JP4225074B2 - 対話支援装置および方法並びにプログラム、対話支援システム - Google Patents

対話支援装置および方法並びにプログラム、対話支援システム Download PDF

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Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、対話支援装置および方法並びにプログラム、対話支援システムに関し、特に、個人や場所の状況に応じて提供する情報を変え、対話の支援を行うことのできる対話支援装置および方法並びにプログラム、対話支援システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
最近、企業組織等において、コミュニティと呼ばれるインフォーマルな人脈ネットワークの重要性が指摘されている。これは、フォーマルな会議とは別にインフォーマルな対話が、組織の活動を円滑にしているからである。
【０００３】
インフォーマルな対話は、個人の席の周辺や喫茶室や食堂や廊下などの場所で行われており、インフォーマルネットワークの形成に重要な役割を果たしている。インフォーマルな対話は、例えば、その対話から、新たなヒントを思いついたり、発想が膨らんだりするといったことに役立っている。
【０００４】
インフォーマルな対話が起こるためには、対話する相手がいなければ対話は起こらない。例えば、混雑した店の中や電車の中などでは、対話をしたいと思う相手が同じ空間の中にいても、近くにいることすら認識できず、対話の機会を損なうことがありうる。また、対面以外でのコミュニケーションにおいては、例えば、相手が電話に出られるかどうか、通話中かどうかを電話をかけてみないとわからなかったり、一度電話をかけて出なかった場合でもたまたま電話の前におらず、すぐ戻ってくるのか、出かけてしまいしばらく電話にでられないのかどうかなどがわからないように、相手の状況がわからないと対話が起こりにくい。
【０００５】
このため、通信相手の状況をカメラで撮影し状況を示す情報に変換しプライバシを保ちながら状況を伝える装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００６】
また、インフォーマルな対話は、対話する相手と偶発的に同じ場所にいなければ起こらず、知り合い同士でなければ起こりにくいといった側面も持ち合わせている。これは、物理的に同じ場所に限らず、通信ネットワーク上でのコミュニケーションの場合も含まれる。
【０００７】
このため、仮想現実空間上で他のユーザにも遭遇するようにして偶発的なニーズを生み出すサービスが提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００８】
また、インフォーマルな対話は、対話に参加する人の発話あるいは発言が起こらなければ成立しない。発言を促す技術としては、会議において発言していない人に、興味のあるデータなどを提示し発言を促す装置が提案されている（例えば、特許文献３参照）。
【０００９】
さらに、インフォーマルな対話は、ひとたび対話が起こったとしても、話題が乏しければ、話題が続かずに、挨拶程度で終わってしまう可能性が高い。話題の提供を支援する技術としては、対話中に対話を邪魔せずに話題に関する情報を提供する装置が提案されている（例えば、特許文献４参照）。
【００１０】
また、この他にも、関連する技術として、知識や経験等の履歴情報の関連性をエージェントを利用し相互に伝達し、履歴情報と履歴情報に付随するユーザによる評価情報のユーザ間の共通部分や相違部分の検出を、エージェント同士が自動的に行うシステムが提案されている。（例えば、特許文献５参照）。
【００１１】
【特許文献１】
特開平９−３０７８６８号公報
【特許文献２】
特開平８−１６１３９８号公報
【特許文献３】
特開平８−１３７８７５号公報
【特許文献４】
特開平１１−２０３２９５号公報
【特許文献５】
特開２００１−１９５４３０号公報
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の特許文献１の構成では、対話をすることが前提となる相手が不在かどうかや手が空いているかどうかはわかる効果はあるものの、見知らぬ人の中から聞きたいあるいは話したい話題に詳しくて手の空いている人を探すような場合には対応できず、目的に応じた状況を知るには不十分である。また、自分がその対話に参加するかどうか、対話の場に入るかどうかなどを判断するような場合にも、状況を知るには不十分である。
【００１３】
特許文献２の構成は、通信ネットワーク上に限られる上、対話を目的としたサービスではなく、発想の支援に直接結びつくものではない。
【００１４】
特許文献３の構成は、発言の状況を調べるために発言を監視する必要があり、立ち話などのどこで起こるかわからないインフォーマルな対話の支援には適していない。
【００１５】
特許文献４の構成は、同じ話題に関する情報を同定し提供するのみで、発想を膨らませるための異種の話題や情報の提供には不十分である。
【００１６】
特許文献５の構成は、ユーザ間の情報の比較の手間を削減するのみで、対話の発生や継続を支援するには不十分である。
【００１７】
このように、従来の技術は、インフォーマルな対話を支援するには不十分なものが多いが、インフォーマルな対話が可能な場所に誰がいるかなどのアウェアネス情報を提示することができれば、対話したい特定の相手がいる場所へ出向いていったり、不特定の相手でも構わない場合には、誰かがいる場所に出向くなどできるため、インフォーマルな対話が起こりやすくなることが考えられる。
【００１８】
