JP7290977B2 - プログラム及び情報処理装置 - Google Patents

Description

本開示は、プログラム及び情報処理装置に関する。

近年、一人暮らしをする高齢者及び単身で施設に入居する高齢者が増加しており、このような高齢者は日常生活において会話の機会が少なく孤立感を感じる人もいる。そこで、例えば特許文献１では、ユーザが発した音声を取得した場合に、予め記憶してある音声を出力することにより、擬似的な会話を行うことができるぬいぐるみが提案されている。特許文献１に開示された技術では、ユーザがぬいぐるみを抱きながらぬいぐるみと擬似的な会話を行うことにより、ユーザに癒しを与えることができ、孤立感を和らげることができる。

特開２０１８－１１７８２１号公報

高齢者に限らず一人暮らしをする人は、例えば自宅に一人で居る場合に会話する相手がいないので、孤独感又は不安を感じるときもある。また、例えば家族又は同居人と暮らす人であっても、自室に一人で居る場合には孤独感又は不安を感じるときもある。しかし、特許文献１に開示された技術は高齢者を対象としており、孤独感又は不安を感じる全ての人に癒しを与えることは難しい。

本開示は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、ユーザの孤独感又は不安を和らげることが可能なプログラム等を提供することにある。

本開示に係るプログラムは、第１ユーザからいずれかの第２ユーザとの対話の実行命令を受け付けた場合に、受け付けた実行命令に基づいて対話相手の第２ユーザ及び対話内容を特定し、あるいは、前記第１ユーザに対して提示された提示データ及び該提示データに対する前記第１ユーザの回答データを含む教師データにより学習された第１ユーザモデルを用いて、前記第１ユーザが対話したい対話相手の第２ユーザ及び対話内容を特定し、前記第１ユーザモデルと、特定した対話相手の第２ユーザとのコネクションを設定し、前記第２ユーザから提示された提示データを取得し、取得した前記提示データを前記第１ユーザモデルに入力して得た回答データを出力する処理をコンピュータに実行させる。

本開示では、ユーザに対応するユーザモデルが、ユーザに対する提示データ及び該提示データに対するユーザの回答データを含む教師データにより学習しており、入力された提示データに対する回答データを出力する。よって、例えばユーザは、自身のユーザモデルとの間で会話を行うことができ、ユーザの孤独感又は不安等を和らげることができる。ユーザモデルは、ユーザによる回答データに基づく学習を行っているので、ユーザが回答する可能性の高い回答を出力でき、リアルな受け答えを実現できる。またユーザは、自身のユーザモデルから出力される回答データに基づく処理の結果を知ることができるので、ユーザモデルによる回答データに基づく言動、即ちユーザ自身が行っていない言動を擬似的に体験することができる。よって、ユーザは、ユーザモデルを介した擬似的な体験や自身による擬似的な体験を通して、新たな気づきを得て、精神的により豊かな生活を送ることができるようになったり、現実の接点の拡大によって実際の行動変化を引き起こしたりすることにより、社会とのつながりを感じることができ、ユーザの孤独感又は不安等を更に和らげることができる。

情報処理システムの構成例を示す模式図である。 自端末の構成例を示すブロック図である。 自端末に記憶されるＤＢの構成例を示す模式図である。 自端末に記憶されるＤＢの構成例を示す模式図である。 自端末によるユーザ固有情報の収集処理の手順例を示すフローチャートである。 画面例を示す模式図である。 自端末及び他端末による言動処理の手順例を示すフローチャートである。 自端末及び他端末による言動処理の手順例を示すフローチャートである。 自端末及び他端末による言動処理の手順例を示すフローチャートである。 自端末及び他端末による言動処理の手順例を示すフローチャートである。 画面例を示す模式図である。 自端末による言動処理の手順例を示すフローチャートである。 自端末による言動履歴の再生処理の手順例を示すフローチャートである。 画面例を示す模式図である。 実施形態２の情報処理システムの構成例を示す模式図である。 自端末によるユーザ固有情報の収集処理の手順例を示すフローチャートである。 実施形態３の自端末の構成例を示すブロック図である。 実施形態３の自端末及び他端末による言動処理の手順例を示すフローチャートである。 サーバの構成例を示すブロック図である。 サーバによる言動処理の手順例を示すフローチャートである。

以下に、本開示のプログラム及び情報処理装置について、その実施形態を示す図面に基づいて詳述する。

（実施形態１）
図１は情報処理システムの構成例を示す模式図である。本実施形態の情報処理システムは、多数のユーザが自身の端末を用いて他のユーザの端末との間でやり取りを行うシステムである。本実施形態の情報処理システムでは、各ユーザの端末に各ユーザに対応するアバターが設定してあり、各ユーザは、端末を介して他のユーザとやり取りを行うだけでなく、他のユーザのアバターともやり取りを行うことができる。よって、各ユーザの端末に設定されている各ユーザのアバターは、端末を介して他のユーザとやり取りを行うだけでなく、他のユーザのアバターともやり取りを行うことができる。なお、やり取りとは例えば対話処理に係る情報の送受信、インターネット等のネットワークＮ上で公開されている情報の収集等である。本実施形態の情報処理システムは多数のユーザ端末１０，２０を含み、ユーザ端末１０，２０はネットワークＮを介して相互に情報の送受信を行う。以下では、１人のユーザを自身とし、他のユーザを他者とし、自身のユーザ端末を自端末１０とし、他者のユーザ端末を他端末２０として説明する。自端末１０及び他端末２０は同様のユーザ端末を用いることができ、例えばスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ、携帯ゲーム機等を用いることができる。また、自端末１０及び他端末２０は情報処理システムに用いられる専用端末で構成されてもよい。本実施形態の情報処理システムにおいて、ユーザ端末１０，２０のそれぞれは、各端末１０，２０のユーザにおけるユーザ固有の情報（ユーザ固有情報）を収集する処理、ネットワークＮ経由で他のユーザ端末１０，２０又は他の装置との間で情報を送受信する処理等、種々の情報処理及び通信処理を行う。

図２は自端末１０の構成例を示すブロック図である。自端末１０は、制御部１１、記憶部１２、処理部１３、通信部１４、入力部１５、表示部１６、スピーカ１７、マイク１８、読み取り部１９等を含み、これらの各部はバスを介して相互に接続されている。制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の１又は複数のプロセッサを含む。制御部１１は、記憶部１２に記憶してある制御プログラム１２Ｐを適宜実行することにより、本開示の情報処理装置が行うべき種々の情報処理、制御処理等を自端末１０に実行させる。

記憶部１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等を含む。記憶部１２は、制御部１１が実行する制御プログラム１２Ｐ及び制御プログラム１２Ｐの実行に必要な各種のデータ等を予め記憶している。また記憶部１２は、制御部１１が制御プログラム１２Ｐを実行する際に発生するデータ等を一時的に記憶する。更に記憶部１２は、後述する固有情報ＤＢ（データベース）１２ａ、宛先情報ＤＢ１２ｂ及び言動履歴ＤＢ１２ｃを記憶する。固有情報ＤＢ１２ａ、宛先情報ＤＢ１２ｂ及び言動履歴ＤＢ１２ｃは、自端末１０に接続された外部記憶装置に記憶されてもよく、自端末１０が通信可能な外部記憶装置に記憶されてもよい。更に記憶部１２は、自端末１０のユーザに対応付けて設定されたアバターに関する情報を記憶する。アバターに関する情報は、アバターを表示するための画像データ、アバターに発話させる際の音声データ、アバターの表示画像に動きを付加するためのモーションデータ等を含む。

処理部１３は、対話処理部１３ａ、固有情報収集部１３ｂ、言動実行部１３ｃ、履歴出力部１３ｄ等を含む。処理部１３の各部は、例えば記憶部１２に記憶してある制御プログラム１２Ｐを制御部１１が実行することによって実現されてもよいし、これらの一部を専用のハードウェア回路で実現してもよい。対話処理部１３ａは、自端末１０のユーザとの対話を行う。例えば対話処理部１３ａは、マイク１８を介した音声入力又は入力部１５を介した入力（例えばテキスト入力）によってユーザからの対話情報を取得し、取得した対話情報に対する返答情報をスピーカ１７を介した音声出力又は表示部１６に表示することによってユーザに返答し、自端末１０のユーザとの対話を行うように構成されている。なお、対話処理部１３ａは、ユーザからの対話情報に対して行うべき返答情報を予めテンプレートとして複数記憶しておき、ユーザからの対話情報に応じた返答情報をテンプレートから選択して出力することにより対話を行ってもよい。また対話処理部１３ａは、ユーザからの対話情報に応じた返答情報を、後述する固有情報ＤＢ１２ａに蓄積されたユーザ固有情報に基づいて生成して出力することにより対話を行ってもよい。更に、対話処理部１３ａは、挨拶メッセージ及び質問メッセージ等の対話情報をスピーカ１７を介した音声出力又は表示部１６に表示することによってユーザに話しかけ、マイク１８を介した音声入力又は入力部１５を介した入力によってユーザからの返答情報を取得することにより、自端末１０のユーザとの対話を行う。この場合、対話処理部１３ａは、挨拶メッセージ及び質問メッセージ等の対話情報を予めテンプレートとして複数記憶しておき、任意のテンプレートを選択して出力することにより、ユーザに話しかけてもよい。

対話処理部１３ａは、他端末２０のユーザ又は他端末２０のユーザのアバター（他端末２０のアバター）との対話も行う。例えば対話処理部１３ａは、他端末２０から送信された、他端末２０のユーザ又は他端末２０のアバターからの対話情報を取得し、取得した対話情報に対する返答情報を他端末２０へ返信することによって他端末２０のユーザ又はアバターに返答し、他端末２０のユーザ又はアバターとの対話を行う。この場合にも、対話処理部１３ａは、他端末２０のユーザ又はアバターからの対話情報に応じた返答情報をテンプレートから選択して出力することにより対話を行ってもよいし、後述する固有情報ＤＢ１２ａに蓄積されたユーザ固有情報に基づいて返答情報を生成して出力することにより対話を行ってもよい。また、対話処理部１３ａは、挨拶メッセージ及び質問メッセージ等の対話情報を他端末２０のユーザ又はアバター宛に送信することによって他端末２０のユーザ又はアバターに話しかけ、他端末２０のユーザ又は他端末２０のアバターからの返答情報を取得することにより、他端末２０のユーザ又はアバターとの対話を行う。この場合にも、対話処理部１３ａは、予め記憶してある対話情報を選択して他端末２０のユーザ又はアバター宛に送信することにより、他端末２０のユーザ又はアバターに話しかけてもよい。

固有情報収集部（収集部）１３ｂは、自端末１０のユーザの言動に基づいて、自端末１０のユーザのユーザ固有情報を収集する。例えば固有情報収集部１３ｂは、対話処理部１３ａが自端末１０のユーザとの間で行った対話内容からユーザ固有情報を収集する。また、固有情報収集部１３ｂは、例えば対話処理部１３ａによって、ユーザ固有情報に関する質問を自端末１０のユーザに行い、質問に対する回答を取得した場合に、取得した回答内容からユーザ固有情報を収集してもよい。更に、固有情報収集部１３ｂは、自端末１０にインストールされている各種のアプリケーションプログラムによって実行可能な処理に係る情報からユーザ固有情報を収集してもよい。例えば、固有情報収集部１３ｂは、自端末１０が他端末２０との間で送受信した電子メール、ＬＩＮＥ（登録商標）メッセージ及びＬＩＮＥスタンプ、ＳＮＳ（Social Network Service）に対して自端末１０のユーザが投稿したメッセージ及び閲覧したメッセージ、ネットワークＮを介して提供される各種サービスによって送受信されるデータ等からユーザ固有情報を収集してもよい。また固有情報収集部１３ｂは、自端末１０のユーザが行った行動に基づいてユーザ固有情報を収集してもよい。例えば、自端末１０のユーザがＬＩＮＥメッセージを受信したときに所定のＬＩＮＥスタンプ又はＬＩＮＥメッセージを返信する場合、固有情報収集部１３ｂは、ＬＩＮＥメッセージの受信に対して所定のＬＩＮＥスタンプ又はＬＩＮＥメッセージを返信することをユーザ固有情報として取得する。ユーザ固有情報は例えば、ユーザの属性、行動履歴、趣味、好み、行動傾向、思考傾向等を含む。

言動実行部（実行部）１３ｃは、例えば自端末１０のユーザからの指示又は行動傾向に従って、他端末２０のユーザ又は他端末２０のアバターとの間で対話を行い、また、ネットワークＮ上で公開されている各種の情報を収集する。具体的には、言動実行部１３ｃは、他端末２０を介して他のユーザとの間で情報の送受信を行い、他端末２０を介して他端末２０に設定してあるアバター（他端末２０の言動実行部２３ｃ）との間で情報の送受信を行うことにより、他端末２０のユーザ又はアバターとの対話を行う。なお、言動実行部１３ｃは、対話処理部１３ａを用いて、他端末２０のユーザ又はアバターとの対話を行う。また、言動実行部１３ｃは、ネットワークＮ経由で各種の情報を検索して必要な情報を取得する。なお、屋外又は室内でカメラで撮影された撮影画像がネットワークＮ上で公開されており、このような撮影画像をネットワークＮ経由で取得することにより、言動実行部１３ｃは擬似的に撮影場所に外出できる。よって、言動実行部１３ｃは、自端末１０のアバターを介して擬似的な外出処理を実行できる。

