(57)【要約】【課題】車椅子利用者に退屈を感じさせないようにする対話装置および対話システムを提供する。【解決手段】複数のビーコン送信機が配置された施設内を走行する電動車椅子の利用者と対話する対話装置４であって、予測モデルを用いて当該利用者との対話を行う対話処理部４３と、前記対話を履歴として蓄積する対話登録部４５と、蓄積した対話の履歴を用いた学習により前記予測モデルを生成するモデル生成部４２と、を備え、前記対話の履歴は、前記対話を行った時点での対話の状況と、当該対話の内容と、当該対話に対する前記利用者の満足度とを対応づけたものであり、前記対話の状況には、前記対話を行った際に電波を受信した前記ビーコン送信機を識別可能な情報が含まれており、モデル生成部４２は、前記対話の履歴を構成する要素をパラメータとして当該対話の履歴を分類することにより、前記予測モデルを所定のタイミングで再学習する。【選択図】図３
2020159962.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のビーコン送信機が配置された施設内を走行する電動車椅子の利用者と対話する対話装置であって、
前記利用者の興味がある話題を予測する予測モデルを用いて当該利用者との対話を行う対話処理部と、
前記対話を履歴として蓄積する対話登録部と、
蓄積した対話の履歴を用いた学習により前記予測モデルを生成するモデル生成部と、を備え、
前記対話の履歴は、前記対話を行った時点での対話の状況と、当該対話の内容と、当該対話に対する前記利用者の満足度とを対応づけたものであり、
前記対話の状況には、前記対話を行った際に電波を受信した前記ビーコン送信機を識別可能な情報が含まれており、
前記モデル生成部は、前記対話の履歴を構成する要素をパラメータとして当該対話の履歴を分類することにより、前記予測モデルを所定のタイミングで再学習し、
前記対話処理部は、走行している前記電動車椅子の周囲に存在する前記ビーコン送信機を識別する情報を含んだ現在における対話の状況を前記予測モデルに入力することによって前記利用者の興味がある話題を予測し、当該予測した話題に基づいて対話する、
ことを特徴とする対話装置。
【請求項２】
前記対話の状況には、前記電動車椅子の走行に関する状況、利用者の身体に関する状況、気象に関する状況、および時間に関する状況の少なくとも何れか一つがさらに含まれる、
ことを特徴とする請求項１に記載の対話装置。
【請求項３】
前記電動車椅子は、自動運転機能を有することを特徴とする、請求項１または請求項２に記載の対話装置。
【請求項４】
前記施設内には、前記電動車椅子の走行を変化させる制御を要する第一区間と、前記電動車椅子の走行を変化させる制御を要しない第二区間とがあり、
前記対話処理部は、
前記第一区間を前記電動車椅子が走行する場合に、走行の変化に関する情報を発話し、
前記第二区間を前記電動車椅子が走行する場合に、前記利用者の興味があると予測した前記話題に基づいて対話する、
ことを特徴とする請求項１ないし請求項３の何れか一項に記載の対話装置。
【請求項５】
複数のビーコン送信機が配置された施設内を走行する電動車椅子の利用者と対話する対話システムであって、
請求項１ないし請求項４の何れか一項に記載の対話装置と、
前記対話装置と通信可能であり、スピーカを有する車載装置と、を備える、
ことを特徴とする対話システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対話装置および対話システム、特に、屋内を移動する移動者に対しての対話方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、移動補助装置（例えば、電動車椅子）による走行の安全を支援する情報を提供する技術が知られている（特許文献１参照）。特許文献１に記載される技術では、電動車椅子から受信した圧力分布情報と位置情報とを蓄積し、圧力分布の変化の度合が大きい地点を含む前後の地点をそれぞれ危険地点として特定する。そして、走行中の電動車椅子が危険地点に接近した場合にその旨を当該電動車椅子の車載装置に警告する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−０６４６３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の技術では、電動車椅子の走行中の安全を支援することを目的としていたので、提供する情報は車椅子利用者にとって有用であるものの、車椅子利用者は退屈を感じる場合があった。
【０００５】
