JP2022080752A - 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】ユーザに応じた適切な内容またはタイミングにおいて質問を出力するシステムを提供することにある。【解決手段】対象者に関する対象者情報と、前記対象者に対する質問に関する質問情報と、を取得する取得部と、前記対象者情報と、前記質問情報と、に基づいて、前記質問の内容に関する内容指標または前記質問を前記対象者に対して出力する時間に関する時間指標の少なくともいずれかを算出する指標算出部と、前記指標算出部で算出される前記内容指標または前記時間指標の少なくともいずれかが所定の条件を充たしているか否かを判定する判定部と、前記判定部において前記内容指標または前記時間指標の少なくともいずれかが前記所定の条件を充たしていると判定された場合、前記質問を前記対象者に出力する出力部と、を備える。【選択図】図２

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。

画像情報に基づいてスピーカに音声出力させるか否かを決定する決定装置が開示されている（特許文献１）。

特開２０１９－３５８９７号公報

特許文献１に記載されている決定装置は、ユーザの居住内に設けられたスピーカの音声出力のタイミングを画像情報に基づき決定する。また、決定装置は、音声情報が途切れたタイミングでスピーカに音声出力させる。すなわち、決定装置は、居住内の状況に応じてスピーカに音声出力させることができる。

しかし、特許文献１に記載されている決定装置は、音声出力するタイミングを画像情報に基づき決定しているところ、ユーザに応じて音声出力する内容やタイミングを調整していないため、適切な内容やタイミングにおいて音声出力が実行されないという問題があった。

本発明の目的は、上記のような問題に鑑みてなされたものであり、ユーザに応じた適切な内容またはタイミングにおいて質問を出力するシステムを提供することにある。

本発明の一態様に係る情報処理システムは、対象者に関する対象者情報と、前記対象者に対する質問に関する質問情報と、を取得する取得部と、前記対象者情報と、前記質問情報と、に基づいて、前記質問の内容に関する内容指標または前記質問を前記対象者に対して出力する時間に関する時間指標の少なくともいずれかを算出する指標算出部と、前記指標算出部で算出される前記内容指標または前記時間指標の少なくともいずれかが所定の条件を充たしているか否かを判定する判定部と、前記判定部において前記内容指標または前記時間指標の少なくともいずれかが前記所定の条件を充たしていると判定された場合、前記質問を前記対象者に出力する出力部と、を備える。

本発明の一態様に係る情報処置方法は、コンピュータが、対象者に関する対象者情報と、前記対象者に対する質問に関する質問情報と、を取得するステップと、前記対象者情報と、前記質問情報と、に基づいて、前記質問の内容に関する内容指標または前記質問を前記対象者に対して出力する時間に関する時間指標の少なくともいずれかを算出するステップと、前記内容指標または前記時間指標の少なくともいずれかが所定の条件を充たしているか否かを判定するステップと、前記内容指標または前記時間指標の少なくともいずれかが前記所定の条件を充たしていると判定された場合、前記質問を前記対象者に出力するステップと、を実現する。

本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、対象者に関する対象者情報と、前記対象者に対する質問に関する質問情報と、を取得させることと、前記対象者情報と、前記質問情報と、に基づいて、前記質問の内容に関する内容指標または前記質問を前記対象者に対して出力する時間に関する時間指標の少なくともいずれかを算出させることと、前記内容指標または前記時間指標の少なくともいずれかが所定の条件を充たしているか否かを判定させることと、前記内容指標または前記時間指標の少なくともいずれかが前記所定の条件を充たしていると判定された場合、前記質問を前記対象者に出力させることと、を実現させる。

本発明によれば、ユーザに応じた適切な内容またはタイミングにおいて質問を出力するシステムを提供することができる。

応答システムの構成の一例を示す図である。 応答システムにおける処理の概要の一例を示す図である。 サーバ装置の機能構成の一例を示す図である。 対象者情報の一例を示す図である。 質問情報の一例を示す図である。 回答情報の一例を示す図である。 応答装置の機能構成の一例を示す図である。 応答システムの情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。 サーバ装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 応答装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本発明の一実施形態における応答システム１０について、図面を参照して詳細に説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。即ち、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形し、又は各実施例を組み合わせる等して実施することができる。また、以下の図面の記載において、同一または類似の部分には同一または類似の符号を付して表している。

＝＝＝応答システム１０の構成＝＝＝
まず、図１を参照して、応答システム１０の構成の概要を説明する。図１は、応答システム１０の構成の一例を示す図である。応答システム１０は、例えば、対象者に対して適切な内容やタイミングの質問を出力するシステムである。応答システム１０は、対象者が回答しやすい質問を出力することにより、対象者から適切な回答を得ることができる。さらに、応答システム１０は、対象者から適切な回答を得ることにより、次回以降、より適切な質問を出力するための調整を実行する。これにより、応答システム１０は、対象者の関心を引くような質問を出力することができるため、対象者との信頼関係を構築でき、サービスの利用を促進できる。

図１に示すように、応答システム１０は、例えば、サーバ装置１００と、応答装置２００とを含んで構成されている。応答システム１０では、ネットワークＮを介して、サーバ装置１００と、応答装置２００とが接続される。応答システム１０は、ネットワークＮを介して、サーバ装置１００から複数の応答装置２００に各種情報を提供するサービスを提供してもよい。

サーバ装置１００は、例えば、対象者に対して、適切なタイミングにおいて適切な内容の質問を提供するための装置である。また、サーバ装置１００は、対象者に対する質問への回答を分析して、次回以降の質問における内容およびタイミングをより適切にするよう調整する。サーバ装置１００は、例えば、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ（例えば、デスクトップ、ラップトップ、タブレットなど）、メディアコンピュータプラットホーム（例えば、ケーブル、衛星セットトップボックス、デジタルビデオレコーダ）、ハンドヘルドコンピュータデバイス（例えば、ＰＤＡ、電子メールクライアントなど）、あるいは他種のコンピュータ、またはコミュニケーションプラットホームを含む。

応答装置２００は、例えば、サーバ装置１００から送信される質問情報を音声や画像などで対象者に出力する装置である。また、応答装置２００は、例えば、質問に対する対象者からの回答に関する情報をサーバ装置１００に送信する。応答装置２００は、本実施形態における機能を実現可能な情報処理装置（コンピュータ）であればよい。応答装置２００は、例えば、音声や画像によって対象者に質問を伝達可能な、コミュニケーションロボット、スピーカ装置、スマートフォン、携帯電話（フィーチャーフォン）、パーソナルコンピュータ（例えば、デスクトップ、ラップトップ、タブレットなど）、メディアコンピュータプラットホーム（例えば、ケーブル、衛星セットトップボックス、デジタルビデオレコーダ）、ハンドヘルドコンピュータデバイス（例えば、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、電子メールクライアントなど）、ウェアラブル端末（メガネ型デバイス、時計型デバイスなど）、他種のコンピュータ、またはコミュニケーションプラットホームなどであってもよい。

＝＝応答システム１０の処理の概要＝＝
次に、図２を参照して、応答システム１０の処理の概要を説明する。図２は、応答システム１０における処理の概要の一例を示す図である。以下、便宜上、応答システム１０が質問を出力する人を「対象者」として説明する。

まず、ステップＳ１において、応答装置２００は、例えば、対象者から、対象者を特定するための情報（以下、対象者特定情報という）を取得する。ここで、対象者特定情報は、例えば、対象者に関する音声、対象者に関する画像、対象者が入力した文字などの情報であってもよい。次に、ステップＳ２において、応答装置２００は、対象者特定情報をサーバ装置１００に送信する。

次に、ステップＳ３において、サーバ装置１００は、例えば、特定された対象に関する情報（以下、対象者情報という）に基づき記憶部１１０を参照して質問を示す情報（以下、質問情報という）を特定する。サーバ装置１００は、質問情報に含まれる、質問の内容が有する特徴（以下、質問特徴情報という）と、質問に関する時節を示す情報（以下、質問時節情報という。）とを特定する。質問特徴情報および質問時節情報の詳細については後述する。なお、「特徴」の文言には、属性、性質、特性、特色などの意味が含まれていてもよい。

