JP2008052449A - 対話型エージェントシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】会話形式で個人情報を収集でき、収集した情報に基づいて、個別のユーザに的確な商品等をダイレクトに提案するために好適な対話型エージェントシステムを提供する。
【解決手段】本発明による対話型エージェントシステムは、会話エンジンを備えるコンピュータと、会話エージェントを備える端末装置とが、ネットワークを介して接続され、会話エンジンと会話エージェントが協働・連携して、ユーザと自然言語による会話を実現する。ここで、会話エンジンは、自然言語解析処理を実行して会話文を生成する機能を備えている。一方、会話エージェントは、端末装置に常駐し、ユーザからテキスト文の入力を受け付け、当該テキスト文を会話エンジンに送信する手段と、会話エンジンから送信された会話文を受信し、当該会話文を表示装置に出力する手段と、を備えている。
【選択図】図１

Description

本発明は、ユーザと自然言語による会話を行うコンピュータ・エージェントに関する。

従来のネットマーケティングでは、バナー広告やメール広告等の広告から顧客を誘導し、商品や販売へ結びつけることが行われているが、クリック率を上げることは難しい状況である（特許文献１）。また、インターネットを介した電子商取引が普及してウェブ上でプロモーションを行うことに対する目新しさが薄れるに連れて、ウェブ上でアンケートやキャンペーンを行ってマーケティング情報を収集することも困難になりつつある
特開２００２−３１１８７３号公報

ところで、今後のネットマーケティングにおいて、広告等の有効性を高めるためには、ユーザのよりパーソナルな情報に基づいて、各ユーザ個別にダイレクトに商品等を提案することが望まれる。

本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、会話形式で個人情報を収集でき、収集した情報に基づいて、個別のユーザに的確な商品等をダイレクトに提案するために好適な対話型エージェントシステムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明による対話型エージェントシステムは、会話エンジンを備えるコンピュータと、会話エージェントを備える端末装置とが、ネットワークを介して接続される。このとき、会話エージェントは、ユーザからテキスト文の入力を受け付け、当該テキスト文を会話エンジンに送信する手段と、会話エンジンから送信された会話文を受信し、当該会話文を表示装置に出力する手段と、を備える。また、会話エンジンは、会話エージェントから送信されたテキスト文を受信して、当該テキスト文に対して自然言語解析処理を実行する手段と、自然言語解析処理の実行結果及びデータベースに蓄積されたデータに基づいて会話文を生成し、当該会話文を前記会話エージェントに送信する手段と、を備える。かかる発明によれば、サーバコンピュータの備える会話エンジンと、端末装置の備える会話エージェントとが協働・連携してユーザと自然言語による会話を実現することができ、個人情報の収集等に好適な対話型エージェントシステムを提供できるようになる。

なお、本発明における「エージェント」とは、コンピュータを自律的に動作させるためのコンピュータ・プログラム又はソフトウェアをいい、バックグラウンドで実行され、人工知能などを利用して情報の収集、判断、処理を行う等、実行環境の変化やユーザの指示に応じてふさわしいアクションをデータベースから自律的に選択実行するものをいう。また、本発明における「エンジン」とは、所定の演算処理をする装置（コンピュータを含む）やプログラムをいう。

好適には、データベースは、ユーザの個人情報を蓄積するユーザデータベースを備え、会話エンジンは、自然言語解析の結果、会話エージェントから受信したテキスト文にユーザの個人情報が含まれていることが認識された場合に、当該個人情報を前記ユーザデータベースに登録する。かかる発明によれば、会話形式で個人情報を収集できるようになる。

また、好適には、データベースは、会話文を生成するためのフォームを会話のトピックに応じて複数蓄積する会話データベースを備え、会話エンジンは、自然言語解析処理を実行して会話のトピックを特定し、当該特定されたトピックに応じたフォームを会話データベースから選択し、該選択されたフォームに基づいて会話文を生成する。かかる発明によれば、会話形式で収集した情報に基づいて、個別のユーザに的確な会話を行うことができるようになる。

さらに好適には、フォームには、ユーザ登録処理に必要な個人情報を収集するためのフォームが含まれ、会話エンジンは、未登録ユーザに対して、ユーザ登録処理のためのフォームに基づいて会話文を生成する。かかる発明によれば、会話形式でユーザ登録処理を行えるようになる。

