WO2004051499A1

WO2004051499A1 - 対話制御装置及び方法並びにロボット装置

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Publication number: WO2004051499A1
Application number: PCT/JP2003/015375
Authority: WO
Inventors: Kazumi Aoyama; Yukiko Yoshiike; Shinya Ohtani; Rika Horinaka; Hideki Shimomura
Original assignee: Sony Corporation
Priority date: 2002-12-02
Filing date: 2003-12-02
Publication date: 2004-06-17
Also published as: EP1569129A4; EP1569129B1; KR101032176B1; EP1569129A1; AU2003302558A1; CN1720520B; US7987091B2; KR20050085244A; CN1720520A; US20060047362A1

Abstract

ユーザに特化した対話を行い得るロボットがなかった。対象物に付随する各種情報を、当該対象物の対応する項目の値として記憶すると共に、直前の会話で使用した話題と関連のある話題を選択し、当該選択した話題における項目の値を獲得するための獲得会話又は既に記憶している当該話題における項目の値を利用した利用会話を、次の会話として生成するようにし、このとき獲得会話により獲得した値を、対応する項目の値として記憶するようにした。

Description

明細書対話制御装置及び方法並びにロボット装置技術分野

本発明は、対話制御装置及び方法並びに口ポット装置に関し、例えばェン夕一ティンメントロボヅ卜に適用して好適なものである。背景技術

近年、一般家庭向けのェン夕一ティンメントロボットが数多く商品化されている。このようなエンターテインメントロボットでは、家庭内でュ一ザと生活を共にする場面を想定した場合、ユーザから与えられたタスク、例えば『ボールを蹴つて』という指示があつたときの『ボールを蹴る』というタスクを達成するための行動のほかに、自発的にバラエティに富んだ行動を起こすことで、一方的なコミュニケ一シヨンを避け、かつ当該エンターティンメントロボヅトと毎日イン夕ラクシヨンしても飽きないようにする必要がある。

従来の音声対話システムは、例えばビデオの録画予約や、電話番号案内など、あるタスクを達成することを目的としたものがほとんどである（例えば非特許文献 1参照）。また、対話の応答生成のアルゴリズムとしてはこの他に、ィライザ ( E l i z a ) に代表されるような単純な応答文生成システムがある（例えば非特許文献 2参照）。

しかしながら、自発的にバラエティに富んだ行動を起こさせるためには、ェン夕一ティンメントロボヅトに予め各種ィン夕ラクシヨンのためのバラエティに富んだ数多くの知識や行動パターンに関するデータを与えておく必要があるが、現実的な問題として、エンターティンメントロボットにもたせ得るデ一夕量には限界がある。

またロボヅトを作成する際に、そのロボットのュ一ザ個人個人に合わせたデ一夕を作成することは大変な労力を必要とするため、どのロボッ卜でも予め同じ知識をもたせることになるが、それではユーザに「自分だけのロボット」といった親密さを感じさせることが難しい。しかし、家庭の中で人間とともに生活する口ボットには、そのユーザにとって面白い、といったパ一ソナライズされた行動ができることが求められる。

そこで、ユーザの名前や誕生日、性別、好きなものあるいは嫌いなもの等の情報をそのュ一ザとのィン夕ラクシヨンを通して能動的又は受動的に獲得し、その情報を用いてそのュ一ザとの会話を行い得るようなロボットを構築できれば、上述のような問題を生じさせることなく、ュ一ザの満足を得られるものと考えられまた、この際、ユーザとの会話を通してロボットが覚えるプロセスをユーザに見せることで、学習経験を共有でき、またロボットが教えたことをしゃべることで、そのロボットに対する親近感を沸かせるといった効果も期待できる。非特許文献 1 情報処理学会研究会報告、音声言語情報処理 2 2 - 8 ( 1 9 9 8 . 7 . 2 4 ) p . 4 1 - 4 2 非特許文献 2 身体性とコンピュータ、共立出版、 p . 2 5 8 - 2 6 8 ところが、ユーザについての情報を用いてロボヅ卜が会話することの一例として、人や物（対象物）に付随する情報、例えばユーザの名前や誕生日、性別、好きなものあるいは嫌いなものなどを能動的又は受動的に獲得し、それらを記憶という形で格納し、その記憶を利用して対話することを考えたときに、いくつかの問題点があげられる。

第 1に、ュ一ザに特化した記憶をどのように獲得するのか、という問題が挙げられる。ロボットは記憶容量に限界があり、さらに記憶するための枠組みもあらかじめ決まっているため、会話中に出てきたことを何でも記憶しておくことは出来ない。また、ユーザからの任意のタイミングでの任意の発話を適切に処理して記憶装置に記憶することは現状の技術では難しい。

ただし、この問題は、ロボットが「〇〇のお友達の名前を教えて！」のように、ロボットが記憶を獲得するための発話を行い、ュ一ザに働きかけることでロボッ卜が記憶できるものをュ一ザに開示し、ユーザにその値を教えてもらうという手法を採用することにより解決でき、このようにロボットからの働きかけで記憶を取得することで、情報が集めやすいようにユーザに働きかけることが可能となる o

第 2に、獲得した記憶をどのように発話として利用するのか、という問題があげられる。獲得した記憶をランダムに利用して発話していたのでは、何の脈絡もない話題遷移が発生してしまい、ユーザに戸惑いを与えてしまう。このため、口ボットの獲得した記憶の中で、関連のあるものを次の発話に利用する仕組み（連想）が必要になる。また、獲得した記憶をそのまま出力しているだけでは、ひとつの記憶内容について 1対 1でしか発話を対応付けることができないために、ィン夕ラクシヨンのバリエーションには限度がある。

第 3に、いつ記憶を獲得して、いつ会話に利用するのか、という問題が挙げられる。まず、その対象に付随する情報が全くない状況で、記憶を利用しようとする行動が出現してしまったり、情報がすべて獲得されている状況で記憶を獲得しようとする行動が出現してしまうといった状態を避ける必要があり、そのための仕組みが必要である。また、ある記憶を獲得した直後にその記憶を利用して行動していたのでは、ロボッ卜が記憶装置をもって覚えているようにはユーザには見えないし、またロボットの行動としても知的に見えず、そのために面白みにかける問題もある。発明の開示

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、ェン夕一ティンメント性を向上させ得る対話制御装置及び方法並びにロボット装置を提案しょうとするものである

かかる課題を解決するため本発明においては、対話制御装置において、対象物に付随する各種情報を、当該対象物の対応する項目の値として記憶する記憶手段と、対象物の項目を話題と定義したときに、直前の会話で使用した話題と関連のある話題を選択し、当該選択した話題における項目の値を獲得するための獲得会話又は記憶手段が既に記憶している当該話題における項目の値を利用した利用会話を、次の会話として生成する会話生成手段とを設け、会話生成手段が、獲得会話により獲得した値を、対応する項目の値として記憶手段に記憶させるようにした。

この結果、この対話制御装置は、対象物となるユーザに特化した会話を当該ュ —ザと行うことができる。

また本発明においては、対話制御方法において、対象物に付随する各種情報を

、当該対象物の対応する項目の値として記憶する第 1のステップと、対象物の項目を話題と定義したときに、直前の会話で使用した話題と関連のある話題を選択し、当該選択した話題における項目の値を獲得するための獲得会話又は既に記憶している当該話題における項目の値を利用した利用会話を、次の会話として生成する第 2のステップとを設け、第 2のステップでは、獲得会話により獲得した値を、対応する項目の値として記憶するようにした。

この結果、この対話制御方法によれば、対象物となるユーザに特化した会話を当該ユーザと行うことができる。

さらに本発明においては、ロボット装置において、対象物に付随する各種情報を、当該対象物の対応する項目の値として記憶する記憶手段と、対象物の項目を話題と定義したときに、直前の会話で使用した話題と関連のある話題を選択し、当該選択した話題における項目の値を獲得する'ための獲得会話又は記憶手段が既に記憶している当該話題における項目の値を利用した利用会話を、次の会話として生成する会話生成手段とを設け、会話生成手段が、獲得会話により獲得した値を、対応する項目の値として記憶手段 ίこ記憶させるようにした。この結果、このロボット装置は、対象物となるユーザに特化した会話を当該ュ —ザと行うことができる。図面の簡単な説明

図 1は、本実施の形態によるロボットの機能構成を模式的に示したプロック図である。

図 2は、制御ユニットの構成を示すブロック図である。

図 3は、ロボットのソフトウエア構成を示すプロック図である。

図 4は、獲得情報の記録フォーマツトの説明に供する概念図である。

図 5は、行動制御システムにおける対話制御機能に関する主要部の構成を示す概念図である。

図 6は、会話生成手順の説明に供する概念図である。

図 7は、対話生成処理手順を示すフロ一チャートである。

図 8は、会話生成処理時における記憶獲得会話生成部の具体的処理例の説明に供する概念図である。

図 9は、会話生成処理時における記憶獲得会話生成部の具体的処理例の説明に供する概念図である。

図 1 0は、会話生成処理時における記憶利用会話生成部の第 1の具体的処理例の説明に供する概念図である。

図 1 1は、会話生成処理時における記憶利用会話生成部の第 1の具体的処理例の説明に供する概念図である。

図 1 2は、会話生成処理時における記憶利用会話生成部の第 2の具体的処理例の説明に供する概念図である。

図 1 3は、会話生成処理時における記憶利用会話生成部の第 2の具体的処理例の説明に供する概念図である。

図 1 4は、会話生成処理時における記憶利用会話生成部の第 3の具体的処理例の説明に供する概念図である。図 15は、会話生成処理時における記憶利用会話生成部の第 3の具体的処理例の説明に供する概念図である。発明を実施するための最良の形態

以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。

( 1 ) 本実施の形態によるロボット 1の構成

( 1— 1 ) ロボヅト 1のハードウェア構成

図 1は、本実施の形態によるロボット 1の機能構成を模式的に示したものである。この図 1に示すように、ロボット 1は、全体の動作の統括的制御やその他のデータ処理を行う制御ユニット 2と、入出力部 3と、駆動部 4と、電源部 5とで構成される。