履歴出力部（出力部）１３ｄは、言動実行部１３ｃが実行した言動の結果に係る履歴情報を、例えば表示部１６又はスピーカ１７にて出力する。例えば、履歴出力部１３ｄは、他端末２０を介して他のユーザ又は他のユーザのアバターとの間で送受信した情報（対話情報）、ネットワークＮ経由で収集した各種の情報を出力する。なお、履歴出力部１３ｄは、出力すべき情報に画像データ又はテキストデータ等が含まれる場合、画像データ又はテキストデータに基づく画面を表示部１６に表示し、音声データ又はテキストデータが含まれる場合、スピーカ１７にて音声出力する。

通信部１４は、有線通信又は無線通信によってネットワークＮに接続するためのインタフェースであり、ネットワークＮを介して外部装置との間で情報の送受信を行う。入力部１５は、ユーザによる操作入力を受け付け、操作内容に対応した制御信号を制御部１１へ送出する。表示部１６は、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイ等であり、制御部１１からの指示に従って各種の情報を表示する。入力部１５及び表示部１６は一体として構成されたタッチパネルであってもよい。

スピーカ１７は、増幅器等を有する音声出力装置であり、制御部１１からの指示に従った音声データを増幅器にて増幅した後、音声出力する。マイク１８は、増幅器及びＡ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換器等を有する音声入力装置であり、周囲の音声を収集してアナログの音声データを取得し、取得した音声データを増幅器にて増幅し、Ａ／Ｄ変換器にてデジタルの音声データに変換して音声データを取得する。マイク１８は、制御部１１からの指示に従って集音を行い、取得した音声データを逐次制御部１１へ送出する。スピーカ１７及びマイク１８は、自端末１０に内蔵されていてもよいし、ケーブル等を介して自端末１０に外付けされていてもよいし、一体として構成されたヘッドセットであってもよい。

読み取り部１９は、ＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭ又はＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリを含む可搬型記憶媒体１ａに記憶された情報を読み取る。記憶部１２に記憶される制御プログラム１２Ｐ及び各種のデータは、制御部１１が読み取り部１９を介して可搬型記憶媒体１ａから読み取って記憶部１２に記憶してもよい。また、記憶部１２に記憶される制御プログラム１２Ｐ及び各種のデータは、制御部１１が通信部１４を介して外部装置からダウンロードして記憶部１２に記憶してもよい。更に、制御プログラム１２Ｐ及び各種のデータを半導体メモリ１ｂに記憶しておき、制御部１１が半導体メモリ１ｂから読み出して記憶部１２に記憶してもよい。

図３及び図４は自端末１０に記憶されるＤＢ１２ａ～１２ｃの構成例を示す模式図である。図３は固有情報ＤＢ１２ａを、図４Ａは宛先情報ＤＢ１２ｂを、図４Ｂは言動履歴ＤＢ１２ｃをそれぞれ示す。固有情報ＤＢ１２ａは、自端末１０のユーザに関するユーザ固有情報を記憶する。ユーザ固有情報は、固有情報収集部１３ｂが自端末１０のユーザから収集して固有情報ＤＢ１２ａに記憶される。図３に示す固有情報ＤＢ１２ａは、情報ＩＤ列、情報内容列、固有情報列等を含む。情報ＩＤ列は、ユーザ固有情報のそれぞれに予め割り当てられた識別情報を記憶する。情報内容列は、ユーザ固有情報の内容、種別を示す情報を記憶する。なお、それぞれの情報ＩＤに対応するユーザ固有情報の内容が明らかであれば、固有情報ＤＢ１２ａに情報内容列を設けなくてもよい。固有情報列は、固有情報収集部１３ｂが収集したユーザ固有情報を記憶する。固有情報ＤＢ１２ａに記憶される情報ＩＤ及び情報内容は予め記憶されており、固有情報は、固有情報収集部１３ｂが各種のユーザ固有情報を取得した場合に、制御部１１によって記憶又は更新される。

図３に示す固有情報ＤＢ１２ａでは、ユーザ固有情報として、氏名，年齢，性別等を含む属性、住所，勤務先会社名，通学先学校名，家族構成，家族の情報等を含む個人情報、性格，趣味，好きなこと，好きなもの，好きな食べ物，好きな飲み物，好きな果物，嫌いなこと，嫌いなもの，嫌いな食べ物，嫌いな飲み物，嫌いな果物等を含む嗜好に関する情報、嬉しかったこと，怒ったこと，気になっているもの，気になっている場所等を含む感情に関する情報等が登録される。固有情報ＤＢ１２ａの登録内容はこれらに限定されず、ユーザに関する種々の情報を登録することができるように構成されている。例えば、年収，通勤経路，会社での役職，同僚の情報及び上司の情報等を含む勤務先の情報、ペットに関する情報、行った場所を含む行動履歴及び行動傾向，購買した商品を含む購買履歴及び購買傾向，人柄及び考え方等のユーザの内面に関する情報等も固有情報ＤＢ１２ａに登録されてもよい。また、固有情報ＤＢ１２ａは、登録するユーザ固有情報の種類等に応じて複数のＤＢに分けて構成してもよい。

宛先情報ＤＢ１２ｂは、自端末１０がネットワークＮ経由で情報の送受信を行う際に用いる他端末２０の宛先情報を記憶するアドレス帳である。図４Ａに示す宛先情報ＤＢ１２ｂは、端末ＩＤ列、所有者名列、宛先情報列等を含む。端末ＩＤ列は、各他端末２０に予め割り当てられた識別情報を記憶し、所有者名列は、端末ＩＤに対応付けて各他端末２０のユーザ（他者）の氏名を記憶する。宛先情報列は、端末ＩＤに対応付けて各他端末２０に割り当てられた宛先情報を記憶する。宛先情報は、例えば各他端末２０に割り当てられた電話番号、メールアドレス、ＩＰ（Internet Protocol Address ）アドレス、ＬＩＮＥ－ＩＤ等を用いることができる。宛先情報ＤＢ１２ｂに記憶される端末ＩＤは、制御部１１が新たな他端末２０の情報を入力部１５又は通信部１４を介して取得した場合に、制御部１１によって発行されて記憶される。宛先情報ＤＢ１２ｂに記憶される端末ＩＤ以外の各情報は、制御部１１が入力部１５又は通信部１４を介して追加又は変更の指示を取得する都度、制御部１１によって追加又は変更される。宛先情報ＤＢ１２ｂの記憶内容は図４Ａに示す例に限定されず、他端末２０に関する各種の情報を記憶することができる。

言動履歴ＤＢ１２ｃは、言動実行部１３ｃが実行した言動の結果に係る履歴情報を記憶する。図４Ｂに示す言動履歴ＤＢ１２ｃは、言動ＩＤ列、言動内容列、相手情報列、場所情報列、言動データ列等を含む。言動ＩＤ列は、言動実行部１３ｃが実行した言動（言動処理）のそれぞれに予め割り当てられた識別情報を記憶し、言動内容列は言動ＩＤに対応付けて、言動実行部１３ｃが実行した言動（言動処理）の内容を示す情報を記憶する。なお、言動の内容は、他のユーザ又は他のユーザのアバターとの間で行った対話、ネットワークＮ経由で擬似的に行った外出等を含む。相手情報列は、言動ＩＤに対応付けて、言動実行部１３ｃが実行した言動における相手の情報を記憶する。言動における相手は、言動実行部１３ｃが実行した対話の相手、言動実行部１３ｃが実行した外出の同伴者等であり、相手の他端末２０の端末ＩＤ、所有者名又は宛先情報が相手情報列に記憶される。場所情報列は、言動ＩＤに対応付けて、言動実行部１３ｃが実行した言動における場所の情報を記憶する。言動における場所は、例えば言動実行部１３ｃが擬似的に行った外出先の場所であり、ネットワークＮ経由で取得した撮影画像の撮影場所の情報が場所情報列に記憶される。言動データ列は、言動ＩＤに対応付けて、言動実行部１３ｃが実行した言動における言動データを記憶する。言動データは例えば、他のユーザ又は他のユーザのアバターとの間で行った対話に関する対話データ（音声データ又はテキストデータ）、ネットワークＮ経由で取得した撮影画像（画像データ）等である。なお、言動データは、言動履歴ＤＢ１２ｃに記憶される構成に限らず、記憶部１２の所定領域又は自端末１０に接続された外部記憶装置に記憶してもよい。この場合、言動データ列には、言動データ（対話データ又は撮影画像等）を読み出すための情報（例えばデータの記憶場所を示すファイル名）を記憶してもよい。言動履歴ＤＢ１２ｃの記憶内容は図４Ｂに示す例に限定されず、言動履歴に関する各種の情報を記憶することができる。

他端末２０は、自端末１０の上述した構成と同様の構成を有しており、自端末１０が有する各構成部１１～１９は、他端末２０において各構成部２１～２９として説明を省略する。

以下に、それぞれのユーザ端末１０，２０が行う処理について説明する。なお、自端末１０及び他端末２０はそれぞれ同様の処理を行うので、以下では代表して自端末１０が行う処理を例に説明する。図５は、自端末１０によるユーザ固有情報の収集処理の手順例を示すフローチャート、図６は画面例を示す模式図である。以下の処理は、自端末１０の記憶部１２に記憶してある制御プログラム１２Ｐに従って制御部１１によって実行される。自端末１０の制御部１１は、適宜のタイミングで固有情報収集部１３ｂによって自端末１０のユーザに関するユーザ固有情報を収集する。適宜のタイミングとは例えば、１週間に１回、１ヶ月に１回等の定期的なタイミングであってもよいし、固有情報ＤＢ１２ａにある程度のユーザ固有情報が蓄積されるまで連続したタイミングであってもよい。

例えば固有情報収集部１３ｂは、対話処理部１３ａによって自端末１０のユーザとの対話を行い、自端末１０のユーザと対話すべき対話メッセージ（対話情報）を生成する（Ｓ１１）。ここでの対話メッセージは、「こんにちは。元気？」のような挨拶メッセージであってもよいし、ユーザからの対話メッセージに対する応答メッセージであってもよい。また、固有情報収集部１３ｂは、ユーザ固有情報を収集できるような質問メッセージを対話メッセージとして生成してもよい。固有情報収集部１３ｂは、生成した対話メッセージをスピーカ１７又は表示部１６にて出力する（Ｓ１２）。固有情報収集部１３ｂは、対話メッセージが音声データを含む場合、スピーカ１７から音声出力し、対話メッセージが画像データ又はテキストデータ等の表示用データを含む場合、表示部１６に表示する。このとき固有情報収集部１３ｂ（又は対話処理部１３ａ）は、例えば記憶部１２に記憶してあるアバターに係る画像データに基づいて、図６に示すように、自端末１０のユーザのアバターの画像を表示部１６に表示してもよい。また固有情報収集部１３ｂ（又は対話処理部１３ａ）は、記憶部１２に記憶してあるアバターに係る音声データに基づく音声にて対話メッセージをスピーカ１７から音声出力してもよい。この場合、ユーザは、図６に示す画面に表示されたアバターと対面して対話しているように感じることができる。なお、アバターの表示画像は、自端末１０のユーザの実写画像、人間に似たキャラクタの画像、動物等の画像、動物等のキャラクタの画像等を用いることができる。

固有情報収集部１３ｂは、出力した対話メッセージに対してユーザが回答した情報をマイク１８又は入力部１５にて取得する（Ｓ１３）。なお、固有情報収集部１３ｂは、ユーザが発話によって回答した場合、回答情報をマイク１８を介した音声入力にて取得し、ユーザが入力部１５を介して回答した場合、回答情報を入力部１５を介して取得する。そして固有情報収集部１３ｂは、取得した回答情報からユーザ固有情報を抽出する（Ｓ１４）。例えば、固有情報収集部１３ｂが「お名前を教えてください」と質問メッセージ（対話メッセージ）を音声出力し、ユーザが「○○○○です」と発話した場合、固有情報収集部１３ｂは、ユーザの回答情報「○○○○です」から、ユーザの氏名（ユーザ固有情報）「○○○○」を抽出する。また対話処理部１３ａとの対話でユーザが「今日、お父さんと喧嘩したよ」と発話した場合、固有情報収集部１３ｂは、ユーザの発話内容から、最近の出来事に関する情報（ユーザ固有情報）として「今日お父さんと喧嘩した」を抽出する。また、例えばユーザが「今日は○○の映画を観たよ」と発話した場合、固有情報収集部１３ｂは、ユーザの発話内容から、ユーザが最近観た映画の情報（ユーザ固有情報）として「○○」を抽出する。

