにすることができる。
【００１１】ロボットに内蔵されるようにすることができる。
【００１２】請求項６に記載の会話処理方法は、ユーザと会話する話題に関する情報の記憶を制御する記憶制御ステップと、ユーザのプライベートな情報を、ユーザとの会話のなかから取得する取得ステップと、ユーザの発話を認識する認識ステップと、記憶制御ステップの処理で記憶された情報、または、認識ステップの処理で認識結果のうち、少なくとも一方を用いて、ユーザと会話するための応答文を生成する生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００１３】請求項７に記載の記録媒体のプログラムは、ユーザと会話する話題に関する情報の記憶を制御する記憶制御ステップと、ユーザのプライベートな情報を、ユーザとの会話のなかから取得する取得ステップと、ユーザの発話を認識する認識ステップと、記憶制御ステップの処理で記憶された情報、または、認識ステップの処理で認識結果のうち、少なくとも一方を用いて、ユーザと会話するための応答文を生成する生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００１４】請求項１に記載の会話処理装置、請求項６に記載の会話処理方法、および請求項７に記載の記録媒体においては、ユーザと会話する話題に関する情報が記憶され、ユーザのプライベートな情報が、ユーザとの会話のなかから取得され、ユーザの発話が認識され、記憶されている情報、または、認識結果のうち、少なくとも一方が用いられて、ユーザと会話するための応答文が生成される。
【００１５】
【発明の実施の形態】図１は、本発明を適用したロボットの一実施の形態の外観構成例を示しており、図２は、その電気的構成例を示している。
【００１６】本実施の形態では、ロボットは、犬形状のものとされており、胴体部ユニット２の前後左右に、それぞれ脚部ユニット３Ａ，３Ｂ，３Ｃ，３Ｄが連結されるとともに、胴体部ユニット２の前端部と後端部に、それぞれ頭部ユニット４と尻尾部ユニット５が連結されることにより構成されている。
【００１７】尻尾部ユニット５は、胴体部ユニット２の上面に設けられたベース部５Ｂから、２自由度をもって湾曲または揺動自在に引き出されている。胴体部ユニット２には、ロボット全体の制御を行うコントローラ１０、ロボットの動力源となるバッテリ１１、並びにバッテリセンサ１２および熱センサ１３からなる内部センサ部１４などが収納されている。
【００１８】頭部ユニット４には、「耳」に相当するマイク（マイクロフォン）１５、「目」に相当するCCD(Charge Coupled Device)カメラ１６、触覚に相当するタッチセンサ１７、「口」に相当するスピーカ１８などが、それぞれ所定位置に配設されている。
【００１９】脚部ユニット３Ａ乃至３Ｄそれぞれの関節部分や、脚部ユニット３Ａ乃至３Ｄそれぞれと胴体部ユニット２の連結部分、頭部ユニット４と胴体部ユニット２の連結部分、並びに尻尾部ユニット５と胴体部ユニット２の連結部分などには、図２に示すように、それぞれアクチュエータ３ＡＡ1乃至３ＡＡK、３ＢＡ1乃至３ＢＡK、３ＣＡ1乃至３ＣＡK、３ＤＡ1乃至３ＤＡK、４Ａ1乃至４ＡL、５Ａ1および５Ａ2が配設されており、これにより、各連結部分は、所定の自由度をもって回転することができるようになっている。
【００２０】頭部ユニット４におけるマイク１５は、ユーザからの発話を含む周囲の音声（音）を集音し、得られた音声信号を、コントローラ１０に送出する。CCDカメラ１６は、周囲の状況を撮像し、得られた画像信号を、コントローラ１０に送出する。
【００２１】タッチセンサ１７は、例えば、頭部ユニット４の上部に設けられており、ユーザからの「なでる」や「たたく」といった物理的な働きかけにより受けた圧力を検出し、その検出結果を圧力検出信号としてコントローラ１０に送出する。
【００２２】胴体部ユニット２におけるバッテリセンサ１２は、バッテリ１１の残量を検出し、その検出結果を、バッテリ残量検出信号としてコントローラ１０に送出する。熱センサ１３は、ロボット内部の熱を検出し、その検出結果を、熱検出信号としてコントローラ１０に送出する。
【００２３】コントローラ１０は、CPU(Central Processing Unit)１０Ａやメモリ１０Ｂ等を内蔵しており、CPU１０Ａにおいて、メモリ１０Ｂに記憶された制御プログラムが実行されることにより、各種の処理を行う。即ち、コントローラ１０は、マイク１５や、CCDカメラ１６、タッチセンサ１７、バッテリセンサ１２、熱センサ１３から与えられる音声信号、画像信号、圧力検出信号、バッテリ残量検出信号、熱検出信号に基づいて、周囲の状況や、ユーザからの指令、ユーザからの働きかけなどの有無を判断する。
【００２４】さらに、コントローラ１０は、この判断結果等に基づいて、続く行動を決定し、その決定結果に基づいて、アクチュエータ３ＡＡ1乃至３ＡＡK、３ＢＡ1乃至３ＢＡK、３ＣＡ1乃至３ＣＡK、３ＤＡ1乃至３ＤＡK、４Ａ1乃至４ＡL、５Ａ1、５Ａ2のうちの必要なものを駆動させ、これにより、頭部ユニット４を上下左右に振らせたり、尻尾部ユニット５を動かせたり、各脚部ユニット３Ａ乃至３Ｄを駆動して、ロボットを歩行させるなどの行動を行わせる。
【００２５】また、コントローラ１０は、必要に応じて、合成音を生成し、スピーカ１８に供給して出力させたり、ロボットの「目」の位置に設けられた図示しないLED（Light Emitting Diode）を点灯、消灯または点滅させる。
【００２６】以上のようにして、ロボットは、周囲の状況等に基づいて自律的に行動をとることができるようになっている。
【００２７】次に、図３は、図２のコントローラ１０の機能的構成例を示している。なお、図３に示す機能的構成は、CPU１０Ａが、メモリ１０Ｂに記憶された制御プログラムを実行することで実現されるようになっている。
【００２８】コントローラ１０は、特定の外部状態を認識するセンサ入力処理部３１、センサ入力処理部３１の認識結果等を累積して、感情および本能の状態を表現する感情／本能モデル部３２、センサ入力処理部３１の認識結果等に基づいて、続く行動を決定する行動決定機構部３３、行動決定機構部３３の決定結果に基づいて、実際にロボットに行動を起こさせる姿勢遷移機構部３４、各アクチュエータ３ＡＡ1乃至５Ａ1および５Ａ2を駆動制御する制御機構部３５、合成音を生成する音声合成部３６、並びに音声合成部３６の出力を制御する音響処理部３７から構成されている。
【００２９】センサ入力処理部３１は、マイク１５や、CCDカメラ１６、タッチセンサ１７等から与えられる音声信号、画像信号、圧力検出信号等に基づいて、特定の外部状態や、ユーザからの特定の働きかけ、ユーザからの指示等を認識し、その認識結果を表す状態認識情報を、感情／本能モデル部３２および行動決定機構部３３に通知する。
【００３０】即ち、センサ入力処理部３１は、音声認識部３１Ａを有しており、音声認識部３１Ａは、行動決定機構部３３からの制御にしたがい、マイク１５から与えられる音声信号を用いて、音声認識を行う。そして、音声認識部３１Ａは、その音声認識結果としての、例えば、「歩け」、「伏せ」、「ボールを追いかけろ」等の指令その他を、状態認識情報として、感情／本能モデル部３２および行動決定機構部３３に通知する。
【００３１】音声認識部３１Ａは、また、音声認識を行った認識結果を、会話処理部38にも出力する。これは、後述するユーザとの会話を行うためである。
【００３２】また、センサ入力処理部３１は、画像認識部３１Ｂを有しており、画像認識部３１Ｂは、CCDカメラ１６から与えられる画像信号を用いて、画像認識処理を行う。そして、画像認識部３１Ｂは、その処理の結果、例えば、「赤い丸いもの」や、「地面に対して垂直なかつ所定高さ以上の平面」等を検出したときには、「ボールがある」や、「壁がある」等の画像認識結果を、状態認識情報として、感情／本能モデル部３２および行動決定機構部３３に通知する。
【００３３】さらに、センサ入力処理部３１は、圧力処理部３１Ｃを有しており、圧力処理部３１Ｃは、タッチセンサ１７から与えられる圧力検出信号を処理する。そして、圧力処理部３１Ｃは、その処理の結果、所定の閾値以上で、かつ短時間の圧力を検出したときには、「たたかれた（しかられた）」と認識し、所定の閾値未満で、かつ長時間の圧力を検出したときには、「なでられた（ほめられた）」と認識して、その認識結果を、状態認識情報として、感情／本能モデル部３２および行動決定機構部３３に通知する。
【００３４】感情／本能モデル部３２は、ロボットの感情と本能の状態を表現する感情モデルと本能モデルをそれぞれ管理している。行動決定機構部３３は、センサ入力処理部３１からの状態認識情報や、感情／本能モデル部３２からの感情／本能状態情報、時間経過等に基づいて、次の行動を決定し、決定された行動の内容を行動指令情報として、姿勢遷移機構部３４に送出する。
【００３５】姿勢遷移機構部３４は、行動決定機構部３３から供給される行動指令情報に基づいて、ロボットの姿勢を、現在の姿勢から次の姿勢に遷移させるための姿勢遷移情報を生成し、これを制御機構部３５に出力する。制御機構部３５は、姿勢遷移機構部３４からの姿勢遷移情報に従って、アクチュエータ３ＡＡ1乃至５Ａ1および５Ａ2を駆動するための制御信号を生成し、これをアクチュエータ３ＡＡ1乃至５Ａ1および５Ａ2に送出する。これにより、アクチュエータ３ＡＡ1乃至５Ａ1および５Ａ2は、制御信号に従って、駆動し、ロボットは、自律的に行動を起こす。
【００３６】上述したような構成をもつことにより、ロボット１は、動作すると共に、ユーザと会話することもできる。会話を行うための音声会話システムは、音声認識部３１Ａ、会話処理部３８、音声合成部３６、および音響処理部３７から構成される。
【００３７】図４は、音声認識部３１Ａの詳細な構成を示す図である。ユーザの発話は、マイク１５に入力され、マイク１５では、その発話が、電気信号としての音声信号に変換される。この音声信号は、音声認識部３１ＡのＡＤ(Analog Digital)変換部５１に供給される。ＡＤ変換部５１では、マイク１５からのアナログ信号である音声信号がサンプリング、量子化され、デジタル信号である音声データに変換される。この音声データは、特徴抽出部５２に供給される。
【００３８】特徴抽出部５２は、ＡＤ変換部５１からの音声データについて、適当なフレームごとに、例えば、スペクトルや、線形予測係数、ケプストラム係数、線スペクトル対等の特徴パラメータを抽出し、特徴量バッファ５３およびマッチング部５４に供給する。特徴量バッファ５３では、特徴抽出部５２からの特徴パラメータが一時記憶される。
【００３９】マッチング部５４は、特徴抽出部５２からの特徴パラメータ、または特徴量バッファ５３に記憶された特徴パラメータに基づき、音響モデルデータベース５５、辞書データベース５６、および文法データベース５７を必要に応じて参照しながら、マイク１５に入力された音声（入力音声）を認識する。
【００４０】即ち、音響モデルデータベース５５は、音声認識する音声の言語における個々の音素や音節などの音響的な特徴を表す音響モデルを記憶している。ここで、音響モデルとしては、例えば、HMM(Hidden Markov Model)などを用いることができる。辞書データベース５６は、認識対象の各単語について、その発音に関する情報が記述された単語辞書を記憶している。文法データベース５７は、辞書データベース５６の単語辞書に登録されている各単語が、どのように連鎖する（つながる）かを記述した文法規則を記憶している。ここで、文法規則としては、例えば、文脈自由文法（CFG）や、統計的な単語連鎖確率（N-gram）などに基づく規則を用いることができる。
【００４１】マッチング部５４は、辞書データベース５６の単語辞書を参照することにより、音響モデルデータベース５５に記憶されている音響モデルを接続することで、単語の音響モデル（単語モデル）を構成する。さらに、マッチング部５４は、幾つかの単語モデルを、文法データベース５７に記憶された文法規則を参照することにより接続し、そのようにして接続された単語モデルを用いて、特徴パラメータに基づき、例えば、HMM法等によって、マイク１５に入力された音声を認識する。そして、マッチング部５４による音声認識結果は、例えば、テキスト等で出力される。
【００４２】なお、マッチング部５４は、会話処理部３８から、そこで得られる情報を受信することができるようになっており、その会話管理情報に基づいて、精度の高い音声認識を行うことができるようになっている。また、マッチング部５４は、入力された音声を対象として、再度、処理を行うことが必要な場合は、特徴量バッファ５３に記憶された特徴パラメータを用いて処理を行うようになっており、これにより、ユーザに再度の発話を要求せずに済むようになっている。
【００４３】図５は、会話処理部３８の詳細な構成を示す図である。音声認識部３１Ａから出力された認識結果（テキストデータ）は、会話処理部３８の言語処理部７１に入力される。言語処理部７１は、辞書データベース７２と解析用文法データベース７３に記憶されているデータを基に、入力された音声認識結果を、形態素解析、構文解析などの解析を行うことにより、単語の情報や構文の情報などの言語情報を抽出する。また、辞書に記述された内容を基に、入力の音声発話の意味、意図なども抽出する。
【００４４】すなわち、辞書データベース７２には、単語の表記や解析用文法を適用するために必要な品詞情報などの情報、単語の個別の意味情報などを記憶されており、解析用文法データベース７３には、辞書データベース７２に記憶されている各単語の情報を基に、単語連鎖に関する制約を記述したデータが記憶されている。これらのデータを用いて言語処理部７１は、入力された音声認識結果のテキストデータを解析する。
【００４５】解析用文法データベース７３に記憶されているデータは、正規文法、文脈自由文法、統計的な単語連鎖確立、意味的な解析までを含める場合はHPSGなどの意味論を含んだ言語理論などを用いる、テキスト解析に必要なデータである。
【００４６】言語処理部７１により抽出された情報に基づき、話題管理部７４は、現在の話題を会話中話題メモリ７７に管理、更新させると共に、次の話題遷移（詳細は後述する）に備えて、会話履歴メモリ７５に管理されている情報を適宜更新する。また、話題管理部７４は、話題遷移を起こす場合、話題メモリ７６に記憶されている情報を参照して遷移する話題を決定する。
【００４７】会話履歴メモリ７５は、会話された会話の内容自身、あるいは、会話から抽出された情報が蓄積されており、現在会話されている話題（会話中話題メモリ７７に記憶されてる話題）より以前の会話で、どのような話題が話されたのかを調査し、話題の遷移をコントロールする際に用いられるデータが記憶されている。
【００４８】話題メモリ７６は、ユーザと会話を実行している際、その会話の内容に一貫性を保つための情報が複数格納されている。話題メモリ７６は、話題管理部７４から話題の遷移を起こす際の遷移先の話題を探索するとき、或いは、ユーザからの話題の変更に追従して話題を変更するときに、参照される情報を蓄積しているメモリである。この話題メモリ７６に記憶されている情報は、後述する方法により追加、更新される。
【００４９】会話中話題メモリ７７は、現在話している話題に関する情報が格納されている。具体的には、話題メモリ７６に記憶されている話題に関する情報から１つ、話題管理部７４により選択された情報を記憶している。話題管理部７４は、会話中話題メモリ７７に記憶されている情報を基に、ユーザとの会話を進めていく。そのため、会話でやりとりされる情報により、例えば、どの内容を既に話し終わったかなどを管理し、その情報は、適宜更新される。
【００５０】会話生成部７８は、会話中話題メモリ７７で管理されている会話中の話題に関する情報と、直前のユーザの発話から言語処理部７１により抽出された情報などに基づき、辞書データベース７９と会話生成規則データベース８０に記憶されているデータを参照して適切な応答文（テキストデータ）を生成する。
【００５１】辞書データベース７９は、応答文を作成するのに必要な単語情報が記憶されている。辞書データベース７２と辞書データベース７９は、同じ情報を記憶するようにしても良い。従って、共用することも可能である。
【００５２】会話生成規則データベース８０は、会話中話題メモリ７７の内容に基づいて、どのような応答文を、どのように生成するのかに関する規則が記憶されている。例えば、話題の中の、まだ話していない内容を話す、相槌を最初に入れる、などの話題に対する話の進め方と共に、仮に、話題が意味的なフレーム構造などで管理されているなら、そこから自然言語文を生成する規則なども書かれている。この意味構造から自然言語文を生成する方法は、言語処理部７１により行われる処理の逆の処理として行うことにより、実現することが可能である。
【００５３】このようにして、会話生成部７８により生成された、テキストデータとしての応答文は、音声合成部３６に出力される。
【００５４】図６は、音声合成部３６の構成例を示している。テキスト解析部９１には、会話処理部３８が出力するテキストが、音声合成処理の対象として入力されるようになっており、テキスト解析部９１は、辞書データベース９２や解析用文法データベース９３を参照しながら、そのテキストを解析する。
【００５５】即ち、辞書データベース９２には、各単語の品詞情報や、読み、アクセント等の情報が記述された単語辞書が記憶されており、また、解析用文法データベース９３には、辞書データベース９２の単語辞書に記述された単語について、単語連鎖に関する制約等の解析用文法規則が記憶されている。そして、テキスト解析部９１は、この単語辞書および解析用文法規則に基づいて、そこに入力されるテキストの形態素解析や構文解析等の解析を行い、後段の規則合成部９４で行われる規則音声合成に必要な情報を抽出する。ここで、規則音声合成に必要な情報としては、例えば、ポーズの位置や、アクセントおよびイントネーションを制御するための情報、その他の韻律情報や、各単語の発音等の音韻情報などがある。
【００５６】テキスト解析部９１で得られた情報は、規則合成部９４に供給され、規則合成部９４では、音素片データベース９５を用いて、テキスト解析部９１に入力されたテキストに対応する合成音の音声データ（デジタルデータ）が生成される。
【００５７】即ち、音素片データベース９５には、例えば、ＣＶ(Consonant, Vowel)や、VCV、CVC等の形で音素片データが記憶されており、規則合成部９４は、テキスト解析部９１からの情報に基づいて、必要な音素片データを接続し、さらに、ポーズ、アクセント、イントネーション等を適切に付加することで、テキスト解析部９１に入力されたテキストに対応する合成音の音声データを生成する。
【００５８】この音声データは、ＤＡ変換部９６に供給され、そこで、アナログ信号としての音声信号に変換される。この音声信号は、図示せぬスピーカに供給され、これにより、テキスト解析部９１に入力されたテキストに対応する合成音が出力される。
【００５９】上述したように、音声会話システムは構成される。ロボット１は、音声会話システムを備えることにより、ユーザと会話を行うことができるのだが、ここで、人と人との会話について考える。人と人とが会話しているとき、１つの話題を永遠と話していることはなく、きりのいいところで、話題を変えることが一般的である。話題を変える際、全く関連性のない話題に切り変わる場合もあるが、関連性がある話題に切り変わることの方が自然な会話である。このようなことは、人（ユーザ）とロボット１との間で交わされる会話においても当てはまることである。
【００６０】そこで、ロボット１は、ユーザと会話をしているとき、適切な場面で話題を変える（遷移）する機能をもつ。その為には、話題となる情報を記憶しておく必要がある。また、その話題となる情報は、ユーザと話を合わせる上で、ユーザが知っている情報は勿論、ユーザに話題を提供する上で、ユーザが知らないような情報も記憶しておく必要がある。従って、古い情報ばかりでなく、最新の情報を記憶する必要性も出てくる。
【００６１】そこで、ロボット１には、最新の情報（以下、適宜、情報ｎと記述する）を取得するために、通信機能（図２の通信部１９）を備える。ここでは、情報ｎを提供するサーバから、その情報ｎをダウンロードする場合を説明する。図７（Ａ）は、ロボット１に備えられた通信部１９が、直接サーバ１０１と通信を行う場合を示し、図７（Ｂ）は、通信ネットワークとして、例えば、インターネット１０２を介して通信部１９とサーバ１０１が通信を行う場合を示している。
