JP2020135394A - 情報処理装置および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数のユーザによる会話が円滑に進むことを支援する。
【解決手段】情報処理装置は、判定部と、応答部とを備える。判定部は、複数のユーザによる会話に含まれる単語に基づいて、会話が所定の介入条件を満たすか否かを判定する。応答部は、会話が所定の介入条件を満たすと判定した場合に、会話を現在の状態とは異なる状態に遷移させる応答を出力する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置および情報処理プログラムに関する。

従来、ＳＮＳ(Social Networking Service)等において、複数のユーザがリアルタイムでチャット等のコミュニケーションを行う技術が使用されている。

また、人間の代わりにコミュニケーションを自動で行うプログラムが、ユーザに対して文字または音声で応答する技術が開示されている。例えば、ユーザと文字による会話を実行するチャットボット（Chatbot）等の技術が知られている。

特開２０１８−０３７０３７号公報

しかしながら、従来技術においては、複数のユーザによる会話が円滑に進むことを支援することは困難であった。

本発明の第１態様にかかる情報処理装置は、判定部と、応答部とを備える。判定部は、複数のユーザによる会話に含まれる単語に基づいて、前記会話が前記所定の介入条件を満たすか否かを判定する。応答部は、前記会話が所定の介入条件を満たすと判定した場合に、前記会話を現在の状態とは異なる状態に遷移させる応答を出力する。

また、前記判定部は、前記会話に含まれる単語が予め定められた複数のキーワードの少なくともいずれか一つと一致する場合に、前記会話が前記所定の介入条件を満たすと判定する。

また、前記判定部は、前記会話に含まれる単語が、予め定められた複数のキーワードの少なくともいずれか一つと一致し、かつ、複数の前記ユーザのいずれも応答しない無応答期間が所定の時間以上継続した場合に、前記会話が前記所定の介入条件を満たすと判定する。

また、前記判定部は、複数の前記キーワードと、前記会話の状態とが予め対応付けられた状態識別情報に基づいて、前記会話の現在の状態を判定する。前記応答部は、前記会話の現在の状態と、前記会話を現在の状態とは異なる状態に遷移させることが可能な応答の内容と、が予め対応付けられた応答情報に基づいて、前記応答を出力する。

前記判定部は、複数の前記ユーザによる会話のうち、前記無応答期間の前の最後の発言に含まれる単語に基づいて、前記会話の状態を判定する。

前記判定部は、複数の前記ユーザによる会話のうち、前記無応答期間の前の最後の発言に含まれる単語が、複数の前記キーワードの少なくともいずれか一つと一致するか否かを判定し、前記最後の発言に含まれる単語が、複数の前記キーワードのいずれにも一致しない場合、前記最後の発言の１つ前の発言に基づいて、前記会話の状態を判定する。

また、本発明の第２態様にかかる情報処理プログラムは、複数のユーザによる会話に含まれる単語に基づいて、前記会話が所定の介入条件を満たすか否かを判定する判定ステップと、前記会話が前記所定の介入条件を満たすと判定した場合に、前記会話を現在の状態とは異なる状態に遷移させる応答を出力する応答ステップと、をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムである。

本発明の上記態様によれば、複数のユーザによる会話が円滑に進むことを支援することができる。

図１は、第１の実施形態にかかるチャットシステムの全体構成の一例を示す図である。 図２は、第１の実施形態にかかる登録者情報の一例を示す図である。 図３は、第１の実施形態にかかる状態識別情報の一例を示す図である。 図４は、第１の実施形態にかかる応答種別情報の一例を示す図である。 図５は、第１の実施形態にかかる応答内容情報の一例を示す図である。 図６は、第１の実施形態にかかる応答処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図７は、第１の実施形態にかかる複数のユーザによるチャットの一例である。 図８は、第２の実施形態にかかる応答処理の流れの一例を示すフローチャートである。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態にかかるチャットシステムＳの全体構成の一例を示す図である。図１に示すように、チャットシステムＳは、チャットサーバ１と、複数の端末機器２ａ，２ｂを備える。

複数の端末機器２ａ，２ｂは、例えば、ＰＣ（Personal Computer）、スマートフォン、タブレット端末等である。以下、端末機器２ａと端末機器２ｂを特に区別しない場合は、単に端末機器２という。チャットシステムＳに含まれる端末機器２の台数は特に限定されるものではない。また、端末機器２は、ＣＰＵ等の制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等の外部記憶装置と、表示装置２１ａ，２１ｂ（以下、特に区別しない場合は単に表示装置２１という）と、入力装置２２ａ，２２ｂ（以下、特に区別しない場合は単に入力装置２２という）とを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。表示装置２１は、例えばディスプレイ装置等であり、表示部ともいう。また、入力装置２２は、例えばキーボード、マウス、またはタッチパネル等であり、操作部ともいう。

チャットサーバ１は、インターネット等のネットワーク３を介して端末機器２と接続可能なサーバ装置である。チャットサーバ１は、例えば、ＣＰＵ等の制御装置と、ＲＯＭやＲＡＭ等の記憶装置と、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等の外部記憶装置を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。チャットサーバ１は、本実施形態における情報処理装置の一例である。

チャットサーバ１は、複数の端末機器２の各々のユーザに対してチャットサービスを提供する。具体的には、本実施形態のチャットシステムＳでは、複数の端末機器２の各々のユーザと、チャットサーバ１とが文字による会話をする。本実施形態においては、単に会話という場合には、ネットワーク３を介した文字による会話、つまりテキストチャットにおける会話を意味するものとする。以下、テキストチャットを単にチャットという。

