(57)【要約】【課題】  利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い情報を適切に提供することができる会話支援システムおよび会話支援プログラムを提供する。【解決手段】  会話支援システムは、話者にとって興味がある可能性が高い単語である興味単語を発言録から抽出するための抽出用単語のリストである抽出用単語リストに、発言録に含まれる発言内容の形態素、または、この形態素の原形が含まれる場合（Ｓ１２６でＹＥＳ）に、この形態素に対する係り受け元の単語から興味単語を特定し（Ｓ１２７およびＳ１２８）、特定した興味単語を話者毎に記憶部に登録し、記憶部において複数の人物のそれぞれに対して登録されている興味単語が一致または類似する場合に、この興味単語を、複数の人物にとって興味がある可能性が高い単語である共通興味単語として特定し、特定した共通興味単語に関連する、話題の候補を利用者に提供することを特徴とする。【選択図】  図７
2020086703.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
話者にとって興味がある可能性が高い単語である興味単語を発言録から抽出する興味単語抽出部と、
複数の人物にとって興味がある可能性が高い単語である共通興味単語を特定する共通興味単語特定部と、
前記共通興味単語特定部によって特定された前記共通興味単語に関連する情報を利用者に提供する情報提供部と
を備え、
前記興味単語抽出部は、前記発言録から抽出した前記興味単語を前記話者毎に記憶部に登録し、
前記共通興味単語特定部は、前記記憶部において前記複数の人物のそれぞれに対して登録されている前記興味単語が一致または類似する場合に、この興味単語を前記共通興味単語として特定し、
前記興味単語抽出部は、前記興味単語を前記発言録から抽出するための単語である抽出用単語のリストである抽出用単語リストに、前記発言録に含まれる発言内容の形態素、または、この形態素の原形が含まれる場合に、この形態素に対する係り受け元の単語から前記興味単語を特定することを特徴とする会話支援システム。
【請求項２】
前記共通興味単語特定部は、前記共通興味単語毎に重み付けを実行し、
前記情報提供部は、利用者に提供する前記情報を、前記共通興味単語特定部によって前記共通興味単語毎に実行された重み付けの値に基づいて選定することを特徴とする請求項１に記載の会話支援システム。
【請求項３】
前記情報提供部は、前記共通興味単語特定部によって特定された前記共通興味単語に関連する前記情報の概要文章を外部の情報提供サイトから取得し、前記概要文章に対してポジティブ・ネガティブ分析を実行し、前記ポジティブ・ネガティブ分析の結果であるポジティブ・ネガティブ度に基づいて、利用者に提供する前記情報を選定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の会話支援システム。
【請求項４】
話者にとって興味がある可能性が高い単語である興味単語を発言録から抽出する興味単語抽出部と、
複数の人物にとって興味がある可能性が高い単語である共通興味単語を特定する共通興味単語特定部と、
前記共通興味単語特定部によって特定された前記共通興味単語に関連する情報を利用者に提供する情報提供部と
をコンピューターに実現させ、
前記興味単語抽出部は、前記発言録から抽出した前記興味単語を前記話者毎に記憶部に登録し、
前記共通興味単語特定部は、前記記憶部において前記複数の人物のそれぞれに対して登録されている前記興味単語が一致または類似する場合に、この興味単語を前記共通興味単語として特定し、
前記興味単語抽出部は、前記興味単語を前記発言録から抽出するための単語である抽出用単語のリストである抽出用単語リストに、前記発言録に含まれる発言内容の形態素、または、この形態素の原形が含まれる場合に、この形態素に対する係り受け元の単語から前記興味単語を特定することを特徴とする会話支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、利用者の会話を支援する会話支援システムおよび会話支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の技術として、好み、したい、ほしいなどの興味、嗜好、希望、目標、目的、期待などの満足度につながる単語を含む文章が個人によって入力された場合に、この文章に対して形態素解析、係り受け解析および品詞分解による自然言語処理を行うことによって、この個人の価値の判断基準となる価値指標および価値判断条件を取得するものが知られている（例えば、特許文献１参照。）。特許文献１に記載された技術においては、組織に所属する個人同士の価値指標および価値判断条件の一致または類似に基づいて、これらの個人同士の価値の類似性を判断し、この組織の価値にあった情報を提供することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第６１９１８９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
通常、会話においては、満足度につながる単語を話者が使用していなくても、話者の発言から話者の興味を聞き手が予測して会話を広げることがある。例えば、話者が「出身は××です。」と発言した場合に、その発言に含まれる「××」という場所に関する話題で聞き手が会話を広げることがある。
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載された技術においては、好み、したい、ほしいなどの話者の興味を示す単語に係り受けしている単語しか価値指標として取得することができないので、話者の興味を示す単語に係り受けしていないが話者にとって興味がある可能性が高い単語を価値指標として取得することができず、適切な情報を提供することができない場合があるという問題がある。
【０００６】
そこで、本発明は、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い情報を適切に提供することができる会話支援システムおよび会話支援プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の会話支援システムは、話者にとって興味がある可能性が高い単語である興味単語を発言録から抽出する興味単語抽出部と、複数の人物にとって興味がある可能性が高い単語である共通興味単語を特定する共通興味単語特定部と、前記共通興味単語特定部によって特定された前記共通興味単語に関連する情報を利用者に提供する情報提供部とを備え、前記興味単語抽出部は、前記発言録から抽出した前記興味単語を前記話者毎に記憶部に登録し、前記共通興味単語特定部は、前記記憶部において前記複数の人物のそれぞれに対して登録されている前記興味単語が一致または類似する場合に、この興味単語を前記共通興味単語として特定し、前記興味単語抽出部は、前記興味単語を前記発言録から抽出するための単語である抽出用単語のリストである抽出用単語リストに、前記発言録に含まれる発言内容の形態素、または、この形態素の原形が含まれる場合に、この形態素に対する係り受け元の単語から前記興味単語を特定することを特徴とする。
【０００８】
この構成により、本発明の会話支援システムは、発言録に含まれる発言内容の形態素、または、この形態素の原形が抽出用単語リストに含まれる場合に、この形態素が話者の興味を示す単語でなくても、この形態素に対する係り受け元の単語から興味単語を特定するので、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い情報を適切に提供することができる。
