CN107209730A - 信息处理装置、信息处理方法和信息处理系统 - Google Patents

信息处理装置、信息处理方法和信息处理系统 Download PDF

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CN107209730A CN201680007930.7A CN201680007930A CN107209730A CN 107209730 A CN107209730 A CN 107209730A CN 201680007930 A CN201680007930 A CN 201680007930A CN 107209730 A CN107209730 A CN 107209730A
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篠田昌孝
宅重克彦
渡部祐己
吉田正史
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Abstract

根据本发明的信息处理装置包括：接口，该接口接收由传感器终端检测到的检测数据，该检测数据指示交互中涉及的另一方的物理状况，传感器终端装配有一个或多个传感器，一个或多个传感器物理检测交互中涉及的对方的状态；以及控制器，该控制器从接收到的检测数据确定交互中涉及的对方的状态，从所确定的状态生成第一人称的话语数据，生成包括话语数据的消息以发送到交互型SNS，并且将消息发送到交互式SNS上的特定用户。

Description

信息处理装置、信息处理方法和信息处理系统
技术领域
本技术涉及用于管理诸如宠物和牲畜的生物的信息处理装置、信息处理方法和信息处理系统。
背景技术
基于宠物主人等对充分掌握宠物的行为和健康状况的请求，开始提供用于动物管理和信息交换的机制。例如，存在动物行为管理装置等，该动物行为管理装置等通过传感器检测由动物的运动致使的改变，将检测信息存储在存储单元中，并且基于存储在存储单元中的检测信息，确定动物行为状况。一些动物行为管理装置还包括经由网络将动物行为信息提供到用户的终端的功能(参见，例如，专利文献1)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本专利申请公开No.2011-44787(段落0010)
发明内容
技术问题
然而，在用于使用网络管理诸如宠物的生物的机制中，仍然存在需要改善的问题，并且要求解决这些问题。
鉴于如上所述的情形，本技术目的在于提供能够使用网络改善诸如宠物的生物的管理的信息处理装置、信息处理方法和信息处理系统。
问题的解决方案
为了解决上述问题，根据本技术的实施方式的信息处理装置包括：
接口，该接口接收由传感器终端检测到的检测数据，传感器终端包括物理检测对话对象的状况的一个或多个传感器，检测数据指示对话对象的物理状况；以及
控制器，该控制器从接收到的检测数据判断对话对象的状况，从所判断的状况生成第一人称的语句数据，生成包括语句数据的用于交互式SNS的发送消息，并且将发送消息发送到交互式SNS上的特定用户。
对话对象可为生物。
控制器可被配置成判断对话对象的行为、情绪和健康中的至少任一种状况。
控制器可被配置成分析包括在来自交互式SNS上的特定用户的消息中的用户语句，生成关于用户语句的响应语句数据，生成包括响应语句数据的发送消息，并且将发送消息发送到特定用户。
控制器可被配置成分析包括在来自交互式SNS上的特定用户的消息中的用户语句，搜索与用户语句相关的广告数据，并且使用广告数据生成语句数据。
控制器可被配置成获取关于交互式SNS上的特定用户的位置的信息，并且生成与特定用户的位置相关的语句数据。
控制器可被配置成获取交互式SNS上的特定用户的生命数据，并且通过分析生命数据生成语句数据。
根据本技术的另一个实施方式的信息处理方法包括：
由接口接收由传感器终端检测的检测数据，传感器终端包括物理检测对话对象的状况的一个或多个传感器，检测数据指示对话对象的物理状况；以及
由控制器从接收到的检测数据判断对话对象的状况，从所判断的状况生成第一人称的语句数据，生成包括语句数据的交互式SNS的发送消息，并且将发送消息发送到交互式SNS上的特定用户。
根据本技术的另一个实施方式的信息处理系统包括：
传感器终端，该传感器终端包括：
一个或多个传感器，物理检测对话对象的状况，以及
第一通信接口，发送一个或多个传感器的检测数据；以及信息处理装置，该信息处理装置包括：
第二通信接口，接收从传感器终端发送的检测数据，以及
控制器，从接到收的检测数据判断对话对象的状况，从所判断的状况生成第一人称的语句数据，生成包括语句数据的用于交互式SNS的发送消息，并且将发送消息发送到交互式SNS上的特定用户。
本发明的有利效果
如上所述，根据本技术，可以额外改善使用网络的诸如宠物的生物管理。
应当注意，本文中描述的效果不一定是有限的，并且可以获得本公开中描述的任何效果。
附图说明
图1示出根据本技术的第一实施方式的信息处理系统的整体配置的框图。
图2示出图1中所示的传感器终端10的配置的框图。
图3示出图1中所示的信息处理装置20的配置的框图。
图4示出图3中所示的信息处理装置20的功能配置的框图。
图5示出被显示在用户信息终端上的消息交换示例1的图示。
图6示出彼此相关联地存储在语句数据库233中的动物状况和语句数据的示例的图示。
图7示出标记ID和标记图像之间的关系的一部分的图示。
图8示出被显示在用户信息终端上的消息交换示例2的图示。
图9示出在用户信息终端中的广告数据显示方法的图示。
图10示出被显示在用户信息终端上的消息交换示例3的图示。
图11示出被显示在用户信息终端上的消息交换示例4的图示。
图12示出被显示在用户信息终端上的消息交换示例5的图示。
图13示出操作示例1中的消息交换的示例的图示。
图14示出操作示例1中的整个系统的处理流程的图示。
图15示出在信息处理装置20中的传感器信息接收的流程图。
图16示出动物ID转换表的配置的图示。
图17示出在操作示例1中的动物的物理状况判断的流程图。
图18示出在操作示例1中的动物的情绪判断的流程图。
图19示出在操作示例1中的动物的期望推定的流程图。
图20示出在操作示例1中的消息接收的流程图。
图21示出人类ID转换表的图示。
图22示出在操作示例1中的消息分析的流程图。
图23示出消息分析数据的示例的图示。
图24与在操作示例1中的动物语句生成相关的流程图。
图25示出在操作示例1中的动物期望数据的示例的图示。
图26示出在操作示例2中的整个系统的处理流程的图示。
图27示出在操作示例2中的信息终端的消息显示屏幕的示例的图示。
图28示出在操作示例2中的信息终端的消息显示屏幕的另一个示例的图示。
图29示出在操作示例2中的动物期望数据的示例的图示。
图30示出在操作示例3中的整个系统的处理流程的图示。
图31示出在操作示例3中的消息分析的流程图。
图32示出在操作示例4中的整个系统的处理流程的图示。
具体实施方式
在下文中，将参考附图描述本技术的实施方式。
<第一实施方式>
图1是示出根据本技术的第一实施方式的信息处理系统的整体配置的框图。
信息处理系统1包括传感器终端10和信息处理装置20。