【００６２】図７（Ａ）に示したような構成にした場合、ロボット１の通信部１９は、例えば、PHS（Personal Handyphone System）に用いられている技術を流用することにより実現することができる。例えば、通信部１９は、ロボット１が充電している間に、サーバ１０１のダイヤルをダイヤリングすることで、サーバ１０１と接続し、情報ｎをダウンロードする。
【００６３】図７（Ｂ）に示したような構成の場合、通信装置１０３とロボット１は、有線または無線により通信が行われる。例えば、通信装置１０３をパーソナルコンピュータで構成する。まず、ユーザは、パーソナルコンピュータを、インターネット１０２を介してサーバ１０１と接続させる。そして、サーバ１０１から、情報ｎをダウンロードし、パーソナルコンピュータ内の記憶装置に、一旦記憶させる。その記憶された情報ｎを、例えば、赤外線による無線や、 USB（Universal Serial Bus）などの有線によりロボット１の通信部１９に送信する。このようにしてロボット１が情報ｎを取得することができる。
【００６４】さらに、通信装置１０３は、所定の時間に、自動的にサーバ１０１と接続し、情報ｎをダウンロードし、ロボット１に送信するようにしても良い。
【００６５】次に、ダウンロードされる情報ｎについて説明する。情報ｎとして、全てのユーザに、同一の情報ｎを提供するようにしても良いが、全てのユーザに対して、その情報ｎが有効な情報であるとは限らない。換言すれば、ユーザ毎に趣向は異なり、ユーザとの会話を成り立たせるには、そのユーザの趣向に合った情報ｎのみをダウンロードし記憶する、または、全ての情報ｎをダウンロードした後、選択し、ユーザの趣向に合った情報ｎのみを記憶するようにすればよい。
【００６６】図８は、サーバ１０１側で、ロボット１に提供する情報ｎを選択する場合のシステム構成を示す図である。サーバ１０１は、話題データベース１１０、プロファイルメモリ１１１、およびフィルタ１１２Ａを備えている。話題データベース１１０は、情報ｎを記憶している。情報ｎは、芸能情報、経済情報といったカテゴリ毎に記憶されている。これらの情報ｎは、後述するように、ロボット１が、情報ｎを用いて、ユーザに話題を提供することにより、ユーザが知らなかった情報を提供することができ、宣伝効果がある。従って、宣伝を行いたい会社などを含む提供者から、話題データベース１１０に記憶される情報ｎは提供される。
【００６７】プロファイルメモリ１１１は、ユーザの趣向などの情報を記憶している。プロファイルは、ロボット１から供給され、適宜、更新される。また、プロファイルは、ロボット１が、ユーザと会話を重ねていくうえで、何度も出てくる話題（キーワード）を記憶することで作成するようにしても良いし、ユーザが、ロボット１に入力し、記憶させるような機能を備えるようにしても良い。また、会話形式で、ロボット１がユーザに対して質問し、その質問に対して答えたユーザの答えをプロファイルとして作成するようにしても良い。
【００６８】フィルタ１１２Ａは、プロファイルメモリ１１１に記憶されているプロファイルを基に、話題データベース１１０に記憶されている情報ｎの中から、そのプロファイルに適した情報ｎ、すなわちユーザの趣向に合った情報ｎを選択して出力する。
【００６９】図７を参照して説明したような方法により、フィルタ１１２Ａから出力された情報ｎは、ロボット１の通信部１９に受信される。通信部１９に受信された情報ｎは、メモリ１０Ｂ内の話題メモリ７６に記憶される。記憶メモリ７６に記憶された情報ｎは、話題を遷移させる時に用いられる。
【００７０】会話処理部３８により処理され、出力された情報は、適宜、プロファイル作成部１２３に出力される。上述したように、ユーザと会話を交わすなかで、プロファイルが作成される場合、プロファイル作成部１２３によりプロファイルが作成され、プロファイルメモリ１２１に記憶される。プロファイルメモリ１２１に記憶されたプロファイルは、適宜、通信部１９を介して、サーバ１０１のプロファイルメモリ１１１に送信されることにより、プロファイルメモリ１１１内の、ロボット１のユーザに対応するプロファイルが更新される。
【００７１】図８に示したような構成にした場合、プロファイルメモリ１１１に記憶されているプロファイル（ユーザ情報）が、外部に漏れる可能性があり、プライバシーを保護するという観点から、問題が生じる可能性がある。そこで、プロファイルをサーバ１０１に管理させないような構成とすることも可能である。図９は、サーバ１０１側でプロファイルを管理しない場合のシステム構成を示す図である。
【００７２】図９に示した構成では、サーバ１０１は、話題データベース１１０のみを備える。ロボット１のコントローラ１０は、フィルタ１１２Ｂを備える構成となり、ロボット１のコントローラ１０は、フィルタ１１２Ｂを新たに備える構成となる。このような構成にした場合、サーバ１０１は、話題データベース１１０に記憶されている全ての情報ｎを、ロボット１に対して提供する。ロボット１の通信部１９により受信された情報ｎは、フィルタ１１２Ｂにより、フィルタリングされ、その結果、残った情報ｎのみが、話題メモリ７６に記憶される。
【００７３】このように、ロボット１の方で、情報ｎを選択するようにすれば、ユーザのプロファイルを、外部に送信することがない（外部で管理することがない）ので、ユーザのプライバシーは守られる。
【００７４】ここで、プロファイルとして扱う情報について説明する。プロファイルの情報としては、年齢、性別、出身地、好きな俳優、好きなスポーツ、好きな場所、好きな食べ物、趣味、最寄り駅などであり、また、経済情報、芸能情報、スポーツ情報などに対して、どの程度興味があるか数値で表した情報も含まれる。
【００７５】このようなプロファイルに基づき、選択されることにより、ユーザの趣向に合った情報ｎのみが、話題メモリ７６に記憶される。ロボット１は、話題メモリ７６に記憶された情報ｎを基に、ユーザとの会話が自然に流れるように、話題を遷移する。会話を自然に行うためには、話題を遷移するタイミングも大切である。次に、話題を遷移させるタイミングの決定の仕方について説明する。
【００７６】話題を遷移させるための処理として、ロボット１は、ユーザとの会話が開始されると、自分用のフレームとユーザ用のフレームを作成する。フレームについて、図１０を参照して説明する。時刻ｔ1において、ロボット１が、ユーザに対して、”昨日、成田で、事故があったんだって”という新しい話題を持ちかけたとする。このとき、ロボット用フレーム１４１とユーザ用フレーム１４２が話題管理部７４内に作成される。
【００７７】ロボット用フレーム１４１とユーザ用フレーム１４２には、同一の項目が用意されており、すなわち、”いつ”、”どこで”、”だれが”、”どうした”、”なぜ”という５項目が用意されている。ロボット１側が、”昨日、成田で、事故があったんだって”という話題を提供したことにより、ロボット側のフレーム１４１の各項目は０．５に設定される。なお、ここでは、各項目に設定される値は、０．０乃至１．０の値をとるとする。値が０．０の場合は、その項目について全く知らない（全く話していない）ことを示し、１．０の場合は、全ての情報を知っている（その項目については、話し尽くした）ことを示す。
【００７８】ロボット１が話題を提供した場合、ロボット１は、その話題についての情報を得ていることを示している。換言すれば、提供した話題は、話題メモリ７６に記憶されている（話題メモリ７６に記憶されていたが、現在話している話題となることにより、会話中話題メモリ７７に移され、記憶されている）ことになる。
【００７９】その記憶されている情報は、その情報に関する情報をユーザは、さらに多く知っている場合も想定されるし、そうでない場合も想定される。従って、ロボット１が話題を提供した場合、その話題に関するロボット用フレーム１４１の各項目には、初期値として０．５が設定され、ユーザ側は何もしらないと想定し、ユーザ用フレーム１４２の各項目は０．０に設定される。
【００８０】初期値として設定される値として、ここでは、０．５としたが、その他の値を設定するようにしても良い。また、例えば、”いつ”という項目は、具体的には、通常、”年”、”月”、”日”、”時”、”分”の５つの情報（”秒”も含めれば６つの情報になるが、会話では、通常、秒まで、話題になることはないと仮定し、ここでは、含めない）がそろえば、”いつ”という項目に対しては、全ての情報がそろったとしても良い。そこで、単純に、１．０を５等分した０．２を、１つの情報に当てはめ、例えば、”昨日”という単語には、”年”、”月”、”日”の３つの情報を含むと判断し、０．６という値を設定するようにしても良い。
【００８１】また、上述した説明においては、初期値として全ての項目に０．５を設定したが、話題メモリ７６内に、その時、話題にしていることに関して、例えば、”いつ”という項目にあたるキーワードが存在しないときは、その項目には０．０を設定するようにしても良い。
【００８２】このように、会話が開始されると、その話題に関して、フレームと、そのフレーム内の各項目の値が設定される。ユーザは、ロボット１の”昨日、成田で、事故が、あったんだって”という発話に対し、ユーザが、時刻ｔ2において、”えっ？”という、言われた事を聞き返すような場合に用いられる発話をしたとすると、ロボット１は、時刻ｔ3において、もう一度、同じ発話を繰り返す。
【００８３】繰り返し発話された事により、ユーザがロボット１が発話したことを理解し、時刻ｔ4において、”そうだね”という、発話された事を理解したという場合に用いられる発話をしたとすると、ユーザ用フレーム１４２が書き換えられる。ユーザ側は、”昨日”という情報から”いつ”という項目が、”成田で”という情報から”どこ”という項目が、”事故があった”という情報から”どうした”という項目が、それぞれ知り得たと判断し、それらの項目の値が０．２に設定される。
【００８４】０．２に設定されるというのは、一例であり、その他の値が設定されるようにしても良い。例えば、現在話している話題のうち、”いつ”という項目に対してロボット１が知り得ている情報の全てを発話してしまった場合、その項目に関しては、同じ値を設定するようにしても良い。例えば、この場合、ロボット１が”いつ”という項目に対して”昨日”というキーワードしか取得していなかった場合、既に、ユーザに対して発話してしまっているので、ユーザ用フレーム１４２の”いつ”という項目の値は、ロボット用フレーム１４１の”いつ”という項目に設定されている０．５が設定される。
【００８５】ここで、ユーザが時刻ｔ4に、”そうだね”ではなく、図１１に示すように、”何時ごろ？”と質問してきた場合、ユーザ用フレーム１４２に設定される値が異なってくる。すなわち、ロボット１は、今、ユーザは、”いつ”の項目に関わる質問をしてきたので、”いつ”という項目に関する情報に興味があると判断し、ユーザ用フレーム１４２の”いつ”という項目の値を、他の項目に設定される値である０．２よりも大きい０．４に設定する。このように、会話の内容により、それぞれのフレームの項目に設定される値は異なる。
【００８６】上述した説明では、ロボット１側からユーザに対して話題を提供した場合を説明したが、ユーザ側からロボット１に対して話題を提供した場合を説明する。図１２に示すように、時刻ｔ1において、ユーザが”成田で、事故が、あったんだって”とロボット１に対して発話したとする。その発話を受けて、ロボット１は、ロボット用フレーム１４１とユーザ用フレーム１４２を作成する。
【００８７】まず、ユーザ用フレーム１４２の各項目の値についてだが、”成田”という情報から”どこで”という項目の値が、”事故があった”という情報から”どうした”という項目の値が、それぞれ設定される。同様の判断に基づき、ロボット用フレーム１４１内の各項目も、ユーザ用フレーム１４２内の各項目の値と同じ値に設定される。
【００８８】このようなユーザの発音に対し、ロボット１が、時刻ｔ2において返答を行う。ロボット１は、各フレーム内の項目のなかで、値が０．０という項目がなくなるような方向で会話が進むように、返答文を作成する。この場合、まず、”いつ”という項目の値が、ロボット用フレーム１４１、ユーザ用フレーム１４２共に０．０であるので、ロボット１は、時刻ｔ2において、”いつ？”という質問をユーザに対してする。
【００８９】この質問に対し、ユーザは、時刻ｔ3において、”昨日”という発話をしたとすると、その発話を受けて、フレーム内の各項目の値が設定し直される。即ち、”昨日”という、”いつ”という項目に関する情報が得られた事により、ロボット用フレーム１４１とユーザ用フレーム１４２の”いつ”という項目の値が０．０から０．２に設定し直される。
【００９０】さらに、時刻ｔ4（図１３）においてロボット１が”何時頃？”という質問をユーザにし、ユーザが時刻ｔ5において、”夜８時過ぎ”と返答した場合、ロボット用フレーム１４１とユーザ用フレーム１４２の”いつ”という項目の値が、０．２より高い値の０．６に設定し直される。このように、ロボット１が質問をユーザにすることにより、値が０．０である項目がなくなる方向で話が進められる事により、自然な会話が成立する。
【００９１】なお、時刻ｔ5において、ユーザが”知らない”という返答をした場合にも、上述したように、ロボット用フレーム１４１とユーザ用フレーム１４２の”いつ”という項目の値は０．６に設定される。このようにするのは、互いに知らない事に対して再度、質問するようなことがないようにする、換言すれば、値が小さいままにしておくと、再度、質問するようなことが想定されるため、そのような事を防ぐために行う。従って、”知らない”というような返答を受けた場合は、その項目に関する会話は、それ以上できないと判断することが可能なので、そのような項目の値は、１．０に設定されるようにしても良い。
【００９２】このような会話が続けられることにより、ロボット用フレーム１４１とユーザ用フレーム１４２の各項目の値が１．０に近づいていくことになる。全ての項目の値が１．０になるということは、その話題に付いては、語り尽くした事を示す。そのような場合は、話題を遷移する事が自然の会話の流れである。また、語り尽くす前に、話題を遷移する場合があるというのも、自然の会話の流れである。換言すれば、１つの話題に対して、常に語り尽くさなければ、次の話題に遷移できないという設定にしてしまうと、会話はしつこくなり、楽しくなくなる場合が想定されるので、語り尽くす前に（全ての項目の値が１．０になる前に）、話題を遷移する場合もあるように設定しておく。
【００９３】図１４のフローチャートを参照して、上述したようなフレームを用いて、話題の遷移を行うタイミングを制御する方法について説明する。ステップＳ１において、新しい話題に対して会話が開始されると、ステップＳ２において、ロボット用フレーム１４１とユーザ用フレーム１４２が話題管理部７４に生成され、各項目の値が設定される。ステップＳ３において、平均値が算出される。平均値は、ロボット用フレーム１４１とユーザ用フレーム１４２の各項目、この場合１０項目の値の平均値である。
【００９４】平均値が算出されたら、ステップＳ４において、話題を遷移するか否かが判断される。平均値の値が、閾値Ｔ1以上になったら、話題を遷移するという規則を設けて話題を遷移するか否かを判断しても良いが、閾値Ｔ1を小さく設定した場合、会話が中途半端な状態で遷移してしまうことが多くなり、逆に、閾値Ｔ1を大きく設定した場合、会話にしつこさが出てきてしまうことが多くなるといったような不都合が生じる事が想定される。
【００９５】そこで、本実施の形態においては、図１５に示したような関数を用い、平均値により、話題が遷移する確率を変動させる。すなわち、平均値が０．０乃至０．２の間の値の場合、話題が遷移する確率は０なので、話題は遷移しない。平均値が、０．２乃至０．５の間の値の場合、０．１の確率で話題が遷移する。平均値が、０．５乃至０．８の間の値の場合、確率＝３×平均値−１．４の式に従って確率が算出され、その確率に従って、話題が遷移する。平均値が、０．８乃至１．０の間の値の場合、１．０の確率、すなわち、必ず話題が遷移する。
【００９６】このように、平均値と確率値を用いることにより、話題が遷移するタイミングを、異ならせることが可能となり、より自然な会話を行わせる事が可能となる。なお、図１５に示したのは、一例であり、他の関数にしたがっても良い。また、平均値が０．２以上の値の場合、確率値は０．０ではないが、例えば、フレーム内の１０項目のうち、４項目の値が０．０の場合は、話題が遷移する確率値を０．０にするなどの規則を設けるようにしても良い。
【００９７】さらに、会話が行われる時刻により、用いられる関数を変化させるようにしてもよい。例えば、朝と夜とで異なる関数を用いることにより、朝は、夜と比べて、浅く広い会話ができるといった機能を持たせる事も可能である。
【００９８】図１４のフローチャートの説明に戻り、ステップＳ４において、話題を遷移すると判断された場合、話題を遷移し（遷移する先の話題の抽出の仕方については後述する）、その遷移した先の話題について、ステップＳ１以下の処理が繰り返される。一方、ステップＳ４において、話題を遷移しないと判断された場合、ステップＳ５に進み、新たな発話に対してフレーム内の項目の値が設定し直され、その値に対してステップＳ３以下の処理が繰り返される。
【００９９】上述した話題を遷移するタイミングの決定の方法は、フレームというものを用いて行ったが、他の方法を用いても良い。ロボット１とユーザとの間で会話が行われているとき、その会話が交わされた回数をカウントするようにしても良い。これは、通常、会話が交わされる回数が増せば、その話題については十分話し合ったと判断することが可能であるので、会話が交わされた回数で、話題を遷移するか否かを判断することも可能である。
【０１００】会話が交わされた回数をカウントした値をカウント値Ｎとした場合、そのカウント値Ｎが、単に所定の閾値を越えたとき、話題を遷移するようにしても良いし、Ｐ＝１−１／Ｎという式により算出される値Ｐを、図１５の平均値の代わりに用いて話題を遷移するようにしても良い。
【０１０１】会話が交わされた回数をカウントする代わりに、会話が交わされている時間をカウントすることにより、話題を遷移するタイミングを決定するようにしても良い。ロボット１が発話した時間と、ユーザが発話した時間を累積加算する。その累積加算した加算値Ｔを、上述したカウンタ値Ｎの代わりに用いるようにする。加算値Ｔが所定の閾値を越えた場合に話題を遷移するようにしても良いし、基準会話時間Ｔｒという値を設け、Ｐ＝Ｔ／Ｔｒという式に基づいて算出された値Ｐを、図１５R>５の平均値の代わりに用いるようにしても良い。
【０１０２】このようにカウント値Ｎまたは加算値Ｔを用いた場合、話題を遷移させるタイミングを決定する処理は、図１４のフローチャートを参照して説明したのと基本的に同様だが、ステップＳ２のフレームを作成するという処理が、カウンタ値Ｎ（加算値Ｔ）を０に初期化する処理となり、ステップＳ３の処理は省略され、ステップＳ５の処理が、カウンタ値Ｎ（加算値Ｔ）を更新する処理となる。
【０１０３】会話のなかでは、相槌というのも、話している内容に興味があるかないかを判断するのに重要な要素となるものであり、興味がないと判断される時には、話題を遷移することが好ましい。そこで、話題を遷移するタイミングを決定する方法として、ユーザの発話の音圧の時変化を用いる方法もある。図１６（Ａ）に示すように、入力されたユーザの発話（入力パターン）を、区間正規化することにより入力パターンの解析を行う。
【０１０４】ユーザの発話（相槌）に関して、正規化した解析結果として想定されるのは、例えば、図１６（Ｂ）に示したように、肯定を意図するパターン、無関心を意図するパターン、標準（意志表現を含まない、単なる相槌）を意図するパターン、および疑問を意図するパターンの４パターンである。入力された入力パターンを区間正規化した結果が、どのパターンに近似しているかは、例えば、いくつかの基準関数との内積値をベクトルとして距離を計算するなどの方法を用いて行う事が可能である。
