JP2015114855A - 議論支援装置および議論支援プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】同期的に複数の参加者が発言する議論の進行を支援する。
【解決手段】議論支援装置１は、議論において参加者の発言の発生した時間と、当該発言から抽出された単語と対応づけた発言データを記憶装置１０に記憶する発言抽出手段２２と、議論の時間に対する発言の発生した時間の割合である発言比率と、単語から算出される議論における情報量を算出して、発言比率と情報量から推定議論種別を推定する推定手段２３と、推定手段２３で推定された推定議論種別を、出力装置４０に出力する出力手段２４を備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、複数の参加者による議論を支援する議論支援装置および議論支援プログラムに関する。

一般的に、複数の参加者が、発散と収束を繰り返しながら適切に同期的な議論を進めるために、各参加者が、現在の議論状況を把握し、目標とする議論種別に向かうよう、個人が意識することが大変重要である。

例えば、計算機上でテキストメッセージのやりとりをしながら議論をする際に、そのメッセージ上の単語と、あらかじめ定めた話題との一致度を測ることにより、議論が話題に沿っているかどうかを判定する発明がある（例えば、特許文献１参照。）。この発明は、各話者が、あらかじめ定めた話題に沿った会話をしているかを判断することを可能とする。

また、会議資料の説明が十分か否かを、話者が判断することを可能とする装置が発明されている（例えば、特許文献２参照。）。特許文献２に記載の発明は、会議中に参加者がどの資料のどこを見ているのかを自動的に取得することで、話者の見ているページと参加者の見ているページとの差分を分析する。この発明は、一人の話者に対して複数の視聴者がいるような会議形式の対話において、話者が適切に会議進行をおこなうよう、支援することができる。

特開平１１−３９２６４号公報 特開２０００−２００２３７号公報

しかしながら、上記発明では、同期的に複数の参加者が発言する議論の進行を支援することは難しいと考えられる。

具体的には、上記特許文献１に記載の発明では、議論が特定の話題に合致するか否かは特定できるものの、議論が発散しているのか、収束しているのかなど、議論種別を特定することはできない。また上記特許文献２に記載の発明では、用意された資料通りに議論が進むことを想定しており、同期的に複数の参加者が発言する議論は想定されていない。従って、全員が自由闊達に議論をする場を支援することは困難である。

従って本発明の目的は、同期的に複数の参加者が発言する議論の進行を支援する議論支援装置および議論支援プログラムを提供することである。

上記課題を解決するために、本発明の第１の特徴は、複数の参加者による議論を支援する議論支援装置に関する。本発明の第１の特徴に係る議論支援装置は、議論において参加者の発言の発生した時間と、当該発言から抽出された単語と対応づけた発言データを記憶装置に記憶する発言抽出手段と、議論の時間に対する発言の発生した時間の割合である発言比率と、単語から算出される議論における情報量を算出して、発言比率と情報量から推定議論種別を推定する推定手段と、推定手段で推定された推定議論種別を、出力装置に出力する出力手段を備える。

ここで、議論の目標とする議論種別である目標議論種別が入力されると、入力された目標議論種別を記憶する議論目標取得手段をさらに備え、出力手段はさらに、目標議論種別を、出力装置に出力しても良い。

また、記憶装置は、目標議論種別と、推定議論種別と、当該推定議論種別から当該目標議論種別へ議論を移行させるよう支援するメッセージとを対応づけたメッセージデータを記憶し、出力手段はさらに、メッセージデータから、議論目標取得手段が記憶する目標議論種別と、推定手段で推定された推定議論種別に対応するメッセージを抽出し、出力装置に出力しても良い。

議論目標取得手段はさらに、議論に用いる設定時間が入力されると、入力された設定時間を対応づけて記憶し、出力手段はさらに、議論の経過時間に伴って、設定時間の残りが少ない場合、現在進行中の議論の議論種別の切替を促すメッセージを出力装置に出力しても良い。