また、本発明による対話型エージェント方法は、会話エンジンを備えるサーバコンピュータにネットワークを介して接続されるコンピュータを会話エージェントとして機能させるための方法である。このとき、対話型エージェント方法は、ユーザからテキスト文の入力を受け付け、当該テキスト文を会話エンジンに送信するステップと、会話エンジンから送信された会話文を受信し、当該会話文を表示装置に出力するステップと、を備える。また、会話エンジンとは、会話エージェントから送信されたテキスト文を受信して、当該テキスト文に対して自然言語解析処理を実行する手段と、自然言語解析処理の実行結果及びデータベースに蓄積されたデータに基づいて会話文を生成し、当該会話文を会話エージェントに送信する手段と、を備えるものである。

本発明のプログラムは、本発明の対話型エージェント方法の各処理ステップを会話エンジンを備えるサーバコンピュータにネットワークを介して接続されるコンピュータに実行させることを特徴とする。本発明のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の光学ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなどの各種の記録媒体を通じて、又は通信ネットワークなどを介してダウンロードすることにより、コンピュータにインストール又はロードすることができる。

なお、本明細書等において、手段とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その手段が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの手段が有する機能が２つ以上の物理的手段により実現されても、２つ以上の手段の機能が１つの物理的手段により実現されてもよい。

本発明の対話型エージェントシステムによれば、サーバコンピュータの備える会話エンジンと、端末装置の備える会話エージェントとが協働・連携してユーザと自然言語による会話を実行することができるようになり、また、会話形式で個人情報を収集でき、収集した情報に基づいて、個別のユーザに的確な商品等をダイレクトに提案することが可能になる。

以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

以下、本対話型エージェントシステムの実施の形態について図面を参照しつつ説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係る対話型エージェントシステム１００の全体構成を示すブロック図である。図１に示すように、本対話型エージェントシステム１００は、会話サーバ１０と、ユーザが使用する一以上の端末装置２０とを備え、これらがネットワークＮを介して相互に接続されることにより構成される。また、必要に応じて、ネットワークＮには、クライアント企業の企業サーバ３０、及び、各種データベースを管理する外部のデータベースサーバ４０が接続される。

会話サーバ１０は、ユーザの使用する端末装置２０に常駐するエージェントと協働して、ユーザとの会話及び会話内容に応じた情報処理を行うコンピュータ・サーバであり、さらに、会話エンジンサーバ１１と、コンテンツサーバ１２と、会話データベース（以下「会話ＤＢ」という。）１３と、辞書データベース（以下「辞書ＤＢ」という。）１４と、ユーザデータベース（以下「ユーザＤＢ」という。）１５と、商品データベース（以下「商品ＤＢ」という。）１６とを備える。

会話エンジンサーバ１１は、会話エンジンのフロントエンドシステムとして機能するコンピュータ・サーバである。ここで、「会話エンジン」とは、ユーザの使用する端末装置２０に表示されるキャラクタ画像の動作を指示するとともに、当該端末装置２０に常駐するエージェントと協働・連携してユーザと自然言語による会話を行うための演算処理を実行する装置又はプログラムである。

コンテンツサーバ１２は、会話エンジンのゲートウェイシステムとして機能するコンピュータ・サーバであり、端末装置２０に常駐するエージェントと会話エンジンサーバ１１との通信を可能にするためのものである。

会話ＤＢ１３は、会話データを蓄積するデータベースである。この会話ＤＢには、ユーザ登録、食べ物、趣味等のトピック毎に会話を行うための会話データ（シナリオ）が複数用意されている。各会話データは、トピックに応じた会話の流れが登録されている。

辞書ＤＢ１４は、地名・同義語・食べ物・趣味などの辞書データを蓄積するデータベースである。例えば、食べ物であれば、ラーメン、餃子等、食べ物の名称に加え、食べ物のジャンル（中華、フレンチ、エスニック等）などが対応付けて記憶される。このとき、ユーザとの会話内容として頻出する話題については、話題のトピックやジャンルごとに、より詳細に辞書情報を蓄積するのが好ましい。例えば、全ユーザの会話のログを分析して、食べ物、ペット、車、恋愛に関する話題が頻出していることが分かれば、これらの辞書情報を補強するとよい。

ユーザＤＢ１５は、ユーザのニックネーム・好きな食べ物、予定などの個人情報を蓄積するためのデータベースである。

商品ＤＢ１６は、商品や役務の概要やＵＲＬなどの商品情報を蓄積するためのデータベースである。会話エンジンは、この商品情報に基づいて、ユーザの個人情報に応じた商品のセールスを行うことができる。

