JP3857922B2 - 対話ゲームシステム、対話ゲーム方法及びプログラム - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、利用者が発話した音声情報から利用者の感情度を推論し、推論した利用者の感情度に基づいて所定のストーリーを展開させる対話ゲームシステム、対話ゲーム方法及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、テレビゲームの分野では、ボタン操作を通じて、ゲームの世界の主人公になりきってストーリーを楽しむことができるロールプレイングゲーム（RPG）が存在する。このRPGは、ユーザからのボタン操作によりストーリーが展開されていくものであり、対話型ゲームの一例であるといえる。このRPGにより、ユーザは、ゲームの主人公になりきってゲームを進行させていくことができるので、自己の思うが侭に架空の世界を楽しむことができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来からのRPGにおいて、ゲームのストーリーを展開させるには、ユーザが画面上に表示されている予め定められた選択内容の中から、自己が希望する選択肢を選択する必要があるが、この選択をするには、ユーザがボタン操作を通じてある選択肢を選択するだけである。このため、ユーザがある選択肢を選択する際に、ユーザは、ある選択肢に対する自己の感情を移入することができなく、ゲームの世界に十分没頭することができないといった問題が生じていた。
【０００４】
そこで、本願は以上の点に鑑みてなされたものであり、ユーザが発話した内容に基づいて、ある場面に対するユーザの感情度を推論し、推論した感情度に基づいて他の場面へとゲームを展開させることのできる対話ゲームシステム及び対話ゲーム方法を提供することを課題とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本願に係る発明は、上記課題を解決すべくなされたものであり、所定の画像からなる一のシーンを他のシーンへと切り替えることにより所定のストーリーを展開させていく際に、利用者から音声情報を取得し、取得した前記音声情報に基づいて、該音声情報に対応する文字列を特定し、前記一のシーンを前記他のシーンへと切り替えるためのフレーズと該フレーズに対する前記ストーリーにおける主人公の感情の度合いを示す感情度とを含む複数のフレーズ情報を前記一のシーンに関連付けて予め記憶し、特定された前記文字列と各前記フレーズ情報とを照合し、該文字列の中から前記フレーズに対応する所定のキーワードを抽出し、抽出された前記キーワードを含む前記文字列に基づいて、該キーワードに対する前記利用者の前記感情の度合いを示す感情度を認識し、抽出された前記キーワードと前記感情度認識手段で認識された前記感情度とを含む認識情報に基づいて、該認識情報と各前記フレーズ情報とを照合し、該認識情報と一致する前記フレーズ情報を検出し、検出された前記フレーズ情報に基づいて、該フレーズ情報に関連付けられている前記他のシーンに切り替えることを特徴とするものである。
【０００６】
このような本願に係る発明によれば、端末が、前記認識情報と一致する前記フレーズ情報を検出し、検出した前記フレーズ情報に基づいて該フレーズ情報に関連付けられている前記一のシーンを前記他のシーンに切り替え、切り替えられた前記他のシーンに対応するゲームを実行させるので、利用者は、自己の発話した文字列に含まれるキーワードとそのキーワードに対する感情度とを含む認識情報が予め蓄積されたフレーズとそのフレーズに対するゲームにおける主人公の感情度と一致しなければ、現在のシーンから他のシーンへと切り替わらないこととなり、よりゲームの主人公に成りきってゲームを展開させていくことができる。
【０００７】
尚、本願に係る発明は、検出された前記フレーズ情報が所定の数以上になった場合に、該フレーズ情報に関連付けられた前記一のシーンを前記他のシーンに切り替えることを特徴とするものであってもよい。
【０００８】
これにより、端末は、検出されたフレーズ情報が所定の数以上にならなければ、該フレーズ情報に関連付けられた前記一のシーンを前記他のシーンに切り替えないので、利用者は、一のシーンから他のシーンに展開させるためには、次のシーンに展開させるための複数のフレーズ情報を発話しなければならず、結果的にシーンに関係する内容を端末に向かって多く発話することとなり、より白熱してゲームを楽しむことができる。
【０００９】
更に、本願に係る発明は、記憶されている各前記フレーズ情報の中から、前記認識情報と一致する前記フレーズ情報を所定の時間内に検出できない場合に、前記ゲームを終了させることを特徴とするものである。
【００１０】
このような本願に係る発明によれば、端末が、前記認識情報と一致する前記フレーズ情報を所定の時間内に検出できなければ、現在実行しているストーリーを終了させるので、利用者は、現在実行されているゲームを終了させないようにするために、ゲームを展開させるのに必要なフレーズ情報を所定の時間内に数多く必死に発話しなければならず、より白熱したゲームを楽しむことができる。
【００１１】
尚、端末が、記憶されている各前記フレーズ情報の中から、前記認識情報と一致する前記フレーズ情報を所定の時間内に検出することができない場合に、前記他のシーンに切り替えるものであってもよい。
【００１２】
これにより、端末が、前記認識情報と一致する前記フレーズ情報を所定の時間内に検出できなければ、現在実行しているストーリーを次のストーリーに展開させるので、利用者は、現在実行されているストーリーを自己が意図しない方向に展開させないようにするために、ゲームを展開させるのに必要なフレーズ情報を所定の時間内に数多く必死に発話することとなり、より白熱したゲームを楽しむことができる。
【００１３】
尚、前記感情度は、前記文字列に含まれる副詞、又は感嘆詞からなる強調語に基づいて定めるものであってもよい。これにより、端末は、利用者が発話した文字列に含まれる強調語に基づいて利用者の感情度を定めることができるので、文字列に含まれる所定のキーワードに対する利用者の感情度をより的確に把握することができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
［対話ゲームシステムの基本構成］
本発明に係る対話ゲームシステムについて図面を参照しながら説明する。図１は、本実施形態に係る対話ゲームシステムの概略構成図である。
【００１５】
同図に示すように、対話ゲームシステムは、入力部１０１と、音声認識部１０２と、音声認識辞書記憶部１０３と、推論エンジン１０４と、会話ゲームデータベース１０５と、出力部１０６とを含む端末１００を備えている。
【００１６】
端末１００は、利用者が発話した内容から各シーンに対する利用者の感情度を推論し、推論した利用者の感情度に基づいて各シーンを展開してゲームを進行するものである。尚、この端末１００は、例えば、パーソナルコンピュータ、ゲーム端末などが挙げられる。
【００１７】
入力部１０１は、利用者の音声情報を取得する取得手段である。具体的に入力部１０１は、利用者の音声情報を取得し、取得した音声情報を音声信号として音声認識部１０２に出力する。音声認識部１０２は、入力部１０１で取得した音声情報に基づいて、その音声信号に対応する文字列を特定する音声認識手段である。
【００１８】
具体的には、入力部１０１から音声信号が入力された音声認識部１０２は、入力された音声信号を解析し、解析した音声信号に対応する文字列を、音声認識辞書記憶部１０３に格納されている辞書を用いて特定し、特定した文字列を文字列信号として推論エンジン１０４に出力する。
【００１９】
音声認識辞書記憶部１０３は、標準的な音声信号に対応する辞書を格納しているものである。出力部１０６は、ゲームの進行状況を出力するものであり、例えば、ディスプレイ、マイクロホンなどが挙げられる。
【００２０】
尚、音声認識部１０２は、利用者が操作部（例えば、キーボード）を通じて入力した文字列を特定する文字認識手段でもある。更に、音声認識辞書記憶部１０３は、利用者が操作部を通じて入力した文字列に対応する辞書を格納するものでもある。これにより、利用者は、端末１００に対して発話するだけでなく、操作部から文字を入力することによっても、所定のゲームを進行させることができる。
