JP2020034601A - 制御システムおよび制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】適切な情報共有を図ること。【解決手段】制御システムは、入力音声、入力映像、入力テキスト、または前記入力音声や映像から変換されたテキストに関する第１外部データを外部装置から取得すると、第１外部データに対する第１応答データを、外部装置に出力する。制御システムのプロセッサは、第１外部データの共有可否に関する属性情報を第１外部データに付与し、属性情報に基づいて、第１外部データの選択容易性の指標となる重みを第１外部データに設定して記憶デバイスに格納し、外部装置または他の外部装置から第２外部データが受信されると、第１外部データの選択容易性の指標となる重みに基づいて、第１外部データを記憶デバイスから選択し、選択した第１外部データに基づいて、第２外部データに対する第２応答データを生成し、第２応答データを第２外部データの送信元の外部装置に送信する。【選択図】図１

Description

本発明は、外部装置を制御する制御システムおよび制御方法に関する。

あらゆる機器をインターネットに接続し、種々のサービスを提供するＩｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ（ＩｏＴ）技術が普及しつつある。インターネットに接続される機器の数が急速に増加する中、インターネットに接続される複数の電子機器における情報を知識として管理する要求がある。

ここで、電子機器における情報はデータである。知識とは、「事象または事柄」と「内容」のセットであり、本明細書では特に、電子機器が知識を獲得することを、「１つの情報」に対して「１つ以上の意味情報」の組を１つのデータセットを持つこととする。さらに、インターネットに接続される電子機器が普及する中で、１つの機器単体だけでなく、複数台の情報を管理する要求がある。

その一例としてコミュニケーションを用いて人間に種々のサービスを提供するロボットシステムの技術開発が挙げられる。ロボットが人間とコミュニケーションをとるにあたり、ロボットの知識を充実させる必要がある。また、それらのロボットが普及する中で、ロボット単体だけでなく、複数台の情報を管理する要求がある。

これに対して、特許文献１は、ロボット管理装置を開示する。このロボット管理装置は、データセットを知識セットと定義し、複数のロボットとネットワークを介して通信するための通信部と、前記複数のロボットに知識セットを割り当て、前記複数のロボットがそれぞれ収集した知識情報を、各ロボットに割り当てられた知識セットに対応づけて管理する管理部と、前記複数のロボットのいずれかから、そのロボットの周辺環境に関する環境情報を受け付け、そのロボットに割り当てられた知識セットを利用して、前記環境情報に所定の処理を施すことにより、そのロボットの制御に必要な制御情報を生成する知能部と、前記制御情報を前記ロボットに前記ネットワークを介して提供する提供部と、を備える。

特開２００５‐１１１６０３号公報

特許文献１のロボット管理装置は、複数台のロボットの情報を管理する。しかしながら、他のロボットから得られた情報を一括管理して共有することで、他のロボットから情報を得たロボットが不適切な発話や行動をする可能性がある。

本発明は、他の機器から得た情報を利用する場合においても、ある機器が、適切な動作を行うための情報選択が可能な知識管理を行うことを目的とする。

本願において開示される発明の一側面となる制御システムおよび制御方法は、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、音声または映像を入出力可能な外部装置と通信可能な通信インタフェースと、を有し、入力音声、入力映像、入力テキスト、または前記入力音声や映像から変換されたテキストに関する第１外部データを前記外部装置から取得すると、前記第１外部データに対する第１応答データを、前記外部装置に出力する制御システムおよび制御方法であって、前記プロセッサは、前記第１外部データの共有可否に関する属性情報を前記第１外部データに付与し、前記属性情報に基づいて、前記第１外部データの選択容易性の指標となる重みを前記第１外部データに設定して前記記憶デバイスに格納する、ことを特徴とする。

本発明の代表的な実施の形態によれば、適切な情報共有を行うことができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

図１は、管理システムのシステム構成例を示す説明図である。 図２は、コンピュータ（運用管理サーバおよびアプリケーションサーバ）のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図３は、ロボットＲのハードウェア構成例を示すブロック図である。 図４は、辞書テーブルの記憶内容例を示す説明図である。 図５は、属性情報の一例を示す説明図である。 図６は、ロボット管理テーブルの記憶内容例を示す説明図である。 図７は、マスタ辞書テーブルの記憶内容例を示す説明図である。 図８は、重み情報テーブルの記憶内容例を示す説明図である。 図９は、契約者情報テーブルの記憶内容例を示す説明図である。 図１０は、相関テーブルの記憶内容例を示す説明図である。 図１１は、学習データセットの登録シーケンス例を示すシーケンス図である。 図１２は、確認リスト生成処理（ステップＳ１１０３）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 図１３は、確認リストの一例を示す説明図である。 図１４は、学習リスト生成処理（ステップＳ１１０４）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 図１５は、学習リストの一例を示す説明図である。 図１６は、図１１に示したマスタ辞書テーブル更新処理（ステップＳ１１０６）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 図１７は、図１６に示した更新リスト生成処理（ステップＳ１６０６）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 図１８は、更新リストの一例を示す説明図である。 図１９は、運用管理サーバにおける契約者の追加があった場合の重み更新処理手順例を示すフローチャートである。 図２０は、アプリケーションサーバにおける重みリスト反映処理手順例を示すフローチャートである。 図２１は、学習データセットの有用性再判定シーケンス例を示すシーケンス図である。 図２２は、図２１に示した活用頻度測定処理（ステップＳ２１０３）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 図２３は、図２１に示した重み更新処理（ステップＳ２１０６）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。ただし、本発明は以下に示す実施例の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることや、各実施例を組み合わせ得ることは当業者であれば容易に理解される。

なお、以下の実施例において、説明の便宜上必要があるときは、複数のセクションまたは実施例に分割して説明するが、特に明示した場合を除き、それらはお互いに無関係なものではなく、一方は他方の一部又は全部の変形例、詳細、補足説明などの関係にある。

また、以下の実施例において、要素の数など（個数、数値、量、範囲などを含む）に言及する場合、特に明示した場合及び原理的に明らかに特定の数に限定される場合などを除き、その特定の数に限定されるものではなく、特定の数以上でも以下でもよいものとする。

さらに、以下の実施例において、その構成要素（要素ステップなどを含む）は、特に明示した場合及び原理的に明らかに必須であると考えられる場合などを除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。

＜システム構成例＞
図１は、管理システムのシステム構成例を示す説明図である。管理システム１００は、運用管理センタである制御システム１０１と、１以上（図１ではｍ（ｍはｍ≧１の整数）個）のサービス拠点Ｂ１〜Ｂｍと、を有する。サービス拠点Ｂ１〜Ｂｍを区別しない場合は、単に、「サービス拠点Ｂ」と表記する。制御システム１０１とサービス拠点Ｂとは、インターネット、Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＬＡＮ）、Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＷＡＮ）などのネットワークＮＷ０に通信可能に接続される。制御システム１０１は、サービス拠点Ｂでのサービスの運用を管理する。

制御システム１０１は、運用管理サーバ１１０と、１以上（図１ではｍ（≧１）個）のアプリケーションサーバ１１１−１〜１１１−ｍと、を有する。アプリケーションサーバ１１１−１〜１１１−ｍを区別しない場合は、単に、「アプリケーションサーバ１１１」と表記する。アプリケーションサーバ１１１は、サービス拠点Ｂ内に存在してもよい。アプリケーションサーバ１１１の台数は、サービス拠点Ｂと同数でなくてもよい。運用管理サーバ１１０とアプリケーションサーバ１１１とは、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどのセンタ内ネットワークＮＷ１に通信可能に接続され、また、ネットワークＮＷ０を介してサービス拠点Ｂ１〜Ｂｍと通信可能に接続される。

運用管理サーバ１１０は、アプリケーションサーバ１１１によるサービス拠点Ｂの運用を管理する。運用管理サーバ１１０は、マスタ辞書テーブル１２１と、重み情報テーブル１２２と、契約者情報テーブル１２３と、相関テーブル１２４と、を有する。マスタ辞書テーブル１２１は、データの種類（音声データ、テキストデータ、映像データ）ごとに存在する。

アプリケーションサーバ１１１は、担当するサービス拠点Ｂを制御する。本例では、アプリケーションサーバ１１１−１がサービス拠点Ｂ１を制御し、…、アプリケーションサーバ１１１−ｍがサービス拠点Ｂｍを制御する。アプリケーションサーバ１１１−１〜１１１−ｍは、辞書テーブル１３１−１〜１３１−ｍと、ロボット管理テーブル１３２−１〜１３２−ｍとを有する。辞書テーブル１３１−１〜１３１−ｍを区別しない場合は、単に、「辞書テーブル１３１」と表記する。ロボット管理テーブル１３２−１〜１３２−ｍを区別しない場合は、単に、「ロボット管理テーブル１３２」と表記する。辞書テーブル１３１は、データの種類（音声データ、テキストデータ、映像データ）ごとに存在する。

サービス拠点Ｂ１は、１以上（図１ではｎ（ｎはｎ≧１の整数）台）のロボットＲ１１〜Ｒ１ｎおよび拠点ネットワークＮＷ２１を有し、…、サービス拠点Ｂｍは、１以上（図１ではｎ（≧１）台）のロボットＲｍ１〜Ｒｍｎおよび拠点ネットワークＮＷ２ｍを有する。各サービス拠点Ｂにおいて、ロボットＲ１１〜Ｒ１ｎ、…、Ｒｍ１〜Ｒｍｎを区別しない場合は、単に、ロボットＲ１、…、Ｒｍと表記する。全サービス拠点Ｂ１〜Ｂｍにおいて、ロボットＲ１１〜Ｒ１ｎ、…、Ｒｍ１〜Ｒｍｎを区別しない場合は、単に、ロボットＲと表記する。また、サービス拠点ＢのロボットＲの台数は、他のサービス拠点ＢのロボットＲの台数と同数でなくてもよい。全サービス拠点Ｂ１〜Ｂｍにおいて、拠点ネットワークＮＷ２１〜ＮＷ２ｍを区別しない場合は、単に、拠点ネットワークＮＷ２と表記する。

ロボットＲは所属するサービス拠点Ｂ内で利用者に対して特定のサービスを実行する。特定のサービスとは、たとえば、窓口業務や、窓口業務への案内である。金融機関であれば、ロボットＲは、来店したロボットＲの使用者に対して要件を伺い、預金や支払などの窓口に案内する。また、窓口業務をおこなうロボットＲは、来店したロボットＲの使用者に対して、預金や支払などの窓口業務を実行する。また、ロボットＲは、移動式でもよく固定式でもよい。ロボットＲは、あらかじめ設定されたシナリオに従ってロボットＲの使用者と対話し、ロボットＲの使用者の音声や画像（動画含む）データなどの外部データを、担当するアプリケーションサーバ１１１に送信する。

ロボットＲからの外部データは、教師データとしてアプリケーションサーバ１１１に蓄積され、教師有り学習が実行される。アプリケーションサーバ１１１は、外部データを受信すると、教師有り学習で得られた学習パラメータを逐次更新し、かつ、学習パラメータに基づいて適切なデータを選択してロボットＲに出力する。ロボットＲは、アプリケーションサーバ１１１からのデータにより、ロボットＲ自身の動作を制御したり、発話したりする。

なお、運用管理サーバ１１０およびアプリケーションサーバ１１１は、各々異なるコンピュータとしたが、運用管理サーバ１１０および少なくとも一部のアプリケーションサーバ１１１は、一体型のコンピュータでもよい。

