JP2019203998A - 会話装置、ロボット、会話装置制御方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数のユーザ間の会話に参加しているかのような発話を行って、ユーザ間の会話を盛り上げることができる会話装置、ロボット、会話装置制御方法及びプログラムを提供する。【解決手段】会話装置１００は、音声出力部４２と、特徴取得部１２と、選択部１３と、発話制御部１４と、を備える。音声出力部４２は、音声を出力して発話を行う。特徴取得部１２は、複数のユーザの各々の特徴を取得する。選択部１３は、特徴取得部１２で取得された複数のユーザの各々の特徴に基づき、複数のユーザから、同調する又は同調しない対象となる対象ユーザを選択する。発話制御部１４は、選択部１３で選択された対象ユーザに応じた発話を行うように音声出力部４２を制御する発話制御を実行する。【選択図】図１

Description

本発明は、会話装置、ロボット、会話装置制御方法及びプログラムに関する。

ユーザ間のコミュニケーションをより促進させることができるようにする技術開発が進められている。例えば、特許文献１には、複数のユーザの間で行われている会話の状態を監視して、会話が停滞した場合に、ユーザに関心のある話題を提供する対話型通信システムが記載されている。

特開２０１６−６６０７号公報

特許文献１に記載されている対話型通信システムは、ユーザ間で過去に行われた会話の中に含まれていた語句やユーザが会話に用いている端末の位置情報に合致する話題を提供することによって、複数のユーザ間における対話型の通話を円滑に進めるようにしている。しかし、上述したように、従来の対話型通信システムでは、ユーザの過去の会話内容やユーザの端末の位置情報などに応じた話題を複数のユーザに提供するにすぎないため、複数のユーザ間の会話に参加しているかのような発話を行うことができず、ひいては、ユーザ間の会話を盛り上げるまでには至らなかった。

本発明は、上記問題を解決するためになされたものであり、複数のユーザ間の会話に参加しているかのような発話を行って、ユーザ間の会話を盛り上げることができる会話装置、ロボット、会話装置制御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、本発明の会話装置は、
発話するための発話手段と、
複数のユーザの各々の特徴を取得する特徴取得手段と、
前記特徴取得手段で取得された複数のユーザの各々の特徴に基づき、前記複数のユーザから、同調する又は同調しない対象となる対象ユーザを選択する選択手段と、
前記選択手段で選択された前記対象ユーザに応じた発話を行うように前記発話手段を制御する発話制御を実行する発話制御手段と、
を備える。

本発明によれば、複数のユーザ間の会話に参加しているかのような発話を行うことができるので、ユーザ間の会話を盛り上げることができる。

本発明の実施形態１に係る会話装置の機能構成を示す図である。 実施形態１に係る会話装置の特徴記憶部に記憶されているデータの一例を示す図である。 実施形態１に係る会話装置の周囲で行われた会話の一例を示す図である。 実施形態１に係る会話装置の周囲で行われた会話の別の例を示す図である。 実施形態１に係る会話装置の特徴取得処理のフローチャートである。 実施形態１に係る会話装置の発話処理のフローチャートである。 実施形態１に係る会話装置がユーザ間の会話に参加しているかのような発話を行っている会話の例を示す図である。 本発明の実施形態２に係る会話装置の機能構成を示す図である。 実施形態２に係る会話装置の装置特徴記憶部に記憶されているデータの一例を示す図である。 変形例１に係る会話装置の対象ユーザ変更処理のフローチャートである。

以下、本発明の実施形態に係る会話装置について、図表を参照して説明する。なお、図中同一又は相当部分には同一符号を付す。

（実施形態１）
本発明の実施形態に係る会話装置は、複数のユーザの特徴を取得して、各ユーザの特徴に基づいて、その複数のユーザの中から同調する対象となる対象ユーザを選択し、その対象のユーザに同調するような発話を行う装置である。ここで、同調とは、選択した対象ユーザの意見に同意することをいい、会話装置は、対象ユーザに同調するような発話を行うことによって、対象ユーザと趣味や、嗜好、考え方、意見等を合わせた発話を行う。本発明の実施形態に係る会話装置は、上述したように、あるユーザに同調した発話を行うことによって、まるで意思や感情を持って複数のユーザの会話に参加しているかのように思わせることができ、それにより、複数のユーザの間の会話を盛り上げることができる。また、ここで、ユーザとは、積極的に会話装置１００を使用する意思を持って使用する人だけを指すのではない。積極的な使用意思がなくても、会話装置１００の周囲で会話をする人は、会話装置１００のユーザである。通常、会話装置１００の周囲では複数の人が会話をするので、会話装置１００は、複数のユーザによって使用されることになる。

図１に示すように、本発明の実施形態１に係る会話装置１００は、機能構成として、制御部１０、記憶部２０、音声入力部３１、画像入力部３２、操作入力部３３、通信部３４、センサ部３５、表示部４１、音声出力部４２、を備える。なお、図１には示されていないが、会話装置１００は、例えば、ロボットに搭載されており、このロボットは、周囲を移動するための駆動部を備えることにより、ユーザの近くに移動する機能を有していてもよい。

制御部１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等で構成され、記憶部２０に記憶されたプログラムを実行することにより、後述する各部（取得部１１、特徴取得部１２、選択部１３、発話制御部１４）の機能を実現する。

記憶部２０は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、ＲＯＭの一部又は全部は電気的に書き換え可能なメモリ（フラッシュメモリ等）で構成されている。記憶部２０は、機能的に、特徴記憶部２１を含む。ＲＯＭには制御部１０のＣＰＵが実行するプログラム及びプログラムを実行する上で予め必要なデータが記憶されている。ＲＡＭには、プログラム実行中に作成されたり変更されたりするデータが記憶される。

特徴記憶部２１には、図２に示すように、ユーザの特徴を示すデータ（特徴データ）が、ユーザＩＤ毎に、記憶される。ユーザＩＤは、ユーザを一意に識別するＩＤである。特徴記憶部２１に記憶される特徴データは、大きく、個人情報と、性格情報と、関心情報とに大別される。

