JP2024003862A - チャットシステムおよびチャットプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザとチャットボットとの間で自然な対話を任意に継続できるようにする。【解決手段】一のユーザからチャットボットにメッセージが送信されたときに、一のユーザに関する自ユーザ対話履歴と、複数のユーザに関するログ対話履歴との履歴類似度をもとに、ログ対話履歴のうち最新のメッセージを除く部分において自ユーザ対話履歴に類似するログ対話履歴を検索する類似対話履歴検索部１３と、ログ対話履歴に含まれる最新のメッセージを用いて返信メッセージを生成するメッセージ生成部１４とを備え、常に更新されるログデータの中から、一のユーザに関する最新の自ユーザ対話履歴に類似するログ対話履歴を検索し、当該ログ対話履歴の最新のメッセージを一のユーザとの対話に使うようにすることで、自ユーザ対話履歴の文脈を踏まえた直近の発言に対して適切なメッセージが応答される可能性が高くなるようにする。【選択図】図２

Description

本発明は、チャットシステムおよびチャットプログラムに関し、特に、人間との間で対話を自動的に行うシステムに用いて好適なものである。

近年、テキストや音声を通じて人間との間で対話を自動的に行うプログラム、いわゆるチャットボットが注目され、広く活用されつつある。多くのチャットボットでは、ユーザから入力された質問や発言の内容を解析し、それに対する回答を生成して返信する。チャットボットには、あらかじめ決められたシナリオによって選択式で対話をするタイプや、対話ログを利用して文脈に近しい応答をするタイプなどがある（例えば、特許文献１参照）。

特許文献１に記載の回答支援システムでは、質問者と回答者との間でやり取りされたメッセージの中から、後で再利用できる問合せ事例として、質問者の質問の情報と、この質問に対する回答者の問い返しの情報と、この問い返し対する質問者の返答の情報と、回答者の回答の情報とを、自動的に抽出し、これらを互いに関連付けた形で記憶手段に記憶しておき、このように蓄積された過去の問合せ事例から、新しい質問に類似する事例を検索して利用することにより、適切な問い返しや回答を得る。

具体的には、質問に対して最終的な回答を得るまでに質問者と回答者との間でやり取りされたメッセージの履歴（質問、問い返し、返答、回答の各メッセージの文章の組）を対話ログとして記憶しておいて、新規の質問が入力されたときに、その質問またはそれに関する対話ログに含まれる少なくとも１つのメッセージに類似した対話ログを検索して提示する。しかしながら、この特許文献１において提示されるのは、質問から回答までの対話ログの全体であり、当該対話ログをユーザに提示した時点で対話処理は終了するため、人間とチャットボットとの間で対話を継続していくシステムに適用するには不向きである。

また、コンピュータによる回答と人間による回答とを併用したシステムも知られている（例えば、特許文献２参照）。特許文献２には、質問内容とデータベース内の回答群との適合度に基づいて、データベースまたは回答者の何れかより回答をすることが開示されている。すなわち、この特許文献２に記載の質問応答システムでは、ユーザから送信された質問を回答用のデータベースに転送することの適否（質問に対するその回答群の適合度）を質問内容に基づいて判定し、その判定結果に応じてデータベースまたは回答者インタフェースの何れかに質問を転送し、転送した質問に対する回答をデータベースまたは回答者インタフェースから受け取って返送する。回答者インタフェースから返送される回答は、質問を見た回答者によってキーボードやマウスで入力された回答メッセージである。

特許文献２に記載のシステムにおいて、ユーザから送信された質問を回答用のデータベースに転送することが不適であると判定された場合、その質問に対する回答の分野を担当する回答者が在席している回答者インタフェースのうち相対的に負荷が低い回答者インタフェースに質問メッセージが転送される。その後、回答者インタフェースから回答メッセージが取得されると、質問者に回答メッセージが転送される。

特許文献２に記載のシステムによれば、質問メッセージがデータベースと回答者インタフェースに適宜に転送されるので、システムは高い対応能力を有するとされる。しかしながら、回答者を分野ごとに複数人ずつあらかじめ用意しておく必要があり、実際の運用上はこの点で困難性がある。すなわち、多数の質問者から送信されるあらゆる種類の質問に対して適切な回答者から回答を行うことは実質的に難しいという問題があった。

また、特許文献２に記載のシステムでは、質問メッセージに対する回答の分野を担当する回答者が不在の場合や、質問者に提供されるサービスのレベルが回答者による回答サービスが受けられるレベルに満たない場合には、質問メッセージはデータベースに転送される。この場合、ユーザから送信された質問の転送先として不適であると判定されたデータベースから回答メッセージが返送されることになるので、必ずしも適切な回答メッセージが得られるとは限らないという問題もあった。

特開２００６－９２４７３号公報 特開２００１－２１６３２４号公報

本発明は、以上のような問題を解決するために成されたものであり、ユーザとチャットボットとの間で対話を行うシステムにおいて、ユーザからのあらゆる内容の発言に対して適切な内容のメッセージをチャットボットから応答することで、自然な対話を任意に継続することができるようにすることを目的とする。

上記した課題を解決するために、本発明では、一のユーザからチャットボットにメッセージが送信されたときに、当該メッセージが送信されたところまでの一のユーザに関する対話履歴である自ユーザ対話履歴と、ログデータ記憶部にログデータとして記憶されている複数のユーザに関する対話履歴であるログ対話履歴との履歴類似度を算出することにより、ログ対話履歴のうち最新のメッセージを除く部分において自ユーザ対話履歴に類似するログ対話履歴を検索し、検索されたログ対話履歴に含まれる最新のメッセージを用いて、一のユーザに対するメッセージを生成して送信するようにしている。

上記のように構成した本発明によれば、個々のユーザはチャットボットとの間で１対１の対話をするが、実際にはログデータとして記憶されている複数のユーザの対話履歴との間で対話が発生する仕組みが提供される。一のユーザとの対話に使われるログ対話履歴は、常に更新されるログデータの中から、一のユーザの最新のメッセージを含む自ユーザ対話履歴に類似するものが検索されるため、自ユーザ対話履歴の文脈を踏まえた直近の発言に対して適切なメッセージが応答される可能性が高くなる。これにより、分野ごとに専用の回答者を複数人ずつあらかじめ用意しておかなくても、ユーザからのあらゆる内容の発言に対してチャットボットから適切な内容のメッセージをユーザに対して提供することができ、ユーザはチャットボットとの間で自然な対話を任意に継続することができる。

