WO2018216271A1

WO2018216271A1 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム

Info

Publication number: WO2018216271A1
Application number: PCT/JP2018/005322
Authority: WO
Inventors: 麗子桐原; 宮嵜　充弘; 真里斎藤; 寿理八重田
Original assignee: ソニー株式会社
Priority date: 2017-05-24
Filing date: 2018-02-15
Publication date: 2018-11-29
Also published as: JP7070563B2; US20200151796A1; EP3633582A4; EP3633582A1; JPWO2018216271A1; CN110637296A

Abstract

【課題】複数ユーザ向けの推薦情報を決定者が居る際に提示し、決定率を上げることが可能な情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】識別された周辺に存在する１以上のユーザが所属するグループに推薦する情報の推薦項目のうち、周辺に決定者が存在する推薦項目の推薦情報を提示するよう制御する制御部を備える、情報処理装置。

Description

情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム

　本開示は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。

　従来からユーザ個人の嗜好や制約に基づいて情報推薦を行う技術が知られている。

　ここで、情報推薦技術に関し、例えば下記特許文献１では、推薦の際に用いるユーザの嗜好情報として、非明示的にユーザの嗜好を示す可能性がある情報を明示的にユーザの嗜好を示す情報に変換して利用することが開示されている。

特開２０１５－３５１４０号公報

　しかしながら、従来の推薦技術では、例えば「家族での食事、行楽、視聴コンテンツ」等のように、複数人が参加する内容を提案する際、各個人の嗜好に合わせて提案を行うと、参加者のうち特定の人物の嗜好に合うだけで一緒に参加する他の人物の嗜好に合うとは限らない。

　また、食事や行楽等の「手間（調理、運転）やコスト（食費，旅行費）」がかかることは、参加者の中で決定する人物が偏ることが多く、その人物がいない時に提案しても決定まで至らない場合がある。

　そこで、本開示では、複数ユーザ向けの推薦情報を決定者が居る際に提示し、決定率を上げることが可能となる情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提案する。

　本開示によれば、識別された周辺に存在する１以上のユーザが所属するグループに推薦する情報の推薦項目のうち、周辺に決定者が存在する推薦項目の推薦情報を提示するよう制御する制御部を備える、情報処理装置を提案する。

　本開示によれば、プロセッサが、識別された周辺に存在する１以上のユーザが所属するグループに推薦する情報の推薦項目のうち、周辺に決定者が存在する推薦項目の推薦情報を提示するよう制御することを含む、情報処理方法を提案する。

　本開示によれば、コンピュータを、識別された周辺に存在する１以上のユーザが所属するグループに推薦する情報の推薦項目のうち、周辺に決定者が存在する推薦項目の推薦情報を提示するよう制御する制御部として機能させるための、プログラムを提案する。

　以上説明したように本開示によれば、複数ユーザ向けの推薦情報を決定者が居る際に提示し、決定率を上げることが可能となる。

　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情報処理システムの概要について説明する図である。本実施形態による端末装置の構成の一例を示すブロック図である。本実施形態によるサーバの構成の一例を示すブロック図である。第１の実施例による情報提示処理を示すフローチャートである。第１の実施例によるグループにおける（存在者の）組み合わせに応じた各推薦項目の優先度の一例である。第１の実施例による決定者らしさの管理テーブルの一例を示す図である。第２の実施例による情報提示処理を示すフローチャートである。第２の実施例による対話シーケンスの一例を示す図である。

　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情報処理システムの概要
　２．構成
　　２－１．端末装置の構成
　　２－２．サーバの構成
　３．各実施例
　　３－１．第１の実施例
　　３－２．第２の実施例
　４．まとめ

　＜＜１．本開示の一実施形態による情報処理システムの概要＞＞
　図１は、本開示の一実施形態による情報処理システムの概要について説明する図である。図１に示すように、本実施形態による情報処理システムは、音声により情報提示を行い得る端末装置１と、サーバ２とを含む。端末装置１およびサーバ２はネットワーク３を介して接続される。

