JP2000186942A - エ―ジェントメンタルモデル作成装置、及びエ―ジェント装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 統一性及び連続性のある行為を行い会話等の
コミュニケーション可能なエージェントを、車両内に出
現させるエージェント装置を提供する。 【解決手段】 擬人化されたエージェントを出現させる
際、エージェントが運転者との対応等から決定された心
理状態を備えるようにし、心理状態に即した行為を行わ
せる。心理状態は、友好、元気等の各パラメータについ
て０〜９の指数で表したエージェントメンタルモデル２
９５で表現される。各パラメータの指数は、メンタルモ
デル変更条件データ２９６に格納される運転者の応答等
の条件によって決定する。エージェントはエージェント
メンタルモデル２９５と車両の状況の判断と学習の結果
から、運転者や車両に対して様々な行為（行動と音声）
をする。従って、エージェントの対応は、運転者とのや
りとり等で変化し決定されたエージェントメンタルモデ
ルに基づく統一性、連続性を有するものとなる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、エージェントメン
タルモデル作成装置、及びエージェント装置に係り、車
両内の状況等から車両内等に出現させるエージェントの
心理状態を表すエージェントメンタルモデルを作成する
エージェントメンタルモデル作成装置、及び、エージェ
ントメンタルモデルに基づいて統一性及び連続性のある
行為を行い会話等のコミュニケーションが可能なエージ
ェントを、車両内等に出現させるエージェント装置に関
する。

【０００２】

【従来の技術】従来車両内においては、運転者による走
行環境を向上させるようにしたものとして、ラジオやカ
セットテーププレーヤが搭載されている。また、車両に
搭載したアマチュア無線機や携帯電話等の無線通信機器
を使用して、車両外の知人等との会話を楽しむことで、
走行環境を向上させるようにした車両もある。

【０００３】上述のような従来の車両におけるラジオ等
では運転者に対して一方向の情報提示にすぎず、双方向
の会話等をすることができなかった。一方、携帯電話等
による場合には会話をすることができるが、コール待
ち、ダイヤル等によって通話相手を捜さなければならな
かった。たとえ、通話相手が見つかったとしても、車両
の状況といった運転者の一方的な都合にあわせた、適切
な会話をしてくれるわけではなかった。また、上述のよ
うに、従来の車両には、車両の状態・運転者の状態等に
応じて行為を行う、擬人化されたエージェントが存在し
ないため、車両が愛着のわかないただの乗り物としての
道具でしか役割を持たない場合もあった。

【０００４】なお、運転者に対する情報の伝達を、人間
の表情や動作などにより行うようにした技術が特開平９
−１０２０９８号公報において提示されている。しか
し、この公報に記載された技術は、過去の運転者の応答
等の履歴や性別、年齢等のユーザ情報などに基づいて表
示が変わるわけではなく、同一の状況が生じた場合には
常に同一の表示がされるものである。すなわち、限られ
たセンサ出力に対して常に同一の表示を行うものであ
り、視認性が向上された従来の計器類の範疇に入るべき
ものである。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】この様な問題点に対し
ては、車両や運転者の状況等に基づいたエージェントの
行為により種々の情報を伝達し、且つ運転者とのコミュ
ニケーションをはかることが考えられる。エージェント
の行為は、車両の状況のみでなく運転者の状況、過去の
これらの状況等にも基づいたものとすることにより、よ
り運転者に適切な対応が可能となる。また、運転者に適
合した対応に加えてエージェントを擬人化することによ
り、運転者にとって、車両が一層愛着の湧く人間的なも
のとして感じられる。しかし、エージェントの行為を決
定する要素はその行為によって異なるものとなるため、
例えば、１つの行為が運転者に対してフランクなもので
あるのに、次の行為は事務的になるなど、同一性や連続
性のないものとなるおそれがある。そしてこのような統
一性や連続性の欠如は、運転者に対して戸惑いを引き起
こすとともに、エージェントに対する愛着が妨げられ、
エージェントのコミュニケーション機能や擬人化したこ
とによる効果が低下するおそれもある。

【０００６】上述のような課題を解決するために、本発
明は、車両内の状況等から車両内等に出現させるエージ
ェントの心理状態を表すエージェントメンタルモデルを
作成するエージェントメンタルモデル作成装置を提供す
ることを第１の目的とする。更に、本発明は、上記エー
ジェントメンタルモデル作成装置により作成されたエー
ジェントメンタルモデルに基づいて統一性及び連続性の
ある行為を行い会話等のコミュニケーションが可能なエ
ージェントを、車両内等に出現させるエージェント装置
を提供することを第２の目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載した発明
では、車両内に出現し車両の状態に応じて運転者とのコ
ミュニケーション行為を行う擬人化されたエージェント
の心理状態を表すエージェントメンタルモデルを記憶す
るメンタルモデル記憶手段と、車両の各種状況を判断す
る状況判断手段と、前記状況判断手段により判断された
所定の状況に基づいて、前記メンタルモデル記憶手段に
記憶される前記エージェントメンタルモデルを変化させ
るメンタルモデル変化手段とをエージェントメンタルモ
デル作成装置に具備させて前記第１の目的を達成する。

【０００８】エージェントメンタルモデルは、擬人化さ
れたエージェントの仮想の心理状態であってエージェン
トが車両内等において行う行為に影響を与え得ると考え
られる心理要素を含むものである。エージェントメンタ
ルモデルは、この心理要素をパラメータとし当該心理要
素の大きさをパラメータの指数として、パラメータとそ
の指数との対応として表現することができる。前記状況
判断手段が判断する車両の状況としては、車両自体の状
況、同乗者の有無、対向車等を含む車両の状況、運転者
の応答や反応等を含むことができる。従って、前記状況
判断手段は、車両の現在位置を検出する現在位置現在検
出手段を含め、車両各部の状況を検出する車載センサを
含め、又は、車両外部の環境を検出するセンサを含める
ようにしてもよい。運転者に操作されるスイッチの入力
時間及び場所を検出する操作検出手段を含めるようにし
てもよい。更に、エージェントにより実行された行為に
対応した運転者の操作があったか否かを判別する判別手
段を含め、又は、エージェントにより実行された行為に
対する運転者の応答や反応を所定の複数種類の区分のう
ちのいずれに該当するかを検出する区分手段を含めるよ
うにしてもよい。

【０００９】前記メンタルモデル変化手段は、車両の状
況によってエージェントの仮想の心理状態が変化するも
のとして、前記状況判断手段により判断された所定の状
況に基づいて、前記メンタルモデル記憶手段に記憶され
る前記エージェントメンタルモデルを変化させる。

【００１０】請求項２に記載した発明では、請求項１に
記載したエージェントメンタルモデル作成装置におい
て、前記メンタルモデル記憶手段は、前記エージェント
メンタルモデルを表す複数のパラメータ及び該パラメー
タそれぞれの指数を対応させて記憶し、前記メンタルモ
デル変化手段は、前記パラメータの指数を増減させる。

【００１１】請求項３に記載した発明では、請求項１に
または請求項２に記載したエージェントメンタルモデル
作成装置において、前記状況判断手段により判断される
所定の状況が、運転者とのコミュニケーション結果を含
むことにより前記第１の目的を達成する。

【００１２】請求項４に記載した発明では、車両の状況
に応じて運転者とのコミュニケーション行為を行う擬人
化されたエージェントを車両内に出現させるエージェン
ト出現手段と、前記エージェントの心理状態を表すエー
ジェントメンタルモデルを記憶するメンタルモデル記憶
手段と、車両の各種状況を判断する状況判断手段と、前
記状況判断手段により判断された状況に基づいて、前記
メンタルモデル記憶手段に記憶される前記エージェント
メンタルモデルを変化させるメンタルモデル変化手段
と、前記状況判断手段により判断された状況及び前記メ
ンタルモデル記憶手段に記憶される前記エージェントメ
ンタルモデルに基づいて、前記エージェントの行為を決
定する行為決定手段と、この行為決定手段で決定された
行為を、前記エージェント出現手段が出現させる前記エ
ージェントに行わせるエージェント制御手段とをエージ
ェント装置に具備させて前記第２の目的を達成する。

【００１３】前記エージェント出現手段は、画像表示装
置と、該画像表示装置に特定のエージェントを画像表示
させるエージェント表示手段とを含むようにしてもよ
い。この場合、エージェント表示手段は、複数のエージ
ェントの中から選択されたエージェントを表示するよう
にしてもよい。また、エージェント出現手段は、音声出
力装置と、該音声出力装置にエージェントの音声を出力
させるエージェント音声出力手段を含むようにてもよ
い。この場合、エージェント音声出力手段は、複数のエ
ージェントの中から選択されたエージェントの音声を出
力するようにしてもよい。

【００１４】前記行為決定手段は、前記状況判断手段に
より判断された車両の状況とメンタルモデル取得手段に
より取得されたエージェントメンタルモデルとに応じて
エージェントの行為を決定する。この行為は、車両の状
況が同じ場合であっても、エージェントメンタルモデル
によって異なるものとなる場合がある。また、車両の状
況が異なってエージェントの行為の内容が全く異なる場
合でも、エージェントメンタルモデルが同じであれば、
行為の表現（話し方や動作等）に共通するものが含ま
れ、エージェントの行為に統一性があるようになる。

【００１５】前記エージェント制御手段は、前記行為決
定手段で決定された行為を、前記エージェント出現手段
を介してエージェントに行わせる。従って、前記エージ
ェント出現手段が画像表示装置とエージェント表示手段
とを含む場合、エージェント表示手段を制御して、画像
表示手段に行為決定手段で決定された行動を行うエージ
ェントを表示させるものとすることができる。また、前
記エージェント出現手段が音声出力装置とエージェント
音声出力手段とを含む場合、エージェント音声出力手段
を制御して、音声出力装置にエージェントの行為決定手
段で決定された音声を出力させるものとすることができ
る。

【００１６】請求項５に記載した発明では、請求項４に
記載したエージェント装置において、前記状況判断手段
により判断された所定の状況を記憶することで学習する
学習手段を備え、前記行為決定手段は、前記学習手段に
よる学習結果を含めて前記エージェントの行為を決定す
ることにより前記第２の目的を達成する。前記学習手段
は、前記状況手段が同一の状況を検出する回数により予
め定められた学習結果を出力するようにしてもよい。ま
た、所定の時間間隔毎に学習結果を出力したり、車両の
走行開始時に学習結果を出力するようにしてもよい。

