JP2021140240A - 対話支援システム、対話支援方法、対話支援プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】通知を受けたユーザーが、その通知が重要であるか否かを都度判別する手間を省きつつ、対話中の誤解を未然に回避し、複数のユーザー間の合意形成を高める。【解決手段】対話支援システム１５０は、第１のユーザーによる入力文が疑問文または依頼文を含むことに基づいて、当該入力文または当該入力文に対する第２のユーザーによる入力文に含まれる回答が、定量的でない表現を含むか否かを判断する制御部５００と、第１のユーザーによる疑問文若しくは依頼文、または第２のユーザーによる回答が定量的でない表現を含むことに基づいて、第１のユーザーによる疑問文若しくは依頼文、または第２のユーザーによる回答が、定量的でない表現を含むことを第１のユーザーおよび第２のユーザーの少なくとも一方に通知する通知部５０５とを備える。【選択図】図５

Description

本開示は、対話を支援する技術に関し、より特定的には、対話中の誤解を抑制する技術に関する。

会議その他の対話等において曖昧な表現が用いられる場合、その曖昧な表現に対して話し手と聞き手との認識にズレが生じていることがある。両者の認識にズレが生じると、その認識がズレている対象が重要であるときには、後日大きな問題が発生することがある。

ユーザーの発言内容に含まれる曖昧表現に関し、例えば、特開２００８−８３７５３号公報（特許文献１）は、「発言内容中に曖昧表現が存在する時、話し手と聞き手の認知範囲を認知範囲ＤＢ１２２から検索し、話し手と聞き手の認知範囲に差異がある場合に検出して、警告を表示し、ミスコミュニケーションの可能性があることを話し手、聞き手に通知する」対話支援装置を開示している（［要約］参照）。

特開２００８−８３７５３号公報

特許文献１に開示された技術によれば、話し手と聞き手という複数のユーザー間の認識範囲が基準よりも異なる曖昧な表現が一律に検出され、実際の対話において重要でない部分までもが、いずれか一方のユーザーに通知される場合がある。その場合、当該ユーザーは、通知を受ける度に、その通知が重要であるか否かを判別する必要がある。したがって、通知を受けたユーザーが、その通知が重要であるか否かを都度判別する手間を省きつつ、対話中の誤解を未然に回避し、複数のユーザー間の合意形成を高める技術が必要とされている。

本開示は、上記のような背景を鑑みてなされたものである。ある局面において、対話中の誤解を未然に回避し、複数のユーザー間の合意形成を高める技術が開示される。

ある実施形態に従う対話支援システムは、複数のユーザーによって上記対話支援システムに与えられる入力文を含む対話文を記憶する記憶部と、上記対話文を表示する表示部と、上記対話文に含まれる予め登録された定量的でない表現を検出し、上記入力文が疑問文または依頼文を含むか否かを分析する分析部と、上記対話支援システムを制御する制御部と、上記複数のユーザーの少なくとも一人への通知を行う通知部とを備える。上記制御部は、第１のユーザーによる入力文が疑問文または依頼文を含むことに基づいて、上記第１のユーザーによる上記疑問文若しくは上記依頼文、または上記第１のユーザーによる上記疑問文若しくは上記依頼文に対する、第２のユーザーによる入力文に含まれる回答が、上記検出された上記定量的でない表現を含むか否かを判断する。上記通知部は、上記第１のユーザーによる上記疑問文若しくは上記依頼文、または上記第２のユーザーによる上記回答が上記定量的でない表現を含むことに基づいて、上記第１のユーザーによる上記疑問文若しくは上記依頼文、または上記第２のユーザーによる上記回答が、上記定量的でない表現を含むことを上記第１のユーザーおよび上記第２のユーザーの少なくとも一方に通知する。

上記分析部は、ユーザーからの発話に対して音声認識処理を実行することにより文を生成し、上記対話文に含まれる入力文は、上記分析部が上記音声認識処理を実行するにより生成した文、および上記複数のユーザー間におけるリアルタイム文字送受信サービスの文を含む。

上記第１のユーザーによる入力文が依頼文を含むか否かを分析することは、上記第１のユーザーによる入力文が予め登録された依頼表現を含む文であるか否かを分析することを含む。

上記第２のユーザーによる上記回答は、上記第１のユーザーによる上記疑問文または上記依頼文に対して上記第２のユーザーが入力文を入力し始めてから、１）上記第２のユーザー以外のユーザーが入力文を入力し始める時まで、２）上記第２のユーザーが、予め定登録された話題変更表現を含む入力文を入力する時まで、３）上記第２のユーザーが入力文を入力し終わってから上記第２のユーザー以外のユーザーが入力文を入力しないまま予め定められた時間が経過する場合に、上記第２のユーザーが入力文を入力し終わる時まで、４）上記第２のユーザーが予め定められた数の入力文を入力し終わる時まで、および、５）予め定められた時間が経過するまで、のいずれかの間に上記第２のユーザーが入力する入力文である。

上記分析部は、上記対話文に対して自然言語処理を行い、上記定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーを分類する。

上記分析部は、上記第１のユーザーによる上記疑問文が、疑問詞を含む疑問文または選択疑問文であるか否かを分析する。上記制御部は、上記第１のユーザーによる上記疑問文が疑問詞を含む疑問文である場合に、上記定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと上記疑問詞が属するカテゴリーとが同じであるか否かを判断し、上記第１のユーザーによる上記疑問文が選択疑問文である場合に、上記定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと、上記選択疑問文が含む選択対象が属するカテゴリーとが同じである否かを判断する。上記通知部は、上記定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと上記疑問詞が属するカテゴリーとが同じである場合に、または、上記定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと、上記選択疑問文が含む上記選択対象が属するカテゴリーとが同じである場合に、上記第２のユーザーによる上記回答が上記定量的でない表現を含むことを、上記少なくとも一方のユーザーに通知する。

上記通知部は、上記回答に含まれる上記定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと上記疑問詞が属するカテゴリーとが同じでない場合に、上記回答に含まれる上記定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと、上記疑問詞が属するカテゴリーとが同じでないことを、上記少なくとも一方のユーザーに通知し、上記定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと、上記選択疑問文に含まれる上記選択対象が属するカテゴリーとが同じでない場合に、上記回答に含まれる上記定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと上記選択疑問文に含まれる上記選択対象が属するカテゴリーとが同じでないことを、上記少なくとも一方のユーザーに通知する。

上記分析部は、上記第１のユーザーによる入力文が、疑問詞を含む疑問文以外の疑問文かつ選択疑問文以外の疑問文、または依頼文である場合に、上記回答に含まれる上記定量的でない表現が、上記回答に含まれる肯定表現または否定表現に係るか否かを分析する。上記通知部は、上記回答に含まれる上記定量的でない表現が、上記回答に含まれる肯定表現または否定表現に係るときに、上記回答が上記定量的でない表現を含むことを、上記少なくとも一方のユーザーに通知する。

上記通知部は、上記第１のユーザーによる入力文が、疑問詞を含む疑問文以外の疑問文かつ選択疑問文以外の疑問文、または依頼文である場合、上記回答が、予め登録された肯定表現および否定表現のいずれも含まないときに、上記回答が、予め登録された肯定表現および否定表現のいずれも含まないことを、上記少なくとも１方のユーザーに通知する。

上記分析部は、上記対話文が、品質、費用および日程に関係する予め登録されたＱＣＤ（Quality Cost Delivery）表現を含むか否かを分析する。上記通知部は、上記対話文が上記ＱＣＤ表現を含む場合にのみ、上記第１のユーザーによる上記疑問文若しくは上記依頼文、または上記第２のユーザーによる上記回答が、上記定量的でない表現を含むことを上記少なくとも一方のユーザーに通知する。

上記少なくとも一方のユーザーに通知することは、上記定量的でない表現、および上記定量的でない表現が係る語句を含む、上記対話文の少なくとも一部を視覚的に変化させて通知すること、音声により通知すること、および振動により通知することの少なくとも１つを含む。上記視覚的に変化させて通知することは、上記対話文の上記少なくとも一部に対して、色分けすること、太字にすること、文字のサイズを大きくすること、下線を付与すること、ポップアップを用いて警告すること、およびマークを付けて表示することにより通知することの少なくとも一つを含む。上記音声により通知することは、警告音または警告音声により通知することを含む。

上記視覚的に変化させて通知すること、上記音声により通知すること、および上記振動により通知することの少なくとも１つは、通知レベルに応じて強調した通知態様により通知することを含む。

上記制御部は、上記定量的でない表現に対する重要度を設定し、上記重要度に応じて上記通知レベルを決定する。

上記制御部は、予め解析された関連資料に基づいて、上記対話文が上記関連資料と関連する表現を含む場合に、上記重要度をより大きな値に設定する。

上記関連資料は、会議のアジェンダ、会議の予定表、会議名称、または会議案内の少なくともいずれか一つを含む。

上記制御部は、上記回答が複数の文を含む場合、上記回答が含む文の数が増えるにつれて、上記重要度をより小さな値に設定する。

上記制御部は、上記第１のユーザーによる上記疑問文または上記依頼文に対して上記第２のユーザーが入力文を入力し始めてからの経過時間が長くなるにつれて、上記重要度をより小さな値に設定する。

上記制御部は、上記関連資料に基づいて、対話の開始時刻から予め定められた第１の時間が経過する前においては、上記第１の時間が経過した後に比べて、上記重要度をより小さな値に設定し、対話の終了予定時刻よりも前の予め定められた第２の時間内においては、上記第２の時間内でないときに比べて、上記重要度をより大きな値に設定する。

上記通知部は、上記第１のユーザーによる上記疑問文または上記依頼文が上記定量的でない表現を含むことに基づいて、上記第１のユーザーによる上記疑問文または上記依頼文が上記定量的でない表現を含むことを上記第２のユーザーのみに通知し、上記第２のユーザーによる入力文に含まれる上記回答が上記定量的でない表現を含むことに基づいて、上記第２のユーザーによる入力文に含まれる上記回答が上記定量的でない表現を含むことを上記第１のユーザーにのみ通知する。

他の局面に従うと、対話を支援するためにコンピューターで実行される方法が提供される。上記方法は、複数のユーザーによって上記コンピューターに与えられる入力文を含む対話文を、上記コンピューターに接続されている端末に表示させるステップと、上記対話文に含まれる予め登録された定量的でない表現を検出し、上記入力文が疑問文または依頼文を含むか否かを分析するステップと、第１のユーザーによる入力文が疑問文または依頼文を含むことに基づいて、上記第１のユーザーによる上記疑問文若しくは上記依頼文、または上記第１のユーザーによる上記疑問文若しくは上記依頼文に対する、第２のユーザーによる入力文に含まれる回答が、上記検出された上記定量的でない表現を含むか否かを判断するステップと、上記第１のユーザーによる上記疑問文若しくは上記依頼文、または上記第２のユーザーによる上記回答が上記定量的でない表現を含むことに基づいて、上記第１のユーザーによる上記疑問文若しくは上記依頼文、または上記第２のユーザーによる上記回答が、上記定量的でない表現を含むことを上記第１のユーザーおよび上記第２のユーザーの少なくとも一方に通知するステップとを含む。

さらに他の局面に従うと、対話を支援する方法を実現するためのプログラムが提供される。上記プログラムは、コンピューターに、複数のユーザーによって上記コンピューターに与えられる入力文を受信するステップと、上記入力文を含む対話文を上記コンピューターに接続されている複数の端末装置に表示するステップと、上記対話文に含まれる予め登録された定量的でない表現を検出し、上記入力文が疑問文または依頼文を含むか否かを分析するステップと、第１のユーザーによる入力文が疑問文または依頼文を含むことに基づいて、上記第１のユーザーによる上記疑問文若しくは上記依頼文、または上記第１のユーザーによる上記疑問文若しくは上記依頼文に対する、第２のユーザーによる入力文に含まれる回答が、上記検出された上記定量的でない表現を含むか否かを判断するステップと、上記第１のユーザーによる上記疑問文若しくは上記依頼文、または上記第２のユーザーによる上記回答が上記定量的でない表現を含むことに基づいて、上記第１のユーザーによる上記疑問文若しくは上記依頼文、または上記第２のユーザーによる上記回答が、上記定量的でない表現を含むことを上記第１のユーザーおよび上記第２のユーザーの少なくとも一方に通知するステップとを実行させる。

本開示によれば、対話中の誤解を未然に回避し、複数のユーザー間の合意形成を高めることができる。

対話支援システム１５０のハードウェア構成の一例を示す図である。 クライアント端末１１０のハードウェア構成の一例を示す図である。 対話支援システム１５０の構成要素であるサーバー１３０のハードウェア構成の一例を示す図である。 ある実施の形態に従うクライアント端末１１０が備える構成の一例を表わすブロック図である。 ある実施の形態に従って、当該表現に起因する誤解を回避するためにサーバー１３０によって実現される構成を表わすブロック図である。 ある実施の形態に従う、疑問文または依頼文、またはその回答が含む定量的でない表現に起因する誤解を回避するためにＣＰＵ３００が実行する処理の一例を示すフローチャートである。 ある実施の形態に従う、疑問文または依頼文、またはその回答が含む定量的でない表現に起因する誤解を回避するためにＣＰＵ３００が実行する処理の一例を示すフローチャートである。 ある実施の形態に従う、第１のパターンの受け答えに対する処理（図６のステップＳ６４０）を示すフローチャートである。 ある実施の形態に従う、第２のパターンの受け答えに対する処理（図６のステップＳ６４５）を示すフローチャートである。 ある実施の形態に従う、第３のパターンの受け答えに対する処理（図６のステップＳ６５０）を示すフローチャートである。 ユーザーへの通知の態様を通知レベルに応じて変更するための設定情報の一例を示す図である。 ユーザー１００Ａが利用するクライアント端末１１０Ａの表示部４００Ａが表示する画面の一例を表わす図である。 ユーザー１００間でなされる対話例における、対話文のログと、ユーザー１００への通知態様を決定するための情報とを保持するテーブルを示す図である。 ユーザー１００間でなされる対話例における、対話文のログと、ユーザー１００への通知態様を決定するための情報とを保持するテーブルを示す図である。 ユーザー１００間でなされる対話例における、対話文のログと、ユーザー１００への通知態様を決定するための情報とを保持するテーブルを示す図である。 ある実施の形態に従う、定量的でない表現に起因する誤解を回避するためにＣＰＵ３００が実行する処理の一例を示すフローチャートである。 ある実施の形態に従う、定量的でない表現に起因する誤解を回避するためにＣＰＵ３００が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しつつ、本開示における実施形態について説明する。以下の説明では、同一の構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。また、以下の説明では、複数の同一の構成要素に対して言及する場合、構成１２３Ａ，１２３Ｂのように表現することがある。それらを総称する場合は、構成１２３と表現する。また、対話の一例として、テレビ会議等における対話を用いることがあるが、本開示は、会議以外の対話に対しても適用可能である。

