JP4898712B2

JP4898712B2 - アドバイス装置、アドバイス方法、アドバイスプログラム及びアドバイスプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体

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Publication number: JP4898712B2
Application number: JP2007556841A
Authority: JP
Inventors: 真樹子野田; 左千男長光
Original assignee: Panasonic Corp; Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Corp; Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2006-01-31
Filing date: 2007-01-26
Publication date: 2012-03-21
Anticipated expiration: 2027-01-26
Also published as: WO2007088791A1; CN101375304A; JPWO2007088791A1; EP1980979A4; EP1980979A1; US20090055210A1

Description

本発明は、テキストや音声等によってユーザの作業を補助するためのアドバイスを提示するアドバイス装置、アドバイス方法、アドバイスプログラム及びアドバイスプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。

家電機器には操作のガイダンスである音声ガイド機能などが搭載され、人と対話するシステムも登場している。その中で、ユーザへの対話内容や応答内容を決定する方法としては、ユーザが発した音声の韻律的特徴や内容に基づいて推定したユーザとシステムとの自我状態に基づき、発話テキストに付与する付帯語と韻律パラメータとを決定する方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。

また、予めユーザの性格の判定を行った後、ユーザが発生した音声の音律やキーワードから感情を推定し、性格と感情とに基づいて応答文を決定する方法が知られている（例えば、特許文献２参照）。

現在、個人の性格をあらわす尺度には、５つの主要な因子で性格が記述できるという仮説に基づいて作られた主要５因子モデルがある（例えば、非特許文献１参照）。また、人がどのように交渉という行動を行っているかについて、交渉学という学問で研究されている（例えば、非特許文献２参照）。
特開２００４−３１００３４号公報特開２００４−２１１２１号公報村上宣寛、村上千恵子、"主要５因子性格検査ハンドブック性格測定の基礎から主要５因子の世界へ"、学芸図書、２００１年２月１５日中嶋洋介、"交渉力"、講談社現代新書

しかしながら、特許文献１の対話内容決定方法は、ユーザが発した音声の内容や特徴から推定した自我状態に基づいて応答方法を決定している。しかし、調理作業中はユーザが発する音声以外にも別の音が生じ、音声認識が適切に行われなかった場合や、ユーザが作業に熱中し音声を発しない場合には効果的な応答ができないという課題を有している。さらに、付帯語と音律パラメータとで応答方法を特徴付けているが、ユーザにアドバイスに従ってもらうためには応答内容も変更し、ユーザの興味を引くものにする必要がある。

また、特許文献２の応答内容決定方法は、性格と感情とに基づいて応答内容を決定しているが、応答内容の構成手段が開示されておらず、多様な応答内容を大量に作成する場合に、それがユーザの性格や感情に適した応答内容かどうかを確認することが困難であるという課題を有している。

本発明は、上記の問題を解決するためになされたもので、ユーザの性格に応じた適切なアドバイスを提供することができるアドバイス装置、アドバイス方法、アドバイスプログラム及びアドバイスプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とするものである。

本発明の一局面に係るアドバイス装置は、予め分類された性格情報毎に有効な説得情報を記憶する性格情報記憶部と、ユーザの作業を支援するためのアドバイスを構成する複数の構成要素と、前記説得情報に応じた前記構成要素の配列情報とを記憶するアドバイス情報記憶部と、ユーザの前記性格情報を取得する取得部と、前記性格情報記憶部を参照し、前記取得部によって取得された前記性格情報に有効な説得情報を決定する説得情報決定部と、前記アドバイス情報記憶部を参照し、前記説得情報決定部によって決定された前記説得情報に応じた前記配列情報に基づいて、前記複数の構成要素を接続してアドバイスを生成するアドバイス生成部と、前記アドバイス生成部によって生成されたアドバイスを出力する出力部とを備える。

本発明の他の局面に係るアドバイス方法は、ユーザの予め分類された性格情報を取得する取得ステップと、前記性格情報毎に有効な説得情報を記憶する性格情報記憶部を参照し、前記取得ステップにおいて取得された前記性格情報に有効な説得情報を決定する説得情報決定ステップと、ユーザの作業を支援するためのアドバイスを構成する複数の構成要素と、前記説得情報に応じた前記構成要素の配列情報とを記憶するアドバイス情報記憶部を参照し、前記説得情報決定ステップにおいて決定された前記説得情報に応じた前記配列情報に基づいて、前記複数の構成要素を接続してアドバイスを生成するアドバイス生成ステップと、前記アドバイス生成ステップにおいて生成されたアドバイスを出力する出力ステップとを含む。

本発明の他の局面に係るアドバイスプログラムは、予め分類された性格情報毎に有効な説得情報を記憶する性格情報記憶部と、ユーザの作業を支援するためのアドバイスを構成する複数の構成要素と、前記説得情報に応じた前記構成要素の配列情報とを記憶するアドバイス情報記憶部と、ユーザの前記性格情報を取得する取得部と、前記性格情報記憶部を参照し、前記取得部によって取得された前記性格情報に有効な説得情報を決定する説得情報決定部と、前記アドバイス情報記憶部を参照し、前記説得情報決定部によって決定された前記説得情報に応じた前記配列情報に基づいて、前記複数の構成要素を接続してアドバイスを生成するアドバイス生成部と、前記アドバイス生成部によって生成されたアドバイスを出力する出力部としてコンピュータを機能させる。

本発明の他の局面に係るアドバイスプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、予め分類された性格情報毎に有効な説得情報を記憶する性格情報記憶部と、ユーザの作業を支援するためのアドバイスを構成する複数の構成要素と、前記説得情報に応じた前記構成要素の配列情報とを記憶するアドバイス情報記憶部と、ユーザの前記性格情報を取得する取得部と、前記性格情報記憶部を参照し、前記取得部によって取得された前記性格情報に有効な説得情報を決定する説得情報決定部と、前記アドバイス情報記憶部を参照し、前記説得情報決定部によって決定された前記説得情報に応じた前記配列情報に基づいて、前記複数の構成要素を接続してアドバイスを生成するアドバイス生成部と、前記アドバイス生成部によって生成されたアドバイスを出力する出力部としてコンピュータを機能させるアドバイスプログラムを記録している。

これらの構成によれば、ユーザの予め分類された性格情報が取得され、性格情報毎に有効な説得情報を記憶する性格情報記憶部が参照され、取得された性格情報に有効な説得情報が決定される。そして、ユーザの作業を支援するためのアドバイスを構成する複数の構成要素と、説得情報に応じた構成要素の配列情報とを記憶するアドバイス情報記憶部が参照され、決定された説得情報に応じた配列情報に基づいて、複数の構成要素を接続してアドバイスが生成され、生成されたアドバイスが出力される。

