(57)【要約】【課題】ユーザーによって発声された回答の音声内の用語、回答の正解率のゆらぎ、及び、音声の認識時に測定される値に基づいて、ユーザーに対して食に関する質問文を生成するようにした情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置の音声発声手段は、ユーザーに対して質問文を発声し、音声受付手段は、質問文に対して、ユーザーによって発声された回答の音声を受け付け、音声認識手段は、音声受付手段によって受け付けられた音声を認識し、抽出手段は、音声認識手段による認識結果から、食又は嗅覚に関する用語を抽出し、生成手段は、抽出手段によって抽出された用語、質問文に対する回答の正解率のゆらぎ、及び、音声認識手段による音声の認識時に測定される値に基づいて、ユーザーに対して食に関する質問文を生成し、音声発声手段は、生成手段によって生成された質問文を発声する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーに対して質問文を発声する音声発声手段と、
前記質問文に対して、前記ユーザーによって発声された回答の音声を受け付ける音声受付手段と、
前記音声受付手段によって受け付けられた音声を認識する音声認識手段と、
前記音声認識手段による認識結果から、食又は嗅覚に関する用語を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された用語、前記質問文に対する前記回答の正解率のゆらぎ、及び、前記音声認識手段による音声の認識時に測定される値に基づいて、前記ユーザーに対して食に関する質問文を生成する生成手段
を有し、
前記音声発声手段は、前記生成手段によって生成された質問文を発声する、
情報処理装置。
【請求項２】
さらに、前記生成手段は、前記音声受付手段による音声の受け付け時に測定される値を用いて、質問文を生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記音声受付手段による音声の受け付け時に測定される値として、前記質問文の発声が終了してから前記ユーザーが回答を開始するまでの時間、該ユーザーの声の大きさ、該ユーザーが発声した単語の間隔時間、該ユーザーが発声した指示代名詞の数、又は、該ユーザーが発声した単語の数、のいずれか１つ以上である、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記質問文の発声が終了してから前記ユーザーが回答を開始するまでの時間が予め定められた閾値よりも長い又は以上である場合、該ユーザーの声の大きさが予め定められた閾値よりも大きい又は以上である場合、該ユーザーが発声した単語の間隔時間が予め定められた閾値よりも長い又は以上である場合、該ユーザーが発声した指示代名詞の数が予め定められた閾値よりも多い又は以上である場合、又は、該ユーザーが発声した単語の数が予め定められた閾値未満又は以下である場合、のいずれか１つ以上の条件を満たす場合、前記生成手段は、前記ユーザーの幼少時の食のエピソードに関する質問文を生成する、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記音声認識手段による音声の認識時に測定される値として、音声の認識率、又は、認識できなかった音声の長さのいずれか１つ以上である、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記認識率が予め定められた閾値未満又は以下である場合、又は、認識できなかった音声の長さが予め定められた閾値より長い又は以上である場合、前記生成手段は、前記ユーザーの幼少時の食のエピソードに関する質問文を生成する、
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記生成手段は、前記ユーザーの幼少時の食のエピソードとして、該食の辛味に関する質問文を生成する、
請求項４又は６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記生成手段は、現在の季節、前記ユーザーの住所、前記抽出手段によって抽出された用語、及び、前記音声受付手段による音声の受け付け時又は前記音声認識手段による音声の認識時に測定される値に基づいて、前記ユーザーに対して食に関する提案を生成し、
前記音声発声手段は、前記生成手段によって生成された提案を発声する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記生成手段は、さらに、前記ユーザーの年齢に応じて、過去の年代別における食に関する質問文を生成し、
前記音声認識手段による認識結果を用いて、年代別又は地域別の食に関する辞書を生成する辞書生成手段
をさらに有する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
コンピュータを、
ユーザーに対して質問文を発声する音声発声手段と、
前記質問文に対して、前記ユーザーによって発声された回答の音声を受け付ける音声受付手段と、
前記音声受付手段によって受け付けられた音声を認識する音声認識手段と、
前記音声認識手段による認識結果から、食又は嗅覚に関する用語を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された用語、前記質問文に対する前記回答の正解率のゆらぎ、及び、前記音声認識手段による音声の認識時に測定される値に基づいて、前記ユーザーに対して食に関する質問文を生成する生成手段
として機能させ、
前記音声発声手段は、前記生成手段によって生成された質問文を発声する、
情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、特許文献１には、被検者に対して生活習慣病及び睡眠に関するアンケートを提示するステップと、得られたアンケート結果に応じて、当該被検者に対して、睡眠検査することを勧める情報、又は、特定健診を受診することを勧める情報、を通知するステップと、を有して、被検者に対して睡眠検査を勧める情報を通知する場合、予め睡眠検査装置を保管している多数の保管拠点の中から１つ以上の保管拠点を抽出して当該被検者に対して睡眠検査装置が貸与可能な拠点情報を併せて通知し、被検者が一定期間、保管拠点から貸与された睡眠検査装置による睡眠検査を受けて、その睡眠データを取得した場合、その睡眠データの結果に応じて、特定健診を受診すること勧める情報を通知することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−８１３９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、ユーザーによって発声された回答の音声内の用語、回答の正解率のゆらぎ、及び、音声の認識時に測定される値に基づいて、ユーザーに対して食に関する質問文を生成するようにした情報処理装置及び情報処理プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
請求項１の発明は、ユーザーに対して質問文を発声する音声発声手段と、前記質問文に対して、前記ユーザーによって発声された回答の音声を受け付ける音声受付手段と、前記音声受付手段によって受け付けられた音声を認識する音声認識手段と、前記音声認識手段による認識結果から、食又は嗅覚に関する用語を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された用語、前記質問文に対する前記回答の正解率のゆらぎ、及び、前記音声認識手段による音声の認識時に測定される値に基づいて、前記ユーザーに対して食に関する質問文を生成する生成手段を有し、前記音声発声手段は、前記生成手段によって生成された質問文を発声する、情報処理装置である。
【０００６】
請求項２の発明は、さらに、前記生成手段は、前記音声受付手段による音声の受け付け時に測定される値を用いて、質問文を生成する、請求項１に記載の情報処理装置である。
【０００７】
請求項３の発明は、前記音声受付手段による音声の受け付け時に測定される値として、前記質問文の発声が終了してから前記ユーザーが回答を開始するまでの時間、該ユーザーの声の大きさ、該ユーザーが発声した単語の間隔時間、該ユーザーが発声した指示代名詞の数、又は、該ユーザーが発声した単語の数、のいずれか１つ以上である、請求項１に記載の情報処理装置である。
【０００８】
請求項４の発明は、前記質問文の発声が終了してから前記ユーザーが回答を開始するまでの時間が予め定められた閾値よりも長い又は以上である場合、該ユーザーの声の大きさが予め定められた閾値よりも大きい又は以上である場合、該ユーザーが発声した単語の間隔時間が予め定められた閾値よりも長い又は以上である場合、該ユーザーが発声した指示代名詞の数が予め定められた閾値よりも多い又は以上である場合、又は、該ユーザーが発声した単語の数が予め定められた閾値未満又は以下である場合、のいずれか１つ以上の条件を満たす場合、前記生成手段は、前記ユーザーの幼少時の食のエピソードに関する質問文を生成する、請求項３に記載の情報処理装置である。
【０００９】
請求項５の発明は、前記音声認識手段による音声の認識時に測定される値として、音声の認識率、又は、認識できなかった音声の長さのいずれか１つ以上である、請求項１に記載の情報処理装置である。
【００１０】
請求項６の発明は、前記認識率が予め定められた閾値未満又は以下である場合、又は、認識できなかった音声の長さが予め定められた閾値より長い又は以上である場合、前記生成手段は、前記ユーザーの幼少時の食のエピソードに関する質問文を生成する、請求項５に記載の情報処理装置である。
【００１１】
請求項７の発明は、前記生成手段は、前記ユーザーの幼少時の食のエピソードとして、該食の辛味に関する質問文を生成する、請求項４又は６に記載の情報処理装置である。
【００１２】
請求項８の発明は、前記生成手段は、現在の季節、前記ユーザーの住所、前記抽出手段によって抽出された用語、及び、前記音声受付手段による音声の受け付け時又は前記音声認識手段による音声の認識時に測定される値に基づいて、前記ユーザーに対して食に関する提案を生成し、前記音声発声手段は、前記生成手段によって生成された提案を発声する、請求項１に記載の情報処理装置である。
【００１３】
請求項９の発明は、前記生成手段は、さらに、前記ユーザーの年齢に応じて、過去の年代別における食に関する質問文を生成し、前記音声認識手段による認識結果を用いて、年代別又は地域別の食に関する辞書を生成する辞書生成手段をさらに有する請求項１に記載の情報処理装置である。
【００１４】