まず、本開示に係る対話支援システムが導出された背景について説明する。テレビ会議等の遠隔対話において、初対面のユーザー同士が母国語以外の言語を用いて対話する場合がある。このような場合、各ユーザーは、相手のユーザーに対して知っている情報が少ない。したがって、ユーザー間の共通の認識が少なく、一方のユーザーにとっては常識であることが他方のユーザーにとっては常識でないときがあり得る。このようなときに、ユーザーが曖昧な表現を用いると、対話において余計に誤解が生じやすい。

例えば、ユーザーが相手に質問をしたにも拘わらず、相手がその質問に答えていない場合、または全く的外れの回答をする場合等がある。このような場合、当該ユーザーは、対話支援システムを用いなくても、相手との対話が成立していないことに気付きやすい。そのため、当該ユーザーは、当該回答に対して相手に再度質問をすることができる。

一方、ユーザーが曖昧な表現が含まれる発話をした場合、対話が一見成立しているように見えて、実際にはユーザー間の認識がズレていることがある。例えば、「その仕事をすぐにやります」という言葉は、その仕事を当日内にやるのか、または一週間以内にやるのか等、はっきりしないことが多い。特に文化が互いに異なる外国人同士の対話等において、曖昧な表現に対してユーザー間の認識が一致しないことがある。このようなとき、各ユーザーが、対話が成立して合意が形成されたと対話中に感じていたとしても、実際には合意は形成されておらずに誤解が残ったままであることがあり得る。その結果、後日大きな問題が生じることがある。

このような課題に対し、従来の対話支援装置は、曖昧な表現と当該表現の修飾先との組み合わせごとに各ユーザーが認識している具体的な数値範囲を登録したデータベースを必要としていた。当該装置は、当該データベースに基づいて、ユーザー間における当該数値範囲の違いを求めていた。そして、当該装置は、当該数値範囲のズレが基準より大きいときには、ユーザーに通知を行う。

しかし、上記のようなデータベースを予め用意しておくことは容易ではない。当該装置は、例えば、「もう少し早い」という曖昧な表現と、その当該表現の修飾先である「納期」との組み合わせについて各ユーザーが認知している数値範囲が予め登録されたデータベースを必要としていた。さらに、当該数値範囲は、当該表現および当該修飾先のあらゆる組み合わせごとに登録されている必要があった。ユーザーが、このようなデータベースを対話が始まる前に常に準備しておくことは容易ではない。特に、初対面の相手、文化が異なる外国人等、ユーザーが対話をした回数が多くない相手に対して、そのような前処理がなされたデータベースを準備しておくことは、実際には不可能に近い。

また、実際の対話においては、重要である部分と重要でない部分がある。ユーザーは、ユーザー自身が重要でないと感じる部分に関してまで、対話において曖昧な表現が含まれることが通知されることを望まないことがあり得る。従来提案されていた技術において、曖昧な表現に対するユーザー間の認識範囲が基準よりも異なるという理由で通知がユーザーに一律になされる結果、当該ユーザーは、その通知が重要であるか否かを判別する必要があった。さらに、ユーザーは、通知がなされる回数が多すぎると感じたり、通知されること自体が煩わしいと感じたりすることがあり得た。

これに対して、ある実施形態に従う対話支援システムは、上述したようなデータベースを前提としない。したがって、上述したような前処理が不要であり、実現性が高い。

［対話支援システムのハードウェア構成およびその動作の概要］
そこで、図１〜３を参照して、対話支援システム１５０のハードウェア構成およびその動作の概要について説明する。図１は、対話支援システム１５０のハードウェア構成の一例を示す図である。

対話支援システム１５０は、クライアント端末１１０Ａ，１１０Ｂと、ネットワーク１２０と、サーバー１３０とを含む。クライアント端末１１０Ａ，１１０Ｂは、それぞれ、ネットワーク１２０を介して、サーバー１３０および他のクライアント端末１１０に接続されている。図１の例においては、２つのクライアント端末１１０Ａ，１１０Ｂが例示されているが、端末の数は２に限定されるものではない。より具体的には、対話支援システム１５０は、３拠点以上で行われる対話を支援するシステムであってもよい。また、図１の例において、クライアント端末１１０は、ＰＣ（Personal Computer）として記載しているが、他の局面において、タブレットコンピューター、スマートフォン等の情報処理装置、またはテレビ会議用のテレビであってもよい。

ネットワーク１２０は、イーサネット（登録商標）等の有線ＬＡＮ（Local Area Network）又はＷｉ-Ｆｉ（Wireless Fidelity）（登録商標）等の無線ＬＡＮであってもよい。通信方式は、特に限定されない。

ユーザー１００Ａ，１００Ｂは、それぞれ、拠点１，２に配置されているクライアント端末１１０Ａ，１１０Ｂを用いることにより遠隔会議に参加し、他方のユーザー１００と対話できる。ここで、遠隔会議とは、ネットワークを介して接続された端末を使って、各ユーザーが参加する形態の会議である。遠隔会議の一例は、電話回線またはインターネット回線を用いたテレビ会議を含む。図１の例において、ユーザー１００Ａとユーザー１００Ｂとは、ネットワーク１２０を介した遠隔会議により、お互いに対話できる。

図２は、クライアント端末１１０のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示されるように、クライアント端末１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２００と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０５と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２１０と、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)２１５と、通信Ｉ／Ｆ（Interface）２２０と、キーボード２２２と、マイク２２５と、カメラ２３０と、スピーカー２３５と、モニター２４０と、バス２４５とを備える。

ＣＰＵ２００は、クライアント端末１１０全体の動作を制御する。一例として、ＣＰＵ２００は、クライアント端末１１０上で動作する対話支援システムのＵＩ（User Interface）画面を、対話の進行に応じてユーザー１００に対してモニター２４０に表示させる。また、ＣＰＵ２００は、ユーザーによる発話、すなわち音声入力に対して音声認識処理を行うことにより当該発話に対応するテキストデータを生成する。他の局面において、ＣＰＵ２００に代えて、少なくとも１つの組み込みＣＰＵ、少なくとも１つのＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、少なくとも１つのＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、またはこれらの組み合わせが用いられてもよい。

ＲＡＭ２０５は、ＣＰＵ２０５によって実行されるプログラムおよび参照されるデータを一時的に格納する。ＣＰＵ２０５は、ＲＯＭ２１０に保存されているプログラムまたは各種データをＲＡＭ２０５に読み込んで実行する。ある局面において、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）またはＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）がＲＡＭ２０５として使用されてもよい。

ＲＯＭ２１０は、ＣＰＵ２００において実行されるプログラムを記憶するためのメモリである。ある局面において、ＲＯＭ２１０は、クライアント端末１１０を制御するための制御プログラム、ユーザーによりなされた発話を音声認識処理してテキストデータを生成するためのプログラム、当該テキストデータに対して公知の自然言語処理を実行するためのプログラム等を保存している。

ＨＤＤ２１５は、対話支援システム１５０において使用される様々なデータを格納する。ＨＤＤ２１５は、クライアント端末１１０を制御するための制御プログラム、遠隔会議におけるユーザーによる発話に基づく音声データ、当該音声データに対して音声認識処理がなされた後のテキストデータ等を記憶している。他の局面において、ＨＤＤ２１５に代えて、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の補助記憶装置が使用されてもよい。

通信Ｉ／Ｆ２２０は、クライアント端末１１０をネットワーク１２０に接続するためのインターフェイスである。クライアント端末１１０は、複数の通信Ｉ／Ｆ２２０を備えてもよい。ある局面において、有線ＬＡＮポートおよびＷｉ-Ｆｉモジュール等が通信Ｉ／Ｆ２２０として使用されてもよい。

キーボード２２２は、ユーザー１００がテキストを入力するときに用いる機器である。ある局面において、ユーザー１００は、対話支援システム１５０において、音声入力に代えてキーボード２２２を用いて文字を入力し、例えばチャット等の、複数のユーザー間におけるリアルタイム文字送受信サービスの文を入力できる。他の局面において、ユーザー１００は、キーボード２２２に代えて、マウスを用いることによりテキストを入力してもよい。

マイク２２５は、クライアント端末１１０が設置された拠点におけるユーザー１００による音声入力を音声データとして受け付ける。受け付けられた音声データは、通信Ｉ／Ｆ２２０を介して、他の拠点に設けられたクライアント端末１１０に出力される。当該音声データは、音声認識処理後にテキストデータに変換され、当該テキストデータがモニター２４０に表示される。

カメラ２３０は、クライアント端末１１０が設けられた拠点における撮像画像、例えばユーザーの顔等の映像を取得する。カメラ２３０により撮像された映像は、通信Ｉ／Ｆ２２０を介して、他の拠点に設けられたクライアント端末１１０に出力され、当該他のクライアント端末１１０におけるモニター２４０に表示される。

スピーカー２３５は、他の拠点に設けられたクライアント端末１１０が出力した音声データを音声に変換して出力し、あるいは、対話支援システム１５０における警告音等を出力する。

モニター２４０は、対話支援システム１５０のＵＩ画面等を表示する。ユーザー１００は、モニター２４０を通じて、他のユーザーの顔、進行している対話においてなされた発話のログ等を見ることができる。ある局面において、モニター２４０として、液晶パネル又は有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイが用いられてもよい。

バス２４５は、ＣＰＵ２０５、ＲＡＭ２０５、ＲＯＭ２１０、ＨＤＤ２１５等の、クライアント端末１１０の構成要素の接続を受け付ける。

図３は、対話支援システム１５０の構成要素であるサーバー１３０のハードウェア構成の一例を示す図である。図３の例において、サーバー１３０は、ＣＰＵ３００と、ＲＡＭ３０５と、ＲＯＭ３１０と、ＨＤＤ３１５と、通信Ｉ／Ｆ３２０と、バス３２５とを備える。サーバー１３０は、一般的なコンピューターで実現される。

ＣＰＵ３００、ＲＡＭ３０５、ＲＯＭ３１０、ＨＤＤ３１５、通信Ｉ／Ｆ３２０およびバス３２５の構成は、クライアント端末１１０を構成するＣＰＵ２００、ＲＡＭ２０５、ＲＯＭ２１０、ＨＤＤ２１５およびバス２４５の構成とそれぞれ同様である。したがって、サーバー１３０を構成する上記の要素の説明を繰り返さない。

［定量的でない表現に起因する誤解の回避］
図４を参照して、定量的でない表現に起因する誤解の回避について説明する。図４は、ある実施の形態に従うクライアント端末１１０が備える構成の一例を表わすブロック図である。クライアント端末１１０は、表示部４００と、音声取得部４０５と、処理部４２０とを備える。

表示部４００は、対話支援システム１５０のＵＩ画面として、ユーザー１００Ａとユーザー１００Ｂとの対話文等を表示する。ある局面において、表示部４００は、モニター２４０により実現される。ここで、本開示における対話文は、二人以上のユーザー間の一連の対話を表す文である。当該対話文は、一方のユーザーによる疑問文または依頼文、および当該疑問文または依頼文に対する回答を含む。

音声取得部４０５は、クライアント端末１１０が設置された拠点にいるユーザーによる音声入力を音声データとして受け付ける。ある局面において、音声取得部４０５は、マイク２２５により実現される。

処理部４２０は、対話支援システム１５０を実現する処理を実行する。処理部４２０は、記憶部４１０と、分析部４１５とを備える。

記憶部４１０は、複数のユーザーによって対話支援システム１５０に与えられる入力文を含む対話文を記憶する。記憶される文は、ユーザー１００Ａとユーザー１００Ｂとの間の対話を表す対話文を含む。ある局面において、記憶部４１０は、ＲＯＭ２１０，ＨＤＤ２１５等により実現される。記憶部４１０が記憶する他のデータについては、図５を参照して後述する。

ここで、ユーザー１００による入力文は、ユーザー１００の発話に基づく入力文と、ユーザー１００の発話に基づかない入力文とを含む。ユーザー１００の発話に基づく入力文とは、ユーザー１００の発話に対して分析部４１５が音声認識処理を実行することにより生成する文である。

また、ユーザー１００の発話に基づかない入力文とは、音声入力機器ではない入力機器、例えばキーボード２２２、マウス等を用いてユーザーによって入力される文である。より具体的には、ユーザー１００の発話に基づかない入力文は、一例として、対話支援システム１５０においてユーザー１００がチャットをしたときに、当該チャットに含まれる文である。

