WO2025253602A1 - 提案装置、提案方法および提案プログラム - Google Patents

提案装置、提案方法および提案プログラム

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WO2025253602A1
WO2025253602A1 PCT/JP2024/020780 JP2024020780W WO2025253602A1 WO 2025253602 A1 WO2025253602 A1 WO 2025253602A1 JP 2024020780 W JP2024020780 W JP 2024020780W WO 2025253602 A1 WO2025253602 A1 WO 2025253602A1
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WO
WIPO (PCT)
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ambiguity
proposal
conference
model curve
elapsed time
Prior art date
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Pending
Application number
PCT/JP2024/020780
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English (en)
French (fr)
Inventor
建 井阪
愛 中根
美紀 北端
順一 澤瀬
巌樹 戸嶋
翔平 松尾
涼平 西條
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NTT Inc
NTT Inc USA
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
NTT Inc USA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
Application filed by Nippon Telegraph and Telephone Corp, NTT Inc USA filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority to PCT/JP2024/020780 priority Critical patent/WO2025253602A1/ja
Publication of WO2025253602A1 publication Critical patent/WO2025253602A1/ja
Pending legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management

Definitions

  • the present invention relates to a proposal device, a proposal method, and a proposal program.
  • Ambiguous expressions can sometimes lead to misunderstandings, so in organizational meetings where the purpose is to make decisions, it is necessary to avoid ambiguous expressions that could lead to misunderstandings.
  • ambiguous expressions can be effective. For example, at the start of a meeting, ambiguous words with a variety of nuances may be more effective in generating good ideas.
  • Patent Document 1 discloses technology that periodically calculates the risks involved in a meeting during or after communication.
  • the present invention has been made in consideration of the above, and aims to provide a proposal device, proposal method, and proposal program that can propose speech policies that suit the situation of the meeting.
  • the proposal device has a model curve generation unit that generates a model curve corresponding to the relationship between the elapsed time from the start of a first conference held in the past and ambiguity, an ambiguity calculation unit that acquires text information from participants of a second conference and calculates the ambiguity of the text information, and a proposal unit that makes proposals to participants of the second conference so that the ambiguity of the text information approaches the ambiguity of the model curve at the time the text information was acquired.
  • the present invention makes it possible to propose speech strategies that are appropriate for the situation of the meeting.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining the premise and assumption in office communication.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the variables in equation (1).
  • FIG. 3 is a diagram (1) for explaining the basic processing of the proposed device.
  • FIG. 4 is a diagram (2) for explaining the basic processing of the proposed device.
  • FIG. 5 is a diagram (3) for explaining the basic processing of the proposed device.
  • FIG. 6 is a diagram (4) for explaining the basic processing of the proposed device.
  • FIG. 7 is a functional block diagram showing the configuration of the proposed device.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the data structure of the conference history table.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of the data structure of the personal ambiguity table.
  • FIG. 10 is a flowchart showing the processing procedure of the proposed device.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a computer that executes the proposal program.
  • Office communication is a meeting, etc.
  • the goal of a meeting is to reach an agreement on a decision (a specific conclusion).
  • it is ultimately required to converge on a very specific and unambiguous conclusion.
  • abstract discussions of concepts, etc. are often important.
  • Figure 1 is a diagram explaining the assumptions and assumptions in office communication.
  • Graph G1 in Figure 1 is a graph showing the relationship between the time elapsed since the start of a meeting and ambiguity.
  • the vertical axis of graph G1 corresponds to ambiguity.
  • the horizontal axis of graph G1 corresponds to the time elapsed since the start of a meeting.
  • Line L1 shows the relationship between elapsed time and ambiguity.
  • ambiguity is a score calculated based on the speech information of meeting participants, and is calculated based on the number of ambiguous words contained in the speech information, the context, and the relationships between the participants. The greater the ambiguity, the more abstract the content of the speech; and the smaller the ambiguity, the more specific the content of the speech. Ambiguity may be calculated using any existing technology.
  • the phase of line L1 changes depending on the elapsed time.
  • the phases are: beginning ph1, early stage ph2, middle stage ph3, final stage ph4, and conclusion ph5.
  • the topic of the meeting is "Decide on a new business field.”
  • the rate of change in ambiguity relative to the elapsed time becomes larger.
  • the opening phase is the phase in which the background to the topic is explained from various angles, including specific issues and abstract policies. For example, the opening phase explains the current situation of the company and the need for a new business. Because the opening phase involves a mixture of specific and abstract discussions, the ideal ambiguity is "neutral.”
  • the early PH2 phase is where discussions take place regarding the direction of the discussion and the goals to be achieved. For example, in the early PH2 phase, the conditions that must be met to reach the goal, such as the target business scale, are organized (detailing the initial explanation). In the early PH2 phase, it is desirable to have specific discussions, and the ideal level of ambiguity is "low ambiguity.”
  • the middle phase, Ph3 is a phase in which direction is determined through broad-based discussions. For example, in this phase, candidates for consideration are selected based on the future prospects of each major field, global trends, etc. In this phase, it is desirable to have abstract discussions, and the ideal level of ambiguity is "high abstraction.”
  • the final phase, Ph4 is the phase in which the direction taken in the middle phase, Ph3, is translated into concrete terms.
  • the broad fields are narrowed down to specific fields to advance into.
  • the ideal level of ambiguity is "low abstraction.”
  • participant A multiple participants participating in a conference are referred to as participant A, participant B, and participant C. It is also assumed that such a conference includes a moderator who leads the discussion.
  • the proposal device 100 stores in a storage unit the relationship between the elapsed time from the start time and the ambiguity of the speech information of the participants in good meetings that have been held in the past.
  • the proposal device 100 generates a model curve based on this information.
  • the elapsed time from the start time of a meeting will simply be referred to as the elapsed time.
  • the model curve shows the relationship between the elapsed time and the ambiguity.
  • the speech information is an example of text information.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating the variables of equation (1).
  • tx is the elapsed time for which ambiguity is desired to be calculated.
  • f( tx ) is the ambiguity of the model curve at elapsed time tx .
  • t1 and t2 are elapsed times at which ambiguity is calculated for a good meeting.
  • f( t1 ) is the ambiguity of a good meeting at elapsed time t1 .
  • f( t2 ) is the ambiguity of a good meeting at elapsed time t2 .
  • d1 is the time from t1 to tx .
  • d2 is the time from tx to t2 .
  • the proposal device 100 acquires speech information from multiple participants using a microphone or the like, and calculates the ambiguity of each participant each time speech information is acquired.
  • the proposal device 100 makes suggestions to participants based on the model curve and the participant's ambiguity so that the participant's ambiguity approaches the model curve. For example, if the ambiguity of the participant's speech information at a certain elapsed time is greater than the ambiguity of the model curve at a certain elapsed time, the proposal device 100 makes suggestions to encourage the participant to speak with more specific content. On the other hand, if the ambiguity of the participant's speech information at a certain elapsed time is less than the ambiguity of the model curve at a certain elapsed time, the proposal device 100 makes suggestions to encourage the participant to speak with more abstract content.
  • the proposal device 100 makes a proposal to a participant
  • the proposal text is displayed on the display unit of the proposal device 100.
  • Figures 3 to 6 are diagrams for explaining the basic processing of the proposed device. First, let's look at Figure 3.
  • the vertical axis of graph G2 in Figure 3 corresponds to ambiguity, and the horizontal axis corresponds to elapsed time.
  • the line on graph G2 is the model curve L2.
  • Circle 10A on graph G2 indicates the ambiguity of participant A at the corresponding elapsed time.
  • Circle 10B indicates the ambiguity of participant B at the corresponding elapsed time.
  • Circle 10C indicates the ambiguity of participant C at the corresponding elapsed time.
  • Circle 10Z indicates the current elapsed time of the conference. The proposed device 100 moves circle 10Z on model curve L2 in accordance with the elapsed time.
