JP6888860B2 - 話かけのタイミング決定装置、話かけのタイミング決定方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、話かけのタイミング決定装置、話かけのタイミング決定方法、およびプログラムに関する。

高齢化社会において、介護の現場の人手不足が大きな問題となっていることから、ロボットによる支援が求められている。しかしながら、ユーザとロボットとの間でより良い関係性が築けなければ、導入が困難であることも事実である。良い関係性の構築においては、ユーザとロボットの対話が重要な要素となる。特に、高齢者等がユーザである場合、前記ユーザに積極的に関与すること、つまり、話かけを行うことが重要となる。

対話型ロボットに関しては、ユーザとの会話において、発話のタイミングを計るために、ユーザの呼吸が呼気から吸気にかわるタイミングを利用するシステムが開示されている（特許文献１）。

特開２０１６−１９７７７６号公報

しかしながら、前記システムでは、前記ユーザと前記ロボットとの間で会話が開始されていることが前提条件となるため、会話が開始されていない場合には、タイミングを計ることはできず、積極的な関与には繋がりにくい。

また、前記対話型ロボットが前記ユーザに話かけるタイミングは、例えば、前記ロボットと前記ユーザとの距離等で設定されている。しかし、このような設定条件は、前記ユーザの状態は、何ら考慮されておらず、例えば、単に前記ロボットの近くを通っただけなのか、前記ロボットに話しかけるために近づいたのかが不明である。このような場合、前記ロボットがユーザに話しかけても、前記ユーザの行動を妨害したり、迷惑をかける可能性があり、積極的な関与であっても、結果的に前記ユーザとの関係性が悪化する場合がある。

そこで、本発明は、ユーザに対して適したタイミングを決定できる、新たなシステムの提供を目的とする。

前記目的を達成するために、本発明の話かけのタイミング決定装置は、
記憶部、行動推定部、状態推定部、傾聴許容度算出部、および話かけ判定部を含み、
前記記憶部は、話かけ対象者の行動関連情報、行動ごとの対話成功率、および判定基準値を記憶し、
前記行動推定部は、前記行動関連情報から、所定時における前記対象者の行動を推定し、
前記状態推定部は、前記行動関連情報から、前記所定時における前記対象者の状態を示す状態値を算出し、
前記傾聴許容度算出部は、前記推定行動に対応する前記記憶した行動の対話成功率と、算出した前記状態値と、前記所定時の時間とから、前記対象者が話かけを許容する可能性を示す傾聴許容度を算出し、
前記話しかけ判定部は、前記傾聴許容度と、前記判定基準値とを対比して、前記対象者が話かけを許容する状態か否かを判定する
ことを特徴とする。

本発明の話かけタイミング決定方法は、
行動推定工程、状態推定工程、傾聴許容度算出工程、および話かけ判定工程を含み、
前記行動推定工程は、話かけ対象者の行動関連情報から、所定時における前記対象者の行動を推定し、
前記状態推定工程は、前記行動関連情報から、前記所定時における前記対象者の状態を示す状態値を算出し、
前記傾聴許容度算出工程は、前記推定行動に対応する行動の対話成功率と、算出した前記状態値と、前記所定時の時間とから、前記対象者が話かけを許容する可能性を示す傾聴許容度を算出し、
前記話しかけ判定工程は、前記傾聴許容度と、判定基準値とを対比して、前記対象者が話かけを許容する状態か否かを判定する
ことを特徴とする。

本発明のプログラムは、前記本発明の話かけのタイミング決定方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明の記録媒体は、前記本発明のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能である。

本発明の対話装置は、前記本発明のタイミング決定装置を含むことを特徴とする。

本発明によれば、自動対話装置が対話する対象者の行動から、話かけを許容する状態か否かを判定するため、例えば、ユーザの行動を妨害したり、迷惑をかける可能性を低減した話かけが可能となる。

図１は、実施形態１のタイミング決定装置の一例を示すブロック図である。 図２は、実施形態１のタイミング決定装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。 図３は、実施形態１のタイミング決定方法の一例を示すフローチャートである。 図４は、実施形態２のタイミング決定装置および対話ロボットの例を示すブロック図である。 図５は、実施形態２のタイミング決定方法の一例を示すフローチャートである。 図６は、実施形態２の対話装置の一例を示すブロック図である。

本発明の実施形態について説明する。本発明は、以下の実施形態には限定されない。以下の各図において、同一部分には、同一符号を付している。各実施形態の説明は、特に言及がない限り、互いの説明を援用できる。各実施形態の構成は、特に言及がない限り、組合せ可能である。

本発明において、「話かけ対象者」とは、自動対話装置と対話する対象者である（以下、「対象者」という）。前記対象者は、特に制限されず、例えば、高齢者、病人等の被介護者等があげられるが、本発明は、これらに制限されない。本発明は、例えば、介護の領域だけでなく、ホテル、コンサート会場等での案内、店頭での接客等、様々な分野に適用できる。

［実施形態１］
本発明のタイミング決定装置およびタイミング決定方法および対話の一例について、図を用いて説明する。

図１は、本実施形態のタイミング決定装置の一例を示すブロック図である。タイミング決定装置１は、記憶部１１、行動推定部１２、状態推定部１３、傾聴許容度算出部１４、話かけ判定部１５を含む。タイミング決定装置１は、例えば、タイミング決定システムともいう。タイミング決定装置１は、例えば、前記各部を含む１つの装置でもよいし、前記各部が、例えば、通信回線網を介して接続可能な装置でもよい。

タイミング決定装置１は、自動対話装置による対象者との対話において、前記自動対話装置が前記対象者に話しかけるタイミングを決定する装置である。タイミング決定装置１と前記自動対話装置は、同じ装置でもよいし、通信回線網を介して接続可能であってもよい。前者の場合、前記自動対話装置がタイミング決定装置１を備えた形態といえる。後者の場合、例えば、タイミング決定装置１と前記自動対話装置とを含む自動対話システムということもできる。なお、前記自動対話装置に関しては、他の実施形態において説明する。

記憶部１１は、前記対象者の行動関連情報１１１、行動ごとの対話成功率１１２、および判定基準値１１３を記憶する。

前記対象者の行動関連情報１１１とは、前記対象者の行動に関連する情報であればよく、その種類は何ら制限されない。行動関連情報１１１は、例えば、前記対象者の行動から直接的に得られる情報でもよく、前記対象者の行動から間接的に得られる情報でもよく、また、前記対象者が予定として記録している行動に関する情報でもよい。行動関連情報１１１は、前記対象者の行動に関連する情報であることから、例えば、これらの情報に基づけば、後述するように、前記対象者の行動を推定可能である。

