(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザの内省を支援し、気づきに導く。【解決手段】課題特定手段１１は、ユーザの職業を取得し、ユーザに課題を問い合わせ、課題の問い合わせに対して、ユーザが入力した課題回答データを取得するとともに、課題回答データと、属性データ２１のユーザの職業に対応する課題に対応づけられた関連キーワードに基づいて、ユーザの課題を取得する。課題解決支援手段１２は、課題回答データに、ユーザの課題に対応づけられた関連キーワードが含まれる場合、課題回答データをミラーリングするとともに、課題の詳細を問い合わせ、課題回答データに、関連キーワードが含まれていない場合、課題回答データをミラーリングする。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの内省を支援する内省支援装置であって、
職業と、前記職業に対応する課題とを対応づけるとともに、前記職業および課題の関連キーワードを対応づける属性データを記憶する記憶装置と、
前記ユーザの課題を特定する課題特定手段と、
特定された前記ユーザの課題について、前記ユーザによる解決を支援する課題解決支援手段を備え、
前記課題特定手段は、
前記ユーザの職業を取得し、前記ユーザに課題を問い合わせ、前記課題の問い合わせに対して、前記ユーザが入力した課題回答データを取得するとともに、前記課題回答データと、前記属性データの前記ユーザの職業に対応する課題に対応づけられた関連キーワードに基づいて、前記ユーザの課題を取得し、
前記課題解決支援手段は、
前記課題回答データに、前記ユーザの課題に対応づけられた関連キーワードが含まれる場合、前記課題回答データをミラーリングするとともに、課題の詳細を問い合わせ、前記課題回答データに、前記関連キーワードが含まれていない場合、前記課題回答データをミラーリングする
ことを備えることを特徴とする内省支援装置。
【請求項２】
前記属性データはさらに、前記職業および課題に、当該課題に対する感情を示す感情キーワードを対応づけ、
前記課題解決支援手段はさらに、
前記課題の詳細の問い合わせに対して、前記ユーザが入力した課題詳細回答データを取得し、前記課題詳細回答データに、前記ユーザの課題データに対応する関連キーワードまたは感情キーワードが含まれる場合、前記課題詳細回答データをミラーリングするとともに、さらなる課題の詳細を問い合わせ、前記課題詳細回答データに、前記ユーザの課題データに対応する関連キーワードおよび感情キーワードが含まれていない場合、前記課題詳細回答データをミラーリングする
ことを備えることを特徴とする請求項１に記載の内省支援装置。
【請求項３】
前記記憶装置は、当該内省支援装置が代理するカウンセラーを紹介するエージェント開始挨拶データと、当該カウンセラーの経験に関するエージェント経験データとを含むテンプレートデータを記憶し、
前記課題特定手段は、
前記エージェント開始挨拶データを表示し、前記エージェント経験データを表示し、前記ユーザに職業を問い合わせ、前記ユーザの職業を取得した後、前記ユーザに前記職業に対応する経験を問い合わせる
ことを特徴とする請求項１または２に記載の内省支援装置。
【請求項４】
ユーザの内省を支援する内省支援方法であって、
コンピュータは、職業と、前記職業に対応する課題とを対応づけるとともに、前記職業および課題の関連キーワードを対応づける属性データを記憶し、
前記コンピュータが、前記ユーザの課題を特定するステップと、
前記コンピュータが、特定された前記ユーザの課題について、前記ユーザによる解決を支援するステップを備え、
前記課題を特定するステップは、
前記コンピュータが、前記ユーザの職業を取得するステップと、
前記コンピュータが、前記ユーザに課題を問い合わせるステップと、
前記コンピュータが、前記課題の問い合わせに対して、前記ユーザが入力した課題回答データを取得するステップと、
前記コンピュータが、前記課題回答データと、前記属性データの前記ユーザの職業に対応する課題に対応づけられた関連キーワードに基づいて、前記ユーザの課題を取得するステップを備え、
前記ユーザによる解決を支援するステップは、
前記コンピュータが、前記課題回答データに、前記ユーザの課題に対応づけられた関連キーワードが含まれる場合、前記課題回答データをミラーリングするとともに、課題の詳細を問い合わせるステップと、
前記コンピュータが、前記課題回答データに、前記関連キーワードが含まれていない場合、前記課題回答データをミラーリングするステップを備える
ことを特徴とする内省支援方法。
【請求項５】
前記属性データはさらに、前記職業および課題に、当該課題に対する感情を示す感情キーワードを対応づけ、
前記ユーザによる解決を支援するステップはさらに、
前記コンピュータが、前記課題の詳細の問い合わせに対して、前記ユーザが入力した課題詳細回答データを取得するステップと、
前記コンピュータが、前記課題詳細回答データに、前記ユーザの課題データに対応する関連キーワードまたは感情キーワードが含まれる場合、前記課題詳細回答データをミラーリングするとともに、さらなる課題の詳細を問い合わせるステップと、
前記コンピュータが、前記課題詳細回答データに、前記ユーザの課題データに対応する関連キーワードおよび感情キーワードが含まれていない場合、前記課題詳細回答データをミラーリングするステップ
を備えることを特徴とする請求項４に記載の内省支援方法。
【請求項６】
前記コンピュータは、当該コンピュータが代理するカウンセラーを紹介するエージェント開始挨拶データと、当該カウンセラーの経験に関するエージェント経験データとを含むテンプレートデータを記憶し、
前記課題を特定するステップは、
前記コンピュータが、前記エージェント開始挨拶データを表示するステップと、
前記コンピュータが、前記エージェント開始挨拶データを表示した後、前記エージェント経験データを表示するステップと、
前記コンピュータが、前記エージェント経験データを表示した後、前記ユーザに職業を問い合わせるステップと、
前記コンピュータが、前記ユーザの職業を取得した後、前記ユーザに前記職業に対応する経験を問い合わせるステップ
をさらに備えることを特徴とする請求項４または５に記載の内省支援方法。
【請求項７】
ユーザの内省を支援する内省支援プログラムであって、
コンピュータは、職業と、前記職業に対応する課題とを対応づけるとともに、前記職業および課題の関連キーワードを対応づける属性データを記憶し、
前記コンピュータに、
前記ユーザの課題を特定するステップと、
特定された前記ユーザの課題について、前記ユーザによる解決を支援するステップを実行させ、
前記課題を特定するステップは、
前記ユーザの職業を取得するステップと、
前記ユーザに課題を問い合わせるステップと、
前記課題の問い合わせに対して、前記ユーザが入力した課題回答データを取得するステップと、
前記課題回答データと、前記属性データの前記ユーザの職業に対応する課題に対応づけられた関連キーワードに基づいて、前記ユーザの課題を取得するステップを備え、
前記ユーザによる解決を支援するステップは、
前記課題回答データに、前記ユーザの課題に対応づけられた関連キーワードが含まれる場合、前記課題回答データをミラーリングするとともに、課題の詳細を問い合わせるステップと、
前記課題回答データに、前記関連キーワードが含まれていない場合、前記課題回答データをミラーリングするステップを備える
ことを特徴とする内省支援プログラム。
【請求項８】
前記属性データはさらに、前記職業および課題に、当該課題に対する感情を示す感情キーワードを対応づけ、
前記ユーザによる解決を支援するステップはさらに、
前記課題の詳細の問い合わせに対して、前記ユーザが入力した課題詳細回答データを取得するステップと、
前記課題詳細回答データに、前記ユーザの課題データに対応する関連キーワードまたは感情キーワードが含まれる場合、前記課題詳細回答データをミラーリングするとともに、さらなる課題の詳細を問い合わせるステップと、
前記課題詳細回答データに、前記ユーザの課題データに対応する関連キーワードおよび感情キーワードが含まれていない場合、前記課題詳細回答データをミラーリングするステップ
を備えることを特徴とする請求項７に記載の内省支援プログラム。
【請求項９】
前記コンピュータは、当該コンピュータが代理するカウンセラーを紹介するエージェント開始挨拶データと、当該カウンセラーの経験に関するエージェント経験データとを含むテンプレートデータを記憶し、
前記課題を特定するステップは、
前記エージェント開始挨拶データを表示するステップと、
前記エージェント開始挨拶データを表示した後、前記エージェント経験データを表示するステップと、
前記エージェント経験データを表示した後、前記ユーザに職業を問い合わせるステップと、
前記コンピュータが、前記ユーザの職業を取得した後、前記ユーザに前記職業に対応する経験を問い合わせるステップ
をさらに備えることを特徴とする請求項７または８に記載の内省支援プログラム。
【請求項１０】
カウンセラーを代理して、ユーザと対話する対話装置であって、
カウンセラーを紹介するエージェント開始挨拶データと、当該カウンセラーの経験に関するエージェント経験データとを含むテンプレートデータを記憶する記憶装置と、