個人情報とは、ユーザＩＤで示される人の名前（正式な氏名に限定されず、呼び名、あだ名、芸名、通称等でもよい）、その人の声紋のデータ（その人を声で話者認識するために用いられるデータ）、その人の顔画像のデータ（その人を画像で識別するために用いられるデータ）、その人の年齢、性別、使用言語等である。これらは、通常は、ユーザが操作入力部３３や通信部３４を介して会話装置１００の特徴記憶部２１に登録するが、制御部１０の後述する特徴取得部１２が、名前、年齢、性別、使用言語等を周知の音声認識等で分析して取得して、特徴記憶部２１に登録してもよい。

また、性格情報とは、特徴取得部１２が分析した、その人の性格を示す情報であり、具体的には性格を示す要素（例えば、冷静度、正直度、優しさ度、思いやり度、等）毎に、その要素の度合いを表す情報である。なお、性格情報は、特徴取得部１２が分析したその人の性格を示す情報が、分析回数とともに記憶される。分析回数については後述するが、ここでは、データ項目名に記載の性格を示す情報（データ値）を算出する際に使用したユーザの発話文の数（発話回数）が分析回数である。

また、関心情報とは、特徴取得部１２が分析した、その人の関心を示す情報であり、具体的には、その人がどのような趣味、嗜好、主義を持っているかを示す情報である。図２では省略しているが、関心情報も性格情報と同様に、各情報（例えば「サッカーリーグ」、「チームＡ」、「音楽」等）とともに、その情報を抽出する際に使用したユーザの発話文の数（発話回数）を分析回数として記憶してもよい。

なお、性格情報も関心情報も、通常は、特徴取得部１２が取得して、特徴記憶部２１に登録するが、ユーザが操作入力部３３や通信部３４を介して性格を示す各要素の度合いや、各ユーザの趣味、嗜好等を特徴記憶部２１に登録してもよい。

音声入力部３１は、マイクロホンを備え、ユーザが話す音声のデータ（音声データ）を取得する。制御部１０は、記憶部２０に記憶されたプログラムを実行することにより、音声入力部３１が取得した音声データに基づいて、話者の声紋データによる話者認識を行ったり、音声認識による発話文の取得を行ったりすることができる。

画像入力部３２は、カメラを備え、周囲の画像のデータ（画像データ）を取得し、画像中に含まれる顔等から人物を特定する人物認識を行うことができる。カメラは全周囲を一度に撮影できる広角レンズを備えており、会話装置１００は移動しなくても、周囲の全方位の画像データを取得することができる。

操作入力部３３は、スイッチやタッチパネル等を備え、ユーザによって入力される操作内容データ（会話装置１００に対する制御コマンド等）を取得する。例えば、ユーザは、ユーザの名前、呼び名、あだ名、芸名、通称等を操作入力部３３から、ユーザの名前として入力し、特徴記憶部２１に登録することができる。

通信部３４は、外部のネットワーク等と通信データを無線で通信するためのアンテナを含む無線モジュールである。例えば、通信部３４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）に基づく近距離無線通信を行うための無線モジュールである。通信部３４を用いることにより、会話装置１００は、外部のサーバから様々な情報を取得することができる。

センサ部３５は、会話装置１００の加速度を検出する加速度センサを備える。センサ部３５は、ユーザが会話装置１００を触ったり、持ち上げたりすることによって発生した加速度を検出し、加速度データとして、制御部１０に伝える。センサ部３５が検出した加速度の値は、特徴取得部１２がユーザの性格を分析して取得する際に用いられる。なお、センサ部３５は、加速度センサ以外のセンサを備えてもよい。

表示部４１は、液晶、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｏｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）等によるディスプレイを備え、操作入力部３３により入力された制御コマンド等を表示する。

音声出力部４２は、音声合成手段とスピーカを備え、音声合成により発話を行うことができる。なお、音声出力部４２は、音声合成する際に、異なる調子の音声（例えば喜んだ声、悲しい声、事務的な声等）を出力することができる。音声出力部４２は、発話手段として機能する。

次に、会話装置１００の制御部１０の機能的構成について説明する。制御部１０は、取得部１１、特徴取得部１２、選択部１３、発話制御部１４、の機能を実現し、ユーザの特徴（性格等）に基づいて選択したユーザに同調した発話を行う。また、制御部１０は、マルチスレッド機能に対応しており、複数のスレッド（異なる処理の流れ）を並行して実行することができる。

取得部１１は、音声入力部３１、画像入力部３２、操作入力部３３、通信部３４及びセンサ部３５から、音声データ、画像データ、操作内容データ、通信データ及び加速度データを取得する。取得部１１は、取得手段として機能する。

特徴取得部１２は、特徴記憶部２１に記憶されている各ユーザの特徴を取得する。例えば、図２に示す特徴データから、特徴取得部１２は、ユーザＩＤがＵｓｅｒ＿１のユーザ「花子」の特徴として「冷静度＝１、正直度＝１」（冷静度も正直度も低い）という性格を取得し、ユーザＩＤがＵｓｅｒ＿２のユーザ「太郎」の特徴として「冷静度＝１０、正直度＝８」（冷静度も正直度も高い）という性格を取得する。

また、特徴取得部１２は、取得部１１が音声入力部３１及び画像入力部３２から取得した音声データ及び画像データを周知の手法により分析して、会話装置１００の周囲にいる人の特徴を取得する。具体的には、特徴取得部１２は、音声データや画像データで発話者を識別するとともに、音声データから発話された単語及び表現並びに声の大きさ及び調子（トーン）を分析し、これらに基づいて、発話者の特徴を取得する。そして、特徴取得部１２は、分析して取得した特徴を、特徴記憶部２１に書き込む。特徴取得部１２は、特徴取得手段として機能する。特徴取得部１２が分析して取得する「人の特徴」は、性格情報と関心情報とに大別される。

このうち、性格情報はポジティブな性格を示す各性質の度合いを示したパラメータであり、例えば図２では、冷静さの度合いを示す冷静度や正直さの度合いを示す正直度が０から１０までの値で示されている。図２では省略されているが、例えば、優しさの度合いを示す優しさ度や思いやりの度合いを示す思いやり度等も性格情報に含まれる。このパラメータ値は、例えば、図３に示すような、会話装置１００の周囲で行われているユーザ同士の会話に含まれる発話文を、特徴取得部１２が分析した結果に基づいて、取得される。

