(57)【要約】【課題】従来、一の対象者の過去の複数の発言等を学習し、質問に対する当該一の対象者の判断を推定し、当該判断と関連事項とを出力することができなかった。【解決手段】判断対象情報と判断結果情報と尤度情報とを有する組情報と、一の判断対象とは異なる判断対象である１以上の各他判断対象に対する組情報とを有する４以上の判断尤度情報を有する学習情報が格納される学習情報格納部と、一の対象者の発言を示す情報である発言情報を有する２以上の対象者関連情報を有する学習元情報が格納される学習元情報格納部と、学習元情報を用いて、学習情報を構成する学習情報構成部と、学習情報構成部が構成した学習情報を学習情報格納部に蓄積する学習情報蓄積部とを具備する学習装置により、一の対象者の過去の複数の発言等を学習し、質問に対する当該一の対象者の判断を推定し、当該判断と関連事項とを出力できる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
一の判断対象を識別する判断対象情報と、判断結果を識別する判断結果情報と、当該一の判断対象に対して、当該判断結果情報に対応する尤度情報とを有する組情報と、前記一の判断対象とは異なる判断対象である１以上の各他判断対象に対する組情報とを有する４以上の判断尤度情報を有する学習情報が格納される学習情報格納部と、
一の対象者の発言情報を有する２以上の対象者関連情報を有する学習元情報が格納される学習元情報格納部と、
前記学習元情報を用いて、学習情報を構成する学習情報構成部と、
前記学習情報を前記学習情報格納部に蓄積する学習情報蓄積部とを具備し、
前記学習情報構成部は、
前記発言情報を用いて、当該発言情報に対応する判断対象を識別す判断対象情報を取得する判断対象決定手段と、
前記対象者関連情報を用いて、前記判断対象に対する判断結果であり、前記一の対象者の判断結果を識別する判断結果情報を取得する判断結果決定手段と、
２以上の異なる判断対象情報を取得する判断対象群取得手段と、
判断対象情報と判断結果情報との組ごとに、当該判断結果情報が示す判断結果が得られる尤度に関する尤度情報を取得する尤度算出手段と、
前記判断対象群取得手段が取得した２以上の各判断対象情報を有する２以上の組情報の組み合わせである４以上の判断尤度情報を取得し、当該４以上の判断尤度情報を有する学習情報を構成する学習情報構成手段とを具備する学習装置。
【請求項２】
前記対象者関連情報は、
当該対象者関連情報が有する発言情報が発せられた際の状態に関する１以上の状態情報をも有し、
前記判断対象群取得手段は、
２以上の異なる各判断対象情報と対になる情報であり、前記１以上の状態情報と判断結果情報とを含む情報が、予め決められた条件を満たすほど相関関係が深いと判断される２以上の異なる判断対象情報を取得する請求項１記載の学習装置。
【請求項３】
前記対象者関連情報は、
２以上の状態情報をも有し、
前記２以上の各状態情報は、
前記一の対象者に関する状態である内部状態を示す内部状態情報、または前記一の対象者が発言した際の環境に関する外部状態を示す外部状態情報である請求項２記載の学習装置。
【請求項４】
前記内部状態情報は、
前記一の対象者が発言した音声から抽出された特徴量を含む請求項２または請求項３記載の学習装置。
【請求項５】
前記内部状態情報は、
前記一の対象者が発言した際の画像から抽出された特徴量を含む請求項２から請求項４いずれか一項に記載の学習装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５いずれか一項に記載の学習装置により蓄積された学習情報が格納される学習情報格納部と、
質問に関する質問情報を受け付ける質問受付部と、
前記質問情報を用いて、当該質問情報に対応する判断対象情報を取得する判断対象決定部と、
前記判断対象決定部が取得した判断対象情報に対応する２以上の各判断結果情報と対になる２以上の尤度情報と、当該判断対象情報に対する他判断対象の１以上の判断対象情報に対応する２以上の各判断結果情報と対になる２以上の尤度情報とを用いて、当該判断対象情報に対応する判断結果情報、および当該他判断対象の１以上の判断対象情報と判断結果情報との組を取得し、回答に関する回答情報を構成する回答取得部と、
前記回答情報を出力する回答出力部とを具備する回答装置。
【請求項７】
前記回答取得部は、
前記判断対象決定部が取得した判断対象情報に対応する２以上の各判断結果情報と対になる２以上の尤度情報と、当該判断対象情報に対する他判断対象の１以上の判断対象情報に対応する２以上の各判断結果情報と対になる２以上の尤度情報とから、量子アルゴリズムを用いて、当該判断対象情報に対応する判断結果情報、および当該他判断対象の１以上の判断対象情報と判断結果情報との組を取得し、回答に関する回答情報を構成する請求項６記載の回答装置。
【請求項８】
前記回答情報は、
質問に対する直接的な回答である直接回答情報と、回答に関連する関連情報とを有し、
前記回答取得部は、
前記判断対象決定部が取得した判断対象情報に対応する判断結果情報を用いて直接回答情報を構成し、前記他判断対象の１以上の各判断対象情報と判断結果情報との組を用いて関連情報を構成する請求項６または請求項７記載の回答装置。
【請求項９】
記録媒体は、
一の判断対象を識別する判断対象情報と、判断結果を識別する判断結果情報と、当該一の判断対象に対して、当該判断結果情報に対応する尤度情報とを有する組情報と、前記一の判断対象とは異なる判断対象である１以上の各他判断対象に対する組情報とを有する４以上の判断尤度情報を有する学習情報が格納される学習情報格納部と、
一の対象者の発言情報を有する２以上の対象者関連情報を有する学習元情報が格納される学習元情報格納部とを具備し、
学習情報構成部と学習情報蓄積部により実現される学習情報の生産方法であって、
前記学習情報構成部が、前記学習元情報を用いて、学習情報を構成する学習情報構成ステップと、