記憶部１１は、例えば、一人の対象者の行動関連情報を記憶してもよいし、複数の対象者の行動関連情報を記憶してもよい。記憶部１１は、例えば、前記対象者ごとに、前記対象者に紐づけて前記行動関連情報を記憶する。

前記行動ごとの対話成功率１１２とは、例えば、ある行動Ｘを行っている対象者に対して、前記自動対話装置が話かけを行った際、前記対象者が前記話しかけに対して返事を行う割合を意味する。対話成功率１１２は、例えば、複数の対象者に対する成功率でもよいし、特定の対象者に対する成功率でもよい。前記対象者ごとに、より適したタイミングを決定する場合、対話成功率１１２は、例えば、特定の対象者に対する成功率であることが好ましい。また、対話成功率１１２は、例えば、過去の成功率を設定してもよいし、任意の成功率を設定してもよく、好ましくは前者である。記憶部１１において、例えば、前記対話成功率は、行動に紐付けされて記憶される。

判定基準値１１３とは、後述する傾聴許容度の基準値Ｓであり、前記対象者が話かけを許容する状態か否かの判定において、閾値として任意に設定できる。判定基準値１１３は、例えば、前記傾聴許容度の算出方法によって、適宜設定できる。

行動推定部１２は、行動関連情報１１１から、所定時における前記対象者の行動を推定する。前述のように、行動関連情報１１１は、行動に関連する情報であることから、例えば、その情報の種類に応じて、前記対象者の行動を推定できる。また、記憶部１１は、例えば、予め、前記対象者の行動を推定するための参照情報を記憶してもよい。前記参照情報は、例えば、様々な行動について、行動ごとに、行動関連情報が紐づけられている。前記参照情報に基づけば、例えば、前記対象者の行動関連情報を前記参照情報と対比することにより、前記対象者の行動を推定することができる。

タイミング決定装置１は、前述のように、前記自動対話装置による前記対象者への話かけのタイミングを決定する装置であることから、リアルタイムでのタイミングの決定が重要である。このため、前記ターゲットの行動は、例えば、前記行動関連情報が得られた時点での行動の推定であることが好ましい。

状態推定部１３は、行動関連情報１１１から、前記所定時における前記対象者の状態を示す状態値を算出する。前記対象者の状態値は、特に制限されず、例えば、疲労度および繁閑度である。

前記疲労度とは、例えば、前記所定時における前記対象者の疲労の度合いを示す値である。具体的に、前記疲労度は、例えば、過去と現在の状況に関し、前記対象者について、過去の状態と比較した現在の状態における疲労の度合いとして表すことができる。簡単に言うと、例えば、過去の行動内容から現在の疲れている度合いを示したものといえる。前記疲労度は、例えば、相対値で表すことができ、相対値０が、相対的に最も疲れていない状態であり、相対値１が、相対的に最も疲れている状態である。

前記繁閑度とは、例えば、前記所定時における前記対象者の忙しさの度合いを示す値である。具体的に、前記繁閑度は、例えば、現在と未来の状況に関し、前記対象者について、現在の状態から推測される精神的な焦りを示す値、または、次に行う予定行動の忙しさおよび重要さを反映した値ともいえる。前記繁閑度は、例えば、相対値で表すことができ、相対値０が、相対的に最も忙しくない状態であり、相対値１が、相対的に最も忙しい状態である。

傾聴許容度算出部１４は、前記推定行動に対応する前記記憶した行動の対話成功率と、算出した前記状態値と、前記所定時の時間とから、前記対象者が話かけを許容する可能性を示す傾聴許容度を算出する。前記傾聴許容度の算出方法は、特に制限されず、任意に設定できる。

前記傾聴許容度の算出において、前記所定時の時間は、例えば、時間帯に付与された相対値に変換して、算出に使用できる。前記時間帯の相対値は、例えば、ユーザが話してもよいと考える時間か否かを示す指標であり、具体例として、例えば、２４時間を複数の時間帯に分割し、各時間帯について、話してもよいと考えるか否かを、０〜１の相対値として付与できる。相対値１が、１日において相対的に最も忙しくなく、話してもよいと考える時間帯であり、相対値０が、１日において相対的に最も忙しく、話をすることができないと考える時間帯である。具体例として、例えば、平日の朝の時間帯（例えば、７：００〜９：００）は、出社前で多忙であることから、相対値が低く設定され、平日の夜の時間帯（例えば、２２：００〜２４：００）は、就寝前で余暇があることから、相対値が高く設定される。

前記算出式としては、例えば、許容する可能性が高い程、前記傾聴許容度が大きく、許容する可能性が低い程、前記傾聴許容度が小さくなるような式（以下、「式Ａ」という）を設定してもよいし、許容する可能性が低い程、前記傾聴許容度が大きく、許容する可能性が高い程、前記傾聴許容度が小さくなるような式（以下、「式Ｂ」という）を設定してもよい。以下の説明では、前者、すなわち、許容する可能性が高い程、前記傾聴許容度が大きく、許容する可能性が低い程、前記傾聴許容度が小さくなる式Ａを想定して、説明する。

前記式Ａとして、例えば、下記式（１）が例示できる。なお、前記式（１）は、例示であって、本発明を制限するものではない。

ｕ：傾聴許容度
ε：対話成功率
α：疲労度
β：繁閑度
γ：時間帯の相対値

前記式（１）の場合、例えば、対話成功率εは、高い程、許容の可能性が高く、低い程、許容の可能性が低くなる要素であり、前記状態値（疲労度αおよび繁閑度β）は、相対値が高い程、許容の可能性が低く、相対値が低い程、許容の可能性が高くなる要素であり、時間帯の相対値γは、高い程、許容の可能性が高く、低い程、許容の可能性が低くなる要素である。

話しかけ判定部１５は、前記傾聴許容度と、前記判定基準値とを対比して、前記対象者が話かけを許容する状態か否かを判定する。前記式Ａの場合、例えば、前記傾聴許容度が、基準値Ｓを超える（または基準値Ｓ以上である）場合、許容する状態であると判定し、基準値Ｓ以下である（または基準値Ｓ未満である）場合、許容する状態ではないと判定できる。