請求項１０の発明は、コンピュータを、ユーザーに対して質問文を発声する音声発声手段と、前記質問文に対して、前記ユーザーによって発声された回答の音声を受け付ける音声受付手段と、前記音声受付手段によって受け付けられた音声を認識する音声認識手段と、前記音声認識手段による認識結果から、食又は嗅覚に関する用語を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された用語、前記質問文に対する前記回答の正解率のゆらぎ、及び、前記音声認識手段による音声の認識時に測定される値に基づいて、前記ユーザーに対して食に関する質問文を生成する生成手段として機能させ、前記音声発声手段は、前記生成手段によって生成された質問文を発声する、情報処理プログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１の情報処理装置によれば、ユーザーによって発声された回答の音声内の用語、回答の正解率のゆらぎ、及び、音声の認識時に測定される値に基づいて、ユーザーに対して食に関する質問文を生成することができる。
【００１６】
請求項２の情報処理装置によれば、音声の受け付け時に測定される値を用いて、質問文を生成することができる。
【００１７】
請求項３の情報処理装置によれば、質問文の発声が終了してからユーザーが回答を開始するまでの時間、ユーザーの声の大きさ、ユーザーが発声した単語の間隔時間、ユーザーが発声した指示代名詞の数、又は、ユーザーが発声した単語の数、のいずれか１つ以上を用いて、質問文を生成することができる。
【００１８】
請求項４の情報処理装置によれば、質問文の発声が終了してからユーザーが回答を開始するまでの時間が予め定められた閾値よりも長い又は以上である場合、ユーザーの声の大きさが予め定められた閾値よりも大きい又は以上である場合、ユーザーが発声した単語の間隔時間が予め定められた閾値よりも長い又は以上である場合、ユーザーが発声した指示代名詞の数が予め定められた閾値よりも多い又は以上である場合、又は、ユーザーが発声した単語の数が予め定められた閾値未満又は以下である場合、ユーザーの幼少時の食のエピソードに関する質問文を生成することができる。
【００１９】
請求項５の情報処理装置によれば、音声の認識率、又は、認識できなかった音声の長さのいずれか１つ以上を用いて、質問文を生成することができる。
【００２０】
請求項６の情報処理装置によれば、認識率が予め定められた閾値未満又は以下である場合、又は、認識できなかった音声の長さが予め定められた閾値より長い又は以上である場合、ユーザーの幼少時の食のエピソードに関する質問文を生成することができる。
【００２１】
請求項７の情報処理装置によれば、ユーザーの幼少時の食のエピソードとして、その食の辛味に関する質問文を生成することができる。
【００２２】
請求項８の情報処理装置によれば、現在の季節、ユーザーの住所、抽出された用語、及び、音声の受け付け時又は音声の認識時に測定される値に基づいて、ユーザーに対して食に関する提案を生成することができる。
【００２３】
請求項９の情報処理装置によれば、年代別又は地域別の食に関する辞書を生成することができる。
【００２４】
請求項１０の情報処理プログラムによれば、ユーザーによって発声された回答の音声内の用語、回答の正解率のゆらぎ、及び、音声の認識時に測定される値に基づいて、ユーザーに対して食に関する質問文を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
【図２】本実施の形態を利用したシステム構成例を示す説明図である。
【図３】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図４】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図５】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図６】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図７】ユーザープロファイルテーブルのデータ構造例を示す説明図である。
【図８】食事記録テーブルのデータ構造例を示す説明図である。
【図９】会話記録テーブルのデータ構造例を示す説明図である。
【図１０】年代・地域テーブルのデータ構造例を示す説明図である。
【図１１】本実施の形態による処理例を示す説明図である。
【図１２】会話履歴テーブルに格納された会話例を示す説明図である。
【図１３】会話履歴テーブルに格納された会話例を示す説明図である。
【図１４】会話履歴テーブルに格納された会話例を示す説明図である。
【図１５】食事テーブルのデータ構造例を示す説明図である。
【図１６】会話履歴テーブルに格納された会話例を示す説明図である。
【図１７】会話履歴テーブルに格納された会話例を示す説明図である。
【図１８】会話履歴テーブルに格納された会話例を示す説明図である。
【図１９】食事テーブルのデータ構造例を示す説明図である。
【図２０】会話履歴テーブルに格納された会話例を示す説明図である。
【図２１】会話履歴テーブルに格納された会話例を示す説明図である。
【図２２】会話履歴テーブルに格納された会話例を示す説明図である。
【図２３】会話履歴テーブルに格納された会話例を示す説明図である。
【図２４】会話履歴テーブルに格納された会話例を示す説明図である。
【図２５】会話履歴テーブルに格納された会話例を示す説明図である。
【図２６】会話履歴テーブルに格納された会話例を示す説明図である。
【図２７】会話履歴テーブルに格納された会話例を示す説明図である。
【図２８】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図２９】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図３０】本実施の形態を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な一実施の形態の例を説明する。
図１は、本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア（「ソフトウェア」の解釈として、コンピュータ・プログラムを含む）、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム（例えば、コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム）、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するという意味である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続（例えば、データの授受、指示、データ間の参照関係、ログイン等）の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態にしたがって、又はそれまでの状況・状態にしたがって定まることの意を含めて用いる。「予め定められた値」が複数ある場合は、それぞれ異なった値であってもよいし、２以上の値（「２以上の値」には、もちろんのことながら、全ての値も含む）が同じであってもよい。また、「Ａである場合、Ｂをする」という記載は、「Ａであるか否かを判断し、Ａであると判断した場合はＢをする」の意味で用いる。ただし、Ａであるか否かの判断が不要である場合を除く。また、「Ａ、Ｂ、Ｃ」等のように事物を列挙した場合は、断りがない限り例示列挙であり、その１つのみを選んでいる場合（例えば、Ａのみ）を含む。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク（「ネットワーク」には、一対一対応の通信接続を含む）等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」（つまり、社会システム）にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスクドライブ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙの略）、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔの略）内のレジスタ等を含んでいてもよい。
【００２７】
本実施の形態である情報処理装置１００は、食又は嗅覚に関する質問文を発声する機能、及び、その質問文に対する回答を受け付ける機能を有しており、図１の例に示すように、音声受付モジュール１０５、音声認識モジュール１１０、音声発生モジュール１１５、撮影モジュール１２０、画像認識モジュール１２５、表示モジュール１３０、会話処理モジュール１３５を有している。特に、情報処理装置１００は、ユーザーに「おいしさ」を表現させることによって、認知症の検査又は認知症の予防のための質問・回答システムを形成する。
ここで「食」とは、食べること、又は、食べる物、を含む。また、「食べること」には飲むことを含めてもよい。例えば、食事、おやつ、食品、飲料等を含む。
「嗅覚」とは、人間の五感のうちの１つであって、「におい」や「香り」を対象とする感覚である。なお、本実施の形態では、食に関する嗅覚としてもよい。
【００２８】
音声受付モジュール１０５は、音声認識モジュール１１０と接続されている。音声受付モジュール１０５は、音声発生モジュール１１５が発声した質問文に対して、ユーザーによって発声された回答の音声を受け付ける。例えば、マイクが該当する。
音声認識モジュール１１０は、音声受付モジュール１０５、会話処理モジュール１３５と接続されている。音声認識モジュール１１０は、音声受付モジュール１０５によって受け付けられた音声を認識する。音声認識技術に関しては、既存の技術を用いればよい。
【００２９】
音声発生モジュール１１５は、会話処理モジュール１３５と接続されている。音声発生モジュール１１５は、ユーザーに対して質問文を発声する。例えば、スピーカーが該当する。また、単に、発声するだけでなく、人間の会話として成立させるために抑揚等をつけるように既存の音声合成技術を用いればよい。
そして、音声発生モジュール１１５は、質問生成モジュール１６０によって生成された質問文を発声する。
【００３０】
撮影モジュール１２０は、画像認識モジュール１２５と接続されている。撮影モジュール１２０は、対話しているユーザーを撮影してもよいし、ユーザーの食事の場面等を撮影するようにしてもよい。特に、ユーザーの食事の対象（飲食物）を撮影するようにしてもよい。例えば、カメラ（静止画カメラ、ビデオカメラ等）であってもよい。
