JPWO2017130498A1 - 通信システムおよび通信制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの潜在的な要求を引き出して、より効果的な広告情報の提示を行うことが可能な通信システムおよび通信制御方法を提供する。
【解決手段】ユーザのクライアント端末またはサービスの利用状況を収集する通信部と、前記通信部を介して収集した前記ユーザの利用状況に応じて嗜好を分析し、前記嗜の好分析結果に応じて、少なくとも一のユーザが、特定の商材の潜在顧客であると判定すると、前記通信部を介して、前記商材への興味を引き出すための誘導メッセージを、前記クライアント端末のエージェントの発言として出力するよう、当該ユーザのクライアント端末に送信し、送信後、所定のタイミングで、前記通信部を介して前記商材をプロモーションするための広告を前記クライアント端末のエージェントの発言として出力するよう、当該ユーザのクライアント端末に送信するよう制御する制御部と、を備える、通信システム。
【選択図】図１

Description

本開示は、通信システムおよび通信制御方法に関する。

近年、通信技術の発達により、ネットワークを介したメッセージのやり取りが頻繁に行われている。ユーザは、スマートフォンや携帯電話端末、タブレット端末等の情報処理端末を用いて、他端末から送信されたメッセージを確認したり、メッセージを送信したりすることができる。

また、情報処理端末において、ユーザのメッセージに対して自動で応答を行うエージェントシステムが提案されている。このようなシステムに関し、例えば下記特許文献１では、車両に搭載されるナビゲーション装置のエージェントが、同乗者の携帯通信端末のエージェントと自動で情報交換を行って、同乗者の好みの音楽を再生したり、同乗者のプロフィールデータに記載されている好みの音楽を再生することが記載されている。

また、下記特許文献２では、複数の電子機器が互いに無線または有線で接続されている場合に、一方の機器が学習した内容を共有して活用する相互成長システムが開示されている。

また、下記特許文献３では、あるエージェント装置が学習したユーザの嗜好を記録媒体（ＳＤカード）に格納し、記録媒体が他のエージェント装置に挿入されると、他のエージェント装置は、他のエージェント装置で学習されたユーザの嗜好を記録媒体から読み取って利用することができるシステムが開示されている。

特開２００３−２２２７８号公報 特開２００５−０６３０５７号公報 特開２００７−２７９９７１号公報

ここで、インターネット上で広告をユーザに提示する１つの方法として、ユーザの検索履歴等から嗜好を分析し、ユーザが好反応を示すと推定される広告を選択して提示することが行われていたが、広告効果は必ずしも効果的ではなかった。すなわち、検索キーワードや閲覧商品といった明示的なリクエストから嗜好を分析して対応することができても、ユーザの潜在的な嗜好やリクエストまで考慮して広告を出すことは出来ていなかった。

そこで、本開示では、ユーザの潜在的な要求を引き出して、より効果的な広告情報の提示を行うことが可能な通信システムおよび通信制御方法を提案する。

本開示によれば、ユーザのクライアント端末またはサービスの利用状況を収集する通信部と、前記通信部を介して収集した前記ユーザの利用状況に応じて嗜好を分析し、前記嗜好の分析結果に応じて、少なくとも一のユーザが、特定の商材の潜在顧客であると判定すると、前記通信部を介して、前記商材への興味を引き出すための誘導メッセージを、前記クライアント端末のエージェントの発言として出力するよう、当該ユーザのクライアント端末に送信し、送信後、所定のタイミングで、前記通信部を介して前記商材をプロモーションするための広告を前記クライアント端末のエージェントの発言として出力するよう、当該ユーザのクライアント端末に送信するよう制御する制御部と、を備える、通信システムを提案する。

本開示によれば、プロセッサが、ユーザのクライアント端末またはサービスの利用状況を通信部により収集することと、前記通信部を介して収集した前記ユーザの利用状況に応じて嗜好を分析し、前記嗜好の分析結果に応じて、少なくとも一のユーザが、特定の商材の潜在顧客であると判定すると、前記通信部を介して、前記商材への興味を引き出すための誘導メッセージを、前記クライアント端末のエージェントの発言として出力するよう、当該ユーザのクライアント端末に送信し、送信後、所定のタイミングで、前記通信部を介して前記商材をプロモーションするための広告を前記クライアント端末のエージェントの発言として出力するよう、当該ユーザのクライアント端末に送信するよう制御することと、を含む、通信制御方法を提案する。

以上説明したように本開示によれば、ユーザの潜在的な要求を引き出して、より効果的な広告情報の提示を行うことが可能となる。

なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。

本開示の一実施形態による通信制御システムの概要について説明する図である。 本実施形態による通信制御システムの全体構成を示す図である。 本実施形態による音声エージェントサーバの構成の一例を示すブロック図である。 本実施形態による対話処理部の構成例を示す図である。 本実施形態による会話ＤＢの生成処理を示すフローチャートである。 本実施形態による音素ＤＢの生成処理を示すフローチャートである。 本実施形態による対話制御処理を示すフローチャートである。 本実施形態による会話ＤＢのデータ構成例について説明する図である。 本実施形態による会話ＤＢの更新処理を示すフローチャートである 本実施形態による個人化レイヤーから共通レイヤーへの会話データ移行処理を示すフローチャートである。 本実施形態による基本対話用会話ＤＢへの会話データの移行について説明する図である。 本実施形態による基本対話用ＤＢへの会話データ移行処理を示すフローチャートである。 本実施形態による広告ＤＢに登録されている広告情報の一例を示す図である。 本実施形態による広告内容の挿入処理を示すフローチャートである。 本実施形態の応用例による対話処理部の構成を示す図である。 本実施形態による広告挿入処理部の構成例を示す図である。 本実施形態によるメッセージ送信処理を示すフローチャートである。 本実施形態によるメッセージ受信処理を示すフローチャートである。 本実施形態による送受信メッセージに基づく潜在顧客の抽出処理を示すフローチャートである。 本実施形態による投稿履歴に基づく潜在顧客の抽出処理を示すフローチャートである。 本実施形態による広告出力処理を示すフローチャートである。 本実施形態による広告情報受信処理を示すフローチャートである。 本実施形態による誘導/念押しメッセージ受信処理を示すフローチャートである。

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

また、説明は以下の順序で行うものとする。
１．本開示の一実施形態による通信制御システムの概要
２．構成
２−１．システム構成
２−２．サーバの構成
３．システム動作処理
３−１．会話データ登録処理
３−２．音素ＤＢ生成処理
３−３．対話制御処理
３−４．会話ＤＢ更新処理
３−５．広告挿入処理
４．広告挿入処理
４−１．構成
４−２．動作処理
５．まとめ

＜＜１．本開示の一実施形態による通信制御システムの概要＞＞
本開示の一実施形態による通信制御システムは、ユーザの潜在的な要求を引き出して、より効果的な広告情報の提示を行うことを可能とする。以下、図１を参照して本実施形態による通信制御システムの概要について説明する。

図１は、本開示の一実施形態による通信制御システムの概要について説明する図である。エージェント１０との対話は、例えばユーザが所有するスマートフォン等のクライアント端末１を介して行われ得る。クライアント端末１は、マイクロホンおよびスピーカを有し、ユーザとの音声による対話を可能とする。

ユーザは、クライアント端末１を常時携帯し、クライアント端末１で、スケジュールの確認や友人とのメッセージコミュニケーション、インターネットの閲覧などを行う。その際、クライアント端末１の表示画面にはバーチャルなエージェント１０が表示され、ユーザへのアシストを行う。例えば登録されたスケジュール情報に基づいて、ユーザが出掛ける時間になった時にエージェント１０が音声で「そろそろ出掛ける時間だよ！」と知らせたり、目的地までの道案内をしたりする。また、クライアント端末１が他ユーザからのメッセージを受信した時には、エージェント１０が音声で「ねぇねぇ、メッセージが来たよ！」と知らせたり、メッセージの内容を読み上げたりすることも可能である。このように、エージェント１０が音声でユーザの日々のクライアント端末１やサービスの利用を手助けし、クライアント端末１やサービスの価値を向上させている。

本実施形態による通信制御システムは、上述したように日々の生活においてエージェント１０によりユーザの手助けをする一方で、ユーザが所定の商材の潜在顧客であるか否か、すなわちユーザが所定の商材に興味を示す顧客であるか否かを判定する。そして、ユーザが潜在的顧客である場合、エージェント１０により誘導するメッセージを発言させ、商材購入にユーザを導くことで、広告効果を高めることが可能となる。

例えば、図１に示す例では、ユーザが「蟹鍋」（蟹を使った鍋料理）の潜在顧客であると判定された場合、エージェント１０は、図１に示すように、「鍋料理が美味しい季節だね！」と発言して広告商材（ここでは、一例として「蟹鍋」）に興味が出るよう誘導したり、エージェント１０の背景に広告商材に関連する画像（例えば蟹の画像やクーポン券の画像）を提示することで、ユーザの潜在的な興味を引き出すことができる。そして、このようにユーザの興味を引き付けた後、所定のタイミングで改めて広告商材を提示する。

このように、ポップアップ広告やＷｅｂサイト閲覧時に広告バナー等で、最初から広告情報をユーザに提示するといったインターネット広告の方法よりも、日頃からユーザをアシストしているエージェント１０との対話で興味を引き出すよう誘導してから広告商材を提示することで、ユーザの潜在的リクエストを自然と引き出すことができ、広告効果が向上することが見込まれる。

なお、本実施形態による通信制御システム（エージェントシステム）は、音声により応答を行う音声エージェントに限定されず、クライアント端末１においてテキストベースで応答を行うテキスト対応エージェントであってもよい。

