(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定部を備え、
前記コミュニケーション段階判定部が、
前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、
特定した前記アクションの内容と前記アクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、
ことを特徴とするコミュニケーション支援装置。
【請求項２】
前記コミュニケーション段階判定部が、前記ユーザ間の関係が、他人の段階、他人から友達に至るまでの中間の段階、及び友達の段階のうち、いずれであるかを判定する、請求項１記載のコミュニケーション支援装置。
【請求項３】
前記中間の段階が、前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ているが、前記相手ユーザに興味は持っていない、名称未知の嗜好類似の他人の段階、および前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ており、前記相手ユーザに興味も持っている、嗜好類似の友達候補の段階、のうち少なくとも１つ以上の段階を含み、
前記コミュニケーション段階判定部が、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階であると判定する、
請求項２に記載のコミュニケーション支援装置。
【請求項４】
前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、及び前記嗜好類似の友達候補の段階、それぞれが、相手ユーザの存在を認知している存在認知段階と、前記相手ユーザと情報交換を行っている情報交換段階とに分けられ、
前記コミュニケーション段階判定部が、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記存在認知段階、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記情報交換段階、前記嗜好類似の友達候補の段階における前記存在認知段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階における前記情報交換段階であると判定する、
請求項３に記載のコミュニケーション支援装置。
【請求項５】
前記コミュニケーション段階判定部が、
前記ユーザ間の類似度がそれについての第１の特定の値以上であり、かつ、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第１の特定の値以上である時に、前記ユーザ間の関係が前進状態であると判断し、
前記ユーザ間の類似度がそれについての第２の特定の値以下である時、または、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第２の特定の値以下である時に、前記ユーザ間の関係が後退状態であると判断する、
請求項１から請求項４のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。
【請求項６】
外部の装置が、前記各ユーザにアクションを推薦し、前記各ユーザが推薦されたアクションを実行する場合において、
前記コミュニケーション段階判定部が、
前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、更に、前記特定のユーザが実行した、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とを特定し、
特定した、前記アクションの内容と、前記アクションが実行された回数と、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、請求項１から請求項５のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。
【請求項７】
前記コミュニケーション段階判定部によって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、話題推薦部を、更に備えている、請求項１から請求項６のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。
【請求項８】
前記話題推薦部が、
前記話題群に含まれる各話題に対する嗜好の度合いを、ユーザ毎に計算し、
前記コミュニケーション段階判定部によって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、計算された前記ユーザ毎の嗜好の度合とに基づき、前記相手ユーザに伝達できる話題として、前記相手ユーザの嗜好の度合いのみが設定値以上の話題、又は前記特定のユーザの嗜好の度合い及び前記相手ユーザの嗜好の度合いが共に設定値以上の高い話題を選択し、
そして、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの中から、当該ユーザの情報伝達性又は当該ユーザの相手側への貢献性に基づき、選択された話題の推薦対象となるユーザを決定し、
更に、前記ユーザ間の関係の段階に応じて、前記選択対象に推薦される前記話題の数を決定する、
請求項７に記載のコミュニケーション支援装置。
【請求項９】
コンピュータによって、各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定ステップを有し、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、
特定した前記アクションの内容と前記アクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、
ことを特徴とするコミュニケーション支援方法。
【請求項１０】
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記ユーザ間の関係が、他人の段階、他人から友達に至るまでの中間の段階、及び友達の段階のうち、いずれであるかを判定する、
請求項９記載のコミュニケーション支援方法。
【請求項１１】
前記中間の段階が、前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ているが、前記相手ユーザに興味は持っていない、名称未知の嗜好類似の他人の段階、および前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ており、前記相手ユーザに興味も持っている、嗜好類似の友達候補の段階、のうち少なくとも１つ以上の段階を含み、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階であると判定する、
請求項１０に記載のコミュニケーション支援方法。
【請求項１２】
前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、及び前記嗜好類似の友達候補の段階、それぞれが、相手ユーザの存在を認知している存在認知段階と、前記相手ユーザと情報交換を行っている情報交換段階とに分けられ、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記存在認知段階、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記情報交換段階、前記嗜好類似の友達候補の段階における前記存在認知段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階における前記情報交換段階であると判定する、
請求項１１に記載のコミュニケーション支援方法。
【請求項１３】
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザ間の類似度がそれについての第１の特定の値以上であり、かつ、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第１の特定の値以上である時に、前記ユーザ間の関係が前進状態であると判断し、
前記ユーザ間の類似度がそれについての第２の特定の値以下である時、または、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第２の特定の値以下である時に、前記ユーザ間の関係が後退状態であると判断する、
請求項９から請求項１２のいずれかに記載のコミュニケーション支援方法。
【請求項１４】
外部の装置が、前記各ユーザにアクションを推薦し、前記各ユーザが推薦されたアクションを実行する場合において、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、更に、前記特定のユーザが実行した、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とを特定し、
特定した、前記アクションの内容と、前記アクションが実行された回数と、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、
請求項９から請求項１３のいずれかに記載のコミュニケーション支援方法。
【請求項１５】
前記コンピュータによって、前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、話題推薦ステップを、更に有する、
請求項９から請求項１４のいずれかに記載のコミュニケーション支援方法。
【請求項１６】
前記話題推薦ステップにおいて、
前記話題群に含まれる各話題に対する嗜好の度合いを、ユーザ毎に計算し、
前記コミュニケーション段階判定ステップによって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、計算された前記ユーザ毎の嗜好の度合とに基づき、前記相手ユーザに伝達できる話題として、前記相手ユーザの嗜好の度合いのみが設定値以上の話題、又は前記特定のユーザの嗜好の度合い及び前記相手ユーザの嗜好の度合いが共に設定値以上の高い話題を選択し、
そして、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの中から、当該ユーザの情報伝達性又は当該ユーザの相手側への貢献性に基づき、選択された話題の推薦対象となるユーザを決定し、
更に、前記ユーザ間の関係の段階に応じて、前記選択対象に推薦される前記話題の数を決定する、
請求項１５に記載のコミュニケーション支援方法。
【請求項１７】
コンピュータに、
各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定ステップを実行させる、
命令を含み、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、
特定した前記アクションの内容と前記アクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、
プログラム。
【請求項１８】
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記ユーザ間の関係が、他人の段階、他人から友達に至るまでの中間の段階、及び友達の段階のうち、いずれであるかを判定する、
請求項１７記載のプログラム。
【請求項１９】
前記中間の段階が、前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ているが、前記相手ユーザに興味は持っていない、名称未知の嗜好類似の他人の段階、および前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ており、前記相手ユーザに興味も持っている、嗜好類似の友達候補の段階、のうち少なくとも１つ以上の段階を含み、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階であると判定する、
請求項１８に記載のプログラム。
【請求項２０】
前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、及び前記嗜好類似の友達候補の段階、それぞれが、相手ユーザの存在を認知している存在認知段階と、前記相手ユーザと情報交換を行っている情報交換段階とに分けられ、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記存在認知段階、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記情報交換段階、前記嗜好類似の友達候補の段階における前記存在認知段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階における前記情報交換段階であると判定する、
請求項１９に記載のプログラム。
【請求項２１】
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザ間の類似度がそれについての第１の特定の値以上であり、かつ、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第１の特定の値以上である時に、前記ユーザ間の関係が前進状態であると判断し、