画像認識モジュール１２５は、撮影モジュール１２０、会話処理モジュール１３５と接続されている。画像認識モジュール１２５は、撮影モジュール１２０によって撮影された画像を解析して、ユーザーの食事の対象を認識し、質問文の生成又は回答の正解に用いるようにしてもよい。例えば、昨日の食事を質問した場合に、その回答の正解に用いるようにしてもよい。具体的には、ユーザーを認証し、食事した日時、食事の内容（例えば、カレー等）を認識し、質問文（「昨日の夕食は何でしたか？」等）に対する回答文が正解か否かの判断に用いるようにしてもよい。
【００３１】
表示モジュール１３０は、会話処理モジュール１３５と接続されている。表示モジュール１３０は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等の表示装置に、質問文のテキストを表示するようにしてもよいし、音声認識モジュール１１０による認識結果等を表示するようにしてもよい。また、テキストだけでなく、質問文に関する画像等を表示するようにしてもよい。例えば、過去の食事の場面を撮影した画像（動画を含む）を表示するようにしてもよい。
【００３２】
会話処理モジュール１３５は、食事・嗅覚関連語抽出モジュール１４０、食事・嗅覚用語記憶モジュール１４５、ＡＩ学習モデル１５０、用語記憶モジュール１５５、質問生成モジュール１６０、食事提案モジュール１６５を有しており、音声認識モジュール１１０、音声発生モジュール１１５、画像認識モジュール１２５、表示モジュール１３０と接続されている。会話処理モジュール１３５は、ユーザーとの会話に関する処理を行う。例えば、質問文の生成、回答文からの用語の抽出、食又は嗅覚に関する用語の辞書の生成等を行う。
【００３３】
食事・嗅覚関連語抽出モジュール１４０は、食事・嗅覚用語記憶モジュール１４５と接続されている。食事・嗅覚関連語抽出モジュール１４０は、音声認識モジュール１１０による認識結果から、食又は嗅覚に関する用語を抽出する。例えば、認識結果から食事・嗅覚用語記憶モジュール１４５に記憶されている用語と一致している用語を抽出すればよい。具体的には、食又は嗅覚に関する用語（キーワード）を記憶している辞書を予め用意しておき、回答文（認識結果）に対して形態素解析等の言語処理を行い、その辞書内の用語を抽出すればよい。辞書は、例えば、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅの略）から抽出した用語を用いて、汎用性、話題性のある辞書を生成するようにしてもよいし、例えば、地域おこし協力隊（地方自治体の委嘱を受け、地域で生活し、各種の地域協力活動を行う集団）が記述した地域観光用データ等の特有データを反映した辞書を生成するようにしてもよい。また、辞書内のデータには、出典元、根拠を明示するようにしてもよい。
【００３４】
「食に関する用語」として、例えば、おいしさ表現の言葉、食材、産地、味覚に関する用語（甘味、酸味、塩味、苦味、うま味）等がある。
「嗅覚に関する用語」を用いるのは、嗅覚は視覚や聴覚に比べると、記憶を呼び起こす作用が強いからである。「嗅覚に関する用語」として、例えば、ものを表す言葉（レモンのようなにおい等）、感覚や情感的な言葉（刺激的な香り等）等がある。
また、食事・嗅覚関連語抽出モジュール１４０は、前述の用語の他に、ユーザーの回答から固有名（店名、一緒に食事をした人名等）、日付、数値（料金等）等を抽出し、それらに関連付けて、前述の用語を記憶するようにしてもよい。つまり、食又は嗅覚に関する用語を、日付、固有名等と関連付け、そのユーザーが経験した食事として記憶する。
食事・嗅覚用語記憶モジュール１４５は、食事・嗅覚関連語抽出モジュール１４０と接続されている。食事・嗅覚用語記憶モジュール１４５は、食事・嗅覚関連語抽出モジュール１４０によって抽出された用語を記憶している。
【００３５】
ＡＩ学習モデル１５０は、機械学習によって生成された音声認識モデル、会話モデル等がある。食事・嗅覚関連語抽出モジュール１４０、質問生成モジュール１６０、食事提案モジュール１６５は、ＡＩ学習モデル１５０を用いて処理を行うようにしてもよい。
用語記憶モジュール１５５は、食又は嗅覚に関する用語を予め記憶している。例えば、料理のメニュー（和食、中華、ロシア領域、フレンチ、イタリアン、エスニック等）、おいしさ表現、食材、その食材の産地、地域特有の食材、におい表現等の辞書を記憶している。また、ユーザーとの会話によって、年代又は地域別の食に関する辞書が生成されるが、その辞書を記憶するようにしてもよい。そして、生成された辞書を、そのユーザーに対する質問文の生成に利用すること以外にも、他のユーザーに対する質問文の生成に利用するようにしてもよい。例えば、１９７０年頃にあった、その地域の「名店」「名物」等の辞書が生成される。
【００３６】
質問生成モジュール１６０は、（１）食事・嗅覚関連語抽出モジュール１４０によって抽出された用語、（２）質問文に対する回答の正解率のゆらぎ、及び、（３）音声認識モジュール１１０による音声の認識時に測定される値に基づいて、ユーザーに対して食に関する質問文を生成する。
なお、「（１）食事・嗅覚関連語抽出モジュール１４０によって抽出された用語」は、具体的には、食事・嗅覚用語記憶モジュール１４５に記憶されている用語である。したがって、今回の回答から抽出した用語だけでなく、過去の回答から抽出した用語を含めてもよい。
また、「（２）質問文に対する回答の正解率のゆらぎ」における「正解率のゆらぎ」とは、従来の質問に対する正解率の平均値に対する変動である。また、正解率の分散としてもよい。
「正解率のゆらぎ」を用いているので、単に、正解率の高低だけで質問文が異なるわけではなく、正解率が高いときと低いときが混在している場合と、高い正解率が持続している場合又は低い正解率が持続している場合とで、異なる質問文になるようになっている。「正解率のゆらぎ」が高い場合は、認知症の可能性が高いと判断してもよい。逆に、「正解率のゆらぎ」が低い場合は、認知症の可能性が低いと判断してもよい。
【００３７】
「（３）音声認識モジュール１１０による音声の認識時に測定される値」として、
（３−１）音声の認識率、
（３−２）認識できなかった音声の長さ
のいずれか１つ以上である、としてもよい。
「音声の認識率」は、音声認識モジュール１１０によって音声認識できた音声と音声認識できなかった音声との比率である。
具体的には、
（３−１）認識率が予め定められた閾値未満又は以下である場合、
（３−２）認識できなかった音声の長さが予め定められた閾値より長い又は以上である場合、
これらの条件のうちいずれか１つ以上を満たす場合（認知症の可能性が高いと判断した場合）、質問生成モジュール１６０は、ユーザーの幼少時の食のエピソードに関する質問文を生成するようにしてもよい。なお、「予め定められた閾値」として、以下、単に閾値ともいう。
【００３８】
さらに、質問生成モジュール１６０は、（４）音声受付モジュール１０５による音声の受け付け時に測定される値を用いて、質問文を生成するようにしてもよい。
ここで音声受付モジュール１０５による音声の受け付け時に測定される値として、
（４−１）質問文の発声が終了してからユーザーが回答を開始するまでの時間、
（４−２）そのユーザーの声の大きさ（いわゆる音量であり、デシベル等の単位で測定されるものである）、
（４−３）そのユーザーが発声した単語の間隔時間、
（４−４）そのユーザーが発声した指示代名詞の数、
（４−５）そのユーザーが発声した単語の数、
のいずれか１つ以上である。
なお、（４−１）の時間、（４−２）の声の大きさ、（４−３）の間隔時間は、統計的値としてもよい。統計的値として、平均値、最頻値、中央値、最大値、最小値等がある。
【００３９】
具体的には、
（４−１）質問文の発声が終了してからユーザーが回答を開始するまでの時間が予め定められた閾値よりも長い又は以上である場合、
（４−２）そのユーザーの声の大きさが予め定められた閾値よりも大きい又は以上である場合、
（４−３）そのユーザーが発声した単語の間隔時間が予め定められた閾値よりも長い又は以上である場合、
（４−４）そのユーザーが発声した指示代名詞の数が予め定められた閾値よりも多い又は以上である場合、
（４−５）そのユーザーが発声した単語の数が予め定められた閾値未満又は以下である場合、
これらの条件のうちいずれか１つ以上を満たす場合（認知症の可能性が高いと判断した場合）、質問生成モジュール１６０は、ユーザーの幼少時の食のエピソードに関する質問文を生成する。「これらの条件のうちいずれか１つ以上を満たす場合」として、もちろんのことながら、いずれか１つの条件を満たす場合、いずれか２つの条件を満たす場合、いずれか３つの条件を満たす場合、いずれか４つの条件を満たす場合、５つの条件の全てを満たす場合、を含む。
【００４０】
また、質問生成モジュール１６０は、ユーザーの幼少時の食のエピソードとして、その食の辛味に関する質問文を生成するようにしてもよい。以下に、辛味を重視する理由を説明する。
高齢化により加齢が進むと急速に嗅覚感度が低下する。アルツハイマー病の初期段階では嗅覚障害が発生するが、パーキンソン病でも同じことが起こる。嗅覚機能は加齢による諸機能低下の中でも味覚機能などに比べると早期に機能低下が見られる。匂いは風味の主役であり、嗅覚障害が発生すると食への意欲が急速に低下する。概して、感覚機能は５０代を超えた頃から低下し始める。アルツハイマー病やパーキンソン病の前臨床期状態は５０代からその兆候が見られ始めるのであるが、この頃から嗅覚機能低下を予防し、風味の主役である嗅覚の感度低下に努めることは日々の食生活の質を維持し続けるためには極めて有効な方策である。以下は日々の嗅覚能力低下を防ぐための医学的な知見を基に具体的に有効な方策を提示する。
加齢により嗅覚機能が低下した人でも口腔内における強い感触（味覚ではない辛味によるのどの痛覚や温度感覚）を感じさせる風味知覚には大きな影響がみられなかった。その研究データをもとにしてクロスモーダルによる「超相加効果」を利用した風味感覚機能回復に対する有効な方策が考えられる。日常の香辛料として使用する唐辛子、コショウ、ワサビ、カラシなどの辛味は味覚ではなく、痛覚や温度感覚系の「口腔感覚」である。嗅覚機能が大きく低下した場合でもこの痛覚や温度感覚系には低下が見られない。そこで、風味のあるリンゴジュースに唐辛子を混入させると唐辛子の辛味は感じ取られるのであるが、単独では感じ取ることができない程度の薄い濃度のリンゴジュースであった場合でも同時にリンゴジュースの風味を感じ取れるようになる。この効果は「超相加効果」と呼ばれる。この超相加効果を利用して、加齢によるレトロネイザル嗅覚機能低下を「回復」させる方法が考えられる。しかし、興味あることに医学的な実験結果では吸気として別系統のオルソネイザル嗅覚によるリンゴジュースの匂いは感じ取ることが出来なかった。まさに、口腔内では辛味による「口腔感覚」があってこそ、それまで感じ取ることが出来なかったリンゴジュースの風味を感じ取れることは「超相加効果」の結果であったと言える。この効果は各自の嗜好に合った場合には機能回復には特に有効とされている。これまで食べ慣れてきた辛味成分を持つ唐辛子、コショウ、ワサビ、カラシ、ショウガなどの辛味成分の摂取による「口腔感覚」の刺激をすることにより、同時に風味に対する記憶学習を繰り返すことで風味感受機能を回復させることができる。風味の記憶は脳に長年蓄えられた食べ物の味や匂いのライブラリーであり、その記憶の回想を繰り返すことにより高齢者の嗅覚機能回復や低下予防が可能となる。それとともに風味感覚の記憶を取りもどし、食への意欲の関心度を高めることができる。風味は記憶と結びつきが強く、鮮明に心に焼き付く。さらに、好みは情動と切っても切り離せないため、好みの風味を生み出す食べ物には年齢に関わらず、ことさらに抗しがたくなる。