発言抽出手段はさらに、参加者毎に、発言の発生した時間と、当該発言から抽出された単語を対応づけて保持し、推定手段は、議論の時間に対する各参加者の発言比率と、各参加者の単語から算出される議論における各参加者の情報量から、参加者毎に議論種別を推定し、出力手段はさらに、推定手段が出力した参加者毎の推定議論種別のうち、目標議論種別と異なる推定議論種別の参加者の情報を、出力装置に出力しても良い。

メッセージデータのメッセージは、単語を設定するパラメータを含み、出力手段は、パラメータに、議論の発言から抽出された単語、または議論に先行して行われた議論の発言から抽出された単語を設定し、出力装置に出力しても良い。

推定手段は、発言比率が所定値より低い場合、推定議論種別を停滞、発言比率が所定値より大きく情報量が所定値より少ない場合、推定議論種別を収束、発言比率が所定値より大きく情報量が所定値より多い場合、推定議論種別を発散、と推定しても良い。

本発明の第２の特徴は、コンピュータを本発明の第１の特徴に記載の手段として機能させるための議論支援プログラムに関する。

本発明によれば、同期的に複数の参加者が発言する議論の進行を支援する議論支援装置および議論支援プログラムを提供することができる。

本発明の実施の形態に係る議論支援装置のハードウェア構成と機能ブロックを説明する図である。 本発明の実施の形態に係る議論支援装置が対象とする議論の一例を説明する図である。 本発明の実施の形態に係る議論支援装置における議論目標取得処理を説明するフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る議論支援装置における発言データのデータ構造とデータの一例を説明する図である。 本発明の実施の形態に係る議論支援装置における発言抽出処理を説明するフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る議論支援装置における推定処理を説明するフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る議論支援装置におけるメッセージデータのデータ構造とデータの一例を説明する図である。 本発明の実施の形態に係る議論支援装置における出力処理を説明するフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る議論支援装置が出力する画面の一例を説明する図である。

次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一または類似の部分には同一または類似の符号を付している。

（実施の形態）
図１に示す本発明の実施の形態に係る議論支援装置１は、同期的に複数の参加者が発言する議論の進行を支援する。議論支援装置１は、逐次入力される議論の内容を分析して、議論が収束しているのか、発散しているのかなどの議論種別を推定し出力する。

本発明の実施の形態において議論支援装置１は、複数の参加者が同席する会議室などにおいて、参加者の声による発言により議論が進行する場合を説明するが、これに限られない。例えば、議論支援装置１は、チャットなどの文字により議論が進行する場合にも適用でき、同期的な議論であればどのようなものでも良い。

議論支援装置１が対象とする議論は、例えば図２のように、発散と収束を繰り返して進行する。図２に示す例では、それぞれの議論区間Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３およびＫ４と、各議論区間の設定時間Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３およびＴ４が、予め参加者や主催者などによって設定される。議論区間には、目標議論種別として、「発散」や「収束」が設定される。図２に示す例では、発散と収束が交互に繰り返される場合を説明するが、発散の議論区間が連続して設定されてもよく、図２に示す例には限らない。

図１を参照して、本発明の実施の形態に係る議論支援装置１を説明する。議論支援装置１は、記憶装置１０、中央処理制御装置２０、入力装置３０および出力装置４０などを備える一般的なコンピュータである。記憶装置１０は、中央処理制御装置２０が参照または更新するデータを記憶する。入力装置３０は、たとえばキーボードやマイクなどである。入力装置３０は、議論の参加者や主催者による指示や、議論における発言の音声データを、中央処理制御装置２０に入力する。出力装置４０は、たとえばディスプレイである。出力装置４０は、中央処理制御装置２０の出力を、議論の参加者らが認識できるように出力する。

記憶装置１０は、本発明の実施の形態に係る議論支援プログラムを記憶するとともに、目標議論種別データ１１、発言データ１２、推定議論種別データ１３およびメッセージデータ１４を記憶する。議論支援プログラムを実行することにより、中央処理制御装置２０は、議論目標取得手段２１、発言抽出手段２２、推定手段２３および出力手段２４として機能する。