また、関心情報は、各ユーザの趣味、嗜好、主義を示した情報であり、例えば図２では、ユーザ「花子」の関心情報として「サッカーリーグ、チームＡ、メロドラマ、バラエティ番組、…」が、ユーザ「太郎」の関心情報として「サッカーリーグ、チームＢ、音楽、ギター、バンドＡ、…」が示されている。この関心情報は、例えば、図４に示すような、会話装置１００の周囲で行われているユーザ同士の会話に含まれる発話文を、特徴取得部１２が分析した結果に基づいて、取得される。図２に示す例では、発話文に含まれるキーワードを抽出しただけの情報になっているが、これに限られない。例えば、関心情報として、「サッカーリーグ＜サッカー＜スポーツ」、「チームＡ＜サッカーリーグ」、「チームＢ＜サッカーリーグ」、「メロドラマ＜テレビ番組」、「ギター＜楽器＜音楽」のようなシソーラスの情報を含めて記憶してもよい。

選択部１３は、特徴取得部１２が取得した各ユーザの性格情報に基づき、複数のユーザから、最も望ましい性格を有しているユーザを、同調する対象である対象ユーザとして選択する。上述したように特徴記憶部２１に記憶されている性格情報は、ポジティブな性格を示す各性質の度合いを示すパラメータであるので、このパラメータの合計値が最も大きいユーザを対象ユーザとして選択する。なお、ここでは、対象ユーザの選択基準として、「最も望ましい性格を有するユーザ」としたが、これに限定されない。選択部１３は、上記とは逆に、最も望ましくない性格を有するユーザを、同調する対象となる対象ユーザとして選択してもよい。この場合、パラメータの合計値が最も小さいユーザを対象ユーザとして選択することになる。

また、選択部１３は、特徴記憶部２１に記憶されている情報（特徴データ）であれば、性格情報以外の情報に基づいて同調対象となる対象ユーザを選択してもよい。例えば、「２０代の女性のうちバラエティ番組に関心を持っている人を同調対象とする」等のように、性別や年齢や趣味、嗜好等に基づいて同調対象となる対象ユーザを選択してもよい。また、選択部１３は、性格情報以外の情報と性格情報の両方の情報に基づいて、同調対象となる対象ユーザを選択してもよい。さらに、選択部１３は、対象ユーザとして、ランダムにユーザを選択してもよいし、例えば性格情報は無視して、サーバから取得した現在最も話題になっているトピックを関心情報の中に含んでいるユーザを選択してもよい。選択部１３は、選択手段として機能する。

発話制御部１４は、選択部１３が選択した対象ユーザに同調する（そのユーザと意見、趣味等を合わせる）文章を音声出力部４２から発話させる制御を行う。発話制御部１４は、発話制御手段として機能する。

以上、会話装置１００の機能構成について説明した。次に、会話装置１００で実行される特徴取得処理及び発話処理について説明する。会話装置１００は、ユーザが生活している環境の中（部屋等）に置かれており、ユーザの言動を分析してそれらの人の特徴を取得するとともに、ユーザの特徴に基づいて選択したユーザに同調する発話を行う。ユーザの言動を分析して、各人の特徴を取得する処理が特徴取得処理であり、ユーザの特徴に基づいて選択したユーザに同調する発話を行う処理が発話処理である。特徴取得処理は、会話装置１００の電源がオンになっている間は常に行われるようになっていてもよいし、操作入力部３３等からの入力によりユーザの指示があった時に行われるようになっていてもよい。また、発話処理は、操作入力部３３等からの入力によりユーザの発話指示があった時に行われる。この２つの処理は別スレッドで、同時並行で処理が進められる。したがって、会話装置１００は、特徴取得処理を常に行うことによって、リアルタイムでユーザの特徴を取得する（更新する）ことができる。

最初に、特徴取得処理について、図５を参照して説明する。まず、特徴取得部１２は、音声入力部３１を用いて、ユーザの発話があるか否かを判定する（ステップＳ１０１）。ユーザの発話がなければ（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、ステップＳ１０１に戻って、発話が行われるまで待ち続ける。ユーザの発話があるなら（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、特徴取得部１２は、音声入力部３１から入力した音声データを特徴記憶部２１に記憶されている声紋データと照合することによって、発話した人（発話者）を識別する（ステップＳ１０２）。なお、この時、特徴取得部１２は、画像入力部３２から入力した画像データを特徴記憶部２１に記憶されている顔画像データと照合することによって、発話者を識別してもよい。

次に、特徴取得部１２は、発話された文の内容（発話文の内容）と発話された音声の大きさ及び調子（トーン）を分析し（ステップＳ１０３）、発話文中で使われている単語及び表現を、周知の手法により抽出する。そして、特徴取得部１２は、ステップＳ１０３での分析結果、つまり、発話文中で使われている単語及び表現並びに発話された音声の大きさ及び調子（トーン）等に基づいて、発話者の特徴を取得する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０３及びステップＳ１０４において、特徴取得部１２は特徴取得手段として機能する。また、ステップＳ１０３及びステップＳ１０４は取得ステップとも呼ばれる。なお、この時、特徴取得部１２は、画像入力部３２から入力した画像データやセンサ部３５から入力した加速度データに基づいて、発話者の特徴を取得してもよい。

ステップＳ１０４で特徴取得部１２が発話者の特徴を取得する方法について補足説明する。ここでは、特徴取得部１２が取得する発話者の特徴は性格を表すパラメータであり、性格を表すパラメータは、冷静度、正直度、優しさ度及び思いやり度の４種類であるとする。このうち、冷静度は、発話時の音声の強さ及び発話文中で強い表現（語気の荒い表現、命令口調等。例えば「なにやっているんだ」、「・・・しろ」等）や冷静な表現（落ち着いた表現、丁寧な口調等）が使われているか否かによって値が定まる。冷静度は、発話時の音声が強かったり、発話文中で強い表現が多く使われたりしていれば、低くなり（最小値０）、発話時の音声が弱かったり、発話文中で冷静な表現が多く使われていれば、高くなる（最大値１０）。正直度は、発話文中で使われている単語に「だます」「はめる」等、嘘をついたりだましたりする際に使われる単語が含まれていると、低くなり、発話文中に「正直に言った方が良いよ」、「嘘をついてはいけないよ」等、正直者であることを示す文が含まれていると、高くなる。

優しさ度は、発話文中で優しい表現（例えば、丁寧語）が含まれていれば、高くなり、優しくない表現（例えば、命令口調、非丁寧語）が含まれていれば、低くなる。思いやり度は、発話文中に、相手を思いやる表現（例えば、「・・・してあげましょうか」、「・・・をあげますよ」等）が含まれていれば、高くなり、相手に要求するような表現（例えば、「・・・してよ」、「・・・が欲しい」等）が含まれていれば、低くなる。

