JP7371759B2 - サーバ装置、会議支援システム、会議支援方法及びプログラム - Google Patents

サーバ装置、会議支援システム、会議支援方法及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、サーバ装置、会議支援システム、会議支援方法及びプログラムに関する。
企業活動等において会議、打ち合わせ等は重要な意思決定の場である。会議を効率的に行うための種々の提案がなされている。
例えば、特許文献１には、会議の内容を資産化し、会議の運営を効率化する、と記載されている。特許文献１に開示された会議支援システムは、画像認識部を備える。画像認識部は、ビデオ会議装置により取得された映像データから画像認識技術により各出席者に係る画像を認識する。さらに、当該システムは、音声認識部を備える。音声認識部は、ビデオ会議装置により取得された各出席者の音声データを取得し、音声データと予め登録された各出席者の音声の特徴情報との比較を行う。さらに、音声認識部は、各出席者の動きの情報に基づいて、音声データにおける各発言の発言者を特定する。さらに、会議支援システムは、音声認識部により取得された各出席者の音声データを発言の時系列でタイムラインとして出力するタイムライン管理部を備える。
特開２０１９－０６１５９４号公報
会議では議論が白熱し、各参加者が冷静な状況で議論を行えない場合がある。あるいは、各参加者が議論に対して消極的となり会議が停滞することもある。いずれの場合であっても、建設的な議論が行われている状況とはいえない。
本発明は、建設的な議論が行われるように会議を支援することに寄与する、サーバ装置、会議支援システム、会議支援方法及びプログラムを提供することを主たる目的とする。
本発明の第１の視点によれば、会議にて発言された単語と、前記発言された単語の発言者に所定の感想を生じさせる室内環境と、を用いて生成された学習モデルを記憶する、記憶部と、前記学習モデルに利用者が発言した単語を入力することで前記利用者に適した室内環境を決定し、前記決定された室内環境となるように室内環境変更装置を制御する、環境制御部と、を備える、サーバ装置が提供される。
本発明の第２の視点によれば、室内の環境を変更するための室内環境変更装置と、前記室内環境変更装置と接続されたサーバ装置と、を含み、前記サーバ装置は、会議にて発言された単語と、前記発言された単語の発言者に所定の感想を生じさせる室内環境と、を用いて生成された学習モデルを記憶する、記憶部と、前記学習モデルに利用者が発言した単語を入力することで前記利用者に適した室内環境を決定し、前記決定された室内環境となるように前記室内環境変更装置を制御する、環境制御部と、を備える、会議支援システムが提供される。
本発明の第３の視点によれば、サーバ装置において、会議にて発言された単語と、前記発言された単語の発言者に所定の感想を生じさせる室内環境と、を用いて生成された学習モデルを記憶し、前記学習モデルに利用者が発言した単語を入力することで前記利用者に適した室内環境を決定し、前記決定された室内環境となるように室内環境変更装置を制御する、会議支援方法が提供される。
本発明の第４の視点によれば、サーバ装置に搭載されたコンピュータに、会議にて発言された単語と、前記発言された単語の発言者に所定の感想を生じさせる室内環境と、を用いて生成された学習モデルを記憶する処理と、前記学習モデルに利用者が発言した単語を入力することで前記利用者に適した室内環境を決定し、前記決定された室内環境となるように室内環境変更装置を制御する処理と、を実行させるためのプログラムを記憶する、コンピュータ読取可能な記憶媒体が提供される。
本発明の各視点によれば、建設的な議論が行われるように会議を支援することに寄与する、サーバ装置、会議支援システム、会議支援方法及びプログラムが提供される。なお、本発明の効果は上記に限定されない。本発明により、当該効果の代わりに、又は当該効果と共に、他の効果が奏されてもよい。
一実施形態の概要を説明するための図である。 第１の実施形態に係る会議支援システムの概略構成の一例を示す図である。 第１の実施形態に係るサーバ装置と会議室の接続を説明するための図である。 第１の実施形態に係るサーバ装置の処理構成の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る利用者登録部の処理構成の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る利用者情報取得部の動作を説明するための図である。 利用者データベースの一例を示す図である。 参加者リストの一例を示す図である。 第１の実施形態に係る議事録生成部の処理構成の一例を示す図である。 議事録の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る会議室端末の処理構成の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る室内環境変更装置の処理構成の一例を示す図である。 香りの種類と香りが収容されたタンクの関係を示すテーブル情報の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る会議支援システムの動作の一例を示すシーケンス図である。 第２の実施形態に係る会議支援システムの概略構成の一例を示す図である。 第２の実施形態に係るサーバ装置の処理構成の一例を示す図である。 第２の実施形態に係る学習モデルの生成を説明するための図である。 第２の実施形態に係る学習モデルの生成を説明するための図である。 第２の実施形態に係る室内環境変更装置の処理構成の一例を示す図である。 第２の実施形態に係る会議支援システムの動作の一例を示すシーケンス図である。 サーバ装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 本願開示の変形例に係る会議支援システムの概略構成の一例を示す図である。 本願開示の変形例に係る会議支援システムの概略構成の一例を示す図である。
はじめに、一実施形態の概要について説明する。なお、この概要に付記した図面参照符号は、理解を助けるための一例として各要素に便宜上付記したものであり、この概要の記載はなんらの限定を意図するものではない。また、特段の釈明がない場合には、各図面に記載されたブロックはハードウェア単位の構成ではなく、機能単位の構成を表す。各図におけるブロック間の接続線は、双方向及び単方向の双方を含む。一方向矢印については、主たる信号（データ）の流れを模式的に示すものであり、双方向性を排除するものではない。なお、本明細書及び図面において、同様に説明されることが可能な要素については、同一の符号を付することにより重複説明が省略され得る。
一実施形態に係るサーバ装置１００は、記憶部１０１と環境制御部１０２を含む（図１参照）。記憶部１０１は、会議にて発言された単語と、発言された単語の発言者に所定の感想を生じさせる室内環境と、を用いて生成された学習モデルを記憶する。環境制御部１０２は、学習モデルに利用者が発言した単語を入力することで利用者に適した室内環境を決定し、決定された室内環境となるように室内環境変更装置を制御する。
長時間に及ぶ会議では議論が停滞することがある。議論が停滞すると、適宜、会議は中断され、各参加者は休憩をとる。上記サーバ装置１００は、会議が再開した際に参加者の集中力や創造性が向上するように室内（例えば、休憩室）の環境を制御する。例えば、サーバ装置２０は、休憩者それぞれの特徴（性格、考え方）に合せた室内環境（例えば、香り）により休憩者の集中力や創造性を向上させる。

発明者らが鋭意検討した結果、人の特徴（性格、考え方）と人が香りに対して抱く感想、感情の変化には所定の関係があることが判明した。例えば、積極的な人が香りＡを嗅ぐと集中力が上がる傾向があり、消極的な人が香りＢを嗅ぐと集中力があがるといった傾向があることが判明した。そこで、サーバ装置１００は、人の特徴を端的に表す単語（積極的な人の特徴を示す単語、消極的な人の特徴を示す単語）と各人が所定の感情持つ「香り」の関係を機械学習により学習し、学習モデルを生成する。
サーバ装置１００は、上記のように用意された学習モデルに対して休憩者により発言された単語（休憩者が頻繁に発言した単語）を入力し、休憩者に適した香りを選択する。選択された香りは、室内環境変更装置により室内に充満される。その結果、休憩者は、集中力や創造性が向上し、休憩後に再開する会議にて自然と発熱した議論が行われるようになる。
以下に具体的な実施形態について、図面を参照してさらに詳しく説明する。
［第１の実施形態］
第１の実施形態について、図面を用いてより詳細に説明する。
