JP2018054850A - 情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの発言に対して多様な応答をすることができる情報処理システムを提供することである。
【解決手段】実施形態の情報処理システムは、記憶部と、複数の対話部と、選択部とを持つ。前記記憶部は、対話における発言の生成規則を示す規則情報を記憶する。前記複数の対話部は、前記規則情報に基づいて、それぞれが、ユーザとの対話を行う。前記選択部は、前記複数の対話部のうちの一部又は全部を選択して対話を行わせる。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。

情報処理技術を用いて、ユーザからの問いかけに対する解を探索し、ユーザに提示するシステムが存在する。しかしながら、問いかけに対して明確な解がない場合やシステムから提案をして欲しい場合等において、従来の技術では、画一的な最適解や提案のみしか行えない場合がある。

特表２００８−５１２７８９号公報

本発明が解決しようとする課題は、ユーザの発言に対して多様な応答をすることができる情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することである。

実施形態の情報処理システムは、記憶部と、複数の対話部と、選択部とを持つ。前記記憶部は、対話における発言の生成規則を示す規則情報を記憶する。前記複数の対話部は、前記規則情報に基づいて、それぞれが、ユーザとの対話を行う。前記選択部は、前記複数の対話部のうちの一部又は全部を選択して対話を行わせる。

第１の実施形態に係る情報処理システムの概要を示す図。 同実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図。 同実施形態に係る端末装置の構成を示すブロック図。 同実施形態に係る応答制御装置の構成を示す図。 同実施形態に係るシーン情報のデータ構成を示す図。 同実施形態に係る履歴情報のデータ構成を示す図。 同実施形態に係る情報処理システムによる処理の流れを示すフローチャート。 同実施形態に係る情報処理システムによる応答の提示例を示す図。 第２の実施形態に係る応答制御装置の構成を示すブロック図。 同実施形態に係るシーン別順位情報のデータ構成を示す図。 第３の実施形態に係る応答制御装置の構成を示すブロック図。 同実施形態に係るエージェント属性情報のデータ構成を示す図。 同実施形態に係るユーザ情報のデータ構成を示す図。 第４の実施形態に係る応答制御装置の構成を示すブロック図。 第５の実施形態に係る端末装置の構成を示すブロック図。 同実施形態に係る応答制御装置の構成を示すブロック図。

以下、実施形態の情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを、図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
第１の実施形態に係る情報処理システム１の概要について説明する。
図１は、情報処理システムの概要を示す図である。
図１に示すように、情報処理システム１は、ユーザの発言に応じて発言や意見、選択肢などを返すシステムである。以下では、ユーザの発言に対して、情報処理システム１が返すものを「応答」と称する。また、以下では、ユーザの発言と情報処理システム１が生成する発言とのやり取りを、「対話」と称する。なお、情報処理システム１に入力されるユーザからの発言や、情報処理システム１から出力される応答は、音声に限らずテキストなどでもよい。

情報処理システム１には、応答を生成するための構成が設けられている。以下では、独立して応答を生成可能な構成の単位を「エージェント」と称する。情報処理システム１は、複数のエージェントを備える。各エージェントは、異なる個性を有する。以下では、「個性」とは、応答の傾向、応答の内容、応答の表現方法等に影響する要素をいう。例えば、各エージェントの個性は、応答を生成するために用いられる情報（例えば、機械学習の教示データ、後述する履歴情報、ユーザ情報等）の内容、応答の生成における論理展開、応答の生成に用いられるアルゴリズム等の要素により定められる。エージェントの個性付けは、任意の方法で行われてよい。このように、情報処理システム１は、個性が異なる複数のエージェントにより生成された応答を提示するため、ユーザに対して多様な考え方や選択肢を提案し、ユーザの決断を支援することができる。

本実施形態では、一例として、エージェントには２種類がある。
第１種のエージェントは、意見や感想等の主張を伴う応答を生成するエージェントである。以下では、第１種のエージェントを、「対話エージェント」と称する。
第２種のエージェントは、ユーザと情報処理システム１との間の対話において、窓口として機能するエージェントである。以下では、第２種のエージェントを、「コンシェルジュ」と称する。コンシェルジュは、ユーザの発言に対して適切な応答が行えるようにするための機能を備える。例えば、コンシェルジュは、ユーザの発言意図を明確にするための質問をユーザに対して行ったり、対話のシーン（場面）を特定したりする。シーンとは、ユーザの発言の背景や局面の種類であり、シチュエーションともいう。

コンシェルジュは、実際に応答を行う対話エージェントを、シーンに応じて選択する。換言すると、コンシェルジュは、対話エージェントのうち、実際に応答を行う対話エージェントを、シーンに応じて変更する。以下では、対話エージェントのうち、実際に応答を行う対話エージェントを、「応答用エージェント」と称することがある。「実際に応答を行う」とは、実際にユーザに提示される応答を生成することである。つまり、応答用エージェントが生成した応答は、ユーザに提示される。これに対して、応答用エージェントではない対話エージェントは、応答を生成しなくてもよいし、応答を生成してもよい。応答用エージェントではない対話エージェントが生成した応答は、ユーザに提示されない。このように、情報処理システム１は、応答用エージェントをシーンに応じて絞り込むため、シーンに適した応答のみを提示しやすい。

次に、情報処理システム１の構成について説明する。
図２は、情報処理システム１の構成を示すブロック図である。
情報処理システム１は、複数の端末装置１０−１、１０−２、…と、応答制御装置３０とを備える。以下では、特に区別しない限り、複数の端末装置１０−１、１０−２、…を、端末装置１０と総称する。端末装置１０と、応答制御装置３０とは、ネットワークＮＷを介して通信可能に接続されている。

端末装置１０は、コンピュータシステムを備える電子機器である。具体的には、端末装置１０は、パーソナルコンピュータ、携帯電話、タブレット、スマートフォン、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙ−ｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）端末装置、ゲーム機等である。端末装置１０は、ユーザからの入力を受け付けたり、ユーザに対して情報の提示を行ったりする。

応答制御装置３０は、コンピュータシステムを備える電子機器である。具体的には、応答制御装置３０は、サーバ装置等である。応答制御装置３０は、エージェントを実装する。本実施形態では、一例として、エージェントが人工知能により実現される場合について説明する。人工知能とは、学習、推論、判断等の人間の知的な機能を模倣するコンピュータシステムである。人工知能を実現するためのアルゴリズムは、任意であってよい。具体的には、人工知能は、ニューラルネットワーク、事例ベース推論等により実現されてよい。

ここで、情報処理システム１による処理の流れの概要について説明する。
端末装置１０は、ユーザから発言の入力を受け付ける。端末装置１０は、ユーザの発言を示す情報を、応答制御装置３０に送信する。応答制御装置３０は、ユーザの発言を示す情報を、端末装置１０から受信する。応答制御装置３０は、ユーザの発言を示す情報を参照し、ユーザの発言に応じた応答を示す情報を生成する。応答制御装置３０は、応答を示す情報を端末装置１０に送信する。端末装置１０は、応答を示す情報を、応答制御装置３０から受信する。端末装置１０は、応答を示す情報を参照し、応答の内容を、表示や音声により提示する。