【００２１】
会話ゲームデータベース１０５は、所定の画像からなる一のシーンを他のシーンへと切り替えるためのフレーズとそのフレーズに対するゲームにおける主人公の感情の度合いを示す感情度とを含むフレーズ情報を一のシーンに関連付けて予め複数記憶するフレーズ記憶手段である。
【００２２】
ここで、本実施形態では、上記フレーズ情報は、図７に示す「展開テーブル」における「展開要素」で表現されるものであり、また、所定の画像からなる一のシーンを他のシーンへと切り替えるためのフレーズは、同図に示す「展開フレーズ」で表現されるものであり、更に、フレーズに対するゲームにおける主人公の感情の度合いを示す感情度は、同図に示す「感情度」で表現されるものである。また、同図に示す「展開シーン」は、各「感情度」に対応付けられたものであり、例えば、図７に示すように、各感情度に対応するシーン２１、シーン２２などが挙げられる。
【００２３】
前記推論エンジン１０４は、音声認識部１０２で特定した文字列に基づいて、その文字列と「展開フレーズ」とを照合し、文字列の中から展開フレーズに対応する所定のキーワードを抽出し、抽出したキーワードに基づいてそのキーワードに対して利用者が抱く感情度を推論し、推論した感情度に基づいてゲームを進行するものである。
【００２４】
この推論エンジン１０４は、本実施形態では、文脈を解読するための文脈辞書、言語の類似関係を調べるための類似関係辞書、日本語文節解析に関する辞書、日本語の形態素解析（各品詞、活用形、分類、連接）に関わる辞書を有しており、これらの辞書を基に、利用者が発話した日本語の意味内容を解読し、解読した意味内容から利用者が抱く感情を推論する。
【００２５】
即ち、日本語の意味内容を解読した推論エンジン１０４は、解読した意味内容に基づいて、解読された意味の結束性、話題の変化、利用者の感情を形成する言語、今までの会話の統計などにより、利用者が抱く感情を推論する。
【００２６】
また、推論エンジン１０４は、人工知能、ニューラルネットワークによって構成されているものでもあり、利用者との間で交わされた言語（単語、文など）をニューラルネットに学習させ、その学習された言語に基づいて、利用者が抱く感情を推論することもできる。
【００２７】
また、推論エンジン１０４は、解読した日本語の意味内容が曖昧な表現であると判断した場合は、ファジー機能を用いて、曖昧な表現であっても利用者が抱く感情を推論することができる。更に、推論エンジン１０４は、推論した利用者の感情に基づいて、利用者の感情に応じた質問を行うことができる。尚、推論エンジン１０４に有する上記機能の実行は、後述するＡＩ推論部１０４ｅ、ゲーム部１０４ｆが主に担っている。
【００２８】
具体的には、音声認識部１０２から文字列信号が入力された推論エンジン１０４は、入力された文字列信号に対応する文字列を構成する要素に基づいて、利用者の感情、文字列に含まれるキーワードを分別する。これらの”利用者の感情”、”文字列に含まれるキーワード”は、本実施形態では、感情情報を意味するものとする。
【００２９】
ここで、「利用者の感情（感情の種類）」には、例えば、助ける／助けない、大丈夫／大丈夫でない等が挙げられる。また、「利用者の感情」には、利用者が抱く感情の程度（感情度）も含まれているものであり、例えば、すごく助けたい／助けたい／助けたくない／絶対に助けたくない等が含まれている。「感情の程度」は、本実施形態では、キーワードに対する利用者の感情度を意味するものとする。
【００３０】
この「感情の程度」は、本実施形態では、利用者がプラス的な感情を強く持っている場合はＰ２（Ｐ；Positive／プラス要素）〔例えば、すごく助けたい〕、利用者がプラス的な感情を単に持っている場合はＰ１〔例えば、助けたい〕、利用者がマイナス的な感情を単に持っている場合は（Ｎ；Negative／マイナス要素）〔例えば、助けたくない〕、利用者がマイナス的な感情を強く感情を持っている場合はＮ２〔例えば、絶対に助けたくない〕と表現することにする。尚、「感情の程度」は、上記例示に限定されるものではなく他の文字列によっても表現することができる（図５参照）。
【００３１】
文字列を構成する要素から、利用者の感情に関する情報を分別した推論エンジン１０４は、利用者の感情情報に基づいて、利用者が抱いている感情度を推論する。例えば、推論エンジン１０４が出力部１０６を通じて利用者に対し、”このシーンでは何をしたいの？”と質問した場合に、利用者が”姫を絶対に助けたいね”と返事をした場合は、推論エンジン１０４は、”姫”（キーワード）、”絶対に助けたい”（感情度Ｐ２）から、利用者は姫（キーワード）を助けたがっている（Ｐ２）なと判断する。
【００３２】
推論エンジン１０４は、上記判断に基づいて利用者の感情度に関連付けられた次のシーンに切り替える。このシーンの切り替えは、後述するＡＩ推論部１０４ｅ、ゲーム部１０４fで詳述する。
【００３３】
これにより、推論エンジン１０４は、入力部１０１を通じて特定された文字列に基づいて、文字列に含まれるキーワードに対する感情度に基づいてゲームを展開していくので、利用者は、自己の感情度に従ってゲームを展開させていくことができ、よりゲームの主人公になりきってゲームを楽しむことができる。
【００３４】
上記推論エンジン１０４は、本実施形態では、図２に示すように、文節認識部１０４ａと、類別部１０４ｂと、強調語検出部１０４ｃと、感情判定部１０４ｄと、ＡＩ推論部１０４ｅと、ゲーム部１０４ｆとを有している。
【００３５】
文節認識部１０４ａは、文を解析し、解析した文に基づいて、文から把握される言葉の意味空間を認識するものである。ここで、文の解析とは、文の形態要素、例えば品詞、活用形、分類、連接関係を解析することを意味する。言葉の意味空間は、文脈、文の類似関係、文の学習パターンから把握するものである。
【００３６】
更に、文節認識部１０４ａは、上記認識により、文と文との間を認識するものである。具体的には、文から把握される言葉の意味空間を認識した音声認識部１０２から文字列信号が入力された文節認識部１０４ａは、入力された文字列信号に基づいて、文字列信号に対応する文と文との間を認識する。
【００３７】
この認識は、本実施形態では、文と文との間にはある程度の時間間隔があるので、その時間間隔に基づいて文と文との間を区別するものである。例えば、文字信号に対応する文が、”今日は暑いな・・・アイスを食べよう”というものである場合は、文節認識部１０４ａは、上記文の中で時間間隔がある部分”・・・”を文の区切りと認識し、”今日は暑いな”と”アイスを食べよう”との文に分けることを行う。
【００３８】
文と文との間を認識した文節認識部１０４ａは、文を１文毎に区分けして、１文毎に区分けした文を文体信号として類別部１０４ｂ、強調語検出部１０４ｃ、感情判定部１０４ｄに出力する。
【００３９】
類別部１０４ｂは、文字列から利用者の感情の種類を判別するものである。具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された類別部１０４ｂは、図３に示す「感情類別テーブル」に基づいてキーワードに対して利用者が抱いている感情の種類を類別する。
【００４０】
この感情の種類は、図３に示すように、利用者がプラス的な感情を抱く要素を「プラス要素Ｐ」（例えば、いいね、良い、ほっとする等）、利用者がマイナス的な感情を抱く要素を「マイナス要素Ｎ」（例えば、だめ、悪い、まいる等）から構成される。類別部１０４ｂは、上記の「感情類別テーブル」に基づいて、文の中からどのような感情が含まれているのかを類別し、この類別した結果を類別信号として感情判定部１０４ｄに出力する。
【００４１】
強調語検出部１０４ｃは、文字列から感情の強弱を特徴付ける要素を抽出するものである。具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された強調語検出部１０４ｃは、入力された文体信号に対応する文に基づいて、その文を構成する要素の中に、強調語があるか否かを検出する。
【００４２】
この強調語の検出は、本実施形態では、例えば図４に示す「強調語テーブル」に従って行うことができる。この「強調語テーブル」には、同図に示すように、例えば、すげー、ちょー、うひょー、わおー、ひえー、めっちゃ、すごく、とても、かなり等の副詞、感嘆詞が含まれる。強調語検出部１０４ｃは、上記の「強調語テーブル」に基づいて、文の中にある強調語を検出し、検出した強調語を強調語検出信号として感情判定部１０４ｄに出力する。