しかしながら、アウェアネス情報の提示は、その提示内容によっては、プライバシの侵害が発生する可能性がある。
【００１９】
そこで、この発明は、個人情報や場所情報の一部のみを、そのままもしくは加工して提示することによって、プライバシとアウェアネスを両立させつつ、インフォーマルな対話の発生と継続を支援するような情報を提示し、対話を支援することのできる対話支援装置および方法並びにプログラム、対話支援システムを提供することを目的とする。
【００２０】
【課題を解決するための手段】
上述した目的を達成するため、請求項１の発明は、複数の参加者が参加する場における参加者間の対話を支援する対話支援装置であって、参加者の特徴を示す特徴量を少なくとも１つ含む個人情報を記憶する個人情報記憶手段と、参加者の存在を検出し、該検出した参加者を特定する個人特定手段と、前記個人特定手段により特定された参加者の個人情報を前記個人情報記憶手段から検索する個人情報検索手段と、前記個人情報検索手段が検索した個人情報から所定の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段が複数の参加者の個人情報から抽出した特徴量を、該特徴量の属性別に定められた色に基づいて各属性を有する人数に応じた平均色として出力する特徴量出力手段とを具備することを特徴とする。
【００２１】
また、請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記特徴量抽出手段は、前記個人情報記憶手段から検索された個人情報から予め指定された特徴量を抽出することを特徴とする。
【００２２】
また、請求項３の発明は、請求項１の発明において、前記個人情報に含まれる各特徴量の開示の可否を設定する開示制御手段をさらに具備し、前記特徴量抽出手段は、前記開示制御手段により設定された開示の可否に基づいて、前記個人情報記憶手段から検索された個人情報から特徴量を抽出することを特徴とする。
【００２３】
また、請求項４の発明は、請求項１の発明において、前記個人情報に含まれる各特徴量の開示を要求する開示要求手段をさらに具備し、前記特徴量抽出手段は、前記開示要求手段により要求された特徴量を前記個人情報記憶手段から検索された個人情報から抽出することを特徴とする。
【００２４】
また、請求項５の発明は、請求項１乃至４のいずれかの発明において、参加者に特徴量を入力させる特徴量登録手段をさらに具備し、前記個人情報記憶手段は、前記特徴量登録手段により登録された特徴量を含む個人情報を記憶することを特徴とする。
【００２５】
また、請求項６の発明は、複数の参加者が参加する場における参加者間の対話を支援する対話支援方法であって、参加者の存在を検出するとともに、該検出した参加者を特定し、該特定した参加者の個人情報を検索し、該検索した個人情報から所定の特徴量を抽出し、複数の参加者の個人情報から抽出した特徴量を、該特徴量の属性別に定められた色に基づいて各属性を有する人数に応じた平均色として出力することを特徴とする。
【００２６】
また、請求項７の発明は、請求項６の発明において、前記特徴量は、前記個人情報から予め指定された種別が抽出されることを特徴とする。
【００２７】
また、請求項８の発明は、請求項６の発明において、前記個人情報に含まれる各特徴量の開示の可否を設定し、該設定された開示の可否に基づいて、前記個人情報から特徴量を抽出することを特徴とする。
【００２８】
また、請求項９の発明は、請求項６の発明において、前記特徴量は、参加者により要求された種別が前記個人情報から抽出されることを特徴とする。
【００２９】
また、請求項１０の発明は、請求項６乃至９のいずれかの発明において、前記個人情報は、参加者により入力された特徴量を含むことを特徴とする。
【００３０】
また、請求項１１の発明は、複数の参加者が参加する場における参加者間の対話の支援をコンピュータに実行させる対話支援プログラムであって、参加者の存在を検出する検出手段が検出した参加者を特定する個人特定ステップと、前記個人特定ステップにより特定された参加者の個人情報を、参加者の特徴を示す特徴量を少なくとも１つ含む個人情報を記憶する個人情報記憶手段から検索する個人情報検索ステップと、前記個人情報検索ステップで検索した個人情報から所定の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記特徴量抽出ステップで複数の参加者の個人情報から抽出した特徴量を、該特徴量の属性別に定められた色に基づいて各属性を有する人数に応じた平均色として出力する特徴量出力ステップとを具備することを特徴とする。
【００３１】
また、請求項１２の発明は、請求項１１の発明において、前記特徴量抽出ステップは、前記個人情報記憶手段から検索された個人情報から予め指定された特徴量を抽出することを特徴とする。
【００３２】
また、請求項１３の発明は、請求項１１の発明において、前記個人情報に含まれる各特徴量の開示の可否の設定を受け付ける開示制御ステップをさらに具備し、前記特徴量抽出ステップは、前記開示制御ステップにより設定された開示の可否に基づいて、前記個人情報記憶手段から検索された個人情報から特徴量を抽出することを特徴とする。
【００３３】
また、請求項１４の発明は、請求項１１の発明において、前記個人情報に含まれる各特徴量の開示要求を受け付ける開示要求ステップをさらに具備し、前記特徴量抽出ステップは、前記開示要求ステップにより要求された特徴量を前記個人情報記憶手段から検索された個人情報から抽出することを特徴とする。
【００３４】
また、請求項１５の発明は、請求項１１乃至１４のいずれかの発明において、参加者に特徴量を入力させる特徴量登録ステップをさらに具備することを特徴とする。
