JP2019166592A - Robot control system and robot control method - Google Patents
Robot control system and robot control method Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019166592A JP2019166592A JP2018054847A JP2018054847A JP2019166592A JP 2019166592 A JP2019166592 A JP 2019166592A JP 2018054847 A JP2018054847 A JP 2018054847A JP 2018054847 A JP2018054847 A JP 2018054847A JP 2019166592 A JP2019166592 A JP 2019166592A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- robot
- log
- information
- scenario
- control system
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Manipulator (AREA)
Abstract
Description
本発明は、人間に対して様々なサービスを提供するサービスロボットに関し、特に自律的な動作を行いユーザとのコミュニケーションを実現するロボットの行動制御システム及び行動制御方法に関する。 The present invention relates to a service robot that provides various services to human beings, and more particularly, to a behavior control system and a behavior control method for a robot that performs autonomous operation and realizes communication with a user.
ロボット技術の進歩や少子高齢化に伴う人手不足を解決する手段として、サービスロボットが期待されている。ロボットの動作を制御するには、ロボットの動作命令を含めたシナリオを用いて制御する必要がある。そこで、視覚や聴覚などの外部環境の認識結果やロボットの内部状態などからロボットがおかれている状況を統合的に判断して、次の行動を選出する制御システムが提案されている(例えば特許文献1)。また、複数のシナリオから最も優先順位の高いシナリオを選択し、実行するロボット制御方式が提案されている(例えば特許文献2) Service robots are expected as a means to solve labor shortages associated with advances in robot technology and declining birthrate and aging population. In order to control the operation of the robot, it is necessary to control it using a scenario including a robot operation command. Therefore, a control system has been proposed that selects the next action by comprehensively judging the situation where the robot is placed from the recognition results of the external environment such as vision and hearing, and the internal state of the robot (for example, patents). Reference 1). Also, a robot control method has been proposed in which a scenario with the highest priority is selected from a plurality of scenarios and executed (for example, Patent Document 2).
特許文献1に記載の技術は、視覚や聴覚などの多くの外部環境の認識情報を基に実行した行動を評価し、次の行動を制御している。従って、総合判断が非常に複雑になることから行動統制がとりにくく、複雑な動作をするロボットには適用できない、という課題がある。
The technique described in
また、特許文献2に記載の技術は、産業用ロボットを利用分野としており、動作を実現するためのシナリオの優先順位は、シナリオ実行に要する時間や平均速度、成功率から導出した動作効率で決定している。従って、単純な作業のシナリオで動作するロボットには適用できるが、窓口業務や接客などの複雑な作業のシナリオで動作するロボットには適用できない、という課題がある。
The technology described in
そこで本発明の目的は、人間に対して様々なサービスを提供するサービスロボットに関し、複雑な作業のシナリオで動作するロボットに適用可能なロボット制御システム、並びにロボット制御方法を提供することである。 SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention relates to a service robot that provides various services to humans, and is to provide a robot control system and a robot control method applicable to a robot that operates in a complicated work scenario.
本発明にかかるロボット制御システムは、自律的な動作を行いユーザとのコミュニケーションを実現するロボットの行動を制御するロボット制御システムであって、行動シナリオに基づいて前記ロボットがサービスを提供するサービス拠点において、前記ロボットからロボットログ情報を収集するログ収集部と、前記ログ収集部が収集した前記ロボットログ情報に基づいて前記ロボットの行動シナリオを決定する行動シナリオ決定部と、前記行動シナリオ決定部が決定した前記行動シナリオを更新し、更新した行動シナリオを前記ロボットに送信する行動シナリオ更新部と、を備えることを特徴とするロボット制御システムとして構成される。 A robot control system according to the present invention is a robot control system that controls a behavior of a robot that performs autonomous operation and realizes communication with a user, and is provided at a service base where the robot provides a service based on a behavior scenario. A log collecting unit that collects robot log information from the robot, an action scenario determining unit that determines an action scenario of the robot based on the robot log information collected by the log collecting unit, and the action scenario determining unit And a behavior scenario update unit that updates the behavior scenario and transmits the updated behavior scenario to the robot.
また、本発明は、上記ロボット制御システムで行われるロボット制御方法としても把握される。 The present invention is also grasped as a robot control method performed by the robot control system.
本発明によれば、人間に対して様々なサービスを提供するサービスロボットに関し、複雑な作業のシナリオで動作するロボットに適用することができる。 The present invention relates to a service robot that provides various services to humans, and can be applied to a robot that operates in a complicated work scenario.
以下、添付図面を参照して、発明を実施するための形態について詳細に説明する。
以下の実施の形態において、行動シナリオとは、ロボットが発話するせりふやユーザとの対話方法、移動や稼動部の動きを含めた動作を制御するアプリケーションの総称であり、一つの動作を限定するものではない。
DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments for carrying out the invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
In the following embodiments, a behavior scenario is a generic term for applications that control actions including dialogues that a robot utters, user interaction methods, movements and movements of operating parts, and limits one action. is not.
さらに以下の実施の形態において、ログとは、ロボットが行動シナリオによって動作した過去の履歴やユーザとの対話履歴、ロボットを含む、環境カメラなどの過去の音声記録や映像記録、プログラムの過去の動作記録などの総称であり、一つの記録に限定されるものではない。 Further, in the following embodiment, the log is a past history of a robot operating according to an action scenario, a dialogue history with a user, a past audio recording or video recording of an environment camera or the like including the robot, and a past operation of a program. It is a general term for recording and the like, and is not limited to one recording.
図1は、実施例1のロボット制御システムの構成の例を示す図である。
実施例1のロボット制御システム1000は、サービスを提供する場であるサービス拠点100と、システム全体の運用管理を実施する運用管理センタ110と、顧客の基幹システムを管理する顧客基幹拠点120と、外部のWebサイトなどの外部システム130を有して構成されている。
