(57)【要約】【課題】ユーザの発話に関するイベント間の関連をＱＯＬの評価の観点で解析する。【解決手段】イベント取得部１２が、対象ユーザの発話に関するイベントを取得すると共に、イベントが発生するに至った文脈を表す文脈情報を取得し、ＱＯＬ推定部１４が、イベント取得部１２により取得されたイベント毎に、対象ユーザの生活の質を表すＱＯＬ（Ｑｕａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｌｉｆｅ）に関する複数の評価項目の各々のうち、イベントが該当する評価項目、及び評価項目毎の評価値を推定し、関連解析部１６が、ＱＯＬ推定部１４による推定結果、イベントが示す内容、文脈情報、及びイベント間の関連度を出力する関連解析モデル２６を用いて、イベント間の関連を解析し、出力部１８が、関連解析部１６による解析結果を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの発話に関するイベントを取得すると共に、前記イベントが発生するに至った文脈を表す文脈情報を取得するイベント取得部と、
前記イベント取得部により取得されたイベント毎に、前記ユーザの生活の質を表すＱＯＬ（Ｑｕａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｌｉｆｅ）に関する複数の項目のうち、前記イベントが該当する項目、及び前記項目毎の評価値を推定するＱＯＬ推定部と、
前記ＱＯＬ推定部による推定結果、前記イベントが示す内容、前記文脈情報、及びイベント間の関連度を出力する解析モデルを用いて、前記イベント間の関連を解析する関連解析部と、
前記関連解析部による解析結果を出力する出力部と、
を含むＱＯＬ解析装置。
【請求項２】
前記解析モデルは、前記ＱＯＬの評価値、及び前記イベントが該当する項目の少なくとも一方を含む情報を入力とし、前記イベント間の関連度を出力する請求項１に記載のＱＯＬ解析装置。
【請求項３】
前記関連度は、イベント間における前記ＱＯＬの評価値の差分が小さいほど高くなる請求項２に記載のＱＯＬ解析装置。
【請求項４】
前記関連度は、イベント間における前記イベントが該当する項目の一致度が高いほど高くなる請求項２又は請求項３に記載のＱＯＬ解析装置。
【請求項５】
前記解析モデルは、さらに、前記イベントの発生時刻、前記イベントが示す動作又は状態の主体、及び前記イベントが示す動作又は状態の少なくとも１つを含む情報を入力とし、前記イベント間の関連度を出力する請求項２〜請求項４のいずれか１項に記載のＱＯＬ解析装置。
【請求項６】
前記関連度は、イベント間における前記イベントの発生時刻の差が小さいほど高くなる請求項５に記載のＱＯＬ解析装置。
【請求項７】
前記関連度は、イベント間における前記動作又は状態の主体の類似度が高いほど高くなる請求項５又は請求項６に記載のＱＯＬ解析装置。
【請求項８】
前記関連度は、イベント間における前記動作又は状態の類似度が高いほど高くなる請求項５〜請求項７のいずれか１項に記載のＱＯＬ解析装置。
【請求項９】
前記出力部は、前記解析結果を、前記ユーザが使用する情報処理端末、及び前記ユーザに関係付けられた関係者が使用する情報処理端末の少なくとも一方に出力する請求項１〜請求項８のいずれか１項に記載のＱＯＬ解析装置。
【請求項１０】
前記出力部により出力された解析結果が示すイベント間の関連度を、前記ユーザ又は前記関係者が修正した場合、修正された内容に基づいて、前記解析モデルを再学習する再学習部をさらに含む請求項９に記載のＱＯＬ解析装置。
【請求項１１】
前記イベント取得部は、前記イベントが示す動作又は状態、及び前記文脈情報に基づいて、取得したイベントの各々に、前記ユーザの現在又は過去の状況を示すイベントか、又は要望を示すイベントかの属性情報を付与し、
前記出力部は、前記解析結果として、前記イベント取得部により取得されたいずれかのイベントと、前記関連解析部により前記いずれかのイベントとの関連度が所定値以上であると解析された他のイベントを、前記他のイベントに付与された属性情報に応じて区別して表示するための画面データを生成して出力する
請求項１〜請求項１０のいずれか１項に記載のＱＯＬ解析装置。
【請求項１２】
コンピュータを、請求項１〜請求項１１のいずれか１項に記載のＱＯＬ解析装置の各部として機能させるためのＱＯＬ解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＱＯＬ解析装置、及びＱＯＬ解析プログラムに係り、特に、ＱＯＬに関するイベントの関連を解析するＱＯＬ解析装置、及びＱＯＬ解析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、生活の質を表すＱＯＬ（Ｑｕａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｌｉｆｅ）を計測する技術が知られている。
【０００３】
例えば、高齢者とシステムとの傾聴対話の中から、ＱＯＬを推定する高齢者側が自発的に発する発話からＱＯＬを推定することで、自然にＱＯＬを測ることができるＱＯＬ計測装置が提案されている。この装置では、ユーザ発話の入力を受け付け、身体的項目、心理的項目、社会的項目、及び環境項目に関する予め定められた複数のＱＯＬの評価項目毎に、ユーザ発話に含まれるイベントと、ＱＯＬの評価項目に含まれるイベントとを比較して、関連度を計算する。そして、計算された関連度に基づいて、身体的項目、心理的項目、社会的項目、及び環境項目の各々についてのＱＯＬスコアに基づきＱＯＬを計測する（特許文献１参照）。
【０００４】
また、一人住まいの高齢者の健康状態を管理センターで遠隔診断して健康状態が悪化する兆候を軽度の段階で把握する在宅者健康状態遠隔診断方法が提案されている。この方法では、高齢者が一人住まいしている住居において、高齢者に関する複数の異なる生活データを測定して管理センターに送信する。生活データとしては、住宅の寝室、便所、玄関、居間、台所、浴室、洗面所などの出入口に設けた高齢者の行動パターン（行動データ）を測定する踏力マットのマット作動回数標準偏差、睡眠時間の情報値と補正値、マット作動頻度、移動頻度、移動速度、トイレ回数などがある（特許文献２参照）。
【０００５】
また、従来、イベント間の関連を解析する技術が知られている。
【０００６】
例えば、イベントの因果関係を把握することができるイベント解析装置が提案されている。この装置では、発生日時と機器識別子とイベント種別識別子とを含むイベントログを収集し、イベントログを、機器識別子とイベント種別識別子とを結合した機器イベント毎に発生の有無を時系列で示したイベントマトリクスに変換して保存し、イベントマトリクスを、所定の基準時間幅のブロックに分割し、ブロック毎に各機器イベントの発生の有無を判定することにより、機器イベント間の条件付確率を算出してベイジアンネットワークを構築し、構築されたベイジアンネットワークを利用して、解析対象の機器イベントの原因と考えられる機器イベントあるいは後に発生すると考えられる機器イベントを出力する（特許文献３参照）。
【０００７】
また、イベント間の関係を解析する文脈解析装置が提案されている。この装置では、共有項を持つ述語と、該述語の語義を特定する語義特定情報と、共有項の格の種別を表す格種別情報との組み合わせを用いて、イベント列の発生確率を計算し、解析対象文書に対する文脈解析を行う（特許文献４参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１７−１０２７７４号公報