本発明によれば、ユーザの性格に有効な説得情報が決定され、決定された説得情報に基づいてユーザの作業を支援するためのアドバイスが生成されるので、ユーザの性格に応じた適切なアドバイスを提供することができる。

（実施の形態１）
以下、本発明の一実施の形態に係るアドバイス装置について図面を参照しながら説明する。

図１は、実施の形態１におけるアドバイス装置の構成を示すブロック図である。図１に示すアドバイス装置１は、入力部１００、性格情報データベース１０１、アドバイス情報データベース１０２、説得項目決定処理部１０３、アドバイス生成処理部１０４及び出力部１０７を備える。

入力部１００は、ユーザからの性格情報の入力を受け付ける。性格情報データベース１０１は、図２に示す性格情報とアドバイス作成に使用する説得項目との関係を記憶したマッピングテーブルと、図３に示す性格情報を記憶した性格テーブルと、図４に示す説得項目の情報を記憶した説得項目テーブルとを保持する。性格情報には、外向性、協調性、勤勉性、情緒安定性及び知性の５因子で性格をあらわす主要５因子モデルを使用している。なお、本実施の形態における性格分類は、村上宣寛及び村上千恵子著の“主要５因子性格検査ハンドブック性格測定の基礎から主要５因子の世界へ”に記載されているので、詳細な説明は省略する。説得項目には交渉学で用いられる理性に基づく説得のための５つの説得項目を使用している。なお、本実施の形態における説得項目は、中嶋洋介著の“交渉力”に記載されているので、詳細な説明は省略する。

アドバイス情報データベース１０２は、図５に示す説得項目に基づいたアドバイスを作成するための構成を記憶する構成テーブルと、図６に示すアドバイスの構成要素となる文節テーブルと、図７に示す接続語テーブルと、図８に示す主語テーブルと、図９に示すレシピテーブルとを保持する。説得項目決定処理部１０３は、アドバイス作成に使用する説得項目を決定する。

アドバイス生成処理部１０４は、説得項目決定処理部１０３によって決定された説得項目に基づいて、ユーザに提示するアドバイスを生成する。アドバイス生成処理部１０４は、構成要素決定処理部１０５及びアドバイス文作成処理部１０６を備える。構成要素決定処理部１０５は、説得項目に基づいたアドバイス作成のための構成に従って構成要素を決定する。アドバイス文作成処理部１０６は、構成要素決定処理部１０５によって決定された構成要素を取得し、つなぎ合わせてアドバイス文を作成する。出力部１０７は、アドバイス生成処理部１０４によって生成されたアドバイス文を出力する。

次に、図２〜９を用いて本実施の形態に必要なデータの構成について説明する。図２は、マッピングテーブルの一例を示す図である。図２に示すマッピングテーブル２００は、主要５因子モデルで記述される性格を識別するための性格ＩＤ毎に説得項目の有効性を記憶している。すなわち、マッピングテーブル２００は、性格ＩＤ毎にどの説得項目がふさわしいかをマッピングした情報を記憶しており、性格ＩＤに対して各説得項目が有効であるか、無効であるか、あるいは不明であるかが対応付けられている。

図３は、性格テーブルの一例を示す図である。図３に示す性格テーブル２０１は、性格を一意に決定するための性格ＩＤと、性格の名称とを対応付けて記憶している。本実施の形態では、主要５因子のうちより顕著な傾向が現れた上位２因子を対象に、それら２つの因子がそれぞれ高いか低いかの４つの組み合わせで表す２ポイントコード（４０パターン）と、単独の因子のみの高低で表す１ポイントコード（１０パターン）と、どの因子にも顕著な傾向のでない性格（１パターン）との５１パターンに分類している。なお、性格の分類方法については、上記の非特許文献１に記載されている。例えば、性格ＩＤ“１”には、“情熱家”という名称が対応付けられており、性格ＩＤ“２”には、“引きこもる人”という名称が対応付けられており、性格ＩＤ“３”には、“威張り散らす人”という名称が対応付けられており、性格ＩＤ“４”には、“謙虚な人”という名称が対応付けられている。

図４は、説得項目テーブルの一例を示す図である。図４に示す説得項目テーブル２０２は、説得項目を一意に決定するための説得項目識別記号と、各説得項目識別記号の種類とを対応付けて記憶している。例えば、説得項目識別記号“Ａ”には、“利害得失による説得”が対応付けられており、説得項目識別記号“Ｂ”には、“問題解決型の提案による説得”が対応付けられており、説得項目識別記号“Ｃ”には、“権威による説得”が対応付けられており、説得項目識別記号“Ｄ”には、“客観的基準による説得”が対応付けられており、説得項目識別記号“Ｅ”には、“教育による説得”が対応付けられている。

図５は、構成テーブルの一例を示す図である。図５に示す構成テーブル３００は、説得項目毎に、文型、主語を特定するための主語ＩＤ及び各文節を接続する接続語を特定するための接続語ＩＤを記憶している。図６は、文節テーブルの一例を示す図である。図６に示す文節テーブル３０１は、アドバイスの構成要素となる文節が用いられるレシピを特定するためのレシピＩＤ、調理作業を特定するための調理作業ＩＤ、文節の種類、及び具体的な文節の文字列を記憶している。

図７は、接続語テーブルの一例を示す図である。図７に示す接続語テーブル３０２は、文節テーブル３０１で保持している各文節を接続するための文字列と、その文字列を一意に決定するための接続語ＩＤとを対応付けて記憶している。図８は、主語テーブルの一例を示す図である。図８に示す主語テーブル３０３は、アドバイスの主語として使用するための文字列と、その文字列を一意に決定するための主語ＩＤとを対応付けて記憶している。図９は、レシピテーブルの一例を示す図である。図９に示すレシピテーブル３０４は、レシピを一意に決定するためのレシピＩＤと、レシピの名称とを対応付けて記憶している。

なお、本実施の形態において、性格情報データベース１０１が性格情報記憶部の一例に相当し、アドバイス情報データベース１０２がアドバイス情報記憶部の一例に相当し、入力部１００が取得部の一例に相当し、説得項目決定処理部１０３が説得情報決定部の一例に相当し、アドバイス生成処理部１０４がアドバイス生成部の一例に相当し、出力部１０７が出力部の一例に相当する。