分析部４１５は、ユーザーによる入力文を分析する。より具体的には、分析部４１５は、当該入力文に含まれる定量的でない表現を検出する。ある局面において、当該定量的でない表現のリストは、データベースとして、記憶部４１０に予め登録されている。当該表現の一例は、「少し」、「すぐ」または「ほぼ」等を含む。当該表現は、ユーザー１００Ａとユーザー１００Ｂとの対話における誤解の原因となり得る。定量的でない表現は、曖昧な表現の中でも、各ユーザーが実際に想定している具体的な数値が異なり得る表現である。定量的でない表現については、後述する。

また、分析部４１５は、上記入力文が疑問文または依頼文を含むか否かを判断する。ある局面において、分析部４１５は、当該入力文を文法的に分析することにより、当該入力文が疑問文または依頼文を含むか否かを判断する。

例えば、日本語の入力文が「〜ですか？」という表現を含む場合に、または英語の入力文が「Do you 〜」という表現を含む場合に、分析部４１５は、当該入力文が疑問文であると判断し得る。日本語の入力文が「何故」、「何」、「いつ」、「どこ」または「誰」等の５Ｗ１Ｈ型の疑問詞を含む場合、又は、英語の入力文が「Why」、「What」、「When」、「Where」または「Who」等の疑問詞を含む場合、分析部４１５は、当該入力文が疑問詞を含む疑問文（すなわち疑問詞疑問文）であると判断し得る。当該入力文が「どちらが」または「Which」等の予め登録された選択表現を含む場合、分析部４１５は、当該入力文が選択疑問文であると判断し得る。当該入力文が、疑問詞疑問文以外の疑問文であり、かつ選択疑問文以外の疑問文である場合に、分析部４１５は、当該入力文が、「はい」等の肯定表現、または「いいえ」等の否定表現のいずれかで答えるタイプの疑問文であると判断し得る。当該疑問文の例は、諾否疑問文および付加疑問文を含む。ある局面において、このような疑問表現、依頼表現、肯定表現、否定表現などは、自然言語処理用データベース５２０に格納されている。なお、上記において、ユーザーが入力する文が、日本語または英語以外の言語である場合について説明したが、本開示は、他の言語に対しても同様に適用可能である。

また、日本語の入力文が「〜をお願いします」「〜をして頂けませんか？」等の予め登録された依頼表現を含む場合に、または、英語であれば「I ask 〜」、「I want 〜」等の依頼に関連する動詞を含む場合に、分析部４１５は、当該入力文が依頼文と判断し得る。

分析部４１５は、ユーザー１００による入力文に対して、公知の自然言語処理を行うことができる。公知の自然言語処理は、一例として、形態素解析、構文解析、意味解析および係り受け解析を含む。分析部４１５は、当該入力文に対して係り受け解析を行い、定量的でない表現が係る語句を分析する。分析部４１５は、当該入力文に対して意味解析を行い、当該入力文に含まれる語句が属するカテゴリーを分類することができる。例えば、ユーザー１００Ａによる「いつまでに納品できますか？」という質問に対して、ユーザー１００Ｂが「１ヶ月後には納品できます」と回答する場合、分析部４１５は、入力文に含まれる「いつ」という語句が時間に関するカテゴリーに属し、ユーザー１００Ｂによる入力文に含まれる「１ヶ月後」という語句が時間に関するカテゴリーに属する、という分析結果を得ることができる。

分析部４１５は、対話文が、品質、費用および日程に関係する予め登録されたＱＣＤ（Quality Cost Delivery）表現を含むか否かを分析し得る。ＱＣＤ表現は、記憶部４１０に格納されている。一例として、ＱＣＤ表現は、「品質」、「コスト」または「納期」等の表現を含む。ある局面において、分析部４１５は、ＣＰＵ２００がＲＯＭ２１０，ＨＤＤ２１５等に格納されているプログラムを実行することにより実現される。

他の局面において、クライアント端末１１０Ａ，１１０Ｂの一方のみが記憶部４１０と分析部４１５とを有していても良い。例えば、クライアント端末１１０Ａのみが記憶部４１０と分析部４１５とを有し、クライアント端末１１０Ｂは、記憶部４１０と分析部４１５とを有していなくてもよい。このとき、当該他方のクライアント端末１１０Ｂを利用するユーザー１００Ｂは、クライアント端末１１０Ｂが分析部４１５を有していなくても、当該一方のクライアント端末１１０Ａにより開催される遠隔会議等における対話に参加できる。したがって、対話支援システム１５０を実現するためのプログラムは、クライアント端末１１０Ａのみにインストールされていてもよい。当該プログラムは、単独のアプリケーションプログラムとして、あるいは、ウェブ対話アプリの一部として実現され得る。

さらに他の局面において、クライアント端末１１０Ａ，１１０Ｂのいずれもが処理部４２０を備えておらず、サーバー１３０が処理部４２０を備えていてもよい。このような構成によれば、ユーザー１００Ａ，１００Ｂがそれぞれ利用するクライアント端末１１０Ａ，１１０Ｂが処理部４２０を備えていなくても、ユーザー１００Ａ，１１０Ｂは、サーバー１３０にアクセスすることにより、遠隔会議等における対話に参加できる。このとき、記憶部４１０は、クライアント端末１１０に含まれるＲＯＭ２１０，ＨＤＤ２１５に代えて、サーバー１３０に含まれるＲＯＭ３１０，ＨＤＤ３１５により実現される。また、分析部４１５は、サーバー１３０に含まれるＣＰＵ３００がＲＯＭ３１０，ＨＤＤ３１５に格納されているプログラムに従って動作することにより実現される。

次に、対話支援システム１５０の具体的な動作について説明する。

［疑問文または依頼文に対する回答の範囲］
複数のユーザー１００Ａ，１００Ｂの間の対話文における疑問文または依頼文、およびその回答が予め登録された定量的でない表現を含む場合、対話支援システム１５０は、ユーザー１００Ａ，１００Ｂの少なくとも一方のユーザーにその旨を通知し得る。

以下、ユーザー１００Ａの疑問文または依頼文に対して、ユーザー１００Ｂが回答するという状況を想定する。このような状況において、ユーザー１００Ｂが入力する文の全てが、上記疑問文または依頼文に対する回答であるとは限らない。例えば、ユーザー１００Ｂが入力する文における話題が、上記疑問文または依頼文に関係がない話題に途中で変わることがあり得る。そこで、まず、上記回答の範囲を特定するための方法について説明する。

ユーザー１００Ｂによる回答は、ユーザー１００Ａによる上記疑問文または上記依頼文に対してユーザー１００Ｂが入力文を入力し始めてから、当該回答の終了時までの間にユーザー１００Ｂが入力する文である。

ある局面において、ユーザー１００Ｂとは別のユーザーが入力文を入力し始める時点で、ユーザー１００Ｂの回答は完了したと考えられる。この場合、上記回答の終了時は、（Ａ）ユーザー１００Ｂとは別のユーザーが入力文を入力し始める時となる。分析部４１５は、文を入力したユーザー１００を特定できる。したがって、分析部４１５は、文を入力するユーザー１００が切り替わる時、すなわちユーザー１００Ｂとは別のユーザーが入力文を入力し始める時を特定できる。

他の局面において、上記回答の終了時は、（Ｂ）ユーザー１００Ｂが、話題を変更するための表現を含む入力文を入力する時であってもよい。ある局面において、上記表現のリストは、データベース５２０に予め登録されている。上記表現は、一例として、「ところで」、「そういえば」等を含む。ユーザー１００Ｂによる入力文が上記表現を含む場合、当該入力文における話題が、ユーザー１００Ａに対する回答から途中で変更したと考えられる。したがって、ユーザー１００Ａに対するユーザー１００Ｂの入力文のうち、上記表現の直前までが、ユーザー１００Ｂの回答であると考えられ得る。

他の局面において、上記回答の終了時は、（Ｃ）ユーザー１００Ｂが入力文を入力し終わってからユーザー１００Ｂ以外のユーザーが入力文を入力しないまま予め定められた時間が経過する場合に、ユーザー１００Ｂが入力文を入力し終わる時であってもよい。このような場合、既に対話が終了したと考えることができる。したがって、ユーザー１００Ｂが入力文を入力し終わる時が、当該ユーザーの回答が終わる時と考えられ得る。

他の局面において、上記回答の終了時は、（Ｄ）ユーザー１００Ｂが予め定められた数の入力文を入力し終わる時であってもよい。ユーザー１００Ａに対して、ユーザー１００Ｂが予め定められた数の文を入力し終わる時には、当該ユーザーの回答が終わっていると考えられ得るからである。

さらに他の局面において、上記回答の終了時は、（Ｅ）予め定められた時間が経過する時であってもよい。ユーザー１００Ａに対して、ユーザー１００Ｂが文を入力し始めてから予め定められた時間が経過するときには、当該ユーザーの回答が終わっていると考えられ得るからである。上記において、予め定められた時間または数は、例えば対話支援システム１５０の販売業者またはユーザー１００などにより予め定められていてもよい。

このように、ユーザー１００Ａに対するユーザー１００Ｂの回答は、上記（Ａ）〜（Ｅ）のいずれであってもよい。他の局面において、上述した回答の終了時として、（Ａ）〜（Ｅ）のうちの少なくとも２つ以上が、例えば対話支援システム１５０の販売者により予め定められた基準に基づいて、対話中に選択的に採用されてもよい。

［定量的でない表現に起因する誤解を回避するためのより詳細な構成］
図５を参照して、定量的でない表現に起因する誤解を回避するための対話支援システム１５０のより詳細な構成について説明する。図５は、ある実施の形態に従って、当該表現に起因する誤解を回避するためにサーバー１３０によって実現される構成を表わすブロック図である。なお、同一の構成には同一の符号を付してある。それらの作用も同じである。したがって、同一の構成の説明は繰り返さない。

対話支援システム１５０は、処理部４２０と、制御部５００と、通知部５０５とを備える。処理部４２０は、記憶部４１０と、分析部４１５とを含む。なお、対話支援システム１５０の他の構成要素である表示部４００と、音声取得部４０５とは、サーバー１３０ではなく、クライアント端末１１０において実現される。

図５に示されるように、記憶部４１０は、音声データ５１０と、音声認識後テキストデータ５１５と、自然言語処理用データベース５２０と、表現リスト５２５と、関連資料データベース５３０とを記憶している。

音声データ５１０は、遠隔会議等における対話に参加する各ユーザー１００の発話を、マイク２２５が変換することにより生成した音声データである。音声データ５１０は、対話中にリアルタイムで記憶部４１０に蓄積される。

テキストデータ５１５は、分析部４１５によりリアルタイムで音声データ５１０がテキスト化されることにより生成されたデータである。分析部４１５は、音声データ５１０に対して、発話したユーザー１００を特定した上で音声認識処理を実行することにより、テキストデータ５１５を生成する。発話したユーザー１００を特定するための手法は特に限定されない。分析部４１５は、例えば、マイク２２５から取得された信号に基づいて、当該発話に対応する音声データの送信元であるクライアント端末１１０の識別子を特定することにより発話者を特定し得る。テキストデータ５１５は、制御部５００により受信側のクライアント端末１１０に送信される。受信側のクライアント端末１１０のＣＰＵ２００（図２）は、音声認識処理がなされた後のテキストを受信側の表示部４００に表示する。他の局面において、テキストデータ５１５は、ユーザー１００により入力されたチャットの文であってもよい。このとき、分析部４１５は、上記の手法により、チャットの文を入力したユーザー１００を特定することができる。

データベース５２０は、分析部４１５が、テキストデータ５１５に対して公知の自然言語処理を行うためのデータベースである。データベース５２０は、一例として、形態素解析部、意味解析、係り受け解析、文脈解析等の自然言語処理を行うための、名詞、動詞、助動詞および格助詞等の辞書データ、並びに先述したＱＣＤ表現のデータを記憶している。分析部４１５は、ユーザー１００による入力文が、品質、費用および日程に関係する予め登録されたＱＣＤ表現を含むか否かを、データベース５２０を参照することにより判断し得る。

表現リスト５２５は、予め登録された定量的でない表現、例えば「少し」、「すぐ」、「ほぼ」等の表現のリストである。分析部４１５は、テキストデータ５１５が、表現リスト５２５に登録されている表現を含むか否かを判断することにより、当該表現に起因する、ユーザー１００Ａ，１００Ｂ間の誤解を未然に回避できる。ある局面において、表現リスト５２５は、ユーザー１００または対話支援システム１５０の販売業者により記憶部４１０に予め登録されている。他の局面において、表現リスト５２５は、データベース５２０の一部であってもよい。

制御部５００は、対話支援システム１５０を制御する。ある局面において、ユーザー１００Ａによる入力文が疑問文または依頼文を含むことに基づいて、制御部５００は、ユーザー１００Ａによる当該疑問文若しくは当該依頼文、または当該疑問文若しくは当該依頼文に対する、ユーザー１００Ｂによる入力文に含まれる回答が、分析部４１５により検出された定量的でない表現を含むか否かを判断する。当該回答が定量的でない表現を含むときに、制御部５００は通知フラグを設定する。より具体的には、当該回答が当該表現を含むときに、制御部５００は、通知フラグを、デフォルト値である第１の値（例えば「０」）から、第２の値（例えば「１」）に変更する。ある局面において、制御部５００は、ＣＰＵ３００がＲＯＭ３１０に格納されたプログラムに従って動作することにより実現される。