例如，传感器终端10可以是从诸如家庭宠物的动物A可拆卸的。作为可拆卸的传感器终端10，例如，存在套环集成型和附件型。附件型传感器终端10是从一般套环等可拆卸的。
本文中提及的动物A不限于诸如狗和猫的宠物动物，并且一般来说是指包括诸如牛、猪和鸡的牲畜、动物园中的动物，以及人类。应当注意，根据传感器类型(也就是说，检测目标数据的选择)，本技术还应用于植物、昆虫等。因而，本技术应用于可以物理检测状况改变的全部生物。
[传感器终端10]
图2是示出传感器终端10的配置的框图。
如图中所示的，传感器终端10包括传感器单元11、信号处理电路12、通信接口13和电池14。
传感器单元11物理检测动物A的状况。传感器单元11被配置为具有一个或多个传感器11a、11b、11c、11d、11e、11f、……。
配置传感器单元11的传感器11a、11b、11c、11d、11e、11f、……的示例包括相机、麦克风、GPS(全球定位系统)、接收器、加速度传感器、温度计、脉搏计、血压计、呼吸仪、血糖计、体重秤和计步器。在传感器11a、11b、11c、11d、11e、11f、……中，由温度传感器、脉搏计、血压计、呼吸仪、血糖计、体重秤和计步器获得的数据被称为生命数据(vital data)。
信号处理电路12将传感器单元11检测到的信号转换成数字数据。
通信接口13是用于与信息处理装置20通信的接口(第一通信接口)。通信接口13可为无线通信接口。
电池14为传感器端子10供应操作电力。
[信息处理装置20]
图3是信息处理装置20的配置的框图。
如图中所示的，信息处理装置20包括通信接口21、控制器22和储存器23。
通信接口21是用于与传感器终端10通信且访问交互式SNS的接口(第二通信接口)。通信接口21可以是无线通信接口。应当注意，通信接口21可以分别被提供用于与传感器终端10通信，以及对交互式SNS进行访问。
控制器22包括CPU(中央处理单元)221和存储器222。
通过CPU 221执行存储在存储器222中的程序，控制器22充当状况分析单元223、语句生成单元224、消息发送/接收单元225和消息分析单元226，如图4中所示的。
储存器23包括各种数据库。储存器23被配置具有例如硬盘驱动器等。
作为数据库，存在存储诸如动物A的类型、性别、年龄、病史和遗传信息的个体数据的个体数据库231；将由传感器单元11检测的数据作为检测历史数据存储的检测数据库232；管理语句数据的语句数据库233；管理广告数据的广告数据库234等。
(控制器22的功能配置)
接下来，将描述作为控制器22的功能配置的状况分析单元223、语句生成单元224、消息传输/接收单元225和消息分析单元226。
(状况分析单元223)
状况分析单元223分析传感器终端10的传感器单元11检测到的数据，并且判断动物A的行为、情绪、健康等的状况。
动物A的行为被分类成例如“进餐”、“睡觉”、“散步”、“排泄”等。“进餐”另外被分类成“饿”、“饱”等。“睡觉”另外被分类成“睡觉开始”、“睡觉”、“睡觉结束”等。这对“散步”和“排泄”同样是适用的。
动物A的情绪被分类成例如“快乐”、“愤怒”、“悲伤”、“有趣”、“发情”等。
动物A的健康被分类成例如“肥胖”、“苗条”、“高烧/低烧”、“高血压/低血压”、“状况良好”、“状况不好”、“生病”等。
行为、情绪、健康等的状况不限于上述分类。
(状况判断示例1)
在传感器是麦克风的情况下，状况分析单元223从音频数据提取由动物产生的音频分量，分析音频分量数据，并且判断动物的行为、情绪、健康等的状况。动物A的叫声包括反映动物A的情绪的特性特征。状况分析单元223通过从音频分量数据提取该特性特征，判断动物A的情绪。
(状况判断示例2)
在传感器是GPS接收器的情况下，状况分析单元223从GPS信号和信号的时间序列，判断动物A的位置、散步开始、散步当中、散步结束、散步的路径、散步距离等。
(状况判断示例3)
在传感器是加速度传感器的情况下，状况分析单元223从加速度数据判断动物A的运动。状况分析单元223从所判断的运动，判断动物A的行为、情绪、健康等的状况。例如，动物A在很长时间内没有移动的状态是动物A在睡觉的状态，并且在此之后动物A开始移动指示苏醒。另外，在狗、猫等的情况下，当放松时，它们仰面躺着，并且当出现警告时，它们凶猛地尖叫。通过从加速度数据判断动物独特的这些运动，状况分析单元223判断情绪状况。
(状况判断示例4)
在传感器是温度计的情况下，状况分析单元223分析检测到的体温数据及其检测历史数据，以判断动物A的行为、情绪、健康等的状况。例如，状况分析单元223从体温数据的检测历史数据，计算动物A的基础体温，并且将所检测的温度与基础体温比较，以判断动物A的健康状况，也就是说，例如，高温/低温。
(状况判断示例5)
在传感器是脉搏计的情况下，状况分析单元223分析所检测的脉搏率数据及其检测历史数据，以判断动物A的行为、情绪、健康等的状况。例如，通过从脉搏率的检测历史数据计算标准脉搏率，并且将检测到的脉搏率和标准脉搏率比较，状况分析单元223可以判断动物A的健康状况、兴奋状态的程度等。还通过分析由加速度数据等获得的动物A的运动以及分析脉搏率，状况分析单元223可以判断脉搏率的增加是由于活动还是由于活动之外的原因。
还关于其它类型的生命数据(血压、呼吸率、血糖水平、体重、脚步数等)，状况分析单元223可以通过分析其检测到的数据和检测数据的检测历史数据，类似地判断动物A的行为、情绪、健康等的状况。
例如，通过分析体重检测数据及其检测历史数据，同时考虑动物A的个体数据，诸如类型、性别和年龄，状况分析单元223可以判断诸如“肥胖”和“苗条”的健康状况。另外，状况分析单元223可以基于关于脚步数等的检测数据，判断诸如“缺乏锻炼”的行为状况。于是，“肥胖”和“缺乏锻炼”可以彼此相关联。
以该方式，期望基于由多个传感器获得的检测数据，判断动物A的行为、情绪、健康等的状况，用于增强判断的准确性。
[语句生成单元224]
语句生成单元224生成关于动物A的状况的判断结果(由状况分析单元223获得该结果)的第一人称的语句数据。
(语句数据生成示例)
将假设状况分析单元223将“散步开始”判断为动物A的行为状况的情况。
关于判断结果“散步开始”，语句生成单元224从语句数据库233读出与“散步开始”的状况相关联的语句数据作为语句数据生成结果。
随后，将假设由状况分析单元223将“散步当中”判断为动物A的行为状况的情况。
关于判断结果“散步当中”，语句生成单元224从语句数据库233读出与“散步当中”的状况相关联的语句数据作为语句数据生成结果。
接下来，将假设由状况分析单元223将“散步结束”判断为动物A的行为状况的情况。
关于判断结果“散步结束”，语句生成单元224从语句数据库233读出与“散步结束”的状况相关联的语句数据作为语句数据生成结果。
图6是示出彼此相关联地存储在语句数据库233中的动物状况和语句数据的示例的图示。
由状况分析单元223判断的分别与动物A的状况相关联的一条或多条语句数据被存储在语句数据库233中。
例如，语句数据“我要去散步，汪汪。”与状况“散步开始”相关联地存储在语句数据库233中。另外，例如，语句数据“散步很有趣，汪汪。”与状况“散步当中”相关联地存储在语句数据库233中。
还有，例如，语句数据“散步很有趣，汪汪。让我们再去一次吧，汪汪。”与状况“散步结束”相关联地存储在语句数据库233中。