本発明は、前記の点に鑑みてなされたものであり、車椅子利用者に退屈を感じさせないようにする対話装置および対話システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記の目的を達成するために、本発明に係る対話装置は、複数のビーコン送信機が配置された施設内を走行する電動車椅子の利用者と対話する対話装置であって、前記利用者の興味がある話題を予測する予測モデルを用いて当該利用者との対話を行う対話処理部と、前記対話を履歴として蓄積する対話登録部と、蓄積した対話の履歴を用いた学習により前記予測モデルを生成するモデル生成部と、を備え、前記対話の履歴は、前記対話を行った時点での対話の状況と、当該対話の内容と、当該対話に対する前記利用者の満足度とを対応づけたものであり、前記対話の状況には、前記対話を行った際に電波を受信した前記ビーコン送信機を識別可能な情報が含まれており、前記モデル生成部は、前記対話の履歴を構成する要素をパラメータとして当該対話の履歴を分類することにより、前記予測モデルを所定のタイミングで再学習し、前記対話処理部は、走行している前記電動車椅子の周囲に存在する前記ビーコン送信機を識別する情報を含んだ現在における対話の状況を前記予測モデルに入力することによって前記利用者の興味がある話題を予測し、当該予測した話題に基づいて対話する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、車椅子利用者に退屈を感じさせないようにできる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態に係る対話システムの概略構成図である。
【図２】本発明の実施形態に係る車載装置の概略構成図である。
【図３】本発明の実施形態に係るサーバの概略構成図である。
【図４】利用者の位置を管理するためのテーブルの例示である。
【図５】予測モデルの生成処理を説明するための図であり、対話の履歴の例示である。
【図６】対話処理部の動作モードを説明するためのイメージ図である。
【図７】本発明の実施形態に係る対話システムの動作を説明するための図であり、電動車椅子が第二区間を走行する場合の発話に関する処理を示すフローチャートの例示である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。同一の構成要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１０】
＜対話システムの構成＞
図１を参照して、実施形態に係る対話システム１の構成を説明する。図１は、実施形態に係る対話システム１の概略構成図である。
【００１１】
対話システム１は、車椅子の利用者に対して音声による発話を行うことにより、施設内を適切に走行できるように支援すると共に利用者が興味のある情報（例えば、ニュース、天気予報、スケジュールなど）を提供するシステムである。対話システム１は、車椅子が走行する様々な場面で適用することができ、特に自動運転可能な施設内（例えば、病院や介護用施設など）における車椅子の走行に有効である。ここでは、施設として病院を想定して説明する。ただし、対話システム１が適用できる範囲を病院に限定するものではない。
【００１２】
対話システム１は、施設内を自動運転によって走行する（つまり、自動運転機能を有する）電動車椅子２と、電動車椅子２が走行する走行路Ｒに沿って配置された複数のビーコン送信機３と、電動車椅子２の走行を制御するサーバ４と、を備える。電動車椅子２は、主にサーバ４と利用者との対話に使用される車載装置５を有する。車載装置５は、電動車椅子２から取り外し可能な構成であってもよい。サーバ４は、例えば、インターネット上に設けられたクラウドサーバ、あるいは、電動車椅子２の走行路Ｒを備える施設の内部に設けられたサーバである。なお、サーバ４は、特許請求の範囲の「対話装置」の一例である。また、電動車椅子２は自動運転機能を有さず、利用者の操縦によって施設内を走行するものであってもよい。
【００１３】
ビーコン送信機３は、周囲に無線通信用の電波を発信する。ビーコン送信機３は、少なくとも互いの電波の到達範囲が重なる範囲ではそれぞれ異なる周波数を有するように、その送信周波数及び設置位置が設定されている。サーバ４は、例えば、各ビーコン送信機３の識別情報（以下では、「ビーコンＩＤ」と称する）に対応付けて、送信周波数と設置位置座標（例えば緯度・軽度）とを記憶している。
【００１４】
電動車椅子２は、自身の周辺に存在するビーコン送信機３の電波を受信し、当該受信した電波の周波数等を電動車椅子２の識別情報（以下では、「車椅子ＩＤ」と称する）と共に、所定の時間間隔でサーバ４へ送信する。これにより、サーバ４は、電動車椅子２の位置の変化や進行方向を算出可能であり、電動車椅子２の走行を制御することができる。つまり、対話システム１では、誰が施設内のどの場所を走行しているかが、ビーコンＩＤと車椅子ＩＤとで全て管理されている。なお、ビーコン送信機３が自身のビーコンＩＤを電動車椅子２に送信し、電動車椅子２がビーコンＩＤを自身の車椅子ＩＤと共にサーバ４へ送信してもよい。
【００１５】