本実施形態によるチャットシステムの全体構成例を示す図である。 本実施形態によるサーバ装置の機能構成例を示すブロック図である。 本実施形態においてログデータ記憶部に記憶されるログデータの一例およびユーザ端末に表示されるタイムラインの一例を示す図である。 応用例１に係るサーバ装置の機能構成例を示すブロック図である。 応用例１においてログデータ記憶部に記憶されるログデータの一例およびユーザ端末に表示されるタイムラインの一例を示す図である。 時間類似度が極大となるオフセット時間の探索処理を説明するための模式図である。

以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態によるチャットシステムの全体構成例を示す図である。図１に示すように、本実施形態のチャットシステムは、サーバ装置１００と、複数のユーザ端末２００Ａ，２００Ｂ，２００Ｃ，・・・（以下、特に区別しないときはユーザ端末２００という）とを備えて構成される。サーバ装置１００とユーザ端末２００との間は、インターネットまたは携帯電話網等の通信ネットワーク５００を介して接続される。

複数のユーザ端末２００Ａ，２００Ｂ，２００Ｃ，・・・は、それぞれユーザＡ，Ｂ，Ｃ，・・・により使用されるものであり、例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末などにより構成される。サーバ装置１００は、いわゆるチャットボットとして機能するものであり、ユーザ端末２００を使用するユーザとの間で対話を自動的に行う。以下では、サーバ装置１００をチャットボット１００と表記することもある。

本実施形態では、一のユーザ端末２００からサーバ装置１００に対して何らかの発言に関するメッセージが送信されると、サーバ装置１００は、当該メッセージが送信されたところまでの一のユーザに関する対話履歴（以下、自ユーザ対話履歴という）と、ログデータとして記憶されている複数のユーザに関する対話履歴（以下、ログ対話履歴という）のうち最新のメッセージを除く部分との履歴類似度を算出することにより、自ユーザ対話履歴に類似するログ対話履歴を検索し、検索されたログ対話履歴に含まれる最新のメッセージを用いて、一のユーザに対するメッセージを生成して送信する。

図２は、本実施形態によるサーバ装置１００の機能構成例を示すブロック図である。図２に示すように、本実施形態のサーバ装置１００は、機能構成として、メッセージ受信部１１、ログ記録部１２、類似対話履歴検索部１３、メッセージ生成部１４およびメッセージ送信部１５を備えている。また、本実施形態のサーバ装置１００は、記憶媒体として、ログデータ記憶部１０を備えている。

上記機能ブロック１１～１５は、ハードウェア、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記機能ブロック１１～１５は、実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記憶媒体に記憶されたチャットプログラムが動作することによって実現される。

メッセージ受信部１１は、ユーザが使用するユーザ端末２００からメッセージを受け付ける。メッセージの文章は任意であり、文章の内容は質問であってもよいし、質問に対する回答であってもよいし、質問でも回答でもない自由発言であってもよい。

ログ記録部１２は、ユーザ端末２００からチャットボット１００に送信されたメッセージおよびチャットボット１００からユーザ端末２００に送信されたメッセージについて、メッセージの文章、送信時刻およびメッセージがユーザから送信されたものかチャットボットから送信されたものかを識別するための識別子を含めて対話履歴のログデータとしてログデータ記憶部１０に記憶させる。すなわち、ログ記録部１２は、メッセージ受信部１１がユーザ端末２００からメッセージを受信すると、その受信したメッセージを、メッセージの文章、送信時刻（＝受信時刻）および識別子を含む対話履歴のログデータとしてログデータ記憶部１０に記憶させる。また、ログ記録部１２は、後述するようにメッセージ送信部１５がユーザ端末２００に対してメッセージを送信すると、その送信したメッセージを、メッセージの文章、送信時刻および識別子を含む対話履歴のログデータとしてログデータ記憶部１０に記憶させる。

ここで、ログ記録部１２は、メッセージ受信部１１およびメッセージ送信部１５によりメッセージが送受信されるごとに、当該メッセージを対話履歴に追加した新たなログデータを既存のログデータとは別に生成し、既存のログデータとは別に新たなログデータを追加してログデータ記憶部１０に記憶させる。これにより、ログデータ記憶部１０には、メッセージが送受信されるごとに追加された複数のログデータが記憶されることになる。

図３は、ログデータ記憶部１０に記憶されるログデータの一例を、ユーザ端末２００に表示されるタイムラインの一例と共に示す図である。なお、ここでは説明の便宜上、複数のユーザＡ，Ｂ，・・・ごとに分けてタイムラインとログデータとを図示しているが、このように複数のユーザＡ，Ｂ，・・・ごとに分けた状態でログデータをログデータ記憶部１０に記憶させることを要するものではない。すなわち、どのログデータがどのユーザに関するものであるかを識別可能な状態で記憶することを必須とするものではない。

図３において、ユーザＡは、チャットボット１００からの発言を起点として４回のメッセージをやり取りしており、４回分のメッセージの文章と送信時刻と識別子とがユーザ端末２００Ａの表示画面にタイムラインとして表示されている。表示画面の左側から吹き出しが出ている２つのメッセージがチャットボット１００からのメッセージであり、表示画面の右側から吹き出しが出ている２つのメッセージがユーザＡからのメッセージである。

この４回のメッセージのやり取りに関して、４つの対話履歴ＤＨ_A1～ＤＨ_A4のログデータがログデータ記憶部１０に記憶される。すなわち、チャットボット１００からユーザ端末２００Ａに１回目のメッセージが送信された時点で、その１回目のメッセージｍ₁を対話履歴ＤＨ_A1とするログデータがログデータ記憶部１０に記憶される。ここで、メッセージｍ₁は、発言文章ｓ₁、送信時刻ｔ₁および識別子ｒ₁を含む情報であり、これを状態ベクトルとしてｍ₁＝（ｓ₁，ｔ₁，ｒ₁）と定義する。図３の例において、ｓ₁＝「はじめまして！サイコって呼んでね！」、ｔ₁＝「１６：０２」、ｒ₁＝「チャットボット」である。

次に、ユーザ端末２００Ａからチャットボット１００に２回目のメッセージが送信された時点で、１回目から２回目までのメッセージｍ₁，ｍ₂を対話履歴ＤＨ_A2とする２つ目のログデータが、１つ目のメッセージｍ₁を対話履歴ＤＨ_A1とする１つ目のログデータとは別に追加してログデータ記憶部１０に記憶される。ここで、メッセージｍ₂は、発言文章ｓ₂、送信時刻ｔ₂および識別子ｒ₂を含む情報であり、これを状態ベクトルとしてｍ₂＝（ｓ₂，ｔ₂，ｒ₂）と定義する。図３の例において、ｓ₂＝「サイコちゃんは日曜はどこに行くの」、ｔ₁＝「１６：０３」、ｒ₂＝「ユーザ（自分）」である。