入出力部 3は、入力部としてロボヅト 1の目に相当する CCD (Charge Coupled Devi ce) カメラ 10や、耳に相当するマイクロホン 11 、頭部や背中などの部位に配設されてユーザの接触を感知する夕ツチセンサ 13 、あるいは五感に相当するその他の各種のセンサを含む。また、出力部として、口に相当するスピーカ 12、あるいは点滅の組み合わせや点灯のタイミングにより顔の表情を形成する LEDインジケ一夕（目ランプ） 14などを装備している。これら出力部は、音声やランプの点滅など、脚などによる機械運動パターン以外の形式でもロボヅト 1からのュ一 ·フィードバックを表現することができる。駆動部 4は、制御ュニット 2が指令する所定の運動パターンに従ってロボット 1の機体動作を実現する機能プロックであり、行動制御による制御対象物である。駆動部 4は、ロボット 1の各関節における自由度を実現するための機能モジュ —ルであり、それぞれの関節におけるロール、ピッチ、ョ一など各軸毎に設けられた複数の駆動ュニヅト 15i〜l 5_nで構成される。各駆動ュニヅト 15i〜l 5_nは、所定軸回りの回転動作を行うモー夕 16 i〜l 6_nと、モ一夕 16丄〜1 6_nの回転位置を検出するエンコーダ 17 i〜 17_nと、エンコーダ 17 〜 17 _nの出力に基づいてモー夕 16 i〜l 6 _nの回転位置や回転速度を適応的に制御するドライバ 18 〜 18 _nの組み合わせで構成される。

駆動ュニットの組み合わせ方によって、ロボット 1を例えば 2足歩行又は 4足歩行などの脚式移動口ポットとして構成することができる。

電源部 5は、その字義通り、ロボット 1内に各電気回路などに対して給電を行う機能モジュールである。本実施形態に係るロボット 1は、バヅテリを用いた自律駆動式であり、電源部 5は、充電バッテリ 19と、充電バッテリ 19の充放電状態を管理する充放電制御部 20とで構成される。

充電バヅテリ 19は、例えば、複数本のリチウムイオン 2次電池セルをカートリッジ式にパッケージ化した「バッテリ ·パヅク」の形態で構成される。

また、.充放電制御部 20は、充電バッテリ 19の端子電圧や充電ノ放電電流量、充電バヅテリ 19の周囲温度などを測定することで充電バヅテリ 19の残存容量を把握し、充電の開始時期や終了時期などを決定する。充放電制御部 20が決定する充電の開始及び終了時期は制御ュニット 2に通知され、ロボッ卜 1が充電オペレーションを開始及び終了するためのトリガとなる。

制御ュニヅト 2は、「頭脳」に相当し、例えばロボット 1の機体頭部あるいは胴体部に搭載されている。

制御ユニット 2に,おいては、図 2に示すように、メイン 'コントローラとしての CPU (Cent ral Pro ces s ing Uni t) 21が、メモリやその他の各回路コンポーネントや周辺機器とバス接続された構成となっている。バス 27は、デ一夕 'バス、アドレス 'バス、コントロール 'バスなどを含む共通信号伝送路である。バス 27上の各装置にはそれぞれに固有のアドレス（メモリ .アドレス又は I/Oアドレス）が割り当てられている。 CPU 21は、ァドレスを指定することによってバス 27上の特定の装置と通信することができる ο

RAM (Read Acce s s M e mo r y) 22は、： D R AM (D y— nami c RAM) などの揮発性メモリで構成された書き込み可能メモリであり、 CPU 21が実行するプログラム 'コードをロードしたり、実行プログラムによる作業データの一時的な保存のために使用される。

ROM (Read Onl M e m o r y ) 23は、プログラムやデータを恒久的に格する読み出し専用メモリである。 ROM 23に格納されるプログラム -コードには、ロボヅト 1の電源投入時に実行する自己診断テスト ·プログラムゃ、ロボット 1の動作を規定する制御プログラムなどが挙げられる。

ロボット 1の制御プログラムには、 C C Dカメラ 10やマイクロホン 11などのセンサ入力を処理してシンボルとして認識する「センサ入力 ·認識処理プログラム」、短期記憶や長期記憶などの記憶動作を司りながらセンサ入力と所定の行動制御モデルとに基づいてロボット 1の行動を制御する「行動制御プログラム」、行動制御モデルに従って各関節モー夕の駆動やスピーカ 12の音声出力などを制御する「駆動制御プログラム」などが含まれる。

不揮発性メモリ 24は、例えば EE PROM (E l ect r i cal ly Eras ab le and Programmabl e ROM) のように電気的に消去再書き込みが可能なメモリ素子で構成され、逐次更新すべきデータを不揮発的に保持するために使用される。逐次更新すべきデ一夕には、暗号鍵やその他のセキュリティ情報、出荷後にィンストールすべき装置制御プログラムなどが挙げられる。

イン夕一フェース 25は、制御ユニット 2外の機器と相互接続し、デ一夕交換を可能にするための装置である。イン夕一フェース 25は、例えば、入出力部 3 内の CCDカメラ 10やマイクロホン 11、スピーカ 12との間でデ一夕入出力を行う。また、ィン夕一フェース 25は、駆動部 4内の各ドライバ 18 i〜 18 _nとの間でデータゃコマンドの入出力を行う。

また、インターフェース 25は、 RS (Re commended

St andard) — 232 Cなどのシリアル 'インターフェース、 IEEE ( Inst itut e o t E l e ct r i cal and E l e ct roni cs En ineers) 1284などのパラレル ·イン夕一フェース、 USB (Universal Ser i al Bus) ィン夕一フエ一ス、 i一 Link (I EEE 1394) ィン夕一フェース、 SCS I (Smal l Comput er S st em Int erf ace) ィン夕一フ'ェ一ス、 P Cカードやメモリ 'スティックを受容するメモリ '力一ドイン夕一フェース（力 —ドスロット）などのような、コンピュータの周辺機器接続用の汎用イン夕一フエースを備え、口一カル接続された外部機器との間でプログラムゃデ一夕の移動を行い得るようにしてもよい。

また、イン夕一フエ一ス 25の他の例として、赤外線通信（I rDA) イン夕 —フエースを備え、外部機器と無線通信を行うようにしてもよい。

さらに、制御ユニット 2は、無線通信イン夕一フエ一ス 26やネットワーク ' ィン夕一フェース 'カード（NI C) 28などを含み、 B lue t oo thのような近接無線デ一夕通信や、 IEEE 802. 1 1 bのような無線ネットワーク、あるいはイン夕一ネットなどの高域ネットワークを経由して、外部のさまざなホスト ·コンピュータとデ一夕通信を行うことができる。

このようなロボヅト 1とホスト ·コンピュータ間におけるデ一夕通信により、遠隔のコンピュータ資源を用いて、ロボット 1の複雑な動作制御を演算したり、リモート ·コントロールすることができる。

(1-2) ロボット 1のソフトウエア構成

図 3は、 ROM23に格納された制御プログラム群により構成されるロボヅト 1の行動制御システム 30の機能構成を模式的に示したものである。ロボット 1 は、外部刺激の認識結果や内部状態の変化に応じて行動制御を行うことができる。さらには、長期記憶機能を備え、外部刺激から内部状態の変化を連想記憶することにより、外部刺激の認識結果や内部状態の変化に応じて行動制御を行うことができる。

この行動制御システム 30は、オブジェクト指向プログラミングを採り入れて実装されている。この場合、各ソフトウェアは、デ一夕とそのデータに対する処理手続きとを一体化させた「オブジェクト」というモジュール単位で扱われる。また、各オブジェクトは、メッセージ通信と共有メモリを使ったオブジェクト間通信方法によりデ一夕の受け渡しと I n v o k eを行うことができる。

行動制御システム 3 0は、入出力部 3における C C Dカメラ 1 0、マイクロホン 1 1及び夕ツチセンサ 1 3の各センサ出力に基づいて外部環境を認識するために、視覚認識機能部 3 1と、聴覚認識機能部 3 2と、接触認識機能部 3 3を備えている。

視覚認識機能部 3 1は、 C C Dカメラ 1 0のセンサ出力でなる画像信号に基づいて顔認識や色認識などの画像認識処理や特徴抽出を実行する。そして視覚認識機能部 3 1は、かかる顔認識結果であるその人物に固有の顏 I D (識別子）や、顔画像領域の位置及び大きさなどの情報と、色認識結果である色領域の位置ゃ大きさ、特徴量などの情報とを出力する。

聴覚認識機能部 3 2は、マイクロホン 1 1のセンサ出力でなる音声信号に基づいて音声認識や話者認識などの各種音に関する認識処理を実行する。そして聴覚認識機能部 3 2は、かかる音声認識結果である認識した単語の文字列情報と、音響的特徴等に基づく話者認識処理結果であるその話者に固有の話者 I D情報となどを出力する。

接触認識機能部 3 3は、夕ツチセンサ 1 3のセンサ出力でなる圧力検出信号に基づいて「なでられた」、「叩かれた」という外部刺激を認識し、認識結果を出力する。

内部状態管理部 3 4は、本能や感情といった数種類の情動を数式モデル化して管理しており、視覚認識機能部 3 1と、聴覚認識機能部 3 2と、接触認識機能部 3 3によって認識された外部刺激に応じてロボット 1の本能や情動といった内部状態を管理する。

一方、行動制御システム 3 0においては、外部刺激の認識結果や内部状態の変化に応じて行動制御を行うために、時間の経過とともに失われる短期的な記憶を行う短期記憶部 3 5と、情報を比較的長期間保持するための長期記憶部 3 6を備えている。短期記憶と長期記憶という記憶メカニズムの分類は神経心理学に依拠する。短期記憶部 3 5は、視覚認識機能部 3 1と、聴覚認識機能部 3 2と、接触認識機能部 3 3によって認識された夕一ゲットゃイベントを短期間保持する機能モジユールである。例えば、 C C Dカメラ 1 0からの入力画像を約 1 5秒程度の短い期間だけ記憶する。

また長期記憶部 3 6は、物の名前など学習により得られた情報を長期間保持するために使用されるものであり、制御ユニット 2 (図 2 ) 内の R AM 2 2ゃ不揮発性メモリ 2 4が利用される。