前記が、前記学習情報を前記学習情報格納部に蓄積する学習情報蓄積ステップとを具備し、
前記学習情報構成ステップは、
前記発言情報を用いて、当該発言情報に対応する判断対象を識別す判断対象情報を取得する判断対象決定ステップと、
前記対象者関連情報を用いて、前記判断対象に対する判断結果であり、前記一の対象者の判断結果を識別する判断結果情報を取得する判断結果決定ステップと、
２以上の異なる判断対象情報を取得する判断対象群取得ステップと、
判断対象情報と判断結果情報との組ごとに、当該判断結果情報が示す判断結果が得られる尤度に関する尤度情報を取得する尤度算出ステップと、
前記判断対象群取得ステップで取得された２以上の各判断対象情報を有する２以上の組情報の組み合わせである４以上の判断尤度情報を取得し、当該４以上の判断尤度情報を有する学習情報を構成する学習情報構成ステップとを具備する学習情報の生産方法。
【請求項１０】
請求項１から請求項５いずれか一項に記載の学習装置により蓄積された学習情報が格納される学習情報格納部、質問受付部、判断対象決定部、回答取得部、および回答出力部により実現される回答方法であって、
前記質問受付部が、質問に関する質問情報を受け付ける質問受付ステップと、
前記判断対象決定部が、前記質問情報から、当該質問情報に対応する判断対象情報を取得する判断対象決定ステップと、
前記回答取得部が、前記判断対象情報に対応する２以上の各判断結果情報と対になる２以上の尤度情報と、当該判断対象情報に対する他判断対象の１以上の判断対象情報に対応する２以上の各判断結果情報と対になる２以上の尤度情報とを用いて、当該判断対象情報に対応する判断結果情報、および当該他判断対象の１以上の判断対象情報と判断結果情報との組を取得し、回答に関する回答情報を構成する回答取得ステップと、
前記回答出力部が、前記回答情報を出力する回答出力ステップとを具備する回答方法。
【請求項１１】
コンピュータがアクセス可能な記録媒体は、
一の判断対象を識別する判断対象情報と、判断結果を識別する判断結果情報と、当該一の判断対象に対して、当該判断結果情報に対応する尤度情報とを有する組情報と、前記一の判断対象とは異なる判断対象である１以上の各他判断対象に対する組情報とを有する４以上の判断尤度情報を有する学習情報が格納される学習情報格納部と、
一の対象者の発言情報を有する２以上の対象者関連情報を有する学習元情報が格納される学習元情報格納部とを具備し、
コンピュータを、
前記学習元情報を用いて、学習情報を構成する学習情報構成部と、
前記学習情報を前記学習情報格納部に蓄積する学習情報蓄積部として機能させるためのプログラムであって、
前記学習情報構成部は、
前記発言情報を用いて、当該発言情報に対応する判断対象を識別す判断対象情報を取得する判断対象決定手段と、
前記対象者関連情報を用いて、前記判断対象に対する判断結果であり、前記一の対象者の判断結果を識別する判断結果情報を取得する判断結果決定手段と、
２以上の異なる判断対象情報を取得する判断対象群取得手段と、
判断対象情報と判断結果情報との組ごとに、当該判断結果情報が示す判断結果が得られる尤度に関する尤度情報を取得する尤度算出手段と、
前記判断対象群取得手段が取得した２以上の各判断対象情報を有する２以上の組情報の組み合わせである４以上の判断尤度情報を取得し、当該４以上の判断尤度情報を有する学習情報を構成する学習情報構成手段とを具備するものとして、コンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項１２】
コンピュータがアクセス可能な記録媒体は、
請求項１から請求項５いずれか一項に記載の学習装置により蓄積された学習情報が格納される学習情報格納部を具備し、
コンピュータを、
質問に関する質問情報を受け付ける質問受付部と、
前記質問情報から、当該質問情報に対応する判断対象情報を取得する判断対象決定部と、
前記判断対象決定部が取得した判断対象情報に対応する２以上の各判断結果情報と対になる２以上の尤度情報と、当該判断対象情報に対する他判断対象の１以上の判断対象情報に対応する２以上の各判断結果情報と対になる２以上の尤度情報とを用いて、当該判断対象情報に対応する判断結果情報、および当該他判断対象の１以上の判断対象情報と判断結果情報との組を取得し、回答に関する回答情報を構成する回答取得部と、
前記回答情報を出力する回答出力部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一の対象者の発言等を学習する学習装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、人工知能として人格を実現する、と記載されている先行技術文献があった（特許文献１参照）。かかる文献には、「本技術は、人が客観的に見て、人格にように思える思考、振る舞い、をコンピュータ上で実現し、音響、画像、言語、感覚といった入力データを状況記録としてデータとして内部保存し、プログラムによって処理し、状況に応じて外部に出力する技術である。