JP3717070B2 - 犯罪を未然に防止する方法およびシステム - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、人物と対話を行うことが可能な対話型装置を用いて犯罪などの事故を未然に防止する方法および複数の対話型装置を備えたシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、車両を盗難から守るための盗難防止装置として、イモビライザという装置が知られている。この装置は、キーから送信されたＩＤコードと、車両に登録されているＩＤコードとが一致しない場合には、エンジンが始動できないようにしたものである。この装置によれば、不正に複製されたキーによってエンジンが始動されることが防止される。不正に複製されたキーは車両に登録されているＩＤコードに一致するＩＤコードを送信することができないからである。従って、この装置は、不正に複製されたキーを用いた車両の盗難を防止するために有効である。
【０００３】
また、カーナビにおいて使用されているＧＰＳを利用した車両防犯システムも開発されている。このシステムは、特定の機器を車両に予め装備しておくことにより、その車両が盗難にあったときにその車両の位置を検索できるようにしたものである。このシステムを採用する警備会社の中には、盗難車両が発見された現場に警備員を急行させるサービスを行っているところもある。
【０００４】
また、ホームセキュリティシステムと呼ばれるシステムが知られている。このシステムは、不審者が住宅家屋に侵入した場合に、防犯センサーが異常を感知し、ホームコントローラが異常信号をコントロールセンタに送信するようにしたものである。コントロールセンタは、防犯センサーが異常を感知した現場に警備員を急行させる指示を出すように構成されている。
【０００５】
また、人体に装着されたセンサを用いて人体の異常が検知された場合には、第三者に通報して重大事故を未然に防止する技術が開示されている（例えば、特許文献１を参照）。
【０００６】
【特許文献１】
特開平１０−１５５７４９号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
上述したイモビライザは、不正に複製されたキーを用いた車両の盗難を防止するためには有効であるが、本物のキーを用いた車両の盗難を防止することはできない。従って、本物のキーを紛失した場合には、車両の盗難に遭ってしまうおそれがある。
【０００８】
また、上述した車両防犯システムでは、窃盗犯が車両防犯システムを破壊した場合には、盗難車両の位置を検索することが不可能となるため、盗難車両を発見することが困難になる。
【０００９】
また、上述したホームセキュリティシステムでは、例えば、窃盗犯が家の住人になりすますなどして防犯センサーが異常を感知することができなければ、被害に遭ってしまう。
【００１０】
また、上述した特許文献１に記載の技術では、被験者にセンサを装着して被検者の健康状態を監視する必要がある。このため、センサを装着することが煩わしい、身動きがしづらいなどの不便を被験者は強いられていた。
【００１１】
本発明者は、対話型装置を用いて窃盗犯や家屋への侵入者を特定することにより、犯罪を未然に防止することができると考えた。また、本発明者は、複数の対話型装置を互いに連携して動作させることにより、犯罪を未然に防止することができると考えた。さらに、本発明者は、対話型装置を用いて異常の発生を検出することにより、事故を未然に防止することができると考えた。
【００１２】
本発明の目的は、対話型装置を用いて犯罪などの事故を未然に防止する方法および複数の対話型装置を備えたシステムを提供することにある。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
本発明の方法は、人物と対話を行うことが可能な対話型装置を用いて、犯罪を未然に防止する方法であって、前記対話型装置が人物を検出するステップと、前記対話型装置が前記対話型装置のユーザの所在を示す所在情報を受け取るステップと、前記対話型装置が前記所在情報に基づいて前記人物が前記ユーザであるか否かを判定するステップと、前記人物が前記ユーザでないと判定された場合には、前記対話型装置が通報を行うステップとを包含し、これにより、上記目的が達成される。
【００１８】
前記対話型装置は、通信回線を介して他の対話型装置から前記所在情報を受け取ってもよい。
【００１９】
前記対話型装置が前記所在情報に基づいて前記人物が前記ユーザであるか否かを判定するステップは、前記対話型装置が前記所在情報に基づいて前記ユーザが不在であるか否かを判定するステップと、前記ユーザが不在であると判定された場合には、前記対話型装置が前記人物と前記ユーザに関する対話を行うステップと、前記対話型装置が前記対話の結果に基づいて前記人物が前記ユーザであるか否かを判定するステップとを包含してもよい。
【００２０】
前記人物が前記ユーザであると判定された場合には、前記対話型装置が前記ユーザの状態が正常状態であるか否かを判定するステップと、前記ユーザの状態が正常状態でないと判定された場合には、前記対話型装置が通報を行うステップとをさらに包含してもよい。
【００２１】
前記対話型装置は、他の対話型装置の対話履歴データベースから対話履歴を参照してもよい。
【００２２】
前記対話型装置が車に設けられていてもよい。
【００２３】
前記対話型装置が家屋に設けられていてもよい。
【００２４】
本発明のシステムは、通信網を介して互いに接続された複数の対話型装置を備えたシステムであって、前記複数の対話型装置のそれぞれは、人物と対話を行うことが可能なように構成されており、前記複数の対話型装置のそれぞれは、人物を検出する検出部と、前記対話型装置のユーザの所在を示す所在情報を格納する所在情報メモリと、他の対話型装置の前記所在情報メモリから前記所在情報を前記通信網を介して受信する受信部と、前記他の対話型装置から受信した前記所在情報に基づいて、前記検出部によって検出された前記人物が前記ユーザであるか否かを判定する判定部と、前記人物が前記ユーザでないと判定された場合には、通報を行う通報部とを含み、これにより、上記目的が達成される。
【００２５】
前記判定部は、前記所在情報に基づいて前記ユーザが不在であるか否かを判定し、前記ユーザが不在であると判定された場合には、前記検出部によって検出された前記人物と前記ユーザに関する対話を行い、前記対話の結果に基づいて前記人物が前記ユーザであるか否かを判定してもよい。
【００２６】
前記人物が前記ユーザであると判定された場合には、前記判定部は、前記ユーザの状態が正常状態であるか否かをさらに判定し、前記ユーザの状態が正常状態でないと判定された場合には、前記通報部が通報を行ってもよい。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明する。
【００２８】
（実施の形態１）
図１Ａは、対話型装置の一例として、対話型エージェント１の構成例を示す。
【００２９】
対話型エージェント１は、画像認識部１０と、音声認識部２０と、言語処理部３０と、音声合成部４０と、音声出力部５０と、通信部６０と、データベース部７０とを含む。
【００３０】
画像認識部１０は、画像入力部１２（例えば、カメラ）に接続されており、画像入力部１２によって入力された画像に対して画像認識処理を施すことにより、その画像から人物を検出する。音声認識部２０は、音声入力部２２（例えば、マイク）に接続されており、音声入力部２２によって入力された音声を認識する。
【００３１】
言語処理部３０は、音声認識部２０から出力される音声認識結果に基づいて、対話の内容を理解し、データベース部７０を検索して本人の個人情報や対話の状況に適合した応答文を生成する。
【００３２】
言語処理部３０によって生成された応答文は、音声合成部４０によって音声に合成される。このようにして合成された音声は、音声出力部５０（例えば、スピーカ）によって出力される。
【００３３】
通信部６０は、通信回線を介して警備会社や警察に通報を行うために使用される。通信回線は、無線通信回線であってもよいし、有線通信回線であってもよい。例えば、無線通信回線が使用される場合には、通信部６０は、アンテナ６２を介してデータの送受信を行う。
【００３４】
データベース部７０は、対話のパターンや応答文の生成規則が格納されている対話データベース７１と、過去の対話の履歴が格納されている対話履歴データベース７２と、本人を特定する情報（例えば、本人の性別・年齢・名前・職業・性格・趣味・生年月日などの情報）や、本人しか知り得ない情報が格納されている個人データベース７３と、今日の天気やニュースなどの情報が格納されている情報データベース７４とを含む。今日の天気やニュースなどの情報は、例えば、対話型エージェント１の外部から通信部６０および言語処理部３０を介して取得され、情報データベース７４に格納される。
【００３５】
ここで、「本人」とは、対話型エージェント１のユーザ（所有者）をいう。ユーザは１人であってもよいし、複数の人であってもよい。対話型エージェント１のユーザが誰であるかは、例えば、個人データベース７３に予め登録され得る。この場合、「本人」とは、対話型エージェント１のユーザとして個人データベース７３に予め登録されている者をいう。
【００３６】
このように、対話型エージェント１は、人物と対話をすることが可能なように構成されている。対話型エージェント１は、インターネットのような情報空間を動き回り、情報検索、フィルタリング、スケジュール調整などの情報処理を人間の代わりに行ってくれる機能（ソフトウェアエージェントの機能）を有していることが好ましい。対話型エージェント１はあたかも人間であるかのように人物と対話をするため、擬人化エージェントと呼ばれることもある。
【００３７】
