(57)【要約】【課題】対話の状況に応じてエージェントの発言の内容やタイミングを決定できる多人数思考喚起型対話装置を提供する。【解決手段】対話状況に応じてエージェントの対話行為を選択する対話制御ルールと、エージェントの発言表現を対話状況等に応じて選択する発言生成ルールとを記憶し、ユーザ発言を対話行為に変換して発言キュー６と対話状態５に書き込むユーザ発言理解部２と、発言キュー６の先頭の対話行為と対話状態５に記憶された対話行為の履歴を参照して対話制御ルールを適用してエージェントに関する対話行為を選択してエージェント発言生成部４に送り発言キュー６の先頭の対話行為を取り除く対話制御部３と、対話行為を取得したときに対話行為の履歴を参照して発言生成ルールに基づいてエージェントの発言表現を生成してユーザに提示し、この対話行為を対話状態５に格納して発言キュー６に追加するエージェント発言生成部４とを備える。【選択図】図１
2010186237.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人間である複数のユーザとコンピュータで実現される複数のエージェントとによる多人数対話において、前記エージェントの発言によって前記ユーザの思考を喚起させる多人数思考喚起型対話装置であって、
前記多人数対話の状況として、前記エージェントが発言するタイミングを規定する時間パラメータと、前記各エージェントの発言を共感的発言または自己中心的発言に規定する感情条件を設定する感情パラメータとを記憶する状況データベース記憶手段と、
前記多人数対話の参加者の発言内容の種類ごとに前記各エージェントから前記ユーザに提示される発言の内部構造を記述した第１対話行為情報を、前記多人数対話の状況に応じて選択する規則を記述した対話制御ルールを記憶した対話制御ルール記憶手段と、
前記エージェントから前記ユーザに提示される発言の表現を、前記各エージェントの発言内容の種類と前記感情条件と前記多人数対話の状況とに応じて選択する規則を記述した発言生成ルールを記憶した発言生成ルール記憶手段と、
前記第１対話行為情報と、前記ユーザの発言の内部構造を記述した第２対話行為情報とを記憶するキュー記憶手段と、
前記多人数対話の参加者による対話の履歴として、前記ユーザに既に提示された発言に関する前記第１対話行為情報と、前記第２対話行為情報の履歴とを記憶する対話状態記憶手段と、
前記各ユーザの発言を示すテキストデータまたは音声データを受け付けて、当該ユーザの前記第２対話行為情報に変換し、前記キュー記憶手段の最後尾に追加すると共に、前記対話状態記憶手段に書き込むユーザ発言理解手段と、
前記キュー記憶手段の先頭にある前記第１または第２対話行為情報と、前記対話状態記憶手段に記憶された第１および第２対話行為情報の履歴を参照し、前記対話制御ルールを適用することにより、前記エージェントから前記ユーザに次に提示される発言に関する第１対話行為情報を選択し、前記キュー記憶手段の先頭にある前記第１または第２対話行為情報を取り除く対話制御手段と、
前記対話制御手段で選択された第１対話行為情報を取得したときに、前記対話状態記憶手段に記憶された第１および第２対話行為情報の履歴を参照し、前記発言生成ルールに基づいて、前記取得した第１対話行為情報に対応して次に発言を行う前記エージェントの発言表現を生成し、前記生成した発言表現を前記ユーザに提示し、当該発言表現を代入した第１対話行為情報を前記対話状態記憶手段に格納すると共に、前記キュー記憶手段の最後尾に追加するエージェント発言生成手段と、
を備えることを特徴とする多人数思考喚起型対話装置。
【請求項２】
前記多人数対話としてクイズの質問応答形式の対話を行うために、前記選択された第１対話行為情報に基づいて、前記複数のエージェントが、前記ユーザに問題を出題する出題エージェントおよび前記出題された問題に回答する回答エージェントとして振る舞うように、前記第１対話行為情報と、前記対話制御ルールと、前記発言生成ルールとが予め定められ、
前記クイズの問題を記憶する問題記憶手段と、
前記問題の複数のヒントを難易度の高いものから順に並べたヒント文リストを生成するヒント生成手段と、
前記生成されたヒント文リストを記憶するヒント記憶手段と、
前記ユーザまたは前記回答エージェントの回答の正誤を判定する正誤判定手段と、
前記回答が不正解である場合に正解と回答との類似の度合いを判定する類似判定手段と、
をさらに備え、
前記エージェント発言生成手段は、前記正誤判定手段によって前記参加者の回答が不正解であると判定された場合および正解であると判定された場合に、その判定結果に対して前記感情条件にしたがった発言を、前記出題エージェントまたは前記回答エージェントの発言表現として生成することを特徴とする請求項１に記載の多人数思考喚起型対話装置。
【請求項３】
ユーザ発言理解手段と、対話制御手段と、エージェント発言生成手段と、記憶手段とを備え、人間である複数のユーザとコンピュータで実現される複数のエージェントとによる多人数対話において、前記エージェントの発言によって前記ユーザの思考を喚起させる多人数思考喚起型対話装置による多人数思考喚起型対話方法であって、
前記記憶手段には、
前記多人数対話の状況として、前記エージェントが発言するタイミングを規定する時間パラメータと、前記各エージェントの発言を共感的発言または自己中心的発言に規定する感情条件を設定する感情パラメータとを記憶する状況データベースと、
前記多人数対話の参加者の発言内容の種類ごとに前記各エージェントから前記ユーザに提示される発言の内部構造を記述した第１対話行為情報を、前記多人数対話の状況に応じて選択する規則を記述した対話制御ルールと、
前記エージェントから前記ユーザに提示される発言の表現を、前記各エージェントの発言内容の種類と前記感情条件と前記多人数対話の状況とに応じて選択する規則を記述した発言生成ルールと、が事前に記憶されており、
前記ユーザ発言理解手段にて、
前記各ユーザの発言を示すテキストデータまたは音声データを受け付けるステップと、
受け付けた発言を当該ユーザの発言の内部構造を記述した第２対話行為情報に変換するステップと、
前記第２対話行為情報をキュー記憶手段の最後尾に追加するステップと、
前記多人数対話の参加者による対話の履歴として、前記ユーザに既に提示された発言に関する前記第１対話行為情報と、前記第２対話行為情報の履歴とを記憶する対話状態記憶手段に対して、前記受け付けた発言の前記第２対話行為情報を書き込むステップと、
前記対話制御手段にて、
前記キュー記憶手段の先頭にある前記第１または第２対話行為情報と、前記対話状態記憶手段に記憶された第１および第２対話行為情報の履歴を参照し、前記対話制御ルールを適用することにより、前記エージェントから前記ユーザに次に提示される発言に関する第１対話行為情報を選択するステップと、
前記選択した第１対話行為情報を前記エージェント発言生成手段に送るステップと、
前記キュー記憶手段の先頭にある前記第１または第２対話行為情報を取り除くステップと、
前記エージェント発言生成手段にて、
前記対話制御手段で選択された第１対話行為情報を取得するステップと、
前記対話状態記憶手段に記憶された第１および第２対話行為情報の履歴を参照し、前記発言生成ルールに基づいて、前記取得した第１対話行為情報に対応して次に発言を行う前記エージェントの発言表現を生成するステップと、
前記生成した発言表現を前記ユーザに提示するステップと、
当該発言表現を代入した第１対話行為情報を前記対話状態記憶手段に格納すると共に、前記キュー記憶手段の最後尾に追加するステップと、
を含んで実行することを特徴とする多人数思考喚起型対話方法。
【請求項４】
前記多人数対話としてクイズの質問応答形式の対話を行うために、前記選択された第１対話行為情報に基づいて、前記複数のエージェントが、前記ユーザに問題を出題する出題エージェントおよび前記出題された問題に回答する回答エージェントとして振る舞うように、前記第１対話行為情報と、前記対話制御ルールと、前記発言生成ルールとが予め定められ、
前記出題エージェントは、
前記クイズの問題を出題する一連の処理の中で、前記問題の複数のヒントを難易度の高いものから順に前記参加者に対して提示するように発言し、前記ユーザまたは前記回答エージェントの回答の正誤を判定し、前記回答が不正解である場合に正解と回答との類似の度合いを判定し、不正解時の類似の度合いに応じた発言および正解時の発言を行い、
前記出題エージェントまたは前記回答エージェントは、前記参加者の回答が不正解である場合および正解である場合に、その結果に対して前記感情条件にしたがった発言を行うことを特徴とする請求項３に記載の多人数思考喚起型対話方法。
【請求項５】
請求項１または請求項２に記載の多人数思考喚起型対話装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための多人数思考喚起型対話プログラム。
【請求項６】
請求項５に記載の多人数思考喚起型対話プログラムが記録されたことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のユーザ（人間）と対話エージェントがテキストあるいは音声などの入出力手段により自然言語で会話する多人数対話システムの技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
対話エージェント（エージェント）とは、テキストあるいは音声などの入出力手段を用いて、自然言語を使って自律的に人間とコミュニケーションを行うコンピュータプログラムである。本発明は、複数のユーザ（人間）と複数の対話エージェントとの間の多人数対話の制御に関するものである。
【０００３】
複数のユーザが参加する多人数対話では、１名のユーザのみが参加する対話とは異なり、人間であるユーザ同士のやり取りを含むコミュニケーションが活性化することが期待できる。さらに、複数のユーザが参加する多人数対話におけるコミュニケーションの活性化は、人間同士のつながりや親近感や連帯感を強める効果が期待できる。
【０００４】
対話におけるコミュニケーションを活性化する手段として、第一に、思考喚起型対話がある。思考喚起型対話とは、ユーザとの対話を通して、ユーザに情報を直接に与えるのではなく、ユーザの思考や連想を喚起させることにより、ユーザが自ら思考や連想を働かせて情報に辿り着くように動機づける対話である。思考喚起型対話は、ユーザの対話参加意欲を高めるという効果をもち、コミュニケーションを活性化させることが期待できる。思考喚起型対話の一例として、クイズ形式の思考喚起型対話が知られている（非特許文献１，２参照）。
【０００５】
クイズ形式の思考喚起型対話では、システムが人物当てクイズや地名当てクイズをユーザに対して出題し、ヒントを順に提示する。非特許文献１に記載の技術では、ユーザが正解に容易に辿り着かないように、ヒントを難しい順に自動的に並び替え、提示する。これに対して、ユーザは正解だと思う人物や地名を答える。この一連の対話を通して、ユーザは、ヒントから正解を自ら見つけようとする思考プロセスを体験することとなり、ユーザが対話へ参加しようとする意欲が増すこととなる。結果として、人物や地名に関する事実をユーザに対して読みあげる場合と比べて、それらの事実をヒントとして提示するクイズ形式の思考喚起型対話の方が、ユーザの理解が向上することが知られている（非特許文献２参照）。
【０００６】
このように、非特許文献１，２に記載のクイズ形式の思考喚起型対話は、ユーザの思考を喚起し、ユーザの対話参加意欲を向上させる効果をもつことが実証されている。ところが、これら従来のクイズ形式の思考喚起型対話は、ユーザ１名とクイズを出題する対話エージェント１体との間の１対１の対話にとどまっている。こうした１対１の対話では、人間は１人しか参加していないので、対話の中で人間同士のコミュニケーションは生じない。もし、複数の人間が対話に参加することができれば、人間同士のやり取りも含めたコミュニケーションが生じる可能性があり、コミュニケーションがより活性化することが期待される。また、仮に、クイズを出題する対話エージェント以外に、人間であるユーザと同様の立場で対話に参加する別の対話エージェントが存在すれば、その対話エージェントの介入により人間の対話参加意欲がより高まり、コミュニケーションがより活性化することが期待できる。
【０００７】
複数ユーザが参加する難読ゲームに対話エージェント（ロボット）が介入することによって、人間同士のコミュニケーションを活性化することを狙いとした研究が知られている（非特許文献３参照）。この従来の複数ユーザと対話エージェントとが参加する難読ゲームは、読み方の難しい漢字の読み方に関して、ユーザが自らの思考を働かせることで正解に辿り着くという意味で、思考喚起型の多人数対話の一例と捉えることができる。非特許文献３の技術では、複数のユーザと対話エージェントとが非同期に自由なタイミングで発言することが可能である。このように、複数のユーザと対話エージェントとが非同期に自由なタイミングで発言する場合、対話エージェントの特定のユーザに対する発言が意図した効果をもたらすためには、対話の進行とともに刻々と変化する対話の状況に応じて、エージェントの発言の適切な内容とタイミングを決定する必要がある。しかし、非特許文献３の技術では、多人数の対話において、対話エージェントによる特定のユーザに対する発言が意図した効果をもたらすことを保証するように、対話の状況に応じて発言の適切な内容とタイミングを決定する機能を備えていない。また、この従来技術では、次に述べるような対話エージェントによる感情的な発言については考慮されておらず、対話エージェントによる感情的な発言によってコミュニケーションを活性化させる機能は備えていない。
【０００８】
対話におけるコミュニケーションを活性化する手段として、第二に、対話エージェントによる感情的な発言により、ユーザの心理状態に影響を与え、コミュニケーションを括性化させるという手段がある。感情的な発言には、感情が他者に向かうのか、自分に向かうのかによって、共感的発言と自己中心的発言に分類できる。共感的発言は、他者の状況に対して思いやりを示す感情的な発言であり、自己中心的発言は自分の状況に対して成される感情的な発言である。例えば、非特許文献４には、ユーザとブラックジャックゲームを行うシステムにおいて、ユーザと同じ立場でゲームに参加するコンピュータエージェントを作成し、エージェントがユーザに対して共感的発言を行うと、ユーザがエージェントに対して感じる“ケアされているという感覚”や好感度が増し、エージェントが自己中心的発言を行うと、“ケアされているという感覚”は増さないが、好感度は増すという実験結果が示されている。また、非特許文献５には、ユーザが英語のイディオムを学習することを支援するシステムにおいて、ユーザと同じ立場のコンピュータエージェントの共感的発言がユーザの学習効果を改善することを報告した研究が示されている。
【０００９】