また、電動車椅子２は、サーバ４から自動運転を行うために必要な情報（例えば、目標車速及び目標操舵角の情報）を、ビーコン送信機３の電波を介して受信する。電動車椅子２は、施設内を走行することによって、施設内に配置される各々のビーコン送信機３へのチェックインおよびチェックアウトを繰り返し行い、例えば受信強度の強いビーコン送信機３を介してサーバ４との通信を行う。なお、電動車椅子２は、サーバ４との間にビーコン送信機３以外の他の通信手段を備え、その通信手段によって自動運転を行うために必要な情報を受信してもよい。
【００１６】
走行路Ｒには、電動車椅子２の走行を変化させる制御を要する場所と、電動車椅子２の走行を変化させる制御を要しない場所（電動車椅子２の走行を少しだけ変化させる場合も含む）とが含まれている。以下では、前者の場所を「第一区間Ｐｍ（ｍは識別情報）」で表し、後者を「第二区間Ｑｎ（ｎは識別情報）」で表すことにする。第一区間Ｐｍは、例えば、減速、停止、旋回、発進などを行う領域である。第二区間Ｑｎは、例えば、一定速度で走行する領域である。第二区間Ｑｎを走行中の利用者は、電動車椅子２上で比較的安定した状態である。このような区間の定義は、例えば、サーバ４が備える記憶部に予め登録されている。
【００１７】
例えば、図１に示す出発地点Ｓ１から紙面上方に進んで丁字路（Ｔ字型の通路）Ｒ１を左折し、直進路Ｒ２を紙面左方にさらに進んでエレベータ前方の目的地点Ｓ６まで移動する経路を想定する。ここで、地点Ｓ２は丁字路Ｒ１を左折するために減速を開始する地点であり、地点Ｓ３は実際に旋回を開始する地点である。地点Ｓ４は操舵角を戻して直進を開始する地点であり、地点Ｓ５は停止するために減速を開始する地点である。この場合、地点Ｓ２から地点Ｓ４までの間や地点Ｓ５から目的地点Ｓ６までの間は、電動車椅子２の走行を変化させる制御が必要になる。一方、地点Ｓ４から地点Ｓ５までの間は、電動車椅子２の走行を変化させる制御がほとんど必要にならない。そのため、地点Ｓ２から地点Ｓ４までの間や地点Ｓ５から目的地点Ｓ６までの間は、第一区間Ｐ１，Ｐ２として登録され、また、地点Ｓ４から地点Ｓ５までの間は、第二区間Ｑ１として登録される。
【００１８】
なお、第一区間Ｐｍや第二区間Ｑｎの位置や範囲が走行経路に対応づけて設定されてもよい。例えば、図１の丁字路Ｒ１を左折せずに直進する場合、地点Ｓ２，Ｓ３での減速や旋回が不要になるので、丁字路Ｒ１内で電動車椅子２の走行を変化させる制御がほとんど必要にならない。そのため、丁字路Ｒ１内は、第二区間Ｑｎとして登録できる。また、電動車椅子２の利用者の状況に応じて第一区間Ｐｍや第二区間Ｑｎの位置や範囲を変更してもよい。利用者の状況とは、例えば、電動車椅子２に着座した状態での安定度や利用者の健康状態などである。
【００１９】
本実施形態では、電動車椅子２が第一区間Ｐｍを走行する場合、サーバ４は、車載装置５から走行の変化に関する情報を音声で出力させ、利用者に対して走行の変化を事前に、または走行を変化させる制御と共に知らせる。走行の変化に関する情報は、例えば、車速の変化や進行方向の変化についての情報、走行の変化の原因となる事象についての情報である。走行の変化の原因となる事象は、例えば、段差や対向車が存在することである。一方、電動車椅子２が第二区間Ｑｎを走行する場合、サーバ４は、車載装置５から利用者の関心の高い（興味がある）話題を音声で出力させ、利用者が退屈を感じないようにする。第二区間Ｑｎにおける話題は、予め登録された定型文ではなく、サーバ４は、利用者の関心が高いであろう話題を状況に応じて推測する。第二区間Ｑｎにおける話題は、例えば、ニュース、天気予報、スケジュールなどであってよい。第二区間Ｑｎにおける話題の生成については、詳細を後記する。
【００２０】
図２を参照して、車載装置５の構成を説明する。図２は、車載装置５の概略構成図である。車載装置５は、タッチディスプレイ１１と、スピーカ１２と、マイク１３と、カメラ１４と、通信部１５と、制御部２０とを備える。なお、車載装置５の構成はここで示すものに限定されず、例えば、車載装置５の一部の機能が他の装置として構成されてもよい。
【００２１】
タッチディスプレイ１１は、液晶パネルなどの表示装置とタッチパッドなどの入力装置を組み合わせた電子部品である。タッチディスプレイ１１は、利用者によるデータ入力を受け付け、利用者に対して種々の情報を表示する。
【００２２】
スピーカ１２は、電気信号を音に変換する装置であり、サーバ４から受信した音声データを音声として出力する。マイク１３は、音を電気信号に変換する装置であり、利用者の音声を音声データに変換する。カメラ１４は、映像（画像を含む）を撮影するための装置であり、例えば、デジタルビデオカメラである。カメラ１４は、利用者の表情を撮影できる位置に設置されている。通信部１５は、無線用の通信インタフェースであり、ビーコン送信機３を介してサーバ４との間で通信を行う。
【００２３】