【０１０５】入力された入力パターンが、無関心を意図するパターンであると判断された場合、すぐに話題を遷移するようにしても良いし、無関心を意図するパターンであると判断された回数を累積し、その累積値Ｑが所定値以上になった時に、話題を遷移するようにしても良い。さらに、対話回数もカウントするようにし、累積値Ｑをカウンタ値Ｎで割った数値を度数Ｒとし、その度数Ｒが所定値以上になったときに話題を遷移させるようにしても良いし、その度数を図１５の平均値の代わりとして用いて、話題を遷移させるようにしても良い。
【０１０６】会話をしているときに、相手が発話したことに対して同じ事を言う（オウム返しする）ようなことは、その話題に興味がないことを示していることが多い。このような事を利用し、ロボット１が発話した事と、その発話に対してユーザが発話した事の一致度を測定し、スコア値を得、そのスコア値を用いて話題を遷移させる。スコア値の算出の仕方としては、例えば、ロボット１が発話した言葉の文字の並びと、ユーザが発話した言葉の文字の並びを単純に比較し、一致する文字数をスコア値とする。
【０１０７】このようにして得られたスコア値を用いて、上述した方法と同じく、所定の閾値以上になったら話題を遷移させる、または、図１５の平均値の代わりに用いて話題を遷移させる。
【０１０８】上述した方法では、無関心を意図するパターン（音圧と時間との関係におけるパターン）を用いたが、無関心を意図する言葉をトリガーとして話題を遷移させるようにしても良い。無関心を意図する言葉としては、「ふーん」、「へえ」、「あ、そう」、「はいはい」などであり、これらの言葉を無関心を意図する言葉の群として登録しておく。この登録された群内の言葉が、ユーザから発せられたと判断された場合には、話題が遷移されるようにする。
【０１０９】さらに会話をしている場合に、その会話が止まった、換言すれば、返答に時間がかかったとき、ユーザは、その話題に関して興味がなく、返答したくないといった意思表示であると考える事ができる。そこで、ロボット１は、自己が発話した事に対して、ユーザが返答するまでの時間を測定し、その測定時間に応じて、話題を遷移させるか否かを判断するようにしても良い。
【０１１０】例えば、図１７に示すように、返答までにかかった時間が、０．０乃至１．０秒のときは話題を遷移させない、１．０乃至１２．０秒のときは所定の関数により算出される確率値に従い話題を遷移させる、１２．０秒以上のときは、必ず話題を遷移させる。図１７に示した例は一例であり、用いる関数や秒の設定は、どのようなものを用いても良い。
【０１１１】上述した方法のうち、１つ、または、複数の組み合わせにより、話題を遷移させるタイミングが決定される。
【０１１２】なお、ユーザが、「もうその話題はいいよ」、「いいかげんにしろ」、「話題変えようよ」など、話題を遷移することが望まれる発話を受けた場合は、上述した方法による、話題を遷移させるタイミングでないときにも関わらず、話題を遷移させる。
【０１１３】次に、ロボット１の３８により、会話処理部話題を遷移させると判断された際、遷移先の話題の抽出の仕方について説明する。その時話している話題Ａから他の話題Ｂに遷移する場合、話題Ａと話題Ｂとの間に、全く関連性がなくても良いが、多少ながら関連性がある話題に遷移するのが会話の流れを妨げず、自然の流れとなる場合が多い。そこで、本実施の形態では、話題Ａに関連がある話題Ｂに遷移するようにする。
【０１１４】話題を遷移するための情報は、話題メモリ７６に記憶されており、会話処理部３８は、上述したような方法で、話題を遷移すると判断した場合、話題メモリ７６に記憶されている情報を基に、遷移先の話題を抽出する。ここで、話題メモリ７６に記憶されている情報について説明する。
【０１１５】上述したように、話題メモリ７６に記憶されている情報は、インターネットなどの通信ネットワークを介してダウンロードされ、記憶されている。図１８は、話題メモリ７６内の情報について説明する図である。この場合、話題メモリ７６には、４つの情報が記憶されている。各情報は、”事項”、”いつ”、”どこで”、”だれが”、”どうした”といった項目から構成されており、”事項”以外の項目は、ロボット用フレーム１４１（ユーザ用フレーム１４２）内の項目と同じである。
【０１１６】事項は、タイトル的な意味合いをもち、その情報の内容を識別するために設けられたものである。各情報は、その内容を代表する属性をもつ。図１９に示した例では、属性としてキーワードを用いた場合を示している。キーワードとしては、各情報に含まれる自立語（名詞や動詞などで、単独で意味を持つ単語）が選択され、設定される。各情報は、その内容を表すテキスト形式で保持しても良いが、図１８に示した例では、項目とその値（属性：キーワード）の対で構成したフレーム構造に内容を抽出して保持している。
【０１１７】図２０のフローチャートを参照して、ロボット１側から話題を遷移させる場合の、会話処理部３８において行われる処理について説明する。会話処理部３８の話題管理部７４は、ステップＳ１１において、上述したような方法を用いて、話題の遷移を起こすか否かを判断する。ステップＳ１１において、話題の遷移を起こすと判断された場合、ステップＳ１２に進み、現在の話題の情報と、話題メモリ７６内に記憶されている話題の情報との関連度を計算する。ここで、関連度の計算の仕方について説明する。
【０１１８】関連度の計算としては、例えば、情報の属性であるキーワードのベクトルが成す角、分類の一致度（同じ分類や近い分類がなされている情報が近似している情報であると判断）などを用いる方法が考えられる。また、キーワード間の関連度をテーブルとして定義し、そのテーブルを用いて、現在の話題の情報のキーワードと、話題メモリ７６内に記憶されている話題の情報のキーワードとの関連度を計算する方法もある。このような方法を採ると、異なるキーワード間の結び付きまで含めた関連度の計算ができるので、自然な流れで話題を遷移させる事が可能となる。
【０１１９】ここでは、キーワード間の関連度を定義したテーブルに基づく方法について説明する。図２１に、テーブルの一例を示す。図２１には、”事項”という項目が”バスの事故”という情報と、”飛行機事故”という情報による作成されたテーブルである。このテーブルとして選択される情報は、現在話されている話題の情報と次の話題となる可能性のある情報、換言すれば、会話中話題メモリ７７（図５）に記憶されている情報と、話題メモリ７６に記憶されている情報である。
【０１２０】事項が”バスの事故”という情報には、”バス”、”事故”、”２月”、”１０日”、”札幌”、”乗客”、”１０人”、”けが”、”スリップ”という９個のキーワードが存在し、事項が”飛行機事故”という情報には、”飛行機”、”事故”、”２月”、”１０日”、”インド”、”乗客”、”１００人”、”けが”という８個のキーワードが存在する。
【０１２１】それぞれのキーワードによる組み合わせは、７２（＝９×８）通りある。各キーワード間には、関連度のスコアが記載されている。これらのスコアの総和を、それらの２つの情報の関連度とする。図２１に示したようなテーブルは、情報を提供するサーバ１０１（図７）において作成し、その作成されたテーブルと共に、情報をロボット１に提供するようにして良いし、ロボット１側で、サーバ１０１からダウンロードした情報を記憶する際、テーブルを作成し、記憶するようにしても良い。
【０１２２】予めテーブルを作成しておく場合、会話中話題メモリ７７に記憶されている情報と、話題メモリ７６に記憶されている情報との両方の情報が、サーバ１０１からダウンロードされたものであるということが前提である。換言すれば、話題遷移を起こしたのが、ロボット１の場合、また、ユーザが話題遷移を起こした場合でも、話題メモリ７６に、ユーザが話しているだろうと判断される話題の情報が記憶されている場合は、予め作成されたテーブルを用いることが可能である。しかしながら、ユーザが話題遷移を起こし、その話題が話題メモリ７６に記憶されていないと判断される場合は、予め作成されたテーブルが存在しないので、新たに作成する必要がある。そのような処理については後述する。
【０１２３】テーブルは、シソーラス（Thesaurus）（語句を意味により分類し、配列したもの。分類語彙表）を参考に、大量のコーバスから統計的に同じ文脈に現れやすい言葉の関連度を取得するなどして作成される。
【０１２４】次に、具体的に、図２１に示したテーブルを参照して、関連度の計算の仕方について説明する。上述したように、”バスの事故”という情報と”飛行機事故”という情報との間でのキーワードの組み合わせとしては、例えば、「バス」と「飛行機」、「バス」と「事故」など、７２通り存在する。図２１に示した例では、「バス」と「飛行機」の関連度は０．５、「バス」と「事故」の関係度が０．３というようになっている。
【０１２５】このように、会話中話題メモリ７７と、話題メモリ７６に、それぞれ記憶されている情報により、テーブルを作成し、そのスコアの総和を算出する。ただし、このようにして総和を算出するようにすると、キーワードの数が多い話題（情報）だと、大きなスコアを持つ可能性が高くなり、キーワードの数が少ない話題だと関連度が低いスコアしか持たない可能性が高くなる。そこで、総和を算出する際、関連度を計算するときに用いられたキーワードの組み合わせの個数（図２１に示した例では７２）で除算するなどして、正規化するようにしても良い。
【０１２６】話題Ａから話題Ｂへと遷移する場合の、各キーワード間の関連度を関連度ａｂとし、話題Ｂから話題Ａへと遷移する場合の、各キーワード間の関連度を関連度ｂａとしたとき、関連度ａｂと関連度ｂａが同じスコア値をとる時は、図２１に示したように、図中左下半分（或いは右上半分）を用いるようにする。しかし、話題の遷移に方向性を持たせると設定した場合、テーブルの全面を使用する必要がる。しかしながら、テーブルの一部分を用いる場合でも、テーブルの全面を用いる場合でも、同じアルゴリズムにより処理できる。
【０１２７】図２１に示したようなテーブルを作成し、総和を算出する場合、単に総和を算出するのではなく、現在話している話題の流れを考慮し、キーワードに重み付けをして総和を算出するようにしても良い。例えば、現在、話している話題が、”バスの事故が起きたこと”であるとする。その内容に含まれるキーワードとして、「バス」、「事故」があるわけだが、それらのキーワードに重み付けをすることにより、それらのキーワードを含むようなテーブルの総和が高くなる。例えば、重み付けを２と設定すると、図２１のテーブルにおいて、「バス」と「飛行機」の関連度は０．５であるが、重み付けを行うことにより、２倍の１．０となる。
【０１２８】このように重み付けを行うことにより、遷移する前の話題と遷移した後の話題との内容が、関連性のあるものとなり、話題遷移を伴う会話の自然性を増すことができる。なお、重み付けしたものをテーブルとして用いても良い（テーブルを書き換えるようにしても良い）し、テーブルは書き換えずに、関連度の総和を計算する際に重み付けを行うようにしても良い。
【０１２９】図２０のフローチャートの説明に戻り、ステップＳ１２において、上述したように、現在の話題と別の話題との関連度が計算されると、ステップＳ１３において、関連度が最も高い話題、換言すれば、総和値が一番高いテーブルの情報を選択し、その選択した話題を遷移先の話題として設定する。そして、ステップＳ１４において、設定された話題に遷移し、新たな会話が開始される。
【０１３０】ステップＳ１５において、以前の話題遷移の評価と、その評価に従って、関連度のテーブルの更新が行われる。このようなステップを設けるのは、同じ話題でも、ユーザにより感じ方が異なるため、自然な会話を行うためには、ユーザ毎に適したテーブルが作成される必要があるからである。例えば、「事故」というキーワードに対して、ユーザＡは「列車事故」を思い出し、ユーザＢは「飛行機事故」を思い出し、ユーザＣは「交通事故」を思い出すというように、ユーザにより異なる。また、ユーザＡが札幌に旅行に行く計画をたて、実際にその計画に従って旅行に出かけた場合、「札幌」というキーワードに対して、同じユーザＡであっても、旅行に行く前と後とでは、思い出すこと、会話の内容の進め方が異なってくる。
【０１３１】即ち、同一の話題であっても、全ユーザに対して共通の感じ方をするわけではなく、また、同一ユーザにおいても、時間や、その時の状況により感じ方は変化するので、テーブルの関連度は動的に変化させるようにした方が、より自然に、かつ、ユーザにとって楽しい会話を提供することができる。そこで、ステップＳ１５の処理を設ける。図２２は、ステップＳ１５の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【０１３２】ステップＳ２１において、話題の遷移は妥当であったか否かが判断される。この判断は、ステップＳ１４において遷移した話題（話題Tとする）を基準とした場合、その前の話題T-1と、さらに前の話題T-2の間で判断される。この判断は、例えば、ロボット１側で、話題T-2に関して記憶していた情報を、どの程度ユーザに伝えたか、例えば、話題T-2に関するキーワードが１０個であった場合、その１０個のキーワードの内、何個のキーワードを、ユーザに伝えた時点で話題T-1に遷移したかを調査することにより判断することができる。
【０１３３】また、キーワードを多く伝えられたと判断される場合は、会話時間が長かったということになる。そこで、話題T-2についての会話が、長時間続いた後に話題T-1に遷移したか否かを判断することにより遷移が妥当であったか否かを判断することもできる。このような判断は、ユーザが話題T-2に関して、好意的であったか否かを判断していることになる。
【０１３４】このような判断の方法を用い、ステップＳ２１において、話題遷移が妥当であったと判断された場合、ステップＳ２２に進み、話題T-1と話題T-2との間のキーワード対を全て作成し、ステップＳ２３において、その対の部分のスコア値が大きくなるように関連度テーブルを更新する。このように、関連度テーブルを更新することにより、次から類似の組み合わせでの遷移が起こりやすくなる。
【０１３５】なお、ステップＳ２１において、話題遷移は妥当ではなかったと判断された場合、関連度テーブルの更新処理は行われない。これは、妥当ではないと判断された話題遷移に関する情報を用いないようにするためである。
【０１３６】このように、話題を遷移するために、会話中話題メモリ７７に記憶されている情報と、話題メモリ７６に記憶されている全ての話題の情報との関連度を計算し、その総和を比べることにより、遷移先の話題を決定するのは、計算コストが高くなってしまう。そこで、話題メモリ７６に記憶されている全ての情報について総和を計算してから、遷移先の話題を決定するのではなく、遷移先の対象となる話題を選択しながら、話題の遷移を行うようにすることにより、計算コストを低く抑えるようにする。そのような場合の会話処理部３８の動作について、図２３のフローチャートを参照して説明する。
【０１３７】ステップＳ３１において、話題管理部７４は、既に上述したような方法により、話題の遷移を起こすか否かを判断し、話題の遷移を起こすと判断した場合、ステップＳ３２に進む。ステップＳ３２において、話題メモリ７６から１つの話題の情報を選択する。その選択された情報と、会話中話題メモリ７７に記憶されている情報との関連度を、ステップＳ３３において計算する。ステップＳ３３において行われる関連度の計算、および総和は、図２０のフローチャートを参照して説明した場合と同様に行われる。
【０１３８】ステップＳ３４において、ステップＳ３３において計算された総和値が、閾値を越えたか否かが判断される。ステップＳ３３において、総和値が閾値を越えてはいないと判断された場合、ステップＳ３２に戻り、新たな話題に関する情報が話題メモリ７６から読み出され、その情報に対して処理が行われる。
【０１３９】一方、ステップＳ３４において、総和値が閾値を越えたと判断された場合、ステップＳ３５に進み、最近話した話題であるか否かが判断される。例えば、ステップＳ３２における処理で、話題メモリ７６から読み出された話題の情報が、現在話している話題の前の話題であったという場合が想定される。同じ話題が繰り返されるというのは不自然であり、会話を不愉快なものにしてしまう原因となるので、そのような事を防ぐために、ステップＳ３５における処理を設ける。
【０１４０】ステップＳ３５の処理は、会話履歴メモリ７５（図５）を調査することにより行われる。会話履歴メモリ７５内の情報を調査することにより、最近話した話題ではないと判断された場合、ステップＳ３６に進み、最近話した話題であると判断された場合、ステップＳ３２に戻り、それ以降の処理が繰り返される。ステップＳ３６において、選択された話題に遷移される。
【０１４１】図２４にロボット１とユーザとの間で交わされる会話の一例を示す。時刻ｔ1において、ロボット１が、話題メモリ７６に記憶されている情報のなかで、事項（図１９）という項目が”バスの事故”というのを選択し、会話を始める。まず、ロボット１が、”札幌でバスの事故がありましたね。”と発話し、それに対してユーザが、時刻ｔ2において、”いつ？”と質問する。ロボット１は、その質問に対し、時刻ｔ3において、”１２月１０日”と答え、ユーザは、その答えを受けて、時刻ｔ4において、”けがをした人はいたの？”と新たな質問をする。
【０１４２】ロボット１は、時刻ｔ5において”１０人です”と返答する。ユーザは、時刻ｔ6において、”ふーん”と相づちを打つ。このような会話が交わされている間、上述したような処理が繰り返し行われている。そして、ロボット１が、時刻ｔ7において、話題の遷移を起こすと判断し、新たな話題として、事項という項目が”飛行機事故”という話題を選択する。これは、上述したように、遷移する前と後とでの話題には、”事故”、”２月”、”１０日”、”けが”といったキーワードが一致し、関連度が高いと判断されるからである。
【０１４３】ロボット１は、話題の遷移を起こした結果、時刻ｔ7において、”同じ日に、飛行機事故もあったんですよね”と発話する。それに対し、ユーザは、時刻ｔ8において、”インドのやつ？”と興味を持ち、確認するような発話をする。そこで、ロボット１は、さらに会話を続けるために、ユーザの質問に対し、時刻ｔ9において、”そうです、原因がわからない事故です”と肯定し、さらに、原因不明である事実を、ユーザに提供する。ユーザは、時刻ｔ10におて、”どれくらいけがしたの？”と質問し、ロボット１が、時刻ｔ11において、”１００人です”と返答する。
【０１４４】このように、上述した方法により話題を遷移させることにより、自然な会話を成立させる事が可能となる。
【０１４５】なお、図２４に示した会話例において、ユーザが、時刻ｔ8において、”ちょっと待ってよ。バスの事故の原因はなんだったの？”といったような、話題の遷移を受け入れず、遷移前の話題に戻るような明示的な発話がなされたり、または、遷移した話題に対しての応答に時間が空いたような場合、遷移した話題がユーザに受け入れられなかったと判断し、遷移する前の話題に戻り、会話を続ける。
【０１４６】上述して説明（全ての話題に関するテーブルを作成し、その中で総和値が最も高いのを遷移先の話題として選択する場合の説明）では、話題を遷移させるとき、話題メモリ７６に、遷移させるのに適した話題の情報がある、換言すれば、関連度が低い情報でも、他の情報に比べて高ければ、遷移先の話題として選択されるので、場合によっては、自然な会話の流れではなくなる（全く異なる話題に遷移される）時が想定される。
【０１４７】そのような事を防ぐため、例えば、関連度（総和値）が所定値以下の話題しか、選択できないような状況の場合、または、上述した説明で、１つの話題を選択し、その話題の総和値が閾値以上であれば、その話題を遷移先の話題とする方法において、閾値以上の話題が見つからなかったような場合、”ところで”、”そういえば”などの言葉を発話し、全く異なる話題をユーザに提供するようにしても良い。
【０１４８】また、上述した説明では、ロボット１が話題を遷移する場合を説明したが、ユーザが話題を遷移する場合も想定される。図２５のフローチャートを参照して、ユーザが話題を遷移させた場合に対応した処理を行うために会話処理部３８が行う動作について説明する。ステップＳ４１において、ロボット１の話題管理部７４は、ユーザが発話した話題が、現在会話している話題（会話中話題メモリ７７に記憶されている話題）と関連しているか否かを判断する。この判断は、上述したロボット１が自発的に話題を遷移させる際に用いた、話題間（キーワード）間の関連度の計算の方法と同様の方法を用いて行う事が可能である。