「美味しく食べること」は人間、生命維持に向けた最大の快感であり、その快感を感じ取るときには知覚、情動、記憶、意識、言語、意思決定など脳内の最も広範な行動系を活性化させる。認知症は加齢による脳の高次機能の広範な機能低下に起因するが、「美味しく食べること」により、日々の食生活を通して広範な行動系を継続的に活性化させ続けるならば、認知症の発生は抑制される。
【００４１】
質問生成モジュール１６０は、さらに、ユーザーの年齢に応じて、過去の年代別における食に関する質問文を生成するようにしてもよい。
その場合、食事・嗅覚関連語抽出モジュール１４０は、過去の年代別における食に関する質問文に対する回答文の音声認識モジュール１１０による認識結果を用いて、年代別又は地域別の食に関する辞書を生成するようにしてもよい。
【００４２】
また、質問生成モジュール１６０は、美味しさ表現、日時・場所・シーン（誰と、お店の名前、食事をするにあたってのいきさつ等）、過去（例えば、幼少時）のシーンを引き出すような質問文を生成するようにしてもよい。美味しさ表現を引き出す質問文として、「どう美味しかったですか？」等がある。また、日時・場所・シーンを引き出す質問文として、最近食べたモノ・蘊蓄等を尋ねる質問文がある。過去のシーンを引き出す質問文は、エピソード記憶の想起と関係するものであって、ユーザーの過去の属性（例えば、幼少時の住所等）を用いて、「大阪の天王寺でおいしかったお店はありますか？」等がある。ユーザーの属性として、例えば、後述するユーザープロファイルテーブル７００を利用すればよい。
また、質問生成モジュール１６０は、おいしかったものを問うクイズ形式の質問文を生成するようにしてもよい。例えば、前述した辞書内のキーワードを提示して回答させるようにしてもよい。
【００４３】
食事提案モジュール１６５は、現在の季節、ユーザーの住所、食事・嗅覚関連語抽出モジュール１４０によって抽出された用語、及び、音声受付モジュール１０５による音声の受け付け時又は音声認識モジュール１１０による音声の認識時に測定される値に基づいて、ユーザーに対して食に関する提案を生成する。特に、音声受付モジュール１０５による音声の受け付け時又は音声認識モジュール１１０による音声の認識時に測定される値によって、認知症の可能性が高いと判断した場合には、前述したように、辛味を用いた食事を提案するようにしてもよい。
そして、その場合、音声発生モジュール１１５は、質問生成モジュール１６０によって生成された提案を発声するようにしてもよい。
【００４４】
図２は、本実施の形態を利用したシステム構成例を示す説明図である。
情報処理装置１００、情報処理装置１００Ｃ、ユーザーインタフェース装置２００Ａの音声受付モジュール２０５Ａ、ユーザーインタフェース装置２００Ｂの音声受付モジュール２０５Ｂは、通信回線２９０を介してそれぞれ接続されている。
情報処理装置１００は、スタンドアロンとして構成してもよいし、複数の装置を組み合わせたシステム構成としてもよい。
スタンドアロンとして、各ユーザー２５０が情報処理装置１００を所有しており、会話をするようにしてもよい。
また、図２の例に示すユーザー２５０Ａとユーザーインタフェース装置２００Ａの組、ユーザー２５０Ｂとユーザーインタフェース装置２００Ｂの組のように、音声受付モジュール２０５、音声発生モジュール２１５、撮影モジュール２２０、表示モジュール２３０を有しているユーザーインタフェース装置２００が、各ユーザー２５０に対応し、通信回線２９０を介して情報処理装置１００（特に、会話処理モジュール１３５）と接続されているようにしてもよい。
また、図２の例に示すユーザー２５０Ｃと情報処理装置１００Ｃの組のように、会話はスタンドアロンとして構成された情報処理装置１００Ｃが行うが、用語記憶モジュール１５５内の辞書は通信回線２９０を介して接続されている情報処理装置１００のものを用いるようにしてもよいし、食事・嗅覚用語記憶モジュール１４５に記憶させる用語を、他のユーザー２５０との会話でも用いることができるように、情報処理装置１００に送信するようにしてもよい。
なお、情報処理装置１００の使用頻度に応じて、ユーザー２５０にポイントを付与してもよい。そして、高ポイントになった場合は、そのユーザー２５０に「称号」（例えば、マイスター、プロフェッショナル等）を付与するようにしてもよい。
【００４５】
図３は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ３０２では、ユーザーを認証する。例えば、キーボード、タッチパネル等を用いて、ユーザーＩＤとパスワードを入力させるようにしてもよいし、ユーザーが所有しているＩＣカード等を検知するようにしてもよいし、ユーザーの生体（顔、声紋、指紋等）を認証するようにしてもよい。
【００４６】
ステップＳ３０４では、最初の質問文を発声する。スピーカーを用いて、予め定められた質問文を発声すればよい。例えば、「昨晩は何を食べましたか？」等である。
ステップＳ３０６では、ユーザーの回答の音声を受け付ける。マイクを用いて、ユーザーの音声を受け付ければよい。
ステップＳ３０８では、回答の音声を認識する。ステップＳ３０６で受け付けた音声を認識して、テキストに変換する。
【００４７】
ステップＳ３１０では、認識結果から食・嗅覚の関連用語を抽出する。前述したように、ステップＳ３０８で認識された音声から、用語記憶モジュール１５５に記憶されている用語を検出する。
ステップＳ３１２では、回答の音声に関する情報を取得する。「回答の音声に関する情報」は、前述した、音声受付モジュール１０５による音声の受け付け時に測定される値が該当する。例えば、質問文の発声が終了してからユーザーが回答を開始するまでの時間、ユーザーの声の大きさ、ユーザーが発声した単語の間隔時間、ユーザーが発声した指示代名詞の数、又は、ユーザーが発声した単語の数、のいずれか１つ以上である。
【００４８】
ステップＳ３１４では、会話を終了させるか否かを判断し、終了させる場合はステップＳ３２０へ進み、それ以外の場合はステップＳ３１６へ進む。ユーザーの回答の音声が応えられないことを示すものである場合等が該当する。例えば、回答として、「覚えていない」、「うーん」、「ない」等が該当する。また、予め定められた時間以上の沈黙が続いた場合に会話を終了させてもよい。
【００４９】
ステップＳ３１６では、次の質問文を生成する。ステップＳ３１６の詳細な処理については、図４の例に示すフローチャートを用いて後述する。
ステップＳ３１８では、ステップＳ３１６で生成した質問文を発声し、ステップＳ３０６へ戻る。つまり、その質問文に対してのユーザーの回答を得るようにする。
ステップＳ３２０では、そのユーザーの回答の正解率を算出し、回答に関する情報を記憶する。正解率の算出は、図３の例に示すフローチャートでの一連の質問、回答の組における正解、不正解を判断し、正解の割合を算出すればよい。なお、正解、不正解の判断は、予め定められた回答がある質問である場合は、ユーザーの回答がそれに合致するか否かで判断すればよい。例えば、「カレーの材料は？」の質問に対して、予め定められた回答として「タマネギ」、「にんじん」等があり、ユーザーの回答が「タマネギ」である場合は、正解になり、予め定められた回答以外のものが回答された場合は不正解と判断する。
【００５０】
図４は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。図３の例に示したフローチャートのステップＳ３１６の処理の一例を示すものである。
なお、ステップＳ４１０の処理を行う場合は、認知症の可能性が高いと判断した場合である。そのために、認知症の改善又は現状の維持（認知症悪化の低減を含む）を図るために、エピソード記憶を想起させるような質問を行うようにしている。
ステップＳ４１２の処理を行う場合は、認知症の可能性が低いと判断した場合である。したがって、認知症を予防するために、近時記憶に関する質問を行うようにしている。この質問によって、近時記憶を鍛えることになり、認知症の予防につながる。
【００５１】
ステップＳ４０２では、「音声認識率＜閾値Ａ」であるか否かを判断し、「音声認識率＜閾値Ａ」の場合はステップＳ４０４へ進み、それ以外の場合はステップＳ４１２へ進む。また、「音声認識率」ではなく、「認識できなかった音声の長さ」を用いるようにしてもよい。その場合、『「認識できなかった音声の長さ」＞閾値Ｘ』であるか否かを判断してもよい。『「認識できなかった音声の長さ」＞閾値Ｘ』である場合はステップＳ４０４へ進み、それ以外の場合はステップＳ４１２へ進む。
【００５２】
ステップＳ４０４では、「正解率のゆらぎ＞閾値Ｂ」であるか否かを判断し、「正解率のゆらぎ＞閾値Ｂ」の場合はステップＳ４０６へ進み、それ以外の場合はステップＳ４１２へ進む。例えば、「正解率のゆらぎ」として、正解率の分散を用いてもよい。
【００５３】
ステップＳ４０６では、音声特徴は判断基準に合致するか否かを判断し、合致する場合はステップＳ４０８へ進み、それ以外の場合はステップＳ４１２へ進む。具体的には、前述した（４−１）〜（４−５）に示す条件を用いてもよい。
【００５４】
ステップＳ４０８では、「年齢＞閾値Ｃ」であるか否かを判断し、「年齢＞閾値Ｃ」の場合はステップＳ４１０へ進み、それ以外の場合はステップＳ４１２へ進む。
ステップＳ４１０では、エピソード記憶に関する質問文を生成する。ステップＳ４１０の詳細な処理については、図５の例に示すフローチャートを用いて後述する。
ステップＳ４１２では、近時記憶に関する質問文を生成する。ステップＳ４１２の詳細な処理については、図６の例に示すフローチャートを用いて後述する。
【００５５】
図４に示すフローチャートでは、ステップＳ４０２、Ｓ４０４、Ｓ４０６、Ｓ４０８の全てで「Ｙ」となる場合に、ステップＳ４１０に進むようにしているが、いずれか１つ、いずれか２つ、又は、いずれか３つの判断で「Ｙ」となる場合に、ステップＳ４１０に進むようにしてもよい。逆に、図４に示すフローチャートでは、ステップＳ４０２、Ｓ４０４、Ｓ４０６、Ｓ４０８のいずれか１つ「Ｎ」となる場合に、ステップＳ４１２に進むようにしているが、いずれか２つ、いずれか３つ、又は、４つ全ての判断で「Ｎ」となる場合に、ステップＳ４１２に進むようにしてもよい。
