JP7009939B2 - 制御プログラム、制御方法および制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、制御プログラム、制御方法および制御装置に関する。

近年、展示会場や業務窓口において、接客ロボットの導入が試行されている。接客ロボットは、展示会場のブースや窓口に訪れた来訪者に対して、順番に接客対応を行う。ところが、接客ロボットに対して複数の来訪者が近づいた場合、例えば接客ロボットに最も近い来訪者から順番に対応すると、関心の高い来訪者が関心の低い来訪者よりも後回しになることがある。これに対し、所定の領域内の来訪者について、関心度を判定し、判定した関心度に基づいて接客を行うことが提案されている。また、来訪者の移動ベクトルを検出し、来訪者がグループであるか個人であるかに応じて提供するサービスを変更することが提案されている。

特開２００９－２４８１９３号公報 特開２０１４－０１４８９９号公報

しかしながら、接客ロボットが特定の来訪者に対応すると、他の来訪者は待たされたり、提供サービスが変更されたりするので、不満を抱きやすい。すなわち、接客ロボットは、複数の来訪者に対して同時に対応することで接客効率を向上させることが困難である。

一つの側面では、複数の来訪者に対する接客効率を向上できる制御プログラム、制御方法および制御装置を提供することにある。

一つの態様では、制御プログラムは、以下の処理をコンピュータに実行させる。コンピュータは、第１の来訪者と第２の来訪者とを検出すると、前記第１の来訪者と前記第２の来訪者とが撮像されている撮像画像、または、センサにより検出された前記第１の来訪者の特定のいずれかの部位の向きおよび前記第２の来訪者のいずれかの部位の向きに基づき、前記第１の来訪者と前記第２の来訪者とのそれぞれの関心領域を特定する。コンピュータは、特定した前記第１の来訪者の関心領域と、前記第２の来訪者の関心領域とが異なるか否かを判定する。コンピュータは、前記第１の来訪者の関心領域と、前記第２の来訪者の関心領域とが異なる場合、情報提供装置が有する複数の情報提供リソースを用いて、情報提供処理を実行する。すなわち、コンピュータは、前記複数の情報提供リソースのうち、前記第１の来訪者の関心領域に応じた情報提供リソースを用いて、前記第１の来訪者に対する情報提供処理を実行する。また、コンピュータは、前記複数の情報提供リソースのうち、前記第２の来訪者の関心領域に応じた情報提供リソースを用いて、前記第２の来訪者に対する情報提供処理を実行する。

複数の来訪者に対する接客効率を向上できる。

図１は、実施例の接客ロボットの配置の一例を示す図である。 図２は、実施例の接客ロボットの構成の一例を示すブロック図である。 図３は、サービス提供空間に設定するブロックの座標の一例を示す図である。 図４は、関心空間情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、関心空間の一例を示す図である。 図６は、関心空間の他の一例を示す図である。 図７は、来訪者空間情報記憶部の一例を示す図である。 図８は、来訪者への働きかけが気付かれる範囲の一例を示す図である。 図９は、資源活用情報記憶部の一例を示す図である。 図１０は、資源活用情報記憶部の一例を示す図である。 図１１は、資源活用情報記憶部の一例を示す図である。 図１２は、資源活用情報記憶部の一例を示す図である。 図１３は、資源活用情報記憶部の一例を示す図である。 図１４は、サービスシナリオ記憶部の一例を示す図である。 図１５は、実施例の制御処理の一例を示すフローチャートである。 図１６は、関心空間特定処理の一例を示すフローチャートである。 図１７は、特定処理の一例を示すフローチャートである。 図１８は、第１推定処理の一例を示すフローチャートである。 図１９は、第２推定処理の一例を示すフローチャートである。 図２０は、第３推定処理の一例を示すフローチャートである。 図２１は、第４推定処理の一例を示すフローチャートである。 図２２は、第５推定処理の一例を示すフローチャートである。 図２３は、資源活用係数算出処理の一例を示すフローチャートである。 図２４は、算出処理の一例を示すフローチャートである。 図２５は、資源配分処理の一例を示すフローチャートである。 図２６は、複数の来訪者に対する接客の具体的な一例を示す図である。 図２７は、サービスシナリオの具体的な一例を示す図である。 図２８は、サービスシナリオの具体的な一例を示す図である。 図２９は、サービスシナリオの具体的な一例を示す図である。 図３０は、サービスシナリオの具体的な一例を示す図である。 図３１は、複数の来訪者に対する接客の具体的な一例を示す図である。 図３２は、サービスシナリオの具体的な一例を示す図である。 図３３は、サービスシナリオの具体的な一例を示す図である。 図３４は、サービスシナリオの具体的な一例を示す図である。 図３５は、サービスシナリオの具体的な一例を示す図である。 図３６は、サービスシナリオの具体的な一例を示す図である。 図３７は、複数の来訪者に対する接客の具体的な一例を示す図である。 図３８は、複数の園児を誘導する場合の一例を示す図である。 図３９は、制御プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

以下、図面に基づいて、本願の開示する制御プログラム、制御方法および制御装置の実施例を詳細に説明する。なお、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下の実施例は、矛盾しない範囲で適宜組みあわせてもよい。

図１は、実施例の接客ロボットの配置の一例を示す図である。まず、図１を用いて接客ロボット（以下、単にロボットともいう。）１００の配置について説明する。図１に示すように、接客ロボット１００は、例えば、展示会場のブースに配置される。接客ロボット１００の周囲には、接客ロボット１００によってサービスの提供を行うことができるサービス提供空間２０が設定される。また、当該ブースには、テーブル２１、壁２２、および、映像投影用のスクリーン２３が配置されている。接客ロボット１００は、サービス提供空間２０に対して座標系を設定し、例えば１ｃｍ^３単位の空間ブロック群を設定する。接客ロボット１００は、空間ブロック群を用いて、来訪者の関心領域を特定する等の各種の処理を行う。

図２は、実施例の接客ロボットの構成の一例を示すブロック図である。接客ロボット１００は、例えばブース内に設置された外部センサ１０から取得したセンサ情報に基づいて、第１の来訪者と第２の来訪者とを検出する。接客ロボット１００は、第１の来訪者と第２の来訪者とを検出すると、第１の来訪者と第２の来訪者とが撮像されている撮像画像、または、センサにより検出された第１の来訪者の特定のいずれかの部位の向きおよび第２の来訪者のいずれかの部位の向きに基づき、第１の来訪者と第２の来訪者とのそれぞれの関心領域を特定する。接客ロボット１００は、特定した第１の来訪者の関心領域と、第２の来訪者の関心領域とが異なるか否かを判定する。接客ロボット１００は、第１の来訪者の関心領域と、第２の来訪者の関心領域とが異なる場合、情報提供装置が有する複数の情報提供リソースのうち、第１の来訪者の関心領域に応じた情報提供リソースを用いて、第１の来訪者に対する情報提供処理を実行する。また、接客ロボット１００は、複数の情報提供リソースのうち、第２の来訪者の関心領域に応じた情報提供リソースを用いて、第２の来訪者に対する情報提供処理を実行する。これにより、接客ロボット１００は、複数の来訪者に対する接客効率を向上できる。

次に、図２を用いて接客ロボット１００の機能構成について説明する。図２に示すように、接客ロボット１００は、通信部１１０と、頭部１１１と、眼部１１２と、右腕部１１３と、左腕部１１４と、対話部１１５と、表示部１１６と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、以下の説明では、頭部１１１と、眼部１１２と、右腕部１１３と、左腕部１１４と、対話部１１５と、表示部１１６とを纏めて表す場合、ロボット資源１１７と表す。すなわち、本実施例では、情報提供装置は、例えば接客ロボット１００であり、情報提供リソースは、ロボット資源１１７である。また、接客ロボット１００は、図２に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイス等の機能部を有することとしてもかまわない。なお、以下の説明では、関心領域を関心空間とも表現する。

通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１０は、図示しないネットワークを介して外部センサ１０や他の情報処理装置と有線または無線で接続され、外部センサ１０や他の情報処理装置との間で情報の通信を司る通信インタフェースである。

なお、外部センサ１０には、例えば、カメラ、赤外線センサ、超音波センサ、レーダー、ＬＩＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）、歪みゲージ、音声定位マイク、押圧マット、接触センサ等を用いることができる。また、外部センサ１０には、例えば、来訪者にビーコン発振器、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機、加速度センサ、方位センサ等を内蔵したヘッドセット等のウェアラブル端末を装着してもらい、これらの各種センサのセンサ情報を用いてもよい。外部センサ１０は、これらの各種センサのセンサ情報を、例えば、１秒ごとのように、所定間隔で接客ロボット１００に対して送信する。

頭部１１１は、接客ロボット１００の頭であり、例えば、眼部１１２と、対話部１１５とを有する。頭部１１１は、制御部１３０からの指示に従って、例えば上下左右に頭を動かす動作を行うことができる。

眼部１１２は、接客ロボット１００の眼であり、例えば、制御部１３０からの指示に従って、所定の範囲で動くことによって表情や視線を表現することができる。なお、眼部１１２は、カメラを内蔵して撮像画像を取得するようにしてもよい。

右腕部１１３および左腕部１１４は、それぞれ接客ロボット１００の右腕および左腕である。右腕部１１３および左腕部１１４は、例えば、制御部１３０からの指示に従って、腕を上げる、方向を指し示す等の各種の動作を行うことができる。

対話部１１５は、マイクとスピーカとを有し、来訪者との対話を実現する。対話部１１５は、例えばマイクによって入力された来訪者の音声を制御部１３０に出力し、制御部１３０から入力された音声信号を、スピーカを用いて出力する。なお、対話部１１５は、頭部１１１だけではなく、その他の場所、例えば接客ロボット１００の胴体に設けられてもよい。

表示部１１６は、各種情報を表示するための表示デバイスである。表示部１１６は、例えば、表示デバイスとして液晶ディスプレイ等によって実現される。表示部１１６は、制御部１３０から入力された表示画面等の各種画面を表示する。表示部１１６は、例えば、接客ロボット１００の胴体に設けることができる。また、これらのロボット資源１１７の各資源は、各資源に対する来訪者の接触を検知すると、接触情報を制御部１３０に出力する。なお、以下の説明では、ロボット資源１１７および各資源を接客資源と表現する場合がある。

記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、サービス提供空間記憶部１２１と、関心空間情報記憶部１２２と、来訪者空間情報記憶部１２３と、資源活用情報記憶部１２４と、サービスシナリオ記憶部１２５とを有する。また、記憶部１２０は、制御部１３０での処理に用いる情報を記憶する。

サービス提供空間記憶部１２１は、接客ロボット１００の周囲に設定されるサービス提供空間２０の座標系の空間ブロック群（以下、ブロック群ともいう。）の情報を記憶する。サービス提供空間記憶部１２１では、例えば、机や壁等の遮蔽物がある場合、対象のブロックに対して遮蔽情報が設定される。

ここで、図３を用いてサービス提供空間２０に設定するブロックについて説明する。図３は、サービス提供空間に設定するブロックの座標の一例を示す図である。図３に示すように、ブロックは、例えば１ｃｍ^３の立方体であり、ブロックの各頂点（以下、各端点ともいう。）の座標をブロックＩＤ（Identifier）と対応付けてサービス提供空間記憶部１２１に記憶する。

図２の説明に戻って、関心空間情報記憶部１２２は、来訪者ごとの関心空間情報を記憶する。図４は、関心空間情報記憶部の一例を示す図である。図４に示すように、関心空間情報記憶部１２２は、例えば、来訪者（ユーザ）ごとに１つの関心空間テーブルを有する。関心空間テーブルは、「ユーザＩＤ」、「関心空間判定」、「関心対象判定」、「関心対象種別」、「開始時刻」、「終了時刻」、「ブロックＩＤ」、「端点座標値」、「関心フラグ値」、「判定フラグ」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、来訪者（ユーザ）を識別する識別子である。「関心空間判定」は、来訪者に対応する関心空間があるか否かを示す情報である。「関心対象判定」は、来訪者が関心を寄せている関心対象があるか否かを示す情報である。「関心対象種別」は、関心対象の種別、例えば、ロボット、スクリーン等の情報を示す情報である。「開始時刻」は、関心空間テーブルの生成開始時刻を示す情報である。「終了時刻」は、関心空間テーブルの生成終了時刻を示す情報である。「ブロックＩＤ」は、関心空間内の各ブロックを識別する識別子である。「端点座標値」は、ブロックの各端点のサービス提供空間２０における座標値を示す情報である。「関心フラグ値」は、来訪者が関心を寄せている場合に数値が加算される情報である。「判定フラグ」は、関心フラグ値が閾値以上である場合に関心空間と設定される情報である。

ここで、図５および図６を用いて関心空間について説明する。図５は、関心空間の一例を示す図である。図５の例では、来訪者Ａがスクリーン２４を見ているとすると、来訪者Ａの視線がスクリーン２４の方向で静止しており、視線方向の延長線上にスクリーン２４があるので、関心空間はスクリーン２４とその近傍の空間となる。

