JP3452257B2 - 模擬会話システム、及び情報記憶媒体 - Google Patents
模擬会話システム、及び情報記憶媒体Info
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ユーザの入力した
言葉に対する返答を出力する模擬会話システム、及び情
報記憶媒体に関する。
言葉に対する返答を出力する模擬会話システム、及び情
報記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、ユーザーが入力した音声に対して
返答を出力し、ユーザーと会話を行なう模擬会話システ
ムが知られている。このような模擬会話システムにおい
て、例えば、ユーザーが子供の場合と大人の場合とで
は、ユーザーが良く使う言葉も異なるし、それに対する
返答内容も異なる。そのため、従来の模擬会話システム
では、ユーザーのプロフィール（年齢や性別等）に従っ
て異なる言葉（ユーザーの音声を認識する際の登録語
や、登録語に対する返答文など）が登録されたカートリ
ッジやＣＤ−ＲＯＭ等を複数用意しておき、それぞれの
カートリッジやＣＤ−ＲＯＭに登録された言葉に基づい
てユーザーの音声を認識したり、返答を出力すること
で、ユーザーのプロフィールに応じた会話を実現してい
た。
返答を出力し、ユーザーと会話を行なう模擬会話システ
ムが知られている。このような模擬会話システムにおい
て、例えば、ユーザーが子供の場合と大人の場合とで
は、ユーザーが良く使う言葉も異なるし、それに対する
返答内容も異なる。そのため、従来の模擬会話システム
では、ユーザーのプロフィール（年齢や性別等）に従っ
て異なる言葉（ユーザーの音声を認識する際の登録語
や、登録語に対する返答文など）が登録されたカートリ
ッジやＣＤ−ＲＯＭ等を複数用意しておき、それぞれの
カートリッジやＣＤ−ＲＯＭに登録された言葉に基づい
てユーザーの音声を認識したり、返答を出力すること
で、ユーザーのプロフィールに応じた会話を実現してい
た。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
模擬会話システムにおいては、複数のカートリッジを用
意しておかなければならないといった問題があった。ま
た、ユーザーのプロフィールが変わる度に、カートリッ
ジを換えなければならず手間が掛かるといった問題があ
った。
模擬会話システムにおいては、複数のカートリッジを用
意しておかなければならないといった問題があった。ま
た、ユーザーのプロフィールが変わる度に、カートリッ
ジを換えなければならず手間が掛かるといった問題があ
った。
【０００４】また、従来の模擬会話システムでは、一の
質問に対する各登録語毎に返答が設定されているため、
同じ質問に対して、同じ入力語を音声入力すれば、同じ
返答が出力されることとなり、何度も会話を行なってい
るユーザーは、先が読めてしまい、面白味が薄まり、飽
きやすいといった問題があった。
質問に対する各登録語毎に返答が設定されているため、
同じ質問に対して、同じ入力語を音声入力すれば、同じ
返答が出力されることとなり、何度も会話を行なってい
るユーザーは、先が読めてしまい、面白味が薄まり、飽
きやすいといった問題があった。
【０００５】本発明の課題は、ユーザーに応じて会話を
容易に変更することのできる模擬会話システムを実現す
ることである。
容易に変更することのできる模擬会話システムを実現す
ることである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】第１の発明の模擬会話シ
ステム（例えば、図１に示す会話型玩具１）は、複数の
登録語を記憶するとともに、一の登録語に対応する返答
を複数記憶する記憶手段（例えば、図２に示す記憶部５
００）と、ユーザーにより入力された言葉に含まれる登
録語を、前記記憶手段に記憶された登録語の中から認識
する認識手段（例えば、図２に示す音声認識部２１０）
と、前記認識手段によって認識された登録語に対応する
返答であって、所与の条件に応じた返答を前記記憶手段
に記憶された返答の中から決定する決定手段（例えば、
図２に示す返答決定部２３４）と、前記決定手段により
決定された返答を出力する出力手段（例えば、図２に示
すスピーカ３０）と、を備え、ユーザーによる言葉の入
力、返答の決定及び出力の一連の処理を繰り返し実行す
ることによってユーザーとの模擬会話を行なうととも
に、ユーザーにより入力された言葉が同一であっても、
前記決定手段が決定する返答は同一であるとは限らない
ことを特徴としている。
ステム（例えば、図１に示す会話型玩具１）は、複数の
登録語を記憶するとともに、一の登録語に対応する返答
を複数記憶する記憶手段（例えば、図２に示す記憶部５
００）と、ユーザーにより入力された言葉に含まれる登
録語を、前記記憶手段に記憶された登録語の中から認識
する認識手段（例えば、図２に示す音声認識部２１０）
と、前記認識手段によって認識された登録語に対応する
返答であって、所与の条件に応じた返答を前記記憶手段
に記憶された返答の中から決定する決定手段（例えば、
図２に示す返答決定部２３４）と、前記決定手段により
決定された返答を出力する出力手段（例えば、図２に示
すスピーカ３０）と、を備え、ユーザーによる言葉の入
力、返答の決定及び出力の一連の処理を繰り返し実行す
ることによってユーザーとの模擬会話を行なうととも
に、ユーザーにより入力された言葉が同一であっても、
前記決定手段が決定する返答は同一であるとは限らない
ことを特徴としている。
【０００７】第９の発明は、ユーザーによる言葉の入
力、返答の決定及び出力の一連の処理を繰り返し実行す
ることによってユーザーとの模擬会話を行なうためのコ
ンピュータが実行可能なソフトウェアが記憶された情報
記憶媒体（例えば、図２に示す記憶部５００）であっ
て、複数の登録語と、一の登録語に対応する複数の返答
と、ユーザーにより入力された言葉に含まれる登録語
を、前記複数の登録語の中から認識するための認識情報
と、認識された登録語に対応する複数の返答の中から、
所与の条件に応じた返答を決定するための決定情報と、
決定された返答を出力するための出力情報と、を含み、
ユーザーにより入力された言葉が同一であっても、出力
される返答が同一であるとは限らないようにするための
情報を記憶することを特徴としている。
力、返答の決定及び出力の一連の処理を繰り返し実行す
ることによってユーザーとの模擬会話を行なうためのコ
ンピュータが実行可能なソフトウェアが記憶された情報
記憶媒体（例えば、図２に示す記憶部５００）であっ
て、複数の登録語と、一の登録語に対応する複数の返答
と、ユーザーにより入力された言葉に含まれる登録語
を、前記複数の登録語の中から認識するための認識情報
と、認識された登録語に対応する複数の返答の中から、
所与の条件に応じた返答を決定するための決定情報と、
決定された返答を出力するための出力情報と、を含み、
ユーザーにより入力された言葉が同一であっても、出力
される返答が同一であるとは限らないようにするための
情報を記憶することを特徴としている。
【０００８】ここで、所与の条件としては、例えば、ユ
ーザーのプロフィール（年齢（年代別、大人か子供かな
どであっても良い。）、性別、会話を行なった回数、レ
ベル（上級、初級等）等）、仮想キャラクタのプロフィ
ール（年齢、性別等）、会話状況（会話の好感度、会話
時間、質疑応答のやり取り回数、入力された言葉の内の
不認識語の割合等）といった条件が挙げられる。また、
これらの条件を組み合せたものであっても良い。
ーザーのプロフィール（年齢（年代別、大人か子供かな
どであっても良い。）、性別、会話を行なった回数、レ
ベル（上級、初級等）等）、仮想キャラクタのプロフィ
ール（年齢、性別等）、会話状況（会話の好感度、会話
時間、質疑応答のやり取り回数、入力された言葉の内の
不認識語の割合等）といった条件が挙げられる。また、
これらの条件を組み合せたものであっても良い。
【０００９】第１または第９の発明によれば、一の質問
に対するユーザーの入力した言葉が同一であっても、出
力される返答が同一であるとは限らないため、会話をよ
り多彩なものとすることができる。そのため、何度も会
話を行なったユーザーであっても、出力される返答が予
測し難くなり、より面白味を増すとともに、飽き難くさ
せることができる。
に対するユーザーの入力した言葉が同一であっても、出
力される返答が同一であるとは限らないため、会話をよ
り多彩なものとすることができる。そのため、何度も会
話を行なったユーザーであっても、出力される返答が予
測し難くなり、より面白味を増すとともに、飽き難くさ
せることができる。
【００１０】また、第２の発明は、第１の発明の模擬会
話システムにおいて、前記返答には質問が含まれ、前記
模擬会話は質疑応答形式の模擬会話である。
話システムにおいて、前記返答には質問が含まれ、前記
模擬会話は質疑応答形式の模擬会話である。
【００１１】また、第１０の発明は、第９の発明の情報
記憶媒体において、前記返答には質問が含まれ、前記模
擬会話は質疑応答形式の模擬会話である。
記憶媒体において、前記返答には質問が含まれ、前記模
擬会話は質疑応答形式の模擬会話である。
【００１２】第２または第１０の発明によれば、質疑応
答形式の会話であるため、返答に含まれる質問を変更す
ることにより、会話における話題を容易に変更すること
ができ、会話の展開をより様々に変化させることができ
る。
答形式の会話であるため、返答に含まれる質問を変更す
ることにより、会話における話題を容易に変更すること
ができ、会話の展開をより様々に変化させることができ
る。
【００１３】また、第３の発明は、第２の発明の模擬会
話システムにおいて、前記記憶手段は、前記複数の登録
語を、質問に基づいて分類される登録語群に区分して記
憶し、前記認識手段は、前記出力手段により前回出力さ
れた返答に含まれる質問に対応する登録語群を前記記憶
手段に記憶された登録語群から選択し、その登録語群の
中から、ユーザーにより入力された言葉に含まれる登録
語を認識するものである。
話システムにおいて、前記記憶手段は、前記複数の登録
語を、質問に基づいて分類される登録語群に区分して記
憶し、前記認識手段は、前記出力手段により前回出力さ
れた返答に含まれる質問に対応する登録語群を前記記憶
手段に記憶された登録語群から選択し、その登録語群の
中から、ユーザーにより入力された言葉に含まれる登録
語を認識するものである。
【００１４】また、第１１の発明は、第１０の発明の情
報記憶媒体において、前記複数の登録語を、質問に基づ
いて分類される登録語群に区分して記憶し、前記認識情
報は、前回出力された返答に含まれる質問に対応する登
録語群を選択し、その登録語群の中から、ユーザーによ
り入力された言葉に含まれる登録語を認識するための情
報を含むものである。
報記憶媒体において、前記複数の登録語を、質問に基づ
いて分類される登録語群に区分して記憶し、前記認識情
報は、前回出力された返答に含まれる質問に対応する登
録語群を選択し、その登録語群の中から、ユーザーによ
り入力された言葉に含まれる登録語を認識するための情
報を含むものである。
【００１５】第３または第１１の発明によれば、ユーザ
ーにより入力された言葉に含まれる登録語を認識する際
に、前回出力された返答に含まれる質問に対応する登録
語群のみを対象として登録語を認識することができるた
め、入力された言葉の認識に掛かる時間を短縮すること
ができる。また、例えば、一の登録語を複数の登録語群
に含めて区分することにより、一の登録語を複数の質問
に対応させることができる。
ーにより入力された言葉に含まれる登録語を認識する際
に、前回出力された返答に含まれる質問に対応する登録