前記エージェント開始挨拶データを表示し、前記エージェント経験データを表示し、前記ユーザに職業を問い合わせた後、前記ユーザの職業を取得し、前記ユーザの職業に対応する経験を問い合わせる信頼関係構築手段
を備えることを特徴とする対話装置。
【請求項１１】
コンピュータが、カウンセラーを代理して、ユーザと対話する対話方法であって、
コンピュータは、カウンセラーを紹介するエージェント開始挨拶データと、当該カウンセラーの経験に関するエージェント経験データとを含むテンプレートデータを記憶し、
前記コンピュータが、前記エージェント開始挨拶データを表示するステップと、
前記コンピュータが、前記エージェント開始挨拶データを表示した後、前記エージェント経験データを表示するステップと、
前記コンピュータが、前記エージェントの経験データを表示した後、前記ユーザに職業を問い合わせるステップと、
前記コンピュータが、前記ユーザの職業を取得した後、前記ユーザに前記職業に対応する経験を問い合わせるステップ
を備えることを特徴とする対話方法。
【請求項１２】
カウンセラーを代理して、ユーザと対話する対話プログラムであって、
コンピュータは、カウンセラーを紹介するエージェント開始挨拶データと、当該カウンセラーの経験に関するエージェント経験データとを含むテンプレートデータを記憶し、
前記コンピュータに、
前記エージェント開始挨拶データを表示するステップと、
前記エージェント開始挨拶データを表示した後、前記エージェント経験データを表示するステップと、
前記エージェントの経験データを表示した後、前記ユーザに職業を問い合わせるステップと、
前記ユーザの職業を取得した後、前記ユーザに前記職業に対応する経験を問い合わせるステップ
を実行させることを特徴とする対話プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの内省を支援する内省支援装置、内省支援方法および内省支援プログラムと、これらに用いられる対話装置、対話方法および対話プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、産業界や学内などの様々なコミュニティにおいて、様々な悩みや課題を抱えるユーザが増えている。ユーザは自分の抱える課題を自分自身では言語化できず、自身の力で、内省を深めて気づきを得ることも難しい。
【０００３】
このような状況を鑑み、コミュニティにカウンセラー（相談員）を配置する職場がある。しかしながら、コミュニティに属する人の悩みや課題は、そのコミュニティに特化したものとなるので、そのコミュニティに対応可能なカウンセラーは少ない。また、このカウンセラーが対応可能な人数は1ヶ月あたり延べ２０〜３０人であるので、圧倒的な人手不足な状態である。
【０００４】
そこで、カウンセラーの支援を代行できるソフトウェアエージェントが求められる。このようなソフトウェアエージェントとして、ＥＬＩＺＡが知られている（例えば、非特許文献１参照。）。非特許文献１に記載のＥＬＩＺＡは、ユーザが入力したテキスト内容をオウム返しする応答文を、作成する。オウム返しにより、ユーザは、ＥＬＩＺＡが話を聞いてくれていると感じる。またオウム返しによる対話においては、複雑かつ多量な専門知識を必要としないので、容易に活用することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】ジョセフ・ワイゼンバウム著、秋葉  忠利訳、「コンピュータ・パワー―人工知能と人間の理性」、サイマル出版会、１９７９年１月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、非特許文献１に記載のＥＬＩＺＡは、ユーザの入力した情報に対し、オウム返しするに留まるので、解決すべき問題や目標が明らかになっていくわけではないという問題がある。ＥＬＩＺＡによる応答文においては、オウム返しによるもので文脈を維持し活用しないため、ユーザが、対話を続けることが困難となる。このため、対話によりユーザの内省を継続的に深めて、問題を明確にし、問題の解決方法に気付くに至ることは難しい問題がある。
【０００７】
また、悩みや課題を解決するために、ユーザ自身が課題を明確にし、解決方法も自ら見出すことが求められる。そのためカウンセラーは、ユーザが自分自身で問題を明確にし、その解決法を見つけるための内省を促す必要がある。
【０００８】
すなわち、非特許文献１に示すように、オウム返しのみでは、ユーザの気づきを導くことは困難であり、問題を解決することは困難であると考えられる。
【０００９】
従って本発明の目的は、ユーザの内省を支援し、気づきに導くことのできる内省支援装置、内省支援方法および内省支援プログラムと、これらに用いられる対話装置、対話方法および対話プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明の第１の特徴は、ユーザの内省を支援する内省支援装置に関する。本発明の第１の特徴に係る内省支援装置は、職業と、職業に対応する課題とを対応づけるとともに、職業および課題の関連キーワードを対応づける属性データを記憶する記憶装置と、ユーザの課題を特定する課題特定手段と、特定されたユーザの課題について、ユーザによる解決を支援する課題解決支援手段を備える。課題特定手段は、ユーザの職業を取得し、ユーザに課題を問い合わせ、課題の問い合わせに対して、ユーザが入力した課題回答データを取得するとともに、課題回答データと、属性データのユーザの職業に対応する課題に対応づけられた関連キーワードに基づいて、ユーザの課題を取得する。課題解決支援手段は、課題回答データに、ユーザの課題に対応づけられた関連キーワードが含まれる場合、課題回答データをミラーリングするとともに、課題の詳細を問い合わせ、課題回答データに、関連キーワードが含まれていない場合、課題回答データをミラーリングする。
【００１１】
ここで、属性データはさらに、職業および課題に、当該課題に対する感情を示す感情キーワードを対応づけ、課題解決支援手段はさらに、課題の詳細の問い合わせに対して、ユーザが入力した課題詳細回答データを取得し、課題詳細回答データに、ユーザの課題データに対応する関連キーワードまたは感情キーワードが含まれる場合、課題詳細回答データをミラーリングするとともに、さらなる課題の詳細を問い合わせ、課題詳細回答データに、ユーザの課題データに対応する関連キーワードおよび感情キーワードが含まれていない場合、課題詳細回答データをミラーリングしても良い。
【００１２】
また記憶装置は、当該内省支援装置が代理するカウンセラーを紹介するエージェント開始挨拶データと、当該カウンセラーの経験に関するエージェント経験データとを含むテンプレートデータを記憶し、課題特定手段は、エージェント開始挨拶データを表示し、エージェント経験データを表示し、ユーザに職業を問い合わせ、ユーザの職業を取得した後、ユーザに前記職業に対応する経験を問い合わせても良い。
【００１３】
本発明の第２の特徴は、ユーザの内省を支援する内省支援方法に関する。本発明の第２の特徴に係る内省支援方法において、コンピュータは、職業と、職業に対応する課題とを対応づけるとともに、職業および課題の関連キーワードを対応づける属性データを記憶する。内省支援方法は、コンピュータが、ユーザの課題を特定するステップと、コンピュータが、特定されたユーザの課題について、ユーザによる解決を支援するステップを備える。課題を特定するステップは、コンピュータが、ユーザの職業を取得するステップと、コンピュータが、ユーザに課題を問い合わせるステップと、コンピュータが、課題の問い合わせに対して、ユーザが入力した課題回答データを取得するステップと、コンピュータが、課題回答データと、属性データのユーザの職業に対応する課題に対応づけられた関連キーワードに基づいて、ユーザの課題を取得するステップを備える。ユーザによる解決を支援するステップは、コンピュータが、課題回答データに、ユーザの課題に対応づけられた関連キーワードが含まれる場合、課題回答データをミラーリングするとともに、課題の詳細を問い合わせるステップと、コンピュータが、課題回答データに、関連キーワードが含まれていない場合、課題回答データをミラーリングするステップを備える。
【００１４】
ここで属性データはさらに、職業および課題に、当該課題に対する感情を示す感情キーワードを対応づけ、ユーザによる解決を支援するステップはさらに、コンピュータが、課題の詳細の問い合わせに対して、ユーザが入力した課題詳細回答データを取得するステップと、コンピュータが、課題詳細回答データに、ユーザの課題データに対応する関連キーワードまたは感情キーワードが含まれる場合、課題詳細回答データをミラーリングするとともに、さらなる課題の詳細を問い合わせるステップと、コンピュータが、課題詳細回答データに、ユーザの課題データに対応する関連キーワードおよび感情キーワードが含まれていない場合、課題詳細回答データをミラーリングするステップを備えても良い。
【００１５】
またコンピュータは、当該コンピュータが代理するカウンセラーを紹介するエージェント開始挨拶データと、当該カウンセラーの経験に関するエージェント経験データとを含むテンプレートデータを記憶し、課題を特定するステップは、コンピュータが、エージェント開始挨拶データを表示するステップと、コンピュータが、エージェント開始挨拶データを表示した後、エージェント経験データを表示するステップと、コンピュータが、エージェント経験データを表示した後、ユーザに職業を問い合わせるステップと、コンピュータが、前記ユーザの職業を取得した後、ユーザに職業に対応する経験を問い合わせるステップをさらに備えても良い。
