JP2017201342A

JP2017201342A - 言語学習ロボット・ソフトウェア

Info

Publication number: JP2017201342A
Application number: JP2016092414A
Authority: JP
Inventors: 良一春日; Ryoichi Kasuga; 操山田; Misao Yamada; 輝人大坪; Teruhito Otsubo
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2016-05-02
Filing date: 2016-05-02
Publication date: 2017-11-09

Abstract

【課題】言語学習における時間の制約や一方通行の学習や個々人の間違えやすい点やライフスタイルやカレンダー・イベント等に応じた学習を提供できる言語学習ロボット・ソフトウェアを提供する。【解決手段】学習者からの音声・画像・振動などの入力を感知し、言語解析・画像解析・センシングを行い、言語学習メソッド人工知能が学習者に応じた会話を選択し、間違えやすい点やライフスタイルなどを記憶する機能やカレンダー・イベント等に応じた自主的な語彙機能を有し、これらの機能から学習者の状況に応じた会話を出力機能により学習者へ行うことにより、ストレスフリーで楽しく学ぶことを可能にした。【選択図】図1

Description

本発明は、対話によって人（学習者）の言語能力を向上させるための言語学習をすることができる言語学習ロボット・ソフトウェアに関する。

従来から、学習用の教材として言語をメソッドに沿って、学習する人工知能を備えたロボット、パソコンやスマートフォンなどのソフトウェアは既知である。このようなロボット・ソフトウェアは、学習者が発音した音声を判別してシナリオ（会話の類型）を選択し、あるいはロボット・ソフトウェアに言語を学習する機能を持たせることにより学習者の言語能力を向上させるといった技術は存在した。例えば、特許文献１は、認識機能（聴覚機能、視覚機能）と表現機能（発声機能、行動機能、表示機能）を有するロボットを用いて、所謂ダイレクトメッソッドで学習者に外国語を学習させる会話学習システムを開示する。

上記特許文献１に記載された会話学習システムでは、認識機能と表現機能を作動させて、学習者である人に外国語を発声させるように誘導する「１」のシナリオを実行する。学習者はこの誘導に呼応してロボットに向かって外国語を発声する。この種のロボットは、学習者の発声を分析して次のシナリオを作成し、これを実行する。ロボットは、語学学習が終了するまで、上記の作業を反復する。

特開２０１４−１４５９７６号公報

自国語以外の言語能力の向上のために、会話教室へ通ったり、通信教育を活用したりすることが多いが、言語の習得には相当な時間が必要で、言語習得に至らない人も多数存在している。

人工知能を有するロボットを利用した対話形式で言語などを学習するシステムは上記以外にも幾つか提案されている。しかし、自国語を親から子供が学ぶように、個々の学習者の特性に合わせ、あるいはカレンダーや個々の学習者のスケジュールやイベントなどに合わせ、または学習者のライフスタイルに合わせた対話によって言語能力を向上させるようにした効果的な手段がなかった。

本発明の目的は、学習者が話しかけることによって、親が子供に言語を教えるかの如くに、言語の習得を促進するシステム構成とした言語学習ロボットを提供することにある。

本発明に係る言語学習ロボット・ソフトウェアは、対話によって学習者の言語能力を向上させるために、所謂ディープ・ラーニング機能を持つ言語学習ロボット・ソフトウェアで当該学習者から話しかけられた言語の発音・語彙・文法などの誤りや習熟レベルを判定し、間違えやすい点などの個々の特性を記憶し、それらの結果をもとにロボット・ソフトウェアが学習者にアドバイスを行う。これにより、学習者は、正しい言語の発音・語彙・文法の練習を行うことができる。また、カレンダー（日時、曜日）、スケジュール、イベントなどに応じた会話や、学習者の生活スタイル等に応じた会話をロボット・ソフトウェアが自主的に当該学習者に対して話しかけることで、親が子供に教えるかのように言語学習を実行する。なお、以下では、本発明に係る言語学習ロボット・ソフトウェアを単にロボットと称する場合もある。

