JP2009193532A - 対話管理装置、方法及びプログラム、並びに意識抽出システム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザとシステムとの間で対話を円滑に展開させ、対話の中でユーザに対して安心感や信頼感を与えて、ユーザの本来の意識を抽出することができるようにする。
【解決手段】本発明の対話管理装置は、対話シナリオデータベースと、要求された情報に関する対話シナリオを対話シナリオデータベースから選択するシナリオ選択手段と、選択された対話シナリオに基づいて要求された情報についての応答文を作成し、その応答文をユーザ端末に与えさせる応答生成手段と、応答文に対するユーザ回答文を解析する回答文解析手段から回答文解析結果として属性及び属性に対する属性値を受け取り、応答条件に該当する１又は複数の対話シナリオを対話シナリオデータベースから検索して、各対話シナリオに従って次の行動を決定する行動決定手段と、決定された次の行動に従ってユーザとの間の対話制御を行う対話制御手段とを備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、対話管理装置、方法及びプログラム、並びに意識抽出システムに関し、例えば、情報検索システムにおいて、ユーザとシステムとの対話の中からユーザの意識を抽出する対話管理装置、方法及びプログラム、並びに意識抽出システムに適用し得るものである。

情報化社会が進み、ネットワーク上に存在する大量かつ多様な情報から、必要な情報を探し出す情報解析技術、情報検索技術は、情報産業のみに限定されず、通信、メディア、広告、コンテンツ、流通など情報を活用するあらゆる産業の競争力強化に直結する重要な課題となっている。

ネットワーク上に存在する情報を検索する情報解析・情報検索システムとしては、例えば、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）やヤフー（登録商標）等のように種々のシステムが実用化されている。

これらの情報解析・情報検索システムにおいては、入力されたキーワードのヒット件数が多い情報を上から順に紹介するのが一般的である。そのため、ユーザは、希望する情報を検索するために、情報キーワードを正しく入力する必要があるが、どのようなキーワードを入力すればよいか分からない場合がある。

そこで、このような課題を解決する技術として、例えば、入力キーワードと一緒に使われるキーワードも表示するキーワード自動拡張技術や、多くのユーザによる口コミ情報から例えば商品を紹介するレコメンドシステム等を採用することも考えられる。

しかしながら、上記のような技術は、より多くのユーザが推薦する代表的な情報を紹介するものであって、必ずしもそれぞれのユーザの個別化された具体的な情報を紹介するものではない。

そのため、ユーザとの間で対話を交し、その対話の中で徐々に掘り下げた質問を繰り返すことによりユーザが本当に希望しているニーズや価値観を引き出し、このユーザが意識する情報を検索することができる情報解析・情報検索技術が提案されている。

上記のように、ユーザの意識を解析し、その意識に応じた情報を検索するシステムにおいては、ユーザと交わされる対話の中からシステムの属性情報にマッチするユーザの意識する情報を正しく抽出することが必要となる。

特許文献１は、従来の対話型情報検索システムに関する技術が記載されている。特許文献１には、対話回数が多くなると絞込み件数に時間が多くなり又誤認識が多くなることから、対話回数を最適化する技術が記載されている。

特開２０００−２７６４８７号公報

しかしながら、現在提案されている情報解析・情報検索技術は、上述したように、ユーザが意識する情報を検索することを目的とするため、ユーザが本来意識していることを、聞き出す必要がある。

この場合、単に情報検索に必要な情報をユーザから聞きだすだけでは、本来のユーザ意識を探ることができない。例えば、ある人が心を打ち明けるときは、その人と会話する人との間で信頼関係が成り立っている場合である。また、会話を繰り広げていく中で、別の話題になったときに、初めて先の話題の意識を打ち明けたりすることがある。

このような行動を、上述のシステムにおいて行うためには、ユーザとの対話において、どのようにして対話を進行させていくか、どのような話題を取り上げるか、どうやってユーザとの間で信頼感や安心感を形成させるかということが問題となる。

そこで、本発明は、ユーザとシステムとの間で対話を円滑に展開させ、対話を繰り広げていく中で、ユーザに対して安心感や信頼感を与えて、ユーザの本来の意識を抽出することができる対話管理装置、方法及びプログラム、並びに意識抽出システムを提供するものである。

かかる課題を解決するために、第１の本発明の対話管理装置は、（１）複数の対話シナリオを記憶する対話シナリオデータベースと、（２）情報要求手段から要求された情報に関する対話シナリオを対話シナリオデータベースから選択するシナリオ選択手段と、（３）シナリオ選択手段により選択された対話シナリオに基づいて、要求された情報についての応答文を作成し、その応答文をユーザ端末に与えさせる応答生成手段と、（４）応答文に対するユーザ回答文を解析する回答文解析手段から回答文解析結果として属性及び属性に対する属性値を受け取り、属性及び属性値に基づいて応答条件に該当する１又は複数の対話シナリオを対話シナリオデータベースから検索して、各対話シナリオに従って次の行動を決定する行動決定手段と、（５）行動決定手段により決定された次の行動に従って、ユーザとの間の対話制御を行う対話制御手段とを備えることを特徴とする。

第２の本発明の対話管理方法は、複数の対話シナリオを記憶する対話シナリオデータベースと、シナリオ選択手段と、応答生成手段と、行動決定手段及び対話制御手段とを備え、（１）シナリオ選択手段が、情報要求手段から要求された情報に関する対話シナリオを対話シナリオデータベースから選択するシナリオ選択工程と、（２）応答生成手段が、シナリオ選択手段により選択された対話シナリオに基づいて、要求された情報についての応答文を作成し、その応答文をユーザ端末に与えさせる応答生成工程と、（３）行動決定手段が、応答文に対するユーザ回答文を解析する回答文解析手段から回答文解析結果として属性及び属性に対する属性値を受け取り、属性及び上記属性値に基づいて応答条件に該当する１又は複数の対話シナリオを対話シナリオデータベースから検索して、各対話シナリオに従って次の行動を決定する行動決定工程と、（４）対話制御手段が、行動決定手段により決定された次の行動に従って、ユーザとの間の対話制御を行う対話制御工程とを有することを特徴とする。

第３の本発明の対話管理プログラムは、複数の対話シナリオを記憶する対話シナリオデータベースを備える対話管理装置を、（１）情報要求手段から要求された情報に関する対話シナリオを対話シナリオデータベースから選択するシナリオ選択手段、（２）シナリオ選択手段により選択された対話シナリオに基づいて、要求された情報についての応答文を作成し、その応答文をユーザ端末に与えさせる応答生成手段、（３）応答文に対するユーザ回答文を解析する回答文解析手段から回答文解析結果として属性及び属性に対する属性値を受け取り、属性及び属性値に基づいて応答条件に該当する１又は複数の対話シナリオを対話シナリオデータベースから検索して、各対話シナリオに従って次の行動を決定する行動決定手段、（４）行動決定手段により決定された次の行動に従って、ユーザとの間の対話制御を行う対話制御手段として機能させるものである。