【００１６】
本発明の第３の特徴は、ユーザの内省を支援する内省支援プログラムに関する。本発明の第３の特徴に係る内省支援プログラムにおいて、コンピュータは、職業と、職業に対応する課題とを対応づけるとともに、職業および課題の関連キーワードを対応づける属性データを記憶する。内省支援プログラムは、コンピュータに、ユーザの課題を特定するステップと、特定されたユーザの課題について、ユーザによる解決を支援するステップを実行させる。課題を特定するステップは、ユーザの職業を取得するステップと、ユーザに課題を問い合わせるステップと、課題の問い合わせに対して、ユーザが入力した課題回答データを取得するステップと、課題回答データと、属性データのユーザの職業に対応する課題に対応づけられた関連キーワードに基づいて、ユーザの課題を取得するステップを備える。ユーザによる解決を支援するステップは、課題回答データに、ユーザの課題に対応づけられた関連キーワードが含まれる場合、課題回答データをミラーリングするとともに、課題の詳細を問い合わせるステップと、課題回答データに、関連キーワードが含まれていない場合、課題回答データをミラーリングするステップを備える。
【００１７】
ここで属性データはさらに、職業および課題に、当該課題に対する感情を示す感情キーワードを対応づけ、ユーザによる解決を支援するステップはさらに、課題の詳細の問い合わせに対して、ユーザが入力した課題詳細回答データを取得するステップと、課題詳細回答データに、ユーザの課題データに対応する関連キーワードまたは感情キーワードが含まれる場合、課題詳細回答データをミラーリングするとともに、さらなる課題の詳細を問い合わせるステップと、課題詳細回答データに、ユーザの課題データに対応する関連キーワードおよび感情キーワードが含まれていない場合、課題詳細回答データをミラーリングするステップを備えても良い。
【００１８】
またコンピュータは、当該コンピュータが代理するカウンセラーを紹介するエージェント開始挨拶データと、当該カウンセラーの経験に関するエージェント経験データとを含むテンプレートデータを記憶し、課題を特定するステップは、エージェント開始挨拶データを表示するステップと、エージェント開始挨拶を表示した後、エージェント経験データを表示するステップと、エージェント経験データを表示した後、ユーザに職業を問い合わせるステップと、コンピュータが、ユーザの職業を取得した後、ユーザに職業に対応する経験を問い合わせるステップをさらに備えても良い。
【００１９】
本発明の第４の特徴は、カウンセラーを代理して、ユーザと対話する対話装置に関する。本発明の第４の特徴に係る対話装置は、カウンセラーを紹介するエージェント開始挨拶データと、当該カウンセラーの経験に関するエージェント経験データとを含むテンプレートデータを記憶する記憶装置と、エージェント開始挨拶データを表示し、エージェント経験データを表示し、ユーザに職業を問い合わせた後、ユーザの職業を取得し、ユーザの職業に対応する経験を問い合わせる信頼関係構築手段を備える。
【００２０】
本発明の第５の特徴は、コンピュータが、カウンセラーを代理して、ユーザと対話する対話方法に関する。本発明の第５の特徴に係る対話方法において、コンピュータは、カウンセラーを紹介するエージェント開始挨拶データと、当該カウンセラーの経験に関するエージェント経験データとを含むテンプレートデータを記憶する。本発明の第５の特徴に係る対話方法は、コンピュータが、エージェント開始挨拶データを表示するステップと、コンピュータが、エージェント開始挨拶データを表示した後、エージェント経験データを表示するステップと、コンピュータが、エージェントの経験データを表示した後、ユーザに職業を問い合わせるステップと、コンピュータが、ユーザの職業を取得した後、ユーザに職業に対応する経験を問い合わせるステップを備える。
【００２１】
本発明の第６の特徴は、カウンセラーを代理して、ユーザと対話する対話プログラムに関する。本発明の第６の特徴に係る対話プログラムにおいて、コンピュータは、カウンセラーを紹介するエージェント開始挨拶データと、当該カウンセラーの経験に関するエージェント経験データとを含むテンプレートデータを記憶する。本発明の第６の特徴に係る対話プログラムは、コンピュータに、エージェント開始挨拶データを表示するステップと、エージェント開始挨拶データを表示した後、エージェント経験データを表示するステップと、エージェントの経験データを表示した後、ユーザに職業を問い合わせるステップと、ユーザの職業を取得した後、ユーザに職業に対応する経験を問い合わせるステップを実行させる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、ユーザの内省を支援し、気づきに導くことのできる内省支援装置、内省支援方法および内省支援プログラムと、これらに用いられる対話装置、対話方法および対話プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の実施の形態に係る内省支援方法の概略を説明するフローチャートである。
【図２】本発明の実施の形態に係る内省支援装置のハードウェア構成と機能ブロックを説明する図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る属性データのデータ構造とデータの一例を説明する図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る内省支援方法を説明するフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態に係る内省支援方法における会話例を説明する図である。（その１）
【図６】本発明の実施の形態に係る内省支援方法における会話例を説明する図である。（その２）
【図７】本発明の実施の形態に係る内省支援方法における会話例を説明する図である。（その３）
【図８】本発明の実施の形態に係る内省支援方法における会話例を説明する図である。（その４）
【図９】本発明の実施の形態に係る内省支援方法による対話継続回数の評価を説明する図である。
【図１０】本発明の実施の形態に係る内省支援方法による信頼関係および気づきの評価方法を説明する図である。
【図１１】本発明の実施の形態に係る内省支援方法による評価を説明する図であって、図１１（ａ）は、信頼関係の評価を説明し、図１１（ｂ）は、気づきの評価を説明する図である。
【図１２】本発明の第１の変形例に係る内省支援装置のハードウェア構成と機能ブロックを説明する図である。
【図１３】本発明の第１の変形例に係る内省支援装置のモジュール構成を説明する図である。
【図１４】本発明の第１の変形例に係る内省支援装置における文脈指向を説明する図である。
【図１５】本発明の第１の変形例に係る内省支援装置のカウンセリングナレッジデータの一部であって、職業経験と経験知を整理するために参照されるデータの一例を説明する図である。
【図１６】本発明の第１の変形例に係る内省支援装置のオントロジー辞書データであって、職種を特定するために参照されるデータの一例を説明する図である。
【図１７】本発明の第１の変形例に係る内省支援装置のオントロジー辞書データであって、課題種別を抽出するために参照されるデータの一例を説明する図である。
【図１８】本発明の第１の変形例に係る内省支援装置において、課題、課題の下位および感情表現のオントロジーキーワードを説明する図である、
【図１９】本発明の第１の変形例に係る内省支援装置において、文脈オブジェクトデータの構造を説明する図である、
【図２０】本発明の第２の変形例に係る対話装置のハードウェア構成と機能ブロックを説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一または類似の部分には同一または類似の符号を付している。
【００２５】
本発明の実施の形態において「ユーザ」は、本発明の実施の形態に係る内省支援装置による支援を受ける対象者であって、クライアントと称される場合もある。
【００２６】
「内省」は、深く自己をかえりみること、反省することである。本発明の実施の形態に係る内省支援装置は、文脈に応じて、ユーザに内省を促す応答文を作成して出力する。
【００２７】
「ミラーリング」は、相手が入力した文章を、オウム返しに返答するメッセージを作成して、出力することである。例えばユーザが、「私は、ＳＥになりたいのですが、仕事に就けるか不安なのです。」と入力した場合を考える。これをコンピュータは、ミラーリングすることにより「あなたは、ＳＥになりたいのですが、仕事に就けるか不安なのですね。」と出力する。このように、ミラーリング処理においては、「私」を「あなた」と置換する。またコンピュータは、英文の場合、付加疑問文を付与し、日本文の場合は「〜ですね」と語尾を変換するなどして、ユーザに問いかけつつ確認する文章を作成しても良い。
【００２８】
（内省支援方法の概要）