サービス拠点100と運用管理センタ110と顧客基幹拠点120と外部システム130とはネットワーク140で接続される。
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the configuration of the robot control system according to the first embodiment.
The
The
サービスを提供する場であるサービス拠点100は、サービスを提供するロボット20と、ロボット20と連携してサービスを実行する環境カメラなどの外部機器30と、サービスを提供するロボット20とロボット20と連携してサービスを実行する環境カメラなどの外部機器30から送信されたログを収集するログ収集サーバ10とを含む。
The
運用管理センタ110は、ロボット20の運用を管理する制御装置である運用管理サーバ40を有している。
顧客基幹拠点120は、顧客情報や店舗情報などを管理する基幹サーバ50を有している。
外部システム130は、外部の検索サイトや天気情報、価格情報などを管理する外部サーバ60を有している。
The
The
The
図2は、ログ収集サーバ10の構成の例を示す図である。ログ収集サーバ10には、処理を実行するために、一般的なコンピュータの補助記憶装置104にプログラム(ソフトウェア)が格納され、CPU(Central Processing Unit)102が、補助記憶装置104から読み出したプログラムをメモリ101上に展開して、実行する。ログ収集サーバ10は、ネットワークI/F105を介して他のサーバや機器と通信する。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the configuration of the
I/O(入出力インタフェース)103は、ユーザがログ収集サーバ10に指示を入力し、プログラムの実行結果などをユーザに提示するためのユーザインタフェースである。I/O103には、入出力デバイス(例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、ディスプレイ、プリンタなど)が接続される。I/O103は、ネットワークを経由して接続された管理端末によって提供されるユーザインタフェースが接続されてもよい。
An I / O (input / output interface) 103 is a user interface for the user to input an instruction to the
CPU102は、メモリ101に格納されたプログラムを実行するプロセッサである。メモリ101は、不揮発性の記憶素子であるROM(Read Only Memory)及び揮発性の記憶素子であるRAM(Random Access Memory)を含む。ROMは、不変のプログラム(例えば、BIOS:Basic Input Output System)などが格納される。RAMは、DRAM(Dynamic Random Access Memory)のような高速かつ揮発性の記憶素子であり、補助記憶装置104に格納されたプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータが一時的に格納される。
The
メモリ101には、ログ収集プログラム111、行動シナリオ更新プログラム112が格納される。ログ収集プログラム111は、ロボット20と外部機器30から送信されたログを収集するログ収集処理(図4参照)を実行するためのプログラムである。行動シナリオ更新プログラム112は、行動シナリオ実行処理(図5参照)を実行するためのプログラムである。
The
また、メモリ101には、目標目的情報DB(DataBase)121(図14A参照)、識別子情報DB122(図11参照)、ロボット情報DB123(図14B参照)、外部機器情報DB124(図14C参照)、基幹システム情報DB125(図15A参照)、外部システム情報DB126(図15B参照)、現場モデル情報DB127(図16参照)、行動シナリオ情報DB128(図17参照)が格納される。
The
補助記憶装置104は、例えば、磁気記憶装置(HDD:Hard Disk Drive)、フラッシュメモリ(SSD:Solid State Drive)などの大容量かつ不揮発性の記憶装置である。また、補助記憶装置104は、CPU102により実行されるプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータが格納される。すなわち、プログラムは、補助記憶装104から読み出されて、メモリ101にロードされ、CPU102によって実行される。
The
ログ収集サーバ10は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的な複数の計算機上で構成される計算機システムであり、メモリ101に格納されたプログラムが、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。また、ログ収集サーバ10と他の装置が一つの物理的又は論理的計算機に収容されてもよい。なお、プログラムの実行によって実現される処理の全部又は一部の処理をハードウェア(例えば、Field−Programmable Gate Array)によって実現してもよい。
The
図3は、運用管理サーバ40の構成の例を示す図である。運用管理サーバ40の処理内容は、一般的なコンピュータの補助記憶装置404にプログラム(ソフトウェア)の形で格納され、CPU402が、補助記憶装置404から読み出したプログラムをメモリ401上に展開して、実行する。運用管理サーバ40は、ネットワークI/F405を介して他のサーバや機器と通信する。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the configuration of the
I/O403は、ユーザが運用管理サーバ40に指示を入力し、プログラムの実行結果などをユーザに提示するためのユーザインタフェースである。I/O403には、入出力デバイス(例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、ディスプレイ、プリンタなど)が接続される。I/O403は、ネットワークを経由して接続された管理端末によって提供されるユーザインタフェースが接続されてもよい。
The I /
CPU402は、メモリ401に格納されたプログラムを実行するプロセッサである。メモリ401は、不揮発性の記憶素子であるROM及び揮発性の記憶素子であるRAMを含む。ROMは、不変のプログラム(例えば、BIOS)などが格納される。RAMは、DRAMのような高速かつ揮発性の記憶素子であり、補助記憶装置402に格納されたプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータが一時的に格納される。
The
メモリ401には、目標・目的設定プログラム411、ログデータ収集プログラム412、現場モデル生成プログラム413、現場モデル更新プログラム414、行動シナリオ決定プログラム415が格納される。
The
目標・目的設定プログラム411は、ロボット20が提供するサービスの目標もしくは目的を設定するためのプログラムである。目標・目的設定プログラム411では、例えば、売上額や集客人数、質問への回答数などの目標もしくは目的を設定する。
The target /
例えば、目標・目的設定プログラム411は、ロボット20が動作するための行動シナリオを行動シナリオDB128から、目標(H1)、場所(H2)、目的(H3)、時間(H4)、行動(H5)を組み合わせた行動シナリオを確認する(図4のS101)。ここでは、目標・目的設定プログラム411は、目標(H1)を売上額(h11)、場所(H2)をエアコン売り場(h22)、目的(H3)を販売(h33)、時間(H4)を人が来た時(h43)、行動(H5)をPRする(h55)したときの行動シナリオAとして、h11×h22×h33×h43×h55と定義し、設定する。目標・目的設定プログラム411で設定された目標もしくは目的は、目標目的情報DB421に格納される。
For example, the goal /
ログデータ収集プログラム412は、ログ収集サーバ10から送信されたログを収集するログ収集処理(図6参照)を実行するためのプログラムである。現場モデル生成プログラム413は、ログ収集サーバ10から送信されたログデータから、現場モデルを作成する現場モデル作成処理(図7参照)を実行するためのプログラムである。現場モデル更新プログラム414は、現場モデルを更新する現場モデル更新処理(図8参照)を実行するためのプログラムである。行動シナリオ決定プログラム415は、ロボットの動作を決定する行動シナリオを決定する行動シナリオ決定処理(図9参照)を実行するためのプログラムである。
The log
また、メモリ401は、目標目的情報DB(DataBase)421(図14A参照)、識別子情報DB422(図11参照)、ロボット情報DB423(図14B参照)、外部機器情報DB424(図14C参照)、基幹システム情報DB425(図15A参照)、外部システム情報DB426(図15B参照)、現場モデル情報DB427(図16参照)、行動シナリオ情報DB428(図17参照)が格納される。
Further, the
補助記憶装置404は、例えば、磁気記憶装置(HDD)、フラッシュメモリ(SSD)などの大容量かつ不揮発性の記憶装置である。また、補助記憶装置404は、CPU402により実行されるプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータが格納される。すなわち、プログラムは、補助記憶装404から読み出されて、メモリ401にロードされ、CPU402によって実行される。
The
運用管理サーバ40は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的な複数の計算機上で構成される計算機システムであり、メモリ401に格納されたプログラムが、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。また、運用管理サーバ40と他の装置が一つの物理的又は論理的計算機に収容されてもよい。なお、プログラムの実行によって実現される処理の全部又は一部の処理をハードウェア(例えば、Field−Programmable Gate Array)によって実現してもよい。
The
図4は、ログ収集処理の例を示すフローチャートである。ログ収集処理は、ログ収集プログラム111がログ収集サーバ10のCPU102で実行されることにより行われる処理である。ログ収集プログラム111は、ログ収集サーバ10が、ロボット20および外部機器30がサービスを開始する情報を運用管理サーバ40から取得することにより行われる処理である。
FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of log collection processing. The log collection process is a process performed when the
ログ収集プログラム111は、運用管理サーバ40から、目標・目的設定プログラム411により設定された、ロボット20が動作するための行動シナリオを取得する(S101)と、目標目的情報DB121、ロボット情報DB123、外部機器情報DB124、基幹システム情報DB125、外部システム情報DB126を参照し、取得した行動シナリオで使用する機器、ログ情報の一覧200(図10参照)を作成し、ログ情報を収集する機器を決定する(S102)。行動シナリオにおいてどのような機器が使用され、当該機器からどのようなログ情報を取得するのかについてはあらかじめ対応付けられており、当該対応付けにしたがって、ログ情報の一覧200(図10参照)が作成される。