＜＜２．構成＞＞
＜２−１．システム構成＞
続いて、上述した本実施形態による通信制御システムの全体構成について図２を参照して説明する。図２は、本実施形態による通信制御システムの全体構成を示す図である。

図２に示すように、本実施形態による通信制御システムは、クライアント端末１およびエージェントサーバ２を含む。

エージェントサーバ２は、ネットワーク３を介してクライアント端末１と接続し、データの送受信を行う。具体的には、エージェントサーバ２は、クライアント端末１で収音され、送信された発話音声に対する応答音声を生成し、クライアント端末１に送信する。エージェントサーバ２は、１以上のエージェントに対応する音素ＤＢ（データベース）を有し、特定のエージェントの音声で応答音声を生成することが可能である。ここで、エージェントとは、漫画、アニメ、ゲーム、ドラマ、映画等のキャラクターや、芸能人、著名人、歴史上の人物等であってもよいし、また、個人に特定せず、例えば世代別の平均的な人物であってもよい。また、エージェントは、動物や擬人化されたキャラクターであってもよい。また、エージェントは、ユーザ本人の性格を反映した人物や、ユーザの友人、家族、知人等の性格を反映した人物であってもよい。

また、エージェントサーバ２は、各エージェントの性格を反映した応答内容を生成することが可能である。エージェントサーバ２は、エージェントを介して、ユーザのスケジュール管理、メッセージの送受信、情報提供等、様々なサービスをユーザとの対話を通じて提供し得る。

なおクライアント端末１は、図２に示すようなスマートフォンに限定されず、例えば携帯電話端末、タブレット端末、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、ゲーム機、ウェアラブル端末（スマートアイグラス、スマートバンド、スマートウォッチ、スマートネック等）等であってもよい。また、クライアント端末１は、ロボットであってもよい。

以上、本実施形態による通信制御システムの概要について説明した。続いて、本実施形態による通信制御システムのエージェントサーバ２の構成について図３を参照して具体的に説明する。

＜２−２．エージェントサーバ２＞
図３は、本実施形態によるエージェントサーバ２の構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、エージェントサーバ２は、音声エージェントＩ／Ｆ（インタフェース）２０、対話処理部３０、音素記憶部４０、会話ＤＢ生成部５０、音素ＤＢ生成部６０、広告挿入処理部７０、広告ＤＢ７２、およびフィードバック取得処理部８０を有する。

音声エージェントＩ／Ｆ２０は、音声データの入出力部、音声認識部、および音声生成部として機能する。入出力部としては、ネットワーク３を介してクライアント端末１と送受信を行う通信部が想定される。音声エージェントＩ／Ｆ２０は、クライアント端末１からユーザの発話音声を受信し、音声認識によりテキスト化することが可能である。また、音声エージェントＩ／Ｆ２０は、対話処理部３０から出力されたエージェントの回答文データ（テキスト）を、当該エージェントに対応する音素データを用いて音声化し、生成したエージェントの応答音声をクライアント端末１に送信する。

対話処理部３０は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従ってエージェントサーバ２内の動作全般を制御する。対話処理部３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、マイクロプロセッサ等の電子回路によって実現される。また、本実施形態による対話処理部３０は、基本対話処理部３１、キャラクターＡ対話処理部３２、人物Ｂ対話処理部３３、人物Ｃ対話処理部３４として機能する。

キャラクターＡ対話処理部３２、人物Ｂ対話処理部３３、人物Ｃ対話処理部３４は、エージェント毎に特化された対話を実現する。ここでは、エージェントの一例として「キャラクターＡ」「人物Ｂ」「人物Ｃ」を挙げているが、本実施形態は当然これに限定されず、さらに多数のエージェントに特化した対話を実現する各対話処理部を有していてもよい。基本対話処理部３１は、エージェント毎に特化されていない、汎用の対話を実現する。

ここで、基本対話処理部３１、キャラクターＡ対話処理部３２、人物Ｂ対話処理部３３、および人物Ｃ対話処理部３４に共通する基本構成について図４を参照して説明する。

図４は、本実施形態による対話処理部３００の構成例を示す図である。図４に示すように、対話処理部３００は、質問文検索部３１０、回答文生成部３２０、音素データ取得部３４０、および会話ＤＢ３３０を有する。会話ＤＢ３３０は、質問文データと回答文データが組になった会話データが保存されている。エージェントに特化した対話処理部では、かかる会話ＤＢ３３０にエージェントに特化した会話データが保存され、汎用の対話処理部では、かかる会話ＤＢ３３０にエージェントに特化しない汎用の会話データ（すなわち、基本会話データ）が保存されている。

質問文検索部３１０は、音声エージェントＩ／Ｆ２０から出力された、ユーザの質問音声（発話音声の一例）を認識してテキスト化した質問文と一致する質問文データを会話ＤＢ３３０から検索する。回答文生成部３２０は、質問文検索部３１０により検索した質問文データに対応付けて保存されている回答文データを会話ＤＢ３３０から抽出し、回答文データを生成する。音素データ取得部３４０は、回答文生成部３２０により生成された回答文を音声化するための音素データを、対応するエージェントの音素記憶部４０から取得する。例えば、キャラクターＡ対話処理部３２の場合、キャラクターＡ音素ＤＢ４２から、回答文データをキャラクターＡの音声で再生するための音素データを取得する。そして、対話処理部３００は、生成した回答文データおよび取得した音素データを音声エージェントＩ／Ｆ２０に出力する。

音素記憶部４０は、エージェント毎の音声を生成するための音素データベースを格納する。音素記憶部４０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）およびＲＡＭ（Random Access Memory）により実現され得る。図３に示す例では、基本音素ＤＢ４１、キャラクターＡ音素ＤＢ４２、人物Ｂ音素ＤＢ４３、人物Ｃ音素ＤＢ４４を格納する。各音素ＤＢには、音素データとして、例えば音素片とその制御情報である韻律モデルが記憶されている。

会話ＤＢ生成部５０は、対話処理部３００の会話ＤＢ３３０を生成する機能を有する。例えば会話ＤＢ生成部５０は、想定される質問文データを収集し、各質問に対応する回答文データを収集した後に、質問文データと回答文データとを組にして保存する。そして、会話ＤＢ生成部５０は、所定数の会話データ（質問文データと回答文データとの組、例えば１００組）が集まったら、エージェントの会話データセットとして会話ＤＢ３３０に登録する。

音素ＤＢ生成部６０は、音素記憶部４０に格納されている音素ＤＢを生成する機能を有する。例えば音素ＤＢ生成部６０は、所定のテキストを読み上げた音声情報を解析して、音素片とその制御情報である韻律モデルに分解し、所定数以上の音声情報が収集できたら音素データとして音素ＤＢに登録する処理を行う。

広告挿入処理部７０は、エージェントの対話に広告情報を挿入する機能を有する。挿入する広告情報は、広告ＤＢ７２から抽出し得る。広告ＤＢ７２には、企業等の提供側（ベンダー、サプライヤー）から依頼された広告情報（例えばテキスト、画像、音声等の広告内容、広告主、広告期間、広告対象者等の情報）が登録されている。

フィードバック取得処理部８０は、エージェントの対話に、フィードバックを取得するための質問を挿入し、ユーザからフィードバックを得るための機能を有する。

以上、本実施形態によるエージェントサーバ２の構成について具体的に説明した。なお、本実施形態によるエージェントサーバ２の構成は、図３に示す例に限定されない。例えば、エージェントサーバ２が有する各構成は、各々ネットワーク上の他サーバで構成されていてもよい。

続いて、本実施形態による通信制御システムの基本的な動作処理について図５〜図１４を参照して説明する。

＜＜３．システム動作処理＞＞
＜３−１．会話データ登録処理＞
図５は、本実施形態による会話ＤＢ３３０の生成処理を示すフローチャートである。図５に示すように、まず、会話ＤＢ生成部５０は、想定される質問文を保存する（ステップＳ１０３）。

次に、会話ＤＢ生成部５０は、質問文に対応する（対の）回答文を保存する（ステップＳ１０６）。

次いで、会話ＤＢ生成部５０は、質問文と回答文のペア（会話データとも称す）が所定数集まったか否かを判断する（ステップＳ１０９）。

そして、質問文と会話文のペアが所定数集まった場合（ステップＳ１０９／Ｙｅｓ）、会話ＤＢ生成部５０は、質問文および回答文の多数のペアから成るデータセットを会話ＤＢ３３０に登録する（ステップＳ１１２）。質問文および回答文のペアの一例としては、例えば下記のようなものが想定される。

質問文および回答文のペア例
ペア１
質問文：おはよう。
回答文：今日の調子はどうですか？
ペア２
質問文：今日の天気は？
回答文：今日の天気は○○です。

このようなペアが、会話データとして会話ＤＢ３３０に登録され得る。

＜３−２．音素ＤＢ生成処理＞
図６は、本実施形態による音素ＤＢの生成処理を示すフローチャートである。図６に示すように、まず、音素ＤＢ生成部６０は、例文の表示を行う（ステップＳ１１３）。例文の表示は、例えば図示しない情報処理端末のディスプレイに、音素データ生成のために必要な例文を表示する。

次に、音素ＤＢ生成部６０は、例文を読み上げた音声を録音し（ステップＳ１１６）、録音音声を分析する（ステップＳ１１９）。例えば、エージェントの音声を担当する人物により読み上げられた音声情報が情報処理端末のマイクロホンにより収集され、音素ＤＢ生成部６０がこれを受信し、記憶し、さらに音声分析を行う。