＜コンピュータのハードウェア構成例＞
図２は、コンピュータ（運用管理サーバ１１０およびアプリケーションサーバ１１１）のハードウェア構成例を示すブロック図である。コンピュータ２００は、プロセッサ２０１と、記憶デバイス２０２と、入力デバイス２０３と、出力デバイス２０４と、通信インタフェース（通信ＩＦ）２０５と、を有する。プロセッサ２０１、記憶デバイス２０２、入力デバイス２０３、出力デバイス２０４、および通信ＩＦ２０５は、バス２０６により接続される。プロセッサ２０１は、コンピュータ２００を制御する。プロセッサ２０１は、プログラムを実行する。記憶デバイス２０２は、プロセッサ２０１の作業エリアとなる。また、記憶デバイス２０２は、各種プログラムやデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。記憶デバイス２０２としては、たとえば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリがある。入力デバイス２０３は、データを入力する。入力デバイス２０３としては、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル、テンキー、スキャナがある。出力デバイス２０４は、データを出力する。出力デバイス２０４としては、たとえば、ディスプレイ、プリンタがある。通信ＩＦ２０５は、センタ内ネットワークＮＷ０と接続し、データを送受信する。

＜ロボットＲのハードウェア構成例＞
図３は、ロボットＲのハードウェア構成例を示すブロック図である。ロボットＲは、プロセッサ３０１と、記憶デバイス３０２と、機構３０３と、通信ＩＦ３０４と、マイク３０５と、スピーカ３０６と、カメラ３０７と、Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ（ＬＩＤＡＲ）３０８と、ディスプレイ３０９と、を有する。プロセッサ３０１、記憶デバイス３０２、機構３０３、通信ＩＦ３０４、マイク３０５、スピーカ３０６、カメラ３０７、ＬＩＤＡＲ３０８、およびディスプレイ３０９は、バス３１０により接続される。プロセッサ３０１は、ロボットＲを制御する。プロセッサ３０１は、プログラムを実行する。記憶デバイス３０２は、プロセッサ３０１の作業エリアとなる。また、記憶デバイス３０２は、各種プログラムやデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。記憶デバイス３０２としては、たとえば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、フラッシュメモリがある。通信ＩＦ３０４は、拠点ネットワークと接続し、データを送受信する。

機構３０３は、ロボットＲを動かす構造である。機構３０３は、たとえば、ロボットＲの腕、脚、その他関節である。機構３０３は、車輪や車輪を回転駆動させる駆動機構を有してもよい。マイク３０５は、ロボットＲの外部環境の音声を入力するデバイスである。マイク３０５は、マイク３０５はたとえばアレイ状に構成され、音源からの方向も検出することができる。スピーカ３０６は、アプリケーションサーバ１１１からの音声データを外部環境に出力するデバイスである。カメラ３０７は、ロボットＲの外部環境を撮像するデバイスである。ＬＩＤＡＲ３０８は、可視光線などの電磁波を障害物に放射し、その反射波を計測することで、観測平面上の各方向の障害物までの距離を測定するデバイスである。本実施例では、一例として、観測平面は地面と平行であり、方向分解能は１度とする。ディスプレイ３０９は、画像を表示するデバイスである。

＜各種テーブルの記憶内容例＞
図４は、辞書テーブル１３１の記憶内容例を示す説明図である。辞書テーブル１３１は、アプリケーションサーバ１１１が有するテーブルである。辞書テーブル１３１は、学習データセットを記憶する。学習データセットは、ロボットＲの知識の実体である。辞書テーブル１３１は、図２に示した記憶デバイス２０２により実現される。

辞書テーブル１３１は、フィールドとして、学習ＩＤ４０１と、キー情報４０２と、意味情報４０３と、属性情報４０４と、情報源プロパティ４０５と、重み４０６と、活用頻度４０７と、を有し、各フィールド４０１〜４０７の値の組み合わせにより、学習データセットとなるエントリを規定する。

学習ＩＤ４０１は、学習データセットを一意に特定する識別情報である。キー情報４０２は、ロボットＲから入力された外部データの核となる情報である。具体的には、たとえば、キー情報４０２は、マイク３０５から音声入力された音声データ、音声データを音声認識でテキスト化したテキストデータ、カメラ３０７から映像入力された映像データ（静止画、動画含む）である。マイク３０５からの入力音声は、ロボットＲと対話する人間の音声のほか、ロボットＲ自身が発話した音声を含んでもよい。キー情報４０２は、音声データ、テキストデータおよび画像データが記憶されたアドレスであってもよい。

たとえば、子供がロボットＲに『おもちゃの飛行機はどこに売っていますか？』と尋ねた場合、マイク３０５から入力された音声データまたはテキストデータの「おもちゃ」、「飛行機」といった用語（名詞）や、カメラ３０７から入力された当該子供の顔の画像データがキー情報４０２となり得る。どの情報をキー情報４０２にするかは、ロボットＲが判断してもよく、アプリケーションサーバ１１１が判断してもよい。

意味情報４０３は、キー情報４０２の意味を示す用語や関連する用語を示す。たとえば、キー情報４０２が「ねこ」であれば、意味情報４０３は、「動物」、「かわいい」などが記憶される。意味情報４０３は、外部のサーバからの検索によりヒットした情報またはそれらをアプリケーションサーバ１１１の利用者が修正した情報である。キー情報４０２が同一であっても、意味情報４０３が異なれば、異なるエントリとなる。

属性情報４０４は、キー情報４０２の属性を示す。属性としては、たとえば、秘匿性の有無、契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無、不要語理由に該当などがある。契約者依存の有無とは、キー情報４０２が契約者に依存するか否かを示す属性である。契約者に依存するキー情報４０２とは、たとえば、当該キー情報４０２が契約者の社内用語の場合が挙げられる。

業種依存の有無とは、キー情報４０２が契約者の業種６０３に依存するか否かを示す属性である。業種６０３に依存するキー情報４０２とは、たとえば、当該キー情報４０２が契約者の業種６０３に固有な用語（たとえば、業界用語）の場合が挙げられる。地域依存の有無とは、キー情報４０２が契約者の地域６０２に依存するか否かを示す属性である。

地域６０２に依存するキー情報４０２とは、たとえば、当該キー情報４０２が契約者の地域６０２に固有な用語（たとえば、方言や標準語とは異なる地域に特有な用語）の場合が挙げられる。属性情報４０４は、アプリケーションサーバ１１１の利用者により付与される。属性情報４０４の詳細については図５で説明する。

情報源プロパティ４０５は、キー情報４０２を出力した情報源の特徴を示す情報である。キー情報４０２を出力した情報源とは、厳密には、たとえば、音声を発したり、映像として映されたりした利用者であるが、ここでは、そのような音声または映像から音声データ、テキストデータ、映像データを生成したロボットＲ、より具体的には、そのロボットＲとの使用契約をした契約者である。情報源プロパティ４０５は、具体的には、たとえば、サブフィールドとして、契約者ＩＤと、地域と、業種と、生物属性と、性格属性と、配置場所と、知識訂正担当者と、を有する。

契約者ＩＤは、契約者を一意に特定する識別情報である。契約者は、管理システム１００の管理者からサービス拠点ＢでのロボットＲの使用を契約した者すなわち、ロボットＲの使用者である。なお、ロボットＲと対話する人は、サービス拠点Ｂで契約者からサービスの提供を受ける利用者である。地域は、ロボットＲの配属先となるエリアである。業種は、ロボットＲが実行するサービス業務の種類を示す。

生物属性は、ロボットＲを生物に例えた場合の種類（たとえば、男性、女性、老人、成人、子供など）を示す。ロボットＲは、生物属性に応じた音声や抑揚で発話する。性格属性は、言葉使いなどのロボットＲの性格を示す。ロボットＲは、性格属性に応じた音声や抑揚で発話する。配置場所は、地域内でロボットＲが配置される場所を示す。知識訂正担当者は、当該エントリの内容を訂正する担当者を示す。

重み４０６は、当該エントリである学習データセットの選択容易性の指標となる重要度を示す。重み４０６の値が大きいほど重要であることを示す。重み４０６の値が大きいほど、ロボットＲに返す応答データの生成元として選択されやすくなる。活用頻度４０７は、当該エントリのキー情報４０２が活用された頻度を示す。活用頻度４０７が増加すれば重み４０６も増加し、活用頻度４０７が減少すれば、重み４０６も減少する。

＜属性情報４０４の一例＞
図５は、属性情報４０４の一例を示す説明図である。（Ａ）は、７種類の属性の組み合わせを示す。属性の値が「１」であれば「有」、属性の値が「０」であれば「無」である。属性値の組み合わせのビット列（２進数または１０進数）が属性情報４０４である。「不要語理由に該当」とは、キー情報４０２が（Ｂ）の不要語に該当すれば、値が「１」。該当しなければ値が「０」となる。（Ｂ）は、７種類の属性のうち不要語理由の具体例を示す。（Ｃ）は、７種類の属性のうち、契約者依存の有無、業種依存の有無、および地域依存の有無のビット列により特定される依存関係を示す。

（Ｃ）において、たとえば、当該ビット列が「１００」である場合、キー情報４０２が、契約者に依存する用語や社内用語（社外秘ではないが一般的ではない言葉）であることを示す。当該ビット列が「０１０」である場合、キー情報４０２が、業界業種にのみ依存する用語や専門用語または隠語であることを示す。当該ビット列が「００１」である場合、キー情報４０２が、地域にのみ依存する用語や方言や建物名であることを示す。

当該ビット列が「１１０」である場合、キー情報４０２が、業種かつ契約者に依存する用語であることを示す。当該ビット列が「０１１」である場合、キー情報４０２が、業種かつ地域に依存する用語であることを示す。当該ビット列が「１０１」である場合、キー情報４０２が、契約者かつ地域に依存する用語であることを示す。当該ビット列が「１１１」である場合、キー情報４０２が、契約者かつ業種かつ地域に依存する用語であることを示す。

（Ａ）の属性値の７ビット列は、アプリケーションサーバ１１１の利用者（たとえば、契約者）の操作入力によりキー情報４０２毎に設定され、たとえば、２進数または１０進数（図４では１０進数）の属性情報４０４として辞書テーブル１３１の属性情報４０４に格納される。

図６は、ロボット管理テーブル１３２の記憶内容例を示す説明図である。ロボット管理テーブル１３２は、アプリケーションサーバ１１１が保有するテーブルである。ロボット管理テーブル１３２は、図２に示した記憶デバイス２０２により実現される。ロボット管理テーブル１３２は、ロボットＲを管理するテーブルである。ロボット管理テーブル１３２は、フィールドとして、契約者ＩＤ６０１と、地域６０２と、業種６０３と、生物属性６０４と、性格属性６０５と、配置場所６０６と、知識訂正担当者６０７と、ロボットＩＤ６０８と、を有し、各フィールド６０１〜６０８の値の組み合わせにより、ロボット管理情報となるエントリを規定する。

契約者ＩＤ６０１は、契約者を一意に特定する識別情報である。契約者は、管理システム１００の管理者からサービス拠点ＢでのロボットＲの使用を契約した者すなわち、ロボットＲの使用者である。地域６０２は、ロボットＲの配属先を示す。業種６０３は、ロボットＲが実行するサービス業務の種類を示す。

生物属性６０４は、ロボットＲを生物に例えた場合の種類（たとえば、男性、女性、老人、成人、子供など）を示す。ロボットＲは、生物属性６０４に応じた音声や抑揚で発話する。性格属性６０５は、言葉使いなどのロボットＲの性格を示す。ロボットＲは、性格属性６０５に応じた音声や抑揚で発話する。配置場所６０６は、地域６０２内でロボットＲが配置される場所を示す。知識訂正担当者６０７は、当該エントリの内容を訂正する担当者を示す。

