JP7218312B2 - 情報処理装置、方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、方法及びプログラムに関する。

近年、超高齢化社会の到来により、一人住まいの高齢者の世帯数が年々増加している。そのため、一人住まいの高齢者を支援する技術が提案されている。例えば、在宅モード、及び／又は、お出かけモード、及び／又は行動管理モードのいずれにおいても、条件が揃うと、次に自動通報システムに連結され、自動通報システムは、単数または複数の通報先に、自動的に通報する技術が知られている。

特開２０１７－１６６０９号公報

しかしながら、上記の従来技術では、利用者の認知症予防を支援することが可能となるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、自動通報システムが、状況に応じて、単数または複数の通報先に、自動的に通報するに過ぎないため、利用者の認知症予防を支援することが困難であった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者の認知症予防を支援することが可能となる情報処理装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、利用者の認知機能を推定する推定部と、前記推定部によって推定された認知機能が所定の条件を満たすと推定された場合に、前記利用者に対して、認知症予防のための会話を行うための発話を出力する出力部とを備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、利用者の認知症予防を支援することが可能となるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理装置が実行する出力処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理装置が実行するクイズ形式の会話を出力する出力処理の流れの具体例を示すフローチャートである。 図３は、実施形態に係る情報処理装置が実行する利用者の習慣に関連する会話を出力する出力処理の流れの具体例を示すフローチャートである。 図４は、実施形態に係る情報処理装置が実行する出力処理の流れの具体例を示すフローチャートである。 図５は、実施形態に係る情報処理装置が実行する通報処理の流れの具体例を示すフローチャートである。 図６は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図７は、実施形態に係る音声情報記憶部の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係るクイズ情報記憶部の一例を示す図である。 図９は、実施形態に係るクイズ結果情報記憶部の一例を示す図である。 図１０は、実施形態に係る会話内容記憶部の一例を示す図である。 図１１は、実施形態に係る話題情報記憶部の一例を示す図である。 図１２は、実施形態に係る情報処理装置が実行する出力処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１３は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、方法及びプログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、方法及びプログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．情報処理装置が示す出力処理の一例〕
図１を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する出力処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する出力処理の一例を示す図である。

図１に示すように、情報処理システム１は、音声装置１０と、情報処理装置１００とを含む。音声装置１０及び情報処理装置１００は、無線ネットワークを介して通信可能に接続される。なお、図１に示す情報処理システム１には、複数台の音声装置１０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。

実施形態に係る音声装置１０は、音声認識機能や、音声再生機能や、音声合成機能や、音声応答機能や、人感センサ等を有する情報処理装置である。また、音声装置１０は、無線ネットワークを介して、他の各種装置と通信可能に接続される。

また、音声装置１０は、周囲の音を取得するマイク等の入力装置と、任意の音を出力可能なスピーカ等の出力装置とを有する入出力装置であり、例えば、スマートスピーカと呼ばれるデバイスである。また、音声装置１０は、音楽の出力や音声による情報提供を実現可能な装置である。また、音声装置１０は、音の入力を受付ける受付機能を有し、利用者が発した音声を取得すると、取得した音声の内容に応じた音を出力する出力機能を有する。

実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば、サーバ装置又はクラウドシステム等により実現される。また、情報処理装置１００は、後述する推定処理により、利用者の認知機能を推定する。そして、情報処理装置１００は、推定された認知機能が所定の条件を満たす場合に、利用者に対して、認知症予防のための会話となる発話を出力する。

以下、図１を用いて、情報処理装置１００による出力処理の一例を流れに沿って説明する。図１の例では、高齢者である利用者Ｕ１が、利用者Ｕ１自身の部屋で、スマートスピーカである音声装置１０に対して、会話しているシーンＳＥ１を示す。

まず、図１に示すように、情報処理装置１００は、利用者の音声を取得する（ステップＳ１）。例えば、情報処理装置１００は、高齢者である利用者Ｕ１の音声認識を行うための情報（例えば、利用者Ｕ１が発話した音声そのものや、音声の特徴量等）を保持する。

また、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１によって発せられた音声を示す音声情報を、音声装置１０を介して取得する。そして、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１によって発せられた音声を示す音声情報と、予め所定の記憶部に記憶される音声情報とを照合し、発話を行った利用者が、高齢者である利用者Ｕ１であるかを判定する。例えば、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１によって発せられた音声を示す音声情報と、記憶部に記憶される音声情報とが一致した場合、利用者Ｕ１が音声を発していると判定する。なお、実施形態は、利用者の音声情報による判定処理を行うことに限定されなくともよく、予め利用者に関する情報を登録してもよい。例えば、情報処理装置１００は、利用者に関する情報が予め登録されていた場合に、ステップＳ１を省略してもよい。

続いて、情報処理装置１００は、高齢者である利用者Ｕ１が音声を発していると判定した場合、利用者Ｕ１の認知機能を推定するクイズの発話を音声装置１０から出力させる（ステップＳ２）。例えば、情報処理装置１００は、認知機能を推定するクイズの質問として、「自分で電話番号を調べて、電話をかけることができますか？」といった発話を音声装置１０から出力させる。

続いて、情報処理装置１００は、クイズの回答を取得する（ステップＳ３）。例えば、情報処理装置１００は、クイズの質問に対して利用者Ｕ１が発話した回答を音声装置１０から取得する。

そして、情報処理装置１００は、利用者の認知機能を示すスコアを推定する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１００は、クイズに対する回答結果の採点に基づいて、認知機能を示すスコアを推定する。なお、このようなスコアの算出手法については、利用者Ｕ１の発話が正しい発話であるか否かを判定するための各種公知技術が採用可能である。

例えば、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１が回答したクイズに対する採点結果が満点である場合は「１．０」、採点結果が零点であった場合は「０．０」というように、０から１までのスコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、利用者Ｕの認知機能を示すスコアとして、「０．３」を算出する。

続いて、情報処理装置１００は、スコアが所定の閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ５）。具体的には、情報処理装置１００は、スコアが所定の閾値未満であるか否か応じて、利用者が認知症の恐れがあるか否かを推定する。

例えば、所定の閾値が「０．６」であるものとする。この場合、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１のスコア「０．３」が所定の閾値「０．６」より小さいため、利用者Ｕ１が認知症の恐れがあると推定する。

このように、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１が認知症の恐れがあると判定した場合、利用者に対して、認知症予防のための会話を出力する（ステップＳ６）。例えば、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１に対して、予め定められたルールに従い、認知症予防となる会話を行うための発話を出力する。ここで、どのような会話を認知症予防となる会話とするかについては、後述する。