  • the proposal device 100 displays a suggestion to participant A, "If you want to understand the problem, please wait for A to speak.”
  • the proposal device 100 displays a suggestion to participant B, "Let's dig a little deeper into the ambiguity uttered by B.”
  • the proposing device 100 displays a suggestion to participant C, "Why not try generalizing what C said?"
  • the ambiguity of participants A and B is higher than the ambiguity of model curve L2.
  • the proposal device 100 displays a suggestion to participant A, "Let's make A's ambiguity a little more specific.” An explanation of the content of the proposal made by the proposal device 100 to participant B will be omitted.
  • the ambiguity of participant C is lower than the ambiguity of model curve L2. An explanation of the content of the proposal made by the proposal device 100 to participant C will be omitted.
  • the circle 10Z at elapsed time t1-2 will be omitted from illustration.
  • Figure 4 we will explain an example of a proposal made by the proposal device 100 to the moderator.
  • the explanation of the vertical axis, horizontal axis, and each circle of graph G3 shown in Figure 4 is the same as that given in Figure 3.
  • the proposal device 100 moves circle 10Z on model curve L2 in accordance with the elapsed time of the conference.
  • the proposing device 100 determines that the conference has transitioned to the next phase at the elapsed time when the rate of change with respect to the model curve L2 is a positive number and the rate of change is equal to or greater than a predetermined rate, and makes a proposal to the moderator. For example, the proposing device 100 determines that the rate of change with respect to the elapsed time (a positive number) is equal to or greater than a predetermined rate at elapsed time t2-1 , and displays a proposal to the moderator: "The ambiguity of the participants has risen sharply. The conference phase has changed from the early stage to the middle stage.”
  • the proposing device 100 determines that the conference has transitioned to the next phase at an elapsed time when the rate of change with respect to the model curve L2 is a negative number and the rate of change is less than a predetermined rate, and makes a proposal to the moderator. For example, the proposing device 100 determines that the rate of change with respect to the elapsed time (a negative number) is less than a predetermined rate at elapsed time t2-2 . At this time, the proposing device 100 displays a proposal to the moderator: "The ambiguity of the participants has dropped sharply. The conference phase has changed from the middle to the end. It is time to wrap things up.”
  • the proposal device 100 made proposals for each participant based on the ambiguity of each participant and the ambiguity of the model curve, but as explained in Figure 5, the ambiguity of multiple participants may be handled together.
  • the explanation of the vertical axis, horizontal axis, and each circle of G4 shown in Figure 5 is the same as that given in Figure 3.
  • the proposal device 100 calculates the average value of the ambiguity of multiple participants, and if the average value changes periodically, determines that the discussion has reached an impasse. In this case, the proposal device 100 displays a suggestion to participants A, B, and C: "Aren't you going around in circles? Why don't you go back and clarify the points of contention and prerequisites?"
  • the proposal device 100 calculates the average value of the ambiguity of each participant calculated over the same period on graph G4.
  • the circles corresponding to the ambiguity of participants A, B, and C calculated over a predetermined time interval based on elapsed time t3-1 are designated 10A-1, 10B-1, and 10C-1, respectively.
  • the circles corresponding to the ambiguity of participants A, B, and C calculated over a predetermined time interval based on elapsed time t3-2 are designated 10A-2, 10B-2, and 10C-2, respectively.
  • the circles corresponding to the ambiguities of participants A, B, and C calculated over a predetermined time interval based on elapsed time t3-3 are designated 10A-3, 10B-3, and 10C-3, respectively.
  • the circles corresponding to the ambiguities of participants A, B, and C calculated over a predetermined time interval based on elapsed time t3-4 are designated 10A-4, 10B-4, and 10C-4, respectively.
  • the proposal device 100 determines that the discussion has reached an impasse when the condition that the average ambiguity of multiple participants falls below a predetermined ambiguity and then becomes equal to or greater than the predetermined ambiguity is met a predetermined number of times (e.g., twice) within a predetermined period of time.
  • the proposal device 100 determines that the discussion has reached an impasse and displays the above proposal to participants A, B, and C.
  • the proposing device 100 may compare the average value of the ambiguities of multiple participants with the ambiguity of the model curve L2, and make suggestions to multiple participants so that the average value approaches the ambiguity of the model curve L2.
  • the proposal device 100 determines that the participant has made an abnormal utterance and makes a proposal. For example, the proposal device 100 displays "How about taking a break?"
  • the proposing device 100 calculates the trend in change in ambiguity for each participant based on the ambiguity for each participant calculated in past meetings. For example, the proposing device 100 calculates the rate of change with respect to the elapsed time for participant C's ambiguity with respect to the elapsed time calculated in past meetings, and identifies the maximum rate of change.
  • the proposal device 100 calculates the ambiguity of participant C and calculates the rate of change in ambiguity over elapsed time.
  • the proposal device 100 determines that participant C has made an abnormal statement when the rate of change in ambiguity is equal to or greater than a maximum value calculated in advance. For example, in FIG. 6 , when the rate of change in ambiguity of participant C is equal to or greater than the maximum value at elapsed time t4 , the proposal device 100 displays the above proposal to participant C.
  • the proposal device 100 may output and display graphs G2, G3, G4, and G5 shown in Figures 3 to 6 on a display unit.
  • Fig. 7 is a functional block diagram showing the configuration of the proposed device.
  • the proposed device 100 includes a microphone 105, a timer 106, a communication control unit 110, an input unit 120, a display unit 130, a storage unit 140, and a control unit 150.
  • Microphone 105 collects the speech of each participant taking part in the conference. Microphone 105 outputs information about the collected speech to control unit 150. Microphone 105 begins collecting speech when it receives information that the conference is about to start.
  • the timer 106 outputs information about the current date and time to the control unit 150.
  • the control unit 150 may also obtain information about the current date and time from a server on the network.
  • the communication control unit 110 is implemented using a NIC (Network Interface Card) or similar, and is connected to a network to control communications with terminals, etc.
  • NIC Network Interface Card
  • the input unit 120 is implemented using input devices such as a keyboard and a mouse.
  • the user operates the input unit 120 to input various pieces of information to the control unit 150.
  • the user operates the input unit 120 to input information to the control unit 150 that the conference has started.
  • the conference ends the user operates the input unit 120 to input information to the control unit 150 that the conference has ended.
  • the display unit 130 is an output device that outputs information obtained from the control unit 150, and is realized by a display device such as an LCD display.
  • the display unit 130 displays the model curve L2 described in Figures 3 to 6, the ambiguity of each participant described by circles 10A, 10B, and 10C, and the current elapsed time of the conference described by circle 10Z.
  • the memory unit 140 has an utterance history buffer 141, a meeting history table 142, and a personal ambiguity table 143.
  • the memory unit 140 is realized by a semiconductor memory element such as RAM (Random Access Memory) or flash memory, or a storage device such as a hard disk.
  • the speech history buffer 141 stores speech information spoken by participants during a conference.
  • the speech information is text and includes the elapsed time of the speech and information identifying the participant who spoke.
  • the conference history table 142 holds various information about conferences that have been held in the past.
  • Figure 8 is a diagram showing an example of the data structure of the conference history table. As shown in Figure 8, the conference history table 142 includes conference identification information, flags, the date and time of the conference, and ambiguity information.
  • the conference identification information is information that uniquely identifies a conference.
  • the flag indicates whether the conference in question was a good conference or not. For example, if the conference was good, the flag will be "on,” and if the conference was not good, the flag will be "off.” Whether the flag is on or off is set in advance.
  • the administrator judges the quality of the meeting based on product sales and survey results and sets a flag.
  • the administrator judges the quality of the meeting based on the number of attendees and survey results and sets a flag.
  • the proposal device 100 may also estimate the satisfaction level of the meeting participants and set a flag based on the estimated satisfaction level.