議論目標取得手段２１は、入力装置３０から、所定の議論区間について、参加者や主催者などに、議論の目標とする議論種別である目標議論種別と、この議論に用いる設定時間を入力させる。所定の議論区間について、目標議論種別と設定時間とが入力されると、議論目標取得手段２１は、入力された目標議論種別および設定時間を対応づけた目標議論種別データ１１を、記憶装置１０に記憶する。

ここで、入力される目標議論種別は、例えば「発散」または「収束」である。議論目標取得手段２１は、「発散」および「収束」のそれぞれに対応するボタンを出力装置４０に表示し、入力装置３０によって参加者らに選択させても良いし、参加者らに「発散」または「収束」を音声またはキーボード等によって入力させても良い。参加者らによって選択された目標議論種別を、議論目標取得手段２１が識別可能なデータとして取得できれば、その方法は問わない。

例えば、１５分間、発散する議論を進行する場合、議論目標取得手段２１は、目標議論種別「発散」と、設定時間「１５分」を対応づけて、目標議論種別データ１１に記憶する。また、図２に示すように、複数の議論区間を経て一つの議論を実行する場合、議論目標取得手段２１は、各議論区間に、目標議論種別および設定時間を対応づけて、目標議論種別データ１１に記憶しても良い。

図３を参照して、議論目標取得手段２１による議論目標取得処理を説明する。まず、ステップＳ１０１において、参加者らによる、目標とする議論種別の入力を待機する。目標とする議論種別が入力されると、ステップＳ１０２において議論目標取得手段２１は、入力された議論種別を、目標議論種別データ１１として記憶する。ここで、この目標とする議論種別を達成するための時間が入力された場合、入力された議論種別に入力された時間を対応づけて、目標議論種別データ１１を記憶する。

発言抽出手段２２は、入力装置３０から入力された議論の音声データを逐次解析して、議論において参加者の発言の発生した時間と、当該発言から抽出された単語と対応づけた発言データ１２を記憶装置１０に記憶する。ここで発言抽出手段２２は、参加者毎に、発言の発生した時間と、当該発言から抽出された単語を対応づけて保持しても良い。発言抽出手段２２は、議論の進行中に逐次、発言データ１２を更新して、現状の発言に基づいて、後述の推定手段２３に現在の議論種別を推定させる。

発言データ１２は、図４に示すように、参加者による発言のあった時間、話者、発言時間およびこの発言から抽出された単語群を対応づけたデータである。ここで抽出される単語群は、例えば名詞や動詞などの、発言の内容を推定しやすい品詞の単語を含み、助詞や助動詞などは含まなくても良い。

本発明の実施の形態において発言抽出手段２２は、入力された議論の音声データのうち、その音声データの音量がある閾値以上の音量で、ある閾値以上の時間の音声が入力された区間について、発言とみなす。ここで、音量や時間の閾値は、適宜設定される。例えば、議論支援装置１を議論の開催場所に配置した状態で、まず、発言しない状態で無発言状態のキャリブレーションを行い、その後、一定時間参加者に話してもらい、音量の平均値を取るなどして定めることが可能である。また、音量や時間の閾値は、手動入力されても良いし、別途、議論の様子を録音したデータなどから定められても良いし、どのような手段で定めることも可能である。

発言抽出手段２２は、発言として抽出されたデータから単語を抽出する。単語の抽出に関しては、例えば、音声認識技術を用いて発言をテキストに変換した後（例えば、http://www.ntt.co.jp/svlab/activity/category_2/product2_12.htmlなど参照）、発言のテキストデータに対して、形態素解析などを行うことで抽出が実現可能となる。さらに、発言抽出手段２２は、各発言の話者を、声質や声紋などにより特定してもよいし、各話者にマイクを装着させ、発言のあったマイクにより特定しても良い。

