JP2018101249A - ロボット、ロボットシステム、サーバ、情報収集方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数のロボットが他のロボットから得た情報を参照しつつ、互いに異なる個性を持つことができるロボット、ロボットシステム、サーバ、情報収集方法及びプログラムを提供する。【解決手段】ロボットシステム１は、複数のロボット２０とＤＢサーバ１０とを備える。ＤＢサーバ１０は、複数のロボット２０が共通にアクセスする共通情報を記憶する共通ＤＢ１１とロボット２０ごとに個別の情報である個別情報を記憶する個別ＤＢ１２と、を備える。ロボットシステム１は、複数のユーザにそれぞれ対応する複数のロボット２０が収集した情報に基づいて、個別ＤＢ１２に記憶されている個別情報と、共通ＤＢ１１に記憶されている共通情報とを更新する。【選択図】図１

Description

本発明は、ロボットに学習させる技術に関する。

個人用のパーソナルロボットは、ユーザとコミュニケーションを取ることによって学習していくものが一般的である。また、複数のロボットが、ユーザとのコミュニケーションをもとに学習した内容を共有する技術や、ロボットがユーザとコミュニケーションを図るためにキャラクタ性を持って会話を行う技術などが研究されている。

例えば、特許文献１には、ロボットがユーザの嗜好を表す情報を収集し、ネットワークを介して、その情報を他のロボットに伝えることによって、複数のロボットの間でユーザの嗜好性を表す情報を共有する技術が開示されている。また、特許文献２には、ユーザとの会話を通して、ユーザに関する知識体系を収集し、ユーザの発話内容に即した特定のキャラクタ性を持つことができるロボットが開示されている。

特開２００５−０６３０５７号公報 特開２００２−２６９０８７号公報

特許文献１および特許文献２に開示されている技術では、ロボットの情報収集の対象が、そのロボットを使用するユーザの嗜好、知識などに限定されている。したがって、使用するユーザが知らない情報を新たに獲得することはできず、情報を絶えず更新することが好ましい利用分野には適合できなかった。

そこで、複数のロボットがそれぞれを使用するユーザから嗜好、知識などを収集して共有し、ロボットの行動に反映することが考えられる。ただし、すべてのロボットが互いに同じ情報を閲覧するだけでは、ロボットに個性が無く、それぞれのロボットを使用するユーザの嗜好や特性に適合できない。

本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、複数のロボットが他のロボットから得た情報を参照しつつ、互いに異なる個性を持つことができるロボット、ロボットシステム、サーバ、情報収集方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明のロボットは、
複数のロボットが共通にアクセスする共通情報を記憶する共通データベースを備えるサーバにアクセスするロボットであって、
情報を収集する情報収集手段と、
前記ロボットごとに個別の情報である個別情報を記憶する個別データベースと、
前記情報収集手段が収集した情報に基づいて、前記個別データベースに記憶されている個別情報を前記ロボットごとに更新する個別情報更新手段と、
前記情報収集手段が収集した情報に基づいて、前記共通データベースに記憶されている共通情報を更新する共通情報更新手段と、を備える、
ことを特徴とする。

本発明によれば、複数のロボットが、他のロボットから得た情報を参照しつつ、互いに異なる個性を持つことができる。

本発明の第１実施形態に係るシステムの概念図である。 本発明の第１実施形態に係るデータベースサーバの構成図である。 本発明の第１実施形態に係るロボットの外観図である。 本発明の第１実施形態に係るロボットの構成図である。 本発明の第１実施形態に係る個別データベースの入力履歴テーブルの一例を表す図である。 本発明の第１実施形態に係る個別データベースの個別情報テーブルの一例を表す図である。 本発明の第１実施形態に係る個別データベースのアクセス条件テーブルの一例を表す図である。 本発明の第１実施形態に係る共通データベースの共通情報テーブルの一例を表す図である。 本発明の第１実施形態に係る共通データベースのアクセス範囲管理テーブルの一例を表す図である。 本発明の第１実施形態に係る会話プログラムＰ１のフローチャートである。 本発明の第１実施形態に係る会話プログラムＰ２のフローチャートである。 本発明の第１実施形態に係る個別情報更新処理のフローチャートである。 本発明の第１実施形態に係る共通情報更新処理のフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る「お友達」情報の一例を表す図である。 本発明の第２実施形態に係る会話プログラムＰ３のフローチャートの一部である。

以下、本発明を、児童向け学習用ロボットとサーバに適用した実施の形態について、図面を参照して説明する。

（第１実施形態）
図１に示すように、本実施形態に係るロボットシステム１は、データベース（以下、ＤＢ）サーバ１０と、ＤＢサーバ１０にネットワークＮｗを介して接続された複数のロボット２０とから構成される。

ＤＢサーバ１０は、１台又は複数台のサーバ装置から構成され、共通ＤＢ１１と個別ＤＢ１２とから構成される。

共通ＤＢ１１は、複数の児童の学習に共通にアクセスされる情報を集約して記憶する。共通ＤＢ１１の記憶情報には、各ロボット２０がユーザから疑似的会話等を介して収集した情報や、その情報を編集あるいは加工した情報も含まれている。

個別ＤＢ１２は、ユーザ別に、ユーザである児童から得た知識や児童の嗜好性を表す情報を記憶する。

ロボット２０は、個々のユーザが個別に使用するロボットである。ロボット２０は、学習用の情報（学習コンテンツ）を生成し、生成した学習コンテンツをユーザに提供し、ユーザの応答を取得し、取得した情報を、ネットワークＮｗを介してＤＢサーバ１０に送信し、個別ＤＢ１２に格納する。ロボット２０は、学習コンテンツを生成する際に、自己が内部に記憶している情報だけでなく、共通ＤＢ１１に格納されている、複数ユーザから得られた情報も参照する。

ＤＢサーバ１０は、ハードウェアとしては、図２に示すように、制御部１１０と、表示部１２０と、操作部１３０と、記憶部１４０と、通信部１５０とを備える。

制御部１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１３とを備える。

ＣＰＵ１１１は、ＲＯＭ１１３に記憶されている制御用のプログラムを実行することにより、共通ＤＢ１１と個別ＤＢ１２とを参照または更新する処理、各ロボット２０と情報を送受信する処理等を実行する。