【００３５】
また、請求項１６の発明は、複数の参加者が参加する場における参加者間の対話を支援する対話支援システムであって、参加者の存在を検出し、該検出した参加者を特定する個人特定手段を含む第１の装置と、参加者の特徴を示す特徴量を少なくとも１つ含む個人情報を記憶する個人情報記憶手段と、前記個人特定手段により特定された参加者の個人情報を前記個人情報記憶手段から検索する個人情報検索手段と、前記個人情報検索手段が検索した個人情報から所定の特徴量を抽出する特徴量抽出手段とを含む第２の装置と、
前記特徴量抽出手段が複数の参加者の個人情報から抽出した特徴量を、該特徴量の属性別に定められた色に基づいて各属性を有する人数に応じた平均色として出力する特徴量出力手段を含む第３の装置とをネットワークを介して接続したことを特徴とする。
【００３６】
また、請求項１７の発明は、請求項１６の発明において、前記ネットワークに、前記第１の装置を複数接続したことを特徴とする。
【００４０】
【発明の実施の形態】
以下、この発明に係る対話支援装置および方法並びにプログラム、対話支援システムの一実施の形態について、添付図面を参照して、詳細に説明する。
【００４１】
図１は、この発明を適用した対話支援装置の機能的な構成を示すブロック図である。同図に示すように、対話支援装置１０は、個人特定部１１と個人情報記憶部１２、特徴量抽出部１３、出力部１４を具備して構成される。
【００４２】
個人特定部１１は、対話支援装置１０による対話の支援を実行する場所（会場）への訪問者（参加者）を特定するもので、ＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）や赤外線バッジ、無線通信用デバイス等、接触、非接触を問わず個人を特定するセンサーとして利用できるものであればどのようなものでも構わない。
【００４３】
個人情報記憶部１２は、訪問者各個人に関する情報を格納するためのデータベースである。格納する情報は、予め記憶された情報のみでもよく、これに加えて、ユーザが入力したデータやユーザの行動履歴など自動的に生成されるデータを逐次記憶するようにしても構わない。
【００４４】
特徴量抽出部１３は、訪問者が訪れた場所若しくは訪問者の特徴量を抽出するもので、少なくとも、開示する情報を制御もしくは制限する機能、例えば氏名を伏せる等機能を有していればよい。また、単に情報をフィルタする機能を実現するのみでなく、男女構成や年齢構成といったような集計結果を生成したりするものでも構わない。
【００４５】
出力部１４、特徴量抽出部１３により抽出された特徴量を開示するためのもので、一般的なディスプレイやプロジェクタなどを用いて、文字情報、画像情報などで情報を提示する。
【００４６】
また、対話支援装置は、図２に示す対話支援装置２０のように、出力画像生成部２０を配設し、単純に情報を出力するだけでなく、特徴量を分かりやすく可視化し、これを出力部２４から出力するようにしてもよい。なお、対話支援装置２０を構成する個人特定部２１と個人情報記憶部２２、特徴量抽出部２３、出力部２４は、それぞれ、対話支援装置１０の個人特定部１１、個人情報記憶部１２、特徴量抽出部１３、出力部１４に対応するものである。
【００４７】
なお、対話支援装置１０および対話支援装置２０は、それぞれ、専用のハードウェアとして構成してもよく、コンピュータとその周辺装置を利用し、これらを動作させるソフトウェアにより実現してもよい。
【００４８】
次に、対話支援装置１０の動作について説明する。図３は、対話支援装置１０の動作の流れを示すフローチャートである。
【００４９】
対話支援装置１０は、動作を開始すると、まず、管理者等の操作に基づいて初期設定を行う（ステップ１０１）。ここで行う初期設定は、特徴量抽出部１３が抽出する特徴量の種別や出力部１４による出力の形態等である。
【００５０】
続いて、個人特定部１１が新たな訪問者の検出を行う（ステップ１０２）。この処理は、新たな訪問者が検出されるまで、繰り返し行われる（ステップ１０２でＮＯ）。
【００５１】
新たな訪問者が検出されると（ステップ１０２でＹＥＳ）、個人特定部１１は、検出した訪問者の特定を行う（ステップ１０３）。訪問者の特定は、ＲＦＩＤ等の訪問者が所持しているデバイスのデバイスＩＤを検出し、これをユーザＩＤに変換することで行う。デバイスＩＤは、無線通信用デバイス等の他の用途向けのデバイスであっても、ＭＡＣアドレス（Media Access Control Address）が割り当てられているため、これをデバイスＩＤとして利用することができる。デバイスＩＤからユーザＩＤへの変換は、例えば、図４に示すようなテーブルを用いて行う。図４に示した例の場合では、デバイスＩＤが１６進数で「０１：２３：４５：６７：８９：ＡＢ」で表されるデバイスが検出された場合、当該デバイスを所持するユーザのユーザＩＤが「０００２」であることが特定できる。
【００５２】
個人特定部１１が訪問者を特定すると、続いて、特徴量抽出部１３が個人情報記憶部１２に記憶されている個人情報から、特定された訪問者の情報を検索する（ステップ１０４）。個人情報記憶部１２は、例えば、図５に示すように、ユーザＩＤに対応付けて個人情報を管理しており、ユーザＩＤをキーとして、個人情報を検索することができる。その結果、例えば、ユーザＩＤが「０００２」である訪問者の個人情報として、「３２歳、男性、営業職」が検索される。なお、個人情報記憶部１２に記憶する個人情報としては、図５に示すような、年齢、性別、職種の項目に限らず、例えば、氏名や住所、顔写真等の個人情報として利用できるものは何を利用してもよい。
【００５３】