前記した本発明の目的を達成するための本発明に係る言語学習ロボット・ソフトウェアを特徴づける代表的な構成は以下のとおりである。すなわち、
（１）ロボット・ソフトウェアに対して学習者がした会話に含まれる所定の単語の発音、語彙、会話の文法などのレベル判定（例えば、その単語の本来の発音との差異、正しい構文との違い、など）を行い、会話を構成する個々単語、フレーズの特性（例えば、発音の間違えやすい音調（トーン）や抑揚（イントネーション）、文法など）を記憶し、その情報を元に学習者に対して適正なアドバイスを行う。
（２）カレンダーや時計、個々学習者のスケジュールと具体的なイベントなどに応じて、新しい語彙などをロボット・ソフトウェアの方から語り掛ける。
（３）個々の学習者のライフスタイルに合わせて、ロボット・ソフトウェアの方から語り掛ける。個々の学習者のライフスタイルのデータは、（２）のカレンダー、時計、スケジュールに関連したデータ、ロボット・ソフトウェア自身が日常的に学習した当該学習者のライフスタイル（起床時間や時刻、外出時間や帰宅時間などの時刻、休日、など）に基づいてデータが採取され、必要な加工が施されて記憶手段（メモリ）に格納される。
（４）ニュース、天気予報、交通機関状況、その他の所謂公共に頒布されている情報、あるいはビッグデータに基づいて当該学習者に関連すると考えられる情報を処理し、これを適時に学習者に提供する。

本発明に係る言語学習ロボット・ソフトウェアの主要な構成を例記すれば次のとおりである。すなわち、本発明に係る言語学習ロボット・ソフトウェアは、
（ａ）学習者の音声や画像や振動などを含む環境データを感知あるいは取得して、学習者からの入力を受け付ける入力機能を備える。
（ｂ）入力情報を元に言語解析や画像解析に基づく当該学習者の特定に加えて、表情解析と言い回しなどに基づく機嫌の良し悪しや健康状態、などの当該学習者の行動様式（ビヘイビア）の解析機能のためのセンシング機能（体温センサー、身振り・手振りセンサー）を備える。
（ｃ）解析した情報を元に、言語学習メソッドに関する動作を決定する人工知能を備える。人工知能は、入力情報の正誤判定、習熟度などのレベル判定を行うと共に、間違えやすい点（語形変化、音調や抑揚）などの特徴点を抽出し、個々の学習者の特徴を記憶する機能にそれらの情報を格納する。
（ｄ）また、話しかけた時間や話題などにより、個々人のライフスタイルを判断し、ライフスタイル記憶機能に情報を格納する。また、格納されている個々の特徴情報、ライフスタイル情報、さらには、カレンダーやイベントなどの情報を元に会話の内容を判断し、カリキュラムと合わせて会話を行う機能を有する。
（ｅ）ロボット・ソフトウェアが個々の学習者について、その特徴であると判断した情報を保存する個々の学習者の特徴情報記憶機能を有する。
（ｆ）ロボット・ソフトウェアが個々学習者について、そのライフスタイルであると判断した情報を保存するライフスタイル情報記憶機能を有する。
（ｇ）人工知能が学習者へ出力すると判断した情報を音声や画像や振動などで出力する機能を有する。

本発明に係る言語学習システムを具備するロボット・ソフトウェアは、その外形形状、材質に限定はなく、スタンドアローン的なものとして認識されている、所謂人形ロボットに限らず、家電、車両、その他さまざまな汎用機器、装置に組み込むことができる。さらに、スマートフォンやタブレットなどの携帯機器、パソコン、ホログラムや機器画面内に仮想の人や動物などを投影し、そのアプリケーション・ソフトウェアとして搭載することも可能である。