図５を参照して、発言抽出手段２２による発言抽出処理を説明する。まずステップＳ２０１において発言抽出手段２２は、音声入力があるか否かを判定する。具体的には、所定以上の音量である場合、音声入力があると判定する。音声入力がある場合、ステップＳ２０２において発言と判定できるか否かを判定する。具体的には、この所定以上の音量が所定時間以上継続する場合、発音と判定する。

発音と判定されると発言抽出手段２２は、ステップＳ２０３において音声データをテキスト変換し、ステップＳ２０４において発言のテキストから単語を抽出する。さらにステップＳ２０５において、ステップＳ２０４において抽出した単語群と、発言とみなされた音声の継続時間を発言データ１２に記憶する。このとき発言抽出手段２２は、発言から特定される話者の情報なども対応づけて発言データ１２に記憶しても良い。

ステップＳ２０６において発言抽出手段２２は、ステップＳ２０１ないしステップＳ２０５の処理を、議論が終了するまで逐次繰り返し、議論の終了に伴って、発言抽出処理は終了する。

推定手段２３は、発言データ１２を参照して、議論の時間に対する発言の発生した時間の割合である発言比率と、単語から算出される議論における情報量を算出して、発言比率と情報量から推定議論種別を推定する。推定手段２３は、発言比率が所定値より低い場合、推定議論種別を「停滞」、発言比率が所定値より大きく情報量が所定値より少ない場合、推定議論種別を「収束」、発言比率が所定値より大きく情報量が所定値より多い場合、推定議論種別を「発散」、と推定する。

ここで推定手段２３は、参加者毎に議論種別を推定しても良い。具体的には推定手段２３は、議論の時間に対する各参加者の発言比率と、各参加者の単語から算出される議論における各参加者の情報量から、参加者毎に議論種別を推定する。推定手段２３は、推定議論種別や、各参加者の議論種別を、推定議論種別データ１３として記憶装置１０に記憶する。

推定手段２３は、例えば、５分ごとなど、一定時間ごとに発言データ１２を読出し、現在の議論種別を推定する。発言比率および情報量は、現在進行している議論区間において抽出された単語群を対象として、算出される。推定手段２３は、例えば「発散」の目標議論種別の議論区間が開始してからの発言データ１２に基づいて議論種別を推定しても良いし、直近の１５分などの所定時間の発言データ１２に基づいて議論種別を推定しても良い。

まず推定手段２３は、発言比率を算出する。発言比率は、発言の量が多いか少ないかを示す指標であって、議論の時間に対する発言の発生した時間の割合である。発言比率は、議論経過時間における発言時間が占める比率で表し、０≦発言比率≦１．０となる。発言の量の多いまたは少ないは、平均的な発言比率に基づいて決定されても良い。平均的な発言比率は、議論を開始する前に、議論の参加者らに自由に会話してもらい、その発言の平均に基づいて設定されても良いし、手動で設定されても良い。

次に推定手段２３は、発言データ１２を読出し、各単語群に基づいて情報量を算出する。情報量Ｅは、式（１）に基づいて算出することができる。
［数１］
単語が全単語中に登場する確率 P(単語[i]) = 単語[i]の出現数/全ての単語の出現数
情報量 E（単語群） = Σ （P(単語[i]) × log P(単語[i]))
（i = 1〜nの自然数） ・・・式（１）
発言比率および情報量が算出されると、推定手段２３は、算出された発言比率および情報量に基づいて、議論種別を推定する。具体的には、（ａ）発言比率が高く情報量が大きい場合には「発散」、（ｂ）発言比率が高く情報量が小さい場合には「収束」、（ｃ）発言比率が低い場合には「停滞」、とそれぞれ議論種別を推定する。