許容する状態であるとの判定結果または許容する状態ではないとの判定結果は、例えば、出力部により出力してもよい。

図２に、タイミング決定装置１のハードウエア構成のブロック図を例示する。タイミング決定装置１は、例えば、ＣＰＵ（中央処理装置）１０１、メモリ１０２、バス１０３、入力装置１０４、ディスプレイ１０５、通信デバイス１０６、記憶装置１０７等を有する。タイミング決定装置１の各部は、例えば、それぞれのインターフェイス（Ｉ／Ｆ）により、バス１０３を介して、相互に接続されている。

ＣＰＵ１０１は、タイミング決定装置１の全体の制御を担う。タイミング決定装置１において、ＣＰＵ１０１により、例えば、プログラム１０８（本発明のプログラムを含む）が実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。具体的に、タイミング決定装置１は、例えば、ＣＰＵ１０１が、行動推定部１２、状態推定部１３、傾聴許容度算出部１４、話かけ判定部１５として機能する。

バス１０３は、例えば、外部機器とも接続できる。タイミング決定装置１は、バス１０３に接続された通信デバイス１０６により、通信回線網に接続でき、前記通信回線網を介して、前記外部機器と接続できる。タイミング決定装置１が、例えば、前記自動対話装置と別個の装置の場合、タイミング決定装置１は、通信回線網を介して、前記自動対話装置と接続可能である。

メモリ１０２は、例えば、メインメモリを含み、前記メインメモリは、主記憶装置ともいう。ＣＰＵ１０１が処理を行う際には、例えば、後述する補助記憶装置に記憶されている、本発明のプログラム等の種々の動作プログラム１０８を、メモリ１０２が読み込み、ＣＰＵ１０１は、メモリ１０２からデータを受け取って、プログラム１０８を実行する。前記メインメモリは、例えば、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）である。メモリ１０２は、例えば、さらに、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）を含む。

記憶装置１０７は、例えば、前記メインメモリ（主記憶装置）に対して、いわゆる補助記憶装置ともいう。記憶装置１０７は、例えば、記憶媒体と、前記記憶媒体に読み書きするドライブとを含む。前記記憶媒体は、特に制限されず、例えば、内蔵型でも外付け型でもよく、ＨＤ（ハードディスク）、ＦＤ（フロッピー（登録商標）ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＭＯ、ＤＶＤ、フラッシュメモリー、メモリーカード等があげられ、前記ドライブは、特に制限されない。記憶装置１０７は、例えば、記憶媒体とドライブとが一体化されたハードディスクドライブ（ＨＤＤ）も例示できる。記憶装置１０７は、例えば、記憶部１１であり、行動関連情報１１１、対話成功率１１２、判定基準値１１３が格納されてもよい。

タイミング決定装置１は、さらに、入力装置１０４、ディスプレイ１０５等を備えてもよい。入力装置１０４は、例えば、タッチパネル、キーボード等である。ディスプレイ１０５は、例えば、ＬＥＤディスプレイ、液晶ディスプレイ等があげられる。

つぎに、本実施形態のタイミング決定方法について、一例として、図３のフローチャートを用いて説明する。本実施形態のタイミング決定方法は、例えば、図１および図２に示すタイミング決定装置１を用いて実施できる。なお、本実施形態のタイミング決定方法は、これらの図面に示すタイミング決定装置１の使用には限定されない。また、本実施形態のタイミング決定方法における記載は、前述したタイミング決定装置１に援用できる。

前記行動推定工程として、行動推定部１２により、記憶部１１に記憶された前記対象者の行動関連情報から、所定時における前記対象者の行動を推定する（Ｓ１０）。

前記状態推定工程として、状態推定部１３により、記憶部１１に記憶された前記対象者の行動関連情報から、前記所定時における前記対象者の状態を示す状態値を算出する（Ｓ１１）。

前記傾聴許容度算出工程として、傾聴許容度算出部１４により、前記推定行動に対応する記憶部１１に記憶された行動の対話成功率と、算出した前記状態値と、前記所定時の時間とから、前記対象者が話かけを許容する可能性を示す傾聴許容度を算出する（Ｓ１２）。

そして、前記話しかけ判定工程として、話かけ判定部１５により、前記傾聴許容度と、記憶部１１に記憶された判定基準値とを対比して、前記対象者が話かけを許容する状態か否かを判定する。具体的には、例えば、前記傾聴許容度が、前記判定基準値以上か否かを判定し（Ｓ１３）、前記基準値以上であれば（ＹＥＳ）、話かけを許容する状態であると判定し（Ｓ１４）、前記基準値未満であれば（ＮＯ）、話かけを許容する状態ではないと判定する（Ｓ１５）。

［実施形態２］
本実施形態のタイミング決定装置は、さらに、例えば、テキスト生成部と出力部とを有する。本実施形態のタイミング決定装置は、例えば、対話端末である対話ロボットと、通信回線網を介して、接続可能であってもよい。本実施形態のタイミング決定装置およびそれを含む対話装置の一例について、図を用いて説明する。

図４は、タイミング決定装置２と対話ロボット３とを含む、対話装置の一例を示すブロック図である。前記対話装置において、タイミング決定装置２と対話ロボット３とは、通信回線網４を介して、接続可能である。前記対話装置は、例えば、対話システムともいう。

タイミング決定装置２は、前述のように、前記対象者に話しかけるタイミングを決定する装置であり、前記対象者が話かけを許容する状態か否かの判定によって、さらに、前記対象者に対する発話の内容のテキスト情報を出力することが好ましい。本実施形態においては、タイミング決定装置２により、タイミングの判定と発話内容のテキスト情報の生成を行い、前記テキスト情報を対話ロボット３に送信し、対話ロボット３から前記対象者への発話が行われる。

タイミング決定装置２は、前述のように、さらに、テキスト生成部１６と、前記出力部として通信部１７を含む以外は、前記実施形態１のタイミング決定装置１と同様である。

タイミング決定装置２において、テキスト生成部１６は、発話内容のテキスト情報を生成する。前記テキスト情報は、例えば、対話ロボット３に送信され、対話ロボット３が受信すると、音声出力部３２によって、前記テキスト情報に基づいて音声が合成され出力される。