次に、図１を用いて本アドバイス装置の処理の流れを説明する。まず、出力部１０７は、レシピ情報と性格情報とを提示する。次に入力部１００は、ユーザからのレシピ情報の入力と性格情報の入力とを受け付け、レシピ情報と性格情報とを取得する。次に、説得項目決定処理部１０３は、入力部１００によって入力された性格情報を取得し、性格情報データベース１０１のマッピングテーブル２００に記憶されている性格ＩＤと説得項目とのマッピングデータを参照し、入力された性格情報に有効な説得項目を決定する。次に、アドバイス生成処理部１０４の構成要素決定処理部１０５は、アドバイス情報データベース１０２より、説得項目決定処理部１０３で決定した説得項目に従ったアドバイスを作成するための構成要素を取得する。次に、アドバイス文作成処理部１０６は、構成要素決定処理部１０５で決定した構成要素の文字列をつなぎ合わせてアドバイス文を作成する。そして、アドバイス文作成処理部１０６は、出力部１０７にアドバイス文を出力する。出力部１０７は、アドバイス文作成処理部１０６によって作成されたアドバイス文を出力する。

次に、図１０に示すフローチャートに従ってアドバイス装置の動作を説明する。まず、出力部１０７は、レシピテーブル３０４に記憶されているレシピの名称（レシピ情報）を表示する（ステップＳ１）。入力部１００は、ユーザによるレシピ情報の入力を受け付ける。ユーザは、出力部１０７に表示されている複数のレシピの名称の中から、アドバイスを所望するレシピを選択する。次に、入力部１００は、ユーザによるレシピ情報の入力の有無を判定する（ステップＳ２）。ここで、ユーザによるレシピ情報の入力があった場合（ステップＳ２でＹＥＳ）、説得項目決定処理部１０３は、レシピテーブル３０４を参照し、ユーザによって選択されたレシピ名称に対応するレシピＩＤを取得する（ステップＳ３）。一方、ユーザによるレシピ情報の入力がなかった場合（ステップＳ２でＮＯ）、ステップＳ１の処理へ戻り、入力待ちを行う。例えば、出力部１０７によって出力される複数のレシピの中から、ユーザが“ハンバーグ”を選択した場合、説得項目決定処理部１０３は、レシピテーブル３０４よりレシピＩＤ“１”を取得する。

なお、本実施の形態では、複数のレシピの名称が出力部１０７に表示され、表示されている複数のレシピの名称の中から、アドバイスを所望するレシピの選択が入力部１００により受け付けられるが、本発明は特にこれに限定されず、入力部１００は、レシピの名称の入力を直接受け付けてもよい。

次に、出力部１０７は、性格テーブル２０１に記憶されている性格の名称（性格情報）を表示する（ステップＳ４）。入力部１００は、ユーザによる性格情報の入力を受け付ける。ユーザは、出力部１０７に表示されている複数の性格の名称の中から、自身の性格を表す名称を選択する。次に、入力部１００は、ユーザによる性格情報の入力の有無を判定する（ステップＳ５）。ここで、ユーザによる性格情報の入力があった場合（ステップＳ５でＹＥＳ）、説得項目決定処理部１０３は、性格テーブル２０１を参照し、ユーザによって選択された性格名に対応する性格ＩＤを取得する（ステップＳ６）。一方、ユーザによる性格情報の入力がなかった場合（ステップＳ５でＮＯ）、ステップＳ４の処理に戻り、入力待ちを行う。例えば、出力部１０７によって出力される複数の性格名の中から、ユーザが“情熱家”を選択した場合、説得項目決定処理部１０３は、性格テーブル２０１より性格ＩＤ“１”を取得する。

なお、本実施の形態では、複数の性格の名称が出力部１０７に表示され、表示されている複数の性格の名称の中から、ユーザの性格に合致する性格の選択が入力部１００により受け付けられるが、本発明は特にこれに限定されず、入力部１００は、性格の名称の入力を直接受け付けてもよい。

また、入力部１００は、ユーザの性格を分類するためのテストを実行し、テスト結果に基づいてユーザの性格情報を取得してもよい。この場合、アドバイス装置１は、ユーザを特定するためのユーザＩＤと、当該ユーザの性格情報とを対応付けて記憶する。そして、アドバイス装置１は、起動時にユーザ認証を行い、ユーザＩＤに対応する性格情報を取得する。

次に、説得項目決定処理部１０３は、マッピングテーブル２００を参照し、取得した性格ＩＤに対して有効な説得項目を決定する（ステップＳ７）。例えば、図２に示すように、入力された性格が“情熱家”であった場合、性格ＩＤは“１”であり、有効な説得項目は“Ａ”であることがわかる。

なお、本実施の形態で使用した説得項目は一例であり、他にも非理性に基づいた説得にも適用可能で同様の効果が得られる。

次に、構成要素決定処理部１０５は、構成テーブル３００を参照し、ステップＳ７において決定した有効な説得項目に従ったアドバイスを作成するための文型と主語ＩＤと接続語ＩＤとを決定する（ステップＳ８）。例えば、図５に示すように、ステップＳ７において決定された有効な説得項目が“説得項目Ａ”であった場合、説得項目Ａに従ったアドバイスの文型は“結果＋対象＋動作”であり、主語ＩＤは“なし”であり、接続語ＩＤは“２，３”である。

次に、アドバイス文作成処理部１０６は、ステップＳ３において取得したレシピＩＤの一番初めの作業ＩＤから順に一作業ずつ、アドバイスの構成要素となる文字列を文節テーブル３０１、接続語テーブル３０２及び主語テーブル３０３から取得し、ステップＳ８において決定した構成に従って各文字列を結合してアドバイス文を作成する（ステップＳ９）。なお、ステップＳ９におけるアドバイス文作成処理については、後で図１１を用いて説明する。そして、アドバイス文作成処理部１０６は、作成したアドバイス文を出力部１０７に出力する。出力部１０７は、アドバイス文作成処理部１０６によって作成されたアドバイス文を出力する（ステップＳ１０）。

図１１は、図１０のステップＳ９におけるアドバイス文作成処理の流れを示すフローチャートである。まず、アドバイス文作成処理部１０６は、ステップＳ３において取得したレシピＩＤを取得する（ステップＳ１１）。次に、アドバイス文作成処理部１０６は、文節テーブル３０１を参照し、ステップＳ１１において取得したレシピＩＤの調理作業ＩＤで最初に登録されている調理作業ＩＤを取得する（ステップＳ１２）。例えば、ステップＳ１１において取得したレシピＩＤが“１”であれば、一番初めの調理作業ＩＤは“１”となる。

次に、アドバイス文作成処理部１０６は、ステップＳ８において決定した構成の文型に従って文節テーブル３０１より、ステップＳ１２において取得した調理作業ＩＤに該当する文節を取得する（ステップＳ１３）。例えば、ステップＳ８において決定した文型が“結果＋対象＋動作”であった場合、アドバイス文作成処理部１０６は、文節テーブル３０１から、“ハンバーグにふさわしい食感にする”、“玉ねぎ”、及び“２ミリ角くらいのみじん切りにする”という文節を取得する。

