JP7435447B2 - 情報処理システム、情報処理方法、および、記録媒体 - Google Patents

情報処理システム、情報処理方法、および、記録媒体 Download PDF

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Description

本開示は、情報処理システム、情報処理方法、および、記録媒体に関する。
近年、スマートフォンやタブレット端末、ウェアラブルデバイス、または、ホームエージェント等の専用端末を用いて、ユーザの質問や要求、コンテキストに応じてコンテンツや行動の推薦を行うエージェントシステムが知られている。
例えば下記特許文献１では、カーナビゲーションシステムにおけるエージェントキャラクターに関し、利用者の行為の傾向（スポットやルートの検索に基づくユーザの好み）の変化に対応させて、エージェントキャラクターの視覚的態様を変化させる技術が開示されている。これにより利用者は自己の嗜好や趣味の変化を直感的に理解することが可能となる。
また、下記特許文献２では、ユーザとバーチャルペットとの会話の蓄積に応じて、バーチャルペットの性格パラメータを変化させる技術が開示されている。
また、下記特許文献３では、カーナビゲーションシステムにおいて、ユーザとコミュニケーションを行うエージェントの性格を、ユーザのプロフィール（年齢、性別、趣味）や周辺環境（天候、車種）に応じて決定する技術が開示されている。
特開２０１０－２０４０７０号公報 特開２００２－２１６０２６号公報 特開平１１－２５９４４６号公報
しかしながら、上述した先行技術文献に記載の技術では、エージェントがユーザにどのような影響を与えたかについては考慮されていない。ユーザにアドバイスを行うエージェントシステムにおいては、ユーザがそのアドバイスを受け入れたか否かを考慮し、より効果的なアドバイスを行うことが求められる。
そこで、本開示では、エージェントのアドバイスに対するユーザの行動変容に応じてエージェントのユーザインタフェースを更新することで、より効果的にアドバイスを提示することが可能な情報処理システム、情報処理方法、および、記録媒体を提案する。
本開示によれば、エージェントがユーザに対して行ったアドバイスに対して、前記ユーザが行動変容したか否かに応じて、前記エージェントのユーザインタフェースを更新するように制御する制御部を備え、前記制御部は、前記アドバイスに対する前記ユーザの行動変容が、所定の期待値を下回るとき、前記エージェントの外観、声色、および性格のうち、少なくともいずれか一つについて異なる他のエージェントを設定し、設定されたエージェントにより前記ユーザに対してアドバイスを行った際の前記ユーザの行動変容結果を検出し、検出結果に基づいて、前記アドバイスに対して前記ユーザがより行動変容するように、前記エージェントの前記ユーザインタフェースを最適化するように制御する、情報処理システムを提案する。
本開示によれば、プロセッサが、エージェントがユーザに対して行ったアドバイスに対して、前記ユーザが行動変容したか否かに応じて、前記エージェントのユーザインタフェースを更新するように制御することを含み、前記制御することは、前記アドバイスに対する前記ユーザの行動変容が、所定の期待値を下回るとき、前記エージェントの外観、声色、および性格のうち、少なくともいずれか一つについて異なる他のエージェントを設定し、設定されたエージェントにより前記ユーザに対してアドバイスを行った際の前記ユーザの行動変容結果を検出し、検出結果に基づいて、前記アドバイスに対して前記ユーザがより行動変容するように、前記エージェントの前記ユーザインタフェースを最適化するように制御する、情報処理方法を提案する。
本開示によれば、コンピュータを、エージェントがユーザに対して行ったアドバイスに対して、前記ユーザが行動変容したか否かに応じて、前記エージェントのユーザインタフェースを更新するように制御する制御部として機能させ、前記制御部は、前記アドバイスに対する前記ユーザの行動変容が、所定の期待値を下回るとき、前記エージェントの外観、声色、および性格のうち、少なくともいずれか一つについて異なる他のエージェントを設定し、設定されたエージェントにより前記ユーザに対してアドバイスを行った際の前記ユーザの行動変容結果を検出し、検出結果に基づいて、前記アドバイスに対して前記ユーザがより行動変容するように、前記エージェントの前記ユーザインタフェースを最適化するように制御する、ためのプログラムが記録された、記録媒体を提案する。
以上説明したように本開示によれば、エージェントのアドバイスに対するユーザの行動変容に応じてエージェントのユーザインタフェースを更新することで、より効果的にアドバイスを提示することが可能となる。
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
本開示の一実施形態による情報処理システムの概要について説明する図である。 本実施形態による情報処理システムの全体構成の一例を示す図である。 本実施形態による情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 本実施形態によるユーザとの相性を決定する際に用いるユーザのパラメータについて説明する図である。 本実施形態によるユーザのプロフィール情報とユーザパラメータとの関係表の一例を示す図である。 本実施形態によるユーザとの相性を決定する際に用いるキャラクターのパラメータについて説明する図である。 本実施形態による私的キャラクターの情報入力画面の一例を示す図である。 本実施形態による各キャラクターに割り当てられたキャラクターパラメータの一例を示す図である。 本実施形態によるエージェントキャラクターの更新処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態によるキャラクターの性質を決めるパラメータの一例を示す図である。 本実施形態によるユーザのプロフィールデータに基づいて割り当てられるユーザパラメータの一例を示す図である。 本実施形態によるエージェントキャラクターの段階的パラメータを用いた更新処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態によるキャラクターの形状を無限段階的に変化させて最適なキャラクターに更新する場合について説明する図である。 本実施形態によるエージェントキャラクターの無限段階的変化を用いた更新処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態による各キャラクターに設定される出現頻度（確率）の一例を示す図である。 本実施形態による各キャラクターの出現頻度に基づくエージェントキャラクターの更新処理の動作の流れの一例を示すフローチャートである。
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
また、説明は以下の順序で行うものとする。
１．本開示の一実施形態による情報処理システムの概要
２．情報処理装置２の構成例
３．動作処理
３－１．エージェントキャラクターの更新
３－２．エージェントキャラクターの段階的調整に基づく更新
３－３．エージェントキャラクターをアドバイスサービス毎に選択
３－４．エージェントキャラクターの出現頻度に基づく更新
４．まとめ
＜＜１．本開示の一実施形態による情報処理システムの概要＞＞
図１は、本開示の一実施形態による情報処理システムの概要について説明する図である。図１に示すように、本実施形態による情報処理システムは、ユーザの質問や要求に応じて様々な情報を提供したり、ユーザに適切なアドバイスを行ったりするエージェントシステムにおいて、エージェントのアドバイスに対してユーザが行動変容したか否かに応じて、エージェントのユーザインタフェースを更新する。本明細書において、「ユーザインタフェース」とは、ユーザとインタラクションを行うエージェントの外観や、声、または、性格等を意味する。