これら非特許文献４、５には、エージェントの感情的発言によって、ユーザが感じるエージェントヘの印象を改善させたり、ユーザの意欲が増したりする場合があることを示しており、非特許文献４、５に開示された技術を用いれば、結果としてコミュニケーションの活性化につながることが期待できる。しかし、非特許文献４、５では、そもそも、複数のユーザが参加する多人数対話への適用する場合を直接的には想定しておらず、しかも、ユーザやエージェントが発言するタイミングは固定的である。したがって、非特許文献４、５に開示されたシステムを、複数ユーザが参加する多人数対話に適用したとしても、対話の中で複数のユーザが非同期に自由なタイミングで発言することにより刻々と変化していく対話の状況に合わせて、エージェントが発言の適切な内容とタイミングを選択する仕組みが提供されることはない。例えば、非特許文献４に開示されたブラックジャックゲームに参加するエージェントは、ブラックジャックの１つの手の勝ち負けが決まったときのみに発言し、ユーザはブラックジャックゲームに参加するのみで、自然言語で発言することはない。また、非特許文献５に開示されたユーザの英語イディオムの学習を支援するシステムでは、ユーザは、エージェントである先生からの質問への回答を行う固定的なタイミングでのみ発言が可能である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Ryuichiro Higashinaka, Kohji Dohsaka, and Hideki Isozaki, “Learning to Rank Definitions to Generate Quizzes for Interactive Information Presentation”, Proceedings of the ACL-2007 (Poster Presentation), p.117-120, 2007
【非特許文献２】Ryuichiro Higashinaka, Kohji Dohsaka, Shigeaki Amano and Hideki Isozaki, ”Effects of Quiz-style Information Presentation on User Understanding”, in Proceedings of Interspeech, p.2725-2728, 2007
【非特許文献３】松山洋一、谷山輝、藤江真也、小林哲則：人−人コミュニケーション活性化支援ロボットの開発、人工知能学会研究会資料SIG-SLUD-A801-03, p.15-22, 2008
【非特許文献４】Scott Brave, Clifford Nass and Kevin Hutchinson, “Computers that care :investigating the effects of orientation of emotion exhibited by an embodied computer agent”, Internationa1 Journal of Human-Computer Studies, Volume 62, Issue 2, p.161-178, 2005
【非特許文献５】Heidy Maldonado, Jong-Eun Roselyn Lee, Scott Brave, Cliff Nass, Hiroshi Nakajima, Ryota Yamada, Kimihiko Iwamura and Yasunori Morishima, ”We learn better together : enhancing eLearning with emotional characters”, in Proceedings of 2005 conference on Computer support for collaborative learning, p.408-417, 2005
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
第一に、複数のユーザと複数の対話エージェントがテキストあるいは音声などの入出力手段により自然言語で会話する多人数の思考喚起型対話において、ユーザと対話エージェントが非同期に自由なタイミングで発言することが許される場合に、従来の方法では、対話エージェントの共感的発言や自己中心的発言などによって、ユーザが感じる対話の満足度、エージェントに対する親近感、好感度、エージェントにケアされている感覚などを向上させることができず、対話エージェントの共感的発言や自己中心的発言によりコミュニケーションの量を増加させることもできないという課題がある。
【００１２】
第二に、複数のユーザと複数の対話エージェントがテキストあるいは音声などの入出力手段により自然言語で会話する多人数の思考喚起型対話において、従来の方法では、対話エージェントの発言が意図した効果をもたらすことを保証するように、対話の状況に応じて、対話エージェントの発言の適切な内容やタイミングを決定する機能をもたないために、複数のユーザと対話エージェントが非同期に自由なタイミングで発言を行うと、エージェントの発言内容が誤解されて伝わる場合や、意図した効果をユーザにもたらすことができない場合があるという課題がある。
【００１３】
第一の課題について説明する。
背景技術で述べたように、多人数の思考喚起型対話に関する従来の方法である非特許文献３の技術においては、対話エージェントによる共感的発言や自己中心的発言といった感情的な発言を行うことにより、コミュニケーションの量を増加させる機能を備えていない。非特許文献３の技術において、対話エージェントが行う発言のレパートリーの中に、共感的発言や自己中心的発言を加えたとしても、非特許文献３の技術は、対話エージェントの発言が意図した効果をもたらすことを保証するように、対話の状況に応じてエージェントの発言の適切な内容やタイミングを決定する機能をもたないために、次に説明する第二の課題は解決できない。したがって、非特許文献３の技術では、対話エージェントの共感的発言や自己中心的発言によって、意図した効果をユーザにもたらすことは充分にはできず、ユーザが感じる対話の満足度や、エージェントに対する親近感や好感度、エージェントにケアされているという感覚などを向上させることができず、対話エージェントの共感的発言や自己中心的発言によって、コミュニケーションの量を増加させることもできない。
【００１４】
第二の課題について説明する。
ここでは、対話例１〜５を通して具体的に説明する。これらは、クイズ形式の多人数の思考喚起型対話の例である。ユーザとして花子、良子の２名が参加し、対話エージェントとして、人物当てクイズの問題を出題し、ヒントを提示する出題エージェント「ふーふー」と、ユーザと同じ立場で対話に参加する回答エージェント「きのこ」の２体のエージェントが参加している。なお、対話例１、２では、回答エージェント「きのこ」の発言は出現していない。まず、次の対話例１について考える。
【００１５】
＜対話例１＞
（１．１）ふーふー：人物当てクイズを出題します。
（１．２）ふーふー：本能寺の変で亡くなった人です。
（１．３）花子    ：織田
（１．３）良子    ：豊臣
（１．５）ふーふー：惜しいです。
（１．６）花子    ：豊臣秀吉
（１．７）ふーふー：全然違います。
【００１６】
この人物当てクイズの問題の正解は織田信長である。（１．２）で出題エージェント「ふーふー」がヒントを提示している。それに対して、（１．３）、（１．４）でそれぞれ花子と良子が回答をしている。ユーザはいつでも回答が行えるので、どういう順番でいつユーザの回答がなされるかは事前には分からない。この場合は、たまたま、花子と良子が、（１．５）で「ふーふー」が回答に対する応対を行う前に、続けざまに回答の発言を行った。実は、「ふーふー」の（１．５）の発言「惜しいです」は、（１．３）の花子の発言に対するものであったが、単に「惜しいです」と発言しただけであるので、（１．３）の花子の発言に対して応対したのか、（１．４）の良子の発言に対して応対したのか判別できない。このため、花子は、「ふーふー」は、（１．４）の良子の発言「豊臣」に対して「惜しいです」と発言したと誤解したため、（１．６）で「豊臣秀吉」と誤った方向に思考を働かせて発言を行っている。「ふーふー」が（１．５）で誤解を生じないように発言するためには、単に「惜しいです」と発言するのではなく、「織田ですか。惜しいです」、あるいは、「花子さん、惜しいです」といったように、発言の内容を調整する必要がある。すなわち、出題エージェント「ふーふー」は、次の対話例２の（２．５）のように発言内容を調整する必要があったと言える。
【００１７】
＜対話例２＞
（２．１）ふーふー：人物当てクイズを出題します。
（２．２）ふーふー：本能寺の変で亡くなった人です。
（２．３）花子    ：織田
（２．４）良子    ：豊臣
（２．５）ふーふー：織田ですか。惜しいです。／花子さん、惜しいです。
（２．６）花子    ：織田信長かな
（２．７）ふーふー：あたり。正解は織田信長です。
【００１８】
出題エージェント「ふーふー」が、常に、「織田ですか。惜しいです。」、「花子さん、惜しいです。」といった冗長な発言をすれば、誤解を生じることはなくなるが、対話自体が不必要に冗長となり、ユーザの感じる満足度やコミュニケーションの活性を損なう可能性がある。このように、対話エージェントは、対話の状況に応じて、発言の適切な内容を決定しなければならないという課題がある。従来の技術における多人数の思考喚起型対話の例である非特許文献３の技術では、この課題に対処できていない。
【００１９】
次に、多人数の思考喚起型対話において対話エージェントが共感的あるいは自己中心的な発言を行う場合を例にとる。
【００２０】
以下に示す対話例３では、２人のユーザ花子と良子が、それぞれ（３．２）と（３．３）で「思いつかないよ」、「分からないよね」と発言し、問題を難しいと感じているという状況を受けて、回答エージェント「きのこ」が、それに対して共感する発言（３．４）「難しいよね」を行っている。エージェントの共感的発言は、ユーザが感じるエージェントにケアされている感覚を増すという実験結果は、非特許文献４に記載されている。
【００２１】
＜対話例３＞
（３．１）ふーふー：１５３４年に生まれました。
（３．２）花子    ：思いつかないよ。
（３．３）良子    ：分からないよね。
（３．４）きのこ  ：難しいよね。
【００２２】
次の対話例４では、ユーザである花子と良子は問題が簡単であると感じているにもかかわらず、回答エージェント「きのこ」は、自分にとっては難しい問題であると感じているので、その自分の状況に対して自己中心的な発言（４．４）「難しいなあ」を行っている。ここで、自己中心的発言とは、他者の状況にではなく、自分の状況に対して向けられる感情的発言のことをいう。エージェントの自己中心的発言は、ユーザが感じるエージェントに対する好感度を増すという実験結果は、非特許文献４に記載されている。
【００２３】
＜対話例４＞
（４．１）ふーふー：安土城を築きました。
（４．２）花子    ：簡単だ。
（４．３）良子    ：織田なんとかだよね。
（４．４）きのこ  ：難しいなあ。
【００２４】
このような対話エージェントによる共感的発言や自己中心的発言は、ユーザが感じる、“ケアされているという感覚”やエージェントに対する好感度を増し、結果として、多人数対話におけるコミュニケーションを活性化することに役立つことが期待される。しかし、既に述べたように、従来の非特許文献３に記載の技術では、対話エージェントによる共感的発言や自己中心的発言を行わないため、対話エージェントの感情的発言によってコミュニケーションの活性化を図ることはできない。
【００２５】
非特許文献３に記載の技術において対話エージェントの発言のレパートリーに共感的発言や自己中心的発言を加えるという方法も考えられるが、対話エージェントによる共感的発言や自己中心的発言を無条件で行えばよいというものではない。次の対話例５では、回答エージェント「きのこ」は、対話例３と同様に、問題が難しいと感じており、その自分の状況に対して自己中心的な発言（５．４）「難しいなあ」を行っている。しかし、ユーザ花子や良子も問題を難しく感じていることを（５．２）、（５．３）で発言しているので、「きのこ」の発言（５．４）「難しいなあ」が自己中心的な発言ではなく、花子や良子も問題を難しく感じていることに対する共感的発言と受け取られる可能性があるという問題がある。
【００２６】
＜対話例５＞
（５．１）ふーふー：１５３４年に生まれました。
（５．２）花子    ：思いつかないよ。
（５．３）良子    ：分からないよね。
（５．４）きのこ  ：難しいなあ。
【００２７】
ユーザが感じる好感度は、エージェントが共感的発言と自己中心的発言の双方を行うときに最も高くなるという知見（非特許文献４参照）の下に、システムの設計者は、対話例５の（５．４）において、「きのこ」に共感的発言ではなく、自己中心的発言を行わせることを意図していたとしても、「きのこ」の発言（５．４）は共感的発言と受け取られてしまい、「きのこ」の自己中心的発言の効果がもたらされない可能性があるという問題が生じる。回答エージェントに自己中心的発言を行わせたいのであれば、回答エージェントに（５．４）のタイミングで「難しいなあ」という発言を行わせてはならない。このように、対話エージェントの共感的発言、自己中心的発言が意図した効果をもたらすことを保証するように、対話の状況に応じて対話エージェントの発言の適切なタイミングを決定する必要があるという課題がある。
【００２８】
そこで、本発明では、前記した問題を解決し、多人数の思考喚起型対話において、対話の状況に応じてエージェントの発言の内容やタイミングを決定できる技術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】
【００２９】
本発明は、前記目的を達成するために創案されたものであり、本発明に係る多人数思考喚起型対話装置は、人間である複数のユーザとコンピュータで実現される複数のエージェントとによる多人数対話において、前記エージェントの発言によって前記ユーザの思考を喚起させる多人数思考喚起型対話装置であって、前記多人数対話の状況として、前記エージェントが発言するタイミングを規定する時間パラメータと、前記各エージェントの発言を共感的発言または自己中心的発言に規定する感情条件を設定する感情パラメータとを記憶する状況データベース記憶手段と、前記多人数対話の参加者の発言内容の種類ごとに前記各エージェントから前記ユーザに提示される発言の内部構造を記述した第１対話行為情報を、前記多人数対話の状況に応じて選択する規則を記述した対話制御ルールを記憶した対話制御ルール記憶手段と、前記エージェントから前記ユーザに提示される発言の表現を、前記各エージェントの発言内容の種類と前記感情条件と前記多人数対話の状況とに応じて選択する規則を記述した発言生成ルールを記憶した発言生成ルール記憶手段と、前記第１対話行為情報と、前記ユーザの発言の内部構造を記述した第２対話行為情報とを記憶するキュー記憶手段と、前記多人数対話の参加者による対話の履歴として、前記ユーザに既に提示された発言に関する前記第１対話行為情報と、前記第２対話行為情報の履歴とを記憶する対話状態記憶手段と、前記各ユーザの発言を示すテキストデータまたは音声データを受け付けて、当該ユーザの前記第２対話行為情報に変換し、前記キュー記憶手段の最後尾に追加すると共に、前記対話状態記憶手段に書き込むユーザ発言理解手段と、前記キュー記憶手段の先頭にある前記第１または第２対話行為情報と、前記対話状態記憶手段に記憶された第１および第２対話行為情報の履歴を参照し、前記対話制御ルールを適用することにより、前記エージェントから前記ユーザに次に提示される発言に関する第１対話行為情報を選択し、前記キュー記憶手段の先頭にある前記第１または第２対話行為情報を取り除く対話制御手段と、前記対話制御手段で選択された第１対話行為情報を取得したときに、前記対話状態記憶手段に記憶された第１および第２対話行為情報の履歴を参照し、前記発言生成ルールに基づいて、前記取得した第１対話行為情報に対応して次に発言を行う前記エージェントの発言表現を生成し、前記生成した発言表現を前記ユーザに提示し、当該発言表現を代入した第１対話行為情報を前記対話状態記憶手段に格納すると共に、前記キュー記憶手段の最後尾に追加するエージェント発言生成手段と、を備えることを特徴とする。