次に、チャットサーバ１の機能的構成について説明する。チャットサーバ１は、通信部１０と、受信情報処理部１１と、文言認識部１２と、判定部１３と、環境情報取得部１４と、応答部１５と、記憶部１６とを備える。

記憶部１６は、登録者情報１０１と、状態識別情報１０２と、応答種別情報１０３と、応答内容情報１０４と、チャット履歴情報１０５とを記憶する。記憶部１６は、例えば、ＨＤＤ等の記憶装置である。

登録者情報１０１は、チャットサービスを使用するユーザの情報であり、ユーザのログイン時の認証情報として使用される。

図２は、本実施形態にかかる登録者情報１０１の一例を示す図である。図２に示すように、登録者情報１０１は、例えば、ユーザを特定可能なユーザＩＤと、ユーザのニックネームと、メールアドレスと、パスワード等が対応付けられた情報である。なお、図２の登録者情報１０１は一例であり、登録者情報１０１は、さらに、ユーザの住所等の情報を含むものとしても良い。

また、図３は、本実施形態にかかる状態識別情報１０２の一例を示す図である。図３に示すように、状態識別情報１０２は、状態ＩＤと、会話の状態と、１以上のキーワードとが対応付けられた情報である。

会話の状態は、チャットに参加している複数のユーザの会話の状態であり、会話の雰囲気ともいう。本実施形態においては、会話の状態は、チャットに参加している複数のユーザの感情の特徴を“嬉しい”、“満足”、“困惑”、“不安”等に分類したものとする。

状態ＩＤは、現在の会話の状態を特定する識別情報である。

また、キーワードは、複数の会話の状態の各々においてユーザから発せされる特徴的な単語である。例えば、図３に示す例では、“されていまい”、“すると言い出して”、“関わらず”、“どうかな”、“どうなのかな”等のキーワードは、会話の状態“困惑”に対応付けられている。また、会話の状態“困惑”の識別情報は、状態ＩＤ“０００Ｃ”であるものとする。

また、図４は、本実施形態にかかる応答種別情報１０３の一例を示す図である。図４に示すように、応答種別情報１０３は、組み合わせＩＤと、会話の状態と、応答種別とが対応付けられた情報である。

組み合わせＩＤは、会話の状態と、応答種別との組み合わせ特定する識別情報である。図４では、会話の状態と、応答種別とが１対１で組み合わせられているが、複数の会話の状態が１つの応答樹別に対応付けられても良いし、１つの会話の状態が複数の応答樹別に対応付けられても良いものとする。

応答種別は、現在の会話の状態をチャットサーバ１が遷移させるための応答の種別である。例えば、図４に示す例では、現在の会話の状態が“困惑”である場合には、当該会話の状態を遷移させる応答の種別は“転換”となる。また、例えば、現在の会話の状態が“満足”である場合には、当該会話の状態を遷移させる応答の種別は“質問”となる。

また、図５は、本実施形態にかかる応答内容情報１０４の一例を示す図である。図５に示すように、応答内容情報１０４は、応答ＩＤと、応答種別と、文章構成要素とが対応付けられた情報である。応答ＩＤは、応答種別を特定する識別情報である。また、文章構成要素は、チャットサーバ１が応答として出力する文章に含まれる構成要素である。例えば、図５に示す例では、応答種別“転換”には、“教えてください。”、“どうしてますか。”、“どうでしょうか。”等の構成用が対応付けられる。

応答内容情報１０４に登録された文章構成要素は、会話を現在の状態とは異なる状態に遷移させることが可能な応答の内容の一例である。

応答種別情報１０３と応答内容情報１０４とは、共に応答種別を含むため、会話の状態と、応答種別と、文章構成要素とは、対応付けられる。本実施形態では、応答種別情報１０３と応答内容情報１０４とを総称する場合は、応答情報というものとする。

なお、本実施形態では応答種別情報１０３と応答内容情報１０４とを個別の情報として説明したが、応答種別情報１０３と応答内容情報１０４とは１つのデータベース等に統合されても良い。

図１に戻り、チャット履歴情報１０５は、チャットにおいて複数のユーザおよびチャットサーバ１の発言が時系列に登録された情報である。

通信部１０は、端末機器２と情報を送受信する。例えば、通信部１０は、端末機器２から送信された文字情報または画像情報等の情報を受信する。通信部１０は、受信した情報を、受信情報処理部１１に送出する。また、通信部１０は、後述の応答部１５が生成した応答文を、端末機器２に送信する。

受信情報処理部１１は、通信部１０が端末機器２から受信した情報を、画像情報と文字情報とに分類する。また、受信情報処理部１１は、情報の送信である端末機器２のユーザが入力したパスワードと、登録者情報１０１に登録されたユーザの情報とに基づいて、ユーザを認証する。

受信情報処理部１１は、ユーザの認証をした場合であって、通信部１０が端末機器２から受信した情報が文字情報である場合に、受信した情報を文言認識部１２に送出する。

文言認識部１２は、通信部１０が端末機器２から受信した文字情報を、構文解析し、文言として認識する。本実施形態では文言は、主語述語等を含む文章でも良いし、単に１以上の単語であっても良い。文言認識部１２は、文言の認識結果を、判定部１３に送出する。また、文言認識部１２は、文言の認識結果を、発言者であるユーザのユーザＩＤおよび当該発言の送信時刻に対応付けて、チャット履歴情報１０５に登録する。