例えば食生活のアドバイスとして、栄養バランスの取れた健康的な食事である「和食」をユーザに薦めたが、アドバイスを行っているエージェントのユーザインタフェースが、図１上段に示すような素行が悪そうなキャラクター等であると、ユーザがアドバイスを受け入れない（行動変容が起きない）状況も想定される。
そこで本実施形態による情報処理システムでは、ユーザがアドバイスを受け入れたか否か（具体的には、行動変容したか否か）に応じて、エージェントのユーザインタフェースを更新し、例えばユーザが好きなキャラクターや尊敬している人物のキャラクター、または共感するキャラクター等、よりユーザがアドバイスを受け入れ易い（信頼感のある）キャラクターに変更すことで、より効果的にアドバイスを提示することを可能とする。
例えば、上述したように図１上段に示すような素行が悪そうなキャラクター等で食生活のアドバイスを行ってもユーザが行動変容を起こさなかった場合（例えばいつもジャンクフードを食べているユーザに対して、栄養バランスの取れた健康的な食事を勧めても食生活が変容しなかった場合）、エージェントキャラクターを更新（変更）する。具体的には、例えばユーザが尊敬する人物が祖母の場合、いくつかあるエージェントキャラクターの中から、おばあさんキャラを選択し、エージェントのユーザインタフェース（外観、声、性格等）をおばあさんキャラに更新する。おばあさんキャラのエージェントからアドバイスを受けることで、ユーザはアドバイスを受け入れ易くなることが期待できる（例えば食生活の行動変容）。
ここで、エージェントとは、ユーザの行動の支援や、ユーザへの様々な情報提供（情報推薦等）、ユーザとの対話等を自律的に行うソフトウェアであって、様々なデバイス（エージェントデバイス）を介して、ユーザとインタラクションを行う。エージェントは、ユーザに対して直接的で短期的な１セッションの応答を行う一般的なエージェントシステムの他、例えば、長期的な視野に立って徐々に課題解決に近付けていくための行動変容をユーザに促す新たなエージェントシステム（マスターシステムと称する）であってもよい。ここで、「マスター」とは、ユーザに自発的な行動変容を促す仮想的なエージェントの呼称（師匠的な存在）である。マスターシステムでは、例えば特定コミュニティやユーザ毎に所定の行動規範（コミュニティ内の課題を解決するための手段、所定の価値基準（すなわち価値観）、所定の生活リズム等）を自動生成し、行動規範に基づいて行動変容を間接的に促すことで、コミュニティの課題を解決することが可能である。すなわち、ユーザがマスターの言葉に従って行動しているうちに、行動規範を意識せずとも、気付かないうちにコミュニティ内の課題が解決されていたり、コミュニティ内の価値基準に合った行動を取ったりすることができ、コミュニティの状況が改善される。
続いて、このような本実施形態による情報処理システムの全体構成について図２を参照して説明する。図２は、本実施形態による情報処理システムの全体構成の一例を示す図である。
図２に示すように、本実施形態による情報処理システムは、ユーザに対してエージェントからのアドバイスを提示するユーザインタフェースとして機能するエージェントデバイス１と、エージェントキャラクターの生成を行う情報処理装置２とを含む。
情報処理装置２は、外部のアドバイスサービスシステム（具体的には、アドバイスサービスサーバ３）からユーザへのアドバイスを取得し、当該アドバイスを、外部のエージェントデバイス１に出力する。この際、情報処理装置２は、選定したキャラクターエージェントのユーザインタフェースにエージェントデバイス１を更新し、アドバイスを提示する。
アドバイスサービスサーバ３は、楽曲推薦や食生活のアドバイス等、ユーザへ提示する様々な情報を生成するサービスシステムの一例である。ユーザは、例えば情報提供を受けたいサービスシステムに加入することで、ユーザが利用するエージェントデバイス１において、所定のエージェントキャラクターからのアドバイスとして、当該サービスシステムからのアドバイスを享受することができる。本実施形態による情報処理装置２は、アドバイスサービスサーバ３と通信接続してユーザへの提示情報（アドバイス）を所得し、当該ユーザが利用するエージェントデバイス１において、適切なエージェントキャラクターからのアドバイスとして提示するように制御する共通基盤（プラットフォーム）として活用し得る。
サービスシステム（アドバイスサービスサーバ３）は、既存の情報提示サービス（例えば、コンテンツ（音楽、映画、イベント、ゲーム等）の推薦や、ヘルスケア等のアドバイスの提示システムなど）、エージェントサービスであってもよいし、また、長期的な視野に立って徐々に課題解決に近付けていくための行動変容をユーザに促す上記マスターシステムと称する新たなシステムであってもよい。
情報処理装置２は、適宜エージェントキャラクターを選定（生成も可能）し、当該選定したエージェントキャラクターのユーザインタフェースにエージェントデバイス１を更新し、アドバイスを提示させる制御を行う。ユーザインタフェースの更新内容としては、例えば、エージェントキャラクターの外観、声、または性格等の変更が挙げられる。また、情報処理装置２は、エージェントデバイス１を用いて行ったエージェントからのアドバイスに対するユーザの行動変容の有無に応じて、エージェントキャラクターを変更し、エージェントデバイス１におけるエージェントのユーザインタフェースを最適化する。ユーザの行動変容の有無は、例えば、センシングデバイス４から取得した各種センシングデータ（カメラデータ、音声データ、生体情報、モーションセンサ情報、行動履歴、位置情報、操作履歴等）に基づいて判定し得る。センシングデバイス４は、ユーザ周辺に設置されたセンサ（監視カメラ、マイク等）であってもよいし、ユーザが装着するウェアラブルデバイスであってもよいし、エージェントデバイス１に設けられていてもよい。また、センシングデバイス４は、複数であってもよい。
ユーザインタフェースの外観の変更に関しては、例えばエージェントデバイス１が、スマートフォンやタブレット端末、ＴＶ装置、ＨＭＤ（Head Mounted Display）等の表示装置、または、画像を投影するプロジェクター装置の場合、エージェントはバーチャルエージェントとして表示画面や投影領域に表示されるため、画像を切り替えることで、エージェントのキャラクターを更新することが可能となる。また、外観の変更は、エージェントデバイス１が、柔らかい素材で人型の外装からなるエージェントロボットの場合、内部の空気圧を調節したり、内部から棒状のアームを突き出すことで外装の形状を変化させたりすることが可能である。また、白くシンプルな形状のエージェントロボットにおいて、外側（もしくは内側）からプロジェクターでエージェントのテクスチャの投影を切り替えることが可能である。
また、エージェントの声の出力は、例えば、エージェントキャラクターの声紋データが情報処理装置２からエージェントデバイス１に渡されて、エージェントデバイス１において、合成音声エンジンを用いて当該声紋データから音声を合成して発話することが想定される。この場合、情報処理装置２は、キャラクターを更新する場合、更新するキャラクターの声紋データをエージェントデバイス１に送信することで、エージェントの声の更新を行うことが可能となる。
また、エージェントの性格は、エージェントの言い回しや語尾などの口調に反映されるようにしてもよい。例えば情報処理装置２は、エージェントキャラクターの性格を更新した場合、更新したエージェントキャラクターの性格情報をエージェントデバイス１に渡し、エージェントデバイス１は、当該性格情報に応じた口調を用いてアドバイスを提示する。性格情報には、口調に関する情報が含まれていてもよい。
エージェントデバイス１は、上述したように、スマートフォンやタブレット端末、ＴＶ装置、ＨＭＤ等の表示装置であってもよいし、画像を投影するプロジェクター装置であってもよいし、また、変形が可能なエージェントロボットであってもよい。また、エージェントデバイス１は、スマートバンド、スマートイヤホン、スマートネック（首掛け型スピーカ）等のウェアラブルデバイスであってもよい。また、エージェントデバイス１は、家庭用の音声認識端末（ホーム端末）であってもよい（いわゆる音声エージェント装置）。エージェントデバイス１は、情報処理装置２により選定されたエージェントキャラクターを復元する機能（表示機能、音声出力機能（合成音声エンジンを含む）、形状変形機能等）を有し、情報処理装置２から受信したアドバイスを、所定のエージェントキャラクターからのアドバイスとしてユーザに提示することが可能である。