When the
ログ収集プログラム111は、S102で決定した機器のうち、ロボット20と外部機器30からログ情報を取得する(S103)と、識別子情報DB122(図11参照)に従い、取得したログ情報のヘッダ部分に識別子を追加し(S104)、ログデータ220(図12参照)を作成する。ログ収集プログラム111は、ログデータ220の目標目的識別子と、目標目的情報DB121の目標目的情報の相関関係を計算し(S105)、相関関係が弱い場合はログデータ220を補助記憶装置104に保管し(S106)、処理を終了する。相関関係が強い場合は、運用管理サーバ40へログデータ220とともに、作成したログ情報の一覧200を送信し(S107)、処理を終了する。
When the
ログ収集プログラム111の動作の一例を挙げると、以下の通りである。ログ収集プログラム111は、ロボット20が動作するための行動シナリオとして、行動シナリオDB128(図17)から、目標(H1)、場所(H2)、目的(H3)、時間(H4)、行動(H5)を組み合わせた行動シナリオを取得する(S101)。ここでは、目標(H1)を売上額(h11)、場所(H2)をエアコン売り場(h22)、目的(H3)を販売(h33)、時間(H4)を人が来た時(h43)、行動(H5)をPRする(h55)したときの行動シナリオAとして、h11×h22×h33×h43×h55と定義する。
An example of the operation of the
ログ収集プログラム111は、運用管理サーバ40から行動シナリオAを取得する(S101)と、目標目的情報DB121(図14A)から、行動シナリオAの目標である売上額(h11)に一致したIDである0001を選択し、ロボット情報DB123(図14B)から機体1(a11)を選択し、外部機器情報DB124(図14C)から温度センサ(b21)を選択し、ログ情報を収集する機器を決定する(S102)。
When the
ログ収集プログラム111は、上記で決定した機器からログ情報を収集する(S103)と、ログデータ220(図12参照)を作成する(S104)。例えば、ログ収集プログラム111は、収集したログ情報を解析し、そのログの内容が識別子情報DB122(図11)に示されるどの目標・目的に対応するものであるかを判定する。ログ収集プログラム111は、その結果、例えば、目標・目的/売上額に対応する識別子として0001を収集したログ情報のヘッダ部分に追加する。また、ログ収集プログラム111は、ロボット20からログ情報を収集した場合には、機器/ロボット(ロボット20のID)に対応する識別子Anとしてa11を上記ヘッダ部分に追加し、外部機器30からログ情報を収集した場合には、機器/外部機器(外部機器30のID)に対応する識別子Bnとしてb21を上記ヘッダ部分に追加し、ログデータ220を作成する。このように、ログ収集プログラム111は、収集したログ情報に対して、そのログ情報が該当する目標・目的を示す識別子と、当該目標・目的を実行する機器を示す識別子とを対応付けたログデータ220を生成する。
The
さらに、ログ収集プログラム111は、生成したログデータ220に対して、収集したログ情報と、そのログ情報の種類を示す識別子とを対応付ける。例えば、ログ収集プログラム111は、収集したログ情報を解析し、ログ情報の形式面での種類がロボット20の画像データ形式のログ情報であれば、識別子情報DB122(図11)を参照して、画像データに対応する識別子01を読み取って、収集したログ情報のヘッダ部分に追加する。
Further, the
また、ログ収集プログラム111は、ログ情報の内容面での種類がロボット20の会話を含むログ情報であれば、識別子情報DB122(図11)を参照して、対面ログに対応する識別子001を読み取って、収集したログ情報のヘッダ部分に追加する。
Further, if the log information content type is log information including the conversation of the
ログ収集プログラム111は、作成したログデータ220の目標・目的識別子(例えば0001)と、行動シナリオAで定義した目標(例えば売上額:h11)に対応する目標目的情報DB121の目標目的値ID(例えば0001)とが一致しているか否かを判定し、両者が一致していると判定した場合(S105;Yes)、相関関係が強いと判断して、運用管理サーバ40へログデータ220とともに、作成したログ情報の一覧200を送信し(S107)、処理を終了する。
The
一方、ログ収集プログラム111は、作成したログデータ220の目標・目的識別子(例えば0002)と、目標目的情報DB121の目標目的値ID(例えば0001)とが一致しているか否かを判定し、両者が不一致であると判定した場合(S105;No)、相関関係が弱いと判断して、ログデータ220を補助記憶装置104に記憶して保管し(S106)、処理を終了する。
On the other hand, the
図5は、行動シナリオ更新処理の例を示すフローチャートである。行動シナリオ更新処理は、行動シナリオ更新プログラム112がログ収集サーバ10のCPU102で実行されることにより行われる処理である。行動シナリオ更新プログラム112は、ログ収集サーバ10が、運用管理サーバ40からサービスを開始する情報を取得することにより行われる処理である。
FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of behavior scenario update processing. The behavior scenario update process is a process performed when the behavior
行動シナリオ更新プログラム112は、運用管理サーバ40から行動シナリオを取得すると(S201)、取得した行動シナリオを読み取ってその内容を確認し(S202)、行動シナリオDB128(図17)に格納されている前回動作させたときに使用した行動シナリオとの差分を計算し、両者に差分があるか否かを判定する(S203)。行動シナリオ更新プログラム112は、両者に差分がないと判定した場合は(S203;No)、取得した行動シナリオを破棄して(S204)、処理を終了する。
When the action
一方、行動シナリオ更新プログラム112は、両者に差分があると判定した場合は(S203;Yes)、前回動作させたときに使用した行動シナリオを、取得した行動シナリオに更新し(S205)、行動シナリオDB128に格納し、ロボット20に更新後の行動シナリオを送信し(S206)、処理を終了する。
On the other hand, if the behavior
行動シナリオ更新プログラム112の動作の一例を挙げると、以下の通りである。行動シナリオ更新プログラム112は、ロボット20が動作するための行動シナリオとして、行動シナリオDB128から、目標(H1)、場所(H2)、目的(H3)、時間(H4)、行動(H5)を組み合わせた行動シナリオを取得し、その内容を確認する(S201、S202)。ここでは、今回の行動シナリオとして、目標(H1)を売上額(h11)、場所(H2)をエアコン売り場(h22)、目的(H3)を販売(h33)、時間(H4)を人が来た時(h43)、行動(H5)をPRする(h55)としたときの行動シナリオAとして、h11×h22×h33×h43×h55と定義する。また、前回の行動シナリオとして、目標(H1)を売上額(h11)、場所(H2)を受付(h21)、目的(H3)を販売(h33)、時間(H4)を午前中(h41)、行動(H5)をPRする(h55)としたときの行動シナリオBとして、h11×h21×h33×h41×h55と定義する。
An example of the operation of the behavior
行動シナリオ更新プログラム112は、S201、S202を実行すると、行動シナリオDB128に格納されている前回動作させたときに使用した行動シナリオBと、今回取得した行動シナリオAとの差分を計算する(S203)。例えば、行動シナリオ更新プログラム112は、場所(H2)を受付(h21)からエアコン売り場(h22)に更新し、時間(H4)を午前中(h41)から人が来た時(h43)に更新し、更新後の行動シナリオをロボット20に送信する(S205、S206)。
After executing S201 and S202, the behavior
図6は、ログデータ収集処理の例を示すフローチャートである。ログデータ収集処理は、ログデータ収集プログラム412が運用管理サーバ40のCPU402で実行されることにより行われる処理である。ログデータ収集プログラム412は、運用管理サーバ40が、ログ収集サーバ10よりログデータを受信することにより行われる処理である。
FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of log data collection processing. The log data collection process is a process performed when the log
ログデータ収集プログラム412は、図4のS107においてデータ送信されたログ収集サーバ10からログデータ220を受信すると(S301)、当該ログデータ220のヘッダ部分の識別子を確認し、目標目的情報DB421とログデータ220のヘッダ部分のすべての識別子について一致しているか否かを判定する(S302)。ログデータ収集プログラム412は、両者が不一致であると判定した場合は(S302;No)、補助記憶装置404に、受信したログデータ220を保管する(S303)。一方、ログデータ収集プログラム412は、両者が一致したと判定した場合は(S302;Yes)、補助記憶装置404に格納してある前回取得したログデータ220との差分を計算し、差分があるか否かを判定する(S304)。ログデータ収集プログラム412は、両者に差分がないと判定した場合は(S304;No)、補助記憶装置404に、受信したログデータ220を保管し(S305)、処理を終了する。一方、ログデータ収集プログラム412は、両者に差分があったと判定した場合は(S304;Yes)、現場モデル生成プログラム413に、受信したログデータ220を送信し(S306)、処理を終了する。
When the log
ログデータ収集プログラム412の動作の一例を挙げると、以下の通りである。ログデータ収集プログラム412は、ロボット20が動作するための行動シナリオとして、行動シナリオDB428から、目標(H1)、場所(H2)、目的(H3)、時間(H4)、行動(H5)を組み合わせた行動シナリオを確認する。ここでは、目標(H1)を売上額(h11)、場所(H2)をエアコン売り場(h22)、目的(H3)を販売(h33)、時間(H4)を人が来た時(h43)、行動(H5)をPRする(h55)としたときの行動シナリオAとして、h11×h22×h33×h43×h55と定義する。
An example of the operation of the log
ログデータ収集プログラム412は、ログ収集サーバ10よりログデータ220を受信すると(S301)、当該ログデータ220のヘッダ部分の目標・目的の識別子のID(例えば0001)を確認する。ログデータ収集プログラム412は、目標目的情報DB421に格納されている前回のログデータ220のヘッダ部分の目標・目的識別子ID(例えば0002)と、S301で受信したログデータ220のヘッダ部分の目標目的の識別子ID(例えば0001)とが一致しているか否かを判定し(S302)、両者が不一致であると判定した場合は(S302;No)、補助記憶装置404に、受信したログデータ220を保管する(S303)。一方、ログデータ収集プログラム412は、両者が一致したと判定した場合は(S302;Yes)、S302において更に機器識別子を比較する。