ＲＡＭ１１２は、揮発性メモリから構成され、ＣＰＵ１１１の作業領域として用いられる。

ＲＯＭ１１３は、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリから構成され、ＣＰＵ１１１が実行する制御プログラムや各種固定データを記憶する。

表示部１２０は、制御部１１０の制御に従って、画像を表示する。

操作部１３０は、キーボード等の入力装置を備え、ユーザの操作情報を入力する。表示部１２０と操作部１３０は、ユーザインタフェースとして機能する。

記憶部１４０は、ハードディスク装置、フラッシュメモリ装置等から構成され、共通ＤＢ１１と個別ＤＢ１２を格納する。

通信部１５０は、ネットワークカード等から構成され、制御部１１０の制御に従って、ネットワークＮｗを介してロボット２０と通信する。

ロボット２０は、それぞれ、特定のユーザが個別に使用するロボットである。ロボット２０は、ユーザとコミュニケーションを図ることができるいわゆる対話型ロボットであり、その外観は、例えば、図３に示すように、人の形状を有する。
図３に示す例では、ロボット２０は、表示部２２０と、画像入力部２３０と、音声入力部２４０と、音声出力部２５０とが人の形状になぞらえて配置されている。

ロボット２０は、ハードウェアとしては、図４に示すように、制御部２１０と、表示部２２０と、画像入力部２３０と、音声入力部２４０と、音声出力部２５０と、記憶部２６０と、通信部２７０とを備える。

制御部２１０は、ＣＰＵ２１１と、ＲＡＭ２１２と、ＲＯＭ２１３とを備える。

ＣＰＵ２１１は、ＲＯＭ２１３に記憶されている制御用のプログラムを実行することにより、ｉ）学習コンテンツ（質問、話題等）を、共通ＤＢ１１から取得した情報を用いて生成し、ｉｉ）生成した学習コンテンツを音声出力部２５０と表示部２２０とを介してユーザに提供し、ｉｉｉ）ユーザの応答を音声入力部２４０と画像入力部２３０とを介して取得し、ｉｖ）取得した応答をテキスト情報に変換し、通信部２７０を介してＤＢサーバ１０に送信する。制御部２１０が、共通ＤＢ１１に記憶されている情報にアクセスできる範囲は、このロボット２０（換言すれば、ユーザ）に設定されているアクセスレベルにより制限される。アクセスレベルについては後述する。

ＲＡＭ２１２は、揮発性メモリから構成され、ＣＰＵ２１１の作業領域として用いられる。

ＲＯＭ２１３は、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリから構成され、ＣＰＵ２１１が実行するロボットの基本動作のための制御プログラムやＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等を記憶する。

表示部２２０は、液晶表示装置等から構成され、制御部２１０の制御に従って、制御部２１０が生成した学習コンテンツを表示する。

画像入力部２３０は、カメラ等から構成され、周囲を撮影し、画像情報を制御部２１０に供給する。制御部２１０は、パターンマッチング等により、ユーザのジェスチャを認識し、対応するテキスト情報を生成する。

音声入力部２４０は、マイクロフォンなどを備え、ユーザが発した声を集音して音声信号に変換し、制御部２１０に供給する。制御部２１０は供給された音声信号に、音声認識処理を施し、テキスト情報を生成する。音声入力部２４０は、制御部２１０と共同して、ユーザからの情報を収集する情報収集手段として機能する。

音声出力部２５０は、Ｄ／Ａ（デジタル・アナログ）変換回路、アンプ、スピーカなどから構成され、制御部２１０から出力された音声信号を音声に変換して出力する。音声出力部２５０は、制御部２１０と共同して、ユーザに情報を提供する情報提供手段として機能する。

記憶部２６０は、フラッシュメモリ等の書き換え可能な不揮発性メモリ等から構成され、ユーザと対話を行うための会話プログラム、共通ＤＢ１１からダウンロードした情報、ロボットを識別するためのロボットＩＤ（Identification）などを格納する。

通信部２７０は、無線通信機器などから構成され、制御部２１０の制御に従って、ＤＢサーバ１０と通信を行う。

次に、図１に示す共通ＤＢ１１と個別ＤＢ１２の構造を説明する。

個別ＤＢ１２は、入力履歴テーブルＴｒ、個別情報テーブルＴｓ、アクセス条件テーブルＴｈを有する。

入力履歴テーブルＴｒは、図５に例示するように、ロボット２０の通信部２７０から受信した情報を時系列的に記憶するテーブルであり、「ロボットＩＤ」、「項目」、「カテゴリ」、「内容」、「日時」のフィールドを有する。例えば、第１レコードの「ロボットＩＤ＝Ｂ９２４２、項目＝リンゴ、カテゴリ＝色、内容＝黒」は、ロボット２０が、ユーザに、「リンゴは何色？」と質問し、ユーザが、「リンゴは黒い」、「黒」、「真っ黒」等と回答した場合に得られる。

個別情報テーブルＴｓは、ユーザから個別に取得した個別情報を最新化して格納するテーブルであり、図６に例示するように、「ロボットＩＤ」、「項目」、「カテゴリ」、「内容」のフィールドを有する。項目とカテゴリの欄は、予め設定されており、内容の欄には、ユーザの回答から導かれた最新の情報がセットされる。例えば、図５の入力履歴テーブルＴｒの第１レコードに示すように、ユーザが「リンゴの色は黒」と応答した場合には、個別情報テーブルＴｓの「ロボットＩＤ＝Ｂ９２４２、項目＝リンゴ、カテゴリ＝色」に対応する内容の欄には「黒」が設定される。

一方、図５の入力履歴テーブルＴｒの第５レコードに示すように、ユーザがその後、「リンゴの色は赤」と発言を変更した場合には、個別情報テーブルＴｓの「ロボットＩＤ＝Ｂ９２４２、項目＝リンゴ、カテゴリ＝色」に対応する内容の欄は「赤」に更新される。

