JP2024030645A - 情報提供方法及び情報提供装置 - Google Patents

Abstract

【課題】会話装置が複数のユーザと会話するときに、より多くのユーザが興味を持つ話題を提供する。【解決手段】会話装置が出力する会話の新規の話題を提供する情報提供装置の情報提供方法であって、センサから取得したデータを用いて、前記会話装置と同じ空間内に存在する複数のユーザを識別し、識別した前記ユーザ毎に前記ユーザに関する履歴データを取得して、前記ユーザと前記履歴データとを関連づけて記憶装置に記憶し、前記履歴データに基づいて、前記ユーザの各々が興味を持っている話題を特定し、特定した前記話題の中から、前記話題に興味がある前記ユーザの数が多い話題を、前記話題に興味がある前記ユーザの数が少ない話題より優先的に選択し、選択した前記話題に関する会話データを生成し、生成した前記会話データを前記新規の話題として出力するように前記会話装置を制御する。【選択図】図１

Description

本発明は、情報提供方法及び情報提供装置に関する。

特許文献１には、音声対話システムにより出力される対話データを生成する情報処理装置が開示されている。特許文献１に記載された発明は、一のユーザの対話の履歴情報に基づいて、一のユーザが注目している注目コンテキストに接続される接続コンテキストを生成する。

国際公開第２０１９／０２６７１６号

特許文献１に記載の発明により、音声対話システムは、一のユーザと、一のユーザが興味を持つ話題により対話をすることが可能である。しかしながら、音声対話システムが複数のユーザと対話する場合においては、一のユーザが興味を持つ話題が、他のユーザにとっては興味関心が無い話題である可能性がある。一のユーザが興味を持つ話題が、他のユーザにとっては興味関心が無い話題である場合には、他のユーザが対話に参加することが困難となる。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、その目的は、会話装置が複数のユーザと会話するときに、より多くのユーザが興味を持つ話題を提供することが可能な情報提供方法及び情報提供装置を提供することである。

本発明の一態様に係る情報提供方法及び情報提供装置は、会話装置が出力する会話の新規の話題を提供する。センサから取得したデータを用いて、会話装置と同じ空間内に存在する複数のユーザを識別し、識別したユーザ毎にユーザに関する履歴データを取得して、ユーザと履歴データとを関連づけて記憶装置に記憶し、履歴データに基づいて、ユーザの各々が興味を持っている話題を特定し、特定した話題の中から、興味があるユーザの数が多い話題を、興味があるユーザの数が少ない話題より優先的に選択し、選択した話題に関する会話データを生成し、生成した会話データを新規の話題として出力するように会話装置を制御する。

本発明によれば、会話装置が複数のユーザと会話するときに、より多くのユーザが興味を持つ話題を提供できる。

図１は、本発明の実施形態に係る情報提供装置を含む会話装置の概略図である。 図２は、本発明の実施形態に係る情報提供装置を含む会話装置の各部による処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図３は、図２の会話生成処理の具体的な手順の一例を示すフローチャートである。 図４は、図３の話題選択処理の具体的な手順の一例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。

［会話装置の構成例］
図１及び図２のフローチャートを参照して会話装置の構成例を説明する。本実施形態に係る会話装置は、例えば、車両内に設置されるものとする。本実施形態に係る会話装置は、音声入力部１１、音声認識部１２、車室内映像入力部１３、ユーザ検出部１４、シート占有検出部１５、会話生成装置２０及び音声出力部３０を有している。会話生成装置２０は、会話装置が出力する会話の新規の話題を提供する情報提供装置としての機能を備える。

音声入力部１１、音声認識部１２、車室内映像入力部１３、ユーザ検出部１４、シート占有検出部１５、会話生成装置２０及び音声出力部３０は、マイクロコンピュータを用いて実現可能である。マイクロコンピュータは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、メモリ及び出力部を備えるものとすることができる。

マイクロコンピュータを各部１１～１５、３０及び会話生成装置２０として機能させるためのコンピュータプログラムを、マイクロコンピュータにインストールして実行する。インストールしたコンピュータプログラムを実行することで、マイクロコンピュータは、各部１１～１５、３０及び会話生成装置２０として機能することができる。

本実施形態では、各部１１～１５、３０及び会話生成装置２０を、ソフトウェアによって実現する例を示す。各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、各部１１～１５、３０及び会話生成装置２０を構成することも可能である。専用のハードウェアには、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）や従来型の回路部品のような装置を含む。

各部１１～１５、３０及び会話生成装置２０は、単一の装置として構成してもよく、一部又は全部を個別の装置として構成してもよい。

音声入力部１１には、例えば、車両の車室内に設置されたマイクロホン等の集音装置を用いて、車室内の音声情報が入力される。集音装置は、マイクロホンに限らず、音声を入力できるセンサであればよい。