ロボットＩＤ６０８は、当該エントリで割り当てられるロボットＲを一意に特定する識別情報である。契約者ＩＤ６０１、地域６０２、業種６０３、生物属性６０４、性格属性６０５、配置場所６０６、および知識訂正担当者６０７は、上述した辞書テーブル１３１において情報源プロパティ４０５として記憶される。

図７は、マスタ辞書テーブル１２１の記憶内容例を示す説明図である。マスタ辞書テーブル１２１は、辞書テーブル１３１を統合したテーブルである。マスタ辞書テーブル１２１は、運用管理サーバ１１０が保有するテーブルである。マスタ辞書テーブル１２１は、図２に示した記憶デバイス２０２により実現される。マスタ辞書テーブル１２１は、フィールドとして、学習ＩＤ４０１と、キー情報４０２と、意味情報４０３と、属性情報４０４と、情報源プロパティ４０５と、を有する。

図８は、重み情報テーブル１２２の記憶内容例を示す説明図である。重み情報テーブル１２２は、運用管理サーバ１１０が保有するテーブルである。重み情報テーブル１２２は、図２に示した記憶デバイス２０２により実現される。重み情報テーブル１２２は、フィールドとして、学習ＩＤ４０１と、重みリスト８０１と、を有する。重みリスト８０１は、学習ＩＤ４０１ごとに、各契約者ＩＤ６０１における重み４０６である。

図９は、契約者情報テーブル１２３の記憶内容例を示す説明図である。契約者情報テーブル１２３は、運用管理サーバ１１０が保有するテーブルである。契約者情報テーブル１２３は、図２に示した記憶デバイス２０２により実現される。契約者情報テーブル１２３は、フィールドとして、契約者ＩＤ６０１と、契約者９０１と、地域６０２と、アプリケーションサーバＩＤ９０２と、業種６０３と、を有し、各フィールド６０１〜６０３，９０１，９０２の値の組み合わせにより、契約者情報となるエントリを規定する。

契約者９０１は、管理システム１００の管理者と契約した者、すなわち、ロボットＲの使用者を示す。地域６０２は、契約者９０１のサービス拠点Ｂであり、ロボットＲの配属先を示す。アプリケーションサーバＩＤ９０２は、地域６０２で特定されるサービス拠点Ｂを担当するアプリケーションサーバ１１１を一意に特定する識別情報である。

図１０は、相関テーブル１２４の記憶内容例を示す説明図である。属性に対応して３種類の相関テーブル１２４が用意される。相関テーブル１２４は、運用管理サーバ１１０が保有するテーブルである。相関テーブル１２４は、図２に示した記憶デバイス２０２により実現される。（Ａ）は、契約者相関テーブル１００１であり、（Ｂ）は業種相関テーブル１００２であり、（Ｃ）は地域相関テーブル１００３である。各相関テーブル１２４の値は固定である。

また、各相関テーブル１２４において、「情報源」は、外部データに基づいてアプリケーションサーバ１１１で作成される学習リストの情報源プロパティ４０５内の契約者ＩＤ６０１で特定される契約者である。また、「配信先」は、契約者情報テーブル１２３の該当フィールドの値である。たとえば、契約者相関テーブル１００１であれば契約者９０１の該当する値、業種相関テーブル１００２であれば業種６０３６０３の該当する値、地域相関テーブル１００３であれば地域６０２９０２の該当する値である。

契約者相関テーブル１００１は、契約者間の相関値を有する。相関値は０．０〜１．０の間で、１に近いほど情報共有したときの有効性が高いことを示す。たとえば、Ｂ社（配信先）にとっての有効性は、Ａ社（情報源）から得た情報（相関値０．２）よりもＣ社（情報源）から得た情報（相関値０．９）のほうが高いことがわかる。また、業種相関テーブル１００２は、契約者相関テーブル１００１と同様に、業種６０３間の相関値を有し、地域相関テーブル１００３は、契約者相関テーブル１００１と同様に、地域６０２間の相関値を有する。

＜学習データセットの登録シーケンス例＞
図１１は、学習データセットの登録シーケンス例を示すシーケンス図である。図１１に示すロボットＲの処理は、ロボットＲの記憶デバイス３０２に記憶されたプログラムをプロセッサ３０１に実行させることにより実現される。図１１に示すアプリケーションサーバ１１１および運用管理サーバ１１０の各処理は、アプリケーションサーバ１１１および運用管理サーバ１１０の各々の記憶デバイス２０２に記憶されたプログラムをプロセッサ２０１に実行させることにより実現される。

また、図１１では、確認リストや学習リストの生成元のアプリケーションサーバ１１１を、一例としてアプリケーションサーバ１１１−１とし、更新リストの配信先を、アプリケーションサーバ１１１−１を利用する契約者とは異なる契約者のサービス拠点Ｂを担当するアプリケーションサーバ１１１とする。

ロボットＲは、マイク３０５やカメラ３０７から音声または映像の入力を受け付けて（ステップＳ１１０１）、外部データを生成する。外部データは、入力データと、生成元のロボットＲのロボットＩＤ６０８と、を含む。入力データとは、たとえば、音声データ、音声認識で生成されたテキストデータ、映像処理された映像データ（静止画、動画含む）である。ロボットＲは、外部データを、拠点ネットワークＮＷ２、ネットワークＮＷ０、およびセンタ内ネットワークＮＷ０を経由して、担当するアプリケーションサーバ１１１に送信する（ステップＳ１１０２）。

アプリケーションサーバ１１１は、確認リスト生成処理を実行する（ステップＳ１１０３）。確認リスト生成処理（ステップＳ１１０３）は、外部データから新規なキー情報４０２を取得して確認リストを生成する処理であり、図１２および図１３で後述する。

アプリケーションサーバ１１１は、学習リスト生成処理を実行する（ステップＳ１１０４）。学習リスト生成処理（ステップＳ１１０４）は、確認リストから学習リストを生成する処理であり、図１４および図１５で後述する。

アプリケーションサーバ１１１は、学習リストを運用管理サーバ１１０に送信する（ステップＳ１１０５）。運用管理サーバ１１０は、学習リストを受信すると、マスタ辞書テーブル更新処理を実行する（ステップＳ１１０６）。マスタ辞書テーブル更新処理（ステップＳ１１０６）は、学習リストの内容でマスタ辞書テーブル１２１を更新する処理であり、図１６および図１７で後述する。

運用管理サーバ１１０は、更新リストを、学習リストの送信元のアプリケーションサーバ１１１−１以外の他のアプリケーションサーバ１１１に配信する（ステップＳ１１０７）。当該他のアプリケーションサーバ１１１は、更新リストを辞書テーブル１３１に反映する（ステップＳ１１０８）。

＜確認リスト生成処理（ステップＳ１１０３）＞
図１２は、確認リスト生成処理（ステップＳ１１０３）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。アプリケーションサーバ１１１は、外部データに含まれている入力データの種類（音声データ、テキストデータ、映像データ）を特定する（ステップＳ１２０１）。アプリケーションサーバ１１１は、特定した種類の辞書テーブル１３１に当該入力データがあるか否かを判断する（ステップＳ１２０２）。

特定した種類の辞書テーブル１３１に当該入力データがある場合（ステップＳ１２０２：Ｙｅｓ）、当該入力データは新規なデータではないため、アプリケーションサーバ１１１は、確認リスト生成処理（ステップＳ１１０３）を終了する。この場合、後続の学習リスト生成処理（ステップＳ１１０４）は実行されない。

一方、特定した種類の辞書テーブル１３１に当該入力データがない場合（ステップＳ１２０２：Ｎｏ）、当該入力データは新規なデータであるため、アプリケーションサーバ１１１は、当該入力データをキー情報４０２として保持する（ステップＳ１２０３）。

ここで、音声データ（またはテキストデータ）からのキー情報４０２の例を挙げる。ロボットＲが受付業務を担当しているケースを想定する。

ユーザ：「１時から、企画部の山田さんと待ち合わせなのですが。」

ロボットＲ＠受付：「弊社企画部の山田ですね、お調べしております。現在山田は外出中で、予定表では１３：３０に１Ｃ４０に到着する予定です。お待たせして大変申し訳ありません。本館となりのＢ館２階にｗｉｆｉ接続可能な休憩室がございますので、しばらくそちらでお待ちください。」

この対話の場合、たとえば、ユーザが発話した「企画部」、「山田」、「待ち合わせ」が新規な入力データであればキー情報４０２になる。

同様に、たとえば、ロボットＲが発話した「弊社企画部」、「外出中」、「予定表」、「１Ｃ４０」、「本館」、「Ｂ館２階」が新規な入力データであればキー情報４０２になる。

アプリケーションサーバ１１１は、キー情報４０２の意味情報４０３を、付与情報参照テーブルから取得して、キー情報４０２に関連付ける（ステップＳ１２０４）。付与情報参照テーブルとは、ネットワークＮＷ０から取得した用語と当該用語に関連する用語とを保持するテーブルである。付与情報参照テーブルは、あらかじめ用意されたテーブルでもよく、アプリケーションサーバ１１１が定期的にネットワークＮＷ０から情報を取得して更新してもよい。アプリケーションサーバ１１１は、キー情報４０２に関連する用語を意味情報４０３として付与情報参照テーブルから取得する。

アプリケーションサーバ１１１は、キー情報４０２、意味情報４０３、および外部データに含まれるロボットＩＤ６０８からなる学習データセットをキー情報４０２ごとに生成して、確認リストに追加する（ステップＳ１２０５）。そして、アプリケーションサーバ１１１は、確認リストを出力して（ステップＳ１２０６）、確認リスト生成処理（ステップＳ１１０３）を終了する。

図１３は、確認リストの一例を示す説明図である。確認リスト１３００は、学習ＩＤ４０１、キー情報４０２、意味情報４０３、およびロボットＩＤ６０８を含む。学習データセット１３０１は、ロボットＩＤ６０８が「Ｒ１１」、すなわち、ロボットＲ１１から取得されたキー情報４０２を含む。学習データセット１３０２は、ロボットＩＤ６０８がＲ１２、すなわち、ロボットＲ１２から取得されたキー情報４０２を含む。学習データセット１３０３，１３０４は、ロボットＩＤ６０８がＲ１３、すなわち、ロボットＲ１３から取得されたキー情報４０２を含む。学習データセット１３０１〜１３０５はほぼ同時期にアプリケーションサーバ１１１−１で生成されたデータであるため、１つの確認リスト１３００に格納されている。

＜学習リスト生成処理（ステップＳ１１０４）＞
図１４は、学習リスト生成処理（ステップＳ１１０４）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。アプリケーションサーバ１１１は、確認リスト１３００を入力し（ステップＳ１４０１）、利用者から意味情報４０３の修正入力を待ち受ける（ステップＳ１４０２）。意味情報４０３の修正入力がない場合（ステップＳ１４０２：Ｎｏ）、ステップＳ１４０４に移行する。

意味情報４０３の修正入力があった場合（ステップＳ１４０２：Ｙｅｓ）、アプリケーションサーバ１１１は、意味情報４０３を修正した内容に反映し（ステップＳ１４０３）、ステップＳ１４０４に移行する。ステップＳ１４０４では、アプリケーションサーバ１１１は、学習リストに学習データセットを追加する（ステップＳ１４０４）。

