JP7842826B2 - システム - Google Patents
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Description
本開示の技術は、システムに関する。
特許文献１には、少なくとも一つのプロセッサにより遂行される、ペルソナチャットボット制御方法であって、ユーザ発話を受信するステップと、前記ユーザ発話を、チャットボットのキャラクターに関する説明と関連した指示文を含むプロンプトに追加するステップと前記プロンプトをエンコードするステップと、前記エンコードしたプロンプトを言語モデルに入力して、前記ユーザ発話に応答するチャットボット発話を生成するステップ、を含む、方法が開示されている。
従来の技術では、迷惑電話や詐欺電話に対する効果的な対策が十分に行われておらず、改善の余地がある。
実施形態に係るシステムは、迷惑電話や詐欺電話に対する効果的な対策を提供することを目的とする。
実施形態に係るシステムは、収集部と、学習部と、応答部と、表示部とを備える。収集部は、迷惑電話の情報を収集する。学習部は、収集部によって収集された情報に基づいて迷惑電話のパターンを学習する。応答部は、学習部によって学習されたパターンに基づいて迷惑電話に自動応答する。表示部は、学習部によって学習されたパターンに基づいて着信画面に危険度ランキングを表示する。
実施形態に係るシステムは、迷惑電話や詐欺電話に対する効果的な対策を提供することができる。
以下、添付図面に従って本開示の技術に係るシステムの実施形態の一例について説明する。
先ず、以下の説明で使用される文言について説明する。
以下の実施形態において、符号付きのプロセッサ（以下、単に「プロセッサ」と称する）は、１つの演算装置であってもよいし、複数の演算装置の組み合わせであってもよい。また、プロセッサは、１種類の演算装置であってもよいし、複数種類の演算装置の組み合わせであってもよい。演算装置の一例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）、ＡＰＵ（Accelerated Processing Unit）、またはＴＰＵ（Tensor Processing Unit）などが挙げられる。
以下の実施形態において、符号付きのＲＡＭ（Random Access Memory）は、一時的に情報が格納されるメモリであり、プロセッサによってワークメモリとして用いられる。
以下の実施形態において、符号付きのストレージは、各種プログラムおよび各種パラメータなどを記憶する１つまたは複数の不揮発性の記憶装置である。不揮発性の記憶装置の一例としては、フラッシュメモリ（ＳＳＤ（Solid State Drive））、磁気ディスク（例えば、ハードディスク）、または磁気テープなどが挙げられる。
以下の実施形態において、符号付きの通信Ｉ／Ｆ（Interface）は、通信プロセッサおよびアンテナなどを含むインタフェースである。通信Ｉ／Ｆは、複数のコンピュータ間での通信を司る。通信Ｉ／Ｆに対して適用される通信規格の一例としては、５Ｇ（5th Generation Mobile Communication System）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などを含む無線通信規格が挙げられる。
以下の実施形態において、「Ａおよび／またはＢ」は、「ＡおよびＢのうちの少なくとも１つ」と同義である。つまり、「Ａおよび／またはＢ」は、Ａだけであってもよいし、Ｂだけであってもよいし、ＡおよびＢの組み合わせであってもよい、という意味である。また、本明細書において、３つ以上の事柄を「および／または」で結び付けて表現する場合も、「Ａおよび／またはＢ」と同様の考え方が適用される。
［第１実施形態］
図１には、第１実施形態に係るデータ処理システム１０の構成の一例が示されている。
図１には、第１実施形態に係るデータ処理システム１０の構成の一例が示されている。
図１に示すように、データ処理システム１０は、データ処理装置１２およびスマートデバイス１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。
データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、および通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４および通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）および／またはＬＡＮ（Local Area Network）などが挙げられる。
スマートデバイス１４は、コンピュータ３６、受付装置３８、出力装置４０、カメラ４２、および通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、受付装置３８、出力装置４０、およびカメラ４２も、バス５２に接続されている。
受付装置３８は、タッチパネル３８Ａおよびマイクロフォン３８Ｂなどを備えており、ユーザ入力を受け付ける。タッチパネル３８Ａは、指示体（例えば、ペンまたは指など）の接触を検出することにより、指示体の接触によるユーザ入力を受け付ける。マイクロフォン３８Ｂは、ユーザの音声を検出することにより、音声によるユーザ入力を受け付ける。制御部４６Ａは、タッチパネル３８Ａおよびマイクロフォン３８Ｂによって受け付けたユーザ入力を示すデータをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０（図２参照）が、ユーザ入力を示すデータを取得する。
出力装置４０は、ディスプレイ４０Ａおよびスピーカ４０Ｂなどを備えており、データをユーザが知覚可能な表現形（例えば、音声および／またはテキスト）で出力することでデータをユーザに対して提示する。ディスプレイ４０Ａは、プロセッサ４６からの指示に従ってテキストおよび画像などの可視情報を表示する。スピーカ４０Ｂは、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。カメラ４２は、レンズ、絞り、およびシャッタなどの光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサまたはＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサなどの撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラである。
通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４および２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。
図２には、データ処理装置１２およびスマートデバイス１４の要部機能の一例が示されている。
図２に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って特定処理部２９０として動作することによって実現される。
ストレージ３２には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８および感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うことができる。感情特定モデル５９を用いた感情推定機能（感情特定機能）では、ユーザの感情の推定や予測などを含め、ユーザの感情に関する種々の推定や予測などが行われるが、かかる例に限定されない。また、感情の推定や予測には、例えば、感情の分析（解析）なども含まれる。
スマートデバイス１４では、プロセッサ４６によって特定処理が行われる。ストレージ５０には、特定処理プログラム６０が格納されている。特定処理プログラム６０は、データ処理システム１０によって特定処理プログラム５６と併用される。プロセッサ４６は、ストレージ５０から特定処理プログラム６０を読み出し、読み出した特定処理プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。特定処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する特定処理プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。なお、スマートデバイス１４には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９と同様のデータ生成モデルおよび感情特定モデルを有し、これらモデルを用いて特定処理部２９０と同様の処理を行うこともできる。
なお、データ処理装置１２以外の他の装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。例えば、サーバ装置（例えば、生成サーバ）がデータ生成モデル５８を有してもよい。この場合、データ処理装置１２は、データ生成モデル５８を有するサーバ装置と通信を行うことで、データ生成モデル５８が用いられた処理結果（予測結果など）を得る。また、データ処理装置１２は、サーバ装置であってもよいし、ユーザが保有する端末装置（例えば、携帯電話、ロボット、家電など）であってもよい。次に、第１実施形態に係るデータ処理システム１０による処理の一例について説明する。
（形態例１）
本発明の実施形態に係るスパム・詐欺電話対策システムは、迷惑電話の情報を収集し、学習し、自動応答し、危険度ランキングを表示するシステムである。このシステムは、迷惑電話の情報を収集し、学習し、自動応答し、危険度ランキングを表示することで、ユーザの安心・安全を確保する。例えば、迷惑電話の自動応答機能がある。ユーザが迷惑電話を受けた際、システムが自動的に応答し、固定フレーズを用いて対応する。例えば、「この電話は迷惑電話と判断されました。今後の連絡はお控えください。」といったフレーズを使用する。この機能により、ユーザは迷惑電話に対して直接対応する必要がなくなる。次に、迷惑電話退治用データベースの運用がある。迷惑電話の情報を収集し、データベースに蓄積する。システムは、このデータベースを参照し、迷惑電話のパターンを学習する。これにより、新たな迷惑電話にも迅速に対応できるようになる。さらに、着信画面に危険度ランキングを表示する機能がある。迷惑電話の可能性がある着信があった場合、システムがその電話番号の危険度を評価し、着信画面に表示する。例えば、「危険度：高」といった表示を行う。この機能により、ユーザは着信の危険度を事前に把握し、対応を判断することができる。このように、システムを活用することで、迷惑電話に対する効果的な対策を提供し、ユーザの安心・安全を確保することができる。これにより、スパム・詐欺電話対策システムは、迷惑電話の情報を収集し、学習し、自動応答し、危険度ランキングを表示することができる。
本発明の実施形態に係るスパム・詐欺電話対策システムは、迷惑電話の情報を収集し、学習し、自動応答し、危険度ランキングを表示するシステムである。このシステムは、迷惑電話の情報を収集し、学習し、自動応答し、危険度ランキングを表示することで、ユーザの安心・安全を確保する。例えば、迷惑電話の自動応答機能がある。ユーザが迷惑電話を受けた際、システムが自動的に応答し、固定フレーズを用いて対応する。例えば、「この電話は迷惑電話と判断されました。今後の連絡はお控えください。」といったフレーズを使用する。この機能により、ユーザは迷惑電話に対して直接対応する必要がなくなる。次に、迷惑電話退治用データベースの運用がある。迷惑電話の情報を収集し、データベースに蓄積する。システムは、このデータベースを参照し、迷惑電話のパターンを学習する。これにより、新たな迷惑電話にも迅速に対応できるようになる。さらに、着信画面に危険度ランキングを表示する機能がある。迷惑電話の可能性がある着信があった場合、システムがその電話番号の危険度を評価し、着信画面に表示する。例えば、「危険度：高」といった表示を行う。この機能により、ユーザは着信の危険度を事前に把握し、対応を判断することができる。このように、システムを活用することで、迷惑電話に対する効果的な対策を提供し、ユーザの安心・安全を確保することができる。これにより、スパム・詐欺電話対策システムは、迷惑電話の情報を収集し、学習し、自動応答し、危険度ランキングを表示することができる。
実施形態に係るスパム・詐欺電話対策システムは、収集部と、学習部と、応答部と、表示部とを備える。収集部は、迷惑電話の情報を収集する。迷惑電話の情報には、例えば、電話番号、通話内容、発信元の情報などが含まれるが、かかる例に限定されない。収集部は、例えば、迷惑電話の電話番号をデータベースに登録し、通話内容を解析する。また、収集部は、発信元の情報を収集し、迷惑電話のパターンを特定することもできる。例えば、収集部は、迷惑電話の電話番号を自動的に検出し、データベースに登録する。通話内容は、音声認識技術を用いてテキストデータに変換し、解析する。発信元の情報は、発信元の地域や業種などの属性情報を収集し、迷惑電話のパターンを特定する。学習部は、収集部によって収集された情報に基づいて迷惑電話のパターンを学習する。学習は、例えば、機械学習アルゴリズムを用いて行われるが、かかる例に限定されない。例えば、学習部は、迷惑電話のパターンを学習するために、ニューラルネットワークを用いる。また、学習部は、サポートベクターマシンを用いて迷惑電話のパターンを学習することもできる。また、学習部は、過去の迷惑電話データを基に、迷惑電話のパターンを学習することもできる。例えば、学習部は、過去の迷惑電話データをニューラルネットワークに入力し、迷惑電話のパターンを学習する。サポートベクターマシンは、迷惑電話のパターンを分類するために用いられる。過去の迷惑電話データは、迷惑電話の発信元や通話内容などの情報を含む。応答部は、学習部によって学習されたパターンに基づいて迷惑電話に自動応答する。自動応答は、例えば、応答フレーズの選定方法や応答のタイミングに基づいて行われるが、かかる例に限定されない。例えば、応答部は、迷惑電話に対して固定フレーズを用いて自動応答する。また、応答部は、ユーザがカスタマイズ可能な応答フレーズを用いて自動応答することもできる。また、応答部は、迷惑電話の内容に基づいて応答フレーズを動的に生成することもできる。例えば、応答部は、迷惑電話に対して「この電話は迷惑電話と判断されました。今後の連絡はお控えください。」といった固定フレーズを用いて自動応答する。ユーザがカスタマイズ可能な応答フレーズは、ユーザが編集可能な範囲で設定される。動的に生成される応答フレーズは、迷惑電話の内容に基づいてリアルタイムで生成される。表示部は、学習部によって学習されたパターンに基づいて着信画面に危険度ランキングを表示する。危険度ランキングは、例えば、評価項目やスコアリング方法に基づいて表示されるが、かかる例に限定されない。例えば、表示部は、迷惑電話の危険度を「高」「中」「低」といったランクで表示する。また、表示部は、危険度ランキングを色分けやアイコンを用いて視覚的に表示することもできる。また、表示部は、危険度ランキングをリアルタイムで更新することもできる。例えば、表示部は、迷惑電話の危険度を赤、黄、緑の色分けで表示する。アイコンは、危険度の高い迷惑電話に対して警告アイコンを表示する。リアルタイムで更新される危険度ランキングは、最新の迷惑電話情報に基づいて表示される。これにより、実施形態に係るスパム・詐欺電話対策システムは、迷惑電話の情報を収集し、学習し、自動応答し、危険度ランキングを表示することができる。
収集部は、迷惑電話の情報を収集する。迷惑電話の情報には、例えば、電話番号、通話内容、発信元の情報などが含まれるが、かかる例に限定されない。収集部は、例えば、迷惑電話の電話番号をデータベースに登録し、通話内容を解析する。また、収集部は、発信元の情報を収集し、迷惑電話のパターンを特定することもできる。例えば、収集部は、迷惑電話の電話番号を自動的に検出し、データベースに登録する。通話内容は、音声認識技術を用いてテキストデータに変換し、解析する。発信元の情報は、発信元の地域や業種などの属性情報を収集し、迷惑電話のパターンを特定する。収集部は、これらの情報を効率的に収集するために、複数の技術を組み合わせて使用する。例えば、電話番号の収集には、通信事業者のデータベースやユーザからの報告を活用する。通話内容の解析には、音声認識技術だけでなく、自然言語処理技術を用いて、通話内容の意味を解析し、迷惑電話の特徴を抽出する。発信元の情報収集には、インターネット上の公開情報や企業データベースを活用し、発信元の詳細な情報を取得する。これにより、収集部は、迷惑電話の情報を多角的に収集し、データベースに登録することができる。さらに、収集部は、収集した情報をリアルタイムで更新し、最新の迷惑電話情報を常に保持することができる。例えば、新たに報告された迷惑電話の情報を即座にデータベースに反映し、他の部門が利用できるようにする。また、収集部は、収集した情報を他のシステムやサービスと連携させることで、迷惑電話対策の効果を高めることができる。例えば、収集した迷惑電話の情報を他のセキュリティシステムと共有し、総合的なセキュリティ対策を実現する。これにより、収集部は、迷惑電話の情報を効率的かつ効果的に収集し、システム全体の性能を向上させることができる。
学習部は、収集部によって収集された情報に基づいて迷惑電話のパターンを学習する。学習は、例えば、機械学習アルゴリズムを用いて行われるが、かかる例に限定されない。例えば、学習部は、迷惑電話のパターンを学習するために、ニューラルネットワークを用いる。また、学習部は、サポートベクターマシンを用いて迷惑電話のパターンを学習することもできる。また、学習部は、過去の迷惑電話データを基に、迷惑電話のパターンを学習することもできる。例えば、学習部は、過去の迷惑電話データをニューラルネットワークに入力し、迷惑電話のパターンを学習する。サポートベクターマシンは、迷惑電話のパターンを分類するために用いられる。過去の迷惑電話データは、迷惑電話の発信元や通話内容などの情報を含む。学習部は、これらのデータを用いて、迷惑電話の特徴を抽出し、パターンを特定する。例えば、ニューラルネットワークは、通話内容のテキストデータを解析し、迷惑電話に特有のフレーズや言い回しを学習する。サポートベクターマシンは、電話番号や発信元の属性情報を基に、迷惑電話のパターンを分類する。これにより、学習部は、迷惑電話のパターンを高精度で学習し、将来の迷惑電話を予測することができる。さらに、学習部は、学習結果を継続的に更新し、最新の迷惑電話パターンに対応することができる。例えば、新たに収集された迷惑電話の情報を基に、学習モデルを再訓練し、精度を向上させる。また、学習部は、異常検知アルゴリズムを用いて、通常とは異なるパターンの迷惑電話を早期に検出することもできる。これにより、学習部は、迷惑電話のパターンを迅速かつ正確に学習し、システム全体の信頼性と安全性を向上させることができる。
応答部は、学習部によって学習されたパターンに基づいて迷惑電話に自動応答する。自動応答は、例えば、応答フレーズの選定方法や応答のタイミングに基づいて行われるが、かかる例に限定されない。例えば、応答部は、迷惑電話に対して固定フレーズを用いて自動応答する。また、応答部は、ユーザがカスタマイズ可能な応答フレーズを用いて自動応答することもできる。また、応答部は、迷惑電話の内容に基づいて応答フレーズを動的に生成することもできる。例えば、応答部は、迷惑電話に対して「この電話は迷惑電話と判断されました。今後の連絡はお控えください。」といった固定フレーズを用いて自動応答する。ユーザがカスタマイズ可能な応答フレーズは、ユーザが編集可能な範囲で設定される。動的に生成される応答フレーズは、迷惑電話の内容に基づいてリアルタイムで生成される。応答部は、これらの応答フレーズを適切なタイミングで発信し、迷惑電話の発信者に対して効果的に対応する。例えば、迷惑電話の内容が詐欺の疑いがある場合、応答部は「この通話は記録されています。詐欺行為は法律で罰せられます。」といった警告フレーズを自動的に発信する。また、応答部は、ユーザの設定に応じて、迷惑電話を自動的にブロックすることもできる。例えば、特定の電話番号や発信元からの電話を自動的に拒否し、ユーザに通知する。さらに、応答部は、迷惑電話の応答履歴を記録し、後で解析するためのデータを提供することができる。これにより、応答部は、迷惑電話に対して迅速かつ効果的に対応し、ユーザの負担を軽減することができる。