音声入力部１１は、図２のステップＳ１において、集音装置から入力される車室内の音声情報を音声認識部１２に入力する。音声情報は、車室内で行われた複数のユーザ同士及び複数のユーザと会話装置との会話情報を含んでいる。

音声認識部１２は、ステップＳ２において、音声入力部１１から得られた音声情報を基に、音声情報を言語情報に変換する。音声認識部１２は、音声情報における声のトーン情報から、ユーザ毎の音声に現れた、喜び等のポジティブな感情と、怒り、悲しみ等のネガティブな感情との識別を行うことができる。

車室内映像入力部１３には、例えば、車両の車室内を撮影する車室内カメラ等の撮像装置を用いて、車室内の撮影画像が入力される。車室内を撮影する撮像装置は、カメラに限らず、車室内の様子を撮像できるセンサ等であればよい。なお、会話装置は、車両の周囲を撮影する車室外カメラ等の撮像装置を用いて、車室外の撮影画像が入力される車室内映像入力部（図示せず）をさらに備えていてもよい。車室外を撮影する撮像装置は、カメラに限らず、車両の周囲物体を検出できるセンサ等であればよい。

車室内映像入力部１３は、ステップＳ３において、撮像装置から入力される車室内の撮影画像をユーザ検出部１４に入力する。車室内の撮影画像は、車室内のユーザの画像を含んでいる。

ユーザ検出部１４は、ステップＳ４において、車室内映像入力部１３から得られた車室内の撮影画像を基に、背景差分手法やパターン認識などの機械学習による人物検出手法を用いて、車室内のユーザを検出する。検出手法については、人物を検出できれば特定の手法に限定されない。また、ユーザ検出部１４は、パターン認識などの機械学習手法を用いて、ユーザの顔の表情からユーザがポジティブな感情かネガティブな感情かを判定する処理を行ってもよい。

シート占有検出部１５には、例えば、各シートにかかる荷重を検知する圧力センサ等の着席センサの出力信号が入力される。シート占有検出部１５は、ステップＳ５において、各シートにかかる荷重が変わりシートの着席センサの出力信号が空席状態から着席状態に変化することで、車両のシートがユーザにより占有されたか否かを検出する。

会話生成装置２０には、音声認識部１２、ユーザ検出部１４及びシート占有検出部１５による各処理結果が入力される。各処理結果には、音声入力部１１、車室内映像入力部１３及びシート占有検出部１５から取得したデータが含まれる。会話生成装置２０は、ステップＳ６において、各処理結果を用いて、会話生成処理を行う。会話生成処理では、会話生成装置２０は、車室内のユーザに新規の話題を提供する会話のデータ（以下、会話データと言う）を生成する。また、会話生成装置２０は、車室内のユーザに新規の話題の会話データを提供した後に、ユーザと継続して会話するための会話のデータ（以下、対話データと言う）を生成する機能も備える。会話生成装置２０の構成及び会話生成処理の詳細は、図３及び図４のフローチャートを参照して後述する。

音声出力部３０は、ステップＳ７において、会話生成装置２０が生成した会話データ及び対話データの音声を車室内で出力する。

会話生成装置２０が生成した会話データ及び対話データの音声は、不図示のスピーカから車室内に出力することができる。

［会話生成装置の構成例及び会話生成処理の例］
次に、会話生成装置２０の構成例及び会話生成処理の一例について、図１及び図３のフローチャートを参照して説明する。会話生成装置２０は、図１に示すように、ユーザ識別部２１、記憶部２２、ユーザ履歴データベース２３、話題特定部２４、タイミング判定部２５、制御部２６及び対話生成部２７を備える。

ユーザ識別部２１は、図３のステップＳ６０１において、会話装置と同じ空間内に存在する複数のユーザを識別する。本実施形態では、ユーザ識別部２１は、ユーザ検出部１４が図２のステップＳ４で検出した、車室内に存在する複数のユーザを識別する。本実施形態では、ユーザ識別部２１は、車室内映像入力部１３から取得した車室内カメラの情報を用いて、車室内に存在する複数のユーザの識別を行う。ただし、ユーザの識別は車室内カメラの情報だけでなく、音声入力部１１に入力された車室内の音声情報を用いて、ユーザの音声特徴を解析することにより、複数のユーザの識別を行ってもよい。さらに、ユーザ識別の尤度を高めるために、シート占有検出部１５が検出したシートの占有の情報を基にユーザの人数を検証してもよい。

記憶部２２は、ステップＳ６０２において、識別したユーザ毎に、ユーザに関する履歴データを取得して、ユーザと履歴データとを関連づけて、ユーザ履歴データベース２３に記憶する。ユーザ履歴データベース２３は、例えば、アクセス可能な記憶装置で構成することができる。記憶装置は、例えば、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）又はＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）によって構成することができる。履歴データは、例えば、ユーザの会話履歴を含む。

