(57)【要約】【課題】人と人との直接的なコミュニケーションを従来よりも一段と活性化させ得る対話活性化システム及び対話活性化ロボットを提案する。【解決手段】ゲーム活性化システム15では、参加者Ａ、Ｂ及びＣの状態を総和活性度を基に常時観察し、当該総和活性度が所定の閾値以下のときに、参加者が難読ゲームに参加してない虞があると推定し、自発的にその場に最適な発話内容をスピーカ24から発することで、司会者ＭＣと参加者Ａ、Ｂ及びＣとの直接的な対話の切っ掛けを与えることができ、かくして司会者ＭＣと参加者Ａ、Ｂ及びＣとの直接的なコミュニケーションを従来よりも一段と活性化させ得る。【選択図】図２
2010128281.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
司会者との間で所定の主題に関して対話する参加者の音声及び又は映像を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得した音声及び又は映像に基づいて、前記参加者の主題に関する対話への参加の程度を示す活性度を推定する活性度推定手段と、
記憶手段に予め記憶された複数の発話情報の中から、前記活性度推定手段により推定した活性度に応じて、前記参加者の主題に関する対話への参加を促すような発話情報を選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択した前記発話情報の発話内容を音声として発するスピーカと
を備えることを特徴とする対話活性化システム。
【請求項２】
参加者との間で所定の主題に関して対話する司会者の音声を集音するマイクロホンと、
前記マイクロホンにより前記司会者の音声を集音して得られる音声信号を基に、前記主題に関する前記参加者との対話の進行状況を認識する進行状況認識手段と、
記憶手段に予め記憶された複数の発話情報の中から、前記進行状況認識手段により認識した進行状況に応じた発話情報を選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択した前記発話情報の発話内容を音声として発するスピーカと
を備えることを特徴とする対話活性化システム。
【請求項３】
前記記憶手段には、前記主題に関連した関連情報が記憶されており、
前記選択手段は、前記主題に関する前記参加者との対話の進行状況に応じて前記関連情報を選択する
ことを特徴とする請求項１又は２記載の対話活性化システム。
【請求項４】
前記活性度推定手段は、前記参加者の映像から得られる顔の表情、前記参加者の映像から得られる顔の向き、又は、前記参加者の音声の有無のうちいずれか１つを基に、前記参加者の活性度を推定する
ことを特徴とする請求項１又は３記載の対話活性化システム。
【請求項５】
司会者との間で所定の主題について対話する参加者の映像を取得する撮像手段と、
前記撮像手段により取得した映像に基づいて、前記参加者の主題に関する対話への参加の程度を示す活性度を推定する活性度推定手段と、
記憶手段に予め記憶された複数の発話情報の中から、前記活性度推定手段により推定した活性度に応じて、前記参加者の主題に関する対話への参加を促すような発話情報を選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択した発話情報の発話内容を音声として発するスピーカと、
動物形状に似した頭部とを備え、
前記頭部の眼となる位置に前記撮像手段が設置されている
ことを特徴とする対話活性化ロボット。
【請求項６】
前記スピーカから前記発話情報の発話内容を音声として発するとき、該発話内容を発する対象となる前記参加者又は関連機材を、前記撮像手段の画角中心に配置させる制御手段を備える
ことを特徴とする請求項５記載の対話活性化ロボット。
【請求項７】
発話している前記参加者を検出する発話検出手段を備え、
前記発話検出手段により検出した前記参加者を前記撮像手段の画角中心に配置させる制御手段を備える
ことを特徴とする請求項５記載の対話活性化ロボット。
【請求項８】
前記発話検出手段は、
マイクロホンにより集音した音声を基に発話している前記参加者を検出する話者認識処理と、前記マイクロホンにより集音した音声を基に音源の方位から発話している参加者を検出する音源定位処理と、前記撮像手段により得られる映像から認識した唇の動きに基づいて発話している参加者を検出する唇動作認識処理とのうちいずれか１つを用いて、発話している前記参加者を特定する
ことを特徴とする請求項５記載の対話活性化ロボット。
【請求項９】
前記撮像手段により得られる映像を基に、前記参加者の顔向き方向、又は視線方向を認識する認識手段を備え、
前記制御手段は、
前記参加者が発話し終えた後に、前記認識手段により認識した該参加者の顔向き方向又は視線方向に、前記撮像手段の画角中心を配置させる
ことを特徴とする請求項７記載の対話活性化ロボット。
【請求項１０】
前記参加者の音声の切れ目を認識し、前記切れ目に合わせて前記頭部を動作させるうなづき動作、或いは前記切れ目に合わせて相槌音声を発する相槌発話動作の少なくともいずれかを実行する
ことを特徴とする請求項５記載の対話活性化ロボット。
【請求項１１】
参加者との間で所定の主題に関して対話する司会者の音声を集音するマイクロホンと、
前記マイクロホンにより前記司会者の音声を集音して得られる音声信号を基に、前記主題に関する前記参加者との対話の進行状況を認識する進行状況認識手段と、
前記進行状況認識手段における前記対話の進行状況に関する理解状態を前記司会者に呈示する表示手段と
を備えることを特徴とする対話活性化ロボット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対話活性化システム及び対話活性化ロボットに関し、例えば司会者と参加者とにより行われる漢字の読み仮名を当てる難読ゲームに適用して好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、主に高齢者が通所してくる施設において、健康チェック、入浴、食事、リハビリの提供等の日常生活上の世話を提供するデイサービス（通所介護施設）が知られている。このような施設は高齢者にとって数少ないコミュニケーションの場であり、当該施設での活発な交流が高齢者のQOL（Quality of Life）を向上させるためにも非常に重要である。
【０００３】
そして、従来、高齢者ケアを目的として、様々なロボットが開発されている。例えば数万パターンにも及ぶ会話を登録しておき、１対１の会話を楽しむことができるロボットや（例えば、非特許文献１参照）、高齢者向けに脳を活性化させるコンテンツも提供されている。このようなロボットを利用した利用者からは、ロボットの存在によって、家族間の関係も変化が生じ、終末期の重くなりがちな空気も和らいだとの報告がなされている。
【０００４】
また、このようなロボットとしては、癒しを目的としたアザラシ型ロボットも考えられている。このアザラシ型ロボットでは、利用者をリラックスさせたり、或いはコミュニケーションの動機を増加させる等の心理的効果や、バイタルサインの改善等の生理的効果に加えて、患者同士や看護者とのコミュニケーションを増加させるといった社会的効果が見られたことが報告されている（例えば、非特許文献２参照）。
【０００５】
そして、これらロボットは、ロボットの持つ存在感やイベント性を活かし、人とロボットとのインタラクションを通してユーザに癒し効果を与えたうえで、人と人とのコミュニケーションを間接的に改善したという観点において優れた成果を挙げている。
【非特許文献１】伊吹征太，木村憲次，武田夏佳: コミュニケーションロボットを用いた高齢者生活支援システム,日本機械学会誌，Vol.108，No.1038，pp.392-395(2005)
【非特許文献２】和田一義, 柴田崇徳, 谷江和雄: 介護老人保健施設におけるロボットセラピー−実験一年目における効果の評価，計測自動制御学会, 計測自動制御学会論文集, Vol.42, No.4, pp.386-392 (2006)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、上述したデイサービスでは、高齢者同士のコミュニケーションや、高齢者と介護者とのコミュニケーションの機会について様々な工夫がなされており、またそのようなコミュニケーションの機会について数多く提供されており、例えば、ゲームや体操、手芸、工作、音楽等のリクリエーションに一日のうち多くの時間が割かれている。実際にデイサービスにおける継続的なフィールド調査を行ったところ、このようなケアの現場では、コミュニケーション自体が目的であること、活発なコミュニケーションは認知症やうつ病の予防でもあることが分かった。しかしながら、必ずしも、このような場が提供されただけで、活発なコミュニケーションが行われるわけではなく、また、上述した各種ロボットについては人と人との間接的なコミュニケーションを改善するものであり、人と人との直接的なコミュニケーションを活性化させ難いという問題があった。
【０００７】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、人と人との直接的なコミュニケーションを従来よりも一段と活性化させ得る対話活性化システム及び対話活性化ロボットを提案することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