学習データセットとは、確認リスト１３００内の学習データセットの各々に、属性情報４０４、重み４０６の初期値（たとえば、１００）、および情報源プロパティ４０５を追加したデータである。属性情報４０４は利用者の入力で追加される。重み４０６の値が大きいほど重要性が高いことを意味する。情報源プロパティ４０５は、確認リスト１３００内の学習データセットに含まれるロボットＩＤ６０８のエントリにおける契約者ＩＤ６０１、地域６０２、業種６０３、生物属性６０４、性格属性６０５、および配置場所６０６である。

そして、アプリケーションサーバ１１１は、学習リスト内の学習データセットを辞書テーブル１３１に追加する（ステップＳ１４０５）。そして、アプリケーションサーバ１１１は、追加した学習データセットを他のアプリケーションサーバ１１１と共有するか否かを判断する（ステップＳ１４０６）。具体的には、たとえば、アプリケーションサーバ１１１は、学習リスト内の各学習データセットについて属性情報４０４の「秘匿性の有無」の値が「１」（秘匿性有り）か「０」（秘匿性無し）であるかを判断する。

学習リスト内の全学習データセットについて「秘匿性の有無」の値が「１」（秘匿性有り）である場合（ステップＳ１４０６：Ｙｅｓ）、ステップＳ１４０８に移行する。「秘匿性の有無」の値が「０」（秘匿性無し）の学習データセットがある場合（ステップＳ１４０６：Ｎｏ）、他のアプリケーションサーバ１１１と共有してはいけないため、アプリケーションサーバ１１１は、該当する学習データセットを学習リストから削除して（ステップＳ１４０７）、ステップＳ１４０８に移行する。ステップＳ１４０８では、アプリケーションサーバ１１１は、学習リストを出力して（ステップＳ１４０８）、学習リスト生成処理（ステップＳ１１０４）を終了する。

図１５は、学習リストの一例を示す説明図である。学習リスト１５００は、学習ＩＤ４０１、キー情報４０２、意味情報４０３、属性情報４０４、情報源プロパティ４０５および重み４０６を含む。学習データセット１５０１〜１５０５のうち、学習データセット１５０３の属性情報４０４の値は「９６」であるため、秘匿性の有無の値は「１」である。したがって、学習データセット１５０３は、ステップＳ１４０７で学習リスト１５００から削除される。

＜マスタ辞書テーブル更新処理（ステップＳ１１０６）＞
図１６は、図１１に示したマスタ辞書テーブル更新処理（ステップＳ１１０６）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。運用管理サーバ１１０は、学習リスト１５００をアプリケーションサーバ１１１から受信し（ステップＳ１６０１）、学習データセットの種類（音声データ、テキストデータ、映像データ）を特定する（ステップＳ１６０２）。そして、運用管理サーバ１１０は、特定した種類のマスタ辞書テーブル１２１から学習データセットを検索する（ステップＳ１６０３）。

該当するエントリがマスタ辞書テーブル１２１に存在する場合（ステップＳ１６０４：Ｙｅｓ）、運用管理サーバ１１０は、重み情報テーブル１２２において、該当エントリの重み４０６を、一致した学習データセットの重み４０６（初期値の１００となっている）に更新する（ステップＳ１６０５）。

具体的には、たとえば、学習データセットの学習ＩＤ４０１が「Ｌ１」であり、かつ、学習データセットの情報源プロパティ４０５で特定される契約者ＩＤ６０１が「Ｃ１」である場合、運用管理サーバ１１０は、重み４０６の値Ｗ１１を初期値の１００に更新する。

一方、該当するエントリがマスタ辞書テーブル１２１に存在しない場合（ステップＳ１６０４：Ｎｏ）については、運用管理サーバ１１０は、更新リスト生成処理を実行する（ステップＳ１６０６）。更新リスト生成処理（ステップＳ１６０６）は、学習リスト１５００のうちマスタ辞書テーブル１２１に該当しない学習データセットから更新リストを生成する処理であり、図１７で後述する。

図１７は、図１６に示した更新リスト生成処理（ステップＳ１６０６）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。運用管理サーバ１１０は、ステップＳ１６０５で該当しなかった学習データセットをマスタ辞書テーブル１２１に追加する（ステップＳ１７０１）。運用管理サーバ１１０は、当該追加分のエントリについて未選択の契約者ＩＤ６０１があるか否かを判断する（ステップＳ１７０２）。

未選択の契約者ＩＤ６０１がある場合（ステップＳ１７０２：Ｙｅｓ）、運用管理サーバ１１０は、未選択の契約者ＩＤ６０１のエントリを契約者情報テーブル１２３から選択する（ステップＳ１７０３）。そして、運用管理サーバ１１０は、選択したエントリの契約者（選択契約者）以外の他の契約者に対し学習データセットを共有するか否かを判断する（ステップＳ１７０４）。

具体的には、たとえば、運用管理サーバ１１０は、追加した学習データセットの各々について、属性情報４０４を参照し、当該属性情報４０４から契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無を特定する。

契約者依存の有無の値が「１」（有）の場合、運用管理サーバ１１０は、学習データセットの情報源プロパティ４０５から特定される選択契約者と他の契約者とが一致すれば、学習データセットの共有が可能である。具体的には、たとえば、学習データセットの情報源プロパティ４０５で特定される選択契約者の契約者ＩＤ６０１が「Ｃ２」である場合、他の契約者の契約者ＩＤ６０１が「Ｃ２」であれば、契約者同一であるため、ステップＳ１７０４：Ｙｅｓに遷移し、他の契約者の契約者ＩＤ６０１が「Ｃ２」でなければ、契約者同一でないため、ステップＳ１７０４：Ｎｏに遷移する。契約者依存の有無の値が「０」（無）の場合、契約者の異同は考慮されない。契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「１００」である場合、上記のように処理される。

業種依存の有無の値が「１」（有）の場合、運用管理サーバ１１０は、学習データセットの情報源プロパティ４０５から特定される業種６０３と他の契約者の業種６０３とが一致すれば、学習データセットの共有が可能である。具体的には、たとえば、学習データセットの情報源プロパティ４０５で特定される業種６０３が「銀行」である場合、他の契約者の業種６０３が「銀行」であれば、業種同一であるため、ステップＳ１７０４：Ｙｅｓに遷移し、他の契約者の業種６０３が「銀行」でなければ、業種同一でないため、ステップＳ１７０４：Ｎｏに遷移する。業種依存の有無の値が「０」（無）の場合、業種６０３の異同は考慮されない。契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「０１０」である場合、上記のように処理される。

地域依存の有無の値が「１」（有）の場合、運用管理サーバ１１０は、学習データセットの情報源プロパティ４０５から特定される地域６０２と他の契約者の地域６０２とが一致すれば、学習データセットの共有が可能である。具体的には、たとえば、学習データセットの情報源プロパティ４０５で特定される地域６０２が「Ａ」である場合、他の契約者の地域６０２が「Ａ」であれば、地域同一であるため、ステップＳ１７０４：Ｙｅｓに遷移し、他の契約者の地域６０２が「Ａ」でなければ、地域同一でないため、ステップＳ１７０４：Ｎｏに遷移する。地域依存の有無の値が「０」（無）の場合、地域６０２の異同は考慮されない。契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「００１」である場合、上記のように処理される。

また、契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「１１０」である場合、契約者同一でかつ業種同一に限り、当該学習データセットの共有が認められ、ステップＳ１７０４：Ｙｅｓに遷移する。

同様に、契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「１０１」である場合、契約者同一でかつ地域同一に限り、当該学習データセットの共有が認められ、ステップＳ１７０４：Ｙｅｓに遷移する。

同様に、契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「０１１」である場合、業種同一でかつ地域同一に限り、当該学習データセットの共有が認められ、ステップＳ１７０４：Ｙｅｓに遷移する。

同様に、契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「１１１」である場合、契約者同一でかつ業種同一でかつ地域同一に限り、当該学習データセットの共有が認められ、ステップＳ１７０４：Ｙｅｓに遷移する。

また、契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「０００」である場合、当該学習データセットの共有が無条件に認められ、ステップＳ１７０４：Ｙｅｓに遷移する。

つぎに、運用管理サーバ１１０は、共有可能な追加分の学習データセットの各々について、非依存属性を特定する（ステップＳ１７０５）。非依存属性とは、契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列のうち、依存しないことを示す値「０」の属性である。具体的には、たとえば、契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「１００」の場合、非依存属性は、業種６０３および地域６０２である。

つぎに、運用管理サーバ１１０は、特定した非依存属性の相関テーブル１２４を用いて相関値を特定する（ステップＳ１７０６）。運用管理サーバ１１０は、特定した非依存属性が契約者依存であれば契約者相関テーブル１００１を参照し、特定した非依存属性が業種依存であれば業種相関テーブル１００２を参照し、特定した非依存属性が地域依存であれば地域相関テーブル１００３を参照する。

具体的には、たとえば、契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「１００」の場合、非依存属性は、業種依存および地域依存であるため、運用管理サーバ１１０は、業種相関テーブル１００２および地域相関テーブル１００３を参照する。

運用管理サーバ１１０は、参照先の相関テーブル１２４について、選択契約者を「情報源」とし、他の契約者を「配信先」とする。具体的には、たとえば、参照先の相関テーブル１２４が契約者相関テーブル１００１の場合、運用管理サーバ１１０は、情報源から選択契約者の契約者ＩＤ６０１を特定し、情報源とは異なる配信先から他の契約者の契約者ＩＤ６０１を特定する。たとえば、運用管理サーバ１１０は、情報源が「Ｃ１」の場合、情報源とは異なる配信先の各々について、配信先「Ｃ２」との相関値「０．２」を取得し、配信先「Ｃ３」との相関値「０．５」を取得し、配信先「Ｃ４」との相関値「０．７」を取得する。

参照先の相関テーブル１２４が業種相関テーブル１００２の場合、運用管理サーバ１１０は、情報源から選択契約者の業種６０３を特定し、情報源とは異なる配信先から配信先の業種６０３を特定する。たとえば、運用管理サーバ１１０は、情報源の業種６０３が「郵政」の場合、情報源とは異なる配信先の各々について、配信先の業種６０３「銀行」との相関値「０．９」を取得し、配信先の業種６０３「小売」との相関値「０．５」を取得し、配信先の業種６０３「ビル運営」との相関値「０．１」を取得し、配信先の業種６０３「病院」との相関値「０．６」を取得する。

参照先の相関テーブル１２４が地域相関テーブル１００３の場合、運用管理サーバ１１０は、情報源から選択契約者の地域６０２を特定し、情報源とは異なる配信先から配信先の地域６０２を特定する。たとえば、運用管理サーバ１１０は、情報源の地域６０２が「Ａ」の場合、情報源とは異なる配信先の各々について、配信先の地域６０２「Ｂ」との相関値「０．２」を取得し、配信先の地域６０２「Ｃ」との相関値「０．５」を取得し、配信先の地域６０２「Ｄ」との相関値「０．７」を取得する。

より具体的に説明する。たとえば、契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「０１１」の場合、非依存属性は契約者依存であるため、契約者相関テーブル１００１が参照される。選択契約者の契約者ＩＤ６０１が「Ｃ１」である場合、運用管理サーバ１１０は、契約者相関テーブル１００１から、配信先「Ｃ２」との相関値「０．２」を取得し、配信先「Ｃ３」との相関値「０．５」を取得し、配信先「Ｃ４」との相関値「０．７」を取得する。