于是，由语句生成单元224自动生成一系列语句数据“我要去散步，汪汪。”、“散步很有趣，汪汪。”，以及“散步很有趣，汪汪。让我们再去一次，汪汪。”。
另外，语句生成单元224能够成功生成关于动物A的状况的判断结果(已经由状况分析单元223获得该结果)的一条或多条语句数据。此时，可以基于关于由状况分析单元223判断的其它状况的判断结果，生成以下语句数据。例如，在状况分析单元223基于关于散步的状况的历史数据判断为在一个月内每天都散步而没有休息一天的情况下，例如，可以生成语句数据“这个月我完美出席散步，汪汪。”。
(其它语句数据生成示例)
1.将假设状况分析单元223从动物A的音频数据、运动数据等将“有趣”判断为动物A的情绪状况的情况。在该情况下，语句生成单元224从语句数据库233读出与状况“有趣”相关联的语句数据作为语句数据生成结果。例如，生成语句数据“我感觉很好，汪汪。”。
2.在状况分析单元223将“愤怒”判断为动物A的情绪状况的情况下，语句生成单元224从语句数据库233读出与状况“愤怒”相关联的语句数据作为语句数据生成结果。例如，生成语句数据“我很愤怒，汪汪。”。
3.在状况分析单元223将“状况不好”判断为动物A的健康状况的情况下，语句生成单元224从语句数据库233读出与状况“状况不好”相关联的语句数据作为语句数据生成结果。例如，生成语句数据“我感觉不舒服，汪汪。”。
4.在状况分析单元223将“缺乏锻炼”判断作为动物A的健康状况的情况下，语句生成单元224从语句数据库233读出与状况“缺乏锻炼”相关联的语句数据作为语句数据生成结果。例如，生成语句数据“我最近没有锻炼，汪汪。”。
(标记的选择)
语句生成单元224能够指示消息传输/接收单元225发送对应于所生成的语句数据的图片的标记。
例如，标记ID与存储在语句数据库233中的语句数据的一部分相关联。在标记ID与由语句生成单元224选择的语句数据相关联的情况下，基于该标记ID，指示消息发送/接收单元225发送标记。标记ID是用于指定具有不同图片的标记图像的信息。标记图像还可以被存储在语句数据库233中。图7是示出标记ID和标记图像之间的关系的一部分的图示。
例如，对于动物A的诸如性别和年龄的每个属性，使用不同表达的语句数据可以相对于在语句数据库233中具有相同含义的语句内容分别进行存储。
例如，使用不同表达的语句数据可以基于时间和区域，相对于在语句数据库233中具有相同含义的语句内容分别进行存储。
(消息发送/接收单元225)
消息发送/接收单元225将包括由语句生成单元224生成的语句数据和用于指定传输目的地的ID的消息发送到交互式SNS。交互式SNS(社交网站)是使用诸如个人计算机、智能电话和信息终端的信息终端经由互联网实现用户之间的实时对话的服务。交互式SNS的示例包括LINE(注册商标)、Mixi(注册商标)、Twitter(注册商标)和Facebook(注册商标)。
在穿戴传感器终端10的动物A为交互式SNS上的一个用户的情况下，消息发送/接收单元225使用分配给信息处理装置20的ID和密码在交互式SNS上登录，并且与属于SNS上的相同组的另一个用户的信息终端40交换消息。
属于交互式SNS上的相同组的一个或多个其它用户的ID被注册在信息处理装置20中。例如，其它用户是包括穿戴传感器终端10的动物A的主人的家庭成员。
(消息发送定时)
例如，语句生成单元224能够以随机定时或由程序确定的定时，自主生成语句数据。当考虑由用户预设的状况时，生成由程序确定的消息发送定时。例如，可以以任意时间或时间间隔发送消息。供选择地，由于由状况分析单元223生成特定状况的判断结果，所以还可能生成语句数据且发送消息。
(消息分析单元226)
除了分析包括在从属于相同组的另一个用户的信息终端40发送的消息中的语句数据的含义之外，消息分析单元226分析与另一个用户对话的上下文，并且指示语句生成单元224关于动物A的什么状态生成哪一些语句数据。
应当注意，为了改善分析包括在所接收的消息或对话的上下文中的语句的含义的准确性，消息分析单元226可以机器学习包括在来自属于SNS上的相同组的另一个用户的信息终端40的消息中的语句数据及其含义之间的关系，并且将该关系用于分析。
(消息交换示例1)
图5是在来自属于SNS上的相同组的另一个用户的消息接收为触发器的情况下，在另一个用户的信息终端40的显示屏上示出动物A和另一个用户之间的消息交换的示例的图示。
将包括语句数据“威尔(Will)，你在做什么？”的消息M1从另一个用户的信息终端40发送到动物A(也就是说，信息处理装置20的ID)。信息处理装置20通过消息发送/接收单元225接收消息M1。当接收消息时，消息发送/接收单元225指示消息分析单元226分析包括在接收消息中的语句数据。
消息分析单元226分析语句数据“威尔，你在做什么？”的含义。在该示例中，消息分析单元226指示语句生成单元224基于分析结果，生成与动物A的行为状况有关的语句数据。
根据指令，语句生成单元224从状况分析单元223，获取关于动物A的行为状况的判断结果，生成关于判断结果的语句数据，并且指示消息发送/接收单元225发送发送消息。根据该指令，消息发送/接收单元225生成包括语句数据的传输消息，并且将该传输消息传输到属于SNS上相同组的另一个用户。例如，如果动物处于散步当中，则生成语言数据“我现在在散步，汪汪”，并且将包括该语言数据的消息M2传输到另一个用户。
另外，标记ID(＝0001)与语句数据库233中的语言数据“我现在在散步，汪汪”相关联。语句生成单元224从语句数据库233读出对应于该标记ID(＝0001)的标记图像，并且指示消息发送/接收单元225发送标记。根据该指令，消息发送/接收单元225将标记S1发送到SNS上属于相同组的另一个用户。
以该方式，语句生成单元224可以自动生成语句数据作为对来自属于SNS上相同组的另一个用户的语句的自然响应。于是，可几乎无限制地继续与另一个用户对话。
(使用广告数据和外部信息生成语句数据)
语句生成单元224不仅能够搜索存储在语句数据库233中的语句数据，还能够从广告数据库234和来自诸如互联网的外部搜索与另一个用户的语句内容相关的广告数据和外部信息(该外部信息包括在由消息分析单元226分析的接收消息中)，并且使用这几条信息，生成语句数据。
(消息交换示例2)
图8是示出交换包括已经使用广告数据和外部信息生成的语句数据的消息的示例的图示。
从来自另一个用户的消息M3中的语句“我也将锻炼”，语句生成单元224搜索广告数据库234和诸如互联网的外部寻找与锻炼相关的广告数据和外部信息。在该示例中，“狗的健身俱乐部最近在箱根已经开始营业。”被生成作为使用广告数据和外部信息的语句数据，并且包括该语句数据的消息M4被发送到另一个用户。
<修改的示例1>
(显示不包括消息的广告数据的方法)
例如，如图9中所示的，从广告数据库234搜索的广告数据可以在SNS消息演示屏幕中设置的预定区域中被显示为广告图像C1。将被显示在消息演示屏幕上的广告图像被存储在广告数据库234中，并且该广告图像被发送给另一个用户。
<修改的示例2>
另外，关于存储在广告数据库234中的广告数据的搜索，当考虑动物A的个体数据、另一个用户的个人信息和购买历史等时，语句生成单元224可以精炼广告数据的搜索。