When the log
ログデータ収集プログラム412は、受信したログデータ220のヘッダ部分の機器識別子がロボットを示す識別子Anであるか否かを判定し、上記ヘッダ部分の機器識別子がロボットを示す識別子Anであると判定した場合、前回のログデータ220のヘッダ部分の機器識別子(例えばa12)と今回受信したログデータ220のヘッダ部分の機器識別子(例えばa11)とを比較し、両者が一致するか否かを判定する。ログデータ収集プログラム412は、両者が不一致であると判定した場合は、補助記憶装置404に、受信したログデータ220を保管し(S303)、終了する。
The log
一方、ログデータ収集プログラム412は、両者が一致したと判定した場合は、更にログ1識別子を比較する。受信したログデータ220のヘッダ部分の機器識別子が外部機器を示す識別子Bnである場合についても、ロボットを示す識別子Anの場合と同様に判定される。
On the other hand, if the log
また、ログデータ収集プログラム412は、S302において、補助記憶装置404に格納されている前回のログデータ220のヘッダ部分のログ1識別子(例えば画像データを示す01)と、今回受信したログデータ220のヘッダ部分のログ1識別子(例えば音声データを示す00)とを比較し、両者が一致するか否かを判定する。ログデータ収集プログラム412は、両者が不一致であると判定した場合は、補助記憶装置404に、受信したログデータ220を保管し(S303)、終了する。
In S302, the log
一方、ログデータ収集プログラム412は、両者が一致したと判定した場合は、更にログ2識別子を比較する。
On the other hand, if the log
ログデータ収集プログラム412は、補助記憶装置404に格納されている前回のログデータ220のヘッダ部分のログ2識別子(例えば検知ログを示す002)と、今回受信したログデータ220のヘッダ部分のログ2識別子(例えば会話ログを示す000)とを比較し、両者が一致するか否かを判定する。ログデータ収集プログラム412は、両者が不一致であると判定した場合は、補助記憶装置404に、受信したログデータ220を保管し(S303)、終了する。
The log
一方、ログデータ収集プログラム412は、補助記憶装置404に格納されている前回のログデータ220のヘッダ部分のログ2識別子(例えば会話ログを示す000)と、今回受信したログデータ220のヘッダ部分のログ2識別子(例えば会話ログを示す000)とを比較し、両者が一致したと判定した場合は、更に前回収集した時の差分の有無を判定する(S304)。
On the other hand, the log
ログデータ収集プログラム412は、補助記憶装置404に格納されている前回のログデータ220のログ情報と、今回受信したログデータ220のログ情報を比較し、両者に差分があるか否かを判定する。ログデータ収集プログラム412は、両者に差分がないと判定した場合は(S304;No)、補助記憶装置404に、受信したログデータ220を保管し(S303)、終了する。一方、ログデータ収集プログラム412は、両者に差分があると判定した場合は(S304;Yes)、現場モデル生成プログラム413に、受信したログデータ220を送信し(S306)、処理を終了する。
The log
なお、図6では、ログデータ収集プログラム412が、ログ収集サーバ10から受信したログデータ220に対する処理について説明したが、これ以外にも、基幹サーバ50および外部サーバ60からログ情報を受信し、受信したログ情報と、目標・目的設定プログラム411により設定された行動シナリオと、目標目的情報DB421と、基幹システム情報DB425と、外部システム情報DB426と、ログ情報の一覧200とを参照し、基幹サーバや外部サーバについてのログデータ220を生成する。例えば、ログ収集プログラム111と同様に、次のようにすればよい。
In FIG. 6, the log
ログデータ収集プログラム412は、基幹サーバ50および外部サーバ60からログ情報を収集すると、収集したログ情報を解析し、その内容が識別子情報DB122(図11)に示されるどの目標・目的に対応するものであるかを判定する。ログ収集プログラム111は、その結果、例えば、目標・目的/売上額に対応する識別子として0001を収集したログ情報のヘッダ部分に追加する。また、ログデータ収集プログラム412は、基幹サーバ50(顧客管理サーバ)からログ情報を収集した場合には、機器/基幹サーバ(基幹サーバ50のID)に対応する識別子CnとしてC1を上記ヘッダ部分に追加し、外部サーバ60からログ情報を収集した場合には、機器/外部サーバ(外部サーバ60のID)に対応する識別子EnとしてE1を上記ヘッダ部分に追加し、ログデータ220を作成する。このように、ログデータ収集プログラム412は、収集したログ情報に対して、そのログ情報が該当する目標・目的を示す識別子と、当該目標・目的を実行するサーバを示す識別子とを対応付けたログデータ220を生成する。
When the log
さらに、ログデータ収集プログラム412は、生成したログデータ220に対して、収集したログ情報と、そのログ情報の種類を示す識別子とを対応付ける。例えば、ログデータ収集プログラム412は、収集したログ情報を解析し、ログ情報の形式面での種類が基幹サーバ50(顧客管理サーバ)のログ情報であれば、識別子情報DB122(図11)を参照して、顧客管理サーバに対応する識別子20を読み取って、収集したログ情報のヘッダ部分に追加する。
Further, the log
また、ログデータ収集プログラム412は、ログ情報の内容面での種類がポイント数を含むログ情報であれば、識別子情報DB122(図11)を参照して、ポイント数に対応する識別子200を読み取って、収集したログ情報のヘッダ部分に追加する。
Further, if the type of log information is log information including the number of points, the log
そして、ログデータ収集プログラム412は、図6のS301〜S306の各処理と同様の処理を、生成した基幹サーバや外部サーバについてのログデータ220に対して実行する。
And the log
図7は、現場モデル生成処理の例を示すフローチャートである。現場モデル生成処理は、現場モデル生成プログラム413が運用管理サーバ40のCPU402で実行されることにより行われる処理である。現場モデル生成プログラム413は、運用管理サーバ40が、ログデータ収集プログラム412が収集して生成したログデータ220を受信することにより行われる処理である。
FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of the on-site model generation process. The on-site model generation process is a process performed when the on-site
現場モデル生成プログラム413は、ログデータ収集プログラム412からログデータ220を受信すると(S401)、ログデータ220のヘッダ部分の識別子を確認し、S302と同様に、目標目的情報DB421とログデータ220のヘッダ部分のすべての識別子について一致しているか否かを判定する(S402)。現場モデル生成プログラム413は、目標目的情報DB421とログデータ220のヘッダ部分の識別子が不一致であると判定した場合は(S402;No)、補助記憶装置404に、受信したログデータ220を保管する(S403)。
The site
一方、現場モデル生成プログラム413は、両者が一致したと判定した場合は(S402;Yes)、ログデータ220の機器識別子がロボット20を示す識別子であるか否かを判定する(S404)。現場モデル生成プログラム413は、上記機器識別子がロボット20を示す識別子でないと判定した場合は(S404;No)、受信したログデータ220に含まれるログ情報を読み出して、サービスが提供される環境の状況(例えば、ロボットの状態や外部機器の状態)を示す現場モデル情報(図16)を作成し(S405)、現場モデル更新プログラム414に、作成した現場モデル情報を送信して(S408)、処理を終了する。
On the other hand, if the site
一方、現場モデル生成プログラム413は、上記機器識別子がロボット20を示す識別子であると判定した場合は(S404;Yes)、蓄積されている現場モデル情報DB427を読み出して、質問項目(図18)に対して、受信したログデータ220に含まれるログ情報から回答を作成し(S406)、サービスを提供する仮想の人物像を示すペルソナ情報(図18)を作成する(S407)。現場モデル生成プログラム413は、現場モデル更新プログラム414に、作成したペルソナ情報を送信して(S408)、処理を終了する。
On the other hand, when the on-site
現場モデル生成プログラム413の動作の一例を挙げると、以下の通りである。現場モデル生成プログラム413は、ログデータ収集プログラム412からログデータ220を受信すると(S401)、目標・目的情報DB421に格納されている前回のログデータ220のヘッダ部分の目標・目的識別子ID(例えば集客人数を示す0002)と、今回受信したログデータ220のヘッダ部分の目標・目的識別子ID(例えば売上額を示す0001)を比較し、両者が一致するか否かを判定する(S402)。現場モデル生成プログラム413は、両者が不一致であると判定した場合は(S402;No)、補助記憶装置404に、受信したログデータ220を保管する(S403)。一方、現場モデル生成プログラム413は、両者が一致したと判定した場合は(S402;Yes)、更に機器識別子を比較する(S404)。
An example of the operation of the on-site
現場モデル生成プログラム413は、機器識別子がロボットを示すAnであると判定した場合(S404;Yes)、ログ情報に含まれる音声データ(ログ1識別子00に対応)や、当該音声データに含まれる会話ログ(ログ2識別子000に対応)、さらに、ログ情報に含まれる画像データ(ログ1識別子01に対応)や、当該画像データに含まれる対面ログ(ログ2識別子001に対応)や検知ログ(ログ2識別子002に対応)を解析し、質問項目情報1001(図18A)に含まれる質問に対する回答を多数決で決定し(S406)、ペルソナ情報1002を作成する(S407)。質問項目情報1001、ペルソナ情報1002については、図18A、18Bを用いて後述する。回答を集約する間隔は、一週間間隔でも良いし、一時間間隔でも良い。例えば、現場モデル生成プログラム413は、一週間のログ1識別子により識別される画像データに含まれる対面ログ(ログ2識別子001)や検知ログ(ログ2識別子002)を解析して得られた性別の割合が、男性60%、女性35%、不明5%であった場合、ペルソナ情報として記録する性別は、男性とする。現場モデル生成プログラム413は、このようにして作成したペルソナ情報1002を、現場モデル更新プログラム414に送信して(S408)、処理を終了する。
When the on-site
現場モデル生成プログラム413は、機器識別子がロボットを示すAn以外の、例えば、外部機器を示すBnや、基幹サーバ(顧客管理システム)を示すCnや、基幹サーバ(顧客管理サーバ)を示すDnや、外部サーバを示すEnであると判定した場合(S404;No)、受信したログデータ220に含まれるログ情報を解析して現場モデル1003(図19)を作成する(S405)。現場モデル1003(図19)の作成方法としては、例えば、次のような処理を実行すればよい。現場モデル生成プログラム413は、ログデータ220に含まれる上記機器識別子E1により識別される外部サーバ(天気予報)のログ情報を参照し、当該ログ情報に含まれる温度の日々の変化(例えば、1週間の変化)を分析する。現場モデル生成プログラム413は、分析した温度変化が上昇を示す値であれば、外部システム情報DB426(図15B)の増加項目に、当該値(例えば、e11)を設定する。同様に、現場モデル生成プログラム413は、分析した温度変化が下降を示す値であれば、外部システム情報DB426の減少項目に、当該値(例えば、e13)を設定し、分析した温度変化に変化がなければ、外部システム情報DB426の一定項目に、当該値(例えば、e12)を設定する。