図２は、第１の実施形態に係る会議支援システムの概略構成の一例を示す図である。図２を参照すると、会議支援システムには、複数の会議室端末１０－１～１０－８と、サーバ装置２０と、室内環境変更装置３０と、が含まれる。なお、図２に示す構成は例示であって、会議室端末１０等の数を限定する趣旨ではないことは勿論である。また、以降の説明において、会議室端末１０－１～１０－８を区別する特段の理由がない場合には、単に「会議室端末１０」と表記する。
複数の会議室端末１０のそれぞれとサーバ装置２０は、有線又は無線の通信手段により接続され、相互に通信が可能となるように構成されている。室内環境変更装置３０とサーバ装置２０も同様に、有線又は無線の通信手段により接続され、相互に通信が可能となるように構成されている。サーバ装置２０は、会議室と同じ部屋や建物内に設置されていてもよいし、ネットワーク上（クラウド上）に設置されていてもよい。
会議室端末１０は、会議室の各席に設置された端末である。参加者は、当該端末を操作し必要な情報等を表示させつつ、会議を行う。会議室端末１０にはカメラ機能を備え、着席した参加者を撮像可能に構成されている。また、会議室端末１０はマイク（例えば、ピンマイクやワイヤレスマイク）と接続可能に構成されている。当該マイクにより会議室端末１０のそれぞれの前に着席した参加者の音声が集音される。なお、会議室端末１０に接続されるマイクは指向性の強いマイクであることが望ましい。マイクを装着した利用者の音声が集音されればよく、他人の音声は集音する必要がないためである。
サーバ装置２０は、会議の支援を行う装置である。サーバ装置２０は、意思決定の場、アイディア発想の場である会議の支援を行う。サーバ装置２０は、参加者の音声を収集し簡易的な議事録を生成する。サーバ装置２０は、当該生成した議事録を解析することで、「会議の状況」を推測する。具体的には、サーバ装置２０は、会議が白熱しているのか、会議が停滞しているのか、といった状況を推測する。サーバ装置２０は、推測した会議の状況に基づいて会議室の環境を変更（制御）する。なお、図３に示すように、サーバ装置２０は少なくとも１以上の会議室で行われる会議を対象としてその支援を行う。
室内環境変更装置３０は、会議室の環境を変更するための装置である。室内環境変更装置３０は、サーバ装置２０からの指示に基づき会議室の環境を変更する。例えば、室内環境変更装置３０は、発生させる「香り」を変更する。あるいは、室内環境変更装置３０は、会議室内の「明るさ」を変更する。あるいは、室内環境変更装置３０は、会議室内に再生する「音（音楽）」を変更してもよい。
室内環境変更装置３０は、任意の手段、方法により会議室内の環境を変更する。第１の実施形態では、室内環境変更装置３０は、会議室の「香り（匂い）」を変更する場合について説明する。但し、室内環境変更装置３０が変更する環境は「香り」に限定されないのは上述のとおりである。
＜システムの概略動作＞
サーバ装置２０は、参加者の音声を収集し、当該収集された音声に含まれるキーワードを抽出する。サーバ装置２０は、参加者と当該参加者の発言したキーワードを対応付けて記憶することで、会議の簡易的な議事録をリアルタイムに生成する。
サーバ装置２０は、上記議事録の生成と並行して、会議の状況（状態）を推測する。具体的には、サーバ装置２０は、会議の状況を示す指標を算出する。例えば、サーバ装置２０は、会議の盛況度合いを示す会議盛況度を算出する。なお、会議盛況度の詳細については後述する。
例えば、サーバ装置２０は、上記算出された会議盛況度に基づいて会議が過熱していると判断した場合には、参加者に落ち着きを取り戻して貰うように室内環境を制御する。対して、サーバ装置２０は、算出された会議盛況度に基づいて会議が停滞していると判断した場合には、会議が活性化するように室内環境を制御する。
＜事前準備＞
ここで、サーバ装置２０による会議支援を実現するためには、システム利用者（会議への参加を予定している利用者）は事前準備を行う必要がある。以下、事前準備について説明する。
利用者は、自身の生体情報、プロフィール等をシステム登録する。具体的には、利用者は、顔画像をサーバ装置２０に入力する。また、利用者は、自身のプロフィール（例えば、氏名、社員番号、勤務地、所属部署、役職、連絡先等の情報）をサーバ装置２０に入力する。
なお、上記生体情報、プロフィール等の情報入力には任意の方法を用いることができる。例えば、利用者は、スマートフォン等の端末を利用して、自分の顔画像を撮像する。さらに、利用者は、端末を利用してプロフィールが記載されたテキストファイル等を生成する。利用者は、端末を操作して、上記情報（顔画像、プロフィール）をサーバ装置２０に送信する。あるいは、利用者は、上記情報が格納されたＵＳＢ（Universal Serial Bus）等の外部記憶装置を用いて、サーバ装置２０に必要な情報を入力してもよい。
あるいは、サーバ装置２０がＷＥＢ（ウェブ）サーバとしての機能を備え、利用者は当該サーバが提供するフォームにより必要な情報を入力してもよい。あるいは、各会議室に上記情報入力を行うための端末が設置され、利用者は当該会議室に設置された端末から必要な情報をサーバ装置２０に入力してもよい。
サーバ装置２０は、取得した利用者情報（生体情報、プロフィール等）を用いてシステム利用者を管理するデータベース（ＤＢ；Data Base）を更新する。当該データベースの更新に関する詳細は後述するが、サーバ装置２０は概略以下のような動作によりデータベースを更新する。なお、以降の説明において、本願開示のシステムを利用する利用者を管理するためのデータベースを「利用者データベース」と表記する。
サーバ装置２０は、取得した利用者情報に対応する人物が利用者データベースに登録されていない新規な利用者である場合には、当該利用者にＩＤ（Identifier）を割り当てる。また、サーバ装置２０は、取得した顔画像を特徴付ける特徴量を生成する。
サーバ装置２０は、新規な利用者に割り当てたＩＤ、顔画像から生成した特徴量、利用者の顔画像、プロフィール等を含むエントリを利用者データベースに追加する。サーバ装置２０が利用者情報を登録することで、会議への参加者は図２に示す会議支援システムの利用が可能となる。
続いて、第１の実施形態に係る会議支援システムに含まれる各装置の詳細について説明する。
［サーバ装置］
図４は、第１の実施形態に係るサーバ装置２０の処理構成（処理モジュール）の一例を示す図である。図４を参照すると、サーバ装置２０は、通信制御部２０１と、利用者登録部２０２と、参加者特定部２０３と、議事録生成部２０４と、会議状況推測部２０５と、室内環境制御部２０６と、記憶部２０７と、を備える。
通信制御部２０１は、他の装置との間の通信を制御する手段である。具体的には、通信制御部２０１は、会議室端末１０、室内環境変更装置３０からデータ（パケット）を受信する。また、通信制御部２０１は、会議室端末１０、室内環境変更装置３０に向けてデータを送信する。通信制御部２０１は、他の装置から受信したデータを他の処理モジュールに引き渡す。通信制御部２０１は、他の処理モジュールから取得したデータを他の装置に向けて送信する。このように、他の処理モジュールは、通信制御部２０１を介して他の装置とデータの送受信を行う。
利用者登録部２０２は、上述のシステム利用者登録を実現する手段である。利用者登録部２０２は、複数のサブモジュールを含む。図５は、利用者登録部２０２の処理構成の一例を示す図である。図５を参照すると、利用者登録部２０２は、利用者情報取得部２１１と、ＩＤ生成部２１２と、特徴量生成部２１３と、エントリ管理部２１４と、を備える。
利用者情報取得部２１１は、上記説明した利用者情報を取得する手段である。利用者情報取得部２１１は、システム利用者の生体情報（顔画像）とプロフィール（氏名、所属等）を取得する。システム利用者は、自分の端末から上記情報をサーバ装置２０に入力してもよいし、サーバ装置２０を直接操作して上記情報を入力してもよい。
利用者情報取得部２１１は、上記情報を入力するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）やフォームを提供してもよい。例えば、利用者情報取得部２１１は、図６に示すような情報入力フォームを利用者が操作する端末に表示する。
システム利用者は、図６に示す情報を入力する。また、システム利用者は、システムに新規にユーザ登録するのか、既に登録された情報を更新するのか選択する。システム利用者は、全ての情報を入力すると「送信」ボタンを押下し、生体情報、プロフィールをサーバ装置２０に入力する。
利用者情報取得部２１１は、取得した利用者情報を記憶部２０７に格納する。
ＩＤ生成部２１２は、システム利用者に割り当てるＩＤを生成する手段である。ＩＤ生成部２１２は、システム利用者が入力した利用者情報が新規登録に関する情報である場合、当該新規な利用者を識別するためのＩＤを生成する。例えば、ＩＤ生成部２１２は、取得した利用者情報（顔画像、プロフィール）のハッシュ値を計算し、当該ハッシュ値を利用者に割り当てるＩＤとしてもよい。あるいは、ＩＤ生成部２１２は、利用者登録のたびに一意な値を採番しＩＤとしてもよい。なお、以降の説明において、ＩＤ生成部２１２が生成するＩＤ（システム利用者を識別するためのＩＤ）を「利用者ＩＤ」と表記する。
