JP2026050737A

JP2026050737A - システム

Info

Publication number: JP2026050737A
Application number: JP2024155629A
Authority: JP
Inventors: 龍一北島
Original assignee: SoftBank Group Corp
Current assignee: SoftBank Group Corp
Priority date: 2024-09-10
Filing date: 2024-09-10
Publication date: 2026-03-23

Abstract

【課題】実施形態に係るシステムは、ユーザのデータを活用して個別化されたＡＩ分身を生成し、SNSプラットフォームで配信することを目的とする。
【解決手段】実施形態に係るシステムは、収集部と、生成部と、配信部と、会話部とを備える。収集部は、ユーザのデータを収集する。生成部は、収集部によって収集されたデータを解析し、ユーザ自身のＡＩ分身を生成する。配信部は、生成部によって生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームで配信する。会話部は、配信部によって配信されたＡＩ分身とユーザが会話を行う。
【選択図】図１

Description

本開示の技術は、システムに関する。

特許文献１には、少なくとも一つのプロセッサにより遂行される、ペルソナチャットボット制御方法であって、ユーザ発話を受信するステップと、前記ユーザ発話を、チャットボットのキャラクターに関する説明と関連した指示文を含むプロンプトに追加するステップと前記プロンプトをエンコードするステップと、前記エンコードしたプロンプトを言語モデルに入力して、前記ユーザ発話に応答するチャットボット発話を生成するステップ、を含む、方法が開示されている。

特開２０２２－１８０２８２号公報

従来の技術では、ユーザのデータを活用して個別化されたＡＩ分身を生成し、SNSプラットフォームで配信することが十分に行われておらず、改善の余地がある。

実施形態に係るシステムは、ユーザのデータを活用して個別化されたＡＩ分身を生成し、SNSプラットフォームで配信することを目的とする。

実施形態に係るシステムは、収集部と、生成部と、配信部と、会話部とを備える。収集部は、ユーザのデータを収集する。生成部は、収集部によって収集されたデータを解析し、ユーザ自身のＡＩ分身を生成する。配信部は、生成部によって生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームで配信する。会話部は、配信部によって配信されたＡＩ分身とユーザが会話を行う。

実施形態に係るシステムは、ユーザのデータを活用して個別化されたＡＩ分身を生成し、SNSプラットフォームで配信することができる。

第１実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。第１実施形態に係るデータ処理装置およびスマートデバイスの要部機能の一例を示す概念図である。第２実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。第２実施形態に係るデータ処理装置およびスマート眼鏡の要部機能の一例を示す概念図である。第３実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。第３実施形態に係るデータ処理装置およびヘッドセット型端末の要部機能の一例を示す概念図である。第４実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。第４実施形態に係るデータ処理装置およびロボットの要部機能の一例を示す概念図である。複数の感情がマッピングされる感情マップを示す。複数の感情がマッピングされる感情マップを示す。

以下、添付図面に従って本開示の技術に係るシステムの実施形態の一例について説明する。

先ず、以下の説明で使用される文言について説明する。

以下の実施形態において、符号付きのプロセッサ（以下、単に「プロセッサ」と称する）は、１つの演算装置であってもよいし、複数の演算装置の組み合わせであってもよい。また、プロセッサは、１種類の演算装置であってもよいし、複数種類の演算装置の組み合わせであってもよい。演算装置の一例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）、ＡＰＵ（Accelerated Processing Unit）、またはＴＰＵ（Tensor Processing Unit）などが挙げられる。

以下の実施形態において、符号付きのＲＡＭ（Random Access Memory）は、一時的に情報が格納されるメモリであり、プロセッサによってワークメモリとして用いられる。

以下の実施形態において、符号付きのストレージは、各種プログラムおよび各種パラメータなどを記憶する１つまたは複数の不揮発性の記憶装置である。不揮発性の記憶装置の一例としては、フラッシュメモリ（ＳＳＤ（Solid State Drive））、磁気ディスク（例えば、ハードディスク）、または磁気テープなどが挙げられる。

以下の実施形態において、符号付きの通信Ｉ／Ｆ（Interface）は、通信プロセッサおよびアンテナなどを含むインタフェースである。通信Ｉ／Ｆは、複数のコンピュータ間での通信を司る。通信Ｉ／Ｆに対して適用される通信規格の一例としては、５Ｇ（5th Generation Mobile Communication System）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などを含む無線通信規格が挙げられる。

以下の実施形態において、「Ａおよび／またはＢ」は、「ＡおよびＢのうちの少なくとも１つ」と同義である。つまり、「Ａおよび／またはＢ」は、Ａだけであってもよいし、Ｂだけであってもよいし、ＡおよびＢの組み合わせであってもよい、という意味である。また、本明細書において、３つ以上の事柄を「および／または」で結び付けて表現する場合も、「Ａおよび／またはＢ」と同様の考え方が適用される。

［第１実施形態］
図１には、第１実施形態に係るデータ処理システム１０の構成の一例が示されている。

図１に示すように、データ処理システム１０は、データ処理装置１２およびスマートデバイス１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。

データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、および通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４および通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）および／またはＬＡＮ（Local Area Network）などが挙げられる。

スマートデバイス１４は、コンピュータ３６、受付装置３８、出力装置４０、カメラ４２、および通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、受付装置３８、出力装置４０、およびカメラ４２も、バス５２に接続されている。

受付装置３８は、タッチパネル３８Ａおよびマイクロフォン３８Ｂなどを備えており、ユーザ入力を受け付ける。タッチパネル３８Ａは、指示体（例えば、ペンまたは指など）の接触を検出することにより、指示体の接触によるユーザ入力を受け付ける。マイクロフォン３８Ｂは、ユーザの音声を検出することにより、音声によるユーザ入力を受け付ける。制御部４６Ａは、タッチパネル３８Ａおよびマイクロフォン３８Ｂによって受け付けたユーザ入力を示すデータをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０（図２参照）が、ユーザ入力を示すデータを取得する。

出力装置４０は、ディスプレイ４０Ａおよびスピーカ４０Ｂなどを備えており、データをユーザが知覚可能な表現形（例えば、音声および／またはテキスト）で出力することでデータをユーザに対して提示する。ディスプレイ４０Ａは、プロセッサ４６からの指示に従ってテキストおよび画像などの可視情報を表示する。スピーカ４０Ｂは、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。カメラ４２は、レンズ、絞り、およびシャッタなどの光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサまたはＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサなどの撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラである。

通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４および２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。

図２には、データ処理装置１２およびスマートデバイス１４の要部機能の一例が示されている。

図２に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って特定処理部２９０として動作することによって実現される。

ストレージ３２には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８および感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うことができる。感情特定モデル５９を用いた感情推定機能（感情特定機能）では、ユーザの感情の推定や予測などを含め、ユーザの感情に関する種々の推定や予測などが行われるが、かかる例に限定されない。また、感情の推定や予測には、例えば、感情の分析（解析）なども含まれる。

スマートデバイス１４では、プロセッサ４６によって特定処理が行われる。ストレージ５０には、特定処理プログラム６０が格納されている。特定処理プログラム６０は、データ処理システム１０によって特定処理プログラム５６と併用される。プロセッサ４６は、ストレージ５０から特定処理プログラム６０を読み出し、読み出した特定処理プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。特定処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する特定処理プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。なお、スマートデバイス１４には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９と同様のデータ生成モデルおよび感情特定モデルを有し、これらモデルを用いて特定処理部２９０と同様の処理を行うこともできる。

なお、データ処理装置１２以外の他の装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。例えば、サーバ装置（例えば、生成サーバ）がデータ生成モデル５８を有してもよい。この場合、データ処理装置１２は、データ生成モデル５８を有するサーバ装置と通信を行うことで、データ生成モデル５８が用いられた処理結果（予測結果など）を得る。また、データ処理装置１２は、サーバ装置であってもよいし、ユーザが保有する端末装置（例えば、携帯電話、ロボット、家電など）であってもよい。次に、第１実施形態に係るデータ処理システム１０による処理の一例について説明する。