【特許文献２】特開２００３−２７５１８１号公報
【特許文献３】特開２０１４−１２７０９３号公報
【特許文献４】国際公開第１４／００２１７２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、特許文献１に記載の技術では、ＱＯＬの評価の観点から、イベント間の関連を解析することはできない。
【００１０】
また、特許文献２に記載の技術では、ＱＯＬの評価項目の１つとして、高齢者の生活活動力を測定することはできるが、生活活動力以外のＱＯＬの評価項目についての評価値を推定することはできない。また、生活活動力の評価項目に限っても、生活活動力に関するイベント間の関連を解析することはできない。例えば、各イベントについて推定された評価値に基づいて、十分眠れていないという事象が把握できたとしても、他のどのような事象が関連して十分眠れていないのかを特定することはできない。
【００１１】
また、特許文献３に記載の技術では、工場など限られた環境でのイベントについて、イベントの発生時刻を用いて、イベント間の関連を解析することはできる。しかし、例えば高齢者などの人の生活の中で起こるイベントは様々な環境で発生するため、そのイベント間の関係は時間だけでは特定できない。
【００１２】
また、特許文献４に記載の技術では、同じ主体を持つイベントや関連の深い動詞（イベント）間には関連があることは解析できるが、ＱＯＬの評価値やカテゴリ（評価項目）に応じた解析を行うことはできない。
【００１３】
本発明は、上記事情を鑑みて成されたものであり、ユーザの発話に関するイベント間の関連をＱＯＬの評価の観点で解析することができるＱＯＬ解析装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するために、本発明に係るＱＯＬ解析装置は、ユーザの発話に関するイベントを取得すると共に、前記イベントが発生するに至った文脈を表す文脈情報を取得するイベント取得部と、前記イベント取得部により取得されたイベント毎に、前記ユーザの生活の質を表すＱＯＬ（Ｑｕａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｌｉｆｅ）に関する複数の項目のうち、前記イベントが該当する項目、及び前記項目毎の評価値を推定するＱＯＬ推定部と、前記ＱＯＬ推定部による推定結果、前記イベントが示す内容、前記文脈情報、及びイベント間の関連度を出力する解析モデルを用いて、前記イベント間の関連を解析する関連解析部と、前記関連解析部による解析結果を出力する出力部と、を含んで構成することができる。
【００１５】
本発明に係るＱＯＬ解析装置は、イベント取得部が、ユーザの発話に関するイベントを取得すると共に、イベントが発生するに至った文脈を表す文脈情報を取得し、ＱＯＬ推定部が、イベント取得部により取得されたイベント毎に、ユーザの生活の質を表すＱＯＬに関する複数の項目の各々のうち、イベントが該当する項目、及び項目毎の評価値を推定し、関連解析部が、ＱＯＬ推定部による推定結果、イベントが示す内容、文脈情報、及びイベント間の関連度を出力する解析モデルを用いて、イベント間の関連を解析し、出力部が、関連解析部による解析結果を出力する。
【００１６】
このように、イベント間の解析にＱＯＬの評価についての推定結果を用いるため、ユーザの発話に関するイベント間の関連をＱＯＬの評価の観点で解析することができる。これにより、ユーザ自身が気付いていない発話に関するイベント間の関連を振り返ることができ、ＱＯＬの向上につながる可能性がある。
【００１７】
また、前記解析モデルは、前記ＱＯＬの評価値、及び前記イベントが該当する項目の少なくとも一方を含む情報を入力とし、前記イベント間の関連度を出力する。前記関連度は、イベント間における前記ＱＯＬの評価値の差分が小さいほど高くなるようにすることができる。また、前記関連度は、イベント間における前記イベントが該当する項目の一致度が高いほど高くなるようにすることができる。
【００１８】
また、前記解析モデルは、さらに、前記イベントの発生時刻、前記イベントが示す動作又は状態の主体、及び前記イベントが示す動作又は状態の少なくとも１つを含む情報を入力とし、前記イベント間の関連度を出力する。前記関連度は、イベント間における前記イベントの発生時刻の差が小さいほど高くなるようにすることができる。また、前記関連度は、イベント間における前記動作又は状態の主体の類似度が高いほど高くなるようにすることができる。また、前記関連度は、イベント間における前記動作又は状態の類似度が高いほど高くなるようにすることができる。
【００１９】
また、前記出力部は、前記解析結果を、前記ユーザが使用する情報処理端末、及び前記ユーザに関係付けられた関係者が使用する情報処理端末の少なくとも一方に出力することができる。これにより、ユーザにとっては、自分自身のＱＯＬを振り返ることができ、ＱＯＬの向上につながる可能性がある。また、関係者にとっては、ユーザのＱＯＬを振り返ることができ、ユーザのＱＯＬを向上するためのユーザへの働きかけのきっかけとなる情報を提供することができる。また、両者に解析結果を出力する場合には、ユーザと関係者間で解析結果を共有することができる。
【００２０】
また、本発明に係るＱＯＬ解析装置は、前記出力部により出力された解析結果が示すイベント間の関連度を、前記ユーザ又は前記関係者が修正した場合、修正された内容に基づいて、前記解析モデルを再学習する再学習部をさらに含んで構成することができる。これにより、ユーザに適合した解析モデルを構築することができる。
【００２１】
また、前記イベント取得部は、前記イベントが示す動作又は状態、及び前記文脈情報に基づいて、取得したイベントの各々に、前記ユーザの現在又は過去の状況を示すイベントか、又は要望を示すイベントかの属性情報を付与し、前記出力部は、前記解析結果として、前記イベント取得部により取得されたいずれかのイベントと、前記関連解析部により前記いずれかのイベントとの関連度が所定値以上であると解析された他のイベントを、前記他のイベントに付与された属性情報に応じて区別して表示するための画面データを生成して出力することができる。これにより、ユーザのＱＯＬ向上のために有用な情報を、より把握し易い状態で出力することができる。
【００２２】
また、本発明に係るＱＯＬ解析プログラムは、コンピュータを、上記のＱＯＬ解析装置の各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２３】
本発明のＱＯＬ解析装置及びプログラムによれば、イベント間の解析にＱＯＬの評価についての推定結果を用いることにより、ユーザの発話に関するイベント間の関連をＱＯＬの評価の観点で解析することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】第１及び第３の実施の形態に係るＱＯＬ解析装置の機能ブロック図である。
【図２】第１の実施の形態におけるイベントデータベースの一例を示す図である。
【図３】ＱＯＬの定義を説明するための図である。
【図４】ＱＯＬ推定部の処理を説明するための図である。
【図５】ＱＯＬ推定部による推定結果の一例を示す図である。
【図６】ＱＯＬ推定部による推定結果の一例を示す図である。
