(57)【要約】      （修正有）【課題】過去だけでなく、未来の他人によるアンケート結果の統計や指定した観点に係る現象の統計を要求できるコンピュータシステム、プログラム及び方法を提供する。【解決手段】利用者からの入力に由来するアンケートの実施結果情報を各利用者の識別情報とともに転送し時の観点を加えて統計し利用者に戻す。端末が認識した内容は推論規則や機械学習により統計しやすいように変換される。統計に基づいて好ましい行動計画等が自動推奨される。推論規則の機械学習は、条件集合の要素を段階的に増やすことにより効果が一意に決まるようにする。同様に、条件集合の要素を段階的に増減させることにより、確率的に決まるようにする。条件集合の要素を段階的に増減させたときの効果の確率が変化した場合の推論規則のみを析出する。同一可能世界を構成する複数の文字列内の同一部分文字列を同一変数に変換することによって文字列として汎化した構成要件を析出する。【選択図】図１
2020177367.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者集合からの入力に由来する書式または選択肢に
全体的又は部分的に基づく
アンケートの認識結果情報であって
コンピュータ端末が現場で取得したアンケートの認識結果情報を
該コンピュータ端末又は該端末に関連する利用者の識別情報とともに転送する第一の手段と
転送されてきた該認識結果情報及び該識別情報を該自動認識した時刻に関する観点で自動統計処理する第二の手段と
自動統計処理した結果を自動配信する第三の手段と
を有するコンピュータシステム。
【請求項２】
前記第一の手段が
アンケート形式であるかにかかわらず
コンピュータ端末で自動認識した音声情報、撮像情報又はその両方の認識結果情報を
該コンピュータ端末又は該関連する利用者の識別情報とともに転送する
請求項１に記載のコンピュータシステム。
【請求項３】
請求項２の前記認識結果情報が請求項１の書式又は選択肢に合致するように
所定の書式の変換又は所定の知識推論（演繹）を行う手段を有する
請求項２に記載のコンピュータシステム。
【請求項４】
前記認識結果情報又は識別情報に、
コンピュータ端末の設置場所（＝発信場所）に関する情報を
含めた又は事前に紐づけた
請求項１から３のいずれか一項に記載のコンピュータシステム。
【請求項５】
前記自動統計処理した結果に基づいて
コンピュータ端末に関連する利用者への好ましい又は好ましくない行動計画（５Ｗ１Ｈの一部又は全部またはその系列）を
該利用者又は関連づけられた利用者に自動推奨することを特徴とする
請求項１から４のいずれか一項に記載のコンピュータシステム。
【請求項６】
コンピュータが前記利用者又は関連づけられた利用者に自動推奨するにあたり、
前記自動統計に用いた認識結果情報自体（当該利用者に関する認識結果情報に絞ったものでもよく絞らないものでもよい）、
複数の認識結果情報から機械学習した推論規則、及び／又は
人間が入力した推論規則集合
を組み合わせて演繹する
請求項５に記載のコンピュータシステム。
【請求項７】
自動推奨の演繹の根拠として用いた内容を推奨の根拠として表示する
請求項６に記載のコンピュータシステム。
【請求項８】
前記利用者又は関連づけられた利用者が
小説などの物語、論文、報告書又は提案書を編集する際に、
前記コンピュータが前記利用者もしくは関連づけられた利用者に関連する認識結果情報、
複数の認識結果情報から機械学習した推論規則、
前記利用者もしくは関連づけられた利用者が入力した推論規則集合、
編集途中の内容、
又は、
これらの組合せ、
から
演繹した内容を自動推奨する
請求項６又は７に記載のコンピュータシステム。
【請求項９】
前記コンピュータの自動推奨を、
前記演繹に用いた事実、仮説又は哲学に関連する
アドベンチャーゲームやロールプレイングゲームの台本を
動的に生成するための素材として
用いることができるようにした
請求項７に記載のコンピュータシステム。
【請求項１０】
前記認識結果情報が観光に関するものであって、
該観光対象の地誌や歴史と関連する一般的な哲学とが混合したものである
請求項１から９のいずれか一項に記載のコンピュータシステム。
【請求項１１】
利用者がコンピュータシステムとの対話により勉強しやすい事項（例えば、道徳、歴史、哲学）の順序もしくは対話により触れるのに適した事項の順序を、
他の利用者との対話の統計から推測して、
推測結果に応じて自動的に対話の内容（選択肢や自由入力のプロンプト表現等）を制御する
請求項１０に記載のコンピュータシステム。
【請求項１２】
析出される推論規則が
条件集合（例えば、文字列の存在又は不存在の集合）と
効果（同じ例で、条件集合に含まれない文字列の存在又は不存在）からなる機械学習であって、
条件集合の要素を段階的に増やすこと（つまり、データの絞り込み条件を厳しくすること）により、