本発明の実施の形態に係る内省支援方法は、内省支援装置１によって実行される。内省支援装置１は、所定の内省支援プログラムがインストールされた一般的なコンピュータである。内省支援装置１は、ユーザの属するコミュニティの課題に対応可能なカウンセラーのエージェント（代理人）として機能する。
【００２９】
図１を参照して、本発明の実施の形態に係る内省支援方法の概略を説明する。まず、ステップＳ１においてユーザが、内省支援装置１や内省支援プログラムなどを起動すると、ステップＳ２に進む。
【００３０】
ステップＳ２において内省支援装置１は、課題特定フェーズを遂行する。課題特定フェーズにおいて内省支援装置１は、エージェントとユーザとが、経験を共有しながら信頼関係を構築し問題の大枠を明確するとともに、内省を促すための導入の役割を担う。従って、課題特定フェーズの文脈は比較的明確である。課題特定フェーズにおいて内省支援装置１は、信頼関係を構築するプロセスに先立って、社会人や学生などの、ユーザの属する職業を絞り込む。そして内省支援装置１は、その職業になるまでの経験を質問し、ユーザに回答させる。更に各経験の節々で獲得した、人生を過ごしていくための経験知を内省し話してもらう。
【００３１】
このように課題特定フェーズにおいて、内省支援装置１は、職業の絞り込み、経験や経験知の共有、そして課題の特定を進める。具体的には内省支援装置１は、支援開始にあたって、エージェントがユーザに挨拶し、エージェント自身の経験内容を提供する。さらに内省支援装置１は、ユーザの職業を取得し、そのユーザの職業に応じて、ユーザ自身の経験内容も提供させ、ユーザが経験を整理するのを支援する。これにより、エージェントとユーザとが、互いに共感して、信頼関係を築くことに寄与する。さらに内省支援装置１は、この職業から、ユーザの課題種別および課題を絞り込み、特定する。
【００３２】
ステップＳ３において内省支援装置１は、課題解決フェーズを遂行する。課題解決フェーズにおいて内省支援装置１は、ステップＳ２で築かれた信頼関係を維持し深めつつ、ステップＳ２で特定された課題に即した文脈で、ユーザとの対話が継続されるように、エージェントの応答文を作成する。内省支援装置１は、ユーザが明確に言語化した文脈を利用して応答するとともに、課題解決に向けて、文脈に即して言い換えしたり、課題を詳細化したりすることで、ユーザに内省を促す。このような処理を繰り返すことで、内省支援装置１は、ユーザが気づきに至るよう、支援する。
【００３３】
ステップＳ３において、課題解決フェーズの処理を繰り返し、ステップＳ４においてユーザが、内省支援装置１や内省支援プログラムなどを停止すると、内省支援装置１は処理を終了する。
【００３４】
このように、本発明の実施の形態に係る内省支援方法は、課題特定フェーズと、課題解決フェーズとにわけて処理することにより、課題の枠組みを明確にし、その明確にされた枠組みの中で文脈を維持して会話を継続する。これにより内省支援装置１は、継続された会話の中で、ユーザ自身が気づきにより、課題を明確にし、解決方法も自ら見出すことができる。
【００３５】
また、本発明の実施の形態に係る内省支援方法においては、職業から課題を絞り込む場合を説明するが、この際、ステップＳ１１１で取得したユーザの経験も考慮して、課題を絞り込んだり、応答文を作成したりしても良い。
【００３６】
（内省支援装置）
図２を参照して、本発明の実施の形態に係る内省支援装置１を説明する。内省支援装置１は、中央処理制御装置１０、記憶装置２０、入力装置３０および出力装置４０などを備える一般的なコンピュータである。
【００３７】
入力装置３０は、キーボードやマウスなどであって、ユーザの指示を、中央処理制御装置１０に入力する。出力装置４０は、表示装置などであって、中央処理制御装置１０の処理結果をユーザに認識可能な状態で出力する。本発明の実施の形態において内省支援装置１は、カウンセラーのエージェントとして機能する。従って内省支援装置１は、ユーザに入力装置３０および出力装置４０を介して、エージェントとチャットしているような体験を与え、ユーザに内省を促す。
【００３８】
別の実施態様として、内省支援装置１は、通信制御装置（図示せず）を備え、通信ネットワークに接続された入力装置および出力装置を介して、ユーザの指示を取得したり、ユーザに情報を提供したりしても良い。また本発明の実施の形態においては、文字を使ったチャット形式を想定するが、これに限らない。例えば内省支援装置１は、エージェントの応答文のテキストデータを音声データに変換して出力し、ユーザの音声を音声データに変換するとともに音声データをテキストデータに変換する変換装置（図示せず）を用いることにより、音声による会話形式で実現しても良い。
【００３９】
記憶装置２０は、内省支援プログラムを記憶するとともに、属性データ２１およびテンプレートデータ２２を記憶する。
【００４０】
属性データ２１は、職業と、職業に対応する課題とを対応づけるとともに、職業および課題の関連キーワードを対応づける。属性データ２１は、ユーザの課題を絞り込むとともに、ユーザに詳細化を促すキーワードを設定したオントロジーである。属性データ２１は、例えば図３に示すように、３つのテーブルを備えても良い。
【００４１】
図３（ａ）は、ユーザの職業を特定するために用いる第１の属性データ２１ａである。第１の属性データ２１ａは、職業の識別子と、この職業を判定するための関連キーワードとを対応づけたデータである。例えば、内省支援装置１がユーザに職業を問い合わせた際、ユーザから得られた回答に「科学」が含まれている場合、そのユーザの職業が、「理系の学生」であると判定する。
【００４２】
図３（ｂ）および（ｃ）は、ユーザの職業が判定された後、そのユーザの課題を絞り込む際に用いる第２の属性データ２１ｂおよび第３の属性データ２１ｃである。本発明の実施の形態において、第２の属性データ２１ｂは、課題の種別を絞り込むために用いられ、第３の属性データ２１ｃは、特定された課題の種別をさらに詳細な課題に絞り込むという、２段階での絞り込みを想定するが、これに限られない。
【００４３】
図３（ｂ）に示す第２の属性データ２１ｂは、課題種別と、課題種別を判定するための関連キーワードとを対応づけたデータである。ここで、課題種別は、職業毎に設けられる。図３（ｂ）に示す第２の属性データ２１ｂは、職業「学生」に関する課題種別のみを挙げている。例えば内省支援装置１がユーザに課題を問い合わせた際、ユーザから得られた回答に「今後のキャリア」が含まれている場合、そのユーザの課題種別が、「キャリア発達」であると判定する。図３において図示しないが、「ＩＴ従事者」などの他の職業についても同様に、課題種別を判定するための関連キーワードが設けられる。
【００４４】
図３（ｃ）に示す第３の属性データ２１ｃは、課題の識別子と、課題を判定し、内省を促すための関連キーワードおよび感情キーワードとを対応づけたデータである。この感情キーワードは、ユーザに課題の具体化を促し、気づきを支援するためのトリガーとなるキーワードであって、具体的には、「心配」、「不安」などである。図３（ｃ）に示す第３の属性データ２１ｃは、職業「学生」および課題種別「キャリア」に関する課題のみを挙げている。図３において図示しないが、「ＩＴ従事者」の「キャリア」などの他の職業および課題種別についても同様に、課題を判定するための関連キーワードおよび感情キーワードが設けられる。第３の属性データ２１ｃは、ユーザが入力したテキストデータに含まれるキーワードやフレーズから、職業および課題種別に絞り込むために用いられる。これにより、第３の属性データ２１ｃは、ユーザの問題を特定する。
【００４５】
テンプレートデータ２２は、内省支援装置１が出力するエージェントの台詞のデータである。この台詞は、内省支援装置１が代理するカウンセラーを想定して予め決定される。例えばテンプレートデータ２２は、カウンセラーを紹介するエージェント開始挨拶データと、カウンセラーの経験に関するエージェント経験データとを含む。テンプレートデータ２２の各台詞のデータは、中央処理制御装置１０によって読み出され、出力装置４０に適宜出力される。
【００４６】
中央処理制御装置１０は、課題特定手段１１および課題解決支援手段１２を備える。
【００４７】
課題特定手段１１は、ユーザの課題を特定する。課題特定手段１１の処理は、図１のステップＳ２の処理に相当する。
【００４８】
課題特定手段１１は、テンプレートデータ２２のエージェント開始挨拶データを表示し、エージェント経験データを表示し、ユーザに職業を問い合わせ、ユーザの職業を取得した後、ユーザに職業に対応する経験を問い合わせる。課題特定手段１１は、ユーザの職業を取得し、ユーザに課題を問い合わせ、課題の問い合わせに対して、ユーザが入力した課題回答データを取得する。課題特定手段１１はさらに、課題回答データと、属性データ２１のユーザの職業に対応する課題に対応づけられた関連キーワードに基づいて、ユーザの課題を取得する。
【００４９】
課題解決支援手段１２は、特定されたユーザの課題について、ユーザによる解決を支援する。課題解決支援手段１２の処理は、図１のステップＳ３の処理に相当する。
【００５０】
課題解決支援手段１２は、ユーザが入力した課題回答データに、ユーザの課題に対応づけられた関連キーワードが含まれる場合、課題回答データをミラーリングするとともに、課題の詳細を問い合わせる。一方、課題回答データに、関連キーワードが含まれていない場合、課題解決支援手段１２は、課題回答データをミラーリングする。
