JP2003185221A - 空調調整システム及び空調調整方法 - Google Patents
空調調整システム及び空調調整方法Info
- Publication number
- JP2003185221A JP2003185221A JP2001390016A JP2001390016A JP2003185221A JP 2003185221 A JP2003185221 A JP 2003185221A JP 2001390016 A JP2001390016 A JP 2001390016A JP 2001390016 A JP2001390016 A JP 2001390016A JP 2003185221 A JP2003185221 A JP 2003185221A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- emotion
- user
- air conditioning
- unit
- character string
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 本発明は、利用者が室内の環境に対して感じ
ている感情を認識し、認識した感情に基づいて利用者が
真に要求する室内の環境を作り出すことができる。 【解決手段】 本発明は、利用者から入力された文字列
を認識する音声認識部１０２と、所定の属性を有するキ
ーワード群を列記した検索テーブルを記憶する記憶部
と、音声認識部１０２で認識された文字列と記憶部に蓄
積された検索テーブルとを照合して所定のキーワードを
抽出し、抽出したキーワードを含む文字列に基づいて、
キーワードに対する利用者の感情の度合いを示す感情度
を認識する感情判定部１０４ｄと、感情判定部１０４ｄ
で認識された感情度に応じて室内の空調を調整する温度
調整部１０４ｆとを備える。
ている感情を認識し、認識した感情に基づいて利用者が
真に要求する室内の環境を作り出すことができる。 【解決手段】 本発明は、利用者から入力された文字列
を認識する音声認識部１０２と、所定の属性を有するキ
ーワード群を列記した検索テーブルを記憶する記憶部
と、音声認識部１０２で認識された文字列と記憶部に蓄
積された検索テーブルとを照合して所定のキーワードを
抽出し、抽出したキーワードを含む文字列に基づいて、
キーワードに対する利用者の感情の度合いを示す感情度
を認識する感情判定部１０４ｄと、感情判定部１０４ｄ
で認識された感情度に応じて室内の空調を調整する温度
調整部１０４ｆとを備える。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、利用者が発話した
音声情報から利用者の感情を推論し、推論した利用者の
感情に基づいて利用者が要求する空調温度に調整する空
調調整システム及び空調調整方法に関する。
音声情報から利用者の感情を推論し、推論した利用者の
感情に基づいて利用者が要求する空調温度に調整する空
調調整システム及び空調調整方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来から、空調機器、例えばエアコンの
利用者は、自己が希望する温度を空調機器に予め設定し
ておけば、空調機器が室内の温度を設定された温度に変
更するので、室内を快適に過ごすことができる。また、
近年では、空調技術の発達により、空調機器には、現在
の室温・湿度・外気温をチェックし、空気の温度状態か
ら利用者にとって快適な温度状態を作り出す機能も設け
られているので、利用者は、更に快適な室内環境で過ご
すことができる。
利用者は、自己が希望する温度を空調機器に予め設定し
ておけば、空調機器が室内の温度を設定された温度に変
更するので、室内を快適に過ごすことができる。また、
近年では、空調技術の発達により、空調機器には、現在
の室温・湿度・外気温をチェックし、空気の温度状態か
ら利用者にとって快適な温度状態を作り出す機能も設け
られているので、利用者は、更に快適な室内環境で過ご
すことができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記空
調機器が室温・湿度等をチェックし、利用者にとって快
適と思われる環境を作り出したとしても、かかる空調機
器では、利用者が室内の環境に対して感じている感情を
認識し、認識した感情に基づいて室内の環境を作り出し
ていないので、真に利用者が要求する室内の環境を作り
出すことができなかった。
調機器が室温・湿度等をチェックし、利用者にとって快
適と思われる環境を作り出したとしても、かかる空調機
器では、利用者が室内の環境に対して感じている感情を
認識し、認識した感情に基づいて室内の環境を作り出し
ていないので、真に利用者が要求する室内の環境を作り
出すことができなかった。
【０００４】そこで、本願は以上の点に鑑みてなされた
ものであり、利用者が室内の環境に対して感じている感
情を認識し、認識した感情に基づいて利用者が真に要求
する室内の環境を作り出すことのできる空調調整システ
ム及び空調調整方法に関する。
ものであり、利用者が室内の環境に対して感じている感
情を認識し、認識した感情に基づいて利用者が真に要求
する室内の環境を作り出すことのできる空調調整システ
ム及び空調調整方法に関する。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本願に係る発明は、上記
課題を解決すべくなされたものであり、利用者から入力
された文字列を認識し、所定の属性を有するキーワード
群を列記した検索テーブルを記憶し、認識された前記文
字列と前記検索テーブルとを照合して所定のキーワード
を抽出し、抽出された前記キーワードを含む前記文字列
に基づいて、該キーワードに対する前記利用者の前記感
情の度合いを示す感情度を認識し、認識された前記感情
度に応じて室内の空調を調整することを特徴とするもの
である。
課題を解決すべくなされたものであり、利用者から入力
された文字列を認識し、所定の属性を有するキーワード
群を列記した検索テーブルを記憶し、認識された前記文
字列と前記検索テーブルとを照合して所定のキーワード
を抽出し、抽出された前記キーワードを含む前記文字列
に基づいて、該キーワードに対する前記利用者の前記感
情の度合いを示す感情度を認識し、認識された前記感情
度に応じて室内の空調を調整することを特徴とするもの
である。
【０００６】このような本願に係る発明によれば、室内
の空調を調整する空調機器が、利用者から発話された文
字列に基づいて、その文字列と予め蓄積している検索テ
ーブルとを照合して所定のキーワードを抽出し、抽出し
たキーワードに対する前記利用者の感情度を認識して、
認識した感情度に応じて室内の空調を調整することがで
きるので、かかる空調機器は、利用者との間で交わされ
る会話を通じて利用者が要求する室内環境を的確に作り
出すことができる。
の空調を調整する空調機器が、利用者から発話された文
字列に基づいて、その文字列と予め蓄積している検索テ
ーブルとを照合して所定のキーワードを抽出し、抽出し
たキーワードに対する前記利用者の感情度を認識して、
認識した感情度に応じて室内の空調を調整することがで
きるので、かかる空調機器は、利用者との間で交わされ
る会話を通じて利用者が要求する室内環境を的確に作り
出すことができる。
【０００７】尚、前記感情度は、前記文字列に含まれる
強調語に基づいて定めるものであってもよい。また、前
記キーワードは、室内の環境に関連するものであっても
よい。これにより、空調機器は、文字列に含まれる強調
語に基づいて利用者の感情度を定めることができるの
で、室内環境に対する利用者の感情度を的確に把握する
ことができ、利用者が要求する室内環境をより的確に作
り出すことができる。
強調語に基づいて定めるものであってもよい。また、前
記キーワードは、室内の環境に関連するものであっても
よい。これにより、空調機器は、文字列に含まれる強調
語に基づいて利用者の感情度を定めることができるの
で、室内環境に対する利用者の感情度を的確に把握する
ことができ、利用者が要求する室内環境をより的確に作
り出すことができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】［空調調整システムの基本構成］
本発明に係る空調調整システムについて図面を参照しな
がら説明する。図１は、本実施形態に係る空調調整シス
テムの概略構成図である。
本発明に係る空調調整システムについて図面を参照しな
がら説明する。図１は、本実施形態に係る空調調整シス
テムの概略構成図である。
【０００９】同図に示すように、空調調整システムは、
入力部１０１と、音声認識部１０２と、音声認識辞書記
憶部１０３と、推論エンジン１０４と、温度センサ１０
５と、感情情報データベース１０６と、送風部１０７
と、出力部１０８とを含む空調機器を備えている。
入力部１０１と、音声認識部１０２と、音声認識辞書記
憶部１０３と、推論エンジン１０４と、温度センサ１０
５と、感情情報データベース１０６と、送風部１０７
と、出力部１０８とを含む空調機器を備えている。
【００１０】空調機器１００は、利用者が発話した内容
から環境に対する利用者の感情度を推論し、推論した利
用者の感情度に基づいて空調の設定温度を調整するもの
である。尚、この空調機器１００は、例えば、エアコ
ン、暖房機、冷房機、送風機などが挙げられる。
から環境に対する利用者の感情度を推論し、推論した利
用者の感情度に基づいて空調の設定温度を調整するもの
である。尚、この空調機器１００は、例えば、エアコ
ン、暖房機、冷房機、送風機などが挙げられる。
【００１１】入力部１０１は、利用者の音声情報を取得
する取得手段である。具体的に入力部１０１は、利用者
の音声情報を取得し、取得した音声情報を音声信号とし
て音声認識部１０２に出力する。音声認識部１０２は、
入力部１０１で取得した音声情報に基づいて、その音声
信号に対応する文字列を特定する音声認識手段である。