与えられた文脈集合（事例の集合）における効果（文字列の存在又は不存在）が一意に決まるようにする機械学習を行う
請求項１から１１のいずれか一項に記載のコンピュータシステム。
【請求項１３】
析出される推論規則が
条件集合（例えば、文字列の存在又は不存在の集合）と
効果（同じ例で、条件集合に含まれない文字列の存在又は不存在）からなる機械学習であって、
条件集合の要素を段階的に増減させること（つまり、データの絞り込み条件を厳しく又は緩くすること）により、
与えられた文脈集合（事例の集合）における効果（文字列の存在又は不存在）が確率的に決まるようにする機械学習を行う
請求項１から１１のいずれか一項に記載のコンピュータシステム。
【請求項１４】
条件集合の要素を段階的に増減させたときの効果の確率が変化した場合の推論規則のみを析出するようにした
請求項１３に記載のコンピュータシステム。
【請求項１５】
同一可能世界（文脈）を構成する複数の文字列内の同一部分文字列を同一変数に変換することによって
文字列として汎化した構成要件（ヘッドやボディを構成する各固定文字列に共通の変数を埋め込んだ形式で表現したホーン節等）を析出することを特徴とする
請求項１２から１４のいずれか一項に記載のコンピュータシステム。
【請求項１６】
請求項１から１５のいずれか一項に記載のコンピュータシステムのためのコンピュータプログラム。
【請求項１７】
請求項１から１５のいずれか一項に記載のコンピュータシステムのための処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータシステム、特にコンピュータシステムを用いた人工知能（ＡＩ）に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＡＩシステムの
対象ドメイン（分野）や具体的な現場や利用者ごとに異なりうる、
１）データ形式（例えば、自然言語の文型や文体、ＲＤＢ・ＸＭＬ・ＪＳＯＮ形式におけるスキーマ、標準語彙、等）、
２）機械学習資源（例えば、データ集合（教師信号を含む場合も）、学習した結果としてのニューラルネットワーク（以下、ＮＮと略す）や仮説や統計、等）、
３）人間（知識エンジニアや現場ごとのシステム管理者）によりその利用者用（本人も含む）に選択編集（以降、カスタマイズと呼ぶ）された推論規則集合（主に演繹に用いるための無矛盾な集合）、
といったもの
を統合的に扱えるシステム（推論システム、学習システム又はその両方ができる仮説推論システム）が存在しないため、
特定の分野（ドメイン）についてはかろうじて可能であっても、
「学際」的な分野（クロスドメイン）における新しい知見や哲学へと、
利用者の与える情報量（潜在的なものを含む）を効率的に活用できるシステムが存在しなかった。
特許文献１は、ドメインや現場ごとに異なりうる用語や文型を標準化するための規則を用意することによって情報量を活かすことをある程度可能にしていたが、機械学習や最新他人情報の統計のもととなるアンケートや現象観点の要求まではサポートしておらず、
過去に入力された情報の活用が主となっていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特願２０１３−８７００８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
したがって、本発明の課題は、ＡＩシステムの
対象ドメインや具体的な現場や利用者ごとに異なりうる、
１）データ形式、
２）機械学習資源、
３）カスタマイズされた推論規則集合、
を統合的に扱えるシステム（推論システム、学習システム又はその両方ができる仮説推論システム）を提供すること、
特に、
過去に入力されたものだけでなく、
未来の他人によるアンケート結果の統計や指定した観点に係る現象の統計を要求できる統合的なＡＩシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、
利用者集合からの入力に由来する書式または選択肢に
全体的又は部分的に基づく
アンケートの認識結果情報であって
コンピュータ端末が現場で取得したアンケートの認識結果情報を
該コンピュータ端末又は該端末に関連する利用者の識別情報とともに転送する第一の手段と
転送されてきた該認識結果情報及び該識別情報を該自動認識した時刻に関する観点で自動統計処理する第二の手段と
自動統計処理した結果を自動配信する第三の手段と
を有するコンピュータシステムを提供する。
：「利用者集合からの入力に由来する書式または選択肢に全体的又は部分的に基づくアンケート」の例としては、チェックボックスやラジオボタンと自由入力欄とからなるアンケートについて、過去の自由入力欄への入力頻度が多い自由文を、新しいアンケート提示において自動的にチェックボックス項目としたり、チェックされる頻度が低いチェックボックス項目を削除したりしてできた（ある時期のバージョンの）アンケート書式が一つの例である。