The on-site
また、例えば、現場モデル生成プログラム413は、ログデータ220に含まれる上記機器識別子C1により識別される基幹サーバ(顧客管理)のログ情報を参照し、当該ログ情報に含まれるポイント数を、基幹システム情報DB125(図15A)のポイント数項目に、当該値(例えば、c12)を設定する。ログ情報に含まれる他の項目(例えば、ポイントカード有無、購買履歴、来店数)についても同様に設定する。
Further, for example, the on-site
そして、現場モデル生成プログラム413は、ログ情報から得られた各項目を設定した基幹システム情報DB125と外部システム情報DB426とを1つにまとめて現場モデル情報DB427(図16参照)に記録する。このとき、レイアウトを同じにするため、現場モデル生成プログラム413は、基幹システム情報DB125(図15A)に記憶されている来店数や売上額の各項目の値の日々の変化(例えば、1週間の変化)を、外部システム情報DB426(図15B)の場合と同様に、来店数や売上額の変化が増加、一定、減少のいずれとなっているか分析し、その結果となる値を、現場モデル情報DB427の増加項目、一定項目、減少項目に記録する。
Then, the on-site
なお、現場モデル生成プログラム413は、基幹システム情報DB125と外部システム情報DB426とを上記のとおり現場モデル情報DB427に記録する際に、現場モデルIDを、基幹サーバ側と外部サーバ側とが識別可能なように、異なるIDの体系でそれぞれのIDを付与する。図16では、現場モデル生成プログラム413は、基幹サーバ側の現場モデルIDとしてはF1〜Fnで識別されるIDを付与し、外部サーバ側の現場モデルIDとしてはG1〜Gnで識別されるIDを付与する。
The on-site
さらに、現場モデル生成プログラム413は、図16に示した現場モデル情報DB427から、現場モデル1003(図19)を作成する。例えば、現場モデル生成プログラム413は、現場モデル情報DB427の各項目の値が増加項目である場合には「売上増加」「温度上昇」といった増加項目の値に対応する表現の文字列に変換し、現場モデル1003の現場モデル項目に上記文字列を記録するとともに、当該現場モデル項目に対応する現場モデルID、現場モデルログ情報項目に、それぞれ、図16に示す現場モデルID、種別を設定する。このようにして、現場モデル生成プログラム413は、最終的に、ログデータ220から現場モデル1003を作成する。
Further, the site
図8は、現場モデル更新処理の例を示すフローチャートである。現場モデル更新処理は、現場モデル更新処理プログラム414が、運用管理サーバ40のCPU402で実行されることにより行われる処理である。現場モデル更新プログラム414は、現場モデル生成プログラム413より、ペルソナ情報1002または現場モデル1003を受信することにより行われる処理である。
FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of the on-site model update process. The on-site model update process is a process performed when the on-site model
現場モデル更新処理プログラム414は、現場モデル生成プログラム413からペルソナ情報1002もしくは現場モデル1003を受信する(S501)と、現場モデル1003、ペルソナ情報1002のいずれであるか確認し(S502)、現場モデル情報DB427に格納する(S503)。現場モデル更新処理プログラム414は、格納した現場モデルと、前回格納した現場モデルとの差分を計算し、両者に差分があるか否かを判定する(S504)。現場モデル更新処理プログラム414は、両者に差分がないと判定した場合は(S504;No)、前回格納した現場モデルを行動シナリオ決定プログラム415に送信して(S506)、処理を終了する。
Upon receiving the
一方、現場モデル更新処理プログラム414は、両者に差分があったと判定した場合は(S504;Yes)、前回格納した現場モデルとの間の相関関数及び多数決関数を用いて現場モデルを更新し(S505)、更新した現場モデルを現場モデル情報DB427に格納して、行動シナリオ決定プログラム415に送信して(S506)、処理を終了する。上記差分の判定(S504)および更新(S505)、送信(S506)は、ペルソナ情報1002についても同様に実行される。
On the other hand, if the site model
現場モデル更新処理プログラム414の動作の一例を挙げると、以下の通りである。現場モデル更新処理プログラム414は、現場モデル生成プログラム413からペルソナ情報か、現場モデルのいずれであるかを確認し(S502)、現場モデル情報DB427に格納する(S503)。
An example of the operation of the on-site model
現場モデル更新処理プログラム414は、ペルソナ情報1002を受信した場合、現場モデルDB247に格納されている前回のペルソナ情報と比較し、前回との差分の有無を比較する。現場モデル更新処理プログラム414は、両者に差分がない場合は(S504;No)、行動シナリオ決定プログラム415に、ペルソナ情報1002を送信して(S506)、処理を終了する。一方、現場モデル更新処理プログラム414は、両者に差分があった場合は(S504;Yes)、受信したペルソナ情報1002と、現場モデルDB247に格納されている前回のペルソナ情報(例えば、図20上段に示すペルソナ情報1004)とを比較し、各項目で多数決処理を行い、多数決処理後のペルソナ情報(例えば、図21に示すペルソナ情報1006)を、現場モデル情報DB427に格納し(S503)、行動シナリオ決定プログラム415に、ペルソナ情報1006を送信して(S506)、処理を終了する。
When the field model
一方、現場モデル更新処理プログラム414は、現場モデル1003を受信した場合、現場モデル情報DB247に格納されている前回の現場モデルと比較し、前回との差分の有無を比較する。現場モデル更新処理プログラム414は、両者に差分がない場合は(S504;No)、行動シナリオ決定プログラム415に、現場モデル1003を送信して(S506)、処理を終了する。一方、現場モデル更新処理プログラム414は、両者に差分があった場合は(S504;Yes)、受信した現場モデル1003と、現場モデル情報DB247に格納されている前回の現場モデル1005の差分を比較し、気温と売上の相関関係が強い場合(例えば、上記相関関数や多数決関数により算出された値がある一定の閾値以上である場合)は、前回の現場モデル1005を、受信した現場モデル(例えば、図21下段に示す現場モデル1007)に更新し、行動シナリオ決定プログラム415に、現場モデル1007を送信して(S506)、処理を終了する。
On the other hand, when the on-site model
なお、図5において、行動シナリオ更新プログラム112は、前回決定した前記現場モデルと今回決定した前記現場モデルの相関関係が上記のように強いか否かを判定し、両者の相関関係が一定以上であると判定した場合に、今回決定した現場モデルに対応する行動シナリオを更新してもよい。
In FIG. 5, the behavior
図9は、行動シナリオ決定処理の例を示すフローチャートである。行動シナリオ決定処理は、行動シナリオ決定プログラム415が運用管理サーバ40のCPU402で実行されることにより行われる処理である。行動シナリオ決定プログラム415は、現場モデル更新プログラム414より、現場モデルまたはペルソナ情報を受信することにより行われる処理である。
FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of action scenario determination processing. The behavior scenario determination process is a process performed when the behavior
行動シナリオ決定プログラム415は、現場モデル更新プログラム414から現場モデルまたはペルソナ情報を受信し(S601)、現場モデルであることを確認する(S602)。行動シナリオ決定プログラム415は、受信した現場モデルが作成されたときの、行動シナリオ情報DB428に格納してある行動シナリオを確認し(S603)、目標・目的情報DB421に格納している目標・目的情報を確認する(S604)。行動シナリオ決定プログラム415は、受信した現場モデルと、目標・目的情報を比較し、当該現場モデルにより目標・目的が達成しているか否かを判定する(S605)。
The behavior
行動シナリオ決定プログラム415は、当該現場モデルにより目標・目的が達成していると判定した場合は(S605;Yes)、変更せずに行動シナリオを決定し(S608)、ログ収集サーバ10へ、行動シナリオを送信し(S609)、処理を終了する。一方、行動シナリオ決定プログラム415は、当該現場モデルにより目標・目的が達成していないと判定した場合は(S605;No)、現場モデルの相関関係を比較し(S606)、行動シナリオを更新し(S607)、行動シナリオを決定し(S608)、ログ収集サーバ10へ、行動シナリオを送信し(S609)、処理を終了する。
If the action
行動シナリオ決定プログラム415の動作の一例を挙げると、以下の通りである。行動シナリオ決定プログラム415は、現場モデル更新プログラム414から、多数決処理後のペルソナ情報1006と、相関関係が強いと判断されて更新された現場モデル1007を受信し(S601)、行動シナリオDB428から前回の行動シナリオを確認する(S602)。
An example of the operation of the action
行動シナリオは、目標(H1)、場所(H2)、目的(H3)、時間(H4)、行動(H5)を組み合わせたものであり、前回の行動シナリオを、目標(H1)を売上額(h11)、場所(H2)をエアコン売り場(h22)、目的(H3)を販売(h33)、時間(H4)を人が来た時(h43)、行動(H5)をPRする(h55)したときの行動シナリオAとして、h11×h22×h33×h43×h55と定義する。 The action scenario is a combination of the goal (H1), the place (H2), the purpose (H3), the time (H4), and the action (H5). The previous action scenario is converted from the target (H1) to the sales amount (h11). ), Place (H2) is air conditioner (h22), purpose (H3) is sold (h33), time (H4) is when people come (h43), action (H5) is PR (h55) The behavior scenario A is defined as h11 × h22 × h33 × h43 × h55.