図６は、関心空間の他の一例を示す図である。図６の例では、スクリーン２４と接客ロボット１００とが並んで配置されており、来訪者Ａが接客ロボット１００を見ている。この場合は、来訪者Ａの視線が接客ロボット１００の方向で静止しており、視線方向の延長線上に接客ロボット１００があるので、関心空間は接客ロボット１００とその近傍の空間となる。

図２の説明に戻って、来訪者空間情報記憶部１２３は、来訪者の眼や耳等の感覚器ごとに、サービス開始時およびサービス終了時に来訪者が気付く確率を記憶する。図７は、来訪者空間情報記憶部の一例を示す図である。図７に示すように、来訪者空間情報記憶部１２３は、例えば、眼に対応する来訪者空間テーブル１２３ａと、耳に対応する来訪者空間テーブル１２３ｂとを有する。来訪者空間テーブル１２３ａは、「ユーザＩＤ」、「ユーザ感覚器」、「ロボット資源」、「サービス開始時に気付く確率」、「サービス終了時に気付く確率」、「開始時刻」、「終了時刻」といった項目を有する。また、来訪者空間テーブル１２３ａは、「感覚器近傍ブロックＩＤ」、「端点座標値」、「ロボット資源が示す視差」、「開始に気付く確率」、「終了に気付く確率」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、来訪者（ユーザ）を識別する識別子である。「ユーザ感覚器」は、来訪者の眼や耳といった感覚器を識別する情報である。「ロボット資源」は、来訪者の感覚器に対して接客ロボット１００がアクションを起こす際に用いるロボット資源１１７、例えば、右腕部１１３および左腕部１１４を示す腕、頭部１１１を示す頭といった情報である。「サービス開始時に気付く確率」は、来訪者に対してロボット資源１１７を用いて起こしたアクションに、来訪者が気付く確率を示す情報である。「サービス終了時に気付く確率」は、来訪者に対してロボット資源１１７を用いて起こしていたアクションを終了した場合に、来訪者が気付く確率を示す情報である。「開始時刻」は、来訪者空間テーブル１２３ａの生成開始時刻を示す情報である。「終了時刻」は、来訪者空間テーブル１２３ａの生成終了時刻を示す情報である。

「感覚器近傍ブロックＩＤ」は、ユーザ感覚器の近傍に存在する各ブロックを識別する識別子である。「端点座標値」は、ブロックの各端点のサービス提供空間２０における座標値を示す情報である。「ロボット資源が示す視差」は、例えば、腕を振る動作を行った場合における腕の動く範囲に対応する視差を示す情報である。なお、視差の単位はラジアン（rad）を用いることができる。「開始に気付く確率」は、各ブロックにおいて、来訪者に対してロボット資源１１７を用いて起こしたアクションに、来訪者が気付く確率を示す情報である。「終了に気付く確率」は、各ブロックにおいて、来訪者に対してロボット資源１１７を用いて起こしていたアクションを終了した場合に、来訪者が気付く確率を示す情報である。

なお、来訪者空間テーブル１２３ｂは、来訪者空間テーブル１２３ａと比較して、「ロボット資源」が「音声」となり、「ロボット資源が示す視差」が「ロボット資源が示す音圧レベル」となるが、その他の項目については同様であるので説明を省略する。

ここで、図８を用いて来訪者への働きかけが気付かれる範囲、すなわち、来訪者空間テーブル１２３ａおよび来訪者空間テーブル１２３ｂの「感覚器近傍ブロックＩＤ」に対応する範囲について説明する。図８は、来訪者への働きかけが気付かれる範囲の一例を示す図である。図８に示すように、来訪者Ａの視野に含まれる各ブロックは、眼に対応する来訪者空間テーブル１２３ａの「感覚器近傍ブロックＩＤ」に設定される。また、来訪者Ａの可聴範囲に含まれる各ブロックは、耳に対応する来訪者空間テーブル１２３ｂの「感覚器近傍ブロックＩＤ」に設定される。これにより、来訪者空間情報記憶部１２３には、来訪者の感覚器ごとに気付かれる範囲を設定することができる。

図２の説明に戻って、資源活用情報記憶部１２４は、ロボット資源１１７を各来訪者にどの様に配分するかの情報を記憶する。図９から図１３は、資源活用情報記憶部の一例を示す図である。資源活用情報記憶部１２４は、例えば、複数の来訪者の状況に応じたロボット資源１１７（接客資源）の配分を示す資源活用テーブル１２４ａ～１２４ｅを有する。なお、以下の説明では、簡単のために来訪者はＡとＢの２人の場合について説明するが、これに限定されず、資源活用情報記憶部１２４は、３人以上の来訪者に対応するようにしてもよい。また、資源活用情報記憶部１２４の各資源活用テーブル１２４ａ等は、来訪者に応じて、動的に配分が算出されるようにしてもよい。なお、以下の説明では、資源活用テーブル１２４ａを一例として項目を説明し、接客ロボット１００の右側に来訪者Ａ、左側に来訪者Ｂが居るものとする。

図９に示すように、資源活用テーブル１２４ａは、「状況」、「ロボット資源」、「現状の配分」、「単位」、各アクションに対応する来訪者ＡまたはＢが気付く確率「（１）」～「（４）」といった項目を有する。また、資源活用テーブル１２４ａは、「Ｂ向けに変更する場合の効用を示す値」、「資源割り当ての見直し後の配分」といった項目を有する。

「状況」は、来訪者ＡとＢの状況を示す情報である。また、「状況」は、配分を変更する状況を示す情報も含む。資源活用テーブル１２４ａの例では、先行者である来訪者Ａは、例えば図１に示すスクリーン２３のみに関心があり、後から訪れた来訪者Ｂは、接客ロボット１００を凝視している状況である。資源活用テーブル１２４ａは、この状況において、来訪者Ａが先行サービス受益者で（来訪者Ａは接客ロボット１００から目を離してほとんどスクリーン２３を見ていて）、後から現れた来訪者Ｂにロボット資源１１７の付け替えを検討する場合である。

「ロボット資源」は、来訪者に対して接客ロボット１００がアクションを起こす際に用いるロボット資源１１７を示す情報である。「現状の配分」は、ロボット資源１１７の現状の配分を示す情報である。図９の例では、ロボット資源１１７のうち、頭部１１１～対話部１１５は来訪者Ａに配分され、表示部１１６は、来訪者Ａ，Ｂいずれにも配分されていないことを示す。「単位」は、ロボット資源１１７の各資源を配分する場合における単位である。

「（１）」は、ロボット資源１１７の各資源が来訪者Ａ向けのアクションを開始し、来訪者Ａが便益を受ける場合、つまり、接客ロボット１００が来訪者Ａ向けアクションを開始して（右側に居る）来訪者Ａが気付く確率を示す。「（２）」は、ロボット資源１１７の各資源が既存の来訪者Ａ向けのアクションを停止し、来訪者Ａが阻害を受ける場合、つまり、接客ロボット１００が既存の来訪者Ａ向けアクションを停止して（右側に居る）来訪者Ａが気付く確率を示す。「（３）」は、ロボット資源１１７の各資源が新規の来訪者Ｂ向けのアクションを開始し、来訪者Ｂが便益を受ける場合、つまり、接客ロボット１００が新規の来訪者Ｂ向けアクションを開始して（左側に居る）来訪者Ｂが気付く確率を示す。「（４）」は、ロボット資源１１７の各資源が新規の来訪者Ｂ向けのアクションを開始し、来訪者Ａが阻害を受ける場合、つまり、接客ロボット１００が新規の来訪者Ｂ向けアクションを開始して（右側に居る）来訪者Ａが気付く確率を示す。

「Ｂ向けに変更する場合の効用を示す値」は、例えば、正の値であれば、ロボット資源１１７の配分を来訪者Ｂに変更することで、接客ロボット１００がアクションを起こす効用が期待される場合を示す。負の値であれば、ロボット資源１１７の配分を来訪者Ｂに変更しない方が、来訪者Ａ，Ｂの接客対応の満足度の低下を抑制できる場合を示す。すなわち、「Ｂ向けに変更する場合の効用を示す値」は、正の値であれば、ロボット資源１１７の配分を来訪者Ｂに変更し、負の値であれば、ロボット資源１１７の配分を来訪者Ａのままとする。「Ｂ向けに変更する場合の効用を示す値」は、例えば、各アクションに対応する来訪者ＡまたはＢが気付く確率「（１）」～「（４）」に基づいて算出できる。ロボット資源１１７の頭部１１１～対話部１１５は、「（３）－（２）－（４）」で「Ｂ向けに変更する場合の効用を示す値」を算出できる。ロボット資源１１７の表示部１１６は、「現状の配分」で来訪者Ａ，Ｂのいずれにも配分されていないので、「（３）－（１）－（４）」で「Ｂ向けに変更する場合の効用を示す値」を算出できる。

「資源割り当ての見直し後の配分」は、「Ｂ向けに変更する場合の効用を示す値」に基づいて、ロボット資源１１７の各資源を来訪者Ａ，Ｂのいずれかに配分した値を示す。図９の例では、ロボット資源１１７の各資源は、全て来訪者Ｂに配分されている。すなわち、図９の例では、来訪者Ａが接客ロボット１００に無関心なので、ロボット資源１１７の全部の資源を来訪者Ｂに割り当てることができる。

図１０に示す資源活用テーブル１２４ｂは、「状況」が、先行者である来訪者Ａは、接客ロボット１００にも関心を持ちつつスクリーン２３にも関心を示す状況である。資源活用テーブル１２４ｂは、この状況において、来訪者Ａが先行サービス受益者で（接客ロボット１００とスクリーン２３とを半々くらいに見ていて）、後から現れた来訪者Ｂにロボット資源１１７の付け替えを検討する場合である。資源活用テーブル１２４ｂでは、「現状の配分」は、ロボット資源１１７が全て来訪者Ａに配分されている。資源活用テーブル１２４ｂでは、資源活用テーブル１２４ａと同様に「Ｂ向けに変更する場合の効用を示す値」を算出すると、左腕部１１４が正の値で残りが負の値となる。従って、資源活用テーブル１２４ｂでは、資源割り当ての見直し後の配分は、左腕部１１４が来訪者Ａから来訪者Ｂに配分が変更される。すなわち、図１０の例では、来訪者Ａが接客ロボット１００にも関心を残しているため、来訪者Ｂに割り当てられるロボット資源１１７の資源は左腕部１１４のみとなる。

図１１に示す資源活用テーブル１２４ｃは、「状況」が、先行者である来訪者Ａは、接客ロボット１００をほとんど占有している状況である。資源活用テーブル１２４ｃは、この状況において、来訪者Ａが先行サービス受益者で（接客ロボット１００をほとんど占有していて）、後から現れた来訪者Ｂにロボット資源１１７の付け替えを検討する場合である。資源活用テーブル１２４ｃでは、「現状の配分」は、ロボット資源１１７が全て来訪者Ａに配分されている。資源活用テーブル１２４ｃでは、資源活用テーブル１２４ａと同様に「Ｂ向けに変更する場合の効用を示す値」を算出すると、ロボット資源１１７の全ての資源が負の値となる。従って、資源活用テーブル１２４ｃでは、資源割り当ての見直し後の配分は、ロボット資源１１７の全ての資源が来訪者Ａに配分されたままとなり、来訪者Ｂに配分されるロボット資源１１７はないことになる。すなわち、図１１の例では、来訪者Ａが接客ロボット１００を占有しているため、来訪者Ｂに割り当てられるロボット資源１１７の資源はない状態となる。

図１２に示す資源活用テーブル１２４ｄは、「状況」が、来訪者Ａが先行者ではなく、来訪者Ａも来訪者Ｂも同時に接客ロボット１００にアクセスする状況である。資源活用テーブル１２４ｄは、この状況において、来訪者Ａも来訪者Ｂも同時に現れて、ロボット資源１１７をどちらに割り当てるかを検討する場合である。資源活用テーブル１２４ｄでは、「現状の配分」は、ロボット資源１１７が来訪者Ａ，Ｂのいずれにも配分されていない。資源活用テーブル１２４ｄでは、各アクションに対応する来訪者ＡまたはＢが気付く確率「（１）」～「（４）」のうち、「（２）」～「（４）」が資源活用テーブル１２４ａと異なる。

「（２）」は、ロボット資源１１７の各資源が来訪者Ａ向けのアクションを開始し、来訪者Ｂが阻害を受ける場合、つまり、接客ロボット１００が来訪者Ａ向けアクションを開始して（左側に居る）来訪者Ｂが気付く確率を示す。「（３）」は、ロボット資源１１７の各資源が来訪者Ｂ向けのアクションを開始し、来訪者Ｂが便益を受ける場合、つまり、接客ロボット１００が来訪者Ｂ向けアクションを開始して（左側に居る）来訪者Ｂが気付く確率を示す。「（４）」は、ロボット資源１１７の各資源が来訪者Ｂ向けのアクションを開始し、来訪者Ａが阻害を受ける場合、つまり、接客ロボット１００が来訪者Ｂ向けアクションを開始して（右側に居る）来訪者Ａが気付く確率を示す。