さらに行動制御システム 3 0により生成されるロボット 1の行動は、反射行動部 3 9によって実現される「反射行動」と、状況依存行動階層 3 8によって実現される「状況依存行動」と,、熟考行動階層 3 7によって実現される「熟考行動」に大別される。

反射行動部 3 9は、視覚認識機能部 3 1と、聴覚認識機能部 3 2と、接触認識機能部 3 3によって認識された外部刺激に応じて反射的な機体動作を実現する機能モジュールである。

反射行動とは、基本的にセンサ入力された外部情報の認識結果を直接受けて、これを分類して、出力行動を直接決定する行動のことである。例えば、人間の顔を追いかけたり、うなずくといった振る舞いは反射行動として実装することが好ましい。

状況依存行動階層 3 8は、短期記憶部 3 5並びに長期記憶部 3 6の記憶内容や、内部状態管理部 3 4によって管理される内部状態を基に、ロボット 1が現在置かれている状況に即応した行動を制御する。

状況依存行動階層 3 8は、各行動毎にステートマシンを用意しており、それ以前の行動や状況に依存して、センサ入力された外部情報の認識結果を分類して、行動を機体上で発現する。また、状況依存行動階層 3 8は、内部状態をある範囲に保っための行動（「ホメォス夕シス行動」とも呼ぶ）も実現し、内部状態が指定した範囲内を超えた場合には、その内部状態を当該範囲内に戻すための行動が出現し易くなるようにその行動を活性化させる（実際には、内部状態と外部環境の両方を考慮した形で行動が選択される）。状況依存行動は、反射行動に比し、反応時間が遅い。

熟考行動階層 37は、短期記憶部 3 5並びに長期記憶部 36の記憶内容に基づいて、ロボット 1の比較的長期にわたる行動計画などを行う。

熟考行動とは、与えられた状況あるいは人間からの命令により、推論やそれを実現するための計画を立てて行われる行動のことである。例えば、ロボットの位置と目標の位置から経路を検索することは熟考行動に相当する。このような推論や計画は、ロボット 1がインタラクションを保っための反応時間よりも処理時間や計算負荷を要する（すなわち処理時間がかかる）可能性があるので、かかる反射行動や状況依存行動がリアルタイムで反応を返しながら、熟考行動は推論や計画を行う。 ,

熟考行動階層 37や状況依存行動階層 38、反射行動部 39は、ロボット 1のハードウェア構成に非依存の上位のアプリケーション ·プログラムとして記述することができる。これに対し、ハードウェア依存行動制御部 40は、これら上位アプリケーションからの命令に応じて、入出力部 3のスピーカ 1 2を介して音声を出力させたり、 LED 14を所定パ夕一ンで点滅駆動したり、駆動部 4の対応する駆動ュニヅト 1 S i l 5 _nを駆動させる。

( 1 - 3) 内部状態管理部 34の構成

ここで、かかる行動制御システム 30の構成要素のうち、後述する対話制御機能に直接関連する内部状態管理部 34の構成について説明する。

内部状態管理部 34は、上述のように数式モデル化された本能及び感情を管理しており、これら本能及び感情の状態を視覚認識機能部 3 1、聴覚認識機能部 3 2及び接触認識機能部 33によつて認識された外部刺激に応じて変化させているこの場合、かかる本能を構成する本能的要素としては、疲れ（f a— t i gu e ) 、熱或いは体内温度（ t em e r a t u r Θ ) 、痛み（p a i n ) 、食欲或いは飢え（hunge r) 、乾き（t h i r s t) 、愛情（af — f e e t i on) 、好奇心 (cur i o s i t y) 、排泄 ( e 1 imina— t i on) 及び性欲（s exua l) 等といった 9個の本能的要素があり、かかる感情を構成する情動的要素として、幸せ（happ ine s s) 、悲しみ（ s adne s s) 、怒り (ange r) 、驚き (surpr i s e) 、嫌悪 ( d i s us t) 、恐れ（f e ar) 、苛立ち（f rus t r at i on) 、退屈 (bo r e d om) 、睡眠 (s omno l enc e^ 、社交性 ( r e - gar i ousne s s) 、根気 ( at i e n c e 、緊張 (t ens e) 、リラックス (r e l axe d) 、警告 (a l e r t ne s s) 、罪 (gu i l t ) 、悪意（sp i t e) 、誠実さ（ l o ya l t y) 、服従性（ s u b m i s— s i on) 及び嫉妬（j e a l ou s y) 等といった 18個の情動的要素があるそして内部状態管理部 34は、これら各本能的要素及び各情動的要素をそれぞれその要素の強さを表すパラメ一夕として保持しており、これら各要素のパラメ一夕値を視覚認識機能部 31、聴覚認識機能部 32及び接触認識機能部 33の認識結果と、経過時間となどに基づいて周期的に更新することにより、ロボット 1 の本能及び感情を時々刻々と変化させている。

具体的に、内部状態管理部 34は、各本能的要素について、視覚認識機能部 3 1、聴覚認識機能部 32及び接触認識機能部 33の認識結果と、経過時間となどに基づいて所定の演算式により算出されるそのときのその本能的要素の変動量を Δ I 〔k〕、現在のその本能的要素のパラメ一夕値を I 〔k〕、その本能的要素の感度を表す係数を k iとして、所定周期で次式

I [k+ 1] =1 [k] +] ί,χΑ Ι [k] …… （ 1) を用いて次の周期におけるその本能的要素のパラメ一夕値 I 〔k+ l〕を算出し、この演算結果を現在のその本能的要素のパラメ一夕値 I 〔k〕と置き換えるようにしてその本能的要素のパラメ一夕値を更新する。また内部状態管理部 34は、各情動的要素について、視覚認識機能部 31、聴覚認識機能部 32及び接触認識機能部 33の認識結果と、そのときのロボット 1 の行動と、前回更新してからの経過時間となどに基づき所定の演算式により算出されるそのときのその情動的要素の変動量を ΔΕ 〔t〕、現在のその情動的要素のパラメ一夕値を E 〔t〕、その情動的要素の感度を表す係数を k_eとして、次式

E [t + 1] =E [t] +k_ex厶 E [t] …… (2) を用いて次の周期におけるその情動的要素のパラメ一夕値 E 〔t + l〕を算出し、これを現在のその情動的要素のパラメ一夕値と置き換えるようにしてその情動的要素のパラメ一夕値を更新する。

なお、視覚認識機能部 31、聴覚認識機能部 32及び接触認識機能部 33の認識結果等が各本能的要素や各情動的要素にどのような影響を与えるかは予め定められており、例えば接触認識機能部 33による「撫でられた」という認識結果は本能的要素のうちの「愛情」のパラメ一夕値の変動量△ I 〔k〕と、情動的要素の「幸せ」のパラメ一夕値の変動量 ΔΕ 〔t〕とに大きな影響を与えるようになされている。

(2) ロボット 1における対話制御機能

(2-1) ロボット 1における対話制御機能

次に、このロボツト 1に搭載された対話制御機能について説明する。

このロボット 1には、ユーザとの対話を通じてそのユーザや他の対象物（以下

、これをまと'めてュ一ザ等と呼ぶ）の名前や誕生日、好きなもの等の予め定められた幾つかの項目に関する情報（以下、これをその項目の値と呼ぶ）を獲得し、これを例えば図 4に示す所定フォーマツ卜で記憶すると共に、これら記憶している各項目の値を利用しながらそのユーザと対話を行い得る対話制御機能が搭載されている。なお、図 4において、列は、予め定められた各項目（「名前（Name) 」、「種類（Kind) 」、「顔 ID (Face lD)」、「話者 I D (

Speaker ID) 」、「誕生日（B IRTHDAY) 」、「好きなもの（ Favor it e) 」及び「友人（Fr i end)」）に対する値（「ゆきこ」、「人間」、「0」、「1」、「73/5/2」、「紅茶」、「かずみ」等）を示し、行は、 1つの対象物について獲得した各項目の値を示す。また各行の最初の数字は、その対象物を最初に登録する際に付与されるその対象物の ID (対象物 I D) を示す。

この図 4では、既に各対象物に関する全ての項目の値が獲得された後の状態を示しているが、各項目のうち、「名前（Name) 」、「話者 I D (

Speaker ID) 」「誕生日（ B I R T H D A Y) 」、「好きなもの（ Favor it e) 」及び「友人（Fr i end) 」については、ュ一ザとの対話時における聴覚認識機能部 32の各種音声認識処理により獲得され、「顔 I D (F a c e I D) 」及び「種類（Kind) 」については、ュ一ザとの対話時における視覚認識機能部 31の各種画像認識処理等により獲得されて、記憶されることとなる。

またこの図 4において、各値の左側に記述された数値はその値に対する印象度を表す。この印象度はロボット 1がその話題を今後会話に利用しても良いか否かの尺度となるものであり、例えば図 4の例では、この印象度が高いほど印象が良く（次に話したくなる）、低いほど印象が悪い（話したがらない）ことを表す。本実施の形態においては、印象度は、その項目の値を獲得する直前の内部状態管理部 34における「愛情」のパラメ一夕値と、その項目の値を獲得した直後の当該「愛情」のパラメ一夕値との差分をとつて付与する。

ここで、かかる対話制御機能は、主として図 3について上述した行動制御システム 30における状況依存行動階層 38の処理により行われる。そして、この対話制御機能に関する状況依存行動階層 38の処理内容を機能的に分類すると、図 5に示すように、ユーザ等についての各項目の値を獲得するために会話（以下、これを獲得会話と呼ぶ）を生成する記憶獲得会話生成部 5 0と、獲得したそのュ一ザ等についての各項目の値を利用した会話（以下、これを利用会話と呼ぶ）を生成する記憶利用会話生成部 5 1と、これら記憶獲得会話生成部 5 0及び記憶利用会話生成部 5 1の制御を司る状況判断部 5 2とに分けることができる。

この場合、状況判断部 5 2は、短期記憶部 3 5 (図 3 ) を介して得られる視覚認識機能部 3 1の認識結果や聴覚認識機能部 3 2の認識結果に基づいて、対話相手となり得るユーザの存在を認識すると、図 6に示すよに、このとき視覚認識機能部 3 1や聴覚認識機能部 3 2の認識結果として得られるそのユーザの顔 I D や話者 I Dを記憶獲得会話生成部 5 0及び記憶利用会話生成部 5 1に送出すると共に、これら記憶獲得会話生成部 5 0及び記憶利用会話生成部 5 1のそれぞれに対して獲得会話又は利用会話の生成が可能か否かを問い合わせる（ステップ S P 1 A、ステップ S P 1 B ) 。

