WO2018134960A1

WO2018134960A1 - 会話処理サーバー、会話処理サーバーの制御方法、及び端末

Info

Publication number: WO2018134960A1
Application number: PCT/JP2017/001871
Authority: WO
Inventors: 親司滝口; 学市川; 隆雄山本; 悟司本間; 達也竜▲崎▼; 進齊藤; 伊藤　淳
Original assignee: 本田技研工業株式会社
Priority date: 2017-01-20
Filing date: 2017-01-20
Publication date: 2018-07-26
Also published as: US20190318740A1; US11107471B2; JPWO2018134960A1; DE112017006878T5; JP6800249B2

Abstract

ＡＩ同士の会話を実現可能にする。　ポータブル、又は車載型の端末であり、外部に設けられた人工知能の入出力インターフェース部３０を有した第１の情報処理端末４Ａ、及び第２の情報処理端末４Ｂの各々と通信する中継部４３と、所定の会話条件の成立を判定する判定部４５と、を備え、前記会話条件が成立した場合に、前記第１の端末が通信する前記人工知能と、前記第２の端末が通信する前記人工知能との間で、それぞれの前記人工知能が生成する会話コンテンツを授受可能にする会話処理サーバー９を構成した。

Description

会話処理サーバー、会話処理サーバーの制御方法、及び端末

　本発明は、会話処理サーバー、会話処理サーバーの制御方法、及び端末に関する。

　従来、スマートフォン等の端末を相手にユーザーが音声会話するシステムが知られている（例えば、特許文献１参照）。また人工知能が人間の気質や性格をエミュレートし、より人間らしい振る舞いをする技術（例えば、特許文献２参照）、及び、会話の蓄積に応じて人工知能の性格を変化させる技術（例えば、特許文献３参照）も知られている。
　さらに、ユーザーの感情を読み取り、それに合わせて端末が会話を選択する技術も知られており（例えば、特許文献４、５参照）、自動車への搭載も期待されている（例えば、特許文献５参照）。

特開２０１４－２２２５１７号公報特開２０１３－０４７９７２号公報特開２００２－２１６０２６号公報特開２０１０－１２９０３３号公報特開２０１４－２１９５９４号公報

　いずれの特許文献の技術も、装置とユーザーとの間の音声会話を開示するものであり、人工知能同士が会話するものではなかった。
　本発明は、人工知能同士の会話を実現する会話処理サーバー、会話処理サーバーの制御方法、及び端末を提供することを目的とする。

　本発明は、ポータブル、又は車載型の端末であり、外部に設けられた人工知能（３５）の入出力インターフェース部（３０）を有した第１の端末（４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）、及び第２の端末（４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）の各々と通信する手段（４７）と、所定の会話条件の成立を判定する手段（４５）と、を備え、前記会話条件が成立した場合に、前記第１の端末（４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）が通信する前記人工知能（３５）と、前記第２の端末（４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）が通信する前記人工知能（３５）との間で、それぞれの前記人工知能（３５、３５）が生成する会話コンテンツ（Ｗ）を授受可能にすることを特徴とする会話処理サーバー（９）である。

　この会話処理サーバー（９）により、前記第１の端末（４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）が通信する前記人工知能（３５）と、前記第２の端末（４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）が通信する前記人工知能（３５）との間で会話コンテンツ（Ｗ）が授受可能になることで、人工知能（３５、３５）同士の会話が実現される。
　また、第１の端末（４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）及び第２の端末（４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）の各々は、人工知能（３５、３５）同士の会話相手の端末を自身で探索する必要がない。

　本発明は、ポータブル、又は車載型の端末であり、人工知能（３５）が搭載された第１の端末（１０４Ａ）、及び第２の端末（１０４Ｂ）の各々と通信する手段（４７）と、所定の会話条件の成立を判定する手段（４５）と、を備え、前記会話条件が成立した場合に、前記第１の端末（１０４Ａ）の前記人工知能（３５）と、前記第２の端末（１０４Ｂ）の前記人工知能（３５）との間で、それぞれの前記人工知能（３５、３５）が生成する会話コンテンツ（Ｗ）を授受可能にすることを特徴とする会話処理サーバー（９）である。

　この会話処理サーバー（９）によっても、上述の会話処理サーバー（９）と同様の効果が得られる。

　本発明は、ポータブル、又は車載型の端末であり、人工知能（３５）が搭載された第１の端末（１０４Ａ）、及び、ポータブル、又は車載型の端末であり、外部に設けられた人工知能（３５）の入出力インターフェース部（３０）を有した第２の端末（４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）の各々と通信する手段（４７）と、所定の会話条件の成立を判定する手段（４５）と、を備え、前記会話条件が成立した場合に、前記第１の端末（１０４Ａ）の前記人工知能（３５）と、前記第２の端末（４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）が通信する前記人工知能（３５）との間で、それぞれの前記人工知能（３５、３５）が生成する会話コンテンツ（Ｗ）を授受可能にすることを特徴とする会話処理サーバー（９）である。

　本発明は、上記会話処理サーバー（９）において、前記所定の会話条件は、前記第１の端末（４Ａ、１０４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）及び第２の端末（４Ｂ、１０４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）の間の距離を含む、ことを特徴とする。

　この会話処理サーバー（９）によれば、前記第１の端末（４Ａ、１０４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）及び第２の端末（４Ｂ、１０４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）が人工知能（３５、３５）同士の会話に適した距離に位置した場合に、会話を行わせることができる。

　本発明は、上記会話処理サーバー（９）において、前記第１の端末（４Ａ、１０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）及び前記第２の端末（４Ｂ、１０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）の間で前記会話コンテンツ（Ｗ）を中継する手段（４７）を備えることを特徴とする。

　この会話処理サーバー（９）によれば、会話コンテンツ（Ｗ）が中継されることで、人工知能（３５、３５）間の会話コンテンツ（Ｗ）の授受の信頼性が高められる。

　本発明は、上記会話処理サーバー（９）において、前記会話コンテンツ（Ｗ）は、それぞれの前記人工知能（３５、３５）が雑談しているときの発話である、ことを特徴とする。

　この雑談により、ユーザー（３Ａ）は、人工知能（３５、３５）に対する親近感を抱くことができ、また人工知能（３５、３５）の性格を客観的に把握できる。

　本発明は、上記会話処理サーバー（９）において、前記雑談は、前記第１の端末（４Ａ、１０４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）、及び前記第２の端末（４Ｂ、１０４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）に対応付けられた製品についての話題を含む、ことを特徴とする。

　これにより、雑談を通じてユーザー（３Ａ）に対し製品購入の判断材料が提供される。

　本発明は、上記会話処理サーバー（９）において、前記人工知能（３５、３５）は、前記製品が買われるまでの間、前記製品の販売を促進する情報を学習する、ことを特徴とする。

　これにより、製品が買われるまでの期間が長くなるほど、前記人工知能（３５、３５）の学習量が増え、製品の付加価値が高められるので、製品の購買力が補われる。

　本発明は、上記会話処理サーバー（９）において、前記会話コンテンツ（Ｗ）は、ユーザー（３Ａ、３Ｂ）が予め設定した話題に関する発話である、ことを特徴とする。

　これにより、ユーザー（３Ａ、３Ｂ）が所望の話題を設定しておくことで、自身に代わって、人工知能（３５、３５）の間で、その話題についての会話を実行させることができる。また、この会話をきっかけとしたユーザー（３Ａ、３Ｂ）同士のコミュケーションも図られる。

　本発明は、上記会話処理サーバー（９）において、前記話題は、それぞれの前記人工知能（３５、３５）の間で行わせる交渉を含む、ことを特徴とする。

　これにより、ユーザー（３Ａ、３Ｂ）は、自身が苦手な内容の交渉を、人工知能（３５、３５）に委ねることができ、また、直接交渉する手間も省くことができる。また、ユーザー（３Ａ、３Ｂ）は、交渉時の人工知能（３５、３５）同士の会話コンテンツ（Ｗ）の内容に基づいて、ユーザー（３Ａ、３Ｂ）自身が交渉相手に対して実際にアクションを起こすか否かを判断できる。

　本発明は、上記会話処理サーバー（９）において、それぞれの前記人工知能（３５、３５）の間で前記交渉が不成立になった場合に、前記交渉が不成立になった事の妥当性を、当該交渉において送受された前記会話コンテンツ（Ｗ）に基づいて判定し、前記交渉の不成立が妥当でないと判定した場合に、当該交渉の相手の前記第１の端末（４Ａ、１０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）、または前記第２の端末（４Ｂ、１０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）に対し、当該交渉の受け入れを指示することを特徴とする。

　この会話処理サーバー（９）により、交渉の客観的妥当性が維持され、例えば相手方の不当な対応を防止できる。

　本発明は、上記会話処理サーバー（９）において、前記会話コンテンツ（Ｗ）は、前記第１の端末（４Ａ、１０４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）、及び前記第２の端末（４Ｂ、１０４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）に蓄積された情報（７０）のうち、それぞれのユーザー（３Ａ、３Ｂ）によって予め許可された情報を含む発話である、ことを特徴とする。

　これにより、蓄積された情報（７０）が、会話コンテンツ（Ｗ）を通じて人工知能（３５、３５）の間で授受されるので、人工知能（３５、３５）の間で情報（７０）の共有化が図られる。
　また、ユーザー（３Ａ、３Ｂ）によって予め許可された内容の情報（７０）のみが授受の対象になるので、ユーザー（３Ａ、３Ｂ）の意に反した情報伝達が防止される。

　本発明は、ポータブル、又は車載型の端末であり、外部に設けられた人工知能（３５）の入出力インターフェース部（３０）を有した第１の端末（４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）、及び第２の端末（４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）の各々と通信する手段（４７）を備えた会話処理サーバー（９）の制御方法において、所定の会話条件の成立を判定するステップと、前記会話条件が成立した場合に、前記第１の端末（４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）が通信する前記人工知能（３５）と、前記第２の端末（４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）が通信する前記人工知能（９）との間で、それぞれの前記人工知能（３５、３５）が生成する会話コンテンツを授受可能にするステップと、を備えることを特徴とする。

　この制御方法によれば、上述の会話処理サーバー（９）と同様な効果が得られる。

　本発明は、ポータブル、又は車載型の端末であり、人工知能（３５）が搭載された第１の端末（１０４Ａ）、及び第２の端末（１０４Ｂ）の各々と通信する手段（４７）を備えた会話処理サーバー（９）の制御方法において、所定の会話条件の成立を判定するステップと、前記会話条件が成立した場合に、前記第１の端末（１０４Ａ）の前記人工知能（３５）と、前記第２の端末（１０４Ｂ）の前記人工知能（３５）との間で、それぞれの前記人工知能（３５、３５）が生成する会話コンテンツ（Ｗ）を授受可能にするステップと、を備えることを特徴とする。

　本発明は、ポータブル、又は車載型の端末であり、人工知能（３５）が搭載された第１の端末（１０４Ａ）、及び、ポータブル、又は車載型の端末であり、外部に設けられた人工知能（３５）の入出力インターフェース部（３０）を有した第２の端末（４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）の各々と通信する手段（４７）を備えた会話処理サーバー（９）の制御方法において、所定の会話条件の成立を判定するステップと、前記会話条件が成立した場合に、前記第１の端末（１０４Ａ）の前記人工知能（３５）と、前記第２の端末（４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）が通信する前記人工知能（３５）との間で、それぞれの前記人工知能（３５、３５）が生成する会話コンテンツ（Ｗ）を授受可能にするステップと、を備えたことを特徴とする。

　本発明は、ポータブル、又は車載型の端末（４Ａ、１０４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）であって、外部に設けられた人工知能（３５）の入出力インターフェース部（３０）、或いは、人工知能（３５）と、所定の会話条件の成立を判定する会話処理サーバー（９）と通信する手段（１２）と、を備え、前記会話処理サーバー（９）によって前記会話条件の成立が判定された場合に、前記人工知能（３５）と、他の端末（４Ｂ、１０４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）の前記人工知能（３５）との間で、それぞれの前記人工知能（３５、３５）が生成する会話コンテンツ（Ｗ）を授受することを特徴とする。

　この端末（４Ａ、１０４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）によれば、上述の会話処理サーバー（９）と同様な効果が得られる。