：なお、利用者が、複数の自由入力欄等に入力したいくつかの内容のうちの任意のものを新しいアンケートタイトルにして、かつ、他の入力内容のいくつかを追加のチェックボックス（集合）として採用した（さらにバージョンアップした新しい）アンケートを作りたい旨を（入力フォームなどで）指定することができるようにした、サーバー＝クライアントシステム等による柔軟なアンケートシステムもこれに該当する。
：「現場で取得」としては、利用者がアンケートに答えることが主となるが、これに限らない。
＞これにより
利用者入力効率に優れかつタイムリーな統計収集ニーズに基づく動的なアンケート（書式がある程度そろっている）と、
関連する効率的な統計処理や機械学習（同一文字列を変数へと抽象化した述語論理レベルの推論規則・変換規則の析出等もありうる）と
が可能になるとともに、
さらには、
仮定条件に応じた事後確率を付与した推論規則の析出等も可能となり、
ＡＩシステムの利用者や現場ごとに異なりうる、１）データ形式、２）機械学習資源、３）カスタマイズされた推論規則集合、を統合的に扱える統計・仮説推論システムの提供が可能となる。
【０００６】
本発明は、また、
前記第一の手段が
アンケート形式であるかにかかわらず
コンピュータ端末で自動認識した音声情報、撮像情報又はその両方の認識結果情報を
該コンピュータ端末又は該関連する利用者の識別情報とともに転送する
コンピュータシステム（装置）を提供する。
：認識結果情報には、分類だけでなく、推計値や、それらを組み合わせた計算結果等も含みうるものとする。
：この場合の前記「第二の手段」は、
上記転送された直後のサーバーやクラウドだけでなく、
統計処理前データとして配信された先の別の利用者端末に存在してもよく、
この場合はエッジコンピューティングとして統計分析や機械学習（帰納推論による仮説の析出も含む）を行う形態となる。
＞これにより、自動認識して（独特な性質をもつ）現場の音声や画像に存在する余計な情報量や揺らぎを（その独特な性質に応じた経験則等で）減らしあるいは背景知識や統計知識によって圧縮された定型的情報についての情報量のみに節約して効率的な転送や効率的な統計処理を行うができる。これにより、メールプロトコルやＦＴＰＳ／ＨＴＴＰＳプロトコル等も利用し易くなる。
＞「独特な性質」は、例えば言語に関するものとしては、現場に応じた自動認識の設定（言語（日本語／英語／・・・）、方言（「まっし」→「しましょう」）、固有名詞（「てるこ」→「母」）、など）が考えられる。
＞また、サーバー側による認識結果情報（特に、言語的に標準化されたもの）に対する一律の処理（地域乗り合いバスへの乗車希望者要求のタイムリーな通知など）も容易になる。なお、乗り合いバス等の場合には、中央ＷＥＢサーバー（クラウドも含むもとする。以下同じ）に送るための認識結果情報又は識別情報に、コンピュータ端末の設置場所（＝発信場所）に関する情報を含めたり、事前に紐づけたりすることが有利となる。
：中央ＷＥＢサーバーに送られた認識結果情報等は、内容に基づいてさらに事前定義された支援者（担当の介護者や乗合バス会社のその地域の担当者）にメール転送したりすることもできる。
【０００７】
本発明はまた、
前記認識結果情報が請求項１の書式又は選択肢に合致するように
所定の書式の変換又は所定の知識推論（演繹）を行う手段を有する
コンピュータシステムを提供する。
：「所定の知識推論（演繹）」は、例えば論理プログラミング言語Ｐｒｏｌｏｇやそれを日本語で可能化したシステム等により実施することができる。
＞これにより、単純な表記ゆれや意味的な標記ゆれ（構成要件に基づいて等価な意味にできる場合）を吸収した、統計処理や統計的機械学習（少ない例に基づくものも含む）がしやすいデータを得ることができる。
：なお、「少ない例」にもとづく機械学習としては、少ない例だけからなる論理的な可能世界の集合（それぞれの可能世界は、例えば、論理を表す文字列の集合からなる）をいわゆる「閉世界」とみなして析出できる構成要件（各閉世界内での発生確率を付した構成要件も含んでよい）を機械学習することが有利である（請求項１１）。
【０００８】
本発明は、また、
記認識結果情報又は識別情報に、
コンピュータ端末の設置場所（＝発信場所）に関する情報を
含めた又は事前に紐づけた
コンピュータシステムを提供する。
：「設置場所に関する」は住所やＩＰアドレスやＭＡＣアドレスや緯度経度などであってよく、ＩＰアドレスなどの場合は、それを緯度経度や住所データと紐づけた情報テーブル等を活用してサービス連携がなされる。
＞これにより、データからの統計や学習結果のさまざまな地域系物理サービスへの連携が容易になる。
【０００９】
本発明は、また、
記自動統計処理した結果に基づいて
コンピュータ端末に関連する利用者への好ましい又は好ましくない行動計画（５Ｗ１Ｈの一部又は全部またはその系列）を
該利用者又は関連づけられた利用者に自動推奨することを特徴とする