【００４３】
感情判定部１０４ｄは、音声認識部１０２で認識された文字列と「展開テーブル」とを照合し、文字列に含めれる展開フレーズに対応する所定のキーワードを抽出するキーワード抽出手段である。また、感情判定部１０４ｄは、抽出したキーワードを含む前記文字列に基づいて、そのキーワードに対する利用者の感情の度合いを示す感情度を認識する感情認識手段でもある。
【００４４】
具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された感情判定部１０４ｄは、入力された文体信号に対応する文字列に基づいて、その文字列と会話ゲームデータベース１０５に記憶されている「展開テーブル」とを照合し、展開フレーズと一致する所定のキーワードを抽出する。
【００４５】
また、類別部１０４ｂ、強調語検出部１０４ｃから類別信号、又は強調語検出信号が入力された感情判定部１０４ｄは、入力された類別信号、又は強調語検出信号に基づいて、抽出されたキーワードに対する利用者の感情の程度を判定する。
【００４６】
この感情の程度の判定は、本実施形態では、例えば図５に示す「感情度テーブル」に従って行うことができる。この「感情度テーブル」には、例えば、同図に示すように、判定要素（利用者の感情）と、「感情の度合い（感情度）」とを有している。
【００４７】
判定要素は、利用者の感情を左右するフレーズを意味するものであり、例えば、同図に示すように、助ける／助けない、大丈夫／大丈夫でない等が挙げられる。この判定要素は、上述した「利用者の感情」と同義の意味である。
【００４８】
例えば、「感情の程度」は、上述の如く、同図に示すように、判定要素が「助ける／助けない」である場合は、感情の程度（感情度）は、すぐに助ける（Ｐ２）、助ける（Ｐ１）、助けない（Ｎ１）、絶対に助けない（Ｎ２）と類別することができる。尚、この感情度は、４つに類別されるものに限定されるものではない。
【００４９】
感情判定部１０４ｄは、類別信号に対応する「感情の類別」、強調語検出信号に対応する強調語、あるシーンに関連するキーワードに基づいて、上記「感情度テーブル」を参照し、文から把握されるキーワードに対する利用者の感情がどの程度なのかを判定し、判定した結果（Ｐ２、Ｐ１、Ｎ１、Ｎ２）を感情度信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
【００５０】
例えば、文体信号に対応する文字列が”姫をすぐに助けたいね”である場合は、類別部１０４ｂは、”助けたい”という文字列を検出し、強調語検出部１０４ｃは、”すぐに”という文字列を検出し、感情判定部１０４ｄは、”姫”という文字列を検出する。
【００５１】
感情判定部１０４ｄは、類別部１０４ｂで検出された”助けたい”と、強調語検出部１０４ｃで検出した”すぐに”とに基づいて、図５のテーブルを参照し、”姫”（キーワード）（シーンに関連するもの）に対する感情の度合い（感情度）がＰ２であると判断する。感情度を判断した感情判定部１０４ｄは、判断したキーワードに対する感情度を感情度信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
【００５２】
尚、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された感情判定部１０４ｄは、入力された文体信号に関係する文字列内に、あるシーンに関係するキーワードが含まれていないと判断した場合は、利用者があるシーンに対して抱く特別な感情は有しないと判定し、判定した結果を感情度無信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
【００５３】
ＡＩ推論部１０４ｅは、あるシーンについての質問を利用者に対してするものである。具体的には、感情判定部１０４ｄから感情度無信号が入力されたＡＩ推論部１０４ｅは、入力された感情度無信号に基づいて、利用者はあるシーンに対する感情を発話していないな、と推論（判断）し、該当するシーンに関係する内容、例えば、姫を助けたいの？姫の状態は気にならないの？などを質問し、該当するシーンに対して利用者が抱く感情を発話（例えば、姫を助けたい、など）させる。
【００５４】
尚、ＡＩ推論部１０４ｅが行う質問内容は、会話ゲームデータベース１０５に予め蓄積させておいても良い。これにより、ＡＩ推論部１０４ｅは、感情判定部１０４ｄから感情度無信号が入力された場合は、入力された感情度無信号に基づいて利用者に対して質問する質問内容を会話ゲームデータベース１０５から取得し、取得した質問内容を出力部１０６に出力することにより、利用者に対して該当するシーンについての質問をすることができる。
【００５５】
また、感情判定部１０４ｄから感情度信号が入力されたＡＩ推論部１０４ｅは、入力された感情度信号に対応する感情度と、感情度に関連付けられたキーワードとを「取得データ」（認識情報）として会話ゲームデータベース１０５に蓄積し、入力された感情度信号をゲーム部１０４ｆに出力する。
【００５６】
ゲーム部１０４ｆは、感情判定部１０４ｄで判定されたあるキーワードと、そのキーワードに対する感情度に基づいてゲームを展開するものである。このゲーム部１０４ｆは、図６に示すように、ゲーム制御部１０４１ｆと、ゲーム展開解析部１０４２ｆと、ゲーム実行部１０４３ｆと、ゲーム実行データベース１０４４ｆとを有している。本実施形態で行われるゲームは、誘拐されたお姫様を助け出す”お助けゲーム”を用いるものとする。
【００５７】
具体的に、この”お助けゲーム”は、本実施形態では、お姫様を誘拐した犯人を特定し、特定した犯人からお姫様の居場所を付きとめ、付きとめた居場所からお姫様を助けるゲームである。
【００５８】
尚、本発明は、このゲームに限定されるものではなく、日常的会話ゲーム（普通に会話をするおしゃべりゲーム）、ゲームの方向・方法は決まっているが、途中の部分は会話に任せるゲーム、対話をすればするほどゲームの奥行きが広がるゲーム、本人代理のキャラクター（本人と違うキャラクターであってもよい）を登場させてストーリーを展開させるゲーム、推理ゲーム（この推理ゲームは、利用者と端末との間でいろいろな会話を経て展開されるものであり、推論エンジンが利用者との間の会話を通じてあるゴールへと誘導していくものである）、その他のロールプレイングゲーム、シューティングゲーム等にも適用することができる。
【００５９】
ゲーム制御部１０４１ｆは、ゲーム部１０４ｆの全体を制御するものである。具体的には、ＡＩ推論部１０４ｅから取得データが入力されたゲーム制御部１０４１ｆは、入力された取得データに対応する「キーワード」、そのキーワードに対する利用者の「感情度」を、現在実行されているシーンに対応する「取得データテーブル」に蓄積する（図７参照）。取得データを「取得データテーブル」に蓄積したゲーム制御部１０４１ｆは、ゲームを展開させるためのゲーム展開命令信号をゲーム展開解析部１０４２ｆに出力する。
【００６０】
ゲーム展開解析部１０４２ｆは、感情判定部１０４ｄで抽出された前記キーワードと、認識された前記感情度とを含む認識情報に基づいて、該認識情報と各展開テーブルとを照合し、該認識情報と一致する展開要素（展開フレーズ、感情度）を検出する検出手段である。
【００６１】
また、ゲーム展開解析部１０４２ｆは、検出した展開要素に基づいて、その展開要素に関連付けられている一のシーンを他のシーンに切り替える（展開する）切替手段でもある。シーンの展開（遷移）は、図８に示すように、各シーンを状態とするマルコフ遷移により行うことができる。
【００６２】
具体的には、ゲーム制御部１０４１ｆからゲーム展開命令信号が入力されたゲーム展開解析部１０４２ｆは、入力されたゲーム展開命令信号に基づいて、現在のシーンに対応する「取得データテーブル」に蓄積されている認識情報を取得し、取得した認識情報と、現在のシーンに対応する展開テーブルとを照合し、認識情報と一致する展開要素を検出し、検出した展開要素に基づいて、現在のシーンを他のシーンに切り替える（展開させる）。
【００６３】
