WO2022137960A1 - プログラムおよび会話システム - Google Patents

Abstract

態様の１つに係るプログラムは、ユーザに利用され、サーバとネットワーク接続された電子機器で実行されるプログラムであって、雑談を生成し（ステップＳ３０１）、指向性会話挿入のリクエストをサーバに送信し（ステップＳ３０３）、前記サーバから前記リクエストに応じた指向性会話セットを受信し（ステップＳ３０４）、前記指向性会話セットを会話形式に展開し、生成した前記雑談に会話として挿入する（ステップＳ３０５）、処理を電子機器に実行させる。

Description

プログラムおよび会話システム

　本出願は、プログラムおよび会話システムに関する。

　ユーザとコンピュータとの対話によってユーザを指導することが知られている。例えば、特許文献１には、ユーザの現段階に対応したダイアログスクリプトを選択し、トリガー決定後に使用可能な項目をユーザに定期的に申し出ることを含む情報の対話型での収集及び配布のための方法が開示されている。

特表２００３－５２３５７９号公報

　従来のユーザとコンピュータとの対話では、ユーザに対して話したい内容を容易に更新することに改善の余地があった。

　態様の１つに係るプログラムは、ユーザに利用され、サーバとネットワーク接続された電子機器で実行されるプログラムであって、雑談を生成し、指向性会話挿入のリクエストをサーバに送信し、前記サーバから前記リクエストに応じた指向性会話セットを受信し、前記指向性会話セットを会話形式に展開し、生成した前記雑談に会話として挿入する、処理を前記電子機器に実行させる。

　態様の１つに係るプログラムは、ユーザの電子機器とネットワーク接続されたサーバで実行されるプログラムであって、前記電子機器から指向性会話挿入のリクエストを受信し、前記リクエストに対応する前記ユーザのクラスター情報に基づき指向性会話ライブラリから指向性会話セットを抽出し、前記指向性会話セットに基づいて指向性会話を生成して前記電子機器に送信する、処理を前記サーバに実行させる。

　態様の１つに係るプログラムは、ユーザの電子機器とネットワーク接続されたサーバで実行されるプログラムであって、前記電子機器から送信された応答ログを収集して解析し、解析結果に基づいて前記ユーザの新たな介入パラメータを生成する、処理を前記サーバに実行させる。

　態様の１つに係るプログラムは、サーバで実行されるプログラムであって、健診データを基にクラスターを生成し、生成した前記クラスターごとに生活習慣改善への介入ポイントの優先順位を示すクラスター情報を生成し、前記クラスター情報とユーザの識別情報とを紐づけて、前記ユーザの改善に用いるパラメータライブラリに格納する、処理を前記サーバに実行させる。ここで、本開示での健診とは、ユーザの、例えば、血圧、体温、体重、身長、脈拍、視力、肺活量、体脂肪率、聴力、血糖値、がんの可能性、呼吸音及び血液中のコレステロール値のうちの少なくとも１つ又はこれらの任意の組み合わせの生体に関する情報を取得する、健康診断のことであるとしてもよい。

　態様の１つに係るプログラムは、ユーザの電子機器とネットワーク接続されたサーバで実行されるプログラムであって、雑談の会話を出力するように前記電子機器を制御し、雑談に挿入する指向性会話セットを取得し、前記指向性会話セットを会話形式に展開し、出力対象の前記雑談に会話として挿入する、処理を前記サーバに実行させる。

　態様の１つに係る会話システムは、電子機器とサーバとが連携して前記電子機器のユーザとの会話を行う会話システムであって、前記電子機器は、雑談を生成し、指向性会話挿入のリクエストをサーバに送信し、前記サーバから前記リクエストに応じた指向性会話セットを受信し、前記指向性会話セットを会話形式に展開し、生成した前記雑談に会話として挿入し、前記サーバは、前記電子機器から指向性会話挿入のリクエストを受信し、前記リクエストに対応する前記ユーザのクラスター情報に基づき指向性会話ライブラリから前記指向性会話セットを抽出し、前記指向性会話セットに基づいて指向性会話を生成して前記電子機器に送信する。

図１は、実施形態に係る会話システムの一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る雑談情報及び指向性会話情報の一例を示す図である。 図３は、カウンセリング内容と介入項目との関係を示すテーブルの一例を示す図である。 図４は、実施形態に係る会話システムの処理概要の一例を示すフローチャートである。 図５は、実施形態に係る会話システムがユーザにメッセージを表示させる一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る会話システムのシステム構成の一例を示す図である。 図７は、図６に示す電子機器の構成の一例を示す図である。 図８は、図６に示すサーバの構成の一例を示す図である。 図９は、実施形態に係る電子機器が実行するモジュールＭ３の処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、実施形態に係るサーバが実行するモジュールＭ２の処理手順を示すフローチャートである。 図１１は、実施形態に係るサーバが実行するモジュールＭ４の処理手順を示すフローチャートである。 図１２は、実施形態に係るサーバが実行するモジュールＭ１の処理手順を示すフローチャートである。 図１３は、実施形態の変形例に係るサーバが実行するモジュールＭ３の処理手順を示すフローチャートである。

　本出願に係るプログラム、会話システム等を実施するための複数の実施形態を、図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、以下の説明により本出願が限定されるものではない。また、以下の説明における構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。以下の説明において、同様の構成要素について同一の符号を付すことがある。さらに、重複する説明は省略することがある。

　図１は、実施形態に係る会話システムの一例を示す図である。図２は、実施形態に係る雑談情報及び指向性会話情報の一例を示す図である。図３は、カウンセリング内容と介入項目との関係を示すテーブルの一例を示す図である。

　図１に示す会話システム１は、ユーザＵとの雑談と指向性会話とを交えることで、ユーザＵが抱えている課題の解決を支援する機能を有する。会話システム１は、モジュールＭ１と、モジュールＭ２と、モジュールＭ３と、モジュールＭ４とを備える。モジュールＭ１、モジュールＭ２、モジュールＭ３及びモジュールＭ４は、コンピュータがプログラムを実行することによって実現される。

　モジュールＭ１は、ユーザＵに対応するクラスターを管理する会話システム１の構成要素である。モジュールＭ１は、介入ポイント管理機能Ｍ１１と、パラメータライブラリＤＢ１０とを備える。

　介入ポイント管理機能Ｍ１１は、改善用のクラスターごとに、ユーザＵの改善への介入ポイントの優先順位を管理する機能を有する。クラスターは、例えば、改善の属性に基づいてグループ化された集合体を意味する。例えば、生活習慣の改善である場合、クラスターは、例えば、生活習慣、生活環境若しくは嗜好等またはこれらの任意の組み合わせのグループを有するとしてよい。

　パラメータライブラリＤＢ１０は、複数のユーザＵに対応するクラスター情報３０２を管理する。クラスター情報３０２は、例えば、ユーザＵを識別可能な識別情報と、ユーザＵに対応する介入ポイントの優先順位情報と、を有する。優先順位情報は、介入ポイントの優先順位と、会話における出現頻度とを示す情報を有する。例えば、優先順位情報の優先順位は、食事、運動、睡眠の項目の順に優先度が下がるように構成できる。例えば、優先順位情報の出現頻度は、食事の項目が「７」、運動の項目が「２」、睡眠の項目が「１」と設定できる。例えば、改善が生活習慣である介入ポイントは、禁煙、食事若しくは運動等またはこれらの任意の組み合わせを含むとしてよい。

　モジュールＭ１は、ユーザＵの健診データ５００に基づいて、ユーザＵのクラスターを生成する。モジュールＭ１は、生成したクラスターごとに、改善への介入ポイントの優先順位を示すクラスター情報３０２を生成する。健診データ５００は、例えば、ユーザＵの健康診断、問診等の結果を示す情報を有する。モジュールＭ１は、例えば、ユーザＵの改善を指導する指導者等が決定したクラスター情報３０２を生成してもよい。モジュールＭ１は、クラスター情報３０２とユーザＵの識別情報とを紐づけてパラメータライブラリＤＢ１０に格納する。モジュールＭ１は、ユーザＵに対応するクラスター情報３０２をモジュールＭ２に送信できる。モジュールＭ１は、モジュールＭ２が指定したユーザＵのクラスター情報３０２をモジュールＭ２に送信する。モジュールＭ１は、健診データ以外にも、例えば、健康状態、生活習慣、運動習慣、飲酒習慣、喫煙習慣、間食習慣、体重測定の頻度、好きな食べ物若しくは好きなスポーツ又はこれらの任意の組み合わせに関する質問を含むアンケート結果などのユーザ情報からも、ユーザＵのクラスター情報３０２を生成するとしてもよい。