（形態例１）
本発明の実施形態に係るシステムは、ユーザのデータを自動で収集し、生成ＡＩを使用してユーザ自身のＡＩ分身を学習生成し、SNSプラットフォームで配信するシステムである。このシステムは、ユーザの行動履歴、好み、興味関心などのデータを収集し、生成ＡＩがこれらのデータを解析してユーザの特徴や性格を反映したＡＩ分身を生成する。生成されたＡＩ分身は、SNSプラットフォームで配信され、ユーザはこのＡＩ分身とおしゃべりを楽しむことができる。例えば、ユーザがSNS上でどのような投稿をしているか、どのようなコメントをしているか、どのようなコンテンツを閲覧しているかなどのデータを収集する。これにより、ユーザの行動パターンや興味関心を把握することができる。次に、収集されたデータを基に生成ＡＩがユーザ自身のＡＩ分身を学習生成する。生成ＡＩは、収集されたデータを解析し、ユーザの特徴や性格を反映したＡＩ分身を生成する。例えば、ユーザがよく使う言葉や表現、興味を持っているトピックなどを学習し、それを反映したＡＩ分身を生成する。このＡＩ分身は、ユーザと似たような振る舞いをするため、ユーザ自身が話しているかのような感覚を得ることができる。最後に、生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームである本サービスで配信する。ユーザは、このＡＩ分身とおしゃべりを楽しむことができる。例えば、ユーザがＡＩ分身に質問をしたり、会話を楽しんだりすることができる。ＡＩ分身は、ユーザの興味関心に基づいて適切な応答を行うため、ユーザは楽しい会話を楽しむことができる。この仕組みにより、ユーザは自分自身のＡＩ分身とおしゃべりを楽しむことができ、SNSプラットフォーム上でのコミュニケーションがより豊かになる。また、ユーザのデータを基に生成されたＡＩ分身は、ユーザの特徴や性格を反映しているため、ユーザにとって親しみやすい存在となる。例えば、ユーザが好きなトピックについて話すことができるため、ユーザはより楽しい時間を過ごすことができる。これにより、システムは、ユーザのデータを自動で収集し、生成ＡＩを使用してユーザ自身のＡＩ分身を学習生成し、SNSプラットフォームで配信することができる。

実施形態に係るシステムは、収集部と、生成部と、配信部と、会話部とを備える。収集部は、ユーザのデータを収集する。ユーザのデータには、例えば、行動履歴、好み、興味関心などが含まれるが、かかる例に限定されない。収集部は、例えば、ユーザがSNS上でどのような投稿をしているか、どのようなコメントをしているか、どのようなコンテンツを閲覧しているかなどのデータを収集する。また、収集部は、ユーザのウェブサイトの閲覧履歴やアプリの使用履歴なども収集することができる。例えば、収集部は、ユーザが頻繁にアクセスするウェブサイトやアプリのデータを収集し、ユーザの行動パターンを把握する。生成部は、生成ＡＩを用いて、収集部によって収集されたデータを解析し、ユーザの特徴や性格を反映したＡＩ分身を生成する。生成部は、例えば、ユーザがよく使う言葉や表現、興味を持っているトピックなどを学習し、それを反映したＡＩ分身を生成する。生成部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの行動パターンや興味関心を解析し、ユーザに似た振る舞いをするＡＩ分身を生成する。例えば、生成部は、テキスト生成ＡＩ（例えば、LLM）を用いて、ユーザの特徴を反映したＡＩ分身を生成する。また、生成部は、マルチモーダル生成ＡＩを用いて、ユーザの特徴を反映したＡＩ分身を生成することもできる。生成部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの特徴や性格を反映したＡＩ分身を生成するためのアルゴリズムを開発することもできる。配信部は、生成部によって生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームで配信する。配信部は、例えば、生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームで配信し、ユーザがＡＩ分身と会話を楽しむことができるようにする。配信部は、SNSプラットフォームの種類や配信タイミングに基づいて、ＡＩ分身を配信する。例えば、配信部は、ユーザが最もアクティブな時間帯にＡＩ分身を配信する。また、配信部は、ユーザの興味関心に基づいて、ＡＩ分身を配信することもできる。会話部は、配信部によって配信されたＡＩ分身とユーザが会話を行う。会話部は、例えば、ユーザがＡＩ分身に質問をしたり、会話を楽しんだりすることができるようにする。会話部は、ユーザの興味関心に基づいて、適切な応答を行う。例えば、会話部は、ユーザが興味を持っているトピックについて話すことができるようにする。また、会話部は、ユーザの行動パターンや興味関心に基づいて、適切な応答を行うこともできる。これにより、実施形態に係るシステムは、ユーザのデータを収集し、生成ＡＩを使用してユーザ自身のＡＩ分身を学習生成し、SNSプラットフォームで配信し、ユーザとＡＩ分身の会話を管理することができる。

収集部は、ユーザの行動履歴、好み、興味関心のデータを収集することができる。収集部は、例えば、ユーザがSNS上でどのような投稿をしているか、どのようなコメントをしているか、どのようなコンテンツを閲覧しているかなどのデータを収集する。また、収集部は、ユーザのウェブサイトの閲覧履歴やアプリの使用履歴なども収集することができる。例えば、収集部は、ユーザが頻繁にアクセスするウェブサイトやアプリのデータを収集し、ユーザの行動パターンを把握する。収集部は、ユーザの好みや興味関心に基づいて、データを収集することもできる。例えば、収集部は、ユーザが興味を持っているトピックや趣味に関連するデータを収集する。これにより、ユーザの行動履歴、好み、興味関心などのデータを収集することで、より正確なＡＩ分身を生成できる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザの行動履歴データをＡＩに入力し、ＡＩがデータを解析して収集することができる。

生成部は、収集されたデータを解析し、ユーザの特徴や性格を反映したＡＩ分身を生成することができる。生成部は、生成ＡＩを用いて、収集部によって収集されたデータを解析し、ユーザの特徴や性格を反映したＡＩ分身を生成する。生成部は、例えば、ユーザがよく使う言葉や表現、興味を持っているトピックなどを学習し、それを反映したＡＩ分身を生成する。生成部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの行動パターンや興味関心を解析し、ユーザに似た振る舞いをするＡＩ分身を生成する。例えば、生成部は、テキスト生成ＡＩ（例えば、LLM）を用いて、ユーザの特徴を反映したＡＩ分身を生成する。また、生成部は、マルチモーダル生成ＡＩを用いて、ユーザの特徴を反映したＡＩ分身を生成することもできる。生成部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの特徴や性格を反映したＡＩ分身を生成するためのアルゴリズムを開発することもできる。これにより、ユーザの特徴や性格を反映したＡＩ分身を生成することで、ユーザに親しみやすいＡＩ分身を提供できる。生成部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、生成部は、収集されたデータをＡＩに入力し、ＡＩがデータを解析してＡＩ分身を生成することができる。

配信部は、生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームで配信することができる。配信部は、生成部によって生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームで配信する。配信部は、例えば、生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームで配信し、ユーザがＡＩ分身と会話を楽しむことができるようにする。配信部は、SNSプラットフォームの種類や配信タイミングに基づいて、ＡＩ分身を配信する。例えば、配信部は、ユーザが最もアクティブな時間帯にＡＩ分身を配信する。また、配信部は、ユーザの興味関心に基づいて、ＡＩ分身を配信することもできる。これにより、生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームで配信することで、ユーザがＡＩ分身と会話を楽しむことができる。配信部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、配信部は、生成されたＡＩ分身をＡＩに入力し、ＡＩが配信タイミングを決定して配信することができる。

会話部は、ユーザとＡＩ分身の会話を管理することができる。会話部は、配信部によって配信されたＡＩ分身とユーザが会話を行う。会話部は、例えば、ユーザがＡＩ分身に質問をしたり、会話を楽しんだりすることができるようにする。会話部は、ユーザの興味関心に基づいて、適切な応答を行う。例えば、会話部は、ユーザが興味を持っているトピックについて話すことができるようにする。また、会話部は、ユーザの行動パターンや興味関心に基づいて、適切な応答を行うこともできる。これにより、ユーザとＡＩ分身の会話を管理することで、スムーズな会話を実現できる。会話部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、会話部は、ユーザの質問をＡＩに入力し、ＡＩが適切な応答を生成して提供することができる。