【０１４９】すなわち、ユーザの単発の発話から取り出されたキーワード群と、現在話されている話題のキーワードとの関連度を計算し、所定の閾値の条件を満たすなら、関連性があると判断する。例えば、ユーザが、”そういえば、札幌で雪祭りがあるんだよね”と発話したとする。その発話からキーワードを抽出した場合、「札幌」、「雪祭り」などがある。これらのキーワードと、現在話している話題のキーワード群とを用いて、話題間の関連度の計算を行い、その計算結果により関連性があるか否かを判断する。
【０１５０】ステップＳ４１において、現在の話題と関連していると判断された場合、ユーザの話題遷移に追従する処理を行う必要はないので、フローチャートの処理は終了される。一方、ステップＳ４１において、現在話している話題と関連していないと判断された場合、ステップＳ４２に進む。ステップＳ４２において、話題の遷移を許容するか否かが判断される。
【０１５１】話題の遷移を許容するか否かの判断は、例えば、ロボット１側が、現在話している話題に対して、まだ話す情報がある場合は許容しないなどの規則を設けることにより行われる。また、上述したロボット１側から話題を遷移する場合の処理と、同様に行うようにしても良い。すなわち、ロボット１側で、話題を遷移するタイミングではないと判断される場合は、話題の遷移を許容しないようにする。しかしながら、このように設定してしまうと、話題の遷移の決定は、ロボット１側のみしか行えないことになるので、ロボット１側から話題を遷移する場合に対して、ユーザ側から話題を遷移する場合は、遷移しやすいように、確率値を設定するなどの処理が必要である。
【０１５２】ステップＳ４２において、話題の遷移を許容しないと判断された場合、話題を遷移しないので、このフローチャートの処理は終了される。一方、ステップＳ４２において、話題の遷移を許容すると判断された場合、ユーザが話している話題を認識する必要があるので、ステップＳ４３において、ユーザが話している話題を話題メモリ７６から検索する。
【０１５３】話題メモリ７６から、ユーザが話している話題を検索する方法としては、ステップＳ４１において行った方法と同じように、ユーザの発話から抽出されたキーワードと話題メモリ７６に記憶されている全ての話題（情報）のキーワード群との関連度（の総和）を計算することにより、その計算結果が最も大きい値の情報を、まずユーザが話している話題の候補とし、その候補の計算結果が所定値以上であれば、その情報をユーザが話している話題であるとして決定する。このような方法は、ユーザが話している話題と一致する確率が高く、信頼性があるが、計算コストが高くなる。
【０１５４】そこで、話題メモリ７６から、１つの情報を選択し、その情報のキーワード群との関連度を計算し、その計算結果が所定値以上であれば、その話題をユーザが話している話題として決定する。このような処理を所定値以上である情報が検出されるまで繰り返し行うことにより、ユーザが遷移したであろう話題を検索する。
【０１５５】このような検索処理が行われることにより、ユーザが話している話題であると推定される話題が検索されたか否かが、ステップＳ４４において行われる。ステップＳ４４において、話題が検索されたと判断された場合、ステップＳ４５に進み、その検索された話題（情報）を会話中話題メモリ７７に移すことにより、話題を遷移したこととする。
【０１５６】一方、ステップＳ４４において、話題が検索されなかったと判断された場合、換言すれば、関連度の総和値が所定値を越えた情報がなかったと判断された場合、ステップＳ４６に進む。ステップＳ４６の処理に来るということは、ロボット１が知り得ている情報以外の情報を、ユーザが話していると言うことなので、ロボット１にとっては未知の話題に遷移したとして、会話中話題メモリ７７内の情報をクリアする。
【０１５７】未知の話題に遷移した場合、ロボット１は、ユーザに対して質問をするなどして会話を続ける。また、会話を交わすなかで、会話中話題メモリ７７に話題に関する情報を記憶していく。ロボット１は、このようして新しい話題が入力された場合、上述した関連度のテーブルを更新する。図２６のフローチャートを参照して、新しく入力された話題によりテーブルが更新される際の処理について説明する。ステップＳ５１において、新しい話題が入力される。新しい話題が入力される状況としては、このように、ユーザがロボット１が取得していない情報の話題を話す場合と、ネットワークなどを介して情報ｎをダウンロードした場合などが想定される。
【０１５８】新しい話題が入力されると、ステップＳ５２において、その入力された話題からキーワードが抽出される。そして、ステップＳ５３において、抽出されたキーワードの対が全て生成される。その結果を受けてステップＳ５４において、キーワード間の関連度テーブルが更新される。ステップＳ５４の処理は、図２１に示したフローチャートのステップＳ２３の処理と同様なので、その説明は省略する。
【０１５９】このように、話題の遷移は、ロボット１側から起こす場合と、ユーザ側から起こす場合とが、実際の会話のなかでは混在している。そこで、会話処理部３８が行う話題の遷移に関する大筋の流れとしては、図２６R>６のフローチャートに従う。すなわち、ステップＳ６１において、ユーザ側の話題遷移への追従処理が行われる。この処理は、図２５のフローチャートの処理のことである。
【０１６０】ステップＳ６１の処理の結果、ステップＳ６２において、ユーザが話題を遷移させたか否かが判断される。すなわち、図２５のフローチャートにおいて、ステップＳ４１において、現在の話題と関連していると判断された場合、ステップＳ６２では、話題を遷移させてはいないと判断され、ステップＳ４１において、現在の話題と関連していないと判断され、それ以降の処理がされた場合、ステップＳ６２では、話題を遷移させたとして判断される。
【０１６１】ステップＳ６２において、話題は遷移されていないと判断された場合、ステップＳ６３に進み、ロボット１側の自発的な話題遷移が行われる。この処理は、図２０または図２３のフローチャートの処理のことである。
【０１６２】このように、ユーザの話題遷移をロボット１の話題遷移よりも優先することは、ユーザ側に会話の主導権を与えていることになる。ステップＳ６１とステップＳ６３の処理を入れ替えた場合、ロボット１側に会話の主導権を与えていることになる。このようなことを利用し、例えば、ユーザの接し方により、ロボット１がわがままに育ってしまった場合、ロボット１が会話の主導権を握るように設定され、ロボット１にしつけが行き届いている場合、ユーザが会話の主導権を握るように設定されるようにしても良い。
【０１６３】上述した説明においては、属性として情報に含まれるキーワードを用いる場合を説明したが、属性として、図２８に示すように、分類、場所、時間などを用いるようにしても良い。このような属性を用いた場合、図２８に示した例では、１つの情報に、１つ又は２つの値しか持たない時が多い。このような場合においても、キーワードの場合と同じように処理することが可能である。例えば、属性として分類の場合、基本的に１つの値しか持たないが、キーワードのように複数の値を持つ場合の特殊な例として扱うことが可能なため、上述したキーワードの場合と同様に扱うこと（テーブルを作成すること）が可能である。
【０１６４】属性は、例えば、キーワードと分類というように複数併用するようにしても良い。複数の属性を併用する場合、それぞれの属性において、関連度の計算をし、重み付け線形和をとって最終的な判断結果として用いるようにする。
【０１６５】自然な会話を行うために、また、自然な話題遷移を行うために、話題メモリ７６には、ユーザの趣向（プロファイル）にあった話題（情報）が記憶されていることは上述した。また、そのプロファイルは、ロボット１とユーザとの会話のなかで取得する、または、ロボット１がコンピュータと接続され、そのコンピュータを用いてユーザがロボット１に入力するなどされるということも上述した。ここでは、ユーザとの会話により、ロボット１が、そのユーザのプロファイルを作成する場合を、具体例を挙げて説明する。
【０１６６】図２９に示すように、時刻ｔ1において、ロボット１が、”昨日、何かおもしろいことがあった？”とユーザに対して質問する。この質問に対して、ユーザが時刻ｔ2において、”タイトルＡという映画を見たよ”と返答する。この返答から、ユーザのプロファイルに「タイトルＡ」という情報が追加される。さらに、時刻ｔ3において、ロボット１が”おもしろかった？”と質問すると、ユーザは、時刻ｔ4において、”おもしろかったよ。特に、Ｂ役で出ていた俳優Ｃさんが良い演技をしていたよ”と返答する。この返答から、「俳優Ｃ」という情報がプロファイルに追加される。
【０１６７】このようにして、ロボット１は、会話の中からユーザの趣向を取得していく。なお、趣向を取得するという目的から、図２９に示した会話例において、ユーザが時刻ｔ4において、”おもしろくなかった”と返答した場合、「タイトルＡ」をプロファイルに追加しないようにしても良い。
【０１６８】数日後、このようなプロファイルに従い、サーバ１０１からロボット１に、例えば、”俳優Ｃ主演の最新作「タイトルＢ」、明日公開、新宿では○○館で上映”という情報がダウンロードされたとする。ロボット１は、その情報から、ユーザに対して、時刻ｔ1’において、”俳優Ｃさんが主演している新しい映画が公開されるよ”と話かける。ユーザは、数日前に、俳優Ｃさんの演技をほめていることから、その話題に興味を持ち、時刻ｔ2’において、”いつから？”と質問する。ロボット１は、既にいつ公開されるのかの情報を取得している。また、既にユーザの最寄り駅の情報（プロファイル）から、最寄りの映画館の情報も取得することが可能であり、この例では、既に取得している。
【０１６９】ロボット１は、時刻ｔ3’において、ユーザの質問に対し、取得している情報を基に、”明日からです。新宿だと、○○館で上映しますよ”と返答する。ユーザは、その情報を得て、時刻ｔ4’において、”見たいなー”と発話する。
【０１７０】このようにして、ユーザのプロファイルに基づく情報を、会話という方法で伝えることにより、自然な宣伝を行うことが可能となる。すなわち、上述した会話例では、”タイトルＢ”という映画の宣伝を行えたことになる。
【０１７１】なお、サーバ１０１に記憶されたプロファイル、または、ユーザが自発的に提供したプロファイルを用いて、広告代理店などは、ユーザに対して自社の製品宣伝などのダイレクトメールを送付できるようにしても良い。
【０１７２】上述した実施の形態のにおいては、ユーザと音声により会話を行う場合を説明したが、文字により会話を行う場合にも、本発明は適用できる。
【０１７３】上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。
【０１７４】この記録媒体は、図３０に示すように、コンピュータとは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク２１１（フロッピディスクを含む）、光ディスク２１２（CD-ROM（Compact Disk-Read Only Memory），DVD（Digital Versatile Disk）を含む）、光磁気ディスク２１３（MD（Mini-Disk）を含む）、若しくは半導体メモリ２１４などよりなるパッケージメディアにより構成されるだけでなく、コンピュータに予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記憶されているROM２０２や記憶部２０８が含まれるハードディスクなどで構成される。
【０１７５】なお、本明細書において、媒体により提供されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に従って、時系列的に行われる処理は勿論、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１７６】また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。
【０１７７】
【発明の効果】以上の如く請求項１に記載の会話処理装置、請求項６に記載の会話処理方法、および請求項７に記載の記録媒体によれば、ユーザと会話する話題に関する情報を記憶し、ユーザのプライベートな情報を、ユーザとの会話のなかから取得し、ユーザの発話を認識し、記憶されている情報、または、認識結果のうち、少なくとも一方を用いて、ユーザと会話するための応答文を生成するようにしたので、ユーザに自然で、楽しい会話を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用したロボットの一実施の形態の外観構成例を示す斜視図である。
【図２】図１のロボットの内部構成例を示すブロック図である。
【図３】図２のコントローラ１０の機能的構成例を示すブロック図である。
【図４】音声認識部３１Ａの内部構成を示すブロック図である。
【図５】会話処理部３８の内部構成を示すブロック図である。
【図６】音声合成部３６の内部構成を示すブロック図である。
【図７】情報ｎをダウンロードする際のシステム構成を示すブロック図である。
【図８】図７のシステムの詳細な構成を示す図である。
【図９】図７のシステムの詳細な他の構成を示す図である。
【図１０】話題遷移のタイミングについて説明する図である。
【図１１】話題遷移のタイミングについて説明する図である。
【図１２】話題遷移のタイミングについて説明する図である。
【図１３】話題遷移のタイミングについて説明する図である。
【図１４】話題遷移のタイミングを説明するフローチャートである。
【図１５】話題遷移のタイミングを決定する平均値と確率値との関係を示す図である。
【図１６】発話パターンを説明する図である。
【図１７】話題遷移のタイミングを決定する会話が途絶えた時間と確率値との関係を示す図である。
【図１８】話題メモリ７６に記憶された情報について説明する図である。
【図１９】属性がキーワードである場合について説明する図である。
【図２０】話題遷移について説明するフローチャートである。
【図２１】テーブルについて説明する図である。
【図２２】図２０のフローチャートのステップＳ１５の処理の詳細を示すフローチャートである。
【図２３】話題遷移について説明する他のフローチャートである。
【図２４】ロボット１とユーザの間で交わされる会話の一例を説明する図である。
【図２５】ユーザ側が話題遷移した場合のロボット１の動作について説明するフローチャートである。
【図２６】関連度テーブルの更新について説明するフローチャートである。
【図２７】会話処理部３８の動作について説明するフローチャートである。
【図２８】属性について説明する図である。
【図２９】ロボット１とユーザの間で交わされる会話の一例を説明する図である。
【図３０】媒体を説明する図である。
【符号の説明】
１０ コントローラ， １０Ａ CPU， １０Ｂ メモリ， １５ マイク，１６ CCD， １７ タッチセンサ， １８ スピーカ， １９ 通信部，３１ センサ入力処理部， ３１Ａ 音声認識部， ３１Ｂ 画像認識部， ３１Ｃ 圧力処理部， ３２ 感情／本能モデル部， ３３ 行動決定機構部，３４ 姿勢遷移機構部， ３５ 制御機構部， ３６ 音声合成部， ３７ 音響処理部， ３８ 会話処理部， ７４ 話題管理部， ７５ 会話履歴メモリ， ７６ 話題メモリ， ７７ 会話中話題メモリ， １０１ サーバ， １０３ 通信装置， １１０ 話題データベース， １１１ プロファイルメモリ，１１２ フィルタ、 １４１ ロボット用フレーム， １４２ ユーザ用フレーム
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は会話処理装置および方法、並びに記録媒体に関し、特に、ユーザと会話を行うロボットなどに用いて好適な会話処理装置および方法、並びに記録媒体。
【０００２】
【従来の技術】従来より、玩具等として、タッチスイッチが押圧操作されると、合成音を出力するロボット（ぬいぐるみ状のものを含む）が数多く製品化されている。
【０００３】また、コンピュータとの定型的な会話方式（タスクオリエンテッド）が用いられ、航空券の予約が行なわれたり、旅行案内のサービスを提供するなどのサービスがある。これは、予め決められたことを話すだけで、雑談を含む人間との自然な会話を行うものではなかった。コンピュータと人間とが、雑談を含む自然な会話を行うための試みとして、Eliza（James Allen：Natural Language Understanding，６乃至９頁などに開示されている）などの実験的なものがある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上述したElizaなどは、人間（ユーザ）とやりとりしている会話の内容は、殆ど理解しておらず、換言すれば、オウム返し的な会話しかできないので、ユーザは、すぐに飽きてしまうといった課題があった。
【０００５】ユーザが飽きないような、かつ自然な流れでの会話を行うには、１つの話題を長々と話したり、逆に、話題を次々と変えていったりといったことがないようにすることが必要である。すなわち、自然な話題遷移が、自然な会話を行うためには大切な要素となる。また、話題を遷移するためには、コンピュータ側でユーザに提供するための、会話が楽しくなるような話題を記憶しておく必要がある。
【０００６】本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、会話の話題となりうる情報をネットワークを介してダウンロードすることにより、ユーザに提供する話題を新鮮なものとし、もって、ユーザに楽しく、自然な会話を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の会話処理装置は、ユーザと会話する話題に関する情報を記憶する記憶手段と、ユーザのプライベートな情報を、ユーザとの会話のなかから取得する取得手段と、ユーザの発話を認識する認識手段と、記憶手段により記憶されている情報、または、認識手段による認識結果のうち、少なくとも一方を用いて、ユーザと会話するための応答文を生成する生成手段とを含むことを特徴とする。
【０００８】他の装置と通信する通信手段をさらに含み、記憶手段は、他の装置が、取得手段により取得されたユーザのプライベートな情報を基に選択した話題に関する情報を記憶するようにすることができる。
【０００９】前記記憶手段は、他の装置から送信された話題に関する情報の中から、取得手段により取得されたユーザのプライベートな情報を基に、所定の情報を選択し、記憶するようにすることができる。
【００１０】会話は、音声または文字により行われるようにすることができる。
【００１１】ロボットに内蔵されるようにすることができる。
【００１２】請求項６に記載の会話処理方法は、ユーザと会話する話題に関する情報の記憶を制御する記憶制御ステップと、ユーザのプライベートな情報を、ユーザとの会話のなかから取得する取得ステップと、ユーザの発話を認識する認識ステップと、記憶制御ステップの処理で記憶された情報、または、認識ステップの処理で認識結果のうち、少なくとも一方を用いて、ユーザと会話するための応答文を生成する生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００１３】請求項７に記載の記録媒体のプログラムは、ユーザと会話する話題に関する情報の記憶を制御する記憶制御ステップと、ユーザのプライベートな情報を、ユーザとの会話のなかから取得する取得ステップと、ユーザの発話を認識する認識ステップと、記憶制御ステップの処理で記憶された情報、または、認識ステップの処理で認識結果のうち、少なくとも一方を用いて、ユーザと会話するための応答文を生成する生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００１４】請求項１に記載の会話処理装置、請求項６に記載の会話処理方法、および請求項７に記載の記録媒体においては、ユーザと会話する話題に関する情報が記憶され、ユーザのプライベートな情報が、ユーザとの会話のなかから取得され、ユーザの発話が認識され、記憶されている情報、または、認識結果のうち、少なくとも一方が用いられて、ユーザと会話するための応答文が生成される。
【００１５】
【発明の実施の形態】図１は、本発明を適用したロボットの一実施の形態の外観構成例を示しており、図２は、その電気的構成例を示している。