する取得手段である。具体的に入力部１０１は、利用者
の音声情報を取得し、取得した音声情報を音声信号とし
て音声認識部１０２に出力する。音声認識部１０２は、
入力部１０１で取得した音声情報に基づいて、その音声
信号に対応する文字列を特定する音声認識手段である。
【００１２】具体的には、音声信号が入力された音声認
識部１０２は、入力された音声信号を解析し、解析した
音声信号に対応する文字列を、音声認識辞書記憶部１０
３に格納されている辞書を用いて特定し、特定した文字
列を文字列信号として推論エンジン１０４に出力する。
識部１０２は、入力された音声信号を解析し、解析した
音声信号に対応する文字列を、音声認識辞書記憶部１０
３に格納されている辞書を用いて特定し、特定した文字
列を文字列信号として推論エンジン１０４に出力する。
【００１３】音声認識辞書記憶部１０３は、標準的な音
声信号に対応する辞書を格納しているものである。温度
センサ１０５は、外部の温度を検出するものであり、例
えば、熱電対などが挙げられる。送風部１０７は、推論
エンジン１０４からの指示に対応する命令を出力するも
のであり、例えば、温風を排出する温風部、冷風を排出
する冷風部、風を送風する送風部などが挙げられる。具
体的には、例えば、推論エンジン１０４から温風命令信
号が入力された送風部１０７は、入力された温風命令信
号に対応する温風を排出する。出力部１０８は、推論エ
ンジン１０４による質問などの音声を出力するものであ
る。
声信号に対応する辞書を格納しているものである。温度
センサ１０５は、外部の温度を検出するものであり、例
えば、熱電対などが挙げられる。送風部１０７は、推論
エンジン１０４からの指示に対応する命令を出力するも
のであり、例えば、温風を排出する温風部、冷風を排出
する冷風部、風を送風する送風部などが挙げられる。具
体的には、例えば、推論エンジン１０４から温風命令信
号が入力された送風部１０７は、入力された温風命令信
号に対応する温風を排出する。出力部１０８は、推論エ
ンジン１０４による質問などの音声を出力するものであ
る。
【００１４】尚、音声認識部１０２は、利用者が操作部
（例えば、キーボード）を通じて入力した文字列を特定
する文字認識手段でもある。更に、音声認識辞書記憶部
１０３は、利用者が操作部を通じて入力した文字列に対
応する辞書を格納するものでもある。これにより、利用
者は、空調機器１００に対して発話するだけでなく、操
作部から文字を入力することによっても、空調機器１０
０は、利用者から入力された文字列に基づいて利用者が
要求する空調温度に設定することができる。
（例えば、キーボード）を通じて入力した文字列を特定
する文字認識手段でもある。更に、音声認識辞書記憶部
１０３は、利用者が操作部を通じて入力した文字列に対
応する辞書を格納するものでもある。これにより、利用
者は、空調機器１００に対して発話するだけでなく、操
作部から文字を入力することによっても、空調機器１０
０は、利用者から入力された文字列に基づいて利用者が
要求する空調温度に設定することができる。
【００１５】前記推論エンジン１０４は、音声認識部１
０２で特定した文字列に基づいて利用者が抱く感情度を
推論し、推論した感情度に関連付けられた空調温度に設
定するものである。
０２で特定した文字列に基づいて利用者が抱く感情度を
推論し、推論した感情度に関連付けられた空調温度に設
定するものである。
【００１６】この推論エンジン１０４は、本実施形態で
は、文脈を解読するための文脈辞書、言語の類似関係を
調べるための類似関係辞書、言葉文節解析に関する辞
書、言葉の形態素解析（各品詞、活用形、分類、連接）
に関わる辞書を有しており、これらの辞書を基に、利用
者が発話した言葉の意味内容を解読し、解読した意味内
容から利用者が抱く感情を推論し、利用者に質問するの
に適した文を作成するものである。
は、文脈を解読するための文脈辞書、言語の類似関係を
調べるための類似関係辞書、言葉文節解析に関する辞
書、言葉の形態素解析（各品詞、活用形、分類、連接）
に関わる辞書を有しており、これらの辞書を基に、利用
者が発話した言葉の意味内容を解読し、解読した意味内
容から利用者が抱く感情を推論し、利用者に質問するの
に適した文を作成するものである。
【００１７】即ち、言葉の意味内容を解読した推論エン
ジン１０４は、解読した意味内容に基づいて、解読され
た意味の結束性、話題の変化、利用者の感情を形成する
言語、今までの会話の統計などにより、利用者が抱く感
情を推論し、利用者に質問するのに適した文を作成す
る。
ジン１０４は、解読した意味内容に基づいて、解読され
た意味の結束性、話題の変化、利用者の感情を形成する
言語、今までの会話の統計などにより、利用者が抱く感
情を推論し、利用者に質問するのに適した文を作成す
る。
【００１８】また、推論エンジン１０４は、人工知能、
ニューラルネットワークによって構成されているもので
もあり、利用者との間で交わされた言語（単語、文な
ど）をニューラルネットに学習させ、その学習された言
語に基づいて、利用者に質問をする内容を作成すること
ができる。
ニューラルネットワークによって構成されているもので
もあり、利用者との間で交わされた言語（単語、文な
ど）をニューラルネットに学習させ、その学習された言
語に基づいて、利用者に質問をする内容を作成すること
ができる。
【００１９】更に、推論エンジン１０４は、解読した言
葉の意味内容が曖昧な表現であると判断した場合は、フ
ァジー機能を用いて、曖昧な表現に対応した質問内容を
も作成することもできる。尚、推論エンジン１０４に有
する上記機能の実行は、後述するＡＩ推論部１０４ｅ、
温度調整部１０４ｆが主に担っている。
葉の意味内容が曖昧な表現であると判断した場合は、フ
ァジー機能を用いて、曖昧な表現に対応した質問内容を
も作成することもできる。尚、推論エンジン１０４に有
する上記機能の実行は、後述するＡＩ推論部１０４ｅ、
温度調整部１０４ｆが主に担っている。
【００２０】具体的には、音声認識部１０２から文字列
信号が入力された推論エンジン１０４は、入力された文
字列信号に対応する文字列を構成する要素に基づいて、
利用者の感情、文字列に含まれるキーワードを分別す
る。これらの”利用者の感情”、”文字列に含まれるキ
ーワード”は、本実施形態では、感情情報を意味するも
のとする。
信号が入力された推論エンジン１０４は、入力された文
字列信号に対応する文字列を構成する要素に基づいて、
利用者の感情、文字列に含まれるキーワードを分別す
る。これらの”利用者の感情”、”文字列に含まれるキ
ーワード”は、本実施形態では、感情情報を意味するも
のとする。
【００２１】ここで、「利用者の感情（感情の種類）」
には、例えば、上げる／下げる、暑い／寒い等が挙げら
れる。また、「利用者の感情」には、利用者が抱く感情
の程度（感情度）も含まれているものであり、例えば、
すごく暑い／暑い／寒い／すごく寒い等が含まれてい
る。「感情の程度」は、本実施形態では、空調温度に関
係する感情度を意味するものとする。
には、例えば、上げる／下げる、暑い／寒い等が挙げら
れる。また、「利用者の感情」には、利用者が抱く感情
の程度（感情度）も含まれているものであり、例えば、
すごく暑い／暑い／寒い／すごく寒い等が含まれてい
る。「感情の程度」は、本実施形態では、空調温度に関
係する感情度を意味するものとする。
【００２２】この「感情の程度」は、本実施形態では、
利用者が空調の温度を大きく上昇させたいという感情を
持っている場合はＰ２（Ｐ；Positive／プラス要素）
〔例えば、とても寒い、大きく上げたい〕、利用者が空
調の温度を少し上げたいという感情を持っている場合は
Ｐ１〔例えば、寒い、上げたい〕、利用者が空調温度を
少し下げたいという感情を持っている場合はＮ１（Ｎ；
Negative／マイナス要素）〔例えば、暑い、少し下げた
い〕、利用者が空調の温度を大きく下げたいという感情
を持っている場合はＮ２〔例えば、とても暑い、大きく
下げたい〕と表現することにする。尚、「感情の程度」
は、上記例示に限定されるものではなく他の文字列によ
っても表現することができる。
利用者が空調の温度を大きく上昇させたいという感情を
持っている場合はＰ２（Ｐ；Positive／プラス要素）
〔例えば、とても寒い、大きく上げたい〕、利用者が空
調の温度を少し上げたいという感情を持っている場合は
Ｐ１〔例えば、寒い、上げたい〕、利用者が空調温度を
少し下げたいという感情を持っている場合はＮ１（Ｎ；
Negative／マイナス要素）〔例えば、暑い、少し下げた
い〕、利用者が空調の温度を大きく下げたいという感情
を持っている場合はＮ２〔例えば、とても暑い、大きく
下げたい〕と表現することにする。尚、「感情の程度」
は、上記例示に限定されるものではなく他の文字列によ
っても表現することができる。
【００２３】文字列を構成する要素から、利用者の感情
に関する情報を分別した推論エンジン１０４は、利用者
の感情情報に基づいて、利用者が抱いている感情度を推
論する。
に関する情報を分別した推論エンジン１０４は、利用者
の感情情報に基づいて、利用者が抱いている感情度を推
論する。
【００２４】例えば、推論エンジン１０４が出力部１０
８を通じて利用者に対し、”今の空調の温度で大丈夫
？”と質問した場合に、利用者が”温度を上げたいね”
と返事をした場合は、推論エンジン１０４は、”温度”
（キーワード）、”上げたい”（感情度Ｐ１）から、利
用者は空調の温度を上げたがっているなと判断する。
８を通じて利用者に対し、”今の空調の温度で大丈夫
？”と質問した場合に、利用者が”温度を上げたいね”
と返事をした場合は、推論エンジン１０４は、”温度”
（キーワード）、”上げたい”（感情度Ｐ１）から、利
用者は空調の温度を上げたがっているなと判断する。
【００２５】推論エンジン１０４は、上記判断に基づい
て利用者の感情度に関連付けられた温度になるように空
調を設定する。この温度の設定は、後述するＡＩ推論部
１０４ｅ、温度調整部１０４fで詳述する。
て利用者の感情度に関連付けられた温度になるように空
