JP2003210835A - 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 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明は、利用者が発話した文字列に含まれ
るキーワード及び感情に基づいてゲームに登場するキャ
ラクターを選択することができ、結果的に利用者の要求
により合致したキャラクターを選択することができる。 【解決手段】 本発明は、利用者が発話した内容から、
利用者の要求に応じて所定のキャラクターを選択部２０
０で選択させるための命令を生成する端末１００と、端
末１００からの指示に基づいて、利用者の要求により合
致したキャラクターを選択する選択部２００とを備え
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、キャラクター選択
システム、キャラクター選択方法、プログラム及び記録
媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、テレビゲームの分野では、ボ
タン操作を通じて、ゲームの世界の主人公になりきって
ストーリーを楽しむことができるロールプレイングゲー
ム（RPG）が存在する。このRPGは、利用者からのボタン
操作によりストーリーが展開されていくものであり、対
話型ゲームの一例であるといえる。このRPGにより、利
用者は、ゲームの主人公になりきってゲームを進行させ
ていくことができるので、ゲームの登場人物に成りきっ
て自己の思うが侭に架空の世界を楽しむことができる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来か
らのRPG等のゲームにおいて、ゲームに登場するキャラ
クターは、通常、予め定められているので、利用者は、
ゲームのキャラクターに成りきってゲームを進行するこ
とができなかった。一方、近年では、ゲームに登場する
キャラクターを利用者に選択させることのできる選択機
能も付加されている。

【０００４】ところが、この選択機能は、予め指定され
たキャラクターを複数用意し、その複数用意されている
キャラクターの中から利用者に特定のキャラクターを選
択させる機能であるため、利用者は、予め指定されたキ
ャラクターの中に、自己の好みに応じたキャラクターが
なければ、自己の好みとは全く異なるキャラクターを強
制的に選択しなければならなかった。

【０００５】そこで、本願は以上の点に鑑みてなされた
ものであり、利用者が発話した文字列に基づいてゲーム
に登場するキャラクターを選択することができ、結果的
に利用者の要求により合致したキャラクターを選択する
ことのできるキャラクター選択システム、キャラクター
選択方法、プログラム及び記録媒体を提供することを課
題とする。

【０００６】

【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、所定のゲームに
登場するキャラクターを選択する際に、利用者から音声
情報を取得し、取得した前記音声情報に基づいて、該音
声情報に対応する文字列を特定し、前記キャラクターと
該キャラクターに対応付けられたフレーズを含む複数の
フレーズ情報とを記憶し、キーワード群を列記したキー
ワードテーブルを予め記憶し、特定された前記文字列と
前記キーワードテーブルとを照合して該文字列の中から
所定のキーワードを抽出し、抽出された前記キーワード
と前記各フレーズ情報とを照合し、該各フレーズ情報の
中から該キーワードと一致する前記フレーズ情報を抽出
し、抽出された前記フレーズ情報に対応付けられた前記
キャラクターを前記ゲームに登場する前記キャラクター
として選択することを特徴とするものである。

【０００７】このような本願に係る発明によれば、端末
が利用者から発話された文字列に含まれる所定のキーワ
ードに基づいて、そのキーワードとキャラクターに対応
付けられた各フレーズ情報とを照合し、キーワードと一
致するフレーズ情報を抽出して抽出したフレーズ情報に
対応付けられているキャラクターを選択するので、端末
は、利用者から発話された文字列に基づいて利用者が要
求するゲームのキャラクターを選択することができる。

【０００８】また、利用者が発話した文字列に基づいて
端末が自動的にゲームのキャラクターを選択するので、
利用者は、ゲームを行う際に、操作手段を通じてゲーム
に登場するキャラクターを指定する必要がなくなり操作
上の煩雑さを軽減することができる。

【０００９】本願に係る発明は、前記フレーズ情報に
は、前記フレーズに対する感情の度合いを示す感情度が
含められており、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、該キーワードに対して前記利用者が
抱く感情の度合いを示す感情度を認識し、抽出された前
記キーワードと認識された前記感情度とを含む感情情報
に基づいて、該感情情報と前記各フレーズ情報とを照合
し、該各感情情報と一致する前記フレーズ情報を抽出
し、抽出された前記フレーズ情報に対応付けられている
前記キャラクターを前記ゲームに登場する前記キャラク
ターとして選択することを特徴とするものである。

【００１０】このような本願に係る発明によれば、端末
が、利用者から発話された文字列に含まれるキーワード
のみならず、そのキーワードと該キーワードに対して利
用者が抱く感情度とを含む感情情報に基づいてその感情
情報と各フレーズ情報とを照合し、感情情報と一致する
フレーズ情報を抽出し、抽出したフレーズ情報に基づい
てフレーズ情報に対応付けられたキャラクターを選択す
ることができるので、端末は、利用者の感情度に応じて
特定のキャラクターを選択することができる。

【００１１】また、利用者が発話した文字列に含まれる
感情度に基づいて、端末が前記感情度に応じた特定のキ
ャラクターを選択するので、利用者は、自己の要求によ
り合致したキャラクターを端末に選択させることがで
き、そのキャラクターに成りきってよりゲームを楽しむ
ことができる。

【００１２】尚、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もの
であってもよい。これにより、端末は、利用者が発話し
た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、文字列に含まれる所定のキー
ワードに対する利用者の感情度をより的確に把握するこ
とができる。

【００１３】尚、前記キャラクターは、顔、服装などの
各構成要素からなり、前記各フレーズ情報は、前記各構
成要素とそれぞれ対応付けられ、前記選択手段は、前記
フレーズ抽出手段で抽出された前記各フレーズ情報に基
づいて、該各フレーズ情報に対応付けられた前記キャラ
クターの前記各構成要素を特定し、特定した該各構成要
素を合成して一つの前記キャラクターを生成するもので
あってもよい。

【００１４】これにより、端末は、利用者から発話され
た文字列に基づいてキャラクターの各構成要素を特定
し、特定した各構成要素を合成させることができるの
で、利用者の要求により合致したキャラクターを生成す
ることができる。

【００１５】

【発明の実施の形態】［キャラクター選択システムの基
本構成］本発明に係るキャラクター選択システムについ
て図面を参照しながら説明する。図１は、本実施形態に
係るキャラクター選択システムの概略構成図である。

【００１６】同図に示すように、キャラクター選択シス
テムは、所定のゲームに登場するキャラクターを選択す
るものであって、選択部２００に対してキャラクターの
選択を指示する端末１００と、端末１００からの指示に
応じて利用者が要求するキャラクターを選択する選択部
２００とを備えている。