特徴量生成部２１３は、利用者情報に含まれる顔画像から当該顔画像を特徴付ける特徴量（複数の特徴量からなる特徴ベクトル）を生成する手段である。具体的には、特徴量生成部２１３は、取得した顔画像から特徴点を抽出する。なお、特徴点の抽出処理に関しては既存の技術を用いることができるのでその詳細な説明を省略する。例えば、特徴量生成部２１３は、顔画像から目、鼻、口等を特徴点として抽出する。その後、特徴量生成部２１３は、特徴点それぞれの位置や各特徴点間の距離を特徴量として計算し、複数の特徴量からなる特徴ベクトル（顔画像を特徴づけるベクトル情報）を生成する。
エントリ管理部２１４は、利用者データベースのエントリを管理する手段である。エントリ管理部２１４は、新規な利用者をデータベースに登録する際、ＩＤ生成部２１２により生成された利用者ＩＤ、特徴量生成部２１３により生成された特徴量、顔画像、及び、利用者から取得したプロフィールを含むエントリを利用者データベースに追加する。
エントリ管理部２１４は、利用者データベースに既に登録されている利用者の情報を更新する場合には、社員番号等により情報更新を行うエントリを特定し、取得した利用者情報を用いて利用者データベースを更新する。その際、エントリ管理部２１４は、取得した利用者情報とデータベースに登録された情報の差分を更新してもよいし、データベースの各項目を取得した利用者情報により上書きしてもよい。また、特徴量に関しても同様に、エントリ管理部２１４は、生成された特徴量に違いがある場合にデータベースを更新してもよいし、新たに生成された特徴量により既存の特徴量を上書きしてもよい。
利用者登録部２０２が動作することにより、図７に示すような利用者データベースが構築される。なお、図７に示す利用者データベースに登録された内容は例示であって、利用者データベースに登録する情報を限定する趣旨ではないことは勿論である。例えば、必要に応じて「顔画像」は利用者データベースに登録されていなくともよい。
図４に説明を戻す。参加者特定部２０３は、会議に参加している参加者（システム登録した利用者のうち会議室に入場した利用者）を特定する手段である。参加者特定部２０３は、会議室に設置された会議室端末１０のうち参加者が着席した会議室端末１０から顔画像を取得する。参加者特定部２０３は、取得した顔画像から特徴量を算出する。
参加者特定部２０３は、会議室端末１０から取得した顔画像に基づき算出された特徴量を照合対象に設定し、利用者データベースに登録された特徴量との間で照合処理を行う。より具体的には、参加者特定部２０３は、上記算出した特徴量（特徴ベクトル）を照合対象に設定し、利用者データベースに登録されている複数の特徴ベクトルとの間で１対Ｎ（Ｎは正の整数、以下同じ）照合を実行する。
参加者特定部２０３は、照合対象の特徴量と登録側の複数の特徴量それぞれとの間の類似度を計算する。当該類似度には、カイ二乗距離やユークリッド距離等を用いることができる。なお、距離が離れているほど類似度は低く、距離が近いほど類似度が高い。
参加者特定部２０３は、利用者データベースに登録された複数の特徴量のうち、照合対象の特徴量との間の類似度が所定の値以上、且つ、最も類似度が高い特徴量を特定する。
参加者特定部２０３は、１対Ｎ照合の結果得られる特徴量に対応する利用者ＩＤを利用者データベースから読み出す。
参加者特定部２０３は、上記のような処理を会議室端末１０のそれぞれから取得した顔画像について繰り返し、各顔画像に対応する利用者ＩＤを特定する。参加者特定部２０３は、特定した利用者ＩＤと顔画像の送信元である会議室端末１０のＩＤを対応付けて参加者リストを生成する。会議室端末１０のＩＤには、会議室端末１０のMAC（Media Access Control）アドレスやIP（Internet Protocol）アドレスを用いることができる。
例えば、図２の例では、図８に示すような参加者リストが生成される。なお、図８では、理解の容易のため、会議室端末１０に付与した符号を会議室端末ＩＤとして記載している。また、参加者リストに含まれる「参加者ＩＤ」は利用者データベースに登録された利用者ＩＤである。
議事録生成部２０４は、参加者の音声を収集し、会議の議事録（簡易的な議事録）を生成する手段である。議事録生成部２０４は、複数のサブモジュールを含む。図９は、議事録生成部２０４の処理構成の一例を示す図である。図９を参照すると、議事録生成部２０４は、音声取得部２２１と、テキスト化部２２２と、キーワード抽出部２２３と、エントリ管理部２２４と、を備える。
音声取得部２２１は、会議室端末１０から参加者の音声を取得する手段である。会議室端末１０は、参加者の発言のたびに音声ファイルを生成し、自装置のＩＤ（会議室端末ＩＤ）と共に当該音声ファイルをサーバ装置２０に送信する。音声取得部２２１は、参加者リストを参照し、取得した会議室端末ＩＤに対応する参加者ＩＤを特定する。音声取得部２２１は、特定した参加者ＩＤと会議室端末１０から取得した音声ファイルをテキスト化部２２２に引き渡す。
テキスト化部２２２は、取得した音声ファイルをテキスト化する手段である。テキスト化部２２２は、音声認識技術を用いて音声ファイルに記録された内容をテキスト化する。テキスト化部２２２は、既存の音声認識技術を用いることができるのでその詳細な説明は省略するが、概略以下のように動作する。
テキスト化部２２２は、音声ファイルからノイズ等を除去するためのフィルタ処理を行う。次に、テキスト化部２２２は、音声ファイルの音波から音素を特定する。音素は、言語の最小構成単位である。テキスト化部２２２は、音素の並びを特定し、単語に変換する。テキスト化部２２２は、単語の並びから文章を作成し、テキストファイルを出力する。なお、上記フィルタ処理の際に、所定のレベルよりも小さい音声は削除されるので、隣人の声が音声ファイルに含まれていた場合であっても当該隣人の声からテキストファイルが生成されることはない。
テキスト化部２２２は、参加者ＩＤとテキストファイルをキーワード抽出部２２３に引き渡す。
キーワード抽出部２２３は、テキストファイルからキーワードを抽出する手段である。例えば、キーワード抽出部２２３は、抽出するキーワードが予め記載された抽出キーワードリストを参照し、当該リストに記載されたキーワードをテキストファイルから抽出する。あるいは、キーワード抽出部２２３は、テキストファイルに含まれる名詞をキーワードとして抽出してもよい。
例えば、ある参加者が、「ますますＡＩは重要な技術となる」といった発言をした場合を考える。この場合、抽出キーワードリストに「ＡＩ」という単語が登録されていれば上記発言から「ＡＩ」が抽出される。あるいは、名詞が抽出される場合には、「ＡＩ」、「技術」が抽出される。なお、名詞の抽出には、既存の品詞分解ツール（アプリ）等を用いればよい。
キーワード抽出部２２３は、参加者ＩＤと抽出されたキーワードをエントリ管理部２２４に引き渡す。
議事録生成部２０４は、テーブル形式の議事録（少なくとも発言者（参加者ＩＤ）と発言内容（キーワード）が１つのエントリに含まれる議事録）を生成する。
エントリ管理部２２４は、上記議事録のエントリを管理する手段である。エントリ管理部２２４は、開催中の会議ごとに議事録を生成する。エントリ管理部２２４は、会議の開始を検出すると新たな議事録を生成する。例えば、エントリ管理部２２４は、参加者からの明示的な会議開始の通知を取得し、会議の開始を検出してもよいし、参加者が初めに発言したことを契機に会議の開始を検出してもよい。
エントリ管理部２２４は、会議の開始を検出すると、当該会議を識別するためのＩＤ（以下、会議ＩＤと表記する）を生成し、議事録と対応付けて管理する。エントリ管理部２２４は、会議室の部屋番号や会議の開催日時等を用いて会議ＩＤを生成することができる。具体的には、エントリ管理部２２４は、上記情報を連結しハッシュ値を計算することで会議ＩＤを生成することができる。なお、参加者リストと会議ＩＤを対応付けて管理することで、参加者の音声がいずれの会議ＩＤに対応するものか判断できる。
エントリ管理部２２４は、議事録に、発言時刻、参加者ＩＤ及び抽出されたキーワードを対応付けて追記する。なお、発言時刻は、サーバ装置２０が管理する時刻でも良いし、会議室端末１０から音声を取得した時刻でもよい。
図１０は、議事録の一例を示す図である。図１０に示すように、エントリ管理部２２４は、参加者の音声を取得するたびに、当該参加者が発したキーワードを参加者ＩＤと共に議事録に追記する。なお、エントリ管理部２２４は、参加者の発言からキーワードを抽出できない場合には、キーワードのフィールドに「Ｎｏｎｅ」等を設定することで、上記キーワードの不存在を明示する。あるいは、エントリ管理部２２４は、１回の発言の中に複数のキーワードを発見した場合には、登録するエントリを分けてもよいし、１つのエントリに複数のキーワードを記載してもよい。