　本実施形態による端末装置１は、ユーザとの音声対話を実現するエージェント機能を有する。具体的には、音声入力部１２（図２参照）および音声出力部１４（図２参照）を有し、ユーザ発話の集音およびエージェント音声の出力が可能である。例えば端末装置１は、明日の天気についてユーザに質問された場合、ネットワーク３を経由して天気情報サービスにアクセスし、明日の天気情報を取得して音声提示することが可能である。

　また、端末装置１は、図１に示すように、１以上のカメラ１３や、発光部１５をさらに有していてもよい。

　なお端末装置１の形状は特に限定しない。端末装置１は、例えば据え置き型のホームエージェント装置であってもよいし、自走型のホームエージェント装置（例えばロボット）であってもよい。また、端末装置１は、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話端末、ウェアラブル端末等のモバイル端末であってもよいし、パーソナルコンピュータ、ゲーム機、音楽プレイヤー等の装置であってもよい。

　サーバ２は、端末装置１により集音された発話音声の解析や推薦内容の決定（すなわち提示情報の検索や生成）を行い得る。

　なお本実施形態では一例として図１に示すようにクライアント－サーバシステムの構成を有しているが、本開示はこれに限定されず、クライアント側で全ての処理を行ってもよいし、さらに外部装置を用いて処理を分散させてもよい。

　ここで、上述したように、従来の推薦技術では、複数人が参加する内容を提案する際、各個人の嗜好に合わせて提案を行うと、参加者のうち特定の人物の嗜好に合うだけで一緒に参加する他の人物の嗜好に合うとは限らなかった。また、また、食事や行楽等の「手間（調理、運転）やコスト（食費，旅行費）」がかかることは、参加者の中で決定する人物が偏ることが多く、その人物がいない時に提案しても決定まで至らない場合があった。

　そこで、本開示では、複数ユーザ向けの推薦情報を決定者が居る際に提示し、決定率を上げることを可能とする。

　より具体的には、「グループのメンバーの組み合わせ」と「決定者の在／不在」に応じて提示内容や情報提示のタイミングを制御することで、推薦システムの利便性をさらに向上させ、提案内容の決定率を上げることを可能とする。

　以上、本開示の一実施形態による情報処理システムについて説明した。続いて、本実施形態による情報処理システムに含まれる各装置の具体的な構成について図面を参照して説明する。

　＜＜２．構成＞＞
　　＜２－１．端末装置１の構成＞
　図２は、本実施形態による端末装置１の構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、端末装置１（情報処理装置の一例）は、制御部１０、通信部１１、音声入力部１２、カメラ１３、音声出力部１４、発光部１５、投影部１６、および記憶部１７を有する。

　制御部１０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端末装置１内の動作全般を制御する。制御部１０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、制御部１０は、使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ（Read　Only　Memory）、及び適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭ（Random　Access　Memory）を含んでいてもよい。

　また、本実施形態による制御部１０は、音声入力部１２から出力された音声信号（例えば、ユーザの発話音声）やカメラ１３により撮像された撮像画像（例えば、ユーザの顔画像）を、通信部１１を介してサーバ２に送信制御する。送信するデータの形式は特に限定せず、オリジナルのデータを送信してもよいし、適宜加工して送信してもよい。加工の例としては、圧縮、特徴量の抽出、別形式への変更等が想定される。

　また、制御部１０は、サーバ２から送信されたエージェント音声（例えば、ユーザの発話に対する応答情報）を、音声出力部１４から出力するよう提示する。また、制御部１０は、サーバ２から送信された画像情報を、投影部１６から投影するよう制御することも可能である。

　（通信部１１）
　通信部１１は、有線または無線によりネットワーク３と接続し、ネットワーク上のサーバ２とデータの送受信を行う。通信部１１は、例えば有線／無線ＬＡＮ（Local　Area　Network）、またはＷｉ－Ｆｉ（登録商標）、携帯通信網（ＬＴＥ（Long　Term　Evolution）、３Ｇ（第３世代の移動体通信方式））等によりネットワーク３と通信接続する。

　（音声入力部１２）
　音声入力部１２は、ユーザ音声や周辺の環境音を収音し、音声信号を制御部１０に出力する。具体的には、音声入力部１２は、マイクロホンおよびアンプ等により実現される。また、音声入力部１２は、複数のマイクロホンから成るマイクアレイにより実現されてもよい。