表示部は、学習部によって学習されたパターンに基づいて着信画面に危険度ランキングを表示する。危険度ランキングは、例えば、評価項目やスコアリング方法に基づいて表示されるが、かかる例に限定されない。例えば、表示部は、迷惑電話の危険度を「高」「中」「低」といったランクで表示する。また、表示部は、危険度ランキングを色分けやアイコンを用いて視覚的に表示することもできる。また、表示部は、危険度ランキングをリアルタイムで更新することもできる。例えば、表示部は、迷惑電話の危険度を赤、黄、緑の色分けで表示する。アイコンは、危険度の高い迷惑電話に対して警告アイコンを表示する。リアルタイムで更新される危険度ランキングは、最新の迷惑電話情報に基づいて表示される。表示部は、これらの情報をユーザに分かりやすく提供するために、直感的なインタフェースを採用する。例えば、着信画面に大きなアイコンや色分けされたバーを表示し、ユーザが一目で危険度を判断できるようにする。また、表示部は、迷惑電話の詳細情報を表示することもできる。例えば、電話番号、発信元の地域、通話内容の概要などを表示し、ユーザが迷惑電話の内容を確認できるようにする。さらに、表示部は、ユーザが過去の迷惑電話の履歴を確認できる機能を提供する。例えば、過去に受けた迷惑電話の一覧を表示し、各電話の危険度や詳細情報を確認できるようにする。これにより、表示部は、ユーザに対して迷惑電話の情報を分かりやすく提供し、迅速な対応を支援することができる。
応答部は、ユーザがカスタマイズ可能な応答フレーズを用いて迷惑電話に自動応答することができる。応答部は、例えば、ユーザがカスタマイズ可能な応答フレーズを用いて迷惑電話に自動応答する。例えば、応答部は、ユーザが編集可能な範囲で応答フレーズを設定することができる。また、応答部は、デフォルトの応答フレーズを提供し、ユーザがそれをカスタマイズすることもできる。例えば、応答部は、「この電話は迷惑電話と判断されました。今後の連絡はお控えください。」といったデフォルトの応答フレーズを提供する。ユーザは、このデフォルトの応答フレーズを編集し、自分の好みに合わせてカスタマイズすることができる。これにより、ユーザがカスタマイズした応答フレーズを使用することで、より柔軟な対応が可能となる。応答部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、応答部は、ユーザがカスタマイズした応答フレーズをＡＩに入力し、ＡＩがその応答フレーズを基に迷惑電話に自動応答することができる。
学習部は、ユーザからのフィードバックを基にデータベースを更新することができる。学習部は、例えば、ユーザからのフィードバックを基にデータベースを更新する。例えば、学習部は、ユーザが迷惑電話に対して行った評価やコメントを収集し、データベースに反映させる。また、学習部は、ユーザが迷惑電話に対して行ったフィードバックのタイミングを考慮してデータベースを更新することもできる。例えば、学習部は、ユーザが迷惑電話に対して「非常に迷惑」「やや迷惑」「迷惑でない」といった評価を行った場合、その評価をデータベースに反映させる。ユーザのコメントは、迷惑電話の内容や発信元に関する情報を含む。フィードバックのタイミングは、ユーザが迷惑電話を受けた直後や一定期間後など、適切なタイミングで収集される。これにより、ユーザのフィードバックを反映することで、データベースの精度が向上する。学習部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、学習部は、ユーザのフィードバックをＡＩに入力し、ＡＩがそのフィードバックを基にデータベースを更新することができる。
表示部は、危険度ランキングを色分けまたはアイコンを用いて視覚的に表示することができる。表示部は、例えば、危険度ランキングを色分けまたはアイコンを用いて視覚的に表示する。例えば、表示部は、迷惑電話の危険度を赤、黄、緑の色分けで表示することができる。また、表示部は、危険度の高い迷惑電話に対して警告アイコンを表示することもできる。例えば、表示部は、危険度が高い迷惑電話に対して赤色の警告アイコンを表示し、危険度が中程度の迷惑電話に対して黄色の警告アイコンを表示し、危険度が低い迷惑電話に対して緑色の警告アイコンを表示する。これにより、視覚的に危険度を表示することで、ユーザが直感的に危険度を把握できる。表示部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、表示部は、迷惑電話の危険度をＡＩに入力し、ＡＩがその危険度を基に色分けやアイコンを用いて表示することができる。
応答部は、危険度が高い場合に自動的に応答する設定を含むことができる。応答部は、例えば、危険度が高い場合に自動的に応答する設定を含む。例えば、応答部は、迷惑電話の危険度が高いと判断された場合、自動的に応答フレーズを用いて応答することができる。また、応答部は、ユーザが設定した危険度の閾値に基づいて自動応答を行うこともできる。例えば、応答部は、危険度が「高」と評価された迷惑電話に対して自動的に応答し、「中」や「低」と評価された迷惑電話に対してはユーザが手動で応答するように設定することができる。これにより、危険度が高い場合に自動的に応答することで、ユーザの負担を軽減する。応答部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、応答部は、迷惑電話の危険度をＡＩに入力し、ＡＩがその危険度を基に自動応答を行うことができる。
学習部は、迷惑電話の頻度や内容に基づいて危険度を評価することができる。学習部は、例えば、迷惑電話の頻度や内容に基づいて危険度を評価する。例えば、学習部は、迷惑電話の通話回数や通話内容のキーワードに基づいて危険度を評価することができる。また、学習部は、迷惑電話の発信元の情報や過去の通話履歴に基づいて危険度を評価することもできる。例えば、学習部は、迷惑電話の通話回数が多い場合、その危険度を高く評価する。また、学習部は、通話内容に「詐欺」や「勧誘」といったキーワードが含まれている場合、その危険度を高く評価することもできる。さらに、学習部は、迷惑電話の発信元が特定の地域や業種に集中している場合、その危険度を高く評価することもできる。これにより、迷惑電話の頻度や内容に基づいて危険度を評価することで、より正確な危険度評価が可能となる。学習部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、学習部は、迷惑電話の頻度や内容をＡＩに入力し、ＡＩがその情報を基に危険度を評価することができる。
収集部は、迷惑電話の情報収集時に、ユーザの過去の通話履歴を分析し、最適な収集方法を選定することができる。収集部は、例えば、迷惑電話の情報収集時に、ユーザの過去の通話履歴を分析し、最適な収集方法を選定する。例えば、収集部は、ユーザが過去に受けた迷惑電話のパターンを分析し、同様のパターンを持つ電話を優先的に収集する。また、収集部は、ユーザの通話履歴から、特定の時間帯に多くの迷惑電話がかかってくる場合、その時間帯に情報収集を集中させることもできる。さらに、収集部は、ユーザの通話履歴を基に、特定の発信元からの電話を優先的に収集することもできる。これにより、過去の通話履歴を分析することで、最適な情報収集方法を選定できる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザの過去の通話履歴をＡＩに入力し、ＡＩがその通話履歴を基に最適な収集方法を選定することができる。
収集部は、迷惑電話の情報収集時に、ユーザの現在の位置情報や時間帯に基づいてフィルタリングを行うことができる。収集部は、例えば、迷惑電話の情報収集時に、ユーザの現在の位置情報や時間帯に基づいてフィルタリングを行う。例えば、収集部は、ユーザが特定の地域にいる場合、その地域で多発している迷惑電話の情報を優先的に収集する。また、収集部は、ユーザが夜間に迷惑電話を受けた場合、夜間に多発する迷惑電話の情報を収集することもできる。さらに、収集部は、ユーザが移動中の場合、現在の位置情報を基に、移動先で多発している迷惑電話の情報を収集することもできる。これにより、現在の位置情報や時間帯に基づいてフィルタリングを行うことで、より効果的な情報収集が可能となる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザの現在の位置情報や時間帯をＡＩに入力し、ＡＩがその情報を基にフィルタリングを行うことができる。
収集部は、迷惑電話の情報収集時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連する迷惑電話情報を収集することができる。収集部は、例えば、迷惑電話の情報収集時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連する迷惑電話情報を収集する。例えば、収集部は、ユーザがソーシャルメディアで迷惑電話に関する投稿を行った場合、その内容を基に関連する迷惑電話情報を収集する。また、収集部は、ユーザのソーシャルメディアの友人が迷惑電話に関する投稿を行った場合、その情報を基に迷惑電話情報を収集することもできる。さらに、収集部は、ユーザが特定の迷惑電話に関する情報をソーシャルメディアでシェアした場合、その情報を基に迷惑電話情報を収集することもできる。これにより、ソーシャルメディア活動を分析することで、関連する迷惑電話情報を効果的に収集できる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザのソーシャルメディア活動をＡＩに入力し、ＡＩがその活動を基に関連する迷惑電話情報を収集することができる。
収集部は、迷惑電話の情報収集時に、ユーザの連絡先リストを参照して、既知の迷惑電話番号を優先的に収集することができる。収集部は、例えば、迷惑電話の情報収集時に、ユーザの連絡先リストを参照して、既知の迷惑電話番号を優先的に収集する。例えば、収集部は、ユーザの連絡先リストに登録されている番号と一致する迷惑電話番号を優先的に収集する。また、収集部は、ユーザの連絡先リストに登録されている番号からの迷惑電話を優先的に収集することもできる。さらに、収集部は、ユーザの連絡先リストに登録されている番号と類似する迷惑電話番号を優先的に収集することもできる。これにより、連絡先リストを参照することで、既知の迷惑電話番号を優先的に収集できる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザの連絡先リストをＡＩに入力し、ＡＩがそのリストを基に既知の迷惑電話番号を優先的に収集することができる。
学習部は、学習時に、過去の迷惑電話データを参照して学習アルゴリズムを最適化することができる。学習部は、例えば、学習時に、過去の迷惑電話データを参照して学習アルゴリズムを最適化する。例えば、学習部は、過去の迷惑電話データを基に、迷惑電話のパターンを学習し、アルゴリズムを最適化する。また、学習部は、過去の迷惑電話データから、特定の発信元のパターンを学習し、アルゴリズムを最適化することもできる。さらに、学習部は、過去の迷惑電話データを分析し、新たな迷惑電話のパターンを発見し、アルゴリズムを最適化することもできる。これにより、過去の迷惑電話データを参照することで、学習アルゴリズムを最適化できる。学習部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、学習部は、過去の迷惑電話データをＡＩに入力し、ＡＩがそのデータを基に学習アルゴリズムを最適化することができる。
学習部は、学習時に、迷惑電話の発信元の属性情報に基づいて学習を行うことができる。学習部は、例えば、学習時に、迷惑電話の発信元の属性情報に基づいて学習を行う。例えば、学習部は、迷惑電話の発信元の地域情報を基に、地域ごとの迷惑電話パターンを学習する。また、学習部は、迷惑電話の発信元の業種情報を基に、業種ごとの迷惑電話パターンを学習することもできる。さらに、学習部は、迷惑電話の発信元の時間帯情報を基に、時間帯ごとの迷惑電話パターンを学習することもできる。これにより、発信元の属性情報を考慮することで、より正確な学習が可能となる。学習部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、学習部は、迷惑電話の発信元の属性情報をＡＩに入力し、ＡＩがその情報を基に学習を行うことができる。
学習部は、学習時に、迷惑電話の発信時間帯に基づいて学習データの重み付けを行うことができる。学習部は、例えば、学習時に、迷惑電話の発信時間帯に基づいて学習データの重み付けを行う。例えば、学習部は、迷惑電話が多発する時間帯のデータに重み付けを行い、学習を強化する。また、学習部は、迷惑電話が少ない時間帯のデータに軽い重み付けを行い、学習を効率化することもできる。さらに、学習部は、特定の時間帯に集中して発生する迷惑電話のデータに重み付けを行い、学習を最適化することもできる。これにより、発信時間帯に基づいて学習データの重み付けを行うことで、学習の効率が向上する。学習部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、学習部は、迷惑電話の発信時間帯をＡＩに入力し、ＡＩがその時間帯を基に学習データの重み付けを行うことができる。
学習部は、学習時に、迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワードに基づいて学習を行うことができる。学習部は、例えば、学習時に、迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワードに基づいて学習を行う。例えば、学習部は、迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワード（例：詐欺、勧誘）に基づいて学習を行う。また、学習部は、迷惑電話の内容から、頻出するキーワードを抽出し、学習データとして使用することもできる。さらに、学習部は、迷惑電話の内容を解析し、新たなキーワードを発見し、学習データに追加することもできる。これにより、テキスト解析に基づいて学習を行うことで、より正確な学習が可能となる。学習部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、学習部は、迷惑電話の内容をＡＩに入力し、ＡＩがその内容を基に特定のキーワードを抽出し、学習を行うことができる。
応答部は、応答時に、迷惑電話の内容に基づいて応答フレーズを動的に生成することができる。応答部は、例えば、応答時に、迷惑電話の内容に基づいて応答フレーズを動的に生成する。例えば、応答部は、迷惑電話の内容を解析し、詐欺の可能性がある場合、警告を含む応答フレーズを生成する。また、応答部は、迷惑電話の内容から、勧誘の可能性がある場合、断りの応答フレーズを生成することもできる。さらに、応答部は、迷惑電話の内容を基に、特定のキーワードに対応する応答フレーズを生成することもできる。これにより、迷惑電話の内容に基づいて応答フレーズを生成することで、より柔軟な対応が可能となる。応答部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、応答部は、迷惑電話の内容をＡＩに入力し、ＡＩがその内容を基に応答フレーズを動的に生成することができる。
応答部は、応答時に、迷惑電話の発信元の属性情報を考慮して応答を行うことができる。応答部は、例えば、応答時に、迷惑電話の発信元の属性情報を考慮して応答を行う。例えば、応答部は、迷惑電話の発信元が特定の地域の場合、その地域に特化した応答フレーズを使用する。また、応答部は、迷惑電話の発信元が特定の業種の場合、その業種に特化した応答フレーズを使用することもできる。さらに、応答部は、迷惑電話の発信元の時間帯情報を基に、適切な応答フレーズを選定することもできる。これにより、発信元の属性情報を考慮することで、より適切な応答が可能となる。応答部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、応答部は、迷惑電話の発信元の属性情報をＡＩに入力し、ＡＩがその情報を基に応答フレーズを選定することができる。
応答部は、応答時に、迷惑電話の発信元の地理的位置情報に基づいて応答フレーズを選定することができる。応答部は、例えば、応答時に、迷惑電話の発信元の地理的位置情報に基づいて応答フレーズを選定する。例えば、応答部は、迷惑電話の発信元が特定の地域の場合、その地域に特化した応答フレーズを使用する。また、応答部は、迷惑電話の発信元が特定の国の場合、その国の言語で応答フレーズを生成することもできる。さらに、応答部は、迷惑電話の発信元の地理的位置情報を基に、適切な応答フレーズを選定することもできる。これにより、発信元の地理的位置情報を考慮することで、より適切な応答フレーズを選定できる。応答部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、応答部は、迷惑電話の発信元の地理的位置情報をＡＩに入力し、ＡＩがその情報を基に応答フレーズを選定することができる。
応答部は、応答時に、迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワードに基づいて応答フレーズを選定することができる。応答部は、例えば、応答時に、迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワードに基づいて応答フレーズを選定する。例えば、応答部は、迷惑電話の内容をテキスト解析し、詐欺の可能性がある場合、警告を含む応答フレーズを選定する。また、応答部は、迷惑電話の内容から、勧誘の可能性がある場合、断りの応答フレーズを選定することもできる。さらに、応答部は、迷惑電話の内容を基に、特定のキーワードに対応する応答フレーズを選定することもできる。これにより、テキスト解析に基づいて応答フレーズを選定することで、より適切な応答が可能となる。応答部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、応答部は、迷惑電話の内容をＡＩに入力し、ＡＩがその内容を基に特定のキーワードを抽出し、応答フレーズを選定することができる。
表示部は、危険度ランキング表示時に、過去の迷惑電話データを参照して表示アルゴリズムを最適化することができる。表示部は、例えば、危険度ランキング表示時に、過去の迷惑電話データを参照して表示アルゴリズムを最適化する。例えば、表示部は、過去の迷惑電話データを基に、危険度ランキングの表示アルゴリズムを最適化する。また、表示部は、過去の迷惑電話データから、特定の発信元の危険度を評価し、表示アルゴリズムを最適化することもできる。さらに、表示部は、過去の迷惑電話データを分析し、新たな危険度評価基準を導入し、表示アルゴリズムを最適化することもできる。これにより、過去の迷惑電話データを参照することで、表示アルゴリズムを最適化できる。表示部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、表示部は、過去の迷惑電話データをＡＩに入力し、ＡＩがそのデータを基に表示アルゴリズムを最適化することができる。
表示部は、危険度ランキング表示時に、迷惑電話の発信元の属性情報に基づいて表示を行うことができる。表示部は、例えば、危険度ランキング表示時に、迷惑電話の発信元の属性情報に基づいて表示を行う。例えば、表示部は、迷惑電話の発信元の地域情報を基に、地域ごとの危険度ランキングを表示する。また、表示部は、迷惑電話の発信元の業種情報を基に、業種ごとの危険度ランキングを表示することもできる。さらに、表示部は、迷惑電話の発信元の時間帯情報を基に、時間帯ごとの危険度ランキングを表示することもできる。これにより、発信元の属性情報を考慮することで、より正確な危険度ランキングを表示できる。表示部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、表示部は、迷惑電話の発信元の属性情報をＡＩに入力し、ＡＩがその情報を基に表示を行うことができる。
表示部は、危険度ランキング表示時に、迷惑電話の発信時間帯に基づいて表示データの重み付けを行うことができる。表示部は、例えば、危険度ランキング表示時に、迷惑電話の発信時間帯に基づいて表示データの重み付けを行う。例えば、表示部は、迷惑電話が多発する時間帯のデータに重み付けを行い、表示を強化する。また、表示部は、迷惑電話が少ない時間帯のデータに軽い重み付けを行い、表示を効率化することもできる。さらに、表示部は、特定の時間帯に集中して発生する迷惑電話のデータに重み付けを行い、表示を最適化することもできる。これにより、発信時間帯に基づいて表示データの重み付けを行うことで、表示の効率が向上する。表示部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、表示部は、迷惑電話の発信時間帯をＡＩに入力し、ＡＩがその時間帯を基に表示データの重み付けを行うことができる。