かかる課題を解決するため本発明の請求項１は、司会者との間で所定の主題に関して対話する参加者の音声及び又は映像を取得する取得手段と、前記取得手段により取得した音声及び又は映像に基づいて、前記参加者の主題に関する対話への参加の程度を示す活性度を推定する活性度推定手段と、記憶手段に予め記憶された複数の発話情報の中から、前記活性度推定手段により推定した活性度に応じて、前記参加者の主題に関する対話への参加を促すような発話情報を選択する選択手段と、前記選択手段によって選択した前記発話情報の発話内容を音声として発するスピーカとを備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の請求項２は、参加者との間で所定の主題に関して対話する司会者の音声を集音するマイクロホンと、前記マイクロホンにより前記司会者の音声を集音して得られる音声信号を基に、前記主題に関する前記参加者との対話の進行状況を認識する進行状況認識手段と、記憶手段に予め記憶された複数の発話情報の中から、前記進行状況認識手段により認識した進行状況に応じた発話情報を選択する選択手段と、前記選択手段によって選択した前記発話情報の発話内容を音声として発するスピーカとを備えることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の請求項３は、前記記憶手段には、前記主題に関連した関連情報が記憶されており、前記選択手段は、前記主題に関する前記参加者との対話の進行状況に応じて前記関連情報を選択することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の請求項４は、前記活性度推定手段は、前記参加者の映像から得られる顔の表情、前記参加者の映像から得られる顔の向き、又は、前記参加者の音声の有無のうちいずれか１つを基に、前記参加者の活性度を推定することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の請求項５は、司会者との間で所定の主題について対話する参加者の映像を取得する撮像手段と、前記撮像手段により取得した映像に基づいて、前記参加者の主題に関する対話への参加の程度を示す活性度を推定する活性度推定手段と、記憶手段に予め記憶された複数の発話情報の中から、前記活性度推定手段により推定した活性度に応じて、前記参加者の主題に関する対話への参加を促すような発話情報を選択する選択手段と、前記選択手段によって選択した発話情報の発話内容を音声として発するスピーカと、動物形状に似した頭部とを備え、前記頭部の眼となる位置に前記撮像手段が設置されていることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の請求項６は、前記スピーカから前記発話情報の発話内容を音声として発するとき、該発話内容を発する対象となる前記参加者又は関連機材を、前記撮像手段の画角中心に配置させる制御手段を備えることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明の請求項７は、発話している前記参加者を検出する発話検出手段を備え、前記発話検出手段により検出した前記参加者を前記撮像手段の画角中心に配置させる制御手段を備えることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明の請求項８は、前記発話検出手段は、マイクロホンにより集音した音声を基に発話している前記参加者を検出する話者認識処理と、前記マイクロホンにより集音した音声を基に音源の方位から発話している参加者を検出する音源定位処理と、前記撮像手段により得られる映像から認識した唇の動きに基づいて発話している参加者を検出する唇動作認識処理とのうちいずれか１つを用いて、発話している前記参加者を特定することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明の請求項９は、前記撮像手段により得られる映像を基に、前記参加者の顔向き方向、又は視線方向を認識する認識手段を備え、前記制御手段は、前記参加者が発話し終えた後に、前記認識手段により認識した該参加者の顔向き方向又は視線方向に、前記撮像手段の画角中心を配置させることを特徴とする。
【００１７】
また、本発明の請求項１０は、前記参加者の音声の切れ目を認識し、前記切れ目に合わせて前記頭部を動作させるうなづき動作、或いは前記切れ目に合わせて相槌音声を発する相槌発話動作の少なくともいずれかを実行することを特徴とする。
【００１８】
また、本発明の請求項１１は、参加者との間で所定の主題に関して対話する司会者の音声を集音するマイクロホンと、前記マイクロホンにより前記司会者の音声を集音して得られる音声信号を基に、前記主題に関する前記参加者との対話の進行状況を認識する進行状況認識手段と、前記進行状況認識手段における前記対話の進行状況に関する理解状態を前記司会者に呈示する表示手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、参加者と司会者との対話の状況に応じて、自発的にその場に最適な発話内容をスピーカから発することで、司会者と参加者との直接的な対話の切っ掛けを与えることができ、かくして司会者と参加者との直接的なコミュニケーションを従来よりも一段と活性化させ得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下図面に基づいて本発明の実施の形態を詳述する。
【００２１】
（１）本願発明の概要
図１において、１は本発明による対話活性化ロボットとしてのゲーム活性化ロボット１を示し、このゲーム活性化ロボット１は、例えばホワイトボードＷＢに呈示された漢字の読み仮名を当てる難読ゲームを行う際に用いられ得る。そして、このゲーム活性化ロボット１は、問題となる漢字を選定して難読ゲームを進行する司会者ＭＣと、当該難読ゲームに参加して呈示された漢字の読み仮名を解答する複数の参加者Ａ、Ｂ及びＣとの間で行われる直接的な対話を活性化し得るようになされている。因みに、この実施の形態の場合においては、参加者Ａ、Ｂ及びＣの三人で難読ゲームを行うようにしたが、本発明はこれに限らず、２人又は４人等この他種々の人数の参加者で難読ゲームを行うようにしてもよい。
【００２２】
実際上、このゲーム活性化ロボット１は、モニタリングサーバ２と無線接続されており、当該モニタリングサーバ２との間で各種データを送受信し得るようになされている。また、このモニタリングサーバ２は、司会者ＭＣが操作する携帯端末３と無線接続されている。携帯端末３は、表示部４に表示されたジャンルやレベルごとに分類された漢字の中から、司会者ＭＣによって任意に問題が選択されると、これを問題選択命令としてモニタリングサーバ２に送信し得るようになされている。モニタリングサーバ２は、携帯端末３から問題選択命令を受信すると、予め記憶されている複数の個別行動パターン情報（後述する）の中から問題選択命令に対応した個別行動パターン情報を選択し、これをゲーム活性化ロボット１に送信し得る。これによりゲーム活性化ロボット１は、個別行動パターン情報に従って問題に応じた最適な各種行動パターンを実行することにより、司会者ＭＣと参加者Ａ、Ｂ及びＣとの間で行われる直接的な対話を活性化し得るようになされている。
【００２３】
また、ゲーム活性化ロボット１には、司会者ＭＣの頭部に装着されたヘッドセット型マイク５が接続されており、当該ヘッドセット型マイク５により集音した司会者ＭＣの音声が送信され得るようになされている。これによりゲーム活性化ロボット１は、ヘッドセット型マイク５から取得した司会者ＭＣの音声を基に、司会者ＭＣの発話内容に進行状況を示すキーワード（以下、これを進行状況キーワードと呼ぶ）が含まれているか否かを認識し、認識した進行状況キーワードを基に難読ゲームの進行状況を把握して進行状況に応じたその場に最適な発話内容を音声としてスピーカ（図１に図示せず）から発することにより、司会者ＭＣと参加者Ａ、Ｂ及びＣとの間で行われる直接的な対話を当該発話内容に基づいて活性化させ得る。
【００２４】
ここでゲーム活性化ロボット１は、司会者ＭＣの発話内容を基に得られた進行状況キーワードに基づいて、難読ゲームの進行状況を、難読ゲームの問題が呈示される前（以下、これを出題前と呼ぶ）と、難読ゲームの問題が呈示されてから正解が解答されるまでの間（以下、これをゲーム進行中と呼ぶ）と、難読ゲームの正解が解答された後から解説を行っているまでの間（以下、これを解説中と呼ぶ）との３つの状況に分けて把握し、現時点で難読ゲームがどのような状況（段階）にあるかをデータベース（後述する）に記憶し得るようになされている。実際上、このゲーム活性化ロボット１は、例えば、司会者ＭＣの発話内容を基に進行状況キーワード（「難読ゲームをはじめます」）を認識すると、出願前であると把握し、司会者ＭＣの発話内容を基に進行状況キーワード（「問題です」）を認識すると、ゲーム進行中であると把握し、司会者ＭＣの発話内容を基に進行状況キーワード（「正解」）を認識すると、解説中であると把握し得るようになされている。また、ゲーム活性化ロボット１は、ゲーム進行中の進行状況として、参加者Ａ、Ｂ及びＣの解答がどの程度正解に近づいているか否かの正解への近さを、司会者ＭＣの発話内容により得られた進行状況キーワード（「おしい」）により把握し、正解への近さに応じた所定の発話内容を音声として発するようになされている。
【００２５】
実際上、このゲーム活性化ロボット１は、人間に似せて作製された人型ロボットであり、人間の頭部に似した頭部８及び腕部９が駆動部（図示せず）を介して胴体部10に駆動可能に設けられていると共に、発話内容を音声として発するためのスピーカが所定位置に設けられている。また、ゲーム活性化ロボット１は、首部を中心に頭部８を上下に回動させるうなづき動作や、首部を中心に頭部８を左右に回動させる否定動作、腕部９の先端を所定の方向に向ける指差し動作等の各動作を、ゲーム進行中や解説中の所定タイミングで実行し得るようになされている。
【００２６】
ゲーム活性化ロボット１の頭部８には、人間の眼に相当する位置にカメラ11が設置されている。ゲーム活性化ロボット１は、撮像手段としてのカメラ11によって撮像された参加者の映像を映像信号として取り込むようになされている。これにより、ゲーム活性化ロボット１は、得られた映像を解析することにより、各参加者Ａ、Ｂ及びＣの顔の輪郭等から顔を向けている角度（以下、これを顔向き方向と呼ぶ）や、顔の表情を把握し、これらを基に各参加者Ａ、Ｂ及びＣが難読ゲームに積極的に参加しているか否かの程度を示す活性度（後述する）を推定し得るようになされている。またこのゲーム活性化ロボット１には、例えば胴体部10の所定位置にマイクロホン（図１に図示せず）が設置されており、当該マイクロホンによって集音した各参加者Ａ、Ｂ及びＣの音声が取り込まれ得る。これにより、ゲーム活性化ロボット１は、得られた音声を解析することにより、各参加者Ａ、Ｂ及びＣの音声の有無を把握し、これを基に各参加者Ａ、Ｂ及びＣの活性度を推定し得るようになされている。
【００２７】
そして、ゲーム活性化ロボット１は、各参加者Ａ、Ｂ及びＣの活性度を推定すると、各参加者Ａ、Ｂ及びＣの活性度を合算して総和活性度を算出し、この総和活性度が予め設定された所定の閾値以下となったか否かについて常時監視し得るようになされている。ゲーム活性化ロボット１は、総和活性度が所定の閾値以下であると判断すると、当該総和活性度を最大化させるであろう行動パターンを予測し、その予測結果である行動パターンを実行し得るようになされている。かくして、ゲーム活性化ロボット１は、予測結果に従って最適な発話内容を発する等の行動パターンをゲーム進行中や解説中に実行することにより、各参加者Ａ、Ｂ及びＣの活性度を増加させ、司会者ＭＣと参加者Ａ、Ｂ及びＣとの間で行われる直接的な対話を当該発話内容を切っ掛けに活性化させ得る。