行動シナリオ決定プログラム415は、目標目的情報DB421から前回の目標目的情報を確認し(S604)、設定した目標・目的値名が売上額を示す0001の場合、受信した現場モデル1007から、現場モデルIDの顧客管理(店舗)を示すF1の数値を確認し、目標を達成したかどうかを確認する(S605)。行動シナリオ決定プログラム415は、目標を達成した場合は(S605;Yes)、行動シナリオとして全ての行動IDにおいてh00に設定するか、前回と同じ行動シナリオAに決定し(S608)、ログ収集サーバ10へ、行動シナリオのデータを送信し(S609)、処理を終了する。
The action
行動シナリオ決定プログラム415は、目標が達成出来てない場合は(S605;No)、受信した現場モデル1007から相関関数を導出して、気温と扇風機の売上の相関関数の結果(例えば、図22に示す相関関係グラフ1008)と、処理後のペルソナ情報1006とを用いて、行動シナリオを作成する(S605)。
If the goal cannot be achieved (S605; No), the behavior
具体的には、行動シナリオ決定プログラム415は、行動シナリオの目標(H1)を売上額(h11)、場所(H2)をエアコン売り場(h22)、目的(H3)を販売(h33)、時間(H4)を人が来た時(h43)、行動(H5)をPRする(h55)したときの行動シナリオAとして、h11×h22×h33×h43×h55と定義した時、処理後のペルソナ情報1006を参照し、「エアコン」から「扇風機」への発言増加の情報と、処理後の現場モデル1007を参照し、「気温の上昇」と「扇風機の売上増加」の情報を読み取り、行動シナリオの場所(H2)をエアコン売り場(h22)から扇風機売り場(h23)へ変更し、h11×h23×h33×h43×h55を行動シナリオCと定義し、作成する(S606)。行動シナリオ決定プログラム415は、作成した行動シナリオCを行動シナリオ情報DB428に格納し、更新する(S608)。全ての行動IDをh00に設定する指示がないかを確認し、行動上問題がなければ、行動シナリオCに決定し(S608)、ログ収集サーバ10へ、行動シナリオを送信し(S609)、処理を終了する。
Specifically, the behavior
図10は、取得するログ情報の一覧を示す図である。ログ情報の一覧200は、ログ収集サーバ10の目標目的情報DB121と、運用管理サーバ40の目標目的情報DB421に格納される。機器とログ1およびログ2の項目は、ロボット20、外部機器30、基幹サーバ50、外部システム60から取得するログ情報の種類を示している。
FIG. 10 is a diagram showing a list of log information to be acquired. The
例えば、目標・目的を売上額に設定した場合、ロボット20の音声データからはロボットとの会話ログが取得され、画像データからはロボットとの対面ログが取得され、障害検知データからはロボットの検知ログが取得されることを示している。外部機器30からは、環境カメラ1からロボットとの会話で立ち止まった人数が取得され、環境カメラ2からは人が立ち止まった製品の場所が取得されることを示している。基幹サーバ50(顧客管理サーバ)からは、来店者のポイント数と来店者の購買履歴が取得され、基幹サーバ50(業務管理サーバ)からは、本日の売上額と製品毎の売上額と他店舗の売上額が取得されることを示している。外部システム60からは、天気予報DBから今日の天気、社外のWebサイトからは競合他社のチラシ情報が取得されることを示している。
For example, when the goal / purpose is set to the sales amount, a conversation log with the robot is acquired from the voice data of the
図11は、ログ情報に追加する識別子の例を示す図である。図10で示したログ情報の一覧で定められたそれぞれのログ情報のヘッダ部分に、2桁から3桁の識別子が付加される。図11では、例えば、サービスの提供に使用される機器がロボットである場合には、当該機器に対応する識別子Anが、ログ情報のヘッダ部分として追加されることを示している。 FIG. 11 is a diagram illustrating examples of identifiers to be added to log information. A 2-digit to 3-digit identifier is added to the header portion of each log information defined in the list of log information shown in FIG. FIG. 11 shows that, for example, when the device used to provide the service is a robot, an identifier An corresponding to the device is added as a header portion of log information.
図12は、ログデータの構造を示す図である。ログデータ220は、ログ収集プログラム111により識別子(図11)が付加され、ログデータ220のデータ構造が形成される。上述したように、ログデータ220は、ログ情報のヘッダ部分として追加された識別子と、当該ログ情報とが対応付けられた構成であり、目標・目的、機器、ログ情報に合致した識別子が付加される(図11参照)。
FIG. 12 shows the structure of log data. An identifier (FIG. 11) is added to the
図13は、行動シナリオ決定プログラムの動作の概念を示す図である。行動シナリオ決定プログラム415は、受信した現場モデルと、目標・目的情報を比較し、達成しているかどうかを比較し、達成していない場合は、現場モデルの相関関係を比較して、行動シナリオを更新する。例えば、行動シナリオ決定プログラム415は、目標・目的を、売上ノルマを達成する、に設定し、行動シナリオをエアコンコーナーで対応する、と設定した場合に、収集したログ情報から作成した現場モデルの一例を示している。行動シナリオ決定プログラム415は、作成したペルソナ情報において発言されている扇風機と、現場モデルの気温/湿度上昇傾向と扇風機の売上向上が強い正の相関関係にあり、ペルソナ情報において分析されている発言であるエアコンと、ペルソナ情報において解析されている行動である購入断念、ペルソナ情報において解析されている感情である困っている、が強い負の相関関係にある場合を考える。
FIG. 13 is a diagram showing a concept of operation of the action scenario determination program. The action
行動シナリオ決定プログラム415は、行動シナリオで設定したエアコンコーナーで対応する(場所(H2):エアコン売り場(h22))、に強い負の相関関係があることから、強い正の相関関係にある扇風機に、エアコンから置き換えることで、行動シナリオを扇風機コーナーで対応する(場所(H2):扇風機売り場(h23))、に更新する。行動シナリオ決定プログラム415は、現場モデルを更新し、目標・目的と行動シナリオとの相関関係を比較することで、目標・目的を達成するまで行動シナリオを更新する。 図14Aは、目標目的情報DB121/421の一例を示す図である。図14Aに示すように、目標目的情報DB121/421には、目標・目的値名とそのIDとが対応付けて記憶されている。図14Aでは、例えば、目標・目的値名である売上額が、目標・目的値ID0001として設定されていることがわかる。
The action
図14Bは、ロボット情報DB123/423の一例を示す図である。図14Bに示すように、ロボット情報DB123/423には、ロボット情報IDとそのIDにより識別される実際の機体とが対応付けて記憶されている。図14Bでは、例えば、ロボット情報IDがA1であるロボットの機体は、a11、a12、a13であることがわかる。
FIG. 14B is a diagram illustrating an example of the
図14Cは、外部機器情報124/424の一例を示す図である。図14Cに示すように、外部機器情報124/424には、外部機器情報IDとそのIDにより識別される外部機器の種別と、その種別の実際の機体とが対応付けて記憶されている。図14Cでは、例えば、外部機器情報IDがB1である環境カメラの機体は、b11、b12、b13であることがわかる。
FIG. 14C is a diagram illustrating an example of the
図15Aは、基幹システム情報DB125/425の一例を示す図である。図15Aに示すように、基幹システム情報DB125/425は、基幹サーバIDと、そのIDにより識別される基幹サーバの種別と、その種別において管理される項目とが対応付けて記憶されている。図15Aでは、例えば、基幹サーバのうち自店舗の顧客管理を行うサーバでは、ポイントカードの有無、ポイント数、購買履歴、来店数等の項目が管理され、それぞれの値は、c11、c12、c13、c14であることがわかる。
FIG. 15A is a diagram illustrating an example of the core
図15Bは、外部システム情報DB126/426の一例を示す図である。図15Bに示すように、外部システム情報DB126/426は、外部サーバIDと、そのIDにより識別される外部サーバの種別と、その種別において管理される項目の増減とが対応付けて記憶されている。図15Bでは、例えば、外部サーバのうち天気予報を知らせるサーバでは、温度についての増加(上昇)、減少(下降)、一定(変化なし)が予報され、そのいずれかの値として、e11、e12、e13が設定されることがわかる。 FIG. 15B is a diagram illustrating an example of the external system information DB 126/426. As shown in FIG. 15B, the external system information DB 126/426 stores the external server ID, the type of the external server identified by the ID, and the increase / decrease of items managed in the type in association with each other. . In FIG. 15B, for example, in the server that notifies the weather forecast among the external servers, an increase (rise), a decrease (decrease), and a constant (no change) are predicted for the temperature, and any one of these values is e11, e12, It can be seen that e13 is set.