表示部は、危険度ランキング表示時に、迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワードに基づいて表示を行うことができる。表示部は、例えば、危険度ランキング表示時に、迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワードに基づいて表示を行う。例えば、表示部は、迷惑電話の内容をテキスト解析し、詐欺の可能性がある場合、警告を含む表示を行う。また、表示部は、迷惑電話の内容から、勧誘の可能性がある場合、断りの表示を行うこともできる。さらに、表示部は、迷惑電話の内容を基に、特定のキーワードに対応する表示を行うこともできる。これにより、テキスト解析に基づいて表示を行うことで、より正確な危険度ランキングを表示できる。表示部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、表示部は、迷惑電話の内容をＡＩに入力し、ＡＩがその内容を基に特定のキーワードを抽出し、表示を行うことができる。
実施形態に係るシステムは、上述した例に限定されず、例えば、以下のように、種々の変更が可能である。
収集部は、ユーザの通話履歴を分析し、迷惑電話のパターンを特定することができる。例えば、収集部は、ユーザが過去に受けた迷惑電話の時間帯や発信元の情報を分析し、同様のパターンを持つ電話を優先的に収集する。また、収集部は、ユーザの通話履歴から、特定のキーワードが含まれる通話を抽出し、その情報を基に迷惑電話のパターンを特定することもできる。さらに、収集部は、ユーザの通話履歴を基に、特定の地域や業種からの迷惑電話を優先的に収集することもできる。これにより、ユーザの通話履歴を活用することで、より効果的な迷惑電話対策が可能となる。
応答部は、迷惑電話の内容に基づいて応答フレーズを動的に生成することができる。例えば、応答部は、迷惑電話の内容を解析し、詐欺の可能性がある場合、警告を含む応答フレーズを生成する。また、応答部は、迷惑電話の内容から、勧誘の可能性がある場合、断りの応答フレーズを生成することもできる。さらに、応答部は、迷惑電話の内容を基に、特定のキーワードに対応する応答フレーズを生成することもできる。これにより、迷惑電話の内容に基づいて応答フレーズを生成することで、より柔軟な対応が可能となる。
学習部は、迷惑電話の発信元の属性情報に基づいて学習を行うことができる。例えば、学習部は、迷惑電話の発信元の地域情報を基に、地域ごとの迷惑電話パターンを学習する。また、学習部は、迷惑電話の発信元の業種情報を基に、業種ごとの迷惑電話パターンを学習することもできる。さらに、学習部は、迷惑電話の発信元の時間帯情報を基に、時間帯ごとの迷惑電話パターンを学習することもできる。これにより、発信元の属性情報を考慮することで、より正確な学習が可能となる。
表示部は、危険度ランキング表示時に、迷惑電話の発信元の属性情報に基づいて表示を行うことができる。例えば、表示部は、迷惑電話の発信元の地域情報を基に、地域ごとの危険度ランキングを表示する。また、表示部は、迷惑電話の発信元の業種情報を基に、業種ごとの危険度ランキングを表示することもできる。さらに、表示部は、迷惑電話の発信元の時間帯情報を基に、時間帯ごとの危険度ランキングを表示することもできる。これにより、発信元の属性情報を考慮することで、より正確な危険度ランキングを表示できる。
収集部は、迷惑電話の情報収集時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連する迷惑電話情報を収集することができる。例えば、収集部は、ユーザがソーシャルメディアで迷惑電話に関する投稿を行った場合、その内容を基に関連する迷惑電話情報を収集する。また、収集部は、ユーザのソーシャルメディアの友人が迷惑電話に関する投稿を行った場合、その情報を基に迷惑電話情報を収集することもできる。さらに、収集部は、ユーザが特定の迷惑電話に関する情報をソーシャルメディアでシェアした場合、その情報を基に迷惑電話情報を収集することもできる。これにより、ソーシャルメディア活動を分析することで、関連する迷惑電話情報を効果的に収集できる。
以下に、形態例１の処理の流れについて簡単に説明する。
ステップ１：収集部は、迷惑電話の情報を収集する。迷惑電話の情報には、例えば、電話番号、通話内容、発信元の情報などが含まれる。収集部は、迷惑電話の電話番号をデータベースに登録し、通話内容を解析する。また、発信元の情報を収集し、迷惑電話のパターンを特定することもできる。例えば、収集部は、迷惑電話の電話番号を自動的に検出し、データベースに登録する。通話内容は、音声認識技術を用いてテキストデータに変換し、解析する。発信元の情報は、発信元の地域や業種などの属性情報を収集し、迷惑電話のパターンを特定する。
ステップ２：学習部は、収集部によって収集された情報に基づいて迷惑電話のパターンを学習する。学習は、例えば、機械学習アルゴリズムを用いて行われる。例えば、学習部は、迷惑電話のパターンを学習するために、ニューラルネットワークやサポートベクターマシンを用いる。また、過去の迷惑電話データを基に、迷惑電話のパターンを学習することもできる。過去の迷惑電話データは、迷惑電話の発信元や通話内容などの情報を含む。
ステップ３：応答部は、学習部によって学習されたパターンに基づいて迷惑電話に自動応答する。自動応答は、例えば、応答フレーズの選定方法や応答のタイミングに基づいて行われる。例えば、応答部は、迷惑電話に対して固定フレーズを用いて自動応答する。また、ユーザがカスタマイズ可能な応答フレーズを用いて自動応答することもできる。さらに、迷惑電話の内容に基づいて応答フレーズを動的に生成することもできる。
ステップ４：表示部は、学習部によって学習されたパターンに基づいて着信画面に危険度ランキングを表示する。危険度ランキングは、例えば、評価項目やスコアリング方法に基づいて表示される。例えば、表示部は、迷惑電話の危険度を「高」「中」「低」といったランクで表示する。また、危険度ランキングを色分けやアイコンを用いて視覚的に表示することもできる。さらに、危険度ランキングをリアルタイムで更新することもできる。
ステップ２：学習部は、収集部によって収集された情報に基づいて迷惑電話のパターンを学習する。学習は、例えば、機械学習アルゴリズムを用いて行われる。例えば、学習部は、迷惑電話のパターンを学習するために、ニューラルネットワークやサポートベクターマシンを用いる。また、過去の迷惑電話データを基に、迷惑電話のパターンを学習することもできる。過去の迷惑電話データは、迷惑電話の発信元や通話内容などの情報を含む。
ステップ３：応答部は、学習部によって学習されたパターンに基づいて迷惑電話に自動応答する。自動応答は、例えば、応答フレーズの選定方法や応答のタイミングに基づいて行われる。例えば、応答部は、迷惑電話に対して固定フレーズを用いて自動応答する。また、ユーザがカスタマイズ可能な応答フレーズを用いて自動応答することもできる。さらに、迷惑電話の内容に基づいて応答フレーズを動的に生成することもできる。
ステップ４：表示部は、学習部によって学習されたパターンに基づいて着信画面に危険度ランキングを表示する。危険度ランキングは、例えば、評価項目やスコアリング方法に基づいて表示される。例えば、表示部は、迷惑電話の危険度を「高」「中」「低」といったランクで表示する。また、危険度ランキングを色分けやアイコンを用いて視覚的に表示することもできる。さらに、危険度ランキングをリアルタイムで更新することもできる。
（形態例２）
本発明の実施形態に係るスパム・詐欺電話対策システムは、迷惑電話の情報を収集し、学習し、自動応答し、危険度ランキングを表示するシステムである。このシステムは、迷惑電話の情報を収集し、学習し、自動応答し、危険度ランキングを表示することで、ユーザの安心・安全を確保する。例えば、迷惑電話の自動応答機能がある。ユーザが迷惑電話を受けた際、システムが自動的に応答し、固定フレーズを用いて対応する。例えば、「この電話は迷惑電話と判断されました。今後の連絡はお控えください。」といったフレーズを使用する。この機能により、ユーザは迷惑電話に対して直接対応する必要がなくなる。次に、迷惑電話退治用データベースの運用がある。迷惑電話の情報を収集し、データベースに蓄積する。システムは、このデータベースを参照し、迷惑電話のパターンを学習する。これにより、新たな迷惑電話にも迅速に対応できるようになる。さらに、着信画面に危険度ランキングを表示する機能がある。迷惑電話の可能性がある着信があった場合、システムがその電話番号の危険度を評価し、着信画面に表示する。例えば、「危険度：高」といった表示を行う。この機能により、ユーザは着信の危険度を事前に把握し、対応を判断することができる。このように、システムを活用することで、迷惑電話に対する効果的な対策を提供し、ユーザの安心・安全を確保することができる。これにより、スパム・詐欺電話対策システムは、迷惑電話の情報を収集し、学習し、自動応答し、危険度ランキングを表示することができる。
本発明の実施形態に係るスパム・詐欺電話対策システムは、迷惑電話の情報を収集し、学習し、自動応答し、危険度ランキングを表示するシステムである。このシステムは、迷惑電話の情報を収集し、学習し、自動応答し、危険度ランキングを表示することで、ユーザの安心・安全を確保する。例えば、迷惑電話の自動応答機能がある。ユーザが迷惑電話を受けた際、システムが自動的に応答し、固定フレーズを用いて対応する。例えば、「この電話は迷惑電話と判断されました。今後の連絡はお控えください。」といったフレーズを使用する。この機能により、ユーザは迷惑電話に対して直接対応する必要がなくなる。次に、迷惑電話退治用データベースの運用がある。迷惑電話の情報を収集し、データベースに蓄積する。システムは、このデータベースを参照し、迷惑電話のパターンを学習する。これにより、新たな迷惑電話にも迅速に対応できるようになる。さらに、着信画面に危険度ランキングを表示する機能がある。迷惑電話の可能性がある着信があった場合、システムがその電話番号の危険度を評価し、着信画面に表示する。例えば、「危険度：高」といった表示を行う。この機能により、ユーザは着信の危険度を事前に把握し、対応を判断することができる。このように、システムを活用することで、迷惑電話に対する効果的な対策を提供し、ユーザの安心・安全を確保することができる。これにより、スパム・詐欺電話対策システムは、迷惑電話の情報を収集し、学習し、自動応答し、危険度ランキングを表示することができる。
実施形態に係るスパム・詐欺電話対策システムは、収集部と、学習部と、応答部と、表示部とを備える。収集部は、迷惑電話の情報を収集する。迷惑電話の情報には、例えば、電話番号、通話内容、発信元の情報などが含まれるが、かかる例に限定されない。収集部は、例えば、迷惑電話の電話番号をデータベースに登録し、通話内容を解析する。また、収集部は、発信元の情報を収集し、迷惑電話のパターンを特定することもできる。例えば、収集部は、迷惑電話の電話番号を自動的に検出し、データベースに登録する。通話内容は、音声認識技術を用いてテキストデータに変換し、解析する。発信元の情報は、発信元の地域や業種などの属性情報を収集し、迷惑電話のパターンを特定する。学習部は、収集部によって収集された情報に基づいて迷惑電話のパターンを学習する。学習は、例えば、機械学習アルゴリズムを用いて行われるが、かかる例に限定されない。例えば、学習部は、迷惑電話のパターンを学習するために、ニューラルネットワークを用いる。また、学習部は、サポートベクターマシンを用いて迷惑電話のパターンを学習することもできる。また、学習部は、過去の迷惑電話データを基に、迷惑電話のパターンを学習することもできる。例えば、学習部は、過去の迷惑電話データをニューラルネットワークに入力し、迷惑電話のパターンを学習する。サポートベクターマシンは、迷惑電話のパターンを分類するために用いられる。過去の迷惑電話データは、迷惑電話の発信元や通話内容などの情報を含む。応答部は、学習部によって学習されたパターンに基づいて迷惑電話に自動応答する。自動応答は、例えば、応答フレーズの選定方法や応答のタイミングに基づいて行われるが、かかる例に限定されない。例えば、応答部は、迷惑電話に対して固定フレーズを用いて自動応答する。また、応答部は、ユーザがカスタマイズ可能な応答フレーズを用いて自動応答することもできる。また、応答部は、迷惑電話の内容に基づいて応答フレーズを動的に生成することもできる。例えば、応答部は、迷惑電話に対して「この電話は迷惑電話と判断されました。今後の連絡はお控えください。」といった固定フレーズを用いて自動応答する。ユーザがカスタマイズ可能な応答フレーズは、ユーザが編集可能な範囲で設定される。動的に生成される応答フレーズは、迷惑電話の内容に基づいてリアルタイムで生成される。表示部は、学習部によって学習されたパターンに基づいて着信画面に危険度ランキングを表示する。危険度ランキングは、例えば、評価項目やスコアリング方法に基づいて表示されるが、かかる例に限定されない。例えば、表示部は、迷惑電話の危険度を「高」「中」「低」といったランクで表示する。また、表示部は、危険度ランキングを色分けやアイコンを用いて視覚的に表示することもできる。また、表示部は、危険度ランキングをリアルタイムで更新することもできる。例えば、表示部は、迷惑電話の危険度を赤、黄、緑の色分けで表示する。アイコンは、危険度の高い迷惑電話に対して警告アイコンを表示する。リアルタイムで更新される危険度ランキングは、最新の迷惑電話情報に基づいて表示される。これにより、実施形態に係るスパム・詐欺電話対策システムは、迷惑電話の情報を収集し、学習し、自動応答し、危険度ランキングを表示することができる。
収集部は、迷惑電話の情報を収集する。迷惑電話の情報には、例えば、電話番号、通話内容、発信元の情報などが含まれるが、かかる例に限定されない。収集部は、例えば、迷惑電話の電話番号をデータベースに登録し、通話内容を解析する。また、収集部は、発信元の情報を収集し、迷惑電話のパターンを特定することもできる。例えば、収集部は、迷惑電話の電話番号を自動的に検出し、データベースに登録する。通話内容は、音声認識技術を用いてテキストデータに変換し、解析する。発信元の情報は、発信元の地域や業種などの属性情報を収集し、迷惑電話のパターンを特定する。収集部は、これらの情報を効率的に収集するために、複数の技術を組み合わせて使用する。例えば、電話番号の収集には、通信事業者のデータベースやユーザからの報告を活用する。通話内容の解析には、音声認識技術だけでなく、自然言語処理技術を用いて、通話内容の意味を解析し、迷惑電話の特徴を抽出する。発信元の情報収集には、インターネット上の公開情報や企業データベースを活用し、発信元の詳細な情報を取得する。これにより、収集部は、迷惑電話の情報を多角的に収集し、データベースに登録することができる。さらに、収集部は、収集した情報をリアルタイムで更新し、最新の迷惑電話情報を常に保持することができる。例えば、新たに報告された迷惑電話の情報を即座にデータベースに反映し、他の部門が利用できるようにする。また、収集部は、収集した情報を他のシステムやサービスと連携させることで、迷惑電話対策の効果を高めることができる。例えば、収集した迷惑電話の情報を他のセキュリティシステムと共有し、総合的なセキュリティ対策を実現する。これにより、収集部は、迷惑電話の情報を効率的かつ効果的に収集し、システム全体の性能を向上させることができる。
学習部は、収集部によって収集された情報に基づいて迷惑電話のパターンを学習する。学習は、例えば、機械学習アルゴリズムを用いて行われるが、かかる例に限定されない。例えば、学習部は、迷惑電話のパターンを学習するために、ニューラルネットワークを用いる。また、学習部は、サポートベクターマシンを用いて迷惑電話のパターンを学習することもできる。また、学習部は、過去の迷惑電話データを基に、迷惑電話のパターンを学習することもできる。例えば、学習部は、過去の迷惑電話データをニューラルネットワークに入力し、迷惑電話のパターンを学習する。サポートベクターマシンは、迷惑電話のパターンを分類するために用いられる。過去の迷惑電話データは、迷惑電話の発信元や通話内容などの情報を含む。学習部は、これらのデータを用いて、迷惑電話の特徴を抽出し、パターンを特定する。例えば、ニューラルネットワークは、通話内容のテキストデータを解析し、迷惑電話に特有のフレーズや言い回しを学習する。サポートベクターマシンは、電話番号や発信元の属性情報を基に、迷惑電話のパターンを分類する。これにより、学習部は、迷惑電話のパターンを高精度で学習し、将来の迷惑電話を予測することができる。さらに、学習部は、学習結果を継続的に更新し、最新の迷惑電話パターンに対応することができる。例えば、新たに収集された迷惑電話の情報を基に、学習モデルを再訓練し、精度を向上させる。また、学習部は、異常検知アルゴリズムを用いて、通常とは異なるパターンの迷惑電話を早期に検出することもできる。これにより、学習部は、迷惑電話のパターンを迅速かつ正確に学習し、システム全体の信頼性と安全性を向上させることができる。
応答部は、学習部によって学習されたパターンに基づいて迷惑電話に自動応答する。自動応答は、例えば、応答フレーズの選定方法や応答のタイミングに基づいて行われるが、かかる例に限定されない。例えば、応答部は、迷惑電話に対して固定フレーズを用いて自動応答する。また、応答部は、ユーザがカスタマイズ可能な応答フレーズを用いて自動応答することもできる。また、応答部は、迷惑電話の内容に基づいて応答フレーズを動的に生成することもできる。例えば、応答部は、迷惑電話に対して「この電話は迷惑電話と判断されました。今後の連絡はお控えください。」といった固定フレーズを用いて自動応答する。ユーザがカスタマイズ可能な応答フレーズは、ユーザが編集可能な範囲で設定される。動的に生成される応答フレーズは、迷惑電話の内容に基づいてリアルタイムで生成される。応答部は、これらの応答フレーズを適切なタイミングで発信し、迷惑電話の発信者に対して効果的に対応する。例えば、迷惑電話の内容が詐欺の疑いがある場合、応答部は「この通話は記録されています。詐欺行為は法律で罰せられます。」といった警告フレーズを自動的に発信する。また、応答部は、ユーザの設定に応じて、迷惑電話を自動的にブロックすることもできる。例えば、特定の電話番号や発信元からの電話を自動的に拒否し、ユーザに通知する。さらに、応答部は、迷惑電話の応答履歴を記録し、後で解析するためのデータを提供することができる。これにより、応答部は、迷惑電話に対して迅速かつ効果的に対応し、ユーザの負担を軽減することができる。
表示部は、学習部によって学習されたパターンに基づいて着信画面に危険度ランキングを表示する。危険度ランキングは、例えば、評価項目やスコアリング方法に基づいて表示されるが、かかる例に限定されない。例えば、表示部は、迷惑電話の危険度を「高」「中」「低」といったランクで表示する。また、表示部は、危険度ランキングを色分けやアイコンを用いて視覚的に表示することもできる。また、表示部は、危険度ランキングをリアルタイムで更新することもできる。例えば、表示部は、迷惑電話の危険度を赤、黄、緑の色分けで表示する。アイコンは、危険度の高い迷惑電話に対して警告アイコンを表示する。リアルタイムで更新される危険度ランキングは、最新の迷惑電話情報に基づいて表示される。表示部は、これらの情報をユーザに分かりやすく提供するために、直感的なインタフェースを採用する。例えば、着信画面に大きなアイコンや色分けされたバーを表示し、ユーザが一目で危険度を判断できるようにする。また、表示部は、迷惑電話の詳細情報を表示することもできる。例えば、電話番号、発信元の地域、通話内容の概要などを表示し、ユーザが迷惑電話の内容を確認できるようにする。さらに、表示部は、ユーザが過去の迷惑電話の履歴を確認できる機能を提供する。例えば、過去に受けた迷惑電話の一覧を表示し、各電話の危険度や詳細情報を確認できるようにする。これにより、表示部は、ユーザに対して迷惑電話の情報を分かりやすく提供し、迅速な対応を支援することができる。
応答部は、ユーザがカスタマイズ可能な応答フレーズを用いて迷惑電話に自動応答することができる。応答部は、例えば、ユーザがカスタマイズ可能な応答フレーズを用いて迷惑電話に自動応答する。例えば、応答部は、ユーザが編集可能な範囲で応答フレーズを設定することができる。また、応答部は、デフォルトの応答フレーズを提供し、ユーザがそれをカスタマイズすることもできる。例えば、応答部は、「この電話は迷惑電話と判断されました。今後の連絡はお控えください。」といったデフォルトの応答フレーズを提供する。ユーザは、このデフォルトの応答フレーズを編集し、自分の好みに合わせてカスタマイズすることができる。これにより、ユーザがカスタマイズした応答フレーズを使用することで、より柔軟な対応が可能となる。応答部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、応答部は、ユーザがカスタマイズした応答フレーズをＡＩに入力し、ＡＩがその応答フレーズを基に迷惑電話に自動応答することができる。
