JPWO2012017786A1 - コミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

コミュニケーションをとるユーザ間の関係がどの段階にあるかを判別し、その結果を利用してコミュニケーション支援を行うため、コミュニケーション支援装置１０は、コミュニケーション段階判定部１１と、話題推薦部１６とを備えている。コミュニケーション段階判定部１１は、各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、ユーザ間の関係の段階（コミュニケーション段階）を判定する。話題推薦部１６は、判定されたユーザ間の関係の段階と、特定のユーザ及び相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、相手ユーザに伝達できる話題を選択する。

Description

本発明は、コミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、およびこれらを実現するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。

近年、コミュニケーション支援システムが提案されている。コミュニケーション支援システムとは、趣味及び嗜好の近さを元に、人間間の関係の構築を支援するシステムである。例えば、非特許文献１は、従来のコミュニケーション支援システムの一例を開示している。

非特許文献１に開示されたコミュニケーション支援システムは、２者を徐々に知り合わせることを目的としている。具体的には、当該コミュニケーション支援システムは、まず、嗜好の似通った２者と、この２者間を仲介できる仲介者とを探す。ここで、嗜好が似通っているかどうかの判別は、これまでの各者の生活パターン等から、例えば、それぞれが同じ場所を訪れた経験を持っているか否かをポイントとして行われる。

次に、当該コミュニケーション支援システムは、探し当てた３者が同じ場所にいるかどうかを判定し、３者が同じ場所にいると判断した場合は、仲介者に対して、嗜好の似通った２者の仲介を行うように促す。

このように、非特許文献１に開示されたコミュニケーション支援システムによれば、仲介者を介して、嗜好の似通った２者が互いに紹介される場が設定される。このため、紹介を受ける者にとっては、興味は似ているが知らない人といきなり対話を行う場合より、コミュニケーションを取りやすくなる。

また、非特許文献１に開示されたコミュニケーション支援システムは、実空間におけるコミュニケーション支援を目的にしているが、ＳＮＳ（Social Networking Service）といった仮想空間におけるコミュニケーションに対しても同様の支援を行うことができる。

Michael Terry et al. 、"Social Net: Using Patterns of Physical Proximity Over Time to Infer Shared Interests"、CHI '02: CHI '02 extended abstracts on Human factors in computing systems、2002、pp. 816-817

しかしながら、非特許文献１に開示されたコミュニケーション支援システムにおいては、人間関係を段階的に捉えていないため、人間関係の段階に応じたコミュニケーション支援を行うことができないという問題がある。

具体的には、非特許文献１に開示されたコミュニケーションシステムは、仲介者を介すことで、２者間にコミュニケーションのきっかけを与えることを試みている。しかし、このとき、２者においては、相手のことを全く知らない他人の段階から、いきなり紹介され、友達の段階になるようにすすめられる。このため、２者間では、相手のことを良く知らないままとなり、結果的にコミュニケーションは続かないこととなる。また、このことは、仮想空間におけるコミュニケーションにおいても同様である。

ところで、他人、嗜好の類似する他人、嗜好の類似する気になる人物、友達などの人間関係を段階的に捉えることができれば、段階に応じたコミュニケーション支援を行うことができる。すなわち、他人の段階から、友達の段階に至るまでの途中の段階を考慮したコミュニケーション支援が必要である。

また、途中の段階が考慮されることにより、互いのことを知り人間関係を醸成することができる。更に、この場合、段階を進んでいくことによってユーザの嗜好が酷似するようになったとしても、いきなり友達の段階に移行することはなく、確実に人間関係が醸成される。これらの点から、コミュニケーション支援システムにおいては、コミュニケーションにおける人間関係を段階的に判定し、段階に応じた支援を行うことが重要である。

本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、コミュニケーションをとるユーザ間の関係がどの段階にあるかを判別し、その結果を利用してコミュニケーション支援を行い得る、コミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコミュニケーション支援装置は、コミュニケーション段階判定部と、話題推薦部とを備え、前記コミュニケーション段階判定部は、各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定し、前記話題推薦部は、前記コミュニケーション段階判定部によって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、ことを特徴とする。

また、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコミュニケーション支援方法は、各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定ステップと、前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、話題推薦ステップとを、有することを特徴とする。

更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定ステップと、前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、話題推薦ステップとを、実行させる、命令を含むプログラムを記録していることを特徴とする。

以上のように、本発明におけるコミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体によれば、コミュニケーションを行うユーザ間の関係がどの段階にあるかを判別し、その結果を利用してコミュニケーション支援を行うことができる。

図１は、本発明の実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置の動作を示す流れ図である。 図３は、ユーザアクション履歴蓄積部に蓄積されているユーザアクション履歴の一例を示す図である。 図４は、嗜好類似度蓄積部に蓄積されている嗜好類似度の一例を示す図である。 図５は、コミュニケーション段階蓄積部に蓄積されているコミュニケーション段階の一例を示す図である。 図６は、図５に示したコミュニケーション段階の更新後の例を示す図である。 図７は、話題蓄積部に蓄積されている話題の一例を示す図である。 図８は、ユーザモデル蓄積部に蓄積されているユーザモデルの一例を示す図である。 図９は、話題推薦部によって計算された嗜好度の一例を示す図である。 図１０は、ユーザの端末装置の表示画面に示された出力例を示す図である。 図１１は、本発明の実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置の構成を示すブロック図である。 図１２は、推薦アクション履歴蓄積部に蓄積されている推薦アクション履歴の一例を示す図である。 図１３は、本発明の実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置の動作を示す流れ図である。 図１４は、本発明の実施の形態１及び２におけるコミュニケーション支援装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、及びプログラムについて、図１〜図１０を参照しながら説明する。最初に、図１を用いて、本実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置の構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置の構成を示すブロック図である。

図１に示すように、本実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置１０は、サービス提供装置３０に接続されている。サービス提供装置３０は、ブログサービス、ツイッター、ＳＮＳ（Social Networking Service）といった、コミュニケーションサービスを提供するサーバ装置である。サービス提供装置３０は、インターネット等のネットワーク４０を介して、ユーザが利用する端末装置２０と接続されている。本実施の形態１においては、コミュニケーション支援装置１０は、サービス提供装置３０がネットワーク上で提供するコミュニケーションの場において、コミュニケーションを支援する。

また、図１に示すように、コミュニケーション支援装置１０は、コミュニケーション段階判定部１１と、話題推薦部１６とを備えている。コミュニケーション段階判定部１１は、先ず、各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度（以下、「嗜好類似度」という。）と、ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴とを取得する。そして、コミュニケーション段階判定部１１は、ユーザ間の嗜好類似度とユーザアクション履歴とに基づき、ユーザ間の関係の段階（以下「コミュニケーション段階」とする。）を判定する。

話題推薦部１６は、コミュニケーション段階判定部１１によって判定されたユーザ間の関係の段階と、特定のユーザ及び相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、相手ユーザに伝達できる話題を選択する。

このように、コミュニケーション支援装置１０は、コミュニケーション段階判定部１１によって、コミュニケーションをとるユーザ間の関係がどの段階にあるかを判別し、判別された段階に応じたコミュニケーション支援を行うことができる。また、このような段階に沿ったコミュニケーション支援により、ユーザ間の関係を徐々に醸成していくことが可能となる。

ここで、コミュニケーション支援装置１０の構成について更に具体的に説明する。本実施の形態１においては、図１に示すように、コミュニケーション支援装置１０は、コミュニケーション段階判定部１１及び話題推薦部１６に加えて、入力受付部１２と、コミュニケーション段階蓄積部１３と、嗜好類似度蓄積部１４と、ユーザアクション履歴蓄積部１５と、出力部１８と、話題蓄積部１８と、ユーザモデル蓄積部１９とを備えている。これらの部はそれぞれ概略つぎのように動作する。

入力受付部１２は、サービス提供装置３０からのユーザ名の入力を受け付ける。本実施の形態１では、サービス提供装置３０は、コミュニケーション段階の判定対象となるユーザ（上述した特定のユーザ）のユーザ名を一つ以上入力する。コミュニケーション段階判定部１１は、ユーザ名が入力されると、ユーザ名が入力されたユーザ（以下「入力ユーザ」とする。）と、コミュニケーションの対象となる他のユーザ（相手ユーザ）とのコミュニケーション段階を判定し、コミュニケーション段階蓄積部１３に蓄積する。

また、嗜好類似度蓄積部１４は、後述するようにユーザ間の嗜好類似度を蓄積している。嗜好類似度を求めるための嗜好情報としては、例えば、図７を用いて後述するユーザモデルが挙げられる。ユーザモデルは、各ユーザの嗜好を表すキーワードを含んでいる。その他、嗜好情報としては、ユーザが興味のある情報と興味のない情報とが区別された情報の一覧表も挙げられる。また、ユーザアクション履歴蓄積部１５は、後述するように、ユーザアクション履歴を蓄積している。

具体的には、コミュニケーション段階判定部１１は、まず、ユーザアクション履歴蓄積部１５に蓄積されているユーザアクション履歴を参照し、入力ユーザが相手ユーザに対し行ったアクションの種類と頻度とを取得する。更に、コミュニケーション段階判定部１１は、このアクションの種類と頻度を元に、入力ユーザの相手ユーザに対する興味の度合いを示すユーザ興味度を算出する。また、コミュニケーション段階判定部１１は、嗜好類似度蓄積部１４に蓄積されているユーザ間の嗜好類似度を参照し、入力ユーザと相手ユーザとの嗜好の類似度合いを示す嗜好類似度を取得する。

次に、コミュニケーション段階判定部１１は、コミュニケーション段階蓄積部１３に蓄積されている現在までのコミュニケーション段階を参照する。そして、コミュニケーション段階判定部１１は、取得した嗜好類似度と、算出したユーザ興味度とを元に、入力ユーザと相手ユーザとの関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるか判断する。その後、コミュニケーション段階判定部１１は、判断結果を用いて、コミュニケーション段階を更新し、更新後のコミュニケーション段階をコミュニケーション段階蓄積部１３に蓄積する。

ここで、コミュニケーション段階とは、ユーザ間の関係を示すものであり、段階的に進んでいくものである。コミュニケーション段階としては、他人の段階、他人から友達に至るまでの中間の段階、及び友達の段階が挙げられる。また、中間の段階は、更に複数の段階に分けることができ、この場合、コミュニケーション段階としては、下記の（Ａ１）〜（Ａ４）の段階が挙げられる。