【００１７】請求項６に記載した発明では、請求項４ま
たは請求項５に記載したエージェント装置において、記
行為決定手段は、前記エージェントの行為として、前記
メンタルモデル取得手段により取得された前記エージェ
ントメンタルモデルに応じて、異なる行動と発声を決定
することにより前記第２の目的を達成する。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、本発明のエージェント装置
における好適な実施の形態について、図１から図１７を
参照して詳細に説明する。 （１）実施形態の概要 本実施形態のエージェント装置では、擬人化されたエー
ジェントを画像（平面的画像、ホログラフィ等の立体的
画像等）により車両内に出現させる。その際、出現させ
るエージェントが所定の心理状態下にあるようにする。
この心理状態は、友好、元気等、複数のパラメータそれ
ぞれについて０〜９の指数で表したエージェントメンタ
ルモデルで表現される。エージェントメンタルモデル
は、内部に具備されたエージェントメンタルモデル作成
装置によって取得される。即ち、エージェントメンタル
モデル作成装置は、車両状況（車両自体の状況、運転者
の応答や反応、同乗者の有無、対向車等を含む車両の状
況）の判断と学習をし、各時点での車両状況から、記憶
された各パラメータの指数を変化させる。パラメータの
指数は、例えば、運転者からのねぎらいの言葉が認識さ
れた場合には友好の指数が１上昇する等、段階的に変化
する。そして、エージェントメンタルモデル、車両自
体、運転者、同乗者、対向車等を含む車両の状況の判断
と学習（状況の学習だけでなく運転者の応答や反応等も
含む）をし、各時点での車両状況とそれまでの学習結果
に基づいて、エージェントが運転者や車両に対して様々
なバリエーションをもった対応（行為＝行動と音声）を
する。エージェントメンタルモデルは、エージェントの
行為のうち、運転者に対する全ての行為や音声を決定す
るための条件となっている。従って、エージェントの運
転者に対する対応は、今まで蓄積された運転者とのやり
とり等で変化し決定されたエージェントメンタルモデル
に基づく統一性、連続性を有するものとなり、より人間
的なものとなる。また、このようなエージェントの行為
の統一性、連続性が、運転者にとってはエージェントの
個性として感じられ、この点からも、エージェントの対
応がより人間的なものとなる。尚、エージェントメンタ
ルモデルの各パラメータは、初期設定においては、指数
は全て中間値の５となっている。そして、運転者は、自
分とのやりとり等から決定されたエージェントメンタル
モデルを有するエージェントと車両内で人間的につき合
う（コミュニケーションする）ことが可能となり、車両
内での環境が快適なものとなる。ここで、本実施形態に
おいて擬人化されたエージェントとは、特定の人間、生
物、漫画のキャラクター等との同一性があり、その同一
性のある生物が、同一性・連続性を保つようなある傾向
の出力（動作、音声による応答）を行うものである。ま
た、同一性・連続性は特有の個性を持つ人格としても表
現可能で、電子機器内の一種の疑似生命体としても捉え
ることができる。車両内に出現させる本実施形態のエー
ジェントは、人間と同様に判断し、心理状態を有する疑
似人格化（仮想人格化）された主体である。従って、エ
ージェントの対応は、同一の車両状況であっても、エー
ジェントの心理状態に応じて異なる一方、様々な対応に
ついて統一性のあるものとなる。また、運転者の対応等
の積み重ねによって心理状態は変化していく。例えば、
エージェントの行為に対してねぎらいの言葉がかかれ
ば、エージェントの心理状態は友好度が増加し、親しみ
のある気軽な口調になったり、ＣＤをかけるか等のお薦
めが多くなるのに対して、エージェントの行為に対して
罵声がかかれば、エージェントの心理状態は友好度が減
少し、事務的な口調になっていき、窓を開けましょう
か、ＣＤをかけましょうか等の積極的に提案する等の行
為は少なくなる。

【００１９】（２）実施形態の詳細 図１は、本実施形態におけるエージェント装置の構成を
示すブロック図である。本実施形態では、コミュニケー
ション機能全体を制御する全体処理部１を備えている。
この全体処理部は、設定した目的地までの経路を探索し
て音声や画像表示により案内するナビゲーション処理部
１０、エージェント処理部１１、ナビゲーション処理部
１０とエージェント処理部１１に対するＩ／Ｆ部１２、
エージェント画像や地図画像等の画像出力や入力画像を
処理する画像処理部１３、エージェント音声や経路案内
音声等の音声出力や入力される音声を制御する音声制御
部１４、及び車両や運転者に関する各種状況の検出デー
タを処理する状況情報処理部１５を有している。エージ
ェント処理部１１は、車両自体の状況や運転者による応
対等の車両の状況を学習し、現在の車両の状況と合わせ
て車両内に出現させるエージェントの心理状態を表すエ
ージェントメンタルモデルを作成するとともに記憶し、
このエージェントメンタルモデルに応じて、エージェン
トの行為を制御するようになっている。

【００２０】ナビゲーション処理部１０とエージェント
処理部１１は、データ処理及び各部の動作の制御を行う
ＣＰＵ（中央処理装置）と、このＣＰＵにデータバスや
制御バス等のバスラインで接続されたＲＯＭ、ＲＡＭ、
タイマ等を備えている。両処理部１０、１１はネットワ
ーク接続されており、互いの処理データを取得すること
ができるようになっている。ＲＯＭはＣＰＵで制御を行
うための各種データやプログラムが予め格納されたリー
ドオンリーメモリであり、ＲＡＭはＣＰＵがワーキング
メモリとして使用するランダムアクセスメモリである。

【００２１】本実施形態のナビゲーション処理部１０と
エージェント処理部１１は、ＣＰＵがＲＯＭに格納され
た各種プログラムを読み込んで各種処理を実行するよう
になっている。なお、ＣＰＵは、記録媒体駆動装置２３
にセットされた外部の記録媒体からコンピュータプログ
ラムを読み込んで、エージェント記憶装置２９やナビゲ
ーションデータ記憶装置、図示しないハードディスク等
のその他の記憶装置に格納（インストール）し、この記
憶装置から必要なプログラム等をＲＡＭに読み込んで
（ロードして）実行するようにしてもよい。また、必要
なプログラム等を記録媒体駆動装置２３からＲＡＭに直
接読み込んで実行するようにしてもよい。

【００２２】ナビゲーション処理部１０には、現在位置
検出装置２１とナビゲーションデータ記憶装置３０が接
続され、エージェント処理部１１にはエージェントデー
タ記憶装置２９が接続され、Ｉ／Ｆ部１２には入力装置
２２、記憶媒体駆動装置２３、及び通信制御装置２４が
接続され、画像処理部１３には表示装置２７及び撮像装
置２８が接続され、音声制御部１４には音声処理装置２
５及びマイク２６が接続され、状況情報処理部１５には
状況センサ部４０が接続されている。

【００２３】現在位置検出装置２１は、車両の絶対位置
（緯度、経度による）を検出するためのものであり、人
工衛星を利用して車両の位置を測定するＧＰＳ（Global
Positioning System)受信装置２１１と、方位センサ２
１２と、舵角センサ２１３と、距離センサ２１４と、路
上に配置されたビーコンからの位置情報を受信するビー
コン受信装置２１５等が使用される。ＧＰＳ受信装置２
１１とビーコン受信装置２１５は単独で位置測定が可能
であるが、ＧＰＳ受信装置２１１やビーコン受信装置２
１５による受信が不可能な場所では、方位センサ２１２
と距離センサ２１４の双方を用いた推測航法によって現
在位置を検出するようになっている。方位センサ２１２
は、例えば、地磁気を検出して車両の方位を求める地磁
気センサ、車両の回転角速度を検出しその角速度を積分
して車両の方位を求めるガスレートジャイロや光ファイ
バジャイロ等のジャイロ、左右の車輪センサを配置しそ
の出力パルス差（移動距離の差）により車両の旋回を検
出することで方位の変位量を算出するようにした車輪セ
ンサ、等が使用される。舵角センサ２１３は、ステアリ
ングの回転部に取り付けた光学的な回転センサや回転抵
抗ボリューム等を用いてステアリングの角度αを検出す
る。距離センサ２１４は、例えば、車輪の回転数を検出
して計数し、または加速度を検出して２回積分するもの
等の各種の方法が使用される。

【００２４】入力装置２２は、車両の状況としてのユー
ザに関する情報（年齢、性別、趣味、性格など）を入力
するためのものである。なお、これらユーザに関する情
報は、入力装置２２からユーザが入力する場合に限ら
ず、例えば、プロ野球が好きか否か、好きな球団名等に
関する各種問い合わせをエージェントがユーザに行い、
ユーザの回答内容から取得するようにしてもよい。入力
装置２２は、本実施形態によるエージェントのその他全
ての問い合わせ等に対して運転者が応答するための１つ
の手段でもある。入力装置２２は、ナビゲーション処理
における走行開始時の現在地（出発地点）や目的地（到
達地点）、情報提供局へ渋滞情報等の情報の請求を発信
したい車両の所定の走行環境（発信条件）、車内で使用
される携帯電話のタイプ（型式）などを入力するための
ものでもある。入力装置２２には、タッチパネル（スイ
ッチとして機能）、キーボード、マウス、ライトペン、
ジョイスティック、赤外線等によるリモコン、音声認識
装置などの各種の装置が使用可能である。また、赤外線
等を利用したリモコンと、リモコンから送信される各種
信号を受信する受信部を備えてもよい。リモコンには、
画面上に表示されたカーソルの移動操作等を行うジョイ
スティックの他、メニュー指定キー（ボタン）、テンキ
ー等の各種キーが配置される。

【００２５】記録媒体駆動装置２３は、ナビゲーション
処理部１０やエージェント処理部１１が各種処理を行う
ためのコンピュータプログラムを外部の記録媒体から読
み込むのに使用される駆動装置である。記録媒体に記録
されているコンピュータプログラムには、各種のプログ
ラムやデータ等が含まれる。ここで、記録媒体とは、コ
ンピュータプログラムが記録される記録媒体をいい、具
体的には、フロッピーディスク、ハードディスク、磁気
テープ等の磁気記録媒体、メモリチップやＩＣカード等
の半導体記録媒体、ＣＤ−ＲＯＭやＭＯ、ＰＤ（相変化
書換型光ディスク）等の光学的に情報が読み取られる記
録媒体、紙カードや紙テープ、文字認識装置を使用して
プログラムを読み込むための印刷物等の用紙（および、
紙に相当する機能を持った媒体）を用いた記録媒体、そ
の他各種方法でコンピュータプログラムが記録される記
録媒体が含まれる。