制御部２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）によるプログラムの実行処理や、専用回路等により実現される。制御部２０がプログラムによって実現される場合、そのプログラムをコンピュータによる読み取り可能な記録媒体（例：ＣＤ−ＲＯＭ）に記憶して提供することができる。また、そのプログラムを、インターネットなどのネットワークを通して提供することもできる。
【００２４】
制御部２０は、電波情報通知部２１と、音声処理部２２と、利用者情報収集部２３とを主に備える。図２に示す機能は、特に利用者との対話に関連する機能であり、他に自動運転に関する機能を有していてもよい。
【００２５】
電波情報通知部２１は、通信部１５を介して受信したビーコン送信機３の電波を解析し、電波に関する情報をサーバ４に送信する。ビーコン送信機３の電波に関する情報は、例えば、受信した電波の周波数であり、電波情報通知部２１は、この情報に車椅子ＩＤを対応付けてサーバ４に送信する。
【００２６】
音声処理部２２は、通信部１５を介してサーバ４から音声データを受信し、受信した音声データを用いてスピーカ１２から音声を出力させる（発話させる）。サーバ４から受信する音声データの内容は、電動車椅子２が第一区間Ｐｍを走行する場合と第二区間Ｑｎを走行する場合とで異なる。電動車椅子２が第一区間Ｐｍを走行する場合、音声データは、走行の変化に関するものになる。一方、電動車椅子２が第二区間Ｑｎを走行する場合、音声データは、利用者の関心が高いであろう話題に関するものになる。
【００２７】
利用者情報収集部２３は、電動車椅子２が第二区間Ｑｎを走行する場合に、発話した音声（利用者の関心が高いであろう話題の音声）を聞いた後の利用者の反応を示す情報を収集する。利用者情報収集部２３は、例えば、カメラ１４を用いて利用者の表情を撮影し、撮影した映像をサーバ４に送信する。また、利用者情報収集部２３は、例えば、マイク１３を用いて利用者の声を録音し、録音した声をサーバ４に送信する。なお、利用者情報収集部２３は、カメラ１４による撮影とマイク１３による録音の両方を行ってもよい。
【００２８】
図３を参照して、サーバ４の構成を説明する。図３は、サーバ４の概略構成図である。サーバ４は、記憶部３０と、制御部４０とを備える。なお、サーバ４の構成はここで示すものに限定されず、例えば、サーバ４の一部の機能（制御部４０の一部の機能も含む）が他の装置として構成されてもよいし、また、車載装置５の機能として構成されてもよい。
【００２９】
記憶部３０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等の記憶媒体から構成される。記憶部３０には、電動車椅子２を自動運転するための情報や利用者との対話を行うための情報などが記憶されている。記憶部３０は、例えば、対話モデルＤＢ３１と、予測モデルＤＢ３２と、対話履歴ＤＢ３３とを主に有する。なお、記憶部３０に記憶される情報の一部または全部は、サーバ４以外の場所（例えば、他のシステム）に記憶されていて、制御部４０が図示しない通信手段を介して必要に応じて取得してもよい。
【００３０】
対話モデルＤＢ３１には、利用者との対話に用いられる対話モデルが格納されている。対話モデルには、利用者からの発話によるリクエストに対して、どのような答えを返すかが規定されている。対話モデルは、例えば、予め決められたルールを記述するものであってもよいし、機械学習によって学習した答えを返してもよい。対話モデルは、利用者ごとに異なるものが用意されていてもよいし、全ての利用者で共通のものであってもよい。
【００３１】
予測モデルＤＢ３２には、利用者の興味がある話題を予測する予測モデルが格納されている。予測モデルは、利用者ごとに異なるものが用意されており、各々の利用者の興味がある話題を特定することができる。予測モデルは、対話履歴ＤＢ３３に蓄積された利用者との対話の履歴を用いた学習によって生成される。予測モデルの生成方法については後記する。なお、予測モデルは、対話モデルの一部を構成するものであってもよい（つまり、予測モデルが対話モデルに含まれる構成であってもよい）。
【００３２】
対話履歴ＤＢ３３には、利用者との対話の履歴が利用者ごとに格納されている。対話の履歴は、利用者との対話を行った時点における対話の状況と、当該対話の内容と、当該対話に対する利用者の満足度とが対応づけられたものである。対話の状況には、例えば、電動車椅子２の走行に関する状況、利用者の身体に関する状況、気象に関する状況、時間に関する状況などが含まれる。
【００３３】
電動車椅子２の走行に関する状況は、例えば、対話を行った際の電動車椅子２の施設内における位置、電動車椅子２の進行方向、施設が複数のセクションに分割されている場合における次のセクションまでの距離などである。本実施形態では、電動車椅子２の施設内における位置を、ビーコン送信機３の識別情報であるビーコンＩＤで表している（近似している）。
【００３４】
