(57)【要約】【課題】  対話ロボットとの対話によって、ユーザの目標の達成を促し、ユーザに満足感を与えることができる対話の適応化を可能とするシステムを提供する。【解決手段】  本発明の対話適応化装置は、対話モデル群を記憶する記憶部、任意の対話モデルを選択する対話モデル選択部、前記対話モデルに基づくユーザへの発話情報を出力する発話出力部、ユーザからの発話情報を入力するユーザ情報入力部、対話モデルの効果量として、前記ユーザ情報に基づき目標達成率を算出する効果量算出部、前記効果量が前記評価基準を満たしていない場合、前記対話モデルを不適切と評価し、前記効果量が前記評価基準を満たしている場合、前記対話モデルを適切と評価する対話モデル評価部、不適切と評価した場合、前記対話モデル群から他の対話モデルを選択し、適切と評価した場合、前記選択した対話モデルを継続する対話モデル再選択部を含む。【選択図】  図１
2020149024.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶部、対話モデル選択部、発話出力部、ユーザ情報入力部、効果量算出部、対話モデル評価部、および対話モデル再選択部を含み、
前記記憶部は、
ユーザの目標達成を促す対話モデルを複数含む対話モデル群を記憶し、
前記対話モデル選択部は、
前記対話モデル群から、初期対話モデルとして任意の対話モデルを選択し、
前記発話出力部は、
選択した前記対話モデルに基づくユーザへの発話情報を出力し、
前記ユーザ情報入力部は、
ユーザ情報を入力し、
前記ユーザ情報は、ユーザからの発話情報を含み、
前記効果量算出部は、
対話モデルの効果を示す効果量として、前記ユーザ情報に基づいて、ユーザの目標達成率を算出し、
前記対話モデル評価部は、
前記効果量と、評価基準とに基づいて、
選択した対話モデルの効果量が前記評価基準を満たしていない場合、前記対話モデルを不適切と評価し、
前記選択した対話モデルの効果量が前記評価基準を満たしている場合、前記対話モデルを適切と評価し、
前記対話モデル再選択部は、
選択した対話モデルを不適切と評価した場合、前記対話モデル群から他の対話モデルを選択し、
選択した対話モデルを適切と評価した場合、前記選択した対話モデルを継続する、
ことを特徴とする対話適応化装置。
【請求項２】
前記効果量算出部は、前記効果量として、前記ユーザ情報に基づいて、前記目標達成率および前記ユーザのストレス数値とを算出する、請求項１に記載の対話適応化装置。
【請求項３】
前記ユーザ情報が、さらに、ユーザの行動情報を含む、請求項１または２に記載の対話適応化装置。
【請求項４】
前記ユーザの行動情報が、ユーザの画像情報およびセンシング情報の少なくとも一方である、請求項３に記載の対話適応化装置。
【請求項５】
前記対話モデル再選択部は、
選択した対話モデルを不適切と評価し、且つ、前記効果量がゼロを超える場合、選択した前記対話モデルに類似の他の対話モデルを再選択し、
選択した対話モデルを不適切と評価し、且つ、前記効果量がゼロ以下の場合、選択した前記対話モデルに非類似の他の対話モデルを再選択する、請求項１から４のいずれか一項に記載の対話適応化装置。
【請求項６】
前記対話モデル群の複数の対話モデルは、それぞれ、特徴項目が紐付けて記憶され、
前記対話モデル再選択部は、前記特徴項目に基づいて、類似の他の対話モデルおよび非類似の他の対話モデルを再選択する、請求項５に記載の対話適応化装置。
【請求項７】
前記ユーザ情報入力部は、
さらに、ユーザのアンケート情報を入力し、
前記記憶部は、
入力された前記ユーザ情報を記憶し、
前記対話モデル再選択部は、
前記効果量および前記アンケート情報に基づいて、前記他の対話モデルを再選択する、請求項１から６のいずれか一項に記載の対話適応化装置。
【請求項８】
記憶部を使用し、
対話モデル選択工程、発話出力工程、ユーザ情報入力工程、効果量算出工程、対話モデル評価工程、および対話モデル再選択工程を含み、
前記記憶部は、
ユーザの目標達成を促す対話モデルを複数含む対話モデル群が記憶されており、
前記対話モデル選択工程は、
前記対話モデル群から、初期対話モデルとして任意の対話モデルを選択し、
前記発話出力工程は、
選択した前記対話モデルに基づくユーザへの発話情報を出力し、
前記ユーザ情報入力工程は、
ユーザ情報を入力し、
前記ユーザ情報は、ユーザからの発話情報を含み、
前記効果量算出工程は、
対話モデルの効果を示す効果量として、前記ユーザ情報に基づいて、ユーザの目標達成率を算出し、
前記対話モデル評価工程は、
前記効果量と、評価基準とに基づいて、
選択した対話モデルの効果量が前記評価基準を満たしていない場合、前記対話モデルを不適切と評価し、
前記選択した対話モデルの効果量が前記評価基準を満たしている場合、前記対話モデルを適切と評価し、
前記対話モデル再選択工程は、
選択した対話モデルを不適切と評価した場合、前記対話モデル群から他の対話モデルを選択し、
選択した対話モデルを適切と評価した場合、前記選択した対話モデルを継続する、
ことを特徴とする対話適応化方法。
【請求項９】
請求項８に記載の対話適応化方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
付記９記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対話適応化装置、対話適応化方法、プログラム、および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
人手不足の問題から、様々な分野において対話ロボットの利用が試みられている。前記対話ロボットには、複数の対話モデルが記憶されており、ユーザと対話ロボットとの間での対話が行われるが、現状、ユーザとの間における対話が破たんしないことを目標とする開発が行われており、基本的に、対話が成立したか否かが判断されるにとどまっている（特許文献１、２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】２０１８−１７３４５６号公報
【特許文献２】２０１８−１４７２８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