これまでの言語学習は、英会話教室のように、限られた時間での学習や、通信教育や従来の言語学習ロボットのように、個々人の学習者の特徴、そのライフスタイルなどとは関係なく行われる均一なオーラルメッソッドを基調とした学習であった。これに対し、本発明に係る言語学習ロボットは、個々の学習者の特徴やそのライフスタイルなどの個人的な特徴や生活環境のみならず、そのライフスタイル（人生観・価値観・習慣などを含めた個人の HYPERLINK "https://kotobank.jp/word/%E7%94%9F%E3%81%8D%E6%96%B9-431184" 生き方）を含めて、個々の学習者に合わせた言語の習熟を可能とする。典型的な具体例的では、時刻データ、カレンダーのデータ、カレンダーなどに関連づけられたイベントの具体的な内容などに応じたアーサティブ・コミュニケーションによる学習も可能である。

本発明に係る言語学習ロボット・ソフトウェアは、学習者の音声、画像、振動などを検知すると、その音声、画像、振動などの認識を行う。認識が成功した場合、言語、画像解析を行い、具備する人工知能は言語学習メソッドに従って会話を行う。学習者が正しく会話をしたかどうかを判別し、間違えた場合は設定された本発明のメソッドに従って再度会話を行う。また、同時に間違えた点の特徴を記憶する。

上記のメソッドに従って正しい会話をした場合には、次の会話として、カレンダー、イベント、流行になっている言葉などに沿った会話やライフスタイルに合わせた会話などの間違えやすい点を、ジョークを交えながらなどアドバイスしながら、ストレスフリーに楽しく会話を行う。なお、学習者の音声やその画像が途絶えたら、学習ルーチンは終了する。

従来の英会話教室のような学習場所では、「英語教師やグループメンバーの目の前での自己の会話に間違いがあったら恥ずかしい」と考えて、会話をすることを躊躇することが少なくない。生徒（学習者）の習熟度にばらつきがあるのみである。優秀な教師ほど、学習効果を確保する生徒の人数に限りがある。また、通信教育は一方通行であり、即時的な相互会話（インタラクティブ・カンバセーション）が不可能で、学習期間にも制限がある。

これに対して、本発明の言語学習ロボット・ソフトウェアを用いた学習システムでは、話し相手がロボット・ソフトウェアであることから、気軽に話しかけることができ、また、自分の特徴（欠点など）を覚えた上で会話をしてくれるので、気軽に、親しく話をすることができる。従来の学習ロボット・ソフトウェアではカリキュラムを進めるのみであるのに対し、本発明のロボット・ソフトウェアは個々の学習者の間違いやすい点を記憶し、これを基に会話のシナリオを展開できる。さらに、個々の学習者のライフスタイル、カレンダーや予定されたイベントに応じた語学教育をすることが可能で継続性を強化した語学学習を可能とすることができる。

このように、本発明によれば、語学力に不安があってなかなか教室に行きづらい人や一方通行の通信教育では向上心が生まれない、個々の状況をくみ取れないロボット・ソフトウェアとの学習といった問題を解決し、言語学習へのハードルを下げることができる。これにより、優れた言語学習メソッドを活用することができるようになる。

なお、以下では、本発明の説明を簡素化するため、一つのパターンについて説明するが、会話の順番や内容は学習者に合わせて柔軟に変更できるものである。

本発明は、上記解決手段で説明した構成、後述する実施形態に記載される構成に限定されるものではなく、本発明の技術思想を逸脱しない範囲で種々の変更が可能であることはいうまでもない。

本発明に係る言語学習ロボット・ソフトウェアの実施例１を説明する構成図である。図１に示した本発明に係る言語学習ロボット・ソフトウェアの実施例１を説明する流れ図である。本発明に係る言語学習ロボット・ソフトウェアと学習者との間で交わされる対話の具体例を説明する模式図である。本発明に係る言語学習ロボット・ソフトウェアの実施例１の構成を説明するブロック図である。

以下、本発明の実施形態について、実施例の図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本発明に係る言語学習ロボット・ソフトウェアの実施例１を説明する構成図である。図１に示した言語学習ロボット・ソフトウェアは次のような構成を有する。すなわち、入力機能１００、言語解析機能・画像解析機能・センサー２００、言語学習メソッド人工知能（ＡＩ）機能３００、個人の特徴記憶機能４００、ライフスタイル記憶機能５００、カレンダー・イベント等に応じた自主的な語彙機能６００、出力機能８００を有し、付随的に環境データ取得機能７００を有する。