調を設定する。この温度の設定は、後述するＡＩ推論部
１０４ｅ、温度調整部１０４fで詳述する。
【００２６】これにより、推論エンジン１０４は、入力
部１０１を通じて特定された文字列に基づいて、空調に
関連付けられたキーワードを抽出し、抽出したキーワー
ドに対する感情度を推論し、推論した感情度に関連付け
られた空調温度に設定することができるので、利用者が
要求する空調温度に合致した環境を作り出すことができ
る。
部１０１を通じて特定された文字列に基づいて、空調に
関連付けられたキーワードを抽出し、抽出したキーワー
ドに対する感情度を推論し、推論した感情度に関連付け
られた空調温度に設定することができるので、利用者が
要求する空調温度に合致した環境を作り出すことができ
る。
【００２７】また、利用者は、入力部１０１を通じて推
論エンジン１０４に会話を行うことにより、推論エンジ
ン１０４が上記会話内容に基づいて利用者の要求する空
調の温度に設定するので、空調の温度が推論エンジン１
０４により設定されるまでの時間を楽しく過ごすことが
できる。
論エンジン１０４に会話を行うことにより、推論エンジ
ン１０４が上記会話内容に基づいて利用者の要求する空
調の温度に設定するので、空調の温度が推論エンジン１
０４により設定されるまでの時間を楽しく過ごすことが
できる。
【００２８】尚、利用者に対して質問をした推論エンジ
ン１０４は、利用者からの返事の内容に基づいて、その
返事毎に「利用者の感情」「感情の度合い」に分別し、
分別したそれらの感情情報を感情情報データベース１０
６に蓄積してもよい。
ン１０４は、利用者からの返事の内容に基づいて、その
返事毎に「利用者の感情」「感情の度合い」に分別し、
分別したそれらの感情情報を感情情報データベース１０
６に蓄積してもよい。
【００２９】これにより、推論エンジン１０４は、利用
者が空調機器１００を使用する際に、感情情報データベ
ース１０６に蓄積された環境に対する感情度に関連付け
られた空調の温度に基づいて利用者からの指示なくその
空調の温度を予め設定することができる。
者が空調機器１００を使用する際に、感情情報データベ
ース１０６に蓄積された環境に対する感情度に関連付け
られた空調の温度に基づいて利用者からの指示なくその
空調の温度を予め設定することができる。
【００３０】上記推論エンジン１０４は、本実施形態で
は、図２に示すように、文節認識部１０４ａと、類別部
１０４ｂと、強調語検出部１０４ｃと、感情判定部１０
４ｄと、ＡＩ推論部１０４ｅと、温度調整部１０４ｆと
を有している。
は、図２に示すように、文節認識部１０４ａと、類別部
１０４ｂと、強調語検出部１０４ｃと、感情判定部１０
４ｄと、ＡＩ推論部１０４ｅと、温度調整部１０４ｆと
を有している。
【００３１】文節認識部１０４ａは、文を解析し、解析
した文に基づいて、文から把握される言葉の意味空間を
認識するものである。ここで、文の解析とは、文の形態
要素、例えば品詞、活用形、分類、連接関係を解析する
ことを意味する。言葉の意味空間は、文脈、文の類似関
係、文の学習パターンから把握するものである。
した文に基づいて、文から把握される言葉の意味空間を
認識するものである。ここで、文の解析とは、文の形態
要素、例えば品詞、活用形、分類、連接関係を解析する
ことを意味する。言葉の意味空間は、文脈、文の類似関
係、文の学習パターンから把握するものである。
【００３２】更に、文節認識部１０４ａは、上記認識に
より、文と文との間を認識するものである。具体的に
は、文から把握される言葉の意味空間を認識した音声認
識部１０２から文字列信号が入力された文節認識部１０
４ａは、入力された文字列信号に基づいて、文字列信号
に対応する文と文との間を認識する。
より、文と文との間を認識するものである。具体的に
は、文から把握される言葉の意味空間を認識した音声認
識部１０２から文字列信号が入力された文節認識部１０
４ａは、入力された文字列信号に基づいて、文字列信号
に対応する文と文との間を認識する。
【００３３】この認識は、本実施形態では、文と文との
間にはある程度の時間間隔があるので、その時間間隔に
基づいて文と文との間を区別するものである。例えば、
文字信号に対応する文が、”今日は暑いな・・・アイス
を食べよう”というものである場合は、文節認識部１０
４ａは、上記文の中で時間間隔がある部分”・・・”を
文の区切りと認識し、”今日は暑いな”と”アイスを食
べよう”との文に分けることを行う。
間にはある程度の時間間隔があるので、その時間間隔に
基づいて文と文との間を区別するものである。例えば、
文字信号に対応する文が、”今日は暑いな・・・アイス
を食べよう”というものである場合は、文節認識部１０
４ａは、上記文の中で時間間隔がある部分”・・・”を
文の区切りと認識し、”今日は暑いな”と”アイスを食
べよう”との文に分けることを行う。
【００３４】文と文との間を認識した文節認識部１０４
ａは、文を１文毎に区分けして、１文毎に区分けした文
を文体信号として類別部１０４ｂ、強調語検出部１０４
ｃ、感情判定部１０４ｄに出力する。
ａは、文を１文毎に区分けして、１文毎に区分けした文
を文体信号として類別部１０４ｂ、強調語検出部１０４
ｃ、感情判定部１０４ｄに出力する。
【００３５】類別部１０４ｂは、文字列から利用者の感
情の種類を判別するものである。具体的には、文節認識
部１０４ａから文体信号が入力された類別部１０４ｂ
は、図３に示す「類別テーブル」に基づいて利用者が環
境に対し抱いている感情の種類を類別する。
情の種類を判別するものである。具体的には、文節認識
部１０４ａから文体信号が入力された類別部１０４ｂ
は、図３に示す「類別テーブル」に基づいて利用者が環
境に対し抱いている感情の種類を類別する。
【００３６】この感情の種類は、利用者が室内の温度を
上げたいと感じさせる要素を「プラス要素Ｐ」、利用者
が室内の温度を下げたいと感じさせる要素を「マイナス
要素Ｎ」としたものから構成される。類別部１０４ｂ
は、上記の「類別テーブル」に基づいて、１文の中から
どのような感情が含まれているのかを類別し、この類別
した結果を類別信号として感情判定部１０４ｄに出力す
る。
上げたいと感じさせる要素を「プラス要素Ｐ」、利用者
が室内の温度を下げたいと感じさせる要素を「マイナス
要素Ｎ」としたものから構成される。類別部１０４ｂ
は、上記の「類別テーブル」に基づいて、１文の中から
どのような感情が含まれているのかを類別し、この類別
した結果を類別信号として感情判定部１０４ｄに出力す
る。
【００３７】強調語検出部１０４ｃは、文字列から感情
の強弱を特徴付ける要素を抽出するものである。具体的
には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された強
調語検出部１０４ｃは、入力された文体信号に対応する
文に基づいて、その文を構成する要素の中に、強調語が
あるか否かを検出する。
の強弱を特徴付ける要素を抽出するものである。具体的
には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された強
調語検出部１０４ｃは、入力された文体信号に対応する
文に基づいて、その文を構成する要素の中に、強調語が
あるか否かを検出する。
【００３８】この強調語の検出は、本実施形態では、例
えば図４に示す「強調語テーブル」に従って行うことが
できる。この「強調語テーブル」には、同図に示すよう
に、例えば、すげー、ちょー、うひょー、わおー、ひえ
ー、めっちゃ、すごく、とても、かなり等の副詞、感嘆
詞が含まれる。強調語検出部１０４ｃは、上記の「強調
語テーブル」に基づいて、１文の中にある強調語を検出
し、検出した強調語を強調語検出信号として感情判定部
１０４ｄに出力する。
えば図４に示す「強調語テーブル」に従って行うことが
できる。この「強調語テーブル」には、同図に示すよう
に、例えば、すげー、ちょー、うひょー、わおー、ひえ
ー、めっちゃ、すごく、とても、かなり等の副詞、感嘆
詞が含まれる。強調語検出部１０４ｃは、上記の「強調
語テーブル」に基づいて、１文の中にある強調語を検出
し、検出した強調語を強調語検出信号として感情判定部
１０４ｄに出力する。
【００３９】感情判定部１０４ｄは、音声認識部１０２
で認識された文字列と記憶部に蓄積されている検索テー
ブルとを照合して所定のキーワードを抽出するキーワー
ド抽出手段である。また、感情判定部１０４ｄは、抽出
したキーワードを含む前記文字列に基づいて、そのキー
ワードに対する利用者の感情の度合いを示す感情度を認
識する感情認識手段でもある。
で認識された文字列と記憶部に蓄積されている検索テー
ブルとを照合して所定のキーワードを抽出するキーワー
ド抽出手段である。また、感情判定部１０４ｄは、抽出
したキーワードを含む前記文字列に基づいて、そのキー
ワードに対する利用者の感情の度合いを示す感情度を認
識する感情認識手段でもある。
【００４０】ここで、記憶部（図示せず）は、所定の属
性を有するキーワード群を列記した検索テーブルを記憶
する記憶手段であり、蓄積しているキーワード群の属性
は、例えば、環境に関連するものが挙げられる。
性を有するキーワード群を列記した検索テーブルを記憶
する記憶手段であり、蓄積しているキーワード群の属性
は、例えば、環境に関連するものが挙げられる。
【００４１】具体的には、文節認識部１０４ａから文体
信号が入力された感情判定部１０４ｄは、入力された文
体信号に対応する文字列に基づいて、室内の環境に関係
するキーワードを抽出する。このキーワードには、例え
ば、空調、温度、室内温度、環境、調整などの環境に関
連するものが挙げられる。
信号が入力された感情判定部１０４ｄは、入力された文
体信号に対応する文字列に基づいて、室内の環境に関係
するキーワードを抽出する。このキーワードには、例え
ば、空調、温度、室内温度、環境、調整などの環境に関
連するものが挙げられる。
【００４２】また、類別部１０４ｂ、強調語検出部１０
４ｃから類別信号、又は強調語検出信号が入力された感