【００１７】尚、選択部２００は、通信ネットワーク３
００を介して接続することができる。これにより、各端
末１００は、選択部２００で行うことができる機能を有
しなくてもよいので、端末１００で行われる処理負担を
軽減させることができ、更に端末１００を設計するため
の開発コストを削減することができる。尚、選択部２０
０で実行することができる機能は、端末１００で行わせ
てもよい。

【００１８】端末１００は、利用者が発話した内容か
ら、利用者の要求に応じて所定のキャラクターを選択す
るための命令を選択部２００に対して行うものであり、
本実施形態では、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、会話データベース１０５と、出力部１０６と、通信
部１０７と、個人認識部１０８と、個人認識辞書記憶部
１０９とを有している。尚、この端末１００は、例え
ば、パーソナルコンピュータ、ゲーム端末、携帯電話
機、ＰＤＡなどが挙げられる。

【００１９】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。

【００２０】具体的には、入力部１０１から音声信号が
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１
０４に出力する。

【００２１】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。出力
部１０６は、処理の進行状況を出力するものであり、例
えば、ディスプレイ、マイクロホンなどが挙げられる。

【００２２】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、端末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、選択部２００に所
定のキャラクターを選択させることができる。

【００２３】個人認識部１０８は、音声情報を発話した
利用者を特定するものである。具体的には、入力部１０
１から音声信号が入力された個人認識部１０８は、入力
された音声信号を解析し、解析した音声信号に基づい
て、音声情報を発話した利用者を、個人認識辞書記憶部
１０９に格納されている辞書を用いて特定し、特定した
利用者を利用者信号として推論エンジン１０４に出力す
る。

【００２４】ここで、個人認識辞書記憶部１０９は、利
用者を特定するための利用者データを予め記憶するもの
であり、この利用者データには、例えば各利用者が発話
した５０音の周波数、波高値などが含まれる。

【００２５】即ち、個人認識部１０８は、入力された音
声信号に対応する音声情報を、個人認識辞書記憶部１０
９に記憶されている利用者データと照合し、音声情報に
近い利用者データを抽出して、抽出した利用者データに
基づいて所定の音声情報を発話した利用者を特定する。
利用者を特定した個人認識部１０８は、特定した利用者
を利用者信号として推論エンジン１０４に出力する。

【００２６】個人認識部１０８から利用者信号が入力さ
れた推論エンジン１０４は、入力された利用者信号に基
づいて、利用者信号に対応する利用者毎に、音声認識部
１０２から入力された文字列信号に対応する文字列か
ら、利用者の感情の度合い、感情度に関係するキーワー
ドを推論し、推論した各内容を会話データベース１０５
に記憶させる（後述する図６参照）。

【００２７】会話データベース１０５は、利用者が発話
した文字列の内容から、利用者が抱く感情に関係する情
報を感情情報として利用者毎に記憶するものであり、例
えば、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどが挙げられ
る。

【００２８】ここで、会話データベース１０５には、図
６に示すように、「感情履歴テーブル」を有している。
同図に示す「感情履歴テーブル」は、本実施形態では、
文字列に含まれる所定のキーワードと、そのキーワード
に対して利用者が抱いている感情の度合いを示す感情度
（後述するＰ１、Ｐ２、Ｎ１、Ｎ２）とを利用者毎に記
憶するものである。尚、感情情報は、本実施形態では、
同図に示す「感情の度合い」「キーワード」を意味する
ものとする。

【００２９】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、音声認識部１０２で
特定された文字列と予め自部で格納しているキーワード
テーブルとを照合し、該文字列の中から所定のキーワー
ドを抽出し、抽出したキーワードに基づいて特定のキャ
ラクターを選択させるための選択命令信号を生成するも
のである。

【００３０】ここで、キーワードテーブルとは、キャラ
クターを構成するために必要な要素を意味し、本実施形
態では、例えば、キャラクターを構成する人物、顔、服
装などをが挙げられる。このキーワードテーブルは、会
話ゲームデータベース１０５に記憶することができる。

【００３１】また、推論エンジン１０４は、音声認識部
１０２で特定した文字列に基づいて、音声認識部１０２
で特定された文字列と予め自部で格納しているキーワー
ドテーブルとを照合し、該文字列の中から所定のキーワ
ードを抽出し、抽出したキーワードとキーワードに対し
て利用者が抱く感情の程度を示す感情度とに基づいて特
定のキャラクターを選択させるための選択命令信号を生
成するものでもある。ここで、所定のキーワードと利用
者が抱く感情の程度を示す感情度とを含む利用者の感情
に関する情報は、本実施形態では感情情報を意味するも
のである。

【００３２】推論エンジン１０４が行う上記感情情報を
認識する処理は、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、日本語文節解析に関する辞書、日本語の形態素解析
（各品詞、活用形、分類、連接）に関わる辞書を基に、
利用者が発話した日本語の意味内容を解読し、解読した
意味内容から利用者の感情情報を認識（推論）する。

【００３３】また、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、利用者の感情情報を推論することもでき
る。

【００３４】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、利用者の感情情報を推論することもでき
る。

【００３５】更に、推論エンジン１０４は、解読した日
本語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、曖昧な表現であっても利用者の
感情情報を推論することもできる。加えて、推論エンジ
ン１０４は、推論した利用者の感情に基づいて、利用者
の感情情報に応じた質問を行うことができる。尚、推論
エンジン１０４に有する上記機能の実行は、後述するキ
ャラクター選択指示部１０４ｅが主に担っている。

【００３６】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。

【００３７】ここで、「利用者の感情（感情の種類）」
には、例えば、格好が良い／ださい、大丈夫／大丈夫で
ない等が挙げられる。また、「利用者の感情」には、利
用者が抱く感情の程度も含まれているものであり、例え
ば、すごく格好が良い／格好が良い／ださい／すごくだ
さい等が含まれている。「感情の程度」は、本実施形態
では、キーワードに対して利用者が抱く感情度を意味す
るものとする。この「感情の程度」は、本実施形態で
は、利用者がプラス的な感情を強く持っている場合はＰ
２（Ｐ；Positive／プラス要素）〔例えば、すごくかっ
こいい〕、利用者がプラス的な感情を単に持っている場
合はＰ１〔例えば、かっこいい〕、利用者がマイナス的
な感情を単に持っている場合はＮ１（Ｎ；Negative／マ
イナス要素）〔例えば、ださい〕、利用者がマイナス的
な感情を強く感情を持っている場合はＮ２〔例えば、す
ごください〕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（図５参照）。