【００２６】記録媒体駆動装置２３は、これらの各種記
録媒体からコンピュータプログラムを読み込む他に、記
録媒体がフロッピーディスクやＩＣカード等のように書
き込み可能な記録媒体である場合には、ナビゲーション
処理部１０やエージェント処理部１１のＲＡＭや記憶装
置２９、３０のデータ等をその記録媒体に書き込むこと
が可能である。例えば、ＩＣカードにエージェント機能
に関する学習内容（学習項目データ、応答データ）やユ
ーザ情報、後述するエージェントメンタルモデル等のデ
ータを記憶させ、他の車両を運転する場合でもこれらを
記憶させたＩＣカードからデータを読み出させて使用す
ることで、自分の過去の応対の状況に応じて学習された
同一心理状態のエージェントとコミュニケーションする
ことが可能になる。これにより、車両毎のエージェント
ではなく、運転者毎に固有な、心理状態や学習内容のエ
ージェントを車両内に出現させることが可能になる。

【００２７】通信制御装置２４は、各種無線通信機器か
らなる携帯電話が接続されるようになっている。通信制
御装置２４は、電話回線による通話の他、道路の混雑状
況や交通規制等の交通情報に関するデータなどを提供す
る情報提供局との通信や、車内での通信カラオケのため
に使用するカラオケデータを提供する情報提供局との通
信を行うことができるようになっている。また、通信制
御装置２４を介して、エージェント機能に関する学習デ
ータや、エージェントの心理状態を決定する際に使用す
るエージェントメンタルモデルの各パラメータの指数等
を送受信することも可能である。

【００２８】音声出力装置２５は、車内に配置された複
数のスピーカで構成され、音声制御部１４で制御された
音声、例えば、音声による経路案内を行う場合の案内音
声や、エージェントの行動や心理状態に合わせた音声や
音が出力されるようになっている。この音声出力装置２
５は、オーディオ用のスピーカと兼用するようにしても
よい。なお、音声制御部１４は、運転者のチューニング
指示の入力に応じて、音声出力装置２５から出力する音
声の音色やアクセント等を制御することが可能である。
マイク２６は、音声制御部１４における音声認識の対象
となる音声、例えば、ナビゲーション処理における目的
地等の入力音声や、エージェントとの運転者の会話（応
答等）等を入出力する音声入力手段として機能する。こ
のマイク２６は、通信カラオケ等のカラオケを行う際の
マイクと兼用するようにしてもよく、また、運転者の音
声を的確に収集するために指向性のある専用のマイクを
使用するようにしてもよい。尚、音声出力装置２５とマ
イク２６とでハンズフリーユニットを形成させて、携帯
電話を介さずに、電話通信における通話を行えるように
してもよい。

【００２９】表示装置２７には、ナビゲーション処理部
１０の処理による経路案内用の道路地図や各種画像情報
が表示されたり、エージェント処理部１１によるエージ
ェントの各種行動（動画）が表示されたりするようにな
っている。また、撮像装置２８で撮像された車両内外の
画像も画像処理部１３で処理された後に表示されるよう
になっている。表示装置２７は、液晶表示装置、ＣＲＴ
等の各種表示装置が使用される。なお、この表示装置２
７は、例えばタッチパネル等の、前記入力装置２２とし
ての機能を兼ね備えたものとすることができる。

【００３０】撮像装置２８は、画像を撮像するためのＣ
ＣＤ（電荷結合素子）を備えたカメラで構成されてお
り、運転者を撮像する車内カメラの他、車両前方、後
方、右側方、左側方を撮像する各車外カメラが配置され
ている。撮像装置２８の各カメラにより撮像された画像
は、画像処理部１３に供給され、画像認識等の処理が行
われ、各認識結果をエージェント処理部１１によるプロ
グラム番号の決定やエージェントメンタルモデルの各パ
ラメータ指数の取得にも使用するようになっている。

【００３１】エージェントデータ記憶装置２９は、本実
施形態によるエージェント機能を実現するために必要な
各種データ（プログラムを含む）が格納される記憶装置
である。このエージェントデータ記憶装置２９には、例
えば、フロッピーディスク、ハードディスク、ＣＤ−Ｒ
ＯＭ、光ディスク、磁気テープ、ＩＣカード、光カード
等の各種記録媒体と、その駆動装置が使用される。この
場合、例えば、学習項目データ２９２、応答データ２９
３、エージェントメンタルモデル２９５を持ち運びが容
易なＩＣカードやフロッピーディスクで構成し、その他
のデータをハードディスクで構成するというように、複
数種類の異なる記録媒体と駆動装置で構成し、駆動装置
としてそれらの駆動装置を用いるようにしてもよい。

【００３２】エージェントデータ記憶装置２９には、エ
ージェントプログラム２９０、プログラム選択テーブル
２９１、学習項目データ２９２、応答データ２９３、図
４に例示したエージェントの容姿や行動を画像表示する
ための画像データ２９４、エージェントメンタルモデル
２９５、メンタルモデル変更条件データ２９６、その他
のエージェントによる処理に必要な各種のデータが格納
されている。

【００３３】学習項目データ２９２及び応答データ２９
３は、運転者の運転操作や応答によってエージェントが
学習した結果を格納するデータである。従って、学習項
目データ２９２と応答データ２９３は、各運転者毎にそ
のデータが格納・更新（学習）されるようになってい
る。画像データ２９４に格納される容姿としては、人間
（男性、女性）的な容姿である必要はなく、例えば、ひ
よこや犬、猫、カエル、ネズミ等の動物自体の容姿や人
間的に図案化（イラスト化）した動物の容姿であっても
よく、更にロボット的な容姿や、特定のキャラクタの容
姿等であってもよい。またエージェントの年齢としても
一定である必要がなく、エージェントの学習機能とし
て、最初は子供の容姿とし、時間の経過と共に成長して
いき容姿が変化していく（大人の容姿に変化し、更に老
人の容姿に変化していく）ようにしてもよい。画像デー
タ２９４には、これらの各種エージェントの容姿の画像
が格納されており、運転者の好みによって入力装置２２
等から選択することができるようになっている。

【００３４】エージェントプログラム２９０には、エー
ジェント機能を実現するためのエージェント処理プログ
ラムや、エージェントと運転者とがコミュニケーション
する場合の細かな行動を表示装置２７に画像表示すると
共にその行動に対応した会話を音声出力装置２５から出
力するためのコミュニケーションプログラムがプログラ
ム番号順に格納されている。このエージェントプログラ
ム２９０には、各プログラム番号の音声に対して複数種
類の音声データが格納されており、運転者は前記エージ
ェントの容姿の選択と併せて音声を入力装置２２等から
選択することができるようになっている。エージェント
の音声としては、男性の音声、女性の音声、子供の音
声、機械的な音声、動物的な音声、特定の声優や俳優の
音声、特定のキャラクタの音声等があり、これらの中か
ら適宜運転者が選択する。なお、この音声と前記容姿の
選択は、適時変更することが可能である。

【００３５】プログラム選択テーブル２９１は、エージ
ェントプログラム２９０に格納されているコミュニケー
ションプログラムを選択するためのテーブルである。図
２はプログラム選択テーブル２９１を表したものであ
り、図３はプログラム選択テーブル２９１で選択される
各プログラム番号に対応した、エージェントの行為（行
動と発声）内容を表したものである。この図２、図３で
示されているプログラム番号は、エージェントプログラ
ム２９０に格納されている各コミュニケーションプログ
ラムの番号と一致している。

【００３６】図４は、図２、図３のプログラム番号００
００１により表示装置２７に表示されるエージェントの
「かしこまってお辞儀」行動についての数画面を表した
ものである。この図４に示されるように、エージェント
Ｅは、口元を引き締めると共に手を膝に当てながら、お
辞儀をすることでかしこまったお辞儀であることが表現
されている。

【００３７】このプログラム番号００００１の「かしこ
まってお辞儀」は、図２のプログラム選択テーブル２９
１に示されるように、通算駆動回数が１０回以下であ
り、エンジンの冷却水温が適温であり、且つエージェン
トメンタルモデルの「安心」の指数が３〜９である等の
条件が満たされている場合に起動される。他の条件が同
じであって、エージェントメンタルモデルの「安心」の
指数が０〜２のときには、プログラム番号００００２番
が選択され、エージェントは、一度びくついてからかし
こまってお辞儀をし、音声もおどおどした調子になり、
エージェントの心理状態において安心の度合いが低いこ
とが表現される。

【００３８】また、プログラム番号００００１が選択さ
れる場合と他の条件が同じであって、エンジンの冷却水
温度が低い場合には、プログラム番号００００３の「眠
そうにかしこまってお辞儀」が選択される。眠そうな表
現としては、瞼が下がった表情にしたり、あくびや伸び
をした後に所定の行動（お辞儀等）をしたり、最初に目
をこすったり、動きや発声を通常よりもゆっくりさせた
りすることで表すことができる。これらの眠そうな表現
は、常に同一にするのではなく、行動回数等を学習する
ことで適宜表現を変更する。例えば、３回に１回は目を
こすり（行動Ａ）、１０回に１回はあくびをするように
し（行動Ｂ）、それ以外では瞼が下がった表情（行動
Ｃ）にする。これらの変化は、行動Ａや行動Ｂの付加プ
ログラムを行動Ｃの基本プログラムに組み合わせること
で実現される。そして、どの行動を組み合わせるかにつ
いては、基本となる行動Ｃのプログラム実行回数を学習
項目として計数しておき、回数に応じて付加プログラム
を組み合わせるようにする。更に、エージェントメンタ
ルモデルに応じて、例えば、友好の指数が０〜２の場合
にはあくびをせず（行動Ｂのプログラムが付加されな
い）、３〜６の場合にはあくびの時に口に手を当てる
（行動Ｂに代えて行動Ｂ’のプログラムが付加される）
等、エージェントの行為が変化する。

【００３９】図２に表示された各項目は、各プログラム
番号を選択するための選択条件を表したもので、状態セ
ンサ４０により検出される車両や運転者の各種状況から
決定される項目（時間、起動場所、冷却水温、シフトポ
ジション位置、アクセル開度等）、学習項目データ２９
２や応答データ２９３に格納されている学習内容から決
定される項目（今日のＩＧ ＯＮ回数、前回終了時から
の経過時間、通算起動回数等）、及びエージェントメン
タルモデル２９５の各パラメータ（元気、友好、従順、
安心、モラル）がある。プログラム選択テーブル２９１
中で、これら全項目を満足するプログラムは必ず一義的
に決定するようになっている。なお、テーブル中で
「○」印は、そのプログラム番号が選択されるために満
たす必要がある項目を示し、無印はそのプログラム番号
が選択されるために満たしてはいけない項目を示し、
「−」印はそのプログラムの選択には考慮されない項目
を示している。また、プログラム選択テーブル２９１中
のコミュニケーションプログラムは全て、エージェント
メンタルモデル２９５の各パラメータのうちの１つ以上
が考慮されるようになっている。従って、エージェント
の運転者に対する行為は全て、エージェントの心理状態
を反映したものとなっている。