【００３０】
また、前記課題を解決するため、本発明に係る多人数思考喚起型対話方法は、ユーザ発言理解手段と、対話制御手段と、エージェント発言生成手段と、記憶手段とを備え、人間である複数のユーザとコンピュータで実現される複数のエージェントとによる多人数対話において、前記エージェントの発言によって前記ユーザの思考を喚起させる多人数思考喚起型対話装置による多人数思考喚起型対話方法であって、前記記憶手段には、前記多人数対話の状況として、前記エージェントが発言するタイミングを規定する時間パラメータと、前記各エージェントの発言を共感的発言または自己中心的発言に規定する感情条件を設定する感情パラメータとを記憶する状況データベースと、前記多人数対話の参加者の発言内容の種類ごとに前記各エージェントから前記ユーザに提示される発言の内部構造を記述した第１対話行為情報を、前記多人数対話の状況に応じて選択する規則を記述した対話制御ルールと、前記エージェントから前記ユーザに提示される発言の表現を、前記各エージェントの発言内容の種類と前記感情条件と前記多人数対話の状況とに応じて選択する規則を記述した発言生成ルールと、が事前に記憶されており、前記ユーザ発言理解手段にて、前記各ユーザの発言を示すテキストデータまたは音声データを受け付けるステップと、受け付けた発言を当該ユーザの発言の内部構造を記述した第２対話行為情報に変換するステップと、前記第２対話行為情報をキュー記憶手段の最後尾に追加するステップと、前記多人数対話の参加者による対話の履歴として、前記ユーザに既に提示された発言に関する前記第１対話行為情報と、前記第２対話行為情報の履歴とを記憶する対話状態記憶手段に対して、前記受け付けた発言の前記第２対話行為情報を書き込むステップと、前記対話制御手段にて、前記キュー記憶手段の先頭にある前記第１または第２対話行為情報と、前記対話状態記憶手段に記憶された第１および第２対話行為情報の履歴を参照し、前記対話制御ルールを適用することにより、前記エージェントから前記ユーザに次に提示される発言に関する第１対話行為情報を選択するステップと、前記選択した第１対話行為情報を前記エージェント発言生成手段に送るステップと、前記キュー記憶手段の先頭にある前記第１または第２対話行為情報を取り除くステップと、前記エージェント発言生成手段にて、前記対話制御手段で選択された第１対話行為情報を取得するステップと、前記対話状態記憶手段に記憶された第１および第２対話行為情報の履歴を参照し、前記発言生成ルールに基づいて、前記取得した第１対話行為情報に対応して次に発言を行う前記エージェントの発言表現を生成するステップと、前記生成した発言表現を前記ユーザに提示するステップと、当該発言表現を代入した第１対話行為情報を前記対話状態記憶手段に格納すると共に、前記キュー記憶手段の最後尾に追加するステップと、を含んで実行することを特徴とする。
【００３１】
かかる構成の多人数思考喚起型対話装置、または、かかる手順の多人数思考喚起型対話方法によれば、多人数思考喚起型対話装置は、エージェントが共感的発言または自己中心的発言を出力できるように設定可能であり、多人数対話の状況に応じてどの第１対話行為情報を選択するかという規則を記述した対話制御ルールと、各エージェントの発言内容の種類と感情条件と多人数対話の状況とに応じて各エージェントに対してどの発言表現を選択するかという規則を記述した発言生成ルールとを予め記憶している。この対話制御ルールには、エージェントの自己中心的発言や無感情発言が、ユーザに対して共感する効果をもたらさないことを保証するように、発言のタイミングを決定するルールが予め記述されている。また、発言生成ルールには、対話の状況に応じて、エージェントの発言の内容が誤解なく伝わることを保証するように、発言の内容を決定するルールが予め記述されている。
【００３２】
そして、多人数思考喚起型対話装置は、エージェントの発言については、対話制御手段によって、対話制御ルールに則って、エージェントの次の発言の第１対話行為情報を選択し、エージェント発言生成手段によって、この第１対話行為情報に対応する発言表現を発言生成ルールに基づいて生成し、ユーザに提示する。また、多人数思考喚起型対話装置は、ユーザの発言については、ユーザ発言理解手段によって、ユーザの発言を、エージェントの発言と同様な第２対話行為情報に変換する。この多人数思考喚起型対話装置は、対話制御ルールと発言生成ルールを使って、対話の状況に応じてエージェントの発言の内容とタイミングを決定することによって、ユーザとエージェントが非同期に自由なタイミングで発言することが許される場合であっても、対話の状況に応じて適切な内容とタイミングでエージェントの共感的発言と自己中的発言を出力することが可能となる。
【００３３】
そして、多人数思考喚起型対話装置は、複数の人間（ユーザ）と複数のエージェントとによる多人数の思考喚起型対話において、ユーザとエージェントが非同期に自由なタイミングで発言するとき、刻々と変化する対話の状況をキュー記憶手段および対話状態記憶手段によって表現する。すなわち、多人数思考喚起型対話装置は、エージェントおよびユーザの発言内容および発言タイミングに係る対話状況として、第１および第２対話行為情報を、キュー記憶手段および対話状態記憶手段にて格納管理している。したがって、対話の状況に応じてエージェントの発言の内容やタイミングを適切に決定できる。これにより、ユーザが感じる対話の満足度、エージェントに対する親近感や好感度、エージェントにケアされている感覚を向上させ、その結果、人間のやり取りを含むコミュニケーション量を増加させることが可能となる。さらに、人間と対話エージェントが非同期に自由なタイミングで発言することが許される場合であっても、対話エージェントの発言が誤解なく伝わり、発言が意図した効果をもたらすように、対話エージェントの発言の内容とタイミングを決定することが可能となる。
【００３４】
また、本発明に係る多人数思考喚起型対話装置は、前記多人数対話としてクイズの質問応答形式の対話を行うために、前記選択された第１対話行為情報に基づいて、前記複数のエージェントが、前記ユーザに問題を出題する出題エージェントおよび前記出題された問題に回答する回答エージェントとして振る舞うように、前記第１対話行為情報と、前記対話制御ルールと、前記発言生成ルールとが予め定められ、前記クイズの問題を記憶する問題記憶手段と、前記問題の複数のヒントを難易度の高いものから順に並べたヒント文リストを生成するヒント生成手段と、前記生成されたヒント文リストを記憶するヒント記憶手段と、前記ユーザまたは前記回答エージェントの回答の正誤を判定する正誤判定手段と、前記回答が不正解である場合に正解と回答との類似の度合いを判定する類似判定手段と、をさらに備え、前記エージェント発言生成手段が、前記正誤判定手段によって前記参加者の回答が不正解であると判定された場合および正解であると判定された場合に、その判定結果に対して前記感情条件にしたがった発言を、前記出題エージェントまたは前記回答エージェントの発言表現として生成することを特徴とする。
【００３５】
また、本発明に係る多人数思考喚起型対話方法は、前記多人数対話としてクイズの質問応答形式の対話を行うために、前記選択された第１対話行為情報に基づいて、前記複数のエージェントが、前記ユーザに問題を出題する出題エージェントおよび前記出題された問題に回答する回答エージェントとして振る舞うように、前記第１対話行為情報と、前記対話制御ルールと、前記発言生成ルールとが予め定められ、前記出題エージェントが、前記クイズの問題を出題する一連の処理の中で、前記問題の複数のヒントを難易度の高いものから順に前記参加者に対して提示するように発言し、前記ユーザまたは前記回答エージェントの回答の正誤を判定し、前記回答が不正解である場合に正解と回答との類似の度合いを判定し、不正解時の類似の度合いに応じた発言および正解時の発言を行い、前記出題エージェントまたは前記回答エージェントが、前記参加者の回答が不正解である場合および正解である場合に、その結果に対して前記感情条件にしたがった発言を行うことを特徴とする。
【００３６】
かかる構成の多人数思考喚起型対話装置、または、かかる手順の多人数思考喚起型対話方法によれば、多人数思考喚起型対話装置は、人間である複数のユーザとコンピュータで実現される複数のエージェントとによるクイズの質問応答形式の対話を行うことができる。これにより、従来の１人のユーザと1体のエージェントとによるクイズの質問応答形式の対話では不可能であったユーザ同士のコミュニケーションを活性化させることができる。
【００３７】
また、本発明に係る多人数思考喚起型対話プログラムは、前記いずれかの多人数思考喚起型対話装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。このように構成されることにより、このプログラムをインストールされたコンピュータは、このプログラムに基づいた各機能を実現することができる。
【００３８】
また、本発明に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、前記多人数思考喚起型対話プログラムが記録されたことを特徴とする。このように構成されることにより、この記録媒体を装着されたコンピュータは、この記録媒体に記録されたプログラムに基づいた各機能を実現することができる。
【発明の効果】
【００３９】
本発明によれば、複数の人間と複数の対話エージェントが参加する多人数の思考喚起型対話において、エージェントおよびユーザの発言内容および発言タイミングに係る対話状況を記憶手段で管理し、予め定められた対話制御ルールおよび発言生成ルールに基づいて、エージェントが、適切な内容かつ適切なタイミングで、共感的発言または自己中心的発言を出力することができる。したがって、人間が感じる満足度、エージェントに対する親近感や好感度、エージェントにケアされているという感覚が向上し、人間同士のやり取りを含むコミュニケーション量を増やすことができ、コミュニケーションを活性化することが可能となる。その結果、多人数対話に参加する人間同士のつながり、親近感、連帯感を強める効果が期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の実施形態に係る多人数思考喚起型対話システムの構成を示す概念図である。
【図２】図１に示したユーザ発言理解部の動作を示すフローチャートである。
【図３】図１に示した対話制御部の動作を示すフローチャートである。
【図４】図１に示したエージェント発言生成部の動作（ヒント文）を示すフローチャートである。
【図５】図１に示したエージェント発言生成部の動作（ヒント文以外）を示すフローチャートである。
【図６】図１に示した対話制御部の構成例を示すブロック図である。
【図７】図６に示したヒント生成部の構成例を示すブロック図である。
【図８】図７に示したヒント生成部の動作を示すフローチャートである。
【図９】図６に示した出題制御手段の構成例を示すブロック図である。
【図１０】図９に示した出題制御手段の動作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】
【００４１】
図面を参照して本発明の多人数思考喚起型対話装置および多人数思考喚起型対話方法を実施するための形態（以下「実施形態」という）について詳細に説明する。以下では、多人数思考喚起型対話システムの概略、システム構成の詳細、対話制御部の詳細、対話制御ルールの具体例、エージェント発言生成部の詳細、発言生成ルールの具体例、出題制御手段の具体例について順次説明する。
【００４２】
［多人数思考喚起型対話システムの概略］
図１は、本発明の実施形態に係る多人数思考喚起型対話システムの構成を示す概念図である。多人数思考喚起型対話システム１（以下、単にシステムともいう）は、人間である複数のユーザとコンピュータで実現される複数のエージェントとによる多人数対話において、エージェントの発言によってユーザの思考を喚起させるシステムである。本実施形態では、システムは、クイズ形式の多人数思考喚起型対話を行うシステムであるものとして説明する。このシステムでは、２名のユーザ（人間）と２体の対話エージェントが対話に参加する。２名のユーザとして、花子、良子が対話に参加する。２体の対話エージェントとして、人物当てクイズの問題を出題し、順にヒントを提示する出題エージェント「ふーふー」と、人間と同じ立場でクイズに回答する回答エージェント「きのこ」が対話に参加する。ユーザと対話エージェントを合わせて、対話参加者（参加者）と呼ぶ。ユーザは、キーボードを使って発言を入力し、ユーザと対話エージェントの発言はディスプレイ１０上に文字列として出力される。なお、ユーザの端末装置と、多人数思考喚起型対話システム１とは、ＬＡＮ（local area network）やインターネット等のネットワークにより通信可能に接続されている。
【００４３】
対話は、以下のように進行する。まず、出題エージェント「ふーふー」が人名当てクイズの問題となる人名を選択し、クイズのヒント文を作成する。ヒント文は、非特許文献１にしたがって、ユーザが容易に正解に辿り着かないように、難しいヒントから易しいヒントの順に自動的に並び変えて生成されたたものである。対話は、出題エージェントが、「人物当てクイズを始めます」といった発言によって、クイズの問題を開始することによって始まる。続いて、出題エージェントは順にヒントを提示していく。
【００４４】
２名のユーザと２体の対話エージェントはいつでも発言が可能である。ユーザあるいは回答エージェントが、クイズのヒント文に対して回答を発言したとき、その回答が不正解であるなら、出題エージェントは回答を評価する発言（例：「近いです」、「遠いです」）を行う。ユーザあるいは回答エージェントの回答が正解であるなら、出題エージェントは回答が正解であることを伝え、現在の問題についての対話を終了する。出題エージェントは１つのヒント文を提示して、予め定められた時間のうちにユーザと回答エージェントが正解の回答を行わなかった場合、次のヒントを提示する。前もって作成していたヒントが無くなってしまったら、そのことを伝えて、現在の問題に関する対話を終了する。現在の問題についての対話が終了したら、次の問題についての対話に移る。