【図７】関連解析部による解析結果の一例を概念的に示す図である。
【図８】第１の実施の形態における解析結果画面の一例を示す図である。
【図９】イベント取得処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】第１及び第２の実施の形態における関連解析処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】第２の実施の形態に係るＱＯＬ解析装置の機能ブロック図である。
【図１２】ユーザによる解析結果の修正を説明するための図である。
【図１３】再学習処理の一例を示すフローチャートである。
【図１４】第３の実施の形態におけるイベントデータベースの一例を示す図である。
【図１５】第３の実施の形態における解析結果画面の一例を示す図である。
【図１６】第３の実施の形態における関連解析処理の一例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】
【００２５】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２６】
＜第１の実施の形態＞
第１の実施の形態では、図１に示すように、生活の質を表すＱＯＬ（Ｑｕａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｌｉｆｅ）の計測対象のユーザ（以下、「対象ユーザ」という）が使用する情報処理端末４０にＱＯＬ解析装置１０が搭載されている場合を例に説明する。すなわち、ＱＯＬ解析装置１０は、情報処理端末４０上で動作するアプリケーションとして機能する。
【００２７】
情報処理端末４０は、ＱＯＬ解析装置１０と、入力部４２と、表示部４４とを備え、例えば、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等で実現することができる。
【００２８】
入力部４２は、音声やテキストデータなどの情報を入力するためのマイク、キーボード、マウス等を含む。また、入力部４２は、外付けのマイク、対話ロボットなどの外部装置、情報処理端末４０上で動作する他のアプリケーション等との通信インターフェースを含む。なお、外付けのマイクは、対象ユーザの自宅、対象ユーザが装着する時計や眼鏡、対象ユーザが使用する車、車いす、対話ロボットなどに設置される。
【００２９】
例えば、入力部４２は、マイクにより検出された、対象ユーザの発話、同居人などの対象ユーザ以外の他者の発話、対話ロボットの発話等の音声データをＱＯＬ解析装置１０へ入力する。また、例えば、入力部４２は、情報処理端末４０上で動作するメールやＳＮＳ（Social Networking Service）などの他のアプリケーションへ入力されたテキストデータ等をメールやＳＮＳのログから取得して、ＱＯＬ解析装置１０へ入力する。また、例えば、入力部４２は、対話ロボットの対話ログを取得して、ＱＯＬ解析装置１０へ入力する。
【００３０】
表示部４４は、ＱＯＬ解析装置１０での解析結果を含む各種情報が表示されるディスプレイ等で実現される。
【００３１】
なお、入力部４２及び表示部４４は、タッチパネルディスプレイ等により一体となって構成されてもよい。
【００３２】
また、情報処理端末４０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するイベント取得処理及び関連解析処理を含むＱＯＬ解析処理ルーチンを実行するためのＱＯＬ解析処理プログラムを記憶したＲＯＭとを備え、ＣＰＵがＱＯＬ解析処理プログラムを実行することで、ＱＯＬ解析装置１０として機能する。
【００３３】
ＱＯＬ解析装置１０は、機能的には、図１に示すように、イベント取得部１２と、ＱＯＬ推定部１４と、関連解析部１６と、出力部１８とを含む。また、ＱＯＬ解析装置１０の所定の記憶領域には、イベントデータベース（ＤＢ）２２と、ＱＯＬ推定モデル２４と、関連解析モデル２６とが記憶される。
【００３４】
イベント取得部１２は、入力部４２を介して入力される情報から、対象ユーザの発話に関するイベントを取得すると共に、イベントが発生するに至った文脈を表す文脈情報を取得する。
【００３５】
対象ユーザの発話に関するイベントとは、対象ユーザによる発話、及び対象ユーザによるメールやＳＮＳなどのアプリケーションへの入力である。対象ユーザによる発話には、対象ユーザの独り言、同居人などの対象ユーザ以外の他者との会話における対象ユーザの発話、電話での会話における対象ユーザの発話、対話ロボットとの会話における対象ユーザの発話等が含まれる。
【００３６】
また、文脈情報には、対象ユーザが発話するに至った同居人や電話相手などの他者の発話、対象ユーザのメールやＳＮＳへの入力が他者への返信である場合には、その他者によるメールやＳＮＳへの入力内容が含まれる。また、文脈情報には、上記の他者の区分（妻、夫、子ども、孫、友人、医師など）、及び、対象ユーザの発話や入力が誰に向けられたものかを示す情報（独り言、家族、友人、医師、ＳＮＳ（不特定多数）など）が含まれる。また、文脈情報として、日時、現在地（住所情報、自宅や公園などの場所情報）、対象ユーザの属性（年齢、持病、趣味、家族構成等）を含めてもよい。
【００３７】
具体的には、イベント取得部１２は、入力部４２から入力される情報を取得し、直近の所定時間分の情報を記憶する所定の記憶領域に、履歴情報として一旦記憶する。履歴情報を記憶する「所定時間」は、イベントに関する文脈情報を抽出するために必要な時間を予め定めておく。
【００３８】
また、イベント取得部１２は、入力部４２から入力される情報を取得する都度、対象ユーザの発話に関するイベントが発生したか否かを判定する。例えば、イベント取得部１２は、取得した情報が対象ユーザの発話を示す音声データである場合には、対象ユーザの発話に関するイベントが発生したと判定する。対象ユーザの発話か否かは、話者とマイクとの距離、マイクに対する音源（話者）方向、予め登録しておいた対象ユーザの発話の音声データの特徴との照合などにより判定することができる。また、例えば、イベント取得部１２は、メールやＳＮＳのログを取得した場合には、送信者や投稿者が対象ユーザである場合には、対象ユーザの発話に関するイベントが発生したと判定する。
【００３９】
イベント取得部１２は、対象ユーザの発話に関するイベントが発生したと判定すると、入力部４２から取得した情報をイベントの内容として取得する。なお、入力部４２から取得した情報が音声データの場合には、音声認識処理を行って、イベントの内容を示すテキストデータとして取得する。
【００４０】
また、イベント取得部１２は、所定の記憶領域から所定時間分の履歴情報を取得して、履歴情報が音声データの場合には音声認識処理を行った上で、履歴情報に対して、形態素解析、構文解析、意味解析等を行って、文脈情報を取得する。なお、文脈情報に含まれる他者の区分（妻、夫、子ども、孫、友人、医師など）は、例えば、発話やメールに含まれる名前、電話の発信者番号通知、メールやＳＮＳでの返信先等の情報から特定することができる。
【００４１】
また、イベント取得部１２は、イベントの内容を示すテキストデータに対して、形態素解析、構文解析、意味解析等を行うと共に、文脈情報も用いて、イベントが示す動作又は状態及びその主体を特定する。
【００４２】