また、ユーザが会話装置１００を使用しているときにセンサ部３５で取得した加速度の値が基準値よりも大きければ、会話装置１００を触ったり持ったりしたユーザは乱暴な人である可能性が高いため、特徴取得部１２は、そのユーザ（会話装置１００を触ったり持ったりしたユーザ）の優しさ度を低くする。また、特徴取得部１２は、画像データを用いてユーザの特徴を取得してもよい。例えば、周囲のユーザの顔の画像データを画像入力部３２で入力して周知の表情認識技術により認識し、優しい表情を認識したらそのユーザの優しさ度を高くし、恐い表情を認識したら優しさ度を低くしてもよい。

以上、特徴取得部１２がステップＳ１０４で、発話者の特徴を取得する方法について補足説明した。図５に戻り、次に、特徴取得部１２は、ステップＳ１０４で取得した発話者の特徴に基づいて特徴記憶部２１に記憶されている特徴データの内容を更新し（ステップＳ１０５）、ステップＳ１０１に戻る。

ステップＳ１０５における特徴記憶部２１に記憶されている特徴データの内容の更新について、補足説明する。ステップＳ１０４で特徴取得部１２が取得する発話者の特徴は、あくまでもその発話１回限りにおいての特徴であり、発話者の本来の特徴を表していない可能性がある。そこで、特徴記憶部２１には、発話者のそれまでの発話から得られた特徴データの平均値が格納されるように、値を更新する。

具体的には、ステップＳ１０２で識別した発話者の各パラメータの値（図２の「データ値」）に、それまでのその発話者の発話回数（図２の「分析回数」）を乗算し、その値（積）にステップＳ１０４で取得したパラメータの値を加算する。そして、その発話者の発話回数（分析回数）に１を加算し、パラメータ値加算後の値を１加算後の発話回数（分析回数）で割った値を更新後のパラメータ値（データ値）とする。そして、更新後のパラメータ値と、１加算後の発話回数（分析回数）と、をそれぞれ、特徴記憶部２１の「データ値」及び「分析回数」に書き込む。このように更新することによって、各パラメータ値（データ値）には、今まで取得した値の平均値が格納されるようになり、発話者の本来の特徴が表される可能性を高めることができる。

もっとも、場合によっては特徴データを平均化せずに、発話１回限りにおけるユーザの特徴を利用したい場合も考えられる。その場合は、発話回数（分析回数）で平均化する処理は行わずに、発話１回限りにおいての特徴データを特徴記憶部２１の「データ値」に書き込むようにする。このようにすることにより、そのときどきのユーザの性格や趣味、嗜好に応じて、特徴データが設定されることになる。

また、特徴データを平均化する場合においても、分析回数が大きくなりすぎると（例えば数万回等）特徴データがほとんど変化しなくなってしまう（過去の発話データから得られる特徴データとほぼ同じ値のままになる）。そこで、特徴記憶部２１に記憶されている特徴データの内容（データ値及び分析回数）は、定期的（例えば毎朝、毎週、毎月等）にクリアしたり、分析回数を小さくしたりしてもよい。このようにすることにより、急に性格や趣味、嗜好が変化したユーザに対して、素早く特徴データを追従させることができるようになる。

以上説明した特徴取得処理により、特徴記憶部２１には、特徴取得部１２が分析した、各人の特徴（性格）を示すパラメータが記憶される。次に、発話処理について、図６を参照して説明する。発話処理においては、最初に会話が開始された時、又はユーザ間の会話が途切れた後に再度会話が開始された時に、同調する対象となる対象ユーザを選択する処理を行うために、対象ユーザが選択済みであるか否かを示すフラグ変数ＳＦを導入する。

まず、制御部１０は、フラグ変数ＳＦを０に初期化する（ステップＳ２０１）。次に、取得部１１は、特徴記憶部２１に記憶されている全ユーザの関心情報を参照し、当該関心情報に関連する最近の情報を、通信部３４を介して、外部のサーバから取得する（ステップＳ２０２）。例えば、図２に示す関心情報を例にすると、取得部１１は、外部のサーバから、「サッカーリーグ関連のニュース」、「テレビ番組の最新情報」、「音楽や楽器の最新情報」等を取得することになる。

次に、制御部１０は、音声入力部３１を用いて、周囲の複数のユーザ間で会話が行われているか否かを判定する（ステップＳ２０３）。会話が行われていなければ（ステップＳ２０３；Ｎｏ）、制御部１０は、フラグ変数ＳＦを０に初期化して（ステップＳ２０４）、ステップＳ２０２に戻る。会話が行われているなら（ステップＳ２０３；Ｙｅｓ）、制御部１０は、フラグ変数ＳＦが０であるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。フラグ変数ＳＦが０でなければ（ステップＳ２０５；Ｎｏ）、ステップＳ２０９に進む。

フラグ変数ＳＦが０なら（ステップＳ２０５；Ｙｅｓ）、特徴取得部１２は、特徴記憶部２１に記憶されている各ユーザの性格情報を読み出す（ステップＳ２０６）。ステップＳ２０６は、特徴取得ステップとも呼ばれる。

そして、選択部１３は、特徴取得部１２が読み出した各ユーザの性格情報に基づき、複数のユーザから、同調する対象となる対象ユーザを選択する（ステップＳ２０７）。ステップＳ２０７において、選択部１３は、選択手段として機能する。ステップＳ２０７は、選択ステップとも呼ばれる。ステップＳ２０７では、例えば、選択部１３は、特徴記憶部２１に記憶されている各ユーザの性格情報のパラメータの和をユーザ毎に求め、その和が最も大きいユーザを対象ユーザとして選択する。すなわち、選択部１３は、複数のユーザの各々の性格を互いに比較した比較結果に基づいて、対象ユーザを選択する。例えば、図２に示す性格情報を例にすると、Ｕｓｅｒ＿１（花子）の性格情報（パラメータの和は２）よりＵｓｅｒ＿２（太郎）の性格情報（パラメータの和は１８）の方がパラメータの和が大きいので、選択部１３は、Ｕｓｅｒ＿２（太郎）を対象ユーザとして選択する。そして、制御部１０は、対象ユーザが選択済みであることを示すために、フラグ変数ＳＦに１をセットする（ステップＳ２０８）。