【００２８】
（２）ゲーム活性化システムの構成
実際上、このゲーム活性化ロボット１には、図２に示すようなゲーム活性化システム15が内蔵されている。このゲーム活性化システム15は発話状況理解部16を備えており、当該発話状況理解部16においてカメラ11から与えられる各参加者Ａ、Ｂ及びＣの映像信号を常時監視し得るようになされている。実際上、この発話状況理解部16は、映像信号に所定の唇動作認識処理を実行することにより、当該映像信号に基づいて各参加者Ａ、Ｂ及びＣの口の動き特定し、発話している参加者Ａ、Ｂ又はＣ（以下、これを発話者と呼ぶ）を検出して、これを発話者検出結果として状況管理部17に送出し得る。状況管理部17は、発話者検出結果を行動選択部18を経由して行動再生部19に送出し、当該行動再生部19において発話者検出結果を基に発話者がカメラ11の画角の中心位置に配置されるように頭部８を駆動させる制御命令が生成される。これにより頭部８は、制御命令に基づいて駆動されることにより、発話者がカメラ11の画角の中心位置に配置され得る。かくしてゲーム活性化ロボット１は、あたかも発話者の方向を向いているかのような印象を参加者Ａ、Ｂ及びＣに対して与えることができる。
【００２９】
また、発話状況理解部16は、カメラ11から与えられた映像信号を基に、発話者の顔向き方向を検出し得るようになされており、発話者の顔向き方向の先に司会者ＭＣや他の参加者Ａ、Ｂ又はＣ、或いは発話しながら凝視しているホワイトボードＷＢ等の発話対象を、映像信号から得られた映像から特定し、これを発話対象検出結果として状況管理部17に送出する。また、発話状況理解部16は、マイクロホン20から与えられる音声信号を常時監視しており、一定時間の間、音声信号が得られなかったか否かに基づいて発話者が発話し終えたかを判断し得るようになされている。そして、発話状況理解部16は、音声信号の有無に基づいて発話者が発話し終えたと判断すると、これを発話終了検出結果として状況管理部17に送出し得るようになされている。
【００３０】
状況管理部17は、行動選択部18を経由させて、発話対象検出結果及び発話終了検出結果を行動再生部19に送出する。これにより行動再生部19は、発話対象検出結果及び発話終了検出結果を基に、発話者の顔向き方向の先にある発話対象がカメラ11の画角の中心位置に配置されるように頭部８を駆動させる制御命令を生成する。これにより頭部８は、発話者の発話終了後に制御命令に基づいて駆動されることにより、発話対象がカメラ11の画角の中心位置に配置され得る。かくしてゲーム活性化ロボット１は、あたかも発話者の発話終了後に発話対象の方向を向いて、難読ゲームに積極的に参加しているかのような印象を、参加者Ａ、Ｂ及びＣに対して与えることができる。
【００３１】
さらに、行動再生部19は、所定時間の間、音声信号が得られなかったことを示す発話切れ目検出結果を状況管理部17から受け取ると、頭部８を上下方向に回動させるうなづき動作を行わせる制御命令を生成する。これによりゲーム活性化ロボット１は、発話者の発話の切れ目に、頭部が制御命令に基づいてうなづき動作することにより、あたかも発話者の発話を聞いてうなづいたかのような印象を参加者Ａ、Ｂ及びＣに対して与えることができる。また、このとき同時に、行動再生部19は、例えば「うんうん」等の相槌音声をスピーカ24を介して発する相槌発話動作を実行し得るようになされている。因みに、この場合、行動再生部19は、うなづき動作又は相槌発話動作のいずれか一方のみを実行するようにしてもよい。
【００３２】
かかる構成に加えて、このゲーム活性化システム15は、データベース21を備えており、出題される問題毎に発話内容や動作が設定されている個別行動パターン情報（後述する）をモニタリングサーバ２から受信すると、当該個別行動パターン情報をデータベース21に記憶し得る。またこのデータベース21には、全ての問題に共通する発話内容や動作が設定されている共通行動パターン情報（後述する）と、ゲーム活性化ロボット１の行動パターンによって予想される各参加者Ａ、Ｂ及びＣの行動が定義された予想効果テーブル（後述する）と、進行状況キーワード（後述する）とが予め記憶されている。
【００３３】
（２−１）個別行動パターン情報について
図３に示すように、個別行動パターン情報30は、問題テーブル31と、ジャンルテーブル32と、情報テーブル33と、スクリプトテーブル34と、動作テーブル35とから構成されており、問題テーブル31のＩＤ（図中の「ID」欄）と、ジャンルテーブル32のジャンルＩＤ（図中の「Genre ID」欄）と、情報テーブル33のジャンルＩＤ（図中の「Genre ID」欄）と、スクリプトテーブル34の漢字ＩＤ（図中の「Kanji ID」欄）と、動作テーブル35のスクリプトＩＤ（図中の「Script ID」欄）とに同じＩＤ番号が付されることにより対応付けられている。例えばＩＤ番号「１」には、問題テーブル31のＩＤ「１」と、ジャンルテーブル32のジャンルＩＤ「１」と、情報テーブル33のジャンルＩＤ「１」と、スクリプトテーブル34の漢字ＩＤ「１」と、動作テーブル35のスクリプトＩＤ「１」との各情報が対応付けられている。
【００３４】
因みに、この実施の形態の場合、問題テーブル31のＩＤ「１」には、「Kanji」欄に問題となる漢字「海豚」と、「Yomi」欄にこの問題「海豚」の解答となる読み仮名「いるか」と、「Genre ID」欄にこの問題のジャンルを示すジャンルＩＤ「１」と、「Level」欄にこの問題の難易度を示すレベル「３（ふつう）」とが予め設定されている。なお、レベルは、例えば１から５まで設定し得、１が「簡単」、２が「やや簡単」、３が「ふつう」、４が「やや難しい」、５が「難しい」に分類され得る。
【００３５】
また、ジャンルテーブル32のジャンルＩＤ「１」には、問題テーブル31のＩＤ「１」のジャンルを示す「動物」が「Genre」欄に予め設定されている。情報テーブル33のジャンルＩＤ「１」には、問題テーブルのＩＤ「１」に関連する情報が「information」欄に予め設定されている。スクリプトテーブル34において問題テーブル31のＩＤ「１」に対応付けた漢字ＩＤ「１」には、参加者Ａ、Ｂ及びＣの解答がどの程度正解に近づいているか否かを示す正解度「１０」（詳しくは後述する）が「Correctness」欄に設定され、スクリプトのタイプを示すスクリプトタイプ「answer」（詳しくは後述する）が「Scriot type」欄に設定され、正解度及びスクリプトタイプに対応した発話内容が「Script」欄に設定されている。
【００３６】
また、動作テーブル35においてスクリプトテーブル34の漢字ＩＤ「１」に対応付けたスクリプトＩＤ「１」には、動作内容として凝視する行動をする「look」が「Action」欄に設定され、頭部８を回動させる左右方向を示す角度（この場合０°）が「Target x」欄に設定され、頭部８を回動させる上下方向を示す角度（この場合約３０°上方に頭部を動かす）が「Target y」欄に設定されている。
【００３７】
ここで、スクリプトタイプは、ゲーム活性化ロボット１が音声として発する発話内容を大まかに分類したものであり、図４に示すように、例えばゲーム活性化ロボット１が自主的に解答する行動「Answer」と、司会者ＭＣに解答を促されてゲーム活性化ロボット１が解答する行動「Hesitate」と、ゲーム活性化ロボット１が独り言を発話する行動「Mutter」と、問題の感想や豆知識等の問題と関連する関連情報を発話する行動「SpeakImpression」と、出題時に問題の難易度に対して発話する行動「SpeakLevelImpression」とから構成されている。すなわち、スクリプトテーブル34には、問題毎に行動「Answer」と、行動「Hesitate」と、行動「Mutter」と、行動「SpeakImpression」と、行動「SpeakLevelImpression」がスクリプト情報（発話情報）として記憶されており、各行動「Answer」、行動「Hesitate」、行動「Mutter」、行動「SpeakImpression」及び行動「SpeakLevelImpression」毎に表題に合った所定の発話内容が設定されている。
【００３８】
実際上、問題毎に設定されるスクリプトタイプは、モニタリングサーバ２において設定し得るようになされている。モニタリングサーバ２は、図５示すような設定画面40によってスクリプト情報を設定し得るようになされており、当該設定画面40を介して設定された内容がゲーム活性化ロボット１に送信され、ネットワークインターフェイス26を介し個別行動パターン情報としてデータベース21に記憶され得るようになされている。例えば、ＩＤ番号「81」の問題として漢字「鯔背」を設定した場合には、この「鯔背」に関する基本情報41と、スクリプト情報42とが設定され得る。基本情報41としては、ＩＤ番号（この場合「81」）が「ＩＤ」欄に設定され、問題となる漢字「鯔背」が「漢字」欄に設定され、その解答となる読み仮名「いなせ」が「読み」欄に設定されている。また、基本情報41としては、品詞のジャンルを示した「動詞、形容詞、副詞の名前」が「ジャンル」欄に設定され、問題となる「鯔背」の意味やその歴史等の関連する関連情報（トピックス）が「その他の情報」欄に設定されている。また、この問題のスクリプト情報42としては、正解度に応じて、３つの行動「Answer」（図中「answer」）と、３つの行動「Hesitate」（図中「hesitate」）、４つの行動「Mutter」（図中「mutter」）、３つの行動「SpeakImpression」（図中「speak_impression」）がそれぞれ設定されている。
【００３９】