【００３８】例えば、推論エンジン１０４が出力部１０
６を通じて利用者に対し、”ゲームの主人公はどんなキ
ャラクターにしたいの？”と質問した場合に、利用者
が”顔はすごく格好が良い表情にして欲しいな”（文字
列）と返事をした場合は、推論エンジン１０４は、自部
で記憶しているキーワードテーブルと文字列とを照合
し、文字列の中から”顔”（キーワード）を抽出する。

【００３９】更に、推論エンジン１０４は、抽出したキ
ーワード”顔”に基づいて、キーワードに対して利用者
が抱く感情度”すごく格好が良い”（感情度Ｐ２）を特
定して、「利用者はキャラクターの主人公についての顔
（キーワード）を格好の良い表情にしたがっているな
（Ｐ２）」と判断（推論）する。

【００４０】上記より、利用者が発話した文字列から利
用者の感情情報を特定した推論エンジン１０４は、特定
した感情情報に基づいて、その感情情報に関連付けられ
たキャラクターを選択させるための命令を選択部２００
に出力する。

【００４１】尚、推論エンジン１０４は、上記より顔に
ついての表情を特定した場合は、顔の表情以外について
の情報（他の属性についての情報）を利用者から聞き出
すために、出力部１０６を通じて顔以外についての情
報、例えば”キャラクターの服装はどうしたいの？”な
どを質問してもよい。

【００４２】これにより、推論エンジン１０４が出力部
１０６を通じてキャラクターについての質問を、キャラ
クターを構成する構成要素毎に行うことができるので、
推論エンジン１０４は、各質問に対する利用者からの返
事に基づいてキャラクターを構成する構成要素毎に、利
用者が要求するキャラクター像を選択部２００で生成さ
せることができる。

【００４３】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、キャラクター選択指示部１０４ｅと、ゲーム部
１０４ｆとを有している。

【００４４】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。

【００４５】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は、入力された文字列信号に基づいて文と文
との間を認識する。

【００４６】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。

【００４７】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、キャラクター選択指示部１０
４ｅに出力する。

【００４８】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「感情類別テーブル」に基づいてキーワ
ードに対して利用者が抱いている感情の種類を類別す
る。

【００４９】この感情の種類は、図３に示すように、利
用者がプラス的な感情を抱く要素を「プラス要素Ｐ」
（例えば、いいね、良い、ほっとする、格好がよい
等）、利用者がマイナス的な感情を抱く要素を「マイナ
ス要素Ｎ」（例えば、だめ、悪い、まいる、格好が悪い
等）から構成される。類別部１０４ｂは、上記の「感情
類別テーブル」に基づいて、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。

【００５０】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。

【００５１】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、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。

【００５２】感情判定部１０４ｄは、キーワード群を列
記したキーワードテーブルを予め記憶するキーワード記
憶手段である。また、感情判定部１０４ｄは、音声認識
部１０２で認識された文字列とキーワードテーブルとを
照合し、文字列に含まれるキーワード群に対応する所定
のキーワードを抽出するキーワード抽出手段である。更
に、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。

【００５３】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、その文字列と会話
データベース１０５に記憶されているキーワード群とを
照合し、文字列の中からキーワード群と一致する所定の
キーワードを抽出する。

【００５４】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。

【００５５】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。

【００５６】判定要素は、利用者の感情を左右するフレ
ーズを意味するものであり、例えば、同図に示すよう
に、格好が良い／ださい、ほっとする／まいる等が挙げ
られる。この判定要素は、上述した「利用者の感情（感
情の種類）」と同義の意味である。

【００５７】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「格好が良い／ださい」
である場合は、感情の程度（感情度）は、すごく格好が
良い（Ｐ２）、格好が良い（Ｐ１）、ださい（Ｎ１）、
すごください（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。

【００５８】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、
文字列に含まれるキーワードに基づいて、上記「感情度
テーブル」を参照し、文から把握されるキーワードに対
する利用者の感情がどの程度なのかを判定し、判定した
結果（Ｐ２、Ｐ１、Ｎ１、Ｎ２）を感情度信号としてキ
ャラクター選択指示部１０４ｅに出力する。

【００５９】例えば、文体信号に対応する文字列が”主
人公の顔はすごく格好が良いのがいいね”である場合
は、類別部１０４ｂは、”すごく格好が良い”という文
字列を検出し、強調語検出部１０４ｃは、”すごく”と
いう文字列を検出し、感情判定部１０４ｅは、”顔”と
いう文字列を検出する。

【００６０】尚、推論エンジン１０４は、利用者から上
記文字列が発せられる前に、出力部１０６を通じて”主
人公の顔はどのような表情がいいの？”と質問した場合
は、感情判定部１０４ｄは、上記の如く利用者から発せ
られた文字列”主人公の顔はすごく格好が良いのがいい
ね”については、”主人公（味方）”についてのキャラ
クターに関係する属性（この属性は、図７に示す「選択
テーブル」を意味する）であると判断する。

【００６１】これにより、感情判定部１０４ｄは、キャ
ラクターの属性毎に、利用者から発話された文字列に含
まれるキーワードを取得することができるので、キャラ
クター選択部２０３は、感情判定部１０４ｄで取得され
た属性毎のキーワードに基づいて、ある属性についての
キャラクターを、予めキャラクターデータベース２０４
に記憶されているキャラクター群の中から的確に選択す
ることができる。

【００６２】感情判定部１０４ｄは、類別部１０４ｂで
検出された”格好が良い”と、強調語検出部１０４ｃで
検出した”すごく”とに基づいて、図５のテーブルを参
照し、”顔”（キーワード）に対する感情の度合い（感
情度）がＰ２であると判断する。感情度を判断した感情
判定部１０４ｄは、抽出したキーワードと判断したキー
ワードに対する感情度とを含む感情情報を感情情報信号
としてキャラクター選択指示部１０４ｅに出力する。

【００６３】キャラクター選択指示部１０４ｅは、利用
者が発話した文字列に含まれる感情情報に基づいて、該
感情情報に対応付けられたキャラクターを選択部２００
に選択させるための命令を生成するものである。

【００６４】具体的には、感情判定部１０４ｄから感情
情報信号が入力されたキャラクター選択指示部１０４ｅ
は、入力された感情情報信号に対応するキーワードと、
そのキーワードに対して利用者が抱く感情度とを含む感
情情報に基づいて、感情情報に対応付けられたキャラク
ターを選択させるための選択命令信号を生成し、生成し
た選択命令信号を通信部１０７を通じて選択部２００に
送信すると共に、該当する感情情報（本実施形態では、
キーワード、キーワードに対して利用者が抱く感情度）
を会話データベース１０５に記憶する（図６に示す「感
情履歴テーブル」を参照）。