（Ａ１）入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ていないし、相手ユーザに興味を持っていない他人の段階
（Ａ２）入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ているが、相手ユーザに興味は持っていない名称未知・嗜好類似の他人の段階
（Ａ３）入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ているし、相手ユーザに興味も持っている嗜好類似の友達候補の段階
（Ａ４）入力ユーザと相手ユーザとが互いに嗜好の点で類似し、積極的に情報交換を行っている友達の段階

なお、上記において「名称未知」とは、入力ユーザが相手ユーザの存在は認識しているが、相手ユーザのユーザ名を知り得ていない状態であることを意味している。

また、コミュニケーション段階は、さらに細かく分けられていても良い。例えば、上記（Ａ２）の嗜好類似の他人の段階と、上記（Ａ３）の嗜好類似の友達候補の段階とは、それぞれ、入力ユーザが相手ユーザの存在を認知している存在認知段階と、相手ユーザと情報交換を行っている情報交換段階とに分けられていても良い。この場合、コミュニケーション段階は、下記の（Ｂ１）〜（Ｂ６）の段階に分けられる。

（Ｂ１）入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ていないし、相手ユーザに興味を持っていない他人の段階
（Ｂ２）入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ているが、相手ユーザに興味は持っていない名称未知・嗜好類似の他人の段階における存在認知段階
（Ｂ３）入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ているが、相手ユーザに興味は持っていない名称未知・嗜好類似の他人の段階における情報交換段階
（Ｂ４）入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ているし、相手ユーザに興味も持っている嗜好類似の友達候補の段階における存在認知段階
（Ｂ５）入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ているし、相手ユーザに興味も持っている嗜好類似の友達候補の段階における情報交換段階
（Ｂ６）入力ユーザと相手ユーザとが互いに嗜好の点で類似し、積極的に情報交換を行っている友達の段階

また、本実施の形態１において、嗜好類似度蓄積部１４は、サービス提供装置３０が提供するサービスを利用する各ユーザの嗜好情報の類似性に基づいて算出された、全てのユーザ間の嗜好類似度を蓄積している。なお、本実施の形態では、サービス提供装置３０は、各ユーザの嗜好情報を取得すると、嗜好類似度蓄積部１４に出力する。そして、嗜好類似度蓄積部１４は、出力された各ユーザの嗜好情報から、ユーザ間の嗜好類似度を算出し、それを蓄積する。

ここでユーザの嗜好情報とは、ユーザの興味及び関心を示す情報である。例えば、嗜好情報としては、ユーザが興味を持っているものを表す単語群、ユーザが関心を持っている新聞記事群、ユーザが良く立ち寄る場所などが挙げられる。

また、ユーザ間の嗜好類似度は、各ユーザの嗜好情報が似ているほど大きな値を示すように算出される。例えば、ユーザ間の嗜好類似度は、各ユーザの興味のある単語群を元に単語ベクトルを生成し、そして、単語ベクトル同士のコサイン類似度を算出することによって得ることができる。この場合、単語ベクトル同士のコサイン類似度が、ユーザ間の嗜好類似度として用いられる。また、ユーザ間の嗜好類似度は、各ユーザが関心を持った新聞記事群を元に新聞記事ベクトルを生成し、そして、新聞記事ベクトル同士のコサイン類似度を算出することによって得ることもできる。この場合は、新聞記事ベクトル同士のコサイン類似度が、ユーザ間の嗜好類似度として用いられる。

更に、本実施の形態１において、ユーザアクション履歴蓄積部１５は、あるユーザが別のユーザに対して行ったアクションの履歴、例えば、アクションを識別する識別子とアクションが行われた時刻とを蓄積している。ここで、本実施の形態１において、アクションとは、ユーザによる端末装置２０を介した操作のことをいう。特に、アクションには、あるユーザが別のユーザに対して用いた操作、別ユーザが行った操作に対する応答に相当する操作が含まれる。

具体的には、あるユーザが別のユーザに対して用いた操作としては、プロフィール情報の閲覧、日記の閲覧、日記へのコメント、メッセージの送信、名前の開示等が挙げられる。また、別ユーザが行った操作に対する応答に相当する操作としては、送信されたメッセージの閲覧、メッセージの返信などが挙げられる。

また、本実施の形態１において、話題推薦部１６は、入力受付部１２が入力を受け付けたユーザ名を入力として、話題蓄積部１８に蓄積されている話題と、ユーザモデル蓄積部１９に蓄積されているユーザモデルとを参照し、入力ユーザ及び相手ユーザに推薦する話題を検索する。

具体的には、話題推薦部１６は、まず、話題蓄積部１８に蓄積されている各話題と、ユーザモデル蓄積部１９に蓄積されているユーザモデルとから、各話題に対する各ユーザの嗜好度を計算する。

次に、話題推薦部１６は、各コミュニケーション段階のユーザ（入力ユーザ、相手ユーザのいずれも含む）に対してコミュニケーション支援を行うため、話題蓄積部１８に蓄積されている話題群の中から、相手ユーザに伝達できる話題候補を絞り込む。このとき絞り込まれる話題候補としては、例えば、友達段階の相手ユーザに対しては、少なくとも相手ユーザにのみ嗜好度の高い話題、他の段階の相手ユーザに対しては、入力ユーザと相手ユーザとの両方にとって嗜好度の高い話題が挙げられる。

なぜなら、友達段階のユーザに対しては、お互いを良く知っているから、自分に興味はない話題であっても、少なくとも相手の嗜好に合う話題であれば、閲覧させるため相手に伝達するのが良い。しかしながら、他の段階のユーザに対しては、関係の醸成中であるから、自分の嗜好に合い、かつ、相手の嗜好にも合う話題を、閲覧させるため相手に伝達するのが良い。

次に、話題推薦部１６は、話題候補となった各話題のうち相手ユーザが興味のある話題について、入力ユーザに推薦するか、相手ユーザに推薦するかを決める。例えば、話題推薦部１６は、ユーザにおける情報伝達速度の速さ、即ち、特定の情報を単位時間当たりに伝達できる人の数を考慮し、情報を伝達しやすいユーザに決めるきめることができる。

具体的には、この場合、話題推薦部１６は、まず、コミュニケーション段階蓄積部１３に蓄積されているコミュニケーション段階と、ユーザアクション履歴蓄積部１５に蓄積されているユーザアクション履歴とを参照する。そして、話題推薦部１６は、ユーザ興味度の高いユーザ、または、ユーザアクションとしてメッセージ送信などの送信に関連するアクションの多いユーザを特定し、特定したユーザを推薦対象に決める。

また、話題推薦部１６は、コミュニケーション対象となる相手側への貢献を考慮し、相手側への貢献性が低いユーザ、即ち、ユーザ興味度の低いユーザに決めることもできる。「相手側への貢献」とは、相手側に対するアクションのことであり、相手側のユーザへの情報伝達、コメントの返信等が挙げられる。相手側への貢献は、人間関係を保つために必要なアクションである。具体的には、この場合、話題推薦部１６は、コミュニケーション段階蓄積部に蓄積されているコミュニケーション段階を参照し、ユーザ興味度の低いユーザを特定し、特定したユーザを推薦対象に決める。

また、話題推薦部１６は、コミュニケーション段階に応じて、推薦対象となるユーザを決めるための上記の基準を変更することもできる。例えば、話題推薦部１６は、嗜好類似の他人の存在認知の段階では、相手ユーザへの貢献を考慮し、ユーザ興味度の低いユーザに決める。なぜならば、存在認知の段階は、相手側から興味をもたれている状態であり、次の情報交換の段階に進むためには、自分からも情報発信を行う必要があるためである。

最後に、話題推薦部１６は、話題候補のうち、入力ユーザに推薦することが決まった話題が多い場合は、推薦する話題の量を調節する。例えば、話題の推薦によって、既に進んでいるコミュニケーション段階をより進め、深い人間関係を形成することが目的とされている場合は、話題推薦部１６は、よりコミュニケーション段階の進んだ相手ユーザに対応する話題を多く採用する。また、数多くの人との間で広い人間関係を形成することが目的とされている場合は、話題推薦部１６は、よりコミュニケーション段階の低い話題を多く採用する。

また、話題蓄積部１８は、後述する図８に示すように、コミュニケーションの媒体となる話題を蓄積している。ユーザモデル蓄積部１９は、後述する図７に示すように、ユーザの嗜好を表す情報、即ち、ユーザモデルを蓄積している。

また、出力部１７は、ユーザに対して推薦対象の話題を提供するため、話題をサービス提供装置３０に出力する。また、出力部１７は、話題に加え、出力された話題をコミュニケーションの相手側に情報伝達するためのアクションも出力することができる。更に、アクションを出力する場合において、出力部１７は、コミュニケーション段階に応じて、コミュニケーションの相手側のユーザ名を非表示とするように、サービス提供装置３０に指示を行うこともできる。

具体的には、途中段階における名称未知・嗜好類似の他人の段階よりも、更に他人関係側の段階では、出力部１７は、コミュニケーションの相手側のユーザ名を非表示とするように、サービス提供装置３０に指示を行う。また、この場合において、出力部１７は、相手側のユーザ名の代わりとなる情報が表示されるように、サービス提供装置３０に提示を行うこともできる。このような情報としては、例えば、話題が提供されるユーザにおいてユーザモデルが可読である場合は、相手側のユーザの嗜好情報のうち重みが最も大きな情報が挙げられる。また、その他、話題情報の解析により重みが最も大きいと判定されたキーワード、話題と相手側のユーザのユーザモデルとから計算された重みが最も大きいキーワードなども挙げられる。

次に、本発明の実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置１０の動作について図２を用いて説明する。図２は、本発明の実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置の動作を示す流れ図である。以下の説明においては、適宜図１を参酌する。また、本実施の形態１では、コミュニケーション支援装置１０を動作させることによって、コミュニケーション支援方法が実施される。よって、本実施の形態１におけるコミュニケーション支援方法の説明は、以下のコミュニケーション支援装置１０の動作説明に代える。

最初に、図２に示すように、コミュニケーション支援装置１０の入力受付部１２は、サービス提供装置３０からの入力を受け付け、コミュニケーション段階の判定対象となるユーザのユーザ名を受け取る（ステップＳ１）。