特徴量抽出部１３は、訪問者の個人情報を検索すると、その検索結果から必要な特徴量を抽出する（ステップ１０５）。必要な特徴量とは、ステップ１０１の初期設定で設定されたもので、この設定が「職種」であった場合、ユーザＩＤが「０００２」である訪問者の特徴量として「営業職」が抽出される。なお、抽出される特徴量は単一の項目でなく、「職種」と「性別」というように複数の項目であってももちろん構わない。また、抽出される特徴量は、データそのものではなく、例えば、「営業職」が全訪問者中に占める割合などを計算してもよく、今までに訪問した訪問者すべての情報を蓄積しても、現時点で検出される全ユーザの情報のみでも、最後に検出されたユーザの情報のみでも構わない。
【００５４】
続いて、出力部１４が特徴量を出力する（ステップ１０６）。特徴量は、図示しないディスプレイ等に出力され、例えば、図６に示すように、現時点で検出される「職種」毎の人数が表示される。図６に示した例では、現在、対話支援装置１０のある部屋に営業職の訪問者が２名、スタッフ職の訪問者が３名いる場合を示しており、各訪問者のユーザＩＤも併せて表示されている。この結果を見ることにより、例えば、ユーザＩＤが「０００２」の訪問者は、同じ場所にいるユーザが全く見ず知らずのユーザであったとしても、他の営業職の意見を聞きたいと思えば、ユーザＩＤが「０００６」のユーザを探して声をかければよいし、スタッフの意見を聞きたいと思えば、ユーザＩＤが「０００５」または「０００８」、「００２１」の訪問者を探して声をかければよい。また、この出力結果では、必要な特徴量のみを出力し直接個人が特定できないため、ユーザのプライバシの侵害を避けることができる。
【００５５】
ところで、上述の説明は、対話支援装置１０について行ったが、対話支援装置２０も同様に動作する。対話支援装置２０の場合は、出力画像生成部２０で出力する情報の可視化が可能であるため、例えば、図６に示す表示に代えて、図７に示すような画面をディスプレイ等に表示するようにしてもよい。
【００５６】
なお、特徴量の出力は、ディスプレイの形態でなくともよく、部屋の照明の色などでの表示も可能である。例えば、図６に示した特徴量と同じ特徴量を表現するために、営業職のカラーをＲ，Ｇ，Ｂの組み合わせで（２５５，０，０）、スタッフ職のカラーを（０，２５５，０）、開発研究職のカラーを（０，０，２５５）として、それぞれ人数を掛け合わせて平均を取ることによって、（１０２，１５３，０）、すなわち、やや黄みがかった緑色となり、部屋全体の職種比率をおおよそ表現し、場の雰囲気をつかむことができるようになる。
【００５７】
さて、上述の説明は、対話支援装置１０の動作の理解を容易とするために、個人特定部１１で新たな訪問者を検出した場合の動作のみを説明したが、実際には、個人特定部１１は、訪問者の退出も検出する。図８は、退出者を検出する場合の対話支援装置１０の動作の流れを示すフローチャートである。なお、同図中で図３に示したのと同符号で示すステップでの処理は、図３の場合と同様である。つまり、退出者を検出する場合には、退出者を検出した場合に（ステップ１０７でＹＥＳ）、退出した訪問者を特定する（ステップ１０８）以外は、図３の場合と同様の処理を行うこととなる。もちろん、ステップ１０６での特徴量の出力は、退出者を除外したものとなる。
【００５８】
退出した訪問者の検出は、対話支援装置１０が部屋等の全体から訪問者を検出している場合には、検出されなくなった訪問者を退出したものとみなし、部屋等の出入口でのみ訪問者を検出している場合には、その検出毎に、訪問、退出を判断することで行うことができる。
【００５９】
次に、この発明に係る対話支援装置および方法並びにプログラム、対話支援システムの別の実施の形態について説明する。
【００６０】
図９は、第２の実施の形態における対話支援装置の機能的な構成を示すブロック図である。同図に示すように、対話支援装置２１０は、個人特定部２１１と個人情報記憶部２１２、特徴量抽出部２１３、出力部２１４、出力画像生成部２１５、開示範囲指定部２１６、特徴量選択部２１７、個人情報登録部２１８を具備して構成される。個人特定部２１１、個人情報記憶部２１２、特徴量抽出部２１３、出力部２１４、出力画像生成部２１５は、それぞれ、上述した個人特定部１１（２１）、個人情報記憶部１２（２２）、特徴量抽出部１３（２３）、出力部１４（２４）、出力画像生成部２５に対応するもので、その構成は同等であるため、詳細な説明は省略する。
【００６１】
開示範囲指定部２１６は、アクセスコード等により個人情報の開示範囲の設定を行うもので、パスワードやキーワードなどを用いてアクセス制御方法を指定する。また、パスワードやキーワードの他に、相手のユーザＩＤなど、相手の個人情報を用いてアクセス制御を行うよう指定しても構わない。さらに、個人情報の各項目ごとに、氏名は本人以外にはアクセスできないように、備考欄は指定したＩＤのメンバーに読み出しと書き込みの両方ができるように、職種は「ｐｕｂｌｉｃ」というアクセスコードを入力した場合にのみ読み出しができるように、というようにアクセス制御方法を指定できるようにしても構わない。
【００６２】
特徴量選択部２１７は、情報の開示を求めるユーザが、開示を求める特徴量を選択して指示できるようにするもので、単に年齢、性別、職種などといった項目を選ぶメニューを利用するものでもよいし、特定の個人の情報の開示を求めるための相手のユーザＩＤを入力するものでも、追加情報の開示を求めるために対象の相手から教えてもらうアクセスコードを入力するものでも構わない。アクセスコードは、特定の個人の情報にアクセス可能かどうかを判別するためのコードで、指定されたパスワードやキーワードに応じてアクセス制御を行う。例えば、ユーザＩＤが「０００１」のユーザは、「ａｌｌ−ｉｎｆｏ」というパスワードを、全ての情報をアクセスするためのアクセスコードに、「ｐｕｂｌｉｃ」というパスワードを一部の情報をアクセスするためのアクセスコードに設定し、パスワードがない場合には、ユーザＩＤのみが見えるようにするというように設定しておいて、情報の開示を希望するユーザにアクセスコードを要求し、アクセスコードを指定させて、アクセスコードに対応した特徴量のみを出力するよう、特徴量抽出部２１３に指示を送る。