端末装置２０は、ユーザが使用するコンピュータであり、例えば、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）や携帯端末（携帯電話機やＰＤＡ等）を用いることができる。この端末装置２０には、本発明に係る会話エージェントを常駐させている。そして、このエージェントが会話サーバ１０側の会話エンジンと協働して、端末装置２０の表示画面上にキャラクタ画像や会話文を表示させて、ユーザと会話を行う。

企業サーバ３０は、本発明に係る会話エージェント及び会話エンジンを使用して商品のプロモーション等を行うクライアント企業が使用するコンピュータ・サーバであり、クライアント企業の提供する商品や役務の概要やＵＲＬなどの商品情報が蓄積されている企業側商品データベース（以下「企業側商品ＤＢ」という）３１と、クライアント企業の顧客の個人情報を蓄積する企業側ユーザデータベース（以下「企業側ユーザＤＢ」という。）３２とを備えている。企業側商品ＤＢ３１に蓄積されている商品情報は、会話サーバ１０の商品ＤＢ１６にアップロードされる。また、企業側ユーザＤＢ３２に蓄積されている個人情報は、会話エンジンサーバ１１が会話文を生成する際に参照できるようになっている。

外部のデータベースサーバ４０は、例えば、天気予報などの気象情報、占い、地図、書籍等のデータを蓄積するデータベースを管理するコンピュータ・サーバであり、好ましくは、データベースがＡＰＩ（Application Programming Interface）として提供される。会話エンジンサーバ１１は、外部のデータベースサーバ４０から取得したコンテンツを適宜利用（マッシュアップ）して会話を行うことができる。

ネットワークＮは、会話サーバ１０、端末装置２０、企業サーバ、及び、外部のデータベースサーバ４０との間で情報を送受信するための通信回線である。例えば、インターネット、ＬＡＮ、専用線、パケット通信網、電話回線、企業内ネットワーク、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。なお、図１では、企業側ユーザＤＢ３２や外部のデータベースサーバ４０が直接会話エンジンサーバ１１に接続されているかのように図示されているが、実際は、これらもネットワークＮを介して接続される。企業側商品ＤＢ３１と商品ＤＢ１６も直接接続されるかのように図示されているが、これも同様に、実際は、ネットワークＮを介して接続される。

なお、各コンピュータや端末装置は、各部の制御・演算を行うＣＰＵ等の制御手段と、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリと、各種の情報を格納する外部記憶装置と、キーボードやポインティングデバイス等の入力装置からの入力を制御する入力インタフェースと、ディスプレイ等の出力装置への出力を制御する出力インタフェース、他のコンピュータ等との通信を制御する通信インタフェースと、これらを結ぶバスとを含む専用又は汎用のコンピュータを用いることができる。汎用のコンピュータを用いる場合には、制御手段が、メモリまたは外部記憶装置などに記憶された所定のプログラムを実行することにより、各種機能実現手段としてコンピュータを機能させる。また、会話サーバ１０、企業サーバ３０、及び、外部のデータベースサーバ４０は、単一のコンピュータより構成されるものであっても、ネットワーク上に分散した複数のコンピュータより構成されるものであってもよい。

図２は、本実施形態に係る会話エージェントが起動されている端末装置２０に表示される画面イメージの一例を示す図である。同図に示すように、画面には、キャラクタの画像５１と、会話エージェントからの会話文を表示出力するためのダイアログボックス５２と、ユーザが会話文を入力するためのテキストボックス５３により構成される。

キャラクタ画像５１は、任意の画像を表示させることが可能である。表示されるキャラクタ画像は、予め端末装置２０にダウンロードしておき、会話エンジンからの指示に応じて画像を切り替えるようにしても良いし、会話サーバ側に蓄積されているキャラクタ画像をリアルタイムで受信するようにしても良い。

ユーザは、ダイアログボックス５２とテキストボックス５３を用いて、エージェントと会話を行う。このとき、エージェントからの挨拶、質問、回答等がダイアログボックス５２に表示出力され、ユーザからの挨拶、質問、回答等をテキストボックス５３に入力する。典型的には、エージェントによるダイアログボックス５２への会話文の表示と、ユーザによるテキストボックス５３への会話文の入力とが、交互に繰り返されて、ユーザとエージェント間での会話が実現される。

このとき、キャラクタ画像５１に、例えばアイドルの画像を使用すれば、ユーザはあたかもそのアイドルと実際に会話を楽しんでいるかのように構成できることに加え、アイドルからユーザへ、イベント告知やＣＭ配信、音楽視聴、懸賞クイズなどの情報を発信することにより、キャンペーンツールとして活用することができる。