利用者の身体に関する状況は、例えば、対話を行った際の利用者の健康状態や病状などである。気象に関する状況は、例えば、対話を行った時点における施設が存在する場所の天気や、施設内の気温、湿度などである。時間に関する状況は、例えば、対話を行ったときの時刻、時間帯（例えば、午前、午後、朝、昼、晩、深夜など）、年月、季節などである。
【００３５】
制御部４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）によるプログラムの実行処理や、専用回路等により実現される。制御部４０がプログラムによって実現される場合、そのプログラムをコンピュータによる読み取り可能な記録媒体（例：ＣＤ−ＲＯＭ）に記憶して提供することができる。また、そのプログラムを、インターネットなどのネットワークを通して提供することもできる。
【００３６】
制御部４０は、車椅子位置特定部４１と、モデル生成部４２と、対話処理部４３と、満足度算出部４４と、対話登録部４５とを備える。図３に示す機能は、特に利用者との対話に関連する機能である。制御部４０は、これ以外の機能として、例えば、電動車椅子２の自動運転に関する制御を行い、利用者の操縦なしに電動車椅子２を施設内で走行させる自動運転制御機能を有する。
【００３７】
車椅子位置特定部４１は、車載装置５からビーコン送信機３の電波に関する情報を取得し、この情報を用いて電動車椅子２の位置を特定する。車椅子位置特定部４１は、例えば、各ビーコン送信機３のビーコンＩＤに対応づけて送信周波数を記憶しており、車載装置５の周囲に存在するビーコン送信機３を特定できる。車椅子位置特定部４１は、例えば図４に示すテーブルを電動車椅子２ごとに有しており、このテーブルを用いて各々の電動車椅子２（利用者）の位置を管理している。これにより、電動車椅子２の施設内における位置は、ビーコン送信機３のビーコンＩＤで近似できる。
【００３８】
モデル生成部４２は、対話履歴ＤＢ３３に蓄積された利用者との対話の履歴を用いた学習によって予測モデルを生成し、予測モデルＤＢ３２に格納する。モデル生成部４２は、例えば、対話システム１による対話サービスを開始する前に何らかの手段によって予測モデルを生成し、その後、所定のタイミング（例えば、数時間間隔）で予測モデルを再学習する。サービス開始時に生成される予測モデルは、利用者の興味がある話題を必ずしも特定できるものでなくともよく、再学習を重ねることにより利用者の興味がある話題を特定する精度が徐々に高まる。そのため、サービス開始時の予測モデルとして、例えば、全ての利用者で共通のものを用いてもよい。
【００３９】
モデル生成部４２は、対話の履歴を構成する要素をパラメータとして当該対話の履歴を分類（クラスタリング）することにより、予測モデルを再学習する。対話の履歴を構成する要素には、利用者との対話を行った時点における対話の状況と、当該対話の内容と、当該対話に対する利用者の満足度とが該当する。これにより、現在の状況を予測モデルに入力することによって、分類された対話の履歴の中から利用者の満足度が高い発話の内容（発話の内容を示すキーワードや分野であってもよい）を予測することができる。なお、対話の履歴を分類するクラスタリング手法は特に限定されず、例えば、ＥＭアルゴリズムやｋ−ｍｅａｎｓ法などのクラスタリング手法を使用できる。
【００４０】
本実施形態では、満足度として、条件確率分布関数Ｐ（ｘ｜Ｓ）を仮定している。ここで、「Ｓ」は、ｘに関連付けられた発話内容である。「ｘ」は、入力（対話の履歴を構成する要素）である。
そのため、満足度Ｐは、以下の（式１）で示すように、予測モデルθによってパラメータ化される。これにより、予測モデルθを用いることで、発話内容Ｓに関する満足度Ｐを予め推定できる。
【００４１】
【数１】
2020159962.tif 000003
【００４２】
予測モデルθは、以下の（式２）で示すように、入力ｘに対してクラスタリング手法（例えば、ＥＭアルゴリズム）を用いることで求めることができる。
【００４３】
【数２】
2020159962.tif 000004
【００４４】
ＥＭアルゴリズムについては、例えば下記のＷｅｂサイトで解説されている。
“ＥＭアルゴリズム徹底解説”，[平成３１年２月１２日検索]，インターネット<URL: https://qiita.com/kenmatsu4/items/59ea3e5dfa3d4c161efb>
【００４５】
図５を参照して、モデル生成部４２による予測モデルの生成処理について説明する。図５は、対話の履歴の例示である。図５では、対話の履歴が、「ビーコンＩＤ」、「進行方向距離」、「キーワード／分野」、「満足度」で構成されている。ビーコンＩＤは、ビーコン送信機３の識別情報である。進行方向距離は、電動車椅子２の進行方向における次のセクションまでの距離である。「キーワード／分野」は、利用者に対して発話した内容を示したキーワードまたは分野である。満足度は、利用者に対して発話した内容の評価である。モデル生成部４２は、例えば、ビーコンＩＤ、進行方向距離、キーワード／分野、および満足度をパラメータとして対話の履歴をいくつかのクラスタに分類することによって予測モデルを再学習する。その結果、例えば、１回目と２回目の発話が「クラスタＡ」に分類され、３回目を含む発話が「クラスタＢ」に分類され、ｎ回目を含む発話が「クラスタＣ」に分類される。
