JP2005099604A - 会話制御装置、会話制御方法、およびゲームシステム - Google Patents

Abstract

【課題】 会話内容に応じて定まる話題特定情報に基づいて、課金や料金計算、残りクレジットなどが行われるため、会話内容に従って適切な課金を行うことができる。
【解決手段】 複数の話題特定情報と、各話題特定情報について定められた会話量を記憶する会話データベース手段と、従前の会話及び従前の回答により定まる談話履歴を記憶し、この談話履歴により定まる話題特定情報と発話情報とを照合して回答文を選択する会話制御手段と、会話制御手段により特定された話題特定情報について定められた会話量を取得し、会話量の積算結果が所定の条件になるか否かを判定し、この判定の結果に基づいて所定の処理を実行する会話量管理手段とを有する、ユーザからの発話に応答する回答を出力するとともに、発話の内容に応じて所定の処理を実行する会話制御装置。
【選択図】 図３

Description

本発明は、会話制御装置、会話制御方法、およびゲームシステムに関する。

近年、コンピュータを中心とした情報処理の手段として開発され進展してきたディジタル信号処理、高集積度ＬＳＩ製造技術、ＤＶＤなどディスクメディアの微細精密加工製造技術の高度化を背景にして、機械が自然な音声を話すようになったり、人の発する言葉を理解して適切な回答を返すことができる会話制御技術が提供されるようになってきている。

このような会話制御技術においては、会話の履歴、話題の推移などが加味された人間同士の会話と同様な自然な対話を実現可能な会話制御システムが提案されている（例えば、特許文献１）。

このような会話制御システムを用いたビジネスモデルの一つとして、ユーザに会話システムを利用させ、その利用の対価としてユーザに課金することが提案されている。この会話システムの利用に対する課金を行う技術として、会話の内容を監視して予め登録されたキーワードが含まれているか否かをチェックし、会話内容にキーワードが含まれている場合はこれに応じて課金する方式が提案されている（例えば、特許文献２）。
特開２００２−３５８３０４号公報 特開２００２−１０９４０３号公報

上記のような、会話内容にキーワードが含まれている場合はこれに応じて課金する方式では、会話で扱っている話題や会話の流れに無関係に、機械的にキーワードの有無をチェックして課金するため、会話内容に即した課金とならず、適切な課金が行われないおそれがあった。例えば、利用者の発話の中に偶然キーワードが入っている場合などは、利用者がそのキーワードについて会話をしたいと思ってはいないにもかかわらず、そのキーワード分の課金がなされてしまうこととなる。

本発明の目的は、利用者が会話で扱う話題に着目し、会話に含まれる話題を会話量として捉え、会話量に応じた課金等をすることが可能な会話制御装置を提供することにある。

上記課題を解決するための手段として、以下のような特徴を有する。

本発明の第１の態様は、ユーザからの発話に応答する回答を出力するとともに、発話の内容に応じて所定の処理を実行する会話制御装置として提案される。

この会話制御装置は、複数の話題特定情報と、各話題特定情報について定められた会話量を記憶する会話データベース手段（会話データベース）と、従前の会話及び従前の回答により定まる談話履歴を記憶し、この談話履歴により定まる話題特定情報と発話情報とを照合して回答文を選択する会話制御手段（会話制御部）と、会話制御手段により特定された話題特定情報について定められた会話量を取得し、会話量の積算結果が所定の条件になるか否かを判定し、この判定の結果に基づいて所定の処理を実行する会話量管理手段（会話量管理部）とを有することを特徴とする。
「会話量」は、会話の分量を測定するために話題特定情報を介して算出される数値であって、たとえば一の話題特定情報が選択された場合に１を加算することにより得られる数値、選択された話題特定情報に設定された任意の数値（話題特定情報毎に異なった数値が与えられていてもよい）、などである。

かかる会話制御装置によれば、会話内容に応じて定まる話題特定情報に基づいて、課金や料金計算、残りクレジットなどが行われるため、会話内容に従って適切な課金を行うことができる。

本発明の第２の態様は、ユーザからの発話に応答する回答を出力するとともに、発話の内容に応じて所定の処理を実行する会話制御装置として提案される。この会話制御装置は、複数の話題特定情報を記憶する会話データベース手段（会話データベース）と、従前の会話及び従前の回答により定まる談話履歴を記憶し、この談話履歴により定まる話題特定情報と発話情報とを照合して回答文を選択する会話制御手段（会話制御部）と、前記会話制御手段が談話履歴により定まる話題特定情報と発話情報とを照合した結果、発話情報に対応する話題特定情報を会話データベース中に発見した場合、前記発話情報に応じて定まる会話量を算出しこの会話量を積算し、会話量の積算結果が所定の条件となったか否かを判定し、この判定の結果に基づいて所定の処理を実行する会話量管理手段（会話量管理部）とを有することを特徴としている。

本発明の第３の態様は、ユーザからの発話に応答する回答を出力するとともに、ユーザからの発話に応答する回答を出力するとともに、発話の内容に応じて所定の処理を実行する会話制御装置として提案される。

この会話制御装置は、複数の話題特定情報と、各話題特定情報について定められた１又は複数の話題タイトルと、各話題タイトルについて定められた一又は複数の回答文と、話題特定情報、話題タイトル及び回答文のうち少なくとも一つに対応付けされた会話量とを記憶する会話データベース手段（会話データベース）と、従前の会話及び従前の回答文により定まる談話履歴により定まる話題特定情報と発話情報とを照合して、当該話題特定情報のいずれかについて定められた話題タイトルのいずれかを取得し、その話題タイトルに対応する回答文からいずれか一の回答文を選択する会話制御手段（会話制御部）と、会話制御手段により特定された話題特定情報、話題タイトル又は回答文に対応付けされた会話量を取得し、会話量の積算結果が所定の条件になるか否かを判定し、この判定の結果に基づいて所定の処理を実行する会話量管理手段（会話量管理部）とを有することを特徴としている。

本発明の第４の態様は、上述の会話制御装置と、所定のゲームを実行するゲーム装置とを有するゲームシステムにおいて、前記会話量管理部は、所定の処理としてゲームの継続、中止、又は終了をゲーム装置に指令することを特徴とするゲームシステムとして提案される。

本発明の第５の態様は、ユーザからの発話に応答する回答を出力するとともに、ユーザからの発話に応じて所定の処理の実行の可否を判定する会話制御方法として提案される。

この方法は、複数の話題特定情報と、各話題特定情報について定められた１又は複数の話題タイトルと、各話題タイトルについて定められた一又は複数の回答文と、話題特定情報、話題タイトル及び回答文のうち少なくとも一つに対応付けされた会話量とを予め記憶させるステップと、従前の会話及び従前の回答文により定まる談話履歴により定まる話題特定情報と発話情報とを照合して、当該話題特定情報のいずれかについて定められた話題タイトルのいずれかを取得し、その話題タイトルに対応する回答文からいずれか一の回答文を選択するステップと、前記選択するステップにおいて用いられた話題特定情報、話題タイトル又は回答文に対応付けされた会話量を取得し、会話量の積算を行い、前記積算の結果が所定の条件となったか否かを判定し、判定の結果に基づいて所定の処理を実行するステップとを有することを特徴とする。

本発明の第６の態様は、ユーザからの発話に応答する回答を出力するとともに、ユーザからの発話に応じて所定の処理の実行の可否を判定する会話制御方法として提案される。

この方法は、複数の話題特定情報と、各話題特定情報について定められた１又は複数の話題タイトルと、各話題タイトルについて定められた一又は複数の回答文と、話題特定情報、話題タイトル及び回答文のうち少なくとも一つに対応付けされた会話量とを予め記憶させるステップと、従前の会話及び従前の回答文により定まる談話履歴により定まる話題特定情報と発話情報とを照合して、当該話題特定情報のいずれかについて定められた話題タイトルのいずれかを取得し、その話題タイトルに対応する回答文からいずれか一の回答文を選択するステップと、前記談話履歴により定まる話題特定情報と発話情報とを照合した結果、発話情報に対応する話題特定情報を前記予め記憶させるステップにおいて記憶された話題特定情報に発見した場合、前記発話情報に応じて定まる会話量を算出し、この会話量を積算し、会話量の積算結果が所定の条件となったか否かを判定し、この判定の結果に基づいて所定の処理を実行するステップとを有することを特徴とする。

本発明の一の態様によれば、会話内容に応じて定まる話題特定情報に基づいて、課金や料金計算、残りクレジットなどが行われるため、会話内容に従って適切な課金を行うことができる。

本発明の別の態様によれば、ユーザの発話内容が所定の話題にかかる場合に発話の会話量を算出し、積算するため、会話内容に応じて課金や料金計算、残りクレジットなどが行われるため、会話内容に従って適切な課金を行うことができる

以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。本実施の形態は、ユーザの音声を受け付け可能なゲームシステムに関するものである。以下、このゲームシステムについて説明する。

［１．ゲームシステムの構成例］
図１は、ゲームシステムの構成例を示すブロック図である。ゲームシステムＧＳは、会話制御装置１と、ゲーム装置２とを有している。ゲームシステムＧＳは、さらに会話制御装置１及びゲーム装置２に接続された音声入力手段３、非音声出力手段４と、ゲーム装置２に接続された画像出力手段５を有している。

会話制御装置１は、ユーザと会話制御装置１との間での会話が成立するように、ユーザの発話に応じて回答を返す機能を有する。

ゲーム装置２は、ユーザの入力に応答して所定のゲーム処理を実行し、実行結果を利用者（ユーザ）に提示する機能を有する。なお、ゲームシステムＧＳが扱うゲームの種類はどのようなものでもよいが、本実施の形態では対戦型ゲームである麻雀ゲームを扱うゲーム装置２について説明する。