なお、本明細書の以降の説明において、エージェントが「尋ねる」というときは、エージェントが会話エンジンと協働・連携して、ユーザとの会話のトピックや内容を認識し、会話ＤＢ１３に蓄積されている当該トピックに対応するトピックデータから、会話の流れに応じた会話文フォームを抽出し、会話の内容に合わせて会話の文章を生成し、当該生成された会話文をダイアログボックス５２に表示させてユーザからの返答の入力を待つ処理をいう。これにより、エージェントは、ユーザに質問等を投げかけて返答を入力させるよう促すことが可能となる。なお、エージェントが会話エンジンと協働・連携するとは、端末装置２０に入力されたテキスト文をエージェントが会話エンジンに送信し、会話エンジンで生成された会話文を受信して出力装置に出力することをいう。また、ユーザが「答える」というときは、エージェントからの質問等に対する答えをテキストボックス５３に入力する処理をいう。

図３は、会話エンジンサーバ１１の備える会話エンジンが知識を利用・表現する際の会話生成処理の流れを示す図である。会話エンジンは、ユーザがテキストボックス５３に入力した文に対して形態素解析や構文解析を行い、キーワード等を抽出する（Ｓ６１）。そして、抽出されたキーワードと、会話ＤＢ１３、辞書ＤＢ１４、ユーザＤＢ１５等に蓄積されているデータ（知識）とを照合して、ユーザが入力した文の意味を推論する（Ｓ６２）。その後、推論した意味に応じた返答文を生成し、ダイアログボックス５２に表示させる。

図４は、会話エンジンが知識を獲得する際の会話生成処理の流れを示す図である。会話エンジンは、獲得しようとする知識に関するトピックデータを会話ＤＢ１３から取得し、当該トピックデータに基づいて質問文を生成し、ダイアログボックス５２に生成した質問文を表示させる（Ｓ６４）。ユーザが質問に対する回答文をテキストボックス５３に入力すると、入力された文に対して形態素解析や構文解析を行い回答文の意味を推論し、キーワードを抽出する（Ｓ６５）。そして、この抽出されたキーワードを新たな知識として獲得し、適切なデータベースに蓄積する（Ｓ６６）。

例えば、図４に示す例では、エージェントがユーザの好きな食べ物に関する情報を獲得しようとする場合を示している。このとき、会話エンジンは、好きな食べ物に関するトピックデータを会話ＤＢ１３から抽出し、ユーザのニックネームと組み合わせて「すずき君の好きな食べ物はなに？」という質問文を生成して、ユーザに尋ねる。これに対し、ユーザが「ハンバーグだよ。」との回答文を入力すると、会話エンジンは形態素解析等により「ハンバーグ」という名詞を抽出し、この「ハンバーグ」が当該ユーザの「好きな食べ物である」と認識し、この知識を、ユーザＤＢ１５に蓄積する。

（ユーザ登録）
次に、本実施形態における、会話によるユーザ登録処理について説明する。これは、ユーザ登録をアイドル等のキャラクタ画像とのチャット型の会話で行うものである。そして、登録後は、個々のユーザをＩＤにより識別できるようになる。

まず、ユーザは、端末装置２０を用いて会話サーバ１０にアクセスし、会話エージェントのアプリケーションソフトウェアをダウンロードする。そして、ダウンロード完了後、アプリケーションソフトウェアを実行して会話エージェントを起動し、端末装置２０のデスクトップに常駐させる。このとき、起動当初は非アクティブで表示し、所定のボタン入力によりアクティブ状態に移行させ、エージェントとの会話を実行できるようにする。

本実施形態では、登録ユーザには固有のＩＤが発行されるようになっており、固有のＩＤが発行されていないユーザに対して、対話型のユーザ登録処理を実行するようになっている。

図５は、本実施形態におけるユーザ登録処理のフローチャートである。まず、ユーザが会話エージェントをアクティブにしたとき、会話エンジンは当該ユーザのユーザＩＤがユーザＤＢ１５に登録されているか否か確認する（Ｓ７１）。ここで、ユーザＩＤが既に登録されていれば（Ｓ７１：ＹＥＳ）、既にユーザ登録が済んでいるので処理を終了する。一方、ユーザＩＤが登録されていなければ（Ｓ７１：ＮＯ）、新ユーザとして認識し、当該ユーザに対してユーザＩＤを新たに生成する（Ｓ７２）。そして、ユーザ登録に関するトピックの会話情報を、会話ＤＢ１３から抽出し、当該トピックデータに基づいて会話を実行し、ユーザ情報を収集する（Ｓ７３）。