　（カメラ１３）
　カメラ１３は、撮像レンズ、絞り、ズームレンズ、およびフォーカスレンズ等により構成されるレンズ系、レンズ系に対してフォーカス動作やズーム動作を行わせる駆動系、レンズ系で得られる撮像光を光電変換して撮像信号を生成する固体撮像素子アレイ等を有する。固体撮像素子アレイは、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ　Ｃｏｕｐｌｅｄ　Ｄｅｖｉｃｅ）センサアレイや、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ　Ｍｅｔａｌ　Ｏｘｉｄｅ　Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）センサアレイにより実現されてもよい。

　（音声出力部１４）
　音声出力部１４は、音声信号を再生するスピーカと、スピーカに対するアンプ回路を有する。

　（発光部１５）
　発光部１５は、ＬＥＤ（Light　Emitting　Diode）等により光を発生させる構造を有する。発光部１５は、制御部１０の制御に従って、点灯、消灯、点滅等を行い得る。また、発光部１５は、点灯時の光の色や輝度も調整可能である。発光部１５の点灯状態により、例えば端末装置１がスタンバイ中であることや、電源がＯＦＦになっていることを周囲に知らせることができる。

　（投影部１６）
　投影部１６は、画像を壁や天井、スクリーン等に投影する機能を有する。

　（記憶部１７）
　記憶部１７は、制御部１０の処理に用いられるプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ（Read　Only　Memory）、および適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭ（Random　Access　Memory）により実現される。

　以上、本実施形態による端末装置１の構成について具体的に説明した。なお端末装置１の構成は図２に示す例に限定されず、例えば人感センサ、生体センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、または位置センサ等の各種センサをさらに有していてもよい。また、図１および図２には図示していないが、端末装置１には電源スイッチや音量調整操作部等の操作入力部も設けられ得る。また、端末装置１には、タッチセンサ、圧力センサ、若しくは近接センサ等による操作インタフェースをさらに設けてもよい。また、端末装置１は、表示部をさらに備え、サーバ２から受信した提示情報の一例である画像を表示するようにしてもよい。

　また、端末装置１の少なくとも一部の構成を外部装置に設けてもよい。例えば、音声入力部１２やカメラ１３を周辺の外部装置に設けてもよいし、周辺の外部装置から受信した発話音声や撮像画像をさらに用いるようにしてもよい。

　　＜２－２．サーバ２の構成＞
　図３は、本実施形態によるサーバ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、サーバ２（情報処理装置の一例）は、制御部２０、通信部２１、および記憶部２２を有する。

　（制御部２０）
　制御部２０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サーバ２内の動作全般を制御する。制御部２０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、制御部２０は、使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ（Read　Only　Memory）、及び適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭ（Random　Access　Memory）を含んでいてもよい。

　また、本実施形態による制御部２０は、音声認識部２０１、ユーザ特定部２０２、推薦内容決定部２０３、情報提示制御部２０４、およびフィードバック取得部２０５としても機能する。

　音声認識部２０１は、端末装置１から送信された音声信号（具体的には、ユーザの発話音声）に対して音声認識を行い、ユーザの発話音声をテキスト化する。また、音声認識部２０１は、テキスト化した文字列に対して意味解析を行い、音声発話の内容を認識する。

　ユーザ特定部２０２は、端末装置１周辺に居るユーザの特定を行う。具体的には、例えば端末装置１から送信された音声信号（ユーザの発話音声）に対して声紋解析を行ってユーザを特定してもよいし（話者識別）、端末装置１が撮像した周辺画像に映る人物の顔認識を行ってユーザを特定してもよい。ユーザの声紋情報や顔情報は、記憶部２２に記憶され得る。

　推薦内容決定部２０３は、ユーザに推薦する情報（推薦情報）の内容を決定する機能を有する。推薦内容決定部２０３は、端末装置１の周辺に存在するユーザは誰であるか、また、当該ユーザが含まれるグループのメンバーを考慮し、複数ユーザ（当該ユーザが含まれるグループ）向けの推薦内容を決定し得る。推薦情報は、記憶部２２から抽出してもよいし、ネットワーク３を介して他のサーバから取得してもよい。より具体的な推薦内容の決定方法について、図４～図７を参照して後述する。なおここでは複数ユーザ（すなわちグループ）向けの推薦内容を決定する旨を述べたが、本実施形態はこれに限定されず、個人ユーザ向けの推薦内容も当然に決定し得る。この際、推薦内容決定部２０３は、個人の嗜好情報等に基づいて、適宜推薦内容を決定することが可能である。