ユーザの会話履歴は、ユーザが過去に他のユーザ及び会話装置と会話したときの話題の履歴である。記憶部２２は、例えば、音声入力部１１に入力された車室内の音声情報に対し自然言語処理のトピックモデル等を用いて、会話のキーワード出現頻度等から会話の話題を抽出する。そして、抽出した話題に関する会話の継続時間及び抽出した話題の発生回数等の情報を、ユーザの会話履歴として記憶する。さらに、記憶部２２は、音声認識部１２の処理結果に基づいて、抽出した話題に関する会話に対しユーザがポジティブな感情をもつか、ネガティブな感情をもつかの情報を、ユーザの会話履歴として記憶する。

なお、履歴データは、ユーザの移動履歴を含んでもよい。ユーザの移動履歴とは、ユーザが移動した場所の履歴である。記憶部２２は、例えば、ユーザが乗車している車両に搭載されたカーナビゲーションに設定された目的地に関する情報を、ユーザの移動履歴として記憶してもよい。

また、履歴データは、ユーザの買い物履歴を含んでもよい。ユーザの買い物履歴とは、ユーザが購入した商品の履歴である。記憶部２２は、例えば、会話装置に連携するシステム及びサービスから、認識したユーザに紐づけられた買い物履歴情報を取得して、ユーザの買い物履歴として記憶してもよい。

さらに、履歴データは、ユーザの視線情報を含んでもよい。ユーザの視線情報とは、ユーザの視線と、ユーザが乗車する車両の周囲に存在する周囲物体との対応関係の履歴である。記憶部２２は、例えば、車室内カメラにより検出されたユーザの視線情報と、車室外カメラ等のセンサにより検出された車両の周囲物体の情報とに基づいて、ユーザの視線の先に存在する周囲物体の種別及びユーザが周囲物体を見た回数、時間等の情報を、ユーザの視線情報として記憶してもよい。

履歴データは、ユーザの会話履歴、ユーザの移動履歴、ユーザの買い物履歴、ユーザの視線情報のうち少なくとも一つを含めばよい。

話題特定部２４は、ステップＳ６０３において、ユーザの履歴データに基づいて、ユーザの各々が興味を持っている話題を特定する。話題特定部２４は、例えば、ユーザ履歴データベース２３からユーザの会話履歴を取得し、取得した会話履歴に基づいて、ユーザが興味を持っている話題を特定する。この場合、話題特定部２４は、話題に関する会話の継続時間が所定時間以上となる話題を、ユーザが興味を持っている話題として特定してもよい。また、話題特定部２４は、発生回数が所定回数以上となる話題を、ユーザが興味を持っている話題として特定してもよい。さらに、話題特定部２４は、話題に関する会話が発生した際にユーザがポジティブな感情をもつ話題を、ユーザが興味を持っている話題として特定してもよい。

なお、話題特定部２４は、ユーザ履歴データベース２３からユーザの移動履歴を取得し、取得した移動履歴に基づいて、ユーザが興味を持っている話題を特定してもよい。例えば、ユーザがある目的地へ移動した回数が所定回数以上の場合に、当該目的地に関する話題を、ユーザが興味を持っている話題であると判定してもよい。

さらに、話題特定部２４は、ユーザ履歴データベース２３からユーザの買い物履歴を取得し、取得した買い物履歴に基づいて、ユーザが興味を持っている話題を特定してもよい。例えば、ユーザがある商品を購入した回数が所定回数以上の場合に、当該商品に関する話題を、ユーザが興味を持っている話題であると判定してもよい。

また、話題特定部２４は、ユーザ履歴データベース２３からユーザの視線情報を取得し、取得した視線情報に基づいて、ユーザが興味を持っている話題を特定してもよい。例えば、ユーザがある周囲物体を見た回数が所定回数以上の場合に、当該周囲物体に関する話題を、ユーザが興味を持っている話題であると判定してもよい。又は、ユーザがある周囲物体を見た時間が所定時間以上の場合に、当該周囲物体に関する話題を、ユーザが興味を持っている話題であると判定してもよい。

話題の種類としては、料理やスポーツ、ビジネス、音楽、地域、科学・技術等のような話題でもよい。また、話題の分類の大きさは上記例に限定されず、例えばスポーツではなく、サッカー、野球など詳細に分類してもよい。これにより、単純にサッカー話題に興味があってその話題をするだけでなく、ユーザの興味を広げるという効果も期待される。

タイミング判定部２５は、ステップＳ６０４において、会話装置が会話データの音声を出力するタイミング（以下、出力タイミングと言う）を判定する。

タイミング判定部２５は、ステップＳ６０５において、会話装置と同じ空間内にユーザが複数存在するか否かを判定する。本実施形態では、タイミング判定部２５は、車室内映像入力部１３に入力された車室内カメラの情報を用いて、車室内にユーザが複数存在するか否かを判定する。

車室内にユーザが複数存在しないと判定した場合（ステップＳ６０５でＮＯ）、すなわち、車室内にユーザが一人だけ存在する場合には、タイミング判定部２５は、ステップＳ６０６において、前の話題の会話が完了した後に生成した会話データを新規の話題として出力するように、出力タイミングを設定する。