【００４０】図１における、学習項目データ２９２と応
答データ２９３とは共にエージェントの学習により格
納、更新されるデータである。図５は学習項目データ２
９２の内容を概念的に示す説明図であり、図６は、応答
データ２９３の内容を概念的に示す説明図である。学習
項目データ２９２には、図５に示されるように、プログ
ラム選択テーブル２９１（図２）の選択条件を決定する
通算起動回数、前回終了日時、今日のイグニッションＯ
Ｎ回数、前５回の給油時残量等が格納され、選択条件に
より選択されたプログラムを起動するか否か（お休みす
るか否か）を決定するためのお休み回数／日時、デフォ
ルト値、その他のデータが格納される。

【００４１】通算起動回数には、イグニッションを起動
した通算回数が格納され、イグニッションがＯＮされる
毎にカウントアップされる。前回終了日時には、イグニ
ッションをＯＦＦにする毎にその日時が格納される。今
日のイグニッションＯＮ回数には、その日におけるイグ
ニッションＯＮの回数と、１日の終了時間が格納され
る。イグニッションがＯＮされる毎にカウントアップさ
れるが、１日が終了するとデータが”０”に初期化され
る。１日の終了時間はデフォルト値として２４：００が
格納されている。この時間はユーザ（運転者）の生活パ
ターンによって変更することが可能である。時間が変更
された場合には、変更後の時間が格納される。

【００４２】前５回の給油残量には、燃料（ガソリン）
を給油する直前に検出された燃料の残量が格納され、新
たに給油される毎に各データが左側にシフトされ（最も
古い最左のデータが削除される）今回給油直前の残量が
一番右側に格納される。このデータは、後述する燃料検
出センサ４１５の検出値Ｇ１が、全５回分の給油残量の
平均値Ｇ２以下（Ｇ１≦Ｇ２）になった場合に、エージ
ェントＥが表示装置２７に現れて給油を促す行動が表示
装置２７に表示され、「おなかが減ったなあ！ガソリン
がほしいな！」等の音声が音声出力装置２５から出力さ
れる。

【００４３】お休み回数／日時には、該当するコミュニ
ケーションプログラムが選択されたとしても実行せずに
お休みした回数等が各プログラム番号毎に格納される。
このお休み回数／日時は、例えば後述するエアコンの停
止を提案するエージェントの行為（プログラム番号００
１２３）のように、学習項目としてお休み項目が設定さ
れているエージェント行為について格納される。エージ
ェントの提案や会話に対する運転者の応答が、拒否（拒
絶）であった場合や無視（又は無応答）であった場合、
コミュニケーションプログラムに応じて選択的に「お休
み」が設定される。

【００４４】デフォルト値には、時間、回数、温度、車
速、日時等の各項目に対する初期設定値が格納されてお
り、前記した１日の終了時間のように学習項目の中で変
更された値を初期値に戻す場合に使用される。学習項目
データ２９２に格納されるその他のデータとしては、例
えば、運転者やその関係者の誕生日（これはユーザ入力
項目である）、祭日とその言われ、クリスマス、バレン
タインデー、ホワイトデー等のイベント日などが格納さ
れる。各イベント日に応じた特別メニューのコミュニケ
ーションプログラムも用意されており、例えば、クリス
マスイブにはサンタクロースに変装したエージェントが
現れる。

【００４５】図６の応答データ２９３には、エージェン
トの行為に対するユーザの応答の履歴が、ユーザ応答を
学習項目とする各コミュニケーションプログラム番号毎
に格納される。ユーザ応答データは、図６（Ａ）のコミ
ュニケーションプログラム番号００１２３、００１２５
のように最新の応答日時と応答内容が所定回分（プログ
ラム番号００１２３は２回分）格納されるものと、プロ
グラム番号００１２４のように最新の応答内容のみが１
回分格納される（従って応答がある毎に更新される。）
ものと、最新の応答内容のみが所定回分格納されるもの
と、最新の日時と応答内容が一回分格納されるものと、
最新の日時だけが１回分または所定回分格納されるもの
等がある。図６（Ａ）中に表示された記号Ａ、Ｂ、Ｃは
応答内容を表すもので、同図（Ｂ）に示すように、記号
Ａが無視された場合、記号Ｂが拒絶された場合、記号Ｃ
が受容された場合を表す。運転者の応答内容について
は、マイク２６から入力される運転者の音声に対する音
声認識の結果や、入力装置２２による入力結果から判断
される。

【００４６】図７は、エージェントメンタルモデル２９
５の一例を表したグラフである。エージェントメンタル
モデル２９５は、運転者毎に格納されており、エージェ
ントの心理状態を表している。図７のグラフに示される
ように、エージェントの心理状態は、元気、友好、従
順、安心、及びモラルの各パラメータで表される。各パ
ラメータは、その度合いが０〜９の整数である指数で表
され、指数が大きくなる程その度合いが大きいようにな
っている。例えば、心理状態のうちの元気は、指数が０
であれば全く元気が無く、９であれば最も元気な状態と
なっている。そして、指数が大きいほど各行動の動作や
声が大きくなり、話し方や言葉使いも元気になってい
く。また、指数が８及び９の場合には、エージェントＥ
が走りながら画面に登場する。尚、初期設定において
は、全てのパラメータの指数は中間値の５に設定されて
いる。

【００４７】図８は、メンタルモデル変更条件データ２
９６の内容を概念的に表した図である。メンタルモデル
変更条件データ２９６には、エージェントメンタルモデ
ル２９５の各パラメータの指数を増減する条件と、変化
するパラメータ及びその変化の度合いとの対応、リセッ
トの有無が格納されており、このテーブルに従って、エ
ージェントメンタルモデル２９５の各パラメータの指数
が増減されるようになっている。この図８に示されるよ
うに、エージェントメンタルモデルの各パラメータの指
数は、イグニッション時刻や車速等の車両状態、運転者
からの応答の有無やその内容、等の車両の状況により、
個別に増減されるようになっている。例えば、運転者か
らマイク２６に入力された音声が音声認識装置の辞書に
予め登録されたねぎらいの言葉であった場合には、「友
好」パラメータの指数が１増加される。また、リセット
が有りとなっている条件については、イグニッションＯ
ＦＦ時に、増加分が減少され、減少分が増加され、その
条件に基づいてなされた指数の増減が相殺されるように
なっている。

【００４８】図９は、ナビゲーションデータ記憶装置３
０（図１）に格納されるデータファイルの内容を表した
ものである。図９に示されるように、ナビゲーションデ
ータ記憶装置３０には経路案内等で使用される各種デー
タファイルとして、通信地域データファイル３０１、描
画地図データファイル３０２、交差点データファイル３
０３、ノードデータファイル３０４、道路データファイ
ル３０５、探索データファイル３０６、写真データファ
イル３０７が格納されるようになっている。このナビゲ
ーションデータ記憶装置４は、例えば、フロッピーディ
スク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光ディスク、磁
気テープ、ＩＣカード、光カード等の各種記録媒体と、
その駆動装置が使用される。なお、ナビゲーションデー
タ記憶装置４は、複数種類の異なる記録媒体と駆動装置
で構成するようにしてもよい。例えば、検索データファ
イル４６を読み書き可能な記録媒体（例えば、フラッシ
ュメモリ等）で、その他のファイルをＣＤ−ＲＯＭで構
成し、駆動装置としてそれらの駆動装置を用いるように
する。

【００４９】通信地域データファイル３０１には、通信
制御装置２４に接続され又は無接続で車内において使用
される携帯電話が、車内から通信できる地域を表示装置
５に表示したり、その通信できる地域を経路探索の際に
使用するための通信地域データが、携帯電話のタイプ別
に格納されている。この携帯電話のタイプ別の各通信地
域データには、検索しやすいように番号が付されて管理
され、その通信可能な地域は、閉曲線で囲まれる内側に
より表現できるので、その閉曲線を短い線分に分割して
その屈曲点の位置データによって特定する。なお、通信
地域データは、通信可能地を大小各種の四角形エリアに
分割し、対角関係にある２点の座標データによりデータ
化するようにしてもよい。通信地域データファイル３０
１に格納される内容は、携帯電話の使用可能な地域の拡
大や縮小に伴って、更新できるのが望ましく、このため
に、携帯電話と通信制御装置２４を使用することによ
り、情報提供局との間で通信を行って、通信地域データ
ファイル３０１の内容を最新のデータと更新できるよう
に構成されている。なお、通信地域データファイル３０
１をフロッピーディスク、ＩＣカード等で構成し、最新
のデータと書き換えを行うようにしても良い。描画地図
データファイル３０２には、表示装置２７に描画される
描画地図データが格納されている。この描画地図データ
は、階層化された地図、例えば最上位層から日本、関東
地方、東京、神田といった階層ごとの地図データが格納
されている。各階層の地図データは、それぞれ地図コー
ドが付されている。

【００５０】交差点データファイル３０３には、各交差
点を特定する交差点番号、交差点名、交差点の座標（緯
度と経度）、その交差点が始点や終点になっている道路
の番号、および信号の有無などが交差点データとして格
納されている。ノードデータファイル３０４には、各道
路における各地点の座標を指定する緯度、経度などの情
報からなるノードデータが格納されている。すなわち、
このノードデータは、道路上の一地点に関するデータで
あり、ノード間を接続するものをアークと呼ぶと、複数
のノード列のそれぞれの間をアークで接続することによ
って道路が表現される。道路データファイル３０５に
は、各道路を特定する道路番号、始点や終点となる交差
点番号、同じ始点や終点を持つ道路の番号、道路の太
さ、進入禁止等の禁止情報、後述の写真データの写真番
号などが格納されている。交差点データファイル３０
３、ノードデータファイル３０４、道路データファイル
３０５にそれぞれ格納された交差点データ、ノードデー
タ、道路データからなる道路網データは、経路探索に使
用される。

【００５１】探索データファイル３０６には、経路探索
により生成された経路を構成する交差点列データ、ノー
ド列データなどが格納されている。交差点列データは、
交差点名、交差点番号、その交差点の特徴的風景を写し
た写真番号、曲がり角、距離等の情報からなる。また、
ノード列データは、そのノードの位置を表す東経、北緯
などの情報からなる。写真データファイル３０７には、
各交差点や直進中に見える特徴的な風景等を撮影した写
真が、その写真番号と対応してディジタル、アナログ、
またはネガフィルムの形式で格納されている。