固有情報収集部１３ｂは、取得したユーザ固有情報を、情報ＩＤ及び情報内容に対応付けて固有情報ＤＢ１２ａに記憶する（Ｓ１５）。例えば、固有情報ＤＢ１２ａに登録すべきユーザ固有情報に対応する質問メッセージが記憶部１２に予め記憶してあり、固有情報収集部１３ｂは、各質問メッセージについて自端末１０のユーザに質問を行うことにより、固有情報ＤＢ１２ａに登録すべきユーザ固有情報を収集できる。また、対話処理部１３ａが自端末１０のユーザと対話を行う都度、固有情報収集部１３ｂは、ユーザによる対話内容からユーザ固有情報を収集でき、固有情報ＤＢ１２ａに蓄積できる。

上述した処理により、ユーザとの対話内容からユーザ固有情報が逐次抽出されて登録されるので、ユーザが意識することなくユーザ固有情報の蓄積が可能である。なお、固有情報ＤＢ１２ａに記憶されるユーザ固有情報は、既に固有情報ＤＢ１２ａに記憶してある場合、上書きして記憶してもよいし、取得日時と共に時系列データとして記憶（蓄積）してもよい。このようにユーザに関する各種の情報（ユーザ固有情報）を蓄積することにより、自端末１０に設定されたアバター（ユーザのアバター）に、ユーザ固有情報に基づく言動を行わせることができる。即ち、自端末１０のユーザが行う可能性の高い言動を自端末１０のアバターに行わせることができる。なお、ユーザ固有情報を収集する際に、ユーザの心拍数、脳波、筋電図等を計測し、ユーザの心身の状態がリラックスして冷静であるか否かを判断し、冷静である時に収集したユーザ固有情報のみを固有情報ＤＢ１２ａに蓄積するようにしてもよい。この場合、心身の状態が冷静でない興奮状態の時に収集されたユーザ固有情報を破棄することにより、ユーザの普段の状態で収集されたユーザ固有情報のみを蓄積できる。

図７及び図８は、自端末１０及び他端末２０による言動処理の手順例を示すフローチャートである。以下の処理は、端末１０，２０の記憶部１２，２２に記憶してある制御プログラム１２Ｐ，２２Ｐに従って制御部１１，２１によって実行される。図７及び図８では左側に自端末１０が行う処理を、右側に他端末２０が行う処理をそれぞれ示す。図７及び図８に示す処理は、自端末１０の制御部１１が、言動実行部１３ｃによって、自端末１０に設定してあるアバターに、固有情報ＤＢ１２ａに記憶してあるユーザ固有情報に基づく言動処理（対話処理）を行わせ、他端末２０のユーザ又はアバターとの間で対話を行う際の処理である。

具体的には、言動実行部１３ｃは、マイク１８又は入力部１５を介して、他端末２０のいずれかのユーザ又は他端末２０に設定してあるアバターとの対話の実行要求を受け付けたか否かを判断する（Ｓ２１）。例えば自端末１０のユーザは、対話したい相手の情報（他端末２０のユーザ又はアバターを示す情報、他端末２０の宛先情報等）と、対話したい内容とをマイク１８又は入力部１５を介して入力し、対話相手との対話を行うように自端末１０のアバターに指示する。具体的には、自端末１０のユーザは、「○○さんに△△について確認してきて。」と発話した場合、言動実行部１３ｃは、対話相手として「○○さん」と、対話内容として「△△について」とを抽出し、対話相手との対話を行う指示として受け付ける。なお、対話したい相手が他端末２０のアバターである場合、言動実行部１３ｃは、対話相手として「○○さんのアバター」を抽出する。また言動実行部１３ｃは、固有情報ＤＢ１２ａに記憶されたユーザ固有情報に基づいて、自端末１０のユーザが対話したい相手及び対話内容を抽出し、抽出できた場合、対話相手との対話を行う指示（対話の実行要求）として受け付ける。

対話要求を受け付けていないと判断した場合（Ｓ２１：ＮＯ）、言動実行部１３ｃは、対話要求を受け付けるまで待機する。対話要求を受け付けたと判断した場合（Ｓ２１：ＹＥＳ）、言動実行部１３ｃは、要求された対話相手の宛先情報を宛先情報ＤＢ１２ｂから読み出す（Ｓ２２）。ステップＳ２２において言動実行部１３ｃは、要求された対話相手の情報（例えば氏名、他端末２０の所有者名）に対応付けて宛先情報ＤＢ１２ｂに記憶してある宛先情報を読み出す。そして言動実行部１３ｃは、読み出した宛先情報に基づいて、要求された対話相手の他端末２０に対して対話の実行を要求する（Ｓ２３）。ステップＳ２３において言動実行部１３ｃは、要求された対話相手が他端末２０のユーザであるか、他端末２０に設定されたアバターであるかに応じて、他端末２０のユーザ又はアバターに対する対話の実行を要求する。また言動実行部１３ｃは、例えばチャットアプリ又はメッセージアプリ等を用いて他端末２０との対話（メッセージの送受信）を行う。チャットアプリ又はメッセージアプリは予め記憶部１２に記憶してある。

他端末２０の制御部２１（言動実行部２３ｃ）は、自端末１０から対話の実行を要求された場合、要求された対話相手（他端末２０のユーザ又はアバター）が対話可能であるか否かを判断する（Ｓ２４）。ステップＳ２４において言動実行部２３ｃは、要求された対話相手が他端末２０のユーザである場合、例えばスピーカ２７又は表示部２６を介して、対話要求を受け付けたことを通知（出力）し、マイク２８又は入力部２５を介して、要求された対話の実行が可能であるか否かを受け付ける。例えば言動実行部２３ｃは、表示部２６に「○○さんから対話要求がきています」等のメッセージと、対話の実行開始を指示するためのＯＫボタンと、対話の実行を拒否するためのキャンセルボタンとを表示する。そして言動実行部２３ｃは、入力部２５を介してＯＫボタン又はキャンセルボタンのいずれかに対する操作を受け付け、受け付けた操作に応じて、要求された対話の実行が可能であるか否かを判断する。また言動実行部２３ｃは、スピーカ２７にて「○○さんから対話要求がきています。どうしますか」等のメッセージを音声出力し、マイク２８を介した音声入力にてユーザからの返答を受け付け、受け付けた返答に応じて、要求された対話の実行が可能であるか否かを判断する。また、要求された対話相手が他端末２０のアバターである場合、言動実行部２３ｃは、例えば自端末１０以外の端末（他の他端末２０）との間で対話中であるか否かに応じて、要求された対話の実行が可能であるか否かを判断する。例えば言動実行部２３ｃは、自端末１０以外の端末との間で対話中である場合、要求された対話の実行が可能でないと判断し、自端末１０以外の端末との間で対話中でない場合、要求された対話の実行が可能であると判断する。

要求された対話相手が対話可能でないと判断した場合（Ｓ２４：ＮＯ）、言動実行部２３ｃは、対話可能でないこと（対話不可）を自端末１０に通知する（Ｓ２５）。対話不可の通知を受けた自端末１０の言動実行部１３ｃは、所定時間待機し（Ｓ２６）、ステップＳ２３の処理に戻り、再度、ステップＳ２２で読み出した宛先情報に基づいて、対話相手の他端末２０に対して対話の実行を要求する（Ｓ２３）。

他端末２０の言動実行部２３ｃは、自端末１０から要求された対話が可能であると判断した場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）、対話可能である旨を自端末１０に通知する（Ｓ２７）。他端末２０から対話可能を通知された場合、自端末１０の言動実行部１３ｃは、マイク１８又は入力部１５を介して要求された対話内容、又はユーザ固有情報から抽出した対話内容に基づいて対話情報を生成する（Ｓ２８）。ステップＳ２８において言動実行部１３ｃは、対話内容として抽出した情報に基づいて対話情報を生成し、例えば「△△についてはどうなっていますか」のような対話メッセージを生成する。なお、言動実行部１３ｃは、対話処理部１３ａによって、対話相手（他端末２０のユーザ又はアバター）への対話メッセージを生成してもよい。そして言動実行部１３ｃは、生成した対話情報を対話相手の他端末２０に送信する（Ｓ２９）。

他端末２０の言動実行部２３ｃは、自端末１０から対話情報を受信した場合、要求されていた対話相手が他端末２０のユーザであるか否かを判断する（Ｓ３０）。対話相手が他端末２０のユーザであると判断した場合（Ｓ３０：ＹＥＳ）、言動実行部２３ｃは、受信した対話情報を出力する（Ｓ３１）。ステップＳ３１において言動実行部２３ｃは、受信した対話情報（対話メッセージ）をスピーカ２７又は表示部２６にて出力する。言動実行部２３ｃは、出力した対話情報に対する、他端末２０のユーザからの返答情報（返答メッセージ）をマイク２８又は入力部２５を介して受け付け（Ｓ３２）、受け付けた返答情報を自端末１０に送信する（Ｓ３３）。

対話相手が他端末２０のユーザでないと判断した場合（Ｓ３０：ＮＯ）、即ち、対話相手が他端末２０のアバターである場合、他端末２０の言動実行部２３ｃは、固有情報ＤＢ２２ａに記憶してあるユーザ固有情報に基づいて、自端末１０から受信した対話情報に対する返答情報（返答メッセージ）を生成する（Ｓ３４）。ステップＳ３４において言動実行部２３ｃは、自端末１０から受信した対話情報が「△△についてはどうなっていますか」である場合、固有情報ＤＢ２２ａの記憶内容から「△△」に関する情報を検索し、検索結果を用いて、「□□となっています」のような返答メッセージを生成する。言動実行部２３ｃは、生成した返答情報を自端末１０に送信する（Ｓ３３）。

自端末１０の言動実行部１３ｃは、他端末２０から受信した返答情報を履歴情報として言動履歴ＤＢ１２ｃに記憶する（Ｓ３５）。なお、言動実行部１３ｃは、ステップＳ２９で対話情報を他端末２０に送信した場合にも、送信した対話情報を履歴情報として言動履歴ＤＢ１２ｃに記憶する。これにより、他端末２０との間で送受信されたメッセージ（対話内容）を言動履歴ＤＢ１２ｃに蓄積できる。言動実行部１３ｃは、他端末２０との対話が終了したか否かを判断しており（Ｓ３６）、終了していないと判断した場合（Ｓ３６：ＮＯ）、ステップＳ２８の処理に戻り、他端末２０に送信すべき対話情報を更に生成する（Ｓ２８）。自端末１０及び他端末２０の言動実行部１３ｃ，２３ｃは、ステップＳ２８～Ｓ３５の処理を繰り返すことによって対話を行い、対話の結果（送受信された対話情報）が言動履歴ＤＢ１２ｃに蓄積される。自端末１０の言動実行部１３ｃは、他端末２０との対話が終了したと判断した場合（Ｓ３６：ＹＥＳ）、他端末２０との対話を終了する。

上述した処理により、自端末１０のユーザは、自端末１０に設定してある自身のアバターによって、他端末２０のユーザ又はアバターと対話することができる。よって、自端末１０のユーザが直接他端末２０のユーザと対話し辛い場合に、自身のアバターを介して他端末２０のユーザと対話することができる。例えば自端末１０のユーザが他端末２０のユーザと喧嘩した場合に、自端末１０のユーザは自身のアバターによって他端末２０のユーザに謝罪して仲直りすることもできる。また、自端末１０のユーザと他端末２０のユーザとが対話する時間を確保できない場合であっても、例えばアバター同士で対話を行うことにより、対話時間を確保することができる。なお、言動実行部１３ｃ，２３ｃは、各端末１０，２０のアバターに、固有情報ＤＢ１２ａ，２２ａに記憶してあるユーザ固有情報に基づく言動処理（対話処理）を行わせるので、各端末１０，２０のユーザが行う可能性の高い対話処理を実現できる。

他端末２０のユーザは例えば医師、看護師、作業療法士、栄養士等の専門家であってもよく、この場合、自端末１０のユーザは、自身のアバターによって体調、病気、栄養管理等について専門家に相談することができる。また、他端末２０のアバターは、これらの専門家のアバター（専門家アバター）であってもよい。例えば自端末１０の言動実行部１３ｃは、マイク１８又は入力部１５を介して自端末１０のユーザから、所定の専門家又は専門家のアバターに対する相談（対話）の実行要求を受け付ける。そして、言動実行部１３ｃは、受け付けた専門家又は専門家のアバターとの対話を、固有情報ＤＢ１２ａに蓄積したユーザ固有情報に基づいて行うことにより、専門家又は専門家のアバターに相談することができる。このように専門家又は専門家のアバターに相談した内容（対話内容）も対話履歴として言動履歴ＤＢ１２ｃに記憶される。そして、自端末１０のユーザからの要求に応じて、履歴出力部１３ｄが対話履歴に係る対話内容を出力することにより、自端末１０のユーザは相談結果を知ることができる。このような構成とした場合、自端末１０のユーザが自身では聞き辛い内容の相談であっても、自身の代わりにアバターが専門家に相談して専門家からの回答を取得するので、自端末１０のユーザは気軽に相談できる。また、専門家のアバターに相談する場合、忙しい専門家の代わりに専門家のアバターによって相談内容に対する回答が得られる。