対話型エージェント１は、コンピュータの一種である。対話型エージェント１の構成要素１０〜７４の機能は、例えば、コンピュータ内のメモリ（図示せず）に格納される各種のプログラムをコンピュータ内のＣＰＵ（図示せず）が実行することによって実現され得る。しかし、対話型エージェント１の構成要素１０〜７４の機能がソフトウェアによって実現されることに限定されるわけではない。対話型エージェント１の構成要素１０〜７４の機能の一部または全部をハードウェアによって実現することも可能である。
【００３８】
なお、対話型エージェントに関する研究の詳細については、例えば、通商産業省、工業技術院、電子技術総合研究所、情報統合対話ラボのホームページ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｔｌ．ｇｏ．ｊｐ／〜７２３３／）を参照されたい。
【００３９】
図１Ｂは、運転手８０と対話型エージェント１とが対話をしている様子を模式的に示す。対話型エージェント１はダッシュボードなどの車内の任意の場所に設置され得る。
【００４０】
図２は、図１Ａに示される対話型エージェント１によって実行される防犯プログラムの手順の一例を示す。
【００４１】
以下、車両の盗難防止を例にとり、図２に示される防犯プログラムの各ステップを説明する。対話型エージェント１は、車両に搭載されているものとする。
【００４２】
ＳＴ１では、画像認識部１０は、画像入力部１２によって入力された画像から人物を検出する。ＳＴ１において検出された人物は、本人であるかもしれないし、本人でない（例えば、窃盗犯）かもしれない。
【００４３】
ＳＴ２では、画像認識部１０は、検出された人物が本人である確からしさを求める。検出された人物が本人である確からしさは、例えば、検出された人物を示す特徴量と個人データベース７３に予め格納された本人を示す特徴量とを比較することによって計算により求められる。検出された人物が本人である確からしさは、例えば、０％〜１００％の範囲の数値によって表現される。
【００４４】
ＳＴ２において、画像認識部１０は、検出された人物が本人である確からしさが所定の基準（例えば、９５％以上）を満たすか否かを判定する。その確からしさがその所定の基準を満たすと判定された場合には、画像認識部１０は、検出された人物が本人である（すなわち、ユーザである）と判定する。その結果、処理はＳＴ６に進み、対話型エージェント１とユーザとの間で通常モードの対話が行われる。この対話は、言語処理部３０によって制御される。ここで、通常モードの対話とは、例えば、日常会話である。通常モードの対話は、対話型エージェント１の発声により開始されてもよいし、ユーザの発声により開始されてもよい。
【００４５】
以下に、通常モードの対話の例を示す。ここで、Ｓは対話型エージェント１の発話を示し、Ｕ１はユーザの発話を示す。
【００４６】
Ｓ： おはよう、Ｕさん。
【００４７】
Ｕ１： おはよう。今日のお天気は晴れかな？
Ｓ： 今日は一日良い天気だよ。
【００４８】
Ｕ１： それは良かった。今日のニュースを聞かせてよ。
【００４９】
Ｓ： 長嶋監督が辞任したよ。後任は原さんだよ。
【００５０】
ＳＴ２において、検出された人物が本人である確からしさが所定の基準（例えば、９５％以上）を満たさないと判定された場合には、画像認識部１０は、検出された人物が本人ではない（すなわち、ユーザでない）と判定する。その結果、処理はＳＴ３に進み、検出された人物と対話型エージェント１との間で疑いモードの対話が行われる。この対話は、言語処理部３０によって制御される。ここで、疑いモードの対話とは、検出された人物が本人ではないことを確認することを目的として、対話型エージェント１が本人に関する質問を提示し、検出された人物が対話型エージェント１によって提示された質問に答える形式で行われる。
【００５１】
以下に、疑いモードの対話の例を示す。ここで、Ｓは対話型エージェント１の発話を示し、Ｕ２はユーザでない人（例えば、窃盗犯）の発話を示す。
【００５２】
Ｓ： おはよう、Ｕさん。誕生日はいつでした？
Ｕ２： ４月だよ。
【００５３】
Ｓ： 残念でした。１０月ですよ。
【００５４】
ＳＴ４では、言語処理部３０は、ＳＴ３における疑いモードの対話の結果に基づいて、検出された人物が本人であるか否かを最終的に判定する。ＳＴ４において、検出された人物が本人であると判定された場合には処理はＳＴ６に進み、疑いモードの対話から通常モードの対話に移行する。ＳＴ４において、検出された人物が本人でないと判定された場合には処理はＳＴ５に進む。
【００５５】
ＳＴ５では、言語処理部３０は、通信回線を介して警備会社（または警察）に通報するように通信部６０に指示する。通信部６０は、そのような通報をするとともに、対話型エージェント１の位置情報を警備会社（または警察）に送信するようにしてもよい。
【００５６】
このように、図２に示される防犯プログラムによれば、ＳＴ２において検出された人物が本人である確からしさが低いと判定されると、ＳＴ３において疑いモードの対話を行い、その疑いモードの対話の結果に基づいて検出された人物が本人であるか否かが最終的に判定される。ＳＴ２およびＳＴ４においていずれも「本人でない」と判定された場合にのみ、通報がなされる。このように「本人でない」という判定を二重に行うことにより、検出された人物が本人であるか否かの判定をより確実に行うことができる。
【００５７】
なお、図２に示されるＳＴ２を省略してもよい。この場合には、ＳＴ１において人物が検出されると、ＳＴ３において疑いモードの対話が開始される。ＳＴ２を省略することにより、画像認識部１０の処理負担が低減される。
【００５８】
以上により、本実施の形態によれば、対話型エージェント１を用いて検出された人物がユーザであるか否かを判定することができる。検出された人物がユーザでない（例えば、窃盗犯）と判定された場合には、警備会社（または警察）に通報される。これにより、犯罪を未然に防止することが可能になる。
【００５９】
なお、対話型エージェント１が車両に搭載されている場合において、その車両を駐車するためにその車両を係員に預ける場合には、対話型エージェント１の電源をオフにすることが好ましい。対話型エージェント１がその係員と対話をしないようにするためである。あるいは、車両の位置情報を利用して、車両の現在位置が駐車場、ホテルなどの場合には対話型エージェント１が疑いモードに入らないようにしてもよい。
【００６０】
なお、対話型エージェント１によって本人であると判定されるべき人物の数は、１人のみであってもよいし、複数人であってもよい。例えば、１台の車両を４人（Ａさん、Ｂさん、Ｃさん、Ｄさん）で使用する場合には、その４人のそれぞれについて、本人を特定する情報（例えば、本人の性別・年齢・名前・職業・性格・趣味・生年月日などの情報）や、本人しか知り得ない情報を個人データベース７３に格納しておけばよい。
【００６１】
なお、本実施の形態は、不審者が家屋に侵入することを未然に防止することにも適用することができる。例えば、対話型エージェント１をインターホンに設ければ、対話型エージェント１との対話を通じて不審者が家屋に侵入することを未然に防止することが可能になる。また、対話型エージェント１を家屋の中に設置すれば、万一不審者が家屋に侵入した場合でも窃盗を未然に防止することが可能になる。
【００６２】
図５は、図２に示されるＳＴ６の詳細フローの一例を示す。
【００６３】
ＳＴ５１では、図２に示されるＳＴ１において検出された人物が本人である（すなわち、ユーザである）ことが確認されているため、対話型エージェント１とユーザとの間で通常モードの対話が行われる。この対話は、例えば、言語処理部３０によって制御される。
【００６４】
ＳＴ５２では、ＳＴ５１において行われた対話の結果に基づいて、ユーザの状態が正常状態であるか否かが判定される。このような判定は、例えば、音声認識部２０および言語処理部３０によって行われる。例えば、音声認識部２０は、音声入力部２２によって入力されたユーザの音声からキーワードを抽出する。言語処理部３０は、音声認識部２０によって抽出されたキーワードが「苦しい」、「助けて」などの所定のキーワード（すなわち、ユーザが正常でないことを示すキーワード）に一致するか否かを判定する。所定のキーワードは、例えば、対話データベース７１に予め格納されている。言語処理部３０は、キーワードが一致した場合には、ユーザが正常でない（異常である）と判定し、それ以外の場合には、ユーザが正常であると判定する。あるいは、音声認識部２０は、音声入力部２２によって入力されたユーザの音声の中に無音期間が所定の期間以上継続したことを検出した場合には、検出信号を言語処理部３０に出力するようにしてもよい。言語処理部３０は、音声認識部２０からの検出信号を受け取った場合には、ユーザが正常でない（異常である）と判定し、それ以外の場合には、ユーザが正常であると判定してもよい。
【００６５】
ＳＴ５２における判定結果が「ＹＥＳ」である場合には処理はＳＴ５６に進み、ＳＴ５２における判定結果が「ＮＯ」である場合には処理はＳＴ５３に進む。
【００６６】
ＳＴ５３では、異常確認用の発話がユーザに対して行われる。この発話は、例えば、言語処理部３０、音声合成部４０および音声出力部５０によって行われる。例えば、言語処理部３０は、「大丈夫？」などの応答文を生成し、音声合成部４０に出力する。音声合成部４０は、言語処理部３０から出力された応答文を音声に合成する。その合成された音声は、音声出力部５０から出力される。その結果、「大丈夫？」などの異常確認用の発話がユーザに対して行われる。
ＳＴ５４では、ＳＴ５３において行われた発話に対するユーザからの応答（例えば、ユーザからの応答の有無、および／または、ユーザからの応答の内容）に基づいて、ユーザの状態が正常状態であるか否かが最終的に判定される。このような判定は、例えば、音声認識部２０および言語処理部３０によって行われる。ここで、ＳＴ５４における判定は、例えば、ＳＴ５２で述べた判定の方法と同一の方法に従って行われる。
【００６７】
ＳＴ５４における判定結果が「ＹＥＳ」である場合には処理はＳＴ５６に進み、ＳＴ５４における判定結果が「ＮＯ」である場合には処理はＳＴ５５に進む。