図６は、ステップＳ７３におけるユーザ登録処理で使用されるトピックデータの一例を示す図である。なお、トピックデータは、ユーザ登録、好きな食べ物を聞く、などのトピック毎に用意されるシナリオデータであり、会話ＤＢ１３に蓄積されている。図６に示すように、ユーザ登録に使用されるトピックデータは、ニックネーム質問フォーム７４、ニックネーム回答フォーム７５、性別質問フォーム７６、性別回答フォーム７７等により構成される。ここで、各質問フォームは、質問文を生成するためのフォーム情報であり、質問に対する回答に与える意味及び格納先を含む。各回答フォームは、ユーザからの回答文を生成するためのフォーム情報である。

まず、会話エージェントはニックネーム質問フォーム７４に基づいて、「はじめまして。お友達になるために、あなたのニックネームから教えてね。」との質問文をダイアログボックス５２に表示させる。この質問に対して、ユーザが「すずきだよ。」とテキストボックスる８１に入力した場合、エージェントは自然言語解析により、「すずき」というキーワードを抽出し、ニックネーム回答フォーム７５に格納されている情報に基づいて、当該ユーザの「ニックネーム」が「すずき」であることを認識し、ユーザＤＢ１５にその旨を蓄積するとともに、当該取得したニックネームを用いて「すずきさんだね。覚えたよ！」と表示する。

次に、エージェントは、性別質問フォーム７６に基づいて、「次に性別を教えてもらえるかな？」との質問文を表示させる。これに対して、ユーザが「男でーす。」と入力して答えれば、エージェントは自然言語解析により、「男」というキーワードを抽出する。このとき、辞書ＤＢ１４の同義語辞書から、「男」と「男性」が同義語であることを識別し、性別回答フォーム７７に格納されている情報に基づいて、当該ユーザの「性別」が「男性」であることをユーザＤＢ１５に蓄積するとともに、当該蓄積された性別を用いて「ありがと！すずきさんは男性だね。」と表示する。

なお、上述のとおり、本エージェントは知識を獲得する際に、「すずきさんだね。覚えたよ！」とか、「すずきさんは男性だね。」というように、獲得した知識を表示させるようになっている。ユーザはこの表示を見て、誤りがあれば「違うよ。」などと指摘できるようになっている。こうして、ユーザからの指摘により、自然言語解析処理のエラー等により誤った知識を獲得したと判断できる場合には、当該知識をキャンセルして、再度ユーザに質問して、正しい知識を獲得するようにする。

また、一度登録したニックネーム等はユーザＤＢ１５に蓄積され、以降の会話では、エージェントがニックネームで呼びかける等、獲得した知識を適宜利用するようになっている。

このように、本実施形態においては、エージェントが尋ねる質問に対して、ユーザは自然言語で答えていけば、ユーザ登録処理を完了するようになっており、チャット型の会話形式でユーザ登録情報を収集できる。ユーザは、従来の登録フォームに入力する必要がないため、ユーザ登録に対する煩わしさや警戒感を抱くことなく、キャラクタとの会話を楽しんでいるうちにユーザ登録ができるようになる。

（普段の会話）
ユーザ登録した後、本会話エージェントは端末装置２０のデスクトップに常駐し、ユーザはこのエージェント（キャラクタ）と様々な会話を楽しむことができる。本会話エージェントは、人工知能により、ユーザの名前、生年月日、属性その他を記憶しており、ユーザ毎に成長（知識を獲得）していく。また、会話エージェントと協働する会話エンジンが、外部のデータベースサーバ４０により提供される情報コンテンツと連携して、キャラクタからリアルタイムに天気予報、占い、検索結果、音楽・動画配信、その他の各種情報を聞くことができる。

図７は、本会話エージェントが、新たに知識を獲得する処理、及び、外部データベースサーバと連携する処理の概略を示す図である。同図に示すように、エージェントはユーザとの会話を重ねることにより、会話ログを蓄積していき、会話内容が学習されてデータベース（会話ＤＢ１３、辞書ＤＢ１４、ユーザＤＢ１５）に蓄積されている情報が増強されていく。また、外部データベースサーバで提供されるサービスと連携して、天気予報などを会話に盛り込むことができる。

