JP2023147384A - 対話システム及びセンタ装置 - Google Patents

Abstract

【課題】人的な負担を減らしつつ、一定の質が担保された対話を行うことが可能な対話システムを提供する。
【解決手段】センタ装置は、端末装置から、ユーザメッセージを受信する受信手段と、ユーザメッセージに対する応答メッセージの候補である応答候補を生成する応答候補生成手段と、前記応答候補の評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する判定手段と、手動応答する場合、オペレータの操作により決定された前記応答メッセージを前記端末装置に送信し、自動応答する場合、前記応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信する応答送信手段と、を具備する。
【選択図】図３

Description

本発明は、音声の入出力機能を持つ端末装置を用いた対話システム及びセンタ装置に関する。

孤独感は認知症等の重大な健康リスクにつながる要因であるが、独居世帯（特に高齢者の独居）の増加と昨今の感染症蔓延リスクの増大とが相まって孤独感が生じやすい状況にあり、孤独感の解消は重要な社会課題となっている。孤独感の解消には雑談等の日常対話が有効と考えられる。

そこで、近年、特に独居の高齢者宅に音声の入出力機能を持つ機器（例えば対話型ロボット）を設置して、当該機器を介して音声での雑談等の日常対話をすることで孤独感を解消するコミュニケーションサービスが提案されている。

そのシステムでは、ユーザが自宅の機器に話しかけると、その内容が音声認識技術により文字列化されて、サービスを提供する業者の管理センタにメッセージ送信される。管理センタでは、当該メッセージの受信に気が付いたオペレータがセンタ装置に返事を入力して、それがユーザ側に返信される。

特開２０２１－１５７４１９号公報 特開２００７－２８６３７６号公報

人手を介した対話サービスや、コミュニケーションロボットによる自動応答対話サービスが行われている。しかし、労働力人口減少に伴う人手不足も同様に社会課題となっており、オペレータの人手による対応には限界がある。一方、人手を介さないコミュニケーションロボットは、対話の質が低い（不適切な応答、定型的な応答など）ことにより、ユーザから敬遠される可能性がある。

特許文献１は、オペレータの応答候補を分類（肯定、反論、話題転換）ごとに評価値とともに表示することで、オペレータの応答を支援するＵＩを提案する。しかしながら、ユーザからのメッセージに対してオペレータが応答する場合、オペレータが逐一、応答メッセージを考えることは負担が大きく、また、オペレータによって応答メッセージの質がバラバラになるおそれがある。特許文献１は、オペレータに対して応答候補を表示するが、オペレータがそれぞれの候補を確認して応答メッセージを決定する必要があるため、依然としてオペレータに負担がある。

特許文献２は、ロボットが応答メッセージを決定できない場合に遠隔支援装置に応答の支援を依頼することで、自動応答とオペレータを介する応答とを使い分ける技術を提案する。しかしながら、雑談等の日常対話のように応答メッセージの適切性についてロボットによる判定が容易ではない対話では、都度、オペレータ対応に切替えるとオペレータの負担が過剰になるおそれがある。

以上のような事情に鑑み、本発明の目的は、人的な負担を減らしつつ、一定の質が担保された対話を行うことが可能な対話システムを提供することにある。

本発明の一形態に係る対話システムは、
端末装置と、
前記端末装置と通信可能なセンタ装置と、
を具備する対話システムであって、
前記端末装置は、
ユーザからのメッセージであるユーザメッセージを入力する入力手段と、
前記入力されたユーザメッセージを送信するメッセージ送信手段と、
前記ユーザメッセージに対する応答メッセージを受信し出力する応答出力手段と、
を有し、
前記センタ装置は、
前記端末装置から、前記ユーザメッセージを受信する受信手段と、
前記ユーザメッセージに対する前記応答メッセージの候補である応答候補を生成する応答候補生成手段と、
前記応答候補の評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する判定手段と、
手動応答する場合、オペレータの操作により決定された前記応答メッセージを前記端末装置に送信し、自動応答する場合、前記応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信する応答送信手段と、
を有する。

本実施形態によれば、センタ装置は、ユーザメッセージから抽出された特徴語句に基づき応答候補を生成し、生成した応答候補の評価に基づき、ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する。これにより、例えば単なる挨拶を自動応答しそれ以外は手動応答すると仮定した場合に比べて、自動応答の機会を多くすることができ、オペレータの人的負荷を減らすことができる。さらに、応答候補の評価が肯定的である応答候補を応答メッセージとして自動応答するため、オペレータの人的負荷を減らしながらも、自動応答の質を担保することができる。また、手動応答の場合も、オペレータ自身が応答メッセージを生成するのではなく、表示された応答候補を必要に応じて編集した上で選択すればよい。これにより、オペレータの人的負荷を減らしながらも、手動応答のために自動生成された応答メッセージの質を担保することができる。

前記判定手段は、前記応答候補の評価として、少なくとも前記応答候補がポジティブな内容であるか又はネガティブな内容であるかを判断し、前記応答候補がポジティブの場合は自動応答すると判定し、前記応答候補がネガティブの場合は手動応答すると判定してもよい。

ポジティブな内容を応答する場合、ユーザに寄り添った応答であることが想定されるため、自動応答を行うことで、ユーザとの対話の円滑化やオペレータの負担を軽減することができる。一方、ネガティブな内容を応答する場合、ユーザに不快感を与えてしまうおそれがあるため、オペレータによる確認を経て応答する、即ち、手動応答することで応答メッセージの質を担保することができる。

前記判定手段は、前記応答候補に含まれる評価語句についての極性値及び／又はカテゴリに基づき、前記応答候補がポジティブな内容であるか又はネガティブな内容であるかを判断してもよい。

これにより、評価語句の極性値（ポジティブ又はネガティブ）、カテゴリ（場所、食べ物、趣味嗜好等）に基づき、適切に応答候補がポジティブな内容であるかネガティブな内容であるかを判定できる。

前記判定手段は、前記応答候補について、前記ユーザメッセージに対する応答メッセージとしての適切性を示す応答評価値を算出し、前記応答評価値に基づき、前記自動応答するか前記手動応答するかを判定してもよい。

例えば、応答評価値が低い場合に自動応答を行うとユーザに不快感を与えてしまうおそれがあるので、自動応答は行わずオペレータによる確認を経て応答を行うことで応答メッセージの質を担保することができる。

前記判定手段は、前記応答候補についての
ポジティブ又はネガティブを評価したポジネガ指標値、
センシティブさを評価したセンシティブ指標値、及び／又は
過去の前記ユーザメッセージと応答メッセージとを含む対話履歴内での前記応答候補の出現の有無
に基づき、前記応答評価値を算出してもよい。