次に、アドバイス文作成処理部１０６は、ステップＳ８において決定した構成の主語ＩＤに対応する主語を主語テーブル３０３から取得する（ステップＳ１４）。例えば、ステップＳ８において決定した主語ＩＤが“なし”であった場合、主語が使用されないので、アドバイス文作成処理部１０６は、主語を取得しない。

次に、アドバイス文作成処理部１０６は、ステップＳ８において決定した構成の接続語ＩＤに対応する接続語を接続語テーブル３０２から取得する（ステップＳ１５）。例えば、ステップＳ８において決定した接続語ＩＤが“２，３”であった場合、アドバイス文作成処理部１０６は、“ために”及び“を”という接続語を取得する。

次に、アドバイス文作成処理部１０６は、ステップＳ１３〜Ｓ１５において取得した文字列を、文節の間に接続語を埋める形で連結する（ステップＳ１６）。例えば、アドバイス文作成処理部１０６は、“ハンバーグにふさわしい食感にする”、“玉ねぎ”、及び“２ミリ角くらいのみじん切りにする”という文節の間に“ために”及び“を”という接続語を挿入して連結し、“ハンバーグにふさわしい食感にするために玉ねぎを２ミリ角くらいのみじん切りにする”というアドバイス文を作成する。

次に、アドバイス文作成処理部１０６は、文節テーブル３０１を参照し、現在の調理作業ＩＤが最終調理作業ＩＤであるか否かを判定する（ステップＳ１７）。現在の調理作業ＩＤが最終調理作業ＩＤではなかった場合（ステップＳ１７でＮＯ）、アドバイス文作成処理部１０６は、調理作業ＩＤを１つ増やす（ステップＳ１８）。そして、ステップＳ１３の調理作業ＩＤに応じた文節を取得する処理にもどり、以降の処理が繰り返し実行される。一方、現在の調理作業ＩＤが最終調理作業ＩＤであると判定された場合（ステップＳ１７でＹＥＳ）、アドバイス文作成処理部１０６は、アドバイス文作成処理を終了し、ステップＳ１０の処理へ移行する。

なお、本実施の形態１においてレシピ情報や性格情報をユーザに入力させるようにしているが、これは予めリストを出力し、そこから選択させても良い。レシピ情報、性格情報、及び作成したアドバイス文の出力方法はテキストによる画面表示であっても、音声による出力であってもかまわない。音声出力する場合、主語、接続語及び文節に対応する音声が予め記憶されており、これらを組み合わせることによってアドバイス文（音声）が作成される。また、アドバイス文は、静止画像及び動画像とともに出力してもよい。この場合、アドバイス装置１は、調理作業ＩＤと、調理作業に対応した静止画像又は動画像とを予め対応付けて記憶しておき、アドバイス文を出力する際に、当該調理作業ＩＤに対応する静止画像又は動画像を読み出して同時に出力する。

また、一度入力、あるいは選択したユーザの性格情報を記憶しておくことも可能である。この場合、ユーザＩＤと性格情報とを予め対応付けて記憶しておき、ユーザＩＤの入力を受け付け、受け付けられたユーザＩＤに対応する性格情報を読み出すことにより、性格情報を取得することが可能となる。

本実施の形態１では、性格ＩＤと説得項目とのマッピングを固定で利用する手法について説明しているが、提示したアドバイスに対する評価をユーザに入力してもらい、ユーザの評価に応じてマッピングの表を改善することも可能である。また、ユーザに動作、原因及び結果などのうち、知りたい情報を予め入力してもらい、一番近い文型をえらんでアドバイスを生成することも可能である。また、アドバイスを作成する際に使用している文型、接続語及び主語は例に示した以外の組み合わせで使用することも可能である。

提示したアドバイスに対する評価やユーザの知りたい情報を得ることで、性格に対する説得項目の有効性を表すマッピングテーブルにおいて、有効か無効かを決定していない説得項目の使用の有無を判断できるので、同じ性格でもユーザ毎に使用する説得項目を増やすことができる。

なお、本実施の形態におけるアドバイス装置は、構成要素決定処理部１０５とアドバイス文作成処理部１０６とからなるアドバイス生成処理部１０４、及びアドバイス情報データベース１０２のみで実現することが可能である。この場合、アドバイス装置において、アドバイス情報データベース１０２は図５〜９に示した構成のテーブルデータを保持する。このとき、アドバイス装置で実施される処理は、図１０のステップＳ８におけるアドバイス構成要素決定処理、及びステップＳ９におけるアドバイス文作成処理である。

次に、ユーザの性格と、説得項目に応じたアドバイス文との妥当性について説明する。発明者らは、ユーザの性格と、説得項目に応じたアドバイス文との妥当性について確認する実験を行った。図１２は、各性格のユーザが、どの説得項目のアドバイス文を好むかの実験結果を示す図である。

この実験では、８０人の被験者を１１パターンの性格に分類した。被験者の選択は、調理することを主眼に、２０代から７０代までに均質に分布する女性を対象に行った。また、本実験における性格の分類方法は、上記の実施の形態１とは異なり、単独の因子のみの高低で表す１ポイントコード（１０パターン）と、どの因子にも顕著な傾向のでない平均的な性格（１パターン）との１１パターンに集約している。さらに、図１２の各性格における括弧内の数字は、分類された人数を表している。

そして、各被験者に対して“利害得失による説得”、“問題解決型の提案による説得”及び“教育による説得”のそれぞれの説得項目Ａ，Ｂ，Ｅに対応するアドバイス文を提示した。なお、本実験では、２種類の料理のレシピについてのアドバイス文を提示した。また、本実験では、５種類ある説得項目Ａ〜Ｅのうちの３種類の説得項目Ａ，Ｂ，Ｅのみを対象としている。これは、説得項目Ｃ，Ｄにおける“権威”や“客観的基準”が被験者毎に異なり、主語となる固有名詞の設定が困難であるため、実験対象から外している。そして、各説得項目に対応するアドバイス文のうち、最も好ましいと思うアドバイス文を被験者に選択してもらった。

図１２に示す実験結果は、その説得項目を選択した被験者の全回答数を棒グラフで表している。図１２に示すように、説得項目Ａと説得項目Ｂとでは、説得項目Ｂの方がより好まれていることがわかる。説得項目Ａは、否定的な表現のアドバイス文であり、説得項目Ｂは、肯定的な表現のアドバイス文である。つまり、全ての性格において、被験者は、否定的な表現のアドバイス文よりも、肯定的な表現のアドバイス文を好む傾向にある。