次いで、音素ＤＢ生成部６０は、音声情報に基づいて、韻律モデルを生成する（ステップＳ１２２）。韻律モデルとは、音声の韻律的特徴（例えば音の高低、音の強弱、発話速度等）を示す韻律パラメータを抽出するものであって、個人毎に異なる。

次に、音素ＤＢ生成部６０は、音声情報に基づいて、音素片（音素データ）を生成する（ステップＳ１２５）。

次いで、音素ＤＢ生成部６０は、韻律モデルおよび音素片を保存する（ステップＳ１２８）。

続いて、音素ＤＢ生成部６０は、韻律モデルおよび音素片が所定数集まったか否かを判断する（ステップＳ１３１）。

そして、韻律モデルおよび音素片が所定数集まった場合（ステップＳ１３１／Ｙｅｓ）、音素ＤＢ生成部６０は、韻律モデルおよび音素片を、所定のエージェント用の音素データベースとして音素記憶部４０に登録する（ステップＳ１３４）。

＜３−３．対話制御処理＞
図７は、本実施形態による対話制御処理を示すフローチャートである。図７に示すように、まず、音声エージェントＩ／Ｆ２０は、ユーザの質問音声およびエージェントＩＤを取得したか否かを確認する（ステップＳ１４３）。エージェントＩＤは、キャラクターＡ、人物Ｂ、人物Ｃといった特定のエージェントを示す識別情報である。ユーザは、エージェント毎の音素データを購入することができ、例えば購入処理時に購入したエージェントのＩＤがクライアント端末１に保存される。

次に、ユーザの質問音声およびエージェントＩＤを取得すると（ステップＳ１４６／Ｙｅｓ）、音声エージェントＩ／Ｆ２０は、質問音声を音声認識し、テキスト化する（ステップＳ１４９）。音声エージェントＩ／Ｆ２０は、テキスト化した質問文を、エージェントＩＤで指定された特定エージェントの対話処理部に出力する。例えば「エージェントＩＤ：キャラクターＡ」の場合、音声エージェントＩ／Ｆ２０は、テキスト化した質問文をキャラクターＡ対話処理部３２に出力する。

次いで、対話処理部３０は、エージェントＩＤで指定された特定エージェントの会話ＤＢから、テキスト化した質問文と一致する質問文を検索する（ステップＳ１５２）。

次に、一致する質問があった場合（ステップＳ１５５／Ｙｅｓ）、キャラクターＡ対話処理部３２は、質問に対応する（対になって保存されている）回答文データを特定エージェントの会話ＤＢから取得する（ステップＳ１５８）。

一方、一致する質問がなかった場合（ステップＳ１５５／Ｎｏ）、基本対話処理部３１の会話ＤＢから、テキスト化した質問文と一致する質問文が検索される（ステップＳ１６１）。

一致する質問文があった場合（ステップＳ１６１／Ｙｅｓ）、基本対話処理部３１は、質問に対応する（対になって保存されている）回答文データを基本対話処理部３１の会話ＤＢから取得する（ステップＳ１６７）。

一方、一致する質問文がなかった場合（ステップＳ１６４／Ｎｏ）、基本対話処理部３１は、一致する質問文が無い場合の回答文データ（例えば、「質問が解りません」といった回答文）を取得する（ステップＳ１７０）。

次いで、キャラクターＡ対話処理部３２により、エージェントＩＤで指定された特定エージェントの音素ＤＢ（ここでは、キャラクターＡ音素ＤＢ４２）を参照し、回答文データの音声を生成するためのキャラクターＡの音素データが取得される（ステップＳ１７３）。

次に、取得された音素データと回答文データが音声エージェントＩ／Ｆ２０に出力される（ステップＳ１７６）。

そして、音声エージェントＩ／Ｆ２０は、回答文データ（テキスト）を音素データを用いて音声化（音声合成）し、クライアント端末１に送信する（ステップＳ１７９）。クライアント端末１では、キャラクターＡの音声で回答文が再生される。

＜３−４．会話ＤＢ更新処理＞
次に、各対話処理部３００の会話ＤＢ３３０の更新処理について説明する。本実施形態では、ユーザとの会話によって会話ＤＢ３３０を成長させることが可能である。

まず、会話ＤＢ３３０のデータ構成例について図８を参照して補足説明を行う。図８は、本実施形態による会話ＤＢ３３０のデータ構成例について説明する図である。図８に示すように、各会話ＤＢ３３０は、個人化レイヤー３３１と共通レイヤー３３２という２つのレイヤーを有する。例えばキャラクターＡ用会話ＤＢ３３０Ａの場合、共通レイヤー３３２Ａには、キャラクターＡの性格や特徴が反映された会話データが保持される。一方、個人化レイヤー３３１Ａには、ユーザとの会話により当該ユーザ向けにカスタマイズされた会話データが保持される。すなわち、キャラクターＡ音素ＤＢ４２およびキャラクターＡ対話処理部３２がセットでユーザに提供（販売）されるところ、あるユーザＸと、ユーザＹは、最初は同じキャラクターＡと対話を行う（共通レイヤー３３２Ａに保持されている会話データが使用される）が、対話を続けるにつれて、各ユーザ向けにカスタマイズされた会話データが、ユーザ毎の個人化レイヤー３３１Ａに蓄積される。これにより、ユーザＸ、ユーザＹそれぞれの好みに応じたキャラクターＡとの対話を提供できるようになる。

またエージェント「人物Ｂ」が、キャラクターＡのような特定の性格を有さない平均的な世代別の人物の場合も、会話データがユーザ向けにカスタマイズされ得る。すなわち、例えば「人物Ｂ」が『２０代の人物』の場合、共通レイヤー３３２Ｂには２０代の平均的な会話データが保持され、ユーザとの対話を続けることでカスタマイズされた会話データがユーザ毎の個人化レイヤー３３１Ｂに保持される。また、ユーザは、人物Ｂの音声として「男性」、「女性」、「高い声」、「低い声」といった好きな音素データを人物Ｂ音素ＤＢ４３から選択し、購入することも可能である。

このような会話ＤＢ３３０のカスタマイズを行う際の具体的な処理について、図９を参照して説明する。図９は、本実施形態による会話ＤＢ３３０の更新処理を示すフローチャートである。

図９に示すように、まず、音声エージェントＩ／Ｆ２０は、クライアント端末１からユーザの質問音声を取得（受信）し、これを音声認識によりテキスト化する（ステップＳ１８３）。テキスト化されたデータ（質問文データ）は、エージェントＩＤにより指定されている特定エージェントの対話処理部（ここでは、例えばキャラクターＡ対話処理部３２）に出力される。

次に、キャラクターＡ対話処理部３２は、質問文データが所定のコマンドであるか否かを判断する（ステップＳ１８６）。

次いで、所定のコマンドである場合（ステップＳ１８６／Ｙｅｓ）、キャラクターＡ対話処理部３２は、ユーザ指定の回答文データを、会話ＤＢ３３０Ａの個人化レイヤー３３１Ａに質問文データと対で登録する（ステップＳ１８９）。所定のコマンドとは、例えば「ＮＧ」、「設定」といった言葉であってもよい。例えば以下のような会話の流れにより、キャラクターＡの会話ＤＢをカスタマイズすることができる。

ユーザ：「おはよう」
キャラクターＡ：「おはよう」
ユーザ：「ＮＧ。元気で頑張ってと答えて」
キャラクターＡ：「元気で頑張って」

上記の会話の流れでは、『ＮＧ』が所定のコマンドであって、キャラクターＡ対話処理部３２は、ユーザから『ＮＧ』と発せられた後、ユーザ指定の回答文データ『元気で頑張って』を、質問文データ『おはよう』と対にして会話ＤＢ３３０Ａの個人化レイヤー３３１Ａに登録する。

一方、所定のコマンドでない場合（ステップＳ１８６／Ｎｏ）、キャラクターＡ対話処理部３２は、質問文データと対になって保持されている回答文データをキャラクターＡ用会話ＤＢ３３０Ａから検索する。問文データと対になって保持されている回答文データがキャラクターＡ用会話ＤＢ３３０Ａに保持されていない場合、すなわち、ユーザの質問が回答文の無い質問であった場合（ステップＳ１９２／Ｙｅｓ）、キャラクターＡ対話処理部３２は、ユーザ指定の回答文データを、質問文と対にして個人化レイヤー３３１Ａに登録する（ステップＳ１９５）。例えば以下のような会話の流れにより、キャラクターＡの会話ＤＢをカスタマイズすることができる。

ユーザ：「元気？」
キャラクターＡ：「質問がわかりません」（該当する回答が無い場合の回答データ例）
ユーザ：「『元気？』と聞いたら、『今日も元気だよ』と答えて」
キャラクターＡ：「今日も元気だよ」

上記会話の流れでは、『元気？』と対になって保持される回答文データが無いため、該当する回答が無い場合の回答データ例である『質問がわかりません』がキャラクターＡ対話処理部３２により取得され、対応するキャラクターＡの音素データと共に音声エージェントＩ／Ｆ２０に出力され、クライアント端末１で再生される。次いで、ユーザ指定の回答文『今日も元気だよ』が入力されると、キャラクターＡ対話処理部３２は、質問文データ『元気？』と対にして個人化レイヤー３３１Ａに登録する。

なお、回答文の有る質問であった場合（ステップＳ１９２／Ｎｏ）、キャラクターＡ対話処理部３２は、当該回答文データを取得し、対応するキャラクターＡの音素データと共に音声エージェントＩ／Ｆ２０に出力し、クライアント端末１で回答文がキャラクターＡの音声で再生される（ステップＳ１９８）。