このようにスクリプトタイプを示す行動「Answer」、行動「Hesitate」、行動「Mutter」及び行動「SpeakImpression」の各内容は、正解度欄44に設定される正解度（「正解への近さ」を示し、例えば0〜100からなり値が大きいほど正解に近いことを示す）によってさらに分類され得る。この場合、司会者ＭＣが「おしい」という言葉（正解に近いことを示す言葉）を発話する度にゲーム活性化システム15は、正解へ近づいていると判断し、正解へより近いことを示す正解度の大きい発話内容を出力し得るようになされている。そして、各スクリプトタイプが入力されるスクリプトタイプ欄43には、正解度欄44に加えて、最適な発話内容が設定される発言内容欄45と、ゲーム活性化ロボット１の動作内容が設定される行動欄46とが設けられている。この場合、行動「Answer」には、例えば正解度が低い「１０」に「ねこぜ！」という発話内容が設定されており、正解度「２０」に「せむし？」という発話内容が設定されており、正解度「３０」に「ぼらせ」という発話内容が設定されている（すなわち「ねこぜ!」という言葉よりも「ぼらせ」という言葉が正解に近いことを示している）。
【００４０】
また、行動「Hesitate」には、正解度「１０」に「ええ？二文字目の背、しか読めないよお」という発話内容が設定されており、正解度「２０」に「んん？魚の背中に関係あるの？」という発話内容が設定されている。行動「Mutter」には、正解度「１０」に「一文字目はなんて読むんだろう？」という発話内容が設定されており、正解度「２０」に「一文字目は、魚の名前なんだろうな」という発話内容が設定されており、正解度「３０」には「昔の言葉かな？」という発話内容が設定されている。行動「SpeakImpression」には、正解度「１０」に「いなせだねえ」という発話内容が設定されており、正解度「２０」に「江戸ことばって、いいね」という発話内容が設定されており、正解度「３０」に「粋で、ござるなあ」という発話内容が設定されている。
【００４１】
さらに、これら行動「Answer」、行動「Hesitate」、行動「Mutter」及び行動「SpeakImpression」には、ゲーム活性化ロボット１の動作内容が予め設定されており、各発話内容を発する際にゲーム活性化ロボット１が頭部８や腕部９を動かして、発話内容に適した動作を実行し得るようになされている。例えば行動「Answer」には、正解度「１０」の発話内容「ねこぜ！」に対して、行動「lookP 0 0, happy」が対応付けられて設定されている。ここで「lookP」はゲーム活性化ロボット１の体全体を特定の方向に向ける動作であることを示し 「0 0」は、ターゲット（すなわち参加者Ａ等）の方向に頭部８を回動させるための左右方向ｘ、上下方向ｙを示し（この場合はｘは０、ｙは０で頭部８は回動しない）、「happy」は、発話内容を楽しげに発するような音声トーンであることを示す。
【００４２】
また行動「Answer」には、正解度「２０」の発話内容「せむし？」に対して、動作テープル35に設定される行動「lookP 0 0, happy,handup」が対応付けられて設定されている。ここで「handup」はゲーム活性化ロボット１の腕部９を上げることを示す。その他、この行動欄46には、発話内容を悲しげに発するような音声トーンであることを示す「sad」や、腕部９を振るような行動をさせる「shake」、腕部９を頭部８に寄せて思考中であることを表す行動をさせる「handthink」、頭部８を上下に回動させてうなづき行動をさせる「nod」等がそれぞれ設定されている。このような設定内容は、設定画面40に設けられた修正ボタン47が選択決定されることにより各スクリプトタイプ欄43毎に発話内容を自由に設定し得るようになされている。また、設定画面40では、新規追加ボタン48が選択決定されることにより、新たなスクリプト情報44としてスクリプトタイプを追加し得るようになされている。
【００４３】
（２−２）共通行動パターン情報について
次に、データベース21に記憶される共通行動パターン情報について説明する。図４に示すように、「発話内容が変化しない行動」である共通行動パターン情報は、例えばヒントを要求する行動「AskHint」と、司会者ＭＣの「おしい」という発話に反応する行動「React TO Oshii」と、司会者ＭＣの「正解」という発話に反応する行動「React TO Seikai」と、何か発話する行動「Say Something」と、誰かに解答を促す行動「Let Answer」と、誰かを見る行動「Look Someone」とから構成され、これら行動「AskHint」、行動「React TO Oshii」、行動「React TO Seikai」、行動「Say Something」、行動「Let Answer」及び行動「Look Someone」の各行動パターンが予め設定されている。
【００４４】
例えば、ヒントを要求する行動「AskHint」には、司会者に対してヒントを要求する例えば「ヒントは？」を発する行動パターンが対応付けられている。また、司会者ＭＣの「おしい」という発話に反応する行動「React TO Oshii」には、例えば「え、おしい？」等のように司会者の発話を確認して他の参加者Ａ、Ｂ及びＣに正解に近いことを認識させるための言語を発話するという行動パターンが対応付けられている。司会者ＭＣの「正解」という発話に反応する行動「React TO Seikai」には、例えば「そうだったのか!」等のように他の参加者Ａ、Ｂ及びＣに正解を認識させるための言語を発話するという行動パターンが対応付けられている。何か発話する行動「Say Something」には、例えば「なんだろう？」といった独り言を発話するという行動パターンが対応付けられている。誰かに解答を促す行動「Let Answer」には、参加者Ａ、Ｂ又はＣに回答を促すために例えば「Ａ（Ｂ又はＣ）さんどうですか」と発話しながら参加者Ａ、Ｂ又はＣの方向に頭部８を回動させるという行動パターンが対応付けられている。誰かを見る行動「Look Someone」には、発話せずに司会者、参加者Ａ、Ｂ又はＣの方向にランダムに頭部８を回動させ、あたかもゲーム活性化ロボット１が司会者、参加者Ａ、Ｂ又はＣの方向を向いているかのような行動パターンが対応付けられている。
【００４５】
（２−３）進行状況キーワードについて
また、これに加えてデータベース21には、複数の進行状況キーワードが設定されたキーワードテーブルが記憶されている。これら進行状況キーワードは、難読ゲームの進行を制御している司会者ＭＣの発話内容から難読ゲームのおおよその進行状況の推定を行うためのものであり、ゲーム活性化ロボット１の各種行動パターンのトリガとなり得る。ここでこの実施の形態の場合、図６に示すように、キーワードテーブル50には、進行状況キーワードとして、司会者ＭＣが発話した「難読ゲームをはじめます」を認識するための開始キーワード「HAJIME」と、誰かの解答に対して司会者ＭＣが発話した「正解」を認識するための正解キーワード「SEIKAI」と、誰かの解答に対して司会者ＭＣが発話した「おしい」を認識するための判定キーワード「OSHII」と、誰かの解答に対して司会者ＭＣが発話した「違う」を認識するための不正解キーワード「CHIGAU」と、次の問題を始めるために司会者ＭＣが発話した「次」を認識するための問題変更キーワード「TSUGI」とが設定されている。また、このキーワードテーブル50には、図示しないが、ゲーム進行中を認識するために、司会者ＭＣが発話した「問題です」を認識するための問題呈示キーワード「mondai」も設定されている。
【００４６】
さらに、キーワードテーブル50には、進行状況キーワードとして、ヒントを提供するために司会者ＭＣが発話した「ヒントは」を認識するための助言キーワード「HINT」と、司会者ＭＣがゲーム活性化ロボット１に解答を促した発話を認識するためのロボット解答キーワード「KAITO ROBOTTO」と、司会者ＭＣが参加者Ａに解答を促した発話を認識するためのＡ解答キーワード「KAITO A」と、司会者ＭＣが参加者Ｂに解答を促した発話を認識するためのＢ解答キーワード「KAITO B」と、司会者ＭＣが参加者Ｃに解答を促した発話を認識するためのＣ解答キーワード「KAITO C」とが設定されている。
【００４７】
（２−４）進行状況キーワードに基づく行動パターンについて
ここで、図２に示すように、上述した進行状況キーワードを認識するための音声認識部22においては、ヘッドセット型マイク５から得られた音声信号に所定の音声認識処理を実行することにより当該音声信号に含まれる言葉を単語単位で認識する機能を有するものであり、認識したこれら単語を文字列データとして状況管理部17に送出するようになされている。行動選択部18は、音声認識部により得られた文字列データを状況管理部17から受け取り、データベース21に予め記憶しておいた進行状況キーワードを読み出して、進行状況キーワードのいずれかと文字列データとが一致するか否かを判断する。行動選択部18は、文字列データが進行状況キーワードのいずれかと一致すると、下記に示す式に基づいて予想活性度増加量ΔＡを算出し、図４に示す個別行動パターン情報（「発話内容が変化する行動」）及び共通行動パターン情報（「発話内容が変化しない行動」）の中から活性度を最大化させるような行動パターンを選択し得るようになされている。
【００４８】
【数１】
2010128281.tif 000003
【００４９】
この場合、「Behavior i」は、図４における行動「Answer」、行動「Hesitate」、行動「Mutter」、行動「SpeakImpression」、行動「SpeakLevelImpression」、行動「AskHint」、行動「React TO Oshii」、行動「React TO Seikai」、行動「Say Something」、行動「Let Answer」、又は行動「Look Someone」のいずれかを示し、「Person j」はこれら各行動パターンによって活性度が増加する参加者Ａ、Ｂ又はＣを示す。また、「ｆtask」は、行動パターンと、活性度が増加する参加者Ａ、Ｂ又はＣとによる活性度の評価関数を示すものである。すなわち「ｆtask」は行動パターンとその起因となる対象人物（参加者Ａ、Ｂ又はＣ）から活性度が計算されるということを表現したものである。「ｆtask」としては、例えば予想効果テーブル（後述する図７）を基に、ゲーム活性化ロボット１が所定の行動パターンを実行したことによる予想活性度増加量ΔＡを予め推測しておき、これを基にゲーム活性化ロボット１が行動パターンを決定することを示すものがある。このようにしてｆtaskを用いて、ゲーム活性化ロボット１は下記の式のように予想活性度増加量ΔＡを最大化させる行動パターンと、参加者Ａ、Ｂ又はＣとが選択される。
【００５０】
【数２】
2010128281.tif 000004
【００５１】
