(57)【要約】【課題】会議を活性化する。【解決手段】算出部２１は、会議の参加者Ａ〜Ｄそれぞれの活性度を算出する。判定部２２は、参加者Ａ〜Ｄそれぞれの活性度を基に算出される、現時刻から第１の時間だけ前までの第１の期間における会議全体の第１の活性度に基づいて、音声出力装置１０に、参加者Ａ〜Ｄのいずれかに対して発話する発話動作を実行させるかを判定し、発話動作を実行させると判定した場合、参加者Ａ〜Ｄそれぞれの活性度を基に算出される、現時刻から第１の時間より長い第２の時間だけ前までの第２の期間における会議全体の第２の活性度と、参加者Ａ〜Ｄそれぞれの活性度とに基づいて、発話動作における発話相手を参加者Ａ〜Ｄの中から決定する。【選択図】図１
2020187605.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
会議における複数の参加者それぞれの活性度を算出し、
前記複数の参加者それぞれの活性度を基に算出される、現時刻から第１の時間だけ前までの第１の期間における会議全体の第１の活性度に基づいて、音声出力装置に、前記複数の参加者のいずれかに対して発話する発話動作を実行させるかを判定し、
前記発話動作を実行させると判定した場合、前記複数の参加者それぞれの活性度を基に算出される、現時刻から前記第１の時間より長い第２の時間だけ前までの第２の期間における会議全体の第２の活性度と、前記複数の参加者それぞれの活性度とに基づいて、前記発話動作における発話相手を前記複数の参加者の中から決定する、
処理を実行させる制御プログラム。
【請求項２】
前記決定では、前記第２の活性度が第１の閾値より低い場合、前記複数の参加者のうち活性度が最も高い参加者を前記発話相手に決定し、前記第２の活性度が前記第１の閾値以上の場合、前記複数の参加者のうち活性度が最も低い参加者を前記発話相手に決定する、
請求項１記載の制御プログラム。
【請求項３】
前記判定では、前記第１の活性度が所定の第２の閾値より低い場合に前記発話動作を実行させると判定する、
請求項１または２記載の制御プログラム。
【請求項４】
前記コンピュータは、
前記複数の参加者のうち活性度が最も高い参加者を前記発話相手とした前記発話動作の実行回数をカウントし、
前記第２の活性度が前記第１の閾値より低く、かつ、前記実行回数が第３の閾値を超えた場合に、あらかじめ決められた発話内容の音声を前記音声出力装置に出力させる、
処理をさらに実行させる請求項２または３記載の制御プログラム。
【請求項５】
前記コンピュータは、
前記第２の活性度が前記第１の閾値より低く、かつ、過去における前記発話動作の実行から一定時間が経過した場合に、あらかじめ決められた発話内容の音声を前記音声出力装置に出力させる、
処理をさらに実行させる請求項２または３記載の制御プログラム。
【請求項６】
前記発話動作は、前記発話相手に発言を促す音声を出力する動作である、
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の制御プログラム。
【請求項７】
前記算出では、会議における前記複数の参加者それぞれの発話状況の検出結果に基づいて、前記複数の参加者それぞれの活性度を算出する、
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の制御プログラム。
【請求項８】
会議における複数の参加者それぞれの活性度を算出する算出部と、
前記複数の参加者それぞれの活性度を基に算出される、現時刻から第１の時間だけ前までの第１の期間における会議全体の第１の活性度に基づいて、音声出力装置に、前記複数の参加者のいずれかに対して発話する発話動作を実行させるかを判定し、前記発話動作を実行させると判定した場合、前記複数の参加者それぞれの活性度を基に算出される、現時刻から前記第１の時間より長い第２の時間だけ前までの第２の期間における会議全体の第２の活性度と、前記複数の参加者それぞれの活性度とに基づいて、前記発話動作における発話相手を前記複数の参加者の中から決定する判定部と、
を有する制御装置。
【請求項９】
コンピュータが、
会議における複数の参加者それぞれの活性度を算出し、
前記複数の参加者それぞれの活性度を基に算出される、現時刻から第１の時間だけ前までの第１の期間における会議全体の第１の活性度に基づいて、音声出力装置に、前記複数の参加者のいずれかに対して発話する発話動作を実行させるかを判定し、
前記発話動作を実行させると判定した場合、前記複数の参加者それぞれの活性度を基に算出される、現時刻から前記第１の時間より長い第２の時間だけ前までの第２の期間における会議全体の第２の活性度と、前記複数の参加者それぞれの活性度とに基づいて、前記発話動作における発話相手を前記複数の参加者の中から決定する、
制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御プログラム、制御装置および制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、人と対話する技術の研究開発が進められている。また、そのような技術を会議で利用することも考えられている。
会議に利用可能な対話技術の一例として、カメラ、マイクロフォン、生体センサなどを用いて利用者の現在の感情を推定し、その感情を目的とする感情に変化させるような話題をデータベースから抽出し、抽出した話題で利用者と対話する対話装置が提案されている。
【０００３】
また、会議の質を客観的に評価する技術も提案されている。例えば、会議の参加者からの意見と、会議中に取得した物理量を基に計算された各種評価項目の評価結果とに基づいて、会議の最終品質値を計算する会議支援システムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１８−４５１１８号公報
【特許文献２】特開２０１０−５５３０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、会議の司会者には、会議の質を高めるための能力が求められる。例えば司会者は、タイミングを見計らって適切な参加者を選択して発言を促すことで、議論を活性化させる。また、このような司会者の役割を対話技術によって支援することが考えられている。しかし、現状の対話技術では、発言を促すタイミングやその相手を会議の状況に応じて適切に判定することは難しい。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、会議を活性化することが可能な制御プログラム、制御装置および制御方法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】
【０００７】
１つの案では、コンピュータに、会議における複数の参加者それぞれの活性度を算出し、複数の参加者それぞれの活性度を基に算出される、現時刻から第１の時間だけ前までの第１の期間における会議全体の第１の活性度に基づいて、音声出力装置に、複数の参加者のいずれかに対して発話する発話動作を実行させるかを判定し、発話動作を実行させると判定した場合、複数の参加者それぞれの活性度を基に算出される、現時刻から第１の時間より長い第２の時間だけ前までの第２の期間における会議全体の第２の活性度と、複数の参加者それぞれの活性度とに基づいて、発話動作における発話相手を複数の参加者の中から決定する、処理を実行させる制御プログラムが提供される。