一方、車室内にユーザが複数存在すると判定した場合（ステップＳ６０５でＹＥＳ）には、タイミング判定部２５は、ステップＳ６０７において、会話装置と同じ空間内に存在するユーザの数が変化したか否かを判定する。本実施形態では、タイミング判定部２５は、車室内映像入力部１３から取得した車室内カメラの情報を用いて、車室内に存在するユーザの数が変化したか否かを判定する。

車室内に存在するユーザの数が変化したと判定した場合（ステップＳ６０７でＹＥＳ）には、タイミング判定部２５は、ステップＳ６０８において、前の話題の会話を終了して、生成した会話データを新規の話題として即時出力するように、出力タイミングを設定する。

一方、前記ユーザの数が変化していないと判定した場合（ステップＳ６０７でＮＯ）には、タイミング判定部２５は、ステップＳ６０９において、音声入力部１１から、車室内における複数のユーザ同士及び複数のユーザと会話装置との会話情報を取得する。そして、タイミング判定部２５は、ステップＳ６１０において、取得した会話情報に基づいて、車室内における沈黙時間を算出する。ここで、沈黙時間とは、車室内において、複数のユーザ同士及び複数のユーザと会話装置との会話がない時間の長さを意味する。タイミング判定部２５は、沈黙時間に基づいて、出力タイミングを判定する。

具体的には、タイミング判定部２５は、ステップＳ６１１において、沈黙時間が所定時間以上か否かを判定する。沈黙時間が所定時間以上と判定した場合（ステップＳ６１１でＹＥＳ）には、タイミング判定部２５は、ステップＳ６０８において、前の話題の会話を終了して、生成した会話データを新規の話題として即時出力するように、出力タイミングを設定する。

一方、沈黙時間が所定時間以上でないと判定した場合（ステップＳ６１１でＮＯ）には、タイミング判定部２５は、ステップＳ６１２において、前の話題の会話が完了した後に、生成した会話データを新規の話題として出力するように、出力タイミングを設定する。

制御部２６は、話題特定部２４が図３のステップＳ６０３において特定した話題の中から話題を選択し、選択した話題に関する会話データを生成し、生成した会話データを新規の話題として出力するように会話装置を制御する。制御部２６の詳細については、図３及び図４のフローチャートを参照して後述する。

対話生成部２７は、車室内のユーザに新規の話題の会話データを提供した後に、ユーザと継続して会話するための対話データを生成する。対話データの生成方法については既知の技術であるため、説明は省略する。

［制御部の動作］
制御部２６の動作の一例について、図３及び図４のフローチャートを参照して説明する。制御部２６は、会話装置と同じ空間内にユーザが複数存在する場合に、特定した話題の中から、興味があるユーザの数が多い話題を、興味があるユーザの数が少ない話題より優先的に選択する。制御部２６は、各機能部として、情報取得部２６１と、話題選択部２６２と、出力対象決定部２６３と、会話内容生成部２６４とを備える。

情報取得部２６１は、図３のステップＳ６１３及びステップＳ６１５において、話題特定部２４が図３のステップＳ６０３で特定したユーザが興味を持っている話題に関する情報を取得する。情報取得部２６１は、例えば、ネットワークを介して、ユーザが興味を持っている話題に関するニュースを取得する。

話題選択部２６２は、ステップＳ６１４及びステップＳ６１６において、話題選択処理を行う。話題選択部２６２は、タイミング判定部２５が、車室内にユーザが複数存在しないと判定した場合（ステップＳ６０５でＮＯ）、すなわち、車室内にユーザが一人だけ存在する場合には、ステップＳ６１４において話題選択処理を行う。ステップＳ６１４の話題選択処理では、話題選択部２６２は、ユーザが興味を持っている話題に関する情報が最新の話題を、新規の話題として選択する。

一方、話題選択部２６２は、タイミング判定部２５が、車室内にユーザが複数存在すると判定した場合（ステップＳ６０５でＹＥＳ）には、ステップＳ６１６において話題選択処理を行う。ステップＳ６１６の話題選択処理について、図４のフローチャートを参照して説明する。

［話題選択処理の一例］
図４のステップＳ６１０１において、話題選択部２６２は、話題特定部２４が図３のステップＳ６０３で特定した話題の各々に対し興味を持っているユーザの数を算出し、興味を持っているユーザの数が最も多い話題を抽出する。