<修改的示例3>
如果信息处理装置20能够获取指示属于SNS上相同组的另一个的位置的GPS数据，则语句生成单元224可以基于另一个用户的所获取的GPS数据，生成反映另一个用户的位置的语句数据。
(消息交换示例3)
图10是示出包括反映另一个用户的位置的语句数据的交换消息的示例的图示。
将假设状况分析单元223基于另一个用户的所获取的GPS数据判断另一个用户当前在波士顿的情况。关于该判断结果，例如，语句生成单元224生成语句数据“祝你在波士顿的商务旅行好运。”等，并且将包括该语句数据的消息M5发送给另一个用户。此外，在该示例中，示出以下情况：语句生成单元224获取波士顿的天气数据(外部信息)，并且例如基于天气数据生成语句数据“看来，那里很冷，保重。”，并且消息发送/接收单元225将包括该语句数据的接下来的消息M6发送到另一个用户。
<修改的示例4>
在信息处理装置20能够访问诸如SNS上的属于相同组的另一个用户的体重的生命数据的情况下，语句生成单元224可以基于由状况分析单元223分析另一个用户的生命数据获得的结果，生成语句数据。
(消息交换示例4)
图11是示出交换包括基于通过分析另一个用户的生命数据获得的结果已经生成的语句数据的消息的示例的图示。
状况分析单元223分析另一个用户的所获取的生命数据。假设结果，状况分析单元223已经判断出另一个用户处于“肥胖”状况中。
基于该判断结果，例如，语句生成单元224生成提示另一个用户进行节食的语句数据，诸如“最近你的体重增加，你需要锻炼！”，并且消息发送/接收单元225将包括该语句数据的消息M7发送到另一个用户。
在图11中所示的示例中，在此之后，由消息发送/接收单元225根据来自语句生成单元224的指令，将标记S2和包括语句数据“保重。”的消息M8传输到另一个用户。
<修改的示例5>
在信息处理装置20能够访问诸如由计步器获得的脚步数的值和SNS上的属于相同组的所有用户的体重的生命数据的情况下，语句生成单元224可以基于由状况分析单元223分析每个用户的生命数据获得的结果，生成语句数据。
(消息交换示例5)
图12是示出交换包括基于属于SNS上的相同组的所有用户的生命数据已经生成的语句数据的消息的示例的图示。
在该示例中，事实上，用户的计步器的值被分别合并到消息M10到消息M12的语句数据中。由于用户中的每个用户可以比较包括他/她自己的所有用户的计步器的值，所以可以预期启蒙作用。
<修改的示例6>
状况分析单元223可以基于诸如温度计和湿度计的外部传感器检测到的数据，基于环境的温度和湿度，判断动物处于的环境状况，并且将结果传输到语句生成单元224。
语句生成单元224生成表达关于动物处于的环境的温度和湿度假设动物感觉的内容的语句数据。例如，语句生成单元224生成语句数据“今天很热，汪汪。”、“今天很潮湿，汪汪。”等。
<修改的示例7>
还可能致使多个动物中的每个动物穿戴传感器终端10，并且使得能够经由SNS上的属于相同组的用户的信息终端的显示屏看见动物之中的消息交换。例如，假设朋友的宠物之中的消息交换、动物园中的宠物之中的消息交换等。
<操作示例1>
接下来，作为根据第一实施方式的信息处理系统1的更具体的操作示例1，将描述在以下情况下的操作：关于从用户的信息终端40发送的消息，作为响应，对应于该消息的内容的动物第一人称的语句消息被发送到信息终端40。
具体地，图13示出以下情况：当用户(爸爸)传输消息M13“我将在下午8点回家。”时，作为对消息M13的响应，消息M14“当你回来时，让我们去散步吧。我最近都没有去散步。”被传输作为动物A的语句。
图14是示出操作示例1中的整个系统的处理流程的图示。
动物A的传感器终端10检测到的信号作为传感器信息经由网络被发送到信息处理装置20(图14：步骤S1)。这里，从传感器终端10发送到信息处理装置20的传感器信息包括提前被分配给传感器终端10的装置ID和多个传感器11a、11b、11c、11d、11e、11f、……的相应的传感器值(参见图2)。
(传感器信息接收处理)
信息处理装置20的控制器22从传感器终端10接收传感器信息，并且将传感器信息供应到控制器22内的状况分析单元223(参见图4)，用于判断动物A的行为、情绪、健康等的状况(图14：步骤S2)。
图15是示出在信息处理装置20中的传感器信息接收的流程图。
动物ID转换表被提前存储在信息处理装置20的储存器23中。图16是示出动物ID转换表的配置的图示。在动物ID转换表中，存储在用于识别传感器终端10的装置ID和作为当前服务上的动物管理ID的动物ID之间的对应关系。例如，在使用服务之外，由使用服务的用户设置动物ID转换表的信息。
当从传感器终端10接收到传感器信息时(图16：步骤S21)，信息处理装置20的控制器22引用动物ID转换表，并且由动物ID替换包括在传感器信息中的装置ID(图16：步骤S22)。向状况分析单元223通知其装置ID被动物ID替换的传感器信息(图16：步骤S23)。
(动物的物理状况判断)
状况分析单元223如下实行动物的物理状况判断(图14：步骤3)。
图17是示出该物理状况判断的流程图。
当被输入传感器信息时(图17：步骤S31)，状况分析单元223通过将包括在该传感器信息中的相应的传感器值与用于物理状况判断的相应的参考值(提前将该相应的参考值存储在储存器23中)进行比较，评估包括在该传感器信息中的相应的传感器值(图17：步骤S32)，并且例如，基于相应的传感器值的评估结果，如下执行动物的物理状况判断(图17：步骤S33)。
1.在体温传感器值小于物理状况判断参考值的情况下，动物的物理状况被判断为“良好”。
2.在体温传感器值等于或大于参考值的情况下，综合评估呼吸率、脉搏率、由加速度传感器测量的每单位时间的运动量等，以多个等级像“良好”、“稍微差”、“差”和“生病”判断动物的物理状况。
应当注意，该物理状况判断方法仅是示例，并且其它各种方法可以被用于物理状况判断。
状况分析单元223生成物理状况数据，该物理状况数据包括作为用于识别动物的所判断的物理状况的信息的物理状况ID和动物ID(图17：步骤S34)。所生成的物理状况数据被存储在储存器23中，同时附加诸如所存储的日期和时间的管理信息。
(动物情绪判断)
状况分析单元223如下判断动物的情绪(图14：步骤S4)。
图18是示出通过状况分析单元223的情绪判断的流程图。
应当注意，这里，将描述情绪被判断为“兴奋”和“放松”的情况。
当输入有传感器信息时(图18：步骤S41)，状况分析单元223将包括在传感器信息中的脉搏率(当前脉搏率)与先前脉搏率比较，并且确定是否已经发生显著改变(图18：步骤S42)。这里，例如，脉搏率的显著改变是指随着动物的情绪改变，相对突然增加和减小。在确定已经致使脉搏率的显著改变的情况下，状况分析单元223随后确定脉搏率的显著改变是脉搏率的增加和减小中的哪个(图18：步骤S43)。在脉搏率的显著改变是脉搏率的增加的情况下，状况分析单元223判断动物的情绪状况是“兴奋”(图18：步骤S44)。另外，在脉搏率的显著改变是脉搏率的减小的情况下，状况分析单元223判断动物的情绪状况已经从“兴奋”改变为“放松”(图18：步骤S45)。