前記対象者が話しかけを許容する状態であると判定した場合、例えば、前記対象者が話をする余裕があるとして、テキスト生成部１６は、前記対象者に対して双方向型の発話内容のテキスト情報を生成する。前記双方向型の発話内容とは、前記対象者に対話を求める発話内容である。具体例としては、例えば、「今、少しだけお話しない？」等の対話の依頼等があげられる。

また、前記対象者が話しかけを許容する状態ではないと判定した場合、例えば、前記対象者が話をする余裕がないとして、テキスト生成部１６は、例えば、前記対象者に対して一方向型の発話内容のテキスト情報を生成してもよい。前記一方向型の発話内容とは、前記対象者に対話を求める内容ではなく、前記対象者の行動に対する言葉かけの内容である。具体例としては、例えば、前記対象者が掃除中であれば、「お掃除、ありがとう」、「お掃除、ご苦労様」等の感謝、労いの言葉かけであり、テレビ視聴中であれば、「この番組、面白いね」等の感想の言葉かけである。前記対象者が話しかけを許容する状態ではない場合、対話ロボット３が、前記双方向型の発話を行うと、前記対象者の行動や思考を遮る可能性がある。一方、介護等の場面においては、積極的な関与が重要となるため、前記対象者が話しかけを許容する状態ではない場合でも、何らかの関与が望まれる。このため、話しかけを許容する状態ではないと判定した場合には、テキスト生成部１６が一方向型の発話内容を生成することで、前記対象者の行動や思考等を遮ることを抑制しつつ、関与を行うことができる。また、言葉かけにより前記対象者の行動や思考等を遮る可能性が高い行動の場合には、前記テキスト情報を生成しなくてもよい。

タイミング決定装置２において、通信部１７は、テキスト生成部１６で生成した前記テキスト情報を出力する。具体的には、タイミング決定装置２は、通信部１７により、通信回線網４を介して、対話ロボット３に、前記テキスト情報を送信する。

一方、対話ロボット３は、通信部３１により、通信回線網４を介して、前記テキスト情報を受信する。そして、対話ロボット３は、音声出力部３２により、前記テキスト情報に基づいて、音声を合成して、出力する。対話ロボット３は、例えば、通信部３１および音声出力部３２の他に、通常の対話ロボットが備える各種機能部を備えるが、その構成は、何ら制限されない。

タイミング決定装置２と対話ロボット３との通信方式は、何ら制限されず、例えば、具体的には、例えば、インターネット回線、電話回線、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）等があげられ、有線でも無線でもよい。前記通信方式は、例えば、無線の通信方式が好ましく、例えば、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）、Bluetooth（登録商標）等が利用できる。

つぎに、本実施形態のタイミング決定方法について、一例として、図５のフローチャートを用いて説明する。

前記実施形態１と同様にして、前記対象者が話かけを許容する状態か否かを判定し、許容する状態であると判定した場合（Ｓ１４）、テキスト生成部１６により双方向型発話内容のテキスト情報を生成して（Ｓ２０）、出力部である通信部１７により、対話ロボット３に出力する（Ｓ２２）。一方、許容する状態ではないと判定した場合（Ｓ１５）、テキスト生成部１６により一方向型発話内容のテキスト情報を生成して（Ｓ２１）、通信部１７により、対話ロボット３４に出力する（Ｓ２２）。

そして、対話ロボット３は、通信部３１により前記テキスト情報を受信すると、音声出力部３２により、前記テキスト情報に基づいて、音声を合成し、出力する。

対話ロボット３による前記音声の出力に対する前記対象者の反応は、例えば、対話成功率に反映させて、新たな対話成功率として、記憶部１１に更新記憶させてもよい。

話かけを許容する状態と判定し、対話ロボット３から前記双方向型発話内容の音声を出力した場合、例えば、現状の対話成功率εを再設定し、更新してもよい。すなわち、前記対象者から肯定的な反応が得られた場合、例えば、会話可能であるとして、対話成功率εをより高い値に更新し、否定的な反応が得られた場合、例えば、会話する余裕がないかもしれないとして、対話成功率εをより低い値で更新し、反応が得られない場合、例えば、会話する余裕がないかもしれないとして、対話成功率εをより低い値で更新してもよい。

話かけを許容する状態ではないと判定し、対話ロボット３から前記一方向型発話内容の音声を出力した場合、例えば、現状の対話成功率εを再設定し、更新してもよい。すなわち、前記対象者から肯定的な反応が得られた場合、例えば、会話する余裕があるのかもしれないとして、対話成功率εをより高い値で更新し、否定的な反応が得られた場合、例えば、やはり会話する余裕がないとして、対話成功率εをそのままとし、反応が得られない場合も、例えば、やはり会話する余裕がないとして、対話成功率εをそのままとする。

対話成功率εの更新は、例えば、対話ロボット３による一回の会話ごとに行ってもよいし、記憶部１１に記憶した全データに基づいて、一度に更新してもよい。

本実施形態は、タイミング決定装置２と対話ロボット３とが、通信回線網４を介して接続可能な形態を示したが、これには制限されず、タイミング決定装置２が対話ロボット３を兼ねてもよい。この場合、タイミング決定装置２は、例えば、さらに、音声出力部３２を含み、テキスト生成部１６で生成したテキスト情報に基づいて、音声を合成し、出力してもよい。

（変形例）
本実施形態では、タイミング決定装置２と対話ロボット３とを含む対話装置（対話システム）を例示したが、前記対話装置は、例えば、前記対話ロボット自身が、前記タイミング決定装置を有する形態であってもよい。すなわち、本実施形態において、対話装置（対話ロボットともいう）は、前記本発明のタイミング決定装置を有する。

図６は、前記対話装置として対話ロボットの一例を示すブロック図である。対話ロボット５は、前記実施形態１におけるタイミング決定装置１を有し、さらに、テキスト生成部１６および音声出力部３２を有する。テキスト生成部１６および音声出力部３２は、前述の通りである。対話ロボット５は、その内部において、タイミング決定装置１により話かけ判定が行われ、さらに、テキスト生成および音声の合成と出力とが行われる以外は、例えば、前述の説明を適宜援用できる。

［実施形態３］
本実施形態は、前記対象者の行動関連情報について、具体例をあげて説明する。

前記行動関連情報は、前述のように、前記対象者の行動に関連する情報であればよく、その種類は何ら制限されない。前記行動関連情報は、前記対象者の行動から直接的に得られる情報でもよく、前記対象者の行動から間接的に得られる情報でもよく、また、前記対象者が予定として記録している行動に関する情報でもよい。前記行動関連情報は、前記対象者の状態を表す情報であることから、例えば、経時的な情報であることが好ましい。