語群のみを対象として登録語を認識することができるた
め、入力された言葉の認識に掛かる時間を短縮すること
ができる。また、例えば、一の登録語を複数の登録語群
に含めて区分することにより、一の登録語を複数の質問
に対応させることができる。
【００１６】また、第４の発明は、第１から第３の発明
のいずれかの模擬会話システムにおいて、現在の模擬会
話における会話状況の評価値を判定する判定手段（例え
ば、図２に示す返答決定部２３２）を備え、前記記憶手
段は、登録語として、肯定的応答を意味する肯定登録語
（例えば、図１０に示す会話データ５２０ｃにおける登
録語３−１（はい））と、否定的応答を意味する否定登
録語（例えば、図１０に示す会話データ５２０ｃにおけ
る登録語３−２（いいえ））と、肯定的または否定的の
何れともとれる多義的な応答を意味する多義的登録語
（例えば、図１０に示す会話データ５２０ｃにおける登
録語３−３（いいよ））とを含んで記憶し、前記決定手
段は、前記認識手段が、ユーザーにより入力された言葉
に含まれる登録語を、前記多義的登録語と認識した場
合、前記判定手段により判定された評価値に応じて、そ
の多義的登録語を前記肯定登録語あるいは前記否定登録
語とみなし、みなした肯定登録語あるいは否定登録語に
対応する返答を決定するものである。
のいずれかの模擬会話システムにおいて、現在の模擬会
話における会話状況の評価値を判定する判定手段（例え
ば、図２に示す返答決定部２３２）を備え、前記記憶手
段は、登録語として、肯定的応答を意味する肯定登録語
（例えば、図１０に示す会話データ５２０ｃにおける登
録語３−１（はい））と、否定的応答を意味する否定登
録語（例えば、図１０に示す会話データ５２０ｃにおけ
る登録語３−２（いいえ））と、肯定的または否定的の
何れともとれる多義的な応答を意味する多義的登録語
（例えば、図１０に示す会話データ５２０ｃにおける登
録語３−３（いいよ））とを含んで記憶し、前記決定手
段は、前記認識手段が、ユーザーにより入力された言葉
に含まれる登録語を、前記多義的登録語と認識した場
合、前記判定手段により判定された評価値に応じて、そ
の多義的登録語を前記肯定登録語あるいは前記否定登録
語とみなし、みなした肯定登録語あるいは否定登録語に
対応する返答を決定するものである。
【００１７】また、第１２の発明は、第９から第１１の
発明のいずれかの情報記憶媒体において、現在の模擬会
話における会話状況の評価値を判定するための判定情報
を記憶し、前記登録語として、肯定的応答を意味する肯
定登録語と、否定的応答を意味する否定登録語と、肯定
的または否定的の何れともとれる多義的な応答を意味す
る多義的登録語とを含んで記憶し、前記決定情報は、前
記認識情報によりユーザーにより入力された言葉に含ま
れる登録語を、前記多義的登録語と認識した場合、前記
判定情報により判定された評価値に応じて、その多義的
登録語を前記肯定登録語あるいは前記否定登録語とみな
し、みなした肯定登録語あるいは否定登録語に対応する
返答を決定するための情報を含むものである。
発明のいずれかの情報記憶媒体において、現在の模擬会
話における会話状況の評価値を判定するための判定情報
を記憶し、前記登録語として、肯定的応答を意味する肯
定登録語と、否定的応答を意味する否定登録語と、肯定
的または否定的の何れともとれる多義的な応答を意味す
る多義的登録語とを含んで記憶し、前記決定情報は、前
記認識情報によりユーザーにより入力された言葉に含ま
れる登録語を、前記多義的登録語と認識した場合、前記
判定情報により判定された評価値に応じて、その多義的
登録語を前記肯定登録語あるいは前記否定登録語とみな
し、みなした肯定登録語あるいは否定登録語に対応する
返答を決定するための情報を含むものである。
【００１８】第４または第１２の発明によれば、ユーザ
ーにより入力された言葉が同一であっても、その言葉の
意味の解釈を会話状況に応じて変更し、その解釈に応じ
て返答を変更することができる。即ち、会話をより多彩
なものとすることができる。そのため、ユーザーが繰り
返し会話を行なった場合であっても出力される返答が予
測し難なり、より飽き難くさせることができる。
ーにより入力された言葉が同一であっても、その言葉の
意味の解釈を会話状況に応じて変更し、その解釈に応じ
て返答を変更することができる。即ち、会話をより多彩
なものとすることができる。そのため、ユーザーが繰り
返し会話を行なった場合であっても出力される返答が予
測し難なり、より飽き難くさせることができる。
【００１９】また、第５の発明は、第１から第４の発明
のいずれかの模擬会話システムにおいて、ユーザーのプ
ロフィール情報に基づいて、出力する返答を決定するも
のである。
のいずれかの模擬会話システムにおいて、ユーザーのプ
ロフィール情報に基づいて、出力する返答を決定するも
のである。
【００２０】また、第１３の発明は、第９から第１２の
発明のいずれかの情報記憶媒体において、ユーザーのプ
ロフィール情報と、前記ユーザーのプロフィール情報に
基づいて、出力する返答を決定するための情報と、を記
憶するものである。
発明のいずれかの情報記憶媒体において、ユーザーのプ
ロフィール情報と、前記ユーザーのプロフィール情報に
基づいて、出力する返答を決定するための情報と、を記
憶するものである。
【００２１】第５または第１３の発明によれば、ユーザ
ーのプロフィールに応じた返答を出力することができ、
ユーザーに適した会話を容易に実現できる。
ーのプロフィールに応じた返答を出力することができ、
ユーザーに適した会話を容易に実現できる。
【００２２】また、第６の発明は、第５の発明の模擬会
話システムにおいて、前記返答は、プロフィールが仮想
的に設定された仮想キャラクタ（例えば、図１に示すロ
ボット２）が発する言葉として設定された返答であり、
前記決定手段は、ユーザーのプロフィール情報と前記仮
想キャラクタのプロフィールの差異に基づいて、出力す
る返答を決定するものである。
話システムにおいて、前記返答は、プロフィールが仮想
的に設定された仮想キャラクタ（例えば、図１に示すロ
ボット２）が発する言葉として設定された返答であり、
前記決定手段は、ユーザーのプロフィール情報と前記仮
想キャラクタのプロフィールの差異に基づいて、出力す
る返答を決定するものである。
【００２３】また、第１４の発明は、第１３の発明の情
報記憶媒体において、前記返答は、プロフィールが仮想
的に設定された仮想キャラクタ（例えば、図１に示すロ
ボット２）が発する言葉として設定された返答であり、
前記決定情報は、ユーザーのプロフィール情報と前記仮
想キャラクタのプロフィールの差異に基づいて、出力す
る返答を決定するための情報を含むものである。
報記憶媒体において、前記返答は、プロフィールが仮想
的に設定された仮想キャラクタ（例えば、図１に示すロ
ボット２）が発する言葉として設定された返答であり、
前記決定情報は、ユーザーのプロフィール情報と前記仮
想キャラクタのプロフィールの差異に基づいて、出力す
る返答を決定するための情報を含むものである。
【００２４】ここで、ユーザーのプロフィール情報と、
仮想キャラクタのプロフィールの差異としては、例え
ば、年齢の差、男女の別などの差異である。
仮想キャラクタのプロフィールの差異としては、例え
ば、年齢の差、男女の別などの差異である。
【００２５】第６または第１４の発明によれば、ユーザ
ーのプロフィールと、仮想キャラクタのプロフィールと
の差異に応じた返答を出力することができるため、例え
ば、同一のユーザーにより同一の言葉が入力されても、
会話を行なうキャラクタが異なれば、同一の返答が出力
されるとは限らないため、会話をより多彩なものとする
ことができ、出力される返答を予測し難くし、より飽き
難くすることができ、ユーザーは、何度も会話を楽しむ
ことができる。
ーのプロフィールと、仮想キャラクタのプロフィールと
の差異に応じた返答を出力することができるため、例え
ば、同一のユーザーにより同一の言葉が入力されても、
会話を行なうキャラクタが異なれば、同一の返答が出力
されるとは限らないため、会話をより多彩なものとする
ことができ、出力される返答を予測し難くし、より飽き
難くすることができ、ユーザーは、何度も会話を楽しむ
ことができる。
【００２６】また、第７の発明は、第５の発明の模擬会
話システムにおいて、前記記憶手段は、前記複数の返答
を、想定されるユーザーのプロフィール情報に応じた返
答群に分類して記憶し、前記決定手段は、ユーザーのプ
ロフィール情報に対応する返答群を前記記憶手段に記憶
された返答群から選択し、その中から登録語に対応する
返答を決定するものである。
話システムにおいて、前記記憶手段は、前記複数の返答
を、想定されるユーザーのプロフィール情報に応じた返
答群に分類して記憶し、前記決定手段は、ユーザーのプ
ロフィール情報に対応する返答群を前記記憶手段に記憶
された返答群から選択し、その中から登録語に対応する
返答を決定するものである。
【００２７】また、第１５の発明は、第１４の発明の情
報記憶媒体において、前記複数の返答を、想定されるユ
ーザーのプロフィール情報に応じた返答群に分類して記
憶し、前記決定情報は、ユーザーのプロフィール情報に
対応する返答群の中から、登録語に対応する返答を決定
するための情報を含むものである。
報記憶媒体において、前記複数の返答を、想定されるユ
ーザーのプロフィール情報に応じた返答群に分類して記
憶し、前記決定情報は、ユーザーのプロフィール情報に
対応する返答群の中から、登録語に対応する返答を決定
するための情報を含むものである。
【００２８】第７または第１５の発明によれば、ユーザ
ーのプロフィールに応じた返答を容易に決定することが
できるため、ユーザーに適した会話を容易に実現でき
る。
ーのプロフィールに応じた返答を容易に決定することが
できるため、ユーザーに適した会話を容易に実現でき
る。
【００２９】また、第８の発明は、第１から第７の発明
のいずれかの模擬会話システムにおいて、前記模擬会話
は音声による模擬会話であって、前記認識手段は、ユー
ザーにより入力された音声データに含まれる登録語を前
記記憶手段に記憶された登録語の中から認識し、前記記
憶手段は、前記返答として出力する音声データを記憶
し、前記出力手段は、前記返答に対応する音声データを
前記記憶手段から読み出して、音声として出力するもの
である。
のいずれかの模擬会話システムにおいて、前記模擬会話
は音声による模擬会話であって、前記認識手段は、ユー
ザーにより入力された音声データに含まれる登録語を前
記記憶手段に記憶された登録語の中から認識し、前記記
憶手段は、前記返答として出力する音声データを記憶
し、前記出力手段は、前記返答に対応する音声データを
前記記憶手段から読み出して、音声として出力するもの
である。
【００３０】また、第１６の発明は、第９から第１５の
発明のいずれかの情報記憶媒体において、前記模擬会話
は音声による模擬会話であって、前記返答として出力す
る音声データを記憶し、前記認識情報は、ユーザーによ
り入力された音声データに含まれる登録語を前記複数の
登録語の中から認識するための情報を含み、前記出力手
段は、前記返答に対応する音声データを読み出して、音
声として出力するための情報を含むものである。
発明のいずれかの情報記憶媒体において、前記模擬会話
は音声による模擬会話であって、前記返答として出力す
る音声データを記憶し、前記認識情報は、ユーザーによ
り入力された音声データに含まれる登録語を前記複数の
登録語の中から認識するための情報を含み、前記出力手
段は、前記返答に対応する音声データを読み出して、音
声として出力するための情報を含むものである。
【００３１】第８または第１６の発明によれば、音声に