会話部は、ユーザの興味関心に基づいて応答を行うことができる。会話部は、ユーザの興味関心に基づいて、適切な応答を行う。例えば、会話部は、ユーザが興味を持っているトピックについて話すことができるようにする。また、会話部は、ユーザの行動パターンや興味関心に基づいて、適切な応答を行うこともできる。例えば、会話部は、ユーザが最近検索したキーワードに基づいて応答を行う。また、会話部は、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連するトピックについて応答を行うこともできる。これにより、ユーザの興味関心に基づいて適切な応答を行うことで、より楽しい会話を提供できる。会話部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、会話部は、ユーザの興味関心データをＡＩに入力し、ＡＩが適切な応答を生成して提供することができる。

収集部は、ユーザの過去の行動履歴を分析し、データ収集方法を選定することができる。収集部は、例えば、ユーザが過去に頻繁にアクセスしたウェブサイトやアプリのデータを優先的に収集する。また、収集部は、ユーザの過去の行動パターンを分析し、特定の時間帯にデータ収集を集中させることもできる。さらに、収集部は、ユーザが過去に興味を示したトピックに関連するデータを重点的に収集することもできる。これにより、ユーザの過去の行動履歴を分析することで、最適なデータ収集方法を選定できる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザの過去の行動履歴データをＡＩに入力し、ＡＩがデータ収集方法を選定することができる。

収集部は、データ収集時に、ユーザの現在の活動状況や関心分野に基づいてフィルタリングを行うことができる。収集部は、例えば、ユーザが現在閲覧しているウェブページの内容に基づいて関連するデータを収集する。また、収集部は、ユーザが参加しているイベントやアクティビティに関連するデータを優先的に収集することもできる。さらに、収集部は、ユーザが現在興味を持っているトピックに関連するデータをフィルタリングして収集することもできる。これにより、ユーザの現在の活動状況や関心分野に基づいてデータをフィルタリングすることで、関連性の高いデータを収集できる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザの現在の活動状況データをＡＩに入力し、ＡＩがデータをフィルタリングして収集することができる。

収集部は、データ収集時に、ユーザの地理的位置情報に基づいて関連性の高いデータを優先的に収集することができる。収集部は、例えば、ユーザが特定の場所にいる場合、その場所に関連するデータを優先的に収集する。また、収集部は、ユーザが旅行中の場合、旅行先に関連するデータを収集することもできる。さらに、収集部は、ユーザが特定の地域に頻繁に訪れる場合、その地域に関連するデータを重点的に収集することもできる。これにより、ユーザの地理的位置情報を考慮することで、関連性の高いデータを優先的に収集できる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザの地理的位置情報データをＡＩに入力し、ＡＩが関連性の高いデータを優先的に収集することができる。

収集部は、データ収集時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連するデータを収集することができる。収集部は、例えば、ユーザがソーシャルメディアで共有したコンテンツに基づいて関連するデータを収集する。また、収集部は、ユーザがフォローしているアカウントやグループに関連するデータを優先的に収集することもできる。さらに、収集部は、ユーザのソーシャルメディアでの活動履歴を分析し、興味関心に基づいたデータを収集することもできる。これにより、ユーザのソーシャルメディア活動を分析することで、関連するデータを収集できる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザのソーシャルメディア活動データをＡＩに入力し、ＡＩが関連するデータを収集することができる。

生成部は、生成時に、ユーザの特徴や性格に基づいてＡＩ分身の詳細度を調整することができる。生成部は、例えば、ユーザが詳細な情報を好む場合、詳細な説明を含むＡＩ分身を生成する。また、生成部は、ユーザがシンプルな情報を好む場合、簡潔な説明を行うＡＩ分身を生成することもできる。さらに、生成部は、ユーザの性格に基づいて、親しみやすいトーンで話すＡＩ分身を生成することもできる。これにより、ユーザの特徴や性格に基づいてＡＩ分身の詳細度を調整することで、ユーザに適したＡＩ分身を生成できる。生成部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、生成部は、ユーザの特徴データをＡＩに入力し、ＡＩが詳細度を調整することができる。

生成部は、生成時に、ユーザの行動パターンに応じて異なる生成アルゴリズムを適用することができる。生成部は、例えば、ユーザが頻繁に使用する言葉や表現を学習し、それに基づいてＡＩ分身を生成する。また、生成部は、ユーザの行動パターンを分析し、最適な応答を行うＡＩ分身を生成することもできる。さらに、生成部は、ユーザの興味関心に基づいて、関連するトピックを話すＡＩ分身を生成することもできる。これにより、ユーザの行動パターンに応じて異なる生成アルゴリズムを適用することで、最適なＡＩ分身を生成できる。生成部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、生成部は、ユーザの行動パターンデータをＡＩに入力し、ＡＩが生成アルゴリズムを適用してＡＩ分身を生成することができる。

生成部は、生成時に、ユーザの過去の対話履歴に基づいてＡＩ分身の応答パターンを決定することができる。生成部は、例えば、ユーザが過去に好んだトピックに基づいて応答するＡＩ分身を生成する。また、生成部は、ユーザが過去に使用した言葉や表現を学習し、それに基づいて応答するＡＩ分身を生成することもできる。さらに、生成部は、ユーザの過去の対話履歴を分析し、最適な応答を行うＡＩ分身を生成することもできる。これにより、ユーザの過去の対話履歴に基づいてＡＩ分身の応答パターンを決定することで、ユーザに適した応答を行うＡＩ分身を生成できる。生成部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、生成部は、ユーザの過去の対話履歴データをＡＩに入力し、ＡＩが応答パターンを決定することができる。

生成部は、生成時に、ユーザの興味関心に基づいてＡＩ分身のトピック選定を行うことができる。生成部は、例えば、ユーザが興味を持っているトピックに基づいて会話を行うＡＩ分身を生成する。また、生成部は、ユーザが過去に検索したキーワードに基づいてトピックを選定するＡＩ分身を生成することもできる。さらに、生成部は、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連するトピックを話すＡＩ分身を生成することもできる。これにより、ユーザの興味関心に基づいてＡＩ分身のトピック選定を行うことで、ユーザに適した会話を行うＡＩ分身を生成できる。生成部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、生成部は、ユーザの興味関心データをＡＩに入力し、ＡＩがトピック選定を行うことができる。

配信部は、配信時に、ユーザの過去のSNS活動を分析して配信方法を選定することができる。配信部は、例えば、ユーザが過去に好んだ配信形式を基に、最適な配信方法を選定する。また、配信部は、ユーザの過去のSNS活動から、最適な配信タイミングを選定することもできる。さらに、配信部は、ユーザが過去に興味を示したコンテンツに基づいて配信内容を決定することもできる。これにより、ユーザの過去のSNS活動を分析することで、最適な配信方法を選定できる。配信部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、配信部は、ユーザの過去のSNS活動データをＡＩに入力し、ＡＩが配信方法を選定することができる。

配信部は、配信時に、ユーザの現在のオンライン状況に基づいて配信の手段をカスタマイズすることができる。配信部は、例えば、ユーザがオンラインの場合、リアルタイムでＡＩ分身を配信する。また、配信部は、ユーザがオフラインの場合、後で視聴できるように配信内容を保存することもできる。さらに、配信部は、ユーザが特定のデバイスを使用している場合、そのデバイスに最適化された配信方法を提供することもできる。これにより、ユーザの現在のオンライン状況に基づいて配信の手段をカスタマイズすることで、最適な配信を行うことができる。配信部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、配信部は、ユーザのオンライン状況データをＡＩに入力し、ＡＩが配信の手段をカスタマイズすることができる。

配信部は、配信時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して配信方法を選定することができる。配信部は、例えば、ユーザが特定の場所にいる場合、その場所に関連するコンテンツを優先的に配信する。また、配信部は、ユーザが旅行中の場合、旅行先に関連するコンテンツを配信することもできる。さらに、配信部は、ユーザが特定の地域に頻繁に訪れる場合、その地域に関連するコンテンツを重点的に配信することもできる。これにより、ユーザの地理的位置情報を考慮することで、最適な配信方法を選定できる。配信部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、配信部は、ユーザの地理的位置情報データをＡＩに入力し、ＡＩが配信方法を選定することができる。