会話制御装置１及びゲーム装置２はそれぞれ、たとえばコンピュータ、ワークステーションなどの情報処理装置であって、演算処理装置（ＣＰＵ）、主メモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、入出力装置（Ｉ／Ｏ）、ハードディスク装置等の外部記憶装置を具備している装置で構成されている。前記ＲＯＭ、もしくは外部記憶装置などに情報処理装置を会話制御装置１及び／又はゲーム装置２として機能させるためのプログラム、もしくは会話制御方法及び／又はゲーム方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが記憶されており、該プログラムを主メモリ上に載せ、ＣＰＵがこれを実行することにより会話制御装置１及び／又はゲーム装置２が実現される。また、上記プログラムは必ずしも当該装置内の記憶装置に記憶されていなくともよく、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ(Digital Video Disc)などのコンピュータ読み取り可能なプロクラム記録媒体や、外部の装置（例えば、ＡＳＰ（アプリケーション・サービス・プロバイダのサーバなど）から提供され、これを主メモリに乗せる構成であっても良い。

また、図１では、会話制御装置１とゲーム装置２とを互いに独立した装置として表示しているが、会話制御装置１とゲーム装置２とを互いに独立した装置である必要はなく、演算処理装置（ＣＰＵ）、主メモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、入出力装置（Ｉ／Ｏ）、ハードディスク装置等の外部記憶装置を共通に使用して、同一ハードウエアによって会話制御装置１とゲーム装置２を実現する構成としてもかまわない。

音声入力手段３は、ユーザの音声信号を電気信号、光信号など所定の信号に変換して会話制御装置１及びゲーム装置２に供給する機能を有し、たとえば音声入力用マイクである。音声入力手段３は、会話制御装置１がプログラム等によって実現する疑似人格（キャラクタ）に対する発話の入力とともに、ゲームに関する入力（例えば、ポンをする、リーチをかける、ロンをする）を受け付ける。

非音声入力手段４は、音声入力以外のユーザによる入力をゲーム装置２に提供する機能を有し、例えば、キーボード、ジョイスティック、コントローラ、ポインティングデバイスなどである。これにより、ユーザはゲームに必要な入力、たとえば牌をつもる、牌を捨てる、ポンをする、リーチをかける、ロンをするなどをゲーム装置２に伝えることができる。

画像出力手段５は、ゲーム装置２がゲームの進行に従って生成するゲーム画面をユーザに表示する機能を有し、例えば、液晶ディスプレイ装置などである。

音声出力手段６は、会話制御装置１が疑似人格の回答文として出力した内容を音声信号として出力し、またゲームに関する音声／音響（効果音、ＢＧＭなど）を出力する機能を有し、たとえばサウンドボード、スピーカなどである。

［１．１．ゲーム装置２］
次に、図２を参照しながらゲーム装置２の構成例について説明する。図２は、ゲーム装置２の構成例を示すブロック図である。ゲーム装置２は、文字列／命令変換部２０１と、ゲーム進行制御部２０２と、画像処理部２０３と、音声処理部２０４とを有している。

文字列／命令変換部２０１は、会話制御装置１から送られる、ユーザの発話を文字列情報を所定のコマンドに変換する機能を有し、たとえばユーザが「ポン！」と発話した場合、文字列／命令変換部２０１は、会話制御装置１から送られる文字列情報「ポン」を「ポン」の実行コマンドに変更してゲーム進行制御部２０２に渡す。なお、ユーザの発話の内ゲームの進行に関係ないもの（「こんにちは」「名前は？」）については、文字列／命令変換部２０１は何らの出力をしない。

ゲーム進行制御部２０２は、ユーザの入力に応じてゲームを進行させ、かつ進行に従って、画面表示のためのデータ、音声出力のためのデータを指定する機能を有する。
画像制御部２０３は、ゲーム進行制御部２０２から指定された画面表示ためのデータを予めゲームに必要な画像データを記憶している記憶部（図略）から読み出し、これを画像出力手段５に提供する。
音声処理部２０３は、ゲーム進行制御部２０２から指定された画面表示ためのデータを予めゲームに必要な音声データ・音響データを記憶している記憶部（図略）から読み出し、これを音声出力手段６に提供する。

また、ゲーム進行制御部２０２は、会話制御装置１よりゲーム終了の指令を受けた場合には、ゲームを終了するように動作する。

［１．２．会話制御装置の構成例］
［１．２．１．全体構成］
図３は、本実施の形態に係る会話制御装置１の概略構成図である。図３に示すように、会話制御装置１は、音声認識部２００と、会話制御部３００と、文解析部４００と、会話データベース５００と、出力部６００と、音声認識辞書記憶部７００と、会話量管理部８００とを備えている。

［１．２．１．１．音声認識部２００］
音声認識部２００は、音声入力手段３から提供される、発話に応じた信号に基づいて、発話内容に対応する文字列を特定するものである。具体的には、音声入力手段３から音声信号が入力された音声認識部２００は、入力された音声信号に基づいて、その音声信号と音声認識辞書記憶部７００に格納されている辞書および会話データベース５００とを照合する。

［音声認識部の構成例］
図４に、音声認識部２００の構成例を示す機能ブロック図を示す。音声認識部２００は、特徴抽出部２００Ａと、バッファメモリ（ＢＭ）２００Ｂと、単語照合部２００Ｃと、バッファメモリ（ＢＭ）２００Ｄと、候補決定部２００Ｅと、単語仮説絞込部２００Ｆを有している。単語照合部２００Ｃ及び単語仮説絞込部２００Ｆは音声認識辞書記憶部７００に接続されており、候補決定部２００Ｅは会話データベース５００に接続されている。

単語照合部２００Ｃに接続された音声認識辞書記憶部７００は、音素隠れマルコフモデルを（以下、隠れマルコフモデルをＨＭＭという。）を記憶している。音素ＨＭＭは、各状態を含んで表され、各状態はそれぞれ以下の情報を有する。（ａ）状態番号、（ｂ）受理可能なコンテキストクラス、（ｃ）先行状態、及び後続状態のリスト、（ｄ）出力確率密度分布のパラメータ、及び（ｅ）自己遷移確率及び後続状態への遷移確率から構成されている。なお、本実施形態において用いる音素ＨＭＭは、各分布がどの話者に由来するかを特定する必要があるため、所定の話者混合ＨＭＭを変換して生成する。ここで、出力確率密度関数は３４次元の対角共分散行列をもつ混合ガウス分布である。また、単語照合部２００Ｃに接続された音声認識辞書記憶部７００は単語辞書を記憶している。単語辞書は、音素ＨＭＭの各単語毎にシンボルで表した読みを示すシンボル列を格納する。

話者の発声音声はマイクロホンなどに入力されて音声信号に変換された後、特徴抽出部２００Ａに入力される。特徴抽出部２００Ａは、入力された音声信号をＡ／Ｄ変換した後、特徴パラメータを抽出し、これを出力する。特徴パラメータを抽出し、これを出力する方法としては様々なものが考えられるが、例えば一例としては、ＬＰＣ分析を実行し、対数パワー、１６次ケプストラム係数、Δ対数パワー及び１６次Δケプストラム係数を含む３４次元の特徴パラメータを抽出する方法などが挙げられる。抽出された特徴パラメータの時系列はバッファメモリ（ＢＭ）２００Ｂを介して単語照合部２００Ｃに入力される。

単語照合部２００Ｃは、ワン−パス・ビタビ復号化法を用いて、バッファメモリ２００Ｂを介して入力される特徴パラメータのデータに基づいて、音声認識辞書記憶部７００に記憶された音素ＨＭＭと単語辞書とを用いて単語仮説を検出し、尤度を計算して出力する。ここで、単語照合部２００Ｃは、各時刻の各ＨＭＭの状態毎に、単語内の尤度と発声開始からの尤度を計算する。尤度は、単語の識別番号、単語の開始時刻、先行単語の違い毎に個別にもつ。また、計算処理量の削減のために、音素ＨＭＭ及び単語辞書とに基づいて計算される総尤度のうちの低い尤度のグリッド仮説を削減するようにしてもよい。単語照合部２００Ｃは、検出した単語仮説とその尤度の情報を発声開始時刻からの時間情報（具体的には、例えばフレーム番号）とともにバッファメモリ２００Ｄを介して候補決定部２００Ｅ及び単語仮説絞込部２００Ｆに出力する。

候補決定部２００Ｅは、会話制御部５００を参照して、検出した単語仮説と所定の談話空間内の話題特定情報とを比較し、検出した単語仮説の内、所定の談話空間内の話題特定情報と一致するものがあるか否かを判定し、一致するものがある場合は、その一致する単語仮説を認識結果として出力し、一方一致するものがない場合は、単語仮説絞込部２００Ｆに単語仮説の絞込を行うよう要求する。

候補決定部２００Ｅの動作例を説明する。今、単語照合部２００Ｃが複数の単語仮説「カンタク」「カタク」「カントク」およびその尤度（認識率）を出力し、所定の談話空間は「映画」に関するものでありその話題特定情報には「カントク（監督）」は含まれているが、「カンタク（干拓）」及び「カタク（仮託）」は含まれていないとする。また「カンタク」「カタク」「カントク」の尤度（認識率）は「カンタク」が最も高く「カントク」は最も低く、「カタク」は両者の中間であったとする。

上記の状況において、候補決定部２００Ｅは、検出した単語仮説と所定の談話空間内の話題特定情報とを比較して、単語仮説「カントク」が、所定の談話空間内の話題特定情報と一致するものであると判定し、単語仮説「カントク」を認識結果として出力し、会話制御部に渡す。このように処理することにより、現在扱われている話題「映画」に関連した「カントク（監督）」が、より上位の尤度（認識率）を有する単語仮説「カンタク」「カタク」に優先されて選択され、その結果会話の文脈に即した音声認識結果を出力することが可能となる。

