JP2021071883A - 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】人とシステムの関与するコミュニケーションにおいて、より自然なコミュニケーションの実現を支援する技術を提供すること。【解決手段】コミュニケーションの支援に利用される情報処理装置であって、メッセージ情報取得部１２１は、前記コミュニケーションにおいて解析対象となる語句を少なくとも含む情報（単語レベル、形態素解析）を、解析対象情報として取得する。傾向決定部１２３は、前記解析対象情報に基づいて、前記コミュニケーションの種別を決定する。応答メッセージ生成部１２４は、決定された前記コミュニケーションの種別に応じて、前記コミュニケーションの支援に資する情報を夫々生成する。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。

従来より、チャットボット等を利用した会話システム等において、疑似的に人との会話を実現したり、コミュニケーションを支援する等のサービスが行われている。
この点、特許文献１に記載の技術によれば、人の個性や人格を考慮して、やり取り等を行うコミュニケーション支援のためのシステムが提案されている。

特開２０１６−１１９６９７号公報

しかしながら、上述の特許文献１を含む従来技術のみでは、単に人のＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）から取得されたデータに対して、機械学習等の技術を適用しているのみであり、真に人の人格や個性を反映したやり取りが再現できるとは考えにくい。
さらに言えば、上述の特許文献１を含む多くの従来技術においては、ＳＮＳ等の間接的に取得し得るデータに基づき、人の個性や人格が判断されているにすぎず、どのような会話を好むか、どのようなやり取りを好むのか、といった本来的な意味でのコミュニケーションの個性を考慮するようなものではない。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、人とシステムの関与するコミュニケーションにおいて、より自然なコミュニケーションの実現を支援する技術を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理システムは、
コミュニケーションの支援に利用される情報処理システムであって、
前記コミュニケーションにおいて解析対象となる語句を少なくとも含む情報を、解析対象情報として取得する取得手段と、
前記解析対象情報に基づいて、前記コミュニケーションの種別を決定する決定手段と、
決定された前記コミュニケーションの種別に応じて、前記コミュニケーションの支援に資する情報を夫々生成する生成手段と、
を備える。

本発明によれば、人とシステムの関与するコミュニケーションにおいて、より自然なコミュニケーションの実現を支援する技術を提供することができる。

本発明の一実施形態の情報処理装置を含む情報処理システムの構成の一例を示す図である。 図１に示す情報処理システムのうちサーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図２に示すサーバの機能的構成の一例を示す図である。 図３のサーバの記憶部に格納される情報の一例を示す図である。 図３のサーバにより実行される会話処理のうち、モードの決定の具体的な一例を説明する図である。 図３のサーバにより実行される会話処理のうち、モードの切り替えの具体的な一例を説明する図である。 図３のサーバにより実行される会話処理の流れの一例を説明する図である。 図２に示すサーバの機能的構成の一例を示す図であって、図３の例とは異なる例を示す機能ブロック図である。 図８のサーバにより実行される支援情報生成処理において、生成される支援情報の一例を説明する図である。

[第１実施形態]
以下、本発明の第１実施形態について、図面を用いて説明する。
図１は、本発明の第１実施形態に係る情報処理システムの概要を示す図である。

図１に示す情報処理システムは、本発明の第１実施形態の情報処理システムの適用対象となるサービス（以下、「本サービス」と呼ぶ）の提供者等により管理されるサーバ１と、本サービスの提供を希望するユーザにより使用されるユーザ端末２とを含むシステムである。なお、サーバ１と、ユーザ端末２とは、インターネット等の所定のネットワークＮを介して相互に接続されている。

ここで、本サービスとは、例えば、会話やコミュニケーションを希望するユーザＵに対して、チャットボット等の手段を利用して提供されるコミュニケーションサービスである。
具体的に例えば、本サービスにおいてユーザ端末２は、ユーザＵからのメッセージ（例えば、ユーザＵからの質問や相談、日常的なメッセージ等）の入力を受け付けて、当該メッセージをサーバ１へと送信する。サーバ１は、送信されてきたメッセージを取得し、当該メッセージに基づいてユーザＵのコミュニケーションの傾向を判定する。さらにサーバ１は、判定された傾向に応じて、適切な応答メッセージを生成し、それをユーザＵに対して提示する。つまり、本サービスにおいてサーバ１は、ユーザＵとこのようなやり取りを通じて、より自然なコミュニケーションの機会を提供することができる。

ここで、コミュニケーションの傾向とは、例えば、ユーザの夫々が好むコミュニケーションの方法や種別である。そして、このコミュニケーションの方法や種別は、各種各様の種別や分類が考えられるが、本出願人等の先行研究によれば、ユーザの多くは、例えば、共感型、問題解決型の２つの種別に分類され得ることが分かっている。なお、コミュニケーションの傾向は、ユーザの性別や性格、コミュニケーションを行う際の気分等により、変化し得ると考えられる。

まず共感型とは、コミュニケーションにおいて、特に問題の解決や結論を求めておらず、主として単に話を聞いたり、共感する、ということを求めるユーザの類型を言う。この共感型の類型は、主として女性に多く見られる類型である。なお、共感とは、他者との喜怒哀楽の感情等を共有することを意味する。典型的に例えば、ユーザからのメッセージに対して、当該ユーザの感情を肯定し、その感情を共有することを試みること等である。