そして、出力したものが人間に届いたとき、人格（＝キャラクタ）に感じるアルゴリズムとデータ構造および「人間の心」「人格」を機能ブロックとして分割して実現する技術である」と記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１２９８４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術においては、一の対象者の過去の複数の発言等を学習し、質問に対する当該一の対象者の判断を推定し、当該判断と関連事項とを出力することができなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本第一の発明の学習装置は、一の判断対象を識別する判断対象情報と、一の判断対象に対する判断結果を識別する判断結果情報と、一の判断対象に対して、判断結果情報に対応する判断となる尤度に関する尤度情報とを有する組情報と、一の判断対象とは異なる判断対象である１以上の各他判断対象に対する組情報とを有する４以上の判断尤度情報を有する学習情報が格納される学習情報格納部と、一の対象者の発言を示す情報である発言情報を有する２以上の対象者関連情報を有する学習元情報が格納される学習元情報格納部と、学習元情報を用いて、学習情報を構成する学習情報構成部と、学習情報構成部が構成した学習情報を学習情報格納部に蓄積する学習情報蓄積部とを具備し、学習情報構成部は、発言情報を用いて、発言情報に対応する判断対象を識別する判断対象情報を取得する判断対象決定手段と、対象者関連情報を用いて、判断対象に対する判断結果であり、一の対象者の判断結果を識別する判断結果情報を取得する判断結果決定手段と、２以上の異なる判断対象情報を取得する判断対象群取得手段と、判断対象情報と判断結果情報との組ごとに、判断結果情報が示す判断結果が得られる尤度に関する尤度情報を取得する尤度算出手段と、判断対象群取得手段が取得した２以上の各判断対象情報を有する２以上の組情報の組み合わせである４以上の判断尤度情報を取得し、４以上の判断尤度情報を有する学習情報を構成する学習情報構成手段とを具備する学習装置である。
【０００６】
かかる構成により、質問に対する一の対象者の判断を推定し、当該判断と関連事項とを出力するために、当該一の対象者の過去の複数の発言等を学習できる。
【０００７】
また、本第二の発明の学習装置は、第一の発明に対して、対象者関連情報は、対象者関連情報が有する発言情報が発せられた際の状態に関する１以上の状態情報をも有し、判断対象群取得手段は、２以上の異なる各判断対象情報と対になる情報であり、１以上の状態情報と判断結果情報とを含む情報が、予め決められた条件を満たすほど相関関係が深いと判断される２以上の異なる判断対象情報を取得する学習装置である。
【０００８】
かかる構成により、質問に対する一の対象者の判断を推定し、当該判断と関連事項とを出力するために、当該一の対象者の過去の複数の発言や状態情報等を学習できる。
【０００９】
また、本第三の発明の学習装置は、第二の発明に対して、対象者関連情報は、２以上の状態情報をも有し、２以上の各状態情報は、一の対象者に関する状態である内部状態を示す内部状態情報、または一の対象者が発言した際の環境に関する外部状態を示す外部状態情報である学習装置である。
【００１０】
かかる構成により、質問に対する一の対象者の判断を推定し、当該判断と関連事項とを出力するために、当該一の対象者の過去の複数の発言や状態情報等を学習できる。
【００１１】
また、本第四の発明の学習装置は、第二または第三の発明に対して、内部状態情報は、一の対象者が発言した音声から抽出された特徴量を含む学習装置である。
【００１２】
かかる構成により、質問に対する一の対象者の判断を推定し、当該判断と関連事項とを出力するために、当該一の対象者の過去の複数の音声による発言等を学習できる。
【００１３】
また、本第五の発明の学習装置は、第二から第四いずれか１つの発明に対して、内部状態情報は、一の対象者が発言した際の画像から抽出された特徴量を含む学習装置である。
【００１４】
かかる構成により、質問に対する一の対象者の判断を推定し、当該判断と関連事項とを出力するために、当該一の対象者の過去の複数の発言および発言時の画像等を学習できる。
【００１５】
また、本第六の発明の回答装置は、第一から第五いずれか１つの発明に対して、学習装置により蓄積された学習情報が格納される学習情報格納部と、質問に関する質問情報を受け付ける質問受付部と、質問情報から、質問情報に対応する判断対象情報を取得する判断対象決定部と、判断対象決定部が取得した判断対象情報に対応する２以上の各判断結果情報と対になる２以上の尤度情報と、判断対象情報に対する他判断対象の１以上の判断対象情報に対応する２以上の各判断結果情報と対になる２以上の尤度情報とを用いて、判断対象情報に対応する判断結果情報、および他判断対象の１以上の判断対象情報と判断結果情報との組を取得し、回答に関する回答情報を構成する回答取得部と、回答情報を出力する回答出力部とを具備する回答装置である。
【００１６】
かかる構成により、一の対象者の過去の複数の発言等の学習結果を用いて、質問に対する当該一の対象者の判断を推定し、当該判断を出力できる。
【００１７】
また、本第七の発明の回答装置は、第六の発明に対して、回答取得部は、判断対象決定部が取得した判断対象情報に対応する２以上の各判断結果情報と対になる２以上の尤度情報と、判断対象情報に対する他判断対象の１以上の判断対象情報に対応する２以上の各判断結果情報と対になる２以上の尤度情報とから、量子アルゴリズムを用いて、判断対象情報に対応する判断結果情報、および他判断対象の１以上の判断対象情報と判断結果情報との組を取得し、回答に関する回答情報を構成する回答装置である。
【００１８】
かかる構成により、一の対象者の過去の複数の発言等の学習結果を用いて、質問に対する当該一の対象者の判断を精度良く推定し、当該判断を出力できる。
【００１９】
また、本第八の発明の回答装置は、第六または第七の発明に対して、回答情報は、質問に対する直接的な回答である直接回答情報と、回答に関連する関連情報とを有し、回答取得部は、判断対象決定部が取得した判断対象情報に対応する判断結果情報を用いて直接回答情報を構成し、他判断対象の１以上の各判断対象情報と判断結果情報との組を用いて関連情報を構成する回答装置である。
【００２０】
かかる構成により、一の対象者の過去の複数の発言等の学習結果を用いて、質問に対する当該一の対象者の判断を推定し、当該判断と関連事項とを出力することができる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明による学習装置によれば、一の対象者の過去の複数の発言等を学習し、質問に対する当該一の対象者の判断を推定し、当該判断と関連事項とを出力できる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】実施の形態１における学習装置１のブロック図