　本開示には次の作用、効果が示されている。
　すなわち、本開示には、第１の端末が通信する人工知能と、第２の端末が通信する人工知能との間で会話コンテンツが授受可能になることで、人工知能同士の会話が実現される、ことが示されている。
　第１の端末及び第２の端末の各々が人工知能同士の会話相手の端末を自身で探索する必要がない、ことが示されている。
　第１の端末及び第２の端末が人工知能同士の会話に適した距離に位置した場合に、人工知能同士に会話させることができる、ことが示されている。
　会話コンテンツが会話処理サーバーによって中継されることで、人工知能間の会話コンテンツの授受の信頼性が高められる、ことが示されている。
　人工知能同士の雑談により、ユーザーが人工知能に対する親近感を抱くことができ、また人工知能の性格を客観的に把握できる、ことが示されている。
　第１の端末及び第２の端末に対応付けられた製品についての話題を雑談が含むことで、雑談を通じてユーザーに製品購入の判断材料を提供できる、ことが示されている。
　製品が買われるまでの期間が長くなるほど、人工知能の学習量が増え、製品の付加価値が高められ、製品の購買力が補われる、ことが示されている。
　ユーザーが所望の話題を設定しておくことで、自身に代わって、人工知能の間で、その話題についての会話を実行させることができる、ことが示されている。
　この会話をきっかけとしてユーザー同士のコミュケーションも図られる、ことが示されている。
　ユーザーは、自身が苦手な内容の交渉を、人工知能に委ねることができ、また、直接交渉する手間も省くことができる、ことが示されている。
　ユーザーは、交渉時の人工知能同士の会話コンテンツの内容に基づいて、ユーザー自身が交渉相手に対して実際にアクションを起こすか否かを判断できる、ことが示されている。
　交渉の客観的妥当性が維持され、例えば相手方の不当な対応を防止できる、ことが示されている。
　人工知能の間で情報の共有化が図られる、ことが示されている。
　ユーザーによって予め許可された内容の情報のみが授受されることで、ユーザーの意に反した情報伝達が防止される、ことが示されている。

図１は、本発明の第１実施形態に係るＡＩ間会話システムの構成を示す図である。図２は、第１の情報処理端末のハードウェア構成を示す図である。図３は、第１の情報処理端末の機能的構成を示すブロック図である。図４は、第１のＡＩサーバーの機能的構成を示す図である。図５は、会話処理サーバーの機能的構成を示す図である。図６は、ＡＩ間会話システムのシーケンス図である。図７は、本発明の第２実施形態に係るＡＩ間会話システムの構成を示す図である。図８は、同実施形態に係る第１の情報処理端末のハードウェア構成を示す図である。図９は、同実施形態に係る第１の情報処理端末の機能的構成を示すブロック図である。図１０は、本発明の第３実施形態に係るＡＩ間会話システムの構成を示す図である。図１１は、本発明の変形例に係るＡＩ間会話システムの構成を示す図である。図１２は、本発明の第１応用例に係るＡＩ間会話システムの構成を示す図である。図１３は、同応用例に係るスマートフォンの機能的構成を示すブロック図である。図１４は、ユーザー情報を模式的に示す図である。図１５は、同応用例に係る第１の情報処理端末の機能的構成を示すブロック図である。図１６は、同応用例に係る第１のＡＩサーバーの機能的構成を示すブロック図である。図１７は、同応用例に係るＡＩ間会話システムのシーケンス図である。図１８は、雑談会話における会話例をタイムライン形式で示す模式図である。図１９は、本発明の第２応用例に係るＡＩ間会話システムの構成を示す図である。図２０は、交渉タスクの模式図である。図２１は、同応用例に係る第１のＡＩサーバーの機能的構成を示すブロック図である。図２２は、同応用例に係るＡＩ間会話システムのシーケンス図である。図２３は、代理会話における会話の例をタイムライン形式で示す模式図である。図２４は、同応用例の変形例２Ｂに係るＡＩ間会話システムのシーケンス図である。図２５は、同応用例の変形例２Ｃに係るＡＩ間会話システムの構成を示す図である。図２６は、同応用例の変形例２Ｄに係るＩ間会話システムの構成を示す図である。図２７は、本発明の第３応用例に係るＡＩ間会話システムの構成を示す図である。図２８は、伝達内容設定の模式図である。図２９は、同応用例に係るＡＩ間会話システムのシーケンス図である。図３０は、情報伝達会話における会話例をタイムライン形式で示す模式図である。

　以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
＜第１実施形態＞
　図１は、本実施形態に係るＡＩ間会話システム１の構成を示す図である。
　ＡＩ間会話システム１は、第１の情報処理端末４Ａ、及び第２の情報処理端末４Ｂと、第１のＡＩサーバー６Ａ、及び第２のＡＩサーバー６Ｂと、会話処理サーバー９と、を備え、それぞれが、インターネットなどの通信回線５を通じて、双方向に通信可能に構成されている。

　第１のＡＩサーバー６Ａ及び第２のＡＩサーバー６Ｂのそれぞれは、第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４ＢにＡＩ会話サービスを提供するサーバーコンピューターである。ＡＩ会話サービスは、人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）技術によって実現された仮想人間２７との対話を提供するサービスである。この対話には、人間が会話に使用する自然言語が用いられる。

　第１のＡＩサーバー６Ａ及び第２のＡＩサーバー６Ｂのそれぞれは、第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂを通じてユーザー３Ａ、３Ｂの発話を取得すると、発話に対する仮想人間２７の応答の発話を生成し、会話コンテンツＷとして第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂに出力する。この会話コンテンツＷが第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂで再生されることで、ユーザー３Ａ、３Ｂに仮想人間２７の発話が通知される。
　これにより、ユーザー３Ａ、３Ｂは、仮想人間２７を相手に、あたかも実際の人間を相手にするときと同じ感覚で会話を楽しめる。

　また本実施形態の第１のＡＩサーバー６Ａ及び第２のＡＩサーバー６Ｂは、ユーザー３Ａ、３Ｂの発話以外も入力データＤａ（図３）として受け付け、当該入力データＤａの入力に対し、応答として会話コンテンツＷを出力するように構成されている。
　発話以外の入力データＤａには、ユーザー３Ａ、３Ｂや周囲を撮影した画像データや、二輪自動車２に関する各種の情報（走行に関する情報を含む）、第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂの周囲環境（現在位置、周囲の施設、交通情報、天気など）が挙げられる。
　係る入力データＤａに対して、第１のＡＩサーバー６Ａ及び第２のＡＩサーバー６Ｂの仮想人間２７が会話コンテンツＷを生成することで、ユーザー３Ａ、３Ｂが発話しなくとも、ユーザー３Ａ、３Ｂの状況（表情やジェスチャー）、二輪自動車２の状況、走行時の周囲の状況といった、そのときの状況に応じた会話コンテンツＷを仮想人間２７から出力させることができる。これにより、仮想人間２７が、あたかも自発的に発話したかのように演出できる。

　第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂは、ユーザー３Ａ、３Ｂが持ち運び可能なポータブル型、或いは、車両に搭載される車載型の情報処理端末である。情報処理端末は、汎用的な情報処理機能を有したコンピューター端末であり、例えば、携帯電話端末（いわゆる、スマートフォンを含む）、ラップトップ型コンピューター、ポータブル音楽プレーヤー、ナビゲーション装置、車載オーディオ装置などが挙げられる。
　本実施形態の第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂは、二輪自動車２に搭載される車載型の情報処理端末として構成されている。また本実施形態の第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂは、第１のＡＩサーバー６Ａ及び第２のＡＩサーバー６Ｂの上記ＡＩ会話サービスを利用可能に構成されている。

　会話処理サーバー９は、第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂに対し、ＡＩ同士会話サービスを提供するサーバーコンピューターである。ＡＩ同士会話サービスは、第１のＡＩサーバー６Ａ、及び第２のＡＩサーバー６Ｂの各々の仮想人間２７が出力する会話コンテンツＷを、第１の情報処理端末４Ａ、及び第２の情報処理端末４Ｂを介して授受可能にすることで、仮想人間２７同士の会話を実現するサービスである。

　次いで、第１の情報処理端末４Ａ、及び第２の情報処理端末４Ｂについて説明する。
　なお、第１の情報処理端末４Ａ、及び第２の情報処理端末４Ｂのそれぞれの構成は同一であるので、これらのうちの第１の情報処理端末４Ａについて説明する。

　図２は、第１の情報処理端末４Ａのハードウェア構成を示す図である。
　第１の情報処理端末４Ａは、コンピュータープログラムを実行して各種の機能を実現するコンピューターユニット１０と、通信部１２と、操作部１７と、表示部１５と、音声入出力部１４と、センサーインターフェース１６と、を備えている。

　コンピューターユニット１０は、コンピュータープログラムを実行するプロセッサー２０と、主メモリー、及び補助記憶装置を有する記憶部２２とを備えている。記憶部２２は、コンピュータープログラムや各種のデータを記憶し、またプロセッサー２０のワークエリアとしても用いられる。
　記憶部２２には、例えば不揮発性ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）及び／又は読み出し専用メモリー（ＲＯＭ）が用いられる。
　またプロセッサー２０には、集積回路や、マイクロコントローラー、マイクロコンピューター、プログラマブルロジックコントローラー、特定用途向け集積回路、その他のプログラマブル回路が用いられる。
　また、コンピューターユニット１０には、いわゆるＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ－ｏｎ－ａ－Ｃｈｉｐ）装置を用いることもできる。

　通信部１２は、種々のネットワーク通信プロトコルを利用するように構成又は設計されたネットワークインターフェースである。
　本実施形態において、通信部１２は、通信回線５を通じて、第１のＡＩサーバー６Ａ、及び会話処理サーバー９と通信する。

　操作部１７は、ユーザー３Ａや所有者等の各種操作を受け付ける複数の操作子を備え、これら操作子に対する操作をコンピューターユニット１０に出力する。
　表示部１５は、各種情報を表示するものであり、例えばフラットパネルディスプレイを備える。
　なお、二輪自動車２の車体が操作部、及び表示部を備える場合には、第１の情報処理端末４Ａは、これらを用いることもできる。

　音声入出力部１４は、ユーザー３Ａが発話した音声を取り込んでコンピューターユニット１０に出力し、また、コンピューターユニット１０が生成した音声データに基づき外部に音声を出力する。
　音声入出力部１４は、音声を取り込む機能を実現するために、音声を取り込むためのマイクロフォンと、マイクロフォンが主力するアナログ音声信号をデジタル音声信号にエンコードするエンコーダー回路と、を備えている。また音声入出力部１４は、音声を出力する機能を実現するために、コンピューターユニット１０が出力したデジタル音声信号をデコードしてアナログ音声信号に変換するデコーダー回路と、このアナログ音声信号に基づく音声を放音するスピーカーとを備えている。なお、音声入出力部１４は、二輪自動車２に設けられたマイクロフォンからアナログ音声信号の入力を受け、また、当該二輪自動車２に設けられたスピーカーを通じてアナログ音声信号を放音してもよい。

　ここで、上述の通り、本実施形態の第１のＡＩサーバー６Ａ及び第２のＡＩサーバー６Ｂは、発話以外の入力データＤａとして、ユーザー３Ａ、３Ｂや周囲を撮影した画像データや、二輪自動車２に関する各種の情報（走行に関する情報を含む）、第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂの周囲環境（現在位置、周囲の施設、交通情報、天気など）を入力可能に構成されている。
　センサーインターフェース１６は、発話以外の情報を収集するために、各種のセンサーを接続可能にするインターフェースである。この種のセンサーには、二輪自動車２に設けられた各種車載センサーが挙げられる。本実施形態では、車載センサーには、二輪自動車２の車両状態、及び走行状態を検出する車両状態検出センサー２４と、運転者の挙動を検出するためのイメージングセンサー２６と、が含まれている。

　車両状態検出センサー２４の例には、車速センサーや、燃料センサー、水温センサー、Ｏ_２センサー、傾斜センサーといった、一般的に二輪自動車２が備える車載センサーが挙げられる。また、この他にも、二輪自動車２の電子制御に用いられる各種のセンサー（すなわち、二輪自動車２に搭載されているＥＣＵに信号を出力する各種のセンサー）が挙げられる。
　さらに、この第１の情報処理端末４Ａが搭載された二輪自動車２には、周囲における車両や人間の有無を検知する周辺検知センサー２５が搭載されており、この周辺検知センサー２５の出力もセンサーインターフェース１６に入力される。周辺検知センサー２５は、電波や赤外線、レーザーによるセンシング技術や、画像処理によるセンシング技術を利用して、周囲の車両や人間の有無を検知する装置である。