一方、一致するものがない場合は、候補決定部２００Ｅからの単語仮説の絞込を行う要求に応じて単語仮説絞込部２００Ｆが認識結果を出力するよう動作する。単語仮説絞込部２００Ｆは、単語照合部２００Ｃからバッファメモリ２００Ｄを介して出力される複数個の単語仮説に基づいて、音声認識辞書記憶部７００に記憶された統計的言語モデルを参照して、終了時刻が等しく開始時刻が異なる同一の単語の単語仮説に対して、当該単語の先頭音素環境毎に、発声開始時刻から当該単語の終了時刻に至る計算された総尤度のうちの最も高い尤度を有する１つの単語仮説で代表させるように単語仮説の絞り込みを行った後、絞り込み後のすべての単語仮説の単語列のうち、最大の総尤度を有する仮説の単語列を認識結果として出力する。本実施形態においては、好ましくは、処理すべき当該単語の先頭音素環境とは、当該単語より先行する単語仮説の最終音素と、当該単語の単語仮説の最初の２つの音素とを含む３つの音素並びをいう。

単語仮説絞込部２００Ｆによる単語絞込処理の例を図５を参照しながら説明する。図５は、単語仮説絞込部２００Ｆの処理の一例を示すタイミングチャートである。
例えば（ｉ−１）番目の単語Ｗi-１の次に、音素列ａ１，ａ２，…，ａnからなるｉ番目の単語Ｗiがくるときに、単語Ｗi-１の単語仮説として６つの仮説Ｗａ，Ｗｂ，Ｗｃ，Ｗｄ，Ｗｅ，Ｗｆが存在しているとする。ここで、前者３つの単語仮説Ｗａ，Ｗｂ，Ｗｃの最終音素は／ｘ／であるとし、後者３つの単語仮説Ｗｄ，Ｗｅ，Ｗｆの最終音素は／ｙ／であるとする。終了時刻ｔeにおいて単語仮説Ｗａ，Ｗｂ，Ｗｃを前提とする３つの仮説と、単語仮説Ｗｄ，Ｗｅ，Ｗｆを前提とする１の仮説が残っているものとすると、先頭音素環境が等しい前者３つ仮説のうち、総尤度が最も高い仮説一つを残し、その他を削除する。
なお、単語仮説Ｗｄ，Ｗｅ，Ｗｆを前提とする仮説は先頭音素環境が他の３つの仮説と違うため、すなわち、先行する単語仮説の最終音素がｘではなくｙであるため、この単語仮説Ｗｄ，Ｗｅ，Ｗｆを前提とする仮説は削除しない。すなわち、先行する単語仮説の最終音素毎に１つのみ仮説を残す。

以上の実施形態においては、当該単語の先頭音素環境とは、当該単語より先行する単語仮説の最終音素と、当該単語の単語仮説の最初の２つの音素とを含む３つの音素並びとして定義されているが、本発明はこれに限らず、先行する単語仮説の最終音素と、最終音素と連続する先行する単語仮説の少なくとも１つの音素とを含む先行単語仮説の音素列と、当該単語の単語仮説の最初の音素を含む音素列とを含む音素並びとしてもよい。
以上の実施の形態において、特徴抽出部２００Ａと、単語照合部２００Ｃと、候補決定部２００Ｅと、単語仮説絞込部２００Ｆとは、例えば、デジタル電子計算機などのコンピュータで構成され、バッファメモリ２００Ｂ，２００Ｄと、音声認識辞書記憶部７００とは、例えばハードデイスクメモリなどの記憶装置で構成される。

以上実施形態においては、単語照合部２００Ｃ、単語仮説絞込部２００Ｆとを用いて音声認識を行っているが、本発明はこれに限らず、例えば、音素ＨＭＭを参照する音素照合部と、例えばＯｎｅ
Ｐａｓｓ ＤＰアルゴリズムを用いて統計的言語モデルを参照して単語の音声認識を行う音声認識部とで構成してもよい。
また、本実施の形態では、音声認識部２００は会話制御装置１の一部分として説明するが、音声認識部２００、音声認識辞書記憶部７００、及び会話データベース５００より構成される、独立した音声認識装置とすることも可能である。

［音声認識部の動作例］
つぎに図６を参照しながら音声認識部２００の動作について説明する。図６は、音声認識部２００の動作例を示すフロー図である。音声入力手段３より音声信号を受け取ると、音声認識部２００は入力された音声の特徴分析を行い、特徴パラメータを生成する（ステップＳ５０１）。次に、この特徴パラメータと音声認識辞書記憶部７００に記憶された音素ＨＭＭ及び言語モデルとを比較して、所定個数の単語仮説及びその尤度を取得する（ステップＳ５０２）。次に、音声認識部２００は、取得した所定個数の単語仮説と検出した単語仮説と所定の談話空間内の話題特定情報とを比較し、検出した単語仮説の内、所定の談話空間内の話題特定情報と一致するものがあるか否かを判定する（ステップＳ５０３、Ｓ５０４）。一致するものがある場合は、音声認識部２００はその一致する単語仮説を認識結果として出力する（ステップＳ５０５）。一方、一致するものがない場合は、音声認識部２００は取得した単語仮説の尤度に従って、最大尤度を有する単語仮説を認識結果として出力する（ステップＳ５０６）。

［１．２．１．２．音声認識辞書記憶部］
再び、図３に戻って、会話制御装置１の構成例の説明を続ける。
音声認識辞書記憶部７００は、標準的な音声信号に対応する文字列を格納するものである。この照合をした音声認識部２００は、その音声信号に対応する単語仮説に対応する文字列を特定し、その特定した文字列を文字列信号として会話制御部３００に出力する。

［１．２．１．３．文解析部］
次に、図１及び図７を参照しながら文解析部４００の構成例について説明する。図７は、会話制御装置１の部分拡大ブロック図であって、会話制御部３００及び文解析部４００の具体的構成例を示すブロック図である。なお、図７においては、会話制御部３００、文解析部４００、および会話データベース５００のみ図示しており、その他の構成要素の表示は省略されている。

前記文解析部４００は、音声認識部２００で特定された文字列を解析するものである。この文解析部４００は、本実施の形態では、図７に示すように、文字列特定部４１０と、形態素抽出部４２０と、形態素データベース４３０と、入力種類判定部４４０と、発話種類データベース４５０とを有している。文字列特定部４１０は、音声入力手段３及び音声認識部２００で特定された一連の文字列を一文節毎に区切るものである。この一文節とは、文法の意味を崩さない程度に文字列をできるだけ細かく区切った一区切り文を意味する。具体的に、文字列特定部４１０は、一連の文字列の中に、ある一定以上の時間間隔があるときは、その部分で文字列を区切る。文字列特定部４１０は、その区切った各文字列を形態素抽出部４２０及び入力種類判定部４４０に出力する。尚、以下で説明する「文字列」は、一文節毎の文字列を意味するものとする。

［１．２．１．３．１．形態素抽出部］
形態素抽出部４２０は、文字列特定部４１０で区切られた一文節の文字列に基づいて、その一文節の文字列の中から、文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出するものである。ここで、形態素とは、本実施の形態では、文字列に現された語構成の最小単位を意味するものとする。この語構成の最小単位としては、例えば、名詞、形容詞、動詞などの品詞が挙げられる。

図８は、文字列とこの文字列から抽出される形態素との関係を示す図である。各形態素は、図８に示すように、本実施の形態ではm１,m２,m３…,と表現することができる。図８に示すように、文字列特定部４１０から文字列が入力された形態素抽出部４２０は、入力された文字列と、形態素データベース４３０に予め格納されている形態素群(この形態素群は、それぞれの品詞分類に属する各形態素についてその形態素の見出し語・読み・品詞・活用形などを記述した形態素辞書として用意されている)とを照合する。その照合をした形態素抽出部４２０は、その文字列の中から、予め記憶された形態素群のいずれかと一致する各形態素(m１,m２、…)を抽出する。この抽出された各形態素を除いた要素(n１,n２,n３…)は、例えば助動詞等が挙げられる。

この形態素抽出部４２０は、抽出した各形態素を第一形態素情報として話題特定情報検索蔀３２０に出力する。なお、第一形態素情報は構造化されている必要はない。ここで「構造化」とは、文字列の中に含まれる形態素を品詞等に基づいて分類し配列することをいい、たとえば発話文である文字列を、「主語＋目的語＋述語」などの様に、所定の順番で形態素を配列してなるデータに変換することを言う。もちろん、構造化した第一形態素情報を用いたとしても、それが本実施の形態を実現をさまたげることはない。

［１．２．１．３．２．入力種類判定部］
入力種類判定部４４０は、文字列特定部４１０で特定された文字列に基づいて、発話内容の種類(発話種類)を判定し、判定結果に従って発話種類を示す情報を出力する機能を有する。この発話種類は、発話内容の種類を特定する情報であって、本実施の形態では、例えば図９に示す「発話文のタイプ」を意味する。図９は、「発話文のタイプ」と、その発話文のタイプを表す二文字のアルファベット、及びその発話文のタイプに該当する発話文の例を示す図である。

ここで、「発話文のタイプ」は、本実施の形態では、図９に示すように、陳述文(D ; Declaration)、時間文(T ; Time)、場所文(L ; Location)、反発文(N ; Negation)などから構成され、この発話文のタイプに従って回答文を決定するために用いられる。この各タイプから構成される文は、肯定文又は質問文で構成される。「陳述文」とは、利用者の意見又は考えを示す文を意味するものである。この陳述文は本実施の形態では、図９に示すように、例えば「私は佐藤が好きです」のような文である。「場所文」とは、場所的な概念を伴う文を意味するものである。「時間文」とは、時間的な概念を伴う文を意味するものである。「反発文」とは、陳述文を否定するときの文を意味する。「発話文のタイプ」についての例文は図９に示す通りである。