前記ユーザ間の類似度がそれについての第２の特定の値以下である時、または、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第２の特定の値以下である時に、前記ユーザ間の関係が後退状態であると判断する、
請求項１７から請求項２０のいずれかに記載のプログラム。
【請求項２２】
外部の装置が、前記各ユーザにアクションを推薦し、前記各ユーザが推薦されたアクションを実行する場合において、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、更に、前記特定のユーザが実行した、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とを特定し、
特定した、前記アクションの内容と、前記アクションが実行された回数と、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、
請求項１７から請求項２１のいずれかに記載のプログラム。
【請求項２３】
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、話題推薦ステップを、前記コンピュータに実行させる命令を、更に含む、
請求項１７から請求項２２のいずれかに記載のプログラム。
【請求項２４】
前記話題推薦ステップにおいて、
前記話題群に含まれる各話題に対する嗜好の度合いを、ユーザ毎に計算し、
前記コミュニケーション段階判定ステップによって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、計算された前記ユーザ毎の嗜好の度合とに基づき、前記相手ユーザに伝達できる話題として、前記相手ユーザの嗜好の度合いのみが設定値以上の話題、又は前記特定のユーザの嗜好の度合い及び前記相手ユーザの嗜好の度合いが共に設定値以上の高い話題を選択し、
そして、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの中から、当該ユーザの情報伝達性又は当該ユーザの相手側への貢献性に基づき、選択された話題の推薦対象となるユーザを決定し、
更に、前記ユーザ間の関係の段階に応じて、前記選択対象に推薦される前記話題の数を決定する、
請求項２３に記載のプログラム。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、およびこれらを実現するためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コミュニケーション支援システムが提案されている。コミュニケーション支援システムとは、趣味及び嗜好の近さを元に、人間間の関係の構築を支援するシステムである。例えば、非特許文献１は、従来のコミュニケーション支援システムの一例を開示している。【０００３】
非特許文献１に開示されたコミュニケーション支援システムは、２者を徐々に知り合わせることを目的としている。具体的には、当該コミュニケーション支援システムは、まず、嗜好の似通った２者と、この２者間を仲介できる仲介者とを探す。ここで、嗜好が似通っているかどうかの判別は、これまでの各者の生活パターン等から、例えば、それぞれが同じ場所を訪れた経験を持っているか否かをポイントとして行われる。【０００４】
次に、当該コミュニケーション支援システムは、探し当てた３者が同じ場所にいるかどうかを判定し、３者が同じ場所にいると判断した場合は、仲介者に対して、嗜好の似通った２者の仲介を行うように促す。【０００５】
このように、非特許文献１に開示されたコミュニケーション支援システムによれば、仲介者を介して、嗜好の似通った２者が互いに紹介される場が設定される。このため、紹介を受ける者にとっては、興味は似ているが知らない人といきなり対話を行う場合より、コミュニケーションを取りやすくなる。【０００６】
また、非特許文献１に開示されたコミュニケーション支援システムは、実空間におけるコミュニケーション支援を目的にしているが、ＳＮＳ（Social Networking Service）といった仮想空間におけるコミュニケーションに対しても同様の支援を行うことができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Michael Terry et al. 、“Social Net: Using Patterns of Physical Proximity Over Time to Infer Shared Interests”、CHI '02: CHI '02 extended abstracts on Human factors in computing systems、2002、pp. 816-817
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、非特許文献１に開示されたコミュニケーション支援システムにおいては、人間関係を段階的に捉えていないため、人間関係の段階に応じたコミュニケーション支援を行うことができないという問題がある。【０００９】
具体的には、非特許文献１に開示されたコミュニケーションシステムは、仲介者を介すことで、２者間にコミュニケーションのきっかけを与えることを試みている。しかし、このとき、２者においては、相手のことを全く知らない他人の段階から、いきなり紹介され、友達の段階になるようにすすめられる。このため、２者間では、相手のことを良く知らないままとなり、結果的にコミュニケーションは続かないこととなる。また、このことは、仮想空間におけるコミュニケーションにおいても同様である。【００１０】
ところで、他人、嗜好の類似する他人、嗜好の類似する気になる人物、友達などの人間関係を段階的に捉えることができれば、段階に応じたコミュニケーション支援を行うことができる。すなわち、他人の段階から、友達の段階に至るまでの途中の段階を考慮したコミュニケーション支援が必要である。【００１１】
また、途中の段階が考慮されることにより、互いのことを知り人間関係を醸成することができる。更に、この場合、段階を進んでいくことによってユーザの嗜好が酷似するようになったとしても、いきなり友達の段階に移行することはなく、確実に人間関係が醸成される。これらの点から、コミュニケーション支援システムにおいては、コミュニケーションにおける人間関係を段階的に判定し、段階に応じた支援を行うことが重要である。【００１２】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、コミュニケーションをとるユーザ間の関係がどの段階にあるかを判別し得る、コミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコミュニケーション支援装置は、各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定部を備えている、ことを特徴とする。【００１４】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコミュニケーション支援方法は、各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定ステップを有する、ことを特徴とする。【００１５】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、コンピュータに、各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定ステップを実行させる、命令を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
以上のように、本発明におけるコミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、及びプログラムによれば、コミュニケーションを行うユーザ間の関係がどの段階にあるかを判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、本発明の実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置の動作を示す流れ図である。
【図３】図３は、ユーザアクション履歴蓄積部に蓄積されているユーザアクション履歴の一例を示す図である。
【図４】図４は、嗜好類似度蓄積部に蓄積されている嗜好類似度の一例を示す図である。
【図５】図５は、コミュニケーション段階蓄積部に蓄積されているコミュニケーション段階の一例を示す図である。
【図６】図６は、図５に示したコミュニケーション段階の更新後の例を示す図である。
【図７】図７は、本発明の実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置の構成を示すブロック図である。
【図８】図８は、推薦アクション履歴蓄積部に蓄積されている推薦アクション履歴の一例を示す図である。
【図９】図９は、本発明の実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置の動作を示す流れ図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態３におけるコミュニケーション支援装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】図１１は、話題蓄積部に蓄積されている話題の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、ユーザモデル蓄積部に蓄積されているユーザモデルの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、本発明の実施の形態３におけるコミュニケーション支援装置の動作を示す流れ図である。
【図１４】図１４は、話題推薦部によって計算された嗜好度の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、ユーザの端末装置の表示画面に示された出力例を示す図である。
【図１６】図１６は、本発明の実施の形態１〜３におけるコミュニケーション支援装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、及びプログラムについて、図１〜図６を参照しながら説明する。最初に、図１を用いて、本実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置の構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置の構成を示すブロック図である。
【００１９】
図１に示すように、本実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置１０は、サービス提供装置３０に接続されている。サービス提供装置３０は、ブログサービス、ツイッター、ＳＮＳ（Social Networking Service）といった、コミュニケーションサービスを提供するサーバ装置である。サービス提供装置３０は、インターネット等のネットワーク４０を介して、ユーザが利用する端末装置２０と接続されている。本実施の形態１においては、コミュニケーション支援装置１０は、サービス提供装置３０がネットワーク上で提供するコミュニケーションの場において、コミュニケーションを支援する。
【００２０】
また、図１に示すように、コミュニケーション支援装置１０は、コミュニケーション段階判定部１１を備えている。コミュニケーション段階判定部１１は、先ず、各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度（以下、「嗜好類似度」という。）と、ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴とを取得する。そして、コミュニケーション段階判定部１１は、ユーザ間の嗜好類似度とユーザアクション履歴とに基づき、ユーザ間の関係の段階（以下「コミュニケーション段階」とする。）を判定する。
【００２１】
このように、コミュニケーション支援装置１０は、コミュニケーションをとるユーザ間の関係がどの段階にあるかを判別できる。コミュニケーション支援装置１０によれば、サービス提供装置３０を介してコミュニケーションを取り合うユーザ間に対して、コミュニケーション段階に応じた支援を行うことができる。また、このように段階に沿った支援が行われるため、ユーザ間の関係を徐々に醸成していくことも可能となる。
【００２２】
ここで、コミュニケーション支援装置１０の構成について更に具体的に説明する。本実施の形態１においては、図１に示すように、コミュニケーション支援装置は、コミュニケーション段階判定部１１に加えて、入力受付部１２と、コミュニケーション段階蓄積部１３と、嗜好類似度蓄積部１４と、ユーザアクション履歴蓄積部１５とを備えている。これらの部はそれぞれ概略つぎのように動作する。
【００２３】