【００４５】
ユーザと対話エージェントは、以上のやりとりの他に、問題を難しく感じていること、あるいは、易しく感じていることを表明したり、その表明に対して応対したり、問題が正解に終わったこと、あるいは、不正解に終わったことに対する感想を述べたり、といったことを行う。また、ユーザと対話エージェントは、共感的発言や自己中心的発言を行うことができる。
【００４６】
（システム構成）
図1に示す多人数思考喚起型対話システム（多人数思考喚起型対話装置）１は、ＣＰＵ等の演算装置と、メモリ、ハードディスク等の記憶装置（記憶手段）と、マウスやキーボード等の外部から情報の入力を検出する入力装置と、外部との各種情報の送受信を行うインタフェース装置と、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示装置を備えたコンピュータと、このコンピュータにインストールされたプログラムとから構成される。
【００４７】
多人数思考喚起型対話装置１は、ハードウェア装置とソフトウェアとが協働することによって、前記したハードウェア資源がプログラムによって制御されることにより実現され、図１に示すように、ユーザ発言理解部２と、対話制御部３と、エージェント発言生成部４と、対話状態（対話状態記憶手段）５と、発言キュー（キュー記憶手段）６とから構成される。
【００４８】
システムの感情表出のパターンを制御するために、外部から、システム感情パラメータと呼ぶパラメータを与える。
システム感情パラメータは、各エージェントの発言を共感的発言または自己中心的発言に規定する感情条件を設定する感情パラメータであり、後記するα、βが含まれる。
また、システムの時間に関する挙動を制御するために、外部から各種の時間パラメータを与える。時間パラメータは、エージェントが発言するタイミングを規定するものであり、後記するHT，ST，WTが含まれる。
【００４９】
ユーザと対話エージェントの発言の内容は、システム内部において、対話行為（対話行為情報）と、対話行為に伴う付随効果として表現される。対話行為（対話行為情報）は、多人数対話の参加者の発言内容の種類ごとに各エージェントからユーザに提示される発言の内部構造を記述した第１対話行為情報（T201〜T216：表４参照）と、ユーザの発言の内部構造を記述した第２対話行為情報（T206〜T217：表４参照）とに分類できる。対話行為と付随効果の詳細については、後記する。
【００５０】
なお、本実施形態においてはユーザの発言はキーボードによって入力されるが、ユーザの音声を認識する方法を備えている場合には、ユーザの発言を音声によって入力することも可能である。また、本実施形態においてはユーザと対話エージェントの発言は、各ユーザのディスプレイ１０に出力されるが、もし、対話エージェントが音声出力機能をもっている場合には、エージェントの発言は、各エージェントの音声出力機能を使って、音声によって出力される。
【００５１】
図２はユーザ発言理解部の動作を示すフローチャート、図３は対話制御部の動作を示すフローチャート、図４および図５は、エージェント発言生成部の動作を示すフローチャートである。以下の説明文およびフローチャート中の用語の定義について図１を適宜参照しながら説明した後、各部の動作を説明する。
【００５２】
［システム構成の詳細］
（システム感情パラメータ）
システムの感情表出を制御するためにシステム感情パラメータを外部から与える。
システム感情パラメータには共感パラメータαと自己中心パラメータβがあり、それぞれ、「１」か「０」の値をとる。システム感情パラメータは、次のように、共感パラメータαと自己中心パラメータβの組によって表す。
＜共感パラメータ、自己中心パラメータ＞＝＜α，β＞
【００５３】
共感パラメータαが「１」のとき、システムは共感的な発言を行うことが可能となり、共感パラメータαが「０」のとき、システムは共感的な発言を行わない。
自己中心パラメータβが「１」のとき、システムは自己中心的な発言を行うことが可能となり、自己中心パラメータβが「０」のとき、システムは自己中心的な発言を行わない。ここで、共感とは、発言者が他者の状況に対して思いやる感情であり、自己中心とは、発言者が自分自身の状況に対して向ける感情である。
【００５４】
次に示す通り、システム感情パラメータの値にしたがって、共感条件、自己中心条件、無感情条件と呼ぶシステムの３つの感情条件を次のように定義する。
（１）共感パラメータαが「１」のとき、共感条件が成立していると呼び、共感パラメータαが「０」のとき、共感条件が成立していないと呼ぶ。
（２）自己中心パラメータβが「１」のとき、自己中心条件が成立していると呼び、自己中心パラメータβが「０」のとき、自己中心条件が成立していないと呼ぶ。
（３）共感パラメータαと自己中心パラメータβの双方が「０」のとき、無感情条件が成立していると呼ぶ。さもなければ、無感情条件が成立していないと呼ぶ。
（４）共感パラメータαと自己中心パラメータβの双方が「１」のときは、共感条件と自己中心条件の双方が成立する。
【００５５】
システム感情パラメータ（＜共感パラメータ，自己中心パラメータ＞）と感情条件の関係をまとめると次のようになる。
【００５６】
【表１】
2010186237.tif 000003
【００５７】
（時間パラメータ）
システムの時間に関する挙動を制御するために、次のパラメータを外部から与える。
（１）ヒント間隔時間HT［秒］
（２）最大無言時間ST［秒］
（３）発言開始待ち時間WT［秒］
ヒント間隔時間HTとは、出題エージェントが１つのヒントを提示してから、次のヒントを提示するまでの時間である。いずれかの対話参加者が発言を行った後、どの対話参加者も発言を行わない時間が、最大無言時間STを超過したら、いずれかの対話エージェントが次の発言を行わなければならない。また、いずれかの対話参加者が発言を行った後、対話エージェントが次の発言を行うためには、少なくとも発言開始待ち時間WTの間隔をおかなければならない。最大無言時間STは発言開始待ち時間WTよりも大きい値である必要がある。本実施形態においては、一例として、ヒント間隔時間は３０［秒］、最大無言時間は４［秒］、発言開始待ち時間は０．５［秒］に設定した。
【００５８】
（発言タイプ）
ユーザと対話エージェントが行う発言には次のものがある。発言は発言タイプ（各エージェントの発言内容の種類）により分類される。本実施形態では、表２および表３に示すように、T101〜T117のように１７種類に分類した。各発言タイプの説明と、発言表現の例は、表２および表３の中に記載したので説明を省略する。
【００５９】
【表２】
2010186237.tif 000004
【００６０】
【表３】
2010186237.tif 000005
【００６１】
（対話行為）
ユーザと対話エージェントの発言の内容は、システム内部で、対話行為として表現される。対話行為は次の式（１）の形式をしている。
＜発言ID，発言時刻，発言者，発言タイプ，発言表現＞  …  式（１）
【００６２】
ここで、発言時刻は、発言を実行したときの時刻である。
発言者は、発言を実行する主体であり、この実施形態の場合、花子、良子、出題エージェント「ふーふー」、回答エージェント「きのこ」のうちのいずれかである。
発言タイプは、発言の種類を表す。発言表現は、自然言語の文字列である。
【００６３】
対話行為は付随効果を伴う場合がある。付随効果は、対話行為の内容を補足する命題や、対話行為の実行した後に成立する命題を表している。例えば、出題エージェント「ふーふー」が人物名PERSONを対象とする人物当てクイズを始めるという問題開始タイプの対話行為は、２つの付随効果を伴って、次の式（２ａ）、式（２ｂ）、式（２ｃ）のように表される。
【００６４】
対話行為：＜ID，TIME，ふーふー，問題開始，EXPR＞  …  式（２ａ）
付随効果：＜問題対象，ID，PERSON＞                …  式（２ｂ）
＜現在の問題，ID＞                      …  式（２ｃ）
【００６５】
対話行為である式（２ａ）において、IDは、「発話ID」を示し、TIMEは「発話時刻」を示し、EXPRは「発言表現」を示している。また、付随効果である式（２ｂ）において、PERSONは「問題の対象となる人物名」を示している。
【００６６】
付随効果である式（２ｂ）の＜問題対象，ID，PERSON＞は、「発言ID」をもつ問題開始タイプの発言によって、人物名PERSONを当てるクイズが開始されたことを示す。
付随効果である式（２ｃ）の＜現在の問題，ID＞は、現在のクイズの対話は、「発言ID」をもつ問題開始タイプの対話行為によって開始されたことを示す。
【００６７】
本実施形態における対話行為と付随効果の表現は以下の通りである。なお、IDで始まる記号は「発話ID」、TIMEは「発話時刻」、USERは「ユーザ」、AGENTは「対話エージェント」、P（＝PARTICIPANTの略記）で始まる記号は「対話参加者」、EXPRで始まる記号は「発言表現」をそれぞれ表す。
【００６８】
【表４】
2010186237.tif 000006
【００６９】
【表５】
2010186237.tif 000007
【００７０】
（発言キュー）
発言キュー６は、ユーザあるいは対話エージェントによる発言の内容を表した対話行為から成るFirst-in-First-outの待ち行列である。発言キュー６に新たな対話行為を追加するときは、発言キュー６の最後尾に追加される。発言キュー６から対話行為を取り出すときは、先頭の対話行為が取り出される。この発言キュー６は、第１対話行為情報と、ユーザの発言の内部構造を記述した第２対話行為情報（T206〜T217：表４および表５参照）とを記憶するキュー記憶手段を示している。
【００７１】
（対話状態）
対話状態５には、エージェント発言生成部４によって実行済みの対話行為とその付随効果の履歴が書き込まれる。対話状態５には、ユーザ発言理解部２によって変換されたユーザ発言（ユーザの対話行為とその付随効果）の履歴も書き込まれる。この対話状態５は、多人数対話の参加者による対話の履歴として、ユーザに既に提示された発言に関する第１および第２対話行為情報の履歴を記憶する対話状態記憶手段を示している。
【００７２】
（ユーザ発言理解部）
ユーザ発言理解部２は、キーボードあるいは音声認識装置などによって入力される各ユーザの発言を受け取り、対話行為に変換する。ユーザ発言理解部２は、図２に示す手順で動作する。ユーザ発言理解部２は、各ユーザの発言を取得し（ステップＳ２１）、ユーザの発言を対話行為に変換する（ステップＳ２２）。そして、ユーザの対話行為を発言キュー６の最後尾に追加する（ステップＳ２３）と共に、ユーザの対話行為を対話状態５に書き込む（ステップＳ２４）。そして、ユーザ発言理解部２は、この一連の処理（ステップＳ２１〜Ｓ２４）を繰り返す。
【００７３】
（対話制御部）
対話制御部３は、対話エージェントが実行すべき対話行為を選択し、エージェント発言生成部４にその対話行為と付随効果を送るという機能をもつ。
【００７４】
なお、出題エージェントによる問題開始タイプの対話行為を選択する際には、非特許文献１の方法にしたがって、難しい順に並べたヒント文を自動生成し、そのヒント文をエージェント発言生成部４に送る。
【００７５】
対話制御部３は図３に示す手順で動作する。対話制御部３は、発言キュー６の先頭にある対話行為と対話状態５とを参照し、対話制御ルールを決定し（ステップＳ３１）、決定した対話制御ルールを実行するための対話エージェントの対話行為候補を選択する（ステップＳ３２）。対話制御部３は、対話状態５を参照すれば、誰かが発言した後で、誰が発言したかという情報を取得できる。なお、それぞれの対話行為候補には付随効果を伴っている場合がある。対話行為候補が複数ある場合（ステップＳ３３：Ｙｅｓ）、対話制御部３は、後記する対話行為選択ルールにしたがって、そのうち１つの対話行為を選択し（ステップＳ３４）、選択したエージェントの対話行為と付随効果をエージェント発言生成部４に入力する（ステップＳ３５）。一方、対話制御部３は、対話行為候補が１つであった場合（ステップＳ３３：Ｎｏ）、ステップＳ３４をスキップしてステップＳ３５に進む。ステップＳ３５に続いて、対話制御部３は、発言キュー６の先頭にある対話行為を発言キュー６から取り除く（ステップＳ３６）。対話制御部３は、発言キュー６が空でなければ（ステップＳ３７：Ｎｏ）、ステップＳ３１に戻り、発言キュー６が空ならば（ステップＳ３７：Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【００７６】
（対話行為選択ルール）
対話行為候補が複数あるときは、次の（Ａ）に含まれる発言タイプの対話行為を（Ｂ）に含まれる発言タイプの対話行為よりも優先して選択する。それでも、対話行為候補が複数残るときは、無作為に１つの対話行為とその付随効果を選択する。
（Ａ）問題開始、ヒント提示、回答評価、正解終了、不正解終了、回答評価応対、正解終了時感想−自分、正解終了時感想−他者、不正解終了時感想、難度表出応対、易度表出応対
（Ｂ）難度表出、易度表出、促し、回答、アイヅチ
【００７７】
（エージェント発言生成部）
エージェント発言生成部４は、２つの機能をもつ。１つは、対話制御部３からヒント文が送られてきたときに、それを受け取って保持する機能（ヒント文取得時）であり、もう１つは、対話制御部３から対話行為と付随効果が送られてきたときに、それに対応するエージェントの発言表現を生成し、ディスプレイ１０に出力するという機能（ヒント文取得時以外）である。エージェント発言生成部４は、図４および図５に示す手順で動作する。
【００７８】
まず、ヒント文取得時には、図４に示すように、エージェント発言生成部４は、対話制御部３からヒント文が送られてきたら、それを受け取り（ステップＳ４１）、取得したヒント文を保存する（ステップＳ４２）。
【００７９】
ヒント文取得時以外には、図５に示すように、エージェント発言生成部４は、対話制御部３からエージェントの対話行為と付随効果が送られてきたら、それを受け取り（ステップＳ５１）、対話状態５を参照し、発言生成ルールに基づいて対話行為に対応する発言表現（文字列）を生成する（ステップＳ５２）。ここで、発言生成ルールは、対話制御部３が対話状態５を参照して、対話状態５に応じて適切な発言表現（文字列）を選択するためのルールである。発言生成ルールの詳細については後記する。
【００８０】
