JP7348027B2 - 対話システム、対話プログラムおよび対話システムの制御方法 - Google Patents

Description

本開示は、対話インタフェースを介したユーザとの対話を実現する対話システム、対話プログラムおよび対話システムの制御方法に関する。

特許文献１には、「音響信号を検出するマイクＭと、マイクＭが検出した音響信号に基づき、話者の話し方の特徴値を抽出する特徴抽出部１０と、特徴抽出部１０が抽出した特徴値に基づいて、同じ特徴値を有するように発話すべき音声信号を生成する音声信号生成部３０と、音声信号生成部３０が生成した音声信号を発話する音声出力部４０と、を備えて、話者の話し方に合わせた返答をする情報伝達装置」が開示されている。

特開２００６-１１３５４６号公報

特許文献１に記載の情報伝達装置は、話者から取得した発話データから抽出された発話特徴量を模倣するように対話インタフェースの音声を出力することで、対話インタフェースによりユーザの共感を誘起し、持続的な対話を実現できる。しかし、発明者らの実験によれば、対話において相手が取り組んでいる知的作業を支援したり、相手に何らかの行動を促すなど、一方がもう一方に働きかけて何らかの行動を誘発する場合は、対話インタフェースがユーザの発話特徴量を模倣しても、ユーザの共感誘起と行動誘発を両立できない場合があることが分かった。

図１７Ａおよび１７Ｂは、それぞれ、行動誘発の一例として、知的作業の一つであるフェルミ推定を行っている解答者の発話時間の度数分布のグラフと、その推定に助言する助言者の発話時間の度数分布のグラフとを示す。図１７Ｃは、解答者の発話時間の度数分布と助言者の発話時間の度数分布の重ね合わせを表したグラフである。それぞれのグラフの横軸は、解答者や助言者の発話時間を表している。縦軸は、発話時間の出現頻度を表しており、総和を１として調整している。度数分布は、度数または相対度数の分布を示し、図１７Ａおよび１７Ｂの例は、相対度数の分布を示す。図１７より、助言者の発話時間の度数分布は、解答者の発話時間の度数分布よりも、発話時間が短い方に偏っていることを確認した。

尚、これらの度数分布を算出する際に用いた発話時間データにおいて、解答者と助言者それぞれの合計発話時間には、統計的に有意な差が見られなかったことから、解答者と助言者の発話の特徴の違いは、発話時間の合計よりも、度数分布を用いた方が評価しやすいことを確認した。

図１８は、知的作業の一つであるフェルミ推定を行っている解答者と、その推定に助言する助言者の短時間（２秒未満）の発話について、解答者の解答後の自信度に基づいて良い対話と悪い対話に区別して比較した結果を表したグラフである。グラフの横軸は、解答者と助言者を表している。縦軸は、短時間発話の回数を表している。図１８より、良い対話において、解答者よりも助言者の短時間発話が統計的に有意に多いことを確認した。

ユーザの共感誘起と行動誘発を効果的に両立するためには、単に共感を誘起するようにユーザの発話特徴量を模倣するのではなく、短時間の発話を多く出力して、効率良く賛同や反対の意見を示すなどにより、ユーザの行動誘発を促すように、対話インタフェースの発話を出力することが望ましい結果が得られた。

一方で、ユーザの行動を誘発するように、対話インタフェースが発話を出力する場合、たとえばユーザの発話に対して返答すべき情報が多かったり少なかったりすることがあり、発話内容よりも発話時間を優先するとユーザの行動誘発の効率が下がる可能性がある。

さらに、ユーザの発話の大きさや声の高さ、リズム、時間は一定ではなく、発話の度に変動する。そのため、毎回ユーザの発話特徴量を模倣するように対話インタフェースの発話を出力すると、ユーザが発話特徴量を模倣されているということを認知してしまう可能性がある。模倣されていることを認知されてしまうと、共感を誘起しにくくなるため、必ずしも発話の度に発話特徴量を模倣するように対話インタフェースが発話を出力することが望ましくない場合がある。

上記課題を解決するために、代表的な本発明の対話システムの一つは、ユーザと対話を行う対話システムであって、ユーザの発話信号を受け付ける入力装置と、前記対話システムの発話内容の発話特徴量の度数分布が理想度数分布に近づくように、前記ユーザの発話信号から取得した発話内容に対する前記対話システムの発話内容を決定する演算装置と、前記決定した前記対話システムの発話内容を出力する出力装置と、を含む。

本発明の代表的な一例によれば、ユーザの共感を誘起し持続的な対話を実現するとともに、ユーザの行動を効率的に誘発することができる。
上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

実施例１における対話システムの動作概要の一例を示す図。 実施例１における対話システムの動作概要の一例を示す図。 実施例１における対話システムの動作概要の一例を示す図。 実施例１における対話システムの動作概要の一例を示す図。 実施例１における対話システムの構成例を示す図。 実施例１における情報処理装置の構成例を示す図。 実施例１における発話特徴情報を示す図。 実施例１における発話履歴情報を示す図。 実施例１における発話分布情報を示す図。 実施例１における言語情報を示す図。 実施例１における発話設定情報を示す図。 実施例１における出力発話情報を示す図。 実施例１における対話特徴算出部における処理手順の例を示すフローチャートを示す図。 実施例１における対話分布算出部における処理手順の例を示すフローチャートを示す図。 実施例１における言語情報算出部における処理手順の例を示すフローチャートを示す図。 実施例１における発話設定算出部における処理手順の例を示すフローチャートを示す図。 実施例１における発話情報算出部における処理手順の例を示すフローチャートを示す図。 実施例１における対話情報出力部における処理手順の例を示すフローチャートを示す図。 実施例１における対話システムの他の構成例を示す図。 実施例２における発話特徴量などの設定中の出力画面の例を示した図。 知的作業の一つであるフェルミ推定中の解答者の発話時間の度数分布を表したグラフを示す図。 フェルミ推定中の助言者の発話時間の度数分布とを表したグラフを示す図。 フェルミ推定中の解答者と助言者の発話時間の度数分布の重ね合わせを表したグラフを示す図。 フェルミ推定中の解答者と助言者の短時間の発話時間を良い対話と悪い対話に区別した比較したグラフを示す図。

以下、実施例を図面を用いて説明する。なお、以下に説明する発明の構成において、同一又は類似する構成又は機能には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

図１Ａ～１Ｄは、対話システムの動作概要の一例を示す図である。対話システムは、まず、ユーザの発話信号を複数回取得し、発話特徴量、たとえば発話時間を複数算出し、発話特徴量分布４０を算出する。次に、対話システムは、事前に設定された対話インタフェースの発話設定情報に基づいて、ユーザの発話特徴量分布４０を用いて、対話インタフェースの理想的な発話特徴量分布４２（理想度数分布）とその分布に近づくための理想的な発話特徴量４３を算出する。対話インタフェースは、装置がユーザと対話を行うためのインタフェースであり、たとえば、スマートスピーカ、チャットボット、コミュニケーションロボット、音声アシスタント等、ハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせにより実現される。

さらに、対話システムは、ユーザの最新の発話４１の発話信号から言語情報を算出し、ユーザの言語情報を用いて対話インタフェースの言語情報候補とそれらの発話時間４４とを算出する。最後に、対話システムは、対話インタフェースの理想的な発話特徴量分布４２に近づくための理想的な発話時間４３と言語情報候補とそれらの発話時間４４を用いて、出力する言語情報とその発話時間４５を決定し、対話インタフェースから発話を出力する。発話時間は、ユーザの共感誘起と行動誘発を両立する対話を実現するために好適な発話特徴量である。

図２Ａは、対話システムの構成例を示す。対話システムは、情報処理装置１、発話入力装置２、出力装置３及び外部入力装置４を含む。図２Ａは、情報処理装置１の論理構成を示している。情報処理装置１は、入力部１０、出力部１５、演算部２０、記憶部３０を有する。情報処理装置１は、発話入力装置２により発話信号を計測し、出力装置３により、対話インタフェースを用いてユーザに発話情報を出力する。情報処理装置１には、発話入力装置２及び出力装置３に加え、マウス、キーボード、およびタッチパネル等の外部入力装置４が接続される。

入力部１０は、発話信号、外部信号等を取得して、情報処理装置１で処理するための変換を行う部分である。発話信号入力部１１は、発話入力装置２から発話信号を取得し、外部信号入力部１２は、外部入力装置４から、外部信号を取得する。出力部１５は、演算部２０から取得した出力情報を変換して、他の情報処理装置やディスプレイ、スピーカなどの出力装置３に発話信号を出力する部分である。

演算部２０は、情報処理装置１における演算機能を担う部分であり、発話特徴算出部２１、発話分布算出部２２、言語情報算出部２３、発話設定算出部２４、発話情報算出部２５、発話情報出力部２６を含む。記憶部３０は、演算部における演算結果を記憶する部分である。

図２Ｂは、情報処理装置１のハードウェア構成例を示す。情報処理装置１は、計算機構成を有することができる。情報処理装置１は、プロセッサ５０１、メモリ（主記憶装置）５０２、補助記憶装置５０３、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）５０４、及び通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）５０７を含む。これら構成要素は、バスによって互いに接続されている。メモリ５０２、補助記憶装置５０３又はこれらの組み合わせは記憶装置であり、プロセッサ５０１が使用するプログラム及びデータを格納している。

メモリ５０２は、例えば半導体メモリから構成され、主に実行中のプログラムやデータを保持するために利用される。プロセッサ５０１は演算装置であって、メモリ５０２に格納されているプログラムに従って、様々な処理を実行する。プロセッサ５０１がプログラムに従って動作することで、様々な機能部が実現される。補助記憶装置５０３は、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブなどの大容量の記憶装置から構成され、プログラムやデータを長期間保持するために利用される。