イベント取得部１２は、イベントの発生時刻と、イベントの内容（テキストデータ）と、取得した文脈情報と、特定したイベントが示す動作又は状態及びその主体の情報とをイベント情報とし、イベントの識別情報であるイベントＩＤを付与して、例えば、図２に示すようなイベントＤＢ２２に記憶する。なお、イベントの発生時刻は、イベント取得部１２が入力部４２から情報を取得した時刻でもよいし、入力部４２が情報を取得した時刻でもよい。
【００４３】
ＱＯＬ推定部１４は、イベント取得部１２により取得されたイベント毎に、対象ユーザの生活の質を表すＱＯＬに関する複数の評価項目のうち、イベントが該当する評価項目、及び評価項目毎の評価値を推定する。
【００４４】
本実施の形態では、ＱＯＬの評価項目として、図３に示す６つの項目を用いる。なお、図３の例では、各評価項目には「項目番号」を付与しており、以下では、項目番号ｉの評価項目を「評価項目ｉ」とも表記する。また、各評価項目は、ＱＯＬ評価値の区分が「ｐｏｓｉｔｉｖｅ」の場合と「ｎｅｇａｔｉｖｅ」の場合との２つのサブクラスに分類される。なお、ＱＯＬの評価項目は、参考文献１を参考に決定したものである。
【００４５】
参考文献１：太田壽城、芳賀博、長田久雄、田中喜代次、前田清、嶽崎俊郎、関奈緒、大山泰雄、中西好子、石川和子、「地域高齢者のためのＱＯＬ質問表の開発と評価」、日本公衛誌、第４８巻、第４号、２００１．
【００４６】
具体的には、ＱＯＬ推定部１４は、イベントＤＢ２２に記憶された各イベント情報と、ＱＯＬ推定モデル２４とを用いて、各イベントのＱＯＬの評価項目毎の評価値を推定する。ＱＯＬ推定モデル２４は、評価項目毎の正解の評価値を付与した対象ユーザの発話に関するイベントを学習データとして用いて学習したモデルであって、イベント情報を入力とし、ＱＯＬの各評価項目についての評価値を出力するモデルである。
【００４７】
例えば、ＱＯＬ推定部１４は、ＱＯＬ推定モデル２４として、図４に示すように、入力されたイベント情報がいずれの評価項目に該当するかを推定する評価項目推定器２４Ａと、評価項目毎の評価値を推定する評価値推定器２４Ｂとを含むモデルを用いることができる。この場合、例えば、ＱＯＬ推定部１４は、イベント情報に含まれる「イベント内容」から自立語及び付属語を抽出すると共に、文脈情報から自立語を抽出する。
【００４８】
図４に示すように、ＱＯＬ推定部１４は、イベント内容に含まれる自立語、及び文脈情報に含まれる自立語を評価項目推定器２４Ａへ入力し、評価項目の推定結果を得る。
【００４９】
なお、評価項目推定器２４Ａは、イベント内容に含まれる自立語、及び文脈情報に含まれる自立語に、「正解出力データ（該当するＱＯＬの評価項目）」を付与した学習データを学習することにより構築することができる。正解出力データを付与した学習データは人手などで作成し、評価項目推定器２４Ａの学習には、関係性学習モデルとしてニューラルネットワークなどを用いる。
【００５０】
評価項目推定器２４Ａが出力する評価項目推定結果は、例えば、各イベントが各項目に該当する確率とすることができる。例えば、「毎日ひとりでつまんないな」というイベントが入力された場合、以下のような評価項目推定結果が出力される。
【００５１】
毎日ひとりでつまんないな  ⇒
生活活動力        ：０．２０
健康満足度        ：０．４０
人的サポート満足度：０．９５
経済的ゆとり満足度：０．３５
精神的健康        ：０．９８
精神的活力        ：０．８０
【００５２】
ＱＯＬ推定部１４は、対象のイベントを、評価項目推定結果が示す各評価項目の確率が所定の閾値以上である評価項目に該当するイベントであると推定する。例えば、上記の例で、閾値を「０．７」とした場合、「毎日ひとりでつまんないな」というイベントは、人的サポート満足度、精神的健康、及び精神的活力の評価項目に該当すると推定される。
【００５３】
また、図４に示すように、ＱＯＬ推定部１４は、イベント内容に含まれる自立語及び付属語と、文脈情報とを評価値推定器２４Ｂへ入力し、評価値の推定結果を得る。
【００５４】
なお、評価値推定器２４Ｂは、イベント内容に含まれる自立語及び付属語と、文脈情報とに、「正解出力データ（該当するＱＯＬの評価項目及びその評価値）」を付与した学習データを学習することにより構築することができる。評価値としては、図３に示すＱＯＬの定義に従い、「ｐｏｓｉｔｉｖｅ」及び「ｎｅｇａｔｉｖｅ」の各区分の評価値を与える。例えば、「ｐｏｓｉｔｉｖｅ」の評価値を、１、２、３、４、５の５段階とし、「ｎｅｇａｔｉｖｅ」の評価値を、−１、−２、−３、−４、−５の５段階とすることができる。なお、評価値の与え方はこの例に限定されるものではなく、「ｐｏｓｉｔｉｖｅ」、「ｎｅｇａｔｉｖｅ」、及び「ｎｅｕｔｒａｌ」の３値としてもよいし、より細かく段階を区切った値でもよい。正解出力データを付与した学習データは人手などで作成し、評価値推定器２４Ｂの学習には、関係性学習モデルとしてニューラルネットワークなどを用いる。
【００５５】
評価値推定器２４Ｂが出力する評価値推定結果は、例えば、上記の「ｐｏｓｉｔｉｖｅ」の５段階の値、又は「ｎｅｇａｔｉｖｅ」の５段階の値のいずれかの値とすることができる。なお、評価値推定器２４Ｂが出力する評価値は、学習時と同様の離散値である必要はなく、連続値としてもよい。
【００５６】
ＱＯＬ推定部１４は、評価値推定器２４Ｂの評価値推定結果のうち、評価項目推定結果に基づいて、イベントが該当しない評価項目であると判定した評価項目についての評価値を「０」とする。図５及び図６に、ＱＯＬ推定部１４による各イベントが該当するＱＯＬの評価項目、及びその評価値の推定結果を示す。なお、図５及び図６では、生活活動力、健康満足度、及び人的サポート満足感以外の評価項目の表記を省略している。
【００５７】
関連解析部１６は、ＱＯＬ推定部１４での推定結果、各イベントのイベント情報、及びイベント間の関連度を出力する関連解析モデル２６を用いて、イベント間の関連を解析する。
【００５８】
関連解析モデル２６は、各イベントのＱＯＬの評価値、及び各イベントが該当する評価項目の少なくとも一方を含む情報を入力とし、イベント間の関連度を出力するモデルである。さらに、イベントの発生時刻、イベントが示す動作又は状態の主体、及びイベントが示す動作又は状態の少なくとも１つを入力する情報に含めてもよい。
【００５９】
関連解析モデル２６が出力するイベント間の関連度は、イベント間におけるＱＯＬの評価値の差分が小さいほど高くなり、イベント間において該当する評価項目の一致度が高いほど高くなり、イベント間における発生時刻の差が小さいほど高くなり、イベント間における動作又は状態の主体の類似度が高いほど高くなり、イベント間における動作又は状態の類似度が高いほど高くなるようにすることができる。
【００６０】
以下に、各イベントのＱＯＬの評価値、各イベントが該当する評価項目、イベントの発生時刻、イベントが示す動作又は状態の主体、及びイベントが示す動作又は状態の全てを用いる場合のイベント間の関連度の算出例について説明する。この場合、イベントＡとイベントＢとの関連度は、下記（１）式で表される。
【００６１】
関連度（Ａ，Ｂ）＝ｆ（評価値の差分，該当する評価項目，発生時刻，
主体の類似度，動作又は主体の類似度）  ・・・（１）
【００６２】
ｆ（  ）は、（  ）内のパラメータを用いた関数である。イベントＡとイベントＢとの関連度を、ＱＯＬの各評価項目の評価値を総合的に評価して算出する場合、関連度（Ａ，Ｂ，総合）は、例えば下記（２）式とすることができる。