「Ａ向けを基準とした場合の効用を示す値」は、例えば、正の値であれば、ロボット資源１１７の配分を来訪者Ａに変更することで、接客ロボット１００がアクションを起こす効用が期待される場合を示す。負の値であれば、ロボット資源１１７の配分を来訪者Ｂに変更することで、接客ロボット１００がアクションを起こす効用が期待される場合を示す。すなわち、「Ａ向けを基準とした場合の効用を示す値」は、正の値であれば、ロボット資源１１７の配分を来訪者Ａに変更し、負の値であれば、ロボット資源１１７の配分を来訪者Ｂに変更する。「Ａ向けを基準とした場合の効用を示す値」は、上述の「Ｂ向けに変更する場合の効用を示す値」と同様に、例えば、各アクションに対応する来訪者ＡまたはＢが気付く確率「（１）」～「（４）」に基づいて算出できる。ロボット資源１１７の各資源は、「（（１）－（２））－（（３）－（４））」で「Ａ向けを基準とした場合の効用を示す値」を算出できる。

「資源割り当ての見直し後の配分」は、「Ａ向けを基準とした場合の効用を示す値」に基づいて、ロボット資源１１７の各資源を来訪者Ａ，Ｂのいずれかに配分した値を示す。

資源活用テーブル１２４ｄでは、「Ａ向けを基準とした場合の効用を示す値」が算出されると、ロボット資源１１７の各資源のうち、頭部１１１および眼部１１２、右腕部１１３、ならびに、対話部１１５が正の値となり、来訪者Ａに配分される。また、資源活用テーブル１２４ｄでは、左腕部１１４および表示部１１６が負の値となり、来訪者Ｂに配分される。すなわち、図１２の例では、来訪者Ａが先行者ではなく、来訪者Ａ，Ｂが同時にサービスを受けるため、来訪者Ａ，Ｂの位置や関心度に応じてロボット資源１１７の各資源の割り当てが変わる。図１２の例では、来訪者Ａが３つの資源、来訪者Ｂが２つの資源を割り当てられている。

図１３に示す資源活用テーブル１２４ｅは、接客ロボット１００が、例えばイルカロボットの様に、左右の眼を同時に別々に使用可能な場合における資源活用テーブルの例である。資源活用テーブル１２４ｅは、「状況」が、来訪者Ａも来訪者Ｂも同時に接客ロボット１００にアクセスし、接客ロボット１００が左右の眼を同時に別々に使用する状況である。資源活用テーブル１２４ｅは、この状況において、来訪者Ａと来訪者Ｂが左右から同時に現れ、接客ロボット１００が最終的には胸の表示部１１６に誘導するが、それまでの間は同時並行接客である場合である。なお、資源活用テーブル１２４ｅでは、ロボット資源１１７の各資源うち、眼部１１２を右眼部と左眼部とに分割している。

資源活用テーブル１２４ｅでは、「現状の配分」は、ロボット資源１１７が来訪者Ａ，Ｂのいずれにも配分されていない。資源活用テーブル１２４ｅでは、資源活用テーブル１２４ｄと同様に「Ａ向けを基準とした場合の効用を示す値」が算出されると、頭部１１１、対話部１１５および表示部１１６はゼロとなり、これらの資源は来訪者Ａ，Ｂいずれにも配分されない。右眼部および右腕部１１３は、正の値となり、来訪者Ａに配分される。また、左眼部および左腕部１１４は、負の値となり、来訪者Ｂに配分される。すなわち、図１３の例では、来訪者Ａが先行者ではなく、来訪者Ａ，Ｂが同時にサービスを受けるため、来訪者Ａ，Ｂの位置や関心度に応じてロボット資源１１７の各資源の割り当てが変わる。図１３の例では、来訪者Ａ，Ｂに対して左右対称にロボット資源１１７の各資源が割り当てられる。

図２の説明に戻って、サービスシナリオ記憶部１２５は、接客ロボット１００が提供するサービスのシナリオに応じた動作等を記憶する。図１４は、サービスシナリオ記憶部の一例を示す図である。図１４に示すように、サービスシナリオ記憶部１２５は、「フェーズ」、「サービス展開空間」、「発話」、「動作（標準）」といった項目を有する。サービスシナリオ記憶部１２５は、例えば、フェーズごとに１レコードとして記憶する。

「フェーズ」は、サービスのシナリオの局面を示す情報である。「サービス展開空間」は、接客ロボット１００が当該フェーズにてサービスを提供する空間を示す情報である。「発話」は、接客ロボット１００が当該フェーズにて発話する内容を示す情報である。なお、フェーズが「コア価値の提供」である場合には、発話内容はコア価値のコンテンツに応じた内容となるため、図１４では大項目の一例を表している。「動作（標準）」は、接客ロボット１００が当該フェーズにて頭部１１１、右腕部１１３および左腕部１１４等を動作させる標準的な内容を示す情報である。なお、フェーズによっては接客ロボット１００の動きがない場合があり、例えば発話のみである場合には動作としての内容を省略している。

図２の説明に戻って、制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されるようにしてもよい。

制御部１３０は、検出部１３１と、特定部１３２と、判定部１３３と、情報提供部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

検出部１３１は、まず、初期設定として、接客ロボット１００が接客を行うためのサービス提供空間２０を設定する。つまり、検出部１３１は、サービス提供空間２０の座標系およびブロック群を設定する。次に、検出部１３１は、サービス提供空間２０に配置されたテーブル２１、壁２２およびスクリーン２３等の遮蔽物について、サービス提供空間２０の遮蔽情報を設定する。

検出部１３１は、通信部１１０を介して、例えばブース内に設置された外部センサ１０からセンサ情報を取得する。検出部１３１は、取得したセンサ情報に基づいて、来訪者を検出する。すなわち、検出部１３１は、取得したセンサ情報に基づいて、サービス提供空間２０に来訪者がいるか否かを判定する。検出部１３１は、サービス提供空間２０に来訪者がいないと判定した場合には、引き続き、取得したセンサ情報に基づいて、サービス提供空間２０に来訪者がいるか否かの判定を行う。

検出部１３１は、サービス提供空間２０に来訪者がいると判定した場合には、来訪者が複数であるか否かを判定する。検出部１３１は、来訪者が複数でない場合には、情報提供部１３４に来訪者が単独である旨の来訪者情報を出力する。検出部１３１は、来訪者が複数である場合には、センサ情報のうち、来訪者が撮像されている撮像画像と、来訪者数Ｎとを含む特定指示を特定部１３２に出力する。また、検出部１３１は、来訪者が複数である場合には、音声、撮像画像および来訪者数Ｎを含む検出情報を判定部１３３に出力する。言い換えると、検出部１３１は、センサ情報に基づいて、第１の来訪者と第２の来訪者とを検出する。

特定部１３２は、検出部１３１から特定指示が入力されると、関心空間特定処理を実行する。まず、特定部１３２は、関心空間特定処理を開始すると、複数の来訪者を識別するための変数ｉを、例えばｉ＝１と初期化する。特定部１３２は、特定指示に基づいて、サービス提供空間２０内の来訪者数Ｎを検出する。特定部１３２は、来訪者数Ｎを検出すると、Ｎ人分の関心空間テーブルを生成する。特定部１３２は、関心空間テーブルの生成開始時刻を、当該関心空間テーブルに記憶する。なお、Ｎ人分の関心空間テーブルは、｛（Ｎ×ブロック数×フラグ種類数）＋（Ｎ×テーブル種別判断用フラグ）｝といった式で表すことができる。

特定部１３２は、未処理の来訪者がいるか否かを判定する。特定部１３２は、未処理の来訪者がいると判定した場合には、来訪者ｉを特定対象に設定する。特定部１３２は、来訪者ｉに対する特定処理を実行する。

特定部１３２は、特定処理を開始すると、まず、特定指示に含まれる撮像画像に基づいて、来訪者ｉの位置、頭部の向きおよび視線を取得する。なお、特定部１３２は、特定指示に含まれるレーダー、歪みゲージ、音声定位マイク等の情報に基づいて、来訪者ｉの位置、頭部の向きおよび視線を取得するようにしてもよい。特定部１３２は、来訪者ｉの位置、頭部の向きおよび視線を取得すると、第１推定処理を実行する。

特定部１３２は、第１推定処理を開始すると、来訪者ｉの位置、頭部の向きまたは視線の方向ベクトルが同じ方向で静止しているか否かを判定する。特定部１３２は、方向ベクトルが同じ方向で静止していないと判定した場合には、関心空間非特定として特定処理を終了し、関心空間特定処理へ戻る。特定部１３２は、方向ベクトルが同じ方向で静止していると判定した場合には、来訪者ｉの静止している位置、頭部の向きおよび視線の方向ベクトルに基づいて、関心空間情報記憶部１２２の関心空間テーブルの対応するブロック群に関心フラグ値を加算する。関心フラグ値を加算するブロック群は、例えば、来訪者ｉの位置の方向ベクトルの前方１６０度、頭部の方向ベクトルの前方１６０度の円周、眼球（視線）の方向ベクトルに基づく視野方向等が挙げられる。なお、以下の説明では、関心フラグ値の加算は、関心空間情報記憶部１２２の関心空間テーブルに行うものとする。また、特定部１３２は、静止時間の信頼性の指標値、例えば、平均値、偏差値等を関心空間テーブルに記憶するようにしてもよい。

特定部１３２は、方向ベクトルに基づいて関心フラグ値を加算すると、サービス提供空間記憶部１２１を参照し、各方向ベクトルの延長線上に関心対象候補があるか否かを判定する。特定部１３２は、各方向ベクトルの延長線上に関心対象候補がないと判定した場合には、関心対象非特定として特定処理を終了し、関心空間特定処理へ戻る。特定部１３２は、各方向ベクトルの延長線上に関心対象候補があると判定した場合には、来訪者ｉの視野角ベクトル空間と、関心対象候補の外縁に基づく空間とのうち、小さい方の空間内のブロック群に関心フラグ値を加算する。なお、特定部１３２は、関心対象候補の近傍ブロック群の関心フラグ値を重点的に加算するようにしてもよい。また、特定部１３２は、関心対象候補の近傍のブロック群に関心フラグ値を加算し、第１推定処理を終了して特定処理に戻る。

特定部１３２は、第１推定処理が終了すると、例えば、外部センサ１０や情報提供部１３４から、関心対象候補の情報提示、動作および対話等のタイミングと、来訪者ｉの動作情報とを取得する。すなわち、特定部１３２は、関心対象候補および来訪者ｉの動作情報を取得する。特定部１３２は、関心対象候補および来訪者ｉの動作情報を取得すると、第２推定処理を実行する。

特定部１３２は、第２推定処理を開始すると、取得した動作情報に基づいて、来訪者ｉの反応動作タイミングが関心対象候補からの働きかけタイミングと合っているか否かを判定する。特定部１３２は、来訪者ｉの反応動作タイミングが関心対象候補からの働きかけタイミングと合っている場合には、関心対象候補の近傍のブロック群に関心フラグ値を加算する。特定部１３２は、来訪者ｉの反応動作タイミングが関心対象候補からの働きかけタイミングと合っていない場合には、関心フラグ値を加算せずに次の処理に進む。

特定部１３２は、取得した動作情報に基づいて、来訪者ｉの反応動作内容が関心対象候補からの働きかけ内容と合っているか否かを判定する。特定部１３２は、来訪者ｉの反応動作内容が関心対象候補からの働きかけ内容と合っている場合には、関心対象候補の近傍のブロック群に関心フラグ値を加算する。特定部１３２は、来訪者ｉの反応動作内容が関心対象候補からの働きかけ内容と合っていない場合には、関心フラグ値を加算せずに次の処理に進む。

特定部１３２は、例えば、情報提供部１３４から、関心対象候補の情報提示ログと、来訪者ｉの操作ログとを取得する。なお、特定部１３２は、通信部１１０を介して、外部センサ１０や他の情報処理装置から情報提示ログと、操作ログとを取得するようにしてもよい。特定部１３２は、取得した情報提示ログと操作ログとに基づいて、来訪者ｉの操作タイミングが関心対象候補からの情報提示タイミングと合っているか否かを判定する。特定部１３２は、来訪者ｉの操作タイミングが関心対象候補からの情報提示タイミングと合っている場合には、関心対象候補の近傍のブロック群に関心フラグ値を加算する。特定部１３２は、来訪者ｉの操作タイミングが関心対象候補からの情報提示タイミングと合っていない場合には、関心フラグ値を加算せずに次の処理に進む。

特定部１３２は、取得した情報提示ログと操作ログとに基づいて、来訪者ｉの操作内容が関心対象候補からの情報提示内容と合っているか否かを判定する。特定部１３２は、来訪者ｉの操作内容が関心対象候補からの情報提示内容と合っている場合には、関心対象候補の近傍のブロック群に関心フラグ値を加算して元の処理に戻る。特定部１３２は、来訪者ｉの操作内容が関心対象候補からの情報提示内容と合っていない場合には、関心フラグ値を加算せずに元の処理に戻る。