【００６５】尚、キャラクター選択指示部１０４ｅは、
感情判定部１０４ｄから入力された感情情報信号に対応
する感情情報がキーワードのみ（キーワードに対して利
用者が抱く感情度は含まれない）である場合は、該キー
ワードに基づいてキャラクターを選択させるための選択
命令信号を生成してもよい。

【００６６】これにより、キャラクター選択部２０３
は、端末１００から送信された選択命令信号に対応する
キーワードに基づいて、キーワードに対応付けられた該
当するキャラクター選択するので、より簡易な方式で該
当するキャラクターを選択することができ、選択部２０
０でかかる処理負荷を軽減させることができる。

【００６７】また、キャラクター選択指示部１０４ｅ
は、出力部１０６を通じて、キャラクターを構成する属
性毎（例えば、味方、敵方など）にキャラクターに関連
する質問をすることもできる。

【００６８】具体的には、感情判定部１０４ｄから感情
情報信号が入力されたキャラクター選択指示部１０４ｅ
は、入力された感情情報信号に対応する感情情報に基づ
いて該感情情報がどの属性（例えば、顔）に関係するの
かを判断し、判断した属性に基づいて該属性に関係する
質問（例えば、顔の表情など）を出力部１０６を通じて
行う。

【００６９】これにより、キャラクター選択指示部１０
４ｅが出力部１０６を通じてキャラクターについての質
問を所定の属性毎に行うことができるので、キャラクタ
ー選択指示部１０４ｅは、各質問に対する利用者からの
返事に基づいてキャラクターを構成する属性毎に、利用
者が要求するキャラクター像を選択部２００で生成させ
ることができる。

【００７０】尚、キャラクター選択指示部１０４ｅが行
う質問内容は、会話データベース１０５に予め記憶させ
ておいても良い。これにより、キャラクター選択指示部
１０４ｅは、感情判定部１０４ｄから感情度信号が入力
された場合は、入力された感情度信号に基づいて利用者
に対して質問する質問内容を会話データベース１０５か
ら取得し、取得した質問内容を出力部１０６に出力する
ことにより、利用者に対して各質問を行うことができ
る。

【００７１】ゲーム部１０４ｆは、キャラクター選択指
示部１０４ｅからの指示により、選択部２００で選択さ
れたキャラクターを登場人物としたゲームを実行するも
のである。尚、ゲーム部１０４ｆで実行されるゲーム
は、ロールプレイングゲーム、シューティングゲームな
どが挙げられる。

【００７２】前記選択部２００は、端末１００からの指
示に基づいて、利用者の要求により合致したキャラクタ
ーを選択するものであり、本実施形態では、通信部２０
１と、制御部２０２と、キャラクター選択部２０３と、
キャラクターデータベース２０４とを有している。

【００７３】通信部２０１は、通信ネットワーク３００
を介して通信部１０７との間でデータの送受信を行うも
のである。尚、通信ネットワークには、例えば、インタ
ーネットによる通信、有線を用いた通信、無線を用いた
通信等が挙げられる。制御部２０２は、選択部２００の
全体を制御するものである。

【００７４】キャラクターデータベース２０４は、キャ
ラクターとそのキャラクターに対応付けられたフレーズ
（本実施形態では、”選択フレーズ”を意味する）を含
むフレーズ情報（本実施形態では、”選択要素”を意味
する）とを該フレーズの属性毎に分類して予め複数記憶
するキャラクター記憶手段である。この選択要素には、
選択フレーズに対する感情の度合いを示す感情度を予め
含めることもできる。

【００７５】具体的には、キャラクターデータベース２
０４は、本実施形態では、味方（ゲームの主人公も含
む）のキャラクターに関する情報を複数記憶した味方テ
ーブル、敵のキャラクターに関する情報を複数記憶した
敵方テーブル、第三者のキャラクターに関する情報を複
数記憶した第三者テーブルなどの属性に分類した各選択
テーブルと、各選択テーブルに対応付けられたキャラク
ター群を記憶した対応キャラクターテーブルとを記憶し
ている。

【００７６】ここで、味方テーブルには、味方のキャラ
クターを構成する要素（例えば、図７に示す顔、服装な
ど）を、各要素に対する感情度（例えば、Ｐ２；すごく
格好が良い、Ｐ１；格好が良い、Ｎ１；ださい、Ｎ２；
すごください）に関連付けて記憶することができる（図
７における「味方テーブル」を参照）。

【００７７】また、対応キャラクターにあるキャラクタ
ー群は、本実施形態では、各選択テーブル、例えば味方
テーブルにある各選択フレーズ又は各感情度（各選択要
素）に対応付けられているものであり、図７に示すよう
に、例えば、味方テーブルにある選択フレーズが”顔”
であれば、その選択フレーズ、又はその選択フレーズに
対応付けられた感情度（例えば、Ｐ２；すごく格好が良
い、Ｐ１；格好が良い、Ｎ１；ださい、Ｎ２；すごくだ
さい）毎に関連付けられている。

【００７８】キャラクター選択部２０３は、感情判定部
１０４ｄで抽出されたキーワードと各フレーズ情報（選
択要素）とを照合し、各フレーズ情報（選択要素）の中
から該キーワードと一致するフレーズ情報を抽出するフ
レーズ抽出手段である。

【００７９】また、キャラクター選択部２０３は、感情
判定部１０４ｄで抽出されたキーワードとそのキーワー
ドに対して利用者が抱いている感情度とを含む感情情報
と各フレーズ情報（選択要素）とを照合し、各フレーズ
情報（選択要素）の中から感情情報と一致するフレーズ
情報を抽出する感情抽出手段である。更に、キャラクタ
ー選択部２０３は、抽出したフレーズ情報に対応付けら
れたキャラクターを属性毎に選択する選択手段でもあ
る。

【００８０】具体的には、通信部１０７、通信ネットワ
ーク３００、通信部２０１を通じて選択命令信号が入力
されたキャラクター選択部２０３は、入力された選択命
令信号に基づいて、選択命令信号に対応付けれらたキャ
ラクターを選択する。

【００８１】即ち、キャラクター選択部２０３は、図７
に示すように、例えば、選択命令信号に対応する感情情
報（本実施形態では、同図に示すキーワード”顔”とそ
のキーワードに対して利用者が抱いている感情度”すご
く格好がいい”）に基づいて、その感情情報と、各選択
フレーズと各選択フレーズに対応する感情度とを含む各
選択要素とを照合し、同図に示す感情情報と一致する選
択要素（選択フレーズ”顔”と、その選択フレーズに対
応する感情度”Ｐ２；すごく格好が良い”）を抽出す
る。