コンピュータシステムを提供する。
：「関連する利用者（該利用者）」とは、介護施設に入居した利用者や一般宅の独居利用者、コンピュータ端末が設置された場所付近の観光客等を指す。
：「関連づけられた利用者」とは、介護対象利用者や独居利用者の、家族や介助契約者や観光促進を図る行政機関等を指す。
＞これによって、統計や機械学習により帰納的に得られた仮説を具体的な行動（自分のため、支援のため）や演繹（判断やアイディアの合成）につなげることが可能になる。
【００１０】
本発明は、また、
コンピュータが利用者又は関連づけられた利用者に自動推奨するにあたり、
前記自動統計に用いた認識結果情報自体（当該利用者に関する認識結果情報に絞ったものでもよく絞らないものでもよい）、
複数の認識結果情報から機械学習した推論規則、及び／又は
人間が入力した推論規則集合
を組み合わせて演繹する
コンピュータシステムを提供する。
：ここで、「人間が入力した推論規則集合」とは、人間によりその顧客用に選択編集された推論規則集合（前記「カスタマイズされた推論規則集合」）であってもよく、より一般的・科学的な因果関係や、意味論的な変換規則や、種々の観点における序列情報（価値観）やタブー情報、等を含んでよい。
＞これにより、推奨の根拠となる事実や仮説や理論・哲学を、
利用者の納得のできる一般常識にいたるまでの「なぜ」「なぜ」・・・の連鎖に必要な深さないしは広さまで
答えきることができる。
【００１１】
本発明は、また、
自動推奨の演繹の根拠として用いた内容を推奨の根拠として表示する
コンピュータシステムを提供する。
：ここで「演繹」は、機械学習によって得た仮説集合（事実形式や規則形式）のいくつかを「真」と仮定して用いる場合も含んでいるので、仮説推論も含んでいる。ただし、明らかに互いに矛盾する仮説の採用は、分離されるべき複数の「可能世界」として、別解や別アイディアを構成する（ことがわかるように表示する）。
＞これにより、動的に生じたタイムリーな推論の根拠を、機械によるものか、人間によるものかを問わず確認して、より安全かつ効果的な運用が可能になる。
【００１２】
本発明はまた、
前記利用者又は関連づけられた利用者が
小説などの物語、論文、報告書又は提案書を編集する際に、
前記コンピュータが前記利用者もしくは関連づけられた利用者に関連する認識結果情報、
複数の認識結果情報から機械学習した推論規則、
前記利用者もしくは関連づけられた利用者が入力した推論規則集合、
編集途中の内容
又は、
これらの組合せ、
から
演繹した内容の追加を自動推奨する
コンピュータシステムを提供する。
：「追加」は、編集途中の文章の先頭や最後尾に再帰的に追加する一文等を推奨してもよく、編集途中の文章の途中の一文としての追加を推奨してもよい。これは、最も簡単には、挿入すべき位置のデフォルトを文章の最後尾とし、例外的に利用者が文章中に＄Ｘを埋め込んだ場合にだけその位置に挿入すべきものとして自動推奨する。最も簡単には、例えば文を単位(gram)としかつ二文間の表層文字配置の類似度（例えば文を構成する各文字のｄ−bigram集合の類似度）を文の一致度とみなした、文単位n-gram統計や文単位ｄ−bigram統計による最尤選択等により推奨することができる。
＞これにより、関心のある哲学的課題や観光などのアンケートを題材にした小説等を誰もが執筆しやすくなり、
身近な人等の経験や感性を共有可能な価値に変えやすくなる。
【００１３】
本発明はまた、前記コンピュータの自動推奨した内容を、
前記演繹に用いた事実、仮説又は哲学に関連する
アドベンチャーゲームやロールプレイングゲームの台本を
動的に生成するための素材として
用いることができるようにした
コンピュータシステムを提供する。
：これらのゲームには、
実在の現地市民が現地警察や目撃者等を「演じる」タイプのリアル系ゲームや
テーブルトーク型ゲームや
コンピュータ画面と連動したＶＲ／ＡＲ／ＭＲ型のゲームを含む。
：実在の現地市民の他、観光案内所のコンピュータ端末がこのような役割を担うように構成することもできる。
＞これにより、動的かつ合理的な新展開を有するソーシャルゲームを楽しむことが可能になる。
【００１４】
本発明はまた、前記認識結果情報が観光に関するものであって、
該観光対象の地誌や歴史と関連する一般的な哲学とが混合したものである
コンピュータシステムを提供する。
＞これにより、現地の地誌や歴史を理解する過程において一般的な哲学にふれる機会が得られる。
＞また、旅行をすればするほど、当該旅行地以外に関する一般的な哲学（歴史、技術、道徳、語学、人間学、関連する絆（現地人に限らないそこ（現地（だけでなく心の道としての重なり）を訪れた人との））も深く勉強することができる。
：ここでの「混合」とは、観光対象の地誌や歴史と関連する事項（理解するのに必要な教養的概念やその観光対象に限定されない哲学）を、コンピュータシステムとの対話によって、より深く又はより広く遡っていくことにより得られるより一般性と文脈性のある総合的なコンテンツ（対話の順序やコンテンツ中での配置による時系列性はありうる）又はその心象などである。