以上、本開示の一実施形態による情報処理システムについて説明した。なお、本実施形態による情報処理システムの構成は図２に示す例に限定されない。例えば、情報処理装置２がアドバイスサービスサーバ３の機能を含んでいてもよいし、情報処理装置２の少なくとも一部の処理を、エージェントデバイス１で行うようにしてもよいし、情報処理装置２全ての構成をエージェントデバイス１が有していてもよい。
続いて、本実施形態による情報処理システムに含まれる情報処理装置２の具体的な構成について図面を参照して説明する。
＜＜２．情報処理装置２の構成例＞＞
図３は、本実施形態による情報処理装置２の構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、情報処理装置２は、制御部２００、通信部２１０、および記憶部２２０を有する。
＜２－１．制御部２００＞
制御部２００は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置２内の動作全般を制御する。制御部２００は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、マイクロプロセッサ等の電子回路によって実現される。また、制御部２００は、使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、及び適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）を含んでいてもよい。
また、本実施形態による制御部２００は、ユーザ情報管理部２０１、アドバイスサービス管理部２０２、初期キャラクター判定部２０３、行動変容判定部２０４、キャラクター変更部２０５としても機能する。
（ユーザ情報管理部２０１）
ユーザ情報管理部２０１は、ユーザが入力したプロフィール情報等を管理する。ユーザのプロフィール情報は、ユーザプロフィールＤＢ２２１に格納される。本実施形態では、エージェントからのアドバイスに対するユーザの行動変容に基づいてエージェントのキャラクターを変更し、キャラクターを最適化する（ユーザがよりアドバイスを受け入れ易く、効果的なアドバイスを実現できるキャラクターにする）。一方、その初期のキャラクターの決定方法としては（まだ行動変容のフィードバックがユーザから得られていない状況のため）、例えばユーザのプロフィール情報を用いることで、ユーザの性格や好みと相性のよいキャラクターを選ぶことが可能となる。ユーザのプロフィール情報としては、例えば、性別、生年月日、尊敬する人物、好きな芸能人のジャンル等が挙げられる。
（アドバイスサービス管理部２０２）
アドバイスサービス管理部２０２は、アドバイスサービスサーバ３から、ユーザ宛のアドバイス情報を取得し、該当するユーザが利用するエージェントデバイス１に、当該アドバイス情報を配信する。どのユーザがどのアドバイスサービスに登録しているかの情報も管理してもよい。
（初期キャラクター判定部２０３）
初期キャラクター判定部２０３は、エージェントデバイス１に最初に設定するエージェントキャラクター（初期キャラクター）を判定する。初期キャラクター判定部２０３は、例えばユーザのプロフィール情報に基づいて、予め用意したエージェントキャラクター（私的キャラクターＤＢ２２２、汎用キャラクターＤＢ２２３を参照）から、ユーザと相性の良いキャラクターを選定し、初期キャラクターとする。より具体的には、例えばユーザのプロフィール情報に基づいてユーザと相性のよいキャラクターの各種パラメータを決定し、このパラメータと、予め用意されたキャラクターのパラメータとを比較して、近い座標にあるキャラクターを、相性の良いキャラクターとして選定する。
（ユーザパラメータ；ＵＰについて）
ここで、図４を参照し、ユーザとの相性を決定する際に用いるユーザのパラメータ（ＵＰ；ユーザパラメータ）について説明する。ユーザパラメータとしては、例えば、ＵＰ０「好きなキャラのカテゴリー」として、「家族・知人」は値１（ＵＰ０；１）、「芸能人」は値２（ＵＰ０；２）、「歴史上の人物」は値３（ＵＰ０；３）、「架空の人物」は値４（ＵＰ０；４）、「アニメキャラクター」は値５（ＵＰ０；５）、といったパラメータを設定する。また、ＵＰ１「好きな芸能ジャンル」として、「アイドル」は値１（ＵＰ１；１）、「歌手」は値２（ＵＰ１；２）、「俳優」は値３（ＵＰ１；３）、「タレント」は値４（ＵＰ１；４）、「お笑い」は値５（ＵＰ１；５）、といったパラメータを設定する。
このようなパラメータ設定に従い、ユーザが登録したプロフィール情報から、例えば図５に示すようなユーザパラメータとの関係表が生成される。図５に示すように、プロフィールデータのデータ１（性別）から順に、ユーザの入力内容に従って、各パラメータ（ＵＰ０～ＵＰ４の値が適用される。なお、表中、ブランク（”－”）になっている個所は、値を適用しない。全てのプロフィールデータが入力されることで、ＵＰ０～ＵＰ４の全てのパラメータが埋められる。
（キャラクターパラメータ；ＣＰについて）
初期キャラクター判定部２０３は、各エージェントキャラクターのパラメータ（ＣＰ；キャラクターパラメータ）と、ユーザのプロフィールデータに基づくパラメータ（ＵＰ０～ＵＰ４）を用いて、初期キャラクターを決定する。ここで、図６を参照し、ユーザとの相性を決定する際に用いるキャラクターのパラメータ（ＣＰ；キャラクターパラメータ）について説明する。キャラクターパラメータとしては、例えば、ＣＰ０「キャラのカテゴリー」として、「家族・知人」は値１（ＣＰ０；１）、「芸能人」は値２（ＣＰ０；２）、「歴史上の人物」は値３（ＣＰ０；３）、「架空の人物」は値４（ＣＰ０；４）、「アニメキャラクター」は値５（ＣＰ０；５）、といったパラメータを設定する。また、ＣＰ１「芸能ジャンル」として、「アイドル」は値１（ＣＰ１；１）、「歌手」は値２（ＣＰ１；２）、「俳優」は値３（ＣＰ１；３）、「タレント」は値４（ＣＰ１；４）、「お笑い」は値５（ＣＰ１；５）、といったパラメータを設定する。
なお、ＣＰとＵＰのパラメータの各項目は、ＣＰ０：キャラのカテゴリーとＵＰ０：好きなキャラのカテゴリーや、ＣＰ１：芸能ジャンルとＵＰ０：好きなキャラのカテゴリーなど、それぞれ対応した内容となっている。
続いて、予め用意されたキャラクターの各パラメータの一例について説明する。本明細書において「キャラクター」とは、エージェントを表現する際に用いる形状（外観）、声色、または性格等の総称として用いる。また、本実施形態によるエージェントのキャラクターは、汎用キャラクターとしてシステム側で予め複数用意されていてもよい。汎用キャラクターとは、テレビなどで活躍する芸能人、アニメやマンガのキャラクターなど、一般的に知られている、また、公的なキャラクターが含まれる。汎用キャラクターの情報は、汎用キャラクターＤＢ２２３に格納されている。また、本実施形態によるエージェントのキャラクターは、汎用キャラクターの他、ユーザの身近な人物、例えば家族や友達、知り合いなどに基づく私的なキャラクター（ユーザのお父さんキャラクター、ユーザのおばあさんキャラクターなど）を利用することも可能である。私的キャラクターの情報は、私的キャラクターＤＢ２２２に格納されている。
格納される各キャラクターの情報は、外観情報（写真画像（２Ｄ、３Ｄデータ）、イラスト等）、音声情報（声紋データなど）、性格（性格パラメータなど）、性別、年代、および、ユーザとの続柄（または親密度合いなど）等を含む。家族や知り合いなど、ユーザにしか分からない私的キャラクターの情報は、ユーザ自身が予め登録しておくことを想定する。図７は、私的キャラクターの情報入力画面の一例を示す図である。図７に示すように、ユーザは、家族や知り合い等、ユーザにしか分からない私的キャラクターの情報を入力し、登録することが可能である。