前記行動関連情報は、例えば、センサによりセンシングした前記対象者のセンシング情報があげられる。

前記センシング情報は、例えば、直接的な情報として、画像情報、加速度情報があげられる。

前記画像情報は、例えば、カメラセンサにより、前記対象者の行動を撮像した画像であり、具体例として、経時的な静止画、動画等があげられる。前記カメラセンサは、特に制限されず、例えば、ＲＧＢ（Ｄ）カメラ等があげられる。前記カメラは、例えば、前記対象者の住居内に設置されてもよいし、前記対話端末である対話ロボット３に搭載されてもよい。前記カメラで撮像した画像情報は、例えば、タイミング決定装置１の記憶部１１に記憶される。この場合、前記カメラとタイミング決定装置１は、例えば、通信回線網を介して接続され、前記カメラからの前記画像情報を受信して、記憶部１１に記憶してもよい。

前記画像情報は、例えば、前記対象者の位置姿勢を表す情報であり、前記画像情報が表す位置姿勢情報から、前述のように、前記対象者の行動を推定できる。また、前記画像情報によれば、例えば、位置姿勢情報の変化の大きさや、過去の同一種類の行動時における姿勢の変化から疲労度、繁閑度を推定できる。「位置姿勢情報の変化」とは、例えば、現時点における経時的な変化を意味し、ある時間単位でみたとき、前記対象者がどの程度動き回っているかの変化の値で表すことができ、前記対象者の疲労度および繁閑度を推定する際の指標とすることができる。また、「過去の同一種類の行動時における姿勢の変化」とは、例えば、同じ行動の比較であり、現時点の行動Ａにおける姿勢と、過去の同一種類の行動Ａにおける姿勢との比較である。具体的に、例えば、「洗い物」を一つの行動として設定した場合、前記対象者が昨日と今日、同一の「洗い物」行動をしており、昨日の「洗い物」行動時には、腰が曲がっていたが、今日の「洗い物」行動時には、背筋が伸びているならば、今日は昨日より疲労度が低いと推定できる。

前記加速度情報とは、例えば、加速度センサにより、前記対象者の行動をセンシングした情報である。前記加速度センサは、例えば、前記対象者の住居内に設置されてもよいし、前記対話端末である対話ロボット３に搭載されてもよく、前記対象者が、前記加速度センサを搭載したスマートフォン等の端末、またはウェアラブルデバイスを携帯してもよい。前記加速度センサは、特に制限されず、例えば、MEMS（Micro Electro Mechanical Systems）加速度センサ（製品名：BMX160、Bosch Sensortec社製）等があげられる。前記ウェアラブルデバイスは、特に制限されず、例えば、ブレスレット型、眼鏡型、腕時計型等があげられる。前記加速度センサによる加速度情報は、例えば、タイミング決定装置１の記憶部１１に記憶される。この場合、前記センサとタイミング決定装置１は、例えば、通信回線網を介して接続され、前記センサからの前記加速度情報を受信して、記憶部１１に記憶してもよい。

前記加速度情報は、例えば、前記対象者の動きを表す情報であり、前記加速度情報から、前述のように、前記対象者の行動を推定できる。また、前記加速度情報によれば、例えば、現時点の行動に関する加速度のグラフと、過去の同一種類の行動に関する加速度のグラフとを比較し、現在の行動と過去に行った同一種類の行動との間における加速度の差から、疲労度、繁閑度を推定できる。具体的に、例えば、前記対象者が掃除をしている場合、昨日の掃除時の加速度と比較して、今日の掃除時の加速度が高い場合、今日は昨日よりも疲労度が低い、または、繁閑度が高いと推定できる。

前記センシング情報は、例えば、間接的な情報として、ガス使用情報、電気使用情報、および水道使用情報等があげられる。前記センシング情報は、例えば、いずれか一種類でもよいし、二種類以上であってもよい。これらのセンシング情報は、前記対象者の状態を間接的に表す情報であり、具体的には、例えば、前記対象者が料理している、お風呂に入っている、洗顔している、掃除している等を表す情報である。前記ガス、電気、水道の使用量は、例えば、ガス会社、電力会社、水道局が設置したセンサによりセンシングされる。この場合、タイミング決定装置１は、例えば、ガス会社、電力会社、および水道局のデータベースと通信回線網を介して接続可能であり、前記データベースからの前記センシング情報を受信して、受信した情報を記憶部１１に記憶してもよい。

前記センシング情報は、例えば、前記対象者の行動を間接的に表す情報であり、前記センシング情報から、前記対象者の行動を推定できる。また、前記センシング情報によれば、例えば、使用量や使用時間等から、疲労度、繁閑度を推定できる。

前記対象者が予定として記録している行動に関する情報とは、例えば、前記対象者のスケジュール情報があげられる。前記スケジュール情報は、例えば、時間単位のスケジュール、日にち単位のスケジュール等である。前記スケジュール情報は、例えば、クラウドサーバに記憶され、タイミグ決定装置１は、例えば、前記クラウドサーバと通信回線網を介して接続可能であり、前記クラウドサーバから前記スケジュール情報を受信して、受信した情報を記憶部１１に記憶してもよい。

前記スケジュール情報に基づけば、例えば、前記対象者の行動を推定できる。また、前記スケジュール情報によれば、例えば、前記対象者の残りのタスク量、１日のスケジュールの過密度等から、疲労度、繁閑度を推定できる。

［実施形態４］
本実施形態は、疲労度および繁閑度の算出方法について、具体例をあげて説明する。なお、これらは例示であって、本発明を制限するものではない。

（１）疲労度の算出
前記疲労度の算出式は、例えば、下記式（２Ａ）が例示できる。

α：疲労度
ｂ：行動名の疲労度
ｉ：その日１日における行動を示すＩＤ（ｉ=１がその日の最初の行動１、ｉ=２が行動１の次に行った行動２、ｉ＝３が行動２の次に行った行動３・・・）
ｄ：現在までの行動数
ｔ：作業時間
ｓ：昨晩の睡眠時間