【００６３】
関連度（Ａ，Ｂ，総合）＝ａ１×１／評価値の差分  
＋ａ２×該当する評価項目の近さ
＋ａ３×１／発生時刻の差分
＋ａ４×主体の類似度
＋ａ５×動作又は状態の類似度          ・・・（２）
【００６４】
（２）式において、評価値の差分は、イベントＡ及びイベントＢの各々についての評価項目毎の評価値の差分の、全ての評価項目についての和をとったものである。該当する評価項目の近さは、イベントＡ及びイベントＢが共に該当する評価項目の数である。また、該当する評価項目の近さとして、評価項目推定器２４Ａが出力する評価項目推定結果（評価項目毎の確率）の類似度を用いてもよい。また、主体の類似度や、動作又は状態の類似度は、例えば、ｗｏｒｄ２ｖｅｃなどにより各イベント情報に含まれる「主体」や「動作又は状態」を単語ベクトル化して、その単語ベクトル間のコサイン類似度を用いることができる。
【００６５】
また、イベントＡとイベントＢとの関連度を、ＱＯＬの評価項目毎に算出する場合、関連度（Ａ，Ｂ，評価項目ｉ）は、例えば下記（３）式とすることができる。
【００６６】
関連度（Ａ，Ｂ，評価項目ｉ）＝該当する評価項目の近さ×
（ａ１×１／評価値の差分
＋ａ３×１／発生時刻の差分
＋ａ４×主体の類似度
＋ａ５×動作又は状態の類似度）        ・・・（３）
【００６７】
（３）式において、該当する評価項目の近さは、イベントＡ及びイベントＢが共に評価項目ｉに該当する場合は１、いずれか一方でも評価項目ｉに該当しない場合には０である。評価値の差分は、イベントＡ及びイベントＢの各々の評価項目ｉについての評価値の差分である。その他は（２）式と同様である。
【００６８】
上記（２）式及び（３）式において、ａ１〜ａ５は係数である。関連解析モデル２６は、２つのイベント情報に、そのイベント間の正解の関連度を付与した学習データを用いて学習してａ１〜ａ５を導出することにより構築することができる。
【００６９】
図７に、関連解析部１６による解析結果の一例を概念的に示す。図７の例では、イベントに対応するノードを、イベント間の関連度に応じた太さのエッジで接続したグラフ形式でイベント間の関連を評価項目毎に表している。
【００７０】
出力部１８は、関連解析部１６による解析結果を出力する。例えば、出力部１８は、解析結果を、図７に示すようなグラフにして表示するための画面データを生成して、表示部４４へ出力する。また、出力部１８は、ＱＯＬ推定部１４による推定結果もあわせて表示するようにしてもよい。
【００７１】
図８に、表示部４４に表示される解析結果画面５０の一例を示す。図８の例では、解析結果画面５０は、イベント間の関連が表示されるイベント関連領域５２と、評価値を表示する評価項目を選択するための評価項目選択領域５４と、評価項目選択領域５４で選択された評価項目についての各イベントの評価値が表示される評価値領域５６とを含む。
【００７２】
イベント関連領域５２は、例えば、評価項目のいずれか又は総合評価を選択可能なプルダウンメニューを含み、選択された評価項目又は総合評価について解析されたイベント間の関連が、例えば図７に示すようにグラフ化されて表示される。評価項目選択領域５４では、例えば、チェックボックス等で各評価項目又は総合評価値（イベント毎の各評価項目についての評価値の和）を、１つ以上選択可能である。
【００７３】
評価値領域５６には、例えば、所定期間内に発生したイベントのイベントＩＤを横軸にとり、そのイベントＩＤが示すイベントについて推定されたＱＯＬの評価値を縦軸にとったグラフが表示される。所定期間としては、本日を含む月、直近の１ヵ月、直近の１週間等、適宜設定することができる。
【００７４】
また、図８中のＰに示すように、評価値領域５６に表示されたグラフ上の点が選択された場合、その点に対応するイベントと、そのイベントに関連するイベントを、イベント関連領域５２に表示するようにしてもよい。
【００７５】
次に、第１の実施の形態に係るＱＯＬ解析装置１０の作用について説明する。
【００７６】
入力部４２で取得された情報がＱＯＬ解析装置１０へ入力されると、ＱＯＬ解析装置１０において、図９に示すイベント取得処理が実行される。また、情報処理端末４０上でＱＯＬ解析装置１０として動作するアプリケーションにおいて、対象ユーザから解析結果画面の表示が指示されると、ＱＯＬ解析装置１０において、図１０に示す関連解析処理が実行される。
【００７７】
まず、図９に示すイベント取得処理について説明する。
【００７８】
ステップＳ１２で、イベント取得部１２が、入力部４２から入力される情報を取得し、直近の所定時間分の情報を記憶する所定の記憶領域に、履歴情報として一旦記憶する。
【００７９】
次に、ステップＳ１４で、イベント取得部１２が、上記ステップＳ１２で取得した情報に基づいて、対象ユーザの発話に関するイベントが発生したか否かを判定する。イベントが発生した場合には、ステップＳ１６へ移行し、イベントが発生していない場合には、ステップＳ１２に戻る。
【００８０】
ステップＳ１６では、イベント取得部１２が、入力部４２から取得した情報をイベントの内容として取得する。なお、入力部４２から取得した情報が音声データの場合には、音声認識処理を行って、イベントの内容を示すテキストデータを取得する。
【００８１】
次に、ステップＳ１８で、イベント取得部１２が、所定の記憶領域から所定時間分の履歴情報を取得して、履歴情報が音声データの場合には音声認識処理を行った上で、履歴情報に対して、形態素解析、構文解析、意味解析等を行って、文脈情報を取得する。
【００８２】
次に、ステップＳ２０で、イベント取得部１２が、イベントの内容を示すテキストデータに対して、形態素解析、構文解析、意味解析等を行うと共に、文脈情報も用いて、イベントが示す動作又は状態及びその主体を特定する。
【００８３】
次に、ステップＳ２２で、イベント取得部１２は、イベントの発生時刻と、上記ステップＳ１６で取得したイベントの内容（テキストデータ）と、上記ステップＳ１８で取得した文脈情報と、上記ステップＳ２０で特定したイベントが示す動作又は状態及びその主体の情報とをイベント情報とし、イベントの識別情報であるイベントＩＤを付与して、例えば、図２に示すようなイベントＤＢ２２に記憶する。そして、ステップＳ１２に戻る。
【００８４】
次に、図１０に示す関連解析処理について説明する。
【００８５】
ステップＳ３２で、ＱＯＬ推定部１４が、イベントＤＢ２２から、「発生時刻」が、例えば、本日を含む月、直近の１ヵ月、直近の１週間等の所定期間に含まれるイベント情報を取得する。
【００８６】
次に、ステップＳ３４で、ＱＯＬ推定部１４が、上記ステップＳ３２で取得したイベント情報の各々と、ＱＯＬ推定モデル２４とを用いて、各イベントのＱＯＬの評価項目毎の評価値を推定する。
【００８７】
次に、ステップＳ３６で、関連解析部１６が、上記ステップＳ３４でＱＯＬの評価値を推定したイベントから、未選択のイベントのペアを選択する。
【００８８】
次に、ステップＳ３８で、関連解析部１６が、上記ステップＳ３４で推定されたＱＯＬの総合評価値、上記ステップＳ３２で取得した各イベントのイベント情報、及び関連解析モデル２６を用いて、イベント間の関連度を算出する。
【００８９】
次に、ステップＳ４０で、関連解析部１６が、上記ステップＳ３４で推定されたＱＯＬの評価項目毎の評価値、上記ステップＳ３２で取得した各イベントのイベント情報、及び関連解析モデル２６を用いて、イベント間の関連度を算出する。