以下同様にして、チャットボット１００からユーザ端末２００Ａに３回目のメッセージが送信された時点で、１回目から３回目までのメッセージｍ₁～ｍ₃を対話履歴ＤＨ_A3とするログデータがログデータ記憶部１０に追加して記憶され、ユーザ端末２００Ａからチャットボット１００に４回目のメッセージが送信された時点で、１回目から４回目までのメッセージｍ₁～ｍ₄を対話履歴ＤＨ_A4とするログデータがログデータ記憶部１０に追加して記憶される。これが最新の状態であり、タイムラインでは、ユーザＡがチャットボット１００からの返信待ちの状態となっている。なお、以下の説明において、対話履歴をｘ＝（ｍ₁，ｍ₂，・・・，ｍ_n）のように定義する（ｎはメッセージの数）。

ユーザＢは、ユーザＢからの発言を起点としてチャットボット１００との間で５回のメッセージをやり取りしており、５回分のメッセージの文章と送信時刻と識別子とがユーザ端末２００Ｂの表示画面にタイムラインとして表示され、チャットボット１００からの返信待ちの状態となっている。この５回のメッセージのやり取りに関して、５つの対話履歴ＤＨ_B1～ＤＨ_B5のログデータがログデータ記憶部１０に記憶される。

図３ではユーザＡ，Ｂに関するログデータのみを示しているが、実際には、これ以外のユーザに関するログデータもログデータ記憶部１０に記憶されている。

類似対話履歴検索部１３は、一のユーザ端末２００からチャットボット１００にメッセージが送信されたとき（すなわち、メッセージ受信部１１がメッセージを受信したとき）に、当該メッセージが送信されたところまでの一のユーザに関する対話履歴である自ユーザ対話履歴と、ログデータ記憶部１０にログデータとして記憶されている複数のユーザに関する対話履歴であるログ対話履歴のうち最新のメッセージを除く部分との履歴類似度を算出し、自ユーザ対話履歴に類似するログ対話履歴を検索する。

この類似対話履歴検索部１３の処理内容を、図３を用いて説明する。なお、ここでは説明の便宜上、ログデータ記憶部１０に記憶されているログデータがユーザＡ，Ｂの２人のものだけであると仮定する。例えば、一のユーザがユーザＡの場合、ユーザ端末２００Ａからチャットボット１００にメッセージｍ₄が送信されたとき、類似対話履歴検索部１３は、当該メッセージｍ₄が送信されたところまでのユーザＡに関する自ユーザ対話履歴ＤＨ_A4（つまり、ユーザＡの最新の対話履歴ｘ_A＝（ｍ₁，ｍ₂，ｍ₃，ｍ₄））と、ログデータ記憶部１０にログデータとして記憶されている複数のユーザＡ，Ｂに関するログ対話履歴ＤＨ_A1～ＤＨ_A4，ＤＨ_B1～ＤＨ_B5のうち最新のメッセージを除く部分との履歴類似度を算出する。

最新のメッセージを除く部分とは、例えばユーザＡのログ対話履歴ＤＨ_A4の場合は最新のメッセージｍ₄を除いた部分の対話履歴ｘ_A＝（ｍ₁，ｍ₂，ｍ₃）であり、ユーザＡのログ対話履歴ＤＨ_A3の場合は最新のメッセージｍ₃を除いた部分の対話履歴ｘ_A＝（ｍ₁，ｍ₂）である。

また、ユーザＢのログ対話履歴ＤＨ_B5の場合は最新のメッセージｍ₅を除いた部分の対話履歴ｘ_B＝（ｍ₁，ｍ₂，ｍ₃，ｍ₄）であり、ユーザＢのログ対話履歴ＤＨ_B4の場合は最新のメッセージｍ₄を除いた部分の対話履歴ｘ_B＝（ｍ₁，ｍ₂，ｍ₃）である。

なお、ここではユーザＡを一のユーザとして、当該ユーザＡの自ユーザ対話履歴ｘ_A＝（ｍ₁，ｍ₂，ｍ₃，ｍ₄）に類似するログ対話履歴を検索する例を説明したが、ユーザＢが一のユーザの立場となることもある。この場合、類似対話履歴検索部１３は、ログデータ記憶部１０にログデータとして記憶されているユーザＡ，Ｂのログ対話履歴ＤＨ_A1～ＤＨ_A4，ＤＨ_B1～ＤＨ_B5に含まれるメッセージのうち最新のメッセージを除く部分を用いて、ユーザＢの自ユーザ対話履歴ｘ_B＝（ｍ₁，ｍ₂，ｍ₃，ｍ₄，ｍ₅）との履歴類似度を算出する。

メッセージ生成部１４は、類似対話履歴検索部１３により検索されたログ対話履歴に含まれる最新のメッセージを用いて、一のユーザに対するメッセージを生成する。例えば、図３の例において、一のユーザＡからチャットボット１００にメッセージｍ₄が送信されたとき、当該メッセージｍ₄を含む最新の自ユーザ対話履歴ＤＨ_A4に最も類似するログ対話履歴として、ユーザＢのログ対話履歴ＤＨ_B5が類似対話履歴検索部１３により検索されたとする。この場合、メッセージ生成部１４は、ログ対話履歴ＤＨ_B5に含まれる最新のメッセージｍ₅を用いて、ユーザＡに対するメッセージを生成する。

例えば、メッセージ生成部１４は、最新のメッセージの内容を抽象化し、より抽象度の高い抽象化メッセージを生成する。図３の例の場合、ログ対話履歴ＤＨ_B5に含まれる最新のメッセージｍ₅の文章「そうですよ！あと、三越の屋上でクレーンゲームするのも好きです！」を抽象化することにより、「そうですよ！デパートの屋上で遊ぶのも好きです！」といった文章から成る抽象化メッセージを生成する。

メッセージを抽象化するアルゴリズムは、例えば以下のようにすることが可能である。すなわち、最新のメッセージの文章を形態素解析して複数の単語を抽出し、抽出された単語の品詞を特定する。そして、抽出した複数の単語のうち、時間や時期を表す単語、場所や位置を表す単語およびそれらに接続される助詞を省略する。また、副詞、連体詞、接続詞、感動詞、指示詞も省略する。名詞、動詞、形容詞、判定詞については、可能な場合は下位概念の単語を上位概念の単語に置き換える。固有名詞については、省略または一般名詞への置き換えを行う。以上のような処理を行うに当たって、単語との品詞との関係および上位概念と下位概念との関係を示した辞書データを使用する。