入力受付部１２は、サービス提供装置３０からのユーザ名の入力を受け付ける。本実施の形態１では、サービス提供装置３０は、コミュニケーション段階の判定対象となるユーザ（上述した特定のユーザ）のユーザ名を一つ以上入力する。コミュニケーション段階判定部１１は、ユーザ名が入力されると、ユーザ名が入力されたユーザ（以下「入力ユーザ」とする。）と、コミュニケーションの対象となる他のユーザ（相手ユーザ）とのコミュニケーション段階を判定し、コミュニケーション段階蓄積部１３に蓄積する。
【００２４】
また、嗜好類似度蓄積部１４は、後述するようにユーザ間の嗜好類似度を蓄積している。嗜好類似度を求めるための嗜好情報としては、例えば、図１２を用いて後述するユーザモデルが挙げられる。ユーザモデルは、各ユーザの嗜好を表すキーワードを含んでいる。その他、嗜好情報としては、ユーザが興味のある情報と興味のない情報とが区別された情報の一覧表も挙げられる。また、ユーザアクション履歴蓄積部１５は、後述するように、ユーザアクション履歴を蓄積している。
【００２５】
具体的には、コミュニケーション段階判定部１１は、まず、ユーザアクション履歴蓄積部１５に蓄積されているユーザアクション履歴を参照し、入力ユーザが相手ユーザに対し行ったアクションの種類と頻度とを取得する。更に、コミュニケーション段階判定部１１は、このアクションの種類と頻度を元に、入力ユーザの相手ユーザに対する興味の度合いを示すユーザ興味度を算出する。また、コミュニケーション段階判定部１１は、嗜好類似度蓄積部１４に蓄積されているユーザ間の嗜好類似度を参照し、入力ユーザと相手ユーザとの嗜好の類似度合いを示す嗜好類似度を取得する。
【００２６】
次に、コミュニケーション段階判定部１１は、コミュニケーション段階蓄積部１３に蓄積されている現在までのコミュニケーション段階を参照する。そして、コミュニケーション段階判定部１１は、取得した嗜好類似度と、算出したユーザ興味度とを元に、入力ユーザと相手ユーザとの関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるか判断する。その後、コミュニケーション段階判定部１１は、判断結果を用いて、コミュニケーション段階を更新し、更新後のコミュニケーション段階をコミュニケーション段階蓄積部１３に蓄積する。
【００２７】
ここで、コミュニケーション段階とは、ユーザ間の関係を示すものであり、段階的に進んでいくものである。コミュニケーション段階としては、他人の段階、他人から友達に至るまでの中間の段階、及び友達の段階が挙げられる。また、中間の段階は、更に複数の段階に分けることができ、この場合、コミュニケーション段階としては、下記の（Ａ１）〜（Ａ４）の段階が挙げられる。
【００２８】
（Ａ１）入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ていないし、相手ユーザに興味を持っていない他人の段階
（Ａ２）入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ているが、相手ユーザに興味は持っていない名称未知・嗜好類似の他人の段階
（Ａ３）入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ているし、相手ユーザに興味も持っている嗜好類似の友達候補の段階
（Ａ４）入力ユーザと相手ユーザとが互いに嗜好の点で類似し、積極的に情報交換を行っている友達の段階
【００２９】
なお、上記において「名称未知」とは、入力ユーザが相手ユーザの存在は認識しているが、相手ユーザのユーザ名を知り得ていない状態であることを意味している。
【００３０】
また、コミュニケーション段階は、さらに細かく分けられていても良い。例えば、上記（Ａ２）の嗜好類似の他人の段階と、上記（Ａ３）の嗜好類似の友達候補の段階とは、それぞれ、入力ユーザが相手ユーザの存在を認知している存在認知段階と、相手ユーザと情報交換を行っている情報交換段階とに分けられていても良い。この場合、コミュニケーション段階は、下記の（Ｂ１）〜（Ｂ６）の段階に分けられる。
【００３１】
（Ｂ１）入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ていないし、相手ユーザに興味を持っていない他人の段階
（Ｂ２）入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ているが、相手ユーザに興味は持っていない名称未知・嗜好類似の他人の段階における存在認知段階
（Ｂ３）入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ているが、相手ユーザに興味は持っていない名称未知・嗜好類似の他人の段階における情報交換段階
（Ｂ４）入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ているし、相手ユーザに興味も持っている嗜好類似の友達候補の段階における存在認知段階
（Ｂ５）入力ユーザが、相手ユーザと嗜好の点で似ているし、相手ユーザに興味も持っている嗜好類似の友達候補の段階における情報交換段階
（Ｂ６）入力ユーザと相手ユーザとが互いに嗜好の点で類似し、積極的に情報交換を行っている友達の段階
【００３２】
また、本実施の形態１において、嗜好類似度蓄積部１４は、サービス提供装置３０が提供するサービスを利用する各ユーザの嗜好情報の類似性に基づいて算出された、全てのユーザ間の嗜好類似度を蓄積している。なお、本実施の形態では、サービス提供装置３０は、各ユーザの嗜好情報を取得すると、嗜好類似度蓄積部１４に出力する。そして、嗜好類似度蓄積部１４は、出力された各ユーザの嗜好情報から、ユーザ間の嗜好類似度を算出し、それを蓄積する。
【００３３】
ここでユーザの嗜好情報とは、ユーザの興味及び関心を示す情報である。例えば、嗜好情報としては、ユーザが興味を持っているものを表す単語群、ユーザが関心を持っている新聞記事群、ユーザが良く立ち寄る場所などが挙げられる。
【００３４】
また、ユーザ間の嗜好類似度は、各ユーザの嗜好情報が似ているほど大きな値を示すように算出される。例えば、ユーザ間の嗜好類似度は、各ユーザの興味のある単語群を元に単語ベクトルを生成し、そして、単語ベクトル同士のコサイン類似度を算出することによって得ることができる。この場合、単語ベクトル同士のコサイン類似度が、ユーザ間の嗜好類似度として用いられる。また、ユーザ間の嗜好類似度は、各ユーザが関心を持った新聞記事群を元に新聞記事ベクトルを生成し、そして、新聞記事ベクトル同士のコサイン類似度を算出することによって得ることもできる。この場合は、新聞記事ベクトル同士のコサイン類似度が、ユーザ間の嗜好類似度として用いられる。
【００３５】
更に、本実施の形態１において、ユーザアクション履歴蓄積部１５は、あるユーザが別のユーザに対して行ったアクションの履歴、例えば、アクションを識別する識別子とアクションが行われた時刻とを蓄積している。ここで、本実施の形態１において、アクションとは、ユーザによる端末装置２０を介した操作のことをいう。特に、アクションには、あるユーザが別のユーザに対して用いた操作、別ユーザが行った操作に対する応答に相当する操作が含まれる。
【００３６】
具体的には、あるユーザが別のユーザに対して用いた操作としては、プロフィール情報の閲覧、日記の閲覧、日記へのコメント、メッセージの送信、名前の開示等が挙げられる。また、別ユーザが行った操作に対する応答に相当する操作としては、送信されたメッセージの閲覧、メッセージの返信などが挙げられる。
【００３７】
次に、本発明の実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置１０動作について図２を用いて説明する。図２は、本発明の実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置の動作を示す流れ図である。以下の説明においては、適宜図１を参酌する。また、本実施の形態１では、コミュニケーション支援装置１０を動作させることによって、コミュニケーション支援方法が実施される。よって、本実施の形態１におけるコミュニケーション支援方法の説明は、以下のコミュニケーション支援装置１０の動作説明に代える。
【００３８】
最初に、図２に示すように、コミュニケーション支援装置１０の入力受付部１２は、サービス提供装置３０からの入力を受け付け、コミュニケーション段階の判定対象となるユーザのユーザ名を受け取る（ステップＳ１）。
【００３９】
例えば、サービス提供装置３０が、ユーザＡのユーザ名を入力したとすると、入力受付部１２は、ユーザＡを入力ユーザとする。なお、これは一例であり、特定のユーザとその相手ユーザとの間のコミュニケーション段階を判定するに際して、入力受付部１２は、特定のユーザ及びその相手ユーザそれぞれのユーザ名をペアで受け取っても良い。
【００４０】
次に、コミュニケーション段階判定部１１は、ユーザアクション履歴蓄積部１５に蓄積されているユーザアクション履歴を参照し、入力ユーザのユーザ名に対応するユーザアクション履歴を取得する（ステップＳ２）。
【００４１】
ここで、ユーザアクション履歴蓄積部１５が蓄積しているユーザアクション履歴の一例を、図３を用いて説明する。図３は、ユーザアクション履歴蓄積部に蓄積されているユーザアクション履歴の一例を示す図である。
【００４２】
図３に示すように、ユーザアクション履歴は、ユーザと、その相手ユーザと、アクションと、時刻とから成る。図３の例では、ユーザアクション履歴は、表によって表現されている。図３において「ユーザ」は、アクションを行ったユーザを示し、「相手ユーザ」は、アクションの対象となった相手ユーザを示す。また、図３において、「アクション」は、ユーザによる操作及び応答を示し、「時刻」はアクションが行われた時刻を示す。なお、図３において、「・・・」は省略されていることを表している。
【００４３】
例えば、図３において、表の２行目は、ユーザＡ（ユーザ名：Ａ）が、ユーザＢ（ユーザ名：Ｂ）の日記の閲覧を、２０１０年７月１５日の１８：２０に行ったことを示している。よって、入力受付部１２が、ユーザＡのユーザ名の入力を受け付けた場合、コミュニケーション段階判定部１１は、表の２行目、３行目、４行目及び５行目を取得する。
【００４４】
次に、コミュニケーション段階判定部１１は、入力ユーザの相手ユーザに対するユーザ興味度を算出する（ステップＳ３）。ステップＳ３では、コミュニケーション段階判定部１１は、入力ユーザが相手ユーザに対して行ったアクションの種類と、その回数と、アクションが行われた時刻に基づき、ユーザ興味度を算出する。また、ユーザ興味度は、入力ユーザの相手ユーザへの興味が高いほど、大きな値となるように算出されている。
【００４５】
例えば、入力ユーザの相手ユーザに対するユーザ興味度を「Ｃ（入力ユーザ、相手ユーザ）とする、コミュニケーション段階判定部１１は、下記の（数１）を用いて、ユーザ興味度を算出することができる。
【００４６】
（数１）
Ｃ（入力ユーザ、相手ユーザ）＝ＡＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）／ＡＴｖ
【００４７】
上記数１において、「ＡＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）」は、一定期間における重み付きアクション回数、即ち、入力ユーザが、一定期間中に、相手ユーザに対して行った重み付きアクションの回数を示す。また、「ＡＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）」は、下記の数２によって算出される。
【００４８】
更に、上記数１において、「ＡＴｖ」は、ユーザ毎の一定期間における重み付きアクション回数の平均を示す。言い換えると、「ＡＴｖ」とは、重み付きアクション回数をユーザ毎に計算し、その計算結果の平均を算出することによって得られる。
【００４９】
（数２）
ＡＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）
＝Σ（α（アクション種類）×Ｔ（入力ユーザ、相手ユーザ、アクション種類））
【００５０】
上記数２において「α（アクション種類）」は、アクションの種類毎の重みを示す。また、「Ｔ（入力ユーザ、相手ユーザ、アクション種類）」は、入力ユーザが、相手ユーザに対して、一定期間内に、当該アクション種類のアクションを行った回数を示す。
【００５１】
よって、上記数１におけるユーザ興味度は、一定期間内に、入力ユーザが各相手ユーザに対して行った重み付きアクションの回数の合計値と、相手ユーザ毎のアクションの回数の平均値との比に相当する。
【００５２】
また、上記数２に示した「α（アクション種類）」は、アクションの種類毎に設定されており、アクションが、ユーザ間のコミュニケーション手段として敷居が高いほど、大きな重みとして設定される。例えば、プロファイル情報閲覧と、メッセージ送信とを比較すると、プロファイル情報閲覧は単純に閲覧を行うだけであるが、メッセージ送信は相手に連絡を行う必要があるため、後者には、より大きな重みが与えられる。具体的には、メッセージ送信の重みが３、プロファイル閲覧の重みが１などのように設定される。
【００５３】
更に、上記数２に示したＴ（入力ユーザ、相手ユーザ、アクション種類））は、図３の例であれば、Ｔ（ユーザＡ、ユーザＢ、メッセージ送信）＝１となる。
【００５４】