状况分析单元223生成包括作为用于识别动物的所判断的情绪(诸如“兴奋”和“放松”)的信息的情绪ID和动物ID的情绪数据(图18：步骤S46)。所生成的情绪数据被存储在储存器23中，同时附加诸如所存储的日期和时间的管理信息。
情绪判断方法并不限于上面的方法，并且可以使用各种其它方法。
例如，通过综合评估体温的传感器值和除了脉搏率之外的其它类型的传感器值，除“兴奋”和“放松”之外，可将动物的情绪划分成更多如“有趣”、“悲伤”、“紧张”和“沮丧”。
(动物行为判断)
另外，状况分析单元223如下判断动物行为(图14：步骤S5)。
状况分析单元223基于在输入传感器信息范围外的一个或多个传感器值，也就是说，例如，体温、脉搏率、加速度数据、脚步数、由动物产生的音频、GPS信息等的传感器值，，执行动物行为判断。状况分析单元223生成包括作为用于识别所判断的动物行为的信息的动物行为ID和动物ID的动物行为数据。所生成的动物行为数据被存储在储存器23中，同时附加诸如所存储的日期和时间的其它信息。
例如，将动物行为缩小为“散步”、“进餐”和“睡觉”，可以基于在加速度数据(动物运动信息)、脚步数、GPS信息等的传感器值范围外的一个或多个传感器值，判断是否已经执行“散步”。可以基于脉搏率、血糖值、呼吸率、血压、体温等的传感器值，判断是否已经“进餐”。一般来说，在进餐之后，脉搏率、血糖值、血压和体温增加，并且呼吸率减小。类似地，可以基于加速度数据(动物运动信息)、脉搏率、血糖值、呼吸率、血压、体温等的传感器值，判断“睡觉”。
(动物期望的推定)
接下来，状况分析单元223基于动物行为数据，推定动物的期望(图14：步骤S6)。这里，将给出描述，同时将动物请求的目标缩小到“散步”、“进餐”和“睡觉”。
图19是示出通过状况分析单元223的动物期望推定的流程图。
状况分析单元223获取物理状况数据、情绪数据和动物行为数据(图19：步骤S61)。
首先，状况分析单元223分析一定时间段的动物行为数据，以判断是否适当地执行了散步(图19：步骤S62)。例如，根据关于散步的频率和每次散步的时间是否等于或大于阈值的判断准则，判断是否适当地执行了散步。更具体地说，例如，使用“在过去两个星期内，是否在两天内已经执行一次30分钟或以上的散步”的判断准则。由用户任意设置判断准则。当判断没有适当地执行散步时，状况分析单元223生成散步期望数据(图19：步骤S63)。
在判断适当地执行了散步的情况下，状况分析单元223移动到接下来的步骤S64，而不生成散步期望数据。
接下来，状况分析单元223根据预定判断准则，分析关于最新动物行为数据中的进餐的数据，以判断喂养动物的状况(图19：步骤S64)。使用距预定时间进餐的延迟时间作为指标，完成关于喂养状况的判断。更具体地说，在从预定时间以来没有进餐已经经过的时间超过特定时间(例如，1小时或2小时)的情况下，状况分析单元223生成进餐期望数据(图19：步骤S65)。当从预定时间以来不存在特定时间或以上的进餐延迟，则状况分析单元223移动到接下来的步骤S66，而不生成进餐期望数据。
接下来，状况分析单元223根据预定判断准则，分析关于最新动物行为数据中的睡觉的数据，以判断动物是否睡觉(图19：步骤S66)。例如，使用从最后一次睡觉结束(苏醒)以来没有睡觉经过的时间作为指标，完成该判断。具体地，在从最后一次睡觉结束以来没有睡觉经过的时间超过特定时间的情况下，状况分析单元223生成睡觉期望数据(图19：步骤S67)。当从最后一次睡觉结束以来没有睡觉经过的时间没有超过预定时间，状况分析单元223移动到接下来的步骤S68，而不生成睡觉期望数据。
应当注意，可以以任何次序执行上面对散步、情绪和行为的相应的判断。
接下来，状况分析单元223基于动物的物理状况数据和情绪数据，根据需要校正在上述相应步骤中获得的各种类型的期望数据(图19：步骤S68)。
例如，在动物的物理状况是“稍微差”或“差”的情况下，状况分析单元223通过清除散步期望数据等，使期望无效。
类似地，在动物的情绪不是很好的情况下，例如，在情绪是“悲伤”等的情况下，状况分析单元223类似地通过清除散步期望数据等，使期望无效。
不仅为散步期望数据完成该校正，还类似地为进餐期望数据和睡觉期望数据完成该校正。
图25是示出动物期望数据的示例的图示。
该图示示出以下情况：基于从3个宠物a、宠物b和宠物c的相应的传感器终端10获取的传感器信息，状况分析单元223生成宠物a、宠物b和宠物c的期望数据。
如图中所示的，几条期望数据分别包括宠物a、宠物b和宠物c的动物ID、用于识别期望的类型的期望ID和详细信息。该图按照从上到下的次序示出宠物a的散步期望数据、宠物b的进餐期望数据和宠物c的睡觉期望数据。应当注意，存在这几条期望数据都是一个宠物的数据的情况。
例如，散步期望数据的详细信息包括期望等级和位置信息。例如，基于实际散步时间与充分散步时间的比率，给出期望等级。例如，根据该比率的值，以高、中、低等的几个等级确定期望等级。该期望等级可以被用作语句数据生成条件。例如，可以使用期望等级，使得当期望等级等于或大于预定值(中等等级)时，生成语句数据。位置信息可以是例如基于在散步期间获得的GPS信息和地图信息获得的散步地方的名称，诸如公园的名称。例如，通过添加到语句数据使用该位置信息。
进餐期望数据的详细信息包括指示食欲度的期望等级和其它信息。例如，基于从预定进餐时间等以来没有进餐已经经过的时间，给出指示食欲度的期望等级。指示食欲度的期望等级可以被用作语句数据生成条件。例如，可以使用期望等级，使得当期望等级等于或大于预定值时生成语句数据。例如，由用户适当设置其它信息，并且通过将其它信息添加到语句数据使用其它信息。其它信息可具体地为宠物喜欢的一种品牌的狗食等。
睡觉期望数据的详细信息包括指示需要睡觉的程度的期望等级和其它信息。作为指示需要睡觉的程度的期望值，例如，使用从最后一次睡觉结束以来没有睡觉经过的时间等。该期望等级还可以被用作语句数据生成条件。由用户适当地设置其它信息，并且通过将其它信息添加到语句数据使用其它信息。
将所生成的动物期望数据供应到语句生成单元224。语句生成单元224从动物期望数据和从用户传输的消息的分析结果，生成第一人称的语句数据。在解释该语句生成的操作之前，将描述从用户发送的消息的分析。
(消息分析)
用户的信息终端40的控制器将消息发送到信息处理装置20，通过将送信者ID添加到由用户输入的消息文本获得该消息(图14：步骤S7)。信息处理装置20的控制器22(消息发送/接收单元225)接收从信息终端40发送的消息(图14：步骤S8)。
图20是示出在信息处理装置20中的消息接收的流程图。
提前将人类ID转换表存储在信息处理装置20的储存器23中。图21是示出人类ID转换表的配置的图示。在人类ID转换表中，存储作为属于SNS上的一个SNS组的信息终端40的ID的送信者ID与作为当前服务上的人类管理ID之间的对应关系。例如，在使用服务之前，由使用服务的用户设置该人类ID转换表的信息。
在信息处理装置20的控制器22中，当接收从信息终端40发送的消息(图20：步骤S81)时，消息发送/接收单元225引用人类ID转换表，并且用人类ID替换添加到消息的送信者ID(图20：步骤S82)。消息发送/接收单元225将其送信者ID被人类ID替换的消息供应到消息分析单元226(图20：步骤S83)。
接下来，消息分析单元226如下分析消息(图14：步骤S9).