ステップＳ６１０２において、話題選択部２６２は、興味を持っているユーザの数が最も多い話題が複数あるか否かを判定する。興味を持っているユーザの数が最も多い話題が複数ないと判定された場合（ステップＳ６１０２でＮＯ）、すなわち、興味を持っているユーザの数が最も多い話題が１つだけの場合には、話題選択部２６２は、ステップＳ６１０３において、興味を持っているユーザの数が最も多い話題を、新規の話題として選択する。そして、処理は図３のステップＳ６１７に進む。例えば、車室内に３名のユーザＡ、Ｂ、Ｃが存在する場合に、ユーザＡが興味を持っている話題が「スポーツ」、「料理」であり、ユーザＢが興味を持っている話題が「ビジネス」、「料理」であり、ユーザＣが興味を持っている話題が「料理」、「音楽」である場合には、興味を持っているユーザの数が最も多い話題である「料理」を、新規の話題として選択する。これにより、複数のユーザが共通して興味を持っている話題を選択することができる。

一方、興味を持っているユーザの数が最も多い話題が複数あると判定された場合（ステップＳ６１０２でＹＥＳ）には、話題選択部２６２は、予め設定された所定の条件に基づいて、興味を持っているユーザの数が最も多い話題の優先度を判定し、優先度に基づいて、新規の話題を選択する。

例えば、話題選択部２６２は、興味を持っているユーザの数が最も多い話題の中から、ユーザのうち少なくとも一人がネガティブな感情を持つ話題の優先度を、第１所定度合いだけ下げてもよい。例えば、話題選択部２６２は、ステップＳ６１０４において、興味を持っているユーザの数が最も多い話題に対し、ネガティブな感情を持つ人がいるか否かを判定する。興味を持っているユーザの数が最も多い話題に対し、ネガティブな感情を持つ人がいる場合（ステップＳ６１０４でＹＥＳ）には、話題選択部２６２は、ステップＳ６１０５において、ネガティブな感情を持つ人がいる話題の優先度を、第１所定度合いだけ下げる。

また、話題選択部２６２は、車両がドライバの運転負荷が高い走行シーンを走行していると判定した場合に、話題に興味があるユーザの数が最も多い話題のうち、車両のドライバであるユーザが興味を持つ話題の優先度を第２所定度合いだけ下げてもよい。例えば、話題選択部２６２は、ステップＳ６１０６において、会話装置が搭載されている車両から、車両の走行情報を取得し、取得した車両の走行情報に基づいて、車両がドライバの運転負荷が高い走行シーンを走行しているか否かを判定する。車両の走行情報には、例えば、車両の位置情報と地図情報、走行ルート情報等が含まれる。話題選択部２６２は、車両の位置情報と地図情報、走行ルート情報等に基づいて、車両が予めドライバの運転負荷が高い走行シーンとして設定されている場所を走行しているか否かを判定してもよい。話題選択部２６２は、車両がドライバの運転負荷が高い走行シーンを走行していると判定した場合（ステップＳ６１０６でＹＥＳ）には、ステップＳ６１０において、話題に興味があるユーザの数が最も多い話題のうち、車両のドライバであるユーザが興味を持つ話題の優先度を第２所定度合いだけ下げてもよい。

一方、話題選択部２６２は、車両がドライバの運転負荷が高い走行シーンを走行していないと判定した場合（ステップＳ６１０６でＮＯ）には、ステップＳ６１０８において、車両から取得した車両の走行情報に基づいて、車両が単調な走行シーンを走行しているか否かを判定してもよい。話題選択部２６２は、車両の位置情報と地図情報、走行ルート情報等に基づいて、車両が予め単調な走行シーンとして設定されている場所を走行しているか否かを判定してもよい。話題選択部２６２は、車両が単調な走行シーンを走行していると判定した場合（ステップＳ６１０８でＹＥＳ）には、ステップＳ６１０９において、話題に興味があるユーザの数が最も多い話題のうち、車両のドライバであるユーザが興味をもつ話題の優先度を第３所定度合いだけ上げてもよい。

ステップＳ６１１０において、話題選択部２６２は、情報取得部２６１が図３のステップＳ６１５で取得した、興味があるユーザの数が最も多い話題に関する情報を用いて、話題に興味があるユーザの数が最も多い話題の中から、取得した情報が最新の話題の優先度を第４所定度合いだけ上げてもよい。

例えば、優先度を変化させる度合いは、第１所定度合い、第２所定度合い、第３所定度合い、第４所定度合いの順に大きいように設定される。なお、第１～第４所定度合いの大きさは特に限定されるものではない。また、優先度を判定する所定の条件は、上述のステップＳ６１０４、Ｓ６１０６、Ｓ６１０８、Ｓ６１１０の条件以外の条件であってもよく、優先度の判定方法は特に限定されるものではない。

話題選択部２６２は、ステップＳ６１１１において、優先度が最も高い話題を新規の話題として選択し、処理は図３のステップＳ６１７に進む。

出力対象決定部２６３は、図３のステップＳ６１７において、話題選択部２６２が図３のステップＳ６１６で選択した話題に最も興味があるユーザを、出力対象として決定する。出力対象決定部２６３は、話題特定部２４が図３のステップＳ６０３で取得したユーザの履歴データに基づいて、選択した話題に最も興味があるユーザを決定する。例えば、出力対象決定部２６３は、ユーザの会話履歴に基づいて、選択した話題に最も興味があるユーザを決定する。この場合、出力対象決定部２６３は、選択した話題に関する会話の継続時間が最も長いユーザを、選択した話題に最も興味があるユーザとして決定してもよい。また、出力対象決定部２６３は、選択した話題の発生回数が最も多いユーザを、話題に最も興味があるユーザとして決定してもよい。