学習部は、ユーザからのフィードバックを基にデータベースを更新することができる。学習部は、例えば、ユーザからのフィードバックを基にデータベースを更新する。例えば、学習部は、ユーザが迷惑電話に対して行った評価やコメントを収集し、データベースに反映させる。また、学習部は、ユーザが迷惑電話に対して行ったフィードバックのタイミングを考慮してデータベースを更新することもできる。例えば、学習部は、ユーザが迷惑電話に対して「非常に迷惑」「やや迷惑」「迷惑でない」といった評価を行った場合、その評価をデータベースに反映させる。ユーザのコメントは、迷惑電話の内容や発信元に関する情報を含む。フィードバックのタイミングは、ユーザが迷惑電話を受けた直後や一定期間後など、適切なタイミングで収集される。これにより、ユーザのフィードバックを反映することで、データベースの精度が向上する。学習部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、学習部は、ユーザのフィードバックをＡＩに入力し、ＡＩがそのフィードバックを基にデータベースを更新することができる。
表示部は、危険度ランキングを色分けまたはアイコンを用いて視覚的に表示することができる。表示部は、例えば、危険度ランキングを色分けまたはアイコンを用いて視覚的に表示する。例えば、表示部は、迷惑電話の危険度を赤、黄、緑の色分けで表示することができる。また、表示部は、危険度の高い迷惑電話に対して警告アイコンを表示することもできる。例えば、表示部は、危険度が高い迷惑電話に対して赤色の警告アイコンを表示し、危険度が中程度の迷惑電話に対して黄色の警告アイコンを表示し、危険度が低い迷惑電話に対して緑色の警告アイコンを表示する。これにより、視覚的に危険度を表示することで、ユーザが直感的に危険度を把握できる。表示部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、表示部は、迷惑電話の危険度をＡＩに入力し、ＡＩがその危険度を基に色分けやアイコンを用いて表示することができる。
応答部は、危険度が高い場合に自動的に応答する設定を含むことができる。応答部は、例えば、危険度が高い場合に自動的に応答する設定を含む。例えば、応答部は、迷惑電話の危険度が高いと判断された場合、自動的に応答フレーズを用いて応答することができる。また、応答部は、ユーザが設定した危険度の閾値に基づいて自動応答を行うこともできる。例えば、応答部は、危険度が「高」と評価された迷惑電話に対して自動的に応答し、「中」や「低」と評価された迷惑電話に対してはユーザが手動で応答するように設定することができる。これにより、危険度が高い場合に自動的に応答することで、ユーザの負担を軽減する。応答部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、応答部は、迷惑電話の危険度をＡＩに入力し、ＡＩがその危険度を基に自動応答を行うことができる。
学習部は、迷惑電話の頻度や内容に基づいて危険度を評価することができる。学習部は、例えば、迷惑電話の頻度や内容に基づいて危険度を評価する。例えば、学習部は、迷惑電話の通話回数や通話内容のキーワードに基づいて危険度を評価することができる。また、学習部は、迷惑電話の発信元の情報や過去の通話履歴に基づいて危険度を評価することもできる。例えば、学習部は、迷惑電話の通話回数が多い場合、その危険度を高く評価する。また、学習部は、通話内容に「詐欺」や「勧誘」といったキーワードが含まれている場合、その危険度を高く評価することもできる。さらに、学習部は、迷惑電話の発信元が特定の地域や業種に集中している場合、その危険度を高く評価することもできる。これにより、迷惑電話の頻度や内容に基づいて危険度を評価することで、より正確な危険度評価が可能となる。学習部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、学習部は、迷惑電話の頻度や内容をＡＩに入力し、ＡＩがその情報を基に危険度を評価することができる。
収集部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて迷惑電話の情報収集タイミングを調整することができる。収集部は、例えば、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて迷惑電話の情報収集タイミングを調整する。例えば、収集部は、ユーザがストレスを感じている場合、迷惑電話の情報収集を遅延させ、ユーザがリラックスしているタイミングで収集を行う。また、収集部は、ユーザがリラックスしている場合、即座に迷惑電話の情報を収集し、データベースに追加することもできる。さらに、収集部は、ユーザが忙しい場合、迷惑電話の情報収集を後回しにし、ユーザが落ち着いたタイミングで収集を行うこともできる。これにより、ユーザの感情に応じて情報収集タイミングを調整することで、ユーザの負担を軽減する。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザの感情データを生成ＡＩに入力し、生成ＡＩがその感情データを基に情報収集タイミングを調整することができる。
収集部は、迷惑電話の情報収集時に、ユーザの過去の通話履歴を分析し、最適な収集方法を選定することができる。収集部は、例えば、迷惑電話の情報収集時に、ユーザの過去の通話履歴を分析し、最適な収集方法を選定する。例えば、収集部は、ユーザが過去に受けた迷惑電話のパターンを分析し、同様のパターンを持つ電話を優先的に収集する。また、収集部は、ユーザの通話履歴から、特定の時間帯に多くの迷惑電話がかかってくる場合、その時間帯に情報収集を集中させることもできる。さらに、収集部は、ユーザの通話履歴を基に、特定の発信元からの電話を優先的に収集することもできる。これにより、過去の通話履歴を分析することで、最適な情報収集方法を選定できる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザの過去の通話履歴をＡＩに入力し、ＡＩがその通話履歴を基に最適な収集方法を選定することができる。
収集部は、迷惑電話の情報収集時に、ユーザの現在の位置情報や時間帯に基づいてフィルタリングを行うことができる。収集部は、例えば、迷惑電話の情報収集時に、ユーザの現在の位置情報や時間帯に基づいてフィルタリングを行う。例えば、収集部は、ユーザが特定の地域にいる場合、その地域で多発している迷惑電話の情報を優先的に収集する。また、収集部は、ユーザが夜間に迷惑電話を受けた場合、夜間に多発する迷惑電話の情報を収集することもできる。さらに、収集部は、ユーザが移動中の場合、現在の位置情報を基に、移動先で多発している迷惑電話の情報を収集することもできる。これにより、現在の位置情報や時間帯に基づいてフィルタリングを行うことで、より効果的な情報収集が可能となる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザの現在の位置情報や時間帯をＡＩに入力し、ＡＩがその情報を基にフィルタリングを行うことができる。
収集部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて収集する迷惑電話情報の優先順位を決定することができる。収集部は、例えば、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて収集する迷惑電話情報の優先順位を決定する。例えば、収集部は、ユーザがストレスを感じている場合、ストレスを軽減するために重要度の低い迷惑電話情報を後回しにする。また、収集部は、ユーザがリラックスしている場合、全ての迷惑電話情報を均等に収集することもできる。さらに、収集部は、ユーザが急いでいる場合、重要度の高い迷惑電話情報を優先的に収集することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて情報の優先順位を決定することで、ユーザの負担を軽減する。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザの感情データを生成ＡＩに入力し、生成ＡＩがその感情データを基に情報の優先順位を決定することができる。
収集部は、迷惑電話の情報収集時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連する迷惑電話情報を収集することができる。収集部は、例えば、迷惑電話の情報収集時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連する迷惑電話情報を収集する。例えば、収集部は、ユーザがソーシャルメディアで迷惑電話に関する投稿を行った場合、その内容を基に関連する迷惑電話情報を収集する。また、収集部は、ユーザのソーシャルメディアの友人が迷惑電話に関する投稿を行った場合、その情報を基に迷惑電話情報を収集することもできる。さらに、収集部は、ユーザが特定の迷惑電話に関する情報をソーシャルメディアでシェアした場合、その情報を基に迷惑電話情報を収集することもできる。これにより、ソーシャルメディア活動を分析することで、関連する迷惑電話情報を効果的に収集できる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザのソーシャルメディア活動をＡＩに入力し、ＡＩがその活動を基に関連する迷惑電話情報を収集することができる。
収集部は、迷惑電話の情報収集時に、ユーザの連絡先リストを参照して、既知の迷惑電話番号を優先的に収集することができる。収集部は、例えば、迷惑電話の情報収集時に、ユーザの連絡先リストを参照して、既知の迷惑電話番号を優先的に収集する。例えば、収集部は、ユーザの連絡先リストに登録されている番号と一致する迷惑電話番号を優先的に収集する。また、収集部は、ユーザの連絡先リストに登録されている番号からの迷惑電話を優先的に収集することもできる。さらに、収集部は、ユーザの連絡先リストに登録されている番号と類似する迷惑電話番号を優先的に収集することもできる。これにより、連絡先リストを参照することで、既知の迷惑電話番号を優先的に収集できる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザの連絡先リストをＡＩに入力し、ＡＩがそのリストを基に既知の迷惑電話番号を優先的に収集することができる。
学習部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて学習データの選定を行うことができる。学習部は、例えば、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて学習データの選定を行う。例えば、学習部は、ユーザがストレスを感じている場合、ストレスを軽減するために重要度の低い学習データを後回しにする。また、学習部は、ユーザがリラックスしている場合、全ての学習データを均等に選定することもできる。さらに、学習部は、ユーザが急いでいる場合、重要度の高い学習データを優先的に選定することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて学習データを選定することで、学習の効率が向上する。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。学習部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、学習部は、ユーザの感情データを生成ＡＩに入力し、生成ＡＩがその感情データを基に学習データの選定を行うことができる。
学習部は、学習時に、過去の迷惑電話データを参照して学習アルゴリズムを最適化することができる。学習部は、例えば、学習時に、過去の迷惑電話データを参照して学習アルゴリズムを最適化する。例えば、学習部は、過去の迷惑電話データを基に、迷惑電話のパターンを学習し、アルゴリズムを最適化する。また、学習部は、過去の迷惑電話データから、特定の発信元のパターンを学習し、アルゴリズムを最適化することもできる。さらに、学習部は、過去の迷惑電話データを分析し、新たな迷惑電話のパターンを発見し、アルゴリズムを最適化することもできる。これにより、過去の迷惑電話データを参照することで、学習アルゴリズムを最適化できる。学習部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、学習部は、過去の迷惑電話データをＡＩに入力し、ＡＩがそのデータを基に学習アルゴリズムを最適化することができる。
学習部は、学習時に、迷惑電話の発信元の属性情報に基づいて学習を行うことができる。学習部は、例えば、学習時に、迷惑電話の発信元の属性情報に基づいて学習を行う。例えば、学習部は、迷惑電話の発信元の地域情報を基に、地域ごとの迷惑電話パターンを学習する。また、学習部は、迷惑電話の発信元の業種情報を基に、業種ごとの迷惑電話パターンを学習することもできる。さらに、学習部は、迷惑電話の発信元の時間帯情報を基に、時間帯ごとの迷惑電話パターンを学習することもできる。これにより、発信元の属性情報を考慮することで、より正確な学習が可能となる。学習部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、学習部は、迷惑電話の発信元の属性情報をＡＩに入力し、ＡＩがその情報を基に学習を行うことができる。
学習部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて学習の頻度を調整することができる。学習部は、例えば、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて学習の頻度を調整する。例えば、学習部は、ユーザがストレスを感じている場合、学習の頻度を減らし、ユーザの負担を軽減する。また、学習部は、ユーザがリラックスしている場合、学習の頻度を増やし、効率的に学習を行うこともできる。さらに、学習部は、ユーザが急いでいる場合、学習の頻度を調整し、重要なデータを優先的に学習することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて学習の頻度を調整することで、ユーザの負担を軽減する。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。学習部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、学習部は、ユーザの感情データを生成ＡＩに入力し、生成ＡＩがその感情データを基に学習の頻度を調整することができる。
学習部は、学習時に、迷惑電話の発信時間帯に基づいて学習データの重み付けを行うことができる。学習部は、例えば、学習時に、迷惑電話の発信時間帯に基づいて学習データの重み付けを行う。例えば、学習部は、迷惑電話が多発する時間帯のデータに重み付けを行い、学習を強化する。また、学習部は、迷惑電話が少ない時間帯のデータに軽い重み付けを行い、学習を効率化することもできる。さらに、学習部は、特定の時間帯に集中して発生する迷惑電話のデータに重み付けを行い、学習を最適化することもできる。これにより、発信時間帯に基づいて学習データの重み付けを行うことで、学習の効率が向上する。学習部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、学習部は、迷惑電話の発信時間帯をＡＩに入力し、ＡＩがその時間帯を基に学習データの重み付けを行うことができる。
学習部は、学習時に、迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワードに基づいて学習を行うことができる。学習部は、例えば、学習時に、迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワードに基づいて学習を行う。例えば、学習部は、迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワード（例：詐欺、勧誘）に基づいて学習を行う。また、学習部は、迷惑電話の内容から、頻出するキーワードを抽出し、学習データとして使用することもできる。さらに、学習部は、迷惑電話の内容を解析し、新たなキーワードを発見し、学習データに追加することもできる。これにより、テキスト解析に基づいて学習を行うことで、より正確な学習が可能となる。学習部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、学習部は、迷惑電話の内容をＡＩに入力し、ＡＩがその内容を基に特定のキーワードを抽出し、学習を行うことができる。
応答部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて応答フレーズの選定を行うことができる。応答部は、例えば、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて応答フレーズの選定を行う。例えば、応答部は、ユーザがストレスを感じている場合、ストレスを軽減するために穏やかな応答フレーズを選定する。また、応答部は、ユーザがリラックスしている場合、標準的な応答フレーズを選定することもできる。さらに、応答部は、ユーザが急いでいる場合、迅速に対応するための短い応答フレーズを選定することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて応答フレーズを選定することで、より適切な応答が可能となる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。応答部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、応答部は、ユーザの感情データを生成ＡＩに入力し、生成ＡＩがその感情データを基に応答フレーズの選定を行うことができる。
応答部は、応答時に、迷惑電話の内容に基づいて応答フレーズを動的に生成することができる。応答部は、例えば、応答時に、迷惑電話の内容に基づいて応答フレーズを動的に生成する。例えば、応答部は、迷惑電話の内容を解析し、詐欺の可能性がある場合、警告を含む応答フレーズを生成する。また、応答部は、迷惑電話の内容から、勧誘の可能性がある場合、断りの応答フレーズを生成することもできる。さらに、応答部は、迷惑電話の内容を基に、特定のキーワードに対応する応答フレーズを生成することもできる。これにより、迷惑電話の内容に基づいて応答フレーズを生成することで、より柔軟な対応が可能となる。応答部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、応答部は、迷惑電話の内容をＡＩに入力し、ＡＩがその内容を基に応答フレーズを動的に生成することができる。
応答部は、応答時に、迷惑電話の発信元の属性情報を考慮して応答を行うことができる。応答部は、例えば、応答時に、迷惑電話の発信元の属性情報を考慮して応答を行う。例えば、応答部は、迷惑電話の発信元が特定の地域の場合、その地域に特化した応答フレーズを使用する。また、応答部は、迷惑電話の発信元が特定の業種の場合、その業種に特化した応答フレーズを使用することもできる。さらに、応答部は、迷惑電話の発信元の時間帯情報を基に、適切な応答フレーズを選定することもできる。これにより、発信元の属性情報を考慮することで、より適切な応答が可能となる。応答部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、応答部は、迷惑電話の発信元の属性情報をＡＩに入力し、ＡＩがその情報を基に応答フレーズを選定することができる。
応答部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて応答の優先順位を決定することができる。応答部は、例えば、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて応答の優先順位を決定する。例えば、応答部は、ユーザがストレスを感じている場合、ストレスを軽減するために重要度の低い応答を後回しにする。また、応答部は、ユーザがリラックスしている場合、全ての応答を均等に処理することもできる。さらに、応答部は、ユーザが急いでいる場合、重要度の高い応答を優先的に処理することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて応答の優先順位を決定することで、ユーザの負担を軽減する。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。応答部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、応答部は、ユーザの感情データを生成ＡＩに入力し、生成ＡＩがその感情データを基に応答の優先順位を決定することができる。