例えば、最新のメッセージの文章が「今日の渋谷でのランチは何がお勧めですか？」であった場合、時間や時期を表す単語「今日」と、場所や位置を表す単語「渋谷」と、これらに接続される助詞「の」および「で」を省略する。また、「ランチ」という下位概念の単語を「食事」という上位概念の単語に置き換える。これにより、「今日の渋谷でのランチは何がお勧めですか？」のメッセージをもとに、「食事は何がお勧めですか？」のような抽象化メッセージを生成する。

なお、ここで説明したアルゴリズムは一例に過ぎない。例えば、以下のようにしてもよい。すなわち、抽象化メッセージを複数のキーワードと関連付けたデータセットをあらかじめ大量に用意する。そして、類似対話履歴検索部１３により検索されたログ対話履歴に含まれる最新のメッセージの文章から形態素解析により抽出される複数の単語がそれぞれ何れかのキーワードに該当するか否かを判定し、該当するキーワードが最も多く関連付けられている抽象化メッセージを採用する。この方法では、個人情報などのセンシティブな情報が抽象化メッセージの中に紛れ込むというリスクを原理的に排除することができる。

メッセージ送信部１５は、メッセージ生成部１４により生成されたメッセージを一のユーザのユーザ端末２００に送信する。図３の例の場合、メッセージ送信部１５は、上述した「そうですよ！デパートの屋上で遊ぶのも好きです！」といった文章から成る抽象化メッセージをユーザＡのユーザ端末２００Ａに送信する。すると、ユーザＡのタイムラインが更新され、そのタイムラインに対応する対話履歴ＤＨ_A5のログデータ（図示せず）がログデータ記憶部１０に追加して記憶される。

以上のように、本実施形態では、一のユーザからチャットボット１００に対して発言が行われたとき、当該一のユーザに対するチャットボット１００からの返答は、自ユーザ対話履歴に類似するログ対話履歴を検索することで実現される。対話履歴はユーザとチャットボット１００とのやり取りの履歴であるので、現在の自ユーザ対話履歴に近いログ対話履歴を見つけることができれば、見つけたログ対話履歴に含まれる最新のメッセージから、一のユーザの発言に対する応答として相応しい内容を引き出し、チャットボット１００からの応答メッセージとして使うことができる。

また、本実施形態では、類似対話履歴検索部１３により検索されたログ対話履歴に含まれる最新のメッセージをそのままユーザ端末２００に送信するのではなく、より抽象度の高い抽象化メッセージに置換して送信することにより、ログ対話履歴の文脈は利用しつつも個別具体性を排除した内容のメッセージを一のユーザに送信することができ、より自然な対話を実現することができる。

以下に、類似対話履歴検索部１３による対話履歴の類似判定の具体的内容を説明する。類似対話履歴検索部１３は、例えばユーザＡの対話履歴ｘ_A＝（ｍ₁，ｍ₂，・・・，ｍ_N）と、ユーザＢの対話履歴ｘ_B＝（ｍ₁，ｍ₂，・・・，ｍ_M）との履歴類似度Ｌを、所定の関数ｆを用いて算出する。これをＬ＝ｆ(ｘ_A，ｘ_B)のように表記する。

ここで、ユーザＡの対話履歴ｘ_Aに含まれるｉ番目のメッセージｍ_i（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）と、ユーザＢの対話履歴ｘ_Bに含まれるｊ番目のメッセージｍ_j（ｊ＝１，２，・・・，Ｍ）とのメッセージ類似度をｇ_ij＝ｇ(ｍ_i，ｍ_j)と表記するものとすると、類似対話履歴検索部１３は履歴類似度Ｌを以下の（式１）に示す関数に従って算出する。
Ｌ＝２／（Ｎ＋Ｍ）Σmax｛ｇ_i1，ｇ_i2，・・・，ｇ_iM｝（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ） ・・・（式１）
すなわち、類似対話履歴検索部１３は、ユーザＡの対話履歴ｘ_Aに含まれるメッセージｍ_iのそれぞれごとに、ユーザＢの対話履歴ｘ_Bに含まれるＭ個のメッセージｍ_jとのメッセージ類似度ｇ_ijを１つずつ算出してその中から最大値ｇ_i-maxを取得し、メッセージｍ_iごとに取得したＮ個の最大値ｇ_i-maxの合計値を、最小値が０で最大値が１となるように正規化したものを履歴類似度Ｌとする。

本実施形態において、類似対話履歴検索部１３は、メッセージの文章に関する文章類似度ｈ_ij＝ｈ(ｓ_i，ｒ_i，ｓ_j，ｒ_j)と、送信時刻に関する時間類似度ｗ_ij＝ｗ(ｔ_i，ｔ_j)とをそれぞれ算出し、文章類似度ｈ_ijおよび時間類似度ｗ_ijを用いて履歴類似度Ｌを算出する。例えば、次の（式２）に示す関数によりメッセージ類似度ｇ_ijを算出し、当該メッセージ類似度ｇ_ijをもとに（式１）により履歴類似度Ｌを算出する。
ｇ_ij＝ｈ_ijｗ_ij （０≦ｈ_ij≦１、０≦ｗ_ij≦１） ・・・（式２）

文章類似度ｈ_ijは、２つの文章の類似度を算出する公知技術を用いて算出することが可能である。公知技術の一例として、レーベンシュタイン距離（編集距離）を用いることが可能である。レーベンシュタイン距離は、１文字の挿入、削除または置換によって、一方の文字列をもう一方の文字列に変形するのに必要な手順の最小回数として定義される。公知技術の別の方法として、TF-IDF（Term Frequency Inverse Document Frequency）などの所定のロジックに基づいて２つの文章をそれぞれベクトル化し、ベクトルどうしの類似度（例えば、コサイン距離）を算出するようにしてもよい。

ここで、類似対話履歴検索部１３は、自ユーザ対話履歴に含まれるメッセージｍ_iと、ログ対話履歴に含まれるメッセージｍ_jのうち識別子ｒ_jが自ユーザ対話履歴に含まれるメッセージｍ_iに対応する識別子ｒ_iとは異なるメッセージｍ_jとを用いて、文章類似度ｈ_ijを算出する。例えば、ｒ_i≠ｒ_jの場合は文章類似度ｈ_ijを上述したレーベンシュタイン距離等により算出し、ｒ_i＝ｒ_jの場合は文章類似度ｈ_ijを“０”とする。