（個人情報の獲得）
次に、本実施形態において、普段の会話の中でユーザの個人情報（ユーザプロファイル）を獲得する処理について説明する。

会話ＤＢ１３に、聞き出したい情報に応じた会話のシナリオ、すなわち、トピックデータを登録しておけば、会話エージェントはユーザとの会話の流れの中で、登録しておいたトピックデータに基づいて様々な個人情報を収集することができる。

例えば、エージェントは趣味を尋ねるトピックデータに基づいて、以下のような会話をユーザと行い、ユーザの趣味をデータベース化することができる。
エージェント（以下「Ａ」という。）：「ねぇねぇ、あなたの趣味を教えてょ！」
ユーザ（以下「Ｕ」という。）：「音楽かなぁ」
（ここで、エージェントは、ユーザの趣味が音楽であることを認識すると、音楽の趣味を尋ねるトピックデータに切り替えて会話を続ける。）
Ａ：「じゃあ、ジャンルは？」
Ｕ：「Ｊポップ」
Ａ：「好きなアーティストは？」
Ｕ：「あやや」
Ａ：「最近の○○のＣＤ持ってる？」
Ｕ：「持ってない」
こうして、会話エージェントは、会話の中から、ユーザの趣味が音楽であること、好きなジャンルはＪポップであり、好きなアーティストはあややであること、といった知識を獲得し、ユーザＤＢ１５に蓄積する。このように、本会話エージェントは、会話中にユーザの趣味や関心などを聞き出し、マーケティング情報としてデータベース化することができる。

また、会話エージェントは、会話中に音楽や音声（ＭＰ３）をストリーミングで流すことができ、試聴ソングの感想を聞いたり、ＣＤ購入ページへユーザを誘導することも可能である。この音楽・音声ファイルは商品ＤＢ１６に蓄積されている。例えば、上述の例ではさらに、以下のような会話を行う。
Ａ：「すずきさん、○○の新曲聴きたい？」
Ｕ：「聴く聴く！」
Ａ：「それじゃあ、聴いてみて♪」
（エージェントはユーザに対して、音楽（ＭＰ３）をストリーミング配信する。）
Ａ：「どう？気に入ってくれたかな？よかったら、ＣＤ買ってくれない？」
Ｕ：「買ってみようかな！」
（エージェントはユーザの購入希望に基づいて、ＣＤの購入ページを自動的に表示する。）

図８は、購入ページを自動的に表示したときの画面の一例を示す図である。このように、本会話エージェントは、ユーザから聞き出した個人情報から、その場でセールスに結びつけることも可能であり、即効性のあるマーケティングツールとなる。

また、例えば、エージェントがユーザに占いを行い、生年月日を尋ねて、その生年月日に基づいた占い結果を外部データベースサーバ４０から取得して端末装置２０に表示する。このときは、占いの結果を表示するのみであるが、同時に、ユーザの生年月日をユーザＤＢ１５に蓄積しておく。そして、誕生日当日、ユーザＤＢ１５に蓄積された情報に基づいて、エージェントがユーザの誕生日であることを認識し、「今日はすずきくんの誕生日だね。おめでとう。」等の文を生成し、端末装置２０に表示させる、という使い方もできる。

このように、ユーザ毎に記憶した個人情報をユーザ毎の会話に利用することによって、従来よりもユーザフレンドリーな会話エージェントを実現可能となる。

（新しい知識の獲得）
また、本実施形態においては、エージェントが会話の流れを判断しながら未知の単語を抽出し、新たな知識を獲得していくことができる。この処理について具体的に説明する。

例えば、ユーザとの会話の流れの中で、ユーザの入力した文を自然言語解析して辞書ＤＢ１４と照合した結果、食べ物に関する単語が現れてきたとき、エージェントは、食べ物に関する話題であることを認識する。このようなとき、エージェントは、例えば、会話ＤＢの中から好きな食べ物に関するトピックデータを抽出して、「食べ物は何が好き？」とユーザに尋ねる。これに対して、ユーザが「うーん、ハンバーグかなぁ・・・」と答えたと仮定する。このとき、辞書ＤＢ１４に「ハンバーグ」という単語が記憶されていなかった場合であっても、自然言語解析処理によって「ハンバーグ」という単語を抽出することはできる。そして、現在の話題をもとに、エージェントは未知単語「ハンバーグ」が食べ物であることを推論し、質問文を生成し、ユーザに「ハンバーグって知らなかった。本当に食べ物なの？」と尋ねる。これに対して、ユーザが「本当だよ！」と答えるなど肯定的な答えが返ってきた場合、エージェントは、「ハンバーグ」が「食べ物」であること認識して辞書ＤＢ１４に登録するとともに、ユーザの好きな食べ物は「ハンバーグ」であるということをユーザＤＢ１５に蓄積する。その後、ハンバーグが食べ物であることを認識したエージェントは、例えば、「ハンバーグは美味しいの？」等、食べ物に関するトピックデータに基づいて質問文を生成してユーザに尋ね、ユーザの回答（「あたりまえじゃん！」等）に基づいて、ハンバーグが美味しいか否かを辞書ＤＢに登録する。