例えば、サービス提供装置３０が、ユーザＡのユーザ名を入力したとすると、入力受付部１２は、ユーザＡを入力ユーザとする。なお、これは一例であり、特定のユーザとその相手ユーザとの間のコミュニケーション段階を判定するに際して、入力受付部１２は、特定のユーザ及びその相手ユーザそれぞれのユーザ名をペアで受け取っても良い。

次に、コミュニケーション段階判定部１１は、ユーザアクション履歴蓄積部１５に蓄積されているユーザアクション履歴を参照し、入力ユーザのユーザ名に対応するユーザアクション履歴を取得する（ステップＳ２）。

ここで、ユーザアクション履歴蓄積部１５が蓄積しているユーザアクション履歴の一例を、図３を用いて説明する。図３は、ユーザアクション履歴蓄積部に蓄積されているユーザアクション履歴の一例を示す図である。

図３に示すように、ユーザアクション履歴は、ユーザと、その相手ユーザと、アクションと、時刻とから成る。図３の例では、ユーザアクション履歴は、表によって表現されている。図３において「ユーザ」は、アクションを行ったユーザを示し、「相手ユーザ」は、アクションの対象となった相手ユーザを示す。また、図３において、「アクション」は、ユーザによる操作及び応答を示し、「時刻」はアクションが行われた時刻を示す。なお、図３において、「・・・」は省略されていることを表している。

例えば、図３において、表の２行目は、ユーザＡ（ユーザ名：Ａ）が、ユーザＢ（ユーザ名：Ｂ）の日記の閲覧を、２０１０年７月１５日の１８：２０に行ったことを示している。よって、入力受付部１２が、ユーザＡのユーザ名の入力を受け付けた場合、コミュニケーション段階判定部１１は、表の２行目、３行目、４行目及び５行目を取得する。

次に、コミュニケーション段階判定部１１は、入力ユーザの相手ユーザに対するユーザ興味度を算出する（ステップＳ３）。ステップＳ３では、コミュニケーション段階判定部１１は、入力ユーザが相手ユーザに対して行ったアクションの種類と、その回数と、アクションが行われた時刻に基づき、ユーザ興味度を算出する。また、ユーザ興味度は、入力ユーザの相手ユーザへの興味が高いほど、大きな値となるように算出されている。

例えば、入力ユーザの相手ユーザに対するユーザ興味度を「Ｃ（入力ユーザ、相手ユーザ）とする、コミュニケーション段階判定部１１は、下記の（数１）を用いて、ユーザ興味度を算出することができる。

（数１）
Ｃ（入力ユーザ、相手ユーザ）＝ＡＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）／ＡＴｖ

上記数１において、「ＡＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）」は、一定期間における重み付きアクション回数、即ち、入力ユーザが、一定期間中に、相手ユーザに対して行った重み付きアクションの回数を示す。また、「ＡＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）」は、下記の数２によって算出される。

更に、上記数１において、「ＡＴｖ」は、ユーザ毎の一定期間における重み付きアクション回数の平均を示す。言い換えると、「ＡＴｖ」とは、重み付きアクション回数をユーザ毎に計算し、その計算結果の平均を算出することによって得られる。

（数２）
ＡＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）
＝Σ（α（アクション種類）×Ｔ（入力ユーザ、相手ユーザ、アクション種類））

上記数２において「α（アクション種類）」は、アクションの種類毎の重みを示す。また、「Ｔ（入力ユーザ、相手ユーザ、アクション種類）」は、入力ユーザが、相手ユーザに対して、一定期間内に、当該アクション種類のアクションを行った回数を示す。

よって、上記数１におけるユーザ興味度は、一定期間内に、入力ユーザが各相手ユーザに対して行った重み付きアクションの回数の合計値と、相手ユーザ毎のアクションの回数の平均値との比に相当する。

また、上記数２に示した「α（アクション種類）」は、アクションの種類毎に設定されており、アクションが、ユーザ間のコミュニケーション手段として敷居が高いほど、大きな重みとして設定される。例えば、プロファイル情報閲覧と、メッセージ送信とを比較すると、プロファイル情報閲覧は単純に閲覧を行うだけであるが、メッセージ送信は相手に連絡を行う必要があるため、前者には、より大きな重みが与えられる。具体的には、メッセージ送信の重みが３、プロファイル閲覧の重みが１などのように設定される。

更に、上記数２に示したＴ（入力ユーザ、相手ユーザ、アクション種類））は、図３の例であれば、Ｔ（ユーザＡ、ユーザＢ、メッセージ送信）＝１となる。

また、上記数１及び数２において「一定期間」とは、コミュニケーション段階を判定するために予め設定された期間を意味している。例えば、２日等とされる。更に、「一定期間」は、コミュニケーション支援装置１０において、固定されていても良いし、前回のコミュニケーション段階判定を行った後から現在までの期間であっても良い。

本実施の形態１において、上記数１及び数２によって算出されるユーザ興味度は、一例である。本実施の形態１では、ユーザ興味度は、ユーザ毎のコミュニケーションの取りやすさを考慮することによって、算出されていても良い。

例えば、ユーザ興味度は、入力ユーザの相手ユーザに対する一定期間内におけるアクションの回数を、全相手ユーザに対する全期間におけるアクションの回数で除算することによって、算出されていても良い。また、上述した各手法で算出されユーザ興味度を、入力ユーザの全相手ユーザに対する全期間における重み付きアクションの回数で除算し、得られた値がユーザ興味度として用いられても良い。

このようにしてユーザ興味度を算出した場合、コミュニケーションを取りやすいユーザであれば、他のユーザに比べ多くのアクションを取ることで大きな値となる。一方、コミュニケーションを取りにくいユーザであれば、より少ないアクションであっても大きな値となる。

また、ユーザ興味度の算出においては、時間に応じて重みが付けられていても良い。例えば、一定期間を長く設定し、アクションが行われた時間に応じて、例えば、過去のアクションについては小さくなり、最近のアクションについては大きくなるように、重みが付けられていてもよい。さらに、現在のコミュニケーション段階に応じて、アクション毎の重みが変更されても良い。

ここで、図３の例において、上記数１及び数２を適用して、ユーザ興味度Ｃを算出する場合について説明する。先ず、入力ユーザをユーザＡ、相手ユーザをユーザＢとしたときのユーザ興味度は、下記の数３によって算出される。

（数３）
Ｃ（ユーザＡ、ユーザＢ）
＝｛α（日記閲覧）×Ｔ（ユーザＡ、ユーザＢ、日記閲覧）
＋α（メッセージ送信）×Ｔ（ユーザＡ、ユーザＢ、メッセージ送信）｝／ＡＴｖ

ここで、α（プロフィール閲覧）＝１、α（日記閲覧）＝２、α（メッセージ送信）＝３とすると、上記数３は、下記の数４に書き換えられる。

（数４）
Ｃ（ユーザＡ、ユーザＢ）＝（２×１＋３×１)／ＡＴｖ

ここで、ＡＴｖ（ユーザ毎の一定期間における重み付きアクション回数の平均）は、次のように計算される。但し、ユーザＡと、ユーザＢと、ユーザＣとが、全ユーザであるとする。各ユーザが入力ユーザとなったときの、各ＡＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）は、下記の数５〜数１０に示す通りとなる。

（数５）
ＡＴ（ユーザＡ、ユーザＢ）＝２×１＋３×１＝５

（数６）
ＡＴ（ユーザＡ、ユーザＣ）＝１×１＝１

（数７）
ＡＴ（ユーザＢ、ユーザＡ）＝０

（数８）
ＡＴ（ユーザＢ、ユーザＣ）＝０

（数９）
ＡＴ（ユーザＣ、ユーザＡ）＝１×１＝１

（数１０）
ＡＴ（ユーザＣ、ユーザＢ）＝０

従って、上記数５〜数１０の値から、ＡＴｖは、下記の数１１に示す通りとなり、Ｃ（ユーザＡ、ユーザＢ）は、下記の数１２に示す通りとなる。

（数１１）
ＡＴｖ＝（５＋１＋０＋０＋１＋０）／６＝７／６＝約１．０

（数１２）
Ｃ（ユーザＡ、ユーザＢ）＝（２×１＋３×１)／１．０＝５．０

同様に、入力ユーザをユーザＡ、相手ユーザをユーザＣとしたときのユーザ興味度Ｃ（ユーザＡ、ユーザＣ）は、下記の数１３によって算出される。

（数１３）
Ｃ（ユーザＡ、ユーザＣ）
＝｛α（プロフィール閲覧）×Ｔ（ユーザＡ、ユーザＢ、プロフィール閲覧）｝/ＡＴｖ
＝（１×１）／１．０＝１．０

また、入力ユーザをユーザＢ、相手ユーザをユーザＡとしたときのユーザ興味度Ｃ（ユーザＢ、ユーザＡ）は、上記と同様の計算により、Ｃ（ユーザＢ、ユーザＡ）＝０となる。更に、入力ユーザをユーザＣ、相手ユーザをユーザＡとしたときのユーザ興味度Ｃ（ユーザＣ、ユーザＡ）は、上記と同様の計算により、Ｃ（ユーザＣ、ユーザＡ）＝１．０となる。

上述の例から、より敷居の高いコミュニケーション手段、例えば、メッセージ送信などが行われた場合ほど、さらには、多くの回数のアクションが行われた場合ほど、ユーザ興味度は高くなる傾向にあることが分かる。

次に、コミュニケーション段階判定部１１は、嗜好類似度蓄積部１４に蓄積されているユーザ間の嗜好類似度を参照し、入力ユーザとその他の全ユーザとの間における嗜好類似度を取得する（ステップＳ４）。

ここで、嗜好類似度蓄積部１４が蓄積している嗜好類似度の一例を、図４を用いて説明する。図４は、嗜好類似度蓄積部に蓄積されている嗜好類似度の一例を示す図である。図４に示すように、嗜好類似度は、ユーザ１と、ユーザ２と、嗜好類似度とから成る。

図４の例では、嗜好類似度は、表によって表現されている。図４に示す嗜好類似度は、ユーザ間の嗜好情報を元に計算された類似度であり、嗜好が似ているほど大きな値となる。図４において、例えば、１レコード目（１行目）は、ユーザＡとユーザＢとの嗜好類似度が、０．５であることを示している。