　イメージングセンサー２６は、運転者の挙動を検知するために運転者を撮影するセンサーである。なお、運転者の運転操作を検知する車載センサーが車両状態検出センサー２４の中に含まれている場合には、車載センサーの出力も運転者の挙動の検知に用いられる。この種の車載センサーの例には、スロットルバルブの開度を検出するスロットルポジションセンサーや、フロントブレーキレバーの操作を検知するセンサーなどが挙げられる。
　なお、これら車両状態検出センサー２４、及びイメージングセンサー２６の一部を第１の情報処理端末４Ａが備えてもよい。

　センサーインターフェース１６には、この他にも、加速度計やＧＰＳ等の位置測位センサーの出力も入力される。二輪自動車２がナビゲーション装置を備える場合、第１の情報処理端末４Ａは、ナビゲーション装置から自車の位置情報を取得してもよい。また、第１の情報処理端末４Ａが位置測位センサーを有した測位部１９を備えてもよい。さらに、第１の情報処理端末４Ａがナビゲーション装置の機能を備えてもよい。

　図３は、第１の情報処理端末４Ａの機能的構成を示すブロック図である。
　前掲図２に示した記憶部２２には、第１のＡＩサーバー６Ａが提供する上記ＡＩ会話サービスを利用するためのコンピュータープログラムであるＡＩ利用プログラム１１が格納されており、プロセッサー２０がＡＩ利用プログラム１１を実行することで、図３に示す機能ブロックが実現されている。
　すなわち、第１の情報処理端末４Ａは、図３に示すように、入力データ取得部２９と、ＡＩインターフェース部３０と、会話コンテンツ再生部３２と、を備える。

　入力データ取得部２９は、仮想人間２７との会話のために、第１のＡＩサーバー６Ａに入力する入力データＤａを取得する。
　入力データＤａは、上述の通り、音声入出力部１４から入力されるユーザー３Ａの発話や、操作部１７から入力される操作入力、センサーインターフェース１６を通じて入力される各種の信号（撮影データや、各種車載センサーの検出信号など）が挙げられる。

　ＡＩインターフェース部３０は、第１のＡＩサーバー６Ａのデータ入出力インターフェースの機能を担うものであり、入力データ送信部３３と、会話コンテンツ受信部３４とを備えている。入力データ送信部３３は、入力データＤａを第１のＡＩサーバー６Ａに通信回線５を通じて送信する。会話コンテンツ受信部３４は、入力データＤａの応答として仮想人間２７が出力した会話コンテンツＷを第１のＡＩサーバー６Ａから通信回線５を通じて受信する。

　会話コンテンツ再生部３２は、会話コンテンツＷを音声入出力部１４から音声出力し、及び／又は、表示部１５に表示することで再生する。また会話コンテンツＷの内容に応じて、例えば二輪自動車２の計器類を点灯させたり、音を鳴らす演出を組み合わせてもよい。

　次いで、第１のＡＩサーバー６Ａ、及び第２のＡＩサーバー６Ｂについて詳述する。
　なお、第１のＡＩサーバー６Ａ、及び第２のＡＩサーバー６Ｂのそれぞれの構成は同一であるので、これらのうちの第１のＡＩサーバー６Ａを詳述する。

　図４は、第１のＡＩサーバー６Ａの機能的構成を示す図である。
　第１のＡＩサーバー６Ａは、上述の通り、サーバーコンピューターによって構成されており、同図に示すように、ＡＩ部３５を備えている。ＡＩ部３５は、ユーザー３Ａと対話する上述の仮想人間２７を実現する機能部であり、入力部３６と、会話コンテンツ生成部３７と、履歴記憶部３８と、出力部３９と、を備えている。
　入力部３６は、第１の情報処理端末４Ａから送信された入力データＤａを受信し、会話コンテンツ生成部３７に出力する。

　会話コンテンツ生成部３７は、入力データＤａの入力に対して応答する会話のコンテンツを生成する人工知能である。
　人工知能は、各種フィルタリング、独立成分分析、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、輪郭抽出その他の画像処理技術、パターン認識（例えば、音声認識、顔認識ほか）、自然言語処理、知識情報処理、強化学習、ベイジアンネットワーク、ＳＯＭ（自己組織化マップ）、ニューラルネットワーク、Deep Learning（深層学習）、その他各種の機械学習といった１又は複数の要素技術によって構成されている。

　本実施形態の会話コンテンツ生成部３７の人工知能には、ニューラルネットワークと機械学習とが用いられている。すなわち、各種の入力データＤａが入力されたときに、その応答として会話コンテンツＷを生成するように、ニューラルネットワークが予め機械学習される。

　本実施形態の会話コンテンツ生成部３７は、ユーザー３Ａの感情を反映した会話内容を生成する機能、及び、仮想人間２７を性格付けして会話に個性を持たせる機能を有しており、これらの機能を実現するために、感情反映部４０と、性格形成部４１とを備えている。

　感情反映部４０は、入力データＤａに基づいてユーザー３Ａの感情を推定する。
　本実施形態において、感情反映部４０における感情推定処理にも人工知能が用いられている。この人工知能にもニューラルネットワークと機械学習とが用いられており、感情反映部４０は、ニューラルネットワークの機械学習によって得られた感情推定アルゴリズムにしがって感情を推定する。

　感情反映部４０の機械学習には、例えば教師あり学習を用いることができる。
　教師あり学習では、学習用の学習データに、正解が予め設定されている。そして、ニューラルネットワークは、学習データが入力されたときには正解を出力するように、自身の各ノードを繋ぐシナプス結合の結合強度を変更し、正解を学習する。なお、この学習の結果として得られるニューラルネットワークの入出力規則が、入力データと出力データを対応付けるアルゴリズムである。学習によって得られたアルゴリズムは、コンピュータープログラムにコード化することもできる。

　感情推定アルゴリズムを得るための教師あり学習では、学習データに、話し相手の音声、表情、及び行動（ジェスチャ）を用いることができる。このときの正解には、話し相手の感情の種別と、その感情の強さが用いられる。この感情の種別には、例えば「喜び」、「怒り」、「悲しみ」、「楽しみ」、「焦り」、「不安」、及び「中立」を用いることができる。
　そして、学習データを用いた教師あり機械学習により、話し相手の音声、表情、及び行動の入力に対し、話し相手の感情、及び、その感情の強さを出力する感情推定アルゴリズムが得られる。
　なお、感情の種別は、あくまでも例示であり、必要に応じて適宜に変更してもよい。感情反映部４０には、上述のような感情推定アルゴリズムに代えて、既存の任意の感情認識技術を用いることもできる。

　性格形成部４１は、ＡＩ部３５が出力する会話コンテンツＷの傾向に、人間の性格に対応する偏りを持たせることで、仮想人間２７に個性を持たせるものである。
　本実施形態では、仮想人間２７の個性が「活動的」、「おしゃべり」、「献身的」、「のんびり」といった複数の性格因子の集合でモデル化されており、各性格因子の重み付けによって個性が形成されている。各性格因子の重み付けは、例えば工場出荷時などに設定されている。

　会話コンテンツ生成部３７では、会話コンテンツＷを生成するとき、先ず感情反映部４０によってユーザー３Ａの感情が推定され、次いで、この感情、並びに、性格形成部４１に設定されている個性を反映した会話コンテンツＷが生成される。
　さらに、本実施形態の会話コンテンツ生成部３７は、ユーザー３Ａとの付き合いの履歴、より詳細には、会話コンテンツＷに対するユーザー３Ａのリアクションを学習することで、ユーザー３Ａの人格に合わせた会話コンテンツＷが生成されるようにしている。

　会話コンテンツ生成部３７の学習には、いわゆる強化学習を用いることができる。
　強化学習は、学習データにかかわらず、より望ましい出力が得られるようにニューラルネットワークを機械学習するものである。すなわち、強化学習では、ニューラルネットワークの出力によって得られる報酬（望ましい結果の度合い）が予め設定されおり、ニューラルネットワークは、ある学習データの入力に対して出力を出力したとき、その出力に対する報酬が、より高くなるように、ニューラルネットワークの各ノードを繋ぐシナプス結合の結合強度を変更する。

　会話コンテンツ生成部３７の強化学習において、学習データには、話し相手に対して出力した会話コンテンツＷと、会話コンテンツＷの出力前後の話し相手の感情変化とを用いることができる。
　また、報酬には、話し相手の感情変化における望ましい変化態様が規定されている。
　そして、会話コンテンツ生成部３７は、会話コンテンツＷを出力するごとに、会話コンテンツＷの出力前後の話し相手の感情変化を入力データＤａに基づいて取得し、これら会話コンテンツＷ、及び話し相手の感情変化に基づいてニューラルネットワークを強化学習する。
　この強化学習に際し、会話コンテンツ生成部３７は、報酬が高まる場合は、性格形成部４１に設定されている性格因子の重み付けを変更する。

　これにより、ユーザー３Ａの人格が任意であり、ユーザー３Ａが、どのような会話コンテンツＷに対し、どのような感情を抱くかが不明であっても、ユーザー３Ａに合わせた会話コンテンツＷが出力されるように学習によって会話生成アルゴリズム１３が変更される。また、必要に応じて、性格形成部４１に設定された性格因子の重み付けが変更されることで、ＡＩ部３５の性格がユーザー３Ａと気が合う性格に変更される。

　なお、会話コンテンツ生成部３７の強化学習において、学習データには、会話コンテンツＷの出力前後の話し相手の感情変化の代わりに、又は、これに加えて、会話コンテンツＷに対する話し相手の他のリアクション（発話や表情変化、ジェスチャー、二輪自動車２の運転操作状態の変化など）を用いることもできる。
　また、性格形成部４１に設定された性格因子の重み付けは、ユーザー３Ａによって変更可能であってもよい。

　図４に示す履歴記憶部３８は、ユーザー３Ａの行動履歴、及び二輪自動車２の動作履歴（走行履歴や、計器類・センサー類の検知情報）を順次に蓄積する。ユーザー３Ａの行動履歴には、会話コンテンツＷの出力前後の感情変化や、会話コンテンツＷに対するリアクションが含まれている。履歴記憶部３８に蓄積された履歴は、会話コンテンツ生成部３７が上記機械学習を行うときや、会話コンテンツＷを生成するときに参照される。
　これにより、ユーザー３Ａや二輪自動車２を反映した会話コンテンツＷが生成されるようになる。
　出力部３９は、会話コンテンツＷを第１の情報処理端末４Ａに送信する。

　次いで、会話処理サーバー９について詳述する。
　図５は、会話処理サーバー９の機能的構成を示す図である。
　会話処理サーバー９は、上述の通り、サーバーコンピューターによって構成されており、第１のＡＩサーバー６Ａ及び第２のＡＩサーバー６Ｂのそれぞれの仮想人間２７同士の会話を可能にするＡＩ同士会話サービスを第１の情報処理端末４Ａ、及び第２の情報処理端末４Ｂに提供する。
　また、会話処理サーバー９は、仮想人間２７同士の会話が、所定条件を満たした第１の情報処理端末４Ａ、及び第２の情報処理端末４Ｂの間で行われるようにしている。
　本実施形態において、所定条件は、第１の情報処理端末４Ａ、及び第２の情報処理端末４Ｂの間の距離が所定距離以下となっている場合である。

　係る会話処理サーバー９は、図５に示すように、監視部４２と、記憶部４３と、中継部４４と、判定部４５と、を備えている。会話処理サーバー９の各部は、サーバーコンピューターが所定のコンピュータープログラムを実行することで実現される。

　監視部４２は、第１の情報処理端末４Ａ、及び第２の情報処理端末４Ｂの位置を監視する。本実施形態では、第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂのそれぞれが定期的に、自身の装置ＩＤ、及び位置情報を含む第１信号Ｅ１（図１）を会話処理サーバー９に送信している。なお、会話処理サーバー９が第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂのそれぞれに、位置情報を確認するための信号を定期的に送信してもよい。

　記憶部４３は、端末管理情報４７を記憶する。端末管理情報４７は、第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂのそれぞれの装置ＩＤ、及び位置情報を含んだ情報であり、第１信号Ｅ１に基づいて逐次更新される。なお、端末管理情報４７には、例えば二輪自動車２の情報や、ユーザー３Ａ、３Ｂの情報といった、その他の任意の情報を含めてもよい。