判定部１３は、複数のユーザによる会話に含まれる単語に基づいて、会話が所定の介入条件を満たすか否かを判定する。

ここで、所定の介入条件は、チャットサーバ１が複数のユーザによる会話に介入する条件である。本実施形態においては、所定の介入条件は２つあり、第１の介入条件は、会話に含まれる単語が予め定められた複数のキーワードの少なくともいずれか一つと一致することである。また、第２の介入条件は、チャットに参加している複数のユーザのいずれも応答しない無応答期間が所定の時間以上継続することである。本実施形態においては、判定部１３は、会話が第１の介入条件と第２の介入条件の両方を満たす場合に、所定の介入条件を満たすと判定する。会話が第１の介入条件および第２の介入条件を満たす場合は、ユーザ同士の会話が順調に進んでいない場合であり、チャットサーバ１が介入することによって会話の状態を遷移させることが望ましい場合である。

具体的には、判定部１３は、会話に含まれる単語が、予め定められた複数のキーワードの少なくともいずれか一つと一致する場合に、会話が第１の介入条件を満たすと判定する。予め定められた複数のキーワードは、状態識別情報１０２に登録されたキーワードである。

また、判定部１３は、チャットに参加している複数のユーザのいずれも応答しない無応答期間が所定の時間以上継続した場合に、会話が第２の介入条件を満たすと判定する。所定の時間の長さは特に限定されるものではない。

また、会話の状態の判定の対象となるのは、無応答期間の前の最後の発言である。判定部１３は、複数のユーザによる会話のうち、無応答期間の前の最後の発言に含まれる単語に基づいて、会話が第１の介入条件を満たすか否かを判定する。

判定部１３は、無応答期間の前の最後の発言に含まれる単語が、状態識別情報１０２に登録されたキーワードのうちのいずれかと一致すると判定した場合に、当該キーワードに対応付けられた会話の状態を、現在の会話の状態と判定する。また、判定部１３は、無応答期間の前の最後の発言に含まれる複数の単語が、状態識別情報１０２に登録された複数のキーワードの各々と一致すると判定した場合は、一例として、無応答期間の前の最後の発言に含まれる単語と一致したキーワードの数が最も多い会話の状態を、現在の会話の状態と判定する。判定部１３は、判定した会話の状態を、応答部１５に送出する。また、判定部１３は、会話が第１の介入条件および第２の介入条件を満たすと判定した場合に、会話が所定の介入条件を満たすことを、環境情報取得部１４に通知する。

環境情報取得部１４は、ネットワーク３および通信部１０を介して、外部装置等から種々の環境情報を取得する。本実施形態においては、チャット上の発言として端末機器２から送信された情報以外の種々の情報を環境情報という。環境情報は、例えば、天気、気温、時刻等であるが、これらに限定されるものではない。また、環境情報取得部１４は、端末機器２のアクセス情報から、端末機器２の現在位置等を環境情報として取得しても良い。環境情報取得部１４は、判定部１３から会話が所定の介入条件を満たすことを通知された場合に、環境情報を取得し、取得した環境情報を、応答部１５に送出する。

応答部１５は、複数のユーザによる会話に応答する応答文を生成し、通信部１０を介して端末機器２に出力する。具体的には、判定部１３が現在の会話が所定の介入条件を満たすと判断した場合に、応答部１５は、会話を現在の状態とは異なる状態に遷移させる応答を出力する。応答部１５が応答する内容は、チャットの参加者に対して会話の流れを示唆または提案するものであるため、会話に対するアドバイスともいう。

例えば、応答部１５は、判定部１３によって判定された会話の状態に対応付けられた応答種別を、応答種別情報１０３から検索する。また、応答部１５は、検索した応答種別に対応付けられた文章構成要素を、応答内容情報１０４から検索する。応答部１５は、応答内容情報１０４から検索した文章構成要素、環境情報取得部１４から取得した環境情報、および、チャット履歴情報１０５に登録された過去のユーザの発言に基づいて、応答文を生成する。応答文の生成には、公知のチャットボット（Chatbot）等の技術を採用しても良い。

次に、以上のように構成された本実施形態のチャットサーバ１で実行される応答処理の流れについて説明する。図６は、本実施形態にかかる応答処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、通信部１０は、端末機器２から送信された情報を受信する（Ｓ１）。通信部１０は、受信した情報を、受信情報処理部１１に送出する。

次に、受信情報処理部１１は、通信部１０が端末機器２から受信した情報を、端末機器２に入力したユーザを特定する（Ｓ２）。例えば、受信情報処理部１１は、チャットに参加するユーザのログインの際には、情報の送信である端末機器２のユーザが入力したパスワードと、登録者情報１０１に登録されたユーザの情報とに基づいて、ユーザを認証する。また、既にユーザがログイン済みの場合は、受信情報処理部１１は、通信部１０が端末機器２から情報を受信する度に、当該情報を入力したユーザを、使用する端末機器２等に基づいて特定する。

そして、受信情報処理部１１は、ユーザの特定に成功したか否かを判断する（Ｓ３）。例えば、受信情報処理部１１は、通信部１０が端末機器２から受信した情報を入力したユーザが、登録者情報１０１に登録されたユーザのうちのいずれにも該当しない場合に、ユーザの特定が不成功であると判断する（Ｓ３“Ｎｏ”）。本実施形態においては、受信情報処理部１１が、情報の送信者であるユーザを特定できない場合は、送信された情報に対する応答をしないため、Ｓ１の処理に戻る。