　情報提示制御部２０４は、推薦内容決定部２０３により決定された推薦情報をユーザに提示するよう、通信部２１を介して端末装置１に推薦情報を送信する制御を行う。なお本実施形態では推薦内容の提示について主に説明しているが、本実施形態はこれに限定されず、制御部２０はユーザの発話に対する応答音声を生成することも可能である。応答文の生成は、予め設定された応答文生成ルールに従って生成してもよいし、機械学習により構築した応答文生成モデルを用いて生成してもよい。情報提示制御部２０４は、生成された応答音声も通信部２１を介して端末装置１に送信するよう制御し得る。

　フィードバック取得部２０５は、ユーザに提案した推薦情報に対する当該ユーザによるフィードバック（決定、賛成、反対等）を取得し、フィードバック内容を記憶部２２に記憶する。

　（通信部２１）
　通信部２１は、有線または無線によりネットワーク３と接続し、ネットワーク３を介して各端末装置１とデータの送受信を行う。通信部２１は、例えば有線／無線ＬＡＮ（Local　Area　Network）、またはＷｉ－Ｆｉ（Wireless　Fidelity、登録商標）等によりネットワーク３と通信接続する。

　（記憶部２２）
　記憶部２２は、制御部２０の処理に用いられるプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ、および適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭにより実現される。例えば本実施形態による記憶部２２は、ユーザ情報、グループ情報、推薦情報（コンテンツ）、フィードバック内容、応答文生成ルール等を格納する。

　以上、本実施形態によるサーバ２の構成について具体的に説明した。なおサーバ２の構成は、図３に示す例に限定されない。例えばサーバ２の少なくとも一部の構成を外部装置に設けてもよいよいし、制御部２０の各機能の少なくとも一部を端末装置１または通信距離が比較的端末装置１に近い情報処理端末（いわゆるエッジサーバなど）に設けてもよい。このように、端末装置１の各構成を適宜分散することで、リアルタイム性の向上や、処理負担の軽減、セキュリティの担保を実現することが可能となる。

　＜＜３．各実施例＞＞
　続いて、本実施形態による情報処理システムについて複数の実施例を用いて具体的に説明する。

　　＜３－１．第１の実施例＞
　まず、図４を参照して第１の実施例による情報提示処理について説明する。第１の実施例では、決定者がその場にいる時にだけ推薦を行うことで、決定率を上げることを可能とする。図４は、第１の実施例による情報提示処理を示すフローチャートである。

　図４に示すように、まず、サーバ２は、端末装置１から送信された撮像画像を解析して端末装置１の周辺に人がいることを検出し（ステップＳ１０３）、周辺にいる全てのユーザを識別する（ステップＳ１０６）。具体的には、ユーザ特定部２０２により撮像画像に映る人物の顔解析を行い、ユーザの特定を行う。

　次に、サーバ２の推薦内容決定部２０３は、周辺に存在するユーザの組み合わせに対する推薦項目の優先度を決定する（ステップＳ１０９）。具体的には、推薦内容決定部２０３は、周辺に存在するユーザの組み合わせに基づき、記憶部２２に記憶されたグループ情報を参照して周辺に存在する１以上のユーザが所属するグループを判断し、当該グループにおける（存在者の）組み合わせに応じた各推薦項目の優先度を取得する。グループにおける（存在者の）組み合わせに応じた各推薦項目の優先度は、予め設定され得る。ここで、図５に、グループにおける（存在者の）組み合わせに応じた各推薦項目の優先度の一例を示す。