特定部１３２は、第２推定処理が終了すると、例えば、情報提供部１３４から、関心対象候補および来訪者ｉの対話情報を取得する。特定部１３２は、関心対象候補および来訪者ｉの対話情報を取得すると、第３推定処理を実行する。

特定部１３２は、第３推定処理を開始すると、取得した対話情報に基づいて、来訪者ｉの対話タイミングが関心対象候補からの対話タイミングと合っているか否かを判定する。特定部１３２は、来訪者ｉの対話タイミングが関心対象候補からの対話タイミングと合っている場合には、関心対象候補の近傍のブロック群に関心フラグ値を加算する。特定部１３２は、来訪者ｉの対話タイミングが関心対象候補からの対話タイミングと合っていない場合には、関心フラグ値を加算せずに次の処理に進む。

特定部１３２は、取得した対話情報に基づいて、来訪者ｉの対話情報が関心対象候補からの対話情報と合っているか否かを判定する。特定部１３２は、来訪者ｉの対話情報が関心対象候補からの対話情報と合っている場合には、関心対象候補の近傍のブロック群に関心フラグ値を加算して元の処理に戻る。特定部１３２は、来訪者ｉの対話情報が関心対象候補からの対話情報と合っていない場合には、関心フラグ値を加算せずに元の処理に戻る。

特定部１３２は、第３推定処理が終了すると、例えば、通信部１１０を介して外部センサ１０から人物である関心対象候補および来訪者ｉの撮像画像と音声情報とを取得する。すなわち、特定部１３２は、人物である関心対象候補および来訪者ｉの行動情報を取得する。特定部１３２は、人物である関心対象候補および来訪者ｉの行動情報を取得すると、第４推定処理を実行する。

特定部１３２は、第４推定処理を開始すると、取得した行動情報に基づいて、来訪者ｉと、人物である関心対象候補との行動が、展示ブース等の所定空間内で、所定期間、例えば１分間継続して同調しているか否かを判定する。すなわち、特定部１３２は、来訪者ｉと、人物である関心対象候補とのインタラクション履歴（動作同調、発話交替同調、音声意味同調）が、一定期間、固定空間内で継続発生しているか否かを判定する。特定部１３２は、来訪者ｉと関心対象候補との行動が所定空間内で所定期間継続して同調していると判定した場合には、来訪者ｉと関心対象候補との間の空間のブロック群に関心フラグ値を加算して元の処理に戻る。特定部１３２は、来訪者ｉと関心対象候補との行動が所定空間内で所定期間継続して同調していないと判定した場合には、関心フラグ値を加算せずに元の処理に戻る。

特定部１３２は、第４推定処理が終了すると、例えば、関心対象候補が接客ロボット１００である場合に、ロボット資源１１７の各資源から接触情報を取得する。すなわち、特定部１３２は、関心対象候補への接触情報（接触部位および接触継続時間を含む。）を取得する。特定部１３２は、関心対象候補への接触情報を取得すると、第５推定処理を実行する。

特定部１３２は、第５推定処理を開始すると、取得した接触情報に基づいて、来訪者ｉと関心対象候補との接触が所定期間継続しているか否かを判定する。特定部１３２は、来訪者ｉと関心対象候補との接触が所定期間継続していると判定した場合には、関心対象候補の接触部位の近傍のブロック群に関心フラグ値を加算して元の処理に戻る。特定部１３２は、来訪者ｉと関心対象候補との接触が所定期間継続していないと判定した場合には、関心フラグ値を加算せずに元の処理に戻る。

特定部１３２は、第５推定処理が終了すると、関心空間情報記憶部１２２の関心空間テーブルの各ブロックについて、関心フラグ値が閾値以上のブロックに関心空間フラグを設定する。なお、閾値は、例えば「６」以上とすることができる。特定部１３２は、関心空間フラグの設定が完了すると、特定処理を終了して関心空間特定処理に戻る。

特定部１３２は、特定処理が終了すると、来訪者を特定するための変数ｉをインクリメントし、未処理の来訪者がいるか否かの判定に戻る。特定部１３２は、未処理の来訪者がいないと判定した場合には、関心空間テーブルの生成終了時刻を、当該関心空間テーブルに記憶して、関心空間特定処理を終了する。特定部１３２は、関心空間特定処理を終了すると、判定部１３３に算出指示を出力する。

言い換えると、特定部１３２は、センサ情報に含まれる第１の来訪者と第２の来訪者とが撮像されている撮像画像に基づき、第１の来訪者と第２の来訪者とのそれぞれの関心領域（関心空間）を特定する。または、特定部１３２は、センサ情報に含まれるセンサにより検出された第１の来訪者の特定のいずれかの部位の向きおよび第２の来訪者のいずれかの部位の向きに基づき、第１の来訪者と第２の来訪者とのそれぞれの関心領域（関心空間）を特定する。

判定部１３３には、検出部１３１から検出情報が入力される。判定部１３３は、特定部１３２から算出指示が入力されると、資源活用係数算出処理を実行する。

判定部１３３は、資源活用係数算出処理を開始すると、検出情報に基づいて、サービス提供空間２０内の来訪者数Ｎを検出する。判定部１３３は、検出した来訪者数Ｎに基づいて、Ｎ人分の来訪者空間テーブルを来訪者空間情報記憶部１２３に生成する。なお、判定部１３３は、１人分の来訪者空間テーブルとして、ロボット資源１１７の資源の数である接客資源数Ｍの数に応じたテーブルを生成する。また、判定部１３３は、１つの資源に対応する来訪者の感覚器の数が複数ある場合には、感覚器の数に応じたテーブルを生成するようにしてもよい。来訪者空間テーブルのサイズは、例えば、来訪者数Ｎ人×接客資源数Ｍ個×｛Σ（感覚器官数Ｋ個×感覚器官近傍ブロックＬ個）｝といった式で表すことができる。また、来訪者空間テーブルごとの代表値の個数は、例えば、｛来訪者数Ｎ人×接客資源数Ｍ個×感覚器官数Ｋ個｝といった式で表すことができる。さらに、判定部１３３は、来訪者空間テーブルの生成開始時刻を、当該来訪者空間テーブルに記憶する。

判定部１３３は、未処理の来訪者がいるか否かを判定する。判定部１３３は、未処理の来訪者がいると判定した場合には、来訪者ｉを算出対象に設定する。判定部１３３は、来訪者ｉに対する算出処理を実行する。

判定部１３３は、算出処理を開始すると、まず、検出情報に含まれる撮像画像に基づいて、来訪者ｉの眼および耳の位置を取得する。なお、判定部１３３は、検出情報に含まれるレーダー、歪みゲージ、音声定位マイク等の情報に基づいて、来訪者ｉの眼および耳の位置を取得するようにしてもよい。判定部１３３は、取得した眼および耳の位置に基づいて、関心空間情報記憶部１２２を参照し、来訪者ｉの関心空間を取得する。判定部１３３は、取得した来訪者ｉの関心空間に基づいて、来訪者ｉの周辺空間における視差および音圧レベルを推定する。すなわち、判定部１３３は、接客ロボット１００と来訪者ｉとの位置関係に基づいて、来訪者ｉの可視性および可聴性を推定する。ここで、判定部１３３は、来訪者ｉの関心空間が特定できている場合、来訪者ｉの視野および頭部の方向を固定して、視差および音圧レベルを推定する。判定部１３３は、来訪者ｉの関心空間が特定できていない場合、来訪者ｉの視野を頭部前方に旋回可能、つまり空間を広げて、視差および音圧レベルを推定する。判定部１３３は、推定した来訪者ｉの周辺空間における視差および音圧レベルを、来訪者空間情報記憶部１２３の各来訪者空間テーブルに、ブロックごとに記憶する。

判定部１３３は、サービス提供空間記憶部１２１、および、予め設定されたロボット資源１１７の各接客資源の可動範囲の情報を参照し、各接客資源の動作空間を算出する。判定部１３３は、算出した各接客資源の動作空間と、来訪者ｉに対応する来訪者空間テーブルとに基づいて、来訪者ｉの眼の位置における各接客資源の動作空間での動作による視差を算出する。

判定部１３３は、予め設定されたロボット資源１１７の各接客資源の音源の情報を参照し、各接客資源が出す音の音圧レベル（ｄＢ）を算出する。判定部１３３は、算出した音圧レベルと、来訪者ｉに対応する来訪者空間テーブルとに基づいて、来訪者ｉの耳の位置における各接客資源の音の音圧レベルを算出する。

判定部１３３は、算出した来訪者ｉの眼および耳の位置に対応する視差および音圧レベルと、推定した来訪者ｉの周辺空間における視差および音圧レベルとを比較して、来訪者ｉが各接客資源の動作および音に対して、気付く確率および気付かない確率を算出する。判定部１３３は、算出結果、つまり、来訪者ｉの眼および耳の位置に対応する視差および音圧レベルと、各接客資源の動作および音に対して気付く確率および気付かない確率とを、来訪者ｉに対応する来訪者空間テーブルに記憶して元の処理に戻る。

判定部１３３は、算出処理が終了すると、来訪者を特定するための変数ｉをインクリメントし、未処理の来訪者がいるか否かの判定に戻る。判定部１３３は、未処理の来訪者がいないと判定した場合には、来訪者空間テーブルの生成終了時刻を、当該来訪者空間テーブルに記憶する。判定部１３３は、対象となる来訪者全ての来訪者空間テーブルを参照し、資源活用情報記憶部１２４の資源活用テーブルを生成して元の処理に戻る。なお、生成する資源活用テーブルは、ロボット資源１１７の接客資源（Ｍ個）を基準に、来訪者数（Ｎ人）への影響を記載した係数表（Ｍ×Ｎ）を含むものとなる。資源活用テーブルは、例えば、図９から図１３に示すように、複数の来訪者の状況に応じたテーブルとなる。なお、本実施例では、資源活用テーブルは、来訪者の視覚と聴覚とに働きかける資源について説明したが、これに限定されない。例えば、資源活用テーブルに、匂いに対応するための嗅覚、風等に対応するための触覚、味覚等の他の感覚器官への影響（到達係数）を含むようにしてもよい。

判定部１３３は、資源活用係数算出処理が終了すると、資源配分処理を実行する。判定部１３３は、資源配分処理を開始すると、資源活用情報記憶部１２４を参照し、来訪者数Ｎおよび接客資源数Ｍに対応する資源活用テーブルを取得する。判定部１３３は、取得した資源活用テーブルに基づいて、一部の来訪者Ｎ_１にサービス提供中であるか否かを判定する。すなわち、判定部１３３は、資源活用テーブルの「現状の配分」欄を参照して、一部の来訪者Ｎ_１にサービス提供中であるか否かを判定する。判定部１３３は、一部の来訪者Ｎ_１にサービス提供中でないと判定した場合には、来訪者数Ｎに対して接客資源数Ｍを配分する。判定部１３３は、当該配分では、Ｎ人に対して接客資源数Ｍの割り当てを算出するので、ＭのＮ乗通りの割り当てを算出する。判定部１３３は、資源活用テーブルの各資源について、例えば、効用を示す値の合計値が最も高い組み合わせの配分を採用する。判定部１３３は、配分した結果を資源活用情報記憶部１２４の対応する資源活用テーブルに記憶する。判定部１３３は、配分した結果を資源活用テーブルに記憶すると、配分完了情報を情報提供部１３４に出力して元の処理に戻る。

判定部１３３は、一部の来訪者Ｎ_１にサービス提供中であると判定した場合には、来訪者Ｎ_１のうち来訪者Ｎ_２が適切にサービスを受けていないか否かを判定する。判定部１３３は、来訪者Ｎ_１のうち来訪者Ｎ_２が適切にサービスを受けていると判定した場合には、来訪者Ｎ_１の１群と、来訪者（Ｎ－Ｎ_１）とに対して、接客資源数Ｍを配分する。すなわち、この場合では、来訪者Ｎ_２は、来訪者Ｎ_１に対して遅れてきた人物であり、来訪者Ｎ_１と同一のサービスを適切に受けている状態である。判定部１３３は、当該配分では、（１＋（Ｎ－Ｎ_１））人に対して接客資源数Ｍの割り当てを算出するので、Ｍの（１＋（Ｎ－Ｎ_１））乗通りの割り当てを算出する。判定部１３３は、資源活用テーブルの各資源について、例えば、効用を示す値の合計値が最も高い組み合わせの配分を採用する。この場合、判定部１３３は、来訪者Ｎ_１に対してサービスを提供中であるので、来訪者Ｎ_１に気付かれる場合も考慮する。判定部１３３は、配分した結果を資源活用情報記憶部１２４の対応する資源活用テーブルに記憶する。判定部１３３は、配分した結果を資源活用テーブルに記憶すると、配分完了情報を情報提供部１３４に出力して元の処理に戻る。