【０００９】
本発明の会話支援システムにおいて、前記共通興味単語特定部は、前記共通興味単語毎に重み付けを実行し、前記情報提供部は、利用者に提供する前記情報を、前記共通興味単語特定部によって前記共通興味単語毎に実行された重み付けの値に基づいて選定しても良い。
【００１０】
この構成により、本発明の会話支援システムは、利用者に提供する情報を、この情報に関連する共通興味単語毎に実行された重み付けの値に基づいて選定するので、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い情報を適切に提供することができる。
【００１１】
本発明の会話支援システムにおいて、前記情報提供部は、前記共通興味単語特定部によって特定された前記共通興味単語に関連する前記情報の概要文章を外部の情報提供サイトから取得し、前記概要文章に対してポジティブ・ネガティブ分析を実行し、前記ポジティブ・ネガティブ分析の結果であるポジティブ・ネガティブ度に基づいて、利用者に提供する前記情報を選定しても良い。
【００１２】
この構成により、本発明の会話支援システムは、情報提供サイトから取得した、情報の概要文章に対するポジティブ・ネガティブ分析の結果であるポジティブ・ネガティブ度に基づいて、利用者に提供する情報を選定するので、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い情報として、ポジティブな内容の情報を適切に提供することができる。
【００１３】
本発明の会話支援プログラムは、話者にとって興味がある可能性が高い単語である興味単語を発言録から抽出する興味単語抽出部と、複数の人物にとって興味がある可能性が高い単語である共通興味単語を特定する共通興味単語特定部と、前記共通興味単語特定部によって特定された前記共通興味単語に関連する情報を利用者に提供する情報提供部とをコンピューターに実現させ、前記興味単語抽出部は、前記発言録から抽出した前記興味単語を前記話者毎に記憶部に登録し、前記共通興味単語特定部は、前記記憶部において前記複数の人物のそれぞれに対して登録されている前記興味単語が一致または類似する場合に、この興味単語を前記共通興味単語として特定し、前記興味単語抽出部は、前記興味単語を前記発言録から抽出するための単語である抽出用単語のリストである抽出用単語リストに、前記発言録に含まれる発言内容の形態素、または、この形態素の原形が含まれる場合に、この形態素に対する係り受け元の単語から前記興味単語を特定することを特徴とする。
【００１４】
この構成により、本発明の会話支援プログラムを実行するコンピューターは、発言録に含まれる発言内容の形態素、または、この形態素の原形が抽出用単語リストに含まれる場合に、この形態素が話者の興味を示す単語でなくても、この形態素に対する係り受け元の単語から興味単語を特定するので、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い情報を適切に提供することができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の会話支援システムおよび会話支援プログラムは、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い情報を適切に提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施の形態に係るシステムのブロック図である。
【図２】１台のコンピューターによって構成される場合の図１に示す会話支援システムのブロック図である。
【図３】図２に示す抽出用単語リストの一例を示す図である。
【図４】図１に示す興味データベースに登録される情報の一例を示す図である。
【図５】図１に示す利用者端末のブロック図である。
【図６】興味単語が興味データベースに登録される場合の図１に示すシステムの動作のシーケンス図である。
【図７】図６に示す興味単語抽出処理のフローチャートである。
【図８】図７に示す興味単語抽出処理における形態素解析の結果の一例を示す図である。
【図９】図７に示す興味単語抽出処理における係り受け解析の結果の一例を示す図である。
【図１０】利用者に話題の候補を提供する場合の図１に示すシステムの動作のシーケンス図である。
【図１１】図１０に示す共通興味単語特定処理のフローチャートである。
【図１２】図１０に示す話題候補選定処理のフローチャートである。
【図１３】図１０に示す通知用データ生成処理のフローチャートである。
【図１４】通知用データに基づいて話題候補表示アプリによって図５に示す表示部に表示される画面の一例を示す図である。
【図１５】話題の候補を利用者に提供する処理を開始するか否かを判断する場合の図２に示す会話支援システムの動作のフローチャートである。
【図１６】図１５に示す動作によって会話支援システムが話題の候補を利用者に提供する処理を開始した場合のシステムの動作のシーケンス図である。
【図１７】予定表システムを利用せずに利用者に話題の候補を提供する場合の図１に示すシステムの動作のシーケンス図である。
【図１８】図１７に示す共通興味単語特定処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。
【００１８】
まず、本発明の一実施の形態に係るシステムの構成について説明する。
【００１９】
図１は、本実施の形態に係るシステム１０のブロック図である。
【００２０】
図１に示すように、システム１０は、利用者の会話を支援するための会話支援システム２０を備えている。会話支援システム２０は、１台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。
【００２１】
システム１０は、会話の記録である会話録など、発言の記録である発言録を管理する発言録データベース３０を備えている。発言録データベース３０によって管理される発言録は、例えば、会議や商談などにおける、１人以上の話者と、この話者の発言内容とを記録したものである。発言録データベース３０は、１台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。
【００２２】
システム１０は、特定の人物にとって興味がある可能性が高い単語（以下「興味単語」という。）を管理する記憶部としての興味データベース４０を備えている。興味データベース４０は、１台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。
【００２３】
システム１０は、利用者の予定表を管理する予定表システム５０を備えている。予定表システム５０では、利用者の予定表を管理するための予定表アプリケーションが実行されている。予定表システム５０は、１台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。
【００２４】
システム１０は、利用者の顧客の情報を管理する顧客情報データベース６０を備えている。顧客情報データベース６０は、１台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。顧客情報データベース６０によって管理されている情報は、例えば、利用者の顧客の会社の所在地や会社名である。
【００２５】
システム１０は、情報を提供するニュースサイトなどの情報提供サイト７０を備えている。情報提供サイト７０は、１台のコンピューターによって構成されても良いし、複数台のコンピューターによって構成されても良い。システム１０は、情報提供サイト７０以外にも、情報を提供する情報提供サイトを少なくとも１つ備えることが可能である。
【００２６】