【００５６】
図５は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。図４の例に示したフローチャートのステップＳ４１０の処理の一例を示すものである。
ステップＳ５０２では、対象としているユーザーの幼少期の年代、その年代における住んでいた地域をプロフィール情報から抽出する。プロフィール情報として、例えば、図７を用いて後述するユーザープロファイルテーブル７００を用いるようにしてもよい。
ステップＳ５０４では、その年代、その地域における食に関する情報を検索する。年代、地域における食に関する情報を記憶している辞書を検索対象としてもよいし、電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった情報（具体的には、インターネットに接続されている機器によって掲載されているホームページ等の情報）を検索するようにしてもよい。
ステップＳ５０６では、これまでの会話文から抽出した用語、ステップＳ５０４での検索結果を用いて質問文を生成する。特に、辛味に関する質問文を優先して生成するようにしてもよい。質問文の生成として、例えば、会話について機械学習した会話モデルを利用するようにしてもよい。
【００５７】
図６は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。図４の例に示したフローチャートのステップＳ４１２の処理の一例を示すものである。
ステップＳ６０２では、そのユーザーの最近の食事に関する情報を抽出する。「最近の食事に関する情報」として、前述したように、ユーザーの食事場面等を撮影して、食事の対象を認識した結果を用いるようにしてもよいし、食事を提供している者（又は、食事した者であるユーザー）が食事毎に記録したものであってもよい。最近の食事に関する情報として、例えば、図８を用いて後述する食事記録テーブル８００を用いるようにしてもよい。
ステップＳ６０４では、抽出した情報に関する食に関する情報を検索する。食に関する情報を記憶している辞書を検索対象としてもよいし、電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった情報を検索するようにしてもよい。
ステップＳ６０６では、これまでの会話文から抽出した用語、ステップＳ６０４での検索結果を用いて質問文を生成する。質問文の生成として、例えば、会話について機械学習した会話モデルを利用するようにしてもよい。
【００５８】
図７は、ユーザープロファイルテーブル７００のデータ構造例を示す説明図である。ユーザープロファイルテーブル７００は、ユーザーの属性を記憶しているものであり、具体的には、ユーザーＩＤ欄７０２、ユーザー名欄７０４、生年月日欄７１０、性別欄７１２、出身地欄７１４、住所欄７１６、学歴欄７１８、職歴欄７２８、好みの食事欄７３０、苦手な食事欄７３２、レベル欄７３４を有しており、ユーザー名欄７０４は、氏欄７０６、名欄７０８を有しており、学歴欄７１８は、小学校欄７２０Ａ、住所欄７２０Ｂ、中学校欄７２２Ａ、住所欄７２２Ｂ、高校欄７２４Ａ、住所欄７２４Ｂ、大学欄７２６Ａ、住所欄７２６Ｂを有している。
ユーザーＩＤ欄７０２は、本実施の形態において、ユーザーを一意に識別するための情報（ユーザーＩＤ：ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎの略）を記憶している。ユーザー名欄７０４は、そのユーザーの氏名を記憶している。氏欄７０６は、そのユーザーの氏を記憶している。名欄７０８は、そのユーザーの名を記憶している。生年月日欄７１０は、そのユーザーの生年月日を記憶している。性別欄７１２は、そのユーザーの性別を記憶している。出身地欄７１４は、そのユーザーの出身地を記憶している。住所欄７１６は、そのユーザーの住所を記憶している。学歴欄７１８は、そのユーザーの学歴を記憶している。小学校欄７２０Ａは、そのユーザーが卒業した小学校を記憶している。住所欄７２０Ｂは、その小学校の住所を記憶している。中学校欄７２２Ａは、そのユーザーが卒業した中学校を記憶している。住所欄７２２Ｂは、その中学校の住所を記憶している。高校欄７２４Ａは、そのユーザーが卒業した高校を記憶している。住所欄７２４Ｂは、その高校の住所を記憶している。大学欄７２６Ａは、そのユーザーが卒業した大学を記憶している。住所欄７２６Ｂは、その大学の住所を記憶している。職歴欄７２８は、そのユーザーの職歴を記憶している。好みの食事欄７３０は、そのユーザーの好みの食事を記憶している。苦手な食事欄７３２は、そのユーザーの苦手な食事を記憶している。レベル欄７３４は、そのユーザーの認知症におけるレベルを記憶している。
なお、年ごとに住所を記憶するようにしてもよいし、好みの食事欄７３０と苦手な食事欄７３２を年代毎に設定するようにしてもよい。
【００５９】
図８は、食事記録テーブル８００のデータ構造例を示す説明図である。食事記録テーブル８００は、ユーザーが行った食事に関する情報を記憶しており、ユーザーＩＤ欄８０２、日時欄８０４、食事内容欄８０６、画像欄８０８を有している。
ユーザーＩＤ欄８０２は、ユーザーＩＤを記憶している。日時欄８０４は、そのユーザーが食事をした日時を記憶している。食事内容欄８０６は、そのユーザーが食事をした内容を記憶している。例えば、料理のメニューであってもよいし、その食材等を記憶していてもよい。画像欄８０８は、その食事の画像を記憶している。前述したように、撮影モジュール１２０によって、そのユーザーの食事内容を撮影した画像である。また、画像認識モジュール１２５によって画像認識した結果を食事内容欄８０６に記憶させてもよい。
【００６０】
図９は、会話記録テーブル９００のデータ構造例を示す説明図である。会話記録テーブル９００は、ユーザーとの会話内容、音声受付モジュール１０５による音声の受け付け時に測定される値（特に、音声特徴欄９０８）、質問文に対する回答の正解率等を記憶しており、ユーザーＩＤ欄９０２、会話日時欄９０４、会話内容欄９０６、音声特徴欄９０８、正解率欄９２４、食・嗅覚関連用語欄９２６を有しており、音声特徴欄９０８は、回答までの時間欄９１０、声の大きさ欄９１２、単語間隔欄９１４、指示代名詞数欄９１６、単語数欄９１８、音声認識率欄９２０、非認識音声長欄９２２を有している。
ユーザーＩＤ欄９０２は、ユーザーＩＤを記憶している。会話日時欄９０４は、そのユーザーと情報処理装置１００が会話を行った日時を記憶している。会話内容欄９０６は、その会話の内容を記憶している。音声特徴欄９０８は、その会話における音声の特徴を記憶している。回答までの時間欄９１０は、質問文の発声が終了してからユーザーが回答を開始するまでの時間を記憶している。声の大きさ欄９１２は、ユーザーの声の大きさを記憶している。単語間隔欄９１４は、ユーザーが発声した単語の間隔時間を記憶している。指示代名詞数欄９１６は、ユーザーが発声した指示代名詞の数を記憶している。単語数欄９１８は、ユーザーが発声した単語の数を記憶している。音声認識率欄９２０は、ユーザーの音声を音声認識モジュール１１０が音声認識した場合の音声認識率を記憶している。非認識音声長欄９２２は、ユーザーの音声を音声認識モジュール１１０が音声認識した場合の認識できなかった音声の長さを記憶している。正解率欄９２４は、質問文に対するユーザーの回答の正解率を記憶している。食・嗅覚関連用語欄９２６は、その会話内（又は、その会話でのユーザーの音声）で用いられた食又は嗅覚に関連する用語を記憶している。
【００６１】
図１０は、年代・地域テーブル１０００のデータ構造例を示す説明図である。音声認識モジュール１１０による認識結果を用いて生成される、ユーザーの年代別又は地域別の食に関する辞書の一例である。年代・地域テーブル１０００は、ユーザーＩＤ欄１００２、会話日時欄１００４、年代欄１００６、地域欄１００８、食品情報欄１０１０を有している。ユーザーＩＤ欄１００２は、ユーザーＩＤを記憶している。会話日時欄１００４は、そのユーザーと会話が行われた日時を記憶している。年代欄１００６は、そのユーザーの年代を記憶している。地域欄１００８は、そのユーザーの地域（その年代における住所、通学していた地域等）を記憶している。食品情報欄１０１０は、そのユーザーの年代、地域に関する食品に関する情報を記憶している。インターネット上でも収集されていない昔の食に関する情報を記憶している辞書となる。例えば、後述するように、ユーザーとの会話から、天王寺の近くにある「たこ宗」という店で、明石焼きを食べたという情報等が蓄積されることになる。
【００６２】
図１１は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。
例えば、情報処理装置１００として、人工知能（ＡＩ）を搭載したスピーカー（一般的に、スマートスピーカーと言われている）に搭載してもよい。情報処理装置１００は、ユーザー１１１０に対して質問を行い（質問文を発声し）、ユーザー１１１０は、その質問に対して回答を行う。情報処理装置１００は、その回答の音声を入力し、音声認識を行って、テキストに変換し、次の質問文の生成、辞書の生成等を行う。
【００６３】
会話として、例えば、「昨日の夕食は？」を最初の質問文として、その後に、蘊蓄、最近食べたおいしいもの、以前食べたおいしいもの、嗅覚関係、近所のおいしいもの、最近話題になっているおいしいもの等の質問であってもよいし、メニュー提案、食事の出来具合の比較、旬の食材の提案、過去の食事又は会話を記憶しているかをクイズ形式にして質問等するようにしてもよい。
以下、具体的な会話例を示す。
【００６４】
図１２は、情報処理装置１００とユーザー１１１０との会話の履歴を示したものであり、会話履歴テーブル１２００のデータ構造例を示す説明図である。図１２の例は、情報処理装置１００が行う質問文の定型パターンを示すものであり、最初の会話はこのようにしてもよい。
４月１９日（金）において、情報処理装置１００が「昨晩は何を食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「カレーライス」と回答し、情報処理装置１００が「何処で食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「自宅」と回答し、情報処理装置１００が「誰と食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「家内」と回答し、情報処理装置１００が「美味しかった点は？」と質問し、ユーザー１１１０は「野菜が多かった」と回答し、情報処理装置１００が「野菜の種類は何ですか？」と質問し、ユーザー１１１０は「ブロッコリ」と回答し、情報処理装置１００が「他には？」と質問し、ユーザー１１１０は「人参」と回答し、情報処理装置１００が「他には？」と質問し、ユーザー１１１０は「覚えてないな」と回答し、情報処理装置１００が「わかりました」と発声する。