続いて、エージェント発言生成部４は、生成された発言表現（文字列）を対話行為の発言表現の値として代入し、現在の時刻を対話行為の発言時刻の値として代入する（ステップＳ５３）。そして、エージェント発言生成部４は、生成された発言表現（文字列）をディスプレイ１０に出力する（ステップＳ５４）。そして、エージェント発言生成部４は、エージェントの対話行為と付随効果を対話状態５に書き込み、対話状態５の履歴を更新する（ステップＳ５５）。ただし、＜現在の問題，ID，Person＞という形の付随効果に関しては、対話状態５に同じ形の付随効果があれば、それを消去し、対話制御部３から送られてきた付随効果を書きこむ。このことにより、対話状態５には現在の対話で扱われているクイズの問題が１つだけ保持されることになる。そして、エージェント発言生成部４は、エージェントの対話行為を発言キュー６の最後尾に追加する。なお、エージェント発言生成部４は、この一連の処理（ステップＳ５１〜Ｓ５６）を繰り返す。
【００８１】
（多人数思考喚起型対話システム１全体の動作）
ここで、図１に戻って、対話状況としての「対話状態５と発言キュー６」を中心とした多人数思考喚起型対話システム１全体の動作を概観する。まず、ユーザ側の発言いついては、各ユーザ（ユーザＡ、ユーザＢ）が、自由なタイミングで発言を入力する（Ｓ１）。この発言の発言表現（文字列）は、各ユーザ（ユーザＡ、ユーザＢ）のディスプレイ１０に表示される（Ｓ２）。また、発言の発言表現（文字列）は、ユーザ発言理解部２によって、ユーザの対話行為（第２対話行為情報）に変換され、ユーザの対話行為は発言キュー６へ追加され（Ｓ３）、対話状態５に書き込まれる（Ｓ４）。
【００８２】
一方、システムでは、対話制御部３が発言キュー６を参照し（Ｓ５ａ）、対話状態５を参照しており（Ｓ５ｂ）、対話制御ルールにしたがって、出題エージェントの対話行為（ヒント文提示）を選択した場合には、生成したヒント文（ヒント文リスト）をエージェント発言生成部４に送信する（Ｓ６ａ）。あるいは、対話制御部３は、対話制御ルールにしたがって、出題エージェントまたは回答エージェントの他の対話行為（＋付随効果）を選択した場合には、選択した他の対話行為（＋付随効果）をエージェント発言生成部４に送信する（Ｓ６ｂ）。そして、対話制御部３は、発言キュー６から、先頭の対話行為を取り出す（Ｓ７）。
【００８３】
そして、システムでは、エージェント発言生成部４が、対話制御部３から取得したヒント文を保存しつつ、他の対話行為（＋付随効果）を取得したときには、対話状態５を参照した上で（Ｓ８）、発言生成ルールに則って、エージェントの発言表現（文字列）を生成し、取得した対話行為（＋付随効果）に代入し、発言表現（文字列）をエージェントの発言として各ユーザ（ユーザＡ、ユーザＢ）のディスプレイ１０に表示する（Ｓ９）。そして、エージェント発言生成部４が、この対話行為を対話状態５に書き込み、対話状態５を更新する（Ｓ１０）。さらに、発言キュー６にも追加する（Ｓ１１）。
【００８４】
［対話制御部の詳細］
以下、対話制御部の詳細を説明する。図６は、図１に示した対話制御部の構成例を示すブロック図である。ここでは、対話制御部３は、対話制御ルール１１と、状況ＤＢ１２と、発言タイプ判別手段１３と、対話行為選択手段１４と、状況条件判別手段１５と、発言促進条件判別手段１６と、出題制御手段１７とを備えることとした。
【００８５】
（対話制御ルール）
対話制御ルール１１は、複数（例えば２０個）の対話制御ルールCR1〜CR20を記憶する対話制御ルール記憶手段を示している。
各対話制御ルールCR1〜CR20は、それぞれが条件部CR1a〜CR20aと、条件部に対応するアクション部CR1b〜CR20bから成る。各条件部に含まれるすべての条件が成立するとき、そのルールが選択され、アクション部に記述された対話行為と付随効果が対話行為候補として選択される。具体的には、発言タイプ判別手段１３と、対話行為選択手段１４と、状況条件判別手段１５と、発言促進条件判別手段１６とが協働して、対話制御ルール１１と状況ＤＢ１２とを参照して対話行為候補を選択する。
【００８６】
状況ＤＢ１２は、時間情報および感情条件を現在の状況に関する情報として記憶するものである。時間情報は、前記したHT、ST、WTの判定に用いられる経過時間等を含む。感情条件は、前記した共感条件や自己中心条件等の現在の状態を示す。
【００８７】
発言タイプ判別手段１３は、対話行為を前記した対話行為選択ルールが適用できるように、複数（１７個）の発言タイプに分類する。また、エージェント発言生成部４の処理で利用できるように「回答評価タイプ」であるか否かという情報を付加する。
対話行為選択手段１４は、前記した対話行為選択ルールを適用するものである。
状況条件判別手段１５は、以下の（１）〜（４）のような条件（命題）を判別する。
発言促進条件判別手段１６は、以下の（１）〜（４）が満たされているか判別する。
【００８８】
対話制御ルールの条件部において繰り返し利用される条件として、次のように、回答エージェント発言促進条件と呼ぶ条件を定義する。
【００８９】
（回答エージェント発言促進条件）
回答エージェント発言促進条件は、次の（１）〜（４）のすべての命題が成り立つときに成立する。
（１）対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が発言開始待ち時間WTを超過している。
（２）発言キュー６の先頭が、次の促しタイプの発言である。
＜ID，TIME，USER，促し，EXPR＞
（３）USERは、ユーザのいずれかである。
（４）対話状態５において、次が成立している。すなわち、促しの対象が回答エージェントである。
＜促し対象，ID，きのこ＞
【００９０】
出題制御手段１７は、クイズの問題を記憶する問題記憶部２１と、問題の複数のヒントを難易度の高いものから順に並べたヒント文リストを生成するヒント生成部２２と、ヒント文リストを記憶するヒント記憶部２５と、ユーザまたは回答エージェントの回答の正誤を判定する正誤判定部２３と、回答が不正解である場合に正解と回答との類似の度合いを判定する類似判定部２４とを備えている。
【００９１】
出題制御手段１７は、出題エージェントと、回答エージェントとの両方の機能を含むので、図６において、出題制御手段１７を、対話制御部３とエージェント発言生成部４との両方に跨るように記載した。出題エージェントは、クイズの問題を出題する一連の処理の中で、問題の複数のヒントを難易度の高いものから順に参加者に対して提示するように発言し、ユーザまたは回答エージェントの回答の正誤を判定し、回答が不正解である場合に正解と回答との類似の度合いを判定し、不正解時の類似の度合いに応じた発言および正解時の発言を行う。また、出題エージェントまたは回答エージェントは、参加者の回答が不正解である場合および正解である場合に、その結果に対して感情条件にしたがった発言を行う。この出題制御手段１７は、公知の方法、例えば、非特許文献１に記載の方法で実現できる。出題制御手段１７の具体例は後記する。
【００９２】
［対話制御ルールの具体例］
以下において、本実施形態における１つ１つの対話制御ルールを示す。
対話制御ルールの記述において、IDで始まる記号は、発言IDを表す変数である。
TIMEで始まる記号は、発言時刻を表す変数である。
EXPRで始まる記号は、発言表現を表す変数である。
USERは、ユーザのうちいずれかを表す変数である。
PARTICIPANTで始まる記号は、対話参加者（ユーザあるいは対話エージェント）のいずれかを表す変数である。
PERSONは、クイズの問題となる人名を表す変数である。
【００９３】
対話制御部３のアクション部で選択される対話行為候補には、発言時刻と発言表現を表す変数が含まれているが、対話制御部３においては、それらの変数の値は、まだ定まっていない。それらの変数の値は、エージェント発言生成部４において決められる。
【００９４】
本実施形態では、対話制御ルールを２０個用意した。出題エージェントによる対話行為を選択するためのルール（５個）と、回答エージェントによる対話行為のためのルール（１５個）とである。以下、対話制御ルールの１つ１つの詳細を説明する。
まず、出題エージェントによる対話行為を選択するためのルールを示す。
【００９５】
ルール１（出題エージェントによる問題開始のためのルール：CR1）
条件部（CR1a）
対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が最大無言時間STを超過している。
対話状態５において、まだ問題を１つも出題していない（対話を開始していない）か、あるいは、直近に出題した問題に対して正解終了か不正解終了の対話行為が実行されている。
アクション部（CR1b）
クイズの対象となる人名PERSONを選択し（ユーザと回答エージェントには公開されない）、その人名に関するヒント文を、非特許文献１の方法にしたがって生成し、ヒント文をエージェント発言生成部４に送る。
出題エージェントの問題開始タイプの対話行為として、次の対話行為と付随効果を選択する（T201）。
＜ID，TIME，ふーふー，問題開始，EXPR＞
＜問題対象，ID，PERSON＞
＜現在の問題，ID＞
【００９６】
なお、前記したように、対話制御部３のアクション部で選択される対話行為候補の変数の値は、エージェント発言生成部４において決められるが、参考のため、その変数の例を挙げると、発言表現R01が対応する。「人物当てクイズを始めます」、「それでは次の問題です」
【００９７】
ルール２（出題エージェントによるヒント提示のためのルール：CR2）
条件部（CR2a）
現在の問題に対して正解終了も不正解終了もまだ行われていない。
対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が最大無言時間STを超過している。
対話状態５において、まだヒントを１つも提示していないか、あるいは、直近のヒント提示の発言時刻から現在までの時間がヒント間隔時間HTを超過している。
発言キュー６が空である。
アクション部（CR2b）
出題エージェントによるヒント提示タイプの対話行為として、次の対話行為と付随効果を選択する（T202）。
＜ID，TIME，ふーふー，ヒント提示，EXPR＞
【００９８】
ルール３（出題エージェントによる回答評価のためのルール：CR3）
条件部（CR3a）
対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が発言開始待ち時間WTを超過している。
発言キュー６の先頭が、次に示すユーザあるいは回答エージェントによる回答タイプの対話行為である（T206）。
＜ID1，TIME1，PARTICIPANT，回答，EXPR1＞
PARTICIPANTは、ユーザあるいは回答エージェントのいずれかである。
回答EXPR1は現在の問題に対する不正解の回答である。
アクション部（CR3b）
出題エージェントの回答評価タイプの対話行為として、次の対話行為と付随効果を選択する（T203）。
＜ID2，TIME2，ふーふー，回答評価，EXPR2＞
＜回答評価対象，ID2，ID1，PARTICIPANT＞
【００９９】
ルール４（出題エージェントによる正解終了のためのルール：CR4）
条件部（CR4a）
対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が回答待ち時間WTを超過している。
対話状態５において、現在の問題に対して正解終了も不正解終了もまだ行われていない。
発言キュー６の先頭が、次に示すユーザあるいは回答エージェントによる回答タイプの対話行為である（T206）。
＜ID1，TIME1，PARTICIPANT，回答，EXPR1＞
PARTICIPANTはユーザあるいは回答エージェントのいずれかである。
回答EXPR1は現在の問題に対する正解の回答である。
アクション部（CR4b）
出題エージェントによる正解終了タイプの対話行為として、次の対話行為を選択する（T204）。
＜ID2，TIME2，ふーふー，正解終了，EXPR2＞
＜正解終了対象，ID2，ID1＞
【０１００】
ルール５（出題エージェントによる不正解終了のためのルール：CR5）
条件部（CR5a）
対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が最大無言時間STを超過している。
対話状態５において、現在の問題に対して、正解終了も不正解終了もまだ行われていない。
発言キュー６が空である。
対話状態５において、１つ前のヒント提示の時刻から現在までの時間がヒント間隔時間HTを超過している。
提示すべきヒント文が無い。
アクション部（CR5b）
出題エージェントによる正解終了タイプの対話行為として、次の対話行為を選択する（T205）。
＜ID，TIME，ふーふー，不正解終了，EXPR＞
【０１０１】
次に、回答エージェントによる対話行為のためのルールを示す。まず、出題エージェントがユーザや回答エージェントの回答に対して回答評価を行ったあと、回答エージェントがその回答評価に対する応対（回答評価応対）を行うためのルールを示す。
回答評価応対タイプの対話行為は、共感条件のときと、自己中心条件のときと、無感情条件のときで、異なるルールに基づいて選択される。すなわち、共感条件のときは、ユーザの回答への回答評価に対してのみ回答評価応対を行う。自己中心条件のときは、回答エージェント「きのこ」の回答への回答評価に対してのみ回答評価応対を行う。無感情条件のときは、ユーザあるいは回答エージェントの回答への回答評価に対して回答評価応対を行う。
【０１０２】
ルール６（共感条件における回答エージェントによる回答評価応対のためのルール：（CR6）
条件部（CR6a）
対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が発言開始待ち時間WTを超過している。
共感条件が成立している。
発言キュー６の先頭が、次に示す回答評価タイプの対話行為である（T203）。なお、アクション部のT207と組み合わせるために条件部では「１」と「２」を入れ替えた（以下、同様）。
＜ID1，TIME1，ふーふー，回答評価，EXPR1＞
対話状態５において、次が成立している。
＜回答評価対象，ID1，ID2，USER＞
USERはユーザのうちいずれかである。
アクション部（CR6b）
回答エージェントによる回答評価応対タイプの対話行為として、次の対話行為を選択する（T207）。
＜ID3，TIME3，きのこ，回答評価応対，EXPR3＞
＜回答評価応対対象，ID3，ID1，ID2，USER＞
【０１０３】
ルール７（自己中心条件における回答エージェントによる回答評価応対のためのルール：CR7）
条件部（CR7a）
対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が発言開始待ち時間WTを超過している。
自己中心条件が成立している。
発言キュー６の先頭が、次に示す回答評価タイプの対話行為である（T203）。
＜ID1，TIME1，ふーふー，回答評価，EXPR1＞
対話状態５において、次が成立している。
＜回答評価対象，ID1，ID2，きのこ＞
アクション部（CR7b）
回答エージェントによる回答評価応対タイプの対話行為として、次の対話行為を選択する（T207）。なお、P2＝P3＝回答エージェントである。