【００９０】
次に、ステップＳ４２で、関連解析部１６が、上記ステップＳ３４でＱＯＬの評価値を推定したイベントに未選択のイベントのペアが存在するか否かを判定する。未選択のイベントのペアが存在する場合には、ステップＳ３６に戻り、全てのペアについて選択済みの場合には、ステップＳ４４へ移行する。
【００９１】
ステップＳ４４では、出力部１８が、上記ステップＳ３４で推定されたＱＯＬの評価項目毎の評価値の推定結果と、上記ステップＳ３８及びＳ４０で算出されたイベント間の関連度とを含む解析結果画面の画面データを生成して、表示部４４へ出力し、関連解析処理は終了する。
【００９２】
これにより、表示部４４に、例えば図８に示すような、解析結果画面５０が表示される。
【００９３】
以上説明したように、第１の実施の形態に係るＱＯＬ解析装置によれば、ユーザの発話に関するイベントについて推定されたＱＯＬの評価項目毎の評価値、イベントが発生するに至った文脈を表す文脈情報、及びイベント間の関連度を出力する関連解析モデルを用いて、イベント間の関連を解析するため、ユーザの発話に関するイベント間の関連をＱＯＬの評価の観点で解析することができる。
【００９４】
上記のように、ユーザの発話に関するイベント間の関連をＱＯＬの評価の観点で解析できることにより、例えば、「何を食べてもおいしく感じない」ことは、「ひとりで寂しい」ことと関連しているということや、「肩が凝る」ことは、「ひとりで寂しい」ことと関連しているということなど、対象ユーザ自身では気付けない関連性について気付くことができ、ＱＯＬを向上させるための行動をとるきっかけとなることが期待される。また、他者（関係ユーザ）と解析結果を共有することにより、例えば、「週末に遊びに行くね」といった働きかけを関係ユーザが行うことにより、対象ユーザのＱＯＬ向上が期待される。
【００９５】
＜第２の実施の形態＞
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態におけるＱＯＬ解析装置及び情報処理端末において、第１の実施の形態におけるＱＯＬ解析装置１０及び情報処理端末４０と同様の構成には、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
【００９６】
図１１に示すように、第２の実施の形態に係るＱＯＬ解析システム２００は、ＱＯＬ解析装置２１０と、対象ユーザが使用する情報処理端末２４０Ａと、関係ユーザが使用する情報処理端末２４０Ｂとを含んで構成される。ＱＯＬ解析装置２１０と、情報処理端末２４０Ａ、２４０Ｂの各々とは、インターネット等を介して接続され、互いに通信可能である。なお、関係ユーザとは、対象ユーザに関係付けられた関係者であり、例えば、離れて暮らす対象ユーザの家族、友人、専門家（カウンセラー、ケアマネージャ、医師、介護者など）等である。
【００９７】
情報処理端末２４０Ａ、２４０Ｂは、入力部４２と、表示部４４とを備え、例えば、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等で実現することができる。情報処理端末２４０Ａと情報処理端末２４０Ｂとは同一の構成であるが、説明の便宜上、異なる符号を付与している。
【００９８】
対象ユーザが使用する情報処理端末２４０Ａの表示部４４には、第１の実施の形態と同様に、例えば図８に示すような解析結果画面５０が表示される。また、関係ユーザが使用する情報処理端末２４０Ｂの表示部４４にも、同様に、その関係ユーザに関係付けられた対象ユーザについての解析結果画面５０が表示される。
【００９９】
対象ユーザ及び関係ユーザの各々は、表示された解析結果画面５０に対して、イベント間の関連、及びＱＯＬの評価値を修正可能である。例えば、解析結果画面５０のイベント関連領域５２に、図１２に示すように、新たなイベントを追加し、追加したイベントと既に表示されている他のイベントとを関連付けるように、太さを指定したエッジを引くことにより、追加したイベントと他のイベント間の関連度を指定することができる。また、既に表示されているイベント間のエッジの太さを変更して、関連度を修正してもよい。また、例えば、解析結果画面５０の評価値領域５６に表示されたグラフをドラッグ操作することにより、各イベントのＱＯＬの評価値を修正することができる。
【０１００】
イベント間の関連、及びＱＯＬの評価値の少なくとも一方が修正されると、情報処理端末２４０Ａ、２４０ＢからＱＯＬ解析装置２１０へ、修正情報が送信される。
【０１０１】
ＱＯＬ解析装置２１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するイベント取得処理、関連解析処理、及び再学習処理を含むＱＯＬ解析処理ルーチンを実行するためのＱＯＬ解析処理プログラムを記憶したＲＯＭとを備える。ＱＯＬ解析装置２１０は、例えば、サーバ装置、パーソナルコンピュータ等で実現することができる。
【０１０２】
ＱＯＬ解析装置２１０は、機能的には、図１１に示すように、イベント取得部１２と、ＱＯＬ推定部１４と、関連解析部１６と、出力部１８と、再学習部２０とを含む。また、ＱＯＬ解析装置２１０の所定の記憶領域には、イベントＤＢ２２と、ＱＯＬ推定モデル２４と、関連解析モデル２６とが記憶される。
【０１０３】
再学習部２０は、情報処理端末２４０Ａ又は２４０Ｂから修正情報を受け付けると、受け付けた修正情報に基づいて、ＱＯＬ推定モデル２４及び関連解析モデル２６を再学習する。
【０１０４】
具体的には、再学習部２０は、イベントが追加されたことを示す修正情報を受け付けた場合には、追加されたイベントにＱＯＬの評価項目毎の評価値を付与する。例えば、再学習部２０は、追加されたイベントのイベント情報をイベント取得部１２により取得し、取得したイベント情報に基づいてＱＯＬ推定部１４により推定されるＱＯＬの評価値を、追加されたイベントに付与することができる。また、再学習部２０は、追加されたイベントと関連付けられた他のイベントについて推定されたＱＯＬの評価値を、追加されたイベントに対して付与してもよい。他のイベントが複数存在する場合には、それらのイベントの各々について推定されたＱＯＬの評価値の平均を、追加されたイベントに対して付与する。追加されたイベントが複数存在する場合、再学習部２０は、それら複数のイベントの各々に対して、ＱＯＬの評価値を付与する。
【０１０５】
また、再学習部２０は、追加されたイベントのイベント情報と、付与したＱＯＬの評価項目毎の評価値とに基づいて、ＱＯＬ推定モデル用の学習データを生成する。また、再学習部２０は、追加されたイベント及び追加されたイベントと関連付けられた他のイベントのイベント情報と、追加されたイベントと他のイベント間に指定された関連度とに基づいて、関連解析モデル用の学習データを生成する。
【０１０６】
また、再学習部２０は、既存のイベント間の関連度の修正情報を受け付けた場合には、関連度が修正されたイベントのイベント情報と、修正された関連度とに基づいて、関連解析モデル用の学習データを生成する。
【０１０７】
また、再学習部２０は、いずれかのイベントについてのＱＯＬの評価項目毎の評価値の修正情報を受け付けた場合には、評価値が修正されたイベントのイベント情報と、修正された評価項目毎の評価値とに基づいて、ＱＯＬ推定モデル用の学習データを生成する。
【０１０８】