図１では、学習者９００からの入力情報を入力機能１００で検知し、その情報を言語解析機能・画像解析機能・センサー２００で解析し、言語学習メソッド人工知能機能３００に情報を送り、人工知能でメソッドの判断をし、出力機能８００より学習者９００へ伝達する。また、必要に応じて、間違えやすい点などを個々の特徴記憶機能、ライフスタイルをライフスタイル記憶機能５００で記憶し、カレンダー・イベント等に応じた自主的な語彙機能６００から人工知能機能３００が情報を引き出して、個々人に合わせたストレスフリーな楽しい会話となるように学習者９００へ伝達する。

図２は、本発明に係る言語学習ロボット・ソフトウェアの実施例１を説明する流れ図である。先ず（スタート）し、学習者がロボットへ話しかける、もしくは画像・振動などをロボット・ソフトウェアが検知して（ステップ１、以下Ｓ−１のように表記）、その音声、もしくは画像・振動などを認識し（Ｓ−２）、その認識が成功すると（Ｓ−３のＹｅｓ）、その音声解析、画像解析を行い（Ｓ−４）、人工知能が言語学習メソッドによる会話を行う（Ｓ−５）。この会話で、ロボット・ソフトウェアは学習者が正しい会話をしたかどうかを人工知能で判定し（Ｓ−６）、間違えていた場合（Ｓ−６のｎｏ）には再度個々人の状況に応じて会話を繰り返す。同時に、間違えた点についての特徴を記憶する（Ｓ−７）。

なお、（Ｓ−２）での認識が失敗した場合には（Ｓ−３のｎｏ）、（Ｓ−２）に戻って再度の認識動作を行う。図示しての説明は省略するが、この認識処理は事前設定した回数行い、その最終処理で認識ができない場合は、当該（Ｓ−１）での検知を無効として次の（Ｓ−１）の発生に対して待機する。

ロボット・ソフトウェアは学習者が正しい会話をしたと判断した場合は、次の会話へと進み（Ｓ−８）、カレンダー・イベントなどに応じた会話やライフスタイルに応じた会話や間違えやすい点のアドバイスなどの会話を行う（Ｓ−９）。この会話で、学習者が正しく会話したか否かを判断する（Ｓ−１０）。会話が正しく行われた場合には（Ｓ−１０のＹｅｓ）、ライフスタイルに応じた会話に行（Ｓ−１１）。間違えた会話があった場合には（Ｓ−１０のｎｏ）、その間違えた特徴を記憶する（Ｓ−１６）。

（Ｓ−１１）での会話が正しく行われた場合には（Ｓ−１２のＹｅｓ）、それまでの会話間でメモリに記憶された情報に基づいて、間違え易い点を予めアドバイスして会話を行う（Ｓ−１３）。同時に、間違えた会話があった場合には（Ｓ−１２のｎｏ）、その間違えた特徴を記憶する（Ｓ−１７）。

（Ｓ−１３）での会話に間違いがあると判断された場合には（Ｓ−１４のｎｏ）、間違えた点を記憶する共に、会話が正しく行われたと判断され（Ｓ−１４のＹｅｓ）、学習者からの音声・画像などが一定時間無い状態になれば学習は終了する（エンド）。

図３は、本発明に係る言語学習ロボット・ソフトウェアと学習者との間で交わされる対話の具体例を説明する模式図である。図３中、語学の先生である言語学習ロボット・ソフトウェアは立方体で示し、右端に立って居る学習者がロボット・ソフトウェアに対して今日の天気を聞いて、ロボット・ソフトウェアが応答している場面を想定している。