第４の本発明の意識抽出システムは、ユーザとの間で交わした対話情報に基づいてユーザの意識を抽出する意識抽出システムにおいて、（１）ユーザのユーザ端末に対して応答文を与えると共に、応答文に対する回答文を受け取り、所定の対話シナリオに従ってユーザとの対話を行う対話管理装置と、（２）ユーザ端末から受け取ったユーザ回答文を解析する回答文解析装置と、（３）対話シナリオ毎の対話情報をユーザ毎に蓄積する対話情報蓄積装置とを備え、対話管理装置が、第１の本発明の対話管理装置に相当するものであることを特徴とする。

本発明によれば、ユーザとシステムとの間で対話を円滑に展開させ、対話を繰り広げていく中で、ユーザに対して安心感や信頼感を与えて、ユーザの本来の意識を抽出することができる。

（Ａ）第１の実施形態
以下、本発明の対話管理装置、方法及びプログラム、並びに意識抽出システムの第１の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。

第１の実施形態では、本発明の対話管理装置、方法及びプログラム、並びに意識抽出システムを利用して、例えば、ラダリング型検索サービスを採用して、ユーザが意識する情報及び検索対象情報から所定の属性及び属性値を抽出し、ユーザの意識する情報にマッチした情報を検索し紹介する情報解析・情報検索システムに適用する場合を例示する。

（Ａ−１）第１の実施形態の構成
（Ａ−１−１）ランダリング型検索システムの全体構成の説明
まず、以下では、本発明の対話管理装置、方法及びプログラム、並びに意識抽出システムを適用するランダリング型検索システムの全体的なイメージについて図面を参照して説明する。

図２は、第１の実施形態のランダリング型検索システム９の全体イメージを説明する全体イメージ図である。また、図３は、ランダリング型検索システム９を実現するランダリング検索エンジン１の構成を示す構成図である。

図２において、第１の実施形態のランダリング型検索システム９は、それぞれネットワークを通じて接続可能な、ランダリング対話エンジン１を有するランダリング型検索サービスサイト３と、各種サービスを提供するサービスサイト２（２−１〜２−ｎ；ｎは正の整数）、ネットワーク上に存在するＷｅｂ情報４とを有して構成されるものである。

ユーザインターフェース（ＵＩ）手段９０は、ユーザＵ１が操作するユーザ端末（ブラウザ）とのアクセス可能でラダリング型検索サービスを提供するＷｅｂサーバ９０１を有する。また、ユーザインターフェース（ＵＩ）手段９０は、必要に応じて、音声合成・認識部９０２を有しており、ユーザＵ１からの情報が音声情報の場合に、音声で対話を実現することができるものである。

ランダリング対話エンジン１は、ユーザＵ１に対して質問を投げかけ、その各質問に対するユーザＵ１の回答を解析することにより、ユーザＵ１との間で対話を進めていき、ユーザＵ１が本当に求める意識を解析するものである。

また、ランダリング対話エンジン１は、サービスサイト２が提供する情報やＷｅｂ情報４を検索対象情報として取得し、これらのサービスサイト２の情報やＷｅｂ情報４から属性とその属性に対応する属性値を抽出し、ユーザＵ１からの応答情報に応じた属性値を有する情報を検索し、ユーザＵ１の意識に応じた属性値を有する情報をユーザＵ１に対して紹介するものである。

ここで、ラダリングとは、相手との対話の中で、徐々に掘り下げた質問を繰り返すことにより、相手のニーズや価値観を引き出す手法のことをいう。

ランダリング対話エンジン１が行うユーザとの対話の種類としては、例えば、システムがユーザに対して「ＹＥＳ／ＮＯ」形式、「選択肢からの選択」形式の質問タイプや、ユーザに自由な回答をさせる質問タイプや、ユーザの回答に対して、同意したり、言い換えたりすることで、ユーザの自発的な発言を促す質問タイプなどを適用することができる。

図２において、ランダリング型対話エンジン１は、ネットワークを通じて、サービスサイト２やＷｅｂ情報４から対話を進めるための情報やユーザＵ１の意識を引き出すための知識情報を獲得する知識獲得機能部１２と、この知識獲得機能部１２により獲得された知識情報を記憶する用語知識・ドメイン知識ＤＢ１３を有する。

また、ランダリング対話エンジン１は、ネットワークを通じて接続可能なサービスサイト２の種類に応じて、対話を進めるためのシナリオを各ドメイン毎に記憶するドメイン別対話シナリオＤＢ１４を有する。

さらに、ランダリング対話エンジン１は、用語知識・ドメイン知識ＤＢ１３及びドメイン別対話シナリオＤＢ１４を参照しながら、ユーザＵ１との間で対話を進めるランダリング対話制御機能部１１を有する。

このとき、ランダリング対話制御機能部１１は、ユーザの意識を明確にするために更に深堀した質問を投げかける「深堀り」や、ユーザ発言を抽象度の高い別の表現に言い換えて、問いかけ直したりする「言い換え」（以上は通常シナリオが受け持つ）、ユーザの回答を確認したりする「確認」、ユーザの発言のモチベーションをあげるためにユーザに対して種々の情報を提供したりする「情報提供」（以上は、特別シナリオが受け持つ）、過去に聞いた情報を要約して再利用する「要約」などの処理を行う。

さらにまた、ランダリング対話エンジン１は、各サービスサイト２の検索対象データ２１から検索対象データを分析する検索対象分析機能部１５を有し、この検索対象分析機能部１５により分析された検索対象分析結果を格納する検索対象分析結果ＤＢ１６を有する。

ランダリング対話エンジン１は、検索対象分析結果ＤＢ１６から、ランダリング対話制御機能部１１により解析されたユーザＵ１の回答解析結果（ユーザＵ１から引き出した情報）にマッチングする情報を抽出して、そのマッチング状況をランダリング対話制御機能部１１に与えるものである。