より会話を行なうことができるため、文字の読み書きが
できなかったり、キーボードによる文字入力ができない
ユーザーであっても、容易に会話を行なうことができ
る。また、音声による会話であるため、ユーザーが、例
えば車の運転といった作業を行ないながらでも楽しむこ
とができる。
より会話を行なうことができるため、文字の読み書きが
できなかったり、キーボードによる文字入力ができない
ユーザーであっても、容易に会話を行なうことができ
る。また、音声による会話であるため、ユーザーが、例
えば車の運転といった作業を行ないながらでも楽しむこ
とができる。
【００３２】
【発明の実施の形態】以下、本発明の好適な実施形態に
ついて図面を参照して説明する。
ついて図面を参照して説明する。
【００３３】図１は、本発明を会話型玩具１に適用した
場合の一例を示す外観図である。同図に示すように、会
話型玩具１は、ロボット２と、ロボット２を載置する台
座３とから構成され、ロボット２にユーザーが話し掛け
た音声をマイク４が検出し、検出されたユーザーの音声
に対する返答がスピーカ６から出力される。ユーザー
は、自分がロボット２に話し掛けた音声に対するロボッ
ト２からの返答を聞き、ロボット２との会話を楽しむ。
場合の一例を示す外観図である。同図に示すように、会
話型玩具１は、ロボット２と、ロボット２を載置する台
座３とから構成され、ロボット２にユーザーが話し掛け
た音声をマイク４が検出し、検出されたユーザーの音声
に対する返答がスピーカ６から出力される。ユーザー
は、自分がロボット２に話し掛けた音声に対するロボッ
ト２からの返答を聞き、ロボット２との会話を楽しむ。
【００３４】図２は、本実施の形態における機能ブロッ
クの一例を示すブロック図である。同図に示すように、
本実施の形態の機能ブロックは、音声入力部１０と、処
理部２００と、スピーカ３０と、記憶部５００とから構
成される。
クの一例を示すブロック図である。同図に示すように、
本実施の形態の機能ブロックは、音声入力部１０と、処
理部２００と、スピーカ３０と、記憶部５００とから構
成される。
【００３５】音声入力部１０は、図１に示すマイク４に
該当し、入力された音声を処理部２００に出力する。
該当し、入力された音声を処理部２００に出力する。
【００３６】処理部２００は、音声を認識し、認識した
言葉に対する返答を決定し、当該返答の音声を合成する
処理等の処理を行なう。処理部２００には、音声認識部
２１０、音声合成部２２０、返答決定部２３２、ユーザ
ー情報取得部２３４、履歴生成部２３６、時計２４０が
含まれる。
言葉に対する返答を決定し、当該返答の音声を合成する
処理等の処理を行なう。処理部２００には、音声認識部
２１０、音声合成部２２０、返答決定部２３２、ユーザ
ー情報取得部２３４、履歴生成部２３６、時計２４０が
含まれる。
【００３７】音声認識部２１０は、音声入力部１０から
入力された音声（入力語）と、音声認識用辞書５３０に
登録されている登録語の音声データとを比較し、入力さ
れた音声をいずれの登録語に該当するかを決定する。そ
の際に、音声認識部２１０は、後述する会話データ５２
０において、その直前に出力された質問に対応して登録
された登録語の内のいずれに該当するかを決定する。即
ち、入力された音声は、音声認識用辞書５３０に登録さ
れている音声データの内、会話データ５２０中の直前に
出力された質問に対応する登録語の音声データと比較さ
れることにより、直前に出力された質問に対応する登録
語のいずれかとして認識される。また、音声認識部２１
０は、入力語がその直前に出力された質問に対する登録
語でなかった場合、あるいは入力語が認識できなかった
場合には、入力語が不認識語であると決定する。
入力された音声（入力語）と、音声認識用辞書５３０に
登録されている登録語の音声データとを比較し、入力さ
れた音声をいずれの登録語に該当するかを決定する。そ
の際に、音声認識部２１０は、後述する会話データ５２
０において、その直前に出力された質問に対応して登録
された登録語の内のいずれに該当するかを決定する。即
ち、入力された音声は、音声認識用辞書５３０に登録さ
れている音声データの内、会話データ５２０中の直前に
出力された質問に対応する登録語の音声データと比較さ
れることにより、直前に出力された質問に対応する登録
語のいずれかとして認識される。また、音声認識部２１
０は、入力語がその直前に出力された質問に対する登録
語でなかった場合、あるいは入力語が認識できなかった
場合には、入力語が不認識語であると決定する。
【００３８】なお、上記音声データの比較（認識）は、
従来技術であるワードスポッティング技術を用いて実現
する。このワードスポッティング技術とは、長い音声の
波形データの中に、検出したい短い音声の波形データが
含まれるか否かをパターンマッチングで検出する技術で
ある。この技術により、ユーザーが入力した登録語を含
む長い音声に、登録語が含まれるか否か、即ち、その入
力が登録語か否かを判別できる。
従来技術であるワードスポッティング技術を用いて実現
する。このワードスポッティング技術とは、長い音声の
波形データの中に、検出したい短い音声の波形データが
含まれるか否かをパターンマッチングで検出する技術で
ある。この技術により、ユーザーが入力した登録語を含
む長い音声に、登録語が含まれるか否か、即ち、その入
力が登録語か否かを判別できる。
【００３９】図３は、会話データ５２０の内、一の質問
に対するデータ構成の一例である会話データ５２０ａを
示す図である。同図に示すように、質問に対して、登録
語が設定されており、各登録語に対応する好感度ポイン
トが設定されている。そして、各登録語に対して子供用
の相槌と次の質問、及び大人用の相槌と次の質問とが設
定されている。
に対するデータ構成の一例である会話データ５２０ａを
示す図である。同図に示すように、質問に対して、登録
語が設定されており、各登録語に対応する好感度ポイン
トが設定されている。そして、各登録語に対して子供用
の相槌と次の質問、及び大人用の相槌と次の質問とが設
定されている。
【００４０】図３においては、例えば、質問が質問１−
１（食べ物何が好き？）の場合を示しており、この場合
には、登録語として登録語１−１（チョコレート）、登
録語１−２（にんじん）、登録語１−３（焼き肉）、
…、など各種食べ物を示す語が登録されている（属性が
“食べ物”である登録語が設定されている。）。そし
て、各登録語に対して好感度ポイントが設定されてい
る。例えば、ロボット２のキャラクタに想定づける性格
等に応じて予め設定されている。図３においては、例え
ば、甘いものには高い好感度ポイントが設定され、野菜
には、低い好感度ポイントが設定されている。
１（食べ物何が好き？）の場合を示しており、この場合
には、登録語として登録語１−１（チョコレート）、登
録語１−２（にんじん）、登録語１−３（焼き肉）、
…、など各種食べ物を示す語が登録されている（属性が
“食べ物”である登録語が設定されている。）。そし
て、各登録語に対して好感度ポイントが設定されてい
る。例えば、ロボット２のキャラクタに想定づける性格
等に応じて予め設定されている。図３においては、例え
ば、甘いものには高い好感度ポイントが設定され、野菜
には、低い好感度ポイントが設定されている。
【００４１】また、例えば、登録語１−１に対して子供
用の相槌は相槌ｂ１（僕も好き、でも虫歯が心配）が設
定されており、大人用の相槌として相槌ａ１（僕も好
き、でも太るよね）が設定されている。また、登録語１
−１に対して子供用の次の質問は、質問１−２（ちゃん
と歯磨きしてる？）が設定されており、大人用の次の質
問は、質問１−５（○○さんは、太ってる？）が設定さ
れている。
用の相槌は相槌ｂ１（僕も好き、でも虫歯が心配）が設
定されており、大人用の相槌として相槌ａ１（僕も好
き、でも太るよね）が設定されている。また、登録語１
−１に対して子供用の次の質問は、質問１−２（ちゃん
と歯磨きしてる？）が設定されており、大人用の次の質
問は、質問１−５（○○さんは、太ってる？）が設定さ
れている。
【００４２】音声認識用辞書５３０は、登録語とその音
声データとを対応づけている辞書である。例えば、会話
データ５２０には、質問に応じて登録語が設定されてい
るため、例えば、「食べ物何が好き？」といった質問に
対する登録語としては、属性が“食べ物”である登録語
が設定されており、登録語に「チョコレート」が含まれ
る。また、「嫌いな食べ物は何？」といった質問に対す
る登録語としても属性が“食べ物”である登録語が設定
されており、登録語に「チョコレート」が含まれる。こ
のように、会話データ５２０には、同じ登録語が複数の
質問に対して登録されているが、音声認識用辞書５３０
には、各登録語に対して一の音声データのみが格納され
る。このことにより、会話データ５２０に設定する登録
語は、音声データに対応する登録語のテキストデータ、
または登録語の識別番号で代替される。
声データとを対応づけている辞書である。例えば、会話
データ５２０には、質問に応じて登録語が設定されてい
るため、例えば、「食べ物何が好き？」といった質問に
対する登録語としては、属性が“食べ物”である登録語
が設定されており、登録語に「チョコレート」が含まれ
る。また、「嫌いな食べ物は何？」といった質問に対す
る登録語としても属性が“食べ物”である登録語が設定
されており、登録語に「チョコレート」が含まれる。こ
のように、会話データ５２０には、同じ登録語が複数の
質問に対して登録されているが、音声認識用辞書５３０
には、各登録語に対して一の音声データのみが格納され
る。このことにより、会話データ５２０に設定する登録
語は、音声データに対応する登録語のテキストデータ、
または登録語の識別番号で代替される。
【００４３】また、例えば、「あのビルは８０階建てな
んだよ。どう思う？」といった質問に対する登録語とし
ての「高いね」（高さ）や、「この服、１０万円なん
だ。どう？」といった質問に対する登録語としての「高
いね」（値段）といったように意味の異なる場合であっ
ても、音声としては同じ「タカイネ」であるため、音声
認識用辞書５３０には、一つの音声データを登録してお
くだけで良い。
んだよ。どう思う？」といった質問に対する登録語とし
ての「高いね」（高さ）や、「この服、１０万円なん
だ。どう？」といった質問に対する登録語としての「高
いね」（値段）といったように意味の異なる場合であっ
ても、音声としては同じ「タカイネ」であるため、音声
認識用辞書５３０には、一つの音声データを登録してお
くだけで良い。
【００４４】ユーザー情報取得部２３４は、会話を開始
する際に、ユーザーのプロフィール（年齢、性別、レベ
ル（初級・上級）等）を取得し、ユーザーデータ５１６
を生成する処理を行なう。ユーザーのプロフィールを取
得する方法としては、例えば、会話開始時に、会話によ
り、ユーザーのプロフィールを尋ね、ユーザーが音声入
力したプロフィール情報を取得することとしても良い
し、また、会話開始前に予め、キー入力等により取得す
ることとしても良い。
する際に、ユーザーのプロフィール（年齢、性別、レベ
ル（初級・上級）等）を取得し、ユーザーデータ５１６
を生成する処理を行なう。ユーザーのプロフィールを取
得する方法としては、例えば、会話開始時に、会話によ
り、ユーザーのプロフィールを尋ね、ユーザーが音声入
力したプロフィール情報を取得することとしても良い
し、また、会話開始前に予め、キー入力等により取得す
ることとしても良い。
【００４５】図４は、ユーザーデータ５１６のデータ構
成の一例を示す図である。同図に示すように、ユーザー
データとして、年齢、性別、レベルが設定されている。
図４においては、例えば、年齢として“１０”、性別と