応答候補の評価語句に含まれる極性値のみならず、別の評価指標を加味して応答評価値を算出することで、より適切に、自動応答するか手動応答するかを判定できる。

前記判定手段は、前記応答評価値が閾値以上の場合は自動応答すると判定し、
前記応答送信手段は、前記応答評価値が閾値以上の応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信してもよい。

応答評価値が閾値以上の場合はユーザに対する共感度が高いと想定されるため、自動応答してオペレータの人的負荷を削減することができる。

前記応答候補生成手段は、
一の前記ユーザメッセージに対して複数の応答候補を生成し、
前記判定手段は、前記複数の応答候補それぞれの前記応答評価値を算出し、応答評価値が最大の応答候補について、他の応答候補の応答評価値との差が所定値以上である場合、自動応答すると判定し、
前記応答送信手段は、前記応答評価値が最大の応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信してもよい。

これにより、適切な応答候補を自動応答してオペレータの人的負荷を削減することができる。

前記判定手段は、前記応答候補の評価、及び、当該応答候補に対応する前記ユーザメッセージの評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定してもよい。

例えば、ユーザメッセージがネガティブな内容である場合に、ポジティブな内容で応答する場合、ユーザに不快感を与えてしまうおそれがあるので、自動応答は行わずオペレータによる確認を経て応答を行うようにすればよい。

本発明の一形態に係る対話システムは、
端末装置と、
前記端末装置と通信可能なセンタ装置と、
を具備する対話システムであって、
前記端末装置は、
ユーザからのメッセージであるユーザメッセージを入力する入力手段と、
前記入力されたユーザメッセージを送信するメッセージ送信手段と、
前記ユーザメッセージに対する応答メッセージを受信し出力する応答出力手段と、
を有し、
前記センタ装置は、
前記端末装置から、前記ユーザメッセージを受信する受信手段と、
前記ユーザメッセージの評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する判定手段と、
を有し、
前記判定手段は、前記評価として少なくとも前記ユーザメッセージがポジティブな内容であるか又はネガティブな内容であるかを判断し、前記ユーザメッセージがポジティブの場合は自動応答すると判定し、前記ユーザメッセージがネガティブの場合は手動応答すると判定する。

本発明の一形態に係るセンタ装置は、
ユーザと双方向でメッセージのやり取りをする端末装置から、ユーザメッセージを受信する受信手段と、
前記ユーザメッセージに対する応答メッセージの候補である応答候補を生成する応答候補生成手段と、
前記応答候補の評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する判定手段と、
手動応答する場合、オペレータの操作により決定された前記応答メッセージを前記端末装置に送信し、自動応答する場合、前記応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信する応答送信手段と、
を具備する。

本発明によれば、人的な負担を減らしつつ、一定の質が担保された対話を行うことが可能な対話システムを提供することができる。

なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本発明中に記載されたいずれかの効果であってもよい。

本発明の一実施形態に係る対話システムの構成を示した図である。 上記対話システムが有するセンタ装置のハードウェア構成を示した図である。 対話システムの動作フローを示す。 語句表示手段による選択可能語句の表示態様の例を示す。 語句表示手段による選択可能語句の表示態様の例を示す。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。

１．対話システムの構成

図１は、本実施形態に係る対話システムの構成を示した図である。

対話システム１０は、主に雑談等の日常会話が行われるコミュニケーションサービスを実現する。対話システム１０は、応答をマニュアル化しにくく、多様な応答が想定され、また、複数のユーザとの継続的な雑談等の日常会話を実現する。対話システム１０は、オペレータの人手を介さずとも実現可能な製品案内や契約手続き等での自動応答システムとは異なり、共感等の感情や意思が重要であるため対話の質を担保するにはオペレータの人手が欠かせない。

対話システム１０は、対話システム１０によるサービスを提供する事業者により管理されるサーバ装置としてのセンタ装置１００及びセンタ装置１００と接続されたオペレータ装置１６０と、センタ装置１００と通信可能にネットワーク接続された複数の端末装置２００とで構成される。

端末装置２００は、本システムのユーザ（例えば高齢者等）宅に設置される。端末装置２００は、入力手段２０１と、メッセージ送信手段２０２と、応答出力手段２０３と、を有する。入力手段２０１は、マイクＭからユーザからのメッセージである音声データのユーザメッセージを入力する。メッセージ送信手段２０２は、入力されたユーザメッセージを、ネットワークを通じてセンタ装置１００に送信する。応答出力手段２０３は、ユーザメッセージに対する応答メッセージを、ネットワークを通じてセンタ装置１００から受信し、スピーカＳからユーザに音声で出力する。

端末装置２００は、少なくとも上記の構成要素を有していればよいが、ユーザにとって人との対話（特に、雑談等の日常会話）を想起でき、親しみを持てるような外見として小型の人形を模した対話ロボットであってもよい。

センタ装置１００は、本対話システム１０によるサービスを提供する事業者により管理され、少なくとも受信手段１０１と、抽出手段１０２と、応答候補生成手段１０３と、判定手段１０４と、語句表示手段１０５と、応答候補表示手段１０６と、応答送信手段１０７と、を有する。またそれら手段を制御する制御手段を有する。これらは適宜周知なハードウェア（いわゆるサーバコンピュータやパーソナルコンピュータ）や記憶手段１４０に記憶されるソフトウェアにより実現される。

記憶手段１４０は、辞書１４１及び対話履歴１４２を記憶する。辞書１４１は、カテゴリ（場所、食べ物、趣味嗜好等）及び極性値（ポジティブやネガティブといった意味上のフラグ立て）を、語句に関連付けて記憶する。辞書１４１は、ユーザ毎に設定してもよいし、ユーザ非依存でもよいし、その両者でもよい。対話履歴１４２は、ユーザ毎に過去の対話を蓄積したデータでもよいし、複数のユーザ（複数の端末装置２００）の対話履歴を総合して蓄積したユーザ非依存のデータでもよいし、その両者でもよい。

オペレータ装置１６０は、本対話システム１０によるサービスを提供する事業者により管理され、センタ装置１００が受信したユーザメッセージに対する応答メッセージの候補である応答候補を、オペレータに向けてウェブラウザに表示する。センタ装置１００とオペレータ装置１６０とは、ウェブサーバとウェブクライアントとの関係にある。