プロセッサ５０１は、単一の処理ユニットまたは複数の処理ユニットで構成することができ、単一もしくは複数の演算ユニット、又は複数の処理コアを含むことができる。プロセッサ５０１は、１又は複数の中央処理装置、マイクロプロセッサ、マイクロ計算機、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、ステートマシン、ロジック回路、グラフィック処理装置、チップオンシステム、及び／又は制御指示に基づき信号を操作する任意の装置として実装することができる。

補助記憶装置５０３に格納されたプログラム及びデータが起動時又は必要時にメモリ５０２にロードされ、プログラムをプロセッサ５０１が実行することにより、情報処理装置１の各種処理が実行される。

入出力インタフェース５０４は、入力装置及び出力装置に対するインタフェース（ハードウェアデバイス）であり、複数の接続端子を含むことができる。プロセッサ５０１は、入出力インタフェース５０４を介して入力装置及び出力装置と通信することができる。

情報処理装置１の機能は、１以上のプロセッサ及び非一過性の記憶媒体を含む１以上の記憶装置を含む１以上の計算機からなる計算機システムに実装することができる。複数の計算機はネットワークを介して通信する。例えば、情報処理装置１の複数の機能の一部が一つの計算機に実装され、他の一部が他の計算機に実装されてもよい。

図２Ａに示す情報処理装置１の論理構成要素は、図２Ｂに示すハードウェア構成要素により実装され得る。例えば、入力部１０及び出力部１５、入出力インタフェース５０４により実装される。入力部１０は、他の機器からの情報が入力されるための複数の端子（ＵＳＢ： Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓなど）を含み、発話信号入力部１１及び外部信号入力部１２は、それぞれ信号を取得するための端子を含む。出力部１５は、他の機器と接続するための端子として、ＶＧＡおよびＨＤＭＩ（登録商標）、ＵＳＢなどを含む。

演算部２０は、プロセッサ５０１により実装され得る。プロセッサ５０１は、対応するプログラムに従って動作することで、発話特徴算出部２１、発話分布算出部２２、言語情報算出部２３、発話設定算出部２４、発話情報算出部２５、発話情報出力部２６として動作する。記憶部５０は、メモリ５０２及び補助記憶装置５０３により実装され得る。

図２Ａに示すように、まず、発話入力装置２は、発話信号を取得する。取得した発話信号が発話信号入力部１１に入力される。発話特徴算出部２１は、発話信号入力部１１から取得した発話信号から発話特徴量（例えば発話時間）を算出し、発話特徴情報３１として記憶部３０に保存する。さらに、発話分布算出部２２は、発話特徴情報３１と記憶部３０に保存されている発話履歴情報３２を合わせて取得し、ユーザの発話特徴量分布を算出する。発話分布算出部２２は、ユーザの発話特徴量分布に基づき対話インタフェースの理想的な発話特徴量分布を算出し、発話分布情報３３として記憶部３０に保存する。

並行して、言語情報算出部２３は、発話信号入力部１１から発話信号を取得し、取得した発話信号からユーザの言語情報を算出し、対話インタフェースの言語情報候補とその発話特徴量を算出し、言語情報３４として記憶部３０に保存する。また、外部入力装置４は、外部信号を取得し、取得された外部信号が外部信号入力部１２に入力され、設定情報が生成される。発話設定算出部２４は、外部信号入力部１２から取得した設定情報から、対話インタフェースの発話を決定するための設定情報を算出し、発話設定情報３５として記憶部３０に保存する。

そして、発話情報算出部２５は、発話分布情報３３と言語情報３４と発話設定情報３５を取得し、対話インタフェースが出力する発話を決定し、出力発話情報３６として記憶部３０に保存する。最後に、発話情報出力部２６は、出力発話情報３６から対話インタフェースが出力する発話を取得し、出力装置３を用いて、対話インタフェースから出力発話情報の全部または一部を出力する。

尚、出力装置３が複数存在する場合は、発話情報出力部２６は、たとえば事前に専門家が入力した情報により、出力発話情報３６の出力信号名に合った出力装置３を選択して出力する。発話情報出力部２６は、上記の情報以外に、演算部２０の各機能部において作成した情報の全てまたは一部の情報を、出力部１５に出力してもよい。

発話信号は、発話特徴量を算出するために用いることが可能なユーザから取得される信号である。たとえば、ヒトの音声などであるが、音声に限定されない。発話信号は、口などの身体の動きや周囲の環境の画像、ユーザの咽喉部などに装着した加速度センサで計測した加速度といった発話時の様々な計測信号を含んでおり、ユーザの発話にかかる情報を取得する際に用いられる。

発話特徴量は、発話信号から算出する発話時間、話者交代潜時（対話の間）、発話エネルギ（声の大きさ）、発話のピッチやトーン（声の高さ）など様々な特徴量を含んでおり、対話インタフェースの発話を出力するために用いられる。本実施例において、発話特徴量の例としてユーザの発話時間を算出する場合を説明する。これら特徴量を使用することでよりユーザの共感誘起と行動誘発を両立する対話が可能となる。

発話入力装置２は、発話信号をユーザから取得するための装置である。たとえば、ヒトの音声を取得するマイク、口の動きをキャプチャするカメラ、発話者の咽喉部に装着した加速度センサなどである。出力装置３は、対話インタフェースから発話を出力するための装置である。たとえば、発話する顔を表示するディスプレイや音声を出力するスピーカである。

外部入力装置４は、外部信号を入力するための装置であり、マウスやキーボードなどの情報処理装置１を制御するための入力装置である、外部信号は、情報処理装置１の動作を制御するために必要となる信号であり、発話特徴量や言語情報を算出するために用いる信号は除かれる。尚、情報処理装置１における各機能部は、別々の装置において動作を実施してもよい。また情報処理装置１の中に図２Ａの他の装置が組み込まれていてもよい。

図３は、発話特徴情報３１の一例である。発話特徴情報３１は、発話信号名３０１と発話信号取得時間３０２と発話信号３０３と発話特徴量名３０４と発話特徴量３０５を含む。発話特徴情報３１の各項目の詳細は以下のとおりである。尚、特に記述がない場合、発話特徴算出部２１が、発話特徴情報３１を入力する。

発話信号名３０１は、発話信号の名称を示し、たとえば音声である。発話信号名は、事前に設定されており、たとえば前回の信号名が入力される。入力部１０が複数の発話信号入力部１１を有している場合は、「発話信号入力部１」「発話信号入力部２」などと番号を振って、入力された発話信号入力部１１または入力部に応じた信号名が事前に設定され、それら信号名のいずれかが入力されてもよい。

発話信号取得時間３０２は、発話信号を取得した時刻を示す。時刻は、たとえば発話信号の計測開始時刻からの経過時間である。発話信号３０３は、発話入力装置２から入力された発話信号をＡ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換した数値を示す。

発話特徴量名３０４は、発話特徴量の名称を示し、たとえば発話時間である。発話特徴量名は、発話時間に限らず、たとえば話者交代潜時（対話の間）、発話エネルギ（声の大きさ）、発話のピッチやトーン（声の高さ）などでもよい。

発話特徴量３０５は、発話信号から発話特徴量分布を算出するためのデータを示し、発話特徴量名が発話時間であればユーザが発話した時間である。発話時間は、たとえば所定時間当たりの発話信号の二乗和が事前に設定した閾値を超えた場合に発話していると判定して、連続して発話したと判定した時間でもよい。たとえば所定時間当たりの発話信号がゼロを交差した（正の値から負の値に変化したか、負の値から正の値に変化した）回数が事前に設定した閾値を超えた場合に発話していると判定して、連続して発話したと判定した時間でもよい。

発話特徴量名が話者交代潜時であれば、発話特徴算出部２１は、特徴量として、たとえば対話インタフェースの発話終了後からユーザの発話開始までの時間を算出してもよい。発話特徴量名が発話エネルギであれば、発話特徴算出部２１は、特徴量として、たとえば一定時間当たりの発話信号の二乗和を算出してもよい。発話特徴量名が発話のピッチやトーンであれば、発話特徴算出部２１は、特徴量として、たとえば一定時間の発話信号の周波数解析により、基本周波数を算出してもよい。

尚、発話信号名や発話信号など、発話情報において複数種類存在する項目があれば、発話信号入力部と同様に、たとえば「発話信号名１」「発話信号１」などと番号を振って記述するなどにより区別できるように表す。

図４は、発話履歴情報３２の一例である。発話履歴情報３２は、発話特徴算出部２１により生成、更新される。発話履歴情報３２は、ユーザの発話履歴情報３２Ａおよび対話インタフェースの発話履歴情報３２Ｂを含む。発話履歴情報３２Ａおよび３２Ｂは、共に、発話番号３１１と発話時刻３１２と発話特徴量名３１３と発話特徴量３１４を含む。発話履歴情報３２Ａは、１又は複数の発話の発話特徴情報３１から作成される、または、新しい発話の発話特徴情報３１が随時発話履歴情報３２Ａに追加される。発話履歴情報３２Ｂは、１又は複数の発話の出力発話情報３６から作成されるか、または、新しい発話の出力発話情報３６が随時発話履歴情報３２Ｂに追加される。発話履歴情報３２の各項目の詳細は以下のとおりである。

発話番号３１１は、発話の番号を示し、たとえば発話特徴量の算出回数と同じ数である。発話時刻３１２は、発話特徴量の算出に用いた発話を取得した時刻を示す。発話時刻は、発話の開始時刻であってもよいし、発話の終了時刻であってもよい。また、発話履歴情報３２において発話信号の計測開始時刻が共通であれば（同時刻を起点にしていれば）、発話特徴量の算出に用いた発話信号を取得した時刻でもよい。