して“男”、レベルとして“初級”が設定されている。
成の一例を示す図である。同図に示すように、ユーザー
データとして、年齢、性別、レベルが設定されている。
図４においては、例えば、年齢として“１０”、性別と
して“男”、レベルとして“初級”が設定されている。
【００４６】なお、年齢でなく、例えば、１０代、２０
代といった年代であっても良く、大人か子供かであって
も良い。
代といった年代であっても良く、大人か子供かであって
も良い。
【００４７】また、年齢、性別、レベルだけでなく、例
えば、会話を行なった回数などをプロフィールとして取
得することとしても良い。
えば、会話を行なった回数などをプロフィールとして取
得することとしても良い。
【００４８】返答決定部２３２は、会話が大人用か子供
用かをユーザーデータ５１６を参照して決定する。例え
ば、図４に示すようなユーザーデータ５１６の場合に
は、年齢が１０であるため、子供用の会話を決定する。
用かをユーザーデータ５１６を参照して決定する。例え
ば、図４に示すようなユーザーデータ５１６の場合に
は、年齢が１０であるため、子供用の会話を決定する。
【００４９】また、返答決定部２３２は、質問に対して
入力され、音声認識部２１０が認識した入力語に対する
相槌及び質問を会話データ５２０を参照して決定する。
その際、会話が子供用と決定されていた場合には、子供
用の相槌及び次の質問を決定し、会話が大人用と決定さ
れていた場合には、大人用の相槌及び次の質問を決定す
る。
入力され、音声認識部２１０が認識した入力語に対する
相槌及び質問を会話データ５２０を参照して決定する。
その際、会話が子供用と決定されていた場合には、子供
用の相槌及び次の質問を決定し、会話が大人用と決定さ
れていた場合には、大人用の相槌及び次の質問を決定す
る。
【００５０】例えば、図３に示した会話データ５２０ａ
における質問１−１に対する入力語が登録語１−１に該
当し、ユーザーデータ５１６に設定されている年齢から
ユーザーが子供（例えば、年齢が“１５”以下）である
場合には、返答決定部２３２は、子供用の相槌ｂ１を登
録語１−１に対する相槌として決定し、次の質問として
質問１−２を決定する。ユーザーが大人（例えば、年齢
が“１６”以上）である場合には、大人用の相槌ａ１を
登録語１−１に対する相槌として決定し、次の質問とし
て質問１−５を決定する。
における質問１−１に対する入力語が登録語１−１に該
当し、ユーザーデータ５１６に設定されている年齢から
ユーザーが子供（例えば、年齢が“１５”以下）である
場合には、返答決定部２３２は、子供用の相槌ｂ１を登
録語１−１に対する相槌として決定し、次の質問として
質問１−２を決定する。ユーザーが大人（例えば、年齢
が“１６”以上）である場合には、大人用の相槌ａ１を
登録語１−１に対する相槌として決定し、次の質問とし
て質問１−５を決定する。
【００５１】また、返答決定部２３２は、次の質問にお
いて、接続詞＋質問１−３のように、質問の前に接続詞
が設定されている場合には、接続詞データ５１８に設定
されている複数の接続詞の内、一の接続詞をランダムに
決定する。なお、次の質問に応じて接続詞を決定するこ
ととしても良い。本明細書において、接続詞とは、例え
ば、「ところで」、「そういえば」、「あっそうだ」、
「そうそう」、「あとね」、…などの会話において話題
を変える際に発せられる言葉を指す。
いて、接続詞＋質問１−３のように、質問の前に接続詞
が設定されている場合には、接続詞データ５１８に設定
されている複数の接続詞の内、一の接続詞をランダムに
決定する。なお、次の質問に応じて接続詞を決定するこ
ととしても良い。本明細書において、接続詞とは、例え
ば、「ところで」、「そういえば」、「あっそうだ」、
「そうそう」、「あとね」、…などの会話において話題
を変える際に発せられる言葉を指す。
【００５２】このように、相槌及び次の質問が大人用と
子供用とで異なるため、例えば、ユーザーが子供の場合
には、ドライブや酒・たばこなど、子供にそぐわない内
容の会話にならないように次の質問等を設定しておくこ
とができ、ユーザーのプロフィール（年齢）に応じた会
話の実現が可能となる。
子供用とで異なるため、例えば、ユーザーが子供の場合
には、ドライブや酒・たばこなど、子供にそぐわない内
容の会話にならないように次の質問等を設定しておくこ
とができ、ユーザーのプロフィール（年齢）に応じた会
話の実現が可能となる。
【００５３】なお、会話データ５２０ａにおいて子供用
と大人用の相槌及び次の質問が設定されていることとし
たが、例えば、相槌だけが大人用と子供用が用意され次
の質問は１つであっても良く、また、相槌は１つであ
り、次の質問のみ大人用と子供用とで分かれることとし
ても良い。
と大人用の相槌及び次の質問が設定されていることとし
たが、例えば、相槌だけが大人用と子供用が用意され次
の質問は１つであっても良く、また、相槌は１つであ
り、次の質問のみ大人用と子供用とで分かれることとし
ても良い。
【００５４】また、大人用と子供用の２種類の相槌及び
次の質問を設定しておくこととしたが、例えば、１０代
用、２０代用、３０代用、…、といった各年代毎や、或
いは、小学生用、中学生用、高校生用、大学生用、社会
人用の相槌及び次の質問を設定しておくこととしても良
く、更に、例えば、男性用、女性用といった性別毎の相
槌及び次の質問を設定しておくこととしても良い。
次の質問を設定しておくこととしたが、例えば、１０代
用、２０代用、３０代用、…、といった各年代毎や、或
いは、小学生用、中学生用、高校生用、大学生用、社会
人用の相槌及び次の質問を設定しておくこととしても良
く、更に、例えば、男性用、女性用といった性別毎の相
槌及び次の質問を設定しておくこととしても良い。
【００５５】また、例えば、レベル別（例えば、初級用
と上級用）に好感度ポイント、相槌及び次の質問を設定
しておくこととしても良い。例えば、会話データ５２０
ａにおいて、初級用であれば、甘いものの登録語全てに
対して高い好感度ポイント（“＋１”）が設定されると
ともに、好感度の高い（例えば、（僕も好き）といっ
た）相槌が設定される。一方、上級用の場合には、甘い
ものの内、例えば、登録語１−１（チョコレート）に対
してのみ高い好感度ポイントが設定されるとともに、好
感度の高い相槌が設定されるが、それ以外の甘いものの
登録語に対しては、普通の好感度ポイント（“０”）が
設定され、普通の（例えば、（そうなんだ）といった）
相槌が設定される。
と上級用）に好感度ポイント、相槌及び次の質問を設定
しておくこととしても良い。例えば、会話データ５２０
ａにおいて、初級用であれば、甘いものの登録語全てに
対して高い好感度ポイント（“＋１”）が設定されると
ともに、好感度の高い（例えば、（僕も好き）といっ
た）相槌が設定される。一方、上級用の場合には、甘い
ものの内、例えば、登録語１−１（チョコレート）に対
してのみ高い好感度ポイントが設定されるとともに、好
感度の高い相槌が設定されるが、それ以外の甘いものの
登録語に対しては、普通の好感度ポイント（“０”）が
設定され、普通の（例えば、（そうなんだ）といった）
相槌が設定される。
【００５６】即ち、上級用の会話では、ロボット２のキ
ャラクタに想定づける性格等に対してより的確な登録語
の入力が望まれることとなる。また、例えば、後述する
累積好感度ポイントデータ５１２に累積される累積好感
度ポイントが高い会話状況の場合には、会話を継続し、
累積好感度ポイントの低い会話状況の場合には、会話を
終了することとすれば、初級用と上級用とで会話の継続
の容易さを変更することもできる。
ャラクタに想定づける性格等に対してより的確な登録語
の入力が望まれることとなる。また、例えば、後述する
累積好感度ポイントデータ５１２に累積される累積好感
度ポイントが高い会話状況の場合には、会話を継続し、
累積好感度ポイントの低い会話状況の場合には、会話を
終了することとすれば、初級用と上級用とで会話の継続
の容易さを変更することもできる。
【００５７】このように、レベルに応じて、同一の登録
語に対する相槌や、会話の継続させやすさなどが変わる
ため、何度も会話を行なったユーザーであっても、飽き
難くさせることができる。
語に対する相槌や、会話の継続させやすさなどが変わる
ため、何度も会話を行なったユーザーであっても、飽き
難くさせることができる。
【００５８】また、例えば、ユーザーと会話を行なうロ
ボット２のキャラクタ（所与の性格付けがなされたキャ
ラクタ）を複数設定することとし、各キャラクタ毎に登
録語に対する好感度ポイント、相槌及び次の質問を設定
しておくこととしても良い。即ち、同じ質問に対する同
じ登録語が入力された場合であっても、ロボット２の外
形は同一であるが、会話をする対象となるキャラクタに
応じて、好感度ポイント、相槌、次の質問が変わること
となる。
ボット２のキャラクタ（所与の性格付けがなされたキャ
ラクタ）を複数設定することとし、各キャラクタ毎に登
録語に対する好感度ポイント、相槌及び次の質問を設定
しておくこととしても良い。即ち、同じ質問に対する同
じ登録語が入力された場合であっても、ロボット２の外
形は同一であるが、会話をする対象となるキャラクタに
応じて、好感度ポイント、相槌、次の質問が変わること
となる。
【００５９】また、更に各キャラクタに想定するプロフ
ィールとして年齢、性別等を設定し、各キャラクタ毎に
年上用と年下用の相槌及び次の質問を設定しておき、会
話を行なうキャラクタの年齢とユーザーの年齢とを比較
し、ユーザーがキャラクタより年上である場合には、そ
のキャラクタに対応する年上用の相槌及び質問から入力
された登録語に応じた相槌及び次の質問を決定し、ユー
ザーが年下である場合には、年下用の相槌及び次の質問
から入力された登録語に応じた相槌及び質問を決定する
こととしても良い。
ィールとして年齢、性別等を設定し、各キャラクタ毎に
年上用と年下用の相槌及び次の質問を設定しておき、会
話を行なうキャラクタの年齢とユーザーの年齢とを比較
し、ユーザーがキャラクタより年上である場合には、そ
のキャラクタに対応する年上用の相槌及び質問から入力
された登録語に応じた相槌及び次の質問を決定し、ユー
ザーが年下である場合には、年下用の相槌及び次の質問
から入力された登録語に応じた相槌及び質問を決定する
こととしても良い。
【００６０】このように、一の質問に対して同一の登録
語が入力された場合であっても、ユーザーのプロフィー
ルやキャラクタの設定に応じて、出力される相槌及び次
の質問が変わり、会話の展開が変わる。そのため、会話
をより多彩なものとすることができ、ユーザーが繰り返
し会話を行なったとしても、その都度異なる会話を楽し
むことができる。
語が入力された場合であっても、ユーザーのプロフィー
ルやキャラクタの設定に応じて、出力される相槌及び次
の質問が変わり、会話の展開が変わる。そのため、会話
をより多彩なものとすることができ、ユーザーが繰り返
し会話を行なったとしても、その都度異なる会話を楽し
むことができる。
【００６１】図５は、累積好感度ポイントデータ５１２
のデータ構成の一例を示す図である。累積好感度ポイン
トデータ５１２には、現在までに入力された入力語に対
して決定された登録語の好感度ポイントが加算された値
が格納されている。この累積好感度ポイントデータ５１
２は、後述する履歴生成部２３６により更新される。
のデータ構成の一例を示す図である。累積好感度ポイン
トデータ５１２には、現在までに入力された入力語に対
して決定された登録語の好感度ポイントが加算された値
が格納されている。この累積好感度ポイントデータ５１
２は、後述する履歴生成部２３６により更新される。
【００６２】図６は、会話状況データ５１４のデータ構