図９及び図１０は、自端末１０及び他端末２０による言動処理の手順例を示すフローチャート、図１１は画面例を示す模式図である。図９及び図１０では左側に自端末１０が行う処理を、右側に他端末２０が行う処理をそれぞれ示す。図９及び図１０に示す処理は、自端末１０のユーザが、自端末１０を用いて他端末２０のユーザ又はアバターとの間で対話を行う際の処理である。図９及び図１０に示す処理において、図７及び図８に示す処理と同様の処理については詳細な説明を省略する。

自端末１０の言動実行部１３ｃは、マイク１８又は入力部１５を介して、他端末２０のいずれかのユーザ又はアバターとの対話の実行要求を受け付けたか否かを判断する（Ｓ４１）。例えば自端末１０のユーザは、対話したい相手の情報（他端末２０のユーザ又はアバターを示す情報、他端末２０の宛先情報等）をマイク１８又は入力部１５を介して入力し、自身による対話相手との対話の実行を指示する。具体的には、自端末１０のユーザは、「○○さんと話したい」と発話した場合、言動実行部１３ｃは、対話相手として「○○さん」を抽出し、対話相手との対話の実行指示として受け付ける。なお、対話したい相手が他端末２０のアバターである場合、言動実行部１３ｃは、対話相手として「○○さんのアバター」を抽出する。

対話要求を受け付けていないと判断した場合（Ｓ４１：ＮＯ）、言動実行部１３ｃは対話要求を受け付けるまで待機する。対話要求を受け付けたと判断した場合（Ｓ４１：ＹＥＳ）、言動実行部１３ｃは、要求された対話相手の宛先情報を宛先情報ＤＢ１２ｂから読み出す（Ｓ４２）。そして言動実行部１３ｃは、読み出した宛先情報に基づいて、要求された対話相手の他端末２０に対して対話の実行を要求する（Ｓ４３）。なお、言動実行部１３ｃは、要求された対話相手が他端末２０のユーザであるかアバターであるかに応じて、他端末２０のユーザ又はアバターに対する対話の実行を要求する。

他端末２０の言動実行部２３ｃは、自端末１０から対話の実行を要求された場合、要求された対話相手（他端末２０のユーザ又はアバター）が対話可能であるか否かを判断する（Ｓ４４）。要求された対話相手が対話可能でないと判断した場合（Ｓ４４：ＮＯ）、言動実行部２３ｃは、対話可能でないこと（対話不可）を自端末１０に通知する（Ｓ４５）。他端末２０から対話不可を通知された場合、自端末１０の言動実行部１３ｃは、他端末２０のユーザ又はアバターが対話不可であることを示すメッセージを表示部１６に表示するか、又はスピーカ１７から音声出力することにより、自端末１０のユーザに通知し（Ｓ４６）、処理を終了する。

他端末２０の言動実行部２３ｃは、自端末１０から要求された対話が可能であると判断した場合（Ｓ４４：ＹＥＳ）、対話可能である旨を自端末１０が通知する（Ｓ４７）。他端末２０から対話可能を通知された場合、自端末１０の言動実行部１３ｃは、他端末２０のユーザ又はアバターが対話可能であることを示すメッセージを表示部１６に表示するか、又はスピーカ１７から音声出力することにより、自端末１０のユーザに通知する（Ｓ４８）。なお、ユーザ端末１０，２０がカメラを有し、カメラにて撮影したユーザの撮影画像をユーザ端末１０，２０間で送受信するテレビ電話を行えるように構成されている場合、自端末１０の言動実行部１３ｃは、図１１Ａに示すような画面を表示部１６に表示し、他端末２０のユーザとのテレビ電話を開始してもよい。なお、図１１Ａは他端末２０のユーザの撮影画像を表示した例を示しており、自端末１０のユーザは、図１１Ａに示すような画面を介して他端末２０のユーザと対話することができる。また、対話相手が他端末２０のアバターである場合、他端末２０の言動実行部２３ｃは、他端末２０に設定してあるアバターの画像を自端末１０へ送信し、自端末１０の言動実行部１３ｃは、図１１Ｂに示すような画面を表示部１６に表示する。図１１Ｂは他端末２０のアバターの画像を表示した例を示しており、自端末１０のユーザは、図１１Ｂに示すような画面を介して他端末２０のアバターと対話することができる。

言動実行部１３ｃは、マイク１８又は入力部１５を介して自端末１０のユーザから対話相手への対話情報を受け付け（Ｓ４９）、受け付けた対話情報を対話相手の他端末２０に送信する（Ｓ５０）。他端末２０の言動実行部２３ｃは、自端末１０から対話情報を受信した場合、要求されていた対話相手が他端末２０のユーザであるか否かを判断する（Ｓ５１）。対話相手が他端末２０のユーザであると判断した場合（Ｓ５１：ＹＥＳ）、言動実行部２３ｃは、受信した対話情報（対話メッセージ）をスピーカ２７又は表示部２６にて出力する（Ｓ５２）。そして言動実行部２３ｃは、出力した対話情報に対する、他端末２０のユーザからの返答情報（返答メッセージ）をマイク２８又は入力部２５を介して受け付け（Ｓ５３）、受け付けた返答情報を自端末１０に送信する（Ｓ５４）。

対話相手が他端末２０のユーザでないと判断した場合（Ｓ５１：ＮＯ）、即ち、対話相手が他端末２０のアバターである場合、他端末２０の言動実行部２３ｃは、固有情報ＤＢ２２ａに記憶してあるユーザ固有情報に基づいて、自端末１０から受信した対話情報に対する返答情報（返答メッセージ）を生成する（Ｓ５５）。そして言動実行部２３ｃは、生成した返答情報を自端末１０に送信する（Ｓ５４）。自端末１０の言動実行部１３ｃは、他端末２０から受信した返答情報（返答メッセージ）をスピーカ１７又は表示部１６にて出力し（Ｓ５６）、更に履歴情報として言動履歴ＤＢ１２ｃに記憶する（Ｓ５７）。なお、言動実行部１３ｃは、ステップＳ５０で対話情報を他端末２０に送信した場合にも、送信した対話情報を履歴情報として言動履歴ＤＢ１２ｃに記憶しておく。これにより、他端末２０との間で送受信されたメッセージ（対話内容）を言動履歴ＤＢ１２ｃに蓄積できる。

自端末１０の言動実行部１３ｃは、他端末２０との対話が終了したか否かを判断しており（Ｓ５８）、終了していないと判断した場合（Ｓ５８：ＮＯ）、ステップＳ４９の処理に戻り、他端末２０に送信すべき対話情報を、マイク１８又は入力部１５を介して自端末１０のユーザから受け付ける（Ｓ４９）。自端末１０及び他端末２０の言動実行部１３ｃ，２３ｃは、ステップＳ４９～Ｓ５７の処理を繰り返すことによって対話を行い、対話の結果（送受信された対話情報）が言動履歴ＤＢ１２ｃに蓄積される。自端末１０の言動実行部１３ｃは、他端末２０との対話が終了したと判断した場合（Ｓ５８：ＹＥＳ）、他端末２０との対話を終了する。

上述した処理により、自端末１０のユーザは、自端末１０を用いて他端末２０のユーザ又はアバターと対話することができる。よって、自端末１０のユーザは端末１０，２０を介して他端末２０のユーザと対話することができ、互いの撮影画像を送受信した場合にはテレビ電話が可能となる。また自端末１０のユーザが直接他端末２０のユーザと対話し辛い場合又は他端末２０のユーザが忙しい場合に、他端末２０のアバターと対話することにより、他端末２０のユーザとの対話を擬似的に実現することができる。なお、他端末２０のユーザは例えば医師、看護師、作業療法士、栄養士等の専門家であってもよく、この場合、自端末１０のユーザは、体調、病気、栄養管理等について専門家に相談することができる。また、他端末２０のアバターは、これらの専門家のアバター（専門家アバター）であってもよい。この場合、自端末１０のユーザは、忙しい専門家の代わりに専門家のアバターによって相談内容に対する回答が得られるので、気軽に相談できる。

図１２は、自端末１０による言動処理の手順例を示すフローチャートである。図１２に示す処理は、自端末１０の制御部１１が、言動実行部１３ｃによって自端末１０のアバターに、固有情報ＤＢ１２ａに記憶してあるユーザ固有情報に基づいて擬似的な外出行為を行わせる処理である。言動実行部１３ｃは、固有情報ＤＢ１２ａに蓄積してある情報に基づいて、自端末１０のユーザが行きたいと思っている場所があるか否かを判断する（Ｓ６１）。また言動実行部１３ｃは、マイク１８又は入力部１５を介して自端末１０のユーザから行きたい場所の情報を受け付けたか否かに応じて、自端末１０のユーザが行きたいと思っている場所があるか否かを判断してもよい。

自端末１０のユーザが行きたい場所があると判断した場合（Ｓ６１：ＹＥＳ）、言動実行部１３ｃは、ネットワークＮ上で公開されている各種の情報から、行きたい場所に関する情報を検索する（Ｓ６２）。そして言動実行部１３ｃは、検索結果から、自端末１０のユーザが行きたい場所においてカメラで撮影されてネットワークＮ上で公開されている撮影画像をネットワークＮ経由で収集する（Ｓ６３）。例えばユーザが富士山に登りたいと思っている場合、言動実行部１３ｃは、富士山の近傍に設置されているカメラによって撮影された富士山の撮影画像、富士山の登山客が撮影した画像等を収集する。これにより、言動実行部１３ｃは、自端末１０のアバターを介して、自端末１０のユーザが行きたい場所に行って撮影画像を取得する外出行為を擬似的に実行することができる。言動実行部１３ｃは、収集した撮影画像を履歴情報として言動履歴ＤＢ１２ｃに記憶する（Ｓ６４）。なお、収集する情報は、撮影画像に限定されず、当該場所に関する情報であればどのような情報でもよい。また言動実行部１３ｃは、収集した複数の情報を、例えばユーザ固有情報に基づいてユーザの好みに適した情報に編集した後に言動履歴ＤＢ１２ｃに記憶してもよい。

自端末１０のユーザが行きたい場所がないと判断した場合（Ｓ６１：ＮＯ）、言動実行部１３ｃは、固有情報ＤＢ１２ａに蓄積してある情報に基づいて、自端末１０のユーザがやりたいと思っていることがあるか否かを判断する（Ｓ６５）。自端末１０のユーザがやりたいことがあると判断した場合（Ｓ６５：ＹＥＳ）、言動実行部１３ｃは、ネットワークＮ上で公開されている各種の情報から、やりたいことに関する情報を検索する（Ｓ６６）。そして言動実行部１３ｃは、検索結果から、自端末１０のユーザがやりたいことに関してネットワークＮ上で公開されている撮影画像をネットワークＮ経由で収集する（Ｓ６７）。例えばユーザがスカイダイビングをしたいと思っている場合、言動実行部１３ｃは、スカイダイビングをしている人を撮影した画像、スカイダイビング中に撮影された画像等を収集する。これにより、言動実行部１３ｃは、自端末１０のアバターを介して、自端末１０のユーザがやりたいことを擬似的に実行することができる。言動実行部１３ｃは、収集した撮影画像を履歴情報として言動履歴ＤＢ１２ｃに記憶する（Ｓ６８）。なお、収集する情報は、撮影画像に限定されず、当該やりたいことに関する情報であればどのような情報でもよい。また言動実行部１３ｃは、収集した複数の情報を、例えばユーザ固有情報に基づいてユーザの好みに適した情報に編集した後に言動履歴ＤＢ１２ｃに記憶してもよい。

ユーザがやりたいことがないと判断した場合（Ｓ６５：ＮＯ）、言動実行部１３ｃは、ステップＳ６１の処理に戻り、行きたい場所又はやりたいことがあると判断する都度、上述した処理によって各種の情報を収集し、擬似的な行為の履歴情報を言動履歴ＤＢ１２ｃに蓄積できる。上述した処理により、自端末１０は、固有情報ＤＢ１２ａに蓄積されたユーザ固有の情報に基づいて、ユーザが行きたい場所又はやりたいことを適宜抽出し、ユーザに代わって行動し、行動した結果得られた情報を履歴情報として蓄積できる。よって、自端末１０のユーザは、行きたい場所に行く時間又はやりたいことをやる時間がない場合であっても、自端末１０のアバターによって、行きたい場所に擬似的に行き、また、やりたいことを擬似的に行うことができる。なお、言動実行部１３ｃは、自端末１０のアバターを介して、固有情報ＤＢ１２ａに記憶してあるユーザ固有情報に基づく言動処理（行動、外出）を行うので、自端末１０のユーザが行う可能性の高い行動を実現できる。

図１３は、自端末１０による言動履歴の再生処理の手順例を示すフローチャート、図１４は画面例を示す模式図である。図７～図１０に示す対話処理及び図１２に示す行動処理によって言動履歴ＤＢ１２ｃに言動履歴（履歴情報）を蓄積した自端末１０において、制御部１１は、履歴出力部１３ｄによって、蓄積した履歴情報を表示部１６又はスピーカ１７にて再生する。具体的には、履歴出力部１３ｄは、マイク１８又は入力部１５を介して、言動履歴ＤＢ１２ｃに蓄積した言動履歴（履歴情報）に対する再生要求を受け付けたか否かを判断する（Ｓ７１）。自端末１０のユーザは、いずれかの言動履歴を再生させたい場合、マイク１８又は入力部１５を介して言動履歴の再生要求を入力する。