サービスの分野においては、継続的なインタラクションにより、ユーザが対話を通じて、目標が達成することが重要となる。しかし、前述のように、対話ロボットにおいては、対話の成立が判断されるにとどまっており、対話によって、ユーザの行動意欲を促進し、目標達成に導き、ユーザが満足する結果が得るような対話となっているかは、考慮されていない。
【０００５】
そこで、本発明は、例えば、対話ロボットとの対話によって、ユーザの目標の達成を促し、ユーザに満足感を与えることができる対話の適応化を可能とするシステムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記目的を達成するために、本発明の対話適応化装置は、
記憶部、対話モデル選択部、発話出力部、ユーザ情報入力部、効果量算出部、対話モデル評価部、および対話モデル再選択部を含み、
前記記憶部は、
ユーザの目標達成を促す対話モデルを複数含む対話モデル群を記憶し、
前記対話モデル選択部は、
前記対話モデル群から、初期対話モデルとして任意の対話モデルを選択し、
前記発話出力部は、
選択した前記対話モデルに基づくユーザへの発話情報を出力し、
前記ユーザ情報入力部は、
ユーザ情報を入力し、
前記ユーザ情報は、ユーザからの発話情報を含み、
前記効果量算出部は、
対話モデルの効果を示す効果量として、前記ユーザ情報に基づいて、ユーザの目標達成率を算出し、
前記対話モデル評価部は、
前記効果量と、評価基準とに基づいて、
選択した対話モデルの効果量が前記評価基準を満たしていない場合、前記対話モデルを不適切と評価し、
前記選択した対話モデルの効果量が前記評価基準を満たしている場合、前記対話モデルを適切と評価し、
前記対話モデル再選択部は、
選択した対話モデルを不適切と評価した場合、前記対話モデル群から他の対話モデルを選択し、
選択した対話モデルを適切と評価した場合、前記選択した対話モデルを継続することを特徴とする。
【０００７】
本発明の対話適応化方法は、
記憶部を使用し、
対話モデル選択工程、発話出力工程、ユーザ情報入力工程、効果量算出工程、対話モデル評価工程、および対話モデル再選択工程を含み、
前記記憶部は、
ユーザの目標達成を促す対話モデルを複数含む対話モデル群が記憶されており、
前記対話モデル選択工程は、
前記対話モデル群から、初期対話モデルとして任意の対話モデルを選択し、
前記発話出力工程は、
選択した前記対話モデルに基づくユーザへの発話情報を出力し、
前記ユーザ情報入力工程は、
ユーザ情報を入力し、
前記ユーザ情報は、ユーザからの発話情報を含み、
前記効果量算出工程は、
対話モデルの効果を示す効果量として、前記ユーザ情報に基づいて、ユーザの目標達成率を算出し、
前記対話モデル評価工程は、
前記効果量と、評価基準とに基づいて、
選択した対話モデルの効果量が前記評価基準を満たしていない場合、前記対話モデルを不適切と評価し、
前記選択した対話モデルの効果量が前記評価基準を満たしている場合、前記対話モデルを適切と評価し、
前記対話モデル再選択工程は、
選択した対話モデルを不適切と評価した場合、前記対話モデル群から他の対話モデルを選択し、
選択した対話モデルを適切と評価した場合、前記選択した対話モデルを継続することを特徴とする。
【０００８】
本発明のプログラムは、前記本発明の対話適応化方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０００９】
本発明の記録媒体は、前記本発明のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００１０】
本発明の対話システムは、前記本発明の適応化装置を含むことを特徴とし、具体例として、対話ロボットがある。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ユーザに対して選択した対話モデルを、ユーザからの情報に基づく効果量によって評価するため、例えば、ユーザの目標達成につながっていない場合には、目標達成につながるより適切な対話モデルを再度選択し、それに基づくユーザへの発話情報をユーザに出力できる。このため、例えば、人手不足の現場においても、ユーザの目標達成につながる最適な対話モデルに基づく対話が可能となる。また、外出が困難なユーザに対しても、同様に、ユーザが目標を達成するための適した対話が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、実施形態１の対話適応化装置の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施形態１の対話適応化装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図３は、実施形態１において、対話適応化方法の手順を示すフローチャートである。
【図４】図４は、実施形態１において、さらに、ユーザへの発話情報の出力と前記ユーザからの発話情報の入力とを繰り返し、効果量を算出する手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の対話適応化装置および対話適応化方法は、ユーザの目標達成に適した対話の適応化を行うものである。本発明は、例えば、様々なサービスにおいて利用ができ、サービスの分野は、何ら制限されない。本発明によれば、例えば、選択した対話モデルを使用して、ユーザとの対話を行った結果、ユーザが目標の達成に関して効果を得ているか否かを評価し、効果が不足していると判定された場合には、ユーザに適した対話モデルを再選択し、ユーザに対する出力を行うため、目標達成のために、ユーザに対してより適応した対話が可能になる。このため、本発明は、ユーザが設定した目標を達成するための装置および方法とすることができる。前記サービスの種類は、何ら制限されず、例えば、フィットネス、ランニング等の運動支援、自主勉強等の学習支援、食事制限、および禁煙継続等の健康管理支援等が例示できる。
【００１４】
本発明の実施形態について説明する。なお、本発明は、以下の実施形態には限定されない。なお、以下の各図において、同一部分には、同一符号を付している。また、各実施形態の説明は、特に言及がない限り、互いの説明を援用できる。さらに、各実施形態の構成は、特に言及がない限り、組合せ可能である。