【００１５】
本発明はまた、
利用者がコンピュータシステムとの対話により勉強しやすい事項（例えば、道徳、歴史、哲学）の順序もしくは対話により触れるのに適した事項の順序を、
他の利用者との対話の統計から推測して、
推測結果に応じて自動的に対話の内容（選択肢や自由入力のプロンプト表現等）を制御する
コンピュータシステムを提供する。
＞これにより、効率的な上記「混合」が可能になる。
【００１６】
本発明はまた、
析出される推論規則が
条件集合（例えば、文字列の存在又は不存在の集合）と
効果（同じ例で、条件集合に含まれない文字列の存在又は不存在）からなる機械学習であって、
条件集合の要素を段階的に増やすこと（つまり、データの絞り込み条件を厳しくすること）により、
与えられた文脈集合（事例の集合）における効果（文字列の存在又は不存在）が一意に決まるようにする機械学習を行う
コンピュータシステムを提供する。
＞これにより、最小限の条件（抽象度が極大の状態）の推論規則を析出することが可能になる。
【００１７】
本発明はまた、
析出される推論規則が
条件集合（例えば、文字列の存在又は不存在の集合）と
効果（同じ例で、条件集合に含まれない文字列の存在又は不存在）からなる機械学習であって、
条件集合の要素を段階的に増減させること（つまり、データの絞り込み条件を厳しく又は緩くすること）により、
与えられた文脈集合（事例の集合）における効果（文字列の存在又は不存在）が確率的に決まるようにする機械学習を行う
コンピュータシステムを提供する。
＞これにより、確率的な度合いを求める推論を行うことができるようになる。
【００１８】
本発明はまた、
条件集合の要素を段階的に増減させたときの効果の確率が変化した場合の推論規則のみを析出するようにした
コンピュータシステムを提供する。
＞これにより、析出する推論規則集合の情報量を抑えた効果的な代表規則の集合の析出が可能となる。
【００１９】
本発明はまた、
同一可能世界（文脈）を構成する複数の文字列内の同一部分文字列を同一変数に変換することによって
文字列として汎化した構成要件（ヘッドやボディを構成する各固定文字列に共通の変数を埋め込んだ形式で表現したホーン節等）を析出することを特徴とする
コンピュータシステムを提供する。
＞これにより、エッジコンピューティングにおいても、中央サーバー（又はクラウド）においても簡易に汎化を実現し、目的を達成するケースが増える。
【００２０】
本発明はまた、このようなコンピュータシステムのためのコンピュータプログラムを提供する。
【００２１】
本発明はまた、このようなコンピュータシステムのための処理方法を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】利用者とその支援者のそれぞれが端末を管理する形態で利用者を含む現象の観察と制御に主眼をおいて運用される本発明によるＡＩシステムの例を示す図である。
【図２】特定の支援者を有しない利用者が応答しつつ改訂もして収集し始める本発明によるアンケートの制御に主眼をおいて運用されるＡＩシステムの例を示す図である。
【図３】特定の支援者を有しない利用者との対話のための設定や推論を主に端末側で行う本発明によるＡＩシステムの例を示す図である。
【図４】従来のＡＩスピーカーの一般的な構成を示す図である。
【図５】本発明の端末において本格的な思考を行うためプログラミング（特願2013-87008等）の特徴を示す図である。
【図６】少ない事例（２つの文脈）を閉世界とみなした学習（推論規則の析出）のわかりやすい例１を示す図である。
【図７】少ない事例（５つの文脈）を閉世界とみなした学習（推論規則の析出）のわかりやすい例２を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
ＡＩシステムの対象領域や具体的な現場や利用者ごとに異なりうる、
データ形式、
機械学習資源、
カスタマイズされた推論規則集合を
統合的に扱えるシステムを提供するするための様々な形態について
以降で説明するが、概要は以下のとおりである。
利用者からの入力に由来するアンケートの実施結果情報を各利用者の識別情報とともに転送し時の観点を加えて統計し利用者に戻す。利用者入力以外に音声や画像も自動取得する。端末が認識した内容は推論規則や機械学習により統計しやすいように変換される。統計に基づいて好ましい行動計画等が自動推奨される。アンケートや行動だけでなく執筆中の物語の展開やゲームの台本等も、統計や機械学習に基づき自動推奨する。観光に関しては、観光対象の地誌や歴史と関連する一般的な哲学とが混合したものを取扱いの対象とする。勉強を目的とする場合、勉強しやすい順序も自動推奨する。推論規則の機械学習は、条件集合の要素を段階的に増やすことにより効果が一意に決まるようにする。又は、同様に、条件集合の要素を段階的に増減させることにより、確率的に決まるようにする。条件集合の要素を段階的に増減させたときの効果の確率が変化した場合の推論規則のみを析出する。同一可能世界を構成する複数の文字列内の同一部分文字列を同一変数に変換することによって文字列として汎化した構成要件を析出する。