次に、端末装置１０の構成について説明する。
図３は、端末装置１０の構成を示すブロック図である。
端末装置１０は、通信部１１と、入力部１２と、表示部１３と、音声出力部１４と、記憶部１５と、制御部１６と、を備える。
通信部１１は、応答制御装置３０等のネットワークＮＷに接続する他の装置と、各種情報を送受信する。通信部１１は、通信用ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等を含む。

入力部１２は、各種情報の入力を受け付ける。例えば、入力部１２は、ユーザによる発言の入力、対話のシーンの選択を受け付ける。入力部１２は、文字入力、音声入力、ポインティング等の任意の方法により、ユーザからの入力を受け付けてよい。入力部１２は、キーボード、マウス、タッチセンサ、マイク等を含む。

表示部１３は、各種情報を表示する。例えば、表示部１３は、ユーザの発言の内容、エージェントの応答の内容等を表示する。表示部１３は、液晶ディスプレイパネル、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイパネル等を含む。
音声出力部１４は、各種音源を再生する。例えば、音声出力部１４は、応答の内容等を音声出力する。音声出力部１４は、スピーカ、ウーファー等を含む。

記憶部１５は、各種情報を記憶する。例えば、記憶部１５は、端末装置１０が備えるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）により実行可能なプログラムや、当該プログラムが参照する情報等を記憶する。記憶部１５は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等を含む。

制御部１６は、端末装置１０が備える各種構成を制御する。例えば、制御部１６は、端末装置１０が備えるＣＰＵが、記憶部１５に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。制御部１６は、対話処理部１６１を備える。
対話処理部１６１は、対話のための入出力処理を制御する。例えば、対話処理部１６１は、対話のためのユーザインタフェースを提供するための処理を実行する。また、例えば、対話処理部１６１は、応答制御装置３０との間におけるユーザの発言を示す情報や応答を示す情報の送受信を制御する。

次に、応答制御装置３０の構成について説明する。
図４は、応答制御装置３０の構成を示すブロック図である。
応答制御装置３０は、通信部３１と、記憶部３２と、制御部３３と、を備える。
通信部３１は、端末装置１０等のネットワークＮＷに接続する他の装置と、各種情報を送受信する。通信部３１は、通信用ＩＣ等を含む。

記憶部３２は、各種情報を記憶する。例えば、記憶部３２は、応答制御装置３０が備えるＣＰＵにより実行可能なプログラムや、当該プログラムが参照する情報等を記憶する。記憶部３２は、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を含む。記憶部３２は、コンシェルジュ構成情報記憶部３２１と、１以上の対話エージェント構成情報記憶部３２２−１、３２２−２、…と、シーン情報記憶部３２３と、履歴情報記憶部３２４と、を備える。以下では、特に区別しない限り、対話エージェント構成情報記憶部３２２−１、３２２−２、…を、対話エージェント構成情報記憶部３２２と総称する。

コンシェルジュ構成情報記憶部３２１は、コンシェルジュ構成情報を記憶する。コンシェルジュ構成情報とは、後述するコンシェルジュ実行部３４の構成を示す情報である。例えば、コンシェルジュ実行部３４がニューラルネットワークにより実現される場合、コンシェルジュ構成情報は、機械学習の結果、例えば機械学習により変動する活性化関数のパラメータ等の情報を含む。コンシェルジュ構成情報は、対話における応答の生成規則を示す情報の一例である。

対話エージェント構成情報記憶部３２２は、対話エージェント構成情報を記憶する。対話エージェント構成情報とは、後述する対話エージェント実行部３５の構成を示す情報である。例えば、対話エージェント実行部３５がニューラルネットワークにより実現される場合、対話エージェント構成情報は、機械学習の結果、例えば機械学習により変動する活性化関数のパラメータ等の情報を含む。対話エージェント構成情報は、対話における応答の生成規則を示す情報の一例である。

なお、コンシェルジュ実行部３４や対話エージェント実行部３５が人工知能以外で実現される場合、コンシェルジュ情報、対話エージェント構成情報は、例えば、発言と、発言に対する応答と、を一義的に対応付けた情報等であってよい。

シーン情報記憶部３２３は、シーン情報を記憶する。シーン情報とは、シーンと対話エージェントとを対応付ける情報である。
ここで、シーン情報のデータ構成の例について説明する。
図５は、シーン情報のデータ構成を示す図である。
シーン情報は、シーン識別情報（図５における「シーン」）と、カテゴリ情報（図５における「カテゴリ」）と、サブカテゴリ情報（図５における「サブカテゴリ」）と、対話エージェント識別情報（図５における「対話エージェント」）と、を互いに対応付けた情報である。

シーン識別情報とは、シーンを一意に識別するための情報である。カテゴリ情報とは、シーンの大分類を示す情報である。サブカテゴリ情報とは、シーンの小分類を示す情報である。対話エージェント識別情報とは、対話エージェントを一意に識別するための情報である。シーン情報では、１つのシーン識別情報に対して、１以上の対話エージェント識別情報が対応付けられてよい。

このように、シーン情報では、シーンと対話エージェントとが対応付けられている。従って、端末装置１０と応答制御装置３０とは、シーン情報を参照することにより、シーンに応じた対話エージェントを選択することができる。

図４に戻り、応答制御装置３０の構成について、説明を続ける。
履歴情報記憶部３２４は、履歴情報を記憶する。履歴情報とは、ユーザと情報処理システム１との間における対話の履歴を示す情報である。履歴情報は、ユーザごとに管理されてよい。
ここで、履歴情報のデータ構成の例について説明する。
図６は、履歴情報のデータ構成を示す図である。
履歴情報は、トピック識別情報（図６における「トピック」）と、シーン識別情報（図６における「シーン」）と、肯定キーワード情報（図６における「肯定キーワード」）と、否定キーワード情報（図６における「否定キーワード」）と、を互いに対応付けた情報である。

トピック識別情報とは、対話を一意に識別するための情報である。肯定キーワード情報とは、対話において、ユーザが肯定的な反応を示したキーワードを示す情報である。否定キーワード情報とは、対話において、ユーザが否定的な反応を示したキーワードを示す情報である。履歴情報では、１つのシーン識別情報に対して、１以上の肯定キーワード情報、否定キーワード情報が対応付けられてよい。

このように、履歴情報は、対話の履歴を示す。つまり、履歴情報を参照することにより、各ユーザにとって望ましい応答の傾向を、履歴情報から把握することができる。従って、端末装置１０と応答制御装置３０とは、履歴情報を参照することにより、ユーザが受け入れにくい提案を行うことを防いだり、ユーザが受け入れやすい提案を行ったりすることができる。