疲労度αは、前述のように、前記対象者の疲労を示す相対値であり、相対値０が、相対的に最も疲れていない状態であり、相対値１が、相対的に最も疲れている状態を示す。

行動名の疲労度（ｂ）は、推定された行動名と、前記センシング情報、前記スケジュール情報から算出される疲労度である。前記行動名の疲労度は、例えば、予め、行動の種類を示す行動名に紐づけて、記憶部１１に記憶する。

行動ＩＤ（ｉ）の数値は、その日１日の行動を示し、相対的に大きいほど、次の行動を意味する。行動ＩＤ（ｉ）＝１の場合、その日における最初の行動を意味し、行動ＩＤ（ｉ）＝２は、前記最初の行動の次の行動（その日における二番目の行動）を示し、行動ＩＤ（ｉ）＝３は、さらにその次の行動（その日における三番目の行動）を示す。具体的に、例えば、その日の最初の行動が掃除であり、次の行動が料理であった場合、行動ＩＤ（ｉ）＝１は、掃除であり、行動ＩＤ（ｉ）＝２は、料理である。

現在までの行動数（ｄ）は、その日１日における行動した数を意味し、前記式（２Ａ）において、現在までの行動数（ｄ）が相対的に大きくなるほど、その日の現時点における過去の行動ｂｉ（ｉ＜ｄ）の重みづけが小さくなる。

作業時間（ｔ）とは、推定した現在の行動に関する作業時間（行動時間）を意味し、例えば、１日のうち何時間の活動にあたるかを、重みとして付与する。

昨晩の睡眠時間（ｓ）の単位は、特に制限されず、例えば、時間（ｈｒ）で表すことができる。昨晩の睡眠時間（ｓ）は、例えば、８時間を基本として、前記対象者の睡眠時間が８時間以下であれば、疲労度が大きくなる重み付けをする。具体的に、例えば、前記対象者の睡眠時間が７時間であれば、疲労度αに１／８が足され、３時間であれば５／８足されるように、前記対象者の睡眠時間が減るほど、疲労度αが大きくなることを意味する。

（２）繁閑度の算出
前記繁閑度の算出式は、例えば、下記式（３Ａ）が例示できる。

前記式（３Ａ）は、例えば、現在の行動（ｉ）から予測される次の行動の重要性（ｐｙ（ｉ））と、前記対象者の現在の行動の忙しさとから、繁閑度βを算出する。繁閑度βは、前述のように、前記対象者の忙しさを示す相対値であり、相対値０が、相対的に忙しくない状態であり、相対値１が、相対的に最も忙しい状態を示す。

ｐは、例えば、行動の重要性を示し、（ｉ）は、前述のように、その日１日の行動ＩＤを示す。現在の行動名から予測される次の行動名（ｙ）は、例えば、現在の行動に基づき、現在の行動の後に発生した回数の多い行動から決定される。前記式（３Ａ）において、（ｐｙ）とは、例えば、行動名（ｙ）に対する重要性（ｐ）を示す。

単位時間あたりの運動量（ｍ）とは、例えば、行動ごとに設定した、単位時間あたりの運動量であり、ｍ（オーバーライン）とは、例えば、行動ごとに設定した、単位時間当たりの平均運動量である。なお、運動量（ｍ）が得られない場合は、式（３Ａ）において、ｐのみを用いて繁閑度を算出してもよい。

［実施形態５］
本実施形態は、不特定多数の対象者ではなく、特定の対象者個人に適した設定について、具体例をあげて説明する。なお、これらは例示であって、本発明を制限するものではない。

（１）個人の特定
本実施形態のタイミング決定装置は、例えば、さらに、個人特定部を有する。この場合、記憶部１１は、例えば、対象者ごとに、個人を特定する識別情報を記憶し、前記個人特定部は、例えば、前記行動関連情報と前記識別情報とを対比して、前記行動関連情報の対象者を特定する。前記識別情報は、例えば、対象者の顔画像情報を含み、前記顔画像情報と、前記行動関連情報に含まれる画像情報とを照合することによって、前記行動関連情報の対象者を特定する。前記個人特定部による個人の特定は、例えば、前記顔画像情報の認証に限定されず、個人が特定できればよく、歩容認識、音声認識、または足音認識等でもよい。この場合、前記識別情報は、例えば、前記対象者の運動情報、音声情報、または足音情報等を含み、前記対象者の行動関連情報も、前記対象者の運動情報、音声情報、または足音情報等を含む。そして、前記識別情報と、前記対象者の行動関連情報とに含まれる、前記対象者の運動情報、音声情報、または足音情報等を、それぞれ照合することによって、前記行動関連情報の対象者を特定する。

（２）疲労度の算出
前記疲労度の算出式は、例えば、下記式（２Ｂ）が例示できる。特に示さない限りは、前記実施形態４における式（２Ａ）と同様である。

α：疲労度
ｂ：行動名の疲労度
ｉ：その日１日における行動を示すＩＤ（ｉ=１がその日の最初の行動１、ｉ=２が行動１の次に行った行動２、ｉ＝３が行動２の次に行った行動３・・・）
ｄ：現在までの行動数
ｔ：作業時間
ｓ：昨晩の睡眠時間
ｊ：個人ＩＤ

前記式（２Ｂ）において、行動名の疲労度ｂは、個人ごとに設定された、行動ごとの疲労度であり、作業時間は、個人ごとに設定された、行動ごとの作業時間である。

前記式（２Ｂ）は、一例であり、これには制限されず、例えば、以下のような点を考慮して、疲労度の算出式を設定することができる。すなわち、行動に対する疲労度は、一般的に、個人間および行動の種類で異なる。このため、疲労度の算出は、個人ごと、行動ごとに最適化することが好ましい。例えば、同じ時間であっても、同じ人が異なる行動（例えば、洗濯と読書）をとった場合、感じる疲労度は行動ごとに異なるため、行動ごとに疲労度を設定することが好ましい。また、同じ行動であっても、人によって感じる疲労度は異なるため、行動に対する疲労度を、個人ごとに設定することが好ましい。また、同じ行動であっても、行動する時間によって、疲労度が異なるため、１日における行動時間により重みづけすることが好ましい。また、過去の行動に対しては、徐々に疲れが抜けてくるため、現状の行動からみて、過去の行動であるほど、重みづけを軽くして、影響度を小さくすることが好ましい。また、睡眠時間が短い場合、次の日の行動に対する疲労度に影響がでるため、例えば、昨晩の睡眠時間（最大を８時間に設定）の長さに応じて重みづけすることが好ましい。