配信部は、配信時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析して配信の手段を提案することができる。配信部は、例えば、ユーザがソーシャルメディアで共有したコンテンツに基づいて関連する配信方法を提案する。また、配信部は、ユーザがフォローしているアカウントやグループに関連する配信方法を優先的に提案することもできる。さらに、配信部は、ユーザのソーシャルメディアでの活動履歴を分析し、興味関心に基づいた配信方法を提案することもできる。これにより、ユーザのソーシャルメディア活動を分析することで、最適な配信手段を提案できる。配信部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、配信部は、ユーザのソーシャルメディア活動データをＡＩに入力し、ＡＩが配信の手段を提案することができる。

会話部は、会話時に、ユーザの過去の対話履歴を参照して応答を提供することができる。会話部は、例えば、ユーザが過去に好んだトピックに基づいて応答する。また、会話部は、ユーザが過去に使用した言葉や表現を学習し、それに基づいて応答することもできる。さらに、会話部は、ユーザの過去の対話履歴を分析し、最適な応答を行うこともできる。これにより、ユーザの過去の対話履歴を参照することで、最適な応答を提供できる。会話部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、会話部は、ユーザの過去の対話履歴データをＡＩに入力し、ＡＩが応答を提供することができる。

会話部は、会話時に、ユーザの現在の興味関心に基づいて会話のトピックを選定することができる。会話部は、例えば、ユーザが現在興味を持っているトピックに基づいて会話を行う。また、会話部は、ユーザが最近検索したキーワードに基づいてトピックを選定することもできる。さらに、会話部は、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連するトピックを話すこともできる。これにより、ユーザの現在の興味関心に基づいて会話のトピックを選定することで、ユーザに適した会話を提供できる。会話部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、会話部は、ユーザの興味関心データをＡＩに入力し、ＡＩがトピックを選定することができる。

会話部は、会話時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して最適な会話内容を提供することができる。会話部は、例えば、ユーザが特定の場所にいる場合、その場所に関連するトピックを話す。また、会話部は、ユーザが旅行中の場合、旅行先に関連するトピックを話すこともできる。さらに、会話部は、ユーザが特定の地域に頻繁に訪れる場合、その地域に関連するトピックを話すこともできる。これにより、ユーザの地理的位置情報を考慮することで、最適な会話内容を提供できる。会話部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、会話部は、ユーザの地理的位置情報データをＡＩに入力し、ＡＩが最適な会話内容を提供することができる。

会話部は、会話時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析して会話のトピックを提案することができる。会話部は、例えば、ユーザがソーシャルメディアで共有したコンテンツに基づいて関連するトピックを話す。また、会話部は、ユーザがフォローしているアカウントやグループに関連するトピックを優先的に話すこともできる。さらに、会話部は、ユーザのソーシャルメディアでの活動履歴を分析し、興味関心に基づいたトピックを話すこともできる。これにより、ユーザのソーシャルメディア活動を分析することで、最適な会話のトピックを提案できる。会話部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、会話部は、ユーザのソーシャルメディア活動データをＡＩに入力し、ＡＩが会話のトピックを提案することができる。

実施形態に係るシステムは、上述した例に限定されず、例えば、以下のように、種々の変更が可能である。

生成部は、収集されたデータを解析する際に、ユーザの過去の対話履歴だけでなく、ユーザのソーシャルメディアでのインタラクションも考慮することができる。例えば、ユーザが特定の投稿に対してどのような反応を示したか、どのようなコメントを残したかを分析する。また、生成部は、ユーザがフォローしているアカウントやグループの活動内容を解析し、ユーザの興味関心をより深く理解することもできる。さらに、生成部は、ユーザのソーシャルメディアでの活動時間帯を考慮して、最適なタイミングでＡＩ分身を生成することもできる。これにより、生成部は、ユーザのソーシャルメディアでのインタラクションを考慮することで、より親しみやすいＡＩ分身を生成することができる。

生成部は、ユーザの特徴や性格を反映したＡＩ分身を生成する際に、ユーザの音楽の好みや視聴履歴を考慮することもできる。例えば、ユーザがよく聴くアーティストやジャンルを分析し、それに基づいてＡＩ分身の音声やトーンを調整する。また、生成部は、ユーザが視聴した動画や映画のジャンルを解析し、ＡＩ分身の話題選定に反映することもできる。さらに、生成部は、ユーザの音楽や映像コンテンツの視聴履歴を基に、ＡＩ分身がユーザにおすすめのコンテンツを提案することもできる。これにより、生成部は、ユーザの音楽や視聴履歴を考慮することで、よりパーソナライズされたＡＩ分身を生成することができる。

配信部は、生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームで配信する際に、ユーザのネットワーク接続状況を考慮することができる。例えば、ユーザがWi-Fiに接続している場合、高画質の動画や音声を配信し、モバイルデータを使用している場合は低画質のコンテンツを配信する。また、配信部は、ユーザのデバイスのバッテリーレベルを監視し、バッテリーが低下している場合は配信を一時停止することもできる。さらに、配信部は、ユーザのネットワーク接続の安定性を考慮して、配信のタイミングを調整することもできる。これにより、配信部は、ユーザのネットワーク接続状況を考慮することで、最適な配信体験を提供することができる。

会話部は、ユーザとＡＩ分身の会話を管理する際に、ユーザの過去の会話履歴を参照して、ユーザが好む会話スタイルを反映することができる。例えば、ユーザがカジュアルな会話を好む場合、ＡＩ分身もカジュアルなトーンで応答する。また、ユーザがフォーマルな会話を好む場合、ＡＩ分身はフォーマルなトーンで応答することもできる。さらに、会話部は、ユーザの過去の会話履歴を分析し、ユーザが興味を持っているトピックについて話すこともできる。これにより、会話部は、ユーザの過去の会話履歴を参照することで、よりパーソナライズされた会話体験を提供することができる。

以下に、形態例１の処理の流れについて簡単に説明する。

ステップ１：収集部は、ユーザのデータを収集する。ユーザのデータには、行動履歴、好み、興味関心などが含まれる。例えば、収集部は、ユーザがSNS上でどのような投稿をしているか、どのようなコメントをしているか、どのようなコンテンツを閲覧しているかなどのデータを収集する。また、収集部は、ユーザのウェブサイトの閲覧履歴やアプリの使用履歴なども収集することができる。例えば、収集部は、ユーザが頻繁にアクセスするウェブサイトやアプリのデータを収集し、ユーザの行動パターンを把握する。
ステップ２：生成部は、生成ＡＩを用いて、収集部によって収集されたデータを解析し、ユーザの特徴や性格を反映したＡＩ分身を生成する。生成部は、例えば、ユーザがよく使う言葉や表現、興味を持っているトピックなどを学習し、それを反映したＡＩ分身を生成する。生成部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの行動パターンや興味関心を解析し、ユーザに似た振る舞いをするＡＩ分身を生成する。例えば、生成部は、テキスト生成ＡＩ（例えば、LLM）を用いて、ユーザの特徴を反映したＡＩ分身を生成する。また、生成部は、マルチモーダル生成ＡＩを用いて、ユーザの特徴を反映したＡＩ分身を生成することもできる。生成部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの特徴や性格を反映したＡＩ分身を生成するためのアルゴリズムを開発することもできる。
ステップ３：配信部は、生成部によって生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームで配信する。配信部は、例えば、生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームで配信し、ユーザがＡＩ分身と会話を楽しむことができるようにする。配信部は、SNSプラットフォームの種類や配信タイミングに基づいて、ＡＩ分身を配信する。例えば、配信部は、ユーザが最もアクティブな時間帯にＡＩ分身を配信する。また、配信部は、ユーザの興味関心に基づいて、ＡＩ分身を配信することもできる。
ステップ４：会話部は、配信部によって配信されたＡＩ分身とユーザが会話を行う。会話部は、例えば、ユーザがＡＩ分身に質問をしたり、会話を楽しんだりすることができるようにする。会話部は、ユーザの興味関心に基づいて、適切な応答を行う。例えば、会話部は、ユーザが興味を持っているトピックについて話すことができるようにする。また、会話部は、ユーザの行動パターンや興味関心に基づいて、適切な応答を行うこともできる。