また、受信情報処理部１１は、通信部１０が端末機器２から受信した情報を入力したユーザが、登録者情報１０１に登録されたユーザのうちのいずれかであると特定した場合、ユーザの特定に成功したと判断する（Ｓ３“Ｙｅｓ”）。

この場合、受信情報処理部１１は、通信部１０が端末機器２から受信した情報に文字情報が含まれるか否かを判断する（Ｓ４）。例えば、受信情報処理部１１は、通信部１０が端末機器２から受信した情報が写真等の画像情報のみである場合、文字情報が含まれないと判断する（Ｓ４“Ｎｏ”）。この場合、Ｓ１の処理に戻る。

また、受信情報処理部１１は、通信部１０が端末機器２から受信した情報に文字情報が含まれると判断した場合（Ｓ４“Ｙｅｓ”）、受信した情報を文言認識部１２に送出する。

そして、文言認識部１２は、文言認識処理を実行し、通信部１０が端末機器２から受信した文字情報を、構文解析し、文言として認識する（Ｓ５）。

次に、文言認識部１２は、認識した文言を、単語に分割する（Ｓ６）。そして、文言認識部１２は、単語に分割した文言の認識結果を、判定部１３に送出する。また、文言認識部１２は、文言の認識結果を、発言者であるユーザのユーザＩＤおよび当該発言の送信時刻に対応付けて、チャット履歴情報１０５に登録する。

次に、判定部１３は、文言認識部１２によって認識された文言に含まれる単語が、状態識別情報１０２に登録されたキーワードのうちのいずれかと一致するか否かを判定する（Ｓ７）。判定部１３は、文言認識部１２によって認識された文言に含まれる単語が、状態識別情報１０２に登録されたキーワードのうちのいずれかと一致すると判定した場合、当該キーワードに対応付けられた会話の状態を、現在の会話の状態と判定する。

ここで、ユーザから入力される文字情報を、例を挙げて説明する。図７は、本実施形態にかかる複数のユーザによるチャットの一例である。図７に示す例では、利用者ａと利用者ｂの２人のユーザがチャットをしている。

例えば、利用者ａの１回目と２回目の発言、および、利用者ｂの１回目の発言には、状態識別情報１０２に登録されたキーワードは含まれていない。このような場合には、判定部１３は、文言認識部１２によって認識された文言に含まれる単語が、状態識別情報１０２に登録されたキーワードのうちのいずれにも一致しないと判定する（Ｓ７“Ｎｏ”）。この場合、判定部１３は、会話が第１の介入条件を満たさないと判断し、Ｓ１の処理に戻り次の発言を待機する。

また、例えば、利用者ｂの２回目の発言“どうなのかな。”は、状態識別情報１０２に登録されたキーワード“どうなのかな”を含む。この場合、判定部１３は、文言認識部１２によって認識された文言に含まれる単語が、状態識別情報１０２に登録されたキーワードのうち“どうなのかな”と一致すると判定する（Ｓ７“Ｙｅｓ”）。つまり、この場合、判定部１３は、会話が第１の介入条件を満たすと判断する。

そして、判定部１３は、状態識別情報１０２においてキーワード“どうなのかな”に対応付けられた会話の状態“困惑”を、現在の会話の状態と判定する（Ｓ８）。

次に、判定部１３は、無応答期間が所定の時間以上継続しているか否かを判断する（Ｓ９）。例えば、判定部１３は、ユーザの発言にキーワードが含まれるが否かを判断した後、当該発言の送信時刻から所定の時間が経過する前に、次の発言が開始された場合は、無応答期間が所定の時間以上継続していないと判断する（Ｓ９“Ｎｏ”）。この場合、判定部１３は、会話が第２の介入条件を満たさないと判断し、Ｓ１の処理に戻る。本実施形態においては、無応答期間が所定の時間以上継続しない場合は、ユーザ同士による会話が継続しているため、チャットサーバ１による応答の対象外となる。

なお、判定部１３は、チャットサーバ１による応答の対象外となった場合にも、判定した会話の状態に対応する状態ＩＤを、発言者したユーザのユーザＩＤと対応付けて、チャット履歴情報１０５に登録するものとしても良い。

また、図７に示すチャットの例では、利用者ｂの２回目の発言“どうなのかな。”の後に、利用者ａと利用者ｂのいずれも発言しない無応答期間が所定の時間以上継続している。いずれのユーザも発言しない期間が所定の時間以上継続しているということは、何らかの原因により、ユーザ同士の会話が順調ではない可能性がある。例えば、図７に示す例では、利用者ａが利用者ｂに対して個人的な内容を質問したため、利用者ｂが困惑し、会話が途切れてしまっている。また、この場合は、利用者ａも、利用者ｂに対してどのように回答するべきか判断できずに、困惑している可能性がある。このような場合、チャットサーバ１が会話を現在の状態から異なる状態に遷移することで、ユーザ間の会話を再開する支援をすることができる可能性がある。

判定部１３は、無応答期間が所定の時間以上継続していると判断した場合（Ｓ９“Ｙｅｓ”）、現在の会話が第２の介入条件を満たすと判断する。この場合、判定部１３は、判定した会話を、現在の会話の状態として応答部１５に送出する。つまり、本実施形態においては、判定部１３は、無応答期間の前の最後の発言に含まれる単語に基づいて判定した会話の状態を、現在の会話の状態として採用する。