＜ID3，TIME3，きのこ，回答評価応対，EXPR3＞
＜回答評価応対対象，ID3，ID1，ID2，きのこ＞
【０１０４】
ルール８（無感情条件における回答エージェントによる回答評価応対のためのルール：CR8）
条件部（CR8a）
対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が発言開始待ち時間WTを超過している。
無感情条件が成立している。
発言キュー６の先頭が、次に示す回答評価タイプの対話行為である（T203）。
＜ID1，TIME1，ふーふー，回答評価，EXPR1＞
対話状態５において、次が成立している。
＜回答評価対象，ID1，ID2，PARTICIPANT＞
PARTICIPANTはユーザあるいは回答エージェント「きのこ」である。
アクション部（CR8b）
回答エージェントによる回答評価応対タイプの対話行為として、次の対話行為を選択する（T207）。なお、P2はPARTICIPANT、P3は回答エージェントである。
＜ID3，TIME3，きのこ，回答評価応対，EXPR3＞
＜回答評価応対対象，ID3，ID1，ID2，PARTICIPANT＞
【０１０５】
次に、回答エージェントによる正解終了時感想−自分、正解終了時感想−他者、不正解終了時感想の対話行為を選択するためのルールを示す。
【０１０６】
ルール９（回答エージェントによる正解終了時感想−自分のためのルール：CR9）
条件部（CR9a）
対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が発言開始待ち時間WTを超過している。
発言キュー６の先頭が、次に示す正解終了タイプの対話行為である（T204）。
＜ID1，TIME1，ふーふー，正解終了，EXPR1＞
対話状態５において、次が成立している（T206）。すなわち、正解の回答を行ったのは回答エージェント自身である。
＜正解終了対象，ID1，ID2＞
＜ID2，TIME2，きのこ，回答，EXPR2＞
アクション部（CR9b）
回答エージェントによる正解終了時感想−白分タイプの対話行為として、次の対話行為を選択する（T212）。
＜ID3，TIME3，きのこ，正解終了時感想−自分，EXPR3＞
＜正解終了時感想対象，ID3，ID1，ID2，きのこ＞
【０１０７】
ルール１０（回答エージェントによる正解終了時感想−他者のためのルール：CR10）
条件部（CR10a）
対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が発言開始待ち時間WTを超過している。
発言キュー６の先頭が、次に示す正解終了タイプの対話行為である（T204）。
＜ID1，TIME1，ふーふー，正解終了，EXPR1＞
対話状態５において、次が成立している（T206）。
＜正解終了対象，ID1，ID2＞
＜ID2，TIME2，USER，回答，EXPR2＞
USERはユーザのうちいずれかである。すなわち、正解の回答を行ったのは、回答エージェントではなくユーザである。
アクション部（CR10b）
回答エージェントによる正解終了時感想−他者タイプの対話行為として、次の対話行為を選択する（T213）。
＜ID3，TIME3，きのこ，正解終了時感想−他者，EXPR3＞
＜正解終了時感想対象ID3，ID1，ID2，USER＞
【０１０８】
ルール１１（回答エージェントによる不正解終了時感想のためのルール：CR11）
条件部（CR11a）
対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が発言開始待ち時間WTを超過している。
発言キュー６の先頭が、次に示す不正解終了タイプの対話行為である（T205）。
＜ID1，TIME1，ふーふー，不正解終了，EXPR1＞
アクション部（CR11b）
回答エージェントによる不正解終了時感想タイプの対話行為として、次の対話行為を選択する（T214）。
＜ID2，TIME2，きのこ，不正解終了時感想，EXPR2＞
【０１０９】
次に、ユーザが難度表出、易度表出を行ったあと、回答エージェントがそれに対して難度表出応対、易度表出応対を行うためのルールを示す。
本実施形態では、難度表出応対、易度表出応対ともに、共感条件が成立しているときのみ選択されるようにルールを記述する。
これは、本実施形態において、エージェント発言生成部４で用意した難度表出応対、易度表出応対のための発言表現が、常に、ユーザを気遣う共感的な効果をもつものばかりであるからである。
このように対話制御ルールを記述することにより、意図せずにユーザヘの共感を伝えてしまう対話行為の実行を避けることができる。
【０１１０】
ルール１２（回答エージェントの難度表出応対のためのルール：CR12）
条件部（CR12a）
対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が発言開始待ち時間WTを超過している。
共感条件が成立している。
発言キュー６の先頭が、次に示すユーザによる難度表出タイプの対話行為である（T208）。
＜ID1，TIME1，USER，難度表出，EXPR1＞
USERはユーザのうちいずれかである。
アクション部（CR12b）
回答エージェントの難度表出応対タイプの対話行為として、次の対話行為と付随効果を選択する（T210）。
＜ID2，TIME，きのこ，難度表出応対，EXPR2＞
＜応対対象，ID2，ID1＞
【０１１１】
ルール１３（回答エージェントの易度表出応対のためのルール：CR13）
条件部（CR13a）
対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が発言開始待ち時間WTを超過している。
共感条件が成立している。
発言キュー６の先頭が、次に示すユーザによる易度表出タイプの対話行為である（T209）。
＜ID1，TIME1，USER，易度表出，EXPR1＞
USERはユーザのうちいずれかである。
アクション部（CR13b）
回答エージェントの易度表出応対タイプの対話行為として、次の対話行為と付随効果を選択する（T211）。
＜ID2，TIME，きのこ，易度表出応対，EXPR2＞
＜応対対象ID2，ID1＞
【０１１２】
次に、回答エージェントによる難度表出、易度表出の対話行為を選択するためのルールを示す。
難度表出タイプや易度表出タイプの対話行為は、共感条件のときと、自己中心条件あるいは無感情条件のときで、異なる対話制御ルールによって選択される。
すなわち、自己中心条件あるいは無感情条件が成り立っている場合、発言キュー６の先頭がユーザの難度表出タイプや易度表出タイプの対話行為であるときには、回答エージェントによる難度表出タイプ、易度表出タイプの対話行為は選択しない。
このようにして、自己中心条件のみが成立しているとき、あるいは無感情条件が成立しているときに、意図せずにユーザヘの共感を伝えてしまう難度表出タイプ、易度表出タイプの対話行為の実行を避けることができ、発明が解決しようとする課題で示した対話例５の発言（５，４）のような意図せずにユーザヘの共感を伝えてしまう発言を避けることが可能となる。
【０１１３】
ルール１４（共感条件における回答エージェントによる難度表出のためのルール：CR14）
条件部（CR14a）
対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が最大無言時間STを超過しているか、あるいは、回答エージェント発言促進条件が成立する。
共感条件が成立している。
アクション部（CR14b）
回答エージェントの難度表出タイプの対話行為として、次の対話行為を選択する（T208）。
＜ID，TIME，きのこ，難度表出，EXPR＞
【０１１４】
ルール１５（自己中心条件あるいは無感情条件における回答エージェントの難度表出のためのルール：CR15）
条件部（CR15a）
対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が最大無言時間STを超過しているか、あるいは、回答エージェント発言促進条件が成立する。
自己中心条件あるいは無感情条件が成立している。
発言キュー６の先頭がユーザの難度表出タイプの対話行為（T208）ではない。
アクション部（CR15b）
回答エージェントの難度表出タイプの対話行為として、次の対話行為を選択する（T208）。
＜ID，TIME，きのこ，難度表出，EXPR＞
【０１１５】
ルール１６（共感条件における回答エージェントによる易度表出のためのルール：CR16））
条件部（CR16a）
対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が最大無言時間STを超過しているか、あるいは、回答エージェント発言促進条件が成立する。
共感条件が成立している。
アクション部（CR16b）
回答エージェントの易度表出タイプの対話行為として、次の対話行為を選択する（T209）。
＜ID，TIME，きのこ，易度表出，EXPR＞
【０１１６】
ルール１７（自己中心条件あるいは無感情条件における回答エージェントの易度表出のためのルール：CR17）
条件部（CR17a）
対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が最大無言時間STを超過しているか、あるいは、回答エージェント発言促進条件が成立する。
自己中心条件あるいは無感情条件が成立している。
発言キュー６の先頭がユーザの易度表出タイプの対話行為（T209）ではない。
アクション部（CR17b）
回答エージェントの易度表出タイプの対話行為として、次の対話行為を選択する（T209）。
＜ID，TIME，きのこ，易度表出，EXPR＞
【０１１７】
次に、回答エージェントによる回答、促し、アイヅチの対話行為を選択するためのルールを示す。
【０１１８】
ルール１８（回答エージェントによる回答のためのルール：CR18）
条件部（CR18a）
対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が最大無言時間STを超過しているか、あるいは、回答エージェント発言促進条件が成立する。
アクション部（CR18b）
現在の問題に対して回答となる人名PERSONを生成する。
回答エージェントの回答タイプの対話行為として、次の対話行為を選択する（T206）。
＜ID，TIME，きのこ，回答，EXPR＞
＜回答人名，ID，PERSON＞
【０１１９】
ルール１９（回答エージェントによる促しのためのルール：CR19）
条件部（CR19a）
対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が最大無言時間STを超過している。
アクション部（CR19b）
回答エージェントの促しタイプの対話行為として、次の対話行為を選択する（T215）。
＜ID，TIME，きのこ，促し，EXPR＞
【０１２０】
ルール２０（回答エージェントによるアイヅチのためのルール：CR20）
条件部（CR20a）
対話状態５において、直前の対話参加者の発言から現在までの経過時間が最大無言時間STを超過している。
共感条件である。
発言キュー６の先頭が、ユーザによるその他タイプの対話行為である。
アクション部（CR20b）
回答エージェントのアイヅチタイプの対話行為として、次の対話行為を選択する（T216）。
＜ID，TIME，きのこ，アイヅチ，EXPR＞
【０１２１】
［エージェント発言生成部の詳細］
本実施形態では、図６に示すように、エージェント発言生成部４は、発言生成手段１８と、発言生成ルール１９とを備えることとした。
発言生成ルール１９は、複数種類（例えば、表６〜８には３４種類示した）の発言生成ルールに対応した発言表現R01〜R16bを記憶する発言生成ルール記憶手段を示している。
発言生成手段１８は、対話制御部３から取得した対話行為（＋付随効果）に基づいて、発言生成ルール１９を参照して、発言表現R01〜R16bを選択する。
【０１２２】
［発言生成ルールの具体例］
本実施形態では、以下に示す発言生成ルールを用いる。
発言生成ルールは、回答評価タイプの対話行為とそれ以外のタイプの対話行為とで異なる。以下で示す回答評価のための発言生成ルールを用いることにより、ユーザと対話エージェントが非同期に自由なタイミングで発言することが許される場合であっても、対話エージェントの発言の内容が誤解なく伝わることを保証することができ、発明が解決しようとする課題で示した対話例１の発言（１．５）のような、誤解を生じる発言を避けることが可能となる。
【０１２３】
（１）回答評価タイプの対話行為の発言生成ルール
出題エージェントの回答評価タイプの対話行為として、次の対話行為と付随効果が対話制御部３より送られてきたとする。
＜ID2，TIME2，AGENT，回答評価，EXPR2＞
＜回答評価対象，ID2，ID1，PARTICIPANT＞
さらに、対話状態５において、次が成立しているとする（T206）。
＜ID1，TIME1，PARTICIPANT，回答，EXPR1＞
すなわち、ユーザあるいは回答エージェントPARTICIPANTが発言時刻TIME1に発言表現EXPR1で回答タイプの対話行為ID1を行い、出題エージェントAGENTが、その回答タイプの対話行為ID1に対して、回答評価タイプの対話行為ID2を行おうとしている。
このとき、次の条件（Ａ）、（Ｂ）のいずれかが成立するなら、回答評価タイプの発言表現として、冗長表現（R03b，R03d：表６参照）を選択し、さもなければ、簡潔表現（R03a，R03c：：表６参照）を選択する。
【０１２４】
（Ａ）対話状態５において、回答ID1の発言時刻TIME1と現時点の間に別の回答タイプの対話行為が実行されている。
（Ｂ）回答ID1の発言時刻TIME1より前に実行された別の回答タイプの対話行為ID3が存在し、かつ、その別の回答ID3と回答ID1の間に、回答ID3に対する回答評価が行われていない。
【０１２５】
回答評価タイプの対話行為に対応する冗長表現と簡潔表現は、感情条件に応じて次の表にしたがって選択する。
【０１２６】
【表６】
2010186237.tif 000008
【０１２７】
（２）回答評価タイプ以外の対話行為の発言生成ルール
回答評価タイプ以外の対話行為に関しては、次の表にしたがって、感情条件に応じて発言表現を選択する。
【０１２８】
【表７】
2010186237.tif 000009
【０１２９】
【表８】
2010186237.tif 000010
【０１３０】
［出題制御手段の具体例］
図６に示した出題制御手段１７は、ヒント生成部２２で生成したヒント文リストを用いることが特徴的なので、まず、図７を参照して、ヒント生成部２２を詳細に説明する。以下の説明では、正解を人名として、人名を当てるヒントを質問として生成するものとする。
【０１３１】
（ヒント生成部の構成例）