【００１６】本実施の形態では、ロボットは、犬形状のものとされており、胴体部ユニット２の前後左右に、それぞれ脚部ユニット３Ａ，３Ｂ，３Ｃ，３Ｄが連結されるとともに、胴体部ユニット２の前端部と後端部に、それぞれ頭部ユニット４と尻尾部ユニット５が連結されることにより構成されている。
【００１７】尻尾部ユニット５は、胴体部ユニット２の上面に設けられたベース部５Ｂから、２自由度をもって湾曲または揺動自在に引き出されている。胴体部ユニット２には、ロボット全体の制御を行うコントローラ１０、ロボットの動力源となるバッテリ１１、並びにバッテリセンサ１２および熱センサ１３からなる内部センサ部１４などが収納されている。
【００１８】頭部ユニット４には、「耳」に相当するマイク（マイクロフォン）１５、「目」に相当するCCD(Charge Coupled Device)カメラ１６、触覚に相当するタッチセンサ１７、「口」に相当するスピーカ１８などが、それぞれ所定位置に配設されている。
【００１９】脚部ユニット３Ａ乃至３Ｄそれぞれの関節部分や、脚部ユニット３Ａ乃至３Ｄそれぞれと胴体部ユニット２の連結部分、頭部ユニット４と胴体部ユニット２の連結部分、並びに尻尾部ユニット５と胴体部ユニット２の連結部分などには、図２に示すように、それぞれアクチュエータ３ＡＡ1乃至３ＡＡK、３ＢＡ1乃至３ＢＡK、３ＣＡ1乃至３ＣＡK、３ＤＡ1乃至３ＤＡK、４Ａ1乃至４ＡL、５Ａ1および５Ａ2が配設されており、これにより、各連結部分は、所定の自由度をもって回転することができるようになっている。
【００２０】頭部ユニット４におけるマイク１５は、ユーザからの発話を含む周囲の音声（音）を集音し、得られた音声信号を、コントローラ１０に送出する。CCDカメラ１６は、周囲の状況を撮像し、得られた画像信号を、コントローラ１０に送出する。
【００２１】タッチセンサ１７は、例えば、頭部ユニット４の上部に設けられており、ユーザからの「なでる」や「たたく」といった物理的な働きかけにより受けた圧力を検出し、その検出結果を圧力検出信号としてコントローラ１０に送出する。
【００２２】胴体部ユニット２におけるバッテリセンサ１２は、バッテリ１１の残量を検出し、その検出結果を、バッテリ残量検出信号としてコントローラ１０に送出する。熱センサ１３は、ロボット内部の熱を検出し、その検出結果を、熱検出信号としてコントローラ１０に送出する。
【００２３】コントローラ１０は、CPU(Central Processing Unit)１０Ａやメモリ１０Ｂ等を内蔵しており、CPU１０Ａにおいて、メモリ１０Ｂに記憶された制御プログラムが実行されることにより、各種の処理を行う。即ち、コントローラ１０は、マイク１５や、CCDカメラ１６、タッチセンサ１７、バッテリセンサ１２、熱センサ１３から与えられる音声信号、画像信号、圧力検出信号、バッテリ残量検出信号、熱検出信号に基づいて、周囲の状況や、ユーザからの指令、ユーザからの働きかけなどの有無を判断する。
【００２４】さらに、コントローラ１０は、この判断結果等に基づいて、続く行動を決定し、その決定結果に基づいて、アクチュエータ３ＡＡ1乃至３ＡＡK、３ＢＡ1乃至３ＢＡK、３ＣＡ1乃至３ＣＡK、３ＤＡ1乃至３ＤＡK、４Ａ1乃至４ＡL、５Ａ1、５Ａ2のうちの必要なものを駆動させ、これにより、頭部ユニット４を上下左右に振らせたり、尻尾部ユニット５を動かせたり、各脚部ユニット３Ａ乃至３Ｄを駆動して、ロボットを歩行させるなどの行動を行わせる。
【００２５】また、コントローラ１０は、必要に応じて、合成音を生成し、スピーカ１８に供給して出力させたり、ロボットの「目」の位置に設けられた図示しないLED（Light Emitting Diode）を点灯、消灯または点滅させる。
【００２６】以上のようにして、ロボットは、周囲の状況等に基づいて自律的に行動をとることができるようになっている。
【００２７】次に、図３は、図２のコントローラ１０の機能的構成例を示している。なお、図３に示す機能的構成は、CPU１０Ａが、メモリ１０Ｂに記憶された制御プログラムを実行することで実現されるようになっている。
【００２８】コントローラ１０は、特定の外部状態を認識するセンサ入力処理部３１、センサ入力処理部３１の認識結果等を累積して、感情および本能の状態を表現する感情／本能モデル部３２、センサ入力処理部３１の認識結果等に基づいて、続く行動を決定する行動決定機構部３３、行動決定機構部３３の決定結果に基づいて、実際にロボットに行動を起こさせる姿勢遷移機構部３４、各アクチュエータ３ＡＡ1乃至５Ａ1および５Ａ2を駆動制御する制御機構部３５、合成音を生成する音声合成部３６、並びに音声合成部３６の出力を制御する音響処理部３７から構成されている。
【００２９】センサ入力処理部３１は、マイク１５や、CCDカメラ１６、タッチセンサ１７等から与えられる音声信号、画像信号、圧力検出信号等に基づいて、特定の外部状態や、ユーザからの特定の働きかけ、ユーザからの指示等を認識し、その認識結果を表す状態認識情報を、感情／本能モデル部３２および行動決定機構部３３に通知する。
【００３０】即ち、センサ入力処理部３１は、音声認識部３１Ａを有しており、音声認識部３１Ａは、行動決定機構部３３からの制御にしたがい、マイク１５から与えられる音声信号を用いて、音声認識を行う。そして、音声認識部３１Ａは、その音声認識結果としての、例えば、「歩け」、「伏せ」、「ボールを追いかけろ」等の指令その他を、状態認識情報として、感情／本能モデル部３２および行動決定機構部３３に通知する。
【００３１】音声認識部３１Ａは、また、音声認識を行った認識結果を、会話処理部38にも出力する。これは、後述するユーザとの会話を行うためである。
【００３２】また、センサ入力処理部３１は、画像認識部３１Ｂを有しており、画像認識部３１Ｂは、CCDカメラ１６から与えられる画像信号を用いて、画像認識処理を行う。そして、画像認識部３１Ｂは、その処理の結果、例えば、「赤い丸いもの」や、「地面に対して垂直なかつ所定高さ以上の平面」等を検出したときには、「ボールがある」や、「壁がある」等の画像認識結果を、状態認識情報として、感情／本能モデル部３２および行動決定機構部３３に通知する。
【００３３】さらに、センサ入力処理部３１は、圧力処理部３１Ｃを有しており、圧力処理部３１Ｃは、タッチセンサ１７から与えられる圧力検出信号を処理する。そして、圧力処理部３１Ｃは、その処理の結果、所定の閾値以上で、かつ短時間の圧力を検出したときには、「たたかれた（しかられた）」と認識し、所定の閾値未満で、かつ長時間の圧力を検出したときには、「なでられた（ほめられた）」と認識して、その認識結果を、状態認識情報として、感情／本能モデル部３２および行動決定機構部３３に通知する。
【００３４】感情／本能モデル部３２は、ロボットの感情と本能の状態を表現する感情モデルと本能モデルをそれぞれ管理している。行動決定機構部３３は、センサ入力処理部３１からの状態認識情報や、感情／本能モデル部３２からの感情／本能状態情報、時間経過等に基づいて、次の行動を決定し、決定された行動の内容を行動指令情報として、姿勢遷移機構部３４に送出する。
【００３５】姿勢遷移機構部３４は、行動決定機構部３３から供給される行動指令情報に基づいて、ロボットの姿勢を、現在の姿勢から次の姿勢に遷移させるための姿勢遷移情報を生成し、これを制御機構部３５に出力する。制御機構部３５は、姿勢遷移機構部３４からの姿勢遷移情報に従って、アクチュエータ３ＡＡ1乃至５Ａ1および５Ａ2を駆動するための制御信号を生成し、これをアクチュエータ３ＡＡ1乃至５Ａ1および５Ａ2に送出する。これにより、アクチュエータ３ＡＡ1乃至５Ａ1および５Ａ2は、制御信号に従って、駆動し、ロボットは、自律的に行動を起こす。
【００３６】上述したような構成をもつことにより、ロボット１は、動作すると共に、ユーザと会話することもできる。会話を行うための音声会話システムは、音声認識部３１Ａ、会話処理部３８、音声合成部３６、および音響処理部３７から構成される。
【００３７】図４は、音声認識部３１Ａの詳細な構成を示す図である。ユーザの発話は、マイク１５に入力され、マイク１５では、その発話が、電気信号としての音声信号に変換される。この音声信号は、音声認識部３１ＡのＡＤ(Analog Digital)変換部５１に供給される。ＡＤ変換部５１では、マイク１５からのアナログ信号である音声信号がサンプリング、量子化され、デジタル信号である音声データに変換される。この音声データは、特徴抽出部５２に供給される。
【００３８】特徴抽出部５２は、ＡＤ変換部５１からの音声データについて、適当なフレームごとに、例えば、スペクトルや、線形予測係数、ケプストラム係数、線スペクトル対等の特徴パラメータを抽出し、特徴量バッファ５３およびマッチング部５４に供給する。特徴量バッファ５３では、特徴抽出部５２からの特徴パラメータが一時記憶される。
【００３９】マッチング部５４は、特徴抽出部５２からの特徴パラメータ、または特徴量バッファ５３に記憶された特徴パラメータに基づき、音響モデルデータベース５５、辞書データベース５６、および文法データベース５７を必要に応じて参照しながら、マイク１５に入力された音声（入力音声）を認識する。
【００４０】即ち、音響モデルデータベース５５は、音声認識する音声の言語における個々の音素や音節などの音響的な特徴を表す音響モデルを記憶している。ここで、音響モデルとしては、例えば、HMM(Hidden Markov Model)などを用いることができる。辞書データベース５６は、認識対象の各単語について、その発音に関する情報が記述された単語辞書を記憶している。文法データベース５７は、辞書データベース５６の単語辞書に登録されている各単語が、どのように連鎖する（つながる）かを記述した文法規則を記憶している。ここで、文法規則としては、例えば、文脈自由文法（CFG）や、統計的な単語連鎖確率（N-gram）などに基づく規則を用いることができる。
【００４１】マッチング部５４は、辞書データベース５６の単語辞書を参照することにより、音響モデルデータベース５５に記憶されている音響モデルを接続することで、単語の音響モデル（単語モデル）を構成する。さらに、マッチング部５４は、幾つかの単語モデルを、文法データベース５７に記憶された文法規則を参照することにより接続し、そのようにして接続された単語モデルを用いて、特徴パラメータに基づき、例えば、HMM法等によって、マイク１５に入力された音声を認識する。そして、マッチング部５４による音声認識結果は、例えば、テキスト等で出力される。
【００４２】なお、マッチング部５４は、会話処理部３８から、そこで得られる情報を受信することができるようになっており、その会話管理情報に基づいて、精度の高い音声認識を行うことができるようになっている。また、マッチング部５４は、入力された音声を対象として、再度、処理を行うことが必要な場合は、特徴量バッファ５３に記憶された特徴パラメータを用いて処理を行うようになっており、これにより、ユーザに再度の発話を要求せずに済むようになっている。
【００４３】図５は、会話処理部３８の詳細な構成を示す図である。音声認識部３１Ａから出力された認識結果（テキストデータ）は、会話処理部３８の言語処理部７１に入力される。言語処理部７１は、辞書データベース７２と解析用文法データベース７３に記憶されているデータを基に、入力された音声認識結果を、形態素解析、構文解析などの解析を行うことにより、単語の情報や構文の情報などの言語情報を抽出する。また、辞書に記述された内容を基に、入力の音声発話の意味、意図なども抽出する。
【００４４】すなわち、辞書データベース７２には、単語の表記や解析用文法を適用するために必要な品詞情報などの情報、単語の個別の意味情報などを記憶されており、解析用文法データベース７３には、辞書データベース７２に記憶されている各単語の情報を基に、単語連鎖に関する制約を記述したデータが記憶されている。これらのデータを用いて言語処理部７１は、入力された音声認識結果のテキストデータを解析する。
【００４５】解析用文法データベース７３に記憶されているデータは、正規文法、文脈自由文法、統計的な単語連鎖確立、意味的な解析までを含める場合はHPSGなどの意味論を含んだ言語理論などを用いる、テキスト解析に必要なデータである。
【００４６】言語処理部７１により抽出された情報に基づき、話題管理部７４は、現在の話題を会話中話題メモリ７７に管理、更新させると共に、次の話題遷移（詳細は後述する）に備えて、会話履歴メモリ７５に管理されている情報を適宜更新する。また、話題管理部７４は、話題遷移を起こす場合、話題メモリ７６に記憶されている情報を参照して遷移する話題を決定する。
【００４７】会話履歴メモリ７５は、会話された会話の内容自身、あるいは、会話から抽出された情報が蓄積されており、現在会話されている話題（会話中話題メモリ７７に記憶されてる話題）より以前の会話で、どのような話題が話されたのかを調査し、話題の遷移をコントロールする際に用いられるデータが記憶されている。
【００４８】話題メモリ７６は、ユーザと会話を実行している際、その会話の内容に一貫性を保つための情報が複数格納されている。話題メモリ７６は、話題管理部７４から話題の遷移を起こす際の遷移先の話題を探索するとき、或いは、ユーザからの話題の変更に追従して話題を変更するときに、参照される情報を蓄積しているメモリである。この話題メモリ７６に記憶されている情報は、後述する方法により追加、更新される。
【００４９】会話中話題メモリ７７は、現在話している話題に関する情報が格納されている。具体的には、話題メモリ７６に記憶されている話題に関する情報から１つ、話題管理部７４により選択された情報を記憶している。話題管理部７４は、会話中話題メモリ７７に記憶されている情報を基に、ユーザとの会話を進めていく。そのため、会話でやりとりされる情報により、例えば、どの内容を既に話し終わったかなどを管理し、その情報は、適宜更新される。
【００５０】会話生成部７８は、会話中話題メモリ７７で管理されている会話中の話題に関する情報と、直前のユーザの発話から言語処理部７１により抽出された情報などに基づき、辞書データベース７９と会話生成規則データベース８０に記憶されているデータを参照して適切な応答文（テキストデータ）を生成する。
【００５１】辞書データベース７９は、応答文を作成するのに必要な単語情報が記憶されている。辞書データベース７２と辞書データベース７９は、同じ情報を記憶するようにしても良い。従って、共用することも可能である。
【００５２】会話生成規則データベース８０は、会話中話題メモリ７７の内容に基づいて、どのような応答文を、どのように生成するのかに関する規則が記憶されている。例えば、話題の中の、まだ話していない内容を話す、相槌を最初に入れる、などの話題に対する話の進め方と共に、仮に、話題が意味的なフレーム構造などで管理されているなら、そこから自然言語文を生成する規則なども書かれている。この意味構造から自然言語文を生成する方法は、言語処理部７１により行われる処理の逆の処理として行うことにより、実現することが可能である。
【００５３】このようにして、会話生成部７８により生成された、テキストデータとしての応答文は、音声合成部３６に出力される。
【００５４】図６は、音声合成部３６の構成例を示している。テキスト解析部９１には、会話処理部３８が出力するテキストが、音声合成処理の対象として入力されるようになっており、テキスト解析部９１は、辞書データベース９２や解析用文法データベース９３を参照しながら、そのテキストを解析する。
【００５５】即ち、辞書データベース９２には、各単語の品詞情報や、読み、アクセント等の情報が記述された単語辞書が記憶されており、また、解析用文法データベース９３には、辞書データベース９２の単語辞書に記述された単語について、単語連鎖に関する制約等の解析用文法規則が記憶されている。そして、テキスト解析部９１は、この単語辞書および解析用文法規則に基づいて、そこに入力されるテキストの形態素解析や構文解析等の解析を行い、後段の規則合成部９４で行われる規則音声合成に必要な情報を抽出する。ここで、規則音声合成に必要な情報としては、例えば、ポーズの位置や、アクセントおよびイントネーションを制御するための情報、その他の韻律情報や、各単語の発音等の音韻情報などがある。
【００５６】テキスト解析部９１で得られた情報は、規則合成部９４に供給され、規則合成部９４では、音素片データベース９５を用いて、テキスト解析部９１に入力されたテキストに対応する合成音の音声データ（デジタルデータ）が生成される。
【００５７】即ち、音素片データベース９５には、例えば、ＣＶ(Consonant, Vowel)や、VCV、CVC等の形で音素片データが記憶されており、規則合成部９４は、テキスト解析部９１からの情報に基づいて、必要な音素片データを接続し、さらに、ポーズ、アクセント、イントネーション等を適切に付加することで、テキスト解析部９１に入力されたテキストに対応する合成音の音声データを生成する。
【００５８】この音声データは、ＤＡ変換部９６に供給され、そこで、アナログ信号としての音声信号に変換される。この音声信号は、図示せぬスピーカに供給され、これにより、テキスト解析部９１に入力されたテキストに対応する合成音が出力される。
【００５９】上述したように、音声会話システムは構成される。ロボット１は、音声会話システムを備えることにより、ユーザと会話を行うことができるのだが、ここで、人と人との会話について考える。人と人とが会話しているとき、１つの話題を永遠と話していることはなく、きりのいいところで、話題を変えることが一般的である。話題を変える際、全く関連性のない話題に切り変わる場合もあるが、関連性がある話題に切り変わることの方が自然な会話である。このようなことは、人（ユーザ）とロボット１との間で交わされる会話においても当てはまることである。
【００６０】そこで、ロボット１は、ユーザと会話をしているとき、適切な場面で話題を変える（遷移）する機能をもつ。その為には、話題となる情報を記憶しておく必要がある。また、その話題となる情報は、ユーザと話を合わせる上で、ユーザが知っている情報は勿論、ユーザに話題を提供する上で、ユーザが知らないような情報も記憶しておく必要がある。従って、古い情報ばかりでなく、最新の情報を記憶する必要性も出てくる。
【００６１】そこで、ロボット１には、最新の情報（以下、適宜、情報ｎと記述する）を取得するために、通信機能（図２の通信部１９）を備える。ここでは、情報ｎを提供するサーバから、その情報ｎをダウンロードする場合を説明する。図７（Ａ）は、ロボット１に備えられた通信部１９が、直接サーバ１０１と通信を行う場合を示し、図７（Ｂ）は、通信ネットワークとして、例えば、インターネット１０２を介して通信部１９とサーバ１０１が通信を行う場合を示している。
【００６２】図７（Ａ）に示したような構成にした場合、ロボット１の通信部１９は、例えば、PHS（Personal Handyphone System）に用いられている技術を流用することにより実現することができる。例えば、通信部１９は、ロボット１が充電している間に、サーバ１０１のダイヤルをダイヤリングすることで、サーバ１０１と接続し、情報ｎをダウンロードする。
【００６３】図７（Ｂ）に示したような構成の場合、通信装置１０３とロボット１は、有線または無線により通信が行われる。例えば、通信装置１０３をパーソナルコンピュータで構成する。まず、ユーザは、パーソナルコンピュータを、インターネット１０２を介してサーバ１０１と接続させる。そして、サーバ１０１から、情報ｎをダウンロードし、パーソナルコンピュータ内の記憶装置に、一旦記憶させる。その記憶された情報ｎを、例えば、赤外線による無線や、 USB（Universal Serial Bus）などの有線によりロボット１の通信部１９に送信する。このようにしてロボット１が情報ｎを取得することができる。
【００６４】さらに、通信装置１０３は、所定の時間に、自動的にサーバ１０１と接続し、情報ｎをダウンロードし、ロボット１に送信するようにしても良い。
【００６５】次に、ダウンロードされる情報ｎについて説明する。情報ｎとして、全てのユーザに、同一の情報ｎを提供するようにしても良いが、全てのユーザに対して、その情報ｎが有効な情報であるとは限らない。換言すれば、ユーザ毎に趣向は異なり、ユーザとの会話を成り立たせるには、そのユーザの趣向に合った情報ｎのみをダウンロードし記憶する、または、全ての情報ｎをダウンロードした後、選択し、ユーザの趣向に合った情報ｎのみを記憶するようにすればよい。