　中継部４４は、第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂの間で会話コンテンツＷを中継する。詳述すると、第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂのそれぞれは、互いに会話コンテンツＷを送受する場合、自身の装置ＩＤ、及び話し相手の装置ＩＤを含む第２信号Ｅ２（図１）を会話処理サーバー９に送信する。
　中継部４４は、第２信号Ｅ２を受信すると、話し相手の装置ＩＤに基づいて、話し相手の第１の情報処理端末４Ａ、又は第２の情報処理端末４Ｂを特定し、第２信号Ｅ２を送信する。

　判定部４５は、第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂの間で仮想人間２７同士の会話を可能にする条件である上記所定条件の成立を判定する。本実施形態では、上述の通り、所定条件は、第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂの距離である。すなわち、判定部４５は、端末管理情報４７に基づいて、互いの距離が所定距離以下になった第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂを特定し、第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂのそれぞれに会話可能信号Ｅ３を送信する。

　会話可能信号Ｅ３には、互いの装置ＩＤが含まれており、第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂは、会話可能信号Ｅ３を受信することで、相手の装置ＩＤを特定することができる。第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂのそれぞれは、仮想人間２７の会話コンテンツＷを互いに送受する場合、会話コンテンツＷ、及び相手の装置ＩＤを上記第２信号Ｅ２に含めて会話処理サーバー９に送信する。これにより、当該会話コンテンツＷが会話処理サーバー９によって相手に中継され、それぞれの第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂの間で会話が行われることとなる。

　図６は、ＡＩ間会話システム１のシーケンス図である。
　第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂは、それぞれの装置ＩＤ、及び位置情報を含んだ上記第１信号Ｅ１を間欠的に会話処理サーバー９に送信する（ステップＳａ１）。
　会話処理サーバー９は、第１信号Ｅ１を受信すると、当該第１信号Ｅ１に含まれている情報（装置ＩＤ、及び位置情報）に基づいて端末管理情報４７を更新する（ステップＳａ２）。
　また会話処理サーバー９は、端末管理情報４７に基づいて、会話条件の成立を判定する（ステップＳａ３）。すなわち、会話処理サーバー９は、第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂの距離が所定距離以下であるか否かを判定する。そして、所定距離以下である場合、会話処理サーバー９は、第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂのそれぞれに会話可能信号Ｅ３を送信する（ステップＳａ４）。第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂは、会話可能信号Ｅ３を受信することで、会話コンテンツＷを送受可能な相手の装置ＩＤを特定することができる。

　そして、例えば第１の情報処理端末４Ａが第２の情報処理端末４Ｂと会話を開始するときには（ステップＳａ５）、第１の情報処理端末５０４Ａは、入力データＤａを第１のＡＩサーバー６Ａに送信する（ステップＳａ６）。第１のＡＩサーバー６Ａは、入力データＤａが入力されると、当該入力データＤａに基づいて会話コンテンツＷを生成し（ステップＳａ７）、当該会話コンテンツＷを第１の情報処理端末４Ａに送信する（ステップＳａ８）。

　第１の情報処理端末４Ａは、第１のＡＩサーバー６Ａの会話コンテンツＷを受信すると、これを相手に届けるために、当該会話コンテンツＷ及び相手の装置ＩＤを含む上記第２信号Ｅ２を会話処理サーバー９に送信する（ステップＳａ９）。

　会話処理サーバー９は、第２信号Ｅ２を受信すると、第２信号Ｅ２が含む話し相手の装置ＩＤに基づき、第２の情報処理端末４Ｂを特定し、当該第２信号Ｅ２を第２の情報処理端末４Ｂに送信する（ステップＳａ１０）。

　第２の情報処理端末４Ｂは、第２信号Ｅ２を会話処理サーバー９から受信すると、第１のＡＩサーバー６Ａの会話コンテンツＷを含む入力データＤａを、第２のＡＩサーバー６Ｂに送信する（ステップＳａ１１）。
　第２のＡＩサーバー６Ｂは、入力データＤａが入力されると、第１のＡＩサーバー６Ａの会話コンテンツＷへの応答の会話コンテンツＷを生成し（ステップＳａ１２）、当該会話コンテンツＷを第２の情報処理端末４Ｂに送信する（ステップＳａ１３）。
　第２の情報処理端末４Ｂは、第２のＡＩサーバー６Ｂの会話コンテンツＷを受信すると、これを相手に届けるために、当該会話コンテンツＷ及び相手の装置ＩＤを含む上記第２信号Ｅ２を会話処理サーバー９に送信する（ステップＳａ１４）。
　そして、会話処理サーバー９が、第２信号Ｅ２が含む話し相手の装置ＩＤに基づき、第１の情報処理端末４Ａを特定し、当該第２信号Ｅ２を第１の情報処理端末４Ａに送信する（ステップＳａ１５）。

　これらの一連の動作により、第１のＡＩサーバー６Ａ及び第２のＡＩサーバー６Ｂの各々の会話コンテンツＷが第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂのそれぞれを通じて送受され、第１のＡＩサーバー６Ａ及び第２のＡＩサーバー６Ｂの間で会話が行われることとなる。
　また、第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂは、送受する会話コンテンツＷを音声などで出力し、これにより、ユーザー３Ａ、３Ｂが仮想人間２７同士の会話を楽しむことができる。

　本実施形態によれば、次のような効果を奏する。

　すなわち、本実施形態では、会話処理サーバー９が会話条件の成立を判定し、当該会話条件が成立した第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂの間で会話コンテンツＷを授受可能にする。
　これにより、第１の情報処理端末４Ａが通信する第１のＡＩサーバー６ＡのＡＩ部３５（仮想人間２７）と、第２の情報処理端末４Ｂが通信する第２のＡＩサーバー６ＢのＡＩ部３５（仮想人間２７）との間で会話コンテンツＷが授受され、ＡＩ部３５、３５（仮想人間２７、２７）同士の会話が可能になる。
　また第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂの各々は、ＡＩ同士の会話相手の端末を自身で探索する必要がない。

　本実施形態では、会話処理サーバー９は、所定の会話条件として、第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂの間の距離を判定する。
　これにより、第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４ＢがＡＩ同士の会話に適切な距離に位置した場合に、会話を行わせることができる。

　また本実施形態によれば、会話処理サーバー９が第１の情報処理端末４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂの間で、会話コンテンツＷを中継するので、それぞれに対応するＡＩ部３５、３５同士の間での会話コンテンツＷの送受の信頼性が高められる。

＜第２実施形態＞
　本実施形態の説明において、第１実施形態で説明した部材については、同一の符号を付して、その説明を省略する。

　図７は、本発明の第２実施形態に係るＡＩ間会話システム１００の構成を示す図である。
　同図に示すように、ＡＩ間会話システム１００は、第１の情報処理端末１０４ＡがＡＩ部３５を有することで仮想人間２７の機能を備える点で、第１実施形態のＡＩ間会話システム１と構成を異にしている。

　図８は第１の情報処理端末１０４Ａのハードウェア構成を示す図であり、図９は第１の情報処理端末１０４Ａの機能的構成を示すブロック図である。
　図８に示すように、記憶部２２には、仮想人間２７の機能を実現するＡＩプログラム１１０が格納されている。すなわち、プロセッサー２０がＡＩプログラム１１０を実行することで、第１のＡＩサーバー６Ａが備えたＡＩ部３５が、図９に示すように、第１の情報処理端末１０４Ａに設けられる。

　ＡＩ間会話システム１００においては、第１の情報処理端末１０４ＡのＡＩ部３５（仮想人間２７）と、第２のＡＩサーバー６ＢのＡＩ部３５（仮想人間２７）の間で、会話コンテンツＷが送受される。

＜第３実施形態＞
　本実施形態の説明において、第１、及び第２実施形態で説明した部材については、同一の符号を付して、その説明を省略する。

　図１０は、本発明の第３実施形態に係るＡＩ間会話システム２００の構成を示す図である。
　同図に示すように、ＡＩ間会話システム２００は、第１の情報処理端末１０４Ａに加え、第２の情報処理端末１０４ＢもＡＩ部３５を備えることで仮想人間２７の機能を備える点で、第２の実施形態のＡＩ間会話システム１００と構成を異にしている。
　そして、ＡＩ間会話システム２００においては、第１の情報処理端末１０４Ａ、及び第２の情報処理端末１０４Ｂのそれぞれの間で、それぞれのＡＩ部３５（仮想人間２７）が生成する会話コンテンツＷが送受される。

　なお、上述した各実施形態は、本発明の一態様を例示するものであって、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で任意に変形、及び応用が可能である。

＜変形例＞

　各実施形態において、第１の情報処理端末４Ａ、１０４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂ、１０４Ｂのそれぞれの台数は任意である。
　各実施形態において、第１の情報処理端末４Ａ、１０４Ａ及び第２の情報処理端末４Ｂ、１０４Ｂが車載型の場合、搭載される車両は二輪自動車２に限らず、任意である。

　各実施形態において、会話処理サーバー９が判定する会話条件には、距離に代えて、或いは、距離に加えて、任意の条件を設定することができる。

　各実施形態において、第１の情報処理端末４Ａ、１０４Ａと、第２の情報処理端末４Ｂ、１０４Ｂとの間で会話コンテンツＷを送受する会話条件が距離である場合、当該距離が近距離であるときには、図１１に示すようなＡＩ間会話システム３００を構成してもよい。
　このＡＩ間会話システム３００では、第１の情報処理端末３０４Ａ及び第２の情報処理端末３０４Ｂが第２実施形態と同様に、仮想人間２７の機能を備え、これに加え、通信部１２が近距離無線通信プロトコルを利用した近距離無線通信を行う。

　近距離無線通信は、一般に、自身を中心として数メートル～数十メートルの通信エリアＲ内で行われる。近距離無線通信のプロトコルには、Bluetooth（登録商標）、IrDA（登録商標）、RFID（Radio Frequency Identification）、IEEE 802.11（いわゆる無線ＬＡＮ）などを用いることができる。

　第１の情報処理端末３０４Ａ及び第２の情報処理端末３０４Ｂのそれぞれは、近距離無線通信プロトコルにしたがって、通信エリアＲ内の通信相手となる第１の情報処理端末３０４Ａ及び第２の情報処理端末３０４Ｂを定期的に探索している。通信相手が見つかった場合、通信相手は自信から通信エリアＲの範囲内の近距離に位置するので、距離を条件とした上記会話条件が成立していることになる。
　そこで、第１の情報処理端末３０４Ａ及び第２の情報処理端末３０４Ｂは、近距離無線通信により、会話コンテンツＷの送受を開始することになる。

　次いで、上述した実施形態の応用例について説明する。以下では、第１実施形態の応用例について説明し、既に説明した部材については、同一の符号を付し、その説明を省略する。なお、以下の応用例は、特に断りがない限り、第２、及び第３実施形態にも適用できる。

＜応用例１＞
　図１２は、本応用例に係るＡＩ間会話システム４００の構成を示す図である。
　ＡＩ間会話システム４００は、販売店４９にユーザー３Ａが来店したときに、二輪自動車２に搭載された第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４ＢがＡＩ間会話をはじめることで、このＡＩ間会話を通じて、ユーザー３Ａが自身に合う二輪自動車２を把握し易くし、二輪自動車２の販売を促進する。

　具体的には、ＡＩ間会話システム４００は、販売店４９に陳列されている二輪自動車２のそれぞれに搭載された第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂと、第１のＡＩサーバー４０６Ａ及び第２のＡＩサーバー４０６Ｂと、会話処理サーバー９と、ユーザー３Ａが所持するユーザー所持端末であるスマートフォン４８と、を備えている。

　ＡＩ間会話システム４００において、会話処理サーバー９が判定する会話条件は、第１実施形態と同様に、第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂの間の距離が所定距離であることである。所定距離には、同一の販売店４９に第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂが位置するとみなせる距離が設定される。
　会話条件が成立した場合、第１実施形態と同様に、第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂを通じて、第１のＡＩサーバー４０６Ａ及び第２のＡＩサーバー４０６Ｂの仮想人間２７同士がＡＩ間会話を開始する。