【０００８】
また、１つの案では、算出部と判定部とを有する次のような制御装置が提供される。この制御装置において、算出部は、会議における複数の参加者それぞれの活性度を算出する。判定部は、複数の参加者それぞれの活性度を基に算出される、現時刻から第１の時間だけ前までの第１の期間における会議全体の第１の活性度に基づいて、音声出力装置に、複数の参加者のいずれかに対して発話する発話動作を実行させるかを判定し、発話動作を実行させると判定した場合、複数の参加者それぞれの活性度を基に算出される、現時刻から第１の時間より長い第２の時間だけ前までの第２の期間における会議全体の第２の活性度と、複数の参加者それぞれの活性度とに基づいて、発話動作における発話相手を複数の参加者の中から決定する。
【０００９】
さらに、１つの案では、上記制御プログラムに基づく処理と同様の処理をコンピュータが実行する制御方法が提供される。
【発明の効果】
【００１０】
１つの側面では、会議を活性化できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施の形態に係る会議支援システムの構成例および処理例を示す図である。
【図２】第２の実施の形態に係る会議支援システムの構成例を示す図である。
【図３】ロボットおよびサーバ装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図４】会議の活性度の推移を示す第１の例である。
【図５】会議の活性度の推移を示す第２の例である。
【図６】各参加者の活性度の算出方法について説明するための図である。
【図７】サーバ装置が備える処理機能の構成例を示すブロック図である。
【図８】評価値テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図９】サーバ装置の処理を示すフローチャートの例（その１）である。
【図１０】サーバ装置の処理を示すフローチャートの例（その２）である。
【図１１】サーバ装置の処理を示すフローチャートの例（その３）である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
〔第１の実施の形態〕
図１は、第１の実施の形態に係る会議支援システムの構成例および処理例を示す図である。図１に示す会議支援システムは、音声出力装置１０と制御装置２０を含む。
【００１３】
音声出力装置１０は、会議の参加者に対して音声を出力する音声出力部１１を備える。図１では例として、会議には４人の参加者Ａ〜Ｄが参加しており、音声出力装置１０は、音声出力部１１からの音声が参加者Ａ〜Ｄに届くように設置される。音声出力部１１による音声出力動作は、制御装置２０によって制御される。
【００１４】
また、図１の例では、音声出力装置１０はさらに、参加者Ａ〜Ｄが発する声を収音する収音部１２を備えている。収音部１２によって収音された音声情報は、制御装置２０に送信される。
【００１５】
制御装置２０は、音声出力装置１０の音声出力部１１による音声出力動作を制御することで、会議の進行を支援する装置である。制御装置２０は、算出部２１と判定部２２を備える。算出部２１と判定部２２の処理は、例えば、制御装置２０が備える図示しないプロセッサが所定のプログラムを実行することで実現される。
【００１６】
算出部２１は、会議の参加者Ａ〜Ｄそれぞれの活性度を算出する。活性度は、会議における参加者の行動や気持ちの活性度合いを示す。図１の例では、活性度は少なくとも、収音部１２によって収音された参加者Ａ〜Ｄそれぞれの音声情報に基づいて算出される。この場合例えば、参加者の発話時間が長いほど、あるいは参加者の声が大きいほど、あるいは参加者の声に基づく感情が明るいほど、その参加者の活性度は高くなる。また、他の例として、活性度は参加者の顔の表情に基づいて算出されてもよい。
【００１７】
図１に示す表２１ａは、算出部２１によって算出された参加者Ａ〜Ｄそれぞれの活性度の例を記録したものである。時刻ｔ１〜ｔ４はそれぞれ同一長の時間帯（期間）を示しており、活性度はそれらの時間帯ごとに算出されるものとする。以下、時刻ｔ１〜ｔ４にそれぞれ対応する時間帯を「単位時間帯」と記載する。また、例として、活性度は０から１０までの値をとるものとする。
【００１８】
判定部２２は、算出部２１によって算出された活性度に基づいて、会議を活性化させるための音声を音声出力部１１に出力させる動作を制御する。この音声出力の動作は、参加者Ａ〜Ｄを指定して、指定された参加者に対して発話する発話動作である。この発話動作の一例としては、指定された参加者に対して発言を促すような音声を出力する動作がある。判定部２２は、参加者Ａ〜Ｄそれぞれの活性度を基に算出される第１の活性度および第２の活性度に基づいて、上記の発話動作を音声出力部１１に実行させるタイミングと、発話動作における発話相手とを決定する。なお、第１の活性度および第２の活性度は、算出部２１によって算出されてもよいし、判定部２２によって算出されてもよい。
【００１９】
第１の活性度は、現時刻から第１の時間だけ前までの第１の期間における会議全体の活性度を示す。第２の活性度は、現時刻から第１の時間より長い第２の時間だけ前までの第２の期間における会議全体の活性度を示す。したがって、第１の活性度は会議の短期的な活性度を示し、第２の活性度はそれより長期的な活性度を示す。
【００２０】
図１の例では、第１の時間を単位時間帯１つ分の時間とする。この場合、ある時刻における第１の活性度は、その時刻に対応する単位時間帯における参加者Ａ〜Ｄの各活性度に基づいて算出される。例えば、時刻ｔ３に対応する第１の期間は時刻ｔ３に対応する単位時間帯であり、時刻ｔ３における第１の活性度は時刻ｔ３に対応する単位時間帯における参加者Ａ〜Ｄの各活性度に基づいて算出される。また、第１の活性度は例として、対応する時間帯における参加者Ａ〜Ｄの各活性度の合計値を、参加者Ａ〜Ｄの人数で除算することで算出されるものとする。
【００２１】
また、図１の例では、第２の時間を単位時間帯３つ分の時間とする。この場合、例えば、時刻ｔ３に対応する第２の期間は時刻ｔ１から時刻ｔ３までの時間帯であり、時刻ｔ３における第２の活性度は時刻ｔ１から時刻ｔ３までの時間帯における参加者Ａ〜Ｄの各活性度に基づいて算出される。また、第２の活性度は例として、対応する時間帯における参加者Ａ〜Ｄの各活性度の合計値を、単位時間帯の数と参加者Ａ〜Ｄの人数とで除算することで算出されるものとする。
【００２２】
判定部２２は、第１の活性度に基づいて、上記の発話動作を音声出力部１１に実行させるかを判定する。すなわち、判定部２２は、発話動作を実行させるタイミングを決定する。発話動作を実行させると判定した場合、判定部２２は、第２の活性度と参加者Ａ〜Ｄそれぞれの活性度とに基づいて、参加者Ａ〜Ｄの中から発話相手を決定する。これにより、会議を活性化することができる。