そして、応答部１５は、現在の会話の状態を遷移させることが可能な応答の内容を特定する（Ｓ１０）。具体的には、応答部１５は、判定部１３によって判定された会話の状態に対応付けられた応答種別を、応答種別情報１０３から検索する。図７に示す例では、応答部１５は、無応答期間の前の最後の発言である利用者ｂの２回目の発言から特定された会話の状態“困惑”に対応付けられた応答種別“転換”を、現在の会話の状態を遷移させることが可能な応答の応答種別であると特定する。そして、応答部１５は、特定した応答種別“転換”に対応付けられた文章構成要素を、応答内容情報１０４から検索する。

また、環境情報取得部１４は、環境情報を取得する（Ｓ１１）。例えば、環境情報取得部１４は、現在の天気、気温、時刻、ユーザが使用している端末機器２の現在位置等を取得する。

そして、応答部１５は、応答内容情報１０４から検索した文章構成要素に、環境情報取得部１４から取得した環境情報、および、チャット履歴情報１０５に登録された過去のユーザの発言の情報から生成した文言を追加して、応答文を生成する（Ｓ１２）。

例えば、図７に示す例では、利用者ａと利用者ｂの発言の履歴には、“天気”、“天気予報”という言葉が含まれるため、応答部１５は、応答文“天気”を含めることを決定する。また、無応答期間の前の最後の発言者が利用者ｂであるため、応答部１５は、利用者ａが会話に応答できずにいると判断する。この場合、応答部１５は、利用者ａの発言を促すため、利用者ａに対する疑問文を生成すると決定する。応答内容情報１０４に登録された分層構成要素のうち、応答種別“転換”に対応付けられた文章構成要素は、“教えてください。”、“どうしてますか。”、“どうでしょうか。”である。

図７に示す例では、応答部１５は、応答種別“転換”に対応付けられた複数の文章構成要素のうち、“どうでしょうか。”を選択している。また、応答部１５は、例えば、環境情報として取得した天気についての情報から、現在時刻以降において天気が変化することを把握する。このような場合、一例として、現在の天気の変化の状況を尋ねる疑問文が会話の流れとして自然である。そこで、図７に示す例では、応答部１５は、“「利用者ａ」さんのところの天気はどうでしょうか？”という応答文を生成している。応答部１５がこのように話題を転換し、利用者ａに発言を促す応答をすることにより、ユーザ同士の会話を円滑に再開することが可能となる。

なお、応答部１５は、さらに他の環境情報に基づいて、応答文に情報を追加しても良い。例えば、応答部１５は、気温の情報に基づいて、“朝よりも気温が下がってきましたね。「利用者ａ」さんのところの天気はどうでしょうか？”等の応答文を生成しても良い。このように環境情報に基づいて応答文を生成することにより、応答部１５は、他のユーザ（利用者ａおよび利用者ｂ）に違和感を与えにくい自然な応答文を生成することができる。また、環境情報を使用しなくとも、応答内容情報１０４に登録された分層構成要素およびチャット履歴情報１０５に登録された過去のユーザの発言の情報から応答文を生成可能な場合は、応答部１５は、環境情報を使用しなくとも良い。

応答部１５は、生成した応答文を、通信部１０を介して端末機器２に出力する（Ｓ１３）。通信部１０が出力した応答文は、ネットワーク３を介して端末機器２に送信される。端末機器２は、チャットサーバ１から受信した応答文を表示装置２１に表示する。ここで、このフローチャートの処理は終了する。

このように、本実施形態のチャットサーバ１は、複数のユーザによる会話に含まれる単語に基づいて、会話が所定の条件を満たすか否かを判定し、会話が所定の条件を満たすと判断した場合に、会話を現在の状態とは異なる状態に遷移させる応答を出力する。つまり、本実施形態のチャットサーバ１によれば、ユーザ同士の会話がチャットサーバ１による介入を必要としている場合に、会話を現在の状態とは異なる状態に遷移させる応答を出力することで、複数のユーザによる会話が円滑に進むことを支援することができる。

また、本実施形態のチャットサーバ１は、会話に含まれる単語が、予め定められた複数のキーワードの少なくともいずれか一つと一致する場合に、会話が所定の介入条件を満たすと判定する。このため、本実施形態のチャットサーバ１によれば、ユーザの発言に含まれる単語から、現在の会話における発言がチャットサーバ１による介入をすることが望ましい状態の場合に、会話に介入することによって会話の状態を遷移させることができる。

さらに具体的には、本実施形態のチャットサーバ１は、会話に含まれる単語が、予め定められた複数のキーワードの少なくともいずれか一つと一致し、かつ、複数のユーザのいずれも応答しない無応答期間が所定の時間以上継続した場合に、会話が所定の介入条件を満たすと判定する。このため、本実施形態のチャットサーバ１によれば、ユーザ同士の会話が途切れている場合に、会話に介入することによって会話の状態を遷移させることができる。

また、本実施形態のチャットサーバ１は、状態識別情報１０２に基づいて、会話の現在の状態を判定し、応答種別情報１０３および応答内容情報１０４に基づいて、応答を出力する。このため、本実施形態のチャットサーバ１によれば、ユーザの発言に含まれる単語から、現在の会話の状態を容易に特定し、会話を現在の状態とは異なる状態に遷移させることが可能な応答を出力することができる。