成の一例を示す図である。同図に示すように、会話状況
データ５１４は、累積好感度ポイントの値に対応する会
話状況が設定されている。
成の一例を示す図である。同図に示すように、会話状況
データ５１４は、累積好感度ポイントの値に対応する会
話状況が設定されている。
【００６３】例えば、図５に示すように、累積好感度ポ
イントデータ５１２に格納されている累積好感度ポイン
トが＋３の場合には、図６に示す会話状況データ５１４
において、累積好感度ポイント＋３に対しては会話状況
として“Ｂ”が設定されているため、返答決定部２３２
は、会話状況を“Ｂ”と決定する。
イントデータ５１２に格納されている累積好感度ポイン
トが＋３の場合には、図６に示す会話状況データ５１４
において、累積好感度ポイント＋３に対しては会話状況
として“Ｂ”が設定されているため、返答決定部２３２
は、会話状況を“Ｂ”と決定する。
【００６４】履歴生成部２３６は、入力語に対して決定
された登録語の好感度ポイントに基づいて、上述した累
積好感度ポイントデータ５１２を更新する。
された登録語の好感度ポイントに基づいて、上述した累
積好感度ポイントデータ５１２を更新する。
【００６５】なお、履歴生成部２３６は、累積好感度ポ
イントデータ５１２のみならず、総会話時間や、会話の
やり取り回数、従前に入力された入力語の内の不認識語
（認識された入力語が登録語でなかった場合、あるいは
入力語が認識できなかった場合の入力語を不認識語とい
う。）の割合等の履歴データを生成、更新することとし
ても良い。また、会話状況データ５１４は、累積好感度
ポイント、総会話時間、会話のやり取り回数、入力語の
内の不認識語の割合等のいずれか一つ以上に応じて会話
状況を設定することとしても良い。なお、総会話時間
は、時計２４０から入力される計時信号に基づいて計測
される。
イントデータ５１２のみならず、総会話時間や、会話の
やり取り回数、従前に入力された入力語の内の不認識語
（認識された入力語が登録語でなかった場合、あるいは
入力語が認識できなかった場合の入力語を不認識語とい
う。）の割合等の履歴データを生成、更新することとし
ても良い。また、会話状況データ５１４は、累積好感度
ポイント、総会話時間、会話のやり取り回数、入力語の
内の不認識語の割合等のいずれか一つ以上に応じて会話
状況を設定することとしても良い。なお、総会話時間
は、時計２４０から入力される計時信号に基づいて計測
される。
【００６６】音声合成部２２０は、返答決定部２３２が
決定した相槌及び質問（接続詞を含む）の音声データを
合成し、Ｄ／Ａ変換することによって、当該音声をスピ
ーカ３０から出力させる処理を行なう。尚、相槌及び質
問の音声データは、記憶部５００内に記憶することとし
ても良いし、音声合成部２２０内に保持することとして
も良い。
決定した相槌及び質問（接続詞を含む）の音声データを
合成し、Ｄ／Ａ変換することによって、当該音声をスピ
ーカ３０から出力させる処理を行なう。尚、相槌及び質
問の音声データは、記憶部５００内に記憶することとし
ても良いし、音声合成部２２０内に保持することとして
も良い。
【００６７】上述した処理部２００の機能は、ＣＩＳＣ
型やＲＩＳＣ型のＣＰＵ、ＤＳＰ等のハードウェアによ
り実現できる。
型やＲＩＳＣ型のＣＰＵ、ＤＳＰ等のハードウェアによ
り実現できる。
【００６８】スピーカ３０は、音声合成部２２０が合成
した音声を出力する。スピーカ３０は、図１に示すスピ
ーカ６に該当する。
した音声を出力する。スピーカ３０は、図１に示すスピ
ーカ６に該当する。
【００６９】記憶部５００は、会話プログラム５１０、
上述した音声認識用辞書５３０、会話状況データ５１
４、累積好感度ポイントデータ５１２、ユーザーデータ
５１６、接続詞データ５１８、会話データ５２０を記憶
している。この記憶部５００の機能は、ＣＤ−ＲＯＭ、
ＩＣカード、ＭＯ、ＦＤ、ＤＶＤ、ハードディスク、メ
モリなどのハードウェアにより実現できる。上述した通
り、処理部２００は、この記憶部５００に記憶されたプ
ログラムやデータ等に基づいて種々の処理を行なう。
上述した音声認識用辞書５３０、会話状況データ５１
４、累積好感度ポイントデータ５１２、ユーザーデータ
５１６、接続詞データ５１８、会話データ５２０を記憶
している。この記憶部５００の機能は、ＣＤ−ＲＯＭ、
ＩＣカード、ＭＯ、ＦＤ、ＤＶＤ、ハードディスク、メ
モリなどのハードウェアにより実現できる。上述した通
り、処理部２００は、この記憶部５００に記憶されたプ
ログラムやデータ等に基づいて種々の処理を行なう。
【００７０】次に、本実施の形態における会話処理に係
る動作を図７に示すフローチャートに基づいて説明す
る。
る動作を図７に示すフローチャートに基づいて説明す
る。
【００７１】まず、ユーザー情報取得部２３４がユーザ
ーのプロフィールを取得し、ユーザーデータ５１６を生
成する（ステップＳ１）。そして、相槌群・次の質問群
をユーザーのプロフィールに応じて決定する（例えば、
大人用か子供用かを決定する。）（ステップＳ２）。次
いで、返答決定部２３２は、会話をスタートさせるため
の質問をスピーカ３０により出力する（ステップＳ
３）。出力された質問に対する音声が入力されると、音
声認識部２１０は、その音声を認識する（その音声（入
力語）に該当する登録語を決定する）（ステップＳ
４）。
ーのプロフィールを取得し、ユーザーデータ５１６を生
成する（ステップＳ１）。そして、相槌群・次の質問群
をユーザーのプロフィールに応じて決定する（例えば、
大人用か子供用かを決定する。）（ステップＳ２）。次
いで、返答決定部２３２は、会話をスタートさせるため
の質問をスピーカ３０により出力する（ステップＳ
３）。出力された質問に対する音声が入力されると、音
声認識部２１０は、その音声を認識する（その音声（入
力語）に該当する登録語を決定する）（ステップＳ
４）。
【００７２】そして、返答決定部２３２がステップＳ３
において決定された相槌群・次の質問群の中から登録語
に応じて相槌及び次の質問を決定し（ステップＳ５）、
音声合成部２２０が決定された相槌及び次の質問の音声
を合成しスピーカ３０により当該音声を出力して（ステ
ップＳ６）、ステップＳ４に戻る。そして、ステップＳ
６において出力された質問に対して入力された音声を認
識し、以降の処理を繰り返すことにより会話を継続して
いく。
において決定された相槌群・次の質問群の中から登録語
に応じて相槌及び次の質問を決定し（ステップＳ５）、
音声合成部２２０が決定された相槌及び次の質問の音声
を合成しスピーカ３０により当該音声を出力して（ステ
ップＳ６）、ステップＳ４に戻る。そして、ステップＳ
６において出力された質問に対して入力された音声を認
識し、以降の処理を繰り返すことにより会話を継続して
いく。
【００７３】次に、本実施の形態を実現できるハードウ
ェアの構成の一例について図８を用いて説明する。同図
に示す装置では、ＣＰＵ１０００、ＲＯＭ１００２、Ｒ
ＡＭ１００４、情報記憶媒体１００６、音生成ＩＣ１０
０８、音声認識ＩＣ１０１２、Ｉ／Ｏポート１０１４、
時計１０２６が、システムバス１０１６により相互にデ
ータ入出力可能に接続されている。そして音生成ＩＣ１
００８にはスピーカ１０１８が接続され、音声認識ＩＣ
１０１２にはマイク１０２０が接続され、Ｉ／Ｏポート
１０１４には通信装置１０２４が接続されている。
ェアの構成の一例について図８を用いて説明する。同図
に示す装置では、ＣＰＵ１０００、ＲＯＭ１００２、Ｒ
ＡＭ１００４、情報記憶媒体１００６、音生成ＩＣ１０
０８、音声認識ＩＣ１０１２、Ｉ／Ｏポート１０１４、
時計１０２６が、システムバス１０１６により相互にデ
ータ入出力可能に接続されている。そして音生成ＩＣ１
００８にはスピーカ１０１８が接続され、音声認識ＩＣ
１０１２にはマイク１０２０が接続され、Ｉ／Ｏポート
１０１４には通信装置１０２４が接続されている。
【００７４】情報記憶媒体１００６は、プログラム、音
データ、プレイデータ等が主に格納されるものであり、
半導体メモリや、光学的あるいは磁気的記録媒体によっ
て構成される。この情報記憶媒体１００６は図２におけ
る記憶部５００に相当する。
データ、プレイデータ等が主に格納されるものであり、
半導体メモリや、光学的あるいは磁気的記録媒体によっ
て構成される。この情報記憶媒体１００６は図２におけ
る記憶部５００に相当する。
【００７５】マイク１０２０は、図２における音声入力
部１０に相当し、ユーザーの発した音声を検出する。音
声認識ＩＣ１０１２は、マイク１０２０が検出した音声
を認識するための集積回路である。具体的には、音声認
識ＩＣ１０１２は、従来技術として知られている連続音
声認識機能やワードスポッティング機能等を備えた認識
エンジン、認識エンジンに利用される認識辞書等を備
え、アナログの音声データをデジタルのテキストデータ
に変換するものである。従って、図３の登録語として
は、ワードスポッティングの機能によって固有名詞その
ものであっても良いし、文章の一部の言葉であっても良
い。
部１０に相当し、ユーザーの発した音声を検出する。音
声認識ＩＣ１０１２は、マイク１０２０が検出した音声
を認識するための集積回路である。具体的には、音声認
識ＩＣ１０１２は、従来技術として知られている連続音
声認識機能やワードスポッティング機能等を備えた認識
エンジン、認識エンジンに利用される認識辞書等を備
え、アナログの音声データをデジタルのテキストデータ
に変換するものである。従って、図３の登録語として
は、ワードスポッティングの機能によって固有名詞その
ものであっても良いし、文章の一部の言葉であっても良
い。
【００７６】情報記憶媒体１００６に格納されるプログ
ラム、ＲＯＭ１００２に格納されるシステムプログラ
ム、マイク１０２０から入力される音声等に従って、Ｃ
ＰＵ１０００は装置全体の制御や各種データ処理を行
う。ＲＡＭ１００４はこのＣＰＵ１０００の作業領域等
として用いられる記憶手段であり、情報記憶媒体１００
６やＲＯＭ１００２の所与の内容、或いはＣＰＵ１００
０の演算結果等が格納される。図２に示した記憶部５０
０に格納されているデータの内、累積好感度ポイントデ
ータ５１２は、このＲＡＭ１００２に格納されることと
しても良い。
ラム、ＲＯＭ１００２に格納されるシステムプログラ
ム、マイク１０２０から入力される音声等に従って、Ｃ
ＰＵ１０００は装置全体の制御や各種データ処理を行
う。ＲＡＭ１００４はこのＣＰＵ１０００の作業領域等
として用いられる記憶手段であり、情報記憶媒体１００
６やＲＯＭ１００２の所与の内容、或いはＣＰＵ１００
０の演算結果等が格納される。図２に示した記憶部５０
０に格納されているデータの内、累積好感度ポイントデ
ータ５１２は、このＲＡＭ１００２に格納されることと
しても良い。
【００７７】音生成ＩＣ１００８は情報記憶媒体１００
６やＲＯＭ１００２に記憶される情報に基づいて音声を
生成する集積回路であり、生成された音声はスピーカ１
０１８によって出力される。
６やＲＯＭ１００２に記憶される情報に基づいて音声を
生成する集積回路であり、生成された音声はスピーカ１
０１８によって出力される。
【００７８】また通信装置１０２４は装置内部で利用さ
れる各種の情報を外部とやりとりするものであり、他の
装置と接続されて会話プログラム等に応じた所与の情報
を送受したり、通信回線を介して会話プログラムや、デ
ータ等の情報を送受すること等に利用される。
れる各種の情報を外部とやりとりするものであり、他の
装置と接続されて会話プログラム等に応じた所与の情報
を送受したり、通信回線を介して会話プログラムや、デ
ータ等の情報を送受すること等に利用される。
【００７９】時計１０２６は、現在時刻を計時し、計時