応答部は、応答時に、迷惑電話の発信元の地理的位置情報に基づいて応答フレーズを選定することができる。応答部は、例えば、応答時に、迷惑電話の発信元の地理的位置情報に基づいて応答フレーズを選定する。例えば、応答部は、迷惑電話の発信元が特定の地域の場合、その地域に特化した応答フレーズを使用する。また、応答部は、迷惑電話の発信元が特定の国の場合、その国の言語で応答フレーズを生成することもできる。さらに、応答部は、迷惑電話の発信元の地理的位置情報を基に、適切な応答フレーズを選定することもできる。これにより、発信元の地理的位置情報を考慮することで、より適切な応答フレーズを選定できる。応答部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、応答部は、迷惑電話の発信元の地理的位置情報をＡＩに入力し、ＡＩがその情報を基に応答フレーズを選定することができる。
応答部は、応答時に、迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワードに基づいて応答フレーズを選定することができる。応答部は、例えば、応答時に、迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワードに基づいて応答フレーズを選定する。例えば、応答部は、迷惑電話の内容をテキスト解析し、詐欺の可能性がある場合、警告を含む応答フレーズを選定する。また、応答部は、迷惑電話の内容から、勧誘の可能性がある場合、断りの応答フレーズを選定することもできる。さらに、応答部は、迷惑電話の内容を基に、特定のキーワードに対応する応答フレーズを選定することもできる。これにより、テキスト解析に基づいて応答フレーズを選定することで、より適切な応答が可能となる。応答部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、応答部は、迷惑電話の内容をＡＩに入力し、ＡＩがその内容を基に特定のキーワードを抽出し、応答フレーズを選定することができる。
表示部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて危険度ランキングの表示方法を調整することができる。表示部は、例えば、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて危険度ランキングの表示方法を調整する。例えば、表示部は、ユーザがストレスを感じている場合、シンプルで視認性の高い表示方法を提供する。また、表示部は、ユーザがリラックスしている場合、詳細な情報を含む表示方法を提供することもできる。さらに、表示部は、ユーザが急いでいる場合、要点を押さえた表示方法を提供することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて表示方法を調整することで、ユーザの負担を軽減する。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。表示部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、表示部は、ユーザの感情データを生成ＡＩに入力し、生成ＡＩがその感情データを基に表示方法を調整することができる。
表示部は、危険度ランキング表示時に、過去の迷惑電話データを参照して表示アルゴリズムを最適化することができる。表示部は、例えば、危険度ランキング表示時に、過去の迷惑電話データを参照して表示アルゴリズムを最適化する。例えば、表示部は、過去の迷惑電話データを基に、危険度ランキングの表示アルゴリズムを最適化する。また、表示部は、過去の迷惑電話データから、特定の発信元の危険度を評価し、表示アルゴリズムを最適化することもできる。さらに、表示部は、過去の迷惑電話データを分析し、新たな危険度評価基準を導入し、表示アルゴリズムを最適化することもできる。これにより、過去の迷惑電話データを参照することで、表示アルゴリズムを最適化できる。表示部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、表示部は、過去の迷惑電話データをＡＩに入力し、ＡＩがそのデータを基に表示アルゴリズムを最適化することができる。
表示部は、危険度ランキング表示時に、迷惑電話の発信元の属性情報に基づいて表示を行うことができる。表示部は、例えば、危険度ランキング表示時に、迷惑電話の発信元の属性情報に基づいて表示を行う。例えば、表示部は、迷惑電話の発信元の地域情報を基に、地域ごとの危険度ランキングを表示する。また、表示部は、迷惑電話の発信元の業種情報を基に、業種ごとの危険度ランキングを表示することもできる。さらに、表示部は、迷惑電話の発信元の時間帯情報を基に、時間帯ごとの危険度ランキングを表示することもできる。これにより、発信元の属性情報を考慮することで、より正確な危険度ランキングを表示できる。表示部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、表示部は、迷惑電話の発信元の属性情報をＡＩに入力し、ＡＩがその情報を基に表示を行うことができる。
表示部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて危険度ランキングの優先順位を決定することができる。表示部は、例えば、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて危険度ランキングの優先順位を決定する。例えば、表示部は、ユーザがストレスを感じている場合、ストレスを軽減するために重要度の低い危険度ランキングを後回しにする。また、表示部は、ユーザがリラックスしている場合、全ての危険度ランキングを均等に表示することもできる。さらに、表示部は、ユーザが急いでいる場合、重要度の高い危険度ランキングを優先的に表示することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて優先順位を決定することで、ユーザの負担を軽減する。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。表示部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、表示部は、ユーザの感情データを生成ＡＩに入力し、生成ＡＩがその感情データを基に優先順位を決定することができる。
表示部は、危険度ランキング表示時に、迷惑電話の発信時間帯に基づいて表示データの重み付けを行うことができる。表示部は、例えば、危険度ランキング表示時に、迷惑電話の発信時間帯に基づいて表示データの重み付けを行う。例えば、表示部は、迷惑電話が多発する時間帯のデータに重み付けを行い、表示を強化する。また、表示部は、迷惑電話が少ない時間帯のデータに軽い重み付けを行い、表示を効率化することもできる。さらに、表示部は、特定の時間帯に集中して発生する迷惑電話のデータに重み付けを行い、表示を最適化することもできる。これにより、発信時間帯に基づいて表示データの重み付けを行うことで、表示の効率が向上する。表示部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、表示部は、迷惑電話の発信時間帯をＡＩに入力し、ＡＩがその時間帯を基に表示データの重み付けを行うことができる。
表示部は、危険度ランキング表示時に、迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワードに基づいて表示を行うことができる。表示部は、例えば、危険度ランキング表示時に、迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワードに基づいて表示を行う。例えば、表示部は、迷惑電話の内容をテキスト解析し、詐欺の可能性がある場合、警告を含む表示を行う。また、表示部は、迷惑電話の内容から、勧誘の可能性がある場合、断りの表示を行うこともできる。さらに、表示部は、迷惑電話の内容を基に、特定のキーワードに対応する表示を行うこともできる。これにより、テキスト解析に基づいて表示を行うことで、より正確な危険度ランキングを表示できる。表示部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、表示部は、迷惑電話の内容をＡＩに入力し、ＡＩがその内容を基に特定のキーワードを抽出し、表示を行うことができる。
実施形態に係るシステムは、上述した例に限定されず、例えば、以下のように、種々の変更が可能である。
収集部は、ユーザの通話履歴を分析し、迷惑電話のパターンを特定することができる。例えば、収集部は、ユーザが過去に受けた迷惑電話の時間帯や発信元の情報を分析し、同様のパターンを持つ電話を優先的に収集する。また、収集部は、ユーザの通話履歴から、特定のキーワードが含まれる通話を抽出し、その情報を基に迷惑電話のパターンを特定することもできる。さらに、収集部は、ユーザの通話履歴を基に、特定の地域や業種からの迷惑電話を優先的に収集することもできる。これにより、ユーザの通話履歴を活用することで、より効果的な迷惑電話対策が可能となる。
応答部は、迷惑電話の内容に基づいて応答フレーズを動的に生成することができる。例えば、応答部は、迷惑電話の内容を解析し、詐欺の可能性がある場合、警告を含む応答フレーズを生成する。また、応答部は、迷惑電話の内容から、勧誘の可能性がある場合、断りの応答フレーズを生成することもできる。さらに、応答部は、迷惑電話の内容を基に、特定のキーワードに対応する応答フレーズを生成することもできる。これにより、迷惑電話の内容に基づいて応答フレーズを生成することで、より柔軟な対応が可能となる。
学習部は、迷惑電話の発信元の属性情報に基づいて学習を行うことができる。例えば、学習部は、迷惑電話の発信元の地域情報を基に、地域ごとの迷惑電話パターンを学習する。また、学習部は、迷惑電話の発信元の業種情報を基に、業種ごとの迷惑電話パターンを学習することもできる。さらに、学習部は、迷惑電話の発信元の時間帯情報を基に、時間帯ごとの迷惑電話パターンを学習することもできる。これにより、発信元の属性情報を考慮することで、より正確な学習が可能となる。
表示部は、危険度ランキング表示時に、迷惑電話の発信元の属性情報に基づいて表示を行うことができる。例えば、表示部は、迷惑電話の発信元の地域情報を基に、地域ごとの危険度ランキングを表示する。また、表示部は、迷惑電話の発信元の業種情報を基に、業種ごとの危険度ランキングを表示することもできる。さらに、表示部は、迷惑電話の発信元の時間帯情報を基に、時間帯ごとの危険度ランキングを表示することもできる。これにより、発信元の属性情報を考慮することで、より正確な危険度ランキングを表示できる。
収集部は、迷惑電話の情報収集時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連する迷惑電話情報を収集することができる。例えば、収集部は、ユーザがソーシャルメディアで迷惑電話に関する投稿を行った場合、その内容を基に関連する迷惑電話情報を収集する。また、収集部は、ユーザのソーシャルメディアの友人が迷惑電話に関する投稿を行った場合、その情報を基に迷惑電話情報を収集することもできる。さらに、収集部は、ユーザが特定の迷惑電話に関する情報をソーシャルメディアでシェアした場合、その情報を基に迷惑電話情報を収集することもできる。これにより、ソーシャルメディア活動を分析することで、関連する迷惑電話情報を効果的に収集できる。
収集部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて迷惑電話の情報収集タイミングを調整することができる。例えば、収集部は、ユーザがストレスを感じている場合、迷惑電話の情報収集を遅延させ、ユーザがリラックスしているタイミングで収集を行う。また、収集部は、ユーザがリラックスしている場合、即座に迷惑電話の情報を収集し、データベースに追加することもできる。さらに、収集部は、ユーザが忙しい場合、迷惑電話の情報収集を後回しにし、ユーザが落ち着いたタイミングで収集を行うこともできる。これにより、ユーザの感情に応じて情報収集タイミングを調整することで、ユーザの負担を軽減する。
学習部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて学習データの選定を行うことができる。例えば、学習部は、ユーザがストレスを感じている場合、ストレスを軽減するために重要度の低い学習データを後回しにする。また、学習部は、ユーザがリラックスしている場合、全ての学習データを均等に選定することもできる。さらに、学習部は、ユーザが急いでいる場合、重要度の高い学習データを優先的に選定することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて学習データを選定することで、学習の効率が向上する。
応答部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて応答フレーズの選定を行うことができる。例えば、応答部は、ユーザがストレスを感じている場合、ストレスを軽減するために穏やかな応答フレーズを選定する。また、応答部は、ユーザがリラックスしている場合、標準的な応答フレーズを選定することもできる。さらに、応答部は、ユーザが急いでいる場合、迅速に対応するための短い応答フレーズを選定することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて応答フレーズを選定することで、より適切な応答が可能となる。
表示部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて危険度ランキングの表示方法を調整することができる。例えば、表示部は、ユーザがストレスを感じている場合、シンプルで視認性の高い表示方法を提供する。また、表示部は、ユーザがリラックスしている場合、詳細な情報を含む表示方法を提供することもできる。さらに、表示部は、ユーザが急いでいる場合、要点を押さえた表示方法を提供することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて表示方法を調整することで、ユーザの負担を軽減する。
表示部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて危険度ランキングの優先順位を決定することができる。例えば、表示部は、ユーザがストレスを感じている場合、ストレスを軽減するために重要度の低い危険度ランキングを後回しにする。また、表示部は、ユーザがリラックスしている場合、全ての危険度ランキングを均等に表示することもできる。さらに、表示部は、ユーザが急いでいる場合、重要度の高い危険度ランキングを優先的に表示することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて優先順位を決定することで、ユーザの負担を軽減する。
以下に、形態例２の処理の流れについて簡単に説明する。
ステップ１：収集部は、迷惑電話の情報を収集する。迷惑電話の情報には、例えば、電話番号、通話内容、発信元の情報などが含まれる。収集部は、迷惑電話の電話番号をデータベースに登録し、通話内容を解析する。また、発信元の情報を収集し、迷惑電話のパターンを特定することもできる。例えば、収集部は、迷惑電話の電話番号を自動的に検出し、データベースに登録する。通話内容は、音声認識技術を用いてテキストデータに変換し、解析する。発信元の情報は、発信元の地域や業種などの属性情報を収集し、迷惑電話のパターンを特定する。
ステップ２：学習部は、収集部によって収集された情報に基づいて迷惑電話のパターンを学習する。学習は、例えば、機械学習アルゴリズムを用いて行われる。例えば、学習部は、迷惑電話のパターンを学習するために、ニューラルネットワークやサポートベクターマシンを用いる。また、過去の迷惑電話データを基に、迷惑電話のパターンを学習することもできる。過去の迷惑電話データは、迷惑電話の発信元や通話内容などの情報を含む。
ステップ３：応答部は、学習部によって学習されたパターンに基づいて迷惑電話に自動応答する。自動応答は、例えば、応答フレーズの選定方法や応答のタイミングに基づいて行われる。例えば、応答部は、迷惑電話に対して固定フレーズを用いて自動応答する。また、ユーザがカスタマイズ可能な応答フレーズを用いて自動応答することもできる。さらに、迷惑電話の内容に基づいて応答フレーズを動的に生成することもできる。
ステップ４：表示部は、学習部によって学習されたパターンに基づいて着信画面に危険度ランキングを表示する。危険度ランキングは、例えば、評価項目やスコアリング方法に基づいて表示される。例えば、表示部は、迷惑電話の危険度を「高」「中」「低」といったランクで表示する。また、危険度ランキングを色分けやアイコンを用いて視覚的に表示することもできる。さらに、危険度ランキングをリアルタイムで更新することもできる。
ステップ２：学習部は、収集部によって収集された情報に基づいて迷惑電話のパターンを学習する。学習は、例えば、機械学習アルゴリズムを用いて行われる。例えば、学習部は、迷惑電話のパターンを学習するために、ニューラルネットワークやサポートベクターマシンを用いる。また、過去の迷惑電話データを基に、迷惑電話のパターンを学習することもできる。過去の迷惑電話データは、迷惑電話の発信元や通話内容などの情報を含む。
ステップ３：応答部は、学習部によって学習されたパターンに基づいて迷惑電話に自動応答する。自動応答は、例えば、応答フレーズの選定方法や応答のタイミングに基づいて行われる。例えば、応答部は、迷惑電話に対して固定フレーズを用いて自動応答する。また、ユーザがカスタマイズ可能な応答フレーズを用いて自動応答することもできる。さらに、迷惑電話の内容に基づいて応答フレーズを動的に生成することもできる。
ステップ４：表示部は、学習部によって学習されたパターンに基づいて着信画面に危険度ランキングを表示する。危険度ランキングは、例えば、評価項目やスコアリング方法に基づいて表示される。例えば、表示部は、迷惑電話の危険度を「高」「中」「低」といったランクで表示する。また、危険度ランキングを色分けやアイコンを用いて視覚的に表示することもできる。さらに、危険度ランキングをリアルタイムで更新することもできる。
特定処理部２９０は、特定処理の結果をスマートデバイス１４に送信する。スマートデバイス１４では、制御部４６Ａが、出力装置４０に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン３８Ｂは、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン３８Ｂによって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。
データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ（登録商標）（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）などの生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、および画像を示す画像データ（例えば、静止画のデータまたは動画のデータ）などの推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ、テキストデータ、および画像データなどのうちの１以上のデータ形式で出力する。データ生成モデル５８は、例えば、テキスト生成ＡＩ、画像生成ＡＩ、マルチモーダル生成ＡＩなどを含む。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、および／または要約などを指す。特定処理部２９０は、データ生成モデル５８を用いながら、上述した特定処理を行う。データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力するように、ファインチューニングされたモデルであってもよく、この場合、データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力することができる。データ処理装置１２などにおいて、データ生成モデル５８は複数種類含まれており、データ生成モデル５８は、生成ＡＩ以外のＡＩを含む。生成ＡＩ以外のＡＩは、例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリング、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、生成的敵対的ネットワーク（ＧＡＮ）、またはナイーブベイズなどであり、種々の処理を行うことができるが、かかる例に限定されない。また、ＡＩは、ＡＩエージェントであってもよい。また、上述した各部の処理がＡＩで行われる場合、その処理は、ＡＩで一部または全部が行われるが、かかる例に限定されない。また、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理は、ルールベースでの処理に置き換えてもよく、ルールベースの処理は、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理に置き換えてもよい。