システム１０は、利用者が利用する利用者端末８０を備えている。システム１０は、利用者端末８０以外にも、利用者端末８０と同様な構成の利用者端末を少なくとも１つ備えることが可能である。
【００２７】
会話支援システム２０と、発言録データベース３０、興味データベース４０、予定表システム５０、顧客情報データベース６０、情報提供サイトまたは利用者端末とは、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワークを介して通信可能である。
【００２８】
図２は、１台のコンピューターによって構成される場合の会話支援システム２０のブロック図である。
【００２９】
図２に示す会話支援システム２０は、種々の操作が入力される例えばキーボード、マウスなどの操作デバイスである操作部２１と、種々の情報を表示する例えばＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）などの表示デバイスである表示部２２と、ＬＡＮ、インターネットなどのネットワーク経由で、または、ネットワークを介さずに有線または無線によって直接に、外部の装置と通信を行う通信デバイスである通信部２３と、各種の情報を記憶する例えば半導体メモリー、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などの不揮発性の記憶デバイス２４と、会話支援システム２０全体を制御する制御部２５とを備えている。
【００３０】
記憶デバイス２４は、利用者の会話を支援するための会話支援プログラム２４ａを記憶している。会話支援プログラム２４ａは、例えば、会話支援システム２０の製造段階で会話支援システム２０にインストールされていても良いし、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）メモリーなどの外部の記憶媒体から会話支援システム２０に追加でインストールされても良いし、ネットワーク上から会話支援システム２０に追加でインストールされても良い。
【００３１】
記憶デバイス２４は、人にとって興味がある可能性が高い単語、すなわち、興味単語を抽出するための単語（以下「抽出用単語」という。）のリスト（以下「抽出用単語リスト」という。）２４ｂを記憶している。
【００３２】
図３は、抽出用単語リスト２４ｂの一例を示す図である。
【００３３】
図３に示すように、抽出用単語リスト２４ｂは、複数の抽出用単語を代表する代表単語毎に、抽出用単語の原形を含んでいる。例えば、図３において、「興味」を示す「Ｉｎｔｅｒｅｓｔ」、「住所地」を示す「ＬｉｖｉｎｇＰｌａｃｅ」、「出身地」を示す「ＢｉｒｔｈＰｌａｃｅ」、「訪問地」を示す「Ｖｉｓｉｔ」は、それぞれ、代表単語である。「興味」、「関心」、「気晴らし」、「注目」、「関心事」、「娯楽」、「インタレスト」、「気に入る」は、それぞれ、「Ｉｎｔｅｒｅｓｔ」によって代表される抽出用単語の原形である。「住む」、「住まう」、「居住」は、それぞれ、「ＬｉｖｉｎｇＰｌａｃｅ」によって代表される抽出用単語の原形である。「出身」、「生まれ」、「出所」、「出生地」、「生地」、「故郷」、「郷里」、「出身地」は、それぞれ、「ＢｉｒｔｈＰｌａｃｅ」によって代表される抽出用単語の原形である。「訪問」、「出張」、「旅行」は、それぞれ、「Ｖｉｓｉｔ」によって代表される抽出用単語の原形である。
【００３４】
図２に示すように、記憶デバイス２４は、類義語を示す類義語辞書２４ｃを記憶している。類義語辞書２４ｃには、複数の類義語を代表する代表単語を含んでいる。制御部２５は、類義語辞書２４ｃや、会話支援システム２０の外部のシステムが備えている類義語辞書などの単語のリストから利用者によって選択された１つ以上の単語をそれぞれ抽出用単語として決定し、決定した抽出用単語の類義語を類義語辞書２４ｃや、会話支援システム２０の外部のシステムが備えている類義語辞書に基づいて抽出用単語として自動で決定し、決定した抽出用単語を代表する代表単語を類義語辞書２４ｃに基づいて自動で決定することによって、抽出用単語リスト２４ｂを生成しても良い。
【００３５】
制御部２５は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と、プログラムおよび各種のデータを記憶しているＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、制御部２５のＣＰＵの作業領域として用いられるメモリーとしてのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）とを備えている。制御部２５のＣＰＵは、記憶デバイス２４または制御部２５のＲＯＭに記憶されているプログラムを実行する。
【００３６】
制御部２５は、会話支援プログラム２４ａを実行することによって、話者にとって興味がある可能性が高い単語、すなわち、興味単語を発言録から抽出する興味単語抽出部２５ａと、複数の人物にとって興味がある可能性が高い単語である共通興味単語を特定する共通興味単語特定部２５ｂと、共通興味単語特定部２５ｂによって特定された共通興味単語に関連する情報として、話題の候補を利用者に提供する情報提供部２５ｃとを実現する。
【００３７】
図４は、興味データベース４０に登録される情報の一例を示す図である。
【００３８】
図４に示すように、興味データベース４０には、話者の名と、抽出用単語の代表単語と、この代表単語に対応する興味単語と、この興味単語が登録された日時（以下「登録日時」という。）とが互いに関連付けられて記憶されている。
【００３９】
図５は、利用者端末８０のブロック図である。
【００４０】
図５に示す利用者端末８０は、種々の操作が入力される例えばキーボード、マウスなどの操作デバイスである操作部８１と、種々の情報を表示する例えばＬＣＤなどの表示デバイスである表示部８２と、ＬＡＮ、インターネットなどのネットワーク経由で、または、ネットワークを介さずに有線または無線によって直接に、外部の装置と通信を行う通信デバイスである通信部８３と、各種の情報を記憶する例えば半導体メモリー、ＨＤＤなどの不揮発性の記憶デバイス８４と、利用者端末８０全体を制御する制御部８５とを備えている。
【００４１】
記憶デバイス８４は、会話支援システム２０から提供される話題の候補を表示するためのアプリケーション（以下「話題候補表示アプリ」という。）用のプログラム８４ａを記憶している。話題候補表示アプリとしては、例えば、チャットツール、メッセージアプリケーション、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）、電子メールなどが存在する。話題候補表示アプリは、ウェブアプリケーションでも良い。
【００４２】
制御部８５は、例えば、ＣＰＵと、プログラムおよび各種のデータを記憶しているＲＯＭと、制御部８５のＣＰＵの作業領域として用いられるメモリーとしてのＲＡＭとを備えている。制御部８５のＣＰＵは、記憶デバイス８４または制御部８５のＲＯＭに記憶されているプログラムを実行する。
【００４３】
制御部８５は、話題候補表示アプリを介して、会話支援システム２０に話題の候補の提供を依頼することが可能である。
【００４４】
次に、システム１０の動作について説明する。
【００４５】
まず、興味単語が興味データベース４０に登録される場合のシステム１０の動作について説明する。
【００４６】
図６は、興味単語が興味データベース４０に登録される場合のシステム１０の動作のシーケンス図である。
【００４７】