（形態例２）
本発明の実施形態に係るシステムは、ユーザのデータを自動で収集し、生成ＡＩを使用してユーザ自身のＡＩ分身を学習生成し、SNSプラットフォームで配信するシステムである。このシステムは、ユーザの行動履歴、好み、興味関心などのデータを収集し、生成ＡＩがこれらのデータを解析してユーザの特徴や性格を反映したＡＩ分身を生成する。生成されたＡＩ分身は、SNSプラットフォームで配信され、ユーザはこのＡＩ分身とおしゃべりを楽しむことができる。例えば、ユーザがSNS上でどのような投稿をしているか、どのようなコメントをしているか、どのようなコンテンツを閲覧しているかなどのデータを収集する。これにより、ユーザの行動パターンや興味関心を把握することができる。次に、収集されたデータを基に生成ＡＩがユーザ自身のＡＩ分身を学習生成する。生成ＡＩは、収集されたデータを解析し、ユーザの特徴や性格を反映したＡＩ分身を生成する。例えば、ユーザがよく使う言葉や表現、興味を持っているトピックなどを学習し、それを反映したＡＩ分身を生成する。このＡＩ分身は、ユーザと似たような振る舞いをするため、ユーザ自身が話しているかのような感覚を得ることができる。最後に、生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームである本サービスで配信する。ユーザは、このＡＩ分身とおしゃべりを楽しむことができる。例えば、ユーザがＡＩ分身に質問をしたり、会話を楽しんだりすることができる。ＡＩ分身は、ユーザの興味関心に基づいて適切な応答を行うため、ユーザは楽しい会話を楽しむことができる。この仕組みにより、ユーザは自分自身のＡＩ分身とおしゃべりを楽しむことができ、SNSプラットフォーム上でのコミュニケーションがより豊かになる。また、ユーザのデータを基に生成されたＡＩ分身は、ユーザの特徴や性格を反映しているため、ユーザにとって親しみやすい存在となる。例えば、ユーザが好きなトピックについて話すことができるため、ユーザはより楽しい時間を過ごすことができる。これにより、システムは、ユーザのデータを自動で収集し、生成ＡＩを使用してユーザ自身のＡＩ分身を学習生成し、SNSプラットフォームで配信することができる。

収集部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてデータ収集のタイミングを調整することができる。収集部は、例えば、ユーザがリラックスしている場合、データ収集を頻繁に行い、詳細なデータを収集する。また、収集部は、ユーザがストレスを感じている場合、データ収集の頻度を減らし、ユーザの負担を軽減することもできる。さらに、収集部は、ユーザが興奮している場合、特定のイベントや行動に関連するデータを優先的に収集することもできる。これにより、ユーザの感情に基づいてデータ収集のタイミングを調整することで、ユーザの負担を軽減できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、LLM）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザの感情データをＡＩに入力し、ＡＩがデータ収集のタイミングを調整することができる。

収集部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて収集するデータの優先順位を決定することができる。収集部は、例えば、ユーザがリラックスしている場合、詳細な行動データを優先的に収集する。また、収集部は、ユーザがストレスを感じている場合、基本的なデータのみを収集し、ユーザの負担を軽減することもできる。さらに、収集部は、ユーザが興奮している場合、特定のイベントや行動に関連するデータを優先的に収集することもできる。これにより、ユーザの感情に基づいて収集するデータの優先順位を決定することで、重要なデータを優先的に収集できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、LLM）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザの感情データをＡＩに入力し、ＡＩがデータの優先順位を決定することができる。

生成部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてＡＩ分身の生成方法を調整することができる。生成部は、例えば、ユーザがリラックスしている場合、ゆったりとしたペースで進行するＡＩ分身を生成する。また、生成部は、ユーザが急いでいる場合、迅速に応答するＡＩ分身を生成することもできる。さらに、生成部は、ユーザが興奮している場合、視覚的に刺激的なエフェクトを加えたＡＩ分身を生成することもできる。これにより、ユーザの感情に基づいてＡＩ分身の生成方法を調整することで、ユーザに適したＡＩ分身を生成できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、LLM）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。生成部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、生成部は、ユーザの感情データをＡＩに入力し、ＡＩが生成方法を調整することができる。

生成部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてＡＩ分身の外見や声の特徴を調整することができる。生成部は、例えば、ユーザがリラックスしている場合、穏やかな声で話すＡＩ分身を生成する。また、生成部は、ユーザが興奮している場合、活気のある声で話すＡＩ分身を生成することもできる。さらに、生成部は、ユーザがストレスを感じている場合、落ち着いた外見のＡＩ分身を生成することもできる。これにより、ユーザの感情に基づいてＡＩ分身の外見や声の特徴を調整することで、ユーザに適したＡＩ分身を生成できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、LLM）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。生成部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、生成部は、ユーザの感情データをＡＩに入力し、ＡＩが外見や声の特徴を調整することができる。

配信部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてＡＩ分身の配信タイミングを調整することができる。配信部は、例えば、ユーザがリラックスしている場合、頻繁にＡＩ分身を配信する。また、配信部は、ユーザがストレスを感じている場合、配信頻度を減らし、ユーザの負担を軽減することもできる。さらに、配信部は、ユーザが興奮している場合、特定のイベントや行動に関連するタイミングでＡＩ分身を配信することもできる。これにより、ユーザの感情に基づいて配信タイミングを調整することで、ユーザに適したタイミングでＡＩ分身を配信できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、LLM）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。配信部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、配信部は、ユーザの感情データをＡＩに入力し、ＡＩが配信タイミングを調整することができる。

配信部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてＡＩ分身の配信順序を決定することができる。配信部は、例えば、ユーザがリラックスしている場合、興味深いコンテンツを優先的に配信する。また、配信部は、ユーザがストレスを感じている場合、リラックスできるコンテンツを優先的に配信することもできる。さらに、配信部は、ユーザが興奮している場合、刺激的なコンテンツを優先的に配信することもできる。これにより、ユーザの感情に基づいて配信順序を決定することで、ユーザに適した順序でＡＩ分身を配信できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、LLM）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。配信部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、配信部は、ユーザの感情データをＡＩに入力し、ＡＩが配信順序を決定することができる。

会話部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて会話の進行方法を調整することができる。会話部は、例えば、ユーザがリラックスしている場合、ゆったりとしたペースで会話を進行する。また、会話部は、ユーザが急いでいる場合、迅速に要点を押さえた会話を進行することもできる。さらに、会話部は、ユーザが興奮している場合、活気のあるトーンで会話を進行することもできる。これにより、ユーザの感情に基づいて会話の進行方法を調整することで、ユーザに適した会話を提供できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、LLM）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。会話部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、会話部は、ユーザの感情データをＡＩに入力し、ＡＩが会話の進行方法を調整することができる。

会話部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて会話の優先順位を決定することができる。会話部は、例えば、ユーザがリラックスしている場合、興味深いトピックを優先的に話す。また、会話部は、ユーザがストレスを感じている場合、リラックスできるトピックを優先的に話すこともできる。さらに、会話部は、ユーザが興奮している場合、刺激的なトピックを優先的に話すこともできる。これにより、ユーザの感情に基づいて会話の優先順位を決定することで、ユーザに適した会話を提供できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、LLM）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。会話部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、会話部は、ユーザの感情データをＡＩに入力し、ＡＩが会話の優先順位を決定することができる。

収集部は、ユーザのデータを収集する際に、ユーザのデバイスのセンサ情報を活用することもできる。例えば、スマートフォンの加速度センサやジャイロスコープを用いて、ユーザの移動パターンや活動レベルを把握する。また、収集部は、ユーザのデバイスのバッテリーレベルやネットワーク接続状況を考慮して、データ収集のタイミングを調整することもできる。さらに、収集部は、ユーザのデバイスのカメラやマイクを使用して、ユーザの表情や声のトーンを解析し、感情を推定することもできる。これにより、収集部は、ユーザのデバイスのセンサ情報を活用することで、より詳細なデータを収集し、ユーザの行動や感情をより正確に把握することができる。

収集部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてデータ収集の方法を調整することができる。例えば、ユーザがリラックスしている場合、詳細なデータを収集し、ユーザがストレスを感じている場合、基本的なデータのみを収集する。また、収集部は、ユーザが興奮している場合、特定のイベントや行動に関連するデータを優先的に収集することもできる。さらに、収集部は、ユーザの感情に基づいてデータ収集の頻度を調整することもできる。これにより、収集部は、ユーザの感情に基づいてデータ収集の方法を調整することで、ユーザの負担を軽減し、より正確なデータを収集することができる。