履歴出力部１３ｄは、言動履歴に対する再生要求を受け付けていないと判断した場合（Ｓ７１：ＮＯ）、再生要求を受け付けるまで待機する。履歴出力部１３ｄは、再生要求を受け付けたと判断した場合（Ｓ７１：ＹＥＳ）、言動履歴ＤＢ１２ｃに蓄積した言動履歴（履歴情報）に基づいて、図１４に示すように、それぞれの言動履歴に関する情報を表示する履歴画面を生成する（Ｓ７２）。履歴出力部１３ｄは、生成した履歴画面を表示部１６に表示する（Ｓ７３）。図１４に示す履歴画面は、左上に自端末１０のアバターの画像を表示し、自端末１０のアバターが今日行った活動（言動）について、言動履歴ＤＢ１２ｃに蓄積した言動履歴のそれぞれに基づいて、履歴情報のサムネイル画像及び言動内容を示す情報を表示する。履歴情報のサムネイル画像は、履歴情報に含まれる言動データが画像データである場合、この画像データに基づいて生成される。なお、履歴情報に含まれる言動データが画像データでない場合、例えば言動データが音声データのみである場合、サムネイル画像の代わりに「音声のみ」のメッセージを表示してもよい。履歴画面に表示される言動内容を示す情報は、履歴情報に含まれる言動内容、相手情報、場所情報等に基づいて生成される。また履歴画面は、自端末１０のアバターが過去に行った活動（言動）における言動履歴（履歴情報）を表示させるための「過去の活動履歴」ボタンを表示している。よって、履歴画面において「過去の活動履歴」ボタンが入力部１５を介して操作された場合、履歴出力部１３ｄは、言動履歴ＤＢ１２ｃに蓄積した過去の言動履歴に関する情報を履歴画面に表示する。

履歴画面は、言動履歴のいずれかを再生対象に選択できるように構成されており、選択された言動履歴の再生を要求するための再生ボタンと、再生処理を終了するためのキャンセルボタンとを表示している。履歴出力部１３ｄは、履歴画面において入力部１５を介して、いずれかの言動履歴が選択されて再生ボタンが操作されたか否かに応じて、選択された履歴情報に対する再生要求（出力要求）を受け付けたか否かを判断する（Ｓ７４）。再生要求を受け付けていないと判断した場合（Ｓ７４：ＮＯ）、履歴出力部１３ｄは、再生要求を受け付けるまで待機する。再生要求を受け付けたと判断した場合（Ｓ７４：ＹＥＳ）、履歴出力部１３ｄは、選択された履歴情報を言動履歴ＤＢ１２ｃから読み出し（Ｓ７５）、読み出した履歴情報を表示部１６又はスピーカ１７にて出力する（Ｓ７６）。例えば対話処理の履歴情報に音声データの対話データ（対話音声）が含まれる場合、音声データがスピーカ１７から出力され、テキストデータの対話データが含まれる場合、テキストデータが表示部１６に表示される。これにより、自端末１０のアバターが他端末２０のユーザ又はアバターとの間で擬似的に行った対話処理を再現することができる。また、例えば外出処理の履歴情報に画像データ（撮影画像）が含まれる場合、画像データが表示部１６に表示され、自端末１０のアバターが擬似的に行った外出処理を再現することができる。

上述した処理により、本実施形態では、自端末１０のユーザに代わって自端末１０のアバターが、他端末２０のユーザ又はアバターと対話を実行することができる。また、自端末１０のユーザが行きたい場所に擬似的に出かけ、また、自端末１０のユーザがやりたいことを擬似的に実行し、実行した結果を示す履歴情報を自端末１０のユーザに提供することができる。よって、自端末１０のユーザは、自端末１０のアバターから提供された履歴情報を再生することによって、アバターが他端末２０のユーザ又はアバターと対話した内容を確認することができる。また、自端末１０のユーザは、自端末１０のアバターから提供された履歴情報を再生することによって、アバターが擬似的に行った行動を辿ることができる。よって、自端末１０のユーザは、アバターから提供された履歴情報に基づいて、実際に行ってみたい場所又はやってみたいことを選択することができ、実際の行動に移すことができる。

本実施形態では、ユーザ端末１０，２０の対話処理部１３ａ，２３ａは、ユーザ端末１０，２０のユーザと対話することができ、ユーザは、自身のユーザ端末１０，２０（ユーザ端末１０，２０のアバター）と対話することによって孤独感及び不安を和らげることができる。また、ユーザ端末１０，２０の固有情報収集部１３ｂ，２３ｂは、ユーザ端末１０，２０のユーザとの対話内容等から各ユーザのユーザ固有情報を収集する。よって、ユーザの属性、行動履歴、趣味、好み、思考傾向等の固有情報を蓄積することができる。そして、このような固有情報に基づく言動をユーザのアバターに行わせることにより、ユーザが言動する代わりにユーザと同じような言動をアバターに行わせることができる。従って、ユーザの代わりにユーザのアバターが他のユーザと対話することができる。また、ユーザが行きたい場所にアバターが代わりに出かけることができ、ユーザがやりたいことをアバターが代わりに実現することができる。ユーザの代わりにアバターが行った言動について履歴情報を蓄積しておき、蓄積した履歴情報を再生させることにより、ユーザは、アバターによる言動を擬似的に体験することができる。このようなアバターを介した擬似的な体験や自身による擬似的な体験を通して、ユーザは新たな気づきを得て、精神的により豊かな生活を送ることができるようになったり、現実世界での接点の拡大によって実際の行動変化を引き起こしたりすることが期待できる。

また本実施形態において、言動実行部１３ｃは、数年後又は数十年後等の将来に生じる可能性のあるイベントに関して、例えば専門家（専門家の端末）に問合せを行い、専門家の意見又はアドバイス（イベントに係る情報）を取得する処理を行ってもよい。このとき言動実行部１３ｃは、自端末１０のアバターを介して問合せを行ってもよい。例えば、自端末１０のユーザの年齢、既往歴、医療機関への通院歴等から将来発症する可能性のある病気に関する情報を医師（又は医師のアバター）に問合せ、医師（又は医師のアバター）から病気に関する情報又はアドバイスを取得して履歴情報として言動履歴ＤＢ１２ｃに蓄積してもよい。また、自端末１０のユーザの年齢から、将来到来する入学試験、就職試験等に関する情報を所定端末（例えば専門家の端末）に問合せ、又はネットワークＮ上で公開されている情報を検索することにより、これらの情報を取得して履歴情報として言動履歴ＤＢ１２ｃに蓄積してもよい。更に、自端末１０のユーザの子供の年齢等から、将来到来する子供の七五三、入園、卒園、入学、卒業等のイベントに関する情報を所定端末（例えば専門家の端末）に問合せ、又はネットワークＮ上で公開されている情報を検索することにより、これらの情報を取得して履歴情報として言動履歴ＤＢ１２ｃに蓄積してもよい。このような構成とした場合、自端末１０のユーザ自身が、専門家への問合せ、情報の検索等を行うことなく、アバターが収集した履歴情報を閲覧することにより、各種の情報を得ることができる。

また、自端末１０のユーザの代わりに自端末１０のアバターがユーザ固有情報に基づいて他のユーザ（他端末２０のユーザ）と対話した場合に、他のユーザとフィーリングが合うか否かを自端末１０のアバターによって判断することできる。よって、自端末１０のアバターによってフィーリングが合うと判断された他のユーザを自端末１０のユーザに推薦することにより、自端末１０のユーザは、フィーリングが合う可能性が高い他のユーザを把握できる。また、自端末１０のユーザがやろうとして忘れていることを、自端末１０のユーザの代わりに自端末１０のアバターがユーザ固有情報に基づいて行うこともできる。例えば自端末１０のユーザが買い物しようとして忘れている物を、自端末１０のアバターがユーザ固有情報に基づいて注文処理することもできる。具体的には、自端末１０の言動実行部１３ｃは、ユーザ固有の情報に基づいて、ユーザが購買しようとしていた商品を特定し、特定した商品の注文情報を所定端末（商品の販売サイトの端末）へ出力する処理を実行してもよい。また、自端末１０のアバターは、ユーザ固有情報に基づいて自端末１０のユーザが購買すべき商品を検索した場合に、この商品に関する情報をスピーカ１７又は表示部１６にて出力し、自端末１０のユーザに提案してもよい。この場合、自端末１０の言動実行部１３ｃは、ユーザ固有の情報に基づいて、ユーザが購買しようとしていた商品を抽出し、抽出した商品に関する情報を、例えばスピーカ１７又は表示部１６を介して自端末１０のアバターによって自端末１０のユーザに提案する。その後、自端末１０の言動実行部１３ｃは、例えばマイク１８又は入力部１５を介してユーザから購買許可の指示を受け付けた場合に、この商品の注文情報を所定端末（商品の販売サイトの端末）へ出力することにより注文処理を行うことができる。更に、自端末１０の言動実行部１３ｃは、ユーザ固有情報に基づいて自端末１０のユーザが気に入る可能性の高い商品を検索した場合に、自端末１０のアバターを介してこの商品を自端末１０のユーザに勧めることもできる。

本実施形態では、固有情報ＤＢ１２ａに蓄積されたユーザ固有情報に基づいて、自端末１０のユーザが行う可能性の高い言動を再現できる。よって、例えば自端末１０のユーザ本人が病気等で対話できなくなった場合であっても、ユーザ固有情報に基づく言動に従って、ユーザ本人が何を言いたいのか何をしたいのか等を予測できる。

（実施形態２）
ユーザ固有情報を登録する際に、ユーザの生体情報に基づくユーザの状態を考慮する情報処理システムについて説明する。本実施形態の情報処理システムは、実施形態１の情報処理システムと同様のユーザ端末１０，２０によって実現されるので、同様の構成については説明を省略する。なお、本実施形態の情報処理システムは、ユーザ端末１０，２０の各ユーザの生体情報を計測する生体情報計測器３０を更に含む。

図１５は実施形態２の情報処理システムの構成例を示す模式図である。図１５は自端末１０及び自端末１０のユーザの生体情報を計測する生体情報計測器３０のみを示すが、本実施形態の情報処理システムは、それぞれの他端末２０のユーザの生体情報を計測する生体情報計測器を含む。本実施形態のユーザ端末１０，２０において通信部１４，２４は、ネットワークＮに接続するためのインタフェースだけでなく、有線通信又は無線通信によって、それぞれ対応する生体情報計測器３０と通信するためのインタフェースを含み、生体情報計測器３０との間で情報の送受信を行う。生体情報計測器３０は、例えばスマートウォッチのような腕時計型のウェアラブルデバイスであり、ユーザの心拍数、脈拍数、血圧等の生体情報を計測する。生体情報計測器３０は、計測した生体情報を逐次ユーザ端末１０，２０へ送信し、ユーザ端末１０，２０の通信部１４，２４は、それぞれ通信可能な生体情報計測器３０から送信されてくる生体情報を順次取得する。

本実施形態の情報処理システムにおいても、ユーザ端末１０，２０のそれぞれは、各端末のユーザにおけるユーザ固有情報を収集する処理を行う。なお、本実施形態のユーザ端末１０，２０は、ユーザ固有情報を収集して固有情報ＤＢ１２ａに記憶（登録）する際に、それぞれのユーザの生体情報に基づくユーザの状態を考慮する。図１６は、自端末１０によるユーザ固有情報の収集処理の手順例を示すフローチャートである。なお、図１６は自端末１０が行う処理を示すが、他端末２０も同様の処理を行う。

自端末１０の固有情報収集部１３ｂは、対話処理部１３ａによって自端末１０のユーザとの対話を行う。具体的には、固有情報収集部１３ｂは、対話処理部１３ａによってユーザとの対話内容を示す対話情報（対話メッセージ）を生成し、スピーカ１７又は表示部１６にて出力する（Ｓ８１）。対話情報は、予め記憶部１２に記憶された対話メッセージであってもよく、マイク１８又は入力部１５を介して取得したユーザからの対話内容に応じた返答メッセージであってもよい。固有情報収集部１３ｂは、出力した対話情報に対してユーザが返答した返答情報（返答メッセージ）をマイク１８又は入力部１５にて取得する（Ｓ８２）。

自端末１０の制御部１１は、固有情報収集部１３ｂによってユーザと対話しつつ、生体情報計測器３０から送信されたユーザの生体情報を取得する（Ｓ８３）。制御部１１は、生体情報計測器３０から取得した生体情報に基づいて、ユーザの心理状態を検出する（Ｓ８４）。例えば制御部１１は、生体情報計測器３０で計測された心拍数及び脈拍数から、ユーザの自律神経の状態を検出する。一般的に知られているように、自律神経には、活動時に活発になる交感神経と、夜間又は安静時に活発になる副交感神経とがあり、交感神経と副交感神経とのバランスに応じてユーザがリラックス状態であるか緊張・不安状態であるかを検出する。