アクセス条件テーブルＴｈは、ロボット２０が共通ＤＢ１１から情報を取得できる範囲を規定するテーブルであり、図７に示すように、「ロボットＩＤ」、「項目」、「アクセスレベル」のフィールドを有する。アクセスレベルが高くなるに従って、アクセス可能な情報の範囲が拡大する。

「アクセスレベル」は、基本的には、各ユーザの学年などによりデフォルト値が設定される。例えば、小学１年生には、全項目に「１」（最低レベル）が設定され、小学２年生には全項目に「２」が設定されるという具合に、学年が高くになるに従って、アクセスレベルが高く設定される。デフォルトで設定されているアクセスレベルは、項目別に、ユーザの学習の進度に応じて、順次高いレベルに更新されうる。

図７の例は、小学２年生のユーザの例であり、ほぼ全ての項目にアクセスレベル「２」が設定されている。ただし、項目「リンゴ」については、学習が進んだため、アクセスレベルが「３」（＝通常の３年生のアクセスレベル）に設定されている。

一方、共通ＤＢ１１は、全ユーザに共通にアクセスされるＤＢであり、共通情報テーブルＴｃとアクセス範囲管理テーブルＴａを有する。

共通情報テーブルＴｃは、複数の児童が共通に学習する共通情報を格納するテーブルである。共通情報テーブルＴｃは、図８に示すように、「項目」、「カテゴリ」、「内容」、「信頼度」のフィールドを有する。ここで、「信頼度」は、内容の確からしさを示す指標である。本実施形態では、より多くのユーザから得た同一内容の情報ほど「信頼度」が高く設定され、より少ないユーザから得た同一内容の情報ほど、「信頼度」が低く設定される。本例では、「信頼度」は、情報の客観的な信頼度を示すものではなく、一種の多数決情報である。

図８の第１〜第４レコードを例に説明すると、ロボット２０の全ユーザの中で、リンゴの色を「赤」と答えたユーザが「９２」人、「紫」と答えたユーザが「２０」人、「青」と答えたユーザが「２３」人、「緑」と答えたユーザが「３９」人いることを表している。ここで、新たに、リンゴの色を「緑」と回答したユーザが現れたとすると、「緑」の「信頼度」に１が加算され、「４０」に更新される。また、リンゴの色を、「黒」と回答したユーザが現れたとすると、内容の欄に「黒」が追加され、その「信頼度」の欄に「１」が設定される。

アクセス範囲管理テーブルＴａは、共通情報へのアクセス範囲を管理するテーブルであり、図９に示すように、例えば、「項目」、「カテゴリ」、「アクセスレベル」のフィールドを有する。アクセス範囲管理テーブルＴａの各レコードは、ロボット２０が共通情報テーブルＴｃの情報を取得する際にアクセスできる範囲を、「項目」および「カテゴリ」ごとに設定している。

アクセス条件テーブルＴｈ、アクセス範囲管理テーブルＴａ、制御部１１０は、共同して、共通情報の取得許容範囲を制限するアクセス制限手段として機能する。

例えば、「項目＝リンゴ、カテゴリ＝色」であれば、アクセスレベルが１であるので、全ユーザがこの情報にアクセスできる。一方、「項目＝リンゴ、カテゴリ＝原産地」であれば、アクセスレベルが５であるので、小学５年生以上か、「項目＝リンゴ」について学習が進んで、アクセスレベルが５以上に設定されているユーザのロボット２０のみがアクセスできる。

次に、ロボット２０がユーザと会話をする処理について説明する。ロボット２０は、ユーザとの対話用に、複数の会話プログラムを記憶部２６０に記憶している。会話プログラムを、図１０と図１１に例示する。

会話プログラムＰ１は、任意の「項目」について、学習するための会話情報を生成する。制御部２１０は、会話プログラムＰ１を実行して会話を開始する際には、まず、共通ＤＢ１１から、共通情報テーブルＴｃに登録されている情報を取得する（ステップＳ１１）。ただし、取得する情報は、共通情報テーブルＴｃに登録されている情報のうち、そのユーザに設定されているアクセスレベル以下のアクセスレベルが設定されている情報のみである。

具体例に説明する。ロボット２０の制御部２１０は、自己の識別情報をロボットＩＤとして付して、ＤＢサーバ１０の制御部１１０に、共通情報テーブルＴｃに登録されている情報の送信を依頼する。制御部１１０は、受信したロボットＩＤから、そのロボット用のアクセス条件テーブルＴｈを特定する。制御部１１０は、特定したアクセス条件テーブルＴｈとアクセス範囲管理テーブルＴａとから、そのロボット２０にアクセスが認められている範囲の情報を特定し、共通情報テーブルＴｃから読み出して、ロボット２０に送信する。

ここで、情報を要求しているロボット２０用のアクセス条件テーブルＴｈが図７に示すものであるとする。この場合、制御部１１０は、アクセス条件テーブルＴｈとアクセス範囲管理テーブルＴａを参照して、共通情報テーブルＴｃに登録された情報のうち、項目＝リンゴに関する情報については、アクセスレベル３以下のカテゴリの情報、他はアクセスレベル２以下の情報を抽出して、通信部１５０を介してロボット２０に送信する。ロボット２０の制御部２１０は、通信部２７０を介して、共通情報テーブルＴｃから抽出された情報を受信し、記憶部２６０に格納する。

次に、制御部２１０は、記憶部２６０に格納した情報のうちから、会話に使用する「項目」と「カテゴリ」を特定する（ステップＳ１２）。ここでは、「項目＝リンゴ、カテゴリ＝色」が選択されたと仮定する。

次に、制御部２１０は、「今日は、『項目』について勉強しようね。『項目』って知ってる？」というテンプレートの「項目」の欄に、選択した「項目＝リンゴ」を挿入し、「今日は、『リンゴ』について勉強しようね。『リンゴ』って知ってる？」というテキストデータを生成する（ステップＳ１３）。制御部２１０は、生成したテキストデータを、図３に示す音声出力部２５０を介して音声に変換し、ユーザに向けて放音する。