先ず、図３の右端に立って居る学習者が入力機能１００を用いて“今日の天気はどうだい？”と英語でロボット・ソフトウェアに話しかけたとする。ロボット・ソフトウェアは言語解析機能／画像解析機能／各種センサー２００で上記の“weather”の発音が事前に設定された目標レベルに達しているか否かを判定する。その判定結果が「目標レベルに達していない」ときは、ロボット・ソフトウェアは“今日は天気がいいよ”と返事すると共に、「“weather”の発音がイマイチだから練習が必要です。私（ロボット先生）の話す“weather”に続いて“weather”と繰り返して発音してくださいね。」と応答する。このとき、“weather”の発音がイマイチであることを個人の特徴記憶機能４００に記憶する。

なお、上記の判定結果が「目標レベルに達している」と判断されたときには、ライフスタイル記憶機能５００に記憶されている情報とカレンダー・イベント等に応じた自主的な語彙機能６００，環境データ取得機能７００で取得されたデータに従ってシナリオを生成し、生成したシナリオに沿った会話を会話出力機能８００から出力して学習者９００に話をする。ロボット（ＡＩ）は言語学習メソッド／人工知能機能３００で上記の処理を実行する。

図４は、本発明に係る言語学習ロボット・ソフトウェアの実施例１の構成を説明するブロック図である。図４において、図１の入力機能として、音声入力部１と画像入力部２および振動入力部３を備えている。音声入力部１はマイクロホン１ａと音声入力手段１ｂで構成される。画像入力部２はカメラ２ａと画像入力手段２ｂで構成される。画像は主として映像（動画）であるが、増静止画とすることもできる。振動入力部３は振動センサー３ａと振動入力手段３ｂで構成される。

音声入力部１の出力は音声認識手段４で入力音声を認識する。認識した音声データは発音特徴検出手段７で特徴の検出が行われる。検出された発音の特徴データはメモリ１３に記憶される共に、個人特定手段１０に渡される。画像入力部２の画像データは画像処理手段５で特徴検出に対応する所定の形式に処理される。画像処理手段５からの画像データは顔・姿勢・動作等認識手段で特徴が認識され、メモリ１３に記憶されると共に個人特定手段１０に渡される。

振動入力部３は、床の振動や空気の流れの変化を検出する。振動認識手段６は、例えば人間の歩行によるもので、通常パターンなのか、異常パターンであるのかを認識する。通常パターンは、例えば日常の動き時の歩行パターンなど、異常パターンは急いで何かを準備しているために部屋の中を動き廻っている場合などである。振動認識手段６の出力データはスケジュール設定手段１１に設定されているデータと照合され、照合結果はメモリ１３に記憶される。

スケジュール設定手段１１には、カレンダー１８、時計１９、環境データ取得手段２０、インターネット等とのネット接続手段２１からの各種データが入力され、学習者が音声入力部１から入力したスケジュールのデータが設定されている。このスケジュールもメモリ１３に記憶されている。環境データ取得手段２０は学習者の居室の室温、湿度、騒音などを検知する。ネット接続手段２１はインターネットからニュース、天気予報、学術情報など、およびクラウドからビッグデータを取得し、必要に応じてメモリ１３にそのデータを記憶する。

個人特定手段１０は、音声入力部１と画像入力部２および振動入力部３に入力された情報とメモリに格納されている個々の学習者ごとの個人データに基づいて学習者を特定する。個人特定手段の特定データは前記した会話の進行におけるシナリオを生成するシナリオ生成手段９で利用される。シナリオ生成手段９とスケジュール設定手段１１から出力されたデータは出力制御手段１２で出力の種類が判別され、出力手段ごとに振り分けられる。出力制御手段１２で音声、画像、振動、その他のコミュニケーションに振り分けられたデータは、出力部に有するそれぞれの出力手段を介して学習者に提供される。

音声出力部１４は音声出力手段１４ｂとスピーカ１４ａで構成され、画像出力部１５は画像出力手段１５ｂとディスプレイ・モニター１５ａで構成される。振動出力部１６は振動信号を生成する振動出力手段１６ｂと振動器（振動板など）１６ａからなる。その他の報知部１７はその他のコミュニケーション手段１７ｂと点滅光源やブザーあるいはオルゴールなどの報知手段１７ａで構成される。