また、本実施形態のチャットサーバ１は、複数のユーザによる会話のうち、無応答期間の前の最後の発言に含まれる単語に基づいて、会話の状態を判定する。チャットにおける会話の中で複数のユーザが複数の発言をしている場合に、会話が途切れた原因は、無応答期間の開始前の最後の発言に関係する可能性が高い。このため、本実施形態のチャットサーバ１によれば、無応答期間の前の最後の発言に含まれる単語に基づいて、会話の状態を判定することにより、会話の状態を適切に把握することができる。

なお、上述の図７では、会話の状態が“困惑”の場合を例として説明したが、チャットサーバ１による応答の対象となる例はこれに限定されるものではない。例えば、会話の状態が“嬉しい”である場合は、チャットサーバ１の応答部１５はユーザの発言に対して“共感”する文章を生成する。また、例えば、会話の状態からユーザが“満足”している状態の場合は、チャットサーバ１の応答部１５は、その満足をどのように得たのか、どのような内容なのかを他のユーザの知りたい内容、或いは満足している当該ユーザが話したい内容を“質問”する文章を生成する。

また、上述の図２〜図５に記載の情報の内容は一例であり、これらに限定されるものではない。また、状態識別情報１０２、応答種別情報１０３、および応答内容情報１０４の内容は、チャットサーバ１の管理者が予め登録するものとする。あるいは、チャット履歴情報１０５に登録されたユーザの発言に基づいて、チャットサーバ１の管理者が、状態識別情報１０２、応答種別情報１０３、および応答内容情報１０４の内容を定期的に更新するものとしても良い。また、チャットサーバ１が、状態識別情報１０２、応答種別情報１０３、および応答内容情報１０４の内容を自動的に更新するものとしても良い。

（第２の実施形態）
上述の第１の実施形態では、チャットサーバ１は、複数のユーザによる会話のうち、無応答期間の前の最後の発言に含まれる単語に基づいて、会話の状態を判定していたが、この第２の実施形態では、さらに過去の発言に遡って会話の状態を判定する。

本実施形態のチャットシステムＳの全体構成、チャットサーバ１、および端末機器２の構成は、第１の実施形態と同様である。本実施形態のチャットサーバ１は、第１の実施形態と同様に、通信部１０と、受信情報処理部１１と、文言認識部１２と、判定部１３と、環境情報取得部１４と、応答部１５と、記憶部１６とを備える。通信部１０と、受信情報処理部１１と、文言認識部１２と、環境情報取得部１４と、応答部１５と、記憶部１６とは、第１の実施形態と同様の機能を有する。

本実施形態の判定部１３は、第１の実施形態の機能を備えた上で、無応答期間の前の最後の発言に含まれる単語が複数のキーワードのいずれにも一致しない場合、最後の発言の１つ前の発言に基づいて、会話の状態を判定する。

図８は、本実施形態にかかる応答処理の流れの一例を示すフローチャートである。Ｓ１の端末機器２から送信された情報の受信から、Ｓ６の認識した文言の単語分割の処理までは、図６で説明した第１の実施形態の処理と同様である。

次に、判定部１３は、無応答期間が所定の時間以上継続しているか否かを判断する（Ｓ２１）。判定部１３は、無応答期間が所定の時間以上継続していないと判断した場合（Ｓ２１“Ｎｏ”）、会話が第２の介入条件を満たさないと判断し、Ｓ１の処理に戻る。

判定部１３は、無応答期間が所定の時間以上継続していると判断した場合（Ｓ９“Ｙｅｓ”）、現在の会話が第２の介入条件を満たすと判断する。この場合、判定部１３は、無応答期間の前の最後の発言に含まれる単語が、状態識別情報１０２に登録されたキーワードのうちのいずれかと一致するか否かを判定する（Ｓ２２）。

判定部１３は、無応答期間の前の最後の発言に含まれる単語が、状態識別情報１０２に登録されたキーワードのうちの少なくともいずれか一つと一致すると判定した場合（Ｓ２２“Ｙｅｓ”）、会話が第１の介入条件を満たすと判断する。そして、この場合、判定部１３は、無応答期間の前の最後の発言内の単語から会話の状態を判定する（Ｓ２３）。例えば、判定部１３は、状態識別情報１０２において無応答期間の前の最後の発言内の単語と一致したキーワードに対応付けられた会話の状態を、現在の会話の状態と判定する。

また、判定部１３は、無応答期間の前の最後の発言に含まれる単語が、状態識別情報１０２に登録されたキーワードのうちのいずれにも一致しないと判定した場合（Ｓ２２“Ｎｏ”）、無応答期間の前の最後の発言の１つ前の発言内の単語が、いずれかのキーワードと一致するか否かを判定する（Ｓ２４）。具体的には、チャットにおける過去の発言は、チャット履歴情報１０５に登録されているため、判定部１３は、チャット履歴情報１０５から無応答期間の前の最後の発言の１つ前の発言を検索し、当該発言内の単語が、状態識別情報１０２に登録されたキーワードのうちのいずれかと一致するか否かを判定する。

判定部１３は、最後の発言の１つ前の発言内の単語が、状態識別情報１０２に登録されたキーワードのうちのいずれにも一致しないと判定した場合（Ｓ２４“Ｎｏ”）、会話が第１の介入条件を満たさないと判断し、Ｓ１の処理に戻る。

また、判定部１３は、最後の発言の１つ前の発言内の単語が、状態識別情報１０２に登録されたキーワードのうちの少なくともいずれか一つと一致すると判定した場合（Ｓ２４“Ｙｅｓ”）会話が第１の介入条件を満たすと判断する。そして、この場合、判定部１３は、最後の発言の１つ前の発言内の単語から会話の状態を判定する（Ｓ２５）。例えば、判定部１３は、状態識別情報１０２において無応答期間の前の最後の１つ前の発言内の単語と一致したキーワードに対応付けられた会話の状態を、現在の会話の状態と判定する。