なお、図１２に示す実験では、平常時において、被験者に調理アドバイスを行っているが、現実の調理アドバイスにおいては必ずしも肯定的なアドバイスのみが好まれるとは限らない。例えば、緊急時においては、失敗や危険防止のために否定的なアドバイスが必須となる。図１３は、緊急時において、各性格のユーザが、どの説得項目のアドバイス文を好むかの実験結果を示す図である。ここでの緊急時とは、料理が吹きこぼれたり、焦げついたりする場合である。

図１３に示すように、緊急時には、肯定的なアドバイスである説得項目Ｂよりも、否定的なアドバイスである説得項目Ａの方が好まれていることがわかる。これは、説得項目Ａのアドバイス文の方が説得項目Ｂのアドバイス文よりも短いので、より早く現在の状況を被験者に伝えることができるためである。また、説得項目Ｅは、他の説得項目に比べてアドバイス文が長いので、緊急時にはふさわしくないと判断された。

このように、マッピングテーブルにおいて、ユーザの性格に説得項目を対応付けるだけでなく、ユーザの状況に説得項目を対応付けることも可能である。

ここで、実施の形態１の変形例について説明する。実施の形態１の変形例においては、ユーザの状況に応じて説得項目を決定する。図１４は、実施の形態１の変形例におけるアドバイス装置の構成を示すブロック図である。

図１４に示すアドバイス装置１’は、入力部１００、性格情報データベース１０１、アドバイス情報データベース１０２、説得項目決定処理部１０３、アドバイス生成処理部１０４、出力部１０７、動作情報取得部１１１及び状況判断部１１２を備える。なお、本変形例において、図１に示すアドバイス装置１と同じ構成については同じ符号を付し、説明を省略する。

動作情報取得部１１１は、調理作業中にユーザが操作する機器、例えばＩＨクッキングヒータ等の動作情報を取得する。例えば、動作情報取得部１１１は、振動センサや温度センサなどで構成され、振動センサにより調理容器の振動を検出し、温度センサにより調理容器の温度を検出する。

状況判断部１１２は、動作情報取得部１１１によって取得された動作情報に基づいて、現在のユーザの状況が緊急な対応を要する状況であるか否かを判断する。状況判断部１１２は、動作情報取得部１１１によって取得された振動波形に基づいて、調理容器内の被加熱物が沸騰しているか否かを判断する。状況判断部１１２は、調理容器内の被加熱物が沸騰している場合、緊急な対応を要する状況であると判断する。また、状況判断部１１２は、動作情報取得部１１１によって取得された温度に基づいて、調理容器内の被加熱物が焦げ付いているか否かを判断する。状況判断部１１２は、調理容器内の被加熱物が焦げ付いている場合、緊急な対応を要する状況であると判断する。

説得項目決定処理部１０３は、状況判断部１１２によって緊急な対応を要する状況であると判断された場合、利害得失を示して説得する説得項目Ａに決定する。

なお、本変形例において、動作情報取得部１１１が情報取得部の一例に相当し、状況判断部１１２が状況判断部の一例に相当する。

このように、説得項目Ａは利害得失を示して説得するので、否定的な表現となるが、緊急時においてはこのような否定的なアドバイスが最も効果的である。そのため、緊急時には強制的に説得項目Ａに決定されるので、ユーザの性格だけでなく、ユーザの状況に応じても適切なアドバイスを提供することができる。

なお、本変形例では、機器の動作情報を取得し、取得した動作情報に基づいて、現在のユーザの状況が緊急な対応を要する状況であるか否かを判断しているが、本発明は特にこれに限定されず、作業を行っているユーザを撮影した撮影画像情報、作業中に発生した音声情報、及び作業中にユーザが操作した機器の動作情報のうちの少なくとも１つを取得し、取得された撮影画像情報、音声情報及び動作情報のうちの少なくとも１つに基づいて、現在のユーザの状況が緊急な対応を要する状況であるか否かを判断してもよい。

（実施の形態２）
次に、本発明の実施の形態２に係るアドバイス装置について説明する。上記の実施の形態１では、ユーザによって入力された性格情報からアドバイス文を決定しているが、実施の形態２では、説得項目を仮設定してアドバイス文を作成し、このアドバイス文に対するユーザの反応に応じて説得項目を再設定し、ユーザが性格情報を入力する手間を省く。

図１５は、実施の形態２におけるアドバイス装置の構成を示すブロック図である。図１５に示すアドバイス装置１”は、入力部１００、性格情報データベース１０１、アドバイス情報データベース１０２、説得項目決定処理部１０３、アドバイス生成処理部１０４、出力部１０７、センシング部１１３及び依存度判断部１１４を備える。なお、本実施の形態において、図１に示すアドバイス装置１と同じ構成については同じ符号を付し、説明を省略する。

説得項目決定処理部１０３は、ユーザによる性格情報の入力がない場合、予め初期設定値として決められている説得項目を設定する。センシング部１１３は、カメラ、マイク及び各種センサなどで構成され、出力部１０７によって出力されたアドバイス文に対するユーザの反応を観測する。依存度判断部１１４は、センシング部１１３によって観測されたユーザの反応を認識し、アドバイス文に依存して作業しているか否かを判断する。

また、説得項目決定処理部１０３は、依存度判断部１１４によってユーザがアドバイス内容に依存していると判断された場合、設定されている説得項目に対応する性格ＩＤを取得する。ここで取得される性格ＩＤは、各説得項目に予め対応付けられている代表値である。説得項目決定処理部１０３は、依存度判断部１１４によってユーザがアドバイス内容に依存していないと判断された場合、他の説得項目を設定する。

なお、本実施の形態において、センシング部１１３が観測部の一例に相当し、依存度判断部１１４が判断部の一例に相当する。

ここで、実施の形態２におけるアドバイス装置１”の動作について説明する。図１６及び図１７は、実施の形態２におけるアドバイス装置の動作について説明するためのフローチャートである。なお、図１６におけるステップＳ１１〜Ｓ１４，Ｓ１６〜Ｓ２０の処理は、図１０におけるステップＳ１〜Ｓ４，Ｓ６〜Ｓ１０の処理と同じであるので説明を省略する。

ステップＳ１５において、入力部１００は、ユーザによる性格情報の入力の有無を判定する。ここで、ユーザによる性格情報の入力があった場合（ステップＳ１５でＹＥＳ）、ステップＳ１６の処理へ移行する。一方、ユーザによる性格情報の入力がなかった場合（ステップＳ１５でＮＯ）、入力部１００は、所定期間経過したか否かを判断する（ステップＳ２１）。ここで、所定期間経過していないと判断された場合（ステップＳ２１でＮＯ）、ステップＳ１５の処理へ戻る。一方、所定期間経過したと判断された場合（ステップＳ２１でＹＥＳ）、図１７のステップＳ２２の処理へ移行する。