【図２】同学習装置１の動作について説明するフローチャート
【図３】同尤度情報算出処理について説明するフローチャート
【図４】同判断対象群取得処理について説明するフローチャート
【図５】同学習装置１の概念図
【図６】同データ例を示す図
【図７】同数理モデルの例を示す図
【図８】同数理モデルの例を示す図
【図９】同学習情報の例を示す図
【図１０】同データ例を示す図
【図１１】同数理モデルの例を示す図
【図１２】同数理モデルの例を示す図
【図１３】同学習情報の例を示す図
【図１４】実施の形態２における回答システム２のブロック図
【図１５】同回答装置２１の動作について説明するフローチャート
【図１６】同回答構成処理について説明するフローチャート
【図１７】同回答装置２１の処理の概念図
【図１８】同かかる整形したデータの例を示す図
【図１９】同判断尤度情報の選択の概念を説明する図
【図２０】同学習情報の例を示す図
【図２１】同判断尤度情報の選択の概念を説明する図
【図２２】実施の形態１、実施の形態２における同コンピュータシステムの概観図
【図２３】同コンピュータシステムのブロック図
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、学習装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【００２４】
（実施の形態１）
【００２５】
本実施の形態において、対象者の発言等から対象者の２以上の各判断対象に対する判断結果を抽出し、判断候補の尤度に関する情報を蓄積する学習装置について説明する。なお、学習の際に、通常、発言時の１以上の状態情報をも用いる。
【００２６】
また、本実施の形態において、２以上の各判断対象の相関を算出し、２以上の判断対象の組み合わせに対する尤度を算出し、蓄積する学習装置について説明する。
【００２７】
図１は、本実施の形態における学習装置１のブロック図である。学習装置１は、格納部１１、学習情報構成部１２、および学習情報蓄積部１３を備える。格納部１１は、学習元情報格納部１１１、学習情報格納部１１２を備える。
【００２８】
学習情報構成部１２は、状態取得手段１２１、判断対象決定手段１２２、判断結果決定手段１２３、判断対象群取得手段１２４、尤度算出手段１２５、および学習情報構成手段１２６を備える。
【００２９】
格納部１１は、各種の情報が格納される。各種の情報とは、例えば、後述する学習元情報、後述する学習情報、１または２以上の外部のサーバ装置への通信を実現する通信先情報等である。通信先情報は、例えば、サーバ装置のＩＰアドレス、発言情報や対話情報が格納されているＵＲＬ等である。
【００３０】
学習元情報格納部１１１は、学習元情報が格納される。学習元情報は、２以上の対象者関連情報を有する。対象者関連情報は、一の対象者の発言を示す情報である発言情報を有する。発言情報は、一の対象者が発言した内容を示すテキストまたは音声である。発言情報は、例えば、ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）、Ｌｉｎｅ、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）等のＳＮＳ、ブログ等のサービス、チャットなどのシステム等のコミュニケーション手段に対して、一の対象者が入力した情報である。発言情報は、一の対象者が著作した論文の電子データや電子書籍等でも良い。発言情報は、例えば、一の対象者の思想や感情や判断等を示す情報である、と言える。なお、発言とは、一の対象者は発した情報であれば良く、広く解する。また、学習元情報格納部１１１の学習元情報は、例えば、図示しない受信手段により、外部のサーバ装置から受信した情報である。外部のサーバ装置とは、例えば、上述したＳＮＳやブログ等のサーバである。
【００３１】
また、対象者関連情報は、例えば、発言者が発言時に撮影された画像を発言情報に対応付けて有する。撮影された画像は、動画または静止画である。また、対象者関連情報は、一の対象者が発言した際の位置を示す位置情報（緯度と経度，住所など）、時刻を示す時刻情報、一の対象者が発言した際の音声データ等を有しても良い。また、対象者関連情報は、例えば、発言者の発言時の１または２以上の状態情報を発言情報に対応付けて有する。状態情報とは、状態を示す情報であり、詳細については、後述する。
【００３２】
学習元情報格納部１１１は、２以上の学習元情報が格納されていても良い。かかる場合、各学習元情報は、対象者を識別する対象者識別子と対に格納されている。対象者識別子は、ＩＤ、氏名等であり、対象者を識別できる情報であれば、何でも良い。
【００３３】
学習情報格納部１１２は、学習した結果の情報である学習情報が格納される。学習情報は、４以上の判断尤度情報を有する。判断尤度情報は、一の対象者が２以上の各判断対象に対して、ある判断結果をくだす尤度に関する情報である。判断尤度情報は、２以上の組情報を有する。組情報は、一の判断対象を識別する判断対象情報と、判断結果を識別する判断結果情報と、尤度情報とを有する。判断尤度情報が有する２以上の各組情報が有する判断対象情報は、異なる情報である。判断尤度情報は、組情報と１以上の他組情報とを有する、と考えても良い。組情報と１以上の各他組情報が有する判断対象情報は、異なる情報である。他組情報は、他判断対象に対する判断対象情報と判断結果情報と尤度情報とを有する。
【００３４】
判断対象とは、一の対象者の思想や判断や見解等を示す対象である。判断対象は、例えば、憲法９条改正、テロリズム等である。判断対象は、例えば、人、物、思想、行動などであり、その種類は問わない。