なお、センタ装置１００とオペレータ装置１６０とをハードウェア的に一体化してもよい。

２．センタ装置のハードウェア構成

図２は、上記センタ装置１００のハードウェア構成を示した図である。

同図に示すように、センタ装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３、入出力インタフェース１５、及び、これらを互いに接続するバス１４を備える。

ＣＰＵ１１は、必要に応じてＲＡＭ１３等に適宜アクセスし、各種演算処理を行いながらセンタ装置１００の各ブロック全体を統括的に制御する。ＲＯＭ１２は、ＣＰＵ１１に実行させるＯＳ、プログラムや各種評価指標などのファームウェアが固定的に記憶されている不揮発性のメモリである。ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１の作業用領域等として用いられ、ＯＳ、実行中の各種アプリケーション、処理中の各種データを一時的に保持する。

入出力インタフェース１５には、表示部１６、操作受付部１７、記憶部１８、通信部１９等が接続される。

表示部１６は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＯＥＬＤ（Organic ElectroLuminescence Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等を用いた表示デバイスである。

操作受付部１７は、例えばマウス等のポインティングデバイス、キーボード、タッチパネル、その他の入力装置である。

記憶部１８は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、フラッシュメモリ（ＳＳＤ；Solid State Drive）、その他の固体メモリ等の不揮発性メモリである。当該記憶部１８には、上記ＯＳのほか、スケジュール情報や、各種フラグ類、評価指標類、センタ装置１００の各手段を実現するソフトウェア類が記憶される。また、記憶部１８は、応答メッセージ生成を含む端末装置２００とのメッセージのやり取りのためのアプリケーションその他のプログラム及びデータベースを記憶している。

通信部１９は、例えばEthernet（登録商標）用のＮＩＣ（Network Interface Card）や無線ＬＡＮ等の無線通信用の各種モジュールであり、上記端末装置２００との間の通信処理を担う。

オペレータ装置１６０及び端末装置２００のハードウェア構成も基本的には上記センタ装置１００のハードウェア構成と同様であるが、端末装置２００は、上述のように前面にマイクＭ及びスピーカＳを有する。

３．対話システム１０の動作フロー

図３は、対話システムの動作フローを示す。

端末装置２００の入力手段２０１は、マイクＭからユーザからのメッセージであるユーザメッセージを入力する（ステップＳ１、Ｙｅｓ）。ユーザメッセージは音声データである。端末装置２００のメッセージ送信手段２０２は、入力されたユーザメッセージを、ネットワークを通じてセンタ装置１００に送信する。メッセージ送信手段２０２は、音声データのユーザメッセージを音声認識してテキストデータのユーザメッセージに変換してセンタ装置１００に送信してもよく、あるいは、音声データのユーザメッセージをセンタ装置１００に送信してもよい。

センタ装置１００の受信手段１０１は、端末装置２００から、通信部１９を介してユーザメッセージを受信する（ステップＳ２）。受信手段１０１は、音声データのユーザメッセージを受信してテキストデータのユーザメッセージに変換してもよいし、あるいは、端末装置２００が音声データから変換したテキストデータのユーザメッセージを受信してもよい。

センタ装置１００の抽出手段１０２は、テキストデータであるユーザメッセージを形態素解析して複数の語句に分割し、この複数の語句から、ユーザメッセージに含まれる１以上の特徴語句を抽出する（ステップＳ３）。例えば、抽出手段１０２は、語句毎にカテゴリを付与した辞書１４１を登録しておき、所定のカテゴリ（場所、食べ物、趣味嗜好等）の単語を特徴語句として抽出する。また、抽出手段１０２は、ユーザ毎に異なる特徴語句を抽出してもよい。具体的には、各ユーザの趣味嗜好に関する語句（単語）をユーザ毎の個別特徴語句として辞書１４１に登録しておき、対話先のユーザに関する個別特徴語句に基づき特徴語句を抽出する。特徴語句の抽出において、個別特徴語句のみを抽出してもよいし、個別特徴語句が優先して抽出されるようにしてもよい。また、例えば、ユーザの趣味嗜好に関する単語を特徴語句として事前に辞書１４１に登録しておいてもよいし、ユーザとの対話を対話履歴１４２として蓄積し、対話から各ユーザの趣味嗜好を特定して、個別特徴語句として登録してもよい。また各ユーザの過去のユーザメッセージからユーザの趣味嗜好をＡＩや機械学習により学習して、ユーザメッセージから当該趣味嗜好に合致する単語を個別特徴語句として登録してもよい。なお本実施形態で「語句」とは、名詞等の１単語や、複数の単語を含む句を包含する。

センタ装置１００の応答候補生成手段１０３は、１以上の特徴語句に基づき、ユーザメッセージに対して共感する応答メッセージの候補である１以上の応答候補を生成する。応答候補生成手段１０３は、ＡＩや機械学習を用いて、様々なユーザメッセージ及びそれに対する適切な応答メッセージを学習することで、応答候補を生成してもよい。また、応答候補生成手段１０３は、予め登録された挨拶などの語句（例えば、「ただいま」）に対しては、ルールベースで定型的な応答候補（例えば、「お帰りなさい」）を生成する。

第１の例として、センタ装置１００の抽出手段１０２は、ユーザメッセージ「ただいま。公園に行ったら、綺麗な椿が咲いていましたよ。」を形態素解析して１以上の特徴語句「公園」及び「椿」を抽出する（ステップＳ３）。応答候補生成手段１０３は、特徴語句「椿」に基づき、応答候補「お帰りなさい。綺麗な椿が咲いていたんですね。素敵ですね。」を生成し、さらに、特徴語句「公園」に基づき別の応答候補を生成する（ステップＳ４）。

第２の例として、センタ装置１００の抽出手段１０２は、ユーザメッセージ「ただいま。今日のデイサービスは楽しかったよ。」を形態素解析して特徴語句「デイサービス」及び「楽しかった」を抽出する（ステップＳ３）。応答候補生成手段１０３は、特徴語句「デイサービス」及び「楽しかった」に基づき、応答候補「お帰りなさい。デイサービス、楽しかったんですね。良いですね。」を生成する（ステップＳ４）。

第３の例として、センタ装置１００の抽出手段１０２は、ユーザメッセージ「今日は少し体調が悪いです。」を形態素解析して特徴語句「体調」及び「悪い」を抽出する（ステップＳ３）。応答候補生成手段１０３は、特徴語句「体調」及び「悪い」に基づき、応答候補「体調悪いんですね。残念です。」を生成する（ステップＳ４）。

センタ装置１００の判定手段１０４は、応答候補の適切性を評価した評価値である応答評価値を算出し、応答評価値に基づき、ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する（ステップＳ５）。判定手段１０４による判定手法は後で詳細に説明する。