次いで、個人化レイヤーから共通レイヤーへの会話データ移行について、図１０を参照して説明する。図１０は、本実施形態による個人化レイヤーから共通レイヤーへの会話データ移行処理を示すフローチャートである。ここでは、一例としてキャラクターＡ対話処理部３２の個人化レイヤー３３１Ａから共通レイヤー３３２Ａへの会話データ移行処理について説明する。

図１０に示すように、まず、キャラクターＡ対話処理部３２は、ユーザ毎の個人化レイヤー３３１Ａを定期的にサーチし（ステップＳ２０３）、実質的に同じ内容の会話ペア（質問文データと回答文データのペア）を抽出する（ステップＳ２０６）。実質的に同じ内容の会話ペアとは、例えば質問文「元気？」と回答文「今日も元気だよ！」のペアと、質問文「元気ですか？」と回答文「今日も元気だよ！」のペアは、質問文が丁寧語か否かの違いのみであって、実質的に同じ内容の会話ペアと判断され得る。

次に、キャラクターＡ対話処理部３２は、ユーザ毎の個人化レイヤー３３１Ａから会話ペアが所定数以上抽出された場合（ステップＳ２０９／Ｙｅｓ）、当該会話ペアを（ユーザ毎の）共通レイヤー３３２Ａに登録する（ステップＳ２１２）。

このように、ユーザ毎の個人化レイヤー３３１において実質的に内容が同じ会話ペアを共通レイヤー３３２に移行することで、共通レイヤー３３２を成長（会話ペアを拡充）させることが可能となる。

また、本実施形態では、特定エージェントの会話ＤＢ（具体的には共通レイヤー）から基本対話用の会話ＤＢへ会話データを移行して基本対話用の会話ＤＢを成長させることも可能である。図１１は、本実施形態による基本対話用会話ＤＢ３３０Ｆへの会話データの移行について説明する図である。例えば、ユーザＸおよびユーザＹが各々エージェント「キャラクターＡ」を選択（購入）し、ユーザＺがエージェント「人物Ｂ」を選択（購入）している場合、図１１に示すように、ユーザＸのキャラクターＡ用会話ＤＢ３３０Ａ−Ｘ、ユーザＹのキャラクターＡ用会話ＤＢ３３０Ａ−Ｙ、およびユーザＺの人物Ｂ用会話ＤＢ３３０Ｂ−Ｚが対話処理部３０に存在し得る。この場合、各個人化レイヤー３３１Ａ−Ｘ、３３１Ａ−Ｙ、３３１Ｂ−Ｚには、各ユーザＸ、ユーザＹ、ユーザＺとの対話に応じて独自の（カスタマイズされた）会話ペアが登録されていく（図９参照）。次いで、同じエージェントの個人化レイヤー３３１Ａ−Ｘ、３３１Ａ−Ｙにおいて実質同じ会話ペアが所定数あると、ユーザ毎の共通レイヤー３３２Ａ−Ｘ、３３２Ａ−Ｙに各々登録される（図１０参照）。

そして、対話処理部３０は、複数のエージェント（異なるエージェントを含んでもよい）の共通レイヤー３３２Ａ−Ｘ、３３２Ａ−Ｙ、３３２Ｂ−Ｚから実質同じ会話ペアが所定数以上抽出された場合、上位の基本対話用会話ＤＢ３３０Ｆに会話ペアを移行する。基本対話用会話ＤＢ３３０Ｆは、基本対話処理部３１が有する会話ＤＢである。これにより、基本対話用会話ＤＢ３３０Ｆを成長（会話ペアを拡充）させることが可能となる。かかるデータ移行処理について、図１２を参照して具体的に説明する。図１２は、本実施形態による基本対話用ＤＢ３３０Ｆへの会話データ移行処理を示すフローチャートである。

図１２に示すように、まず、対話処理部３０は、定期的に会話ＤＢ３３０の複数の共通レイヤー３３２をサーチし（ステップＳ２２３）、実質同じ会話ペアを抽出する（ステップＳ２２６）。

次に、対話処理部３０は、複数の共通レイヤー３３２から実質同じ会話ペアが所定数以上抽出された場合（ステップＳ２２９／Ｙｅｓ）、当該会話ペアを基本対話用会話ＤＢ３３０Ｆに登録する（ステップＳ２３２）。

このように、複数のエージェントにおける会話ＤＢ３３０の共通レイヤー３３２において実質的に内容が同じ会話ペアを、基本対話用会話ＤＢ３３０Ｆに移行することで、基本対話用会話ＤＢ３３０Ｆを成長（会話ペアを拡充）させることが可能となる。

＜３−５．広告出力処理＞
続いて、広告挿入処理部７０による広告情報の挿入処理について図１３〜図１４を参照して説明する。本実施形態では、広告挿入処理部７０により、エージェントの発言に広告ＤＢ７２に格納されている広告情報の挿入を行うことが可能である。広告ＤＢ７２には、予め広告情報が登録され得る。図１３は、本実施形態による広告ＤＢ７２に登録されている広告情報の一例を示す図である。

図１３に示すように、広告情報６２１は、例えばエージェントＩＤ、質問文、広告内容、条件、および確率を含む。エージェントＩＤは広告内容を発言するエージェントを指定し、質問文は広告内容を挿入するトリガとなるユーザの質問文を指定し、広告内容はエージェントの対話に挿入する広告文章である。また、条件は、広告内容を挿入する条件であって、確率は広告内容を挿入する確率を示す。例えば図１３の１段目に示す例では、エージェント「キャラクターＡ」との対話において、３０歳以下のユーザからの質問文に「チョコレート」という単語が含まれている場合に、「ＢＢ社の新しく発売されたチョコはミルクがたくさん入っていて美味しいよ」といった広告内容が回答文に挿入される。また、トリガとなる質問文が発せられた際に毎回広告内容を挿入するとユーザが煩わしく思ってしまうこともあるため、本実施形態では、広告を挿入する確率を設定するようにしてもよい。かかる確率は広告料に応じて決定されてもよい。例えば広告料が高いほど確率が高く設定される。

このような広告内容の挿入処理について図１４を参照して具体的に説明する。図１４は、本実施形態による広告内容の挿入処理を示すフローチャートである。

図１４に示すように、まず、広告挿入処理部７０は、ユーザとエージェントとの対話（具体的には、対話処理部３０による対話処理）を監視する（ステップＳ２４３）。

次に、広告挿入処理部７０は、ユーザとエージェントとの対話に、広告ＤＢ７２に登録されている質問文と同一の内容の質問文が登場したか否かを判断する（ステップＳ２４６）。

次いで、同一の内容の質問文が登場した場合（ステップＳ２４６／Ｙｅｓ）、広告挿入処理部７０は、該当する質問文と対応付けられている広告挿入の条件および確率を確認する（ステップＳ２４９）。

続いて、広告挿入処理部７０は、条件および確率に基づいて、現在、広告が出せる状態であるか否かを判断する（ステップＳ２５２）。

次に、広告が出せる状態である場合（ステップＳ２５２／Ｙｅｓ）、広告挿入処理部７０は、対話処理部３０による対話処理を一時停止させ（ステップＳ２５５）、広告内容を対話に挿入する（ステップＳ２５８）。具体的には、例えばユーザの質問文に対するエージェントの回答文に、広告内容を挿入させる。

そして、広告内容を含む対話（会話文データ）が対話処理部３０から音声エージェントＩ／Ｆ２０に出力され、音声エージェントＩ／Ｆ２０からクライアント端末１に送信され、エージェントの音声で再生される（ステップＳ２６１）。具体的には、例えば以下のような会話により、キャラクターＡの発言としてユーザに広告内容を提示することができる。

ユーザ：「おはよう」
キャラクターＡ：「おはよう！今日の調子はどうですか？」
ユーザ：「元気だよ。何か美味しい物食べたいな」
キャラクターＡ：「ＣＣ店の焼肉が美味しいらしいよ」

上記会話では、まず、ユーザの質問文「おはよう」に対して、キャラクターＡの会話ＤＢから検索された対応する回答文「おはよう！今日の調子はどうですか？」が音声出力される。次いで、ユーザの質問文「元気だよ。何か美味しい物食べたいな」に、広告挿入のトリガとなる質問文「何か美味しい物食べたいな」が含まれているため（図１３の２段目参照）、広告挿入処理部７０は広告挿入処理を行い、キャラクターＡの音声で広告内容「ＣＣ店の焼肉が美味しいらしいよ」といった回答文が出力される。

以上、本実施形態による通信制御システムの基本的な動作処理として、会話データ登録処理、音素ＤＢ生成処理、対話制御処理、会話ＤＢ更新処理、および広告挿入処理について説明した。

（補足）
なお、本実施形態による対話処理部３００の構成は、図４に示す例に限定されない。図１５は、本実施形態の応用例による対話処理部３００’の構成を示す図である。図１５に示すように、対話処理部３００’は、言語解析部３１１をさらに有する点が、図４に示す構成例と異なる。言語解析部３１１は、音声エージェントＩ／Ｆ２０によりテキスト化されたユーザの質問文データの言語解析を行い、コマンドの解釈を行う。回答文生成部３２０は、言語解析部３１１により解釈されたコマンドに応じて回答文データを生成する。また、対話処理部３００’は、言語解析部３１１により解釈されたコマンドに応じて、コマンドに従った処理を行うようエージェントサーバ２の各構成を制御する。例えば、メッセージ送信のコマンドの場合、対話処理部３００’は、ユーザからのメッセージ送信依頼に対する回答文データを生成し、さらに、後述するメッセージ送受信制御部７０１により実行されるメッセンジャー機能に従って、所定の宛先へ送信するメッセージを音声エージェントＩ／Ｆに出力する。