【００２４】
図１および図２の実施形態１は、
特に、過去に入力されたものだけでなく未来の他人によるアンケート結果の統計や
指定した観点に係る現象の統計を
要求できるものを提供する。
この形態での統計処理や学習処理は、蓄積装置３に蓄積したデータ（情報や知識、統計・学習リソース）をもとに、
管理クラウドやＷｅｂＡＰＩ等を構成するサーバー群が行う。
この例では、多くの利用者は、図１のように他の利用者が定義したアンケートに返答したり、現場での言動（画像・音声等）によってシステム（中心は管理クラウド等）に情報（統計や学習のもととなる）を提供するだけであるが、一部の利用者は、図２のように自分が統計を取りたいアンケートを主体的に定義するような返答を端末に入力することにより、他の利用者集合から、統計を取りたい観点でのアンケート結果（単なるデータ集合）および又はそのアンケート結果から統計／学習した傾向等を得ることができる。
この「主体的な定義」は、自分がクラウドを介して実施してほしい新たなアンケートの要求と項目定義をＸＭＬテキスト（一意のアンケート名ＩＤを含む）により現場付近端末を介して「返答」したり、他の利用者が定義したアンケートやデフォルトで用意されたアンケートの項目を増減させて別のアンケート名ＩＤを付与して「返答」することにより実施される。
「単なるデータ集合」をクラウド等から得た場合は、例えば図６、図７、特願２０１８−１７５７４８（変数をもつホーン節（推論規則）の自動析出）に関するような機械学習を端末側で行うことができ、クラウド側でそのような学習を行った場合には、クラウドにおいて析出した推論規則を端末として得ることになる。
また、アンケートの項目や項目ごとの選択肢集合（やその並び方）は、所定のデフォルトアンケート定義やこれをもとに様々な利用者が数次にわたって再帰的に項目増減およびアンケート名ＩＤを（本システムを運用して）付与したものだけでなく、クラウドや端末によって統計や機械学習した結果によっても自動最適化したアンケート定義（例えばＸＭＬファイル）を生成することもできる。生成されたアンケート定義は適当なアクセス権限をもとに共有したり再利用したりすることができる。
アンケート項目の一部は、利用者ごと（あるいは関連する端末の現場ごと）の画像や音声を端末機能により自動採取することにより自動的に埋めるように定義することもできる。このときにデータに係る「時」「共起」「順序」という観点が文脈の結束性・同一性・同時性・関連性を保証するものになるが、そのような保証が不要のシステムやアンケート定義においては、「時」「共起」「順序」という観点を無視して、自動統計や機械学習を処理するように構成することもできる。
この実施形態のシステムでは、アンケートに返答した利用者と、画像や音声の自動取得を許可した利用者にのみ、当該アンケート等の統計結果を自動配信し、利用者が閲覧又は追加の機械学習等をできるようにしている。
これにより、利用者は、よりよい生活習慣に関する最新の分析結果等を容易に収集できるようになる。
ここで自動配信するデータセットは、利用者の返答した年齢・性別・その他の属性が合致する他の利用者集合からのデータに自動又は手動で絞ることができる。手動の場合、利用者は「返答」の際に、絞りたい項目集合のチェックボックスをＯＮにすること等により、管理クラウドに欲しいデータセットの絞り込み特性を知らせることができる。
「利用者集合からの入力に由来する情報」は、以上のようなプロセスを経て総合的に蓄積されていき、それぞれがクラウドやインターネットで共有コンテンツとして設定された場合には、人類の財産ともいえる、多岐の分野にわたる広大な「認識用オントロジー」集合を構成することになる。
多くの場合、各利用者は、自分にとって有用な認識用オントロジーや、アンケート定義（選択肢や空欄）や、推論規則や学習されたニューラルネットワーク（ＮＮ）等を現場付近の端末にネットを介して読み込んで、そのオントロジー等のもとで自動認識（明示的な「返答」も含む）した結果を利用者識別情報等とともに管理クラウド等に自動転送することになる。
推論規則は、構成要件等により複数のアンケート項目等に分散して表現された意味をまとめるだけでなく、統計処理しやすいように項目表現や認識形式を正規化（表記ゆれ解消等）する上で有用であり、ニューラルネットワークは情報量の多い画像や音声を所定のテキストに分類したり、所定の単位へと数値化して統計処理したりする上で特に有用である。