即ち、シーン１についての取得データ（認識情報）が「姫」（キーワード）、「すぐに助けたいＰ２」（感情度）｛これらに対応する文字列は、”姫をすぐに助けたい”｝である場合は、ゲーム展開解析部１０４２ｆは、上記取得データと、シーン１についての「展開フレーズ」・展開フレーズに対応する「感情度」とを比較し、共通する「展開フレーズ」（”姫”）と、展開フレーズに対応する「感情度」（すぐに助けたいＰ２）とを検索し、検索した展開フレーズ・感情度に対応する「展開シーン」（シーン２１）を次の展開シーンとして実行させるためのシーン実行命令信号をゲーム実行部１０４３ｆに出力する（図７参照）。
【００６４】
また、ゲーム展開解析部１０４２ｆは、会話ゲームデータベース１０５に記憶されている各展開要素の中から、認識情報と一致する展開要素（フレーズ情報）を所定の時間に検出できない場合は、現在行われているゲームを終了させる検出手段でもある。
【００６５】
具体的には、ゲーム展開解析部１０４２ｆが、所定の時間内に、取得データに対応する「キーワード」・「感情度」を、該当するシーンについての「展開テーブル」の中から検索することができない場合は、ゲームを終了するためのゲーム終了命令信号を出力部１０６に出力する。ゲーム展開解析部１０４２ｆからゲーム終了命令信号が入力された出力部１０６は、入力されたゲーム終了命令信号に基づいて、現在実行されているゲームを終了する。
【００６６】
これにより、利用者は、ゲーム展開に必要な展開フレーズを所定の時間内に発話しなければ、現在実行されているゲームがゲーム展開解析部１０４２ｆにより終了されてしまうので、現在実行されているゲームを中断させないようにするために、端末１００に向かって必死に発話することとなり、より白熱したゲームを楽しむことができる。
【００６７】
また、ゲーム展開解析部１０４２ｆが、取得データに対応する「キーワード」・「感情度」を、該当するシーンについての「展開テーブル」の中から検出することができない場合は、あるシーンから他のシーンに展開させるための「展開フレーズ」を利用者に発話させるための質問（例えば、お姫様が誘拐されちゃったよ、あなたはどうするの？、など）をＡＩ推論部１０４ｅを介して行うこともできる。
【００６８】
これにより、利用者は、自己が現在のシーンから他のシーンへ展開させるための「展開フレーズ」を発話しなければ、ゲーム展開解析部１０４２ｆからＡＩ推論部１０４ｅを通じて何らかの質問がされるので、ＡＩ推論部１０４ｅから何らかの質問があった場合は、次のシーンに展開するための「展開フレーズ」を発話しなければならず、端末１００との間で白熱した会話を行うことができ、よりゲームを楽しむことができる。
【００６９】
更に、ゲーム展開解析部１０４２ｆは、会話ゲームデータベース１０５に記憶されている各展開要素の中から、認識情報と一致する展開要素が所定の数以上になった場合に、展開要素に関連付けられた一のシーンを他のシーンに切り替える切替手段でもある。この展開シーンの切り替えは、上述と同様の手順にて行うことができる。
【００７０】
これにより、利用者は、現在のシーンから次のシーンに展開させるためには、次のシーンに展開させるための複数の展開キーワードを発話しなければならず、結果的に現在のシーンに関係する内容を多く発話することとなり、より白熱してゲームを楽しむことができる。
【００７１】
尚、ゲーム展開解析部１０４２ｆは、会話ゲームデータベース１０５に記憶されている各展開要素の中から、認識情報と一致する展開要素（フレーズ情報）を検出できない場合は、利用者との間でシーンに関係する質問をするための質問命令信号をＡＩ推論部１０４ｅに出力するものであってもよい。また、この質問は、現在のシーンを他のシーンに展開させるための展開フレーズを発話させるためのヒント（ヘルプ機能）を与えるものであっても良い。
【００７２】
これらの質問は、予め会話ゲームデータベース１０５に蓄積しておくものであってもよく、ＡＩ推論部１０４ｅは、ゲーム展開解析部１０４２ｆから入力された質問命令信号に基づいて、質問命令信号に対応する質問内容を会話ゲームデータベース１０５から取得し、取得した質問内容を出力部１０６に出力することにより、利用者に対してある内容についての質問をすることができる。
【００７３】
これにより、利用者は、端末１００から何らかの質問がされた場合には、現在のシーンを展開させるための展開フレーズを自己が発話していないと認識することができるので、現在のシーンを他のシーンに展開させるための展開フレーズに関係する内容を多く発話することとなり、より白熱してゲームを楽しむことができる。
【００７４】
尚、ゲーム展開解析部１０４２ｆは、会話ゲームデータベース１０５に記憶されている各展開要素の中から、認識情報と一致する展開要素を所定の時間内に検出することができない場合に、前記他のシーンに切り替える検出手段であってもよい。
【００７５】
これにより、ゲーム展開解析部１０４２ｆが、認識情報と一致する展開要素を所定の時間内に検出できなければ、現在実行しているストーリーを次のストーリーに展開させるので、利用者は、現在実行されているストーリーを自己が意図しない方向に展開させないようにするために、ゲームを展開させるのに必要な展開要素（フレーズ情報）を所定の時間内に数多く必死に発話することとなり、より白熱したゲームを楽しむことができる。
【００７６】
ゲーム実行部１０４３ｆは、ゲーム展開解析部１０４２ｆで切り替えられた他のシーンに対応するゲームを実行させるゲーム実行手段である。具体的には、ゲーム展開解析部１０４２ｆからシーン実行命令信号が入力されたゲーム実行部１０４３ｆは、入力されたシーン実行命令信号に基づいて、シーン実行命令信号に対応するシーンｎを実行させる（ｎ＝１，２，３，・・・）。
【００７７】
この実行は、ゲーム実行部１０４３ｆがシーン実効命令信号に対応するシーンｎをゲーム実行データベース１０４４ｆから取得し、取得したシーンｎを出力部１０６に出力することにより行われるものである。ここで、ゲーム実行データベース１０４４ｆは、シーン実効命令信号に対応するシーンｎを格納するものである。
【００７８】
このシーンｎには、図９に示すように、シーンｎにおいて登場するキャラクターを意味するキャラクターｎ１、キャラクターｎ２・・・キャラクターｎｍ、シーンｎにおいてキャラクターｎｍが発話する内容を意味する台詞ｎ１、台詞ｎ２・・・台詞ｎｍ、シーンｎにおける背景映像を意味する背景映像ｎ１、背景映像ｎ２・・・背景映像ｎｍ、シーンｎを実行させる実行時間ｔ、推論エンジン１０４がシーンｎにおいて利用者に質問する言葉等を有する。
【００７９】
該当するシーンを実行させたゲーム実行部１０４３ｆは、実行時間ｔが経過する前に、現在行われているシーンの実行時間がもうすぐ経過することを示す経過前信号をゲーム展開解析部１０４２ｆに出力する。
【００８０】
ゲーム実行部１０４３ｆから経過前信号が入力されたゲーム展開解析部１０４２ｆは、入力された経過前信号に基づいて、取得データテーブルの中から、「展開フレーズ」に対応するキーワードが蓄積されているか否かを確認し、該当するキーワードが蓄積されていなければ、実行時間経過時にゲームを終了させるか、又は利用者に対して実行時間が経過されるまで展開フレーズに関連するキーワードを利用者に発話させるための質問をいくつか行う。
【００８１】
［対話ゲームシステムを用いた対話ゲーム方法］
上記構成を有する対話ゲームシステムによる対話ゲーム方法は、以下の手順により実施することができる。図１０は、本実施形態に係る対話ゲーム方法の手順を示すフロー図である。先ず、入力部１０１が利用者の音声情報を取得するステップを行う（Ｓ１０１）。具体的に入力部１０１は、利用者の音声情報を取得し、取得した音声情報を音声信号として音声認識部１０２に出力する。
【００８２】
次いで、音声認識部１０２が入力部１０１で取得した音声情報に基づいて、その音声情報に対応する文字列を特定するステップを行う（Ｓ１０２）。具体的には、音声信号が入力された音声認識部１０２は、入力された音声信号を解析し、解析した音声信号に対応する文字列を、音声認識辞書記憶部１０３に格納されている辞書を用いて特定し、特定した文字列を文字列信号として推論エンジン１０４に出力する。
【００８３】