なお、議事録生成部２０４による上記議事録の生成は例示であって議事録の生成方法や生成される議事録を限定する趣旨ではない。例えば、議事録生成部２０４は、発言者と発言内容そのもの（発言に対応するテキストファイル）を対応付けた情報を議事録として生成してもよい。
図４に説明を戻す。会議状況推測部２０５は、会議の状況を推測する手段である。会議状況推測部２０５は、上述の会議盛況度を算出する。具体的には、会議状況推測部２０５は、議事録生成部２０４により生成された議事録を解析し、会議盛況度を算出する。
例えば、会議状況推測部２０５は、所定期間における発言の回数を会議盛況度として生成する。具体的には、会議状況推測部２０５は、現時刻から所定時間前までの間に発言された回数（エントリの数）を計数する。その際、会議状況推測部２０５は、上記所定期間に発言された全ての回数を計数してもよいし、キーワードを含む発言回数を計数してもよい。
あるいは、会議状況推測部２０５は、所定期間における発言人数を会議盛況度として生成してもよい。この場合、会議状況推測部２０５は、所定期間の各参加者ＩＤの数を計数することで、上記会議盛況度を算出する。
あるいは、会議状況推測部２０５は、所定期間における発言回数及び発言人数に基づいて会議盛況度を計算してもよい。例えば、会議状況推測部２０５は、所定期間における発言回数と発言人数を乗算してその結果を会議盛況度としてもよい。即ち、会議状況推測部２０５は、２以上のパラメータ（発言回数、発言人数）に基づいて会議盛況度を算出してもよい。
あるいは、会議状況推測部２０５は、ある参加者の発言から他の参加者の発言までの間隔に基づいて会議盛況度を計算してもよい。その際、会議状況推測部２０５は、上記発言間隔が長ければ会議の沈黙が長いと判断し会議盛況度を小さく設定する。対して、会議状況推測部２０５は、上記発言の間隔が短ければ議論が活発に行われていると判断し、会議盛況度を大きく設定する。例えば、会議状況推測部２０５は、上記発言間隔の逆数を計算することで会議盛況度を算出する。
あるいは、会議状況推測部２０５は、異なる方法により算出された会議盛況度に対して統計処理を施し、その結果を最終的な「会議盛況度」としてもよい。例えば、会議状況推測部２０５は、所定期間における発言の回数から算出された第１の会議盛況度と、所定期間における発言人数から算出された第２の会議盛況度と、発言間隔に基づいて算出された第３の会議盛況度と、に基づいて会議盛況度を算出してもよい。例えば、会議状況推測部２０５は、上記３つの会議盛況度の合計を最終的な会議盛況度としてもよいし、上記３つの盛況度の平均値を最終的な会議盛況度にしてもよい。あるいは、会議状況推測部２０５は、上記３つの会議盛況度それぞれについて重みを設定して得られる加重平均値を会議盛況度として算出してもよい。このように、会議状況推測部２０５は、異なる方法により算出された会議盛況度に対して統計処理を施し、当該統計処理の結果に基づき前記会議の状況を推測してもよい。
上記のような方法で計算された会議盛況度は、その値が小さければ会議が停滞していることを示し、値が大きければ議論が活発に行われていることを示す。例えば、会議全体の発言回数が少ない、特定の参加者だけが発言している、参加者が沈黙している時間が長いといった状況は会議が停滞している状況を示す。このように、会議状況推測部２０５は、議事録に含まれる少なくとも１以上のパラメータに基づいて会議盛況度を計算する。
会議状況推測部２０５は、生成された会議盛況度に基づいて会議の状況（状態）を推測する。例えば、会議状況推測部２０５は、会議盛況度に対して閾値処理を実行し、その結果に基づいて会議の状況を推測する。
例えば、会議の状況が「停滞」、「通常」、「過熱」の３つに分類される場合を考える。この場合、会議状況推測部２０５は、会議盛況度が第１の閾値より小さければ会議の状況を「停滞」に設定する。会議状況推測部２０５は、会議盛況度が第１の閾値以上、且つ、第２の閾値より小さければ会議の状況を「通常」に設定する。会議状況推測部２０５は、会議盛況度が第２の閾値以上であれば会議の状況を「過熱」に設定する。
会議状況推測部２０５は、推測した会議の状況（例えば、停滞、通常、過熱）を室内環境制御部２０６に通知する。
室内環境制御部２０６は、会議状況推測部２０５により推測された会議の状況に基づいて、室内環境（会議室の環境）を制御する手段である。具体的には、室内環境制御部２０６は、推測された会議状況に基づいて会議室の環境を変更する必要があると判断した場合、「室内環境変更指示」を室内環境変更装置３０に送信する。
例えば、室内環境制御部２０６は、会議状況が「停滞」であれば「第１の香り」の発生を室内環境変更装置３０に指示する。あるいは、室内環境制御部２０６は、会議状況が「過熱」であれば「第２の香り」の発生を室内環境変更装置３０に指示する。
例えば、第１の香りには、参加者を積極的にするような香りが選択される。また、第２の香りには、参加者に落ち着きを取り戻して貰うような香りが選択される。なお、数多くの試行錯誤を繰り返すことで、上記第１、第２の香りが決定されるのが望ましい。
室内環境制御部２０６が制御する「室内環境」は、会議室全体の環境だけでなく、参加者ごとに感じることのできる範囲の環境でもよい。すなわち、室内環境とは、例えばアロマを噴射した場合に匂いを感じることのできる一定の範囲の環境であってもよい。
記憶部２０７は、サーバ装置２０の動作に必要な情報を記憶する手段である。
［会議室端末］
図１１は、会議室端末１０の処理構成（処理モジュール）の一例を示す図である。図１１を参照すると、会議室端末１０は、通信制御部３０１と、顔画像取得部３０２と、音声送信部３０３と、記憶部３０４と、を備える。
通信制御部３０１は、他の装置との間の通信を制御する手段である。具体的には、通信制御部３０１は、サーバ装置２０からデータ（パケット）を受信する。また、通信制御部３０１は、サーバ装置２０に向けてデータを送信する。通信制御部３０１は、他の装置から受信したデータを他の処理モジュールに引き渡す。通信制御部３０１は、他の処理モジュールから取得したデータを他の装置に向けて送信する。このように、他の処理モジュールは、通信制御部３０１を介して他の装置とデータの送受信を行う。
顔画像取得部３０２は、カメラ装置を制御し、自装置の前に着席している参加者の顔画像（生体情報）を取得する手段である。顔画像取得部３０２は、定期的又は所定のタイミングにおいて自装置の前方を撮像する。顔画像取得部３０２は、取得した画像に人の顔画像が含まれるか否かを判定し、顔画像が含まれる場合には取得した画像データから顔画像を抽出する。顔画像取得部３０２は、当該抽出された顔画像と自装置のＩＤ（会議室端末ＩＤ；例えば、ＩＰアドレス）の組をサーバ装置２０に送信する。
なお、顔画像取得部３０２による顔画像の検出処理や顔画像の抽出処理には既存の技術を用いることができるので詳細な説明を省略する。例えば、顔画像取得部３０２は、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）により学習された学習モデルを用いて、画像データの中から顔画像（顔領域）を抽出してもよい。あるいは、顔画像取得部３０２は、テンプレートマッチング等の手法を用いて顔画像を抽出してもよい。
音声送信部３０３は、参加者の音声を取得し、当該取得した音声をサーバ装置２０に送信する手段である。音声送信部３０３は、マイク（例えば、ピンマイク）が集音した音声に関する音声ファイルを取得する。例えば、音声送信部３０３は、ＷＡＶファイル（Waveform Audio File）のような形式で符号化された音声ファイルを取得する。
音声送信部３０３は、取得した音声ファイルを解析し、当該音声ファイルに音声区間（無音ではない区間；参加者の発言）が含まれている場合に、当該音声区間を含む音声ファイルをサーバ装置２０に送信する。その際、音声送信部３０３は、音声ファイルと共に自装置のＩＤ（会議室端末ＩＤ）を併せてサーバ装置２０に送信する。
あるいは、音声送信部３０３は、マイクから取得した音声ファイルに会議室端末ＩＤを付してそのままサーバ装置２０に送信してもよい。この場合、サーバ装置２０が取得した音声ファイルを解析し、音声を含む音声ファイルを抽出すればよい。
なお、音声送信部３０３は既存の「音声検出技術」を用いて参加者の発言を含む音声ファイル（無音ではない音声ファイル）を抽出する。例えば、音声送信部３０３は、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ；Hidden Markov Model）によりモデル化された音声パラメータ系列等を利用して音声の検出を行う。
記憶部３０４は、会議室端末１０の動作に必要な情報を記憶する手段である。
［室内環境変更装置］
図１２は、室内環境変更装置３０の処理構成（処理モジュール）の一例を示す図である。図１２を参照すると、室内環境変更装置３０は、通信制御部４０１と、香り変更部４０２と、記憶部４０３と、を備える。