　ＡＩ間会話システム４００において、ＡＩ間会話は、いわゆる雑談である（以下、「雑談会話」と言う）。
　「雑談」は、会話の一態様であり、とりとめの無い会話を言う。ただし、本応用例の雑談会話は、第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂ自身が搭載されている二輪自動車２とユーザー３Ａとの相性を示唆する話題（以下、「相性示唆話題」）を会話の中に含んでおり、この点で、単なる雑談と相違する。

　図１３は、スマートフォン４８の機能的構成を示すブロック図である。
　スマートフォン４８は、画面表示機能、音声の入出力機能、及び通信機能を有した可搬型情報処理端末である。なお、スマートフォン４８に代えて、携帯電話機、ラップトップ型ＰＣ、ポータブルミュージックプレーヤー、ポータブルゲーム機などを可搬型情報処理端末に用いることもできる。

　本実施形態のスマートフォン４８は、図１３に示すように、制御部５２と、記憶部５３と、表示部５４と、音声入出力部５５と、通信部５６と、を備えている。

　制御部５２は、プロセッサーを備え、プロセッサーが各種のプログラムを実行することで、プログラムに応じた機能を実現する。記憶部５３は、これらのプログラムや各種のデータを記憶する。表示部５４は各種の情報を表示によって出力する。音声入出力部５５は、外部から音声を取得し、また外部に音声を出力する。通信部５６は、第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂと通信する。
　また、記憶部５３には、ユーザー３Ａによって適宜に設定されたユーザー情報５７が格納されている。

　図１４は、ユーザー情報５７を模式的に示す図である。
　ユーザー情報５７は、第１のＡＩサーバー４０６Ａが二輪自動車２とユーザー３Ａとの相性を判断するときに参照されるものであり、運転技能情報５８と嗜好情報５９とを含んでいる。
　運転技能情報５８は、ユーザー３Ａの運転技能の程度を示す情報である。例えば、運転歴、購入車種の履歴、ユーザー３Ａが取得している運転免許の車種、ツーリング履歴（頻度、走行距離、目的地、走行時間など）、運転操作履歴（乗車頻度、ブレーキ操作のタイミングなど）などが運転技能情報５８の例として挙げられる。
　嗜好情報５９は、二輪自動車２に対するユーザー３Ａの好みや、こだわりのポイント（車種、車体の色、・・・・）といった情報である。
　なお、ユーザー情報５７が他の任意の情報を含んでもよい。

　次いで、第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂについて詳述する。
　なお、第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂのそれぞれの構成は同一であるので、これらのうちの第１の情報処理端末４０４Ａについて説明する。

　図１５は、第１の情報処理端末４０４Ａの機能的構成を示すブロック図である。
　同図に示すように、第１の情報処理端末４０４Ａは、第１の実施形態で説明した第１の情報処理端末４Ａが備える各部に加え、人検知部６０と、ユーザー情報取得部６１と、車両情報記憶部６２と、を備えている。

　人検知部６０は、自身の周囲でのユーザー３Ａの出現を、例えばイメージングセンサー２６や赤外線センサーといった人感センサーを用いて検知する。
　ユーザー情報取得部６１は、スマートフォン４８と近距離無線通信し、当該スマートフォン４８からユーザー情報５７を取得する。
　車両情報記憶部６２は、第１の情報処理端末４０４Ａが搭載されている二輪自動車２の車両情報６２Ａを記憶する。

　車両情報６２Ａは、二輪自動車２に関する情報と、技能要求レベルとを含む情報である。二輪自動車２に関する情報には、例えば車種や、車体性能（サイズ、重量、剛性・・・）、主要パーツ（エンジン、ブレーキ、タイヤ・・・）の性能、二輪自動車２の特徴（車体の色、パーツの材質、ブランド・・・）が挙げられる。また、要求技能レベルには、例えば運転歴の長さや、自車両と同種車両の運転経験の有無といった情報が挙げられる。

　車両情報６２Ａは、例えば販売店４９への二輪自動車２の納品時などに車両情報記憶部６２に格納される。また、その後に、パーツ変更等により車両性能や要求技能レベルに変更が生じた場合には、当該変更に応じて車両情報６２Ａが更新される。
　なお、二輪自動車２の個々の車両性能、及び要求技能レベルを記録したデータベースが例えば製造メーカーによって構築されている場合、第１の情報処理端末４Ａは、このデータベースから自車の車両性能を取得してもよい。データベースは、インターネット上のサーバー端末や、販売店に設置されたローカルコンピューター端末などに配置される。第１の情報処理端末４Ａは、データベースが配置された端末と通信部１２を介して通信し、自車の車両性能を取得してもよい。

　第１の情報処理端末４０４Ａは、会話条件が成立したときに会話処理サーバー９から送信される上記会話可能信号Ｅ３を受信すると、人検知部６０によって周囲に人が検知されている場合に、雑談会話を開始する。すなわち、第１の情報処理端末４０４Ａは、スマートフォン４８からユーザー情報５７を取得し、当該ユーザー情報５７、及び車両情報６２Ａを入力データＤａとして第１のＡＩサーバー４０６Ａに送信し、第１のＡＩサーバー４０６Ａに会話コンテンツＷを生成させる。

　一方、第２の情報処理端末４０４Ｂは、会話可能信号Ｅ３を受信したときに、未だスマートフォン４８からユーザー情報５７を取得していない場合、当該ユーザー情報５７を取得する。そして、第２の情報処理端末４０４Ｂは、第１のＡＩサーバー４０６Ａの会話コンテンツＷを受信したとき、当該会話コンテンツＷとユーザー情報５７とを含む入力データＤａを、第２のＡＩサーバー４０６Ｂに送信し、第２のＡＩサーバー４０６Ｂに会話コンテンツＷを生成させる。

　次いで、第１のＡＩサーバー４０６Ａ及び第２のＡＩサーバー４０６Ｂについて詳述する。
　なお、第１のＡＩサーバー４０６Ａ及び第２のＡＩサーバー４０６Ｂのそれぞれの構成は同一であるので、これらのうちの第１のＡＩサーバー４０６Ａについて説明する。

　図１６は、第１のＡＩサーバー４０６Ａの機能的構成を示すブロック図である。
　第１のＡＩサーバー４０６Ａは、第１の実施形態で説明した第１のＡＩサーバー６Ａが備える各部に加え、相性示唆話題を含む会話コンテンツＷを生成するために、相性反映部６３を備えている。

　相性反映部６３は、上述したように、ユーザー３Ａと自身が搭載された二輪自動車２との相性を会話コンテンツＷに反映するものであり、相性判定部６４と、判定出力部６５と、を備えている。

　相性判定部６４は、車両情報６２Ａ、及びユーザー情報５７に基づいて、二輪自動車２の要求技能レベルとユーザー３Ａの運転技能とを対比し、さらに、二輪自動車２の性能及び特徴とユーザー３Ａの嗜好とを対比する。相性判定部６４は、これらの対比結果に基づき、相性を判定する。この相性判定では、ユーザー３Ａの運転技能に見合う二輪自動車２の相性を高くするために、嗜好の対比結果よりも技能の対比の結果を主とした（比重を大きくした）判定が行われる。また、少なくともユーザー３Ａの運転技能が要求技能レベルに見合わない場合には、「相性は悪い」と判定される。

　判定出力部６５は、相性の度合い（良い度合い、又は悪い度合い）、並びに、相性判定結果に影響を与えた要因を会話コンテンツ生成部３７に入力する。
　会話コンテンツ生成部３７は、判定出力部６５からの入力に対して会話コンテンツＷを生成し、これにより、上記相性示唆話題を話題にした内容の会話コンテンツＷが生成される。

　例えば、ユーザー３Ａの運転技能が技能要求レベルよりも高いために、相性判定結果が良くなった場合、「あの人なら上手く乗りこなしてくれそう」、「あの人なら、わたしの性能にきっと満足してくれる」といった内容の会話コンテンツＷが生成される。また、ユーザー３Ａの運転技能が二輪自動車２の技能要求レベルよりも高過ぎることで、相性判定結果がかえって悪くなった場合、「わたしの性能では物足りないかも」、といった内容の会話コンテンツＷが生成される。ユーザー３Ａの運転技能が技能要求レベルよりも低く相性判定結果が悪かった場合、「あの人には乗りこなせないかも」、「あの人にはオーバースペックすぎるかも」といった内容の会話コンテンツＷが生成される。

　また例えば、ユーザー３Ａの嗜好面で相性が良い場合、「あの人は、このボディの色を好んでくれるかも」、「あの人と色の相性が合っている」といった内容の会話コンテンツＷが生成される。一方、ユーザー３Ａの嗜好面で相性が悪い場合、「わたしは、あの人の好みの車種じゃないみたい」、「このボディの色は、あの人に合わないかも（あの人は嫌うかも）」といった会話コンテンツＷが生成される。

　かかる内容の会話コンテンツＷが第１の情報処理端末４０４Ａから出力されることで、ユーザー３Ａが二輪自動車２との相性を認識できる。

　図１７は、ＡＩ間会話システム４００のシーケンス図である。
　ステップＳｂ１～Ｓｂ４の処理は、第１実施形態のステップＳａ１～Ｓｃ４と同様である。
　そして、第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂの少なくともいずれか一方（図示例では第１の情報処理端末４０４Ａ）が、自身の周囲にユーザー３Ａが出現しことを検知した場合（ステップＳｂ５）、雑談会話を開始する。すなわち、第１の情報処理端末４０４Ａは、スマートフォン４８からユーザー情報５７を取得し、当該ユーザー情報５７、及び車両情報６２Ａを含む入力データＤａを第１のＡＩサーバー４０６Ａに送信する（ステップＳｂ６）。第１のＡＩサーバー４０６Ａは、入力データＤａが入力されると、相性を反映した会話コンテンツＷを生成し（ステップＳｂ７）、当該会話コンテンツＷを第１の情報処理端末４０４Ａに送信する（ステップＳｂ８）。
　そして第１の情報処理端末４０４Ａは、第１のＡＩサーバー６Ａの会話コンテンツＷを受信すると、これを相手に届けるために、当該会話コンテンツＷ及び相手の装置ＩＤを含む上記第２信号Ｅ２を会話処理サーバー９に送信する（ステップＳｂ９）。

　ステップＳｂ１０～ステップＳｂ１５については、第１実施形態で説明したステップＳａ１０～ステップＳａ１５と同様である。
　ただし、ステップＳｂ１２において、第２の情報処理端末４０４Ｂは、未だスマートフォン４８からユーザー情報５７を取得していない場合には、当該ユーザー情報５７を取得した後、このユーザー情報５７も入力データＤａに含める。

　そして、これら一連の動作により、第１のＡＩサーバー４０６Ａ及び第２のＡＩサーバー４０６Ｂの各々が生成した会話コンテンツＷが第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂのそれぞれを通じて送受され、第１のＡＩサーバー４０６Ａ及び第２のＡＩサーバー４０６Ｂの各々の間で、雑談会話が行われることとなる。

　この雑談会話は、所定の終了条件が成立した場合に終了する。終了条件は、例えば、第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂの周囲からユーザー３Ａが消えた場合や、雑談会話の終了を指示する命令が例えば販売店４９のスタッフによって発せされた場合である。終了条件の成立の判定は、第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂによって行われる。

　図１８は、雑談会話における会話例をタイムライン形式で示す模式図である。
　この図に示すように、ユーザー３Ａが周囲に出現したときに、雑談会話が行われることで、自身の二輪自動車２とユーザー３Ａの相性を話題にした雑談（相性示唆雑談）が行われる。したがって、ユーザー３Ａは、雑談会話の内容に基づいて、自身と相性が良さそうな二輪自動車２を容易に見つけることができ、また、その性能や特徴を知ることができる。これに加えて、ユーザー３Ａは、第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂの雑談会話を通じて、第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂの性格を客観的に把握し、親近感を覚える第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂを見つけることもできる。

　本応用例によれば、次の効果を奏する。

　すなわち、ＡＩ間会話システム４００において、第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４ＢのＡＩ部３５、３５（仮想人間２７、２７）同士が雑談するので、ユーザー３Ａは、ＡＩ部３５、３５に対する親近感を抱くことができる。また、ユーザー３Ａは、ＡＩ部３５、３５の性格を客観的に把握できる。

　また、第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４ＢのＡＩ部３５、３５（仮想人間２７、２７）の間で、二輪自動車２についての話題を含む会話コンテンツＷが送受される。
　これにより、送受される会話コンテンツＷの内容がユーザー３Ａに対して二輪自動車２の購入の判断材料として自然に提供される。