ユーザの発話履歴情報３２Ａにおいて、発話特徴量名３１３と発話特徴量３１４は、過去に発話特徴情報３１の発話特徴量名３０４と発話特徴量３０５に入力された情報と、それぞれ同じ情報を含む。対話インタフェースの発話履歴情報３２Ｂにおいて、発話特徴量名３１３と発話特徴量３１４は、過去に出力発話情報３６の発話特徴量名と発話特徴量に入力された情報と、それぞれ同じ情報を含む。

尚、発話履歴情報３２に含まれる情報は、過去の発話特徴量を全て含んでもよいし、専門家が事前に入力した情報を用いて、発話番号や発話時刻に基づいて特定の発話特徴量のみに限定してもよい。たとえば、発話特徴算出部２１は、最新の発話特徴量が追加される度に、専門家が事前に入力した発話番号の上限を超えているかどうかを確認し、上限を超えていれば、古い発話番号の発話時刻および発話特徴量を削除し、発話番号を振り直してもよい。

尚、発話特徴量名や発話特徴量など、複数種類存在する項目があれば、発話特徴情報３１と同様に、たとえば「発話特徴量名１」「発話特徴量１」などと番号を振って記述するなどにより区別できるように表す。

尚、本実施例では、最新の発話特徴情報３１が発話履歴情報３２に含まれておらず、発話分布算出部２２が、発話特徴情報３１および発話履歴情報３２を読み取り、発話分布情報３３を作成した後に、最新の発話特徴情報３１が発話履歴情報３２に追加される。これと異なり、たとえば最新の発話特徴情報３１が算出された直後に、発話履歴情報３２に追加される場合は、発話履歴情報３２のみを用いてもよい。

図５は、発話分布情報３３の一例である。発話分布情報３３は、発話分布名３２１と発話特徴量下限３２２と発話特徴量上限３２３とユーザ度数３２４とユーザ相対度数３２５と分布変換係数３２６とインタフェース理想相対度数３２７とインタフェース度数３２８とインタフェース相対度数３２９とインタフェース相対度数距離３３０とインタフェース理想特徴量下限３３１とインタフェース理想特徴量上限３３２を含む。尚、特に記述がない場合は、発話分布算出部２２が発話分布情報３３の情報を入力するものとする。発話分布情報３３の各項目の詳細は以下のとおりである。

発話分布名３２１は、発話分布の名称を示し、たとえば発話時間分布である。発話分布算出部２２は、発話特徴情報３１や発話履歴情報３２の発話特徴量名を取得し、その発話特徴量名の分布を表す名称になるように発話分布名を入力する。

発話特徴量下限３２２は、度数を算出する際にカウントする発話特徴量の下限を示す。発話分布算出部２２は、発話特徴量上限３２３と合わせて、度数を算出する際にカウントする発話特徴量の範囲を設定し、その範囲内に収まった発話特徴量の数をユーザ度数３２４に入力する。発話特徴量下限３２２の値は、たとえば特定の範囲に発話特徴量が集中している分布などにおいては、等間隔でなくてもよい。

発話特徴量上限３２３は、度数を算出する際にカウントする発話特徴量の上限を示す。発話特徴量上限３２３は、発話特徴量下限３２２と合わせて、ユーザ度数を入力する際に用いられる。発話特徴量上限３２３の値も、たとえば特定の範囲に発話特徴量が集中している分布などにおいては、等間隔でなくてもよい。

ユーザ度数３２４は、発話特徴情報３１の発話特徴量および発話履歴情報３２Ａの発話特徴量のうち、発話特徴量下限３２２と発話特徴量上限３２３の範囲に収まっている発話特徴量の数を示す。ユーザ相対度数３２５は、ユーザ度数３２４の総和に対するユーザ度数の割合を示す

分布変換係数３２６は、ユーザ相対度数３２５を用いてインタフェース理想相対度数３２７を算出するための係数を示す。分布変換係数は、たとえばユーザ相対度数をｘ、インタフェース理想相対度数をｙとして、ユーザ相対度数とインタフェース理想相対度数の関係を一次方程式で表す。分布変換係数は、インタフェース理想相対度数をｙ＝ａｘで算出する場合の係数ａである。

分布変換係数は、たとえばｙ＝ａｘ＋ｂのａおよびｂのように、複数種類存在してもよい。ユーザ相対度数とインタフェース理想相対度数の関係は、一次方程式に限定されず、たとえばｙ＝ａｘ2＋ｂｘ＋ｃなどの多項式や多次方程式で表されてもよい。分布変換係数は、発話特徴量下限または発話特徴量上限ごとに設定してもよい。

専門家の判断などで事前に設定された分布変換規則に従った共通の分布変換係数を事前に設定してもよい。たとえば発話分布算出部２２は、インタフェース理想相対度数の発話特徴量下限よりも係数ａだけ大きい発話特徴量下限に入力されているユーザ相対度数をインタフェース理想相対度数に入力し、ユーザ相対度数が入力されなかったインタフェース理想相対度数（最大付近の発話特徴量下限におけるインタフェース理想相対度数）には０を入力する。図１７Ａから図１８を参照して説明したように、発話時間分布の例において、インタフェース理想相対度数は、ユーザの発話時間よりも短い発話時間の数が多くなるように決定される。これにより、より効果的に共感誘起と行動誘発を両立する対話が可能となる。

インタフェース理想相対度数３２７は、対話インタフェースの理想的な発話特徴量分布を発話特徴量下限３２２の値または発話特徴量上限３２３の値ごとに割合で示した数値である。インタフェース理想相対度数３２７の値は、ユーザ相対度数３２５の値および分布変換係数３２６の値を用いて算出される。

インタフェース度数３２８は、発話履歴情報３２Ｂの発話特徴量のうち、発話特徴量下限と発話特徴量上限の範囲に収まっている発話特徴量の数を示す。インタフェース相対度数３２９は、インタフェース度数３２８の総和に対するインタフェース度数の割合を示す。

インタフェース相対度数距離３３０は、インタフェース理想相対度数（理想度数分布）とインタフェース相対度数（度数分布）の違いを表す。インタフェース相対度数距離は、たとえばインタフェース理想相対度数とインタフェース相対度数の差でもよい。発話特徴量下限または発話特徴量上限ごとに距離係数ａを設定して、インタフェース理想相対度数とインタフェース相対度数の差と距離係数の積を算出するなどの方法で重み付けを行った数値でもよい。

インタフェース理想特徴量下限３３１は、次に対話インタフェースが出力する発話の理想的な発話特徴量の下限を示し、インタフェース相対度数距離を用いて算出される。インタフェース相対度数距離からインタフェース理想特徴量下限を算出する方法は、事前に専門家が入力した情報を用いてもよいし、前回の算出方法と同じ方法でもよい。インタフェース理想特徴量下限３３１の値は、たとえばインタフェース相対度数距離３３０が最も大きい値を示した発話特徴量下限３２２の値であってもよい。

インタフェース理想特徴量上限３３２は、次に対話インタフェースが出力する発話の理想的な発話特徴量の上限を示し、インタフェース相対度数距離を用いて算出される。インタフェース相対度数距離からインタフェース理想特徴量上限を算出する方法は、事前に専門家が入力した情報を用いてもよいし、前回の算出方法と同じ方法でもよい。

インタフェース理想特徴量上限３３２の値は、たとえばインタフェース相対度数距離３３０が最も大きい値を示した発話特徴量上限３２３の値であってもよい。たとえば、発話分布名３２１が発話時間分布、インタフェース理想特徴量下限３３１の値が３．００、インタフェース理想特徴量上限３３２の値が４．００であれば、次に対話インタフェースが出力する発話の理想的な発話特徴量は、３．００秒から４．００秒の間の発話時間となる。

尚、インタフェース理想特徴量下限３３１とインタフェース理想特徴量上限３３２を設定せずに、インタフェース理想特徴量を設定し、特定の範囲ではなく、特定の値を入力するようにしてもよい。たとえば、インタフェース相対度数距離３３０の値が最も大きい発話特徴量下限３２２の値が入力される。

図６は、言語情報３４の一例である。言語情報３４は、ユーザ発話内容３４１とインタフェース言語情報候補３４２と発話特徴量３４３を含む。言語情報３４の各項目の詳細は以下のとおりである。尚、特に記述がない場合は、言語情報算出部２３が言語情報３４の情報を入力しているものとする。

ユーザ発話内容３４１は、発話特徴情報３１の発話信号を用いて、ユーザの音声から認識した発話内容を示す。尚、発話特徴情報３１の発話信号がユーザの音声でない場合は、言語情報算出部２３は、別種類の発話入力装置を用いて、別種類の発話信号としてユーザの音声を取得して、ユーザ発話内容を算出してもよい。

インタフェース言語情報候補３４２は、ユーザの行動を誘発するため、ユーザ発話内容に対して対話インタフェースが出力する発話の候補を示す。インタフェース言語情報候補として、ユーザ発話内容に対する応答や質問などの関連する内容を専門家の判断で事前に入力してもよい。事前に入力した言語データベースの中からユーザ発話内容と同様の、または類似する用語や表現が含まれる発話内容が選択されてもよい。

誘発すべきユーザの行動が一定であれば、インタフェース言語情報候補として、特定のユーザの行動を誘発する用語や表現が含まれる発話内容が選択されてもよい。インタフェース言語情報候補は、過去のユーザ発話内容やインタフェース言語情報候補から選択してもよい。同様の発話内容となる２つ以上のインタフェース言語情報が作成される。