図４に戻り、応答制御装置３０の構成について、説明を続ける。
制御部３３は、応答制御装置３０が備える各種構成を制御する。例えば、制御部３３は、応答制御装置３０が備えるＣＰＵが、記憶部３２に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。制御部３３は、対話処理部３３１と、コンシェルジュ実行部３４と、１以上の対話エージェント実行部３５−１、３５−２、…とを備える。以下では、特に区別しない限り、対話エージェント実行部３５−１、３５−２、…を、対話エージェント実行部３５と総称する。

対話処理部３３１は、対話のための入出力処理を制御する。対話処理部３３１は、端末装置１０の対話処理部１６１に対応する応答制御装置３０側の構成である。例えば、対話処理部３３１は、端末装置１０との間におけるユーザの発言を示す情報や応答を示す情報の送受信を制御する。

コンシェルジュ実行部３４は、コンシェルジュとして機能する。コンシェルジュ実行部３４は、コンシェルジュ構成情報に基づいて実現される。コンシェルジュ実行部３４は、対話部３４１と、シーン判定部３４２と、エージェント選択部３４３と、学習部３４４と、履歴管理部３４５と、を備える。

対話部３４１は、ユーザの発言に対するコンシェルジュの応答を生成する。
シーン判定部３４２は、ユーザからの対話開始要求の態様に基づいて対話のシーンを判定する。例えば、シーン判定部３４２は、ユーザによるシーンの選択に基づいて、対話のシーンを判定してよい。この場合、対話の開始時において、表示部１３に、シーンの種類を選択可能に表示しておき、ユーザからシーンの選択を受け付けるようにしてよい。また、例えば、シーン判定部３４２は、ユーザの発言に基づいてシーンを判定してもよい。この場合、キーワードとシーンとを対応付けた情報を予め用意しておく。そして、シーン判定部３４２は、ユーザの発言に含まれるキーワードと、シーンとの対応関係から、シーンを判定してよい。また、コンシェルジュ実行部３４において、発言とシーンとの対応関係を予め機械学習させておき、当該機械学習の結果とユーザの発言とに基づいてシーンを判定してもよい。このように、シーン判定部３４２は、任意の方法により、対話のシーンを判定してよい。

エージェント選択部３４３は、シーンに応じた対話エージェントを選択する。エージェント選択部３４３は、シーン情報を参照し、シーン判定部３４２により特定されたシーンに対応付けられている対話エージェントを特定する。換言すると、エージェント選択部３４３は、シーン判定部３４２が判定したシーンを用いて、シーン情報を検索して、応答用エージェントの候補を特定する。エージェント選択部３４３は、特定した対話エージェントの中から、応答用エージェントを選択する。候補からの応答用エージェントの選択は、無作為に行われてもよいし、所定の順序で行われてもよい。これにより、エージェント選択部３４３は、シーンに応じた対話エージェントを選択することができる。

ここで、エージェント選択部３４３は、所定数の対話エージェントを選択してもよいし、対話に応じた数の対話エージェントを選択してもよい。例えば、シーン情報において、応答用エージェントの数を、シーンごとに予め設定しておき、シーンに応じた数のエージェントを選択するようにしてよい。また、例えば、対話の開始時や対話中に、ユーザから対話エージェントの数の指定を受け付けるようにしておき、ユーザに指定された数の対話エージェントを選択するようにしてもよい。

また、エージェント選択部３４３は、履歴情報に基づいて応答用エージェントを選択してもよい。例えば、エージェント選択部３４３は、対話の履歴から、ユーザが肯定的な発言を行った対話エージェントを、優先的に選択してよい。このように、エージェント選択部３４３は、履歴情報を参照して、ユーザと対話エージェントとの相性を推定し、ユーザと相性の用対話エージェントを応答用エージェントとして選択してもよい。

また、エージェント選択部３４３は、１つの対話において、応答用エージェントを、複数回選択してもよい。換言すると、エージェント選択部３４３は、応答用エージェントを再選択してもよい。つまり、エージェント選択部３４３は、１つの対話の中のセッションごとに応答用エージェントを選択してよい。例えば、エージェント選択部３４３は、ユーザの発言において、提示済みの応答とは別の応答が要求された場合には、選択済みの応答用エージェントとは異なる対話エージェントを、新たに応答用エージェントとして再選択する。

また、例えば、エージェント選択部３４３は、対話が帰結しない場合に、応答用エージェントを再選択してよい。例えば、エージェント選択部３４３は、対話の開始から所定回数の発言が行われた場合、対話の開始から所定時間経過した場合、又は、提示済みの応答に対してユーザから肯定的な発言が行われない場合に、対話が帰結しないと判定してよい。また、例えば、エージェント選択部３４３は、対話のシーンが切り替わった場合に、応答用エージェントを再選択してよい。このように、応答用エージェントの再選択を可能とすることにより、情報処理システム１は、さらに多様な応答を提示することができる。

また、エージェント選択部３４３は、シーン情報において、シーン判定部３４２が判定したシーンと対応付けられていない対話エージェントを、応答用エージェントとして選択してもよい。つまり、エージェント選択部３４３は、シーンに対応しない対話エージェントを選択してもよい。例えば、エージェント選択部３４３は、１つ乃至は２つ程度のシーンに対応しない対話エージェントを、応答用エージェントとして選択する。

このような対話エージェントは、シーンにそぐわない応答を行ってしまう可能性はあるが、その反面、他の応答用エージェントとは、大きく異なる応答を行える可能性がある。このように、エージェント選択部３４３は、一部の応答用エージェントを、シーンに応じた対話エージェントとし、その他の応答用エージェントを、シーンに関係のない対話エージェントとする。これにより、情報処理システム１は、ユーザに受け入れられやすい応答を提示するとともに、応答を多様化させることができる。

学習部３４４は、コンシェルジュ実行部３４の機能を実現するための機械学習を行う。学習部３４４は、ユーザの利用開始前に行なわれる機械学習と、対話におけるユーザの評価による機械学習との２種類の機械学習を実行可能である。学習部３４４による機械学習の結果は、コンシェルジュ構成情報に反映される。なお、以下では、「評価」とは、ユーザにとっての応答の精度や的確さを表す指標であるとして説明する。

学習部３４４による機械学習に用いられる教師データは、コンシェルジュの機能ごとに用意されてよい。例えば、応答の生成のための機械学習では、教師データは、ユーザの発言と、応答と、評価と、を対応付けたデータである。また、例えば、シーンの判別のための機械学習では、教師データは、ユーザの発言と、シーンと、評価と、を対応付けたデータである。また、例えば、対話エージェントの選択のための機械学習では、教師データは、シーンと、対話エージェントと、評価と、を対応付けたデータである。このような教示データを用いて学習を重ねることにより、コンシェルジュ実行部３４は、応答を生成したり、シーンを判別したり、対話エージェントを選択したりすることが可能になる。