一方、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１との会話において、利用者Ｕ１の反応が乏しい場合若しくは反応が無い場合は、利用者Ｕ１の関係者に対して通報を行う（ステップＳ７）。例えば、情報処理装置１００は、音声装置１０から所定の回数以上会話を出力したが、利用者Ｕ１からの応答等がない場合や、音声装置１０が備える各種の人感センサが人を検知しなくなってから所定の時間が経過した場合等には、利用者Ｕ１の反応が無いと判定する。そして、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１の反応がない場合は、利用者Ｕ１の親族や、利用者Ｕ１の介護担当機関に通報する。例えば、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１の親族や介護担当機関が利用するスマートフォン等の端末装置に対し、利用者Ｕ１の反応が無い旨の通知や、利用者Ｕ１とのコンタクトを要請する通知等を送信する。

従来、一人住まいの高齢者を支援する技術が提案されているが、利用者の認知症予防を支援することが可能となるとは限らなかった。この課題に対して、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１との会話において、利用者Ｕ１の認知機能を推定し、推定された認知機能が所定の条件を満たすと推定された場合は、認知症予防のための会話を行うための発話を音声装置１０に出力させる。このような処理の結果、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１の認知症予防を支援することが可能となるため、利用者Ｕ１自身を保護することが可能となる。

〔２．認知症予防の会話について〕
ここで、認知症の予防や進行を遅らせるには、長期記憶、中期記憶、短期記憶等といった利用者の過去の記憶を思い出させる会話や、クイズ形式で各種の事象を質問し、回答させるといった会話が有用であることが知られている。また、認知症の予防や進行を遅らせるには、散歩等を行うことで社会とのつながりを維持させることも有用であることが知られている。

そこで、情報処理装置１００は、各種の認知症予防のための会話となる発話を自動的に出力し、認知症の発症や進行を防止することが可能となる。このような処理の結果、情報処理装置１００は、利用者の親族に対して介護等の負担を低減させ、利用者Ｕ１自身や、利用者Ｕ１の親族の生活の質を向上させることが可能となる。さらには、情報処理装置１００は、超高齢化社会が到来した場合でも、社会全体に対して介護等の負担を低減することが可能となるため、生活の質を向上させることが可能となる。

〔２－１．クイズ形式の会話について〕
以下、情報処理装置１００が出力する認知症予防のための会話の一例について説明する。まず、図２を用いて、認知症予防のための会話として、クイズ形式の会話を出力することで、利用者の認知症を予防する処理の一例を説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置が実行するクイズ形式の会話を出力する出力処理の流れの具体例を示すフローチャートである。なお、図２に示す処理は、図１に示すステップＳ２及びＳ３に相当する。

図２の例では、情報処理装置１００は、クイズ形式の会話を出力するためのタイマ等を用いて、一定時間が経過したか否かを判定する（ステップＳ２１）。すなわち、情報処理装置１００は、前回クイズ形式の会話を出力してから一定時間が経過したか否かや、利用者の発話が行われなくなってから一定期間が経過したか否か等を判定する。そして、情報処理装置１００は、一定時間が経過しない場合（ステップＳ２１；Ｎｏ）、通常対話モードとして、日常会話等を出力する（ステップＳ２６）。

一方、情報処理装置１００は、一定時間が経過した場合（ステップＳ２１；Ｙｅｓ）、利用者を感知したか否かを判定する（ステップＳ２２）。例えば、情報処理装置１００は、一定時間が経過した場合に、音声装置１０に搭載される人感センサにより検知することで、利用者を感知したか否かを判定する。そして、情報処理装置１００は、利用者を感知しない場合（ステップＳ２２；Ｎｏ）、通常対話モードとして、日常会話等を出力する（ステップＳ２６）。例えば、情報処理装置１００は、通常対話モードとして、日常会話を行うための発話を音声装置１０に出力させる。より具体的な例を挙げると、情報処理装置１００は、通常対話モードとして、「今日の天気は快晴ですね。気分もよくなりますね」といった記憶部に予め記憶された日常会話を発話として出力する。

一方、情報処理装置１００は、利用者を感知した場合（ステップＳ２２；Ｙｅｓ）、記憶部に記憶されるクイズに関する話題を発話として出力する（ステップＳ２３）。例えば、情報処理装置１００は、クイズを構成する質問を音声装置１０から出力させる。続いて、情報処理装置１００は、利用者からの回答があるか否かを判定する（ステップＳ２４）。例えば、情報処理装置１００は、質問を出力させてから所定の時間が経過するまでの間に利用者の発話が検知された場合は、利用者からの回答があったと判定する。一方、情報処理装置１００は、質問を出力させてから所定の時間が経過するまでの間に利用者の発話が検知された場合は、利用者からの回答がなかったと判定する。

そして、情報処理装置１００は、利用者からの回答がなかった場合（ステップＳ２４；Ｎｏ）、回答なしと、記憶部に記憶する（ステップＳ２６）。そして、情報処理装置１００は、通常対話モードとして、日常会話等を出力する（ステップＳ２７）。一方、情報処理装置１００は、利用者からの回答があった場合（ステップＳ２４；Ｙｅｓ）、回答結果の採点を行い、点数と回答が行われた時刻とを記憶する（ステップＳ２５）。

なお、情報処理装置１００は、このような点数に基づいて、情報処理装置１００は、利用者の認知機能を推定したり、利用者に対して次回提供するクイズの問題候補を設定したりしてもよい。また、情報処理装置１００は、利用者に対して定期的にクイズを出力することで、利用者の認知機能を維持することを促すことが可能となる。すなわち、情報処理装置１００は、クイズに関する会話を、認知症予防のための会話として出力してもよく、利用者の認知機能を推定するための会話として出力してもよい。

〔２－２．利用者の習慣に関する会話について〕
次に、図３を用いて、認知症予防のための会話として、利用者の習慣に関連する会話を行う処理の一例を説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置が実行する利用者の習慣に関連する会話を出力する出力処理の流れの具体例を示すフローチャートである。なお、図３に示す処理は、図１に示すステップＳ６に相当する。

図３の例では、情報処理装置１００は、利用者を感知したか否かを判定する（ステップＳ３１）。そして、情報処理装置１００は、利用者を感知しない場合（ステップＳ３１；Ｎｏ）、通常対話モードに遷移する（ステップＳ３９）。

一方、情報処理装置１００は、利用者を感知した場合（ステップＳ３１；Ｙｅｓ）、所定の挨拶等を発話として出力する（ステップＳ３２）。また、情報処理装置１００は、利用者からの発話が最後に行われてから一定時間が経過したか否かを判定する（ステップＳ３３）。そして、情報処理装置１００は、発話が最後に行われてから一定時間が経過していない場合は（ステップＳ３３；Ｎｏ）、通常対話モードに遷移する（ステップＳ３９）。

一方、情報処理装置１００は、発話が最後に行われてから一定時間が経過した場合は（ステップＳ３３；Ｙｅｓ）、過去の会話のキーワードから、関連する認知予防習慣の話題を発話として出力する（ステップＳ３４）。例えば、情報処理装置１００は、利用者との会話の履歴を参照し、利用者の発話の中から会話のテーマとなるキーワードを選択する。