【００１５】
［実施形態１］
図１は、本実施形態の対話適応化装置１０の一例の構成を示すブロック図である。図１（Ａ）に示すように、対話適応化装置１０は、記憶部１１、対話モデル選択部１２、発話出力部１３、ユーザ情報入力部１４、効果量算出部１５、対話モデル評価部１６、および対話モデル再選択部１７を有する。対話適応化装置１０は、例えば、対話適応化システムともいう。対話適応化装置１０は、例えば、前記各部を含む１つの装置でもよいし、前記各部が、通信回線網を介して接続可能な装置でもよい。
【００１６】
前記通信回線網は、特に制限されず、公知の通信回線網を使用でき、有線でも無線でもよい。前記通信回線網は、例えば、インターネット回線、電話回線、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷｉＦｉ（Wireless  Fidelity）等があげられる。対話適応化装置１０は、各部の処理がクラウド上で行われてもよい。
【００１７】
対話適応化装置１０は、例えば、それ自体が、対話ロボットの形態でもよいし、図１（Ｂ）に示すように、対話ロボットとして機能する外部機器４０と、通信回線網２０を介して接続されてもよい。
【００１８】
つぎに、図２に、対話適応化装置１０のハードウエア構成のブロック図を例示する。対話適応化装置１０は、例えば、ＣＰＵ（中央処理装置）１０１、メモリ１０２、バス１０３、入力装置１０４、ディスプレイ１０５、通信デバイス１０６、記憶装置１０７を含み、この他に、例えば、スピーカ１０９、マイク１１０、カメラ１１１、センサ１１２等を含んでもよい。対話適応化装置１０の各部は、それぞれのインターフェース（Ｉ／Ｆ）により、バス１０３を介して、相互に接続されている。
【００１９】
ＣＰＵ１０１は、対話適応化装置１０の全体の制御を担うプロセッサであり、ＣＰＵには限定されず、他のプロセッサでもよい。対話適応化装置１０において、ＣＰＵ１０１により、例えば、本発明のプログラムやその他のプログラムが実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。
【００２０】
対話適応化装置１０は、例えば、バス１０３に接続された通信デバイス１０６により、通信回線網に接続でき、前記通信回線網を介して、外部機器とも接続できる。前記外部機器は、特に制限されず、例えば、端末、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）等であり、前記端末は、例えば、タブレット、スマートフォン、携帯電話、ロボット等である。対話適応化装置１０と前記外部機器との接続方式は、特に制限されず、例えば、有線による接続でもよいし、無線による接続でもよい。前記有線による接続は、例えば、コードによる接続でもよいし、通信回線網を利用するためのケーブル等による接続でもよい。前記無線による接続は、例えば、通信回線網を利用した接続でもよいし、無線通信を利用した接続でもよい。前記通信回線網は、特に制限されず、例えば、公知の通信回線網を使用でき、前述と同様である。
【００２１】
メモリ１０２は、例えば、メインメモリを含み、前記メインメモリは、主記憶装置ともいう。ＣＰＵ１０１が処理を行う際には、例えば、後述する補助記憶装置に記憶されている、本発明のプログラム等の種々の動作プログラム１０８を、メモリ１０２が読み込み、ＣＰＵ１０１は、メモリ１０２からデータを受け取って、プログラム１０８を実行する。前記メインメモリは、例えば、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）である。メモリ１０２は、例えば、さらに、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）を含む。
【００２２】
記憶装置１０７は、例えば、前記メインメモリ（主記憶装置）に対して、いわゆる補助記憶装置ともいう。記憶装置１０７は、例えば、記憶媒体と、前記記憶媒体に読み書きするドライブとを含む。前記記憶媒体は、特に制限されず、例えば、内蔵型でも外付け型でもよく、ＨＤ（ハードディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＭＯ、ＤＶＤ、フラッシュメモリー、メモリーカード等があげられ、前記ドライブは、特に制限されない。記憶装置１０７は、例えば、記憶媒体とドライブとが一体化されたハードディスクドライブ（ＨＤＤ）も例示できる。記憶装置１０７には、例えば、前述のように、プログラム１０８が格納され、前述のように、ＣＰＵ１０１を実行させる際、メモリ１０２が、記憶装置１０７から動作プログラム１０８を読み込む。また、記憶装置１０７は、例えば、記憶部１１を含む。
【００２３】
入力装置１０４は、例えば、スキャナー、タッチパネル、キーボード等である。ディスプレイ１０５は、例えば、ＬＥＤディスプレイ、液晶ディスプレイ等があげられ、前記対話モデルは、例えば、文字としてディスプレイ１０５に出力されてもよい。
【００２４】
前記対話モデルは、例えば、音としてスピーカ１０９より出力されてもよい。マイク１１０は、例えば、ユーザの対話を取得し、カメラ１１１は、例えば、ユーザの顔、行動等を画像として取得する。センサ１１２は、例えば、温度センサ、加速度センサ、脈拍計・心拍計・血圧計・体温計等のバイタルセンサ等があげられ、ユーザの行動をセンシングデータとして取得する。
【００２５】
記憶部１１は、ユーザの目標達成を促す対話モデルを複数含む対話モデル群を記憶する。本実施形態において、「ユーザ」とは、対話適応化装置１０との対話を行う利用者であり、「対話モデル」とは、例えば、コーチングにおける特徴を有する対話の形態である。前記対話モデルの種類は、特に制限されず、例えば、褒めて伸ばす対話モデル、論理立てて説明する対話モデル、厳しく指摘する対話モデル、冗談を挟んで返す対話モデル、たとえ話にして返す対話モデル等である。前記対話モデルは、例えば、既存のモデルでもよいし、学習データとして発話の音声データを用い、機械学習することによって作成してもよい。
【００２６】