ここで、情報量の大小を決定する閾値は、任意の方法で決定される。例えば、予め、参加者らに、発言量が多く情報量も多い発散する議論と、発言量が多く情報量が少ない収束する議論とを、それぞれ複数回（ｍ回）行わせる。それらの議論における発言と単語群をもとに、それらを学習データとして、発散と収束とにおける情報量の平均と分散が算出される。さらに、算出された平均と分散をもとに、情報量の大小を決定する閾値を定めることが可能である。
［数２］
発散平均 Avg_D = Avg(E(発散学習用の単語群[j]))
収束平均 Avg_C = Avg(E(収束学習用の単語群[j])）
（Avgは平均を求める関数、j=1〜mの自然数） ・・・式（２）
ここで、発散または収束の学習データにおいて、任意の時間において抽出された単語群を使って情報量を算出し、時間経過と情報量の変化を得ても良い。推定手段２３は、発散における時間経過と情報量の変化の指標と、収束における時間経過と情報量の変化の指標に基づいて、時間経過に応じて議論種別を推定しても良い。

図７を参照して、推定手段２３による推定処理を説明する。まずステップＳ３０１において推定手段２３は、記憶装置１０から発言データ１２を読み出し、発言比率を算出する。ステップＳ３０２において発言比率が所定値以上であるか否かを判定する。所定値以上でない場合、ステップＳ３０６において推定手段２３は、推定議論種別を「停滞」と判定する。

一方所定値以上の場合、推定手段２３は、ステップＳ３０３において発言データ１２から単語群を抽出し、ステップＳ３０４において抽出された単語群の情報量を算出する。ステップＳ３０５において推定手段２３は、情報量が所定値、具体的には、情報量の大小を決定する閾値以上であるか否かを判定する。所定値以上の場合、推定手段２３はステップＳ３０７において、推定議論種別を「発散」と判定する。所定値以上でない場合、推定手段２３はステップＳ３０８において、推定議論種別を「収束」と判定する。

ステップＳ３０９において推定手段２３は、ステップＳ３０６ないしステップＳ３０７で判定された推定議論種別を、推定議論種別データ１３として記憶する。ここで、各参加者の議論種別を推定する場合、ステップＳ３０１およびステップＳ３０３において、各参加者の発言データをフィルタリングして、各参加者について発言比率および情報量を算出して、各参加者について議論種別を判定する。

出力手段２４は、推定手段２３で推定された推定議論種別を、議論の参加者が認識できるように、出力装置４０に出力する。出力手段２４は、推定議論種別を、ディスプレイに表示しても良いし、音声メッセージに変換してスピーカーから出力しても良い。ここで、出力手段２４はさらに、目標議論種別を、出力装置４０に出力する。推定手段２３で推定された推定議論種別と、参加者らによって入力された目標議論種別とをともに出力することにより、目標と現状との差異を、参加者らが認識しやすくなる。

ここで、出力手段２４は、さらに、メッセージデータ１４から、議論目標取得手段２１が記憶する目標議論種別と、推定手段２３で推定された推定議論種別に対応するメッセージを抽出し、出力装置４０に出力しても良い。このメッセージデータ１４は、目標議論種別と、推定議論種別と、当該推定議論種別から当該目標議論種別へ議論を移行させるよう支援するメッセージとを対応づけたデータである。

メッセージデータ１４は、例えば図７に示すように、レコードを特定するＩＤ、目標議論種別、推定議論種別、残時間、カテゴリおよびメッセージを対応づけたデータである。図７に示すメッセージは一例であって、これに限るものではなく、現状から目標議論種別に導くことが可能であれば、どのようなメッセージでも良い。

カテゴリは、目標議論種別、推定議論種別および残時間に対応づけられており、メッセージを分類するものである。出力手段２４は、議論の経過時間に伴って、設定時間の残りが少ない場合、現在進行中の議論の議論種別の切替を促すメッセージを出力装置４０に出力する。これにより、議論区間において与えられた設計時間内に議論の成果を上げるよう、参加者らを促すことができる。