また、上記数１及び数２において「一定期間」とは、コミュニケーション段階を判定するために予め設定された期間を意味している。例えば、２日等とされる。更に、「一定期間」は、コミュニケーション支援装置１０において、固定されていても良いし、前回のコミュニケーション段階判定を行った後から現在までの期間であっても良い。
【００５５】
本実施の形態１において、上記数１及び数２によって算出されるユーザ興味度は、一例である。本実施の形態１では、ユーザ興味度は、ユーザ毎のコミュニケーションの取りやすさを考慮することによって、算出されていても良い。
【００５６】
例えば、ユーザ興味度は、入力ユーザの相手ユーザに対する一定期間内におけるアクションの回数を、全相手ユーザに対する全期間におけるアクションの回数で除算することによって、算出されていても良い。また、上述した各手法で算出されユーザ興味度を、入力ユーザの全相手ユーザに対する全期間における重み付きアクションの回数で除算し、得られた値がユーザ興味度として用いられても良い。
【００５７】
このようにしてユーザ興味度を算出した場合、コミュニケーションを取りやすいユーザであれば、他のユーザに比べ多くのアクションを取ることで大きな値となる。一方、コミュニケーションを取りにくいユーザであれば、より少ないアクションであっても大きな値となる。
【００５８】
また、ユーザ興味度の算出においては、時間に応じて重みが付けられていても良い。例えば、一定期間を長く設定し、アクションが行われた時間に応じて、例えば、過去のアクションについては小さくなり、最近のアクションについては大きくなるように、重みが付けられていてもよい。さらに、現在のコミュニケーション段階に応じて、アクション毎の重みが変更されても良い。
【００５９】
ここで、図３の例において、上記数１及び数２を適用して、ユーザ興味度Ｃを算出する場合について説明する。先ず、入力ユーザをユーザＡ、相手ユーザをユーザＢとしたときのユーザ興味度は、下記の数３によって算出される。
【００６０】
（数３）
Ｃ（ユーザＡ、ユーザＢ）
＝｛α（日記閲覧）×Ｔ（ユーザＡ、ユーザＢ、日記閲覧）
＋α（メッセージ送信）×Ｔ（ユーザＡ、ユーザＢ、メッセージ送信）｝／ＡＴｖ
【００６１】
ここで、α（プロフィール閲覧）＝１、α（日記閲覧）＝２、α（メッセージ送信）＝３とすると、上記数３は、下記の数４に書き換えられる。
【００６２】
（数４）
Ｃ（ユーザＡ、ユーザＢ）＝（２×１＋３×１)／ＡＴｖ
【００６３】
ここで、ＡＴｖ（ユーザ毎の一定期間における重み付きアクション回数の平均）は、次のように計算される。但し、ユーザＡと、ユーザＢと、ユーザＣとが、全ユーザであるとする。各ユーザが入力ユーザとなったときの、各ＡＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）は、下記の数５〜数１０に示す通りとなる。
【００６４】
（数５）
ＡＴ（ユーザＡ、ユーザＢ）＝２×１＋３×１＝５
【００６５】
（数６）
ＡＴ（ユーザＡ、ユーザＣ）＝１×１＝１
【００６６】
（数７）
ＡＴ（ユーザＢ、ユーザＡ）＝０
【００６７】
（数８）
ＡＴ（ユーザＢ、ユーザＣ）＝０
【００６８】
（数９）
ＡＴ（ユーザＣ、ユーザＡ）＝１×１＝１
【００６９】
（数１０）
ＡＴ（ユーザＣ、ユーザＢ）＝０
【００７０】
従って、上記数５〜数１０の値から、ＡＴｖは、下記の数１１に示す通りとなり、Ｃ（ユーザＡ、ユーザＢ）は、下記の数１２に示す通りとなる。
【００７１】
（数１１）
ＡＴｖ＝（５＋１＋０＋０＋１＋０）／６＝７／６＝約１．０
【００７２】
（数１２）
Ｃ（ユーザＡ、ユーザＢ）＝（２×１＋３×１)／１．０＝５．０
【００７３】
同様に、入力ユーザをユーザＡ、相手ユーザをユーザＣとしたときのユーザ興味度Ｃ（ユーザＡ、ユーザＣ）は、下記の数１３によって算出される。
【００７４】
（数１３）
Ｃ（ユーザＡ、ユーザＣ）
＝｛α（プロフィール閲覧）×Ｔ（ユーザＡ、ユーザＢ、プロフィール閲覧）｝/ＡＴｖ
＝（１×１）／１．０＝１．０
【００７５】
また、入力ユーザをユーザＢ、相手ユーザをユーザＡとしたときのユーザ興味度Ｃ（ユーザＢ、ユーザＡ）は、上記と同様の計算により、Ｃ（ユーザＢ、ユーザＡ）＝０となる。更に、入力ユーザをユーザＣ、相手ユーザをユーザＡとしたときのユーザ興味度Ｃ（ユーザＣ、ユーザＡ）は、上記と同様の計算により、Ｃ（ユーザＣ、ユーザＡ）＝１．０となる。
【００７６】
上述の例から、より敷居の高いコミュニケーション手段、例えば、メッセージ送信などが行われた場合ほど、さらには、多くの回数のアクションが行われた場合ほど、ユーザ興味度は高くなる傾向にあることが分かる。
【００７７】
次に、コミュニケーション段階判定部１１は、嗜好類似度蓄積部１４に蓄積されているユーザ間の嗜好類似度を参照し、入力ユーザとその他の全ユーザとの間における嗜好類似度を取得する（ステップＳ４）。
【００７８】
ここで、嗜好類似度蓄積部１４が蓄積している嗜好類似度の一例を、図４を用いて説明する。図４は、嗜好類似度蓄積部に蓄積されている嗜好類似度の一例を示す図である。図４に示すように、嗜好類似度は、ユーザ１と、ユーザ２と、嗜好類似度とから成る。
【００７９】
図４の例では、嗜好類似度は、表によって表現されている。図４に示す嗜好類似度は、ユーザ間の嗜好情報を元に計算された類似度であり、嗜好が似ているほど大きな値となる。図４において、例えば、１レコード目（１行目）は、ユーザＡとユーザＢとの嗜好類似度が、０．５であることを示している。
【００８０】
また、例えば、入力ユーザが、ユーザＡであるならば、嗜好類似度蓄積部１４は、１レコード目（１行目）と２レコード目（２行目）とを取得する。更に、本実施の形態１において、ステップＳ４における嗜好類似度の取得は、ステップＳ３に示したユーザ興味度の計算と同時に行われていても良いし、その前に行われていても良い。
【００８１】
次に、コミュニケーション段階判定部１１は、ステップＳ３で算出したユーザ興味度と、ステップＳ４で取得した嗜好類似度とを元に、コミュニケーション段階を判定する（ステップＳ５）。本実施の形態１では、コミュニケーション段階判定部１１は、現在のコミュニケーション段階が、前進状態、停滞状態、後退状態のうちいずれであるかを判断することによって、判定を行う。
【００８２】
具体的には、コミュニケーション段階判定部１１は、コミュニケーション段階蓄積部１３に蓄積されているコミュニケーション段階を参照し、現在のコミュニケーション段階を取得する。
【００８３】
ここで、コミュニケーション段階蓄積部が蓄積しているコミュニケーション段階の一例を、図５を用いて説明する。図５は、コミュニケーション段階蓄積部に蓄積されているコミュニケーション段階の一例を示す図である。図５に示すように、コミュニケーション段階蓄積部１３は、２ユーザ間（図中ユーザ１とユーザ２に対応）のコミュニケーション段階を、その判定に用いた嗜好類似度及びユーザ興味度と関連付けて蓄積している。
【００８４】
コミュニケーション段階は、上述したように、ユーザ間の関係の段階を示すものであり、段階的に進んでいくものである。コミュニケーション段階の例としては、上述した（Ａ１）〜（Ａ４）が挙げられる。
【００８５】
また、ステップＳ５において、コミュニケーション段階判定部１１は、コミュニケーション段階が、前進状態、停滞状態、後退状態のいずれであるかの判断を、ユーザ興味度とユーザ間の嗜好類似度とを用いて、以下のようにして行うことができる。
【００８６】
コミュニケーション段階判定部１１は、例えば、嗜好類似度がそれについての第１の特定の値以上であり、かつ、ユーザ興味度がそれについての第１の特定の値以上である時、コミュニケーション段階が前進状態であると判断する。また、コミュニケーション段階判定部１１は、ユーザ間の嗜好類似度がそれについての第２の特定の値以下である時、または、ユーザ興味度合いがそれについての第２の特定の値以下である時に、コミュニケーション段階が後退状態であると判断する。更に、コミュニケーション段階判定部１１は、前進状態及び後退状態のいずれでもない時に、停滞状態であると判断する。
【００８７】
例えば、ユーザＡとユーザＢとの間におけるコミュニケーション段階を考える。図５に示す更新前の状態では、ユーザＡとユーザＢとの間の嗜好類似度は０．５、ユーザ興味度（Ｂ、Ａ）は０、ユーザ興味度（Ａ、Ｂ）は２である。そして、更新後に、後述する図６に示すように、ユーザ興味度（Ａ、Ｂ）は７になったとする。
【００８８】
ここで、ユーザ間の嗜好類似度が０．５以上であり、かつ、両方のユーザ興味度が１以上である時に、前進状態とする。また、ユーザ間の嗜好類似度が０．２以下であり、かつ、どちらかのユーザ興味度が１以下である時に、後退状態とする。そして、これらの場合以外の場合を停滞状態とする。この場合、更新後の状態において、ユーザＡとユーザＢとのコミュニケーション段階は、停滞状態と判断される。したがって、ユーザＡとユーザＢとの間におけるコミュニケーション段階は、現在の嗜好類似の友達候補の段階から進まないこととなる。
【００８９】
また、例えば、ユーザＡとユーザＣとの間におけるコミュニケーション段階を考える。図５に示す更新前の状態では、ユーザＡとユーザＣとの間の嗜好類似度は０．２、ユーザ興味度（Ａ、Ｃ）は０、ユーザ興味度（Ｃ、Ａ）は０である。そして、更新後に、後述する図６に示すように、ユーザＡとユーザＣとの間の嗜好類似度は０．７、ユーザ興味度（Ａ、Ｃ）は１、ユーザ興味度（Ｃ、Ａ）は１になったとする。この場合は、更新後の状態において、前進状態と判断される。
【００９０】
このように、本実施の形態１においては、ユーザ類似度が酷似していたとしても、両者が、いきなり友達の段階にあると判定されることはなく、途中段階が踏まれることとなる。従って、ユーザ間においては、関係を醸成することができる。
【００９１】
また、前進の状態、停滞の状態、後退状態の判断は、コミュニケーション段階に応じて変更しても良い。例えば、コミュニケーション段階が、さらに細かく、上述した（Ｂ１）〜（Ｂ６）に分けられているとする。この場合、たとえば、現状のコミュニケーション段階が、他人の段階であるとすると、以下のような判定を行うことができる。
【００９２】
まず、ユーザ間嗜好類似度がそれについての第１の特定の値以上であり、かつ、どちらかのユーザ興味度がそれについての第１の特定の値以上である時に、コミュニケーション段階が前進状態であると判断することができる。また、ユーザ間の嗜好類似度がそれについての第２の特定の値以下である時、または、どちらかのユーザ興味度がそれについての第２の特定の値以下である時に、コミュニケーション段階が後退状態であると判断することができる。更に、これら以外であるときに、コミュニケーション段階が停滞状態であると判断することができる。
【００９３】
コミュニケーション段階が細かく分けられているときは、上記のようにして、どちらか一方が相手に興味を持っていれば、次の段階（他人の存在認知の段階）に進むことができるようにするのが好ましい。
【００９４】
一方、現状のコミュニケーション段階が、他人の存在認知の段階の場合は、ユーザ間の嗜好類似度がそれについて特定の値以上であり、かつ、両方のユーザ興味度がそれについての特定の値以上である時に、コミュニケーション段階が前進状態であると判断するのが良い。このようにすれば、互いに興味を持ち何らかの手段によって情報の交換が行われている場合に、次の段階である他人との情報交換の段階に進むことができる。
【００９５】
以上のようにしてステップＳ５が実行されると、コミュニケーション段階判定部１１は、図６に示すように、コミュニケーション段階蓄積部１３において、判定結果のコミュニケーション段階、ユーザ間の嗜好類似度、及びユーザ興味度を更新する。図６は、図５に示したコミュニケーション段階の更新後の例を示す図である。図５と図６とを比較すると分かるように、ユーザＡについての判定結果、判定時に用いられるユーザ間の嗜好類似度、及びユーザ興味度が更新されている。
【００９６】
以上のようにコミュニケーション支援装置１０が動作することにより、ユーザの嗜好パターンの類似度合いと、ユーザの他ユーザに対するアクションの履歴とから、ユーザ間の関係の段階を判別することが可能となる。そして、このように段階の判別を行うことにより、段階に応じたコミュニケーション支援を行うことが可能となる。
【００９７】
例えば、ユーザ間が名称未知・嗜好類似の他人の段階にあるときに、コミュニケーション支援装置１０は、サービス提供装置３０に、互いの名前を隠させることができる。そして、コミュニケーション段階が進み、友達候補の段階となったときに、コミュニケーション支援装置１０は、サービス提供装置３０に、互いの名前を公開させることができる。このような処理を行うことで、各ユーザは、心理的な障壁を徐々に乗り越えながら、互いにコミュニケーションを行っていく。
【００９８】
本実施の形態１において、プログラムは、コンピュータに、図２に示すステップＳ１〜Ｓ５を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置１０とコミュニケーション支援方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、入力受付部１２、コミュニケーション段階判定部１１として機能し、処理を行なう。
【００９９】
また、ＣＰＵと、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置とで、嗜好類似度蓄積部１４が実現される。更に、記憶装置によって、コミュニケーション段階蓄積部１３と、ユーザアクション履歴蓄積部１５とが実現される。