ステップＳ２２において、説得項目決定処理部１０３は、予め初期設定値として決められている説得項目を設定する。なお、図１２の実験結果に示すように、説得項目Ｂがほぼ全ての性格の被験者により好まれている。そのため、説得項目決定処理部１０３は、説得項目Ｂを初期設定値として設定する。

ステップＳ２３〜Ｓ２５の処理は、図１０におけるステップＳ８〜Ｓ１０の処理と同じであるので説明を省略する。

次に、ステップＳ２６において、センシング部１１３は、出力部１０７によって出力されたアドバイスに対するユーザの反応を観測する。ここで、センシング部１１３は、ユーザの表情、しぐさ及び発話のうちの少なくとも１つを観測する。具体的に、ユーザの表情及びしぐさを観測する場合、センシング部１１３は、ユーザを撮影した撮影画像情報を取得する。ユーザの発話を観測する場合、具体的に、センシング部１１３は、ユーザの声を録音した音声情報を取得する。また、センシング部１１３は、作業中にユーザが操作した機器の動作情報を観測してもよい。動作情報を観測する場合、具体的に、センシング部１１３は、機器のオン・オフ、機器の設定温度、機器に載置された調理容器の温度、及び調理容器の振動状態などを取得する。

次に、依存度判断部１１４は、ユーザがアドバイスに依存しているか否かを判断する（ステップＳ２７）。具体的に、依存度判断部１１４は、センシング部１１３によって取得された撮影画像を解析し、ユーザがうなずいた、相槌を打った、又は驚いた場合、ユーザがアドバイスに依存していると判断する。また、依存度判断部１１４は、センシング部１１３によって取得された音声情報を解析し、ユーザが肯定的な発話をした場合、ユーザがアドバイスに依存していると判断してもよい。一方、依存度判断部１１４は、センシング部１１３によって取得された撮影画像を解析し、ユーザが首をかしげた、首を横に振った、又は無表情である場合、ユーザがアドバイスに依存していないと判断する。また、依存度判断部１１４は、センシング部１１３によって取得された音声情報を解析し、ユーザが否定的な発話をした場合、ユーザがアドバイスに依存していないと判断してもよい。

なお、アドバイスが動画で出力される場合、依存度判断部１１４は、センシング部１１３によって取得された撮影画像を解析し、ユーザが画面を継続して凝視したか否かを判断してもよい。ユーザが画面を継続して凝視したと判断された場合、依存度判断部１１４は、ユーザがアドバイスに依存していると判断する。一方、ユーザが画面を継続して凝視していないと判断された場合、依存度判断部１１４は、ユーザがアドバイスに依存していないと判断する。

また、アドバイスが静止画及び文字で出力される場合、依存度判断部１１４は、センシング部１１３によって取得された撮影画像を解析し、ユーザが画面を一瞬でも凝視したか否かを判断してもよい。ユーザが画面を一瞬でも凝視したと判断された場合、依存度判断部１１４は、ユーザがアドバイスに依存していると判断する。一方、ユーザが画面を一瞬でも凝視していないと判断された場合、依存度判断部１１４は、ユーザがアドバイスに依存していないと判断する。

さらに、センシング部１１３は、ユーザの調理作業を監視してもよく、依存度判断部１１４は、アドバイスがユーザの調理作業に反映された場合、ユーザがアドバイスに依存していると判断し、アドバイスがユーザの調理作業に反映されていない場合、ユーザがアドバイスに依存していないと判断してもよい。例えば、センシング部１１３は、ユーザの手元をカメラにより撮影し、ユーザが調理している食材を認識し、アドバイス通りの食材を使用しているか否かを監視する。

さらにまた、依存度判断部１１４は、センシング部１１３によって取得された動作情報を解析し、アドバイス通りに機器の操作が行われているか否かを判断してもよい。アドバイス通りに機器の操作が行われていると判断された場合、依存度判断部１１４は、ユーザがアドバイスに依存していると判断する。一方、アドバイス通りに機器の操作が行われていないと判断された場合、依存度判断部１１４は、ユーザがアドバイスに依存していないと判断する。

ユーザがアドバイスに依存していないと判断された場合（ステップＳ２７でＮＯ）、説得項目決定処理部１０３は、別の説得項目を設定し（ステップＳ２８）、ステップＳ２３の処理へ戻る。一方、ユーザがアドバイスに依存していると判断された場合（ステップＳ２７でＹＥＳ）、説得項目決定処理部１０３は、現在設定されている説得項目に予め対応付けられている性格ＩＤを取得し（ステップＳ２９）、図１６のステップＳ１７の処理へ戻る。なお、各説得項目には、予め代表値となる性格ＩＤが予め対応付けられている。

なお、本実施の形態１，２におけるアドバイス装置は、ユーザの調理作業を支援するための調理アドバイス装置であるが、本発明は特にこれに限定されず、地図や音声により自動車を目的地まで誘導するカーナビゲーション装置であってもよい。

また、アドバイス装置１，１’，１”は、ハードウェア的には中央演算処理装置（ＣＰＵ）と、プログラムや恒久的なデータを記録した不揮発性メモリまたは記憶装置と、一時的なデータを格納する高速アクセス可能な揮発性メモリと、入出力装置とを備えた汎用の情報処理装置として構成し、それらのハードウェア資源を協調動作させるアドバイスプログラムを、予め不揮発性メモリ又は記憶装置に記憶させて、ソフトウェア的に実現してもよい。この場合、アドバイスプログラムを磁気ディスクや光ディスクなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体や、インターネットなどの通信回線を介して配布し、不揮発性メモリや記憶装置に書き込む機能を予め設けておき、新たな機能の追加や機能の更新を行えるようにしてもよい。

なお、上述した具体的実施形態には以下の構成を有する発明が主に含まれている。

したがって、ユーザの性格に有効な説得情報が決定され、決定された説得情報に基づいてユーザの作業を支援するためのアドバイスが生成されるので、ユーザの性格に応じた適切なアドバイスを提供することができる。

また、上記のアドバイス装置において、前記取得部は、主要５因子性格分類によって分類された性格情報を取得し、前記性格情報記憶部は、主要５因子性格分類によって分類された性格情報毎に有効な説得情報を記憶することが好ましい。

この構成によれば、主要５因子性格分類によって分類された性格情報が取得され、主要５因子性格分類によって分類された性格情報毎に有効な説得情報が記憶されているので、ユーザの性格を精度よく分類することが可能な主要５因子性格分類を用いて、有効な説得情報を決定することができる。