このとき記憶獲得会話生成部 5 0及び記憶利用会話生成部 5 1は、予め定められた所定の話題生成ルール及び話題利用方法決定ルールに従って、話題の生成と、生成された話題をどのように利用して獲得会話又は利用会話を生成するかという話題の利用方法とを決定する会話生成処理を実行する（ステップ S P 2 A、ステツプ S P 2 B ) 。

ここで、本実施の形態の場合、かかる話題生成ルールとして、 6つのルールがある。

第 1の話題生成ルールは、直前の会話で使用した話題と同じ対象物の別の任意の項目を次の話題として選択するルールであり、本実施の形態においては、印象度が最も大きい項目から順に選択する。例えば図 4において直前の会話の話題が『対象物 I D 1』の『誕生日（B I R T H D A Y ) 』であった場合に、同じ『対象物 I D 1』の他の項目の中から印象度が最も大きい項目を次の会話の話題とする場合が該当する。

また第 2の話題生成ルールは、直前の会話で使用した話題と同じ対象物の関連のある項目を次の話題として選択するルールであり、例えば図 4において直前の会話の話題が『対象物 ID 1』の『好きなもの（Favo r i t e) 』であった場合に、『対象物 I D 1』の『嫌いなもの（Di s l ike) 』を次の会話の話題とする場合が該当する。

さらに第 3の話題生成ルールは、直前の会話で使用した話題の項目の値から特定できる対象物の別のいずれかの項目を次の話題として選択するルールであり、本実施の形態においては、印拳度が高い対象物から順に次の対象物とする。例えば図 4において直前の会話の話題が『対象物 ID 1』の『友人（Fr i end) 』であった場合に、その『友人（Fr i end) 』である『対象物 I D 2』のいずれかの項目を次の会話の話題とする場合が該当する。

一方、第 4の話題生成ルールは、直前の会話で使用した話題と同じ対象物の同じ項目を次の話題として選択するルールであり、例えば図 4において直前の会話の話題が『対象物 ID 1』の『誕生日（B IRTHDAY) 』であった場合に、同じ『対象物 ID 1』の同じ『誕生日（B IRTHDAY) 』を次の会話の話題とする場合が該当する。

また第 5の話題生成ルールは、直前の会話で使用した話題における項目の値と同じ値を有する別の対象物の同じ項目を次の話題として選択するルールであり、例えば図 4において直前の会話の話題が『対象物 ID 1』の『好きなもの（ Favor i t e) 』であった場合に、『好きなもの（Favo ri t e)』の値が同じ『紅茶』である『対象物 I D 3』の『好きなもの（Favor it e) 』を次の会話の話題とする場合が該当する。

さらに第 6の話題生成ルールは、直前の会話で使用した話題における項目の上記値と関連のある値を有する別の対象物の項目を次の話題として選択するルールであり、例えば図 4において直前の会話の話題が『対象物 ID 1』の『好きなもの（Favor it e) 』であった場合に、その『好きなもの（Favor— it e) 』である『うま』から『競馬』を『好きなもの（Favor it e) 』の値とする『対象物 ID 6』を選択として、この『対象物 ID 6』の『好きなもの（Favor it e) 』を次の会話の話題とする場合が該当する。なおこれら第 1〜第 6の話題生成ルールのうち、第 1〜第 3の話題生成ルールは獲得会話の生成時及び利用会話の生成時の双方において利用することができ、第 3〜第 6の話題生成ルールは獲得会話の生成時には利用できないが、利用会話の生成時には有効である。

従って、記憶獲得会話生成部 50は、これら第 1〜第 3の話題生成ルールの中から 1つをランダム (任意）に選択し、記憶利用会話生成部 51は、これら第 1 〜第 6の話題生成ルールの中から 1つをランダムに選択して、当該選択した話題生成ルールに従って、例えば直前の会話の話題が『対象物 ID 1の好きなもの（ Favor it e) 』であった場合に、『対象物 I D 1の友人（Fr i end) 』、『対象物 I D 1の嫌いなもの（D i s 1 i ke) 』、『対象物 I D 2の誕生日（BIRTHDAY) 』、『対象物 ID 1の誕生日（BIRTHDAY) 』、『対象物 I D 3の好きなもの（Favor it e) 』又は『対象物 I D 6の好きなもの（Favor it e) 』というかたちで次の会話の話題を生成することとなる。

一方、本実施の形態においては、話題利用方法決定ルールとして、 3つのル一レがある。

この場合、第 1の話題利用方法決定ルールは、長期記憶部 36が記憶している対応する項目の値をそのまま利用して発話を生成するルールであり、例えば話題として『対象物 ID 1の好きなもの（Favo r i t e) 』が生成された場合に、『ゆきこの好きなものって紅茶だよね。』や、『ゆきこの好きなものってなに？』といった発話を生成する場合が該当する。

また第 2の話題利用方法決定ルールは、長期記憶部 36が記憶している対応する項目の値からデータベースを検索して関連する事項を読み出し、これを利用して発話を生成するルールであり、例えば話題として『対象物 ID 1の誕生日（ B IRTHDAY) 』が生成された場合に、その『誕生日（BIRTHDAY) 』の値である『73/5/2』をキーワードとして記念日デ一夕ペースを検索し、得られた『交通広告の日』という事項を利用して、『5月 2日は交通広告の日なんだよ。』といった発話を生成する場合が該当する。

さらに第 3の話題利用方法決定ルールは、長期記憶部 3 6が記憶している対応する項目の値から計算又は連想等される関連する値でデータべ一スを検索してさらに関連する事項を読み出し、これを利用して発話を生成するルールであり、例えば話題として『対象物 I D 1の誕生日（B I R T H D A Y ) 』が生成された場合に、その『誕生日（B I R T H D A Y) 』の値である『7 3 / 5 / 2』から計算される『おうし座』をキーワードとして星占いデ一夕べ一スを検索し、得られた『我慢強い』という事項を利用して『おうし座は我慢強い人なんだよ。』といつた発話を生成する場合が該当する。

なおこれら第 1〜第 3の話題利用方法決定ルールのうち、第 1の話題利用方法決定ルールは獲得会話の生成時及び利用会話の生成時の双方において利用することができ、第 2及び第 3の話題利用方法決定ルールは獲得会話の生成時には利用できないが、利用会話の生成時には有効である。

従って、記憶獲得会話生成部 5 0は、第 1の話題利用方法決定ルールを選択し、記憶利用会話生成部 5 1は、第 1〜第 3の話題利用方法決定ルールの中から 1 つをランダムに選択して、当該選択した話題利用方法決定ルールに従って情報獲得のための発話や獲得した情報を利用した発話を生成することとなる。

そしてこれら記憶獲得会話生成部 5 0及び記憶利用会話生成部 5 1は、かかる話題生成処理により話題の生成及びその利用方法の決定が行えたときには、その旨並びにその話題及び利用方法を状況判断部 5 2に通知する一方、かかる話題の生成等ができなかったときは、その旨を状況判断部 5 2に通知する（ステップ S P 3 A、ステップ S P 3 B ) 。

一方、状況判断部 5 2は、記憶獲得会話生成部 5 0及び記憶利用会話生成部 5 1の両方から話題の生成及びその利用方法の決定が行えた旨の通知が与えられたときには、そのときのその対話相手の全項目数に対する未だ値を獲得していない項目数の度合いでなる第 1の度合いと、その対話相手の全項目数に対する既に値を獲得した項目数の度合いでなる第 2の度合いとに基づいて、記憶獲得会話生成部 5 0及び記憶利用会話生成部 5 1のいずれか一方を選択する（ステップ S P 4 より具体的には、状況判断部 5 2は、第 1の度合いが第 2の度合いよりも大きいときには記憶獲得会話生成部 5 0を選択し、第 1の度合いが第 2の度合いよりも小さいときには記憶利用会話生成部 5 1を選択する。

そして状況判断部 5 2は、この後このようにしていずれか一方を選択すると、その選択した記憶獲得会話生成部 5 0又は記憶利用会話生成部 5 1に対し、その話題及び利用方法に基づいて獲得会話又は利用会話を生成する処理（以下、これを会話生成処理と呼ぶ）を開始するよう指示を与える（ステップ S P ,5 ) 。また状況判断部 5 2は、記憶獲得会話生成部 5 0及び記憶利用会話生成部 5 1 のいずれか一方からのみ話題及びその利用方法の通知が与えられたときにも、その記憶獲得会話生成部 5 0又は記憶利用会話生成部 5 1に対し、その話題及び利用方法に基づいて会話生成処理を開始するよう指示を与える（ステップ S P 5 ) かくして、かかる指示が与えられた記憶獲得会話生成部 5 0又は記憶利用会話生成部 5 1は、会話生成処理を開始し、まず内部状態管理部 3 4にアクセスして本能的要素のうちの「愛倩」のパラメ一夕値を取得し、この後上述のようにして決定した話題及びその利用方法に基づき生成される、情報を獲得するための発話

(以下、これを獲得発話と呼ぶ）又は獲得した情報を利用した発話（以下、これを利用発話と呼ぶ）を含む一連の発話からなる獲得会話又は利用会話を行うための各発話内容の文字列デ一夕 D 1をハードウェア依存行動制御部 4 0内の音声合成部 5 3に順次送出する。

この結果、この文字列データ D 1に基づいて音声合成部 5 3において音声信号 S 1が生成され、これがスピーカ 1 2 (図 1 ) に与えられることにより、例えば

『ゆきこの好きなものってなに？』といった獲得発話を含む一連の発話からなる獲得会話を形成する各発話内容の音声や、『ゆきこの好きなものって紅茶だよね

！』といった利用発話を含む一連の発話からなる利用会話を形成する各発話内容の音声がスピーカ 12から出力されることとなる（ステップ SP 6) o

そしてこのとき、その話題に対するュ一ザの応答がマイクロホン 11により集音されて行動制御システム 30 (図 3) の聴覚認識機能部 32に与えられ、当該聴覚認識機能部 32により音声認識される。 '