このようにすると、例えば図３に示した例において、ユーザＡのタイムラインに含まれる４つのメッセージと、ユーザＢのログ対話履歴ＤＨ_B5に含まれるメッセージｍ₁，ｍ₂，ｍ₃，ｍ₄との間で、識別子ｒ_i，ｒ_jが互いに異なるメッセージ間では文章類似度ｈ_ijが算出されるが、識別子ｒ_i，ｒ_jが互いに同じメッセージ間では文章類似度ｈ_ijは最小の“０”とされる。

図３の例では、ユーザＡのタイムラインに含まれる「はじめまして！サイコって呼んでね！」というメッセージはチャットボット１００から送信され、ユーザＢのログ対話履歴ＤＨ_B5に含まれるメッセージｍ₁＝「はじめましてよろしく」はユーザＢから送信されている。この場合、ｒ_i≠ｒ_jのため文章類似度ｈ_ijが算出される。仮に、ユーザＢのログ対話履歴ＤＨ_B5に含まれる「はじめましてよろしく」のメッセージがチャットボット１００から送信されたものであった場合、ｒ_i＝ｒ_jのため、ユーザＡのタイムラインに含まれる「はじめまして！サイコって呼んでね！」との文章類似度ｈ_ijは“０”となる。

このようにすれば、メッセージの文章が単に似ているかどうかという観点だけでなく、そのメッセージがチャットボット１００またはユーザのどちらから発言されたものであるかという観点も加えて文章類似度ｈ_ijを算出することができる。これにより、一のユーザから送信された最新のメッセージに対して、オウム返しとなるような内容のメッセージがチャットボット１００から返信されることを回避することが可能である。

時間類似度ｗ_ijは、メッセージ間の送信時刻の時間的な近さを表す尺度として計算する。例えば、次に示す（式３）により時間類似度ｗ_ijを算出する。
ｗ_ij＝exp｛－ａ｜(ｔ_i-base－ｔ_i)－(ｔ_j-base－ｔ_j)｜｝ ・・・（式３）
ここで、ａはａ＞０を満たす任意の定数である。ｔ_i-base，ｔ_j-baseは、絶対時刻で表現された送信時刻ｔ_i，ｔ_jを相対時間に変換するための基準時刻である。すなわち、類似対話履歴検索部１３は、送信時刻ｔ_i，ｔ_jを、所定の基準時刻ｔ_i-base，ｔ_j-baseに対する時間差を表す相対時間に変換し、当該相対時間について時間類似度ｗ_ijを算出する。なお、（式３）は一例であり、これに限定されるものではない。

基準時刻ｔ_i-base，ｔ_j-baseは任意に設定可能である。例えば、時間類似度ｗ_ijの算出対象としている対話履歴の中で最新の送信時刻を基準時刻ｔ_i-base，ｔ_j-baseとすることが可能である。例えば図３において、メッセージ受信部１１がユーザＡからメッセージｍ₄を受信したことに応じて、当該メッセージｍ₄を含む最新の自ユーザ対話履歴ＤＨ_A4と、ユーザＢのログ対話履歴ＤＨ_B5のうち最新のメッセージｍ₅を除く部分との間でメッセージｍ_i，ｍ_jの時間類似度ｗ_ijを算出する場合、自ユーザ対話履歴ＤＨ_A4に含まれるメッセージｍ₁，ｍ₂，ｍ₃，ｍ₄については最新の送信時刻ｔ₄を基準時刻ｔ_i-baseとして各送信時刻ｔ₁，ｔ₂，ｔ₃，ｔ₄との時間差を算出し、ログ対話履歴ＤＨ_B5に含まれるメッセージｍ₁，ｍ₂，ｍ₃，ｍ₄についてはメッセージｍ₅を除いた中で最新の送信時刻ｔ₄を基準時刻ｔ_j-baseとして各送信時刻ｔ₁，ｔ₂，ｔ₃，ｔ₄との時間差を算出する。

このように、本実施形態では、メッセージ類似度ｇ_ijを算出する際に、文章類似度ｈ_ijだけでなく時間類似度ｗ_ijを算出しているので、メッセージの内容がどの程度類似しているかという観点に加え、メッセージの発言時間がどの程度類似しているかという観点からも類似度を算出することができる。これにより、自ユーザ対話履歴に類似するログ対話履歴を、メッセージの内容および発言時間の観点からより精細に評価して検索することができる。

＜応用例１＞
類似対話履歴検索部１３は、履歴類似度Ｌを算出する際に、対話履歴自体の古さや、メッセージのやり取りが直近で活発に行われているか否かを考慮してメッセージ類似度ｇ_ijを算出するようにしてもよい。例えば、類似対話履歴検索部１３は、相対時間が大きくなるほど値が小さくなるように決定される忘却係数を用いた関数に従ってメッセージ類似度ｇ_ijを算出し、そのように求めたメッセージ類似度ｇ_ijを用いて（式１）により履歴類似度Ｌを算出するようにしてもよい。

上記（式３）で示した通り、メッセージ類似度ｇ_ijは、送信時刻と基準時刻との相対的な時間差を考慮して決定される。これに加えて、メッセージが送受信された絶対時刻による忘却係数を乗算してメッセージ類似度ｇ_ijを算出する。これは、人間の記憶が古い過去のことより、直近のことのほうが思い出しやすい傾向を持つことへのアナロジーである。忘却係数を用いてメッセージ類似度ｇ_ijを算出することにより、文章自体が類似していても、絶対時刻が古いメッセージについて算出されるメッセージ類似度ｇ_ijは大きな値とならないようにすることができる。

例えば、自ユーザ対話履歴に含まれるｉ番目のメッセージに対する忘却係数ｋ_iおよびログ対話履歴に含まれるｊ番目のメッセージに対する忘却係数ｋ_jを、関数ｋを用いて次の（式４）のように定義する。
ｋ_i＝ｋ(ｔ_i)＝exp｛－ｂ｜ｔ_i-base－ｔ_i｜｝
ｋ_j＝ｋ(ｔ_j)＝exp｛－ｂ｜ｔ_j-base－ｔ_j｜｝ ・・・（式４）
ここで、ｂはｂ＞０を満たす任意の定数である。なお、（式４）は一例であり、これに限定されるものではない。