【０１００】
（実施の形態２）
次に本発明の実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、及びプログラムについて、図７〜図９を参照しながら説明する。最初に、図７を用いて、本実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置の構成について説明する。図７は、本発明の実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置の構成を示すブロック図である。
【０１０１】
図７に示すように、本実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置５０は、実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置１０と比べ、以下の点で異なっている。つまり、本実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置５０においては、コミュニケーション段階判定部１１の代わりに、コミュニケーション段階判定部５１が用いられ、更に、推薦アクション履歴蓄積部５２が追加されている。以下の説明は、主に、実施の形態１との相違点を中心にして行う。
【０１０２】
まず、本実施の形態２においては、実施の形態１と異なり、サービス提供装置３０は、ユーザに対してアクションを推薦する機能を備えている。また、ユーザは、必要に応じて、推薦されたアクションを、端末装置２０を介して行うことができる。
【０１０３】
そして、コミュニケーション段階判定部５１は、ユーザ名を入力として受け付け、入力ユーザと相手ユーザとのコミュニケーション段階を判定し、コミュニケーション段階蓄積部１３に蓄積するが、このとき推薦アクション履歴蓄積部５２にアクセスする。
【０１０４】
具体的には、まず、コミュニケーション段階判定部５１は、ユーザアクション履歴蓄積部に蓄積されているユーザアクション履歴と、推薦アクション履歴蓄積部に蓄積されている推薦アクション履歴とを参照する。次に、コミュニケーション段階判定部５１は、入力ユーザが相手ユーザに対して行ったアクションの種類と頻度、サービス提供装置３０がユーザに推薦したアクションの種類と頻度とを取得する。そして、コミュニケーション段階判定部５１は、取得したこれらのアクションの種類と頻度とを元に、入力ユーザの相手ユーザに対する興味の度合いを示すユーザ興味度を算出する。
【０１０５】
また、本実施の形態２において、推薦アクション履歴蓄積部５２は、サービス提供装置３０がユーザに推薦したアクションの履歴を蓄積している。そして、サービス提供装置３０がユーザに推薦するアクションとしては、例えば、コミュニケーションを支援するために、ユーザが次に行うべきであると想定されるアクションが挙げられる。
【０１０６】
サービス提供装置３０によってユーザにアクションを推薦する方法の一例を次に示す。例えば、サービス提供装置３０は、ユーザによってある操作が呼び出されると、呼び出された操作を入力として、これに対応した次のアクションを特定し、特定したアクションを推薦する。
【０１０７】
具体的には、ユーザＡがユーザＢの日記閲覧操作を呼び出したとすると、サービス提供装置３０は、ユーザＡに対して、ユーザＢの日記へのコメント記述アクションを推薦する。また、ユーザＡが情報保存操作を呼び出した場合は、サービス提供装置３０は、この情報がユーザＢにも関心の高い情報であれば、ユーザＡに対して、ユーザＢへの情報伝達アクションを推薦する。
【０１０８】
ここで、推薦アクション履歴蓄積部５２が蓄積している推薦アクション履歴の一例を図８に示す。図８は、推薦アクション履歴蓄積部に蓄積されている推薦アクション履歴の一例を示す図である。
【０１０９】
図８に示すように、推薦アクション履歴蓄積部５２は、推薦アクション履歴として、ユーザ、相手ユーザ、推薦アクション、推薦アクションが行われた時刻を、蓄積している。図８において推薦アクション履歴は表によって表現されている。例えば、図８に示された表の２行目は、ユーザＢに対して、ユーザＡへのメッセージ送信の推薦を、２０１０年７月１５日の１８：１０に行ったことを表している。なお、図８中「・・・」は省略されていることを示す。
【０１１０】
次に、本発明の実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置５０の動作について図９を用いて説明する。図９は、本発明の実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置の動作を示す流れ図である。以下の説明においては、適宜図７及び図８を参酌する。また、本実施の形態２では、コミュニケーション支援装置５０を動作させることによって、コミュニケーション支援方法が実施される。よって、本実施の形態２におけるコミュニケーション支援方法の説明は、以下のコミュニケーション支援装置５０の動作説明に代える。
【０１１１】
図９に示すように、本実施の形態２において、実施形態１と大きく異なるのは、推薦アクション履歴を取得するステップが新たに追加された点と、ユーザ興味度の算出が行われるステップの内容が変更されている点である。以下、具体的に説明する。
【０１１２】
最初に、ステップＳ１１及びＳ１２が実行される。ステップＳ１１は、図２に示したステップＳ１と同様のステップであり、ステップＳ１２は、図２に示したステップＳ２と同様のステップである。
【０１１３】
次に、コミュニケーション段階判定部５１は、推薦アクション履歴蓄積部５２に蓄積されている推薦アクション履歴を参照し、ステップＳ１１で入力されたユーザ名に対応する推薦アクション履歴を取得する（ステップＳ１３）。
【０１１４】
例えば、入力ユーザがユーザＡであるとすると、コミュニケーション段階判定部５１は、ユーザＡに対応する推薦アクション履歴である２行目、３行目、４行目、５行目の推薦アクションを取得する（図８参照）。ステップＳ１３は、ステップＳ１２におけるユーザアクション履歴の取得と同時に実行されていても良い。
【０１１５】
次に、コミュニケーション段階判定部５１は、入力ユーザの相手ユーザに対するユーザ興味度を算出する（ステップＳ１４）。本実施の形態２では、ステップＳ１４において、コミュニケーション段階判定部５１は、入力ユーザが相手ユーザに対して行ったアクションの種類と、その回数と、アクションが行われた時刻とに加え、推薦アクション履歴も用いて、ユーザ興味度を算出する。また、本実施の形態２においても、ユーザ興味度は、入力ユーザの相手ユーザへの興味が高いほど、大きな値となるように算出されている。
【０１１６】
例えば、入力ユーザの相手ユーザに対するユーザ興味度を「Ｃ（入力ユーザ、相手ユーザ）とする、本実施の形態２では、コミュニケーション段階判定部５１は、下記の（数１４）を用いて、ユーザ興味度を算出することができる。
【０１１７】
（数１４）
Ｃ（入力ユーザ、相手ユーザ）＝ＡＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）／ＡＴｖ
＋ＲＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）／ＲＴｖ
【０１１８】
上記数１４において、「ＡＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）」は、数１と同様に、入力ユーザが、一定期間中に、相手ユーザに対して行った重み付きアクションの回数を示す。また、「ＡＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）」は、上述した数２によって算出される。更に、「ＡＴｖ」も、数１と同様に、ユーザ毎の一定期間における重み付きアクション回数の平均を示す。
【０１１９】
一方、上記数１４において、「ＲＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）」は、一定期間の重み付き推薦アクション実行回数、即ち、入力ユーザが、一定期間中に、相手ユーザへの推薦された重みアクションを実行した回数を示す。また、「ＲＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）」は、下記の数１５によって算出される。更に、「ＲＴｖ」は、ユーザ毎の一定期間における重み付き推薦アクション実行回数の平均を示し、言い換えると、重み付き推薦アクション実行回数をユーザ毎に計算した結果の平均である。
【０１２０】
（数１５）
ＲＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）
＝Σ（α（アクション種類）×Ｔｒ（入力ユーザ、相手ユーザ、アクション種類））
【０１２１】
上記数１５において、「α（アクション種類）」は、アクションの種類毎の重みを示し、上述の数２における「α（アクション種類）」と同様のものである。また、「Ｔｒ（入力ユーザ、相手ユーザ、アクション種類）」は、推薦アクション履歴とユーザアクション履歴との比較から求められ、入力ユーザが、一定期間内に、当該アクション種類の推薦アクションを行った回数を示す。
【０１２２】
従って、上記数１４及び数１５から分かるように、本実施の形態２において、ユーザ興味度は、入力ユーザが相手ユーザに対して一定期間に行ったアクションの回数とその平均との比と、サービス提供装置３０が行った推薦アクションのうち実際にユーザが実行した推薦アクションの回数とその平均との比を足し合わせたものである。したがって、ユーザ興味度は、平均的なユーザに対してどの程度多くのアクションを行ったか、さらに、推薦されたアクションをどの程度ユーザが実行したかを示す指標となる。
【０１２３】
ここで、例えば、推薦アクション履歴が図８に示す例であり、ユーザアクション履歴が図３に示す例である場合において、ユーザ興味度を算出する。まず、図８に示された推薦アクション（２行目、３行目、４行目、５行目）のうち、ユーザが実行したアクションは、図３を参照すると、３行目、４行目、５行目の推薦アクションである。したがって、それぞれの各ＲＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）は、下記の数１６〜数１８に示す通りとなる。
【０１２４】
（数１６）
ＲＴ（ユーザＡ、ユーザＢ、メッセージ送信）＝１
【０１２５】
（数１７）
ＲＴ（ユーザＡ、ユーザＣ、プロフィール閲覧）＝１
【０１２６】
（数１８）
ＲＴ（ユーザＣ、ユーザＡ、プロフィール閲覧）＝１
【０１２７】
ここで、Ｃ（ユーザＡ、ユーザＢ）は、図３及び図８に示す例から、下記の数１９に示す通りとなる。
【０１２８】
（数１９）
Ｃ（ユーザＡ、ユーザＢ）
＝｛（α（日記閲覧）×Ｔ（ユーザＡ、ユーザＢ、日記閲覧）
＋α（メッセージ送信）×Ｔ（ユーザＡ、ユーザＢ、メッセージ送信））}／ＡＴｖ
＋｛α（メッセージ送信）×Ｔｒ（ユーザＡ、ユーザＢ、メッセージ送信）｝／ＲＴｖ
【０１２９】
ここで、α（プロフィール閲覧）＝１、α（日記閲覧）＝２、α（メッセージ送信）＝３とすると、上記数１９は、上記数１６、上述した数３及び数４の結果を利用して、下記の数２０に書き換えられる。
【０１３０】
（数２０）
Ｃ（ユーザＡ、ユーザＢ）＝（２×１＋３×１)／ＡＴｖ＋（３×１）／ＲＴｖ
【０１３１】
ここで、ＲＴｖ（ユーザ毎の一定期間における重み付き推薦アクション実行回数の平均）は、次のように計算する。但し、ユーザＡと、ユーザＢと、ユーザＣとが、全ユーザであるとする。また、各ユーザが入力ユーザとなったときの、各ＲＴ（入力ユーザ、相手ユーザ）は、下記の数２１〜数２６に示す通りとなる。
【０１３２】
（数２１）
ＲＴ（ユーザＡ、ユーザＢ）＝３×１＝３
【０１３３】
（数２２）
ＲＴ（ユーザＡ、ユーザＣ）＝１×１＝１
【０１３４】
（数２３）
ＲＴ（ユーザＢ、ユーザＡ）＝０
【０１３５】
（数２４）
ＲＴ（ユーザＢ、ユーザＣ）＝０
【０１３６】
（数２５）
ＲＴ（ユーザＣ、ユーザＡ）＝１×１＝１
【０１３７】
（数２６）
ＲＴ（ユーザＣ、ユーザＢ）＝０
【０１３８】
従って、上記数２１〜数２６の値から、ＲＴｖは、下記の数２７に示す通りとなり、Ｃ（ユーザＡ、ユーザＢ）は、上述した数１１の結果を利用して、下記の数２８に示す通りとなる。
【０１３９】
（数２７）
ＲＴｖ＝（３＋１＋０＋０＋１＋０）／６＝５／６＝約０．８３
【０１４０】
（数２８）
Ｃ（ユーザＡ、ユーザＢ）
＝(２×１＋３×１)／１．０＋(３×１)／０．８３＝８．６
【０１４１】
同様に、入力ユーザをユーザＡ、相手ユーザをユーザＣとしたときのユーザ興味度Ｃ（ユーザＡ、ユーザＣ）は、下記の数２９によって算出される。
【０１４２】
（数２９）
Ｃ（ユーザＡ、ユーザＣ）＝(１×１)／１．０＋(１×１)／０．８３＝２．２
【０１４３】
また、入力ユーザをユーザＢ、相手ユーザをユーザＡとしたときのユーザ興味度Ｃ（ユーザＢ、ユーザＡ）は、上記と同様の計算により、Ｃ（ユーザＢ、ユーザＡ）＝０となる。更に、入力ユーザをユーザＣ、相手ユーザをユーザＡとしたときのユーザ興味度Ｃ（ユーザＣ、ユーザＡ）は、数２９と同一となり、Ｃ（ユーザＣ、ユーザＡ）＝２．２となる。
【０１４４】