なお、出力対象決定部２６３は、ユーザの移動履歴に基づいて、選択した話題に最も興味があるユーザを決定してもよい。例えば、選択した話題に関連する目的地へ移動した回数が最も多いユーザを、選択した話題に最も興味があるユーザとして決定してもよい。

さらに、出力対象決定部２６３は、ユーザの買い物履歴に基づいて、選択した話題に最も興味があるユーザを決定してもよい。例えば、選択した話題に関連する商品を購入した回数が最も多いユーザを、選択した話題に最も興味があるユーザとして決定してもよい。

また、出力対象決定部２６３は、ユーザの視線情報に基づいて、選択した話題に最も興味があるユーザを決定してもよい。例えば、選択した話題に関連する周囲物体を見た回数が最も多いユーザを、選択した話題に最も興味があるユーザとして決定してもよい。例えば、選択した話題に関連する周囲物体を見た時間が最も長いユーザを、選択した話題に最も興味があるユーザとして決定してもよい。

会話内容生成部２６４は、ステップＳ６１８において、選択した話題に関する会話データを生成する。会話内容生成部２６４は、ユーザが複数存在する場合（ステップＳ６０５でＹＥＳ）には、出力対象決定部２６３が図３のステップＳ６１７で出力対象として決定したユーザに対して話しかけるような会話データを生成する。会話内容生成部２６４は、ユーザが複数存在しない場合（ステップＳ６０５でＮＯ）には、存在する一人のユーザに対して話しかけるような会話データを生成する。

ステップＳ６１９において、会話内容生成部２６４は、生成した会話データを、タイミング判定部２５が図３のステップＳ６０４～Ｓ６１２で設定した出力タイミングで新規の話題として出力するように指令する信号を、音声出力部３０に出力する。

［本実施形態の作用効果］
本実施形態では、センサから取得したデータを用いて、会話装置と同じ空間内に存在する複数のユーザを識別する。識別したユーザ毎にユーザに関する履歴データを取得して、ユーザと履歴データとを関連づけて記憶装置（ユーザ履歴データベース２３）に記憶する。履歴データに基づいて、ユーザの各々が興味を持っている話題を特定する。特定した話題の中から、興味があるユーザの数が多い話題を、興味があるユーザの数が少ない話題より優先的に選択する。選択した話題に関する会話データを生成し、生成した会話データを新規の話題として出力するように、会話装置を制御する。これにより、複数のユーザが興味を持つ話題に関する会話データを生成することができる。会話装置が複数のユーザと会話する場合に、より多くのユーザが興味を持つ話題を提供することができ、より多くのユーザが車内の会話を楽しむことができる。

本実施形態では、履歴データは、ユーザの会話履歴、ユーザの移動履歴、ユーザの買い物履歴、ユーザの視線情報のうち少なくとも一つを含む。ユーザの会話履歴、移動履歴、買い物履歴、視線情報の少なくとも一つから、ユーザが関心のある話題を抽出することができる。会話装置に、ユーザに対してユーザが関心のある話題に関する会話を出力させることができ、ユーザが会話をより楽しむことができる。

本実施形態では、センサから取得したデータを用いて、会話装置と同じ空間内に存在するユーザの数が変化したか否かを判定する。ユーザの数が変化したと判定した場合には、前の話題の会話を終了して、生成した会話データを新規の話題として出力するように、会話装置を制御する。ユーザの人数が変化した時に会話装置に新規の話題を出力させることができ、ユーザが新規の話題による会話をよりスムーズに開始することができる。新しいユーザもすぐに会話を楽しむことができる。

本実施形態では、ユーザの数が変化していないと判定した場合には、複数のユーザ同士及び複数のユーザと会話装置との会話情報を取得する。複数のユーザ同士及び複数のユーザと会話装置との会話がない時間の長さである沈黙時間を算出する。沈黙時間に基づいて、会話装置が会話データを出力するタイミングを判定する。ユーザの人数が変化していない場合に出力タイミングを沈黙時間に基づいて判定することにより、会話の開始時又は中断時に新規の話題を出力するように会話装置を制御することができる。ユーザが新規の話題による会話をよりスムーズに開始することができ、ユーザが前の話題の会話を中断することなく会話を楽しむことができる。

本実施形態では、沈黙時間が所定時間以上か否かを判定し、沈黙時間が所定時間以上と判定した場合には、前の話題の会話を終了して、生成した会話データを新規の話題として出力するように、会話装置を制御する。沈黙時間が所定時間以上の場合には、会話装置が前の話題の会話をすぐに終了して、新規の話題を出力することにより、前の話題の会話が途切れている状態で、多くのユーザが楽しめる新規の話題を新しく提供できる。これにより、ユーザがより多くの時間で会話を楽しむことができる。