ここで、情報処理装置１００は、利用者の習慣に関連するキーワード（以下、「習慣関連単語」）を選択する。より具体的には、情報処理装置１００は、習慣関連単語のうち、後述する処理で付与される優先度の値が高い習慣関連単語を選択する。

例えば、情報処理装置１００は、利用者の発話の履歴から、利用者が発話した回数が所定の閾値を超える単語を、習慣関連単語として選択する。そして、情報処理装置１００は、習慣関連単語と関連する習慣の実行を促す発話を音声装置１０から出力させる。より具体的な例を挙げると、情報処理装置１００は、利用者が「コーヒー」といった単語を頻繁に発話していた場合は、「コーヒーを飲んでみたら？」や「コーヒーを買いにいってみたら？」というように、キーワードと関連する行動を利用者に提案する内容の発話を音声装置１０から出力させる。

続いて、情報処理装置１００は、利用者からの回答があるか否かを判定する（ステップＳ３５）。情報処理装置１００は、利用者からの回答がない場合（ステップＳ３５；Ｎｏ）、通常対話モードに遷移する（ステップＳ３９）。

一方、情報処理装置１００は、利用者からの回答があった場合（ステップＳ３５；Ｙｅｓ）、利用者からの回答が好反応であるか否かを判定する（ステップＳ３６）。例えば、情報処理装置１００は、「そうだね」や「そうしますか」というように、利用者が提案された行動に同意するような応答を発話していた場合は、利用者からの回答が好印象であると判定する。一方、情報処理装置１００は、「うるさい」や「うーん」というように、提案された行動に同意しない応答を発話していた場合は、利用者からの回答が好印象ではないと判定する。

そして、情報処理装置１００は、利用者からの回答が好反応でない場合（ステップＳ３６；Ｎｏ）、選択した習慣関連単語の優先度を低くする（ステップＳ３８）。

一方、情報処理装置１００は、利用者からの回答が好反応であった場合（ステップＳ３６；Ｙｅｓ）、習慣関連単語の優先度を高くする（ステップＳ３７）。

このような処理の結果、情報処理装置１００は、ステップＳ２４にて、利用者が良い印象を有する習慣に関する話題を優先的に発話させることが可能となる。この結果、情報処理装置１００は、利用者が習慣としている行動を行わせることができる結果、利用者の認知機能の低下を防止することが可能となる。

また、情報処理装置１００は、習慣関連単語の優先度を変動させる。これにより、情報処理装置１００は、利用者の興味関心がある習慣の実行を提案することが可能となるため、利用者に習慣としている行動を行わせることで、利用者の認知機能の低下を防止することが可能となる。

〔２－３．認知予防のための話題を所定の時間後に出力する出力処理の一例〕
次に、図４を用いて、認知症予防のための会話として、時間をおいて利用者に話題を振る処理の一例を説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置が実行する出力処理の流れの具体例を示すフローチャートである。なお、図４に示す処理は、図１に示すステップＳ６に相当する。

図４の例では、情報処理装置１００は、認知予防のための話題を前回出力してから一定時間が経過したか否かを判定する（ステップＳ４１）。ここで、情報処理装置１００は、一定時間が経過しない場合（ステップＳ４１；Ｎｏ）、通常対話モードに遷移する（ステップＳ４８）。

一方、情報処理装置１００は、認知予防のための話題を前回出力してから一定時間が経過した場合（ステップＳ４１；Ｙｅｓ）、利用者を感知したか否かを判定する（ステップＳ４２）。そして、情報処理装置１００は、利用者を感知しない場合（ステップＳ４２；Ｎｏ）、通常対話モードに遷移する（ステップＳ４８）。

一方、情報処理装置１００は、利用者を感知した場合（ステップＳ４２；Ｙｅｓ）、記憶部に記憶された優先度の高い話題を行うための発話を出力する（ステップＳ４３）。具体的には、情報処理装置１００は、「今日の天気」や「新製品」といった話題を優先度と対応付けて保持している。そして、情報処理装置１００は、対応付けられた優先度がより高い話題を特定し、特定した話題の会話を行うための発話を音声装置１０から出力させる。なお、情報処理装置１００は、初期状態等、各話題に優先度が付与されていない場合等には、優先度が付与されていない話題の中からいずれかの話題をランダムに選択してもよい。

続いて、情報処理装置１００は、発話に対して利用者からの応答があるか否かを判定する（ステップＳ４４）。情報処理装置１００は、利用者からの応答がない場合（ステップＳ４４；Ｎｏ）、通常対話モードに遷移する（ステップＳ４８）。一方、情報処理装置１００は、利用者からの応答があった場合（ステップＳ４４；Ｙｅｓ）、利用者からの応答が好反応であるか否かを判定する（ステップＳ４５）。

そして、情報処理装置１００は、利用者からの応答が好反応でない場合（ステップＳ４５；Ｎｏ）、ステップＳ４３にて選択した話題の優先度を低くする（ステップＳ４７）。一方、情報処理装置１００は、利用者からの応答が好反応であった場合（ステップＳ４５；Ｙｅｓ）、話題の優先度を高くする（ステップＳ４６）。

このように、情報処理装置１００は、所定の時間が経過後に、話題を振ることで利用者の応答を取得する。また、情報処理装置１００は、話題の発話に対する利用者からの応答に応じて、話題の優先度を変動させる。これにより、情報処理装置１００は、利用者に対して興味関心がある話題を評価することが可能となるため、会話を行う利用者の心理的な閾値を低減させることが可能となる。

〔３．通報処理の一例〕
次に、図５を用いて情報処理装置が実行する通報処理を詳細に説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置が実行する通報処理の流れの具体例を示すフローチャートである。なお、図５に示す処理は、図１に示すステップＳ７に相当する。

図５の例では、情報処理装置１００は、前回通報処理を行ってから一定時間が経過したか否かを判定する（ステップＳ５１）。そして、情報処理装置１００は、前回通報処理を行ってから一定時間が経過していない場合は（ステップＳ５１；Ｎｏ）、通常対話モードに遷移する（ステップＳ５６）。

一方、情報処理装置１００は、前回通報処理を行ってから一定時間が経過していた場合は（ステップＳ５１；Ｙｅｓ）、利用者の名前等を呼びかけるように出力する（ステップＳ５２）。また、情報処理装置１００は、名前の呼びかけに対して利用者からの応答があるか否かを判定する（ステップＳ５３）。そして、情報処理装置１００は、利用者からの応答がある場合（ステップＳ５３；Ｙｅｓ）、通常対話モードに遷移する（ステップＳ５６）。

一方、情報処理装置１００は、利用者からの応答がない場合（ステップＳ５３；Ｎｏ）、所定の回数以上呼びかけたか否かを判定する（ステップＳ５４）。そして、情報処理装置１００は、所定の回数以上呼びかけていない場合は（ステップＳ５４：Ｎｏ）、ステップＳ５２を実行する。一方、情報処理装置１００は、所定の回数以上呼びかけた場合（ステップＳ５４；Ｙｅｓ）、利用者の関係者に通報する（ステップＳ５５）。