判定部１３３は、来訪者Ｎ_１のうち来訪者Ｎ_２が適切にサービスを受けていないと判定した場合には、来訪者（Ｎ_１－Ｎ_２）の１群と、来訪者（Ｎ－Ｎ_１＋Ｎ_２）とに対して、接客資源数Ｍを配分する。すなわち、この場合では、例えば、来訪者Ｎ_２は、来訪者Ｎ_１と同一のグループであるが、既存のサービスとは異なるもの、例えば展示物等に興味を示している状態である。判定部１３３は、当該配分では、（１＋（Ｎ－Ｎ_１＋Ｎ_２））人に対して接客資源数Ｍの割り当てを算出するので、Ｍの（１＋（Ｎ－Ｎ_１＋Ｎ_２））乗通りの割り当てを算出する。判定部１３３は、資源活用テーブルの各資源について、例えば、効用を示す値の合計値が最も高い組み合わせの配分を採用する。この場合、判定部１３３は、来訪者（Ｎ_１－Ｎ_２）に対してサービスを提供中であるので、来訪者（Ｎ_１－Ｎ_２）に気付かれる場合も考慮する。判定部１３３は、配分した結果を資源活用情報記憶部１２４の対応する資源活用テーブルに記憶する。判定部１３３は、配分した結果を資源活用テーブルに記憶すると、配分完了情報を情報提供部１３４に出力して元の処理に戻る。

言い換えると、判定部１３３は、特定した第１の来訪者の関心領域（関心空間）と、第２の来訪者の関心領域（関心空間）とが異なるか否かを判定する。また、判定部１３３は、特定した第１の来訪者の関心領域（関心空間）と、第２の来訪者の関心領域（関心空間）とについて共通する関心領域がある否かを判定する。

また、判定部１３３は、第１の来訪者または第２の来訪者の位置、頭部の向きおよび視線に基づいて、関心領域（関心空間）を特定する。また、判定部１３３は、第１の来訪者または第２の来訪者に対する働きかけへの反応行動、対話、他の人物との関係性、情報提供装置への接触のうち、１つまたは複数に基づいて、関心領域（関心空間）を特定する。

情報提供部１３４には、検出部１３１から来訪者情報が入力され、判定部１３３から配分完了情報が入力される。情報提供部１３４は、来訪者情報が入力された場合には、来訪者が１人であるので、当該来訪者にロボット資源１１７の全ての資源を配分する。情報提供部１３４は、配分完了情報が入力された場合には、資源活用情報記憶部１２４を参照し、各資源の配分の情報（見直し後の配分）に応じて複数の来訪者に対してロボット資源１１７の各資源を配分する。情報提供部１３４は、サービスシナリオ記憶部１２５を参照し、資源配分に基づいて、サービスシナリオを実行する。なお、資源配分によっては、サービスが提供されない来訪者も存在する場合がある。

情報提供部１３４は、サービスシナリオを実行すると、再判定イベントが発生したか否かを判定する。再判定イベントは、例えば、一定時間の経過、来訪者が立ち去る等の来訪者の状態変化、来訪者に対する問いかけに応答がない等の接客ロボット１００の状態変化等が挙げられる。情報提供部１３４は、再判定イベントが発生していないと判定した場合には、引き続き再判定イベントの判定を行う。

情報提供部１３４は、再判定イベントが発生したと判定した場合には、例えば、接客ロボット１００の管理者等の操作によって、サービスを終了するか否かを判定する。情報提供部１３４は、サービスを終了しないと判定した場合には、サービス提供空間に来訪者がいるか否かの判定を行うように、検出部１３１に指示を出力する。情報提供部１３４は、サービスを終了すると判定した場合には、接客ロボット１００によるサービスの提供を終了する。

言い換えると、情報提供部１３４は、第１の来訪者の関心領域と、第２の来訪者の関心領域とが異なる場合、情報提供装置（接客ロボット１００）が有する複数の情報提供リソース（ロボット資源１１７）を用いて、情報提供処理を実行する。すなわち、情報提供部１３４は、複数の情報提供リソースのうち、第１の来訪者の関心領域に応じた情報提供リソースを用いて、第１の来訪者に対する情報提供処理を実行する。また、情報提供部１３４は、複数の情報提供リソースのうち、第２の来訪者の関心領域に応じた情報提供リソースを用いて、第２の来訪者に対する情報提供処理を実行する。

また、情報提供部１３４は、複数の情報提供リソースのそれぞれの情報提供リソースが情報提供処理を実行した際に、第１の来訪者と第２の来訪者とが該情報提供処理の実行に気付く確率を求める。情報提供部１３４は、求めた気付く確率に基づいて、複数の情報提供リソースを第１の来訪者および第２の来訪者に配分する。

また、情報提供部１３４は、第１の来訪者に対する情報提供処理を実行中に、第２の来訪者の関心領域が特定されると、情報提供リソースの配分を変更する。すなわち、情報提供部１３４は、第１の来訪者に対する情報提供処理を実行中の情報提供リソースの配分を減じて、第２の来訪者の関心領域に応じた情報提供リソースの配分を増加させる。

また、情報提供部１３４は、第１の来訪者の関心領域と、第２の来訪者の関心領域とについて共通する関心領域がある場合、該共通する関心領域に対する情報提供リソースを、第１の来訪者と第２の来訪者とで共用して情報提供処理を実行する。

また、情報提供部１３４は、第１の来訪者の関心領域と、第２の来訪者の関心領域とについて共通する関心領域があるか否かを判定する。情報提供部１３４は、共通する関心領域がある場合、情報提供装置が有する複数の情報提供リソースのうち、共通する関心領域に応じた情報提供リソースを用いて、第１の来訪者および第２の来訪者に対する情報提供処理を実行する。

次に、実施例の接客ロボット１００の動作について説明する。図１５は、実施例の制御処理の一例を示すフローチャートである。

接客ロボット１００の検出部１３１は、サービス提供空間２０の座標系およびブロック群を設定する（ステップＳ１）。次に、検出部１３１は、サービス提供空間２０に配置された遮蔽物について、サービス提供空間２０の遮蔽情報を設定する（ステップＳ２）。

検出部１３１は、外部センサ１０からセンサ情報を取得する。検出部１３１は、取得したセンサ情報に基づいて、サービス提供空間２０に来訪者がいるか否かを判定する（ステップＳ３）。検出部１３１は、サービス提供空間２０に来訪者がいないと判定した場合には（ステップＳ３：否定）、ステップＳ３の判定を繰り返す。

検出部１３１は、サービス提供空間２０に来訪者がいると判定した場合には（ステップＳ３：肯定）、来訪者が複数であるか否かを判定する（ステップＳ４）。検出部１３１は、来訪者が複数でない場合には（ステップＳ４：否定）、情報提供部１３４に来訪者が単独である旨の来訪者情報を出力し、ステップＳ８に進む。検出部１３１は、来訪者が複数である場合には（ステップＳ４：肯定）、特定指示を特定部１３２に出力する。また、検出部１３１は、検出情報を判定部１３３に出力する。

特定部１３２は、検出部１３１から特定指示が入力されると、関心空間特定処理を実行する（ステップＳ５）。ここで、図１６を用いて関心空間特定処理について説明する。図１６は、関心空間特定処理の一例を示すフローチャートである。

特定部１３２は、複数の来訪者を識別するための変数ｉを初期化する。特定部１３２は、特定指示に基づいて、サービス提供空間２０内の来訪者数Ｎを検出する（ステップＳ５１）。特定部１３２は、来訪者数Ｎを検出すると、Ｎ人分の関心空間テーブルを生成する（ステップＳ５２）。特定部１３２は、関心空間テーブルの生成開始時刻を、当該関心空間テーブルに記憶する（ステップＳ５３）。

特定部１３２は、未処理の来訪者がいるか否かを判定する（ステップＳ５４）。特定部１３２は、未処理の来訪者がいると判定した場合には（ステップＳ５４：肯定）、来訪者ｉを特定対象に設定する（ステップＳ５５）。特定部１３２は、来訪者ｉに対する特定処理を実行する（ステップＳ５６）。

ここで、図１７を用いて特定処理について説明する。図１７は、特定処理の一例を示すフローチャートである。特定部１３２は、特定指示に含まれる撮像画像に基づいて、来訪者ｉの位置、頭部の向きおよび視線を取得する（ステップＳ５６１）。特定部１３２は、来訪者ｉの位置、頭部の向きおよび視線を取得すると、第１推定処理を実行する（ステップＳ５６２）。

ここで、図１８を用いて第１推定処理について説明する。図１８は、第１推定処理の一例を示すフローチャートである。特定部１３２は、来訪者ｉの位置、頭部の向きまたは視線の方向ベクトルが同じ方向で静止しているか否かを判定する（ステップＳ１０１）。特定部１３２は、方向ベクトルが同じ方向で静止していないと判定した場合には（ステップＳ１０１：否定）、関心空間非特定として特定処理を終了し（ステップＳ１０２）、関心空間特定処理へ戻る。

特定部１３２は、方向ベクトルが同じ方向で静止していると判定した場合には（ステップＳ１０１：肯定）、来訪者ｉの静止している位置、頭部の向きおよび視線の方向ベクトルに基づいて、対応するブロック群に関心フラグ値を加算する（ステップＳ１０３）。特定部１３２は、サービス提供空間記憶部１２１を参照し、各方向ベクトルの延長線上に関心対象候補があるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。特定部１３２は、延長線上に関心対象候補がないと判定した場合には（ステップＳ１０４：否定）、関心対象非特定として特定処理を終了し（ステップＳ１０５）、関心空間特定処理へ戻る。

特定部１３２は、延長線上に関心対象候補があると判定した場合には（ステップＳ１０４：肯定）、来訪者ｉの視野角ベクトル空間と、関心対象候補の外縁に基づく空間とのうち、小さい方の空間内のブロック群に関心フラグ値を加算する（ステップＳ１０６）。また、特定部１３２は、関心対象候補の近傍のブロック群に関心フラグ値を加算し（ステップＳ１０７）、第１推定処理を終了して特定処理に戻る。

図１７の説明に戻って、特定部１３２は、第１推定処理が終了すると、関心対象候補および来訪者ｉの動作情報を取得する（ステップＳ５６３）。特定部１３２は、関心対象候補および来訪者ｉの動作情報を取得すると、第２推定処理を実行する（ステップＳ５６４）。

ここで、図１９を用いて第２推定処理について説明する。図１９は、第２推定処理の一例を示すフローチャートである。特定部１３２は、取得した動作情報に基づいて、来訪者ｉの反応動作タイミングが関心対象候補からの働きかけタイミングと合っているか否かを判定する（ステップＳ１１１）。特定部１３２は、来訪者ｉの反応動作タイミングが関心対象候補からの働きかけタイミングと合っている場合には（ステップＳ１１１：肯定）、関心対象候補の近傍のブロック群に関心フラグ値を加算する（ステップＳ１１２）。

特定部１３２は、来訪者ｉの反応動作タイミングが関心対象候補からの働きかけタイミングと合っていない場合には（ステップＳ１１１：否定）、関心フラグ値を加算せずにステップＳ１１３に進む。

特定部１３２は、取得した動作情報に基づいて、来訪者ｉの反応動作内容が関心対象候補からの働きかけ内容と合っているか否かを判定する（ステップＳ１１３）。特定部１３２は、来訪者ｉの反応動作内容が関心対象候補からの働きかけ内容と合っている場合には（ステップＳ１１３：肯定）、関心対象候補の近傍のブロック群に関心フラグ値を加算する（ステップＳ１１４）。

特定部１３２は、来訪者ｉの反応動作内容が関心対象候補からの働きかけ内容と合っていない場合には（ステップＳ１１３：否定）、関心フラグ値を加算せずにステップＳ１１５に進む。

特定部１３２は、関心対象候補の情報提示ログと、来訪者ｉの操作ログとを取得する（ステップＳ１１５）。特定部１３２は、取得した情報提示ログと操作ログとに基づいて、来訪者ｉの操作タイミングが関心対象候補からの情報提示タイミングと合っているか否かを判定する（ステップＳ１１６）。特定部１３２は、来訪者ｉの操作タイミングが関心対象候補からの情報提示タイミングと合っている場合には（ステップＳ１１６：肯定）、関心対象候補の近傍のブロック群に関心フラグ値を加算する（ステップＳ１１７）。

特定部１３２は、来訪者ｉの操作タイミングが関心対象候補からの情報提示タイミングと合っていない場合には（ステップＳ１１６：否定）、関心フラグ値を加算せずにステップＳ１１８に進む。

特定部１３２は、取得した情報提示ログと操作ログとに基づいて、来訪者ｉの操作内容が関心対象候補からの情報提示内容と合っているか否かを判定する（ステップＳ１１８）。特定部１３２は、来訪者ｉの操作内容が関心対象候補からの情報提示内容と合っている場合には（ステップＳ１１８：肯定）、関心対象候補の近傍のブロック群に関心フラグ値を加算し（ステップＳ１１９）、元の処理に戻る。

特定部１３２は、来訪者ｉの操作内容が関心対象候補からの情報提示内容と合っていない場合には（ステップＳ１１８：否定）、関心フラグ値を加算せずに元の処理に戻る。

図１７の説明に戻って、特定部１３２は、第２推定処理が終了すると、関心対象候補および来訪者ｉの対話情報を取得する（ステップＳ５６５）。特定部１３２は、関心対象候補および来訪者ｉの対話情報を取得すると、第３推定処理を実行する（ステップＳ５６６）。