履歴管理部３４５は、履歴情報を管理する。例えば、履歴管理部３４５は、ユーザの発言に肯定的な文言が含まれている場合、その文言に対応するユーザの発言のキーワード、又は、応答のキーワードを特定し、肯定キーワード情報に登録する。また、例えば、履歴管理部３４５は、ユーザの発言に否定的な文言が含まれている場合、その文言に対応するユーザの発言のキーワード、又は、応答のキーワードを特定し、否定キーワード情報に登録する。このように、履歴管理部３４５は、履歴情報のデータ構成に合せて、履歴情報の追記、編集、削除等を行う。

対話エージェント実行部３５−１、３５−２、…は、それぞれが、異なる対話エージェントとして機能する。対話エージェント実行部３５−１、３５−２、…は、対話エージェント構成情報記憶部３２２−１、３２２−２、…に記憶される対話エージェント構成情報に基づいて実現される。対話エージェント実行部３５−１、３５−２、…は、対話部３５１−１、３５１−２、…と、学習部３５２−１、３５２−２、…とを備える。以下では、対話部３５１−１、３５１−２、…を、対話部３５１と総称する。また、以下では、学習部３５２−１、３５２−２、…を、学習部３５２と総称する。

対話部３５１は、ユーザの発言に対する対話エージェントの応答を生成する。
学習部３５２は、対話エージェント実行部３５の機能を実現するための機械学習を行う。学習部３５２は、ユーザの利用開始前に行なわれる機械学習と、対話におけるユーザの評価による機械学習との２種類の機械学習を実行可能である。学習部３５２による機械学習の結果は、対話エージェント構成情報に反映される。

学習部３５２による機械学習に用いられる教師データは、ユーザの発言と、応答と、評価と、を対応付けたデータである。このような教示データを用いて学習を重ねることにより、対話部３５１は、ユーザの発言に応じた応答を生成可能になる。

次に、情報処理システム１の動作について説明する。
図７は、情報処理システム１による処理の流れを示すフローチャートである。
（ステップＳ１００）応答制御装置３０は、例えばユーザによるシーンの選択に基づいて、シーンを判定する。その後、情報処理システム１は、ステップＳ１０２に処理を進める。
（ステップＳ１０２）応答制御装置３０は、ステップＳ１００におけるシーンの判定結果に基づいて、応答用エージェントを選択する。その後、情報処理システム１は、ステップＳ１０４に処理を進める。

（ステップＳ１０４）情報処理システム１は、応答用エージェントにより、ユーザと対話を行う。応答制御装置３０は、応答用エージェントにより、ユーザの発言に対する応答を生成する。端末装置１０は、ユーザの発言と、当該発言に応じて応答用エージェントが生成した応答とを、ユーザに提示する。その後、情報処理システム１は、ステップＳ１０６に処理を進める。

（ステップＳ１０６）応答制御装置３０は、対話結果に基づいてコンシェルジュ及び対話エージェントの機械学習を行う。対話結果とは、提示された応答に対するユーザの反応や対話の総括等であり、応答用エージェントの選択や応答用エージェントの応答に対する評価を示す。その後、情報処理システム１は、図７に示す処理を終了する。

なお、ステップＳ１０６における機械学習のためのユーザの評価は、ユーザの発言から特定してもよいし、対話後にユーザに入力させてもよい。評価は、肯定と否定との２値で入力されてもよいし、３段階以上の値で入力されてもよいし、自然文から値に変換されてもよい。また、評価は、対話に基づいて行われてもよい。例えば、対話におけるユーザの発言の数、応答の数、対話の長さ等は、対話が活発であったことを示す。そこで、対話におけるユーザの発言の数、応答の数、対話の長さを、評価の指標としてもよい。

また、評価対象は、全てのエージェントであってもよいし、エージェントの一部であってもよい。例えば、対話全体に対する評価は、対話に参加した全てのエージェントに反映されてよい。また、応答に対する評価は、その応答を行ったエージェントにのみ反映されてよい。また、コンシェルジュの一部の機能に対してのみ評価が反映されてもよい。例えば、コンシェルジュの機能のうち、シーンの判定についてのみ評価が反映されてもよいし、対話エージェントの選択についてのみ評価が反映されてもよい。

なお、図７に示す処理は、図７に示す順序とは異なる順序で行われてもよい。例えば、ステップＳ１００、Ｓ１０２、Ｓ１０６の処理は、ステップＳ１０４の処理の一部として行われてもよい。この場合、対話の始めでは、ユーザの発言に対してコンシェルジュが応答し、この対話の中で、ステップＳ１００、Ｓ１０２の処理を行うようにしてよい。また、情報処理システム１は、ステップＳ１０６の処理を省略してもよい。

次に、対話における応答の提示態様について説明する。
図８は、情報処理システム１による応答の提示例を示す図である。
図８に示す例では、情報処理システム１は、ユーザの「熱っぽいなぁ…」という発言の「熱っぽい」というキーワードから、シーンが「医療相談」であると判定している。そして、情報処理システム１は、「医療相談」のシーンに対応する４つの対話エージェントａ１〜ａ４を、応答用エージェントとして選択している。各応答用エージェントは、「熱っぽいなぁ…」という発言に対して、それぞれが、独立した応答を生成している。そして、端末装置１０は、各応答用エージェントの応答を並べて表示するとともに、各応答に応答用エージェントの属性を対応付けて表示する。これにより、ユーザは、応答用エージェントと、当該応答用エージェントが生成した応答とを、一度に確認することができる。

以上説明したように、本実施形態に係る情報処理システム１（情報処理システムの一例）は、記憶部３２（記憶部の一例）と、複数の対話部３５１（対話部の一例）と、エージェント選択部３４３（選択部の一例）と、を備える。記憶部３２は、対話における発言の生成規則を示す対話エージェント構成情報（規則情報の一例）を記憶する。対話部３５１は、対話エージェント構成情報に基づいて、それぞれが、ユーザとの対話を行う。エージェント選択部３４３は、複数の対話部３５１のうちの一部又は全部を選択して対話を行わせる。

これにより、情報処理システム１は、複数の対話部３５１のうち、選択された対話部３５１により発言を生成し、対話を行う。例えば、情報処理システム１は、ユーザの１つの発言に対して、並列に複数の応答を生成する。従って、情報処理システム１は、ユーザの発言に対して多様な応答をすることができる。

また、情報処理システム１は、シーン判定部３４２（場面判定部の一例）を備える。シーン判定部３４２は、ユーザからの１セッションの対話開始要求の態様に基づいて、対話の場面を判定する。エージェント選択部３４３は、シーン判定部３４２が判定した場面を用いて、場面と１以上の対話部３５１とを対応付けたシーン情報（場面別対応情報の一例）を検索し、複数の対話部３５１のうちの一部又は全部を選択する。

これにより、情報処理システム１は、対話の場面に応じて対話部３５１を選択する。つまり、情報処理システム１は、場面ごとに応答を行う対話部３５１を切り替える。従って、情報処理システム１は、ユーザの発言に対して、場面に応じた適切な応答を行うことができる。