図７に示すヒント生成部２２は、正解を生成し、生成した正解に対応する複数のヒント文を生成するものである。このヒント生成部２２は、例えば、インターネット等のネットワークＮを介して、ネットワークデータサーバ３１に接続されている。ネットワークデータサーバ３１は、ヒント文に用いられる各種情報（テキストデータ群）を格納している。なお、ネットワークデータサーバ３１は、複数存在する。
【０１３２】
ヒント生成部２２は、質問応答システム３２に接続されている。質問応答システム３２は、公知のＱＡ（Question Answering）システムであり、例えば、新聞記事などの大量の文書集合（データベース）を図示しない記憶手段に記憶し、データベースから質問に対する解答を探し出すものである。ここで、質問は、例えば、「○○の関連語は？」、「○○と関連のある場所は？」、「○○と関連のある人物は？」等である。
【０１３３】
ヒント生成部２２は、図７に示すように、通信インタフェース４１と、記憶手段４２と、正解生成手段４３と、ヒント表現取得手段４４と、ヒント文候補生成手段４５と、ヒント文リスト生成手段４６とを備えている。
【０１３４】
通信インタフェース４１は、ネットワークデータサーバ３１から、所定の情報（キーワードまたはフレーズなどのヒント表現等）を入力するものである。
記憶手段４２は、正解候補データベース４２１と、ヒント文候補データベース４２２と、ヒント文リストデータベース４２３とを備えている。
正解候補データベース４２１は、複数の正解候補を格納するものであり、例えば、複数の人名が記録された人名リストである。
ヒント文候補データベース４２２は、ヒント文候補生成手段４５で生成されたヒント文候補を格納するものである。ここで、ヒント文候補は、キーワードまたはフレーズなどのヒント表現を含む文である。
ヒント文リストデータベース４２３は、ヒント文リスト生成手段４６で生成されたヒント文リストを格納するものである。ここで、ヒント文リストは、ヒント文候補から出題用に選択されて所定の順番に並べられた文（ヒント文）からなる。
【０１３５】
正解生成手段４３は、正解候補データベース４２１から所定の正解候補を選択し、選択した正解候補を正解として生成し、ヒント表現取得手段４４に出力するものである。
例えば、正解生成手段４３が、人名として「織田信長」を選択した場合、「織田信長」を当てるという問題となり、ユーザは、順次出されるヒントが誰のことを指しているのかを当てることとなる。以下では、例えば、「織田信長」という人名を当てるためのヒント文が生成されることとして説明する。なお、正解を作成する方法は、辞書の定義文提示による見出し語当てクイズの問題作成法と同様なので、公知の問題作成法を利用する。
【０１３６】
ヒント表現取得手段４４は、正解生成手段４３で生成された正解に対応するヒントとして、複数のヒント表現を、ネットワークＮを介してネットワークデータサーバ３１に格納されたデータベース３１ａから取得するものである。ここで、ヒント表現とは、キーワードまたはフレーズで表現されたヒントを示す。以下では、ネットワークＮを介して取得可能なテキストデータ群をＷｅｂデータという。Ｗｅｂデータには、例えば、インターネット上の人物事典が含まれる。インターネット上では、例えば、「織田信長」であれば、「戦国武将」といったカテゴリ情報がメタデータとして付与されている人物事典も存在するのが現状である。したがって、Ｗｅｂデータという場合に、このようなデータを想定する。
【０１３７】
ヒント表現取得手段４４は、正解を説明していると考えられるヒント表現を取得するために、第１表現取得手段４４１と、第２表現取得手段４４２と、第３表現取得手段４４３と、第４表現取得手段４４４とを備えている。
第１表現取得手段４４１は、図示を省略するが、公知のフレーズ検索を実行する手段と、形態素解析を実行する手段とを備え、ネットワークＮから得られるＷｅｂデータから特徴的な表現（キーワード）をヒント表現として抽出するものである。具体的には、人物を説明するのに特徴的なパターンを捉えて、「織田信長などの戦国大名」といった文から、「戦国大名」というヒント表現を獲得する。
【０１３８】
第２表現取得手段４４２は、第１表現取得手段４４１による形態素解析から得られる正解の読み仮名をヒント表現として抽出するものである。この第２表現取得手段４４２は、正解（人名）の表記（最初の文字、最後の文字）からヒント文を作成する。対象となる人名を形態素解析すると、読み仮名が取得できるため、この最初の文字、最後の文字を取得する。
【０１３９】
第３表現取得手段４４３は、ネットワークＮから得られるＷｅｂデータからフレーズをヒント表現として抽出するものである。ここで、フレーズは、動詞句である。この第３表現取得手段４４３は、特徴的な表現を用いず、Ａ（正解）を含む文自体からヒント文を作成する。この場合、「Ａが」という表現の係り先の動詞句が見つかれば、その動詞句をヒント表現として用いる。例えば、「織田信長が楽市楽座を開いた」とあれば、「織田信長が」は「楽市楽座を開いた」に係るため、「楽市楽座を開いた」をヒント表現とする。
【０１４０】
第４表現取得手段４４４は、質問応答システム３２に質問を出力し、質問応答システム３２の応答をヒント表現として取得するものである。この第４表現取得手段４４４は、「○○の関連語は？」、「○○に関連する場所は？」、「○○に関連する人物は？」という３つの質問文を生成し、それらを質問応答システム３２に送り、その応答をヒント表現とする。
【０１４１】
ヒント文候補生成手段４５は、ヒント表現取得手段４４で取得されたヒント表現を含む文を示すヒント文候補を生成するものであり、第１候補生成手段４５１と、第２候補生成手段４５２と、第３候補生成手段４５３と、第４候補生成手段４５４とを備えている。
【０１４２】
第１候補生成手段４５１は、第１表現取得手段４４１で取得されたヒント表現に対して、「○○だよ」、「○○だね」というテンプレートを用いてヒント文を作成する。例えば、その人物に関するカテゴリ情報が「戦国武将」である場合、第１候補生成手段は、「戦国武将だよ」というヒント文を作成する。
【０１４３】
第２候補生成手段４５２は、第２表現取得手段４４２で取得されたヒント表現に対して、テンプレートを用いてヒント文を作成する。この第２候補生成手段４５２は、人名から、「最初の文字は○だよ」と、「最後の文字は○だよ」というテンプレートを用いてヒント文を作成する。
【０１４４】
第３候補生成手段４５３は、第３表現取得手段４４３で取得されたヒント表現に対して、テンプレートを用いてヒント文を作成する。この第３候補生成手段４５３は、文章の語尾に対して、統語的なルールを適用することで最終の動詞を過去形にしてから、「よ」を付与する。つまり、「○○○たよ」というテンプレートを用いてヒント文を作成する。例えば、ヒント表現が「明智光秀に殺される」の場合、「明智光秀に殺されたよ」というヒント文になる。
【０１４５】
第４候補生成手段４５４は、第４表現取得手段４４４で取得されたヒント表現に対して、テンプレートを用いてヒント文を作成する。この第４候補生成手段４５４は、第３候補生成手段４５３と同様に、文章の語尾に対して、シンクタクティックなルールを適用することで最終の動詞を過去形にしてから、「よ」を付与するものである。
【０１４６】
ヒント文リスト生成手段４６は、図７に示すように、ヒントキーワード抽出手段４６１と、特徴量抽出手段４６２と、スコア算出手段４６３と、ソート手段４６４と、格納手段４６５とを備えている。
ヒントキーワード抽出手段４６１は、ヒント文候補データベース４２２に格納された各ヒント文候補からキーワードを抽出するものである。以下では、ヒントキーワード抽出手段４６１で抽出されたキーワードのことを、単にキーワードという。キーワードは、例えば、形態素解析の結果、名詞とされたものである。例えば、ヒント文候補が「武将だよ」の場合には、「武将」がキーワードとなる。
【０１４７】
特徴量抽出手段４６２は、Ｗｅｂデータにおいて、正解を含む文書（例えば、html文書）の個数（文書に関する特徴量）Ｅと、正解とキーワードとの両方を含む文書の個数（文書に関する特徴量）Ｆと、対象とするＷｅｂデータにおけるすべての文書の個数（文書に関する特徴量）Ｇと、対象とするＷｅｂデータにおけるキーワードのヒット数（文書に関する特徴量）Ｈとを抽出するものである。なお、特徴量Ｇを非常に大きな数値で代用してもよい。
【０１４８】
スコア算出手段４６３は、特徴量抽出手段４６２で抽出された各特徴量（Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ）に基づいて、Ｗｅｂデータにおける正解とキーワードとの共起頻度と、Ｗｅｂデータにおけるキーワードの一般性とを用いて、各ヒント文候補に対するスコア（第１スコア）Ｓ1を、式（１）に基づいて算出するものである。
【０１４９】
Ｓ1＝ｌｏｇ（Ｆ／Ｅ）＋ｌｏｇ（Ｈ／Ｇ）  …  式（３）
【０１５０】
式（３）では、正解とキーワードとの共起頻度に、正解と回答との関連度Ｆ／Ｅを用いた。関連度Ｆ／Ｅが高いヒント文候補は、ユーザにとって正解がすぐに分かるものであると考えられる。ただし、キーワードの中には、正解とは共起が強いが、滅多に使用されずユーザには分かりにくいものが混じる可能性がある。そこで、式（３）では、Ｗｅｂデータにおけるキーワードの一般性をＨ／Ｇとした。このＨ／Ｇの値が大きいほど、キーワードは、ユーザになじみがあるものとなる。つまり、式（３）は、第１スコアＳ1の値が大きいほど、正解が分かりにくいことを示す。例えば、織田信長の場合、「武将だよ」というヒントよりも「明智光秀に殺されたよ」というヒントの方が、内容において、織田信長と関連が高く、答えに直結すると思われる。
【０１５１】
ソート手段４６４は、各ヒント文候補のスコア（第１スコアＳ1）に基づいて、各ヒント文候補の優先順を決定し、決定された優先順でヒント文候補を並べて、ヒント文リストを生成するものである。ここでは、ソート手段４６４は、第１スコアＳ1の値が小さいヒント文候補ほど優先的にヒント文リストの上位（始め）に配置する。このように配置することで、正解がなるべくすぐに分からないような並べ方を実現できる。
【０１５２】
具体的には、ヒント文候補が多数ある場合、ランキングが低いヒント文候補（第１スコアＳ1の値が低いキーワード）は、関連度が低く、一般性も低いと考えられる。そのため、ランキングが低いヒント文候補は、ヒント文として必要ではない可能性が高い。そこで、ソート手段４６４は、多数のヒント文候補のうち、ランキングがトップＪ位（例えばＪ＝１０）のものだけを残す。そして、ソート手段４６４は、トップＪ位までのヒント文を逆順にし、ヒント文リストとする。ソート手段４６４で生成されたヒント文リストは、格納手段４６５によって、正解別にヒント文リストデータベース４２３に格納される。
【０１５３】
（ヒント生成部の動作）
図７に示したヒント生成部２２の一連の動作について図８を参照（適宜図７参照）して説明する。図８は、図７に示したヒント生成部の動作を示すフローチャートである。
ヒント生成部２２は、正解生成手段４３によって、正解候補を選択して正解を生成し（ステップＳ１０１）、ヒント表現取得手段４４によって、正解に対応するヒント表現を取得する（ステップＳ１０２）。そして、ヒント生成部２２は、ヒント文候補生成手段４５によって、取得したヒント表現でヒント文候補を生成し（ステップＳ１０３）、ヒントキーワード抽出手段４６１によって、各ヒント文候補からキーワードを抽出する（ステップＳ１０４）。そして、ヒント生成部２２は、特徴量抽出手段４６２によって、キーワードに関する複数の特徴量をネットワークＮを介してＷｅｂデータから抽出し（ステップＳ１０５）、スコア算出手段４６３によって、抽出した特徴量に基づいて、各ヒント文候補に対する第１スコアを算出する（ステップＳ１０６）。続いて、ヒント生成部２２は、ソート手段４６４によって、各ヒント文候補のスコアと出題ルールとに基づいて、ヒント文リストを生成し（ステップＳ１０７）、格納手段４６５によって、ヒント文リストを問題別に格納する（ステップＳ１０８）。
【０１５４】
（具体例）
表９は、正解「織田信長」に関して、検索エンジンｇｏｏ（登録商標）を用いて取得されたＷｅｂデータによって作成されたヒント文リストである。
【０１５５】
【表９】
2010186237.tif 000011
【０１５６】
（出題制御手段の構成例）
図９は、出題制御手段の構成例を示すブロック図である。出題制御手段１７は、図９に示すように、通信インタフェース４１と、記憶手段４２と、一致判定手段３３と、検索手段３４と、類似度算出手段３５と、ヒント文選択手段３６と、応答文生成手段３７と、出題管理手段３８と、回答抽出手段３９とを備えている。
記憶手段４２は、正解候補データベース４２１と、ヒント文リストデータベース４２３と、応答文データベース４２４とを備えている。応答文データベース４２４は、回答に対する応答文を格納するものである。応答文として、出題開始宣言文、回答が正解と一致するときの応答文、回答が正解と不一致のときの応答文等が準備されている。
【０１５７】
一致判定手段３３は、回答（入力）がある場合に、回答と正解とが一致するか否かを判定するものである。この一致判定手段３３は、回答と正解とが一致する場合には、応答文生成手段３７にその旨を通知し、回答と正解とが一致しない場合には、検索手段３４と類似度算出手段３５にその旨を通知する。
【０１５８】
検索手段３４は、一致判定手段３３から、回答と正解とが一致しない旨を通知された場合に、Ｗｅｂデータにおいて、正解を含むデータ群と、回答を含むデータ群と、回答と正解との両方を含むデータ群とのそれぞれの文書数を検索するものである。検索結果は、類似度算出手段３５に出力される。具体的には、検索手段３４は、例えば、ネットワークＮ上の人物事典を利用して、回答と正解とをそれぞれ示す２つの人名に関する記事（説明ページ）が、その人物事典の記事全体からどのようにハイパーリンクによって参照されているかを検索する。すなわち、検索手段３４は、回答を示す人名に関する記事（説明ページ）と、正解を示す人名に関する記事（説明ページ）とに対して、これら両方を参照する共通の記事（人名に限らない）がどれくらいあるか検索する。
【０１５９】
類似度算出手段３５は、検索手段３４で検索された結果に基づいて、ネットワークＮ（テキストデータ群）における回答と正解との共起性の高さを、回答と正解との類似度として算出するものである。算出された類似度は、応答文生成手段３７および出題管理手段３８に出力される。本実施形態では、例えば、類似度算出手段３５は、共起性の高さを、フィッシャー直接検定（フィッシャーの正確確率検定、ＦＥＴ：Fisher’s Exact Test）によって検定し、検定結果であるｐ値を類似度として算出する。
【０１６０】
類似度算出手段３５がＦＥＴにより類似度を算出する場合に、例えば、正解が「織田信長」で、回答が「豊臣秀吉」であり、「織田信長」に関する記事のページ数と、「豊臣秀吉」に関する記事のページ数と、対象とする人物事典のページ数Ｑとが、表１０に示すように求められた場合には、ＦＥＴのｐ値は、式（４）で示される。なお、ＦＥＴについては、「Agresti A,(1992), A Survey of Exact Inference for Contingencey Tables, Statical Science,7,131-153」に記載されている。ここで、類似度の算出は、ＦＥＴに限定されるものではなく、統計量の検定に用いられるカイ二乗値（χ2）、カイ二乗値を０〜１の範囲に正規化した値であるφ2などを用いることができる。