　ＡＩ間会話システム４００において、第１のＡＩサーバー４０６Ａ及び第２のＡＩサーバー４０６Ｂは、二輪自動車２を購入し得るユーザー３Ａのユーザー情報５７と、二輪自動車２の車両情報６２Ａとに基づいて、相性を判定する相性判定部６４を備え、相性の判定結果を反映した会話コンテンツＷを生成する。
　これにより、ユーザー３Ａは、会話コンテンツＷの内容に基づいて、自身と相性が良い二輪自動車２を見つけることができる。

　なお、本応用例は、次のような変形も可能である。

＜変形例１Ａ＞
　応用例１において、雑談会話の話題には、相性示唆が含まれる場合を例示した。しかしながら、雑談会話の話題は、二輪自動車２の購入判断の材料であれば良く、相性示唆以外の内容でもよい。この種の内容には、例えば二輪自動車２の性能や特徴が挙げられる。
　この場合、第１のＡＩサーバー４－６Ａ及び第２のＡＩサーバー４０６Ｂの会話コンテンツ生成部３７には車両情報６２Ａが入力され、二輪自動車２の性能や特徴を示す会話コンテンツＷを生成する。この会話コンテンツＷが雑談会話に適宜に挿入されることで、自然に、二輪自動車２の性能や特徴をユーザー３Ａに知らせ、プロモートできる。この場合において、会話コンテンツ生成部３７は、車両情報６２Ａの中でもユーザー３Ａの購入意欲を刺激する情報（その二輪自動車２のセールスポイントなど）を優先的に選択し、その情報を発話することで、二輪自動車２を効率的にプロモートしてもよい。

　また、雑談会話の話題には、ユーザー３Ａの性格と第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂの性格との相性を含めてもよい。
　ユーザー３Ａの性格は、ユーザー３Ａの、風体や容姿、発話音声（口調や言葉遣い）といった情報から推定可能である。すなわち、第１のＡＩサーバー４０６Ａ及び第２のＡＩサーバー４０６ＢのＡＩ部３５が、ユーザー３Ａの風体や容姿が写ったイメージデータや、ユーザー３Ａの発話音声の音声データを入力データＤａとして受け取り、ユーザー３Ａの性格を推定する。入力データＤａに基づく性格の推定には、感情推定と同じように、機械学習技術などを用いることができる。

＜変形例１Ｂ＞
　販売店４９に二輪自動車２が陳列されている間、すなわち、二輪自動車２に買手が付かない間、第１のＡＩサーバー４０６Ａ及び第２のＡＩサーバー４０６Ｂの仮想人間２７が機械学習により知識を蓄えることもできる。
　すなわち、ＡＩ部３５は、買手が付くまでの間、販売店４９やメーカー等の販売側が用意した学習用情報を履歴記憶部３８に蓄積し、当該学習用情報に基づいて、会話コンテンツ生成部３７の強化学習を行う。これにより、二輪自動車２が販売店４９に長く置かれるほど、学習用情報を反映した会話コンテンツＷが生成されるように、会話コンテンツ生成部３７で行われる会話生成処理のアルゴリズム（会話コンテンツの生成規則）がブラッシュアップされる。

　学習用情報には、例えば、二輪自動車関連情報や販売店４９が位置する地域情報などが挙げられる。二輪自動車関連情報は、二輪自動車２の所有者にとって有益となり得る情報であり、例えばメンテナンスに関する情報や、二輪自動車分野における周知・慣用技術情報である。また地域情報は、販売店４９が位置する地域に関する情報であり、各種ショップや施設の位置情報、歴史・風習等の情報等が挙げられる。

　これにより、二輪自動車２が販売店４９に置かれるほど、第１のＡＩサーバー４０６Ａ及び第２のＡＩサーバー４０６ＢのＡＩ部３５、３５が保持する学習用情報（いわゆる知識）が増えて、会話コンテンツＷが多様化するので、二輪自動車２の付加価値が高められ、二輪自動車２の購買力が補われる。

＜変形例１Ｃ＞
　ユーザー情報５７は、通信回線５に通信可能に接続されたコンピューター（例えば、会話処理サーバー９）が保持し、第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂは、このコンピューターからユーザー情報５７を取得してもよい。
＜変形例１Ｄ＞
　スマートフォン４８が、第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂと同様に、第１のＡＩサーバー４０６Ａ及び第２のＡＩサーバー４０６ＢのＡＩ会話サービス、及び、会話処理サーバー９のＡＩ同士会話サービスを利用する機能を備え、雑談会話に参加してもよい。

＜変形例１Ｅ＞
　第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂが近接している場合、第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂは、会話処理サーバー９を介して会話コンテンツＷを送受する代わりに、それぞれが出力した会話コンテンツＷの音声を、音声入出力部１４から取得してもよい。
　この場合において、音声入出力部１４で取得される音声が、誰宛の雑談会話の音声であるかを特定可能にするために、第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂは、会話コンテンツＷの音声出力のタイミングに合わせて雑談会話情報を含む信号を、近距離無線通信により送出することが望ましい。

　雑談会話情報には、少なくとも自身の装置ＩＤ、及び雑談相手の装置ＩＤが含まれている。
　そして、第１の情報処理端末４０４Ａ及び第２の情報処理端末４０４Ｂの各々は、会話の音声を検知した場合、雑談会話情報に基づいて、音声が雑談会話であり、かつ、自身に宛てられた会話であるか否かを判定可能になる。

＜第２応用例＞
　図１９は、本応用例に係るＡＩ間会話システム５００の構成を示す図である。
　本応用例では、会話条件が成立したときに、第１の情報処理端末５０４Ａ及び第２の情報処理端末５０４Ｂが、二輪自動車２のそれぞれの所有者であるユーザー３Ａ、３Ｂに代わって会話する（以下、「代理会話」と言う）。

　本応用例において、会話条件は、第１実施形態と同様に、第１の情報処理端末５０４Ａ及び第２の情報処理端末５０４Ｂの距離が所定距離以下であることである。
　また本応用例において、代理会話の話題は、ユーザー３Ａ、３Ｂの間の交渉（依頼を含む）に係る話題であり、この交渉の内容は、ユーザー３Ａ、３Ｂによって交渉タスク６７として第１の情報処理端末５０４Ａ及び第２の情報処理端末５０４Ｂに予め設定されている。

　図２０は、交渉タスク６７の模式図である。
　交渉タスク６７は、ユーザー３Ａ、３Ｂが要望している交渉内容を示すものであり、交渉内容６７Ａと、希望条件６７Ｂとを含んでいる。交渉内容６７Ａは、何について交渉するかを示す情報である。希望条件６７Ｂは、交渉におけるユーザー３Ａ、３Ｂの希望条件を示す情報である。
　例えば、ユーザー３Ａ、３Ｂが友達を作りたい場合、交渉内容６７Ａには、「友達になって欲しい」の旨が格納される。この場合、希望条件６７Ｂには、例えばユーザー３Ａ、３Ｂが友達になって欲しい相手の条件が格納される。また、この場合、交渉相手との交渉に用いるために、ユーザー３Ａ、３Ｂの個人情報を含むユーザー情報５７も、第１の情報処理端末５０４Ａ及び第２の情報処理端末５０４Ｂに設けられる。個人情報は、ユーザー３Ａ、３Ｂのパーソナリティを示す情報であり、例えば性別や、年齢、居住エリア、趣味、嗜好、二輪自動車２の運転歴、スケジュール等の行動履歴などを含んでいる。

　次いで、第１のＡＩサーバー５０６Ａ及び第２のＡＩサーバー５０６Ｂについて詳述する。
　なお、第１のＡＩサーバー５０６Ａ及び第２のＡＩサーバー５０６Ｂのそれぞれの構成は同一であるので、これらのうちの第１のＡＩサーバー５０６Ａについて説明する。

　図２１は、第１のＡＩサーバー５０６Ａの機能的構成を示すブロック図である。
　第１のＡＩサーバー５０６Ａは、第１の実施形態で説明した第１のＡＩサーバー６Ａが備える各部に加え、代理会話の会話コンテンツＷを生成するために、交渉部６８が会話コンテンツ生成部３７に設けられている。
　交渉部６８は、交渉タスク６７を含む入力データＤａが入力された場合に、相手との交渉に用いられる会話コンテンツＷを生成する。交渉部６８の処理についても、感情反映部４０と同様に、ニューラルネットワークと機械学習とを用いた人工知能が用いられている。

　図２２は、ＡＩ間会話システム５００のシーケンス図である。
　ステップＳｃ１～Ｓｃ４の処理は、第１実施形態のステップＳａ１～Ｓａ４と同様である。
　そして、例えば第１の情報処理端末５０４Ａが第２の情報処理端末５０４Ｂと交渉タスク６７に基づく交渉を開始するときには（ステップＳｃ５）、第１の情報処理端末５０４Ａは、ユーザー情報５７、及び交渉タスク６７を入力データＤａとして第１のＡＩサーバー５０６Ａに送信する（ステップＳｃ６）。第１のＡＩサーバー５０６Ａは、入力データＤａが入力されると、交渉タスク６７の内容に基づいて会話コンテンツＷを生成し（ステップＳｃ７）、当該会話コンテンツＷを第１の情報処理端末５０４Ａに送信する（ステップＳｃ８）。

　第１の情報処理端末５０４Ａは、第１のＡＩサーバー６Ａの会話コンテンツＷを受信すると、これを相手に届けるために、当該会話コンテンツＷ及び相手の装置ＩＤを含む上記第２信号Ｅ２を会話処理サーバー９に送信する（ステップＳｃ９）。

　なお、ステップＳｃ９～ステップＳｃ１５の処理についても、第１実施形態のステップＳａ９～ステップＳａ１５と同様である。

　これらの一連の動作により、第１のＡＩサーバー５０６Ａ及び第２のＡＩサーバー５０６Ｂの間で、会話コンテンツＷが送受されることで、交渉タスク６７について交渉する代理会話が行われることとなる。

　この交渉に係る代理会話は、交渉が成立、又は不成立に至った場合に終了する。
　本実施形態では、第１のＡＩサーバー５０６Ａ及び第２のＡＩサーバー５０６Ｂの各々のＡＩ部３５が、相手から受信した会話コンテンツＷの内容に基づいて、交渉の成立、又は不成立を判断する。例えば、交渉内容６７Ａが「友達作り」である場合、相手の応答の会話コンテンツＷが「友達になる」の旨を含んでいた場合に、交渉が成立したと判断される。一方、相手の応答の会話コンテンツＷが「お断り」の旨を含んでいた場合、交渉が不成立になった判断される。

　図２３は、代理会話における会話の例をタイムライン形式で示す模式図である。
　この図に示すように、第１の情報処理端末５０４Ａ及び第２の情報処理端末５０４Ｂの間の距離が所定距離以下になると、ユーザー３Ａが予め設定した交渉タスク６７について交渉する代理会話が行われる。
　これにより、ユーザー３Ａ、３Ｂは、交渉中にやり取りされた会話コンテンツＷの内容や、交渉の成立／非成立に応じて、交渉相手に対し、実際にアクションを起こすことが可能になる。

　本応用例によれば、次の効果を奏する。

　本応用例のＡＩ間会話システム５００において、ユーザー３Ａ、３Ｂ予め設定した話題に関する会話コンテンツＷが第１のＡＩサーバー５０６Ａ及び第２のＡＩサーバー５０６Ｂの間で送受される。
　これにより、ユーザー３Ａ、３Ｂが所望の話題を設定しておくことで、自身に代わって、第１のＡＩサーバー５０６Ａ及び第２のＡＩサーバー５０６Ｂの間で、その話題の会話を実行させることができる。

　また、本応用例では、会話コンテンツＷの話題は、ユーザー３Ａ、３Ｂが所望する交渉を含んでいる。
　これにより、ユーザー３Ａ、３Ｂは、自身が苦手な内容の交渉を、第１のＡＩサーバー５０６Ａ及び第２のＡＩサーバー５０６Ｂに委ねることができ、また、直接交渉する手間も省くことができる。また、ユーザー３Ａ、３Ｂは、交渉における会話コンテンツＷのやり取りを、交渉相手に対して実際に起こすアクションの判断材料にできる。