また、情報処理システム１において、対話部３５１は、ユーザとの間で過去に行われた対話の履歴を参照して発言を生成可能である。

これにより、情報処理システム１は、過去の対話に基づいて発言を生成する。例えば、情報処理システム１は、対話の履歴から、ユーザが拒否した発言を確認したり、ユーザが好む発言を確認したりすることが可能である。従って、情報処理システム１は、ユーザの発言に対して、ユーザに応じた適切な応答を行うことができる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態について説明する。本実施形態では、上述した構成と同様の構成については、同一の符号を付し、説明を援用する。
第２の実施形態に係る情報処理システム１Ａ（不図示）は、情報処理システム１と同様に、複数の対話エージェントによる応答を行うシステムである。ただし、情報処理システム１は、シーンと対話エージェントとの予め定められた対応関係に基づいて応答用エージェントを選択したのに対して、情報処理システム１Ａは、シーンごとの対話エージェントの評価に基づいて応答用エージェントを選択する点が異なる。

情報処理システム１Ａの構成について説明する。
情報処理システム１Ａは、情報処理システム１が備える応答制御装置３０に代えて、応答制御装置３０Ａを備える。
図９は、応答制御装置３０Ａの構成を示すブロック図である。
応答制御装置３０Ａの記憶部３２は、シーン別順位情報記憶部３２５Ａを備える。また、応答制御装置３０Ａのコンシェルジュ実行部３４は、評価管理部３４６Ａを備える。また、応答制御装置３０Ａのコンシェルジュ実行部３４は、応答制御装置３０のコンシェルジュ実行部３４が備えるエージェント選択部３４３に代えて、エージェント選択部３４３Ａを備える。

シーン別順位情報記憶部３２５Ａは、シーン別順位情報を記憶する。シーン別順位情報とは、シーンごとの対話エージェントの評価を示す情報である。シーン別順位情報は、シーンごとに管理される。

ここで、シーン別順位情報のデータ構成の例について説明する。
図１０は、シーン別順位情報のデータ構成を示す図である。
シーン別順位情報は、順位情報（図１０における「順位」）と、対話エージェント識別情報（図１０における「対話エージェント」）と、評価値情報（図１０における「評価値」）と、を互いに対応付けた情報である。

順位情報とは、応答用エージェントの選択における対話エージェントの優先順位を示す情報である。評価値情報とは、対話エージェントの評価値を示す情報である。図１０に示す例では、評価値が高い程、対話エージェントの優先順位が高くなるように設定されている。

このように、シーン別順位情報では、応答用エージェントの選択における優先順位と、対話エージェントとが、シーンごとに対応付けられている。従って、端末装置１０と応答制御装置３０とは、シーン別順位情報を参照することにより、各シーンにおいて評価の高い対話エージェントを、応答用エージェントとして選択することができる。

図９に戻り、応答制御装置３０Ａの構成について、説明を続ける。
評価管理部３４６Ａは、シーン別順位情報を管理する。例えば、評価管理部３４６Ａは、対話に対するユーザの評価に基づいて、シーン別順位情報における応答用エージェントの評価値を増減させてよい。また、例えば、評価管理部３４６Ａは、対話におけるユーザの発言に基づいて、シーン別順位情報における応答用エージェントの評価値を増減させてもよい。

具体的には、応答用エージェントの応答に対してユーザが肯定的な発言を行った場合には、当該応答用エージェントの評価値を所定量増加させてもよい。また、評価管理部３４６Ａは、応答用エージェントの応答に対してユーザが否定的な発言を行った場合には、当該応答用エージェントの評価値を所定量減少させてもよい。そして、評価管理部３４６Ａは、評価値の増減に応じて、優先順位と対話エージェントとの対応関係を更新する。

エージェント選択部３４３Ａは、エージェント選択部３４３と同様に、対話エージェントの中から応答用エージェントを選択する。ただし、エージェント選択部３４３Ａは、シーン別順位情報を参照して、応答用エージェントを選択可能である点が、エージェント選択部３４３とは異なる。例えば、エージェント選択部３４３Ａは、シーン別順位情報における優先順位が高い順に、対話エージェントを選択してよい。また、例えば、エージェント選択部３４３Ａは、優先順位に応じて対話エージェントをグループ分けし、各グループから所定数の対話エージェントを、応答用エージェントとして選択してもよい。このように、シーン別順位情報を参照した応答用エージェントの選択方法は、任意であってよい。

以上説明したように、情報処理システム１Ａ（情報処理システムの一例）は、評価管理部３４６Ａ（評価部の一例）を備える。評価管理部３４６Ａは、複数の対話部３５１に対する場面ごとの評価を行う。エージェント選択部３４３Ａ（選択部の一例）は、複数の対話部３５１に対する場面ごとの評価を示すシーン別順位情報（場面別評価情報の一例）に基づいて、複数の対話部３５１のうちの一部又は全部を選択する。

これにより、情報処理システム１Ａは、場面ごとの評価に基づいて対話部３５１を選択する。例えば、情報処理システム１Ａは、各場面において高く評価された対話部３５１を優先的に選択する。従って、情報処理システム１Ａは、ユーザの発言に対して、場面に応じた適切な応答を行うことができる。

（第３の実施形態）
第３の実施形態について説明する。本実施形態では、上述した構成と同様の構成については、同一の符号を付し、説明を援用する。
第３の実施形態に係る情報処理システム１Ｂ（不図示）は、情報処理システム１と同様に、複数の対話エージェントによる応答を行うシステムである。ただし、情報処理システム１は、シーンと対話エージェントとの予め定められた対応関係に基づいて応答用エージェントを選択したのに対して、情報処理システム１Ｂは、ユーザと対話エージェントとの関係性に基づいて応答用エージェントを選択する点が異なる。

次に、情報処理システム１Ｂの構成について説明する。
情報処理システム１Ｂは、情報処理システム１が備える応答制御装置３０に代えて、応答制御装置３０Ｂを備える。
図１１は、応答制御装置３０Ｂの構成を示すブロック図である。
応答制御装置３０Ｂの記憶部３２は、エージェント属性情報記憶部３２６Ｂと、ユーザ情報記憶部３２７Ｂと、を備える。また、応答制御装置３０Ｂのコンシェルジュ実行部３４は、応答制御装置３０のコンシェルジュ実行部３４が備えるエージェント選択部３４３に代えて、エージェント選択部３４３Ｂを備える。

エージェント属性情報記憶部３２６Ｂは、エージェント属性情報を記憶する。エージェント属性情報とは、対話エージェントの属性を示す情報である。
ここで、エージェント属性情報のデータ構成の例について説明する。
図１２は、エージェント属性情報のデータ構成を示す図である。
エージェント属性情報は、対話エージェント識別情報（図１２における「対話エージェント」）と、対話エージェントカテゴリ情報（図１２における「カテゴリ」）と、対話エージェントサブカテゴリ情報（図１２における「サブカテゴリ」）と、対話エージェント性格情報（図１２における「性格」）と、を互いに対応付けた情報である。