通知フラグが第２の値であるとき、通知部５０５は、ユーザー１００Ａおよびユーザー１００Ｂの少なくとも一方のクライアント端末１１０に信号を送信する。これにより、ユーザー１００Ａ，１００Ｂのいずれかの入力文が、定量的でない表現を含むことが、当該少なくとも一方のユーザーに通知され得る。より具体的には、ユーザー１００Ａによる疑問文若しくは依頼文、またはユーザー１００Ｂによる回答が定量的でない表現を含む場合に、通知部５０５は、当該疑問文若しくは依頼文または回答が定量的でない表現を含むことを、ユーザー１００Ａおよびユーザー１００Ｂの少なくとも一方に通知する。ある局面において、通知部５０５は、ＣＰＵ３００がＲＯＭ３１０に格納されたプログラムに従って動作することによって、モニター２４０、スピーカー２３５その他の通知装置を制御することにより実現される。以下、制御部５００および通知部５０５のさらに他の詳細について説明する。

［対話不成立への対処］
ユーザー１００Ａ，１００Ｂ間の対話における質問に対して、適切な回答がなされず対話が成立していない場合がある。例えば、ユーザー１００Ａとユーザー１００Ｂのうち少なくとも一方が母国語以外の言語で対話している場合等、対話が成立していないにもかかわらず、お互いがそのことに気付いていない場合があり得る。このような場合には、対話が成立していないことを当該少なくとも一方のユーザー１００に通知した方が望ましいことがある。

そこで、ある局面において、制御部５００は、以下に説明する判断基準に基づいて、対話が成立していないと判断した場合に、対話不成立フラグを設定し得る。より具体的には、対話が成立していない場合には、制御部５００は、通知フラグの値を、デフォルト値である第１の値（例えば「０」）から、第３の値（例えば「−１」）に変更する。

次に、ユーザー１００Ａの入力文が、疑問詞疑問文、選択疑問文または諾否疑問文である場合における、対話が成立していないときの制御部５００および通知部５０５の動作について説明する。

［疑問詞疑問文に対する対話不成立の通知］
ある局面において、ユーザー１００Ａが「いつまでに納品できますか？」という「いつ」という疑問詞を含む文を入力した場合に、ユーザー１００Ｂが「少しだけ空輸で納品できます」と回答するとする。このとき、上記の文が、「いつ」という時間に関する表現を含むのに対して、上記回答が時間に関する表現を含まない。したがって、正常な対話が成立していない。

上記のような対話の不成立をユーザー１００に通知するために、ユーザー１００Ａによる疑問文が疑問詞を含む場合に、制御部５００は、対話文に含まれる定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと疑問詞が属するカテゴリーとが同じであるか否かを判断し得る。制御部５００は、対話文に対して自然言語処理を行い、上記表現が係る語句が属するカテゴリーを分類することより、上記判断を行う。

上述した対話例において、分析部４１５による係り受け解析の結果、「少しだけ」が係る語句が「空輸で」であるとする。また、分析部４１５による意味解析の結果、「空輸で」が属するカテゴリーは輸送手段であるとする。また、上記の疑問詞「いつ」が属するカテゴリーが時間であるとする。このような場合、定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーである「輸送手段」と疑問詞が属するカテゴリーである「時間」とが異なるため、制御部５００は、ユーザー１００Ａ，１００Ｂ間の対話が成立していないと判断し得る。

このように、回答に含まれる定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと疑問詞が属するカテゴリーとが同じでない場合に、通知部５０５は、これらのカテゴリーが同じでないこと、すなわち対話が成立していないことを少なくとも一方のユーザーに通知し得る。

一方、対話が成立している場合、すなわち、これらのカテゴリーが同じである場合には、通知部５０５は、ユーザー１００Ｂによる回答が定量的でない表現を含むことを、少なくとも一方のユーザーに通知し得る。より具体的には、「いつ」に対して日程表現、「どこ」に対して場所の表現、「誰」に対して人物若しくは団体の表現、または選択疑問文における選択対象に対して、回答に含まれる当該表現が係り受けの関係にあるときに、通知部５０５は、ユーザー１００に当該通知を行い得る。

［選択疑問文に対する対話不成立の通知］
ある局面において、ユーザー１００Ａが「空輸と海輸のどちらで納品できますか？」（選択疑問文）というように「空輸」と「海輸」のいずれかを尋ねた場合に、ユーザー１００Ｂが「だいたい１ヶ月後に納品できます」と回答したとする。このとき、ユーザー１００Ａの選択疑問文に含まれる選択対象である「空輸」または「海輸」に対応する回答が、ユーザー１００Ｂの入力文に含まれておらず、対話が成立していないことになる。制御部５００は、ユーザー１００Ａ，１００Ｂ間の対話が成立していないと判断し得る。

通知部５０５は、上記の判断結果に基づいて、回答に含まれる定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと選択疑問文に含まれる選択対象が属するカテゴリーとが同じでないこと、すなわち対話が成立していないことを少なくとも一方のユーザーに通知する。例えば、ＣＰＵ３００は、通知部５０５として、「対話不成立」とモニター２４０に表示し得る。ＣＰＵ３００は、対話が成立していないことをユーザー１００に通知するために、スピーカー２３５に警告音を出力させてもよい。

一方、対話が成立している場合、すなわち、これらのカテゴリーが同じである場合には、対話が成立している。例えば、ユーザー１００Ａが「いつ納品できますか？」という疑問文を入力した場合、ユーザー１００Ｂが「だいたい１ヶ月後に納品できます」と回答したとする。このとき、ユーザー１００Ｂの入力文が、ユーザー１００Ａの選択疑問文に含まれる疑問詞「いつ」に対応する語句「１ヶ月後」を含むため、対話は成立していることになる。

上述した例において、分析部４１５による係り受け解析の結果、「だいたい」が係る語句が「１ヶ月後」であるとする。また、分析部４１５による意味解析の結果、「１ヶ月後」が属するカテゴリーは、時間であるとする。このとき、定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーである「時間」と疑問詞「いつ」が属するカテゴリーである「時間」が同じである。その一方で、当該表現「だいたい」が「１ヶ月後」と係り受けの関係にあるため、当該表現によりユーザー１００間で誤解が生じ得る。

そこで、ユーザー１００Ａによる疑問文が疑問詞疑問文である場合に、制御部５００は、定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと、疑問詞疑問文に含まれる疑問詞が属するカテゴリーとが同じである否かを判断する。

通知部５０５は、それらのカテゴリーが同じである場合に、ユーザー１００Ｂによる回答が定量的でない表現を含むことを、少なくとも一方のユーザーに通知する。例えば、ＣＰＵ３００は、通知部５０５として、「定量的でない表現が対話に含まれています」とモニター２４０に表示し得る。ＣＰＵ３００は、定量的でない表現が対話に含まれることをユーザー１００に通知するために、スピーカー２３５に警告音を出力させてもよい。

ユーザー１００Ａによる疑問文が選択疑問文である場合において対話が成立しているときにも、通知部５０５は、疑問文と回答とにおいて上記表現が含まれることをユーザー１００に通知し得る。より具体的には、ユーザー１００Ａによる疑問文が選択疑問文である場合に、制御部５００は、定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと、選択疑問文に含まれる選択対象が属するカテゴリーとが同じである否かを判断する。

通知部５０５は、それらのカテゴリーが同じである場合に、ユーザー１００Ｂによる回答が定量的でない表現を含むことを、少なくとも一方のユーザーに通知する。

［諾否疑問文または依頼文に対する対話不成立の通知］
ある局面において、ユーザー１００Ａによる入力文が、「１ヶ月後に納品できますか？」という諾否疑問文、または「１ヶ月後の納品をお願いします」という依頼文であるとする。このような諾否疑問文または依頼文に対して、ユーザー１００Ｂは、「はい」のような肯定表現、または「いいえ」のような否定表現のいずれかを含む文で回答することが想定される。なお、ユーザー１００による入力文が、疑問詞を含む疑問文以外の疑問文かつ選択疑問文以外の疑問文である場合に、分析部４１５は、当該入力文が諾否疑問文であると判断し得る。

ユーザー１００Ｂは、上記の諾否疑問文または依頼文に対して「空輸で納品できます」と回答するとする。この場合、上記の諾否疑問文または依頼文に対する回答として想定され得る「はい」のような肯定表現、または「いいえ」のような否定表現が、ユーザー１００Ｂによる入力文に含まれていないので、制御部５００は、対話が成立していないと、判断し得る。

このように、入力文が、疑問詞を含む疑問文以外の疑問文かつ選択疑問文以外の疑問文、または依頼文である場合において、回答が、予め登録された「はい」等の肯定表現および「いいえ」等の否定表現のいずれも含まないときに、通知部５０５は、予め登録された肯定表現および否定表現のいずれも上記回答に含まれないことをユーザー１００Ａ，１００Ｂの少なくとも一方に通知し得る。

一方、例えば、ユーザー１００Ａが「１ヶ月後に納品できますか？」という疑問文を入力した場合、ユーザー１００Ｂが「はい、だいたい１ヶ月後に納品できます」と回答したとする。このとき、ユーザー１００Ｂの入力文が、上記疑問文が疑問詞疑問文以外の疑問文かつ選択疑問文以外の疑問文である。したがって、分析部４１５は、当該入力文が諾否疑問文であると判断し得る。また、ユーザー１００Ａの疑問文に対して、ユーザー１００Ｂは、想定されるように肯定表現「はい」で回答している。よって、対話は成立していることになる。

上述した例において、分析部４１５による係り受け解析の結果、肯定表現「はい」は、定量的でない表現「だいたい」と係り受けの関係にあるとする。上記表現「だいたい」は、「１ヶ月後」とも係り受けの関係にあるため、当該表現によりユーザー１００間で誤解が生じ得る。

また、ユーザー１００Ａによる入力文が依頼文であるときに対話が成立しており、ユーザー１００Ｂの回答に含まれる定量的でない表現が、上記依頼文に対する肯定表現または否表現と係り受けの関係にある場合も、上記と同様に誤解が生じ得る。

そこで、分析部４１５は、ユーザー１００Ａによる入力文が、疑問詞を含む疑問文以外の疑問文かつ選択疑問文以外の疑問文、または依頼文である場合に、その回答に含まれる定量的でない表現が、上記回答に含まれる肯定表現または否定表現に係るか否かを分析し得る。

通知部５０５は、上記回答に含まれる当該定量的でない表現が、上記回答に含まれる肯定表現または否定表現に係るときに、上記回答が当該定量的でない表現を含むことを、少なくとも一方のユーザー１００に通知し得る。

［定量的でない表現が回答と無関係な場合における通知の低減］
ある局面において、ユーザー１００Ａによる入力文が、「１ヶ月後に納品できますか？」という諾否疑問文、または「１ヶ月後に納品することをお願いします」という依頼文であるとする。上記のような疑問文または依頼文に対して、ユーザー１００Ｂは、「はい」等の肯定表現、または「いいえ」等の否定表現のいずれかで回答する可能性がある。

上記のような諾否疑問文または依頼文に対して、ユーザー１００Ｂが「はい、１ヶ月後に納品できますが、納品後には在庫が少なくなります。」と回答したとする。

このとき、分析部４１５は、係り受け解析の結果、上記回答に含まれる定量的でない表現「少なく」と、上記回答に含まれる肯定表現「はい」とが、係り受けの関係にないと判断し得る。すなわち、当該表現「少なく」は、ユーザー１００Ａによる疑問文または依頼文と直接的には関係が無いと判断され得る。

また、ユーザー１００Ａによる入力文が、「どのチームが担当していますか？」という選択疑問文であるとする。上記疑問文に対して、ユーザー１００Ｂが「Ｋチームですぐに実施する予定です。」と回答するとする。

分析部４１５は、係り受け解析の結果に基づき、「どの」が「チーム」に係っていることと、ユーザー１００Ｂの回答に「Ｋチーム」という選択対象に対応する語句があるということとを判断し得る。ここで、当該選択対象に対応する語句「Ｋチーム」と、上記回答に含まれる定量的でない表現「すぐに」とは係り受けの関係にないと判断され得る。このときも、当該表現「すぐに」は、上記疑問文と直接的には関係が無いと判断され得る。

上記の例では、ユーザー１００Ａ，１００Ｂは、対話文に含まれる定量的でない表現が回答と無関係な場合にまで、通知がなされない方が望ましいと考えることがある。

疑問詞疑問文に含まれる疑問詞に対応する語句と、回答に含まれる定量的でない表現とが係り受けの関係にないと制御部５００が判断する場合についても、当該表現と当該疑問文とは直接的には関係が無い。

そこで、回答に含まれる当該表現が、当該回答に含まれる、肯定表現、否定表現または疑問詞若しくは選択対象に対する語句に係る場合には、通知部５０５は、その回答が当該表現を含むことを、少なくとも一方のユーザーに通知し得る。これにより、当該表現が、回答として想定される肯定表現、否定表現または疑問詞若しくは選択対象に対する語句と係り受けの関係に無いときにまで、ユーザー１００に通知がなされることを回避できる。

［定量的でない表現がＱＣＤ表現に係るときのみの通知］
分析部４１５は、上述したようにデータベース５２０を参照することにより、対話文が、品質、費用および日程に関係する予め登録されたＱＣＤ表現を含むか否かを分析することができる。

ここで、定量的でない表現が、一般的に仕事において重要であると考えられているＱＣＤに関係する場合にのみ、ユーザー１００は、対話文に当該表現が含まれることが通知されることが望ましいと考えることがある。

そこで、ユーザー１００による入力文が、上述したＱＣＤ表現を含む場合にのみ、通知部５０５は、ユーザー１００Ａによる疑問文若しくは依頼文、またはユーザー１００Ｂによる回答が、当該表現を含むことをユーザー１００Ａ，１００Ｂの少なくとも一方のユーザーに通知してもよい。