图22是示出通过消息分析单元226的消息分析的操作的流程图。
当从消息传输/接收单元225接收包括人类ID和消息文本的消息(图22：步骤S91)时，消息分析单元226通过分析消息文本，提取与人类行为(包括计划)相关的所有字符串(图22：步骤S92)。人类行为被分类成各种类型诸如“返回家”、“购物”和“俱乐部活动”。消息分析单元226从与行为相关的所提取的字符串判断人类行为的类型，并且判断分配给该类型的人类ID(图22：步骤S93)。
接下来，消息分析单元226基于消息文本等，生成与人类行为相关的详细信息(图22：步骤S94)。作为与人类行为相关的详细信息，存在时间信息、位置信息等。例如，在存在与消息文本中的时间相关的字符串的情况下，消息分析单元226提取该字符串作为时间信息，或通过分析消息文本的含义，推定时间信息。类似地，例如，在存在与消息文本中的位置相关的字符串的情况下，消息分析单元226提取该字符串作为位置信息，或通过分析消息文本的含义，推定位置信息。
由消息分析单元226判断的人类ID和详细信息被存储在储存器23中与人类ID一起作为消息分析数据。
图23是示出消息分析数据的示例的图示。
在图示的上部的消息分析数据1中，示出一种结果，其中关于消息文本“我将在下午8点回家”，“返回家”被判断为人类行为的类型，“下午8点”和“今天”被判断为时间信息，以及“品川-家”被判断为位置信息。这里，基于信息终端40的GPS信息和地图信息，获得位置信息“品川”。基于人类行为的类型是“返回家”的事实，获得位置信息“家”。
在从图示的上部起第二个的消息分析数据2中，示出一种结果，其中关于消息文本“我现在要去购物”，“购物”被判断为人类行为的类型，“今天”被判断为时间信息，以及“家-XX超市”被判断为位置信息。基于信息终端40的GPS信息和地图信息，获得位置信息“XX超市”。基于人类行为的类型是“购物”的事实，获得位置信息“家”。
在从图示的顶部起第三个的消息分析数据3中，示出一种结果，其中关于消息文本“这个周六，我有足球俱乐部的足球比赛。”，“俱乐部活动”被判断为人类行为的类型，“这个周六”被判断为时间信息，并且“学校”被判断为位置信息。应当注意，位置信息“学校”可以是提前准备的且与作为人类行为的类型的“俱乐部活动”相关联的信息。
消息分析单元226将如上所述创建的消息分析数据供应到语句生成单元224。例如，每当可将消息分析数据供应到语句生成单元224，例如，生成一条消息分析数据。供选择地，在预定时间内生成的一条或多条消息分析数据可以同时被供应到语句生成单元224。
[语句生成]
接下来，语句生成单元224如下例如从动物期望数据和人类消息分析数据生成动物的第一人称的语句数据(图14：步骤S10)。
图24是与通过语句生成单元224的动物语句生成有关的流程图。
应当注意，该流程图假设在预定时间内生成的一条或多条消息分析数据同时被供应到语句生成单元224的情况。
首先，语句生成单元224获取一条或多条消息分析数据和动物期望数据(步骤S101)。
语句生成单元224从所获取的一条或多条消息分析数据和动物期望数据，选择建立一对预定人类行为ID和期望ID(在下文中，被称为“语句生成ID对”)的消息分析数据和动物期望数据，以便能够生成对应于人类消息的内容和动物的状况的语句数据。
例如，作为包括人类行为ID和期望ID的语句生成ID对，存在一对人类行为ID“返回家”和期望ID“散步”(返回家-散步)，一对人类行为ID“购物”和期望ID“食欲”(购物-食欲)，等。
供选择地，所限定的人类行为ID和期望ID的所有组合可以被准备作为语句生成ID对。
还有，关于控制器22的储存器23(语句数据库233)中的每个语句生成ID对，提前存储一种或多种类型的语句数据。具体地，例如，
关于语句生成ID对(返回家-散步)，存储“嗨！你最近没有带我散步。当你回来时，带我去散步！”等。
关于语句生成ID对(购物-进餐)，存储“我现在饿了。如果你赢得了我喜欢的东西，那将是很好的！”等。
语句生成单元224从在步骤S101中获取的一条或多条消息分析数据和动物期望数据，判断建立语句生成ID对的消息分析数据和期望数据(步骤S102)。语句生成单元224从储存器23(语句数据库233)读出对应于所建立的语句生成ID对的语句数据(步骤S103)。应当注意，在没有建立语句生成ID对的情况下，结束语句数据生成。
应当注意，可以将期望数据的期望等级考虑作为语句生成ID对的建立条件。例如，包括在已经建立语句生成ID对的期望数据中的期望等级等于或大于每个期望类型的预定值可以被用作语句生成ID对的最终建立条件。
接下来，语句生成单元224基于包括在将建立语句生成ID对的消息分析数据中的人类ID、与时间相关的详细信息、与位置相关的详细信息等，校正语句数据的基础，以生成最终语句数据(图24：步骤S104)。这里，通过部分改变字的字符串，添加字符串等，完成语句数据的编辑。
例如，语句生成单元224将对应于包括在将建立语句生成ID对的消息分析数据中的人类ID的用户的名称添加到语句数据。例如，在与人类ID一致预设的用户的名称为“爸爸”的情况下，将字符串“爸爸”添加到语句数据“嗨！你有段时间没带我散步了。当你回来时，带我去散步！”的头部，从而产生语句数据“(爸爸)嗨！你有段时间没带我散步了。当你回来时，带我去散步！”。
另外，语句生成单元224还可以将建立语句生成ID对的散步期望数据的位置信息添加到语句数据。例如，在散步期望数据的位置信息是“oo公园”的情况下，字符串“oo公园”被添加到语句数据“嗨！你最近没带我散步。当你回来时，带我去散步！”，从而产生语句数据“嗨爸爸！你最近没带我散步。当你回来时，带我去(oo公园)散步！”。
供选择地，在包括在消息分析数据中的时间信息在预定散步时隙之外的情况下，可以取消语句数据的生成，或可以改变或删除语句数据的一部分。例如，在回家的时间变成与下午10点一样晚或更晚的情况下，可以从语句数据“嗨！你有段时间没带我散步了。当你回来时，带我去散步！”删除“你有段时间没带我散步了。当你回来时，带我去散步！”，使得仅“嗨！”变成语句数据。
还有，语句生成单元224可以将建立语句生成ID对的进餐期望数据的其它详细信息添加到语句数据的基础。例如，在进餐期望数据的其它详细信息是“△△狗食”的情况下，在语句数据“我现在饿了。如果你赢得了我喜爱的东西，那将是很好的！”中的“东西”被改变为“△△狗食”，从而产生语句数据“我现在饿了。如果你赢得了我喜爱的(△△狗食)，那将是很好的！”。
语句生成单元224可以基于包括在将建立语句生成ID对的消息分析数据中的人类ID、时间信息、位置信息等，控制语句数据传输定时。
例如，还可能基于包括在消息分析数据中的时间信息和位置信息，推定用户实际回家的时间，并且在此时传输语句数据。
语句生成单元224将如上所述生成的语句数据与包括在将建立语句生成ID对的消息分析数据)中的人类ID和包括在期望数据中的动物ID一起传输到消息传输/接收单元225。
消息传输/接收单元225用送信者ID替换从语句生成单元224供应的人类ID和动物ID中的每个，以生成用于交互式SNS的传输消息，并且将消息传输到交互式SNS(图14：步骤S11)。
<操作示例2>
接下来，作为根据第一实施方式的信息处理系统1的更具体的操作示例2，将描述在以下情况下的操作：语句生成单元224获取与动物的物理状况数据和情绪数据相关的外部信息，并且将外部信息反映到语句数据上。
图26是示出操作示例2中的整个系统的处理流程的图示。
在该操作示例2中，传输传感器信息(步骤S1A)、接收传感器信息(步骤S2A)、判断动物的物理状况(步骤S3A)、判断动物的情绪(步骤S4A)、判断动物的行为(步骤S5A)、发送消息(步骤S7A)、接收消息(步骤S8A)、分析消息(步骤S9A)、发送消息(步骤S11A)和接收消息(步骤S12A)的操作与上述操作示例1的对应的步骤的这些相同。因而，将省略重叠描述。