各種サービスサイト２−１〜２−ｎは、ネットワークを通じてユーザに対して各種情報を提供するサービスサイトである。

各種サービスサイト２−１〜２−ｎとしては、多種多様な企業・団体などのサービスドメインが該当し、例えば、転職者向けの職業紹介ドメイン、住宅情報紹介ドメイン、各種ショッピングサイトのドメイン、旅行プラン／パーソナルナビゲーションのドメイン、放送・映画などのコンテンツ産業のドメインなど企業が提供するドメインサイトや、また例えばいわゆるブログやＳＮＳ（ソーシャルネットワークサイト）等のコミュニティサイトや、行政庁などのドメインサイトや、調査・カウンセリング（例えば、医療・ヘルスケア・福祉やアンケート調査等）の企業・団体が提供するドメインサイトなどが該当する。

Ｗｅｂ情報４は、ネットワーク上に存在するＷｅｂ情報であり、ランダリング対話エンジン１がネットワークを通じてアクセス可能な情報である。

続いて、図３を参照して、ランダリング対話エンジン１の内部構成について説明する。

図３において、ランダリング型対話エンジン１は、対話管理手段１０、マッチング手段２０、マッチング対象分析手段３０、シナリオ管理手段５０、対訳結果要約手段６０、ドメイン知識獲得手段７０、ユーザ発話解析手段８０、ユーザインターフェース（ＵＩ）手段９０を少なくとも有するものである。

対話管理手段１０は、ランダリング型検索サービス１における処理を制御するものである。対話管理手段１０は、検索を希望するユーザＵ１に対していろいろな質問を繰り返し投げかけいき、それらの質問に対するユーザからの回答（対話内容）を蓄積させ、またその蓄積した対話ログを集約させることで、ユーザが本当に意識する情報を引き出し、その意識する情報にマッチする情報やコンテンツを検索させ、ユーザＵ１に紹介するものである。

対話管理手段１０の主な機能としては、ユーザＵ１に質問を投げかけたり、ユーザＵ１からの回答解析結果に基づいて次の対話を進めたり対話制御を実行する対話制御部１１１、対話に係るシナリオに従ってユーザＵ１に対して質問を投げかけたり、ユーザＵ１からの回答に基づいてシナリオの変更等の行う行動決定部１０２、ユーザＵ１との対話について違和感のないシナリオをシナリオ管理部５０から選択するシナリオ選択部１０３、シナリオ選択部１０３により選択されたシナリオをベースに、ユーザＵ１からの回答に対する応答文を生成する応答生成部１０４を少なくとも有するものである。

マッチング手段２０は、対話管理手段１０により解析されたユーザＵ１の回答解析結果（ユーザＵ１から引き出した情報）を対話管理手段１０から受け取り、サービスサイト２から取得した情報とのマッチングを行うものである。

マッチング手段２０の主な機能としては、対話制御手段１０１から受け取ったユーザＵ１の回答解析結果をマッチャー２０２に与えたり、マッチャー２０２によりマッチングされた情報をドメイン知識獲得部７０に与えたりするディスパッチ２０１、対象データと個人登録データとのマッチング処理や、ユーザＵ１の回答解析結果とサービスサイト２の検索情報とのマッチング処理を行うマッチャー２０２、ユーザＵ１の回答解析結果に基づいてサービスサイト２から検索する対象を決定するセッター２０３を少なくとも有するものである。

マッチング対象分析手段３０は、マッチング対象データ（すなわち、ユーザＵ１に質問するための属性に関する情報）や個人登録データを所定のデータ形式に変換すると共に、対話結果やドメイン知識などを用いて、そのマッチング対象データや個人登録データの拡張処理を行うものである。

マッチング対象分析手段３０の主な機能としては、属性を示すマッチング対象の対象データを記憶する対象データＤＢ３０３、ユーザＵ１の個人登録データを記憶する個人登録データＤＢ３０４、対象データＤＢ３０３及び個人登録ＤＢ３０４に格納される対象データ及び個人登録データを所定のデータ形式に変換するコンバータ３０１、ドメイン知識や対話結果のログ情報に基づいて、コンバータ３０１により所定データ形式に変換されたデータを、類似するデータや関連データ等に拡張するデータに変換するエンハンサ３０２を少なくとも有する。

ドメイン知識獲得手段７０は、Ｗｅｂ４を通じて、サービスサイト２や他のＷｅｂ情報４から、サービスサイト２上で提供されるドメイン情報や知識情報を取得するものである。

ドメイン知識獲得手段７０は、Ｗｅｂを通じて検索対象の分野に関するドメイン知識情報（すなわち用語）を取得し、その取得したドメイン知識情報（以下、単にドメイン知識ともいう）をマッチング対象分析手段３０に与え、所定のデータ形式に変換させるドメイン知識エディタ７０１と、所定のデータ形式に変換されたドメイン知識を体系的な集合体（以下、オントロジーともいう）として格納するドメイン知識ＤＢ７０２を有するものである。

シナリオ管理手段５０は、ドメイン知識ＤＢ７０２を参照しながら、各ドメイン毎のシナリオを生成し管理するものである。シナリオ管理手段５０は、ドメイン知識ＤＢ７０２を参照しながら、ユーザＵ１と対話を行うためのシナリオを生成したり、対話管理手段１０の行動決定部１０２の制御に応じて、シナリオを変更したりシナリオの編集を行うシナリオエディタ５０１を有する。このシナリオエディタ５０１は、ユーザと交わす対話シナリオについては、マッチング対象分析手段３０のエンハンサ３０２と連携して、拡張された内容の対象データに基づく対話シナリオを生成することができる。また、シナリオエディタ５０１が生成した対話シナリオはシナリオ選択部１０３により選択されるものとなる。

対話結果要約手段６０は、システムとユーザＵ１との対話でやり取りしたログを格納するログＤＢ６０１と、対話制御部１０１の制御を受けてログＤＢ６０１に格納されているログ情報を読み出して対話制御部１０１に与えるロガー６０２と、拡張・対象データ及び拡張・個人データを用いてユーザＵ１の回答に対する要約処理を行うサマライザ６０３を有する。

ユーザ発話解析手段８０は、対話制御部１０１を通じてユーザＵ１の回答を入力し、その入力されたユーザＵ１の回答情報に基づいて、ユーザが意識する情報を解析するものである。また、ユーザ発話解析手段８０は、解析したユーザが意識する解析情報を対話制御部１０１に与えるものである。

図３に示すように、ユーザ発話解析手段８０は、主な機能として、意識解析部８０１、表現正規化部８０２、構文解析部８０３、形態素解析部８０４、辞書エディタ８０５、意識解析用辞書８０６、翻訳用辞書８０７を少なくとも有する。