再学習部２０は、生成したＱＯＬ推定モデル用の学習データを用いてＱＯＬ推定モデル２４を再学習し、生成した関連解析モデル用の学習データを用いて関連解析モデル２６を再学習する。
【０１０９】
次に、第２の実施の形態に係るＱＯＬ解析装置２１０の作用について説明する。
【０１１０】
第１の実施の形態と同様に、ＱＯＬ解析装置２１０により、図９に示すイベント取得処理、及び図１０に示す関連解析処理が実行される。そして、情報処理端末２４０Ａ又は２４０Ｂの表示部４４に表示された解析結果画面５０に対して、対象ユーザ又は関係ユーザが修正を行うと、情報処理端末２４０Ａ又は２４０ＢからＱＯＬ解析装置２１０へ修正情報が送信され、ＱＯＬ解析装置２１０において、図１３に示す再学習処理が実行される。
【０１１１】
図１３に示す再学習処理のステップＳ６２で、再学習部２０が、情報処理端末２４０Ａ又は２４０Ｂから受け付けた修正情報に基づいて、イベントが追加されたか否かを判定する。イベントが追加された場合には、ステップＳ６４へ移行し、イベントが追加されていない場合には、ステップＳ７０へ移行する。
【０１１２】
ステップＳ６４では、再学習部２０が、追加されたイベントにＱＯＬの評価項目毎の評価値を付与する。
【０１１３】
次に、ステップＳ６６で、再学習部２０が、追加されたイベントのイベント情報と、上記ステップＳ６４で付与したＱＯＬの評価項目毎の評価値とに基づいて、ＱＯＬ推定モデル用の学習データを生成する。
【０１１４】
次に、ステップＳ６８で、再学習部２０が、追加されたイベント及び追加されたイベントと関連付けられた他のイベントのイベント情報と、追加されたイベントと他のイベント間に指定された関連度とに基づいて、関連解析モデル用の学習データを生成する。
【０１１５】
次に、ステップＳ７０で、再学習部２０が、情報処理端末２４０Ａ又は２４０Ｂから受け付けた修正情報に基づいて、既存のイベント間の関連度が修正されたか否かを判定する。関連度が修正された場合には、ステップＳ７２へ移行し、関連度が修正されていない場合には、ステップＳ７４へ移行する。
【０１１６】
ステップＳ７２では、再学習部２０が、関連度が修正されたイベントのイベント情報と、修正された関連度とに基づいて、関連解析モデル用の学習データを生成する。
【０１１７】
次に、ステップＳ７４で、いずれかのイベントについてのＱＯＬの評価項目毎の評価値が修正されたか否かを判定する。評価値が修正された場合には、ステップＳ７６へ移行し、評価値が修正されていない場合には、ステップＳ７８へ移行する。
【０１１８】
ステップＳ７６では、再学習部２０が、評価値が修正されたイベントのイベント情報と、修正された評価項目毎の評価値とに基づいて、ＱＯＬ推定モデル用の学習データを生成する。
【０１１９】
次に、ステップＳ７８で、再学習部２０が、ステップＳ６６及びＳ７６の少なくとも一方で生成したＱＯＬ推定モデル用の学習データを用いてＱＯＬ推定モデル２４を再学習する。また、再学習部２０が、ステップＳ６８及びＳ７２の少なくとも一方で生成した関連解析モデル用の学習データを用いて関連解析モデル２６を再学習し、再学習処理は終了する。
【０１２０】
再学習終了後は、図１０に示す関連解析処理を再度実行するようにしてもよい。
【０１２１】
以上説明したように、第２の実施の形態に係るＱＯＬ解析装置によれば、出力した解析結果に対するユーザからの修正を受け付けた場合には、修正情報に基づいて、ＱＯＬ推定モデル及び関連解析モデルを再学習する。これにより、対象ユーザに適したＱＯＬの推定結果、及びイベント間の関連の解析結果を得ることができるように、ＱＯＬ推定モデル及び関連解析モデルが改善される。
【０１２２】
＜第３の実施の形態＞
次に、第３の実施の形態について説明する。なお、第３の実施の形態におけるＱＯＬ解析装置及び情報処理端末において、第１の実施の形態におけるＱＯＬ解析装置１０及び情報処理端末４０と同様の構成には、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
【０１２３】
図１に示すように、情報処理端末３４０は、ＱＯＬ解析装置３１０と、入力部４２と、表示部４４とを含む。
【０１２４】
ＱＯＬ解析装置３１０は、機能的には、図１に示すように、イベント取得部３１２と、ＱＯＬ推定部１４と、関連解析部１６と、出力部３１８とを含む。また、ＱＯＬ解析装置３１０の所定の記憶領域には、イベントＤＢ３２２と、ＱＯＬ推定モデル２４と、関連解析モデル２６とが記憶される。
【０１２５】
イベント取得部３１２は、第１の実施の形態のイベント取得部１２と同様に、入力部４２から入力された情報からイベントを取得し、入力された情報及び履歴情報に基づいて、イベント情報を生成する。この際、イベント取得部３１２は、イベント情報に含まれる「動作又は状態」及び「文脈情報」に基づいて、そのイベントが、対象ユーザの現在又は過去の状況を示すイベントか、又は対象ユーザの要望を示すイベントかを示す属性情報をイベント情報に加える。
【０１２６】
図１４に、イベントＤＢ３２２の一例を示す。イベントＤＢ３２２は、第１の実施の形態におけるイベントＤＢ２２の各項目に加え、「属性」の項目を含む。なお、図１４では、イベントＩＤ、イベント内容、及び属性以外の項目の表記を省略している。図１４の例では、「属性」には、該当のイベントが、対象ユーザの現在又は過去の状況を示すイベントの場合には「状況」、該当のイベントが、対象ユーザの要望を示すイベントの場合には「要望」が記憶されている。
【０１２７】
出力部３１８は、イベント取得部３１２により取得されたいずれかのイベントと、関連解析部１６により、そのイベントとの関連度が所定値以上であると解析された他のイベントを、他のイベントに付与された属性情報に応じて区別して表示するための画面データを生成して、表示部４４へ出力する。
【０１２８】
図１５に、表示部４４に表示される解析結果画面３５０の一例を示す。図１５の例では、解析結果画面３５０は、直近で入力された最新のイベントが表示される最新イベント領域６０と、最新のイベントについてＱＯＬの評価項目毎の評価値の推定、及びイベント間の関連解析を実行する際に選択される実行ボタン６２とが含まれる。また、解析結果画面３５０には、最新のイベントとの関連度が所定値以上、かつ「属性」が「状況」であるイベントが「似たこと検索結果」として表示される類似イベント領域６４と、最新のイベントとの関連度が所定値以上、かつ「属性」が「要望」であるイベントが「したいな検索結果」として表示される要望イベント領域６６とが含まれる。また、解析結果画面３５０は、評価項目選択領域５４と、評価値領域５６とを含む。
【０１２９】
評価値領域５６に表示されるグラフにおいて、最新イベント領域６０に表示されたイベントと、類似イベント領域６４に表示されたイベントと、要望イベント領域６６に表示されたイベントとをそれぞれ異なるマークで表示することができる。図１５の例では、最新イベント領域６０に表示されたイベントを二重丸、類似イベント領域６４に表示されたイベントを丸、要望イベント領域６６に表示されたイベントを三角のマークで表示している。さらに、図１５中のＱに示すように、類似イベント領域６４又は要望イベント領域６６から選択されたイベントについては、類似イベント領域６４又は要望イベント領域６６の表示、及び評価値領域５６のグラフの表示をハイライト表示にしてもよい。
【０１３０】
次に、第３の実施の形態に係るＱＯＬ解析装置３１０の作用について説明する。
【０１３１】