図６では、インタフェース言語情報候補が３つ作成された例を示している。発話特徴量がインタフェース言語情報候補の影響を受ける場合は、異なる発話特徴量のインタフェース言語情報候補が作成されるように候補を作成するルールを設定してもよい。インタフェース言語情報候補は、ランダムに作成されてもよい。

たとえば、発話時間は発話文字数の影響を受けることから、発話文字数が３文字以上異なる候補のみを算出するなど、ある程度発話文字数がばらつくように各候補の条件を設定した上で、インタフェース言語情報候補を算出してもよい。また、言語情報算出部２３は、発話分布情報３３のインタフェース理想特徴量下限３３１やインタフェース理想特徴量上限３３２の値を取得して、発話特徴量がその範囲内や範囲近辺となるようにインタフェース言語情報候補を算出してもよい。インタフェース言語情報候補を変化させずに発話特徴量を変化させることができる場合は、同じインタフェース言語情報候補であってもよい。

発話特徴量３４３は、発話特徴情報３１や発話履歴情報３２に含まれる発話特徴量と同様の情報を示し、その値は、インタフェース言語情報候補ごとに算出される。発話特徴量がインタフェース言語情報候補の影響を受ける場合、インタフェース言語情報候補から発話特徴量を算出してもよい。たとえば発話特徴量が発話時間であり、対話インタフェースが一定時間あたりに発話できる文字数を設定している場合は、その設定を用いて、インタフェース言語情報候補から発話特徴量を算出してもよい。

発話特徴量がインタフェース言語情報候補の影響を受けない場合は、たとえば話者交代潜時が０．２秒以上異なる発話特徴量のみを作成するなど、ある程度発話特徴量がばらつくように各発話特徴量の条件を設定した上で算出してもよいし、ランダムに算出してもよい。

図７は、発話設定情報３５の一例である。発話設定情報３５は、言語情報選択基準３５１を含む。発話設定情報３５の詳細は以下のとおりである。尚、特に記述がない場合は、発話設定算出部２４が発話設定情報３５の情報を入力しているものとする。

言語情報選択基準３５１は、発話分布情報３３のインタフェース理想特徴量下限とインタフェース理想特徴量上限と、言語情報３４のインタフェース言語情報候補とその発話特徴量を用いて、対話インタフェースの発話内容を決定するための基準を示す。言語情報選択基準として、たとえば、事前に専門家の判断によりマウスやキーボードから入力され、外部信号入力部１２より取得した外部信号を用いて入力してもよいし、前回入力された情報を用いてもよい。発話設定情報３５により、ユーザ設定に応じた対話が実現される。

尚、発話設定情報３５は、言語情報選択基準３５１に加えて、事前に専門家などの判断によりマウスやキーボードから入力され、外部信号入力部１２より取得された外部信号から生成される他の情報を含んでもよく、発話設定情報３５に含まれる情報は、発話設定算出部２４以外の機能部が取得してもよい。

たとえば、図７の例のように言語情報選択基準が最小距離であれば、発話情報算出部２５は、発話特徴量距離が最小値を示したインタフェース言語情報候補を選択して、入力する。発話設定情報３５は、たとえば、発話特徴情報３１の発話特徴量名に入力する情報を選択する基準を入力する項目含んでもよい。また、発話設定情報３５は、たとえば発話分布情報３３のインタフェース相対度数距離からインタフェース理想特徴量下限およびインタフェース理想特徴量上限を算出するアルゴリズムを入力する項目を含んでもよい。

図８は、出力発話情報３６の一例である。出力発話情報３６は、インタフェース言語情報候補３６１と発話特徴量距離３６２と出力信号名３６３とインタフェース発話内容３６４と発話特徴量３６５を含む。尚、特に記述がない場合は、発話情報算出部２５が、出力発話情報３６の情報を入力しているものとする。

インタフェース言語情報候補３６１は、言語情報３４のインタフェース言語情報候補３４２と同じ情報を含む。発話特徴量距離３６２は、理想発話特徴量と各インタフェース言語情報候補の発話特徴量の違いを表した数値を示す。理想発話特徴量は、たとえば、発話分布情報３３のインタフェース理想特徴量下限３３１の値とインタフェース理想特徴量上限３３２の値と、言語情報３４のインタフェース言語情報候補とその発話特徴量を用いて算出される。発話特徴量距離は、たとえばインタフェース理想特徴量下限とインタフェース理想特徴量上限の平均値と、各インタフェース言語情報候補の発話特徴量との差である。

出力信号名３６３は、インタフェース発話内容を出力する信号の情報を示し、たとえば音声である。出力信号名として、たとえば専門家の判断により事前に入力された情報を用いてもよいし、前回の発話を出力した際の出力信号名を用いてもよい。インタフェース発話内容３６４は、発話特徴量距離と発話設定情報３５の言語情報選択基準を用いて決定した、対話インタフェースの発話内容である。

尚、理想的な発話特徴量分布となるような発話特徴量をもつ対話インタフェースの発話を連続的に出力できる場合は、発話情報算出部２５は、一定確率でランダムにインタフェース言語情報候補からインタフェース発話内容を選択してもよい。これにより、ユーザの発話特徴量を用いて対話インタフェースの発話特徴量を決定していることを認知されないようにできる。この場合は、発話設定情報３５が例外条件の項目をさらに含み、例外条件を満たした場合は、発話情報算出部２５は、言語情報選択基準を用いずに別の基準、たとえばランダムにインタフェース発話内容を選択してもよい。

また、発話設定情報３５は、言語情報選択基準に加えて、直前の発話特徴量の考慮の有無といった他の基準の項目を含んでもよい。たとえば、理想的な発話特徴量分布となるような発話特徴量の直前のインタフェース発話内容の発話特徴量からの変化が大きい場合（たとえば直前のインタフェース発話時間が非常に長い場合）、発話情報算出部２５は、発話設定情報３５の重み付された基準の組み合わせにより、インタフェース発話内容を選択してもよい。

次に、情報処理装置１の演算部２０の動作について説明する。図９は、発話特徴算出部２１における処理手順の例を示すフローチャートである。

ステップ１０１：発話特徴算出部２１は、発話信号入力部１１が発話信号を取得したか否かを判定する。発話信号が取得された場合（１０１：ＹＥＳ）、発話特徴算出部２１は、ステップ１０２に進む。発話信号が取得されていない場合（１０１：ＮＯ）、発話特徴算出部２１は、ステップ１０１を繰り返す。発話特徴算出部２１は、ステップ１０１を、他の入力部に対して行ってもよいし、専門家が選択した複数の信号取得部または全ての信号取得部が信号を取得していなければステップ１０１を繰り返してもよい。

ステップ１０２：発話特徴算出部２１は、発話信号を取得する。発話信号とともに、発話特徴情報３１の発話信号名３０１に格納する名と発話信号取得時間３０２に格納する時間を取得する。尚、発話信号名と発話信号取得時間の取得は、ステップ１０３などの他のステップで行ってもよい。また、発話信号が複数種類存在する場合は、ステップ１０２の後に、すべての発話信号を取得したか否かを判断するステップが追加されていてもよい。たとえば、すべての発話信号が取得されている場合、発話特徴算出部２１はステップ１０３に進み、いずれかの発話信号が取得されていない場合、発話特徴算出部２１はステップ１０１に戻る。

ステップ１０３：発話特徴算出部２１は、カウンタｉを１に設定する。
ステップ１０４：発話特徴算出部２１は、ｉ番目の種類の発話特徴量があるか否かを判定する。ｉ番目の種類の発話特徴量がある場合（１０４：ＹＥＳ）、発話特徴算出部２１はステップ１０５に進む。ｉ番目の種類の発話特徴量がない場合（１０４：ＮＯ）、発話特徴算出部２１はステップ１０７に進む。

ステップ１０５：発話特徴算出部２１は、発話信号を用いて、ｉ番目の発話特徴量を算出する。発話特徴算出部２１は、発話特徴量とともに、発話特徴情報３１の発話特徴量名３０４に格納する名を取得する。尚、発話特徴量名の取得は、ステップ１０６などの他のステップで行ってもよい。

ステップ１０６：発話特徴算出部２１は、カウンタｉを１だけインクリメントする。

ステップ１０７：発話特徴算出部２１は、発話履歴情報３２Ａがすでに存在するか否かを判定する。発話履歴情報３２Ａがすでに存在する場合（１０７：ＹＥＳ）、発話特徴算出部２１はステップ１０８に進む。発話履歴情報３２Ａが存在しない場合（１０７：ＮＯ）、発話特徴算出部２１はステップ１０９に進む。

ステップ１０８：発話特徴算出部２１は、発話履歴情報３２Ａの発話特徴量３１４に、算出した発話特徴情報３１の発話特徴量を追加する。発話特徴算出部２１は、発話特徴量の追加とともに、発話履歴情報３２Ａの発話特徴量名３１３に算出した発話特徴情報３１の発話特徴量名を追加する。また、発話特徴算出部２１は、取得した発話信号取得時間の情報を、発話履歴情報３２Ａの発話時刻３１２に追加する。発話特徴量以外の情報の追加は、ステップ１０８と本処理の終了の間に追加された別のステップで実行してもよい。

ステップ１０９：発話特徴算出部２１は、発話履歴情報３２Ａを取得する。発話履歴情報３２Ａは、ユーザ本人の過去の発話データでもよいし、他のユーザの発話履歴情報から取得してもよい。取得されるデータは、専門家の判断などで事前に設定した条件で決定してもよい。発話履歴情報３２Ａは、ステップ１０５で算出した発話特徴量を用いて新たに作成してもよい。ステップ１０５で算出した発話特徴量を用いて、新たに作成する場合は、発話特徴算出部２１は、ステップ１０８に進まずに、ステップ１１０に進んでもよい。