このように、情報処理装置１００は、音声装置１０の音声取得範囲が利用者の部屋全体に及ぶ場合に、会話を介して、利用者が部屋に居るか否かを判定することが可能となる。これにより、情報処理装置１００は、利用者を適切に見守ることが可能となる。また、情報処理装置１００は、呼びかけに対する利用者の反応が無い場合に、利用者の親族や、利用者の介護担当機関に通報するため、利用者を適切に保護することが可能となる。

〔４．情報処理装置の構成〕
次に、図６を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図６は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図６に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、無線ネットワークを介して、情報処理装置１００との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、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、音声情報記憶部１２１と、クイズ情報記憶部１２２と、クイズ結果情報記憶部１２３と、会話内容記憶部１２４と、話題情報記憶部１２５とを有する。

（音声情報記憶部１２１について）
実施形態に係る音声情報記憶部１２１は、利用者の音声に関する情報を記憶する。ここで、図７に、実施形態に係る音声情報記憶部１２１の一例を示す。図７に示した例では、音声情報記憶部１２１は、「ＵＩＤ（Identifier）」、「音声情報」といった項目を有する。

「ＵＩＤ」は、利用者を識別する識別子である。「音声情報」は、「ＵＩＤ」に対応付けられた利用者の音声認識を行うための情報であり、例えば、「ＵＩＤ」が示す利用者の音声が有する特徴量である。例えば、図７では、ＵＩＤ「Ｕ１」が示す利用者の音声認識を行うための音声情報が「Ｖ１」である旨を示す。なお、図７に示した例では、音声情報を「Ｖ１」等の抽象的な符号で表現したが、音声情報は、音声データそのものや、音声データの特徴量等となる。

（クイズ情報記憶部１２２について）
実施形態に係るクイズ情報記憶部１２２は、利用者に対する質問に関する情報を記憶する。ここで、図８に、実施形態に係るクイズ情報記憶部１２２の一例を示す。図８に示した例では、クイズ情報記憶部１２２は、「ＱＩＤ」、「クイズ内容」といった項目を有する。

「ＱＩＤ」は、質問を識別する識別子である。「クイズ内容」は、「ＱＩＤ」に対応付けられたクイズ内容である。例えば、図８では、ＱＩＤによって識別された「Ｑ１」は、クイズ内容が「自分で電話番号を調べて、電話をかけることができますか？」である。

なお、図８に示す例では、クイズ内容として、情報処理装置１００が音声装置１０にクイズとして出力させる発話の情報を記載したが、クイズ情報記憶部１２２には、さらに、各クイズに対する回答が登録されることとなる。このような回答は、一般的な回答であってもよく、利用者ごとに設定される回答であってもよい。

（クイズ結果情報記憶部１２３について）
実施形態に係るクイズ結果情報記憶部１２３は、クイズに対する利用者の応答に関する情報、クイズの採点結果に関する情報及びクイズの回答時間に関する情報を記憶する。ここで、図９に、実施形態に係るクイズ結果情報記憶部１２３の一例を示す。図９に示した例では、クイズ結果情報記憶部１２３は、「ＵＩＤ」、「ＱＩＤ」、「回答なし回数」、「採点結果」、「回答時間」といった項目を有する。

「ＵＩＤ」は、利用者を識別する識別子である。「ＱＩＤ」は、「ＵＩＤ」に対応付けられた質問を識別する識別子である。「回答なし回数」は、「ＵＩＤ」に対応付けられたクイズ毎の利用者による回答なしであった回数に関する情報である。例えば、回答なし回数は、各クイズに対する利用者がこれまでに回答なしだった回数の総和等である。

「採点結果」は、「ＵＩＤ」に対応付けられたクイズに対する採点結果に関する情報である。例えば、採点結果は、利用者が回答した各クイズに対する採点結果の総和等である。「回答時間」は、「ＵＩＤ」に対応付けられたクイズの回答に要した回答時間に関する情報である。例えば、回答時間は、クイズ形式で質問された一連のクイズに対して回答に要した時間である。回答時間の単位は、例えば、分等である。例えば、図９では、ＵＩＤによって識別された「Ｕ１」は、ＱＩＤが「Ｑ１」であり、回答なし回数が「０」であり、採点結果が「７０」であり、回答時間が「４０」である。

（会話内容記憶部１２４について）
実施形態に係る会話内容記憶部１２４は、利用者の会話内容に関する情報を記憶する。ここで、図１０に、実施形態に係る会話内容記憶部１２４の一例を示す。図１０に示した例では、会話内容記憶部１２４は、「ＵＩＤ」、「時間」、「会話内容」、「利用者の反応」「カテゴリ」、「優先度（前）」、「評価」、「優先度（後）」といった項目を有する。

「ＵＩＤ」は、利用者を識別する識別子である。「時間」は、「ＵＩＤ」が示す利用者に対して発話を行った日時を示す情報である。「会話内容」は、「ＵＩＤ」に対応付けられた利用者に対して発話した内容に関する情報である。例えば、「会話内容」は、利用者に対して発した発話内容を示すテキストである。

「利用者の反応」は、対応付けられた「会話内容」が示す発話を行った際の利用者の反応を示す情報であり、例えば、情報処理装置１００からの発話に対して利用者が行った発話の内容を示す情報である。例えば、「利用者の反応」は、利用者の発話内容を、形態素解析や、意味解析等の従来解析に基づいて解析することで特定されたテキストである。「カテゴリ」は、対応付けられた「会話内容」のカテゴリに関する情報である。

「優先度（前）」は、「会話内容」に対して前回又は予め設定された優先度に関する情報である。「評価」は、対応付けられた利用者の反応が示す評価であって、対応付けられた「会話内容」が示す会話に対する評価に関する情報である。例えば、評価は、「低」、「中」、「高」といった３段階の評価が採用される。例えば、「低」評価は、利用者からの応答がない場合や、「うるさい」といった否定的な応答があった際に採用される評価である。また、「中」評価は、「うん」や「まだ」というように、利用者からの応答があるが、好意的とは言えない応答があった際に採用される評価である。また、「高」評価は、利用者からの応答があり、かつ、応答内容が「そうだね」や「そうだな」というように、会話に対して好意的な応答があった際に採用される評価である。

「優先度（後）」は、評価に基づいて更新された優先度に関する情報である。例えば、図１０では、会話内容「おはよう」に対し、利用者の反応「うるさい」が得られている。このような場合、情報処理装置１００は、利用者の評価が「低」であると判定する。そして、情報処理装置１００は、会話内容「おはよう」に対応付けられていた優先度「１０」を、利用者の評価「低」に基づき、優先度「９」へと更新する。

また、例えば、図１０では、会話内容「おはようございます」に対し、利用者の反応「うん」が得られている。このような場合、情報処理装置１００は、利用者の評価が「中」であると判定する。そして、情報処理装置１００は、会話内容「おはようございます」に対応付けられていた優先度「１０」を、利用者の評価「中」に基づき、維持する。