そして、取得部１１は、音声入力部３１から会話内容を取得する（ステップＳ２０９）。次に、制御部１０は、ステップＳ２０９で取得部１１が取得した対象ユーザの会話内容に関する最新情報を、ステップＳ２０２で取得部１１が取得済みか否かを判定する（ステップＳ２１０）。取得済みでなければ（ステップＳ２１０；Ｎｏ）、ステップＳ２０２に戻る。取得済みなら（ステップＳ２１０；Ｙｅｓ）、制御部１０は、取得済みの最新情報が、選択部１３が選択したユーザの嗜好に合致しているか否かを判定する（ステップＳ２１１）。

取得済みの最新情報が、選択部１３が選択した対象ユーザの嗜好に合致しているなら（ステップＳ２１１；Ｙｅｓ）、発話制御部１４は、その最新情報をポジティブな表現で発話するように音声出力部４２を制御する（ステップＳ２１２）。例えば、発話制御部１４は、最新情報を喜んだ声で発話するように音声出力部４２を制御する。ステップＳ２０８において、発話制御部１４は発話制御手段として機能する。ステップＳ２１２は、発話制御ステップとも呼ばれる。図２に示す関心情報を例にすると、対象ユーザであるＵｓｅｒ＿２（太郎）は「サッカーリーグが好き」、「チームＢが好き」、「音楽が好き」、「ギターが好き」、「バンドＡが好き」等の嗜好を持っているので、例えば「チームＢが勝った」という最新情報をステップＳ２０２で取得済みなら、「取得済みの最新情報が、対象ユーザの嗜好に合致している」ということになり、発話制御部１４は、この最新情報を喜んだ声で発話するように音声出力部４２を制御することになる。

一方、取得済みの最新情報が、対象ユーザの嗜好に合致していないなら（ステップＳ２１１；Ｎｏ）、発話制御部１４は、その最新情報をネガティブな表現で発話するように音声出力部４２を制御する（ステップＳ２１３）。例えば、発話制御部１４は、最新情報を悲しい声で発話するように音声出力部４２を制御する。ステップＳ２１３も、発話制御ステップとも呼ばれる。例えば「バンドＡの公演が中止になった」という最新情報をステップＳ２０２で取得済みなら、「取得済みの最新情報が、対象ユーザの嗜好に合致していない」ということになり、発話制御部１４は、最新情報を悲しい声で発話するように音声出力部４２を制御することになる。

そして、制御部１０は、音声入力部３１を用いて、周囲のユーザ間での会話が終了したか否かを判定する（ステップＳ２１４）。会話が終了していないなら（ステップＳ２１４；Ｎｏ）、ステップＳ２０９に戻る。会話が終了しているなら（ステップＳ２１４；Ｙｅｓ）、発話処理を終了する。

以上説明した発話処理により、会話装置１００は、図７に示すように、まるで意思や感情を持って複数のユーザ間の会話に参加しているかのような発話を行うことができ、複数のユーザ間の会話を盛り上げることができる。また、会話装置１００は、ポジティブな性格要素のパラメータが高い人を同調する対象となる対象ユーザとして選択するので、会話装置１００に同調して欲しいと思ったユーザは、自然とポジティブな性格が表出されるような良い会話を行うようになる。このため、会話装置１００は、子供の情緒教育にも役立つ。

（実施形態２）
実施形態１では、選択部１３は、特徴取得部１２が取得した各ユーザの性格情報に基づき、最も望ましい性格を有しているユーザを同調する対象として選択する処理を行ったが、これに限られない。例えば、会話装置が自身の疑似性格をパラメータとして記憶部２０に記憶しておき、自身の疑似性格と類似する性格を有するユーザを選択するようにしてもよい。このような実施形態２に係る会話装置について説明する。

図８に示すように、実施形態２に係る会話装置１０１は、実施形態１に係る会話装置１００に、装置特徴記憶部２２が追加された構成になっている。装置特徴記憶部２２は、図９に示すように、会話装置１０１の擬人化された特徴情報（疑似性格等）を記憶する。図９に示す例では、装置ＩＤがＲｏｂｏｔ＿１で示される会話装置１０１の名前は「ロボ太」、年齢は１２歳に設定されており、疑似性格として性格情報のパラメータは「冷静度＝８、正直度＝６、優しさ度＝９、思いやり度＝９」に設定されており、疑似的な関心事項として関心情報は「サッカーリーグ、野球、クイズ番組、…」に設定されている。

実施形態２に係る会話装置１０１の選択部１３は、装置特徴記憶部２２に記憶されている性格情報と最も類似度の高い性格情報を持つユーザを同調する対象として選択する。最も類似度の高い性格情報を持つユーザを選択する方法としては、例えば、ユーザの性格情報と会話装置１０１の性格情報とを、それぞれ各性格のパラメータを要素とする同じ次元数のベクトルで表し、各ベクトルのノルムを１に正規化した後に、類似度を求める２つのベクトルの内積を求める方法が挙げられる。例えば、第１要素が冷静度、第２要素が正直度、第３要素が優しさ度、第４要素が思いやり度の４次元ベクトルで特徴を表すこととする。すると例えば、ユーザ「花子」の性格情報は（１，１，１，０）というベクトルで、ユーザ「太郎」の性格情報は（１０，８，８，７）というベクトルで、会話装置１０１の性格情報は（８，６，９，９）というベクトルでそれぞれ表されることになる。

すると、正規化後の（１，１，１，０）と正規化後の（８，６，９，９）の内積の値は、正規化後の（１０，８，８，７）と正規化後の（８，６，９，９）の内積の値よりも小さいので、ユーザ「花子」と会話装置１０１の性格の類似度は、ユーザ「太郎」と会話装置１０１の性格の類似度よりも小さいことがわかる。したがって、選択部１３は、類似度が高いユーザ「太郎」を同調する対象ユーザとして選択する。

実施形態２に係る会話装置１０１では、会話装置１０１に設定した疑似性格と類似度の高いユーザが対象ユーザとして選択されるので、選択されるユーザの自由度を向上させることができ、複数のユーザの間の会話をより盛り上げることができる。