  • the date and time of the meeting indicates the date and time the meeting was held.
  • the ambiguity information contains a history of the elapsed time and ambiguity for each participant who attended the meeting. For example, the ambiguity of a participant at a certain elapsed time included in the ambiguity information is the ambiguity of the meeting at the certain elapsed time.
  • the personal ambiguity table 143 holds the relationship between the elapsed time and the ambiguity of each participant for a currently ongoing conference.
  • Figure 9 is a diagram showing an example of the data structure of the personal ambiguity table. As shown in Figure 9, the personal ambiguity table 143 contains participant identification information and individual ambiguity information.
  • Participant identification information is information that uniquely identifies a participant. For example, a participant with participant identification information "U101" is referred to as participant A. A participant with participant identification information "U102” is referred to as participant B. A participant with participant identification information "U103" is referred to as participant C.
  • Individual ambiguity information is information that associates the elapsed time of participants in a conference with their ambiguity.
  • the control unit 150 has an acquisition unit 151, a model curve generation unit 152, an ambiguity calculation unit 153, and a proposal unit 154.
  • the control unit 150 is a processor such as a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro Processing Unit).
  • the acquisition unit 151 acquires information about the participants' speech (voice) from the microphone 105 and converts the speech (voice) into text, thereby generating speech information.
  • the acquisition unit 151 converts the voice into text using conventional voice recognition technology.
  • the acquisition unit 151 adds to the speech information the date and time the speech information was acquired and information identifying the participant.
  • the acquisition unit 151 may identify the participant based on the voice characteristics and the voice characteristics of the participant that have been set in advance.
  • the acquisition unit 151 registers the speech information in the speech history buffer 141.
  • the acquisition unit 151 repeatedly executes the above process each time it acquires information about a participant's speech (voice) from the microphone 105.
  • the model curve generation unit 152 generates a model curve based on the conference history table 142. For example, the model curve generation unit 152 obtains ambiguity information for conferences whose flags are "on" from the conference history table 142, and generates a model curve by calculating the relationship between elapsed time and ambiguity based on equation (1).
  • the model curve is model curve L2 described in Figures 1 to 6, etc.
  • the model curve generation unit 152 outputs the model curve information to the proposal unit 154.
  • the ambiguity calculation unit 153 calculates the ambiguity of participants based on the utterance information registered in the utterance history buffer 141.
  • the ambiguity calculation unit 153 associates information identifying participants attached to the utterance information with elapsed time and ambiguity, and registers them in the personal ambiguity table 143.
  • the ambiguity calculation unit 153 calculates the ambiguity of the utterance information using existing technology related to ambiguity calculation. For example, the ambiguity calculation unit 153 counts the number of polysemous words included in the utterance information based on a polysemous word dictionary, and the greater the number of polysemous words counted, the greater the ambiguity value. The ambiguity calculation unit 153 may calculate the ambiguity by evaluating the context of the utterance information, or may calculate the ambiguity based on the interpersonal relationships between the participants in the conference.
  • the ambiguity calculation unit 153 repeatedly calculates the ambiguity each time utterance information is registered in the utterance history buffer 141 and registers the calculated ambiguity information in the personal ambiguity table 143.
  • the suggestion unit 154 makes suggestions to participants based on the model curve generated by the model curve generation unit 152 and the ambiguity of each participant registered in the personal ambiguity table 143.
  • the suggestion unit 154 makes suggestions to the participants based on the model curve and the participant's ambiguity so that the participant's ambiguity approaches the model curve. For example, if the ambiguity of the participant's speech information at a certain elapsed time is greater than the ambiguity of the model curve at a certain elapsed time, the suggestion unit 154 makes a suggestion to encourage the participant to speak with more specific content. On the other hand, if the ambiguity of the participant's speech information at a certain elapsed time is less than the ambiguity of the model curve at a certain elapsed time, the suggestion unit 154 makes a suggestion to encourage the participant to speak with more abstract content.
  • the processing performed by the suggestion unit 154 in this manner corresponds to the processing described in FIG. 3.
  • the suggestion unit 154 makes suggestions using a table that stores text to suggest when the ambiguity of the speech information of a participant at a certain elapsed time is greater than the ambiguity of the model curve at that certain elapsed time, and text to suggest when the ambiguity of the speech information of a participant at a certain elapsed time is less than the ambiguity of the model curve at that certain elapsed time.
  • a table may store multiple patterns of text depending on the phase of the meeting and the degree of deviation between the model curve and the ambiguity of the participants.
  • the proposal unit 154 also outputs information about the model curve L2 to the display unit 130 for display, and moves the circle 10Z (the current elapsed time of the conference) on the model curve L2 in accordance with the elapsed time of the conference.
  • the proposal unit 154 determines that the conference has transitioned to the next phase at an elapsed time when the rate of change with respect to the model curve L2 is a positive number and the rate of change is equal to or greater than a predetermined rate, and makes a proposal to the moderator.
  • the proposal unit 154 determines that the conference has transitioned to the next phase at an elapsed time when the rate of change with respect to the model curve L2 is a negative number and the rate of change is less than the predetermined rate, and makes a proposal to the moderator.
  • the processing by the proposal unit 154 in this regard corresponds to the processing described in Figure 4.
  • the suggestion unit 154 may also determine a phase transition as follows: If, at the beginning after the conference starts, the rate of change is less than a predetermined rate, the suggestion unit 154 determines that the phase has transitioned from the beginning ph1 to the early stage ph2, and suggests to the moderator that the phase has transitioned from the beginning to the early stage.
  • the suggestion unit 154 determines that the phase has shifted from early stage ph2 to middle stage ph3, and suggests to the moderator that the phase has shifted from early stage to middle stage.
  • the suggestion unit 154 determines that the phase has transitioned from middle phase ph3 to end phase ph4, and suggests to the moderator that the phase has transitioned from middle phase to end phase.
  • the proposal unit 154 determines that the phase has transitioned from final stage ph4 to conclusion ph5, and proposes to the moderator that the phase has transitioned from final stage to conclusion.
  • the suggestion unit 154 also calculates the average value of the ambiguities of multiple participants based on the personal ambiguity table 143, and if the average value changes periodically, determines that the discussion has reached an impasse and makes a suggestion.
  • the processing performed by the suggestion unit 154 in this regard corresponds to the processing described in FIG. 5.
  • the suggestion unit 154 determines that the participant has made an abnormal utterance and makes a suggestion.
  • the processing performed by the suggestion unit 154 in this regard corresponds to the processing described in FIG. 6.
  • the threshold for determining whether or not an abnormal utterance has been made may be set in advance for each participant.
  • the proposal unit 154 executes the processing described in Figures 3 to 6.
  • the proposal unit 154 may output graphs G2, G3, G4, and G5 shown in Figures 3 to 6 to the display unit 130 for display.
  • the conference moderator may operate the input unit 120 in accordance with the conference progress information to adjust the position on the model curve L2 of the circle 10Z (the current elapsed time of the conference) displayed on the graph G2 (G3 to G5) displayed on the display unit 130.
  • the proposal unit 154 accepts the adjustment of the circle 10Z, it starts moving the circle 10Z again from the adjusted position.
  • Fig. 10 is a flowchart showing the processing procedure of the proposal device.
  • the model curve generation unit 152 of the proposal device 100 generates a model curve based on the conference history database (step S101).
  • the acquisition unit 151 of the proposal device 100 acquires information about sounds spoken by participants from the microphone 105 and generates speech information (step S102).
  • the acquisition unit 151 registers the speech information in the speech history buffer 141 (step S103).
  • the ambiguity calculation unit 153 of the proposal device 100 calculates the ambiguity corresponding to the elapsed time based on the utterance information registered in the utterance history buffer 141 (step S104).
  • the ambiguity calculation unit 153 registers the ambiguity calculation result in the personal ambiguity table 143 (step S105).