【００３５】
他判断対象とは、一の判断対象とは異なる判断対象である。例えば、一の判断対象が「憲法９条改正」である場合、他判断対象は「テロリズム」である。
【００３６】
判断対象情報は、判断対象を識別する情報であり、例えば、ＩＤ、判断対象を特定する文字列等である。
【００３７】
判断結果情報は、判断結果を識別する情報であり、例えば、ＩＤ、判断結果を特定する文字列等である。判断結果を特定する文字列は、例えば、「賛成，どちらでもない，反対」のうちのいずれか、「怖い，どちらでもない，怖くない」のうちのいずれか、「Ｙｅｓ，Ｎｏ」のうちのいずれか等である。
【００３８】
尤度情報とは、尤度または確率に関する情報であり、尤度そのものでも良いし、尤度から算出され得る情報でも良い。尤度から算出され得る情報は、通常、尤度を増加関数とする演算式により算出される情報である。
【００３９】
学習情報構成部１２は、学習元情報を用いて、学習情報を構成する。学習情報構成部１２は、後述する判断対象決定手段１２２等により学習情報を構成する。
【００４０】
状態取得手段１２１は、１以上の状態情報を取得する。状態取得手段１２１は、対象者関連情報を用いて、１以上の状態情報を取得する。状態情報は、対応する発言情報が発せられた際の状態に関する情報である。１以上の状態情報は、内部状態情報、または外部状態情報を有する。
【００４１】
内部状態情報は、発言情報に対応する発言を行った一の対象者に関する状態である内部状態を示す情報である。内部状態情報は、例えば、当該一の対象者が発言した音声から抽出された特徴量である。かかる特徴量は、例えば、音声波形から取得される特徴量である。かかる特徴量は、例えば、メル周波数ケプストラム係数 (MFCC) に基づく特徴量、沈黙の間隔等である。また、内部状態情報は、例えば、当該一の対象者が発言した際の画像から抽出された特徴量を含む。かかる特徴量は、例えば、顔の画像から抽出された感情を識別する情報（例えば、笑い、怒り、悲しみ、肯定的、否定的等）である。画像から抽出された特徴量は、例えば、瞬きの頻度、表情筋の動き、視線の動き、手の動き、顔の向き、沈黙の間隔等でも良い。内部状態情報は、例えば、画像や音声以外のセンサから抽出された情報等でも良い。センサは、例えば、脳波取得や生体センサである。生体センサは、例えば、体温を取得する温度センサ、脈拍を取得するセンサ、血圧センサ等である。また、センサから抽出された情報、例えば、脳波計測による落ち着き度合い、集中度合い、血圧または／および脈拍などから推測される興奮度合い等である。
【００４２】
また、外部状態情報は、当該一の対象者が発言した際の環境に関する外部状態を示す情報である。外部状態情報は、例えば、温度、湿度、天気、時刻、時間帯、気圧、場所情報、屋内に居るか屋外に居るかの情報、周辺の人の数、周辺の人と本人のそれぞれの距離等の情報である。場所情報は、例えば、ＧＰＳ受信機により取得され得るが、他の手段により取得されても良い。
【００４３】
判断対象決定手段１２２は、学習元情報格納部１１１の発言情報を用いて、発言情報に対応する判断対象を識別する判断対象情報を取得する。判断対象決定手段１２２は、例えば、発言情報（例えば、「憲法９条改正には反対なんだよ」）を形態素解析し、当該発言情報から、名詞句または目的語等である判断対象情報（例えば、「憲法９条改正」）を取得する。また、判断対象決定手段１２２は、例えば、一の対象者の発言情報に対応する発言情報であり、一の対象者への質問を示す発言情報（例えば、「憲法９条改正に賛成？  それとも反対？」）から判断対象情報（例えば、「憲法９条改正」）を取得する。判断対象決定手段１２２の処理は、公知の自然言語処理技術により実現可能である。
【００４４】
判断結果決定手段１２３は、学習元情報格納部１１１の対象者関連情報を用いて、判断結果情報を取得する。判断結果決定手段１２３は、例えば、対象者関連情報が有する発言情報（例えば、「憲法９条改正には反対なんだよ」）を形態素解析し、判断対象（例えば、「憲法９条改正」）に対する判断結果を識別する判断結果情報（例えば、「反対」）を取得する。判断結果決定手段１２３は、例えば、対象者関連情報が有する発言情報および１以上の状態情報を用いて、判断結果情報（例えば、「どちらでもない」）を取得する。なお、１以上の状態情報は、後述する状態取得手段１２１が取得した情報であり、例えば、顔の表情を識別した情報、音声の強さや抑揚等である。判断結果決定手段１２３は、発言情報を用いて、判断結果情報と尤度を示す尤度情報とを取得しても良い。判断結果決定手段１２３は、例えば、発言情報「憲法９条改正に賛成か反対かの判断は難しいね。どちらかと言えば反対だけどね。」から、「判断は難しいね」「反対」を取得し、取得した文言から、判断結果情報「反対」と個別の発言における尤度を示す個別尤度情報（例えば、「０．７５」）とを取得しても良い。なお、かかる場合、判断結果決定手段１２３は、「判断は難しい」「わからないけど」等の予め決められた用語と個別尤度情報の変化値との対応を示す１以上の対応情報（例えば、「用語（判断は難しい），変化値（０．２５）」を有する対応表を格納しており、かかる対応表の対応情報を用いて、「反対」の個別尤度情報を「１−０．２５＝０．７５」と算出する。また、判断結果決定手段１２３は、例えば、発言情報「憲法９条改正について、どちらかと言えば反対だけどね。」と、顔の画像から状態取得手段１２１により取得された状態情報「悩んだ顔（ゆがんだ顔）」から、判断結果情報「反対」と個別尤度情報（例えば、「０．８」）とを取得しても良い。なお、かかる場合、判断結果決定手段１２３は、「悩んだ顔」「うつむき加減の顔」等の予め決められた状態情報と個別尤度情報の変化値との対応を示す１以上の対応情報（例えば、「状態情報（悩んだ顔），変化値（０．２）」を有する対応表を格納しており、かかる対応表の対応情報を用いて、「反対」の個別尤度情報を「１−０．２＝０．８」と算出する。