具体的には、制御部１１は、ユーザの心拍数及び脈拍数の計測結果（正確には心電波形及び脈波）に対してスペクトル解析を行い、低周波帯域成分（ＬＦ；Low Frequency）と高周波帯域成分（ＨＦ；High Frequency）とを抽出して、両者の比率を示すＬＦ／ＨＦ値を算出する。低周波帯域成分には主に交感神経成分が含まれ、高周波帯域成分には主に副交感神経成分が含まれ、制御部１１は、ＬＦ／ＨＦ値を算出することで交感神経及び副交感神経のバランスを取得することができる。制御部１１は、算出したＬＦ／ＨＦ値に基づいてユーザの心理状態を判断する。例えば制御部１１は、ＬＦ／ＨＦ値が所定値以上であれば、ユーザは緊張・不安状態であると判断し、ＬＦ／ＨＦ値が所定値未満であれば、ユーザはリラックス状態であると判断してもよい。なお、制御部１１は、ＬＦ／ＨＦ値以外の数値を算出し、算出結果に基づいてユーザの状態を検出してもよい。

制御部１１は、検出したユーザの心理状態がリラックス状態であるか否かを判断し（Ｓ８５）、リラックス状態であると判断した場合（Ｓ８５：ＹＥＳ）、固有情報収集部１３ｂにより、ステップＳ８２で取得した返答情報からユーザ固有情報を抽出する（Ｓ８６）。そして、固有情報収集部１３ｂは、抽出したユーザ固有情報を、情報ＩＤ及び情報内容に対応付けて固有情報ＤＢ１２ａに記憶する（Ｓ８７）。これにより、ユーザがリラックス状態であるときにユーザとの対話内容から抽出されたユーザ固有情報が固有情報ＤＢ１２ａに登録される。一方、検出したユーザの状態が緊張・不安状態であると判断した場合（Ｓ８５：ＮＯ）、制御部１１は、ステップＳ８６～Ｓ８７をスキップする。これにより、ユーザが緊張・不安状態であるときにユーザとの対話内容から抽出されるユーザ固有情報は固有情報ＤＢ１２ａに登録されない。よって、リラックス状態でない（緊張・不安状態である）ユーザが発した対話内容は、ユーザの本意ではない可能性があるので、このような対話内容から抽出されるユーザ固有情報を登録しないことにより、ユーザ本来の状態でのユーザ固有情報のみを登録することができる。

制御部１１は、固有情報収集部１３ｂ（対話処理部１３ａ）がユーザとの対話を終了したか否かを判断しており（Ｓ８８）、終了していないと判断した場合（Ｓ８８：ＮＯ）、ステップＳ８１の処理に戻る。そして固有情報収集部１３ｂは、ユーザと次に対話すべき対話情報（対話メッセージ）を生成し、スピーカ１７又は表示部１６にて出力し（Ｓ８１）、ステップＳ８２～Ｓ８７の処理を繰り返す。制御部１１は、固有情報収集部１３ｂ（対話処理部１３ａ）がユーザとの対話を終了したと判断した場合（Ｓ８８：ＹＥＳ）、処理を終了する。上述した処理により、ユーザがリラックス状態である場合に、ユーザとの対話内容からユーザ固有情報が逐次抽出されて登録されるので、ユーザが意識することなく、本来のユーザにおけるユーザ固有情報の蓄積が可能である。なお、ユーザが緊張・不安状態である場合には、ユーザ固有情報の蓄積は行われないが、ユーザとの対話は行われるので、ユーザは自身の状態にかかわらず、自端末１０と対話することができる。

本実施形態の情報処理システムにおいて、ユーザ端末１０，２０は、図７～図８に示す処理と同様の処理を行う。これにより、本実施形態においても、自端末１０に設定されたアバター（ユーザのアバター）に、固有情報ＤＢ１２ａに蓄積されたユーザ固有情報に基づいて、他端末２０のユーザ又はアバターとの対話を行わせることができる。また本実施形態のユーザ端末１０，２０は、図９～図１０に示す処理と同様の処理を行う。これにより、本実施形態においても、自端末１０のユーザは、自端末１０を用いて、他端末２０のユーザ又はアバターと対話を行うことができる。また本実施形態のユーザ端末１０，２０は、図１２に示す処理と同様の処理を行う。これにより、本実施形態においても、自端末１０に設定されたアバター（ユーザのアバター）に、固有情報ＤＢ１２ａに蓄積されたユーザ固有情報に基づいて、擬似的な外出行為（行動）を行わせることができる。更に本実施形態のユーザ端末１０，２０は、図１３に示す処理と同様の処理を行う。これにより、自端末１０のアバターが行った他端末２０のユーザ又はアバターとの対話履歴、自端末１０のアバターが行った擬似的な外出行為に係る外出履歴等を自端末１０で再現できる。よって、自端末１０のユーザは、自端末１０のアバターが行った他端末２０のユーザ又はアバターとの対話、自身が行きたかった場所への外出、自身がやりたかったことの体験等を擬似的に行うことができる。

本実施形態においても、実施形態１と同様の効果が得られる。また本実施形態では、ユーザ固有情報を登録する際に、ユーザの心拍数、脈拍数等を計測し、ユーザの心身の状態がリラックスして冷静であるか否かを判断し、冷静である時に収集したユーザ固有情報のみを固有情報ＤＢ１２ａに蓄積できる。この場合、心身の状態が冷静でない興奮状態の時に収集されたユーザ固有情報を登録しない（破棄する）ことにより、ユーザの普段の状態で収集されたユーザ固有情報のみを蓄積できる。

（実施形態３）
それぞれのユーザ端末１０，２０が、それぞれのユーザの言動に基づいて構築されたユーザモデルを用いて言動処理を実行する情報処理システムについて説明する。本実施形態の情報処理システムは、実施形態１の情報処理システムと同様のユーザ端末１０，２０によって実現される。図１７は実施形態３の自端末１０の構成例を示すブロック図である。本実施形態の自端末１０は、実施形態１の自端末１０と同様の構成を有するので、同様の構成については説明を省略する。なお、本実施形態の自端末１０では、記憶部１２に固有情報ＤＢ１２ａの代わりにユーザモデル１２Ｍを記憶しており、処理部１３は固有情報収集部１３ｂを有しない。

ユーザモデル１２Ｍは、例えば深層学習アルゴリズムを用いて学習させたディープラーニングモデルであり、例えばＲＮＮ（Recurrent Neural Network）を用いたSeq2Seq（Sequence to Sequence）モデルにて構築されている。ユーザモデル１２Ｍ（第１ユーザモデル）は、自端末１０のユーザ（第１ユーザ）に対して提示された提示データと、この提示データに対してユーザが行った回答データとを含む教師データを用いて、提示データが入力された場合に、入力された提示データに対応する回答データを出力するように学習された学習済みモデルである。なお、提示データは例えば自端末１０のユーザに対する対話情報であり、回答データはこの対話情報に対応してユーザが返答した返答情報である。提示データは例えばスピーカ１７又は表示部１６を介してユーザに提示した対話情報を含み、回答データはこの対話情報に対してユーザがマイク１８又は入力部１５を介して入力した返答情報を含む。また提示データは自端末１０のユーザが電子メール、ＬＩＮＥメッセージ、ＬＩＮＥスタンプ、ＳＮＳ等を介して他端末２０から受信した対話情報を含んでもよく、回答データはこの対話情報に対してユーザが他端末２０へ返信した返答情報を含んでもよい。また提示データは例えば自端末１０のユーザに対して行われたアクションに関する情報を含み、回答データは、このアクションに対してユーザが行った行動に関する情報を含んでもよい。例えば、自端末１０のユーザがＬＩＮＥメッセージを受信した場合に、所定のＬＩＮＥスタンプを返信するものとする。この場合、ＬＩＮＥメッセージの受信を提示データとし、所定のＬＩＮＥスタンプの返信を回答データとすることができる。学習済みモデルは、入力値に対して所定の演算を行い、演算結果を出力するものであり、この演算を規定する関数の係数や閾値等のデータが、ユーザモデル１２Ｍとして記憶部１２に記憶される。

ユーザモデル１２Ｍは、自端末１０において学習が行われてもよく、他の学習装置において学習された後に自端末１０の記憶部１２に記憶されてもよい。ユーザモデル１２Ｍは、教師データに含まれる提示データを入力した場合に、教師データに含まれる回答データが出力されるように学習する。なお、学習処理において、ユーザモデル１２Ｍは、入力データに対して行う所定の演算を規定する関数の係数や閾値等のデータを最適化する。これにより、入力された対話情報（提示データ）に基づいて、自端末１０のユーザが行う可能性の高い回答データ（返答情報）を出力するように学習されたユーザモデル１２Ｍが得られる。

本実施形態の対話処理部１３ａは、ユーザモデル１２Ｍを用いて、自端末１０のユーザとの対話、及び、他端末２０のユーザ又はアバターとの対話を行う。具体的には、対話処理部１３ａは、自端末１０のアバター（ユーザモデル１２Ｍ）に対する対話情報（提示データ）を取得した場合、取得した対話情報をユーザモデル１２Ｍに入力し、ユーザモデル１２Ｍから出力される、前記対話情報に対する返答情報（回答データ）を取得する。なお、対話情報は、自端末１０のユーザとの対話においては、例えばマイク１８又は入力部１５を介して自端末１０のユーザから取得し、他端末２０のユーザ又はアバターとの対話においては、通信部１４を介して他端末２０（他端末２０のユーザ又はアバター）から取得する。

対話処理部１３ａは、ユーザモデル１２Ｍを用いて対話情報に対する返答情報を特定することにより、自端末１０のユーザが返答する可能性の高い返答情報（回答データ）を特定できる。そして、対話処理部１３ａは、自端末１０のユーザと対話する場合、特定した返答情報をスピーカ１７又は表示部１６にて出力することによって自端末１０のユーザに返答する。また対話処理部１３ａは、他端末２０のユーザ又はアバターと対話する場合、特定した返答情報を通信部１４から他端末２０へ返信することによって他端末２０のユーザ又はアバターに返答する。このように、本実施形態の対話処理部１３ａは、自端末１０のアバターに対する対話情報を取得した場合に、対話情報に対する返答情報をユーザモデル１２Ｍを用いて特定することにより、自端末１０のユーザが行う可能性の高い返答を行うことができる。なお、ユーザモデル１２Ｍは、Seq2Seqモデルを用いて構築される構成に限定されない。

本実施形態においても、他端末２０は自端末１０と同様の構成を有する。よって、他端末２０において、他端末２０のユーザ（第２ユーザ）に対して提示された提示データと、この提示データに対して他端末２０のユーザが行った回答データとを含む教師データを用いて、提示データが入力された場合に、入力された提示データに対応する回答データを出力するように学習された学習済みモデルであるユーザモデル２２Ｍ（第２ユーザモデル）が、記憶部２２に記憶されている。

図１８は、実施形態３の自端末１０及び他端末２０による言動処理の手順例を示すフローチャートである。図１８に示す処理は、図７及び図８に示す処理においてステップＳ２７の前にステップＳ９１を追加し、ステップＳ２８の前にステップＳ９２を追加したものである。図１８では、図７に示したステップＳ２１～Ｓ２６の図示を省略しており、図７及び図８と同様のステップについては説明を省略する。なお、各ユーザ端末１０，２０は、それぞれのユーザに基づく教師データを用いて学習されたユーザモデル１２Ｍ，２２Ｍを記憶部１２，２２に記憶しているものとする。

本実施形態では、ステップＳ２１において自端末１０の言動実行部１３ｃは、マイク１８又は入力部１５を介して自端末１０のユーザから、自端末１０のアバター（ユーザモデル１２Ｍ）による対話の実行命令（実行要求）を受け付ける。ここでの対話実行命令は、いずれかの他端末２０のユーザ又はアバターとの対話の実行命令である。また、本実施形態において、他端末２０の言動実行部（設定部）２３ｃは、自端末１０から要求された対話が可能であると判断した場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）、自端末１０とのコネクションを設定する（Ｓ９１）。これにより、他端末２０の言動実行部２３ｃは、対話を要求してきた自端末１０のユーザ又はアバター（ユーザモデル１２Ｍ）と、他端末２０のユーザ又はアバター（ユーザモデル２２Ｍ）とのコネクションを設定する。そして、他端末２０の言動実行部２３ｃは、対話を要求された他端末２０のユーザ又はアバターが対話可能である旨を自端末１０に通知する（Ｓ２７）。一方、自端末１０の言動実行部（設定部）１３ｃは、他端末２０から対話可能を通知された後、他端末２０とのコネクションを設定する（Ｓ９２）。これにより、自端末１０の言動実行部１３ｃは、対話を要求した自端末１０のユーザ又はアバター（ユーザモデル１２Ｍ）と、他端末２０のユーザ又はアバター（ユーザモデル２２Ｍ）とのコネクションを設定する。そして、自端末１０の言動実行部１３ｃは、マイク１８又は入力部１５を介して要求された対話内容に基づいて対話情報を生成する（Ｓ２８）。なお、言動実行部１３ｃ（対話処理部１３ａ）は、例えば「話したいことは何ですか」のようなメッセージを提示データとしてユーザモデル１２Ｍに入力し、ユーザモデル１２Ｍから出力される返答情報（回答データ）を、他端末２０のユーザ又はアバターへ送信すべき対話情報としてもよい。