また、サーバ装置１００は、対象者特定情報に基づき記憶部１１０を参照して対象者を特定する。サーバ装置１００は、対象者情報に含まれる、対象者が有する特徴を示す情報（以下、対象者特徴情報という）と、対象者に関する時節を示す情報（以下、対象者時節情報という）とを特定する。対象者特徴情報および対象者時節情報の詳細については後述する。

また、サーバ装置１００は、例えば、質問特徴情報が示す質問の内容の特徴と、対象者特徴情報が示す対象者の特徴とが類似する度合いを示す指標（以下、内容指標という）を算出する。ここで、内容指標は、例えば、質問特徴情報が示す質問の内容の特徴と、対象特徴情報が示す対象者の特徴とが一致する特徴の数が多いほど高い指標を示すものであってもよい。サーバ装置１００は、例えば、内容指標が大きいほど対象者に対する質問の内容が対象者にとって適切であると評価する。また、サーバ装置１００は、例えば、質問時節情報が示す質問に関する時節と、対象者時節情報が示す対象者に関する時節とが類似する度合いを示す指標（以下、時間指標という）を算出する。ここで、時間指標は、例えば、質問時節情報が示す質問に関する時節と、対象者時節情報が示す対象者に関する時節とが近い時節であるほど高い指標を示すものであってもよい。サーバ装置１００は、例えば、時間指標が大きいほど対象者に対する質問のタイミングが対象者にとって適切であると評価する。内容指標を算出するための処理（以下、内容指標算出処理という）および時間指標を算出するための処理（以下、「時間指標算出処理」という）の詳細については後述する。

また、サーバ装置１００は、例えば、内容指標および時間指標のうち少なくともいずれかが所定の条件を充たすか否かを判定する。所定の条件とは、例えば、内容指標および時間指標のうち少なくともいずれかが所定の閾値を超えるか否かという条件である。

次に、ステップＳ４において、サーバ装置１００は、例えば、内容指標および時間指標のうち少なくともいずれかが所定の条件を充たすと判定された場合、質問情報を応答装置２００に送信する。これにより、対象者にとって適切な内容または適切なタイミングの質問を対象者に発信できるため、対象者とのコミュニケーションが促進される。

次に、ステップＳ５において、応答装置２００は、質問情報に基づいて、対象者に音声や画像（文字を含む）などで質問を出力する。次に、ステップＳ６において、応答装置２００は、対象者から音声や文字などで回答を受け付ける。次に、ステップＳ７において、応答装置２００は、対象者の回答を示す情報（以下、回答情報という）をサーバ装置１００に送信する。

次に、ステップＳ８において、サーバ装置１００は、回答情報に基づいて、対象者への質問に対する対象者の信頼の度合いを示す指標（以下、信頼指標という）を算出する。サーバ装置１００は、信頼指標によって次回以降の質問に関する所定の条件（例えば、閾値を超えるか否か）を調整する。これにより、サーバ装置１００は、次回以降の質問の内容およびタイミングを調整できるため、よりよい質問を出力することが可能となり、対象者とのコミュニケーションが促進される。

以下、応答システム１０を構成する各装置の機能構成について説明する。

＝＝サーバ装置１００の構成＝＝
まず、図３を参照して、サーバ装置１００の機能構成について説明する。図３は、サーバ装置１００の機能構成の一例を示す図である。図３に示すように、サーバ装置１００は、例えば、記憶部１１０と、取得部１２０と、質問生成部１３０と、特徴抽出部１４０と、指標算出部１５０と、閾値算出部１６０と、判定部１７０と、出力部１８０と、信頼算出部１９０との機能部を含む。

記憶部１１０は、例えば、対象者情報Ｄ１１１と、質問情報Ｄ１１２と、回答情報Ｄ１１３とを含む。

図４は、対象者情報Ｄ１１１の一例を示す図である。図４に示すように、対象情報Ｄ１１１は、例えば、［対象者ＩＤ］、［信頼指標］、及び［特徴ｍ］の項目を含んでいてもよい。［対象者ＩＤ］は、例えば、対象者の識別符号である対象者ＩＤを含む項目である。対象者ＩＤは、例えば、対象者ごとに付される符号であり、サーバ装置１００に新たに登録された対象者に対して割り振られる。［信頼指標］は、例えば、［対象者ＩＤ］の項目に対応づけられ、信頼算出部１９０で算出される信頼指標を含む項目である。信頼指標は、例えば、信頼算出部１９０で算出されたことを契機に更新される。［特徴ｍ］の項目は、例えば、［対象者ＩＤ］の項目に対応づけられ、対象者が有する特徴のカラムと、それぞれの特徴が示す「重み」のカラムを含む。「重み」とは、例えば、それに対応する特徴の重要度を示す指標である。「重み」は、例えば、サーバ装置１００において、対象者の回答に含まれる単語の出現頻度や単語の分布の偏りなどに基づき設定される。ここで、［特徴１］の項目には、例えば、対象者が「性別」に関する特徴を有するか否かが設定され、その特徴の「重み」が設定される。具体的には、［特徴１］の項目には、例えば、「性別」のフィールドに対象者が性別の特徴を有するか否かのフラグが設定され、「重み」のフィールドに数値が設定されてもよい。例えば、「性別」のフィールドには性別に関する特徴（例えば、「男」や「女」など）が設定されていてもよい。なお、性別に関する特徴には、対象者における、肉体上の性別、認知上の性別、又は戸籍上の性別などが含まれていてもよい。対象者情報Ｄ１１１の［特徴ｍ］の項目に含まれる情報は、例えば、管理者によって設定されてもよいし、ニューラルネットワークなどを用いて、対象者の回答情報に含まれるテキストデータから所定の構造をもつ情報を抽出して設定されてもよい。

図５は、質問情報Ｄ１１２の一例を示す図である。図５に示すように、質問情報Ｄ１１２は、例えば、［質問ＩＤ］、［質問内容］、［時節］、［調整係数］、及び［特徴ｎ］の項目を含んでいてもよい。［質問ＩＤ］は、例えば、質問の識別符号である質問ＩＤを含む項目である。質問ＩＤは、例えば、質問ごとに付される符号であり、サーバ装置１００に新たに登録された質問に対して割り振られる。［質問内容］の項目は、例えば、［質問ＩＤ］の項目に対応づけられ、質問の内容を示すテキストデータを含む項目である。［時節］の項目は、例えば、［質問ＩＤ］の項目に対応づけられ、質問を出力する適切なタイミングを含む項目である。［調整係数］の項目は、例えば、［質問ＩＤ］の項目に対応づけられ、後述する調整係数Ｔ_aが設定される項目である。［特徴ｎ］の項目は、例えば、［質問ＩＤ］の項目に対応づけられ、質問が備える特徴のカラムと、特徴それぞれの「重み」のカラムを含む。［特徴ｎ］の項目は、例えば、［質問ＩＤ］の項目に対応づけられ、質問が備える特徴のカラムと、特徴それぞれの「重み」のカラムを含む。例えば、［特徴１］の項目は、「性別」に関する特徴を質問が備えるか否かが設定され、その特徴の「重み」が設定される。具体的には、［特徴１］の項目には、例えば、「性別」のフィールドに質問が性別の特徴を備えるか否かのフラグが設定され、「重み」のフィールドに数値が設定されてもよい。例えば、「性別」のフィールドには性別に関する特徴（例えば、「男」や「女」など）が設定されていてもよい。なお、性別に関する特徴には、対象者における、肉体上の性別、認知上の性別、又は戸籍上の性別などが含まれていてもよい。質問情報Ｄ１１２の［特徴ｎ］の項目に含まれる情報は、例えば、例えば、管理者によって設定されてもよいし、ニューラルネットワークなどを用いて、質問の内容を示すテキストデータから所定の構造をもつ情報を抽出して設定されてもよい。