制御部２１０は、ユーザの回答を待機する。ユーザが回答を音声で発すると、音声入力部２４０がこれを電気信号に変換し、制御部２１０に出力する。制御部２１０は、この電気信号を認識処理し、回答が肯定的であるか、否定的であるかを判別する（ステップＳ１４）。

回答が肯定的な場合、制御部２１０は、「『項目』の『カテゴリ』は何かな？」というテンプレートの「項目」と「カテゴリ」の欄に、選択した「項目＝リンゴ」と「カテゴリ＝色」を挿入し、「『リンゴ』の『色』は何かな？」というテキストデータを生成する（ステップＳ１５）。制御部２１０は、生成したテキストデータを、図３に示す音声出力部２５０を介して放音する。

制御部２１０は、ユーザの回答を待機する。ユーザが回答を音声で発すると（ステップＳ１６）、制御部２１０は、音声を認識し、テキストデータを生成する。制御部２１０は、テキストデータを解析し、「項目」と「カテゴリ」と「内容」を抽出し、ロボットＩＤと登録コマンドを付して、ＤＢサーバ１０に送信する（ステップＳ１７）。

次に、制御部２１０は、「みんなは、『項目』の『カテゴリ』は『内容』と言ってるよ。」というテンプレートに、項目とカテゴリと内容を挿入し、テキストデータを生成する（ステップＳ１８）。ここで、制御部２１０は、ダウンロードしてある共通情報を参照し、例えば、内容として、「赤、緑、青、紫」を挿入する。これにより、「みんなは、『リンゴ』の『色』は『赤、緑、青、紫』と言ってるよ。」というテキストデータを生成する（ステップＳ１８）。この処理において、制御部２１０は、取得した共通情報に基づいて、ユーザに提供する情報を編集する情報編集手段として機能する。

ステップＳ１４で、ユーザが否定的な発言をした場合、制御部２１０は、「『項目』って、たとえば『カテゴリ』が『内容』のものらしいよ。」というテンプレートに、項目とカテゴリと内容を挿入し、テキストデータを生成する（ステップＳ１９）。これにより、「『リンゴ』って、たとえば、『色』が『赤、緑、青、紫』のものらしいよ。」というテキストデータを生成し、音声に変換して放音する。以後、同様にして、会話が進行する。

一方、会話プログラムＰ２も、任意の「項目」について、学習するための会話情報を生成するためのものである。

制御部２１０は、会話プログラムＰ２を実行して、会話を開始する際にも、まず、共通ＤＢ１１から、共通情報テーブルＴｃに登録されている情報を取得する（ステップＳ２１）。

次に、制御部２１０は、記憶部２６０に格納した情報のうちから、会話に使用する「項目」と「カテゴリ」を特定する（ステップＳ２２）。ここでは、「項目＝リンゴ、カテゴリ＝色」が選択されたと仮定する。

制御部２１０は、「今日は、『項目』について勉強しようね。みんなは、『項目』の『カテゴリ』について『内容』と考えているらしい。君ならどう答える？」というテンプレートの「項目」、「カテゴリ」、「内容」の欄に、選択した「項目＝リンゴ」、「カテゴリ＝色」、「内容＝赤、緑、青、紫」を挿入して「今日は、『リンゴ』について勉強しようね。みんなは、『リンゴ』の『色』について『赤、緑、青、紫』と考えているらしい。君ならどう答える？」というテキストデータを生成し、音声に変換し、放音する（ステップＳ２３）。

制御部２１０は、ユーザの回答を待機する。ユーザが回答を音声で発すると、制御部２１０は、音声を認識し、テキストデータを生成する。制御部２１０は、テキストデータを解析し、その中に「項目」と「カテゴリ」と「内容」とが含まれているか否かによって、ユーザから回答があったか否かを判断する（ステップＳ２４）。ユーザから回答があった場合には（ステップＳ２４：ＹＥＳ）、これらを抽出し、ロボットＩＤと登録コマンドを付して、ＤＢサーバ１０に送信する（ステップＳ２５）。その後、「なるほど。そうなんだね。」と発音する（ステップＳ２６）。

一方、制御部２１０は、ユーザの回答が「わからない」、あるいは、無応答の場合（
ステップＳ２４：ＮＯ）、「調べてみてね。わかったら今度おしえて。」と発音する（ステップＳ２７）。以後、同様にして、会話が進行する。

次に、ロボットシステム１を使って、ユーザが学習する手順及びそれに伴うロボットシステム１の動作について説明する。

ロボットシステム１の利用開始当初は、共通情報には児童からの情報が十分に集まっていない。このため、システム管理者が、ＤＢサーバ１０の操作部１３０を操作して、共通情報テーブルＴｃに一般的なデータ、例えば、図８に示すように、「項目＝リンゴ、カテゴリ＝色」について、「内容＝赤、信頼度＝９２」、「内容＝紫、信頼度＝２０」といった情報を設定しておく。

ロボット２０の制御部２１０は、学習処理を開始すると、選択した会話プログラムを処理することにより、前述したように、共通ＤＢ１１に格納されている共通情報テーブルＴｃから、自己のアクセス条件テーブルＴｈに設定されているアクセスレベル以下の共通情報を読み出し、記憶部２６０に格納する。

次に、制御部２１０は、今回の学習対象の「項目」と「カテゴリ」を選択する。その後、制御部２１０は、会話プログラムに従って、ユーザと会話を続けつつ、ユーザの回答から情報を抽出し、通信部２７０を介して、ＤＢサーバ１０にロボットＩＤと個別情報更新処理起動コマンドとを共に送信する（図１０：ステップＳ１７、図１１：ステップＳ２５）。

ＤＢサーバ１０の制御部１１０は、ユーザの回答から抽出した情報とロボットＩＤと個別情報更新処理起動コマンドとを、通信部１５０を介して受信する。制御部１１０は、個別情報更新処理起動コマンドに応答して、図１２に示す個別情報更新処理を起動する。