【００４５】
なお、判断結果決定手段１２３は、例えば、判断結果情報に対応する尤度情報を、最尤推定法やベイズ推定法で数理モデルを用いて取得することは好適である。詳細には、内部状態情報及び外部状態情報の状態ごとのデータ集合に対してそれぞれのデータを生成させる確率密度関数を与え、それらの合成関数の出力を尤度と定義することで、最尤推定法やベイズ推定法などの方法を用いて確率密度関数のパラメータを推定できる。パラメータを推定できれば、内部状態情報及び外部状態情報のデータから尤度を求めることができるというものである。
【００４６】
判断対象群取得手段１２４は、２以上の異なる判断対象情報を取得する。２以上の異なる判断対象情報を、適宜、判断対象群情報という。判断対象群取得手段１２４は、２以上の各相関判断情報が、予め決められた条件を満たすほど相関関係が深いと判断される２以上の異なる判断対象情報を取得することは好適である。なお、相関判断情報は、２以上の異なる各判断対象情報と対になる情報であり、１以上の状態情報と判断結果情報とを含む情報である。なお、相関関係が深いとは、例えば、２以上の各相関判断情報の相関度が閾値以上、または閾値より大きいことである。また、相関度は、２以上の各相関判断情報の相関係数でも良い。また、相関度は、例えば、２以上の各相関判断情報が有する各情報が一致する割合や一致する数でも良い。また、相関判断情報が有する状態情報は状態取得手段１２１が取得した情報であり、相関判断情報が有する判断結果情報は、判断結果決定手段１２３取得した情報である。
【００４７】
また、判断対象群取得手段１２４は、教師なし学習などを用いて（例えばクラスタリング）数理モデルにより相関度を決定することは好適である。詳細には、判断対象群情報の相関関係が深いという解釈をクラスタリング分析の結果、同じクラスタに属するものは相関関係が深いとすることで判断対象群情報の相関度を評価するものである。例えば、判断対象群取得手段１２４が、２以上の各相関判断情報をクラスタリングし、同じクラスに属する２以上の各相関判断情報に対応する２以上の異なる判断対象情報を取得する。なお、相関判断情報等の情報をクラスタリングする技術は公知技術であるので、詳細な説明は省略する。
【００４８】
なお、判断対象群取得手段１２４は、任意に２以上の異なる判断対象情報を選択し、取得しても良い。
【００４９】
尤度算出手段１２５は、判断対象情報と判断結果情報との組ごとに、判断結果情報が示す判断結果が得られる尤度に関する尤度情報を取得する。尤度算出手段１２５は、例えば、「一の判断結果情報の数／同一の判断対象情報に対する全判断結果情報の数」、または「一の判断結果情報の数／同一の判断対象情報の数」により、一の判断対象情報に対する一の判断結果情報の尤度情報を算出する。
【００５０】
また、判断結果決定手段１２３が判断結果情報と個別尤度情報とを取得する場合、尤度算出手段１２５は、かかる個別尤度情報も用いて、尤度情報を算出する。例えば、尤度算出手段１２５は、「一の判断結果情報に対する個別尤度情報の合計／同一の判断対象情報に対する全判断結果情報の個別尤度情報の合計」により、一の判断対象情報に対する一の判断結果情報の尤度情報を算出する。
【００５１】
学習情報構成手段１２６は、判断対象群取得手段１２４が取得した２以上の各判断対象情報を有する２以上の組情報の組み合わせである４以上の判断尤度情報を取得し、４以上の判断尤度情報を有する学習情報を構成する。
【００５２】
学習情報蓄積部１３は、学習情報構成部１２が構成した学習情報を学習情報格納部１１２に蓄積する。
【００５３】
格納部１１、学習元情報格納部１１１、および学習情報格納部１１２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００５４】
格納部１１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよい。
【００５５】
学習情報構成部１２、判断対象決定手段１２２、判断結果決定手段１２３、状態取得手段１２１、判断対象群取得手段１２４、尤度算出手段１２５、学習情報構成手段１２６、および学習情報蓄積部１３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。学習情報構成部１２等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５６】
次に、学習装置１の動作について、図２のフローチャートを用いて説明する。なお、ここでは、一の対象者の学習元情報を用いて、学習情報を蓄積する処理について説明する。２以上の学習元情報が存在すれば、学習元情報ごとに、下記の処理を繰り返せば良い。なお、２以上の学習元情報とは、二人以上の対象者の学習元情報である。かかる場合、学習元情報は、通常、対象者識別子に対応づけられている。
【００５７】
（ステップＳ２０１）学習情報構成部１２は、カウンタｉに１を代入する。
【００５８】
（ステップＳ２０２）学習情報構成部１２は、ｉ番目の対象者関連情報が、学習元情報格納部１１１に存在するか否かを判断する。ｉ番目の対象者関連情報が存在すればステップＳ２０３に行き、存在しなければステップＳ２０８に行く。
【００５９】
（ステップＳ２０３）状態取得手段１２１は、ｉ番目の対象者関連情報を用いて、１以上の状態情報を取得する。なお、ここで１以上の状態情報を取得しない場合もあり得る。
【００６０】
（ステップＳ２０４）判断対象決定手段１２２は、ｉ番目の対象者関連情報が有する発言情報を用いて、当該発言情報に対応する判断対象情報を取得する。
【００６１】
（ステップＳ２０５）判断結果決定手段１２３は、ｉ番目の対象者関連情報を用いて、判断結果情報を取得する。
【００６２】