図６は、回答情報Ｄ１１３の一例を示す図である。図６に示すように、回答情報Ｄ１１３は、例えば、［回答ＩＤ］、［対象者ＩＤ］、［質問ＩＤ］、［質問日時］、［回答日時］、［回答内容］、及び［回答時間］の項目を含んでいてもよい。［回答ＩＤ］は、例えば、質問に対する対象者の回答の識別符号である回答ＩＤを含む項目である。回答ＩＤは、例えば、回答ごとに付される符号であり、サーバ装置１００が回答情報を取得したことを契機に回答に対して割り振られる。［対象者ＩＤ］は、例えば、［回答ＩＤ］の項目に対応づけられ、対象者の識別符号である対象者ＩＤを含む項目である。［質問ＩＤ］は、例えば、［回答ＩＤ］の項目に対応づけられ、質問の識別符号である質問ＩＤを含む項目である。［質問日時］の項目は、例えば、［回答ＩＤ］の項目に対応づけられ、サーバ装置１００が、対象者の回答に対応する質問を出力した日時を含む項目である。［回答日時］の項目は、例えば、［回答ＩＤ］の項目に対応づけられ、サーバ装置１００が回答情報を取得した日時を含む項目である。［回答内容］の項目は、例えば、［回答ＩＤ］の項目に対応づけられ、回答の内容を含む項目である。［回答時間］の項目は、例えば、［回答ＩＤ］の項目に対応づけられ、応答装置２００が対象者に質問を出力してから対象者から回答が得られるまでの時間を示す回答時間を含む項目である。

取得部１２０は、例えば応答装置２００から各種情報を取得する。また、取得部１２０は、例えば記憶部１１０から各種情報を取得する。

質問生成部１３０は、取得部１２０を通じて記憶部１１０から質問情報を取得する。また、質問生成部１３０は、例えば、記憶部１１０から複数の質問情報を取得し、複数の質問情報のうちランダムに質問情報を選択してもよい。また、質問生成部１３０は、例えば、対象者情報に基づいて、対象者の特徴（例えば、性別、年齢、趣味、生年月日など）を特定して、対象者の特徴に応じた質問を生成してもよい。すなわち、質問生成部１３０において質問が選択または生成される方法は限定されない。

特徴抽出部１４０は、例えば、質問情報に含まれる質問特徴情報と、対象者情報に含まれる対象者特徴情報とを抽出する。特徴抽出部１４０は、例えば質問情報Ｄ１１２を参照して質問（例えば、質問ＩＤ「０００１」）に対応する質問特徴情報（例えば、性別、家族など）を抽出する。特徴抽出部１４０は、例えば対象者情報Ｄ１１１を参照して対象者（例えば、対象者ＩＤ「０００１」）に対応する対象者特徴情報（例えば、性別、家族など）を抽出する。なお、特徴抽出部１４０は、例えば、質問特徴情報に含まれる質問の特徴に対応する対象者の特徴を対象者特徴情報としてもよい。

質問特徴情報は、例えば、特徴抽出部１４０において例えば質問情報Ｄ１１２に記憶される質問（例えば、テキストデータなど）から抽出された質問の特徴を示す情報である。質問特徴情報は、例えば、質問に含まれ、質問に対して回答する対象者が有するべき特徴であり、例えば、対象者における、生年月日、性別、居住環境、生活様式、学歴、職歴、行動履歴、活動時間、所属、嗜好、忌避、家族構成、交友関係、連絡手段、氏名、通称、保有財産、宗教、信条、発言、発信、記憶、性的指向などに関する情報である。質問特徴情報は、質問情報Ｄ１１２の［特徴ｎ］の項目に示すような、当該質問がこれらの特徴それぞれを備えるか備えないかを示すフラグと、それぞれの特徴の重みを示す情報とを含んでいてもよい。

対象者特徴情報は、例えば、特徴抽出部１４０において過去の対象者の回答（例えば、テキストデータなど）から抽出された対象者の特徴を示す情報である。また、対象者特徴情報は、例えば、特徴抽出部１４０で抽出された質問の特徴に対応する対象者の特徴に関する情報であってもよい。対象者特徴情報は、例えば、対象者における、生年月日、性別、居住環境、生活様式、学歴、職歴、行動履歴、活動時間、所属、嗜好、忌避、家族構成、交友関係、連絡手段、氏名、通称、保有財産、宗教、信条、発言、発信、記憶、性的指向などの特徴に関する情報である。対象者特徴情報は、例えば、対象者情報Ｄ１１１の［特徴ｍ］の項目に示すような、当該対象者がこれらの特徴それぞれを有するか有さないかを示すフラグと、それぞれの特徴の重みを示す情報とを含んでいてもよい。

特徴抽出部１４０は、例えば、対象者情報に含まれる対象者時節情報と、質問情報に含まれる質問時節情報とを抽出する。特徴抽出部１４０は、例えば、対象者情報Ｄ１１１を参照して対象者に対応する対象者時節情報を抽出する。特徴抽出部１４０は、例えば、質問情報Ｄ１１２を参照して質問に対応する質問時節情報を抽出する。

対象者時節情報は、例えば、対象者が応答装置２００に対して音声を発した時間、対象者の特徴（例えば、誕生日、記念日など）に基づき推定される日時、対象者が予め定めた日時、又はサーバ装置１００によって対象者ごとに予め定められた時間などを示す情報である。また、対象者時節情報は、例えば、過去において対象者が特徴的な回答を行った時期や時刻に関する情報を含んでいてもよい。

質問時節情報は、例えば、特徴抽出部１４０において質問（例えば、テキストデータなど）から抽出された時節を示す単語（例えば、誕生日、記念日、季語など）に基づき特定される時節のピークとなる時間を示す情報である。

指標算出部１５０は、例えば、内容指標算出処理および時間指標算出処理を実行することにより、内容指標および時間指標を算出する。内容指標算出処理および時間指標算出処理の詳細については後述する。

閾値算出部１６０は、例えば質問の内容およびタイミングが適切か否かの基準を示す閾値を算出する。閾値算出部１６０は、例えば、閾値を、初期値「０」として算出してもよい。この場合、応答システム１０は、例えば、応答システム１０を初めて利用する対象者に対して、生成された質問をそのまま即時に出力する。また、閾値算出部１６０は、例えば、過去における、対象者への質問に関する情報、対象者の回答に関する情報、及び閾値に関する情報で学習されたニューラルネットワークに、対象者情報および質問情報を入力することにより閾値を算出してもよい。なお、閾値算出部１６０における閾値の算出方法については上記に限定されない。閾値算出部１６０は、例えば、内容指標と比較するための閾値と、時間指標と比較するための閾値とをそれぞれ算出してもよいし、そうでなくてもよい。

判定部１７０は、例えば、内容指標または時間指標の少なくともいずれかが所定の条件を充たしているか否かを判定する。具体的には、判定部１７０は、例えば、内容指標または時間指標の少なくともいずれかが、閾値算出部１６０で算出された閾値を超えているか否かを判定する。サーバ装置１００は、判定部１７０において所定の条件を充たしていると判定された場合、当該質問の内容またはタイミングの少なくともいずれかが適切であると判定する。この場合、サーバ装置１００は、出力部１８０に質問情報を送信するよう要求する。これにより、対象者にとって適切な質問の内容またはタイミングで質問情報を出力することができるため、対象者とのコミュニケーションが促進される。一方、サーバ装置１００は、例えば、判定部１７０において内容指標が所定の条件を充たしていないと判定された場合、質問生成部１３０に新たな質問を生成するよう要求する。また、サーバ装置１００は、例えば、判定部１７０において時間指標が所定の条件を充たしていないと判定された場合、後述する質問の時節Ｔ_qになったときに出力部１８０に質問情報を送信する要求してもよいし、質問生成部１３０に新たな質問を生成するよう要求してもよい。また、サーバ装置１００は、例えば、判定部１７０において時間指標が所定の条件を充たしていると判定された場合、時間指標に対応する質問の時節Ｔ_qになったときに、出力部１８０に質問情報を送信する要求してもよい。これにより、所定の時間を空けて、対象者にとって適切なタイミングで対象者に質問することができるため、対象者とのコミュニケーションが促進される。