このように、最初の質問文（初期値）として「昨晩は何を食べましたか？」から始めるようにしてもよい。「野菜の種類は何ですか？」という質問文は、直前の回答である「野菜が多かった」から「野菜」を抽出したことから生成されたものである。また、「覚えてないな」、「うーん」等の回答があった場合は、その会話を終了させる。
【００６５】
図１３は、会話履歴テーブル１３００のデータ構造例を示す説明図である。図１２の例に示した会話から、次の会話として食に関する蘊蓄を引き出すための会話例を示すものである。
４月１９日（金）において、情報処理装置１００が「美味しい「カレー」屋さんは？」と質問し、ユーザー１１１０は「ＡＫカレー」と回答し、情報処理装置１００が「何処にありますか？」と質問し、ユーザー１１１０は「慶應の裏手」と回答し、情報処理装置１００が「最近行きましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「節分の頃に行った」と回答し、情報処理装置１００が「美味しい点は？」と質問し、ユーザー１１１０は「カツカレーが美味しい」と回答し、情報処理装置１００が「「カツカレー」の美味しい点は？」と質問し、ユーザー１１１０は「肉厚でジューシー」と回答し、情報処理装置１００が「他には？」と質問し、ユーザー１１１０は「カラッと揚げてある」と回答し、情報処理装置１００が「他には？」と質問し、ユーザー１１１０は「う〜ん」と回答し、情報処理装置１００が「わかりました」と発声する。
なお、「美味しい「カレー」屋さんは？」との質問文は、図１２の例で示した会話において「カレーライス」が挙がっていたからである。食事・嗅覚関連語抽出モジュール１４０によって抽出された用語に基づいて生成された質問文の一例である。
【００６６】
図１４は、会話履歴テーブル１４００のデータ構造例を示す説明図である。図１３の例とは異なる、食に関する蘊蓄を引き出すための会話例を示すものである。
４月１９日（金）において、情報処理装置１００が「「カレー」の作り方を教えて」と質問し、ユーザー１１１０は「玉ねぎとジャガイモは皮をむいて、丸のまま煮込む」と回答し、情報処理装置１００が「「何時間」煮込みますか？」と質問し、ユーザー１１１０は「５時間程度、玉ねぎは融けてしまうよ」と回答し、情報処理装置１００が「蘊蓄ですね。他の素材は？」と質問し、ユーザー１１１０は「牛肉か鶏肉」と回答し、情報処理装置１００が「他にこだわる点は？」と質問し、ユーザー１１１０は「人参もこだわる」と回答し、情報処理装置１００が「他には？」と質問し、ユーザー１１１０は「えーと」と回答し、情報処理装置１００が「わかりました」と発声する。
【００６７】
図１５（ａ）は、食事テーブル１５００のデータ構造例を示す説明図である。
食事テーブル１５００は、ユーザーＩＤ欄１５０２、年月日欄１５０４、時間欄１５０６、メニュー欄１５０８、場所欄１５１０、誰と欄１５１２、何人で欄１５１４、美味しさ表現欄１５１６、食材欄１５１８、食材欄１５２０を有している。
ユーザーＩＤ欄１５０２は、ユーザーＩＤを記憶している。年月日欄１５０４は、年月日を記憶している。時間欄１５０６は、時間を記憶している。メニュー欄１５０８は、メニューを記憶している。場所欄１５１０は、場所を記憶している。誰と欄１５１２は、誰と食事したかを記憶している。何人で欄１５１４は、何人で食事したかを記憶している。美味しさ表現欄１５１６は、美味しさ表現を記憶している。食材欄１５１８は、食材を記憶している。食材欄１５２０は、食材を記憶している。
食事テーブル１５００は、図１２の例に示した会話から生成したものである。
ユーザーＩＤ：０００１のユーザーとの会話から、年月日「２０１９年４月１８日（木）」、時間「夕方以降」の食事について、メニュー「カレーライス」、場所「自宅」、誰と「家内」、何人で「２人」（ユーザーの他には家内であることから２人としている）、美味しさ表現「野菜が多い」、食材「ブロッコリ」、食材「人参」を抽出して、食事テーブル１５００を生成している。
【００６８】
図１５（ｂ）は、食事テーブル１５００のデータ構造例を示す説明図である。食事テーブル１５５０は、ユーザーＩＤ欄１５５２、年月日欄１５５４、時間欄１５５６、メニュー欄１５５８、ショップ名欄１５６０、場所欄１５６２、美味しさ表現欄１５６４、美味しさ表現欄１５６６、美味しさ表現欄１５６８、美味しさ表現欄１５７０を有している。
ユーザーＩＤ欄１５５２は、ユーザーＩＤを記憶している。年月日欄１５５４は、年月日を記憶している。時間欄１５５６は、時間を記憶している。メニュー欄１５５８は、メニューを記憶している。ショップ名欄１５６０は、ショップ名を記憶している。場所欄１５６２は、場所を記憶している。美味しさ表現欄１５６４は、美味しさ表現を記憶している。美味しさ表現欄１５６６は、美味しさ表現を記憶している。美味しさ表現欄１５６８は、美味しさ表現を記憶している。美味しさ表現欄１５７０は、美味しさ表現を記憶している。
食事テーブル１５５０は、図１３の例に示した会話から生成したものである。
ユーザーＩＤ：０００１のユーザーとの会話から、年月日「２０１９年２月３日（日）」、時間「不明」の食事について、メニュー「カレーライス」、ショップ名「ＡＫカレー」、場所「慶應の裏手」、美味しさ表現「カツカレー」、美味しさ表現「肉厚」、美味しさ表現「ジューシー」、美味しさ表現「カラッと揚がる」を抽出して、食事テーブル１５５０を生成している。
【００６９】
図１６は、会話履歴テーブル１６００のデータ構造例を示す説明図である。図１６の例は、図１２の例と同様に情報処理装置１００が行う質問文の定型パターンを示すものであり、最初の会話はこのようにしてもよい。
４月２０日（土）において、情報処理装置１００が「昨晩は何を食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「手羽先」と回答し、情報処理装置１００が「何処で食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「宗てば」と回答し、情報処理装置１００が「場所は？」と質問し、ユーザー１１１０は「昭和通と平成通の交差点」と回答し、情報処理装置１００が「誰と食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「吉田先生」と回答し、情報処理装置１００が「美味しかった点は？」と質問し、ユーザー１１１０は「地鶏」と回答し、情報処理装置１００が「地鶏の種類は何ですか？」と質問し、ユーザー１１１０は「熊本産」と回答し、情報処理装置１００が「他には？」と質問し、ユーザー１１１０は「からしレンコン」と回答し、情報処理装置１００が「他には？」と質問し、ユーザー１１１０は「…」と回答し、情報処理装置１００が「わかりました」と発声する。
なお、図１２の例と異なり、「何処で食べましたか？」の次に「場所は？」と質問したのは、「何処で食べましたか？」の回答で「宗てば」という新たな用語を抽出したからである。
【００７０】
図１７は、会話履歴テーブル１７００のデータ構造例を示す説明図である。図１６の例に示した会話から、次の会話として最近食べたおいしいものを引き出すための会話例を示すものである。
４月２０日（土）において、情報処理装置１００が「最近食べた美味しいものは何ですか？」と質問し、ユーザー１１１０は「海老の天ぷら」と回答し、情報処理装置１００が「何処で食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「天ぷらの恩田」と回答し、情報処理装置１００が「誰と食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「飲み仲間」と回答し、情報処理装置１００が「何人で食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「４人」と回答し、情報処理装置１００が「いつ食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「先週の土曜日（ここでは、４月１３日(土）に該当）」と回答し、情報処理装置１００が「美味しかった点は？」と質問し、ユーザー１１１０は「新鮮でサクサクしていた」と回答し、情報処理装置１００が「他には？」と質問し、ユーザー１１１０は「天然塩が良かった」と回答し、情報処理装置１００が「他には？」と質問し、ユーザー１１１０は「特にないな」と回答し、情報処理装置１００が「わかりました」と発声する。
【００７１】
図１８は、会話履歴テーブル１８００のデータ構造例を示す説明図である。図１７の例に示した会話に続けて、最近食べたおいしいものを引き出すための会話例を示すものである。
４月２０日（土）において、情報処理装置１００が「海老の食材は何でしたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「伊勢海老」と回答し、情報処理装置１００が「小さい頃に食べた伊勢海老と違う所がありましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「海老が小ぶり」と回答し、情報処理装置１００が「産地はどこですか？」と質問し、ユーザー１１１０は「わからないけど、千葉産かな。小さい頃は伊勢産が多かったよ」と回答し、情報処理装置１００が「他に食材の特徴は？」と質問し、ユーザー１１１０は「特にないな」と回答し、情報処理装置１００が「わかりました」と発声する。
【００７２】
図１９（ａ）は、食事テーブル１９００のデータ構造例を示す説明図である。
食事テーブル１９００は、ユーザーＩＤ欄１９０２、年月日欄１９０４、時間欄１９０６、ショップ名欄１９０８、場所欄１９１０、誰と欄１９１２、何人で欄１９１４、メニュー欄１９１６、美味しさ表現欄１９１８、産地欄１９２０、メニュー欄１９２２を有している。ユーザーＩＤ欄１９０２は、ユーザーＩＤを記憶している。年月日欄１９０４は、年月日を記憶している。時間欄１９０６は、時間を記憶している。ショップ名欄１９０８は、ショップ名を記憶している。場所欄１９１０は、場所を記憶している。誰と欄１９１２は、誰と食事したかを記憶している。何人で欄１９１４は、何人で食事したかを記憶している。メニュー欄１９１６は、メニューを記憶している。美味しさ表現欄１９１８は、美味しさ表現を記憶している。産地欄１９２０は、産地を記憶している。メニュー欄１９２２は、メニューを記憶している。
食事テーブル１９００は、図１６の例に示した会話から生成したものである。
ユーザーＩＤ：０００１のユーザーとの会話から、年月日「２０１９年４月１９日（金）」、時間「夕方以降」の食事について、ショップ名「宗てば」、場所「昭和通・平成通交差点」、誰と「吉田先生」、何人で「２人」、メニュー「手羽先」、美味しさ表現「地鶏」、産地「熊本」、メニュー「からしれんこん」を抽出して、食事テーブル１９００を生成している。