この実施形態では、利用者が自分で認識用オントロジーを選択する以外に、利用者が介護等の支援対象者等である場合に備えて、移動型の支援者が、現場付近端末の認識オントロジー等を明示的に手動設定して連続的・離散的な複数の「時」にわたって利用者に係る（支援）現場現象の自動認識を自動運用できるようにしている。ここで設定した認識オントロジー等に係る統計結果（Ｂ）は、利用者／現場付近端末ではなく、移動型支援者の支援者／現場制御端末に自動配信され、移動型支援者等に表示され、さらなるエッジ型機械学習等も可能なように構成されている。
端末に表示される送信フォーム等における「空欄」は、自由なオントロジー（自由文）での返答を許す上で有用であり、アンケート名ＩＤの入力にも活用することができる。
認識用オントロジーは、所定の言語の標準語に関する構文解析／意味解析系よりも柔軟であり、方言や新語や造語や企業内暗号なども自動認識して推論規則等により、より広く統計処理可能な表現へと変換することができる。
このようにすることにより、各利用者、各利用者と同属性等の利用者集合、各利用者の移動型支援者の、それぞれの習慣改善意思等と客観的態度と最新改善手法の自動析出や推薦が、異なる現場等について統合的に実施可能になる。
すなわち、本実施形態では、認識結果情報がアンケートの書式又は選択肢に合致するよう書式の変換又は所定の知識推論（演繹）を行っている。
また、介護対象者等の場合に、認識結果情報又は識別情報に、コンピュータ端末の設置場所に関する情報を事前に紐づけている。
また、統計処理した結果に基づいて関連する利用者への行動計画を自動推薦する。例えば、同様の属性の高齢者男性が社交ダンスサークルに入った場合に幸福感を多く感じるという統計結果が得られらた場合に、社交ダンスサークルに入っていない高齢者男性に、社交ダンスサークルに入るよう自動アドバイスするように管理クラウドと端末に関するコンピュータプログラムを構成する。
この自動推奨をするにあたり、自動統計に用いた認識結果情報自体、これらから機械学習した推論規則、及び／又は人間が入力した推論規則集合を組み合わせて演繹するようにしている。このときに、演繹の根拠として用いた内容を表示するようにして、アドバイスや推奨の根拠を明示することにより、利用者や支援者があえてアドバイスを無視したり例外やアレンジ的な対応もしやすいようにしている。
図３は、特定の支援者を有しない利用者との対話のための設定や推論を主に端末側で行う本発明によるＡＩシステム（「パーソナルＡＩスピーカー」）の例を示す図である。
この実施形態では、カメラとマイクのついたパソコンに本発明による専用ソフトをインストールすることにより、端末（エッジ）において、音声認識や画像認識、本格的な推論（特願２０１３−８７００８）、必要な最新のデータや推論規則（ロジック）のネットからの動的引用（特願２０１５―２１９００７）などを行っている。
一方、クラウドにおいては、インターネット公開又は組織限定共有された共有フォルダ等に、人手でプログラムされた事実や推論規則（特願２０１３−８７００８）、アンケート結果や自動認識結果により蓄積されたビッグデータやそのサブセットにより学習された仮説（定性的なロジック等）や統計値（計算ロジック）やＮＮ（ニューラルネット、ディープラーニング結果、等）、手続型知識やマルチメディアデータ、コーパス等の文脈集合や価値観やタブーの定義（特願２０１５―２３４３５６、特願２０１７―０９２０５７）が含まれている。
これに対し、従来は、図４のように、クラウドにおけるＡＩが認識や推論等を行っていたため、利用者や現場や支援者ごとの自由度やＡＩシステム全体への関与度が少なく、高齢者・介護者・システム改善者としての「生きがい」が得られにくいものであった。
図５は、本発明の端末において本格的な思考を行うためプログラミング（特願2013-87008等）の特徴を示す図である。図３の長所と産業上の有益性を拡大する特長について説明している。
図６は、上記、利用者による「絞り込み」が大きいこと等による「少ない事例」（２つの文脈）を閉世界とみなした学習（推論規則の析出）のわかりやすい例１を示す図である。このような少ない事例による学習は、エッジの小さい学習能力（計算能力）を生かしやすいため、本発明によるシステムとの親和性が特に高い。
図７は、少ない事例（５つの文脈）を閉世界とみなした学習（推論規則の析出）のわかりやすい例２を示す図である。この場合は、「ＡかつＢ」という構成要件的な条件のある推論規則の学習が可能であることも示せる。また「金沢」を「＄Ｘ」などの変数に置き換えることにより、汎化した推論規則も析出することが可能になる。
【００２５】
また、別の実施形態２では、
利用者又は関連づけられた利用者が
小説などの物語、論文、報告書又は提案書を編集する際も
コンピュータが利用者もしくは関連づけられた利用者に関連する認識結果情報、
複数の認識結果情報から機械学習した推論規則、
前記利用者もしくは関連づけられた利用者が入力した推論規則集合、
編集途中の内容、
又は、これらの組合せ、から演繹した内容の追加を自動推奨する。