ここで、図２０を用いて第３推定処理について説明する。図２０は、第３推定処理の一例を示すフローチャートである。特定部１３２は、取得した対話情報に基づいて、来訪者ｉの対話タイミングが関心対象候補からの対話タイミングと合っているか否かを判定する（ステップＳ１２１）。特定部１３２は、来訪者ｉの対話タイミングが関心対象候補からの対話タイミングと合っている場合には（ステップＳ１２１：肯定）、関心対象候補の近傍のブロック群に関心フラグ値を加算する（ステップＳ１２２）。

特定部１３２は、来訪者ｉの対話タイミングが関心対象候補からの対話タイミングと合っていない場合には（ステップＳ１２１：否定）、関心フラグ値を加算せずにステップＳ１２３に進む。

特定部１３２は、取得した対話情報に基づいて、来訪者ｉの対話情報が関心対象候補からの対話情報と合っているか否かを判定する（ステップＳ１２３）。特定部１３２は、来訪者ｉの対話情報が関心対象候補からの対話情報と合っている場合には（ステップＳ１２３：肯定）、関心対象候補の近傍のブロック群に関心フラグ値を加算し（ステップＳ１２４）、元の処理に戻る。

特定部１３２は、来訪者ｉの対話情報が関心対象候補からの対話情報と合っていない場合には（ステップＳ１２３：否定）、関心フラグ値を加算せずに元の処理に戻る。

図１７の説明に戻って、特定部１３２は、第３推定処理が終了すると、人物である関心対象候補および来訪者ｉの行動情報を取得する（ステップＳ５６７）。特定部１３２は、人物である関心対象候補および来訪者ｉの行動情報を取得すると、第４推定処理を実行する（ステップＳ５６８）。

ここで、図２１を用いて第４推定処理について説明する。図２１は、第４推定処理の一例を示すフローチャートである。特定部１３２は、取得した行動情報に基づいて、来訪者ｉと関心対象候補との行動が所定空間内で所定期間継続して同調しているか否かを判定する（ステップＳ１３１）。特定部１３２は、来訪者ｉと関心対象候補との行動が所定空間内で所定期間継続して同調していると判定した場合には（ステップＳ１３１：肯定）、来訪者ｉと関心対象候補との間の空間のブロック群に関心フラグ値を加算し（ステップＳ１３２）、元の処理に戻る。

特定部１３２は、来訪者ｉと関心対象候補との行動が所定空間内で所定期間継続して同調していないと判定した場合には（ステップＳ１３１：否定）、関心フラグ値を加算せずに元の処理に戻る。

図１７の説明に戻って、特定部１３２は、第４推定処理が終了すると、関心対象候補への接触情報を取得する（ステップＳ５６９）。特定部１３２は、関心対象候補への接触情報を取得すると、第５推定処理を実行する（ステップＳ５７０）。

ここで、図２２を用いて第５推定処理について説明する。図２２は、第５推定処理の一例を示すフローチャートである。特定部１３２は、取得した接触情報に基づいて、来訪者ｉと関心対象候補との接触が所定期間継続しているか否かを判定する（ステップＳ１４１）。特定部１３２は、来訪者ｉと関心対象候補との接触が所定期間継続していると判定した場合には（ステップＳ１４１：肯定）、関心対象候補の接触部位の近傍のブロック群に関心フラグ値を加算し（ステップＳ１４２）、元の処理に戻る。

特定部１３２は、来訪者ｉと関心対象候補との接触が所定期間継続していないと判定した場合には（ステップＳ１４１：否定）、関心フラグ値を加算せずに元の処理に戻る。

図１７の説明に戻って、特定部１３２は、第５推定処理が終了すると、関心空間情報記憶部１２２の関心空間テーブルの各ブロックについて、関心フラグ値が閾値以上のブロックに関心空間フラグを設定する（ステップＳ５７１）。特定部１３２は、関心空間フラグの設定が完了すると、特定処理を終了して関心空間特定処理に戻る。

図１６の説明に戻って、特定部１３２は、特定処理が終了すると、来訪者を特定するための変数ｉをインクリメントし（ステップＳ５７）、ステップＳ５４に戻る。特定部１３２は、未処理の来訪者がいないと判定した場合には（ステップＳ５４：否定）、関心空間テーブルの生成終了時刻を記憶し（ステップＳ５８）、関心空間特定処理を終了する。特定部１３２は、関心空間特定処理を終了すると、判定部１３３に算出指示を出力する。

図１５の説明に戻って、判定部１３３は、特定部１３２から算出指示が入力されると、資源活用係数算出処理を実行する（ステップＳ６）。

ここで、図２３を用いて資源活用係数算出処理について説明する。図２３は、資源活用係数算出処理の一例を示すフローチャートである。判定部１３３は、検出情報に基づいて、サービス提供空間２０内の来訪者数Ｎを検出する（ステップＳ６１）。判定部１３３は、検出した来訪者数Ｎに基づいて、Ｎ人分の来訪者空間テーブルを来訪者空間情報記憶部１２３に生成する（ステップＳ６２）。判定部１３３は、来訪者空間テーブルの生成開始時刻を記憶する（ステップＳ６３）。

判定部１３３は、未処理の来訪者がいるか否かを判定する（ステップＳ６４）。判定部１３３は、未処理の来訪者がいると判定した場合には（ステップＳ６４：肯定）、来訪者ｉを算出対象に設定する（ステップＳ６５）。判定部１３３は、来訪者ｉに対する算出処理を実行する（ステップＳ６６）。

ここで、図２４を用いて算出処理を説明する。図２４は、算出処理の一例を示すフローチャートである。判定部１３３は、検出情報に含まれる撮像画像に基づいて、来訪者ｉの眼および耳の位置を取得する（ステップＳ６６１）。判定部１３３は、取得した眼および耳の位置に基づいて、関心空間情報記憶部１２２を参照し、来訪者ｉの関心空間を取得する（ステップＳ６６２）。判定部１３３は、取得した来訪者ｉの関心空間に基づいて、来訪者ｉの周辺空間における視差および音圧レベルを推定する（ステップＳ６６３）。判定部１３３は、推定した来訪者ｉの周辺空間における視差および音圧レベルを来訪者空間情報記憶部１２３に記憶する。

判定部１３３は、サービス提供空間記憶部１２１、および、予め設定されたロボット資源１１７の各接客資源の可動範囲の情報を参照し、各接客資源の動作空間を算出する（ステップＳ６６４）。判定部１３３は、算出した各接客資源の動作空間と、来訪者ｉに対応する来訪者空間テーブルとに基づいて、来訪者ｉの眼の位置における各接客資源の動作空間での動作による視差を算出する（ステップＳ６６５）。

判定部１３３は、予め設定されたロボット資源１１７の各接客資源の音源の情報を参照し、各接客資源が出す音の音圧レベルを算出する（ステップＳ６６６）。判定部１３３は、算出した音圧レベルと、来訪者ｉに対応する来訪者空間テーブルとに基づいて、来訪者ｉの耳の位置における各接客資源の音の音圧レベルを算出する（ステップＳ６６７）。

判定部１３３は、来訪者ｉの眼および耳の位置における視差および音圧レベルと、来訪者ｉの周辺空間における視差および音圧レベルとを比較して、来訪者ｉが各接客資源の動作および音に対して、気付く確率および気付かない確率を算出する（ステップＳ６６８）。判定部１３３は、算出結果を来訪者空間テーブルに記憶し（ステップＳ６６９）、元の処理に戻る。

図２３の説明に戻って、判定部１３３は、算出処理が終了すると、来訪者を特定するための変数ｉをインクリメントし（ステップＳ６７）、ステップＳ６４に戻る。判定部１３３は、未処理の来訪者がいないと判定した場合には（ステップＳ６４：否定）、来訪者空間テーブルの生成終了時刻を記憶する（ステップＳ６８）。判定部１３３は、対象となる来訪者全ての来訪者空間テーブルを参照し、資源活用情報記憶部１２４の資源活用テーブルを生成し（ステップＳ６９）、元の処理に戻る。

図１５の説明に戻って、判定部１３３は、資源活用係数算出処理が終了すると、資源配分処理を実行する（ステップＳ７）。ここで、図２５を用いて資源配分処理を説明する。図２５は、資源配分処理の一例を示すフローチャートである。判定部１３３は、資源活用情報記憶部１２４を参照し、来訪者数Ｎおよび接客資源数Ｍに対応する資源活用テーブルを取得する（ステップＳ７１）。

判定部１３３は、取得した資源活用テーブルに基づいて、一部の来訪者Ｎ_１にサービス提供中であるか否かを判定する（ステップＳ７２）。判定部１３３は、一部の来訪者Ｎ_１にサービス提供中でないと判定した場合には（ステップＳ７２：否定）、来訪者数Ｎに対して接客資源数Ｍを配分する（ステップＳ７３）。判定部１３３は、配分した結果を資源活用テーブルに記憶し、配分完了情報を情報提供部１３４に出力して元の処理に戻る。

判定部１３３は、一部の来訪者Ｎ_１にサービス提供中であると判定した場合には（ステップＳ７２：肯定）、来訪者Ｎ_１のうち来訪者Ｎ_２が適切にサービスを受けていないか否かを判定する（ステップＳ７４）。判定部１３３は、来訪者Ｎ_１のうち来訪者Ｎ_２が適切にサービスを受けていると判定した場合には（ステップＳ７４：否定）、来訪者Ｎ_１の１群と、来訪者（Ｎ－Ｎ_１）とに対して、接客資源数Ｍを配分する（ステップＳ７５）。判定部１３３は、配分した結果を資源活用テーブルに記憶し、配分完了情報を情報提供部１３４に出力して元の処理に戻る。

判定部１３３は、来訪者Ｎ_１のうち来訪者Ｎ_２が適切にサービスを受けていないと判定した場合には（ステップＳ７４：肯定）、来訪者（Ｎ_１－Ｎ_２）の１群と、来訪者（Ｎ－Ｎ_１＋Ｎ_２）とに対して、接客資源数Ｍを配分する（ステップＳ７６）。判定部１３３は、配分した結果を資源活用テーブルに記憶し、配分完了情報を情報提供部１３４に出力して元の処理に戻る。

図１５の説明に戻って、情報提供部１３４は、来訪者情報が入力された場合には、当該来訪者にロボット資源１１７の全ての資源を配分する。情報提供部１３４は、配分完了情報が入力された場合には、資源活用情報記憶部１２４を参照し、各資源の配分の情報に応じて複数の来訪者に対してロボット資源１１７の各資源を配分する。情報提供部１３４は、サービスシナリオ記憶部１２５を参照し、資源配分に基づいて、サービスシナリオを実行する（ステップＳ８）。

情報提供部１３４は、サービスシナリオを実行すると、再判定イベントが発生したか否かを判定する（ステップＳ９）。情報提供部１３４は、再判定イベントが発生していないと判定した場合には（ステップＳ９：否定）、ステップＳ９の判定を繰り返す。情報提供部１３４は、再判定イベントが発生したと判定した場合には（ステップＳ９：肯定）、サービスを終了するか否かを判定する（ステップＳ１０）。

情報提供部１３４は、サービスを終了しないと判定した場合には（ステップＳ１０：否定）、検出部１３１に対してステップＳ３の判定を行うように指示を出力し、ステップＳ３に戻る。情報提供部１３４は、サービスを終了すると判定した場合には（ステップＳ１０：肯定）、接客ロボット１００によるサービスの提供を終了する。これにより、接客ロボット１００は、複数の来訪者に対する接客効率を向上できる。また、接客ロボット１００は、第１の来訪者（Ａ）が不満を抱きにくい範囲で接客の質を下げて資源を確保し、第２の来訪者（Ｂ）が効果を得やすい範囲で、確保した資源を第２の来訪者（Ｂ）への接客に回すので、トータルで接客の品質を保つことができる。また、接客ロボット１００は、来訪者のインタラクション不全を改善することができる。

続いて、図２６から図３８を用いて接客の具体例について説明する。

図２６は、複数の来訪者に対する接客の具体的な一例を示す図である。図２６に示すように、接客ロボット１００は、例えば、展示会場のブースに設置され、来訪者Ａを受け付ける。接客ロボット１００は、来訪者Ａを受け付けると、来訪者Ａに対して場所を誘導する。接客ロボット１００は、例えば、プレゼンテーション画面が表示されているスクリーン２５が見やすい位置に来訪者Ａを誘導する。接客ロボット１００は、来訪者Ａにコア価値を提供、つまり、スクリーン２５に表示されるプレゼンテーション画面を用いて説明を開始する。このとき、ブースに来訪者Ｂが遅れて現れ、接客ロボット１００を見続けているとする。すると、接客ロボット１００は、来訪者Ｂの出現を検出し、来訪者Ｂの関心空間が自身に向いていると判定する。