【００５１】
さらに課題解決支援手段１２は、課題の詳細の問い合わせに対して、ユーザが入力した課題詳細回答データを取得する。課題解決支援手段１２は、課題詳細回答データに、ユーザの課題データに対応する関連キーワードまたは感情キーワードが含まれる場合、課題詳細回答データをミラーリングするとともに、さらなる課題の詳細を問い合わせる。一方、課題詳細回答データに、ユーザの課題データに対応する関連キーワードおよび感情キーワードが含まれていない場合、課題解決支援手段１２は、課題詳細回答データをミラーリングする。
【００５２】
（内省支援方法）
図４ないし図８を参照して、本発明の実施の形態に係る内省支援方法およびその会話例を説明する。
【００５３】
まずユーザが内省支援装置１を起動し、開始挨拶を入力すると、ステップＳ１０１において課題特定手段１１は、ユーザによる入力信号に基づいて生成されたユーザ開始挨拶データを取得する。更に課題特定手段１１は、生成したユーザ開始挨拶データを出力装置４０に出力し、ユーザが認識可能な形式で表示する。例えば出力装置４０は、図５の文ＳＴ１１「私は今回が初めてです。」を表示する。
【００５４】
次にステップＳ１０３において課題特定手段１１は、テンプレートデータ２２を参照して、エージェント開始挨拶データおよびエージェント経験データを抽出する。ステップＳ１０４において課題特定手段１１は、エージェント開始挨拶データを出力装置４０に出力する。このエージェント開始挨拶データは、ユーザ開始挨拶データをミラーリングしたデータであっても良い。続いてステップＳ１０５において課題特定手段１１は、エージェント経験データを出力装置４０に出力する。ステップＳ１０６において、ユーザの職業を問い合わせるプロンプトを表示し、ユーザに職業の入力を促す。
【００５５】
ステップＳ１０４ないしステップＳ１０６による出力結果は、図５の文ＳＴ１２に対応する。例えば図５に示すように、ユーザが「私は今回が初めてです。」と入力したことに対し、課題特定手段１１は、文ＳＴ１２に示すように、「今回初めてですね。」と、ユーザの文ＳＴ１１をミラーリングした応答文を生成し、出力する。さらに、課題特定手段１１は、エージェント経験データとして、カウンセラーの業務経験と経験知などを、出力装置４０に出力するとともに、職業を問い合わせるために、「それでは、現在の職業を教えてください。」と続く文章を生成し、出力する。
【００５６】
ステップＳ１０７において課題特定手段１１は、ステップＳ１０６のプロンプトに対しユーザの入力によって生成された職業回答データを取得し、出力装置４０に出力する。この職業回答データは、図５の文ＳＴ１３「私は情報系の学部に所属しています。」に対応する。ステップＳ１０８において課題特定手段１１は、属性データ２１を参照し、ステップＳ１０７で取得した職業回答データから、ユーザの職業データを特定する。文ＳＴ１３に「情報」が含まれ、ここで図３（ａ）に示す第１の属性データ２１ａの職業「理系の学生」の関連キーワードに「情報」が含まれている。従って課題特定手段１１は、ユーザの職業が、「理系の学生」であると特定する。
【００５７】
これに対しステップＳ１０９において課題特定手段１１は、ステップＳ１０８で特定したユーザの職業データを、出力装置４０に出力する。ここで課題特定手段１１は、ステップＳ１０７でユーザの入力に基づいて生成された職業回答データをミラーリングするとともに、ステップＳ１０８で特定した職業データを出力しても良い。例えば図５に示すように、課題特定手段１１は、文ＳＴ１４「あなたは、情報系の学部に所属、つまり理工系の学生ですね。」を表示する。
【００５８】
ここで図６に示すように、ユーザが回答として、文ＳＴ２１「はい、そうです。」と、肯定する文章を入力したとする。この場合、ステップＳ１１０において、課題特定手段１１は、ユーザの経験を問い合わせるプロンプトを表示する。ここでの経験の入力は、ユーザの職業に依存する。具体的には、課題特定手段１１は、後述する図１５に示すような、職業毎の経験値の整理項目を対応づけたデータを参照して、ユーザの職業に対応する経験を問い合わせる。図５ないし図８に示す例においてユーザは学生であるので、課題特定手段１１は、図１５において、職業「学生」に対応づけられた、高校時代の経験、大学に入学した目的、大学での体験項目を順次問い合わせる。具体的には、課題特定手段１１は、次の文脈であるユーザの高校時代の経験を問い合わせるプロンプトを含む文ＳＴ２２を表示し、ユーザに経験の入力を促す。
【００５９】
ここでステップＳ１１１において課題特定手段１１は、ステップＳ１１０のプロンプトに対しユーザの入力によって生成された経験回答データを取得し、出力装置４０に出力する。この経験回答データは、図６の文ＳＴ２３「私は、高校では部活動一筋でした。」に対応する。これに対し課題特定手段１１は、文ＳＴ２３をミラーリングした文ＳＴ２４を出力する。これにより、課題特定手段１１は、ユーザに、更に経験を語るよう促す。
【００６０】
ユーザがさらに経験を入力し、課題特定手段１１は、ユーザがさらに入力した経験回答データを、取得し、出力装置４０に出力する。この経験回答データは、図６の文ＳＴ２５「３年生最後の夏に県大会に出場できました。」に対応する。課題特定手段１１は、文ＳＴ２５をミラーリングするとともに、入力するべき経験がない場合、「経験知追加なし」の選択を促すメッセージを含む文ＳＴ２６を表示する。
【００６１】
これに対し、ユーザが「経験知追加なし」を選択すると、課題特定手段１１は、次に、大学に入学した目的を問い合わせるプロンプトを表示する。ユーザはこれに対し、大学に入学した目的を回答し、「経験知追加なし」を選択すると、課題特定手段１１は、さらに、大学での体験項目を問い合わせるプロンプトを表示する。このように、図６に示す会話を継続して、課題特定手段１１は、ユーザの職業にあった経験を取得する。
【００６２】
このように、ステップＳ１１１においてユーザが経験回答データを入力すると、ステップＳ１１２において課題特定手段１１は、課題種別を問い合わせるプロンプトを表示する。課題特定手段１１は、図７に示す文ＳＴ３１「それでは、今ここで頭に浮かぶ気がかりなことや課題がありましたらお話下さい。」を表示する。ここでステップＳ１１３において課題特定手段１１は、ステップＳ１１２のプロンプトに対しユーザの入力によって生成された課題種別入力データを取得し、出力装置４０に出力する。この課題種別入力データは、図７の文ＳＴ３２「ＩＴ技術を着実に学んでいけるのか心配なのです。」に対応する。
【００６３】
ステップＳ１１４において課題特定手段１１は、属性データ２１を参照して、ステップＳ１１３で入力された課題種別入力データと、ステップＳ１０８で特定した職業データに関する課題種別から、課題種別の候補データを特定する。具体的には、課題特定手段１１は、第２の属性データ２１ｂを参照して、ユーザの職業「理系の学生」に関連する課題種別「キャリア」、「人間関係」、「学校環境」および「自己の不安」を特定する。
【００６４】
そこで課題特定手段１１は、ステップＳ１１５において、課題種別を問い合わせるプロンプトを表示する。具体的には課題特定手段１１は、文ＳＴ３２で入力された文書をミラーリングするとともに、ステップＳ１１４で特定した課題種別を、ユーザの課題種別の候補として問い合わせる文ＳＴ３３を生成し、表示する。この文ＳＴ３３は、「あなたは、ＩＴ技術を着実に学んでいけるのか心配なのですね。そのことは、キャリア、人間関係、学校環境、自己の不安のどれに関係しますか？」である。
【００６５】
これに対しユーザが、ステップＳ１１６において「キャリア」、「人間関係」、「学校環境」および「自己の不安」のうちの自己の課題を選択する課題種別データを入力すると、課題特定手段１１は、ユーザが選択した課題種別を表示する。具体的には、課題特定手段１１は、ユーザの入力に基づいて文ＳＴ３４「今後のキャリアに関連します。」を表示する。ステップＳ１１５およびステップＳ１１６の処理は、エージェントとユーザの会話で処理されているが、課題特定手段１１は、課題種別候補から一つを選ばせるラジオボタンを表示するなどして、実現されても良い。
【００６６】
さらに課題特定手段１１は、ユーザが入力した文ＳＴ３４をミラーリングする文ＳＴ３５を生成し、表示する。文ＳＴ３５は、「あなたの気がかりなことは、今後のキャリアに関連するのですね。」である。これに対し、ユーザが肯定する文ＳＴ３６「はい。」を入力すると、課題特定手段１１は、ユーザの課題種別が「今後のキャリア」と決定し、この決定した課題種別をさらに絞り込む処理をする。
【００６７】
課題特定手段１１は、ステップＳ１１７において、課題を具体的に問い合わせるプロンプトを表示する。課題特定手段１１は、具体的には、ステップＳ１１７において文ＳＴ３６「あなたは、今後のキャリアに対する課題があるのですね。課題を整理して具体的にお話ください。」を生成して表示する。この文ＳＴ３６は、ユーザの課題「今後のキャリア」を確認するとともに、「課題を整理して具体的にお話ください。」と問いかけることで、この課題を具体的にユーザに言語化させる役割を担う。
【００６８】
これに対してステップＳ１１８においてユーザが、課題入力データを入力すると、課題解決支援手段１２は、この課題入力データを表示する。この課題入力データは、図８の文ＳＴ４１「私は、ＳＥになりたいのですが、仕事に就けるか不安なのです。」である。