また、例えば、入力ユーザが、ユーザＡであるならば、嗜好類似度蓄積部１４は、１レコード目（１行目）と２レコード目（２行目）とを取得する。更に、本実施の形態１において、ステップＳ４における嗜好類似度の取得は、ステップＳ３に示したユーザ興味度の計算と同時に行われていても良いし、その前に行われていても良い。

次に、コミュニケーション段階判定部１１は、ステップＳ３で算出したユーザ興味度と、ステップＳ４で取得した嗜好類似度とを元に、コミュニケーション段階を判定する（ステップＳ５）。本実施の形態１では、コミュニケーション段階判定部１１は、現在のコミュニケーション段階が、前進状態、停滞状態、後退状態のうちいずれであるかを判断することによって、判定を行う。

具体的には、コミュニケーション段階判定部１１は、コミュニケーション段階蓄積部１３に蓄積されているコミュニケーション段階を参照し、現在のコミュニケーション段階を取得する。

ここで、コミュニケーション段階蓄積部１３が蓄積しているコミュニケーション段階の一例を、図５を用いて説明する。図５は、コミュニケーション段階蓄積部に蓄積されているコミュニケーション段階の一例を示す図である。図５に示すように、コミュニケーション段階蓄積部１３は、２ユーザ間（図中ユーザ１とユーザ２に対応）のコミュニケーション段階を、その判定に用いた嗜好類似度及びユーザ興味度と関連付けて蓄積している。

コミュニケーション段階は、上述したように、ユーザ間の関係の段階を示すものであり、段階的に進んでいくものである。コミュニケーション段階の例としては、上述した（Ａ１）〜（Ａ４）が挙げられる。

また、ステップＳ５において、コミュニケーション段階判定部１１は、コミュニケーション段階が、前進状態、停滞状態、後退状態のいずれであるかの判断を、ユーザ興味度とユーザ間の嗜好類似度とを用いて、以下のようにして行うことができる。

コミュニケーション段階判定部１１は、例えば、嗜好類似度がそれについての第１の特定の値以上であり、かつ、ユーザ興味度がそれについての第１の特定の値以上である時、コミュニケーション段階が前進状態であると判断する。また、コミュニケーション段階判定部１１は、ユーザ間の嗜好類似度がそれについての第２の特定の値以下である時、または、ユーザ興味度合いがそれについての第２の特定の値以下である時に、コミュニケーション段階が後退状態であると判断する。更に、コミュニケーション段階判定部１１は、前進状態及び後退状態のいずれでもない時に、停滞状態であると判断する。

例えば、ユーザＡとユーザＢとの間におけるコミュニケーション段階を考える。図５に示す更新前の状態では、ユーザＡとユーザＢとの間の嗜好類似度は０．５、ユーザ興味度（Ｂ、Ａ）は０、ユーザ興味度（Ａ、Ｂ）は２である。そして、更新後に、後述する図６に示すように、ユーザ興味度（Ａ、Ｂ）は７になったとする。

ここで、ユーザ間の嗜好類似度が０．５以上であり、かつ、両方のユーザ興味度が１以上である時に、前進状態とする。また、ユーザ間の嗜好類似度が０．２以下であり、かつ、どちらかのユーザ興味度が１以下である時に、後退状態とする。そして、これらの場合以外の場合を停滞状態とする。この場合、更新後の状態において、ユーザＡとユーザＢとのコミュニケーション段階は、停滞状態と判断される。したがって、ユーザＡとユーザＢとの間におけるコミュニケーション段階は、現在の嗜好類似の友達候補の段階から進まないこととなる。

また、例えば、ユーザＡとユーザＣとの間におけるコミュニケーション段階を考える。図５に示す更新前の状態では、ユーザＡとユーザＣとの間の嗜好類似度は０．２、ユーザ興味度（Ａ、Ｃ）は０、ユーザ興味度（Ｃ、Ａ）は０である。そして、更新後に、後述する図６に示すように、ユーザＡとユーザＣとの間の嗜好類似度は０．７、ユーザ興味度（Ａ、Ｃ）は１、ユーザ興味度（Ｃ、Ａ）は１になったとする。この場合は、更新後の状態において、前進状態と判断される。

このように、本実施の形態１においては、ユーザ類似度が酷似していたとしても、両者が、いきなり友達の段階にあると判定されることはなく、途中段階が踏まれることとなる。従って、ユーザ間においては、関係を醸成することができる。

また、前進の状態、停滞の状態、後退状態の判断は、コミュニケーション段階に応じて変更しても良い。例えば、コミュニケーション段階が、さらに細かく、上述した（Ｂ１）〜（Ｂ６）に分けられているとする。この場合、たとえば、現状のコミュニケーション段階が、他人の段階であるとすると、以下のような判定を行うことができる。

まず、ユーザ間嗜好類似度がそれについての第１の特定の値以上であり、かつ、どちらかのユーザ興味度がそれについての第１の特定の値以上である時に、コミュニケーション段階が前進状態であると判断することができる。また、ユーザ間の嗜好類似度がそれについての第２の特定の値以下である時、または、どちらかのユーザ興味度がそれについての第２の特定の値以下である時に、コミュニケーション段階が後退状態であると判断することができる。更に、これら以外であるときに、コミュニケーション段階が停滞状態であると判断することができる。

コミュニケーション段階が細かく分けられているときは、上記のようにして、どちらか一方が相手に興味を持っていれば、次の段階（他人の存在認知の段階）に進むことができるようにするのが好ましい。

一方、現状のコミュニケーション段階が、他人の存在認知の段階の場合は、ユーザ間の嗜好類似度がそれについて特定の値以上であり、かつ、両方のユーザ興味度がそれについての特定の値以上である時に、コミュニケーション段階が前進状態であると判断するのが良い。このようにすれば、互いに興味を持ち何らかの手段によって情報の交換が行われている場合に、次の段階である他人との情報交換の段階に進むことができる。

以上のようにしてステップＳ５が実行されると、コミュニケーション段階判定部１１は、図６に示すように、コミュニケーション段階蓄積部１３において、判定結果のコミュニケーション段階、ユーザ間の嗜好類似度、及びユーザ興味度を更新する。図６は、図５に示したコミュニケーション段階の更新後の例を示す図である。図５と図６とを比較すると分かるように、ユーザＡについての判定結果、判定時に用いられるユーザ間の嗜好類似度、及びユーザ興味度が更新されている。

次に、話題推薦部１６は、話題蓄積部１８に蓄積されている各話題と、ユーザモデル蓄積部１９に蓄積されているユーザモデルとから、ユーザ毎に、各話題に対するユーザの嗜好度を計算する（ステップＳ６）。ここで、嗜好度とは、ユーザが話題を好んでいる度合いを意味し、値が大きい程、ユーザの嗜好と合っていることを示す。また、話題蓄積部１８に蓄積されている各話題と、ユーザモデル蓄積部１９に蓄積されているユーザモデルとの具体例について、以下に示す。

図７は、話題蓄積部に蓄積されている話題の一例を示す図である。図７に示すように、話題蓄積部１８は、各話題を、それに付与されている話題ＩＤと内容とで管理している。図７において、蓄積されている話題群は表によって表現されており、図７中の「・・・」は省略されていることを示す。

図８は、ユーザモデル蓄積部に蓄積されているユーザモデルの一例を示す図である。図８に示すように、ユーザモデル蓄積部１９は、ユーザ毎にユーザモデルを蓄積している。ユーザモデルは、ユーザの嗜好を表す情報であり、本実施の形態１においては、嗜好類似度を求めるための嗜好情報と同様の情報である。ここでは、ユーザモデルは、ユーザの嗜好を表すキーワードと、その重みとを含み、「キーワード：重み」の形で表現されている。また、複数の重み付きのキーワードは「、」で連結されている。

ステップＳ６において、嗜好度の計算手法としては、既存の手法を用いることができる。例えば、話題推薦部１６は、まず、ユーザモデル蓄積部１９に蓄積されているユーザモデルを参照し、各ユーザモデルのキーワードベクトルを生成する。次に、話題推薦部１６は、話題蓄積部１８に蓄積されている各話題を言語解析し、その結果から話題キーワードベクトルを生成する。そして、話題推薦部１６は、ユーザモデルのキーワードベクトルと話題キーワードベクトルとのコサイン類似度を算出し、これを嗜好度とする。なお、このとき、話題推薦部１６は、ユーザと話題との全ての組合せに対して嗜好度を計算する。

ここで、嗜好度の計算結果の一例を図９に示す。図９は、話題推薦部によって計算された嗜好度の一例を示す図である。図９に示すように、ユーザ毎に、各話題に対する嗜好度が計算されている。また、図９の例では、嗜好度は、表によって表現されている。

次に、話題推薦部１６は、話題の絞り込みを行い、相手ユーザに伝達できる話題候補に絞り込む（ステップＳ７）。ステップＳ７では、上述したように、話題推薦部１６は、友達段階の相手ユーザに対しては、少なくとも相手ユーザにのみ嗜好度の高い話題を話題候補とし、他の段階のユーザに対しては、入力ユーザ及び相手ユーザの両方にとって嗜好度の高い話題を話題候補とする。

例えば、コミュニケーション段階蓄積部１３に蓄積されているコミュニケーション段階が、図６に示す状態だったとする。この場合、入力ユーザがユーザＡであるとすると、ユーザＡとユーザＢとは友達段階ではないので、話題推薦部１６は、ユーザＡ及びユーザＢの両方にとって嗜好度の高い話題を話題候補として選択する。また、選択基準となる嗜好度の閾値は、本実施の形態１においては、コミュニケーション支援装置１０において予め設定されているとする。

ここで、嗜好度の閾値が、例えば、０．５に設定されているとすると、図９に示した計算結果から、話題１と話題２とが話題候補に該当する。同様に、ユーザＡとユーザＣも友達段階ではないので、話題推薦部１６は、両方とも嗜好度の高い話題１を選択する。結果、「話題１、（ユーザＢ、ユーザＣ）」、「話題２、（ユーザＢ）」に絞り込まれる。また、このようにして得られた、絞り込み結果には、話題とこれに対応するユーザとを含んでいる。すなわち、絞り込み結果から、話題１は、ユーザＡの相手ユーザであるユーザＢ及びユーザＣに向けた話題であることを示している。