記憶部１１は、ユーザの識別情報に紐付けて、ユーザ情報を記憶する。前記ユーザ情報は、ユーザの発話情報であり、具体的には、対話適応化装置１０に対するユーザからの発話情報である。前記ユーザの発話情報は、対話適応化装置１０自体が対話ロボットである場合は、例えば、対話適応化装置１０に対するユーザからの発話情報であり、外部機器４０が対話ロボットである場合は、例えば、外部機器４０に対するユーザからの発話情報であり、外部機器４０から入力される前記発話情報である。前記識別情報は、例えば、ユーザを一意に特定できる情報であり、氏名、ＩＤ、前記外部機器のＩＤ等があげられる。前記ユーザ情報は、例えば、ユーザ情報入力部１４により入力される。前記ユーザ情報は、例えば、前記ユーザ情報が取得された日時が紐づけられることが好ましい。以下の説明においては、前記ユーザからの発話は、対話適応化装置１０に対する発話を例示するが、これには制限されず、例えば、前記対話ロボットである外部機器４０についても同様である。
【００２７】
前記ユーザ情報は、例えば、後述するような、前記ユーザの行動情報を含んでもよい。前記ユーザの行動情報は、例えば、前記ユーザからの発話情報と並行して取得され、入力される。前記行動情報は、例えば、ユーザの表情、体勢、動き等を撮像した画像情報、ユーザの体温、動き等をセンシングしたセンシング情報、ユーザの発話に関する音声のピッチおよびレベル等の音声情報等があげられる。
【００２８】
前記ユーザ情報は、例えば、さらに、ユーザが回答したアンケート情報を含んでもよい。前記アンケート情報は、例えば、前記対話モデルの初期選択よりも前に取得したアンケート情報でもよいし、選択した前記対話モデルが不適切と評価された際に取得したアンケート情報でもよいし、両方でもよい。前記アンケートの内容は、特に制限されず、例えば、ユーザが好む対話モデル、ユーザの目標、ユーザが感じる成果、前記対話モデルに対するユーザの意見等を抽出する内容が好ましい。前記アンケート情報が、前記対話モデルの初期選択よりも前に取得したアンケート情報の場合、例えば、前記対話モデルの初期選択において、よりユーザに適した対話モデルを選択できる。また、前記アンケート情報が、前記選択した対話モデルを不適切と評価した際に取得したアンケート情報の場合、例えば、前記対話モデルの再選択の際、よりユーザに適した対話モデルを選択できる。
【００２９】
対話モデル選択部１２は、記憶部１１の前記対話モデル群から任意の対話モデルを、初期対話モデルとして選択する。最初に選択される初期対話モデルは、特に制限されず、任意の対話モデルを選択できる。また、予め、前記アンケート情報が入力されている場合には、前記アンケート情報に基づいて、例えば、よりユーザに適した対話モデルを選択できる。後述するように、選択した対話モデルについて、対話モデル評価部１６により不適切と評価された場合、後述する対話モデル再選択部１７で新たな対話モデルを再選択する。
【００３０】
発話出力部１３は、選択した前記対話モデルに基づくユーザへの発話情報を出力する。具体的に、発話出力部１３は、選択した前記対話モデルに基づいて、ユーザへの発話情報を生成し、これを出力する。前記発話情報は、ユーザが内容を認識できる形態であればよく、例えば、音声でもよいし、文字でもよい。音声の場合、例えば、スピーカ１０９から出力され、文字の場合、例えば、ディスプレイ１０５への表示として出力される。
【００３１】
ユーザ情報入力部１４は、前記ユーザ情報を入力する。前記ユーザ情報は、前述のように、ユーザからの発話情報を含む。前記発話情報は、前述のように、例えば、前記ユーザが対話適応化装置１０に話しかけた発話情報である。対話適応化装置１０がマイク１１０を有する場合、例えば、マイク１１０でユーザからの発話情報を取得し、ユーザ情報入力部１４により入力してもよい。また、外部機器４０のマイクでユーザからの発話情報を取得した場合、例えば、通信回線網２０を介して、通信デバイス１０６で受信し、ユーザ情報入力部１４により入力してもよい。前記ユーザからの発話情報は、例えば、音声情報でもよいし、音声を言語処理した情報でもよく、この他に、文字情報でもよい。
【００３２】
ユーザ情報入力部１４は、前記ユーザからの発話情報の他に、前述のように、前記ユーザの行動情報を入力してもよく、また、前記アンケート情報を、前記ユーザ情報として入力してもよい。
【００３３】
前記行動情報は、例えば、ユーザの行動に関する情報である。前記行動情報は、例えば、ユーザの表情、体勢、動き等を撮像した画像情報、ユーザの体温、動き等をセンシングしたセンシング情報、ユーザの発話に関する音声のピッチおよびレベル等の音声情報等があげられる。前記行動情報は、例えば、前記ユーザからの発話情報と並行して取得されてもよく、具体的には、対話適応化装置１０に話しかけている時のユーザの行動に関する情報でもある。対話適応化装置１０が、例えば、マイク１１０、カメラ１１１、またセンサ１１２を有する場合、これらで取得した情報を、ユーザ情報入力部１４により入力してもよい。また、前記ユーザの行動情報を、外部機器４０で取得した場合、例えば、通信回線網２０を介して、通信デバイス１０６で受信し、ユーザ情報入力部１４により入力してもよい。
【００３４】
前記ユーザ情報である前記ユーザからの発話情報および前記ユーザの行動情報は、選択された対話モデルの効果量の算出に使用するため、前記選択された対話モデルを使用したユーザとの対話期間における前記ユーザ情報を、記憶部１１に蓄積することが好ましい。そして、例えば、所定期間が経過した時点において、蓄積された前記ユーザ情報に基づいて、効果量算出部１５により効果量を算出することが好ましい。前記所定期間は、特に制限されず、その下限は、例えば、１日、１週間、２週間等の日数または週単位であり、その上限は、例えば、１カ月、３カ月等の月単位である。
【００３５】