図７に示す例でカテゴリは、発散助言、収束助言および切替助言のいずれかが設定される。「発散助言」は、議論を発散傾向に導くよう参加者を助長するためのメッセージ種別である。「収束助言」は、議論を収束傾向に導くよう参加者を助長するためのメッセージ種別である。「切替助言」は、議論を現在と異なる傾向に導いたり、残時間が少ない状況で目標議論種別に導いたりするよう、参加者を助長するためのメッセージ種別である。

残時間は、メッセージを出力する際に進行している議論区間において、メッセージを出すタイミングから、議論区間終了までの残時間である。残時間「多い」は、所定の議論区間の議論が開始した後、所定時間経過するまでの間に、メッセージを出力する場合を示す。残時間「少ない」は、所定の議論区間の議論で所定時間経過した後、この所定の議論区間の設定時間を満了するまでの間に、メッセージを出力する場合を示す。この「多い」または「少ない」を決定する時間の閾値は、予め定められる。例えば、議論区間の設定時間が３０分と設定され、推定手段２３が５分おきに推定議論種別を推定する場合、開始から５分、１０分および１５分を経過したタイミングは、残時間を「多い」とする。一方、開始から２０分および２５分を経過したタイミングは、残時間を「少ない」とする。また図７に示す例は、「残時間」は、「多い」および「少ない」で分類しているがこれに限らない。例えば「残時間」に議論区間における残り時間の割合を設定するなどにより、さらに細かく分類し、各分類に応じてメッセージを設定しても良い。

メッセージデータ１４により出力手段２４は、残時間も考慮してメッセージを出力することができるので、議論区間毎に設定された時間を有効に利用して、またメッセージを出力するタイミングに応じて、適切なメッセージを出力することができる。

また、メッセージデータ１４のメッセージは、単語を設定するパラメータを含んでも良い。この場合、出力手段２４は、パラメータに議論の発言から抽出された単語を設定して、出力装置４０に出力する。また出力手段２４は、パラメータに議論に先行して行われた議論の発言から抽出された単語を設定し、出力装置４０に出力する。

図２に示すように、本発明の実施の形態に係る議論は、複数の議論区間を経て行われることを想定する。従って、パラメータに、現在進行中の議論区間で登場した単語や、その前に終了した議論区間で登場した単語を設定することにより、参加者に具体的なメッセージを出力し、適切な議論の進行を支援することができる。

この単語は、発言抽出手段２２によって抽出された単語である。具体的には、議論区間Ｋ２で出力するメッセージにパラメータが含まれる場合、議論区間Ｋ２内でそれまでに抽出された単語や、議論区間Ｋ１で抽出された単語などが設定される。また、パラメータには、他に、最も多く出てきた単語や、各参加者から出てきた単語など、発言データ１２から特定可能な単語が設定されても良い。どのような単語が設定されるかは、メッセージデータのパラメータに種別を示すコードを含ませるなどにより、特定される。

具体的には出力手段２４は、カテゴリ「発散助言」の場合、発言データ１２から今までの議論において抽出された単語を検索して、検索された単語を、パラメータに設定する。また、出力手段２４は、カテゴリ「収束助言」の場合、発言データ１２から現在進行中の議論区間の前に終了した議論区間で抽出された単語であるが、現在進行中の議論区間で抽出されていない単語を検索して、検索された単語を、パラメータに設定する。

出力手段２４は、現在進行中の議論区間の経過時間に応じて、出力する情報を変更しても良い。例えば、現在進行中の議論区間の設定時間に近づくにつれ、より参加者の目につきやすい演出でメッセージや推定議論種別を表示したり、メッセージを表示する頻度を高くしても良い。

また出力手段２４は、推定手段２３が参加者毎の推定議論種別を出力した場合、参加者毎の推定議論種別を出力装置４０に出力しても良い。このとき出力手段２４は、目標議論種別と異なる推定議論種別の参加者を特定して、出力装置４０に出力しても良い。例えば、メッセージデータ１４は、目標議論種別と、参加者毎の推定議論種別に、参加者名を特定するためのパラメータを含むメッセージを対応づける。具体的には、目標議論種別が「発散」で、Ａさんの推定議論種別が「停滞」の場合、出力手段２４は、「Ａさんは、どう思われますか？」とＡさんの発言を促すメッセージを出力することを可能とする。また、特定された参加者のみに伝わるように、目標議論種別と異なる推定議論種別で議論が進行していることを通知しても良い。