その後、自端末１０及び他端末２０の言動実行部１３ｃ，２３ｃは、ステップＳ２９以降の処理を行う。なお、他端末２０の言動実行部２３ｃは、自端末１０から送信された対話情報（自端末１０から提示された提示データ）を取得する取得部として動作し、自端末１０の言動実行部１３ｃは、他端末２０から送信された対話情報（他端末２０から提示された提示データ）を取得する取得部として動作する。また、本実施形態では、ステップＳ３４において他端末２０の言動実行部２３ｃ（対話処理部２３ａ）は、ユーザモデル２２Ｍを用いて、自端末１０から受信した対話情報に対応する返答情報（返答メッセージ）を生成する。具体的には、対話処理部２３ａは、自端末１０から受信した対話情報を、他端末２０のアバターに対する提示データとしてユーザモデル２２Ｍに入力し、ユーザモデル２２Ｍから出力される返答情報（回答データ）を取得し、取得した返答情報を、自端末１０へ返信する返答情報とする。またステップＳ２８において自端末１０の言動実行部１３ｃ（対話処理部１３ａ）は、ユーザモデル１２Ｍを用いて、他端末２０から受信した対話情報（返答情報）に対応する返答情報を生成する。ここでも、自端末１０の対話処理部１３ａは、他端末２０から受信した対話情報を、自端末１０のアバターに対する提示データとして自端末１０のユーザモデル１２Ｍに入力し、ユーザモデル１２Ｍから出力される返答情報を取得し、取得した返答情報を、他端末２０へ返信する返答情報とする。

上述した処理により、本実施形態においても、自端末１０のユーザは、自端末１０に設定してある自身のアバターによって、他端末２０のユーザ又はアバターと対話することができる。また、本実施形態では、それぞれのユーザ端末１０，２０毎に学習されたユーザモデル１２Ｍ，２２Ｍを用いて、自端末１０のアバターが他端末２０のユーザ又はアバターとの間でやり取りする対話情報及び返答情報、或いは、他端末２０のアバターが自端末１０のアバターとの間でやり取りする対話情報及び返答情報が生成される。よって、各ユーザ端末１０，２０のユーザが行う可能性が高い対話を、各ユーザ端末１０，２０のアバターによって再現できる。

本実施形態のユーザ端末１０，２０は、図９及び図１０に示す言動処理と同様の処理を行う。なお、本実施形態では、ステップＳ４７において他端末２０の言動実行部２３ｃは、自端末１０から要求された対話が可能であると判断した場合（Ｓ４４：ＹＥＳ）、自端末１０とのコネクションを設定し、その後、対話を要求された他端末２０のユーザ又はアバターが対話可能である旨を自端末１０に通知する。またステップＳ４８において自端末１０の言動実行部１３ｃは、他端末２０から対話可能を通知された後、他端末２０とのコネクションを設定し、その後、他端末２０への対話情報を受け付ける。また本実施形態では、ステップＳ５５において他端末２０の言動実行部２３ｃ（対話処理部２３ａ）は、ユーザモデル２２Ｍを用いて、自端末１０から受信した対話情報に対応する返答情報（返答メッセージ）を生成する。具体的には、対話処理部２３ａは、自端末１０から受信した対話情報を、他端末２０のアバターに対する提示データとしてユーザモデル２２Ｍに入力し、ユーザモデル２２Ｍから出力される返答情報（回答データ）を取得し、取得した返答情報を、自端末１０へ返信する返答情報とする。このような処理により、本実施形態においても、自端末１０のユーザは、他端末２０のユーザ又はアバターと対話することができる。本実施形態では、それぞれの他端末２０毎に学習されたユーザモデル２２Ｍを用いて、他端末２０のアバターが自端末１０のユーザとの間でやり取りする対話情報及び返答情報が生成される。よって、他端末２０のユーザが行う可能性が高い対話を、他端末２０のアバターにおいて再現でき、自端末１０のユーザは、他端末２０のアバターを介して他端末２０のユーザとの対話を擬似的に行うことができる。

本実施形態のユーザ端末１０，２０は、図１２に示す言動処理と同様の処理を行う。なお、本実施形態では、自端末１０の制御部１１は、言動実行部１３ｃによって自端末１０のアバターを介して、ユーザモデル１２Ｍに基づいて擬似的な外出行為を実行する。具体的には、ステップＳ６１において自端末１０の言動実行部１３ｃは、ユーザモデル２２Ｍを用いて、自端末１０のユーザが行きたいと思っている場所があるか否かを判断する。例えば言動実行部１３ｃは、「行きたい場所」を提示データとしてユーザモデル１２Ｍに入力し、ユーザモデル１２Ｍから出力される「行きたい場所」に関する情報（回答データ）を取得する。なお、言動実行部１３ｃは、ユーザモデル１２Ｍから「行きたい場所」に関する情報が出力されたか否かに応じて、自端末１０のユーザが行きたいと思っている場所があるか否かを判断する。また、ステップＳ６５において自端末１０の言動実行部１３ｃは、ユーザモデル２２Ｍを用いて、自端末１０のユーザがやりたいと思っていることがあるか否かを判断する。例えば言動実行部１３ｃは、「やりたいこと」を提示データとしてユーザモデル１２Ｍに入力し、ユーザモデル１２Ｍから出力される「やりたいこと」に関する情報（回答データ）を取得する。なお、言動実行部１３ｃは、ユーザモデル１２Ｍから「やりたいこと」に関する情報が出力されたか否かに応じて、自端末１０のユーザがやりたいと思っていることがあるか否かを判断する。上述した処理により、本実施形態の自端末１０は、ユーザモデル１２Ｍを用いて、自端末１０のユーザが行きたい場所又はやりたいことを抽出し、ユーザに代わって行動し、行動した結果得られた情報を履歴情報として蓄積できる。

本実施形態のユーザ端末１０，２０は、図１３に示す言動履歴の再生処理と同様の処理を行う。これにより、ユーザ端末１０，２０は、図１４に示すような履歴画面を表示し、履歴画面を介して、それぞれのユーザ端末１０，２０の言動実行部１３ｃ，２３ｃが行った対話処理及び外出処理の再生指示を受け付ける。よって、自端末１０のユーザに代わって自端末１０のアバターが他端末２０のユーザ又はアバターとの間で行った対話処理を再現することができ、自端末１０のユーザは他端末２０のユーザ又はアバターとの対話を擬似的に体験することができる。また、自端末１０のアバターが擬似的に行った外出処理を再現することができ、自端末１０のユーザは、アバターが実行した行動を辿ることができる。

本実施形態においても、実施形態１と同様の効果が得られる。また本実施形態では、それぞれのユーザ端末１０，２０毎に学習したユーザモデル１２Ｍ，２２Ｍに基づいて、それぞれのユーザが行う可能性の高い対話内容及び行動内容を特定できる。よって、それぞれのユーザが行う可能性の高い対話内容の対話及び行動内容の行動を実現することにより、それぞれのユーザのアバターによって擬似的な対話及び行動を実現できる。

本実施形態において、自端末１０が自端末１０のユーザのユーザモデル１２Ｍを記憶し、他端末２０が他端末２０のユーザのユーザモデル２２Ｍを記憶し、それぞれの端末１０，２０の言動実行部１３ｃ，２３ｃが、それぞれのユーザモデル１２Ｍ，２２Ｍに基づく言動処理を、それぞれの端末１０，２０のアバターを介して行う構成に限定されない。例えば、自端末１０が、他端末２０から他端末２０のユーザのユーザモデル２２Ｍを取得することにより、自端末１０のユーザモデル１２Ｍだけでなく、他端末２０のユーザモデル２２Ｍを記憶してもよい。このような構成によれば、自端末１０が、自端末１０のユーザモデル１２Ｍに基づく言動処理を自端末１０のアバターを介して行うと共に、他端末２０のユーザモデル２２Ｍに基づく言動処理を他端末２０のアバターを介して行うことができる。よって、自端末１０において、自端末１０のアバターと他端末２０のアバターとの間の対話処理を実行することができる。なお、この場合、自端末１０のアバターと他端末２０のアバターとの間で実行された対話処理の履歴情報を他端末２０へ送信することにより、他端末２０のユーザが後日対話内容を確認できる。また逆に、他端末２０が、自端末１０から自端末１０のユーザモデル１２Ｍを取得し、他端末２０において、自端末１０のアバターと他端末２０のアバターとの間の対話処理を実行する構成としてもよい。

本実施形態において、ユーザモデル１２Ｍ，２２Ｍは、ユーザ端末１０，２０の各ユーザに対して提示された提示データと、この提示データに対してユーザが行った回答データ及び実行したアプリケーションプログラムの実行データとを含む教師データを用いて学習された学習済みモデルであってもよい。この場合、ユーザモデルは、提示データが入力された場合に、入力された提示データに対応する回答データ及びアプリケーションプログラムの実行データを出力する。ここでの提示データは、例えば自端末１０のユーザが自端末１０を用いて行った行動に関する行動情報とし、回答データはこの行動情報に対応してユーザが行った処理（行動）に関する処理情報とし、実行データはこの行動情報に対応してユーザが実行（起動）したアプリケーションプログラムの情報とすることができる。

例えば、自端末１０のユーザが、電子メール、ＬＩＮＥメッセージ、ＳＮＳ等を介して会議のスケジュールに関する情報を取得した場合に、その後、自端末１０を用いて会議室の使用を予約するための予約アプリ（アプリケーションプログラム）を実行して会議室の予約を行ったとする。この場合、会議のスケジュールに関する情報を取得したことを示す行動情報を提示データとし、予約アプリを用いて会議室の予約を行うことを示す処理情報を回答データとし、会議室の使用を予約するための予約アプリを実行データとすることができる。また、自端末１０のユーザが、ネットワークＮ上の旅行の予約サイトを介して旅行の予約を行った場合に、その後、自端末１０を用いてレストランの予約サイトを介したレストランの予約、又はオプショナルツアーの予約サイトを介したオプショナルツアーの申込を行ったとする。この場合、旅行の予約サイトを介して旅行の予約を行ったことを示す行動情報を提示データとし、予約サイトを介したレストランの予約又はオプショナルツアーの申込を行うことを示す処理情報を回答データとし、レストランの予約サイト又はオプショナルツアーの予約サイトにアクセスするためのブラウザを実行データとすることができる。このような提示データ、回答データ及び実行データを含む教師データを用いてユーザモデル１２Ｍを学習させることにより、ユーザがある行動を行った後に行う可能性の高い次の行動（処理）を予測するユーザモデル１２Ｍを生成できる。

上述したように、過去に自端末１０のユーザが自端末１０を用いて行った行動に関する情報を提示データとし、この行動に対して、自端末１０のユーザが更に行った行動（処理）に関する情報を回答データとし、ユーザが実行したアプリケーションプログラムの情報を実行データとする教師データを用いてユーザモデル１２Ｍを学習させる。ユーザモデル１２Ｍは、教師データに含まれる提示データを入力した場合に、教師データに含まれる回答データ及び実行データが出力されるように学習する。これにより、入力された行動情報（提示データ）に基づいて、自端末１０のユーザが行う可能性の高い処理情報（回答データ）及びアプリケーションプログラムの情報（実行データ）を出力するように学習されたユーザモデル１２Ｍが得られる。このようなユーザモデル１２Ｍを用いることにより、自端末１０の言動実行部１３ｃは、自端末１０のユーザがある行動を行った場合に、次に行う可能性の高い行動（処理）を予測して、対応するアプリケーションプログラムを実行することにより、自端末１０のユーザの操作負担を軽減できる。言動実行部１３ｃは、ユーザモデル１２Ｍに基づいて実行したアプリケーションプログラムの実行結果を言動履歴ＤＢに蓄積しておき、自端末１０のユーザからの要求に応じて、蓄積した実行結果をスピーカ１７又は表示部１６を介して再現することができる。これにより、自端末１０のユーザは、自端末１０のアバター（言動実行部１３ｃ）がユーザモデル１２Ｍに基づいて行った行動（処理）を後で確認することができる。

（実施形態４）
それぞれのユーザ端末１０，２０のユーザ毎に学習したユーザモデルをサーバに記憶し、サーバにおいて、それぞれのユーザモデルに基づく言動処理が実行される情報処理システムについて説明する。本実施形態の情報処理システムは、実施形態３の情報処理システムにおけるユーザ端末１０，２０のほかにサーバ４０を備える。図１９はサーバ４０の構成例を示すブロック図である。サーバ４０は、制御部４１、記憶部４２、処理部４３、通信部４４、入力部４５、表示部４６、読み取り部４７等を含み、これらの各部はバスを介して相互に接続されている。サーバ４０が有する各構成部４１～４７は、自端末１０における各構成部１１～１６，１９と同様の構成であるので詳細については説明を省略する。