他方、問題解決型の類型とは、コミュニケーションにおいて、不要なやり取りを好まず、コミュニケーションの目的や問題の解決を求めるユーザの類型を言う。この問題解決型は、主として男性に多く見られる類型である。

ここで重要な点は、このコミュニケーションの傾向に応じて、ユーザが好むコミュニケーションの方法が大きく異なるということである。そのため、このようなコミュニケーションの傾向を考慮せずにコミュニケーションを行うと、ユーザによってはストレスに感じることが少なくない。

この点、従来の一般的なＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）等を用いたコミュニケーションサービス（以下、「従来サービス」と呼ぶ）においては、そのようなコミュニケーションの傾向が考慮されることはなく、例えば、ユーザからの簡易的な質問に答える等の簡易的なコミュニケーションを行うことができるに過ぎないのが現状である。
これに対して、本サービスでは、ユーザＵのコミュニケーションの傾向を判別して、その傾向に応じた方法によりコミュニケーションを行うため、よりユーザＵにとってストレスないコミュニケーションを実現することが可能となる。

具体的に本サービスにおいて、例えば、共感型のユーザＵから所定の質問がメッセージとして入力されたとする。この場合、従来サービスによれば、当該質問への回答が応答メッセージとして提示されるのが通常である。しかしながら、上述の説明の通り、仮に共感型のユーザＵがコミュニケーションの一環として質問をする場合、必ずしも当該質問に対する正確な回答を望んでいるのではなく、回答が提供されるまでのやり取りや当該質問に対する共感を求めているという場合も多い。そのため、このような場合にサーバ１は、例えば、単に当該質問に対する回答を提供するのではなく、ユーザＵがこのような質問を行った心境や気分を考慮して、コミュニケーションを行うことが望ましい。
逆に、例えば、問題解決型のユーザＵが質問を行っていた場合、ユーザＵは、単に質問に対する回答を望んでいるに過ぎず、不要なやり取りを望んでいないと考えられる。そのため、このような場合にサーバ１は、例えば、不要なやり取りをせずに、回答のみを提供することが望ましい。

ただし、上述の通り、コミュニケーションの傾向は、ユーザ毎に普遍的な傾向という訳ではなく、ユーザの性別や性格、コミュニケーションを行う際の気分等により、変化し得ると考えられる。例えば、普段は問題解決型の傾向が強いユーザであっても、気分が落ち込んでいるような場合には、共感型のコミュニケーションを好むような場合もあり得るし、その逆もある。
本サービスのサーバ１は、その時々のユーザの夫々が好むコミュニケーションの傾向に応じて、臨機応変にコミュニケーションの方法（モード）を切り替えて、コミュニケーション行うことができる。そのため、本サービスの提供を受けるユーザの夫々は、サーバ１とより適切なコミュニケーションを行うことができるので、さらにコミュニケーションに係るストレスを低減することができる。

図２は、図１の情報処理システムのうちサーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

サーバ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、出力部１６と、入力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０とを備えている。

ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。

ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、出力部１６、入力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。

出力部１６は、例えば、液晶等のディスプレイやスピーカ等により構成され、各種情報を画像や音声として出力する。
入力部１７は、例えば、キーボード等により構成され、各種情報を出力する。
記憶部１８は、ハードディスクやＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種情報を記憶する。
通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置（例えばユーザ端末２）との間で通信を行う。

ドライブ２０には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア３１が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア３１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。
また、リムーバブルメディア３１は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。

ここで、ユーザ端末２のハードウェア構成は、図示せぬタッチパネルを備えている点を除き、基本的に同様の構成とすることができるので、説明を省略する。

このような図２のサーバ１の各種ハードウェアと各種ソフトウェアとの協働により、本サービスの提供に係る各種処理（以下、「対話サービス処理」と呼ぶ）を含む各種処理の実行が可能となる。
ここで、対話サービス処理には、一般的なコミュニケーションサービスの提供に関する各種処理（以下、「通常会話処理」と呼ぶ）と、コミュニケーションの傾向を考慮したコミュニケーションサービスの提供に関する各種処理（以下、「感性会話処理」と呼ぶ）とが含まれる。

図３は、図２のサーバの機能的構成の一例を示す図である。
図３に示すように、サーバ１のＣＰＵ１１においては、切替部１０１と、通常会話部１０２と、感性会話部１０３とが機能する。
また、記憶部１８の一領域には、キーワードＤＢ３００が設けられている。なお、キーワードＤＢ３００には、ユーザのコミュニケーションの傾向等を決定するに際して利用し得る具体的なキーワードが格納されている。

サーバ１の切替部１０１は、通常会話処理と感性会話処理の切り替えに関する各種処理を実行する。

通常会話部１０２は、通常会話処理に関する各種処理を実行する。
なお、通常会話処理における一般的なコミュニケーションサービスとは、例えば、既存のＡＩを利用したチャットボットサービス等である。
通常会話部１０２は、このような既存のコミュニケーションサービス等をそのまま利用して各種処理を実行してもよいし、本サービス提供者等により新たに生成されたロジックを利用して各種処理を実行してもよい。
さらに言えば、上述のＡＩとは、ディープラーニング等の機械学習等の手法を利用して開発されたものでもよいし、いわゆるルールベースの手法を利用してもよいし、手法については、特に限定されない。

感性会話部１０３は、感性会話処理に関する各種処理を実行する。
ここで、感性会話部１０３には、メッセージ情報取得部１２１と、メッセージ情報解析部１２２と、傾向決定部１２３と、応答メッセージ生成部１２４とが設けられる。以下、感性会話処理において機能する、各機能ブロックの夫々の機能の詳細について説明していく。