また、本実施形態による広告挿入処理は、上述した例に限定されない。本実施形態による広告挿入処理部７０は、ユーザの潜在的な要求を引き出して、より効果的な広告情報の提示を行うことが可能である。以下、図１６〜図２３を参照して具体的に説明する。

＜＜４．広告挿入処理＞＞
＜４−１．構成＞
図１６は、本実施形態による広告挿入処理部７０の構成例を示す図である。図１６に示すように、広告挿入処理部７０は、メッセージ送受信制御部７０１、閲覧履歴取得部７０２、投稿履歴取得部７０３、スケジュール管理部７０４、ソーシャルグラフ解析部７０５、言語解析部７０６、潜在顧客抽出部７０７、広告マッチング部７０８、広告情報出力制御部７０９、ユーザ情報ＤＢ７２０、スケジュールＤＢ７２１、ソーシャルグラフＤＢ７２２、潜在顧客ＤＢ７２３、広告進行ステータスＤＢ７２４を有する。

メッセージ送受信制御部７０１は、メッセンジャー機能を実現し、ユーザのクライアント端末１と他装置（例えば他ユーザのクライアント端末１）との間におけるメッセージの送受信を制御する。メッセージ送受信制御部７０１は、メッセージ送受信に関するエージェントの応答を対話処理部３０に依頼し、対話処理部３０および音声エージェントＩ／Ｆにおいてユーザ指定のエージェントによりメッセージの送受信に関する応答音声が生成され、クライアント端末１で再生される。かかるメッセージ送受信制御については、図１７〜図１８を参照して説明する。

閲覧履歴取得部７０２は、インターネットの閲覧履歴を取得する。例えばクライアント端末１でユーザがエージェントに依頼してインターネットの閲覧を行う際、エージェントとの対話がエージェントサーバ２で制御される。閲覧履歴取得部７０２は、対話処理部３０を監視し、ユーザのインターネットの閲覧履歴を取得し得る。

投稿履歴取得部７０３は、インターネットへのユーザによる音声、テキスト、画像の投稿履歴を取得する。例えばクライアント端末１でユーザがエージェントに依頼してインターネットへの投稿（ＳＮＳへの投稿等）を行う際、エージェントとの対話がエージェントサーバ２で制御される。投稿履歴取得部７０３は、対話処理部３０を監視し、ユーザのインターネットへの投稿履歴を取得し得る。なお投稿履歴取得部７０３は、ＳＮＳサーバへアクセスして投稿履歴を取得することも可能である。

スケジュール管理部７０４は、ユーザのスケジュール情報の管理を行う。各ユーザのスケジュール情報は、スケジュールＤＢ７２１に格納される。例えばクライアント端末１でユーザがエージェントに依頼してスケジュールの登録や確認を行う際、エージェントとの対話がエージェントサーバ２で制御される。スケジュール管理部７０４は、対話処理部３０から出力されたスケジュールの登録依頼や確認依頼に基づいて、ユーザのスケジュール管理を行う。

なお、上述したメッセージ送受信制御部７０１、閲覧履歴取得部７０２、投稿履歴取得部７０３、スケジュール管理部７０４、およびスケジュールＤＢ７２１は、それぞれ独立した外部のサーバシステムにより実現されてもよい。

ユーザ情報ＤＢ７２０は、ユーザによるメッセージの送受信、ユーザのインターネット閲覧履歴、ユーザの投稿履歴、およびユーザのスケジュール情報といったユーザ情報（ユーザのクライアント端末またはサービスの利用状況）を、メッセージ送受信制御部７０１、閲覧履歴取得部７０２、投稿履歴取得部７０３、およびスケジュールＤＢ７２１から抽出し、蓄積する。これらは日々蓄積され得る。

ソーシャルグラフ解析部７０５は、ユーザ情報ＤＢ７２０に蓄積されたユーザ情報に基づいて、ユーザの交流関係を解析し、解析結果（ソーシャルグラフ）をソーシャルグラフＤＢ７２２に保存する。

言語解析部７０６は、ユーザ情報ＤＢ７２０からユーザが送受信したメッセージや投稿内容の言語解析を行い、ユーザの嗜好を分析する。

潜在顧客抽出部７０７は、言語解析部７０６による言語解析により分析されたユーザの嗜好に基づいて、潜在顧客の抽出（潜在顧客であるか否かの判定）を行う。そして、潜在顧客抽出部７０７は、抽出した潜在顧客の情報を潜在顧客ＤＢ７２３に保存する。

広告マッチング部７０８は、潜在顧客ＤＢ７２３に保持された潜在顧客情報と、広告ＤＢ７２に格納されている広告情報とのマッチングを行い、潜在顧客に提示する広告を決定する。この際、広告マッチング部７０８は、商材の効用が複数のユーザに同時にヒットして初めて商品となり得るもの（例えばグループで利用するものや、共同購入を条件としているもの）の場合、ソーシャルグラフＤＢ７２２を参照して潜在顧客の関係（交流の有無等）を確認し、複数の潜在顧客と広告情報とのマッチングを行うことも可能である。また広告マッチング部７０８は、マッチング結果を広告進行ステータスＤＢ７２４に登録する。

広告情報出力制御部７０９は、広告マッチング部７０８によりマッチングされた広告情報をユーザに提示するよう制御する。この際、まず、広告情報出力制御部７０９は、マッチングされた広告情報への興味を引き出すための誘導メッセージをエージェントの発言としてクライアント端末１でユーザの音声により再生するよう対話処理部３０に依頼する。広告情報出力制御部７０９は、誘導メッセージを行った場合は広告進行ステータスＤＢ７２４のステータスを更新する。その後、広告情報出力制御部７０９は、適切なタイミングで広告情報をエージェントの音声でユーザへ提示するよう、対話処理部３０に依頼する。このように、本実施形態では、広告商材の潜在顧客に誘導メッセージをエージェントの対話に挿入し、ユーザの広告商材への興味を引き出してから、広告情報をエージェントの対話に挿入して提示することで、広告のヒット率を上げることを可能とする。また、広告情報出力制御部７０９は、広告情報を送った場合も、広告進行ステータスＤＢ７２４のステータスを更新する。

以上、本実施形態による広告挿入処理部７０の構成について具体的に説明した。続いて、本実施形態による動作処理について図１７〜図２３を参照して具体的に説明する。

＜４−２．動作処理＞
（４−２−１．メッセージ送受信処理）
図１７は、本実施形態によるメッセージ送信処理を示すフローチャートである。メッセージの送信処理は、メッセージ送受信制御部７０１により、対話処理部３０を通じて行われる。対話処理部３０は、メッセージ送受信制御部７０１の制御に従って、メッセージ送受信をアシストするようエージェントの対話を制御する。

具体的には、図１７に示すように、まず、エージェントサーバ２の音声エージェントＩ／Ｆ２０は、ユーザＸのクライアント端末１（以下、クライアント端末１ｘと称す）からユーザＸの発話音声（例えば「ユーザＹにメッセージ」）を受信する（ステップＳ３０３）。

次に、音声エージェントＩ／Ｆ２０は、音声認識を行い、ユーザＸの発話音声（質問文データ）をテキスト化する（ステップＳ３０６）。

次いで、音声エージェントＩ／Ｆ２０は、テキスト化した質問文データを、エージェントＩＤで指定された特定エージェントの対話処理部（例えばキャラクターＡ対話処理部３２）に出力し、対話処理部３２の言語解析部３１１により言語解析（コマンド解釈：メッセージの作成）が行われる（ステップＳ３０９）。

次に、回答文生成部３２０は、コマンドに応じた回答文データ（例えば「ユーザＹへのメッセージを作成します。」）を生成する（ステップＳ３１２）。

次いで、音素データ取得部３４０は、回答文データを音声化するための特定エージェント（例えばキャラクターＡ）の音素データを取得し、当該音素データと回答文データを音声エージェントＩ／Ｆ２０に出力する（ステップＳ３１５）。音声エージェントＩ／Ｆ２０は回答文データを音声化してクライアント端末１ｘに送信し、クライアント端末１ｘにおいて回答文データが特定エージェントの音声で再生される。

次に、音声エージェントＩ／Ｆ２０は、ユーザＸがクライアント端末１ｘに入力した送信メッセージ音声（例えば「今日は面白かったね。送信。」）をクライアント端末１ｘから受信する（ステップＳ３１８）。

次いで、音声エージェントＩ／Ｆ２０は、クライアント端末１ｘから受信したユーザＸの音声（質問文データ）を音声認識（音声のテキスト化）する（ステップＳ３２１）。テキスト化された質問文データは、特定エージェントの対話処理部（例えばキャラクターＡ対話処理部３２）に出力される。

次に、言語解析部３１１により言語解析（コマンドの解釈：メッセージの送信）が行われる（ステップＳ３２４）。

次いで、コマンドに応じた回答文データ（例えば「『今日面白かったね』を送信します。」）を生成する（ステップＳ３２７）。

次に、回答文データを音声化するための特定エージェント（例えばキャラクターＡ）の音素データを取得し、当該音素データと回答文データを音声エージェントＩ／Ｆ２０に出力する（ステップＳ３３０）。音声エージェントＩ／Ｆ２０は、回答文データを音声化してクライアント端末１ｘに送信し、クライアント端末１ｘにおいて回答文データが特定エージェントの音声で再生される。