第１の実施の形態と同様に、ＱＯＬ解析装置３１０により、図９に示すイベント取得処理が実行される。そして、情報処理端末３４０上でＱＯＬ解析装置３１０として動作するアプリケーションの起動中に、ユーザの発話に関するイベントが発生したと判定されると、ＱＯＬ解析装置３１０により、図１６に示す関連解析処理が実行される。なお、第３の実施の形態における関連解析処理において、第１の実施の形態における関連解析処理（図１０）と同様の処理については、同一のステップ番号を付して詳細な説明を省略する。
【０１３２】
図１６に示す関連解析処理のステップＳ３３２で、ＱＯＬ推定部１４が、イベントＤＢ３２２から、「発生時刻」が、例えば、本日、直近の１週間、直近の１ヵ月等の、直近の所定期間に含まれるイベント情報を取得する。
【０１３３】
次に、ステップＳ３４で、ＱＯＬ推定部１４が、上記ステップＳ３３２で取得したイベント情報の各々と、ＱＯＬ推定モデル２４とを用いて、各イベントのＱＯＬの評価項目毎の評価値を推定する。
【０１３４】
次に、ステップＳ３３６で、関連解析部１６が、上記ステップＳ３４でＱＯＬの評価値を推定したイベントから、最新のイベント以外の他のイベントを１つ選択する。
【０１３５】
次に、ステップＳ３８で、関連解析部１６が、最新のイベントと、上記ステップＳ３３６で選択した他のイベント間の関連度を、上記ステップＳ３４で推定されたＱＯＬの総合評価値、上記ステップＳ３３２で取得した各イベントのイベント情報、及び関連解析モデル２６を用いて算出する。
【０１３６】
次に、ステップＳ４０で、関連解析部１６が、最新のイベントと、上記ステップＳ３３６で選択した他のイベント間の関連度を、上記ステップＳ３４で推定されたＱＯＬの評価項目毎の評価値、上記ステップＳ３３２で取得した各イベントのイベント情報、及び関連解析モデル２６を用いて算出する。
【０１３７】
次に、ステップＳ３４２で、関連解析部１６が、上記ステップＳ３４でＱＯＬの評価値を推定したイベントに未選択の他のイベントが存在するか否かを判定する。未選択の他のイベントが存在する場合には、ステップＳ３３６に戻り、全ての他のイベントについて選択済みの場合には、ステップＳ３４３へ移行する。
【０１３８】
ステップＳ３４３では、出力部３１８が、最新のイベントとの関連度が所定値以上の他のイベントを抽出し、抽出したイベントを、そのイベントの属性、すなわち、対象ユーザの現在又は過去の状況を示すイベントか、又は、対象ユーザの要望を示すイベントに応じて分類する。
【０１３９】
ステップＳ３４４では、出力部３１８が、上記ステップＳ３４で推定されたＱＯＬの評価値の推定結果と、上記ステップＳ３４３で抽出及び分類されたイベントとを含む解析結果画面の画面データを生成して、表示部４４へ出力し、関連解析処理は終了する。
【０１４０】
これにより、表示部４４に、例えば図１５に示すような、解析結果画面３５０が表示される。
【０１４１】
以上説明したように、第３の実施の形態に係るＱＯＬ解析装置によれば、あるイベントと関連するイベントを、対象ユーザの現在又は過去の状況を示すイベントか、又は、対象ユーザの要望を示すイベントかに応じて区別して表示する。これにより、対象ユーザのＱＯＬ向上のために有用な情報を、より把握し易い状態で出力することができる。
【０１４２】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【０１４３】
例えば、上記各実施の形態では、ＱＯＬの評価値、イベントが該当する評価項目、イベントの発生時刻、イベントが示す動作又は状態の主体、及びイベントが示す動作又は状態の全てを用いてイベント間の関連度を算出する場合について説明したが、これに限定されない。ＱＯＬの評価値、及びイベントが該当する評価項目の少なくとも一方を用いるものであればよい。また、イベントの発生時刻、イベントが示す動作又は状態の主体、及びイベントが示す動作又は状態を用いる場合も、１以上を適宜組み合わせて用いることができる。また、関連度の算出式も、上記実施の形態の例に限定されない。
【０１４４】
また、上記各実施の形態では、関連解析モデルは、関連度の算出式の係数を学習して構築されたモデルである場合について説明したが、係数を予め設定した算出式をモデルとして用いてもよい。また、関連解析モデルは、予め定めた算出式に依らないニューラルネットワーク等のモデルを学習したものであってもよい。
【０１４５】
上記各実施の形態では、ＱＯＬ推定部の推計結果、及び関連解析部の解析結果の両方を含めた解析結果を出力する場合について説明したが、本発明では、少なくとも関連解析結果を出力するものであればよい。
【０１４６】
上記各実施の形態では、解析結果画面において、所定期間に発生したイベントについてのＱＯＬの評価値を表示すると共に、その所定期間に発生したイベント間の関連の解析結果を表示する場合について説明したが、この所定期間は同一である必要はない。例えば、解析結果画面の評価値領域のグラフには直近１週間に発生したイベントのＱＯＬの評価値を表示し、イベント関連領域には、直近１ヶ月分に発生したイベントを対象に算出した関連度に基づいたイベント間の関連を表示するようにしてもよい。
【０１４７】
また、上記第２の実施の形態では、ＱＯＬ推定モデル及び関連解析モデルの両方を再学習する場合について説明したが、本発明では、少なくとも関連解析モデルの再学習を行うものであればよい。また、再学習を行う構成は、第１の実施の形態のような、情報処理端末に搭載されたＱＯＬ解析装置においても適用可能である。
【０１４８】
また、上記第３の実施の形態のように、イベントの属性に応じて、関連するイベントを区別して表示する構成は、第２の実施の形態のように、ＱＯＬ解析装置と情報処理端末とが別個の構成である場合においても適用可能である。
【０１４９】
また、上記第３の実施の形態では、直近で入力された最新のイベントを対象として、他のイベントとの関連を解析する場合について説明したが、イベントＤＢに記憶されている任意のイベントを選択して、選択したイベントを対象としてもよい。
【符号の説明】
【０１５０】
１０、２１０、３１０ ＱＯＬ解析装置
１２、３１２  イベント取得部
１４   ＱＯＬ推定部
１６   関連解析部
１８、３１８  出力部
２０   再学習部
２２、３２２  イベントＤＢ
２４   ＱＯＬ推定モデル
２６   関連解析モデル
４０、２４０Ａ、２４０Ｂ、３４０   情報処理端末
４２   入力部
４４   表示部
５０、３５０  解析結果画面
２００ ＱＯＬ解析システム
【図１】
2020021226.tif 000003
【図２】
2020021226.tif 000004
【図３】
2020021226.tif 000005
【図４】
2020021226.tif 000006
【図５】
2020021226.tif 000007
【図６】
2020021226.tif 000008
【図７】
2020021226.tif 000009
【図８】
2020021226.tif 000010
【図９】
2020021226.tif 000011
【図１０】
2020021226.tif 000012
【図１１】
2020021226.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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