また、上述したデータ処理システム１０による処理は、データ処理装置１２の特定処理部２９０またはスマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実行されるが、データ処理装置１２の特定処理部２９０とスマートデバイス１４の制御部４６Ａとによって実行されてもよい。また、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、処理に必要な情報をスマートデバイス１４または外部の装置などから取得したり収集したりし、スマートデバイス１４は、処理に必要な情報をデータ処理装置１２または外部の装置などから取得したり収集したりする。
上述した収集部、学習部、応答部、および表示部を含む複数の要素の各々は、例えば、スマートデバイス１４およびデータ処理装置１２のうちの少なくとも一方で実現される。例えば、収集部は、スマートデバイス１４のカメラ４２やマイクロフォン３８Ｂを用いて迷惑電話の情報を収集し、制御部４６Ａによってデータベースに登録する。学習部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、収集された情報に基づいて迷惑電話のパターンを学習する。応答部は、例えば、スマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実現され、学習されたパターンに基づいて迷惑電話に自動応答する。表示部は、例えば、スマートデバイス１４のディスプレイ４０Ａによって実現され、着信画面に危険度ランキングを表示する。各部と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
［第２実施形態］
図３には、第２実施形態に係るデータ処理システム２１０の構成の一例が示されている。
図３には、第２実施形態に係るデータ処理システム２１０の構成の一例が示されている。
図３に示すように、データ処理システム２１０は、データ処理装置１２およびスマート眼鏡２１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。
データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、および通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４および通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮおよび／またはＬＡＮなどが挙げられる。
スマート眼鏡２１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、および通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、およびカメラ４２も、バス５２に接続されている。
マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を受け付けることで、ユーザから指示などを受け付ける。マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を捕捉し、捕捉した音声を音声データに変換してプロセッサ４６に出力する。スピーカ２４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。
カメラ４２は、レンズ、絞り、およびシャッタなどの光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサまたはＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサなどの撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザの周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。
通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４および２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。通信Ｉ／Ｆ４４および２６を用いたプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受はセキュアな状態で行われる。
図４には、データ処理装置１２およびスマート眼鏡２１４の要部機能の一例が示されている。図４に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。
プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って、特定処理部２９０として動作することによって実現される。
ストレージ３２には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８および感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うことができる。感情特定モデル５９を用いた感情推定機能（感情特定機能）では、ユーザの感情の推定や予測などを含め、ユーザの感情に関する種々の推定や予測などが行われるが、かかる例に限定されない。また、感情の推定や予測には、例えば、感情の分析（解析）なども含まれる。
スマート眼鏡２１４では、プロセッサ４６によって特定処理が行われる。ストレージ５０には、特定処理プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から特定処理プログラム６０を読み出し、読み出した特定処理プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。特定処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する特定処理プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。なお、スマート眼鏡２１４には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９と同様のデータ生成モデルおよび感情特定モデルを有し、これらモデルを用いて特定処理部２９０と同様の処理を行うこともできる。
なお、データ処理装置１２以外の他の装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。例えば、サーバ装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。この場合、データ処理装置１２は、データ生成モデル５８を有するサーバ装置と通信を行うことで、データ生成モデル５８が用いられた処理結果（予測結果など）を得る。また、データ処理装置１２は、サーバ装置であってもよいし、ユーザが保有する端末装置（例えば、携帯電話、ロボット、家電など）であってもよい。
特定処理部２９０は、特定処理の結果をスマート眼鏡２１４に送信する。スマート眼鏡２１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。
データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩである。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴなどの生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、および画像を示す画像データ（例えば、静止画のデータまたは動画のデータ）などの推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ、テキストデータ、および画像データなどのうちの１以上のデータ形式で出力する。データ生成モデル５８は、例えば、テキスト生成ＡＩ、画像生成ＡＩ、マルチモーダル生成ＡＩなどを含む。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、および／または要約などを指す。特定処理部２９０は、データ生成モデル５８を用いながら、上述した特定処理を行う。データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力するように、ファインチューニングされたモデルであってもよく、この場合、データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力することができる。データ処理装置１２などにおいて、データ生成モデル５８は複数種類含まれており、データ生成モデル５８は、生成ＡＩ以外のＡＩを含む。生成ＡＩ以外のＡＩは、例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリング、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、生成的敵対的ネットワーク（ＧＡＮ）、またはナイーブベイズなどであり、種々の処理を行うことができるが、かかる例に限定されない。また、ＡＩは、ＡＩエージェントであってもよい。また、上述した各部の処理がＡＩで行われる場合、その処理は、ＡＩで一部または全部が行われるが、かかる例に限定されない。また、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理は、ルールベースでの処理に置き換えてもよく、ルールベースの処理は、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理に置き換えてもよい。
第２実施形態に係るデータ処理システム２１０は、第１実施形態に係るデータ処理システム１０と同様の処理を行う。データ処理システム２１０による処理は、データ処理装置１２の特定処理部２９０またはスマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実行されるが、データ処理装置１２の特定処理部２９０とスマート眼鏡２１４の制御部４６Ａとによって実行されてもよい。また、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、処理に必要な情報をスマート眼鏡２１４または外部の装置などから取得したり収集したりし、スマート眼鏡２１４は、処理に必要な情報をデータ処理装置１２または外部の装置などから取得したり収集したりする。
上述した収集部、学習部、応答部、および表示部を含む複数の要素の各々は、例えば、スマート眼鏡２１４およびデータ処理装置１２のうちの少なくとも一方で実現される。例えば、収集部は、スマート眼鏡２１４のカメラ４２やマイクロフォン２３８を用いて迷惑電話の情報を収集し、制御部４６Ａによってデータベースに登録する。学習部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、収集された情報に基づいて迷惑電話のパターンを学習する。応答部は、例えば、スマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実現され、学習されたパターンに基づいて迷惑電話に自動応答する。表示部は、例えば、スマート眼鏡２１４のディスプレイによって実現され、着信画面に危険度ランキングを表示する。各部と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
［第３実施形態］
図５には、第３実施形態に係るデータ処理システム３１０の構成の一例が示されている。
図５には、第３実施形態に係るデータ処理システム３１０の構成の一例が示されている。
図５に示すように、データ処理システム３１０は、データ処理装置１２およびヘッドセット型端末３１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。
データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、および通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４および通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮおよび／またはＬＡＮなどが挙げられる。
ヘッドセット型端末３１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、通信Ｉ／Ｆ４４、およびディスプレイ３４３を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、およびディスプレイ３４３も、バス５２に接続されている。
マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を受け付けることで、ユーザから指示などを受け付ける。マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を捕捉し、捕捉した音声を音声データに変換してプロセッサ４６に出力する。スピーカ２４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。
カメラ４２は、レンズ、絞り、およびシャッタなどの光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサまたはＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサなどの撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザの周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。
通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４および２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。通信Ｉ／Ｆ４４および２６を用いたプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受はセキュアな状態で行われる。
図６には、データ処理装置１２およびヘッドセット型端末３１４の要部機能の一例が示されている。図６に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。
プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って、特定処理部２９０として動作することによって実現される。
ストレージ３２には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８および感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うことができる。感情特定モデル５９を用いた感情推定機能（感情特定機能）では、ユーザの感情の推定や予測などを含め、ユーザの感情に関する種々の推定や予測などが行われるが、かかる例に限定されない。また、感情の推定や予測には、例えば、感情の分析（解析）なども含まれる。
ヘッドセット型端末３１４では、プロセッサ４６によって特定処理が行われる。ストレージ５０には、特定プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から特定プログラム６０を読み出し、読み出した特定プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。特定処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する特定プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。なお、ヘッドセット型端末３１４には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９と同様のデータ生成モデルおよび感情特定モデルを有し、これらモデルを用いて特定処理部２９０と同様の処理を行うこともできる。
なお、データ処理装置１２以外の他の装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。例えば、サーバ装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。この場合、データ処理装置１２は、データ生成モデル５８を有するサーバ装置と通信を行うことで、データ生成モデル５８が用いられた処理結果（予測結果など）を得る。また、データ処理装置１２は、サーバ装置であってもよいし、ユーザが保有する端末装置（例えば、携帯電話、ロボット、家電など）であってもよい。
特定処理部２９０は、特定処理の結果をヘッドセット型端末３１４に送信する。ヘッドセット型端末３１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０およびディスプレイ３４３に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。
データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩである。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴなどの生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、および画像を示す画像データ（例えば、静止画のデータまたは動画のデータ）などの推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ、テキストデータ、および画像データなどのうちの１以上のデータ形式で出力する。データ生成モデル５８は、例えば、テキスト生成ＡＩ、画像生成ＡＩ、マルチモーダル生成ＡＩなどを含む。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、および／または要約などを指す。特定処理部２９０は、データ生成モデル５８を用いながら、上述した特定処理を行う。データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力するように、ファインチューニングされたモデルであってもよく、この場合、データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力することができる。データ処理装置１２などにおいて、データ生成モデル５８は複数種類含まれており、データ生成モデル５８は、生成ＡＩ以外のＡＩを含む。生成ＡＩ以外のＡＩは、例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリング、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、生成的敵対的ネットワーク（ＧＡＮ）、またはナイーブベイズなどであり、種々の処理を行うことができるが、かかる例に限定されない。また、ＡＩは、ＡＩエージェントであってもよい。また、上述した各部の処理がＡＩで行われる場合、その処理は、ＡＩで一部または全部が行われるが、かかる例に限定されない。また、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理は、ルールベースでの処理に置き換えてもよく、ルールベースの処理は、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理に置き換えてもよい。