  • the proposal unit 154 of the proposal device 100 makes a proposal based on the ambiguity of the model curve regarding the elapsed time of the current conference and the ambiguity of each participant registered in the personal ambiguity table 143 (step S106).
  • step S107, No If the conference has not ended (step S107, No), the proposal device 100 proceeds to step S102. On the other hand, if the conference has ended (step S107, Yes), the proposal device 100 ends the processing.
  • the proposing device 100 (Effects of the proposed device) generates a model curve from the elapsed time since the start of a past conference and the ambiguity, and calculates the ambiguity from the speech information of the participants of the current conference.
  • the proposing device 100 makes a proposal such that the ambiguity of the speech information approaches the ambiguity of the model curve at the time the speech information is acquired. This makes it possible to propose a speech policy that is appropriate for the situation of the conference.
  • the proposal device 100 makes a proposal to advance the discussion phase of the current meeting. This can assist the meeting moderator in progressing the meeting.
  • the proposal device 100 calculates the average value of the ambiguity of multiple participants, and if the average value changes periodically, it determines that the discussion has reached an impasse and makes a proposal. This allows a policy that is in line with the flow of the meeting to be proposed to all participants.
  • the proposal device 100 acquires the voices of the participants in the conference using the microphone 105, but this is not limited to this. For example, if each participant in the conference participates in a web conference using a personal computer (PC) or the like, the proposal device 100 may acquire the voices of the participants from each user's PC.
  • PC personal computer
  • the above embodiment is not limited to the voices of conference participants via microphones.
  • the proposed device 100 can also be applied to a conference in which participants exchange text without using voice, such as chat.
  • the proposed device 100 acquires text information from each user's PC and calculates ambiguity based on the acquired text information.
  • the rest of the explanation is the same as the explanation of the proposed device 100 above.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a computer that executes the proposed program.
  • the computer 1000 includes, for example, a memory 1010, a CPU 1020, a hard disk drive interface 1030, a disk drive interface 1040, a serial port interface 1050, a video adapter 1060, and a network interface 1070. These components are connected by a bus 1080.
  • Memory 1010 includes ROM (Read Only Memory) 1011 and RAM 1012.
  • ROM 1011 stores a boot program such as BIOS (Basic Input Output System).
  • Hard disk drive interface 1030 is connected to hard disk drive 1031.
  • Disk drive interface 1040 is connected to disk drive 1041.
  • a removable storage medium such as a magnetic disk or optical disk is inserted into disk drive 1041.
  • a mouse 1051 and a keyboard 1052 are connected to serial port interface 1050.
  • a display 1061 is connected to video adapter 1060.
  • the hard disk drive 1031 stores, for example, an OS 1091, an application program 1092, a program module 1093, and program data 1094.
  • the information described in the above embodiment is stored, for example, in the hard disk drive 1031 or memory 1010.
  • the proposed program is stored on the hard disk drive 1031, for example, as a program module 1093 in which instructions to be executed by the computer 1000 are written.
  • the program module 1093 in which the processes for executing the acquisition unit 151, model curve generation unit 152, ambiguity calculation unit 153, and proposal unit 154 described in the above embodiment are written is stored on the hard disk drive 1031.
  • program data 1094 data used in the proposed processing by the proposed program is stored as program data 1094, for example, on the hard disk drive 1031.