かくして、ステップ SP4において選択されていたのが記憶獲得会話生成部 5 0であった場合、当該記憶獲得会話生'成部 50は、この聴覚認識機能部 32音声認識結果に基づいて、獲得発話に対するユーザの応答の中から当該獲得発話に基づく質問の答え（すなわち、そのとき獲得しょうとしていた項目の値）を抽出し、これを例えば図 4について上述したフォーマツトで長期記憶部 36に記憶させる（ステップ SP 6) 。

またこれと共に記憶獲得会話生成部 50は、内部状態管理部 34にアクセスしてこのときの「愛情」のパラメ一夕値を取得し、当該取得したパラメ一夕値と、会話の直前に取得した同じ「愛情」のパラメ一夕値との差分を計算し、当該計算結果をかかるユーザ等の上述のようにして獲得した項目の値の印象度として、当該値と対応付けて長期記憶部 36に記憶させる（ステップ SP 6) 。

一方、記憶獲得会話生成部 50又は記憶利用会話生成部 51は、獲得会話又は利用会話が終了すると、これを知らせる通知を状況判断部 52に送出する（ステヅプ SP7) 。そして状況判断部 52は、かかる通知を受け取ると、ステップ S P 4において選択した記憶獲得会話生成部 50又は記憶利用会話生成部 51からステヅプ S P 3 A又はステツプ S P 3 Bにおいて通知された話題及びその利用方法を記憶獲得会話生成部 50及び記憶利用会話生成部 51にそれぞれ通知する（ステップ S P 8 A、ステップ S P 8 B ) 。

かくして記憶獲得会話生成部 50及び記憶利用会話生成部 51は、この通知された話題及びその利用法を会話履歴として記憶し（ステヅプ SP9A、ステップ SP9B) 、この後同じ対話相手との 1回の対話において、同じ話題を使用しないように、当該対話が終了するまで上述と同様にして順次獲得会話又は利用会話を生成する（ステップ SP 10 A—ステップ SP 1 A〜ステップ SP 10 A、ステヅプ SP 1 OB—ステップ SP 1 B〜ステップ SP 10 B) 。

このようにしてこのロボヅ 1トにおいては、ユーザに関する各種情報を自然なかたちで順次獲得すると共にこれを利用しつつ、自然な流れで話題を順次遷移させながら、そのユーザに特化した話題の対話を行い得るようになされている。

(2-2)話題生成時における各会話生成部の具体的処理内容

次に、話題生成時における記憶獲得会話生成部 50及び記憶利用会話生成部 5 1の具体的処理内容について説明する。

記憶獲得会話生成部 50及び記憶利用会話生成部 51は、図 7に示す話題生成処理手順 RT 1に従って話題の生成及びその利用方法を決定する。

すなわち記憶獲得会話生成部 50及び記憶利用会話生成部 51は、図 6のステップ SP 1 As ステップ SP IBにおいて状況判断部 52から獲得会話又は利用会話の生成が可能か否かの問い合わせがあると、この話題生成処理手順 RT 1をステップ S P 20において開始し、続くステヅプ S P 21において、上述の第 1 〜第 3又は第 1〜第 6の話題生成ルールの中から 1つの話題生成ルールをランダムに選択する。

次いで、記憶獲得会話生成部 50及び記憶利用会話生成部 51は、ステップ S P 22に進んで、ステップ SP 1において選択した話題利用ルールに従って話題を生成する。これにより、例えば直前の会話の話題が『対象物 I D 1の好きなもの（Favor it e) 』であった場合には、『対象物 I D 1の友人（

Fr iend)』、『対象物 I D 1の嫌いなもの（D i s 1 i k e) 』などのかたちで話題が生成される。

続いて、記憶獲得会話生成部 50及び記憶利用会話生成部 51は、ステップ S P 23に進んで、長期記憶部 36における対象物 IDの『名前（Name) 』の欄に対応付けられた記憶領域のデー夕と、当該対象物 I Dの対応する項目の欄に対応付けられた記憶領域のデータとを読み出す。例えばステップ SP 21において選択した話題が『対象物 ID 1の友人（Fr i end) 』であった場合には、図 4における『対象物 ID 1』の『名前（Name)』の欄に対応付けられた長期記憶部 3 6内の記憶領域のデ一夕と、当該『対象物 I D 1』の『友人（

F r i e n d ) 』の欄に対応付けられた長期記憶部 3 6内の記憶領域のデ一夕とが読み出されることとなる。

ただしこの場合、かかる対象物 I Dの『名前（N a m e ) 』の値や、当該対象物 I Dの対応する項目の値が未だ獲得されておらず、読み出された記憶領域内にデ一夕が格納されていない場合もある。

そこで、記憶獲得会話生成部 5 0及び記憶利用会話生成部 5 1は、続くステツプ S P 2 4において、ステップ S P 2 3において読み出した各データに基づいて、獲得会話又は利用会話の生成が可能か否か、すなわち所望する項目の値が獲得されているか否かを判断する。

そして、記憶獲得会話生成部 5 0及び記憶利用会話生成部 5 1は、このステツプ S P 2 4において否定結果を得るとステヅプ S P 2 1に戻って、この後ステヅプ S P 2 4において肯定結果を得るまでステップ S P 2 1〜ステップ S P 2 4を繰り返す。

, これに対して、記憶獲得会話生成部 5 0及び記憶利用会話生成部 5 1は、このステップ S P 2 4において肯定結果を得ると、ステップ S P 2 5に進んで、記憶獲得会話生成部 5 0は、話題利用方法決定ルールとして上述の第 1の話題利用方法決定ルールを選択し、記憶利用会話生成部 5 1は、上述の第 1〜第 3の話題利用方法決定ルールの中から 1つの話題利用方法決定ル一ルをランダムに選択するさらに記憶獲得会話生成部 5 0及び記憶利用会話生成部 5 1は、この後ステツプ S P 2 6に進んで、そのとき蓄えている会話履歴をチェックすることにより、それまでのそのュ一ザとの一連の対話の中で、今回のステップ S P 2 1及びステヅプ S P 2 5においてそれぞれ選択した話題及びその利用方法の組み合わせと同じ組み合わせの会話を既に行ったか否かを判断する。

そして、記憶獲得会話生成部 5 0及び記憶利用会話生成部 5 1は、このステツプ S P 2 6において否定結果を得ると、ステップ S P 2 7に進んでこの話題生成処理手順 RT 1を終了し、この後状況判断部 52に対して話題の生成及びその利用方法の決定が行えた旨を通知する（図 6のステップ SP 3 A、ステップ SP 3 これに対して、記憶獲得会話生成部 50及び記憶利用会話生成部 5 1は、ステヅプ S P 26において肯定結果を得ると、ステップ SP 25に戻って新たな話題利用方法決定ルールを選択し、この後その話題に対して全ての話題利用方法決定ルールを組み合わせ終わるまで、又はステップ SP 26において肯定結果を得るまでステップ SP 25-SP 26-SP 25のループを繰り返す。

そして、記憶獲得会話生成部 50及び記憶利用会話生成部 5 1は、この処理によりその話題に対して全ての話題利用方法決定ルールの組み合わせを終えたが、それでもなおステップ SP 27において否定結果が得られないことにより、選択可能な話題利用方法決定ルールが存在しないことを確認すると、ステップ SP 2 1に戻って新たな話題を生成し、この後ステップ SP 2以降を上述と同様に処理する。

さらに、記憶獲得会話生成部 50及び記憶利用会話生成部 51は、ステップ S P 2 1〜ステップ S P 26までの処理を繰り返し行うことにより、全ての話題及び全ての利用方法の組み合わせによっても会話を生成できない（ステップ S P 2 7に到達し得ない）ことを確認すると、ステップ SP 28に進んでこの話題生成処理手順 RT 1を終了し、この後状況判断部 52に対して話題の生成及びその利用方法の決定が行えなかった旨を通知する（図 6のステップ SP 3 A、ステップ SP 3B) 。

このようにして記憶獲得会話生成部 50及び記憶利用会話生成部 5 1は、話題の生成及びその利用方法の決定を行うようになされている。

(2-3) 会話生成処理時における各会話生成部の具体的処理

次に、会話生成処理時における記憶獲得会話生成部 50及び記憶利用会話生成部 51の具体的処理内容について説明する。

記憶獲得会話生成部 50及び記憶利用会話生成部 5 1は、それぞれ図 4について上述した各項目にそれぞれ対応させて、図 8に示すように、その項目の値を獲得するための獲得発話や、その項目の値を利用した利用発話を生成するためのテンプレートを予め有している。

そして、記憶獲得会話生成部 50及び記憶利用会話生成部 51は、会話生成処理時、対応する項目のテンプレートの対応する部分にそのときの話題となっている対象物の『名前（Name) 』の値や、『好きなもの（Favor it e) 』の値を当てはめるようにしてその項目の値を獲得するための獲得発話やその項目の値を利用するための利用発話の文字列デ一夕 D 1を生成するようになされていまた、記憶獲得会話生成部 50及び記憶利用会話生成部 51は、図 6のステツプ S P 2 A又はステヅプ S P 2 Bにおいて決定した話題及びその利用方法に基づく獲得発話又は利用発話を含む一連の発話からなる獲得会話又は利用会話を生成するため、どのような内容の発話や処理をどの夕ィミングで行うかを予め規定した状態遷移モデルを利用方法ごと、つまり上述の第 1〜第 3の話題利用方法決定ルールごとに有している。

この状態遷移モデルは、例えば図 9に示すように、ノード（Node l〜 Node 6) と呼ばれる各状態間をアーク（Ac l〜Ac 6) と呼ばれる経路で結び、各経路にそれぞれそのとき発話すべき発話内容や、そのとき行うべき処理内容が対応付けられたものである。

そして、記憶獲得会話生成部 50及記憶利用会話生成部 51は、会話生成処理時、すなわち獲得会話又は利用会話の生成時には、対応する状態遷移モデルに従って、状態（ノ一ド No d e l〜No d e 6) を順次遷移させながら、そのとき通過する状態間の経路（アーク Ar l〜Ar 7) にそれぞれ対応付けられた発話の文字列デ一夕 D 1を順次音声合成部 53 (図 5) に送出することにより、所定内容の発話音声を所定の順番でスピーカ 12から順次出力させる。