【００６８】
ＳＴ５５では、言語処理部３０は、通信回線を介して救急センタに通報するように通信部６０に指示する。通信部６０は、そのような通報をするとともに、ユーザの個人情報（例えば、個人データベース７３に格納されているユーザの年齢、性別、病歴など）を救急センタに送信するようにしてもよいし、対話型エージェント１の位置情報を救急センタに送信するようにしてもよい。
【００６９】
ＳＴ５６では、対話型エージェント１とユーザとの間で通常モードの対話が続行される。
【００７０】
このように、図５に示される詳細フローによれば、ユーザが正常であるか否かの判定は対話型エージェント１とユーザとの間の対話を通じて行われる。このような判定方法は、人体に装着したセンサや画像などを用いてユーザが正常であるか否かを判定する従来の判定方法に比較してユーザフレンドリであるといえる。センサを人体に装着するという煩わしさがなく、対話型エージェント１に監視されているという感じもしないからである。
【００７１】
また、図５に示される詳細フローによれば、ＳＴ５２においてユーザが正常でないと判定されると、ＳＴ５３において異常確認用の発話を行い、ＳＴ５４においてその発話に対する応答の有無（または応答の内容）に応じてユーザが正常であるか否かが最終的に判定される。ＳＴ５２およびＳＴ５４においていずれも「ユーザが正常でない」と判定された場合にのみ、通報がなされる。このように「ユーザが正常でない」という判定を二重に行うことにより、ユーザが正常であるか否かの判定をより確実に行うことができる。
【００７２】
さらに、図５に示される詳細フローによれば、救急センタへの通報は、図２に示されるＳＴ１において検出された人物が本人である（すなわち、ユーザである）ことが確認された後に行われる。従って、ユーザが発話できないような状況下でも、通報と同時にユーザの個人情報（例えば、年齢、性別、病歴など）を救急センタに送信することができる。これにより、救急センタは、ユーザが救急センタに搬送されてくる前にユーザの個人情報を入手することができる。その結果、救急センタにおいて適切な処置をユーザに迅速に行うことが可能になる。
【００７３】
なお、図５に示されるＳＴ５３およびＳＴ５４を省略してもよい。この場合には、ＳＴ５２においてユーザが正常でないと判定されると、ただちに救急センタに通報されることになる。
【００７４】
以上により、本実施の形態によれば、対話型エージェント１を用いて検出された人物がユーザであるか否かを判定することができる。検出された人物がユーザでないと判定された場合には、警備会社（または警察）に通報される。これにより、犯罪を未然に防止することが可能になる。また、検出された人物がユーザであると判定された場合には、そのユーザが正常であるか否か（または異常であるか否か）がさらに判定される。そのユーザが正常でない（異常である）と判定された場合には、救急センタに通報される。これにより、事故を未然に防止することが可能になる。
【００７５】
また、本実施の形態によれば、対話型エージェント１と検出された人物との間で対話が行われ、その対話の結果に基づいて異常が発生したか否かが判定される。異常が発生したと判定された場合には、通報される。ここで、「異常」とは、検出された人物が対話型エージェント１のユーザではないことをいう。あるいは、「異常」とは、検出された人物が対話型エージェント１のユーザであり、かつ、そのユーザの状態が正常状態ではないことをいう。
【００７６】
（実施の形態２）
図３は、図１Ａに示される対話型エージェント１によって実行される防犯プログラムの手順の一例を示す。
【００７７】
以下、不審者の家屋への侵入防止を例にとり、図３に示される防犯プログラムの各ステップを説明する。対話型エージェント１は、家屋の中、例えばリビングに設けられているものとする。
【００７８】
ＳＴ１１では、画像認識部１０は、画像入力部１２によって入力された画像から人物を検出する。ＳＴ１１において検出された人物は、本人であるかもしれないし、本人でない（例えば、窃盗犯）かもしれない。
【００７９】
ＳＴ１２では、言語処理部３０は、本人の所在を示す所在情報を受け取る。言語処理部３０は、本人自身によって入力部（図示せず）を介して対話型エージェント１に入力された所在情報を受け取ってもよいし、他の対話型エージェントから通信部６０を介して所在情報を受け取ってもよい。
【００８０】
ＳＴ１３では、言語処理部３０は、ＳＴ１２において受け取った所在情報に基づいて、本人が不在か否かを判定する。
【００８１】
ＳＴ１３において、本人が不在である（例えば、外出中である）と判定された場合には処理はＳＴ１４に進む。ＳＴ１３において、本人が不在でない（例えば、在宅中である）と判定された場合には処理はＳＴ１７に進む。
【００８２】
ＳＴ１４〜ＳＴ１７の処理は、図２に示されるＳＴ３〜ＳＴ６の処理とそれぞれ同一であるから、ここではその説明を省略する。なお、実施の形態１と同様に、図３に示されるＳＴ１７の詳細フローとして図５のフローチャートを適用するようにしてもよい。この場合、上述した効果と同様の効果が得られる。
【００８３】
このように、図３に示される防犯プログラムによれば、ＳＴ１３において本人が不在であると判定されると、ＳＴ１４において疑いモードの対話を行い、その疑いモードの対話の結果に基づいてＳＴ１１において検出された人物がユーザであるか否かが最終的に判定される。ＳＴ１３において「本人不在」と判定され、かつ、ＳＴ１５において「本人でない」と判定された場合にのみ、通報がなされる。このように「本人不在」という判定と「本人でない」という判定とを重ねて行うことにより、検出された人物が本人であるか否かの判定をより確実に行うことができる。
【００８４】
なお、図３に示されるＳＴ１４、ＳＴ１５を省略してもよい。この場合には、ＳＴ１３において本人が不在であると判定されると、ただちに警備会社（または警察）に通報されることになる。
【００８５】
以上により、本実施の形態によれば、対話型エージェント１を用いて検出された人物がユーザであるか否かを判定することができる。検出された人物がユーザでない（例えば、窃盗犯）と判定された場合には、警備会社（または警察）に通報される。これにより、犯罪を未然に防止することが可能になる。
【００８６】
図３に示される防犯プログラムの手順は、例えば、図４に示されるマルチエージェント環境に適している。
【００８７】
図４は、マルチエージェント環境の一例を示す。図４に示される例では、家用エージェント８１と、車用エージェント８２と、携帯用エージェント８３とが通信網８４に接続されている。図４に示されるマルチエージェント環境は、通信網を介して互いに接続された複数の対話型エージェントを含むシステムの一例である。マルチエージェント環境下のエージェントの数が３に限定されないのはもちろんである。マルチエージェント環境下のエージェントの数は２以上の任意の整数であり得る。
【００８８】
これら３つのエージェント８１〜８３として、図１Ａに示される対話型エージェント１が使用され得る。ただし、エージェント８１〜８３をマルチエージェント環境下で使用するためには、エージェント８１〜８３のそれぞれが所在情報メモリ９０をさらに含んでいる必要がある（図１Ａを参照）。所在情報メモリ９０の詳細については後述する。エージェント８１〜８３は、通信網８４を介して互いにコミュニケーションを行うことにより、互いに連携して動作可能なように構成されている。
【００８９】
家用エージェント８１は、家屋に設けられている。車用エージェント８２は、車に設けられている。携帯用エージェント８３は、本人が携帯可能なように設けられている。携帯用エージェント８３は、携帯性に優れているという点から腕時計タイプが好ましい。
【００９０】
例えば、本人が車に乗って外出中であるとする。この場合、車用エージェント８２は、本人が車に乗っていることを検出し、本人が車に乗っている旨の情報を本人の所在を示す所在情報として家用エージェント８１に連絡する。所在情報の連絡を車用エージェント８２から受けた家用エージェント８１は、本人が外出中であることを理解することができる。従って、家用エージェント８１は、図３に示すＳＴ１３において本人が不在であると判定することができる。
【００９１】
さらに、複数の対話型エージェントを互いに連携させて動作させることにより、過去の対話を繰り返さないようにすることも可能である。例えば、ある人物が朝起きたときに家用エージェント８１と今日の天気に関する対話をした後に、その人物が車に乗って出勤する場合には、その車に搭載されている車用エージェント８２は今日の天気に関する対話を繰り返すことなく別の話題（例えば、今日のスポーツ）に関する対話をその人物と行うことが好ましい。このような対話の制御は、例えば、家用エージェント８１とその人物との間で行われた対話を家用エージェント８１の対話履歴データベース７２に蓄積しておき、車用エージェント８２が家用エージェント８１の対話履歴データベース７２を参照して過去の対話と重複する対話を避けることによって達成され得る。
【００９２】
マルチエージェント対応の対話型エージェントは、ユーザの各種の生活シーンにおいて各種のエージェント機能（電子メールの読み上げも含む）を実行することにより、対話を通じて人間とやりとりを行う。このような対話型エージェントは、人間にとって生活に密着したフレンドリであり、かつ、役に立つ存在となる。このことから、ユーザは各種の生活シーンにおいて対話型エージェントを活用することになる。
【００９３】
図３に示される防犯プログラムの手順は、対話型エージェント１のユーザ（所有者）が１人の場合を想定したものであった。ここでは、マルチエージェント環境下においてユーザが複数の人である場合を想定した防犯プログラムの手順を説明する。
【００９４】