メッセージ情報取得部１２１は、コミュニケーションにおいて解析対象となる語句を少なくとも含むメッセージに関する各種情報（以下、「メッセージ情報」と呼ぶ）を、通信部１９を介して取得する。
ここで、ユーザ端末２は、ユーザＵからのメッセージの入力を受け付け、受け付けられたメッセージに関する各種情報を、メッセージ情報としてサーバ１へ送信する。そこで、サーバ１のメッセージ情報取得部１２１は、ユーザ端末２から送信されてきたメッセージ情報を、通信部１９を介して取得する。

メッセージ情報解析部１２２は、メッセージ情報取得部１２１で取得されたメッセージ情報を解析する。
即ち、メッセージ情報解析部１２２は、メッセージ情報に対して、形態素解析等の既存の技術を適用し、当該メッセージに含まれる単語列等を抽出する。
ただし、メッセージ情報解析部１２２が形態素解析を利用することはあくまでも例示であり、メッセージ情報解析部１２２は、任意の手法を利用することができる。換言すれば、メッセージ情報解析部１２２は、任意の手法を利用して、上述のメッセージに含まれる単語列等を抽出できれば足りる。

傾向決定部１２３は、解析対象情報、即ち、メッセージ情報取得部１２１で取得されたメッセージ情報及び（若しくは）メッセージ情報解析部１２２で抽出された単語列等に基づいて、ユーザＵのメッセージの傾向を決定する。
即ち、傾向決定部１２３は、キーワードＤＢ３００に格納されている各種キーワードを取得して、当該キーワードに基づいて、ユーザＵのコミュニケーションの傾向を決定する。

さらに具体的に説明する。傾向決定部１２３は、例えば、メッセージ情報解析部１２２で抽出された単語列（既定のワード数以内に抽出されたもの）のいずれかに、共感要求に関する語についてのキーワード（以下、「第１のキーワード」と呼ぶ）、時系列に関する語についてのキーワード（以下、「第２のキーワード」と呼ぶ）、気持ちに関する語についてのキーワード（以下、「第３のキーワード」と呼ぶ）のいずれかのキーワードが含まれている場合には、ユーザＵのコミュニケーションの傾向を共感型に決定する。逆に、いずれのキーワードも含まれていない場合には、ユーザＵのコミュニケーションの傾向を問題解決型に決定する。なお、キーワードＤＢ３００に格納された具体的なキーワードの詳細については、図４等を参照しつつ後述する。

ここで、傾向決定部１２３は、ユーザＵのコミュニケーションの傾向が共感型の場合には、サーバ１を共感型のユーザに対する応答文を生成するモード（以下、「共感型モード」と呼ぶ）に決定し、ユーザＵのコミュニケーションの傾向が問題解決型の場合には、サーバ１を問題解決型のユーザに対する応答文を生成するモード（以下、「問題解決型モード」と呼ぶ）に決定する。
そして、サーバ１が共感型モードである場合には、例えば、後述する応答メッセージ生成部１２４において後述する共感型モード部１４１が機能し、他方、サーバ１が問題解決型モードである場合には、後述する問題解決型モード部１４２が機能することになる。なお、サーバ１が、現在、共感型モード及び問題解決型モードであるかといった最低限必要な各種情報については、サーバ１の記憶部１８に、適宜、記憶されるものとする。

また、傾向決定部１２３には、切替部１３１が設けられている。
切替部１３１は、上述の共感型モード及び問題解決型モードとの切り替えに関する各種処理を実行する。
具体的に例えば、切替部１３１は、キーワードＤＢ３００に格納されている共感型モードと問題解決型モードとの切り替えに関する語についてのキーワード（以下、「第４のキーワード」と呼ぶ）を取得する。そして、切替部１３１は、メッセージ情報解析部１２２で抽出された単語列のいずれかに第４のキーワードのいずれかのキーワードが含まれている場合には、共感型モードと問題解決型モードとの切り替えに関する処理を実行する。なお、これらの処理の詳細については、図６等を参照しつつ、後述する。

応答メッセージ生成部１２４は、傾向決定部１２３で決定されたユーザＵのコミュニケーションの傾向に応じて、当該コミュニケーションの支援に資する情報を生成する。
具体的に例えば、応答メッセージ生成部１２４は、傾向決定部１２３で決定されたユーザＵのコミュニケーションの傾向に適した応答メッセージを生成する。
ここで、応答メッセージ生成部１２４には、共感型モード部１４１と、問題解決型モード部１４２とが設けられている。
共感型モード部１４１は、メッセージ情報取得部１２１で取得されたメッセージ情報に対する応答メッセージとして、共感型のユーザに好まれ得る内容の応答メッセージを生成する。
即ち、共感型モード部１４１は、ユーザＵのメッセージに対して、単に回答を付するような応答メッセージを生成するのではなく、例えば、「気持ちを語る言葉」をやさしく反復しながら、ねぎらいと共感の印象を与えるような応答メッセージを生成する。
具体的に例えば、ユーザＵからのメッセージが「どうすればいい？」というメッセージであったとする。
このような場合に共感型モード部１４１は、単にユーザＵがとるべき対応を提示するのではなく、例えば、「どうしたいの？」といったユーザＵの心情を考慮した応答メッセージを生成し、さらに複数回メッセージのやり取りを行った後、具体的な問題解決に向けた応答メッセージを生成する。