利用者は、例えば利用者端末８０などのコンピューターを介して、発言録データベース３０に発言録を登録することができる。発言録データベース３０に登録される発言録は、音声をテキスト化することができる音声認識システムによって自動で文字起こしされたものでも良いし、話者と、この話者の発言内容をテキスト化したものとを利用者が手入力したものでも良い。発言録データベース３０は、新たな発言録が登録されると、図６に示すように、新たな発言録が登録されたことを会話支援システム２０に通知する（Ｓ１０１）。この通知には、新たに登録された発言録自体が含まれる。
【００４８】
会話支援システム２０の興味単語抽出部２５ａは、Ｓ１０１における通知を受け取ると、Ｓ１０１における通知に含まれる発言録を解析することによって、この発言録に記載されている話者と、この話者の発言内容とを話者毎に取得する（Ｓ１０２）。Ｓ１０２における取得方法としては、任意の方法を採用することができる。例えば、話者の名と、この話者の発言内容とが発言録のいずれの箇所に記載されているかが定められたフォーマットを会話支援システム２０に読み込ませ、このフォーマットに基づいて興味単語抽出部２５ａによって話者と、この話者の発言内容とを発言録から話者毎に取得する方法でも良い。また、例えば“文毎の冒頭の「さん」や「様」の前の１文字以上の漢字が話者の名であり、冒頭の「さん」や「様」の後が、その話者の発言内容である”などのルールを利用者が会話支援システム２０に設定し、そのルールに従って興味単語抽出部２５ａによって話者と、この話者の発言内容とを発言録から話者毎に取得する方法でも良い。
【００４９】
興味単語抽出部２５ａは、Ｓ１０２の処理の後、話者にとって興味がある可能性が高い単語、すなわち、興味単語を、Ｓ１０２において取得した発言内容から抽出する興味単語抽出処理を実行する（Ｓ１０３）。
【００５０】
図７は、Ｓ１０３における興味単語抽出処理のフローチャートである。
【００５１】
図７に示すように、興味単語抽出部２５ａは、Ｓ１０２において取得した発言内容のうち、図７に示す処理において未だ対象にしていない１つの発言内容のみを対象にする（Ｓ１２１）。
【００５２】
次いで、興味単語抽出部２５ａは、現在の対象の発言内容に含まれる文のうち、図７に示す処理において未だ対象にしていない１つの文のみを対象にする（Ｓ１２２）。
【００５３】
次いで、興味単語抽出部２５ａは、現在の対象の文に対して、自然言語処理技術として一般化されている形態素解析を行うことによって、言語で意味を持つ最小単位である形態素に現在の対象の文を分割することによって、現在の対象の文の形態素を取得する（Ｓ１２３）。例えば、現在の対象の文が「私は北海道の出身です。」である場合、興味単語抽出部２５ａは、Ｓ１２３の処理によって、図８に示す結果を得ることができる。日本語の場合、形態素解析は、例えば、Ｍｅｃａｂ（http://taku910.github.io/mecab/）がオープンソースソフトウェアとして存在する。
【００５４】
興味単語抽出部２５ａは、Ｓ１２３の処理の後、現在の対象の文に対して、自然言語処理技術として一般化されている係り受け解析を行うことによって、Ｓ１２３において取得した各形態素が、Ｓ１２３において取得したいずれの形態素に対して係り受けをしているかを解析する（Ｓ１２４）。例えば、現在の対象の文が「私は北海道の出身です。」である場合、興味単語抽出部２５ａは、Ｓ１２４の処理によって、図９に示す結果を得ることができる。日本語の場合、係り受け解析は、例えば、ＣａｂｏＣｈａ（https://taku910.github.io/cabocha/）がオープンソースソフトウェアとして存在する。図９において、例えば、行番号が「２」の形態素である「北海道」は、行番号が「４」の形態素である「出身」に係り受けしていることが示されている。
【００５５】
興味単語抽出部２５ａは、Ｓ１２４の処理の後、現在の対象の文に対してＳ１２３において取得した形態素のうち、図７に示す処理において未だ対象にしていない１つの形態素のみを対象にする（Ｓ１２５）。
【００５６】
次いで、興味単語抽出部２５ａは、現在の対象の形態素の原形が抽出用単語リスト２４ｂに抽出用単語として含まれるか否かを判断する（Ｓ１２６）。例えば、図９に示す結果において、「出身」は、抽出用単語リスト２４ｂに含まれている。
【００５７】
興味単語抽出部２５ａは、現在の対象の形態素の原形が抽出用単語リスト２４ｂに抽出用単語として含まれるとＳ１２６において判断すると、現在の対象の形態素に対する、現在の対象の形態素以外の係り受け元の単語を、Ｓ１２４における処理の結果に基づいて特定する（Ｓ１２７）。例えば、図９に示す結果において、「出身」に対する、「出身」以外の係り受け元の単語は、「私」、「北海道」、「です」および「。」である。
【００５８】
興味単語抽出部２５ａは、Ｓ１２７の処理の後、Ｓ１２７において特定した単語のうち、固有名詞など、その単語が何を示しているか明確である品詞の単語、すなわち、興味単語を特定する（Ｓ１２８）。例えば、興味単語抽出部２５ａは、Ｓ１２７において「私」、「北海道」、「です」および「。」を特定した場合、固有名詞である「北海道」をＳ１２８において興味単語として特定する。
【００５９】
興味単語抽出部２５ａは、現在の対象の形態素の原形が抽出用単語リスト２４ｂに抽出用単語として含まれないとＳ１２６において判断するか、Ｓ１２８の処理を実行すると、現在の対象の文に対してＳ１２３において取得した形態素のうち、図７に示す処理において未だ対象にしていない形態素が存在するか否かを判断する（Ｓ１２９）。
【００６０】
興味単語抽出部２５ａは、現在の対象の文に対してＳ１２３において取得した形態素のうち、図７に示す処理において未だ対象にしていない形態素が存在するとＳ１２９において判断すると、Ｓ１２５の処理を実行する。
【００６１】
興味単語抽出部２５ａは、現在の対象の文に対してＳ１２３において取得した形態素のうち、図７に示す処理において未だ対象にしていない形態素が存在しないとＳ１２９において判断すると、現在の対象の発言内容に含まれる文のうち、図７に示す処理において未だ対象にしていない文が存在するか否かを判断する（Ｓ１３０）。
【００６２】
興味単語抽出部２５ａは、現在の対象の発言内容に含まれる文のうち、図７に示す処理において未だ対象にしていない文が存在するとＳ１３０において判断すると、Ｓ１２２の処理を実行する。
【００６３】
興味単語抽出部２５ａは、現在の対象の発言内容に含まれる文のうち、図７に示す処理において未だ対象にしていない文が存在しないとＳ１３０において判断すると、Ｓ１０２において取得した発言内容のうち、図７に示す処理において未だ対象にしていない発言内容が存在するか否かを判断する（Ｓ１３１）。
【００６４】
興味単語抽出部２５ａは、Ｓ１０２において取得した発言内容のうち、図７に示す処理において未だ対象にしていない発言内容が存在するとＳ１３１において判断すると、Ｓ１２１の処理を実行する。
【００６５】
興味単語抽出部２５ａは、Ｓ１０２において取得した発言内容のうち、図７に示す処理において未だ対象にしていない発言内容が存在しないとＳ１３１において判断すると、図７に示す処理を終了する。
【００６６】
図６に示すように、興味単語抽出部２５ａは、Ｓ１０３の興味単語抽出処理の後、Ｓ１０３の興味単語抽出処理において特定した興味単語と、この興味単語の係り受け先である抽出用単語に対して抽出用単語リスト２４ｂにおいて設定されている代表単語と、この興味単語が含まれる発言内容の話者の名と、登録日時としての現在の日時とを関連付けて、Ｓ１０３の興味単語抽出処理において特定した興味単語毎に興味データベース４０に登録する（Ｓ１０４）。例えば、上述の「私は北海道の出身です。」という文が「山田  太郎」という名の話者の発言である場合、興味単語抽出部２５ａは、興味単語としての「北海道」と、代表単語としての「ＢｉｒｔｈＰｌａｃｅ」と、話者の名としての「山田  太郎」と、登録日時としての現在の日時とを関連付けて興味データベース４０に登録する。