【００８２】該当する選択要素を抽出したキャラクター
選択部２０３は、抽出した選択要素に対応付けられたキ
ャラクターを、対応キャラクターテーブルの中から選択
する。これにより、キャラクター選択部２０３は、端末
１００から送信された感情情報に基づいて該当するキャ
ラクターを選択することができるので、利用者が要求す
るキャラクターを的確に選択することができる。

【００８３】尚、感情情報にはキーワードのみしか含ま
れていない場合は、キャラクター選択部２０３は、感情
情報に含まれるキーワードのみに基づいてそのキーワー
ドと各選択要素とを照合し、キーワードと一致する選択
要素を抽出して、抽出した選択要素（選択フレーズ又は
感情度）に対応付けられたキャラクターを対応キャラク
ターテーブルの中から選択することができる。

【００８４】これにより、キャラクター選択部２０３
は、端末１００から送信された選択命令信号に対応する
キーワードに基づいて、キーワードに対応付けられた該
当するキャラクターをより簡易な方式で選択することが
でき、選択部２００でかかる処理負荷を軽減することが
できる。

【００８５】尚、利用者が発話した文字列の中に、複数
の感情情報、例えばキャラクターの顔、キャラクターが
着る服などの情報が含まれている場合は、各感情情報と
一致する選択要素を抽出し、抽出した各選択要素に対応
付けられたキャラクターの構成要素（例えば、キャラク
ターの顔、キャラクターが着る服の種類）を、対応キャ
ラクターテーブルの中から選択することもできる。

【００８６】また、各感情情報に対応付けられたキャラ
クターの構成要素を複数選択したキャラクター選択部２
０３は、選択したキャラクターの各構成要素を結合させ
た一つのキャラクターを生成することができる。

【００８７】これにより、キャラクター選択部２０３が
利用者から発話された複数の感情情報に基づいて、キャ
ラクターデータベース２０４に予め記憶されているキャ
ラクター群の中から、利用者の感情情報に対応付けられ
たキャラクターの各構成要素（例えば、顔、服の種類な
ど）を選択することができるので、キャラクター選択部
２０３は、利用者の要求により合致したキャラクターを
生成することができる。

【００８８】また、利用者は、キャラクター選択部２０
３が自己の要求に応じたキャラクターを作製するので、
キャラクター選択部２０３で作製されたキャラクターに
成りきってよりゲームを楽しむことができる。

【００８９】該当するキャラクターを対応キャラクター
テーブルの中から選択したキャラクター選択部２０３
は、選択したキャラクターを通信部２０１を介して通信
部１０７に送信する。

【００９０】通信部１０７から該当するキャラクターが
入力されたキャラクター選択指示部１０４ｅは、入力さ
れたキャラクターに基づいて、キャラクターを表示させ
るための表示命令信号を出力部１０６に出力すると共
に、ゲーム部１０４ｆでゲームを開始させるためのゲー
ム開始命令信号をゲーム部１０４ｆに出力する。

【００９１】キャラクター選択指示部１０４ｅから表示
命令信号が入力された出力部１０６は、入力された表示
命令信号に対応するキャラクターを表示させる。また、
キャラクター選択指示部１０４ｅからゲーム開始命令信
号が入力されたゲーム部１０４ｆは、入力されたゲーム
開始命令信号に基づいて、通信部１０７から送信された
キャラクターを登場人物とするゲームを開始する。

【００９２】［キャラクター選択システムを用いたキャ
ラクター選択方法］上記構成を有するキャラクター選択
システムによるキャラクター選択方法は、以下の手順に
より実施することができる。図８は、本実施形態に係る
キャラクター選択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。

【００９３】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、入力部１０１から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。

【００９４】その後、推論エンジン１０４は、音声認識
部１０２で特定した文字列に基づいて、音声認識部１０
２で特定された文字列と予め自部で格納しているキーワ
ードテーブルとを照合し、該文字列の中から所定のキー
ワードを抽出し、抽出したキーワードに基づいて特定の
キャラクターを選択させるための選択命令信号を生成す
るステップを行う（Ｓ１０３）。次いで、選択部２００
は、端末１００からの指示に基づいて、利用者の要求に
より合致したキャラクターを選択するステップを行う
（Ｓ１０４）。推論エンジン１０４と選択部２００で行
われる処理の詳述は、図９に基づいて説明する。

【００９５】推論エンジン１０４では、先ず、図９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、文と文との間を認識す
る。

【００９６】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。

【００９７】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。

【００９８】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「感情類別テ
ーブル」に基づいて利用者が抱いている感情の種類を類
別する。

【００９９】類別部１０４ｂは、上記の「感情類別テー
ブル」に基づいて、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。

【０１００】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。

【０１０１】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、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。

【０１０２】次いで、感情判定部１０４ｄが、音声認識
部１０２で認識された文字列とキーワードテーブルとを
照合し、文字列に含まれるキーワード群に対応する所定
のキーワードを抽出するステップを行う（Ｓ２０４）。
そして、感情判定部１０４ｄが、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して利
用者が抱く感情の度合いを示す感情度を認識するステッ
プを行う（Ｓ２０５）。

【０１０３】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、その文字列とキー
ワードテーブルにあるキーワード群とを照合し、文字列
の中からキーワード群と一致する所定のキーワードを抽
出する。

【０１０４】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。

【０１０５】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、
文字列に含まれるキーワードに基づいて、上記「感情度
テーブル」を参照し、文から把握されるキーワードに対
する利用者の感情がどの程度なのかを判定し、判定した
結果（Ｐ２、Ｐ１、Ｎ１、Ｎ２）を感情度信号としてキ
ャラクター選択指示部１０４ｅに出力する。

【０１０６】次いで、キャラクター選択指示部１０４ｅ
は、利用者が発話した文字列に含まれる感情情報に基づ
いて、該感情情報に対応付けられたキャラクターを選択
部２００に選択させるための命令を生成するステップを
行う（Ｓ２０６）。

【０１０７】具体的には、感情判定部１０４ｄから感情
情報信号が入力されたキャラクター選択指示部１０４ｅ
は、入力された感情情報信号に対応するキーワード又は
そのキーワードに対して利用者が抱く感情度を含む感情
情報に基づいて、感情情報に対応付けられたキャラクタ
ーを選択させるための選択命令信号を生成し、生成した
選択命令信号を通信部１０７を通じて選択部２００に送
信すると共に、該当する感情情報を会話データベース１
０５に記憶する（図６に示す「感情履歴テーブル」を参
照）。