一方、問題解決型モード部１４２は、メッセージ情報取得部１２１で取得されたメッセージ上方に対する応答メッセージとして、問題解決型のユーザに好まれ得る内容の応答メッセージを生成する。
即ち、問題解決型モード部１４２は、ユーザＵのメッセージの内容から事実関係を確認して統括し、問題点を見つけ出すことを補助する応答メッセージを生成する。換言すれば、問題解決型モード部１４２は、生成する応答メッセージにおいて問題解決の糸口を具体的に提案し、ユーザＵが具体的に結論を出した場合にはその実行を補助する。
具体的に例えば、上述の例と同様に、ユーザＵからのメッセージが「どうすればいい？」というメッセージであったとすれば、問題解決型モード部１４２は、例えば、「〇〇の理由で、△△を行うのが良い」といった具体的に問題を解決するためのアドバイスを応答メッセージとして生成する。

続いて、図４を参照しつつ、キーワードＤＢ３００に格納されているキーワードの一例についてする。
図４は、図３のサーバの記憶部に格納される情報の一例を示す図である。

図４では、上述の共感要求に関する語（第１のキーワード）、時系列に関する語（第２のキーワード）、気持ちに関する語（第３のキーワード）、及び切り替えに関する語（第４のキーワード）の具体的なキーワードが示されている。
即ち、共感要求に関する語（第１のキーワード）とは、ユーザＵがコミュニケーションの相手に対して共感を求めていることが推認できるキーワードである。例えば、図４の例では、「今日さぁ」、「なんだか」、「なんとなく」、「あのさぁ」、「何でもない」等のキーワードが例示されている。
また、時系列に関する語（第２のキーワード）とは、会話において時間軸を意味するキーワードであり、話が事の発端から始まっているような場合がこれに該当する。例えば、図４の例では、「昔は」、「３０年前」、「そういえば」、「あのとき」、「ずっと」等のキーワードが例示されている。
また、気持ちに関する語（第３のキーワード）とは、ユーザＵが自身の気持ちを示すようなキーワードである。このようなキーワードをメッセージに含むユーザＵについても、やはり共感型の傾向が強いと考えられる。例えば、図４の例では、「不安」、「嫌な感じ」、「ひどい」、「楽しい」、「面白い」、「おいしい」、「うれしい」等のキーワードが例示されている。
さらに、切り替えに関する語（第４のキーワード）とは、共感型若しくは問題解決型の夫々の傾向を有するユーザであっても、その傾向とは他の傾向の性質を色濃く反映するターニングポイントとなり得るキーワードである。図４の例では、例えば、共感型から問題解決型に切り替えるキーワードとして、「決めた」、「結局」、「わかった」、「だからさ」、「そもそも」等のキーワードが、問題解決型から共感型に切り替えるキーワードとして、「納得がいかない」等のキーワードが例示されている。

続いて、図５及び図６を参照しつつ、各モードの決定や切り替えの詳細について、具体的に説明する。
図５は、図３のサーバにより実行される会話処理のうち、モードの決定の具体的な一例を説明する図である。

図５の例では、ユーザＵからのメッセージに応じて、サーバ１の傾向決定部１２３が、サーバ１のモードを共感型モード又は問題解決型モードいずれかに決定する場合の例が示されている。
図５を見ると例えば、事例１のメッセージ（若しくはメッセージの一部）として「今日さぁ、電車の中の人がひどくてさぁ」というユーザＵから入力されたメッセージが表示されている。このメッセージの中には、上述の共感要求に関する語（第１のキーワード）に分類される「今日さぁ」というキーワードや、気持ちに関する語（第３のキーワード）に分類される「ひどくてさぁ」というキーワードが含まれている。したがって、事例１の例において、サーバ１の傾向決定部１２３は、ユーザＵを共感型のユーザとして判断し、サーバ１のモードを共感型モードに決定する。
つまり、共感型にとって特徴的なキーワードを多く含むメッセージを入力し、コミュニケーションを希望するユーザＵは、単に結論を述べたり、問題の解決を行うのではなく、ユーザＵ自身への共感やコミュニケーション自体を行いたいという要望を持っている可能性が高い。そのため、サーバ１は、共感型モードとして機能することで、共感型モード部１４１が、そのようなユーザＵの要望に応じた応答メッセージを生成する。
他方、事例２では、メッセージ（若しくはメッセージの一部）として「今日、電車の中で肩をぶつけられてね」というメッセージが表示されている。このメッセージの中には、図４等で説明した各種キーワードはいずれも含まれていない。したがって、事例２の例において、傾向決定部１２３は、ユーザＵを問題解決型のユーザとして判断し、サーバ１のモードを問題解決型モードに決定する。