そして、運用管理サーバ１１０は、配信先ごとに、選択契約者の重み４０６の値を算出し、重み情報テーブル１２２を更新する（ステップＳ１７０７）。具体的には、運用管理サーバ１１０は、配信先ごとに、相関値に重み４０６の初期値（１００）を乗算して、配信先ごとの重み４０６を算出する。この例では、配信先「Ｃ２」との相関を考慮した情報源「Ｃ１」の重み４０６の値Ｗ１２は、Ｗ１２＝２０（＝０．２×１００）となる。同様に、配信先「Ｃ３」との相関を考慮した情報源「Ｃ１」の重み４０６の値Ｗ１３は、Ｗ１３＝５０（＝０．５×１００）となる。同様に、配信先「Ｃ４」との相関を考慮した情報源「Ｃ１」の重み４０６の値Ｗ１４は、Ｗ１４＝７０（＝０．７×１００）となる。

また、たとえば、契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「１００」の場合、非依存属性は業種依存および地域依存であるため、業種相関テーブル１００２および地域相関テーブル１００３が参照される。選択契約者の契約者ＩＤ６０１を「Ｃ１」とし、「Ｃ１」の業種６０３を「銀行」とし、「Ｃ１」の地域６０２を「Ｄ」とする。また、配信先「Ｃ２」の業種６０３を「ビル運営」とし、地域６０２を「Ａ」とする。

運用管理サーバ１１０は、業種相関テーブル１００２から、配信先「Ｃ２」の業種６０３「ビル運営」との相関値「０．１」を取得し、地域相関テーブル１００３から、配信先「Ｃ２」の地域６０２「Ａ」との相関値「０．７」を取得する。この場合、配信先「Ｃ２」の業種６０３および地域６０２との相関を考慮した情報源「Ｃ１」の重み４０６の値Ｗ１２は、Ｗ１２＝８０（＝（０．１＋０．７）×１００）となる。運用管理サーバ１１０は、他の配信先Ｃ３、Ｃ４についても同様な計算処理により重み４０６の値Ｗ１３、Ｗ１４を算出する。

すなわち、学習データセットを他の契約者と共有する場合には、運用管理サーバ１１０は、非依存属性を考慮して重み４０６を算出する。したがって、非依存属性の数が多いほど、相関値の値が大きいほど、重み４０６の値は大きくなる。重み４０６が大きいほど、その重み４０６のエントリのキー情報４０２は、ロボットＲからの出力対象のデータに選択されやすくなる。

このあと、運用管理サーバ１１０は、当該学習データセットおよび算出した選択契約者の重み４０６の値を更新リストに追加して（ステップＳ１７０８）、ステップＳ１７０２に戻る。ステップＳ１７０２において、追加分について未選択の契約者ＩＤ６０１がない場合（ステップＳ１７０２：Ｎｏ）、運用管理サーバ１１０は、更新リスト生成処理（ステップＳ１６０６）を終了する。このあと、図１１に示したように、運用管理サーバ１１０は、算出した重み４０６の値を含む更新リストを他のアプリケーションサーバ１１１に送信し（ステップＳ１１０７）、他のアプリケーションサーバ１１１は、更新リスト内の重み４０６を反映する（ステップＳ１１０８）。これにより、他のアプリケーションサーバ１１１の重み４０６が最新の値となる。

図１８は、更新リストの一例を示す説明図である。更新リスト１８００は、学習リスト１５００のように重み４０６の値が一律に１００ではなく、更新リスト生成処理（ステップＳ１６０６）で計算された値となる。

図１９は、運用管理サーバ１１０における契約者の追加があった場合の重み更新処理手順例を示すフローチャートである。図１９に示す運用管理サーバ１１０の各処理は、アプリケーションサーバ１１１および運用管理サーバ１１０の各々の記憶デバイスに記憶されたプログラムをプロセッサに実行させることにより実現される。

なお、契約者の追加があった場合は、運用管理サーバ１１０の管理者の操作入力により、契約者相関テーブル１００１の情報源および配信先にも契約者が追加されるものとする。また、契約者の追加により、業種６０３や地域６０２も新規追加される場合は、運用管理サーバ１１０の管理者の操作入力により、業種相関テーブル１００２の情報源および配信先にも新規業種６０３が追加され、地域相関テーブル１００３の情報源および配信先にも新規地域６０２が追加されるものとする。

運用管理サーバ１１０は、管理者からの契約者を追加する操作入力を待ち受ける（ステップＳ１９０１：Ｎｏ）。管理者からの契約者を追加する操作入力があった場合（ステップＳ１９０１：Ｙｅｓ）、契約者情報テーブル１２３を更新する（ステップＳ１９０２）。これにより、新規に追加された契約者の契約者情報がエントリとして契約者情報テーブル１２３に登録される。ここでは、例として、契約者ＩＤ６０１：Ｃ４を追加契約者の契約者ＩＤ６０１とする。

また、契約者情報テーブル１２３の更新（ステップＳ１９０２）に伴い、運用管理サーバ１１０は、重み情報テーブル１２２の重みリストに、追加契約者の契約者ＩＤ６０１の列を追加する。以降の処理で、追加契約者の契約者ＩＤ６０１の列に、学習ＩＤ４０１で特定される学習データセットについての重み４０６が登録される。

つぎに、運用管理サーバ１１０は、契約者情報テーブル１２３の更新を契機として、未選択のエントリがマスタ辞書テーブル１２１にあるか否かを判断する（ステップＳ１９０３）。未選択のエントリがある場合（ステップＳ１９０３：Ｙｅｓ）、運用管理サーバ１１０は、未選択のエントリをマスタ辞書テーブル１２１から選択する（ステップＳ１９０４）。

運用管理サーバ１１０は、追加契約者に対し選択エントリを共有するか否かを判断する（ステップＳ１９０５）。具体的には、たとえば、運用管理サーバ１１０は、図１７のステップＳ１７０４と同様、選択エントリである学習データセットについて属性情報４０４を参照し、当該属性情報４０４から契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無を特定する。

契約者依存の有無の値が「１」（有）の場合、運用管理サーバ１１０は、学習データセットの情報源プロパティ４０５から特定される契約者と追加契約者とは一致しないため、追加契約者に対し学習データセットの共有が不可能である。したがって、契約者同一でないため、ステップＳ１９０５：Ｎｏに遷移する。契約者依存の有無の値が「０」（無）の場合、契約者の異同は考慮されない。契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「１００」である場合、上記のように処理される。

業種依存の有無の値が「１」（有）の場合、運用管理サーバ１１０は、追加契約者の業種６０３が、学習データセットの情報源プロパティ４０５から特定される業種６０３と一致すれば、追加契約者に対し学習データセットの共有が可能である。具体的には、たとえば、学習データセットの情報源プロパティ４０５で特定される業種６０３が「銀行」である場合、追加契約者の業種６０３が「銀行」であれば、業種同一であるため、ステップＳ１９０５：Ｙｅｓに遷移し、追加契約者の業種６０３が「銀行」でなければ、業種同一でないため、ステップＳ１９０５：Ｎｏに遷移する。業種依存の有無の値が「０」（無）の場合、業種６０３の異同は考慮されない。契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「０１０」である場合、上記のように処理される。

地域依存の有無の値が「１」（有）の場合、運用管理サーバ１１０は、追加契約者の地域６０２が、学習データセットの情報源プロパティ４０５から特定される地域６０２と一致すれば、追加契約者に対し学習データセットの共有が可能である。具体的には、たとえば、学習データセットの情報源プロパティ４０５で特定される地域６０２が「Ａ」である場合、追加契約者の地域６０２が「Ａ」であれば、地域同一であるため、ステップＳ１９０５：Ｙｅｓに遷移し、他の契約者の地域６０２が「Ａ」でなければ、地域同一でないため、ステップＳ１９０５：Ｎｏに遷移する。地域依存の有無の値が「０」（無）の場合、地域６０２の異同は考慮されない。契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「００１」である場合、上記のように処理される。

また、契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「１１０」「１０１」「１１１」である場合、契約者同一はありえないため、追加契約者との当該学習データセットの共有が認められず、ステップＳ１９０５：Ｎｏに遷移する。

また、契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「０１１」である場合、業種同一でかつ地域同一に限り、追加契約者との当該学習データセットの共有が認められ、ステップＳ１９０５：Ｙｅｓに遷移する。

また、契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「０００」である場合、当該学習データセットの共有が無条件に認められ、ステップＳ１９０５：Ｙｅｓに遷移する。

つぎに、運用管理サーバ１１０は、ステップＳ１７０５と同様、追加契約者と共有可能な学習データセット（選択エントリ）について、非依存属性を特定する（ステップＳ１９０６）。ステップＳ１９０６の場合、非依存属性には、かならず、契約者依存が含まれる。

具体的には、たとえば、契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「０１１」である場合、非依存属性は、契約者依存である。契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「００１」である場合、非依存属性は、契約者依存および業種依存である。契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「０１０」である場合、非依存属性は、契約者依存および地域依存である。契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「０００」である場合、非依存属性は、契約者依存、業種依存および地域依存である。

つぎに、運用管理サーバ１１０は、ステップＳ１７０６と同様、ステップＳ１９０６で特定した非依存属性の相関テーブル１２４を用いて、相関値を特定する（ステップＳ１９０７）。運用管理サーバ１１０は、特定した非依存属性が契約者依存であれば契約者相関テーブル１００１を参照し、特定した非依存属性が業種依存であれば業種相関テーブル１００２を参照し、特定した非依存属性が地域依存であれば地域相関テーブル１００３を参照する。

運用管理サーバ１１０は、参照先の相関テーブル１２４について、学習データセット（選択エントリ）の情報源プロパティ４０５の契約者ＩＤ６０１で特定される契約者を「情報源」とし、追加契約者を「配信先」とする。具体的には、たとえば、参照先の相関テーブル１２４が契約者相関テーブル１００１の場合、運用管理サーバ１１０は、情報源から学習データセット（選択エントリ）の情報源プロパティ４０５の契約者ＩＤ６０１を特定し、配信先から追加契約者の契約者ＩＤ６０１を特定する。たとえば、運用管理サーバ１１０は、情報源が「Ｃ１」で配信先が「Ｃ４」の場合、情報源「Ｃ１」と配信先「Ｃ４」との相関値「０．７」を取得する。

参照先の相関テーブル１２４が業種相関テーブル１００２の場合、運用管理サーバ１１０は、情報源から学習データセット（選択エントリ）の情報源プロパティ４０５の業種６０３を特定し、配信先から追加契約者の業種６０３を特定する。たとえば、運用管理サーバ１１０は、情報源の業種６０３が「郵政」で配信先の業種６０３が「銀行」の場合、情報源「郵政」と配信先「銀行」との相関値「０．９」を取得する。

参照先の相関テーブル１２４が地域相関テーブル１００３の場合、運用管理サーバ１１０は、情報源から学習データセット（選択エントリ）の情報源プロパティ４０５の地域６０２を特定し、配信先から追加契約者の地域６０２を特定する。たとえば、運用管理サーバ１１０は、情報源の地域６０２が「Ａ」で配信先の地域６０２が「Ｄ」の場合、情報源「Ａ」と配信先「Ｄ」との相関値「０．７」を取得する。

つぎに、運用管理サーバ１１０は、選択エントリについての追加契約者の重み４０６を算出し、重み情報テーブル１２２を更新する（ステップＳ１９０８）。具体的には、たとえば、運用管理サーバ１１０は、相関値に重み４０６の初期値（１００）を乗算して、配信先ごとの重み４０６を算出する。