意識解析用辞書８０６は、意識解析に必要な種々の情報を格納するものである。図３では、説明便宜上、意識解析用辞書８０６が単一の辞書であるものとして示しているが、意識解析に必要なものを意図するものであり、例えば、形態素情報、構文情報、正規化情報等を格納するものである。また、翻訳用辞書８０７は、翻訳情報を格納するものである。

辞書コンバータ８０５は、翻訳用辞書８０７及び意識解析用辞書８０６を参照しながら、必要に応じて、意識解析用辞書８０６に格納される情報の翻訳処理を行うものである。

形態素解析部８０４は、ユーザＵ１の応答情報又はサービスサイト２等の検索対象情報を対話制御部１０１から取得し、これらユーザＵ１の応答情報又はサービスサイト２等の検索対象情報に対して、意識解析用辞書を参照しながら形態素解析を行うものである。

構文解析部８０３は、意識解析用辞書８０６を参照しながら、形態素解析部８０４による形態素解析結果に基づいて、ユーザＵ１の回答情報又はサービスサイト２等の検索対象情報に対して構文解析を行うものである。

表現正規化部８０２は、意識解析用辞書８０６及びドメイン知識ＤＢ７０２を参照しながら、構文解析部８０３による構文解析結果に対して正規表現化を行うものである。

意識解析部８０１は、意識解析用辞書８０５及びドメイン知識ＤＢ７０２を参照しながら、ユーザＵ１の応答情報に含まれるユーザが意識する意識情報を抽出するものである。この意識解析部８０１により抽出されたユーザの意識情報は、対話制御部１０１を介してマッチング対象分析手段３０の個人登録データＤＢ３０４に記憶される。

（Ａ−１−２）対話管理装置について
次に、第１の実施形態に係る対話管理措置について図面を参照しながら詳細に説明する。また、以下では、サービスサイト２が転職者向けの職業紹介ドメインサイトである場合を例示して説明する。

第１の実施形態の対話管理処理は、上述したランダリング型検索システム１においては、対話管理手段１０の機能として実現されることが望ましい。

勿論、上述したラダリング型検索システム１では、対話管理手段１０が、ソフトウェア処理により、各種手段２０〜９０と連携を図って、ラダリング手法によるユーザとの対話を交わしながらユーザの意識に応じた情報を紹介するものであるから、後述する情報抽出処理の実現箇所が特に限定されるものではない。

図１及び図４は、第１の実施形態の対話管理装置１０の構成を示す構成図である。図１は、対話管理装置１０がユーザの個人情報を外部に備えるときの構成図であり、図４は、対話管理装置１０がユーザの個人情報を内部に備えるときの構成図である。

図１及び図４に示すように、第１の実施形態の対話管理装置１０は、対話制御部１０１、行動決定部１０２、シナリオ選択部１０３、応答生成部１０４を少なくとも有するものである。

図１に示す対話管理装置１０は、Ｗｅｂサーバ９０１、入力文解析モジュール（ユーザ発話解析手段）８０、対話ログ６０１、マッチング手段２０と少なくとも連携するものである。また、図４に示す対話管理装置１０は、Ｗｅｂサーバ９０１、入力文解析モジュール（ユーザ発話解析手段）８０、対話ログ６０１と少なくとも連携するものである。

対話制御部１０１は、対話管理装置１０が実現する機能の制御や、外部モジュール（例えば、Ｗｅｂサーバ９０１、入力文解析モジュール８０、対話ログ６０１、マッチング手段２０など）との連携処理を制御するものである。対話制御部１０１は、基本的には、行動決定部１０２、シナリオ選択部１０３及び応答生成部１０４と外部モジュールとの間で情報の授受を行うものである。

具体的には、対話制御部１０１は、シナリオ選択部１０３に対して要求情報又は回答文判定によるシナリオ要求処理、応答生成部１０４に対する応答文生成の要求処理、入力文解析モジュール８０に対する入力文解析要求処理、行動決定部１０２に対する回答文判定の要求処理、応答生成部１０３に対する対話書込みの要求処理を行う。

シナリオ選択部１０３は、マッチング手段２０が取得を希望する情報の要求をマッチング手段２０から受けると、その情報を取得するためのシナリオ（以下、最適シナリオともいう）を、対話シナリオ１０３１から選択するものである。

また、シナリオ選択部１０３は、選択したシナリオを対話制御部１０１に与えるものである。このとき、対話制御部１０１は、シナリオ選択部１０３から取得したシナリオを現シナリオ１０１１として保持すると共に、そのシナリオを応答生成部１０４に与える。

ここで、どの属性に関する情報をユーザから取得するかの判断については、例えばマッチング手段２０において、検索対象データとユーザの回答データとのマッチング結果に基づいて判断されるものとする。

対話シナリオ１０３１は、例えば、マッチング手段２０が要求する全ての情報について、その情報を取得するためのシナリオが予め設定されている。また、この対話シナリオ１０３１は、図３に示すシナリオ管理手段５０が有する対話シナリオに相当するものを適用できる。

図５は、複数の対話シナリオ１０３１を記憶する対話シナリオＤＢ５０２の構成を示す構成図である。図５に示すように、対話シナリオＤＢ５０２は、通常シナリオ群５１、特別シナリオ群４２、応答文群５３を有するものである。

通常シナリオ群５１は、ユーザＵ１との対話の中で、ユーザの希望する要件を引き出すためのシナリオの集合体である。この通常シナリオ群５１には、検索対象に係る分野の全ての属性についてのシナリオが予め設定されている。

特別シナリオ群５２は、ユーザとの間のラダリング対話において、ユーザからのイレギュラーな発話（例えば、ユーザがシナリオの発話に関する質問をしてきた場合など）に対応したり、ユーザとの対話を潤滑に進めるためのシナリオの集合体である。例えば、「説明シナリオ」、「確認シナリオ」や、ユーザ「寄り添いシナリオ」、「確認シナリオ」等が該当する。また、ユーザの発話内に対するアクションが通常シナリオに存在しなかった場合に実行される「デフォルトシナリオ」も存在する。

応答文群５３は、通常シナリオ、特別シナリオで利用される応答文例であり、応答文シードともいう。応答文群５３は、予め応答する応答文が設定されていたり、また変数を有するテンプレートが設定されていたりする。

なお、対話シナリオＤＢ５０２は、図３に示すドメイン知識ＤＢ７０２に格納される情報をベースにした情報のシナリオが記述されている。

また、対話シナリオＤＢ５０２内のシナリオは、エンハンサ３０２などにより情報が拡張された拡張・個人データの内容も利用して応答文を生成することができる。つまり、類似する用語などに置き換えたシナリオを保持するようにしてもよい。