（１）自動応答

自動応答すると判定された場合、センタ装置１００の応答送信手段１０７は、応答候補生成手段１０３が生成（ステップＳ４）した１以上の応答候補のうち何れか１個の応答候補を、応答メッセージとして端末装置２００に送信する（ステップＳ９）。即ち、自動応答する場合、センタ装置１００は、ユーザメッセージや応答候補をオペレータ装置１６０に表示しなくてもよい。応答送信手段１０７は、テキストデータの応答メッセージを音声データの応答メッセージに変換して端末装置２００に送信してもよく、あるいは、テキストデータの応答メッセージを端末装置２００に送信してもよい。

端末装置２００の応答出力手段２０３は、センタ装置１００から応答メッセージを受信し、所定のタイミングで（例えば、受信直後、人感センサで端末装置２００の周囲に人を検知したとき）、応答メッセージをスピーカＳから出力する。応答出力手段２０３は、音声データの応答メッセージをセンタ装置１００から受信し出力してもよく、あるいは、テキストデータの応答メッセージをセンタ装置１００から受信して音声合成技術により音声データの応答メッセージに変換して出力してもよい。

（２）手動応答

手動応答すると判定された場合、センタ装置１００の語句表示手段１０５は、オペレータが使用するオペレータ装置１６０に、ユーザメッセージを表示するとともに、１以上の選択可能語句を選択可能に表示する。１以上の選択可能語句は、ユーザメッセージから抽出（ステップＳ３）された１以上の特徴語句の少なくとも一部である。語句表示手段１０５は、１以上の特徴語句の全てを、１以上の選択可能語句として表示してもよい。

語句表示手段１０５は、１以上の特徴語句が出現した回数及び／又はユーザメッセージ内での位置に基づき、１以上の特徴語句のうち一部の特徴語句を１以上の選択可能語句として表示してもよい。例えば、語句表示手段１０５は、１以上の特徴語句のうち、出現回数がより多い特徴語句や、ユーザメッセージ内で後半の位置に出現する特徴語句のみを、選択可能語句として表示してもよい。１以上の特徴語句が出現した回数は、今回のユーザメッセージ内で出現した回数でもよいし、過去のユーザメッセージと応答メッセージとを含む対話履歴１４２内で出現した回数でもよい。

また、語句表示手段１０５は、１以上の特徴語句のうち、対話先のユーザに関する個別特徴語句を選択可能語句として優先的に決定してもよい。例えば、個別特徴語句のみを選択可能語句として表示してもよいし、個別特徴語句が優先して選択可能語句として表示されるようにしてもよい。

第１の例では、語句表示手段１０５は、１以上の特徴語句「公園」及び「椿」の全てを選択可能語句として選択可能に表示してもよい。「選択可能に表示」とは、ウェブサーバであるセンタ装置１００が、ウェブクライアントであるオペレータ装置１６０のウェブブラウザ上でハイパーリンクを付して表示し、それをオペレータによる手動の操作（クリック、マウスオーバー、タップ等）により選択可能であることを意味する。

図４及び図５は、語句表示手段による選択可能語句の表示態様の例を示す。

図４に示す様に、語句表示手段１０５は、１以上の選択可能語句１１１を、１以上の選択可能語句以外の語句と区別可能な態様で、ユーザメッセージ１１２内に表示してもよい。図５に示す様に、語句表示手段１０５は、１以上の選択可能語句１１１を、１以上の選択可能語句以外の語句と区別可能な態様で、ユーザメッセージ１１２外にまとめて表示してもよい。区別可能な態様とは、例えば、太字、異なる色、下線、囲み文字等を意味する。図５の様に、「キーワード」との見出し１１５を付して、ユーザメッセージ１１２外にまとめて表示することも、区別可能な態様の一種である。選択可能語句１１１を目立つ様に表示することで、オペレータが選択可能語句１１１を容易に選択可能である。語句表示手段１０５は、さらに、選択可能語句１１１を選択するためのカーソル１１３を表示する。

語句表示手段１０５は、１以上の選択可能語句のうち一部の選択可能語句を強調表示してもよい。強調表示とは、例えば、選択可能語句が太字で示されている場合にさらにその色を変更したり、選択可能語句がそれ以外の語句と異なる色で示されている場合にさらに太字にしたり、選択可能語句が囲み文字で示されている場合に囲み枠を太くしたり色を変更したりする処理であるが、これらに限られない。これにより、選択可能語句の中でもより重要度の高い単語（ユーザが話したい内容）を目立たせることで、ユーザの思いに沿った応答候補を自然とオペレータが選択できるようになる。

例えば、１以上の特徴語句が出現した回数及び／又はユーザメッセージ内での位置に基づき、１以上の選択可能語句のうち一部の選択可能語句を強調表示してもよい。具体的には、語句表示手段１０５は、１以上の選択可能語句のうち、出現回数がより多い選択可能語句や、ユーザメッセージ内で後半の位置に出現する選択可能語句を、他の選択可能語句に比べてオペレータが選択しやすくするために、強調表示してもよい。１以上の特徴語句が出現した回数は、今回のユーザメッセージ内で出現した回数でもよいし、過去のユーザメッセージと応答メッセージとを含む対話履歴１４２内で出現した回数でもよい。これにより、選択可能語句をユーザ毎に設定することで、ユーザに寄り添った対話を自然と行えるようになる。

また、語句表示手段１０５は、１以上の選択可能語句のうち、対話先のユーザに関する個別特徴語句を強調表示してもよい。例えば、個別特徴語句のみを強調表示してもよいし、少なくとも個別特徴語句が強調表示されるようにしてもよい。これにより、強調表示する選択可能語句をユーザ毎に設定することで、ユーザに寄り添った対話を自然と行えるようになる。

オペレータは、オペレータ装置１６０に表示されたユーザメッセージ及び１以上の選択可能語句を参照し、１個の選択可能語句を操作（クリック、マウスオーバー、タップ等）して選択する。これにより、オペレータの意思に沿った応答の内容を直感的に決定することができる。

センタ装置１００の応答候補表示手段１０６は、ユーザメッセージにおける１以上の選択可能語句からオペレータ装置１６０を介してオペレータにより選択された１個の選択可能語句を判定する（ステップＳ６、Ｙｅｓ）。応答候補表示手段１０６は、選択された１個の選択可能語句に基づき応答候補生成手段１０３が生成（ステップＳ４）した１以上の応答候補を、オペレータ装置１６０に選択可能かつ編集可能に表示する（ステップＳ７）。選択された選択可能語句に基づき生成された応答候補が複数ある場合には、応答候補表示手段１０６は、複数の応答候補を応答評価値（後述）の高い順に表示すればよい。これにより、オペレータの意思に沿った応答候補をオペレータに選択させることができる。