このとき獲得発話や利用発話も各状態遷移モデルにおけるいずれかの経路に対応付けられており、記憶獲得会話生成部 50及び記憶利用会話生成部 51は、その経路を通過する際に上述のようにして獲得発話又は利用発話を生成し、その文字列データ D 1を音声合成部 53に送出することにより、その獲得発話又は利用発話の音声をスピーカ 12から出力させる。

このようにして記憶獲得会話生成部 50及び記憶利用会話生成部 51は、図 6 のステップ SP 2 As ステップ SP 2 Bにおいて決定した話題及びその利用方法に応じた獲得発話又は利用発話を含む一連の発話からなる獲得会話や利用会話を生成し得るようになされている。

ここで図 8及び図 9は、記憶獲得会話生成部 50の制御の下に行われるある項目の値を獲得するためのユーザとの会話（獲得会話）の具体例を示したものである。この具体例では、話題が『対象物 ID 1の好きなもの（Favo r i t e) 』であり、その利用方法として第 1の話題利用方法決定ルールが選択されているものとする。

この場合、記憶獲得会話生成部 50は、初期時、ノード No d e lからノード No de 2に状態遷移し、このときアーク Ac 1に対応付けられた『ゆきこのこと、聞いていい？』という発話内容の文字列デ一夕 D 1を音声合成部 53に出力することにより、ユーザに記憶を獲得しても良いかどうかの確認を行うと共に、内部状態管理部 34 (図 5) にアクセスしてそのときの「愛情」のパラメ一夕値を取得する。 ' 次いで、記憶獲得会話生成部 50は、ノード No de 2において、ユーザからの『いいよ』との肯定的な応答^あったことを聴覚認識機能部 32 (図 5) の音声認識結果に基づき確認すると、ノード No de 2からノード No de 3に状態遷移し、このときアーク Ac 2に対応付けられた獲得発話、この例では『ゆきこの好きなものってなに？』という発話内容の文字列データ D 1を音声合成部 53 に出力する。

これに対して、記憶獲得会話生成部 50は、ノード No d e 2において、ユーザからの『やだよ』といった否定的な応答があったことを聴覚認識機能部 32の音声認識結果に基づき確認すると、ノード No d e 2からノード No d e 6に状態遷移し、このときアーク Ac 6に対応付けられた『ごめんなさい』という発話内容の文字列データ D 1を音声合成部 53に出力する。

一方、記憶獲得会話生成部 50は、ノード No d e 3において、ユーザから『好きなものは紅茶だよ』との応答があったことを聴覚認識機能部 32の音声認識結果に基づき確認すると、ノード No de 3からノード No de 4に状態遷移し、このときアーク Ac 3に対応付けられた『紅茶なんだね』という発話内容の文字列デ一夕 D 1を音声合成部 53に出力する。

続いて、記憶獲得会話生成部 50は、ノード No d e 4において、ユーザからの『ちがうよ』といった否定的な応答があったことを聴覚認識機能部 32の音声認識結果に基づき確認すると、ノード No de 4からノード No d e 3に状態遷移し、このときアーク Ac 7に対応付けられた獲得発話、この例では『ゆきこの好きなものってなに？』 .という発話内容の文字列デ一夕 D 1を音声合成部 53に出力する。

これに対して、記憶獲得会話生成部 50は、ノード No d e 4において、ユーザからの『そうだよ』といった肯定的な応答があったことを聴覚認識機能部 32 の音声認識結果に基づき確認すると、ノード No d e 4からノード No de 5に状態遷移し、このときアーク Ac 4に対応付けられた『よし、覚えたよ』という発話内容の文字列データ D 1を音声合成部 53に出力すると共に、内部状態管理部 34 (図 5) にアクセスしてそのときの「愛情」のパラメ一夕値を取得し、当該取得した「愛情 j のパラメ一夕値と、獲得発話の出力前に取得した「愛情」のパラメ一夕値との差分を計算する。 .

さらに記憶獲得会話生成部 50は、この後ノード No de 5からノード No d e 6に状態遷移し、この際上述のようにして獲得したそのュ一ザの『すきなもの (Favo r i t e) 』という項目の値として『紅茶』を長期記憶部 36 (図 5 ) に記憶させると共に、このとき上述のようにして計算した「愛情」のパラメ一夕値との差分をその値に対する印象度として、『紅茶』と対応付けて長期記憶部 36に記憶させる。そして、記憶獲得会話生成部 50は、ノード Node 6に状態遷移すると、状況判断部 52 (図 5) に一連の発話が終了したことを通知し、この後この回の獲得発話の生成処理を終了する。

因みに、上述のような獲得会話に利用できるのは第 1の話題利用方法決定ルールだけであるため、全ての獲得会話がこの 1つの状態遷移モデルに従って同様に行われることとなる。 - 一方、図 10及び図 11は、記憶利用会話生成部 51の制御の下に行われるある項目の値を利用したュ一ザとの会話（利用会話）の第 1の具体例を示したものである。この例では、話題が『対象物 ID 1の誕生日（B IRTHDAY) 』であり、その利用方法として第 1の話題利用方法決定ルールが選択されているものとする。

この場合、記憶利用会話生成部 51は、初期時、ノード Node l Oからノ一ド Node 11に状態遷移し、このときアーク Ac 10に対応付けられた『ゆきこのこと、話していい？』という発話内容の文字列データ D 1を音声合成部 53 に出力することにより、そのュ一ザに関する話を良いかどうかの確認を行うと共に、内部状態管理部 34 (図 5) にアクセスしてそのときの「愛情」のパラメ一夕値を取得する。

次いで、記憶利用会話生成部 51は、ノード Node 11において、ユーザからの『いいよ』との肯定的な応答があったことを聴覚認識機能部 32 (図 5) の音声認識結果に基づき確認すると、ノード Node 11からノード Node 12 に状態遷移し、このときアーク Ac 11に対応付けられた利用発話、この例では『ゆきこの誕生日って 73Z5/2だよね！』という発話内容の文字列デ一夕 D 1を音声合成部 53に出力する。また記憶利用会話生成部 51は、この後さらにノード Node 12からノード No de l 3に状態遷移する。

これに対して、記憶利用会話生成部 51は、ノード Node 1 1において、ュ —ザからの『やだよ』といった否定的な応答があったことを聴覚認識機能部 32 の音声認識結果に基づき確認すると、ノード Node 11からノード Node 1 3に状態遷移し、このときアーク Ac 13に対応付けられた『ごめんなさい』という発話内容の文字列デ一夕 D 1を音声合成部 53に出力する。

そして、記憶利用会話生成部 51は、ノード Node 13に状態遷移すると、状況判断部 52 (図 5) に一連の発話が終了したことを通知し、この後この回の利用会話の生成処理を終了する。

他方、図 12及び図 13は、記憶利用会話生成部 51の制御の下に行われるある項目の値を利用したユーザとの会話（利用会話）の第 2の具体例を示したものである。この例では、話題が『対象物 ID 1の誕生日（B IRTHDAY) 』であり、その利用方法として第 2の話題利用方法決定ルールが選択されているものとする。

この場合、記憶利用会話生成部 51は、初期時、ノード Node20からノード Node 21に状態遷移し、このときアーク Ac 20に対応付けられた『ゆきこのこと、話していい？』という発話内容の文字列デ一夕 D 1を音声合成部 53 に出力することにより、そのユーザに関する話を良いかどうかの確認を行うと共に、内部状態管理部 34 (図 5) にアクセスしてそのときの「愛情」のパラメ一夕値を取得する。

次いで、記憶利用会話生成部 51は、ノード N 0 d e 21において、ユーザからの『いいよ』との肯定的な応答があったことを聴覚認識機能部 32 (図 5) の音声認識結果に基づき確認すると、ノード Node 21からノード Node 22 に状態遷移し、このとき『対象物 ID 1』の『誕生日（B IRTHDAY) 』の値を長期記憶部 36から読み出し、得られた値である『73/5/2』をキ一ヮ —ドとして、記念日データべ一スを検索する。そして記憶利用会話生成部 51は、この検索の結果『交通広告の日』という事項が得られると、これを利用した発話、例えば『5月 2日って交通広告の日なんだよ！』という発話内容の文字列デ一夕 D 1を音声合成部 53に出力する。また記憶利用会話生成部 51は、この後さらにノード Node 22からノード Node23に状態遷移する。

これに対して、記憶利用会話生成部 51は、ノード Node 21において、ュ —ザからの『やだよ』といった否定的な応答があったことを聴覚認識機能部 32 の音声認識結果に基づき確認すると、ノード Node 21からノード Node 2 3に状態遷移し、.このときアーク Ac 23に対応付けられた『ごめんなさい』という発話内容の文字列デ一夕 D 1を音声合成部 53に出力する。

そして、記憶利用会話生成部 51は、ノード Node 23に状態遷移すると、状況判断部 52 (図 5) に一連の発話が終了したことを通知し、この後この回の利用会話の生成処理を終了する。

これに対して図 14及び図 15は、記憶利用会話生成部 51の制御の下に行われるある項目の値を利用したユーザとの会話（利用会話）の第 3の具体例を示したものである。この例では、話題が『対象物 ID 1の誕生日（B IRTHDAY ) 』であり、その利用方法として第 3の話題利用方法決定ルールが選択されているものとする。

この場合、記憶利用会話生成部 51は、初期時、ノード Node 30からノ一ド Node 31に状態遷移し、このとき『対象物 ID 1』の『誕生日（

B I RTHDAY) 』の値を長期記憶部 36 (図 5) から読み出し、これをキ一ワードとして星座を計算し、得られた『おうし座』という事項を用いて『ゆきこつておうし座だよね？』という発話内容の文字列デ一夕 D 1を生成してこれを音声合成部 53 (図 5) に出力する。