応答生成部１０４は、対話制御部１０１を介してシナリオを受け取ると、そのシナリオの応答文シードに基づいて、ユーザに対して応答する応答文を生成するものである。

ここで、応答生成部１０４による応答文の生成方法としては、例えば、図５の応答文群５３を参照して、その応答文群５３に従って応答文を作成する方法を適用することができる。このとき、応答文が変数を有するテンプレートからなるものである場合、ユーザから取得した実データを変数に代入することにより応答文を完成させる。

また、応答生成部１０４は、生成した応答文を対話制御部１０１に与えるものである。このとき、対話制御部１０１は、生成された応答文をＷｅｂサーバ９０１に与えて、ユーザＵ１に送信させる。

行動決定部１０２は、対話制御部１０１を介して、ユーザからの回答であるユーザ入力文解析結果を受け取ると、その入力解析結果に基づいて次の対話行動を決定し、その決定した次の行動を対話制御部１０１に与えるものである。このとき、対話制御部１０１は、行動決定部１０２により決定された行動に従って、次の行動を行うように制御する。

ここで、行動決定部１０２が決定する行動としては、次の３つの行動がある。第１は、マッチング手段２０に対して情報提供し、現シナリオ１０１１を終了するというものである。第２は、現シナリオ１０１１を継続するというものである。第３は、ラダリング特別処理を実行させるというものである。

このラダリング特別処理とは、ユーザからのイレギュラーな発話（例えば、ユーザがシナリオの発話に関する質問をしてきた場合等）により通常のシナリオの継続が困難になった場合や、現シナリオ（ユーザが必要な情報を収集するためのシナリオ）ではなく、ユーザとの対話を潤滑に進める為の特別な応答をしたい場合に現シナリオとは異なったシナリオを選択させ、対話を続けるという処理である。

（Ａ−２）第１の実施形態の動作
次に、第１の実施形態の対話管理処理について図面を参照しながら説明する。図６は、第１の実施形態の対話管理処理を示すフローチャートである。図１及び図６で示すステップ番号はそれぞれ対応する番号である。

まず、マッチング手段２０から取得を希望する情報の要求が、対話制御部１０１に与えられると（ステップＳ１）、対話制御部１０１は、要求情報によるシナリオ要求をシナリオ選択部１０３に対して行う（ステップＳ２）。

このとき、対話シナリオＤＢ５０２に格納されている対話シナリオ１０３１がシナリオメモリ１０２１に読み込まれる（ステップＳ１１１）。

例えば、マッチング手段２０が要求する情報が「希望職種」である場合、シナリオ選択部１０３は、「希望職種」についてのシナリオを対話シナリオ１０３１から選択し、そのシナリオを対話制御部１０１に与える（ステップＳ３）。

シナリオ選択部１０３により選択されたシナリオが対話制御部１０１に与えられると、対話制御部１０１は、そのシナリオを現シナリオ１０１１として保持すると共に、現シナリオの応答文シードを応答生成部１０４に与えて応答文生成要求を行う（ステップＳ４）。

応答生成部１０４では、当該要求情報のシナリオ内の応答文シードに基づいて応答文を生成し、その作成した応答文を対話制御部１０１に与える（ステップＳ５）。

例えば、このとき「希望職種」についての応答文として、応答生成部１０４は応答文シードに基づいて、「職種の希望はありますか？」という応答文を生成する。

そして、対話制御部１０１は、応答生成部１０４により生成された応答文をＷｅｂサーバ９０１に与えて（ステップＳ６）、ユーザＵ１のユーザ端末（図示しない）に対して質問を投げかける。

その後、ユーザＵ１から質問に対する回答文がＷｅｂサーバ９０１を介して対話制御部１０１に与えられると（ステップＳ７）、対話制御部１０１は、そのユーザＵ１からの回答文と現シナリオとを入力文解析モジュール８０に与えて、その回答文の解析要求を行う（ステップＳ８）。

入力文解析モジュール８０では、入力されたユーザＵ１の回答文が解析され、その解析結果が、対話制御部１０１に与えられる（ステップＳ９）。

なお、入力文解析モジュール８０での入力文解析方法は、本発明の特徴ではないのでその詳細な説明は省略するが、例えば、情報の知識が体系的に分類されたドメイン知識（オントロジー）を利用して行われる。例えば、ユーザＵ１の応答文に対する回答文が「特にありません」である場合、入力文解析モジュール８０は、「ない」という解析結果を対話制御部１０１に与える。

入力文解析モジュール８０から回答文解析結果を受け取ると、対話制御部１０１は、その回答文解析結果と現シナリオを行動決定部１０２に与えて回答文判定を要求する（ステップＳ１０）。

そうすると、行動決定部１０２では、回答文解析結果と現シナリオに基づいて次の行動を決定し、その決定した行動を対話制御部１０１に与える（ステップＳ１１）。すなわち、行動決定部１０２は、マッチング手段２０に対して情報提供をして現シナリオを終了するようにするか、シナリオを続行させるか、ラダリング特別処理をさせるかを決定する。

ここで、行動決定部１０２による行動決定処理について図面を参照して詳細に説明する。

図７は、行動決定部１０２による行動決定処理を示すフローチャートである。また、図８は、ユーザＵ１とシステムとの間のラダリング対話の内容を例示するものである。

図８に示すように、対話管理装置１０は、ユーザに対して「転職理由」を引き出すために、「なぜ転職を希望されたのですか？」という応答文をユーザに質問し、その回答として「会社が倒産したのです。」という回答を得たとする。そして、入力文解析モジュール８０から回答解析結果として、「転職理由（属性名）：会社倒産（属性値）」が行動決定部１０２に与えられたものとする。

図７において、システムの起動時に、図５に示す対話シナリオＤＢ５０２の対話シナリオ１０３１がシナリオメモリ１０２１上にロードされている。

そして、回答解析結果が行動決定部１０２に与えられると、行動決定部１０２は、受け取った回答解析結果に基づいて、シナリオメモリ１０２１から特別シナリオを検索する（ステップＳ３０１）。

このように、行動決定部１０２は、通常シナリオの検索前に特別シナリオの検索を行うことにより、ユーザに対して信頼感や安心感を与える特別シナリオ（「寄り添いシナリオ」）を選択させたり、又はユーザが突然関連しない質問をしてきた場合に対応する特別シナリオ（「説明シナリオ」）を選択させたりすることができる。

回答解析結果とマッチする特別シナリオが存在する場合（ステップＳ３０２）、そのマッチした特別シナリオが選択され、行動決定部１０２はその特別シナリオを対話制御部１０１に与える。これにより、対話制御部１０１の制御により、そのマッチした特別シナリオの応答文アクションが実行される（ステップＳ３０３）。