対話エージェントカテゴリ情報とは、対話エージェントの大分類を示す情報である。対話エージェントサブカテゴリ情報とは、対話エージェントの小分類を示す情報である。対話エージェント性格情報とは、対話エージェントの性格であり、いわば発言の傾向を示す情報である。

このように、エージェント属性情報では、対話エージェントと、その属性とが対応付けられている。換言すると、エージェント属性情報は、対話エージェントの個性を示す。従って、端末装置１０と応答制御装置３０とは、エージェント属性情報を参照することにより、対話エージェントの個性を確認することができる。

図１１に戻り、応答制御装置３０Ｂの構成について、説明を続ける。
ユーザ情報記憶部３２７Ｂは、ユーザ情報を記憶する。ユーザ情報とは、ユーザの属性を示す情報である。
ここで、ユーザ情報のデータ構成の例について説明する。
図１３は、ユーザ情報のデータ構成を示す図である。
ユーザ情報は、ユーザ識別情報（図１３における「ユーザ」）と、年齢情報（図１３における「年齢」）と、性別情報（図１３における「性別」）と、嗜好情報（図１３における「嗜好」）と、ユーザ性格情報（図１３における「性格」）と、を互いに対応付けた情報である。

ユーザ識別情報とは、ユーザを一意に識別するための情報である。年齢情報とは、ユーザの年齢を示す情報である。性別情報とは、ユーザの性別を示す情報である。嗜好情報とは、ユーザの嗜好を示す情報である。ユーザ性格情報とは、ユーザの性格を示す情報である。

このように、ユーザ情報では、ユーザと、その属性とが対応付けられている。換言すると、ユーザ情報は、ユーザの個性を示す。従って、端末装置１０と応答制御装置３０とは、ユーザ情報を参照することにより、ユーザの個性を確認することができる。

図１１に戻り、応答制御装置３０Ｂの構成について、説明を続ける。
エージェント選択部３４３Ｂは、エージェント選択部３４３と同様に、対話エージェントの中から応答用エージェントを選択する。ただし、エージェント選択部３４３Ｂは、エージェント属性情報とユーザ情報とを参照して、応答用エージェントを選択可能である点が、エージェント選択部３４３とは異なる。

エージェント選択部３４３Ｂは、エージェント属性情報と、ユーザ情報との関連性に基づいて応答用エージェントを選択してよい。例えば、エージェント選択部３４３Ｂは、エージェント属性情報とユーザ情報とを参照し、ユーザの個性に近い対話エージェントを、応答用エージェントとして選択してよい。これにより、ユーザの個性と応答用エージェントとの個性を整合させられるため、ユーザが受け入れやすい提案を行う応答用エージェントを選択することができる。

また、エージェント選択部３４３は、エージェント属性情報と、ユーザ情報との多様性に基づいて応答用エージェントを選択してよい。例えば、エージェント選択部３４３Ｂは、エージェント属性情報とユーザ情報とを参照し、ユーザとは異なる個性を有する対話エージェントを、応答用エージェントとして選択してもよい。これにより、ユーザが思い付きにくい提案を行う応答用エージェントを選択することができる。
このように、エージェント属性情報とユーザ情報とを参照した応答用エージェントの選択方法は、任意であってよい。
なお、ユーザの個性と対話エージェントの個性との遠近、すなわち属性の対応関係を示す情報は、予め定められていてよい。

また、エージェント選択部３４３Ｂは、シーン情報を参照して応答用エージェントを選択してもよいし、シーン情報を参照せずに応答用エージェントを選択してもよい。シーン情報を参照する場合には、エージェント選択部３４３Ｂは、シーン情報においてシーンに対応付けられている対話エージェントのうち、ユーザと個性が近い、又は、ユーザと個性が異なる対話エージェントを選択してよい。

以上説明したように、情報処理システム１Ｂ（情報処理システムの一例）において、エージェント選択部３４３Ｂ（選択部の一例）は、対話を行うユーザの属性を示すユーザ情報（ユーザ属性情報の一例）と、対話部３５１の属性を示すエージェント属性情報（対話部属性情報の一例）と、の関連性、多様性に基づいて、複数の対話部３５１のうちの一部又は全部を選択する。

これにより、情報処理システム１Ｂは、ユーザの属性と対話部３５１の属性とに基づいて、対話部３５１を選択する。つまり、情報処理システム１Ｂは、ユーザと属性が近い又は異なる対話部３５１を区別して、対話部３５１を選択する。換言すると、情報処理システム１Ｂは、ユーザと対話部３５１との関係性に基づいて、対話部３５１を選択する。従って、情報処理システム１Ｂは、ユーザに応じた適切な応答を行うことができる。

なお、コンシェルジュ実行部３４と対話エージェント実行部３５とは、それぞれが、応答時に、ユーザ情報を参照してもよい。これにより、コンシェルジュ実行部３４と対話エージェント実行部３５とは、同じ発言に対する応答であっても、ユーザごとに異なる応答を生成することができる。

また、ユーザ情報（ユーザ属性情報の一例）は、所定のコンシェルジュ実行部３４及び対話エージェント実行部３５のみ参照可能としてもよい。換言すると、複数の対話部３４１及び対話部３５１のうちの一部は、ユーザ情報の参照が制限されてよい。つまり、複数の対話部３４１及び対話部３５１のうちの一部の対話部のみが、ユーザ情報を参照して応答を生成可能であってもよい。

特に、対話エージェント実行部３５を複数のユーザへの応答に利用する場合は、あるユーザへの応答において、他のユーザへの機械学習の結果が反映される。この機械学習に他のユーザの個人情報が含まれると、生成された応答に個人情報が含まれて、ユーザの個人情報が流出してしまう恐れがある。この点、ユーザ情報の参照を制限することにより、応答に個人情報が含まれることがなくなる。このように、実施形態で説明した任意の情報の利用は、ユーザからの指定や初期設定で制限されてよい。

（第４の実施形態）
第４の実施形態について説明する。本実施形態では、上述した構成と同様の構成については、同一の符号を付し、説明を援用する。
第４の実施形態に係る情報処理システム１Ｃ（不図示）は、情報処理システム１と同様に、複数の対話エージェントによる応答を行うシステムである。ただし、情報処理システム１は、シーンと対話エージェントとの予め定められた対応関係に基づいて応答用エージェントを選択したのに対して、情報処理システム１Ｃは、ユーザごとの対話エージェントの評価に基づいて応答用エージェントを選択する点が異なる。換言すると、情報処理システム１Ｃは、ユーザと対話エージェントとの親和性の高さに基づいて、応答用エージェントを選択する。