次いで、音声エージェントＩ／Ｆ２０は、メッセージ送受信制御部７０１の制御に従って、テキスト化したユーザＹ宛のメッセージ（例えば『今日面白かったね』）を、ユーザＹのクライアント端末１（以下、クライアント端末１ｙと称す）へ送信する（ステップＳ３３３）。

次に、メッセージを受信した場合の動作処理について図１８を参照して説明する。図１８は、本実施形態によるメッセージ受信処理を示すフローチャートである。

図１８に示すように、まず、ユーザＹのクライアント端末１ｙは、エージェントサーバ２を介して、ユーザＸからのメッセージを受信する（ステップＳ３４３）。この際、テキストベースでクライアント端末１ｙにメッセージが表示されてもよい。エージェントの対話形式でメッセージを再生する際は、エージェントサーバ２において下記の処理が行われる。

具体的には、エージェントサーバ２の、ユーザＹ指定のエージェントＩＤの対話処理部（例えばキャラクターＡ対話処理部３２）の回答文生成部３２０は、ユーザＸからメッセージが送信されたことを通知するための回答文データ（例えば「ユーザＸからメッセージが届きました」）を生成する（ステップＳ３４６）。

次いで、対話処理部３０から、特定エージェントの音素データと共に、回答文データが音声エージェントＩ／Ｆ２０に出力される（ステップＳ３４９）。音声エージェントＩ／Ｆ２０は当該回答文データを特定エージェントの音素データで音声化し、クライアント端末１ｙに送信する。クライアント端末１ｙでは、特定エージェントの音声で「ユーザＸからメッセージが届きました」と再生される。

次に、エージェントサーバ２の音声エージェントＩ／Ｆ２０は、クライアント端末１ｙから、ユーザＹの発話音声（例えば「メッセージを読んで」）を受信する（ステップＳ３５２）。

次いで、音声エージェントＩ／Ｆ２０は、ユーザＹの発話音声（質問文データ）を音声認識によりテキスト化し、対話処理部３０に出力する（ステップＳ３５５）。

次に、特定エージェントの対話処理部（ここでは、キャラクターＡ対話処理部３２）の言語解析部３１１は、テキスト化された質問文データを言語解析（コマンド解釈：メッセージの読み上げ）する（ステップＳ３５８）。

次いで、回答文生成部３２０は、解釈されたコマンドに応じた回答文データ（例えば「メッセージを読み上げます。『今日面白かったね』」）を生成する（ステップＳ３６１）。

そして、生成された回答文データは、特定エージェントの音素データと共に音声エージェントＩ／Ｆ２０に出力される（ステップＳ３６４）。音声エージェントＩ／Ｆ２０は、回答文データを音声化してクライアント端末１ｙに送信し、クライアント端末１ｙにおいて回答文データが特定エージェントの音声で再生される。

以上説明したメッセージの送受信処理は、バックグラウンドでメッセージ送受信制御部７０１により制御され、メッセージの内容がユーザ情報ＤＢ７２０に保存され得る。

（４−２−２．潜在顧客の抽出処理）
続いて、広告挿入処理部７０による潜在顧客の抽出処理について図１９〜図２０を参照して説明する。図１９は、送受信メッセージに基づく潜在顧客の抽出処理を示すフローチャートである。

図１９に示すように、まず、メッセージ送受信制御部７０１は、一のユーザから他のユーザ宛のメッセージを受信すると（ステップＳ３７３）、当該他のユーザにメッセージを送信する（ステップＳ３７６）。かかるメッセージ送受信を、特定エージェントの対話（対話処理部３０を介した制御）により実現する場合については、図１７〜図１８を参照して上述した通りである。また、メッセージ送受信の内容は、ユーザ情報ＤＢ７２０に登録される。

次に、ソーシャルグラフ解析部７０５は、ユーザ情報ＤＢ７２０に登録されているメッセージの送受信履歴を解析し、メッセージのやり取りを行った両ユーザには交流があることを認識する（ステップＳ３７９）。

次いで、ソーシャルグラフ解析部７０５は、認識した交流関係（解析結果）をソーシャルグラフＤＢ７２２に保存する。

次に、言語解析部７０６は、ユーザ情報ＤＢ７２０に登録されているメッセージを解析し、ユーザの嗜好を分析する（ステップＳ３８５）。ここで、ユーザの嗜好とは、潜在的嗜好を含み、曖昧な欲求が把握され得る。例えば、友人とのメッセージで、「どこか行きたいね」「美味しい物食べたいな」「綺麗な景色が見たい」「面白いことしたい」等、目的地や行動が一つに限定されていない欲求を示す文章から『曖昧な欲求』が把握され得る。例えば「どこか行きたい」という文章からは、「山へ行きたい」、「遊園地へ行きたい」、「ハワイへ行きたい」等の様々な欲求が含まれる『曖昧な欲求』と判断され得る。

次いで、潜在顧客抽出部７０７は、言語解析部７０６により曖昧な欲求が把握されたユーザを潜在顧客として抽出する（ステップＳ３８８）。

次に、潜在顧客が抽出できた場合（ステップＳ３９２／Ｙｅｓ）、潜在顧客抽出部７０７は、潜在顧客の情報（「曖昧な欲求」を含む）を潜在顧客ＤＢ７２３に登録する（ステップＳ３９５）。

本実施形態による潜在顧客の抽出は、上述したメッセージに基づく場合に限定されず、閲覧履歴、投稿履歴、スケジュール情報等、各種ユーザ情報に基づいて抽出し得る。ここで、図２０を参照して投稿履歴に基づく潜在顧客の抽出について説明する。

図２０は、本実施形態による投稿履歴に基づく潜在顧客の抽出処理を示すフローチャートである。図２０に示すように、まず、ソーシャルグラフ解析部７０５は、ユーザ情報ＤＢ７２０から投稿履歴を取得し（ステップＳ４０３）、投稿内容の言語解析を行い（ステップＳ４０６）、曖昧な欲求が把握されたユーザを潜在顧客として抽出する（ステップＳ４０９）。

次に、潜在顧客が抽出できた場合（ステップＳ４１２／Ｙｅｓ）、潜在顧客抽出部７０７は、潜在顧客の情報（「曖昧な欲求」を含む）を潜在顧客ＤＢ７２３に登録する（ステップＳ４１５）。

以上、投稿履歴に基づく潜在顧客の抽出について説明した。なお閲覧履歴に基づいて潜在顧客を抽出する際は、ユーザ情報ＤＢ７２０から取得した閲覧履歴に基づいて、閲覧先が「旅行特集」「どこかへ行きたい」といったキーワードを含むＷｅｂサイトであれば、「行きたい」という曖昧な欲求であると把握され、「グルメ特集」「美味しい物を食べたい」といったキーワードを含むＷｅｂサイトであれば、「食べたい」という曖昧な欲求があると把握され得る。

また、上述した実施形態では、メッセージ送受信履歴や投稿履歴等がユーザ情報ＤＢ７２０に保存されていることを前提としているが、本実施形態はこれに限定されず、ソーシャルグラフ解析部７０５が、エージェントサーバ２の通信部を介して他のサーバ（メッセージ履歴サーバ、投稿履歴サーバ、スケジュールサーバ等）から各種ユーザ情報を取得するようにしてもよい。

（４−２−３．広告出力処理）
次に、広告出力処理について図２１を参照して説明する。図２１は、本実施形態による広告出力処理を示すフローチャートである。

図２１に示すように、まず、広告マッチング部７０８は、潜在顧客ＤＢ７２３に蓄積された「潜在顧客の曖昧な要求」と、広告ＤＢ７２に保存されている広告情報の広告タイプとを照合する（ステップＳ４２３）。ここで、広告ＤＢ７２に保存されている広告情報の一例を下記表１に示す。

広告ＤＢ７２は、図３に示す例ではエージェントサーバ２に含まれているが、独立した外部のサーバであってもよい。広告ＤＢ７２には、企業等の広告主や代理店が、情報処理装置を介して広告情報を登録することが可能である。広告を登録する際には、広告対象商材の名称、広告タイプ、対象人数、その商品がお得な理由、対象者、商品内容等が入力される。ここでは、複数人での成約が広告主にとっても広告対象商材の顧客にとってもお得である広告も含まれる。例えば、友達グループで利用したときに安くなる旅行や、不特定多数の人が何人か集まると安くなる共同購入等が想定される。また、複数人対象に限定されず、１人以上を対象とする広告も当然含まれる。

広告マッチング部７０８は、このような広告情報に含まれる広告タイプと、潜在顧客ＤＢ７２３に蓄積されている「潜在顧客の曖昧な要求」とを照合する。ここで、下記表２に照合テーブルの一例を示す。

上記表２で示すように、例えば「行きたい」は旅行、「食べたい」はグルメ、「見たい」は旅行、「したい」は旅行・趣味等の広告タイプに照合される。なお、例えば「沖縄グルメ旅」という広告は、曖昧な欲求が「行きたい」であっても「食べたい」であっても対応する広告として照合される。

次に、上記照合により潜在顧客の曖昧な欲求に対応する広告を発見した場合（ステップＳ４２６／Ｙｅｓ）、広告マッチング部７０８は、広告進行ステータスＤＢ７２４に、潜在顧客のユーザＩＤおよび広告ＩＤと対応付けて、広告進行ステータス＝１を登録する（ステップＳ４２９）。例えば、ユーザＸの「どこか行きたい」という曖昧な欲求が登録されている場合、広告マッチング部７０８は、ユーザＸの「どこか行きたい」という欲求に関しては「広告タイプ：旅行」が該当するため、広告ＩＤ：１の沖縄グルメ旅と広告ＩＤ：３のハワイ旅が対応する広告と判断し、広告進行ステータスＤＢ７２４において、ユーザＸのＩＤにこれらの広告ＩＤを紐付けて、広告進行ステータス１を登録する。また、ユーザＹの「美味しい物を食べたい」という曖昧な欲求が登録されている場合、広告マッチング部７０８は、「広告タイプ：グルメ」が該当するため、広告ＩＤ：１の沖縄グルメ旅と広告ＩＤ４の毛ガニが対応する広告と判断し、同様に広告進行ステータスＤＢ７２４に登録する。このように登録された広告進行ステータスを下記表３に示す。