図16は、現場モデルDB127/427の一例を示す図である。現場モデルDB127/427には、基幹サーバや外部サーバから取得した情報が増加、一定、減少で分類され、15Bに示した外部システム情報DB126/426と同様に、具体的な数字の情報とともに格納される。図16では、例えば、自店舗の顧客管理を行う基幹サーバが生成した現場モデルIDがF1により識別される現場モデルでは、例えば、来店数についての増加、減少、一定が集計され、そのいずれかの値として、f11、f12、f13が設定されることがわかる。同様に、現場の温度を検知する温度センサが生成した現場モデルIDがG2により識別される現場モデルでは、例えば、温度についての増加(上昇)、減少(下降)、一定(変化なし)が集計され、そのいずれかの値として、g21、g22、g23が設定されることがわかる。 FIG. 16 is a diagram illustrating an example of the on-site model DB 127/427. In the field model DB 127/427, the information acquired from the core server or the external server is classified by increasing, constant, decreasing, and stored together with specific numerical information like the external system information DB 126/426 shown in 15B. The In FIG. 16, for example, in the site model in which the site model ID generated by the core server that performs customer management of the own store is identified by F <b> 1, for example, increases, decreases, and constants regarding the number of visits are counted. It can be seen that f11, f12, and f13 are set as values. Similarly, in the field model in which the field model ID generated by the temperature sensor that detects the temperature of the field is identified by G2, for example, the increase (rise), decrease (fall), and constant (no change) are aggregated. It can be seen that g21, g22, and g23 are set as any one of the values.
図17は、行動シナリオ情報DB128/428の一例を示す図である。行動シナリオはこれらの行動シナリオIDおよびそのIDで識別される行動の種別に対応する値の組み合わせで構成され、目標、場所、目的、時間、行動が定義される。図17の具体例についてはすでに各フローチャートにおけるものと同様であるため、ここではその説明を省略する。
FIG. 17 is a diagram illustrating an example of the behavior
図18Aは、現場モデル情報DB127/427に格納される質問項目情報1001の一例を示す図である。図18Aに示すように、質問項目情報1001は、質問項目とログ情報とが対応付けて記憶されている。質問項目情報1001を構成する質問項目は、あらかじめ定められており、図18Aでは、性別、年齢、職業、家族構成、発言、行動、感情の各項目が設定されていることがわかる。これらの各質問項目について、ログ情報として記憶されている対面ログや会話ログに含まれる画像データや音声データを用いて解析されることを示している。図18Aでは、例えば、性別については、対面ログの画像データを解析して得られた人物の顔画像を分析することにより得られることを示している。
FIG. 18A is a diagram showing an example of
図18Bは、現場モデル情報DB127/427に格納されるペルソナ情報1002の一例を示す図である。図18Bに示すように、ペルソナ情報1002は、図18Aに示した質問項目情報1001を用いて解析された結果として得られたペルソナ情報1002を示している。図18Bでは、性別、年齢、職業、家族構成、発言、行動、感情の各項目について、分析の結果、年齢が20〜40歳代の独身の男性会社員が来店し、「エアコン」「扇風機」の購入を断念し、困った表情をしているペルソナ情報が得られたことを示している。図7で説明したように、ペルソナ情報は、各質問項目に対して、例えば1週間分のログデータである画像データや音声データを解析して取得され、主な傾向として得られた結果をペルソナ情報として設定される。
FIG. 18B is a diagram showing an example of
図19は、現場モデル情報DB127/427に格納される現場モデルの一例を示す図である。図19に示すように、現場モデル1003は、現場モデルを識別するための現場モデルIDと、現場モデルログ情報と、現場モデルとが対応付けて記憶されている。現場モデルIDおよび現場モデルログ情報は、それぞれ、図16に示した現場モデルIDおよび種別と同様である。また、現場モデルは、図16に示した、減少、一定の各項目の数値を文字列で表現したものである。なお、現場モデルIDがF3、F4、G2、G3、G6で識別される現場モデルは、前回から現場モデルに変更があったモデルを示している。
FIG. 19 is a diagram illustrating an example of a site model stored in the site model information DB 127/427. As shown in FIG. 19, the
図20は、現場モデル情報DB127/427に格納されるペルソナ情報と現場モデル他の一例を示す図である。図20では、ペルソナ情報1004のうち、年齢および発言の各質問項目が、前回との差分(例えば、図18Bとの差分)が生じていることを示している。また、現場モデル1005のうち、現場モデルIDがF3、F4、G2、G3、G6の各モデルが、前回との差分(例えば、図19との差分)が生じていることを示している。
FIG. 20 is a diagram illustrating an example of persona information stored in the on-site model information DB 127/427 and the on-site model. FIG. 20 shows that, in the
図21は、現場モデル情報DB127/427に格納されるペルソナ情報および現場モデルについて、前回の情報と、処理後の情報の一例を示した図である。図8で説明したように、現場モデル更新処理プログラム414は、前回の情報と差分があった箇所を抽出し、多数決及び相関関係が強いものを処理後の情報として選択する。図21では、処理後のペルソナ情報1006が、前回のペルソナ情報に含まれる発言「エアコン」と、当該発言との相関関係が強い「扇風機」に更新されていることがわかる。また、処理後の現場モデル1007として、現場モデルIDがF4のモデルについては「売上増加」に更新され、現場モデルIDがG2、G3のモデルについては、それぞれ「温度上昇」、「湿度上昇」に更新され、現場モデルIDがG6のモデルについては「温度上昇」に更新されていることがわかる。すなわち、最新の現場モデルでは、気温が上昇し、センサが検知する温度および湿度が上昇すると、扇風機の売上が増加している関係にあることがわかる。
FIG. 21 is a diagram illustrating an example of previous information and post-processing information about the persona information and the field model stored in the field model information DB 127/427. As described with reference to FIG. 8, the on-site model
図22は、気温とエアコンの店舗売上(個数)と扇風機の店舗売上(個数)の相関関係の一例を示す図である。図22の黒丸印に示すように、気温が25度を超えると、扇風機の売上が増加しており、気温が高いことと、扇風機の売上は強い相関関係にあることを示している。 FIG. 22 is a diagram illustrating an example of the correlation between the temperature, the store sales (number) of air conditioners, and the store sales (number) of fans. As indicated by the black circles in FIG. 22, when the temperature exceeds 25 degrees, the sales of the electric fan increase, indicating that the temperature is high and the sales of the electric fan have a strong correlation.
このように、本システムによれば、収集したログ情報から複雑な作業のシナリオで動作するロボットの次の行動を決定するサービスロボットシステムを実現することが出来る。 Thus, according to this system, it is possible to realize a service robot system that determines the next action of a robot that operates in a complicated work scenario from the collected log information.
なお、本発明を実施するための形態は、以上で説明した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成の一部を加えてもよい。 In addition, the form for implementing this invention is not limited to the Example demonstrated above, Various modifications and an equivalent structure are included. For example, the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described. A part of the configuration of one embodiment may be replaced with the configuration of another embodiment. Moreover, you may add a part of structure of another Example to the structure of a certain Example.
10:ログ収集サーバ
20:ロボット
30:外部機器
40:運用管理サーバ
50:基幹サーバ
60:外部サーバ
100:サービス拠点
110:運用管理センタ
120:顧客基幹拠点
130:外部システム
140:ネットワーク
10: Log collection server 20: Robot 30: External device 40: Operation management server 50: Core server 60: External server 100: Service base 110: Operation management center 120: Customer main base 130: External system 140: Network
Claims (12)
行動シナリオに基づいて前記ロボットがサービスを提供するサービス拠点において、前記ロボットからロボットログ情報を収集するログ収集部と、
前記ログ収集部が収集した前記ロボットログ情報に基づいて前記ロボットの行動シナリオを決定する行動シナリオ決定部と、
前記行動シナリオ決定部が決定した前記行動シナリオを更新し、更新した行動シナリオを前記ロボットに送信する行動シナリオ更新部と、
を備えることを特徴とするロボット制御システム。 A robot control system that controls the behavior of a robot that performs autonomous operation and realizes communication with a user,
A log collection unit for collecting robot log information from the robot at a service base where the robot provides a service based on an action scenario;
An action scenario determination unit that determines an action scenario of the robot based on the robot log information collected by the log collection unit;
An action scenario update unit that updates the action scenario determined by the action scenario determination unit and transmits the updated action scenario to the robot;
A robot control system comprising:
前記ログ収集部は、前記ロボットと連携してサービスを実行する外部機器から外部機器ログ情報を収集し、
前記行動シナリオ決定部は、前記ロボットログ情報と前記外部機器ログ情報とに基づいて前記ロボットの行動シナリオを決定する、
ことを特徴とするロボット制御システム。 The robot control system according to claim 1,
The log collection unit collects external device log information from an external device that executes a service in cooperation with the robot,
The behavior scenario determination unit determines the behavior scenario of the robot based on the robot log information and the external device log information.
A robot control system characterized by that.
前記ログ収集部は、前記サービス拠点にネットワークを介して接続された基幹サーバから基幹サーバログ情報を収集し、
前記行動シナリオ決定部は、前記ロボットログ情報と前記基幹サーバログ情報とに基づいて前記ロボットの行動シナリオを決定する、
ことを特徴とするロボット制御システム。 The robot control system according to claim 1,
The log collection unit collects backbone server log information from a backbone server connected to the service base via a network,
The behavior scenario determination unit determines the behavior scenario of the robot based on the robot log information and the core server log information.
A robot control system characterized by that.
前記ログ収集部は、前記サービス拠点にネットワークを介して接続された外部サーバから外部サーバログ情報を収集し、
前記行動シナリオ決定部は、前記ロボットログ情報と前記外部サーバログ情報とに基づいて前記ロボットの行動シナリオを決定する、
ことを特徴とするロボット制御システム。 The robot control system according to claim 1,
The log collection unit collects external server log information from an external server connected to the service base via a network,
The behavior scenario determination unit determines the behavior scenario of the robot based on the robot log information and the external server log information.