また、上記のアドバイス装置において、前記出力部によって出力された前記アドバイスに対する前記ユーザの反応を観測する観測部と、前記観測部によって観測された前記ユーザの反応を認識し、前記アドバイスに依存して作業しているか否かを判断する判断部とを更に備え、前記判断部によって前記アドバイスに依存して作業していないと判断された場合、前記説得情報決定部は、他の説得情報を決定することが好ましい。

この構成によれば、出力されたアドバイスに対するユーザの反応が観測され、観測されたユーザの反応が認識され、ユーザがアドバイスに依存して作業しているか否かが判断される。そして、ユーザがアドバイスに依存して作業していないと判断された場合、他の説得情報が決定され、この他の説得情報に応じた配列情報に基づいて、複数の構成要素を接続してアドバイスが生成される。

したがって、ユーザがアドバイスに依存して作業しているか否かを判断し、依存して作業していない場合は、アドバイスの構成要素の配列を他の説得情報に応じて変更するので、誤った性格情報が入力されたとしても、正しい説得情報を選択することができる。また、性格情報が入力されない場合であっても、ユーザに適した説得情報を選択することができる。

なお、ユーザがアドバイスに依存して作業しているか否かを判断しているが、この限りではない。興味の度合いや好感度などのアドバイス装置に対するユーザの態度を判断してもよい。この場合、出力されたアドバイスに対するユーザの反応が観測され、観測されたユーザの反応が認識され、ユーザがアドバイスに対して興味又は好感を持っているか否かが判断される。そして、ユーザがアドバイスに対して興味又は好感を持っていないと判断された場合、他の説得情報が決定され、この他の説得情報に応じた配列情報に基づいて、複数の構成要素を接続してアドバイスが生成される。

また、上記のアドバイス装置において、前記観測部は、作業を行っているユーザを撮影した撮影画像情報、作業中に発生した音声情報、及び作業中にユーザが操作した機器の動作情報のうちの少なくとも１つを取得することが好ましい。

この構成によれば、作業を行っているユーザを撮影した撮影画像情報、作業中に発生した音声情報、及び作業中にユーザが操作した機器の動作情報のうちの少なくとも１つが取得されるので、これらの情報に基づいてユーザのアドバイスに対する反応を認識することができる。

また、上記のアドバイス装置において、前記説得情報は、利害得失を示して説得する第１の説得情報、相手に一番適すると思われる問題解決方法を示して説得する第２の説得情報、権威者の影響力を利用して説得する第３の説得情報、客観的基準を利用して説得する第４の説得情報、及び問題点を明確にして説得の論拠を示す第５の説得情報のうちの少なくとも１つを含むことが好ましい。

この構成によれば、説得情報には、利害得失を示して説得する第１の説得情報、相手に一番適すると思われる問題解決方法を示して説得する第２の説得情報、権威者の影響力を利用して説得する第３の説得情報、客観的基準を利用して説得する第４の説得情報、及び問題点を明確にして説得の論拠を示す第５の説得情報のうちの少なくとも１つが含まれる。そして、これらの説得情報のうち、ユーザの性格に最も適した説得情報が決定されるので、ユーザに的確なアドバイスを提供することができる。

また、上記のアドバイス装置において、作業を行っているユーザを撮影した撮影画像情報、作業中に発生した音声情報、及び作業中にユーザが操作した機器の動作情報のうちの少なくとも１つを取得する情報取得部と、前記情報取得部によって取得された前記撮影画像情報、前記音声情報及び前記動作情報のうちの少なくとも１つに基づいて、現在のユーザの状況が緊急な対応を要する状況であるか否かを判断する状況判断部とをさらに備え、前記説得情報決定部は、前記状況判断部によって緊急な対応を要する状況であると判断された場合、予め分類された説得情報のうちの利害得失を示して説得する説得情報に決定することが好ましい。

この構成によれば、作業を行っているユーザを撮影した撮影画像情報、作業中に発生した音声情報、及び作業中にユーザが操作した機器の動作情報のうちの少なくとも１つが取得され、取得された撮影画像情報、音声情報及び動作情報のうちの少なくとも１つに基づいて、現在のユーザの状況が緊急な対応を要する状況であるか否かが判断される。そして、緊急な対応を要する状況であると判断された場合、予め分類された説得情報のうちの利害得失を示して説得する説得情報に決定される。利害得失を示して説得する説得情報は、否定的な表現となるが、緊急時においてはこのような否定的な表現のアドバイスが最も効果的である。そのため、緊急時には強制的に利害得失を示して説得する説得情報に決定されるので、ユーザの性格だけでなく、ユーザの状況に応じても適切なアドバイスを提供することができる。

また、上記のアドバイス装置において、アドバイス情報記憶部は、ユーザの調理を支援するためのアドバイスを構成する複数の構成要素を記憶することが好ましい。この構成によれば、ユーザの調理を支援するためのアドバイスを構成する複数の構成要素が記憶されているので、調理を支援するためのアドバイスをユーザに提供することができる。

また、上記のアドバイス装置において、アドバイス情報記憶部は、ユーザの自動車の運転を支援するためのアドバイスを構成する複数の構成要素を記憶することが好ましい。この構成によれば、ユーザの自動車の運転を支援するためのアドバイスを構成する複数の構成要素が記憶されているので、自動車の運転を支援するためのアドバイスをユーザに提供することができる。

本発明に係るアドバイス装置、アドバイス方法、アドバイスプログラム及びアドバイスプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、ユーザの性格に応じた適切なアドバイスを提供することができ、テキストや音声等によってユーザの作業を補助するためのアドバイスを提示するアドバイス装置、アドバイス方法、アドバイスプログラム及びアドバイスプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体等として有用である。

本発明の実施の形態１におけるアドバイス装置の構成を示すブロック図である。本発明の実施の形態１における性格情報データベースのマッピングテーブルの一例を示す図である。本発明の実施の形態１における性格情報データベースの性格テーブルの一例を示す図である。本発明の実施の形態１における性格情報データベースの説得項目テーブルの一例を示す図である。本発明の実施の形態１におけるアドバイス情報データベースの構成テーブルの一例を示す図である。本発明の実施の形態１におけるアドバイス情報データベースの文節テーブルの一例を示す図である。本発明の実施の形態１におけるアドバイス情報データベースの接続語テーブルの一例を示す図である。本発明の実施の形態１におけるアドバイス情報データベースの主語テーブルの一例を示す図である。本発明の実施の形態１におけるアドバイス情報データベースのレシピテーブルの一例を示す図である。本発明の実施の形態１におけるアドバイス装置の動作を説明するためのフローチャートである。図１０のステップＳ９におけるアドバイス文作成処理の流れを示すフローチャートである。各性格のユーザが、どの説得項目のアドバイス文を好むかの実験結果を示す図である。緊急時において、各性格のユーザが、どの説得項目のアドバイス文を好むかの実験結果を示す図である。実施の形態１の変形例におけるアドバイス装置の構成を示すブロック図である。実施の形態２におけるアドバイス装置の構成を示すブロック図である。実施の形態２におけるアドバイス装置の動作について説明するための第１のフローチャートである。実施の形態２におけるアドバイス装置の動作について説明するための第２のフローチャートである。