（ステップＳ２０６）学習情報構成部１２は、ステップＳ２０４で取得した判断対象情報と、ステップＳ２０５で取得した判断結果情報とを対応付けて、図示しないバッファに一時蓄積する。学習情報構成部１２は、ステップＳ２０３で取得された１以上の状態情報と、ステップＳ２０４で取得した判断対象情報と、ステップＳ２０５で取得した判断結果情報とを対応付けて、図示しないバッファに一時蓄積することは好適である。
【００６３】
（ステップＳ２０７）学習情報構成部１２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ２０２に戻る。
【００６４】
（ステップＳ２０８）尤度算出手段１２５は、判断対象情報と判断結果情報との組ごとに、尤度情報を算出する。かかる尤度情報算出処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。
【００６５】
（ステップＳ２０９）判断対象群取得手段１２４は、判断対象群情報を取得する。かかる判断対象群取得処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００６６】
（ステップＳ２１０）学習情報構成部１２は、カウンタｊに１を代入する。
【００６７】
（ステップＳ２１１）学習情報構成部１２は、ステップＳ２０９で取得されたｊ番目の判断対象群情報が存在するか否かを判断する。判断対象群情報が存在する場合はステップＳ２１２に行き、判断対象群情報が存在しない場合は処理を終了する。
【００６８】
（ステップＳ２１２）学習情報構成手段１２６は、ｊ番目の判断対象群情報に対応する４以上の判断尤度情報を取得し、４以上の判断尤度情報を有する学習情報を構成する。
【００６９】
（ステップＳ２１３）学習情報蓄積部１３は、ステップＳ２１２で構成された学習情報を学習情報格納部１１２に蓄積する。
【００７０】
（ステップＳ２１４）学習情報構成部１２は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ２１１に戻る。
【００７１】
次に、ステップＳ２０８の尤度情報算出処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。
【００７２】
（ステップＳ３０１）尤度算出手段１２５は、カウンタｉに１を代入する。
【００７３】
（ステップＳ３０２）尤度算出手段１２５は、ｉ番目の判断対象情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の判断対象情報が存在する場合はステップＳ３０３に行き、存在しない場合は上位処理にリターンする。
【００７４】
（ステップＳ３０３）尤度算出手段１２５は、カウンタｊに１を代入する。
【００７５】
（ステップＳ３０４）尤度算出手段１２５は、ｉ番目の判断対象情報に対して、ｊ番目の判断結果情報が存在するか否かを判断する。ｊ番目の判断結果情報が存在する場合はステップＳ３０５に行き、ｊ番目の判断結果情報が存在しない場合はステップＳ３０７に行く。なお、例えば、判断結果情報と２以上の判断結果情報との対応は、予め格納されている。
【００７６】
（ステップＳ３０５）尤度算出手段１２５は、ｉ番目の判断対象情報についてのｊ番目の判断結果情報の尤度情報を算出し、ｉ番目の判断対象情報およびｊ番目の判断結果情報に対応付けて、図示しないバッファに一時蓄積する。尤度情報の算出処理について上述したので、ここでの説明は省略する。
【００７７】
（ステップＳ３０６）尤度算出手段１２５は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ２１１に戻る。
【００７８】
（ステップＳ３０７）尤度算出手段１２５は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ２０２に戻る。
【００７９】
次に、ステップＳ２０９の判断対象群取得処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００８０】
（ステップＳ４０１）判断対象群取得手段１２４は、カウンタｉに１を代入する。
【００８１】
（ステップＳ４０２）判断対象群取得手段１２４は、ｉ番目の判断対象情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の判断対象情報が存在する場合はステップＳ４０３に行き、ｉ番目の判断対象情報が存在しない場合は上位処理にリターンする。
【００８２】
（ステップＳ４０３）判断対象群取得手段１２４は、ｉ番目の判断対象情報に対応する相関判断情報を取得する。
【００８３】
（ステップＳ４０４）判断対象群取得手段１２４は、カウンタｊに１を代入する。
【００８４】
（ステップＳ４０５）判断対象群取得手段１２４は、ｊ番目の他判断対象情報が存在するか否かを判断する。ｊ番目の他判断対象情報が存在する場合はステップＳ４０６に行き、ｊ番目の他判断対象情報が存在しない場合はステップＳ４１１に行く。
【００８５】
（ステップＳ４０６）判断対象群取得手段１２４は、ｊ番目の他判断対象情報に対応する相関判断情報を取得する。
【００８６】
（ステップＳ４０７）判断対象群取得手段１２４は、ステップＳ４０３で取得した相関判断情報とステップＳ４０６で取得した相関判断情報との相関度を算出する。
【００８７】
（ステップＳ４０８）判断対象群取得手段１２４は、ステップＳ４０７で算出した相関度が予め決められた条件を満たすほど大きいか否かを判断する。相関度が予め決められた条件を満たすほど大きい場合はステップＳ４０９に行き、大きくない場合はステップＳ４１０に行く。
【００８８】
（ステップＳ４０９）判断対象群取得手段１２４は、ｊ番目の他判断対象情報とｉ番目の判断対象情報に対応付ける。
【００８９】
（ステップＳ４１０）判断対象群取得手段１２４は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ４０５に戻る。