　なお、本応用例は、次のような変形が可能である。

＜変形例２Ａ＞
　ステップＳｃ５において、第１の情報処理端末５０４Ａ及び第２の情報処理端末５０４Ｂは、ユーザー３Ａ、３Ｂが交渉を行う意思が無い場合は、交渉を開始しなくともよい。
　すなわち、第１の情報処理端末５０４Ａ及び第２の情報処理端末５０４Ｂは、交渉を開始する前に、ユーザー３Ａ、３Ｂの交渉意思を確認する。そして、第１の情報処理端末５０４Ａ及び第２の情報処理端末５０４Ｂは、例えばユーザー３Ａ、３Ｂの操作や音声入力、ジェスチャー（イメージ入力）によって、交渉開始の意思が確認された場合に、交渉を開始する。

　また、ステップＳｃ７において、第１のＡＩサーバー５０６Ａ及び第２のＡＩサーバー５０６ＢのＡＩ部３５が、ユーザー３Ａ、３Ｂの交渉意思を類推してもよい。
　交渉意思は、交渉タスク６７の交渉内容６７Ａと、現在の状況との対比に基づいて類推可能である。現在の状況には、ユーザー３Ａ、３Ｂの現在の状況（感情など）や、周囲の現在の環境（現在地、天気、景色、周囲のランドマークなど）が参照される。

　例えば、交渉内容６７Ａが「友達作り」である場合、ユーザー３Ａ、３Ｂの現在の感情が「怒り」のときには、第１のＡＩサーバー５０６Ａ及び第２のＡＩサーバー５０６Ｂは、現時点において、ユーザー３Ａ、３Ａが友達を作る気分ではないと類推する。

　これにより、ユーザー３Ａ、３Ｂの気分が乗らないにもかかわらず、無駄な交渉が行わることを防止できる。

　本変形例は、次ぎのような使い方もできる。
　すなわち、ユーザー３Ａ、３Ｂが運転中の自身を被写体とした映像（写真又は動画）を欲する場合に、自身の撮影を他の二輪自動車２（例えば対向車両や前方を走行中の車両）に交渉して依頼するという使い方である。
　この場合、交渉内容６７Ａには「依頼者（ユーザー３Ａ、３Ｂ）自身の撮影」が設定され、希望条件６７Ｂには、ユーザー３Ａ、３Ｂ自身が撮影を希望するシチュエーションが設定される。ＡＩ部３５がユーザー３Ａ、３Ｂの感情を推定できるので、シチュエーションには、例えば「（ユーザー３Ａ、３Ｂ）自身を撮影して欲しいとき」や、「（ユーザー３Ａ、３Ｂ）の気分が爽快なとき」などのように、ユーザー３Ａ、３Ｂの感情に基づく条件を設定できる。

　例えば、「（ユーザー３Ａ、３Ｂ）自身を撮影して欲しいとき」という希望条件６７Ｂが設定されている状態で、撮影の所望を示唆するジェスチャ（例えばＶサインなど）をユーザー３Ａ、３Ｂが行ったときには、希望条件６７Ｂが成立したと判断される。また例えば、「（所有者１０６）の気分が爽快なとき」という希望条件６７Ｂが設定されている状態で、感情反映部４０によってユーザー３Ａ、３Ｂの感情が「爽快さ」を感じているか否かが判断される。
　そして、交渉相手との間で交渉が成立した場合には、交渉相手によって、ユーザー３Ａ、３Ｂが撮影され、第１の情報処理端末５０４Ａ及び第２の情報処理端末５０４Ｂは、その撮影データを例えば会話処理サーバー９を通じて交渉相手から取得する。

　これにより、ユーザー３Ａ、３Ｂは、走行中であっても、所望のシチュエーションにおける自身の姿を撮影した撮影データを取得できる。また、ユーザー３Ａ、３Ｂが希望条件６７Ｂに設定していないシチュエーションでの無駄な交渉、及びその結果の撮影が抑えられる。

＜変形例２Ｂ＞
　交渉相手が不成立の旨の会話コンテンツＷを出力したときに、交渉がそのまま不成立にならないように、交渉に介入する機能を会話処理サーバー９が備えてもよい。
　すなわち、会話処理サーバー９の中継部４４は、交渉に係る一連の会話コンテンツＷを中継するときに、これらの会話コンテンツＷを保持する。そして、交渉が不成立の場合に、会話処理サーバー９の例えば中継部４４が、会話コンテンツＷに基づいて交渉不成立の妥当性を判断し、不当と判断した場合には、成立の受け入れを交渉相手に指令する。

　会話処理サーバー９の中継部４４が行う妥当性判断処理には、第１のＡＩサーバー５０６Ａ及び第２のＡＩサーバー５０６ＢのＡＩ部３５と同様に、人工知能を用いることができる。

　本変形例は、二輪自動車２の走行時における運転サポートに好適である。運転サポートには、例えば車間距離や割り込みなどが挙げられる。
　すなわち、ユーザー３Ａ、３Ｂは、必要な運転サポートを交渉内容６７Ａとした交渉タスク６７を設定する。例えば、ユーザー３Ａ、３Ｂが車両走行中において最低でも所定距離以上の車間距離を確保したい場合、交渉内容６７Ａを「車間距離」とし、希望条件６７Ｂを「所定距離」とした交渉タスク６７を設定する。

　この場合、図２４に示すように、例えば第１の情報処理端末５０４Ａは、代理会話において、後ろを走行する二輪自動車２を交渉相手として車間距離を少なくとも「所定距離」以上とする交渉を行う。そして、この交渉が不成立であった場合、或いは、後続の交渉相手が車間距離を所定距離以下に継続して詰めていることにより事実上交渉が不成立となっている場合、第１の情報処理端末５０４Ａは、会話処理サーバー９に対し、交渉の妥当性を確認する確認要求Ｅ５を送信する。

　会話処理サーバー９は、交渉の不成立が妥当でないと判断した場合、交渉相手の後続車両に対し、受け入れ指令Ｅ６を送信する。この受け入れ指令Ｅ６を受けて、後続車両が車間距離を所定距離以上あけることで、所定距離以上の車間距離が確保されるようになる。この場合において、例えば走行時の状況に照らして所定距離以上の車間距離を確保することが好ましくない場合や、「所定距離」が一般常識に照らして長い距離である場合などには、交渉が不成立であることに不当な点がないので、会話処理サーバー９が、受け入れ指令Ｅ６を送信することはない。これにより、常に妥当な車間距離が確保されることとなる。

＜変形例２Ｃ＞
　交渉相手の第１の情報処理端末５０４Ａ及び第２の情報処理端末５０４Ｂは移動体に限らず、建造物に据え置かれてもよい。
　例えば、図２５に示すＡＩ間会話システム６００では、交渉相手となる第２の情報処理端末６０４Ｂが飲食店８５に設置されている。一方、二輪自動車２に搭載された第１の情報処理端末６０４Ａには、交渉内容６７Ａが「飲食」であり、希望条件６７Ｂが「希望メニューと値段」である交渉タスク６７が設定されている。
　この場合、二輪自動車２の走行中などに、第１の情報処理端末５０４Ａが飲食店８５に所定距離以下まで近づいたときに、第２の情報処理端末５０４Ｂとの間で代理会話による交渉が行われる。この結果、ユーザー３Ａは、希望する値段で希望のメニューを飲食できる飲食店８５を簡単に見つけることができる。

　なお、ＡＩ間会話システム６００において、例えば、ガレージセール会場に交渉相手の第２の情報処理端末５０４Ｂが設置されることで、ユーザー３Ａは、所望の値段で欲する物品を、交渉相手の第２の情報処理端末５０４Ｂとの交渉により簡単に見つけ出すこともできる。

＜変形例２Ｄ＞
　図２６に示すように、第１の情報処理端末５０４Ａ及び第２の情報処理端末５０４Ｂのいずれか（図示例では、第１の情報処理端末５０４Ａ）が、ユーザー３Ａ、３Ｂが所持する可搬型でもよい。
　この場合において、第１の情報処理端末５０４Ａのユーザー３Ａは、自身が希望する内容の交渉タスク６７を第１の情報処理端末５０４Ａに設定しておくことで、自身と所定距離内に位置する二輪自動車２の第２の情報処理端末５０４Ｂと代理会話による交渉を行わせることができる。

　本変形例は、次のような使い方が可能である。
　すなわち、ユーザー３Ａが二輪自動車２への同乗を所望する場合に、周囲を走行している二輪自動車２に対し、代理会話の交渉により同乗を依頼するという使い方である。この使い方は、ユーザー３Ａが電車の終電を逃した場合や、タクシーやバス等の乗合自動車が周囲に見当たらない場合などに有用である。
　この場合、ユーザー３Ａは、交渉タスク６７の交渉内容６７Ａに「車両への同乗」を設定し、希望条件６７Ｂには、例えば「目的地」や、「同乗に対する対価」、「二輪自動車２の所有者１０６のパーソナリティに関する要望（例えば、誠実、寛大、社交的・・・）」などを設定する。

　これにより、ユーザー３Ａから所定距離の周囲内に二輪自動車２が出現するごとに、同乗を依頼する交渉が代理会話によって行われ、ユーザー３Ａは、快く同乗させてくれる二輪自動車２のユーザー３Ｂを見つけることができる。

　なお、交渉相手側の第２のＡＩサーバー５０６Ｂは、代理会話動作時に、そのときのユーザー３Ｂの行動予定をユーザー情報５７に基づいて特定し、スケジュールの空きに応じて、交渉を拒否するか否かを決めてもよい。これに加えて、第２のＡＩサーバー５０６Ｂは、そのときのユーザー３Ｂの感情（例えば「焦り」、「落ち着き」、「不安」、「楽しい」・・・）、及びユーザー３Ｂのパーソナリティに基づいて、同乗依頼に対するユーザー３Ａの判断を類推し、類推結果を同乗交渉の応答に反映してもよい。

＜第３応用例＞
　図２７は、本応用例に係るＡＩ間会話システム７００の構成を示す図である。
　本応用例では、会話条件が成立したときに、第１の情報処理端末７０４Ａ及び第２の情報処理端末７０４Ｂの蓄積情報７０を話題にしたＡＩ間会話（以下、「情報伝達会話」と言う）が実行されることで、蓄積情報７０の伝達を可能にする。
　本応用例において、会話条件は、第１実施形態と同様に、第１の情報処理端末７０４Ａ及び第２の情報処理端末７０４Ｂの距離が所定距離以下であることである。

　蓄積情報７０は、第１の情報処理端末７０４Ａ及び第２の情報処理端末７０４Ｂがセンサーインターフェース１６を通じて収集可能な各種の情報である。
　また第１の情報処理端末７０４Ａ及び第２の情報処理端末７０４Ｂには、伝達内容設定７１が格納されている。伝達内容設定７１は、蓄積情報７０のうち、情報伝達相手への提供を許可する提供許可内容７１Ａを特定した設定情報である。

　図２８は、伝達内容設定７１の模式図である。
　提供許可内容７１Ａは、ユーザー３Ａ、３Ｂによって予め設定されるものであり、許可対象の内容として、例えば「道路情報」や「施設情報」、「メンテナンス情報」といった内容が設定される。「道路情報」には、二輪自動車２が今までに走行した道路の情報であり、例えば混雑状況や交通規制、路面状態などが挙げられる。「施設情報」は、二輪自動車２が今までに立ち寄った施設の情報である。また、「メンテナンス情報」は、今までに二輪自動車２に対して行われたメンテナンスに関する情報であり、修理箇所や、交換又は追加されたパーツ、エンジンオイル品名などの情報である。また、「メンテナンス情報」には、メンテナンス後に二輪自動車２に生じた性能変化（燃費など）も含む。

　図２９は、ＡＩ間会話システム７００のシーケンス図である。
　ステップＳｄ１～Ｓｄ４の処理は、第１実施形態のステップＳａ１～Ｓａ４と同様である。
　そして、例えば第１の情報処理端末７０４Ａが第２の情報処理端末７０４Ｂに対し蓄積情報７０を伝達する会話を開始するときには（ステップＳｄ５）、第１の情報処理端末７０４Ａは、伝達内容設定７１に基づいて蓄積情報７０から伝達対象の情報を抽出し、それを入力データＤａに含めて第１のＡＩサーバー５０６Ａに送信する（ステップＳｄ６）。第１のＡＩサーバー５０６Ａは、入力データＤａが入力されると、伝達対象の情報に基づいて会話コンテンツＷを生成し（ステップＳｄ７）、当該会話コンテンツＷを第１の情報処理端末５０４Ａに送信する（ステップＳｄ８）。