【００６９】
これに対し課題解決支援手段１２は、ステップＳ１１９においてユーザの課題を特定する。具体的には、図３（ｃ）の第３の属性データ２１ｃを参照し、文ＳＴ４１に含まれるキーワード「ＳＥになりたい」と、課題「就職活動」に対応する関連キーワード「ＳＥになりたい」が合致すると判定する。これにより課題特定手段１１は、ユーザの課題が「就職活動」であると判定する。
【００７０】
このように、ユーザの課題が特定されると、課題解決支援手段１２は、このように特定された課題「就職活動」に関する文脈を逸脱することなく、ユーザの課題解決を支援する。具体的には、課題解決支援手段１２は、ステップＳ１２０において、ユーザが入力した課題回答データに、特定した課題に関連するキーワードがあるか否かを判定する。このキーワードは、図３（ｃ）に示す第３の属性データ２１ｃの関連キーワードおよび感情キーワードを含む。キーワードがある場合、課題解決支援手段１２は、ステップＳ１２１において、詳細を問うプロンプトを生成して表示し、ユーザに更なる入力を促す。このとき課題解決支援手段１２は、ユーザが入力したテキストデータをミラーリングした文字列と、詳細を問う文字列とを連結した文を生成して表示しても良い。一方、キーワードを含まない場合、課題解決支援手段１２は、ステップＳ１２２において、ユーザが入力したテキストデータをミラーリングした文字列を生成して表示する。
【００７１】
ステップＳ１２１ないしステップＳ１２２において、出力装置４０に表示される会話を、図８を参照して説明する。
【００７２】
ユーザの入力により生成された文ＳＴ４１「私は、ＳＥになりたいのですが、仕事に就けるか不安なのです。」に、第３の属性データ２１ｃの関連キーワード「ＳＥになりたい」と感情キーワード「不安」が含まれる。そこで課題解決支援手段１２は、ステップＳ１２１で示すように、文ＳＴ４２「あなたは、ＳＥになりたいのですが、仕事に就けるか不安なのですね。もう少し詳しくお話ください。」を出力装置４０に出力する。文ＳＴ４２のうち、「あなたは、ＳＥになりたいのですが、仕事に就けるか不安なのですね。」は、文ＳＴ４１をミラーリングした部分である。また「もう少し詳しくお話ください。」は、文ＳＴ４２の１文目の「不安」が、第３の属性データ２１ｃの感情キーワードに一致することにより、さらに詳細を問う文章である。文ＳＴ４２の「もう少し詳しくお話ください。」に対し、課題解決支援手段１２は、ユーザに、「不安」についてさらに詳細に入力するよう促す。
【００７３】
これに対しユーザの入力により生成された文ＳＴ４３「年齢や能力的なこともあって、きちんとした仕事に就けるのか不安なのです。」が、出力装置４０に表示される。文ＳＴ４２において、「不安」についてさらに詳細に入力するよう促したことにより、課題解決支援手段１２は、ユーザに、「不安」の理由を言語化することを支援する。
【００７４】
これに対し課題解決支援手段１２は、文ＳＴ４４「あなたは、年齢や能力的なこともあって、きちんとした仕事に就けるのか不安なのですね。もう少し詳しくお話しください。」を出力装置４０に出力する。文ＳＴ４４のうち、「あなたは、年齢や能力的なこともあって、きちんとした仕事に就けるのか不安なのですね。」は、文ＳＴ４３をミラーリングした部分である。また「もう少し詳しくお話ください。」は、文ＳＴ４３の「不安」が、第３の属性データ２１ｃの感情キーワードに一致することにより、さらに詳細を問う文章である。文ＳＴ４４の「もう少し詳しくお話ください。」に対し、課題解決支援手段１２は、ユーザに、「不安」についてさらに詳細に入力するよう促す。
【００７５】
これに対し課題解決支援手段１２は、ユーザの入力により生成された文ＳＴ４５「私はＩＴの飲み込みが遅くて、将来、ＩＴ関連の仕事につくのは難しいと思うのです。」を、出力装置４０に出力する。文ＳＴ４４において、「不安」についてさらに詳細に入力するよう促したことにより、課題解決支援手段１２は、ユーザに、「年齢や能力的」という不安の理由を言語化しやすく支援する。
【００７６】
これに対し課題解決支援手段１２は、文ＳＴ４６「あなたはＩＴの飲み込みが遅くて、将来、ＩＴ関連の仕事につくのは難しいと思うのですね。」を出力装置４０に出力する。文ＳＴ４６の「あなたはＩＴの飲み込みが遅くて、将来、ＩＴ関連の仕事につくのは難しいと思うのですね。」は、文ＳＴ４５をミラーリングした部分である。この文ＳＴ４６において課題解決支援手段１２は、文ＳＴ４２や文ＳＴ４４のように、「もう少し詳しくお話ください。」と詳細を問うプロンプトは表示しない。これは、先行する文ＳＴ４５に、感情キーワードや関連キーワードに対応するキーワードが含まれていないからである。この場合、課題解決支援手段１２は、図４のステップＳ１２２に示すように、ミラーリングしたのち、ユーザの更なる入力を待機する。
【００７７】
ここでユーザは、待機する間、会話を続けるべくさらに何らかの言語化を試みる。これにより課題解決支援手段１２は、ユーザの入力により生成された文ＳＴ４７「私は、ＩＴのスキルを学ぶために、もっと時間を使うべきだと思うのです。」を出力装置４０に出力する。これに対し課題解決支援手段１２は、文ＳＴ４８「あなたは、ＩＴのスキルを学ぶのに、もっと時間を使うべきだと思うのですね。もう少し詳しくお話下さい。」を出力装置４０に出力する。文ＳＴ４８のうち、「あなたは、ＩＴのスキルを学ぶのに、もっと時間を使うべきだと思うのですね。」は、文ＳＴ４７をミラーリングした部分である。また「もう少し詳しくお話ください。」は、文ＳＴ４７の「ＩＴのスキルを学ぶ」が、第３の属性データ２１ｃの関連キーワードに一致することにより、さらに詳細を問う文章である。文ＳＴ４８の「もう少し詳しくお話ください。」に対し、課題解決支援手段１２は、ユーザに、「ＩＴのスキルを学ぶ」ことについてさらに詳細に入力するよう促す。
【００７８】
このように、課題解決支援手段１２は、課題特定手段１１が特定した課題について、所定のキーワードが含まれる文章をユーザが入力した場合、さらに詳細を問うことにより、ユーザの考えの言語化を促す。またユーザ自身が言語化することにより、課題解決支援手段１２は、ユーザ自身に気づきを与え、ユーザ自身が解決手段を言語化できるよう支援することができる。
【００７９】
このように、本発明の実施の形態に係る内省支援装置１は、図５ないし図８に示す対話により、ユーザによる気づきを導く。
【００８０】
図５に示す会話において、内省支援装置１は、お互いの経験を経て信頼関係を築くきっかっけを持ち、さらに、属性データ２１を参照し、ユーザの職業を特定する。ここで特定されたユーザの職業の文脈に基づいて、これ以降の会話が進められる。
【００８１】
図６に示す会話において内省支援装置１は、図５に示す会話で絞り込まれた文脈において、更なる信頼関係の構築を目指して、内省を促進する経験知の整理を進める。内省支援装置１は、対話により、ユーザに自己の経験について内省し自分自身で経験知を整理するよう促す。この処理は、学生、社会人などの職業に応じて数個のパターンを用意し、質問が繰り返えされる。
【００８２】
図７に示す会話において、内省支援装置１は、ユーザが抱えている問題を言語化するよう促し、ユーザの職業にありがちな問題を、５〜６分類（キャリア関係、人間関係、文化・環境関係等）に大枠で絞り込み、課題特定フェーズの処理を終了する。これにより内省支援装置１は、以降の課題解決フェーズの文脈を限定することができる。
【００８３】
図８に示す会話において、内省支援装置１は、絞り込まれた問題についての対話する中で、関係するキーワードを複数または単体でマッチングし、内省を深める応答を続ける。ここで内省支援装置１が、５〜１０個程度のマッチングパターン毎に適切な応答をすることにより、内省支援装置１は、ユーザに内省の継続を促すことができると考えられる。
【００８４】
以上の方法により、本発明の実施の形態に係る内省支援装置１は、１０００以下の限られたパターン知識と各パターンでの数十個のキーワードの知識適用で、仕事経験の絞り込みや問題の枠組みの明確化を可能にする。さらに、絞り込みや問題の枠組みでとらえられない語彙は、対話促進をする応答文をランダムに選択するＥＬＩＺＡ方式により知識獲得や探索コストの爆発的増大の問題が解決できる。
【００８５】
（評価）
図９ないし図１１を参照して、本発明の実施の形態に係る内省支援方法の評価を説明する。本発明の実施の形態に係る内省支援方法は、ユーザと、内省支援装置１の出力によるエージェントとが、いかに円滑に対話を進めることができるかを目標に評価する。その基準として、図９ないし図１１に示すように、対話継続回数、信頼関係の構築程度および気づきの程度を尺度として評価する。ここで、従来技術として上記非特許文献１で示したＥＬＩＺＡと、本願発明とを比較して説明する。
【００８６】
図９ないし図１１における評価として、評価対象となるユーザは、情報処理関連学部の学生とした。更に、問題意識を持っていることがカウンセリングの効果に影響することから、キャリアについて問題意識を持つ学生６人を選んで実施した。つまり、内省能力が標準以上あり、かつ、ＩＴ関連のキャリアについて真剣に悩んでおり、カウンセリングを望んでいる人を対象とした。
【００８７】