信号を随時ＣＰＵ１０００に出力するための時計回路で
ある。
信号を随時ＣＰＵ１０００に出力するための時計回路で
ある。
【００８０】そして、図１〜６を参照して説明した種々
の処理は、図７のフローチャートに示した処理等を行う
プログラムを格納した情報記憶媒体１００６と、該プロ
グラムに従って動作するＣＰＵ１０００、音生成ＩＣ１
００８、音声認識ＩＣ１０１２等によって実現される。
なお音声認識ＩＣ１０１２等で行われる処理は、ＣＰＵ
１０００あるいは汎用のＤＳＰ等によりソフトウェア的
に行うこととしてもよい。
の処理は、図７のフローチャートに示した処理等を行う
プログラムを格納した情報記憶媒体１００６と、該プロ
グラムに従って動作するＣＰＵ１０００、音生成ＩＣ１
００８、音声認識ＩＣ１０１２等によって実現される。
なお音声認識ＩＣ１０１２等で行われる処理は、ＣＰＵ
１０００あるいは汎用のＤＳＰ等によりソフトウェア的
に行うこととしてもよい。
【００８１】以上のように、本発明によれば、一の質問
に対するユーザーの入力した言葉が同一であっても、ユ
ーザーデータ５１６、会話データ５２０に従って、出力
される相槌及び次の質問が変化するため、会話をより多
彩なものとすることができ、何度も会話を行なったユー
ザーであっても、出力される返答を予測し難くし、より
面白味を増すことができる。
に対するユーザーの入力した言葉が同一であっても、ユ
ーザーデータ５１６、会話データ５２０に従って、出力
される相槌及び次の質問が変化するため、会話をより多
彩なものとすることができ、何度も会話を行なったユー
ザーであっても、出力される返答を予測し難くし、より
面白味を増すことができる。
【００８２】なお、本発明は、上記実施の形態で説明し
たものに限らず、種々の変形実施が可能である。例え
ば、上記実施の形態においては、会話データ５２０にお
いて、ユーザーデータ５１６に応じた相槌及び次の質問
が設定されていることとしたが、例えば、会話データ５
２０において、更に、会話状況に応じた相槌及び次の質
問を設定しておくこととしても良い。その場合には、返
答決定部２３２は、累積好感度ポイントデータ５１２及
び会話状況データ５１４を参照して、現在の会話状況を
判定し、当該会話状況に応じた相槌及び次の質問を決定
することとなる。
たものに限らず、種々の変形実施が可能である。例え
ば、上記実施の形態においては、会話データ５２０にお
いて、ユーザーデータ５１６に応じた相槌及び次の質問
が設定されていることとしたが、例えば、会話データ５
２０において、更に、会話状況に応じた相槌及び次の質
問を設定しておくこととしても良い。その場合には、返
答決定部２３２は、累積好感度ポイントデータ５１２及
び会話状況データ５１４を参照して、現在の会話状況を
判定し、当該会話状況に応じた相槌及び次の質問を決定
することとなる。
【００８３】図９は、会話状況毎に相槌及び次の質問が
設定された会話データ５２０ｂのデータ構成の一例を示
す図である。図９においては、子供用の相槌及び次の質
問について示しており、大人用については図示を省略し
ているが、子供用と同様に会話状況毎に相槌及び次の質
問が設定されることとなる。会話データ５２０ｂにおい
ては、質問に対して複数の登録語が設定されており、各
登録語に対して、好感度ポイントが設定されている。ま
た、各登録語に対して、子供用と大人用それぞれにおい
て、各会話状況毎の相槌及び次の質問が設定されてい
る。
設定された会話データ５２０ｂのデータ構成の一例を示
す図である。図９においては、子供用の相槌及び次の質
問について示しており、大人用については図示を省略し
ているが、子供用と同様に会話状況毎に相槌及び次の質
問が設定されることとなる。会話データ５２０ｂにおい
ては、質問に対して複数の登録語が設定されており、各
登録語に対して、好感度ポイントが設定されている。ま
た、各登録語に対して、子供用と大人用それぞれにおい
て、各会話状況毎の相槌及び次の質問が設定されてい
る。
【００８４】例えば、図９は、質問２−１（海好き？）
に対する会話データ５２０ｂを示しており、質問２−１
に対する登録語として登録語２−１（好き）、登録語２
−２（嫌い）、登録語２−３（まあまあ）、…などとい
った言葉が設定されている。そして、会話状況が“Ａ”
の場合、“Ｂ”の場合、“Ｃ”の場合の相槌及び次の質
問が設定されている。例えば、登録語２−２に対して
は、好感度ポイントが“−１”であり、会話状況が
“Ａ”の場合の相槌は、相槌ｃ２（残念）、次の質問
は、質問２−２（今度いっしょに行ってみようよ）であ
るが、同じ登録語２−２が入力された場合であっても、
会話状況が“Ｃ”の場合には、相槌は、相槌ｅ２（気が
合わないね）、次の質問はなく、（さよなら）といった
終了の台詞が出力されることとなる。
に対する会話データ５２０ｂを示しており、質問２−１
に対する登録語として登録語２−１（好き）、登録語２
−２（嫌い）、登録語２−３（まあまあ）、…などとい
った言葉が設定されている。そして、会話状況が“Ａ”
の場合、“Ｂ”の場合、“Ｃ”の場合の相槌及び次の質
問が設定されている。例えば、登録語２−２に対して
は、好感度ポイントが“−１”であり、会話状況が
“Ａ”の場合の相槌は、相槌ｃ２（残念）、次の質問
は、質問２−２（今度いっしょに行ってみようよ）であ
るが、同じ登録語２−２が入力された場合であっても、
会話状況が“Ｃ”の場合には、相槌は、相槌ｅ２（気が
合わないね）、次の質問はなく、（さよなら）といった
終了の台詞が出力されることとなる。
【００８５】また、例えば、会話データとして図１０に
示す会話データ５２０ｃようなデータ構成であっても良
い。図１０は、登録語として、複数の意味に解釈できる
（多義的な）言葉が登録されている場合の会話データ５
２０ｃのデータ構成の一例を示す図である。
示す会話データ５２０ｃようなデータ構成であっても良
い。図１０は、登録語として、複数の意味に解釈できる
（多義的な）言葉が登録されている場合の会話データ５
２０ｃのデータ構成の一例を示す図である。
【００８６】図１０に示すように、登録語として、登録
語３−１（はい）、登録語３−２（やだ）、登録語３−
３（いいよ）、…、が設定されている場合、例えば、登
録語３−３（いいよ）は、肯定の意味（登録語３−１と
同じ意味）にも解釈できるし、また、否定の意味（登録
語３−２と同じ意味）にも解釈することができる。この
ような多義的な言葉が登録語に含まれる場合には、会話
状況に応じて解釈することとしても良い。
語３−１（はい）、登録語３−２（やだ）、登録語３−
３（いいよ）、…、が設定されている場合、例えば、登
録語３−３（いいよ）は、肯定の意味（登録語３−１と
同じ意味）にも解釈できるし、また、否定の意味（登録
語３−２と同じ意味）にも解釈することができる。この
ような多義的な言葉が登録語に含まれる場合には、会話
状況に応じて解釈することとしても良い。
【００８７】例えば、図１０において、登録語３−３に
対して会話状況が“Ａ”または“Ｂ”である場合には、
登録語３−１と同様の好感度ポイント、相槌、次の質問
が設定されており、会話状況が“Ｃ”である場合には、
登録語３−２と同様の好感度ポイント、相槌、次の質問
が設定されている。即ち、会話状況が“Ａ”または
“Ｂ”である場合には、登録語３−３を肯定の意味（登
録語３−１）とみなし、会話状況が“Ｃ”である場合に
は、登録語３−３を否定の意味（登録語３−２）とみな
して、好感度ポイント、相槌、及び次の質問が決定され
ることとなる。即ち、ユーザーにより入力された言葉が
同一であっても、その言葉の意味の解釈を会話状況に応
じて変更することができる。
対して会話状況が“Ａ”または“Ｂ”である場合には、
登録語３−１と同様の好感度ポイント、相槌、次の質問
が設定されており、会話状況が“Ｃ”である場合には、
登録語３−２と同様の好感度ポイント、相槌、次の質問
が設定されている。即ち、会話状況が“Ａ”または
“Ｂ”である場合には、登録語３−３を肯定の意味（登
録語３−１）とみなし、会話状況が“Ｃ”である場合に
は、登録語３−３を否定の意味（登録語３−２）とみな
して、好感度ポイント、相槌、及び次の質問が決定され
ることとなる。即ち、ユーザーにより入力された言葉が
同一であっても、その言葉の意味の解釈を会話状況に応
じて変更することができる。
【００８８】なお、会話状況に応じてではなく、例え
ば、ランダムに言葉の意味の解釈を変更することとして
も良い。
ば、ランダムに言葉の意味の解釈を変更することとして
も良い。
【００８９】また、例えば、上記実施の形態においては
会話型玩具１に適用した場合について説明したが、例え
ば、パーソナルコンピュータや業務用ゲーム装置に適用
することも可能である。図１１は、業務用ゲーム装置の
一例を示す外観図である。同図において、筐体１１に、
ディスプレイ１８、マイク１４、スピーカ１６が備えら
れている。プレーヤは、マイク１４に音声を入力し、ス
ピーカ１６から出力される質問や相槌といった音声を聞
いて、ディスプレイ１８に表示されたキャラクタとの会
話を楽しむ。
会話型玩具１に適用した場合について説明したが、例え
ば、パーソナルコンピュータや業務用ゲーム装置に適用
することも可能である。図１１は、業務用ゲーム装置の
一例を示す外観図である。同図において、筐体１１に、
ディスプレイ１８、マイク１４、スピーカ１６が備えら
れている。プレーヤは、マイク１４に音声を入力し、ス
ピーカ１６から出力される質問や相槌といった音声を聞
いて、ディスプレイ１８に表示されたキャラクタとの会
話を楽しむ。
【００９０】また、ディスプレイを有する装置に本発明
を適用する場合には、音声による会話のみならず文字に
よる会話を行なうこととしても良い。即ち、ユーザーが
文字データを入力し、その言葉に対応する相槌、質問等
をディスプレイに文字で表示することとしても良い。ま
た、ユーザーが入力する言葉は音声で入力され、返答は
文字で出力することとしても良い。また、逆にユーザー
が入力する言葉は文字で入力され、返答は音声で出力す
ることとしても良い。
を適用する場合には、音声による会話のみならず文字に
よる会話を行なうこととしても良い。即ち、ユーザーが
文字データを入力し、その言葉に対応する相槌、質問等
をディスプレイに文字で表示することとしても良い。ま
た、ユーザーが入力する言葉は音声で入力され、返答は
文字で出力することとしても良い。また、逆にユーザー
が入力する言葉は文字で入力され、返答は音声で出力す
ることとしても良い。
【００９１】また、例えば、本発明の模擬会話システム
を、電話機やリモートコントロール装置等の電化製品な
どに組み込むこととしたり、装置として部屋の壁などに
取り付けることにより、ユーザーにあたかも物や部屋と
会話をしているように感じさせることができる。即ち、
本発明の模擬会話システムは、機械的な感覚を与えず
に、継続的な会話を実行せしめ、その会話を楽しむこと
ができる点に最大の特徴がある。このため、本発明の適
用対象は、人形であっても良いし、業務用ゲーム装置で
あっても良いが、会話とはかけ離れた物品、例えば、冷
蔵庫や電話機といった物に適用することとしても良い
し、パネル状に構成し、椅子や壁に設置することで椅子
や壁を模擬会話システムとして実現することとしても良
い。その場合には、模擬会話システムには、椅子や壁を
擬人化した時の相槌、質問のデータを備えさせることに
より、あたかも椅子や壁と会話をしているように感じさ
せることができる。
を、電話機やリモートコントロール装置等の電化製品な
どに組み込むこととしたり、装置として部屋の壁などに
取り付けることにより、ユーザーにあたかも物や部屋と
会話をしているように感じさせることができる。即ち、
本発明の模擬会話システムは、機械的な感覚を与えず