Claims

予め分類された性格情報毎に有効な説得情報を記憶する性格情報記憶部と、
ユーザの作業を支援するためのアドバイスを構成する複数の構成要素と、前記説得情報に応じた前記構成要素の配列情報とを記憶するアドバイス情報記憶部と、
ユーザの前記性格情報を取得する取得部と、
前記性格情報記憶部を参照し、前記取得部によって取得された前記性格情報に有効な説得情報を決定する説得情報決定部と、
前記アドバイス情報記憶部を参照し、前記説得情報決定部によって決定された前記説得情報に応じた前記配列情報に基づいて、前記複数の構成要素を接続してアドバイスを生成するアドバイス生成部と、
前記アドバイス生成部によって生成されたアドバイスを出力する出力部と、
前記出力部によって出力された前記アドバイスに対する前記ユーザの反応を観測する観測部と、
前記観測部によって観測された前記ユーザの反応を認識し、前記アドバイスに依存して作業しているか否かを判断する判断部とを備え、
前記判断部によって前記アドバイスに依存して作業していないと判断された場合、前記説得情報決定部は、他の説得情報を決定することを特徴とするアドバイス装置。
前記取得部は、主要５因子性格分類によって分類された性格情報を取得することを特徴とする請求項１記載のアドバイス装置。
前記観測部は、作業を行っているユーザを撮影した撮影画像情報、作業中に発生した音声情報、及び作業中にユーザが操作した機器の動作情報のうちの少なくとも１つを取得することを特徴とする請求項１又は２記載のアドバイス装置。
前記説得情報は、利害得失を示して説得する第１の説得情報、相手に一番適すると思われる問題解決方法を示して説得する第２の説得情報、権威者の影響力を利用して説得する第３の説得情報、客観的基準を利用して説得する第４の説得情報、及び問題点を明確にして説得の論拠を示す第５の説得情報のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載のアドバイス装置。
作業を行っているユーザを撮影した撮影画像情報、作業中に発生した音声情報、及び作業中にユーザが操作した機器の動作情報のうちの少なくとも１つを取得する情報取得部と、
前記情報取得部によって取得された前記撮影画像情報、前記音声情報及び前記動作情報のうちの少なくとも１つに基づいて、現在のユーザの状況が緊急な対応を要する状況であるか否かを判断する状況判断部とをさらに備え、
前記説得情報決定部は、前記状況判断部によって緊急な対応を要する状況であると判断された場合、予め分類された説得情報のうちの利害得失を示して説得する説得情報に決定することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載のアドバイス装置。
アドバイス情報記憶部は、ユーザの調理を支援するためのアドバイスを構成する複数の構成要素を記憶することを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載のアドバイス装置。
アドバイス情報記憶部は、ユーザの自動車の運転を支援するためのアドバイスを構成する複数の構成要素を記憶することを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載のアドバイス装置。
ユーザの予め分類された性格情報を取得する取得ステップと、
前記性格情報毎に有効な説得情報を記憶する性格情報記憶部を参照し、前記取得ステップにおいて取得された前記性格情報に有効な説得情報を決定する第１の説得情報決定ステップと、
ユーザの作業を支援するためのアドバイスを構成する複数の構成要素と、前記説得情報に応じた前記構成要素の配列情報とを記憶するアドバイス情報記憶部を参照し、前記第１の説得情報決定ステップにおいて決定された前記説得情報に応じた前記配列情報に基づいて、前記複数の構成要素を接続してアドバイスを生成するアドバイス生成ステップと、
前記アドバイス生成ステップにおいて生成されたアドバイスを出力する出力ステップと、
前記出力ステップにおいて出力された前記アドバイスに対する前記ユーザの反応を観測する観測ステップと、
前記観測ステップにおいて観測された前記ユーザの反応を認識し、前記アドバイスに依存して作業しているか否かを判断する判断ステップと、
前記判断ステップにおいて前記アドバイスに依存して作業していないと判断された場合、他の説得情報を決定する第２の説得情報決定ステップとを含むことを特徴とするアドバイス方法。
予め分類された性格情報毎に有効な説得情報を記憶する性格情報記憶部と、
ユーザの作業を支援するためのアドバイスを構成する複数の構成要素と、前記説得情報に応じた前記構成要素の配列情報とを記憶するアドバイス情報記憶部と、
ユーザの前記性格情報を取得する取得部と、
前記性格情報記憶部を参照し、前記取得部によって取得された前記性格情報に有効な説得情報を決定する説得情報決定部と、
前記アドバイス情報記憶部を参照し、前記説得情報決定部によって決定された前記説得情報に応じた前記配列情報に基づいて、前記複数の構成要素を接続してアドバイスを生成するアドバイス生成部と、
前記アドバイス生成部によって生成されたアドバイスを出力する出力部と、
前記出力部によって出力された前記アドバイスに対する前記ユーザの反応を観測する観測部と、
前記観測部によって観測された前記ユーザの反応を認識し、前記アドバイスに依存して作業しているか否かを判断する判断部としてコンピュータを機能させ、
前記判断部によって前記アドバイスに依存して作業していないと判断された場合、前記説得情報決定部は、他の説得情報を決定することを特徴とするアドバイスプログラム。
予め分類された性格情報毎に有効な説得情報を記憶する性格情報記憶部と、
ユーザの作業を支援するためのアドバイスを構成する複数の構成要素と、前記説得情報に応じた前記構成要素の配列情報とを記憶するアドバイス情報記憶部と、
ユーザの前記性格情報を取得する取得部と、
前記性格情報記憶部を参照し、前記取得部によって取得された前記性格情報に有効な説得情報を決定する説得情報決定部と、
前記アドバイス情報記憶部を参照し、前記説得情報決定部によって決定された前記説得情報に応じた前記配列情報に基づいて、前記複数の構成要素を接続してアドバイスを生成するアドバイス生成部と、
前記アドバイス生成部によって生成されたアドバイスを出力する出力部と、
前記出力部によって出力された前記アドバイスに対する前記ユーザの反応を観測する観測部と、
前記観測部によって観測された前記ユーザの反応を認識し、前記アドバイスに依存して作業しているか否かを判断する判断部としてコンピュータを機能させ、
前記判断部によって前記アドバイスに依存して作業していないと判断された場合、前記説得情報決定部は、他の説得情報を決定することを特徴とするアドバイスプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。