なお、上述の実施形態２では、対象ユーザとして、会話装置１０１に設定した疑似性格と類似度の高いユーザを選択したが、これに限られない。会話装置１０１は、会話装置１０１に設定された年齢と同じ年齢のユーザを対象ユーザとして選択したり、会話装置１０１に設定された擬似的な関心事項と共通の趣味、嗜好を持つユーザを対象ユーザとして選択したりしてもよい。

（変形例１）
上述の実施形態では、選択部１３は、ユーザの特徴（性格情報等）に基づいて同調の対象となる対象ユーザを選択するので、対象ユーザが連続して同一ユーザになってしまうことも多いと考えられる。しかし、そうすると、会話装置に同調して欲しいのに同調してくれないユーザが気分を害する可能性が生じる。そこで、対象ユーザが所定の回数連続して同じ人になった場合には、選択部１３がそれ以外の人を選択するようにする変形例１について説明する。

変形例１の発話処理は、上述した発話処理（図６）のステップＳ２０５でＮｏと判定された直後（ステップＳ２０９の直前であって、ステップＳ２０８の後及びステップＳ２１４：Ｎｏの後）に図１０に示す対象ユーザ変更処理を行う。対象ユーザ変更処理では、同じ人が対象ユーザとして選択された状態で会話装置１００，１０１が発話した回数をカウントする変数Ｃと、同じ人が対象ユーザとして選択された状態で会話装置１００，１０１が発話する回数を制限する変数Ｌｉｍｉｔを導入し、発話処理（図６）の最初（ステップＳ２０１の前）で、変数Ｃには０を代入し、変数Ｌｉｍｉｔには連続発話制限値（例えば５）を代入しておく。なお、会話終了後（ステップＳ２１４；Ｙｅｓの後）に変数Ｃをクリア（０を代入）してもよい。

対象ユーザ変更処理では、まず、制御部１０は、変数Ｃに１を加算し（ステップＳ３０１）、変数Ｃの値が変数Ｌｉｍｉｔの値より大きくなったか否かを判定する（ステップＳ３０２）。

変数Ｃの値が変数Ｌｉｍｉｔの値以下であれば（ステップＳ３０２；Ｎｏ）、対象ユーザ変更処理を終了して、発話処理（図６）のステップＳ２０９に進む。変数Ｃの値が変数Ｌｉｍｉｔの値より大きければ（ステップＳ３０２；Ｙｅｓ）、選択部１３は今回選択した対象ユーザを変更する（ステップＳ３０３）。どのようなユーザに変更するのかについては後述する。そして、制御部１０は、変数Ｃの値を０に初期化して（ステップＳ３０４）、対象ユーザ変更処理を終了し、発話処理（図６）のステップＳ２０９に進む。

ステップＳ３０３で選択部１３が対象ユーザをどのようなユーザに変更するのかについては、いくつかの方法が考えられる。１つ目の方法は、次点のユーザに変更する方法である。この方法の場合、選択部１３は、今回選択した対象ユーザがもしいなかったとしたら選択していただろうユーザに対象ユーザを変更する。

２つ目の方法は、選択基準を逆にする方法である。上述の実施形態１にこの変形例１を適用する場合、選択部１３は特徴記憶部２１に記憶されている各ユーザの性格情報のパラメータの和をユーザ毎に求め、その和が最も小さいユーザに対象ユーザを変更する。また、上述の実施形態２にこの変形例１を適用する場合、選択部１３は装置特徴記憶部２２に記憶されている性格情報と最も類似度の低い性格情報を持つユーザに対象ユーザを変更する。

以上のような変形例１では、同じユーザが同調対象として選択され続けることを防ぐことができるので、選択される対象ユーザのバリエーションが広がり、複数のユーザの間の会話をより盛り上げることができる。

（変形例２）
上述の実施形態では、特徴取得部１２は、同一の特徴記憶部２１から各ユーザの特徴を取得していた。しかし、これに限られない。例えば１回の会話内のみで各ユーザの特徴を記憶する短期特徴記憶部（図示せず）を記憶部２０に備え、発話処理（図６）内では、ステップＳ２０９とステップＳ２１０の間で短期特徴記憶部から取得した性格情報によって対象ユーザを選択するようにしてもよい。

このような処理を行う変形例２では、会話中に選択ユーザが切り替わる頻度が多くなるので、複数のユーザの間の会話をより盛り上げることができる。

なお、上述の実施形態では、取得部１１が音声入力部３１や画像入力部３２から取得した音声データや画像データを特徴取得部１１２が分析して、会話装置１００，１０１の周囲にいる人の特徴を取得しているが、これに限られない。特徴取得部１２は、音声データや画像データを分析せずに、予め特徴記憶部２１に記憶させておいた各ユーザの特徴を取得してもよい。このように、特徴取得部１２がユーザの特徴を取得する際に音声データや画像データを用いないのであれば、会話装置１００，１０１は、音声入力部３１や画像入力部３２を備えなくてもよい。

また、上述の実施形態では、選択部１３は、同調対象となる対象ユーザを１人だけ選択したが、複数のユーザを対象ユーザとして選択してもよい。例えば、同じチームのファン同士でユーザをグループに分け、グループを構成する複数のユーザの特徴データに基づいて、同調対象となるグループを構成する複数のユーザを対象ユーザとして選択してもよい。

この場合、例えば、グループを構成する複数のユーザの特徴データの平均値（例えば性格情報のパラメータの和の平均値）に基づいて、平均値が最も大きいグループを構成する複数のユーザを、対象ユーザとして選択してもよいし、グループを構成する複数のユーザの特徴データの最大値（又は最小値）に基づいて、より大きな最大値を有するグループを構成する複数のユーザを、対象ユーザとして選択してもよい。

そして、選択した複数の対象ユーザの嗜好に合致しているか否かの判定においては、複数の対象ユーザの関心情報の中に頻出する（例えば基準出現度（例えば対象ユーザ数の５０％）以上出現する）嗜好に合致しているか否かの判定を行うようにしてもよいし、複数の対象ユーザの中で、性格情報のパラメータの和が最も大きいユーザの嗜好に合致しているか否かの判定を行うようにしてもよい。

また、上述の実施形態では、選択部１３が同調する対象となる対象ユーザを選択し、発話制御部１４が該対象ユーザに同調する発話を行ったが、これに限られない。選択部１３が同調しない対象となるユーザを対象ユーザとして選択し、発話制御部１４が該対象ユーザに同調しないような発話を行ってもよい。この場合、例えば、発話処理（図６）のステップＳ２０７では、ネガティブな性格を持つユーザが同調しない対象ユーザとして選択され、発話処理（図６）のステップＳ２１１〜Ｓ２１３では、取得済みの最新情報が、対象ユーザの嗜好に合致していない場合にポジティブな表現で発話され、合致している場合にはネガティブな表現で発話されることになる。