ステップ１１０：発話特徴算出部２１は、発話履歴情報３２Ｂを取得し、終了する。発話履歴情報３２Ｂは、過去の発話履歴情報や最新の出力発話情報３６に含まれる発話特徴量から取得してもよいし、ユーザ本人に対する過去の対話インタフェースの発話データから取得してもよいし、他のユーザに対する過去の対話インタフェースの発話データを用いた発話履歴情報から取得してもよい。

取得されるデータは、専門家の判断などで事前に設定した条件で決定してもよい。発話履歴情報３２Ｂは、最新の出力発話情報に含まれる発話特徴量を用いて新たに作成して取得してもよい。発話履歴情報３２Ｂを取得（作成を含む）可能なデータが存在しない場合は、発話特徴算出部２１は、発話履歴情報３２Ｂを取得せずに終了してもよい。発話履歴情報３２Ｂを取得せずに終了した場合は、たとえば発話分布算出部２２は、発話分布情報３３のインタフェース度数３２８およびインタフェース相対度数３２９の全項目に０を入力し、ユーザ相対度数３２５のみを使用してインタフェース理想特徴量下限３３１およびインタフェース理想特徴量上限３３２を算出してもよい。

このように、発話特徴算出部２１は、発話信号入力部１１において取得した発話信号を用いて、発話信号から発話特徴量を含む発話特徴情報３１を算出するとともに、算出した発話特徴量を発話履歴情報３２に追加するか、新たに発話履歴情報３２を作成する。これにより、ユーザおよび対話インタフェースの発話特徴量分布に必要なデータを作成できる。

尚、対話を開始してから２回目以降の発話特徴算出部２１の動作である場合は、発話特徴算出部２１は、以前の発話特徴情報３１や発話履歴情報３２も用いて、発話特徴情報３１や発話履歴情報３２を最新の情報へと更新してもよい。

尚、発話特徴算出部２１において、発話信号について、複数の計測機器や計測チャネル（計測点）を用いて複数の発話信号を取得する場合は、発話特徴算出部２１は、複数の機器やチャネルの信号の平均値を算出するなどにより、取得された複数の発話信号を用いる。また、発話特徴算出部２１は、たとえばユーザに発話時間を口頭で回答させるなど、発話信号以外の情報も用いて発話特徴量を算出してもよい。

図１０は、発話分布算出部２２における処理手順の例を示すフローチャートである。ステップ１１１：発話分布算出部２２は、発話特徴算出部２１が発話特徴量を算出したか否かを判定する。発話特徴量が算出されている場合（１１１：ＹＥＳ）、発話分布算出部２２は、ステップ１１２に進み、発話特徴量が算出されていない場合（１１１：ＮＯ）、発話分布算出部２２は、ステップ１１１を繰り返す。

発話分布算出部２２は、ステップ１１１を、入力部１０や他の機能部に対して行ってもよい。発話分布算出部２２は、ステップ１１１において、発話特徴算出部２１が他の情報を算出したり、取得したりしたか否かを判定してもよい。発話分布算出部２２は、専門家が事前に選択した複数の情報または全ての情報を取得していなければステップ１１１を繰り返してもよい。

ステップ１１２：発話分布算出部２２は、発話特徴算出部２１が算出した発話特徴量を取得する。発話特徴量が複数種類存在する場合は、ステップ１１２の後に、すべての発話特徴量を取得したか否かを判断するステップを追加してもよい。発話分布算出部２２は、すべての発話特徴量を取得した場合はステップ１１３に進み、いずれかの発話特徴量を取得していない場合はステップ１１１に戻ることができる。

ステップ１１３：発話分布算出部２２は、発話履歴情報３２Ａを取得する。すでに発話履歴情報３２Ａが存在していれば、発話特徴算出部２１が発話履歴情報３２Ａに発話特徴量を追加するステップ１０８の前にステップ１１３を実施してもよい。ステップ１０８の後に発話履歴情報３２Ａを取得する場合は、発話分布算出部２２は、ステップ１１１で発話特徴量の算出ではなく、発話履歴情報３２Ａに発話特徴量が追加されたか否かを判定し、ステップ１１２で発話特徴量を取得せずにステップ１１３に進んでもよい。

ステップ１１４：発話分布算出部２２は、発話履歴情報３２Ａに十分なデータ量があるか否かを判定する。十分なデータ量がある場合（１１４：ＹＥＳ）、発話分布算出部２２は、ステップ１１５に進み、十分なデータ量がない場合（１１４：ＮＯ）、発話分布算出部２２は、ステップ１１１に戻る。発話履歴情報３２Ａに十分なデータ量があるか否かの判定は、事前に専門家が入力した判断基準に基づいてもよいし、発話設定情報３５に判断基準となる閾値を入力する項目を含めて、その閾値に基づいて判定してもよい。

ステップ１１５：発話分布算出部２２は、カウンタｉを１に設定する。
ステップ１１６：発話分布算出部２２は、カウンタｊを１に設定する。
ステップ１１７：発話分布算出部２２は、発話履歴情報３２Ａにｉ番目の発話特徴量があるか否かを判定する。ｉ番目の発話特徴量がある場合（１１７：ＹＥＳ）、発話分布算出部２２はステップ１１８に進み、ｉ番目の発話特徴量が無い場合（１１７：ＮＯ）、発話分布算出部２２はステップ１２０に進む。

ステップ１１８：発話分布算出部２２は、発話履歴情報３２Ａのｉ番目の発話特徴量を取得し、発話分布情報３３の発話特徴量下限３２２の値と発話特徴量上限３２３の値を満たすユーザ度数３２４の値を、１だけインクリメントする。発話分布情報３３の発話分布名３２１と発話特徴量下限３２２と発話特徴量上限３２３の値は、最初にステップ１１８に進んだ際にユーザ度数をインクリメントする前に取得してもよいし、ステップ１１７などのステップ１１８よりも前のステップで取得してもよいし、ステップ１１８よりも前にステップを追加して取得してもよい。

ステップ１１９：発話分布算出部２２は、カウンタｉを１だけ、インクリメントする。
ステップ１２０：発話分布算出部２２は、発話分布情報３３のユーザ度数３２４の値を用いて、ユーザ相対度数３２５の値を算出する。

ステップ１２１：発話分布算出部２２は、発話分布情報３３のユーザ相対度数３２５に基づき、インタフェース理想相対度数３２７を決定する。具体的には、発話分布算出部２２は、発話分布情報３３のユーザ相対度数３２５の値と分布変換係数３２６の値を用いて、インタフェース理想相対度数３２７の値を算出する。発話分布情報３３の分布変換係数は、ステップ１２１に進んだ際にユーザ相対度数とともに取得してもよいし、ステップ１２０などのステップ１２１よりも前のステップで取得してもよいし、ステップ１２１よりも前にステップを追加して取得してもよい。インタフェース理想相対度数の算出は、インタフェース理想相対度数を用いるステップ１２７の前であれば、必ずしもステップ１２２の前でなくともよい。

ステップ１２２：発話分布算出部２２は、発話履歴情報３２Ｂを取得する。すでに発話履歴情報３２Ｂが存在していれば、本ステップは、発話特徴算出部２１が発話履歴情報３２Ｂを取得するステップ１１０の前に実施してもよい。
ステップ１２３：発話分布算出部２２は、発話履歴情報３２Ｂにｊ番目の発話特徴量があるか否かを判定する。ｊ番目の発話特徴量がある場合（１２３：ＹＥＳ）、発話分布算出部２２はステップ１２４に進み、ｊ番目の発話特徴量が無い場合（１２３：ＹＥＳ）、発話分布算出部２２はステップ１２６に進む。

ステップ１２４：発話分布算出部２２は、発話履歴情報３２Ｂのｊ番目の発話特徴量を取得し、発話分布情報３３の発話特徴量下限３２２の値と発話特徴量上限３２３の値を満たすインタフェース度数３２８の対を１だけインクリメントする。
ステップ１２５：発話分布算出部２２は、カウンタｊを１だけインクリメントする。
ステップ１２６：発話分布算出部２２は、発話分布情報３３のインタフェース度数３２８の値を用いて、インタフェース相対度数３２９の値を算出する。

ステップ１２７：発話分布算出部２２は、発話分布情報３３のインタフェース理想相対度数３２７の値とインタフェース相対度数３２９の値を用いて、インタフェース相対度数距離３３０の値を算出する。発話分布情報３３の分布変換係数３２６の値は、ステップ１２１に進んだ際にユーザ相対度数３２５の値とともに取得してもよいし、ステップ１２０などのステップ１２１よりも前のステップで取得してもよいし、ステップ１２１よりも前に追加されたステップで取得してもよい。

ステップ１２８：発話分布算出部２２は、発話分布情報３３のインタフェース相対度数距離３３０の値を用いて、インタフェース理想特徴量下限３３１の値とインタフェース理想特徴量上限３３２の値を算出し、終了する。

このように、発話分布算出部２２は、発話特徴算出部２１が算出した発話特徴量と発話履歴情報３２を用いて、ユーザ相対度数３２５やインタフェース相対度数３２９を含む発話分布情報３３を算出する。これにより、対話インタフェースが出力する発話について、理想的な発話特徴量を算出できる。尚、対話を開始してから２回目以降の発話分布算出部２２の動作である場合は、以前の発話分布情報３３も用いて、最新の発話分布情報３３へと更新してもよい。