なお、判定部１７０の判定方法は、上記に限定されず、例えば、内容指標または時間指標の少なくともいずれかが所定の指標と同じか否かを判定する方法、内容指標および時間指標を組み合わせて算出される指標が閾値を超えるか否か又は同じか否かを判定する方法などであってもよく、その判定方法は限定されない。また、判定部１７０は、例えば、内容指標または時間指標の少なくともいずれかが所定の条件を充たしている複数の質問を判定してもよい。この場合、判定部１７０は、例えば、判定された複数の質問それぞれの内容指標または時間指標のうち少なくともいずれかにつき、所定の閾値との乖離が大きい順に、複数の質問それぞれに優先順位をつけてもよい。このとき、判定部１７０は、例えば、内容指標または時間指標のいずれかと所定の閾値との乖離に基づき優先順位をつけてもよいし、内容指標および時間指標を組み合わせた指標と所定の閾値との乖離に基づき優先順位をつけてもよい。以下、便宜上、判定部１７０において、内容指標または時間指標の少なくともいずれかが閾値を超えているか否かが判定されることとして説明する。

出力部１８０は、例えば、判定部１７０において内容指標または時間指標の少なくともいずれかが所定の条件を充たしていると判定された場合、質問情報を応答装置２００に出力する。換言すると、出力部１８０は、例えば、判定部１７０から質問情報を送信するよう要求する信号を受信したことを契機に、質問情報を応答装置２００に出力する。なお、出力部１８０は、例えば、判定部１７０において、優先順位をつけられた複数の質問が判定されている場合、優先順位の最も高い質問に関する質問情報を応答装置２００に出力してもよい。

信頼算出部１９０は、例えば、回答情報Ｄ１１３を参照して、閾値を調整するための信頼指標を算出する。具体的には、信頼算出部１９０は、例えば、過去における、対象者の回答の内容によって得られる数値（例えば、自然言語処理で得られるセンチメント値など）、質問を出力してから対象者から回答を得るまでの時間、回答の日時、又は対象者との間における質問および回答の個数などに基づいて、例えば統計的な手法を用いて信頼指標を算出する。

信頼指標は、例えば、対象者への質問に対する対象者の信頼の度合いを示す指標である。信頼指標は、例えば、数値が高いほど閾値算出部１６０において閾値を下げる方向に調整させる。具体的には、サーバ装置１００は、例えば、閾値算出部１６０で算出された閾値に対して、１以上の数値を示す信頼指標を除して、新たな閾値を算出してもよい。すなわち、信頼指標が高いほど、応答システム１０において質問が採用されやすくなる。なお、閾値算出部１６０で算出された閾値に対して、１以下の数値を示す信頼指標を乗じて、新たな閾値を算出してもよい。この場合、信頼指標の値が低いほど、応答システム１０において質問が採用されやすくなる。

これにより、応答システム１０は、対象者と関係を持ってから日にちが経つにつれて、対象者との信頼関係が構築されるものとし、出力する質問をより親密なものにすることができる。また、応答システム１０は、対象者に対して回答しやすい質問から出力して、徐々に質問の品質（内容およびタイミングの適切性）を高めることができる。すなわち、応答システム１０は、例えば、対象者に、役立つ、関心を得る、喚起する、情動させるなどの観点で、毎回、質問を高度化して出力することで、対象者との間の信頼を高めることができるため、対象者とのコミュニケーションが促進される。

＝＝内容指標算出処理＝＝
次に、内容指標算出処理の一例について説明する。内容指標算出処理は、指標算出部１５０において、対象者特徴情報に含まれる対象者の特徴と、質問特徴情報に含まれる質問の特徴との類似する度合いを示す内容指標が算出される処理である。対象者の特徴と、質問の特徴とが類似しているほど、対象者が質問に答え得る性質を有することを示す。すなわち、この場合、対象者はその質問に対して答えやすい状態にあることを示す。以下、便宜上、内容指標を「ＣＲ」とし、対象者の特徴を「ＡＰ」とし、対象者の特徴に対応する重みを「ＡＷ」（対象者重み情報）とし、質問の特徴を「ＱＰ」とし、質問の特徴に対応する重み「ＱＷ」（質問重み情報）とし、信頼指標を「ＳＴ」として説明する。「ＡＷ」および「ＱＷ」は、例えば０以上１以下の値であってもよい。また、便宜上、「ＡＰ_i」および「ＱＲ_j」は、ｉ＝ｊの場合に対象者の特徴と質問の特徴とが同じことを示し、ｉ≠ｊの場合に対象者の特徴と質問者の特徴とが異なることを示す。

まず、特徴抽出部１４０は、質問生成部１３０において生成された質問の特徴（質問特徴情報）を抽出する。指標算出部１５０は、抽出された質問の特徴をＱＰ₁、ＱＰ₂、ＱＰ₃・・・、ＱＰ_nとし、それぞれの特徴の重みをＱＷ₁、ＱＷ₂、ＱＷ₃・・・、ＱＷ_nとして特定する。

具体的には、一例として、「親の介護が心配ですか？」という質問について、特徴抽出部１４０は、質問情報Ｄ１１２を参照して、質問の特徴につき「家族」、「病気」などを抽出する。そして、指標算出部１５０は、質問情報Ｄ１１２を参照して、それぞれの特徴の重みについて「０．８」、「０．９」を特定する。

次に、指標算出部１５０は、質問の特徴であるＱＰ₁、ＱＰ₂、ＱＰ₃・・・、ＱＰ_nに対応する、対象者の特徴であるＡＰ₁、ＡＰ₂、ＡＰ₃・・・、ＡＰ_nを特定する。指標算出部１５０は、特定された対象者の特徴それぞれの重みＡＷ₁、ＡＷ₂、ＡＷ₃・・・、ＡＷ_nを特定する。ただし、計算の便宜上、ＡＷ_n＞ＱＷ_nの場合、ＡＷ_n＝ＱＷ_nとしてもよい。すなわち、ＡＷ_nはＱＷ_nを超えないように算出されてもよい。

具体的には、一例として、特徴抽出部１４０は、対象者情報Ｄ１１１を参照して、質問の特徴に対応する対象者の特徴「家族」、「病気」などを抽出する。そして、指標算出部１５０は、対象者情報Ｄ１１１を参照して、それぞれの特徴の重みにつき「０．２」、「０．１」を特定する。

次に、指標算出部１５０は、ＡＷとＱＷと差異に基づき内容指標を算出する。具体的には、指標算出部１５０は、例えば、質問の特徴と対象者の特徴とを軸としたｎ次元空間に、点ｑ（＝ＱＷ₁、ＱＷ₂、ＱＷ₃・・・、ＱＷ_n）と点ａ（＝ＡＷ₁、ＡＷ₂、ＡＷ₃・・・、ＡＷ_n）をプロットする。指標算出部１５０は、式（１）により、点ｑと点ａとの間のユークリッド距離ｄ（ｑ，ａ）を算出する。

次に、指標算出部１５０は、式（２）により、内容指標ＣＲを算出する。

ここで、「Ｃ_a」は、例えば質問に紐付く係数である。式（２）では、「Ｃ_a」が０に近い場合、質問の特徴と対象者の特徴とが類似している度合いｄ（ｑ，ａ）が大きくなければ、対象者が当該質問に答えにくいことを示す。また、式（２）では、「Ｃ_a」が１に近い場合、質問の特徴と対象者の特徴とが類似している度合いｄ（ｑ，ａ）が小さくても対象者が当該質問に答えやすいことを示す。すなわち、「Ｃ_a」が大きいほど、質問への答えやすさが質問の内容に左右されにくくなる。応答システム１０は、例えば「Ｃ_a」をニューラルネットワークなどを用いて算出してもよい。