【００２３】
例えば、第１の活性度が所定の閾値ＴＨ１より低い場合、会議の活性度が低下したと推定される。会議の活性度が低いケースとしては、発言が少なく、議論が活発でないケースや、参加者Ａ〜Ｄの全体的な表情が暗く、会議が盛り上がっていないケースなどがある。このようなケースでは、参加者Ａ〜Ｄのいずれかに発言を促すことで会議を活性化できると推定される。そこで、判定部２２は、第１の活性度が閾値ＴＨ１より低い場合に、参加者Ａ〜Ｄのいずれかに対して発話する発話動作を実行させると判定する。参加者Ａ〜Ｄのいずれかに発話することで、発話相手は何らかの発言を行う可能性が高いので、発話動作によって発話相手に発言を促すことができる。
【００２４】
図１では例として、閾値ＴＨ１＝３とする。また、図１の例では、時刻ｔ３における第１の活性度は（５＋３＋０＋５）／４＝３．２５となり、閾値ＴＨ１以上である。このため、判定部２２は発話動作を実行させないと判定する。一方、時刻ｔ４における第１の活性度は（０＋２＋０＋０）／４＝０．５となり、閾値ＴＨ１より低い。このため、判定部２２は発話動作を実行させると判定する。
【００２５】
ここで、前述のように、第１の活性度は会議の短期的な活性度を示し、第２の活性度はそれより長期的な活性度を示す。また、例えば、第２の活性度が所定の閾値ＴＨ２より低い場合、会議の長期的な活性度が低いと推定され、逆に第２の活性度が閾値ＴＨ２以上の場合、会議の長期的な活性度が高いと推定される。
【００２６】
例えば、第１の活性度は閾値ＴＨ１より低いが、第２の活性度は閾値ＴＨ２以上である場合、会議の短期的な活性度は低いが長期的な活性度は高いと推定される。この場合、活性度の低下は一時的なものであり、会議全体の活性度は低下していないと推定される。このような場合には、例えば、比較的活性度の低い参加者に発言させることで、一時的な活性度の低下を回復させることができるとともに、参加者全体の活性度が均一化され、その均一化によって会議の質を向上させることができる、と考えられる。そこで、判定部２２は、第１の活性度が閾値ＴＨ１より低く、第２の活性度が閾値ＴＨ２以上である場合、参加者Ａ〜Ｄのうち活性度が最も低い参加者を発話相手に決定する。
【００２７】
一方、例えば、第１の活性度が閾値ＴＨ１より低く、第２の活性度が閾値ＴＨ２より低い場合、会議の短期的な活性度も長期的な活性度も低いと推定される。この場合、会議の活性度の低下は一時的なものではなく長期的なものであり、会議全体の活性度が低いと推定される。このような場合には、例えば、比較的活性度の高い参加者に発言させることで、会議の進行を促進し、会議全体の活性度を高めることができる、と考えられる。そこで、判定部２２は、第１の活性度が閾値ＴＨ１より低く、第２の活性度が閾値ＴＨ２より低い場合、参加者Ａ〜Ｄのうち活性度が最も高い参加者を発話相手に決定する。
【００２８】
図１では例として、閾値ＴＨ２＝４とする。また、図１の例では、時刻ｔ４における第２の活性度は、｛（５＋５＋０）／３＋（２＋３＋２）／３＋（２＋０＋０）／３＋（０＋５＋０）／３｝／４＝２となり、閾値ＴＨ２より低い。このため、判定部２２は、参加者Ａ〜Ｄのうち活性度が最も高い参加者を発話相手に決定する。
【００２９】
ここでは例として、参加者Ａ〜Ｄそれぞれの長期的な活性度同士が比較される。参加者Ａの長期的な活性度ＴＨ３ａは、（５＋５＋０）／３＝３．３と算出される。参加者Ｂの長期的な活性度ＴＨ３ｂは、（２＋３＋２）／３＝２．３と算出される。参加者Ｃの長期的な活性度ＴＨ３ｃは、（２＋０＋０）／３＝０．６と算出される。参加者Ｄの長期的な活性度ＴＨ３ｄは、（０＋５＋０）／３＝１．６と算出される。したがって、判定部２２は、発話相手を参加者Ａと決定し、参加者Ａを発話相手とした発話動作を音声出力部１１に実行させる。
【００３０】
以上のように、制御装置２０は、発話動作を音声出力部１１に実行させるタイミングと、その発話動作における発話相手とを、会議の活性度や参加者Ａ〜Ｄそれぞれの活性度に応じて適切に決定できる。これにより、会議を活性化することができる。
【００３１】
〔第２の実施の形態〕
図２は、第２の実施の形態に係る会議支援システムの構成例を示す図である。図２に示す会議支援システムは、ロボット１００とサーバ装置２００を含む。ロボット１００とサーバ装置２００は、ネットワーク３００を介して接続されている。なお、ロボット１００は図１の音声出力装置１０の一例であり、サーバ装置２００は図１の制御装置２０の一例である。
【００３２】
ロボット１００は、音声出力機能を備え、会議の現場に配置されて、その会議の進行を支援するための発話動作を行う。図２では一例として、会議テーブル５０の周りに会議の司会者６０と参加者６１〜６６とが存在して会議が行われ、ロボット１００は会議テーブル５０の近傍に配置されている。このような配置により、ロボット１００はあたかも司会者または参加者の１人として発話することができ、ロボット１００が発話したときに司会者６０や参加者６１〜６６に生じる違和感が低減され、自然な発話動作が可能となる。
【００３３】
また、ロボット１００は、会議の各参加者の状態を認識するためのセンサを備える。後述するように、ロボット１００はこのようなセンサとしてマイクロフォンとカメラを備える。ロボット１００は、センサによる検出結果をサーバ装置２００に送信し、サーバ装置２００からの指示に応じた発話動作を行う。
【００３４】
サーバ装置２００は、ロボット１００の発話動作を制御する装置である。サーバ装置２００は、ロボット１００のセンサによって検出された情報を受信し、その検出情報に基づいて会議の状態や各参加者の状態を認識し、認識結果に応じた発話動作をロボット１００に実行させる。
【００３５】
例えば、サーバ装置２００は、マイクロフォンによって収音された音声の情報やカメラによって撮影された画像の情報から、会議の参加者６１〜６６を認識できる。また、サーバ装置２００は、収音により得られた音声データと参加者ごとの音声パターンデータから、参加者６１〜６６の中から発話した参加者を特定できる。
【００３６】
サーバ装置２００はさらに、参加者６１〜６６それぞれの発話状況や、収音された音声情報または撮影された画像情報の少なくとも一方に基づく参加者６１〜６６それぞれの感情の認識結果から、参加者６１〜６６それぞれの活性度を算出する。サーバ装置２００は、参加者６１〜６６それぞれの活性度や、それらの活性度に基づく会議全体の活性度に基づいて、会議を活性化し、会議の質を高めるような発話動作をロボット１００に実行させる。これによって、会議の進行を支援する。
【００３７】
図３は、ロボットおよびサーバ装置のハードウェア構成例を示す図である。
まず、ロボット１００は、カメラ１０１、マイクロフォン１０２、スピーカ１０３、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０４およびコントローラ１１０を備える。
【００３８】
カメラ１０１は、会議の参加者を撮影し、得られた画像データをコントローラ１１０に出力する。マイクロフォン１０２は、会議の参加者の声を収音し、得られた音声データをコントローラ１１０に出力する。本実施の形態ではカメラ１０１およびマイクロフォン１０２は１つずつ搭載されるものとするが、これらはそれぞれ複数個搭載されてもよい。スピーカ１０３は、コントローラ１１０から入力される音声データに基づく音声を出力する。通信インタフェース１０４は、コントローラ１１０がサーバ装置２００などのネットワーク３００上の他の装置と通信するためのインタフェース回路である。
【００３９】
コントローラ１１０は、プロセッサ１１１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１２およびフラッシュメモリ１１３を備える。プロセッサ１１１は、ロボット１１０全体を統括的に制御する。プロセッサ１１１は、例えば、カメラ１０１からの画像データやマイクロフォン１０２からの音声データを、通信インタフェース１０４を介してサーバ装置２００に送信する。また、プロセッサ１１１は、サーバ装置２００から受信した発話動作の指示情報および音声データに基づき、音声データをスピーカ１０３に出力して音声を出力させる。ＲＡＭ１１２は、プロセッサ１１１に実行させるプログラムの少なくとも一部を一時的に記憶する。フラッシュメモリ１１３は、プロセッサ１１１に実行させるプログラムや各種データを記憶する。
【００４０】
一方、サーバ装置２００は、プロセッサ２０１、ＲＡＭ２０２、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２０３、グラフィックインタフェース（Ｉ／Ｆ）２０４、入力インタフェース（Ｉ／Ｆ）２０５、読み取り装置２０６および通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）２０７を有する。
【００４１】
プロセッサ２０１は、サーバ装置２００全体を統括的に制御する。プロセッサ２０１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＰＬＤ（Programmable Logic Device）である。また、プロセッサ２０１は、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＰＬＤのうちの２以上の要素の組み合わせであってもよい。
【００４２】
ＲＡＭ２０２は、サーバ装置２００の主記憶装置として使用される。ＲＡＭ２０２には、プロセッサ２０１に実行させるＯＳ（Operating System）プログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ２０２には、プロセッサ２０１による処理に必要な各種データが格納される。
【００４３】
ＨＤＤ２０３は、サーバ装置２００の補助記憶装置として使用される。ＨＤＤ２０３には、ＯＳプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データが格納される。なお、補助記憶装置としては、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの他の種類の不揮発性記憶装置を使用することもできる。
【００４４】
グラフィックインタフェース２０４には、表示装置２０４ａが接続されている。グラフィックインタフェース２０４は、プロセッサ２０１からの命令にしたがって、画像を表示装置２０４ａに表示させる。表示装置としては、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイなどがある。
【００４５】
入力インタフェース２０５には、入力装置２０５ａが接続されている。入力インタフェース２０５は、入力装置２０５ａから出力される信号をプロセッサ２０１に送信する。入力装置２０５ａとしては、キーボードやポインティングデバイスなどがある。ポインティングデバイスとしては、マウス、タッチパネル、タブレット、タッチパッド、トラックボールなどがある。
【００４６】
読み取り装置２０６には、可搬型記録媒体２０６ａが脱着される。読み取り装置２０６は、可搬型記録媒体２０６ａに記録されたデータを読み取ってプロセッサ２０１に送信する。可搬型記録媒体２０６ａとしては、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどがある。
【００４７】
通信インタフェース２０７は、ネットワーク３００を通じてロボット１００などの他の装置との間でデータの送受信を行う。
以上のようなハードウェア構成によって、サーバ装置２００の処理機能を実現することができる。
【００４８】
ところで、会議の司会者の主な役割は会議を円滑に進行させることであるが、その進行の仕方によって議論の深まり方が変わり、議論の質が変化する。特に、会議の一種であるブレインストーミングでは、ファシリテータと呼ばれる司会者が、参加者の発言を活発化させて議論を活性化することが重要である。このため、司会者の能力によって議論の質の変動幅が大きくなりやすい。例えば、ファシリテータが議論に熱中してしまい、参加者の考えを引き出せない、あるいは、ファシリテータが特定の参加者にのみ発言を求めてしまい、意見が偏る、といった原因により議論の質が変化し得る。
【００４９】
このような背景から、司会者の個人差に関係なく議論の質を一定以上に維持できるように、対話技術を用いて司会者の役割を支援することが期待されている。この目的を達成するためには、各参加者の状況や会議全体の状況を正しく認識して、その認識結果に応じた適切な発話動作を実行する必要がある。例えば、このような状況の認識結果に応じて適切なタイミングで適切な参加者を選択し、その参加者の発言を促すことで、議論を活性化できる。このとき例えば、各参加者が均等に発言するように発言の少ない参加者に発言を促す方法が考えられるが、状況によっては常にそうすればよい訳ではなく、発言の多い参加者に発言を促して議論をリードさせた方がよい状況もあり得る。
【００５０】
ここで、現状の対話技術の１つとして、質問を受け付け、それに回答するプル型の対話技術は広く開発されている。しかし、質問を受け付けるのではなく、現状の発言状況を把握して、適切なタイミングで適切な相手に話しかけるようなプッシュ型の対話技術は、プル型より技術的な難易度が高く、プル型ほど開発が進んではいない。会議の支援において上記のような適切な会話動作を実現するためにはプッシュ型の対話技術が必要であるが、この目的を達成できるようなプッシュ型の対話技術は実現できていない。
【００５１】
このような課題に対し、本実施の形態のサーバ装置２００は、次の図４、図５で説明する処理によって、議論を活性化させ、会議の質を向上させる。
図４は、会議の活性度の推移を示す第１の例である。また、図５は、会議の活性度の推移を示す第２の例である。
【００５２】
図４、図５において、短期活性度は、ある時刻から第１の時間だけ前までの活性度を示し、長期活性度は、ある時刻から第１の時間より長い第２の時間だけ前までの活性度を示す。例えば、短期活性度は直近の１分間における活性度を示し、長期活性度は直近の１０分間における活性度を示す。また、閾値ＴＨ１１は短期活性度についての閾値であり、閾値ＴＨ１２は長期活性度についての閾値である。
【００５３】
サーバ装置２００は、会議の短期活性度が閾値ＴＨ１１より低くなったとき、議論を活性化するために、参加者のいずれかに発言を促すための発話動作をロボット１００に実行させると判定する。図４の例では、時刻が１０分の時点において短期活性度が閾値ＴＨ１１を下回る。このため、サーバ装置２００は、この時点で発話動作をロボット１００に実行させると判定する。また、図５の例では、時刻が８分の時点において短期活性度が閾値ＴＨ１１を下回る。このため、サーバ装置２００は、この時点で発話動作をロボット１００に実行させると判定する。
【００５４】
また、図４の例では、会議の短期活性度が閾値ＴＨ１１を下回ったとき、会議の長期活性度は閾値ＴＨ１２以上の値になっている。すなわち、この時点では、会議の短期的な活性度は低下しているが、長期的な活性度は特に低くはない。この場合、この時点での活性度の低下は一時的なものであり、会議全体の活性度は低下していないと推定される。例えば、一時的に各参加者の会話が途切れたケースなどが考えられる。
【００５５】
このような場合、サーバ装置２００は、活性度の低い参加者を発話動作における発話相手に決定して、その参加者に発言を促す。これにより、参加者間の活性度が均一化され、その結果として議論の質を向上させることができる。すなわち、発言の少ない参加者、あるいは議論に熱心でなかった参加者にも発言させて議論に参加させることで、議論の内容をよりよい内容に変化させることができる。
【００５６】
一方、図５の例では、会議の短期活性度が閾値ＴＨ１１を下回ったとき、会議の長期活性度は閾値ＴＨ１２を下回っている。すなわち、この時点では、会議の短期的な活性度も長期的な活性度もともに低くなっている。この場合、この時点での活性度の低下は一時的なものでなく長期的なものであり、会議全体の活性度が低いと推定される。
【００５７】
このような場合、サーバ装置２００は、活性度の高い参加者を発話動作における発話相手に決定して、その参加者に発言を促す。これにより、会議全体の活性度を向上させる効果を狙う。すなわち、発言の多い参加者、あるいは議論に熱心だった参加者に発言させることで、そうでない参加者に発言させるよりも、発言者が議論の進行をリードし、加速させる可能性が高いと考えられる。その結果、会議全体の活性度が向上する可能性が高まる。
【００５８】
このように、サーバ装置２００は、会議の短期的な活性度と長期的な活性度の状況を基に適切な参加者を選択して、その参加者に発言を促すようにロボット１００の発話動作を制御できる。その結果、議論の停滞を抑制し、有益な議論を展開できるように誘導することができる。
【００５９】
なお、図４、図５の例のように、閾値ＴＨ１１は閾値ＴＨ１２より低いことが望ましい。これは、閾値ＴＨ１２が会議全体の活性度を評価するための値であるのに対し、閾値ＴＨ１１は参加者に発言を促すか否かを判定するための値であり、参加者の発言が途切れるなど会議の活性度が極端に低下した場合に参加者に発言を促す方がよいからである。
【００６０】
ところで、サーバ装置２００は、各参加者を撮影して得られた画像データと、各参加者が発話する音声を収音して得られた音声データとに基づいて、参加者ごとの活性度を推定する。そして、サーバ装置２００は、推定された各参加者の活性度に基づいて、会議の活性度（上記の短期活性度および長期活性度）を算出し、ロボット１００の発話動作の実行タイミングと発話相手とを判定することができる。ここで、図６を用いて、各参加者の活性度の算出方法について説明する。
【００６１】
図６は、各参加者の活性度の算出方法について説明するための図である。サーバ装置２００は、画像データおよび音声データを基に図６に示すような評価値を求めることで、各参加者の活性度を算出できる。
【００６２】
例えば、参加者の活性度の算出に用いる評価値としては、参加者の発言量を示す評価値を用いることができる。参加者の発言量は、音声データを基に参加者の発話時間を計測することで得ることができる。参加者の発話時間が長いほど評価値は高くなる。また、他の評価値としては、参加者の声の大きさを示す評価値を用いることができる。参加者の声の大きさは、音声データを基に参加者の音声レベルを計測することで得ることができる。声が大きいほど評価値は高くなる。
【００６３】
また、音声感情解析技術を用いて、音声データを基に参加者の感情を推定することもでき、この感情の推定値を評価値として用いることもできる。例えば、音声データの周波数成分を解析することにより、感情を示す指標として、話す速度、声のトーン、声のピッチなどを計測できる。このような計測結果を基に、声が明るい、気分が明るい、気分が高揚していると推定されるほど、評価値は高くなる。
【００６４】
一方、画像データからは、例えば、画像解析技術を用いて参加者の表情を推定することができ、この表情の推定値を評価値として用いることができる。例えば、表情が笑顔に近いと推定されるほど評価値は高くなる。
【００６５】
なお、これらの評価値は、例えば、参加者それぞれについて、平常時に事前に計測された評価値と会議中に計測された評価値との差分値として算出されてもよい。また、ある参加者の発言を受けての（あるいはその発言後の）他の参加者の活性度や評価値の変化に応じて、発言したある参加者の評価値が算出されてもよい。例えば、サーバ装置２００は、ある参加者の発言を受けて他の参加者の発話が多くなることや、他の参加者の表情が笑顔に近くなることが検出されたことに応じて、発言したある参加者の評価値をより高くするように、評価値を算出することもできる。
【００６６】
サーバ装置２００は、このような評価値のうち１以上の評価値を用いて参加者の活性度を算出する。本実施の形態では例として、所定長さの単位時間ごとに評価値が算出され、その評価値を基に単位時間における参加者の活性度が算出される。そして、単位時間ごとに算出された活性度に基づいて、ある時刻を基準とした参加者の短期活性度および長期活性度が算出される。
【００６７】
単位時間における参加者の活性度Ｄ１は、単位時間における評価項目ごとの評価値と評価項目ごとの補正係数とに基づいて、次の式（１）によって算出される。なお、補正係数は、会議の種類や議題、目的などに応じて任意に設定可能である。
Ｄ１＝Σ（評価値×補正係数）      ・・・（１）
参加者の短期活性度Ｄ２は、現在時刻を終端とする（単位時間×ｎ）の長さの期間における活性度Ｄ１の合計値として算出される（ただし、ｎは１以上の整数）。また、参加者の長期活性度Ｄ３は、現在時刻を終端とする（単位時間×ｍ）の長さの期間における活性度Ｄ１の合計値として算出される（ただし、ｍはｎより大きい整数）。
【００６８】
会議の短期活性度Ｄ４および長期活性度Ｄ５は、各参加者の短期活性度Ｄ２および長期活性度Ｄ３と、参加者の人数Ｐとを用いて、次の式（２）、式（３）によって算出される。
Ｄ４＝Σ（Ｄ２）／Ｐ      ・・・（２）
Ｄ５＝Σ（Ｄ３）／Ｐ      ・・・（３）
図７は、サーバ装置が備える処理機能の構成例を示すブロック図である。
【００６９】
サーバ装置２００は、ユーザデータ記憶部２１０、発話データ記憶部２２０およびデータ蓄積部２３０を備える。ユーザデータ記憶部２１０および発話データ記憶部２２０は、例えば、ＨＤＤ２０３など、サーバ装置２００が備える不揮発性の記憶装置の記憶領域として実現される。データ蓄積部２３０は、例えば、ＲＡＭ２０２など、サーバ装置２００が備える揮発性の記憶装置の記憶領域として実現される。
【００７０】
ユーザデータ記憶部２１０には、ユーザデータベース（ＤＢ）２１１が記憶される。ユーザデータベース２１１には、会議の参加者になり得るユーザそれぞれについての各種データがあらかじめ登録される。ユーザデータベース２１１には、例えば、ユーザＩＤ、ユーザの名前、画像解析によりユーザの顔を識別するための顔画像データ、音声解析によりユーザの声を識別するための音声パターンデータが、ユーザごとに記憶される。
【００７１】
発話データ記憶部２２０には、発話データベース（ＤＢ）２２１が記憶される。発話データベース２２１には、ロボット１００の発話時に利用される音声データが記憶される。
データ蓄積部２３０には、検出データ２３１と評価値テーブル２３２が記憶される。検出データ２３１は、ロボット１００から取得した画像データおよび音声データを含む。評価値テーブル２３２には、検出データ２３１に基づいて会議の参加者ごとに算出された評価値が登録される。
【００７２】
ここで、図８は、評価値テーブルのデータ構成例を示す図である。図８に示すように、評価値テーブル２３２には、会議の参加者になり得るユーザごとのレコード２３２ａが登録される。ユーザごとのレコード２３２ａには、ユーザＩＤと、ユーザの評価値を含む評価値情報が登録される。
【００７３】
評価値情報には、単位時間ごとのレコード２３２ｂが登録される。レコード２３２ｂには、単位時間を識別する時刻（例えば、単位時間の開始時刻、終了時刻などの代表時刻）と、単位時間に取得された画像データおよび音声データを基に算出された評価値とが登録される。図８の例では、３種類の評価値Ｅａ〜Ｅｃが登録されている。
【００７４】
以下、図７に戻って説明を続ける。
サーバ装置２００はさらに、画像データ取得部２４１、音声データ取得部２４２、評価値算出部２５０、活性度算出部２６０、発話判定部２７０および発話処理部２８０を備える。これらの各部の処理は、例えば、プロセッサ２０１が所定のアプリケーションプログラムを実行することで実現される。
【００７５】
画像データ取得部２４１は、ロボット１００のカメラ１０１の撮影により得られ、ロボット１００からサーバ装置２００へ送信された画像データを取得し、検出データ２３１としてデータ蓄積部２３０に格納する。音声データ取得部２４２は、ロボット１００のマイクロフォン１０２の収音により得られ、ロボットからサーバ装置２００へ送信された音声データを取得し、検出データ２３１としてデータ蓄積部２３０に格納する。
【００７６】
評価値算出部２５０は、検出データ２３１に含まれる画像データおよび音声データに基づいて、会議の参加者ごとの評価値を算出する。この評価値は、前述のように、参加者ごとの活性度や会議の活性度を算出するために利用される値である。評価値算出のために、評価値算出部２５０は、画像解析部２５１と音声解析部２５２を備える。
【００７７】
画像解析部２５１は、検出データ２３１から画像データを読み込み、画像データを解析する。画像解析部２５１は、例えば、ユーザデータベース２１１に記憶されたユーザごとの顔画像データに基づいて、画像に写り込んでいるユーザを会議の参加者として特定する。そして、画像解析部２５１は、画像データの解析によって参加者ごとの評価値を算出し、評価値テーブル２３２の該当ユーザのレコード２３２ａに評価値を登録する。例えば、画像解析部２５１は、画像データの解析により参加者ごとの顔の表情を認識して、表情の評価値を算出する。
【００７８】
音声解析部２５２は、検出データ２３１から音声データを読み込み、音声データを解析することによって参加者ごとの評価値を算出し、評価値テーブル２３２の該当ユーザのレコード２３２ａに評価値を登録する。例えば、音声解析部２５２は、ユーザデータベース２１１に記憶された、会議の参加者それぞれの音声パターンデータに基づいて、発話している参加者を特定するとともに、特定された参加者の発話区間を特定し、その特定結果に基づいて参加者の発話時間についての評価値を算出する。また、音声解析部２５２は、音声感情解析により、音声に基づく参加者の感情についての評価値を算出する。
【００７９】
活性度算出部２６０は、評価値テーブル２３２に登録された参加者ごとの評価値に基づいて、参加者の短期活性度および長期活性度を算出する。また、活性度算出部２６０は、各参加者の短期活性度および長期活性度に基づいて、会議の短期活性度および長期活性度を算出する。
【００８０】
発話判定部２７０は、活性度算出部２６０による活性度の算出結果に基づいて、いずれかの参加者に発言を促す発話動作をロボット１００に実行させるかを判定し、実行させる場合にはどの参加者に発言を促すかを判定する。
【００８１】
発話処理部２８０は、発話判定部２７０の判定結果に基づいて、発話データベース２２１から発話動作に用いる音声データを読み出し、音声データをロボット１００に送信して所望の発話動作を実行させる。
【００８２】
なお、図８に示した処理機能の少なくとも一部は、ロボット１００に搭載されていてもよい。例えば、評価値算出部２５０がロボット１００に搭載されて、ロボット１００において参加者ごとの評価値が算出されて、サーバ装置２００に送信されてもよい。また、サーバ装置２００の処理機能とロボット１００とが一体化されて、サーバ装置２００の処理全体がロボット１００で実行されてもよい。
【００８３】
次に、サーバ装置２００の処理についてフローチャートを用いて説明する。
図９〜図１１は、サーバ装置の処理を示すフローチャートの例である。図９〜図１１の処理は、単位時間ごとに繰り返し実行される。なお、図示しないが、サーバ装置２００のＲＡＭ２０２には、図１０、図１１の処理で参照されるカウント値が記憶されている。
【００８４】
［ステップＳ１１］画像データ取得部２４１は、単位時間においてロボット１００のカメラ１０１の撮影により得られ、ロボット１００からサーバ装置２００へ送信された画像データを取得し、検出データ２３１としてデータ蓄積部２３０に格納する。また、音声データ取得部２４２は、単位時間においてロボット１００のマイクロフォン１０２の収音により得られ、ロボットからサーバ装置２００へ送信された音声データを取得し、検出データ２３１としてデータ蓄積部２３０に格納する。
【００８５】
［ステップＳ１２］評価値算出部２５０の画像解析部２５１は、ステップＳ１１で取得された画像データを検出データ２３１から読み込み、ユーザデータベース２１１に記憶されたユーザごとの顔画像データを用いて画像解析を行う。これにより、画像解析部２５１は、画像データから単位時間における会議の参加者を認識する。なお、単位時間ごとに会議の参加者の認識処理が行われることで、会議の途中から参加した参加者を認識することが可能になる。
【００８６】
［ステップＳ１３］評価値算出部２５０は、ステップＳ１２で認識された参加者の中から１人を選択する。
［ステップＳ１４］画像解析部２５１は、ステップＳ１１で取得された画像データのうち、選択された参加者の顔の画像データを解析して、この参加者の顔の表情を認識し、表情の評価値を算出する。画像解析部２５１は、評価値テーブル２３２のレコード２３２ａのうち、選択された参加者に対応するレコード２３２ａに対して、算出された評価値を登録する。なお、該当する参加者に対応するレコード２３２ａが評価値テーブル２３２に存在しない場合、画像解析部２５１は、新規のレコード２３２ａを評価値テーブル２３２に追加し、そのレコード２３２ａに参加者を示すユーザＩＤと評価値とを登録する。
【００８７】
［ステップＳ１５］評価値算出部２５０の音声解析部２５２は、ステップＳ１１で取得された音声データを検出データ２３１から読み込み、ユーザデータベース２１１に記憶された、会議の参加者それぞれの音声パターンデータを用いて音声データを解析する。音声解析部２５２は、この解析によって、ステップＳ１３で選択された参加者が発話しているかを判定し、発話している場合、その発話区間を特定する。音声解析部２５２は、このような処理結果に基づいて、発話時間についての評価値を算出する。例えば、評価値は、単位時間における参加者の発話時間の割合を示す値として算出される。あるいは、評価値は、単位時間において参加者が発話したか否かを示す値として算出されてもよい。音声解析部２５２は、評価値テーブル２３２のレコード２３２ａのうち、選択された参加者に対応するレコード２３２ａに対して、算出された評価値を登録する。
【００８８】
［ステップＳ１６］音声解析部２５２は、ステップＳ１５で読み込んだ音声データを用いて音声感情解析を行うことで、参加者の感情を認識し、感情を示す評価値を算出する。音声解析部２５２は、評価値テーブル２３２のレコード２３２ａのうち、選択された参加者に対応するレコード２３２ａに対して、算出された評価値を登録する。
【００８９】
このように、図９では例として、ステップＳ１４〜Ｓ１６でそれぞれ算出される３種類の評価値が活性度の計算に用いられるものとする。ただし、これはあくまで一例であり、画像データや音声データからは上記以外の評価値が算出されてもよいし、これらの評価値の一部のみが算出されてもよい。
【００９０】
［ステップＳ１７］活性度算出部２６０は、評価値テーブル２３２における参加者に対応するレコード２３２ａから、直近のｎ個分の単位時間に対応する評価値を読み込む。活性度算出部２６０は、読み込んだ評価値を単位時間ごとに分類し、前述の式（１）にしたがって単位時間ごとの参加者の活性度Ｄ１を算出する。活性度算出部２６０は、算出された単位時間ごとの活性度Ｄ１をｎ個分の単位時間すべてについて合算することで、参加者の短期活性度Ｄ２を算出する。
【００９１】
［ステップＳ１８］活性度算出部２６０は、評価値テーブル２３２における参加者に対応するレコード２３２ａから、直近のｍ個分の単位時間に対応する評価値を読み込む。ただし、前述のようにｍとｎとの間にはｍ＞ｎの関係がある。活性度算出部２６０は、読み込んだ評価値を単位時間ごとに分類し、式（１）にしたがって単位時間ごとの参加者の活性度Ｄ１を算出する。活性度算出部２６０は、算出された単位時間ごとの活性度Ｄ１をｍ個分の単位時間すべてについて合算することで、参加者の長期活性度Ｄ３を算出する。
【００９２】
［ステップＳ１９］活性度算出部２６０は、ステップＳ１２で認識されたすべての参加者についてステップＳ１３〜Ｓ１８の処理が実行されたかを判定する。活性度算出部２６０は、処理が未実行の参加者が存在する場合、処理をステップＳ１３に進める。これにより、処理が未実行の参加者の中から１人が選択されてステップＳ１３〜Ｓ１８の処理が実行される。一方、活性度算出部２６０は、すべての参加者について処理が実行済みの場合、処理を図１０のステップＳ２１に進める。
【００９３】
以下、図１０を用いて説明を続ける。
［ステップＳ２１］活性度算出部２６０は、ステップＳ１７で算出された各参加者の短期活性度Ｄ２に基づき、前述の式（２）にしたがって会議の短期活性度Ｄ４を算出する。
【００９４】
［ステップＳ２２］活性度算出部２６０は、ステップＳ１８で算出された各参加者の長期活性度Ｄ３に基づき、前述の式（３）にしたがって会議の長期活性度Ｄ５を算出する。
［ステップＳ２３］発話判定部２７０は、ステップＳ２１で算出された会議の短期活性度Ｄ４が所定の閾値ＴＨ１１より低いかを判定する。発話判定部２７０は、短期活性度Ｄ４が閾値ＴＨ１１より低い場合、処理をステップＳ２４に進め、短期活性度Ｄ４が閾値ＴＨ１１以上である場合、処理をステップＳ２６に進める。
【００９５】
［ステップＳ２４］発話判定部２７０は、ステップＳ２２で算出された会議の長期活性度Ｄ５が所定の閾値ＴＨ１２より低いかを判定する。発話判定部２７０は、長期活性度Ｄ５が閾値ＴＨ１２より低い場合、処理をステップＳ２７に進め、長期活性度Ｄ５が閾値ＴＨ１２以上である場合、処理をステップＳ２５に進める。
【００９６】
［ステップＳ２５］発話判定部２７０は、ステップＳ１８で算出された各参加者の長期活性度Ｄ３に基づいて、参加者の中から長期活性度Ｄ３が最も低い参加者を発話相手に決定する。発話判定部２７０は、発話相手を示すユーザＩＤを発話処理部２８０に通知して、その発話相手に対して発言を促す発話動作の実行を指示する。
【００９７】
指示を受けた発話処理部２８０は、ユーザデータベース２１１を参照して発話相手の名前を認識し、名前を呼ぶための音声データを合成する。また、発話処理部２８０は、発言を促すための音声パターンデータを発話データベース２２１から読み込み、その音声パターンデータと名前の音声データとを合成することで、発話動作で出力させる音声データを生成する。発話処理部２８０は、生成された音声データをロボット１００に送信して、発話動作の実行を要求する。これによりロボット１００では、送信された音声データに基づく音声がスピーカ１０３から出力されて、長期活性度Ｄ３が最も低い参加者に対して発言を促す発話が行われる。
【００９８】
［ステップＳ２６］発話判定部２７０は、ＲＡＭ２０２に記憶されたカウント値を０にリセットする。なお、このカウント値は、後述するステップＳ２９の実行回数を示す値である。
【００９９】
［ステップＳ２７］発話判定部２７０は、会議の開始から所定時間が経過したかを判定する。発話判定部２７０は、所定時間が経過していない場合、処理をステップＳ２８に進め、所定時間が経過した場合、処理を図１１のステップＳ３１に進める。なお、この所定時間は、長期活性度の算出期間より十分長い時間に設定される。
【０１００】
［ステップＳ２８］発話判定部２７０は、ＲＡＭ２０２に記憶されたカウント値が所定の閾値ＴＨ１３より大きいかを判定する。なお、閾値ＴＨ１３は、２以上の整数としてあらかじめ設定される。発話判定部２７０は、カウント値が閾値ＴＨ１３以下の場合、処理をステップＳ２９に進め、カウント値が閾値ＴＨ１３より大きい場合、処理を図１１のステップＳ３２に進める。
【０１０１】