生成部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてＡＩ分身の応答内容を調整することができる。例えば、ユーザがリラックスしている場合、穏やかなトーンで応答し、ユーザがストレスを感じている場合、励ましの言葉をかける。また、生成部は、ユーザが興奮している場合、興奮を共有するような応答を行うこともできる。さらに、生成部は、ユーザの感情に基づいて、ＡＩ分身がユーザに対して適切なアドバイスや提案を行うこともできる。これにより、生成部は、ユーザの感情に基づいてＡＩ分身の応答内容を調整することで、より親しみやすい会話体験を提供することができる。

配信部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてＡＩ分身の配信内容をカスタマイズすることができる。例えば、ユーザがリラックスしている場合、リラックスできるコンテンツを配信し、ユーザがストレスを感じている場合、ストレス解消に役立つコンテンツを配信する。また、配信部は、ユーザが興奮している場合、興奮を高めるようなコンテンツを配信することもできる。さらに、配信部は、ユーザの感情に基づいて、配信内容のトーンやスタイルを調整することもできる。これにより、配信部は、ユーザの感情に基づいて配信内容をカスタマイズすることで、よりパーソナライズされた配信体験を提供することができる。

会話部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて会話のトピックを選定することができる。例えば、ユーザがリラックスしている場合、リラックスできるトピックを話し、ユーザがストレスを感じている場合、ストレス解消に役立つトピックを話す。また、会話部は、ユーザが興奮している場合、興奮を共有するようなトピックを話すこともできる。さらに、会話部は、ユーザの感情に基づいて、会話の進行方法を調整することもできる。これにより、会話部は、ユーザの感情に基づいて会話のトピックを選定することで、より親しみやすい会話体験を提供することができる。

会話部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて会話の進行方法を調整することができる。例えば、ユーザがリラックスしている場合、ゆったりとしたペースで会話を進行し、ユーザが急いでいる場合、迅速に要点を押さえた会話を進行する。また、会話部は、ユーザが興奮している場合、活気のあるトーンで会話を進行することもできる。さらに、会話部は、ユーザの感情に基づいて、会話の内容やトピックを調整することもできる。これにより、会話部は、ユーザの感情に基づいて会話の進行方法を調整することで、より親しみやすい会話体験を提供することができる。

以下に、形態例２の処理の流れについて簡単に説明する。

特定処理部２９０は、特定処理の結果をスマートデバイス１４に送信する。スマートデバイス１４では、制御部４６Ａが、出力装置４０に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン３８Ｂは、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン３８Ｂによって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。

データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ（登録商標）（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）などの生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、および画像を示す画像データ（例えば、静止画のデータまたは動画のデータ）などの推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ、テキストデータ、および画像データなどのうちの１以上のデータ形式で出力する。データ生成モデル５８は、例えば、テキスト生成ＡＩ、画像生成ＡＩ、マルチモーダル生成ＡＩなどを含む。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、および／または要約などを指す。特定処理部２９０は、データ生成モデル５８を用いながら、上述した特定処理を行う。データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力するように、ファインチューニングされたモデルであってもよく、この場合、データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力することができる。データ処理装置１２などにおいて、データ生成モデル５８は複数種類含まれており、データ生成モデル５８は、生成ＡＩ以外のＡＩを含む。生成ＡＩ以外のＡＩは、例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリング、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、生成的敵対的ネットワーク（ＧＡＮ）、またはナイーブベイズなどであり、種々の処理を行うことができるが、かかる例に限定されない。また、ＡＩは、ＡＩエージェントであってもよい。また、上述した各部の処理がＡＩで行われる場合、その処理は、ＡＩで一部または全部が行われるが、かかる例に限定されない。また、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理は、ルールベースでの処理に置き換えてもよく、ルールベースの処理は、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理に置き換えてもよい。

また、上述したデータ処理システム１０による処理は、データ処理装置１２の特定処理部２９０またはスマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実行されるが、データ処理装置１２の特定処理部２９０とスマートデバイス１４の制御部４６Ａとによって実行されてもよい。また、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、処理に必要な情報をスマートデバイス１４または外部の装置などから取得したり収集したりし、スマートデバイス１４は、処理に必要な情報をデータ処理装置１２または外部の装置などから取得したり収集したりする。

上述した収集部、生成部、配信部、および会話部を含む複数の要素の各々は、例えば、スマートデバイス１４およびデータ処理装置１２のうちの少なくとも一方で実現される。例えば、収集部は、スマートデバイス１４のカメラ４２やマイクロフォン３８Ｂを用いてユーザのデータを収集し、制御部４６Ａによってデータ処理装置１２に送信する。生成部は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、収集されたデータを解析してＡＩ分身を生成する。配信部は、生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームで配信する処理部として、スマートデバイス１４の制御部４６Ａまたはデータ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。会話部は、スマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実現され、ユーザとＡＩ分身の会話を管理する。各部と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。

［第２実施形態］
図３には、第２実施形態に係るデータ処理システム２１０の構成の一例が示されている。

図３に示すように、データ処理システム２１０は、データ処理装置１２およびスマート眼鏡２１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。

データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、および通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４および通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮおよび／またはＬＡＮなどが挙げられる。

スマート眼鏡２１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、および通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、およびカメラ４２も、バス５２に接続されている。

マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を受け付けることで、ユーザから指示などを受け付ける。マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を捕捉し、捕捉した音声を音声データに変換してプロセッサ４６に出力する。スピーカ２４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。

カメラ４２は、レンズ、絞り、およびシャッタなどの光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサまたはＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサなどの撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザの周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。

通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４および２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。通信Ｉ／Ｆ４４および２６を用いたプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受はセキュアな状態で行われる。

図４には、データ処理装置１２およびスマート眼鏡２１４の要部機能の一例が示されている。図４に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。

プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って、特定処理部２９０として動作することによって実現される。

スマート眼鏡２１４では、プロセッサ４６によって特定処理が行われる。ストレージ５０には、特定処理プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から特定処理プログラム６０を読み出し、読み出した特定処理プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。特定処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する特定処理プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。なお、スマート眼鏡２１４には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９と同様のデータ生成モデルおよび感情特定モデルを有し、これらモデルを用いて特定処理部２９０と同様の処理を行うこともできる。

なお、データ処理装置１２以外の他の装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。例えば、サーバ装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。この場合、データ処理装置１２は、データ生成モデル５８を有するサーバ装置と通信を行うことで、データ生成モデル５８が用いられた処理結果（予測結果など）を得る。また、データ処理装置１２は、サーバ装置であってもよいし、ユーザが保有する端末装置（例えば、携帯電話、ロボット、家電など）であってもよい。

特定処理部２９０は、特定処理の結果をスマート眼鏡２１４に送信する。スマート眼鏡２１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。

データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩである。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴなどの生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、および画像を示す画像データ（例えば、静止画のデータまたは動画のデータ）などの推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ、テキストデータ、および画像データなどのうちの１以上のデータ形式で出力する。データ生成モデル５８は、例えば、テキスト生成ＡＩ、画像生成ＡＩ、マルチモーダル生成ＡＩなどを含む。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、および／または要約などを指す。特定処理部２９０は、データ生成モデル５８を用いながら、上述した特定処理を行う。データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力するように、ファインチューニングされたモデルであってもよく、この場合、データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力することができる。データ処理装置１２などにおいて、データ生成モデル５８は複数種類含まれており、データ生成モデル５８は、生成ＡＩ以外のＡＩを含む。生成ＡＩ以外のＡＩは、例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリング、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、生成的敵対的ネットワーク（ＧＡＮ）、またはナイーブベイズなどであり、種々の処理を行うことができるが、かかる例に限定されない。また、ＡＩは、ＡＩエージェントであってもよい。また、上述した各部の処理がＡＩで行われる場合、その処理は、ＡＩで一部または全部が行われるが、かかる例に限定されない。また、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理は、ルールベースでの処理に置き換えてもよく、ルールベースの処理は、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理に置き換えてもよい。