に、継続的な会話を実行せしめ、その会話を楽しむこと
ができる点に最大の特徴がある。このため、本発明の適
用対象は、人形であっても良いし、業務用ゲーム装置で
あっても良いが、会話とはかけ離れた物品、例えば、冷
蔵庫や電話機といった物に適用することとしても良い
し、パネル状に構成し、椅子や壁に設置することで椅子
や壁を模擬会話システムとして実現することとしても良
い。その場合には、模擬会話システムには、椅子や壁を
擬人化した時の相槌、質問のデータを備えさせることに
より、あたかも椅子や壁と会話をしているように感じさ
せることができる。
【００９２】なお、上記実施の形態において説明したロ
ボット２の表情や動作、図１１に示した業務用ゲーム装
置のディスプレイに表示されるキャラクタの表情や動作
をスピーカから出力する相槌や質問の音声、または、入
力語に対応する登録語の好感度ポイント等に応じて変更
することとしても良い。
ボット２の表情や動作、図１１に示した業務用ゲーム装
置のディスプレイに表示されるキャラクタの表情や動作
をスピーカから出力する相槌や質問の音声、または、入
力語に対応する登録語の好感度ポイント等に応じて変更
することとしても良い。
【００９３】また、例えば、質疑応答形式で継続する場
合以外の会話に適用することも可能である。例えば、本
模擬会話システムを家庭用エアーコンディショナーに適
用した場合には、ユーザーが「冷房ＯＮ」と音声入力し
た際に、冷房のスイッチをＯＮにするとともに、例え
ば、ユーザーの年齢や性別に応じて「冷え過ぎは、身体
に良くないよ」と返答したり、「部屋にばかりいない
で、外で遊びなよ」と返答したり、といったように返答
を変更する。その場合には、ユーザーは、家族に限られ
るため、ユーザーデータ５１６には家族の人数分のプロ
フィールがそれぞれ設定されており、年齢や性別のみな
らず疾病状況などのより詳細なプロフィールを記憶して
おき、会話データ５２０には、家族一人一人に対して、
ユーザーデータ５１６に基づいた相槌がそれぞれ設定さ
れていることとしても良い。
合以外の会話に適用することも可能である。例えば、本
模擬会話システムを家庭用エアーコンディショナーに適
用した場合には、ユーザーが「冷房ＯＮ」と音声入力し
た際に、冷房のスイッチをＯＮにするとともに、例え
ば、ユーザーの年齢や性別に応じて「冷え過ぎは、身体
に良くないよ」と返答したり、「部屋にばかりいない
で、外で遊びなよ」と返答したり、といったように返答
を変更する。その場合には、ユーザーは、家族に限られ
るため、ユーザーデータ５１６には家族の人数分のプロ
フィールがそれぞれ設定されており、年齢や性別のみな
らず疾病状況などのより詳細なプロフィールを記憶して
おき、会話データ５２０には、家族一人一人に対して、
ユーザーデータ５１６に基づいた相槌がそれぞれ設定さ
れていることとしても良い。
【００９４】また、本実施の形態においては、日本語の
会話を例にとって説明したが、日本語に限らず他国の言
語であっても良いし、方言であっても良い。
会話を例にとって説明したが、日本語に限らず他国の言
語であっても良いし、方言であっても良い。
【００９５】
【発明の効果】本発明によれば、一の質問に対するユー
ザーの入力した言葉が同一であっても、例えば、その言
葉の意味の解釈を会話状況に応じて変更し、その解釈に
応じて返答を変更したり、ユーザーのプロフィールや仮
想キャラクタのプロフィールに応じて返答を変更したり
するため、出力される返答が同一であるとは限らない。
従って、会話をより多彩なものとすることができる。そ
のため、何度も会話を行なったユーザーであっても、出
力される返答が予測し難くなり、より面白味を増すとと
もに、飽き難くさせることができる。
ザーの入力した言葉が同一であっても、例えば、その言
葉の意味の解釈を会話状況に応じて変更し、その解釈に
応じて返答を変更したり、ユーザーのプロフィールや仮
想キャラクタのプロフィールに応じて返答を変更したり
するため、出力される返答が同一であるとは限らない。
従って、会話をより多彩なものとすることができる。そ
のため、何度も会話を行なったユーザーであっても、出
力される返答が予測し難くなり、より面白味を増すとと
もに、飽き難くさせることができる。
【図１】本実施の形態における会話型玩具の一例を示す
図である。
図である。
【図２】本実施の形態における機能ブロックの一例を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図３】会話データのデータ構成の一例を示す図であ
る。
る。
【図４】ユーザーデータのデータ構成の一例を示す図で
ある。
ある。
【図５】累積好感度ポイントデータのデータ構成の一例
を示す図である。
を示す図である。
【図６】会話状況データのデータ構成の一例を示す図で
ある。
ある。
【図７】本実施の形態における会話処理に係る動作を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図８】本実施の形態を実現できるハードウェアの構成
の一例を示す図である。
の一例を示す図である。
【図９】会話データのデータ構成の一例を示す図であ
る。
る。
【図１０】会話データのデータ構成の一例を示す図であ
る。
る。
【図１１】本発明を業務用ゲーム装置に適用した場合に
ついて説明する図である。
ついて説明する図である。
１０ 入力部
２００ 処理部
２１０ 音声認識部
２２０ 音声合成部
２３２ 返答決定部
２３４ ユーザー情報取得部
２３６ 履歴生成部
２４０ 時計
３０ スピーカ
５００ 記憶部
５１０ 会話プログラム
５１２ 累積好感度ポイントデータ
５１４ 会話状況データ
５１６ ユーザーデータ
５１８ 接続詞データ
５２０ 会話データ
５３０ 音声認識用辞書
フロントページの続き
(51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ
Ｇ１０Ｌ 15/00 Ｇ１０Ｌ 3/00 ５７１Ｕ
15/18 ５３７Ａ
５５１Ｈ
(72)発明者 山崎 隆
東京都大田区多摩川２丁目８番５号 株
式会社ナムコ内
(72)発明者 山本 聡
東京都大田区多摩川２丁目８番５号 株
式会社ナムコ内
(72)発明者 長崎 良博
東京都大田区多摩川２丁目８番５号 株
式会社ナムコ内
(72)発明者 緒方 満
東京都大田区多摩川２丁目８番５号 株
式会社ナムコ内
(72)発明者 内田 真英
東京都大田区多摩川２丁目８番５号 株
式会社ナムコ内
(56)参考文献 特開 平３−33796（ＪＰ，Ａ)
特開2000−259601（ＪＰ，Ａ)
特開2001−188788（ＪＰ，Ａ)
特開 平７−261793（ＪＰ，Ａ)
特開 平７−239694（ＪＰ，Ａ)
特開 平11−352986（ＪＰ，Ａ)
特開 昭63−219018（ＪＰ，Ａ)
特開 昭61−167997（ＪＰ，Ａ)
特開2002−169590（ＪＰ，Ａ)
特開2002−169804（ＪＰ，Ａ)
特開2001−188782（ＪＰ，Ａ)
特開2002−41084（ＪＰ，Ａ)
特開 平11−175081（ＪＰ，Ａ)
川本 外９名，確率的な振舞を伴う擬
人化対話エージェント，情報処理学会シ
ンポジウムシリーズ インタラクション
2000論文集，日本，2000年 ２月29日,
Ｖｏｌ．2000，Ｎｏ．４，Ｐａｇｅｓ
61−62
中澤，中西，石田，会話を発展させる
仮想空間エージェント，情報処理学会シ
ンポジウムシリーズ マルチメディア,
分散，協調とモバイル（ＤＩＣＯＭＯ
2000）シンポジウム論文，日本，2000年
６月28日，Ｖｏｌ．2000，Ｎｏ．７,
Ｐａｇｅｓ 19−24
西本，角，間瀬，新たな話題を提供し
対話を活性化するエージェント，1996年
電子情報通信学会基礎・境界ソサイエテ
ィ大会講演論文集，日本，1996年 ９月
18日，Ｐａｇｅｓ 328−329
Ｎｉｓｈｉｍｏｔｏ，Ｓｕｍｉ，Ｍａ
ｓｅ，Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ｏｆ
Ｃｒｅａｔｉｖｅ Ａｓｐｅｃｔｓ ｏ
ｆ Ｄａｉｌｙ Ｃｏｎｖｅｒｓａｔｉ
ｏｎ ｗｉｔｈ ａ Ｔｏｐｉｃ Ｄｅ
ｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ａｇｅｎｔ，Ｌｅ
ｃｔｕｒｅ Ｎｏｔｅｓ ｉｎ Ｃｏｍ
ｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ，米国,
1998年，Ｖｏｌ．1364，Ｐａｇｅｓ 63
−76
中嶌，塚田，問題解決型協調的対話に
おける発話パタンの特徴，1993年度人工
知能学会全国大会（第７回）論文集，日
本，1993年 ７月20日，Ｐａｇｅｓ
453−456
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G10L 15/22
G06F 17/27
Claims (18)
- 【請求項１】複数の登録語を記憶するとともに、一の登
録語に対応する返答を複数記憶する記憶手段と、 ユーザーにより入力された言葉に含まれる登録語を、前
記記憶手段に記憶された登録語の中から認識する認識手
段と、 前記認識手段によって認識された登録語に対応する返答
であって、所与の条件に応じた返答を前記記憶手段に記
憶された返答の中から決定する決定手段と、 前記決定手段により決定された返答を出力する出力手段
と、 を備え、ユーザーによる言葉の入力、返答の決定及び出
力の一連の処理を繰り返し実行することによってユーザ
ーとの質疑応答形式の模擬会話を行なうとともに、ユー
ザーにより入力された言葉が同一であっても、前記決定
手段が決定する返答は同一であるとは限らない模擬会話
システムであって、前記返答には質問が含まれ、 前記記憶手段は、前記複数の登録語を、質問に基づいて
分類される登録語群に区分して記憶し、 前記認識手段は、前記出力手段により前回出力された返
答に含まれる質問に対応する登録語群を前記記憶手段に
記憶された登録語群から選択し、その登録語群の中か
ら、ユーザーにより入力された言葉に含まれる登録語を
認識する ことを特徴とする模擬会話システム。 - 【請求項２】複数の登録語を記憶するとともに、一の登
録語に対応する返答を複数記憶する記憶手段と、 ユーザーにより入力された言葉に含まれる登録語を、前
記記憶手段に記憶された登録語の中から認識する認識手
段と、 前記認識手段によって認識された登録語に対応する返答
であって、所与の条件に応じた返答を前記記憶手段に記
憶された返答の中から決定する決定手段と、 前記決定手段により決定された返答を出力する出力手段
と、 を備え、ユーザーによる言葉の入力、返答の決定及び出
力の一連の処理を繰り 返し実行することによってユーザ
ーとの模擬会話を行なうとともに、ユーザーにより入力
された言葉が同一であっても、前記決定手段が決定する
返答は同一であるとは限らない模擬会話システムであっ
て、 現在の模擬会話における会話状況の評価値を判定する判
定手段を更に備え、 前記記憶手段は、登録語として、肯定的応答を意味する
肯定登録語と、否定的応答を意味する否定登録語と、肯
定的または否定的の何れともとれる多義的な応答を意味
する多義的登録語とを含んで記憶し、 前記決定手段は、前記認識手段が、ユーザーにより入力
された言葉に含まれる登録語を、前記多義的登録語と認
識した場合、前記判定手段により判定された評価値に応
じて、その多義的登録語を前記肯定登録語あるいは前記
否定登録語とみなし、みなした肯定登録語あるいは否定
登録語に対応する返答を決定することを特徴とする模擬
会話システム。 - 【請求項３】請求項１において、 現在の模擬会話における会話状況の評価値を判定する判