【００６７】
なお、興味単語抽出部２５ａは、代表単語の種類によって、興味単語を追加で登録するか、上書き登録するかを切り替えても良い。例えば、興味単語抽出部２５ａは、同一の話者の名に対して、代表単語としての「ＬｉｖｎｇＰｌａｃｅ」や「Ｉｎｔｅｒｅｓｔ」に関連付けた興味単語を興味データベース４０に複数回登録する場合、それぞれの興味単語を追加で登録しても良い。一方、興味単語抽出部２５ａは、同一の話者の名に対して、代表単語としての「ＢｉｒｔｈＰｌａｃｅ」に関連付けた興味単語を興味データベース４０に複数回登録する場合、代表単語としての「ＢｉｒｔｈＰｌａｃｅ」に関連付けて先に登録していた興味単語および登録日時を、代表単語としての「ＢｉｒｔｈＰｌａｃｅ」に関連付けて後から登録する興味単語および登録日時で上書きしても良い。
【００６８】
以上においては、発言録データベース３０に発言録が登録された場合に興味単語が興味データベース４０に登録されるときのシステム１０の動作について説明している。しかしながら、興味単語は、発言録データベース３０に発言録が登録された場合以外の場合であっても、興味データベース４０に登録されることが可能である。例えば、利用者は、利用者端末８０などのコンピューターを介して、興味データベース４０に興味単語を含む情報を直接登録することも可能である。また、利用者は、利用者端末８０などのコンピューターを介して、興味データベース４０に登録されている情報を変更したり削除したりすることも可能である。
【００６９】
次に、利用者に話題の候補を提供する場合のシステム１０の動作について説明する。
【００７０】
図１０は、利用者に話題の候補を提供する場合のシステム１０の動作のシーケンス図である。
【００７１】
利用者は、利用者端末８０を介して会話支援システム２０にログイン済みである場合に、図１０に示すように、話題の候補の提供を利用者端末８０から話題候補表示アプリを介して会話支援システム２０に依頼することができる（Ｓ１５１）。
【００７２】
会話支援システム２０の共通興味単語特定部２５ｂは、Ｓ１５１における依頼を受けると、Ｓ１５１における依頼を行った利用者（以下、図１０に示す動作の説明において「対象利用者」という。）の、現在の時刻より後の予定であって、対象利用者以外の参加者、すなわち、対象利用者の相手が存在する予定の情報を、予定表システム５０に要求する（Ｓ１５２）。ここで、対象利用者の相手が存在する予定としては、例えば、対象利用者が参加する会議の予定、対象利用者による訪問の予定などが存在する。また、Ｓ１５２において要求する予定の情報は、この予定の開催場所の情報と、この予定の、対象利用者の相手の情報とを含む。また、開催場所の情報とは、例えば、会議の予定の場合には会議の開催場所の情報であり、訪問の予定の場合には訪問先の情報である。
【００７３】
予定表システム５０は、Ｓ１５２における要求を受けると、Ｓ１５２において要求された情報を会話支援システム２０に回答する（Ｓ１５３）。
【００７４】
会話支援システム２０の共通興味単語特定部２５ｂは、Ｓ１５３における回答を受信すると、対象利用者の情報と、Ｓ１５３において回答された予定における相手の情報とを、Ｓ１５３において回答された予定毎に、興味データベース４０に要求する（Ｓ１５４）。ここで、Ｓ１５４において要求する情報は、対象利用者や、対象利用者の相手に関連付けられている興味単語と、この興味単語に関連付けられている代表単語と、この興味単語の登録日時との組み合わせの情報である。
【００７５】
興味データベース４０は、Ｓ１５４における要求を受けると、Ｓ１５４において要求された情報を会話支援システム２０に回答する（Ｓ１５５）。
【００７６】
会話支援システム２０の共通興味単語特定部２５ｂは、Ｓ１５５における回答を受信すると、対象利用者と、対象利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い単語、すなわち、共通興味単語を特定する共通興味単語特定処理を実行する（Ｓ１５６）。ここで、共通興味単語特定部２５ｂは、Ｓ１５３において回答された予定毎に共通興味単語特定処理を実行する。
【００７７】
図１１は、Ｓ１５６における共通興味単語特定処理のフローチャートである。
【００７８】
図１１に示すように、共通興味単語特定部２５ｂは、Ｓ１５５における回答のうち、「興味」を示す代表単語である「Ｉｎｔｅｒｅｓｔ」に関連付けられた興味単語に関して、対象利用者と、今回の共通興味単語特定処理の対象の予定（以下、図１１に示す動作の説明において、単に「対象の予定」という。）における相手との間で、一致または類似するものが存在するか否かを判断する（Ｓ１８１）。ここで、類似する単語には、類義語辞書２４ｃや、会話支援システム２０の外部のシステムが備えている類義語辞書などにおいて類義語として示されている単語同士が含まれる。また、共通興味単語特定部２５ｂは、例えば、比較する単語同士が地名である場合には、「広島県」と、広島県の「呉市」とのように、包含関係にある地名同士を、類似している単語として判断しても良い。
【００７９】
共通興味単語特定部２５ｂは、一致または類似するものが存在するとＳ１８１において判断すると、一致または類似するとＳ１８１において判断した単語のそれぞれに対して、特定の値で重み付けを実行する（Ｓ１８２）。Ｓ１８２における重み付けで使用される値は、単語に対して予め設定されているものでも良いし、この単語を会話支援システム２０が利用者端末８０に表示させることによって、利用者端末８０を介して都度、対象利用者によって設定されるものでも良い。共通興味単語特定部２５ｂは、Ｓ１８２における重み付けで使用する値を、単語に関連付けられている登録日時から算出される登録期間に応じて変化させても良い。例えば、共通興味単語特定部２５ｂは、Ｓ１８２における重み付けで使用する値が大きいほど、単語に関連付けられている登録日時から算出される登録期間が短くなるように、Ｓ１８２における重み付けで使用する値を変化させても良い。ここで、共通興味単語特定部２５ｂは、単語に関連付けられている登録日時から算出される登録期間として、一致または類似する単語同士の登録期間の平均を使用する。なお、類似する単語同士は、Ｓ１８２において同一の値で重み付けが実行される。
【００８０】
共通興味単語特定部２５ｂは、一致または類似するものが存在しないとＳ１８１において判断するか、Ｓ１８２の処理を実行すると、Ｓ１５５における回答のうち、「Ｉｎｔｅｒｅｓｔ」以外の代表単語に関連付けられた興味単語に関して、対象利用者と、対象の予定における相手との間で、一致または類似するものが存在するか否かを判断する（Ｓ１８３）。例えば、対象利用者に対して代表単語「ＢｉｒｔｈＰｌａｃｅ」に関連付けられた興味単語が「北海道」であって、対象の予定における相手に対して代表単語「Ｖｉｓｉｔ」に関連付けられた興味単語が「北海道」である場合、共通興味単語特定部２５ｂは、「北海道」という一致する興味単語が存在するとＳ１８３において判断する。なお、Ｓ１８３における単語の類似の判断基準に関しては、Ｓ１８１の処理と同様である。
【００８１】