上記の例においては、ユークリッド距離ｄ（ｑ，ａ）が「１」となり、ｎが「２」であり、Ｃ_aを「０．８」とすると、ＣＲは約「０．１」となる。

したがって、閾値が「０．１」よりも大きい場合、判定部１７０は当該質問の内容を適当でないと判定する。上記の例においては、ＣＲが小さいことから、対象者が「親の介護」についてそれほど関心を示していないことが推測されるため、「親の介護が心配ですか？」という質問は適切でないことがわかる。

これにより、サーバ装置１００は、対象者が回答したいと感じるような内容か否かを内容指標として算出することができる。すなわち、サーバ装置１００は、対象者がその質問に対して回答する準備が整っているか（例えば、内容に関心があるか、前提とする知識を得ているかなど）、対象者にとって当該質問がどの程度回答しやすいか（例えば、心理的・技術的ハードルなどの有無）、対象者にとって当該質問がどの程度有用・有意であるか（例えば、好みや忌避など）を数値化できる。ここで、質問が有用・有意であるとは、例えば、対象者が当該質問を受けた結果、対象者の思考および行動へ及ぼす肯定的な影響の度合いである。

＝＝時間指標算出処理＝＝
次に、時間指標算出処理の一例について説明する。時間指標算出処理は、指標算出部１５０において、対象者時節情報に含まれる対象者の時節と、質問時節情報に含まれる質問の時節との類似する度合いを示す時間指標が算出される処理である。対象者の時節と、質問の時節とが類似しているほど、対象者が質問に答え得るタイミングであることを示す。すなわち、この場合、対象者にとってその質問に対して答えやすいタイミングであることを示す。以下、便宜上、時間指標を「ＴＲ」とし、対象者の時節を「Ｔ_p」とし、質問の時節を「Ｔ_q」とし、対象者の時節と質問の時節との日数の差を「Ｔ_d」とする。

まず、特徴抽出部１４０は、対象者の時節（対象者時節情報）を抽出する。特徴抽出部１４０は、例えば、取得部１２０において対象者特定情報が取得された日時を、対象者の時節Ｔ_pとして抽出してもよい。また、特徴抽出部１４０は、例えば、対象者情報Ｄ１１１を参照して、対象者の特徴のうち誕生日や記念日などの時期に関する情報を、対象者の時節Ｔ_pとして抽出してもよい。

具体的には、一例として、特徴抽出部１４０は、対象者が応答装置２００に音声を発した日時が「２０２０年１月２日」であった場合、「２０２０年１月２日」を対象者の時節Ｔ_pとして特定する。

次に、特徴抽出部１４０は、質問生成部１３０において生成された質問の時節（質問時節情報）を抽出する。指標算出部１５０は、例えば、質問に含まれる質問の時節を示す要素それぞれの時節の強さ、換言すると重要度を示す重み（時節重み情報）に基づいて、質問の時節Ｔ_qを特定する。

具体的には、一例として、「奥様の誕生日には何をプレゼントするのですか？」という質問について、特徴抽出部１４０は、「誕生日」という時節を示す要素を抽出する。そして、指標算出部１５０は、「誕生日」の時節を示す情報の時節の強さを示す重みが大きい場合、「誕生日」が示す日付（例えば、「２０２０年１月３日」）を、質問の時節として特定する。なお、指標算出部１５０は、図５に示すように、質問情報Ｄ１１２に予め質問ごとに記憶されている時節を、質問の時節Ｔ_qとして特定してもよい。

次に、指標算出部１５０は、例えば、特定した質問の時節に対して前後の時間を調整してもよい。指標算出部１５０は、例えば、回答情報Ｄ１１３を参照して、過去の対象者の回答（例えば、曜日による回答数の偏り、質問の内容に関する回答数の偏りなど）に基づいて、当該質問に対して対象者が回答しやすいタイミングを特定する。指標算出部１５０は、特定されたタイミングに基づいて、質問の時節に対して前後に時間を調整する。なお、以下、便宜上、前後の時間を調整された質問の時節を「Ｔ_q」として説明する。

次に、指標算出部１５０は、対象者の時節Ｔ_pと質問の時節Ｔ_qとの間の時間差Ｔ_dを算出する。ここで、指標算出部１５０は、例えば、対象者の時節Ｔ_pが１月１日で、質問の時節Ｔ_qが１２月３１日である場合、時間差Ｔ_dが「１日」と「３６４日」との２通り考えられる。この場合、指標算出部１５０は、より短い時間を示す「１」日を時間差Ｔ_dとして算出してもよい。

次に、指標算出部１５０は、例えば、質問生成部１３０において生成された質問が質問の時節Ｔ_qに対する時間のズレの許容可能な時間を示す調整係数Ｔ_aを算出する。すなわち、指標算出部１５０は、例えば時間指標を調整するための係数（Ｔ_a）を算出する。指標算出部１５０は、式（３）により、時間指標ＴＲを算出する。

ここで、指標算出部１５０は、質問を構成する要素のうち、特定の日付に強く結び付く（「重要度」ともいう）要素（例えば、誕生日や記念日など）の重み（ＱＷ）が、他の要素の重みよりも大きい場合、質問の時節Ｔ_qが当該特定の日付と乖離が大きいほど、調整係数Ｔ_aを小さくするように算出する。これにより、指標算出部１５０は、当該質問が質問の時節Ｔ_qにおいてはタイムリーではないと判断され、許容する時間を短くできる。一方、指標算出部１５０は、質問を構成する要素のうち、特定の日付に結びつかない要素の重み（ＱＷ）が、特定の日付に強く結び付く要素の重みよりも大きい場合、時間Ｔ_aが大きくなるように算出する。これにより、指標算出部１５０は、質問が時間に依存しないと判断され、許容する時間を長くできる。

具体的には、上記のように、対象者の時節Ｔ_pが「２０２０年１月２日」であり、質問の時節が「２０２０年１月３日」であり、時間Ｔ_aが「２」日である場合、ＴＲは「０．５」となる。すなわち、閾値が「０．５」よりも大きい場合、サーバ装置１００は応答装置２００に質問情報を送信せず、閾値が「０．５」よりも小さい場合、サーバ装置１００は応答装置２００に質問情報を送信する。

なお、上記においては、便宜上、対象者の時節Ｔ_p、質問の時節Ｔ_q、及び調整係数Ｔ_aを日付で示したがこれに限定されず、例えば時刻であってもよい。

これにより、サーバ装置１００は、対象者が回答したいと感じるようなタイミングか否かを時間指標として算出することができる。すなわち、サーバ装置１００は、対象者がその質問に対して回答するのに最適と思われる時間であるか、質問をするのに現在からどの程度の時間間隔を設けるべきか、質問が複数ある場合は最適な順序はどのような順序であるかを数値化することで特定できる。

＝＝応答装置２００の構成＝＝
次に、図７を参照して、応答装置２００の機能構成について説明する。図７は、応答装置２００の機能構成の一例を示す図である。応答装置２００は、例えば、サーバ装置１００から取得した情報に基づいて、音声などを対象者に提供する。応答装置２００は、例えば、記憶部２１０と、取得部２２０と、出力部２３０と、送信部２４０との機能部を含む。記憶部２１０は、例えば各種情報を記憶する。取得部２２０は、例えば質問情報をサーバ装置１００から取得する。出力部２３０は、例えば、質問情報に関する音声をスピーカ２０５ｂから出力させる。送信部２４０は、例えば回答情報をサーバ装置１００に送信する。

＝＝応答システム１０の処理の詳細＝＝
次に、図８を適宜参照して、応答システム１０の情報処理の手順について説明する。図８は、応答システム１０の情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１００において、サーバ装置１００は、応答装置２００から対象者を特定するための対象者特定情報を取得する。次に、Ｓ１０１において、サーバ装置１００は、例えば、質問情報Ｄ１１２を参照して、質問情報を取得する。次に、ステップＳ１０２において、サーバ装置１００は、例えば、質問情報に含まれる質問特徴情報および質問時節情報を特定する。以下、便宜上、一例として、質問が「持病があるのに転職活動しながらの明日のお見合いは大変ですね」とする。また、一例として、当該質問の質問特徴情報が「病気」、「転職」、「結婚」として特定されるものする。また、一例として、「病気」、「転職」、「結婚」のそれぞれの重みを「０．２」、「０．９」、「０．３」として特定されるものとする。また、一例として、当該質問の質問時節情報が「１１月１１日１７時００分」として特定されるものとする。