具体的には、たとえば、契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「０１１」である場合、非依存属性は、契約者依存のみである。したがって、情報源が「Ｃ１」で配信先が「Ｃ４」であれば、運用管理サーバ１１０は、情報源「Ｃ１」と配信先「Ｃ４」との相関値「０．７」を契約者相関テーブル１００１から取得する。この場合、追加契約者である配信先「Ｃ４」との相関を考慮した選択エントリの情報源「Ｃ１」の重み４０６の値Ｗ１４は、Ｗ１４＝７０（＝０．７×１００）となる。

また、契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「００１」である場合、非依存属性は、契約者依存および業種依存である。したがって、情報源が「Ｃ１」で配信先が「Ｃ４」であれば、運用管理サーバ１１０は、情報源「Ｃ１」と配信先「Ｃ４」との相関値「０．７」を契約者相関テーブル１００１から取得し、情報源の業種６０３が「郵政」で配信先の業種６０３が「銀行」であれば、情報源「郵政」と配信先「銀行」との相関値「０．９」を業種相関テーブル１００２から取得する。この場合、追加契約者である配信先「Ｃ４」との相関を考慮した選択エントリの情報源「Ｃ１」の重み４０６の値Ｗ１４は、Ｗ１４＝１６０（＝（０．７＋０．９）×１００）となる。

また、契約者依存の有無、業種依存の有無、地域依存の有無のビット列が「０００」である場合、非依存属性は、契約者依存、業種依存および地域依存である。したがって、情報源が「Ｃ１」で配信先が「Ｃ４」であれば、運用管理サーバ１１０は、情報源「Ｃ１」と配信先「Ｃ４」との相関値「０．７」を契約者相関テーブル１００１から取得し、情報源の業種６０３が「郵政」で配信先の業種６０３が「銀行」であれば、情報源「郵政」と配信先「銀行」との相関値「０．９」を業種相関テーブル１００２から取得し、情報源の地域６０２が「Ａ」で配信先の地域６０２が「Ｄ」であれば、情報源「Ａ」と配信先「Ｄ」との相関値「０．７」を地域相関テーブル１００３から取得する。この場合、追加契約者である配信先「Ｃ４」との相関を考慮した選択エントリの情報源「Ｃ１」の重み４０６の値Ｗ１４は、Ｗ１４＝２３０（＝（０．７＋０．９＋０．７）×１００）となる。

このようにして、選択エントリにおける追加契約者（契約者ＩＤ６０１：Ｃ４）の重み４０６の値Ｗ１４が重み情報テーブル１２２に追加され、ステップＳ１９０３に戻る。ステップＳ１９０３において、未選択のエントリがない場合（ステップＳ１９０３：Ｎｏ）、マスタ辞書テーブル１２１の全エントリについて追加契約者（契約者ＩＤ６０１：Ｃ４）の重み４０６の値Ｗ１４、Ｗ２４、Ｗ３４、Ｗ４４、…が追加されたことになる。学習ＩＤ４０１の列（Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、…）と追加契約者（契約者ＩＤ６０１：Ｃ４）の重み４０６の列（Ｗ１４、Ｗ２４、Ｗ３４、Ｗ４４、…）との組み合わせを重みリストと称す。

そして、運用管理サーバ１１０は、追加契約者の重みリストを全アプリケーションサーバ１１１に送信する（ステップＳ１９０８）。これにより、一連の処理を終了する。

図２０は、アプリケーションサーバ１１１における重みリスト反映処理手順例を示すフローチャートである。図２０に示すアプリケーションサーバ１１１の各処理は、アプリケーションサーバ１１１および運用管理サーバ１１０の各々の記憶デバイス２０２に記憶されたプログラムをプロセッサ２０１に実行させることにより実現される。

アプリケーションサーバ１１１は、運用管理サーバ１１０からの重みリストを待ち受ける（ステップＳ２００１：Ｎｏ）。重みリストが受信された場合（ステップＳ２００１：Ｙｅｓ）、アプリケーションサーバ１１１は、未選択の学習ＩＤ４０１があるか否かを判断する（ステップＳ２００２）。未選択の学習ＩＤ４０１がある場合（ステップＳ２００２：Ｙｅｓ）、アプリケーションサーバ１１１は、未選択の学習ＩＤ４０１とその重み４０６を選択する（ステップＳ２００３）。

アプリケーションサーバ１１１は、辞書テーブル１３１から選択学習ＩＤ４０１のエントリを特定し（ステップＳ２００４）、特定したエントリに選択重み４０６を追加して（ステップＳ２００５）、ステップＳ２００２に戻る。未選択の学習ＩＤ４０１がない場合（ステップＳ２００２：Ｎｏ）、一連の処理を終了する。

＜学習データセットの有用性再判定シーケンス例＞
図２１は、学習データセットの有用性再判定シーケンス例を示すシーケンス図である。図２１に示すロボットＲの処理は、ロボットＲの記憶デバイス３０２に記憶されたプログラムをプロセッサ３０１に実行させることにより実現される。図２１に示すアプリケーションサーバ１１１および運用管理サーバ１１０の各処理は、アプリケーションサーバ１１１および運用管理サーバ１１０の各々の記憶デバイス２０２に記憶されたプログラムをプロセッサ２０１に実行させることにより実現される。なお、図１１と同一処理には同一ステップ番号を付し、その説明を省略する。

アプリケーションサーバ１１１は、ロボットＲから外部データを受信すると、活用頻度測定処理を実行する（ステップＳ２１０３）。活用頻度測定処理（ステップＳ２１０３）は、キー情報４０２の活用頻度４０７を測定し、ロボットＲと対話するユーザに対しロボットＲからの応答データを生成してロボットＲに与える処理である。活用頻度測定処理（ステップＳ２１０３）の詳細については、図２２で後述する。これにより、学習データセットの有用性を再判定することができる。

アプリケーションサーバ１１１は、応答データをロボットＲに送信する（ステップＳ２１０４）。ロボットＲは、応答データを適用して、発話、映像表示、機構３０３の動作など、応答データの指示通りに対応する（ステップＳ２１０５）。

また、アプリケーションサーバ１１１は、活用頻度測定処理（ステップＳ２１０３）により活用頻度４０７が出力されると、重み更新処理を実行する（ステップＳ２１０６）。重み更新処理（ステップＳ２１０６）は、活用頻度４０７に応じて重み４０６を更新する処理である。重み更新処理（ステップＳ２１０６）の詳細については、図２３で後述する。

アプリケーションサーバ１１１は、重み更新処理（ステップＳ２１０６）で生成された学習リスト１５００を運用管理サーバ１１０に送信する（ステップＳ２１０７）。運用管理サーバ１１０は、学習リスト１５００を受信すると、図１１に示したマスタ辞書テーブル更新処理を実行する（ステップＳ１１０６）。これにより、重み更新処理（ステップＳ２１０６）で更新された重み４０６をマスタ辞書テーブル１２１に反映することができる。

＜活用頻度測定処理（ステップＳ２１０３）＞
図２２は、図２１に示した活用頻度測定処理（ステップＳ２１０３）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。アプリケーションサーバ１１１は、外部データを取得し（ステップＳ２２０１）、ユーザ対応を判断する（ステップＳ２２０２）。ユーザ対応が継続の場合（ステップＳ２２０２：継続）、ステップ２２０３に移行し、ユーザ対応が終了の場合（ステップＳ２２０２：終了）、ステップＳ２２０７に移行する。ユーザ対応が継続する場合とは、たとえば、ロボットＲとユーザとの対話のシナリオが終了していない場合であり、ユーザ対応が終了する場合とは、たとえば、ロボットＲとユーザとの対話のシナリオが終了した場合やユーザがロボットＲから所定距離以上離れた場合である。シナリオの終了の有無は、ロボットＲが判断して、外部データとともにアプリケーションサーバ１１１にその旨を送信する。

ユーザ対応が継続の場合（ステップＳ２２０２：継続）、アプリケーションサーバ１１１は、音声認識や画像解析などのアプリケーション処理を実行する（ステップＳ２２０３）。そして、アプリケーションサーバ１１１は、キー情報４０２の活用頻度４０７を増減する（ステップＳ２２０４）。たとえば、入力データに「違う」や「そうじゃない」などの否定語が含まれていたり、画像解析結果でユーザが困った顔をしていると判定した場合、ユーザからの音声についての入力データは適切ではない。

したがって、アプリケーションサーバ１１１は、キー情報４０２となる入力データの活用頻度４０７を所定量減少させる。一方、入力データに肯定的な言葉が含まれていたり、画像解析結果でユーザが喜んだ顔をしていると判定した場合、ユーザからの音声についての入力データは適切である。したがって、アプリケーションサーバ１１１は、キー情報４０２となる入力データの活用頻度４０７を所定量増加させる。

また、ロボットＲへの応答データを生成するため、アプリケーションサーバ１１１は、辞書テーブル１３１を参照して、重み４０６の値が最大となるキー情報４０２を選択する（ステップＳ２２０５）。具体的には、たとえば、アプリケーションサーバ１１１は、ロボットＲのシナリオに応じてあらかじめ利用可能なキー情報４０２を選別し、選別したキー情報４０２の中で重み４０６が最大のキー情報４０２を選択する。

たとえば、ステップＳ２２０１で取得された外部データを、「飛行機って何？」というテキストデータとする。この場合、「飛行機」がキー情報４０２となる。アプリケーションサーバ１１１は、辞書テーブル１３１においてキー情報４０２が「飛行機」であるエントリを特定する。ここでは、学習ＩＤ４０１が「Ｌ４」のエントリと「Ｌ５」のエントリが特定される。そして、アプリケーションサーバ１１１は、両エントリの重み４０６の値Ｗ４１、Ｗ５１を比較して大きい方のエントリを選択する。ここでは、たとえば、Ｗ４１＜Ｗ５１とし、学習ＩＤ４０１が「Ｌ５」のエントリが選択されたとする。

そして、アプリケーションサーバ１１１は、ステップＳ２２０１の外部データに対する返答になるようデータ整形して、応答データを生成する（ステップＳ２２０６）。上記の例では、アプリケーションサーバ１１１は、学習ＩＤ４０１が「Ｌ５」の選択エントリのキー情報４０２の値「飛行機」と意味情報４０３の値「ａｔおもちゃ売り場 ｉｓ子供用玩具」とを用いて、「飛行機は子供用玩具なのでおもちゃ売り場にあります」などの応答データを生成する。これにより、アプリケーションサーバ１１１は、応答データをロボットＲに送信する（ステップＳ２１０４）。

一方、ステップＳ２２０２でユーザ対応が終了の場合（ステップＳ２２０２：終了）、アプリケーションサーバ１１１は、活用頻度４０７を出力して（ステップＳ２２０７）、一連の処理を終了する。活用頻度４０７とは、活用頻度４０７の値が変更されたキー情報４０２の学習ＩＤ４０１と、変更された活用頻度４０７と、の組み合わせである。

＜重み更新処理（ステップＳ２１０６）＞
図２３は、図２１に示した重み更新処理（ステップＳ２１０６）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。アプリケーションサーバ１１１は、活用頻度４０７を取得する（ステップＳ２３０１）。運用管理サーバ１１０は、活用頻度４０７に対応する学習ＩＤ４０１のエントリをマスタ辞書テーブル１２１から特定し、当該エントリの重み４０６を活用頻度４０７を用いて更新する（ステップＳ２３０２）。アプリケーションサーバ１１１は、たとえば、活用頻度４０７の大きさに応じて重み４０６を増加させる。たとえば、アプリケーションサーバ１１１は、活用頻度４０７が＋１０であれば、重み４０６を１加算して更新し、活用頻度４０７が−１０であれば、重み４０６を１減算して更新する。重み４０６の増減分と活用頻度４０７の増減分との対応関係は、任意に設定される。