第１の例では、応答候補表示手段１０６は、オペレータ装置１６０に表示された１以上の選択可能語句「公園」及び「椿」から選択された１個の選択可能語句「椿」を判定する。応答候補表示手段１０６は、選択された選択可能語句「椿」に基づき応答候補生成手段１０３により生成（ステップＳ４）された応答候補１１４「お帰りなさい。綺麗な椿が咲いていたんですね。素敵ですね。」（図４及び図５参照）を、オペレータ装置１６０に選択可能かつ編集可能に表示する（ステップＳ７）。

オペレータは、オペレータ装置１６０に表示された１以上の応答候補から１個の応答候補を、カーソル１１３を用いて選択する。これにより、オペレータは、必要に応じて応答候補を編集し、編集後の応答候補を選択する。これにより、オペレータが直感的に応答候補を決定でき、さらに、ユーザ毎に個別に応答候補を編集することで、よりユーザに寄り添った対話を自然と行えるようになる。

センタ装置１００の応答送信手段１０７は、オペレータ装置１６０に表示された１以上の応答候補からオペレータ装置１６０を介して選択された１個の応答候補を判定する（ステップＳ８）。応答送信手段１０７は、選択された応答候補を、応答メッセージとして端末装置２００に送信する（ステップＳ９）。なお、応答送信手段１０７は、選択された応答候補が編集されると、編集された応答候補を応答メッセージとして端末装置２００に送信する。応答送信手段１０７は、テキストデータの応答メッセージを音声合成技術により音声データの応答メッセージに変換して端末装置２００に送信してもよく、あるいは、テキストデータの応答メッセージを端末装置２００に送信してもよい。

端末装置２００の応答出力手段２０３は、センタ装置１００から応答メッセージを受信し、所定のタイミングで（例えば、受信直後、人感センサで端末装置２００の周囲に人を検知したとき）、応答メッセージをスピーカＳから出力する。応答出力手段２０３は、音声データの応答メッセージをセンタ装置１００から受信し出力してもよく、あるいは、テキストデータの応答メッセージをセンタ装置１００から受信して音声合成技術により音声データの応答メッセージに変換して出力してもよい。

４．判定手段

センタ装置１００の判定手段１０４は、応答候補の評価に基づき、ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する（ステップＳ５）。応答候補の評価としては、ユーザへの寄り添いや不快感を与えないこと等を考慮して、ユーザメッセージに対する応答メッセージとしての適切性を評価する。判定手段１０４による判定手法の具体例を以下に説明する。

（１）実施例１

例えば、応答候補の評価はポジティブとネガティブの二値で評価されてもよく、判定手段１０４は、応答候補の評価がポジティブの場合は自動応答すると判定し、応答候補の評価がネガティブの場合は手動応答すると判定する。即ち、ポジティブな内容を応答する場合、ユーザに寄り添った応答であることが想定される。このため、判定手段１０４は、ユーザとの対話の円滑化やオペレータの負担を軽減するため自動応答を行うと判定する。一方、ネガティブな内容を応答する場合、ユーザに不快感を与えてしまうおそれがある。このため、判定手段１０４は、自動応答は行わずオペレータによる応答メッセージを決定する操作を経て応答する、即ち、手動応答すると判定する。

例えば、判定手段１０４は、応答候補から評価語句を抽出する。「評価語句」は、辞書１４１において極性値（ポジティブやネガティブといった意味上のフラグ立て）やカテゴリ（場所、食べ物、趣味嗜好等）等が関連付けられた語句、個別特徴語句である。応答候補に含まれるポジティブな極性値を持つ評価語句とネガティブな極性値を持つ評価語句のうち出現回数の多い極性値に基づき、応答候補の評価をネガティブ又はポジティブと判定してもよい。判定手段１０４は、応答候補に含まれる複数の評価語句のうち最後に出現する評価語句の極性値に基づき、応答候補の評価をネガティブ又はポジティブと判定してもよい。判定手段１０４は、ネガティブな極性値を持つ評価語句が応答候補に含まれる場合は、ポジティブな評価語句の数や位置によらず、応答候補の評価をネガティブと判定してもよい。

また、判定手段１０４は、応答候補に含まれる評価語句についてのカテゴリに基づき、応答候補の評価をネガティブ又はポジティブと判定してもよい。例えば、特定のカテゴリの語句（場所、食べ物、趣味嗜好等）を含む場合、ポジティブであると判定する。また、カテゴリとして、対話先のユーザに関する個別特徴語句に基づき、対話先のユーザの好みに関する評価語句が含まれる場合はポジティブと判定し、対話先のユーザに苦手なものに関する評価語句が含まれる場合はネガティブと判定する。

（２）実施例２

これに代えて、判定手段１０４は、応答候補について、ユーザメッセージに対する応答メッセージとしての適切性を示す応答評価値を算出し、応答評価値に基づき、ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定してもよい。ユーザメッセージへの共感度合いが高い応答候補ほど応答評価値を高い値に算出すればよい。例えば、判定手段１０４は、ユーザの趣味嗜好を含む場合や、ポジティブな極性値を有する語句、感情語句、特定のカテゴリの語句を含む場合、応答評価値を高く算出すればよい。

例えば、判定手段１０４は、応答候補から評価語句を抽出する。判定手段１０４は、評価語句の極性値（ポジティブ又はネガティブ）、カテゴリ（場所、食べ物、趣味嗜好、個別特徴語句等）及び／又はユーザメッセージ内での位置（前半、後半等）に基づき、応答評価値を判定してもよい。

具体的には、判定手段１０４は、応答候補におけるポジティブ又はネガティブな評価語句の数や位置から応答候補のポジティブ又はネガティブを求めたポジネガ指標値に基づき応答評価値を算出する。例えば、判定手段１０４は、０点を基準点として、ポジティブ又はネガティブな極性値を持つ評価語句１つごとに１点ずつ加点又は減点し、合計点を応答候補の応答評価値として算出する。なお、判定手段１０４は、合計点が所定値以上（例えば、正の値）であれば応答候補がポジティブ、合計点が所定値未満（例えば、負の値）であれば応答候補がネガティブと判定してもよい。