次に、話題推薦部１６は、話題候補となった各話題のうち相手ユーザが興味のある話題について、推薦対象となるユーザを決定する（ステップＳ８）。ここで、例えば、本例では、話題推薦部１６が、情報伝達速度の速さ（情報の伝達性）を考慮して、情報を伝達しやすいユーザを推薦対象に決定することとする。この場合、話題推薦部１６は、コミュニケーション段階蓄積部１３に蓄積されているコミュニケーション段階と、ユーザアクション履歴蓄積部１５に蓄積されているユーザアクション履歴とを参照する。そして、話題推薦部１６は、ユーザ興味度の高いユーザ、または、ユーザアクションとしてメッセージ送信などの送信に関連するアクションの多いユーザを、推薦対象に決定する。

例えば、話題１については、ユーザＡとユーザＢ、ユーザＡとユーザＣを比較する必要がある。図６を参照すると、ユーザ興味度（ユーザＡ、ユーザＢ）が最も高く、ユーザＡのユーザ興味度が最も高くなっている。よって、話題１については、ユーザＡが推薦対象に決定される。また、話題２については、ユーザＡとユーザＢを比較する必要がある。図６を参照すると、ユーザ興味度（ユーザＡ、ユーザＢ）が最も高いので、話題２についても、ユーザＡが推薦対象に決定される。

次に、話題推薦部１６は、話題候補のうち、入力ユーザに推薦することが決まった話題が多い場合は、推薦する話題の量を調節する（ステップＳ９）。ここで、例えば、本例では、サービス提供装置３０が、数多くの人との間で広い人間関係を形成することを目的としているとする。この場合、話題推薦部１６は、よりコミュニケーション段階の低い話題が多くなるように量を調節する。具体的には、コミュニケーション段階の低い方の話題数が多くなるように、各段階の話題数に上限が設定され、入力ユーザまたは相手ユーザの話題の嗜好度が高い話題から順に採用が行われる。

例えば、コミュニケーション段階の低い、他人の段階の話題の上限数が３、名称未知・嗜好類似の他人の段階の話題の上限数が２、次の嗜好類似の友達候補の段階の話題の上限数が１、友達候補の段階の話題の上限数が１に設定されているとする。この場合、今回の例では、話題１は、嗜好類似の友達候補の段階（ユーザＡ−ユーザＢ）、名称未知・嗜好類似の他人の段階（ユーザＡ−ユーザＣ）の両方の段階に該当する。話題１は、どちらの段階とみても良い。また、話題２は、嗜好類似の友達候補の段階（ユーザＡ−ユーザＢ）である。よって、上記の上限数は満たされているため、話題１及び話題２は両方とも採用される。

その後、出力部１７は、ユーザに対して推薦対象の話題を提供するため、話題をサービス提供装置３０に出力する（ステップＳ１０）。上述の例であれば、ステップＳ１０により、「話題１、（ユーザＢ、ユーザＣ）」と「話題２、（ユーザＢ）」が出力される。なお、上記において括弧書きは、推薦対象となったユーザの相手側のユーザを示している。この場合、サービス提供装置３０は、推薦対象となったユーザの端末装置２０の表示画面に、話題と、相手側のユーザのユーザ名とを表示させる。

また、出力部１７は、話題を出力する際、出力した話題を相手側のユーザに伝達するアクションを推薦するように、サービス提供装置３０に指示を行うこともできる。但し、その際、話題が出力されたユーザとのコミュニケーション段階が、名称未知・嗜好類似の他人の段階よりも他人の関係側の段階の場合は、出力部１７は、サービス提供装置３０に、相手側のユーザのユーザ名を表示させないように指示を行う。

ここで、ユーザの端末装置２０の表示画面における出力例について図１０を用いて説明する。図１０は、ユーザの端末装置の表示画面に示された出力例を示す図である。話題１（図７参照）は、名称未知・嗜好類似の他人の段階にあるユーザＣを含んでいる。このため、図１０に示すように、ユーザＡの端末装置の表示画面には、ユーザＣのユーザ名は隠されており、代わりに、「携帯電話に興味があり知りたい人」と表示されている。なお、このキーワード「携帯電話」は、ユーザＣのユーザモデルと話題１の内容との両方に存在するため、採用されている。

以上のようにコミュニケーション支援装置１０が動作することにより、ユーザの嗜好パターンの類似度合いと、ユーザの他ユーザに対するアクションの履歴とから、ユーザ間の関係の段階（コミュニケーション段階）を判別することができる。そして、コミュニケーション支援装置１０は、判別したコミュニケーション段階に応じて、ユーザに推薦する話題を特定できる。つまり、コミュニケーション支援装置１０によれば、判別されたコミュニケーション段階に応じたコミュニケーション支援が可能となる。

また、ユーザ間が名称未知・嗜好類似の他人の段階にあるときに、コミュニケーション支援装置１０は、サービス提供装置３０に、互いの名前を隠させることができる。そして、コミュニケーション段階が進み、友達候補の段階となったときに、コミュニケーション支援装置１０は、サービス提供装置３０に、互いの名前を公開させることができる。このような処理を行うことで、各ユーザは、心理的な障壁を徐々に乗り越えながら、互いにコミュニケーションを行っていく。

更に、コミュニケーション支援装置１０が、特定した話題をユーザに推薦すると、ユーザは、他のユーザとコミュニケーションをとるためのきっかけを得ることができるので、コミュニケーションの促進が図られる。

本実施の形態１において、プログラムは、コンピュータに、図２に示すステップＳ１〜Ｓ１０を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置１０とコミュニケーション支援方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、入力受付部１２、コミュニケーション段階判定部１１、話題推薦部１６、出力部１７として機能し、処理を行なう。

また、ＣＰＵと、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置とで、嗜好類似度蓄積部１４が実現される。更に、記憶装置によって、コミュニケーション段階蓄積部１３と、ユーザアクション履歴蓄積部１５と、話題蓄積部１８と、ユーザモデル蓄積部１９とが実現される。

（実施の形態２）
次に本発明の実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、及びプログラムについて、図１１〜図１３を参照しながら説明する。最初に、図１１を用いて、本実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置の構成について説明する。図１１は、本発明の実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置の構成を示すブロック図である。

図１１に示すように、本実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置５０は、実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置１０と比べ、以下の点で異なっている。つまり、本実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置５０においては、コミュニケーション段階判定部１１の代わりに、コミュニケーション段階判定部５１が用いられ、更に、推薦アクション履歴蓄積部５２が追加されている。以下の説明は、主に、実施の形態１との相違点を中心にして行う。

まず、本実施の形態２においては、実施の形態１と異なり、サービス提供装置３０は、ユーザに対してアクションを推薦する機能を備えている。また、ユーザは、必要に応じて、推薦されたアクションを、端末装置２０を介して行うことができる。

そして、コミュニケーション段階判定部５１は、ユーザ名を入力として受け付け、入力ユーザと相手ユーザとのコミュニケーション段階を判定し、コミュニケーション段階蓄積部１３に蓄積するが、このとき推薦アクション履歴蓄積部５２にアクセスする。

具体的には、まず、コミュニケーション段階判定部５１は、ユーザアクション履歴蓄積部１５に蓄積されているユーザアクション履歴と、推薦アクション履歴蓄積部５２に蓄積されている推薦アクション履歴とを参照する。次に、コミュニケーション段階判定部５１は、入力ユーザが相手ユーザに対して行ったアクションの種類と頻度、サービス提供装置３０がユーザに推薦したアクションの種類と頻度とを取得する。そして、コミュニケーション段階判定部５１は、取得したこれらのアクションの種類と頻度とを元に、入力ユーザの相手ユーザに対する興味の度合いを示すユーザ興味度を算出する。

また、本実施の形態２において、推薦アクション履歴蓄積部５２は、サービス提供装置３０がユーザに推薦したアクションの履歴を蓄積している。そして、サービス提供装置３０がユーザに推薦するアクションとしては、例えば、コミュニケーションを支援するために、ユーザが次に行うべきであると想定されるアクションが挙げられる。

サービス提供装置３０によってユーザにアクションを推薦する方法の一例を次に示す。例えば、サービス提供装置３０は、ユーザによってある操作が呼び出されると、呼び出された操作を入力として、これに対応した次のアクションを特定し、特定したアクションを推薦する。

具体的には、ユーザＡがユーザＢの日記閲覧操作を呼び出したとすると、サービス提供装置３０は、ユーザＡに対して、ユーザＢの日記へのコメント記述アクションを推薦する。また、ユーザＡが情報保存操作を呼び出した場合は、サービス提供装置３０は、この情報がユーザＢにも関心の高い情報であれば、ユーザＡに対して、ユーザＢへの情報伝達アクションを推薦する。

ここで、推薦アクション履歴蓄積部５２が蓄積している推薦アクション履歴の一例を図１２に示す。図１２は、推薦アクション履歴蓄積部に蓄積されている推薦アクション履歴の一例を示す図である。

図１２に示すように、推薦アクション履歴蓄積部５２は、推薦アクション履歴として、ユーザ、相手ユーザ、推薦アクション、推薦アクションが行われた時刻を、蓄積している。図１２において推薦アクション履歴は表によって表現されている。例えば、図１２に示された表の２行目は、ユーザＢに対して、ユーザＡへのメッセージ送信の推薦を、２０１０年７月１５日の１８：１０に行ったことを表している。なお、図１２中「・・・」は省略されていることを示す。

次に、本発明の実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置５０の動作について図１３を用いて説明する。図１３は、本発明の実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置の動作を示す流れ図である。以下の説明においては、適宜図１１及び図１２を参酌する。また、本実施の形態２では、コミュニケーション支援装置５０を動作させることによって、コミュニケーション支援方法が実施される。よって、本実施の形態２におけるコミュニケーション支援方法の説明は、以下のコミュニケーション支援装置５０の動作説明に代える。

図１３に示すように、本実施の形態２において、実施形態１と大きく異なるのは、推薦アクション履歴を取得するステップが新たに追加された点と、ユーザ興味度の算出が行われるステップの内容が変更されている点である。以下、具体的に説明する。

最初に、ステップＳ１１及びＳ１２が実行される。ステップＳ１１は、図２に示したステップＳ１と同様のステップであり、ステップＳ１２は、図２に示したステップＳ２と同様のステップである。