次いで、記憶利用会話生成部 51は、ノード N 0 de 31において、ユーザからの『そうだよ』との肯定的な応答があったことを聴覚認識機能部 32 (図 5) の音声認識結罘に基づき確認すると、ノード Node31からノード Node 3 2に状態遷移し、このとき『おうし座』をキ一ワードとして、星占いデ一夕べ一スを検索する。そして記憶利用会話生成部 51は、この検索の結果『交通広告 φ 日』という事項が得られると、これを利用した発話、例えば『おうし座の人って我慢強いんだつて』という発話内容の文字列デ夕 D 1を音声合成部 53に出力する。また記憶利用会話生成部 51は、この後さらにノード Node 32からノ —ド No de 33に状態遷移する。これに対して、記憶利用会話生成部 5 1は、ノード N o d e 3 1において、ュ —ザからの『やだよ』といった否定的な応答があったことを聴覚認識機能部 3 2 の音声認識結果に基づき確認すると、ノード N o d e 3 1からノード N o d e 3 3に状態遷移し、このときァ一ク A c 3 3に対応付けられた『ごめんなさい』という発話内容の文字列デ一夕 D 1を音声合成部 5 3に出力する。

そして、記憶利用会話生成部 5 1は、ノード N o d e 3 3に状態遷移すると、状況判断部 5 2 (図 5 ) に一連の発話が終了したことを通知し、この後この回の利用会話の生成処理を終了する。

( 3 ) 本実施の形態の動作及び効果

以上の構成において、このロボヅト 1では、ユーザとの会話（獲得会話）を通して当該ユーザに関する各種情報を獲得し、当該獲得した情報を項目に対する値として長期記憶部 3 6 (図 5 ) に記憶すると共に、この長期記憶部 3 6に記憶した各項目の値を利用してそのュ一ザと会話（利用会話）する。

従って、このロボット 1は、ユーザとそのユーザ又はそのユーザに関連する内容の対話、すなわちそのユーザに特化した対話を行うことができ、またこのようにパ一ソナライズされる過程をユーザが実感することができるため、ュ一ザの口ボット 1に対する親近感を向上させることができる。

またこの場合において、このロボット 1では、上述した第 1〜第 6の話題生成ルールに従って、次の会話における話題を直前の会話の話題から連想可能な範囲内で生成するようにしているため、対話の過程において話題が極端に遷移することがなく、さらには獲得したユーザ等に関する情報をそのまま利用するだけでなく、上述した第 1〜第 3の話題利用方法決定ルールに従って星占いや記念日検索等をも行いながら会話を行うため、ロボット 1との対話の会話の面白みを向上させ、また会話のバリエーションを増やすことができる。

さらにこのロボット 1では、記憶獲得会話生成部 5 0及び記憶利用会話生成部 5 1が会話履歴をもち、当該会話履歴に基づいて、同じユーザとの一連の対話の中で同じ話題及びその利用方法の組み合わせの会話が生成されないようにしているため、ロボヅト 1によって獲得されたそのュ一ザに付随する情報に関する発話がその獲得直後に出力されることがなく、面白みの減退を防止することができるこれに加えてこのロボット 1では、状況判断部 5 2の制御のもとに、そのュ一ザに付随する情報の獲得状況に応じて獲得会話と利用会話の切り換えを行うようになされているため、そのユーザに付随する情報が全くない状況で記憶を利用とする行動の出現や、情報が全て獲得されている状況でさらに情報を獲得しょうとする行動が出現することがなく、不自然な行動の出現を未然に防止することができる。

さらにこのロボット 1では、ュ一ザ等についての各項目の値を印象度と共に長期記憶部 3 6に記憶し、当該印象度に基づいて話題の選択を行うようにしているため、印象度に応じてその項目に関する話題の出現頻度を変化させることができ、ロボット 1が話したいことを話し、話したくないことは話さないというェン夕 —ティンメント性の高いィン夕ラクシヨンをロボヅト 1に行わせることもできる以上の構成によれば、ロボット 1が、ユーザとの会話を通して当該ユーザに関する各種情報を獲得し、当該獲得した情報を項目に対する値として長期記憶部 3 6 (図 5 ) に記憶すると共に、この長期記憶部 3 6に記憶した各項目の値を利用してそのユーザと会話するようにしたことにより、対象物となるュ一ザに特化した会話を当該ユーザと行うことができ、またこのようにパーソナライズされる過程をユーザが実感することができるため、ュ一ザのロボット 1に対する親近感を向上させることができ、かくして一段とエンターティンメント性の高いロボヅトを実現できる。

( 4 ) 他の実施の形態

なお上述の実施の形態においては、本発明を図 1〜図 3のように構成されたェン夕一ティンメントロボヅ卜に適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、これ以外の構成を有するエンターティンメントロボヅトゃ、これ以外のロボット、ロボッ卜以外の各種機器又はユーザとの対話制御を行うこの他種々の対話制御装置に広く適用することができる。また例えばテレビゲーム用のソフトウエア等など各種ソフトウエアにも広く応用することができる。また上述の実施の形態においては、図 4について上述した各項目の印象度をその項目の値を獲得する際に決定し、その後は更新しないようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、印象度を更新するようにしても良い。このようにすることによって、各種話題の出現頻度をも変更することができ、その分そのときそのときの状況に応じた会話を行うことができるため、ロボット 1のェン夕一ティンメント性をより一層と向上させることができる。

さらに上述の実施の形態においては、図 4について上述した各項目の印象度を、その項目を獲得する前後の内部状態管理部 3 4に保持された「愛情」のパラメ一夕値の差分により計算するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、内部状態管理部 3 4に保持された他の本能的要素又は情動的要素のパラメ一夕値に基づいて計算するようにしても良く、これ以外の手法により得られるようにしても良い。

さらに上述の実施の形態においては、対象物の各項目の値を記憶する記憶手段として制御ュニヅト 2の内部メモリである R AM 2 2や不揮発性メモリ 2 4 (図 2 ) を利用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、これ以外の記憶^体を利用するようにしても良く、また外部メモリ等の外部記憶媒体を利用するようにしても良い。

さらに上述の実施の形態においては、直前の会話で使用した話題と関連のある話題を選択し、当該選択した話題における項目の値を獲得するための獲得会話又は長期記憶部 3 6が既に記憶している当該話題における項目の値を利用した利用会話を、次の会話として生成する会話生成手段を、獲得会話を生成する記憶獲得会話生成手段としての記憶獲得会話生成部 5 0と、利用会話を生成する記憶利用会話生成手段としての記憶利用会話生成部 5 1と、記憶獲得会話生成部 5 0及び記憶利用会話生成部 5 1のいずれか一方を選択し、当該選択した記憶獲得会話生成部 5 0又は記憶利用会話生成部 5 1に次の会話を生成させる状況判断手段としての状況判断部 5 2との 3つのモジュールにより構成するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、会話生成手段の構成としてはこの他種々の構成を広く適用することができる。

さに上述の実施の形態においては、次の会話の話題の生成方法を規定した話題生成ルールとして上述の第 1〜第 6の話題生成ルールの 6つのルールを用意するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、かかる話題生成ル —ルとしてはこの他種々のルールを広く適用することができる。またその数も 6 以外の数であっても良い。

同様に、上述の実施の形態においては、生成された話題の利用方法を規定した話題利用方法決定ルールとして上述の第 1〜第 3の話題利用方法決定ルールの 3 つのルールを用意するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、かかる話題利用方法決定ルールとしてはこの他種々のル一ルを広く適用することができる。またその数も 3以外の数であっても良い。

上述のように本発明によれば、対話制御装置において、対象物に付随する各種情報を、当該対象物の対応する項目の値として記憶する記憶手段と、対象物の項目を話題と定義したときに、直前の会話で使用した話題と関連のある話題を選択し、当該選択した話題における項目の値を獲得するための獲得会話又は記憶手段が既に記憶している当該話題における項目の値を利用した利用会話を、次の会話として生成する会話生成手段とを設け、会話生成手段が、獲得会話により獲得した値を、対応する項目の値として記憶手段に記憶させるようにしたことにより、対象物となるュ一ザに特化した会話を当該ュ一ザと行うことができ、かくしてェン夕ーティンメント性を向上させ得る対話制御装置を実現できる。

また本発明によれば、対話制御方法において、対象物に付随する各種情報を、当該対象物の対応する項目の値として記憶する第 1のステップと、対象物の項目を話題と定義したときに、直前の会話で使用した話題と関連のある話題を選択し、当該選択した話題における項目の値を獲得するための獲得会話又は既に記憶している当該話題における項目の値を利用した利用会話を、次の会話として生成する第 2のステップとを設け、第 2のステップでは、獲得会話により獲得した値を、対応する項目の値として記憶するようにしたことにより、対象物となるユーザに特化した会話を当該ユーザと行うことができ、かくしてエンターティンメント性を向上させ得る対話制御方法を実現できる。

さらに本発明によれば、ロボット装置において、対象物に付随する各種情報を、当該対象物の対応する項目の値として記憶する記憶手段と、対象物の項目を話題と定義したときに、直前の会話で使用した話題と関連のある話題を選択し、当該選択した話題における項目の値を獲得するための獲得会話又は記憶手段が既に記憶している当該話題における項目の値を利用した利用会話を、次の会話として生成する会話生成手段とを設け、会話生成手段が、獲得会話により獲得した値を、対応する項目の値として記憶手段に記憶させるようにしたことにより、対象物となるユーザに特化した会話を当該ュ一ザと行うことができ、かくしてェン夕一ティンメント性を向上させ得るロボット装置を実現できる。産業上の利用の可能性

本願発明は、エンターテイメントロボヅトゃこれ以外の各種ロボッ卜のほか、ロボット以外の例えば対話機能が搭載されたパーソナルコンビュ一夕などにも適用することができる。

Claims

請求の範囲

1 . 対象物に付随する各種情報を、当該対象物の対応する項目の値として記憶する記憶手段と、

上記対象物の項目を話題と定義したときに、直前の会話で使用した話題と関連のある話題を選択し、当該選択した話題における項目の値を獲得するための獲得会話又は上記記憶手段が既に記憶している当該話題における項目の値を利用した利用会話を、次の会話として生成する会話生成手段と

を具え、

上記会話生成手段は、

上記獲得会話により獲得した値を、対応する項目の値として上記記憶手段に記憶させる

ことを特徴とする対話制御装置。

2 . 上記会話生成手段は、

上記直前の会話で使用した話題と同じ対象物の別の任意の項目を次の話題として選択し、上記記憶手段が既に記憶している当該項目の値を利用して上記利用会話を生成する

ことを特徴とする請求項 1に記載の対話制御装置。

3 . 上記会話生成手段は、 '