（３）実施例３

判定手段１０４は、応答候補の後半にある語句（例えば、応答候補の最も後半で用いられている評価語句、応答候補の最後の文で用いられている評価語句）を重み付け（例えば、１．５点に換算）してもよい。判定手段１０４は、ポジティブな評価語句がユーザの趣味嗜好に関するカテゴリの語句である場合には、さらに加点（例えば、さらに＋１点）してもよい。判定手段１０４は、応答候補にネガティブな評価語句が含まれていると評価された場合、ポジティブな評価語句が含まれるか否かによらず、応答候補の応答評価値を最低点としてもよい。

判定手段１０４は、算出した応答評価値が閾値以上の場合は自動応答すると判定してもよい。応答評価値が閾値以上の場合はユーザに対する共感度が高いと想定されるため、自動応答してオペレータの人的負荷を削減することができる。

判定手段１０４は、応答候補生成手段１０３が複数の応答候補を生成した場合、複数の応答候補それぞれの応答評価値を算出し、他の応答評価値との差が所定値以上である応答評価値を持つ１個の応答候補がある場合、自動応答すると判定してもよい。例えば、応答評価値が最大の応答候補について、他の全ての応答候補の評価値よりも所定値以上大きい場合、当該最大の応答候補を応答メッセージとして自動応答する。これにより、適切な応答候補を自動応答してオペレータの人的負荷を削減することができる。

判定手段１０４は、応答候補の評価に加えてユーザメッセージの評価にさらに基づき、ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定してもよい。即ち、判定手段１０４は、ユーザメッセージに関する極性値やカテゴリ、ユーザメッセージにおける評価語句の位置等を考慮して応答候補の評価と同様の方法で評価すればよい。例えば、ユーザメッセージがネガティブな内容である場合に、ポジティブな内容で応答する場合、ユーザに不快感を与えてしまうおそれがあるので、自動応答は行わずオペレータによる確認を経て応答を行うようにすればよい。

具体的には、判定手段１０４は、ユーザメッセージと応答候補とのポジティブ及びネガティブの関係性を考慮して、応答候補の応答評価値にさらに加点又は減点してもよい。例えば、ユーザメッセージがポジティブで応答候補がポジティブであるとき、共感度が高いと想定されるため、応答評価値を加点する。ユーザメッセージがネガティブで応答候補がポジティブであるとき、加点しない。ユーザメッセージがポジティブで応答候補がネガティブであるとき、ユーザに不快感を与える可能性が高いためオペレータによる確認が必要であり、減点する。ユーザメッセージがネガティブで応答候補がネガティブであるとき、共感度が低いわけではないと想定されるため、減点しない。

第２の例では、判定手段１０４は、ユーザメッセージ「ただいま。今日のデイサービスは楽しかったよ。」に含まれる評価語句「楽しかった」はポジティブな極性値を有し、ユーザメッセージの評価をポジティブと判定する。判定手段１０４は、応答候補「お帰りなさい。デイサービス、楽しかったんですね。良いですね。」に含まれる評価語句「楽しかった」及び「良い」はポジティブな極性値を有し、応答候補の応答評価をポジティブと判定する。判定手段１０４は、ユーザメッセージの評価（ポジティブ）と応答候補の評価（ポジティブ）との組み合わせに基づき、応答候補「お帰りなさい。デイサービス、楽しかったんですね。良いですね。」を自動応答すると判定すればよい。

第３の例では、判定手段１０４は、ユーザメッセージ「今日は少し体調が悪いです。」に含まれる評価語句「悪い」はネガティブな極性値を有し、ユーザメッセージの評価をネガティブと判定する。判定手段１０４は、応答候補「体調悪いんですね。残念です。」に含まれる評価語句「悪い」及び「残念」はネガティブな極性値を有し、応答候補の評価をネガティブと判定する。判定手段１０４は、ユーザメッセージの評価（ネガティブ）と応答候補の評価（ネガティブ）との組み合わせに基づき、応答候補「体調悪いんですね。残念です。」を手動応答する（即ち、オペレータによる確認を経て応答する）と判定すればよい。

（４）実施例４

判定手段１０４は、応答候補の評価語句に含まれる極性値のみならず、別の評価指標（ａ）乃至（ｃ）を加味して応答評価値を算出してもよい。判定手段１０４は、各評価指標を満たすと加点すればよい。判定手段１０４は、一部の評価指標について重み付けして加点してもよい（例えば、（ａ）応答候補のセンシティブ指標値の項目は２点で他の項目は１点など）。判定手段１０４は、各評価指標について例えば０以上１以下となる数値として算出して加重平均をとってもよい。判定手段１０４は、また、評価値の加点に代えて減点方式でもよい。

判定手段１０４は、上記別の評価指標として、（ａ）応答候補のセンシティブ指標値、（ｂ）ユーザメッセージと応答メッセージとを含む対話履歴１４２内での出現の有無及び／又は（ｃ）所定期間の対話履歴１４２内で出現した回数に基づき加点や減点を行い、応答評価値を算出してもよい。判定手段１０４は、合計点が正の値であれば応答評価値がポジティブであるので自動応答し、合計点が負の値であれば応答評価値がネガティブであるので手動応答すると判定してもよいし、応答評価値が閾値以上の場合は自動応答すると判定してもよい。

（ａ）判定手段１０４は、応答候補の内容がユーザに不快感を与え得るセンシティブな内容であるかを示すセンシティブ指標値がセンシティブでない値を示すとき、応答候補の応答評価値を加点し、自動応答と判定されやすくなる値とすればよい。例えば、応答候補が定型的な語句（挨拶文など）で構成されている場合や、定型的な語句と共起されやすい（同時に使われやすい）語句とで構成されている場合、応答候補はセンシティブでないので、加点する。共起語句を登録した辞書や対話履歴から共起度合いを推定しておくことで判定すればよい。

（ｂ）判定手段１０４は、応答候補が対話履歴１４２内で出現実績があるとき、応答候補の応答評価値を加点し、自動応答と判定されやすくなる値とすればよい。例えば、判定手段１０４は、生成した応答候補とユーザ毎又はユーザ非依存の対話履歴１４２とを比較し、応答メッセージとして利用されたことがある応答候補である場合、応答候補が対話履歴１４２内で出現実績があると判定し、加点すればよい。何故なら、似たような対話では、似た応答メッセージが生成されるケースも多々あり、過去利用されている場合は応答にあたってのリスクが低いと想定されるためである。