［様々な通知方法］
他の局面において、通知部５０５は、定量的でない表現および定量的でない表現が係る語句を含む対話文の少なくとも一部を、視覚的に変化させて通知すること、音声により通知すること、および振動により通知することの少なくとも１つにより、ユーザー１００Ａ，Ｂの少なくとも一方に通知を行う。これにより、ユーザー１００Ａ，１００Ｂによる疑問文若しくは依頼文、またはユーザー１００Ｂによる回答が、定量的でない表現を含むことを、通知部５０５は、当該少なくとも一方のユーザーに通知できる。

より具体的には、視覚的に変化させて通知することは、当該対話文の当該少なくとも一部に対して、色分けすること、太字にすること、文字のサイズを大きくすること、下線を付与すること、ポップアップを用いて警告すること、または、マークを付けて表示することにより通知することのいずれか、若しくはそれらの少なくとも１つを含む組み合わせであってもよい。

また、音声により通知することは、警告音または警告音声により通知することであってもよい。また、例えばクライアント端末１１０がスマートフォンまたはタブレットコンピューターである場合、振動による通知は、当該スマートフォンまたはタブレットコンピューターが備える振動装置（図示しない）により実現されてもよい。

遠隔会議等の対話を主催する側のユーザー１００は、上記の通知方法のいずれかを選択し得る。あるいは、各ユーザー１００は、クライアント端末１１０に応じた好みの通知方法を上記のいずれかから選択し得る。また、他の局面において、以下に説明する通知レベルに応じて表示態様を変えてもよい。

［通知レベルに応じた通知］
制御部５００は、通知レベルに応じて通知態様を変更してもよい。ここで、通知部５０５による通知が、視覚的な通知である場合には、通知レベルは、視覚的な変化量となる。当該通知が音声による通知である場合には、通知レベルは当該音声の音量となる。当該通知が振動による通知である場合には、当該通知レベルは、上述した振動装置における振動量を決定するための値である。

例えば、ユーザー１００Ａによる疑問文または依頼文に対するユーザー１００Ｂの音声による回答が定量的でない表現を含む場合、通知部５０５は、上記表現に対する通知レベルに応じて、上述した視覚的な変化量を大きくし得る。

このように、視覚的に変化させて通知すること、音声により通知すること、および振動により通知することの少なくとも１つは、通知レベルに応じて強調した通知態様により通知することであり得る。

通知レベルは、例えばユーザー１００により予め定められ得る。あるいは、以下に説明するように、制御部５００が重要度に基づいて決定し得る。

［重要度に応じた通知レベル］
ユーザー１００Ａ，１００Ｂ間の対話において、定量的でない表現および、当該表現が係る語句によっては、当該表現の重要度が異なることがある。そこで、制御部５００は、当該表現に対する重要度を設定し、上記重要度に応じて通知レベルを決定してもよい。以下、重要度の設定基準について説明する。制御部５００は、以下の少なくとも１つ以上を組み合わせることにより上記重要度を設定し得る。

ある局面において、制御部５００は、ユーザー１００間の対話文に含まれる定量的でない表現に対する重要度を設定し、上記重要度に応じて通知レベルを決定し得る。

まず、関連資料のテーマと上記重要度との関連性について説明する。制御部５００は、一例として、公知のテキストマイニングの手法により予め解析された関連資料に基づいて上記重要度を設定し得る。より具体的には、当該関連資料に記載されているテーマと同じ話題の対話がユーザー１００Ａ，１００Ｂ間で行なわれているときには、制御部５００は、上記重要度を引き上げ、それに応じて通知レベルを引き上げ得る。

ある局面において、上記関連資料は、記憶部４１０における関連資料データベース５３０に格納されている。また、対話の一例が会議である場合、上記関連資料は、会議のアジェンダ、会議の予定表、会議名称、会議案内等を含む。公知のテキストマイニングの手法は、KH Coder等の公知のテキストマイニングツールを用いる手法を含む。

より具体的には、制御部５００は、ユーザー１００間の対話文が、公知のテキストマイニングの手法により予め抽出されたキーワードを含むか否かを判断する。当該対話文が当該キーワードを含む場合、制御部５００は、例えばユーザー１００等により予め定められたデフォルトの値から重要度を引き上げ、それに応じて通知レベルを引き上げる。公知のテキストマイニングの手法により抽出したキーワードは、上記関連資料と関連する表現である。当該キーワードの一例は、例えば関連資料に記載されている回数が多い用語、関連資料のタイトルまたは見出しとして用いられる用語等を含む。ある局面において、上記関連資料は、記憶部４１０における関連資料データベース５３０に記憶されている。

次に、ユーザーが文を入力し始めてからの、文の数または経過時間と上記重要度との関連性について説明する。ある局面において、ユーザー１００は、重要と考える文ほど先に入力することがある。そこで、ユーザー１００Ａに対するユーザー１００Ｂの回答が複数の文を含む場合、当該回答が含む文の数が増えるにつれて、制御部５００は、分析部４１５により検出された定量的でない表現、および当該表現が係る語句に対する重要度をより小さな値に設定する。

また、ユーザー１００Ａによる疑問文または依頼文に対してユーザー１００Ｂが入力文を入力し始めてからの経過時間が長くなるにつれて、制御部５００は、上記重要度をより小さな値に設定する。

［対話の開始時間または終了時間との関連性］
一般に、対話の開始直後においては、ユーザー１００は、お互いに挨拶等をすることにより、議題に関する本質的な対話をしないことがある。一方、対話の一例が会議である場合、会議の終了直前においては、会議の残り時間が少ないため、ユーザー１００は、ユーザー１００自身が重要と考える議題に関して対話をすることがある。

そこで、制御部５００は、公知のテキストマイニングの手法により予め解析された会議資料に基づいて、会議の開始時刻および終了時刻の情報を取得し得る。さらに、会議の開始時刻から予め定められた第１の時間が経過する前においては、制御部５００は、第１の時間が経過した後に比べて、重要度をより小さな値に設定し得る。また、会議の終了予定時刻よりも前の予め定められた第２の時間内においては、制御部５００は、第２の時間内でないときに比べて、重要度をより大きな値に設定し得る。第１および第２の時間は、例えばユーザー１００等により予め定められていてもよい。

次に、定量的でない表現を入力したユーザーに対する、当該表現に関する通知の低減について説明する。ある局面において、当該表現を入力したユーザー１００自身は、当該ユーザーが入力した当該表現について明確に理解していることが多い。例えば、ユーザー１００は、「コストが少し高いです。」と発話した場合には、当該入力文が含む当該表現「少し高い」が意味する度合いを理解していることが多い。

そこで、ユーザー１００による発話が当該表現を含む場合であっても、当該発話をしたユーザー１００自身に対して、通知部５０５は、当該発話が当該表現を含むことを通知しなくてもよい。

より具体的には、ユーザー１００Ａによる疑問文または依頼文が定量的でない表現を含む場合、通知部５０５は、ユーザー１００Ａによる疑問文または依頼文が定量的でない表現を含むことをユーザー１００Ｂのみに通知する。ユーザー１００Ｂによる入力文に含まれる回答が定量的でない表現を含む場合、通知部５０５は、ユーザー１００Ｂによる入力文に含まれる回答が定量的でない表現を含むことをユーザー１００Ａにのみ通知し得る。

［定量的でない表現に起因する誤解を回避するための制御構造］
次に、図６〜図９を参照して、ある実施の形態に従う対話支援システム１５０の制御構造について説明する。図６Ａおよび図６Ｂは、ある実施の形態に従う、疑問文または依頼文、またはその回答が含む定量的でない表現に起因する誤解を回避するためにＣＰＵ３００が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

なお、以下に示される対話支援システム１５０の動作は、ある局面において、ＣＰＵ３００がＲＯＭ３１０に格納された制御プログラムを実行することにより実現される。他の局面において、各処理の一部または全部は、各ステップを実行するように構成された回路素子の組み合わせとしても実現される。

図６Ａに示されるように、ステップＳ６０５において、マイク２２５は、ユーザー１００による発話すなわち音声入力を受信し、当該音声入力を音声データに変換する。ＣＰＵ３００は、当該音声データを記憶部４１０に保存する。

ステップＳ６１０において、ＣＰＵ３００は、分析部４１５として、当該音声データを音声認識処理によりテキストデータに変換し、変換後のテキストデータを記憶部４１０に保存する。

ステップＳ６１５において、ＣＰＵ３００は、分析部４１５として、変換されたテキストデータとしての、ユーザー１００による入力文を分析する。以下、その具体的な処理について説明する。

まず、分析部４１５は、変換されたテキストデータを公知の自然言語処理により分析することにより、当該入力文が疑問文または依頼文を含むか否かを判断する。上記入力文が予め登録された定量的でない表現を含む場合、分析部４１５は、当該表現を検出する。当該入力文が疑問文を含む場合、さらに、分析部４１５は、当該疑問文が、肯定または否定表現で回答する疑問文、疑問詞疑問文または選択疑問文のいずれであるかを判断する。

上記疑問文が肯定または否定表現で回答する疑問文である場合、分析部４１５は、当該回答が上記疑問文に対応する予め登録された肯定または否定表現を含むか否かを判断する。さらに、分析部４１５は、当該表現が上記肯定または否定表現に対して係っているか否かを判断する。

上記疑問文が疑問詞疑問文である場合、分析部４１５は、当該疑問文が含む疑問詞の種類に対応する回答があるか否かを判断する。さらに、分析部４１５は、上記回答が当該表現を含むか否かを判断する。

上記疑問文が選択疑問文である場合、分析部４１５は、当該疑問文が含む選択対象に対応する回答があるか否かを判断する。さらに、分析部４１５は、上記回答が当該表現を含むか否かを判断する。

上記入力文が依頼文である場合、分析部４１５は、当該依頼文に対する回答が上記依頼文に対する、予め登録された肯定または否定表現を含むか否かを判断する。さらに、分析部４１５は、上記当該表現が上記肯定または否定表現に係っているか否かを判断する。

図６Ａを再び参照して、ステップＳ６２０において、ＣＰＵ３００は、ステップＳ６１５における分析結果に基づいて、制御を切り替える。より具体的には、ＣＰＵ３００は、上記入力文が疑問文または依頼文を含むか否かの結果に応じて制御を切り替える。上記入力文が疑問文または依頼文を含む場合（ステップＳ６２０においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６３０に進める。そうでない場合（ステップＳ６２０においてＮＯ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６０５に戻す。

ステップＳ６３０において、ＣＰＵ３００は、ステップＳ６１５における分析結果に基づいて制御を切り替える。より具体的には、ユーザー１００による入力文に含まれる当該表現が検出されたか否かの結果に応じて、ＣＰＵ３００は制御を切り替える。上記入力文が当該表現を含む場合（ステップＳ６３０においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６３５に進める。そうでない場合（ステップＳ６３０においてＮＯ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６０５に戻す。

ステップＳ６３５において、ＣＰＵ３００は、制御部５００として、ステップＳ６１５における分析結果に基づいて制御を切り替える。より具体的には、上記入力文が、肯定または否定表現で回答する疑問文、疑問詞疑問文若しくは選択疑問文または依頼文のいずれであるかに応じて、ＣＰＵ３００は制御を切り替える。

上記疑問文が肯定または否定表現で回答する疑問文である場合、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６４０に進める。

上記入力文が疑問詞疑問文または選択疑問文である場合、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６４５に進める。

上記入力文が依頼文である場合、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６５０に進める。

ステップＳ６４０において、ＣＰＵ３００は、第１のパターンの受け答えに対する処理を実行する。当該処理の詳細は、後述する。その後、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ５５（図６Ｂ）に進める。

ステップＳ６４５において、ＣＰＵ３００は、第２のパターンの受け答えに対する処理を実行する。当該処理の詳細は、後述する。その後、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ５５（図６Ｂ）に進める。

ステップＳ６５０において、ＣＰＵ３００は、第３のパターンの受け答えに対する処理を実行する。当該処理の詳細は、後述する。その後、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６５５（図６Ｂ）に進める。

図６Ｂを参照して、ステップＳ６５５において、ＣＰＵ３００は、通知フラグが立っているか否かを判断する。より具体的には、ＣＰＵ３００は、ステップＳ６４０、ステップＳ６４５またはステップＳ６５０のいずれかにおいて通知フラグが立てられたか否かを確認する。通知フラグが立っている場合（ステップＳ６５５においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６６０に進める。そうでない場合（ステップＳ６５５においてＮＯ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６０５に戻す。

ステップＳ６６０において、ＣＰＵ３００は、制御部５００として、分析部４１５により検出された定量的でない表現に対して重要度を設定する。

ステップＳ６６５において、ＣＰＵ３００は、制御部５００として、ステップＳ６６０において設定した重要度に基づいて、通知レベルを決定する。

ステップＳ６７０において、ＣＰＵ３００は、通知部５０５として、ステップＳ６６５において決定された重要度に応じて、ユーザー１００に通知を行う。より具体的には、疑問文若しくは依頼文、またはそれに対応する回答が定量的でない表現を含むことを、ＣＰＵ３００は、ユーザー１００に通知する。例えば、ＣＰＵ３００は、文字情報または音声信号を、ユーザー１００が使用するクライアント端末１１０に送信する。

なお、ＣＰＵ３００が各ステップを行なう順序は、図６Ａに例示される順序に限られない。他の局面において、ＣＰＵ３００は、ステップＳ６２０の処理に代えてステップＳ６３０の処理を行い、その後、ステップＳ６２０の処理を行ってもよい。さらに他の局面において、例えばＣＰＵ３００がマルチコアプロセッサである場合、ＣＰＵ３００は、ステップＳ６２０の処理とステップＳ６３０の処理とを並列に処理してもよい。