このように、本実施の形態２においては、ユーザが、推薦アクションに従ったアクションを取った場合は、ユーザ興味度は高くなることになる。
【０１４５】
次に、コミュニケーション段階判定部５１は、嗜好類似度蓄積部１４に蓄積されているユーザ間の嗜好類似度を参照し、入力ユーザとその他の全ユーザとの間における嗜好類似度を取得する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５は、実施の形態１において図２に示した。ステップＳ４と同様のステップである。
【０１４６】
その後、コミュニケーション段階判定部５１は、ステップＳ１４で算出したユーザ興味度と、ステップＳ１５で取得した嗜好類似度とを元に、コミュニケーション段階を判定する（ステップＳ１６）。ステップＳ１６は、実施の形態１において図２に示したステップＳ５と同様のステップである。また、本実施の形態２においても、ステップＳ１６の実行後、コミュニケーション段階判定部５１は、コミュニケーション段階蓄積部１３において、判定結果のコミュニケーション段階、ユーザ間の嗜好類似度、及びユーザ興味度を更新する。
【０１４７】
以上のように、本実施の形態２においても、実施の形態１と同様に、コミュニケーション支援装置５０が動作することにより、ユーザの嗜好パターンの類似度合いと、ユーザの他ユーザに対するアクションの履歴とから、ユーザ間の関係の段階を判別することが可能となる。そして、このように段階の判別を行うことにより、段階に応じたコミュニケーション支援を行うことが可能となる。また、本実施の形態２においては、コミュニケーション段階の判定において、ユーザが推薦アクションに従っているかどうかが考慮されているため、判定精度の向上が図られる。
【０１４８】
本実施の形態２において、プログラムは、コンピュータに、図９に示すステップＳ１１〜Ｓ１６を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置５０とコミュニケーション支援方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、入力受付部１２、コミュニケーション段階判定部５１として機能し、処理を行なう。
【０１４９】
また、ＣＰＵと、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置とで、嗜好類似度蓄積部１４が実現される。更に、記憶装置によって、コミュニケーション段階蓄積部１３と、ユーザアクション履歴蓄積部１５と、推薦アクション履歴蓄積部５２とが実現される。
【０１５０】
（実施の形態３）
次に本発明の実施の形態３におけるコミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、及びプログラムについて、図１０〜図１４を参照しながら説明する。最初に、図１０を用いて、実施の形態３におけるコミュニケーション支援装置の構成について説明する。図１０は、本発明の実施の形態３におけるコミュニケーション支援装置の構成を示すブロック図である。
【０１５１】
図１０に示すように、本実施の形態３におけるコミュニケーション支援装置６０は、実施の形態２において図７に示したコミュニケーション支援装置５０の構成に加え、更に、話題推薦部６１、出力部６２、話題蓄積部６３、ユーザモデル蓄積部６４を備えている。以下の説明は、主に、実施の形態１及び実施の形態２との相違点を中心にして行う。
【０１５２】
話題推薦部６１は、入力受付部１２が入力を受け付けたユーザ名を入力として、話題蓄積部６３に蓄積されている話題と、ユーザモデル蓄積部６４に蓄積されているユーザモデルとを参照し、入力ユーザ及び相手ユーザに推薦する話題を検索する。
【０１５３】
具体的には、話題推薦部６１は、まず、話題蓄積部６３に蓄積されている各話題と、ユーザモデル蓄積部６４に蓄積されているユーザモデルとから、各話題に対する各ユーザの嗜好度を計算する。
【０１５４】
次に、話題推薦部６１は、各コミュニケーション段階のユーザ（入力ユーザ、相手ユーザのいずれも含む）に対してコミュニケーション支援を行うため、話題蓄積部６３に蓄積されている話題群の中から、相手ユーザに伝達できる話題候補を絞り込む。このとき絞り込まれる話題候補としては、例えば、友達段階の相手ユーザに対しては、少なくとも相手ユーザにのみ嗜好度の高い話題、他の段階の相手ユーザに対しては、入力ユーザと相手ユーザとの両方にとって嗜好度の高い話題が挙げられる。
【０１５５】
なぜなら、友達段階のユーザに対しては、お互いを良く知っているから、自分に興味はない話題であっても、少なくとも相手の嗜好に合う話題であれば、閲覧させるため相手に伝達するのが良い。しかしながら、他の段階のユーザに対しては、関係の醸成中であるから、自分の嗜好に合い、かつ、相手の嗜好にも合う話題を、閲覧させるため相手に伝達するのが良い。
【０１５６】
次に、話題推薦部６１は、話題候補となった各話題のうち相手ユーザが興味のある話題について、入力ユーザに推薦するか、相手ユーザに推薦するかを決める。例えば、話題推薦部６１は、ユーザにおける情報伝達速度の速さ、即ち、特定の情報を単位時間当たりに伝達できる人の数を考慮し、情報を伝達しやすいユーザに決めることができる。
【０１５７】
具体的には、この場合、話題推薦部６１は、まず、コミュニケーション段階蓄積部１３に蓄積されているコミュニケーション段階と、ユーザアクション履歴蓄積部１５に蓄積されているユーザアクション履歴とを参照する。そして、話題推薦部６１は、ユーザ興味度の高いユーザ、または、ユーザアクションとしてメッセージ送信などの送信に関連するアクションの多いユーザを特定し、特定したユーザを推薦対象に決める。
【０１５８】
また、話題推薦部６１は、コミュニケーション対象となる相手側への貢献を考慮し、相手側への貢献性が低いユーザ、即ち、ユーザ興味度の低いユーザに決めることもできる。「相手側への貢献」とは、相手側に対するアクションのことであり、相手側のユーザへの情報伝達、コメントの返信等が挙げられる。相手側への貢献は、人間関係を保つために必要なアクションである。具体的には、この場合、話題推薦部６１は、コミュニケーション段階蓄積部に蓄積されているコミュニケーション段階を参照し、ユーザ興味度の低いユーザを特定し、特定したユーザを推薦対象に決める。
【０１５９】
また、話題推薦部６１は、コミュニケーション段階に応じて、推薦対象となるユーザを決めるための上記の基準を変更することもできる。例えば、話題推薦部６１は、嗜好類似の他人の存在認知の段階では、相手ユーザへの貢献を考慮し、ユーザ興味度の低いユーザに決める。なぜならば、存在認知の段階は、相手側から興味をもたれている状態であり、次の情報交換の段階に進むためには、自分からも情報発信を行う必要があるためである。
【０１６０】
最後に、話題推薦部６１は、話題候補のうち、入力ユーザに推薦することが決まった話題が多い場合は、推薦する話題の量を調節する。例えば、話題の推薦によって、既に進んでいるコミュニケーション段階をより進め、深い人間関係を形成することが目的とされている場合は、話題推薦部６１は、よりコミュニケーション段階の進んだ相手ユーザに対応する話題を多く採用する。また、数多くの人との間で広い人間関係を形成することが目的とされている場合は、話題推薦部６１は、よりコミュニケーション段階の低い話題を多く採用する。
【０１６１】
また、話題蓄積部６３は、図１１に示すように、コミュニケーションの媒体となる話題を蓄積している。図１１は、話題蓄積部に蓄積されている話題の一例を示す図である。図１１に示すように、話題蓄積部６３は、各話題を、それに付与されている話題ＩＤと内容とで管理している。図１１において、蓄積されている話題群は表によって表現されており、図１１中の「・・・」は省略されていることを示す。
【０１６２】
ユーザモデル蓄積部６４は、図１２に示すように、ユーザの嗜好を表す情報、即ち、ユーザモデルを蓄積している。図１２は、ユーザモデル蓄積部６４に蓄積されているユーザモデルの一例を示す図である。
【０１６３】
図１２に示すように、ユーザモデル蓄積部６４は、ユーザ毎にユーザモデルを蓄積している。ユーザモデルは、ユーザの嗜好を表す情報であり、本実施の形態３においては、嗜好類似度を求めるための嗜好情報と同様の情報である。ここでは、ユーザモデルは、ユーザの嗜好を表すキーワードと、その重みとを含み、「キーワード：重み」の形で表現されている。また、複数の重み付のキーワードは「、」で連結されている。
【０１６４】
また、出力部６２は、ユーザに対して推薦対象の話題を提供するため、話題をサービス提供装置３０に出力する。また、出力部６２は、話題に加え、出力された話題をコミュニケーションの相手側に情報伝達するためのアクションも出力することができる。更に、アクションを出力する場合において、出力部６２は、コミュニケーション段階に応じて、コミュニケーションの相手側のユーザ名を非表示とするように、サービス提供装置３０に指示を行うこともできる。
【０１６５】
具体的には、途中段階における名称未知・嗜好類似の他人の段階よりも、更に他人関係側の段階では、出力部６２は、コミュニケーションの相手側のユーザ名を非表示とするように、サービス提供装置３０に指示を行う。また、この場合において、出力部６２は、相手側のユーザ名の代わりとなる情報が表示されるように、サービス提供装置３０に提示を行うこともできる。このような情報としては、例えば、話題が提供されるユーザにおいてユーザモデルが可読である場合は、相手側のユーザの嗜好情報のうち重みが最も大きな情報が挙げられる。また、その他、話題情報の解析により重みが最も大きいと判定されたキーワード、話題と相手側のユーザのユーザモデルとから計算された重みが最も大きいキーワードなども挙げられる。
【０１６６】
次に、本発明の実施の形態３におけるコミュニケーション支援装置６０の動作について図１３を用いて説明する。図１３は、本発明の実施の形態３におけるコミュニケーション支援装置の動作を示す流れ図である。以下の説明においては、適宜図１０〜図１２を参酌する。また、本実施の形態３では、コミュニケーション支援装置６０を動作させることによって、コミュニケーション支援方法が実施される。よって、本実施の形態３におけるコミュニケーション支援方法の説明は、以下のコミュニケーション支援装置６０の動作説明に代える。
【０１６７】
図１３に示すように、本実施の形態３において、実施の形態２と大きく異なるのは、コミュニケーション段階の判定後に、話題を推薦するために、新たなステップが追加された点である。以下、具体的に説明する。
【０１６８】
最初に、ステップＳ２１〜Ｓ２６が実行される。ステップＳ２１〜Ｓ２６は、図９に示した実施の形態２におけるステップＳ１１〜Ｓ１６と同様のステップである。ステップＳ２１〜Ｓ２６により、コミュニケーション段階が判定され、結果が、コミュニケーション段階蓄積部１３に蓄積される。
【０１６９】
次に、話題推薦部６１は、話題蓄積部６３に蓄積されている各話題と、ユーザモデル蓄積部６４に蓄積されているユーザモデルとから、ユーザ毎に、各話題に対するユーザの嗜好度を計算する（ステップＳ２７）。ここで、嗜好度とは、ユーザが話題を好んでいる度合いを意味し、値が大きい程、ユーザの嗜好と合っていることを示す。
【０１７０】
ステップＳ２７において、嗜好度の計算手法としては、既存の手法を用いることができる。例えば、話題推薦部６１は、まず、ユーザモデル蓄積部６４に蓄積されているユーザモデルを参照し、各ユーザモデルのキーワードベクトルを生成する。次に、話題推薦部６１は、話題蓄積部６３に蓄積されている各話題を言語解析し、その結果から話題キーワードベクトルを生成する。そして、話題推薦部６１は、ユーザモデルのキーワードベクトルと話題キーワードベクトルとのコサイン類似度を算出し、これを嗜好度とする。なお、このとき、話題推薦部６１は、ユーザと話題との全ての組合せに対して嗜好度を計算する。
【０１７１】
ここで、嗜好度の計算結果の一例を図１４に示す。図１４は、話題推薦部によって計算された嗜好度の一例を示す図である。図１４に示すように、ユーザ毎に、各話題に対する嗜好度が計算されている。また、図１４の例では、嗜好度は、表によって表現されている。
【０１７２】
次に、話題推薦部６１は、話題の絞り込みを行い、相手ユーザに伝達できる話題候補に絞り込む（ステップＳ２８）。ステップＳ２８では、上述したように、話題推薦部６１は、友達段階の相手ユーザに対しては、少なくとも相手ユーザにのみ嗜好度の高い話題を話題候補とし、他の段階のユーザに対しては、入力ユーザ及び相手ユーザの両方にとって嗜好度の高い話題を話題候補とする。
【０１７３】
例えば、コミュニケーション段階蓄積部に蓄積されているコミュニケーション段階が、図６に示す状態だったとする。この場合、入力ユーザがユーザＡであるとすると、ユーザＡとユーザＢとは友達段階ではないので、話題推薦部６１は、ユーザＡ及びユーザＢの両方にとって嗜好度の高い話題を話題候補として選択する。また、選択基準となる嗜好度の閾値は、本実施の形態３においては、コミュニケーション支援装置６０において予め設定されているとする。
【０１７４】
ここで、嗜好度の閾値が、例えば、０．５に設定されているとすると、図１４に示した計算結果から、話題１と話題２とが話題候補に該当する。同様に、ユーザＡとユーザＣも友達段階ではないので、話題推薦部６１は、両方とも嗜好度の高い話題１を選択する。結果、「話題１、（ユーザＢ、ユーザＣ）」、「話題２、（ユーザＢ）」に絞り込まれる。また、このようにして得られた、絞り込み結果には、話題とこれに対応するユーザとを含んでいる。すなわち、絞り込み結果から、話題１は、ユーザＡの相手ユーザであるユーザＢ及びユーザＣに向けた話題であることを示している。