図６は、家用エージェント８１、車用エージェント８２および携帯用エージェント８３のそれぞれによって実行される防犯プログラムの手順の一例を示す。ここでは、家用エージェント８１、車用エージェント８２および携帯用エージェント８３のそれぞれは、図１Ａに示される対話型エージェント１の構成と同一の構成を有しているものと仮定する。また、図４に示されるように通信網８４を介して家用エージェント８１、車用エージェント８２および携帯用エージェント８３が接続されるようにマルチエージェントの環境が設定されているものと仮定する。
【００９５】
ここでは、ユーザは、「ユーザＡ」および「ユーザＢ」の２人であると仮定する。この場合、「ユーザＡ」のユーザ名称および「ユーザＢ」のユーザ名称が、各エージェントの個人データベース７３に登録される。もちろん、個人データベース７３には、実施の形態１と同様に、ユーザを特定する情報（画像、音声特徴量など）や、ユーザしか知り得ない情報がユーザごとに格納されていてもよい。
【００９６】
以下、不審者の家屋への侵入防止を例にとり、図６に示される防犯プログラムの各ステップを説明する。
【００９７】
ＳＴ８１の処理は、図２に示されるＳＴ１の処理と同一である。従って、ここではその説明を省略する。例えば、画像認識部１０は、人物を検出する検出部として機能する。
【００９８】
ＳＴ８２では、通信部６０は、ユーザの所在を示す所在情報を他のエージェントから受け取る。ここで、「他のエージェント」とは、マルチエージェント環境下にある複数のエージェントのうち自分自身以外のエージェントをいう。例えば、家用エージェント８１の通信部６０は、ユーザＡの所在を示す所在情報を車用エージェント８２から受け取り、ユーザＢの所在を示す所在情報を携帯用エージェント８３から受け取る。
【００９９】
このように、通信部６０は、他の対話型エージェントの所在情報メモリ９０から所在情報を通信網８４を介して受信する受信部として機能する。
【０１００】
図７は、家用エージェント８１が、ユーザＡの所在を示す所在情報を車用エージェント８２から受け取り、ユーザＢの所在を示す所在情報を携帯用エージェント８３から受け取る様子を模式的に示す。これらの所在情報は、家用エージェント８１の所在情報メモリ９０に格納される。
【０１０１】
図８は、家用エージェント８１の所在情報メモリ９０の内容の一例を示す。図８に示される例は、家用エージェント８１がユーザＡにもユーザＢにも使用されておらず（すなわち、未使用またはユーザ不在）、車用エージェント８２がユーザＡに使用されており、携帯用エージェント８３がユーザＢに使用されている状態を示す。なお、所在情報メモリ９０の初期状態は、どのエージェントに対しても未使用の状態となっている。
【０１０２】
ＳＴ８３では、言語処理部３０は、所在情報メモリ９０を参照することにより、複数のユーザのすべてが他のエージェントを使用しているか否かを判定する。
【０１０３】
ＳＴ８３における判定結果が「ＹＥＳ」である場合には処理はＳＴ８７に進み、ＳＴ８３における判定結果が「ＮＯ」である場合には処理はＳＴ８４に進む。
【０１０４】
例えば、家用エージェント８１の所在情報メモリ９０の内容が図８に示されるとおりである場合には、ユーザＡ、Ｂともに他のエージェント（すなわち、車用エージェント８２、携帯用エージェント８３）を使用していることになる。この場合には、処理はＳＴ８７に進む。
【０１０５】
ＳＴ８４、ＳＴ８５、ＳＴ８６の処理は、図２に示されるＳＴ２、ＳＴ３、ＳＴ４の処理と同一である。従って、ここではその説明を省略する。
【０１０６】
このように、言語処理部３０は、他のエージェントから受信した所在情報に基づいて、検出された人物がユーザであるか否かを判定する判定部として機能する。
【０１０７】
ＳＴ８７では、言語処理部３０は、通信回線を介して警備会社（または警察）に通報するように通信部６０に指示する。
【０１０８】
このように、言語処理部３０および通信部６０は、検出された人物が本人でないと判定された場合に通報を行う通報部として機能する。
【０１０９】
複数のユーザのうちの少なくとも１人が他のエージェントを使用していないと判定され（ＳＴ８２）、かつ、検出された人物がユーザであると判定された（ＳＴ８４、ＳＴ８６）場合には、処理はＳＴ８８に進む。
【０１１０】
ＳＴ８８では、言語処理部３０は、家用エージェント８１の所在情報メモリ９０にユーザ名を記録する。
【０１１１】
なお、ＳＴ８２で受信する他のエージェントからの所在情報が、複数のユーザの１人（例えば、ユーザＡ）が他のエージェントを使用していることを示す情報であった場合には、ＳＴ８４におけるユーザの真偽の判定は複数のユーザから他のエージェントを使用しているユーザ名を除くユーザに対して行えばよい。これにより、判定するユーザの対象者を限定することができる。例えば、家用エージェント８１の言語処理部３０が、ＳＴ８４で検出された人物がユーザであると判定した（ユーザ名も判定する）場合には、ＳＴ８８で所在情報メモリ９０の家用エージェントの欄にユーザ名を記憶するようにすればよい。
【０１１２】
ＳＴ８９の処理は、図２に示されるＳＴ６の処理と同一である。従って、ここではその説明を省略する。なお、実施の形態１と同様に、図６に示されるＳＴ８９の詳細フローとして図５のフローチャートを適用するようにしてもよい。この場合、上述した効果と同様の効果が得られる。
【０１１３】
（実施の形態３）
携帯用エージェント８３（図４）は、通常モードの対話においてユーザからの応答がいつもと異なることを検知した場合には、通常モードから疑いモードに移行し、本人を特定する情報（例えば、本人の生年月日）を求める質問形式の会話をユーザと行うことが好ましい。もし、ユーザが本人を特定する情報を求める質問に答えることができなかった場合には、本人に危害が加わった可能性が高いか、または、携帯用エージェント８３が盗難にあった可能性が高いと判断して、携帯用エージェント８３が警備会社（または警察）にその旨を通報することが好ましい。そのような通報と同時に、携帯用エージェント８３の位置情報を警備会社（または警察）に送信するようにしてもよい。
【０１１４】
あるいは、携帯用エージェント８３と本人との間でキーワードを予め決めておき、本人の身に危険が迫った場合には本人がそのキーワードを発することとし、携帯用エージェント８３がそのキーワードを検出すると、警備会社（または警察）に通報するようにしてもよい。そのキーワードは、第三者にさとられないような語句（例えば、「ハッパフミフミ」などの語句）であることが好ましい。
【０１１５】
なお、上述した実施の形態１〜３では、対話型装置の一例として、対話型エージェントを説明したが、対話型装置はこれに限定されない。対話型装置は、人物と対話を行うことが可能なように構成された任意の装置であり得る。対話型装置は、例えば、対話型の玩具であってもよい。
【０１１６】
【発明の効果】
本発明の方法によれば、対話型エージェントを用いて窃盗犯や家屋への侵入者を特定することができる。これにより、犯罪を未然に防止することが可能になる。本発明は、対話型エージェントを用いて身体の異常状態を判定することができる。これにより、予め設定された通報先に通報を行うことにより事故を未然に防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１Ａ】対話型エージェント１の構成例を示すブロック図
【図１Ｂ】運転手８０と対話型エージェント１とが対話をしている様子を模式的に示す図
【図２】図１Ａに示される対話型エージェント１によって実行される防犯プログラムの手順の一例を示すフローチャート
【図３】図１Ａに示される対話型エージェント１によって実行される防犯プログラムの手順の一例を示すフローチャート
【図４】マルチエージェント環境の一例を示す図
【図５】図２に示されるＳＴ６の詳細フローの一例を示すフローチャート
【図６】家用エージェント８１、車用エージェント８２および携帯用エージェント８３のそれぞれによって実行される防犯プログラムの手順の一例を示すフローチャート
【図７】家用エージェント８１が、ユーザＡの所在を示す所在情報を車用エージェント８２から受け取り、ユーザＢの所在を示す所在情報を携帯用エージェント８３から受け取る様子を模式的に示す図
【図８】家用エージェント８１の所在情報メモリ９０の内容の一例を示す図
【符号の説明】
１ 対話型エージェント
１０ 画像認識部
２０ 音声認識部
３０ 言語処理部
４０ 音声合成部
５０ 音声出力部
６０ 通信部
７０ データベース部
９０ 所在情報メモリ
【発明の属する技術分野】
本発明は、人物と対話を行うことが可能な対話型装置を用いて犯罪などの事故を未然に防止する方法および複数の対話型装置を備えたシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、車両を盗難から守るための盗難防止装置として、イモビライザという装置が知られている。この装置は、キーから送信されたＩＤコードと、車両に登録されているＩＤコードとが一致しない場合には、エンジンが始動できないようにしたものである。この装置によれば、不正に複製されたキーによってエンジンが始動されることが防止される。不正に複製されたキーは車両に登録されているＩＤコードに一致するＩＤコードを送信することができないからである。従って、この装置は、不正に複製されたキーを用いた車両の盗難を防止するために有効である。
【０００３】
また、カーナビにおいて使用されているＧＰＳを利用した車両防犯システムも開発されている。このシステムは、特定の機器を車両に予め装備しておくことにより、その車両が盗難にあったときにその車両の位置を検索できるようにしたものである。このシステムを採用する警備会社の中には、盗難車両が発見された現場に警備員を急行させるサービスを行っているところもある。
【０００４】
また、ホームセキュリティシステムと呼ばれるシステムが知られている。このシステムは、不審者が住宅家屋に侵入した場合に、防犯センサーが異常を感知し、ホームコントローラが異常信号をコントロールセンタに送信するようにしたものである。コントロールセンタは、防犯センサーが異常を感知した現場に警備員を急行させる指示を出すように構成されている。