次に、ステップＳ１０３において、サーバ装置１００は、対象者情報Ｄ１１１を参照して、質問特徴情報に対応する対象者特徴情報を特定する。また、サーバ装置１００は、例えば、対象者情報Ｄ１１１を参照して、対象者時節情報を特定する。以下、便宜上、一例として、対象者特徴情報が「病気」、「転職」、「結婚」とする。また、一例として、「病気」、「転職」、「結婚」のそれぞれの重みが「０．２」、「０．１」、「０．９」として特定されるものする。また、一例として、対象者時節情報が「１１月１１日１７時３０分」として特定されるものとする。

次に、ステップＳ１０４において、サーバ装置１００は、内容指標算出処理により内容指標を算出する。サーバ装置１００は、例えば質問に紐付く係数Ｃ_aを「０．８」とすると、「０．２２」として内容指標が算出される。

次に、ステップＳ１０５において、サーバ装置１００は、時間指標算出処理により時間指標を算出する。サーバ装置１００は、質問時節が「１１月１１日１７時００分」であり対象者の時節が「１１月１１日１７時３０分」であるため、時間差Ｔ_dを「０．５」時間として算出する。そして、サーバ装置１００は、例えば調整係数Ｔ_aを「２」とすると、時間指標「０．７５」を算出する。

次に、ステップＳ１０６において、サーバ装置１００は、内容指標と閾値とを比較して内容指標が閾値を超えるか否かを判定する。また、サーバ装置１００は、時間指標と閾値とを比較して時間指標が閾値を超えるか否かを判定する。

ここで、ステップＳ１０６（ＮＯ）において、内容指標が閾値を超えないと判定された場合（例えば、閾値「０．５」の場合）、サーバ装置１００は、当該質問の内容が対象者にとって適切でないと判断して、ステップＳ１０１から処理を繰り返す。また、時間指標が閾値を超えないと判定された場合（例えば、閾値「０．９」の場合）（ステップＳ１０６：ＮＯ）、サーバ装置１００は、当該質問を対象者に出力するタイミングが対象者にとって適切でないと判断して、ステップＳ１０１から処理を繰り返してもよい。

ここで、ステップＳ１０６（ＹＥＳ）において、内容指標または時間指標の少なくともいずれかが閾値を超えると判定された場合（例えば、時間指標と比較される閾値「０．５」の場合）、サーバ装置１００は、当該質問のタイミングが対象者にとって適切であると判断して、ステップＳ１０７に処理を移行する。この場合、質問の内容は対象にとって適切とは言えないが、質問のタイミングが対象者にとって適切であるため、質問を実行することとなる。なお、サーバ装置１００は、内容指標および時間指標の両方が閾値を超えると判定された場合に、ステップＳ１０７に処理を移行させてもよい。すなわち、応答システム１０は、内容指標および時間指標の両方が閾値を超えると判定された場合に、対象者に質問を出力するように構成されていてもよい。

次に、ステップＳ１０７において、サーバ装置１００は、例えば応答装置２００に質問情報を送信する。応答装置２００は、質問情報に基づいて質問を音声などで対象者に出力する。ステップＳ１０８において、応答装置２００は、対象者から音声などで質問に対する回答を取得する。応答装置２００は、回答を示す回答情報をサーバ装置１００に送信する。

次に、ステップＳ１０９において、サーバ装置１００は、回答情報を回答情報Ｄ１１３に記憶する。サーバ装置１００は、回答情報に基づき信頼指標を算出する。サーバ装置１００は、例えば、対象者情報Ｄ１１１において対象者ごとに設定されている信頼指標を更新する。これにより、応答システム１０は、次回、対象者に対して質問を出力する際に、閾値を調整することで、より適切な質問の内容およびタイミングにて質問を出力できる。

＝＝＝応答システム１０のハードウェア構成＝＝＝
図９、図１０を参照して、応答システム１０に含まれる各装置のＨＷ構成について説明する。図９は、サーバ装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。図１０は、応答装置２００のハードウェア構成の一例を示す図である。

図９に示すように、サーバ装置１００は、制御部（ＣＰＵ）１０１、記憶装置１０２、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）１０３、入力装置１０４、出力装置１０５を備える。サーバ装置１００のＨＷの各構成要素は、例えば、バスＢ１を介して相互に接続される。なお、サーバ装置１００のＨＷは、サーバ装置１００のＨＷの構成として、全ての構成要素を含むことは必須ではない。例えば、サーバ装置１００のＨＷは、出力装置１０５を取り外すことが可能な構成であってもよいし、そうでなくてもよい。

制御部１０１は、プログラム内に含まれたコードまたは命令によって実現する機能を実行するために物理的に構造化された回路を有し、例えば、ハードウェアに内蔵されたデータ処理装置により実現される。制御部１０１は、代表的には中央処理装置（ＣＰＵ）、であり、その他にマイクロプロセッサ、プロセッサコア、マルチプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡであってもよいし、そうでなくてもよい。本開示において、制御部１０１は、これらに限定されない。

記憶装置１０２は、サーバ装置１００が動作するうえで必要とする各種プログラムや各種データを記憶する機能を有する。記憶装置１０２は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリなど各種の記憶媒体により実現される。ただし、本開示において、記憶装置１０２は、これらに限定されない。また、記憶装置１０２は、メモリ（memory）と表現されてもよいし、されなくてもよい。

通信Ｉ／Ｆ１０３は、ネットワークＮを介して各種データの送受信を行う。通信Ｉ／Ｆ１０３による通信は、有線、無線のいずれで実行されてもよく、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。通信Ｉ／Ｆ１０３は、ネットワークＮを介して、応答装置２００などの他の装置との通信を実行する機能を有する。通信Ｉ／Ｆ１０３は、各種データを制御部１０１からの指示に従って、他の装置に送信する。また、通信Ｉ／Ｆ１０３は、他の装置から送信された各種データを受信し、制御部１０１に伝達する。また、通信Ｉ／Ｆ１０３を単に通信部と表現する場合もある。また、通信Ｉ／Ｆ１０３が物理的に構造化された回路で構成される場合には、通信回路と表現する場合もある。

入力装置１０４は、サーバ装置１００に対する各種操作を入力する装置により実現される。入力装置１０４は、ユーザからの入力を受け付けて、受け付けた入力に係る情報を制御部１０１に伝達できる全ての種類の装置のいずれかまたはその組み合わせにより実現される。入力装置１０４は、代表的にはキーボード等に代表されるハードウェアキーや、マウス等のポインティングデバイスで実現される。なお、入力装置１０４は、例えば、タッチパネルやカメラ（動画像を介した操作入力）、マイク（音声による操作入力）を含んでいてもよいし、そうでなくてもよい。ただし、本開示において、入力装置１０４は、これらに限定されない。

出力装置１０５は、例えば、表示部を含む。表示部は、代表的にはモニタ（例えば、液晶ディスプレイやＯＥＬＤ）で実現される。なお、表示部は、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＤＭ）などであってもよいし、そうでなくてもよい。なお、これらの表示部１３ａは、３Ｄで表示データを表示可能であってもよいし、そうでなくてもよい。ただし、本開示において、表示部は、これらに限定されない。

サーバ装置１００は、プログラムＰ１と各種データベースとを記憶装置１０２に記憶する。サーバ装置１００において、制御部１０１がこのプログラムＰ１を実行することで、制御部１０１に含まれる各部としての処理を実行する。つまり、記憶装置１０２に記憶されるプログラム１５ａは、サーバ装置１００に、制御部１０１が実行する各機能を実現させる。このプログラムＰ１は、プログラムモジュールと表現されてもよいし、されなくてもよい。