【００６６】図８は、サーバ１０１側で、ロボット１に提供する情報ｎを選択する場合のシステム構成を示す図である。サーバ１０１は、話題データベース１１０、プロファイルメモリ１１１、およびフィルタ１１２Ａを備えている。話題データベース１１０は、情報ｎを記憶している。情報ｎは、芸能情報、経済情報といったカテゴリ毎に記憶されている。これらの情報ｎは、後述するように、ロボット１が、情報ｎを用いて、ユーザに話題を提供することにより、ユーザが知らなかった情報を提供することができ、宣伝効果がある。従って、宣伝を行いたい会社などを含む提供者から、話題データベース１１０に記憶される情報ｎは提供される。
【００６７】プロファイルメモリ１１１は、ユーザの趣向などの情報を記憶している。プロファイルは、ロボット１から供給され、適宜、更新される。また、プロファイルは、ロボット１が、ユーザと会話を重ねていくうえで、何度も出てくる話題（キーワード）を記憶することで作成するようにしても良いし、ユーザが、ロボット１に入力し、記憶させるような機能を備えるようにしても良い。また、会話形式で、ロボット１がユーザに対して質問し、その質問に対して答えたユーザの答えをプロファイルとして作成するようにしても良い。
【００６８】フィルタ１１２Ａは、プロファイルメモリ１１１に記憶されているプロファイルを基に、話題データベース１１０に記憶されている情報ｎの中から、そのプロファイルに適した情報ｎ、すなわちユーザの趣向に合った情報ｎを選択して出力する。
【００６９】図７を参照して説明したような方法により、フィルタ１１２Ａから出力された情報ｎは、ロボット１の通信部１９に受信される。通信部１９に受信された情報ｎは、メモリ１０Ｂ内の話題メモリ７６に記憶される。記憶メモリ７６に記憶された情報ｎは、話題を遷移させる時に用いられる。
【００７０】会話処理部３８により処理され、出力された情報は、適宜、プロファイル作成部１２３に出力される。上述したように、ユーザと会話を交わすなかで、プロファイルが作成される場合、プロファイル作成部１２３によりプロファイルが作成され、プロファイルメモリ１２１に記憶される。プロファイルメモリ１２１に記憶されたプロファイルは、適宜、通信部１９を介して、サーバ１０１のプロファイルメモリ１１１に送信されることにより、プロファイルメモリ１１１内の、ロボット１のユーザに対応するプロファイルが更新される。
【００７１】図８に示したような構成にした場合、プロファイルメモリ１１１に記憶されているプロファイル（ユーザ情報）が、外部に漏れる可能性があり、プライバシーを保護するという観点から、問題が生じる可能性がある。そこで、プロファイルをサーバ１０１に管理させないような構成とすることも可能である。図９は、サーバ１０１側でプロファイルを管理しない場合のシステム構成を示す図である。
【００７２】図９に示した構成では、サーバ１０１は、話題データベース１１０のみを備える。ロボット１のコントローラ１０は、フィルタ１１２Ｂを備える構成となり、ロボット１のコントローラ１０は、フィルタ１１２Ｂを新たに備える構成となる。このような構成にした場合、サーバ１０１は、話題データベース１１０に記憶されている全ての情報ｎを、ロボット１に対して提供する。ロボット１の通信部１９により受信された情報ｎは、フィルタ１１２Ｂにより、フィルタリングされ、その結果、残った情報ｎのみが、話題メモリ７６に記憶される。
【００７３】このように、ロボット１の方で、情報ｎを選択するようにすれば、ユーザのプロファイルを、外部に送信することがない（外部で管理することがない）ので、ユーザのプライバシーは守られる。
【００７４】ここで、プロファイルとして扱う情報について説明する。プロファイルの情報としては、年齢、性別、出身地、好きな俳優、好きなスポーツ、好きな場所、好きな食べ物、趣味、最寄り駅などであり、また、経済情報、芸能情報、スポーツ情報などに対して、どの程度興味があるか数値で表した情報も含まれる。
【００７５】このようなプロファイルに基づき、選択されることにより、ユーザの趣向に合った情報ｎのみが、話題メモリ７６に記憶される。ロボット１は、話題メモリ７６に記憶された情報ｎを基に、ユーザとの会話が自然に流れるように、話題を遷移する。会話を自然に行うためには、話題を遷移するタイミングも大切である。次に、話題を遷移させるタイミングの決定の仕方について説明する。
【００７６】話題を遷移させるための処理として、ロボット１は、ユーザとの会話が開始されると、自分用のフレームとユーザ用のフレームを作成する。フレームについて、図１０を参照して説明する。時刻ｔ1において、ロボット１が、ユーザに対して、”昨日、成田で、事故があったんだって”という新しい話題を持ちかけたとする。このとき、ロボット用フレーム１４１とユーザ用フレーム１４２が話題管理部７４内に作成される。
【００７７】ロボット用フレーム１４１とユーザ用フレーム１４２には、同一の項目が用意されており、すなわち、”いつ”、”どこで”、”だれが”、”どうした”、”なぜ”という５項目が用意されている。ロボット１側が、”昨日、成田で、事故があったんだって”という話題を提供したことにより、ロボット側のフレーム１４１の各項目は０．５に設定される。なお、ここでは、各項目に設定される値は、０．０乃至１．０の値をとるとする。値が０．０の場合は、その項目について全く知らない（全く話していない）ことを示し、１．０の場合は、全ての情報を知っている（その項目については、話し尽くした）ことを示す。
【００７８】ロボット１が話題を提供した場合、ロボット１は、その話題についての情報を得ていることを示している。換言すれば、提供した話題は、話題メモリ７６に記憶されている（話題メモリ７６に記憶されていたが、現在話している話題となることにより、会話中話題メモリ７７に移され、記憶されている）ことになる。
【００７９】その記憶されている情報は、その情報に関する情報をユーザは、さらに多く知っている場合も想定されるし、そうでない場合も想定される。従って、ロボット１が話題を提供した場合、その話題に関するロボット用フレーム１４１の各項目には、初期値として０．５が設定され、ユーザ側は何もしらないと想定し、ユーザ用フレーム１４２の各項目は０．０に設定される。
【００８０】初期値として設定される値として、ここでは、０．５としたが、その他の値を設定するようにしても良い。また、例えば、”いつ”という項目は、具体的には、通常、”年”、”月”、”日”、”時”、”分”の５つの情報（”秒”も含めれば６つの情報になるが、会話では、通常、秒まで、話題になることはないと仮定し、ここでは、含めない）がそろえば、”いつ”という項目に対しては、全ての情報がそろったとしても良い。そこで、単純に、１．０を５等分した０．２を、１つの情報に当てはめ、例えば、”昨日”という単語には、”年”、”月”、”日”の３つの情報を含むと判断し、０．６という値を設定するようにしても良い。
【００８１】また、上述した説明においては、初期値として全ての項目に０．５を設定したが、話題メモリ７６内に、その時、話題にしていることに関して、例えば、”いつ”という項目にあたるキーワードが存在しないときは、その項目には０．０を設定するようにしても良い。
【００８２】このように、会話が開始されると、その話題に関して、フレームと、そのフレーム内の各項目の値が設定される。ユーザは、ロボット１の”昨日、成田で、事故が、あったんだって”という発話に対し、ユーザが、時刻ｔ2において、”えっ？”という、言われた事を聞き返すような場合に用いられる発話をしたとすると、ロボット１は、時刻ｔ3において、もう一度、同じ発話を繰り返す。
【００８３】繰り返し発話された事により、ユーザがロボット１が発話したことを理解し、時刻ｔ4において、”そうだね”という、発話された事を理解したという場合に用いられる発話をしたとすると、ユーザ用フレーム１４２が書き換えられる。ユーザ側は、”昨日”という情報から”いつ”という項目が、”成田で”という情報から”どこ”という項目が、”事故があった”という情報から”どうした”という項目が、それぞれ知り得たと判断し、それらの項目の値が０．２に設定される。
【００８４】０．２に設定されるというのは、一例であり、その他の値が設定されるようにしても良い。例えば、現在話している話題のうち、”いつ”という項目に対してロボット１が知り得ている情報の全てを発話してしまった場合、その項目に関しては、同じ値を設定するようにしても良い。例えば、この場合、ロボット１が”いつ”という項目に対して”昨日”というキーワードしか取得していなかった場合、既に、ユーザに対して発話してしまっているので、ユーザ用フレーム１４２の”いつ”という項目の値は、ロボット用フレーム１４１の”いつ”という項目に設定されている０．５が設定される。
【００８５】ここで、ユーザが時刻ｔ4に、”そうだね”ではなく、図１１に示すように、”何時ごろ？”と質問してきた場合、ユーザ用フレーム１４２に設定される値が異なってくる。すなわち、ロボット１は、今、ユーザは、”いつ”の項目に関わる質問をしてきたので、”いつ”という項目に関する情報に興味があると判断し、ユーザ用フレーム１４２の”いつ”という項目の値を、他の項目に設定される値である０．２よりも大きい０．４に設定する。このように、会話の内容により、それぞれのフレームの項目に設定される値は異なる。
【００８６】上述した説明では、ロボット１側からユーザに対して話題を提供した場合を説明したが、ユーザ側からロボット１に対して話題を提供した場合を説明する。図１２に示すように、時刻ｔ1において、ユーザが”成田で、事故が、あったんだって”とロボット１に対して発話したとする。その発話を受けて、ロボット１は、ロボット用フレーム１４１とユーザ用フレーム１４２を作成する。
【００８７】まず、ユーザ用フレーム１４２の各項目の値についてだが、”成田”という情報から”どこで”という項目の値が、”事故があった”という情報から”どうした”という項目の値が、それぞれ設定される。同様の判断に基づき、ロボット用フレーム１４１内の各項目も、ユーザ用フレーム１４２内の各項目の値と同じ値に設定される。
【００８８】このようなユーザの発音に対し、ロボット１が、時刻ｔ2において返答を行う。ロボット１は、各フレーム内の項目のなかで、値が０．０という項目がなくなるような方向で会話が進むように、返答文を作成する。この場合、まず、”いつ”という項目の値が、ロボット用フレーム１４１、ユーザ用フレーム１４２共に０．０であるので、ロボット１は、時刻ｔ2において、”いつ？”という質問をユーザに対してする。
【００８９】この質問に対し、ユーザは、時刻ｔ3において、”昨日”という発話をしたとすると、その発話を受けて、フレーム内の各項目の値が設定し直される。即ち、”昨日”という、”いつ”という項目に関する情報が得られた事により、ロボット用フレーム１４１とユーザ用フレーム１４２の”いつ”という項目の値が０．０から０．２に設定し直される。
【００９０】さらに、時刻ｔ4（図１３）においてロボット１が”何時頃？”という質問をユーザにし、ユーザが時刻ｔ5において、”夜８時過ぎ”と返答した場合、ロボット用フレーム１４１とユーザ用フレーム１４２の”いつ”という項目の値が、０．２より高い値の０．６に設定し直される。このように、ロボット１が質問をユーザにすることにより、値が０．０である項目がなくなる方向で話が進められる事により、自然な会話が成立する。
【００９１】なお、時刻ｔ5において、ユーザが”知らない”という返答をした場合にも、上述したように、ロボット用フレーム１４１とユーザ用フレーム１４２の”いつ”という項目の値は０．６に設定される。このようにするのは、互いに知らない事に対して再度、質問するようなことがないようにする、換言すれば、値が小さいままにしておくと、再度、質問するようなことが想定されるため、そのような事を防ぐために行う。従って、”知らない”というような返答を受けた場合は、その項目に関する会話は、それ以上できないと判断することが可能なので、そのような項目の値は、１．０に設定されるようにしても良い。
【００９２】このような会話が続けられることにより、ロボット用フレーム１４１とユーザ用フレーム１４２の各項目の値が１．０に近づいていくことになる。全ての項目の値が１．０になるということは、その話題に付いては、語り尽くした事を示す。そのような場合は、話題を遷移する事が自然の会話の流れである。また、語り尽くす前に、話題を遷移する場合があるというのも、自然の会話の流れである。換言すれば、１つの話題に対して、常に語り尽くさなければ、次の話題に遷移できないという設定にしてしまうと、会話はしつこくなり、楽しくなくなる場合が想定されるので、語り尽くす前に（全ての項目の値が１．０になる前に）、話題を遷移する場合もあるように設定しておく。
【００９３】図１４のフローチャートを参照して、上述したようなフレームを用いて、話題の遷移を行うタイミングを制御する方法について説明する。ステップＳ１において、新しい話題に対して会話が開始されると、ステップＳ２において、ロボット用フレーム１４１とユーザ用フレーム１４２が話題管理部７４に生成され、各項目の値が設定される。ステップＳ３において、平均値が算出される。平均値は、ロボット用フレーム１４１とユーザ用フレーム１４２の各項目、この場合１０項目の値の平均値である。
【００９４】平均値が算出されたら、ステップＳ４において、話題を遷移するか否かが判断される。平均値の値が、閾値Ｔ1以上になったら、話題を遷移するという規則を設けて話題を遷移するか否かを判断しても良いが、閾値Ｔ1を小さく設定した場合、会話が中途半端な状態で遷移してしまうことが多くなり、逆に、閾値Ｔ1を大きく設定した場合、会話にしつこさが出てきてしまうことが多くなるといったような不都合が生じる事が想定される。
【００９５】そこで、本実施の形態においては、図１５に示したような関数を用い、平均値により、話題が遷移する確率を変動させる。すなわち、平均値が０．０乃至０．２の間の値の場合、話題が遷移する確率は０なので、話題は遷移しない。平均値が、０．２乃至０．５の間の値の場合、０．１の確率で話題が遷移する。平均値が、０．５乃至０．８の間の値の場合、確率＝３×平均値−１．４の式に従って確率が算出され、その確率に従って、話題が遷移する。平均値が、０．８乃至１．０の間の値の場合、１．０の確率、すなわち、必ず話題が遷移する。
【００９６】このように、平均値と確率値を用いることにより、話題が遷移するタイミングを、異ならせることが可能となり、より自然な会話を行わせる事が可能となる。なお、図１５に示したのは、一例であり、他の関数にしたがっても良い。また、平均値が０．２以上の値の場合、確率値は０．０ではないが、例えば、フレーム内の１０項目のうち、４項目の値が０．０の場合は、話題が遷移する確率値を０．０にするなどの規則を設けるようにしても良い。
【００９７】さらに、会話が行われる時刻により、用いられる関数を変化させるようにしてもよい。例えば、朝と夜とで異なる関数を用いることにより、朝は、夜と比べて、浅く広い会話ができるといった機能を持たせる事も可能である。
【００９８】図１４のフローチャートの説明に戻り、ステップＳ４において、話題を遷移すると判断された場合、話題を遷移し（遷移する先の話題の抽出の仕方については後述する）、その遷移した先の話題について、ステップＳ１以下の処理が繰り返される。一方、ステップＳ４において、話題を遷移しないと判断された場合、ステップＳ５に進み、新たな発話に対してフレーム内の項目の値が設定し直され、その値に対してステップＳ３以下の処理が繰り返される。
【００９９】上述した話題を遷移するタイミングの決定の方法は、フレームというものを用いて行ったが、他の方法を用いても良い。ロボット１とユーザとの間で会話が行われているとき、その会話が交わされた回数をカウントするようにしても良い。これは、通常、会話が交わされる回数が増せば、その話題については十分話し合ったと判断することが可能であるので、会話が交わされた回数で、話題を遷移するか否かを判断することも可能である。
【０１００】会話が交わされた回数をカウントした値をカウント値Ｎとした場合、そのカウント値Ｎが、単に所定の閾値を越えたとき、話題を遷移するようにしても良いし、Ｐ＝１−１／Ｎという式により算出される値Ｐを、図１５の平均値の代わりに用いて話題を遷移するようにしても良い。
【０１０１】会話が交わされた回数をカウントする代わりに、会話が交わされている時間をカウントすることにより、話題を遷移するタイミングを決定するようにしても良い。ロボット１が発話した時間と、ユーザが発話した時間を累積加算する。その累積加算した加算値Ｔを、上述したカウンタ値Ｎの代わりに用いるようにする。加算値Ｔが所定の閾値を越えた場合に話題を遷移するようにしても良いし、基準会話時間Ｔｒという値を設け、Ｐ＝Ｔ／Ｔｒという式に基づいて算出された値Ｐを、図１５R>５の平均値の代わりに用いるようにしても良い。
【０１０２】このようにカウント値Ｎまたは加算値Ｔを用いた場合、話題を遷移させるタイミングを決定する処理は、図１４のフローチャートを参照して説明したのと基本的に同様だが、ステップＳ２のフレームを作成するという処理が、カウンタ値Ｎ（加算値Ｔ）を０に初期化する処理となり、ステップＳ３の処理は省略され、ステップＳ５の処理が、カウンタ値Ｎ（加算値Ｔ）を更新する処理となる。
【０１０３】会話のなかでは、相槌というのも、話している内容に興味があるかないかを判断するのに重要な要素となるものであり、興味がないと判断される時には、話題を遷移することが好ましい。そこで、話題を遷移するタイミングを決定する方法として、ユーザの発話の音圧の時変化を用いる方法もある。図１６（Ａ）に示すように、入力されたユーザの発話（入力パターン）を、区間正規化することにより入力パターンの解析を行う。
【０１０４】ユーザの発話（相槌）に関して、正規化した解析結果として想定されるのは、例えば、図１６（Ｂ）に示したように、肯定を意図するパターン、無関心を意図するパターン、標準（意志表現を含まない、単なる相槌）を意図するパターン、および疑問を意図するパターンの４パターンである。入力された入力パターンを区間正規化した結果が、どのパターンに近似しているかは、例えば、いくつかの基準関数との内積値をベクトルとして距離を計算するなどの方法を用いて行う事が可能である。
【０１０５】入力された入力パターンが、無関心を意図するパターンであると判断された場合、すぐに話題を遷移するようにしても良いし、無関心を意図するパターンであると判断された回数を累積し、その累積値Ｑが所定値以上になった時に、話題を遷移するようにしても良い。さらに、対話回数もカウントするようにし、累積値Ｑをカウンタ値Ｎで割った数値を度数Ｒとし、その度数Ｒが所定値以上になったときに話題を遷移させるようにしても良いし、その度数を図１５の平均値の代わりとして用いて、話題を遷移させるようにしても良い。
【０１０６】会話をしているときに、相手が発話したことに対して同じ事を言う（オウム返しする）ようなことは、その話題に興味がないことを示していることが多い。このような事を利用し、ロボット１が発話した事と、その発話に対してユーザが発話した事の一致度を測定し、スコア値を得、そのスコア値を用いて話題を遷移させる。スコア値の算出の仕方としては、例えば、ロボット１が発話した言葉の文字の並びと、ユーザが発話した言葉の文字の並びを単純に比較し、一致する文字数をスコア値とする。
【０１０７】このようにして得られたスコア値を用いて、上述した方法と同じく、所定の閾値以上になったら話題を遷移させる、または、図１５の平均値の代わりに用いて話題を遷移させる。
【０１０８】上述した方法では、無関心を意図するパターン（音圧と時間との関係におけるパターン）を用いたが、無関心を意図する言葉をトリガーとして話題を遷移させるようにしても良い。無関心を意図する言葉としては、「ふーん」、「へえ」、「あ、そう」、「はいはい」などであり、これらの言葉を無関心を意図する言葉の群として登録しておく。この登録された群内の言葉が、ユーザから発せられたと判断された場合には、話題が遷移されるようにする。
【０１０９】さらに会話をしている場合に、その会話が止まった、換言すれば、返答に時間がかかったとき、ユーザは、その話題に関して興味がなく、返答したくないといった意思表示であると考える事ができる。そこで、ロボット１は、自己が発話した事に対して、ユーザが返答するまでの時間を測定し、その測定時間に応じて、話題を遷移させるか否かを判断するようにしても良い。