そして、アプリケーションサーバ１１１は、重み４０６が更新されたエントリの学習データセットで学習リスト１５００を生成し（ステップＳ２３０３）、生成した学習リスト１５００を運用管理サーバ１１０に送信する（ステップＳ２３０４）。

（１）このように、本実施例の制御システム１０１は、プログラムを実行するプロセッサ２０１と、プログラムを記憶する記憶デバイス２０２と、音声または映像を入出力可能な外部装置の一例であるロボットＲと通信可能な通信ＩＦ２０５と、を有する。制御システム１０１は、入力音声、入力音声から変換されたテキストまたは入力映像に関する第１外部データ（たとえば、キー情報４０２）をロボットＲから取得すると、第１外部データに対する第１応答データを、ロボットＲに出力する。

そして、プロセッサ２０１は、第１外部データの共有可否に関する属性情報４０４を、たとえば、管理者の操作入力で第１外部データに付与する。プロセッサ２０１は、属性情報４０４に基づいて、第１外部データの選択容易性の指標となる重み４０６を第１外部データに設定して記憶デバイス２０２（辞書テーブル１３１、マスタ辞書テーブル１２１）に格納する。プロセッサ２０１は、ロボットＲまたは他のロボットＲから第２外部データが受信されると、第１外部データの選択容易性の指標となる重み４０６に基づいて、第１外部データを記憶デバイス２０２（マスタ辞書テーブル１２１）から選択する。プロセッサ２０１は、選択した第１外部データに基づいて、第２外部データに対する第２応答データを生成し、第２応答データを第２外部データの送信元のロボットＲに送信する。

これにより、ある契約者が使用するロボットＲで得られた外部データを、その契約者が使用する他地域のロボットＲや他の契約者が使用するロボットＲと共有することができる。したがって、各ロボットＲが適切な発話や行動をしやすくなる。

（２）上記（１）において、属性情報４０４は、第１外部データを秘匿性するか否かを示す第１属性情報（秘匿性の有無）を含んでもよい。この場合、プロセッサ２０１は、第１属性情報に基づいて、第１外部データの記憶デバイス２０２（辞書テーブル１３１、マスタ辞書テーブル１２１）への格納または非格納を決定する。具体的には、たとえば、秘匿性有りの場合、プロセッサ２０１は、第１外部データを記憶デバイス２０２（辞書テーブル１３１、マスタ辞書テーブル１２１）へ格納しない。これにより、秘匿性のある外部データの他の契約者に対する共有を拒否することができ、外部データの漏洩防止を図ることができる。

（３）上記（１）において、属性情報４０４は、第１外部データがロボットＲの使用者（契約者）に依存するか否かを示す第２属性情報（契約者依存の有無）を含んでもよい。この場合、プロセッサ２０１は、第２属性情報に基づいて、第１外部データの選択容易性の指標となる重み４０６を第１外部データに設定して記憶デバイス２０２（辞書テーブル１３１、マスタ辞書テーブル１２１）に格納する。

これにより、同一契約者であれば、同一または他地域のロボットＲに対し、第１外部データの共有を図ることができる。換言すれば、同一契約者が使用するロボットＲの利用者に対して、第１外部データの共有を図ることにより、当該ロボットＲの発話や行動に関するサービスが向上する。一方で、異なる契約者が使用するロボットＲについては、第１外部データを共有しないことで、異なる契約者が使用するロボットＲの発話や行動に関するサービスの低下を抑制する。

（４）上記（３）において、プロセッサ２０１は、第２属性情報が前記使用者に依存することを示す場合、第１外部データの送信元のロボットＲの使用者と第２外部データの送信先の他のロボットＲの使用者との同一性に基づいて、第１外部データの選択容易性の指標となる重み４０６の設定または非設定を決定する。

これにより、第１外部データの送信元のロボットＲの使用者と第２外部データの送信先の他のロボットＲの使用者とが同一契約者であれば、重み４０６が設定され、異なる契約者であれば、重み４０６が設定されない。したがって、同一契約者であれば、第１外部データは、第２外部データに対する第２応答データの生成元として選択されやすくなり、異なる契約者であれば、第１外部データは、第２外部データに対する第２応答データの生成元として選択されにくくなる。

（５）上記（４）において、プロセッサ２０１は、第１外部データの送信元のロボットＲの使用者と第２外部データとなる他のロボットＲの使用者とが同一である場合、第２外部データとなる他のロボットＲの使用者についての第１外部データの選択容易性の指標となる重み４０６を設定する。

これにより、同一と判断された使用者についての当該キー情報４０２の重み４０６の値を優先的に増加させることが可能となる。

（６）上記（５）において、プロセッサ２０１は、第１外部データの送信元のロボットＲの使用者と第２外部データの送信先となる他のロボットＲの使用者との第２属性情報以外の他の属性情報の相関に基づいて、第１外部データの選択容易性の指標となる重み４０６を設定する。

これにより、他の属性情報、たとえば、業種依存の有無や地域依存の有無の相関により、重み４０６の値の大きさを決めることができる。すなわち、他の相関情報について、第１外部データの送信元のロボットＲの使用者と第２外部データの送信先となる他のロボットＲの使用者とに関連性があれば重み４０６は高くなり、関連性がなければ重み４０６は低くなる。

（７）上記（１）において、属性情報４０４は、第１外部データがロボットＲの使用者（契約者）の業種に依存するか否かを示す第３属性情報（業種依存の有無）を含んでもよい。この場合、プロセッサ２０１は、第３属性情報に基づいて、第１外部データの選択容易性の指標となる重み４０６を第１外部データに設定して記憶デバイス２０２（辞書テーブル１３１、マスタ辞書テーブル１２１）に格納する。

これにより、同一業種であれば、同一または他の契約者、同一または他地域のロボットＲに対し、第１外部データの共有を図ることができる。換言すれば、同一業種の契約者が使用するロボットＲの利用者に対して、第１外部データの共有を図ることにより、当該ロボットＲの発話や行動に関する当該業種のサービスが向上する。一方で、異なる業種の契約者が使用するロボットＲについては、第１外部データを共有しないことで、異なる契約者が使用するロボットＲの発話や行動に関する当該異なる業種のサービスの低下を抑制する。

（８）上記（７）において、プロセッサ２０１は、第３属性情報が業種に依存することを示す場合、第１外部データの送信元のロボットＲの使用者の業種と第２外部データの送信先となる他のロボットＲの使用者の業種との同一性に基づいて、第１外部データの選択容易性の指標となる重み４０６の設定または非設定を決定する。

これにより、第１外部データの送信元のロボットＲの使用者と第２外部データの送信先の他のロボットＲの使用者とが同一業種であれば、重み４０６が設定され、異なる業種であれば、重み４０６が設定されない。したがって、同一業種であれば、第１外部データは、第２外部データに対する第２応答データの生成元として選択されやすくなり、異なる業種であれば、第１外部データは、第２外部データに対する第２応答データの生成元として選択されにくくなる。

（９）上記（８）において、プロセッサ２０１は、第１外部データの送信元のロボットＲの使用者の業種と第２外部データとなる他のロボットＲの使用者の業種とが同一である場合、当該業種についての第１外部データの選択容易性の指標となる重み４０６を設定する。

これにより、業種が同一と判断された使用者についての当該キー情報４０２の重み４０６の値を優先的に増加させることが可能となる。

（１０）上記（９）において、プロセッサ２０１は、第１外部データの送信元のロボットＲの使用者と第２外部データの送信先となる他のロボットＲの使用者との第３属性情報以外の他の属性情報の相関に基づいて、第１外部データの選択容易性の指標となる重み４０６を設定する。

これにより、他の属性情報、たとえば、使用者依存の有無や地域依存の有無の相関により、重み４０６の値の大きさを決めることができる。すなわち、他の相関情報について、第１外部データの送信元のロボットＲの使用者と第２外部データの送信先となる他のロボットＲの使用者とに関連性があれば重み４０６は高くなり、関連性がなければ重み４０６は低くなる。

（１１）上記（１）において、属性情報４０４は、第１外部データがロボットＲの使用者（契約者）がロボットＲでサービスを提供する地域に依存するか否かを示す第４属性情報（地域依存の有無）を含んでもよい。この場合、プロセッサ２０１は、第４属性情報に基づいて、第１外部データの選択容易性の指標となる重み４０６を第１外部データに設定して記憶デバイス２０２（辞書テーブル１３１、マスタ辞書テーブル１２１）に格納する。

これにより、同一地域であれば、同一または他の契約者、同一または他業種のロボットＲに対し、第１外部データの共有を図ることができる。換言すれば、同一地域の契約者が使用するロボットＲの利用者に対して、第１外部データの共有を図ることにより、当該ロボットＲの発話や行動に関する当該地域でのサービスが向上する。一方で、異なる地域の契約者が使用するロボットＲについては、第１外部データを共有しないことで、異なる契約者が使用するロボットＲの発話や行動に関する当該異なる地域でのサービスの低下を抑制する。

なお、地域６０２の同一性は、たとえば、地域Ａが地域Ｂの全域を包含する場合、地域Ｂは地域Ａと同一地域となる。地域Ａが地域Ｂの一部と重複する場合、管理者の操作入力により地域Ａ、Ｂは同一地域としてもよく、異なる地域としてもよい。

（１２）上記（１１）において、プロセッサ２０１は、第４属性情報が地域に依存することを示す場合、第１外部データの送信元のロボットＲの使用者の地域と第２外部データの送信先となる他のロボットＲの使用者の地域との同一性に基づいて、第１外部データの選択容易性の指標となる重み４０６の設定または非設定を決定する。

これにより、第１外部データの送信元のロボットＲの使用者と第２外部データの送信先の他のロボットＲの使用者とが同一地域であれば、重み４０６が設定され、異なる地域であれば、重み４０６が設定されない。したがって、同一地域であれば、第１外部データは、第２外部データに対する第２応答データの生成元として選択されやすくなり、異なる地域であれば、第１外部データは、第２外部データに対する第２応答データの生成元として選択されにくくなる。

なお、同一地域とは、第１外部データの送信元のロボットＲの使用者に関する地域６０２と第２外部データの送信先の他のロボットＲの使用者に関する地域６０２とが同一であることを意味する。たとえば、ロボットＲの使用者の地域６０２がＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄであり、他のロボットＲの使用者の地域６０２がＢ，Ｃ，Ｄ，Ｅである場合、Ｂ，Ｃ，Ｄが重複するため、同一地域と判断される。また、重複する地域の数が重複しない地域の数よりも多い場合に両使用者は同一地域と判断してもよい。この例では、重複地域がＢ，Ｃ，Ｄの３地域であり、非重複地域がＡ，Ｅの２地域であるため、両使用者は同一地域と判断される。同数の場合は、初期設定により、同一地域と判断するように設定してもよい。

また、同一地域とは、第１外部データの送信元のロボットＲの配属先と第２外部データの送信先の他のロボットＲの配属先とが同一地域であることとしてもよい。この場合、ロボットＲの配属先がＡ地域で、他のロボットＲの配属先がＡ地域であれば、同一地域と判断され、他のロボットＲの配属先がＣ地域であれば、異なる地域と判断される。

（１３）上記（１２）において、プロセッサ２０１は、第１外部データの送信元のロボットＲの使用者の地域と第２外部データとなる他のロボットＲの使用者の地域とが同一である場合、第２外部データとなる他のロボットＲの使用者についての第１外部データの選択容易性の指標となる重み４０６を設定する。