ここで、行動決定部１０２によるシナリオの進行処理について具体的に説明する。

図９は、特別シナリオの例である。なお、図９（Ａ）は寄り添いシナリオの例であり、図９（Ｂ）は確認シナリオの例である。

図９に示すように、各シナリオは、「シナリオキー」、「優先度」、「応答文条件」、「応答文アクション」を有して構成される。

ここで、図９では、１つのシナリオに、１組又は複数組の「応答文条件」及び「応答文アクション」が定義付けられている。そして、「応答文条件」と「応答文アクション」とはそれぞれ対応付けられており、ある「応答文条件」に該当する場合に、その応答文条件に対応する応答文アクションが実行される。

「シナリオキー」は、シナリオの識別情報である。

「応答文アクション」は、「応答文条件」に該当する場合のアクションが定義されている。図９では、アクション例として、予め設定された１つの応答文で応答することが定義されている場合を示す。しかし、この場合に限定されず、複数の応答文の応答を定義したり、過去にユーザから取得したユーザ個人データを用いた変数付きのテンプレートからなる応答文を定義したり、ユーザに選択肢を選択させるための選択肢付きの応答文を定義したり、応答を続けるか又はこれで終了するかの応答文継続情報を定義したり、これで終了する場合、次に呼び出す別のシナリオの情報が定義されていたり、シナリオの優先順位の変更やマッチングの重要度の変更が定義されている。

「応答文条件」は、応答文アクションを実行させるための条件である。図９では、ユーザの属性値に応じた場合を例示する。しかし、これに限定されず、他のシナリオから呼び出されたことを条件としたり、今回ユーザから取得したものでなく、過去に取得したユーザ個人データや、拡張した情報が属性値に該当するか否かを条件としたりしてもよい。

「優先度」は、通常シナリオの「優先度」は、マッチング手段２０が要求する複数の情報属性名）を要求した場合や、マッチング手段２０が存在しなかった場合に、実行させる属性名シナリオの優先順位を決定するものである。

例えば、図１０の（Ａ）転職理由シナリオの優先度は１０であり、（Ｂ）希望の職種シナリオの優先度は８である。この場合は、もし、マッチング手段からの情報要求がない場合には、転職理由シナリオが希望の職種シナリオよりも先に実行される。このように、ユーザに対して、どのような順番で、質問をするかということもシナリオ内で定義できる。（さらに、（Ｂ）−１の例のように応答文アクション内で優先度を書き換えることもできる。）
一方、特別シナリオの「優先度」は、特別シナリオ内で、どの特別シナリオの順番で発話するかを決定するものである。（通常シナリオと特別シナリオで「優先度」の定義は異なる。）
例えば、図９の（Ａ）、（Ｂ）の場合は、システム発話として、先に寄り添いシナリオ、次に確認シナリオが生成される。（「それは、お気の毒に。それで転職したいとお考えなのですね。」というシナリオ発話になる。）。

例えば、回答文解析結果「転職理由（属性名）：会社倒産（属性値）」が行動決定部１０２に与えられると、行動決定部１０２は、属性名「転職理由」、属性値「会社倒産」を応答文条件とする特別シナリオを検索する。ここでは、図９（Ａ）、（Ｂ）に例示する２個の特別シナリオ（寄り添いシナリオ、確認シナリオ）を検索したものとする（図７のＳ４１）。そうすると、行動決定部１０２は、２個の特別シナリオを対話制御部１０１に通知する。

特別シナリオを受けると対話制御部１０１は、その特別シナリオの優先度に基づく優先順位に従って、特別シナリオの応答文シードを応答生成部１０４に与える（図１及び図６のステップＳ１３）。

応答生成部１０４は、対話制御部１０１からの応答文シードに基づいて応答文を生成して、その応答文を対話制御部１０１に与える（図１のステップＳ１４）。そして、寄り添いシナリオの実行により「それはお気の毒に。」という応答文、また確認シナリオの実行により「それで転職したいとお考えなのですね。」という応答文が、ユーザＵ１に与えられる（Ｓ４２）。

一方、ステップＳ３０２において、回答解析結果にマッチする特別シナリオがない場合、又は特別シナリオの応答文アクションの実行後、行動決定部１０２は、属性名Ｘ（この例では、転職理由）にマッチする通常シナリオがあるか否かを検索する（ステップＳ３０４）。

そして、回答解析結果とマッチする通常シナリオが存在する場合（ステップＳ３０５）、そのマッチした通常シナリオが選択され、行動決定部１０２はその通常シナリオを対話制御部１０１に与える。これにより、対話制御部１０１の制御により、そのマッチした通常シナリオの応答文アクションが実行される（ステップＳ３０６）。

ここで、通常シナリオのシナリオ進行処理について説明する。図１０は、通常シナリオの例である。各シナリオは、「シナリオキー」、「優先度」、「応答文条件」、「応答文アクション」を有して構成される。さらに、これは、シナリオ（Ａ）から別のシナリオ（Ｂ）にジャンプする場合のシナリオ構成を例示するものである。

例えば、行動決定部１０２は、属性名「転職理由」、属性値「会社倒産」を応答文条件とする通常シナリオを検索する。ここでは、図１０（Ａ）に例示する通常シナリオを検索したものとする。そうすると、図１０（Ａ）に示す通常シナリオの応答文アクションが、「希望の職種シナリオにジャンプする」であることを、行動決定部１０２は対話制御部１０１に通知する。

そうすると、対話制御部１０１は、シナリオ選択部１０３に対して「希望の職種」シナリオを要求する（図１のステップＳ１５）。そして、シナリオ選択部１０３は、「希望の職種」シナリオを対話制御部１０３に与えると、「希望の職種」シナリオを現シナリオとして保持すると共に、新たなにジャンプしたシナリオの応答文シードを応答生成部１０４に与えて、深堀りシナリオの実行により「以前はどんなお仕事をされていたのですか？」という応答文が、ユーザＵ１に与えられる（Ｓ４３）。

図１０（Ａ）に示すように、ユーザの発話から得られた属性値によって、さらにその内容について深堀りする別のシナリオにジャンプすることによって「深堀り」を実現することができる。

一方、ステップＳ３０５において、回答解析結果にマッチする属性名「Ｘ（転職理由）」の通常シナリオが存在しない場合、行動決定部１０２は、すべての属性名について、応答文条件がマッチする通常シナリオが存在するか検索する（ステップＳ３０７）。