　モジュールＭ２は、ユーザＵに対する指向性会話を提供する会話システム１の構成要素である。モジュールＭ２は、指向性会話制御機能Ｍ２１と、指向性会話ライブラリＤＢ２０とを備える。

　指向性会話制御機能Ｍ２１は、例えば、ユーザＵの行動の改善を目的とした指向性会話を制御する。モジュールＭ２は、モジュールＭ１からのリクエスト３０１に応じて、ユーザＵに対応したモジュールＭ１のクラスター情報３０２に基づく指向性会話を、指向性会話ライブラリＤＢ２０から抽出する。例えば、モジュールＭ２は、クラスター情報３０２の優先順位情報が示す最も優先順位が高い介入ポイントに適した指向性会話を、指向性会話ライブラリＤＢ２０から抽出する。これにより、モジュールＭ１がクラスター情報３０２を変更することで、モジュールＭ２は、変更した介入ポイントに適した指向性会話を、指向性会話ライブラリＤＢ２０から抽出することができる。モジュールＭ２は、指向性会話ライブラリＤＢ２０から抽出した指向性会話を、指向性会話セットとしてモジュールＭ３に送信する。なお、モジュールＭ２は、指向性会話ライブラリＤＢ２０から抽出した１つの指向性会話をモジュールＭ３に送信するように構成してもよい。

　指向性会話ライブラリＤＢ２０は、ユーザＵの改善を目的とした複数の指向性会話を管理する。指向性会話ライブラリＤＢ２０は、例えば、生活習慣、生活環境、嗜好、ストレスチェック、職場診断、コンテンツ紹介等のクラスターごとの指向性会話を管理する。本実施形態では、指向性会話は、例えば、質問部、回答部、応答部等の項目を含む。質問部の項目は、ユーザＵに対する質問内容を示す情報が設定されている。回答部の項目は、ユーザＵにより選択される複数の回答を示す情報が設定されている。応答部の項目は、回答後部の複数の回答のそれぞれに応じた応答を示す情報が設定されている。

　モジュールＭ２は、モジュールＭ１からリクエスト３０１を受信すると、該リクエスト３０１に対応したユーザＵのクラスター情報３０２に基づいて、指向性会話ライブラリＤＢ２０から指向性会話セットを抽出する。モジュールＭ２は、抽出した指向性会話セットをリクエスト３０１の送信元であるモジュールＭ３に送信する。

　モジュールＭ３は、ユーザＵに対する雑談、指向性会話等を制御する会話システム１の構成要素である。モジュールＭ３は、会話制御機能Ｍ３１を備える。会話制御機能Ｍ３１は、例えば、会話の表示、音声の出力等を制御することで、コンピュータとユーザＵとの会話を制御する機能を有する。会話制御機能Ｍ３１は、雑談を生成する機能を有する。雑談を生成するとは、例えば、ユーザＵとの会話で用いる雑談の情報を生成すること意味する。

　本実施形態では、会話制御機能Ｍ３１は、チャットボットのアプリケーションを実行することで、ユーザＵとコンピュータとの会話を実現する場合について説明する。チャットボットは、例えば、シナリオや設定された回答を選択して会話する機能を提供できる。チャットボットは、ユーザＵに解決策を提示するのではなく、聞き役となり、共感や理解することで、ユーザＵ自らが成長や変容を促すカウンセリングを実現できる。モジュールＭ３は、ユーザＵによってアプリケーションが実行されると、ユーザＵを認識し、メッセージ画面等を表示装置に表示させる。

　モジュールＭ３は、指向性会話挿入のリクエスト３０１をモジュールＭ２に送信する。指向性会話挿入のリクエスト３０１は、例えば、ユーザＵとの雑談の間に挿入する指向性会話セット３０３の送信要求である。モジュールＭ３は、モジュールＭ２からリクエスト３０１に応じた指向性会話セット３０３を受信し、該指向性会話セット３０３を会話形式に展開する。例えば、指向性会話セット３０３が指向性会話（１）、指向性会話（２）及び指向性会話（３）を有する場合、モジュールＭ３は、指向性会話（１）、指向性会話（２）及び指向性会話（３）の順序で展開する。モジュールＭ３は、展開した指向性会話を、生成した雑談に会話として挿入する。展開した指向性会話を生成した雑談に会話として挿入するとは、例えば、雑談と雑談との間に１または複数の指向性会話を挿入することを意味する。

　モジュールＭ３は、例えば、図２に示すように、雑談情報３１０及び指向性会話情報３２０を用いてユーザＵとの会話を制御する。雑談情報３１０は、例えば、ユーザＵとの雑談を実現する会話を出力可能な情報を含む。雑談情報３１０は、例えば、指向性を有していない会話等を出力可能な情報を含む。指向性を有していない会話とは、例えば、ユーザＵの課題の改善を目的としていない会話、アプリケーションの継続を目的とした会話等を意味する。雑談情報３１０は、ユーザＵとの信頼関係を構築するための会話を出力可能な情報を含む。

　指向性会話情報３２０は、例えば、指向性を有する会話等を出力可能な情報を含む。指向性を有する会話とは、例えば、ユーザＵの課題の改善を目的とした会話を意味する。指向性会話情報３２０は、例えば、生活習慣、生活環境、嗜好、ストレスチェック、職場診断、コンテンツ紹介等を目的とした会話を出力可能な情報を含む。

　雑談情報３１０及び指向性会話情報３２０は、例えば、時間帯、季節等ごとに、質問、回答及び応答の会話を示す情報を含んでいる。雑談情報３１０は、例えば、挨拶、雑談、ニュース、天気、クイズ若しくは遊び等またはこれらの任意の組み合わせの第１会話を含むとしてよい。第１会話は、例えば、秒、時、日、月もしくは年のいずれかまたはこれらの任意の組み合わせにより変化する会話を含むとしてよい。秒、時、日、月もしくは年またはこれらの任意の組み合わせのいずれかにより変化する会話とは、例えば、会話の一部を、秒、時、日、月もしくは年またはこれらの任意の組み合わせのいずれかにより変化させる会話を意味するとしてよい。例えば、第１会話は、対話する時間帯、日時若しくは季節等またはこれらの組み合わせに適した文字列を設定した会話とすることができる。

　本実施形態では、雑談情報３１０及び指向性会話情報３２０は、質問項目Ｄ１と、回答項目Ｄ２と、応答項目Ｄ３とを有する。質問項目Ｄ１は、ユーザＵに対する質問内容を示す情報を含む。回答項目Ｄ２は、ユーザＵにより選択される複数の回答を示す情報を含む。応答項目Ｄ３は、ユーザＵが選択した回答に対する応答を示す情報を含む。応答項目Ｄ３は、回答項目Ｄ２の複数の回答のそれぞれに応じた応答を示す情報を含む。

　図２に示す一例では、雑談情報３１０は、「おはよう！新しい朝だ！」の会話を示す情報が質問項目Ｄ１に設定されている。雑談情報３１０は、「（ａ）おはよう！（ｂ）ふーん！（ｃ）ばいばい！」の３つの選択肢を示す情報が回答項目Ｄ２に設定されている。雑談情報３１０は、「（ａ）来てくれてありがとう！（ｂ）来てくれてありがとう！（ｃ）またね！」の３つの応答を示す情報が応答項目Ｄ３に設定されている。

　指向性会話情報３２０は、例えば、体重に課題を持つユーザＵに対する会話情報となっている。指向性会話情報３２０は、「昨日はお酒飲んだ？」の会話を示す情報が質問項目Ｄ１に設定されている。指向性会話情報３２０は、「（ａ）はい（ｂ）いいえ」の２つの選択肢を示す情報が回答項目Ｄ２に設定されている。指向性会話情報３２０は、「（ａ）リフレッシュになったかな？（ｂ）さすがだね！」の３つの応答を示す情報が応答項目Ｄ３に設定されている。