【００４６】
対話処理部４３は、電動車椅子２の利用者と対話を行う。図６示すように、対話処理部４３は、「第１モード」、「第２モード」、「第３モード」の三つのモードで主に動作する。図６は、対話処理部の動作モードを説明するためのイメージ図である。
【００４７】
「第１モード」は、自動運転中の走行アナウンスに関する発話を行うモードである。対話処理部４３は、例えば、電動車椅子２が第一区間Ｐｍ内にいる場合に第１モードで動作する。第１モードで動作する対話処理部４３は、走行の変化に関する情報を発話する。対話処理部４３は、例えば、「次の角を曲がります」、「この先、エレベータのため止まります」、「階段があるので気を付けます」、「対向車が来たので気を付けます」などの音声データを車載装置５に送信する。
【００４８】
「第２モード」は、走行中の利用者が退屈を感じないための対話を行うモードである。対話処理部４３は、例えば、電動車椅子２が第二区間Ｑｎ内にいる場合に第２モードで動作する。第２モードで動作する対話処理部４３は、走行している電動車椅子２の周囲に存在する（電動車椅子２と通信を行う）ビーコン送信機３のビーコンＩＤを含んだ現在の状況を予測モデルに入力し、予測モデルを用いて利用者の興味がある話題を予測する。また、対話処理部４３は、予測結果に基づいて、利用者の関心が高い話題についての発話を行い、その後に例えば利用者からのリクエストに応じて返答する。対話処理部４３は、予測モデルを用いて最初の発話を行い、その後に対話モデルを用いて対話する。対話処理部４３は、例えば最初の発話として、「○○の事件がありました。」などのニュース、「今日はとても暑い一日となりそうです。」などの天気予報、「このあとは○○の予定があります。」などのスケジュールに関する音声データを車載装置５に送信する。つまり、対話処理部４３は、対話のきっかけとして、電動車椅子２の状況、利用者の行動履歴パターン、好み、感情などを考慮した利用者の関心が高い話題を発話する。
【００４９】
「第３モード」は、経路変更（寄り道も含む）を設定するための対話を行うモードである。対話処理部４３は、例えば、経路変更（寄り道も含む）を行う意思の通知（例えば、音声の入力）が行われた場合に第３モードで動作する。第３モードで動作する対話処理部４３は、例えば、「どこに寄り道されますか。」などの音声データを車載装置５に送信する。
【００５０】
満足度算出部４４は、車載装置５から受信した利用者の反応を示す情報（例えば、表情を撮影した映像や声）から利用者の満足度を算出（推定）する。満足度算出部４４は、特に、第２モードで動作する対話処理部４３によって発話された利用者の関心が高い話題に対しての満足度を算出する。利用者の満足度を算出する方法は特に限定されず、満足度算出部４４は、例えば、利用者の喜怒哀楽の画像パターンを予め用意しておき、それと利用者の表情を比較する。また、満足度算出部４４は、喜怒哀楽の声のパターンを予め用意しておき、それと利用者の声を比較する。なお、満足度算出部４４は、利用者の喜怒哀楽の画像パターンと声のパターンとの両方を用意しておき、利用者の表情および声から満足度を算出してもよい。
【００５１】
対話登録部４５は、利用者との対話の履歴を利用者ごとに対話履歴ＤＢ３３に登録する。つまり、対話登録部４５は、各々の利用者の対話を履歴として蓄積する。対話登録部４５は、特に、利用者の関心が高い話題として第２モードで動作する対話処理部４３が発話した情報を対話履歴ＤＢ３３に登録する。対話登録部４５は、例えば、利用者との対話を行った時点における対話の状況と、当該対話の内容と、当該対話に対する利用者の満足度とを対応付けて対話履歴ＤＢ３３に登録する。
【００５２】
＜対話システムの動作＞
次に、実施形態に係る対話システム１の動作を説明する。最初に、利用者は、自動運転を行う経路の出発地および目的地の入力を行う。なお、電動車椅子２が受信したビーコン送信機３の電波から出発地を自動で算出してもよい。また、利用者によらずに、他の者によって出発地および目的地が設定されてもよい。入力された出発地および目的地は、サーバ４に送信される。
【００５３】
次に、サーバ４は、入力された出発地および目的地に基づき経路を算出し、自動運転によって電動車椅子２を施設内で走行させる。ここで、算出した経路に対して、利用者によって経路変更（寄り道も含む）を行う意思の通知（例えば、音声の入力）が行われた場合、対話処理部４３は第３モードで動作し、「どこに寄り道されますか。」などの音声データを車載装置５に送信する。そして、サーバ４は、利用者による応答結果に基づいて経路の変更や中間点の設定を行い、それに基づいて自動運転を開始する。