個別情報更新処理を開始すると、ＤＢサーバ１０の制御部１１０は、受信情報に含まれるロボットＩＤで特定されるロボット２０用の入力履歴テーブルＴｒに、「項目＝リンゴ、カテゴリ＝色、内容＝黒」という情報を登録する（ステップＳ３１）。ここでは、図５の第１レコードに示すように、ロボット２０から送信されてきた「リンゴ：色：黒」をタイムスタンプと共に登録する。

次に、制御部１１０は、受信情報に含まれるロボットＩＤで特定されるロボット２０用の個別情報テーブルＴｓに受信した情報を反映する（ステップＳ３２）。具体的には、制御部１１０は、「項目」および「カテゴリ」の値が同一のレコードが既に存在する場合は、そのレコードを受信したレコードで上書きして更新し、それ以外の場合は、受信したレコードを挿入する。例えば、「項目＝リンゴ、カテゴリ＝色、内容＝赤」からなるレコードがすでに登録されている場合、このレコードを、今回受信した「項目＝リンゴ、カテゴリ＝色、内容＝黒」からなるレコードで上書きする。一方、「項目＝リンゴ、カテゴリ＝色」からなるレコードが登録されていない場合、「項目＝リンゴ、カテゴリ＝色、内容＝黒」からなるレコードを登録する。

このようにして、個別情報テーブルＴｓのデータは、ユーザから取得した情報によって最新化される。この処理において、制御部１１０は、ロボット２０から受信した情報に基づいて、個別ＤＢ１２に記憶されている個別情報をロボット２０ごとに更新する個別情報更新手段として機能する。

次に、今回受信した情報に含まれる「項目」について、アクセス条件テーブルＴｈを更新すべきか否かを判別し（ステップＳ３３）、更新基準を満たす場合には（ステップＳ３３：ＹＥＳ）、更新する（ステップＳ３４）。

更新基準としては、ある項目、例えば、「リンゴ」に関して、基準値（例えば、８０％）以上の「カテゴリ」について、問いに対する回答を成した場合には、その項目へのアクセスレベルに所定量（例えば、１）を加算する。前述の例であれば、図１０のステップＳ１６、図１１のステップＳ２４でユーザのなした「リンゴ」の「色」に関する回答が、項目＝リンゴに関するアクセスレベル３以下のカテゴリの８０％以上に回答したことになったか否かを履歴等から判別する。基準値以上になっていれば、アクセスレベルを３から４に更新する。この処理において、制御部１１０は共通ＤＢ１１の共通情報を取得する取得許容範囲を更新する取得許容範囲更新手段として機能する。

一方、ステップＳ３３で、アクセスレベルの更新の必要がないと判別されると（ステップＳ３３：ＮＯ）、ステップＳ３４をスキップする。

制御部１１０は、このようにして、ユーザの個別の入力履歴テーブルＴｒ、個別情報テーブルＴｓ、アクセス条件テーブルＴｈを更新すると、続いて、図１３に示す共通情報更新処理を起動する。

制御部１１０は、共通情報更新処理を開始すると、ロボット２０から受信した「項目」、「カテゴリ」、「内容」の組み合わせが同じレコードが共通情報テーブルＴｃに存在するかを判断する（ステップＳ４１）。制御部１１０は、「項目」、「カテゴリ」、「内容」の組み合わせが同じレコードが存在すると判断すると（ステップＳ４１：ＹＥＳ）、そのレコードの「信頼度」に１を加算する（ステップＳ４２）。一方、制御部１１０は、「項目」、「カテゴリ」、「内容」の組み合わせが同じレコードが存在しないと判断すると（ステップＳ４１：ＮＯ）、今回、ロボット２０から受信した「項目」、「カテゴリ」、「内容」の新規レコードを共通情報テーブルＴｃに挿入し、その「信頼度」を１とする（ステップＳ４３）。

この処理において、制御部１１０は、ユーザから収集した情報に基づいて、共通情報を更新する共通情報更新手段として機能する。

前述の例では、今回、ロボット２０から送信された情報が、「項目＝リンゴ、カテゴリ＝色、内容＝黒」である。図８に示す例では、共通情報テーブルＴｃに同一情報のレコードが存在しない。このため、この情報を新規に登録し、「信頼度」を１とする（ステップＳ４３）。

一方、今回、ロボット２０から送信された情報が、「項目＝リンゴ、カテゴリ＝色、内容＝赤」とすれば、図８に示す例では、同一情報のレコードが存在するので、「信頼度」を９２から９３に更新する（ステップＳ４２）。

このように処理される結果、「信頼度」は、多くの児童から得た情報である場合に大きくなる。これにより、例えば、「項目＝リンゴ、カテゴリ＝色、内容＝赤」からなるレコードは、多くの児童から得られて「信頼度」が高くなり、「項目＝リンゴ、カテゴリ＝色、内容＝黒」からなるレコードは、多くの児童からは得られず、「信頼度」が低くなる。

以上で、制御部１１０は、共通ＤＢ１１と個別ＤＢ１２を更新する処理を終了する。

このようにして、本実施の形態では、ユーザの知識レベルや興味に合わせてアクセス範囲を限定する。これにより、ロボット２０は、ユーザの全く興味の無い情報や、児童の知識レベルでは難しすぎるような高度な情報を提供せず、ユーザの特性や興味に合わせた会話を行うことができる。

また、共通ＤＢ１１には複数ロボット２０で得られた情報が集約され、また、情報が陳腐化しない効果がある。

また、個別ＤＢ１２には、ユーザごとの特性や学習の進捗を表す情報が集約され、ロボット２０が他のロボットとは異なる個性を持つことができる。例えば、ロボット２０は、会話する「項目」を選択する際、個別ＤＢ１２に格納された個別情報テーブルＴｓのレコード量が多い「項目」を選択する確率を高くする。これによって、ロボット２０は、使用するユーザの興味に合った話題が多く、他のロボットと話題が異なるという個性を持つことができる効果がある。

なお、上記実施の形態では、個別情報更新処理と共通情報更新処理を連続して実施する例を示したが、これらの処理を連続して実行せず、共通情報更新処理を、例えば、バッチ処理として、深夜に一括して行っても良い。