情判定部１０４ｄは、入力された類別信号、又は強調語
検出信号に基づいて、抽出されたキーワードに対する利
用者の感情の程度を判定する。
４ｃから類別信号、又は強調語検出信号が入力された感
情判定部１０４ｄは、入力された類別信号、又は強調語
検出信号に基づいて、抽出されたキーワードに対する利
用者の感情の程度を判定する。
【００４３】この感情の程度の判定は、本実施形態で
は、例えば図５に示す「感情度テーブル」に従って行う
ことができる。この「感情度テーブル」には、例えば、
同図に示すように、判定要素（利用者の感情）と、「感
情の度合い（感情度）」とを有している。
は、例えば図５に示す「感情度テーブル」に従って行う
ことができる。この「感情度テーブル」には、例えば、
同図に示すように、判定要素（利用者の感情）と、「感
情の度合い（感情度）」とを有している。
【００４４】判定要素は、利用者の感情を左右する空調
に関するフレーズを意味するものであり、例えば、同図
に示すように、上げる／下げる、暑い／寒い等が挙げら
れる。この判定要素は、上述した「利用者の感情」と同
義の意味である。
に関するフレーズを意味するものであり、例えば、同図
に示すように、上げる／下げる、暑い／寒い等が挙げら
れる。この判定要素は、上述した「利用者の感情」と同
義の意味である。
【００４５】例えば、「感情の程度」は、上述の如く、
同図に示すように、判定要素が「上げる／下げる」であ
る場合は、感情の程度（感情度）は、もっと上げる（Ｐ
２）、上げる（Ｐ１）、下げる（Ｎ１）、もっと下げる
（Ｎ２）と類別することができる。尚、この感情度は、
４つに類別されるものに限定されるものではない。
同図に示すように、判定要素が「上げる／下げる」であ
る場合は、感情の程度（感情度）は、もっと上げる（Ｐ
２）、上げる（Ｐ１）、下げる（Ｎ１）、もっと下げる
（Ｎ２）と類別することができる。尚、この感情度は、
４つに類別されるものに限定されるものではない。
【００４６】感情判定部１０４ｄは、類別信号に対応す
る「感情の類別」、強調語検出信号に対応する強調語、
室内の環境に関連するキーワードに基づいて、上記「感
情度テーブル」を参照し、１文から把握される利用者の
室内環境、特に空調に対する感情がどの程度なのかを判
定し、判定した結果（Ｐ２、Ｐ１、Ｎ１、Ｎ２）を感情
判定信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
る「感情の類別」、強調語検出信号に対応する強調語、
室内の環境に関連するキーワードに基づいて、上記「感
情度テーブル」を参照し、１文から把握される利用者の
室内環境、特に空調に対する感情がどの程度なのかを判
定し、判定した結果（Ｐ２、Ｐ１、Ｎ１、Ｎ２）を感情
判定信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
【００４７】例えば、文体信号に対応する文字列が”温
度をもっと上げたいね”である場合は、類別部１０４ｂ
は、”上げたい”という文字列を検出し、強調語検出部
１０４ｃは、”もっと”という文字列を検出し、感情判
定部１０４ｅは、”温度”という文字列を検出する。
度をもっと上げたいね”である場合は、類別部１０４ｂ
は、”上げたい”という文字列を検出し、強調語検出部
１０４ｃは、”もっと”という文字列を検出し、感情判
定部１０４ｅは、”温度”という文字列を検出する。
【００４８】感情判断部１０４ｅは、類別部１０４ｂで
検出された”上げたい”と、強調語検出部１０４ｃで検
出した”もっと”とに基づいて、図５のテーブルを参照
し、”温度”（キーワード）（室内の環境に関連するも
の）に対する感情の度合い（感情度）をＰ２であると判
断する。感情度を判断した感情判定部１０４ｇは、判断
した感情度を感情度信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出
力する。
検出された”上げたい”と、強調語検出部１０４ｃで検
出した”もっと”とに基づいて、図５のテーブルを参照
し、”温度”（キーワード）（室内の環境に関連するも
の）に対する感情の度合い（感情度）をＰ２であると判
断する。感情度を判断した感情判定部１０４ｇは、判断
した感情度を感情度信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出
力する。
【００４９】尚、文節認識部１０４ａから文体信号が入
力された感情判定部１０４ｇは、入力された文体信号に
対応する文字列内に、空調に関係するキーワードが含ま
れていないと判断した場合は、利用者が空調に対して抱
く感情は有しないと判定し、判定した結果を感情度無信
号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
力された感情判定部１０４ｇは、入力された文体信号に
対応する文字列内に、空調に関係するキーワードが含ま
れていないと判断した場合は、利用者が空調に対して抱
く感情は有しないと判定し、判定した結果を感情度無信
号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
【００５０】ＡＩ推論部１０４ｅは、室内の環境につい
ての質問を利用者に対してするものである。具体的に
は、感情判定部１０４ｄから感情度無信号が入力された
ＡＩ推論部１０４ｅは、入力された感情度無信号に基づ
いて、利用者は空調に対する感情を発話していないな、
と推論（判断）し、室内の環境に関係する内容、例え
ば、室内環境、空調の温度などを質問し、室内の環境に
対して抱く感情を利用者に発話（例えば、温度を上げた
い、温度を下げたいなど）させる。
ての質問を利用者に対してするものである。具体的に
は、感情判定部１０４ｄから感情度無信号が入力された
ＡＩ推論部１０４ｅは、入力された感情度無信号に基づ
いて、利用者は空調に対する感情を発話していないな、
と推論（判断）し、室内の環境に関係する内容、例え
ば、室内環境、空調の温度などを質問し、室内の環境に
対して抱く感情を利用者に発話（例えば、温度を上げた
い、温度を下げたいなど）させる。
【００５１】尚、ＡＩ推論部１０４ｅが行う質問内容
は、感情情報データベース１０６に予め蓄積させておい
ても良い。これにより、ＡＩ推論部１０４ｅは、感情判
定部１０４ｄから感情度無信号が入力された場合は、入
力された感情度無信号に基づいて利用者に対して質問す
る質問内容を感情情報データベース１０６から取得し、
取得した質問内容を出力部１０８に出力することによ
り、利用者に対して室内の環境についての質問をするこ
とができる。
は、感情情報データベース１０６に予め蓄積させておい
ても良い。これにより、ＡＩ推論部１０４ｅは、感情判
定部１０４ｄから感情度無信号が入力された場合は、入
力された感情度無信号に基づいて利用者に対して質問す
る質問内容を感情情報データベース１０６から取得し、
取得した質問内容を出力部１０８に出力することによ
り、利用者に対して室内の環境についての質問をするこ
とができる。
【００５２】また、感情判定部１０４ｄから感情度信号
が入力されたＡＩ推論部１０４ｅは、入力された感情度
信号に対応する感情度と、感情度に関連付けられたキー
ワードと共に感情情報データベース１０６に蓄積し、入
力された感情度信号を温度調整部１０４ｆに出力する。
が入力されたＡＩ推論部１０４ｅは、入力された感情度
信号に対応する感情度と、感情度に関連付けられたキー
ワードと共に感情情報データベース１０６に蓄積し、入
力された感情度信号を温度調整部１０４ｆに出力する。
【００５３】これにより、ＡＩ推論部１０４ｅは、利用
者が空調機器１００を使用する際に、感情情報データベ
ース１０６に蓄積された感情度に関連付けられた空調の
温度に基づいて利用者からの指示なく予め空調の温度を
設定することができる。
者が空調機器１００を使用する際に、感情情報データベ
ース１０６に蓄積された感情度に関連付けられた空調の
温度に基づいて利用者からの指示なく予め空調の温度を
設定することができる。
【００５４】温度調整部１０４ｆは、感情判定部１０４
ｄで判定された感情度に応じて室内の環境（例えば、温
度調整など）を調整する空調調整手段である。具体的に
は、ＡＩ推論部１０４ｅから感情度信号が入力された温
度調整部１０４ｆは、入力された感情度信号に対応する
感情度に基づいて、温度センサ１０５で検知されている
温度を、図６に示す「調整テーブル」に基づいて感情度
に関連付けられた温度に変更し、変更した温度を再設定
温度信号として送風部１０７に出力する。温度調整部１
０４ｆから再設定温度信号が入力された送風部１０７
は、入力された再設定温度信号に対応する温度になるよ
うに冷風又は温風を排出する。
ｄで判定された感情度に応じて室内の環境（例えば、温
度調整など）を調整する空調調整手段である。具体的に
は、ＡＩ推論部１０４ｅから感情度信号が入力された温
度調整部１０４ｆは、入力された感情度信号に対応する
感情度に基づいて、温度センサ１０５で検知されている
温度を、図６に示す「調整テーブル」に基づいて感情度
に関連付けられた温度に変更し、変更した温度を再設定
温度信号として送風部１０７に出力する。温度調整部１
０４ｆから再設定温度信号が入力された送風部１０７
は、入力された再設定温度信号に対応する温度になるよ
うに冷風又は温風を排出する。
【００５５】この「調整テーブル」は、図６に示すよう
に、本実施形態では、感情度｛Ｐ２，Ｐ１，Ｎ１，Ｎ
２｝に対応する変化温度を、感情度に応じて一度ずつ変
化させたものである。尚、この変化温度は、一度ずつ変
化させたものに限定されるものではない。
に、本実施形態では、感情度｛Ｐ２，Ｐ１，Ｎ１，Ｎ
２｝に対応する変化温度を、感情度に応じて一度ずつ変
化させたものである。尚、この変化温度は、一度ずつ変
化させたものに限定されるものではない。
【００５６】尚、感情度に応じて設定温度を変更した温
度調整部１０４ｆは、図６に示す「現在の温度」を、変
更した設定温度に変更し、再度ＡＩ推論部１０４ｅから
感情度信号が入力された場合は、変更した後の「現在の