また、接客ロボット１００は、来訪者Ａがスクリーン２５を向いており、接客ロボット１００を見ていない状態を検出する。すなわち、接客ロボット１００は、来訪者Ａの関心空間がスクリーン２５に長期間固定されていると判定する。接客ロボット１００は、来訪者Ａ，Ｂに対して、並行してサービスを提供するために、来訪者Ａ，Ｂの各関心空間の相互非干渉性が高いか否かを判定する。すなわち、接客ロボット１００は、来訪者Ａがスクリーン２５を見ており、来訪者Ｂが接客ロボット１００を見ているため、相互非干渉性が高いと判定する。つまり、接客ロボット１００は、ロボット資源１１７の各資源を来訪者Ａ，Ｂに配分可能と判定する。

接客ロボット１００は、来訪者Ａ，Ｂのそれぞれに対して接客効果が上がるように、ロボット資源１１７の各資源を配分する。接客ロボット１００は、来訪者Ａに右腕部１１３および対話部１１５を配分し、来訪者Ｂに頭部１１１、左腕部１１４および表示部１１６を配分する。接客ロボット１００は、配分に応じて複数のサービスを並行して実行する。このとき、接客ロボット１００は、スクリーン２５で行っているプレゼンテーションについて、可制御性を増強する。つまり、接客ロボット１００は、プレゼンテーションのうち、動画サービスを前倒しして質問受付は後回しとすることで、並行してサービスを行う時間を確保する。接客ロボット１００は、来訪者Ａに右腕部１１３を用いてスクリーン２５を指し示して音声で説明しつつ、来訪者Ｂに頭部１１１を向けて左腕部１１４を振り、表示部１１６に予告情報２６を表示する。接客ロボット１００は、このようにロボット資源１１７の各資源を配分することで、動画に見入る来訪者Ａと、対応待ちの来訪者Ｂとの双方に対して接客でき、接客効率を向上することができる。

図２７から図３０は、サービスシナリオの具体的な一例を示す図である。図２７から図３０は、図２６に示すプレゼンテーションサービスの具体例におけるサービスシナリオの一例である。図２７から図３０のサービスシナリオは、図２６の例において、サービスシナリオ記憶部１２５に記憶される。当該サービスシナリオでは、例えば、プレゼンテーションを行うフェーズ「コア価値提供」について、さらに７つのサブフェーズが設定されている。当該サービスシナリオでは、サブフェーズ単位で資源配分を行うことで、複数の来訪者（来訪者Ａ，Ｂ）に対して並行してサービスを提供できる機会を増加させることができる。

図３１は、複数の来訪者に対する接客の具体的な一例を示す図である。図３１に示すように、接客ロボット１００ａは、例えば、Ｆ市役所の窓口に設置され、来訪者Ａを受け付ける。接客ロボット１００ａは、来訪者Ａを受け付けると、来訪者Ａに対して場所を誘導する。接客ロボット１００ａは、例えば、申請書の記入指導ができるロボット資源１１７が設置された机に来訪者Ａを誘導する。接客ロボット１００ａは、来訪者Ａにコア価値を提供、つまり、申請書に対して説明２７を表示する等して記入指導を開始する。このとき、ブースに来訪者Ｂが遅れて現れ、接客ロボット１００ａの前に立ったとする。すると、接客ロボット１００ａは、来訪者Ｂの出現を検出し、来訪者Ｂの関心空間が自身に向いていると判定する。

また、接客ロボット１００ａは、来訪者Ａが机上を凝視しており、接客ロボット１００ａを見ていない状態を検出する。すなわち、接客ロボット１００ａは、来訪者Ａの関心空間が机上に長期間固定されていると判定する。接客ロボット１００ａは、来訪者Ａ，Ｂに対して、並行してサービスを提供するために、来訪者Ａ，Ｂの各関心空間の相互非干渉性が高いか否かを判定する。すなわち、接客ロボット１００ａは、来訪者Ａが机上を見ており、来訪者Ｂが接客ロボット１００ａを見ているため、相互非干渉性が高いと判定する。つまり、接客ロボット１００ａは、ロボット資源１１７の各資源を来訪者Ａ，Ｂに配分可能と判定する。なお、接客ロボット１００ａは、来訪者Ａの関心空間を確認するために、来訪者Ａ側の左腕部１１４を用いて手振り動作をしてもよい。

接客ロボット１００ａは、来訪者Ａ，Ｂのそれぞれに対して接客効果が上がるように、ロボット資源１１７の各資源を再配分する。接客ロボット１００ａは、来訪者Ａに左腕部１１４を配分し、来訪者Ｂに頭部１１１、右腕部１１３および対話部１１５を配分する。接客ロボット１００ａは、配分に応じて複数のサービスを並行して実行する。このとき、接客ロボット１００ａは、机上で行っている記入指導について、可制御性を増強する。つまり、接客ロボット１００ａは、記入指導のうち、記入内容の自己確認依頼を前倒しして質問受付は後回しとすることで、並行してサービスを行う時間を確保する。接客ロボット１００ａは、来訪者Ａに左腕部１１４で指し示し、来訪者Ｂに頭部１１１を向けてお辞儀をし、「受付の発話」の後、右腕部１１３を用いて来訪者Ｂを他の机に誘導して申請書記入を指示する。接客ロボット１００ａは、このようにロボット資源１１７の各資源を配分することで、先に申請書に記入を始めている来訪者Ａと、後から来た来訪者Ｂとの双方に対して接客でき、接客効率を向上することができる。

図３２から図３６は、サービスシナリオの具体的な一例を示す図である。図３２から図３６は、図３１に示す申請書記入支援サービスの具体例におけるサービスシナリオの一例である。図３２から図３６のサービスシナリオは、図３１の例において、サービスシナリオ記憶部１２５に記憶される。当該サービスシナリオでは、例えば、申請書記入支援を行うフェーズ「コア価値提供」について、さらに７つのサブフェーズが設定されている。当該サービスシナリオでは、サブフェーズ単位で資源配分を行うことで、複数の来訪者（来訪者Ａ，Ｂ）に対して並行してサービスを提供できる機会を増加させることができる。

図３７は、複数の来訪者に対する接客の具体的な一例を示す図である。図３７に示すように、接客ロボット１００ｂは、例えば、水族館等に設置され、複数の来訪者に対して案内サービスを提供する。まず、例えば、ある時刻ｔ_０に接客ロボット１００ｂの左右に同時に来訪者Ａ，Ｂが現れたとする。このとき、接客ロボット１００ｂは、来訪者Ａ，Ｂを検出すると、例えば、図１３に示す資源活用テーブル１２４ｅを参照し、接客ロボット１００ｂに向かって左側から現れた来訪者Ａに対して、右腕部１１３および眼部１１２のうち右眼部を配分する。また、接客ロボット１００ｂは、接客ロボット１００ｂに向かって右側から現れた来訪者Ｂに対して、左腕部１１４および眼部１１２のうち左眼部を配分する。

つまり、接客ロボット１００ｂの頭部１１１を左右のどちらかの来訪者に向けると、逆側の来訪者も（自分が相手にされていない状態として）気付きやすいが、眼は左右別々に来訪者Ａ，Ｂに向けても逆側の来訪者は気付きにくい。また、対話部１１５（例えば、口。）や表示部１１６は、左右のどちらかの来訪者に向けると、逆側の来訪者も（自分が相手にされていない状態として）気付きやすい。

接客ロボット１００ｂは、配分に応じてロボット資源１１７の各資源を動かし、手振りやアイコンタクト等によって、来訪者Ａ，Ｂを自身の正面方向へと誘導する。接客ロボット１００ｂは、自身の正面方向に誘導された来訪者Ａ，Ｂに対して、コア価値である情報表示サービスを開始する。接客ロボット１００ｂは、このようにロボット資源１１７の各資源を配分することで、同時に現れた来訪者Ａ，Ｂをそれぞれ誘導し、接客効率を向上することができる。

図３８は、複数の園児を誘導する場合の一例を示す図である。図３８に示すように、ある幼稚園では、接客ロボット１００ｃを導入しているとする。園児Ｃ，Ｄは、接客ロボット１００ｃから遠い場所で遊んでいる。園児Ｅ，Ｆは、接客ロボット１００ｃの近傍で遊んでいる。接客ロボット１００ｃは、所定の時間になると、お話の先生３２の方向へ園児Ｃ～Ｆを誘導するものとする。

接客ロボット１００ｃは、園児Ｃ～Ｆの４人への手振りのリーチ２８，２９と、視線のリーチ３０，３１との可能性を確認する。接客ロボット１００ｃは、確認結果に基づいて、右腕部１１３を園児Ｃ，Ｄに配分し、左腕部１１４および表示部１１６を園児Ｅ，Ｆに配分する。また、対話部１１５は、園児Ｃ～Ｆに対して誘導メッセージを発声するので、両方に配分する。

接客ロボット１００ｃは、配分に応じて、右腕部１１３を動かしつつ、対話部１１５を用いて誘導メッセージを発声し、園児Ｃ，Ｄをお話の先生３２の方向へ誘導する。また、接客ロボット１００ｃは、配分に応じて、左腕部１１４を動かしつつ、表示部１１６に誘導用の矢印３３を表示し、対話部１１５を用いて誘導メッセージを発声して、園児Ｅ，Ｆをお話の先生３２の方向へ誘導する。接客ロボット１００ｃは、このようにロボット資源１１７の各資源を配分することで、方向指示という同一種別のサービスであっても、指示先の異なるタスクを並行して実行することができ、接客効率を向上することができる。

このように、接客ロボット１００は、第１の来訪者と第２の来訪者とを検出すると、第１の来訪者と第２の来訪者とが撮像されている撮像画像、または、センサにより検出された第１の来訪者の特定のいずれかの部位の向きおよび第２の来訪者のいずれかの部位の向きに基づき、第１の来訪者と第２の来訪者とのそれぞれの関心領域を特定する。また、接客ロボット１００は、特定した第１の来訪者の関心領域と、第２の来訪者の関心領域とが異なるか否かを判定する。また、接客ロボット１００は、第１の来訪者の関心領域と、第２の来訪者の関心領域とが異なる場合、情報提供装置が有する複数の情報提供リソースのうち、第１の来訪者の関心領域に応じた情報提供リソースを用いて、第１の来訪者に対する情報提供処理を実行する。また、接客ロボット１００は、複数の情報提供リソースのうち、第２の来訪者の関心領域に応じた情報提供リソースを用いて、第２の来訪者に対する情報提供処理を実行する。その結果、接客ロボット１００は、複数の来訪者に対する接客効率を向上できる。

また、接客ロボット１００は、複数の情報提供リソースのそれぞれの情報提供リソースが情報提供処理を実行した際に、第１の来訪者と第２の来訪者とが該情報提供処理の実行に気付く確率を求める。また、接客ロボット１００は、求めた気付く確率に基づいて、複数の情報提供リソースを第１の来訪者および第２の来訪者に配分する。その結果、接客ロボット１００は、第１の来訪者が不満を抱きにくい範囲で接客の質を下げて資源を確保し、第２の来訪者が効果を得やすい範囲で、確保した資源を第２の来訪者への接客に回すので、トータルで接客の品質を保つことができる。

また、接客ロボット１００は、第１の来訪者に対する情報提供処理を実行中に、第２の来訪者の関心領域が特定されると、情報提供リソースの配分を変更する。すなわち、接客ロボット１００は、第１の来訪者に対する情報提供処理を実行中の情報提供リソースの配分を減じて、第２の来訪者の関心領域に応じた情報提供リソースの配分を増加させる。その結果、接客ロボット１００は、第１の来訪者が不満を抱きにくい範囲で接客の質を下げて資源を確保し、第２の来訪者が効果を得やすい範囲で、確保した資源を第２の来訪者への接客に回すので、トータルで接客の品質を保つことができる。

また、接客ロボット１００は、第１の来訪者または第２の来訪者の位置、頭部の向きおよび視線に基づいて、関心領域を特定する。その結果、接客ロボット１００は、関心領域（関心空間）に応じたサービスを提供できる。

また、接客ロボット１００は、第１の来訪者または第２の来訪者に対する働きかけへの反応行動、対話、他の人物との関係性、情報提供装置への接触のうち、１つまたは複数に基づいて、関心領域を特定する。その結果、接客ロボット１００は、関心領域（関心空間）に応じたサービスを提供できる。

また、接客ロボット１００は、第１の来訪者の関心領域と、第２の来訪者の関心領域とについて共通する関心領域がある場合、該共通する関心領域に対する情報提供リソースを、第１の来訪者と第２の来訪者とで共用して情報提供処理を実行する。その結果、接客ロボット１００は、複数の来訪者に対する接客効率を向上できる。

また、接客ロボット１００は、第１の来訪者と第２の来訪者とを検出すると、第１の来訪者と第２の来訪者とが撮像されている撮像画像、または、センサにより検出された第１の来訪者の特定のいずれかの部位の向きおよび第２の来訪者のいずれかの部位の向きに基づき、第１の来訪者と第２の来訪者とのそれぞれの関心領域を特定する。また、接客ロボット１００は、特定した第１の来訪者の関心領域と、第２の来訪者の関心領域とについて共通する関心領域がある否かを判定する。また、接客ロボット１００は、共通する関心領域がある場合、情報提供装置が有する複数の情報提供リソースのうち、共通する関心領域に応じた情報提供リソースを用いて、第１の来訪者および第２の来訪者に対する情報提供処理を実行する。その結果、接客ロボット１００は、複数の来訪者に対する接客効率を向上できる。