　図５では、例えば父、母、および子供から構成されるグループにおいて、誰が存在している場合にどの推薦項目が優先されるか、その優先順位が示されている。また、そのグループの中で誰がどの推薦項目の決定者であるかも規定されている。なお決定者はユーザが予め設定してもよいし、会話履歴（エージェントとの会話の他、ユーザ同士の会話も含む）や決定履歴等に基づいてサーバ２により動的に変更してもよい（より具体的には、「決定者らしさ」を示す数値の変更）。例えば図５に示す例では、母と子供とが居る場合、「レシピ」の情報推薦の優先度が最も高く、次いで、「行楽」、「音楽」、「買物」となっている。また、父と子供とが居る場合、「行楽」の情報推薦の優先度が最も高く、次いで、「レシピ」、「音楽」、「買物」となっている。推薦情報の優先度も、決定者の変更や、会話履歴、決定履歴等に基づいて適宜サーバ２により動的に変更され得る。例えば、母と子が音楽の話をよくしている場合、サーバ２は、母と子の組み合わせにおける「音楽」の優先度を上げるようにする。

　また、各推薦項目に対応する推薦の内容は適宜更新されるようにしてもよい。サーバ２は、例えば、「音楽」に関する１以上の推薦内容を定期的に取得し（１週間毎、今週の売上ベスト１０など）、更新してもよい。

　次いで、推薦内容決定部２０３は、決定者が端末装置１の周辺にいるか否かを判断する（ステップＳ１１２）。より具体的には、推薦内容決定部２０３は、ユーザの組み合わせに応じた推薦項目の優先度に基づいて、優先度が高い推薦項目の決定者らしさが最も高い人物を決定者とみなし、当該決定者がいるか否かを判断する。ここで、図６に、決定者らしさの管理テーブルの一例を示す。かかる管理テーブルは、グループ情報に含まれ記憶部２２に記憶され得る。

　図６に示すように、例えば「決定者らしさ」を示す数値がポイントで示され、１０ポイント以上でその項目の決定者とみなされるようにしてもよい（図６に示すハイライト部分参照）。「決定者らしさ」を示す数値は、サーバ２のフィードバック取得部２０５により取得された、推薦内容の実際の決定者が誰であったかに基づいて増減され得る。決定アクションの具体例については後述する。

　次に、決定者が周辺にいる場合（ステップＳ１１２／Ｙｅｓ）、サーバ２の情報提示制御部２０４は、周辺ユーザへ推薦内容を通知するよう制御する（ステップＳ１１５）。具体的には、情報提示制御部２０４は、その場にいるユーザの組み合わせに応じて決定した優先度の高い推薦項目であって、かつその推薦項目の決定者が居る推薦情報を、端末装置１に送信し、ユーザに提示するよう制御する。

　次いで、提示した推薦情報に対して周辺ユーザからフィードバックがあった場合（ステップＳ１１８／Ｙｅｓ）、フィードバック取得部２０５は、ユーザ毎にフィードバック内容を記憶部２２に保存する（ステップＳ１２１）。具体的には、フィードバック取得部２０５は、例えば誰が何と発話（回答）したか、誰がどのような反応をしたかを保存する。また、フィードバック取得部２０５は、フィードバック内容に基づいてユーザの嗜好情報を取得することも可能である。以下、「嗜好あり」と判定するケースと、「嗜好なし」と判定するケースについて一例を挙げる。

　「嗜好あり」と判定するケース
　・端末装置１、投影画面、または表示画面を見る、見続ける行動
　・端末装置１、投影画面、または表示画面に近づいてくる行動
　・詳細内容を提示するように指示する行動（例えば、「１番を見せて」（ある推薦項目についての推薦情報を番号を付けて複数列挙した場合）、「今の詳しく聞かせて」等）
　・別の機器で見たり聴いたりできるように指示する行動（例えば、「これをスマートフォンに送って」、「それをテレビに出して」、「キッチンのスピーカから流して」等）
　・別のアプリケーションに提示内容を登録するよう指示する行動（例えば、「そのイベントをカレンダーに登録しておいて」、「このレシピの食材を買物リストに入れておいて」等）
　・音楽や映像が推薦された場合に、再生するよう指示する行動。また、一旦再生させた後に停止しなかった行動（最後まで視聴した場合）
　・提示内容に対してポジティブな感想を言った場合（例えば、「それいいね」、「おもしろそう」、「これ好きだな」等）