温度」を基準にして、入力された感情度信号に対応する
感情度に基づき、感情度に応じた温度を変化させる。
度調整部１０４ｆは、図６に示す「現在の温度」を、変
更した設定温度に変更し、再度ＡＩ推論部１０４ｅから
感情度信号が入力された場合は、変更した後の「現在の
温度」を基準にして、入力された感情度信号に対応する
感情度に基づき、感情度に応じた温度を変化させる。
【００５７】［空調調整システムを用いた空調調整方
法］上記構成を有する空調調整システムによる空調調整
方法は、以下の手順により実施することができる。図７
は、本実施形態に係る空調調整方法の手順を示すフロー
図である。先ず、入力部１０１が利用者の音声情報を取
得するステップを行う（Ｓ１０１）。具体的に入力部１
０１は、利用者の音声情報を取得し、取得した音声情報
を音声信号として音声認識部１０２に出力する。
法］上記構成を有する空調調整システムによる空調調整
方法は、以下の手順により実施することができる。図７
は、本実施形態に係る空調調整方法の手順を示すフロー
図である。先ず、入力部１０１が利用者の音声情報を取
得するステップを行う（Ｓ１０１）。具体的に入力部１
０１は、利用者の音声情報を取得し、取得した音声情報
を音声信号として音声認識部１０２に出力する。
【００５８】次いで、音声認識部１０２が入力部１０１
で取得した音声情報に基づいて、その音声情報に対応す
る文字列を特定するステップを行う（Ｓ１０２）。具体
的には、音声信号が入力された音声認識部１０２は、入
力された音声信号を解析し、解析した音声信号に対応す
る文字列を、音声認識辞書記憶部１０３に格納されてい
る辞書を用いて特定し、特定した文字列を文字列信号と
して推論エンジン１０４に出力する。
で取得した音声情報に基づいて、その音声情報に対応す
る文字列を特定するステップを行う（Ｓ１０２）。具体
的には、音声信号が入力された音声認識部１０２は、入
力された音声信号を解析し、解析した音声信号に対応す
る文字列を、音声認識辞書記憶部１０３に格納されてい
る辞書を用いて特定し、特定した文字列を文字列信号と
して推論エンジン１０４に出力する。
【００５９】次いで、推論エンジン１０４が、音声認識
部１０２で特定した文字列に基づいて利用者が抱く室内
の環境に対する感情度を推論し、推論した該感情度に基
づいて感情度に応じた室内の空調を調整するステップを
行う（Ｓ１０３）。ここで行う処理は、図８に基づいて
説明する。
部１０２で特定した文字列に基づいて利用者が抱く室内
の環境に対する感情度を推論し、推論した該感情度に基
づいて感情度に応じた室内の空調を調整するステップを
行う（Ｓ１０３）。ここで行う処理は、図８に基づいて
説明する。
【００６０】推論エンジン１０４では、先ず、図８に示
すように、文節認識部１０４ａが、文を解析し、解析し
た文に基づいて、文から把握される言葉の意味空間を認
識するステップを行う（Ｓ２００）。次いで、文節認識
部１０４ａが上記認識により文と文との間を認識するス
テップを行う（Ｓ２０１）。具体的には、文から把握さ
れる言葉の意味空間を把握した文節認識部１０４ａは、
入力された文字信号に基づいて、文字信号に対応する文
と文との間を認識する。
すように、文節認識部１０４ａが、文を解析し、解析し
た文に基づいて、文から把握される言葉の意味空間を認
識するステップを行う（Ｓ２００）。次いで、文節認識
部１０４ａが上記認識により文と文との間を認識するス
テップを行う（Ｓ２０１）。具体的には、文から把握さ
れる言葉の意味空間を把握した文節認識部１０４ａは、
入力された文字信号に基づいて、文字信号に対応する文
と文との間を認識する。
【００６１】この認識は、本実施形態では、文と文との
間にはある程度の時間間隔があるので、その時間間隔に
基づいて文と文との間を区別するものである。例えば、
文字信号に対応する文が、”今日は暑いな・・・アイス
を食べよう”というものである場合は、文節認識部１０
４ａは、上記文の中で時間間隔がある部分”・・・”を
文の区切りと認識し、”今日は暑いな”と”アイスを食
べよう”との文に分けることを行う。
間にはある程度の時間間隔があるので、その時間間隔に
基づいて文と文との間を区別するものである。例えば、
文字信号に対応する文が、”今日は暑いな・・・アイス
を食べよう”というものである場合は、文節認識部１０
４ａは、上記文の中で時間間隔がある部分”・・・”を
文の区切りと認識し、”今日は暑いな”と”アイスを食
べよう”との文に分けることを行う。
【００６２】文と文との間を認識した文節認識部１０４
ａは、文を１文毎に区分けして、１文毎に区分けした文
を文体信号として類別部１０４ｂ、強調語検出部１０４
ｃ、感情判定部１０４ｄに出力する。
ａは、文を１文毎に区分けして、１文毎に区分けした文
を文体信号として類別部１０４ｂ、強調語検出部１０４
ｃ、感情判定部１０４ｄに出力する。
【００６３】次いで、類別部１０４ｂが、文字列から利
用者の感情の種類を判別するステップを行う（Ｓ２０
２）。具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が
入力された類別部１０４ｂは、図３に示す「類別テーブ
ル」に基づいて利用者が環境に対し抱いている感情の種
類を類別する。
用者の感情の種類を判別するステップを行う（Ｓ２０
２）。具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が
入力された類別部１０４ｂは、図３に示す「類別テーブ
ル」に基づいて利用者が環境に対し抱いている感情の種
類を類別する。
【００６４】類別部１０４ｂは、上記の「類別テーブ
ル」に基づいて、１文の中からどのような感情が含まれ
ているのかを類別し、この類別した結果を類別信号とし
て感情判定部１０４ｄに出力する。
ル」に基づいて、１文の中からどのような感情が含まれ
ているのかを類別し、この類別した結果を類別信号とし
て感情判定部１０４ｄに出力する。
【００６５】次いで、強調語検出部１０４ｃが、文字列
から感情の強弱を特徴付ける要素を抽出するステップを
行う（Ｓ２０３）。具体的には、文節認識部１０４ａか
ら文体信号が入力された強調語検出部１０４ｃは、入力
された文体信号に対応する文に基づいて、その文を構成
する要素の中に、強調語があるか否かを検出する。
から感情の強弱を特徴付ける要素を抽出するステップを
行う（Ｓ２０３）。具体的には、文節認識部１０４ａか
ら文体信号が入力された強調語検出部１０４ｃは、入力
された文体信号に対応する文に基づいて、その文を構成
する要素の中に、強調語があるか否かを検出する。
【００６６】この強調語の検出は、本実施形態では、例
えば図４に示す「強調語テーブル」に従って行うことが
できる。この「強調語テーブル」には、同図に示すよう
に、例えば、すげー、ちょー、うひょー、わおー、ひえ
ー、めっちゃ、すごく、とても、かなり等の副詞、感嘆
詞が含まれる。強調語検出部１０４ｃは、上記の「強調
語テーブル」に基づいて、１文の中にある強調語を検出
し、検出した強調語を強調語検出信号として感情判定部
１０４ｄに出力する。
えば図４に示す「強調語テーブル」に従って行うことが
できる。この「強調語テーブル」には、同図に示すよう
に、例えば、すげー、ちょー、うひょー、わおー、ひえ
ー、めっちゃ、すごく、とても、かなり等の副詞、感嘆
詞が含まれる。強調語検出部１０４ｃは、上記の「強調
語テーブル」に基づいて、１文の中にある強調語を検出
し、検出した強調語を強調語検出信号として感情判定部
１０４ｄに出力する。
【００６７】次いで、感情判定部１０４ｄが、利用者が
室内の環境に対して抱く感情の程度を判定するステップ
を行う（Ｓ２０４）。具体的には、文節認識部１０４ａ
から文体信号が入力された感情判定部１０４ｄは、入力
された文体信号に対応する文字列に基づいて、室内の環
境に関係するキーワードを抽出する。
室内の環境に対して抱く感情の程度を判定するステップ
を行う（Ｓ２０４）。具体的には、文節認識部１０４ａ
から文体信号が入力された感情判定部１０４ｄは、入力
された文体信号に対応する文字列に基づいて、室内の環
境に関係するキーワードを抽出する。
【００６８】また、類別部１０４ｂ、強調語検出部１０
４ｃから類別信号、又は強調語検出信号が入力された感
情判定部１０４ｄは、入力された類別信号、又は強調語
検出信号に基づいて、抽出されたキーワードに対する利
用者の感情の程度を判定する（図５参照）。
４ｃから類別信号、又は強調語検出信号が入力された感
情判定部１０４ｄは、入力された類別信号、又は強調語
検出信号に基づいて、抽出されたキーワードに対する利
用者の感情の程度を判定する（図５参照）。
【００６９】その後、感情判定部１０４ｄは、類別信号
に対応する「感情の類別」、強調語検出信号に対応する
強調語、室内の環境に関連するキーワードに基づいて、
上記「感情度テーブル」を参照し、１文から把握される
利用者の室内環境、特に空調に対する感情がどの程度な
のかを判定し、判定した結果（Ｐ２、Ｐ１、Ｎ１、Ｎ
２）を感情判定信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力す
る。
に対応する「感情の類別」、強調語検出信号に対応する
強調語、室内の環境に関連するキーワードに基づいて、
上記「感情度テーブル」を参照し、１文から把握される
利用者の室内環境、特に空調に対する感情がどの程度な
のかを判定し、判定した結果（Ｐ２、Ｐ１、Ｎ１、Ｎ
２）を感情判定信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力す
る。
【００７０】例えば、文体信号に対応する文字列が”温
度をもっと上げたいね”である場合は、類別部１０４ｂ
は、”上げたい”という文字列を検出し、強調語検出部
１０４ｃは、”もっと”という文字列を検出し、感情判
定部１０４ｅは、”温度”という文字列を検出する。
度をもっと上げたいね”である場合は、類別部１０４ｂ
は、”上げたい”という文字列を検出し、強調語検出部