在以下几点中，推定动物的期望(步骤S6A)和生成语句数据(图26：步骤S10A)的操作与操作示例1中的对应的步骤的这些不同。
在上面的操作示例1中，状况分析单元223在动物的物理状况是“稍微差”或“差”的情况下在推定动物的期望中清除散步期望数据，或在动物的情绪状况为“悲伤”等的情况下，清除散步期望数据，以使期望数据无效。相比之下，在操作示例2中，不会使期望数据无效。
在操作示例2中，例如，状况分析单元223将分别从物理状况数据和情绪数据提取的物理状况ID和情绪ID添加到动物期望数据的其它详细信息，如图29中所示的，并且将信息供应到语句生成单元224。
在操作示例2中，语句生成单元224基于包括在期望数据的详细信息中的物理状况ID和情绪ID，访问互联网等，以获取与动物的物理状况和情绪相关的外部信息(图26：步骤S13A)。然后，语句生成单元224基于动物期望数据、消息分析数据和外部信息，生成动物语句数据(图26：步骤S10A)。
这里，将更具体地描述操作示例2，同时缩小到语句生成单元224获取与动物的物理状况相关的外部信息且使用该外部信息用于生成语句数据的情况。
虽然在上面操作示例1中关于包括行为ID和期望ID的语句生成ID对，提前准备语句数据。但是在操作示例2中关于行为ID、期望ID和物理状况ID的组合(集合)，提前准备语句数据。
例如，关于包括“返回家”的人类行为ID、“散步”的期望ID和“状况不好”的物理状况ID的语句生成ID集合，将语句数据“嗨！我今天感冒了，并且感觉不舒服，所以下次带我散步吧！”等存储在储存器23(语句数据库233)中。
而且，关于包括“购物”的人类行为ID、“进餐”的期望ID和“状况不好”的物理状况ID的语句生成ID集合，将语句数据“妈妈，我有一点感冒，所以你在购物期间买感冒药，我将很高兴。”等存储在储存器23(语句数据库233)中。
例如，在建立(返回家-散步-状况不好)的语句生成ID集合的情况下，语句生成单元224从储存器23(语句数据库233)读出“嗨！我今天感冒了，并且感觉不舒服，所以下次带我散步吧！”，其为对应于该语句生成ID集合的语句数据。
语句生成单元224经由互联网访问与所生成的语句数据相关的外部信息，并且获取该外部信息。这里，由于字符串“cold”被包括在所生成的语句数据中，所以语句生成单元224例如经由互联网获取兽医医院、动物药店和动物保险的横幅标语广告和网页URL(统一资源定位符)作为外部信息。
语句生成单元224将所获取的外部信息与语句数据一起供应到消息发送/接收单元225。于是，例如，外部信息C2诸如横幅标语广告与包括语句数据的消息M16一起被显示在信息终端40的显示屏上，如图27所示的。
另外，在生成语句数据“妈妈，我有一点感冒，所以你在购物期间买感冒药，我将很高兴。”的情况下，语句生成单元224经由互联网获取与语句数据中的“感冒药”相关的外部信息。例如，在动物药店的网页URL被获取作为外部信息的情况下，该URL可以与语句数据一起由消息发送/接收单元225发送到信息终端40。结果，如图28中所示的，消息M18被显示在信息终端40的显示屏上，在消息M18中，动物药店的网页URL被设置为超链接。信息终端40的用户可以使用在消息M18中设置的超链接，访问动物药店的网页。
<操作示例3>
接下来，作为根据第一实施方式的信息处理系统1的更具体的操作示例3，将描述在以下情况下的操作：信息处理装置20的语句生成单元24基于从用户的信息终端40发送的消息和由传感器终端获得的诸如用户的脚步数的传感器信息，生成动物语句数据。
图30是示出在该操作示例3中的整个系统的处理流程的图示。
首先，由诸如由用户携带的计步器的传感器终端41检测到的传感器信息被发送到信息处理装置20(步骤S1B)。例如，由用户携带的传感器终端41的配置类似于图2中所示的用于动物的传感器终端的配置。
信息处理装置20的控制器22从用户的传感器终端41接收传感器信息，并且将传感器信息供应到状况分析单元223(步骤S2B)。此时，信息处理装置20的CPU 221用人类ID替换包括在传感器信息中的装置ID，并且向状况分析单元223通知用人类ID替换装置ID的传感器信息。
将假设传感器信息是计步器的值的情况。状况分析单元223基于用户的个体数据诸如体重、性别和年龄，计算对应于由所通知的传感器信息指示的脚步数的值的燃烧卡路里的值。状况分析单元223向语句生成单元224通知包括人类ID、计步器值和燃料卡路里的值的传感器信息分析数据(步骤S3B)。
另一方面，假设信息终端40的用户已经命令信息终端40的控制器将通过使用信息终端40的相机功能拍摄的进餐的内容获得的图像附加到消息，并且发送消息。根据该命令，信息终端40的控制器生成包括至少图像和送信者ID的消息，并且将该消息发送到信息处理装置20(步骤S4B)。应当注意，消息还可以包括由用户输入的消息文本。
当接收从信息终端40发送的消息时，信息处理装置20的消息传输/接收单元225用人类ID替换被添加到该消息的送信者ID，并且将消息供应到消息分析单元226(步骤S5B)。
接下来，消息分析单元226如下实行消息分析(步骤S6B)。
图31是示出在操作示例2中通过消息分析单元226的消息分析的操作的流程图。
当从消息发送/接收单元225接收消息(图31：步骤S121)时，消息分析单元226确定图像是否被附加到该消息(图31：步骤S122)。如果附加图像，则消息分析单元226提取该图像(步骤S123)，并且通过图像处理判断图像是否包括与进餐内容相关的对象(步骤S124)。在图像包括与进餐内容相关的对象的情况下，消息分析单元226通过图像处理判断与进餐内容相关的每个对象的进餐项，判断提前被存储作为储存器23中的数据库的每个进餐项的卡路里值，并且通过添加这些值计算摄取的卡路里的值(步骤S125)。
应当注意，在图像没有附加到消息的情况下，且在甚至当附加到消息时图像不是与进餐内容相关的对象的图像的情况下，处理转移到对消息的其它分析处理。
将以该方式已经由消息分析单元226获得的摄取的卡路里的值与人类ID一起作为消息分析数据通知给语句生成单元224。
接下来，语句生成单元224如下例如从由状况分析单元223通知的传感器信息分析数据和由消息分析单元226通知的消息分析数据，生成动物的第一人称的语句数据(图30：步骤S7B)。
基于以下事实：传感器信息分析数据包括燃烧的卡路里的值，并且消息分析数据包括摄取的卡路里的值，以及燃烧的卡路里的值和摄取的卡路里的值之间的大小关系，语句生成单元224从储存器23(语句数据库233)读出与燃烧的卡路里和摄取的卡路里相关的语句数据。作为示例，将假设读出“相对于X千卡消耗，摄取与Y千卡一样高的卡路里。”的情况。语句生成单元224将包括在传感器信息分析数据中的燃烧的卡路里的值替代为语句数据的“X”，将包括在消息分析数据中的摄取的卡路里的值替代为语句数据的“Y”，并且另外将对应于包括在传感器信息分析数据和消息分析数据中的人类ID的用户的名称添加到语句数据的头部处，以生成最终语句数据。于是，例如，生成语句数据“爸爸，相对于2000千卡消耗，你已经摄取3000千卡”。
应当注意，例如，在图像没有附加到消息的情况下，从语句数据库233读出与燃烧的卡路里的值相关的语句数据，并且其中替代包括在传感器信息分析数据中的燃烧的卡路里的值，因此生成最终语句数据“你通过散步已经燃烧2000千卡”。