　「嗜好なし」と判定されるケース
　・端末装置１、投影画面、または表示画面を見ない行動
　・提示や再生をやめるように指示する行動（例えば、「画面を消して」、「それはもういいよ」、「静かにして」、「止めて」等）
　・提示内容に対してネガティブな感想を言った場合（例えば、「これじゃないな」、「これあんまり好きじゃないな」等）

　次に、フィードバック取得部２０５は、推薦内容（提示内容）に対する決定アクションがあったか否かを判断する（ステップＳ１２４）。決定アクションとは、推薦された内容の実行を促す、若しくは実行を決定する反応であって、例えば以下のような行動が一例として挙げられる。

　「決定アクション」の一例
　・推薦された動画や音楽コンテンツの「再生」の指示（音声操作/GUI操作）
　・推薦された行楽情報の「予約」「カレンダーへの登録」「お気に入り登録」の指示
　・推薦されたレシピの「お気に入り登録」「プリント」の指示
　・推薦された商品（本、食材、衣料品、日用品など）の「購入」の指示
　・推薦された経路情報の「スマートフォン等のナビゲーション装置への転送」「ナビゲーションの開始」の指示

　次いで、推薦内容の決定アクションがあった場合（ステップＳ１２４／Ｙｅｓ）、フィードバック取得部２０５は、提示した推薦項目に対する決定者を更新する（ステップＳ１２７）。具体的には、フィードバック取得部２０５は、今回の決定者に紐付けられている当該推薦項目に対する「決定者らしさ」の数値を所定ポイント上げるよう制御する。なお決定アクションに対する推薦内容の実行は、端末装置１側で適宜行ってもよいし、サーバ２側で適宜行ってもよい。

　一方、決定者が周辺にいない場合（ステップＳ１１２／Ｎｏ）、サーバ２は、推薦通知は行わない（ステップＳ１３０）。

　以上、第１の実施例について具体的に説明した。なお、本実施例による推薦内容決定部２０３は、周辺に居るユーザの組み合わせに応じて、最も高い推薦項目の決定者が居ない場合、次に優先度の高い推薦項目の決定者がいるか確認するようにしてもよい。

　また、決定者が居ない場合に、最終的な段階（「予約」「支払」等の決定段階）までは提示しないが、推薦内容の閲覧までは行えるようにしてもよい。

　また、本実施例による提示処理は、推薦情報の量が多い場合に実施するようにしてもよい（すなわち、推薦情報が多い場合、決定者が居て決定率の上がる推薦情報を優先して効率的に提示することが可能となる）。

　また、本実施例では、決定者がいない場合に個人への推薦情報を提示するようにしてもよい。

　また、１のユーザが複数のグループに所属することも可能である。

　　＜３－２．第２の実施例＞
　続いて、図７を参照して第２の実施例について説明する。第２の実施例では、決定者がその場にいない場合でも、推薦内容を通知し、その後決定者を発見した際に当該推薦内容と他のユーザのフィードバックを通知することで、決定者が他のユーザの意見を参照して決定判断をスムーズに行えるようにサポートすることを可能とする。

　図７は、本実施例による情報提示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、サーバ２は、端末装置１から送信された撮像画像を解析して端末装置１の周辺に人がいることを検出し（ステップＳ２０３）、周辺にいる全てのユーザを識別する（ステップＳ２０６）。具体的には、ユーザ特定部２０２により撮像画像に映る人物の顔解析を行い、ユーザの特定を行う。

　次に、サーバ２の推薦内容決定部２０３は、周辺に存在するユーザの組み合わせに対する推薦項目の優先度を決定する（ステップＳ２０９）。

　次いで、サーバ２の情報提示制御部２０４は、周辺ユーザへ推薦内容を通知するよう制御する（ステップＳ２１２）。優先度の最も高い推薦項目の推薦情報のみを通知してもよいし、上位所定数の推薦項目の推薦情報を通知してもよい。

　次に、提示した推薦情報に対して周辺ユーザからフィードバックがあった場合（ステップＳ２１５／Ｙｅｓ）、フィードバック取得部２０５は、ユーザ毎にフィードバック内容を記憶部２２に保存する（ステップＳ２１８）。