すなわち、司会者ＭＣがゲーム活性化ロボット１に解答を促したことをロボット解答キーワード「KAITO ROBOTTO」を基に音声認識部22が認識したとき（図７の「KAITO ROBOTTO」）には、上記数１の式に基づいて、図４に示すこれら各行動パターンの予想活性度増加量ΔＡが算出され、このうち予想活性度増加量ΔＡが相対的に増加した行動「Hesitate」（ゲーム活性化ロボット１が司会者ＭＣに解答を促されて解答する行動）が選択候補となる。行動選択部18は、選択候補となった行動パターンに対応付けられた所定の発話内容をデータベース21から読み出して音声合成部23に送出する。音声合成部23は、行動選択部18から与えられる発話内容を音声信号に変換する機能を有し、かくして得られた音声信号をスピーカ24に送出するようになされている。これによりこの音声信号に基づく音声をスピーカ24から出力させることができるようになされている。
【００５２】
また、これに対して行動選択部18は、音声認識部22において開始キーワード「HAJIME」が認識されると、これに応じて予想活性度増加量ΔＡが相対的に増加した行動「Say Something」を選択候補とし、また、音声認識部22において正解キーワード「SEIKAI」が認識されると、これに応じて予想活性度増加量ΔＡが相対的に増加した行動「React TO Seikai」を選択候補とし、さらに、音声認識部22において判定キーワード「OSHII」が認識されると、これに応じて予想活性度増加量ΔＡが相対的に増加した行動「React TO Oshii」を選択候補とし得るようになされている。
【００５３】
同様にして行動選択部18は、音声認識部22において不正解キーワード「CHIGAU」が認識されると、これに応じて予想活性度増加量ΔＡが相対的に増加した行動「Say Something」を選択候補とし、また、音声認識部22において問題変更キーワード「TSUGI」が認識されると、これに応じて予想活性度増加量ΔＡが相対的に増加した行動「Say Something」を選択候補とし、さらに、音声認識部22において助言キーワード「HINT」が認識されると、これに応じて予想活性度増加量ΔＡが相対的に増加した行動「Mutter」を選択候補とし得る。また、行動選択部18は、音声認識部22においてロボット解答キーワード「KAITO ROBOTTO」が認識されると、これに応じて予想活性度増加量ΔＡが相対的に増加した行動「Hesitate」を選択候補とし、また、音声認識部22においてＡ解答キーワード「KAITO A」、Ｂ解答キーワード「KAITO B」又はＣ解答キーワード「KAITO C」が認識されると、これに応じて予想活性度増加量ΔＡが増加した行動「Look Someone」を選択候補とし得る。
【００５４】
これに加えて状況管理部17は、ゲーム進行中、難読ゲームにおける司会者ＭＣと参加者Ａ、Ｂ及びＣとの対話が正解までどの程度近い状況にあるかについて、司会者ＭＣが発話した「おしい」との音声に基づいて判断し得るようになされている。実際上、行動選択部18は、状況管理部17から受け取った司会者ＭＣの「おしい」との文字列データが進行状況キーワード（判定キーワード「OSHII」）に一致すると、例えば難読ゲームの開始時に「０」に設定された正解度を「１０」単位毎加算してゆき、現時点での正解度を記憶する。
【００５５】
ここで正解度は、データベース21に記憶された複数の行動パターンの中から予想活性度増加量ΔＡに基づいて複数の行動パターンが選択候補となったとき、これら選択候補となった複数の行動パターンの中から進行状況に適した行動パターンを選択する際に目安となり得るものである。すなわち、予想活性度増加量ΔＡが相対的に増加したとして選択候補になった複数の行動「Mutter」（ゲーム活性化ロボット１が独り言を発話する行動）として、「魚かな？」（正解度：10）と、「あ、もしかして大きくて優雅に泳ぐ魚じゃない？」（正解度：50）との２つの発話内容が予め記憶されている場合には、司会者ＭＣの「おしい」という発話により正解度が上昇して現時点で50以上になっているとき、正解度が大きい「あ、もしかして大きくて優雅に泳ぐ魚じゃない？」（正解度：50）の発話内容が選択候補となる。これに対して、現時点で正解度が50以下のときには、正解度が小さい「魚かな？」（正解度：10）の発話内容が選択候補となる。
【００５６】
なお、例えば行動「Mutter」に正解度が同じ行動パターンが並列的に設定されている場合、行動選択部18は、これら行動パターンのうち１つをランダムに選択する。このようにゲーム活性化システム15では、司会者ＭＣの「おしい」との音声を基に可変する正解度に基づいて、どの程度正解に近づいているか否かの進行状況を把握し、この正解度に予め対応付けられた発話内容を発することで、進行状況に最適な発話内容を基に司会者ＭＣと参加者との直接的な対話を活性化させ得るようになされている。
【００５７】
（２−５）活性度に基づく行動パターンについて
次に活性度に応じてゲーム活性化ロボット１が自発的に行動する場合について以下説明する。図２に示すように、活性度検出部25は、カメラ11から与えられる各参加者Ａ、Ｂ及びＣの映像信号を常時監視し、当該映像信号に顔認識処理を実行することにより、当該映像信号に基づいて、参加者Ａ、Ｂ及びＣの人数と、各参加者Ａ、Ｂ及びＣの姿勢と、顔向き方向と、笑顔等の顔の表情とを検出し得るようになされている。
【００５８】
実際上、この活性度検出部25は、難読ゲームが開始されると、先ず始めにカメラ11から与えられた映像信号を基に、各参加者Ａ、Ｂ及びＣの顔の輪郭等から顔向き方向を検出する。そして、活性度検出部25は、これら顔向き方向から各参加者Ａ、Ｂ及びＣが問題を呈示したホワイトボードＷＢ又は司会者ＭＣを凝視しているか否かを判断し、各参加者Ａ、Ｂ及びＣの初期の活性度を特定し得るようになされている。
【００５９】
因みに、この実施の形態の場合、活性度検出部25は、カメラ11から与えられた映像信号を基に、検出した発話者の顔向き方向の先に予め特定したホワイトボードＷＢや司会者ＭＣが表示されているか否かにより、各参加者Ａ、Ｂ及びＣがホワイトボードＷＢ又は司会者ＭＣを凝視しているか否かを判断し得る。なお、各参加者Ａ、Ｂ及びＣがホワイトボードＷＢ又は司会者ＭＣを凝視しているか否かについては、ホワイトボードＷＢと司会者ＭＣと各参加者Ａ、Ｂ及びＣとの位置関係を予め位置データとして入力しておき、これら位置データを基に各参加者Ａ、Ｂ及びＣがホワイトボードＷＢ又は司会者ＭＣを凝視しているか否かを判断するようにしてもよい。
【００６０】
ここで、活性度とは、各参加者Ａ、Ｂ及びＣの状態を観察することにより推定されるもので、参加者Ａ、Ｂ及びＣが難読ゲームにどの程度積極的に参加しているか否かを数字化したものである。この実施の形態の場合、活性度検出部25は、映像信号を基に参加者Ａ、Ｂ及びＣの顔向き方向がホワイトボードＷＢ又は司会者ＭＣの方向であると判断すると、当該参加者Ａ、Ｂ又はＣが難読ゲームに積極的に参加していると判断し、当該参加者Ａ、Ｂ又はＣの活性度を所定の数値とし得る。これに対して活性度検出部25は、映像信号を基に参加者Ａ、Ｂ及びＣの顔向き方向がホワイトボードＷＢ又は司会者ＭＣ以外の方向であると判断すると、当該参加者Ａ、Ｂ又はＣが難読ゲームに積極的に参加していないと判断し、当該参加者Ａ、Ｂ又はＣの活性度の数値を０とし得る。
【００６１】
また、この活性度検出部25は、カメラ11から与えられた映像信号を常時監視し、当該映像信号に基づいて各参加者Ａ、Ｂ及びＣの目や口等から顔の表情（笑顔）を検出し、これら顔の表情から各参加者Ａ、Ｂ及びＣの活性度を変更し得るようになされている。この実施の形態の場合、活性度検出部25は、映像信号に基づいて映像内の参加者の目や口等を、予め記憶した顔パターンと照らし合わせ、当該参加者Ａ、Ｂ及びＣが笑顔であるか否かを判断する。その結果、活性度検出部25は、参加者Ａ、Ｂ又はＣが笑顔であると判断すると、当該参加者Ａ、Ｂ又はＣが難読ゲームに積極的に参加していると判断し、当該参加者の活性度を増加させ、これに対して参加者Ａ、Ｂ又はＣの顔の表情が笑顔でないと判断すると、当該参加者Ａ、Ｂ又はＣが難読ゲームに積極的に参加していないと判断し、当該参加者Ａ、Ｂ又はＣの活性度を減少させ得る。
【００６２】
また、この活性度検出部25は、各参加者Ａ、Ｂ及びＣの音声をマイクロホン20で集音することにより得られた音声信号を常時監視し、当該音声信号に所定の音声識別処理を実行することにより、当該音声信号に基づいて各参加者Ａ、Ｂ及びＣが発話しているか否かの発話量（音声信号の有無）を推定し得る。そして、この実施の形態の場合、活性度検出部25は、音声信号を基に所定の参加者Ａ、Ｂ又はＣが発話していると判断すると、当該参加者Ａ、Ｂ又はＣが難読ゲームに積極的に参加していると判断し、当該参加者Ａ、Ｂ又はＣの活性度を増加させ得る。これに対して活性度検出部25は、音声信号を基に所定の参加者Ａ、Ｂ又はＣが発話していないと判断すると、当該参加者Ａ、Ｂ又はＣが難読ゲームに積極的に参加していないと判断し、当該参加者Ａ、Ｂ又はＣの活性度を減少させ得る。
【００６３】
このようにして活性度検出部25は、カメラ11からの映像信号及びマイクロホン20からの音声信号を基に、参加者Ａ、Ｂ及びＣ毎に活性度を算出し、各参加者Ａ、Ｂ及びＣの活性度を状況管理部17に送出し得る。状況管理部17は、各参加者Ａ、Ｂ及びＣの活性度を合算した総和活性度を算出して、これら各活性度と総和活性度とを行動選択部18に送出し得るようになされている。行動選択部18は、状況管理部17を介して活性度検出部25から送られる総和活性度を常時監視しており、総和活性度が予め設定された所定の閾値よりも低くなるか否かを判断し得るようになされている。そして、行動選択部18は、総和活性度が所定の閾値よりも低くなったと判断すると、図７に示すような予想効果テーブル60を利用して、上述した式（１）に基づいて予想活性度増加量ΔＡを算出し、図７に示す複数の行動パターンの中から活性度を最大化させるような行動パターンを選択し得るようになされている。
【００６４】
ここで、先ず始めに予想効果テーブル60について以下説明する。図７に示すように、予想効果テーブル60は、個別行動パターン情報及び共通行動パターン情報のうち現在選択可能な行動パターンの中から、参加者Ａ、Ｂ及びＣの活性度を増加させる効果が高いと予想される行動パターンを選択する際に用いられ得る。この予想効果テーブル60は、ゲーム活性化ロボット１が行動パターン欄61（「Behavior Pattern」）の各行動パターンを実行した結果、参加者Ａ、Ｂ及びＣがそれぞれどのような行動を起こすかを予め予想して定義している。
【００６５】