さらに、図６は、図３のサーバにより実行される会話処理のうち、モードの切り替えの具体的な一例を説明する図である。

図６の例では、共感型モード又は問題解決型モードいずれかのモードで機能していたサーバ１が、ユーザＵからのメッセージの内容に応じて、当該モードを変更する場合の例が示されている。
図６を見ると例えば、事例１の解析対象であるメッセージの一部として「だからさ、明日は会社を休もうと決めたよ」というメッセージが表示されている。このメッセージの中には、上述の切り替えに関する語（第４のキーワード）において、共感型モードから問題解決型モードへの切り替えのキーワードに分類される「だからさ」、「決めた」というキーワードが含まれている。したがって、この場合、サーバ１の切替部１３１は、サーバ１のモードを共感型モードから問題解決型モードに切り替える。
つまり、切り替えに関する語（第４のキーワード）における共感型モードから問題解決型モードへの切り替えのキーワードとは、言い換えれば、共感型のユーザＵであってもある程度のコミュニケーションが終了し、結論や問題の解決に向けたやり取りを希望する可能性が高いと考えられるキーワードである。このような場合に、サーバ１は、共感型モードから問題解決型モードに切り替えを行い、ユーザＵに対して、適切なコミュニケーションを行う。
他方、事例２では、解析対象のメッセージの一部として「なんだか、納得が行かないんだよね」というメッセージが表示されている。このメッセージの中には、切り替えに関する語（第４のキーワード）において、問題解決型モードから共感型モードへの切り替えのキーワードに分類される「納得がいかない」というキーワードが含まれている。したがって、この場合、サーバ１の切替部１３１は、サーバ１のモードを問題解決型モードから共感型モードに切り替える。
即ち、問題解決型のユーザであっても心情的に納得が行かないような問題に直面したような場合には必ずしも論理的な受け答えを望まず単に肯定して欲しいと考えるのが通常である。
切り替えに関する語（第４のキーワード）における問題解決型モードから共感型モードへの切り替えのキーワードとは、言い換えれば、そのような場合、ユーザＵがメッセージに含む可能性が高いキーワードがこれに該当することになる。

図７は、図３のサーバにより実行される会話処理の流れの一例を説明する図である。
ステップＳ１において、メッセージ情報取得部１２１は、ユーザ端末２から送信されてきたメッセージ情報を、通信部１９を介して取得する。

ステップＳ２において、メッセージ情報解析部１２２は、取得されたメッセージ情報に対して、形態素解析等の既存の技術を適用し、当該メッセージに含まれる単語列等を抽出する。

ステップＳ３において、傾向決定部１２３は、解析対象情報、即ち、ステップＳ１で取得されたメッセージ情報及び（若しくは）ステップＳ２で抽出された単語列等に基づいて、ユーザＵのメッセージの傾向を決定する。
具体的に例えば、ステップＳ３において、傾向決定部１２３は、取得されたメッセージ情報及び（若しくは）抽出された単語列等のいずれかにおいて、上述の第１乃至第３のキーワードのいずれかのキーワードが含まれているか否かを判定する。
そして、傾向決定部１２３において、いずれかのキーワードが含まれていると判定された場合、即ち、ユーザＵのコミュニケーションの傾向が共感型であると判定された場合、ステップＳ３においてＹＥＳであると判定されて処理はステップＳ４へと進む。
これに対して、傾向決定部１２３において、いずれのキーワードも含まれていないと判定された場合、即ち、ユーザＵのコミュニケーションの傾向が問題解決型であると判定された場合、ステップ３においてＮＯであると判定されて処理はステップＳ５へと進む。

ステップＳ４において、応答メッセージ生成部１２４の共感型モード部１４１は、ステップ３においてユーザＵのコミュニケーションの傾向が共感型であると判定された場合には、共感型のユーザに対する応答メッセージを生成する。

ステップＳ５において、応答メッセージ生成部１２４の問題解決型モード部１４２は、ステップ３においてユーザＵのコミュニケーションの傾向が問題解決型であると判定された場合には、問題解決型のユーザに対する応答メッセージを生成する。
即ち、問題解決型モードへの切り替えに関する処理を実行する。
これにより、感性会話処理は終了する。なお、上述の処理の流れの一例は、主として、感性会話部１０３により実行される感性会話処理の流れの一例であるが、通常会話部１０２等で実行される通常会話処理の流れの一例については、既存のサービス等の処理の流れをそのまま適用し得るため、ここでは説明を省略する。

[第２実施形態]
上述の第１実施形態に係る本サービスでは、ユーザＵからのテキストメッセージに対して、サーバ１が応答メッセージを生成（送信）することで、ユーザＵとサーバ１とのコミュニケーションを実現した。
しかしながら、サーバ１は、必ずしも応答メッセージ自体を生成する必要はなく、例えば、単にコミュニケーションの当事者を補助する情報（以下、「サポート情報」と呼ぶ）を生成する第２実施形態を採用してもよい。この第２実施形態においては、本サービスの提供者は、ユーザＵとのコミュニケーションを希望するオペレータＰ（第２のユーザ）に対して、ユーザＵとのコミュニケーションを円滑に進めるためのサポート情報を提供するサービス（以下、「第２のサービス」と呼ぶ）を提供することができる。なお、オペレータＰとは、例えば、ユーザＵから商品等についてのクレームや質問等を受け付ける企業のテレフォンオペレータ等である。

第２実施形態のシステム構成は、図１の第１実施形態のシステム構成と基本的に同様とすることができる。また、第２実施形態におけるサーバ１及びユーザ端末２のハードウェア構成は、図２に示す第１実施形態のものと同様とすることができる。なお、第２実施形態においてサーバ１は、本サービスの提供者により管理されず、例えば、上述のオペレータＰ等により利用されるものとする。