另外，例如，在以下情况下：来自用户的传感器终端41的传感器信息没有被传输到信息处理装置20，并且将图像附加到的消息从信息终端40传输到信息处理装置20，从语句数据库233读出与摄取的卡路里的值相关的语句数据，并且其中替代从图像判断的摄取的卡路里的值，因此生成最终语句数据“你通过进餐已经摄取3000千卡。”。
<操作示例4>
图32是示出在操作示例4的整个系统的处理流程的图示。
作为根据第一实施方式的信息处理系统1的更具体的操作示例4，将描述在以下情况下的操作：信息处理装置20的语句生成单元224基于分别从多个动物A和动物B的传感器终端10A和传感器终端10B发送的多条传感器信息，生成多个动物A和动物B中的每个的语句数据。
首先，分别从动物A和动物B的传感器终端10A和传感器终端10B发送的两条传感器信息被发送到信息处理装置20(步骤S1C和步骤S2C)。
信息处理装置20的控制器22从传感器终端10A和传感器终端10B中的每个接收传感器信息，并且将每个传感器信息供应到状况分析单元223，用于判断动物A和动物B中的每个的情绪状况和行为状况(步骤S3C)。
状况分析单元223基于来自传感器终端10A和传感器终端10B中的每个的传感器信息，判断动物A和动物B中的每个的情绪状况和行为状况，从判断结果生成动物A和动物B的情绪数据和动物行为数据，并且向语句生成单元224通知数据(步骤S4C和步骤S5C)。
语句生成单元224基于动物A和动物B的情绪数据和动物行为数据，生成动物A和动物B的语句数据。
例如，在动物A和动物B主动在附近移动且动物A和动物B的情绪状况为“有趣”的情况下，例如，语句生成单元224生成“我和库罗(Kuro)在一起玩。”等作为动物A的语句数据，并且生成“我在家和威尔一起玩。”等作为动物B的语句数据。供选择地，例如，在动物A和动物B都在附近睡觉且动物A和动物B的情绪状况为“放松”的情况下，语句生成单元224生成“zzz……”等作为动物A的语句数据，并且生成“睡熟”等作为动物B的语句数据。
由语句生成单元224生成的动物A和动物B中的每个的语句数据与人类ID和动物ID一起作为语句源被供应到消息发送/接收单元225。这里，人类ID可以是SNS组中的用户中的任一个的人类ID，或可以是所有用户的人类ID。
在此操作示例4中，用户可能检查多个动物A和动物B如何在外面消磨时间。换句话说，本系统可以被用作用于检查多个动物A和动物B之间的关系是否是有利的手段。
<其它修改的示例>
信息处理装置20的控制器22可以基于存储在储存器23的个体数据库231中的动物的个体数据或存储在检测数据库232中的检测历史数据，搜索与宠物相关的社区页面作为外部信息，并且将信息诸如用于访问该社区页面的URL传输到信息终端40，以便将其显示在显示屏上。
例如，信息处理装置20的控制器22搜索用于例如与宠物的纪律、健康管理等相关的信息交换和咨询，宠物相关商品的朋友介绍、销售和拍卖，鉴于关于宠物的类型、性别、年龄、病历、遗传信息等或宠物的物理状况、情绪和行为中的每个的历史的状况来自web的宠物保险，宠物酒店等的最佳社区页面，并且将最佳社区页面传输到信息终端40，以便将最佳社区页面显示在显示屏上。
应当注意，本技术还可以采取以下配置。
(1)一种信息处理装置，包括：
接口，该接口接收由传感器终端检测到的检测数据，传感器终端包括物理检测对话对象的状况的一个或多个传感器，检测数据指示对话对象的物理状况；以及
控制器，该控制器从接收到的检测数据判断对话对象的状况，从所判断的状况生成第一人称的语句数据，生成包括语句数据的用于交互式SNS的发送消息，并且将发送消息发送到交互式SNS上的特定用户。
(2)根据(1)的信息处理装置，其中
对话对象为生物。
(3)根据(1)或(2)的信息处理装置，其中
控制器被配置成判断对话对象的行为、情绪和健康中的至少任一种状况。
(4)根据(1)到(3)中任一个的信息处理装置，其中
控制器被配置成分析包括在来自交互式SNS上的特定用户的消息中的用户语句，生成关于用户语句的响应语句数据，生成包括响应语句数据的发送消息，并且将发送消息发送到特定用户。
(5)根据(1)到(4)中任一项的的信息处理装置，其中
控制器被配置成分析包括在来自交互式SNS上的特定用户的消息中的用户语句，搜索与用户语句相关的广告数据，并且使用广告数据生成语句数据。
(6)根据(1)到(5)中任一项的信息处理装置，其中，
控制器被配置成获取关于交互式SNS上的特定用户的位置的信息，并且生成与特定用户的位置相关的语句数据。
(7)根据(1)到(6)中任一项的信息处理装置，其中
控制器被配置成获取交互式SNS上的特定用户的生命数据，并且通过分析生命数据生成语句数据。
符号说明
1 信息处理系统
10 传感器终端
20 信息处理装置
21 通信接口
22 控制器
23 储存器
40 信息终端
221 CPU
222 存储器
223 状况分析单元
224 语句生成单元
225 消息发送/接收单元
226 消息分析单元
231 个体数据库
232 检测数据库
233 语句数据库
234 广告数据库。

Claims (9)

1.一种信息处理装置，包括：
接口，所述接口接收由传感器终端检测到的检测数据，所述传感器终端包括物理检测对话对象的状况的一个或多个传感器，所述检测数据指示所述对话对象的物理状况；以及
控制器，所述控制器从接收到的检测数据判断所述对话对象的状况，从所判断的状况生成第一人称的语句数据，生成包括所述语句数据的用于交互式SNS的发送消息，并且将所述发送消息发送到所述交互式SNS上的特定用户。
2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中
所述对话对象为生物。
3.根据权利要求2所述的信息处理装置，其中，
所述控制器被配置成判断所述对话对象的行为、情绪和健康中的至少任一种状况。
4.根据权利要求3所述的信息处理装置，其中，
所述控制器被配置成分析包括在来自所述交互式SNS上的所述特定用户的消息中的用户语句，生成关于所述用户语句的响应语句数据，生成包括所述响应语句数据的所述发送消息，并且将所述发送消息发送到所述特定用户。
5.根据权利要求3所述的信息处理装置，其中，
所述控制器被配置成分析包括在来自所述交互式SNS上的所述特定用户的消息中的用户语句，搜索与所述用户语句相关的广告数据，并且使用所述广告数据生成所述语句数据。
6.根据权利要求3所述的信息处理装置，其中，
所述控制器被配置成获取关于所述交互式SNS上的所述特定用户的位置的信息，并且生成与所述特定用户的所述位置相关的语句数据。
7.根据权利要求3所述的信息处理装置，其中，
所述控制器被配置成获取所述交互式SNS上的所述特定用户的生命数据，并且通过分析所述生命数据生成所述语句数据。
8.一种信息处理方法，包括：
由接口接收由传感器终端检测到的检测数据，所述传感器终端包括物理检测对话对象的状况的一个或多个传感器，所述检测数据指示所述对话对象的物理状况；以及
由控制器从接收到的检测数据判断所述对话对象的状况，从所判断的状况生成第一人称的语句数据，生成包括所述语句数据的用于交互式SNS的发送消息，并且将所述发送消息发送到所述交互式SNS上的特定用户。
9.一种信息处理系统，包括：
传感器终端，所述传感器终端包括：
一个或多个传感器，物理检测对话对象的状况，以及
第一通信接口，发送所述一个或多个传感器的检测数据；
以及
信息处理装置，所述信息处理装置包括：
第二通信接口，接收从所述传感器终端发送的所述检测数据，以及
控制器，从接收到的检测数据判断所述对话对象的状况，从所判断的状况生成第一人称的语句数据，生成包括所述语句数据的用于交互式SNS的发送消息，并且将所述发送消息发送到所述交互式SNS上的特定用户。
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