A robot control system characterized by that.
前記ロボットの動作によって達成する目的または目標を設定する設定部を備え、
前記行動シナリオ決定部は、前記設定部により設定された目的または目標を達成するための前記行動シナリオを決定する、
ことを特徴とするロボット制御システム。 The robot control system according to claim 1,
A setting unit for setting an objective or a goal to be achieved by the operation of the robot;
The behavior scenario determination unit determines the behavior scenario for achieving the purpose or goal set by the setting unit;
A robot control system characterized by that.
前記ログ収集部は、前記設定部により設定された前記目的または目標と、前記ロボットログ情報を解析して得られた目的または目標とが一致するか否かを判定し、両者が一致すると判定した場合に、前記ロボットログ情報を収集する、
ことを特徴とするロボット制御システム。 The robot control system according to claim 5,
The log collection unit determines whether or not the purpose or target set by the setting unit matches the purpose or target obtained by analyzing the robot log information, and determines that they match. Collecting the robot log information,
A robot control system characterized by that.
前記ログ収集部が収集したログ情報に基づいて、前記サービスを提供する仮想の人物像を示すペルソナ情報と、前記サービスが提供される環境の状況を示す現場モデルとを生成する現場モデル生成部を備え、
前記行動シナリオ決定部は、前記ロボットログ情報と、前記現場モデル生成部により生成された前記ペルソナ情報および前記現場モデルとに基づいて前記ロボットの行動シナリオを決定する、
ことを特徴とするロボット制御システム。 The robot control system according to claim 1,
An on-site model generation unit that generates persona information indicating a virtual person image providing the service and an on-site model indicating the state of an environment in which the service is provided based on log information collected by the log collection unit; Prepared,
The behavior scenario determination unit determines a behavior scenario of the robot based on the robot log information, the persona information generated by the site model generation unit, and the site model.
A robot control system characterized by that.
前記行動シナリオ更新部は、前回決定した前記現場モデルと今回決定した前記現場モデルの相関関係が一定以上であるか否かを判定し、両者の相関関係が一定以上であると判定した場合に、前記行動シナリオを更新する、
ことを特徴とするロボット制御システム。 The robot control system according to claim 7,
The behavior scenario update unit determines whether or not the correlation between the site model determined last time and the site model determined this time is more than a certain value, and when determining that the correlation between both is more than a certain value, Updating the behavior scenario;
A robot control system characterized by that.
前記現場モデル作成部により前回作成された前記現場モデルと今回作成された前記現場モデルの相関関係が一定以上であるか否かを判定し、両者の相関関係が一定以上であると判定した場合に、前記行動シナリオを更新する現場モデル更新部を備え、
前記行動シナリオ決定部は、前記ロボットログ情報と、前記現場モデル更新部部により更新された前記ペルソナ情報および前記現場モデルとに基づいて前記ロボットの行動シナリオを決定する、
ことを特徴とするロボット制御システム。 The robot control system according to claim 7,
When determining whether or not the correlation between the field model created last time by the field model creation unit and the field model created this time is a certain level or more, and when determining that the correlation between both is a certain level or more A site model update unit for updating the behavior scenario,
The behavior scenario determination unit determines the behavior scenario of the robot based on the robot log information and the persona information and the site model updated by the site model update unit.
A robot control system characterized by that.
前記ログ収集部は、今回収集した前記ロボットログ情報と前回収集した前記ロボットログ情報との間で差分があるか否かを判定し、両者に差分があると判定した場合に、今回収集した前記ロボットログ情報を前記現場モデル生成部に送信する、
ことを特徴とするロボット制御システム。 The robot control system according to claim 7,
The log collection unit determines whether or not there is a difference between the robot log information collected this time and the robot log information collected last time. Sending robot log information to the on-site model generator,
A robot control system characterized by that.
前記ログ収集部は、前記ロボットからロボットログ情報を収集した際に、前記ロボットログ情報を解析して得られた目的または目標を識別するための識別子と、前記サービスの提供に使用される機器を識別するための識別子とを、前記ログ情報を付加したログデータを作成し、
前記行動シナリオ決定部は、前記ログ収集部が作成した前記ログデータに基づいて前記行動シナリオを決定する、
ことを特徴とするロボット制御システム。 The robot control system according to claim 1,
The log collecting unit includes an identifier for identifying a purpose or a target obtained by analyzing the robot log information when collecting robot log information from the robot, and a device used for providing the service. Create log data with the log information added to the identifier for identification,
The behavior scenario determination unit determines the behavior scenario based on the log data created by the log collection unit;
A robot control system characterized by that.
ログ収集部が、行動シナリオに基づいて前記ロボットがサービスを提供するサービス拠点において、前記ロボットからロボットログ情報を収集し、
行動シナリオ決定部が、前記ログ収集部により収集された前記ロボットログ情報に基づいて前記ロボットの行動シナリオを決定し、
行動シナリオ更新部が、前記行動シナリオ決定部が決定した前記行動シナリオを更新し、更新した行動シナリオを前記ロボットに送信する、
ことを特徴とするロボット制御方法。 A robot control method for controlling the behavior of a robot that performs autonomous operation and realizes communication with a user,
A log collection unit collects robot log information from the robot at a service base where the robot provides a service based on an action scenario,
An action scenario determination unit determines an action scenario of the robot based on the robot log information collected by the log collection unit,
The behavior scenario update unit updates the behavior scenario determined by the behavior scenario determination unit, and transmits the updated behavior scenario to the robot.
A robot control method characterized by the above.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018054847A JP2019166592A (en) | 2018-03-22 | 2018-03-22 | Robot control system and robot control method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018054847A JP2019166592A (en) | 2018-03-22 | 2018-03-22 | Robot control system and robot control method |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019166592A true JP2019166592A (en) | 2019-10-03 |
Family
ID=68107802
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018054847A Pending JP2019166592A (en) | 2018-03-22 | 2018-03-22 | Robot control system and robot control method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2019166592A (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021049638A1 (en) | 2019-09-12 | 2021-03-18 | 日精エー・エス・ビー機械株式会社 | Method for producing resin container and apparatus for producing resin container |
WO2021215668A1 (en) * | 2020-04-20 | 2021-10-28 | 삼성전자주식회사 | Robot device and control method therefor |
-
2018
- 2018-03-22 JP JP2018054847A patent/JP2019166592A/en active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021049638A1 (en) | 2019-09-12 | 2021-03-18 | 日精エー・エス・ビー機械株式会社 | Method for producing resin container and apparatus for producing resin container |
WO2021215668A1 (en) * | 2020-04-20 | 2021-10-28 | 삼성전자주식회사 | Robot device and control method therefor |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110070391B (en) | Data processing method and device, computer readable medium and electronic equipment | |
US11475364B2 (en) | Systems and methods for analyzing a list of items using machine learning models | |
Gweon et al. | Three methods for occupation coding based on statistical learning | |
KR102322845B1 (en) | Method, device and system for deriving brand marketing strategy based on artificial intelligence | |
US20220398598A1 (en) | Facilitating an automated, interactive, conversational troubleshooting dialog regarding a product support issue via a chatbot and associating product support cases with a newly identified issue category | |
KR101524971B1 (en) | Personality traits prediction method and apparatus based on consumer psychology | |
US20220309250A1 (en) | Facilitating an automated, interactive, conversational troubleshooting dialog regarding a product support issue via a chatbot | |
US9910909B2 (en) | Method and apparatus for extracting journey of life attributes of a user from user interactions | |
US20170372347A1 (en) | Sequence-based marketing attribution model for customer journeys | |
JP2013037498A (en) | Information processing apparatus and information processing method | |
JP2020064253A (en) | Learning device, detection device, learning method, learning program, detection method, and detection program | |
CN112070564B (en) | Advertisement pulling method, device and system and electronic equipment | |
US10832283B1 (en) | System, method, and computer program for providing an instance of a promotional message to a user based on a predicted emotional response corresponding to user characteristics | |
US11226598B2 (en) | Building system with user presentation composition based on building context | |
US20220101262A1 (en) | Determining observations about topics in meetings | |
JP2019166592A (en) | Robot control system and robot control method | |
CN112990625A (en) | Method and device for allocating annotation tasks and server | |
US20210241756A1 (en) | Disambiguation of generic commands for controlling objects | |
CN112053245A (en) | Information evaluation method and system | |
US20200090103A1 (en) | Business analysis server, business analysis method, and business analysis program | |
KR20210048818A (en) | Apparatus and method for trade based on artificial intelligence using fintech | |
CA3104919A1 (en) | Automatic emotion response detection | |
WO2021192214A1 (en) | Stress management device, stress management method, and computer-readable recording medium | |
JP6997046B2 (en) | Annotation support device | |
WO2024214406A1 (en) | Energy-saving action change support device and energy-saving action change support method |