また、例えば、図１０では、会話内容「コーヒーでも作ったら」に対し、利用者の反応「そうだね」が得られている。このような場合、情報処理装置１００は、利用者の評価が「高」であると判定する。そして、情報処理装置１００は、会話内容「コーヒーでも作ったら」に対応付けられていた優先度「１０」を、利用者の評価「高」に基づき、優先度「１１」へと更新する。

（話題情報記憶部１２５について）
実施形態に係る話題情報記憶部１２５は、日常会話や、ニュース等に関する情報を記憶する。ここで、図１１に、実施形態に係る話題情報記憶部１２５の一例を示す。図１１に示した例では、話題情報記憶部１２５は、「ＮＩＤ」、「タイトル」、「話題内容」、「優先度（前）」、「優先度（後）」といった項目を有する。

「ＮＩＤ」は、話題情報を識別する識別子である。「タイトル」は、「ＮＩＤ」に対応付けられた話題のタイトルに関する情報である。例えば、「タイトル」は、話題内容を端的に示したテキスト等である。

「話題内容」は、「ＮＩＤ」に対応付けられた話題内容に関する情報である。「優先度（前）」は、「話題内容」に対して前回又は予め設定された優先度に関する情報である。「優先度（後）」は、評価に基づいて更新された優先度に関する情報である。

例えば、優先度を決定するために、利用者の反応が示す評価であって、話題内容が示す評価が、「低」、「中」、「高」といった３段階で判定されるものとする。例えば、「低」評価は、利用者からの応答がない場合や、「うるさい」といった否定的な応答があった際に採用される評価である。また、「中」評価は、「うん」や「まだ」というように、利用者からの応答があるが、好意的とは言えない応答があった際に採用される評価である。また、「高」評価は、利用者からの応答があり、かつ、応答内容が「そうだね」や「そうだな」というように、話題に対して好意的な応答があった際に採用される評価である。

この場合、図１１の例では、情報処理装置１００は、話題内容「ＮＥ１」に対し、利用者の反応「うるさい」が得られているとき、利用者の評価が「低」であると判定する。そして、情報処理装置１００は、話題内容「ＮＥ１」に対応付けられていた優先度「１０」を、利用者の評価「低」に基づき、優先度「９」へと更新する。

また、図１１の例では、情報処理装置１００は、話題内容「ＮＥ２」に対し、利用者の反応「うん」が得られているとき、利用者の評価が「中」であると判定する。そして、情報処理装置１００は、話題内容「ＮＥ２」に対応付けられていた優先度「１０」を、利用者の評価「中」に基づき、維持する。

また、図１１の例では、情報処理装置１００は、話題内容「ＮＥ３」に対し、利用者の反応「そうだね」が得られているとき、利用者の評価が「高」であると判定する。そして、情報処理装置１００は、会話内容「コーヒーでも作ったら」に対応付けられていた優先度「１０」を、利用者の評価「高」に基づき、優先度「１１」へと更新する。

（制御部１３０について）
制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（プログラムの一例に相当）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、コントローラであり、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。

図６に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、出力部１３３と、通報部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６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。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図６に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（取得部１３１について）
取得部１３１は、利用者の音声を取得する。例えば、音声情報記憶部１２１に利用者Ｕ１の音声の特徴量が予め記憶されているものとする。この場合、取得部１３１は、利用者Ｕ１によって発せられた音声を音声装置１０から取得し、利用者Ｕ１によって発せられた音声と、音声情報記憶部１２１に記憶される音声とを照合する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕ１によって発せられた音声の特徴量と、音声情報記憶部１２１に記憶される音声の特徴量とが類似或いは一致した場合、利用者Ｕ１が音声を発していると特定する。

（推定部１３２について）
推定部１３２は、利用者の認知機能を推定する。より具体的には、推定部１３２は、認知機能を推定するための所定の問題に対する利用者の返答に基づいて、認知機能を示すスコアを推定する。

例えば、推定部１３２は、クイズに対する回答結果の採点に基づいて、認知機能を示すスコアを推定する。例えば、推定部１３２は、利用者が回答したクイズに対する採点結果が満点である場合は「１．０」、採点結果が零点であった場合は「０．０」というように、０から１までのスコアを算出する。より具体的な例を挙げると、推定部１３２は、利用者のクイズ採点結果が３割の正答率であった場合に、利用者の認知機能を示すスコアを「０．３」と算出する。

そして、推定部１３２は、利用者の認知機能を示すスコアが所定の閾値未満であるか否かを判定することで、利用者が認知症の恐れがあるか否かを推定する。例えば、所定の閾値が「０．６」であるものとする。この場合、推定部１３２は、利用者のスコア「０．３」が所定の閾値「０．６」より小さいため、利用者が認知症の恐れがあると推定する。

（出力部１３３について）
出力部１３３は、各種発話を出力する。具体的には、出力部１３３は、推定部１３２によって推定された認知機能が所定の条件を満たすと推定された場合に、利用者に対して、認知症予防のための会話を行うための発話を出力する。例えば、出力部１３３は、推定部１３２によって利用者が認知症の恐れがあると推定された場合に、図３～４に示した出力処理を実行することで、認知症予防のための会話を行うための発話を出力する。

例えば、出力部１３３は、図２のステップＳ２３に示すように、クイズ情報記憶部１２２に記憶されるクイズに関する話題を発話として出力する。具体的には、出力部１３３は、クイズ情報記憶部１２２を参照し、利用者に対して出力するクイズ内容が「自分で電話番号を調べて、電話をかけることができますか？」である場合に、「自分で電話番号を調べて、電話をかけることができますか？」を出力する。そして、出力部１３３は、質問を出力させてから所定の時間が経過するまでの間に利用者の発話が検知された場合は、利用者からの回答があったと判定する。一方、出力部１３３は、質問を出力させてから所定の時間が経過するまでの間に利用者の発話が検知された場合は、利用者からの回答がなかったと判定する。

そして、出力部１３３は、利用者からの回答がなかった場合に、回答なしと、クイズ結果情報記憶部１２３に記憶する。一方、出力部１３３は、利用者からの回答があった場合に、回答結果の採点を行い、点数と回答が行われた時刻とをクイズ結果情報記憶部１２３に記憶する。このような点数は、利用者の認知機能が所定の条件を満たすか否かを判定するための情報として用いられてもよい。例えば、推定部１３２は、利用者Ｕ１に対して出力したクイズの回答の履歴に基づいて、利用者Ｕ１の認知機能を推定してもよい。具体的な例を挙げると、推定部１３２は、クイズに対して利用者が回答しなかった場合は、誤った回答を行った場合には、利用者Ｕ１の認知機能を低く推定してもよい。

また、出力部１３３は、図３のステップＳ３４に示すように、会話内容記憶部１２４に記憶される過去の会話のキーワードから、関連する認知予防習慣の話題を発話として出力する。例えば、出力部１３３は、利用者との会話の履歴を参照し、利用者の発話の中から会話のテーマとなるキーワードを選択する。例えば、出力部１３３は、利用者の発話の履歴から、利用者が発話した回数が所定の閾値を超える単語を、習慣関連単語として選択する。