（第２実施形態）
第１実施形態においては、個別ＤＢ１２の内容は、該当するユーザにのみ利用されている。一方、他のユーザの知識、学習の進度などの情報を参考にした方が、学習効果上望ましい場合がある。そこで、以下、複数ユーザで個別情報を共用することが可能なロボットシステムの実施を説明する。

本実施形態のロボットシステム１は、個別情報を共用する関係になる「お友達」機能を備える。

ＤＢサーバ１０の記憶部１４０には、「お友達」関係にあるロボットＩＤが、図１４に示すように登録される。「お友達」関係が設定されると、お友達ＩＤが設定され、お友達となったロボットＩＤが登録される。

「お友達」は、システム管理者が操作部１３０を操作して設定してもよいし、制御部１１０が自動的に設定してもよい。

システム管理者が設定する場合は、たとえば、ユーザからの申請に基づいて、システム管理者が操作部１３０を操作してお友達ＩＤ、ロボットＩＤ、お友達名を記憶部２６０に設定すればよい。

一方、制御部１１０が自動的に設定する場合、たとえば、制御部１１０は、異なったロボットＩＤの個別情報テーブルＴｓのマッチング処理を行い、類似度が基準レベル以上のユーザの組み合わせを抽出する。

続いて、抽出した各ユーザにたとえば、ロボット２０を介して、抽出されたユーザを「お友達」の候補として紹介し、両ユーザがお友達になることに同意した場合、図１４に示す情報を「お友達」登録すればよい。

なお、アクセス条件テーブル同士のマッチングを取って、その類似度が基準レベル以上の場合に、両ユーザを「お友達」の候補として抽出するようにしてもよい。

このように、制御部１１０が自動的に「お友達」を設定する処理において、制御部１１０は、個別ＤＢ１２に記憶されている個別情報に基づいて、「お友達」となるユーザを決めるユーザ特定手段として機能する。

また、「お友達」が設定されている場合に、「お友達」の学習情報をどのように相手に伝達するかは任意である。

たとえば、「お友達」登録された場合には、互いに、個別情報テーブルＴｓを参照してきるようにしてもよい。

また、ユーザとロボット２０の会話の過程で、ロボット２０が共通情報をユーザに提供する場面で、共通情報に代えて、あるいは、共通情報と共に、「お友達」登録されているユーザの個別情報テーブルＴｓから得た情報を提供するようにしてもよい。

この場合は、例えば、図１０に示す会話プログラムＰ１のステップＳ１１で学習情報をダウンロードする際に、図１５に示す会話プログラムＰ３のように、制御部１１０は、ダウンロードを要求してきたロボットＩＤが「お友達」登録されているか否かを、記憶部２６０を参照することにより判別する。「お友達」登録がされている場合には、共通情報と共に友人の個別情報テーブルＴｓから情報を抽出して、ロボット２０に送信する（ステップＳ５１）。

この際、共通情報に関しては、様々な項目・カテゴリ・アクセスレベルの情報が混在しているため、アクセス条件テーブルＴｈに基づいて、情報を抽出して、ロボット２０に送信するが、「お友達」に関しては、嗜好・アクセスレベルが類似するため、情報の抽出を行わずにそのままロボット２０に送信してもよい。

そして、図１０に示す会話プログラムＰ１のステップＳ１８で他者の学習情報を提供する際に、図１５に示す会話プログラムＰ３のように、例えば、「『お友達名』さんは、『項目』の『カテゴリ』は、『内容』と言ってるよ。あと、みんなは、『項目』の『カテゴリ』は『内容の集計』と言ってるよ。」というように発話する（ステップＳ５２）。これによって、特定の友人から得た学習情報と、多数のユーザの集計的な学習情報とを、共に提供することができる。

例えば、図１４に示すように、「お友達」の名前がＡＡでその個別情報テーブルＴｓが図６に示すもので、共通情報テーブルＴｃが図８に示すものであるとすれば、「『ＡＡ』さんは、『リンゴ』の『色』は、『黒』と言ってるよ。あと、みんなは、『赤、紫、青、緑』と言ってるよ。」というように発話する。

なお、ステップＳ５２で、「お友達」の学習情報のみを提供するようにしてもよい。

この仕組みによれば、「お友達」同士がお互いに興味を広げ、競争することにより学習意欲が向上する効果がある。また、「お友達」から得られた情報によって、ユーザ自身が全く興味のなかった分野などに興味を持つきっかけとすることができ、学習効果が高まる。

本発明は、上記実施の形態に限定されず、種々の変更及び応用が可能である。例えば、個別ＤＢ１２上の各テーブルをＤＢサーバ１０の記憶部１４０に配置し、且つ、制御部１１０が管理（登録・更新など）する代わりに、各ロボット２０の記憶部２６０に配置し、制御部２１０が管理するように構成してもよい。この場合、各ロボット２０の制御部２１０は、共通情報テーブルＴｃの更新に必要な情報のみをＤＢサーバ１０に送信すればよい。

また、実施形態２で説明した「お友達」機能に関しては、お友達設定されているロボット２０間で、個別情報テーブルＴｓを適宜のタイミング（例えば、更新される度に、定期的に、等）で交換するようにすればよい。

以上の実施の形態では、ユーザとロボット２０とが１対１の関係にあるため、ロボットＩＤでユーザを特定できたが、複数ユーザがロボット２０を共用するようにしてもよい。この場合は、ロボットＩＤに代えて、ユーザＩＤを発行し、ユーザＩＤごとに入力履歴テーブルＴｒ、個別情報テーブルＴｓ、アクセス条件テーブルＴｈ等を配置する。ロボット２０は、画像入力部２３０で入力した顔画像からその時点のユーザを特定し、そのユーザＩＤを特定して、ＤＢサーバ１０との情報交換を行う。

また、以上の実施の形態では、個別情報更新処理や共通情報更新処理などの処理をＤＢサーバ１０が実施するようにしているが、複数のロボット２０がそれぞれこれらの処理を実施しても良く、また、システムを簡略化するため、ＤＢサーバ１０の処理をまとめて１つのロボット２０が実施するようにしても良い。