図８は、図２に示すサーバの機能的構成の一例を示す図であって、図３の例とは異なる例を示す機能ブロック図である。

図８に示すように、サーバ１のＣＰＵ１１においては、切替部２０１と、通常会話部２０２と、感性会話部２０３とが機能する。
そして、感性会話部２０３には、メッセージ情報取得部２２１と、メッセージ情報解析部２２２と、傾向決定部２２３と、応答メッセージ生成部２２４と、サポート情報生成部２２５とが設けられる。
また、記憶部１８の一領域には、キーワードＤＢ３００が設けられている。
ここで、サポート情報生成部２２５以外の各種機能的構成は、図３に示す実施形態１の各種機能的構成と同様とすることができる。したがって、ここでは、サポート情報生成部２２５の説明のみをし、それ以外の機能ブロックについては、ここでは説明を省略する。

サポート情報生成部２２５は、傾向決定部２２３で決定されたユーザＵのコミュニケーションの傾向に応じて、当該コミュニケーションの支援に資する情報を生成する。
具体的に例えば、サポート情報生成部２２５は、傾向決定部２２３で決定されたユーザＵのコミュニケーションの傾向に応じて、オペレータＰに対して、ユーザＵとのコミュニケーションをサポートする情報を生成する。

そして、同様に、サポート情報生成部２２５には、共感型モード部２５１と、問題解決型モード部２５２とが設けられている。
共感型モード部２５１は、ユーザＵが共感型であった場合に、当該ユーザＵが共感型である旨を示す情報や、共感型のユーザの一般的な傾向や、コミュニケーションに際して留意すべき事項に関する情報等を生成し、それをオペレータＰに対して提示する。ここで、共感型モード部２５１が、オペレータＰに対して提示する画像は、例えば、図９の（ａ）に示すとおりである。
即ち、例えば、図９の（ａ）に示す表示領域Ｒ１００には、現在機能としているモードとして、「共感型モード」と表示されている。これにより、オペレータＰは、ユーザＵの現在のコミュニケーションの傾向が共感型であることを確認することができる。また、表示領域Ｒ２００には、「会話を長引かせて、あいづちを多用して下さい」というオペレータＰに対する具体的なアドバイスが表示されている。オペレータＰは、このようなアドバイスに基づいて、ユーザＵとのコミュニケーションを行うことで、ユーザＵに不要なストレスを与えることなくやり取りを行うことができる。

他方、問題解決型モード部２５２は、ユーザＵが問題解決であった場合に、当該ユーザＵが問題解決型である旨を示す情報や、問題解決型のユーザの一般的な傾向や、コミュニケーションに際して留意すべき事項に関する情報等を生成し、それをオペレータＰに対して提示する。そして、問題解決型モード部２４２が、オペレータＰに対して提示する画像は、例えば、図９の（ｂ）に示すとおりである。
即ち、例えば、図９の（ｂ）に示す表示領域Ｒ３００には、現在機能としているモードとして、「問題解決型モード」と表示されている。これにより、オペレータＰは、ユーザＵの現在のコミュニケーションの傾向が問題解決型であることを確認することができる。また、表示領域Ｒ４００には、「不要な会話を控えて、結論を伝えてください」というオペレータＰに対する具体的なアドバイスが表示されている。なお、第１実施形態の場合と同様に、ユーザＵのコミュニケーションの傾向に変化が生じた場合には、共感型モードと、問題解決型モードを、適宜、切り替えてもよい。これにより、オペレータＰは、ユーザＵのコミュニケーションの傾向に応じて、容易かつ効率的にコミュニケーションを行うことができる。

以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。

ここで、本サービスにおいて、サーバ１に出力されるワードについて、簡単に補足する。
本サービスのサーバ１は、問題解決型モードの時はサーバ側もスピード感のあるワードを、共感型モードの時はスピード感の少ないワードを採用して出力することで、よりユーザの感性に寄りそう対話が可能となる。
例えば、「すみません」というワードはスピード感があるが、「申し訳ありません」や「ごめんなさい」というワードはスピード感が少ない。そのため、例えば、会議のような切迫した状況で「資料が一部足りない」というような時は、「申し訳ありません」と言われるよりも、「すいません」と言って走り出してくれた方が気持ちいいと感じやすい。
また例えば、命令（例えば、「これをやっておいて」）という言葉には、スピード感のある「はい」と返答が的確であろうし、確認（例えば、「君もそう思うだろう？」）という言葉には、スピード感の少ない「ええ」という返答のほうが熟慮した返答のように感じられる。
通常、人間であれば、このようなやり取りを間違えることなく行うことができるが、ＡＩには困難な場合がある。本サービスは、システムであっても、このような自然なやり取りを容易に実現することができる点で極めて有用である。

なお、「すみません」というワードは、先頭音の「ス」の発音にかかる時間が短く、抜けていく息のスピードが速いため、発音体感としてのスピードが大きくなる。他方、「申し訳ありません」というワードは、先頭音の「モ」が下に息の層を作り、それを膨らましつつ鼻腔を鳴らすので、発音に時間がかかり、もたついた印象を作り出し、発音体感としてのスピード感は小さくなる。このように、夫々のワードには、発音の物理効果や発音体感の度合に応じて、夫々のワードの与える印象やスピード感は異なってくる。さらに言えば、日本語はスピード感のある音読みと、スピード感の少ない訓読みで構成されており、日本人は自然に使い分けています。このような切り分けはＡＩがより自然な会話をする際に重要なポイントとなり得る。