次に、このような汎用、私的を含めた各キャラクターに割り当てられるキャラクターパラメータ（図６に示すＣＰの値）の一例を、図８に示す。ＣＰ情報は、各キャラクターの情報として、各ＤＢに格納されていてもよい。
図８のキャラクター事例１として示すように、例えば「ユーザ自身のおばあちゃん」という私的キャラクターには、ユーザにより入力された当該私的キャラクターの情報に基づき、「ＣＰ０；１（家族・知人）」、「ＣＰ１：－（なし）」、「ＣＰ２；２（1970年代）」（生年月日等から算出）、「ＣＰ３；５（女性）」、「ＣＰ４；２（祖父母）」、というような値（図６参照）が割り振られる。
また、図８のキャラクター事例２として示すように、例えばある有名な「ロック歌手」の汎用キャラクターには、「ＣＰ０；２（芸能人）」、「ＣＰ１：２（歌手）」、「ＣＰ２；３（1980年代）」、「ＣＰ３；１（男性）」、「ＣＰ４；５（他人）」、というような値（図６参照）が割り振られる。
（初期キャラクターの決定の詳細）
上述したように、初期キャラクター判定部２０３は、各エージェントキャラクターのパラメータ（ＣＰ；キャラクターパラメータ）と、ユーザのプロフィールデータに基づくパラメータ（ＵＰ；ユーザパラメータ）を用いて、初期キャラクターを決定する。初期キャラクターの決定手法とは特に限定しないが、例えば以下の手法が用いられる。
例えば、ＣＰ０～ＣＰ４の各値を持つ各キャラクターは、各パラメータの軸を持つ多次元（５次元）空間上にて、座標（ＣＰ０，ＣＰ１，ＣＰ２，ＣＰ３，ＣＰ４）の地点に配置されることになる。
初期キャラクター判定部２０３は、上記空間上の座標（ＵＰ０，ＵＰ１，ＵＰ２，ＵＰ３，ＵＰ４）から、各キャラクターの座標までの距離を求め、もっとも距離が近いキャラクターを初期キャラクターに決定する。
距離の算出方法は、例えば下記の例が挙げられる。
n = 0～4において
UPn = 0 の場合
Dn = 0
UPn ≠ 0 の場合
Dn = (UPn - CPn) ^2
距離 D = (D1 + D2 + D3 + D4) ^1/2
（この距離Ｄが最も小さいキャラクターが初期キャラクターとして選択される。）
（行動変容判定部２０４）
行動変容判定部２０４は、アドバイスに対するユーザの行動変容を判定する。例えば行動変容判定部２０４は、センシングデバイス４から取得した各種センシングデータを解析し、ユーザの行動変容を判定することが可能である。行動変容判定の具体例については、フローチャートを用いて後述する。
（キャラクター変更部２０５）
キャラクター変更部２０５は、行動変容判定部２０４により判定されたユーザの行動変容に応じて、エージェントデバイス１でユーザとインタラクションを起こすエージェントキャラクター（ユーザインタフェース）の変更（更新）を行う。例えばキャラクター変更部２０５は、初期キャラクターによりアドバイスを所定回数行ってもユーザが行動変容を起こさなかった場合、当該初期キャラクターと近い属性を有する他のエージェントキャラクターを、私的キャラクターＤＢ２２２や汎用キャラクターＤＢ２２３から選択し、選択したキャラクターのユーザインタフェースに変更するよう、エージェントデバイス１を制御する。
エージェントのキャラクター変更（更新）は、外観、声、および性格の、少なくともいずれか一つを含む変更により実現される。すなわち、エージェントのキャラクター変更として、例えば外観のみの変更、外観および声の変更、声のみの変更、声および性格の変更、外観および性格の変更、性格のみの変更、または、外観・声・性格全ての変更が想定される。キャラクター変更部２０５は、このようなユーザの行動変容に応じたキャラクター変更を継続的（繰り返し）に行い、ユーザが、より行動変容するよう（すなわち、より効果的にアドバイスを受け入れるよう）、エージェントキャラクターを最適化することが可能となる。このような、初期キャラクター決定後のエージェントキャラクターの変更（更新）の具体例については、フローチャートを用いて後述する。
＜２－２．通信部２１０＞
通信部２１０は、有線または無線により外部装置と接続し、外部装置とデータの送受信を行う。通信部２１０は、例えば有線／無線ＬＡＮ（Local Area Network）、またはＷｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）携帯通信網（ＬＴＥ（Long Term Evolution）、３Ｇ（第３世代の移動体通信方式））等により、ネットワークと通信接続し、ネットワークを介して、アドバイスサービスサーバ３や、エージェントデバイス１、センシングデバイス４とデータの送受信を行い得る。
＜２－３．記憶部２２０＞
記憶部２２０は、制御部２００の処理に用いられるプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、および適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）により実現される。
本実施形態による記憶部２２０は、例えば、ユーザプロフィールＤＢ（データベース）２２１、私的キャラクターＤＢ２２２、および汎用キャラクターＤＢ２２３を格納する。
以上、本実施形態による情報処理装置２の構成について具体的に説明した。情報処理装置２は、ネットワーク上のサーバにより実現されてもよいし、通信距離が比較的エージェントデバイス１に近い位置にあるエッジサーバにより実現されてもよい。また、情報処理装置２は、複数の装置により構成されてもよい。また、図３に示す情報処理装置２の構成の少なくとも一部が外部装置にあってもよい。また、情報処理装置２の制御部２００の各機能の少なくとも一部を、エージェントデバイス１により実現してもよい。また、情報処理装置２の制御部２００の機能および制御部２００の各ＤＢをエージェントデバイス１に持たせてもよい。
＜＜３．動作処理＞＞
続いて、本実施形態による情報処理システムの動作処理について図面を用いて具体的に説明する。
＜３－１．エージェントキャラクターの更新＞
まず、図９を参照して、本実施形態によるエージェントキャラクターの更新について説明する。本実施形態による情報処理システムでは、決定した初期キャラクターが適用されたエージェントにより、各アドバイスサービスが生成するアドバイスの内容をユーザに適宜通知する。さらに、かかる通知を受けて、ユーザがどのような行動をとったか、カメラやマイク等の各種センシングデバイス４を用いて、その効果を計測する（行動変容の検出）。
そして、情報処理装置２は、計画結果に応じて、十分な効果がなかった（すなわちアドバイスに対する行動変容が無かった）と判定した場合は、エージェントキャラクターの再選択（更新、すなわち、ユーザインタフェースの変更）を行う。
このようなエージェントキャラクターの更新処理の流れの一例について、以下、図９を参照して具体的に説明する。図９は、本実施形態によるエージェントキャラクターの更新処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図９に示すように、まず、情報処理装置２は、初期キャラクター判定部２０３により判定した初期キャラクターをエージェントとして選択する（ステップＳ１０３）。具体的には、情報処理装置２は、選択した初期キャラクターの外観、声紋データ、および性格といったキャラクター情報を、エージェントデバイス１に送信し、エージェントデバイス１において、当該初期キャラクターでのアドバイスの提示を実行させる。アドバイスは、情報処理装置２によりアドバイスサービスシステムから適宜取得し、エージェントデバイス１に送信する。
次に、情報処理装置２は、行動変容判定部２０４により、選択したキャラクターにてアドバイスをＮ回行ったうち、行動変容が認められた回数が期待値ｔを下回ったか否かを判断する（ステップＳ１０６）。行動変容が認められた回数とは、ユーザがアドバイスに従った回数である。行動変容判定部２０４は、センシングデバイス４により検出された各種センシングデータに基づいて、ユーザがアドバイスを受けて行動変容した回数を検出する。