（ｃ）判定手段１０４は、応答候補内で用いられている語句や表現が所定期間の対話履歴１４２内で出現した回数が少ないとき、応答候補の応答評価値を加点し、自動応答と判定されやすくなる値とすればよい。即ち、判定手段１０４は、一定期間（例えば１日や１週間）におけるユーザとの対話履歴１４２と生成した応答候補との比較により、同等の語句や表現が用いられているか否かを判定し、用いられていれば減点、用いられていなければ加点すればよい。判定手段１０４は、ユーザとの直近の所定期間の対話で利用された表現を含んでいないとき応答候補の応答評価値を加点し、自動応答と判定されやすくなる値とすればよい。何故なら、応答候補として、「良いですね。」、「楽しいですね。」など、使い勝手の良い一言を付加する場合があるが、同じ表現が繰り返し使われると定型的になり好ましくない。このため、判定手段１０４は、異なる表現を用いている応答候補について加点、直近の所定期間の対話で利用された表現を用いている応答候補について減点すればよい。

５．結語

対話システム１０は、主に雑談等の日常会話が行われるコミュニケーションサービスを実現する。対話システム１０は、応答をマニュアル化しにくく、多様な応答が想定され、また、複数のユーザとの継続的な雑談等の日常会話を実現する。対話システム１０は、オペレータの人手を介さずとも実現可能な製品案内や契約手続き等での自動応答システムとは異なり、共感等の感情や意思が重要であるため対話の質を担保するにはオペレータの人手が欠かせない。一方、人手不足も社会課題となっており、オペレータの人手による対応には限界がある。

そこで、第１に、本実施形態によれば、センタ装置１００は、ユーザメッセージから抽出（ステップＳ３）された特徴語句に基づき応答候補を生成し（ステップＳ４）、生成した応答候補の評価値である応答評価値に基づき、ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する（ステップＳ５）。これにより、例えば単なる挨拶を自動応答しそれ以外は手動応答すると仮定した場合に比べて、自動応答の機会を多くすることができ、オペレータの人的負荷を減らすことができる。さらに、応答評価値が肯定的である応答候補を応答メッセージとして自動応答するため、オペレータの人的負荷を減らしながらも、自動応答の質を担保することができる。また、手動応答の場合も、オペレータ自身が応答メッセージを生成するのではなく、表示された応答候補を必要に応じて編集した上で選択すればよい。これにより、オペレータの人的負荷を減らしながらも、手動応答のために自動生成された応答メッセージの質を担保することができる。

第２に、本実施形態によれば、オペレータを介して手動応答する場合にも、ユーザメッセージから抽出（ステップＳ３）された特徴語句に基づきオペレータに適切な選択可能語句を表示し、オペレータが選択（ステップＳ６）した選択可能語句に基づき生成（ステップＳ４）された応答候補をオペレータに表示（ステップＳ７）して選択させる（ステップＳ８）。これにより、オペレータの選択操作の負荷を最小限としながらも、ユーザメッセージに沿った適切な応答候補を表示し、応答候補の中から選択された応答メッセージをユーザに出力することができるので、対話の質を担保できる。

６．変形例

本実施形態では、第１の処理として、自動応答か手動応答かを判定する。第２の処理として、手動応答の場合は、選択可能語句を選択可能に表示し、選択された選択可能語句に基づく応答候補を選択可能に表示する。第１の処理（自動応答か手動応答かを判定）（ステップＳ５）と、第２の処理（選択可能語句を選択可能に表示）（ステップＳ６乃至ステップＳ８）とは、何れも、オペレータの人的負荷の削減及び応答の質の担保に寄与する。

従って、変形例として、第１の処理（自動応答か手動応答かを判定）を省略して第２の処理（選択可能語句を選択可能に表示）を実行するだけでも、オペレータの人的負荷の削減及び応答の質の担保に寄与する。即ち、自動応答か手動応答かの判定（ステップＳ５）を省略し、例えば挨拶などの定型文を除くほぼ全てのユーザメッセージに対して手動応答してもよい。この場合の手動応答は、選択可能語句を選択可能に表示し、選択された選択可能語句に基づく応答候補から応答メッセージを選択する処理（ステップＳ６乃至ステップＳ８）となる。この方法でも、オペレータの処理は、選択可能語句を選択し、応答候補を選択するだけなので、オペレータの人的負荷の削減及び応答の質の担保に寄与する。

なお、第１の自動応答か手動応答かの判定（ステップＳ５）を省略する場合、センタ装置１００は、ユーザメッセージから特徴語句を抽出し（ステップＳ３）、特徴語句の少なくとも一部である選択可能語句をオペレータが選択（ステップＳ６、Ｙｅｓ）した後に、選択された選択可能語句に基づき応答候補を生成（ステップＳ４）し、生成した応答候補を選択可能に表示（ステップＳ７）してもよい。要するに、上記実施形態と順序が逆でもよい。これにより、選択された選択可能語句に基づく応答候補のみを生成することになり、オペレータ装置１６０に表示されない応答候補は生成する必要がないため、センタ装置１００の処理負荷や処理時間を削減することができる。一方、上記実施形態の様に、選択可能語句をオペレータが選択（ステップＳ６、Ｙｅｓ）する前に応答候補を生成（ステップＳ４）しておけば、選択可能語句をオペレータが選択（ステップＳ６、Ｙｅｓ）後に短時間で応答候補を選択可能に表示（ステップＳ７）することができるため、ユーザとの対話を時間的に円滑化することを図れる。

別の変形例として、第２の処理（選択可能語句を選択可能に表示）を省略して第１の処理（自動応答か手動応答かを判定）を実行するだけでも、オペレータの人的負荷の削減及び応答の質の担保に寄与する。即ち、オペレータが選択した選択可能語句に基づく応答候補の表示（ステップＳ６乃至ステップＳ８）を省略し、特徴語句に基づき生成された応答候補を表示してもよい。この場合、手動応答の場合は、オペレータ自身が応答メッセージを生成するのではなく、また、選択可能語句をオペレータが選択するのでもなく、オペレータは表示された応答候補を必要に応じて編集した上で選択すればよい。これにより、オペレータの人的負荷を減らしながらも、自動生成された応答候補に基づく応答メッセージの質を担保することができる。さらに、自動応答の場合は、応答評価値が肯定的である応答候補を応答メッセージとして自動応答するため、オペレータの人的負荷を減らしながらも、自動応答の質を担保することができる。