図１０に示すように、応答装置２００は、制御部（ＣＰＵ：Central Processing Unit（中央処理装置））２０１、記憶装置２０２、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）２０３、入力装置２０４、出力装置２０５を備える。応答装置２００のＨＷの各構成要素は、例えば、バスＢ２を介して相互に接続される。なお、応答装置２００のＨＷ構成として、すべての構成要素を含むことは必須ではない。例えば、応答装置２００は、入力装置２０４、出力装置２０５等、個々の構成要素、または複数の構成要素を取り外すことが可能な構成であってもよいし、そうでなくてもよい。

制御部２０１は、プログラム内に含まれたコードまたは命令によって実現する機能を実行するために物理的に構造化された回路を有し、例えば、ハードウェアに内蔵されたデータ処理装置により実現される。そのため、制御部２０１は、制御回路と表現されてもよいし、されなくてもよい。制御部２０１は、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ（microprocessor）、プロセッサコア（processor core）、マルチプロセッサ（multiprocessor）、ＡＳＩＣ（Application‐Specific Integrated Circuit）、またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）を含む。

記憶装置２０２は、応答装置２００が動作するうえで必要とする各種プログラムや各種データを記憶する機能を有する。記憶装置２０２は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）など各種の記憶媒体を含む。また、記憶装置２０２は、メモリ（memory）と表現されてもよいし、されなくてもよい。

通信Ｉ／Ｆ２０３は、ネットワークＮを介して各種データの送受信を行う。通信Ｉ／Ｆ２０３による通信は、有線、無線のいずれで実行されてもよく、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。通信Ｉ／Ｆ２０３は、ネットワークＮを介して、サーバ装置１００との通信を実行する機能を有する。通信Ｉ／Ｆ２０３は、各種データを制御部２０１からの指示に従って、サーバ装置１００に送信する。また、通信Ｉ／Ｆ２０３は、サーバ装置１００から送信された各種データを受信し、制御部２０１に伝達する。また、通信Ｉ／Ｆ２０３を単に通信部と表現する場合もある。また、通信Ｉ／Ｆ２０３が物理的に構造化された回路で構成される場合には、通信回路と表現する場合もある。

入力装置２０４は、応答装置２００に対する各種操作を入力する装置を含む。出力装置２０５は、応答装置２００で処理された処理結果を出力する装置を含む。入力装置２０４および出力装置２０５を入出力部として特定してもよいし、特定しなくてもよい。入出力部として特定した場合、入出力部は、入力装置２０４と出力装置２０５が一体化していてもよいし、入力装置２０４と出力装置２０５に分離されていてもよい。

入力装置２０４は、ユーザからの入力を受け付けて、受け付けた入力に係る情報を制御部２０１に伝達できる全ての種類の装置のいずれかまたはその組み合わせにより実現される。入力装置２０４は、例えば、操作部、マイク、カメラを含む。操作部は、例えば、タッチパネル、タッチディスプレイ、キーボード等のハードウェアキーや、マウス等のポインティングデバイスを含む。マイクは、例えば、音声を入力するデバイスを含む。マイクは、音声データの入力に利用される。カメラは、例えば、画像を入力するデバイスを含む。カメラは、画像データの取得に利用される。

出力装置２０５は、制御部２０１で処理された処理結果を出力することができる全ての種類の装置のいずれかまたはその組み合わせにより実現される。出力装置２０５は、例えば、表示部２０５ａおよびスピーカ（音声出力）２０５ｂを含む。出力装置２０５は、さらに、例えば、タッチパネル、タッチディスプレイ、レンズ（例えば３Ｄ（ｔｈｒｅｅ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ）出力や、ホログラム出力）、プリンターなどを含む。

表示部２０５ａは、フレームバッファに書き込まれた表示データに従って、画面を表示することができる全ての種類の装置のいずれかまたはその組み合わせにより実現される。表示部２０５ａは、例えば、タッチパネル、タッチディスプレイ、モニタ（例えば、液晶ディスプレイやＯＥＬＤ（Organic Electroluminescence Display）、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＤＭ：Head Mounted Display）、プロジェクションマッピング、ホログラム、空気中など（真空であってもよいし、そうでなくてもよい）に画面やテキスト情報等を表示可能な装置を含む。なお、これらの表示部２０５ａは、３Ｄで表示データを表示可能であってもよいし、そうでなくてもよい。スピーカ２０５ｂは、音声データの出力に利用される。

応答装置２００は、プログラムとデータベースとを記憶装置２０２に記憶する。応答装置２００において、制御部２０１がこのプログラムを実行することで、制御部２０１に含まれる各部としての処理を実行する。つまり、記憶装置２０２に記憶されるプログラムは、応答装置２００に、制御部２０１が実行する各機能を実現させる。また、このプログラムは、プログラムモジュールと表現されてもよいし、されなくてもよい。

本開示の各実施形態は、応答装置２００および／またはサーバ装置１００のＣＰＵがプログラムを実行することにより、実現されるものとして説明する。

また、本開示の各実施形態のプログラム（例えば、ソフトウェアプログラム、コンピュータプログラム、またはプログラムモジュール）は、コンピュータに読み取り可能な記憶媒体に記憶された状態で提供されてもよいし、されなくてもよい。記憶媒体は、「一時的でない有形の媒体」に、各実施形態のプログラムを記憶可能である。また、各実施形態のプログラムは、本開示の各実施形態の機能の一部を実現するためのものであってもよいし、そうでなくてもよい。さらに、本開示の各実施形態の機能を記憶媒体にすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよいし、そうでなくてもよい。

サーバ装置１００および／または応答装置２００は、記憶媒体に記憶されたプログラムを読み出し、読み出したプログラムを実行することによって、各実施形態に示す複数の機能部の機能を実現することができる。

また、本開示のプログラムは、プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して、サーバ装置１００および／または応答装置２００に提供されてもよいし、されなくてもよい。サーバ装置１００および／または応答装置２００は、例えば、インターネット等を介してダウンロードしたプログラムＰを実行することにより、各実施形態に示す複数の機能部の機能を実現する。

また、本開示の各実施形態は、プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。サーバ装置１００および／または応答装置２００における処理の少なくとも一部は、１以上のコンピュータ（例えば、１以上のコンピュータにより構成されるクラウドコンピューティング）により実現されていてもよいし、そうでなくてもよい。

応答装置２００における処理の少なくとも一部を、サーバ装置１００により行う構成としてもよいし、そうでなくてもよい。この場合、応答装置２００の制御部２０１の各機能部の処理のうち少なくとも一部の処理を、サーバ装置１００で行う構成としてもよいし、そうでなくてもよい。

サーバ装置１００における処理の少なくとも一部を、応答装置２００により行う構成としてもよいし、そうでなくてもよい。この場合、サーバ装置１００の制御部１０１の各機能部の処理のうち少なくとも一部の処理を、応答装置２００で行う。
＝＝＝まとめ＝＝＝

本実施形態に係る応答システム１０は、対象者に関する対象者情報と、対象者に対する質問に関する質問情報と、を取得する取得部１２０と、対象者情報と、質問情報と、に基づいて、質問の内容に関する内容指標または質問を対象者に対して出力する時間に関する時間指標の少なくともいずれかを算出する指標算出部１５０と、指標算出部１５０で算出される内容指標または時間指標の少なくともいずれかが所定の条件を充たしているか否かを判定する判定部１７０と、判定部１７０において内容指標または時間指標の少なくともいずれかが所定の条件を充たしていると判定された場合、質問を前記対象者に出力する出力部１８０と、を備える。これにより、応答システム１０は、ユーザに応じた適切な内容またはタイミングにおいて質問を出力することができるため、対象者とのコミュニケーションが促進される。

また、本実施形態に係る応答システム１０の指標算出部１５０は、対象者情報のうち対象者が有する特徴を示す対象者特徴情報と、質問情報のうち質問の内容が有する特徴を示す質問特徴情報と、に基づいて、対象者特徴情報と質問特徴情報とが類似する度合いを示す内容指標を算出する。これにより、対象者にとって適切な内容の質問を対象者に発信できるため、対象者とのコミュニケーションが促進される。