新たに獲得された知識は、他のデータと同様に、以後の会話処理で活用されることになる。例えば、後日、会話中にユーザが食べ物の話題に触れたとき、ユーザＤＢ１５から食べ物に関する情報を適宜抽出して、以下のような会話を行う。
Ｕ：「食べ物が美味しい季節だね。」
Ａ：「ハンバーグは美味しいよね。すずきくんの好きな食べ物はハンバーグなんだよね！」
Ｕ：「凄い！よく覚えてるね。」

以上のように、本発明によるエージェントは自然言語解析により、会話のトピックと流れを判断しながら会話に必要な情報を抽出し、新たな知識として記憶・獲得することができる。また、新たに獲得した知識を活用することができ、トピックが増えれば増えるほど会話は正確さを増す。なお、どのトピックに対してどのような内容を記憶するかを会話データ作成時に指定することができる。

（知らない話題に対する対応）
ところで、本実施形態においては、ユーザの入力した文を解析判断した結果、辞書ＤＢ１４に蓄積されていない単語や、会話ＤＢ１３に蓄積されていないトピックが出てきたときであっても、本会話エージェントは、相槌、適当な受け答え、教えてもらう、自分の得意な話題に振る、などを駆使し、どんな話題に対しても返答をしないということがない。そのため、辞書ＤＢ１４や会話ＤＢ１３に蓄積されているデータ量が少なくても、自然な会話の演出が可能となる。

こうして、従来のエージェントでは、データベースに蓄積されているトピックの範囲内でしか会話を行えなかったが、本会話エージェントでは、知らない話題であっても何らかの返答を行うことができるようになり、少ないデータ量でも自然な会話の演出が可能となる。例えば、本実施形態においては、トピックデータが１０００程度であっても、ユーザは充分に会話を楽しむことが可能である。

（アンケート）
また、本実施形態における会話エージェントを用いたアンケート処理について説明する。これは、ユーザがアイドル等のキャラクタ画像と会話をしながら、アンケートを集計するものである。

アンケート処理は、アンケートに関するトピックデータを、シナリオの一つとして、会話ＤＢ１３に登録しておけばよい。このとき、当該アンケート（トピックデータ）の告知期間やアンケート対象の属性（年齢、性別等）を合わせて登録しておくと、アンケートを実施する対象を絞ることができる。例えば、３０代の犬を飼っている男性に限定してアンケートを取る、といった指定が可能である。エージェントは、ユーザＤＢ１５を参照して、所定の対象にアンケートを実施していく。また、通常の会話の中で個人情報を収集していき、アンケート対象に該当することが分かった時点で、アンケートを行うようにしてもよい。

また、時間や性別・年齢などを指定することによって、アンケートを取る対象をグループ化して、グループごとにアンケート内容を設定することも可能である。

このように、本会話エージェントを用いてアンケートを行うことによって、マーケティング情報の収集や新製品の試用データをユーザから直接収集できるようになる。このとき、ユーザはアンケートを取られていることを意識することなく、キャラクタ画像と会話を楽しんでいるだけなので、よりユーザの本音を聞き出せるようになることが期待できる。

なお、本発明は、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。このため、上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。例えば、上述の各処理ステップは処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更して又は並列に実行することができる。

本実施形態においては、会話エージェントを端末装置２０に常駐させるものとしたが、会話エージェントをウェブアプリケーションとして実現してもよい。この場合には、ユーザは会話エージェントプログラムを端末装置２０にインストールする必要がなく、ウェブページを閲覧可能なブラウザを備えていればよい。
また、本実施形態に置いては、会話エージェントは、チャット形式で文を表示させて会話を行うものとしたが、端末装置２０に音声入出力インタフェースを備え、入出力を音声で行い会話するようにしてもよい。