また、本実施形態では応答評価値に基づき自動応答か手動応答か判定するもの、及び、応答評価値とユーザ評価値とに基づき自動応答か手動応答か判定するものについて説明したが、ユーザ評価に基づき自動応答か手動応答かを判定してもよい。ユーザメッセージの評価方法については、実施形態での説明と同様であるため省略する。ユーザメッセージの評価がポジティブあるいは高い評価値（例えば、閾値以上など）の場合、日常の楽しかった出来事等に関するユーザメッセージであることが想定される。この場合、ユーザメッセージに沿った内容を自動応答することによりユーザに不快感を与えるリスクは低いため、自動応答すると判定する。一方、ユーザメッセージの評価がネガティブあるいは低い評価値の場合、悩み事や体調の問題等のセンシティブな話題に関するユーザメッセージであることが想定される。この場合、自動応答によりユーザに不快感を与えてしまうおそれがあるため、手動応答すると判定する。これにより、オペレータの人的負荷を減らしながらも、自動応答の質を担保することができる。

また、本実施形態では一部の特徴語句（例えば、個別特徴語句）について優先して特徴語句として抽出したり、選択可能語句として表示したり、強調表示したりするものについて説明した。変形例として、ニュースや災害情報等の最近のトピックスに関する情報をインターネット上のニュースサイトやＳＮＳ（Social Networking Service）等から取得して、時事特徴語句として辞書１４１に登録する。そして、個別特徴語句についての説明と同様に、時事特徴語句を優先して特徴語句として抽出したり、選択可能語句として表示したり、強調表示されるようにしてもよい。

本技術の各実施形態及び各変形例について上に説明したが、本技術は上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。

本発明の一実施形態にかかる対話システムは、高齢者の孤独や孤立、健康寿命の延伸、高齢者の生活の質（ＱｏＬ）向上、労働力人口減少などの社会課題の解決に貢献し得るものである。

１０ 対話システム
１００ センタ装置
１０１ 受信手段
１０２ 抽出手段
１０３ 応答候補生成手段
１０４ 判定手段
１０５ 語句表示手段
１０６ 応答候補表示手段
１０７ 応答送信手段
１１１ 選択可能語句
１１２ ユーザメッセージ
１１３ カーソル
１１４ 応答候補
１４０ 記憶手段
１４１ 辞書
１４２ 対話履歴
１６０ オペレータ装置
２００ 端末装置
２０１ 入力手段
２０２ メッセージ送信手段
２０３ 応答出力手段
Ｍ マイク
Ｓ スピーカ

Claims (10)

1. 端末装置と、
   前記端末装置と通信可能なセンタ装置と、
   を具備する対話システムであって、
   前記端末装置は、
   ユーザからのメッセージであるユーザメッセージを入力する入力手段と、
   前記入力されたユーザメッセージを送信するメッセージ送信手段と、
   前記ユーザメッセージに対する応答メッセージを受信し出力する応答出力手段と、
   を有し、
   前記センタ装置は、
   前記端末装置から、前記ユーザメッセージを受信する受信手段と、
   前記ユーザメッセージに対する前記応答メッセージの候補である応答候補を生成する応答候補生成手段と、
   前記応答候補の評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する判定手段と、
   手動応答する場合、オペレータの操作により決定された前記応答メッセージを前記端末装置に送信し、自動応答する場合、前記応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信する応答送信手段と、
   を有する
   対話システム。
2. 請求項１に記載の対話システムであって、
   前記判定手段は、前記応答候補の評価として、少なくとも前記応答候補がポジティブな内容であるか又はネガティブな内容であるかを判断し、前記応答候補がポジティブの場合は自動応答すると判定し、前記応答候補がネガティブの場合は手動応答すると判定する
   対話システム。
3. 請求項２に記載の対話システムであって、
   前記判定手段は、前記応答候補に含まれる評価語句についての極性値及び／又はカテゴリに基づき、前記応答候補がポジティブな内容であるか又はネガティブな内容であるかを判断する
   対話システム。
4. 請求項１に記載の対話システムであって、
   前記判定手段は、前記応答候補について、前記ユーザメッセージに対する応答メッセージとしての適切性を示す応答評価値を算出し、前記応答評価値に基づき、前記自動応答するか前記手動応答するかを判定する
   対話システム。
5. 請求項４に記載の対話システムであって、
   前記判定手段は、前記応答候補についての
   ポジティブ又はネガティブを評価したポジネガ指標値、
   センシティブさを評価したセンシティブ指標値、及び／又は
   過去の前記ユーザメッセージと応答メッセージとを含む対話履歴内での前記応答候補の出現の有無
   に基づき、前記応答評価値を算出する
   対話システム。
6. 請求項４又は５に記載の対話システムであって、
   前記判定手段は、前記応答評価値が閾値以上の場合は自動応答すると判定し、
   前記応答送信手段は、前記応答評価値が閾値以上の応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信する
   対話システム。
7. 請求項４又は５に記載の対話システムであって、
   前記応答候補生成手段は、一の前記ユーザメッセージに対して複数の応答候補を生成し、
   前記判定手段は、前記複数の応答候補それぞれの前記応答評価値を算出し、応答評価値が最大の応答候補について、他の応答候補の応答評価値との差が所定値以上である場合、自動応答すると判定し、
   前記応答送信手段は、前記応答評価値が最大の応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信する
   対話システム。
8. 請求項１乃至７の何れか一項に記載の対話システムであって、
   前記判定手段は、前記応答候補の評価、及び、当該応答候補に対応する前記ユーザメッセージの評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する
   対話システム。
9. 端末装置と、
   前記端末装置と通信可能なセンタ装置と、
   を具備する対話システムであって、
   前記端末装置は、
   ユーザからのメッセージであるユーザメッセージを入力する入力手段と、
   前記入力されたユーザメッセージを送信するメッセージ送信手段と、
   前記ユーザメッセージに対する応答メッセージを受信し出力する応答出力手段と、
   を有し、
   前記センタ装置は、
   前記端末装置から、前記ユーザメッセージを受信する受信手段と、
   前記ユーザメッセージの評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する判定手段と、
   を有し、
   前記判定手段は、前記評価として少なくとも前記ユーザメッセージがポジティブな内容であるか又はネガティブな内容であるかを判断し、前記ユーザメッセージがポジティブの場合は自動応答すると判定し、前記ユーザメッセージがネガティブの場合は手動応答すると判定する
   対話システム。
10. ユーザと双方向でメッセージのやり取りをする端末装置から、ユーザメッセージを受信する受信手段と、
    前記ユーザメッセージに対する応答メッセージの候補である応答候補を生成する応答候補生成手段と、
    前記応答候補の評価に基づき、前記ユーザメッセージに対して自動応答するか手動応答するかを判定する判定手段と、
    手動応答する場合、オペレータの操作により決定された前記応答メッセージを前記端末装置に送信し、自動応答する場合、前記応答候補を前記応答メッセージとして前記端末装置に送信する応答送信手段と、
    を具備するセンタ装置。

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