図９を参照して、対話継続回数に基づく評価を説明する。従来発明が対話開始から対話完了まで、平均７．５回の対話がなされた。これに対し、本願発明は、課題特定フェーズ、すなわち対話開始から経験の整理までが１３．３回、経験の整理後から対話完了まで１０．８回で、合計２４．１回であった。
【００８８】
図１０を参照して、信頼関係の構築程度および気づきの程度に基づく評価方法を説明する。この評価は、評価者による、図１０（ａ）および（ｂ）に示すようなアンケート回答を基準とする。図１０（ａ）に示すように、信頼関係による１０問のアンケートを含み、図１０（ｂ）に示すように、気づきに関する１２問のアンケートを含む。それぞれの回答は、「７．非常にそう思う」、「６．そう思う」「５．多少そう思う」、「４．どちらともいえない」、「３．あまりそう思わない」、「２．そう思わない」、「１．まったくそう思わない」の７つ評価値からいずれかを選択させる方式をとる。
【００８９】
図１１（ａ）に示すように、信頼関係の構築程度について、本願発明について評価値の平均が、４．３９であったのに対し、従来技術についての評価値の平均は、２．８であった。また、図１１（ｂ）に示すように、気づきの程度について、本願発明について評価値の平均が、４．５０であったのに対し、従来技術についての評価値の平均は、３．５１であった。
【００９０】
本発明の実施の形態に係る内省支援装置１は、経験知の整理をする対話プロセスを経て、信頼関係を築く支援をする。このプロセスを経過した段階では、このプロセスを持たない従来発明（ＥＬＩＺＡ）の対話回数が、対話終了まで含めても７．５回であるのに対し、本願発明は２４．１回である。これにより、本願の実施の形態に係る内省支援装置１は、よりスムースな対話がなされるよう支援できたことがわかる。また、図１１に示すように、信頼関係の構築程度および気づきの程度においても、従来発明と比べて、効果的であることがわかる。また、本発明の実施の形態に係る内省支援装置１は、感情の言葉をフォローすること、つまり感情的な状態やその変化の状況を言語化させ、詳細化するように支援することは、信頼関係を向上および維持するうえで、効果がある。
【００９１】
本発明の実施の形態に係る内省支援装置１は、ユーザとの対話において、ユーザ自身の経験を整理する際、ユーザ自身の内省を促進し、エージェントとの信頼感を構築することができる。また、内省支援装置１は、ユーザの話す事柄や感情のキーワードを利用し、徹底した文脈を維持しての応答を繰り返すことにより、ユーザの意識を内省による整理を促し、改善の気づきをえることの実現を可能とする。このように、内省支援装置１は、ユーザの内省を支援することができる。
【００９２】
（第１の変形例）
図１２を参照して、第１の変形例に係る内省支援装置１ａを説明する。第１の変形例に係る内省支援装置１ａは、文脈オブジェクトを生成するとともに、生成した文脈オブジェクトに基づいて文脈指向を推論することにより、ユーザの内省を支援する。
【００９３】
記憶装置２０は、オントロジー辞書データ２６、文脈オブジェクトデータ２７およびカウンセリングナレッジデータ２８を記憶する。中央処理制御装置１０は、自然言語対話処理手段１６および文脈指向推論手段１７を備える。
【００９４】
自然言語対話処理手段１６は、オントロジー辞書データ２６などを用いて、語彙と構造を抽出し、文脈オブジェクトデータ２７に保存する。文脈指向推論手段１７は、文脈オブジェクトデータ２７の保存情報と、専門知識モデルであるカウンセリングナレッジデータ２８を用いて推論し応答文を作成する。
【００９５】
図１３を参照して、自然言語対話処理手段１６および文脈指向推論手段１７のそれぞれのモジュール構成を説明する。
【００９６】
自然言語対話処理手段１６は、ユーザと内省支援装置１ａのインタフェースとなる初期終了処理部１６１、対話テキスト分析部１６２および対話テキスト出力部１６５を備える。
【００９７】
初期終了処理部１６１は、内省支援装置１ａの立ち上げ時に、文脈オブジェクトデータ２７および各種作業情報を初期するとともに、対話開始メッセージを生成し、出力する。初期終了処理部１６１は、終了時にはワードリストなどの保存情報を退避し終了のメッセージを生成し、出力する。
【００９８】
対話テキスト分析部１６２は、キーワード取出部１６３および文脈分析部１６４を備え、対話テキストを受け取り次の処理を行う。キーワード取出部１６３は、ユーザによって入力されたテキスト文に含まれるキーワードを抽出する。文脈分析部１６４は、文脈オブジェクトデータ２７やオントロジー辞書データ２６の内容に応じて、新たな文脈情報を設定する。
【００９９】
対話テキスト出力部１６５は、文脈指向推論手段１７が作成した応答文を、出力装置４０に出力する。
【０１００】
文脈指向推論手段１７は、課題発見や課題の具体化のための文脈を振り分ける文脈ベース推論エンジン１７１と、カウンセリングナレッジデータ２８を参照して、応答文を生成する文脈指向カウンセリング処理部１７２を備える。
【０１０１】
文脈ベース推論エンジン１７１は、ユーザの職業を抽出し、ユーザの抱える問題を絞り込みにより抽出して文脈オブジェクトデータ２７に保存する。
【０１０２】
文脈指向カウンセリング処理部１７２は、カウンセリングナレッジデータ２８を参照して、経験知の整理をする対話文、抽出キーワードを利用して、言い換えや詳細化の質問応答文を生成する。
【０１０３】
図１４を参照して、第１の変形例で用いられるデータを説明する。
【０１０４】
オントロジー辞書データ２６は、文脈抽出のための知識を記憶する。文脈オブジェクトデータ２７は、文脈を保持するための情報を記憶する。
【０１０５】
カウンセリングナレッジデータ２８は、文脈指向のカウンセリングのためのデータを保持する。カウンセリングナレッジデータ２８は、たとえば、ＩＴ関係の初級レベルのカウンセリングを行うナレッジとして、次の文脈指向カウンセリング用語と文脈指向カウンセリングルールで記述される。
【０１０６】
文脈指向カウンセリング用語を説明する。
【０１０７】
（１）職種：ＩＴ職業人、理系学生、文系学生
（２）課題種別：キャリア発達、職場内在要因、組織役割、人間関係、組織構造風土、個人特性
（３）課題：理系／文系学生のキャリア発達問題の場合：就職、適性、不一致、実現性、気持ち、能力、意欲、ＩＴ職業人のキャリア発達問題の場合：希望職種、職業適性、給与、将来職種
（４）感情表現：マイナス感情（不安、心配、怖い、悩む）、プラス感情
文脈指向カウンセリングルールを説明する。この文脈指向カウンセリングルールは、各副文脈で参照される図１４の各ＡＡに対応する。
【０１０８】
図１４に示すように、文脈指向カウンセリングルールは、対話開始から問題の大枠を把握するまでの課題発見主文脈に関するルールと、把握した問題を明確化し、気づきを導く課題解決主文脈に関するルールを備える。
【０１０９】
課題発見主文脈は、対話を開始し、職種を識別し、信頼関係構築のための経験知の整理をし、課題種別の特定に至る文脈である。課題発見主文脈は、職業把握副文脈、信頼関係副文脈、課題種別識別副文脈および誤入力対応副文脈を備える。
【０１１０】
職業把握副文脈は、職業把握ＡＡに基づいて、職種用語を把握して職種を識別する。職業把握ＡＡは、後述する図１６に示すオントロジー辞書データ２６ｂで表現した３つの職種を識別する意味ネットワークの実行ルール群(ＡＡ：Ａｃｔｉｏｎ  Ａｇｅｎｔ)である。職業把握副文脈は、職種の絞り込みが完了すると、信頼関係構築副文脈へ遷移する。
【０１１１】
信頼関係副文脈は、信頼関係構築ＡＡに基づいて、識別した職種での職業経験と経験知を整理する文脈である。信頼関係構築ＡＡは、職業に応じて指定した把握内容を繰り返し質問する意味ネットワークの実行ルール群である。職業に応じて指定した把握内容は、後述する図１５に示すカウンセリングナレッジデータ２８に依存し、一つの職業につき、数個の経験知の整理項目を有する。信頼関係副文脈は、ユーザが、「経験知追加なし」の意思を示す指示を入力すると、課題種別識別副文脈へ遷移する。
【０１１２】
課題種別識別副文脈は、課題種別識別ＡＡに基づいて、対話に現れる課題を表すキーワードから課題種別を識別する文脈である。課題種別識別ＡＡは、図１８に示す課題、課題の下位および感情表現のオントロジーキーワードから、上記の各課題種別に対して、５〜１０個の課題のいずれに該当するかを明確化する。課題種別の識別が完了すると課題解決主文脈へ遷移する。
【０１１３】
誤入力対応副文脈は、誤入力対応ＡＡに基づいて、誤入力の場合でも対話を続ける文脈である。誤入力対応ＡＡは、対象とする文脈で目標とする語彙がマッチングしない場合、誤入力と見なして、数個の誤入力対応返答文の一つをランダムに返答する。誤入力対応副文脈は遷移しない。
【０１１４】
課題解決主文脈は、課題発見主文脈が識別した課題種別を深堀し、解決のための気づきを導く文脈である。課題解決主文脈は、課題明確化副文脈と文脈不適合対応副文脈とを備える。
【０１１５】
課題明確化副文脈は、詳細文脈推論ＡＡおよび大局文脈推論ＡＡに基づいて、図１８に示す課題、課題の下位および感情表現のオントロジー辞書データ２６ｃから、上記の各課題種別に対して、５〜１０個の課題のいずれに該当するかを明確化する。詳細文脈推論ＡＡは、課題に対応する詳細文脈の獲得と応答文用の、例えば主語、述語、目的格等の複数項目照合型の意味ネットワークの実行ルール群である。大局文脈推論ＡＡは、課題のキーワードの一部が一致する場合に、大局文脈獲得と応答文を作成する単一項目照合型の意味ネットワークの実行ルール群である。課題明確化副文脈は、照合失敗時に、文脈不適合対応副文脈へ遷移する。