実際上、この予想効果テーブル60には、難読ゲームの進行状態を示す状態欄62（図中の「State」）と、ゲーム活性化ロボット１が実行する行動パターンを示す行動パターン欄61（図中の「Behavior Pattern」）とが設けられている。行動パターン欄61は、状態欄62のゲーム進行中（図中の「GAME」）に対して、ゲーム活性化ロボット１が自ら答える行動「Answer」と、参加者Ａに解答を要求する行動「Ask_A」と、参加者Ｂに解答を要求する行動「Ask_B」と、参加者Ｃに解答を要求する行動「Ask_C」と、司会者ＭＣにヒントを要求する行動「Hint」（すなわち「AskHint」）と、ゲーム活性化ロボット１が独り言を発話する行動「Mutter」とが設けられている。また、行動パターン欄61は、状態欄62の解説中（図中の「CORRECT」）に対して、参加者Ａに感想を要求する行動「AskImpression_A」と、参加者Ｂに感想を要求する行動「AskImpression_B」と、参加者Ｃに感想を要求する行動「AskImpression_C」と、ゲーム活性化ロボット１が問題の感想や豆知識等の関連する内容（関連情報）を発話する行動「SpeakImpression」とが設けられている。
【００６６】
また、予想効果テーブル60には、行動パターン欄61の各行動パターンに対して、参加者Ａが凝視する方向を示すＡ凝視方向欄63（図中の「a_looking_at」）と、参加者Ｂが凝視する方向を示すＢ凝視方向欄64（図中の「b_looking_at」）と、参加者Ｃが凝視する方向を示すＣ凝視方向欄65（図中の「c_looking_at」）と、参加者Ａが発話するか否かを示すＡ発話欄66（図中の「a_speaking」）と、参加者Ｂが発話するか否かを示すＢ発話欄67（図中の「b_speaking」）と、参加者Ｃが発話するか否かを示すＣ発話欄68（図中の「c_speaking」）と、Ａが笑うか否かを示すＡ表情欄69（図中の「a_laughing」）と、Ｂが笑うか否かを示すＢ表情欄70（図中の「b_laughing」）と、Ｃが笑うか否かを示すＣ表情欄71（図中の「c_laughing」）と、Ａが考えているか否かを示すＡ思考欄72（図中の「a_thinking」）と、Ｂが考えているか否かを示すＢ思考欄73（図中の「b_thinking」）と、Ｃが考えているか否かを示すＣ思考欄74（図中の「c_thinking」）とが対応付けられている。
【００６７】
実際上、この予想効果テーブル60では、行動「Answer」に対応付けたＡ凝視方向欄63とＢ凝視方向欄64とＣ凝視方向欄65とが「ロボット」と定義されており、ゲーム活性化ロボット１が行動「Answer」を実行すると、全ての参加者Ａ、Ｂ及びＣがゲーム活性化ロボット１を凝視するであろうことが予想されている。また、この予想効果テーブル60では、行動「Answer」に対応付けたＡ発話欄66とＢ発話欄67とＣ発話欄68とが「FALSE」と定義されており、ゲーム活性化ロボット１が行動「Answer」を実行すると、全ての参加者Ａ、Ｂ及びＣが発話しないであろうことが予想されている。さらに、この予想効果テーブル60では、行動「Answer」に対応付けたＡ表情欄69とＢ表情欄70とＣ表情欄71とが「FALSE」と定義されており、ゲーム活性化ロボット１が行動「Answer」を実行すると、全ての参加者Ａ、Ｂ及びＣが笑わないであろうことが予想されている。さらに加えて、この予想効果テーブル60では、行動「Answer」に対応付けたＡ思考欄72とＢ思考欄73とＣ思考欄74とが「＊」と定義されており、ゲーム活性化ロボット１が行動「Answer」を実行すると、全ての参加者Ａ、Ｂ及びＣが思考中であるかどうかに関しては変化しないであろうことが予想されている。
【００６８】
同様に、この予想効果テーブル60では、行動「Ask_A」に対応付けたＡ凝視方向欄63が「ホワイトボード」と定義され、Ｂ凝視方向欄64とＣ凝視方向欄65とが「Ａ」と定義されており、ゲーム活性化ロボット１が行動「Ask_A」を実行すると、参加者ＡがホワイトボードＷＢを凝視し、Ｂ及びＣが参加者Ａを凝視するであろうことが予想されている。また、この予想効果テーブル60では、行動「Ask_A」に対応付けたＡ発話欄66が「TRUE」と定義され、Ｂ発話欄67とＣ発話欄68とが「FALSE」と定義されており、ゲーム活性化ロボット１が行動「Ask_A」を実行すると、参加者Ａが発話し、Ｂ及びＣが発話しないであろうことが予想されている。さらに、この予想効果テーブル60では、行動「Ask_A」に対応付けたＡ表情欄69とＢ表情欄70とＣ表情欄71とが「FALSE」と定義されており、ゲーム活性化ロボット１が行動「Ask_A」を実行すると、全ての参加者Ａ、Ｂ及びＣが笑わないであろうことが予想されている。さらに加えて、この予想効果テーブル60では、行動「Ask_A」に対応付けたＡ思考欄72が「」と定義され、Ｂ思考欄73とＣ思考欄74とが「＊」と定義されており、ゲーム活性化ロボット１が行動「Ask_A」を実行すると、参加者Ａが考え、Ｂ及びＣが思考中であるかどうかに関しては変化しないであろうことが予想されている。
【００６９】
また、この予想効果テーブル60では、行動「Hint」に対応付けたＡ凝視方向欄63とＢ凝視方向欄64とＣ凝視方向欄65とが「mc」と定義されており、ゲーム活性化ロボット１が行動「Hint」を実行すると、参加者Ａ、Ｂ及びＣが司会者ＭＣを凝視するであろうことが予想されている。また、この予想効果テーブル60では、行動「Hint」に対応付けたＡ思考欄72とＢ思考欄73とＣ思考欄74とが「TRUE」と定義されており、ゲーム活性化ロボット１が行動「Hint」を実行すると、全ての参加者Ａ、Ｂ及びＣが考えるであろうことが予想されている。
【００７０】
さらに、この予想効果テーブル60では、行動「Mutter」に対応付けたＡ凝視方向欄63とＢ凝視方向欄64とＣ凝視方向欄65とが「ロボット」と定義されており、ゲーム活性化ロボット１が行動「Mutter」を実行すると、全ての参加者Ａ、Ｂ及びＣがゲーム活性化ロボット１を凝視するであろうことが予想されている。また、この予想効果テーブル60では、行動「Mutter」に対応付けたＡ表情欄69とＢ表情欄70とＣ表情欄71とが「TRUE」と定義されており、ゲーム活性化ロボット１が行動「Mutter」を実行すると、全ての参加者Ａ、Ｂ及びＣが笑うであろうことが予想されている。
【００７１】
そして、予想効果テーブル60では、参加者Ａに感想を要求する行動「AskImpression_A」に対応付けたＡ凝視方向欄63が「ロボット」と定義され、Ｂ凝視方向欄64とＣ凝視方向欄65とが「Ａ」と定義されており、ゲーム活性化ロボット１が行動「AskImpression_A」を実行すると、参加者Ａがゲーム活性化ロボット１を凝視し、Ｂ及びＣが参加者Ａを凝視するであろうことが予想されている。また、この予想効果テーブル60では、行動「AskImpression_A」に対応付けたＡ発話欄66が「TRUE」と定義され、Ｂ発話欄67とＣ発話欄68とが「FALSE」と定義されており、ゲーム活性化ロボット１が行動「AskImpression_A」を実行すると、参加者Ａが発話し、Ｂ及びＣが発話しないであろうことが予想されている。さらに、この予想効果テーブル60では、行動「AskImpression_A」に対応付けたＡ表情欄69が「TRUE」と定義され、Ｂ表情欄70とＣ表情欄71とが「＊」と定義されており、ゲーム活性化ロボット１が行動「AskImpression_A」を実行すると、参加者Ａのみが笑うであろうことが予想されている。さらに加えて、この予想効果テーブル60では、行動「AskImpression_A」に対応付けたＡ思考欄72が「TRUE」と定義され、Ｂ思考欄73とＣ思考欄74とが「＊」と定義されており、ゲーム活性化ロボット１が行動「AskImpression_A」を実行すると、参加者Ａのみが考えるであろうことが予想されている。
【００７２】
また、予想効果テーブル60では、参加者Ａに感想を要求する行動「SpeakImpression」に対応付けたＡ凝視方向欄63とＢ凝視方向欄64とＣ凝視方向欄65とが「ロボット」と定義されており、ゲーム活性化ロボット１が行動「SpeakImpression」を実行すると、全ての参加者Ａ、Ｂ及びＣがゲーム活性化ロボット１を凝視するであろうことが予想されている。また、この予想効果テーブル60では、行動「SpeakImpression」に対応付けたＡ発話欄66とＢ発話欄67とＣ発話欄68とが「FALSE」と定義されており、ゲーム活性化ロボット１が行動「SpeakImpression」を実行すると、参加者Ａ、Ｂ及びＣが発話しないであろうことが予想されている。さらに、この予想効果テーブル60では、行動「SpeakImpression」に対応付けたＡ表情欄69とＢ表情欄70とＣ表情欄71とが「TRUE」と定義されており、ゲーム活性化ロボット１が行動「SpeakImpression」を実行すると、全ての参加者Ａ、Ｂ及びＣが笑うであろうことが予想されている。
【００７３】
行動選択部18は、総和活性度が所定の閾値よりも低くなったと判断すると、このような予想効果テーブル60を利用して、上述した式（１）に基づいて予想活性度増加量ΔＡを算出し得るようになされている。ここで上記式（１）を用いてゲーム活性化ロボット１の自発的な行動パターンを選択する場合、上記の式（１）における「Behavior i」は、図７に示す行動「Answer」、行動「Ask_A」、行動「Ask_B」、行動「Ask_C」、行動「Hint」、行動「Mutter」、行動「AskImpression_A」、行動「AskImpression_B」、行動「AskImpression_C」、又は行動「SpeakImpression」のいずれかを示し、「Person j」はこれら各行動パターンによって活性度が増加する参加者Ａ、Ｂ又はＣを示す。そして、ゲーム活性化ロボット１は上記の式（２）のように予想活性度増加量ΔＡを最大化させる行動パターンと、参加者Ａ、Ｂ又はＣとが選択され、自発的に所定行動を実行し得る。
【００７４】
このようにして行動選択部18は、音声認識部22において進行状況キーワードが一定時間認識されず、かつ総和活性度が所定の閾値以下となったとき、予想効果テーブル60においてゲーム活性化ロボット１の各行動パターンに対応付けられた各参加者Ａ、Ｂ及びＣの予想行動を基に、選択可能な全ての行動パターンについて上記式（１）を用いて予想活性度増加量ΔＡを算出する。行動選択部18は、各行動パターン毎に算出した予想活性度増加量ΔＡのうち、予想活性度増加量ΔＡが最も増加した活性効果の高いと予想される行動パターンが選択される。