第２実施形態に係るデータ処理システム２１０は、第１実施形態に係るデータ処理システム１０と同様の処理を行う。データ処理システム２１０による処理は、データ処理装置１２の特定処理部２９０またはスマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実行されるが、データ処理装置１２の特定処理部２９０とスマート眼鏡２１４の制御部４６Ａとによって実行されてもよい。また、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、処理に必要な情報をスマート眼鏡２１４または外部の装置などから取得したり収集したりし、スマート眼鏡２１４は、処理に必要な情報をデータ処理装置１２または外部の装置などから取得したり収集したりする。

上述した収集部、生成部、配信部、および会話部を含む複数の要素の各々は、例えば、スマート眼鏡２１４およびデータ処理装置１２のうちの少なくとも一方で実現される。例えば、収集部は、スマート眼鏡２１４のカメラ４２やマイクロフォン２３８を用いてユーザのデータを収集し、制御部４６Ａによってデータ処理装置１２に送信する。生成部は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、収集されたデータを解析してＡＩ分身を生成する。配信部は、生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームで配信する処理部として、スマート眼鏡２１４の制御部４６Ａまたはデータ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。会話部は、スマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実現され、ユーザとＡＩ分身の会話を管理する。各部と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。

［第３実施形態］
図５には、第３実施形態に係るデータ処理システム３１０の構成の一例が示されている。

図５に示すように、データ処理システム３１０は、データ処理装置１２およびヘッドセット型端末３１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。

ヘッドセット型端末３１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、通信Ｉ／Ｆ４４、およびディスプレイ３４３を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、およびディスプレイ３４３も、バス５２に接続されている。

図６には、データ処理装置１２およびヘッドセット型端末３１４の要部機能の一例が示されている。図６に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。

ヘッドセット型端末３１４では、プロセッサ４６によって特定処理が行われる。ストレージ５０には、特定プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から特定プログラム６０を読み出し、読み出した特定プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。特定処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する特定プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。なお、ヘッドセット型端末３１４には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９と同様のデータ生成モデルおよび感情特定モデルを有し、これらモデルを用いて特定処理部２９０と同様の処理を行うこともできる。

特定処理部２９０は、特定処理の結果をヘッドセット型端末３１４に送信する。ヘッドセット型端末３１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０およびディスプレイ３４３に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。

第３実施形態に係るデータ処理システム３１０は、第１実施形態に係るデータ処理システム１０と同様の処理を行う。データ処理システム３１０による処理は、データ処理装置１２の特定処理部２９０またはヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａによって実行されるが、データ処理装置１２の特定処理部２９０とヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａとによって実行されてもよい。また、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、処理に必要な情報をヘッドセット型端末３１４または外部の装置などから取得したり収集したりし、ヘッドセット型端末３１４は、処理に必要な情報をデータ処理装置１２または外部の装置などから取得したり収集したりする。

上述した収集部、生成部、配信部、および会話部を含む複数の要素の各々は、例えば、ヘッドセット型端末３１４およびデータ処理装置１２のうちの少なくとも一方で実現される。例えば、収集部は、ヘッドセット型端末３１４のカメラ４２やマイクロフォン２３８を用いてユーザのデータを収集し、制御部４６Ａによってデータ処理装置１２に送信する。生成部は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、収集されたデータを解析してＡＩ分身を生成する。配信部は、生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームで配信する処理部として、ヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａまたはデータ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。会話部は、ヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａによって実現され、ユーザとＡＩ分身の会話を管理する。各部と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。

［第４実施形態］
図７には、第４実施形態に係るデータ処理システム４１０の構成の一例が示されている。

図７に示すように、データ処理システム４１０は、データ処理装置１２およびロボット４１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。

ロボット４１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、通信Ｉ／Ｆ４４、および制御対象４４３を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、および制御対象４４３も、バス５２に接続されている。

カメラ４２は、レンズ、絞り、およびシャッタなどの光学系と、ＣＭＯＳイメージセンサまたはＣＣＤイメージセンサなどの撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザの周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。

制御対象４４３は、表示装置、目部のＬＥＤ、並びに、腕、手および足などを駆動するモータなどを含む。ロボット４１４の姿勢や仕草は、腕、手および足などのモータを制御することにより制御される。ロボット４１４の感情の一部は、これらのモータを制御することにより表現できる。また、ロボット４１４の目部のＬＥＤの発光状態を制御することによっても、ロボット４１４の表情を表現できる。

図８には、データ処理装置１２およびロボット４１４の要部機能の一例が示されている。図８に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。

ロボット４１４では、プロセッサ４６によって特定処理が行われる。ストレージ５０には、特定プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から特定プログラム６０を読み出し、読み出した特定プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。特定処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する特定プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。なお、ロボット４１４には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９と同様のデータ生成モデルおよび感情特定モデルを有し、これらモデルを用いて特定処理部２９０と同様の処理を行うこともできる。

特定処理部２９０は、特定処理の結果をロボット４１４に送信する。ロボット４１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０および制御対象４４３に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。

第４実施形態に係るデータ処理システム４１０は、第１実施形態に係るデータ処理システム１０と同様の処理を行う。データ処理システム４１０による処理は、データ処理装置１２の特定処理部２９０またはロボット４１４の制御部４６Ａによって実行されるが、データ処理装置１２の特定処理部２９０とロボット４１４の制御部４６Ａとによって実行されてもよい。また、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、処理に必要な情報をロボット４１４または外部の装置などから取得したり収集したりし、ロボット４１４は、処理に必要な情報をデータ処理装置１２または外部の装置などから取得したり収集したりする。

上述した収集部、生成部、配信部、および会話部を含む複数の要素の各々は、例えば、ロボット４１４およびデータ処理装置１２のうちの少なくとも一方で実現される。例えば、収集部は、ロボット４１４のカメラ４２やマイクロフォン２３８を用いてユーザのデータを収集し、制御部４６Ａによってデータ処理装置１２に送信する。生成部は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、収集されたデータを解析してＡＩ分身を生成する。配信部は、生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームで配信する処理部として、ロボット４１４の制御部４６Ａまたはデータ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現される。会話部は、ロボット４１４の制御部４６Ａによって実現され、ユーザとＡＩ分身の会話を管理する。各部と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。

なお、感情エンジンとしての感情特定モデル５９は、特定のマッピングに従い、ユーザの感情を決定してよい。具体的には、感情特定モデル５９は、特定のマッピングである感情マップ（図９参照）に従い、ユーザの感情を決定してよい。また、感情特定モデル５９は、同様に、ロボットの感情を決定し、特定処理部２９０は、ロボットの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。

図９は、複数の感情がマッピングされる感情マップ４００を示す図である。感情マップ４００において、感情は、中心から放射状に同心円に配置されている。同心円の中心に近いほど、原始的状態の感情が配置されている。同心円のより外側には、心境から生まれる状態や行動を表す感情が配置されている。感情とは、情動や心的状態も含む概念である。同心円の左側には、概して脳内で起きる反応から生成される感情が配置されている。同心円の右側には概して、状況判断で誘導される感情が配置されている。同心円の上方向および下方向には、概して脳内で起きる反応から生成され、かつ、状況判断で誘導される感情が配置されている。また、同心円の上側には、「快」の感情が配置され、下側には、「不快」の感情が配置されている。このように、感情マップ４００では、感情が生まれる構造に基づいて複数の感情がマッピングされており、同時に生じやすい感情が、近くにマッピングされている。

これらの感情は、感情マップ４００の３時の方向に分布しており、普段は安心と不安のあたりを行き来する。感情マップ４００の右半分では、内部的な感覚よりも状況認識の方が優位に立つため、落ち着いた印象になる。

感情マップ４００の内側は心の中、感情マップ４００の外側は行動を表すため、感情マップ４００の外側に行くほど、感情が目に見える（行動に表れる）ようになる。

ここで、人の感情は、姿勢や血糖値のような様々なバランスを基礎としており、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示す。ロボットや自動車やバイクなどにおいても、姿勢やバッテリー残量のような様々なバランスを基礎として、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示すように感情を作ることができる。感情マップは、例えば、光吉博士の感情地図（音声感情認識および情動の脳生理信号分析システムに関する研究、徳島大学、博士論文：https://ci.nii.ac.jp/naid/500000375379）に基づいて生成されてよい。感情地図の左半分には、感覚が優位にたつ「反応」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。また、感情地図の右半分には、状況認識が優位にたつ「状況」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。