【００６３】
個人情報登録部２１８は、個人情報記憶部２１２に情報を登録したり、情報を追加または修正するためのものである。追加または修正する情報は、個人情報の間違いや、古くなって意味をなさない情報を書き換えたりするだけでなく、例えば、個人を特定するセンサを様々な場所に置き、そのセンサの出力情報を個人の行動履歴として記録したり、アンケートの回答や体験したイベントの感想などユーザが場所や状況に応じて入力したい情報を登録したりする際にも利用できるよう構成しても構わない。
【００６４】
また、対話支援装置は、図１０に示す対話支援装置２２０のように、キーボードやマウス等で構成される入力部２２９を開示範囲指定部２２６、特徴量選択部２２７、個人情報登録部２２８で共有するようにしもよい。なお、対話支援装置２２０を構成する個人特定部２２１、個人情報記憶部２２２、特徴量抽出部２２３、出力部２２４、出力画像生成部２２５、開示範囲指定部２２６、特徴量選択部２２７、個人情報登録部２２８は、それぞれ、対話支援装置２１０の個人特定部２１１、個人情報記憶部２１２、特徴量抽出部２１３、出力部２１４、出力画像生成部２１５、開示範囲指定部２１６、特徴量選択部２１７、個人情報登録部２１８に対応するものである。
【００６５】
また、この発明を適用した対話支援装置は、単体の装置としてだけでなく、ネットワークを介して接続されたサーバ、クライアントシステム上に構成することもできる。
【００６６】
図１１は、サーバ、クライアントシステム上に構成した対話支援システムの構成例を示した図である。同図に示すように、対話支援システム３００は、センサ管理サーバ３０１−１とセンサ管理サーバ３０１−２、データベース管理サーバ３０２、クライアント３０３、無線ネット基地局３０４、クライアント３０５がネットワーク３１０に接続されている。
【００６７】
また、センサ管理サーバ３０１−１とセンサ管理サーバ３０１−２には、それぞれ、センサ３１１−１とセンサ３１１−２が接続され、データベース管理サーバ３０２には、個人情報データベース３１２が接続されている。無線ネット基地局３０４には、携帯端末３１４が接続され、クライアント３０５には、プロジェクタ３１５が接続されている。
【００６８】
この対話支援システム３００の構成を上述の対話支援装置２２０に対応させると、センサ管理サーバ３０１−１とセンサ３１１−１、センサ管理サーバ３０１−２とセンサ３１１−２は、それぞれ、個人特定部２２１に対応するものである。データベース管理サーバ３０２は、特徴量抽出部２２３と出力画像生成部２２５、開示範囲指定部２２６、特徴量選択部２２７、個人情報登録部２２８をプログラムにより実現する。個人情報データベース３１２は、個人情報記憶部２２２として動作する。
【００６９】
また、クライアント３０３と、携帯電話やＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等の携帯端末３１４は、入力部２２９として動作する。この場合、データベース管理サーバ３０２がウェブサーバを動作させ、上述の各プログラムをウェブアプリケーションとして動作させていれば、クライアント３０３と携帯端末３１４には特定のソフトウェアは必要なく、汎用のウェブブラウザを利用することで、入力部２２９として用いることができる。クライアント３０５は、出力部２２４として動作し、出力画像をプロジェクタ３１５に出力し、携帯端末３１４も入力部２２９としての動作に加え、出力部２２４としても動作する。
【００７０】
この対話支援システム３００は、各部を分散して構成することができるため、例えば、パーティー会場のように、会場の設営が必要で対話支援装置を常設できない場合等に、特に有効である。また、企業等の組織等において利用すれば、センサ３１１やプロジェクタ３１５を複数箇所に分散して配置し、複数箇所で対話支援処理を実行する際に、データベース管理サーバ３０２や個人情報データベース３１２を共有する構成とすることができる。
【００７１】
次に、対話支援装置２１０、対話支援装置２２０、対話支援システム３００の動作を対話支援装置２２０の動作を例として説明する。図１２は、対話支援装置２２０の動作の流れを示すフローチャートである。なお、対話支援装置２２０等における訪問者検出等の基本的な動作は、上述の図３を参照して説明した処理と同様であるので、ここでの説明は省略する。
【００７２】
対話支援装置２２０は、動作を開始すると、まず、管理者等の操作に基づいて初期設定を行い（ステップ４０１）、その後、入力待ちのループに入る（ステップ４０２でＮＯ、ステップ４０３でＮＯ、ステップ４０４でＮＯ、ステップ４０５でＮＯ）。ここでの入力待ちのループは、一例を示すものであり、処理の順序は、図１２に示した順序である必要はなく、割り込み処理やＦＩＦＯ（Ｆｉｒｓｔ Ｉｎ Ｆｉｒｓｔ Ｏｕｔ）のイベントキューを利用したイベント処理などで実現しても構わない。
【００７３】
さて、入力待ちのループにおいて、入力があり、その入力が、特徴量選択部２２７からの、あるユーザの情報の開示要求であれば（ステップ４０２でＹＥＳ）、特徴量抽出部２２３が個人情報記憶部２２２から対象となるユーザの情報を検索し（ステップ４０６）、設定された特徴量を抽出し（ステップ４０７）、抽出した特徴量を出力部２２４を通して出力し（ステップ４０８）、入力待ちのループに戻る。