１０４ｃは、”もっと”という文字列を検出し、感情判
定部１０４ｅは、”温度”という文字列を検出する。
【００７１】感情判断部１０４ｅは、類別部１０４ｂで
検出された”上げたい”と、強調語検出部１０４ｃで検
出した”もっと”とに基づいて、図５のテーブルを参照
し、”温度”（キーワード）（室内の環境に関連するも
の）に対する感情の度合い（感情度）をＰ２であると判
断する。感情度を判断した感情判定部１０４ｇは、判断
した感情度を感情度信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出
力する。
検出された”上げたい”と、強調語検出部１０４ｃで検
出した”もっと”とに基づいて、図５のテーブルを参照
し、”温度”（キーワード）（室内の環境に関連するも
の）に対する感情の度合い（感情度）をＰ２であると判
断する。感情度を判断した感情判定部１０４ｇは、判断
した感情度を感情度信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出
力する。
【００７２】尚、文節認識部１０４ａから文体信号が入
力された感情判定部１０４ｇは、入力された文体信号に
対応する文字列内に、空調に関係するキーワードが含ま
れていないと判断した場合は、利用者が空調に対して抱
く感情は有しないと判定し、判定した結果を感情度無信
号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
力された感情判定部１０４ｇは、入力された文体信号に
対応する文字列内に、空調に関係するキーワードが含ま
れていないと判断した場合は、利用者が空調に対して抱
く感情は有しないと判定し、判定した結果を感情度無信
号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
【００７３】次いで、ＡＩ推論部１０４ｅが、室内の環
境についての質問を利用者に対してするステップを行う
（Ｓ２０５）。具体的には、感情判定部１０４ｄから感
情度無信号が入力されたＡＩ推論部１０４ｅは、入力さ
れた感情度無信号に基づいて、利用者は空調に対する感
情を発話していないな、と推論（判断）し、室内の環境
に関係する内容、例えば、室内環境、空調の温度などを
質問し、室内の環境に対して抱く感情を利用者に発話
（例えば、温度を上げたい、温度を下げたいなど）させ
る。
境についての質問を利用者に対してするステップを行う
（Ｓ２０５）。具体的には、感情判定部１０４ｄから感
情度無信号が入力されたＡＩ推論部１０４ｅは、入力さ
れた感情度無信号に基づいて、利用者は空調に対する感
情を発話していないな、と推論（判断）し、室内の環境
に関係する内容、例えば、室内環境、空調の温度などを
質問し、室内の環境に対して抱く感情を利用者に発話
（例えば、温度を上げたい、温度を下げたいなど）させ
る。
【００７４】尚、ＡＩ推論部１０４ｅが行う質問内容
は、感情情報データベース１０６に予め蓄積させておい
ても良い。これにより、ＡＩ推論部１０４ｅは、感情判
定部１０４ｄから感情度無信号が入力された場合は、入
力された感情度無信号に基づいて利用者に対して質問す
る質問内容を感情情報データベース１０６から取得し、
取得した質問内容を出力部１０８に出力することによ
り、利用者に対して室内の環境についての質問をするこ
とができる。
は、感情情報データベース１０６に予め蓄積させておい
ても良い。これにより、ＡＩ推論部１０４ｅは、感情判
定部１０４ｄから感情度無信号が入力された場合は、入
力された感情度無信号に基づいて利用者に対して質問す
る質問内容を感情情報データベース１０６から取得し、
取得した質問内容を出力部１０８に出力することによ
り、利用者に対して室内の環境についての質問をするこ
とができる。
【００７５】そして、感情判定部１０４ｄから感情度信
号が入力されたＡＩ推論部１０４ｅは、入力された感情
度信号に対応する感情度と、感情度に関連付けられたキ
ーワードと共に感情情報データベース１０６に蓄積し、
入力された感情度信号を温度調整部１０４ｆに出力す
る。
号が入力されたＡＩ推論部１０４ｅは、入力された感情
度信号に対応する感情度と、感情度に関連付けられたキ
ーワードと共に感情情報データベース１０６に蓄積し、
入力された感情度信号を温度調整部１０４ｆに出力す
る。
【００７６】次いで、温度調整部１０４ｆが、感情判定
部１０４ｄで判定された感情度に基づいて、感情度に応
じた室内の環境（例えば、温度調整など）を調整するス
テップを行う（Ｓ２０６）。
部１０４ｄで判定された感情度に基づいて、感情度に応
じた室内の環境（例えば、温度調整など）を調整するス
テップを行う（Ｓ２０６）。
【００７７】具体的には、ＡＩ推論部１０４ｅから感情
度信号が入力された温度調整部１０４ｆは、入力された
感情度信号に対応する感情度に基づいて、温度センサ１
０５で検知されている温度を、図６に示す「調整テーブ
ル」に基づいて感情度に関連付けられた温度に変更し、
変更した温度を再設定温度信号として送風部１０７に出
力する。
度信号が入力された温度調整部１０４ｆは、入力された
感情度信号に対応する感情度に基づいて、温度センサ１
０５で検知されている温度を、図６に示す「調整テーブ
ル」に基づいて感情度に関連付けられた温度に変更し、
変更した温度を再設定温度信号として送風部１０７に出
力する。
【００７８】その後、温度調整部１０４ｆから再設定温
度信号が入力された送風部１０７は、入力された再設定
温度信号に対応する温度になるように冷風又は温風を排
出する。この「調整テーブル」は、図６に示すように、
本実施形態では、感情度｛Ｐ２，Ｐ１，Ｎ１，Ｎ２｝に
対応する変化温度を、感情度に応じて一度ずつ変化させ
たものである。尚、この変化温度は、一度ずつ変化させ
たものに限定されるものではない。
度信号が入力された送風部１０７は、入力された再設定
温度信号に対応する温度になるように冷風又は温風を排
出する。この「調整テーブル」は、図６に示すように、
本実施形態では、感情度｛Ｐ２，Ｐ１，Ｎ１，Ｎ２｝に
対応する変化温度を、感情度に応じて一度ずつ変化させ
たものである。尚、この変化温度は、一度ずつ変化させ
たものに限定されるものではない。
【００７９】尚、感情度に応じて設定温度を変更した温
度調整部１０４ｆは、図６に示す「現在の温度」を、変
更した設定温度に変更し、再度ＡＩ推論部１０４ｅから
感情度信号が入力された場合は、変更した後の「現在の
温度」を基準にして、入力された感情度信号に対応する
感情度に基づき、感情度に応じた温度を変化させる。
度調整部１０４ｆは、図６に示す「現在の温度」を、変
更した設定温度に変更し、再度ＡＩ推論部１０４ｅから
感情度信号が入力された場合は、変更した後の「現在の
温度」を基準にして、入力された感情度信号に対応する
感情度に基づき、感情度に応じた温度を変化させる。
【００８０】［空調調整システム及び空調調整方法によ
る作用及び効果］このような本実施形態に係る発明によ
れば、推論エンジン１０４が、利用者から発話された文
字列に基づいて文字列に含まれる所定のキーワードを抽
出し、抽出したキーワードに対する前記利用者の感情度
を認識し、認識した感情度に応じて室内の空調を調整す
ることができるので、かかる推論エンジン１０４は、利
用者との間で交わされる会話を通じて利用者が要求する
室内環境を的確に作り出すことができる。
る作用及び効果］このような本実施形態に係る発明によ
れば、推論エンジン１０４が、利用者から発話された文
字列に基づいて文字列に含まれる所定のキーワードを抽
出し、抽出したキーワードに対する前記利用者の感情度
を認識し、認識した感情度に応じて室内の空調を調整す
ることができるので、かかる推論エンジン１０４は、利
用者との間で交わされる会話を通じて利用者が要求する
室内環境を的確に作り出すことができる。
【００８１】また、推論エンジン１０４は、文字列に含
まれる強調語に基づいて利用者の感情度を定めることが
できるので、室内環境に対する利用者の感情度を的確に
把握することができ、利用者が要求する室内環境をより
的確に作り出すことができる。
まれる強調語に基づいて利用者の感情度を定めることが
できるので、室内環境に対する利用者の感情度を的確に
把握することができ、利用者が要求する室内環境をより
的確に作り出すことができる。
【００８２】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
利用者が室内の環境に対して感じている感情を認識し、
認識した感情に基づいて利用者が真に要求する室内の環
境を作り出すことができる。
利用者が室内の環境に対して感じている感情を認識し、
認識した感情に基づいて利用者が真に要求する室内の環
境を作り出すことができる。
【図１】本実施形態に係る空調調整システムの概略構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図２】本実施形態における推論エンジンの内部構造を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図３】本実施形態における類別部で格納している類別
テーブルの内容を示した図である。
テーブルの内容を示した図である。
【図４】本実施形態における強調語検出部で格納してい
る強調語テーブルの内容を示した図である。
る強調語テーブルの内容を示した図である。
【図５】本実施形態における感情判定部で格納している
感情度テーブルの内容を示した図である。
感情度テーブルの内容を示した図である。
【図６】本実施形態における温度調整部で室内の温度を
調整するための温度調整テーブルの内容を示した図であ
る。
調整するための温度調整テーブルの内容を示した図であ
る。
【図７】本実施形態に係る空調調整方法の手順を示した
フロー図である。
フロー図である。
【図８】本実施形態における推論エンジンの内部で処理
されている手順を示したフロー図である。
されている手順を示したフロー図である。
１００…端末、１０１…入力部、１０２…音声認識部、