「発話文のタイプ」を判定する場合、入力種類判定部４４０は、本実施の形態では、陳述文であることを判定するための定義表現辞書、反発文であることを判定するための反発表現辞書等の表現と発話文のタイプの対応関係を記述した辞書群を用いる。図１０は、使用する辞書と、その辞書に該当する表現が含まれている場合になされる判定の種類を示す。具体例を挙げると、文字列特定部４１０から文字列が入力された入力種類判定部４４０は、入力された文字列に基づいて、その文字列と発話種類データベース４５０に格納されている各辞書とを照合する。その照合をした入力種類判定部４４０は、その文字列の中から、各辞書に関係する要素（Ｄ，Ｎなどの判定の種類を示すデータ）を抽出する。

この入力種類判定部４４０は、抽出した要素に基づいて、「発話文のタイプ」を判定する。例えば、入力種類判定部４４０は、ある事象について陳述している要素が文字列の中に含まれる場合には、その要素が含まれている文字列を陳述文として判定する。入力種類判定部４４０は、判定した「発話文のタイプ」を回答取得部３５０に出力する。

［１．２．１．４．会話データベース５００］
次に、会話データベース５００が記憶するデータのデータ構成例について図１１を参照しながら説明する。図１１は、会話データベース５００が記憶するデータのデータ構成の一例を示す概念図である。

［話題特定情報］
前記会話データベース５００は、図１１に示すように、話題を特定するための話題特定情報１０１０を予め複数記憶する。又、それぞれの話題特定情報１０１０は、他の話題特定情報１０１０と関連づけられていてもよく、例えば、図１１に示す例では、話題特定情報Ｃが特定されると、この話題特定情報Ｃに関連づけられている他の話題特定情報Ａ、Ｂ，Ｄが定まるように記憶されている。

具体的には、話題特定情報１０１０は、本実施の形態では、利用者から入力されると予想される入力内容又は利用者への回答文に関連性のある「キーワード」を意味する。

話題特定情報１０１０には、一又は複数の話題タイトル１０２０が対応付けられて記憶されている。話題タイトル１０２０は、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素により構成されている。各話題タイトル１０２０には、利用者への回答文１０３０が対応付けられて記憶されている。また、回答文１０３０の種類を示す複数の回答種類は、回答文に対応付けられている。

［会話量］
各話題特定情報１０１０にはそれぞれ、会話量１０４０が定められており、話題特定情報１０１０が定まるとその話題特定情報１０１０に対応する会話量１０４０が一意に定まるようになっている。「会話量」は、会話制御部３００が回答文８４０を選択するために特定した話題特定情報８１０に応じて、ユーザの会話制御装置１若しくはゲームシステムＧＳの使用を測定する情報である。

次に、ある話題特定情報１０１０と他の話題特定情報１０１０との関連づけについて説明する。図１２は、ある話題特定情報１０１０Ａと他の話題特定情報１０１０Ｂ、１０１０Ｃ_１〜１０１０Ｃ_４、１０１０Ｄ_１〜１０１０Ｄ_３…との関連付けを示す図である。なお、以下の説明において「関連づけされて記憶される」とは、ある情報Ｘを読み取るとその情報Ｘに関連づけられている情報Ｙを読み取りできることをいい、例えば、情報Ｘのデータの中に情報Ｙを読み出すための情報（例えば、情報Ｙの格納先アドレスを示すポインタ、情報Ｙの格納先物理メモリアドレス、論理アドレスなど）が格納されている状態を、「情報Ｙが情報Ｘに『関連づけされて記憶され』ている」というものとする。

図１２に示す例では、話題特定情報１０１０は他の話題特定情報１０１０との間で上位概念、下位概念、同義語、対義語（本図の例では省略）が関連づけされて記憶させることができる。図１２に示す例では、話題特定情報１０１０Ａ(＝「映画」)に対する上位概念の話題特定情報として話題特定情報１０１０Ｂ(＝「娯楽」)が話題特定情報１０１０Ａに関連づけされて記憶されており、たとえば話題特定情報(「映画」)に対して上の階層に記憶される。

また、話題特定情報１０１０Ａ(＝「映画」)に対する下位概念の話題特定情報１０１０Ｃ_１（＝「監督」）、話題特定情報１０１０Ｃ_２（＝「主演」）、話題特定情報１０１０Ｃ_３（＝「配給会社」）、話題特定情報１０１０Ｃ_４（＝「上映時間」）、および話題特定情報１０１０Ｄ_１（＝「七人の侍」）、話題特定情報１０１０Ｄ_２（＝「乱」）、話題特定情報１０１０Ｄ_３（＝「用心棒」）、…、が話題特定情報１０１０Ａに関連づけされて記憶されている。

又、話題特定情報１０１０Ａには、同義語９００が関連づけらている。この例では、話題特定情報１０１０Ａであるキーワード「映画」の同義語として「作品」、「内容」、「シネマ」が記憶されている様子を示している。このような同意語を定めることにより、がキーワード「映画」は含まれていないが「作品」、「内容」、「シネマ」が発話文等に含まれている場合に、話題特定情報１０１０Ａが発話文等に含まれているものとして取り扱うことを可能とする。

本実施の形態にかかる会話制御装置１は、会話データベース５００の記憶内容を参照することにより、ある話題特定情報を特定するとその話題特定情報に関連づけられて記憶されている他の話題特定情報及びその話題特定情報の話題タイトル、回答文などを高速で検索・抽出することが可能となる。

［話題タイトル］
次に、話題タイトル（「第二形態素情報」ともいう）のデータ構成例について、図１３を参照しながら説明する。図１３は、話題タイトル（「第二形態素情報」ともいう）のデータ構成例を示す図である。

話題特定情報１０１０Ｄ_１、１０１０Ｄ_２、１９１０Ｄ_３、…はそれぞれ複数の異なる話題タイトル１０２０_１、１０２０_２、…、話題タイトル１０２０_３、１０２０_４、…、話題タイトル１０２０_５、１０２０_６、…を有している。
本実施の形態では、図１３に示すように、それぞれの話題タイトル１０２０は、第一特定情報１２０１と、第二特定情報及１２０２と、第三特定情報１２０３によって構成される情報である。ここで、第一特定情報１２０１は、本実施の形態では、話題を構成する主要な形態素を意味するものである。第一特定情報の例としては、例えば文を構成する主語が挙げられる。また、第二特定情報１２０２は、本実施の形態では、第一特定情報１２０１と密接な関連性を有する形態素を意味するものである。この第二特定情報１２０２は、例えば目的語が挙げられる。更に、第三特定情報１２０３は、本実施の形態では、ある対象についての動きを示す形態素、又は名詞等を修飾する形態素を意味するものである。この第三特定情報１２０３は、例えば動詞、副詞又は形容詞が挙げられる。

例えば、主語が「七人の侍」、形容詞が「面白い」である場合には、図１３に示すように、話題タイトル（第二形態素情報）１０２０_２は、第一特定情報１２０１である形態素「七人の侍」と、第三特定情報１２０３である形態素「面白い」とから構成されることになる。なお、この話題タイトル１０２０_２には第二特定情報である形態素は含まれておらず、該当する形態素がないことを示すための記号「＊」が第二特定情報として格納されている。

なお、この話題タイトル１０２０_２(七人の侍；＊；面白い)は、「七人の侍は面白い」の意味を有する。なお、本明細書中、この話題タイトル１０２０を構成する括弧内は、以下では左から第一特定情報１２０１、第二特定情報１２０２、第三特定情報１２０３の順番となっている。また、話題タイトル１０２０のうち、第一から第三特定情報に含まれる形態素がない場合には、その部分については、「＊」を示すことにする。

なお、上記話題タイトル１０２０を構成する特定情報は、上記のような第一から第三特定情報のように三つに限定されるものではなく、更に他の特定情報（第四特定情報、およびそれ以上）を有するようにしてもよい。

［回答文］
次に、回答文１０３０について説明する。回答文１０３０は、図１４に示すように、本実施の形態では、利用者から発話された発話文のタイプに対応した回答をするために、陳述(D ; Declaration)、時間(T ; Time)、場所(L ; Location)、否定(N ; Negation)などのタイプ(回答種類)に分類されている。また肯定文は「Ａ」とし、質問文は「Ｑ」とする。
例えば、話題タイトル１−１が(佐藤;*;好き){これは、「佐藤が好きです」に含まれる形態素を抽出したもの}である場合には、その話題タイトル１-１に対応する回答文１−１は、(DA；陳述肯定文「私も佐藤が好きです」)、(TA；時間肯定文「私は打席に立ったときの佐藤が好きです」)などが挙げられる。後述する回答取得部３５０は、その話題タイトルに対応付けられた一の回答文を取得する。

［１．２．１．５．会話制御部３００］
ここで図７に戻り、会話制御部３００の構成例を説明する。

前記会話制御部３００は、本実施の形態では、図７に示すように、管理部３１０と、話題特定情報検索部３２０と、省略文補完部３３０と、話題検索部３４０と、回答取得部３５０とを有している。前記管理部３１０は、会話制御部３００の全体を制御するものである。また、管理部３１０は談話履歴を記憶し、且つ必要に応じて更新する機能を有する。管理部３１０は話題特定情報検索部３２０と、省略文補完部３３０と、話題検索部３４０と、回答取得部３５０からの要求に応じて、記憶している談話履歴の全部又は一部をこれら各部に渡す機能を有する。
「談話履歴」とは、ユーザと会話制御装置１間の会話の話題や主題を特定する情報であって、後述する談話履歴は「着目話題特定情報」「着目話題タイトル」「利用者入力文話題特定情報」「回答文話題特定情報」の少なくともいずれか一つを含む情報である。また、談話履歴に含まれる「着目話題特定情報」「着目話題タイトル」「回答文話題特定情報」は直前の会話によって定められたものに限定されず、過去の所定期間の間に着目話題特定情報」「着目話題タイトル」「回答文話題特定情報」となったもの、若しくはそれらの累積的記録であってもよい。
以下、会話制御部３００を構成する各部について説明する。