【００５２】図１０は、状況センサ部４０を構成する各
種センサを表したものである。図１０に示すように状況
センサ部４０は、イグニッションセンサ４０１、車速セ
ンサ４０２、アクセルセンサ４０３、ブレーキセンサ４
０４、サイドブレーキ検出センサ４０５、シフト位置検
出センサ４０６、ウィンカー検出センサ４０７、ワイパ
ー検出センサ４０８、ライト検出センサ４０９、シート
ベルト検出センサ４１０、ドア開閉検出センサ４１１、
同乗者検出センサ４１２、室内温度検出センサ４１３、
室外温度検出センサ４１４、燃料検出センサ４１５、水
温検出センサ４１６、ＡＢＳ検出センサ４１７、エアコ
ンセンサ４１８、体重センサ４１９、前車間距離センサ
４２０、後車間距離センサ４２１、体温センサ４２２、
心拍数センサ４２３、発汗センサ４２４、脳波センサ４
２５、アイトレーサー４２６、赤外線センサ４２７、そ
の他のセンサ（タイヤの空気圧低下検出センサ、ベルト
類のゆるみ検出センサ、窓の開閉状態センサ、クラクシ
ョンセンサ、室内湿度センサ、室外湿度センサ、油温検
出センサ、油圧検出センサ等）４２８等の車両状況や運
転者状況、車内状況等を検出する各種センサを備えてい
る。これら各種センサは、それぞれのセンシング目的に
応じた所定の位置に配置されている。なお、これらの各
センサは独立したセンサとして存在しない場合には、他
のセンサ検出信号から間接的にセンシングする場合を含
む。例えば、タイヤの空気圧低下検出センサは、車輪速
センサの信号の変動により間接的に空気圧の低下を検出
する。

【００５３】イグニッションセンサ４０１は、イグニッ
ションのＯＮとＯＦＦを検出する。車速センサ４０２
は、例えば、スピードメータケーブルの回転角速度又は
回転数を検出して車速を算出するもの等、従来より公知
の車速センサを特に制限なく用いることができる。アク
セルセンサ４０３は、アクセルペダルの踏み込み量を検
出する。ブレーキセンサ４０４は、ブレーキの踏み込み
量を検出したり、踏み込み力や踏む込む速度等から急ブ
レーキがかけられたか否かを検出する。サイドブレーキ
検出センサ４０５は、サイドブレーキがかけられている
か否かを検出する。シフト位置検出センサ４０６は、シ
フトレバー位置を検出する。ウィンカー検出センサ４０
７は、ウィンカの点滅させている方向を検出する。ワイ
パー検出センサ４０８は、ワイパーの駆動状態（速度
等）を検出する。ライト検出センサ４０９は、ヘッドラ
ンプ、テールランプ、フォグランプ、ルームランプ等の
各ランプの点灯状態を検出する。シートベルト検出セン
サ４１０は、運転者、及び同乗者（補助席、後部座席）
がシートベルトを着用しているか否かを検出する。着用
していない場合には適宜（嫌われない程度に）エージェ
ントが現れ、警告、注意、コメント等（学習により程度
を変更する）を行う。

【００５４】ドア開閉検出センサ４１１は、ドアの開閉
状態を検出し、いわゆる半ドアの場合には、エージェン
トがその旨を知らせる。ドア開閉検出センサ４１１は、
運転席ドア、助手席ドア、後部運転席側ドア、後部助手
席側ドア等の、車種に応じた各ドア毎の開閉を検出でき
るようになっている。同乗者検出センサ４１２は、助手
席や後部座席に同乗者が乗っているか否かを検出するセ
ンサで、撮像装置２８で撮像された車内の画像から検出
し、または、補助席等に配置された圧力センサや、体重
計により検出する。室内温度検出センサ４１３は室内の
気温を検出し、室外温度検出センサ４１４は車両外の気
温を検出する。燃料検出センサ４１５は、ガソリン、軽
油等の燃料の残量を検出する。給油時直前における過去
５回分の検出値が学習項目データ２９２に格納され、そ
の平均値になった場合にエージェントが給油時期である
ことを知らせる。

【００５５】水温検出センサ４１６は、冷却水の温度を
検出する。イグニッションＯＮ直後において、この検出
温度が低い場合には、エージェントが眠そうな行為をす
る場合が多い。逆に水温が高すぎる場合にはオーバーヒ
ートする前に、エージェントが「だるそう」な行動と共
にその旨を知らせる。ＡＢＳ検出センサ４１７は、急ブ
レーキによるタイヤのロックを防止し操縦性と車両安定
性を確保するＡＢＳが作動したか否かを検出する。エア
コンセンサ４１８は、エアコンの操作状態を検出する。
例えば、エアコンのＯＮ・ＯＦＦ、設定温度、風量等が
検出される。体重センサ４１９は、運転者の体重を検出
するセンサである。この体重から、または、体重と撮像
装置２８の画像から運転者を特定し、その運転者との関
係で学習したエージェントを出現させるようにする。す
なわち、特定した運転者に対してエージェントが学習し
た、学習項目データ２９２と応答データ２９３を使用す
ることで、その運転者専用のエージェントを出現させる
ようにする。そしてこのエージェントはその運転者に対
応した心理状態（エージェントメンタルモデル）となっ
ている。前車間距離センサ４２０は車両前方の他車両や
障害物との距離を検出し、後車間距離センサ４２１は後
方の他車両や障害物との距離を検出する。

【００５６】体温センサ４２２、心拍数センサ４２３、
発汗センサ４２４は、それぞれ運転者の体温、心拍数、
発汗状態を検出するセンサで、例えば、ハンドル表面に
各センサを配置し運転者の手の状態から検出する。また
は、体温センサ４２２として、赤外線検出素子を使用し
たサーモグラフィーにより運転者の各部の温度分布を検
出するようにしても良い。脳波センサ４２５は、運転者
の脳波を検出するセンサで、例えばα波やβ波等を検出
して運転者の覚醒状態等を調べる。アイトレーサー４２
６は、ユーザの視線の動きを検出し、通常運転中、車外
の目的物を捜している、車内目的物をさがしている、覚
醒状態等を判断する。赤外線センサ４２７は、ユーザの
手の動きや顔の動きを検出する。

【００５７】次に、以上のように構成された本実施形態
の動作について説明する。図１１は本実施形態のエージ
ェントによる処理のメイン動作を表したフローチャート
である。エージェント処理部１１は、イグニッションが
ＯＮされたことがイグニッションセンサ４０１で検出さ
れると、まず最初に初期設定を行う（ステップ１１）。
初期設定としては、ＲＡＭのクリア、各処理用のワーク
エリアをＲＡＭに設定、プログラム選択テーブル２９１
（図２）のＲＡＭへのロード等の処理が行われる。な
お、本実施形態のエージェント処理では、その処理の開
始をイグニッションＯＮとしたが、例えばドア開閉検出
センサ４１１によりいずれかのドアの開閉が検出された
場合に処理を開始するようにしてもよい。

【００５８】次に、エージェント処理部１１は、運転者
の特定を行う（ステップ１２）。すなわち、エージェン
ト処理部１１は、運転者から先に挨拶がかけられたとき
にはその声を分析して運転者を特定したり、撮像した画
像を分析することで運転者を特定したり、体重センサ４
１９で検出した体重から運転者を特定したり、設定され
たシート位置やルームミラーの角度から運転者を特定し
たりする。なお、特定した運転者については、後述のエ
ージェントの処理とは別個に、「○○さんですか？」等
の問い合わせをする特別のコミュニケーションプログラ
ムが起動され、運転者の確認が行われる。

【００５９】運転者が特定されると、次にエージェント
処理部１１は、現在の状況を把握する（ステップ１
３）。すなわち、エージェント処理部１１は、状況情報
処理部１５に状況センサ部４０の各センサから供給され
る検出値や、撮像装置２８で撮像した画像の処理結果
や、現在位置検出装置２１で検出した車両の現在位置等
のデータを取得して、ＲＡＭの所定エリアに格納し、格
納したデータから現在状況の把握を行う。例えば、水温
検出センサ４１６で検出された冷却水の温度がｔ１であ
る場合、エージェント処理部１１は、この温度ｔ１をＲ
ＡＭに格納すると共に、ｔ１が所定の閾値ｔ２以下であ
れば、車両の現在の状態として冷却水温（図２参照）は
低い状態であると把握する。現在の状況としては、他に
マイク２６からの入力に基づいて音声認識した運転者の
要求、例えば、「○○○番に電話をしてくれ。」や「こ
の辺のレストランを表示してくれ。」や「ＣＤをかけて
くれ。」等の要求も現在の状況として把握される。この
場合、認識した音声に含まれるワード「ＣＤ」「かけ
て」等がプログラム選択テーブル２９１（図２）の選択
条件（横軸項目）になる。さらにエージェント処理部１
１は、現在状況として、エージェントデータ記憶装置２
９の学習項目データ２９２と応答データ２９３をチェッ
クすることで、エージェントがこれまでに学習してきた
状態（学習データ）を把握する。また、エージェントデ
ータ記憶装置２９のエージェントメンタルモデル２９５
をチェックし、各パラメータの指数を把握する。

【００６０】エージェント処理部１１は、現在の状況を
把握すると、図１１により後で詳述するように、把握し
た状況に応じたエージェントの処理を行う（ステップ１
４）。ここでのエージェントの処理としては、エージェ
ントによる判断、行為（行動＋発声）、制御、学習、検
査等の各種処理が含まれるが、把握した現在の状況によ
っては何も動作しない場合も含まれる。

【００６１】次に、エージェント処理部１１は、メイン
動作の処理を終了するか否かを判断し（ステップ１
５）、終了でない場合には（ステップ１５；Ｎ）、ステ
ップ１３に戻って処理を繰り返す。一方を終了する場
合、すなわち、イグニッションがＯＦＦされたことがイ
グニッションセンサ４０１で検出され（ステップ１
３）、室内灯の消灯等の終了処理（ステップ１４）が完
了した後（ステップ１５；Ｙ）、メイン処理の動作を終
了する。

【００６２】図１２は、把握した状況に応じたエージェ
ントの処理動作を表したフローチャートである。エージ
ェント処理部１１は、把握済みの現在の状況（起動回
数、現在の天気、時間、メンタルモデルの各パラメータ
の指数等）から、図２に示したプログラム選択テーブル
２９１に基づいて、現在の状態で起動可能なコミュニケ
ーションプログラム（の番号）があるか否かを判断する
（ステップ２１）。そして、該当プログラムが無ければ
（ステップ２１；Ｎ）、メインルーチンにリターンす
る。一方、起動可能なコミュニケーションプログラムが
ある場合（ステップ２１；Ｙ）、そのプログラム番号を
決定する。そして、決定したプログラム番号に対する運
転者の応答履歴を応答データ２９３から確認し、当該プ
ログラム番号のコミュニケーションプログラムの起動
を、お休みすべき状態か否かを確認する（ステップ２
２）。