共通興味単語特定部２５ｂは、一致または類似するものが存在するとＳ１８３において判断すると、一致または類似するとＳ１８３において判断した単語のそれぞれに対して、特定の値で重み付けを実行する（Ｓ１８４）。Ｓ１８４における重み付けで使用される値は、単語に対して予め設定されているものでも良いし、この単語を会話支援システム２０が利用者端末８０に表示させることによって、利用者端末８０を介して都度、対象利用者によって設定されるものでも良い。共通興味単語特定部２５ｂは、Ｓ１８４における重み付けで使用する値を、単語に関連付けられている登録日時から算出される登録期間に応じて変化させても良い。例えば、共通興味単語特定部２５ｂは、Ｓ１８４における重み付けで使用する値が大きいほど、単語に関連付けられている登録日時から算出される登録期間が短くなるように、Ｓ１８４における重み付けで使用する値を変化させても良い。ここで、共通興味単語特定部２５ｂは、単語に関連付けられている登録日時から算出される登録期間として、一致または類似する単語同士の登録期間の平均を使用する。なお、類似する単語同士は、Ｓ１８４において同一の値で重み付けが実行される。
【００８２】
共通興味単語特定部２５ｂは、一致または類似するものが存在しないとＳ１８３において判断するか、Ｓ１８４の処理を実行すると、対象の予定についてＳ１５３において回答された開催場所の情報に、地域名や会社名などの具体的な開催場所を示す単語が含まれているか否かを判断する（Ｓ１８５）。なお、対象の予定の開催場所を示す単語は、対象利用者と、対象利用者の相手との両方にとって、興味がある可能性が高い単語である。
【００８３】
共通興味単語特定部２５ｂは、具体的な開催場所を示す単語が含まれていないとＳ１８５において判断すると、対象の予定が訪問の予定であるか否かを判断する（Ｓ１８６）。
【００８４】
共通興味単語特定部２５ｂは、対象の予定が訪問の予定であるとＳ１８６において判断すると、対象の予定における、対象利用者の相手の会社の所在地や会社名などの具体的な場所を示す単語を顧客情報データベース６０から取得する（Ｓ１８７）。
【００８５】
共通興味単語特定部２５ｂは、具体的な開催場所を示す単語が含まれているとＳ１８５において判断するか、Ｓ１８７の処理が終了すると、対象の予定についてＳ１５３において回答された開催場所の情報に含まれている具体的な開催場所を示す単語、または、Ｓ１８７において取得した具体的な場所を示す単語に対して、特定の値で重み付けを実行する（Ｓ１８８）。Ｓ１８８における重み付けで使用される値は、単語に対して予め設定されているものでも良いし、この単語を会話支援システム２０が利用者端末８０に表示させることによって、利用者端末８０を介して都度、対象利用者によって設定されるものでも良い。
【００８６】
共通興味単語特定部２５ｂは、対象の予定が訪問の予定ではないとＳ１８６において判断するか、Ｓ１８８の処理が終了すると、Ｓ１８２、Ｓ１８４およびＳ１８８において重み付けを実行した単語のうち、特定の値以上の値で重み付けを実行した単語を共通興味単語として特定し（Ｓ１８９）、図１１に示す処理を終了する。なお、共通興味単語特定部２５ｂは、Ｓ１８２、Ｓ１８４およびＳ１８８において重み付けを実行した全ての単語を共通興味単語として特定しても良い。
【００８７】
図１０に示すように、情報提供部２５ｃは、Ｓ１５６における共通興味単語特定処理を終了すると、Ｓ１５６における共通興味単語特定処理において特定された共通興味単語を、それぞれ単独で、または、複数の組み合わせで検索ワードとすることによって、情報提供サイト７０など、１つ以上の情報提供サイトに対して、共通興味単語に関連する検索結果を要求する（Ｓ１５７）。
【００８８】
情報提供サイトは、Ｓ１５７における要求を受けて、１つ以上の検索結果を会話支援システム２０に提供する（Ｓ１５８）。ここで、検索結果には、検索結果の概要を示す文章（以下「概要文章」という。）が含まれている。
【００８９】
会話支援システム２０の情報提供部２５ｃは、Ｓ１５８において提供された検索結果から利用者に提供する話題の候補を選定する話題候補選定処理を実行する（Ｓ１５９）。
【００９０】
図１２は、Ｓ１５９における話題候補選定処理のフローチャートである。
【００９１】
図１２に示すように、情報提供部２５ｃは、Ｓ１５８において提供された検索結果のうち、図１２に示す処理において未だ対象にしていない１つの検索結果のみを対象にする（Ｓ２０１）。
【００９２】
次いで、情報提供部２５ｃは、現在の対象の検索結果に含まれる概要文章に対してポジティブ・ネガティブ分析を実行する（Ｓ２０２）。ここで、文章に対するポジティブ・ネガティブ分析に関しては、様々な既存技術が存在する。例えば、単語毎にポジティブ・ネガティブ度を人手または機械的に数値化した辞書（以下「ポジティブ・ネガティブ辞書」という。）を用意し、文章を形態素解析した結果における単語毎に、ポジティブ・ネガティブ辞書において対応付けられているポジティブ・ネガティブ度を取得し、取得した全てのポジティブ・ネガティブ度を合計することによって、文書のポジティブ・ネガティブ度を取得する方法が存在する。
【００９３】
情報提供部２５ｃは、Ｓ２０２の処理の後、Ｓ２０２において実行したポジティブ・ネガティブ分析の結果であるポジティブ・ネガティブ度と掛け合わせるための重み付けの値（以下「掛け合わせ用重み付け値」という。）を取得する（Ｓ２０３）。すなわち、情報提供部２５ｃは、現在の対象の検索結果のためにＳ１５７において検索ワードとした共通興味単語が１つである場合には、この共通興味単語に対してＳ１５６における共通興味単語特定処理において重み付けが実行された値を掛け合わせ用重み付け値としてＳ２０３において取得する。また、情報提供部２５ｃは、現在の対象の検索結果のためにＳ１５７において検索ワードとした共通興味単語が複数である場合には、これらの共通興味単語に対してＳ１５６における共通興味単語特定処理において重み付けが実行された値の平均値を掛け合わせ用重み付け値としてＳ２０３において取得する。
【００９４】
情報提供部２５ｃは、Ｓ２０３の処理の後、Ｓ２０２において実行したポジティブ・ネガティブ分析の結果であるポジティブ・ネガティブ度と、Ｓ２０３において取得した掛け合わせ用重み付け値とを掛け合わせることによって、利用者に提供する話題の候補の選定用の値（以下「選定用値」という。）を算出する（Ｓ２０４）。
【００９５】
情報提供部２５ｃは、Ｓ２０４の処理の後、Ｓ１５８において提供された検索結果のうち、図１２に示す処理において未だ対象にしていない検索結果が存在するか否かを判断する（Ｓ２０５）。
【００９６】
情報提供部２５ｃは、Ｓ１５８において提供された検索結果のうち、図１２に示す処理において未だ対象にしていない検索結果が存在すると判断すると、Ｓ２０１の処理を実行する。
【００９７】
情報提供部２５ｃは、Ｓ１５８において提供された検索結果のうち、図１２に示す処理において未だ対象にしていない検索結果が存在しないと判断すると、Ｓ２０４において算出した選定用値が高い上位の特定の数の検索結果を、利用者に提供する話題の候補として選定する（Ｓ２０６）。なお、Ｓ２０６において選定される検索結果の数は、利用者によって設定されても良い。例えば、情報提供部２５ｃは、Ｓ１５８において提供された検索結果を、Ｓ２０４において算出した選定用値が高い順に利用者端末８０に表示させることによって、Ｓ２０６において選定する検索結果の数を利用者によって利用者端末８０を介して設定されても良い。
【００９８】
情報提供部２５ｃは、Ｓ２０６の処理の後、図１２に示す処理を終了する。
【００９９】
図１０に示すように、情報提供部２５ｃは、Ｓ１５９の話題候補選定処理の後、Ｓ１５９の話題候補選定処理において選定された話題の候補を、Ｓ１５１における依頼を送信してきた話題候補表示アプリに通知するためのデータ（以下「通知用データ」という。）を生成する通知用データ生成処理を実行する（Ｓ１６０）。
【０１００】
図１３は、Ｓ１６０における通知用データ生成処理のフローチャートである。
【０１０１】