【０１０８】次いで、選択部２００が、端末１００から
の指示に基づいて、利用者の要求により合致したキャラ
クターを選択するステップを行う。このステップの詳述
は、以下の通りである。

【０１０９】先ず、キャラクター選択部２０３が、感情
判定部１０４ｄで抽出されたキーワードと各選択要素と
を照合し、各選択要素の中から該キーワードと一致する
選択要素を抽出するステップを行う（Ｓ２０７）。尚、
キャラクター選択部２０３は、感情判定部１０４ｄで抽
出されたキーワードとそのキーワードに対して利用者が
抱いている感情度とを含む感情情報と各選択要素とを照
合し、各選択要素の中から感情情報と一致する選択要素
を抽出するステップを行うこともできる。

【０１１０】具体的には、通信部１０７、通信ネットワ
ーク３００、通信部２０１を通じて選択命令信号が入力
されたキャラクター選択部２０３は、例えば、図７に示
すように、選択命令信号に対応する感情情報（本実施形
態では、同図に示すキーワード”顔”とそのキーワード
に対して利用者が抱いている感情度”すごく格好がい
い”）に基づいて、その感情情報と各選択要素とを照合
し、同図に示す感情情報と一致する選択要素（例えば、
選択フレーズ”顔”と、その選択フレーズに対応する感
情度”Ｐ２；すごく格好が良い”）を抽出する。次い
で、キャラクター選択部２０３は、抽出した選択要素に
対応付けられたキャラクターを属性毎に選択するステッ
プを行う（Ｓ２０８）。

【０１１１】次いで、キャラクター選択部２０３で選択
されたキャラクターが通信部１０７を介して入力された
キャラクター選択指示部１０４ｅは、入力されたキャラ
クターに基づいて、キャラクターを表示させるための表
示命令信号を出力部１０６に出力すると共に、ゲーム部
１０４ｆでゲームを開始させるためのゲーム開始命令信
号をゲーム部１０４ｆに出力する。

【０１１２】その後、キャラクター選択指示部１０４ｅ
から表示命令信号が入力された出力部１０６は、入力さ
れた表示命令信号に対応するキャラクターを表示させ
る。キャラクター選択指示部１０４ｅからゲーム開始命
令信号が入力されたゲーム部１０４ｆは、入力されたゲ
ーム開始命令信号に基づいて、選択部２００で選択され
たキャラクターを登場人物としたゲームを実行する。

【０１１３】［キャラクター選択システム及びキャラク
ター選択方法による作用及び効果］このような本願に係
る発明によれば、キャラクター選択部２０３が利用者か
ら発話された文字列に含まれる所定のキーワードに基づ
いて、そのキーワードとキャラクターに対応付けられた
各選択要素とを照合し、キーワードと一致する選択フレ
ーズを抽出して抽出した選択フレーズに対応付けられて
いるキャラクターを選択するので、キャラクター選択部
２０３は、利用者から発話された文字列に基づいて利用
者が要求するゲームのキャラクターを選択することがで
きる。

【０１１４】また、利用者が発話した文字列に基づいて
キャラクター選択部２０３が自動的にゲームのキャラク
ターを選択するので、利用者は、ゲームを行う際に、操
作手段を通じてゲームに登場するキャラクターを逐一指
定する必要がなくなり操作上の煩雑さを軽減することが
できる。

【０１１５】また、キャラクター選択部２０３が、利用
者から発話された文字列に含まれるキーワードのみなら
ず、そのキーワードと該キーワードに対して利用者が抱
く感情度とを含む感情情報に基づいてその感情情報と各
選択要素とを照合し、感情情報と一致する選択要素を抽
出し、抽出した選択要素に基づいて選択要素に対応付け
られたキャラクターを選択することができるので、キャ
ラクター選択部２０３は、利用者の感情度に応じて特定
のキャラクターを選択することができる。

【０１１６】また、利用者が発話した文字列に含まれる
感情度に基づいて、端末１００が前記感情度に応じた特
定のキャラクターを選択するので、利用者は、自己の要
求により合致したキャラクターをキャラクター選択部２
０３で選択させることができ、そのキャラクターの登場
人物に成りきってよりゲームを楽しむことができる。

【０１１７】また、感情判定部１０４ｄは、利用者が発
話した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、文字列に含まれる所定の
キーワードに対する利用者の感情度をより的確に把握す
ることができる。

【０１１８】更に、キャラクター選択部２０３は、通信
部１０７から送信された選択命令信号に基づいてキャラ
クターの各構成要素を選択し、選択した各構成要素を合
成させることができるので、利用者の要求により合致し
たキャラクターを生成することができる。

【０１１９】最後に、キャラクター選択指示部１０４ｅ
が出力部１０６を通じてキャラクターについての質問を
所定の分類毎（例えば、味方、敵方）に行うことができ
るので、キャラクター選択指示部１０４ｅは、各質問に
対する利用者からの返事に基づいてキャラクターを構成
する分類毎に、利用者が要求するキャラクター像を的確
に選択部２００で選択させるための命令を生成すること
ができる。

【０１２０】［プログラム］上記キャラクター選択シス
テム及びキャラクター選択方法で説明した内容は、パー
ソナルコンピュータ等の汎用コンピュータで、所定のプ
ログラム言語で記述された専用プログラムを実行するこ
とにより実現することができる。

【０１２１】このような本実施形態に係るプログラムに
よれば、利用者が発話した文字列に含まれるキーワード
に基づいてゲームに登場するキャラクターを選択するこ
とができ、結果的に利用者の要求により合致したキャラ
クターを選択することができるという作用効果を奏する
キャラクター選択システム及びキャラクター選択方法を
一般的な汎用コンピュータで容易に実現することができ
る。

【０１２２】尚、プログラムは、記録媒体に記録するこ
とができる。この記録媒体は、図１０に示すように、例
えば、ハードディスク３００、フロッピィーディスク４
００、コンパクトディスク５００、ＩＣチップ６００、
カセットテープ７００などが挙げられる。このようなプ
ログラムを記録した記録媒体によれば、プログラムの保
存、運搬、販売などを容易に行うことができる。

【０１２３】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
利用者が発話した文字列に含まれるキーワード及び感情
に基づいてゲームに登場するキャラクターを選択するこ
とができ、結果的に利用者の要求により合致したキャラ
クターを選択することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施形態に係るキャラクター選択システムの
概略構成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。