１０３…音声認識辞書記憶部、１０４…推論エンジン、
１０４ａ…文節認識部、１０４ｂ…類別部、１０４ｃ…
強調語検出部、１０４ｄ…感情判定部、１０４ｅ…ＡＩ
推論部、１０４ｆ…温度調整部、１０５…温度センサ、
１０６…感情情報データベース、１０７…送風部、１０
８…出力部
１０３…音声認識辞書記憶部、１０４…推論エンジン、
１０４ａ…文節認識部、１０４ｂ…類別部、１０４ｃ…
強調語検出部、１０４ｄ…感情判定部、１０４ｅ…ＡＩ
推論部、１０４ｆ…温度調整部、１０５…温度センサ、
１０６…感情情報データベース、１０７…送風部、１０
８…出力部
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考）
Ｇ１０Ｌ 15/10 Ｇ１０Ｌ 3/00 ５３１Ｗ
Ｆターム(参考） 3L060 AA06 CC11 CC19 DD08 EE01
3L061 BA01
5D015 KK01 KK02
Claims (7)
- 【請求項１】 利用者から入力された文字列を認識する
文字認識手段と、 所定の属性を有するキーワード群を列記した検索テーブ
ルを記憶する記憶手段と、 前記文字認識手段で認識された前記文字列と前記検索テ
ーブルとを照合して所定のキーワードを抽出するキーワ
ード抽出手段と、 前記キーワード抽出手段で抽出された前記キーワードを
含む前記文字列に基づいて、該キーワードに対する前記
利用者の感情の度合いを示す感情度を認識する感情認識
手段と、 前記感情認識手段で認識された前記感情度に応じて室内
の空調を調整する空調調整手段とを有することを特徴と
する空調調整システム。 - 【請求項２】 請求項１に記載の空調調整システムであ
って、 前記感情度は、前記文字列に含まれる副詞又は感嘆詞か
らなる強調語に基づいて定めることを特徴とする空調調
整システム。 - 【請求項３】 請求項１に記載の空調調整システムであ
って、 所定の属性は、室内の環境に関連するものであることを
特徴とする空調調整システム。 - 【請求項４】 請求項１乃至請求項３のいずれかに記載
の空調調整システムであって、 前記文字認識手段は、前記利用者の音声情報を取得し、
取得した前記音声情報に基づいて、該音声情報に対応す
る前記文字列を認識することを特徴とする空調調整シス
テム。 - 【請求項５】 利用者から入力された文字列を認識する
ステップと、 所定の属性を有するキーワード群を列記した検索テーブ
ルを記憶するステップと、 認識された前記文字列と前記検索テーブルとを照合して
所定のキーワードを抽出するステップと、 抽出された前記キーワードを含む前記文字列に基づい
て、該キーワードに対する前記利用者の前記感情の度合
いを示す感情度を認識するステップと、 認識された前記感情度に応じて室内の空調を調整するス
テップとを有することを特徴とする空調調整方法。 - 【請求項６】 請求項５に記載の空調調整方法であっ
て、 前記文字列に含まれる副詞又は感嘆詞からなる強調語に
基づいて前記感情度を定めるステップを有することを特
徴とする空調調整方法。 - 【請求項７】 請求項５又は請求項６のいずれかに記載
の空調調整方法であって、 前記利用者の音声情報を取得し、取得した前記音声情報
に基づいて、該音声情報に対応する前記文字列を認識す
るステップを有することを特徴とする空調調整方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001390016A JP3811646B2 (ja) | 2001-12-21 | 2001-12-21 | 空調調整システム及び空調調整方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001390016A JP3811646B2 (ja) | 2001-12-21 | 2001-12-21 | 空調調整システム及び空調調整方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003185221A true JP2003185221A (ja) | 2003-07-03 |
| JP3811646B2 JP3811646B2 (ja) | 2006-08-23 |
Family
ID=27598063
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001390016A Expired - Fee Related JP3811646B2 (ja) | 2001-12-21 | 2001-12-21 | 空調調整システム及び空調調整方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3811646B2 (ja) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102183075A (zh) * | 2011-05-30 | 2011-09-14 | 广东美的制冷设备有限公司 | 具有自定义声控功能的空调器的声音控制器 |
| JP2015102728A (ja) * | 2013-11-26 | 2015-06-04 | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ | 制御装置、制御方法およびプログラム |
| WO2016157537A1 (ja) | 2015-04-03 | 2016-10-06 | 三菱電機株式会社 | 空気調和システム |
| WO2018066035A1 (ja) * | 2016-10-03 | 2018-04-12 | 三菱電機株式会社 | コントローラ、空気調和システムおよび空気調和機の制御方法 |
| WO2019013316A1 (ja) * | 2017-07-14 | 2019-01-17 | ダイキン工業株式会社 | 機器制御システム |
| CN109506349A (zh) * | 2017-09-15 | 2019-03-22 | 夏普株式会社 | 网络系统、信息处理方法以及服务器 |
| CN109959109A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-07-02 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于异常语音识别的空气调节控制系统及其控制方法 |
| CN110500737A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-11-26 | 青岛海信日立空调系统有限公司 | 一种家用电器的语音控制方法、语音控制器及空调器 |
| CN110500736A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-11-26 | 青岛海信日立空调系统有限公司 | 一种家用电器的语音控制方法、语音控制器和空调器 |
| CN114636226A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-06-17 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 用于控制空调器的方法及装置、空调器、存储介质 |
| WO2024016999A1 (zh) * | 2022-07-20 | 2024-01-25 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 用于空调的控制方法与装置、智能空调 |
-
2001
- 2001-12-21 JP JP2001390016A patent/JP3811646B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102183075A (zh) * | 2011-05-30 | 2011-09-14 | 广东美的制冷设备有限公司 | 具有自定义声控功能的空调器的声音控制器 |
| JP2015102728A (ja) * | 2013-11-26 | 2015-06-04 | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ | 制御装置、制御方法およびプログラム |
| WO2015079669A1 (ja) * | 2013-11-26 | 2015-06-04 | 株式会社デンソー | 制御装置、制御方法およびプログラム |
| JPWO2016157537A1 (ja) * | 2015-04-03 | 2017-07-27 | 三菱電機株式会社 | 空気調和システム |
| WO2016157537A1 (ja) | 2015-04-03 | 2016-10-06 | 三菱電機株式会社 | 空気調和システム |
| CN108307649A (zh) * | 2015-04-03 | 2018-07-20 | 三菱电机株式会社 | 空气调节系统 |
| US10132519B2 (en) | 2015-04-03 | 2018-11-20 | Mitsubishi Electric Corporation | Air conditioning system |
| CN108307649B (zh) * | 2015-04-03 | 2020-06-30 | 三菱电机株式会社 | 空气调节系统 |
| WO2018066035A1 (ja) * | 2016-10-03 | 2018-04-12 | 三菱電機株式会社 | コントローラ、空気調和システムおよび空気調和機の制御方法 |
| JPWO2018066035A1 (ja) * | 2016-10-03 | 2019-02-28 | 三菱電機株式会社 | コントローラ、空気調和システムおよび空気調和機の制御方法 |
| JP7425349B2 (ja) | 2017-07-14 | 2024-01-31 | ダイキン工業株式会社 | 機器制御システム |