［１．２．１．５．１．話題特定情報検索部］
話題特定情報検索部３２０は、形態素抽出部４２０で抽出された第一形態素情報と各話題特定情報とを照合し、各話題特定情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素と一致する話題特定情報を検索するものである。具体的に、話題特定情報検索部３２０は、形態素抽出部４２０から入力された第一形態素情報が「佐藤」及び「好き」の二つの形態素で構成される場合には、入力された第一形態素情報と話題特定情報群とを照合する。

この照合をした話題特定情報検索部３２０は、着目話題タイトル８２０focus（前回までに検索された話題タイトル）に第一形態素情報を構成する形態素（例えば「佐藤」）が含まれているときは、その着目話題タイトル８２０focusを回答取得部３５０に出力する。一方、着目話題タイトル８２０focusに第一形態素情報を構成する形態素が含まれていないときは、話題特定情報検索部３２０は、第一形態素情報に基づいて利用者入力文話題特定情報を決定し、入力された第一形態素情報及び利用者入力文話題特定情報を省略文補完部３３０に出力する。なお、「利用者入力文話題特定情報」は、話題特定情報の内、第一形態素情報に含まれる形態素の内、利用者が話題としている内容に相当するもの若しくは相当すると推定されるものをいう。

［１．２．１．５．２．省略文補完部］
省略文補完部３３０は、前記第一形態素情報を、前回までに検索された話題特定情報１０１０（以下、「着目話題特定情報」）及び前回の回答文に含まれる話題特定情報１０１０（以下、「回答文話題特定情報」という）を利用して、補完することにより複数種類の補完された第一形態素情報を生成する。例えば発話文が「好きだ」という文であった場合、省略文補完部３３０は、着目話題特定情報「佐藤」を、第一形態素情報「好き」に含めて、補完された第一形態素情報「佐藤、好き」を生成する。

すなわち、第一形態素情報を「Ｗ」、着目話題特定情報や回答文話題特定情報の集合を「Ｄ」とすると、省略文補完部３３０は、第一形態素情報「Ｗ」に集合「Ｄ」の要素を含めて、補完された第一形態素情報を生成する。

これにより、第一形態素情報を用いて構成される文が、省略文であって日本語として明解でない場合などにおいて、省略文補完部３３０は、集合「Ｄ」を用いて、その集合「Ｄ」の要素(例えば、"佐藤")を第一形態素情報「Ｗ」に含めることができる。この結果、省略文補完部３３０は、第一形態素情報「好き」を補完された第一形態素情報「佐藤、好き」にすることができる。なお、補完された第一形態素情報「佐藤、好き」は、「佐藤が好きだ」という発話内容に対応する。

すなわち、省略文補完部３３０は、利用者の発話内容が省略文である場合などであっても、集合「Ｄ」を用いて省略文を補完することができる。この結果、省略文補完部３３０は、第一形態素情報から構成される文が省略文であっても、その文が適正な日本語となるようにすることができる。

また、省略文補完部３３０が、前記集合「Ｄ」に基づいて、補完後の第一形態素情報に一致する話題タイトル１０２０を検索する。補完後の第一形態素情報に一致する話題タイトル１０２０を発見した場合は、省略文補完部３３０はこの話題タイトル１０２０を回答取得部３５０に出力する。回答取得部３５０は、省略文補完部３３０で検索された適切な話題タイトル１０２０に基づいて、利用者の発話内容に最も適した回答文１０３０を出力することができる。

尚、省略文補完部３３０は、集合「Ｄ」の要素を第一形態素情報に含めるだけに限定されるものではない。この省略文補完部３３０は、着目話題タイトルに基づいて、その話題タイトルを構成する第一特定情報、第二特定情報又は第三特定情報のいずれかに含まれる形態素を、抽出された第一形態素情報に含めても良い。

［１．２．１．５．３．話題検索部］
話題検索部３４０は、省略文補完部３３０で話題タイトル１０１０が決まらなかったとき、第一形態素情報と、利用者入力文話題特定情報に対応する各話題タイトル１０１０とを照合し、各話題タイトル１０１０の中から、第一形態素情報に最も適する話題タイトル８１０を検索するものである。
具体的に、省略文補完部３３０から検索命令信号が入力された話題検索部３４０は、入力された検索命令信号に含まれる利用者入力文話題特定情報及び第一形態素情報に基づいて、その利用者入力文話題特定情報に対応付けられた各話題タイトルの中から、その第一形態素情報に最も適した話題タイトル１０２０を検索する。話題検索部３４０は、その検索した話題タイトル１０２０を検索結果信号として回答取得部３５０に出力する。

図１５は、ある話題特定情報１０１０（＝「佐藤」）に対応付けされた、会話量１０４０、話題タイトル１０２０，回答文１０３０の具体例を示す図である。図１５に示すように、例えば、話題検索部３４０は、入力された第一形態素情報「佐藤、好き」に話題特定情報１０１０（＝「佐藤」）が含まれるので、その話題特定情報１０１０（＝「佐藤」）を特定し、次に、その話題特定情報１０１０（＝「佐藤」）に対応付けられた各話題タイトル（１０２０）１-１,１-２,…と入力された第一形態素情報「佐藤、好き」とを照合する。
話題検索部３４０は、その照合結果に基づいて、各話題タイトル１-１〜１-２の中から、入力された第一形態素情報「佐藤、好き」と一致する話題タイトル１-１(佐藤;*;好き)を特定する。話題検索部３４０は、検索した話題タイトル１-１(佐藤:*:好き)を検索結果信号として回答取得部３５０に出力する。

［１．２．１．５．４．回答取得部］
回答取得部３５０は、話題検索部３４０で検索された話題タイトル１０２０に基づいて、その話題タイトル１０２０に対応付けられた回答文１０３０および会話量１０４０を取得する。また、回答取得部３５０は、話題検索部３４０で検索された話題タイトルに基づいて、その話題タイトルに対応付けられた各回答種類と、入力種類判定部４４０で判定された発話種類とを照合する。その照合をした回答取得部３５０は、各回答種類の中から、判定された発話種類と一致する回答種類を検索する。

図１５に示すように、例えば、回答取得部３５０は、話題検索部３４０で検索された話題タイトルが話題タイトル１-１(佐藤;*;好き)である場合には、その話題タイトル１-１に対応付けられている回答文１-１（DA,TAなど）の中から、入力種類判定部４４０で判定された「発話文のタイプ」(例えばDA)と一致する回答種類(DA)を特定する。この回答種類(DA)を特定した回答取得部３５０は、特定した回答種類(DA)に基づいて、その回答種類(DA)に対応付けられた回答文１-１（「私も佐藤が好きです。」）を取得する。
ここで、上記"DA"、"TA"等のうち、"A"は、肯定形式を意味する。従って、発話種類及び回答種類に"A"が含まれているときは、ある事柄について肯定することを示している。また、発話種類及び回答種類には、"DQ"、"TQ"等の種類を含めることもできる。この"DQ"、"TQ"等のうち"Q"は、ある事柄についての質問を意味する。

回答種類が上記質問形式(Q)からなるときは、この回答種類に対応付けられる回答文は、肯定形式(A)で構成される。この肯定形式(A)で作成された回答文としては、質問事項に対して回答する文等が挙げられる。例えば、発話文が「あなたはスロットマシンを操作したことがありますか?」である場合には、この発話文についての発話種類は、質問形式(Q)となる。この質問形式(Q)に対応付けられる回答文は、例えば「私はスロットマシンを操作したことがあります」(肯定形式(A))が挙げられる。

一方、発話種類が肯定形式(A)からなるときは、この回答種類に対応付けられる回答文は、質問形式(Q)で構成される。この質問形式(Q)で作成された回答文としては、発話内容に対して聞き返す質問文、又は特定の事柄を聞き出す質問文等が挙げられる。例えば、発話文が「私はスロットマシンで遊ぶのが趣味です」である場合には、この発話文についての発話種類は、肯定形式(A)となる。この肯定形式(A)に対応付けられる回答文は、例えば"パチンコで遊ぶのは趣味ではないのですか?"(特定の事柄を聞き出す質問文(Q))が挙げられる。

回答取得部３５０は、取得した回答文８３０を回答文信号として管理部３１０に出力する。回答取得部３５０から回答文信号が入力された管理部３１０は、入力された回答文信号をに出力する。また、回答取得部３５０は、取得した会話量１０４０を後述する会話量管理部８００に出力する。
出力部６００は、回答取得部３５０で取得された回答文を出力するものである。この出力部６００は、例えば、スピーカ、ディスプレイなどが挙げられる。具体的に、管理部３１０から回答文が入力された出力部６００は、入力された回答文に基づいて、音声をもってその回答文、例えば、「私も佐藤が好きです」を出力する。

［１．２．１．６．会話量管理部］
次に、会話量管理部８００について説明する。

会話量管理部８００は、会話制御部３００より、ユーザの発話に基づいて決定される会話量を受け取り、会話量を管理する（増減を計算する）ことによって、ゲームの続行の可否を判定する機能を有する。

図１６は、会話量制御部８００の構成例を示すブロック図である。会話量管理部８００は、会話量積算部８００Ａと、判定部８００Ｂとを有する。

会話量積算部８００Ａは、会話制御部３００から会話量の増加若しくは減少の値を受け取り、所定期間における会話量を積算して当該所定期間における会話量のトータルの値を演算する機能を有する。会話量積算部８００Ａは、会話制御部３００から会話量の値を受け取ると、、その会話量の値の受け取り前までの会話量の積算値にその会話量の値を加算若しくは減算し、会話量の値の加算若しくは減算後の値を新たな会話量の積算値として記憶するとともに、その新たな会話量の積算値を判定部８００Ｂに渡す。