上記直前の会話で使用した話題と同じ対象物の関連のある項目を次の話題として選択し、上記記憶手段が既に記憶している当該項目の値を利用して上記利用会話を生成する

ことを特徴とする請求項 1に記載の対話制御装置。

4 . 上記会話生成手段は、上記直前の会話で使用した話題の項目の値から特定できる上記対象物のいずれかの項目を次の話題として選択し、上記記憶手段が既に記憶している当該いずれかの項目の値を利用して上記利用会話を生成する

ことを特徴とする請求項 1に記載の対話制御装置。

5 . 上記会話生成手段は、

上記直前の会話で使用した話題と同じ対象物の同じ項目を次の話題として選択し、上記記憶手段が既に記憶している当該項目の値を利用して上記利用会話を生成する

ことを特徴とする請求項 1に記載の対話制御装置。

6 . 上記会話生成手段は、

上記直前の会話で使用した話題における項目の値と同じ値を有する別の対象物の同じ項目を次の話題として選択し、上記記憶手段が既に記憶している当該同じ項目の値を利用して上記利用会話を生成する ' '

ことを特徴とする請求項 1に記載の対話制御装置。

7 . 上記会話生成手段は、

上記直前の会話で使用した話題における項目の値と関連のある値を有する別の対象物の項目を次の話題として選択し、上記記憶手段が既に記憶している当該関連のある値を利用して上記利用会話を生成する

ことを特徴とする請求項 1に記載の対話制御装置。

8 . 上記会話生成手段は、

上記直前の会話で使用した話題と同じ対象物の別の任意の項目を次の話題として選択し、当該別の任意の項目の値を獲得するために上記獲得会話を生成することを特徴とする請求項 1に記載の対話制御装置。

9 . 上記会話生成手段は、

上記直前の会話で使用した話題と同じ対象物の関連のある項目を次の話題として選択し、当該関連のある項目の値を獲得するために上記獲得会話を生成することを特徴とする請求項 1に記載の対話制御装置。

1 0 . 上記会話生成手段は、

上記直前の会話で使用した話題における項目の値から特定できる上記対象物のいずれかの項目を次の話題として選択し、当該いずれかの項目の値を獲得するために上記獲得会話を生成する

ことを特徴とする請求項 1に記載の対話制御装置。

1 1 . 上記会話生成手段は、

上記選択した話題における項目の値に基づき得られる事項を利用して上記利用会話を生成する '

ことを特徴とする請求項 1に記載の対話制御装置。

1 2 . 上記会話生成手段は、

上記獲得会話を生成する記憶獲得会話生成手段と、

上記利用会話を生成する記憶利用会話生成手段と、

上記記憶獲得会話生成手段及び上記記憶利用会話生成手段のいずれか一方を選択し、当該選択した記憶獲得会話生成手段又は記憶利用会話生成手段に上記次の会話を生成させる状況判断手段と

を具えることを特徴とする請求項 1に記載の対話制御装置。

1 3 . 上記状況判断手段は、

対話相手における上記項目の数の合計値に対する値を獲得していない項目の数の度合いでなる第 1の度合いと、上記対話相手における上記項目の数の合計値に対する値を獲得した項目の数の度合いでなる第 2の度合いとに基づいて、上記記憶獲得会話.生成手段及び上記記憶利用会話生成手段のいずれに上記獲得会話又は上記利用会話を生成させるかを判断する

ことを特徴とする請求項 1 2に記載の対話制御装置。

1 . 上記状況判断手段は、

上記第 1の度合いが上記第 2の度合いよりも大きいときには、上記記憶獲得会話生成手段に上記獲得会話を生成させ、上記第 1の度合いが上記第 2の度合いよりも小さいときには、上記記憶利用会話生成手段に上記利用会話を生成させることを特徴とする請求項 1 2に記載の対話制御装置。

1 5 · 上記会話生成手段は、

使用した話題の履歴を保持し、当該履歴を参照しながら上記獲得会話又は上記利用会話を生成する

ことを特徴とする請求項 1に記載の対話制御装置。

1 6 . 上記会話生成手段は、

上記履歴を参照しながら、同じ対話相手との 1回の対話において、同じ話題を使用しないように、上記獲得会話又は上記利用会話を生成する

ことを特徴とする請求項 1 5に記載の対話制御装置。

1 7 . 上記記憶手段は、

上記対象物の項目の値を、当該値を会話に利用しても良いか否かの尺度となる印象度と共に記憶し、

上記会話生成手段は、

当該印象度に基づいて上記次の会話に使用する話題を選択することを特徴とする請求項 1に記載の対話制御装置。

1 8 . 内部状態を表すパラメ一夕を保持し、当該パラメ一夕値を外部刺激に応じて変化させる内部状態管理手段

を具え、

上記印象度は、

対応する値を獲得した前後における上記内部状態管理手段により保持された所定のパラメ一夕のパラメ一夕値の差分でなる

ことを特徴とする請求項 1 7に記載の対話制御装置。

1 9 . 対象物に付随する各種情報を、当該対象物の対応する項目の値として記憶する第 1のステップと、

上記対象物の項目を話題と定義したときに、直前の会詰で使用した話題と関連のある話題を選択し、当該選択した話題における上記項目の値を獲得するための獲得会話又は既に記憶している当該話題における項目の値を利用した利用会話を、次の会話として生成する第 2のステップと

を具え、 '

上記第 2のステップでは、

上記獲得会話により獲得した値を、対応する上記項目の値として記憶することを特徴とする対話制御方法。

2 0 . 上記第 2のステヅプでは、

上記直前の会話で使用した話題と同じ対象物の別の任意の項目を次の話題として選択し、上記記憶手段が既に記憶している当該項目の値を利用 'して上記利用会話を生成する

ことを特徴とする請求項 1 9に記載の対話制御方法。

2 1 . 上記第 2のステツプでは、

ことを特徴とする請求項 1 9に記載の対話制御方法。

2 2 . 上記第 2のステヅフ。では、

上記直前の会話で使用した話題の項目の値から特定できる上記対象物のいずれかの項目を次の話題として選択し、上記記憶手段が既に記憶している当該いずれかの項目の値を利用して上記利用会話を生成する

ことを特徴とする請求項 1 9に記載の対話制御方法。

2 3 . 上記第 2のステツプでは、

上記直前の会話で使用した話題と同じ上記対象物の同じ項目を次の話題として選択し、上記記憶手段が既に記憶している当該項目の値を利用して'上記利用会話を生成する

ことを特徴とする請求項 1 9に記載の対話制御方法。

2 4 . 上記第 2のステップでは、

上記直前の会話で使用した話題における項目の値と同じ値を有する別の対象物の同じ項目を次の話題として選択し、上記記憶手段が既に記憶している当該同じ項目の値を利用して上記利用会話を生成する

ことを特徴とする請求項 1 9に記載の対話制御方法。

2 5 . 上記第 2のステップでは、

上記直前の会話で使用した話題における項目の値と関連のある値を有する別の上記対象物の項目を次の話題として選択し、上記記憶手段が既に記憶している当該関連のある値を利用して上記利用会話を生成する

ことを特徴とする請求項 1 9に記載の対話制御方法。

2 6 . 上記第 2のステヅプでは、

上記直前の会話で使用した話題と同じ対象物の別の任意の項目を次の話題とレて選択し、当該別の任意の項目の値を獲得するために上記獲得会話を生成することを特徴とする請求項 1 9に記載の対話制御方法。

2 7 . 上記第 2のステツプでは、

上記直前の会話で使用した話題と同じ対象物の関連のある項目を次の話題として選択し、当該関連のある項目の値を獲得するために上記獲得会話を生成することを特徴とする請求項 1 9に記載の対話制御方法。

2 8 . 上記第 2のステップでは、

上記直前の会話で使用した話題における項目の値から特定できる対象物のいずれかの項目を次の話題として選択し、当該いずれかの項目の値を獲得するための上記獲得会話を生成する

ことを特徴とする請求項 1 9に記載の対話制御方法。

2 9 . 上記第 2のステップでは、

上記選択した話題における項目の値に基づき得られる事項を利用して上記利用会話を生成する

ことを特徴とする請求項 1 9に記載の対話制御方法。

3 0 . 上記第 2のステヅプでは、

対話相手における上記項目の数の合計値に対する値を獲得していない項目の数の度合いでなる第 1の度合いと、上記対話相手における上記項目の数の合計値に対する値を獲得した項目の数の度合いでなる第 2の度合いとに基づいて、上記獲得会話又は上記利用会話のいずれを上記次の会話として生成するかを判断することを特徴とする請求項 1 9に記載の対話制御方法。

3 1 . 上記第 2のステツプでは、

上記第 1の度合いが上記第 2の度合いよりも大きいときには上記獲得会話を生成し、上記第 1の度合いが上記第 2の度合いよりも小さいときには上記利用会話を生成する

ことを特徴とする請求項 3 0に記載の対話制御方法。

3 2 . 上記第 2のステヅプでは、

ことを特徴とする請求項 1 9に記載の対話制御方法。

3 3 . 上記第 2のステツプでは、

ことを特徴とする請求項 3 2に記載の対話制御方法。

3 4 . 上記第 1のステヅプでは、

上記第 2のステップでは、

当該印象度に基づいて上記次の会話に使用する話題を選択する

ことを特徴とする請求項 1 9に記載の対話制御方法。 3 5 , 上記第 1のステップでは、

内部状態を表すパラメ一夕を保持し、当該パラメ一夕値を外部刺激に応じて変化させ、

上記印象度は、

対応する値を獲得した前後における上記内部状態管理手段により保持された所定のパラメ一夕のパラメ一夕値の差分でなる . ことを特徴とする請求項 3 4に記載の対話制御方法。

3 6 . 対象物に付随する各種情報を、当該対象物の対応する項目の値として記憶する記憶手段と、

上記対象物の項目を話題と定義したときに、直前の会話で使用した話題と関連のある話題を選択し、当該選択した話題における項目の値を獲得するための獲得会話又は上記憶手段が既に記憶している当該話題における項目の値を利用した利用会話を、次の会話として生成する会話生成手段と

を具え、

上記会話生成手段は、

ことを特徴とするロボット装置。