次いで、推論エンジン１０４は、音声認識部１０２で特定した文字列に基づいて、その文字列と「展開フレーズ」とを照合し、文字列の中から展開フレーズに対応する所定のキーワードを抽出し、抽出したキーワードに基づいてそのキーワードに対して利用者が抱く感情度を推論し、推論した感情度に基づいてゲームを進行するステップを行う（Ｓ１０３）。ここで行う処理は、図１１に基づいて説明する。
【００８４】
推論エンジン１０４では、先ず、図１１に示すように、文節認識部１０４ａが、文を解析し、解析した文に基づいて、文から把握される言葉の意味空間を認識するステップを行う（Ｓ２００）。次いで、文節認識部１０４ａが上記認識により文と文との間を認識するステップを行う（Ｓ２０１）。具体的には、文から把握される言葉の意味空間を把握した文節認識部１０４ａは、入力された文字信号に基づいて、文字信号に対応する文と文との間を認識する。
【００８５】
この認識は、本実施形態では、文と文との間にはある程度の時間間隔があるので、その時間間隔に基づいて文と文との間を区別するものである。例えば、文字信号に対応する文が、”今日は暑いな・・・アイスを食べよう”というものである場合は、文節認識部１０４ａは、上記文の中で時間間隔がある部分”・・・”を文の区切りと認識し、”今日は暑いな”と”アイスを食べよう”との文に分けることを行う。
【００８６】
文と文との間を認識した文節認識部１０４ａは、文を１文毎に区分けして、１文毎に区分けした文を文体信号として類別部１０４ｂ、強調語検出部１０４ｃ、感情判定部１０４ｄに出力する。
【００８７】
次いで、類別部１０４ｂが、文字列から利用者の感情の種類を判別するステップを行う（Ｓ２０２）。具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された類別部１０４ｂは、図３に示す「感情類別テーブル」に基づいて利用者が環境に対し抱いている感情の種類を類別する。
【００８８】
類別部１０４ｂは、上記の「感情類別テーブル」に基づいて、文の中からどのような感情が含まれているのかを類別し、この類別した結果を類別信号として感情判定部１０４ｄに出力する。
【００８９】
次いで、強調語検出部１０４ｃが、文字列から感情の強弱を特徴付ける要素を抽出するステップを行う（Ｓ２０３）。具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された強調語検出部１０４ｃは、入力された文体信号に対応する文に基づいて、その文を構成する要素の中に、強調語があるか否かを検出する。
【００９０】
この強調語の検出は、本実施形態では、例えば図４に示す「強調語テーブル」に従って行うことができる。この「強調語テーブル」には、同図に示すように、例えば、すげー、ちょー、うひょー、わおー、ひえー、めっちゃ、すごく、とても、かなり等の副詞、感嘆詞が含まれる。強調語検出部１０４ｃは、上記の「強調語テーブル」に基づいて、文の中にある強調語を検出し、検出した強調語を強調語検出信号として感情判定部１０４ｄに出力する。
【００９１】
次いで、感情判定部１０４ｄが、音声認識部１０２で認識された文字列と「展開テーブル」とを照合し、文字列の中から展開フレーズに対応する所定のキーワードを抽出するステップを行う（Ｓ２０４）。次いで、感情判定部１０４ｄが、抽出したキーワードを含む前記文字列に基づいて、そのキーワードに対する利用者の感情の度合いを示す感情度を認識するステップを行う（Ｓ２０５）。
【００９２】
具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された感情判定部１０４ｄは、入力された文体信号に対応する文字列に基づいて、その文字列と会話ゲームデータベース１０５に記憶されている「展開テーブル」とを照合し、文字列の中から展開フレーズと一致する所定のキーワードを抽出する。
【００９３】
その後、類別部１０４ｂ、強調語検出部１０４ｃから類別信号、又は強調語検出信号が入力された感情判定部１０４ｄは、入力された類別信号、又は強調語検出信号に基づいて、抽出されたキーワードに対する利用者の感情の程度を判定する。
【００９４】
感情判定部１０４ｄは、類別信号に対応する「感情の類別」、強調語検出信号に対応する強調語、あるシーンに関連するキーワードに基づいて、上記「感情度テーブル」を参照し、文から把握されるキーワードに対する利用者の感情がどの程度なのかを判定し、判定した結果（Ｐ２、Ｐ１、Ｎ１、Ｎ２）を感情度信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
【００９５】
例えば、文体信号に対応する文字列が”姫をすぐに助けたいね”である場合は、類別部１０４ｂは、”助けたい”という文字列を検出し、強調語検出部１０４ｃは、”すぐに”という文字列を検出し、感情判定部１０４ｅは、”姫”という文字列を検出する。
【００９６】
感情判断部１０４ｅは、類別部１０４ｂで検出された”助けたい”と、強調語検出部１０４ｃで検出した”すぐに”とに基づいて、図５のテーブルを参照し、”姫”（キーワード）（シーンに関連するもの）に対する感情の度合い（感情度）をＰ２であると判断する。感情度を判断した感情判定部１０４ｇは、判断したキーワードに対する感情度を感情度信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
【００９７】
尚、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された感情判定部１０４ｇは、入力された文体信号に関係する文字列内に、あるシーンに関係するキーワードが含まれていないと判断した場合は、利用者があるシーンに対して抱く特別な感情は有しないと判定し、判定した結果を感情度無信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
【００９８】
次いで、ＡＩ推論部１０４ｅが、あるシーンについての質問を利用者に対してするステップを行う（Ｓ２０６）。具体的には、感情判定部１０４ｄから感情度無信号が入力されたＡＩ推論部１０４ｅは、入力された感情度無信号に基づいて、利用者はあるシーンに対する感情を発話していないな、と推論（判断）し、該当するシーンに関係する内容、例えば、姫を助けたいの？姫の状態は気にならないの？などを質問し、該当するシーンに対して利用者が抱く感情を発話（例えば、姫を助けたい、など）させる。
【００９９】
尚、ＡＩ推論部１０４ｅが行う質問内容は、会話ゲームデータベース１０５に予め蓄積させておいても良い。これにより、ＡＩ推論部１０４ｄは、感情判定部１０４ｄから感情度無信号が入力された場合は、入力された感情度無信号に基づいて利用者に対して質問する質問内容を会話ゲームデータベース１０５から取得し、取得した質問内容を出力部１０６に出力することにより、利用者に対して該当するシーンについての質問をすることができる。
【０１００】
次いで、感情判定部１０４ｄから感情度信号が入力されたＡＩ推論部１０４ｅは、入力された感情度信号に対応する感情度と、感情度に関連付けられたキーワードとを「取得データ」として会話ゲームデータベース１０５に蓄積し、入力された感情度信号をゲーム部１０４ｆに出力する。
【０１０１】
次いで、ＡＩ推論部１０４ｅから取得データが入力されたゲーム制御部１０４１ｆは、入力された取得データに対応する「キーワード」、そのキーワードに対する利用者の「感情度」を、シーン毎に「取得データテーブル」に蓄積する（図７参照）。取得データを蓄積したゲーム制御部１０４１ｆは、ゲームを展開させるためのゲーム展開命令信号をゲーム展開解析部１０４２ｆに出力する。
【０１０２】
次いで、ゲーム展開解析部１０４２ｆは、感情判定部１０４ｄで抽出された前記キーワードと、認識された前記感情度とを含む認識情報に基づいて、該認識情報と各展開テーブルとを照合し、該認識情報と一致する展開要素（展開フレーズ、感情度）を検出するステップを行う（Ｓ２０７）。その後、ゲーム展開解析部１０４２ｆは、検出した展開要素に基づいて、その展開要素に関連付けられている一のシーンを他のシーンに切り替える（展開する）ステップを行う（Ｓ２０８）。
【０１０３】
具体的には、ゲーム制御部１０４１ｆからゲーム展開命令信号が入力されたゲーム展開解析部１０４２ｆは、入力されたゲーム展開命令信号に基づいて、現在のシーンに対応する「取得データテーブル」に蓄積されている認識情報を取得し、取得した認識情報と、現在のシーンに対応する展開テーブルとを照合し、認識情報と一致する展開要素を検出し、検出した展開要素に基づいて、現在のシーンを他のシーンに切り替える（展開させる）。