また、本実施形態に係る応答システム１０において、対象者特徴情報は、対象者が有する特徴の重要度を示す重み（対象者重み情報）を含み、質問特徴情報は、質問の内容が有する特徴の重要度を示す重み（質問重み情報）を含み、指標算出部１５０は、対象者重み情報と、質問重み情報と、に基づいて、内容指標を算出する。これにより、対象者にとって、より適切な内容の質問を対象者に発信できるため、対象者とのコミュニケーションが促進される。

また、本実施形態に係る応答システム１０の指標算出部１５０は、対象者情報のうち対象者に関する時節を示す対象者時節情報と、質問情報のうち質問に関する時節を示す質問時節情報と、に基づいて、対象者時節情報と質問時節情報とが類似する度合いを示す時間指標を算出する。これにより、対象者にとって適切なタイミングで質問を対象者に発信できるため、対象者とのコミュニケーションが促進される。

また、本実施形態に係る応答システム１０において、質問時節情報は、時節に関する要素に対応する重みを示す時節重み情報を含み、指標算出部１５０は、時節重み情報に基づき時間指標を調整するための調整係数Ｔ_a（係数）を算出し、対象者時節情報と、質問時節情報と、調整係数Ｔ_a（係数）と、に基づいて、時間指標を算出する。これにより、対象者にとって、より適切なタイミングで質問を対象者に発信できるため、対象者とのコミュニケーションが促進される。

また、本実施形態に係る応答システム１０は、所定の情報に基づいて、閾値を算出する閾値算出部１６０をさらに備え、判定部１７０は、内容指標または時間指標の少なくともいずれかが閾値を超えるか否かを判定し、出力部１８０は、判定部１７０において内容指標または時間指標の少なくともいずれかが閾値を超えていると判定された場合、質問を対象者に出力する。これにより、応答システム１０は、ユーザに応じた適切な内容またはタイミングにおいて質問を出力することができるため、対象者とのコミュニケーションが促進される。

また、本実施形態に係る応答システム１０の取得部１２０は、質問に対する対象者の回答に関する回答情報を取得し、回答情報に基づいて、対象者への質問に対する対象者の信頼の度合いを示す信頼指標を算出する信頼算出部１９０をさらに備え、閾値算出部１６０は、信頼指標に基づいて閾値を調整する。応答システム１０は、次回、対象者に対して質問を出力する際に、閾値を調整することで、より適切な質問の内容およびタイミングにて質問を出力できる。

また、本実施形態に係る応答システム１０において、対象者情報には、対象者における、生年月日、性別、居住環境、生活様式、学歴、職歴、行動履歴、活動時間、嗜好、家族構成、交友関係、連絡手段、氏名、通称、保有財産、宗教、信条、過去の前記質問に対する回答、過去の情報発信、または性的指向に関する情報の少なくともいずれかが含まれる。対象者が有するであろう特徴を予め設定しておくことにより、応答システム１０における処理量を縮減できる。

Ｂ１，Ｂ２・・・バス、Ｎ・・・ネットワーク、１０・・・応答システム、１００・・・サーバ装置、１２０・・・取得部、１３０・・・質問生成部、１４０・・・特徴抽出部、１５０・・・指標算出部、１６０・・・閾値算出部、１７０・・・判定部、１８０・・・出力部、１９０・・・信頼算出部、２００・・・応答装置、１０１，２０１・・・制御部、１０２，２０２・・・記憶装置。

Claims (10)

1. 対象者に関する対象者情報と、前記対象者に対する質問に関する質問情報と、を取得する取得部と、
   前記対象者情報と、前記質問情報と、に基づいて、前記質問の内容に関する内容指標または前記質問を前記対象者に対して出力する時間に関する時間指標の少なくともいずれかを算出する指標算出部と、
   前記指標算出部で算出される前記内容指標または前記時間指標の少なくともいずれかが所定の条件を充たしているか否かを判定する判定部と、
   前記判定部において前記内容指標または前記時間指標の少なくともいずれかが前記所定の条件を充たしていると判定された場合、前記質問を前記対象者に出力する出力部と、
   を備える情報処理システム。
2. 前記指標算出部は、前記対象者情報のうち前記対象者が有する特徴を示す対象者特徴情報と、前記質問情報のうち前記質問の内容が有する特徴を示す質問特徴情報と、に基づいて、前記対象者特徴情報と前記質問特徴情報とが類似する度合いを示す前記内容指標を算出する、
   請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記対象者特徴情報は、前記対象者が有する特徴の重要度を示す対象者重み情報を含み、
   前記質問特徴情報は、前記質問の内容が有する特徴の重要度を示す質問重み情報を含み、
   前記指標算出部は、前記対象者重み情報と、前記質問重み情報と、に基づいて、前記内容指標を算出する、
   請求項２に記載の情報処理システム。
4. 前記指標算出部は、前記対象者情報のうち前記対象者に関する時節を示す対象者時節情報と、前記質問情報のうち前記質問に関する時節を示す質問時節情報と、に基づいて、前記対象者時節情報と前記質問時節情報とが類似する度合いを示す前記時間指標を算出する、
   請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報処理システム。
5. 前記質問時節情報は、時節に関する要素の重要度を示す時節重み情報を含み、
   前記指標算出部は、前記時節重み情報に基づき前記時間指標を調整するための係数を算出し、前記対象者時節情報と、前記質問時節情報と、前記係数と、に基づいて、前記時間指標を算出する、
   請求項４に記載の情報処理システム。
6. 所定の情報に基づいて、閾値を算出する閾値算出部をさらに備え、
   前記判定部は、前記内容指標または前記時間指標の少なくともいずれかが前記閾値を超えるか否かを判定し、
   前記出力部は、前記判定部において前記内容指標または前記時間指標の少なくともいずれかが前記閾値を超えていると判定された場合、前記質問を前記対象者に出力する、
   請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の情報処理システム。
7. 前記取得部は、前記質問に対する前記対象者の回答に関する回答情報を取得し、
   前記回答情報に基づいて、前記対象者への質問に対する前記対象者の信頼の度合いを示す信頼指標を算出する信頼算出部をさらに備え、
   前記閾値算出部は、前記信頼指標に基づいて前記閾値を調整する、
   請求項６に記載の情報処理システム。
8. 前記対象者情報には、前記対象者における、生年月日、性別、居住環境、生活様式、学歴、職歴、行動履歴、活動時間、嗜好、家族構成、交友関係、連絡手段、氏名、通称、保有財産、宗教、信条、過去の前記質問に対する回答、過去の情報発信、または性的指向に関する情報の少なくともいずれかが含まれる、
   請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の情報処理システム。
9. コンピュータが、
   対象者に関する対象者情報と、前記対象者に対する質問に関する質問情報と、を取得するステップと、
   前記対象者情報と、前記質問情報と、に基づいて、前記質問の内容に関する内容指標または前記質問を前記対象者に対して出力する時間に関する時間指標の少なくともいずれかを算出するステップと、
   前記内容指標または前記時間指標の少なくともいずれかが所定の条件を充たしているか否かを判定するステップと、
   前記内容指標または前記時間指標の少なくともいずれかが前記所定の条件を充たしていると判定された場合、前記質問を前記対象者に出力するステップと、
   を実現する情報処理方法。
10. コンピュータに、
    対象者に関する対象者情報と、前記対象者に対する質問に関する質問情報と、を取得させることと、
    前記対象者情報と、前記質問情報と、に基づいて、前記質問の内容に関する内容指標または前記質問を前記対象者に対して出力する時間に関する時間指標の少なくともいずれかを算出させることと、
    前記内容指標または前記時間指標の少なくともいずれかが所定の条件を充たしているか否かを判定させることと、
    前記内容指標または前記時間指標の少なくともいずれかが前記所定の条件を充たしていると判定された場合、前記質問を前記対象者に出力させることと、
    を実現させるプログラム。

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