図７は、ある実施の形態に従う、第１のパターンの受け答えに対する処理（図６のステップＳ６４０）を示すフローチャートである。

図７に示されるように、ステップＳ７０５において、ＣＰＵ３００は、ステップＳ６１５における分析結果に基づいて、制御を切り替える。より具体的には、ＣＰＵ３００は、制御部５００として、肯定または否定表現で回答する疑問文を入力した一方のユーザー１００に対する、他方のユーザー１００による回答が、予め登録された肯定または否定表現を含むか否かの結果を判断する。上記回答が、予め登録された肯定または否定表現を含む場合（ステップＳ７０５においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ７１５に進める。そうでない場合（ステップＳ７０５においてＮＯ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ７１０に進める。

ステップＳ７１０において、ＣＰＵ３００は、制御部５００として、対話不成立フラグを立てる。その後、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６５５に戻す。

ステップＳ７１５において、ＣＰＵ３００は、制御部５００として、ステップＳ６１５における分析結果に基づいて、制御を切り替える。より具体的には、ＣＰＵ３００は、定量的でない表現が上記肯定または否定表現に係っているか否かの結果に応じて、制御を切り替える。当該表現が上記肯定または否定表現に係っている場合（ステップＳ７１５においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ７２０に進める。そうでない場合（ステップＳ７１５においてＮＯ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６５５に戻す。

ステップＳ７２０において、ＣＰＵ３００は、制御部５００として、通知フラグを立てる。その後、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６５５に戻す。

図８は、ある実施の形態に従う、第２のパターンの受け答えに対する処理（図６のステップＳ６４５）を示すフローチャートである。

図８に示されるように、ステップＳ８０５において、ＣＰＵ３００は、制御部５００として、ステップＳ６１５における分析結果に基づいて、制御を切り替える。より具体的には、ＣＰＵ３００は、ユーザー１００の一方が入力した疑問文が疑問詞疑問文または選択疑問文のいずれであるかを判断する。当該疑問文が疑問詞疑問文である場合、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ８１０に進める。他方、当該疑問文が選択疑問文である場合、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ８３０に進める。

ステップＳ８１０において、ＣＰＵ３００は、制御部５００として、ステップＳ６１５における分析結果に基づいて、制御を切り替える。より具体的には、上記疑問文に含まれる疑問詞の種類に対応する回答があるか否かを判断する。当該回答がある場合（ステップＳ８１０においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ８２０に進める。当該回答がない場合（ステップＳ８１０においてＮＯ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ８１５に進める。

ステップＳ８１５において、ＣＰＵ３００は、制御部５００として、対話不成立フラグを立てる。その後、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６５５に戻す。

ステップＳ８２０において、ＣＰＵ３００は、制御部５００として、ステップＳ６１５における分析結果に基づいて、上記回答が定量的でない表現を含むか否かを判断する。上記回答が当該表現を含む場合（ステップＳ８２０においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ８２５に進める。そうでない場合（ステップＳ８２０においてＮＯ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６５５に戻す。

ステップＳ８２５において、ＣＰＵ３００は、制御部５００として通知フラグを立てる。その後、ステップＳ８２５は、制御をステップＳ６５５に戻す。

ステップＳ８３０において、ＣＰＵ３００は、制御部５００として、当該選択疑問文に含まれる選択の対象に対応する回答が、他方のユーザー１００による入力文にあるか否かを判断する。上記選択の対象に対応する回答がある場合（ステップＳ８３０においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ８２０に切り替える。そうでない場合（ステップＳ８３０においてＮＯ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６５５に戻す。

ステップＳ８１５およびステップＳ８２０以降の処理は、上述したように、ユーザーが入力した疑問文が選択疑問文である場合とそれぞれ同様である。したがって、それらの処理の説明を繰り返さない。

他の局面において、ステップＳ８２０とステップＳ８２５との間に、選択対象または疑問詞に対応する語句が、定量的でない表現と係り受けの関係にあるか否かをＣＰＵ３００が判断するステップを設けてもよい。選択対象または疑問詞に対応する語句が、当該表現と係り受けの関係にある場合に、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ８２５に進める。そうでない場合、当該表現は、当該疑問文と直接的には関係がない。この場合、ＣＰＵ３００は、制御を図６ＢのステップＳ６５５に戻す。

図９は、ある実施の形態に従う、第３のパターンの受け答えに対する処理（図６のステップＳ６５０）を示すフローチャートである。

図９に示されるように、ステップＳ９０５において、ＣＰＵ３００は、制御部５００として、ステップＳ６１５における分析結果に基づいて、制御を切り替える。より具体的には、ＣＰＵ３００は、肯定または否定表現で回答する疑問文を入力した一方のユーザー１００に対する、他方のユーザー１００による回答が予め登録された肯定または否定表現を含むか否かを判断する。上記回答が予め登録された肯定または否定表現を含む場合（ステップＳ９０５においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ９１５に進める。そうでない場合（ステップＳ９０５においてＮＯ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ９１０に進める。

ステップＳ９１０において、ＣＰＵ３００は、制御部５００として、対話不成立フラグを立てる。その後、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６５５に戻す。

ステップＳ９１５において、ＣＰＵ３００は、ステップＳ６１５における分析結果に基づいて制御を切り替える。より具体的には、ＣＰＵ３００は、定量的でない表現が上記肯定または否定表現に対して係っているか否かを判断する。当該表現が上記肯定または否定表現に対して係っていない場合（ステップＳ９１５においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ９２０に進める。そうでない場合（ステップＳ９１５においてＮＯ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６５５に戻す。

ステップＳ９２０において、ＣＰＵ３００は、制御部５００として、通知フラグを立てる。その後、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６５５に戻す。

図１０を参照して、ユーザーへの通知の態様の変更について説明する。図１０は、ユーザーへの通知の態様を通知レベルに応じて変更するための設定情報の一例を示す図である。

記憶部４１０は、設定情報テーブル１０００を格納している。設定情報テーブル１０００は、通知手段と通知レベルとの組み合わせに応じた通知態様を示すテーブルである。より具体的には、設定情報テーブル１０００は、列１０１０〜１０４０を含む。

列１０１０は、通知手段を規定する情報を保持している。列１０２０は、通知レベルが「低い」場合における当該通知手段による通知の態様を規定する。列１０２５は、通知レベルが「やや低い」場合における当該通知手段による通知の態様を規定する。列１０３０は、通知レベルが「普通」である場合における当該通知手段による通知の態様を規定する。列１０３５は、通知レベルが「やや高い」場合における当該通知手段による通知の態様を規定する。列１０４０は、通知レベルが「高い」場合における当該通知手段による通知の態様を規定する。

図１０の例において、表示部４００は、定量的でない表現の関連箇所、例えば当該表現、および当該表現が係る語句の少なくとも１つを含む箇所に対する強調表示方法として、通知レベルが「低い」場合に、当該箇所における文字の色を地味に、例えば薄いピンクにし得る。通知レベルが「普通」である場合には、当該箇所における文字の色を普通に、例えばピンクにし得る。通知レベルが「高い」場合に、当該箇所における文字の色を派手に、例えば赤にし得る。

通知レベルが「やや低い」場合における当該箇所に対する強調表示態様は、通知レベルが「低い」場合と、通知レベルが「普通」である場合との中間的な表示態様である。通知レベルが「やや高い」場合における当該箇所に対する強調表示態様は、通知レベルが「普通」である場合と、通知レベルが「高い」場合との中間的な表示態様である。他の通知手段についても同様である。

文字の大きさについては、通知レベルが「低い」、「普通」または「高い」場合に、表示部４００は、それぞれ、当該箇所における文字の大きさを、デフォルト値よりも小さく、デフォルト値に、またはデフォルト値よりも大きく表示する。このように、設定情報テーブル１０００は、文字の大きさが「小さい」、「普通」または「大きい」と記載されているセルにおいて、フォントの大きさを表す値を格納する。

以下に説明する、その他の通知手段における表現、「細い」、「太い」、「短い」、「長い」、「小さい」、「大きい」、「少ない」、「多い」、「普通」等と記載されているセルも同様に、それぞれ、デフォルト値と比較したときの対応する数値を格納する。

文字の太さについては、通知レベルが「低い」、「普通」または「高い」場合に、表示部４００は、それぞれ、当該箇所において文字の大きさを細く、普通にまたは太く表示する。

付与する下線については、通知レベルが「低い」、「普通」または「高い」場合に、表示部４００は、それぞれ、当該箇所において一重線、二重線または波線を付与して表示する。

付与するマーカーの色の濃さについては、通知レベルが「低い」、「普通」または「高い」場合に、表示部４００は、それぞれ、当該箇所において付与するマーカーの色を薄く（例えば薄い黄色）、普通に（例えばやや薄い黄色）または濃く（例えば黄色）して表示する。

ポップアップの表示時間については、通知レベルが「低い」、「普通」または「高い」場合に、それぞれ、表示部４００は、当該箇所におけるポップアップの表示時間を短く、普通にまたは長くして表示する。ポップアップは、別ウィンドウに表示されてもよい。

ポップアップの表示色については、通知レベルが「低い」、「普通」または「高い」場合に、それぞれ、表示部４００は、当該箇所におけるポップアップの表示色を地味に、普通にまたは派手にして表示する。

警告音の大きさについては、通知レベルが「低い」、「普通」または「高い」場合に、それぞれ、図２のスピーカー２３５は、分析部４１５が定量的でない表現を検出したときに出力する音量を小さく、普通にまたは大きくする。

警告音の長さについては、通知レベルが「低い」、「普通」または「高い」場合に、それぞれ、スピーカー２３５は、分析部４１５が当該表現を検出したときに音を出力する時間を短く、普通にまたは長くする。

警告音声の音の大きさについては、通知レベルが「低い」、「普通」または「高い」場合に、それぞれ、スピーカー２３５は、分析部４１５が当該表現を検出したときに出力する音量を小さく、普通にまたは大きくする。

警告音声の繰り返し回数については、通知レベルが「低い」、「普通」または「高い」場合に、それぞれ、スピーカー２３５は、分析部４１５が当該表現を検出したときに、警告音声を繰り返して出力する回数を少なく、普通にまたは多くする。

また、先述したように、分析部４１５が当該表現を検出した場合に、振動装置（図示しない）は、ユーザー１００にその旨を振動により通知してもよい。このとき、通知レベルが「低い」、「普通」または「高い」場合に、それぞれ、当該振動装置は、振動の度合いを弱く、普通にまたは強くしてもよい。

［対話支援システム１５０における表示画面］
図１１を参照して、対話支援システム１５０を構成するクライアント端末１１０に表示される画面の一態様について説明する。図１１は、ユーザー１００Ａが利用するクライアント端末１１０Ａの表示部４００Ａが表示する画面の一例を表わす図である。

表示部４００Ａは、ユーザー１００による入力文、すなわち音声認識処理後の発話、およびチャットの文のログを表示する画面１１００と、相手のユーザー１００Ｂを表示する画面１１０５とを表示している。他の局面において、表示部４００Ａは、会議資料を画面１１０５に表示してもよい。

ユーザー１００Ｂに対する疑問文若しくは依頼文、またはそれに対するユーザー１００Ｂの回答が定量的でない表現を含む場合に、表示部４００は、画面１１００にその旨を表示する。例えば、上記回答が定量的でない表現を含む場合、通知部５０５は、当該表現に関連する箇所を太字にして表示部４００に表示させることにより、ユーザー１００に上記回答が当該表現を含むことを通知する。ユーザー１００Ａは、当該表示を視認すると、当該表現の具体的な範囲について、ユーザー１００Ｂに聞き返すことにより確認し得る。ユーザー１００Ｂは、当該表現が指し示す具体的な範囲について、ユーザー１００Ａに回答し得る。これにより、ユーザー１００Ａ，１００Ｂは、両者の対話において生じ得る誤解を回避できる。

［具体的な対話における通知態様］
以下、図１２〜１４を参照して、定量的でない表現に対するユーザー１００への通知態様の一例について説明する。図１２〜図１４は、それぞれ、ユーザー１００間でなされる対話例における、対話文のログと、ユーザー１００への通知態様を決定するための情報とを保持するテーブルを示す図である。

ある局面において、テーブルを構成するデータは、記憶部４１０に格納されている。当該テーブルは、ＣＰＵ３００によって書き換え可能である。また、当該テーブルの各データ項目は、対話としての会議が開始する前においては、全て空欄であるとする。ユーザー１００が文を入力文したときに、各項目は、ＣＰＵ３００によって書き込まれる。

図１２において、列１２００は、対話としての会議において入力された文を特定する番号を表す。列１２０５は、会議が開始してからの経過時間を表す。例えば、「２：４５」は、会議が開始してから２分４５秒が経過していることを示す。

列１２１０は、入力文を入力したユーザーを表す。例えばユーザーが発話をした場合には、列１２１０は、当該発話者を表す。列１２１０において、話者が「Ａ」であるとき、ユーザー１００Ａは、同じ行の文を入力している。

列１２１５は、会議における入力文を表す。説明の便宜上、列１２１５における定量的でない表現に対しては、下線を付与している。ある局面において表示部４００は、列１２０５〜列１２１５，１２３５を画面１１００に表示する。

列１２２０は、ユーザー１００Ａまたは１００Ｂが入力した文が疑問または依頼文を含むか否かを表す。すなわち、列１２２０における記号○は、同じ行の文が、疑問または依頼表現を含むことを表す。記号○が記載されていない行は、疑問または依頼文を含まない。ＣＰＵ３００は、ユーザー１００によって入力された文が疑問または依頼文を含むとの判断に基づいて、当該入力文に対応する行と列１２２０とにおいて特定されるセルを空欄から記号○に書き換える。

列１２２５は、ユーザー１００Ａまたは１００Ｂが入力した文が、定量的でない表現を含むか否かを表す。例えば、列１２２０における記号○は、同じ行の入力文が当該表現を含むことを表す。記号○が記載されていない行は、当該表現を含まない。ＣＰＵ３００は、ユーザー１００によって入力された文が当該表現を含むとの判断に基づいて、当該入力文に対応する行と列１２２５とにおいて特定されるセルを、空欄から記号○に書き換える。