　次いで、フィードバック取得部２０５は、推薦内容（提示内容）に対する決定者による決定アクションがあったか否かを判断する（ステップＳ２２１）。「決定者」は、第１の実施例と同様に、推薦した推薦項目における「決定者らしさ」が高いユーザが決定者であるとみなされる。また、決定者以外による決定アクションは受け付けないようにする。

　次に、決定者による推薦内容の決定アクションがあった場合（ステップＳ２２１／Ｙｅｓ）、フィードバック取得部２０５は、提示した推薦項目に対する決定者を更新する（ステップＳ２２４）。

　以上説明したステップＳ２０９～ステップＳ２１８の処理とは別に、未決の推薦済み情報がある場合（ステップＳ２２７／Ｙｅｓ）、推薦内容決定部２０３は、当該推薦済み情報の決定者が周囲にいるか否かの判断を行う（ステップＳ２３０）。本実施例では、決定者の在否に関わらず推薦情報の提示を行うため、上記ステップＳ２１８に示すように、参照決定者以外からのフィードバックは保存されるが、決定アクションは受け付けない。したがって、推薦したが決定者による決定アクションがなかった場合、サーバ２は、未決の推薦済み情報として履歴を残す処理を行う。

　次いで、推薦済み情報の決定者が周囲にいる場合（ステップＳ２３０／Ｙｅｓ）、情報提示制御部２０４は、当該推薦済み情報と、他者のフィードバックを決定者に通知する（ステップＳ２３３）。これにより、決定者は、他のユーザの反応を参照して速やかに決定の判断を行うことができる。ここで、図８に、本実施例におけるユーザと端末装置１との対話シーケンスの一例を示す。

　図８に示すように、端末装置１は、例えば未決の推薦済み項目「レシピ」の決定者であるユーザ「ユリさん」が居る場合に、他のユーザ（例えば、子供「祐太君」と「綾香ちゃん」）に情報推薦を行ったこと（「夕食にカレーはどうかと勧めたのですが…」）、およびフィードバック（「お二人ともこちらのドライカレーがいいと言っていました」）と共に推薦内容を通知（例えば、図８に示すようにドライカレーの画像１６０を投影）する。

　次いで、端末装置１は、ユーザ「ユリさん」の指示に応じてレシピの内容を提示（例えば、図８に示すようにレシピ画像１６１を投影）し、「買い物リストにいれておいて」といった決定アクションに従って、レシピで提示されている食材を買い物リストに入れる等の実行処理を行う。

　＜＜４．まとめ＞＞
　上述したように、本開示の実施形態による情報処理システムでは、複数ユーザ向けの推薦情報を決定者が居る際に提示し、決定率を上げることが可能となる。

　具体的には、本実施形態によれば、決定者不在の状況で推薦情報が提示される機会が減るため、「決定したいけどできない内容」を何度も推薦することを回避することが可能となる。

　また、本実施形態によれば、決定者不在の状況で推薦情報が提示される機会が減るため、一旦推薦を受けたユーザが、再度決定者がいるときに自ら思い出して決定者に伝えたり、自ら保存しておいた推薦内容を取り出して決定者に説明するといった手間が解消される。

　また、本実施形態によれば、決定者不在の状況で、「行楽の予約」や「商品の購入」など、金銭的コストが発生する確率を低くすることができる。これにより、判断能力が十分でない子供や高齢者と一緒に本システムを使用していても、リスクを低減することができる。

　また、本実施形態によれば、ユーザの組み合わせを考慮した推薦を行うことで、他の人が全く興味のない内容を推薦してしまうことを回避することができる。また、個人に依存した推薦内容が他のユーザの目に触れる機会が少なくなることでプライベート性を保つことが可能となる。