次に、コミュニケーション段階判定部５１は、推薦アクション履歴蓄積部５２に蓄積されている推薦アクション履歴を参照し、ステップＳ１１で入力されたユーザ名に対応する推薦アクション履歴を取得する（ステップＳ１３）。

例えば、入力ユーザがユーザＡであるとすると、コミュニケーション段階判定部５１は、ユーザＡに対応する推薦アクション履歴である２行目、３行目、４行目、５行目の推薦アクションを取得する（図１２参照）。ステップＳ１３は、ステップＳ１２におけるユーザアクション履歴の取得と同時に実行されていても良い。

次に、コミュニケーション段階判定部５１は、入力ユーザの相手ユーザに対するユーザ興味度を算出する（ステップＳ１４）。本実施の形態２では、ステップＳ１４において、コミュニケーション段階判定部５１は、入力ユーザが相手ユーザに対して行ったアクションの種類と、その回数と、アクションが行われた時刻とに加え、推薦アクション履歴も用いて、ユーザ興味度を算出する。また、本実施の形態２においても、ユーザ興味度は、入力ユーザの相手ユーザへの興味が高いほど、大きな値となるように算出されている。

例えば、入力ユーザの相手ユーザに対するユーザ興味度を「Ｃ（入力ユーザ、相手ユーザ）とする、本実施の形態２では、コミュニケーション段階判定部５１は、下記の（数１４）を用いて、ユーザ興味度を算出することができる。

（数１４）
Ｃ（入力ユーザ、相手ユーザ）＝ＡＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）／ＡＴｖ
＋ＲＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）／ＲＴｖ

上記数１４において、「ＡＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）」は、数１と同様に、入力ユーザが、一定期間中に、相手ユーザに対して行った重み付きアクションの回数を示す。また、「ＡＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）」は、上述した数２によって算出される。更に、「ＡＴｖ」も、数１と同様に、ユーザ毎の一定期間における重み付きアクション回数の平均を示す。

一方、上記数１４において、「ＲＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）」は、一定期間の重み付き推薦アクション実行回数、即ち、入力ユーザが、一定期間中に、相手ユーザへの推薦された重みアクションを実行した回数を示す。また、「ＲＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）」は、下記の数１５によって算出される。更に、「ＲＴｖ」は、ユーザ毎の一定期間における重み付き推薦アクション実行回数の平均を示し、言い換えると、重み付き推薦アクション実行回数をユーザ毎に計算した結果の平均である。

（数１５）
ＲＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）
＝Σ（α（アクション種類）×Ｔｒ（入力ユーザ、相手ユーザ、アクション種類））

上記数１５において、「α（アクション種類）」は、アクションの種類毎の重みを示し、上述の数２における「α（アクション種類）」と同様のものである。また、「Ｔｒ（入力ユーザ、相手ユーザ、アクション種類）」は、推薦アクション履歴とユーザアクション履歴との比較から求められ、入力ユーザが、一定期間内に、当該アクション種類の推薦アクションを行った回数を示す。

従って、上記数１４及び数１５から分かるように、本実施の形態２において、ユーザ興味度は、入力ユーザが相手ユーザに対して一定期間に行ったアクションの回数とその平均との比と、サービス提供装置３０が行った推薦アクションのうち実際にユーザが実行した推薦アクションの回数とその平均との比を足し合わせたものである。したがって、ユーザ興味度は、平均的なユーザに対してどの程度多くのアクションを行ったか、さらに、推薦されたアクションをどの程度ユーザが実行したかを示す指標となる。

ここで、例えば、推薦アクション履歴が図１２に示す例であり、ユーザアクション履歴が図３に示す例である場合において、ユーザ興味度を算出する。まず、図１２に示された推薦アクション（２行目、３行目、４行目、５行目）のうち、ユーザが実行したアクションは、図３を参照すると、３行目、４行目、５行目の推薦アクションである。したがって、それぞれの各ＲＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）は、下記の数１６〜数１８に示す通りとなる。

（数１６）
ＲＴ（ユーザＡ、ユーザＢ、メッセージ送信）＝１

（数１７）
ＲＴ（ユーザＡ、ユーザＣ、プロフィール閲覧）＝１

（数１８）
ＲＴ（ユーザＣ、ユーザＡ、プロフィール閲覧）＝１

ここで、Ｃ（ユーザＡ、ユーザＢ）は、図３及び図１２に示す例から、下記の数１９に示す通りとなる。

（数１９）
Ｃ（ユーザＡ、ユーザＢ）
＝｛（α（日記閲覧）×Ｔ（ユーザＡ、ユーザＢ、日記閲覧）
＋α（メッセージ送信）×Ｔ（ユーザＡ、ユーザＢ、メッセージ送信））}／ＡＴｖ
＋｛α（メッセージ送信）×Ｔｒ（ユーザＡ、ユーザＢ、メッセージ送信）｝／ＲＴｖ

ここで、α（プロフィール閲覧）＝１、α（日記閲覧）＝２、α（メッセージ送信）＝３とすると、上記数１９は、上記数１６、上述した数３及び数４の結果を利用して、下記の数２０に書き換えられる。

（数２０）
Ｃ（ユーザＡ、ユーザＢ）＝（２×１＋３×１)／ＡＴｖ＋（３×１）／ＲＴｖ

ここで、ＲＴｖ（ユーザ毎の一定期間における重み付き推薦アクション実行回数の平均）は、次のように計算する。但し、ユーザＡと、ユーザＢと、ユーザＣとが、全ユーザであるとする。また、各ユーザが入力ユーザとなったときの、各ＲＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）は、下記の数２１〜数２６に示す通りとなる。

（数２１）
ＲＴ（ユーザＡ、ユーザＢ）＝３×１＝３

（数２２）
ＲＴ（ユーザＡ、ユーザＣ）＝１×１＝１

（数２３）
ＲＴ（ユーザＢ、ユーザＡ）＝０

（数２４）
ＲＴ（ユーザＢ、ユーザＣ）＝０

（数２５）
ＲＴ（ユーザＣ、ユーザＡ）＝１×１＝１

（数２６）
ＲＴ（ユーザＣ、ユーザＢ）＝０

従って、上記数２１〜数２６の値から、ＲＴｖは、下記の数２７に示す通りとなり、Ｃ（ユーザＡ、ユーザＢ）は、上述した数１１の結果を利用して、下記の数２８に示す通りとなる。

（数２７）
ＲＴｖ＝（３＋１＋０＋０＋１＋０）／６＝５／６＝約０．８３

（数２８）
Ｃ（ユーザＡ、ユーザＢ）
＝(２×１＋３×１)／１．０＋(３×１)／０．８３＝８．６

同様に、入力ユーザをユーザＡ、相手ユーザをユーザＣとしたときのユーザ興味度Ｃ（ユーザＡ、ユーザＣ）は、下記の数２９によって算出される。

（数２９）
Ｃ（ユーザＡ、ユーザＣ）＝(１×１)／１．０＋(１×１)／０．８３＝２．２

また、入力ユーザをユーザＢ、相手ユーザをユーザＡとしたときのユーザ興味度Ｃ（ユーザＢ、ユーザＡ）は、上記と同様の計算により、Ｃ（ユーザＢ、ユーザＡ）＝０となる。更に、入力ユーザをユーザＣ、相手ユーザをユーザＡとしたときのユーザ興味度Ｃ（ユーザＣ、ユーザＡ）は、数２９と同一となり、Ｃ（ユーザＣ、ユーザＡ）＝２．２となる。

このように、本実施の形態２においては、ユーザが、推薦アクションに従ったアクションを取った場合は、ユーザ興味度は高くなることになる。

次に、コミュニケーション段階判定部５１は、嗜好類似度蓄積部１４に蓄積されているユーザ間の嗜好類似度を参照し、入力ユーザとその他の全ユーザとの間における嗜好類似度を取得する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５は、実施の形態１において図２に示したステップＳ４と同様のステップである。

次に、コミュニケーション段階判定部５１は、ステップＳ１４で算出したユーザ興味度と、ステップＳ１５で取得した嗜好類似度とを元に、コミュニケーション段階を判定する（ステップＳ１６）。ステップＳ１６は、実施の形態１において図２に示したステップＳ５と同様のステップである。また、本実施の形態２においても、ステップＳ１６の実行後、コミュニケーション段階判定部５１は、コミュニケーション段階蓄積部１３において、判定結果のコミュニケーション段階、ユーザ間の嗜好類似度、及びユーザ興味度を更新する。

続いて、話題推薦部１６が、ユーザに話題を推薦するために、ステップＳ１７〜Ｓ２０を実行する。ステップＳ１７〜Ｓ２０は、図２に示した実施の形態１におけるステップＳ６〜Ｓ９と同様のステップである。ステップＳ１７〜Ｓ２０の実行により、ユーザ毎の各話題の嗜好度が計算され、そして、推薦される話題が絞り込まれ、推薦対象となるユーザが決定され、話題の量が調節される。

その後、出力部１７が、ユーザに対して推薦対象の話題を提供するため、話題をサービス提供装置３０に出力し（ステップＳ２１）、処理が終了する。ステップＳ２１は、図２に示した実施の形態１におけるステップＳ１０と同様のステップである。ステップＳ２１によっても、ステップＳ１０と同様に、サービス提供装置３０は、推薦対象となったユーザの端末装置２０の表示画面に、話題と、相手側のユーザのユーザ名とを表示させることができる。また、本実施の形態２においても、出力部１７は、アクションの推薦、相手側のユーザのユーザ名の非表示を、サービス提供装置３０に指示することができる。

以上のように、本実施の形態２においても、実施の形態１と同様に、コミュニケーション支援装置５０が動作することにより、ユーザの嗜好パターンの類似度合いと、ユーザの他ユーザに対するアクションの履歴とから、コミュニケーション段階の判別が可能となる。そして、コミュニケーション支援装置５０も、コミュニケーション支援装置１０と同様に、コミュニケーション段階に応じたコミュニケーション支援を行うことができる。また、本実施の形態２においては、コミュニケーション段階の判定において、ユーザが推薦アクションに従っているかどうかが考慮されているため、判定精度の向上が図られる。