【図３】本実施形態における類別部で格納している感情
類別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。

【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。

【図６】本実施形態における会話データベースで記憶さ
れている感情履歴テーブルの内容を示した図である。

【図７】本実施形態におけるキャラクターデータベース
で記憶されている「分類テーブル」の内容を示した図で
ある。

【図８】本実施形態に係るキャラクター選択方法の処理
手順を示した図である。

【図９】本実施形態における推論エンジン及び選択部の
内部で行われている処理の手順を示した図である。

【図１０】本実施形態におけるプログラムを格納した記
録媒体を示した図である。

【符号の説明】

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…キャ
ラクター選択指示部、１０４ｆ…ゲーム部、１０５…会
話データベース、１０６…出力部、１０７…通信部、１
０８…個人認識部、１０９…個人認識辞書記憶部、２０
０…選択部、２０１…通信部、２０２…制御部、２０３
…キャラクター選択部、２０４…キャラクターデータベ
ース、３００…ハードディスク、４００…フロッピィー
ディスク、５００…コンパクトディスク、６００…ＩＣ
チップ５００、７００…カセットテープ

Claims (20)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 所定のゲームに登場するキャラクターを
   選択するキャラクター選択システムであって、 利用者から音声情報を取得する取得手段と、 前記取得手段で取得した前記音声情報に基づいて、該音
   声情報に対応する文字列を特定する音声認識手段と、 前記キャラクターと該キャラクターに対応付けられたフ
   レーズを含む複数のフレーズ情報とを記憶するキャラク
   ター記憶手段と、 キーワード群を列記したキーワードテーブルを予め記憶
   するキーワード記憶手段と、 前記音声認識手段で特定された前記文字列と前記キーワ
   ードテーブルとを照合し、該文字列の中から所定のキー
   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と
   前記各フレーズ情報とを照合し、該各フレーズ情報の中
   から該キーワードと一致する前記フレーズ情報を抽出す
   るフレーズ抽出手段と、 前記フレーズ抽出手段で抽出された前記フレーズ情報に
   対応付けられた前記キャラクターを前記ゲームに登場す
   る前記キャラクターとして選択する選択手段とを有する
   ことを特徴とするキャラクター選択システム。
2. 【請求項２】 請求項１に記載のキャラクター選択シス
   テムであって、 前記フレーズ情報には、前記フレーズに対する感情の度
   合いを示す感情度が含められており、 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、該キーワードに対して前記
   利用者が抱く感情の度合いを示す感情度を認識する感情
   認識手段と、 前記キーワード抽出手段で抽出された前記キーワード
   と、前記感情度認識手段で認識された前記感情度とを含
   む感情情報に基づいて、該感情情報と前記各フレーズ情
   報とを照合し、該感情情報と一致する前記フレーズ情報
   を抽出する感情抽出手段とを有し、 前記選択手段は、前記感情抽出手段で抽出された前記フ
   レーズ情報に対応付けられている前記キャラクターを前
   記ゲームに登場する前記キャラクターとして選択するこ
   とを特徴とするキャラクター選択システム。
3. 【請求項３】 請求項２に記載のキャラクター選択シス
   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キャ
   ラクター選択システム。
4. 【請求項４】 請求項１乃至請求項３のいずれかに記載
   のキャラクター選択システムであって、 前記キャラクターは、顔、服装などの各構成要素からな
   り、前記各フレーズ情報は、前記各構成要素とそれぞれ
   対応付けられ、 前記選択手段は、前記フレーズ抽出手段で抽出された前
   記各フレーズ情報に基づいて、該各フレーズ情報に対応
   付けられた前記キャラクターの前記各構成要素を特定
   し、特定した該各構成要素を合成して一つの前記キャラ
   クターを生成することを特徴とするキャラクター選択シ
   ステム。
5. 【請求項５】 所定のゲームに登場するキャラクターを
   選択するキャラクター選択方法であって、 利用者から音声情報を取得するステップと、 取得した前記音声情報に基づいて、該音声情報に対応す
   る文字列を特定するステップと、 前記キャラクターと該キャラクターに対応付けられたフ
   レーズを含む複数のフレーズ情報とを記憶するステップ
   と、 キーワード群を列記したキーワードテーブルを予め記憶
   するステップと、 特定された前記文字列と前記キーワードテーブルとを照
   合し、該文字列の中から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と前記各フレーズ情報とを照
   合し、該各フレーズ情報の中から該キーワードと一致す
   る前記フレーズ情報を抽出するステップと、 抽出された前記フレーズ情報に対応付けられた前記キャ
   ラクターを前記ゲームに登場する前記キャラクターとし
   て選択するステップとを有することを特徴とするキャラ
   クター選択方法。
6. 【請求項６】 請求項５に記載のキャラクター選択方法
   であって、 前記フレーズ情報には、前記フレーズに対する感情の度
   合いを示す感情度が含められており、 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、該キーワードに対して前記利用者が抱く感情の度合
   いを示す感情度を認識するステップと、 抽出された前記キーワードと認識された前記感情度とを
   含む感情情報に基づいて、該感情情報と前記各フレーズ
   情報とを照合し、該感情情報と一致する前記フレーズ情
   報を抽出するステップと、 抽出された前記フレーズ情報に対応付けられている前記
   キャラクターを前記ゲームに登場する前記キャラクター
   として選択するステップとを有することを特徴とするキ
   ャラクター選択方法。
7. 【請求項７】 請求項６に記載のキャラクター選択方法
   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
   徴とするキャラクター選択方法。
8. 【請求項８】 請求項５乃至請求項７のいずれかに記載
   のキャラクター選択方法であって、 前記キャラクターは、顔、服装などの各構成要素からな
   り、前記各フレーズ情報は、前記各構成要素とそれぞれ
   対応付けられ、 抽出された前記各フレーズ情報に基づいて、該各フレー
   ズ情報に対応付けられた前記キャラクターの前記各構成
   要素を特定し、特定した該各構成要素を合成して一つの
   前記キャラクターを生成するステップを有することを特
   徴とするキャラクター選択方法。
9. 【請求項９】 所定のゲームに登場するキャラクターを
   選択するプログラムであって、コンピュータに、 利用者から音声情報を取得するステップと、 取得した前記音声情報に基づいて、該音声情報に対応す
   る文字列を特定するステップと、 前記キャラクターと該キャラクターに対応付けられたフ
   レーズを含む複数のフレーズ情報とを記憶するステップ
   と、 キーワード群を列記したキーワードテーブルを予め記憶
   するステップと、 特定された前記文字列と前記キーワードテーブルとを照
   合し、該文字列の中から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と前記各フレーズ情報とを照
   合し、該各フレーズ情報の中から該キーワードと一致す