【０１６１】
【表１０】
2010186237.tif 000012
【０１６２】
【数１】
2010186237.tif 000013
【０１６３】
ヒント文選択手段３６は、ヒント文リストデータベース４２３に問題ごとに格納されたヒント文リストの中から優先順にしたがってヒント文を選択するものである。
ヒント文選択手段３６は、出題管理手段３８の指示に基づいて、ヒント文リストの並べ替え処理をした場合には、並べ替えられた順番に基づいて、ヒント文を選択すると共に、並び替えられた順序の情報を出題管理手段３８に通知する。
【０１６４】
例えば、ヒント文リストに記録されたヒント文の数が１０個で、６問出題された後に、並び替え処理をすると、出題順が当初「９」番目であったヒント文が、新たに「７」番目となった後に、当初「７」番目であったヒント文が、新たに「８」番目となる。ここで、並べ替えには、中抜きも含まれる。例えば、当初「７」〜「９」番目であったヒント文を中抜き（スキップ）して、出題順が当初「１０」番目であったヒント文を新たに「７」番目として、スキップしたヒント文をキャンセルする。
【０１６５】
応答文生成手段３７は、類似度算出手段３５で算出された類似度に基づいて、回答に対する応答文を生成するものである。この場合の応答文は、回答が正解にどれだけ近いのかをユーザに知らせるためのものである。
また、応答文生成手段３７は、回答と正解とが一致する場合に、回答に対する応答文を生成する。この場合の応答文は、回答が正解であることをユーザに知らせるためのものである。なお、応答文は、所定の規則にしたがって生成される。
本実施形態では、応答文生成手段３７は、応答文データベース４２４から応答文を選択することにより、応答文を生成する。この応答文生成手段３７は、出題管理手段３８から、ヒント文リストの並べ替え処理が行われたことを通知されると、通知された情報に基づいた応答文を生成する。ヒント文を単に並べ替えたときの応答文は、例えば、「これなら分かるかな？」などである。また、ヒント文の並べ替えの結果、中抜きをして最後のヒント文を出題するときの応答文は、例えば、「これが最後のヒントだよ。」などとなる。
【０１６６】
出題管理手段３８は、回答が入力されたか判定し、入力された回答と正解とが一致するまで異なる質問を繰り返し出題するものである。この出題管理手段３８は、入力装置Ｍから受け付けた回答を一致判定手段３３に出力し、応答文生成手段３７で生成された応答文と、ヒント文選択手段３６で選択されたヒント文とを出力装置Ｄに出力する。ここで、入力装置Ｍは、例えば、キーボードやマウス等であり、出力装置Ｄは、例えば、液晶ディスプレイ等である。
【０１６７】
出題管理手段３８は、クイズの開始時には、初期状態の応答文（出題開始宣言文）を出力してから、第１番目のヒント文を出力する。出題管理手段３８は、クイズの開始後は、回答が正解ならば、正解に対応した応答文を出力し、不正解ならば類似度に対応した応答文を出力してから次のヒント文を出力する。このため、出題管理手段３８は、出題数（回答数）を管理し、出題数に応じて、応答文生成手段３７と、ヒント文選択手段３６とを制御する。
【０１６８】
また、本実施形態では、出題管理手段３８は、類似度算出手段３５から取得した類似度（ｐ値）が所定値γ以上であるか否かを判別し、所定値γよりも小さい場合に、ヒント文リストの並べ替え処理をするようにヒント文選択手段３６に指示する。なお、所定値γを例えば、０．０１としてもよい。また、出題管理手段３８は、ヒント文選択手段３６から並べ替え処理の結果を取得し、応答文生成手段３７に通知する。
【０１６９】
回答抽出手段３９は、回答エージェントの機能であって、回答を正解候補データベース４２１から抽出し、抽出した回答を出題管理手段３８に出力するものである。この場合、出題管理手段３８は、回答抽出手段３９から受け付けた回答を一致判定手段３３に出力する。なお、出題管理手段３８は、入力装置Ｍから、所定の命令（クイズの開始、終了、ヒント文のスキップ等）を受け付ける。
【０１７０】
（出題制御手段の動作）
図９に示した出題制御手段の動作について図１０を参照（適宜図９参照）して説明する。図１０は、図９に示した出題制御手段の動作を示すフローチャートである。
出題制御手段１７は、出題管理手段３８によって、制御変数ｉを初期化（ｉ＝０）し（ステップＳ１１１）、応答文生成手段３７によって、出題開始宣言文（ｉ＝０）を生成する（ステップＳ１１２）。そして、出題制御手段１７は、出題管理手段３８によって、制御変数ｉの現在の値に「１」を加算し（ステップＳ１１３）、類似度（ｐ値）が所定値γ以上であるか否かを判別する（ステップＳ１１４）。そして、類似度（ｐ値）が所定値γ以上である場合（ステップＳ１１４：Ｙｅｓ）、出題制御手段１７は、ヒント文選択手段３６によって、ｉ番目のヒント文を選択し（ステップＳ１１５）、出題管理手段３８によって、ヒント文を表示させる。そして、出題制御手段１７は、出題管理手段３８によって、入力があるか否かを判別する（ステップＳ１１６）。入力がある場合（ステップＳ１１６：Ｙｅｓ）、出題制御手段１７は、一致判定手段３３によって、一致するか否かを判別する（ステップＳ１１７）。一致しない場合（ステップＳ１１７：Ｎｏ）、出題制御手段１７は、検索手段３４によって、Ｗｅｂデータにおいて、正解を含むデータ群と、回答を含むデータ群と、回答と正解との両方を含むデータ群とのそれぞれの文書数を検索する（ステップＳ１１８）。そして、出題制御手段１７は、類似度算出手段３５によって、類似度を算出し（ステップＳ１１９）、応答文生成手段３７によって、応答文を生成する（ステップＳ１２０）。
【０１７１】
一方、ステップＳ１１７において、一致する場合（ステップＳ１１７：Ｙｅｓ）、出題制御手段１７は、ステップＳ１２０に進む。ステップＳ１２０に続いて、出題制御手段１７は、出題管理手段３８によって、クイズの終了であるか否かを判別する（ステップＳ１２１）。クイズの終了である場合（ステップＳ１２１：Ｙｅｓ）、出題制御手段１７は、処理を終了する。一方、クイズの終了ではない場合（ステップＳ１２１：Ｎｏ）、出題制御手段１７は、ステップＳ１１３に戻る。
【０１７２】
また、ステップＳ１１４において、類似度（ｐ値）が所定値γよりも小さい場合（ステップＳ１１４：Ｎｏ）、出題制御手段１７は、ヒント文選択手段３６によって、並び替え処理を実行し（ステップＳ１２２）、ヒント文を選択する（ステップＳ１２３）。また、ステップＳ１１６において、入力がない場合（ステップＳ１１６：Ｎｏ）、出題制御手段１７は、出題管理手段３８によって、ヒント間隔時間HTが経過したか否かを判別する（ステップＳ１２４）。ヒント間隔時間HTが経過した場合（ステップＳ１２４：Ｙｅｓ）、出題制御手段１７は、ステップＳ１２０に進む。一方、ヒント間隔時間HTが経過しない場合（ステップＳ１２４：Ｎｏ）、出題制御手段１７は、ステップＳ１１６に戻る。
【０１７３】
なお、多人数思考喚起型対話装置１は、一般的なコンピュータを、多人数思考喚起型対話装置１を構成する前記した各手段として機能させるプログラム（多人数思考喚起型対話プログラム）により動作させることで実現することができる。このプログラムは、通信回線を介して提供することも可能であるし、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に書き込んで配布することも可能である。
【０１７４】
本実施形態によれば、複数の人間と複数の対話エージェントが参加する多人数の思考喚起型対話において、エージェントおよびユーザの発言内容および発言タイミングに係る対話状況を記憶手段で管理し、予め定められた対話制御ルールおよび発言生成ルールに基づいて、エージェントが、適切な内容かつ適切なタイミングで、共感的発言または自己中心的発言を出力することができる。したがって、人間が感じる満足度、エージェントに対する親近感や好感度、エージェントにケアされているという感覚が向上し、人間同士のやり取りを含むコミュニケーション量を増やすことができ、コミュニケーションを活性化することが可能となる。その結果、多人数対話に参加する人間同士のつながり、親近感、連帯感を強める効果が期待できる。
【０１７５】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その趣旨を変えない範囲で実施することができる。例えば、ユーザの人数やエージェントの体数は、適宜変更できる。また、例えば、本実施形態では、人名当てクイズとして説明したが、これに限定されるものではない。例えば、動物名や植物名などの生物名、地名などの無生物名、商品名、学習用語名、学術専門用語名等でもよい。また、図９に構成を示した出題制御手段１７や、図７に構成を示したヒント生成部２２は、一例であって、本発明はこれに限定されるものではない。また、エージェントの発言によってユーザの思考を喚起させる多人数思考喚起型対話であれば、対話は、クイズによる対話形式に限定されるものではない。
【実施例】
【０１７６】
本発明の効果を確認するために、実験により、本実施形態に係る多人数思考喚起型対話装置の性能を確かめた。実験参加者を募り、システムの評価実験を行った。実験参加者として１ペア２名の参加者を３２ペア集めた。３２ペアのうち、男性同士のペアが１６ペア、女性同士のペアが１６ペアであった。
【０１７７】
（Ａ）回答エージェントが存在しない場合、（Ｂ）回答エージェントが存在して、無感情条件が成立する場合、（Ｃ）回答エージェントが存在して、共感条件のみ成立している場合、（Ｄ）回答エージェントが存在して、自己中心条件のみ成立している場合、（Ｅ）回答エージェントが存在して、共感条件と自己中心条件の双方が成立している場合の５つのシステムを準備した。
【０１７８】
実験参加者の各ペアは、５つのシステムと順に対話を行った。ペアごとに、５つのシステムと対話する順序を並び替え、各システムとの対話順序の影響が現れないようにした。各対話においては、５つのクイズの問題が出題された。各システムとの対話において出題される問題の難易度は同程度に揃えた。
【０１７９】
各システムとの対話が終了した後、対話の満足度と回答エージェントに対する印象についてアンケート調査を行った。回答エージェントに対する印象についてのアンケートは、回答エージェントが存在するシステムに対してのみ行った。
【０１８０】
実験結果を分析することで、次のことが分かった。
（１）回答エージェントが存在しない場合に比べて、回答エージェントが存在する場合は、ユーザの発言量が統計的に有意に増加し、対話の満足度が統計的に有意に向上した。
（２）回答エージェントが存在する場合、共感条件が成立していない場合よりも、共感条件が成立している場合の方が、ユーザの発言量が統計的に有意に増加し、対話の満足度、回答エージェントに対する親近感や好感度、回答エージェントにケアされている感覚が統計的に有意に向上した（ｐ＜０．０１）。
（３）回答エージェントが存在する場合、自己中心条件が成り立っていない場合よりも、自己中心条件が成り立っている場合の方が、回答エージェントに対する好感度が統計的に有意に向上した（ｐ＜０．０１）。
ユーザの発言量、回答エージェントに対する親近感、回答エージェントにケアされている感覚に関しては、自己中心条件の成立する場合と成立しない場合とを比べて、統計的に有意な差はなかった。
【０１８１】
この結果から、本発明のシステムは、多人数の思考喚起型対話において、対話エージェントが適切な発言の内容とタイミングで発言することにより、コミュニケーションを活性化させることが可能であることが分かった。
【０１８２】
また、システム感情パラメータとして、共感条件を外部から与え、対話エージェントに対話の状況に応じて適切な内容とタイミングで共感的発言を行わせることにより、対話の満足度、回答エージェントに対する親近感・好感度、回答エージェントにケアされている感覚などを向上させ、ユーザ同士のやり取りを含むコミュニケーションを活性化させることが可能であることが分かる。
【０１８３】
さらに、システム感情パラメータとして、自己中心条件を外部から与え、対話エージェントに対話の状況に応じて適切な内容とタイミングで自己中心的発言を行わせることにより、コミュニケーション量の増加はみられないまでも、ユーザが感じる回答エージェントに対する好感度を向上させることができることが分かった。
【符号の説明】
【０１８４】
１      多人数思考喚起型対話システム（多人数思考喚起型対話装置）
２      ユーザ発言理解部（ユーザ発言理解手段）
３      対話制御部（対話制御手段）
４      エージェント発言生成部（エージェント発言生成手段）
５      対話状態（対話状態記憶手段）
６      発言キュー（キュー記憶手段）
１０    ディスプレイ
１１    対話制御ルール（対話制御ルール記憶手段）
１２    状況ＤＢ（状況ＤＢ記憶手段）
１３    発言タイプ判別手段
１４    対話行為選択手段
１５    状況条件判別手段
１６    発言促進条件判別手段
１７    出題制御手段
１８    発言生成手段
１９    発言生成ルール
２１    問題記憶部（問題記憶手段）
２２    ヒント生成部（ヒント生成手段）
２３    正誤判定部（正誤判定手段）
２４    類似判定部（類似判定手段）
２５    ヒント記憶部（ヒント記憶手段）
３１    ネットワークデータサーバ
３１ａ  データベース
３２    質問応答システム
３３    一致判定手段
３４    検索手段
３５    類似度算出手段
３６    ヒント文選択手段
３７    応答文生成手段
３８    出題管理手段
３９    回答抽出手段
４１    通信インタフェース
４２    記憶手段
４３    正解生成手段
４４    ヒント表現取得手段
４５    ヒント文候補生成手段
４６    ヒント文リスト生成手段
４２１  正解候補データベース
４２２  ヒント文候補データベース
４２３  ヒント文リストデータベース
４２４  応答文データベース
４４１  第１表現取得手段
４４２  第２表現取得手段
４４３  第３表現取得手段
４４４  第４表現取得手段
４５１  第１候補生成手段
４５２  第２候補生成手段
４５３  第３候補生成手段
４５４  第４候補生成手段
４６１  ヒントキーワード抽出手段
４６２  特徴量抽出手段
４６３  スコア算出手段
４６４  ソート手段
４６５  格納手段
Ｄ      出力装置
Ｍ      入力装置
Ｎ      ネットワーク
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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