本実施の形態２において、プログラムは、コンピュータに、図１３に示すステップＳ１１〜Ｓ２１を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置５０とコミュニケーション支援方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、入力受付部１２、コミュニケーション段階判定部５１、話題推薦部１６、及び出力部１７として機能し、処理を行なう。

また、ＣＰＵと、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置とで、嗜好類似度蓄積部１４が実現される。更に、記憶装置によって、コミュニケーション段階蓄積部１３と、ユーザアクション履歴蓄積部１５と、話題蓄積部１８と、ユーザモデル蓄積部１９と、推薦アクション履歴蓄積部５２が実現される。

ここで、実施の形態１及び２におけるプログラムを実行することによって、コミュニケーション装置を実現するコンピュータについて図１４を用いて説明する。図１４は、本発明の実施の形態１及び２におけるコミュニケーション支援装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

図１４に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。

ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。

また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。

また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash）及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。なお、本実施の形態１及び２において、コンピュータ１１０は、サービス提供装置３０を構築するサーバコンピュータであっても良いし、別のコンピュータであっても良い。

上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記２４）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。

（付記１）
コミュニケーション段階判定部と、話題推薦部とを備え、
前記コミュニケーション段階判定部は、各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定し、
前記話題推薦部は、前記コミュニケーション段階判定部によって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、
ことを特徴とするコミュニケーション支援装置。

（付記２）
前記コミュニケーション段階判定部が、前記ユーザ間の関係が、他人の段階、他人から友達に至るまでの中間の段階、及び友達の段階のうち、いずれであるかを判定する、付記１記載のコミュニケーション支援装置。

（付記３）
前記中間の段階が、前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ているが、前記相手ユーザに興味は持っていない、名称未知の嗜好類似の他人の段階、および前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ており、前記相手ユーザに興味も持っている、嗜好類似の友達候補の段階、のうち少なくとも１つ以上の段階を含み、
前記コミュニケーション段階判定部が、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階であると判定する、
付記２に記載のコミュニケーション支援装置。

（付記４）
前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、及び前記嗜好類似の友達候補の段階、それぞれが、相手ユーザの存在を認知している存在認知段階と、前記相手ユーザと情報交換を行っている情報交換段階とに分けられ、
前記コミュニケーション段階判定部が、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記存在認知段階、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記情報交換段階、前記嗜好類似の友達候補の段階における前記存在認知段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階における前記情報交換段階であると判定する、
付記３に記載のコミュニケーション支援装置。

（付記５）
前記コミュニケーション段階判定部が、
前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、
特定した前記アクションの内容と前記アクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、付記１から付記４のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。

（付記６）
前記コミュニケーション段階判定部が、
前記ユーザ間の類似度がそれについての第１の特定の値以上であり、かつ、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第１の特定の値以上である時に、前記ユーザ間の関係が前進状態であると判断し、
前記ユーザ間の類似度がそれについての第２の特定の値以下である時、または、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第２の特定の値以下である時に、前記ユーザ間の関係が後退状態であると判断する、
付記１から付記５のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。

（付記７）
前記話題推薦部が、
前記話題群に含まれる各話題に対する嗜好の度合いを、ユーザ毎に計算し、
前記コミュニケーション段階判定部によって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、計算された前記ユーザ毎の嗜好の度合とに基づき、前記相手ユーザに伝達できる話題として、前記相手ユーザの嗜好の度合いのみが設定値以上の話題、又は前記特定のユーザの嗜好の度合い及び前記相手ユーザの嗜好の度合いが共に設定値以上の高い話題を選択し、
そして、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの中から、当該ユーザの情報伝達性又は当該ユーザの相手側への貢献性に基づき、選択された話題の推薦対象となるユーザを決定し、
更に、前記ユーザ間の関係の段階に応じて、前記選択対象に推薦される前記話題の数を決定する、
付記１から６のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。

（付記８）
外部の装置が、前記各ユーザにアクションを推薦し、前記各ユーザが推薦されたアクションを実行する場合において、
前記コミュニケーション段階判定部が、
前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、更に、前記特定のユーザが実行した、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とを特定し、
特定した、前記アクションの内容と、前記アクションが実行された回数と、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、付記１から付記７のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。

（付記９）
各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定ステップと、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、話題推薦ステップとを、
有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。

（付記１０）
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記ユーザ間の関係が、他人の段階、他人から友達に至るまでの中間の段階、及び友達の段階のうち、いずれであるかを判定する、付記９記載のコミュニケーション支援方法。

（付記１１）
前記中間の段階が、前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ているが、前記相手ユーザに興味は持っていない、名称未知の嗜好類似の他人の段階、および前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ており、前記相手ユーザに興味も持っている、嗜好類似の友達候補の段階、のうち少なくとも１つ以上の段階を含み、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階であると判定する、
付記１０に記載のコミュニケーション支援方法。

（付記１２）
前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、及び前記嗜好類似の友達候補の段階、それぞれが、相手ユーザの存在を認知している存在認知段階と、前記相手ユーザと情報交換を行っている情報交換段階とに分けられ、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記存在認知段階、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記情報交換段階、前記嗜好類似の友達候補の段階における前記存在認知段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階における前記情報交換段階であると判定する、
付記１１に記載のコミュニケーション支援方法。

（付記１３）
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、
特定した前記アクションの内容と前記アクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、付記９から付記１２のいずれかに記載のコミュニケーション支援方法。

（付記１４）
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザ間の類似度がそれについての第１の特定の値以上であり、かつ、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第１の特定の値以上である時に、前記ユーザ間の関係が前進状態であると判断し、
前記ユーザ間の類似度がそれについての第２の特定の値以下である時、または、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第２の特定の値以下である時に、前記ユーザ間の関係が後退状態であると判断する、
付記９から付記１３のいずれかに記載のコミュニケーション支援方法。

（付記１５）
前記話題推薦ステップにおいて、
前記話題群に含まれる各話題に対する嗜好の度合いを、ユーザ毎に計算し、前記コミュニケーション段階判定部によって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、計算された前記ユーザ毎の嗜好の度合とに基づき、前記相手ユーザに伝達できる話題として、前記相手ユーザの嗜好の度合いのみが設定値以上の話題、又は前記特定のユーザの嗜好の度合い及び前記相手ユーザの嗜好の度合いが共に設定値以上の高い話題を選択し、
そして、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの中から、当該ユーザの情報伝達性又は当該ユーザの相手側への貢献性に基づき、選択された話題の推薦対象となるユーザを決定し、
更に、前記ユーザ間の関係の段階に応じて、前記選択対象に推薦される前記話題の数を決定する、
付記９から付記１４のいずれかに記載のコミュニケーション支援方法。

（付記１６）
外部の装置が、前記各ユーザにアクションを推薦し、前記各ユーザが推薦されたアクションを実行する場合において、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、更に、前記特定のユーザが実行した、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とを特定し、
特定した、前記アクションの内容と、前記アクションが実行された回数と、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、付記９から付記１５のいずれかに記載のコミュニケーション支援方法。

（付記１７）
コンピュータに、
各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定ステップと、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、話題推薦ステップとを、
実行させる、
命令を含むプログラムを記録している、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記１８）
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記ユーザ間の関係が、他人の段階、他人から友達に至るまでの中間の段階、及び友達の段階のうち、いずれであるかを判定する、付記１７記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記１９）
前記中間の段階が、前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ているが、前記相手ユーザに興味は持っていない、名称未知の嗜好類似の他人の段階、および前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ており、前記相手ユーザに興味も持っている、嗜好類似の友達候補の段階、のうち少なくとも１つ以上の段階を含み、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階であると判定する、
付記１８に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記２０）
前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、及び前記嗜好類似の友達候補の段階、それぞれが、相手ユーザの存在を認知している存在認知段階と、前記相手ユーザと情報交換を行っている情報交換段階とに分けられ、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記存在認知段階、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記情報交換段階、前記嗜好類似の友達候補の段階における前記存在認知段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階における前記情報交換段階であると判定する、
付記１９に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記２１）
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、
特定した前記アクションの内容と前記アクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、付記１７から付記２０のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記２２）
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザ間の類似度がそれについての第１の特定の値以上であり、かつ、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第１の特定の値以上である時に、前記ユーザ間の関係が前進状態であると判断し、
前記ユーザ間の類似度がそれについての第２の特定の値以下である時、または、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第２の特定の値以下である時に、前記ユーザ間の関係が後退状態であると判断する、
付記１７から付記２１のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記２３）
前記話題推薦ステップにおいて、
前記話題群に含まれる各話題に対する嗜好の度合いを、ユーザ毎に計算し、
前記コミュニケーション段階判定部によって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、計算された前記ユーザ毎の嗜好の度合とに基づき、前記相手ユーザに伝達できる話題として、前記相手ユーザの嗜好の度合いのみが設定値以上の話題、又は前記特定のユーザの嗜好の度合い及び前記相手ユーザの嗜好の度合いが共に設定値以上の高い話題を選択し、
そして、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの中から、当該ユーザの情報伝達性又は当該ユーザの相手側への貢献性に基づき、選択された話題の推薦対象となるユーザを決定し、
更に、前記ユーザ間の関係の段階に応じて、前記選択対象に推薦される前記話題の数を決定する、
付記１７から付記２２のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記２４）
外部の装置が、前記各ユーザにアクションを推薦し、前記各ユーザが推薦されたアクションを実行する場合において、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、更に、前記特定のユーザが実行した、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とを特定し、
特定した、前記アクションの内容と、前記アクションが実行された回数と、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、付記１７から付記２３のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

この出願は、２０１０年８月６日に出願された日本出願特願２０１０−１７７３７５を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

以上のように、本発明によれば、コミュニケーションを行うユーザ間の関係がどの段階にあるかを判別することができる。よって、本発明は、例えば、対話の相手を推薦する対話支援装置、対話支援装置をコンピュータによって実現するためのプログラム、といった用途に適用できる。