類似対話履歴検索部１３は、上述した（式２）に代えて、忘却係数ｋ_i，ｋ_jをの平均値を乗算した次の（式５）に従ってメッセージ類似度ｇ_ijを算出する。
ｇ_ij＝ｈ_ijｗ_ij(ｋ_i＋ｋ_j)/２ ・・・（式５）
なお、この（式５）を用いる場合において、忘却効果を無視する場合はｋ_i＝ｋ_j＝１とすればよく、この場合（式５）は（式２）に一致する。

また、対話履歴の中には、直近でメッセージが活発に交わされる（活性な）ものもあれば、長期間にわたってメッセージが全く交わされない（非活性な）ものも存在する。応用例１では、メッセージが長期間にわたって交わされていない状態を履歴類似度Ｌに反映させるために、以下に説明する仮想メッセージを用いる。

図４は、応用例１に係るサーバ装置１００’の機能構成例を示すブロック図である。この図４において、図２に示した符号と同一の符号を付したものは同一の機能を有するものであるので、ここでは重複する説明を省略する。図４に示すように、応用例１に係るサーバ装置１００’は、仮想メッセージ追加部１６を更に備えている。

仮想メッセージ追加部１６は、現在時刻を仮想的な送信時刻に設定した固定内容の仮想メッセージを生成し、ユーザの最新の対話履歴（つまり、タイムライン）に追加する。固定内容の仮想メッセージの一例は、文章を含まないＮＵＬＬメッセージである。ログ記録部１２は、仮想メッセージ追加部１６により生成される仮想メッセージを含めて対話履歴のログデータをログデータ記憶部１０に記憶させる。仮想メッセージの仮想的な送信時刻には現在時刻が設定されるので、ログ記録部１２は、ログデータに含まれる仮想メッセージの仮想的な送信時刻を逐次更新する。

これにより、ユーザのタイムラインに含まれる仮想メッセージは、常に最新の送信時刻に存在する状態となり、タイムラインの対話履歴はｘ_*＝（ｍ₁，ｍ₂，・・・，ｍ_n，ｍ_*）のように表される。ここで、ｍ_*＝（ｓ_*，ｔ_*，ｔ_*）であり、ｓ_*はＮＵＬＬ文、ｔ_*は現在時刻である。また、ｒ_*は識別子であり、メッセージ送信元が必ずユーザ（自分）を指し示す。この場合におけるタイムラインおよびログデータ記憶部１０に記憶されるログデータの一例を図５に示す。図３と比較すれば分かる通り、ユーザＡ，Ｂのタイムラインの末尾には必ずＮＵＬＬ文の仮想メッセージが存在し、対話履歴ＤＨ_A1～ＤＨ_A4，ＤＨ_B1～ＤＨ_B5のログデータの末尾には必ず仮想メッセージｍ_*が記録されている。

図５の例において、現在時刻は１６：０６である。よって、忘却係数と仮想メッセージとを加味した場合、最新のメッセージｍ₄の送信時刻ｔ₄が１６：０５であるユーザＡの対話履歴は、現在時刻１６：０６の時点で活性なものである一方、最新のメッセージｍ₅の送信時刻ｔ₅が１３：２２であるユーザＢの対話履歴は、現在時刻１６：０６の時点で非活性なものであると言える。

類似対話履歴検索部１３は、仮想メッセージｍ_*が含まれる自ユーザ対話履歴と、仮想メッセージｍ_*が含まれるログ対話履歴のうち最新のメッセージ（仮想メッセージではないもの）を除く部分とを用いて履歴類似度Ｌを算出する。このようにすると、あらゆる対話履歴どうしの比較において、仮想メッセージｍ_*どうしのメッセージ類似度ｇ_ijは“１”となる。よって、タイムラインが非活性な対話履歴の場合、仮想メッセージｍ_*以外のメッセージの類似度は、仮想メッセージｍ_*の類似度に対して無視できるほど小さくなるため、結果的に非活性な対話履歴どうしでマッチングする。一方、タイムラインが活性な対話履歴の場合、仮想メッセージｍ_*の類似度による影響が希薄化するため、仮想メッセージｍ_*以外のメッセージの類似度でマッチングすることができる。

なお、ここでは固定内容の仮想メッセージの一例として、文章を含まないＮＵＬＬメッセージを用いる例を示したが、これに限定されない。要するに、あらゆる対話履歴どうしの比較において、仮想メッセージｍ_*どうしのメッセージ類似度ｇ_ijが“１”となればよく、常に同じ内容の文章ｍ_*を含むメッセージであれば、仮想メッセージとして用いることが可能である。

＜応用例２＞
メッセージ生成部１４により生成されたメッセージをメッセージ送信部１５がユーザ端末２００に送信する際に、類似対話履歴検索部１３により検出されたログ対話履歴における最新のメッセージの送信時刻とその直前のメッセージの送信時刻との時間間隔と同様の時間間隔を空けてメッセージを送信するようにしてもよい。

この場合、類似対話履歴検索部１３は、自ユーザ対話履歴ｘ＝（ｍ₁，ｍ₂，・・・，ｍ_N）に含まれる各メッセージの送信時刻ｔ₁，ｔ₂，・・・，ｔ_Nに可変のオフセット時間δt_v（ｖ＝１，２，・・・）を加えて時間類似度ｗ_ijをそれぞれ算出することにより、時間類似度ｗ_ijが極大となるオフセット時間δt_v-maxを探索する。ここで、自ユーザ対話履歴に含まれる各メッセージの送信時刻に可変のオフセット時間δt_vを加えても、基準時刻ｔ_i-baseは変えず、オフセット時間δt_vを加えていない場合の基準時刻ｔ_i-baseをそのまま固定値として用いる。また、ログ対話履歴については、最新のメッセージを除いた中で最新の送信時刻ではなく、最新のメッセージの送信時刻を基準時刻ｔ_j-baseとして用いる。

図６は、このオフセット時間δt_v-maxの探索処理を説明するための模式図である。ここでは、図６（ａ）～（ｄ）に示すようにオフセット時間δt_vを加味したユーザαの自ユーザ対話履歴（タイムライン）ｘ_αと、図６（ｅ）のように対話履歴ＤＨのログデータとして記憶されているユーザβのログ対話履歴ｘ_βとの比較により、時間類似度ｗ_ijが極大となるオフセット時間δt_v-maxを探索する例を示している。