例えば、エージェントデバイス１が、家庭用の音声認識端末（ホーム端末）であって、これによりユーザに楽曲をレコメンドした場合に、ユーザがレコメンドされた曲をリクエストしたか否かを判断する。例えば１０回の楽曲リコメンドを行い、その楽曲の再生をリクエストした回数が、期待する所定の閾値、例えば７回を下回った場合は、行動変容判定部２０４は、キャラクターの再選択（更新）を行う。
また、例えば、エージェントデバイス１において、食生活の改善についてアドバイスした場合に、ユーザがアドバイスに従ったメニューにしたか否か（アドバイスに従った食事を摂ったかどうか）を判定する。例えばユーザが食事を採る際にメニューのアドバイスを行い、１０回の食事中、アドバイスに従った食事を採ったのが期待する所定の閾値、例えば７回を下回った場合は、行動変容判定部２０４は、キャラクターの再選択（更新）を行う。ユーザがどのような食事を採ったかは、例えばユーザ自身がテキスト入力してもよいし、ユーザが料理をエージェントデバイス１のカメラで撮影し、エージェントデバイス１により画像解析でメニュー判定してもよいし、また、ＩＴ管理された会社や学校の食堂において、ユーザの精算データから、ユーザが摂った食事メニューを判定してもよい。
次いで、情報処理装置２は、行動変容が認められた回数が期待値ｔを下回った場合（ステップＳ１０６／Ｙｅｓ）、ｎ＝１にセットし（ステップＳ１０９）、キャラクター変更部２０５により、選択されたキャラクター（ここでは、初期キャラクター）の座標から（割り当てられたＣＰが）ｎ番目に近い座標に位置するキャラクターを再選択する（ステップＳ１１２）。
続いて、情報処理装置２は、エージェントデバイス１において、再選択したキャラクターにてアドバイスをＮ回行ったうち、行動変容が認められた回数が期待値ｔを下回ったか否かを判断する（ステップＳ１１５）。
そして、情報処理装置２は、行動変容が認められた回数が期待値ｔを下回らない場合（ステップＳ１１５／Ｎｏ）、再選択したキャラクターを新たなエージェントとして決定する（ステップＳ１２１）。
一方、行動変容が認められた回数が期待値ｔを下回った場合（ステップＳ１１５／Ｙｅｓ）、キャラクター変更部２０５は、ｎに１加算し（ステップＳ１１８）、再度、ｎ番目に近い座標に位置するキャラクターを選択する（ステップＳ１１２）。
上記ステップＳ１１２～ステップＳ１１８を繰り返すことで、初期キャラクターから段階的にキャラクターを設定し、ユーザに対してアドバイス効果の高い（すなわち、ユーザが、より行動変容を起こしやすい（アドバイスを受け入れ易い））キャラクターに更新していく（最適化する）ことが可能となる。
また、上記ステップＳ１２１において、新たなエージェントを決定した後も、上記ステップＳ１０６以降の処理を行うことで、継続的に、エージェントキャラクターの最適化を行うことが可能である。
なお、本実施形態では、行動変容が起きたか否かを、同じエージェントキャラクターによる同じアドバイスを繰り返し行ったうちの行動変容が認められた回数（割合）に基づいて判定するようにしてもよい。同じアドバイスは、必ずしも続けて行わなくてもよく、他のアドバイスに混じえて、一定期間内に所定回数行うようにしてもよい。
例えば、情報処理装置２は、「爪を噛む」という悪い癖を行う度に、それを改めさせるアドバイスを同じエージェントキャラクターにより通知することを、１日に渡って行う。そして、情報処理装置２は、各アドバイスに対して効果があった（ユーザがアドバイスに従ってその行為をやめた）割合（行動変容が起きた割合）が７０％を超えた場合、そのキャラクターによるアドバイスに効果があったと判断できる。
なお、繰り返すアドバイスは、全く同じ内容のアドバイスに限定されず、同じジャンルや共通する観点でのアドバイス（すなわち、上位カテゴリが共通するアドバイス）等であってもよい。
例えば、情報処理装置２は、「爪を噛む」だけではなく「貧乏ゆすり」や「舌打ちをする」など、悪い癖と評される行為全体に対して、それらを行う度に、同じエージェントキャラクターにより、その行為を改めさせるアドバイスを繰り返し行うようにしてもよい。そして、これらの「悪い癖に対するアドバイス」それぞれに対して効果があったかどうか（行為をやめたかどうか）を記録し続ける。情報処理装置２は、アドバイスの実施が例えば１０回に達したとき、効果があった（ユーザがアドバイスに従ってその行為をやめた）回数をみて、それが例えば７回を超えている場合、そのキャラクターによるアドバイスは効果があったと判断する。
また、例えば楽曲レコメンドの場合は、同じ楽曲のレコメンドを繰り返すことに限定されず、情報処理装置２は、共通するアーティストまたは共通するジャンルの楽曲を所定回数繰り返しエージェントデバイス１において同じエージェントキャラクターによりユーザに対してレコメンドする。そして、情報処理装置２は、所定回数（または所定期間）のレコメンドに対し、ユーザがレコメンドされた楽曲の再生をリクエストした回数（効果があった回数）に基づいて、そのキャラクターによるアドバイスに効果があった否かを判断する。
以上、本実施形態による動作処理の一例を説明した。なお図９に示す動作処理は一例であって、本開示は図９に示す例に限定されない。
＜３－２．エージェントキャラクターの段階的調整に基づく更新＞
エージェントのキャラクター選択方法について、上述した実施例は、予め複数のキャラクターを設定しておき、それらのキャラクターの性質を決める各パラメータ（ＣＰ；キャラクターパラメータ）から成る多次元空間上に各キャラクターを離散的に配置し、ユーザのプロフィールデータや行動変容に基づいてキャラクターを選択するといった手法を用いたが、本開示はこれに限定されない。
例えば、固有のキャラクターから選択するのではなく、キャラクターの各パラメータを段階的に調節し、最適なキャラクターを探索する手法を用いてもよい。この場合、情報処理装置２は、エージェントキャラクターの外観、音声、および性格のうち、少なくともいずれか一つについて、段階的に異なっているエージェントキャラクターを順に設定することが可能となる。キャラクターの性質を決める各パラメータの一例を、図１０に示すように制定する。図１０は、本実施形態によるキャラクターの性質を決めるパラメータの一例を示す図である。
図１０に示すように、例えば、「Ｐ０：キャラクターのテイスト」として、「マンガ調」から「写実的」まで、例えば１０段階で値を設定し得る。また、「Ｐ１：キャラクターの性格」としては、「活発」から「おとなしい」まで、同様に、例えば１０段階で値を設定し得る。
このように、キャラクターの性質を形成する各パラメータを、予め段階的に用意する。なお、図１０には示していないが、音声（声紋データ）の段階的パラメータも同様に制定し得る。声紋データの段階的パラメータとしては、例えば、「高い声（可愛い声、若々しい声、落ち着かない声等）」から「低い声（重厚な声、落ち着いた声、かすれた声等）」、また、「大きい声」から「小さい声」等が想定される。また、「早口－ゆっくり」、「方言－標準語」等は、性格（口調）の段階的パラメータに含まれてもよい。
本実施例では、一例として、キャラクターのパラメータＣＰ０～ＣＰ４の各パラメータを、０～９の１０段階で決定する。これに対し、ユーザのプロフィールデータに基づいて割り当てられるユーザパラメータ（ＵＰ）も、図１１に示すように、１０段階で設定し得る。
図１１は、ユーザのプロフィールデータに基づいて割り当てられるユーザパラメータの一例を示す図である。初期キャラクター判定部２０３は、ユーザに登録させたプロフィールデータに基づいて割り当てられる各パラメータ（ＵＰ）に基づいて、初期キャラクターを判定し得る。例えば図１０に示すキャラクターの各パラメータの１０段階の値のうち、対象ユーザのプロフィールに基づいて割り当てられたＵＰの値に近い値を、それぞれＰ０～Ｐ３の設定値としたキャラクターを初期キャラクターとする。
そして、情報処理装置２は、ユーザの行動変容を参照し、段階的パラメータを用いて、次のように初期キャラクターの更新を行い得る。
図１２は、本実施例によるエージェントキャラクターの段階的パラメータを用いた更新処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図１２に示すように、まず、情報処理装置２は、ｎ＝０にリセットし（ステップＳ２０３）、キャラクターのパラメータＰｎにおいて（例えば図１０に示すＰ０～Ｐ３のいずれか）、現在の設定値ｕにて（例えば図１０に示す段階的なパラメータの値０～９のいずれか）、アドバイスをＮ回行い、行動変容の回数を測定する（ステップＳ２０６）。