【０１０４】
即ち、シーン１についての取得データが「姫」（キーワード）、「すぐに助けたいＰ２」（感情度）｛これらに対応する文字列は、”姫をすぐに助けたい”｝である場合は、ゲーム展開解析部１０４２ｆは、上記取得データと、シーン１についての「展開フレーズ」・展開フレーズに対応する「感情度」とを比較し、共通する「展開フレーズ」（”姫”）と、展開フレーズに対応する「感情度」（すぐに助けたいＰ２）とを検索し、検索した展開フレーズ・感情度に対応する「展開シーン」（シーン２１）を次の展開シーンとして実行させるためのシーン実行命令信号をゲーム実行部１０４３ｆに出力する（図７参照）。
【０１０５】
一方、ゲーム展開解析部１０４２ｆは、展開テーブルの中から認識情報と一致する展開要素（フレーズ情報）を所定の時間に検出できない場合は、現在行われているゲームを終了させるステップを行う（Ｓ２０９）。
【０１０６】
具体的には、ゲーム展開解析部１０４２ｆが、所定の時間内に、取得データに対応する「キーワード」・「感情度」を、該当するシーンについての「展開テーブル」の中から検索することができない場合は、ゲームを終了するためのゲーム終了命令信号を出力部１０６に出力する。ゲーム展開解析部１０４２ｆからゲーム終了命令信号が入力された出力部１０６は、入力されたゲーム終了命令信号に基づいて、現在実行されているゲームを終了する。
【０１０７】
これにより、利用者は、ゲーム展開に必要な展開フレーズを所定の時間内に発話しなければ、現在実行されているゲームがゲーム展開解析部１０４２ｆにより終了されてしまうので、現在実行されているゲームを中断させないようにするために、端末１００に向かって必死に発話することとなり、より白熱したゲームを楽しむことができる。
【０１０８】
更に、ゲーム展開解析部１０４２ｆは、認識情報と一致する展開要素が所定の数以上になった場合に、展開要素に関連付けられた一のシーンを他のシーンに切り替える切替手段でもある。この展開シーンの切り替えは、上述と同様の手順にて行うことができる。
【０１０９】
これにより、利用者は、現在のシーンから次のシーンに展開させるためには、次のシーンに展開させるための複数の展開キーワードを発話しなければならず、結果的に現在のシーンに関係する内容を多く発話することとなり、より白熱してゲームを楽しむことができる。
【０１１０】
次いで、ゲーム実行部１０４３ｆが、ゲーム展開解析部１０４２ｆで切り替えられた他のシーンに対応するゲームを実行させるステップを行う（Ｓ２１０）。具体的には、ゲーム展開解析部１０４２ｆからシーン実行命令信号が入力されたゲーム実行部１０４３ｆは、入力されたシーン実行命令信号に基づいて、シーン実行命令信号に対応するシーンｎを実行させる（ｎ＝１，２，３，・・・）。その後、切り替わった後のシーンにおいては、上記Ｓ２００からの処理が再び繰り返し行われる。
【０１１１】
尚、シーンｎの実行は、ゲーム実行部１０４３ｆがシーン実行命令信号に対応するシーンｎをゲーム実行データベース１０４４ｆから取得し、取得したシーンｎを出力部１０６に出力することにより行われるものである。
【０１１２】
また、該当するシーンを実行させたゲーム実行部１０４３ｆは、実行時間ｔが経過する前に、現在行われているシーンの実行時間がもうすぐ経過することを示す経過前信号をゲーム展開解析部１０４２ｆに出力する。
【０１１３】
その後、ゲーム実行部１０４３ｆから経過前信号が入力されたゲーム実行部１０４３ｆは、入力された経過前信号に基づいて、取得データテーブルの中から、「展開フレーズ」に対応するキーワードが蓄積されているか否かを確認し、該当するキーワードが蓄積されていなければ、実行時間経過時にゲームを終了させるか、又は利用者に対して実行時間が経過されるまで展開フレーズに関連するキーワードを利用者に発話させるための質問をいくつか行う。
【０１１４】
［変更例］
尚、本発明は、一利用者と端末１００との間（個人型）でゲームを進行させるだけではなく、複数の利用者と端末１００との間／複数の利用者間（以下、これらは単に「多人数型」という）でゲームを進行させるものであってもよい。また、上記多人数型の場合は、推論エンジン１０４は、それぞれの利用者に対応した個人データ（例えば、性格、学歴、職業など）に基づいて、各利用者に対応するキャラクターを作成してもよい。
【０１１５】
更に、多人数型では、各利用者が有する各端末を通信ネットワークで接続し、接続された通信ネットワークを対話ゲームシステムと接続することにより実行することができる。この場合、多人数の利用者が一つの端末１００を用いて対話ゲームシステムを実行するものであってもよい。
【０１１６】
更にまた、会話ゲームデータベース１０５は、切り替えられた各シーンの履歴と、音声認識部１０２で特定された文字列の履歴とを含む履歴情報を記憶する履歴記憶手段であってもよい。これにより、会話ゲームデータベース１０５が、切り替えられた各シーンの履歴と音声認識部１０２で特定された文字列の履歴とを含む履歴情報を記憶するので、ゲーム開発者は、前記履歴情報に基づいて利用者がどのような感情を持ってゲームに望んでいるのか容易に把握することができ、利用者のニーズに沿った次なるゲームを開発することができる。
【０１１７】
尚、ゲーム展開解析部１０４２ｆは、一のシーンから他のシーンに切り替えられるまでの時間をカウントするカウント手段を有し、会話ゲームデータベース１０５は、カウント手段でカウントされた時間を記憶してもよい。
【０１１８】
これにより、会話ゲームデータベース１０５が、カウント手段でカウントされた時間を記憶するので、ゲーム開発者は、記憶された時間に基づいて、例えばかかる時間が短い時間であれば、利用者があるシーンを容易にクリアーすることができたな、と推測することができ、そのシーンをクリアーさせるための困難性をより高めるようにゲームを設計することができる。
【０１１９】
更に、履歴情報には、利用者との間で会話をした内容、ストーリー展開の内容等が含まれるので、ゲーム設計者は、ゲームを設計する上で、履歴情報が他にはない有力な情報源となる。
【０１２０】
［対話ゲームシステム及び対話ゲーム方法による作用及び効果］
このような本願に係る発明によれば、推論エンジン１０４が、認識情報と一致する展開要素を検出し、検出した展開要素に基づいてその展開要素に関連付けられている一のシーンを他のシーンに切り替え、切り替えられた他のシーンに対応するゲームを実行させるので、利用者は、自己の発話した文字列に含まれるキーワードとそのキーワードに対する感情度とを含む認識情報が予め蓄積されたフレーズとそのフレーズに対するゲームにおける主人公の感情度と一致しなければ、現在のシーンから他のシーンへと切り替わらないこととなり、よりゲームの主人公に成りきってゲームを展開させていくことができる。
【０１２１】
また、ゲーム展開解析部１０４２ｆは、取得データと一致する展開要素（展開フレーズなど）が所定の数以上にならなければ、展開要素に関連付けられた一のシーンを他のシーンに切り替えないので、利用者は、一のシーンから他のシーンに展開させるためには、次のシーンに展開させるための複数の展開フレーズを発話しなければならず、結果的にシーンに関係する内容を多く発話することとなり、より白熱してゲームを楽しむことができる。
【０１２２】
更に、ゲーム展開解析部１０４２ｆは、認識情報と一致する展開要素（展開フレーズなど）を所定の時間内に検出できなければ、現在行われているゲームを終了させるので、利用者は、現在実行されているゲームを終了させないようにするために、ゲームを展開させるのに必要な展開フレーズを所定の時間内に数多く必死に発話しなければならず、より白熱したゲームを楽しむことができる。
【０１２３】
［プログラム］
上記対話ゲームシステム及び対話ゲーム方法で説明した内容は、パーソナルコンピュータ等の汎用コンピュータで、所定のプログラム言語で記述された専用プログラムを実行することにより実現することができる。
【０１２４】
このような本実施形態に係るプログラムによれば、端末１００が利用者から発話された音声情報に基づいて利用者の感情度を推論し、推論した利用者の感情度に基づいて所定のゲームを展開させることができるので、利用者は自己の感情度に基づいてゲームが展開されていく感覚を味わうことができ、よりゲームの主人公に成りきってゲームを楽しむことができるという作用効果を奏する対話ゲームシステム及び対話ゲーム方法を一般的な汎用コンピュータで容易に実現することができる。