図８を参照して、本発明の実施の形態に係る出力手段２４による出力処理を説明する。

出力手段２４は、ステップＳ４０１において、メッセージデータ１４を読み出すとともに、目標議論種別データ１１から目標議論種別を取得し、推定議論種別データ１３から推定議論種別を取得する。ステップＳ４０３において出力手段２４は、ステップＳ４０２で取得した目標議論種別および推定議論種別に対応するメッセージを、メッセージデータ１４から取得する。このとき必要に応じて残時間を算出し、残時間も考慮してメッセージを取得しても良い。ステップＳ４０４において出力手段２４は、ステップＳ４０３で取得したメッセージを、出力装置４０に出力する。

図９を参照して、本発明の実施の形態に係る出力手段２４が出力装置４０に表示する画面を説明する。各画面Ｐは、目標議論種別表示部Ｄ１、推定議論種別表示部Ｄ２、メッセージ表示部Ｄ３および残時間表示部Ｄ４を備える。

図９（ａ）は、目標議論種別が「発散」で、推定議論種別が「発散」である場合に表示する画面Ｐ１である。目標議論種別表示部Ｄ１は、「発散中」と記載されたエリアを、「収束」と記載されたエリアより目立つように表示する。推定議論種別表示部Ｄ２は「発散傾向」と表示する。ここで、残時間が多い場合、メッセージ表示部Ｄ３は、発散をさらに促すメッセージを表示する。

図９（ｂ）は、目標議論種別が「発散」で、推定議論種別が「収束」である場合に表示する画面Ｐ２である。目標議論種別表示部Ｄ１は、「発散中」と記載されたエリアを、「収束」と記載されたエリアより目立つように表示する。推定議論種別表示部Ｄ２は「収束傾向」と表示する。ここで、残時間が少ない場合、メッセージ表示部Ｄ３は、収束を促すメッセージを表示する。さらにメッセージ表示部Ｄ３は、現状で発散傾向の議論を継続するか、収束させるかを選択させるボタンＢ１およびＢ２も表示する。議論を継続するボタンＢ１が選択されると、この議論区間で設定された設定時間を延長して、残時間表示部Ｄ４の表示を更新する。また、出力手段２４は、延長された設定時間に基づいて、メッセージデータ１４からメッセージを取得し、メッセージ表示部Ｄ３に表示する。なお、図９（ｂ）に示す例においては、予めこの議論区間で設定された設定時間を尊重するために、収束するボタンＢ２は、継続するボタンＢ１より大きく表示される。

図９（ｃ）は、目標議論種別が「収束」で、推定議論種別が「発散」である場合に表示する画面Ｐ３である。目標議論種別表示部Ｄ１は、「収束中」と記載されたエリアを、「発散」と記載されたエリアより目立つように表示する。推定議論種別表示部Ｄ２は「発散傾向」と表示する。ここで、残時間が多い場合、メッセージ表示部Ｄ３は、収束を促すメッセージを表示する。

このような本発明の実施の形態に係る議論支援装置１は、発散と収束を反復しながら議論する際、各参加者が、現在の議論種別を明確に確認することが可能となる。さらに議論支援装置１は、参加者の発言状態に基づいて、目標議論種別に対して、適切に議論できているかどうかを簡単に判断することが可能となる。議論支援装置１は、適切に議論を進行できていない場合、ただちに議論種別を変更すべきであること示すメッセージを出力し、さらに参加者らに、次に選択すべき議論種別を判断しやすくなるように促すことができる。