疲労度ｂは、変数であり、例えば、前記対話ロボットからｎ回の発話を行って、前記対象者から予測とは異なった返答が得られた場合、共通する前後の行動の疲労度を変更する。

具体的に、例えば、前記対象者が掃除をしている時と、洗濯をしている時とにおいて、前記対象者の傾聴許容度が基準値以上であるため、前記対話ロボットが前記対象者に話しかけたが、失敗した（否定的な反応があった、または反応が得られない等、予想と異なる反応があった）と仮定する。前記失敗時には、前述の通り、前記式（１）の対話成功率εが更新される。さらに、その際に、前記対象者が、掃除および洗濯の前後に行った行動のうち、共通する行動を検討する。例えば、前記対象者が、前記掃除および前記洗濯の前に料理を行っていた場合、前記対象者は、料理による疲労度が高いと判断できる。そして、前記対象者の行動名の疲労度（ｂ）において、前後の行動の疲労度（ｂｊ）、すなわち、料理の疲労度（ｂ）の重みづけを軽い値に更新する。このように、単一の行動だけでなく、その前後の行動についても重みづけを更新する。これにより、個人ごとのデータを収集し、例えば、一般化できない個人の生活リズムにも対応することができる。

前記前後の行動の疲労度（ｂｊ）の更新は、前記対象者が予想と異なる反応をし、前記対話ロボットの話しかけが失敗したときだけでなく、例えば、前記対象者が予想と異なる反応をし、前記対話ロボットの話しかけが成功したときにも更新できる。すなわち、前記対象者の傾聴許容度が基準値未満であるのにも関わらず、話しかけに成功した場合である。この場合、前記対象者の共通する前後の行動を検討し、前後の行動の疲労度（ｂｊ）の重みづけを重い値に更新する。

前記共通する前後の行動が複数種類ある場合、前記複数種類の共通する前後の行動における、行動の疲労度（ｂｊ）の重みづけをまとめて更新する。

（３）繁閑度の算出
前記繁閑度の算出式は、例えば、下記式（３Ｂ）が例示できる。

次の行動そのものが個人において異なるため、現在の行動から推測される次の行動の組み合わせを個人ごとに更新する。具体的に、前記式（３Ｂ）において、例えば、（ｙ）は、行動ＩＤ（ｉ）だけでなく、個人ＩＤ（ｊ）と、行動ＩＤ（ｉ）に基づいて、つぎに実施される行動ＩＤをアウトプットする。このため、個人ＩＤ（ｊ）と、行動ＩＤ（ｉ）と、次に実施される行動ＩＤとの組み合わせを、個人ごとに更新することで、例えば、一般化できない個人の生活リズムにも対応することができる。

前記式（３Ｂ）は、一例であり、これには制限されず、例えば、以下のような点を考慮繁閑度の算出式を設定することができる。すなわち、次に実施されるであろう行動を予測し、前記対象者の邪魔をしないようにするため、例えば、予測される次の行動の重要性ｐを設定する。具体例を下記表１に示す。一般の条件として、例えば、現在の行動を、「洗顔」、「お手洗い」、「着替え」に設定した場合、次の行動は、「出社」が推測され、次の行動の重要性は一律のｐ＝０．０８に設定される。一方、個人の生活リズムを参照した場合、着替えに時間がかからない個人であれば、洗顔のつぎの行動である着替えの重要性は、極めて小さい値に設定できる。

また、現在の行動における前記対象者の焦り具合を、例えば、平均運動値との差分値として設定する。

［実施形態６］
本実施形態のプログラムは、前記各実施形態のタイミング決定方法を、コンピュータ上で実行可能なプログラムである。または、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、前述のような記憶媒体等があげられる。

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

この出願は、２０１８年３月２６日に出願された日本出願特願２０１８―０５７４７４を基礎とする優先権を主張し、その開示のすべてをここに取り込む。

＜付記＞
上記の実施形態および実施例の一部または全部は、以下の付記のように記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
記憶部、行動推定部、状態推定部、傾聴許容度算出部、および話かけ判定部を含み、
前記記憶部は、話かけ対象者の行動関連情報、行動ごとの対話成功率、および判定基準値を記憶し、
前記行動推定部は、前記行動関連情報から、所定時における前記対象者の行動を推定し、
前記状態推定部は、前記行動関連情報から、前記所定時における前記対象者の状態を示す状態値を算出し、
前記傾聴許容度算出部は、前記推定行動に対応する前記記憶した行動の対話成功率と、算出した前記状態値と、前記所定時の時間とから、前記対象者が話かけを許容する可能性を示す傾聴許容度を算出し、
前記話しかけ判定部は、前記傾聴許容度と、前記判定基準値とを対比して、前記対象者が話かけを許容する状態か否かを判定する
ことを特徴とする話かけのタイミング決定装置。
（付記２）
前記行動関連情報が、前記対象者のセンシング情報、および前記対象者のスケジュール情報を含む、付記１記載のタイミング決定装置。
（付記３）
前記センシング情報が、画像情報、加速度情報、ガス使用情報、電気使用情報、および水道使用情報からなる群から選択された少なくとも一つを含む、付記２記載のタイミング決定装置。
（付記４）
前記対象者の状態値が、疲労度および繁閑度である、付記１から３のいずれかに記載のタイミング決定装置。
（付記５）
前記対象者が複数であり、
前記記憶部が、前記対象者ごとの行動関連情報を記憶し、前記対象者ごとの対話成功率を記憶する、付記１から４のいずれかに記載のタイミング決定装置。
（付記６）
さらに、テキスト生成部、および出力部を含み、
前記テキスト生成部は、前記話しかけ判定部が、前記対象者が許容する状態であると判定した場合、前記対象者に対して双方向型の発話内容のテキスト情報を生成し、
前記出力部は、前記テキスト情報を出力する、付記１から５のいずれかに記載のタイミング決定装置。
（付記７）
前記テキスト生成部は、前記話しかけ判定部が、前記対象者が許容する状態ではないと判定した場合、前記対象者に対して一方向型の発話内容のテキスト情報を生成し、
前記出力部は、前記テキスト情報を出力する、付記６記載のタイミング決定装置。
（付記８）
行動推定工程、状態推定工程、傾聴許容度算出工程、および話かけ判定工程を含み、
前記行動推定工程は、話かけ対象者の行動関連情報から、所定時における前記対象者の行動を推定し、
前記状態推定工程は、前記行動関連情報から、前記所定時における前記対象者の状態を示す状態値を算出し、
前記傾聴許容度算出工程は、前記推定行動に対応する行動の対話成功率と、算出した前記状態値と、前記所定時の時間とから、前記対象者が話かけを許容する可能性を示す傾聴許容度を算出し、
前記話しかけ判定工程は、前記傾聴許容度と、判定基準値とを対比して、前記対象者が話かけを許容する状態か否かを判定する
ことを特徴とする話かけのタイミング決定方法。
（付記９）
前記行動関連情報が、前記対象者のセンシング情報、および前記対象者のスケジュール情報を含む、付記８記載のタイミング決定方法。
（付記１０）
前記センシング情報が、画像情報、加速度情報、ガス使用情報、電気使用情報、および水道使用情報からなる群から選択された少なくとも一つを含む、付記９記載のタイミング決定方法。
（付記１１）
前記対象者の状態値が、疲労度および繁閑度である、付記８から１０のいずれかに記載のタイミング決定方法。
（付記１２）
記憶工程を含み、
前記対象者が複数であり、
前記記憶工程は、前記対象者ごとの行動関連情報を記憶し、前記対象者ごとの対話成功率を記憶する、付記８から１１のいずれかに記載のタイミング決定方法。
（付記１３）
さらに、テキスト生成工程、および出力工程を含み、
前記テキスト生成工程は、前記対象者が許容する状態であると判定した場合、前記対象者に対して双方向型の発話内容のテキスト情報を生成し、
前記出力工程は、前記テキスト情報を出力する、付記８から１２のいずれかに記載のタイミング決定方法。
（付記１４）
前記テキスト生成工程は、前記対象者が許容する状態ではないと判定した場合、前記対象者に対して一方向型の発話内容のテキスト情報を生成し、
前記出力工程は、前記テキスト情報を出力する、付記１３記載のタイミング決定方法。
（付記１５）
付記８から１４のいずれかに記載の話かけのタイミング決定方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
（付記１６）
付記１５記載の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。
（付記１７）
付記１から７のいずれかに記載のタイミング決定装置を含むことを特徴とする対話装置。