　図１に戻り、モジュールＭ２は、複数の指向性会話情報３２０を指向性会話セット３０３としてモジュールＭ３に送信する。本実施形態では、指向性会話セット３０３における指向性会話情報３２０の数を３つとした場合について説明するが、これに限定されない。指向性会話セット３０３における指向性会話情報３２０の数は、任意に設定することができる。

　モジュールＭ３は、指向性会話セット３０３に設定された指向性会話情報３２０の順序で、指向性会話情報３２０に基づくユーザＵとの会話を実現する。モジュールＭ３は、指向性会話セット３０３に対するユーザＵの応答結果を識別可能な応答ログ３０４をモジュールＭ４に送信する。モジュールＭ３は、例えば、指向性会話情報３２０の応答項目Ｄ３でユーザＵが選択した結果に基づいて、ユーザＵの指向性会話に対する応答を示す応答ログ３０４を生成する。モジュールＭ３は、生成した応答ログ３０４をモジュールＭ４に送信する。

　モジュールＭ４は、ユーザＵの応答等の各種ログを収集して管理する会話システム１の構成要素である。モジュールＭ４は、ログ管理機能Ｍ４１と、介入ポイント生成機能Ｍ４２とを備える。モジュールＭ４は、モジュールＭ３のバックグランドで実行することができる。

　ログ管理機能Ｍ４１は、モジュールＭ３が送信した応答ログ３０４をユーザＵに紐付けて収集し、応答ログ３０４をユーザＵの識別情報に紐付ける機能を有する。介入ポイント生成機能Ｍ４２は、収集した応答ログ３０４を解析し、解析結果に基づいてユーザＵの新たな介入パラメータ３０５を生成する機能を有する。

　モジュールＭ４は、モジュールＭ３が送信した応答ログ３０４をユーザＵごとに収集する。応答ログ３０４は、例えば、雑談、指向性会話等によって得られた会話の結果を示すログである。応答ログ３０４は、雑談情報３１０または指向性会話情報３２０の質問項目Ｄ１、ユーザＵが選択した回答項目Ｄ２、回答に対応する応答項目Ｄ３等の会話での結果を示す情報を含む。モジュールＭ４は、収集した応答ログ３０４を、ユーザＵの識別情報に紐付けてデータベース等に蓄積する。

　モジュールＭ４は、図３に示すように、カウンセリング内容７１０と介入項目７２０との関係を示すテーブル７００に基づいて、ユーザＵの新たな介入パラメータ３０５を生成する。本実施形態では、モジュールＭ４は、テーブル７００を用いて新たな介入パラメータ３０５を生成する場合について説明するが、これに限定されない。例えば、モジュールＭ４は、入力が解析結果で出力が介入内容の機械学習等を用いて、介入パラメータ３０５を生成してもよい。

　図３に示す一例では、テーブル７００は、カウンセリング内容７１０と介入項目７２０との関係を示している。テーブル７００は、生活習慣の改善を目的とした指向性会話に対応している。カウンセリング内容７１０は、例えば、飲酒頻度、間食及び体重計測の項目を有し、各項目に解析結果の判定情報が設定されている。介入項目７２０は、例えば、メインテーマ、第１のサブテーマ及び第２のサブテーマの項目を有し、カウンセリング内容７１０に応じた介入内容が設定されている。介入項目７２０のメインテーマ、第１のサブテーマ及び第２のサブテーマは、介入パラメータ３０５の優先順位を示している。

　例えば、カウンセリング内容７１０は、飲酒頻度が毎日、間食が毎日、体重計測がほぼしていないであったとする。この場合、テーブル７００は、介入項目７２０のメインテーマが飲酒頻度、第１のサブテーマが間食、第２のサブテーマが体重計測の介入パラメータ３０５に導く。モジュールＭ４は、収集したユーザＵの複数の応答ログ３０４を解析し、解析結果に該当するカウンセリング内容７１０を特定し、該カウンセリング内容７１０に対応する介入項目７２０に基づいてユーザＵの新たな介入パラメータ３０５を生成する。モジュールＭ４は、生成した介入パラメータ３０５をユーザＵの識別情報に紐付けてモジュールＭ１に送信する。

　図１に戻り、モジュールＭ１は、モジュールＭ２から受信した介入パラメータ３０５に基づいて、ユーザＵのクラスター情報３０２を変更する。モジュールＭ１は、ユーザＵに適した介入ポイントを示すクラスター情報３０２に変更する。モジュールＭ１は、変更したクラスター情報３０２をパラメータライブラリＤＢ１０に格納する。

　図４は、実施形態に係る会話システム１の処理概要の一例を示すフローチャートである。図４に示すように、会話システム１は、モジュールＭ３が雑談の会話処理を実行する（ステップＳ１１）。例えば、モジュールＭ３は、時間帯、会話のタイミング等に対応した雑談情報３１０に基づく会話処理を実行することで、雑談情報３１０の質問項目Ｄ１、回答項目Ｄ２及び応答項目Ｄ３に設定された会話情報を出力装置から順次出力し、ユーザＵとの雑談を実現する。出力装置は、例えば、ディスプレイ、スピーカ等を含む。会話システム１は、ステップＳ１１の処理が終了すると、処理をステップＳ１２に進める。

　会話システム１は、モジュールＭ３がモジュールＭ２に指向性会話セット３０３のリクエスト３０１を送信する（ステップＳ１２）。例えば、モジュールＭ３は、ユーザＵの識別情報を識別可能なリクエスト３０１を生成し、該リクエスト３０１をモジュールＭ２に送信する。会話システム１は、ステップＳ１２の処理が終了すると、処理をステップＳ１３に進める。

　会話システム１は、モジュールＭ２がユーザＵのクラスター情報３０２を取得する（ステップＳ１３）。例えば、モジュールＭ２は、リクエスト３０１が示すユーザＵに対応するクラスター情報３０２をモジュールＭ１から取得する。会話システム１は、ステップＳ１３の処理が終了すると、処理をステップＳ１４に進める。

　会話システム１は、モジュールＭ２がクラスター情報３０２に基づいて、指向性会話ライブラリＤＢ２０から指向性会話セット３０３を抽出する（ステップＳ１４）。例えば、モジュールＭ２は、クラスター情報３０２が示す介入ポイントに対応する指向性会話セット３０３を抽出する。会話システム１は、ステップＳ１４の処理が終了すると、処理をステップＳ１５に進める。

　会話システム１は、モジュールＭ２が抽出した指向性会話セット３０３をモジュールＭ３に送信する（ステップＳ１５）。例えば、モジュールＭ２は、抽出した指向性会話セット３０３をリクエスト３０１の送信元であるモジュールＭ３に送信する。会話システム１は、ステップＳ１５の処理が終了すると、処理をステップＳ１６に進める。

　会話システム１は、モジュールＭ３が指向性会話セット３０３の会話処理を実行する（ステップＳ１６）。例えば、モジュールＭ３は、指向性会話セット３０３の複数の指向性会話情報３２０を展開し、セットされた順序で指向性会話情報３２０の会話処理を実行する。モジュールＭ３は、指向性会話情報３２０に基づく会話処理を実行することで、指向性会話情報３２０の質問項目Ｄ１、回答項目Ｄ２及び応答項目Ｄ３に設定された会話情報を出力装置から順次出力する。会話システム１は、ステップＳ１６の処理が終了すると、処理をステップＳ１７に進める。

　会話システム１は、モジュールＭ３が雑談の会話処理を実行する（ステップＳ１７）。例えば、モジュールＭ３は、ステップＳ１０１の雑談情報３１０に継続した雑談情報３１０に基づく会話処理を実行する。モジュールＭ３は、雑談情報３１０の質問項目Ｄ１、回答項目Ｄ２及び応答項目Ｄ３に設定された会話情報を出力装置から順次出力することで、ユーザＵとの雑談を再開する。会話システム１は、ステップＳ１７の処理が終了すると、図４に示す処理手順を終了させる。