１０ コミュニケーション支援装置（実施の形態１）
１１ コミュニケーション段階判定部
１２ 入力受付部
１３ コミュニケーション段階蓄積部
１４ 嗜好類似度蓄積部
１５ ユーザアクション履歴蓄積部
１６ 話題推薦部
１７ 出力部
１８ 話題蓄積部
１９ ユーザモデル蓄積部
２０ 端末装置
３０ サービス提供装置
４０ ネットワーク
５０ コミュニケーション支援装置（実施の形態２）
５１ コミュニケーション段階判定部（実施の形態２）
５２ 推薦アクション履歴蓄積部
１１０ コンピュータ
１１１ ＣＰＵ
１１２ メインメモリ
１１３ 記憶装置
１１４ 入力インターフェイス
１１５ 表示コントローラ
１１６ データリーダ／ライタ
１１７ 通信インターフェイス
１１８ 入力機器
１１９ ディスプレイ装置
１２０ 記録媒体
１２１ バス

本発明は、コミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、およびこれらを実現するためのプログラムに関する。

本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、コミュニケーションをとるユーザ間の関係がどの段階にあるかを判別し、その結果を利用してコミュニケーション支援を行い得る、コミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、及びプログラムを提供することにある。

更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、コンピュータに、各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定ステップと、前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、話題推薦ステップとを、実行させる、命令を含むことを特徴とする。

以上のように、本発明におけるコミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、及びプログラムによれば、コミュニケーションを行うユーザ間の関係がどの段階にあるかを判別し、その結果を利用してコミュニケーション支援を行うことができる。

ここで、コミュニケーション支援装置１０の構成について更に具体的に説明する。本実施の形態１においては、図１に示すように、コミュニケーション支援装置１０は、コミュニケーション段階判定部１１及び話題推薦部１６に加えて、入力受付部１２と、コミュニケーション段階蓄積部１３と、嗜好類似度蓄積部１４と、ユーザアクション履歴蓄積部１５と、出力部１７と、話題蓄積部１８と、ユーザモデル蓄積部１９とを備えている。これらの部はそれぞれ概略つぎのように動作する。

また、嗜好類似度蓄積部１４は、後述するようにユーザ間の嗜好類似度を蓄積している。嗜好類似度を求めるための嗜好情報としては、例えば、図８を用いて後述するユーザモデルが挙げられる。ユーザモデルは、各ユーザの嗜好を表すキーワードを含んでいる。その他、嗜好情報としては、ユーザが興味のある情報と興味のない情報とが区別された情報の一覧表も挙げられる。また、ユーザアクション履歴蓄積部１５は、後述するように、ユーザアクション履歴を蓄積している。

次に、話題推薦部１６は、話題候補となった各話題のうち相手ユーザが興味のある話題について、入力ユーザに推薦するか、相手ユーザに推薦するかを決める。例えば、話題推薦部１６は、ユーザにおける情報伝達速度の速さ、即ち、特定の情報を単位時間当たりに伝達できる人の数を考慮し、情報を伝達しやすいユーザに決めることができる。

また、話題蓄積部１８は、後述する図７に示すように、コミュニケーションの媒体となる話題を蓄積している。ユーザモデル蓄積部１９は、後述する図８に示すように、ユーザの嗜好を表す情報、即ち、ユーザモデルを蓄積している。

また、上記数２に示した「α（アクション種類）」は、アクションの種類毎に設定されており、アクションが、ユーザ間のコミュニケーション手段として敷居が高いほど、大きな重みとして設定される。例えば、プロファイル情報閲覧と、メッセージ送信とを比較すると、プロファイル情報閲覧は単純に閲覧を行うだけであるが、メッセージ送信は相手に連絡を行う必要があるため、後者には、より大きな重みが与えられる。具体的には、メッセージ送信の重みが３、プロファイル閲覧の重みが１などのように設定される。

（付記１５）
前記話題推薦ステップにおいて、
前記話題群に含まれる各話題に対する嗜好の度合いを、ユーザ毎に計算し、前記コミュニケーション段階判定ステップによって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、計算された前記ユーザ毎の嗜好の度合とに基づき、前記相手ユーザに伝達できる話題として、前記相手ユーザの嗜好の度合いのみが設定値以上の話題、又は前記特定のユーザの嗜好の度合い及び前記相手ユーザの嗜好の度合いが共に設定値以上の高い話題を選択し、
そして、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの中から、当該ユーザの情報伝達性又は当該ユーザの相手側への貢献性に基づき、選択された話題の推薦対象となるユーザを決定し、
更に、前記ユーザ間の関係の段階に応じて、前記選択対象に推薦される前記話題の数を決定する、
付記９から付記１４のいずれかに記載のコミュニケーション支援方法。

（付記１７）
コンピュータに、
各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定ステップと、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、話題推薦ステップとを、
実行させる、
命令を含むプログラム。

（付記１８）
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記ユーザ間の関係が、他人の段階、他人から友達に至るまでの中間の段階、及び友達の段階のうち、いずれであるかを判定する、付記１７記載のプログラム。

（付記１９）
前記中間の段階が、前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ているが、前記相手ユーザに興味は持っていない、名称未知の嗜好類似の他人の段階、および前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ており、前記相手ユーザに興味も持っている、嗜好類似の友達候補の段階、のうち少なくとも１つ以上の段階を含み、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階であると判定する、
付記１８に記載のプログラム。

（付記２０）
前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、及び前記嗜好類似の友達候補の段階、それぞれが、相手ユーザの存在を認知している存在認知段階と、前記相手ユーザと情報交換を行っている情報交換段階とに分けられ、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記存在認知段階、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記情報交換段階、前記嗜好類似の友達候補の段階における前記存在認知段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階における前記情報交換段階であると判定する、
付記１９に記載のプログラム。

（付記２１）
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、
特定した前記アクションの内容と前記アクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、付記１７から付記２０のいずれかに記載のプログラム。

（付記２２）
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザ間の類似度がそれについての第１の特定の値以上であり、かつ、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第１の特定の値以上である時に、前記ユーザ間の関係が前進状態であると判断し、
前記ユーザ間の類似度がそれについての第２の特定の値以下である時、または、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第２の特定の値以下である時に、前記ユーザ間の関係が後退状態であると判断する、
付記１７から付記２１のいずれかに記載のプログラム。

（付記２３）
前記話題推薦ステップにおいて、
前記話題群に含まれる各話題に対する嗜好の度合いを、ユーザ毎に計算し、
前記コミュニケーション段階判定ステップによって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、計算された前記ユーザ毎の嗜好の度合とに基づき、前記相手ユーザに伝達できる話題として、前記相手ユーザの嗜好の度合いのみが設定値以上の話題、又は前記特定のユーザの嗜好の度合い及び前記相手ユーザの嗜好の度合いが共に設定値以上の高い話題を選択し、
そして、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの中から、当該ユーザの情報伝達性又は当該ユーザの相手側への貢献性に基づき、選択された話題の推薦対象となるユーザを決定し、
更に、前記ユーザ間の関係の段階に応じて、前記選択対象に推薦される前記話題の数を決定する、
付記１７から付記２２のいずれかに記載のプログラム。

（付記２４）
外部の装置が、前記各ユーザにアクションを推薦し、前記各ユーザが推薦されたアクションを実行する場合において、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、更に、前記特定のユーザが実行した、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とを特定し、
特定した、前記アクションの内容と、前記アクションが実行された回数と、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、付記１７から付記２３のいずれかに記載のプログラム。

Claims (10)

1. コミュニケーション段階判定部と、話題推薦部とを備え、
   前記コミュニケーション段階判定部は、各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定し、
   前記話題推薦部は、前記コミュニケーション段階判定部によって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、
   ことを特徴とするコミュニケーション支援装置。
2. 前記コミュニケーション段階判定部が、前記ユーザ間の関係が、他人の段階、他人から友達に至るまでの中間の段階、及び友達の段階のうち、いずれであるかを判定する、請求項１記載のコミュニケーション支援装置。
3. 前記中間の段階が、前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ているが、前記相手ユーザに興味は持っていない、名称未知の嗜好類似の他人の段階、および前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ており、前記相手ユーザに興味も持っている、嗜好類似の友達候補の段階、のうち少なくとも１つ以上の段階を含み、
   前記コミュニケーション段階判定部が、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階であると判定する、
   請求項２に記載のコミュニケーション支援装置。
4. 前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、及び前記嗜好類似の友達候補の段階、それぞれが、相手ユーザの存在を認知している存在認知段階と、前記相手ユーザと情報交換を行っている情報交換段階とに分けられ、
   前記コミュニケーション段階判定部が、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記存在認知段階、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記情報交換段階、前記嗜好類似の友達候補の段階における前記存在認知段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階における前記情報交換段階であると判定する、
   請求項３に記載のコミュニケーション支援装置。
5. 前記コミュニケーション段階判定部が、
   前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、
   特定した前記アクションの内容と前記アクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
   そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、請求項１から請求項４のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。
6. 前記コミュニケーション段階判定部が、
   前記ユーザ間の類似度がそれについての第１の特定の値以上であり、かつ、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第１の特定の値以上である時に、前記ユーザ間の関係が前進状態であると判断し、前記ユーザ間の類似度がそれについての第２の特定の値以下である時、または、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第２の特定の値以下である時に、前記ユーザ間の関係が後退状態であると判断する、
   請求項１から請求項５のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。
7. 前記話題推薦部が、
   前記話題群に含まれる各話題に対する嗜好の度合いを、ユーザ毎に計算し、
   前記コミュニケーション段階判定部によって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、計算された前記ユーザ毎の嗜好の度合とに基づき、前記相手ユーザに伝達できる話題として、前記相手ユーザの嗜好の度合いのみが設定値以上の話題、又は前記特定のユーザの嗜好の度合い及び前記相手ユーザの嗜好の度合いが共に設定値以上の高い話題を選択し、
   そして、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの中から、当該ユーザの情報伝達性又は当該ユーザの相手側への貢献性に基づき、選択された話題の推薦対象となるユーザを決定し、
   更に、前記ユーザ間の関係の段階に応じて、前記選択対象に推薦される前記話題の数を決定する、
   請求項１から６のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。
8. 外部の装置が、前記各ユーザにアクションを推薦し、前記各ユーザが推薦されたアクションを実行する場合において、
   前記コミュニケーション段階判定部が、
   前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、更に、前記特定のユーザが実行した、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とを特定し、
   特定した、前記アクションの内容と、前記アクションが実行された回数と、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
   そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、請求項１から請求項７のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。
9. 各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定ステップと、
   前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、話題推薦ステップとを、
   有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。
10. コンピュータに、
    各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定ステップと、
    前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、話題推薦ステップとを、実行させる、
    命令を含むプログラムを記録している、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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