図６（ａ）は、オフセット時間δt_vを加えていないユーザαの自ユーザ対話履歴ｘ_α＝（ｍ_i1，ｍ_i2，ｍ_i3）であり、各メッセージの送信時刻はｔ_i1，ｔ_i2，ｔ_i3である。また、図６（ｅ）は、ユーザβのログ対話履歴ｘ_β＝（ｍ_j1，ｍ_j2，ｍ_j3，ｍ_j4）であり、各メッセージの送信時刻はｔ_j1，ｔ_j2，ｔ_j3，ｔ_j4である。この場合、類似対話履歴検索部１３は、自ユーザ対話履歴ｘ_αにおける各メッセージの送信時刻ｔ_i1，ｔ_i2，ｔ_i3の基準時刻ｔ_i-base（＝ｔ_i3）に対する相対時間と、ログ対話履歴ｘ_βにおける各メッセージ（最新のメッセージｍ_j4を除く）の送信時刻ｔ_j1，ｔ_j2，ｔ_j3の基準時刻ｔ_j-base（＝ｔ_j4）に対する相対時間とを用いて、上述の（式３）に基づき時間類似度ｗ_ijを算出する。

また、図６（ｂ）は、オフセット時間δt_v（ｖ＝１）を加えたユーザαの自ユーザ対話履歴ｘ_αであり、各メッセージの送信時刻はｔ_i1＋δt₁，ｔ_i2＋δt₁，ｔ_i3＋δt₁である。この場合、類似対話履歴検索部１３は、自ユーザ対話履歴ｘ_αにおける各メッセージの送信時刻ｔ_i1＋δt₁，ｔ_i2＋δt₁，ｔ_i3＋δt₁の基準時刻ｔ_i-baseに対する相対時間と、ログ対話履歴ｘ_βにおける各メッセージの送信時刻ｔ_j1，ｔ_j2，ｔ_j3の基準時刻ｔ_j-baseに対する相対時間とを用いて、上述の（式３）に基づき時間類似度ｗ_ijを算出する。

また、図６（ｃ）は、オフセット時間δt_v（ｖ＝２）を加えたユーザαの自ユーザ対話履歴ｘ_αであり、各メッセージの送信時刻はｔ_i1＋δt₂，ｔ_i2＋δt₂，ｔ_i3＋δt₂である（δt₂＝２δt₁）。この場合、類似対話履歴検索部１３は、自ユーザ対話履歴ｘ_αにおける各メッセージの送信時刻ｔ_i1＋δt₂，ｔ_i2＋δt₂，ｔ_i3＋δt₂の基準時刻ｔ_i-baseに対する相対時間と、ログ対話履歴ｘ_βにおける各メッセージの送信時刻ｔ_j1，ｔ_j2，ｔ_j3の基準時刻ｔ_j-baseに対する相対時間とを用いて、上述の（式３）に基づき時間類似度ｗ_ijを算出する。

また、図６（ｄ）は、オフセット時間δt_v（ｖ＝３）を加えたユーザαの自ユーザ対話履歴ｘ_αであり、各メッセージの送信時刻はｔ_i1＋δt₃，ｔ_i2＋δt₃，ｔ_i3＋δt₃である（δt₃＝３δt₁）。この場合、類似対話履歴検索部１３は、自ユーザ対話履歴ｘ_αにおける各メッセージの送信時刻ｔ_i1＋δt₃，ｔ_i2＋δt₃，ｔ_i3＋δt₃の基準時刻ｔ_i-baseに対する相対時間と、ログ対話履歴ｘ_βにおける各メッセージの送信時刻ｔ_j1，ｔ_j2，t_j3の基準時刻ｔ_j-baseに対する相対時間とを用いて、上述の（式３）に基づき時間類似度ｗ_ijを算出する。

図６に示す例の場合、図６（ｃ）のようにオフセット時間δt₂を加えたときに算出される時間類似度ｗ_ijが極大となる。よって、類似対話履歴検索部１３は、自ユーザ対話履歴ｘ_αに含まれる各メッセージの送信時刻に可変のオフセット時間δt_vを加えて算出した時間類似度ｗ_ijが極大となるオフセット時間δt_v-maxがδt₂であると判定する。そして、類似対話履歴検索部１３は、ユーザβのログ対話履歴ｘ_βについて（式２）に基づいて算出されたメッセージ類似度ｇ_ijが、それ以外のログ対話履歴について算出されたメッセージ類似度ｇ_ijより大きいと判定した場合に、当該ユーザβのログ対話履歴ｘ_βをユーザαの自ユーザ対話履歴ｘ_αに類似するものとして検出する。

この場合、メッセージ生成部１４は、類似対話履歴検索部１３により検索されたユーザβのログ対話履歴ｘ_βに含まれる最新のメッセージｍ_j4を用いて、ユーザαに対するメッセージを生成する。そして、メッセージ送信部１５は、メッセージ生成部１４により生成されたメッセージを、直ちに送信するのではなく、類似対話履歴検索部１３により探索されたオフセット時間δt₂の経過後にユーザαに送信する。

この場合のオフセット時間δt₂は、ログ対話履歴ｘ_βにおける最新のメッセージｍ_j4の送信時刻ｔ_j4とその直前のメッセージｍ_j3の送信時刻ｔ_j3との時間間隔Δに近いものとなっている。よって、類似と判定されたログ対話履歴ｘ_jにおける最新のメッセージｍ_j4から適切な内容のメッセージを生成することができるだけでなく、そのメッセージｍ_j4の送信タイミングに合わせた適切なタイミングでメッセージを送信することができる。

なお、上述した応用例１および応用例２は、何れか１つを適用するようにしてもよいし、両方を組み合わせて適用するようにしてもよい。

上記実施形態では、文章類似度ｈ_ijおよび時間類似度ｗ_ijの両方を算出する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、文章類似度ｈ_ijのみを算出するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、絶対時刻と基準時刻との時間差である相対時間に基づいて時間類似度ｗ_ijを算出する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、絶対時刻に基づいて時間類似度ｗ_ijを算出するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、自ユーザ対話履歴と、ログ対話履歴のうち最新のメッセージを除く部分との履歴類似度を算出する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、自ユーザ対話履歴とログ対話履歴（最新のメッセージを含む）との履歴類似度を算出するが、ログ対話履歴の最新のメッセージとの間では類似度が小さくなるように設計された関数に従って履歴類似度を算出することにより、ログ対話履歴のうち最新のメッセージを実質的に除く部分との履歴類似度が算出されるようにしてもよい。その他、自ユーザ対話履歴とログ対話履歴との履歴類似度を算出した結果、ログ対話履歴のうち最新のメッセージを除く部分において自ユーザ対話履歴に類似するログ対話履歴が検索される方法であれば、何れも適用可能である。