　以下では、会話システム１は、体重に課題を持つユーザＵを支援対象として、課題の改善を支援する場合の一例について説明する。

　図５は、実施形態に係る会話システム１がユーザＵにメッセージを表示させる一例を示す図である。図５に示す一例では、会話システム１は、チャットボットのアプリケーションを実行している。会話システム１は、ユーザＵによってアプリケーションが実行されると、ユーザＵを認識し、メッセージ画面６００をユーザＵの電子機器に表示させる。

　場面ＳＮ１では、会話システム１は、アバター６１０と、挨拶に関する雑談情報３１０が示す会話のメッセージ６２０とを関連付けてメッセージ画面６００に表示する。会話システム１は、例えば、ユーザＵがログイン（アクセス）した時間区分の雑談を示すメッセージ６２０を表示する。

　メッセージ６２０は、アバター６１０の吹き出しとして表示されている。サーバ２００は、雑談情報３１０の回答項目Ｄ２が示す複数の選択肢を示すメッセージ６３０を、メッセージ６２０に関連付けてメッセージ画面６００に表示する。これにより、会話システム１は、「佐藤さん、おはよう！新しい朝だ！」のメッセージ６２０と、「おはよう！」、「ふーん」及び「ばいばい！」の選択肢を示す３つのメッセージ６３０とをメッセージ画面６００に表示する。なお、本開示のアバター６１０には、図５に示される図柄以外にも、人、動物、植物、幾何学的図形、写真、絵柄、漫画キャラクター又はこれらの任意の組み合わせを利用するとしてもよい。

　ユーザＵは、３つの選択肢のうち、「ふーん」のメッセージ６３０を選択している。会話システム１は、「ふーん」の回答を示すメッセージ６４０を、ユーザＵの回答としてメッセージ画面６００に表示する。会話システム１は、ユーザＵの回答として「ふーん」のメッセージ６４０を、メッセージ画面６００の右側から吹き出すように表示する。

　会話システム１は、シナリオ情報３００に基づいて、「ふーん」に応じた応答を雑談情報３１０から抽出し、該応答のメッセージ６２０をメッセージ画面６００に表示する。これにより、電子機器１００は、アバター６１０の会話として、「来てくれてありがとう！」のメッセージ６２０を、メッセージ画面６００に表示する。

　場面ＳＮ１では、雑談情報３１０が挨拶に続く雑談の会話を示している。このため、会話システム１は、アバター６１０と、雑談情報３１０が示す雑談の会話を示すメッセージ６２０とを関連付けてメッセージ画面６００に表示する。会話システム１は、雑談情報３１０が示す回答の選択肢を示すメッセージ６３０を、メッセージ６２０に関連付けてメッセージ画面６００に表示する。これにより、会話システム１は、「今日は豆腐の日です」のメッセージ６２０と、「知ってた」、「知らなかった」及び「ばいばい！」の選択肢を示す３つのメッセージ６３０とをメッセージ画面６００に表示する。

　ユーザＵは、３つの選択肢のうち、「知らなかった」のメッセージ６３０を選択している。電子機器１００は、「知らなかった」のメッセージ６３０が選択されたことを示す回答情報をサーバ２００に送信する。会話システム１は、回答情報の「知らなかった」の回答を示すメッセージ６４０を、ユーザＵの回答としてメッセージ画面６００に表示する。これにより、会話システム１は、ユーザＵの回答として「知らなかった」のメッセージ６４０を、メッセージ画面６００の右側から吹き出すように表示する。

　会話システム１は、ユーザＵが選択した「知らなかった」に応じた応答を雑談情報３１０から抽出し、該応答のメッセージ６２０をメッセージ画面６００に表示する。これにより、会話システム１は、アバター６１０の会話として、「新しい発見だね！」のメッセージ６２０を、メッセージ画面６００に表示する。

　場面ＳＮ１の雑談会話が終了すると、会話システム１は、指向性会話ライブラリＤＢ２０から抽出した指向性会話セット３０３を展開し、最初の指向性会話情報３２０に基づく会話を開始する。

　場面ＳＮ２では、会話システム１は、アバター６１０と、最初の指向性会話情報３２０が示す指向性会話（１）に関する会話のメッセージ６２０とを関連付けてメッセージ画面６００に表示する。会話システム１は、例えば、指向性会話情報３２０の回答項目Ｄ２が示す回答の選択肢を示すメッセージ６３０を、メッセージ６２０に関連付けてメッセージ画面６００に表示する。これにより、会話システム１は、「昨日はお酒飲んだ？」のメッセージ６２０と、「いいえ」及び「はい」の選択肢を示す２つのメッセージ６３０とをメッセージ画面６００に表示する。

　ユーザＵは、表示された２つの選択肢のうち、「はい」のメッセージ６３０を選択している。会話システム１は、「はい」のメッセージ６３０が選択されたことを認識すると、ユーザＵが選択した「はい」に応じた応答を指向性会話情報３２０から抽出し、該応答のメッセージ６２０をメッセージ画面６００に表示する。これにより、会話システム１は、アバター６１０の会話として、「リフレッシュになったかな？」のメッセージ６２０を、メッセージ画面６００に表示する。

　以降も同様に、会話システム１は、指向性会話セット３０３の残りの指向性会話情報３２０に基づく指向性会話を実施する。その後、会話システム１は、ユーザＵに対する全ての指向性会話が終了すると、図４に示したように、雑談会話を再開する。

　以上により、会話システム１は、モジュールＭ３がユーザＵとの雑談を行う場合、モジュールＭ２から受信した指向性会話セット３０３を展開し、雑談に会話として指向性会話を挿入することができる。例えば、指向性会話セット３０３が指向性会話（１）、指向性会話（２）及び指向性会話（３）を有する場合、会話システム１は、雑談、指向性会話（１）、指向性会話（２）、指向性会話（３）、雑談というように、雑談に指向性会話を挿入したユーザＵとの会話を実現できる。これにより、会話システム１は、モジュールＭ３が雑談を生成し、モジュールＭ２が指向性会話を有することで、一人一人のユーザＵに対応した指向性会話の更新を容易とすることができる。その結果、会話システム１は、ユーザＵに対して話したい内容の様々な指向性会話を雑談に挿入できるので、ユーザＵの課題の改善を会話によって支援することができる。

　図６は、実施形態に係る会話システム１のシステム構成の一例を示す図である。図６に示す会話システム１は、ユーザＵが操作可能な電子機器１００と、サーバ２００と、を備える。電子機器１００とサーバ２００とは、ネットワーク４００を介して、相互に通信可能なように構成されている。

　電子機器１００は、例えば、スマートフォン、パーソナル・コンピュータ、ヘッドマウントディスプレイ、タブレット端末、テレビジョン受信機、ゲーム機等を含む。以下では、電子機器１００は、スマートフォンである場合の一例について説明する。電子機器１００は、ユーザＵに各種情報を表示可能な表示部１１０を有する。電子機器１００は、例えば、サーバ２００が指示した情報を表示部１１０に表示する機能、ユーザＵから取得した情報をサーバ２００に送信する機能等を有する。

　サーバ２００は、例えば、クラウドサーバである。サーバ２００は、例えば、コンピュータがプログラムを実行することによって実現される。サーバ２００は、電子機器１００と連携して、ユーザＵとの対話、ユーザＵの課題を改善する支援等に関する機能を提供できる。サーバ２００は、例えば、会話情報を示すメッセージと、ユーザＵから取得した回答をメッセージと、を時系列順で電子機器１００に表示させるチャット機能を提供できる。サーバ２００は、ユーザＵから取得した回答等に基づいてユーザＵの行動変容を認識し、該行動変更に適した支援を行う機能等を提供できる。行動変容とは、例えば、ユーザＵの行動面の変化を意味する。

　サーバ２００は、ユーザＵの行動変容が定着するまで、複数の段階に適した会話を実現する。サーバ２００は、例えば、段階における会話を、１ＱＡＲ方式とすることができる。１ＱＡＲ方式は、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ（質問）とＡｎｓｗｅｒ（回答）とＲｅｓｐｏｎｓｅ（応答）とを１つのセットとして会話する方式である。