   る前記フレーズ情報を抽出するステップと、 抽出された前記フレーズ情報に対応付けられた前記キャ
   ラクターを前記ゲームに登場する前記キャラクターとし
   て選択するステップとを実行させるためのプログラム。
10. 【請求項１０】 請求項９に記載のプログラムであっ
    て、 前記フレーズ情報には、前記フレーズに対する感情の度
    合いを示す感情度が含められており、 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、該キーワードに対して前記利用者が抱く感情の度合
    いを示す感情度を認識するステップと、 抽出された前記キーワードと認識された前記感情度とを
    含む感情情報に基づいて、該感情情報と前記各フレーズ
    情報とを照合し、該感情情報と一致する前記フレーズ情
    報を抽出するステップと、 抽出された前記フレーズ情報に対応付けられている前記
    キャラクターを前記ゲームに登場する前記キャラクター
    として選択するステップとを実行させるためのプログラ
    ム。
11. 【請求項１１】 請求項１０に記載のプログラムであっ
    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実行させるため
    のプログラム。
12. 【請求項１２】 請求項９乃至請求項１１のいずれかに
    記載のプログラムであって、 前記キャラクターは、顔、服装などの各構成要素からな
    り、前記各フレーズ情報は、前記各構成要素とそれぞれ
    対応付けられ、 抽出された前記各フレーズ情報に基づいて、該各フレー
    ズ情報に対応付けられた前記キャラクターの前記各構成
    要素を特定し、特定した該各構成要素を合成して一つの
    前記キャラクターを生成するステップを実行させるため
    のプログラム。
13. 【請求項１３】 所定のゲームに登場するキャラクター
    を選択するキャラクター選択装置であって、 利用者から音声情報を取得する取得手段と、 前記取得手段で取得した前記音声情報に基づいて、該音
    声情報に対応する文字列を特定する音声認識手段と、 前記キャラクターと該キャラクターに対応付けられたフ
    レーズを含む複数のフレーズ情報とを記憶するキャラク
    ター記憶手段と、 キーワード群を列記したキーワードテーブルを予め記憶
    するキーワード記憶手段と、 前記音声認識手段で特定された前記文字列と前記キーワ
    ードテーブルとを照合し、該文字列の中から所定のキー
    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と
    前記各フレーズ情報とを照合し、該各フレーズ情報の中
    から該キーワードと一致する前記フレーズ情報を抽出す
    るフレーズ抽出手段と、 前記フレーズ抽出手段で抽出された前記フレーズ情報に
    対応付けられた前記キャラクターを前記ゲームに登場す
    る前記キャラクターとして選択する選択手段とを有する
    ことを特徴とするキャラクター選択装置。
14. 【請求項１４】 請求項１３に記載のキャラクター選択
    装置であって、 前記フレーズ情報には、前記フレーズに対する感情の度
    合いを示す感情度が含められており、 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、該キーワードに対して前記
    利用者が抱く感情の度合いを示す感情度を認識する感情
    認識手段と、 前記キーワード抽出手段で抽出された前記キーワード
    と、前記感情度認識手段で認識された前記感情度とを含
    む感情情報に基づいて、該感情情報と前記各フレーズ情
    報とを照合し、該感情情報と一致する前記フレーズ情報
    を抽出する感情抽出手段とを有し、 前記選択手段は、前記感情抽出手段で抽出された前記フ
    レーズ情報に対応付けられている前記キャラクターを前
    記ゲームに登場する前記キャラクターとして選択するこ
    とを特徴とするキャラクター選択装置。
15. 【請求項１５】 請求項１４に記載のキャラクター選択
    装置であって、 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キャ
    ラクター選択装置。
16. 【請求項１６】 請求項１３乃至請求項１５のいずれか
    に記載のキャラクター選択装置であって、 前記キャラクターは、顔、服装などの各構成要素からな
    り、前記各フレーズ情報は、前記各構成要素とそれぞれ
    対応付けられ、 前記選択手段は、前記フレーズ抽出手段で抽出された前
    記各フレーズ情報に基づいて、該各フレーズ情報に対応
    付けられた前記キャラクターの前記各構成要素を特定
    し、特定した該各構成要素を合成して一つの前記キャラ
    クターを生成することを特徴とするキャラクター選択装
    置。
17. 【請求項１７】 コンピュータに、 利用者から音声情報を取得するステップと、 取得した前記音声情報に基づいて、該音声情報に対応す
    る文字列を特定するステップと、 前記キャラクターと該キャラクターに対応付けられたフ
    レーズを含む複数のフレーズ情報とを記憶するステップ
    と、 キーワード群を列記したキーワードテーブルを予め記憶
    するステップと、 特定された前記文字列と前記キーワードテーブルとを照
    合し、該文字列の中から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と前記各フレーズ情報とを照
    合し、該各フレーズ情報の中から該キーワードと一致す
    る前記フレーズ情報を抽出するステップと、 抽出された前記フレーズ情報に対応付けられた前記キャ
    ラクターを前記ゲームに登場する前記キャラクターとし
    て選択するステップとを実行させるためのプログラムを
    記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
18. 【請求項１８】 請求項１７に記載の記録媒体であっ
    て、 前記フレーズ情報には、前記フレーズに対する感情の度
    合いを示す感情度が含められており、 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、該キーワードに対して前記利用者が抱く感情の度合
    いを示す感情度を認識するステップと、 抽出された前記キーワードと認識された前記感情度とを
    含む感情情報に基づいて、該感情情報と前記各フレーズ
    情報とを照合し、該感情情報と一致する前記フレーズ情
    報を抽出するステップと、 抽出された前記フレーズ情報に対応付けられている前記
    キャラクターを前記ゲームに登場する前記キャラクター
    として選択するステップとを実行させるためのプログラ
    ムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
19. 【請求項１９】 請求項１８に記載の記録媒体であっ
    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実行させるため
    のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記
    録媒体。
20. 【請求項２０】 請求項１７乃至請求項１９のいずれか
    に記載の記録媒体であって、 前記キャラクターは、顔、服装などの各構成要素からな
    り、前記各フレーズ情報は、前記各構成要素とそれぞれ
    対応付けられ、 抽出された前記各フレーズ情報に基づいて、該各フレー
    ズ情報に対応付けられた前記キャラクターの前記各構成
    要素を特定し、特定した該各構成要素を合成して一つの
    前記キャラクターを生成するステップを実行させるため
    のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記
    録媒体。