ただし、本サービスは、単に共感してもらいたい人に共感する、問題解決した人に問題解決する、という「気持ちいい対話サービス」ではない。「感情のトリガでプロセス解析従っている脳にそのアシストをする」、「感情を排除してゴールを急ぎたがっている脳にはそうしてあげる」という脳の機能性に則した対話サービスである。勿論、会話の参加者にとって気持ちのいいサービスであることは確かだが、単にそれだけではなく、例えば、本サービスの提供を受けると「（脳が活動し）発想が広がる」、「能力が高まる」といった効果をも目指すものである。

また例えば、上述の第１及び第２実施形態において、メッセージ情報解析部１２２は、形態素解析を行い、単語列を抽出することとして説明したが、特にこれに限定されない。即ち、メッセージ情報解析部１２２は、形態素解析以外の手法、例えば、音素や拍を基準とした変換（分割）を行っても良いし、その他任意の手法により解析の対象を抽出してもよい。
さらに言えば、形態素解析の結果の利用方法も特に限定されない。
例えば、定型のキーワードではなく、相手の使う言葉の語感から共感型か問題解決型かを切り替える等を行ってもよい。相手の使う単語の語感のスピード感が強ければ問題解決型に、スピード感が弱ければ共感型に切り替えてもよい。また、この場合、言葉が出力される「スピード感の度合」を数値化する等してもよいし、例えば、口角筋の強さ、舌の硬さ等を切り分けに利用してもよい。

また例えば、上述の第１実施形態及び第２実施形態において、採用されたキーワードはあくまでも例示であり、特に限定されない。
例示された各種キー―ワードは、例えば、語用習慣である。特に日本人は、対話において「不安」や「割り切れなさ」を感じた時によく使う表現よく使う表現を共感型切り替えのキーワードに、「結論を急ぐ」時によく使う表現を問題解決型のキーワードに採用することができる。
また、共感型は、全体の中のプロセス（過程）を会話で語ることが多い、一方で、問題解決型は、、目的や結論等のゴールから話を始める傾向が強いため、そのようなそれに適したキーワードを採用したものである。

また例えば、上述の第１実施形態及び第２実施形態において、傾向決定部１２３は、第１乃至第３のキーワードいずれかが抽出された単語列に含まれている場合には、ユーザＵの傾向を共感型に決定し、それ以外の場合には問題解決型に決定したが、これらはあくまでも例示であり限定されない。
即ち、傾向決定部１２３がユーザＵの傾向を決定する方法は任意であり、本サービスの提供者は、任意の方法によりユーザＵのコミュニケーションの傾向を決定することができる。

また例えば、上述の第１及び第２実施形態において、傾向決定部１２３は、形態素解析により抽出された単語列（既定のワード数以内に抽出されたもの）に対して、共感要求に関する語、時系列に関する語又は気持ちに関する語のいずれかが含まれているか否かに基づいて、ユーザＵのコミュニケーションの傾向を決定したが、特にこれに限定されない。

また例えば、上述の第１実施形態においては、本サービスは、いわゆるチャットサービスであることとして説明しているが、特にこれに限定されない。
即ち、例えば、音声認識等の技術を応用し、人と３Ｄロボットのコミュニケーションサービスとして実装してもよい。この場合、例えば、上述の第１実施形態における応答メッセージ生成部１２４等は、共感型モード又は問題解決型モードの夫々に対応する所作や表情等を合わせて提供してもよい。

また例えば、上述の第１実施形態及び第２実施形態において、コミュニケーションに資する情報の具体例として、応答メッセージやサポート情報を例示して説明したが、特にこれに限定されない。
即ち、サーバ１は、ユーザのコミュニケーションの傾向に応じて、各種各様のコミュニケーションに資する情報を生成してもよい。

以上をまとめると、人と人、人とシステムの関与するコミュニケーションにおいて、各ユーザのコミュニケーションの傾向は非常に大きな意味を持つ。したがって、このような傾向を無視して、コミュニケーションを行った場合、うまくコミュニケーションを行うことが困難な場合が生じる。さらに言えば、特に人とシステムのコミュニケーションにおいては、このような傾向を考慮することで、初めて人と人とのコミュニケーションに近しい、自然なコミュニケーションを行うことができる。
また、人にとってより自然でより良いコミュニケーションを行うことができれば、幸福感や満足感を感じることができる一方、そのようなコミュニケーションを行うことができなければ大きなストレスを感じることが一般的である。
その意味において、上述の実施形態における本サービス等の提供を受けたユーザは、たとえシステムが相手であってもより自然でより良いコミュニケーションを行うことでできるため、ストレスなくコミュニケーションに係る幸福感や満足感を感じることができると考えられる。

また、図２に示すサーバ１のハードウェア構成は、いずれも本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。

また、図３及び図８に示す機能ブロック図は、例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理システムに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは、特に図３及び図８の例に限定されない。

また、機能ブロックの存在場所も、図３及び図８に限定されず、任意でよい。例えば、図３及び図８のサーバ１に存在する機能ブロックの少なくとも一部が、ユーザ端末２に存在してもよいし、ユーザ端末２の機能ブロックをサーバ１等に移譲させてもよい。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。

各機能ブロックの処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。

このようなプログラムを含む記録媒体は、各ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される、リムーバブルメディアにより構成されるだけではなく、装置本体に予め組み込まれた状態で各ユーザに提供される記録媒体等で構成される。

なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に添って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。