  • the CPU 1020 then reads the program module 1093 and program data 1094 stored on the hard disk drive 1031 into the RAM 1012 as needed, and executes each of the procedures described above.
  • the program module 1093 and program data 1094 related to the proposed program do not necessarily have to be stored on the hard disk drive 1031, but may be stored on a removable storage medium, for example, and read by the CPU 1020 via the disk drive 1041 or the like.
  • the program module 1093 and program data 1094 related to the proposed program may be stored in another computer connected via a network such as a LAN or WAN (Wide Area Network), and read by the CPU 1020 via the network interface 1070.
  • REFERENCE SIGNS LIST 100 Proposal device 105 Microphone 106 Timer 110 Communication control unit 120 Input unit 130 Display unit 140 Storage unit 141 Speech history buffer 142 Conference history table 143 Personal ambiguity table 150 Control unit 151 Acquisition unit 152 Model curve generation unit 153 Ambiguity calculation unit 154 Proposal unit

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Abstract

提案装置（１００）は、過去に実施された第１会議の開始からの経過時間および曖昧度との関係に対応するモデル曲線を生成するモデル曲線生成部（１５２）と、第２会議の参加者によるテキスト情報を取得し、テキスト情報の曖昧度を算出する曖昧度算出部（１５３）と、テキスト情報の曖昧度が、テキスト情報の取得のタイミングのモデル曲線の曖昧度に近づくように、第２会議の参加者に対する提案を実行する提案部（１５４）とを有する。

Description

提案装置、提案方法および提案プログラム
　本発明は、提案装置、提案方法および提案プログラムに関する。
　曖昧な表現は時として誤解を生むため、何かを決定することを目的とする組織の会議では、誤解の原因となり得る曖昧な表現を避けることが求められる。
　一方で、会議の目的や状況によっては、曖昧な表現が効果的な場合もある。たとえば、会議の開始時には、曖昧でも様々なニュアンスの言葉が飛び交う方が、良いアイデアの創出に結びつく場合がある。
　このため、会議の初期段階では、曖昧な表現を避けるよりも、制限のない自由な発言を行った方がよい結果を得られる。
　なお、特許文献１では、コミュニケーション中あるいは後の会議に含まれるリスクを定期的に算出する技術が開示されている。
国際公開第２０２４／０８９８５８号
　しかしながら、上述した従来技術では、会議の状況に応じた発言方針を提案することができないという課題がある。
　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、会議の状況に応じた発言方針を提案することができる提案装置、提案方法および提案プログラムを提供することを目的とする。
　上述した課題を解決し、目的を達成するために、提案装置は、過去に実施された第１会議の開始からの経過時間および曖昧度との関係に対応するモデル曲線を生成するモデル曲線生成部と、第２会議の参加者によるテキスト情報を取得し、前記テキスト情報の曖昧度を算出する曖昧度算出部と、前記テキスト情報の曖昧度が、前記テキスト情報の取得のタイミングの前記モデル曲線の曖昧度に近づくように、前記第２会議の参加者に対する提案を実行する提案部とを有する。
　本発明によれば、会議の状況に応じた発言方針を提案することができる。
図１は、オフィスコミュニケーションにおける前提及び仮定を説明するための図である。 図２は、式（１）の変数を説明するための図である。 図３は、提案装置の基本的な処理を説明するための図（１）である。 図４は、提案装置の基本的な処理を説明するための図（２）である。 図５は、提案装置の基本的な処理を説明するための図（３）である。 図６は、提案装置の基本的な処理を説明するための図（４）である。 図７は、提案装置の構成を示す機能ブロック図である。 図８は、会議履歴テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図９は、個人曖昧度テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図１０は、提案装置の処理手順を示すフローチャートである。 図１１は、提案プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
　以下に、本願の開示する提案装置、提案方法および提案プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
（実施の形態）
（オフィスコミュニケーションにおける前提及び仮定）
　実施の形態における提案装置の説明を行う前に、オフィスコミュニケーションにおける前提及び仮定について説明する。オフィスコミュニケーションは、会議等である。会議では、原則的には意思決定（具体的な結論）の合意が目標となる。会議では、最終的には、極めて具体的で曖昧性のない結論に収束することが求められる。一方で、具体的な結論に合意する前段階では、コンセプト等の抽象的な議論が重要となることが多い。
　図１は、オフィスコミュニケーションにおける前提及び仮定を説明するための図である。図１のグラフＧ１は、会議を開始してからの経過時間と、曖昧度との関係を示すグラフである。グラフＧ１の縦軸は、曖昧度に対応する。グラフＧ１の横軸は、会議を開始してからの経過時間に対応する。線Ｌ１は、経過時間と、曖昧度との関係を示す。
　なお、曖昧度は、会議の参加者の発話情報を基にして算出されるスコアであり、発話情報に含まれる多義語の数、文脈、参加者同士の人間関係を基に算出される。曖昧度が大きいほど、発話の内容がより抽象的であり、曖昧度が小さいほど、発話の内容がより具体的ある。曖昧度は、いかなる既存技術を用いて算出してもよい。
　たとえば、線Ｌ１は、経過時間に応じて、フェーズが変化する。本実施の形態では、フェーズとして、冒頭ｐｈ１、序盤ｐｈ２、中盤ｐｈ３、終盤ｐｈ４、結論ｐｈ５を取り扱う。なお、会議の議題を「新しい事業分野を決める」とする。フェーズの意向段階では、経過時間に対する曖昧度の変化の割合が大きくなる。
　冒頭ｐｈ１は、具体的な課題や抽象的な方針など様々な角度で議題についての背景が説明されるフェーズである。たとえば、冒頭ｐｈ１では、会社の置かれている状況、新しい事業の必要性が説明される。冒頭ｐｈ１では、具体と抽象の混ざった議論がなされるため、理想的な曖昧度は「曖昧度中（ニュートラル）」である。
　序盤ｐｈ２は、議論の方針や目指すゴールについて議論がなされるフェーズである。たとえば、序盤ｐｈ２では、目標とすべき事業規模などゴールが満たすべき条件の整理がなされる（冒頭説明の詳細化）。序盤ｐｈ２では、具体的な議論を行うことが望ましく、理想的な曖昧度は「曖昧度小」である。
　中盤ｐｈ３は、大きな視野の議論で方向性を定めるフェーズである。たとえば、中盤ｐｈ３では、大きな分野別の将来性、世界の動向等、検討する候補群の選択がなされる。中盤ｐｈ３では、抽象的な議論を行うことが望ましく、理想的な曖昧度は「抽象度大」である。
　終盤ｐｈ４は、中盤ｐｈ３における方向性を具体論に落とし込むフェーズである。たとえば、終盤ｐｈ４では、大きな分野から具体的に進出する分野の絞り込みを行う。終盤ｐｈ４では、具体的な議論を行うことが望ましく、理想的な曖昧度は「抽象度小」である。
　結論ｐｈ５は、明確な合意を達成するためのフェーズである。たとえば、結論ｐｈ５では、曖昧さがあってはならない。結論ｐｈ５の理想的な曖昧度は「曖昧度極小」である。
　以上、オフィスコミュニケーションにおける前提及び仮定について説明した。
（提案装置の処理）
　次に、本実施の形態に係る提案装置の処理の一例について説明する。以下の説明では、本実施の形態に係る提案装置を「提案装置１００」と表記する。本実施の形態では、会議に参加する複数の参加者を、参加者Ａ、参加者Ｂ、参加者Ｃとする。また、かかる会議には、議論の進行役となる司会者が存在するものとする。
　提案装置１００は、過去に実施された良い会議に関し、開始時間からの経過時間と、かかる良い会議の参加者による発話情報の曖昧度との関係を記憶部に保持する。提案装置１００は、係る情報を基にして、モデル曲線を生成する。以下の説明では、会議の開始時間からの経過時間を、単に、経過時間と表記する。モデル曲線は、経過時間と曖昧度との関係を示す。なお、発話情報は、テキスト情報の一例である。