通信制御部４０１は、他の装置との間の通信を制御する手段である。具体的には、通信制御部４０１は、サーバ装置２０からデータ（パケット）を受信する。また、通信制御部４０１は、サーバ装置２０に向けてデータを送信する。通信制御部４０１は、他の装置から受信したデータを他の処理モジュールに引き渡す。通信制御部４０１は、他の処理モジュールから取得したデータを他の装置に向けて送信する。このように、他の処理モジュールは、通信制御部４０１を介して他の装置とデータの送受信を行う。
香り変更部４０２は、サーバ装置２０からの指示に基づいて、室内に発生する香りを変更する手段である。香り変更部４０２は、室内環境変更指示により指定された香りが放出されるように、スイッチやバルブを制御する。例えば、第１のタンクには第１の香りの成分が収容され、第２のタンクには第２の香りの成分が収容されているとする。サーバ装置２０から第１の香りの発生を指示されると、香り変更部４０２は、第１のタンクが外気と接続するようにスイッチやバルブを制御し、第１の香りを室内に放出する。あるいは、香り変更部４０２は、必要な香りが早く会議室に充満するように、目的とするタンクに圧力をかけるような制御を行ってもよい。
記憶部４０３は、室内環境変更装置３０の動作に必要な情報を記憶する手段である。例えば、記憶部４０３は、サーバ装置２０から指示される香りの種類（香りＩＤ）と各香りが収容されたタンクの関係を示すテーブル情報を記憶する（図１３参照）。
［会議支援システムの動作］
次に、第１の実施形態に係る会議支援システムの動作について説明する。
図１４は、第１の実施形態に係る会議支援システムの動作の一例を示すシーケンス図である。なお、図１４は、実際に会議が行われている際のシステム動作の一例を示すシーケンス図である。図１４の動作に先立ち、システム利用者の登録は予め行われているものとする。
参加者が着席すると、会議室端末１０は、着席者の顔画像を取得し、サーバ装置２０に送信する（ステップＳ０１）。また、代表者が、会議室端末１０を操作して会議の開始をサーバ装置２０に通知する。
サーバ装置２０は、取得した顔画像を用いて参加者を特定する（ステップＳ１１）。サーバ装置２０は、取得した顔画像から計算した特徴量を照合側の特徴量、利用者データベースに登録された複数の特徴量を登録側の特徴量にそれぞれ設定し、１対Ｎ（Ｎは正の整数、以下同じ）照合を実行する。サーバ装置２０は、当該照合を会議への参加者（参加者が使用する会議室端末１０）ごとに繰り返し、参加者リストを生成する。
会議が進行している間には、会議室端末１０は、参加者の音声を取得し、サーバ装置２０に送信する（ステップＳ０２）。即ち、参加者の音声は会議室端末１０により収集され、逐次、サーバ装置２０に送信される。
サーバ装置２０は、取得した音声（音声ファイル）を解析し、参加者の発言からキーワードを抽出する。サーバ装置２０は、当該抽出したキーワード及び参加者ＩＤを用いて議事録を更新する（ステップＳ１２）。
会議が行われている間は、上記ステップＳ０２及びステップＳ１２の処理が繰り返される。その結果、議事録（テーブル形式の簡易的な議事録）には、発言者と当該発言者の発言の要点（キーワード）が追加されていく。
サーバ装置２０は、定期的又は所定のタイミングにて会議の状況を推測する（ステップＳ１３）。
サーバ装置２０は、推測された会議の状況に基づいて室内環境を変更するか否かを判定し、変更する必要がある場合には「室内環境変更指示」を室内環境変更装置３０に送信する（ステップＳ１４）。
室内環境変更装置３０は、サーバ装置２０からの指示に基づき室内環境を変更する（ステップＳ２１）。
以上のように、第１の実施形態に係るサーバ装置２０は、会議時の議事録をリアルタイムに生成し、当該生成した議事録を解析することで会議の状況を推測する。サーバ装置２０は、推測した会議の状況に基づいて会議室の環境を制御する。例えば、サーバ装置１００は、会議の状況を推測した結果、会議が過熱していると判断すれば、参加者が落ち着きを取り戻すように会議室の環境を変更する。あるいは、サーバ装置２０は、例えば、会議の議論が停滞していると判断すれば、参加者が積極的になるように会議室の環境を変更する。その結果、会議にて建設的な議論が行われるようになる。
［第２の実施形態］
続いて、第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
第１の実施形態では、会議の状況（会議盛況度）に基づいて会議室の室内環境を変更する場合について説明した。
第２の実施形態では、第１の実施形態のように会議の最中に室内環境を変更するのではなく、休憩時間等に室内（とりわけ、休憩室）の環境を変更する場合について説明する。
図１５は、第２の実施形態に係る会議支援システムの概略構成の一例を示す図である。図１５に示すように、第２の実施形態に係る会議支援システムでは、休憩室に室内環境変更装置３０が設置されている。
会議室で行われている会議の休憩時間になると、参加者は休憩室に向かう。例えば、図１５の例では、会議室端末１０－１を利用していた参加者Ｕが休憩室に移動している。
室内環境変更装置３０は、参加者Ｕが休憩室に入室したことを検知し、顔画像（生体情報）を取得する。室内環境変更装置３０は、当該取得した顔画像を含む「室内環境決定要求」をサーバ装置２０に送信する。
サーバ装置２０は、取得した室内環境決定要求から顔画像を抽出し、当該抽出された顔画像に基づき参加者Ｕの利用者ＩＤを特定する。
サーバ装置２０は、当該特定された利用者ＩＤを用いて参加者Ｕの分析（参加者Ｕの性格、考え方等の分析）を行い、参加者Ｕに最適な室内環境を決定する。例えば、サーバ装置２０は、参加者Ｕに適した「香り」を決定する。なお、室内環境変更装置３０が変更する環境は「香り」に限定されず、室内の明るさや音楽等であってもよい。
変更された室内環境を経験した参加者Ｕの集中力や創造性が向上する。他の参加者に関しても同様に、休憩室にて休憩をすることで集中力等が向上する。なお、複数の休憩室及び室内環境変更装置３０を用意し、複数の参加者が同じ時間帯に休憩を行ってもよい。
各参加者が集中力を取り戻すことで、再開された会議にて白熱した議論が行われる。即ち、第２の実施形態においても、サーバ装置２０は、建設的な議論が行われるように会議を支援することができる。
以下、第２の実施形態に係る会議支援システムに含まれる各装置について説明する。なお、第２の実施形態に係る会議室端末１０の処理構成等に関しては、第１の実施形態に係る会議室端末１０の処理構成等と同一とすることができるのでその説明を省略する。以下、第１及び第２の実施形態の相違点を中心に説明する。
［サーバ装置］
図１６は、第２の実施形態に係るサーバ装置２０の処理構成（処理モジュール）の一例を示す図である。図１６を参照すると、第１の実施形態に係る構成に対して学習モデル生成部２０８が追加されている。
学習モデル生成部２０８は、参加者の発言（発言内容）から当該参加者に最適な「香り」を決定（出力）するための学習モデルを生成する手段である。
システムの管理者等は、システムの運用前に、大量の議事録（会議の議事録）を収集する。また、管理者等は、議事録に記載された発言の発言者に対して、様々な種類の香りを嗅いでもらい、その感想を収集する。例えば、単語Ａを発言した発言者Ｕ１に、複数種類の香り（例えば、甘い香り、爽やかな香り等）を嗅いでもらう。管理者は、当該発言者Ｕ１の各香りに対する感想（例えば、リラックスできた、眠気が覚めた、集中力が増した等）を収集する。
同様に、管理者等は、別の単語Ｂを発言した発言者Ｕ２に、複数種類の香りを嗅いでもらう。管理者は、当該発言者Ｕ２の各香りに対する感想（感覚の変化、感情の変化）を収集する。
管理者等は、上記のような単語（会議での発言）と発言者の感想を収集することで、図１７に示すようなデータを収集する。
次に、管理者等は、収集したデータに関し、感想ごとに単語と香りを対応付けたデータを生成する。例えば、管理者等は、「集中力がアップ」という感想について単語と香りを対応付けたデータを生成する。この場合、図１８（ａ）に示すようなデータが生成される。あるいは、「リラックス」という感想については、図１８（ｂ）に示すような単語と香りを対応付けたデータが生成される。
管理者等は、図１８に示すようなデータを学習データ（教師データ）としてサーバ装置２０に入力する。
サーバ装置２０の学習モデル生成部２０８は、取得した学習データを用いて機械学習を行い、学習モデルを生成する。学習モデル生成部２０８は、例えば、図１８（ａ）に示すような学習データを取得すると、集中力がアップするような香り（香りを嗅いだ人の集中力がアップする香り）を選択する学習モデルを生成する。あるいは、学習モデル生成部２０８は、例えば、図１８（ｂ）に示すような学習データを取得すると、香りを嗅いだ人がリラックスするような香りを選択する学習モデルを生成する。