次に、情報処理システム１Ｃの構成について説明する。
情報処理システム１Ｃは、情報処理システム１が備える応答制御装置３０に代えて、応答制御装置３０Ｃを備える。
図１４は、応答制御装置３０Ｃの構成を示すブロック図である。
応答制御装置３０Ｃの記憶部３２は、ユーザ別順位情報記憶部３２８Ｃを備える。また、応答制御装置３０Ｃのコンシェルジュ実行部３４は、評価管理部３４６Ｃを備える。また、応答制御装置３０Ｃのコンシェルジュ実行部３４は、応答制御装置３０のコンシェルジュ実行部３４が備えるエージェント選択部３４３に代えて、エージェント選択部３４３Ｃを備える。

ユーザ別順位情報記憶部３２８Ｃは、ユーザ別順位情報を記憶する。ユーザ別順位情報とは、ユーザごとの対話エージェントの評価を示す情報である。ユーザ別順位情報は、ユーザごとに管理される。また、ユーザ別順位情報は、ユーザごとに加え、シーンごとに管理されてもよい。ユーザ別順位情報のデータ構成は、例えば、図１０を用いて説明したシーン別順情報のデータ構成と同様であってよい。

このようにユーザ別順位情報を構成することで、ユーザ別順位情報により、応答用エージェントの選択における優先順位と対話エージェントとを、ユーザごとに対応付けることができる。従って、端末装置１０と応答制御装置３０とは、ユーザ別順位情報を参照することにより、各ユーザからの評価が高い対話エージェントを、応答用エージェントとして選択することができる。

評価管理部３４６Ｃは、ユーザ別順位情報を管理する。例えば、評価管理部３４６Ｃは、対話に対するユーザの評価に基づいて、ユーザ別順位情報における応答用エージェントの評価値を増減させてよい。また、例えば、評価管理部３４６Ｃは、対話におけるユーザの発言に基づいて、ユーザ別順位情報における応答用エージェントの評価値を増減させてもよい。具体的には、応答用エージェントの応答に対してユーザが肯定的な発言を行った場合には、当該応答用エージェントの評価値を増加させてもよい。また、評価管理部３４６Ｃは、応答用エージェントの応答に対してユーザが否定的な発言を行った場合には、当該応答用エージェントの評価値を減少させてもよい。そして、評価管理部３４６Ｃは、評価値の増減に応じて、優先順位と対話エージェントとの対応関係を更新する。

エージェント選択部３４３Ｃは、エージェント選択部３４３と同様に、対話エージェントの中から応答用エージェントを選択する。ただし、エージェント選択部３４３Ｃは、ユーザ別順位情報を参照して、応答用エージェントを選択可能である点が、エージェント選択部３４３とは異なる。例えば、エージェント選択部３４３Ｃは、ユーザ別順位情報における優先順位が高い順に、対話エージェントを選択してよい。また、例えば、エージェント選択部３４３Ｃは、優先順位に応じて対話エージェントをグループ分けし、各グループから所定数の対話エージェントを、応答用エージェントとして選択してもよい。このように、ユーザ別順位情報を参照した応答用エージェントの選択方法は、任意であってよい。

また、エージェント選択部３４３Ｃは、シーン情報を参照して応答用エージェントを選択してもよいし、シーン情報を参照せずに応答用エージェントを選択してもよい。シーン情報を参照する場合には、エージェント選択部３４３Ｃは、シーン情報においてシーンに対応付けられている対話エージェントの中から、ユーザ別順位情報における優先順位が高い順に対話エージェントを選択してよい。

以上説明したように、情報処理システム１Ｃ（情報処理システムの一例）は、評価管理部３４６Ｃ（評価部の一例）を備える。評価管理部３４６Ｃは、複数の対話部３５１に対するユーザごとの評価を行う。エージェント選択部３４３Ｃ（選択部の一例）は、複数の対話エージェント実行部３５（対話部の一例）のユーザごとの評価を示すユーザ別順位情報（ユーザ別評価情報の一例）に基づいて、複数の対話エージェント実行部３５のうちの一部又は全部を選択する。

これにより、情報処理システム１Ｃは、ユーザごとの評価に基づいて対話部３５１を選択する。例えば、情報処理システム１Ａは、発言を行ったユーザにより高く評価された対話部３５１を優先的に選択する。従って、情報処理システム１Ｃは、ユーザに応じた適切な応答を行うことができる。

（第５の実施形態）
第５の実施形態について説明する。本実施形態では、上述した構成と同様の構成については、同一の符号を付し、説明を援用する。
第５の実施形態に係る情報処理システム１Ｄ（不図示）は、情報処理システム１と同様に、複数の対話エージェントによる応答を行うシステムである。ただし、情報処理システム１では、応答制御装置３０にコンシェルジュの機能を持たせたのに対して、情報処理システム１Ｄでは、ユーザの端末装置側にコンシェルジュの機能を持たせた点が異なる。

情報処理システム１Ｄの構成について説明する。
情報処理システム１Ｄは、情報処理システム１が備える端末装置１０と応答制御装置３０とに代えて、端末装置１０Ｄと応答制御装置３０Ｄを備える。
図１５は、端末装置１０Ｄの構成を示すブロック図である。
端末装置１０Ｄの記憶部１５は、コンシェルジュ構成情報記憶部１５１Ｄと、シーン情報記憶部１５２Ｄと、履歴情報記憶部１５３Ｄと、を備える。また、端末装置１０Ｄの制御部１６は、コンシェルジュ実行部１７Ｄを備える。コンシェルジュ実行部１７Ｄは、対話部１７１Ｄと、シーン判定部１７２Ｄと、エージェント選択部１７３Ｄと、学習部１７４Ｄと、履歴管理部１７５Ｄと、を備える。

コンシェルジュ構成情報記憶部１５１Ｄは、コンシェルジュ構成情報記憶部３２１と同様の構成である。シーン情報記憶部１５２Ｄは、シーン情報記憶部３２３と同様の構成である。履歴情報記憶部１５３Ｄは、履歴情報記憶部３２４と同様の構成である。コンシェルジュ実行部１７Ｄは、コンシェルジュ実行部３４と同様の構成である。

コンシェルジュ実行部１７Ｄは、コンシェルジュ実行部３４と同様の構成である。対話部１７１Ｄは、対話部３４１と同様の構成である。シーン判定部１７２Ｄは、シーン判定部３４２と同様の構成である。エージェント選択部１７３Ｄは、エージェント選択部３４３と同様の構成である。学習部１７４Ｄは、学習部３４４と同様の構成である。履歴管理部１７５Ｄは、履歴管理部３４５と同様の構成である。

図１６は、応答制御装置３０Ｄの構成を示すブロック図である。
応答制御装置３０Ｄの記憶部３２は、応答制御装置３０の記憶部３２が備えるコンシェルジュ構成情報記憶部３２１と、シーン情報記憶部３２３と、を備えない。応答制御装置３０Ｄの制御部３３は、コンシェルジュ実行部３４を備えない。