対話型エージェントシステム１００の全体構成を示すブロック図である。 端末装置２０に表示される画面イメージの一例を示す図である。 会話エンジンが知識を利用表現する際の会話生成処理の流れを示す図である。 会話エンジンが知識を獲得する際の会話生成処理の流れを示す図である。 本実施形態におけるユーザ登録処理のフローチャートである。 ユーザ登録処理で使用されるトピックデータの一例を示す図である。 本会話エージェントの処理の概略を示す図である。 購入ページを自動的に表示したときの画面の一例を示す図である。

符号の説明

１０ 会話サーバ
１１ 会話エンジンサーバ
１２ コンテンツサーバ
１３ 会話ＤＢ
１４ 辞書ＤＢ
１５ ユーザＤＢ
１６ 商品ＤＢ
２０ 端末装置
３０ 企業サーバ
３１ 企業側商品ＤＢ
３２ 企業側ユーザＤＢ
４０ データベースサーバ

Claims (6)

1. 会話エンジンを備えるコンピュータと、会話エージェントを備える端末装置とが、ネットワークを介して接続される対話型エージェントシステムであって、
   前記会話エージェントは、
   ユーザからテキスト文の入力を受け付け、当該テキスト文を前記会話エンジンに送信する手段と、
   前記会話エンジンから送信された会話文を受信し、当該会話文を表示装置に出力する手段と、
   を備え、
   前記会話エンジンは、
   前記会話エージェントから送信されたテキスト文を受信して、当該テキスト文に対して自然言語解析処理を実行する手段と、
   前記自然言語解析処理の実行結果及びデータベースに蓄積されたデータに基づいて会話文を生成し、当該会話文を前記会話エージェントに送信する手段と、
   を備える、
   対話型エージェントシステム。
2. 前記データベースは、
   ユーザの個人情報を蓄積するユーザデータベースを備え、
   前記会話エンジンは、
   前記自然言語解析の結果、前記会話エージェントから受信したテキスト文にユーザの個人情報が含まれていることが認識された場合に、当該個人情報を前記ユーザデータベースに登録する、
   ことを特徴とする請求項１記載の対話型エージェントシステム。
3. 前記データベースは、
   会話文を生成するためのフォームを会話のトピックに応じて複数蓄積する会話データベースを備え、
   前記会話エンジンは、
   前記自然言語解析処理を実行して会話のトピックを特定し、当該特定されたトピックに応じたフォームを前記会話データベースから選択し、該選択されたフォームに基づいて会話文を生成する、
   ことを特徴とする請求項１又は２記載の対話型エージェントシステム。
4. 前記フォームには、ユーザ登録処理に必要な個人情報を収集するためのフォームが含まれ、
   前記会話エンジンは、
   未登録ユーザに対して、前記ユーザ登録処理のためのフォームに基づいて会話文を生成する、
   ことを特徴とする請求項３記載の対話型エージェントシステム。
5. 会話エンジンを備えるサーバコンピュータにネットワークを介して接続されるコンピュータを会話エージェントとして機能させるためのプログラムであって、
   前記会話エンジンは、前記会話エージェントから送信されたテキスト文を受信して、当該テキスト文に対して自然言語解析処理を実行する手段と、前記自然言語解析処理の実行結果及びデータベースに蓄積されたデータに基づいて会話文を生成し、当該会話文を前記会話エージェントに送信する手段と、を備えるものであり、
   前記プログラムは、
   ユーザからテキスト文の入力を受け付け、当該テキスト文を前記会話エンジンに送信する手段と、
   前記会話エンジンから送信された会話文を受信し、当該会話文を表示装置に出力する手段と、
   として前記コンピュータを機能させるためのプログラム。
6. 会話エンジンを備えるサーバコンピュータにネットワークを介して接続されるコンピュータを会話エージェントとして機能させるための対話型エージェント方法であって、
   前記会話エンジンは、前記会話エージェントから送信されたテキスト文を受信して、当該テキスト文に対して自然言語解析処理を実行する手段と、前記自然言語解析処理の実行結果及びデータベースに蓄積されたデータに基づいて会話文を生成し、当該会話文を前記会話エージェントに送信する手段と、を備えるものであり、
   前記対話型エージェント方法は、
   ユーザからテキスト文の入力を受け付け、当該テキスト文を前記会話エンジンに送信するステップと、
   前記会話エンジンから送信された会話文を受信し、当該会話文を表示装置に出力するステップと、
   を備える対話型エージェント方法。

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