なお、学習モデル生成部２０８は、上記学習データ（教師データ；香りというラベルが付与された単語）を用いた機械学習を行い、学習モデル（学習器、識別器）を生成する。学習モデル生成部２０８による学習モデルの生成には、サポートベクタマシン、ブースティングやニューラルネットワーク等の任意のアルゴリズムを用いることができる。なお、上記サポートベクタマシン等のアルゴリズムは公知の技術を使用することができるので、その説明を省略する。
このように、学習モデル生成部２０８は、会議にて発言された単語（キーワード）と、発言された単語の発言者に所定の感想（例えば、集中力が向上する、リラックスできる）を生じさせる香り（室内環境）と、を用いて学習モデルを生成する。学習モデル生成部２０８は、生成した学習モデルを記憶部２０７に格納する。
室内環境制御部２０６は、学習モデルに利用者（休憩者）が発言した単語を入力することで当該利用者に適した香り（室内環境）を決定し、決定された香りとなるように室内環境変更装置３０を制御する。
具体的には、室内環境制御部２０６は、室内環境変更装置３０から「室内環境決定要求」を取得すると、当該要求から休憩者（休憩室に移動した参加者）の顔画像を取得する。室内環境制御部２０６は、取得した顔画像を参加者特定部２０３に引き渡し、休憩者の利用者ＩＤを特定するように依頼する。
室内環境制御部２０６は、参加者特定部２０３から利用者ＩＤ（休憩者の利用者ＩＤ）を取得する。室内環境制御部２０６は、議事録生成部２０４により生成された議事録（図１０参照）を参照し、取得した利用者ＩＤに対応する休憩者が発言したキーワード（単語）を抽出する。室内環境制御部２０６は、休憩者が発言した単語のうち発言回数が最も多い単語を特定する。なお、発言回数の多い単語は、休憩者の性格や考え方を端的に示すものと捉えることができる。
室内環境制御部２０６は、特定した単語を学習モデルに入力し、学習モデルから当該入力した単語に対応した「香り」を取得する。
室内環境制御部２０６は、取得した香りの香りＩＤを含む応答（室内環境決定要求に対する応答）を室内環境変更装置３０に送信する。
このように、室内環境制御部２０６は、会議の議事録（休憩者が発言した単語を含む議事録）に基づき学習モデルに入力する単語を決定する。また、室内環境制御部２０６は、休憩者が発言した各単語の発言回数に基づき学習モデルに入力する単語を決定する。とりわけ、室内環境制御部２０６は、休憩者が会議中に数多く発言した単語を学習モデルに入力する単語として決定する。
なお、第２の実施形態では、参加者（休憩者）の性格や考え方が顕著に表れるような単語（キーワード）を含む議事録を生成したり学習モデルを生成したりするのが望ましい。例えば、積極性を示す単語である「頑張る」、「なんとかする」といった単語や消極性を示す「しかし」や「できない」といった単語が上記単語として例示される。
［室内環境変更装置］
図１９は、第２の実施形態に係る室内環境変更装置３０の処理構成（処理モジュール）の一例を示す図である。図１９を参照すると、第２の実施形態に係る室内環境変更装置３０は、第１の実施形態の構成に顔画像取得部４０４と室内環境決定要求部４０５が追加されている。
顔画像取得部４０４は、休憩者の生体情報（顔画像）を取得する。なお、顔画像取得部４０４の動作は第１の実施形態にて説明した会議室端末１０の顔画像取得部３０２と同様とすることができるので詳細な説明は省略する。
顔画像取得部４０４は、顔画像を取得すると当該顔画像を室内環境決定要求部４０５に引き渡す。
室内環境決定要求部４０５は、取得した顔画像を含む「室内環境決定要求」をサーバ装置２０に送信する。
室内環境決定要求部４０５は、サーバ装置２０からの応答（香りＩＤを含む応答）を取得する。室内環境決定要求部４０５は、当該応答から香りＩＤを抽出し、香り変更部４０２に引き渡す。
香り変更部４０２は、香りＩＤに対応する香りを発生する（サーバ装置２０から指示された香りを発生する）。
［会議支援システムの動作］
次に、第２の実施形態に係る会議支援システムの動作について説明する。
図２０は、第２の実施形態に係る会議支援システムの動作の一例を示すシーケンス図である。なお、図２０は、実際に会議が行われている際のシステム動作の一例を示すシーケンス図である。図２０の動作に先立ち、議事録の生成や学習モデルの生成は予め行われているものとする。
室内環境変更装置３０は、休憩者の顔画像を含む室内環境決定要求をサーバ装置２０に送信する（ステップＳ４１）。
サーバ装置２０は、取得した顔画像を用いた照合処理により休憩者の利用者ＩＤを特定する（ステップＳ５１）。
サーバ装置２０は、特定した利用者ＩＤの発言のうち発言回数の最も多い単語（キーワード）を特定する（ステップＳ５２）。
サーバ装置２０は、特定した単語を学習モデルに入力し、訪問者に適した香りを決定する（ステップＳ５３）。
サーバ装置２０は、決定した香りの香りＩＤを含む応答を室内環境変更装置３０に送信する（ステップＳ５４）。
室内環境変更装置３０は、取得した香りＩＤに対応する香りを発生する（ステップＳ４２）。
なお、サーバ装置２０は、複数の感想それぞれに対する学習モデルを生成してもよい。つまり、記憶部２０７は、複数の学習モデルを記憶してもよい。さらに、サーバ装置２０は、当該複数の学習モデルを使い分けてもよい。
例えば、サーバ装置２０は、会議盛況度から会議が停滞していると判断した場合には、「集中力アップ」に関する学習モデルを使用し、休憩者に最適な香りを選択する。あるいは、サーバ装置２０は、会議盛況度から会議が過熱していると判断した場合には、「リラックス」に関する学習モデルを使用し、休憩者に最適な香りを選択する。このように、第２の実施形態に係る室内環境制御部２０６は、推測された会議の状況（会議盛況度）に基づいて、複数の学習モデルのうち休憩者が発言した単語を入力する学習モデルを選択してもよい。
あるいは、第２の実施形態に係るサーバ装置２０は、会議の状況が停滞していると判断した場合には、会議の参加者に対して休憩をとることを推奨してもよい。サーバ装置２０により会議が停滞していると判断された際に、各参加者が休憩をとることで集中力を取り戻し、建設的な議論が行われる。
以上のように、第２の実施形態に係る会議支援システムでは、会議の参加者は、休憩時間に休憩室（あるいは、アロマステーションのような個室）に移動する。休憩室では、休憩者の特定が行われ、サーバ装置２０は、特定された休憩者の性格や考え方等の分析を行う。具体的には、サーバ装置２０は、事前に用意された学習モデルに休憩者により発言された単語（休憩者の特徴を最も端的に表す単語）を入力し、休憩者に適した香りを選択する。室内環境変更装置３０は、サーバ装置２０が選択した香りを発生する。当該香りを嗅いだ休憩者は、集中力や創造性が向上し、休憩後に再開する会議にて自然と発熱した議論が行われるようになる。
続いて、会議支援システムを構成する各装置のハードウェアについて説明する。図２１は、サーバ装置２０のハードウェア構成の一例を示す図である。
サーバ装置２０は、情報処理装置（所謂、コンピュータ）により構成可能であり、図２１に例示する構成を備える。例えば、サーバ装置２０は、プロセッサ３１１、メモリ３１２、入出力インターフェイス３１３及び通信インターフェイス３１４等を備える。上記プロセッサ３１１等の構成要素は内部バス等により接続され、相互に通信が可能となるように構成されている。
但し、図２１に示す構成は、サーバ装置２０のハードウェア構成を限定する趣旨ではない。サーバ装置２０は、図示しないハードウェアを含んでもよいし、必要に応じて入出力インターフェイス３１３を備えていなくともよい。また、サーバ装置２０に含まれるプロセッサ３１１等の数も図２１の例示に限定する趣旨ではなく、例えば、複数のプロセッサ３１１がサーバ装置２０に含まれていてもよい。
プロセッサ３１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のプログラマブルなデバイスである。あるいは、プロセッサ３１１は、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のデバイスであってもよい。プロセッサ３１１は、オペレーティングシステム（ＯＳ；Operating System）を含む各種プログラムを実行する。
メモリ３１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等である。メモリ３１２は、ＯＳプログラム、アプリケーションプログラム、各種データを格納する。
入出力インターフェイス３１３は、図示しない表示装置や入力装置のインターフェイスである。表示装置は、例えば、液晶ディスプレイ等である。入力装置は、例えば、キーボードやマウス等のユーザ操作を受け付ける装置である。
通信インターフェイス３１４は、他の装置と通信を行う回路、モジュール等である。例えば、通信インターフェイス３１４は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等を備える。