図１３に示すように、情報提供部２５ｃは、Ｓ１５１における依頼を送信してきた話題候補表示アプリが、リンクを記載すると自動的にリンク先の記事のヘッドラインおよび冒頭部分が表示されるアプリケーション（以下「自動表示アプリ」という。）であるか否かを判断する（Ｓ２２１）。自動表示アプリとしては、例えば、ＬＩＮＥ（登録商標）やＳｌａｃｋ（登録商標）が知られている。自動表示アプリではない話題候補表示アプリとしては、例えば、電子メールが知られている。
【０１０２】
情報提供部２５ｃは、Ｓ１５１における依頼を送信してきた話題候補表示アプリが自動表示アプリであるとＳ２２１において判断すると、Ｓ１５９の話題候補選定処理において選定された話題の候補のリンクを、Ｓ１５９の話題候補選定処理において選定された話題の候補毎に含めた通知用データを生成する（Ｓ２２２）。ここで、情報提供部２５ｃは、通知用データにおいて、Ｓ１５９の話題候補選定処理において選定された話題の候補のリンク先の記事のおすすめ度などの補足情報を、Ｓ１５９の話題候補選定処理において選定された話題の候補毎に含めても良い。リンク先の記事のおすすめ度などの補足情報は、情報提供サイトから取得可能である。
【０１０３】
情報提供部２５ｃは、Ｓ１５１における依頼を送信してきた話題候補表示アプリが自動表示アプリではないとＳ２２１において判断すると、Ｓ１５９の話題候補選定処理において選定された話題の候補のリンクと、このリンクのリンク先の記事のヘッドラインおよび冒頭部分とを、Ｓ１５９の話題候補選定処理において選定された話題の候補毎に含めた通知用データを生成する（Ｓ２２３）。ここで、情報提供部２５ｃは、通知用データにおいて、Ｓ１５９の話題候補選定処理において選定された話題の候補のリンク先の記事のおすすめ度などの補足情報を、Ｓ１５９の話題候補選定処理において選定された話題の候補毎に含めても良い。リンク先の記事のヘッドラインおよび冒頭部分と、リンク先の記事のおすすめ度などの補足情報とは、情報提供サイトから取得可能である。話題候補表示アプリが自動表示アプリでなくても、情報提供部２５ｃが通知用データに記事のヘッドラインおよび冒頭部分を含めるので、利用者の利便性を向上することができる。
【０１０４】
情報提供部２５ｃは、Ｓ２２２またはＳ２２３の処理の後、図１３に示す処理を終了する。
【０１０５】
図１０に示すように、情報提供部２５ｃは、Ｓ１６０の通知用データ生成処理の後、Ｓ１６０の通知用データ生成処理において生成した通知用データを、Ｓ１５１における依頼を送信してきた話題候補表示アプリに送信する（Ｓ１６１）。
【０１０６】
したがって、利用者端末８０の制御部８５は、Ｓ１６１において送信されてきた通知用データに基づいた表示を、話題候補表示アプリによって表示部８２によって実行する（Ｓ１６２）。
【０１０７】
図１４は、通知用データに基づいて話題候補表示アプリによって表示部８２に表示される画面９０の一例を示す図である。
【０１０８】
図１４に示す画面９０は、リンク９１と、リンク９１で示されるリンク先の記事に使用されている写真などの画像９２と、リンク９１で示されるリンク先の記事のヘッドライン９３および冒頭部分９４とを、話題の候補毎に含んでいる。制御部８５は、操作部８１を介してリンク９１が押されると、リンク９１で示されるリンク先の記事をインターネットから取得して、表示部８２に表示することができる。対象利用者は、画面９０に示される話題の候補から、実際に使用する話題を選択する場合に、画像９２、ヘッドライン９３および冒頭部分９４を参考にすることができる。
【０１０９】
以上に説明したように、会話支援システム２０は、発言録に含まれる発言内容の形態素、または、この形態素の原形が抽出用単語リスト２４ｂに含まれる場合（Ｓ１２６でＹＥＳ）に、この形態素が話者の興味を示す単語でなくても、この形態素に対する係り受け元の単語から興味単語を特定する（Ｓ１２７およびＳ１２８）ので、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い、話題の候補を適切に提供することができる。
【０１１０】
フィールドセールスによる営業活動において、打ち合わせや商談における雑談やアイスブレイクは、顧客との信頼関係を築くにあたり重要な要素となる。会話支援システム２０は、営業活動の担当者が利用者である場合、営業活動の担当者と、この担当者の相手である顧客との両方にとって興味がある可能性が高い、話題の候補を適切に提供することができるので、営業活動において雑談やアイスブレイクでどのような話題を話すかを、営業活動の担当者のコミュニケーションスキルや経験に頼る必要がない。営業活動における打ち合わせや商談について説明したが、これら以外の会議でも同様である。
【０１１１】
会話支援システム２０は、利用者の相手が利用者として会話支援システム２０に登録されていなくても、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い、話題の候補を適切に提供することができる。
【０１１２】
会話支援システム２０は、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い、話題の候補を適切に提供することができるので、利用者との付き合いが短い相手など、利用者が相手のことを十分に理解していない相手であっても、この相手と、利用者とのコミュニケーションを促進することができる。
【０１１３】
会話支援システム２０は、利用者に提供する、話題の候補を、この候補に関連する共通興味単語毎に実行された重み付けの値に基づいて選定する（Ｓ２０３、Ｓ２０４およびＳ２０６）ので、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い、話題の候補を適切に提供することができる。
【０１１４】
会話支援システム２０は、情報提供サイトから取得した概要文章に対するポジティブ・ネガティブ分析の結果であるポジティブ・ネガティブ度に基づいて、利用者に提供する、話題の候補を選定する（Ｓ２０２、Ｓ２０４およびＳ２０６）ので、利用者と、この利用者の相手との両方にとって興味がある可能性が高い、話題の候補として、ポジティブな内容の、話題の候補を適切に提供することができる。
【０１１５】
図１０に示す動作においては、会話支援システム２０は、利用者からの依頼に応じて話題の候補を利用者に提供している。しかしながら、会話支援システム２０は、例えば図１５および図１６に示すように、自動的に話題の候補を利用者に提供しても良い。
【０１１６】
会話支援システム２０は、自動的に話題の候補を利用者に提供する場合、予定表システム５０から利用者の予定のうち、利用者の相手が存在する全ての予定に関して、開始時刻を常に管理している。会話支援システム２０が予定の開始時刻を常に管理するための方法としては、任意の方法が採用されることが可能である。例えば、会話支援システム２０の利用者の予定のうち、利用者の相手が存在する全ての予定に関して、予定表システム５０が定期的に会話支援システム２０に開始時刻を通知しても良いし、会話支援システム２０が定期的に予定表システム５０に開始時刻の提供を要求しても良い。
【０１１７】
図１５は、話題の候補を利用者に提供する処理を開始するか否かを判断する場合の会話支援システム２０の動作のフローチャートである。
【０１１８】
会話支援システム２０の共通興味単語特定部２５ｂは、自動的に話題の候補を利用者に提供する場合、図１５に示す動作を実行する。
【０１１９】
図１５に示すように、共通興味単語特定部２５ｂは、会話支援システム２０の利用者の、相手が存在する予定であって、未だ話題の候補の提供の対象にしていないもののうち、開始時間までの時間が特定の時間以内になったものが存在すると判断するまで、会話支援システム２０の利用者の、相手が存在する予定であって、未だ話題の候補の提供の対象にしていないもののうち、開始時間までの時間が特定の時間以内になったものが存在するか否かを判断する（Ｓ２４１）。