このように本発明の実施の形態に係る議論支援装置１は、同期的に複数の参加者が発言する議論の進行を、円滑かつ適切に支援することができる。

（その他の実施の形態）
上記のように、本発明の実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述および図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例および運用技術が明らかとなる。

例えば、本発明の実施の形態に記載した議論支援装置は、図１に示すように一つのハードウェア上に構成されても良いし、その機能や処理数に応じて複数のハードウェア上に構成されても良い。また、議論支援装置は、議論を進行する議論会場に設置されるクライアント端末と、クライアント端末に通信ネットワークを介して接続サーバ装置によって構成されても良い。

本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。従って、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。

１ 議論支援装置
１０ 記憶装置
１１ 目標議論種別データ
１２ 発言データ
１３ 推定議論種別データ
１４ メッセージデータ
２０ 中央処理制御装置
２１ 議論目標取得手段
２２ 発言抽出手段
２３ 推定手段
２４ 出力手段
３０ 入力装置

Claims (8)

1. 複数の参加者による議論を支援する議論支援装置であって、
   議論において参加者の発言の発生した時間と、当該発言から抽出された単語と対応づけた発言データを記憶装置に記憶する発言抽出手段と、
   前記議論の時間に対する前記発言の発生した時間の割合である発言比率と、前記単語から算出される前記議論における情報量を算出して、発言比率と情報量から推定議論種別を推定する推定手段と、
   前記推定手段で推定された推定議論種別を、出力装置に出力する出力手段
   を備えることを特徴とする議論支援装置。
2. 前記議論の目標とする議論種別である目標議論種別が入力されると、入力された目標議論種別を記憶する議論目標取得手段をさらに備え、
   前記出力手段はさらに、前記目標議論種別を、前記出力装置に出力する
   ことを特徴とする請求項１に記載の議論支援装置。
3. 前記記憶装置は、目標議論種別と、推定議論種別と、当該推定議論種別から当該目標議論種別へ議論を移行させるよう支援するメッセージとを対応づけたメッセージデータを記憶し、
   前記出力手段はさらに、前記メッセージデータから、前記議論目標取得手段が記憶する目標議論種別と、前記推定手段で推定された推定議論種別に対応するメッセージを抽出し、前記出力装置に出力する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の議論支援装置。
4. 前記議論目標取得手段はさらに、前記議論に用いる設定時間が入力されると、入力された設定時間を対応づけて記憶し、
   前記出力手段はさらに、前記議論の経過時間に伴って、前記設定時間の残りが少ない場合、現在進行中の議論の議論種別の切替を促すメッセージを前記出力装置に出力する
   ことを特徴とする請求項２または３に記載の議論支援装置。
5. 前記発言抽出手段はさらに、参加者毎に、発言の発生した時間と、当該発言から抽出された単語を対応づけて保持し、
   前記推定手段は、前記議論の時間に対する各参加者の発言比率と、各参加者の前記単語から算出される前記議論における各参加者の情報量から、前記参加者毎に議論種別を推定し、
   前記出力手段はさらに、前記推定手段が出力した前記参加者毎の推定議論種別のうち、前記目標議論種別と異なる推定議論種別の参加者の情報を、前記出力装置に出力する
   ことを特徴とする請求項２ないし４のいずれか１項に記載の議論支援装置。
6. 前記メッセージデータのメッセージは、単語を設定するパラメータを含み、
   前記出力手段は、前記パラメータに、前記議論の発言から抽出された単語、または前記議論に先行して行われた議論の発言から抽出された単語を設定し、前記出力装置に出力する
   ことを特徴とする請求項３に記載の議論支援装置。
7. 前記推定手段は、発言比率が所定値より低い場合、推定議論種別を停滞、発言比率が所定値より大きく情報量が所定値より少ない場合、推定議論種別を収束、発言比率が所定値より大きく情報量が所定値より多い場合、推定議論種別を発散、と推定する
   ことを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１項に記載の議論支援装置。
8. コンピュータを、請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の手段として機能させるための議論支援プログラム。

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