【００７３】
図１９（ｂ）は、食事テーブル１９５０のデータ構造例を示す説明図である。
食事テーブル１９５０は、ユーザーＩＤ欄１９５２、年月日欄１９５４、時間欄１９５６、メニュー欄１９５８、場所欄１９６０、誰と欄１９６２、何人で欄１９６４、美味しさ表現欄１９６６、美味しさ表現欄１９６８、美味しさ表現欄１９７０、食材欄１９７２、食材過去比較欄１９７４、産地欄１９７６、産地過去比較欄１９７８を有している。
ユーザーＩＤ欄１９５２は、ユーザーＩＤを記憶している。年月日欄１９５４は、年月日を記憶している。時間欄１９５６は、時間を記憶している。メニュー欄１９５８は、メニューを記憶している。場所欄１９６０は、場所を記憶している。誰と欄１９６２は、誰と食事したかを記憶している。何人で欄１９６４は、何人で食事したかを記憶している。美味しさ表現欄１９６６は、美味しさ表現を記憶している。美味しさ表現欄１９６８は、美味しさ表現を記憶している。美味しさ表現欄１９７０は、美味しさ表現を記憶している。食材欄１９７２は、食材を記憶している。食材過去比較欄１９７４は、食材過去比較を記憶している。産地欄１９７６は、産地を記憶している。産地過去比較欄１９７８は、産地過去比較を記憶している。
食事テーブル１９５０は、図１７と図１８の例に示した会話から生成したものである。
ユーザーＩＤ：０００１のユーザーとの会話から、年月日「２０１９年４月１３日（土）」、時間「不明」の食事について、メニュー「海老の天ぷら」、場所「天ぷらの恩田」、誰と「飲み仲間」、何人で「４人」、美味しさ表現「新鮮」、美味しさ表現「サクサク」、美味しさ表現「天然塩」、食材「伊勢海老」、食材過去比較「海老が小ぶり」、産地「千葉産」、産地過去比較「伊勢産」を抽出して、食事テーブル１９５０を生成している。
【００７４】
図２０は、会話履歴テーブル２０００のデータ構造例を示す説明図である。図１５と図１９の例で示した会話から抽出した用語から、食べ物クイズの質問文を生成して会話を行った例を示すものである。
４月２０日（土）において、情報処理装置１００が「クイズに答えて下さい」と発声し、情報処理装置１００が「一昨日の夕食、何をたべましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「カレー」と回答し、情報処理装置１００が「何処で食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「自宅」と回答し、情報処理装置１００が「誰と食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「家内」と回答し、情報処理装置１００が「美味しかった点は？」と質問し、ユーザー１１１０は「野菜が多かった」と回答し、情報処理装置１００が「野菜の種類は何ですか？」と質問し、ユーザー１１１０は「人参」と回答し、情報処理装置１００が「他には？」と質問し、ユーザー１１１０は「忘れた」と回答し、情報処理装置１００が「緑色の野菜ですよ」と発声し、ユーザー１１１０は「そうだ、ブロッコリ」と回答し、情報処理装置１００が「正解です」と発声する。なお、「緑色の野菜ですよ」との質問文は、「ブロッコリ」が「緑色の野菜」であることを示す情報が記憶されている辞書を利用して生成されたものである。
【００７５】
図２１は、会話履歴テーブル２１００のデータ構造例を示す説明図である。図２１の例は、情報処理装置１００が行う質問文の定型パターンを示すものであり、他の日に行われた会話を示すものである。
４月２１日（日）において、情報処理装置１００が「昨晩は何を食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「メニュー名」を回答し、情報処理装置１００が「何処で食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「ショップ名」を回答し、情報処理装置１００が「場所は？」と質問し、ユーザー１１１０は「ロケーション」を回答し、情報処理装置１００が「誰と食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「氏名」を回答し、情報処理装置１００が「美味しかった点は？」と質問し、ユーザー１１１０は「美味しさ表現」で回答し、情報処理装置１００が「…の種類は何ですか？」と質問し、ユーザー１１１０は「食材産地など」で回答し、情報処理装置１００が「他には？」と質問し、ユーザー１１１０は「美味しさ表現」で回答し、情報処理装置１００が「他には？」と質問し、ユーザー１１１０は「…」と回答し、情報処理装置１００が「わかりました」と発声する。
【００７６】
図２２は、会話履歴テーブル２２００のデータ構造例を示す説明図である。図２２の例は、ユーザー１１１０の幼少時の食のエピソードに関する質問文による会話例を示すものである。予め定められた期間毎（例えば、１週間に１回程度の割合）に、幼少時の食のエピソードに関する質問を行うようにしてもよい。
４月２１日（日）において、情報処理装置１００が「明石焼は食べたことがありますか？」と質問し、ユーザー１１１０は「あるよ」と回答し、情報処理装置１００が「何処で食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「小さい頃、大阪で」と回答し、情報処理装置１００が「大阪のどこですか？」と質問し、ユーザー１１１０は「天王寺の近く」と回答し、情報処理装置１００が「お店の名前は？」と質問し、ユーザー１１１０は「覚えてないな」と回答し、情報処理装置１００が「「たこ宗」  ですか？」と質問し、ユーザー１１１０は「そうそう、良く知ってるね。まだあるの？」と回答／質問し、情報処理装置１００が「いまでも人気店です。いつ行きましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「小学生の頃だね」と回答し、情報処理装置１００が「美味しかった点は？」と質問し、ユーザー１１１０は「タコが大きかった」と回答し、情報処理装置１００が「他には？」と質問し、ユーザー１１１０は「熱い出汁が最高」と回答し、情報処理装置１００が「他には？」と質問し、ユーザー１１１０は「特にないな」と回答し、情報処理装置１００が「わかりました」と発声する。
「明石焼は食べたことがありますか？」の質問文は、年代別又は地域別の食に関する辞書とユーザープロファイルテーブル７００を用いて生成されたものである。つまり、ユーザー１１１０の幼少時の住所（例えば、大阪の天王寺）から、その時代及び地域に関連する食べ物を示して、質問文を生成している。「いまでも人気店です。」は、インターネット上に公開されているＳＮＳ、地域情報等から収集したものである。
【００７７】
図２３は、会話履歴テーブル２３００のデータ構造例を示す説明図である。近時記憶に関する質問を行うようにした会話例を示すものである。
４月２１日（日）において、情報処理装置１００が「クイズに答えて下さい」と発声し、情報処理装置１００が「４月１３日土曜日、夕食に何を食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「天ぷら」と回答し、情報処理装置１００が「何人で食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「え〜っと、５人かな」と回答し、情報処理装置１００が「友人と４人ではないですか？」と質問し、ユーザー１１１０は「そうそう」と回答し、情報処理装置１００が「何処で食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「天ぷらの恩田」と回答し、情報処理装置１００が「美味しかった点は？」と質問し、ユーザー１１１０は「いつも美味しいけど、忘れた」と回答し、情報処理装置１００が「新鮮で…していましたね？」と質問し、ユーザー１１１０は「サクサクしていた」と回答し、情報処理装置１００が「正解です」と発声する。
「新鮮で…していましたね？」との質問は、過去の会話（図１７の例で示した会話）における回答から、用語の一部を隠して質問したものである。
【００７８】
図２４は、会話履歴テーブル２４００のデータ構造例を示す説明図である。図２４の例は、情報処理装置１００が行う質問文の定型パターンを示すものである。
４月２２日（月）において、情報処理装置１００が「昨晩は何を食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「メニュー名」を回答し、情報処理装置１００が「何処で食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「ショップ名」を回答し、情報処理装置１００が「場所は？」と質問し、ユーザー１１１０は「ロケーション」を回答し、情報処理装置１００が「誰と食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「氏名」を回答し、情報処理装置１００が「美味しかった点は？」と質問し、ユーザー１１１０は「美味しさ表現」で回答し、情報処理装置１００が「…の種類は何ですか？」と質問し、ユーザー１１１０は「食材産地など」で回答し、情報処理装置１００が「他には？」と質問し、ユーザー１１１０は「美味しさ表現」で回答し、情報処理装置１００が「他には？」と質問し、ユーザー１１１０は「…」と回答し、情報処理装置１００が「わかりました」と発声する。
【００７９】
図２５は、会話履歴テーブル２５００のデータ構造例を示す説明図である。図２５の例は、ユーザー１１１０の幼少時の食のエピソードに関する質問文による会話例を示すものである。予め定められた期間毎（例えば、１週間に１回程度の割合）に、幼少時の食のエピソードに関する質問を行うようにしてもよい。特に、嗅覚に関する質問を挿入したものである。
４月２２日（月）において、情報処理装置１００が「ホルモン焼は食べたことがありますか？」と質問し、ユーザー１１１０は「あるよ」と回答し、情報処理装置１００が「何処で食べましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「小さい頃、大阪で」と回答し、情報処理装置１００が「大阪のどこですか？」と質問し、ユーザー１１１０は「西成」と回答し、情報処理装置１００が「匂い、覚えてますか？」と質問し、ユーザー１１１０は「覚えてるけど、表現できない」と回答し、情報処理装置１００が「焼肉の匂いと似ていますか？」と質問し、ユーザー１１１０は「全然違う。大蒜くさいような」と回答し、情報処理装置１００が「他には？」と質問し、ユーザー１１１０はそれに回答せず、情報処理装置１００が「他には？」と質問し、ユーザー１１１０は「特にないな」と回答し、情報処理装置１００が「わかりました」と発声する。