【００７４】
ここで、ユーザの情報の開示要求があった場合の具体例を説明する。図１３は、個人情報記憶部２２２に記憶されている個人情報の例を示したものである。同図の例では、個人情報として、年齢、性別、職種、アンケート結果、訪問履歴があり、それぞれの情報にアクセス制御情報として開示可能レベルが設定できるようになっている。また、訪問可能な場所が４箇所あり、アンケートと訪問履歴は場所に対応して４つの入力が可能になっている。アンケート結果は、例えば、０が未回答で、１から５は、ユーザの５段階評価を表し、例えば、１が最も低い評価、５が最も高い評価とする。もちろん、５段階評価に限らず、７段階評価や、１００点満点での点数、自由記述など必要に応じて設定できる。訪問履歴は、例えば、訪問していない場所を０に、訪問した場所を１にする。訪問履歴も訪問の有無だけに限らず、訪問時間や退去時間や訪問回数など、必要に応じて設定できる。また、訪問履歴に限らず、行動履歴として、移動速度、停留時間、行動パターンなどを収集しても構わないし、体温、脈拍、視線などの生体情報を収集しても構わない。アクセス制御情報は、例えば、０は常に開示可能、１は開示要求があれば個人端末には開示可能、２はアクセスのためのアクセスコードがなければ開示しないというようにレベルを設定する。もちろん、ユーザＩＤが「０００３」のユーザの個人情報に対して、年齢はユーザＩＤが「０００１」のユーザには開示可能で、ユーザＩＤが「０００２」のユーザには開示しないというように、開示対象ユーザごとに更に細かく設定できるようにしても構わないし、レベル１は、１つ目のアクセスコードを知っているユーザにのみ開示し、レベル２は、２つ目のアクセスコードを知っているユーザにのみ開示するというように、アクセスコードごとに細かく設定できるようにしても構わない。
【００７５】
ここで、ユーザＩＤが「０００３」のユーザのアクセスコードを知らないユーザＩＤ「０００２」のユーザが、ユーザＩＤ「０００３」のユーザの情報を見るために個人の携帯端末（入力部２２９）から開示要求をしたものとする。開示要求により、まず、ユーザＩＤ「０００３」のユーザの個人情報が読み出される。続いて、特徴量として、職種＝開発研究職、アンケート結果＝４，３，３，４というデータが抽出される。その結果は、ユーザＩＤが「０００２」のユーザの携帯端末（出力部２２４）に転送され、ユーザＩＤが「０００２」のユーザは、ユーザＩＤが「０００３」のユーザが開発研究職であり、各訪問場所の評価がそれぞれ、５段階評価で４，３，３，４であることを知ることができる。
【００７６】
また、入力待ちのループで、アンケート等の追加情報の入力があれば（ステップ４０３でＹＥＳ）、個人情報登録手段２２８が、個人情報記憶部２２２に記憶されている個人情報に情報を追加し（ステップ４０９）、入力待ちのループに戻る。
【００７７】
ここで、アンケートの入力があった場合の具体例を説明する。例えば、ユーザＩＤが「０００５」のユーザがアンケート入力を行ったとする。アンケートの入力は、入力部２２９として動作する携帯端末３１４から入力することができる。この時、携帯端末３１４には、図１４に示すような画面５１０が表示され、ユーザは、回答選択欄５１１で所望の回答を選択した後に、登録ボタン５１２を選択指示することで、アンケートの入力を行うことができる。
【００７８】
例えば、ユーザＩＤ「０００５」のユーザが、場所１の評価を３、場所４の評価を２とした入力を行ったとすると、当該結果はデータベース管理サーバ３０２に転送され、データベース管理サーバ３０２で動作する個人情報登録部２２８により、個人情報記憶部２２２として用いられる個人情報データベース３１２に書き込まれる。その結果、個人情報記憶部２２２に記憶されている個人情報は、図１５に示すように更新される。なお、アンケートの入力は、訪問履歴と照らし合わせて、訪問していない場所の評価を入力することができないように制限するように構成しても構わない。
【００７９】
また、入力待ちのループで、アクセス制御のための情報の入力があれば（ステップ４０４でＹＥＳ）、開示範囲指定部２２６は、アクセス制御のための情報を個人情報記憶部２２２に記憶された個人情報に追加登録し（ステップ４１０）、入力待ちのループに戻る。
【００８０】
ここで、アクセス制御のための情報の入力の具体例を説明する。ユーザＩＤが「０００２」のユーザが項目「アンケート」に対して、アクセスコードがなければアクセスできないようにアクセス制御方法を変更したとする。この情報の入力は、入力部２２９として動作する携帯端末３１４から入力することができる。この時、携帯端末３１４には、図１６に示すような画面５２０が表示され、ユーザは、設定選択欄５２１で所望の許可設定を選択した後に、登録ボタン５２２を選択指示することで、アクセス制御方法の変更を行うことができる。この情報は、携帯端末３１４からデータベース管理サーバ３０２に転送され、データベース管理サーバ３０２で動作する開示範囲指定部２２６により、個人情報記憶部２２２として用いられる個人情報データベース３１２に書き込まれる。その結果、個人情報記憶部２２２に記憶されている個人情報は、図１７に示すように更新される。
【００８１】
また、入力待ちのループで、あるユーザの新しい履歴情報の入力があれば（ステップ４０５でＹＥＳ）、個人特定部２２１が、個人情報記憶部２２２に記憶されている個人情報に履歴情報を追加し（ステップ４１１）、入力待ちのループに戻る。
【００８２】