効果量算出部１５は、選択した対話モデルの効果を示す効果量として、前記ユーザ情報に基づいて、ユーザの目標達成率を算出する。効果量算出部１５は、例えば、前記効果量として、前記ユーザ情報に基づいて、さらに、前記ユーザのストレス数値を算出してもよい。前記目標の達成とは、例えば、主観的な達成、および客観的な達成があげられる。前記主観的な達成とは、例えば、楽しい、嬉しい、気分が良い等の主観的に感じる達成であり、前記客観的な達成とは、例えば、距離、時間、体重等の目標に含まれる目標値に近づいた、前記目標値をクリアした等の客観的な達成である。前記目標達成率の単位は、任意に設定でき、その数値は、例えば、相対的な数値で表すことができる。前記目標達成率の算出方法は、特に制限されず、例えば、目標の種類、達成の種類（例えば、主観的、客観的）等に応じて、適宜設定できる。前記ストレス数値とは、前記ユーザが意識的または無意識的に感じているストレスの度合いを示す数値である。前記ストレス数値の単位は、任意に設定でき、その数値は、例えば、相対的な数値で表すことができる。また、前記目標達成率および前記ストレス数値は、例えば、数値範囲に応じて、「高、中、低」、「良、可、不可」等で表すこともできる。前記目標達成率が「低」とは、例えば、目標があまり達成できていないこと、つまり「不可」を意味し、前記ストレス数値が「低」とは、例えば、ストレスがあまりないこと、つまり「良」を意味する。
【００３６】
対話モデル評価部１６は、前記効果量と、評価基準とに基づいて、出力した前記対話モデルの効果を評価する。具体的には、選択した対話モデルの効果量が前記評価基準を満たしていない場合、ユーザには適していない、つまり、前記対話モデルを不適切と評価し、前記選択した対話モデルの効果量が前記評価基準を満たしている場合、ユーザに適している、つまり、前記対話モデルを適切と評価する。前記効果量である前記目標達成率と前記ストレス数値は、例えば、それぞれに評価基準を設けてもよいし、両者をあわせた評価基準を設けてもよい。また、いずれか一方を優先した評価基準でもよく、例えば、前記目標達成率を優先することが好ましい。
【００３７】
対話モデル再選択部１７は、選択した前記対話モデルを不適切と評価した場合、前記対話モデル群から他の対話モデルを選択し、選択した前記対話モデルを適切と評価した場合、選択した前記対話モデルを継続する。前記他の対話モデルの選択方法は、特に制限されず、例えば、記憶部１１の対話モデル群から、未選択の他の対話モデルを任意に選択してもよいし、前記効果量算出部１５による効果量に基づいて、他の対話モデルを任意に選択してもよいし、前記効果量に加えて、さらに、前記事前のアンケート情報、前記出力した対話モデルに対するアンケート情報、または両方のアンケート情報に基づいて、他の対話モデルを選択してもよい。
【００３８】
また、選択した前記対話モデルを不適切と評価し、且つ、前記効果量がゼロを超える場合は、例えば、選択した前記対話モデルに類似の他の対話モデルを再選択し、選択した前記対話モデルを不適切と評価し、且つ、前記効果量がゼロ以下の場合、選択した前記対話モデルに非類似の他の対話モデルを再選択してもよい。前記類否の判断方法は、特に制限されず、例えば、対話モデルごとの特徴項目を利用してもよい。すなわち、記憶部１１において、前記対話モデル群の複数の対話モデルは、それぞれ、特徴項目が紐付けて記憶されもよく、対話モデル再選択部１７は、前記特徴項目に基づいて、類似の他の対話モデルおよび非類似の他の対話モデルを再選択することもできる。
【００３９】
つぎに、本実施形態の対話適応化方法について、図３のフローチャートを用いて説明する。図３のフローチャートは、前記対話適応化方法における対話モデルの選択に関して説明する一例である。本実施形態の対話適応化方法は、例えば、図１および図２に示す対話適応化装置１０を用いて実施できる。なお、本実施形態の対話適応化方法は、対話適応化装置１０の使用には限定されない。
【００４０】
本実施形態の対話適応化方法は、記憶部を使用し、対話モデル選択工程、発話出力工程、ユーザ情報入力工程、効果量算出工程、対話モデル評価工程、および対話モデル再選択工程を含む。前記記憶部は、例えば、本実施形態の対話適応化装置における記憶部が利用できる。
【００４１】
前記記憶部は、前述のように、前記対話モデル群が記憶されており、例えば、さらに、ユーザごとに、事前アンケート情報が記憶される（Ｓ１００）。
【００４２】
前記対話モデル選択工程は、前記対話モデル群から、初期対話モデルとして任意の対話モデルを選択する（Ｓ１０１）。前記初期対話モデルは、例えば、前記事前アンケートによるユーザの傾向に基づいて選択できる。この工程は、例えば、対話適応化装置１０の対話モデル選択部１２により実行できる。
【００４３】
前記発話出力工程は、選択した前記対話モデルに基づくユーザへの発話情報Ｄを出力する。具体的には、前記選択した対話モデルに基づいて、ユーザへの発話情報Ｄを生成して、ユーザに対して出力する（Ｓ１０２）。この工程は、例えば、対話適応化装置１０の発話出力部１３により実行できる。
【００４４】
前記ユーザ情報入力工程は、ユーザ情報として、ユーザからの発話情報Ｕを取得し、入力する（Ｓ１０３）。この工程は、例えば、対話適応化装置１０のユーザ情報入力部１４により実行できる。
【００４５】
前記ユーザへの発話情報Ｄの出力（Ｓ１０２）と前記ユーザからの発話情報Ｕの入力（Ｓ１０３）とが繰り返されることで、ユーザと対話適応化装置１０との間における対話が行われる。
【００４６】
また、前記発話情報Ｕの入力（Ｓ１０３）と並行して、ユーザの行動情報を取得し、入力する（Ｓ１０４）。この工程は、例えば、対話適応化装置１０のユーザ情報入力部１４により実行できる。
【００４７】
前記効果量算出工程は、対話モデルの効果を示す効果量として、前記ユーザ情報に基づいて、ユーザの目標達成率を算出する（Ｓ１０５）。前記効果量算出工程は、例えば、前記効果量として、前記ユーザ情報に基づいて、さらに前記ユーザのストレス数値を算出してもよい。この工程は、例えば、対話適応化装置１０の効果量算出部１５により実行できる。
【００４８】
前記対話モデル評価工程は、前記効果量と、評価基準とに基づいて、出力した前記対話モデルの効果を評価する。具体的には、前記効果量が前記評価基準を満たすか否か（Ｓ１０６）により、選択した対話モデルの効果量が前記評価基準を満たしていない場合、前記対話モデルを不適切と評価し、前記選択した対話モデルの効果量が前記評価基準を満たしている場合、前記対話モデルを適切と評価する。この工程は、例えば、対話適応化装置１０の対話モデル評価部１６により実行できる。
【００４９】