【０１７５】
次に、話題推薦部６１は、話題候補となった各話題のうち相手ユーザが興味のある話題について、推薦対象となるユーザを決定する（ステップＳ２９）。ここで、例えば、本例では、話題推薦部６１が、情報伝達速度の速さ（情報の伝達性）を考慮して、情報を伝達しやすいユーザを推薦対象に決定することとする。この場合、話題推薦部６１は、コミュニケーション段階蓄積部１３に蓄積されているコミュニケーション段階と、ユーザアクション履歴蓄積部１５に蓄積されているユーザアクション履歴とを参照する。そして、話題推薦部６１は、ユーザ興味度の高いユーザ、または、ユーザアクションとしてメッセージ送信などの送信に関連するアクションの多いユーザを、推薦対象に決定する。
【０１７６】
例えば、話題１については、ユーザＡとユーザＢ、ユーザＡとユーザＣを比較する必要がある。図６を参照すると、ユーザ興味度（ユーザＡ、ユーザＢ）が最も高く、ユーザＡのユーザ興味度が最も高くなっている。よって、話題１については、ユーザＡが推薦対象に決定される。また、話題２については、ユーザＡとユーザＢを比較する必要がある。図６を参照すると、ユーザ興味度（ユーザＡ、ユーザＢ）が最も高いので、話題２についても、ユーザＡが推薦対象に決定される。
【０１７７】
次に、話題推薦部６１は、話題候補のうち、入力ユーザに推薦することが決まった話題が多い場合は、推薦する話題の量を調節する（ステップＳ３０）。ここで、例えば、本例では、サービス提供装置３０が、数多くの人との間で広い人間関係を形成することを目的としているとする。この場合、話題推薦部６１は、よりコミュニケーション段階の低い話題が多くなるように量を調節する。具体的には、コミュニケーション段階の低い方の話題数が多くなるように、各段階の話題数に上限が設定され、入力ユーザまたは相手ユーザの話題の嗜好度が高い話題から順に採用が行われる。
【０１７８】
例えば、コミュニケーション段階の低い、他人の段階の話題の上限数が３、名称未知・嗜好類似の他人の段階の話題の上限数が２、次の嗜好類似の友達候補の段階の話題の上限数が１、友達候補の段階の話題の上限数が１に設定されているとする。この場合、今回の例では、話題１は、嗜好類似の友達候補の段階（ユーザＡ−ユーザＢ）、名称未知・嗜好類似の他人の段階（ユーザＡ−ユーザＣ）の両方の段階に該当する。話題１は、どちらの段階とみても良い。また、話題２は、嗜好類似の友達候補の段階（ユーザＡ−ユーザＢ）である。よって、上記の上限数は満たされているため、話題１及び話題２は両方とも採用される。
【０１７９】
その後、出力部６２は、ユーザに対して推薦対象の話題を提供するため、話題をサービス提供装置３０に出力する（ステップＳ３１）。上述の例であれば、ステップＳ３１により、「話題１、（ユーザＢ、ユーザＣ）」と「話題２、（ユーザＢ）」が出力される。なお、上記において括弧書きは、推薦対象となったユーザの相手側のユーザを示している。この場合、サービス提供装置３０は、推薦対象となったユーザの端末装置２０の表示画面に、話題と、相手側のユーザのユーザ名とを表示させる。
【０１８０】
また、出力部６２は、話題を出力する際、出力した話題を相手側のユーザに伝達するアクションを推薦するように、サービス提供装置３０に指示を行うこともできる。但し、その際、話題が出力されたユーザとのコミュニケーション段階が、名称未知・嗜好類似の他人の段階よりも他人の関係側の段階の場合は、出力部６２は、サービス提供装置３０に、相手側のユーザのユーザ名を表示させないように指示を行う。
【０１８１】
ここで、ユーザの端末装置２０の表示画面における出力例について図１５を用いて説明する。図１５は、ユーザの端末装置の表示画面に示された出力例を示す図である。話題１（図１１参照）は、名称未知・嗜好類似の他人の段階にあるユーザＣを含んでいる。このため、図１５に示すように、ユーザＡの端末装置の表示画面には、ユーザＣのユーザ名は隠されており、代わりに、「携帯電話に興味があり知りたい人」と表示されている。なお、このキーワード「携帯電話」は、ユーザＣのユーザモデルと話題１の内容との両方に存在するため、採用されている。
【０１８２】
このように、本実施の形態３におけるコミュニケーション支援装置６０によれば、ユーザは、他のユーザとコミュニケーションをとるためのきっかけを得ることができるので、コミュニケーションの促進が図られる。更に、コミュニケーション段階が進んでいない初期段階においては、ユーザは、名前を隠して、他のユーザとコミュニケーションを行うことができる。このため、ユーザにおける心理的な障壁が下がり、この点からも、コミュニケーションの促進が図られる。
【０１８３】
本実施の形態３において、プログラムは、コンピュータに、図１３に示すステップＳ２１〜Ｓ３１を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態３におけるコミュニケーション支援装置６０とコミュニケーション支援方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、入力受付部１２、コミュニケーション段階判定部５１、話題推薦部６１、出力部６２として機能し、処理を行なう。
【０１８４】
また、ＣＰＵと、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置とで、嗜好類似度蓄積部１４が実現される。更に、記憶装置によって、コミュニケーション段階蓄積部１３と、ユーザアクション履歴蓄積部１５と、推薦アクション履歴蓄積部５２、話題蓄積部６３、ユーザモデル蓄積部６４が実現される。
【０１８５】
ここで、実施の形態１〜３におけるプログラムを実行することによって、コミュニケーション装置を実現するコンピュータについて図１６を用いて説明する。図１６は、本発明の実施の形態１〜３におけるコミュニケーション支援装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【０１８６】
図１６に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。
【０１８７】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
【０１８８】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【０１８９】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash）及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。なお、本実施の形態１〜３において、コンピュータ１１０は、サービス提供装置３０を構築するサーバコンピュータであっても良いし、別のコンピュータであっても良い。
【０１９０】
上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記２７）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【０１９１】
（付記１）
各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定部を備えている、
ことを特徴とするコミュニケーション支援装置。
【０１９２】
（付記２）
前記コミュニケーション段階判定部が、前記ユーザ間の関係が、他人の段階、他人から友達に至るまでの中間の段階、及び友達の段階のうち、いずれであるかを判定する、付記１記載のコミュニケーション支援装置。
【０１９３】
（付記３）
前記中間の段階が、前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ているが、前記相手ユーザに興味は持っていない、名称未知の嗜好類似の他人の段階、および前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ており、前記相手ユーザに興味も持っている、嗜好類似の友達候補の段階、のうち少なくとも１つ以上の段階を含み、
前記コミュニケーション段階判定部が、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階であると判定する、
付記２に記載のコミュニケーション支援装置。
【０１９４】
（付記４）
前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、及び前記嗜好類似の友達候補の段階、それぞれが、相手ユーザの存在を認知している存在認知段階と、前記相手ユーザと情報交換を行っている情報交換段階とに分けられ、
前記コミュニケーション段階判定部が、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記存在認知段階、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記情報交換段階、前記嗜好類似の友達候補の段階における前記存在認知段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階における前記情報交換段階であると判定する、
付記３に記載のコミュニケーション支援装置。
【０１９５】
（付記５）
前記コミュニケーション段階判定部が、
前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、特定した前記アクションの内容と前記アクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、
付記１から付記４のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。
【０１９６】
（付記６）
前記コミュニケーション段階判定部が、
前記ユーザ間の類似度がそれについての第１の特定の値以上であり、かつ、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第１の特定の値以上である時に、前記ユーザ間の関係が前進状態であると判断し、
前記ユーザ間の類似度がそれについての第２の特定の値以下である時、または、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第２の特定の値以下である時に、前記ユーザ間の関係が後退状態であると判断する、
付記１から付記５のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。
【０１９７】
（付記７）
外部の装置が、前記各ユーザにアクションを推薦し、前記各ユーザが推薦されたアクションを実行する場合において、
前記コミュニケーション段階判定部が、
前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、更に、前記特定のユーザが実行した、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とを特定し、
特定した、前記アクションの内容と、前記アクションが実行された回数と、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、
付記１から付記６のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。
【０１９８】
（付記８）
前記コミュニケーション段階判定部によって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、話題推薦部を、更に備えている、付記１から付記７のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。
【０１９９】
（付記９）
前記話題推薦部が、
前記話題群に含まれる各話題に対する嗜好の度合いを、ユーザ毎に計算し、
前記コミュニケーション段階判定部によって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、計算された前記ユーザ毎の嗜好の度合とに基づき、前記相手ユーザに伝達できる話題として、前記相手ユーザの嗜好の度合いのみが設定値以上の話題、又は前記特定のユーザの嗜好の度合い及び前記相手ユーザの嗜好の度合いが共に設定値以上の高い話題を選択し、
そして、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの中から、当該ユーザの情報伝達性又は当該ユーザの相手側への貢献性に基づき、選択された話題の推薦対象となるユーザを決定し、
更に、前記ユーザ間の関係の段階に応じて、前記選択対象に推薦される前記話題の数を決定する、
付記８に記載のコミュニケーション支援装置。
【０２００】
（付記１０）
各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定ステップを有する、
ことを特徴とするコミュニケーション支援方法。
【０２０１】
（付記１１）