ここで、新しい履歴情報の入力の具体例を説明する。例えば、ユーザＩＤが「０００１」のユーザが移動し、場所１を訪問したとすると、場所１に配置された個人特定部２２１として動作するセンサ３１１−１およびセンサ管理サーバ３０１−１は、ユーザが所持するデバイスを検出し、デバイスＩＤが「００：１１：２２：３３：４４：５５」であることを検出する。その結果、図４に示したテーブルに基づいて、ユーザＩＤが「０００１」であることがわかる。そこで、場所１のセンサ管理サーバ３０１−１からデータベース管理サーバ３０２にユーザＩＤ「０００１」が転送される。データベース管理サーバ３０２は、この情報を受け取り、個人情報記憶部２２２として動作する個人情報データベース３１２に記憶している個人情報のユーザＩＤ「０００１」の訪問履歴１のデータを図１８に示すように１、すなわち訪問したというデータに書き換える。
【００８３】
なお、第２の実施の形態においても、個人の携帯端末３１４を使った入出力の他に、第１の実施の形態で説明したのと同様に、共有機器での個人情報の入出力も可能である。この場合、プロジェクタやプラズマディスプレイなどの大きな共有画面を利用することで情報が共有しやすくなる。
【００８４】
また、共有機器では、常に開示可能なデータのみを表示し、興味を持った相手のユーザＩＤの情報を携帯端末などの個人の端末から開示要求するように構成することもできる。
【００８５】
また、そのユーザＩＤの本人を探し、直接アクセスコードを尋ねることにより更に多くの情報を得られると共に、アクセスコードを尋ねるという対話のきっかけをつくることができる。
【００８６】
さらに、訪問履歴に基づいた所在情報により、話しかけたい相手が同じ場所にいるかどうかを知らせたり、どこにいるかを知らせたりするように構成することもできる。
【００８７】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、参加者の存在を検出するとともに、該検出した参加者を特定し、該特定した参加者の個人情報を検索し、該検索した個人情報から所定の特徴量を抽出して出力するように構成したので、従来は対話の相手となりえなかった面識のない利用者をも対話の相手として意識させることができ、対話の機会を増やすことができるとともに、目的に合った対話相手の候補を選択することができ、対話の機会を増やすことができる。
【００８８】
また、個人情報の開示内容や範囲を制限するように構成したので、意図しない個人情報の流出を防止することができるとともに、意図的に開示内容を制限し、これを対話によって補完させることによって、対話の発生を促すことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明を適用した対話支援装置の機能的な構成を示すブロック図（１）である。
【図２】この発明を適用した対話支援装置の機能的な構成を示すブロック図（２）である。
【図３】対話支援装置１０の動作の流れを示すフローチャートである。
【図４】デバイスＩＤからユーザＩＤへの変換で利用するテーブルの例を示した図である。
【図５】個人情報記憶部１２が管理する個人情報の例を示した図である。
【図６】特徴量の出力例を示した図（１）である。
【図７】特徴量の出力例を示した図（２）である。
【図８】退出者を検出する場合の対話支援装置１０の動作の流れを示すフローチャートである。
【図９】第２の実施の形態における対話支援装置の機能的な構成を示すブロック図（１）である。
【図１０】第２の実施の形態における対話支援装置の機能的な構成を示すブロック図（２）である。
【図１１】サーバ、クライアントシステム上に構成した対話支援システムの構成例を示した図である。
【図１２】対話支援装置２２０の動作の流れを示すフローチャートである。
【図１３】個人情報記憶部２２２に記憶されている個人情報の例を示した図である。
【図１４】携帯端末３１４に表示されるアンケート入力画面の例を示した図である。
【図１５】アンケート入力後の個人情報の例を示した図である。
【図１６】携帯端末３１４に表示されるアクセス制御方法の変更画面の例を示した図である。
【図１７】アクセス制御方法の変更後の個人情報の例を示した図である。
【図１８】訪問履歴に基づく変更後の個人情報の例を示した図である。
【符号の説明】
１０ 対話支援装置
１１ 個人特定部
１２ 個人情報記憶部
１３ 特徴量抽出部
１４ 出力部
２０ 対話支援装置
２１ 個人特定部
２２ 個人情報記憶部
２３ 特徴量抽出部
２４ 出力部
２５ 出力画像生成部
２１０ 対話支援装置
２１１ 個人特定部
２１２ 個人情報記憶部
２１３ 特徴量抽出部
２１４ 出力部
２１５ 出力画像生成部
２１６ 開示範囲指定部
２１７ 特徴量選択部
２１８ 個人情報登録部
２２０ 対話支援装置
２２１ 個人特定部
２２２ 個人情報記憶部
２２３ 特徴量抽出部
２２４ 出力部
２２５ 出力画像生成部
２２６ 開示範囲指定部
２２７ 特徴量選択部
２２８ 個人情報登録部
２２９ 入力部
３００ 対話支援システム
３０１−１、３０１−２ センサ管理サーバ
３０２ データベース管理サーバ
３０３ クライアント
３０４ 無線ネット基地局
３０５ クライアント
３１０ ネットワーク
３１１−１、３１１−２ センサ
３１２ 個人情報データベース
３１４ 携帯端末
３１５ プロジェクタ
５１０ 画面
５１１ 回答選択欄
５１２ 登録ボタン
５２０ 画面
５２１ 設定選択欄
５２２ 登録ボタン

Claims (17)

  1. 複数の参加者が参加する場における参加者間の対話を支援する対話支援装置であって、
    参加者の特徴を示す特徴量を少なくとも１つ含む個人情報を記憶する個人情報記憶手段と、
    参加者の存在を検出し、該検出した参加者を特定する個人特定手段と、
    前記個人特定手段により特定された参加者の個人情報を前記個人情報記憶手段から検索する個人情報検索手段と、
    前記個人情報検索手段が検索した個人情報から所定の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