本実施形態では、沈黙時間が所定時間以上か否かを判定し、沈黙時間が所定時間以上でないと判定した場合には、前の話題の会話が完了した後に、生成した会話データを新規の話題として出力するように、会話装置を制御する。沈黙時間が所定時間より短い場合は、会話装置が前の話題の会話を完了した後に新規の話題を出力することにより、ユーザが前の話題を中断することなく会話を楽しむことができる。

本実施形態では、興味を持っているユーザの数が最も多い話題が複数ある場合に、予め設定された所定の条件に基づいて、興味を持っているユーザの数が最も多い話題の優先度を判定する。優先度に基づいて、新規の話題を選択する。興味を持つユーザの数が最も多い話題が複数ある場合に、所定の条件に基づいて優先度を判定して、優先度が最も高い話題を選択することができる。所定の条件をユーザとの会話がより活発になるような条件とすることで、より適した話題を選択することができる。

本実施形態では、履歴データは、例えばユーザの会話履歴を含み、ユーザの会話履歴として、話題に対し前記ユーザがポジティブな感情を持つかネガティブな感情を持つかの情報を記憶装置（ユーザ履歴データベース２３）に記憶してもよい。話題に興味があるユーザの数が最も多い話題が複数ある場合に、話題に興味があるユーザの数が最も多い話題の中から、ユーザのうち少なくとも一人がネガティブな感情を持つ話題の優先度を第１所定度合いだけ下げてもよい。ネガティブな感情を持つユーザがいる話題の優先度を下げることにより、ネガティブな感情を持つユーザがいる話題を選択することを抑制できる。より多くのユーザが楽しめる話題を選択することができる。

本実施形態では、会話装置が車両内に搭載され、車両から取得した車両の走行情報に基づいて、車両がドライバの運転負荷が高い走行シーンを走行しているか否かを判定してもよい。車両がドライバの運転負荷が高い走行シーンを走行していると判定した場合に、話題に興味があるユーザの数が最も多い話題のうち、車両のドライバが興味を持つ話題の優先度を第２所定度合いだけ下げてもよい。運転負荷の高い走行シーンを走行している場合に、ドライバが興味を持つ話題の優先度を下げることにより、運転負荷の高いドライバが興味をもつ話題を選択することを抑制できる。運転負荷の高い走行シーンにおいて、ドライバが運転操作に集中することができる。

本実施形態では、車両から取得した車両の走行情報に基づいて、車両が単調な走行シーンを走行しているか否かを判定してもよい。車両が単調な走行シーンを走行していると判定した場合に、話題に興味があるユーザの数が最も多い話題のうち、車両のドライバが興味をもつ話題の優先度を第３所定度合いだけ上げてもよい。単調な走行シーンを走行している場合に、ドライバが興味をもつ話題の優先度を上げることにより、単調な運転をしているドライバが興味をもつ話題を優先して選択することができる。ドライバがより積極的に会話に参加することを促進でき、ドライバの居眠り防止になる。

本実施形態では、興味があるユーザの数が最も多い話題に関する情報を取得する。興味があるユーザの数が最も多い話題の中から、取得した情報が最新の話題の優先度を第４所定度合いだけ上げてもよい。取得した情報が最新の話題を優先することで、より新しい話題を提供することができる。ユーザが最新の情報がある話題でより会話を楽しむことを促進できる。

本実施形態では、優先度を変化させる度合いは、第１所定度合い、第２所定度合い、第３所定度合い、第４所定度合いの順に大きくしてもよい。優先度を判断する条件が複数ある場合に、各条件に重み付けして優先度を判断することができ、より適した話題を選択できる。

上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

１１ 音声入力部
１２ 音声認識部
１３ 車室内映像入力部
１４ ユーザ検出部
１５ シート占有検出部
２０ 会話生成装置（情報提供装置）
２１ ユーザ識別部
２２ 記憶部
２３ ユーザ履歴データベース（記憶装置）
２４ 話題特定部
２５ タイミング判定部
２６ 制御部
２６１ 情報取得部
２６２ 話題選択部
２６３ 出力対象決定部
２６４ 会話内容生成部
２７ 対話生成部
３０ 音声出力部

Claims (13)