次に、情報処理装置２は、同じくＰｎにおいて、設定値をｕ－１に変更して、アドバイスをＮ回行い、行動変容の回数を測定する（ステップＳ２０９）。
次いで、情報処理装置２は、同じくＰｎにおいて、設定値をｕ＋１に変更して、アドバイスをＮ回行い、行動変容の回数を測定する（ステップＳ２１２）。
続いて、情報処理装置２は、各測定した行動変容の回数に基づいて、最も効果が高かった設定値を、パラメータＰｎの新たな設定値とする（ステップＳ２１５）。
次に、情報処理装置２は、ｎを１加算し（ステップＳ２１８）、ｎ＝４になるまで（ここでは一例として、図１０に示すように、パラメータがＰ０～Ｐ３までのため）、上記ステップＳ２０６～Ｓ２１８を繰り返す（ステップＳ２２１）。
これにより、各パラメータの現在の設定値の段階的な前後の値をそれぞれ試すことで、よりアドバイスの受容効果が高いキャラクターにエージェントを徐々に変容させていくことが可能となる。すなわち、情報処理装置２は、エージェントキャラクターの外観、音声、および性格のうち、少なくともいずれか一つについて最適化していくことができる。
（エージェントキャラクターの無限段階の更新）
以上説明した例では、例えば予め用意した複数のキャラクターから選択する方法や、キャラクターのパラメータの値を１０段階等の有限段階の値から選択して設定する方法について説明したが、本開示はこれに限定されない。
本開示では、有限個のキャラクターから「最も行動変容が見受けられた」キャラクターを選択する手法に限定されず、有限個のキャラクターそれぞれの間を補間する形で、キャラクターの形状を連続的に変化させる。そして、その連続線上の任意の位置でのキャラクターを選択できるようにすることで、無限段階的にキャラクターを変化させ、より最適なキャラクターを選択できることを実現する。
例えば形状の連続変化の生成は、画像補間のためのパスフレームワーク手法や、ＧＡＮ（Generative Adversarial Network）などの機械学習手法を用いて行うことができる。また、ＧＡＮなどの機械学習手法を用いれば、キャラクターの形状だけでなく、キャラクターの音声（声色）についても、同様のアルゴリズムが適用できる。
これにより、例えば図１３に示すように、初期キャラクター（キャラクターＡ）から、初期キャラクターから最も距離が近いキャラクター（キャラクターＢ）まで、上述したアルゴリズム等を用いて、その形状を連続的に変化させ、任意の形状を選択することを可能とする。
以下、図１４を参照して具体的に説明する。図１４は、本実施例によるエージェントキャラクターの無限段階的変化を用いた更新処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図１４に示すように、まず、情報処理装置２の初期キャラクター判定部２０３は、初期キャラクターをエージェントとして選択する（ステップＳ２５３）。初期キャラクターの選定は、例えば図４～図８を参照して上述したように、各エージェントキャラクターのパラメータ（ＣＰ）と、ユーザのプロフィールデータに基づくパラメータ（ＵＰ）を用いて、各パラメータの軸を持つ多次元（５次元）空間上にて、距離Ｄが最も小さいキャラクターを初期キャラクターに決定する。
次に、情報処理装置２の行動変容判定部２０４は、選択したキャラクターにてアドバイスをＮ回行ったうち、行動変容が認められた回数が期待値ｔを下回ったか否かを判断する（ステップＳ２５６）。
次いで、期待値ｔを下回った場合（ステップＳ２５６／Ｙｅｓ）、情報処理装置２のキャラクター変更部２０５は、ｎ＝１にセットし（ステップＳ２５９）、選択したキャラクターの座標から（各パラメータによる多次元空間上において）ｎ番目に近い座標に位置するキャラクターを選択する（ステップＳ２６２）。
次に、情報処理装置２のキャラクター変更部２０５は、両キャラクターの形状から画像補間の処理を行い、連続的に形状が変化する画像（いわゆる画像のモーフィング）を生成し（ステップＳ２６５）、連続変化の線上において、任意のステップ数の画像を抽出する（ステップＳ２６８）。
次いで、情報処理装置２のキャラクター変更部２０５は、ｍ＝１にセットし（ステップＳ２７１）、ｍ番目のステップの画像をキャラクターの形状として適用する（ステップＳ２７４）。
続いて、情報処理装置２のキャラクター変更部２０５は、適用したキャラクターにてアドバイスをＮ回行ったうち、行動変容が認められた回数が期待値ｔを下回ったか否かを判断する（ステップＳ２７７）。
次に、期待値ｔを下回った場合（ステップＳ２７７／Ｙｅｓ）、情報処理装置２のキャラクター変更部２０５は、ｍを１加算し（ステップＳ２８０）、ステップ数が上限に達するまで、上記ステップＳ２７４～ステップＳ２８０を繰り返す（ステップＳ２８３）。
そして、期待値ｔ以上となった場合（ステップＳ２７７／Ｎｏ）、情報処理装置２のキャラクター変更部２０５は、適用したキャラクターを新たなエージェントとして選択する（ステップＳ２８６）。
このようにして、連続的に形状が変化する画像を生成した上で、任意の画像をエージェントキャラクターとして選択することが可能となる。
なお、ここでは一例として、キャラクターの形状の変化について説明したが、本開示はこれに限定されず、キャラクターの声質（声紋データ）や、性格（口調）など、他のパラメータについても、同様に連続的に変化させたデータを生成した上で、任意のデータをエージェントキャラクターとして選択することが可能となる。
＜３－３．エージェントキャラクターをアドバイスサービス毎に選択＞
上述した実施例では、アドバイスの内容によらず、同一のエージェントキャラクターが選択されるものであるが、本開示はこれに限定されず、アドバイスサービス毎に、より効果のあるキャラクターを選択するようにしてもよい。
例えば、情報処理装置２は、楽曲レコメンドと食生活のアドバイスそれぞれのアドバイス時のユーザの行動変容を判定し、各行動変容の結果応じて、楽曲レコメンドのアドバイスサービスと、食生活のアドバイスサービス毎に、より最適な（アドバイス受容の効果が高い）キャラクターを使い分けるようにしてもよい。
これにより、例えば楽曲レコメンドの場合は、若くて容姿端麗な異性のキャラクターがユーザに受け入れられ易く効果が高いためユーザインタフェースを該当するキャラクターに変更し、また、食生活のアドバイスを行う場合は、親しみのあるユーザ自身のおばあさんのキャラクターがユーザに受け入れられ易いため、ユーザインタフェースを当該キャラクターに変更してアドバイスを行うようにする。
＜３－４．エージェントキャラクターの出現頻度に基づく更新＞
また、本開示による情報処理システムは、キャラクター毎に出現頻度（確率）を設定し、出現頻度に基づいて、エージェントキャラクターを変更（更新）する手法を用いてもよい。
情報処理装置２は、予め用意した全てのキャラクター（例えば総数Ｍ）に対して、それぞれ出現頻度（確率）を設定する。ここで、図１５に、各キャラクターに設定される出現頻度（確率）の一例を示す。全てのキャラクターは設定されている出現頻度に従って出現する。
上述した実施例では、その時点での最適なキャラクターを一つ選択し、選択したキャラクターで一定期間繰り返し評価を行い（例えばＮ回）、その後にキャラクターの再選択（更新）を行うといったことを繰り返すものであったが、本実施例では、アドバイスを行う度に、出現頻度に基づいてキャラクターを出現させ、評価を行い得る。例えば情報処理装置２は、あるキャラクターｍが出現して何らかのアドバイスをユーザに行い、それに対してユーザが行動変容を起こした場合、図１５に示すように、当該キャラクターｍの出現頻度を上げ、他のキャラクターの出現頻度を相対的に下げる等の調整（評価の反映）を行う。
これにより、様々なキャラクターを出現頻度（確率）に基づいて出現させつつ、評価を全キャラクターに反映させ、ユーザが受け入れ易いキャラクターの出現頻度を、より効率的に上げていくことが可能となる。