なお、上記実施例では、来訪者の検出に外部センサ１０を用いたが、これに限定されない。例えば、接客ロボット１００にカメラ、赤外線センサ、超音波センサ、レーダー、ＬＩＤＡＲ、音声定位マイク等を設け、来訪者を検出してもよい。また、これらの各種センサを用いて来訪者の関心空間等を検出するようにしてもよい。

また、上記実施例では、撮像画像を用いて第１の来訪者と第２の来訪者とのそれぞれの関心領域を特定したが、これに限定されない。例えば、各種センサにより検出された第１の来訪者の特定のいずれかの部位の向きおよび第２の来訪者のいずれかの部位の向きに基づき、第１の来訪者と第２の来訪者とのそれぞれの関心領域を特定してもよい。ここで、来訪者の向き等は、例えば、来訪者にＧＰＳの受信機と加速度センサとを内蔵したヘッドセットを装着してもらい、ＧＰＳの位置情報と、加速度情報の積算とに基づいて、来訪者の位置と頭の方向を特定することができる。また、来訪者の向き等は、例えば、床に押圧マットを敷いて、来訪者の足型がどの方向を向いているかを検出することで、来訪者の位置と足型の方向を特定することができる。さらに、来訪者の向き等は、例えば、来訪者に方位センサを内蔵したヘッドセットを装着してもらい、押圧マットと組み合わせることで、来訪者の位置と足型および頭の方向を特定することができる。

また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、特定部１３２と判定部１３３とを統合してもよい。また、図示した各処理は、上記の順番に限定されるものでなく、処理内容を矛盾させない範囲において、同時に実施してもよく、順序を入れ替えて実施してもよい。

さらに、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。

ところで、上記の各実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の各実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図３９は、制御プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

図３９に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、データ入力を受け付ける入力装置２０２と、モニタ２０３とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置２０４と、各種装置と接続するためのインタフェース装置２０５と、外部センサ１０や、他の情報処理装置等と有線または無線により接続するための通信装置２０６とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０７と、ハードディスク装置２０８とを有する。また、各装置２０１～２０８は、バス２０９に接続される。

ハードディスク装置２０８には、図２に示した検出部１３１、特定部１３２、判定部１３３および情報提供部１３４の各処理部と同様の機能を有する制御プログラムが記憶される。また、ハードディスク装置２０８には、サービス提供空間記憶部１２１、関心空間情報記憶部１２２、来訪者空間情報記憶部１２３、資源活用情報記憶部１２４、サービスシナリオ記憶部１２５、および、制御プログラムを実現するための各種データが記憶される。入力装置２０２は、例えば、コンピュータ２００が制御する情報提供装置が対応する来訪者から操作情報等の各種情報の入力を受け付ける。モニタ２０３は、例えば、コンピュータ２００が制御する情報提供装置が対応する来訪者に対して表示画面等の各種画面を表示する。インタフェース装置２０５は、例えば情報提供装置や印刷装置等が接続される。通信装置２０６は、例えば、図２に示した通信部１１０と同様の機能を有し外部センサ１０や図示しないネットワークと接続され、外部センサ１０や図示しない他の情報処理装置等と各種情報をやりとりする。

ＣＰＵ２０１は、ハードディスク装置２０８に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ２０７に展開して実行することで、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータ２００を図２に示した検出部１３１、特定部１３２、判定部１３３および情報提供部１３４として機能させることができる。

なお、上記の制御プログラムは、必ずしもハードディスク装置２０８に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータ２００が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ２００が読み出して実行するようにしてもよい。コンピュータ２００が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ＣＤ－ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ等に接続された装置にこの制御プログラムを記憶させておき、コンピュータ２００がこれらから制御プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

１０ 外部センサ
１００ 接客ロボット
１１０ 通信部
１１１ 頭部
１１２ 眼部
１１３ 右腕部
１１４ 左腕部
１１５ 対話部
１１６ 表示部
１１７ ロボット資源
１２０ 記憶部
１２１ サービス提供空間記憶部
１２２ 関心空間情報記憶部
１２３ 来訪者空間情報記憶部
１２４ 資源活用情報記憶部
１２５ サービスシナリオ記憶部
１３０ 制御部
１３１ 検出部
１３２ 特定部
１３３ 判定部
１３４ 情報提供部

Claims (12)

1. 第１の来訪者と第２の来訪者とを検出すると、前記第１の来訪者と前記第２の来訪者とが撮像されている撮像画像、または、センサにより検出された前記第１の来訪者の特定のいずれかの部位の向きおよび前記第２の来訪者のいずれかの部位の向きに基づき、前記第１の来訪者と前記第２の来訪者とのそれぞれの関心領域を特定し、
   特定した前記第１の来訪者の関心領域と、前記第２の来訪者の関心領域とが異なるか否かを判定し、
   前記第１の来訪者の関心領域と、前記第２の来訪者の関心領域とが異なる場合、前記第１の来訪者および前記第２の来訪者それぞれに対して情報提供装置が有する複数の情報提供リソースそれぞれを変更する場合の効用を表す値に基づいて、前記情報提供リソースを前記第１の来訪者および前記第２の来訪者に配分し、前記第１の来訪者の関心領域に応じて前記第１の来訪者に配分された情報提供リソースを用いて、前記第１の来訪者に対する情報提供処理を実行し、前記第２の来訪者の関心領域に応じて前記第２の来訪者に配分された情報提供リソースを用いて、前記第２の来訪者に対する情報提供処理を実行する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする制御プログラム。
2. 前記情報提供処理を実行する処理は、前記複数の情報提供リソースのそれぞれの情報提供リソースが情報提供処理を実行した際に、前記第１の来訪者と前記第２の来訪者とが該情報提供処理の実行に気付く確率に基づいて、前記複数の情報提供リソースを前記第１の来訪者および前記第２の来訪者に配分する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の制御プログラム。
3. 前記情報提供処理を実行する処理は、前記第１の来訪者の関心領域と、前記第２の来訪者の関心領域とが異なる場合、前記第１の来訪者および前記第２の来訪者それぞれの感覚器ごとに設定された気付かれる範囲における、前記第１の来訪者と前記第２の来訪者とが情報提供処理の実行の開始に気付く確率、および、該情報提供処理の実行の終了に気付く確率に基づいて、情報提供装置が有する複数の情報提供リソースを前記第１の来訪者および前記第２の来訪者に配分する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の制御プログラム。
4. 前記情報提供処理を実行する処理は、前記第１の来訪者に対する情報提供処理を実行中に、前記第２の来訪者の関心領域が特定されると、前記第１の来訪者に対する情報提供処理を実行中の情報提供リソースの配分を減じて、前記第２の来訪者の関心領域に応じた情報提供リソースの配分を増加させる、
   ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１つに記載の制御プログラム。
5. 前記特定する処理は、前記第１の来訪者または前記第２の来訪者の位置、頭部の向きおよび視線に基づいて、前記関心領域を特定する、
   ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１つに記載の制御プログラム。
6. 前記特定する処理は、前記第１の来訪者または前記第２の来訪者に対する働きかけへの反応行動、対話、他の人物との関係性、前記情報提供装置への接触のうち、１つまたは複数に基づいて、前記関心領域を特定する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の制御プログラム。
7. 前記情報提供処理を実行する処理は、前記第１の来訪者の関心領域と、前記第２の来訪者の関心領域とについて共通する関心領域がある場合、該共通する関心領域に対する情報提供リソースを、前記第１の来訪者と前記第２の来訪者とで共用して情報提供処理を実行する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の制御プログラム。
8. 第１の来訪者と第２の来訪者とを検出すると、前記第１の来訪者と前記第２の来訪者とが撮像されている撮像画像、または、センサにより検出された前記第１の来訪者の特定のいずれかの部位の向きおよび前記第２の来訪者のいずれかの部位の向きに基づき、前記第１の来訪者と前記第２の来訪者とのそれぞれの関心領域を特定し、
   特定した前記第１の来訪者の関心領域と、前記第２の来訪者の関心領域とについて共通する関心領域がある否かを判定し、
   前記第１の来訪者の関心領域と、前記第２の来訪者の関心領域とについて共通する関心領域がある場合、前記第１の来訪者および前記第２の来訪者それぞれに対して情報提供装置が有する複数の情報提供リソースそれぞれを変更する場合の効用を表す値に基づいて、前記複数の情報提供リソースのうち、前記共通する関心領域に応じた情報提供リソースを用いて、前記第１の来訪者および前記第２の来訪者に対する情報提供処理を実行する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする制御プログラム。
9. 第１の来訪者と第２の来訪者とを検出すると、前記第１の来訪者と前記第２の来訪者とが撮像されている撮像画像、または、センサにより検出された前記第１の来訪者の特定のいずれかの部位の向きおよび前記第２の来訪者のいずれかの部位の向きに基づき、前記第１の来訪者と前記第２の来訪者とのそれぞれの関心領域を特定し、
   特定した前記第１の来訪者の関心領域と、前記第２の来訪者の関心領域とが異なるか否かを判定し、
   前記第１の来訪者の関心領域と、前記第２の来訪者の関心領域とが異なる場合、前記第１の来訪者および前記第２の来訪者それぞれに対して情報提供装置が有する複数の情報提供リソースそれぞれを変更する場合の効用を表す値に基づいて、前記情報提供リソースを前記第１の来訪者および前記第２の来訪者に配分し、前記第１の来訪者の関心領域に応じて前記第１の来訪者に配分された情報提供リソースを用いて、前記第１の来訪者に対する情報提供処理を実行し、前記第２の来訪者の関心領域に応じて前記第２の来訪者に配分された情報提供リソースを用いて、前記第２の来訪者に対する情報提供処理を実行する、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする制御方法。
10. 第１の来訪者と第２の来訪者とを検出すると、前記第１の来訪者と前記第２の来訪者とが撮像されている撮像画像、または、センサにより検出された前記第１の来訪者の特定のいずれかの部位の向きおよび前記第２の来訪者のいずれかの部位の向きに基づき、前記第１の来訪者と前記第２の来訪者とのそれぞれの関心領域を特定し、
    特定した前記第１の来訪者の関心領域と、前記第２の来訪者の関心領域とについて共通する関心領域がある否かを判定し、
    前記第１の来訪者の関心領域と、前記第２の来訪者の関心領域とについて共通する関心領域がある場合、前記第１の来訪者および前記第２の来訪者それぞれに対して情報提供装置が有する複数の情報提供リソースそれぞれを変更する場合の効用を表す値に基づいて、前記複数の情報提供リソースのうち、前記共通する関心領域に応じた情報提供リソースを用いて、前記第１の来訪者および前記第２の来訪者に対する情報提供処理を実行する、
    処理をコンピュータが実行することを特徴とする制御方法。
11. 第１の来訪者と第２の来訪者とを検出すると、前記第１の来訪者と前記第２の来訪者とが撮像されている撮像画像、または、センサにより検出された前記第１の来訪者の特定のいずれかの部位の向きおよび前記第２の来訪者のいずれかの部位の向きに基づき、前記第１の来訪者と前記第２の来訪者とのそれぞれの関心領域を特定する特定部と、
    特定した前記第１の来訪者の関心領域と、前記第２の来訪者の関心領域とが異なるか否かを判定する判定部と、
    前記第１の来訪者の関心領域と、前記第２の来訪者の関心領域とが異なる場合、前記第１の来訪者および前記第２の来訪者それぞれに対して情報提供装置が有する複数の情報提供リソースそれぞれを変更する場合の効用を表す値に基づいて、前記情報提供リソースを前記第１の来訪者および前記第２の来訪者に配分し、前記第１の来訪者の関心領域に応じて前記第１の来訪者に配分された情報提供リソースを用いて、前記第１の来訪者に対する情報提供処理を実行し、前記第２の来訪者の関心領域に応じて前記第２の来訪者に配分された情報提供リソースを用いて、前記第２の来訪者に対する情報提供処理を実行する情報提供部と、
    を有することを特徴とする制御装置。
12. 第１の来訪者と第２の来訪者とを検出すると、前記第１の来訪者と前記第２の来訪者とが撮像されている撮像画像、または、センサにより検出された前記第１の来訪者の特定のいずれかの部位の向きおよび前記第２の来訪者のいずれかの部位の向きに基づき、前記第１の来訪者と前記第２の来訪者とのそれぞれの関心領域を特定する特定部と、
    特定した前記第１の来訪者の関心領域と、前記第２の来訪者の関心領域とについて共通する関心領域がある否かを判定する判定部と、
    前記第１の来訪者の関心領域と、前記第２の来訪者の関心領域とについて共通する関心領域がある場合、前記第１の来訪者および前記第２の来訪者それぞれに対して情報提供装置が有する複数の情報提供リソースそれぞれを変更する場合の効用を表す値に基づいて、前記複数の情報提供リソースのうち、前記共通する関心領域に応じた情報提供リソースを用いて、前記第１の来訪者および前記第２の来訪者に対する情報提供処理を実行する情報提供部と、
    を有することを特徴とする制御装置。

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