サーバ４０の記憶部４２は、ユーザ端末１０，２０のそれぞれに対応して設けられた複数のユーザモデル４２Ｍ（図１９では３つの第１ユーザモデル４２Ｍ１、第２ユーザモデル４２Ｍ２、第３ユーザモデル４２Ｍ３）と、言動履歴ＤＢ４２ａとを記憶する。言動履歴ＤＢ４２ａは、例えばユーザ端末１０，２０のそれぞれに対応して設けられてもよく、この場合、図４Ｂに示す構成と同様の構成を有する。また言動履歴ＤＢ４２ａは、図４Ｂに示す構成に、更にユーザＩＤ列を有する構成でもよく、この場合、ユーザ端末１０，２０のそれぞれに割り当てられたユーザＩＤに対応付けて、それぞれのユーザに対応する履歴情報が蓄積される。

また、サーバ４０の処理部４３は対話処理部４３ａ及び言動実行部４３ｂを有する。対話処理部４３ａ及び言動実行部４３ｂは、実施形態３の自端末１０における対話処理部１３ａ及び言動実行部１３ｃと同様の処理を行う。なお、サーバ４０の言動実行部４３ｂは、対話処理部４３ａを用いて、複数のユーザモデル４２Ｍに基づいて複数のアバター（複数のユーザ端末１０，２０のアバター）間での対話を行う。図２０は、サーバ４０による言動処理の手順例を示すフローチャートである。以下の処理はサーバ４０の記憶部４２に記憶してある制御プログラム４２Ｐに従って制御部４１によって実行される。

サーバ４０の言動実行部４３ｂは、それぞれのユーザモデル４２Ｍに基づいて、それぞれ対応するユーザのアバターが、他のアバターとの対話を要求しているか否かを判断する（Ｓ１０１）。例えば言動実行部４３ｂは、それぞれのユーザモデル４２Ｍに対して、「対話したい相手がいますか」のようなメッセージを提示データとして入力し、ユーザモデル４２Ｍから、対話したい相手に関する情報（回答データ）が出力されるか否かに応じて、あるアバターが他のアバターとの対話を要求しているか否かを判断する。例えばユーザモデル４２Ｍから、「対話したい相手がいます」、「○○さんと対話したいです」のような回答データが出力された場合、言動実行部４３ｂは、このユーザモデル４２Ｍに対応するアバターからの他のアバターとの対話要求を受け付ける。

言動実行部４３ｂは、対話要求を受け付けていないと判断した場合（Ｓ１０１：ＮＯ）、対話要求を受け付けるまで待機する。言動実行部４３ｂは、対話要求を受け付けたと判断した場合（Ｓ１０１：ＹＥＳ）、対話要求してきたユーザモデル４２Ｍ（第１対話相手）を特定し（Ｓ１０２）、第１対話相手が対話したい第２対話相手を特定する（Ｓ１０３）。ここでは、言動実行部４３ｂは、対話したい相手に関する回答データを出力したユーザモデル４２Ｍを第１対話相手に特定し、第１対話相手のユーザモデル４２Ｍから出力された回答データによって指定された対話相手を第２対話相手に特定する。

次に言動実行部４３ｂは、特定した第１対話相手から第２対話相手への対話情報を生成する（Ｓ１０４）。言動実行部４３ｂは、例えば「話したいことは何ですか」のようなメッセージを提示データとして、第１対話相手のユーザモデル４２Ｍに入力し、ユーザモデル１２Ｍから出力される返答情報（回答データ）に基づいて、第１対話相手からの対話情報を生成する。言動実行部４３ｂは、生成した対話情報に対する第２対話相手からの返答情報を生成する（Ｓ１０５）。ここでは、言動実行部４３ｂは、生成した第１対話相手からの対話情報を提示データとして、第２対話相手のユーザモデル４２Ｍに入力し、ユーザモデル４２Ｍから出力される返答情報（回答データ）に基づいて、第２対話相手から第１対話相手への返答情報を生成する。言動実行部４３ｂは、ステップＳ１０４及びＳ１０５で生成した第１対話相手から第２対話相手への対話情報と、第２対話相手から第１対話相手への返答情報とを、第１対話相手と第２対話相手との間の対話処理における履歴情報として、例えば第１対話相手及び第２対話相手のユーザ（ユーザＩＤ）に対応付けて言動履歴ＤＢ４２ａに記憶する（Ｓ１０６）。

言動実行部４３ｂは、第１対話相手と第２対話相手との間の対話が終了したか否かを判断しており（Ｓ１０７）、終了していないと判断した場合（Ｓ１０７：ＮＯ）、ステップＳ１０４の処理に戻り、ステップＳ１０５で生成した第２対話相手からの対話情報（返答情報）に対する第１対話相手からの返答情報を生成する（Ｓ１０４）。ここでは、言動実行部４３ｂは、第２対話相手からの対話情報（返答情報）を提示データとして、第１対話相手のユーザモデル４２Ｍに入力し、ユーザモデル４２Ｍから出力される返答情報（回答データ）に基づいて、第１対話相手から第２対話相手への返答情報を生成する。言動実行部４３ｂは、第１対話相手と第２対話相手との間の対話が終了するまでステップＳ１０４～Ｓ１０６の処理を繰り返す。即ち、第１対話相手のユーザモデル４２Ｍから出力された対話情報を第２対話相手のユーザモデル４２Ｍに入力し、第２対話相手のユーザモデル４２Ｍから出力された対話情報を第１対話相手のユーザモデル４２Ｍに入力する。これにより、第１対話相手のユーザモデル４２Ｍと、第２対話相手のユーザモデル４２Ｍとの間における対話を行うことができ、また対話の結果を言動履歴ＤＢ４２ａに蓄積することができる。

言動実行部４３ｂは、第１対話相手と第２対話相手との間の対話が終了したと判断した場合（Ｓ１０７：ＹＥＳ）、上述した処理を終了する。なお、言動実行部４３ｂは、第１対話相手のユーザモデル４２Ｍ又は第２対話相手のユーザモデル４２Ｍから出力される回答データ（返答情報）に基づいて対話の終了を判定するが、例えば所定回数の対話の往復が行われた場合に対話を終了してもよい。

本実施形態において、サーバ４０の言動実行部４３ｂは、実施形態３の自端末１０の言動実行部１３ｃと同様に、それぞれのユーザモデル４２Ｍに基づいて、図１２に示す言動処理と同様の処理を行うことができる。即ち、言動実行部４３ｂは、それぞれのユーザモデル４２Ｍに対応するユーザが行きたい場所又はやりたいことを特定し、それぞれのアバターに擬似的な外出行為を行わせることができる。具体的には、ステップＳ６１においてサーバ４０の言動実行部４３ｂは、それぞれのユーザモデル４２Ｍを用いて、それぞれのユーザが行きたいと思っている場所があるか否かを判断する。例えば言動実行部４３ｂは、「行きたい場所」を提示データとしてユーザモデル４２Ｍに入力し、ユーザモデル４２Ｍから出力される「行きたい場所」に関する情報（回答データ）を取得することにより、このユーザモデル４２Ｍに対応するユーザが行きたいと思っている場所を取得する。また、ステップＳ６５においてサーバ４０の言動実行部４３ｂは、それぞれのユーザモデル４２Ｍを用いて、それぞれのユーザがやりたいと思っていることがあるか否かを判断する。例えば言動実行部４３ｂは、「やりたいこと」を提示データとしてユーザモデル４２Ｍに入力し、ユーザモデル４２Ｍから出力される「やりたいこと」に関する情報（回答データ）を取得することにより、このユーザモデル４２Ｍに対応するユーザがやりたいと思っていることを取得する。上述した処理により、サーバ４０は、それぞれのユーザモデル４２Ｍに基づいて、それぞれのユーザが行きたい場所又はやりたいことを抽出できる。また、サーバ４０の言動実行部４３ｂは、それぞれのユーザが行きたい場所又はやりたいことに関する各種の情報をネットワークＮ経由で検索して収集する。そして言動実行部４３ｂは、それぞれ収集した情報を、ユーザモデル４２Ｍに対応するそれぞれのユーザ（ユーザＩＤ）に対応付けて言動履歴ＤＢ４２ａに記憶する。これにより、それぞれのユーザのアバターが、ユーザに代わって擬似的に行った行動の結果を履歴情報として蓄積できる。

上述した構成により、本実施形態では、サーバ４０がそれぞれのユーザ端末１０，２０におけるアバター間の対話処理を行い、また、それぞれのアバターによる各種の行動を行い、行った結果を履歴情報として蓄積する。そしてサーバ４０は、それぞれのユーザ端末１０，２０からの要求に応じて、それぞれのユーザに対応付けて蓄積した履歴情報をユーザ端末１０，２０へ提供する。よって、ユーザ端末１０，２０の各ユーザは、サーバ４０において自身のアバターが行った対話処理及び各種の行動を把握できる。従って、本実施形態においても、それぞれのユーザ端末１０，２０のユーザは、自身に代わって自身のアバターが他のアバターとの間で行った対話を擬似的に体験することができ、また、自身のアバターが擬似的に行った外出処理を辿ることができる。

本実施形態において、サーバ４０の記憶部４２に、各ユーザのユーザモデル４２Ｍを記憶する代わりに、実施形態１における各ユーザの固有情報ＤＢ１２ａを記憶しておき、各ユーザの固有情報ＤＢ１２ａに基づく言動処理を行う構成としてもよい。

上述した実施形態１－２では、自端末１０のユーザ又はアバターと、他端末２０のユーザ又はアバターとが対話する際に、自端末１０と他端末２０との間で対話情報の送受信が行われるが、このような構成に限定されない。例えば、自端末１０と他端末２０との通信を中継するサーバを備え、サーバを介して自端末１０と他端末２０との間で対話情報の送受信が行われてもよい。

今回開示された実施形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１０，２０ ユーザ端末（情報処理装置）
１１，２１ 制御部
１２，２２ 記憶部
１３，２３ 処理部
１５，２５ 入力部
１６，２６ 表示部
１７，２７ スピーカ
１８，２８ マイク
４０ サーバ
４１ 制御部
４２ 記憶部
４３ 処理部
１２ａ，２２ａ 固有情報ＤＢ
１２ｃ，２２ｃ 言動履歴ＤＢ
１３ａ，２３ａ 対話処理部
１３ｂ，２３ｂ 固有情報収集部
１３ｃ，２３ｃ 言動実行部
１３ｄ，２３ｄ 履歴出力部
１２Ｍ，４２Ｍ ユーザモデル
４２ａ 言動履歴ＤＢ
４３ａ 対話処理部
４３ｂ 言動実行部

Claims (6)

1. 第１ユーザからいずれかの第２ユーザとの対話の実行命令を受け付けた場合に、受け付けた実行命令に基づいて対話相手の第２ユーザ及び対話内容を特定し、あるいは、前記第１ユーザに対して提示された提示データ及び該提示データに対する前記第１ユーザの回答データを含む教師データにより学習された第１ユーザモデルを用いて、前記第１ユーザが対話したい対話相手の第２ユーザ及び対話内容を特定し、
   前記第１ユーザモデルと、特定した対話相手の第２ユーザとのコネクションを設定し、
   前記第２ユーザから提示された提示データを取得し、
   取得した前記提示データを前記第１ユーザモデルに入力して得た回答データを出力する
   処理をコンピュータに実行させるプログラム。
2. 第２ユーザに対して提示された提示データ及び該提示データに対する前記第２ユーザの回答データを含む教師データにより学習された第２ユーザモデルと、前記第１ユーザモデルとのコネクションを設定し、
   前記第１ユーザモデルから提示された提示データを前記第２ユーザモデルに入力し、前記第２ユーザモデルから出力された回答データを提示データとして前記第１ユーザモデルに入力することにより得た提示データ及び回答データを記憶し、
   前記第１ユーザ又は第２ユーザの要求に応じて、記憶した提示データ及び回答データを出力する
   処理を前記コンピュータに実行させる請求項１に記載のプログラム。
3. 前記第２ユーザから、前記第２ユーザモデルによる対話実行命令を受け付け、
   前記対話実行命令を受け付けた後に、前記第１ユーザと前記第２ユーザモデルとのコネクションを設定し、
   前記第１ユーザから提示された提示データを取得し、
   取得した前記提示データを前記第２ユーザモデルに入力して得た回答データを出力する
   処理を前記コンピュータに実行させる請求項２に記載のプログラム。
4. 前記第１ユーザモデルは、第１ユーザに対して提示された提示データと、該提示データに対する前記第１ユーザの回答データ及びアプリケーションプログラムの実行データとを含む教師データにより学習されており、
   前記第１ユーザに対して提示された提示データを前記第１ユーザモデルに入力して得たアプリケーションプログラムの実行データを出力し、
   出力された実行データに基づき前記アプリケーションプログラムを実行する
   処理を前記コンピュータに実行させる請求項１から３までのいずれかひとつに記載のプログラム。
5. 前記第１ユーザモデルが前記第２ユーザとの間でやり取りした提示データ及び回答データ、又は、前記第１ユーザモデルが第２ユーザモデルとの間で実行された提示データ及び回答データを含む対話履歴に係る情報を表示部に表示し、
   表示した情報に基づいて、いずれかの対話履歴に対する出力要求を受け付け、
   受け付けた対話履歴に含まれる提示データ及び回答データを出力する
   処理を前記コンピュータに実行させる請求項１から４までのいずれかひとつに記載のプログラム。
6. 請求項１から５までのいずれかひとつに記載のプログラムを実行する情報処理装置。

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