　その後のステップＳｄ９～ステップＳｄ１５は、第１実施形態で説明したステップＳａ１０～ステップＳａ１５と同様である。
　なお、ステップＳｄ１２において、第２のＡＩサーバー６Ｂは、会話の流れや周囲の状況によっては、他の情報提供をリクエストする会話コンテンツＷを生成してもよい。この場合、第１のＡＩサーバー６Ａは、そのリクエストに応える会話コンテンツＷを生成する。

　図３０は、情報伝達会話における会話例をタイムライン形式で示す模式図である。
　同図には、提供許可内容７１Ａが「メンテナンス情報」である場合が示されている。同図に示すように、第１の情報処理端末７０４Ａが所定距離内の他の第２の情報処理端末７０４Ｂとの間で情報伝達会話を行うことで、それぞれの二輪自動車２に対して過去に行われたメンテナンス情報が会話コンテンツＷの送受によって共有される。また、これらの会話コンテンツＷを通じて、ユーザー３Ａ、３Ｂは、有用なメンテナンス情報を知ることができる。

　本応用例によれば、次の効果を奏する。

　本応用例では、蓄積情報７０が会話コンテンツＷを通じて第１のＡＩサーバー６Ａ及び第２のＡＩサーバー６ＢのＡＩ部３５、３５（仮想人間２７、２７）の間で授受されるので、ＡＩ部３５、３５間で蓄積情報７０の共有化が図られる。
　また、ユーザー３Ａ、３Ｂによって予め許可された内容の蓄積情報７０のみが授受の対象なので、ユーザー３Ａ、３Ｂの意に反した情報伝達が防止される。

　なお、本応用例は、次のような応用が可能である。

＜変形例３Ａ＞
　第１のＡＩサーバー６Ａ及び第２のＡＩサーバー６Ｂが、蓄積情報７０、及び提供許可内容７１Ａを第１の情報処理端末７０４Ａ及び第２の情報処理端末７０４Ｂから取得し、伝達する情報をＡＩ部３５が決定してもよい。

　例えば、提供許可内容７１Ａが「道路情報」である場合、ＡＩ部３５は、過去に走行した道路の情報を蓄積情報７０から抽出し、その情報を含む会話コンテンツＷを生成する。
　このとき、ＡＩ部３５は、第１の情報処理端末７０４Ａ及び第２の情報処理端末７０４Ｂの周囲の状況（天候や走行地点、情報伝達相手の二輪自動車２の進行方向など）に応じて、会話コンテンツＷに含ませる情報を選択してもよい。
　これにより、同一状況下に居る情報伝達相手の二輪自動車２、又は、そのユーザー３Ａ、３Ｂにとって有用な情報が伝達され易くなる。例えば、現在の天候が悪く、かつ、情報伝達相手の二輪自動車２が対向車である場合、直近に走行した道路の路面状態が会話コンテンツＷに含められる。

　また例えば、提供許可内容７１Ａが「メンテナンス情報」である場合、ＡＩ部３５は、過去のメンテナンスに関する情報を蓄積情報７０から抽出し、その情報を含む会話コンテンツＷを生成する。
　このとき、ＡＩ部３５は、情報伝達相手の二輪自動車２の車種や製造メーカ、或いは、自車両の二輪自動車２の性能や、ユーザー３Ａ、３Ｂの感情において良好な変化が見られたメンテナンス内容といったように、情報伝達相手に有益な情報を蓄積情報７０の中から優先的に選択する。

　１、１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００　ＡＩ間会話システム
　２　二輪自動車
　３Ａ、３Ｂ　ユーザー
　４Ａ、１０４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ　第１の情報処理端末
　４Ｂ、１０４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ　第２の情報処理端末
　５　通信回線
　６Ａ、４０６Ａ、５０６Ａ　第１のＡＩサーバー
　６Ｂ、４０６Ｂ、５０６Ｂ　第２のＡＩサーバー
　９　会話処理サーバー
　２７　仮想人間
　２９　入力データ取得部
　３０　ＡＩインターフェース部
　３２　会話コンテンツ再生部
　３３　入力データ送信部
　３４　会話コンテンツ受信部
　３５　ＡＩ部
　３６　入力部
　３７　会話コンテンツ生成部
　３８　履歴記憶部
　３９　出力部
　４０　感情反映部
　４１　性格形成部
　４２　監視部
　４３　記憶部
　４４　中継部
　４５　判定部
　４７　端末管理情報
　４８　スマートフォン
　５７　ユーザー情報
　６０　人検知部
　６１　ユーザー情報取得部
　６２　車両情報記憶部
　６２Ａ　車両情報
　６３　相性反映部
　６４　相性判定部
　６５　判定出力部
　６７　交渉タスク
　６８　交渉部
　７０　蓄積情報
　７１　伝達内容設定
　７１Ａ　提供許可内容
　Ｄａ　入力データ
　Ｗ　会話コンテンツ

Claims

　ポータブル、又は車載型の端末であり、外部に設けられた人工知能（３５）の入出力インターフェース部（３０）を有した第１の端末（４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）、及び第２の端末（４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）の各々と通信する手段（４７）と、
　所定の会話条件の成立を判定する手段（４５）と、を備え、
　前記会話条件が成立した場合に、前記第１の端末（４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）が通信する前記人工知能（３５）と、前記第２の端末（４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）が通信する前記人工知能（３５）との間で、それぞれの前記人工知能（３５、３５）が生成する会話コンテンツ（Ｗ）を授受可能にする
　ことを特徴とする会話処理サーバー（９）。
　ポータブル、又は車載型の端末であり、人工知能（３５）が搭載された第１の端末（１０４Ａ）、及び第２の端末（１０４Ｂ）の各々と通信する手段（４７）と、
　所定の会話条件の成立を判定する手段（４５）と、を備え、
　前記会話条件が成立した場合に、前記第１の端末（１０４Ａ）の前記人工知能（３５）と、前記第２の端末（１０４Ｂ）の前記人工知能（３５）との間で、それぞれの前記人工知能（３５、３５）が生成する会話コンテンツ（Ｗ）を授受可能にする
　ことを特徴とする会話処理サーバー（９）。
　ポータブル、又は車載型の端末であり、人工知能（３５）が搭載された第１の端末（１０４Ａ）、及び、ポータブル、又は車載型の端末であり、外部に設けられた人工知能（３５）の入出力インターフェース部（３０）を有した第２の端末（４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）の各々と通信する手段（４７）と、
　所定の会話条件の成立を判定する手段（４５）と、を備え、
　前記会話条件が成立した場合に、前記第１の端末（１０４Ａ）の前記人工知能（３５）と、前記第２の端末（４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）が通信する前記人工知能（３５）との間で、それぞれの前記人工知能（３５、３５）が生成する会話コンテンツ（Ｗ）を授受可能にする
　ことを特徴とする会話処理サーバー（９）。
　前記所定の会話条件は、前記第１の端末（４Ａ、１０４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）及び第２の端末（４Ｂ、１０４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）の間の距離を含む、ことを特徴とする請求項１～３のいずれかに記載の会話処理サーバー（９）。
　前記第１の端末（４Ａ、１０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）及び前記第２の端末（４Ｂ、１０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）の間で前記会話コンテンツ（Ｗ）を中継する手段（４７）を備えることを特徴とする請求項１～４のいずれかに記載の会話処理サーバー（９）。
　前記会話コンテンツ（Ｗ）は、それぞれの前記人工知能（３５、３５）が雑談しているときの発話である、ことを特徴とする請求項１～５のいずれかに記載の会話処理サーバー（９）。
　前記雑談は、前記第１の端末（４Ａ、１０４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）、及び前記第２の端末（４Ｂ、１０４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）に対応付けられた製品についての話題を含む、
　ことを特徴とする請求項６に記載の会話処理サーバー（９）。
　前記人工知能（３５、３５）は、前記製品が買われるまでの間、前記製品の販売を促進する情報を学習する、ことを特徴とする請求項７に記載の会話処理サーバー（９）。
　前記会話コンテンツ（Ｗ）は、ユーザー（３Ａ、３Ｂ）が予め設定した話題に関する発話である、ことを特徴とする請求項１～５のいずれかに記載の会話処理サーバー（９）。
　前記話題は、それぞれの前記人工知能（３５、３５）の間で行わせる交渉を含む、ことを特徴とする請求項９に記載の会話処理サーバー（９）。
　それぞれの前記人工知能（３５、３５）の間で前記交渉が不成立になった場合に、前記交渉が不成立になった事の妥当性を、当該交渉において送受された前記会話コンテンツ（Ｗ）に基づいて判定し、前記交渉の不成立が妥当でないと判定した場合に、当該交渉の相手の前記第１の端末（４Ａ、１０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）、または前記第２の端末（４Ｂ、１０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）に対し、当該交渉の受け入れを指示することを特徴とする
　ことを特徴とする請求項１０に記載の会話処理サーバー（９）。
　前記会話コンテンツ（Ｗ）は、前記第１の端末（４Ａ、１０４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）、及び前記第２の端末（４Ｂ、１０４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）に蓄積された情報（７０）のうち、それぞれのユーザー（３Ａ、３Ｂ）によって予め許可された情報を含む発話である、ことを特徴とする請求項１～５のいずれかに記載の会話処理サーバー（９）。
　ポータブル、又は車載型の端末であり、外部に設けられた人工知能（３５）の入出力インターフェース部（３０）を有した第１の端末（４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）、及び第２の端末（４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）の各々と通信する手段（４７）を備えた会話処理サーバー（９）の制御方法において、
　所定の会話条件の成立を判定するステップと、
　前記会話条件が成立した場合に、前記第１の端末（４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）が通信する前記人工知能（３５）と、前記第２の端末（４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）が通信する前記人工知能（９）との間で、それぞれの前記人工知能（３５、３５）が生成する会話コンテンツを授受可能にするステップと、を備えることを特徴とする制御方法。
　ポータブル、又は車載型の端末であり、人工知能（３５）が搭載された第１の端末（１０４Ａ）、及び第２の端末（１０４Ｂ）の各々と通信する手段（４７）を備えた会話処理サーバー（９）の制御方法において、
　所定の会話条件の成立を判定するステップと、
　前記会話条件が成立した場合に、前記第１の端末（１０４Ａ）の前記人工知能（３５）と、前記第２の端末（１０４Ｂ）の前記人工知能（３５）との間で、それぞれの前記人工知能（３５、３５）が生成する会話コンテンツ（Ｗ）を授受可能にするステップと、
　を備えることを特徴とする制御方法。
　ポータブル、又は車載型の端末であり、人工知能（３５）が搭載された第１の端末（１０４Ａ）、及び、ポータブル、又は車載型の端末であり、外部に設けられた人工知能（３５）の入出力インターフェース部（３０）を有した第２の端末（４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）の各々と通信する手段（４７）を備えた会話処理サーバー（９）の制御方法において、
　所定の会話条件の成立を判定するステップと、
　前記会話条件が成立した場合に、前記第１の端末（１０４Ａ）の前記人工知能（３５）と、前記第２の端末（４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）が通信する前記人工知能（３５）との間で、それぞれの前記人工知能（３５、３５）が生成する会話コンテンツ（Ｗ）を授受可能にするステップと、
　を備えたことを特徴とする制御方法。
　ポータブル、又は車載型の端末（４Ａ、１０４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）であって、
　外部に設けられた人工知能（３５）の入出力インターフェース部（３０）、或いは、人工知能（３５）と、
　所定の会話条件の成立を判定する会話処理サーバー（９）と通信する手段（１２）と、を備え、
　前記会話処理サーバー（９）によって前記会話条件の成立が判定された場合に、前記人工知能（３５）と、他の端末（４Ｂ、１０４Ｂ、３０４Ｂ、４０４Ｂ、５０４Ｂ、６０４Ｂ、７０４Ｂ）の前記人工知能（３５）との間で、それぞれの前記人工知能（３５、３５）が生成する会話コンテンツ（Ｗ）を授受する
　ことを特徴とする端末（４Ａ、１０４Ａ、３０４Ａ、４０４Ａ、５０４Ａ、６０４Ａ、７０４Ａ）。