また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものである。

換言すると、本発明が適用される情報処理システムは、上述の第１及び第２実施形態としての情報処理システムを含め、次のような構成を有すれば足り、各種各様の実施形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理システムは、
コミュニケーションの支援に利用される情報処理システムであって、
前記コミュニケーションにおいて解析対象となる語句を少なくとも含む情報（単語レベル、形態素解析）を、解析対象情報として取得する取得手段（例えば、図３のメッセージ情報取得部１２１や図８のメッセージ情報取得部２２１）と、
前記解析対象情報に基づいて、前記コミュニケーションの種別を決定する決定手段（例えば、図３の傾向決定部１２３や図８の傾向決定部２２３）と、
決定された前記コミュニケーションの種別に応じて、前記コミュニケーションの支援に資する情報を夫々生成する生成手段（例えば、図３の応答メッセージ生成部１２４や図８の応答メッセージ生成部２２４、サポート情報生成部２２５）と、
を備えることができる。
これにより、コミュニケーションの当事者（例えば、第１実施形態のユーザＵや、第２実施形態のオペレータＰ）は、より自然に当該コミュニケーションを行うことができる。

また、前記情報処理システムにおいて、
前記決定手段で決定される前記コミュニケーションの種別は、前記コミュニケーションのプロセス若しくは前記コミュニケーションにおける共感に関する種別（例えば、共感型）、並びに前記コミュニケーションのゴール若しくは前記コミュニケーションにおける問題解決に関する種別（例えば、問題解決型）と、
を少なくとも含むことができる。
これにより、より明確な分類に基づいて、コミュニケーションの支援を行うことができるので、コミュニケーションの当事者にとって、より自然かつ最適なコミュニケーションを実現することができる。

また、前記情報処理システムにおいて、
前記決定手段は、前記共感に関する用語の有無、前記コミュニケーションが事の発端から始まるか否か、又は前記コミュニケーションにおける気持ちに関する単語の有無に基づいて、前記コミュニケーションの種別を決定することができる。
これによって、より具体的な手段でコミュニケーションの傾向を決定することができるので、本サービスの提供者等は、より容易にシステムの実装を実現することができるので、本サービス等を更に容易にユーザＵに提供することができる。

１・・・サーバ、２・・・ユーザ端末、１１・・・ＣＰＵ、１２・・・ＲＯＭ、１３・・・ＲＡＭ、１４・・・バス、１５・・・入出力インターフェース、１６・・・出力部、１７・・・入力部、１８・・・記憶部、１９・・・通信部、２０・・・ドライブ、３１・・・リムーバルメディア、１０１・・・切替部、１０２・・・通常会話部、１０３・・・感性会話部、１２１・・・メッセージ情報取得部、１２２・・・メッセージ情報解析部、１２３・・・傾向決定部、１２４・・・応答メッセージ生成部、１３１・・・切替部、１４１・・・共感型モード部、１４２・・・問題解決型モード部、２０１・・・切替部、２０２・・・通常会話部、２０３・・・感性会話部、２２１・・・メッセージ情報取得部、２２２・・・メッセージ情報解析部、２２３・・・傾向決定部、２２４・・・応答メッセージ生成部、２３１・・・切替部、２４１・・・共感型モード部、２４２・・・問題解決型モード部、２２５・・・サポート情報生成部、２５１・・・共感型モード部、２５２・・・問題解決型モード部、３００・・・キーワードＤＢ

Claims (5)

1. コミュニケーションの支援に利用される情報処理システムであって、
   前記コミュニケーションにおいて解析対象となる語句を少なくとも含む情報を、解析対象情報として取得する取得手段と、
   前記解析対象情報に基づいて、前記コミュニケーションの種別を決定する決定手段と、
   決定された前記コミュニケーションの種別に応じて、前記コミュニケーションの支援に資する情報を夫々生成する生成手段と、
   を備える情報処理システム。
2. 前記決定手段で決定される前記コミュニケーションの種別は、前記コミュニケーションのプロセス若しくは前記コミュニケーションにおける共感に関する種別（共感型）、並びに前記コミュニケーションの目的若しくは前記コミュニケーションにおける問題解決に関する種別（問題解決型）を少なくとも含む、
   請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記決定手段は、前記共感に関する用語の有無、前記コミュニケーションが事の発端から始まるか否か、又は前記コミュニケーションにおける気持ちに関する単語の有無に基づいて、前記コミュニケーションの種別を決定する、
   請求項２に記載の情報処理システム。
4. （情報処理方法）
   コミュニケーションの支援に利用されるコンピュータにより実行される情報処理方法であって、
   前記コミュニケーションにおいて解析対象となる語句を少なくとも含む情報を、解析対象情報として取得する取得ステップと、
   前記解析対象情報に基づいて、前記コミュニケーションの種別を決定する決定ステップと、
   決定された前記コミュニケーションの種別に応じて、前記コミュニケーションの支援に資する情報を夫々生成する生成ステップと、
   を含む情報処理方法。
5. （プログラム）
   コミュニケーションの支援に利用されるコンピュータに制御処理を実行させるプログラムであって、
   前記コミュニケーションにおいて解析対象となる語句を少なくとも含む情報を、解析対象情報として取得する取得ステップと、
   前記解析対象情報に基づいて、前記コミュニケーションの種別を決定する決定ステップと、
   決定された前記コミュニケーションの種別に応じて、前記コミュニケーションの支援に資する情報を夫々生成する生成ステップと、
   を含む制御処理を実行させるプログラム。

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