図１１は、言語情報算出部２３における処理手順の例を示すフローチャートである。

ステップ１３１：言語情報算出部２３は、発話信号入力部１１が発話信号を取得したか否かを判定する。発話信号が取得されている場合（１３１：ＹＥＳ）、言語情報算出部２３はステップ１３２に進み、発話信号が取得されていない場合（１３１：ＮＯ）、言語情報算出部２３はステップ１３１を繰り返す。ステップ１３１は、発話特徴算出部２１が行ってもよいし、専門家が事前に選択した複数の信号取得部または全ての信号取得部が信号を取得するまでステップ１３１が繰り返されてもよい。また、発話信号入力部１１が発話信号を取得したか否かを判定する代わりに、発話特徴算出部２１が発話信号を取得したか否かを判定してもよい。

ステップ１３２：言語情報算出部２３は、発話信号を取得する。発話信号は、発話信号入力部１１から直接取得してもよいし、発話特徴算出部２１が保存した発話特徴情報３１から取得してもよい。

ステップ１３３：言語情報算出部２３は、ユーザ発話内容を算出する。発話信号から発話内容を算出する様々方法が知られており、ここでは詳細を省略する。発話信号に複数回の発話が含まれる場合は、発話ごとに発話信号を分割して、それぞれユーザ発話内容を算出してもよいし、まとめてユーザ発話内容を算出してもよい。専門家の判断などにより事前に閾値を設定して、言語情報算出部２３は、発話と発話の間の時間が閾値内であれば、ユーザ発話内容をまとめて算出し、発話と発話の間の時間が閾値を超えていれば発話信号を分割してユーザ発話内容を算出してもよい。

ステップ１３４：言語情報算出部２３は、カウンタｉを１に設定する。
ステップ１３５：言語情報算出部２３は、カウンタｉがインタフェース言語情報候補の規定数以下であるか否かを判断する。カウンタｉが規定数以下であれば、言語情報算出部２３はステップ１３６に進み、カウンタｉが規定数を超えていれば言語情報算出部２３は終了する。規定数は、専門家の判断により事前に入力した数値でもよいし、前回インタフェース言語情報候補が算出された数を用いてもよい。また、発話設定情報３５が規定数を入力する項目を含み、専門家の判断や前回の対話における動作などに基づいてその項目に入力された数値を用いてもよい。

ステップ１３６：言語情報算出部２３は、ユーザの発話内容に応じてｉ番目のインタフェース言語情報候補を算出する。ユーザの発話内容からインタフェース言語情報候補を算出する様々方法が知られており、ここでは詳細を省略する。
ステップ１３７：言語情報算出部２３は、ｉ番目のインタフェース言語情報候補の発話特徴量を算出する。
ステップ１３８：言語情報算出部２３は、カウンタｉを１だけインクリメントする。

このように、言語情報算出部２３は、発話信号入力部１１において取得した発話信号を用いて、ユーザの発話内容を算出し、ユーザの発話内容に合わせた対話インタフェースの発話内容の候補とその発話特徴量を算出する。これにより、対話インタフェースが出力する発話の候補と実際に出力される発話の選定に用いる発話特徴量を算出できる。

尚、発話特徴算出部２１と言語情報算出部２３の動作順序は問わない。発話特徴算出部２１が先に動作し、発話特徴量を算出した後に、言語情報算出部２３が動作してもよいし、逆の順序でもよい。また、たとえば発話特徴算出部２１が発話信号を取得したら、言語情報算出部２３も動作するなど、先に動作する機能部を設定しておいて、後に動作する機能部の動作のトリガに用いてもよい。先に動作する機能部の動作が終了する前に、もう一方の機能部が動作開始してもよい。他の機能部間についても、必要な情報が取得または算出されていれば、動作順序は問わない。

図１２は、発話設定算出部２４における処理手順の例を示すフローチャートである。

ステップ１４１：発話設定算出部２４は、外部信号入力部１２が外部信号を取得したか否かを判定する。外部信号が取得されている場合（１４１：ＹＥＳ）、発話設定算出部２４はステップ１４２に進み、外部信号が取得されていない場合（１４１：ＮＯ）、発話設定算出部２４はステップ１４１を繰り返す。ステップ１４１は、発話設定算出部２４が他の入力部に対して行ってもよい。専門家が事前に選択した複数の信号取得部または全ての信号取得部が信号を取得するまで、ステップ１４１が繰り返されてもよい。

ステップ１４２：発話設定算出部２４は、外部信号を取得する。外部信号が複数種類存在する場合は、ステップ１４２の後に、すべての外部信号を取得したか否かを判断するステップを追加してもよい。すべての外部信号が取得されている場合、発話設定算出部２４はステップ１４３に進み、いずれかの外部信号が取得されていない場合、発話設定算出部２４はステップ１４１に戻るようにしてもよい。
ステップ１４３：発話設定算出部２４は、発話設定情報３５の言語情報選択基準３５１に、外部信号から算出して得た情報を格納し、終了する。

このように、発話設定算出部２４は、外部信号入力部１２において取得した外部信号を用いて、外部信号から言語情報選択基準を含む発話設定情報３５を算出する。これにより、発話分布情報３３のインタフェース理想特徴量下限３３１とインタフェース理想特徴量上限３３２と、言語情報３４のインタフェース言語情報候補３４２とその発話特徴量３４３を用いて、インタフェース発話内容を選択できる。

尚、発話設定情報３５が言語情報選択基準以外の項目を含む場合には、項目の種類や数に合わせて、それぞれの項目の情報を取得するステップを追加してもよい。対話を開始してから２回目以降の発話設定算出部２４の動作である場合は、以前の情報から変更があった場合のみ発話設定情報３５を最新の情報に更新するなど、以前の発話設定情報３５も用いてもよい。たとえば前回の対話における発話設定情報３５を用いる場合は、外部信号以外の情報をトリガにして発話設定算出部２４が動作してもよいし、外部信号以外の情報も用いて言語情報選択基準を算出してもよい。

図１３は、発話情報算出部２５における処理手順の例を示すフローチャートである。

ステップ１５１：発話情報算出部２５は、言語情報算出部２３がインタフェース言語情報候補３４２を算出したか否かを判定する。インタフェース言語情報候補３４２が算出されていれば（１５１：ＹＥＳ）、発話情報算出部２５はステップ１５２に進み、インタフェース言語情報候補３４２が算出されていない場合（１５１：ＮＯ）、発話情報算出部２５はステップ１５１を繰り返す。ステップ１５１は、発話情報算出部２５が他の機能部に対して行ってもよいし、言語情報算出部２３が他の情報を算出したり、取得したりしたか否かを判断してもよい。

専門家が事前に選択した複数の情報または全ての情報が取得されるまで、ステップ１５１が繰り返されてもよい。たとえば、インタフェース発話内容の算出に用いる発話分布情報３３のインタフェース理想特徴量下限３３１とインタフェース理想特徴量上限３３２と、言語情報３４のインタフェース言語情報候補３４２と、発話設定情報３５の言語情報選択基準３５１の全てが算出されるまで、ステップ１５１が繰り返されてもよい。

ステップ１５２：発話情報算出部２５は、言語情報３４のインタフェース言語情報候補３４２とその発話特徴量３４３を取得して、出力発話情報３６のインタフェース言語情報候補３６１と発話特徴量３６５に格納する。インタフェース言語情報候補３４２の取得とともに、発話情報算出部２５は、発話分布情報３３のインタフェース理想特徴量下限３３１とインタフェース理想特徴量上限３３２と、発話設定情報３５の言語情報選択基準３５１も取得する。インタフェース理想特徴量下限３３１とインタフェース理想特徴量上限３３２と言語情報選択基準３５１の取得は、インタフェース発話内容を算出する前の他のステップで実施してもよいし、それぞれの情報を取得するためのステップを追加してもよい。

ステップ１５３：発話情報算出部２５は、すべての種類のインタフェース言語情報候補を取得したか否かを判定する。すべての種類のインタフェース言語情報候補を取得した場合（１５３：ＹＥＳ）、発話情報算出部２５はステップ１５４に進み、何れかの種類のインタフェース言語情報候補を取得していない場合（１５３：ＮＯ）、発話情報算出部２５はステップ１５１に戻る。

ステップ１５４：発話情報算出部２５は、カウンタｉを１に設定する。
ステップ１５５：発話情報算出部２５は、ｉ番目の種類のインタフェース言語情報候補があるか否かを判定する。ｉ番目の種類のインタフェース言語情報候補がある場合（１５５：ＹＥＳ）、発話情報算出部２５はステップ１５６に進み、ｉ番目の種類のインタフェース言語情報候補がない場合（１５５：ＮＯ）、発話情報算出部２５はステップ１５８に進む。

ステップ１５６：発話情報算出部２５は、ｉ番目の種類のインタフェース言語情報候補の発話特徴量距離を算出して、出力発話情報３６の発話特徴量距離３６２に格納する。
ステップ１５７：発話情報算出部２５は、カウンタｉを１、インクリメントする。
ステップ１５８：発話情報算出部２５は、出力信号名を取得する。出力信号名は、上述のように、たとえば事前に設定されている。

ステップ１５９：発話情報算出部２５は、発話分布情報３３のインタフェース理想特徴量下限３３１とインタフェース理想特徴量上限３３２と、言語情報３４のインタフェース言語情報候補３４２と、発話設定情報３５の言語情報選択基準３５１と、発話特徴量距離３６２を用いて、インタフェース言語情報候補３４２の中から、インタフェース発話内容を選択して、出力発話情報３６のインタフェース発話内容３６４に格納する。インタフェース言語情報候補から出力するインタフェース発話内容を選択することで、ユーザ発話内容に対応する適切な発話内容が出力される。また、発話特徴量距離に基づきインタフェース発話内容を選択することで、対話システムの発話特徴量度数分布を理想的な度数分布に近づけることができる。
ステップ１６０：発話情報算出部２５は、選択したインタフェース発話内容の発話特徴量を算出または取得し、出力発話情報３６の発話特徴量３６５に格納して、終了する。