【０１１６】
文脈不適合副文脈は、文脈不適合対応ＡＡに基づいて、入力文そのままか、複数の文脈不適合対応用返答文の中からランダムに選択して応答文を作成する。文脈不適合対応ＡＡは、照合失敗時に、対話促進用の応答文を作成する意味ネットワークの実行ルール群である。
【０１１７】
図１５に示すカウンセリングナレッジデータ２８は、職業と経験知を整理するために参照される。内省支援装置１ａは、カウンセリングナレッジデータ２８を参照して、ユーザの職業に応じた経験を、ユーザに問い合わせることを可能とする。
【０１１８】
図１６ないし図１８を参照して、オントロジー辞書データ２６を説明する。オントロジー辞書データ２６は、キーワードから文脈を抽出するために用いられる。図１６に示すオントロジー辞書データ２６ａは、職業用語から職種を抽出するために用いられる。図１７に示すオントロジー辞書データ２６ｂは、課題種別の抽出に用いられる。オントロジー辞書データ２６ｂは、図１６で特定される各職種について、課題種別と、その課題を対応づけて保持する。図１８に示すオントロジー辞書データ２６ｃは、ローカル推論において、詳細な文脈に振り分けるために参照される。
【０１１９】
図１９を参照して、文脈分析部１６４が出力し、文脈指向推論手段１７が参照する文脈オブジェクトデータ２７を説明する。文脈オブジェクトデータ２７は、属性名として、経験、課題種別、課題、および感情の項目を持つ。文脈分析部１６４は、エージェントとユーザとの対話の文脈において、文脈オブジェクトデータ２７に設定された各項目を、順次設定して文脈オブジェクトデータ２７を逐次更新する。文脈指向推論手段１７は、文脈オブジェクトデータ２７で設定された各項目に従って、ユーザの内省を促すために必要な応答文を作成する。
【０１２０】
本発明の第１の変形例に係る内省支援装置１ａは、ＣｘＢＲのルールを用いる。ＣｘＢＲのルール（知識）は主、文脈と下位文脈（副文脈、副々文脈など）を備える。これらの文脈ルールは、遷移ルールと実行ルールを備える。遷移ルールは、次の文脈に制御を移すための条件である。例えば、図１４の信頼関係構築副文脈の遷移ルールは、「if「追加の学びなし」を確認しthen課題種別識別副文脈に遷移」である。実行ルールは、基本的には下位の文脈のルール（最下位はＡＡ）を呼び出す。例えば、図１４の副文脈のルールはＡＡを呼び出す関数である。詳細文脈推論ＡＡは、複数のキーワード・マッチングにより応答文を作成する。大局文脈推論ＡＡは、単一のキーワード・マッチングにより応答文を作成する。文脈不適応対応ＡＡは、キーワードのマッチング失敗時に対話を継続するとともに、促進する。
【０１２１】
第１の変形例に係る内省支援装置１ａの処理を説明する。
【０１２２】
（１）内省支援装置１ａが呼び出されると、初期終了処理部１６１が起動される。内省支援装置１ａは、対話開始のメッセージを作成し、ログを出力する。
【０１２３】
（２）内省支援装置１ａは、入力文を受け取ると対話テキスト分析部１６２で、（２ａ）および（２ｂ）の処理を行う。（２ａ）キーワード取出部１６３では、分析した内容からターゲットとするキーワードを抽出する。（２ｂ）文脈分析部１６４では、抽出したキーワードとオントロジー辞書データ２６、カウンセリングナレッジデータ２８、および文脈オブジェクトデータ２７を利用して新たな文脈状態を判断し文脈オブジェクトデータ２７に保存する。
【０１２４】
（３）文脈指向推論手段１７は、文脈ベース推論エンジン１７１が起動され処理する。文脈ベース推論エンジン１７１は、下記の処理をする。 
（３ａ）初期（デフォルト）主文脈を活性化する。 
（３ｂ）目標を達成するか、達成不可能と判断されるまで、下記の処理を繰り返す。 
（３ｂ−ａ）ミッションの目標に達したら、（３ｃ）に進み、終了する。 
（３ｂ−ｂ）ほかのミッション終了基準に達したら、（３ｄ）に進み、終了する。 
（３ｂ−ｃ）全遷移規制の条件部を評価し、新主文脈へ遷移すべき状況ならば、これを活性化し、（３ｂ−ａ）に戻る。 
（３ｂ−ｄ）制御関数があれば、それを実行して、エージェントの行動を制御する。 
（３ｂ−ｅ）全行動規制の条件部を評価し、下位文脈を活性化すべきなら、活性化し、その中の（３ｂ−ｄ）を実行する。 
（３ｂ−ｆ）（３ｂ−ａ）に戻る。 
（３ｃ）ミッション成功。 
（３ｄ）ミッション停止。
【０１２５】
第１の変形例に係る内省支援装置１ａは、ユーザとの対話において、ユーザ自身の経験を整理する際、ユーザ自身の内省を促進し、エージェントとの信頼感を構築することができる。また、内省支援装置１ａは、ユーザの話す事柄や感情のキーワードを利用し、徹底した文脈を維持しての応答を繰り返すことにより、ユーザの意識を内省により整理し、改善の気づきをえることの実現を可能とする。このように、第１の変形例に係る内省支援装置１ａによる処理においても、ユーザの内省を支援することができる。
【０１２６】
（第２の変形例）
第２の変形例において、カウンセラーを代理して、ユーザと対話する対話装置２を説明する。第２の変形例に係る対話装置２は、本発明の実施の形態に係る内省支援装置１および第１の変形例に係る内省支援装置１ａのうち、ユーザとエージェントとの対話を円滑に勧めるための信頼構築に関する機能を実現する。対話装置２は、図２０に示すように、中央処理制御装置１０、記憶装置２０、入力装置３０および出力装置４０を備え、対話プログラムがインストールされた一般的なコンピュータである。
【０１２７】
対話装置２における記憶装置２０は、カウンセラーを紹介するエージェント開始挨拶データと、当該カウンセラーの経験に関するエージェント経験データとを含むテンプレートデータ２２を記憶する。
【０１２８】
また対話装置２は、信頼関係を構築するよう支援する信頼関係構築手段１８を備える。信頼関係構築手段１８は、テンプレートデータ２２のエージェント開始挨拶データを表示し、エージェント経験データを表示する。信頼関係構築手段１８は、ユーザに職業を問い合わせた後、ユーザの職業を取得し、ユーザの職業に対応する経験を問い合わせる。
【０１２９】
このとき信頼関係構築手段１８は、図１５に示す職業毎の経験値の整理項目に基づいて、ユーザの職業に対応する経験を問い合わせる。具体的には、ユーザが理系学生の場合、信頼関係構築手段１８は、高校時代の体験項目、大学の入学の目的および大学での体験項目を順次問い合わせる。
【０１３０】
このように第２の変形例に係る対話装置２は、エージェントの挨拶データを表示し、エージェントの経験データを表示した後、ユーザに職業を問い合わせる。コンピュータが、あるカウンセラーを代理するエージェントとして機能し、このエージェントの挨拶および経験を表示した後、ユーザに問い合わせすることで、ユーザに、コンピュータに対して親密さを感じさせ、ユーザ自身の情報を入力しやすくすることができる。
【０１３１】
また第２の変形例に係る対話装置２は、その後、ユーザの職業に応じた経験を問い合わせることで、ユーザの属性に応じた対話を継続することができる。またこのような対話を継続することで、さらに、ユーザがコンピュータにユーザ自身の情報を入力しやすい状況を作りだす。これにより、本発明の実施の形態や第１の変形例で説明した様に、コンピュータによる、ユーザ自身の属性に応じたカウンセリングを可能とする。
【０１３２】
（その他の実施の形態）
上記のように、本発明の実施の形態とその第１および第２の変形例によって記載したが、この開示の一部をなす論述および図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例および運用技術が明らかとなる。
【０１３３】
例えば、本発明の実施の形態に記載した内省支援装置は、図２に示すように一つのハードウェア上に構成されても良いし、その機能や処理数に応じて複数のハードウェア上に構成されても良い。また、既存の情報処理装置上に実現されても良い。
【０１３４】
本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。従って、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【符号の説明】
【０１３５】
１  内省支援装置
２  対話装置
１０  中央処理制御装置
１１  課題特定手段
１２  課題解決支援手段
１６  自然言語対話処理手段
１７  文脈指向推論手段
１８  信頼関係構築手段
２０  記憶装置
２１  属性データ
２２  テンプレートデータ
２６  オントロジー辞書データ
２７  文脈オブジェクトデータ
２８  カウンセリングナレッジデータ
３０  入力装置
４０  出力装置
１６１  初期終了処理部
１６２  対話テキスト分析部
１６３  キーワード取出部
１６４  文脈分析部
１６５  対話テキスト出力部
１７１  文脈ベース推論エンジン
１７２  文脈指向カウンセリング処理部
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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