ここで、登録される広告進行ステータスの意味は、下記の通りである。
・ステータス１：ターゲットを決定した
・ステータス２：人数が揃った
・ステータス３：誘導した
・ステータス４：広告配信した

次いで、広告マッチング部７０８は、広告進行ステータスＤＢ７２４を参照し、広告対象の所定人数が揃ったか否かを確認する（ステップＳ４３２）。例えば上記表３に示す例では、２名以上の友人または家族を対象とする広告ＩＤ：１の沖縄グルメ旅にユーザＸとユーザＹがいずれも登録されており、ソーシャルグラフＤＢ７２２により両者が友人関係であると把握できた場合、広告マッチング部７０８は、広告ＩＤ：１の対象者条件を満たすと判断する。

次に、人数が揃った場合（ステップＳ４３２／Ｙｅｓ）、広告マッチング部７０８は、広告進行ステータスを「ステータス２：人数が揃った」に更新する（ステップＳ４３５）。更新した広告進行ステータスを下記表４に示す。これにより、ユーザＸとユーザＹが、広告ＩＤ：１の広告対象者ペアのターゲットとされる。

次いで、広告情報出力制御部７０９は、広告進行ステータスＤＢ７２４を参照して「ステータス２」が登録されている場合、対象者に誘導メッセージを出力するよう制御し（ステップＳ４３８）、誘導メッセージを出力した場合は広告進行ステータスを「ステータス３：誘導した」に更新する（ステップＳ４４１）。
例えば、広告情報出力制御部７０９は、広告情報に含まれる「お得理由」を用いて誘導メッセージを生成してもよい。例えば広告ＩＤ：１のお得理由は「沖縄は今の季節が安い」であるため、「沖縄は今の季節が安いらしいですよ！」という誘導メッセージを生成して対話処理部３０に出力する。対話処理部３０では、当該誘導メッセージに対応する各ユーザの特定エージェントの音素データが取得され、音声エージェントＩ／Ｆ２０に出力される。音声エージェントＩ／Ｆ２０は、誘導メッセージを各々特定エージェントの音声で音声化し、クライアント端末１ｘ、１ｙに送信する。クライアント端末１ｘ、１ｙでは、各々の特定エージェントの音声で、「沖縄は今の季節が安いらしいですよ！」と発言し、沖縄への興味が引き出される。この時点ではまだ両ユーザは広告情報を受け取っていないが、沖縄は今の季節安いという知識を得る。

次に、広告情報出力制御部７０９は、所定のタイミングで広告を出力し（ステップＳ４４４）、広告進行ステータスを「ステータス４：広告配信した」に更新する（ステップＳ４４７）。所定のタイミングとは、例えば誘導メッセージを出力してから１日後であってもよい。広告は、上記誘導メッセージと同様に、対話処理部３０を介して音声エージェントＩ／Ｆ２０により特定エージェントの音声で音声化され、各クライアント端末１で再生される。

そして、広告情報出力制御部７０９は、さらに念押しメッセージを出力してもよい（ステップＳ４２９）。例えばエージェントによる誘導メッセージにより沖縄に興味を持っていたユーザＸが、後日エージェントから提示された沖縄グルメ旅に興味を示し、クライアント端末１ｘに表示された広告のリンクをタップして閲覧した場合、ペアとなっているユーザＢに対して「先ほど紹介した『沖縄グルメ旅』は、ユーザＸさんも興味を持っていますよ！」と念押しのメッセージを通知する。これにより、ユーザＹの興味をさらに引き出すことを可能とする。なお、広告情報出力制御部７０９は、ユーザＹが広告リンクをタップして広告を閲覧した場合、ユーザＸに対してユーザＹが興味を示したことを通知してもよい。これにより、元々は「行きたい」、「食べたい」という異なる曖昧な欲求を持つ友人同士のユーザＸ、ユーザＹであったが、互いに同じ商材（沖縄グルメ旅）に興味を持っていることが分かり、両ユーザ間で連絡を取り合い、当該商材を購入するよう促すことができる。

以上、本実施形態による広告出力処理について説明した。なお、上述した例では、広告ＩＤ：１の広告出力処理について説明したが、不特定多数（他人同士も含まれる）が対象となる共同購入商品（広告ＩＤ：２）の広告出力処理についても一例として説明する。

例えばユーザＺがＳＮＳで「冬の買い物をしたい」と投稿し、「季節商品を買いたい」という曖昧な欲求があると把握された場合、広告マッチング部７０８は、上記表１に示す広告情報を照合し、広告ＩＤ：２「布団」と広告ＩＤ：４「毛ガニ」を対応付ける。ここでは、広告ＩＤ：４は既にユーザＹもターゲットになっているほか、他ユーザ１０人もターゲットになっていたとする。この場合の広告ステータスの例を下記表５に示す。

また、広告マッチング部７０８は、ソーシャルグラフＤＢ７２２を参照して、広告ＩＤ：４の対象となっているユーザＹ、ユーザＺ、さらに他のユーザ１０人（不図示）が、友人であることは保存されていない（すなわち他人である）ことを把握する。広告マッチング部７０８は、広告ＩＤ：４の対象者条件は、「不特定多数の１０人以上」であるため、条件を満たすと判断し、広告進行ステータスを「ステータス２：人数が揃った」に更新する。

次いで、広告情報出力制御部７０９は、「ステータス２」に更新された、広告ＩＤ：４の対象者に対して、広告ＩＤ：４のお得理由「毛ガニシーズン到来」を用いた誘導メッセージを生成し、対象者に通知する。各対象者のクライアント端末１では、各特定エージェントの音声で、「毛ガニシーズン到来らしいですよ！」と発言され、各ユーザは毛ガニのシーズンであるという知識を得る。この際、広告進行ステータスは「ステータス３：誘導した」に更新される。

そして、例えば誘導メッセージを通知してから１日後に、広告情報出力制御部７０９は、広告ＩＤ：４の対象となっている各ユーザに、広告ＩＤ：４の広告情報を通知する。各ユーザのクライアント端末１では、広告情報が各特定エージェントにより読み上げられる。この際、広告進行ステータスは「ステータス４：広告を配信した」に更新される。

次いで、広告情報出力制御部７０９は、各ユーザのうち、事前の誘導メッセージにより毛ガニシーズンに興味を持っていた何人かが、通知された広告に興味を持ち、広告のリンクをタップして閲覧した場合、まだ広告のリンクをタップしていないユーザに対して「先ほどの広告に７人が興味を持ったようですよ！」と念押しメッセージを通知する。このように、他人同士も対象となる共同購入の場合でもあっても、どの程度の人数が興味を示しているかを念押しメッセージで通知することで、商材購入を促すことが可能となる。

（４−２−４．広告情報受信処理）
続いて、上述した広告情報を受信したクライアント端末１の動作処理について図２２を参照して説明する。図２２は、広告情報受信処理を示すフローチャートである。

図２２に示すように、クライアント端末１は、広告情報をエージェントサーバ２から受信する（ステップＳ４６３）。ここでは一例として広告情報（テキストデータ）と、音素データ（特定エージェントの音素データ）を受信するとする。

次に、クライアント端末１は、受信した広告情報を音素データを用いて特定エージェントの音声で音声化（広告音声の生成）し（ステップＳ４６６）、クライアント端末１のスピーカから広告音声を再生する（ステップＳ４６９）。なお、クライアント端末１は、音声エージェントＩ／Ｆ２０で音声化された広告音声を受信して、そのままスピーカから再生することも可能である。

（４−２−５．誘導/念押しメッセージ受信処理）
次に、上述した誘導/念押しメッセージを受信したクライアント端末１の動作処理について図２２を参照して説明する。図２３は、誘導/念押しメッセージ受信処理を示すフローチャートである。

図２３に示すように、クライアント端末１は、誘導/念押しメッセージをエージェントサーバ２から受信する（ステップＳ４７３）。ここでは一例として誘導/念押しメッセージ（テキストデータ）と、音素データ（特定エージェントの音素データ）を受信するとする。

次に、クライアント端末１は、受信した誘導/念押しメッセージを音素データを用いて特定エージェントの音声で音声化（メッセージ音声の生成）し（ステップＳ４７６）、クライアント端末１のスピーカから誘導/念押しメッセージを再生する（ステップＳ４７９）。なお、クライアント端末１は、音声エージェントＩ／Ｆ２０で音声化された誘導/念押しメッセージ音声を受信して、そのままスピーカから再生することも可能である。

＜＜５．まとめ＞＞
上述したように、本開示の実施形態による通信制御システムでは、ユーザの潜在的な要求を引き出して、より効果的な広告情報の提示を行うことが可能となる。

これにより、ユーザの曖昧な欲求から潜在顧客を抽出し、効果的な広告効果を得ることができる。また、グループで利用するものや共同購入に関しても、効率的に対象者をマッチングし、購入のヒット率を上げることができる。

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本技術はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば、上述したクライアント端末１、またはエージェントサーバ２に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭ等のハードウェアに、クライアント端末１、またはエージェントサーバ２の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、当該コンピュータプログラムを記憶させたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も提供される。