【０００５】
また、人体に装着されたセンサを用いて人体の異常が検知された場合には、第三者に通報して重大事故を未然に防止する技術が開示されている（例えば、特許文献１を参照）。
【０００６】
【特許文献１】
特開平１０−１５５７４９号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
上述したイモビライザは、不正に複製されたキーを用いた車両の盗難を防止するためには有効であるが、本物のキーを用いた車両の盗難を防止することはできない。従って、本物のキーを紛失した場合には、車両の盗難に遭ってしまうおそれがある。
【０００８】
また、上述した車両防犯システムでは、窃盗犯が車両防犯システムを破壊した場合には、盗難車両の位置を検索することが不可能となるため、盗難車両を発見することが困難になる。
【０００９】
また、上述したホームセキュリティシステムでは、例えば、窃盗犯が家の住人になりすますなどして防犯センサーが異常を感知することができなければ、被害に遭ってしまう。
【００１０】
また、上述した特許文献１に記載の技術では、被験者にセンサを装着して被検者の健康状態を監視する必要がある。このため、センサを装着することが煩わしい、身動きがしづらいなどの不便を被験者は強いられていた。
【００１１】
本発明者は、対話型装置を用いて窃盗犯や家屋への侵入者を特定することにより、犯罪を未然に防止することができると考えた。また、本発明者は、複数の対話型装置を互いに連携して動作させることにより、犯罪を未然に防止することができると考えた。さらに、本発明者は、対話型装置を用いて異常の発生を検出することにより、事故を未然に防止することができると考えた。
【００１２】
本発明の目的は、対話型装置を用いて犯罪などの事故を未然に防止する方法および複数の対話型装置を備えたシステムを提供することにある。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
本発明の方法は、人物と対話を行うことが可能な対話型装置を用いて、犯罪を未然に防止する方法であって、前記対話型装置が人物を検出するステップと、前記対話型装置が前記対話型装置のユーザの所在を示す所在情報を受け取るステップと、前記対話型装置が前記所在情報に基づいて前記人物が前記ユーザであるか否かを判定するステップと、前記人物が前記ユーザでないと判定された場合には、前記対話型装置が通報を行うステップとを包含し、これにより、上記目的が達成される。
【００１８】
前記対話型装置は、通信回線を介して他の対話型装置から前記所在情報を受け取ってもよい。
【００１９】
前記対話型装置が前記所在情報に基づいて前記人物が前記ユーザであるか否かを判定するステップは、前記対話型装置が前記所在情報に基づいて前記ユーザが不在であるか否かを判定するステップと、前記ユーザが不在であると判定された場合には、前記対話型装置が前記人物と前記ユーザに関する対話を行うステップと、前記対話型装置が前記対話の結果に基づいて前記人物が前記ユーザであるか否かを判定するステップとを包含してもよい。
【００２０】
前記人物が前記ユーザであると判定された場合には、前記対話型装置が前記ユーザの状態が正常状態であるか否かを判定するステップと、前記ユーザの状態が正常状態でないと判定された場合には、前記対話型装置が通報を行うステップとをさらに包含してもよい。
【００２１】
前記対話型装置は、他の対話型装置の対話履歴データベースから対話履歴を参照してもよい。
【００２２】
前記対話型装置が車に設けられていてもよい。
【００２３】
前記対話型装置が家屋に設けられていてもよい。
【００２４】
本発明のシステムは、通信網を介して互いに接続された複数の対話型装置を備えたシステムであって、前記複数の対話型装置のそれぞれは、人物と対話を行うことが可能なように構成されており、前記複数の対話型装置のそれぞれは、人物を検出する検出部と、前記対話型装置のユーザの所在を示す所在情報を格納する所在情報メモリと、他の対話型装置の前記所在情報メモリから前記所在情報を前記通信網を介して受信する受信部と、前記他の対話型装置から受信した前記所在情報に基づいて、前記検出部によって検出された前記人物が前記ユーザであるか否かを判定する判定部と、前記人物が前記ユーザでないと判定された場合には、通報を行う通報部とを含み、これにより、上記目的が達成される。
【００２５】
前記判定部は、前記所在情報に基づいて前記ユーザが不在であるか否かを判定し、前記ユーザが不在であると判定された場合には、前記検出部によって検出された前記人物と前記ユーザに関する対話を行い、前記対話の結果に基づいて前記人物が前記ユーザであるか否かを判定してもよい。
【００２６】
前記人物が前記ユーザであると判定された場合には、前記判定部は、前記ユーザの状態が正常状態であるか否かをさらに判定し、前記ユーザの状態が正常状態でないと判定された場合には、前記通報部が通報を行ってもよい。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明する。
【００２８】
（実施の形態１）
図１Ａは、対話型装置の一例として、対話型エージェント１の構成例を示す。
【００２９】
対話型エージェント１は、画像認識部１０と、音声認識部２０と、言語処理部３０と、音声合成部４０と、音声出力部５０と、通信部６０と、データベース部７０とを含む。
【００３０】
画像認識部１０は、画像入力部１２（例えば、カメラ）に接続されており、画像入力部１２によって入力された画像に対して画像認識処理を施すことにより、その画像から人物を検出する。音声認識部２０は、音声入力部２２（例えば、マイク）に接続されており、音声入力部２２によって入力された音声を認識する。
【００３１】
言語処理部３０は、音声認識部２０から出力される音声認識結果に基づいて、対話の内容を理解し、データベース部７０を検索して本人の個人情報や対話の状況に適合した応答文を生成する。
【００３２】
言語処理部３０によって生成された応答文は、音声合成部４０によって音声に合成される。このようにして合成された音声は、音声出力部５０（例えば、スピーカ）によって出力される。
【００３３】
通信部６０は、通信回線を介して警備会社や警察に通報を行うために使用される。通信回線は、無線通信回線であってもよいし、有線通信回線であってもよい。例えば、無線通信回線が使用される場合には、通信部６０は、アンテナ６２を介してデータの送受信を行う。
【００３４】
データベース部７０は、対話のパターンや応答文の生成規則が格納されている対話データベース７１と、過去の対話の履歴が格納されている対話履歴データベース７２と、本人を特定する情報（例えば、本人の性別・年齢・名前・職業・性格・趣味・生年月日などの情報）や、本人しか知り得ない情報が格納されている個人データベース７３と、今日の天気やニュースなどの情報が格納されている情報データベース７４とを含む。今日の天気やニュースなどの情報は、例えば、対話型エージェント１の外部から通信部６０および言語処理部３０を介して取得され、情報データベース７４に格納される。
【００３５】
ここで、「本人」とは、対話型エージェント１のユーザ（所有者）をいう。ユーザは１人であってもよいし、複数の人であってもよい。対話型エージェント１のユーザが誰であるかは、例えば、個人データベース７３に予め登録され得る。この場合、「本人」とは、対話型エージェント１のユーザとして個人データベース７３に予め登録されている者をいう。
【００３６】
このように、対話型エージェント１は、人物と対話をすることが可能なように構成されている。対話型エージェント１は、インターネットのような情報空間を動き回り、情報検索、フィルタリング、スケジュール調整などの情報処理を人間の代わりに行ってくれる機能（ソフトウェアエージェントの機能）を有していることが好ましい。対話型エージェント１はあたかも人間であるかのように人物と対話をするため、擬人化エージェントと呼ばれることもある。
【００３７】
対話型エージェント１は、コンピュータの一種である。対話型エージェント１の構成要素１０〜７４の機能は、例えば、コンピュータ内のメモリ（図示せず）に格納される各種のプログラムをコンピュータ内のＣＰＵ（図示せず）が実行することによって実現され得る。しかし、対話型エージェント１の構成要素１０〜７４の機能がソフトウェアによって実現されることに限定されるわけではない。対話型エージェント１の構成要素１０〜７４の機能の一部または全部をハードウェアによって実現することも可能である。
【００３８】
なお、対話型エージェントに関する研究の詳細については、例えば、通商産業省、工業技術院、電子技術総合研究所、情報統合対話ラボのホームページ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｔｌ．ｇｏ．ｊｐ／〜７２３３／）を参照されたい。
【００３９】
図１Ｂは、運転手８０と対話型エージェント１とが対話をしている様子を模式的に示す。対話型エージェント１はダッシュボードなどの車内の任意の場所に設置され得る。
【００４０】
図２は、図１Ａに示される対話型エージェント１によって実行される防犯プログラムの手順の一例を示す。
【００４１】
以下、車両の盗難防止を例にとり、図２に示される防犯プログラムの各ステップを説明する。対話型エージェント１は、車両に搭載されているものとする。
【００４２】
ＳＴ１では、画像認識部１０は、画像入力部１２によって入力された画像から人物を検出する。ＳＴ１において検出された人物は、本人であるかもしれないし、本人でない（例えば、窃盗犯）かもしれない。
【００４３】
ＳＴ２では、画像認識部１０は、検出された人物が本人である確からしさを求める。検出された人物が本人である確からしさは、例えば、検出された人物を示す特徴量と個人データベース７３に予め格納された本人を示す特徴量とを比較することによって計算により求められる。検出された人物が本人である確からしさは、例えば、０％〜１００％の範囲の数値によって表現される。