そして、出力部１３３は、習慣関連単語と関連する習慣の実行を促す発話を音声装置１０から出力させる。より具体的な例を挙げると、出力部１３３は、利用者が「コーヒー」といった単語を頻繁に発話していた場合は、「コーヒーを飲んでみたら？」や「コーヒーを買いにいってみたら？」というような発話を音声装置１０から出力させる。

一方、出力部１３３は、発話に対して「そうだね」や「そうしますか」というように、利用者が提案された行動に同意するような応答を発話していた場合は、利用者からの回答が好印象であると判定する。一方、出力部１３３は、「うるさい」や「うーん」というように、提案された行動に同意しない応答を発話していた場合は、利用者からの回答が好印象ではないと判定する。これらの結果に基づいて、出力部１３３は、利用者からの回答が好反応でない場合に、選択した習慣関連単語の優先度を低くし、利用者からの回答が好反応であった場合に、習慣関連単語の優先度を高くする。

また、図４の例では、出力部１３３は、話題情報記憶部１２５に記憶された優先度の高い話題を行うための発話を出力する。そして、出力部１３３は、利用者からの応答が好反応でない場合に、話題情報記憶部１２５に記憶された優先度の高い話題のうち、選択された話題の優先度を低くする。一方、出力部１３３は、利用者からの応答が好反応であった場合に、選択された話題の優先度を高くする。

なお、出力部１３３は、通常対話モードとして、日常会話を行うための発話を出力してもよい。より具体的な例を挙げると、出力部１３３は、通常対話モードとして、「今日の天気は快晴ですね。気分もよくなりますね」といった記憶部に予め記憶された日常会話を出力してもよい。また、出力部１３３は、利用者を感知した場合に、所定の挨拶等を発話として出力してもよい。このような通常対話モードの内容は、利用者との日常会話を実現する各種の公知技術により実現可能である。

（通報部１３４について）
通報部１３４は、各種通報処理を行う。具体的には、通報部１３４は、所定の回数以上の発話に対して、利用者からの返答がない場合に、利用者と関連する他の利用者に通報する。また、通報部１３４は、利用者からの返答がなくなってから所定の時間が経過した場合は、利用者と関連する他の利用者に通報する。

例えば、図１の例では、通報部１３４は、音声装置１０から所定の回数以上会話を出力したが、利用者Ｕ１からの応答等がない場合や、音声装置１０が備える各種の人感センサが人を検知しなくなってから所定の時間が経過した場合等には、利用者Ｕ１の反応が無いと判定する。そして、通報部１３４は、利用者Ｕ１の反応がない場合は、利用者Ｕ１の親族や、利用者Ｕ１の介護担当機関に通報する。例えば、通報部１３４は、利用者Ｕ１の親族や介護担当機関が利用するスマートフォン等の端末装置に対し、利用者Ｕ１の反応が無い旨の通知や、利用者Ｕ１とのコンタクトを要請する通知等を送信する。

〔５．処理手順〕
次に、図１２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する出力処理の手順について説明する。図１２は、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する出力処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図１２に示すように、推定部１３２は、利用者の認知機能を示すスコアを推定する（ステップＳ１０１）。そして、推定部１３２は、スコアが所定の閾値以上であると判定した場合（ステップＳ１０２；Ｎｏ）、ステップＳ１０１の前まで戻る。

一方、出力部１３３は、推定部１３２によってスコアが所定の閾値未満であると判定された場合（ステップＳ１０２；Ｙｅｓ）、利用者に対して、認知症予防のための会話となる発話を出力する（ステップＳ１０３）。

〔６．変形例〕
上述した情報処理装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置１００の他の実施形態について説明する。

〔６－１．音声装置〕
上記実施形態では、音声装置１０がスマートスピーカとして例を挙げて説明したが、音声装置１０は、音声再生機能を有するならば、如何なる情報処理装置であってもよい。具体的には、音声装置１０は、ブラウザに表示されるウェブページやアプリケーション用のコンテンツ等のコンテンツにアクセスする利用者によって利用される端末装置であってもよい。

例えば、音声装置１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、スマートウォッチ、ウェアラブルデバイス（Wearable Device）等であってもよい。例えば、音声装置１０は、動物や、キャラクタ等の形を模したカバが装着された端末装置であってもよい。また、音声装置１０は、動物や、キャラクタ等の形を模した端末装置であってもよい。

〔６－２．出力処理（１）利用者の行動を促す話題〕
上記実施形態では、情報処理装置１００が、推定された認知機能が所定の条件を満たす場合に、利用者に対して、認知症予防のための会話となる発話を出力する出力処理の一例を説明したが、上記出力処理に限定されない。例えば、情報処理装置１００は、認知症予防となる体操を促すような会話内容を発話として出力してもよい。例えば、情報処理装置１００は、認知症予防となる体操として、「上半身をそらしましょう」といった発話をするように出力してもよい。このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者の行動を促すような会話内容を発話として出力するため、利用者の認知症予防を支援することが可能となる。

〔６－３．出力処理（２）利用者の応答に応じた出力〕
上記実施形態では、情報処理装置１００が、推定された認知機能が所定の条件を満たす場合に、利用者に対して、認知症予防のための会話となる発話を出力する出力処理の一例を説明したが、上記出力処理に限定されない。具体的には、情報処理装置１００は、利用者の応答に応じた会話内容を発話として出力してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、利用者が所定の回数以上同じ応答内容を発話した場合、利用者が同じ応答内容に対応する同じ会話内容を発話として出力してもよい。このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者の応答に応じた会話内容を発話として出力するため、利用者の認知症予防を支援することが可能となる。

〔６－４．出力処理（３）新しい話題〕
上記実施形態では、情報処理装置１００が、推定されたスコアが所定の閾値未満である場合に、利用者に対して、認知症予防のための会話となる発話を出力する出力処理の一例を説明したが、上記出力処理に限定されない。例えば、情報処理装置１００は、予め決定されているキーワード又は前回のキーワードから、関連する認知予防習慣の話題だけでなく、最近起こったニュースの話題を会話内容として発話するように出力してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、利用者に対する発話の出力処理を行った日時から、所定の期間以内に起こったニュースの話題を発話として出力してもよい。例えば、情報処理装置１００は、予め決定されているキーワード又は前回のキーワードから、関連する認知予防習慣の話題と、所定の期間以内に起こったニュースの話題とを発話として出力してもよい。このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、定期的に新しい話題を発話として出力するため、利用者の認知症予防を支援することが可能となる。