サーバ装置２０の機能は、各種処理モジュールにより実現される。当該処理モジュールは、例えば、メモリ３１２に格納されたプログラムをプロセッサ３１１が実行することで実現される。また、当該プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記録することができる。記憶媒体は、半導体メモリ、ハードディスク、磁気記録媒体、光記録媒体等の非トランジェント（non-transitory）なものとすることができる。即ち、本発明は、コンピュータプログラム製品として具現することも可能である。また、上記プログラムは、ネットワークを介してダウンロードするか、あるいは、プログラムを記憶した記憶媒体を用いて、更新することができる。さらに、上記処理モジュールは、半導体チップにより実現されてもよい。
なお、会議室端末１０もサーバ装置２０と同様に情報処理装置により構成可能であり、その基本的なハードウェア構成はサーバ装置２０と相違する点はないので説明を省略する。会議室端末１０は、カメラ、マイクを備えている、又は、カメラやマイクが接続可能に構成されていればよい。また、室内環境変更装置３０に関しても、既存（汎用）の「香り発生装置」に通信機能等を持たせればよく、当業者にとって明らかであるので当該装置のハードウェアに関する説明を省略する。また、第２の実施形態に係る室内環境変更装置３０はカメラを備える。
サーバ装置２０は、コンピュータを搭載し、当該コンピュータにプログラムを実行させることでサーバ装置２０の機能が実現できる。また、サーバ装置２０は、当該プログラムにより会議支援方法を実行する。
［変形例］
なお、上記実施形態にて説明した会議支援システムの構成、動作等は例示であって、システムの構成等を限定する趣旨ではない。
上記実施形態では、会議室端末１０にマイクを接続し、音声を送信する会議室端末１０のＩＤにより発言者を特定している。しかし、図２２に示すように１台のマイク４０を机に設置し、マイク４０が各参加者の発言を集音してもよい。この場合、サーバ装置２０は、マイク４０から集音した音声に関して「話者識別」を実行し、発言者の特定を行ってもよい。
上記実施形態では、机に専用の会議室端末１０が設置された場合について説明したが、会議室端末１０の機能は参加者が所持（所有）する端末により実現されてもよい。例えば、図２３に示すように、各参加者のそれぞれは端末１１－１～１１－５を用いて会議に参加してもよい。参加者は、自身の端末１１を操作し、会議の開始と共に自分の顔画像をサーバ装置２０に送信する。また、端末１１は、参加者の音声をサーバ装置２０に送信する。なお、サーバ装置２０はプロジェクタ５０を用いて参加者に画像、映像等を提供してもよい。
システム利用者のプロフィール（利用者の属性値）はスキャナ等を用いて入力されてもよい。例えば、利用者は、自身の名刺に関する画像を、スキャナを用いてサーバ装置２０に入力する。サーバ装置２０は、取得した画像に対して光学文字認識（ＯＣＲ；Optical Character Recognition）処理を実行する。サーバ装置２０は、得られた情報に基づき利用者のプロフィールを決定してもよい。
上記実施形態では、会議室端末１０からサーバ装置２０に「顔画像」に係る生体情報が送信される場合について説明した。しかし、会議室端末１０からサーバ装置２０に「顔画像から生成された特徴量」に係る生体情報が送信されてもよい。サーバ装置２０は、取得した特徴量（特徴ベクトル）を用いて利用者データベースに登録された特徴量との間で照合処理を実行してもよい。
上記実施形態では、サーバ装置２０は室内環境変更装置３０に対して「室内環境変更指示」を送信する場合について説明した。しかし、サーバ装置２０から室内環境変更装置３０に対して「会議盛況度」が送信されてもよい。この場合、室内環境変更装置３０は、取得した会議盛況度に基づいて発生させる香りを選択してもよい。
室内環境変更装置３０は、サーバ装置２０から指示された香りを発生させる際、ファン等を回転させてもよい。ファン等を回転させることで、香りが早く室内に充満する。
サーバ装置２０は、「香り」に替えて、又は「香り」に加えて、室内の明るさや再生する音楽等の変更を室内環境変更装置３０に指示してもよい。室内環境変更装置３０は、会議室に発生させる香り、会議室の明るさ及び会議室に再生する音楽のうち少なくとも１つを変更できればよい。なお、室内環境変更装置３０による部屋の明るさ変更や再生する音楽の変更に関し、当業者にとってこれらの実現は明らかであるので詳細な説明を省略する。例えば、室内環境変更装置３０は、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）に印加する電圧、電流等を制御することで室内の明るさを制御すればよい。また、室内環境変更装置３０は、予め用意した音楽ファイルをスピーカから再生することで会議室で再生される音楽を変更すればよい。
なお、第２の実施形態では、室内環境変更装置３０は会議室とは別の部屋に設置されている場合について説明したが、当該装置が会議室に設置されていても良いことは勿論である。例えば、室内環境変更装置３０は会議室の隅に置かれていてもよい。
上記説明で用いた流れ図（フローチャート、シーケンス図）では、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。実施形態では、例えば各処理を並行して実行する等、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。
上記の実施形態は本願開示の理解を容易にするために詳細に説明したものであり、上記説明したすべての構成が必要であることを意図したものではない。また、複数の実施形態について説明した場合には、各実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよい。例えば、実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることや、実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。さらに、実施形態の構成の一部について他の構成の追加、削除、置換が可能である。
上記の説明により、本発明の産業上の利用可能性は明らかであるが、本発明は、企業等にて行われる会議等を支援するシステムなどに好適に適用可能である。
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
［付記１］
会議にて発言された単語と、前記発言された単語の発言者に所定の感想を生じさせる室内環境と、を用いて生成された学習モデルを記憶する、記憶部と、
前記学習モデルに利用者が発言した単語を入力することで前記利用者に適した室内環境を決定し、前記決定された室内環境となるように室内環境変更装置を制御する、環境制御部と、
を備える、サーバ装置。
［付記２］
前記学習モデルを生成する、学習モデル生成部をさらに備える、付記１に記載のサーバ装置。
［付記３］
会議の状況を推測する、推測部をさらに備え、
前記記憶部は、複数の前記学習モデルを記憶し、
前記環境制御部は、前記推測された会議の状況に基づいて、前記複数の学習モデルのうち前記利用者が発言した単語を入力する学習モデルを選択する、付記１又は２に記載のサーバ装置。
［付記４］
前記推測部は、会議の盛況度合いを示す会議盛況度を算出し、当該算出された会議盛況度に基づいて前記会議の状況を推測する、付記３に記載のサーバ装置。
［付記５］
前記利用者が発言した単語を含む会議の議事録を生成する、議事録生成部をさらに備え、
前記環境制御部は、前記会議の議事録に基づき前記学習モデルに入力する単語を決定する、付記１乃至４のいずれか一に記載のサーバ装置。
［付記６］
前記環境制御部は、前記利用者が発言した各単語の発言回数に基づき前記学習モデルに入力する単語を決定する、付記５に記載のサーバ装置。
［付記７］
前記室内環境変更装置は、前記会議室に発生させる香り、前記会議室の明るさ及び前記会議室に再生する音楽のうち少なくとも１つを変更する、付記１乃至６のいずれか一に記載のサーバ装置。
［付記８］
室内の環境を変更するための室内環境変更装置と、
前記室内環境変更装置と接続されたサーバ装置と、
を含み、
前記サーバ装置は、
会議にて発言された単語と、前記発言された単語の発言者に所定の感想を生じさせる室内環境と、を用いて生成された学習モデルを記憶する、記憶部と、
前記学習モデルに利用者が発言した単語を入力することで前記利用者に適した室内環境を決定し、前記決定された室内環境となるように前記室内環境変更装置を制御する、環境制御部と、
を備える、会議支援システム。
［付記９］
サーバ装置において、
会議にて発言された単語と、前記発言された単語の発言者に所定の感想を生じさせる室内環境と、を用いて生成された学習モデルを記憶し、
前記学習モデルに利用者が発言した単語を入力することで前記利用者に適した室内環境を決定し、前記決定された室内環境となるように室内環境変更装置を制御する、会議支援方法。