また、上述した実施形態では、インターネット上のエージェントサーバ２で各種機能が実現される構成を示したが、本実施形態はこれに限定されず、図３に示すエージェントサーバ２の構成のうち少なくとも一部が、ユーザのクライアント端末１（スマートホンやウェアラブル端末等）にあってもよい。また、図３に示すエージェントサーバ２の構成全てがクライアント端末１に設けられ、クライアント端末１で全ての処理を行えるようにしてもよい。

また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
ユーザのクライアント端末またはサービスの利用状況を収集する通信部と、
前記通信部を介して収集した前記ユーザの利用状況に応じて嗜好を分析し；
前記嗜好の分析結果に応じて、少なくとも一のユーザが、特定の商材の潜在顧客であると判定すると、前記通信部を介して、前記商材への興味を引き出すための誘導メッセージを、前記クライアント端末のエージェントの発言として出力するよう、当該ユーザのクライアント端末に送信し；
送信後、所定のタイミングで、前記通信部を介して前記商材をプロモーションするための広告を前記クライアント端末のエージェントの発言として出力するよう、当該ユーザのクライアント端末に送信するよう制御する制御部と、
を備える、通信システム。
（２）
前記制御部は、
前記嗜好の分析結果に応じて、複数のユーザが特定の商材の潜在顧客であると判定すると、前記通信部を介して、前記商材への興味を引き出すための誘導メッセージをクライアント端末のエージェントの発言として出力させるために、当該複数のユーザのクライアント端末に送信し、
送信後、所定のタイミングで、前記通信部を介して、前記商材をプロモーションするための広告を、前記クライアント端末のエージェントの発言として出力させるために、当該複数のユーザのクライアント端末に送信するよう制御する、前記（１）に記載の通信システム。
（３）
前記制御部は、前記特定の商材の属性に応じた条件が満たされた時、前記通信部を介して、前記誘導メッセージを当該複数のユーザのクライアント端末に送信するように制御する、前記（２）に記載の通信システム。
（４）
前記特定の商材は、ある一定以上の顧客が集まらないと購入できないものである、前記（３）に記載の通信システム。
（５）
前記制御部は、
前記ユーザのサービスの利用状況に応じて、ユーザ同士の関係を示すソーシャルグラフを推定し、
前記ソーシャルグラフに基づき、前記特定の商材の潜在顧客である複数のユーザが知人であると判定した時に、前記通信部を介して、前記誘導メッセージを当該複数のユーザのクライアント端末に送信するように制御する、前記（２）〜（４）のいずれか１項に記載の通信システム。
（６）
前記制御部は、前記特定の商材の潜在顧客である複数のユーザがターゲットの人数に達成した時に、前記通信部を介して、前記誘導メッセージを当該複数のユーザのクライアント端末に送信するように制御する、前記（２）〜（５）のいずれか１項に記載の通信システム。
（７）
前記制御部は、
所定のタイミングで、前記通信部を介して、前記商材をプロモーションするための広告を送信した後、前記ユーザのサービスの利用状況により推定されたユーザ同士の関係を示すソーシャルグラフに基づき、当該広告に知人も興味を示していることをクライアント端末のエージェントの発言として出力させるよう、当該複数のユーザのクライアント端末に送信するように制御する、前記（２）〜（５）のいずれか１項に記載の通信システム。
（８）
前記制御部は、
所定のタイミングで、前記通信部を介して、前記商材をプロモーションするための広告を送信した後、当該広告に何人のユーザが興味を示しているかを、クライアント端末のエージェントの発言として出力させるよう、当該複数のユーザのクライアント端末に送信するように制御する、前記（２）〜（７）のいずれか１項に記載の通信システム。
（９）
プロセッサが、
ユーザのクライアント端末またはサービスの利用状況を通信部により収集することと、
前記通信部を介して収集した前記ユーザの利用状況に応じて嗜好を分析し；
前記嗜好の分析結果に応じて、少なくとも一のユーザが、特定の商材の潜在顧客であると判定すると、前記通信部を介して、前記商材への興味を引き出すための誘導メッセージを、前記クライアント端末のエージェントの発言として出力するよう、当該ユーザのクライアント端末に送信し；
送信後、所定のタイミングで、前記通信部を介して前記商材をプロモーションするための広告を前記クライアント端末のエージェントの発言として出力するよう、当該ユーザのクライアント端末に送信するよう制御することと、
を含む、通信制御方法。

１ クライアント端末
２ エージェントサーバ
３０ 対話処理部
３００ 対話処理部
３１０ 質問文検索部
３２０ 回答文生成部
３３０ 会話ＤＢ
３４０ 音素データ取得部
３１ 基本対話処理部
３２ キャラクターＡ対話処理部
３３ 人物Ｂ対話処理部
３４ 人物Ｃ対話処理部
４０ 音素記憶部
４１ 基本用音素ＤＢ
４２ キャラクターＡ音素ＤＢ
４３ 人物Ｂ音素ＤＢ
４４ 人物Ｃ音素ＤＢ
５０ 会話ＤＢ生成部
６０ 音素ＤＢ生成部
７０ 広告挿入処理部
７０１ メッセージ送受信制御部
７０２ 閲覧履歴取得部
７０３ 投稿履歴取得部
７０４ スケジュール管理部
７０５ ソーシャルグラフ解析部
７０６ 言語解析部
７０７ 潜在顧客抽出部７０７
７０８ 広告マッチング部
７０９ 広告情報出力制御部
７２０ ユーザ情報ＤＢ
７２１ スケジュールＤＢ
７２２ ソーシャルグラフＤＢ
７２３ 潜在顧客ＤＢ
７２４ 広告進行ステータスＤＢ
７２ 広告ＤＢ
８０ フィードバック取得処理部
３ ネットワーク
１０ エージェント

Claims (9)

1. ユーザのクライアント端末またはサービスの利用状況を収集する通信部と、
   前記通信部を介して収集した前記ユーザの利用状況に応じて嗜好を分析し；
   前記嗜好の分析結果に応じて、少なくとも一のユーザが、特定の商材の潜在顧客であると判定すると、前記通信部を介して、前記商材への興味を引き出すための誘導メッセージを、前記クライアント端末のエージェントの発言として出力するよう、当該ユーザのクライアント端末に送信し；
   送信後、所定のタイミングで、前記通信部を介して前記商材をプロモーションするための広告を前記クライアント端末のエージェントの発言として出力するよう、当該ユーザのクライアント端末に送信するよう制御する制御部と、
   を備える、通信システム。
2. 前記制御部は、
   前記嗜好の分析結果に応じて、複数のユーザが特定の商材の潜在顧客であると判定すると、前記通信部を介して、前記商材への興味を引き出すための誘導メッセージをクライアント端末のエージェントの発言として出力させるために、当該複数のユーザのクライアント端末に送信し、
   送信後、所定のタイミングで、前記通信部を介して、前記商材をプロモーションするための広告を、前記クライアント端末のエージェントの発言として出力させるために、当該複数のユーザのクライアント端末に送信するよう制御する、請求項１に記載の通信システム。
3. 前記制御部は、前記特定の商材の属性に応じた条件が満たされた時、前記通信部を介して、前記誘導メッセージを当該複数のユーザのクライアント端末に送信するように制御する、請求項２に記載の通信システム。
4. 前記特定の商材は、ある一定以上の顧客が集まらないと購入できないものである、請求項３に記載の通信システム。
5. 前記制御部は、
   前記ユーザのサービスの利用状況に応じて、ユーザ同士の関係を示すソーシャルグラフを推定し、
   前記ソーシャルグラフに基づき、前記特定の商材の潜在顧客である複数のユーザが知人であると判定した時に、前記通信部を介して、前記誘導メッセージを当該複数のユーザのクライアント端末に送信するように制御する、請求項２に記載の通信システム。
6. 前記制御部は、前記特定の商材の潜在顧客である複数のユーザがターゲットの人数に達成した時に、前記通信部を介して、前記誘導メッセージを当該複数のユーザのクライアント端末に送信するように制御する、請求項２に記載の通信システム。
7. 前記制御部は、
   所定のタイミングで、前記通信部を介して、前記商材をプロモーションするための広告を送信した後、前記ユーザのサービスの利用状況により推定されたユーザ同士の関係を示すソーシャルグラフに基づき、当該広告に知人も興味を示していることをクライアント端末のエージェントの発言として出力させるよう、当該複数のユーザのクライアント端末に送信するように制御する、請求項２に記載の通信システム。
8. 前記制御部は、
   所定のタイミングで、前記通信部を介して、前記商材をプロモーションするための広告を送信した後、当該広告に何人のユーザが興味を示しているかを、クライアント端末のエージェントの発言として出力させるよう、当該複数のユーザのクライアント端末に送信するように制御する、請求項２に記載の通信システム。
9. プロセッサが、
   ユーザのクライアント端末またはサービスの利用状況を通信部により収集することと、
   前記通信部を介して収集した前記ユーザの利用状況に応じて嗜好を分析し；
   前記嗜好の分析結果に応じて、少なくとも一のユーザが、特定の商材の潜在顧客であると判定すると、前記通信部を介して、前記商材への興味を引き出すための誘導メッセージを、前記クライアント端末のエージェントの発言として出力するよう、当該ユーザのクライアント端末に送信し；
   送信後、所定のタイミングで、前記通信部を介して前記商材をプロモーションするための広告を前記クライアント端末のエージェントの発言として出力するよう、当該ユーザのクライアント端末に送信するよう制御することと、
   を含む、通信制御方法。

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