【００７５】
これにより行動選択部18は、例えばゲーム進行中において予想活性度増加量ΔＡが最も増加した行動パターンが、行動「Mutter」（ゲーム活性化ロボット１が独り言を発話する行動）であるとき、当該行動「Mutter」である所定発話内容をデータベース21から読み出して音声合成部23に送出し、音声合成部23により発話内容（例えば「魚かな？」）を音声信号に変換して、得られた音声信号をスピーカ24に送出するようになされている。このようにしてゲーム活性化ロボット１は、総和活性度に基づいて参加者Ａ、Ｂ又はＣが難読ゲームに積極的に参加していないと推定したとき、予想活性度増加量ΔＡを基に選択した所定の発話内容を音声としてスピーカ24から発することで、司会者ＭＣと参加者との間で行われる直接的な対話を当該発話内容に基づいて再び活性化させ得るようになされている。
【００７６】
ところで、このゲーム活性化システム15では、例えば参加者Ａに対して感想を要求する行動「AskImpression_A」や、参加者Ａに解答を要求する行動「Ask_A」を実行する場合、カメラ11の画角の中心に参加者Ａが配置されるように頭部８を回動させ得るようになされている。実際上、この実施の形態の場合では、難読ゲームの開始前に、ゲーム活性化ロボット１の位置において頭部８を回動させて参加者Ａへ頭部８の正面を向けるための位置データ（回動方向や角度等）が、行動「Ask_A」と行動「AskImpression_A」とに対して予め設定されており、当該行動「Ask_A」又は行動「AskImpression_A」を実行して参加者Ａに発話内容を発する際に、設定した位置データに基づいて頭部８を回動させることにより、あたかもゲーム活性化ロボット１が参加者Ａを目視して発話しているかのような印象を与えるようになされている。
【００７７】
また、行動「Ask_B」及び行動「AskImpression_B」には、ゲーム活性化ロボット１の位置において頭部８を回動させて参加者Ｂへ頭部８の正面を向けるための位置データが予め設定されており、当該行動「Ask_B」又は行動「AskImpression_B」を実行して参加者Ｂに発話内容を発する際に、設定した位置データに基づいて頭部８を回動させることにより、あたかもゲーム活性化ロボット１が参加者Ｂを目視して発話しているかのような印象を与えるようになされている。
【００７８】
さらに、行動「Ask_C」及び行動「AskImpression_C」にも、ゲーム活性化ロボット１の位置において頭部８を回動させて参加者Ｃへ頭部８の正面を向けるための位置データが予め設定されており、当該行動「Ask_C」又は行動「AskImpression_C」を実行して参加者Ｃに発話内容を発する際に、設定した位置データに基づいて頭部８を回動させることにより、あたかもゲーム活性化ロボット１が参加者Ｃを目視して発話しているかのような印象を与えるようになされている。
【００７９】
なお、司会者ＭＣに向けて発話する発話内容や、ホワイトボードＷＢに呈示された漢字についての発話内容を発する場合にも、これら行動パターンに対して司会者ＭＣ及びホワイトボードＷＢの位置データが予め設定され、発話内容を発する際にこれら位置データに基づいて頭部８を回動させることにより、あたかもゲーム活性化ロボット１が司会者ＭＣやホワイトボードＷＢを目視して発話しているかのような印象を与えるようになされている。
【００８０】
また、これに加えて、状況管理部17は、データベース21に記憶された現状の進行状況を示す出題前、ゲーム進行中又は解説中を理解状態データとして読み出し、この理解状態データをネットワークインターフェイス26を介してモニタリングサーバ２に送信し得るようになされている。モニタリングサーバ２は、ゲーム活性化ロボット１から受け取った理解状態データを携帯端末３へ送信し得るようになされている。これにより携帯端末３は、ゲーム活性化システム15からモニタリングサーバ２を経由して受信した理解状態データを基に、ゲーム活性化ロボット１が現時点で難読ゲームの進行状況として、出題前、ゲーム進行中又は解説中のうちいずれであると認識しているかを、表示部４に表示させる。これにより携帯端末３は、現時点でゲーム活性化ロボット１自身が現時点で把握している進行状況を司会者ＭＣに対して呈示し得るようになされている。かくして司会者ＭＣは、理解状態データを基に現時点でゲーム活性化ロボット１が把握している進行状況を確認できると共に、当該ゲーム活性化ロボット１が把握している進行状況が、実際の難読ゲームの進行状況に一致しているか否かを確認しつつ難読ゲームを進行させることができる。
【００８１】
（３）動作及び効果
以上の構成において、ゲーム活性化システム15では、司会者ＭＣとの間で難読ゲームの問題解答について対話する参加者Ａ、Ｂ及びＣの音声を、マイクロホン20で集音することにより各参加者Ａ、Ｂ及びＣの音声信号を取得すると共に、当該参加者Ａ、Ｂ及びＣをカメラ11により撮像することにより各参加者Ａ、Ｂ及びＣの映像信号を取得し、これら音声信号及び映像信号に基づいて、全ての参加者Ａ、Ｂ及びＣの難読ゲームへの参加の程度を示す総和活性度を算出する。
【００８２】
ゲーム活性化システム15では、一定時間、進行状況キーワードを認識せず、かつ総和活性度が所定の閾値以下となったとき、選択可能な全ての行動パターンの予想活性度増加量ΔＡをそれぞれ算出し、これら複数の予想活性度増加量ΔＡのうち最も増加した予想活性度増加量ΔＡの行動パターンを選択候補とする。ゲーム活性化システム15では、選択候補とした行動パターンである所定の発話内容をデータベース21から読み出して当該発話内容を音声としてスピーカ24から発する。
【００８３】
このようにゲーム活性化システム15では、参加者Ａ、Ｂ及びＣの状態を総和活性度を基に常時観察し、当該総和活性度が所定の閾値以下のときに、参加者が難読ゲームに参加してない虞があると推定し、自発的にその場に最適な発話内容をスピーカ24から発することで、司会者ＭＣと参加者Ａ、Ｂ及びＣとの直接的な対話の切っ掛けを与えることができ、かくして司会者ＭＣと参加者Ａ、Ｂ及びＣとの直接的なコミュニケーションを従来よりも一段と活性化させ得る。
【００８４】
また、このゲーム活性化システム15では、ヘッドセット側マイク５により司会者ＭＣの音声を集音して得られる音声信号を基に、難読ゲームの進行状況を認識し、データベース21に記憶された発話内容の中から当該進行状況に応じた発話内容を選択して当該発話内容をスピーカ24から発する。
【００８５】
このようにゲーム活性化システム15では、例えば司会者ＭＣが問題を出題して参加者Ａ、Ｂ又はＣが解答してゆくゲーム進行中や、正解後に解答について解説する解説中にそれぞれ適合した発話内容を発することができ、かくして司会者ＭＣと参加者との直接的な対話の切っ掛けを与え、司会者ＭＣと参加者Ａ、Ｂ及びＣとの直接的なコミュニケーションを従来よりも一段と活性化させ得る。また、ゲーム活性化システム15では、ゲーム進行中においては正解度を基に現時点でどの程度正解に近づいているかの進行状況をも把握して難読ゲームの進行状況に応じた最適な発話内容を発することができ、かくして司会者ＭＣと参加者との直接的な対話の切っ掛けを与え、司会者ＭＣと参加者Ａ、Ｂ及びＣとの直接的なコミュニケーションを従来よりも一段と活性化させ得る。
【００８６】
また、ゲーム活性化システム15では、問題毎に当該問題となる漢字の歴史や由来、漢字の意味等の問題やその読み仮名（解答）に関連する関連情報が予めデータベース21に記憶されており、総和活性度や難読ゲームの進行状況に応じて適宜これら関連情報の発話内容を発する。これによりゲーム活性化システム15では、問題の解答だけでなく、解答とは異なる種々の発話内容を発することで、問題や解答に関連する話題を提供し、司会者ＭＣと参加者との直接的な対話の切っ掛けを与えて、司会者ＭＣと参加者Ａ、Ｂ及びＣとの直接的なコミュニケーションを従来よりも一段と活性化させ得る。
【００８７】
さらに、ゲーム活性化システム15では、カメラ11から与えられる映像信号に基づいて各参加者Ａ、Ｂ及びＣの顔向き方向や、各参加者Ａ、Ｂ及びＣの顔の表情、各参加者Ａ、Ｂ及びＣの音声の有無（発話量）に基づいて総和活性度を算出するようにしたことにより、各参加者Ａ、Ｂ及びＣが難読ゲームに積極的に参加しているか否かの程度について一段と正確に認識することができる。
【００８８】
これに加えてゲーム活性化システム15を内蔵したゲーム活性化ロボット１では、人間の頭部に似した頭部８を設け、この頭部８の人間の眼となる位置にカメラ11を設けることにより、参加者Ａ、Ｂ及びＣがゲーム活性化ロボット１を視認する際にゲーム活性化ロボット１の眼に注目を集めさせて、当該眼に設けたカメラ11によって参加者Ａ、Ｂ及びＣを確実に撮像し得、この映像信号を利用して各参加者Ａ、Ｂ及びＣの難読ゲームへの参加の程度を示す総和活性度を算出できる。
【００８９】
かくして、このようにゲーム活性化ロボット１では、参加者Ａ、Ｂ及びＣの状態を総和活性度を基に常時観察し、当該総和活性度が所定の閾値以下のときに、参加者が難読ゲームに参加してない虞があると推定し、自発的にその場に最適な発話内容をスピーカ24から発することで、司会者ＭＣと参加者Ａ、Ｂ及びＣとの直接的な対話の切っ掛けを与えることができ、かくして司会者ＭＣと参加者Ａ、Ｂ及びＣとの直接的なコミュニケーションを従来よりも一段と活性化させ得る。
【００９０】
また、ゲーム活性化ロボット１では、総和活性度に基づいて所定の発話内容を発する際に、当該発話内容を発する対象となる司会者ＭＣ、ホワイトボードＷＢ、参加者Ａ、Ｂ又はＣが、カメラ11の画角の中心位置に配置されるように、頭部８を回動させるようにしたことにより、あたかもゲーム活性化ロボット１が司会者ＭＣ、ホワイトボードＷＢ、参加者Ａ、Ｂ又はＣを目視して発話しているかのような印象を与えることができる。
【００９１】
また、このゲーム活性化ロボット１では、発話状況理解部16によって参加者Ａ、Ｂ及びＣの中から発話者を認識し、行動再生部19によって発話者がカメラ11の画角中心に配置されるように、当該カメラ11が設けられた頭部８の角度を調整することにより、あたかも発話者の方向を向いて当該発話者の発話を聞いているかのような印象を参加者に対して与えることができる。
【００９２】