この会話では、特に、「匂い、覚えてますか？」、「焼肉の匂いと似ていますか？」等の嗅覚に関する用語を用いて、想起させるようにしている。
【００８０】
図２６は、会話履歴テーブル２６００のデータ構造例を示す説明図である。ユーザーの近所にあるおいしいものに関する会話の例を示したものである。予め定められた期間毎（例えば、１週間に１回程度の割合）に、このような会話を行うようにしてもよい。
４月２３日（火）において、情報処理装置１００が「宗てば（店名）、行ったことがありますか？」と質問し、ユーザー１１１０は「あるよ」と回答し、情報処理装置１００が「いつ行きましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「先月半ば頃かな」と回答し、情報処理装置１００が「誰と行きましたか？」と質問し、ユーザー１１１０は「吉田先生と和田さん」と回答し、情報処理装置１００が「何が美味しいですか？」と質問し、ユーザー１１１０は「トンテキ」と回答し、情報処理装置１００が「美味しい点は何ですか？」と質問し、ユーザー１１１０はそれに回答せず、情報処理装置１００が「他には？」と質問し、ユーザー１１１０はそれに回答せず、情報処理装置１００が「他には？」と質問し、ユーザー１１１０は「特にないな」と回答し、情報処理装置１００が「わかりました」と発声する。
「宗てば（店名）、行ったことがありますか？」は、ユーザーの住所に基づいて、インターネット上に公開されているＳＮＳ、地域情報等から収集したものである。
【００８１】
図２７は、会話履歴テーブル２７００のデータ構造例を示す説明図である。現在の季節、ユーザー１１１０の住所、会話から抽出された用語、及び、音声の受け付け時又は音声の認識時に測定される値に基づいて、ユーザー１１１０に対して食に関する提案を行う会話の例を示すものである。例えば、音声の受け付け時又は音声の認識時に測定される値から認知症の可能性が高いと判断した場合であって、認知症悪化を低減させるとされる食事を提案している。
４月２３日（火）において、情報処理装置１００が「夕食は何を食べる予定ですか？」と質問し、ユーザー１１１０は「まだ決めてないな」と回答し、情報処理装置１００が「旬の魚はいかがですか？」と質問し、ユーザー１１１０は「いいね〜、種類は？」と回答／質問し、情報処理装置１００が「「めばる」です」と回答し、ユーザー１１１０は「何処で買えばよい？」と質問し、情報処理装置１００が「魚源がお勧めです」と回答し、ユーザー１１１０は「他には？」と質問し、情報処理装置１００が「「新ごぼう」との煮付け」と回答する。
「「めばる」です」は、ユーザーの住所、現在の季節に基づいて、インターネット上に公開されているＳＮＳ、地域情報等から収集したものである。
【００８２】
図２８は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。食事の提案をする場合の処理例を示すものである。
ステップＳ２８０２では、質問文はエピソード記憶に関するものか（図４の例に示したフローチャートのステップＳ４１０が行われたか）、又は、近時記憶に関するものか（図４の例に示したフローチャートのステップＳ４１２が行われたか）を判断し、エピソード記憶に関するものの場合はステップＳ２８０４へ進み、近時記憶に関するものの場合はステップＳ２８１２へ進む。
ステップＳ２８０４では、辛味のある食事を検索する。
ステップＳ２８０６では、過去の食事を抽出する。
【００８３】
ステップＳ２８０８では、ステップＳ２８０４で検索した食事から、ステップＳ２８０６で抽出した食事を除く。
ステップＳ２８１０では、対象としているユーザーの好み又は苦手の食事、現在の季節、ユーザーの住所、これまでの会話文から抽出した用語を用いて、ステップＳ２８０８の処理結果から提案する食事を生成する。また、例えば、最近の１週間でＳＮＳ等で話題になっている「美味しいもの」、「食材」等を用いるようにしてもよい。
【００８４】
ステップＳ２８１２では、過去の食事を抽出する。
ステップＳ２８１４では、対象としているユーザーの好み又は苦手の食事、現在の季節、ユーザーの住所、これまでの会話文から抽出した用語を用いて、ステップＳ２８１２で抽出した食事を除いて、提案する食事を生成する。また、例えば、最近の１週間で、ＳＮＳ等で話題になっている「美味しいもの」、「食材」等を用いるようにしてもよい。
【００８５】
図２９は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。年代別又は地域別の食に関する辞書を生成する処理例を示すものである。
ステップＳ２９０２では、対象としているユーザーの年齢、出身地を抽出する。例えば、ユーザープロファイルテーブル７００から抽出すればよい。
ステップＳ２９０４では、過去の年代別の食に関する質問文を生成する。
ステップＳ２９０６では、生成した質問文を発声する。
【００８６】
ステップＳ２９０８では、ユーザーの回答の音声を受け付ける。
ステップＳ２９１０では、回答の音声を認識する。
ステップＳ２９１２では、年代別又は地域別の食に関する辞書を生成する。
【００８７】
なお、本実施の形態としてのプログラムが実行されるコンピュータのハードウェア構成は、図３０に例示するように、一般的なコンピュータであり、具体的にはパーソナルコンピュータ、サーバーとなり得るコンピュータ等である。つまり、具体例として、処理部（演算部）としてＣＰＵ３００１を用い、記憶装置としてＲＡＭ３００２、ＲＯＭ３００３、ＨＤＤ３００４を用いている。ＨＤＤ３００４として、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅの略）、フラッシュ・メモリであるＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅの略）等を用いてもよい。音声受付モジュール１０５、音声認識モジュール１１０、音声発生モジュール１１５、撮影モジュール１２０、画像認識モジュール１２５、表示モジュール１３０、会話処理モジュール１３５、食事・嗅覚関連語抽出モジュール１４０、ＡＩ学習モデル１５０、質問生成モジュール１６０、食事提案モジュール１６５等のプログラムを実行するＣＰＵ３００１と、そのプログラムやデータを記憶するＲＡＭ３００２と、本コンピュータを起動するためのプログラム等が格納されているＲＯＭ３００３と、食事・嗅覚用語記憶モジュール１４５、用語記憶モジュール１５５等としての機能を有する補助記憶装置であるＨＤＤ３００４と、キーボード、マウス、タッチスクリーン、マイク、カメラ（視線検知カメラ等を含む）等に対する利用者の操作（動作、音声、視線等を含む）に基づいてデータを受け付ける受付装置３００６と、ＣＲＴ、液晶ディスプレイ、スピーカー等の出力装置３００５と、ネットワークインタフェースカード等の通信ネットワークと接続するための通信回線インタフェース３００７、そして、それらをつないでデータのやりとりをするためのバス３００８により構成されている。これらのコンピュータが複数台互いにネットワークによって接続されていてもよい。
【００８８】
前述の実施の形態のうち、コンピュータ・プログラムによるものについては、本ハードウェア構成のシステムにソフトウェアであるコンピュータ・プログラムを読み込ませ、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働して、前述の実施の形態が実現される。
なお、図３０に示すハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図３０に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えば特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）や再構成可能な集積回路（ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ）等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続している形態でもよく、さらに図３０に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、特に、パーソナルコンピュータの他、携帯情報通信機器（携帯電話、スマートフォン、モバイル機器、ウェアラブルコンピュータ等を含む）、情報家電、ロボットなどに組み込まれていてもよい。
【００８９】
なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「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」の発明として捉えてもよい。
「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」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通等のために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、ブルーレイ・ディスク（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌの略）メモリーカード等が含まれる。
そして、前記のプログラムの全体又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、又は無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分若しくは全部であってもよく、又は別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化等、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
【符号の説明】
【００９０】
１００…情報処理装置
１０５…音声受付モジュール
１１０…音声認識モジュール
１１５…音声発生モジュール
１２０…撮影モジュール
１２５…画像認識モジュール
１３０…表示モジュール
１３５…会話処理モジュール
１４０…食事・嗅覚関連語抽出モジュール
１４５…食事・嗅覚用語記憶モジュール
１５０…ＡＩ学習モデル
１５５…用語記憶モジュール
１６０…質問生成モジュール
１６５…食事提案モジュール
２００…ユーザーインタフェース装置
２０５…音声受付モジュール
２１５…音声発生モジュール
２２０…撮影モジュール
２３０…表示モジュール
２５０…ユーザー
２９０…通信回線
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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