この実施形態２では、利用者は、音声やテキストボックスへの入力により、
編集途中の文章を端末に与え、
端末やクラウドが上記様々な源からの推論規則集合とこの文章（複数の文からなる）を組み合わせて演繹して確実に得られる内容や確率的に尤度の高いいくつかの候補内容を尤度の高い順に推薦表示することになる。これに対し、利用者が承認したり選択したりすることにより、端末への新たな入力が確定し、さらなる推薦表示につながっていくことになる。
また、関連する別の実施形態２Ａでは、この自動推奨された内容は、
こうした演繹に用いた特定の一部の範囲の哲学（公開共有された哲学の全体ではない哲学）や（無矛盾な）世界観等に関連するロールプレイングゲーム等の台本を動的に生成するための素材として用いる。
【００２６】
また、実施形態３では、
認識結果情報が観光に関するものとなり、
観光対象の地誌や歴史と
これに関連する一般的な哲学とが混合したものとなる。
一般的な哲学と混合した認識結果情報の例として、
「兼六園周遊」「楽しかった」「前田家の教訓は武家の質実剛健と文化の推奨であった」「戦国武将の心構えは・・・」「戦争とは外交の延長であって・・・」「外交とは政治の手段の一つであって・・・・」「政治とは集団の意思を決定することである」といったテキストが、一回分のアンケート回答になったり、クラウドに蓄積される文脈単位の一つとして、集合的に統計や機械学習の対象となったり、それぞれのテキストが利用者に対する知識のアドバイスや行動推薦の対象となっている。
【００２７】
実施形態４では、
利用者がコンピュータシステムとの対話により勉強しやすい事項の順序もしくは
対話により触れるのに適した事項の順序を、
他の利用者との対話の統計から推測して、推測結果に応じて自動的に対話の内容を制御する。
具体的には、図３の形態で、時の観点を加えて統計をとった最適な学習順序を再現する。
最適な学習順序は、特願２０１２−２１８８９９に記載の現在の最も知見の近い利用者における学習順序等によって求める。
【００２８】
上記の実施形態１から４では、
析出される推論規則が条件集合と効果からなる推論規則を析出する場合に、
条件集合の要素を段階的に増やすことにより、
与えられた文脈集合における効果が一意に決まるようにする機械学習を行う。以下に例を示す。
文脈１：
季節は春
金沢は雨が降った
小松は雨が降った
文脈２：
季節は夏
金沢は雨が降った
小松は雨が降らなかった
文脈３：
季節は春
金沢は雨が降った
小松は雨が降った
段階１  金沢は雨が降った⇒小松は雨が降った（２／３）
段階２  金沢は雨が降った＆季節は春⇒小松は雨が降った（２／２＝効果一意）
【００２９】
また別の実施形態では、
析出される推論規則が条件集合と効果からなる推論規則を析出する場合に、
条件集合の要素を段階的に増減させることにより、
与えられた文脈集合における効果が確率的に決まるようにする機械学習を行う。
これにより、上記の確率的な推論による推奨を行う場合に役立てている。
【００３０】
また別の実施形態では、
同様に、
条件集合の要素を段階的に増減させたときの効果の確率が変化した場合の推論規則のみを析出する。
【００３１】
いずれの実施形態においても、
同一可能世界を構成する複数の文字列内の同一部分文字列を同一変数に変換することによって
文字列として汎化した構成要件を析出するようにする。以下に例を示す。
段階１  金沢は雨が降った＆季節は春⇒小松は雨が降った（２／２＝効果一意）
段階２  金沢は＄Ｘが降った＆季節は春⇒小松は＄Ｘが降った（２／２＝効果一意）
【符号の説明】
【００３２】
１  利用者／現場付近端末における設定ファイル（音声／画像認識用オントロジー（認識用語一覧、カスケード分類器用ファイル等）、アンケート仕様集合、端末学習用／学習結果データ、支援者によって選択編集（インターネット上の共有ライブラリ等から選択及び又は必要に応じて編集）された推論規則集合と事実データ等が格納されている）
２  支援者／現場制御端末における設定ファイル（利用者に提供する認識用オントロジー、アンケート仕様集合（テンプレート等）、端末学習用／学習結果データ、支援者によって選択編集された推論規則集合と事実データ等が格納されている）
３  クラウドや社内ＬＡＮに共有・限定公開等された設定ファイル（音声認識用オントロジー、アンケート仕様及び結果の集合（バージョニングされたテンプレート集合と各対応するアンケート結果集合）、クラウド学習用／学習結果データ等が格納されている）
【図１】
2020177367.tif 000003
【図２】
2020177367.tif 000004
【図３】
2020177367.tif 000005
【図４】
2020177367.tif 000006
【図５】
2020177367.tif 000007
【図６】
2020177367.tif 000008
【図７】
2020177367.tif 000009