上記の各認識機能、各判断機能、個人特定機能、シナリオ生成機能あるいはスケジュール設定機能、それらのための推論および各データ処理などの実行はＡＩ（人工知能）２２が主として担当する。

以上説明した実施例によれば、語学力に不安があってなかなか教室に行きづらい人や一方通行の通信教育では向上心が生まれない、個々の状況をくみ取れないロボット・ソフトウェアとの学習といった問題が解消し、言語学習へのハードルを下げることができ、優れた言語学習メソッドを活用することができる。

１００・・入力機能
２００・・言語解析機能／画像解析機能／各種センサー
３００・・言語学習メソッド人工知能（ＡＩ）機能
４００・・個人の特徴記憶機能
５００・・ライフスタイル記憶機能
６００・・語彙機能
７００・・環境データ取得機能
８００・・会話出力機能
９００・・学習者
１・・音声入力部
２・・画像入力部
３・・振動入力部
４・・音声認識手段
５・・画像処理手段
６・・振動認識手段
７・・発音特徴検出手段
８・・顔／姿勢／動作認識手段
９・・シナリオ生成手段
１０・・個人特定手段
１１・・スケジュール設定手段
１２・・出力制御手段
１３・・メモリ
１４・・音声出力部
１５・・画像出力部
１６・・振動出力部
１７・・その他の報知部
１８・・カレンダー
１９・・時計
２０・・環境データ取得手段
２１・・ネット接続手段
２２・・ＡＩ（人工知能）

Claims

学習者の状況に応じて、言語学習メソッドに従って適切な会話を行う言語学習ロボット・ソフトウェアであって、
前記学習者が発言した発音を含む情報を入力する入力機能と、
前記学習者による発言の間違え易い点を当該発言者の特徴点として記憶する特徴記憶機能と、
前記学習者のそれぞれのライフスタイルを記憶するライフスタイル記憶機能と、
カレンダーやイベント等に応じた前記学習者の自主的な語彙を記憶する語彙記憶機能と、
前記学習者に対して発音を含む情報を出力する出力機能と、
前記の各機能を用いて会話のシナリオを生成して、前記学習者との間で前記言語学習メソッドに従った柔軟な会話を行う人工知能機能と、
を具備したことを特徴とする言語学習ロボット・ソフトウェア。
請求項１に記載の言語学習ロボット・ソフトウェアであって、
前記入力機能は、前記学習者の音声や画像や振動などを含む環境データを感知あるいは取得して、学習者からの入力情報を受け付ける手段を備えたことを特徴とする言語学習ロボット・ソフトウェア。
請求項１に記載の言語学習ロボット・ソフトウェアであって、
前記入力した情報を元に言語解析や画像解析に基づく当該学習者の特定に加えて表情解析と言い回しなどに基づく機嫌の良し悪しや健康状態などの当該学習者の行動様式の解析機能のためのセンシング手段を備えたことを特徴とする言語学習ロボット・ソフトウェア。
請求項３に記載の言語学習ロボット・ソフトウェアであって、
前記人工知能機能は、前記解析した情報を元に、言語学習メソッドに関する動作を決定する人工知能を備えたことを特徴とする言語学習ロボット・ソフトウェア。
請求項３に記載の言語学習ロボット・ソフトウェアであって、
前記人工知能は、入力情報の正誤判定、習熟度などのレベル判定を行うと共に、語形変化、音調や抑揚などの間違えやすい特徴点を抽出する機能を具備することを特徴とする言語学習ロボット・ソフトウェア。
請求項１乃至５のいずれかに記載の言語学習ロボット・ソフトウェアであって、
前記人工知能は、前記個々の学習者の特徴や話しかけた時間や話題などにより、個々人のライフスタイルを判断してライフスタイル記憶機能に情報を格納し、格納されている個々の特徴情報、ライフスタイル情報、さらには、カレンダーやイベントなどの情報を元に会話の内容を判断し、カリキュラムと合わせて会話を行う機能を有することを特徴とする言語学習ロボット・ソフトウェア。