　図７は、図６に示す電子機器１００の構成の一例を示す図である。図７に示すように、電子機器１００は、表示部１１０と、操作部１２０と、出力部１３０と、センサ部１４０と、通信部１５０と、記憶部１６０と、制御部１７０と、を備える。制御部１７０は、表示部１１０、操作部１２０、出力部１３０、センサ部１４０、通信部１５０、記憶部１６０等と電気的に接続されている。

　表示部１１０は、例えば、液晶ディスプレイ（Ｌｉｑｕｉｄ　Ｃｒｙｓｔａｌ　Ｄｉｓｐｌａｙ）、有機ＥＬディスプレイ（Ｏｒｇａｎｉｃ　Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ　Ｄｉｓｐｌａｙ）等の表示パネルを有する。表示部１１０は、制御部１７０から入力される信号に応じて、文字、図形、画像等の情報を表示できる。表示部１１０が表示する情報には、上述した雑談情報３１０、指向性会話情報３２０等の各種情報が含まれる。

　操作部１２０は、ユーザの操作を受け付けるための１ないし複数のデバイスを有する。ユーザの操作を受け付けるためのデバイスは、例えば、キー、ボタン、タッチスクリーン等を含む。操作部１２０は、受け付けた操作に応じた信号を制御部１７０へ供給できる。

　出力部１３０は、制御部１７０から入力される音信号を音として出力できる。出力部１３０は、例えば、ステレオスピーカ、サラウンドスピーカ等を有する。出力部１３０は、制御部１７０から入力されたモノラル信号、ステレオ信号、サラウンド信号等を外部に出力できる。

　センサ部１４０は、ユーザＵや周囲に係る音、画像等の種々の取得情報を取得できる。本実施形態に係るセンサ部１４０は、例えば、カメラ、マイクロフォン等を含む。センサ部１４０は、例えば、地磁気センサ、タッチセンサ、赤外線センサ、温度センサ、湿度センサなどの様々なセンサを含んでもよい。センサ部１４０は、取得した取得情報を制御部１７０に供給できる。センサ部１４０は、マイクロフォンによって取得したユーザＵの音声等を示す取得情報を制御部１７０に供給できる。センサ部１４０は、カメラで取得したユーザＵの画像、映像等を示す取得情報を制御部１７０に供給できる。

　通信部１５０は、例えば、サーバ２００、他の電子機器１００等と通信できる。通信部１５０は、各種通信規格をサポートできる。通信部１５０は、例えば、有線又は無線ネットワーク等を介して各種情報を送受信できる。通信部１５０は、受信した情報を制御部１７０に供給できる。通信部１５０は、制御部１７０が指示した送信先に情報を送信できる。

　記憶部１６０は、プログラム及びデータを記憶できる。記憶部１６０は、制御部１７０の処理結果を一時的に記憶する作業領域としても利用される。記憶部１６０は、半導体記憶媒体、及び磁気記憶媒体等の任意の非一過的（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）な記憶媒体を含んでよい。記憶部１６０は、複数の種類の記憶媒体を含んでよい。記憶部１６０は、メモリカード、光ディスク、又は光磁気ディスク等の可搬の記憶媒体と、記憶媒体の読み取り装置との組み合わせを含んでよい。記憶部１６０は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）等の一時的な記憶領域として利用される記憶デバイスを含んでよい。

　記憶部１６０は、例えば、プログラム１６１、雑談情報３１０、指向性会話情報３２０等を記憶できる。プログラム１６１には、アプリケーションと、アプリケーションの動作を支援する制御プログラムとが含まれる。アプリケーションは、例えば、サーバ２００と連携してユーザＵとの会話を実現するための機能を提供できる。アプリケーションは、例えば、表示部１１０に画面を表示させ、操作部１２０のタッチスクリーンを介して検出されるジェスチャに応じた処理を制御部１７０に実行させる。制御プログラムは、例えば、ＯＳである。アプリケーション及び制御プログラムは、通信部１５０による無線通信又は非一過的な記憶媒体を介して記憶部１６０にインストールされてもよい。

　本実施形態では、プログラム１６１は、上述したモジュールＭ３を実現するためのプログラムを有する。プログラム１６１は、雑談を生成し、指向性会話挿入のリクエスト３０１をサーバ２００に送信し、サーバ２００からリクエスト３０１に応じた指向性会話セット３０３を受信し、指向性会話セット３０３を会話形式に展開し、生成した雑談に会話として挿入する、処理を電子機器１００に実行させる。

　制御部１７０は、演算処理装置である。演算処理装置は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ－ｏｎ－ａ－Ｃｈｉｐ）、ＭＣＵ（Ｍｉｃｒｏ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｕｎｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、及びコプロセッサを含むが、これらに限定されない。制御部１７０は、電子機器１００の動作を統括的に制御して各種の機能を実現する。

　具体的には、制御部１７０は、記憶部１６０に記憶されている情報を必要に応じて参照しつつ、記憶部１６０に記憶されているプログラム１６１に含まれる命令を実行する。そして、制御部１７０は、データ及び命令に応じて機能部を制御し、それによって各種機能を実現する。機能部は、例えば、表示部１１０、操作部１２０、出力部１３０、センサ部１４０、及び通信部１５０を含むが、これらに限定されない。

　制御部１７０は、プログラム１６１を実行することで、通信部１５０を介して、サーバ２００から受信した指向性会話セット３０３に基づく指向性会話を実現する制御を行う。制御部１７０は、プログラム１６１を実行することで、指向性会話セット３０３が示す指向性会話を展開し、雑談に挿入する制御を行う。

　以上、本実施形態に係る電子機器１００の機能構成例について説明した。なお、図７を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る電子機器１００の機能構成は係る例に限定されない。本実施形態に係る電子機器１００の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。

　図８は、図６に示すサーバ２００の構成の一例を示す図である。図８に示すように、サーバ２００は、表示部２１０と、操作部２２０と、通信部２３０と、記憶部２４０と、制御部２５０と、を備える。制御部２５０は、表示部２１０、操作部２２０、通信部２３０、記憶部２４０等と電気的に接続されている。

　表示部２１０は、制御部２５０の制御によって各種情報を表示可能なように構成されている。表示部２１０は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等の表示パネルを有する。表示部２１０は、制御部２５０から入力される信号に応じて、文字、図形、画像等の情報を表示する。

　操作部２２０は、ユーザの操作を受け付けるための１ないし複数のデバイスを有する。ユーザの操作を受け付けるためのデバイスは、例えば、キー、ボタン、タッチスクリーン等を含む。操作部２２０は、受け付けた操作に応じた信号を制御部２５０へ供給できる。

　通信部２３０は、例えば、電子機器１００、他の通信機器等と通信できる。通信部２３０は、各種通信規格をサポートできる。通信部２３０は、例えば、有線又は無線ネットワーク等を介して各種情報を送受信できる。通信部２３０は、受信した情報を制御部２５０に供給できる。通信部２３０は、制御部２５０が指示した送信先に情報を送信できる。

　記憶部２４０は、プログラム及びデータを記憶できる。記憶部２４０は、制御部２５０の処理結果を一時的に記憶する作業領域としても利用される。記憶部２４０は、半導体記憶媒体、及び磁気記憶媒体等の任意の非一過的な記憶媒体を含んでよい。記憶部２４０は、複数の種類の記憶媒体を含んでよい。記憶部２４０は、メモリカード、光ディスク、又は光磁気ディスク等の可搬の記憶媒体と、記憶媒体の読み取り装置との組み合わせを含んでよい。記憶部２４０は、ＲＡＭ等の一時的な記憶領域として利用される記憶デバイスを含んでよい。

　記憶部２４０は、例えば、プログラム２４１、クラスター情報３０２、指向性会話情報３２０、ログ情報３３０等を記憶できる。プログラム２４１は、電子機器１００と連携してユーザＵとの会話を実現するための各種制御に関する機能を制御部２５０に実行させる。記憶部２４０は、複数の指向性会話情報３２０を記憶することで、指向性会話ライブラリＤＢ２０を実現してもよいし、指向性会話ライブラリＤＢ２０から取得した指向性会話情報３２０を記憶してもよい。ログ情報３３０は、例えば、会話、質問、回答、応答等のログを示す情報を含む。