【００６３】お休み状態ではない場合（ステップ２２；
Ｎ）、エージェント処理部１１は、決定したプログラム
番号に対応するコミュニケーションプログラムを起動す
ることで、図４に示された各エージェントの行為（行動
と音声）に従った画像を表示装置２７に表示すると共
に、音声出力装置２５から音声出力する（ステップ２
３）。これによって、現在の車両や運転者等の状況から
だけでなく、過去の状況や応答に対する学習結果を反映
させたコミュニケーションをエージェントとの間で行う
ことが可能になる。エージェントの行為は、エージェン
トメンタルモデルに反映されたものとなっている。

【００６４】そしてエージェント処理部１１は、コミュ
ニケーションプログラムの起動によるエージェント行為
に対する運転者の応答を、マイク２６からの入力に基づ
く音声認識結果や、入力装置２２からの入力結果から取
得する（ステップ２４）。次にエージェント処理部１１
は、ステップ１６で起動したコミュニケーションプログ
ラムが制御対象プログラムか否かを判断する（ステップ
２５）。ここで制御対象プログラムか否かは各プログラ
ム毎に規定されており、例として、「ラジオの電源を入
れましょうか？」や、お昼時にお腹が鳴る音を検出した
場合に「食堂の案内をしましょうか？」といったよう
に、エージェントが処理可能な行為（電源ＯＮ、飲食店
案内等）の提案をする場合のコミュニケーションプログ
ラム等が制御対象プログラムとして規定されている。

【００６５】制御対象プログラムでない場合（ステップ
２５；Ｎ）にはステップ２７に移行し、制御対象プログ
ラムである場合（ステップ２５；Ｙ）、ステップ２４で
取得した運転者の応答に応じた制御を行う（ステップ２
６）。例えば、上記ラジオの電源を入れる提案コミュニ
ケーションに対して、「入れて」「ＯＫ」「はい」等の
提案を受容する応答が認識された場合であれば、エージ
ェント処理部１１は応答に応じた制御として、エージェ
ントに返事をする行為（行動と音声）をさせると共にラ
ジオの電源をＯＮにする。

【００６６】そして、エージェント処理部１１は、今回
のコミュニケーションプログラムに関するデータを蓄積
することで、エージェントに学習をさせ（ステップ２
７）、メインルーチンにリターンする。データの蓄積と
しては、例えば、コミュニケーションプログラムの起動
がお休みである場合には（ステップ２２；Ｙ）、学習項
目データ２９２の該当プログラム番号の回数欄をカウン
トアップさせる。ただし、学習項目データ２９２のお休
み回数／日時欄に格納されている回数をＫａ回とし、当
該プログラム番号に対する前回までの応答データ２９３
の履歴から決まるお休み回数をＫｂ回とした場合、Ｋａ
＝Ｋｂ−１であれば、今回のお休みで規定回数休んだこ
とになる。そこで、学習項目データ２９２及び応答デー
タ２９３の当該プログラム番号欄の（該当する位置に格
納されている）データをクリアする。その他の場合（ス
テップ２５；Ｎの場合、ステップ２６の後）には、把握
済みの現在状況（ステップ１３）の中に学習項目があれ
ば学習項目データ２９２の値を更新し、応答内容を履歴
として格納すべきプログラム番号であればステップ１７
で取得した応答内容を応答データ２９３（図６）に格納
する。この応答の履歴も各プログラム番号毎に規定され
た所定回数分のデータが既に格納されている場合には、
最も古いデータを廃棄して新しいデータを格納する。ま
た、ステップ２４により取得した応答内容等にメンタル
モデル変更条件データ２９６中の条件に該当するものが
有った場合には、このメンタルモデル変更条件データ２
９６に従ってエージェントメンタルモデルのパラメータ
の指数を増減し、新しいエージェントメンタルモデルを
エージェントデータ記憶装置２９の当該格納部に格納し
直す。

【００６７】次に、以上説明したエージェント処理によ
るエージェントの具体的な行為における、エージェント
メンタルモデルの違いによる行為の違いの例について説
明する。図１３及び図１４は、イグニッションＯＮ後に
おける具体的なエージェント処理の内容を表したもの
で、図１３はエージェントメンタルモデル２９５の「元
気」の指数が７の場合、図１４はエージェントメンタル
モデル２９５の「元気」の指数が２の場合である。ま
ず、図１３に示すエージェントメンタルモデル２９５の
「元気」の指数が７の場合について説明する。この図１
３（ａ）に示すように、エージェント処理部１１は、現
在の状況として、イグニッションセンサ４０１で検出さ
れた状態が「ＯＮ」、時刻が午前８時２１分、等の状況
がステップ１３において把握済みであるものとする。ま
た、学習項目データ２９２と応答データ２９３について
チェックした学習データとしては、今日のイグニッショ
ンＯＮ回数が「１回目」、通算起動回数が「３０回」、
エージェントメンタルモデル２９５の元気が「７」、友
好が「８」、安心が「５」であるとチェック済みである
ものとする。

【００６８】以上の把握状態においてエージェント処理
部１１は、プログラム選択テーブル２９１から対応する
コミュニケーションプログラムを選択する。すなわち、
プログラム番号００１００のコミュニケーションプログ
ラムが選択される（ステップ２１；Ｙ）。お休み対象で
無いことを確認（ステップ２２；Ｎ）したうえで、当該
番号のコミュニケーションプログラムを起動し（ステッ
プ２３）、図３に対応するエージェント行為（行動と発
声）が、図１３（ｂ）に示すように、行われる。すなわ
ち、表示装置２７にはエージェントが元気に登場し、音
声出力装置２５からは「おはよう。」といった大きな音
声が出力される。

【００６９】そして運転者から「おはよう」等の応答が
あった場合にはこれを取得し認識する（ステップ２
４）。プログラム番号００１００は制御対象プログラム
ではないので（ステップ２５；Ｎ）、ステップ２６をと
ばし、エージェントの学習として図１３（ｃ）に示すよ
うに、学習項目データ２９２の今日のイグニッションＯ
Ｎ回数を１回から２回に変更すると共に、通算起動回数
を３０回から３１回に変更する。また、運転者からの応
答等に図８のメンタルモデル変更条件データ２９６に該
当するものが有った場合には、このデータ応じてエージ
ェントメンタルモデル２９５のパラメータの指数を増減
し、再格納する（ステップ２７）。例えば、運転者から
「おはよう」と挨拶が返された場合には、エージェント
の問いかけに対する応答が有ったとして、友好及び従順
の各指数を１増加させる。なお、指数が０であった場合
には、これ以上は指数は減らすことなくそのまま書き換
えず、また、指数が９であった場合にこれ以上増加する
ことなくそのまま書き換えることなく保存する。その後
メインルーチンにリターンする。

【００７０】図１４に示すようにエージェントメンタル
モデル２９５の「元気」の指数が７であり他の車両の状
況は図１３と同様の場合には、エージェント処理部１１
は、プログラム選択テーブル２９１から、プログラム番
号００１０２のコミュニケーションプログラムを選択し
（ステップ２１；Ｙ）、お休み対象で無いことを確認
（ステップ２２；Ｎ）したうえで、当該番号のコミュニ
ケーションプログラムを起動し（ステップ２３）、図３
に対応するエージェント行為（行動と発声）が、図１４
（ｂ）に示すように、行われる。すなわち、表示装置２
７にはエージェントが疲れた様子で登場し、音声出力装
置２５からは「おはよう。」といった小さな音声が出力
される。以降図１３の場合と同様に応答の取得（ステッ
プ２４）やデータの蓄積（ステップ２７）を行い、メイ
ンルーチンにリターンする。

【００７１】図１５は、エージェントメンタルモデル以
外の車両の状況が図１３及び図１４と同じ場合の、エー
ジェントの行為を、エージェントメンタルモデル２９５
のパラメータの指数に対応させて示すものである。この
図１５に示すように、エージェントが朝の挨拶をする場
合、エージェントメンタルモデル２９５の従順及びモラ
ルのパラメータによる行為の違いはないが、元気の指数
が７〜９の場合には言動が元気よく、０〜２の場合には
疲れており、友好の指数が７〜９の場合には言葉が「お
はよう」であるのに対し友好の指数が０〜６の場合には
「おはようございます」と儀礼的になっており、安心の
指数が０〜２の場合には言動がおどおどとびくついて不
安気になっている。

【００７２】続いて、車両走行中のエージェント処理に
おけるエージェントの具体的な行為の、エージェントメ
ンタルモデルによる違いの例について説明する。図１６
は、車両走行中における具体的なエージェント処理の内
容の例を表したもので、エージェントメンタルモデル２
９５の「元気」の指数が７の場合である。

【００７３】この図１６（ａ）に示すように、エージェ
ント処理部１１は、現在状況として、エアコンセンサ４
１８で検出された状態が「ＯＮ」、室内温度検出センサ
４１３と室外温度検出センサ４１４で検出された室温Ｔ
１と室外温Ｔ２を取得する。また、各プログラム番号の
応答データ２９３をチェックすることで、プログラム番
号００ｘｘｘに対する前２回の運転者応答がＣ（受容）
なので、閾値Ｔ３、Ｔ４の値としてデフォルト値（Ｔ３
＝２度、Ｔ４＝２４度）が学習項目データ２９２から読
み出される。この閾値Ｔ３とＴ４とから、室温と室外温
の関係、（Ｔ１−Ｔ２）≦Ｔ３が「Ｙｅｓ」、室外温Ｔ
２と閾値Ｔ４との関係Ｔ２≦Ｔ４が「Ｙｅｓ」、等の状
況が最終的に把握される。更に、エージェントメンタル
モデル２９５から元気のパラメータの指数が「７」、友
好が「５」、安心が「５」であるとチェック済みである
ものとする。（図１６（ａ））。

【００７４】以上の処理から、エージェント処理部１１
は、プログラム選択テーブル２９１からプログラム番号
００ｘｘｘのコミュニケーションプログラムを選択し
（ステップ２１）、お休み対象で無いことを確認（ステ
ップ２２；Ｎ）したうえで、当該番号のコミュニケーシ
ョンプログラムを起動する（ステップ２３）。

【００７５】そして、プログラム番号００ｘｘｘのコミ
ュニケーションプログラムの起動により、図１６（ｂ）
に示すように、表示装置２７にはエージェントＥの画像
が複数表示（または動画が表示）されると共に、音声出
力装置２５からはエージェントＥの「外は涼しくなりま
したよ。外気を入れてみませんか？」といった音声が出
力される。