選択した前記対話モデルが前記評価基準を満たしておらず（ＮＯ）、不適切と評価された場合、前記対話モデル再選択工程は、前記対話モデル群から他の対話モデルを再選択し（Ｓ１０７）、選択した前記対話モデルが前記評価基準を満たし（ＹＥＳ）、適切と評価された場合、前記対話モデル再選択工程は、選択した前記対話モデルを継続して利用する（Ｓ１０８）。前記対話モデル再選択工程は、例えば、前記効果量がゼロを超える場合は、選択した前記対話モデルに類似の他の対話モデルを再選択し、前記効果量がゼロ以下の場合、選択した前記対話モデルに非類似の他の対話モデルを再選択してもよい。前記類似の他の対話モデルおよび前記非類似の他の対話モデルは、例えば、前記対話モデルの前記特徴項目に基づいて再選択してもよい。この工程は、例えば、対話適応化装置１０の対話モデル再選択部１７により実行できる。
【００５０】
選択した対話モデルが不適切と評価された場合は、例えば、さらにユーザへのアンケートを行い、そのアンケート情報を、さらに、記憶部１１に記憶し、他のモデルの再選択（Ｓ１０７）に利用することが好ましい。この際、前記アンケートは、例えば、不適切と評価された対話モデルに対する不満点等を抽出する内容であることが好ましい。
【００５１】
対話適応化装置１０とユーザとの対話を継続し、前述のように、選択した対話モデルの効果を評価し、より適した対話モデルの再選択を繰り返すことによって、ユーザの満足感を満たし、且つ、ユーザの目標の達成も効果的に支援する、ユーザとの対話の継続が可能になる。
【００５２】
ここで、本実施形態の対話適応方法における、前記Ｓ１００から前記Ｓ１０８までの工程について、図４のフローチャートを一例として、さらに詳細に説明する。この例では、前記ユーザへの発話情報Ｄの出力（Ｓ１０２）と前記ユーザからの発話情報Ｕの入力（Ｓ１０３）とを繰り返し、効果量を算出する（Ｓ１０５）までを説明する。
【００５３】
ユーザからの発話情報Ｕの入力（Ｓ１０３）とユーザへの発話情報Ｄの出力（Ｓ１０２）とを繰り返す、対話において、対話が終了したか否かを判定する（Ｓ２００）。ここでいう対話の終了とは、ユーザと対話適応化装置１０との間における連続する対話の終了を意味する。そして、対話が終了していないと判定した場合（ＮＯ）は、対話は続いていると推測されることから、さらに、ユーザへの発話情報Ｄの出力（Ｓ１０２）またはユーザからの発話情報Ｕの入力（Ｓ１０３）を継続する。一方、対話が終了したと判定した場合（ＹＥＳ）、選択した対話モデルの利用開始から所定期間を経過したか否かを判定する（Ｓ２０１）。
【００５４】
所定期間を経過していない場合（ＮＯ）は、例えば、選択した対話モデルの効果確認に十分な時間が経っていないとして、対話において、前記対話モデルの使用を継続する。一方、所定期間を経過した場合（ＹＥＳ）は、例えば、選択した対話モデルの効果確認に十分な時間がたっているとして、所定期間内に入力されたユーザからの発話情報Ｕと行動情報とを累積し（Ｓ２０２）、効果量を算出する（Ｓ１０５）。効果量の算出以後は、例えば、前述の通りである。
【００５５】
［実施形態２］
つぎに、本発明の対話適応化装置１０を用いた対話適応化方法について、フィットネスでの利用を例にあげて、具体的に説明する。本実施形態においては、受付に対話ロボットとして対話適応化装置１０が設置され、ユーザは、トレーニング前後に対話適応化装置１０との対話を行う環境とする。
【００５６】
まず、ユーザには、事前にアンケートを行い、そのアンケート情報を対話適応化装置１０の記憶部１１に記憶させておく。そして、前記事前アンケート情報が、ユーザが「褒めて伸びるタイプ」であることを示す場合は、記憶部１１の対話モデル群から、「褒めて伸ばす対話モデル」を選択し、これを初期対話モデルとする。
【００５７】
つぎに、前記初期対話モデルに基づくユーザへの発話情報Ｄを生成して、ユーザに出力し、ユーザとの対話を行い、ユーザからの発話情報Ｕを入力する。最初の対話においては、前記発話情報Ｕから、ユーザが設定する目標を抽出し、その目標を達成するためのレコメンデーションを設定し、これを「褒めて伸ばす対話モデル」に挿入したユーザへの発話情報Ｄを、ユーザに対して出力する。前記目標の抽出は、例えば、前記ユーザからの発話情報Ｕの言語処理によって行うことができる。また、前記レコメンデーションは、例えば、記憶部１１に、予め、様々な目標に対するレコメンデーション候補を記憶させておき、抽出した目標に応じて、記憶部１１から呼び出すことができる。また、前記レコメンデーションの挿入によるユーザへの発話情報Ｄの生成は、例えば、既存の文章生成のプログラムを利用できる。
【００５８】
具体例として、ユーザからの発話情報Ｕが「目標の体重は６０ｋｇで、毎日５ｋｍ走りたい」である場合、前記発話情報Ｕから「体重６０ｋｇ、毎日５ｋｍ」という目標が抽出できる。そして、これを達成するためのレコメンデーションとして、「朝２ｋｍ、夜３ｋｍのランニング」を設定し、これを「褒めて伸ばす対話モデル」に挿入して、「偉いね！頑張って！朝２ｋｍ、夜３ｋｍを目標にしてみたらどう？」とのユーザへの発話情報Ｄを生成し、ユーザに出力する。
【００５９】
ユーザのトレーニング前後に、ユーザとの対話を行い、トレーニングの内容および成果を含むユーザからの発話情報Ｕを取得する。ユーザへの発話情報Ｄは、例えば、ユーザからの発話情報Ｕから前記内容および成果を抽出し、前記抽出した情報に対するレコメンデーションを挿入した発話情報Ｄを、前記初期対話モデルに基づき生成し、ユーザに対して出力する。
【００６０】
ここで、対話の具体例を以下に示す。
ユーザ：「３ｋｍは走った。よく頑張っているからこれでいいや。」
装置１０：「この１カ月、いい調子。ここ一週間、走る距離が少なくなっているね。」
ユーザ：「このぐらいでいいよ。最近体重も落ちないし、続けてもね。」
【００６１】
このような対話に関して、ユーザからの発話情報Ｕに基づいて、前記初期対話モデル「褒めて伸ばす対話モデル」の効果量として、ユーザの目標達成率とストレス数値とを算出する。前記効果量の算出は、例えば、所定期間経過後（例えば、一週間経過後）に行う。
【００６２】