本発明によれば、自動対話装置が対話する対象者の行動から、話かけを許容する状態か否かを判定するため、例えば、ユーザの行動を妨害したり、迷惑をかける可能性を低減した話かけが可能となる。このため、本発明は、例えば、高齢者、病人等の被介護者等の介護、ホテル、コンサート会場等での案内、店頭での接客等、様々な分野に適用できる。

１、２ タイミング決定装置
１１ 記憶部
１１１ 行動関連情報
１１２ 対話成功率
１１３ 判定基準値
１２ 行動推定部
１３ 状態推定部
１４ 傾聴許容度算出部
１５ 話しかけ判定部
１６ テキスト生成部
１７ 通信部
１０１ ＣＰＵ
１０２ メモリ
１０３ バス
１０４ 入力装置
１０５ ディスプレイ
１０６ 通信デバイス
１０７ 記憶装置
３、５ 対話ロボット
３１ 通信部
３２ 音声出力部
４ 通信回線網

Claims (10)

1. 記憶部、行動推定部、状態推定部、傾聴許容度算出部、および話かけ判定部を含み、
   前記記憶部は、話かけ対象者の行動関連情報、行動ごとの対話成功率、および判定基準値を記憶し、
   前記行動推定部は、前記行動関連情報から、所定時における前記対象者の行動を推定し、
   前記状態推定部は、前記行動関連情報から、前記所定時における前記対象者の状態を示す状態値を算出し、
   前記傾聴許容度算出部は、前記行動推定部により推定した前記対象者の行動に対応する前記記憶した行動の対話成功率と、算出した前記状態値と、前記所定時の時間とから、前記対象者が話かけを許容する可能性を示す傾聴許容度を算出し、
   前記話しかけ判定部は、前記傾聴許容度と、前記判定基準値とを対比して、前記対象者が話かけを許容する状態か否かを判定する
   ことを特徴とする話かけのタイミング決定装置。
2. 前記行動関連情報が、前記対象者のセンシング情報、および前記対象者のスケジュール情報を含む、請求項１記載のタイミング決定装置。
3. 前記対象者の状態値が、疲労度および繁閑度である、請求項１または２記載のタイミング決定装置。
4. 前記対象者が複数であり、
   前記記憶部が、前記対象者ごとの行動関連情報を記憶し、前記対象者ごとの対話成功率を記憶する、請求項１から３のいずれか一項に記載のタイミング決定装置。
5. さらに、テキスト生成部、および出力部を含み、
   前記テキスト生成部は、前記話しかけ判定部が、前記対象者が許容する状態であると判定した場合、前記対象者に対して双方向型の発話内容のテキスト情報を生成し、
   前記出力部は、前記テキスト情報を出力する、請求項１から４のいずれか一項に記載のタイミング決定装置。
6. 前記テキスト生成部は、前記話しかけ判定部が、前記対象者が許容する状態ではないと判定した場合、前記対象者に対して一方向型の発話内容のテキスト情報を生成し、
   前記出力部は、前記テキスト情報を出力する、請求項５記載のタイミング決定装置。
7. 行動推定工程、状態推定工程、傾聴許容度算出工程、および話かけ判定工程を含み、
   前記行動推定工程は、話かけ対象者の行動関連情報から、所定時における前記対象者の行動を推定し、
   前記状態推定工程は、前記行動関連情報から、前記所定時における前記対象者の状態を示す状態値を算出し、
   前記傾聴許容度算出工程は、前記行動推定工程により推定した前記対象者の行動に対応する行動の対話成功率と、算出した前記状態値と、前記所定時の時間とから、前記対象者が話かけを許容する可能性を示す傾聴許容度を算出し、
   前記話しかけ判定工程は、前記傾聴許容度と、判定基準値とを対比して、前記対象者が話かけを許容する状態か否かを判定する
   ことを特徴とする話かけのタイミング決定方法。
8. コンピュータに、請求項７記載の話かけのタイミング決定方法の各工程を実行させるためのプログラム。
9. 請求項８記載の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。
10. 請求項１から６のいずれか一項に記載のタイミング決定装置を含むことを特徴とする対話装置。

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