以下、図１６を参照して具体的に説明する。図１６は、本実施例による各キャラクターの出現頻度に基づくエージェントキャラクターの更新処理の動作の流れの一例を示すフローチャートである。
図１６に示すように、まず、情報処理装置２の初期キャラクター判定部２０３は、初期キャラクターをエージェントとして選択し、高い出現頻度ｉ［％］（例えば、７０％）を与える（ステップＳ３０３）。
次に、情報処理装置２の初期キャラクター判定部２０３は、初期キャラクターとして選択したキャラクター以外のキャラクターには、一律同じ出現頻度を与える（ステップＳ３０６）。例えばキャラクターの総数Ｍとした場合、初期キャラクター以外の各キャラクターに対しては、(100-i)/(M-1)[%]の出現頻度を与える。（例：M＝31だとすると、(100-70)/(31-1)=1%）
次いで、情報処理装置２のキャラクター変更部２０５は、各キャラクターの出現頻度に応じて、出現させるキャラクターｍを決定し、決定したキャラクターｍにより、エージェントデバイス１においてユーザへのアドバイスを行う（ステップＳ３０９）。かかる処理は、情報処理装置２がアドバイスサービスからユーザ宛のアドバイスを取得して提示する必要が生じる度に行うようにしてもよい。
次に、情報処理装置２の行動変容判定部２０４は、センシングデバイス４からセンシングデータを取得し、ユーザの行動変容を測定する（ステップＳ３１２）。
次いで、情報処理装置２の行動変容判定部２０４は、エージェントキャラクターによるアドバイスに対し、期待する行動変容があったか否か（ユーザがアドバイスに従ったか否か）を判断する（ステップＳ３１５）。
次に、期待する行動変容があった場合（ステップＳ３１５／Ｙｅｓ）、情報処理装置２のキャラクター変更部２０５は、キャラクターｍに対して、出現頻度を規定値ａ％引き上げる（ステップＳ３１８）。例えば、キャラクターｍのこれまでの出現頻度をＱｍとすると、新しい出現頻度Ｑｍ’は、Qm'＝(1+a/100)*Qmとなる。
例：規定値１０％引き上げる場合、Ｑｍが７０％だとすると、新しい出現頻度Ｑｍ’は７７％となる。
次いで、情報処理装置２のキャラクター変更部２０５は、他のキャラクターｎ(n=1～M、n≠m)に対しては、各キャラクターの今までの出現頻度に応じて出現頻度を引き下げる（ステップＳ３２１）。例えば、キャラクターｎのこれまでの出現頻度をＱｎとすると、新しい出現頻度Ｑｎ’は、Qn'=Qn-(a*Qm/100)*(Qn/(100-Qm))となる。
例：キャラクターｍの出現頻度の増加分７％を、それ以外の３０個のキャラクター（総数Ｍが３１の場合、キャラクターｍ以外のキャラクターｎは３０個）のそれぞれの出現頻度に応じて分配して引き下げることになる。
一方、期待する行動変容がなかった場合（ステップＳ３１５／Ｎｏ）、情報処理装置２のキャラクター変更部２０５は、キャラクターｍに対して、出現頻度を規定値ｂ％引き下げる（ステップＳ３２４）。例えば、キャラクターｍのこれまでの出現頻度をＱｍとすると、新しい出現頻度Ｑｍ’は、Qm'=(1-b/100)*Qmとなる。
例：規定値２０％引き下げる場合、Ｑｍが７０％だとすると、新しい出現頻度Ｑｍ’は５６％となる。
そして、情報処理装置２のキャラクター変更部２０５は、他のキャラクターｎ(n=1～M、n≠m)に対しては、各キャラクターの今までの出現頻度に応じて出現頻度を引き上げる（ステップＳ３２７）。例えば、キャラクターｎのこれまでの出現頻度をＱｎとすると、新しい出現頻度Ｑｎ’は、Qn'=Qn+(b*Qm/100)*(Qn/(100-Qm))となる。
例：キャラクターｍの出現頻度の削減分１４％を、それ以外の３０個のキャラクターのそれぞれの出現頻度に応じて分配して引き上げることになる。
＜＜４．まとめ＞＞
上述したように、本開示の実施形態による情報処理システムでは、エージェントのアドバイスに対するユーザの行動変容に応じてエージェントのユーザインタフェースを更新することで、より効果的にアドバイスを提示することが可能となる。
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本技術はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
例えば、上述した情報処理装置２に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭ等のハードウェアに、情報処理装置２の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、当該コンピュータプログラムを記憶させたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も提供される。
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
エージェントがユーザに対して行ったアドバイスに対して、前記ユーザが行動変容したか否かに応じて、前記エージェントのユーザインタフェースを更新するように制御する制御部を備える、
情報処理システム。
（２）
前記制御部は、
前記アドバイスに対して、前記ユーザが、より行動変容するように、前記エージェントの前記ユーザインタフェースを最適化するように制御する、
前記（１）に記載の情報処理システム。
（３）
前記制御部は、
前記アドバイスに対する前記ユーザの行動変容が、所定の期待値を下回るとき、
前記エージェントの外観、音声、および性格のうち、少なくともいずれか一つが異なる他のエージェントに変更するように制御する、
前記（２）に記載の情報処理システム。
（４）
前記制御部は、
前記エージェントの外観、音声、および性格のうち、少なくともいずれか一つについて、段階的に異なっているエージェントを順に設定可能であり、それぞれのエージェントにより前記ユーザに対してアドバイスを行った際の前記ユーザの行動変容結果を検出し、検出結果に基づいて、前記エージェントの外観、音声、および性格のうち、少なくともいずれか一つについて最適化するように制御する、
前記（２）または（３）に記載の情報処理システム。
（５）
前記制御部は、
前記アドバイスの種類毎に、前記エージェントのユーザインタフェースを最適化するように制御する、
前記（２）～（４）のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（６）
前記制御部は、
前記エージェントにより、少なくとも上位カテゴリが共通するアドバイスを所定回数行ったうちの、各アドバイス時における前記ユーザの行動変容結果を総合して、前記エージェントの最適化を行う、
前記（３）または（４）に記載の情報処理システム。
（７）
前記制御部は、
前記エージェントの外観、音声、および性格のうち、少なくともいずれか一つについて異なっている複数のエージェント間の異なっている箇所を連続的に変化させるデータを生成し、当該生成した連続変化の線上において、任意のステップ数で変化途中のデータを抽出し、抽出したステップ数内の段階順に前記エージェントが設定可能であり、
それぞれのエージェントにより前記ユーザに対してアドバイスを行った際の前記ユーザの行動変容結果を検出し、検出結果に基づいて、前記エージェントの外観、音声、および性格のうち、少なくともいずれか一つについて最適化するように制御する、
前記（２）～（６）のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（８）
前記制御部は、
前記エージェントの前記ユーザインタフェースとして、初期エージェントを設定可能である、
前記（１）～（７）のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（９）
前記制御部は、
前記ユーザのプロファイルに応じて、前記初期エージェントの前記ユーザインタフェースを設定する、
前記（８）に記載の情報処理システム。
（１０）
前記制御部は、
前記初期エージェントの前記ユーザインタフェースには比較的高い出現確率を設定し、
前記初期エージェント以外のエージェントのユーザインタフェースには比較的低い出現確率を設定し、