また、以上の実施の形態では、学習情報として一般的な知識を例示したが、共通情報から得た情報が正しいか誤っているかを決定するわけではなく、情報の信頼度をユーザからの回答数によって算出するだけであるため、「好き」、「嫌い」のようなユーザの嗜好性を表す情報も、一般的な知識と同様に取り扱うことができる。

また、以上の実施の形態では、アクセスレベルを変更する手法として、ある基準値以上のカテゴリに対して回答したかどうかで決定しているが、それに限られない。例えば、個別ＤＢ１２に記憶されている情報を「項目」ごとにチェックし、１）ほとんど埋まっているか否か、２）予め別に記憶している客観的な答えと一致する率が基準値を超える、等の手法としても良い。

また、以上の実施の形態では、信頼度を示す指標は、同一の内容の情報の数をもとに決定しているが、それに限られず、他の指標でも良い。たとえば、客観的な答えがある項目やカテゴリの場合には、その答えを１００として、他の答えはすべて０にしても良い。

また、以上の実施の形態では、ロボット２０とユーザが会話を行うことによってコミュニケーションを取っているが、コミュニケーションの手段は任意である。例えば、ロボット２０がユーザのジェスチャを、画像入力部２３０を介して取得し、パターン認識を行うことで対応するコマンドやデータを取得するようにしてもよい。また、ロボット２０にキーボード等の操作部を配置し、操作部を操作することによって、情報を入力する形態としても良い。一方、ロボット２０は、音声出力部２５０を介して音声を出力する代わりに、またはそれに加えて、表示部２２０に文字、画像等を表示することによって、ユーザに情報を提供しても良い。

また、以上の実施の形態では、児童学習用のロボットシステムを例示したが、本願発明はこれに限定されない。多数のユーザから得た情報を集約化して、個々のユーザへの情報提供に活用するならば、任意のロボットシステム、例えば、一般向けの学習用ロボット、癒し用ロボット、会話用ロボット、介護用ロボット等に適用可能である。

上述した、ハードウェア構成、ソフトウェア構成、教材の例、会話パターン等は、発明の実施形態の理解を容易にするための例示であり、発明を限定するものではない。

なお、ＤＢサーバ１０及びロボット２０は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。例えば、コンピュータに上述のいずれかを実行するためのプログラムを格納した記録媒体等から該プログラムをコンピュータにインストールすることにより、上述の処理を実行するＤＢサーバとロボットを構成することができる。

また、コンピュータにプログラムを供給するための手法は、任意である。例えば、通信回線、通信ネットワーク、通信システム等を介して供給してもよい。

また、上述の機能の一部をＯＳ（Operation System）が提供する場合には、ＯＳが提供する機能以外の部分をプログラムで提供すればよい。

以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、本発明には、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲が含まれる。以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。

（付記１）
複数のロボットが共通にアクセスする共通情報を記憶する共通データベースを備えるサーバにアクセスするロボットであって、
情報を収集する情報収集手段と、
前記ロボットごとに個別の情報である個別情報を記憶する個別データベースと、
前記情報収集手段が収集した情報に基づいて、前記個別データベースに記憶されている個別情報を前記ロボットごとに更新する個別情報更新手段と、
前記情報収集手段が収集した情報に基づいて、前記共通データベースに記憶されている共通情報を更新する共通情報更新手段と、を備える、
ことを特徴とするロボット。

（付記２）
複数のロボットと該ロボットからアクセスされるサーバとを含み、
前記サーバは、
前記複数のロボットが共通にアクセスする共通情報を記憶する共通データベースを備え、
前記複数のロボットは、複数のユーザにそれぞれ対応しており、
前記ユーザから情報を収集する情報収集手段を備え、
前記ロボットごとに個別の情報である個別情報を記憶する個別データベースと、
前記情報収集手段が収集した情報に基づいて、前記個別データベースに記憶されている個別情報をロボットごとに更新する個別情報更新手段と、
前記情報収集手段が収集した情報に基づいて、前記共通データベースに記憶されている共通情報を更新する共通情報更新手段と、を備える、
ことを特徴とするロボットシステム。

（付記３）
前記共通データベースは、前記共通情報の信頼度を表す指標を記憶し、
前記共通情報更新手段は、前記情報収集手段の収集した情報が前記共通データベースに記憶されている場合には、前記指標を、信頼度を高める値に更新する、
ことを特徴とする付記２に記載のロボットシステム。

（付記４）
前記ロボットは、
ユーザに情報を提供する情報提供手段を備え、
前記個別データベースに記憶されている個別情報を取得し、前記情報提供手段が前記ユーザに提供する情報を編集する情報編集手段を備え、
前記情報編集手段は、前記共通データベースから取得した情報と他の特定のユーザ用の前記個別データベースから取得した情報の少なくとも一方を用いて、前記ユーザに提供する情報を編集する、
ことを特徴とする付記２又は３に記載のロボットシステム。

（付記５）
前記個別データベースに記憶されている個別情報に基づいて、前記他の特定のユーザを決めるユーザ特定手段をさらに備える、
ことを特徴とする付記４に記載のロボットシステム。

（付記６）
前記ロボットごとに前記共通情報の取得許容範囲を設定するアクセス制限手段をさらに備える、
ことを特徴とする付記２から５の何れか１つに記載のロボットシステム。

（付記７）
前記情報収集手段が収集した情報に基づいて、前記取得許容範囲を更新する取得許容範囲更新手段をさらに備える、
ことを特徴とする付記６に記載のロボットシステム。

（付記８）
前記サーバは、前記ロボットの少なくとも１台が前記サーバを兼ねる、
ことを特徴とする付記２から７の何れか１つに記載のロボットシステム。

（付記９）
複数のロボットからアクセスされるサーバであって、
前記複数のロボットが共通にアクセスする共通情報を記憶する共通データベースと、
前記ロボットごとに個別の情報である個別情報を記憶する個別データベースと、
前記ロボットから受信した情報に基づいて、前記個別データベースに記憶されている個別情報を前記ロボットごとに更新する個別情報更新手段と、
前記ロボットから受信した情報に基づいて、前記共通データベースに記憶されている共通情報を更新する共通情報更新手段と、を備える、
ことを特徴とするサーバ。