【０１２５】
尚、プログラムは、記録媒体に記録することができる。この記録媒体は、図１２に示すように、例えば、ハードディスク２００、フロッピィーディスク３００、コンパクトディスク４００、ＩＣチップ５００、カセットテープ６００などが挙げられる。このようなプログラムを記録した記録媒体によれば、プログラムの保存、運搬、販売などを容易に行うことができる。
【０１２６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、利用者が発話した音声情報から利用者の感情度を推論し、推論した利用者の感情度に基づいて所定のゲームを展開させることができる。この結果、利用者は、自己の感情度に基づいてゲームが展開されていくので、ゲームの主人公に成りきってゲームを楽しむことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態に係る対話ゲームシステムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態における推論エンジンの内部構造を示すブロック図である。
【図３】本実施形態における類別部で格納している感情類別テーブルの内容を示した図である。
【図４】本実施形態における強調語検出部で格納している強調語テーブルの内容を示した図である。
【図５】本実施形態における感情判定部で格納している感情度テーブルの内容を示した図である。
【図６】本実施形態におけるゲーム部の内部構造を示すブロック図である。
【図７】本実施形態における会話ゲームデータベースに蓄積されている「取得データテーブル」と「展開テーブル」の内容を示した図である。
【図８】本実施形態におけるゲーム展開解析部が現在のシーンを他のシーンに切り替えるために用いる遷移経路テーブルを示した図である。
【図９】本実施形態におけるゲーム実行データベースに蓄積されているシーンｎを実行させるためのデータ内容を示した図である。
【図１０】本実施形態に係る対話ゲーム方法の手順を示した図である。
【図１１】本実施形態における推論エンジンの内部で行われている処理の手順を示した図である。
【図１２】本実施形態におけるプログラムを格納した記録媒体を示した図である。
【符号の説明】
１００…端末、１０１…入力部、１０２…音声認識部、１０３…音声認識辞書記憶部、１０４…推論エンジン、１０４ａ…文節認識部、１０４ｂ…類別部、１０４ｃ…強調語検出部、１０４ｄ…感情判定部、１０４ｅ…ＡＩ推論部、１０４ｆ…ゲーム部、１０４１ｆ…ゲーム制御部、１０４２ｆ…ゲーム展開解析部、１０４３ｆ…ゲーム実行部、１０４４ｆ…ゲーム実行データベース、１０５…会話ゲームデータベース、１０６…出力部、２００…ハードディスク、３００…フロッピーディスク、４００…コンパクトディスク、５００…ＩＣチップ、６００…カセットテープ

Claims (18)

1. 一のシーンを他のシーンへと切り替えることによりストーリーを展開させていく対話ゲームシステムであって、
   利用者から音声情報を取得する取得手段と、
   前記取得手段で取得した前記音声情報に基づいて、該音声情報に対応する文字列を特定する音声認識手段と、
   前記一のシーンを前記他のシーンへと切り替えるためのフレーズと該フレーズに対する感情の度合いを示す感情度とを含むフレーズ情報を前記一のシーンに関連付けて予め複数記憶するフレーズ記憶手段と、
   前記音声認識手段で特定した文字列に基づいて、前記特定した文字列と前記フレーズ記憶手段よりのフレーズ情報とを照合し、前記特定した文字列の中から前記フレーズ情報に対応する所定のキーワードを抽出し、前記抽出したキーワードに基づいてそのキーワードに対して利用者が抱く感情度を推論し、推論した感情度に基づいてゲームを進行する推論手段と、を備えることを特徴とする対話ゲームシステム。
2. 請求項１に記載の対話ゲームシステムであって、
   前記推論手段が、
   前記音声認識手段で特定した文字列を解析し、解析した文字列に基づいて、前記文字列から把握される言葉の意味空間を認識し、前記認識した言葉の意味空間から前記文字列に対応する文と文との間を認識して文を１文毎に区分けする文節認識部と、
   前記１文毎に区分けされた文の文字列から前記利用者の感情の種類を判別する類別部と、
   前記１文毎に区分けされた文の文字列から感情の強弱を特徴付ける要素を抽出する強調語検出部と、
   前記１文毎に区分けされた文の文字列から所定のキーワードを抽出し、前記抽出したキーワードを含む前記文字列に対し、前記類別部により判別された利用者の感情の種類および前記強調語検出部により抽出された感情の強弱を特徴付ける要素に基づいて、前記キーワードに対する前記利用者の感情の度合いを示す感情度を認識する感情判定部と、
   前記感情判定部から入力された感情度信号に対応する感情度と、感情度に関連付けられたキーワードとを認識情報として前記フレーズ記憶手段に蓄積するＡＩ推論部と、
   前記感情判定部で判定されたキーワードと、そのキーワードに対する感情度に基づいてゲームを展開するゲーム部と、
   を有することを特徴とする対話ゲームシステム。
3. 請求項２に記載の対話ゲームシステムであって、
   前記文節認識部が、
   前記文字列の解析として、品詞、活用形、分類、連接関係のような文の形態要素を解析し、言葉の意味空間として、文脈、文の類似関係、文の学習パターンを把握し、
   前記類別部が、前記利用者がプラス的な感情を抱くプラス要素と前記利用者がマイナス的な感情を抱くマイナス要素とが類別して記憶された感情類別テーブルに基づいて、前記１文毎に区分けされた文の文字列に対し前記利用者の感情の種類を判別し、
   前記強調語検出部が、前記１文毎に区分けされた文の文字列に対応する文に基づいて、その文を構成する要素の中に、強調語があるか否かを検出して感情の強弱を特徴付ける要素を抽出し、
   前記感情判定部は、前記１文毎に区分けされた文の文字列と、展開フレーズに対応する感情度が記憶された展開テーブルとを照合して、前記文字列に含まれる展開フレーズに対応する所定のキーワードを抽出し、前記類別部により判別された利用者の感情の種類および前記強調語検出部により抽出された感情の強弱を特徴付ける要素および展開テーブルに基づいて、そのキーワードに対する利用者の感情の度合いを示す感情度を認識することを特徴とする対話ゲームシステム。
4. 請求項２に記載の対話ゲームシステムであって、
   前記ＡＩ推論部は、前記感情判定部から感情度無信号が入力された場合、その入力 された感情度無信号に基づいて、前記利用者はあるシーンに対する感情を発話していないと判断し、該当するシーンに対して前記利用者が抱く感情を発話させるため、該当するシーンに関係する内容を質問する機能をさらに有することを特徴とする対話ゲームシステム。
5. 請求項２に記載の対話ゲームシステムであって、前記ゲーム部で切り替えられた前記各シーンの履歴と、前記音声認識手段で特定された前記文字列の履歴とを含む履歴情報を記憶する履歴記憶手段を有することを特徴とする対話ゲームシステム。
6. 請求項２に記載の対話ゲームシステムであって、
   前記ゲーム部は、前記一のシーンから前記他のシーンに切り替えられるまでの時間をカウントするカウント手段を有し、
   前記履歴蓄積手段は、前記カウント手段でカウントされた時間を記憶することを特徴とする対話ゲームシステム。
7. 一のシーンを他のシーンへと切り替えることによりストーリーを展開させていく対話ゲーム方法であって、
   取得手段が、利用者から音声情報を取得するステップと、
   音声認識手段が、取得した前記音声情報に基づいて、該音声情報に対応する文字列を特定するステップと、
   フレーズ記憶手段が、前記一のシーンを前記他のシーンへと切り替えるためのフレーズと該フレーズに対する感情の度合いを示す感情度とを含むフレーズ情報を前記一のシーンに関連付けて予め複数記憶するステップと、