列１２３０は、通知レベルを表す。図１２の例においては、通知レベルは、「１」、「２」および「３」の３段階の値を取り得る。ある局面において、通知レベルの値「１」、「２」および「３」は、それぞれ、図１０の「低い」、「普通」および「高い」に対応する。他の局面において、通知レベルは、３段階より多くても少なくても良い。通知レベルの段階数は、特に限定されない。図１２の例において、通知レベルのデフォルト値は「２」とする。ＣＰＵ３００は、定量的でない表現に対する重要度を決定し、当該表現を含む入力文に対応する行と列１２３０とにおいて特定されるセルを、空欄から上記重要度を表す値に変更する。

列１２３５は、ＣＰＵ３００による通知に関する判断基準を表す。ＣＰＵ３００は、列１２３０におけるセルの値を空欄から「１」、「２」または「３」のいずれかに書き換える変更を受け付けると、当該セルの右側のセルに、すなわち列１２３５により特定されるセルに、通知に関する判断基準を示すテキストを書き込む。

図１２に例示される対話文では、ユーザー１００Ａ，１００Ｂは、いずれも発話により文を入力する。対話の内容は、試作品「ＸＹＺ」をテーマとしている。「ＸＹＺ」は、公知のテキストマイニングツールが本対話例の関連資料を予め解析することにより抽出したキーワードであるとする。また、ＣＰＵ３００は、図６のステップＳ６２０とステップＳ６３０とを並列に処理可能であるとする。まず、番号１〜３の入力文について説明する。

会議が開始してからの経過時間が「０：０３」である時に、ユーザー１００Ａは、番号１の入力文のように、「こんにちは」と発話する。これに応答して、番号２の入力文のように、ユーザー１００Ｂが、「こんにちは。調子はどうですか？」と発話する。さらに、番号３の入力文のように、ユーザー１００Ａは、「まあまあです。それでは会議を始めましょう」と発話する。

このような対話において、マイク２２５は、上記発話を音声信号に変換する。ＣＰＵ３００は、当該音声信号に基づくデジタルデータを記憶部４１０に保存する（ステップＳ６０５）。ＣＰＵ３００は、当該音声データを音声認識処理によりテキストデータに変換し、変換後のテキストデータを記憶部４１０に保存する（ステップＳ６１０）。ＣＰＵ３００は、変換されたテキストデータを用いて、番号１〜３の入力文を分析する（ステップＳ６１５）。

番号２の入力文が疑問表現「どう」（程度に関する疑問詞）および「ですか？」を含むので、ＣＰＵ３００は、当該入力文が疑問文を含むと判断する（ステップＳ６２０においてＹＥＳ）。ＣＰＵ３００は、番号２の入力文が疑問文を含むとの判断に基づいて、当該入力文に対応する行と列１２２０とによって特定されるセルを空欄から記号○に書き換える。

ＣＰＵ３００は、「まあまあです。それでは会議を始めましょう」が定量的でない表現「まあまあ」を含むと判断する（ステップＳ６３０においてＹＥＳ）。ＣＰＵ３００は、ユーザー１００Ｂの入力文が当該表現「まあまあ」を含むとの判断に基づいて、当該入力文に対応する行と列１２２５とによって特定されるセルを空欄から記号○に書き換える。

ＣＰＵ３００は、番号２の入力文が疑問詞「どう」を含むので、当該入力文が疑問詞疑問文であると判断する（ステップＳ６３５，Ｓ６４５，Ｓ８０５）。ＣＰＵ３００は、番号３の入力文において、上記疑問詞疑問文が含む疑問詞「どう」の種類に対応する、程度を表す回答「まあまあです。それでは会議を始めましょう」があると判断する（ステップＳ８１０）。

ＣＰＵ３００は、上記回答が定量的でない表現「まあまあ」を含むと判断し（ステップＳ８２０においてＹＥＳ）、通知フラグを立てる（ステップＳ８２５）。ユーザー１００Ａが番号３の入力文を入力した時刻が会議開始から予め定められた一定時間内であるという判断基準に従って、ＣＰＵ３００は、当該表現「まあまあ」に対して重要度をデフォルト値「２」よりも小さい値「１」に設定する（ステップＳ６６０）。ＣＰＵ３００は、当該表現「まあまあ」に対する重要度を決定「１」に決定する。また、ＣＰＵ３００は、当該入力文に対応する行と列１２３０とによって特定されるセルに、通知に関する判断基準を示すテキスト「開始から一定時間内」と書き込む。

ＣＰＵ３００は、上記重要度「１」に基づいて、通知レベルを「１」に決定する（ステップＳ６６５）。ＣＰＵ３００は、上記入力文に対応する行と列１２３０とによって特定されるセルを空欄から記号○に書き換える。ＣＰＵ３００は、上記通知レベル「１」に応じて、対話文が定量的でない表現「まあまあ」を含むことをユーザー１００に通知する。例えば、図１２に示されるように、表示部４００は、ＣＰＵ３００からの指令に基づいて、当該「まあまあ」を薄いピンク色にして表示する。あるいは、表示部４００は、マーカー等により当該下線部を強調表示してもよい（ステップＳ６７０）。

番号４以降の入力文においても、ＣＰＵ３００は、図６〜図９に示される制御手順に従い、上記のような制御を行う。

番号４の入力文が疑問表現「いつ」（時間に関する疑問詞）および「しますか？」を含むので、ＣＰＵ３００は、上記入力文が疑問文を含むと判断する（ステップＳ６２０においてＹＥＳ）。ＣＰＵ３００は、番号５の入力文「そろそろできます」が定量的でない表現「そろそろ」を含むと判断する（ステップＳ６３０においてＹＥＳ）。番号４，５の入力文からなる対話文は、公知のテキストマイニングツールにより抽出された、対話のテーマに関するキーワード「ＸＹＺ」を含む。そのため、ＣＰＵ３００は、「そろそろ」に対して重要度をデフォルト値「２」よりも大きい値「３」に設定する（ステップＳ６６０）。

番号１０の入力文は、定量的でない表現「けっこう」および「多かった」を含むので、ＣＰＵ３００は、上記入力文が当該表現を含むと判断する（ステップＳ６３０においてＹＥＳ）。さらに、ＣＰＵ３００は、番号１０の入力文が疑問文を含まないと判断する（ステップＳ６２０においてＹＥＳ）。

このように、対話文が当該表現を含むが疑問文または依頼文を含まない場合に、ＣＰＵ３００は、当該表現を含む入力文に対応する行と列１２２０とによって特定されるセルを空欄から記号×に変更する。また、ＣＰＵ３００は、当該入力文に対応する行と列１２３５とによって特定されるセルに、通知に関する判断基準を示すテキスト「疑問／依頼文ではない」を書き込む。このとき、当該表現が、疑問文または依頼文に対する回答に含まれていないので、番号１０および１１における各入力文に関して、ＣＰＵ３００は、ユーザー１００への通知を行わない。

番号１３の入力文は、番号１２の疑問文に対する回答である一方で、当該表現を含まない。したがって、ＣＰＵ３００は、上記入力文に対応する行と列１２２０とによって特定されるセルを空欄から記号×に変更する。このとき、番号１２および１３の各入力文に関して、ＣＰＵ３００は、ユーザー１００への通知を行わない。

番号１４の入力文が疑問表現「どの」（選択に関する疑問詞）および「いますか？」を含むので、ＣＰＵ３００は、当該入力文が疑問文を含むと判断する（ステップＳ６２０においてＹＥＳ）。ＣＰＵ３００は、係り受け解析に基づき「どの」が「チーム」に係っていることと、番号１５の入力文が、選択対象に関係する語句「Ｋチーム」を含むということとを判断する。そこで、ＣＰＵ３００は、上記選択疑問文における選択対象である「チーム」に対応する回答が番号１５の入力文にあることを判断する（ステップＳ８３０）。ＣＰＵ３００は、上記疑問文に対する回答「Ｋチームですぐに実施する予定です」が定量的でない表現「すぐに」を含むと判断する（ステップＳ８２０においてＹＥＳ）。ＣＰＵ３００は、「Ｋチーム」が「すぐに」と係り受けの関係にないと判断する。この場合、当該表現「すぐに」は、上記疑問文とは無関係なので、ＣＰＵ３００は、ユーザー１００への通知を行わない。

図１３を参照して、番号２０の入力文の直前の、ユーザー１００Ｂの入力文は、疑問文および依頼文以外の文であるとする。ユーザー１００Ａによる番号２０の入力文は、定量的でない表現「概ね」を含むので、ＣＰＵ３００は、当該入力文が当該表現を含むと判断する（ステップＳ６３０においてＹＥＳ）。しかし、番号２０の入力文の直前の、ユーザー１００Ｂの入力文は疑問文および依頼文以外の文であるので（ステップＳ６２０においてＮＯ）、ＣＰＵ３００は、このときユーザー１００への通知を行わない。

番号２２，２３の入力文に示されるように、ユーザー１００Ａに対するユーザー１００Ｂの回答は、複数の文を含む。この場合、ＣＰＵ３００は、制御部５００として、当該回答が含む文の数が増えるにつれて、分析部４１５により検出された定量的でない表現に対する重要度をより小さな値に設定する。より具体的には、ＣＰＵ３００は、番号２２の入力文に含まれる当該表現「恐らく」に対して重要度をデフォルト値「２」に設定する（ステップＳ６６０）。一方、ＣＰＵ３００は、番号２３の入力文に含まれる当該表現「少し」に対しては重要度を「２」よりも小さい「１」に設定する（ステップＳ６６０）。

図１４を参照して、ＣＰＵ３００は、番号３３の文をユーザー１００Ｂが入力した時刻が会議終了から予め定められた一定時間内であるという判断基準に従って、当該表現「ほぼ」に対して重要度をデフォルト値「２」よりも大きい値「３」に設定する（ステップＳ６６０）。

上記の対話例において、疑問文または依頼文に対する回答に含まれる当該表現がＱＣＤ表現と関係している場合にのみ、ＣＰＵ３００は、通知部５０５として、ユーザー１００への通知を行ってもよい。例えば、上記対話例における試作品の価格および納期に関するキーワードが「コスト」、「日程」であるとする。ある局面において、記憶部４１０は、図５のデータベース５２０にＱＣＤ表現を記憶している。

ＣＰＵ３００は、制御部５００として通知フラグを立てたとき、ＱＣＤ表現とテーマである試作品名「ＸＹＺ」との両方が対話文に含まれるか否かを判断し得る。ＣＰＵ３００は、対話文が上記ＱＣＤ表現と「ＸＹＺ」との両方を含むときのみ、ユーザー１００に通知を行なう。より具体的には、対話のテーマに関するキーワード「ＸＹＺ」と、「日程」というＱＣＤ表現とが含まれる疑問文である図１３の番号２５の入力文に対する回答として、番号２６の入力文は、定量的でない表現「少し厳しい」を含む。一方、番号２５以外の入力文は、上述した条件を満たさない。そこで、本対話例において、ＣＰＵ３００は、番号２６の入力文に対してのみ、疑問文に対する回答に当該表現が含まれることをユーザー１００に通知し得る。

［対話支援システム１５０の制御構造における他の局面］
次に、図６〜図９，図１５Ａ，図１５Ｂを参照して、対話支援システム１５０の制御構造における他の局面について説明する。

図１５Ａおよび図１５Ｂは、ある実施の形態に従う、定量的でない表現に起因する誤解を回避するためにＣＰＵ３００が実行する処理の一例を示すフローチャートである。当該疑問文若しくは依頼文またはそれらへの回答は、当該表現を含む。以下に示される対話支援システム１５０の動作は、ある局面において、ＣＰＵ３００がＲＯＭ３１０に格納された制御プログラムを実行することにより実現される。他の局面において、各処理の一部または全部は、各ステップを実行するように構成された回路素子の組み合わせとしても実現される。なお、前述の処理と同じ処理には同じステップ番号を付してある。したがて、同じ処理の説明は繰返さない。

ステップＳ１５６５において、ＣＰＵ３００は、通知フラグまたは対話不成立フラグのいずれか１つが立っているか否かに応じて制御を切り替える。通知フラグまたは対話不成立フラグのいずれか１つが立っている場合（ステップＳ１５６５においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ１５６７に進める。そうでない場合（ステップＳ１５６５においてＮＯ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６０５に戻す。

ステップＳ１５６７において、ＣＰＵ３００は、立っているフラグの種類に応じて制御を切り替える。より具体的には、ＣＰＵ３００は、立っているフラグが通知フラグまたは対話不成立フラグのいずれであるかを確認する。通知フラグが立っている場合、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ６６０に進める。

一方、対話不成立フラグが立っている場合、すなわち、ステップＳ７１０、ステップＳ８１０またはステップＳ９１０のいずれかにおいて、ＣＰＵ３００が対話不成立フラグを立てたときには、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ１５７５に進める。

ステップＳ１５７５において、ＣＰＵ３００は、対話が成立していないことをユーザー１００に通知する。

ステップＳ１５８０において、ＣＰＵ３００は、対話が続くか否かを判断する。より具体的には、ユーザー１００Ａ，１００Ｂのうち一方が入力文を入力し終わってから、予め定められた時間が経過するまでに当該ユーザーまたは他方のユーザーが入力文を入力する場合、ＣＰＵ３００は、対話が続くと判断する。対話が続く場合（ステップＳ１５８０においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３００は、制御をステップＳ１５８５に進める。そうでない場合（ステップＳ１５８０においてＮＯ）、ＣＰＵ３００は、一連の処理を終了する。