そして、回答解析結果とマッチする通常シナリオが存在する場合（ステップＳ３０８）、そのマッチした通常シナリオが選択され、行動決定部１０２はその通常シナリオを対話制御部１０１に与える。これにより、対話制御部１０１の制御により、属性名「Ｘ（転職理由）」の通常シナリオから、属性名「Ｙ」の別の通常シナリオへの遷移処理が行われる（ステップＳ３０９）。

一方、ステップＳ３０８において、回答解析結果とマッチする通常シナリオが存在しない場合、又は、ステップＳ３０６の通常シナリオのアクションの応答文アクションが実行された後、行動決定部１０２は、デフォルトとして設定されている特別シナリオを対話制御部１０１に与える（ステップＳ３１０）。

この場合、行動決定部１０２の決定したデフォルトの特別シナリオに基づいて、対話制御部１０１が、シナリオ選択部１０３及び応答生成部１０４と連携して、例えば、「申し訳ございませんが、以下の選択肢から選んでいただけないでしょうか？」という応答文をユーザＵ１に送信する（Ｓ４５）。

これにより、全く適用するシナリオがなかった場合等、特別なシナリオをデフォルトとすることで、何らかの返答を出したり、別の質問に移ったりすることができる。

なお、行動決定部１０２おいて、終了を示すシナリオの応答文条件に該当する場合には、その旨を対話制御部１０１に与えて、当該シナリオについての応答文及び回答文を対話ログ６０１に書き込みを行い、当該シナリオを終了する（ステップＳ１２）。なお、対話ログ６０１には、１シナリオの終了毎に書き込みを行う。そのため、あるシナリオから別シナリオにジャンプした場合にも、前のシナリオの応答文及び回答文が書き込まれる。

なお、上記において、図１のように個人情報データが対話管理装置１０の外部にある場合を例示したが、図４のように個人情報データが対話管理装置１０の内部にある場合も同様の動作になる。

但し、図４のように、個人情報データが対話管理装置１０の内部にある場合、対話制御部１０１に対して要求する情報（すなわち、属性値を引き出すデータ）には優先順位が付されており、その優先順位に従って、対話制御部１０１に対して要求するものとする。

図１１は、ラダリング対話エンジン１によるラダリング対話の概略的な進行を説明する説明図である。

図１１に示すように、ユーザとシステムとの間で対話の中で、最初の質問Ｑ１（性格について）、質問Ｑ２（経歴について）…、質問Ｑｎ（ｎは正の整数）（将来について）の内容を展開させることで、メインの質問の回答以外の個人データについても獲得することができ（Ｓ５１、Ｓ５２）、ユーザＵ１の意識情報についても引き出すことで、ユーザＵ１の拡張個人データ３０４に各属性の属性値が埋まっていく（Ｓ５３）。これにより、個人の属性値と求人側が求める属性値とのマッチングを行い、マッチ度の高い求人データを出力することができる（Ｓ５４）。また、サマライザ６０３によって、拡張個人データからレジュメが職務履歴書として作成される（Ｓ５５）。

図１２は、ユーザＵ１のユーザ端末（ブラウザ）に表示される表示画面例である。図１２に示すように、表示画面では、質問表示部９１にはラダリング対話エンジン１から与えられた現在の質問が表示され、回答表示部９２にはユーザＵ１が回答した内容が表示される。対話ログ表示部９３には、いままで交わされた対話の内容が表示される。さらに勤務条件表示部９４には、ラダリング対話において、対話エンジン１が検出した条件、すなわちユーザＵ１が入力した条件を表示する。そして、求人リスト表示部９５には、ラダリング対話エンジン１により検索された求人先が表示される。

なお、図１２に示す表示画面は例示であり、図１２に示す表示画面以外にも、例えば、以下のような表示が可能である。

（ａ）表示されている会社名が気に入らなかったら、対話ログを遡ってキャンセルする表示。例えば、印を付けてクリックすると、印以降の対話はキャンセルされ、再度、印のところから対話を進められる。

（ｂ）表示されている会社名をクリックすると、その会社の求人条件となったユーザデータがハイライトされる。例えば、その会社の求人条件が「職種：ＳＥ」で、ユーザデータ「希望職種：ＳＥ」だった場合、ユーザデータの希望の職種がハイライトされる。つまり各会社の求人条件が簡単に分かる。

（ｃ）「条件を緩める」ボタンが別にあり、ユーザは現在表示されている会社リストを見て、条件が絞られ過ぎた場合、このボタンを押す。このボタンが押されると、システムは条件を緩めるような質問をする。

上記においては、「深堀り」、「確認」、「寄り添い」の例について説明したが、以下のように、「言い換え」、「情報提供」、「要約」を行うこともできる。

例えば、「言い換え」を実行させる場合、ドメイン知識が、例えば「キャリアアップ（上位概念）」−「資格を取りたい（下位概念）」の構造である場合、ユーザの発話から「資格を取りたい」という属性値を取得すると、その上位概念の値を参照して、「キャリアアップを図りたいのですね。」と応答することで、「言い換え」が実現できる。

また例えば、「情報提供」を実行させる場合、ドメイン知識が、「ルート営業：決まった得意先を訪問する企業」というように、各値に対して、その意味を記述できるようにしておく。そして、例えば、ユーザが「ルート営業とはどんな仕事ですか？」という発話をした場合に、「どんな仕事ですか？」を発話解析し、発話解析が、対話制御に「説明要求：ルート営業」という結果を渡すことにより、特別シナリオの説明シナリオが実行されオントロジーに記述されているルート営業の意味を取得し、「ルート営業とは、決まった得意先を訪問する営業です。」という応答をすることで、「情報提供」が実現できる。

さらに例えば、「要約」を実行する場合、ユーザの発話履歴を保持しておき、要約が可能です。その結果を対話途中で、引用、提示することによって、対話を円滑に進めることができる。

（Ａ−３）第１の実施形態の効果
以上のように、第１の実施形態によれば、対話制御部、行動決定部、シナリオ選択部、応答生成部を備え、これら構成要件が連携を図ることにより、ユーザとシステムとのラダリング対話において、ユーザの回答に応じて意識を探り出すような対話を展開させることができる。

（Ｂ）他の実施形態
（Ｂ−１）第１の実施形態では、サービスサイトの一例として、転職者向けの職業紹介サイトを例示したが、これに限定されるものではなく、ネットワーク上に存在する情報に広く適用することができる。

また、ネットワーク上の情報としては、テキストデータ、画像データ、動画像データ、音データ等を検索対象データとすることができる。

（Ｂ−２）第１の実施形態で説明したラダリング検索エンジン、対話管理装置が実現する各種構成要件の機能はソフトウェア処理により実現されるものである。例えば、ハードウェア構成として、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを有して構成されるものであって、各種構成要件の機能は、ＣＰＵが、ＲＯＭに格納される処理プログラムを、処理に必要なデータを用いて実行することにより実現されるものである。