なお、上述の各実施形態では、特徴取得部１２がユーザの特徴（性格）を取得する際に、音声入力部３１で入力した音声データを分析して得られる発話の内容（発話された単語、表現等）、音声の大きさや調子、画像入力部３２で入力した画像データを表情認識して得られる顔の表情、センサ部３５で取得した加速度、等を用いたが、これに限られない。特徴取得部１２は、これらの情報の一部のみ（例えば、発話された単語のみ、発話された単語と音声の大きさのみ、等）を用いてユーザの特徴（性格）を取得してもよい。また、特徴取得部１２は、これらの情報に代えて、又はこれらの情報とともに、他の適当なパラメータ（例えば、血液型、生年月日（星座）等）を用いてユーザの特徴（性格）を取得してもよい。

なお、上述の各実施形態では会話装置１００，１０１はセンサ部３５を備えているが、特徴取得部１２がユーザの特徴を取得する際に加速度データを用いないのであれば、会話装置１００，１０１はセンサ部３５を備えなくてよい。また、特徴取得部１２がユーザの特徴を取得する際に画像データを用いないのであれば、会話装置１００，１０１は画像入力部３２を備えなくてもよい。

また、上述の実施形態及び変形例は適宜組み合わせることができる。例えば、実施形態１の選択部１３による対象ユーザ選択方法と実施形態２の選択部１３による対象ユーザ選択方法とのいずれかを適宜（例えばランダムに）選択して、対象ユーザを選択してもよい。

また、ロボットが上述の会話装置１００，１０１を備えることにより、該ロボットは、複数のユーザ間の会話に参加しているかのような発話を行うことができるようになる。この場合、例えばロボットの形態をかわいらしいペット形状等にすることにより、ユーザ間の会話をさらに盛り上げることが期待できる。

なお、会話装置１００，１０１の各機能は、通常のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等のコンピュータによっても実施することができる。具体的には、上記実施形態では、会話装置１００，１０１が行う特徴取得処理や発話処理のプログラムが、記憶部２０のＲＯＭに予め記憶されているものとして説明した。しかし、プログラムを、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）及びＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ Ｄｉｓｃ）、メモリカード、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムをコンピュータに読み込んでインストールすることにより、上述の各機能を実現することができるコンピュータを構成してもよい。また、プログラムをインターネット等の通信ネットワークを介して配布し、そのプログラムをコンピュータに読み込んでインストールすることにより、上述の各機能を実現することができるコンピュータを構成してもよい。

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）
発話するための発話手段と、
複数のユーザの各々の特徴を取得する特徴取得手段と、
前記特徴取得手段で取得された複数のユーザの各々の特徴に基づき、前記複数のユーザから、同調する又は同調しない対象となる対象ユーザを選択する選択手段と、
前記選択手段で選択された前記対象ユーザに応じた発話を行うように前記発話手段を制御する発話制御を実行する発話制御手段と、
を備える会話装置。

（付記２）
前記選択手段は、前記取得された複数のユーザの各々の特徴に基づき、前記複数のユーザから、同調する対象となる対象ユーザを選択し、
前記発話制御手段は、前記発話制御を実行することによって、前記選択された前記対象ユーザに同調するような発話を行うように前記発話手段を制御する、
付記１に記載の会話装置。

（付記３）
前記発話制御手段は、前記複数のユーザ間で会話が行われているときに、前記発話制御を実行する、
付記１又は２に記載の会話装置。

（付記４）
前記特徴取得手段は、前記複数のユーザの各々の特徴として前記複数のユーザの各々の性格情報を取得し、
前記選択手段は、前記特徴取得手段で取得された複数のユーザの各々の性格情報に基づき、前記複数のユーザから前記対象ユーザを選択する、
付記１から３のいずれか１つに記載の会話装置。

（付記５）
前記特徴取得手段は、前記複数のユーザの各々による発話を分析し、分析した発話に応じて、前記複数のユーザの各々の特徴を取得する、
付記１から４のいずれか１つに記載の会話装置。

（付記６）
前記特徴取得手段は、前記複数のユーザの間で会話が行われているときに、前記複数のユーザの各々による発話を分析する、
付記５に記載の会話装置。

（付記７）
前記特徴取得手段は、前記複数のユーザの各々による発話の内容を分析し、分析した発話の内容に応じて、前記複数のユーザの各々の特徴を取得する、
付記５又は６に記載の会話装置。

（付記８）
前記特徴取得手段は、前記複数のユーザの各々の音声の大きさを分析し、分析した音声の大きさに応じて、前記複数のユーザの各々の特徴を取得する、
付記５又は６に記載の会話装置。

（付記９）
当該会話装置の加速度を検出する加速度センサをさらに備え、
前記特徴取得手段は、前記複数のユーザの各々が当該会話装置を使用しているときに前記加速度センサが検出した加速度の値に応じて、前記複数のユーザの各々の特徴を取得する、
付記１から４のいずれか１つに記載の会話装置。

（付記１０）
前記複数のユーザの各々の特徴には、前記複数のユーザの各々の嗜好を含む関心情報が含まれ、
前記選択手段により選択された対象ユーザの関心情報に関連する情報を取得する取得手段をさらに備え、
前記発話制御手段は、前記発話制御の実行中、前記取得手段で取得された情報のうち、前記対象ユーザの嗜好に合致する情報をポジティブな表現で発話するように、前記発話手段を制御する、
付記１から９のいずれか１つに記載の会話装置。

（付記１１）
前記複数のユーザの各々の特徴には、前記複数のユーザの各々の嗜好を含む関心情報が含まれ、
前記選択手段により選択された対象ユーザの関心情報に関連する情報を取得する取得手段をさらに備え、
前記発話制御手段は、前記発話制御の実行中、前記取得手段で取得された情報のうち、前記対象ユーザの嗜好に合致しない情報をネガティブな表現で発話するように、前記発話手段を制御する、
付記１から９のいずれか１つに記載の会話装置。