| US11680722B2 (en) | 2017-07-14 | 2023-06-20 | Daikin Industries, Ltd. | Device control system |
| WO2019013316A1 (ja) * | 2017-07-14 | 2019-01-17 | ダイキン工業株式会社 | 機器制御システム |
| JP7348558B2 (ja) | 2017-07-14 | 2023-09-21 | ダイキン工業株式会社 | 機器制御システム |
| JP2022084864A (ja) * | 2017-07-14 | 2022-06-07 | ダイキン工業株式会社 | 機器制御システム |
| JP2022088507A (ja) * | 2017-07-14 | 2022-06-14 | ダイキン工業株式会社 | 機器制御システム |
| CN109506349A (zh) * | 2017-09-15 | 2019-03-22 | 夏普株式会社 | 网络系统、信息处理方法以及服务器 |
| CN109959109A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-07-02 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于异常语音识别的空气调节控制系统及其控制方法 |
| CN110500737A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-11-26 | 青岛海信日立空调系统有限公司 | 一种家用电器的语音控制方法、语音控制器及空调器 |
| CN110500736B (zh) * | 2019-07-22 | 2021-02-23 | 青岛海信日立空调系统有限公司 | 一种家用电器的语音控制方法、语音控制器和空调器 |
| CN110500736A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-11-26 | 青岛海信日立空调系统有限公司 | 一种家用电器的语音控制方法、语音控制器和空调器 |
| CN114636226A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-06-17 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 用于控制空调器的方法及装置、空调器、存储介质 |
| CN114636226B (zh) * | 2022-03-18 | 2024-05-24 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 用于控制空调器的方法及装置、空调器、存储介质 |
| WO2024016999A1 (zh) * | 2022-07-20 | 2024-01-25 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 用于空调的控制方法与装置、智能空调 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3811646B2 (ja) | 2006-08-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107562816B (zh) | 用户意图自动识别方法及装置 | |
| WO2020135194A1 (zh) | 基于情绪引擎技术的语音交互方法、智能终端及存储介质 | |
| CN109410927B (zh) | 离线命令词与云端解析结合的语音识别方法、装置和系统 | |
| WO2019142427A1 (ja) | 情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラム | |
| US10013977B2 (en) | Smart home control method based on emotion recognition and the system thereof | |
| US20190332680A1 (en) | Multi-lingual virtual personal assistant | |
| CN107798140B (zh) | 一种对话系统构建方法、语义受控应答方法及装置 | |
| Adel et al. | Recurrent neural network language modeling for code switching conversational speech | |
| JP3811646B2 (ja) | 空調調整システム及び空調調整方法 | |
| US20140180688A1 (en) | Speech recognition device and speech recognition method, data base for speech recognition device and constructing method of database for speech recognition device | |
| Obin et al. | Similarity search of acted voices for automatic voice casting | |
| JP2007514992A (ja) | オーディオ対話システム及びボイスブラウズ方法 | |
| CN106776926A (zh) | 改善机器人对话时的应答能力的方法及系统 | |
| Watts et al. | Unsupervised continuous-valued word features for phrase-break prediction without a part-of-speech tagger. | |
| CN107507613B (zh) | 面向场景的中文指令识别方法、装置、设备和存储介质 | |
| JP3857922B2 (ja) | 対話ゲームシステム、対話ゲーム方法及びプログラム | |
| CN114254096A (zh) | 一种基于交互机器人对话的多模态情感预测方法及系统 | |
| JP2003186881A (ja) | 助言システム及び助言方法 | |
| CN107993660A (zh) | 用于物联网智能控制系统的语音控制系统 | |
| JP2003210835A (ja) | キャラクター選択システム、キャラクター選択装置、キャラクター選択方法、プログラム及び記録媒体 | |
| JP2003202892A (ja) | 音声ロボットシステム及び音声ロボット動作方法 | |
| Agrima et al. | Emotion recognition from syllabic units using k-nearest-neighbor classification and energy distribution | |
| CN116978367A (zh) | 语音识别方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| WO2023102889A1 (zh) | 语音交互的方法和装置 | |
| JP2003173349A (ja) | 情報検索システム及び情報検索方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20040428 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20060126 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20060131 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060323 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20060523 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20060529 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Ref document number: 3811646 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100602 Year of fee payment: 4 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100602 Year of fee payment: 4 |
|
| S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313532 |
|
| S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100602 Year of fee payment: 4 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100602 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110602 Year of fee payment: 5 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120602 Year of fee payment: 6 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120602 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130602 Year of fee payment: 7 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |