(57)【要約】      （修正有）【課題】対話サービスを提供するロボットによる顧客からの質問に対する回答内容の人手によるメンテナンスの効果的な実施を支援する。【解決手段】対話サービスを提供するロボットによる顧客からの質問に対する回答を登録する登録システムであって、ロボット制御装置は、人と人との対話を音声認識する音声認識部と、音声認識部による音声認識結果が対話ログとして登録される対話ログデータベースと、質問と、質問に対する回答との組合せが対話例として予め登録された回答データベースと、対話ログデータベースに登録された対話ログ及び回答データベースに登録された対話例に基づいて対話例の適切性を判定し、判定結果に応じたルールで対話例の修正候補を生成する対話生成部と、対話生成部により生成された修正候補が掲載された対話例修正画面を生成する画面生成部とを含む。対話生成部は、対話例修正画面上で選択された修正候補を回答データベースに登録する。【選択図】図３
2020204711.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対話サービスを提供するロボットによる顧客からの質問に対する回答を登録する登録システムであって、
人と人との対話を音声認識する音声認識部と、
前記音声認識部による音声認識結果が対話ログとして登録される対話ログデータベースと、
前記質問と、当該質問に対する前記回答との組合せが対話例として予め登録された回答データベースと、
前記対話ログデータベースに登録された前記対話ログ及び前記回答データベースに登録された前記対話例に基づいて前記対話例の適切性を判定し、判定結果に応じたルールで前記対話例の修正候補を生成する対話生成部と、
前記対話生成部により生成された前記修正候補が掲載された前記対話例修正画面を生成する画面生成部と
を備え、
前記対話生成部は、
前記対話例修正画面上で選択された前記修正候補を前記回答データベースに登録する
ことを特徴とするロボットの対話登録システム。
【請求項２】
前記対話生成部は、
前記対話ログにおける前記質問及び前記対話例における前記質問の一致度と、当該対話ログにおける前記回答及び前記対話例における前記回答との一致度とに基づいて前記対話例を前記適切性に応じたカテゴリに分類し、
生成した前記修正候補のそれぞれについて、対応する前記対話例の分類先の前記カテゴリと、当該対話例が前記回答データベースに登録されてからの経過時間と、当該対話例における前記質問が前記顧客からされた回数とに基づいて、修正の優先度を算出し、
算出した前記優先度に応じた順番で各前記修正候補を前記対話例修正画面に掲載する
ことを特徴とする請求項１に記載のロボットの対話登録システム。
【請求項３】
前記音声認識部は、
人と人との対話の音声データから質問及び回答を識別してそれぞれテキストに変換し、変換した前記テキストに対してフィラーの除去又は形態素解析を実施して前記テキストを整形する
ことを特徴とする請求項１に記載のロボットの対話登録システム。
【請求項４】
前記対話生成部は、
前記修正候補を生成する際、前記ルールに従って前記対話ログの回答から前記修正候補の回答を生成する場合には、前記対話ログの回答に所定の整形処理を実施したものを前記修正候補の回答とし、
前記画面生成部は、
前記整形処理の前後の回答の表示を含む態様で、前記修正候補が掲載された前記Ｑ＆Ａ修正画面を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載のロボットの対話登録システム。
【請求項５】
前記対話生成部は、
前記対話ログにおける前記質問及び前記対話例における前記質問の一致度と、当該対話ログにおける前記回答及び当該対話例における前記回答との一致度とに基づいて、当該対話例を前記適切性に応じたカテゴリに分類し、
前記画面生成部は、
各前記修正候補の分類先の前記カテゴリを当該前記修正候補と対応付けて前記対話例修正画面に掲載する
ことを特徴とする請求項１に記載のロボットの対話登録システム。
【請求項６】
前記対話が異なる言語で行われた場合に、前記音声認識部による前記対話の音声認識結果に翻訳を実施して言語を統一し、前記翻訳の結果を前記対話ログとして前記対話ログデータベースに格納する翻訳制御部をさらに備え、
前記対話生成部は、
同一の言語に統一された前記対話ログ及び前記対話例に基づいて前記修正候補を生成し、
前記画面生成部は、
統一された前記言語の前記修正候補を前記対話例修正画面に掲載する
ことを特徴とする請求項１に記載のロボットの対話登録システム。
【請求項７】
前記ユーザは、前記対話例修正画面において、当該対話例修正画面に表示された前記修正候補を編集でき、
前記対話生成部は、
前記対話例修正画面において編集された前記修正候補が選択された場合に、編集後の当該修正候補を前記回答データベースに登録する
ことを特徴とする請求項１に記載のロボットの対話登録システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、登録システムに関し、対話サービスを提供するロボットによる顧客からの質問に対する回答を登録する登録システムに適用して好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、ロボットにおける音声認識、対話、及び翻訳の機能等が向上し、かつ、ロボットのコスト低減が進んでいる。このため、各種店舗や施設等において人との対話サービスを提供する用途でロボットが使用される機会が増加している。対話サービスには、具体的には例えば、通行人や来客等の案内対象者（顧客）に対して音声で案内を行う案内サービス、人と人との仲介として翻訳を実施する翻訳サービス、あるいは、電話での自動音声による応答サービス等がある。
【０００３】
対話サービスを提供するロボットに質問への回答を実施させるためには、想定される質問（Ｑ）と回答（Ａ）との組み合わせである対話例（以下、これをＱ＆Ａ（Question And Answer）と呼ぶ）をロボットにティーチングして、内部の回答データベース（以下、データベースをＤＢと略記する）に記録（登録）する必要がある。ロボットは、顧客の音声認識結果を基に、回答ＤＢに登録されている質問を検索し、一致率が高い質問に紐付けられた回答を選び、選んだ回答のテキストを音声ファイルにしてスピーカから出力することで、対話の回答を行うことができる。一般に、回答ＤＢへのＱ＆Ａの登録は、ロボットを設置する前に、管理者等のユーザがロボットの役割や設置場所等に応じて想定質問を検討した上で、Ｑ＆Ａリストを作成して回答ＤＢにインポートする等によって実現される。
【０００４】
なお、運用中のロボットが適切に役務を果たすためには、質問に対して適切な回答が実施できる必要がある。例えば、事前に作成された想定質問と顧客の質問とがマッチしない場合にはロボットは適切な回答ができない。このため、顧客の質問とロボットの回答結果をログとして集約して分析することにより、どのような質問や回答が不足しているかが分かり、Ｑ＆Ａリストの拡充を行うことができる。
【０００５】
例えば特許文献１には、回答ＤＢに登録するＱ＆Ａリストを自動で拡充することができるシステムが開示されている。具体的には、特許文献１に開示されたシステムは、人と人との対話のログを集約し、対話ログの中の音声認識結果が質問か応答かを質問テンプレートと応答テンプレートとのマッチングにより判断し、質問と応答の組み合わせを回答ＤＢに登録し、ロボットが回答するときは、回答ＤＢに登録したＱ＆Ａのうちから最も近い回答を出力する。
【０００６】
また、対話サービスを提供するロボットによって実施可能な別のサービスとして、顧客とオペレータとの対話の補助が挙げられる。すなわち、ロボットによって十分な案内ができないときに、オペレータによって適切な案内が実施される場合があり、このような場合にロボットは、顧客とオペレータとの補助役に役割を変えて、対話を翻訳することで、オペレータを支援することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０００−３３９３１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、ロボットが提供する対話サービスでは、状況の変化によって適切な回答が変わる可能性があるため、回答ＤＢに登録されるＱ＆Ａが適切であるかを、管理者等のユーザが確認し精査するといった人手によるメンテナンスの工程が必要とされる。例えば、ロボットの設置場所が変更されるといった時間的な変化があった場合には、それまでの回答では正しい案内ができなくなることがあり、人手で新たな回答を登録する必要があった。また例えば、ロボットが顧客とオペレータとの対話を補助する際、本来は回答側であるオペレータの発話に顧客の意図確認のための質問が含まれ得るといったように、人と人との対話のなかで発生した音声が質問であるか回答であるかは、話者の役割によっても異なるため判断が難しく、回答ＤＢへの登録内容を人手によって精査する必要があった。さらに、人と人との対話では、話者ごとに異なる話し言葉の特性が含まれるため、個人による回答のバラつきが発生するという問題もあり、属人性を排除するためには人手によるメンテナンスを行うことが好ましかった。
【０００９】
しかしながら、特許文献１に開示されたシステムの場合、応答内容の適切さを判断することなく、集約した対話のログに基づいて単純にＱ＆Ａが回答ＤＢに蓄積されていくため、適切でないＱ＆Ａも多く登録されることになり、人手によるＱ＆Ａのメンテナンスに手間が掛かる等、効果的なメンテナンスの実施を困難にするという課題があった。
【００１０】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、対話サービスを提供するロボットによる顧客からの質問に対する回答内容の人手によるメンテナンスの効果的な実施を支援することができる登録システムを提案しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
かかる課題を解決するため本発明においては、対話サービスを提供するロボットによる顧客からの質問に対する回答を登録する登録システムであって、人と人との対話を音声認識する音声認識部と、前記音声認識部による音声認識結果が対話ログとして登録される対話ログデータベースと、前記質問と、当該質問に対する前記回答との組合せが対話例として予め登録された回答データベースと、前記対話ログデータベースに登録された前記対話ログ及び前記回答データベースに登録された前記対話例に基づいて前記対話例の適切性を判定し、判定結果に応じたルールで前記対話例の修正候補を生成する対話生成部と、前記対話生成部により生成された前記修正候補が掲載された前記対話例修正画面を生成する画面生成部とを設け、前記対話生成部が、前記対話例修正画面上で選択された前記修正候補を前記回答データベースに登録するようにした。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、対話サービスを提供するロボットによる顧客からの質問に対する回答内容の人手によるメンテナンスの効果的な実施を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施の形態に係るロボットの対話登録システムの全体構成例を示すブロック図である。
【図２】図１に示したロボットの制御系の構成例を示すブロック図である。
【図３】図１に示したロボット制御装置の制御系の構成例を示すブロック図である。
【図４】Ｑ＆Ａデータの一例を説明するための図である。
【図５】図１に示した操作端末の制御系の構成例を示すブロック図である。
【図６】サービスモード決定処理の処理手順例を示すフローチャートである。
【図７】直接対話処理の処理手順例を示すフローチャートである。
【図８】対話仲介処理の処理手順例を示すフローチャートである。
【図９】対話ログデータの一例を説明するための図である。
【図１０】Ｑ＆Ａ修正画面の具体例を示す図である。
【図１１】Ｑ＆Ａのメンテナンスにおける人手による操作手順例を示すフローチャートである。
【図１２】修正候補作成処理の処理手順例を示すフローチャートである。
【図１３】分類の判定基準とＱ＆Ａの自動生成ルールを定めた判定マトリクスを示す図である。
【図１４】優先度スコア算出処理の処理手順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】
【００１４】
以下、本発明の一実施形態に係るロボットの対話登録システムの一例を、図面を参照しながら説明するが、本発明は下記の例に限定されない。
【００１５】
（１）ロボットの対話登録システム１の構成例
図１は、本発明の一実施の形態に係るロボットの対話登録システムの全体構成例を示すブロック図である。図１に示すように、ロボットの対話登録システム１は、ロボット１０、ロボット制御装置２０、及び操作端末３０を備える。ロボット１０とロボット制御装置２０との間、及びロボット制御装置２０と操作端末３０との間は、有線ＬＡＮ（Local Area Network）もしくは無線ＬＡＮ等の通信網により接続される。
【００１６】
ロボット１０は、自律移動可能な案内ロボットであり、導入先の施設内の所定の範囲、例えば、ロボット１０が設置されるフロア内を移動可能である。そしてロボット１０は、施設内の通行人や来客等の案内対象者（顧客）に対して、音声で案内を行うサービスや、走行、ジェスチャー等の動作によって顧客を所定の場所まで案内するサービス等を提供する。本実施の形態では、ロボット１０が提供可能な対話サービスとして、顧客と対話しながら案内を行う「案内サービス」と、顧客とオペレータとの対話を翻訳によって支援する「翻訳サービス」とを挙げて説明する。
【００１７】
ロボット１０は、内部に備えたセンサ（後述するカメラ１３１やマイクロフォン１３２等）で検出したセンサデータをロボット制御装置２０に転送し、ロボット制御装置２０は、受信したセンサデータの内容に応じて、人への案内動作をロボット１０に対して指示する。そして、指示を受けたロボット１０は、指示内容を出力デバイスを通じて発話、モーション、または移動等の動作を実施することで、回答及び案内を行う。
【００１８】
ロボット制御装置２０は、ロボット１０から受信したセンサデータをもとに、接客ログを作成して保持する。特に、人と人との間の音声対話の識別結果（音声認識結果）については、接客ログの一例として対話ログとして保持する（後述する対話ログＤＢ２２９）。また、ロボット制御装置２０は、対話ログをもとにＱ＆Ａ修正画面（後述するＱ＆Ａ修正画面５００）を作成する。
【００１９】
操作端末３０は、ロボット制御装置２０が提供するＱ＆Ａ修正画面にアクセスし、Ｑ＆Ａ修正候補の検索、編集、及び登録を行うことができる。
【００２０】
（１−１）ロボット１０の内部構成例
図２は、図１に示したロボットの制御系の構成例を示すブロック図である。図２に示すように、ロボット１０は、ＣＰＵ（central processing unit）１１０と、ＣＰＵ１１０の制御に基づいて各種処理が実行される記憶装置１２０、入出力装置１３０及び通信インタフェース１４０と、を備える。
【００２１】
ＣＰＵ１１０は、プロセッサの一例であって、記憶装置１２０に格納されたプログラムを読み出して実行することにより、例えば、記憶装置１２０内に示された各機能部（駆動制御部１２１，対話制御部１２２，入出力部１２３）の機能を実現する。
【００２２】
記憶装置１２０は、プログラムやデータを格納する記憶装置であって、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の主記憶装置や、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の補助記憶装置で構成される。図２には、記憶装置１２０の主記憶装置に格納されたプログラムの実行によって機能が実現される機能構成の一例として、駆動制御部１２１、対話制御部１２２、及び入出力部１２３が示されている。
【００２３】
駆動制御部１２１は、ロボット１０を自律移動させる際の駆動制御を行う。具体的には例えば、駆動制御部１２１は、ロボット１０が自律移動する際に、ロボット１０のカメラ１３１が撮影した映像や、測域センサ１３４が光波によって検出した自身の位置等に基づいて、ロボット１０の周囲の状況を判断する。そして、駆動制御部１２１は、判断した内容、及び予め設定された顧客との距離に関するデータ等に基づいて、人や壁等の障害物を避けながらロボット１０を自律移動させる。また、駆動制御部１２１は、ジャイロセンサ１３３の検出値に基づいてロボット１０の機体の傾きを検知し、ロボット１０が倒れずに自律移動するための制御を行う。ロボット１０の移動中に、カメラ１３１及び／又は測域センサ１３４から得た情報に基づいて障害物が検知された場合には、駆動制御部１２１は、ロボット１０の移動を停止させるか、障害物を回避するようにロボット１０の動作を制御する。
【００２４】
本実施の形態では、ロボット１０が移動できる移動可能範囲は、予め決められた所定の範囲内（例えば、施設内）に制限される。つまり、駆動制御部１２１が判断するロボット１０の現在位置は、その移動可能範囲内での位置に留まる。
【００２５】
対話制御部１２２は、ロボット制御装置２０による指示を受けて、入出力装置１３０が備えるマイクロフォン１３２及びスピーカ１３５を用いて、顧客又はオペレータとの対話動作を、音声を介して行わせる。
【００２６】
入出力部１２３は、入出力装置１３０との間で行われる各種データの入出力動作を実行する他、通信インタフェース１４０を介してロボット制御装置２０との間で行われる各種データの入出力動作を実行する。
【００２７】
入出力装置１３０は、カメラ１３１、マイクロフォン１３２、ジャイロセンサ１３３、測域センサ１３４、スピーカ１３５、及び駆動機構１３６を備える。
【００２８】
カメラ１３１は、案内対象者（顧客）を撮影することにより、顧客の顔等の画像情報を取得する。マイクロフォン１３２（入力手段の一例であって、音声情報を取得可能な他の集音機器であってもよい）は、顧客やオペレータから発生された音声に関する情報である音声情報を取得する。カメラ１３１で取得された画像情報やマイクロフォン１３２で取得された音声情報等の各種データは、通信インタフェース１４０を経由してロボット制御装置２０に送信される。
【００２９】
ジャイロセンサ１３３は、ロボット１０に加わる角加速度に基づいてロボット１０の傾き等を検出する。ジャイロセンサ１３３は、検出した傾き角を、通信インタフェース１４０を経由してロボット制御装置２０に送信する。
【００３０】
測域センサ１３４は、光波を用いた距離測定に基づいて、ロボット１０の位置を特定するとともに、ロボット１０の周囲環境を検知するセンサである。測域センサ１３４は、ロボット１０の位置、及び障害物等を含む周囲の空間形状を計測する。測域センサ１３４は、計測によって得たデータを、通信インタフェース１４０を経由してロボット制御装置２０に送信する。
【００３１】
スピーカ１３５は、対話制御部１２２で生成された、ロボット１０が施設内を案内するために必要な対話用の音声を、外部に出力する。
【００３２】
駆動機構１３６は、駆動制御部１２１からの指示に基づいてロボット１０を移動させる機構である。例えばロボット１０が、車輪により移動可能な形態である場合には、駆動機構１３６は、ロボット１０に設けられた車輪を駆動させるモータである。例えばロボット１０が、二足歩行が可能な人型の形態である場合には、駆動機構１３６は、ロボット１０に設けられた足に相当する部材を駆動するアクチュエータである。
【００３３】
通信インタフェース１４０は、ネットワークに接続するための装置であって、ロボット制御装置２０の通信インタフェース２４０（後述の図３参照）と、ネットワークを介して接続される。
【００３４】
（１−２）ロボット制御装置２０の内部構成例
図３は、図１に示したロボット制御装置の制御系の構成例を示すブロック図である。図３に示すように、ロボット制御装置２０は、ＣＰＵ２１０、記憶装置２２０及び通信インタフェース２４０を備える。
【００３５】
ＣＰＵ２１０は、プロセッサの一例であって、記憶装置２２０に格納されたプログラムを読み出して実行することにより、例えば、図３の記憶装置２２０内に示された各機能部（音声認識部２２１，画像認識部２２２，サービス制御部２２３，対話制御部２２４，翻訳制御部２２５，画面生成部２２６，対話生成部２２７）の機能を実現する。
【００３６】
記憶装置２２０は、プログラムやデータを格納する記憶装置であって、ＲＡＭ等の主記憶装置と、ＨＤＤやＳＳＤ等の補助記憶装置とで構成される。図３には、記憶装置２２０の主記憶装置に格納されたプログラムの実行によって機能が実現される機能構成の一例として、音声認識部２２１、画像認識部２２２、サービス制御部２２３、対話制御部２２４、翻訳制御部２２５、画面生成部２２６、及び対話生成部２２７が示され、記憶装置２２０の補助記憶装置に格納されるデータ群の一例として、回答ＤＢ２２８、対話ログＤＢ２２９、及び除外候補ＤＢ２３０が示されている。なお、図３に示した各種ＤＢは、ネットワークを介してロボット制御装置２０（通信インタフェース２４０）と通信可能な外部の記憶手段で実現されてもよい。
【００３７】
音声認識部２２１は、ロボット１０から送信されて通信インタフェース２４０が受領した音声データに対して、音声認識を行い、話者（顧客やオペレータ）の発話言語によるテキスト（文字列）に変換するテキスト変換を実施する。以後、このテキスト変換によって生成されるテキストを「音声テキスト」と称することがある。
【００３８】
音声認識部２２１によるテキスト変換に用いられる言語の設定方法の一例として、顧客（案内対象者）の発話言語を設定する場合には、顧客へのサービス開始時に顧客の発話内容を受信し、その言語が予め登録された複数種類の言語の何れに最も近いかを判断することで、顧客の発話言語を特定し、設定することができる。また、別の一例として、オペレータの発話言語を設定する場合には、予めオペレータの使用言語を設定してもよいし、顧客の発話言語の設定と同様の方法を用いてもよい。
【００３９】
なお、音声認識部２２１は、音声データの音声特徴量を分析し、音声特徴量が予め登録されている特徴量と一致するかを判断することにより、話者が顧客であるかオペレータであるかを識別することができる。
【００４０】
画像認識部２２２は、ロボット１０から送信されて通信インタフェース２４０が受領した画像データを基に、顔特徴を有した分類器によって人物検知を実施する。画像認識部２２２は、顔の特徴量が予め登録されている特徴量と一致するか判断することによって、話者が顧客であるかオペレータであるかを識別することができる。
【００４１】
サービス制御部２２３は、音声認識部２２１が検出した音声テキストや、画像認識部２２２が検出した人物検知結果に応じて、ロボット１０への接客動作の指示、対話制御部２２４への直接対話の指示、または翻訳制御部２２５への対話仲介の指示等を実施する。
【００４２】
サービス制御部２２３は、ロボット制御装置２０が内部状態として持つ「サービスモード」を判断及び設定することができる。サービス制御部２２３によってサービスモードが所定のモードに設定されることにより、ロボット制御装置２０はロボット１０を当該モードに基づいて制御し、ロボット１０は当該モードに応じたサービスを顧客に提供することができる。
【００４３】
本実施の形態では、ロボット制御装置２０が持つ内部状態の具体例として、「案内サービスモード」、「翻訳サービスモード」、及び「Ｑ＆Ａ修正モード」が説明される。このうち、対話サービスに関連するサービスモードの具体例として、ロボット１０が案内サービスを提供する場合に設定される「案内サービスモード」と、ロボット１０が翻訳サービスを提供する場合に設定される「翻訳サービスモード」とが用意されている。また、「Ｑ＆Ａ修正モード」は、人手（管理者等のユーザ）によるＱ＆Ａのメンテナンスを行う際に設定されるモードである。詳細は後述するが、Ｑ＆Ａ修正モードでは、操作端末３０から参照するＱ＆Ａ修正画面に「Ｑ＆Ａの修正候補」が表示され、ユーザが選択したＱ＆Ａの修正候補を回答ＤＢ２２８に登録することができる。
【００４４】
詳細は図６を参照しながら後述するが、サービス制御部２２３は、サービスモードを「案内サービスモード」と判断した場合には、対話制御部２２４に、音声テキストを基にした顧客との直接対話（回答）の実施を指示する。一方、サービス制御部２２３は、サービスモードを「翻訳サービスモード」と判断した場合には、翻訳制御部２２５に、音声テキストと、話者が顧客かオペレータかを識別した結果に基づく話者判定結果とを通知し、顧客とオペレータとの対話を翻訳によって仲介する対話仲介の実施を指示する。
【００４５】
対話制御部２２４は、音声テキストを基に回答ＤＢ２２８を検索し、検索結果に応じて回答を出力する。具体的には、対話制御部２２４は、回答ＤＢ２２８において上記音声テキストと類似または一致する想定質問（Ｑ）が登録されているかを検索し、該当する想定質問（Ｑ）があった場合には、回答ＤＢ２２８で想定質問（Ｑ）に紐付けて登録されている回答（Ａ）を出力し、該当する想定質問（Ｑ）がなかった場合には、予め用意された所定の回答を出力する。対話制御部２２４によって出力される回答は、音声合成を実施して音声ファイルに変換した上で、ロボット１０に転送される。この結果、ロボット１０では、転送された音声ファイルをスピーカ１３５で出力することで、顧客の質問に対する回答を実施することができる。
【００４６】
翻訳制御部２２５は、音声テキストと話者判定結果に基づいて、顧客とオペレータの相互翻訳を実施する。すなわち、翻訳制御部２２５は、顧客の発話言語はオペレータの発話言語に翻訳して出力し、オペレータの発話言語は顧客の発話言語に翻訳して出力する。具体的には例えば、顧客が英語で発話し、オペレータが日本語で発話する場合、翻訳制御部２２５は、顧客の発話結果を英語から日本語に翻訳し、音声合成を実施して音声ファイルに変換した上でロボット１０に転送する。この結果、ロボット１０では、転送された音声ファイルをスピーカ１３５で出力することで、顧客の発話内容を翻訳してオペレータに伝えることができる。なお、顧客とオペレータの発話内容及び翻訳結果は、対話ログＤＢ２２９に格納される。
【００４７】
画面生成部２２６は、所定の表示装置（本例では操作端末３０のディスプレイ３３１とするが、その他に設けられた表示装置でもよい）に表示する画面を生成する。具体的には例えば、画面生成部２２６は、ロボット制御装置２０が操作端末３０から所定のアクセス要求（Ｑ＆Ａ修正要求）を受信した際に、回答ＤＢ２２８で管理されるＱ＆Ａを登録及び修正可能なＱ＆Ａ修正画面を出力する。Ｑ＆Ａ修正画面は、例えばＧＵＩ（Graphical User Interface）で提供され、画面の詳細内容は、図１０を参照しながら後述する。
【００４８】
対話生成部２２７は、Ｑ＆Ａ修正画面からの操作を通じて管理者等のユーザがＱ＆Ａを修正することができる「Ｑ＆Ａ修正モード」において、Ｑ＆Ａの修正候補を自動生成し出力する。対話生成部２２７は、操作端末３０におけるユーザの操作によってＱ＆Ａ修正画面上での検索要求を受信した場合に、回答ＤＢ２２８、対話ログＤＢ２２９、及び除外候補ＤＢ２３０にアクセスして各ＤＢの検索を実施し、追加または修正するＱ＆Ａの修正候補を自動作成し、修正候補ごとに優先度スコアを算出する。そして、対話生成部２２７によって生成（作成及び算出）された結果が、検索結果としてＱ＆Ａ修正画面に表示される。
【００４９】
回答ＤＢ２２８は、対話サービスにおいてロボット１０が回答するためのＱ＆Ａを保持する。具体的には、回答ＤＢ２２８には、想定される質問とその回答との組み合わせが登録される（Ｑ＆Ａデータ）。前述したように、回答ＤＢ２２８は、対話制御部２２４や対話生成部２２７からの検索を受け付ける。
【００５０】
図４は、Ｑ＆Ａデータの一例を説明するための図である。図４に例示したＱ＆Ａデータ４１０は、回答ＤＢ２２８に格納される情報であって、想定される質問が記録される質問（Ｑ）４１１と、当該行（レコード）の質問に対応する回答が記録される回答（Ａ）４１２と、当該レコードの質問（Ｑ）４１１及び回答（Ａ）４１２の何れかが最後に編集（登録や修正等）されたときのタイムスタンプが記録される編集時間４１３と、を備えて構成される。回答ＤＢ２２８は、質問（Ｑ）４１１と回答（Ａ）４１２を含むＱ＆Ａデータ４１０を保持することによって、行（レコード）単位で、想定されるＱ＆Ａの組み合わせを登録することができる。また、編集時間４１３は、後述する優先度スコア算出処理で参照される。
【００５１】
具体的には図４の場合、データ行の１行目のＱ＆Ａを見ると、「お手洗いはどこですか？」という日本語の質問（Ｑ）４１１に対して、「ここを直進して左に進んでいただくと、ございます。」という日本語の回答（Ａ）４１２が登録されている。また、データ行の２行目のＱ＆Ａを見ると、１行目と同じ内容だが英語によるＱ＆Ａが登録されている。このように回答ＤＢ２２８では、個々のＱ＆Ａの組み合わせは同一言語で登録されるものの、全体としては、翻訳制御部２２５で翻訳可能な複数種類の言語によるＱ＆Ａを登録することができる。
【００５２】
対話ログＤＢ２２９は、ロボット１０で行われた接客のログ、具体的には、案内サービスにおける対話の結果や、翻訳サービスにおける翻訳の結果を集約したログを保持する。前述したように、対話ログＤＢ２２９は、対話生成部２２７からの検索を受け付ける。
【００５３】
除外候補ＤＢ２３０は、Ｑ＆Ａ修正モードにおいて除外すると設定されたＱ＆Ａに関する情報を保持する。具体的には、除外候補ＤＢ２３０は、対話生成部２２７によって生成されてＱ＆Ａ修正画面に表示された検索結果において「除外」と設定されたＱ＆Ａについて、例えば、当該Ｑ＆ＡのＱ（質問）を保持する。前述したように、除外候補ＤＢ２３０は、対話生成部２２７からの検索を受け付ける。
【００５４】
通信インタフェース２４０は、ネットワークに接続するための装置であって、操作端末３０の通信インタフェース３４０（後述の図５参照）と、ネットワークを介して接続される。
【００５５】
（１−３）操作端末３０の内部構成例
図５は、図１に示した操作端末の制御系の構成例を示すブロック図である。図５に示すように、操作端末３０は、例えば汎用的なＰＣであり、ＣＰＵ３１０と、ＣＰＵ３１０の制御に基づいて各種処理が実行される記憶装置３２０、入出力装置３３０、及び通信インタフェース３４０と、を備える。
【００５６】
ＣＰＵ３１０は、プロセッサの一例であって、記憶装置３２０に格納されたプログラムを読み出して実行することにより、例えば、記憶装置３２０内に示された各機能部（ブラウザ３２１，入出力部３２２）の機能を実現する。
【００５７】
記憶装置３２０は、プログラムやデータを格納する記憶装置であって、ＲＡＭ等の主記憶装置や、ＨＤＤやＳＳＤ等の補助記憶装置で構成される。図５には、記憶装置３２０の主記憶装置に格納されたプログラムの実行によって機能が実現される機能構成の一例として、ブラウザ３２１及び入出力部３２２が示されている。
【００５８】
ブラウザ３２１は、通信インタフェース３４０を介してロボット制御装置２０にアクセスし、画面生成部２２６から出力されたＱ＆Ａ修正画面の情報を受信し、当該情報に基づいて、入出力装置３３０のディスプレイ３３１においてＱ＆Ａ修正画面を表示する。ブラウザ３２１で表示されたＱ＆Ａ修正画面は、表示された項目をキーボード３３２やマウス３３３で操作することにより、Ｑ＆Ａの登録及び修正を実施することができる。
【００５９】
通信インタフェース３４０は、ネットワークに接続するための装置であって、ロボット制御装置２０の通信インタフェース２４０と、ネットワークを介して接続される。
【００６０】
（２）対話サービス
以下では、ロボット１０が対話サービス（案内サービス、翻訳サービス）を提供する際に行われる処理の詳細を説明する。
【００６１】
（２−１）サービスモード決定処理
図６は、サービスモード決定処理の処理手順例を示すフローチャートである。図６に示すサービスモード決定処理は、ロボット１０と人（顧客）との対話を通じて、ロボット１０が提供する対話サービスを決定する処理であって、ロボット１０においてカメラ１３１が撮影した画像に基づく人物検知や、マイクロフォン１３２が取得した音声情報に基づく割り込み検知が行われた場合に、人（顧客）との対話を通じて以下のシーケンスが実施される。
【００６２】
図６によればまず、ロボット１０がサービス決定を顧客に問いかける処理を実施する（ステップＳ１１）。具体的には例えば、ロボット制御装置２０のサービス制御部２２３がロボット１０の対話制御部１２２に、顧客にサービスの選択を促処理の実施を指示し、当該指示を受けて対話制御部１２２が、ロボット１０のスピーカ１３５を用いて「案内サービスですか？翻訳サービスですか？」等のように発話させることで、顧客にサービスの選択を促す。なお、ステップＳ１２で顧客にサービスの選択を促す指示は、音声によるものに限定されず、タッチディスプレイ等にサービスの選択肢を表示し、顧客にタッチして選択させるようにする等でもよい。
【００６３】
次のステップＳ１２において、サービス制御部２２３は、ステップＳ１１で顧客から選択されたサービスが案内サービスであるか否かを判定する。選択されたサービスが案内サービスであると判定した場合には（ステップＳ１２のＹＥＳ）、ステップＳ１３に進み、選択されたサービスが案内サービスではない、すなわち翻訳サービスであると判定した場合には（ステップＳ１２のＮＯ）、ステップＳ１４に進む。
【００６４】
ステップＳ１３では、サービス制御部２２３がロボット制御装置２０の内部状態を「案内サービスモード」に設定した上で、ロボット１０による顧客への案内サービスを実施する。案内サービスモードにおけるロボット制御装置２０は、自らが実施できる案内サービスの選択肢を提示することで、以降、顧客との対話によって顧客要望をヒアリングし、回答ＤＢ２２８に登録されたＱ＆Ａを用いて接客を実施する。
【００６５】
一方、ステップＳ１４では、サービス制御部２２３が、ロボット制御装置２０の内部状態を「翻訳サービスモード」に設定した上で、ロボット１０による顧客への翻訳サービスを実施する。ここで、翻訳サービスを実施する場合、ロボット１０は、ロボット１０が設置されている施設を管理するオペレータと顧客との間の対話を、翻訳によって支援する。そこで、翻訳サービスモードが設定されたときは、ロボット制御装置２０の通信インタフェース２４０を介して（具体的には、電話、メール、またはランプ表示等の何らかの報知手段を用いて）、翻訳サービスを実施する旨をオペレータに通知することが好ましい。
【００６６】
ステップＳ１４に次ぐステップＳ１５では、サービス制御部２２３は、話者となる顧客及びオペレータを識別するための設定処理（顧客識別設定）を実施する。顧客識別設定について詳しく説明する。翻訳サービスを実施する際には、顧客の発話言語とオペレータの発話言語との間で相互翻訳の処理が行われるため、ロボット制御装置２０は、話者が顧客なのかオペレータなのか、また、それぞれの話者がどの言語で発話するのかを識別できる必要がある。そのため、顧客識別処理においてサービス制御部２２３は、まず、ロボット１０から所定の音声出力を行って顧客にヒアリングを実施し、応答した顧客の発話に基づいて、話者（顧客）の発話言語と方向とを識別し、記録する。さらにサービス制御部２２３は、オペレータにもヒアリングを実施し、応答したオペレータの発話に基づいて、話者（オペレータ）の発話言語と方向とを識別し、記録する。ここで、「話者の方向」とは、例えばロボット１０を基準としたときの各話者の相対的な方向（あるいは位置）を意味し、各話者の相対的な方向を設定することによって、以後の対話において話者が顧客であるかオペレータであるかを識別できるようになる。なお、本実施の形態は、方向（位置）に基づいて話者の識別を行うことに限定されるものではなく、他の方法、例えば話者の音声の特徴解析を行う等して、話者を識別可能な設定を行うようにしてもよい。また、ステップＳ１５で顧客及びオペレータにヒアリングする指示は、音声によるものに限定されず、タッチディスプレイ等にサービスの選択肢を表示し、顧客にタッチして選択させるようにする等としてもよい。
【００６７】
また、ステップＳ１５では、事前にオペレータの情報を設定しておくことで、オペレータへのヒアリング処理をスキップすることができる。詳しくは、オペレータが、事前に発話言語、顔の特徴量、あるいは音声特徴量等をロボット制御装置２０に登録しておくことにより、ロボット制御装置２０は、オペレータの画像もしくは音声によって、ロボット１０に対面している２人（顧客、オペレータ）のうち、何れがオペレータであるかを特定することができる。
【００６８】
上記したように、ステップＳ１３の処理が完了すると、ロボット制御装置２０において案内サービスの開始準備が整うため、以降、ロボット１０は、顧客と対話しながら案内を行う案内サービスを実施することができる。案内サービスにおける処理の流れは、図７を参照しながら後述する。また、ステップＳ１５の処理が完了すると、ロボット制御装置２０において翻訳サービスの開始準備が整うため、以降、ロボット１０は、顧客とオペレータとの対話を相互翻訳によって支援する翻訳サービスを実施することができる。翻訳サービスにおける処理の流れは、図８を参照しながら後述する。
【００６９】
（２−２）案内サービス
図７は、直接対話処理の処理手順例を示すフローチャートである。図７に示す直接対話処理は、サービスモードが案内サービスモードに設定されているときに、ロボット１０が人（顧客）との対話を通じて案内サービスを実施する処理である。
【００７０】
図７によればまず、ロボット１０が顧客の音声を受信すると、ロボット制御装置２０の音声認識部２２１が、ロボット１０から送信された音声データに対してテキスト変換を行うことにより、音声テキストを生成する（ステップＳ２１）。
【００７１】
次に、対話制御部２２４は、ステップＳ２１で生成された音声テキストから「えーと・・・」や「あのー・・・」等のフィラーを除去した上で、除去後の音声テキストに基づいて回答ＤＢ２２８に登録された質問を検索し、該当する質問に紐付けられた回答を取得する（ステップＳ２２）。なお、音声テキストからのフィラー除去は音声認識部２２１が実施してもよい。また、フィラー除去後の音声テキストには、例えば日本語の言い回し等のバラつき（揺らぎ）が含まれ得るため、対話制御部２２４は、フィラー除去後の音声テキストに対して更に形態素解析を実施した上で、同様に形態素解析が実施された回答ＤＢ２２８内の質問に対してステップＳ２２の検索を実施することが好ましい。なお、上記説明では、対話制御部２２４がフィラー除去及び形態素解析を実施するとしたが、ロボット制御装置２０の他の機能部（例えば音声認識部２２１）が実施するようにしてもよい。
【００７２】
次いでステップＳ２３では、対話制御部２２４は、ステップＳ２２の検索によって有効な回答が取得されたか否かを判定する。有効な回答が取得できた場合は（ステップＳ２３のＹＥＳ）、ステップＳ２４に進み、有効な回答が取得できなかった場合は（ステップＳ２３のＮＯ）、ステップＳ２５に進む。
【００７３】
ステップＳ２４では、対話制御部２２４は、ステップＳ２２で取得した回答を音声合成して音声ファイルに変換し、ロボット１０に転送してスピーカ１３５から再生させる。このような処理が行われることで、ロボット１０は顧客の質問に対して適切な回答を発話することができる。
【００７４】
一方、ステップＳ２５の場合は、ステップＳ２２で有効な回答が取得できていないため、対話制御部２２４は、例えば「もう一度言って頂けますか？」等のような、予め定められたヒアリング内容（固定回答）を音声合成して音声ファイルに変換し、ロボット１０に転送してスピーカ１３５から再生させる。このような処理が行われることで、ロボット１０は顧客に対して、再質問の要求を発話することができる。なお、ステップＳ２５で出力させるヒアリング内容は、上記例に限定されるものではなく、例えば「わかりません」や「質問を変えてください」等のように、今回の質問には回答できない旨をロボット１０に発話させるものであってもよい。
【００７５】
そして、ステップＳ２４またはステップＳ２５の処理後は、ステップＳ２１に戻り、ロボット１０が顧客による次の音声を受信すると、再びステップＳ２１以降の処理が繰り返されることで、顧客とロボット１０との対話を続けることができる。
【００７６】
以上のように、直接対話処理では、顧客の質問に対する回答は、回答ＤＢ２２８に登録されたＱ＆Ａの検索に基づいて決定される。そのため、ロボット１０が顧客に対して効果的な接客のサービス（案内サービス）を提供するためには、ロボット制御装置２０の回答ＤＢ２２８に、様々な質問（あらゆる質問）に対応するＱ＆Ａが登録されていることが求められる。
【００７７】
（２−３）翻訳サービス
図８は、対話仲介処理の処理手順例を示すフローチャートである。図８に示す対話仲介処理は、サービスモードが翻訳サービスモードに設定されているときに、ロボット１０が人（顧客）と人（オペレータ）との対話を翻訳によって仲介する翻訳サービスを実施する処理である。
【００７８】
図８によればまず、ロボット１０は、顧客の音声を検知すると、音声割り込みがあったとして、ロボット制御装置２０の音声認識部２２１に音声データを転送する（ステップＳ３１）。そしてロボット制御装置２０では、サービス制御部２２３が、図６のステップＳ１５で設定された顧客識別設定に基づいて、受信した音声データの話者（顧客かオペレータか）及びその発話言語を識別する。具体的には、サービス制御部２２３は、音声データが発話された方向（話者の方向）に基づいて、話者が顧客かオペレータかを識別することができる。
【００７９】
次に、ステップＳ３２では、音声認識部２２１（サービス制御部２２３でもよい）は、ステップＳ３１の識別結果を判定する。話者が顧客であると判定した場合には（ステップＳ３２のＹＥＳ）、ステップＳ３３に進み、話者が顧客ではない、すなわちオペレータであると判定した場合には（ステップＳ３２のＮＯ）、ステップＳ３５に進む。
【００８０】
ステップＳ３３に進んだ場合、音声認識部２２１は、受信した顧客の音声データに対して、顧客の発話言語で音声認識（テキスト変換）を行うことにより、音声テキストを生成する。さらに、翻訳制御部２２５が、生成された音声テキストをオペレータの発話言語に翻訳する（顧客とオペレータの発話言語とが一致する場合には、翻訳しなくてもよい）。
【００８１】
そして、次のステップＳ３４では、例えばサービス制御部２２３が、ステップＳ３３で生成された音声テキストとその翻訳結果を、顧客の質問（Ｑ）としてデータに保持する。ステップＳ３４の処理が終了すると、後述するステップＳ３８に進む。
【００８２】
一方、ステップＳ３５に進んだ場合、音声認識部２２１は、受信したオペレータの音声データに対して、オペレータの発話言語で音声認識（テキスト変換）を行うことにより、音声テキストを生成する。さらに、翻訳制御部２２５が、生成された音声テキストを話者の発話言語に翻訳する（顧客とオペレータの発話言語とが一致する場合には、翻訳しなくてもよい）。
【００８３】
そして、次のステップＳ３６では、例えばサービス制御部２２３が、ステップＳ３５で生成された音声テキストとその翻訳結果を、オペレータの回答（Ａ）としてデータに保持する。
【００８４】
さらに、次のステップＳ３７において、例えばサービス制御部２２３が、以前のステップＳ３４で保持された顧客の質問（Ｑ）の音声テキスト及び翻訳結果と、ステップＳ３６で保持されたオペレータの回答（Ａ）の音声テキスト及び翻訳結果と、を組み合わせてＱ＆Ａを作成し、対話ログＤＢ２２９に登録する（対話ログデータ）。対話ログＤＢ２２９に登録した後、サービス制御部２２３は、保持していた各データを削除し、ステップＳ３８に進む。
【００８５】
ステップＳ３７におけるＱ＆Ａの作成についてより詳しく説明すると、顧客の質問（Ｑ）とオペレータの回答（Ａ）とでは、発話言語が異なる場合があるため、このとき、翻訳前の顧客の質問（すなわち、質問（Ｑ）の音声テキスト）と翻訳後のオペレータの回答（すなわち、回答（Ａ）の翻訳結果）とを１つの組み合わせとし、翻訳後の顧客の質問（すなわち、質問（Ｑ）の翻訳結果）と翻訳前のオペレータの回答（すなわち、回答（Ａ）の音声テキスト）とを１つの組み合わせとする。ステップＳ３７では、上記のようにして同じ言語によるＱ＆Ａが作成され、対話ログＤＢ２２９に登録される。
【００８６】
図９は、対話ログデータの一例を説明するための図である。図９の場合、対話ログＤＢ２２９に保存される対話ログデータは、言語によってテーブルが分けられている。具体的には、図９（Ａ）には、対話ログを日本語で収集した対話ログデータ４２０が例示され、図９（Ｂ）には、対話ログを英語で収集した対話ログデータ４３０が例示されている。
【００８７】
対話ログデータ４２０は、当該レコードのログを収集したタイムスタンプが記録されるログ日時４２１と、顧客の質問が記録される質問（Ｑ）４２２と、オペレータの回答が記録される回答（Ａ）４２３と、を備えて構成される。対話ログデータ４３０におけるデータ構造（ログ日時４３１，質問（Ｑ）４３２，回答（Ａ）４３３）は、対話ログデータ４２０と同様であるため、説明を省略する。
【００８８】
対話ログＤＢ２２９は、上記のように言語別に対話ログデータ４２０，４３０を格納することにより、顧客とオペレータとの対話内容から、質問と回答の組み合わせを抽出し、更に同一言語に翻訳したものを、対話ログとして保持することができる。
【００８９】
そして、前述したように、ステップＳ３４またはステップＳ３７の処理後は、ステップＳ３８の処理が行われる。ステップＳ３８では、対話制御部２２４が、直前に翻訳された翻訳結果（具体的には、ステップＳ３４経由の場合は、ステップＳ３３による質問（Ｑ）の翻訳結果であり、ステップＳ３７経由の場合は、ステップＳ３５による回答（Ａ）の翻訳結果）のテキストを、音声合成して音声ファイルに変換し、ロボット１０に転送してスピーカ１３５から再生させる。このような処理が行われることで、ロボット１０は、直前に発話した一方の話者の発話内容を、他方の話者の発話言語に翻訳して発話することができる。
【００９０】
そして、ステップＳ３８の処理後は、ステップＳ３１に戻り、ロボット１０が次の音声割り込みを検出すると、再びステップＳ３１以降の処理が繰り返されることで、顧客とオペレータとの対話を相互翻訳によって支援することができる。
【００９１】
なお、詳細な記載は省略するが、対話仲介処理においても、直接対話処理の場合と同様に、音声テキスト（あるいはその翻訳結果）に対して、対話制御部２２４（または音声認識部２２１等）がフィラー除去や形態素解析を実施することが好ましい。フィラー除去や形態素解析を実施することにより、不要な発話内容や揺らぎを排したＱ＆Ａを対話ログＤＢ２２９に登録することができる。
【００９２】
（３）Ｑ＆Ａ修正モード
以下では、Ｑ＆Ａ修正モードにおける処理について詳しく説明する。前述したように、「Ｑ＆Ａ修正モード」は、ロボットの対話登録システム１において、人手（管理者等のユーザ）によるＱ＆Ａのメンテナンスが行われる際に、ロボット制御装置２０の内部状態に設定されるモードであり、ユーザは、操作端末３０から、ロボット制御装置２０が提供するＧＵＩ（Ｑ＆Ａ修正画面）にアクセスすることができる。
【００９３】
図１０は、Ｑ＆Ａ修正画面の具体例を示す図である。また、図１１は、Ｑ＆Ａのメンテナンスにおける人手による操作手順例を示すフローチャートである。
【００９４】
図１０に示したＱ＆Ａ修正画面５００は、検索条件入力欄５１０と、検索ボタン５２０と、検索結果表示欄５３０と、一括反映ボタン５４０と、を備えて構成される。このＱ＆Ａ修正画面５００を参照しながら、図１１に示した手順を説明する。
【００９５】
図１１によればまず、ユーザは、操作端末３０を操作して、メンテナンス対象のＱ＆Ａを絞り込むための検索条件をＱ＆Ａ修正画面５００の検索条件入力欄５１０に入力し、検索条件の入力が終了した後は、検索ボタン５２０をクリックすることによって、ロボット制御装置２０に対してＱ＆Ａ修正候補の出力を要求する（ステップＳ４１）。検索条件の入力において、より具体的には、ユーザは、ログ日付の範囲や言語等を指定する。
【００９６】
ステップＳ４１でＱ＆Ａ修正候補の出力が要求されると、ロボット制御装置２０の対話生成部２２７及び画面生成部２２６が修正候補作成処理を実行する。詳細は図１２等を参照して後述するが、修正候補作成処理では、対話生成部２２７が、対話ログＤＢ２２９に格納された対話ログと、回答ＤＢ２２８に格納された回答とに基づいて、回答ＤＢ２２８に格納されている回答の適切性（適切な度合い）を判定し、判定結果に応じたルールでＱ＆Ａの修正候補を生成し、それぞれの修正候補の優先度を算出した上で出力する。そして画面生成部２２６が、Ｑ＆Ａ修正画面５００の検索結果表示欄５３０に、対話生成部２２７から出力されたＱ＆Ａの修正候補に関する情報を優先度の高い順に表示する。
【００９７】
ここで、図１０に示したように、検索結果表示欄５３０は、質問５３１、回答５３２、回答５３３、分類５３４、反映チェックボックス５３５、及び除外チェックボックス５３６の表示項目を有している。このうち、質問５３１及び回答５３２は、対話ログを整形して自動生成された質問及び回答であり、回答５３３は、対話ログＤＢ２２９に保持された対話ログの回答である。そこで、回答５３２と回答５３３とを比較することによって、修正候補作成処理において対話生成部２２７がどのように当該回答を修正したのかを確認することができる。また、分類５３４には、対応する修正候補の適切性の分類結果（後述する図１２のステップＳ５５を参照）が表示される。
【００９８】
ステップＳ４１の後、ユーザは、Ｑ＆Ａ修正画面５００の検索結果表示欄５３０の表示内容（具体的には、質問５３１〜分類５３４）を確認し、ユーザの判断で操作端末３０を操作して、反映チェックボックス５３５または除外チェックボックス５３６にチェックを入れる（ステップＳ４２）。具体的には、ユーザは、自動生成された質問５３１が、ロボット１０が回答すべき質問である（回答対象である）と判断した場合には、反映チェックボックス５３５にチェックを入れる。一方、ユーザは、質問５３１はロボット１０が回答する必要がない質問である（回答対象ではない）と判断した場合は、除外チェックボックス５３６にチェックを入れる。なお、ユーザが判断を保留したい場合は、何れのチェックボックスにもチェックしないとしてもよい。
【００９９】
次いで、ユーザは、ステップＳ４２で反映チェックボックス５３５にチェックを入れたレコードについて、自動生成されたＱ＆Ａ（質問５３１，回答５３２）を確認し、言い回しやＱ＆Ａの内容が適切でない場合には、検索結果表示欄５３０の該当欄にテキスト入力する等の編集を行ってＱ＆Ａ（質問５３１，回答５３２）を修正した上で、一括反映ボタン５４０をクリックする（ステップＳ４３）。
【０１００】
ステップＳ４３で一括反映ボタン５４０が選択（クリック）されると、ロボット制御装置２０の対話生成部２２７は、検索結果表示欄５３０において反映チェックボックス５３５にチェックが付けられたレコードのＱ＆Ａ（質問５３１，回答５３２）を回答ＤＢ２２８に登録し、検索結果表示欄５３０において除外チェックボックス５３６にチェックが付けられたレコードのＱ（質問５３１）を除外候補ＤＢ２３０に登録する。なお、反映の選択に基づいて回答ＤＢ２２８にＱ＆Ａを登録する際、同一の質問（Ｑ）が回答ＤＢ２２８に存在する場合には、反映が選択されたＱ＆Ａ（質問５３１，回答５３２）で更新することが好ましい。
【０１０１】
以上、ステップＳ４１〜Ｓ４３の手順が実施されることで、ユーザによって反映が必要と判断されたＱ＆Ａが回答ＤＢ２２８に新たに登録されるため、ロボット１０は、案内サービスにおいて、顧客に適切な回答を行うことができるようになる。
【０１０２】
また、除外候補ＤＢ２３０に登録されたＱ（質問）は、以降の修正候補作成処理において修正候補として選択されないため、Ｑ＆Ａ修正候補として出力されないが、時間経過に伴うロボット１０の環境の変化等を考慮すると、一定期間が経過した後は再び修正候補として選択されるようにすることが好ましい。この場合、ロボット制御装置２０（例えば対話生成部２２７）は、除外候補ＤＢ２３０に登録されているデータに対して、所定の時間（例えば日付）によるローテーションを実施し、除外候補ＤＢ２３０に登録されてから所定期間が経過した場合には、Ｑ（質問）のデータを削除すればよい。また、除外候補ＤＢ２３０からＱ（質問）のデータを削除する処理は、ユーザが実施を指示できるとしてもよい。
【０１０３】
（３−１）修正候補作成処理
次に、修正候補作成処理について詳しく説明する。
【０１０４】
図１２は、修正候補作成処理の処理手順例を示すフローチャートである。図１１のステップＳ４１で述べたように、人手によるＱ＆Ａのメンテナンス（Ｑ＆Ａ修正モード）において、Ｑ＆Ａ修正画面５００の検索条件入力欄５１０が入力され、検索ボタン５２０がクリックされた場合に、ロボット制御装置２０（対話生成部２２７，画面生成部２２６）によって修正候補作成処理が実行される。
【０１０５】
図１２によればまず、対話生成部２２７は、操作端末３０からＱ＆Ａ修正候補の出力要求（図１１のステップＳ４１参照）を受信すると、検索条件入力欄５１０に入力された検索条件で、対話ログＤＢ２２９の検索を実施する（ステップＳ５１）。
【０１０６】
ステップＳ５１における対話ログＤＢ２２９の検索は、１つの質問（Ｑ）を順次抽出する処理であって、以下に詳しく説明する。まず、対話生成部２２７は、対話ログＤＢ２２９に格納されている対話ログデータについて、例えば上から順に１行（レコード）を参照し、参照レコードに記録されている質問（Ｑ）を抽出する（図９参照）。そして、上記抽出した質問（Ｑ）を対話ログＤＢ２２９から検索された質問として、ステップＳ５２〜Ｓ５６の処理が行われる。その後、ステップＳ５７で全ての対話ログについて検索が完了したかが判定されるが、このとき、質問（Ｑ）の抽出を行っていないレコードが対話ログＤＢ２２９に残っていた場合は、ステップＳ５７でＮＯと判定され、次の１レコード（例えば次行のレコード）を参照し、この参照レコードに記録されている質問（Ｑ）が抽出されてステップＳ５２〜Ｓ５６の処理が行われる。このようにループ処理が繰り返されることで、最終的には対話ログＤＢ２２９に登録されている全てのレコードに対して質問（Ｑ）の検索が行われ、ステップＳ５７でＹＥＳと判定される。
【０１０７】
ステップＳ５１で対話ログＤＢ２２９から質問（Ｑ）を検索した後、対話生成部２２７は、対話ログＤＢ２２９から検索された質問（Ｑ）について、除外候補ＤＢ２３０を検索する（ステップＳ５２）。
【０１０８】
そして、対話生成部２２７は、ステップＳ５２の検索において、ステップＳ５１で検索された質問（Ｑ）が除外候補ＤＢ２３０に登録されている質問と一致するか否かを判定する（ステップＳ５３）。ステップＳ５３において一致すると判定した場合（ステップＳ５３のＹＥＳ）、除外候補ＤＢ２３０に登録されている質問はＱ＆Ａ修正候補の対象とはしないことから、ステップＳ５４〜Ｓ５６の処理をスキップしてステップＳ５７に進む。一方、ステップＳ５３において一致しないと判定した場合は（ステップＳ５３のＮＯ）、Ｑ＆Ａ修正候補の対象にしてもよいことから、ステップＳ５４に進む。
【０１０９】
ステップＳ５４において、対話生成部２２７は、対話ログＤＢ２２９から検索された質問（Ｑ）をキーとして、回答ＤＢ２２８に登録されているＱ＆Ａを検索する。さらに、対話生成部２２７は、ステップＳ５１，Ｓ５４における検索の結果に基づいて、対応するＱ＆Ａをその適切性に応じたカテゴリに分類する分類処理を実施する（ステップＳ５５）。
【０１１０】
ここで、ステップＳ５５で行われる、分類処理について説明する。なお、以下の説明では、対話ログＤＢ２２９から検索された質問を「Ｑ１」とし、Ｑ１に対応する回答を「Ａ１」とし、「Ｑ１」をキーとして回答ＤＢ２２８から検索された質問を「Ｑ２」とし、Ｑ２に対応する回答を「Ａ２」と称する。Ａ１は対話ログＤＢ２２９に登録されており、Ａ２は回答ＤＢ２２８に登録されている。
【０１１１】
ステップＳ５５で回答ＤＢ２２８に登録されたＱ＆Ａを分類する際、対話生成部２２７はまず、Ｑ１，Ｑ２，Ａ１，Ａ２に対して形態素解析を実施し、それぞれの文を文節に分ける。
【０１１２】
次に、対話生成部２２７は、形態素解析された結果に基づいて、Ｑ１とＱ２の一致度を表す「Ｆ１」と、Ａ１とＡ２の一致度を表す「Ｆ２」を算出する。一致度Ｆ１は、例えば以下の式１によって算出される。算出されたＦ値が大きいほど、Ｑ１とＱ２の類似性が高いことを意味し、Ｆ値が小さいほど、Ｑ１とＱ２の類似性が低いことを意味する。なお、一致度Ｆ２はＱ１，Ｑ２をＡ１，Ａ２に置き換えることで、同様に式１を用いて算出することができる。
【数１】
2020204711.tif 000003
【０１１３】
最後に、対話生成部２２７は、式１を用いて算出されたＦ１とＦ２の組み合わせに基づいて、Ｑ＆Ａを分類する。分類の判定基準については、図１３を参照しながら後述する。
【０１１４】
図１２の説明に戻る。ステップＳ５５で分類処理を行った後、対話生成部２２７は、分類結果に基づいてＱ＆Ａを自動生成する（ステップＳ５６）。Ｑ＆Ａを自動生成する手順（ルール）については、図１３を参照しながら後述する。
【０１１５】
次いで、ステップＳ５７では、対話生成部２２７は、ステップＳ５１で前述したように、全ての対話ログについて検索が完了したか否かを判定し、完了と判定した場合は（ステップＳ５７のＹＥＳ）、ステップＳ５８に進む。一方、検索の処理途中、すなわち対話ログＤＢ２２９に未検索の対話ログが残っていると判定した場合は（ステップＳ５７のＮＯ）、対話生成部２２７は、次の対話ログ（質問（Ｑ））を検索してステップＳ５２に戻って処理を繰り返す。
【０１１６】
ステップＳ５８において、対話生成部２２７は、ステップＳ５６で自動生成したそれぞれのＱ＆Ａに対して、修正の優先度を示すスコア（優先度スコア）を算出し、算出された優先度スコアの降順で、対話ログごとにステップＳ５４〜Ｓ５６の処理を実行して得られた結果（検索結果）をソートする。優先度スコアを算出する手順（優先度スコア算出処理）については、図１４を参照しながら後述する。
【０１１７】
次に、対話生成部２２７は、ステップＳ５８でソートされた検索結果を出力し、画面生成部２２６が、出力された情報を、Ｑ＆Ａ修正画面５００の検索結果表示欄５３０に表示する（ステップＳ５９）。この結果、検索結果表示欄５３０には、修正の優先度が高い順に検索結果（Ｑ＆Ａの修正候補に関する情報）が表示される。
【０１１８】
（３−２）分類の判定基準とＱ＆Ａ自動生成のルール
図１３は、分類の判定基準とＱ＆Ａ自動生成のルールを定めた判定マトリクスを示す図である。図１３に示したように、判定マトリクス４４０には、Ｆ１類似度とＦ２類似度との組み合わせに応じて、Ｑ＆Ａの分類や自動生成のルールが定められている。ここで、Ｆ１類似度は、一致度Ｆ１を所定の閾値を基準として区分したものであり、Ｑ１とＱ２の質問としての類似度合いを示す。同様に、Ｆ２類似度は、一致度Ｆ２を所定の閾値を基準として区分したものであり、Ａ１とＡ２の回答としての類似度合いを示す。本例では、Ｆ１類似度及びＦ２類似度は、類似度が高い順に、「大」、「中」、「小」の３種類を用いる。
【０１１９】
本例では、Ｑ＆Ａの分類先のカテゴリとして、「回答誤り」、「回答誤り可能性有り」、「回答無し」、「同義語／言い回し不足」、及び「回答所有」の５種類のカテゴリが用意されており、何れのカテゴリに分類されるかによって、Ｑ＆Ａの自動生成ルールも定まる。以下ではカテゴリごとに詳しく説明する。
【０１２０】
第１の組み合わせとして、Ｆ１類似度が大きく、Ｆ２類似度が小さい場合は（Ｆ１類似度（大）かつＦ２類似度（小））、「回答誤り」のカテゴリと分類する。これは、顧客による質問Ｑ１と、回答ＤＢ２２８に登録された想定質問Ｑ２との類似度が高い（一致する）にも拘わらず、オペレータの回答Ａ１と回答ＤＢ２２８に登録された回答Ａ２とが異なる状況であり、このとき回答ＤＢ２２８に登録された回答Ａ２が誤っている可能性が高いため、「回答誤り」のカテゴリと分類する。
【０１２１】
カテゴリが「回答誤り」の場合は、回答ＤＢ２２８に登録された回答Ａ２よりも、オペレータによる回答Ａ１のほうが正しい可能性が高い。また、音声認識された結果である顧客質問のＱ１よりも、人手で事前に判断し回答ＤＢ２２８に登録されたＱ２のほうが、文章として整形されている。したがって、Ｑ２とＡ１を用いてＱ＆Ａの修正候補を自動生成する（Ｑ＝Ｑ２，Ａ＝Ａ１）。
【０１２２】
第２の組み合わせとして、Ｆ１類似度が大きく、Ｆ２類似度が中ぐらいの場合は（Ｆ１類似度（大）かつＦ２類似度（中））、「回答誤り可能性有り」のカテゴリに分類する。第２の組み合わせの場合は、第１の組み合わせの場合と同様に、回答ＤＢ２２８に登録された回答Ａ２が誤っている可能性がある。そこで、カテゴリが「回答誤り可能性有り」の場合は、第１の組み合わせの「回答誤り」と同様に、Ｑ２とＡ１を用いてＱ＆Ａの修正候補を自動生成する（Ｑ＝Ｑ２，Ａ＝Ａ１）。
【０１２３】
第３の組み合わせとして、Ｆ１類似度が小さく、Ｆ２類似度も小さい場合は（Ｆ１類似度（小）かつＦ２類似度（小））、「回答無し」のカテゴリに分類する。これは、顧客による質問Ｑ１に該当する想定質問Ｑ２が回答ＤＢ２２８に登録されていないことを意味する。このため、カテゴリが「回答無し」の場合は、顧客による質問Ｑ１とオペレータによる回答Ａ１とを用いて、Ｑ＆Ａの修正候補を自動生成する（Ｑ＝Ｑ１，Ａ＝Ａ１）。
【０１２４】
第４の組み合わせとして、Ｆ１類似度が中程度で、Ｆ２類似度が大きい場合は（Ｆ１類似度（中）かつＦ２類似度（大））、「同義語／言い回し不足」のカテゴリに分類する。これは、オペレータによる回答Ａ１と回答ＤＢ２２８に登録されている回答Ａ２との類似度が高い（一致する）一方、顧客による質問Ｑ１と回答ＤＢ２２８に登録されている想定質問Ｑ２とがやや類似しているという状況である。この場合、回答ＤＢ２２８に登録されている想定質問Ｑ２において、同義語や言い回しの対応が不足していると判断されるため、「同義語／言い回し不足」のカテゴリに分類する。そしてカテゴリが「同義語／言い回し不足」の場合は、顧客による質問Ｑ１と回答ＤＢ２２８に登録されている回答Ａ２とを用いて、Ｑ＆Ａの修正候補を自動生成する（Ｑ＝Ｑ１，Ａ＝Ａ２）。
【０１２５】
第５の組み合わせとして、Ｆ１類似度が大きく、Ｆ２類似度も大きい場合は（Ｆ１類似度（大）かつＦ２類似度（大））、顧客とオペレータとの会話（Ｑ１，Ａ１）が既に回答ＤＢ２２８に登録されている（Ｑ２，Ａ２）ことを意味するので、「回答所有」のカテゴリに分類する。カテゴリが「回答所有」の場合は、Ｑ＆Ａの修正候補の自動生成は実施する必要がない。
【０１２６】
なお、Ｑ＆Ａの修正候補を自動生成する際に共通して行われる処理を補足する。顧客による質問Ｑ１とオペレータによる回答Ａ１を用いる場合には、Ｑ１，Ａ１は音声認識結果であるため、対話生成部２２７（ロボット制御装置２０の他の機能部でもよい）は、「えーと・・・」や「あのー・・・」等のフィラーを除去して生成を実施する。また、Ａ１は、人による言い回しのバラつきが発生する可能性があるため、対話生成部２２７は、文章を形態素解析し整形した上で、出力を実施する。例えば、動詞の活用形において、「行け」等の命令形を検出した場合は、「お越しになってください」といった敬語表現への変換を実施する。
【０１２７】
以上、図１３の判定マトリクス４４０を参照しながら詳述したように、対話生成部２２７によって分類されたカテゴリに応じたルールで自動生成された「Ｑ＆Ａの修正候補」には、回答ＤＢ２２８に登録されているＱ＆Ａを修正したもの（具体的にはＱ＝Ｑ１で自動作成されたもの）と、回答ＤＢ２２８には登録されていない新規のＱ＆Ａ（具体的にはＱ＝Ｑ２で自動作成されたもの）とが含まれる。本実施の形態では、このような「Ｑ＆Ａの修正候補」が検索結果表示欄５３０に表示され、ユーザによる反映の選択を経て回答ＤＢ２２８に登録される。したがって、本実施の形態における「Ｑ＆Ａの修正候補」は、回答ＤＢ２２８に登録されているＱ＆Ａに対する修正あるいは回答ＤＢ２２８への新規登録の候補である。
【０１２８】
また、本実施の形態に係る対話登録システム１では、前述したように、翻訳サービスモードで人と人との対話が異なる言語で行われた場合には、翻訳制御部２２５によって発話が相互翻訳され、翻訳結果が言語を統一して対話ログＤＢ２２９に格納し、また、回答ＤＢ２２８でも同一言語に統一されたＱ＆Ａが登録されることから、対話ログＤＢ２２９及び回答ＤＢ２２８に保持された情報に基づいて対話生成部２２７が自動生成した「Ｑ＆Ａの修正候補」も同一言語に統一されたＱ＆Ａとなる。すなわち、Ｑ＆Ａ修正画面５００の検索結果表示欄５３０においても、同一言語に統一されたＱ＆Ａの修正候補が表示されるため、適切なＱ＆Ａの組み合わせを提示できるとともに、メンテナンスを行うユーザが修正候補を反映するか否かを判断し易くすることができる。
【０１２９】
（３−３）優先度スコア算出処理
図１４は、優先度スコア算出処理の処理手順例を示すフローチャートである。図１４に示した優先度スコア算出処理は、図１２のステップＳ５６で自動生成されたＱ＆Ａの修正候補について、修正の優先度を示す優先度スコアを算出する処理（ステップＳ５７）であって、対話生成部２２７によって実行される。
【０１３０】
図１４によれば、対話生成部２２７は、ステップＳ６１〜Ｓ６９において、回答ＤＢ２２８に登録されたＱ＆Ａの分類結果（図１２のステップＳ５５）に応じて、分類結果に関する優先度を示すパラメータＡｆの値を設定する。Ａｆの設定値α１〜α５は、予め設定された定数であるが、分類ごとの修正の優先度に応じた関係性を有する。具体的には、修正の優先度を、「回答誤り＞回答無し＞回答誤り可能性有り＞同義語／言い回し不足＞回答所有」とした場合には、α１＞α２＞α３＞α４＞α５の関係性を有する。
【０１３１】
Ａｆが設定された後、対話生成部２２７は、回答ＤＢ２２８を参照し、回答ＤＢ２２８に格納されているＱ＆Ａデータのうち、算出対象のＱ＆Ａに対応するＱ＆Ａの登録日時（図４の編集時間４１３に相当）を取得する（ステップＳ７０）。
【０１３２】
次に、対話生成部２２７は、経過時間に関する優先度を示すパラメータＴｆの値を算出する（ステップＳ７１）。具体的には、対話生成部２２７は、ステップＳ７０で取得した登録日時と現在日時との差分から経過日数を算出し、経過日数に所定の係数β１を乗ずることによって、Ｔｆの値を算出する。ここで、Ｔｆを「経過日数×β１」で算出する理由は、過去に登録されたＱ＆Ａであるほど（経過日数が長いほど）、案内対象の施設が変更される等の状況の変化が生じている可能性が高く、正しい回答も変化している可能性が高いため、修正の優先度を高くするべきだからである。
【０１３３】
次いで、対話生成部２２７は、質問の多重度を示すパラメータＮとして、指定された検索期間において顧客から同一の質問が実施された回数を取得する（ステップＳ７２）。上記のようにパラメータＮを取得する理由は、Ｑ＆Ａが何度も質問される内容であるほど、早期に回答を用意することで、ロボット１０による案内サービスを効果的にすることが期待できるからである。
【０１３４】
そして最後に、対話生成部２２７は、ステップＳ６１〜Ｓ７２で算出または取得されたＡｆ，Ｔｆ，Ｎを用いて、最終的な優先度スコアＭｆを算出する（ステップＳ７３）。優先度スコアＭｆは、具体的には以下の式２によって算出される。
【数２】
2020204711.tif 000004
なお、式２によって算出された優先度スコアＭｆは、Ｍｆの値が大きいほど、回答ＤＢ２２８に現在登録されているＱ＆Ａを修正する必要性が高いことを意味する。
【０１３５】
以上に説明したように、本実施の形態に係るロボットの対話登録システム１は、Ｑ＆Ａ修正モードにおいて、ユーザから指定された検索条件に該当するＱ＆Ａに関して回答ＤＢ２２８へのＱ＆Ａの修正候補の自動生成を実施し、早期に修正が必要な候補から順に、Ｑ＆Ａ修正画面５００の検索結果表示欄５３０に表示することができるため、人手（ユーザ）によるＱ＆Ａのメンテナンスの効果的な実施を支援することができる。
【０１３６】
また、本実施の形態に係るロボットの対話登録システム１は、Ｑ＆Ａ修正モードにおいてＱ＆Ａの修正候補が自動生成され、ユーザの選択によって回答ＤＢ２２８に登録されることで、事前に想定されていなかったドメインのＱ＆Ａを拡充することができ、対話サービスの質を向上させることができる。また、人手でメンテナンスを実施するユーザの作業負担を軽減することもできる。
【０１３７】
また、本実施の形態に係るロボットの対話登録システム１は、図１３の判定マトリクス４４０を参照しながら説明したように、修正候補作成処理においてＱ＆Ａの分類先が「同義語／言い回し不足」のカテゴリであるときは、顧客による質問Ｑ１と回答ＤＢ２２８に登録されている回答Ａ２とを用いてＱ＆Ａの修正候補を自動生成することで、人によって言い回しが異なる等の属人性の問題を解消することができる。また、Ｑ＆Ａの修正候補の生成で、顧客による質問Ｑ１やオペレータによる回答Ａ１といった音声認識結果を用いる場合には、フィラー除去や形態素解析を用いた整形を行うことによって、生成するＱ＆Ａから更に属人性を排除することができる。この結果、人手によるメンテナンスにおいてユーザ負担を軽減する効果に期待できる。
【０１３８】
また、本実施の形態に係るロボットの対話登録システム１は、Ｑ＆Ａ修正モードにおいて、Ｑ＆Ａ修正画面５００の検索結果表示欄５３０に表示されたＱ＆Ａの修正候補のうち、ユーザが除外チェックボックス５３６をチェックしたＱ＆Ａについては、以降の検索対象から除外することができる。これにより、以降の人手によるメンテナンスにおいて、修正不要なＱ＆Ａの修正候補が表示されることがなくなり、ユーザによるメンテナンスの効率化を図ることができる。
【０１３９】
なお、本発明は上記した実施の形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。例えば、上記の実施の形態では、ロボットの対話登録システム１は、ロボット１０、ロボット制御装置２０、及び操作端末３０から構成されるとして説明したが、本発明に係るロボットの対話登録システムの構成はこれに限定されるものではなく、ロボット制御装置２０が、操作端末３０に代えてユーザに表示する機能やユーザからの入力を受ける機能を備えたり、ロボット１０にロボット制御装置２０及び操作端末３０の機能を搭載したりする等、ロボットの対話登録システムの主要な構成が１または２の装置にまとめられてもよい。
【０１４０】
また、本発明を適用可能なシーンやシチュエーションも、上記した実施の形態に限定されるものではない。例えば、上記の実施の形態では、人（顧客）と人（オペレータ）との対話をロボット１０が翻訳によって支援する翻訳サービスのシチュエーションで対話登録システム１の説明を行ったが、本発明はこれに限定されるものではなく、コールセンタ等における顧客とオペレータによる案内サービスの音声認識結果に基づいて、併用するチャットボットのＱ＆Ａを成長させる等、その他のシーンにも適用可能である。なお、上記コールセンタのシチュエーションに適用する場合には、電話の発信元が顧客であり、電話の受信先がオペレータになるため、図６のステップＳ１５に示した顧客を識別する処理は実行不要となる。
【０１４１】
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【０１４２】
また、図面において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実施には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【０１４３】
１      対話登録システム
１０    ロボット
２０    ロボット制御装置
３０    操作端末
１１０，２１０，３１０  ＣＰＵ
１２０，２２０，３２０  記憶装置
１２１  駆動制御部
１２２  対話制御部
１２３  入出力部
１３０，３３０  入出力装置
１３１  カメラ
１３２  マイクロフォン
１３３  ジャイロセンサ
１３４  測域センサ
１３５  スピーカ
１３６  駆動機構
１４０，２４０，３４０  通信インタフェース
２２１  音声認識部
２２２  画像認識部
２２３  サービス制御部
２２４  対話制御部
２２５  翻訳制御部
２２６  画面生成部
２２７  対話生成部
２２８  回答ＤＢ
２２９  対話ログＤＢ
２３０  除外候補ＤＢ
３２１  ブラウザ
３２２  入出力部
３３１  ディスプレイ
３３２  キーボード
３３３  マウス
４１０  Ｑ＆Ａデータ
４２０，４３０  対話ログデータ
４４０  判定マトリクス
５００  Ｑ＆Ａ修正画面
５１０  検索条件入力欄
５２０  検索ボタン
５３０  検索結果表示欄
５４０  一括反映ボタン
【図１】
2020204711.tif 000005
【図２】
2020204711.tif 000006
【図３】
2020204711.tif 000007
【図４】
2020204711.tif 000008
【図５】
2020204711.tif 000009
【図６】
2020204711.tif 000010
【図７】
2020204711.tif 000011
【図８】
2020204711.tif 000012
【図９】
2020204711.tif 000013
【図１０】
2020204711.tif 000014
【図１１】
2020204711.tif 000015
【図１２】
2020204711.tif 000016
【図１３】
2020204711.tif 000017
【図１４】
2020204711.tif 000018