さらに、ゲーム活性化ロボット１では、顔向き方向から発話者が話しかけている発話対象を示す発話対象検出結果と、発話者が発話し終えたことを示す発話終了検出結果とを発話状況理解部16により生成し、これら発話対象検出結果及び発話終了検出結果に基づいて、発話者が向いている方向にある発話対象が、発話終了後にカメラ11の画角の中心位置に配置されるように頭部８を駆動させるようにしたことにより、あたかも発話者の発話終了後に発話対象の方向を向いて、ゲーム活性化ロボット１自身が難読ゲームに積極的に参加しているかのような印象を、参加者Ａ、Ｂ及びＣに対して与えることができる。
【００９３】
さらに、ゲーム活性化ロボット１では、発話終了検出結果に基づいて発話者の発話の切れ目を認識し、そのタイミングで頭部８を上下方向に回動させるうなづき動作を行わせることにより、あたかも発話者の発話を聞いていたかのような印象を参加者Ａ、Ｂ及びＣに対して与えることができる。
【００９４】
さらに、ゲーム活性化ロボット１では、活性度検出部25において算出した各参加者Ａ、Ｂ及びＣの活性度及び総和活性度を活性度情報としてネットワークインターフェイス26を介してモニタリングサーバ２に送信し、当該モニタリングサーバ２から携帯端末３に当該活性度情報を送信する。これによりゲーム活性化ロボット１は、携帯端末３の表示部４を介して活性度情報を司会者ＭＣに呈示することにより、現時点で各参加者Ａ、Ｂ及びＣが難読ゲームへどの程度積極的に参加しているか否かを活性度情報を基に客観的に判断させることができる。
【００９５】
（４）他の実施の形態
なお、本発明は、本実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能であり、例えば犬等の動物に似せたゲーム活性化ロボットを適用してもよい。また、上述した実施の形態においては、対話活性化ロボットとして、漢字の読み仮名を解答する難読ゲームを行う際にゲーム活性化ロボット１を適用する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、和英や英和等の言語に関し翻訳言語を当てるゲーム等の他のゲームに適用したり、さらにはゲームに限らず、所定の主題について司会者ＭＣと参加者Ａ、Ｂ及びＣとの間で行う単なる対話に対話活性化ロボットを適用してもよい。この場合、他のゲームや、当該主題に対応した個別行動パターン情報、共通行動パターン情報及び予想効果テーブル60を予め作製してデータベース21に記憶するようにすればよい。
【００９６】
なお、上述した実施の形態においては、総和活性度に所定の閾値を設け、当該総和活性度が閾値以下になったとき、ゲーム活性化ロボット１が総和活性度を増加させる最適な行動パターンを実行するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、各参加者Ａ、Ｂ及びＣ毎に算出した活性度毎に所定の閾値を設け、いずれかの活性度が所定の閾値以下になったとき、ゲーム活性化ロボット１が当該活性度を増加させる最適な行動パターンを実行するようにしてもよい。
【００９７】
また、上述した実施の形態においては、進行状況キーワードを認識した際に、予想活性度増加量ΔＡが最も増加した行動パターンを選択候補とし、この選択候補となった行動パターンを実行するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、進行状況キーワードを認識した際、当該進行状況キーワードと予め対応付けられた行動パターンを実行するようにしてもよい。
【００９８】
さらに、上述した実施の形態においては、発話状況理解部16における発話者の検出について、映像信号に基づき各参加者Ａ、Ｂ及びＣの口の動き特定して発話者を検出する唇動作認識処理を適用した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば、マイクロホン20により集音した音声を基に発話している参加者Ａ、Ｂ及びＣを検出する話者認識処理や、予め各参加者Ａ、Ｂ及びＣの声紋を登録しておきこれに基づき各参加者Ａ、Ｂ及びＣの発話を検出する音声識別処理、各参加者Ａ、Ｂ及びＣにそれぞれ個別にマイクロホンを設け、各参加者に割り当てられたマイクロホンを基に参加者の発話を識別する音声分別処理、或いは指向性のあるマイクロホンを参加者に向けて固定し、各参加者の方位を登録しておくことにより音源の方位から参加者の発話を識別する音源定位処理等この他種々の発話者特定処理を用いるようにしてもよい。
【００９９】
さらに、上述した実施の形態においては、前記取得手段により取得した音声及び又は映像に基づいて、前記参加者の主題に関する対話への参加の程度を示す活性度を特定する活性度特定手段として、マイクロホン20により取得した音声と、カメラ11により取得した映像とに基づいて、参加者Ａ、Ｂ及びＣの難読ゲームへの参加の程度を示す活性度を検出する活性度検出部25を適用した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、マイクロホン20により取得した音声のみに基づいて、参加者Ａ、Ｂ及びＣの難読ゲームへの参加の程度を示す活性度を検出したり、或いはカメラ11により取得した映像のみに基づいて、参加者Ａ、Ｂ及びＣの難読ゲームへの参加の程度を示す活性度を検出する活性度検出部を適用してもよい。
【０１００】
さらに、上述した実施の形態においては、参加者Ａ、Ｂ及びＣの映像から得られる顔の表情と、参加者Ａ、Ｂ及びＣの映像から得られる顔の向き方向と、参加者Ａ、Ｂ及びＣの音声の有無（発話量）とに基づいて活性度を検出するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、参加者Ａ、Ｂ及びＣの映像から得られる顔の表情と、参加者Ａ、Ｂ及びＣの映像から得られる顔の向き方向と、参加者Ａ、Ｂ及びＣの音声の有無（発話量）とのうち、いずれか１つに基づいて活性度を検出するようにしてもよい。
【０１０１】
さらに、上述した実施の形態においては、カメラ11により得られた映像を基に発話者Ａ、Ｂ又はＣの顔向き方向を認識し、発話終了後に発話者Ａ、Ｂ又はＣの顔向き方向にゲーム活性化ロボット１の頭部を回動させるようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、発話者Ａ、Ｂ又はＣの視線方向を認識し、発話終了後に発話者Ａ、Ｂ又はＣの視線方向にゲーム活性化ロボット１の頭部を回動させるようにしてもよい。この場合、視線方向を認識する技術としては、目領域の部分画像を用いた外観情報に基づく視線認識技術を適用すればよい。
【０１０２】
さらに、上述した実施の形態において、正解度を増加させる進行状況キーワードとして、司会者の「おしい」との発話内容を認識する判定キーワード「OSHII」を適用する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、正解度を増加させる進行状況キーワードとして、司会者の「近い」等の助言となる種々の発話内容を認識する判定キーワードを適用するようにしてもよく、また、司会者の「違う」との発話内容を認識する不正解キーワード「CHIGAU」の認識に基づいて正解度を低減させるようにして、進行状況に応じて正解度を変動させるようにしてもよい。
【０１０３】
さらに、上述した実施の形態においては、司会者の音声を集音するマイクロホンとして、司会者ＭＣが専用に使用するヘッドセット型マイク５を適用したが、本発明はこれに限らず、司会者ＭＣが専用に使用しない参加者用のマイクロホン等この種々のマイクロホンを適用してもよい。
【０１０４】
さらに、上述した実施の形態においては、総和活性度に基づいて状況に応じた発話内容をスピーカ24から発する行動と、司会者ＭＣの音声を集音して得られる音声信号を基に、難読ゲームの進行状況を認識し、進行状況に応じた発話内容をスピーカ24から発する行動とを実行する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、総和活性度に基づいて状況に応じた発話内容をスピーカ24から発する行動のみを実行したり、或いは、司会者ＭＣの音声を集音して得られる音声信号を基に、難読ゲームの進行状況を認識し、進行状況に応じた発話内容をスピーカ24から発する行動のみを実行するようにしてもよい。
【０１０５】
さらに、上述した実施の形態においては、発話者検出結果を基に発話者がカメラ11の画角の中心位置に配置されるように頭部８を駆動させたり、或いは発話対象検出結果及び発話終了検出結果を基に、発話者の顔向き方向の先にある発話対象がカメラ11の画角の中心位置に配置されるように頭部８を駆動させるようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、発話者や発話対象をカメラ11の画角の中心位置に配置されるように頭部８を駆動させなくとてもよく、対話の状況に応じた最適な発話内容を単に発するだけでもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１０６】
【図１】ゲーム活性化ロボットを用いた難読ゲームの説明に供する概略図である。
【図２】ゲーム活性化システムの回路構成を示すブロック図である。
【図３】個別行動パターン情報の構成を示す概略図である。
【図４】行動パターンを示す概略図である。
【図５】設定画面の構成を示す概略図である。
【図６】進行状況キーワードを示す概略図である。
【図７】予想効果テーブルの構成を示す概略図である。
【符号の説明】
【０１０７】
１  ゲーム活性化ロボット（対話活性化ロボット）
４  表示部（表示手段）
５  ヘッドセット型マイク（マイクロホン）
８  頭部
11  カメラ（撮像手段、取得手段）
15  ゲーム活性化システム（対話活性化システム）
16  発話状況理解部（発話検出手段）
18  行動選択部（選択手段、進行状況認識手段、制御手段）
20  マイクロホン（取得手段）
21  データベース（記憶手段）
24  スピーカ
25  活性度検出部（活性度推定手段）
【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６】
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【図７】
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【図５】
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