　たとえば、提案装置１００は、式（１）を利用して、モデル曲線を生成する。図２は、式（１）の変数を説明するための図である。式（１）のｔｘは、曖昧度を求めたい経過時間である。ｆ（ｔｘ）は、経過時間ｔｘにおけるモデル曲線の曖昧度である。ｔ１、ｔ２は、良い会議において曖昧度が算出された経過時間である。ｆ（ｔ１）は、経過時間ｔ１における良い会議の曖昧度である。ｆ（ｔ２）は、経過時間ｔ２における良い会議の曖昧度である。ｄ１は、ｔ１からｔｘまでの時間である。ｄ２は、ｔｘからｔ２までの時間である。
　また、提案装置１００は、マイク等を利用して、複数の参加者の発話情報を取得し、発話情報を取得する度に、参加者の曖昧度を算出する。
　提案装置１００は、モデル曲線および参加者の曖昧度を基にして、参加者の曖昧度がモデル曲線に近づくように、参加者に対する提案を行う。たとえば、提案装置１００は、ある経過時間の参加者による発話情報の曖昧度が、ある経過時間におけるモデル曲線の曖昧度よりも大きい場合には、具体的な内容の発話を促すような提案を行う。一方、提案装置１００は、ある経過時間の参加者による発話情報の曖昧度が、ある経過時間におけるモデル曲線の曖昧度よりも小さい場合には、抽象的な内容の発話を促すような提案を行う。
　たとえば、提案装置１００が、参加者に対して提案を行う場合、提案のテキストを提案装置１００の表示部に表示させる。
　図３～図６は、提案装置の基本的な処理を説明するための図である。まず、図３について説明する。図３のグラフＧ２の縦軸は曖昧度に対応する軸であり、横軸は経過時間に対応する軸である。グラフＧ２の線は、モデル曲線Ｌ２である。
　グラフＧ２の丸印１０Ａは、該当する経過時間における参加者Ａの曖昧度を示す。丸印１０Ｂは、該当する経過時間における参加者Ｂの曖昧度を示す。丸印１０Ｃは、該当する経過時間における参加者Ｃの曖昧度を示す。なお、丸印１０Ｚは、会議の現在の経過時間を示す。提案装置１００は、経過時間に合わせて、モデル曲線Ｌ２上の丸印１０Ｚを移動させる。
　経過時間ｔ１－１において、参加者Ａ、Ｂの曖昧度は、モデル曲線Ｌ２の曖昧度よりも高い。たとえば、提案装置１００は、参加者Ａに対して、提案「Ａさんは課題を理解したいと思ったら発言を待ってください。」を表示する。提案装置１００は、参加者Ｂに対して、提案「Ｂさんの発した曖昧後について、もう少し深堀してみましょう。」を表示する。
　一方、経過時間ｔ１－１において、参加者Ｃの曖昧度は、モデル曲線Ｌ２の曖昧度よりも低い。たとえば、提案装置１００は、参加者Ｃに対して、提案「Ｃさんの発言について一般化してみてはいかがでしょうか。」を表示する。
　経過時間ｔ１－２において、参加者Ａ，Ｂの曖昧度は、モデル曲線Ｌ２の曖昧度よりも高い。提案装置１００は、参加者Ａに対して、提案「Ａさんの曖昧後をもう少し具体化しましょう。」を表示する。提案装置１００が行う参加者Ｂに対する提案の内容の説明は省略する。経過時間ｔ１－２において、参加者Ｃの曖昧度は、モデル曲線Ｌ２の曖昧度よりも低い。提案装置１００が行う参加者Ｃに対する提案の内容の説明は省略する。また、経過時間ｔ１－２における丸印１０Ｚの図示を省略する。
　続いて、図４について説明する。図４では、提案装置１００が司会者に対して行う提案の一例について説明する。図４に示すグラフＧ３の縦軸、横軸および各丸印の説明は、図３で行った説明と同様である。たとえば、提案装置１００は、会議の経過時間に合わせて、モデル曲線Ｌ２上の丸印１０Ｚを移動させる。
　提案装置１００は、モデル曲線Ｌ２に関し、経過時間に対する変化の割合が正の数で、かつ、変化の割合が所定の割合以上となった経過時間において、会議のフェーズが次のフェーズに移行したと判定し、司会者に対して提案を行う。たとえば、提案装置１００は、経過時間ｔ２－１において、経過時間に対する変化の割合（正の数）が所定の割合以上となったと判定し、司会者に提案「参加者の曖昧度が急上昇しました。会議のフェーズが、序盤から中盤に変化しました」を表示する。
　また、提案装置１００は、モデル曲線Ｌ２に関し、経過時間に対する変化の割合が負の数で、かつ、変化の割合が所定の割合未満となった経過時間において、会議のフェーズが次のフェーズに移行したと判定し、司会者に対して提案を行う。たとえば、提案装置１００は、経過時間ｔ２－２において、経過時間に対する変化の割合（負の数）が所定の割合未満となったと判定する。この際、提案装置１００は、司会者に提案「参加者の曖昧度が急降下しました。会議のフェーズが、中盤から終盤に変化しました。そろそろまとめていきましょう」を表示する。
　続いて、図５について説明する。上記の説明では、提案装置１００は、各参加者の曖昧度と、モデル曲線の曖昧度とを基にして、参加者毎に提案を行っていたが、図５で説明するように、複数の参加者の曖昧度をまとめて取り扱ってもよい。図５に示すＧ４の縦軸、横軸および各丸印の説明は、図３で行った説明と同様である。
　提案装置１００は、複数の参加者の曖昧度の平均値を算出し、平均値が周期的に変化する場合に、議論が行き詰っていると判定する。この場合、提案装置１００は、参加者Ａ、Ｂ、Ｃに対して、提案「堂々巡りになりつつありませんか？一度論点や前提条件を整理するところに戻ってはいかがでしょうか？」を表示する。
　たとえば、提案装置１００は、グラフＧ４の同時期に算出した各参加者の曖昧度の平均値を算出する。経過時間ｔ３－１を基準とした所定時間幅において算出された参加者Ａ、Ｂ、Ｃの曖昧度に対応する丸印をそれぞれ１０Ａ－１，１０Ｂ－１，１０Ｃ－１とする。経過時間ｔ３－２を基準とした所定時間幅において算出された参加者Ａ、Ｂ、Ｃの曖昧度に対応する丸印をそれぞれ１０Ａ－２，１０Ｂ－２，１０Ｃ－２とする。
　経過時間ｔ３－３を基準とした所定時間幅において算出された参加者Ａ、Ｂ、Ｃの曖昧度に対応する丸印をそれぞれ１０Ａ－３，１０Ｂ－３，１０Ｃ－３とする。経過時間ｔ３－４を基準とした所定時間幅において算出された参加者Ａ、Ｂ、Ｃの曖昧度に対応する丸印をそれぞれ１０Ａ－４，１０Ｂ－４，１０Ｃ－４とする。
　提案装置１００は、所定の期間内において、複数の参加者の曖昧度の平均値が、所定の曖昧度未満となり、その後、所定の曖昧度以上となる条件を、所定回数（例えば２回）満たした場合に、議論が行き詰っていると判定する。
　たとえば、経過時間ｔ３－１において、複数の参加者の曖昧度の平均値が、所定の曖昧度未満となり、経過時間ｔ３－２において、複数の参加者の曖昧度の平均値が、所定の曖昧度以上となったとする。また、経過時間ｔ３－３において、複数の参加者の曖昧度の平均値が、所定の曖昧度未満となり、経過時間ｔ３－４において、複数の参加者の曖昧度の平均値が、所定の曖昧度以上となったとする。この場合、提案装置１００は、議論が行き詰っていると判定し、参加者Ａ、Ｂ、Ｃに対して、上記の提案を表示する。
　なお、提案装置１００は、複数の参加者の曖昧度の平均値と、モデル曲線Ｌ２の曖昧度とを比較し、平均値が、モデル曲線Ｌ２の曖昧度に近づくように、複数の参加者に提案を行ってもよい。
　続いて、図６について説明する。提案装置１００は、時間経過に対する参加者の曖昧度が急上昇した場合には、該当の参加者が異常な発話を行ったと判定し、提案を行う。たとえば、提案装置１００は「一度休憩をいれたらいかがでしょうか？」を表示する。
　提案装置１００は、過去の会議で算出した参加者毎の曖昧度を基にして、参加者毎の曖昧度の変化の傾向を算出しておく。たとえば、提案装置１００は、過去の会議で算出した参加者Ｃの経過時間に対する曖昧度について、経過時間に対する変化の割合をそれぞれ算出し、変化の割合の最大値を特定する。
　提案装置１００は、参加者Ｃの曖昧度を算出しつつ、経過時間に対する曖昧度の変化の割合を算出する。提案装置１００は、曖昧度の変化の割合が、事前に算出しておいた最大値以上となった場合に、参加者Ｃが異常な発言を行ったと判定する。たとえば、図６において、提案装置１００は、経過時間ｔ４において、参加者Ｃの曖昧度の変化の割合が最大値以上となった場合に、参加者Ｃに対して、上記の提案を表示する。
　以上、提案装置１００の基本的な処理について、図３～図６を用いて説明した。なお、提案装置１００は、図３～図６に示したグラフＧ２，Ｇ３，Ｇ４，Ｇ５を、表示部に出力して表示させてもよい。
（提案装置の構成例）
　次に、図１に示した提案装置１００の構成例について説明する。図７は、提案装置の構成を示す機能ブロック図である。図７に示すように、この提案装置１００は、マイク１０５、タイマ１０６、通信制御部１１０、入力部１２０、表示部１３０、記憶部１４０、制御部１５０を有する。
　マイク１０５は、会議に参加中の各参加者の発話を集音する。マイク１０５は、集音した発話の情報を、制御部１５０に出力する。マイク１０５は、会議開始の情報を受け付けた際に、発話の集音を開始する。
　タイマ１０６は、現在日時の情報を、制御部１５０に出力する。なお、制御部１５０は、ネットワーク上のサーバから、現在日時の情報を取得してもよい。
　通信制御部１１０は、ＮＩＣ（Network　Interface　Card）等で実現され、ネットワークに接続され端末等との通信を制御する。
　入力部１２０は、キーボード、マウス等の入力デバイスを用いて実現される。ユーザは、入力部１２０を操作して、各種の情報を制御部１５０に入力する。ユーザは、会議が開始された際に、入力部１２０を操作して、会議が開始された旨の情報を、制御部１５０に入力する。ユーザは、会議が終了した際に、入力部１２０を操作して、会議が終了した旨の情報を、制御部１５０に入力する。