第３実施形態に係るデータ処理システム３１０は、第１実施形態に係るデータ処理システム１０と同様の処理を行う。データ処理システム３１０による処理は、データ処理装置１２の特定処理部２９０またはヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａによって実行されるが、データ処理装置１２の特定処理部２９０とヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａとによって実行されてもよい。また、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、処理に必要な情報をヘッドセット型端末３１４または外部の装置などから取得したり収集したりし、ヘッドセット型端末３１４は、処理に必要な情報をデータ処理装置１２または外部の装置などから取得したり収集したりする。
上述した収集部、学習部、応答部、および表示部を含む複数の要素の各々は、例えば、ヘッドセット型端末３１４およびデータ処理装置１２のうちの少なくとも一方で実現される。例えば、収集部は、ヘッドセット型端末３１４のカメラ４２やマイクロフォン２３８を用いて迷惑電話の情報を収集し、制御部４６Ａによってデータベースに登録する。学習部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、収集された情報に基づいて迷惑電話のパターンを学習する。応答部は、例えば、ヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａによって実現され、学習されたパターンに基づいて迷惑電話に自動応答する。表示部は、例えば、ヘッドセット型端末３１４のディスプレイ３４３によって実現され、着信画面に危険度ランキングを表示する。各部と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
［第４実施形態］
図７には、第４実施形態に係るデータ処理システム４１０の構成の一例が示されている。
図７には、第４実施形態に係るデータ処理システム４１０の構成の一例が示されている。
図７に示すように、データ処理システム４１０は、データ処理装置１２およびロボット４１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。
データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、および通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４および通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮおよび／またはＬＡＮなどが挙げられる。
ロボット４１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、通信Ｉ／Ｆ４４、および制御対象４４３を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、および制御対象４４３も、バス５２に接続されている。
マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を受け付けることで、ユーザから指示などを受け付ける。マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を捕捉し、捕捉した音声を音声データに変換してプロセッサ４６に出力する。スピーカ２４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。
カメラ４２は、レンズ、絞り、およびシャッタなどの光学系と、ＣＭＯＳイメージセンサまたはＣＣＤイメージセンサなどの撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザの周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。
通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４および２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。通信Ｉ／Ｆ４４および２６を用いたプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受はセキュアな状態で行われる。
制御対象４４３は、表示装置、目部のＬＥＤ、並びに、腕、手および足などを駆動するモータなどを含む。ロボット４１４の姿勢や仕草は、腕、手および足などのモータを制御することにより制御される。ロボット４１４の感情の一部は、これらのモータを制御することにより表現できる。また、ロボット４１４の目部のＬＥＤの発光状態を制御することによっても、ロボット４１４の表情を表現できる。
図８には、データ処理装置１２およびロボット４１４の要部機能の一例が示されている。図８に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。
プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って、特定処理部２９０として動作することによって実現される。
ストレージ３２には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８および感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うことができる。感情特定モデル５９を用いた感情推定機能（感情特定機能）では、ユーザの感情の推定や予測などを含め、ユーザの感情に関する種々の推定や予測などが行われるが、かかる例に限定されない。また、感情の推定や予測には、例えば、感情の分析（解析）なども含まれる。
ロボット４１４では、プロセッサ４６によって特定処理が行われる。ストレージ５０には、特定プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から特定プログラム６０を読み出し、読み出した特定プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。特定処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する特定プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。なお、ロボット４１４には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９と同様のデータ生成モデルおよび感情特定モデルを有し、これらモデルを用いて特定処理部２９０と同様の処理を行うこともできる。
なお、データ処理装置１２以外の他の装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。例えば、サーバ装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。この場合、データ処理装置１２は、データ生成モデル５８を有するサーバ装置と通信を行うことで、データ生成モデル５８が用いられた処理結果（予測結果など）を得る。また、データ処理装置１２は、サーバ装置であってもよいし、ユーザが保有する端末装置（例えば、携帯電話、ロボット、家電など）であってもよい。
特定処理部２９０は、特定処理の結果をロボット４１４に送信する。ロボット４１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０および制御対象４４３に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。
データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩである。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴなどの生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、および画像を示す画像データ（例えば、静止画のデータまたは動画のデータ）などの推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ、テキストデータ、および画像データなどのうちの１以上のデータ形式で出力する。データ生成モデル５８は、例えば、テキスト生成ＡＩ、画像生成ＡＩ、マルチモーダル生成ＡＩなどを含む。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、および／または要約などを指す。特定処理部２９０は、データ生成モデル５８を用いながら、上述した特定処理を行う。データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力するように、ファインチューニングされたモデルであってもよく、この場合、データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力することができる。データ処理装置１２などにおいて、データ生成モデル５８は複数種類含まれており、データ生成モデル５８は、生成ＡＩ以外のＡＩを含む。生成ＡＩ以外のＡＩは、例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリング、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、生成的敵対的ネットワーク（ＧＡＮ）、またはナイーブベイズなどであり、種々の処理を行うことができるが、かかる例に限定されない。また、ＡＩは、ＡＩエージェントであってもよい。また、上述した各部の処理がＡＩで行われる場合、その処理は、ＡＩで一部または全部が行われるが、かかる例に限定されない。また、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理は、ルールベースでの処理に置き換えてもよく、ルールベースの処理は、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理に置き換えてもよい。
第４実施形態に係るデータ処理システム４１０は、第１実施形態に係るデータ処理システム１０と同様の処理を行う。データ処理システム４１０による処理は、データ処理装置１２の特定処理部２９０またはロボット４１４の制御部４６Ａによって実行されるが、データ処理装置１２の特定処理部２９０とロボット４１４の制御部４６Ａとによって実行されてもよい。また、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、処理に必要な情報をロボット４１４または外部の装置などから取得したり収集したりし、ロボット４１４は、処理に必要な情報をデータ処理装置１２または外部の装置などから取得したり収集したりする。
上述した収集部、学習部、応答部、および表示部を含む複数の要素の各々は、例えば、ロボット４１４およびデータ処理装置１２のうちの少なくとも一方で実現される。例えば、収集部は、ロボット４１４のカメラ４２やマイクロフォン２３８を用いて迷惑電話の情報を収集し、制御部４６Ａによってデータベースに登録する。学習部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、収集された情報に基づいて迷惑電話のパターンを学習する。応答部は、例えば、ロボット４１４の制御部４６Ａによって実現され、学習されたパターンに基づいて迷惑電話に自動応答する。表示部は、例えば、ロボット４１４のディスプレイによって実現され、着信画面に危険度ランキングを表示する。各部と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。
なお、感情エンジンとしての感情特定モデル５９は、特定のマッピングに従い、ユーザの感情を決定してよい。具体的には、感情特定モデル５９は、特定のマッピングである感情マップ（図９参照）に従い、ユーザの感情を決定してよい。また、感情特定モデル５９は、同様に、ロボットの感情を決定し、特定処理部２９０は、ロボットの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。
図９は、複数の感情がマッピングされる感情マップ４００を示す図である。感情マップ４００において、感情は、中心から放射状に同心円に配置されている。同心円の中心に近いほど、原始的状態の感情が配置されている。同心円のより外側には、心境から生まれる状態や行動を表す感情が配置されている。感情とは、情動や心的状態も含む概念である。同心円の左側には、概して脳内で起きる反応から生成される感情が配置されている。同心円の右側には概して、状況判断で誘導される感情が配置されている。同心円の上方向および下方向には、概して脳内で起きる反応から生成され、かつ、状況判断で誘導される感情が配置されている。また、同心円の上側には、「快」の感情が配置され、下側には、「不快」の感情が配置されている。このように、感情マップ４００では、感情が生まれる構造に基づいて複数の感情がマッピングされており、同時に生じやすい感情が、近くにマッピングされている。
これらの感情は、感情マップ４００の３時の方向に分布しており、普段は安心と不安のあたりを行き来する。感情マップ４００の右半分では、内部的な感覚よりも状況認識の方が優位に立つため、落ち着いた印象になる。
感情マップ４００の内側は心の中、感情マップ４００の外側は行動を表すため、感情マップ４００の外側に行くほど、感情が目に見える（行動に表れる）ようになる。
ここで、人の感情は、姿勢や血糖値のような様々なバランスを基礎としており、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示す。ロボットや自動車やバイクなどにおいても、姿勢やバッテリー残量のような様々なバランスを基礎として、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示すように感情を作ることができる。感情マップは、例えば、光吉博士の感情地図（音声感情認識および情動の脳生理信号分析システムに関する研究、徳島大学、博士論文：https://ci.nii.ac.jp/naid/500000375379）に基づいて生成されてよい。感情地図の左半分には、感覚が優位にたつ「反応」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。また、感情地図の右半分には、状況認識が優位にたつ「状況」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。
感情マップでは学習を促す感情が２つ定義される。１つは、状況側にあるネガティブな「懺悔」や「反省」の真ん中周辺の感情である。つまり、「もう２度とこんな想いはしたくない」「もう叱られたくない」というネガティブな感情がロボットに生じたときである。もう１つは、反応側にあるポジティブな「欲」のあたりの感情である。つまり、「もっと欲しい」「もっと知りたい」というポジティブな気持ちのときである。
感情特定モデル５９は、ユーザ入力を、予め学習されたニューラルネットワークに入力し、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値を取得し、ユーザの感情を決定する。このニューラルネットワークは、ユーザ入力と、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値との組み合わせである複数の学習データに基づいて予め学習されたものである。また、このニューラルネットワークは、図１０に示す感情マップ９００のように、近くに配置されている感情同士は、近い値を持つように学習される。図１０では、「安心」、「安穏」、「心強い」という複数の感情が、近い感情値となる例を示している。
上記実施形態では、１台のコンピュータ２２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、コンピュータ２２を含めた複数のコンピュータによる特定処理に対する分散処理が行われるようにしてもよい。
上記実施形態では、ストレージ３２に特定処理プログラム５６が格納されている形態例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、特定処理プログラム５６がＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの可搬型のコンピュータ読み取り可能な非一時的格納媒体に格納されていてもよい。非一時的格納媒体に格納されている特定処理プログラム５６は、データ処理装置１２のコンピュータ２２にインストールされる。プロセッサ２８は、特定処理プログラム５６に従って特定処理を実行する。
また、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバなどの格納装置に特定処理プログラム５６を格納させておき、データ処理装置１２の要求に応じて特定処理プログラム５６がダウンロードされ、コンピュータ２２にインストールされるようにしてもよい。
なお、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバなどの格納装置に特定処理プログラム５６の全てを格納させておいたり、ストレージ３２に特定処理プログラム５６の全てを記憶させたりしておく必要はなく、特定処理プログラム５６の一部を格納させておいてもよい。
特定処理を実行するハードウェア資源としては、次に示す各種のプロセッサを用いることができる。プロセッサとしては、例えば、ソフトウェア、すなわち、プログラムを実行することで、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵが挙げられる。また、プロセッサとしては、例えば、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、またはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路が挙げられる。何れのプロセッサにもメモリが内蔵または接続されており、何れのプロセッサもメモリを使用することで特定処理を実行する。
特定処理を実行するハードウェア資源は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ、またはＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、特定処理を実行するハードウェア資源は１つのプロセッサであってもよい。
１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する形態がある。第２に、ＳｏＣ（System-on-a-chip）などに代表されるように、特定処理を実行する複数のハードウェア資源を含むシステム全体の機能を１つのＩＣチップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、特定処理は、ハードウェア資源として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて実現される。
更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路を用いることができる。また、上記の特定処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。
また、上述した例では、第１実施形態から第４実施形態に分けて説明したが、これらの実施形態の一部または全部は組み合わされてもよい。また、スマートデバイス１４、スマート眼鏡２１４、ヘッドセット型端末３１４、およびロボット４１４は一例であって、それぞれを組み合わせてもよく、それ以外の装置であってもよい。また、上述した例では、形態例１と形態例２に分けて説明したが、これらは組み合わせてもよい。