　本実施形態では、プログラム２４１は、上述したモジュールＭ１、モジュールＭ２及びモジュールＭ４を実現するためのプログラムを有する。プログラム２４１は、電子機器１００から指向性会話挿入のリクエスト３０１を受信し、リクエスト３０１を送信したユーザに対応するクラスター情報３０２に基づき指向性会話ライブラリＤＢ２０から指向性会話セット３０３を抽出し、指向性会話セット３０３に基づいて指向性会話を生成して電子機器１００に送信する、処理をサーバ２００に実行させる。

　プログラム２４１は、電子機器１００から送信された応答ログ３０４を収集して解析し、解析結果に基づいて、新たな介入パラメータ３０５を生成する、処理をサーバ２００に実行させる。プログラム２４１は、健診データ５００を基にクラスターを生成し、生成したクラスターごとに生活習慣改善への介入ポイントの優先順位を示す優先順位データを生成し、優先順位データとユーザＵの識別情報とを紐づけて生活習慣改善のパラメータライブラリＤＢ１０に格納する、処理をサーバ２００に実行させる。

　制御部２５０は、演算処理装置である。演算処理装置は、例えば、ＣＰＵ、ＳｏＣ、ＭＣＵ、ＦＰＧＡ、及びコプロセッサを含むが、これらに限定されない。制御部２５０は、サーバ２００の動作を統括的に制御して各種の機能を実現できる。

　具体的には、制御部２５０は、記憶部２４０に記憶されている情報を必要に応じて参照しつつ、記憶部２４０に記憶されているプログラム２４１に含まれる命令を実行できる。そして、制御部２５０は、データ及び命令に応じて機能部を制御し、それによって各種機能を実現できる。機能部は、例えば、表示部２１０及び通信部２３０を含むが、これらに限定されない。

　制御部２５０は、プログラム２４１を実行することで、上述したモジュールＭ１、モジュールＭ２及びモジュールＭ３として機能する。制御部２５０は、プログラム２４１を実行することで、通信部２３０を介して、電子機器１００から受信したリクエスト３０１、応答ログ３０４に対応した処理を実現する制御を行う。制御部２５０は、プログラム２４１を実行することで、通信部２３０を介して、指向性会話セット３０３を電子機器１００に送信する制御を行う。

　以上、本実施形態に係るサーバ２００の機能構成例について説明した。なお、図８を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、本実施形態に係るサーバ２００の機能構成は係る例に限定されない。本実施形態に係るサーバ２００の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。

　図９は、実施形態に係る電子機器１００が実行するモジュールＭ３の処理手順を示すフローチャートである。図９に示す処理手順は、上述したモジュールＭ３を電子機器１００で実現する場合の処理手順の一例を示している。図９に示す処理手順は、電子機器１００の制御部１７０がプログラム１６１を実行することによって実現される。図９に示す処理手順は、制御部１７０によってユーザＵとの会話を行う場合に実行される。

　図９に示すように、電子機器１００の制御部１７０は、雑談情報３１０を生成する（ステップＳ３０１）。例えば、制御部１７０は、時間帯、会話のタイミング等に対応した雑談情報３１０を生成する。例えば、制御部１７０は、データベース等から取得した情報に基づいて雑談情報３１０を生成する。制御部１７０は、ステップＳ３０１の処理が終了すると、処理をステップＳ３０２に進める。

　制御部１７０は、雑談情報３１０に基づく会話処理を実行する（ステップＳ３０２）。例えば、制御部１７０は、会話処理を実行することで、雑談情報３１０の質問項目Ｄ１、回答項目Ｄ２及び応答項目Ｄ３に設定された会話情報を順次出力するように、表示部１１０を制御する。これにより、電子機器１００の表示部１１０は、雑談に応じたメッセージを表示する。制御部１７０は、ステップＳ３０２が終了すると、処理をステップＳ３０３に進める。

　制御部１７０は、指向性会話挿入のリクエスト３０１をサーバ２００に送信する（ステップＳ３０３）。例えば、制御部１７０は、通信部１５０を介して、ユーザＵを識別可能なリクエスト３０１をサーバ２００に送信する。制御部１７０は、ステップＳ３０３の処理が終了すると、処理をステップＳ３０４に進める。

　制御部１７０は、サーバ２００から指向性会話セット３０３を受信する（ステップＳ３０４）。例えば、制御部１７０は、通信部１５０を介して、指向性会話セット３０３を受信して記憶部１６０に記憶する。制御部１７０は、ステップＳ３０４の処理が終了すると、処理をステップＳ３０５に進める。

　制御部１７０は、指向性会話セット３０３を展開し、指向性会話情報３２０に基づく会話処理を実行する（ステップＳ３０５）。例えば、制御部１７０は、会話処理を実行することで、展開した指向性会話情報３２０ごとに、質問項目Ｄ１、回答項目Ｄ２及び応答項目Ｄ３に設定された会話情報を順次出力するように、表示部１１０を制御する。これにより、電子機器１００の表示部１１０は、複数の指向性会話に応じたメッセージを表示する。制御部１７０は、ステップＳ３０５が終了すると、処理をステップＳ３０６に進める。

　制御部１７０は、指向性会話セット３０３に対応する応答ログ３０４をサーバ２００に送信する（ステップＳ３０６）。例えば、制御部１７０は、指向性会話の質問とユーザＵが選択した回答とを識別可能な応答ログ３０４を生成し、該応答ログ３０４をユーザＵの識別情報を紐づけてサーバ２００に送信する。制御部１７０は、ステップＳ３０６の処理が終了すると、図９に示す処理手順を終了させる。

　以上の処理により、電子機器１００の制御部１７０は、上述したモジュールＭ３を実現する。これにより、電子機器１００は、ユーザＵとの雑談を行う場合、サーバ２００から受信した指向性会話セット３０３を展開し、雑談に会話として指向性会話を挿入することができる。会話システム１は、電子機器１００が雑談を生成し、サーバ２００が指向性会話を有することで、一人一人のユーザＵに対応した指向性会話の更新を容易とすることができる。その結果、電子機器１００は、ユーザＵに対して話したい内容の様々な指向性会話を雑談に挿入できるので、ユーザＵの課題の改善を会話によって支援することができる。

　電子機器１００は、指向性会話セット３０３に対するユーザＵの応答結果を識別可能な応答ログ３０４をサーバ２００に送信することができる。これにより、電子機器１００は、指向性会話に対するユーザＵの応答ログ３０４を、サーバ２００に構築させることができる。その結果、電子機器１００は、ユーザＵの応答結果を提供することで、ユーザＵの行動変容の分析に貢献することができる。

　図１０は、実施形態に係るサーバ２００が実行するモジュールＭ２の処理手順を示すフローチャートである。図１０に示す処理手順は、上述したモジュールＭ２をサーバ２００で実現する場合の処理手順の一例を示している。図１０に示す処理手順は、サーバ２００の制御部２５０がプログラム２４１を実行することによって実現される。図１０に示す処理手順は、制御部２５０によってユーザＵとの会話を行う場合に実行される。

　図１０に示すように、サーバ２００の制御部２５０は、電子機器１００からリクエスト３０１を受信する（ステップＳ２０１）。例えば、制御部２５０は、通信部２３０を介して受信したリクエスト３０１を記憶部２４０に記憶する。制御部２５０は、ステップＳ２０１の処理が終了すると、処理をステップＳ２０２に進める。

　制御部２５０は、リクエスト３０１に対応するユーザＵのクラスター情報３０２を取得する（ステップＳ２０２）。例えば、制御部２５０は、モジュールＭ１に対してクラスター情報３０２抽出を指示し、パラメータライブラリＤＢ１０から抽出されたクラスター情報３０２を取得する。制御部２５０は、ステップｓ２０２の処理が終了すると、処理をステップＳ２０３に進める。

　制御部２５０は、クラスター情報３０２に基づいて、指向性会話ライブラリＤＢ２０から指向性会話セット３０３を抽出する（ステップＳ２０３）。例えば、制御部２５０は、クラスター情報３０２の介入ポイントに適した指向性会話セット３０３を、指向性会話ライブラリＤＢ２０から抽出する。例えば、制御部２５０は、クラスター情報３０２が生活習慣の介入ポイントを示している場合、生活習慣に適した指向性会話セット３０３を抽出する。制御部２５０は、ステップＳ２０３の処理が終了すると、処理をステップＳ２０４に進める。