   推論手段が、前記音声認識手段で特定した文字列に基づいて、前記特定した文字列と前記フレーズ記憶手段よりのフレーズ情報とを照合し、前記特定した文字列の中から前記フレーズ情報に対応する所定のキーワードを抽出し、前記抽出したキーワードに基づいてそのキーワードに対して利用者が抱く感情度を推論し、推論した感情度に基づいてゲームを進行するステップと、
   を有することを特徴とする対話ゲーム方法。
8. 請求項７に記載の対話ゲーム方法であって、
   前記推論手段が、
   前記音声認識手段で特定した文字列を解析し、解析した文字列に基づいて、前記文字列から把握される言葉の意味空間を認識し、前記認識した言葉の意味空間から前記文字列に対応する文と文との間を認識して文を１文毎に区分けする文節認識部と、
   前記１文毎に区分けされた文の文字列から前記利用者の感情の種類を判別する類別部と、
   前記１文毎に区分けされた文の文字列から感情の強弱を特徴付ける要素を抽出する強調語検出部と、
   前記１文毎に区分けされた文の文字列から所定のキーワードを抽出し、前記抽出したキーワードを含む前記文字列に対し、前記類別部により判別された利用者の感情の種類および前記強調語検出部により抽出された感情の強弱を特徴付ける要素に基づいて、前記キーワードに対する前記利用者の感情の度合いを示す感情度を認識する感情判定部と、
   前記感情判定部から入力された感情度信号に対応する感情度と、感情度に関連付けられたキーワードとを認識情報として前記フレーズ記憶手段に蓄積するＡＩ推論部と、
   前記感情判定部で判定されたキーワードと、そのキーワードに対する感情度に基づいてゲームを展開するゲーム部と、を有することを特徴とする対話ゲーム方法。
9. 請求項８に記載の対話ゲーム方法であって、
   前記文節認識部が、
   前記文字列の解析として、品詞、活用形、分類、連接関係のような文の形態要素を解析し、言葉の意味空間として、文脈、文の類似関係、文の学習パターンを把握し、
   前記類別部が、前記利用者がプラス的な感情を抱くプラス要素と前記利用者がマイナス的な感情を抱くマイナス要素とが類別して記憶された感情類別テーブルに基づいて、前記１文毎に区分けされた文の文字列に対し前記利用者の感情の種類を判別し、
   前記強調語検出部が、前記１文毎に区分けされた文の文字列に対応する文に基づいて、その文を構成する要素の中に、強調語があるか否かを検出して感情の強弱を特徴付ける要素を抽出し、
   前記感情判定部は、前記１文毎に区分けされた文の文字列と、展開フレーズに対応する感情度が記憶された展開テーブルとを照合して、前記文字列に含まれる展開フレーズに対応する所定のキーワードを抽出し、前記類別部により判別された利用者の感情の種類および前記強調語検出部により抽出された感情の強弱を特徴付ける要素および展開テーブルに基づいて、そのキーワードに対する利用者の感情の度合いを示す感情度を認識することを特徴とする対話ゲーム方法。
10. 請求項８に記載の対話ゲーム方法であって、
    前記ＡＩ推論部は、前記感情判定部から感情度無信号が入力された場合、その入力された感情度無信号に基づいて、前記利用者はあるシーンに対する感情を発話していないと判断し、該当するシーンに対して前記利用者が抱く感情を発話させるため、該当するシーンに関係する内容を質問するステップをさらに有することを特徴とする対話ゲーム方法。
11. 請求項８に記載の対話ゲーム方法であって、
    前記ゲーム部で切り替えられた前記各シーンの履歴と、特定された前記文字列の履歴とを含む履歴情報を記憶するステップを有することを特徴とする対話ゲーム方法。
12. 請求項８に記載の対話ゲーム方法であって、
    前記ゲーム部が、前記一のシーンから前記他のシーンに切り替えられるまでの時間をカウントするステップと、
    カウントされた時間を記憶するステップと、を有することを特徴とする対話ゲーム方法。
13. 一のシーンを他のシーンへと切り替えることによりストーリーを展開させていくプログラムであって、
    コンピュータを、
    利用者から音声情報を取得する取得手段と、
    前記取得手段で取得した前記音声情報に基づいて、該音声情報に対応する文字列を特定する音声認識手段と、
    前記一のシーンを前記他のシーンへと切り替えるためのフレーズと該フレーズに対する感情の度合いを示す感情度とを含むフレーズ情報を前記一のシーンに関連付けて予め複数記憶するフレーズ記憶手段と、
    前記音声認識手段で特定した文字列に基づいて、前記特定した文字列と前記フレーズ記憶手段よりのフレーズ情報とを照合し、前記特定した文字列の中から前記フレーズ情報に対応する所定のキーワードを抽出し、前記抽出したキーワードに基づいてそのキーワードに対して利用者が抱く感情度を推論し、推論した感情度に基づいてゲームを進行する推論手段として機能させるためのプログラム。
14. 請求項１３に記載のプログラムであって、
    前記推論手段が、
    前記音声認識手段で特定した文字列を解析し、解析した文字列に基づいて、前記文字列から把握される言葉の意味空間を認識し、前記認識した言葉の意味空間から前記文字列に対応する文と文との間を認識して文を１文毎に区分けする文節認識部と、
    前記１文毎に区分けされた文の文字列から前記利用者の感情の種類を判別する類別部と、
    前記１文毎に区分けされた文の文字列から感情の強弱を特徴付ける要素を抽出する強調語検出部と、
    前記１文毎に区分けされた文の文字列から所定のキーワードを抽出し、前記抽出したキーワードを含む前記文字列に対し、前記類別部により判別された利用者の感情の種類および前記強調語検出部により抽出された感情の強弱を特徴付ける要素に基づいて、前記キーワードに対する前記利用者の感情の度合いを示す感情度を認識する感情判定部と、
    前記感情判定部から入力された感情度信号に対応する感情度と、感情度に関連付けられたキーワードとを認識情報として前記フレーズ記憶手段に蓄積するＡＩ推論部と、
    前記感情判定部で判定されたキーワードと、そのキーワードに対する感情度に基づいてゲームを展開するゲーム部と、を有することを特徴とするプログラム。
15. 請求項１４に記載のプログラムであって、
    前記文節認識部が、
    前記文字列の解析として、品詞、活用形、分類、連接関係のような文の形態要素を解析し、言葉の意味空間として、文脈、文の類似関係、文の学習パターンを把握し、
    前記類別部が、前記利用者がプラス的な感情を抱くプラス要素と前記利用者がマイナス的な感情を抱くマイナス要素とが類別して記憶された感情類別テーブルに基づいて、前記１文毎に区分けされた文の文字列に対し前記利用者の感情の種類を判別し、
    前記強調語検出部が、前記１文毎に区分けされた文の文字列に対応する文に基づいて、その文を構成する要素の中に、強調語があるか否かを検出して感情の強弱を特徴付ける要素を抽出し、
    前記感情判定部は、前記１文毎に区分けされた文の文字列と、展開フレーズに対応する感情度が記憶された展開テーブルとを照合して、前記文字列に含まれる展開フレーズに対応する所定のキーワードを抽出し、前記類別部により判別された利用者の感情の種類および前記強調語検出部により抽出された感情の強弱を特徴付ける要素および展開テーブルに基づいて、そのキーワードに対する利用者の感情の度合いを示す感情度を認識することを特徴とするプログラム。
16. 請求項１４に記載のプログラムであって、 前記ＡＩ推論部は、前記感情判定部から感情度無信号が入力された場合、その入力された感情度無信号に基づいて、前記利用者はあるシーンに対する感情を発話していないと判断し、該当するシーンに対して前記利用者が抱く感情を発話させるため、該当するシーンに関係する内容を質問するステップをさらに有することを特徴とするプログラム。
17. 請求項１４に記載のプログラムであって、
    前記ゲーム部で切り替えられた前記各シーンの履歴と、特定された前記文字列の履歴とを含む履歴情報を記憶するステップを有することを特徴とするプログラム。
18. 請求項１４に記載のプログラムであって、
    前記ゲーム部が、前記一のシーンから前記他のシーンに切り替えられるまでの時間をカウントするステップと、
    カウントされた時間を記憶するステップと、を有することを特徴とするプログラム。

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