【０１１０】例えば、図１７に示すように、返答までにかかった時間が、０．０乃至１．０秒のときは話題を遷移させない、１．０乃至１２．０秒のときは所定の関数により算出される確率値に従い話題を遷移させる、１２．０秒以上のときは、必ず話題を遷移させる。図１７に示した例は一例であり、用いる関数や秒の設定は、どのようなものを用いても良い。
【０１１１】上述した方法のうち、１つ、または、複数の組み合わせにより、話題を遷移させるタイミングが決定される。
【０１１２】なお、ユーザが、「もうその話題はいいよ」、「いいかげんにしろ」、「話題変えようよ」など、話題を遷移することが望まれる発話を受けた場合は、上述した方法による、話題を遷移させるタイミングでないときにも関わらず、話題を遷移させる。
【０１１３】次に、ロボット１の３８により、会話処理部話題を遷移させると判断された際、遷移先の話題の抽出の仕方について説明する。その時話している話題Ａから他の話題Ｂに遷移する場合、話題Ａと話題Ｂとの間に、全く関連性がなくても良いが、多少ながら関連性がある話題に遷移するのが会話の流れを妨げず、自然の流れとなる場合が多い。そこで、本実施の形態では、話題Ａに関連がある話題Ｂに遷移するようにする。
【０１１４】話題を遷移するための情報は、話題メモリ７６に記憶されており、会話処理部３８は、上述したような方法で、話題を遷移すると判断した場合、話題メモリ７６に記憶されている情報を基に、遷移先の話題を抽出する。ここで、話題メモリ７６に記憶されている情報について説明する。
【０１１５】上述したように、話題メモリ７６に記憶されている情報は、インターネットなどの通信ネットワークを介してダウンロードされ、記憶されている。図１８は、話題メモリ７６内の情報について説明する図である。この場合、話題メモリ７６には、４つの情報が記憶されている。各情報は、”事項”、”いつ”、”どこで”、”だれが”、”どうした”といった項目から構成されており、”事項”以外の項目は、ロボット用フレーム１４１（ユーザ用フレーム１４２）内の項目と同じである。
【０１１６】事項は、タイトル的な意味合いをもち、その情報の内容を識別するために設けられたものである。各情報は、その内容を代表する属性をもつ。図１９に示した例では、属性としてキーワードを用いた場合を示している。キーワードとしては、各情報に含まれる自立語（名詞や動詞などで、単独で意味を持つ単語）が選択され、設定される。各情報は、その内容を表すテキスト形式で保持しても良いが、図１８に示した例では、項目とその値（属性：キーワード）の対で構成したフレーム構造に内容を抽出して保持している。
【０１１７】図２０のフローチャートを参照して、ロボット１側から話題を遷移させる場合の、会話処理部３８において行われる処理について説明する。会話処理部３８の話題管理部７４は、ステップＳ１１において、上述したような方法を用いて、話題の遷移を起こすか否かを判断する。ステップＳ１１において、話題の遷移を起こすと判断された場合、ステップＳ１２に進み、現在の話題の情報と、話題メモリ７６内に記憶されている話題の情報との関連度を計算する。ここで、関連度の計算の仕方について説明する。
【０１１８】関連度の計算としては、例えば、情報の属性であるキーワードのベクトルが成す角、分類の一致度（同じ分類や近い分類がなされている情報が近似している情報であると判断）などを用いる方法が考えられる。また、キーワード間の関連度をテーブルとして定義し、そのテーブルを用いて、現在の話題の情報のキーワードと、話題メモリ７６内に記憶されている話題の情報のキーワードとの関連度を計算する方法もある。このような方法を採ると、異なるキーワード間の結び付きまで含めた関連度の計算ができるので、自然な流れで話題を遷移させる事が可能となる。
【０１１９】ここでは、キーワード間の関連度を定義したテーブルに基づく方法について説明する。図２１に、テーブルの一例を示す。図２１には、”事項”という項目が”バスの事故”という情報と、”飛行機事故”という情報による作成されたテーブルである。このテーブルとして選択される情報は、現在話されている話題の情報と次の話題となる可能性のある情報、換言すれば、会話中話題メモリ７７（図５）に記憶されている情報と、話題メモリ７６に記憶されている情報である。
【０１２０】事項が”バスの事故”という情報には、”バス”、”事故”、”２月”、”１０日”、”札幌”、”乗客”、”１０人”、”けが”、”スリップ”という９個のキーワードが存在し、事項が”飛行機事故”という情報には、”飛行機”、”事故”、”２月”、”１０日”、”インド”、”乗客”、”１００人”、”けが”という８個のキーワードが存在する。
【０１２１】それぞれのキーワードによる組み合わせは、７２（＝９×８）通りある。各キーワード間には、関連度のスコアが記載されている。これらのスコアの総和を、それらの２つの情報の関連度とする。図２１に示したようなテーブルは、情報を提供するサーバ１０１（図７）において作成し、その作成されたテーブルと共に、情報をロボット１に提供するようにして良いし、ロボット１側で、サーバ１０１からダウンロードした情報を記憶する際、テーブルを作成し、記憶するようにしても良い。
【０１２２】予めテーブルを作成しておく場合、会話中話題メモリ７７に記憶されている情報と、話題メモリ７６に記憶されている情報との両方の情報が、サーバ１０１からダウンロードされたものであるということが前提である。換言すれば、話題遷移を起こしたのが、ロボット１の場合、また、ユーザが話題遷移を起こした場合でも、話題メモリ７６に、ユーザが話しているだろうと判断される話題の情報が記憶されている場合は、予め作成されたテーブルを用いることが可能である。しかしながら、ユーザが話題遷移を起こし、その話題が話題メモリ７６に記憶されていないと判断される場合は、予め作成されたテーブルが存在しないので、新たに作成する必要がある。そのような処理については後述する。
【０１２３】テーブルは、シソーラス（Thesaurus）（語句を意味により分類し、配列したもの。分類語彙表）を参考に、大量のコーバスから統計的に同じ文脈に現れやすい言葉の関連度を取得するなどして作成される。
【０１２４】次に、具体的に、図２１に示したテーブルを参照して、関連度の計算の仕方について説明する。上述したように、”バスの事故”という情報と”飛行機事故”という情報との間でのキーワードの組み合わせとしては、例えば、「バス」と「飛行機」、「バス」と「事故」など、７２通り存在する。図２１に示した例では、「バス」と「飛行機」の関連度は０．５、「バス」と「事故」の関係度が０．３というようになっている。
【０１２５】このように、会話中話題メモリ７７と、話題メモリ７６に、それぞれ記憶されている情報により、テーブルを作成し、そのスコアの総和を算出する。ただし、このようにして総和を算出するようにすると、キーワードの数が多い話題（情報）だと、大きなスコアを持つ可能性が高くなり、キーワードの数が少ない話題だと関連度が低いスコアしか持たない可能性が高くなる。そこで、総和を算出する際、関連度を計算するときに用いられたキーワードの組み合わせの個数（図２１に示した例では７２）で除算するなどして、正規化するようにしても良い。
【０１２６】話題Ａから話題Ｂへと遷移する場合の、各キーワード間の関連度を関連度ａｂとし、話題Ｂから話題Ａへと遷移する場合の、各キーワード間の関連度を関連度ｂａとしたとき、関連度ａｂと関連度ｂａが同じスコア値をとる時は、図２１に示したように、図中左下半分（或いは右上半分）を用いるようにする。しかし、話題の遷移に方向性を持たせると設定した場合、テーブルの全面を使用する必要がる。しかしながら、テーブルの一部分を用いる場合でも、テーブルの全面を用いる場合でも、同じアルゴリズムにより処理できる。
【０１２７】図２１に示したようなテーブルを作成し、総和を算出する場合、単に総和を算出するのではなく、現在話している話題の流れを考慮し、キーワードに重み付けをして総和を算出するようにしても良い。例えば、現在、話している話題が、”バスの事故が起きたこと”であるとする。その内容に含まれるキーワードとして、「バス」、「事故」があるわけだが、それらのキーワードに重み付けをすることにより、それらのキーワードを含むようなテーブルの総和が高くなる。例えば、重み付けを２と設定すると、図２１のテーブルにおいて、「バス」と「飛行機」の関連度は０．５であるが、重み付けを行うことにより、２倍の１．０となる。
【０１２８】このように重み付けを行うことにより、遷移する前の話題と遷移した後の話題との内容が、関連性のあるものとなり、話題遷移を伴う会話の自然性を増すことができる。なお、重み付けしたものをテーブルとして用いても良い（テーブルを書き換えるようにしても良い）し、テーブルは書き換えずに、関連度の総和を計算する際に重み付けを行うようにしても良い。
【０１２９】図２０のフローチャートの説明に戻り、ステップＳ１２において、上述したように、現在の話題と別の話題との関連度が計算されると、ステップＳ１３において、関連度が最も高い話題、換言すれば、総和値が一番高いテーブルの情報を選択し、その選択した話題を遷移先の話題として設定する。そして、ステップＳ１４において、設定された話題に遷移し、新たな会話が開始される。
【０１３０】ステップＳ１５において、以前の話題遷移の評価と、その評価に従って、関連度のテーブルの更新が行われる。このようなステップを設けるのは、同じ話題でも、ユーザにより感じ方が異なるため、自然な会話を行うためには、ユーザ毎に適したテーブルが作成される必要があるからである。例えば、「事故」というキーワードに対して、ユーザＡは「列車事故」を思い出し、ユーザＢは「飛行機事故」を思い出し、ユーザＣは「交通事故」を思い出すというように、ユーザにより異なる。また、ユーザＡが札幌に旅行に行く計画をたて、実際にその計画に従って旅行に出かけた場合、「札幌」というキーワードに対して、同じユーザＡであっても、旅行に行く前と後とでは、思い出すこと、会話の内容の進め方が異なってくる。
【０１３１】即ち、同一の話題であっても、全ユーザに対して共通の感じ方をするわけではなく、また、同一ユーザにおいても、時間や、その時の状況により感じ方は変化するので、テーブルの関連度は動的に変化させるようにした方が、より自然に、かつ、ユーザにとって楽しい会話を提供することができる。そこで、ステップＳ１５の処理を設ける。図２２は、ステップＳ１５の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【０１３２】ステップＳ２１において、話題の遷移は妥当であったか否かが判断される。この判断は、ステップＳ１４において遷移した話題（話題Tとする）を基準とした場合、その前の話題T-1と、さらに前の話題T-2の間で判断される。この判断は、例えば、ロボット１側で、話題T-2に関して記憶していた情報を、どの程度ユーザに伝えたか、例えば、話題T-2に関するキーワードが１０個であった場合、その１０個のキーワードの内、何個のキーワードを、ユーザに伝えた時点で話題T-1に遷移したかを調査することにより判断することができる。
【０１３３】また、キーワードを多く伝えられたと判断される場合は、会話時間が長かったということになる。そこで、話題T-2についての会話が、長時間続いた後に話題T-1に遷移したか否かを判断することにより遷移が妥当であったか否かを判断することもできる。このような判断は、ユーザが話題T-2に関して、好意的であったか否かを判断していることになる。
【０１３４】このような判断の方法を用い、ステップＳ２１において、話題遷移が妥当であったと判断された場合、ステップＳ２２に進み、話題T-1と話題T-2との間のキーワード対を全て作成し、ステップＳ２３において、その対の部分のスコア値が大きくなるように関連度テーブルを更新する。このように、関連度テーブルを更新することにより、次から類似の組み合わせでの遷移が起こりやすくなる。
【０１３５】なお、ステップＳ２１において、話題遷移は妥当ではなかったと判断された場合、関連度テーブルの更新処理は行われない。これは、妥当ではないと判断された話題遷移に関する情報を用いないようにするためである。
【０１３６】このように、話題を遷移するために、会話中話題メモリ７７に記憶されている情報と、話題メモリ７６に記憶されている全ての話題の情報との関連度を計算し、その総和を比べることにより、遷移先の話題を決定するのは、計算コストが高くなってしまう。そこで、話題メモリ７６に記憶されている全ての情報について総和を計算してから、遷移先の話題を決定するのではなく、遷移先の対象となる話題を選択しながら、話題の遷移を行うようにすることにより、計算コストを低く抑えるようにする。そのような場合の会話処理部３８の動作について、図２３のフローチャートを参照して説明する。
【０１３７】ステップＳ３１において、話題管理部７４は、既に上述したような方法により、話題の遷移を起こすか否かを判断し、話題の遷移を起こすと判断した場合、ステップＳ３２に進む。ステップＳ３２において、話題メモリ７６から１つの話題の情報を選択する。その選択された情報と、会話中話題メモリ７７に記憶されている情報との関連度を、ステップＳ３３において計算する。ステップＳ３３において行われる関連度の計算、および総和は、図２０のフローチャートを参照して説明した場合と同様に行われる。
【０１３８】ステップＳ３４において、ステップＳ３３において計算された総和値が、閾値を越えたか否かが判断される。ステップＳ３３において、総和値が閾値を越えてはいないと判断された場合、ステップＳ３２に戻り、新たな話題に関する情報が話題メモリ７６から読み出され、その情報に対して処理が行われる。
【０１３９】一方、ステップＳ３４において、総和値が閾値を越えたと判断された場合、ステップＳ３５に進み、最近話した話題であるか否かが判断される。例えば、ステップＳ３２における処理で、話題メモリ７６から読み出された話題の情報が、現在話している話題の前の話題であったという場合が想定される。同じ話題が繰り返されるというのは不自然であり、会話を不愉快なものにしてしまう原因となるので、そのような事を防ぐために、ステップＳ３５における処理を設ける。
【０１４０】ステップＳ３５の処理は、会話履歴メモリ７５（図５）を調査することにより行われる。会話履歴メモリ７５内の情報を調査することにより、最近話した話題ではないと判断された場合、ステップＳ３６に進み、最近話した話題であると判断された場合、ステップＳ３２に戻り、それ以降の処理が繰り返される。ステップＳ３６において、選択された話題に遷移される。
【０１４１】図２４にロボット１とユーザとの間で交わされる会話の一例を示す。時刻ｔ1において、ロボット１が、話題メモリ７６に記憶されている情報のなかで、事項（図１９）という項目が”バスの事故”というのを選択し、会話を始める。まず、ロボット１が、”札幌でバスの事故がありましたね。”と発話し、それに対してユーザが、時刻ｔ2において、”いつ？”と質問する。ロボット１は、その質問に対し、時刻ｔ3において、”１２月１０日”と答え、ユーザは、その答えを受けて、時刻ｔ4において、”けがをした人はいたの？”と新たな質問をする。
【０１４２】ロボット１は、時刻ｔ5において”１０人です”と返答する。ユーザは、時刻ｔ6において、”ふーん”と相づちを打つ。このような会話が交わされている間、上述したような処理が繰り返し行われている。そして、ロボット１が、時刻ｔ7において、話題の遷移を起こすと判断し、新たな話題として、事項という項目が”飛行機事故”という話題を選択する。これは、上述したように、遷移する前と後とでの話題には、”事故”、”２月”、”１０日”、”けが”といったキーワードが一致し、関連度が高いと判断されるからである。
【０１４３】ロボット１は、話題の遷移を起こした結果、時刻ｔ7において、”同じ日に、飛行機事故もあったんですよね”と発話する。それに対し、ユーザは、時刻ｔ8において、”インドのやつ？”と興味を持ち、確認するような発話をする。そこで、ロボット１は、さらに会話を続けるために、ユーザの質問に対し、時刻ｔ9において、”そうです、原因がわからない事故です”と肯定し、さらに、原因不明である事実を、ユーザに提供する。ユーザは、時刻ｔ10におて、”どれくらいけがしたの？”と質問し、ロボット１が、時刻ｔ11において、”１００人です”と返答する。
【０１４４】このように、上述した方法により話題を遷移させることにより、自然な会話を成立させる事が可能となる。
【０１４５】なお、図２４に示した会話例において、ユーザが、時刻ｔ8において、”ちょっと待ってよ。バスの事故の原因はなんだったの？”といったような、話題の遷移を受け入れず、遷移前の話題に戻るような明示的な発話がなされたり、または、遷移した話題に対しての応答に時間が空いたような場合、遷移した話題がユーザに受け入れられなかったと判断し、遷移する前の話題に戻り、会話を続ける。
【０１４６】上述して説明（全ての話題に関するテーブルを作成し、その中で総和値が最も高いのを遷移先の話題として選択する場合の説明）では、話題を遷移させるとき、話題メモリ７６に、遷移させるのに適した話題の情報がある、換言すれば、関連度が低い情報でも、他の情報に比べて高ければ、遷移先の話題として選択されるので、場合によっては、自然な会話の流れではなくなる（全く異なる話題に遷移される）時が想定される。
【０１４７】そのような事を防ぐため、例えば、関連度（総和値）が所定値以下の話題しか、選択できないような状況の場合、または、上述した説明で、１つの話題を選択し、その話題の総和値が閾値以上であれば、その話題を遷移先の話題とする方法において、閾値以上の話題が見つからなかったような場合、”ところで”、”そういえば”などの言葉を発話し、全く異なる話題をユーザに提供するようにしても良い。
【０１４８】また、上述した説明では、ロボット１が話題を遷移する場合を説明したが、ユーザが話題を遷移する場合も想定される。図２５のフローチャートを参照して、ユーザが話題を遷移させた場合に対応した処理を行うために会話処理部３８が行う動作について説明する。ステップＳ４１において、ロボット１の話題管理部７４は、ユーザが発話した話題が、現在会話している話題（会話中話題メモリ７７に記憶されている話題）と関連しているか否かを判断する。この判断は、上述したロボット１が自発的に話題を遷移させる際に用いた、話題間（キーワード）間の関連度の計算の方法と同様の方法を用いて行う事が可能である。
【０１４９】すなわち、ユーザの単発の発話から取り出されたキーワード群と、現在話されている話題のキーワードとの関連度を計算し、所定の閾値の条件を満たすなら、関連性があると判断する。例えば、ユーザが、”そういえば、札幌で雪祭りがあるんだよね”と発話したとする。その発話からキーワードを抽出した場合、「札幌」、「雪祭り」などがある。これらのキーワードと、現在話している話題のキーワード群とを用いて、話題間の関連度の計算を行い、その計算結果により関連性があるか否かを判断する。
【０１５０】ステップＳ４１において、現在の話題と関連していると判断された場合、ユーザの話題遷移に追従する処理を行う必要はないので、フローチャートの処理は終了される。一方、ステップＳ４１において、現在話している話題と関連していないと判断された場合、ステップＳ４２に進む。ステップＳ４２において、話題の遷移を許容するか否かが判断される。
【０１５１】話題の遷移を許容するか否かの判断は、例えば、ロボット１側が、現在話している話題に対して、まだ話す情報がある場合は許容しないなどの規則を設けることにより行われる。また、上述したロボット１側から話題を遷移する場合の処理と、同様に行うようにしても良い。すなわち、ロボット１側で、話題を遷移するタイミングではないと判断される場合は、話題の遷移を許容しないようにする。しかしながら、このように設定してしまうと、話題の遷移の決定は、ロボット１側のみしか行えないことになるので、ロボット１側から話題を遷移する場合に対して、ユーザ側から話題を遷移する場合は、遷移しやすいように、確率値を設定するなどの処理が必要である。