（Ｂ−３）第１の実施形態で説明した対話管理装置は、物理的に同一の装置に搭載されることに限定されるものではなく、各種構成要件が分散的な装置に搭載されるようにしてもよい。すなわち、各種構成要件が、分散配置されてもよい。

第１の実施形態の対話制御装置の内部構成を示す構成図である（その１）。 第１の実施形態のラダリング型検索システムの全体的な構成を示す構成図である。 第１の実施形態のラダリング型検索システムの構成を構成図である。 第１の実施形態の対話制御装置の内部構成を示す構成図である（その１）。 第１の実施形態の対話シナリオデータベースの構成を示す構成図である。 第１の実施形態の対話制御処理を示すフローチャートである。 第１の実施形態の行動決定処理を示すフローチャートである。 第１の実施形態の対話文の構成例を示す図である。 第１の実施形態のシナリオの構成を示す構成図である。 第１の実施形態のシナリオの構成を示す構成図である。 第１の実施形態のラダリング対話エンジンによるラダリング対話の概略的な進行を説明する説明図である。 第１の実施形態のユーザ端末（ブラウザ）に表示される表示画面例である。

符号の説明

１０…対話管理装置、１０１…対話制御部、１０２…行動決定部、１０３…シナリオ選択部、１０４…応答生成部、１０３１…対話シナリオ、１０２１…シナリオメモリ、６０１…対話ログ。

Claims (9)

1. 複数の対話シナリオを記憶する対話シナリオデータベースと、
   情報要求手段から要求された情報に関する対話シナリオを上記対話シナリオデータベースから選択するシナリオ選択手段と、
   上記シナリオ選択手段により選択された上記対話シナリオに基づいて、上記要求された情報についての応答文を作成し、その応答文をユーザ端末に与えさせる応答生成手段と、
   上記応答文に対するユーザ回答文を解析する回答文解析手段から回答文解析結果として属性及び上記属性に対する属性値を受け取り、上記属性及び上記属性値に基づいて応答条件に該当する１又は複数の上記対話シナリオを上記対話シナリオデータベースから検索して、上記各対話シナリオに従って次の行動を決定する行動決定手段と、
   上記行動決定手段により決定された次の行動に従って、ユーザとの間の対話制御を行う対話制御手段と
   を備えることを特徴とする対話管理装置。
2. 上記各対話シナリオは、上記属性に関するユーザの属性値を引き出す通常シナリオと、ユーザとの対話においてユーザからのイレギュラーな発話に対応したり、ユーザとの対話を潤滑に進めるための特別シナリオとを有するものであることを特徴とする請求項１に記載の対話管理装置。
3. 上記各対話シナリオが、上記属性と、上記応答条件と、上記応答条件に該当するときに次に実行させる動作を示す応答アクションとが定義されたものであることを特徴とする請求項１又は２に記載の対話管理装置。
4. 上記各対話シナリオの上記応答アクションが、当該対話シナリオの応答を継続するか若しくは終了するか、又は他の対話シナリオを呼び出す情報を有する応答文継続情報を含むものであることを特徴とする請求項２又は３に記載の対話管理装置。
5. 上記行動決定手段が、上記属性及び上記属性値に基づいて応答条件に該当する１又は複数の上記対話シナリオを上記対話シナリオデータベースから検索する際、上記特別シナリオの中から検索をした後、上記通常シナリオの中から検索するものであることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の対話管理装置。
6. 上記各対話シナリオの上記応答アクションには優先度が付与されており、上記行動決定手段が複数の上記対話シナリオを検索した場合、上記対話制御手段は、上記応答アクションに付された上記優先度に従って、上記各対話シナリオの上記応答アクションを実行させるものであることを特徴とする請求項１〜５に記載の対話管理装置。
7. 複数の対話シナリオを記憶する対話シナリオデータベースと、シナリオ選択手段と、応答生成手段と、行動決定手段及び対話制御手段とを備え、
   上記シナリオ選択手段が、情報要求手段から要求された情報に関する対話シナリオを上記対話シナリオデータベースから選択するシナリオ選択工程と、
   上記応答生成手段が、上記シナリオ選択手段により選択された上記対話シナリオに基づいて、上記要求された情報についての応答文を作成し、その応答文をユーザ端末に与えさせる応答生成工程と、
   上記行動決定手段が、上記応答文に対するユーザ回答文を解析する回答文解析手段から回答文解析結果として属性及び上記属性に対する属性値を受け取り、上記属性及び上記属性値に基づいて応答条件に該当する１又は複数の上記対話シナリオを上記対話シナリオデータベースから検索して、上記各対話シナリオに従って次の行動を決定する行動決定工程と、
   上記対話制御手段が、上記行動決定手段により決定された次の行動に従って、ユーザとの間の対話制御を行う対話制御工程と
   を有することを特徴とする対話管理方法。
8. 複数の対話シナリオを記憶する対話シナリオデータベースを備える対話管理装置を、
   情報要求手段から要求された情報に関する対話シナリオを上記対話シナリオデータベースから選択するシナリオ選択手段、
   上記シナリオ選択手段により選択された上記対話シナリオに基づいて、上記要求された情報についての応答文を作成し、その応答文をユーザ端末に与えさせる応答生成手段、
   上記応答文に対するユーザ回答文を解析する回答文解析手段から回答文解析結果として属性及び上記属性に対する属性値を受け取り、上記属性及び上記属性値に基づいて応答条件に該当する１又は複数の上記対話シナリオを上記対話シナリオデータベースから検索して、上記各対話シナリオに従って次の行動を決定する行動決定手段、
   上記行動決定手段により決定された次の行動に従って、ユーザとの間の対話制御を行う対話制御手段
   として機能させる対話管理プログラム。
9. ユーザとの間で交わした対話情報に基づいてユーザの意識を抽出する意識抽出システムにおいて、
   ユーザのユーザ端末に対して応答文を与えると共に、上記応答文に対する回答文を受け取り、所定の対話シナリオに従ってユーザとの対話を行う対話管理装置と、
   上記ユーザ端末から受け取ったユーザ回答文を解析する回答文解析装置と、
   上記対話シナリオ毎の対話情報をユーザ毎に蓄積する対話情報蓄積装置と
   を備え
   上記対話管理装置が、請求項１〜６のいずれかに記載の対話管理装置に相当するものであることを特徴とする意識抽出システム。

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