Ｓ１０の現在の会話の状態を遷移させることが可能な応答の内容を特定する処理から、Ｓ１３の応答出力の処理は、第１の実施形態と同様である。

このように、本実施形態のチャットサーバ１は、複数のユーザによる会話のうち、無応答期間の前の最後の発言に含まれる単語が、複数のキーワードの少なくともいずれか一つと一致するか否かを判定し、最後の発言に含まれる単語が、複数のキーワードのいずれにも一致しない場合、最後の発言の１つ前の発言に基づいて、会話の状態を判定する。このため、本実施形態のチャットサーバ１によれば、第１の実施形態の効果に加えて、ユーザ同士の会話が途切れた原因が直前の発言ではない場合に、過去の発言に基づいて、会話の状態を判定することができる。このため、本実施形態のチャットサーバ１によれば、より多くの場面において、複数のユーザによる会話が円滑に進むことを支援することができる。

なお、本実施形態においては、判定部１３は、無応答期間の前の最後の発言から１つ前の発言に遡って会話の状態を判定しているが、２つ以上前の発言に遡って会話の状態を判定するものとしても良い。

（変形例１）
上述の第１、第２の実施形態においては、端末機器２の入力装置２２は、例えばキーボード、マウス、またはタッチパネル等としたが、端末機器２は音声による文字入力の機能を有するものとしても良い。この場合、ユーザの音声を入力可能なマイクを、入力装置２２としても良い。

（変形例２）
また、上述の第１、第２の実施形態においては、チャットサーバ１は、複数の端末機器２の各々のユーザと、文字による会話、つまりテキストチャットをするものとして説明したが、チャットサーバ１は、音声出力によって直接的に複数のユーザと会話をするものとしても良い。この場合、チャットサーバ１の応答部１５は、生成した応答文を、音声出力するものとしても良い。

（変形例３）
また、上述の第１、第２の実施形態においては、チャットサーバ１の判定部１３は、無応答期間の前の最後の発言、または無応答期間の前の最後の発言の１つ前の発言に基づいて会話の状態を判定するものとしたが、判定の対象はこれらの発言に限定されるものではない。例えば、判定部１３は、チャットに参加している複数のユーザの各々の発言に基づいて、複数のユーザの各々の状態を個別に判定するものとしても良い。この場合、判定部１３は、会話全体の状態ではなく、個々のユーザの状態に応じて会話の状態を判定しても良い。

例えば、判定部１３は、無応答期間の前の最後の発言をしたユーザの過去の発言のうち、状態識別情報１０２に登録されたキーワードのいずれかに一致する単語に基づいて、会話の状態を判定しても良い。つまり、本変形例においては、無応答期間の前の最後の発言、または無応答期間の前の最後の発言の１つ前の発言だけではなく、当該発言をしたユーザの過去の発言に基づいて会話の状態を判定する。

（変形例４）
また、チャットサーバ１の判定部１３は、会話における複数の発言において、使用された頻度の高い単語に基づいて、会話の状態を判定しても良い。本変形例においては、１回の発言だけではなく、複数の発言に含まれる単語を対象とすることで、より高精度に会話の状態を特定することができる。また、会話の状態は時間の経過と共に変化する場合があるため、現在時刻または無応答期間の開始から一定の時間内の過去の複数の発言に基づいて会話の状態を判定するものとしても良い。

以上説明したとおり、第１から第２の実施形態によれば、複数のユーザによる会話が円滑に進むことを支援することができる。

本実施形態のチャットサーバ１で実行される応答処理プログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。

また、本実施形態のチャットサーバ１で実行される応答処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施形態のチャットサーバ１で実行される応答処理プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。また、本実施形態の応答処理プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成しても良い。

本実施形態のチャットサーバ１で実行される応答処理プログラムは、上述した各部（通信部、受信情報処理部、文言認識部、判定部、環境情報取得部、応答部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記記憶媒体から応答処理プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、通信部、受信情報処理部、文言認識部、判定部、環境情報取得部、応答部が主記憶装置上に生成されるようになっている。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ チャットサーバ
２，２ａ，２ｂ 端末機器
３ ネットワーク
１０ 通信部
１１ 受信情報処理部
１２ 文言認識部
１３ 判定部
１４ 環境情報取得部
１５ 応答部
１６ 記憶部
１０１ 登録者情報
１０２ 状態識別情報
１０３ 応答種別情報
１０４ 応答内容情報
１０５ チャット履歴情報
Ｓ チャットシステム

本発明の第１態様にかかる情報処理装置は、判定部と、環境情報取得部と、応答部とを備える。判定部は、複数のユーザによる会話に含まれる単語に基づいて、前記会話が前記所定の介入条件を満たすか否かと、前記会話の現在の状態とを判定する。環境情報取得部は、会話以外から、環境に関する環境情報を取得する。応答部は、前記会話が所定の介入条件を満たすと判定した場合に、前記判定部によって判定された前記会話の現在の状態に対応付けられた応答種別に対応付けられた文章構成要素と、前記環境情報取得部によって取得された前記環境情報とに基づいて、前記会話を現在の状態とは異なる状態に遷移させる応答文を生成し、生成した該応答文を出力する。