　表示部１３０は、制御部１５０から取得した情報を出力する出力デバイスであり、液晶ディスプレイなどの表示装置等によって実現される。たとえば、表示部１３０は、図３～図６で説明した、モデル曲線Ｌ２、丸印１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃで説明した各参加者の曖昧度、丸印１０Ｚで説明した会議の現在の経過時間を表示する。
　記憶部１４０は、発話履歴バッファ１４１、会議履歴テーブル１４２、個人曖昧度テーブル１４３を有する。記憶部１４０は、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、フラッシュメモリ（Flash　Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク等の記憶装置によって実現される。
　発話履歴バッファ１４１は、会議の間に参加者が発話した発話情報を保持する。たとえば、発話情報は、テキストであり、発話された経過時間、発話した参加者を識別する情報が付与される。
　会議履歴テーブル１４２は、過去に実行された会議に関する各種の情報を保持する。図８は、会議履歴テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図８に示すように、会議履歴テーブル１４２は、会議識別情報、フラグ、開催日時、曖昧度情報が含まれる。
　会議識別情報は、会議を一意に識別する情報である。フラグは、該当する会議が、良い会議であったか否かを示す。たとえば、良い会議である場合には、フラグが「オン」となり、一方、良い会議でない場合には、フラグが「オフ」となる。フラグのオンオフは、事前に設定される。
　たとえば、管理者は、製品やモノの仕様を決定する会議に対する、製品の売上、アンケート結果から、会議の良し悪しを判断し、フラグを設定する。管理者は、体験などのコトを決定する会議に対する、動員数、アンケート結果から、会議の良し悪しを判断し、フラグを設定する。なお、提案装置１００が、会議の参加者の満足度を推定し、推定した満足度を基にして、フラグを設定してもよい。
　開催日時は、該当する会議の開催日時を示す。曖昧度情報は、会議に参加した参加者毎の経過時間と曖昧度との履歴を有する。たとえば、曖昧度情報に含まれるある経過時間の参加者の曖昧度を、ある経過時間における、該当する会議の曖昧度とする。
　個人曖昧度テーブル１４３は、現在行われている会議に関し、経過時間と各参加者の曖昧度との関係を保持する。図９は、個人曖昧度テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図９に示すように、個人曖昧度テーブル１４３は、参加者識別情報と、個別曖昧度情報とを有する。
　参加者識別情報は、参加者を一意に識別する情報である。たとえば、参加者識別情報「Ｕ１０１」の参加者を参加者Ａとする。参加者識別情報「Ｕ１０２」の参加者を参加者Ｂとする。参加者識別情報「Ｕ１０３」の参加者を参加者Ｃとする。
　個別曖昧度情報は、会議に参加している参加者の経過時間と、曖昧度とを対応付けた情報である。
　制御部１５０の説明に移行する。制御部１５０は、取得部１５１、モデル曲線生成部１５２、曖昧度算出部１５３、提案部１５４を有する。制御部１５０は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＭＰＵ（Micro　Processing　Unit）等のプロセッサ等である。
　取得部１５１は、マイク１０５から、参加者の発話（音声）の情報を取得し、発話（音声）をテキストに変換することで、発話情報を生成する。取得部１５１は、従来の音声認識技術を用いて、音声をテキストに変換する。取得部１５１は、発話情報に、発話の情報を取得した日時と、参加者を識別する情報を付与する。取得部１５１は、音声の特徴と、事前に設定された参加者の音声の特徴とを基にして、参加者を識別してもよい。
　取得部１５１は、発話情報を発話履歴バッファ１４１に登録する。取得部１５１は、マイク１０５から、参加者の発話（音声）の情報を取得する度に、上記処理を繰り返し実行する。
　モデル曲線生成部１５２は、会議履歴テーブル１４２を基にして、モデル曲線を生成する。たとえば、モデル曲線生成部１５２は、会議履歴テーブル１４２から、フラグが「オン」となる会議の曖昧度情報を取得し、式（１）を基にして、経過時間と、曖昧度との関係を算出することで、モデル曲線を生成する。モデル曲線は、図１～図６で説明したモデル曲線Ｌ２等である。モデル曲線生成部１５２は、モデル曲線の情報を、提案部１５４に出力する。
　曖昧度算出部１５３は、発話履歴バッファ１４１に登録された発話情報を基にして、参加者の曖昧度を算出する。曖昧度算出部１５３は、発話情報に添付された参加者を識別する情報と、経過時間と、曖昧度とを対応付けて、個人曖昧度テーブル１４３に登録する。
　曖昧度算出部１５３は、曖昧度算出に関する既存技術を用いて、発話情報の曖昧度を算出する。たとえば、曖昧度算出部１５３は、多義語辞書を基にして、発話情報に含まれる多義語を計数し、計数した多義語の数が多いほど、曖昧度を大きな値とする。曖昧度算出部１５３は、発話情報の文脈を評価して、曖昧度を算出してもよいし、会議に参加している参加者の人間関係を基にして、曖昧度を算出してもよい。
　曖昧度算出部１５３は、発話履歴バッファ１４１に発話情報が登録される度に、曖昧度を算出し、算出した曖昧度の情報を、個人曖昧度テーブル１４３に登録する処理を繰り返し実行する。
　提案部１５４は、モデル曲線生成部１５２によって生成されたモデル曲線と、個人曖昧度テーブル１４３に登録された各参加者の曖昧度とを基にして、参加者に提案を行う。
　提案部１５４は、モデル曲線および参加者の曖昧度を基にして、参加者の曖昧度がモデル曲線に近づくように、参加者に対する提案を行う。たとえば、提案部１５４は、ある経過時間の参加者による発話情報の曖昧度が、ある経過時間におけるモデル曲線の曖昧度よりも大きい場合には、具体的な内容の発話を促すような提案を行う。一方、提案部１５４は、ある経過時間の参加者による発話情報の曖昧度が、ある経過時間におけるモデル曲線の曖昧度よりも小さい場合には、抽象的な内容の発話を促すような提案を行う。係る処理に関する提案部１５４の処理は、図３で説明した処理に対応する。
　提案部１５４は、ある経過時間の参加者による発話情報の曖昧度が、ある経過時間におけるモデル曲線の曖昧度よりも大きい場合に提案するテキスト、および、ある経過時間の参加者による発話情報の曖昧度が、ある経過時間におけるモデル曲線の曖昧度よりも小さい場合に提案するテキストを保持したテーブルを利用して、提案を行う。また、かかるテーブルは、会議のフェーズや、モデル曲線と参加者による曖昧度との乖離具合に応じて、複数パターンのテキストを保持していてもよい。
　また、提案部１５４は、モデル曲線Ｌ２の情報を、表示部１３０に出力して表示させ、会議の経過時間に合わせて、モデル曲線Ｌ２上の丸印１０Ｚ（会議の現在の経過時間）を移動させる。提案部１５４は、モデル曲線Ｌ２に関し、経過時間に対する変化の割合が正の数で、かつ、変化の割合が所定の割合以上となった経過時間において、会議のフェーズが次のフェーズに移行したと判定し、司会者に対して提案を行う。提案部１５４は、モデル曲線Ｌ２に関し、経過時間に対する変化の割合が負の数で、かつ、変化の割合が所定の割合未満となった経過時間において、会議のフェーズが次のフェーズに移行したと判定し、司会者に対して提案を行う。係る処理に関する提案部１５４の処理は、図４で説明した処理に対応する。
　なお、提案部１５４は、次のように、フェーズの移行を判定してもよい。提案部１５４は、会議が開始された後、始めに、変化の割合が所定割合未満となった場合、フェーズが、冒頭ｐｈ１から序盤ｐｈ２に移行したと判定し、司会者にフェーズが冒頭から序盤に移行したことを提案する。
　提案部１５４は、会議のフェーズが序盤に移行した後、始めに、変化の割合が所定割合以上となった場合、フェーズが、序盤ｐｈ２から中盤ｐｈ３に移行したと判定し、司会者にフェーズが序盤から中盤に移行したことを提案する。
　提案部１５４は、会議のフェーズが中盤に移行した後、始めに、変化の割合が所定割合未満となった場合、フェーズが、中盤ｐｈ３から終盤ｐｈ４に移行したと判定し、司会者にフェーズが中盤から終盤に移行したことを提案する。
　提案部１５４は、会議のフェーズが終盤に移行した後、始めに、変化の割合が所定割合未満となった場合、フェーズが、終盤ｐｈ４から結論ｐｈ５に移行したと判定し、司会者にフェーズが終盤から結論に移行したことを提案する。
　また、提案部１５４は、個人曖昧度テーブル１４３を基にして、複数の参加者の曖昧度の平均値を算出し、平均値が周期的に変化する場合に、議論が行き詰っていると判定し、提案を行う。係る処理に関する提案部１５４の処理は、図５で説明した処理に対応する。
　また、提案部１５４は、個人曖昧度テーブル１４３を基にして、時間経過に対する参加者の曖昧度が急上昇した場合には、該当の参加者が異常な発話を行ったと判定し、提案を行う。係る処理に関する提案部１５４の処理は、図６で説明した処理に対応する。なお、異常な発話を行ったか否かの閾値は、参加者毎に事前に設定されていてもよい。
　上記のように、提案部１５４は、図３～図６で説明した処理を実行する。提案部１５４は、図３～図６に示したグラフＧ２，Ｇ３，Ｇ４，Ｇ５を、表示部１３０に出力して表示させてもよい。
　なお、会議の司会者は、会議の進行情報に応じて、入力部１２０を操作し、表示部１３０に表示されたグラフＧ２（Ｇ３～Ｇ５）に表示された丸印１０Ｚ（会議の現在の経過時間）のモデル曲線Ｌ２上の位置を調整してもよい。提案部１５４は、丸印１０Ｚの調整を受け付けた場合には、調整後の位置から、再度、丸印１０Ｚの移動を開始する。
　以上、提案装置１００の構成例について説明した。