【００５４】
電動車椅子２が自動運転中に第一区間Ｐｍ内に入った場合、対話処理部４３は第１モードで動作し、走行の変化に関する情報を発話する。電動車椅子２が第一区間Ｐｍ内に入った否かは、例えば、ビーコン送信機３への「チェックインおよび／またはチェックアウト」によって判断される。対話処理部４３は、例えば、第一区間Ｐｍの内容に応じて、「次の角を曲がります」、「この先、エレベータのため止まります」、「階段があるので気を付けます」、「対向車が来たので気を付けます」などの音声データを車載装置５に送信する。なお、対話処理部４３は、第一区間Ｐｍにおいて利用者が発した音声（例えば、驚きの声や要望）を受け取り、その内容を解析した解析結果を図示しない自動運転制御機能に送信してもよい。そして、自動運転制御機能は、利用者の音声に基づいて自動運転の走行を調整するのがよい。
【００５５】
電動車椅子２が第二区間Ｑｎ内に入った場合、対話処理部４３は第２モードで動作し、利用者に対して利用者の関心が高い話題についての発話を行う。電動車椅子２が第二区間Ｑｎ内に入った否かは、例えば、ビーコン送信機３への「チェックインおよび／またはチェックアウト」によって判断される。図７を参照して（適宜、図１ないし図６参照）、電動車椅子２が第二区間Ｑｎを走行する場合の発話に関する動作を説明する。
【００５６】
ここで、過去の利用者との対話に基づいて、利用者の興味がある話題を予測する予測モデルが生成され、生成された予測モデルは予測モデルＤＢ３２に事前に登録されている。
【００５７】
対話処理部４３は、対話を行う利用者の状況を推定するために、施設内での電動車椅子２の位置を特定する（ステップＴ１）。対話処理部４３は、例えば、ビーコン送信機３の情報と電動車椅子２の情報を取得することで、誰が施設内のどの場所を走行しているかを特定する。
【００５８】
次に、対話処理部４３は、利用者の過去の対話履歴を想起し、利用者の興味がある話題を予測する（ステップＴ２）。対話処理部４３は、例えば、現在の状況を予測モデルＤＢ３２に格納される予測モデルに入力し、予測モデルを用いて利用者の興味がある話題を予測する。現在の状況には、走行している電動車椅子２の周囲に存在するビーコン送信機３のビーコンＩＤが含まれる。そして、対話処理部４３は、ステップＴ２の予測結果に基づいて、利用者の関心が高い話題についての発話（つまり、満足度の高い発話）を実行する（ステップＴ３）。
【００５９】
図５を参照して、対話処理部４３によるステップＴ２，Ｔ３の処理のイメージを説明する。ステップＴ２において、対話処理部４３は、例えば、電動車椅子２の位置に応じた過去の発話が属する分類（クラスタ）を特定し、特定した分類（クラスタ）に含まれる中で満足度の高い過去の発話が有するキーワードを検索する。ここでは、ビーコン位置（ビーコンＩＤ）が「2912」であり、進行方向距離が「3m」だったとする。この場合、２回目の発話に近いので、２回目の発話が属するクラスタＡを特定し、特定したクラスタＡの中で満足度が高い１回目の発話が有するキーワード「天気」を取得する。
【００６０】
続いて、ステップＴ３において、対話処理部４３は、例えば、満足度が高いと予測した発話の内容に基づいて利用者に対して発話する。ここでは、前記説明した通り、キーワード「天気」を取得したとする。この場合、対話処理部４３は、キーワード「天気」に関する発話（例えば、「今日はとても暑い一日となりそうです。」など）を実行する。対話処理部４３は、キーワード「天気」に基づいてインターネット（図７では「ニュースＤＢ」と表記）を検索して天気に関連する関連情報（例えば、気象情報など）を取得し、取得した関連情報を用いて発話を実行してもよい。
【００６１】
次に、満足度算出部４４は、ステップＴ３の発話を聞いた利用者の表情を撮影した映像や声を取得し、利用者の表情や声から利用者の満足度を推定する（ステップＴ４）。
【００６２】
次に、対話登録部４５は、対話の情報を利用者ごとに対話履歴ＤＢ３３に登録する（ステップＴ５）。対話登録部４５は、例えば、利用者との対話を行った時点における対話の状況と、当該対話の内容と、当該対話に対する利用者の満足度とを対応付けて対話履歴ＤＢ３３に登録する。なお、対話登録部４５は、満足度の高かった発話（例えば、満足度が予め設定した閾値以上の発話）の情報のみを対話履歴ＤＢ３３に登録してもよい。
【００６３】
そして、モデル生成部４２は、所定のタイミング（例えば、数時間間隔）で、対話履歴ＤＢ３３に蓄積された利用者との対話の履歴を用いて、予測モデルＤＢ３２に格納される予測モデルを再学習する（Ｔ６）。再学習を重ねることにより利用者の興味がある話題を特定する精度が徐々に高まる（つまり、発話の内容が次回の発話にフィードバックされる）。
【００６４】
本実施形態に係る対話システム１および対話装置としてのサーバ４は、基本的に以上のように構成されるものであり、次に、対話システム１および対話装置としてのサーバ４の作用効果について説明する。