【００４４】
ＳＴ２において、画像認識部１０は、検出された人物が本人である確からしさが所定の基準（例えば、９５％以上）を満たすか否かを判定する。その確からしさがその所定の基準を満たすと判定された場合には、画像認識部１０は、検出された人物が本人である（すなわち、ユーザである）と判定する。その結果、処理はＳＴ６に進み、対話型エージェント１とユーザとの間で通常モードの対話が行われる。この対話は、言語処理部３０によって制御される。ここで、通常モードの対話とは、例えば、日常会話である。通常モードの対話は、対話型エージェント１の発声により開始されてもよいし、ユーザの発声により開始されてもよい。
【００４５】
以下に、通常モードの対話の例を示す。ここで、Ｓは対話型エージェント１の発話を示し、Ｕ１はユーザの発話を示す。
【００４６】
Ｓ： おはよう、Ｕさん。
【００４７】
Ｕ１： おはよう。今日のお天気は晴れかな？
Ｓ： 今日は一日良い天気だよ。
【００４８】
Ｕ１： それは良かった。今日のニュースを聞かせてよ。
【００４９】
Ｓ： 長嶋監督が辞任したよ。後任は原さんだよ。
【００５０】
ＳＴ２において、検出された人物が本人である確からしさが所定の基準（例えば、９５％以上）を満たさないと判定された場合には、画像認識部１０は、検出された人物が本人ではない（すなわち、ユーザでない）と判定する。その結果、処理はＳＴ３に進み、検出された人物と対話型エージェント１との間で疑いモードの対話が行われる。この対話は、言語処理部３０によって制御される。ここで、疑いモードの対話とは、検出された人物が本人ではないことを確認することを目的として、対話型エージェント１が本人に関する質問を提示し、検出された人物が対話型エージェント１によって提示された質問に答える形式で行われる。
【００５１】
以下に、疑いモードの対話の例を示す。ここで、Ｓは対話型エージェント１の発話を示し、Ｕ２はユーザでない人（例えば、窃盗犯）の発話を示す。
【００５２】
Ｓ： おはよう、Ｕさん。誕生日はいつでした？
Ｕ２： ４月だよ。
【００５３】
Ｓ： 残念でした。１０月ですよ。
【００５４】
ＳＴ４では、言語処理部３０は、ＳＴ３における疑いモードの対話の結果に基づいて、検出された人物が本人であるか否かを最終的に判定する。ＳＴ４において、検出された人物が本人であると判定された場合には処理はＳＴ６に進み、疑いモードの対話から通常モードの対話に移行する。ＳＴ４において、検出された人物が本人でないと判定された場合には処理はＳＴ５に進む。
【００５５】
ＳＴ５では、言語処理部３０は、通信回線を介して警備会社（または警察）に通報するように通信部６０に指示する。通信部６０は、そのような通報をするとともに、対話型エージェント１の位置情報を警備会社（または警察）に送信するようにしてもよい。
【００５６】
このように、図２に示される防犯プログラムによれば、ＳＴ２において検出された人物が本人である確からしさが低いと判定されると、ＳＴ３において疑いモードの対話を行い、その疑いモードの対話の結果に基づいて検出された人物が本人であるか否かが最終的に判定される。ＳＴ２およびＳＴ４においていずれも「本人でない」と判定された場合にのみ、通報がなされる。このように「本人でない」という判定を二重に行うことにより、検出された人物が本人であるか否かの判定をより確実に行うことができる。
【００５７】
なお、図２に示されるＳＴ２を省略してもよい。この場合には、ＳＴ１において人物が検出されると、ＳＴ３において疑いモードの対話が開始される。ＳＴ２を省略することにより、画像認識部１０の処理負担が低減される。
【００５８】
以上により、本実施の形態によれば、対話型エージェント１を用いて検出された人物がユーザであるか否かを判定することができる。検出された人物がユーザでない（例えば、窃盗犯）と判定された場合には、警備会社（または警察）に通報される。これにより、犯罪を未然に防止することが可能になる。
【００５９】
なお、対話型エージェント１が車両に搭載されている場合において、その車両を駐車するためにその車両を係員に預ける場合には、対話型エージェント１の電源をオフにすることが好ましい。対話型エージェント１がその係員と対話をしないようにするためである。あるいは、車両の位置情報を利用して、車両の現在位置が駐車場、ホテルなどの場合には対話型エージェント１が疑いモードに入らないようにしてもよい。
【００６０】
なお、対話型エージェント１によって本人であると判定されるべき人物の数は、１人のみであってもよいし、複数人であってもよい。例えば、１台の車両を４人（Ａさん、Ｂさん、Ｃさん、Ｄさん）で使用する場合には、その４人のそれぞれについて、本人を特定する情報（例えば、本人の性別・年齢・名前・職業・性格・趣味・生年月日などの情報）や、本人しか知り得ない情報を個人データベース７３に格納しておけばよい。
【００６１】
なお、本実施の形態は、不審者が家屋に侵入することを未然に防止することにも適用することができる。例えば、対話型エージェント１をインターホンに設ければ、対話型エージェント１との対話を通じて不審者が家屋に侵入することを未然に防止することが可能になる。また、対話型エージェント１を家屋の中に設置すれば、万一不審者が家屋に侵入した場合でも窃盗を未然に防止することが可能になる。
【００６２】
図５は、図２に示されるＳＴ６の詳細フローの一例を示す。
【００６３】
ＳＴ５１では、図２に示されるＳＴ１において検出された人物が本人である（すなわち、ユーザである）ことが確認されているため、対話型エージェント１とユーザとの間で通常モードの対話が行われる。この対話は、例えば、言語処理部３０によって制御される。
【００６４】
ＳＴ５２では、ＳＴ５１において行われた対話の結果に基づいて、ユーザの状態が正常状態であるか否かが判定される。このような判定は、例えば、音声認識部２０および言語処理部３０によって行われる。例えば、音声認識部２０は、音声入力部２２によって入力されたユーザの音声からキーワードを抽出する。言語処理部３０は、音声認識部２０によって抽出されたキーワードが「苦しい」、「助けて」などの所定のキーワード（すなわち、ユーザが正常でないことを示すキーワード）に一致するか否かを判定する。所定のキーワードは、例えば、対話データベース７１に予め格納されている。言語処理部３０は、キーワードが一致した場合には、ユーザが正常でない（異常である）と判定し、それ以外の場合には、ユーザが正常であると判定する。あるいは、音声認識部２０は、音声入力部２２によって入力されたユーザの音声の中に無音期間が所定の期間以上継続したことを検出した場合には、検出信号を言語処理部３０に出力するようにしてもよい。言語処理部３０は、音声認識部２０からの検出信号を受け取った場合には、ユーザが正常でない（異常である）と判定し、それ以外の場合には、ユーザが正常であると判定してもよい。
【００６５】
ＳＴ５２における判定結果が「ＹＥＳ」である場合には処理はＳＴ５６に進み、ＳＴ５２における判定結果が「ＮＯ」である場合には処理はＳＴ５３に進む。
【００６６】
ＳＴ５３では、異常確認用の発話がユーザに対して行われる。この発話は、例えば、言語処理部３０、音声合成部４０および音声出力部５０によって行われる。例えば、言語処理部３０は、「大丈夫？」などの応答文を生成し、音声合成部４０に出力する。音声合成部４０は、言語処理部３０から出力された応答文を音声に合成する。その合成された音声は、音声出力部５０から出力される。その結果、「大丈夫？」などの異常確認用の発話がユーザに対して行われる。
ＳＴ５４では、ＳＴ５３において行われた発話に対するユーザからの応答（例えば、ユーザからの応答の有無、および／または、ユーザからの応答の内容）に基づいて、ユーザの状態が正常状態であるか否かが最終的に判定される。このような判定は、例えば、音声認識部２０および言語処理部３０によって行われる。ここで、ＳＴ５４における判定は、例えば、ＳＴ５２で述べた判定の方法と同一の方法に従って行われる。
【００６７】
ＳＴ５４における判定結果が「ＹＥＳ」である場合には処理はＳＴ５６に進み、ＳＴ５４における判定結果が「ＮＯ」である場合には処理はＳＴ５５に進む。
【００６８】
ＳＴ５５では、言語処理部３０は、通信回線を介して救急センタに通報するように通信部６０に指示する。通信部６０は、そのような通報をするとともに、ユーザの個人情報（例えば、個人データベース７３に格納されているユーザの年齢、性別、病歴など）を救急センタに送信するようにしてもよいし、対話型エージェント１の位置情報を救急センタに送信するようにしてもよい。
【００６９】
ＳＴ５６では、対話型エージェント１とユーザとの間で通常モードの対話が続行される。
【００７０】
このように、図５に示される詳細フローによれば、ユーザが正常であるか否かの判定は対話型エージェント１とユーザとの間の対話を通じて行われる。このような判定方法は、人体に装着したセンサや画像などを用いてユーザが正常であるか否かを判定する従来の判定方法に比較してユーザフレンドリであるといえる。センサを人体に装着するという煩わしさがなく、対話型エージェント１に監視されているという感じもしないからである。
【００７１】
また、図５に示される詳細フローによれば、ＳＴ５２においてユーザが正常でないと判定されると、ＳＴ５３において異常確認用の発話を行い、ＳＴ５４においてその発話に対する応答の有無（または応答の内容）に応じてユーザが正常であるか否かが最終的に判定される。ＳＴ５２およびＳＴ５４においていずれも「ユーザが正常でない」と判定された場合にのみ、通報がなされる。このように「ユーザが正常でない」という判定を二重に行うことにより、ユーザが正常であるか否かの判定をより確実に行うことができる。
【００７２】