感情マップでは学習を促す感情が２つ定義される。１つは、状況側にあるネガティブな「懺悔」や「反省」の真ん中周辺の感情である。つまり、「もう２度とこんな想いはしたくない」「もう叱られたくない」というネガティブな感情がロボットに生じたときである。もう１つは、反応側にあるポジティブな「欲」のあたりの感情である。つまり、「もっと欲しい」「もっと知りたい」というポジティブな気持ちのときである。

感情特定モデル５９は、ユーザ入力を、予め学習されたニューラルネットワークに入力し、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値を取得し、ユーザの感情を決定する。このニューラルネットワークは、ユーザ入力と、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値との組み合わせである複数の学習データに基づいて予め学習されたものである。また、このニューラルネットワークは、図１０に示す感情マップ９００のように、近くに配置されている感情同士は、近い値を持つように学習される。図１０では、「安心」、「安穏」、「心強い」という複数の感情が、近い感情値となる例を示している。

上記実施形態では、１台のコンピュータ２２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、コンピュータ２２を含めた複数のコンピュータによる特定処理に対する分散処理が行われるようにしてもよい。

上記実施形態では、ストレージ３２に特定処理プログラム５６が格納されている形態例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、特定処理プログラム５６がＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの可搬型のコンピュータ読み取り可能な非一時的格納媒体に格納されていてもよい。非一時的格納媒体に格納されている特定処理プログラム５６は、データ処理装置１２のコンピュータ２２にインストールされる。プロセッサ２８は、特定処理プログラム５６に従って特定処理を実行する。

また、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバなどの格納装置に特定処理プログラム５６を格納させておき、データ処理装置１２の要求に応じて特定処理プログラム５６がダウンロードされ、コンピュータ２２にインストールされるようにしてもよい。

なお、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバなどの格納装置に特定処理プログラム５６の全てを格納させておいたり、ストレージ３２に特定処理プログラム５６の全てを記憶させたりしておく必要はなく、特定処理プログラム５６の一部を格納させておいてもよい。

特定処理を実行するハードウェア資源としては、次に示す各種のプロセッサを用いることができる。プロセッサとしては、例えば、ソフトウェア、すなわち、プログラムを実行することで、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵが挙げられる。また、プロセッサとしては、例えば、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、またはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路が挙げられる。何れのプロセッサにもメモリが内蔵または接続されており、何れのプロセッサもメモリを使用することで特定処理を実行する。

特定処理を実行するハードウェア資源は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ、またはＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、特定処理を実行するハードウェア資源は１つのプロセッサであってもよい。

１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する形態がある。第２に、ＳｏＣ（System-on-a-chip）などに代表されるように、特定処理を実行する複数のハードウェア資源を含むシステム全体の機能を１つのＩＣチップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、特定処理は、ハードウェア資源として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて実現される。

更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路を用いることができる。また、上記の特定処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。

また、上述した例では、第１実施形態から第４実施形態に分けて説明したが、これらの実施形態の一部または全部は組み合わされてもよい。また、スマートデバイス１４、スマート眼鏡２１４、ヘッドセット型端末３１４、およびロボット４１４は一例であって、それぞれを組み合わせてもよく、それ以外の装置であってもよい。また、上述した例では、形態例１と形態例２に分けて説明したが、これらは組み合わせてもよい。

以上に示した記載内容および図示内容は、本開示の技術に係る部分についての詳細な説明であり、本開示の技術の一例に過ぎない。例えば、上記の構成、機能、作用、および効果に関する説明は、本開示の技術に係る部分の構成、機能、作用、および効果の一例に関する説明である。よって、本開示の技術の主旨を逸脱しない範囲内において、以上に示した記載内容および図示内容に対して、不要な部分を削除したり、新たな要素を追加したり、置き換えたりしてもよいことは言うまでもない。また、錯綜を回避し、本開示の技術に係る部分の理解を容易にするために、以上に示した記載内容および図示内容では、本開示の技術の実施を可能にする上で特に説明を要しない技術常識等に関する説明は省略されている。

本明細書に記載された全ての文献、特許出願および技術規格は、個々の文献、特許出願および技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

（付記１）
ユーザのデータを収集する収集部と、
前記収集部によって収集されたデータを解析し、ユーザ自身のＡＩ分身を生成する生成部と、
前記生成部によって生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームで配信する配信部と、
前記配信部によって配信されたＡＩ分身とユーザが会話を行う会話部と、を備える
ことを特徴とするシステム。
（付記２）
前記収集部は、
ユーザの行動履歴、好み、興味関心のデータを収集する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３）
前記生成部は、
収集されたデータを解析し、ユーザの特徴や性格を反映したＡＩ分身を生成する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記４）
前記配信部は、
生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームで配信する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記５）
前記会話部は、
ユーザとＡＩ分身の会話を管理する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記６）
前記会話部は、
ユーザの興味関心に基づいて応答を行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記７）
前記収集部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてデータ収集のタイミングを調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記８）
前記収集部は、
ユーザの過去の行動履歴を分析し、データ収集方法を選定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記９）
前記収集部は、
データ収集時に、ユーザの現在の活動状況や関心分野に基づいてフィルタリングを行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１０）
前記収集部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて収集するデータの優先順位を決定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１１）
前記収集部は、
データ収集時に、ユーザの地理的位置情報に基づいて関連性の高いデータを優先的に収集する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１２）
前記収集部は、
データ収集時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連するデータを収集する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１３）
前記生成部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてＡＩ分身の生成方法を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１４）
前記生成部は、
生成時に、ユーザの特徴や性格に基づいてＡＩ分身の詳細度を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１５）
前記生成部は、
生成時に、ユーザの行動パターンに応じて異なる生成アルゴリズムを適用する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１６）
前記生成部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてＡＩ分身の外見や声の特徴を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１７）
前記生成部は、
生成時に、ユーザの過去の対話履歴に基づいてＡＩ分身の応答パターンを決定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１８）
前記生成部は、
生成時に、ユーザの興味関心に基づいてＡＩ分身のトピック選定を行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１９）
前記配信部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてＡＩ分身の配信タイミングを調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２０）
前記配信部は、
配信時に、ユーザの過去のSNS活動を分析して配信方法を選定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２１）
前記配信部は、
配信時に、ユーザの現在のオンライン状況に基づいて配信の手段をカスタマイズする
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２２）
前記配信部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてＡＩ分身の配信順序を決定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２３）
前記配信部は、
配信時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して配信方法を選定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２４）
前記配信部は、
配信時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析して配信の手段を提案する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２５）
前記会話部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて会話の進行方法を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２６）
前記会話部は、
会話時に、ユーザの過去の対話履歴を参照して応答を提供する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２７）
前記会話部は、
会話時に、ユーザの現在の興味関心に基づいて会話のトピックを選定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２８）
前記会話部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて会話の優先順位を決定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２９）
前記会話部は、
会話時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して最適な会話内容を提供する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３０）
前記会話部は、
会話時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析して会話のトピックを提案する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。

１０、２１０、３１０、４１０データ処理システム
１２データ処理装置
１４スマートデバイス
２１４スマート眼鏡
３１４ヘッドセット型端末
４１４ロボット

Claims

ユーザのデータを収集する収集部と、
前記収集部によって収集されたデータを解析し、ユーザ自身のＡＩ分身を生成する生成部と、
前記生成部によって生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームで配信する配信部と、
前記配信部によって配信されたＡＩ分身とユーザが会話を行う会話部と、を備える
ことを特徴とするシステム。
前記収集部は、
ユーザの行動履歴、好み、興味関心のデータを収集する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
前記生成部は、
収集されたデータを解析し、ユーザの特徴や性格を反映したＡＩ分身を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
前記配信部は、
生成されたＡＩ分身をSNSプラットフォームで配信する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
前記会話部は、
ユーザとＡＩ分身の会話を管理する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
前記会話部は、
ユーザの興味関心に基づいて応答を行う
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
前記収集部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてデータ収集のタイミングを調整する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
前記収集部は、
ユーザの過去の行動履歴を分析し、データ収集方法を選定する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。