【００６５】
図３に示すように、本実施形態に係る対話装置としてのサーバ４は、複数のビーコン送信機３（図１参照）が配置された施設内を走行する電動車椅子２の利用者と対話する装置である。このサーバ４は、利用者の興味がある話題を予測する予測モデルを用いて当該利用者との対話を行う対話処理部４３と、前記対話を履歴として蓄積する対話登録部４５と、蓄積した対話の履歴を用いた学習により予測モデルを生成するモデル生成部４２と、を備える。
蓄積される対話の履歴は、対話を行った時点での対話の状況と、当該対話の内容と、当該対話に対する利用者の満足度とを対応づけたものである。対話の状況には、対話を行った際に電波を受信したビーコン送信機３を識別可能な情報が含まれる。モデル生成部４２は、対話の履歴を構成する要素をパラメータとして当該対話の履歴を分類することにより、予測モデルを所定のタイミングで再学習する。対話処理部４３は、走行している電動車椅子２の周囲に存在するビーコン送信機３を識別する情報を含んだ現在における対話の状況を予測モデルに入力することによって利用者の興味がある話題を予測し、当該予測した話題に基づいて対話する。
その結果、再学習を重ねることにより段々と利用者の興味がある話題を特定する精度が高まるので、電動車椅子２の利用者に退屈を感じさせないようにできる。
【００６６】
また、対話の状況には、電動車椅子２の走行に関する状況、利用者の身体に関する状況、気象に関する状況、および時間に関する状況の少なくとも何れか一つがさらに含まれるのがよい。これにより、対話の状況をより詳細に認識することができるので、利用者の興味がある話題を特定する精度がさらに高まる。
【００６７】
また、電動車椅子２は、自動運転機能を有していてもよい。これにより、利用者の電動車椅子２を操縦する負担が軽減するので、利用者は対話により集中できるようになる。そのため、利用者は対話をさらに楽しむことができ、また、対話に対する満足度の推定がより正確になるので利用者の興味がある話題を特定する精度がさらに高まる。
【００６８】
また、施設内には、電動車椅子２の走行を変化させる制御を要する第一区間Ｐｍと、電動車椅子の走行を変化させる制御を要しない第二区間Ｑｎとがあってもよい。対話処理部４３は、第一区間Ｐｍを電動車椅子２が走行する場合に、走行の変化に関する情報を発話し、第二区間Ｑｎを電動車椅子２が走行する場合に、利用者の興味があると予測した話題に基づいて対話するのがよい。これにより、状況に応じて発話する内容を変更することができるので、施設内を適切に走行できる。
【００６９】
図１に示すように、本実施形態に係る対話システム１は、複数のビーコン送信機３が配置された施設内を走行する電動車椅子２の利用者と対話するシステムである。この対話システム１は、対話装置であるサーバ４と、サーバ４と通信可能であり、スピーカを有する車載装置５とを備える。その結果、再学習を重ねることにより段々と利用者の興味がある話題を特定する精度が高まるので、電動車椅子２の利用者に退屈を感じさせないようにできる。
【００７０】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前記実施形態に限定されず、種々の形態で実施することができる。
【００７１】
実施形態では、電動車椅子２が自動運転によって施設内を走行する場合を説明した。しかしながら、走行する対象は電動車椅子２に限らず、駆動装置及び操舵装置を備える移動体が施設内を走行する場合に本発明を適用できる。走行する対象は、例えば工場内の電動運搬車等であってもよい。
【００７２】
また、実施形態では、サーバ４が車椅子位置特定部４１と、モデル生成部４２と、対話処理部４３と、満足度算出部４４と、対話登録部４５とを備えており、対話装置の一例として説明した。しかしながら、車載装置５がこれらの機能を備えてもよく、その場合、車載装置５が対話装置である。
【００７３】
また、実施形態では、満足度算出部４４が、利用者の表情および声から満足度を推定（算出）していた。しかしながら、利用者自身が満足度を評価してもよい。
【符号の説明】
【００７４】
１      対話システム
２      電動車椅子
３      ビーコン送信機
４      サーバ（対話装置）
５      車載装置
１２    スピーカ
１３    マイク
１４    カメラ
３０    記憶部
３１    対話モデルＤＢ
３２    予測モデルＤＢ
３３    対話履歴ＤＢ
４０    制御部
４１    車椅子位置特定部
４２    モデル生成部
４３    対話処理部
４４    満足度算出部
４５    対話登録部
Ｐｍ    第一区間
Ｑｎ    第二区間
【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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