定手段を備え、 前記記憶手段は、登録語として、肯定的応答を意味する
肯定登録語と、否定的応答を意味する否定登録語と、肯
定的または否定的の何れともとれる多義的な応答を意味
する多義的登録語とを含んで記憶し、 前記決定手段は、前記認識手段が、ユーザーにより入力
された言葉に含まれる登録語を、前記多義的登録語と認
識した場合、前記判定手段により判定された評価値に応
じて、その多義的登録語を前記肯定登録語あるいは前記
否定登録語とみなし、みなした肯定登録語あるいは否定
登録語に対応する返答を決定することを特徴とする模擬
会話システム。 - 【請求項４】請求項１から３のいずれかにおいて、 ユーザーのプロフィール情報に基づいて、出力する返答
を決定することを特徴とする模擬会話システム。 - 【請求項５】複数の登録語を記憶するとともに、一の登
録語に対応する返答を複数記憶する 記憶手段と、 ユーザーにより入力された言葉に含まれる登録語を、前
記記憶手段に記憶された登録語の中から認識する認識手
段と、 前記認識手段によって認識された登録語に対応する返答
であって、所与の条件に応じた返答を前記記憶手段に記
憶された返答の中から、ユーザーのプロフィール情報に
基づいて返答を決定する決定手段と、 前記決定手段により決定された返答を出力する出力手段
と、 を備え、ユーザーによる言葉の入力、返答の決定及び出
力の一連の処理を繰り返し実行することによってユーザ
ーとの模擬会話を行なうとともに、ユーザーにより入力
された言葉が同一であっても、前記決定手段が決定する
返答は同一であるとは限らない模擬会話システムであっ
て、 前記返答は、プロフィールが仮想的に設定された仮想キ
ャラクタが発する言葉として設定された返答であり、 前記決定手段は、ユーザーのプロフィール情報と前記仮
想キャラクタのプロフィールの差異に基づいて、出力す
る返答を決定することを特徴とする模擬会話システム。 - 【請求項６】請求項４において、 前記返答は、プロフィールが仮想的に設定された仮想キ
ャラクタが発する言葉として設定された返答であり、 前記決定手段は、ユーザーのプロフィール情報と前記仮
想キャラクタのプロフィールの差異に基づいて、出力す
る返答を決定することを特徴とする模擬会話システム。 - 【請求項７】複数の登録語を記憶するとともに、一の登
録語に対応する返答を複数記憶する記憶手段と、 ユーザーにより入力された言葉に含まれる登録語を、前
記記憶手段に記憶された登録語の中から認識する認識手
段と、 前記認識手段によって認識された登録語に対応する返答
であって、所与の条件 に応じた返答を前記記憶手段に記
憶された返答の中から、ユーザーのプロフィール情報に
基づいて返答を決定する決定手段と、 前記決定手段により決定された返答を出力する出力手段
と、 を備え、ユーザーによる言葉の入力、返答の決定及び出
力の一連の処理を繰り返し実行することによってユーザ
ーとの模擬会話を行なうとともに、ユーザーにより入力
された言葉が同一であっても、前記決定手段が決定する
返答は同一であるとは限らない模擬会話システムであっ
て、 前記記憶手段は、前記複数の返答を、想定されるユーザ
ーのプロフィール情報に応じた返答群に分類して記憶
し、 前記決定手段は、ユーザーのプロフィール情報に対応す
る返答群を前記記憶手段に記憶された返答群から選択
し、その中から登録語に対応する返答を決定することを
特徴とする模擬会話システム。 - 【請求項８】請求項４において、 前記記憶手段は、前記複数の返答を、想定されるユーザ
ーのプロフィール情報に応じた返答群に分類して記憶
し、 前記決定手段は、ユーザーのプロフィール情報に対応す
る返答群を前記記憶手段に記憶された返答群から選択
し、その中から登録語に対応する返答を決定することを
特徴とする模擬会話システム。 - 【請求項９】請求項１から８のいずれかにおいて、 前記模擬会話は音声による模擬会話であって、 前記認識手段は、ユーザーにより入力された音声データ
に含まれる登録語を前記記憶手段に記憶された登録語の
中から認識し、 前記記憶手段は、前記返答として出力する音声データを
記憶し、 前記出力手段は、前記返答に対応する音声データを前記
記憶手段から読み出して、音声として出力することを特
徴とする模擬会話システム。 - 【請求項１０】ユーザーによる言葉の入力、返答の決定
及び出力の一連の処理を繰り返し実行 することによって
ユーザーとの質疑応答形式の模擬会話を行なうためのコ
ンピュータが実行可能なソフトウェアが記憶された情報
記憶媒体であって、 複数の登録語と、 一の登録語に対応する複数の返答と、 ユーザーにより入力された言葉に含まれる登録語を、前
記複数の登録語の中から認識するための認識情報と、 認識された登録語に対応する複数の返答の中から、所与
の条件に応じた返答を決定するための決定情報と、 決定された返答を出力するための出力情報と、 を含み、ユーザーにより入力された言葉が同一であって
も、出力される返答が同一であるとは限らないようにす
るための情報を更に記憶するとともに、 前記返答には質問が含まれ、 前記複数の登録語を、質問に基づいて分類される登録語
群に区分して記憶し、 前記認識情報は、前回出力された返答に含まれる質問に
対応する登録語群を選択し、その登録語群の中から、ユ
ーザーにより入力された言葉に含まれる登録語を認識す
るための情報であることを特徴とする情報記憶媒体。 - 【請求項１１】ユーザーによる言葉の入力、返答の決定
及び出力の一連の処理を繰り返し実行することによって
ユーザーとの模擬会話を行なうためのコンピュータが実
行可能なソフトウェアが記憶された情報記憶媒体であっ
て、 複数の登録語と、 一の登録語に対応する複数の返答と、 ユーザーにより入力された言葉に含まれる登録語を、前
記複数の登録語の中から認識するための認識情報と、 認識された登録語に対応する複数の返答の中から、所与
の条件に応じた返答を決定するための決定情報と、 決定された返答を出力するための出力情報と、 を含み、ユーザーにより入力された言葉が同一であって
も、出力される返答が同一であるとは限らないようにす
るための情報を更に記憶するとともに、 現在の模擬会話における会話状況の評価値を判定するた
めの判定情報を記憶し、 前記登録語として、肯定的応答を意味する肯定登録語
と、否定的応答を意味する否定登録語と、肯定的または
否定的の何れともとれる多義的な応答を意味する多義的
登録語とを含んで記憶し、 前記決定情報は、前記認識情報によりユーザーにより入
力された言葉に含まれる登録語を、前記多義的登録語と
認識した場合、前記判定情報により判定された評価値に
応じて、その多義的登録語を前記肯定登録語あるいは前
記否定登録語とみなし、みなした肯定登録語あるいは否
定登録語に対応する返答を決定するための情報であるこ
とを特徴とする情報記憶媒体。 - 【請求項１２】請求項１０において、 現在の模擬会話における会話状況の評価値を判定するた
めの判定情報を記憶し、 前記登録語として、肯定的応答を意味する肯定登録語
と、否定的応答を意味する否定登録語と、肯定的または
否定的の何れともとれる多義的な応答を意味する多義的
登録語とを含んで記憶し、 前記決定情報は、前記認識情報によりユーザーにより入
力された言葉に含まれる登録語を、前記多義的登録語と
認識した場合、前記判定情報により判定された評価値に
応じて、その多義的登録語を前記肯定登録語あるいは前
記否定登録語とみなし、みなした肯定登録語あるいは否
定登録語に対応する返答を決定するための情報であるこ
とを特徴とする情報記憶媒体。 - 【請求項１３】請求項１０から１２のいずれかにおい
て、 ユーザーのプロフィール情報に基づいて、出力する返答
を決定するための情報と、 を記憶することを特徴とする情報記憶媒体。 - 【請求項１４】ユーザーによる言葉の入力、返答の決定
及び出力の一連の処理を繰り返し実行 することによって
ユーザーとの模擬会話を行なうためのコンピュータが実
行可能なソフトウェアが記憶された情報記憶媒体であっ
て、 複数の登録語と、 一の登録語に対応する複数の返答と、 ユーザーにより入力された言葉に含まれる登録語を、前
記複数の登録語の中から認識するための認識情報と、 認識された登録語に対応する複数の返答の中から、ユー
ザーのプロフィール情報に基づいて所与の条件に応じた
返答を、決定するための決定情報と、 決定された返答を出力するための出力情報と、 を含み、ユーザーにより入力された言葉が同一であって
も、出力される返答が同一であるとは限らないようにす
るための情報を更に記憶するとともに、 前記返答は、プロフィールが仮想的に設定された仮想キ
ャラクタが発する言葉として設定された返答であり、 前記決定情報は、ユーザーのプロフィール情報と前記仮
想キャラクタのプロフィールの差異に基づいて、出力す
る返答を決定するための情報であることを特徴とする情
報記憶媒体。 - 【請求項１５】請求項１３において、 前記返答は、プロフィールが仮想的に設定された仮想キ
ャラクタが発する言葉として設定された返答であり、 前記決定情報は、ユーザーのプロフィール情報と前記仮
想キャラクタのプロフィールの差異に基づいて、出力す
る返答を決定するための情報であることを特徴とする情
報記憶媒体。 - 【請求項１６】ユーザーによる言葉の入力、返答の決定
及び出力の一連の処理を繰り返し実行することによって
ユーザーとの模擬会話を行なうためのコンピュータが実
行可能なソフトウェアが記憶された情報記憶媒体であっ
て、 複数の登録語と、 一の登録語に対応する複数の返答と、 ユーザーにより入力された言葉に含まれる登録語を、前
記複数の登録語の中から認識するための認識情報と、 認識された登録語に対応する複数の返答の中から、ユー
ザーのプロフィール情報に基づいて所与の条件に応じた
返答を、決定するための決定情報と、 決定された返答を出力するための出力情報と、 を含み、ユーザーにより入力された言葉が同一であって
も、出力される返答が同一であるとは限らないようにす
るための情報を更に記憶するとともに、 前記複数の返答を、想定されるユーザーのプロフィール
情報に応じた返答群に分類して記憶し、 前記決定情報は、ユーザーのプロフィール情報に対応す
る返答群の中から、登録語に対応する返答を決定するた
めの情報であることを特徴とする情報記憶媒体。 - 【請求項１７】請求項１３において、 前記複数の返答を、想定されるユーザーのプロフィール
情報に応じた返答群に分類して記憶し、 前記決定情報は、ユーザーのプロフィール情報に対応す
る返答群の中から、登録語に対応する返答を決定するた
めの情報であることを特徴とする情報記憶媒体。 - 【請求項１８】請求項１０から１７のいずれかにおい
て、 前記模擬会話は音声による模擬会話であって、 前記返答として出力する音声データを記憶し、 前記認識情報は、ユーザーにより入力された音声データ
に含まれる登録語を前記複数の登録語の中から認識する
ための情報であり、 前記出力手段は、前記返答に対応する音声データを読み
出して、音声として出力するための情報であることを特
徴とする情報記憶媒体。
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| 川本 外９名，確率的な振舞を伴う擬人化対話エージェント，情報処理学会シンポジウムシリーズ インタラクション２０００論文集，日本，２０００年 ２月２９日，Ｖｏｌ．２０００，Ｎｏ．４，Ｐａｇｅｓ ６１−６２ |
| 西本，角，間瀬，新たな話題を提供し対話を活性化するエージェント，１９９６年電子情報通信学会基礎・境界ソサイエティ大会講演論文集，日本，１９９６年 ９月１８日，Ｐａｇｅｓ ３２８−３２９ |
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