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記ユーザ間の関係が、他人の段階、他人から友達に至るまでの中間の段階、及び友達の段階のうち、いずれであるかを判定する、
付記１０記載のコミュニケーション支援方法。
【０２０２】
（付記１２）
前記中間の段階が、前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ているが、前記相手ユーザに興味は持っていない、名称未知の嗜好類似の他人の段階、および前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ており、前記相手ユーザに興味も持っている、嗜好類似の友達候補の段階、のうち少なくとも１つ以上の段階を含み、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階であると判定する、
付記１１に記載のコミュニケーション支援方法。
【０２０３】
（付記１３）
前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、及び前記嗜好類似の友達候補の段階、それぞれが、相手ユーザの存在を認知している存在認知段階と、前記相手ユーザと情報交換を行っている情報交換段階とに分けられ、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記存在認知段階、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記情報交換段階、前記嗜好類似の友達候補の段階における前記存在認知段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階における前記情報交換段階であると判定する、
付記１２に記載のコミュニケーション支援方法。
【０２０４】
（付記１４）
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、
特定した前記アクションの内容と前記アクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、
付記１０から付記１３のいずれかに記載のコミュニケーション支援方法。
【０２０５】
（付記１５）
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザ間の類似度がそれについての第１の特定の値以上であり、かつ、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第１の特定の値以上である時に、前記ユーザ間の関係が前進状態であると判断し、
前記ユーザ間の類似度がそれについての第２の特定の値以下である時、または、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第２の特定の値以下である時に、前記ユーザ間の関係が後退状態であると判断する、
付記１０から付記１４のいずれかに記載のコミュニケーション支援方法。
【０２０６】
（付記１６）
外部の装置が、前記各ユーザにアクションを推薦し、前記各ユーザが推薦されたアクションを実行する場合において、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、更に、前記特定のユーザが実行した、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とを特定し、
特定した、前記アクションの内容と、前記アクションが実行された回数と、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、
付記１０から付記１５のいずれかに記載のコミュニケーション支援方法。
【０２０７】
（付記１７）
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、話題推薦ステップを、更に有する、
付記１０から付記１６のいずれかに記載のコミュニケーション支援方法。
【０２０８】
（付記１８）
前記話題推薦部ステップにおいて、
前記話題群に含まれる各話題に対する嗜好の度合いを、ユーザ毎に計算し、
前記コミュニケーション段階判定ステップによって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、計算された前記ユーザ毎の嗜好の度合とに基づき、前記相手ユーザに伝達できる話題として、前記相手ユーザの嗜好の度合いのみが設定値以上の話題、又は前記特定のユーザの嗜好の度合い及び前記相手ユーザの嗜好の度合いが共に設定値以上の高い話題を選択し、
そして、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの中から、当該ユーザの情報伝達性又は当該ユーザの相手側への貢献性に基づき、選択された話題の推薦対象となるユーザを決定し、
更に、前記ユーザ間の関係の段階に応じて、前記選択対象に推薦される前記話題の数を決定する、
付記１７に記載のコミュニケーション支援方法。
【０２０９】
（付記１９）
コンピュータに、
各ユーザの嗜好を示す嗜好情報から求められたユーザ間の類似度と、前記ユーザ間における特定のユーザがコミュニケーションの相手となる相手ユーザに対して行ったアクションの履歴を示すユーザアクション履歴と、に基づき、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、コミュニケーション段階判定ステップを実行させる、
命令を含むプログラム。
【０２１０】
（付記２０）
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記ユーザ間の関係が、他人の段階、他人から友達に至るまでの中間の段階、及び友達の段階のうち、いずれであるかを判定する、
付記１９記載のプログラム。
【０２１１】
（付記２１）
前記中間の段階が、前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ているが、前記相手ユーザに興味は持っていない、名称未知の嗜好類似の他人の段階、および前記特定のユーザが、前記相手ユーザと嗜好の点で似ており、前記相手ユーザに興味も持っている、嗜好類似の友達候補の段階、のうち少なくとも１つ以上の段階を含み、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階であると判定する、
付記２０に記載のプログラム。
【０２１２】
（付記２２）
前記名称未知・嗜好類似の他人の段階、及び前記嗜好類似の友達候補の段階、それぞれが、相手ユーザの存在を認知している存在認知段階と、前記相手ユーザと情報交換を行っている情報交換段階とに分けられ、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、前記中間の段階であると判定する際に、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記存在認知段階、前記名称未知・嗜好類似の他人の段階における前記情報交換段階、前記嗜好類似の友達候補の段階における前記存在認知段階、または前記嗜好類似の友達候補の段階における前記情報交換段階であると判定する、
付記２１に記載のプログラム。
【０２１３】
（付記２３）
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、
特定した前記アクションの内容と前記アクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、
付記１９から付記２２のいずれかに記載のプログラム。
【０２１４】
（付記２４）
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザ間の類似度がそれについての第１の特定の値以上であり、かつ、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第１の特定の値以上である時に、前記ユーザ間の関係が前進状態であると判断し、
前記ユーザ間の類似度がそれについての第２の特定の値以下である時、または、前記相手ユーザに対する興味の度合いがそれについての第２の特定の値以下である時に、前記ユーザ間の関係が後退状態であると判断する、
付記１９から付記２３のいずれかに記載のプログラム。
【０２１５】
（付記２５）
外部の装置が、前記各ユーザにアクションを推薦し、前記各ユーザが推薦されたアクションを実行する場合において、
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて、
前記ユーザアクション履歴から、あらかじめ設定された期間において前記特定のユーザが前記相手ユーザに対して行ったアクションの内容と前記アクションが実行された回数とを特定し、更に、前記特定のユーザが実行した、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とを特定し、
特定した、前記アクションの内容と、前記アクションが実行された回数と、前記推薦されたアクションの内容と、前記推薦されたアクションが実行された回数とに基づいて、前記特定のユーザの前記相手ユーザに対する興味の度合いを算出し、
そして、前記ユーザ間の類似度と、前記相手ユーザに対する興味の度合いとに基づいて、前記ユーザ間の関係が、前進状態、停滞状態、及び後退状態のうちいずれであるかを判断し、判断結果を用いて、前記ユーザ間の関係の段階を判定する、
付記１９から付記２４のいずれかに記載のプログラム。
【０２１６】
（付記２６）
前記コミュニケーション段階判定ステップにおいて判定された前記ユーザ間の関係の段階と、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの嗜好とに基づいて、予め用意されている話題群の中から、前記相手ユーザに伝達できる話題を選択する、話題推薦ステップを、前記コンピュータに実行させる命令を、更に含む、
付記１９から付記２５のいずれかに記載のプログラム。
【０２１７】
（付記２７）
前記話題推薦部ステップにおいて、
前記話題群に含まれる各話題に対する嗜好の度合いを、ユーザ毎に計算し、
前記コミュニケーション段階判定ステップによって判定された前記ユーザ間の関係の段階と、計算された前記ユーザ毎の嗜好の度合とに基づき、前記相手ユーザに伝達できる話題として、前記相手ユーザの嗜好の度合いのみが設定値以上の話題、又は前記特定のユーザの嗜好の度合い及び前記相手ユーザの嗜好の度合いが共に設定値以上の高い話題を選択し、
そして、前記特定のユーザ及び前記相手ユーザの中から、当該ユーザの情報伝達性又は当該ユーザの相手側への貢献性に基づき、選択された話題の推薦対象となるユーザを決定し、
更に、前記ユーザ間の関係の段階に応じて、前記選択対象に推薦される前記話題の数を決定する、
付記２６に記載のプログラム。
【０２１８】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０２１９】
この出願は、２０１０年８月６日に出願された日本出願特願２０１０−１７７３７４を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０２２０】
以上のように、本発明によれば、コミュニケーションを行うユーザ間の関係がどの段階にあるかを判別することができる。よって、本発明は、例えば、対話の相手を推薦する対話支援装置、対話支援装置をコンピュータによって実現するためのプログラム、といった用途に適用できる。
【符号の説明】
【０２２１】
１０  コミュニケーション支援装置（実施の形態１）
１１  コミュニケーション段階判定部
１２  入力受付部
１３  コミュニケーション段階蓄積部
１４  嗜好類似度蓄積部
１５  ユーザアクション履歴蓄積部
２０  端末装置
３０  サービス提供装置
４０  ネットワーク
５０  コミュニケーション支援装置（実施の形態２）
５１  コミュニケーション段階判定部
５２  推薦アクション履歴蓄積部
６０  コミュニケーション支援装置（実施の形態３）
６１  話題推薦部
６２  出力部
６３  話題蓄積部
６４  ユーザモデル蓄積部
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
【図１】
0005849953.tif 000002
【図２】
0005849953.tif 000003
【図３】
0005849953.tif 000004
【図４】
0005849953.tif 000005
【図５】
0005849953.tif 000006
【図６】
0005849953.tif 000007
【図７】
0005849953.tif 000008
【図８】
0005849953.tif 000009
【図９】
0005849953.tif 000010
【図１０】
0005849953.tif 000011
【図１１】
0005849953.tif 000012
【図１２】
0005849953.tif 000013
【図１３】
0005849953.tif 000014
【図１４】
0005849953.tif 000015
【図１５】
0005849953.tif 000016
【図１６】
0005849953.tif 000017