〔６－５．出力処理（４）認知症の度合いに応じて優先度を変動〕
上記実施形態では、情報処理装置１００が、推定されたスコアが所定の閾値未満である場合に、利用者に対して、認知症予防のための会話となる発話を出力する出力処理の一例を説明したが、上記出力処理に限定されない。具体的には、情報処理装置１００は、利用者の認知症の度合いに応じて、会話内容に対応付けられた優先度を変動してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、利用者の認知症の度合いが所定の閾値以上である場合に、会話内容に対して利用者からの応答がないとき、会話内容に対応付けられた優先度を変更しない。また、出力部１３３は、利用者の認知症の度合いが所定の閾値以上である場合に、会話内容に対して利用者からの応答があるときに、会話内容に対応付けられた優先度を、利用者の認知症の度合いが所定の閾値未満である利用者の変動量よりも高くなるように変動させる。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者の認知症の度合いに応じて、会話内容に対応付けられた優先度を変動するため、利用者の認知症予防を支援することが可能となる。

〔６－６．出力処理（５）認知機能の推定について〕
上述した実施形態では、情報処理装置１００は、クイズ形式の質問を利用者に行うことで、利用者の認知機能を推定した。ここで、情報処理装置１００は、任意の内容の質問に基づいて、利用者の認知機能を推定してよい。例えば、情報処理装置１００は、各種ニュースに関する質問に正しく答えられたか否かに基づいて、利用者の認知機能を推定してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、利用者の購買履歴や過去の会話に基づいて、利用者の過去の行動を推定し、推定した行動に関する質問を出力してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、利用者の発話履歴等から、利用者が処理日時の前日に食した食品を推定する。そして、情報処理装置１００は、「昨日の夕食はなんでしたっけ？」といった質問を行い、推定した食品や推定した食品と関連する食品を利用者が回答した場合は、利用者の認知機能が高いと推定し、利用者が「わからない」といった回答を行った場合は、利用者の認知機能が低いと推定してもよい。

また、情報処理装置１００は、利用者の過去の発話履歴から、利用者が何度も同じ単語を口にしていた場合は、利用者の認知機能が低いと推定してもよい。また、情報処理装置１００は、通常モードにおける利用者の発話内容から、利用者の認知機能を推定してもよい。これら以外にも、情報処理装置１００は、利用者との会話の内容に応じて、利用者の認知機能を推定してもよい。

〔７．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る音声装置１０及び情報処理装置１００は、例えば図１３に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図１３は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００がネットワークＮを介して生成したデータを他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係るウェアラブルデバイス２００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔８．その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、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、各装置の分散・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などに応じて、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。

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、出力部は、出力手段や出力回路に読み替えることができる。

〔９．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、推定部１３２と、出力部１３３とを有する。推定部１３２は、利用者の認知機能を推定する。出力部１３３は、推定部１３２によって推定された認知機能が所定の条件を満たすと推定された場合に、利用者に対して、認知症予防のための会話を行うための発話を出力する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、推定された認知機能が所定の条件を満たすと推定された場合に、利用者に対して、認知症予防のための会話を行うための発話を出力するため、利用者の認知症予防を支援することが可能となる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、出力部１３３は、利用者を感知してから所定の時間が経過した場合に、発話を出力する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者を感知してから所定の時間が経過した場合に、発話を出力するため、利用者の認知症予防を支援することが可能となる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、出力部１３３は、利用者による発話が行われなくなってから所定の閾値以上時間が経過した場合に、発話を出力する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者による発話が行われなくなってから所定の閾値以上時間が経過した場合に、発話を出力するため、利用者の認知症予防を支援することが可能となる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、出力部１３３は、利用者と会話を行う時刻に応じた発話を出力する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者と会話を行う時刻に応じた発話を出力するため、利用者の認知症予防を支援することが可能となる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、出力部１３３は、利用者に所定の行動を行うよう促すための発話を出力する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者に所定の行動を行うよう促すための発話を出力するため、利用者の認知症予防を支援することが可能となる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、出力部１３３は、利用者との会話の履歴に応じて、利用者との会話の内容を決定し、決定した内容の会話を行うための発話を出力する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者との会話の履歴に応じて、利用者との会話の内容を決定し、決定した内容の会話を行うための発話を出力するため、利用者の認知症予防を支援することが可能となる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、出力部１３３は、利用者との会話の履歴に基づいて、利用者が興味関心を有する会話の内容を推定し、推定した内容の会話を行うための発話を出力する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者との会話の履歴に基づいて、利用者が興味関心を有する会話の内容を推定し、推定した内容の会話を行うための発話を出力するため、利用者の認知症予防を支援することが可能となる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、出力部１３３は、利用者が興味関心を有する内容の会話を利用者と行ってから所定の時間が経過した場合は、再度、利用者が興味関心を有する内容の会話を行うための発話を出力する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者が興味関心を有する内容の会話を利用者と行ってから所定の時間が経過した場合は、再度、利用者が興味関心を有する内容の会話を行うための発話を出力するため、利用者の認知症予防を支援することが可能となる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、出力部１３３は、利用者との会話の履歴に対し、会話において利用者が示した反応に応じた優先度を付与し、各会話の履歴に付与された優先度に基づいて、利用者との会話の内容を決定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者との会話の履歴に対し、会話において利用者が示した反応に応じた優先度を付与し、各会話の履歴に付与された優先度に基づいて、利用者との会話の内容を決定するため、利用者の認知症予防を支援することが可能となる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、出力部１３３は、クイズ形式で前記利用者と会話を行うための発話を出力する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、クイズ形式で前記利用者と会話を行うための発話を出力するため、利用者の認知症予防を支援することが可能となる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、出力部１３３は、利用者の認知機能を推定するための所定の質問を発話として出力し、推定部１３２は、発話に対する利用者の返答に基づいて、利用者の認知機能を推定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者の認知機能を推定するための所定の質問を発話として出力し、発話に対する利用者の返答に基づいて、利用者の認知機能を推定するため、利用者の認知症予防を支援することが可能となる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、推定部１３２は、発話に対する利用者の返答に基づいて、利用者の認知機能を示すスコアの値を算出し、算出されたスコアの値が所定の閾値未満である場合に、利用者の認知機能が所定の条件を満たさないと推定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、発話に対する利用者の返答に基づいて、利用者の認知機能を示すスコアの値を算出し、算出されたスコアの値が所定の閾値未満である場合に、利用者の認知機能が所定の条件を満たさないと推定するため、利用者の認知症予防を支援することが可能となる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、出力部１３３は、利用者の認知機能を推定するための所定の質問を出力してから所定の時間が経過した場合は、再度、利用者の認知機能を推定するための所定の質問を発話として出力する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者の認知機能を推定するための所定の質問を出力してから所定の時間が経過した場合は、再度、利用者の認知機能を推定するための所定の質問を発話として出力するため、利用者の認知症予防を支援することが可能となる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、推定部１３２は、所定の回数以上の同一又は類似の内容が利用者によって発話された場合に、利用者の認知機能が所定の条件を満たさないと推定する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、所定の回数以上の同一又は類似の内容が利用者によって発話された場合に、利用者の認知機能が所定の条件を満たさないと推定するため、利用者の認知症予防を支援することが可能となる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、所定の回数以上の発話に対して、利用者からの返答がない場合に、利用者と関連する他の利用者に通報する通報部１３４をさらに備える。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、所定の回数以上の発話に対して、利用者からの返答がない場合に、利用者と関連する他の利用者に通報するため、利用者の認知症予防を支援することが可能となる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、通報部１３４は、利用者からの返答がなくなってから所定の時間が経過した場合は、利用者と関連する他の利用者に通報する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、利用者からの返答がなくなってから所定の時間が経過した場合は、利用者と関連する他の利用者に通報するため、利用者を、適切に保護することが可能となる。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