前記出現確率に応じて、前記エージェントの前記ユーザインタフェースを設定し、
前記設定した前記エージェントの前記ユーザインタフェースを介して行った前記ユーザへのアドバイスに対して、前記ユーザの行動変容が起こった場合は、当該設定した前記エージェントの前記ユーザインタフェースの出現確率を上げ、他のエージェントのユーザインタフェースの出現確率を下げるように制御する、
前記（８）に記載の情報処理システム。
（１１）
前記制御部は、
外部にあるエージェントデバイスのユーザインタフェースを更新するように制御する、
前記（１）～（８）のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（１２）
前記制御部は、
外部のサービスから取得した前記ユーザに対するアドバイスに基づき、
前記ユーザのエージェントデバイスが当該ユーザに対して前記アドバイスを行うように制御し、
提示した前記アドバイスに対して、前記ユーザが行動変容したか否かに応じて、前記エージェントデバイスのユーザインタフェースを更新するように制御する、
前記（１１）に記載の情報処理システム。
（１３）
プロセッサが、
エージェントがユーザに対して行ったアドバイスに対して、前記ユーザが行動変容したか否かに応じて、前記エージェントのユーザインタフェースを更新するように制御することを含む、
情報処理方法。
（１４）
コンピュータを、
エージェントがユーザに対して行ったアドバイスに対して、前記ユーザが行動変容したか否かに応じて、前記エージェントのユーザインタフェースを更新するように制御する制御部として機能させるためのプログラムが記録された、
記録媒体。
１ エージェントデバイス
２ 情報処理装置
３ アドバイスサービスサーバ
４ センシングデバイス
２００ 制御部
２０１ ユーザ情報管理部
２０２ アドバイスサービス管理部
２０３ 初期キャラクター判定部
２０４ 行動変容判定部
２０５ キャラクター変更部
２１０ 通信部
２２０ 記憶部
２２１ ユーザプロフィールＤＢ
２２２ 私的キャラクターＤＢ
２２３ 汎用キャラクターＤＢ

Claims (12)

  1. エージェントがユーザに対して行ったアドバイスに対して、前記ユーザが行動変容したか否かに応じて、前記エージェントのユーザインタフェースを更新するように制御する制御部を備え、
    前記制御部は、
    前記アドバイスに対する前記ユーザの行動変容が、所定の期待値を下回るとき、
    前記エージェントの外観、声色、および性格のうち、少なくともいずれか一つについて異なる他のエージェントを設定し、設定されたエージェントにより前記ユーザに対してアドバイスを行った際の前記ユーザの行動変容結果を検出し、検出結果に基づいて、前記アドバイスに対して前記ユーザがより行動変容するように、前記エージェントの前記ユーザインタフェースを最適化するように制御する、
    情報処理システム。
  2. 前記制御部は、
    前記エージェントの外観、声色、および性格のうち、少なくともいずれか一つについて、段階的に異なっているエージェントを順に設定可能であり、それぞれのエージェントにより前記ユーザに対してアドバイスを行った際の前記ユーザの行動変容結果を検出し、検出結果に基づいて、前記エージェントの外観、声色、および性格のうち、少なくともいずれか一つについて最適化するように制御する、
    請求項１に記載の情報処理システム。
  3. 前記制御部は、
    前記アドバイスの種類毎に、前記エージェントのユーザインタフェースを最適化するように制御する、
    請求項１に記載の情報処理システム。
  4. 前記制御部は、
    前記エージェントにより、少なくとも上位カテゴリが共通するアドバイスを所定回数行ったうちの、各アドバイス時における前記ユーザの行動変容結果を総合して、前記エージェントの最適化を行う、
    請求項１に記載の情報処理システム。
  5. 前記制御部は、
    前記エージェントの外観、声色、および性格のうち、少なくともいずれか一つについて異なっている複数のエージェント間の異なっている箇所を連続的に変化させるデータを生成し、当該生成した連続変化の線上において、任意のステップ数で変化途中のデータを抽出し、抽出したステップ数内の段階順に前記エージェントが設定可能であり、
    それぞれのエージェントにより前記ユーザに対してアドバイスを行った際の前記ユーザの行動変容結果を検出し、検出結果に基づいて、前記エージェントの外観、声色、および性格のうち、少なくともいずれか一つについて最適化するように制御する、
    請求項１に記載の情報処理システム。
  6. 前記制御部は、
    前記エージェントの前記ユーザインタフェースとして、初期エージェントを設定可能である、
    請求項１に記載の情報処理システム。
  7. 前記制御部は、
    前記ユーザのプロファイルに応じて、前記初期エージェントの前記ユーザインタフェースを設定する、
    請求項６に記載の情報処理システム。
  8. 前記制御部は、
    前記初期エージェントの前記ユーザインタフェースには比較的高い出現確率を設定し、
    前記初期エージェント以外のエージェントのユーザインタフェースには比較的低い出現確率を設定し、
    前記出現確率に応じて、前記エージェントの前記ユーザインタフェースを設定し、
    前記設定した前記エージェントの前記ユーザインタフェースを介して行った前記ユーザへのアドバイスに対して、前記ユーザの行動変容が起こった場合は、当該設定した前記エージェントの前記ユーザインタフェースの出現確率を上げ、他のエージェントのユーザインタフェースの出現確率を下げるように制御する、
    請求項６に記載の情報処理システム。
  9. 前記制御部は、
    外部にあるエージェントデバイスのユーザインタフェースを更新するように制御する、
    請求項１に記載の情報処理システム。
  10. 前記制御部は、
    外部のサービスから取得した前記ユーザに対するアドバイスに基づき、
    前記ユーザのエージェントデバイスが当該ユーザに対して前記アドバイスを行うように制御し、
    提示した前記アドバイスに対して、前記ユーザが行動変容したか否かに応じて、前記エージェントデバイスのユーザインタフェースを更新するように制御する、
    請求項９に記載の情報処理システム。
  11. プロセッサが、
    エージェントがユーザに対して行ったアドバイスに対して、前記ユーザが行動変容したか否かに応じて、前記エージェントのユーザインタフェースを更新するように制御することを含み、
    前記制御することは、
    前記アドバイスに対する前記ユーザの行動変容が、所定の期待値を下回るとき、
    前記エージェントの外観、声色、および性格のうち、少なくともいずれか一つについて異なる他のエージェントを設定し、設定されたエージェントにより前記ユーザに対してアドバイスを行った際の前記ユーザの行動変容結果を検出し、検出結果に基づいて、前記アドバイスに対して前記ユーザがより行動変容するように、前記エージェントの前記ユーザインタフェースを最適化するように制御する、
    情報処理方法。
  12. コンピュータを、
    エージェントがユーザに対して行ったアドバイスに対して、前記ユーザが行動変容したか否かに応じて、前記エージェントのユーザインタフェースを更新するように制御する制御部として機能させ、
    前記制御部は、
    前記アドバイスに対する前記ユーザの行動変容が、所定の期待値を下回るとき、
    前記エージェントの外観、声色、および性格のうち、少なくともいずれか一つについて異なる他のエージェントを設定し、それぞれのエージェントにより前記ユーザに対してアドバイスを行った際の前記ユーザの行動変容結果を検出し、検出結果に基づいて、前記アドバイスに対して前記ユーザがより行動変容するように、前記エージェントの前記ユーザインタフェースを最適化するように制御する、
    ためのプログラムが記録された、
    記録媒体。
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