判定部８００Ｂは、会話量積算部８００Ａから送られてきた会話量の積算値に基づいて、所定の条件に従って処理を行う。どのような処理を行うかはゲームシステムＧＳの作成者、利用者、使用者などの希望、ゲーム運用などによって様々なものが考えられるが、この実施の形態では予め利用者がゲーム使用の対価として支払ったポイントから、会話量を加算、減算してポイントの残量が０となった場合に、ゲームの終了をゲーム装置２に通知するという処理を行うものとする。

なお、別の処理例としては、ゲーム開始から会話量を加算、減算して会話量の積算値を利用の対価の値（利用料、利用ポイントなど）としてユーザに通知し、あるいはまたその利用の対価の値を請求処理し、引き落とし処理するなどが考えられる。判定部８００Ｂは、会話量を用いて行うことが可能な処理であれば、いかなる処理を割り当てられたものであってもよい。

［２．会話制御方法］
上記構成を有する会話制御装置１による会話制御方法は、以下の手順により実施することができる。図１７は、本実施の形態に係る会話制御方法の手順を示すフロー図である。
先ず、音声入力手段３が、利用者からの発話内容を取得するステップを行う（ステップＳ１６０１）。具体的には、音声入力手段３は、利用者の発話内容を構成する音声を取得する。音声入力手段３は、取得した音声を音声信号として音声認識部２００に出力する。

次いで、音声認識部２００が、音声入力手段３で取得した発話内容に基づいて、発話内容に対応する文字列を特定するステップを行う（ステップＳ１６０２）。具体的には、音声入力手段３から音声信号が入力された音声認識部２００は、入力された音声信号に基づいて、その音声信号に対応する単語仮説（候補）を特定する。音声認識部２００は、特定した単語仮説（候補）に対応付けられた文字列を取得し、取得した文字列を文字列信号として会話制御部３００に出力する。

そして、文字列特定部４１０が、音声認識部２００で特定された一連の文字列を一文毎に区切るステップを行う(ステップＳ１６０３)。具体的には、管理部３１０から文字列信号（あるいは形態素信号）が入力された文字列特定部４１０は、その入力された一連の文字列の中に、ある一定以上の時間間隔があるときは、その部分で文字列を区切る。文字列特定部４１０は、その区切った各文字列を形態素抽出部４２０及び入力種類判定部４４０に出力する。なお、文字列特定部４１０は、入力された文字列がキーボードから入力された文字列である場合には、句読点又はスペース等のある部分で文字列を区切るのが好ましい。

その後、形態素抽出部４２０が、文字列特定部４１０で特定された文字列に基づいて、文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出するステップを行う(ステップＳ１６０４)。具体的に、文字列特定部４１０から文字列が入力された形態素抽出部４２０は、入力された文字列と、形態素データベース４３０に予め格納されている形態素群とを照合する。なお、その形態素群は、本実施の形態では、それぞれの品詞分類に属する各形態素について、その形態素の見出し語・読み・品詞・活用形などを記述した形態素辞書として準備されている。
この照合をした形態素抽出部４２０は、入力された文字列の中から、予め記憶された形態素群に含まれる各形態素と一致する各形態素(m１,m２、…)を抽出する。形態素抽出部４２０は、抽出した各形態素を第一形態素情報として話題特定情報検索部３２０に出力する。

次いで、入力種類判定部４４０が、文字列特定部４１０で特定された一文を構成する各形態素に基づいて、「発話文のタイプ」を判定するステップを行う(ステップＳ１６０５)。具体的には、文字列特定部４１０から文字列が入力された入力種類判定部４４０は、入力された文字列に基づいて、その文字列と発話種類データベース４５０に格納されている各辞書とを照合し、その文字列の中から、各辞書に関係する要素を抽出する。この要素を抽出した入力種類判定部４４０は、抽出した要素に基づいて、その要素がどの「発話文のタイプ」に属するのかを判定する。入力種類判定部４４０は、判定した「発話文のタイプ」(発話種類)を回答取得部３５０に出力する。

そして、話題特定情報検索部３２０が、形態素抽出部４２０で抽出された第一形態素情報と着目話題タイトル８２０focusとを比較するステップを行う(ステップＳ１６０６)。
第一形態素情報を構成する形態素と着目話題タイトル８２０focusとが一致する場合、話題特定情報検索部３２０は、その話題タイトル８２０を回答取得部３５０に出力する。一方、話題特定情報検索部３２０は、第一形態素情報を構成する形態素と話題タイトルと８２０が一致しなかった場合には、入力された第一形態素情報及び利用者入力文話題特定情報８１０を検索命令信号として省略文補完部３３０に出力する。

その後、省略文補完部３３０が、話題特定情報検索部３２０から入力された第一形態素情報に基づいて、着目話題特定情報及び回答文話題特定情報を、入力された第一形態素情報に含めるステップを行う(ステップＳ１６０７)。具体的には、第一形態素情報を「Ｗ」、着目話題特定情報及び回答文話題特定情報の集合を「Ｄ」とすると、省略文補完部３３０は、第一形態素情報「Ｗ」に話題特定情報「Ｄ」の要素を含めて、補完された第一形態素情報を生成し、この補完された第一形態素情報と集合「Ｄ」に関連づけされたすべての話題タイトル８２０とを照合し、補完された第一形態素情報と一致する話題タイトル８２０があるか検索する。補完された第一形態素情報と一致する話題タイトル８２０がある場合は、省略文補完部３３０は、その話題タイトル８２０を回答取得部３５０に出力する。一方、補完された第一形態素情報と一致する話題タイトル８２０を発見しなかった場合は、省略文補完部３３０は、第一形態素情報と利用者入力文話題特定情報とを話題検索部３４０に渡す。

次いで、話題検索部３４０は、第一形態素情報と、利用者入力文話題特定情報とを照合し、各話題タイトル８２０の中から、第一形態素情報に適した話題タイトル８２０を検索するステップを行う(ステップＳ１６０８)。具体的には、省略文補完部３３０から検索命令信号が入力された話題検索部３４０は、入力された検索命令信号に含まれる利用者入力文話題特定情報及び第一形態素情報に基づいて、その利用者入力文話題特定情報に対応付けられた各話題タイトル８２０の中から、その第一形態素情報に適した話題タイトル８２０を検索する。話題検索部３４０は、その検索の結果得られた話題タイトル８２０を検索結果信号として回答取得部３５０に出力する。

次いで、回答取得部３５０が、話題特定情報検索部３２０、省略文補完部３３０，あるいは話題検索部３４０で検索された話題タイトル８２０に基づいて、判定された利用者の発話種類と話題タイトル８２０に対応付けられた各回答種類とを照合する。この照合をした回答取得部３５０は、各回答種類の中から、判定された発話種類と一致する回答種類を検索する(ステップＳ１６０９)。
具体的に、話題検索部３４０から検索結果信号と、入力種類判定部４４０から「発話文のタイプ」とが入力された回答取得部３５０は、入力された検索結果信号に対応する「話題タイトル」と、入力された「発話文のタイプ」とに基づいて、その「話題タイトル」に対応付けられている回答種類群の中から、「発話文のタイプ」(DAなど)と一致する回答種類を特定する。

この回答取得部３５０は、会話データベース５００から、特定した回答種類に対応付けられた回答文８３０を取得する。回答取得部３５０は、管理部３１０を介して、取得した回答文８３０を出力部６００に出力する。管理部３１０から回答文が入力された出力部６００は、入力された回答文８３０を出力する(ステップＳ１６１０)。

回答取得部３５０は、特定した回答種類に対応付けられた回答文８３０を取得する（ステップＳ１６１０）とともに、発話に応じた会話量も取得する（ステップＳ１６１１）。会話量を取得した回答取得部３５０（会話制御部３００）は、この会話量を会話量管理部８００に渡す。

回答取得部３５０から会話量を受け取った会話量管理部８００は、記憶している会話量の積算値にこの受け取った会話量を加算若しくは減算して新たな会話量の積算値として記憶する。会話量管理部８００は、この会話量積算値に基づいて所定の判定処理を行う。この例では、予め利用者によって投入されたポイントと会話量積算値を比較し、会話量積算値が投入されたポイントを超えた場合は、投入されたポイントに応じた会話量が消費されたものとして、ゲーム終了をゲーム装置２に指令する。ゲーム装置２はこのゲーム終了指令に応じてゲームの終了処理を利用者に通知したり、ゲーム終了処理を実行する。

［３． ゲームシステムの動作例］
次に、本実施の形態にかかるゲームシステムＧＳの動作例について、図１８から図２３を参照しながら説明する。図１８（Ａ）〜図１８（Ｃ）は、ゲームシステムＧＳの動作例を示す一連のシーケンス図であり、図１９から図２３はゲームシステムＧＳの動作にしたがって画像出力手段５に表示される画面例を示す図である。

［３．１． クレジット投入］
図１８（Ａ）は、クレジット投入から会話開始実行までのゲームシステムＧＳの動作例を示すシーケンスを示している。

まず、利用者はゲームシステムＧＳに設けられた貨幣識別装置（図略）、プリペイドカード読み取り装置（図略）、電子マネー読み取り装置（図略）、クレジットカード読み取り装置（図略）などによって、硬貨、紙幣、プリペイドカード、電子マネーカード、クレジットカードなどを読み取らせ（ステップＳ１７０１）、ゲーム使用対価を投入する（ステップＳ１７０２）。

ゲームシステムＧＳは、投入された対価を会話量残量として会話量管理部８００に記憶させる（ステップＳ１７０３）。ここで説明する例においては、会話量残量＝１０となる対価（例えば、１００円）が投入されたものとして説明する。