また、上記実施形態では、自ユーザ対話履歴に含まれるメッセージｍ_iの識別子ｒ_iと、ログ対話履歴に含まれるメッセージｍ_jの識別子ｒ_jとが異なる場合（ｒ_i≠ｒ_jの場合）は文章類似度ｈ_ijをレーベンシュタイン距離等により算出し、ｒ_i＝ｒ_jの場合は文章類似度ｈ_ijを“０”とする例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、ｒ_i＝ｒ_jの場合でも文章類似度を算出するが、ｒ_i＝ｒ_jの場合は類似度が小さくなるように設計された関数に従って文章類似度を算出するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、一のユーザのログ対話履歴も含めて複数のユーザに関するログ対話履歴の中から、一のユーザに関する自ユーザ対話履歴に類似するログ対話履歴を検索する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、一のユーザとは異なる他のユーザのログ対話履歴の中から、一のユーザに関する自ユーザ対話履歴に類似するログ対話履歴を検索するようにしてもよい。

その他、上記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

１０ ログデータ記憶部
１１ メッセージ受信部
１２ ログ記録部
１３ 類似対話履歴検索部
１４ メッセージ生成部
１５ メッセージ送信部
１６ 仮想メッセージ追加部

Claims (8)

1. ユーザからチャットボットに送信されたメッセージおよび上記チャットボットから上記ユーザに送信されたメッセージについて、上記メッセージの文章、送信時刻および上記メッセージが上記ユーザから送信されたものか上記チャットボットから送信されたものかを識別するための識別子を含めて対話履歴のログデータとしてログデータ記憶部に記憶させるログ記録部と、
   一のユーザから上記チャットボットに上記メッセージが送信されたときに、当該メッセージが送信されたところまでの上記一のユーザに関する対話履歴である自ユーザ対話履歴と、上記ログデータ記憶部に上記ログデータとして記憶されている複数のユーザに関する対話履歴であるログ対話履歴との履歴類似度を算出し、上記ログ対話履歴のうち最新のメッセージを除く部分において上記自ユーザ対話履歴に類似する上記ログ対話履歴を検索する類似対話履歴検索部と、
   上記類似対話履歴検索部により検索された上記ログ対話履歴に含まれる上記最新のメッセージを用いて、上記一のユーザに対するメッセージを生成するメッセージ生成部と、
   上記メッセージ生成部により生成されたメッセージを上記一のユーザに送信するメッセージ送信部とを備え、
   上記類似対話履歴検索部は、少なくとも対話履歴に含まれる各メッセージの文章に関する文章類似度を算出することによって上記履歴類似度を算出するようになされ、上記識別子が同じメッセージどうしでは類似度が小さくなるように設計された関数に従って上記文章類似度を算出する
   ことを特徴とするチャットシステム。
2. 上記類似対話履歴検索部は、上記文章類似度に加え、上記送信時刻に関する時間類似度を算出し、上記文章類似度および上記時間類似度を用いて上記履歴類似度を算出することを特徴とする請求項１に記載のチャットシステム。
3. 上記類似対話履歴検索部は、上記送信時刻を、所定の基準時刻に対する時間差を表す相対時間に変換し、上記相対時間について上記時間類似度を算出することを特徴とする請求項２に記載のチャットシステム。
4. 現在時刻を仮想的な送信時刻に設定した固定内容の仮想メッセージを生成し、上記ユーザの最新の対話履歴に追加する仮想メッセージ追加部を更に備え、
   上記ログ記録部は、上記仮想メッセージを含めて上記対話履歴のログデータをログデータ記憶部に記憶させ、
   上記類似対話履歴検索部は、上記仮想メッセージが含まれる上記自ユーザ対話履歴と、上記仮想メッセージが含まれる上記ログ対話履歴とを用いて、上記相対時間が大きくなるほど値が小さくなるように決定される忘却係数を用いた関数に従って上記履歴類似度を算出する
   ことを特徴とする請求項３に記載のチャットシステム。
5. 上記類似対話履歴検索部は、上記自ユーザ対話履歴に含まれる各メッセージの送信時刻に可変のオフセット時間を加えて上記履歴類似度をそれぞれ算出することにより、上記履歴類似度が極大となるオフセット時間を探索し、
   上記メッセージ送信部は、上記メッセージ生成部により生成されたメッセージを、探索された上記オフセット時間の経過後に上記一のユーザに送信する
   ことを特徴とする請求項１～４の何れか１項に記載のチャットシステム。
6. 上記ログ記録部は、上記メッセージが送受信されるごとに、当該メッセージを上記対話履歴に追加した新たなログデータを既存のログデータとは別に生成し、上記既存のログデータとは別に上記新たなログデータを追加して記憶させることを特徴とする請求項１～４の何れか１項に記載のチャットシステム。
7. 上記メッセージ生成部は、上記最新のメッセージの内容を抽象化し、より抽象度の高い抽象化メッセージを上記メッセージとして生成することを特徴とする請求項１～４の何れか１項に記載のチャットシステム。
8. ユーザからチャットボットに送信されたメッセージおよび上記チャットボットから上記ユーザに送信されたメッセージについて、上記メッセージの文章、送信時刻および上記メッセージが上記ユーザから送信されたものか上記チャットボットから送信されたものかを識別するための識別子を含めて対話履歴のログデータとしてログデータ記憶部に記憶させるログ記録手段、
   一のユーザから上記チャットボットに上記メッセージが送信されたときに、当該メッセージが送信されたところまでの上記一のユーザに関する対話履歴である自ユーザ対話履歴と、上記ログデータ記憶部に上記ログデータとして記憶されている複数のユーザに関する対話履歴であるログ対話履歴との履歴類似度を算出し、上記ログ対話履歴のうち最新のメッセージを除く部分において上記自ユーザ対話履歴に類似する上記ログ対話履歴を検索する類似対話履歴検索手段、
   上記類似対話履歴検索手段により検索された上記ログ対話履歴に含まれる上記最新のメッセージを用いて、上記一のユーザに対するメッセージを生成するメッセージ生成手段、および
   上記メッセージ生成手段により生成された上記メッセージを上記一のユーザに送信するメッセージ送信手段
   としてコンピュータを機能させ、
   上記類似対話履歴検索手段は、少なくとも対話履歴に含まれる各メッセージの文章に関する文章類似度を算出することによって上記履歴類似度を算出するようになされ、上記識別子が同じメッセージどうしでは類似度が小さくなるように設計された関数に従って上記文章類似度を算出する
   ことを特徴とするチャットプログラム。