そして、前記初期対話モデルに基づく対話を継続し、任意の継続期間を経過した時点において、前記効果量が評価基準を満たしているか否かを評価して、前記初期対話モデルを継続して利用するか、他の対話モデルを新たに再選択するかを判定する。例えば、前記効果量について、前記継続期間中、前記目標達成率が「低」であり、ストレス数値が「中」であるとする。前記目標達成率を優先的な評価対象とし、前記目標達成率の評価基準が「中以上（適切と評価）」であり、および前記ストレス数値の評価基準が「中以下（適切と評価）である場合、ストレス数値に関しては、適切であるとして前記初期対話モデルを新たに再選択する必要はないが、優先的な評価対象である前記目標達成率は評価基準を満たしておらず、さらに向上させる必要があることから、前記初期対話モデルは、新たな対話モデルの再選択が必要であると判定される。また、前記目標達成率が「中」であり、ストレス数値が「高」の場合も同様であり、前記目標達成率の評価基準が「中以上（適切と評価）」であり、および前記ストレス数値の評価基準が「中以下（適切と評価）である場合、目標達成率に関しては、適切であるとして前記初期対話モデルを新たに再選択する必要はないが、評価対象である前記ストレス数値は評価基準を満たしておらず、さらに向上させる必要があることから、前記初期対話モデルは、新たな対話モデルの再選択が必要であると判定される。
【００６３】
再選択が必要となった場合には、記憶部１１から、前記初期対話モデルとは異なる他の対話モデルが選択され、新たに選択された対話モデルに基づく対話が開始される。一方、再選択が不要である場合には、前記初期対話モデルがそのまま再選択され、前記初期対話モデルに基づく対話が継続される。なお、新たに選択された対話モデルについても、入力されるユーザ情報に基づいて、同様の評価が行われ、新たな対話モデルの再選択か否かが、適宜判定される。
【００６４】
前記対話の具体例の場合、前記初期対応モデル「褒めて伸ばす対話モデル」によっては、ユーザは、目標が達成できておらず、また、目標達成のモチベーションの維持もできていないことから、例えば、新たな対話モデルとして、「目標が達成できない場合には厳しく接する対話モデル」を選択することもできる。
【００６５】
前記評価基準は、例えば、前記目標達成率および前記ストレス数値のそれぞれに設定することができる。また、前記評価基準は、さらに、前記目標達成率と前記ストレス数値のいずれか一方の結果を、評価において優先的に使用してもよく、例えば、前記目標達成率を優先的に使用することが好ましい。例えば、前記ストレス数値は、その評価基準を満たすが、前記目標達成率は、その評価基準を満たさない場合、前記目標達成率が評価基準を満たさないことをもって、前記対話モデル群から新たな対話モデルを選択すると判定してもよい。
【００６６】
［実施形態３］
本実施形態では、前記目標達成率、前記ストレス数値、前記効果量の算出方法、対話モデルの評価の計算方法、対話モデルの再選択の計算方法等について、例示する。なお、これらの算出方法は、例示であって、本発明は、これらには制限されない。
【００６７】
（１）目標達成率
前記目標達成率の算出方法は、例えば、下記式があげられる。
【数１】
2020149024.tif 000003
【００６８】
（２）ストレス数値
前記ストレス数値の算出方法は、例えば、下記式があげられる。前記ストレス数値の算出方法は、これには制限されず、例えば、画像情報から、ユーザの脈拍を算出し、ストレス数値を算出したり、音声情報から感情を推定して、ストレス数値を算出する方法でもよい。
【数２】
2020149024.tif 000004
【００６９】
（３）効果量
前記効果量の算出方法は、例えば、下記式があげられる。
【数３】
2020149024.tif 000005
【００７０】
（４）対話モデルの評価
前記対話モデルが不適切か適切かの評価、すなわち、継続するか、再選択するかの評価は、例えば、下記式により評価できる。
【数４】
2020149024.tif 000006
【００７１】
（５）対話モデルの再選択
対話モデルの再選択は、例えば、前記効果量、前記アンケート、および対話モデル群の各情報を用いて、下記式により行うことができる。
【数５】
2020149024.tif 000007
【００７２】
関数ｆｒは、効果量ｅｆｓｔまたはｅｆｇが０≦の場合、アンケートｑｕｓｔｃのユーザの要望に基づいて、ｍｏｄｅｌｃを再選択する。この際、現行の対話モデルの良さを失わせないために、例えば、現行の対話モデルの効果量が０以上の項目が類似した新たな対話モデルが再選択される。具体例としてｅｆｓｔ＝−１０、∞ｅｆｇ＝１０の場合、アンケートｑｕｓｔｃ（ｓｔ１、ｓｔ２、・・・ｓｔｎ）の項目と、対話モデルの項目（ｓｔ１、ｓｔ２、・・・ｓｔｎ）の相違度が高く、且つ、アンケートｑｕｓｔｃ（ｇ１、ｇ２、・・・ｇｎ）の項目と、対話モデルの項目（ｇ１、ｇ２、・・・ｇｎ）の類似度が高くなる対話モデルを選択することが好ましい。「ｓｔｎ」は、例えば、アンケートにおける質問項目の点数でもよいし、因子負荷量でもよい。
【００７３】
［実施形態４］
本実施形態のプログラムは、前記本発明の対話適応化方法を、コンピュータ上で実行可能なプログラムである。または、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、前述のような記憶媒体等があげられる。
【００７４】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００７５】
＜付記＞
上記の実施形態および実施例の一部または全部は、以下の付記のように記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
記憶部、対話モデル選択部、発話出力部、ユーザ情報入力部、効果量算出部、対話モデル評価部、および対話モデル再選択部を含み、
前記記憶部は、
ユーザの目標達成を促す対話モデルを複数含む対話モデル群を記憶し、
前記対話モデル選択部は、
前記対話モデル群から、初期対話モデルとして任意の対話モデルを選択し、
前記発話出力部は、
選択した前記対話モデルに基づくユーザへの発話情報を出力し、
前記ユーザ情報入力部は、
ユーザ情報を入力し、
前記ユーザ情報は、ユーザからの発話情報を含み、
前記効果量算出部は、
対話モデルの効果を示す効果量として、前記ユーザ情報に基づいて、ユーザの目標達成率を算出し、
前記対話モデル評価部は、
前記効果量と、評価基準とに基づいて、
選択した対話モデルの効果量が前記評価基準を満たしていない場合、前記対話モデルを不適切と評価し、
前記選択した対話モデルの効果量が前記評価基準を満たしている場合、前記対話モデルを適切と評価し、