対価投入に続き、利用者は非音声入力手段４を用いて、ゲームシステムＧＳにゲーム開始を指示する。ゲームシステムＧＳは、ゲーム装置２がゲーム実行プログラムの実行を開始し、ゲーム画面を画像出力手段５に表示してゲームを開始させる（ステップＳ１７０４）。図１９は、画像出力手段５に表示されるゲーム画面の表示例を示す図である。同図に示す画面例では、ゲーム画面表示領域１８０１内に、ゲーム進行に必要な利用者側の手牌、利用者の対戦相手である疑似人格（キャラクタ）の手牌、さいころ、リーチ棒などが表示されているとともに、キャラクタ表示領域１８０２，会話量残量表示領域１８０３が表示されている。キャラクタ表示領域１８０２には、キャラクタがゲームの進行に応じて表情や動作を変化するように表示される。会話量残量表示領域１８０３には、その時点での会話量残量が表示される。ステップＳ１７０４の時点では、会話量残量として「１０」が表示されている。

［３．２． 発話１］
次に、利用者はゲームシステムＧＳが演じるキャラクタと会話を行うべく、第１の発話として「君の名前はなんていうの」という発話を行う（ステップ１７０５）。この発話は、音声入力手段３によって取り込まれ（ステップＳ１７０６）、会話制御装置１によって音声認識され、音声認識された結果に対する回答の選択・出力が行われる。

会話制御装置１は、発話「君の名前はなんていうの」の話題特定情報１０１０として「名前」を抽出し、この話題特定情報「名前」（８１０）に対応付けられた会話量は「０」であるとする。

会話制御装置１の会話量管理部８００は、話題特定情報「名前」（１０１０）から当該話題特定情報に対応する会話量１０４０（＝０）を取得し（ステップＳ１７０７）、これを記憶している会話量残量（＝１０）に加算し、加算結果（＝１０）を新たな会話量残量として記憶する（ステップＳ１７０８）。

一方、会話制御装置１は、話題特定情報「名前」に対応付けられた複数の話題タイトル１０２０から、発話から生成された第一形態素情報に合致するものを選択し、選択された話題タイトル１０２０に対応する複数の回答文１０３０から発話文のタイプに合致するものを選択して、選択した回答文１０３０を音声出力手段６に出力させる（ステップＳ１７０９）。

この例では、選択した回答文として「小梅だよ！よろしくね〜」という回答文１０３０が選択され、録音音声・合成音声などを用いて利用者に告げられる。図２０は、ステップＳ１７０９における画像出力手段５に表示されるゲーム画面の表示例を示す図である。同画面例では、会話量残量表示領域１８０３に示される値は「１０」のままで、増減はないことがわかる。

なお、利用者はキャラクタとの会話とは別個にゲームを進めることができ、この例では、ゲームの進行状況は説明しないが、利用者は利用者はキャラクタとの会話しながらゲームを進行させているものとして説明する。

［３．３． 発話２］
図１８（Ｂ）は、図１８（Ａ）に続く、ゲームシステムＧＳの動作例を示すシーケンスを示している。以下、図１８（Ｂ）に従って説明を続ける。

ゲームシステムＧＳからの回答「小梅だよ！よろしくね〜」に続けて、利用者は「小梅ってかわいい名前だね」と第２の発話をしたものとする（ステップＳ１７１０）。この発話は、音声入力手段３によって取り込まれ（ステップＳ１７１１）、会話制御装置１によって音声認識され、音声認識された結果に対する回答の選択・出力が行われる。

会話制御装置１は、発話「小梅ってかわいい名前だね」の話題特定情報８１０として「小梅」を抽出する。なお、この話題特定情報「小梅」（１０１０）に対応付けられた会話量は「＋１」であるとする。会話制御装置１の会話量管理部８００は、話題特定情報「小梅」（１０１０）から当該話題特定情報に対応する会話量１０４０（＝＋１）を取得し（ステップＳ１７１２）、これを記憶している会話量残量（＝１０）に加算し、加算結果（＝１１）を新たな会話量残量として記憶する（ステップＳ１７１３）。

一方、この会話制御装置１は、第２の発話に基づいて話題特定情報「小梅」に対応付けられた複数の話題タイトル１０２０から、発話から生成された第一形態素情報に合致するものを選択し、選択された話題タイトル１０２０に対応する複数の回答文１０３０から発話文のタイプに合致するものを選択して、選択した回答文１０３０を音声出力手段６に出力させる（ステップＳ１７１４）。

この例では、選択した回答文として「うん、いい名前でしょ」という回答文１０３０が選択され、録音音声・合成音声などを用いて利用者に告げられる。図２１は、ステップＳ１７１４における画像出力手段５に表示されるゲーム画面の表示例を示す図である。同画面例では、会話量残量表示領域１８０３に示される値は「１１」となり、「＋１」の増加があったことがわかる。また、キャラクタ表示領域１８０２にはキャラクタの「喜び」の画像が示される。なおキャラクタの画像の制御は別途設けられる感情フラグによって行われ、会話量の増減によるものではない。

［３．４． 発話３］
次に、ゲームシステムＧＳからの回答「うん、いい名前でしょ」に続けて、利用者は「でも、変な髪型だね」と第３の発話をしたものとする（ステップＳ１７１５）。この発話は、音声入力手段３によって取り込まれ（ステップＳ１７１６）、会話制御装置１によって音声認識され、音声認識された結果に対する回答の選択・出力が行われる。

会話制御装置１は、第３の発話「でも、変な髪型だね」の話題特定情報８１０として「髪型」を抽出する。なお、この話題特定情報「髪型」（１０１０）に対応付けられた会話量は「−５」であるとする。会話制御装置１の会話量管理部８００は、話題特定情報「髪型」（１０１０）から当該話題特定情報に対応する会話量１０４０（＝−５）を取得し（ステップＳ１７１７）、これを記憶している会話量残量（＝１１）に加算し、加算結果（＝６）を新たな会話量残量として記憶する（ステップＳ１７１８）。

一方、この会話制御装置１は、第３の発話に基づいて話題特定情報「髪型」に対応付けられた複数の話題タイトル１０２０から、発話から生成された第一形態素情報に合致するものを選択し、選択された話題タイトル１０２０に対応する複数の回答文１０３０から発話文のタイプに合致するものを選択して、選択した回答文１０３０を音声出力手段６に出力させる（ステップＳ１７１９）。

この例では、選択した回答文として「そ、そんなことないもん！」という回答文１０３０が選択され、録音音声・合成音声などを用いて利用者に告げられる。図２２は、ステップＳ１７１９における画像出力手段５に表示されるゲーム画面の表示例を示す図である。同画面例では、会話量残量表示領域１８０３に示される値は「６」となり、会話量残量が「６」減少したことがわかる。また、キャラクタ表示領域１８０２にはキャラクタの「怒り」の画像が示される。

［３．５． ゲーム終了］
図１８（Ｃ）は、図１８（Ｂ）に続く、ゲームシステムＧＳの動作例を示すシーケンスを示している。以下、図１８（Ｃ）に従って説明を続ける。

第３の発話に続いて、いくつかの発話に対する回答（ステップＳ１７２０）がなされた結果、会話量残量が「３」となった状態（ステップＳ１７２１）となった。

その後、利用者がゲームのアガリを宣言する「ツモ！」と発声する（ステップＳ１７２２）。この発話は、音声入力手段３によって取り込まれ（ステップＳ１７２３）、会話制御装置１によって音声認識され、音声認識された結果に対する回答の選択・出力が行われる。また、会話制御装置１から音声認識結果である「ツモ」という文字列情報がゲーム装置２に渡され、ゲーム装置２は、文字列／命令変換部２０１によりこの文字列をツモ上がりコマンドと認識し、上がりチェック、点数計算、点数清算などツモ上がりコマンドに応じた処理を実行する。

会話制御装置１は、第４の発話「ツモ」の話題特定情報８１０として「ツモ」を選択する。なお、この話題特定情報「ツモ」（１０１０）に対応付けられた会話量は「−３」であるとする。会話制御装置１の会話量管理部８００は、話題特定情報「ツモ」（１０１０）から当該話題特定情報に対応する会話量１０４０（＝−３）を取得し（ステップＳ１７２４）、これを記憶している会話量残量（＝１１）に加算し、加算結果（＝６）を新たな会話量残量として記憶する（ステップＳ１７２５）。

一方、この会話制御装置１は、第４の発話に基づいて話題特定情報「ツモ」に対応付けられた複数の話題タイトル１０２０から、発話から生成された第一形態素情報に合致するものを選択し、選択された話題タイトル１０２０に対応する複数の回答文１０３０から発話文のタイプに合致するものを選択して、選択した回答文１０３０を音声出力手段６に出力させる（ステップＳ１７２６）。

この例では、選択した回答文として「ええ？マジで？」という回答文１０３０が選択され、録音音声・合成音声などを用いて利用者に告げられる。

また、会話制御装置１は、会話量残量が０となりゲーム終了の所定条件である「会話量残量が０以下になること」が満たされたと判定して、ゲーム装置２にゲーム終了を指令し、ゲーム装置２はこの指令に従ってゲーム終了処理を実行する（ステップＳ１７２７）。

図２３は、ステップＳ１７２７における画像出力手段５に表示されるゲーム画面の表示例を示す図である。同画面例では、会話量残量表示領域１８０３に示される値は「０」となり、会話量残量がゲーム終了条件である「０」になったことがわかる。また、キャラクタ表示領域１８０２にはキャラクタの「悲しみ」の画像が示される。