（提案装置の処理手順）
　続いて、提案装置１００の処理手順の一例について説明する。図１０は、提案装置の処理手順を示すフローチャートである。図１０に示すように、提案装置１００のモデル曲線生成部１５２は、会議履歴データベースを基にして、モデル曲線を生成する（ステップＳ１０１）。
　提案装置１００の取得部１５１は、マイク１０５から参加者によって発話された音の情報を取得し、発話情報を生成する（ステップＳ１０２）。取得部１５１は、発話情報を発話履歴バッファ１４１に登録する（ステップＳ１０３）。
　提案装置１００の曖昧度算出部１５３は、発話履歴バッファ１４１に登録された発話情報を基にして、経過時間に対応する曖昧度を算出する（ステップＳ１０４）。曖昧度算出部１５３は、曖昧度の算出結果を個人曖昧度テーブル１４３に登録する（ステップＳ１０５）。
　提案装置１００の提案部１５４は、現在の会議の経過時間に関する、モデル曲線の曖昧度と、個人曖昧度テーブル１４３に登録された各参加者の曖昧度を基にして、提案を行う（ステップＳ１０６）。
　提案装置１００は、会議が終了していない場合には（ステップＳ１０７，Ｎｏ）、ステップＳ１０２に移行する。一方、提案装置１００は、会議が終了した場合には（ステップＳ１０７，Ｙｅｓ）、処理を終了する。
　以上、提案装置１００の処理手順について説明した。
（提案装置の効果）
　本実施の形態に係る提案装置１００は、過去に実施された会議の開始からの経過時間および曖昧度からモデル曲線を生成し、現在の会議の参加者による発話情報から曖昧度を算出する。提案装置１００は、発話情報の曖昧度が、発話情報を取得したタイミングのモデル曲線の曖昧度に近づくような提案を実行する。これによって、会議の状況に応じた発言方針を提案することができる。
　提案装置１００は、現在の会議が開始してからの経過時間に対応するモデル曲線の曖昧度の変化の割合が閾値以上となった場合に、現在の会議の議論のフェーズを進める提案を実行する。これによって、会議の司会者の進行を補助することができる。
　提案装置１００は、複数の参加者の曖昧度の平均値を算出し、平均値が周期的に変化する場合に、議論が行き詰っていると判定し、提案を行う。これによって、会議の流れに沿った方針を参加者全員に対して提案できる。
（提案装置のその他の構成）
　上記の実施の形態では、提案装置１００は、マイク１０５を用いて、会議の参加者の発話の音声を取得していたがこれに限定されるものではない。たとえば、会議の各参加者が、ＰＣ（Personal　Computer）等を用いて、Web会議等に参加する場合には、提案装置１００は、各ユーザのＰＣから、参加者の発話の音声を取得してもよい。
　更に、上記の実施の形態は、マイクによる会議参加者の音声に限定されるものではない。たとえば、提案装置１００を、チャットなどの音声を介さない方法で、参加者間でテキストを取り交わしながら進行する会議にも適用することができる。この場合、提案装置１００は、各ユーザのＰＣからテキストの情報を取得し、取得したテキストの情報を基にして、曖昧度を算出する。その他の説明は、上記の提案装置１００に関する説明と同様である。
（提案プログラム）
　続いて、提案プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。図１１は、提案プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。コンピュータ１０００は、たとえば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有する。これらの各部は、バス１０８０によって接続される。
　メモリ１０１０は、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）１０１１およびＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、たとえば、ＢＩＯＳ（Basic　Input　Output　System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０３１に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１０４１に接続される。ディスクドライブ１０４１には、たとえば、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０には、たとえば、マウス１０５１およびキーボード１０５２が接続される。ビデオアダプタ１０６０には、たとえば、ディスプレイ１０６１が接続される。
　ここで、ハードディスクドライブ１０３１は、たとえば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３およびプログラムデータ１０９４を記憶する。上記実施形態で説明した各情報は、たとえばハードディスクドライブ１０３１やメモリ１０１０に記憶される。
　また、提案プログラムは、たとえば、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュール１０９３として、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。具体的には、上記実施の形態で説明した取得部１５１、モデル曲線生成部１５２、曖昧度算出部１５３、提案部１５４を実行する各処理が記述されたプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。
　また、提案プログラムによる提案処理に用いられるデータは、プログラムデータ１０９４として、たとえば、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、ハードディスクドライブ１０３１に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して、上述した各手順を実行する。
　なお、提案プログラムにかかるプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される場合に限られず、たとえば、着脱可能な記憶媒体に記憶されて、ディスクドライブ１０４１等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、提案プログラムにかかるプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ＬＡＮやＷＡＮ（Wide　Area　Network）等のネットワークを介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
　以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施形態について説明したが、本実施例による本発明の開示の一部をなす記述および図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施形態、実施例および運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
　１００　　提案装置
　１０５　　マイク
　１０６　　タイマ
　１１０　　通信制御部
　１２０　　入力部
　１３０　　表示部
　１４０　　記憶部
　１４１　　発話履歴バッファ
　１４２　　会議履歴テーブル
　１４３　　個人曖昧度テーブル
　１５０　　制御部
　１５１　　取得部
　１５２　　モデル曲線生成部
　１５３　　曖昧度算出部
　１５４　　提案部

Claims (4)

  1. 　過去に実施された第１会議の開始からの経過時間および曖昧度との関係に対応するモデル曲線を生成するモデル曲線生成部と、
    　第２会議の参加者によるテキスト情報を取得し、前記テキスト情報の曖昧度を算出する曖昧度算出部と、
    　前記テキスト情報の曖昧度が、前記テキスト情報の取得のタイミングの前記モデル曲線の曖昧度に近づくように、前記第２会議の参加者に対する提案を実行する提案部と、
    　を有することを特徴とする提案装置。
  2. 　前記提案部は、前記第２会議が開始してからの経過時間に対応する前記モデル曲線の曖昧度の変化の割合が閾値以上となった場合に、前記第２会議の議論のフェーズを進める提案を実行することを特徴とする請求項１に記載の提案装置。
  3. 　提案装置が実行する提案方法であって、
    　過去に実施された第１会議の開始からの経過時間および曖昧度との関係に対応するモデル曲線を生成するモデル曲線生成工程と、
    　第２会議の参加者によるテキスト情報を取得し、前記テキスト情報の曖昧度を算出する曖昧度算出工程と、
    　前記テキスト情報の曖昧度が、前記テキスト情報の取得のタイミングの前記モデル曲線の曖昧度に近づくように、前記第２会議の参加者に対する提案を実行する提案工程と、
    　を含んだことを特徴とする提案方法。
  4. 　過去に実施された第１会議の開始からの経過時間および曖昧度との関係に対応するモデル曲線を生成するモデル曲線生成ステップと、
    　第２会議の参加者によるテキスト情報を取得し、前記テキスト情報の曖昧度を算出する曖昧度算出ステップと、
    　前記テキスト情報の曖昧度が、前記テキスト情報の取得のタイミングの前記モデル曲線の曖昧度に近づくように、前記第２会議の参加者に対する提案を実行する提案ステップと、
    　をコンピュータに実行させるための提案プログラム。
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