これにより、他の属性情報、たとえば、使用者依存の有無や業種依存の有無の相関により、重み４０６の値の大きさを決めることができる。すなわち、他の相関情報について、第１外部データの送信元のロボットＲの使用者と第２外部データの送信先となる他のロボットＲの使用者とに関連性があれば重み４０６は高くなり、関連性がなければ重み４０６は低くなる。

（１４）上記（１３）において、プロセッサ２０１は、第１外部データの送信元のロボットＲの使用者と第２外部データの送信先となる他のロボットＲの使用者との第４属性情報以外の他の属性情報の相関に基づいて、第１外部データの選択容易性の指標となる重み４０６を設定する。

これにより、他の属性情報、たとえば、使用者依存の有無や業種依存の有無の相関により、重み４０６の値の大きさを決めることができる。すなわち、他の相関情報について、第１外部データの送信元のロボットＲの使用者と第２外部データの送信先となる他のロボットＲの使用者とに関連性があれば重み４０６は高くなり、関連性がなければ重み４０６は低くなる。

（１５）上記（１）において、プロセッサ２０１は、第１外部データの内容に基づいて、第１外部データの活用頻度４０７を増減し、活用頻度４０７に基づいて、第１外部データの選択容易性の指標となる重み４０６を更新する。これにより、たとえば、第１外部データの内容が肯定的な内容であれば、活用頻度４０７が増加し、これに伴って重み４０６も増加して、第２外部データに対する第２応答データの生成元として選択されやすくなる。一方、第１外部データの内容が否定的な内容であれば、活用頻度４０７が減少し、これに伴って重み４０６も減少して、第２外部データに対する第２応答データの生成元として選択されにくくなる。

なお、上述した実施例において、属性情報４０４内の「不要語に該当」のビット値が「１」であるキー情報４０２については、秘匿性有りと同様、アプリケーションサーバ１１１は、辞書テーブル１３１への当該学習データセットの格納をしないようにしてもよい。または、アプリケーションサーバ１１１は、当該キー情報４０２については、辞書テーブル１３１への当該学習データセットを格納するが、重み４０６の値を初期値である１００ではなく、それよりも低い値（たとえば、５０）に設定してもよい。

また、「不要語に該当」の属性は３種類あるため、アプリケーションサーバ１１１は、ビット値が「１」の数が多いほど、設定される重み４０６の値をより低く設定してもよい。たとえば、アプリケーションサーバ１１１は、「不要語に該当」の属性のビット列が「１００」「０１０」「００１」のいずれかの場合は当該キー情報の重み４０６の値を「５０」に、「不要語に該当」の属性のビット列が「１１０」「１０１」「０１１」のいずれかの場合は当該キー情報の重み４０６の値を「２５」に、「不要語に該当」の属性のビット列が「１１１」の場合は当該キー情報の重み４０６の値を「０」に設定してもよい。

このように、不要語であるほど、重み４０６の初期値が低くなるため、そのようなキー情報４０２は、第２外部データに対する第２応答データの生成元として選択されにくくなる。ただし、（１１）で説明したように、肯定的な内容であれば、活用頻度が増加するため、キー情報４０２は、第２外部データに対する第２応答データの生成元として選択されやすくなる。このように、使用状況に応じて、重み４０６が変動するため、融通性の高いデータ共有を図ることができる。

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における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本発明は限定されない。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を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、または置換をしてもよい。

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）の記録媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

１００ 管理システム
１０１ 制御システム
１１０ 運用管理サーバ
１１１ アプリケーションサーバ
１２１ マスタ辞書テーブル
１２２ 重み情報テーブル
１２３ 契約者情報テーブル
１２４ 相関テーブル
１３１ 辞書テーブル
１３２ ロボット管理テーブル
２０１ プロセッサ
２０２ 記憶デバイス
４０２ キー情報
４０４ 属性情報
４０５ 情報源プロパティ
４０６ 重み
４０７ 活用頻度
６０２ 地域
６０３ 業種
１００１ 契約者相関テーブル
１００２ 業種相関テーブル
１００３ 地域相関テーブル

Claims (18)

1. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、音声または映像を入出力可能な外部装置と通信可能な通信インタフェースと、を有し、入力音声、入力映像、入力テキスト、または前記入力音声や映像から変換されたテキストに関する第１外部データを前記外部装置から取得すると、前記第１外部データに対する第１応答データを、前記外部装置に出力する制御システムであって、
   前記プロセッサは、
   前記第１外部データの共有可否の指標となる属性情報を前記第１外部データに付与し、
   前記属性情報に基づいて、前記第１外部データの選択容易性の指標となる重みを前記第１外部データに設定して前記記憶デバイスに格納する、
   ことを特徴とする制御システム。
2. 請求項１に記載の制御システムであって、
   前記プロセッサは、
   前記外部装置または前記他の外部装置から第２外部データが受信されると、前記第１外部データの選択容易性の指標となる重みに基づいて、前記第１外部データを前記記憶デバイスから選択し、
   選択した前記第１外部データに基づいて、前記第２外部データに対する第２応答データを生成し、
   前記第２応答データを前記第２外部データの送信元の外部装置に送信する、
   ことを特徴とする制御システム。
3. 請求項２に記載の制御システムであって、
   前記属性情報は、前記第１外部データを秘匿性するか否かを示す第１属性情報を含み、
   前記プロセッサは、
   前記第１属性情報に基づいて、前記第１外部データの前記記憶デバイスへの格納または非格納を決定する、
   ことを特徴とする制御システム。
4. 請求項２に記載の制御システムであって、
   前記属性情報は、前記第１外部データが前記外部装置の使用者に依存するか否かを示す第２属性情報を含み、
   前記プロセッサは、
   前記第２属性情報に基づいて、前記第１外部データの選択容易性の指標となる重みを前記第１外部データに設定して前記記憶デバイスに格納する、
   ことを特徴とする制御システム。
5. 請求項４に記載の制御システムであって、
   前記プロセッサは、
   前記第２属性情報が前記使用者に依存することを示す場合、前記第１外部データの送信元の外部装置の使用者と前記第２外部データの送信先の前記他の外部装置の使用者との同一性に基づいて、前記第１外部データの選択容易性の指標となる重みの設定または非設定を決定する、
   ことを特徴とする制御システム。
6. 請求項５に記載の制御システムであって、
   前記プロセッサは、
   前記第１外部データの送信元の外部装置の使用者と前記第２外部データとなる前記他の外部装置の使用者とが同一である場合、当該使用者についての前記第１外部データの選択容易性の指標となる重みを設定する、
   ことを特徴とする制御システム。
7. 請求項６に記載の制御システムであって、
   前記プロセッサは、
   前記第１外部データの送信元の外部装置の使用者と前記第２外部データの送信先となる前記他の外部装置の使用者との前記第２属性情報以外の他の属性情報の相関に基づいて、当該使用者についての前記第１外部データの選択容易性の指標となる重みを設定する、
   ことを特徴とする制御システム。
8. 請求項２に記載の制御システムであって、
   前記属性情報は、前記第１外部データが前記外部装置の使用者の業種に依存するか否かを示す第３属性情報を含み、
   前記プロセッサは、
   前記第３属性情報に基づいて、前記第１外部データの選択容易性の指標となる重みを前記第１外部データに設定して前記記憶デバイスに格納する、
   ことを特徴とする制御システム。
9. 請求項８に記載の制御システムであって、
   前記プロセッサは、
   前記第３属性情報が前記業種に依存することを示す場合、前記第１外部データの送信元の外部装置の使用者の業種と前記第２外部データの送信先となる前記他の外部装置の使用者の業種との同一性に基づいて、前記第１外部データの選択容易性の指標となる重みの設定または非設定を決定する、
   ことを特徴とする制御システム。
10. 請求項９に記載の制御システムであって、
    前記プロセッサは、
    前記第１外部データの送信元の外部装置の使用者の業種と前記第２外部データとなる前記他の外部装置の使用者の業種とが同一である場合、前記第２外部データとなる前記他の外部装置の使用者についての前記第１外部データの選択容易性の指標となる重みを設定する、
    ことを特徴とする制御システム。
11. 請求項１０に記載の制御システムであって、
    前記プロセッサは、
    前記第１外部データの送信元の外部装置の使用者と前記第２外部データの送信先となる前記他の外部装置の使用者との前記第３属性情報以外の他の属性情報の相関に基づいて、前記第１外部データの選択容易性の指標となる重みを設定する、
    ことを特徴とする制御システム。
12. 請求項２に記載の制御システムであって、
    前記属性情報は、前記第１外部データが前記外部装置の使用者が前記外部装置でサービスを提供する地域に依存するか否かを示す第４属性情報を含み、
    前記プロセッサは、
    前記第４属性情報に基づいて、前記第１外部データの選択容易性の指標となる重みを前記第１外部データに設定して前記記憶デバイスに格納する、
    ことを特徴とする制御システム。
13. 請求項１２に記載の制御システムであって、
    前記プロセッサは、
    前記第４属性情報が前記地域に依存することを示す場合、前記第１外部データの送信元の外部装置の使用者の地域と前記第２外部データの送信先となる前記他の外部装置の使用者の地域との同一性に基づいて、前記第１外部データの選択容易性の指標となる重みの設定または非設定を決定する、
    ことを特徴とする制御システム。
14. 請求項１３に記載の制御システムであって、
    前記プロセッサは、
    前記第１外部データの送信元の外部装置の使用者の地域と前記第２外部データとなる前記他の外部装置の使用者の地域とが同一である場合、前記第２外部データとなる前記他の外部装置の使用者についての前記第１外部データの選択容易性の指標となる重みを設定する、
    ことを特徴とする制御システム。
15. 請求項１４に記載の制御システムであって、
    前記プロセッサは、
    前記第１外部データの送信元の外部装置の使用者と前記第２外部データの送信先となる前記他の外部装置の使用者との前記第４属性情報以外の他の属性情報の相関に基づいて、前記第１外部データの選択容易性の指標となる重みを設定する、
    ことを特徴とする制御システム。
16. 請求項２に記載の制御システムであって、
    前記プロセッサは、
    前記第１外部データの内容に基づいて、前記第１外部データの活用頻度を増減し、
    前記活用頻度に基づいて、前記第１外部データの選択容易性の指標となる重みを更新する、
    ことを特徴とする制御システム。
17. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、音声または映像を入出力可能な外部装置と通信可能な通信インタフェースと、を有し、入力音声、入力映像、入力テキスト、または前記入力音声や映像から変換されたテキストに関する第１外部データを前記外部装置から取得すると、前記第１外部データに対する第１応答データを、前記外部装置に出力する制御システムによる制御方法であって、
    前記プロセッサは、
    前記第１外部データの共有可否に関する属性情報を前記第１外部データに付与し、
    前記属性情報に基づいて、前記第１外部データの選択容易性の指標となる重みを前記第１外部データに設定して前記記憶デバイスに格納する、
    ことを特徴とする制御方法。
18. 請求項１７に記載の制御方法であって、
    前記外部装置または前記他の外部装置から第２外部データが受信されると、前記第１外部データの選択容易性の指標となる重みに基づいて、前記第１外部データを前記記憶デバイスから選択し、
    選択した前記第１外部データに基づいて、前記第２外部データに対する第２応答データを生成し、
    前記第２応答データを前記第２外部データの送信元の外部装置に送信する、
    ことを特徴とする制御方法。

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