上記のような動作が可能なゲームシステムによれば、会話内容に応じてゲームの進行継続／終了等のゲーム制御処理を行うことが可能となる。

［４． 変形例］
本発明は上記の実施の形態に限定されるものではない。以下に、本実施の形態の変形例について説明する。

（１）上記実施の形態では、直近の発話内容により定められた話題特定情報１０１０により、会話量１０４０が定まる構成としたが、回答文１０３０により定まる話題特定情報１０１０（回答文話題特定情報）や、過去の発話内容・回答内容により定まる話題特定情報１０１０（着目話題特定情報）により会話量１０４０が定まるようにしてもよい。

（２）会話量１０４０は、話題特定情報１０１０に応じて定まるのではなく、会話データベース５００が記憶する話題特定情報１０１０以外の情報、たとえば話題タイトル１０２０、回答文１０３０により会話量１０４０が定まる構成としても本発明は成立する。

（３）上記実施の形態では、会話量１０４０は会話データベースに記憶された値としたが、この会話量の代わりに発話数を用いてゲームの継続／終了・課金を制御するようにしてもよい。「発話数」とは、利用者の発話回数をいい、たとえば「こんにちは、いい天気だね。」「名前は？」「ツモ！」という発話があった場合、発話数を「３」とし、１００円で１００の発話数となるまでゲームをすることができるようにしてもよい。また、キャラクタに関する話題以外の発話は発話数としてカウントせず、キャラクタに関する話題についての発話のみ発話数としてカウントする構成としてもよい。

（４）上記実施の形態では、会話量１０４０は会話データベースに記憶された値としたが、この会話量の代わりに発話時間を用いてゲームの継続／終了・課金を制御するようにしてもよい。「発話時間」とは、利用者の発話が行われている時間をいい、たとえば「こんにちは、いい天気だね。（２秒）」「名前は？（１秒）」「ツモ！（１秒）」という発話があった場合、発話時間を「４（秒）」とし、１００円で２分の発話時間となるまでゲームをすることができるようにしてもよい。また、キャラクタに関する話題以外の発話は発話時間として算出せず、キャラクタに関する話題についての発話のみ発話時間として算出する構成としてもよい。

（５） 会話制御装置１は、キャラクタに関する話題について発話がされた場合にのみ、会話量の積算が行われるようにしてもよいし、あるいはさらにゲームに関する発話（ツモ、ポンなどの操作コマンドとしての発話）をした場合にも会話量の積算が行われるようにし、ゲームに関する発話（ツモ、ポンなどの操作コマンドとしての発話）がなされた場合ゲーム継続に有利となる会話量の積算がおこなわれる（会話量にプラスの値を設定する）ようにしてもよい。これにより利用者は非音声入力手段４によりツモ等の入力を行うより、音声入力手段３を用いて操作した方がゲーム継続に有利であるとして、より積極的な会話制御装置１の利用を促すことが可能となる。
（６） キャラクタの制御（画像の変更など）は、必ずしも感情フラグのみに基づいて行われる必要はない。キャラクタの画像の制御は、会話量に基づいて行うようにしてもよいし、あるいは感情フラグ及び会話量の双方をパラメータとしてキャラクタの制御を行うようにしてもかまわない。たとえば会話量が所定の値より多い場合は感情フラグの増減が通常の場合よりも大きくなるなどの処理をするようにしてもよい。

ゲームシステムの構成例を示すブロック図 ゲーム装置の構成例を示すブロック図 会話制御装置の概略構成図 音声認識部の構成例を示す機能ブロック図 単語仮説絞込部の処理の一例を示すタイミングチャート 音声認識部の動作例を示すフロー図 会話制御装置の部分拡大ブロック図 文字列とこの文字列から抽出される形態素との関係を示す図 「発話文のタイプ」と、その発話文のタイプを表す二文字のアルファベット、及びその発話文のタイプに該当する発話文の例を示す図 文のタイプとそのタイプを判定するための辞書の関係を示す図 会話データベースが記憶するデータのデータ構成の一例を示す概念図 ある話題特定情報と他の話題特定情報との関連付けを示す図 話題タイトルのデータ構成例を示す図 回答文のデータ構成例を説明するための図 ある話題特定情報に対応付けされた話題タイトル，回答文、会話量の具体例を示す図 会話量管理部の構成例を示すブロック図 会話量管理部の動作例を示すフロー図 ゲームシステムの動作例を示すシーケンス図 図１８（Ａ）に続くゲームシステムの動作例を示すシーケンス図 図１８（Ｂ）に続くゲームシステムの動作例を示すシーケンス図 画像出力手段に表示されるゲーム画面の例を示す図 画像出力手段に表示されるゲーム画面の例を示す図 画像出力手段に表示されるゲーム画面の例を示す図 画像出力手段に表示されるゲーム画面の例を示す図 画像出力手段に表示されるゲーム画面の例を示す図

符号の説明

ＧＳ … ゲームシステム
１ … 会話制御装置
２ … ゲーム装置
３ … 音声入力手段
４ … 非音声入力手段
５ … 画像出力手段
６ … 音声出力手段
２００ … 音声認識部
３００ … 会話制御部
４００ … 文解析部
５００ … 会話データベース
６００ … 出力部
７００ … 音声認識辞書記憶部
８００ … 会話量管理部

Claims (6)

1. ユーザからの発話に応答する回答を出力するとともに、発話の内容に応じて所定の処理を実行する会話制御装置において、
   複数の話題特定情報と、各話題特定情報について定められた会話量を記憶する会話データベース手段と、
   従前の会話及び従前の回答により定まる談話履歴を記憶し、この談話履歴により定まる話題特定情報と発話情報とを照合して回答文を選択する会話制御手段と、
   会話制御手段により特定された話題特定情報について定められた会話量を取得し、会話量の積算結果が所定の条件になるか否かを判定し、この判定の結果に基づいて所定の処理を実行する会話量管理手段と
   を有することを特徴とする会話制御装置。
2. ユーザからの発話に応答する回答を出力するとともに、発話の内容に応じて所定の処理を実行する会話制御装置において、
   複数の話題特定情報を記憶する会話データベース手段と、
   従前の会話及び従前の回答により定まる談話履歴を記憶し、この談話履歴により定まる話題特定情報と発話情報とを照合して回答文を選択する会話制御手段と、
   前記会話制御手段が談話履歴により定まる話題特定情報と発話情報とを照合した結果、発話情報に対応する話題特定情報を会話データベース中に発見した場合、前記発話情報に応じて定まる会話量を算出し、この会話量を積算し、会話量の積算結果が所定の条件となったか否かを判定し、この判定の結果に基づいて所定の処理を実行する会話量管理手段と
   を有することを特徴とする会話制御装置。
3. ユーザからの発話に応答する回答を出力するとともに、発話の内容に応じて所定の処理を実行する会話制御装置において、
   複数の話題特定情報と、各話題特定情報について定められた１又は複数の話題タイトルと、各話題タイトルについて定められた一又は複数の回答文と、話題特定情報、話題タイトル及び回答文のうち少なくとも一つに対応付けされた会話量とを記憶する会話データベース手段と、
   従前の会話及び従前の回答文により定まる談話履歴により定まる話題特定情報と発話情報とを照合して、当該話題特定情報のいずれかについて定められた話題タイトルのいずれかを取得し、その話題タイトルに対応する回答文からいずれか一の回答文を選択する会話制御手段と、
   会話制御手段により特定された話題特定情報、話題タイトル又は回答文に対応付けされた会話量を取得し、会話量の積算結果が所定の条件になるか否かを判定し、この判定の結果に基づいて所定の処理を実行する会話量管理手段と
   を有することを特徴とする会話制御装置。
4. 請求項１から３のいずれかに記載の会話制御装置と、所定のゲームを実行するゲーム装置とを有するゲームシステムにおいて、前記会話量管理部は、所定の処理としてゲームの継続、中止、又は終了をゲーム装置に指令することを特徴とするゲームシステム。
5. ユーザからの発話に応答する回答を出力するとともに、発話に応じて所定の処理の実行の可否を判定する会話制御方法において、
   複数の話題特定情報と、各話題特定情報について定められた１又は複数の話題タイトルと、各話題タイトルについて定められた一又は複数の回答文と、話題特定情報、話題タイトル及び回答文のうち少なくとも一つに対応付けされた会話量とを予め記憶させるステップと、
   従前の会話及び従前の回答文により定まる談話履歴により定まる話題特定情報と発話情報とを照合して、当該話題特定情報のいずれかについて定められた話題タイトルのいずれかを取得し、その話題タイトルに対応する回答文からいずれか一の回答文を選択するステップと、
   前記選択するステップにおいて用いられた話題特定情報、話題タイトル又は回答文に対応付けされた会話量を取得し、会話量の積算を行い、前記積算の結果が所定の条件となったか否かを判定し、判定の結果に基づいて所定の処理を実行するステップと
   を有することを特徴とする会話制御方法。
6. ユーザからの発話に応答する回答を出力するとともに、発話に応じて所定の処理の実行の可否を判定する会話制御方法において、
   複数の話題特定情報と、各話題特定情報について定められた１又は複数の話題タイトルと、各話題タイトルについて定められた一又は複数の回答文と、話題特定情報、話題タイトル及び回答文のうち少なくとも一つに対応付けされた会話量とを予め記憶させるステップと、
   従前の会話及び従前の回答文により定まる談話履歴により定まる話題特定情報と発話情報とを照合して、当該話題特定情報のいずれかについて定められた話題タイトルのいずれかを取得し、その話題タイトルに対応する回答文からいずれか一の回答文を選択するステップと、
   前記談話履歴により定まる話題特定情報と発話情報とを照合した結果、発話情報に対応する話題特定情報を前記予め記憶させるステップにおいて記憶された話題特定情報に発見した場合、前記発話情報に応じて定まる会話量を算出し、この会話量を積算し、会話量の積算結果が所定の条件となったか否かを判定し、この判定の結果に基づいて所定の処理を実行するステップと
   を有することを特徴とする会話制御方法。

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