さらに、図５に示される詳細フローによれば、救急センタへの通報は、図２に示されるＳＴ１において検出された人物が本人である（すなわち、ユーザである）ことが確認された後に行われる。従って、ユーザが発話できないような状況下でも、通報と同時にユーザの個人情報（例えば、年齢、性別、病歴など）を救急センタに送信することができる。これにより、救急センタは、ユーザが救急センタに搬送されてくる前にユーザの個人情報を入手することができる。その結果、救急センタにおいて適切な処置をユーザに迅速に行うことが可能になる。
【００７３】
なお、図５に示されるＳＴ５３およびＳＴ５４を省略してもよい。この場合には、ＳＴ５２においてユーザが正常でないと判定されると、ただちに救急センタに通報されることになる。
【００７４】
以上により、本実施の形態によれば、対話型エージェント１を用いて検出された人物がユーザであるか否かを判定することができる。検出された人物がユーザでないと判定された場合には、警備会社（または警察）に通報される。これにより、犯罪を未然に防止することが可能になる。また、検出された人物がユーザであると判定された場合には、そのユーザが正常であるか否か（または異常であるか否か）がさらに判定される。そのユーザが正常でない（異常である）と判定された場合には、救急センタに通報される。これにより、事故を未然に防止することが可能になる。
【００７５】
また、本実施の形態によれば、対話型エージェント１と検出された人物との間で対話が行われ、その対話の結果に基づいて異常が発生したか否かが判定される。異常が発生したと判定された場合には、通報される。ここで、「異常」とは、検出された人物が対話型エージェント１のユーザではないことをいう。あるいは、「異常」とは、検出された人物が対話型エージェント１のユーザであり、かつ、そのユーザの状態が正常状態ではないことをいう。
【００７６】
（実施の形態２）
図３は、図１Ａに示される対話型エージェント１によって実行される防犯プログラムの手順の一例を示す。
【００７７】
以下、不審者の家屋への侵入防止を例にとり、図３に示される防犯プログラムの各ステップを説明する。対話型エージェント１は、家屋の中、例えばリビングに設けられているものとする。
【００７８】
ＳＴ１１では、画像認識部１０は、画像入力部１２によって入力された画像から人物を検出する。ＳＴ１１において検出された人物は、本人であるかもしれないし、本人でない（例えば、窃盗犯）かもしれない。
【００７９】
ＳＴ１２では、言語処理部３０は、本人の所在を示す所在情報を受け取る。言語処理部３０は、本人自身によって入力部（図示せず）を介して対話型エージェント１に入力された所在情報を受け取ってもよいし、他の対話型エージェントから通信部６０を介して所在情報を受け取ってもよい。
【００８０】
ＳＴ１３では、言語処理部３０は、ＳＴ１２において受け取った所在情報に基づいて、本人が不在か否かを判定する。
【００８１】
ＳＴ１３において、本人が不在である（例えば、外出中である）と判定された場合には処理はＳＴ１４に進む。ＳＴ１３において、本人が不在でない（例えば、在宅中である）と判定された場合には処理はＳＴ１７に進む。
【００８２】
ＳＴ１４〜ＳＴ１７の処理は、図２に示されるＳＴ３〜ＳＴ６の処理とそれぞれ同一であるから、ここではその説明を省略する。なお、実施の形態１と同様に、図３に示されるＳＴ１７の詳細フローとして図５のフローチャートを適用するようにしてもよい。この場合、上述した効果と同様の効果が得られる。
【００８３】
このように、図３に示される防犯プログラムによれば、ＳＴ１３において本人が不在であると判定されると、ＳＴ１４において疑いモードの対話を行い、その疑いモードの対話の結果に基づいてＳＴ１１において検出された人物がユーザであるか否かが最終的に判定される。ＳＴ１３において「本人不在」と判定され、かつ、ＳＴ１５において「本人でない」と判定された場合にのみ、通報がなされる。このように「本人不在」という判定と「本人でない」という判定とを重ねて行うことにより、検出された人物が本人であるか否かの判定をより確実に行うことができる。
【００８４】
なお、図３に示されるＳＴ１４、ＳＴ１５を省略してもよい。この場合には、ＳＴ１３において本人が不在であると判定されると、ただちに警備会社（または警察）に通報されることになる。
【００８５】
以上により、本実施の形態によれば、対話型エージェント１を用いて検出された人物がユーザであるか否かを判定することができる。検出された人物がユーザでない（例えば、窃盗犯）と判定された場合には、警備会社（または警察）に通報される。これにより、犯罪を未然に防止することが可能になる。
【００８６】
図３に示される防犯プログラムの手順は、例えば、図４に示されるマルチエージェント環境に適している。
【００８７】
図４は、マルチエージェント環境の一例を示す。図４に示される例では、家用エージェント８１と、車用エージェント８２と、携帯用エージェント８３とが通信網８４に接続されている。図４に示されるマルチエージェント環境は、通信網を介して互いに接続された複数の対話型エージェントを含むシステムの一例である。マルチエージェント環境下のエージェントの数が３に限定されないのはもちろんである。マルチエージェント環境下のエージェントの数は２以上の任意の整数であり得る。
【００８８】
これら３つのエージェント８１〜８３として、図１Ａに示される対話型エージェント１が使用され得る。ただし、エージェント８１〜８３をマルチエージェント環境下で使用するためには、エージェント８１〜８３のそれぞれが所在情報メモリ９０をさらに含んでいる必要がある（図１Ａを参照）。所在情報メモリ９０の詳細については後述する。エージェント８１〜８３は、通信網８４を介して互いにコミュニケーションを行うことにより、互いに連携して動作可能なように構成されている。
【００８９】
家用エージェント８１は、家屋に設けられている。車用エージェント８２は、車に設けられている。携帯用エージェント８３は、本人が携帯可能なように設けられている。携帯用エージェント８３は、携帯性に優れているという点から腕時計タイプが好ましい。
【００９０】
例えば、本人が車に乗って外出中であるとする。この場合、車用エージェント８２は、本人が車に乗っていることを検出し、本人が車に乗っている旨の情報を本人の所在を示す所在情報として家用エージェント８１に連絡する。所在情報の連絡を車用エージェント８２から受けた家用エージェント８１は、本人が外出中であることを理解することができる。従って、家用エージェント８１は、図３に示すＳＴ１３において本人が不在であると判定することができる。
【００９１】
さらに、複数の対話型エージェントを互いに連携させて動作させることにより、過去の対話を繰り返さないようにすることも可能である。例えば、ある人物が朝起きたときに家用エージェント８１と今日の天気に関する対話をした後に、その人物が車に乗って出勤する場合には、その車に搭載されている車用エージェント８２は今日の天気に関する対話を繰り返すことなく別の話題（例えば、今日のスポーツ）に関する対話をその人物と行うことが好ましい。このような対話の制御は、例えば、家用エージェント８１とその人物との間で行われた対話を家用エージェント８１の対話履歴データベース７２に蓄積しておき、車用エージェント８２が家用エージェント８１の対話履歴データベース７２を参照して過去の対話と重複する対話を避けることによって達成され得る。
【００９２】
マルチエージェント対応の対話型エージェントは、ユーザの各種の生活シーンにおいて各種のエージェント機能（電子メールの読み上げも含む）を実行することにより、対話を通じて人間とやりとりを行う。このような対話型エージェントは、人間にとって生活に密着したフレンドリであり、かつ、役に立つ存在となる。このことから、ユーザは各種の生活シーンにおいて対話型エージェントを活用することになる。
【００９３】
図３に示される防犯プログラムの手順は、対話型エージェント１のユーザ（所有者）が１人の場合を想定したものであった。ここでは、マルチエージェント環境下においてユーザが複数の人である場合を想定した防犯プログラムの手順を説明する。
【００９４】
図６は、家用エージェント８１、車用エージェント８２および携帯用エージェント８３のそれぞれによって実行される防犯プログラムの手順の一例を示す。ここでは、家用エージェント８１、車用エージェント８２および携帯用エージェント８３のそれぞれは、図１Ａに示される対話型エージェント１の構成と同一の構成を有しているものと仮定する。また、図４に示されるように通信網８４を介して家用エージェント８１、車用エージェント８２および携帯用エージェント８３が接続されるようにマルチエージェントの環境が設定されているものと仮定する。
【００９５】
ここでは、ユーザは、「ユーザＡ」および「ユーザＢ」の２人であると仮定する。この場合、「ユーザＡ」のユーザ名称および「ユーザＢ」のユーザ名称が、各エージェントの個人データベース７３に登録される。もちろん、個人データベース７３には、実施の形態１と同様に、ユーザを特定する情報（画像、音声特徴量など）や、ユーザしか知り得ない情報がユーザごとに格納されていてもよい。
【００９６】
以下、不審者の家屋への侵入防止を例にとり、図６に示される防犯プログラムの各ステップを説明する。
【００９７】
ＳＴ８１の処理は、図２に示されるＳＴ１の処理と同一である。従って、ここではその説明を省略する。例えば、画像認識部１０は、人物を検出する検出部として機能する。
【００９８】
ＳＴ８２では、通信部６０は、ユーザの所在を示す所在情報を他のエージェントから受け取る。ここで、「他のエージェント」とは、マルチエージェント環境下にある複数のエージェントのうち自分自身以外のエージェントをいう。例えば、家用エージェント８１の通信部６０は、ユーザＡの所在を示す所在情報を車用エージェント８２から受け取り、ユーザＢの所在を示す所在情報を携帯用エージェント８３から受け取る。
【００９９】