このように、発話情報算出部２５は、発話分布算出部２２が算出したインタフェース理想特徴量下限とインタフェース理想特徴量上限と、言語情報算出部２３が算出したインタフェース言語情報候補とその発話特徴量と、発話設定算出部２４が算出した言語情報選択基準を用いて、インタフェース発話内容を含む出力発話情報３６を算出する。これにより、共感誘起と行動誘発を効果的に両立できる対話インタフェースの発話を出力できる。

尚、対話を開始してから２回目以降の発話情報算出部２５の動作である場合は、発話情報算出部２５は、以前の出力発話情報３６を、最新の情報へと更新してもよい。

図１４は、発話情報出力部２６における処理手順の例を示すフローチャートである。

ステップ１６１：発話情報出力部２６は、発話情報算出部２５が出力発話情報３６のインタフェース発話内容３６４を算出したか否かを判定する。インタフェース発話内容３６４が算出されている場合（１６１：ＹＥＳ）、発話情報出力部２６はステップ１６２に進み、インタフェース発話内容３６４が算出されていない場合（１６１：ＮＯ）、発話情報出力部２６はステップ１６１を繰り返す。

ステップ１６１は、発話情報算出部２５などの他の機能部が行ってもよい。また、発話情報出力部２６は、出力発話情報３６の他の情報が取得されたか否かを判定してステップ１６２に進むようにしてもよい。発話情報出力部２６は、インタフェース発話内容３６４とその発話特徴量３６５が算出されたか否かなどの複数の情報を組み合わせた判定基準に従ってもよいし、専門家が事前に選択した特定の情報を取得していればステップ１６２に進むようにしてもよい。

ステップ１６２：発話情報出力部２６は、出力発話情報３６を取得する。
ステップ１６３：発話情報出力部２６は、インタフェース発話内容を出力部１５に出力する。発話情報出力部２６は、インタフェース発話内容とともに、インタフェース発話内容の発話特徴量も出力部１５に出力するなど、他の情報の一部または全部も出力してもよい。また、インタフェース発話内容の発話特徴量が前回の出力時の発話特徴量から大きく変化した場合において、発話特徴量がインタフェース発話内容に影響しない場合は、発話情報出力部２６は、所定回数や時間をかけて対話インタフェースの発話特徴量を変化させるように出力してもよい。

ステップ１６４：発話情報出力部２６は、出力部１５がインタフェース発話内容を出力したか否かを判定する。インタフェース発話内容が出力された場合（１６４：ＹＥＳ）、発話情報出力部２６は終了し、インタフェース発話内容が出力されていない場合（１６４：ＮＯ）、発話情報出力部２６はステップ１６３に戻る。また、インタフェース発話内容が出力されていない場合、発話情報出力部２６はステップ１６２やステップ１６３に戻るように設定してもよい。

このように、発話情報出力部２６は、発話情報算出部２５において算出されたインタフェース発話内容などの取得された情報を、対話インタフェースを介して、ユーザに提示できる。これにより、ユーザの共感を効果的に誘起し、持続的な対話や他情報の対話を実現するとともに、ユーザの特定の行動を効果的に誘発できる。

尚、本実施例は分かりやすく説明するために詳細に説明した一例であり、本明細書の特徴は本実施例に限定されない。たとえば、対話システムは、スマートフォンやタブレットＰＣのように、情報処理装置１、発話入力装置２、出力装置３、外部入力装置４が一体型であってもよい。また、スマートフォンやタブレットＰＣが備える装置を使用した対話プログラムが本実施例の処理を実行しもよい。

図１５は、情報処理装置１、発話入力装置２、出力装置３、外部入力装置４、出力装置５を含み、対話プログラムを実行する対話システム（装置）の例を示す図である。出力装置５は、たとえばディスプレイであり、対話インタフェースの表情やユーザの発話に関して情報処理装置１が算出した情報などを提示できる。

このような装置を用いて、対話プログラムは、発話計測により、対話中の発話データを計測し、発話特徴量を算出し、発話特徴量に基づいてユーザの発話特徴量分布を算出し、対話インタフェースの理想的な発話特徴量分布を算出する。対話プログラムは、最新の理想的な発話特徴量を算出するとともに、ユーザの発話内容を算出し、ユーザの発話内容に合ったインタフェース言語情報候補とその発話特徴量を算出する。対話プログラムは、インタフェース言語情報選択基準を取得し、対話インタフェースの理想的な発話特徴量分布とインタフェース言語情報候補とその発話特徴量を用いて、対話インタフェースの発話を選択し、出力する。

また、たとえば情報処理装置１の演算部２０における各機能部の構成および／または動作について、事前に専門家が判断し、入力できる情報があれば、各機能部は、専門家の判断に従って情報を入力または／および出力してもよい。インタフェース理想相対度数を算出する関係式についても、たとえば専門家の判断で関係式やアルゴリズムを事前に設定するなど、ユーザ相対度数そのものを用いずに別の関係式を設定して演算してもよい。

また、演算部２０の各機能部は、たとえば事前に設定した情報や以前使用した情報を読み込むなどの他の方法に基づいて動作してもよいし、事前に設定された専門家の判断と組み合わせて情報を取得および出力してもよい。また、各機能部が作成する情報に同じ項目が含まれているのであれば、それらの項目を逐一作成しなくともよいし、その結果として作成されない情報や項目があってもよい。

また、同じ種類の発話信号において複数の計測チャネルや計測機器が存在する場合、対話システムは、たとえば複数チャネル間の平均波形などの指標を取得して、発話信号としてもよい。また、「信号１」「信号２」の代わりに「信号Ａ」「信号Ｂ」を用いるなど、対話システムは、それぞれの情報に対して他の名称を付与してもよい。

また、たとえば発話信号として文字（テキストデータ）を取得し、発話特徴量を文字から算出するなどにより、音声以外の情報を用いて対話インタフェースの動作を出力し、ユーザの共感を誘起したり、行動を誘発したりしてもよい。たとえば、ユーザが入力した文字数を発話特徴量として、ユーザの発話特徴量分布に基づいて対話インタフェースが出力する文字を算出してもよい。

また、記憶部３０に含まれる情報の一部を、事前の学習により設定してもよい。たとえば、ユーザ相対度数、インタフェース相対度数とユーザ、対話インタフェースの対話の持続時間や対話量や対話インタフェースの発話前後のユーザの行動の変化や有無が紐づけられて格納されたデータベースが使用される。

たとえば、演算部２０に対話分布学習部などの新たな機能部を追加したり、他の機能部に機能を追加したりすることで、適切な分布変換係数を設定してもよい。この場合、データベースは、少なくとも発話分布情報３３のユーザ相対度数３２５およびインタフェース相対度数３２９を含む。データベースを用いて、事前の学習により適切な分布変換係数を設定することで、効果的に共感誘起と行動誘発を両立できる。

データベースを用いた事前の学習による適切な分布変換係数は、たとえば以下の方法で設定できる。この方法は、ユーザ相対度数とインタフェース相対度数を取得し、そのユーザ相対度数とインタフェース相対度数を示した際のユーザと対話インタフェースの対話の持続時間や対話量や対話インタフェースの発話前後のユーザの行動の変化や有無を算出する。さらに、分布変換係数と対話の持続時間や対話量やユーザの行動の変化や有無の関係を算出する。

これらの関係を用いて、専門家の判断により分布変換係数を設定してもよいし、ロジスティック回帰分析やＳｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅなどの機械学習のアルゴリズムを用いて、事前の学習に用いたデータに対する対話の持続時間や対話量やユーザの行動の変化や有無が大きくなるように設定してもよい。

また、たとえばユーザへの主観アンケートの調査結果などを用いた学習を行い、発話分布情報３３のインタフェース理想相対度数を設定するなど、分布変換係数以外の情報を、事前の学習により設定してもよい。分布変換係数以外の情報を設定する場合、データベースが含む情報は目的に合わせて設定可能であり、この場合は少なくとも発話分布情報３３のインタフェース相対度数３２９を含む。また、事前の学習によりインタフェース理想相対度数を設定する場合、ユーザ相対度数や分布変換係数に関係なく、そのインタフェース理想相対度数を設定してもよい。この場合は、インタフェース理想相対度数の基準が事前に用意されており、対話中には変化しない。

また、特定のユーザに関するデータのみを用いて、事前の学習を行ってもよい。記憶部３０やデータベースにユーザという項目を作成し、ユーザやユーザの属性に関する情報を入力することで、たとえばユーザ本人や共通する属性を持つユーザから取得した情報のみを使用する。

また、事前の学習を行うためのデータが十分に蓄積しているかどうかを専門家が判定するまたは事前に専門家が入力した情報により対話システムが判定してもよい。データが十分に蓄積していない場合は、対話システムは、学習用のデータを作成するようにユーザに指示したり、他のユーザや過去の発話履歴データを用いて学習用のデータを取得したりするなどにより、データを取得してもよい。たとえば電灯の点灯や消灯、エアコンの温度調整など、一連の対話における対話回数が少ないことが予想される行動を誘発するケースでは、ユーザ本人のデータに限らず、他のユーザのデータやユーザ本人の過去のデータも使用してもよい。

また、ユーザと対話インタフェースの一対一の対話ではなく、複数のユーザと一つの対話インタフェースが対話し、複数のユーザの共感誘起と行動誘発を同時に両立するように対話インタフェースの発話を出力してもよい。この場合は、ユーザごとにユーザ相対度数および理想的なインタフェース相対度数を算出して、インタフェース発話内容とその発話特徴量を算出してもよい。または、複数のユーザのユーザ相対度数を足し合わせて、その足し合わせた分布を用いて理想的なインタフェース相対度数を算出して、インタフェース発話内容とその発話特徴量を算出してもよい。