［付記１０］
サーバ装置に搭載されたコンピュータに、
会議にて発言された単語と、前記発言された単語の発言者に所定の感想を生じさせる室内環境と、を用いて生成された学習モデルを記憶する処理と、
前記学習モデルに利用者が発言した単語を入力することで前記利用者に適した室内環境を決定し、前記決定された室内環境となるように室内環境変更装置を制御する処理と、
を実行させるためのプログラムを記憶する、コンピュータ読取可能な記憶媒体。
［付記１１］
会議の状況を推測する、推測部と、
前記推測された会議の状況に基づいて会議室の室内環境を制御する、環境制御部と、
を備える、サーバ装置。
［付記１２］
前記推測部は、会議の盛況度合いを示す会議盛況度を算出し、当該算出された会議盛況度に基づいて前記会議の状況を推測する、付記１１に記載のサーバ装置。
［付記１３］
会議の議事録を生成する、議事録生成部をさらに備え、
前記推測部は、前記生成された会議の議事録を解析することで、前記会議盛況度を算出する、付記１２に記載のサーバ装置。
［付記１４］
前記推測部は、所定期間における参加者の発言回数に基づき前記会議盛況度を算出する、付記１３に記載のサーバ装置。
［付記１５］
前記推測部は、所定期間における発言人数に基づき前記会議盛況度を算出する、付記１３又は１４に記載のサーバ装置。
［付記１６］
前記推測部は、一の参加者の発言から他の参加者の発言までの間隔に基づいて前記会議盛況度を算出する、付記１３乃至１５のいずれか一に記載のサーバ装置。
［付記１７］
前記推測部は、異なる方法により算出された前記会議盛況度に対して統計処理を施し、前記統計処理の結果に基づき前記会議の状況を推測する、付記１２乃至１６のいずれか一に記載のサーバ装置。
［付記１８］
前記環境制御部は、会議室の環境を変更するための室内環境変更装置に対し、前記会議室の室内環境の変更を指示する、付記１１乃至１７のいずれか一に記載のサーバ装置。
［付記１９］
前記室内環境変更装置は、前記会議室に発生させる香り、前記会議室の明るさ及び前記会議室に再生する音楽のうち少なくとも１つを変更する、付記１８に記載のサーバ装置。
［付記２０］
会議室の環境を変更するための室内環境変更装置と、
サーバ装置と、
を含み、
前記サーバ装置は、
会議の状況を推測する、推測部と、
前記推測された会議の状況に基づいて会議室の室内環境を制御する、環境制御部と、
を備え、
前記環境制御部は、前記室内環境変更装置に対し、前記会議室の室内環境の変更を指示する、会議支援システム。
［付記２１］
サーバ装置において、
会議の状況を推測し、
前記推測された会議の状況に基づいて会議室の室内環境を制御する、会議支援方法。
［付記２２］
サーバ装置に搭載されたコンピュータに、
会議の状況を推測する処理と、
前記推測された会議の状況に基づいて会議室の室内環境を制御する処理と、
を実行させるためのプログラムを記憶する、コンピュータ読取可能な記憶媒体。
なお、引用した上記の先行技術文献の各開示は、本書に引用をもって繰り込むものとする。以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではない。これらの実施形態は例示にすぎないということ、及び、本発明のスコープ及び精神から逸脱することなく様々な変形が可能であるということは、当業者に理解されるであろう。即ち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得る各種変形、修正を含むことは勿論である。
１０、１０－１～１０－８ 会議室端末
１１、１１－１～１１－５ 端末
２０、１００ サーバ装置
３０ 室内環境変更装置
４０ マイク
５０ プロジェクタ
１０１、２０７、３０４、４０３ 記憶部
１０２ 環境制御部
２０１、３０１、４０１ 通信制御部
２０２ 利用者登録部
２０３ 参加者特定部
２０４ 議事録生成部
２０５ 会議状況推測部
２０６ 室内環境制御部
２０８ 学習モデル生成部
２１１ 利用者情報取得部
２１２ ＩＤ生成部
２１３ 特徴量生成部
２１４、２２４ エントリ管理部
２２１ 音声取得部
２２２ テキスト化部
２２３ キーワード抽出部
３０２、４０４ 顔画像取得部
３０３ 音声送信部
３１１ プロセッサ
３１２ メモリ
３１３ 入出力インターフェイス
３１４ 通信インターフェイス
４０２ 香り変更部
４０５ 室内環境決定要求部

Claims (10)

  1. 会議にて発言された音声から抽出されたキーワードと、前記キーワードに応じた室内環境を示す識別子と、を用いて生成された学習モデルを記憶する、記憶部と、
    会議にて発言された音声に応じた音声ファイルを取得する音声取得部と、
    前記音声ファイルをテキストファイルにテキスト化するテキスト化部と、
    前記テキストファイルから前記キーワードを抽出するキーワード抽出部と、
    抽出された前記キーワードの入力に応じて前記学習モデルから出力された前記識別子を、前記識別子に応じた制御を実行する室内環境変更装置に出力する、環境制御部と、
    を備える、サーバ装置。
  2. 前記学習モデルは、前記室内環境が前記発言された単語の発言者に生じさせる所定の感想ごとに生成される、請求項１に記載のサーバ装置。
  3. 会議における発言の状況に応じて会議の状況を推測する、推測部をさらに備え、
    前記記憶部は、複数の前記学習モデルを記憶し、
    前記環境制御部は、前記推測された会議の状況に基づいて、複数の前記学習モデルのうち利用者が発言した音声から抽出された前記キーワードを入力する前記学習モデルを選択する、請求項１又は２に記載のサーバ装置。
  4. 前記推測部は、所定期間における発言の回数に応じて会議の盛況度合いを示す会議盛況度を算出し、当該算出された会議盛況度に基づいて会議の状況を推測する、請求項３に記載のサーバ装置。
  5. 利用者の参加者識別子と、前記テキストファイルから抽出された発言内容とを含む議事録を生成する、議事録生成部をさらに備え、
    前記環境制御部は、前記議事録に含まれる発言内容に基づき前記学習モデルに入力する前記キーワードを決定する、請求項１乃至４のいずれか一項に記載のサーバ装置。
  6. 前記環境制御部は、前記利用者が発言した音声から抽出された単語の発言回数に基づき前記学習モデルに入力する前記キーワードを決定する、請求項５に記載のサーバ装置。
  7. 前記室内環境変更装置は、前記識別子の取得に応じて、前記識別子に応じた制御を実行する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載のサーバ装置。
  8. 識別子に応じた制御を実行する室内環境変更装置と、
    前記室内環境変更装置と接続されたサーバ装置と、
    を含み、
    前記サーバ装置は、
    会議にて発言された音声から抽出されたキーワードと、前記キーワードに応じた室内環境を示す識別子と、を用いて生成された学習モデルを記憶する、記憶部と、
    会議にて発言された音声に応じた音声ファイルを取得する音声取得部と、
    前記音声ファイルをテキストファイルにテキスト化するテキスト化部と、
    前記テキストファイルから前記キーワードを抽出するキーワード抽出部と、
    抽出された前記キーワードの入力に応じて前記学習モデルから出力された前記識別子を、前記識別子に応じた制御を実行する室内環境変更装置に出力する、環境制御部と、
    を備える、会議支援システム。
  9. サーバ装置に搭載されたコンピュータが、
    会議にて発言された音声から抽出されたキーワードと、前記キーワードに応じた室内環境を示す識別子と、を用いて生成された学習モデルを記憶し、
    会議にて発言された音声に応じた音声ファイルを取得し、
    前記音声ファイルをテキストファイルにテキスト化し、
    前記テキストファイルから前記キーワードを抽出し、
    抽出された前記キーワードの入力に応じて前記学習モデルから出力された前記識別子を、前記識別子に応じた制御を実行する室内環境変更装置に出力する、会議支援方法。
  10. サーバ装置に搭載されたコンピュータに、
    会議にて発言された音声から抽出されたキーワードと、前記キーワードに応じた室内環境を示す識別子と、を用いて生成された学習モデルを記憶する処理と、
    会議にて発言された音声に応じた音声ファイルを取得する処理と、
    前記音声ファイルをテキストファイルにテキスト化する処理と、
    前記テキストファイルから前記キーワードを抽出する処理と、
    抽出された前記キーワードの入力に応じて前記学習モデルから出力された前記識別子を、前記識別子に応じた制御を実行する室内環境変更装置に出力する処理と、
    を実行させるためのプログラム。
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