【０１５２】ステップＳ４２において、話題の遷移を許容しないと判断された場合、話題を遷移しないので、このフローチャートの処理は終了される。一方、ステップＳ４２において、話題の遷移を許容すると判断された場合、ユーザが話している話題を認識する必要があるので、ステップＳ４３において、ユーザが話している話題を話題メモリ７６から検索する。
【０１５３】話題メモリ７６から、ユーザが話している話題を検索する方法としては、ステップＳ４１において行った方法と同じように、ユーザの発話から抽出されたキーワードと話題メモリ７６に記憶されている全ての話題（情報）のキーワード群との関連度（の総和）を計算することにより、その計算結果が最も大きい値の情報を、まずユーザが話している話題の候補とし、その候補の計算結果が所定値以上であれば、その情報をユーザが話している話題であるとして決定する。このような方法は、ユーザが話している話題と一致する確率が高く、信頼性があるが、計算コストが高くなる。
【０１５４】そこで、話題メモリ７６から、１つの情報を選択し、その情報のキーワード群との関連度を計算し、その計算結果が所定値以上であれば、その話題をユーザが話している話題として決定する。このような処理を所定値以上である情報が検出されるまで繰り返し行うことにより、ユーザが遷移したであろう話題を検索する。
【０１５５】このような検索処理が行われることにより、ユーザが話している話題であると推定される話題が検索されたか否かが、ステップＳ４４において行われる。ステップＳ４４において、話題が検索されたと判断された場合、ステップＳ４５に進み、その検索された話題（情報）を会話中話題メモリ７７に移すことにより、話題を遷移したこととする。
【０１５６】一方、ステップＳ４４において、話題が検索されなかったと判断された場合、換言すれば、関連度の総和値が所定値を越えた情報がなかったと判断された場合、ステップＳ４６に進む。ステップＳ４６の処理に来るということは、ロボット１が知り得ている情報以外の情報を、ユーザが話していると言うことなので、ロボット１にとっては未知の話題に遷移したとして、会話中話題メモリ７７内の情報をクリアする。
【０１５７】未知の話題に遷移した場合、ロボット１は、ユーザに対して質問をするなどして会話を続ける。また、会話を交わすなかで、会話中話題メモリ７７に話題に関する情報を記憶していく。ロボット１は、このようして新しい話題が入力された場合、上述した関連度のテーブルを更新する。図２６のフローチャートを参照して、新しく入力された話題によりテーブルが更新される際の処理について説明する。ステップＳ５１において、新しい話題が入力される。新しい話題が入力される状況としては、このように、ユーザがロボット１が取得していない情報の話題を話す場合と、ネットワークなどを介して情報ｎをダウンロードした場合などが想定される。
【０１５８】新しい話題が入力されると、ステップＳ５２において、その入力された話題からキーワードが抽出される。そして、ステップＳ５３において、抽出されたキーワードの対が全て生成される。その結果を受けてステップＳ５４において、キーワード間の関連度テーブルが更新される。ステップＳ５４の処理は、図２１に示したフローチャートのステップＳ２３の処理と同様なので、その説明は省略する。
【０１５９】このように、話題の遷移は、ロボット１側から起こす場合と、ユーザ側から起こす場合とが、実際の会話のなかでは混在している。そこで、会話処理部３８が行う話題の遷移に関する大筋の流れとしては、図２６R>６のフローチャートに従う。すなわち、ステップＳ６１において、ユーザ側の話題遷移への追従処理が行われる。この処理は、図２５のフローチャートの処理のことである。
【０１６０】ステップＳ６１の処理の結果、ステップＳ６２において、ユーザが話題を遷移させたか否かが判断される。すなわち、図２５のフローチャートにおいて、ステップＳ４１において、現在の話題と関連していると判断された場合、ステップＳ６２では、話題を遷移させてはいないと判断され、ステップＳ４１において、現在の話題と関連していないと判断され、それ以降の処理がされた場合、ステップＳ６２では、話題を遷移させたとして判断される。
【０１６１】ステップＳ６２において、話題は遷移されていないと判断された場合、ステップＳ６３に進み、ロボット１側の自発的な話題遷移が行われる。この処理は、図２０または図２３のフローチャートの処理のことである。
【０１６２】このように、ユーザの話題遷移をロボット１の話題遷移よりも優先することは、ユーザ側に会話の主導権を与えていることになる。ステップＳ６１とステップＳ６３の処理を入れ替えた場合、ロボット１側に会話の主導権を与えていることになる。このようなことを利用し、例えば、ユーザの接し方により、ロボット１がわがままに育ってしまった場合、ロボット１が会話の主導権を握るように設定され、ロボット１にしつけが行き届いている場合、ユーザが会話の主導権を握るように設定されるようにしても良い。
【０１６３】上述した説明においては、属性として情報に含まれるキーワードを用いる場合を説明したが、属性として、図２８に示すように、分類、場所、時間などを用いるようにしても良い。このような属性を用いた場合、図２８に示した例では、１つの情報に、１つ又は２つの値しか持たない時が多い。このような場合においても、キーワードの場合と同じように処理することが可能である。例えば、属性として分類の場合、基本的に１つの値しか持たないが、キーワードのように複数の値を持つ場合の特殊な例として扱うことが可能なため、上述したキーワードの場合と同様に扱うこと（テーブルを作成すること）が可能である。
【０１６４】属性は、例えば、キーワードと分類というように複数併用するようにしても良い。複数の属性を併用する場合、それぞれの属性において、関連度の計算をし、重み付け線形和をとって最終的な判断結果として用いるようにする。
【０１６５】自然な会話を行うために、また、自然な話題遷移を行うために、話題メモリ７６には、ユーザの趣向（プロファイル）にあった話題（情報）が記憶されていることは上述した。また、そのプロファイルは、ロボット１とユーザとの会話のなかで取得する、または、ロボット１がコンピュータと接続され、そのコンピュータを用いてユーザがロボット１に入力するなどされるということも上述した。ここでは、ユーザとの会話により、ロボット１が、そのユーザのプロファイルを作成する場合を、具体例を挙げて説明する。
【０１６６】図２９に示すように、時刻ｔ1において、ロボット１が、”昨日、何かおもしろいことがあった？”とユーザに対して質問する。この質問に対して、ユーザが時刻ｔ2において、”タイトルＡという映画を見たよ”と返答する。この返答から、ユーザのプロファイルに「タイトルＡ」という情報が追加される。さらに、時刻ｔ3において、ロボット１が”おもしろかった？”と質問すると、ユーザは、時刻ｔ4において、”おもしろかったよ。特に、Ｂ役で出ていた俳優Ｃさんが良い演技をしていたよ”と返答する。この返答から、「俳優Ｃ」という情報がプロファイルに追加される。
【０１６７】このようにして、ロボット１は、会話の中からユーザの趣向を取得していく。なお、趣向を取得するという目的から、図２９に示した会話例において、ユーザが時刻ｔ4において、”おもしろくなかった”と返答した場合、「タイトルＡ」をプロファイルに追加しないようにしても良い。
【０１６８】数日後、このようなプロファイルに従い、サーバ１０１からロボット１に、例えば、”俳優Ｃ主演の最新作「タイトルＢ」、明日公開、新宿では○○館で上映”という情報がダウンロードされたとする。ロボット１は、その情報から、ユーザに対して、時刻ｔ1’において、”俳優Ｃさんが主演している新しい映画が公開されるよ”と話かける。ユーザは、数日前に、俳優Ｃさんの演技をほめていることから、その話題に興味を持ち、時刻ｔ2’において、”いつから？”と質問する。ロボット１は、既にいつ公開されるのかの情報を取得している。また、既にユーザの最寄り駅の情報（プロファイル）から、最寄りの映画館の情報も取得することが可能であり、この例では、既に取得している。
【０１６９】ロボット１は、時刻ｔ3’において、ユーザの質問に対し、取得している情報を基に、”明日からです。新宿だと、○○館で上映しますよ”と返答する。ユーザは、その情報を得て、時刻ｔ4’において、”見たいなー”と発話する。
【０１７０】このようにして、ユーザのプロファイルに基づく情報を、会話という方法で伝えることにより、自然な宣伝を行うことが可能となる。すなわち、上述した会話例では、”タイトルＢ”という映画の宣伝を行えたことになる。
【０１７１】なお、サーバ１０１に記憶されたプロファイル、または、ユーザが自発的に提供したプロファイルを用いて、広告代理店などは、ユーザに対して自社の製品宣伝などのダイレクトメールを送付できるようにしても良い。
【０１７２】上述した実施の形態のにおいては、ユーザと音声により会話を行う場合を説明したが、文字により会話を行う場合にも、本発明は適用できる。
【０１７３】上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。
【０１７４】この記録媒体は、図３０に示すように、コンピュータとは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク２１１（フロッピディスクを含む）、光ディスク２１２（CD-ROM（Compact Disk-Read Only Memory），DVD（Digital Versatile Disk）を含む）、光磁気ディスク２１３（MD（Mini-Disk）を含む）、若しくは半導体メモリ２１４などよりなるパッケージメディアにより構成されるだけでなく、コンピュータに予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記憶されているROM２０２や記憶部２０８が含まれるハードディスクなどで構成される。
【０１７５】なお、本明細書において、媒体により提供されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に従って、時系列的に行われる処理は勿論、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１７６】また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。
【０１７７】
【発明の効果】以上の如く請求項１に記載の会話処理装置、請求項６に記載の会話処理方法、および請求項７に記載の記録媒体によれば、ユーザと会話する話題に関する情報を記憶し、ユーザのプライベートな情報を、ユーザとの会話のなかから取得し、ユーザの発話を認識し、記憶されている情報、または、認識結果のうち、少なくとも一方を用いて、ユーザと会話するための応答文を生成するようにしたので、ユーザに自然で、楽しい会話を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用したロボットの一実施の形態の外観構成例を示す斜視図である。
【図２】図１のロボットの内部構成例を示すブロック図である。
【図３】図２のコントローラ１０の機能的構成例を示すブロック図である。
【図４】音声認識部３１Ａの内部構成を示すブロック図である。
【図５】会話処理部３８の内部構成を示すブロック図である。
【図６】音声合成部３６の内部構成を示すブロック図である。
【図７】情報ｎをダウンロードする際のシステム構成を示すブロック図である。
【図８】図７のシステムの詳細な構成を示す図である。
【図９】図７のシステムの詳細な他の構成を示す図である。
【図１０】話題遷移のタイミングについて説明する図である。
【図１１】話題遷移のタイミングについて説明する図である。
【図１２】話題遷移のタイミングについて説明する図である。
【図１３】話題遷移のタイミングについて説明する図である。
【図１４】話題遷移のタイミングを説明するフローチャートである。
【図１５】話題遷移のタイミングを決定する平均値と確率値との関係を示す図である。
【図１６】発話パターンを説明する図である。
【図１７】話題遷移のタイミングを決定する会話が途絶えた時間と確率値との関係を示す図である。
【図１８】話題メモリ７６に記憶された情報について説明する図である。
【図１９】属性がキーワードである場合について説明する図である。
【図２０】話題遷移について説明するフローチャートである。
【図２１】テーブルについて説明する図である。
【図２２】図２０のフローチャートのステップＳ１５の処理の詳細を示すフローチャートである。
【図２３】話題遷移について説明する他のフローチャートである。
【図２４】ロボット１とユーザの間で交わされる会話の一例を説明する図である。
【図２５】ユーザ側が話題遷移した場合のロボット１の動作について説明するフローチャートである。
【図２６】関連度テーブルの更新について説明するフローチャートである。
【図２７】会話処理部３８の動作について説明するフローチャートである。
【図２８】属性について説明する図である。
【図２９】ロボット１とユーザの間で交わされる会話の一例を説明する図である。
【図３０】媒体を説明する図である。
【符号の説明】
１０ コントローラ， １０Ａ CPU， １０Ｂ メモリ， １５ マイク，１６ CCD， １７ タッチセンサ， １８ スピーカ， １９ 通信部，３１ センサ入力処理部， ３１Ａ 音声認識部， ３１Ｂ 画像認識部， ３１Ｃ 圧力処理部， ３２ 感情／本能モデル部， ３３ 行動決定機構部，３４ 姿勢遷移機構部， ３５ 制御機構部， ３６ 音声合成部， ３７ 音響処理部， ３８ 会話処理部， ７４ 話題管理部， ７５ 会話履歴メモリ， ７６ 話題メモリ， ７７ 会話中話題メモリ， １０１ サーバ， １０３ 通信装置， １１０ 話題データベース， １１１ プロファイルメモリ，１１２ フィルタ、 １４１ ロボット用フレーム， １４２ ユーザ用フレーム
【特許請求の範囲】
【請求項１】 ユーザと会話を行う会話処理装置において、前記ユーザと会話する話題に関する情報を記憶する記憶手段と、前記ユーザのプライベートな情報を、前記ユーザとの会話のなかから取得する取得手段と、前記ユーザの発話を認識する認識手段と、前記記憶手段により記憶されている前記情報、または、前記認識手段による認識結果のうち、少なくとも一方を用いて、ユーザと会話するための応答文を生成する生成手段とを含むことを特徴とする会話処理装置。
【請求項２】 他の装置と通信する通信手段をさらに含み、前記記憶手段は、前記他の装置が、前記取得手段により取得された前記ユーザのプライベートな情報を基に選択した前記話題に関する情報を記憶することを特徴とする請求項１に記載の会話処理装置。
【請求項３】 前記記憶手段は、他の装置から送信された前記話題に関する情報の中から、前記取得手段により取得された前記ユーザのプライベートな情報を基に、所定の情報を選択し、記憶することを特徴とする請求項１に記載の会話処理装置。
【請求項４】 前記会話は、音声または文字により行われることを特徴とする請求項１に記載の会話処理装置。
【請求項５】 ロボットに内蔵されることを特徴とする請求項１に記載の会話処理装置。
【請求項６】 ユーザと会話を行う会話処理装置の会話処理方法において、前記ユーザと会話する話題に関する情報の記憶を制御する記憶制御ステップと、前記ユーザのプライベートな情報を、前記ユーザとの会話のなかから取得する取得ステップと、前記ユーザの発話を認識する認識ステップと、前記記憶制御ステップの処理で記憶された前記情報、または、前記認識ステップの処理で認識結果のうち、少なくとも一方を用いて、ユーザと会話するための応答文を生成する生成ステップとを含むことを特徴とする会話処理方法。
【請求項７】 ユーザと会話を行う会話処理用のプログラムであって、前記ユーザと会話する話題に関する情報の記憶を制御する記憶制御ステップと、前記ユーザのプライベートな情報を、前記ユーザとの会話のなかから取得する取得ステップと、前記ユーザの発話を認識する認識ステップと、前記記憶制御ステップの処理で記憶された前記情報、または、前記認識ステップの処理で認識結果のうち、少なくとも一方を用いて、ユーザと会話するための応答文を生成する生成ステップとを含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
【請求項１】 ユーザと会話を行う会話処理装置において、前記ユーザと会話する話題に関する情報を記憶する記憶手段と、前記ユーザのプライベートな情報を、前記ユーザとの会話のなかから取得する取得手段と、前記ユーザの発話を認識する認識手段と、前記記憶手段により記憶されている前記情報、または、前記認識手段による認識結果のうち、少なくとも一方を用いて、ユーザと会話するための応答文を生成する生成手段とを含むことを特徴とする会話処理装置。
【請求項２】 他の装置と通信する通信手段をさらに含み、前記記憶手段は、前記他の装置が、前記取得手段により取得された前記ユーザのプライベートな情報を基に選択した前記話題に関する情報を記憶することを特徴とする請求項１に記載の会話処理装置。
【請求項３】 前記記憶手段は、他の装置から送信された前記話題に関する情報の中から、前記取得手段により取得された前記ユーザのプライベートな情報を基に、所定の情報を選択し、記憶することを特徴とする請求項１に記載の会話処理装置。
【請求項４】 前記会話は、音声または文字により行われることを特徴とする請求項１に記載の会話処理装置。
【請求項５】 ロボットに内蔵されることを特徴とする請求項１に記載の会話処理装置。
【請求項６】 ユーザと会話を行う会話処理装置の会話処理方法において、前記ユーザと会話する話題に関する情報の記憶を制御する記憶制御ステップと、前記ユーザのプライベートな情報を、前記ユーザとの会話のなかから取得する取得ステップと、前記ユーザの発話を認識する認識ステップと、前記記憶制御ステップの処理で記憶された前記情報、または、前記認識ステップの処理で認識結果のうち、少なくとも一方を用いて、ユーザと会話するための応答文を生成する生成ステップとを含むことを特徴とする会話処理方法。
【請求項７】 ユーザと会話を行う会話処理用のプログラムであって、前記ユーザと会話する話題に関する情報の記憶を制御する記憶制御ステップと、前記ユーザのプライベートな情報を、前記ユーザとの会話のなかから取得する取得ステップと、前記ユーザの発話を認識する認識ステップと、前記記憶制御ステップの処理で記憶された前記情報、または、前記認識ステップの処理で認識結果のうち、少なくとも一方を用いて、ユーザと会話するための応答文を生成する生成ステップとを含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
【図１】
【図３】
【図２】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図１１】
【図１３】
【図８】
【図９】
【図１４】
【図１５】
【図２６】
【図１０】
【図１２】
【図１６】
【図２７】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３】
【図２】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図１１】
【図１３】
【図８】
【図９】
【図１４】
【図１５】
【図２６】
【図１０】
【図１２】
【図１６】
【図２７】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【公開番号】特開２００１−１８８７８７（Ｐ２００１−１８８７８７Ａ）
【公開日】平成１３年７月１０日（２００１．７．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願平１１−３７５７７０
【出願日】平成１１年１２月２８日（１９９９．１２．２８）
【出願人】（０００００２１８５）ソニー株式会社 (34,172)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１３年７月１０日（２００１．７．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成１１年１２月２８日（１９９９．１２．２８）
【出願人】（０００００２１８５）ソニー株式会社 (34,172)
【Ｆターム（参考）】
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