以上説明したように、情報処理システム１Ｄ（情報処理システムの一例）では、端末装置１０Ｄがコンシェルジュ実行部１７Ｄを備える。このように、上述した各実施形態における任意の構成は、別体の装置に分離して備えられてよいし、組み合わされてもよい。

なお、上記実施形態において、各種情報のデータ構成は、上述したものに限られない。各情報の対応付けは、直接的に行われてもよいし、間接的に行われてもよい。また、処理に必須ではない情報を省略してもよいし、類似の情報を追加して処理を行ってもよい。例えば、ユーザ情報として、ユーザの居所や職業等を含めてもよい。また、例えば、履歴情報は、上記実施形態のように、対話の内容を集約したものでなく、対話そのものを記録した情報であってもよい。

なお、上記実施形態において、応答の提示態様は、上述したものに限られない。例えば、各発言は、時系列に提示されてもよい。また、例えば、応答を行った応答用エージェントを明確にすることなく応答を提示してもよい。
なお、上記各実施形態では、制御部１６、制御部３３はソフトウェア機能部であるものとしたが、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等のハードウェア機能部であってもよい。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、複数の対話部３５１を持つことにより、多様な応答をすることができる。

また、上述の端末装置１０、１０Ｄ、応答制御装置３０、３０Ａ〜３０Ｄの機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより端末装置１０、１０Ｄ、応答制御装置３０、３０Ａ〜３０Ｄとしての処理を行ってもよい。ここで、「記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行する」とは、コンピュータシステムにプログラムをインストールすることを含む。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、インターネットやＷＡＮ、ＬＡＮ、専用回線等の通信回線を含むネットワークを介して接続された複数のコンピュータ装置を含んでもよい。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。このように、プログラムを記憶した記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ等の非一過性の記録媒体であってもよい。また、記録媒体には、当該プログラムを配信するために配信サーバからアクセス可能な内部または外部に設けられた記録媒体も含まれる。配信サーバの記録媒体に記憶されるプログラムのコードは、端末装置で実行可能な形式のプログラムのコードと異なるものでもよい。すなわち、配信サーバからダウンロードされて端末装置で実行可能な形でインストールができるものであれば、配信サーバで記憶される形式は問わない。なお、プログラムを複数に分割し、それぞれ異なるタイミングでダウンロードした後に端末装置で合体される構成や、分割されたプログラムのそれぞれを配信する配信サーバが異なっていてもよい。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ネットワークを介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

また、上述した端末装置１０、１０Ｄ、応答制御装置３０、３０Ａ〜３０Ｄの機能の一部または全部を、ＬＳＩ等の集積回路として実現してもよい。上述した各機能は個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…情報処理システム、１０、１０Ｄ…端末装置、３０、３０Ａ〜３０Ｄ…応答制御装置、１１…通信部、１２…入力部、１３…表示部、１４…音声出力部、１５…記憶部、１６…制御部、１５１Ｄ…コンシェルジュ構成情報記憶部、１５２Ｄ…シーン情報記憶部、１５３Ｄ…履歴情報記憶部、１６１…対話処理部、１７Ｄ…コンシェルジュ実行部、１７１Ｄ…対話部、１７２Ｄ…シーン判定部、１７３Ｄ…エージェント選択部、１７４Ｄ…学習部、１７５Ｄ…履歴管理部、３１…通信部、３２…記憶部、３３…制御部、３２１…コンシェルジュ構成情報記憶部、３２２…対話エージェント構成情報記憶部、３２３…シーン情報記憶部、３２４…履歴情報記憶部、３２５Ａ…シーン別順位情報記憶部、３２６Ｂ…エージェント属性情報記憶部、３２７Ｂ…ユーザ情報記憶部、３２８Ｃ…ユーザ別順位情報記憶部、３３１…対話処理部、３４…コンシェルジュ実行部、３４１…対話部、３４２…シーン判定部、３４３…エージェント選択部、３４４…学習部、３４５…履歴管理部、３５…対話エージェント実行部、３５１…対話部、３５２…学習部

Claims (10)

1. 対話における発言の生成規則を示す規則情報を記憶する記憶部と、
   前記規則情報に基づいて、それぞれが、ユーザとの対話を行う複数の対話部と、
   前記複数の対話部のうちの一部又は全部を選択して対話を行わせる選択部と、
   を備える情報処理システム。
2. 前記ユーザからの１セッションの対話開始要求の態様に基づいて、対話の場面を判定する場面判定部、を備え、
   前記選択部は、前記場面判定部が判定した場面を用いて、場面と１以上の前記対話部とを対応付けた場面別対応情報を検索し、前記複数の対話部のうちの一部又は全部を選択する
   請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記複数の対話部に対する場面ごとの評価を行う評価部、を備え、
   前記選択部は、前記評価部による前記複数の対話部に対する場面ごとの評価を示す場面別評価情報に基づいて、前記複数の対話部のうちの一部又は全部を選択する
   請求項１又は請求項２に記載の情報処理システム。
4. 前記複数の対話部に対するユーザごとの評価を行う評価部、を備え、
   前記選択部は、前記複数の対話部に対するユーザごとの評価を示すユーザ別評価情報に基づいて、前記複数の対話部のうちの一部又は全部を選択する
   請求項１又は請求項２に記載の情報処理システム。
5. 前記選択部は、前記対話を行うユーザの属性を示すユーザ属性情報と、前記対話部の属性を示す対話部属性情報との関連性に基づいて、前記複数の対話部のうちの一部又は全部を選択する
   請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報処理システム。
6. 前記選択部は、前記対話を行うユーザの属性を示すユーザ属性情報と、前記対話部の属性を示す対話部属性情報との間の多様性に基づいて、前記複数の対話部のうちの一部又は全部を選択する
   請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報処理システム。
7. 前記複数の対話部のうちの一部の対話部は、前記ユーザ属性情報の参照が制限される
   請求項５に記載の情報処理システム。
8. 記憶部に予め記憶された規則情報であって、対話における発言の生成規則を示す規則情報に基づいて、それぞれが、ユーザとの対話を行う複数の対話部と、
   前記複数の対話部のうちの一部又は全部を選択して対話を行わせる選択部と、
   を備える情報処理装置。
9. 対話における発言の生成規則を示す規則情報を記憶する記憶部と、前記規則情報に基づいて、それぞれが、ユーザとの対話を行う複数の対話部と、を備える情報処理システムにおける情報処理方法であって、
   前記情報処理システムが、前記複数の対話部のうちの一部又は全部を選択して対話を行わせるステップ、
   を含む情報処理方法。
10. コンピュータを、
    記憶部に予め記憶された規則情報であって、対話における発言の生成規則を示す規則情報に基づいて、それぞれが、ユーザとの対話を行う複数の対話部と、
    前記複数の対話部のうちの一部又は全部を選択して対話を行わせる選択部と、
    として機能させるためのプログラム。

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