【００７６】続いて、エージェント処理部１１は、運転
者の応答を取得する（ステップ２４）。そして、プログ
ラム番号００ｘｘｘは制御対象プログラムなので（ステ
ップ２５；Ｙ）、受容であれば応答に応じた制御として
エアコンの電源をＯＦＦにすると共に、運転席側と助手
席側の窓を１／２だけ開ける制御を行う（ステップ２
６）。

【００７７】応答に応じた制御の後、エージェント処理
部１１は、図１６（ｃ）に示すように、運転者の応答が
無視であればＡ、拒絶であればＢ、受容であればＣを、
応答日時と共にプログラム番号００ｘｘｘに対応する応
答データ２９３に格納する。この場合、前々回の応答デ
ータが削除され、前回の応答と今回の応答が応答データ
２９３の格納内容になる。格納した応答内容が無視Ａで
あれば、次回の閾値Ｔ３、Ｔ４は１度ずつ下げた値（Ｔ
３−１＝１度、Ｔ４−１＝２３度）が使用され、１回休
むことになる。格納した応答内容が拒絶Ｂであれば、次
回の閾値Ｔ３、Ｔ４は１度ずつ下げた値（Ｔ３−１＝１
度、Ｔ４−１＝２３度）が使用され、５回休むことにな
る。なお、１回休む場合の閾値としては下げた後の温度
Ｔ３＝Ｔ３−１、Ｔ４＝Ｔ４−１が使用される。格納し
た応答内容が受容Ｃであれば、前回使用した閾値Ｔ３、
Ｔ４と同一の値が使用される。

【００７８】また、エージェント処理部１１は、運転者
からの応答等に図８のメンタルモデル変更条件データ２
９６に該当するものが有った場合には、このデータ応じ
てエージェントメンタルモデル２９５のパラメータの指
数を増減し、再格納する（ステップ２７）。例えば、運
転者から「そうだね、お願い。」との返事があった場合
には、友好及び従順の各指数を１増加させる。更に「あ
りがとう。」との感謝の言葉が有った場合には、音声認
識辞書中のねぎらいの言葉に該当するため更に友好の指
数を１増加させる。その後メインルーチンにリターンす
る。

【００７９】図１７は、エージェントメンタルモデル以
外の車両の状況が図１６と同じ場合の、エージェントの
行為を、エージェントメンタルモデル２９５のパラメー
タの指数に対応させて示すものである。この図１７に示
すように、エージェントが窓を開ける提案をする場合、
エージェントメンタルモデル２９５の従順及びモラルの
パラメータによる行為の違いはないが、元気の指数が７
〜９の場合には言動が元気よく、０〜２の場合には疲れ
ており、また友好の指数が３〜６の場合には敬語を使い
儀礼的になっており、さらに友好の指数が０〜２の場合
には外が涼しくなったことのみを伝えて窓開けの提案は
行わないようになっている。また、安心の指数が０〜２
の場合には言動がおどおどとびくついて不安気になって
おり、元気、友好、安心それぞれの指数ともに０〜２の
場合には、何も言動しない（図２に示すプログラム選択
テーブル２９１に、該当するエージェントプログラムが
無い）ようになっている。

【００８０】以上説明したように本実施形態によると、
擬人化されたエージェントの心理状態を表すエージェン
トメンタルモデル２９５を、運転者毎に各運転者のエー
ジェントに対する対応等から決定し、エージェントにそ
の心理状態に応じた行為を行わせることができる。すな
わち、車両内に出現するエージェントの行為が運転者や
状況（時間帯や天候）に対応して、友好的になったり不
安気になる等と変化し、より人間的なエージェントシス
テムになる。そして、これらの運転者とのやりとりや車
両の状況に対応した心理状態のエージェントがコミュニ
ケーションをとるので、エージェントに対して親しみを
感じ、その車両に対する愛着を増すことができる。

【００８１】本実施形態によると、エージェントメンタ
ルモデル２９５が、エージェントの全てのコミュニケー
ションプログラムの決定要素となっているので、エージ
ェントの行為が、朝の挨拶と窓を空ける提案等、異なる
種類の行動及び音声どうしについても、運転者に対して
友好的か否か、元気か否か等共通した傾向を有するのも
のとなる。従って、エージェントの行為は、１つの行為
においては友好的なものの言い方をした後、すぐ次には
事務的になる等の不自然さが解消され、統一性や連続性
のあるものとなり、より人間的なエージェントシステム
となる。

【００８２】本実施形態によると、エージェントの行為
がエージェントメンタルモデルに２９５に対応した心理
状態に基づいた統一性や連続性を有しているため、運転
者にとってエージェントが個性を有しているように感じ
られ、より人間的なエージェントシステムとなる。そし
て、運転者は、エージェントに対して親しみを感じ、そ
の車両に対する愛着を増すことができる。

【００８３】本実施形態によると、エージェントによる
行為が、各制御行為毎の過去の学習・応答データの他、
制御行為毎ではなく車両全体の状況（運転者との対応等
を含む）から取得された行為時点のエージェントメンタ
ルモデルからも、判断され決定されるので、変化しにく
い運転者の好み等と、変化する現況との両方に適したエ
ージェント行為を選択実行させることができる。

【００８４】本実施形態によると、メンタルモデル変更
条件データ２９６による指数の変化が、例えば、早朝に
イグニッションＯＮされて元気のパラメータが１つ減少
した（人間的にいえば眠い）状態は次のイグニッション
ＯＮが早朝や深夜でなければリセットされて１つ増加す
る（人間的に言えば元気が回復する）等、条件によって
イグニッションＯＦＦ時にリセットされるようになって
おり、エージェントメンタルモデル２９５が、長期的な
変化と短期的な変化の両方で変化し、より人間的に適切
に変化するようになっている。

【００８５】本実施形態によると、エージェントの行為
は、エージェントメンタルモデル２９５と車両の状況
（運転者の状況も含む）に加えて、学習された過去の状
況等にも基づいている（学習手段）ので、この点からも
より運転者に適切な対応が可能となる。

【００８６】尚、本発明は上述の実施形態に限定される
ものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて
適宜変更可能である。例えば、図１８に示すように、表
示装置２７にエージェントメンタルモデルＭを表示して
もよい（メンタルモデル表示手段）。この場合、メンタ
ルモデルＭは、図１８に示すようなグラフ以外に、「リ
サはとても安心しています。」等の具体的な言葉での指
数表示のない表示や、「安心度：８」というように指数
を含む言葉での表示等としてもよい。また、音声により
出力してもよい（メンタルモデル音声出力手段）。更
に、各パラメータの指数が変動した時に、例えば「返事
をしてもらえなくてリサは友好の気持ちが少し減りまし
た。」等と、変動した旨やその理由を文字表示や音声出
力したり、他の補助的なエージェント（ヘルプエージェ
ント）を出現させて説明させてもよい（変化理由説明手
段）。

【００８７】複数のエージェントを選択して出現可能と
しているときに、各エージェントに対応してメンタルモ
デル変更条件データ２９６を格納し、エージェント毎に
指数の変化の大きさが異なるようにしてもよい。例え
ば、驚きやすい臆病なエージェント（不安のパラメータ
が一度に２ずつ増加する）と、おっとりとしているエー
ジェント（不安のパラメータの上がる条件が少ない）
等、各エージェントによって、状況に対する受け止め方
の異なるいわゆる個性を有するものとすることもでき
る。この場合、運転者が、指数の変化のし方を選択した
り指定したりできるようにして（変化条件入力手段）、
運転者の所望する個性を有するエージェントを出現可能
としてもよい。

【００８８】上述の実施形態においては、エージェント
メンタルモデル２９５は、エージェントの行為のうち運
転者に対する対応（表示装置２７に表示されるエージェ
ントの表情や態度、音声出力装置２５から出力されるエ
ージェントの音声）についてのみ述べられているが、種
々の装置の制御についてもエージェントメンタルモデル
に即したものとすることができる。例えば、「従順」の
指数が小さい場合に、車両の温度が所定以上でない状態
ではエアコンのスイッチ入力を運転者から命令されても
従わない等である。

【００８９】上述の実施形態においては、エージェント
メンタルモデル２９５の各パラメータは、初期設定にお
いては指数が全て中間値の５となっているが、これに限
られるものではなく、複数のエージェントから選択して
出現させることのできる場合に、各エージェント毎に異
なる初期設定としておいたり、１つのエージェントにお
いてもパラメータ毎に異なる指数の初期設定としておく
こともできる。この場合、初期設定時に指数を運転者等
が入力できるようにしてもよい（初期値入力手段）。

【００９０】エージェントメンタルモデルの各パラメー
タは１０段階に表現されているが、これに限られるもの
ではなく、例えば「不安」の有無等のように各パラメー
タの心理状態が有るか無いかの２段階とすることもでき
る。しかし、各パラメータの行為に連続性を持たせるた
めには、各パラメータを０〜９９段階等なるべく多段階
に表現し、これらの各段階に応じて行為を変化させるこ
とが好ましい。また、上述の実施形態のエージェントの
行為については、例えばプログラム番号００１００から
の朝の挨拶（図２）においてはエージェントメンタルモ
デルのうち「元気」は０〜９の指数が３段階に分けられ
て行為が決定され、「友好」及び「安心」は２段階に分
けられて行為が決定されているが、これに限られるもの
ではなく、０〜９の全てにおいて１つ１つ異なる行為が
決定されるようになっていてもよい。また、朝の挨拶の
行為と窓開けを薦める行為とで異なる数の段階に分けら
れていてもよいし、同じ３段階等であっても、一方は８
〜９、２〜７、０〜１に区切られる行為と５〜９、２〜
４、０〜１に区切られて異なる行為が決定されるように
なっていてもよい。

【００９１】上述の実施形態においてはエージェントモ
デルは「元気」、「友好」、「従順」、「安心」、及び
「モラル」の５つのパラメータで表されているが、これ
に限られるものではなく、「怒り」や「悲しみ」等の他
のパラメータを含んでいたり、他のパラメータのみで表
されていてもよい。また上述の５つのパラメータのうち
のいずれか１〜４個のみ、またはこれらと他のパラメー
タとで表されていてもよい。エージェントモデルを表す
パラメータの数も１つ以上であればよい。

【００９２】上述の実施形態においては全てのコミュニ
ケーションプログラムの選択において、エージェントメ
ンタルモデルのパラメータのうちのいずれか１つ以上が
選択の要素となっているが、エージェントメンタルモデ
ルが必ずしも全てのプログラムの選択の要素となってい
る必要はなく、エージェントメンタルモデルに無関係に
決定されるコミュニケーションプログラムがあってもよ
い。但し、なるべく多くのプログラムについてエージェ
ントメンタルモデル２９５のデータが選択の条件要素と
なっている方が、エージェントの行為の統一性及び連続
性の点では好ましい。