    前記特徴量抽出手段が複数の参加者の個人情報から抽出した特徴量を、該特徴量の属性別に定められた色に基づいて各属性を有する人数に応じた平均色として出力する特徴量出力手段と
    を具備することを特徴とする対話支援装置。
  2. 前記特徴量抽出手段は、
    前記個人情報記憶手段から検索された個人情報から予め指定された特徴量を抽出することを特徴とする請求項１記載の対話支援装置。
  3. 前記個人情報に含まれる各特徴量の開示の可否を設定する開示制御手段をさらに具備し、
    前記特徴量抽出手段は、前記開示制御手段により設定された開示の可否に基づいて、前記個人情報記憶手段から検索された個人情報から特徴量を抽出する
    ことを特徴とする請求項１記載の対話支援装置。
  4. 前記個人情報に含まれる各特徴量の開示を要求する開示要求手段をさらに具備し、
    前記特徴量抽出手段は、前記開示要求手段により要求された特徴量を前記個人情報記憶手段から検索された個人情報から抽出する
    ことを特徴とする請求項１記載の対話支援装置。
  5. 参加者に特徴量を入力させる特徴量登録手段をさらに具備し、
    前記個人情報記憶手段は、前記特徴量登録手段により登録された特徴量を含む個人情報を記憶する
    ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の対話支援装置。
  6. 複数の参加者が参加する場における参加者間の対話を支援する対話支援方法であって、
    参加者の存在を検出するとともに、該検出した参加者を特定し、該特定した参加者の個人情報を検索し、該検索した個人情報から所定の特徴量を抽出し、複数の参加者の個人情報から抽出した特徴量を、該特徴量の属性別に定められた色に基づいて各属性を有する人数に応じた平均色として出力することを特徴とする対話支援方法。
  7. 前記特徴量は、
    前記個人情報から予め指定された種別が抽出されることを特徴とする請求項６記載の対話支援方法。
  8. 前記個人情報に含まれる各特徴量の開示の可否を設定し、該設定された開示の可否に基づいて、前記個人情報から特徴量を抽出することを特徴とする請求項６記載の対話支援方法。
  9. 前記特徴量は、
    参加者により要求された種別が前記個人情報から抽出されることを特徴とする請求項６記載の対話支援方法。
  10. 前記個人情報は、
    参加者により入力された特徴量を含むことを特徴とする請求項６乃至９のいずれかに記載の対話支援方法。
  11. 複数の参加者が参加する場における参加者間の対話の支援をコンピュータに実行させる対話支援プログラムであって、
    参加者の存在を検出する検出手段が検出した参加者を特定する個人特定ステップと、
    前記個人特定ステップにより特定された参加者の個人情報を、参加者の特徴を示す特徴量を少なくとも１つ含む個人情報を記憶する個人情報記憶手段から検索する個人情報検索ステップと、
    前記個人情報検索ステップで検索した個人情報から所定の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
    前記特徴量抽出ステップで複数の参加者の個人情報から抽出した特徴量を、該特徴量の属性別に定められた色に基づいて各属性を有する人数に応じた平均色として出力する特徴量出力ステップと
    を具備することを特徴とする対話支援プログラム。
  12. 前記特徴量抽出ステップは、
    前記個人情報記憶手段から検索された個人情報から予め指定された特徴量を抽出することを特徴とする請求項１１記載の対話支援プログラム。
  13. 前記個人情報に含まれる各特徴量の開示の可否の設定を受け付ける開示制御ステップをさらに具備し、
    前記特徴量抽出ステップは、前記開示制御ステップにより設定された開示の可否に基づいて、前記個人情報記憶手段から検索された個人情報から特徴量を抽出する
    ことを特徴とする請求項１１記載の対話支援プログラム。
  14. 前記個人情報に含まれる各特徴量の開示要求を受け付ける開示要求ステップをさらに具備し、
    前記特徴量抽出ステップは、前記開示要求ステップにより要求された特徴量を前記個人情報記憶手段から検索された個人情報から抽出する
    ことを特徴とする請求項１１記載の対話支援プログラム。
  15. 参加者に特徴量を入力させる特徴量登録ステップをさらに具備することを特徴とする請求項１１乃至１４のいずれかに記載の対話支援プログラム。
  16. 複数の参加者が参加する場における参加者間の対話を支援する対話支援システムであって、
    参加者の存在を検出し、該検出した参加者を特定する個人特定手段を含む第１の装置と、
    参加者の特徴を示す特徴量を少なくとも１つ含む個人情報を記憶する個人情報記憶手段と、前記個人特定手段により特定された参加者の個人情報を前記個人情報記憶手段から検索する個人情報検索手段と、前記個人情報検索手段が検索した個人情報から所定の特徴量を抽出する特徴量抽出手段とを含む第２の装置と、
    前記特徴量抽出手段が複数の参加者の個人情報から抽出した特徴量を、該特徴量の属性別に定められた色に基づいて各属性を有する人数に応じた平均色として出力する特徴量出力手段を含む第３の装置と
    をネットワークを介して接続したことを特徴とする対話支援システム。
  17. 前記ネットワークに、前記第１の装置を複数接続したことを特徴とする請求項１６記載の対話支援システム。
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