　制御部２５０は、抽出した指向性会話セット３０３を電子機器１００に送信する（ステップＳ２０４）。例えば、制御部２５０は、通信部２３０を介して、指向性会話セット３０３をリクエスト３０１の送信元の電子機器１００に送信する。制御部２５０は、ステップＳ２０４の処理が終了すると、図１０に示す処理手順を終了させる。

　以上の処理により、サーバ２００の制御部２５０は、上述したモジュールＭ２を実現する。これにより、サーバ２００は、電子機器１００からのリクエスト３０１に応じて、ユーザＵのクラスター情報３０２に基づく指向性会話セット３０３を電子機器１００に送信することができる。その結果、サーバ２００は、ユーザＵのクラスター情報３０２に適した指向性会話を電子機器１００の雑談に挿入させることができるので、ユーザＵの課題の改善を会話によって支援することができる。

　サーバ２００は、リクエスト３０１に対応するユーザＵのクラスター情報３０２を、変更可能なパラメータライブラリＤＢ１０から取得することができる。これにより、サーバ２００は、ユーザＵに適した最新のクラスター情報３０２に基づく指向性会話セット３０３を電子機器１００に送信することができる。その結果、サーバ２００は、ユーザＵのクラスター情報３０２に応じた様々な指向性会話を電子機器１００の雑談に挿入させることができるので、ユーザＵの課題の改善により一層貢献することができる。

　図１１は、実施形態に係るサーバ２００が実行するモジュールＭ４の処理手順を示すフローチャートである。図１１に示す処理手順は、上述したモジュールＭ４をサーバ２００で実現する場合の処理手順の一例を示している。図１１に示す処理手順は、サーバ２００の制御部２５０がプログラム２４１を実行することによって実現される。図１１に示す処理手順は、制御部２５０によってユーザＵとの会話を行う場合に実行される。

　図１１に示すように、サーバ２００の制御部２５０は、電子機器１００から受信したユーザＵの応答ログ３０４を収集する（ステップＳ４０１）。例えば、制御部２５０は、通信部２３０を介して受信した応答ログ３０４をユーザＵごとに収集して記憶部２４０に記憶する。制御部２５０は、ステップＳ４０１の処理が終了すると、処理をステップＳ４０２に進める。

　制御部２５０は、収集した応答ログ３０４を解析する（ステップＳ４０２）。例えば、制御部２５０は、所定の期間に受信した応答ログ３０４を解析し、解析結果をユーザＵに紐付けた記憶部２４０に記憶する。例えば、制御部２５０は、取集した応答ログ３０４の質問、回答等の結果を解析した解析結果に基づいて、上述したカウンセリング内容７１０をユーザＵごとに特定する。制御部２５０は、ステップＳ４０２の処理が終了すると、処理をステップＳ４０３に進める。

　制御部２５０は、解析結果に基づいて、ユーザＵの新たな介入パラメータを生成する（ステップＳ４０３）。例えば、制御部２５０は、カウンセリング内容７１０と介入項目７２０との関係を示すテーブル７００に基づいて、ユーザＵの新たな介入パラメータ３０５を生成する。例えば、制御部２５０は、カウンセリング内容７１０に対応する介入項目７２０に基づいて、メインテーマ、第１のサブテーマ、第２のサブテーマの優先順位で介入ポイントを生成する。制御部２５０は、生成したユーザＵの新たな介入ポイントをユーザＵに紐付けて記憶部２４０に記憶すると、図１１に示す処理手順を終了させる。

　以上の処理により、サーバ２００の制御部２５０は、上述したモジュールＭ４を実現する。これにより、サーバ２００は、ユーザＵの実際の応答結果に適した介入パラメータ３０５を生成するので、クラスター情報３０２の変更を支援することができる。会話システム１は、電子機器１００が生成した新たな介入パラメータ３０５に基づいて、クラスター情報３０２を変更することができる。その結果、サーバ２００は、ユーザＵの変化に応じた様々な指向性会話を雑談に挿入できるので、ユーザＵの課題の改善を会話によって支援することができる。

　サーバ２００は、新たな介入パラメータ３０５をパラメータライブラリＤＢ１０に格納することができる。これにより、サーバ２００は、パラメータライブラリＤＢ１０の介入パラメータに基づくクラスター情報３０２の変更を支援することができる。その結果、サーバ２００は、ユーザＵの変化に応じた様々な指向性会話を雑談に挿入させることができるので、ユーザＵの課題の改善を会話によって支援することができる。

　図１２は、実施形態に係るサーバ２００が実行するモジュールＭ１の処理手順を示すフローチャートである。図１２に示す処理手順は、上述したモジュールＭ１をサーバ２００で実現する場合の処理手順の一例を示している。図１２に示す処理手順は、サーバ２００の制御部２５０がプログラム２４１を実行することによって実現される。図１２に示す処理手順は、制御部２５０によってユーザＵとの会話を行う場合に実行される。

　図１２に示すように、サーバ２００の制御部２５０は、ユーザＵの健診データ５００に基づいて、クラスターを生成する（ステップＳ１０１）。例えば、制御部２５０は、ユーザＵの改善すべき１または複数のクラスターを生成する。なお、制御部２５０は、ユーザＵが改善不要である場合、図１２に示す処理手順を終了させてもよい。制御部２５０は、クラスターを生成すると、処理をステップＳ１０２に進める。

　制御部２５０は、生成したクラスターに基づいて、改善への介入ポイントの優先順位を示すクラスター情報３０２を生成する（ステップＳ１０２）。例えば、制御部２５０は、クラスターごとに、ユーザＵの介入パラメータ３０５に基づいて、改善への介入ポイントの優先順位を示すユーザＵのクラスター情報３０２を生成する。優先順位は、例えば、禁煙、食事、運動等の優先順位を示す。例えば、制御部２５０は、ユーザＵに対して初めてクラスター情報３０２を生成する場合、クラスターに対応した一般的なクラスター情報３０２に基づいて作成する。制御部２５０は、ステップＳ１０２の処理が終了すると、処理をステップＳ１０３に進める。

　制御部２５０は、クラスター情報３０２とユーザＵの識別情報とを紐づけてパラメータライブラリＤＢ１０に格納する（ステップＳ１０３）。例えば、制御部２５０は、ユーザＵの識別情報をキーとして、パラメータライブラリＤＢ１０から抽出可能なように、クラスター情報３０２を登録する。制御部２５０は、ステップＳ１０３の処理が終了すると、図１２に示す処理手順を終了させる。

　以上の処理により、サーバ２００の制御部２５０は、上述したモジュールＭ１を実現する。これにより、サーバ２００は、健診データ５００に基づいてクラスターを生成し、クラスターごとにユーザＵの改善への介入ポイントの優先順位を示すクラスター情報３０２を生成することができる。サーバ２００は、クラスター情報３０２とユーザＵの識別情報とを紐づけて、ユーザＵの改善に用いるパラメータライブラリＤＢ１０に格納することができる。サーバ２００は、電子機器１００からのリクエスト３０１に応じて、ユーザＵのクラスター情報３０２の優先順位に基づく指向性会話セット３０３を、電子機器１００に送信することができる。その結果、サーバ２００は、ユーザＵのクラスター情報３０２に適した指向性会話を電子機器１００の雑談に挿入させることができるので、ユーザＵの課題の改善を会話によって支援することができる。

　上述した実施形態では、会話システム１は、電子機器１００がモジュールＭ３、サーバ２００がモジュールＭ１、モジュールＭ２及びモジュールＭ４を実現する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、会話システム１は、サーバ２００がモジュールＭ３を含む全てのモジュールを実現してもよい。

　図１３は、実施形態の変形例に係るサーバが実行するモジュールＭ３の処理手順を示すフローチャートである。図１３に示す処理手順は、上述したモジュールＭ３をサーバ２００で実現する場合の処理手順の一例を示している。図１３に示す処理手順は、サーバ２００の制御部２５０がプログラム２４１を実行することによって実現される。図１３に示す処理手順は、制御部２５０によってユーザＵとの会話を行う場合に実行される。