【０１２０】
共通興味単語特定部２５ｂは、会話支援システム２０の利用者の、相手が存在する予定であって、未だ話題の候補の提供の対象にしていないもののうち、開始時間までの時間が特定の時間以内になったものが存在するとＳ２４１において判断すると、会話支援システム２０の利用者の、相手が存在する予定であって、未だ話題の候補の提供の対象にしていないもののうち、開始時間までの時間が特定の時間以内になったものを、話題の候補の提供の対象にする（Ｓ２４２）。
【０１２１】
次いで、共通興味単語特定部２５ｂは、Ｓ２４２において対象にした予定に関して、話題の候補を利用者に提供する処理を開始して（Ｓ２４３）、Ｓ２４１の処理を実行する。
【０１２２】
図１６は、図１５に示す動作のＳ２４３の処理によって会話支援システム２０が話題の候補を利用者に提供する処理を開始した場合のシステム１０の動作のシーケンス図である。
【０１２３】
図１６に示すように、共通興味単語特定部２５ｂは、今回の図１６に示す動作における対象の予定（以下、図１６に示す動作の説明において、単に「対象の予定」という。）の情報を、予定表システム５０に要求する（Ｓ２６１）。ここで、Ｓ２６１において要求する予定の情報は、この予定の開催場所の情報と、この予定における、利用者の相手の情報とを含む。
【０１２４】
以降のＳ２６２〜Ｓ２７１の処理は、Ｓ１５３〜Ｓ１６２（図１０参照。）の処理と同様である。ただし、Ｓ２６９において会話支援システム２０によって生成される通知用データの対象であって、Ｓ２７０における会話支援システム２０による通知用データの送信先である話題候補表示アプリは、利用者毎に予め会話支援システム２０に登録されている話題候補表示アプリなど、特定の話題候補表示アプリである。
【０１２５】
以上においては、会話支援システム２０は、自動的に話題の候補を利用者に提供する場合、予定表システム５０から利用者の予定のうち、利用者の相手が存在する全ての予定に関して、開始時刻を常に管理している。しかしながら、会話支援システム２０は、自動的に話題の候補を利用者に提供する場合、予定表システム５０から利用者の、現在の時刻より後の予定のうち、利用者の相手が存在する次回の予定のみに関して、開始時刻を常に管理している構成でも良い。
【０１２６】
以上においては、会話支援システム２０は、予定表システム５０を利用して話題の候補を利用者に提供している。しかしながら、会話支援システム２０は、例えば図１７および図１８に示すように、予定表システム５０を利用せずに話題の候補を利用者に提供しても良い。
【０１２７】
図１７は、予定表システム５０を利用せずに利用者に話題の候補を提供する場合のシステム１０の動作のシーケンス図である。
【０１２８】
利用者は、利用者端末８０を介して会話支援システム２０にログイン済みである場合に、図１７に示すように、利用者の相手を指定して話題の候補の提供を利用者端末８０から話題候補表示アプリを介して会話支援システム２０に依頼することができる（Ｓ２９１）。
【０１２９】
会話支援システム２０の共通興味単語特定部２５ｂは、Ｓ２９１における依頼を受けると、Ｓ２９１における依頼を行った利用者（以下、図１７に示す動作の説明において「対象利用者」という。）の情報と、Ｓ２９１における依頼おいて指定されている相手の情報とを、興味データベース４０に要求する（Ｓ２９２）。ここで、Ｓ２９２において要求する情報は、対象利用者や、対象利用者の相手に関連付けられている興味単語と、この興味単語に関連付けられている代表単語と、この興味単語の登録日時との組み合わせの情報である。
【０１３０】
以降のＳ２９３〜Ｓ３００の処理は、Ｓ１５５〜Ｓ１６２（図１０参照。）の処理と同様である。ただし、Ｓ２９４における共通興味単語特定処理は、図１８に示すようになる。
【０１３１】
図１８は、Ｓ２９４における共通興味単語特定処理のフローチャートである。
【０１３２】
図１８に示すように、共通興味単語特定部２５ｂは、Ｓ１８１〜Ｓ１８４（図１１参照。）の処理と同様のＳ３２１〜Ｓ３２４の処理を実行する。
【０１３３】
共通興味単語特定部２５ｂは、一致または類似するものが存在しないとＳ３２３において判断するか、Ｓ３２４の処理を実行すると、Ｓ３２２およびＳ３２４において重み付けを実行した単語のうち、特定の値以上の値で重み付けを実行した単語を共通興味単語として特定し（Ｓ３２５）、図１８に示す処理を終了する。なお、共通興味単語特定部２５ｂは、Ｓ３２２およびＳ３２４において重み付けを実行した全ての単語を共通興味単語として特定しても良い。
【０１３４】
会話支援システム２０は、共通興味単語に関連する情報として、本実施の形態において、情報提供サイトから取得した情報を利用者に提供する。しかしながら、会話支援システム２０は、共通興味単語に関連する情報として、情報提供サイトから取得した情報以外の情報を利用者に提供しても良い。例えば、会話支援システム２０は、共通興味単語に関連する情報として、共通興味単語自体を利用者に提供しても良い。
【０１３５】
会話支援システム２０は、話者の興味を示す「Ｉｎｔｅｒｅｓｔ」以外の代表単語によって代表される抽出用単語として、本実施の形態において、「住所地」を示す「ＬｉｖｉｎｇＰｌａｃｅ」、「出身地」を示す「ＢｉｒｔｈＰｌａｃｅ」、「訪問地」を示す「Ｖｉｓｉｔ」など、場所を示す代表単語によって代表される抽出用単語を抽出用単語リスト２４ｂに含んでいる。しかしながら、会話支援システム２０は、話者の興味を示す「Ｉｎｔｅｒｅｓｔ」以外の代表単語によって代表される抽出用単語として、場所を示す代表単語以外の代表単語によって代表される抽出用単語を抽出用単語リスト２４ｂに含んでも良い。例えば、会話支援システム２０は、話者の興味を示す「Ｉｎｔｅｒｅｓｔ」以外の代表単語によって代表される抽出用単語として、食べ物を示す代表単語によって代表される抽出用単語を抽出用単語リスト２４ｂに含んでも良い。
【０１３６】
発言録データベース３０、興味データベース４０、予定表システム５０および顧客情報データベース６０は、本実施の形態において、会話支援システム２０とは別に備えられている。しかしながら、会話支援システム２０は、発言録データベース３０、興味データベース４０、予定表システム５０および顧客情報データベース６０の少なくとも１つを備えても良い。
【符号の説明】
【０１３７】
２０  会話支援システム（コンピューター）
２４ａ  会話支援プログラム
２４ｂ  抽出用単語リスト
２５ａ  興味単語抽出部
２５ｂ  共通興味単語特定部
２５ｃ  情報提供部
４０  興味データベース（記憶部）
７０  情報提供サイト
【図１】
2020086703.tif 000003
【図２】
2020086703.tif 000004
【図３】
2020086703.tif 000005
【図４】
2020086703.tif 000006
【図５】
2020086703.tif 000007
【図６】
2020086703.tif 000008
【図７】
2020086703.tif 000009
【図８】
2020086703.tif 000010
【図９】
2020086703.tif 000011
【図１０】
2020086703.tif 000012
【図１１】
2020086703.tif 000013
【図１２】
2020086703.tif 000014
【図１３】
2020086703.tif 000015
【図１４】
2020086703.tif 000016
【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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