このように、通信部６０は、他の対話型エージェントの所在情報メモリ９０から所在情報を通信網８４を介して受信する受信部として機能する。
【０１００】
図７は、家用エージェント８１が、ユーザＡの所在を示す所在情報を車用エージェント８２から受け取り、ユーザＢの所在を示す所在情報を携帯用エージェント８３から受け取る様子を模式的に示す。これらの所在情報は、家用エージェント８１の所在情報メモリ９０に格納される。
【０１０１】
図８は、家用エージェント８１の所在情報メモリ９０の内容の一例を示す。図８に示される例は、家用エージェント８１がユーザＡにもユーザＢにも使用されておらず（すなわち、未使用またはユーザ不在）、車用エージェント８２がユーザＡに使用されており、携帯用エージェント８３がユーザＢに使用されている状態を示す。なお、所在情報メモリ９０の初期状態は、どのエージェントに対しても未使用の状態となっている。
【０１０２】
ＳＴ８３では、言語処理部３０は、所在情報メモリ９０を参照することにより、複数のユーザのすべてが他のエージェントを使用しているか否かを判定する。
【０１０３】
ＳＴ８３における判定結果が「ＹＥＳ」である場合には処理はＳＴ８７に進み、ＳＴ８３における判定結果が「ＮＯ」である場合には処理はＳＴ８４に進む。
【０１０４】
例えば、家用エージェント８１の所在情報メモリ９０の内容が図８に示されるとおりである場合には、ユーザＡ、Ｂともに他のエージェント（すなわち、車用エージェント８２、携帯用エージェント８３）を使用していることになる。この場合には、処理はＳＴ８７に進む。
【０１０５】
ＳＴ８４、ＳＴ８５、ＳＴ８６の処理は、図２に示されるＳＴ２、ＳＴ３、ＳＴ４の処理と同一である。従って、ここではその説明を省略する。
【０１０６】
このように、言語処理部３０は、他のエージェントから受信した所在情報に基づいて、検出された人物がユーザであるか否かを判定する判定部として機能する。
【０１０７】
ＳＴ８７では、言語処理部３０は、通信回線を介して警備会社（または警察）に通報するように通信部６０に指示する。
【０１０８】
このように、言語処理部３０および通信部６０は、検出された人物が本人でないと判定された場合に通報を行う通報部として機能する。
【０１０９】
複数のユーザのうちの少なくとも１人が他のエージェントを使用していないと判定され（ＳＴ８２）、かつ、検出された人物がユーザであると判定された（ＳＴ８４、ＳＴ８６）場合には、処理はＳＴ８８に進む。
【０１１０】
ＳＴ８８では、言語処理部３０は、家用エージェント８１の所在情報メモリ９０にユーザ名を記録する。
【０１１１】
なお、ＳＴ８２で受信する他のエージェントからの所在情報が、複数のユーザの１人（例えば、ユーザＡ）が他のエージェントを使用していることを示す情報であった場合には、ＳＴ８４におけるユーザの真偽の判定は複数のユーザから他のエージェントを使用しているユーザ名を除くユーザに対して行えばよい。これにより、判定するユーザの対象者を限定することができる。例えば、家用エージェント８１の言語処理部３０が、ＳＴ８４で検出された人物がユーザであると判定した（ユーザ名も判定する）場合には、ＳＴ８８で所在情報メモリ９０の家用エージェントの欄にユーザ名を記憶するようにすればよい。
【０１１２】
ＳＴ８９の処理は、図２に示されるＳＴ６の処理と同一である。従って、ここではその説明を省略する。なお、実施の形態１と同様に、図６に示されるＳＴ８９の詳細フローとして図５のフローチャートを適用するようにしてもよい。この場合、上述した効果と同様の効果が得られる。
【０１１３】
（実施の形態３）
携帯用エージェント８３（図４）は、通常モードの対話においてユーザからの応答がいつもと異なることを検知した場合には、通常モードから疑いモードに移行し、本人を特定する情報（例えば、本人の生年月日）を求める質問形式の会話をユーザと行うことが好ましい。もし、ユーザが本人を特定する情報を求める質問に答えることができなかった場合には、本人に危害が加わった可能性が高いか、または、携帯用エージェント８３が盗難にあった可能性が高いと判断して、携帯用エージェント８３が警備会社（または警察）にその旨を通報することが好ましい。そのような通報と同時に、携帯用エージェント８３の位置情報を警備会社（または警察）に送信するようにしてもよい。
【０１１４】
あるいは、携帯用エージェント８３と本人との間でキーワードを予め決めておき、本人の身に危険が迫った場合には本人がそのキーワードを発することとし、携帯用エージェント８３がそのキーワードを検出すると、警備会社（または警察）に通報するようにしてもよい。そのキーワードは、第三者にさとられないような語句（例えば、「ハッパフミフミ」などの語句）であることが好ましい。
【０１１５】
なお、上述した実施の形態１〜３では、対話型装置の一例として、対話型エージェントを説明したが、対話型装置はこれに限定されない。対話型装置は、人物と対話を行うことが可能なように構成された任意の装置であり得る。対話型装置は、例えば、対話型の玩具であってもよい。
【０１１６】
【発明の効果】
本発明の方法によれば、対話型エージェントを用いて窃盗犯や家屋への侵入者を特定することができる。これにより、犯罪を未然に防止することが可能になる。本発明は、対話型エージェントを用いて身体の異常状態を判定することができる。これにより、予め設定された通報先に通報を行うことにより事故を未然に防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１Ａ】対話型エージェント１の構成例を示すブロック図
【図１Ｂ】運転手８０と対話型エージェント１とが対話をしている様子を模式的に示す図
【図２】図１Ａに示される対話型エージェント１によって実行される防犯プログラムの手順の一例を示すフローチャート
【図３】図１Ａに示される対話型エージェント１によって実行される防犯プログラムの手順の一例を示すフローチャート
【図４】マルチエージェント環境の一例を示す図
【図５】図２に示されるＳＴ６の詳細フローの一例を示すフローチャート
【図６】家用エージェント８１、車用エージェント８２および携帯用エージェント８３のそれぞれによって実行される防犯プログラムの手順の一例を示すフローチャート
【図７】家用エージェント８１が、ユーザＡの所在を示す所在情報を車用エージェント８２から受け取り、ユーザＢの所在を示す所在情報を携帯用エージェント８３から受け取る様子を模式的に示す図
【図８】家用エージェント８１の所在情報メモリ９０の内容の一例を示す図
【符号の説明】
１ 対話型エージェント
１０ 画像認識部
２０ 音声認識部
３０ 言語処理部
４０ 音声合成部
５０ 音声出力部
６０ 通信部
７０ データベース部
９０ 所在情報メモリ
Claims (10)
- 人物と対話を行うことが可能な対話型装置を用いて、犯罪を未然に防止する方法であって、
前記対話型装置が人物を検出するステップと、
前記対話型装置が前記対話型装置のユーザの所在を示す所在情報を受け取るステップと、
前記対話型装置が前記所在情報に基づいて前記人物が前記ユーザであるか否かを判定するステップと、
前記人物が前記ユーザでないと判定された場合には、前記対話型装置が通報を行うステップと
を包含する、方法。 - 前記対話型装置は、通信回線を介して他の対話型装置から前記所在情報を受け取る、請求項１に記載の方法。
- 前記対話型装置が前記所在情報に基づいて前記人物が前記ユーザであるか否かを判定するステップは、
前記対話型装置が前記所在情報に基づいて前記ユーザが不在であるか否かを判定するステップと、
前記ユーザが不在であると判定された場合には、前記対話型装置が前記人物と前記ユーザに関する対話を行うステップと、
前記対話型装置が前記対話の結果に基づいて前記人物が前記ユーザであるか否かを判定するステップと
を包含する、請求項１に記載の方法。 - 前記人物が前記ユーザであると判定された場合には、前記対話型装置が前記ユーザの状態が正常状態であるか否かを判定するステップと、 前記ユーザの状態が正常状態でないと判定された場合には、前記対話型装置が通報を行うステップとをさらに包含する、請求項１に記載の方法。
- 前記対話型装置は、他の対話型装置の対話履歴データベースから対話履歴を参照する、請求項１に記載の方法。
- 前記対話型装置が車に設けられている、請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
- 前記対話型装置が家屋に設けられている、請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
- 通信網を介して互いに接続された複数の対話型装置を備えたシステムであって、
前記複数の対話型装置のそれぞれは、人物と対話を行うことが可能なように構成されており、
前記複数の対話型装置のそれぞれは、
人物を検出する検出部と、
前記対話型装置のユーザの所在を示す所在情報を格納する所在情報メモリと、
他の対話型装置の前記所在情報メモリから前記所在情報を前記通信網を介して受信する受信部と、
前記他の対話型装置から受信した前記所在情報に基づいて、前記検出部によって検出された前記人物が前記ユーザであるか否かを判定する判定部と、
前記人物が前記ユーザでないと判定された場合には、通報を行う通報部と
を含む、システム。 - 前記判定部は、前記所在情報に基づいて前記ユーザが不在であるか否かを判定し、前記ユーザが不在であると判定された場合には、前記検出部によって検出された前記人物と前記ユーザに関する対話を行い、前記対話の結果に基づいて前記人物が前記ユーザであるか否かを判定する、請求項８に記載のシステム。
- 前記人物が前記ユーザであると判定された場合には、前記判定部は、前記ユーザの状態が正常状態であるか否かをさらに判定し、前記ユーザの状態が正常状態でないと判定された場合には、前記通報部が通報を行う、請求項８に記載のシステム。
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