（付記１０）
複数のロボットと該ロボットからアクセスされるサーバとを含むロボットシステムによる情報収集方法であって、
前記ロボットがユーザから情報を収集し、
前記複数のロボットが共通にアクセスする共通情報を記憶し、
前記ロボットごとに個別の情報である個別情報を記憶し、
前記収集した情報に基づいて、前記個別情報を前記ロボットごとに更新し、
前記収集した情報に基づいて、前記共通情報を更新する、
ことを特徴とする情報収集方法。

（付記１１）
１又は複数のコンピュータに、
複数のロボットが共通にアクセスする共通情報を記憶し、
前記ロボットごとに個別の情報である個別情報を記憶し、
前記ロボットから受信した情報に基づいて、前記個別情報を前記ロボットごとに更新し、
前記ロボットから受信した情報に基づいて、前記共通情報を更新する、
処理を実行させるプログラム。

１…ロボットシステム、１０…ＤＢサーバ、１１…共通ＤＢ、１２…個別ＤＢ、２０…ロボット、１１０…制御部、１１１…ＣＰＵ、１１２…ＲＡＭ、１１３…ＲＯＭ、１２０…表示部、１３０…操作部、１４０…記憶部、１５０…通信部、２１０…制御部、２１１…ＣＰＵ、２１２…ＲＡＭ、２１３…ＲＯＭ、２２０…表示部、２３０…画像入力部、２４０…音声入力部、２５０…音声出力部、２６０…記憶部、２７０…通信部、Ｎｗ…ネットワーク

Claims (11)

1. 複数のロボットが共通にアクセスする共通情報を記憶する共通データベースを備えるサーバにアクセスするロボットであって、
   情報を収集する情報収集手段と、
   前記ロボットごとに個別の情報である個別情報を記憶する個別データベースと、
   前記情報収集手段が収集した情報に基づいて、前記個別データベースに記憶されている個別情報を前記ロボットごとに更新する個別情報更新手段と、
   前記情報収集手段が収集した情報に基づいて、前記共通データベースに記憶されている共通情報を更新する共通情報更新手段と、を備える、
   ことを特徴とするロボット。
2. 複数のロボットと該ロボットからアクセスされるサーバとを含み、
   前記サーバは、
   前記複数のロボットが共通にアクセスする共通情報を記憶する共通データベースを備え、
   前記複数のロボットは、複数のユーザにそれぞれ対応しており、
   前記ユーザから情報を収集する情報収集手段を備え、
   前記ロボットごとに個別の情報である個別情報を記憶する個別データベースと、
   前記情報収集手段が収集した情報に基づいて、前記個別データベースに記憶されている個別情報をロボットごとに更新する個別情報更新手段と、
   前記情報収集手段が収集した情報に基づいて、前記共通データベースに記憶されている共通情報を更新する共通情報更新手段と、を備える、
   ことを特徴とするロボットシステム。
3. 前記共通データベースは、前記共通情報の信頼度を表す指標を記憶し、
   前記共通情報更新手段は、前記情報収集手段の収集した情報が前記共通データベースに記憶されている場合には、前記指標を、信頼度を高める値に更新する、
   ことを特徴とする請求項２に記載のロボットシステム。
4. 前記ロボットは、
   ユーザに情報を提供する情報提供手段を備え、
   前記個別データベースに記憶されている個別情報を取得し、前記情報提供手段が前記ユーザに提供する情報を編集する情報編集手段を備え、
   前記情報編集手段は、前記共通データベースから取得した情報と他の特定のユーザ用の前記個別データベースから取得した情報の少なくとも一方を用いて、前記ユーザに提供する情報を編集する、
   ことを特徴とする請求項２又は３に記載のロボットシステム。
5. 前記個別データベースに記憶されている個別情報に基づいて、前記他の特定のユーザを決めるユーザ特定手段をさらに備える、
   ことを特徴とする請求項４に記載のロボットシステム。
6. 前記ロボットごとに前記共通情報の取得許容範囲を設定するアクセス制限手段をさらに備える、
   ことを特徴とする請求項２から５の何れか１項に記載のロボットシステム。
7. 前記情報収集手段が収集した情報に基づいて、前記取得許容範囲を更新する取得許容範囲更新手段をさらに備える、
   ことを特徴とする請求項６に記載のロボットシステム。
8. 前記サーバは、前記ロボットの少なくとも１台が前記サーバを兼ねる、
   ことを特徴とする請求項２から７の何れか１項に記載のロボットシステム。
9. 複数のロボットからアクセスされるサーバであって、
   前記複数のロボットが共通にアクセスする共通情報を記憶する共通データベースと、
   前記ロボットごとに個別の情報である個別情報を記憶する個別データベースと、
   前記ロボットから受信した情報に基づいて、前記個別データベースに記憶されている個別情報を前記ロボットごとに更新する個別情報更新手段と、
   前記ロボットから受信した情報に基づいて、前記共通データベースに記憶されている共通情報を更新する共通情報更新手段と、を備える、
   ことを特徴とするサーバ。
10. 複数のロボットと該ロボットからアクセスされるサーバとを含むロボットシステムによる情報収集方法であって、
    前記ロボットがユーザから情報を収集し、
    前記複数のロボットが共通にアクセスする共通情報を記憶し、
    前記ロボットごとに個別の情報である個別情報を記憶し、
    前記収集した情報に基づいて、前記個別情報を前記ロボットごとに更新し、
    前記収集した情報に基づいて、前記共通情報を更新する、
    ことを特徴とする情報収集方法。
11. １又は複数のコンピュータに、
    複数のロボットが共通にアクセスする共通情報を記憶し、
    前記ロボットごとに個別の情報である個別情報を記憶し、
    前記ロボットから受信した情報に基づいて、前記個別情報を前記ロボットごとに更新し、
    前記ロボットから受信した情報に基づいて、前記共通情報を更新する、
    処理を実行させるプログラム。

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