本実施例の情報処理装置１は、１種類の発話特徴量を用いて、１種類の発話特徴量分布を算出し、対話インタフェースの理想的な発話特徴量分布を１種類算出するとともに、対話インタフェースの言語情報候補とその発話特徴量を３組算出する。さらに、対話インタフェースの理想的な発話特徴量分布と３組の言語情報候補とその発話特徴量に基づいて言語情報を選択し、選択した言語情報に基づいて対話インタフェースの発話を出力する。

他の例において、２種類以上の対話特徴量を用いる、２種類以上の対話特徴量分布を算出する、２組の言語情報候補とその発話特徴量を用いる、または４組以上の言語情報候補とその発話特徴量を用いてもよい。それらの発話特徴量分布や言語情報候補に基づいて対話インタフェースの発話が出力され得る。

複数種類の発話特徴量を使用することで、より効果的にユーザの共感誘起と行動誘発を両立する発話内容を決定できる。発話特徴量が２種類以上の場合であっても、発話特徴量を算出し、発話特徴量分布を算出する方法は同様である。同様に、言語情報候補が２または４以上の場合であっても、言語情報候補とその発話特徴量を算出する方法は同様である。２種類以上の理想的な対話特徴量分布を算出して、対話インタフェースの言語情報を選択する場合は、事前に理想的な対話特徴量分布の優先順位を設定したり、各対話特徴量分布を規格化した上で分布の誤差の総和が最小になるように言語情報を選択したりするなどにより、複数の対話特徴量分布から言語情報を選択する方法を設定した上で、言語情報を選択する。

加えて、本実施例では、１種類の発話信号から１種類の発話特徴量を算出し、１種類の発話特徴量分布を算出する場合の情報処理装置１について説明するが、１種類の発話信号から１種類の発話特徴量や発話特徴量分布を算出しなくともよい。たとえば１種類の発話信号から２種類の発話特徴量を算出してもよいし、２種類の発話信号から１種類の発話特徴量を算出してもよい。

１種類の発話信号から１種類の発話特徴量や発話特徴量分布を算出しない場合であっても、発話信号から発話特徴量を算出する方法は同様である。これは、発話信号から言語情報とその発話特徴量を算出する場合においても同様であり、発話特徴量分布を算出していれば、発話特徴量分布の種類数や発話特徴量分布を算出するための発話特徴量の種類数は問わない。

本実施例は、実施例１におけるシステム構成において、ユーザと対話インタフェースの対話に関する情報を設定する際に特定のＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いる。以下、実施例１と同様の動作を除いた動作に限定して、説明する。

図１６は、発話特徴量などの設定中の出力画面の例を示した図である。図１６の上部左側部２０１は、算出する発話特徴量の数を表示している。その下部２０２は、算出する発話特徴量をそれぞれ選択するためのボタンと番号を表示している。その右部２０３は、それぞれ取得する発話信号名を表示している。その右部２０４は、それぞれ算出する発話特徴量名を表示している。

その右部２０５は、誘発する行動（誘発行動）の種類数を表示している。その下部２０６は、誘発する行動（行動の種類）をそれぞれ選択するためのボタンと番号を表示している。その右部２０７は、それぞれ誘発する行動名を表示している。その右部２０８は、行動誘発に用いる言語データベースの名称を表示している。その左下部２０９は、分布を設定する発話特徴量の番号を表示している。

その下部２１０は、それぞれユーザ度数の算出に用いる発話特徴量下限を表示している。その右部２１１は、それぞれユーザ度数の算出に用いる発話特徴量上限を表示している。その右部２１２は、それぞれユーザ度数からインタフェース理想相対度数を算出する際に用いる分布変換係数を表示している。その右部２１３は、インタフェース理想相対度数の設定方法を表示している。分布変換係数を用いずに、インタフェース理想相対度数に直接数値を入力してもよい。

その右部２１４は、分布変換係数やインタフェース理想相対度数を算出する方法を選択した結果を表示している。具体的には、学習データを用いるのか、学習データを用いずに算出するのか、また学習データを用いる場合は、新規に情報を取得するのか、過去データを用いるのか、他者データを用いるのか、を選択した結果を表示している。その下部２１５は、上部２１４を選択するためのボタンを表示している。

その左下部２１６は、相対度数距離の算出方法を設定するための見出しを表示している。その右部２１７は、相対度数距離の算出方法を表示している。その右部２１８は、インタフェース理想特徴量下限およびインタフェース理想特徴量上限の算出方法を設定するための見出しを表示している。その右部２１９は、インタフェース理想特徴量下限およびインタフェース理想特徴量上限の算出方法を表示している。

その右部２２０は、インタフェース言語情報候補の数を設定するための見出しを表示している。その右部２２１は、インタフェース言語情報候補の数の設定を表示している。その左下部２２２は、言語情報選択基準を設定するための見出しを表示している。その右部２２３は、言語情報選択基準の設定を表示している。その右部２２４は、図１６の設定画面において設定した発話特徴量数などを保存するためのボタンを表示している。図１６の下部左側２２５は、対話画面と設定画面のどちらを表示するのかを選択するボタンを表示している。

このように、ＧＵＩを用いることで、各発話特徴量とその分布の設定などのインタフェース発話内容の算出に用いる情報を容易に設定し、その設定を変更・追加・削除することができる。また、ユーザ設定に応じた対話が実現される。尚、これらの設定の一部または全部を発話設定情報３５に保存するように発話設定算出部２４が動作してもよいし、言語情報選択基準以外の情報を保存する機能部および情報を新たに設置してもよい。

尚、本実施例で説明した画面に掲載する情報は一例であり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではなく、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。たとえば、本実施例で説明しなかった構成についても、専門家が設定し得る情報を追加してもよい。

尚、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。たとえば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に別の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、たとえば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、またはＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に保存することができる。

１…情報処理装置、１０…入力部、１５…出力部、２０…演算部、２１…発話特徴算出部、２２…発話分布算出部、２３…言語情報算出部、２４…発話設定算出部、２５…発話情報算出部、２６…発話情報出力部、３０…記憶部

Claims (12)

1. ユーザと対話を行う対話システムであって、
   ユーザの発話信号を受け付ける入力装置と、
   前記対話システムの発話履歴に基づく発話内容の発話特徴量の度数分布が理想度数分布に近づくように、前記ユーザの発話信号から取得した発話内容に対する前記対話システムの発話内容を決定する演算装置と、
   前記決定した前記対話システムの発話内容を出力する出力装置と、を含む対話システム
   。
2. 請求項１に記載の対話システムであって、
   前記演算装置は、前記ユーザの発話特徴量の度数分布に基づき、前記理想度数分布を決定する、対話システム。
3. 請求項１記載の対話システムであって、
   前記発話特徴量の種類は、発話時間、発話のピッチ、発話のトーン、発話のエネルギ、および話者交代潜時のいずれかである、対話システム。
4. 請求項２記載の対話システムであって、
   前記演算装置は、
   前記ユーザの発話時間の度数分布を算出し、
   前記ユーザの発話時間よりも短い発話時間の数が多くなるように、前記対話システムの発話内容を決定する、対話システム。
5. 請求項１記載の対話システムであって、
   前記演算装置は、
   前記ユーザの発話特徴量の度数分布から分布変換係数により前記理想度数分布を算出し、
   前記対話システムの発話内容の発話特徴量の度数分布と前記理想度数分布との間の距離を算出し、
   前記距離に基づき、前記対話システムの発話内容の理想発話特徴量を算出する、対話システム。
6. 請求項５記載の対話システムであって、
   前記演算装置は前記理想発話特徴量に基づき、複数の候補より前記対話システムの出力する発話内容を選択する、対話システム。
7. 請求項５記載の対話システムであって、
   前記演算装置は、外部から受け付けた発話設定情報に基づき前記対話システムの発話内容を決定する、対話システム。
8. 請求項７記載の対話システムであって、
   前記発話設定情報は、前記発話特徴量の種類と数、前記発話特徴量の下限と上限、前記分布変換係数、前記距離の算出方法、誘発行動の種類と数、および学習データの使用の有無のうち少なくともいずれかである、対話システム。
9. 請求項６記載の対話システムであって、
   前記演算装置は、前記複数の候補の発話特徴量と前記理想発話特徴量との間の距離に基づき、前記複数の候補より発話内容を選択する、対話システム。
10. 請求項１記載の対話システムであって、
    前記演算装置は、前記対話システムの発話内容の複数種類の発話特徴量の度数分布それぞれが対応する理想度数分布に近づくように、前記ユーザの発話信号から取得した発話内容に対する前記対話システムの発話内容を決定する、対話システム。
11. ユーザと対話を行う計算機に実行される対話プログラムであって、
    計算機に、
    ユーザの発話信号を入力装置から取得する処理、
    前記計算機の発話履歴に基づく発話内容の発話特徴量の度数分布が理想度数分布に近づくように、前記ユーザの発話信号から取得した発話内容に対する前記計算機の発話内容を決定する処理、
    前記決定した前記計算機の発話内容を出力装置に出力させる処理、を実行させる対話プログラム。
12. 演算装置を含み、ユーザと対話を行う対話システムの制御方法であって、
    前記演算装置が、ユーザの発話信号を取得し、
    前記演算装置が、前記対話システムの発話履歴に基づく発話内容の発話特徴量の度数分布が理想度数分布に近づくように、前記ユーザの発話信号から取得した発話内容に対する前記対話システムの発話内容を決定する、ことを含む対話システムの制御方法。

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