（付記１２）
前記選択手段は、前記対象ユーザを選択した後において、所定の条件が成立したときに、前記複数のユーザから、それまでに前記対象ユーザとして選択していたユーザとは異なるユーザを前記対象ユーザとして選択する、
付記１から１１のいずれか１つに記載の会話装置。

（付記１３）
付記１から１２のいずれか１つに記載の会話装置を備えたロボット。

（付記１４）
発話するための発話手段を備える会話装置を制御するための会話装置制御方法であって、
複数のユーザの各々の特徴を取得する特徴取得ステップと、
前記特徴取得ステップで取得された複数のユーザの各々の特徴に基づき、前記複数のユーザから、同調する又は同調しない対象となる対象ユーザを選択する選択ステップと、
前記選択ステップで選択された前記対象ユーザに応じた発話を行うように前記発話手段を制御する発話制御ステップと、
を含む会話装置制御方法。

（付記１５）
発話するための発話手段を備える会話装置のコンピュータに、
複数のユーザの各々の特徴を取得する特徴取得ステップ、
前記特徴取得ステップで取得された複数のユーザの各々の特徴に基づき、前記複数のユーザから、同調する又は同調しない対象となる対象ユーザを選択する選択ステップ、及び、
前記選択ステップで選択された前記対象ユーザに応じた発話を行うように前記発話手段を制御する発話制御ステップ、
を実行させるためのプログラム。

１０…制御部、１１…取得部、１２…特徴取得部、１３…選択部、１４…発話制御部、２０…記憶部、２１…特徴記憶部、２２…装置特徴記憶部、３１…音声入力部、３２…画像入力部、３３…操作入力部、３４…通信部、３５…センサ部、４１…表示部、４２…音声出力部、１００，１０１…会話装置

Claims (15)

1. 発話するための発話手段と、
   複数のユーザの各々の特徴を取得する特徴取得手段と、
   前記特徴取得手段で取得された複数のユーザの各々の特徴に基づき、前記複数のユーザから、同調する又は同調しない対象となる対象ユーザを選択する選択手段と、
   前記選択手段で選択された前記対象ユーザに応じた発話を行うように前記発話手段を制御する発話制御を実行する発話制御手段と、
   を備える会話装置。
2. 前記選択手段は、前記取得された複数のユーザの各々の特徴に基づき、前記複数のユーザから、同調する対象となる対象ユーザを選択し、
   前記発話制御手段は、前記発話制御を実行することによって、前記選択された前記対象ユーザに同調するような発話を行うように前記発話手段を制御する、
   請求項１に記載の会話装置。
3. 前記発話制御手段は、前記複数のユーザ間で会話が行われているときに、前記発話制御を実行する、
   請求項１又は２に記載の会話装置。
4. 前記特徴取得手段は、前記複数のユーザの各々の特徴として前記複数のユーザの各々の性格情報を取得し、
   前記選択手段は、前記特徴取得手段で取得された複数のユーザの各々の性格情報に基づき、前記複数のユーザから前記対象ユーザを選択する、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の会話装置。
5. 前記特徴取得手段は、前記複数のユーザの各々による発話を分析し、分析した発話に応じて、前記複数のユーザの各々の特徴を取得する、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の会話装置。
6. 前記特徴取得手段は、前記複数のユーザの間で会話が行われているときに、前記複数のユーザの各々による発話を分析する、
   請求項５に記載の会話装置。
7. 前記特徴取得手段は、前記複数のユーザの各々による発話の内容を分析し、分析した発話の内容に応じて、前記複数のユーザの各々の特徴を取得する、
   請求項５又は６に記載の会話装置。
8. 前記特徴取得手段は、前記複数のユーザの各々の音声の大きさを分析し、分析した音声の大きさに応じて、前記複数のユーザの各々の特徴を取得する、
   請求項５又は６に記載の会話装置。
9. 当該会話装置の加速度を検出する加速度センサをさらに備え、
   前記特徴取得手段は、前記複数のユーザの各々が当該会話装置を使用しているときに前記加速度センサが検出した加速度の値に応じて、前記複数のユーザの各々の特徴を取得する、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の会話装置。
10. 前記複数のユーザの各々の特徴には、前記複数のユーザの各々の嗜好を含む関心情報が含まれ、
    前記選択手段により選択された対象ユーザの関心情報に関連する情報を取得する取得手段をさらに備え、
    前記発話制御手段は、前記発話制御の実行中、前記取得手段で取得された情報のうち、前記対象ユーザの嗜好に合致する情報をポジティブな表現で発話するように、前記発話手段を制御する、
    請求項１から９のいずれか１項に記載の会話装置。
11. 前記複数のユーザの各々の特徴には、前記複数のユーザの各々の嗜好を含む関心情報が含まれ、
    前記選択手段により選択された対象ユーザの関心情報に関連する情報を取得する取得手段をさらに備え、
    前記発話制御手段は、前記発話制御の実行中、前記取得手段で取得された情報のうち、前記対象ユーザの嗜好に合致しない情報をネガティブな表現で発話するように、前記発話手段を制御する、
    請求項１から９のいずれか１項に記載の会話装置。
12. 前記選択手段は、前記対象ユーザを選択した後において、所定の条件が成立したときに、前記複数のユーザから、それまでに前記対象ユーザとして選択していたユーザとは異なるユーザを前記対象ユーザとして選択する、
    請求項１から１１のいずれか１項に記載の会話装置。
13. 請求項１から１２のいずれか１項に記載の会話装置を備えたロボット。
14. 発話するための発話手段を備える会話装置を制御するための会話装置制御方法であって、
    複数のユーザの各々の特徴を取得する特徴取得ステップと、
    前記特徴取得ステップで取得された複数のユーザの各々の特徴に基づき、前記複数のユーザから、同調する又は同調しない対象となる対象ユーザを選択する選択ステップと、
    前記選択ステップで選択された前記対象ユーザに応じた発話を行うように前記発話手段を制御する発話制御ステップと、
    を含む会話装置制御方法。
15. 発話するための発話手段を備える会話装置のコンピュータに、
    複数のユーザの各々の特徴を取得する特徴取得ステップ、
    前記特徴取得ステップで取得された複数のユーザの各々の特徴に基づき、前記複数のユーザから、同調する又は同調しない対象となる対象ユーザを選択する選択ステップ、及び、
    前記選択ステップで選択された前記対象ユーザに応じた発話を行うように前記発話手段を制御する発話制御ステップ、
    を実行させるためのプログラム。

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