以上に示した記載内容および図示内容は、本開示の技術に係る部分についての詳細な説明であり、本開示の技術の一例に過ぎない。例えば、上記の構成、機能、作用、および効果に関する説明は、本開示の技術に係る部分の構成、機能、作用、および効果の一例に関する説明である。よって、本開示の技術の主旨を逸脱しない範囲内において、以上に示した記載内容および図示内容に対して、不要な部分を削除したり、新たな要素を追加したり、置き換えたりしてもよいことは言うまでもない。また、錯綜を回避し、本開示の技術に係る部分の理解を容易にするために、以上に示した記載内容および図示内容では、本開示の技術の実施を可能にする上で特に説明を要しない技術常識等に関する説明は省略されている。
本明細書に記載された全ての文献、特許出願および技術規格は、個々の文献、特許出願および技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。
（付記１）
迷惑電話の情報を収集する収集部と、
前記収集部によって収集された情報に基づいて迷惑電話のパターンを学習する学習部と、
前記学習部によって学習されたパターンに基づいて迷惑電話に自動応答する応答部と、
前記学習部によって学習されたパターンに基づいて着信画面に危険度ランキングを表示する表示部と、を備える
ことを特徴とするシステム。
（付記２）
前記応答部は、
ユーザがカスタマイズ可能な応答フレーズを用いて迷惑電話に自動応答する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３）
前記学習部は、
ユーザからのフィードバックを基にデータベースを更新する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記４）
前記表示部は、
危険度ランキングを色分けまたはアイコンを用いて視覚的に表示する具体的な方法を明示する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記５）
前記応答部は、
危険度が高い場合に自動的に応答する設定を含む
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記６）
前記学習部は、
迷惑電話の頻度や内容に基づいて危険度を評価する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記７）
前記収集部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて迷惑電話の情報収集タイミングを具体的に調整する方法を明示する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記８）
前記収集部は、
迷惑電話の情報収集時に、ユーザの過去の通話履歴を分析し、適切な収集方法を選定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記９）
前記収集部は、
迷惑電話の情報収集時に、ユーザの現在の位置情報や時間帯に基づいてフィルタリングを行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１０）
前記収集部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて収集する迷惑電話情報の優先順位を具体的に決定する方法を明示する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１１）
前記収集部は、
迷惑電話の情報収集時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連する迷惑電話情報を収集する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１２）
前記収集部は、
迷惑電話の情報収集時に、ユーザの連絡先リストを参照して、既知の迷惑電話番号を優先的に収集する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１３）
前記学習部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて学習データの選定を具体的に行う方法を明示する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１４）
前記学習部は、
学習時に、過去の迷惑電話データを参照して学習アルゴリズムを適切に最適化する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１５）
前記学習部は、
学習時に、迷惑電話の発信元の属性情報に基づいて学習を行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１６）
前記学習部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて学習の頻度を具体的に調整する方法を明示する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１７）
前記学習部は、
学習時に、迷惑電話の発信時間帯に基づいて学習データの重み付けを行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１８）
前記学習部は、
学習時に、迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワードに基づいて学習を行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１９）
前記応答部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて応答フレーズの選定を具体的に行う方法を明示する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２０）
前記応答部は、
応答時に、迷惑電話の内容に基づいて応答フレーズを動的に生成する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２１）
前記応答部は、
応答時に、迷惑電話の発信元の属性情報に基づいて応答を行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２２）
前記応答部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて応答の優先順位を具体的に決定する方法を明示する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２３）
前記応答部は、
応答時に、迷惑電話の発信元の地理的位置情報に基づいて応答フレーズを選定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２４）
前記応答部は、
応答時に、迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワードに基づいて応答フレーズを選定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２５）
前記表示部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて危険度ランキングの表示方法を具体的に調整する方法を明示する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２６）
前記表示部は、
危険度ランキング表示時に、過去の迷惑電話データを参照して表示アルゴリズムを最適化する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２７）
前記表示部は、
危険度ランキング表示時に、迷惑電話の発信元の属性情報に基づいて表示を行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２８）
前記表示部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて危険度ランキングの優先順位を具体的に決定する方法を明示する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２９）
前記表示部は、
危険度ランキング表示時に、迷惑電話の発信時間帯に基づいて表示データの重み付けを行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３０）
前記表示部は、
危険度ランキング表示時に、迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワードに基づいて表示を行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
迷惑電話の情報を収集する収集部と、
前記収集部によって収集された情報に基づいて迷惑電話のパターンを学習する学習部と、
前記学習部によって学習されたパターンに基づいて迷惑電話に自動応答する応答部と、
前記学習部によって学習されたパターンに基づいて着信画面に危険度ランキングを表示する表示部と、を備える
ことを特徴とするシステム。
（付記２）
前記応答部は、
ユーザがカスタマイズ可能な応答フレーズを用いて迷惑電話に自動応答する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３）
前記学習部は、
ユーザからのフィードバックを基にデータベースを更新する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記４）
前記表示部は、
危険度ランキングを色分けまたはアイコンを用いて視覚的に表示する具体的な方法を明示する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記５）
前記応答部は、
危険度が高い場合に自動的に応答する設定を含む
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記６）
前記学習部は、
迷惑電話の頻度や内容に基づいて危険度を評価する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記７）
前記収集部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて迷惑電話の情報収集タイミングを具体的に調整する方法を明示する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記８）
前記収集部は、
迷惑電話の情報収集時に、ユーザの過去の通話履歴を分析し、適切な収集方法を選定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記９）
前記収集部は、
迷惑電話の情報収集時に、ユーザの現在の位置情報や時間帯に基づいてフィルタリングを行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１０）
前記収集部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて収集する迷惑電話情報の優先順位を具体的に決定する方法を明示する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１１）
前記収集部は、
迷惑電話の情報収集時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連する迷惑電話情報を収集する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１２）
前記収集部は、
迷惑電話の情報収集時に、ユーザの連絡先リストを参照して、既知の迷惑電話番号を優先的に収集する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１３）
前記学習部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて学習データの選定を具体的に行う方法を明示する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１４）
前記学習部は、
学習時に、過去の迷惑電話データを参照して学習アルゴリズムを適切に最適化する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１５）
前記学習部は、
学習時に、迷惑電話の発信元の属性情報に基づいて学習を行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１６）
前記学習部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて学習の頻度を具体的に調整する方法を明示する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１７）
前記学習部は、
学習時に、迷惑電話の発信時間帯に基づいて学習データの重み付けを行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１８）
前記学習部は、
学習時に、迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワードに基づいて学習を行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１９）
前記応答部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて応答フレーズの選定を具体的に行う方法を明示する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２０）
前記応答部は、
応答時に、迷惑電話の内容に基づいて応答フレーズを動的に生成する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２１）
前記応答部は、
応答時に、迷惑電話の発信元の属性情報に基づいて応答を行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２２）
前記応答部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて応答の優先順位を具体的に決定する方法を明示する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２３）
前記応答部は、
応答時に、迷惑電話の発信元の地理的位置情報に基づいて応答フレーズを選定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２４）
前記応答部は、
応答時に、迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワードに基づいて応答フレーズを選定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２５）
前記表示部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて危険度ランキングの表示方法を具体的に調整する方法を明示する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２６）
前記表示部は、
危険度ランキング表示時に、過去の迷惑電話データを参照して表示アルゴリズムを最適化する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２７）
前記表示部は、
危険度ランキング表示時に、迷惑電話の発信元の属性情報に基づいて表示を行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２８）
前記表示部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて危険度ランキングの優先順位を具体的に決定する方法を明示する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２９）
前記表示部は、
危険度ランキング表示時に、迷惑電話の発信時間帯に基づいて表示データの重み付けを行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３０）
前記表示部は、
危険度ランキング表示時に、迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワードに基づいて表示を行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
１０、２１０、３１０、４１０ データ処理システム
１２ データ処理装置
１４ スマートデバイス
２１４ スマート眼鏡
３１４ ヘッドセット型端末
４１４ ロボット
１２ データ処理装置
１４ スマートデバイス
２１４ スマート眼鏡
３１４ ヘッドセット型端末
４１４ ロボット
Claims (9)
- 迷惑電話の情報を収集する収集部と、
前記収集部によって収集された情報に基づいて、前記迷惑電話の内容をテキスト解析し、特定のキーワードに基づいて迷惑電話のパターンを学習する学習部と、
前記学習部によって学習されたパターンに基づいて迷惑電話に自動応答する応答部と、
前記学習部によって学習されたパターンに基づいて着信画面に危険度ランキングを表示する表示部と、を備え、
前記収集部は、
生成ＡＩまたは感情エンジンを用いてユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて、前記ユーザがストレスを感じていると推定される場合には前記迷惑電話の情報収集を遅延させ、前記ユーザがリラックスしていると推定される場合には即座に前記迷惑電話の情報を収集するように、情報収集タイミングを調整する
ことを特徴とするシステム。 - 前記応答部は、
ユーザがカスタマイズ可能な応答フレーズを用いて迷惑電話に自動応答する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。 - 前記学習部は、
ユーザからのフィードバックとして、ユーザが迷惑電話に対して行った評価またはコメントを収集し、当該評価またはコメントを基にデータベースを更新する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。 - 前記表示部は、
危険度ランキングを赤、黄、および緑の色分けまたは警告アイコンを用いて視覚的に表示する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。 - 前記応答部は、
危険度が高い場合に自動的に応答する設定を含む
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。 - 前記学習部は、
迷惑電話の頻度や内容に基づいて危険度を評価する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。 - 前記収集部は、
迷惑電話の情報収集時に、ユーザの過去の通話履歴を分析し、ユーザが過去に受けた迷惑電話と同様のパターンを持つ電話を優先的に収集する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。 - 前記収集部は、
迷惑電話の情報収集時に、ユーザの現在の位置情報や時間帯に基づいて、ユーザがいる地域または時間帯で多発している迷惑電話の情報を優先的に収集するフィルタリングを行う
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。 - 前記収集部は、
さらに、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて、前記ユーザがストレスを感じていると推定される場合には重要度の低い迷惑電話情報を後回しにし、前記ユーザが急いでいると推定される場合には重要度の高い迷惑電話情報を優先的に収集するように、収集する迷惑電話情報の優先順位を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
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