ステップＳ１５８５において、ＣＰＵ３００は、フラグをリセットする。より具体的には、ＣＰＵ３００は、通知フラグが立っているときには通知フラグを、対話不成立フラグが立っているときには対話不成立フラグをリセットする。その後、ＣＰＵ３００は、処理をステップＳ６０５に戻す。

上記のフローチャートによれば、ユーザー間の対話が成立していないときであっても、通知部５０５は、対話が成立していないことをユーザー１００に通知できる。その上で、通知部５０５は、疑問文若しくは依頼文、またはそれに対応する回答が定量的でない表現を含む場合に、当該表現に起因してユーザー１００間で誤解が生じ得ることをユーザー１００に通知できる。

［実施形態の効果］
以上のようにして、ある実施の形態に従う対話支援システム１５０は、従来提案されていた技術のように曖昧な表現全般に対しての通知をユーザーに行わない。むしろ、対話支援システム１５０は、曖昧な表現の中でも、定量的でない表現に対して、ユーザー１００に通知を行う。定量的でない表現は、各ユーザーが実際に想定している具体的な数値が異なり得る表現であり、文化等の違いを問わずユーザー間において認識のズレが生じるリスクが特に高い表現である。したがって、対話支援システム１５０によれば、そのような認識のズレが生じるリスクを低減できる。

さらに、対話支援システム１５０がユーザー１００に行う通知は、従来のように対話中の全部分に対して一律にユーザーになされる通知ではない。対話文における疑問文、依頼文、およびそれらに対する回答が定量的でない表現を含む場合に、対話支援システム１５０は、ユーザー１００に通知を行う。対話文における疑問文、依頼文、およびそれらに対する回答は、多くのユーザーにとって重要であると考えられる。したがって、対話支援システム１５０がユーザー１００に行う通知は、当該ユーザーにとって重要である可能性が高い通知である。その結果、ユーザーが、当該通知が重要であるか否かを判別する手間を低減でき、従来提案されていた技術において存在し得た、通知に対する煩わしさを低減できる。

今回開示された実施の形態は全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内で全ての変更が含まれることが意図される。

１５０ 対話支援システム、２００，３００ ＣＰＵ、２０５，３０５ ＲＡＭ、２１０，３１０，ＨＤＤ２１５，ＨＤＤ３１５ ＲＯＭ、２２２ キーボード、２２５ マイク、２３０ カメラ、２３５ スピーカー、２４０ モニター、４００ 表示部、４０５ 音声取得部、４１０ 記憶部、４１５ 分析部、４２０ 処理部、５００ 制御部、５０５ 通知部、５２０ 自然言語処理用データベース、５２５ 表現リスト。

Claims (21)

1. 対話支援システムであって、
   複数のユーザーによって前記対話支援システムに与えられる入力文を含む対話文を記憶する記憶部と、
   前記対話文を表示する表示部と、
   前記対話文に含まれる予め登録された定量的でない表現を検出し、前記入力文が疑問文または依頼文を含むか否かを分析する分析部と、
   前記対話支援システムを制御する制御部と、
   前記複数のユーザーの少なくとも一人への通知を行う通知部とを備え、
   前記制御部は、
   第１のユーザーによる入力文が疑問文または依頼文を含むことに基づいて、前記第１のユーザーによる前記疑問文若しくは前記依頼文、または前記第１のユーザーによる前記疑問文若しくは前記依頼文に対する、第２のユーザーによる入力文に含まれる回答が、前記検出された前記定量的でない表現を含むか否かを判断し、
   前記通知部は、
   前記第１のユーザーによる前記疑問文若しくは前記依頼文、または前記第２のユーザーによる前記回答が前記定量的でない表現を含むことに基づいて、前記第１のユーザーによる前記疑問文若しくは前記依頼文、または前記第２のユーザーによる前記回答が、前記定量的でない表現を含むことを前記第１のユーザーおよび前記第２のユーザーの少なくとも一方に通知する、対話支援システム。
2. 前記分析部は、ユーザーからの発話に対して音声認識処理を実行することにより文を生成し、
   前記対話文に含まれる入力文は、前記分析部が前記音声認識処理を実行するにより生成した文、および前記複数のユーザー間におけるリアルタイム文字送受信サービスの文を含む、請求項１に記載の対話支援システム。
3. 前記第１のユーザーによる入力文が依頼文を含むか否かを分析することは、前記第１のユーザーによる入力文が予め登録された依頼表現を含む文であるか否かを分析することを含む、請求項１または２に記載の対話支援システム。
4. 前記第２のユーザーによる前記回答は、
   前記第１のユーザーによる前記疑問文または前記依頼文に対して前記第２のユーザーが入力文を入力し始めてから、
   １）前記第２のユーザー以外のユーザーが入力文を入力し始める時まで、
   ２）前記第２のユーザーが、予め定登録された話題変更表現を含む入力文を入力する時まで、
   ３）前記第２のユーザーが入力文を入力し終わってから前記第２のユーザー以外のユーザーが入力文を入力しないまま予め定められた時間が経過する場合に、前記第２のユーザーが入力文を入力し終わる時まで、
   ４）前記第２のユーザーが予め定められた数の入力文を入力し終わる時まで、および、
   ５）予め定められた時間が経過するまで、
   のいずれかの間に前記第２のユーザーが入力する入力文である、請求項１〜３のいずれか１項に記載の対話支援システム。
5. 前記分析部は、前記対話文に対して自然言語処理を行い、前記定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーを分類する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の対話支援システム。
6. 前記分析部は、前記第１のユーザーによる前記疑問文が、疑問詞を含む疑問文または選択疑問文であるか否かを分析し、
   前記制御部は、
   前記第１のユーザーによる前記疑問文が疑問詞を含む疑問文である場合に、前記定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと前記疑問詞が属するカテゴリーとが同じであるか否かを判断し、
   前記第１のユーザーによる前記疑問文が選択疑問文である場合に、前記定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと、前記選択疑問文が含む選択対象が属するカテゴリーとが同じである否かを判断し、
   前記通知部は、
   前記定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと前記疑問詞が属するカテゴリーとが同じである場合に、または、前記定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと、前記選択疑問文が含む前記選択対象が属するカテゴリーとが同じである場合に、
   前記第２のユーザーによる前記回答が前記定量的でない表現を含むことを、前記少なくとも一方のユーザーに通知する、請求項５に記載の対話支援システム。
7. 前記通知部は、
   前記回答に含まれる前記定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと前記疑問詞が属するカテゴリーとが同じでない場合に、前記回答に含まれる前記定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと、前記疑問詞が属するカテゴリーとが同じでないことを、前記少なくとも一方のユーザーに通知し、
   前記定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと、前記選択疑問文に含まれる前記選択対象が属するカテゴリーとが同じでない場合に、前記回答に含まれる前記定量的でない表現が係る語句が属するカテゴリーと前記選択疑問文に含まれる前記選択対象が属するカテゴリーとが同じでないことを、前記少なくとも一方のユーザーに通知する、請求項６に記載の対話支援システム。
8. 前記分析部は、前記第１のユーザーによる入力文が、疑問詞を含む疑問文以外の疑問文かつ選択疑問文以外の疑問文、または依頼文である場合に、前記回答に含まれる前記定量的でない表現が、前記回答に含まれる肯定表現または否定表現に係るか否かを分析し、
   前記通知部は、前記回答に含まれる前記定量的でない表現が、前記回答に含まれる肯定表現または否定表現に係るときに、前記回答が前記定量的でない表現を含むことを、前記少なくとも一方のユーザーに通知する、請求項６または７に記載の対話支援システム。
9. 前記通知部は、前記第１のユーザーによる入力文が、疑問詞を含む疑問文以外の疑問文かつ選択疑問文以外の疑問文、または依頼文である場合、前記回答が、予め登録された肯定表現および否定表現のいずれも含まないときに、前記回答が、予め登録された肯定表現および否定表現のいずれも含まないことを、前記少なくとも１方のユーザーに通知する、請求項６〜８のいずれか１項に記載の対話支援システム。
10. 前記分析部は、前記対話文が、品質、費用および日程に関係する予め登録されたＱＣＤ（Quality Cost Delivery）表現を含むか否かを分析し、
    前記通知部は、前記対話文が前記ＱＣＤ表現を含む場合にのみ、前記第１のユーザーによる前記疑問文若しくは前記依頼文、または前記第２のユーザーによる前記回答が、前記定量的でない表現を含むことを前記少なくとも一方のユーザーに通知する、請求項１〜９のいずれか１項に記載の対話支援システム。
11. 前記少なくとも一方のユーザーに通知することは、前記定量的でない表現、および前記定量的でない表現が係る語句を含む、前記対話文の少なくとも一部を視覚的に変化させて通知すること、音声により通知すること、および振動により通知することの少なくとも１つを含み、
    前記視覚的に変化させて通知することは、前記対話文の前記少なくとも一部に対して、色分けすること、太字にすること、文字のサイズを大きくすること、下線を付与すること、ポップアップを用いて警告すること、およびマークを付けて表示することにより通知することの少なくとも一つを含み、
    前記音声により通知することは、警告音または警告音声により通知することを含む、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の対話支援システム。
12. 前記視覚的に変化させて通知すること、前記音声により通知すること、および前記振動により通知することの少なくとも１つは、通知レベルに応じて強調した通知態様により通知することを含む、請求項１１に記載の対話支援システム。
13. 前記制御部は、前記定量的でない表現に対する重要度を設定し、前記重要度に応じて前記通知レベルを決定する、請求項１２に記載の対話支援システム。
14. 前記制御部は、予め解析された関連資料に基づいて、前記対話文が前記関連資料と関連する表現を含む場合に、前記重要度をより大きな値に設定する、請求項１３に記載の対話支援システム。
15. 前記関連資料は、会議のアジェンダ、会議の予定表、会議名称、または会議案内の少なくともいずれか一つを含む、請求項１４に記載の対話支援システム。
16. 前記制御部は、前記回答が複数の文を含む場合、前記回答が含む文の数が増えるにつれて、前記重要度をより小さな値に設定する、請求項１３〜１５のいずれか１項に記載の対話支援システム。
17. 前記制御部は、前記第１のユーザーによる前記疑問文または前記依頼文に対して前記第２のユーザーが入力文を入力し始めてからの経過時間が長くなるにつれて、前記重要度をより小さな値に設定する、請求項１３〜１５のいずれか１項に記載の対話支援システム。
18. 前記制御部は、前記関連資料に基づいて、
    対話の開始時刻から予め定められた第１の時間が経過する前においては、前記第１の時間が経過した後に比べて、前記重要度をより小さな値に設定し、
    対話の終了予定時刻よりも前の予め定められた第２の時間内においては、前記第２の時間内でないときに比べて、前記重要度をより大きな値に設定する、請求項１４または１５に記載の対話支援システム。
19. 前記通知部は、
    前記第１のユーザーによる前記疑問文または前記依頼文が前記定量的でない表現を含むことに基づいて、前記第１のユーザーによる前記疑問文または前記依頼文が前記定量的でない表現を含むことを前記第２のユーザーのみに通知し、
    前記第２のユーザーによる入力文に含まれる前記回答が前記定量的でない表現を含むことに基づいて、前記第２のユーザーによる入力文に含まれる前記回答が前記定量的でない表現を含むことを前記第１のユーザーにのみ通知する、請求項１〜１８のいずれか１項に記載の対話支援システム。
20. 対話を支援するためにコンピューターで実行される方法であって、
    複数のユーザーによって前記コンピューターに与えられる入力文を含む対話文を、前記コンピューターに接続されている端末に表示させるステップと、
    前記対話文に含まれる予め登録された定量的でない表現を検出し、前記入力文が疑問文または依頼文を含むか否かを分析するステップと、
    第１のユーザーによる入力文が疑問文または依頼文を含むことに基づいて、前記第１のユーザーによる前記疑問文若しくは前記依頼文、または前記第１のユーザーによる前記疑問文若しくは前記依頼文に対する、第２のユーザーによる入力文に含まれる回答が、前記検出された前記定量的でない表現を含むか否かを判断するステップと、
    前記第１のユーザーによる前記疑問文若しくは前記依頼文、または前記第２のユーザーによる前記回答が前記定量的でない表現を含むことに基づいて、前記第１のユーザーによる前記疑問文若しくは前記依頼文、または前記第２のユーザーによる前記回答が、前記定量的でない表現を含むことを前記第１のユーザーおよび前記第２のユーザーの少なくとも一方に通知するステップとを含む、方法。
21. 対話を支援する方法を実現するためのプログラムであって、
    前記プログラムは、コンピューターに、
    複数のユーザーによって前記コンピューターに与えられる入力文を受信するステップと、
    前記入力文を含む対話文を前記コンピューターに接続されている複数の端末装置に表示するステップと、
    前記対話文に含まれる予め登録された定量的でない表現を検出し、前記入力文が疑問文または依頼文を含むか否かを分析するステップと、
    第１のユーザーによる入力文が疑問文または依頼文を含むことに基づいて、前記第１のユーザーによる前記疑問文若しくは前記依頼文、または前記第１のユーザーによる前記疑問文若しくは前記依頼文に対する、第２のユーザーによる入力文に含まれる回答が、前記検出された前記定量的でない表現を含むか否かを判断するステップと、
    前記第１のユーザーによる前記疑問文若しくは前記依頼文、または前記第２のユーザーによる前記回答が前記定量的でない表現を含むことに基づいて、前記第１のユーザーによる前記疑問文若しくは前記依頼文、または前記第２のユーザーによる前記回答が、前記定量的でない表現を含むことを前記第１のユーザーおよび前記第２のユーザーの少なくとも一方に通知するステップとを実行させる、プログラム。

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