また、本発明の第２態様にかかる情報処理プログラムは、複数のユーザによる会話に含まれる単語に基づいて、前記会話が所定の介入条件を満たすか否かと、前記会話の現在の状態とを判定する判定ステップと、会話以外から、環境に関する環境情報を取得する環境情報取得ステップと、前記会話が前記所定の介入条件を満たすと判定した場合に、前記判定ステップで判定された前記会話の現在の状態に対応付けられた応答種別に対応付けられた文章構成要素と、前記環境情報取得ステップで取得された前記環境情報とに基づいて、前記会話を現在の状態とは異なる状態に遷移させる応答文を生成し、生成した該応答文を出力する応答ステップと、をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムである。

本発明の第１態様にかかる情報処理装置は、判定部と、環境情報取得部と、応答部とを備える。判定部は、複数のユーザによる会話に含まれる単語に基づいて、前記会話が前記所定の介入条件を満たすか否かと、前記会話の現在の状態とを判定する。環境情報取得部は、会話以外から、環境に関する環境情報を取得する。応答部は、前記会話が所定の介入条件を満たすと判定した場合に、前記判定部によって判定された前記会話の現在の状態に対応付けられた応答種別に対応付けられた文章構成要素と、前記環境情報取得部によって取得された前記環境情報とに基づいて、前記会話を現在の状態とは異なる状態に遷移させる応答文を生成し、生成した該応答文を出力する。また、前記判定部は、複数の前記ユーザによる会話のうち、複数の前記ユーザのいずれも応答しない無応答期間の前の最後の発言に含まれる単語が、予め定められた複数のキーワードの少なくともいずれか一つと一致するか否かを判定し、前記最後の発言に含まれる単語が、複数の前記キーワードのいずれにも一致しない場合、前記最後の発言の１つ前の発言に基づいて、前記会話の状態を判定し、前記最後の発言の１つ前の発言に含まれる単語が、複数の前記キーワードのいずれにも一致しない場合、前記最後の発言の１つ前の発言よりも前の発言に基づいて、前記会話の状態を判定する。

また、本発明の第２態様にかかる情報処理プログラムは、複数のユーザによる会話に含まれる単語に基づいて、前記会話が所定の介入条件を満たすか否かと、前記会話の現在の状態とを判定する判定ステップと、会話以外から、環境に関する環境情報を取得する環境情報取得ステップと、前記会話が前記所定の介入条件を満たすと判定した場合に、前記判定ステップで判定された前記会話の現在の状態に対応付けられた応答種別に対応付けられた文章構成要素と、前記環境情報取得ステップで取得された前記環境情報とに基づいて、前記会話を現在の状態とは異なる状態に遷移させる応答文を生成し、生成した該応答文を出力する応答ステップと、をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムである。また、前記判定ステップは、複数の前記ユーザによる会話のうち、複数の前記ユーザのいずれも応答しない無応答期間の前の最後の発言に含まれる単語が、予め定められた複数のキーワードの少なくともいずれか一つと一致するか否かを判定し、前記最後の発言に含まれる単語が、複数の前記キーワードのいずれにも一致しない場合、前記最後の発言の１つ前の発言に基づいて、前記会話の状態を判定し、前記最後の発言の１つ前の発言に含まれる単語が、複数の前記キーワードのいずれにも一致しない場合、前記最後の発言の１つ前の発言よりも前の発言に基づいて、前記会話の状態を判定する。

Claims (7)

1. 複数のユーザによる会話に含まれる単語に基づいて、前記会話が所定の介入条件を満たすか否かを判定する判定部と、
   前記会話が前記所定の介入条件を満たすと判定した場合に、前記会話を現在の状態とは異なる状態に遷移させる応答を出力する応答部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記判定部は、前記会話に含まれる単語が予め定められた複数のキーワードの少なくともいずれか一つと一致する場合に、前記会話が前記所定の介入条件を満たすと判定する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記判定部は、前記会話に含まれる単語が、予め定められた複数のキーワードの少なくともいずれか一つと一致し、かつ、複数の前記ユーザのいずれも応答しない無応答期間が所定の時間以上継続した場合に、前記会話が前記所定の介入条件を満たすと判定する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記判定部は、複数の前記キーワードと、前記会話の状態とが予め対応付けられた状態識別情報に基づいて、前記会話の現在の状態を判定し、
   前記応答部は、前記会話の現在の状態と、前記会話を現在の状態とは異なる状態に遷移させることが可能な応答の内容と、が予め対応付けられた応答情報に基づいて、前記応答を出力する、
   請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記判定部は、複数の前記ユーザによる会話のうち、前記無応答期間の前の最後の発言に含まれる単語に基づいて、前記会話の状態を判定する、
   請求項３または４に記載の情報処理装置。
6. 前記判定部は、複数の前記ユーザによる会話のうち、前記無応答期間の前の最後の発言に含まれる単語が、複数の前記キーワードの少なくともいずれか一つと一致するか否かを判定し、前記最後の発言に含まれる単語が、複数の前記キーワードのいずれにも一致しない場合、前記最後の発言の１つ前の発言に基づいて、前記会話の状態を判定する、
   請求項３または４に記載の情報処理装置。
7. 複数のユーザによる会話に含まれる単語に基づいて、前記会話が所定の介入条件を満たすか否かを判定する判定ステップと、
   前記会話が前記所定の介入条件を満たすと判定した場合に、前記会話を現在の状態とは異なる状態に遷移させる応答を出力する応答ステップと、
   をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
   

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