Ｎ ネットワーク
１ 情報処理システム
１０ 音声装置
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 音声情報記憶部
１２２ クイズ情報記憶部
１２３ クイズ結果情報記憶部
１２４ 会話内容記憶部
１２５ 話題情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 推定部
１３３ 出力部
１３４ 通報部

Claims (21)

1. 利用者の認知機能を推定する推定部と、
   前記推定部によって推定された認知機能が所定の条件を満たすと推定され、且つ、前回認知症予防のための会話を行うための発話を出力してから一定時間が経過した場合に、前記利用者に対して、認知症予防のための会話を行うための発話と、当該前回認知症予防のための会話を行うための発話が出力された日時から所定の期間以内に起こったニュースの話題に関する発話とを出力し、当該前回認知症予防のための会話を行うための発話を出力してから一定時間が経過しない場合に、前記利用者に対して、日常会話を行うための発話を出力する出力部と
   を備えたことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記出力部は、
   前記利用者に所定の行動を行うよう促すための発話を出力する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 利用者の認知機能を推定する推定部と、
   前記推定部によって推定された認知機能が所定の条件を満たすと推定された場合に、前記利用者に対して、認知症予防のための会話を行うための発話を出力する出力部と
   を備え、
   前記出力部は、
   前記利用者に認知症予防となる体操を促すような会話内容を発話として出力する
   ことを特徴とする情報処理装置。
4. 前記出力部は、
   利用者を感知してから所定の時間が経過した場合に、前記発話を出力する
   ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
5. 前記出力部は、
   前記利用者による発話が行われなくなってから所定の閾値以上時間が経過した場合に、前記発話を出力する
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記出力部は、
   前記利用者と会話を行う時刻に応じた発話を出力する
   ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
7. 前記出力部は、
   前記利用者との会話の履歴に応じて、当該利用者との会話の内容を決定し、決定した内容の会話を行うための発話を出力する
   ことを特徴とする請求項１～６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
8. 前記出力部は、
   前記利用者との会話の履歴に基づいて、前記利用者が興味関心を有する会話の内容を推定し、推定した内容の会話を行うための発話を出力する
   ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記出力部は、
   前記利用者が興味関心を有する内容の会話を前記利用者と行ってから所定の時間が経過した場合は、再度、前記利用者が興味関心を有する内容の会話を行うための発話を出力する
   ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記出力部は、
    前記利用者との会話の履歴に対し、当該会話において前記利用者が示した反応に応じた優先度を付与し、各会話の履歴に付与された優先度に基づいて、前記利用者との会話の内容を決定する
    ことを特徴とする請求項７～９のいずれか１つに記載の情報処理装置。
11. 前記出力部は、
    クイズ形式で前記利用者と会話を行うための発話を出力する
    ことを特徴とする請求項１～１０のいずれか１つに記載の情報処理装置。
12. 前記出力部は、
    前記利用者の認知機能を推定するための所定の質問を前記発話として出力し、
    前記推定部は、
    前記発話に対する利用者の返答に基づいて、利用者の認知機能を推定する
    ことを特徴とする請求項１～１１のいずれか１つに記載の情報処理装置。
13. 前記推定部は、
    前記発話に対する前記利用者の返答に基づいて、前記利用者の認知機能を示すスコアの値を算出し、算出されたスコアの値が所定の閾値未満である場合に、前記利用者の認知機能が所定の条件を満たさないと推定する
    ことを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
14. 前記出力部は、
    前記利用者の認知機能を推定するための所定の質問を出力してから所定の時間が経過した場合は、再度、前記利用者の認知機能を推定するための所定の質問を前記発話として出力する
    ことを特徴とする請求項１３に記載の情報処理装置。
15. 前記推定部は、
    所定の回数以上の同一又は類似の内容が利用者によって発話された場合に、前記利用者の認知機能が所定の条件を満たさないと推定する
    ことを特徴とする請求項１～１４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
16. 所定の回数以上の発話に対して、前記利用者からの返答がない場合に、前記利用者と関連する他の利用者に通報する通報部をさらに備える
    ことを特徴とする請求項１～１５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
17. 前記通報部は、
    前記利用者からの返答がなくなってから所定の時間が経過した場合は、前記利用者と関連する他の利用者に通報する
    ことを特徴とする請求項１６に記載の情報処理装置。
18. コンピュータが実行する方法であって、
    利用者の認知機能を推定する推定工程と、
    前記推定工程によって推定された認知機能が所定の条件を満たすと推定され、且つ、前回認知症予防のための会話を行うための発話を出力してから一定時間が経過した場合に、前記利用者に対して、認知症予防のための会話を行うための発話と、当該前回認知症予防のための会話を行うための発話が出力された日時から所定の期間以内に起こったニュースの話題に関する発話とを出力し、当該前回認知症予防のための会話を行うための発話を出力してから一定時間が経過しない場合に、前記利用者に対して、日常会話を行うための発話を出力する出力工程と
    を含むことを特徴とする方法。
19. 利用者の認知機能を推定する推定手順と、
    前記推定手順によって推定された認知機能が所定の条件を満たすと推定され、且つ、前回認知症予防のための会話を行うための発話を出力してから一定時間が経過した場合に、前記利用者に対して、認知症予防のための会話を行うための発話と、当該前回認知症予防のための会話を行うための発話が出力された日時から所定の期間以内に起こったニュースの話題に関する発話とを出力し、当該前回認知症予防のための会話を行うための発話を出力してから一定時間が経過しない場合に、前記利用者に対して、日常会話を行うための発話を出力する出力手順と
    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。
20. コンピュータが実行する方法であって、
    利用者の認知機能を推定する推定工程と、
    前記推定工程によって推定された認知機能が所定の条件を満たすと推定された場合に、前記利用者に対して、認知症予防のための会話を行うための発話を出力する出力工程と
    を含み、
    前記出力工程は、
    前記利用者に認知症予防となる体操を促すような会話内容を発話として出力する
    ことを特徴とする方法。
21. 利用者の認知機能を推定する推定手順と、
    前記推定手順によって推定された認知機能が所定の条件を満たすと推定された場合に、前記利用者に対して、認知症予防のための会話を行うための発話を出力する出力手順と
    をコンピュータに実行させ、
    前記出力手順は、
    前記利用者に認知症予防となる体操を促すような会話内容を発話として出力する
    ことを特徴とするプログラム。

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