1. 会話装置が出力する会話の新規の話題を提供する情報提供装置の情報提供方法であって、
   センサから取得したデータを用いて、前記会話装置と同じ空間内に存在する複数のユーザを識別し、
   識別した前記ユーザ毎に前記ユーザに関する履歴データを取得して、前記ユーザと前記履歴データとを関連づけて記憶装置に記憶し、
   前記履歴データに基づいて、前記ユーザの各々が興味を持っている話題を特定し、
   特定した前記話題の中から、興味がある前記ユーザの数が多い話題を、興味がある前記ユーザの数が少ない話題より優先的に選択し、
   選択した前記話題に関する会話データを生成し、
   生成した前記会話データを前記新規の話題として出力するように前記会話装置を制御する
   ことを特徴とする情報提供方法。
2. 前記履歴データは、前記ユーザの会話履歴、前記ユーザの移動履歴、前記ユーザの買い物履歴、前記ユーザの視線情報のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の情報提供方法。
3. 前記センサから取得したデータを用いて、前記会話装置と同じ空間内に存在する前記ユーザの数が変化したか否かを判定し、
   前記ユーザの数が変化したと判定した場合には、前の話題の会話を終了して、生成した前記会話データを前記新規の話題として出力するように、前記会話装置を制御する
   することを特徴とする請求項１または２に記載の情報提供方法。
4. 前記ユーザの数が変化していないと判定した場合には、前記複数のユーザ同士及び前記複数のユーザと前記会話装置との会話情報を取得し、
   前記複数のユーザ同士及び前記複数のユーザと前記会話装置との会話がない時間の長さである沈黙時間を算出し、
   前記沈黙時間に基づいて、前記会話装置が前記会話データを出力するタイミングを判定することを特徴とする請求項３に記載の情報提供方法。
5. 前記沈黙時間が所定時間以上か否かを判定し、
   前記沈黙時間が所定時間以上と判定した場合には、前の話題の会話を終了して、生成した前記会話データを前記新規の話題として出力するように、前記会話装置を制御する
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報提供方法。
6. 前記沈黙時間が所定時間以上か否かを判定し、
   前記沈黙時間が前記所定時間以上でないと判定した場合には、前の話題の会話が完了した後に、生成した前記会話データを前記新規の話題として出力するように、前記会話装置を制御する
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報提供方法。
7. 興味を持っている前記ユーザの数が最も多い話題が複数ある場合に、予め設定された所定の条件に基づいて、興味を持っている前記ユーザの数が最も多い話題の優先度を判定し、
   前記優先度に基づいて、前記新規の話題を選択する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報提供方法。
8. 前記履歴データは、前記ユーザの会話履歴を含み、
   前記ユーザの会話履歴として、前記話題に対し前記ユーザがポジティブな感情を持つかネガティブな感情を持つかの情報を前記記憶装置に記憶し、
   前記話題に興味がある前記ユーザの数が最も多い話題が複数ある場合に、前記話題に興味がある前記ユーザの数が最も多い話題の中から、前記ユーザのうち少なくとも一人がネガティブな感情を持つ話題の前記優先度を第１所定度合いだけ下げる
   ことを特徴とする請求項７に記載の情報提供方法。
9. 前記会話装置が車両内に搭載され、
   前記車両から取得した前記車両の走行情報に基づいて、前記車両がドライバの運転負荷が高い走行シーンを走行しているか否かを判定し、
   前記車両がドライバの運転負荷が高い走行シーンを走行していると判定した場合に、前記話題に興味がある前記ユーザの数が最も多い話題のうち、前記車両のドライバが興味を持つ話題の前記優先度を第２所定度合いだけ下げる
   ことを特徴とする請求項８に記載の情報提供方法。
10. 前記車両から取得した前記車両の走行情報に基づいて、前記車両が単調な走行シーンを走行しているか否かを判定し、
    前記車両が単調な走行シーンを走行していると判定した場合に、前記話題に興味がある前記ユーザの数が最も多い話題のうち、前記車両のドライバが興味をもつ話題の優先度を第３所定度合いだけ上げることを特徴とする請求項９に記載の情報提供方法。
11. 興味がある前記ユーザの数が最も多い話題に関する情報を取得し、
    興味がある前記ユーザの数が最も多い話題の中から、取得した前記情報が最新の話題の前記優先度を第４所定度合いだけ上げることを特徴とする請求項１０に記載の情報提供方法。
12. 前記優先度を変化させる度合いは、前記第１所定度合い、前記第２所定度合い、前記第３所定度合い、前記第４所定度合いの順に大きいことを特徴とする、請求項１１に記載の情報提供方法。
13. 会話装置が出力する会話の新規の話題を提供する情報提供装置であって、
    センサから取得したデータを用いて、前記会話装置と同じ空間内に存在する複数のユーザを識別するユーザ識別部と、
    前記ユーザ識別部が識別した前記ユーザ毎に、前記ユーザに関する履歴データを取得して、前記ユーザと前記履歴データとを関連づけて記憶する記憶部と、
    前記履歴データに基づいて、前記ユーザの各々が興味を持っている話題を特定する話題特定部と、
    前記話題特定部が特定した前記話題の中から、興味がある前記ユーザの数が多い話題を、興味がある前記ユーザの数が少ない話題より優先的に選択し、選択した前記話題に関する会話データを生成し、生成した前記会話データを前記新規の話題として出力するように前記会話装置を制御する制御部と、
    を備えることを特徴とする情報提供装置。
    

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