　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、上述した端末装置１またはサーバ２に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭ等のハードウェアに、端末装置１またはサーバ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、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）
　識別された周辺に存在する１以上のユーザが所属するグループに推薦する情報の推薦項目のうち、周辺に決定者が存在する推薦項目の推薦情報を提示するよう制御する制御部を備える、情報処理装置。
（２）
　前記制御部は、周辺に決定者が存在しない推薦項目の推薦情報は提示しないよう制御する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
　前記制御部は、周辺に決定者が存在しない状態において当該決定者に対応する推薦項目の推薦情報を提示した場合、当該推薦情報への周辺ユーザによるフィードバックを保存するよう制御する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（４）
　前記制御部は、未決の推薦済み推薦情報がある場合、当該推薦情報に対応する決定者を周辺に識別した際、当該推薦済み推薦情報と、保存した当該推薦情報に対するフィードバックを提示するよう制御する、前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
　前記制御部は、周辺に存在する複数のユーザの組み合わせに応じて推薦項目の優先度を決定する、前記（１）～（４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（６）
　前記制御部は、会話履歴または決定履歴に基づいて、前記推薦項目の優先度を変更する、前記（５）に記載の情報処理装置。
（７）
　前記制御部は、前記優先度に応じて提示する推薦項目を決定する、前記（５）または（６）に記載の情報処理装置。
（８）
　前記制御部は、各ユーザの決定者らしさに従って決定者を判断する、前記（１）～（７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（９）
　前記決定者らしさは、決定履歴に従って算出されるスコアに基づいて判断される、前記（８）に記載の情報処理装置。
（１０）
　前記制御部は、決定者からの決定アクションに対してのみ決定処理を行うよう制御する、前記（１）～（９）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１１）
　プロセッサが、
　識別された周辺に存在する１以上のユーザが所属するグループに推薦する情報の推薦項目のうち、周辺に決定者が存在する推薦項目の推薦情報を提示するよう制御することを含む、情報処理方法。
（１２）
　コンピュータを、
　識別された周辺に存在する１以上のユーザが所属するグループに推薦する情報の推薦項目のうち、周辺に決定者が存在する推薦項目の推薦情報を提示するよう制御する制御部として機能させるための、プログラム。

　１　　端末装置
　２　　サーバ
　３　　ネットワーク
　１０　　制御部
　１１　　通信部
　１２　　音声入力部
　１３　　カメラ
　１４　　音声出力部
　１５　　発光部
　１６　　投影部
　１７　　記憶部
　２０　　制御部
　２１　　通信部
　２２　　記憶部
　２０１　　音声認識部
　２０２　　ユーザ特定部
　２０３　　推薦内容決定部
　２０４　　情報提示制御部
　２０５　　フィードバック取得部

Claims

　識別された周辺に存在する１以上のユーザが所属するグループに推薦する情報の推薦項目のうち、周辺に決定者が存在する推薦項目の推薦情報を提示するよう制御する制御部を備える、情報処理装置。
　前記制御部は、周辺に決定者が存在しない推薦項目の推薦情報は提示しないよう制御する、請求項１に記載の情報処理装置。
　前記制御部は、周辺に決定者が存在しない状態において当該決定者に対応する推薦項目の推薦情報を提示した場合、当該推薦情報への周辺ユーザによるフィードバックを保存するよう制御する、請求項１に記載の情報処理装置。
　前記制御部は、未決の推薦済み推薦情報がある場合、当該推薦情報に対応する決定者を周辺に識別した際、当該推薦済み推薦情報と、保存した当該推薦情報に対するフィードバックを提示するよう制御する、請求項３に記載の情報処理装置。
　前記制御部は、周辺に存在する複数のユーザの組み合わせに応じて推薦項目の優先度を決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
　前記制御部は、会話履歴または決定履歴に基づいて、前記推薦項目の優先度を変更する、請求項５に記載の情報処理装置。
　前記制御部は、前記優先度に応じて提示する推薦項目を決定する、請求項５に記載の情報処理装置。
　前記制御部は、各ユーザの決定者らしさに従って決定者を判断する、請求項１に記載の情報処理装置。
　前記決定者らしさは、決定履歴に従って算出されるスコアに基づいて判断される、請求項８に記載の情報処理装置。
　前記制御部は、決定者からの決定アクションに対してのみ決定処理を行うよう制御する、請求項１に記載の情報処理装置。
　プロセッサが、
　識別された周辺に存在する１以上のユーザが所属するグループに推薦する情報の推薦項目のうち、周辺に決定者が存在する推薦項目の推薦情報を提示するよう制御することを含む、情報処理方法。
　コンピュータを、
　識別された周辺に存在する１以上のユーザが所属するグループに推薦する情報の推薦項目のうち、周辺に決定者が存在する推薦項目の推薦情報を提示するよう制御する制御部として機能させるための、プログラム。