　図１３に示すように、サーバ２００の制御部２５０は、雑談情報３１０を出力するように電子機器１００を制御する（ステップＳ３１１）。例えば、制御部２５０は、時間帯、会話のタイミング等に対応した雑談情報３１０を生成し、該雑談情報３１０の出力を電子機器１００に指示する。例えば、制御部２５０は、雑談情報３１０の質問項目Ｄ１、回答項目Ｄ２及び応答項目Ｄ３に設定された会話情報を順次出力するように、電子機器１００の出力を制御する。制御部２５０は、ステップＳ３１１の処理が終了すると、処理をステップＳ３１２に進める。

　制御部２５０は、雑談に挿入する指向性会話セット３０３を取得する（ステップＳ３１２）。例えば、制御部２５０は、ユーザＵのクラスター情報３０２の介入ポイントに適した指向性会話セット３０３を、指向性会話ライブラリＤＢ２０から取得する。制御部２５０は、ステップＳ３１２の処理が終了すると、処理をステップＳ３１３に進める。

　制御部２５０は、指向性会話セット３０３を展開し、展開した指向性会話を、出力対象の雑談に会話として挿入する（ステップＳ３１３）。例えば、制御部２５０は、展開した指向性会話情報３２０ごとに、質問項目Ｄ１、回答項目Ｄ２及び応答項目Ｄ３に設定された会話情報を順次出力するように、電子機器１００の出力を制御する。これにより、制御部２５０は、雑談の間に、指向性会話セット３０３の指向性会話を電子機器１００に出力させることができる。制御部２５０は、ステップＳ３１３の処理が終了すると、図１３に示す処理手順を終了させる。

　以上の処理により、サーバ２００の制御部２５０は、上述したモジュールＭ３を実現する。これにより、サーバ２００は、ユーザＵとの雑談を行う場合、取得したユーザＵの指向性会話セット３０３を展開し、雑談に会話として指向性会話を挿入することができる。会話システム１は、電子機器１００が雑談を生成し、サーバ２００が指向性会話を有することで、一人一人のユーザＵに対応した指向性会話の更新を容易とすることができる。その結果、サーバ２００は、ユーザＵに対して話したい内容の様々な指向性会話を雑談に挿入できるので、ユーザＵの課題の改善を会話によって支援することができる。

　以上により、会話システム１は、サーバ２００によってモジュールＭ１、モジュールＭ２、モジュールＭ３及びモジュールＭ４を実現することができる。また、会話システム１は、電子機器１００によってモジュールＭ１、モジュールＭ２、モジュールＭ３及びモジュールＭ４を実現してもよい。

　上述した実施形態では、会話システム１は、１つのサーバ２００によってモジュールＭ１、モジュールＭ２及びモジュールＭ４、または、モジュールＭ１からモジュールＭ４を実現する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、会話システム１を複数のサーバによってモジュールＭ１、モジュールＭ２及びモジュールＭ４、または、モジュールＭ１からモジュールＭ４を実現してもよい。

　上述した実施形態では、会話システム１は、チャットボットによってユーザＵとの会話を実現する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、会話システム１は、音声による会話を行う構成としてもよい。この場合、会話システム１は、公知である自然言語理解、自然言語処理等を用いて、ユーザＵの発話内容から質問の回答を認識すればよい。

　上述した実施形態では、会話システム１では、サーバ２００をクラウドサーバとした場合について説明したが、これに限定されない。例えば、会話システム１は、サーバ２００の機能をユーザＵの電子機器１００で実現してもよい。例えば、会話システム１は、サーバ２００の機能を複数のコンピュータによって実現してもよい。

　添付の請求項に係る技術を完全かつ明瞭に開示するために特徴的な実施形態に関し記載してきた。しかし、添付の請求項は、上記実施形態に限定されるべきものでなく、本明細書に示した基礎的事項の範囲内で当該技術分野の当業者が創作しうるすべての変形例及び代替可能な構成を具現化するように構成されるべきである。

　１　会話システム
　１００　電子機器
　１１０　表示部
　１２０　操作部
　１３０　出力部
　１４０　センサ部
　１５０　通信部
　１６０　記憶部
　１６１　プログラム
　１７０　制御部
　２００　サーバ
　２１０　表示部
　２２０　操作部
　２３０　通信部
　２４０　記憶部
　２４１　プログラム
　２５０　制御部
　３０１　リクエスト
　３０２　クラスター情報
　３０３　指向性会話セット
　３０４　応答ログ
　３０５　介入パラメータ
　３１０　雑談情報
　３２０　指向性会話情報
　３３０　ログ情報
　Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４　モジュール

Claims (10)

1. 　ユーザに利用され、サーバとネットワーク接続された電子機器で実行されるプログラムであって、
   　雑談を生成し、
   　指向性会話挿入のリクエストをサーバに送信し、
   　前記サーバから前記リクエストに応じた指向性会話セットを受信し、
   　前記指向性会話セットを会話形式に展開し、生成した前記雑談に会話として挿入する、処理を前記電子機器に実行させる、プログラム。
2. 　請求項１に記載のプログラムにおいて、
   　前記指向性会話セットに対する前記ユーザの応答結果を識別可能な応答ログを前記サーバに送信する、処理を前記電子機器に実行させる、プログラム。
3. 　ユーザの電子機器とネットワーク接続されたサーバで実行されるプログラムであって、
   　前記電子機器から指向性会話挿入のリクエストを受信し、
   　前記リクエストに対応する前記ユーザのクラスター情報に基づき指向性会話ライブラリから指向性会話セットを抽出し、
   　前記指向性会話セットに基づいて指向性会話を生成して前記電子機器に送信する、処理を前記サーバに実行させる、プログラム。
4. 　請求項３に記載のプログラムにおいて、
   　前記リクエストに対応する前記ユーザのクラスター情報を、変更可能なパラメータライブラリから取得する、処理を前記サーバに実行させる、プログラム。
5. 　ユーザの電子機器とネットワーク接続されたサーバで実行されるプログラムであって、
   　前記電子機器から送信された応答ログを収集して解析し、
   　解析結果に基づいて前記ユーザの新たな介入パラメータを生成する、処理を前記サーバに実行させる、プログラム。
6. 　請求項５に記載のプログラムにおいて、
   　前記新たな介入パラメータを、前記ユーザの改善に用いるパラメータライブラリに格納する、処理を前記サーバに実行させる、プログラム。
7. 　サーバで実行されるプログラムであって、
   　健診データを基にクラスターを生成し、
   　生成した前記クラスターごとにユーザの改善への介入ポイントの優先順位を示すクラスター情報を生成し、
   　前記クラスター情報とユーザの識別情報とを紐づけて、前記ユーザの改善に用いるパラメータライブラリに格納する、処理を前記サーバに実行させる、プログラム。
8. 　請求項７に記載のプログラムにおいて、
   　前記クラスター情報は、アンケート結果も利用して作成される、プログラム。
9. 　ユーザの電子機器とネットワーク接続されたサーバで実行されるプログラムであって、
   　雑談の会話を出力するように前記電子機器を制御し、
   　雑談に挿入する指向性会話セットを取得し、
   　前記指向性会話セットを会話形式に展開し、出力対象の前記雑談に会話として挿入する、処理を前記サーバに実行させる、プログラム。
10. 　電子機器とサーバとが連携して前記電子機器のユーザとの会話を行う会話システムであって、
    　前記電子機器は、
    　雑談を生成し、
    　指向性会話挿入のリクエストをサーバに送信し、
    　前記サーバから前記リクエストに応じた指向性会話セットを受信し、
    　前記指向性会話セットを会話形式に展開し、生成した前記雑談に会話として挿入し、
    　前記サーバは、
    　前記電子機器から指向性会話挿入のリクエストを受信し、
    　前記リクエストに対応する前記ユーザのクラスター情報に基づき指向性会話ライブラリから前記指向性会話セットを抽出し、
    　前記指向性会話セットに基づいて指向性会話を生成して前記電子機器に送信する、会話システム。

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