［ステップＳ２９］発話判定部２７０は、ステップＳ１８で算出された各参加者の長期活性度Ｄ３に基づいて、参加者の中から長期活性度Ｄ３が最も高い参加者を発話相手に決定する。発話判定部２７０は、発話相手を示すユーザＩＤを発話処理部２８０に通知して、その発話相手に対して発言を促す発話動作の実行を指示する。
【０１０２】
指示を受けた発話処理部２８０は、ユーザデータベース２１１を参照して発話相手の名前を認識し、ステップＳ２５と同様の手順で、発話動作で出力させる音声データを生成する。発話処理部２８０は、生成された音声データをロボット１００に送信して、発話動作の実行を要求する。これによりロボット１００では、送信された音声データに基づく音声がスピーカ１０３から出力されて、長期活性度Ｄ３が最も高い参加者に対して発言を促す発話が行われる。
【０１０３】
［ステップＳ３０］発話判定部２７０は、ＲＡＭ２０２に記憶されたカウント値を１だけインクリメントする。
以下、図１１を用いて説明を続ける。
【０１０４】
［ステップＳ３１］発話判定部２７０は、会議の参加者に休憩を促す発話動作の実行を発話処理部２８０に指示する。発話判定部２７０は、休憩を促すための音声データを発話データベース２２１から読み込み、その音声データをロボット１００に送信して、発話動作の実行を要求する。これによりロボット１００では、送信された音声データに基づく音声がスピーカ１０３から出力されて、休憩を促す発話が行われる。なお、このステップＳ３１では、話題転換を促す発話動作が行われてもよい。
【０１０５】
［ステップＳ３２］発話判定部２７０は、会議の参加者に話題転換を促す発話動作の実行を発話処理部２８０に指示する。発話判定部２７０は、話題転換を促すための音声データを発話データベース２２１から読み込み、その音声データをロボット１００に送信して、発話動作の実行を要求する。これによりロボット１００では、送信された音声データに基づく音声がスピーカ１０３から出力されて、話題転換を促す発話が行われる。
【０１０６】
なお、話題転換を促すための発話内容は、例えば、あらかじめ用意された、会議の内容とは無関係の内容であってよい。例えばロボット１００の場合、会議の内容とは関係のない、人が発言した場合には場違いな内容を発話した場合でも、場を和ませ、聞いた人の気分を転換できる場合がある。
【０１０７】
［ステップＳ３３］発話判定部２７０は、ＲＡＭ２０２に記憶されたカウント値を０にリセットする。
以上の図９〜図１１の処理では、会議の短期活性度が閾値ＴＨ１１より低く、会議の長期活性度が閾値ＴＨ１２以上である場合には、ステップＳ２５により長期活性度が最も低い参加者に発言を促す発話動作が行われる。これにより、参加者間の活性度が均一化され、議論の質を向上させることができる。
【０１０８】
また、会議の短期活性度が閾値ＴＨ１１より低く、会議の長期活性度が閾値ＴＨ１２より低い場合には、ステップＳ２９により長期活性度が最も高い参加者に発言を促す発話動作が行われる。これにより、議論を活性化することができる。
【０１０９】
ただし、長期活性度が最も高い参加者に発言を促すタイミングと判定されるケースでも、ステップＳ２７でＹｅｓと判定された場合には、会議の開始からある程度長い時間が経過しており、議論が停滞している可能性がある。このような場合には、ステップＳ３１により休憩を促すか、あるいは話題転換を促す発話動作が行われる。これにより、議論を活性化できる可能性が高まる。
【０１１０】
また、長期活性度が最も高い参加者に発言を促すタイミングと判定されるケースでも、ステップＳ２８でＹｅｓと判定された場合には、ステップＳ２９による議論活性化のための発話動作を何度も行っても会議の活性度が上がらなかったと考えられる。このような場合には、ステップＳ３２により話題転換を促す発話動作が行われる。これにより、会議の活性度が上昇する可能性が高まる。
【０１１１】
このように、サーバ装置２００の処理によれば、会議の活性度の推移に基づく会議の状況判断結果に応じて、会議の活性度を向上させるのに適する発話動作を適切なタイミングでロボット１００に実行させることができる。これにより、会議の司会者の技量に左右されることなく、会議の活性度をある程度維持し、有益な議論を行うことができるようになる。また、参加者の発言内容の解析といった複雑で高負荷の処理を行うことなく、上記効果を得ることができる。
【０１１２】
なお、上記の各実施の形態に示した装置（例えば、制御装置２０、サーバ装置２００）の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、各装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供され、そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記憶装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記憶装置には、ハードディスク装置（ＨＤＤ）、磁気テープなどがある。光ディスクには、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ブルーレイディスク（Blu-ray Disc：ＢＤ、登録商標）などがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などがある。
【０１１３】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤなどの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【０１１４】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムまたはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムにしたがった処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムにしたがった処理を実行することもできる。また、コンピュータは、ネットワークを介して接続されたサーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムにしたがった処理を実行することもできる。
【符号の説明】
【０１１５】
１０  音声出力装置
１１  音声出力部
１２  収音部
２０  制御装置
２１  算出部
２１ａ  表
２２  判定部
Ａ〜Ｄ  参加者
【図１】
2020187605.tif 000003
【図２】
2020187605.tif 000004
【図３】
2020187605.tif 000005
【図４】
2020187605.tif 000006
【図５】
2020187605.tif 000007
【図６】
2020187605.tif 000008
【図７】
2020187605.tif 000009
【図８】
2020187605.tif 000010
【図９】
2020187605.tif 000011
【図１０】
2020187605.tif 000012
【図１１】
2020187605.tif 000013