前記対話モデル再選択部は、
選択した対話モデルを不適切と評価した場合、前記対話モデル群から他の対話モデルを選択し、
選択した対話モデルを適切と評価した場合、前記選択した対話モデルを継続する、
ことを特徴とする対話適応化装置。
（付記２）
前記効果量算出部は、前記効果量として、前記ユーザ情報に基づいて、前記目標達成率および前記ユーザのストレス数値とを算出する、付記１に記載の対話適応化装置。
（付記３）
前記ユーザ情報が、さらに、ユーザの行動情報を含む、付記１または２に記載の対話適応化装置。
（付記４）
前記ユーザの行動情報が、ユーザの画像情報およびセンシング情報の少なくとも一方である、付記３に記載の対話適応化装置。
（付記５）
前記対話モデル再選択部は、
選択した対話モデルを不適切と評価し、且つ、前記効果量がゼロを超える場合、選択した前記対話モデルに類似の他の対話モデルを再選択し、
選択した対話モデルを不適切と評価し、且つ、前記効果量がゼロ以下の場合、選択した前記対話モデルに非類似の他の対話モデルを再選択する、付記１から４のいずれかに記載の対話適応化装置。
（付記６）
前記対話モデル群の複数の対話モデルは、それぞれ、特徴項目が紐付けて記憶され、
前記対話モデル再選択部は、前記特徴項目に基づいて、類似の他の対話モデルおよび非類似の他の対話モデルを再選択する、付記５に記載の対話適応化装置。
（付記７）
前記記憶部は、
入力された前記ユーザ情報を記憶する、付記１から６のいずれかに記載の対話適応化装置。
（付記８）
前記ユーザ情報入力部は、
さらに、ユーザのアンケート情報を入力し、
前記記憶部は、
入力された前記ユーザ情報を記憶し、
前記対話モデル再選択部は、
前記効果量および前記アンケート情報に基づいて、前記他の対話モデルを再選択する、付記１から７のいずれかに記載の対話適応化装置。
（付記９）
記憶部を使用し、
対話モデル選択工程、発話出力工程、ユーザ情報入力工程、効果量算出工程、対話モデル評価工程、および対話モデル再選択工程を含み、
前記記憶部は、
ユーザの目標達成を促す対話モデルを複数含む対話モデル群が記憶されており、
前記対話モデル選択工程は、
前記対話モデル群から、初期対話モデルとして任意の対話モデルを選択し、
前記発話出力工程は、
選択した前記対話モデルに基づくユーザへの発話情報を出力し、
前記ユーザ情報入力工程は、
ユーザ情報を入力し、
前記ユーザ情報は、ユーザからの発話情報を含み、
前記効果量算出工程は、
対話モデルの効果を示す効果量として、前記ユーザ情報に基づいて、ユーザの目標達成率を算出し、
前記対話モデル評価工程は、
前記効果量と、評価基準とに基づいて、
選択した対話モデルの効果量が前記評価基準を満たしていない場合、前記対話モデルを不適切と評価し、
前記選択した対話モデルの効果量が前記評価基準を満たしている場合、前記対話モデルを適切と評価し、
前記対話モデル再選択工程は、
選択した対話モデルを不適切と評価した場合、前記対話モデル群から他の対話モデルを選択し、
選択した対話モデルを適切と評価した場合、前記選択した対話モデルを継続する、
ことを特徴とする対話適応化方法。
（付記１０）
前記効果量算出工程は、前記効果量として、前記ユーザ情報に基づいて、前記目標達成率および前記ユーザのストレス数値とを算出する、付記９に記載の対話適応化方法。
（付記１１）
前記ユーザ情報が、さらに、ユーザの行動情報を含む、付記９または１０に記載の対話適応化方法。
（付記１２）
前記ユーザの行動情報が、ユーザの画像情報およびセンシング情報の少なくとも一方である、付記１１に記載の対話適応化方法。
（付記１３）
前記対話モデル再選択工程は、
選択した対話モデルを不適切と評価し、且つ、前記効果量がゼロを超える場合、選択した前記対話モデルに類似の他の対話モデルを再選択し、
選択した対話モデルを不適切と評価し、且つ、前記効果量がゼロ以下の場合、選択した前記対話モデルに非類似の他の対話モデルを再選択する、付記９から１２のいずれかに記載の対話適応化方法。
（付記１４）
前記対話モデル群の複数の対話モデルは、それぞれ、特徴項目が紐付けて記憶され、
前記対話モデル選択工程は、前記特徴項目に基づいて、類似の他の対話モデルおよび非類似の他の対話モデルを選択する、付記１３に記載の対話適応化方法。
（付記１５）
前記記憶部は、
入力された前記ユーザ情報が記憶する、付記９から１４のいずれかに記載の対話適応化方法。
（付記１６）
前記ユーザ情報入力工程は、
さらに、ユーザのアンケート情報を入力し、
前記記憶部は、
入力された前記ユーザ情報を記憶し、
前記対話モデル再選択工程は、
前記効果量および前記アンケート情報に基づいて、前記他の対話モデルを再選択する、付記９から１５のいずれかに記載の対話適応化方法。
（付記１７）
付記１０から１６のいずれかに記載の対話適応化方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
（付記１８）
付記１７記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１９）
付記１から８のいずれかに記載の対話適応化装置を含む対話ロボット。
【産業上の利用可能性】
【００７６】
本発明によれば、ユーザに対して選択した対話モデルを、ユーザからの情報に基づく効果量によって評価するため、例えば、ユーザの目標達成につながっていない場合には、目標達成につながるより適切な対話モデルを再度選択し、それに基づくユーザへの発話情報をユーザに出力できる。このため、例えば、人手不足の現場においても、ユーザの目標達成につながる最適な対話モデルに基づく対話が可能となる。また、外出が困難なユーザに対しても、同様に、ユーザが目標を達成するための適した対話が可能となる。
【符号の説明】
【００７７】
１０  対話適応化装置
１１  記憶部
１２  対話モデル選択部
１３  発話出力部
１４  ユーザ情報入力部
１５  効果量算出部
１６  対話モデル評価部
１７  対話モデル再選択部
【図１】
2020149024.tif 000008
【図２】
2020149024.tif 000009
【図３】
2020149024.tif 000010
【図４】
2020149024.tif 000011