【００９３】上述の実施形態においては、メンタルモデ
ル変更条件データ２９６に含まれる条件のうち所定のも
のについてはイグニッションＯＮ以降のパラメータの指
数の増減がイグニッションＯＦＦ時に取り消され、エー
ジェントメンタルモデル２９５に車両走行毎の短期的な
変化があるようになっている。このような指数の増減の
取り消しは、イグニッションＯＦＦ毎でなくてもよく、
数時間毎や一日毎等に行うようにしてもよい。また、他
の条件によってリセットされるようになっていてもよ
い。例えば、経路案内の目的地が田舎に設定されて元気
が増加した場合に、車両が目的地として設定されていた
田舎に到着しここから出発した時にリセットされるよう
にする等である。

【００９４】上述の実施形態においては、エージェント
メンタルモデル２９５はメンタルモデル変化条件データ
２９６に該当する条件が検出されるとすぐに書き換えら
れるようになっているがこれに限られるものではなく、
全ての条件に対して、または所定の条件に対して、検出
された条件と、その回数またはこれによる指数の増減値
と等の履歴を記憶しておき（検出条件記憶手段）、イグ
ニッションＯＦＦ時毎や数日毎等にこの検出条件記憶手
段に記憶される指数の増減に従ってエージェントメンタ
ルモデル２９５を書き換えるようにしてもよい。この場
合、エージェントメンタルモデル２９５の変化は、各パ
ラメータについての増減が所定期間ごとにまとめられ、
差し引きして相殺されなかった分だけの変化となる。エ
ージェントメンタルモデル２９５の書き換えは、各パラ
メータそれぞれによって異なる期間毎としてもよい。

【００９５】検出された条件の検出日時等の、エージェ
ントメンタルモデルの各パラメータの指数を増減するた
めのデータ（検出条件データ）の履歴を記憶しておく検
出条件データ記憶手段を備えることもできる。図１９
は、このような検出データ記憶手段に記憶されるデータ
を概念的に表した図である。この図１９に示されるよう
に、検出条件データ記憶手段に記憶される検出条件デー
タ２９７としては、例えば、所定の条件が検出された日
時等が挙げられる。このデータを記憶しておくことによ
り、所定の条件による指数の増減があった場合にその条
件が検出されてから一定の時間が経過したときに、前記
条件による指数の増減が戻るようにすることができる。
これによりエージェントの行為は、例えば怒られた記憶
が薄れる如く、一層人間的なものとして捉えられるよう
になる。例えば、エージェントに対して拒否する内容の
音声が認識されて元気の指数が２減少し、この時点から
２日経過すると減少した分の元気の指数２が増加して元
の値に戻る等である。この場合、一度に指数が戻るので
はなく、１日経過する毎に指数が１ずつ戻る等、数回に
分けて指数が戻るようにしてもよい。また、単に２日経
過した場合に指数を増加または減少分戻すのではなく、
エージェントを拒否する内容の音声を発した運転者が一
定期間（例えば２日間）この車両を運転しなかった場合
（イグニッションオンしなかった場合）等、時間経過以
外の車両の状況を加えてまたは時間経過以外の車両の状
況のみを条件として、指数の増加分または減少分を戻す
ようにしてもよい。また、所定の条件が検出された日時
を過去複数回分記憶しておき、例えばこの２週間に３回
以上ねぎらいの言葉を認識している場合には友好の指数
を１増加させる等、所定期間内に応答等の一定の条件が
所定回数満たされた場合に指数を増減するようにするこ
とができる。更に、上述のような検出条件データ２９７
のデータとしては、検出日時以外にも、例えば、エージ
ェントからの問いかけに対して応答が認識されるまでの
時間等を含んでもよい。この場合、問いかけから応答ま
での時間（応答反応時間）を所定の数だけ記憶して古い
ものから更新して書き換えるようにして、その平均時間
（応答反応時間平均）が所定の値以下になった場合に友
好の指数を増加させる等とすることができる。このよう
に、検出データ記憶手段を備えることにより、複数のデ
ータから平均や中間値等を取得しエージェントメンタル
モデルをより総合的、長期的な判断によってなだらかに
変化させ、一層、統一性及び連続性のある行為を行わせ
るようにすることが可能となる。

【００９６】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１から請求
項３に記載のエージェントメンタルモデル作成装置によ
れば、車両内等に出現させるエージェントの心理状態を
決定するメンタルモデル作成することができる。

【００９７】請求項４から請求項６に記載のエージェン
ト装置によれば、メンタルモデルに基づいた個性を有
し、統一性及び連続性のある行為を行うエージェントを
車両内等に出現させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態におけるコミュニケーショ
ン機能を実現するための構成を示すブロック図である。

【図２】同上、実施形態におるプログラム選択テーブル
の内容を概念的にあらわした説明図である。

【図３】同上、実施形態において、各プログラム番号に
対応するエージェントの行為（行動と音声）を表した説
明図である。

【図４】同上、実施形態におけるプログラム番号０００
０１の起動により表示装置に表示されるエージェントの
「かしこまってお辞儀」行動についての数画面を表した
説明図である。

【図５】同上、実施形態における学習項目データの内容
を概念的に表した説明図である。

【図６】同上、実施形態における応答データの内容を概
念的に表した説明図である。

【図７】同上、実施形態におけるエージェントメンタル
モデルの内容を概念的に表した説明図である。

【図８】同上、実施形態におけるメンタルモデル変更条
件データの内容を概念的に表した説明図である。

【図９】同上、実施形態におけるナビゲーションデータ
記憶装置に格納されるデータファイルの内容を概念的に
表した説明図である。

【図１０】同上、実施形態における状況センサ部を構成
する各種センサを表した説明図である。

【図１１】同上、実施形態においてエージェントによる
メイン動作を表したフローチャートである。

【図１２】同上、実施形態によるエージェント処理の動
作を表したフローチャートである。

【図１３】同上、実施形態によるイグニッションＯＮ後
における具体的なエージェント処理の内容を表した説明
図である。

【図１４】同上、実施形態によるイグニッションＯＮ後
における具体的なエージェント処理の内容を表した説明
図である。

【図１５】同上、実施形態によるイグニッションＯＮ後
における具体的なエージェントの行為の、エージェント
メンタルモデルのパラメータの指数による違いを説明す
る説明図である。

【図１６】同上、実施形態による車両走行中における具
体的なエージェント処理の内容を表した説明図である。

【図１７】同上、実施形態による車両走行中における具
体的なエージェントの行為の、エージェントメンタルモ
デルのパラメータの指数による違いを説明する説明図で
ある。

【図１８】本発明の他の実施形態においてエージェント
メンタルモデルを表示した表示装置を示す図である。

【図１９】本発明の他の実施形態において具備される検
出条件データ記憶手段に記憶される検出条件データの内
容を概念的に表す図である。

【符号の説明】

１ 全体処理部 １０ ナビゲーション処理部 １１ エージェント処理部 １２ Ｉ／Ｆ部 １３ 画像処理部 １４ 音声制御部 １５ 状況情報処理部 ２１ 現在位置検出装置 ２２ 入力装置 ２３ 記憶媒体駆動装置 ２４ 通信制御装置 ２５ 音声出力装置 ２６ マイク ２７ 表示装置 ２８ 撮像装置 ２９ エージェントデータ記憶装置 ３０ ナビゲーションデータ記憶装置 ４０ 状況センサ部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 松田 学 東京都千代田区外神田２丁目19番12号 株 式会社エクォス・リサーチ内 (72)発明者 足立 和英 東京都千代田区外神田２丁目19番12号 株 式会社エクォス・リサーチ内 (72)発明者 向井 康二 東京都千代田区外神田２丁目19番12号 株 式会社エクォス・リサーチ内 Ｆターム(参考） 2F029 AA02 AB01 AB05 AB07 AB09 AC01 AC02 AC04 AC18 5H180 AA01 BB05 BB12 BB13 CC04 FF05 FF25 FF27 FF33 9A001 BZ03 HH05 HZ19 HZ32 JZ77

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 車両内に出現し車両の状況に応じて運転
   者とのコミュニケーション行為を行う擬人化されたエー
   ジェントの心理状態を表すエージェントメンタルモデル
   を記憶するメンタルモデル記憶手段と、 車両の各種状況を判断する状況判断手段と、 前記状況判断手段により判断された状況に基づいて、前
   記メンタルモデル記憶手段に記憶される前記エージェン
   トメンタルモデルを変化させるメンタルモデル変化手段
   とを具備することを特徴とするエージェントメンタルモ
   デル作成装置。
2. 【請求項２】 前記メンタルモデル記憶手段は、前記エ
   ージェントメンタルモデルを表す複数のパラメータ及び
   該パラメータそれぞれの指数を対応させて記憶し、 前記メンタルモデル変化手段は、前記パラメータの指数
   を増減させることを特徴とする請求項１に記載のエージ
   ェントメンタルモデル作成装置。
3. 【請求項３】 前記状況判断手段により判断される状況
   が、運転者とのコミュニケーション結果を含むことを特
   徴とする請求項１または請求項２に記載のエージェント
   メンタルモデル作成装置。
4. 【請求項４】 車両の状況に応じて運転者とのコミュニ
   ケーション行為を行う擬人化されたエージェントを車両
   内に出現させるエージェント出現手段と、 前記エージェントの心理状態を表すエージェントメンタ
   ルモデルを記憶するメンタルモデル記憶手段と、 車両の各種状況を判断する状況判断手段と、 前記状況判断手段により判断された状況に基づいて、前
   記メンタルモデル記憶手段に記憶される前記エージェン
   トメンタルモデルを変化させるメンタルモデル変化手段
   と、 前記状況判断手段により判断された状況及び前記メンタ
   ルモデル記憶手段に記憶される前記エージェントメンタ
   ルモデルに基づいて、前記エージェントの行為を決定す
   る行為決定手段と、 この行為決定手段で決定された行為を、前記エージェン
   ト出現手段が出現させる前記エージェントに行わせるエ
   ージェント制御手段と、を具備することを特徴とするエ
   ージェント装置。
5. 【請求項５】 前記状況判断手段により判断された所定
   の状況を記憶することで学習する学習手段を備え、 前記行為決定手段は、前記学習手段による学習結果を含
   めて前記エージェントの行為を決定することを特徴とす
   る請求項４に記載のエージェント装置。
6. 【請求項６】 前記行為決定手段は、前記エージェント
   の行為として、前記メンタルモデル取得手段により取得
   された前記エージェントメンタルモデルに応じて、異な
   る行動と発声を決定することを特徴とする請求項４また
   は請求項５に記載のエージェント装置。