【００９０】
（ステップＳ４１１）判断対象群取得手段１２４は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ４０２に戻る。
【００９１】
以下、本実施の形態における学習装置１の具体的な動作について説明する。学習装置１の概念図は図５である。学習装置１の具体的な動作の一例において、"Robot"、"Chatbot"、" Wearable（ウァアラブル端末）"等のコミュニケーション手段（"Dialogue Channel"５０１）に、対象者である個人Ａ（以下、適宜、単に「Ａ」という。）が入力した情報からＡの対話コミュニケーションを抽出する（５０２）。
【００９２】
そして、次に、学習装置１は、Ａの対話コミュニケーションデータ（学習元情報の一例）を蓄積する（５０３）。
【００９３】
さらに、学習装置１は、Ａの対話コミュニケーションデータから、判断特性を機械学習によって数理モデル化する（５０４）。かかる数理モデル（５０５）は、学習情報の一例である。
【００９４】
以下、学習装置１の動作について、３つの具体例について説明する。具体例１および具体例２における判断対象情報は、「憲法９条改正」「テロリズム」である。具体例３における判断対象情報は、「野球選手Ｘの年俸２００万ドルは妥当か」「本塁打率より、出塁率を重要視すべき」「守備率の良い選手は、チームへの貢献度を高評価すべき」である。
（具体例１）
【００９５】
学習情報構成部１２は、Ａの対話コミュニケーションデータから、Ａの判断特性を、例えば、機械学習によって数理モデル化し、学習情報を構成する。なお、機械学習は、例えば、ＳＶＲ、ＳＶＭ、決定木、深層学習等、問わない。学習情報構成部１２は、ある対象に対して、個人Ａの判断知能をモデル化する。具体的には、学習情報構成部１２は、例えば、対話エンジンと個人Ａの対話から個人Ａの判断特性を学習する。この判断特性を示すデータは、学習情報であり、例えば、判断知能モデルである。
【００９６】
例えば、学習情報構成部１２は、Ａの対話内容から、Ａの判断を検知した際にその時の判断の対象と、その時の本人状態、対話状況を記録しておく。学習情報構成部１２は、個人および対象ごとに、その時の本人状態、対話状況を記録する。かかるデータの例は、図６である。学習情報構成部１２は、Ａの発話情報を自然言語処理し、「単語数」「Ｐ／Ｎ（ポジティブかネガティブか）」「表現特徴（断定か否か）」「肯定か否定か」を取得する。また、状態取得手段１２１は、発言の「日時」「場所」等の空間情報を取得する。また、状態取得手段１２１は、Ａの発言時の音声から「トーン」「発話テンポ（速さの度合い、または速いか否かなど）」「特徴的周波数」の本人状態（内部状態情報）を取得する。また、状態取得手段１２１は、Ａの発言時の画像から「表情（例えば、怒り、平静、悲しみなど）」「身振り」等の本人状態を取得する。また、状態取得手段１２１は、Ａの発言時の画像から「屋内か屋外か」、またはセンサから「温度」「湿度」等の対話状況（外部状態情報）を取得する。なお、図６等において、実データはイメージ（例えば、「ＸＸＸＸＸＸ」）であるが、実際のデータが含まれることは言うまでもない。また、図６等において、実データのレコードは１つまたは少数であるが、通常、多数のレコードが含まれることは言うまでもない。また、図６等とは、図６−図８、図１０−図１２、図１８、図２０である。
【００９７】
次に、学習情報構成部１２は、各判断対象と本人状態に対して、個人Ａの各判断候補の尤度を数値化する数理モデルを取得する。かかる数理モデルの例は、図７である。ここで、利得関数は尤度情報の一例である。利得関数とは、各判断候補（判断結果情報）に対する利得（スコア）を算出する関数である。また、図７において、利得関数が数理モデルの出力であり、利得関数以外は全て数理モデルの入力である。
【００９８】
次に、学習情報構成部１２は、判断対象と対話状況から、個人Ａの判断に影響する別対象を選ぶ数理モデルを取得する。かかる数理モデルの例は、図８である。ここでは、判断対象群取得手段１２４は、判断対象情報「憲法９条改正」と、判断対象情報「テロリズム」との相関度が、予め決められた条件を満たすほど大きいと判断する。そして、学習情報構成部１２は、図８の数理モデルを構成する。図８において、ＳＵＢ＿ＩＤの組が数理モデルの出力であり、それ以外は全て入力である。
【００９９】
次に、学習情報構成手段１２６は、図９に示す９つの判断尤度情報を有する学習情報を構成する。そして、学習情報蓄積部１３は、かかる学習情報を学習情報格納部１１２に蓄積する。
（具体例２）
【０１００】
例えば、学習情報構成部１２は、個人Ａの対話コミュニケーションデータから、判断対象情報「憲法９条改正」、当該判断結果情報（「賛成」、「どちらとも言えない」または「反対」）と、各判断対象情報に対応する尤度情報を取得する。なお、格納部１１には、例えば、判断対象情報と２以上の判断結果情報との組が２組以上、格納されている。かかる組の情報は、例えば、「判断対象情報：憲法９条改正，判断結果情報：「賛成」「どちらとも言えない」「反対」」、「判断対象情報：テロリズム，判断結果情報：「怖い」「何とも言えない」「怖くない」」である。
【０１０１】
また、例えば、学習情報構成部１２は、個人Ａの対話コミュニケーションデータから、判断対象情報「テトリズム」、当該判断結果情報（「怖い」、「何とも言えない」または「怖くない」）と、各判断対象情報に対応する尤度情報を取得する。
【０１０２】
なお、学習情報構成部１２が取得する情報は、例えば、各判断対象と本人状態に対して、個人Ａの各判断候補の尤度を数値化する数理モデルである。この数理モデルは、例えば、以下の数式１で示される。
【数１】
2018073151.tif 000003
【０１０３】
数式１において、objは判断対象情報、xmは判断検出時の本人の状態情報、ynは対象に対する判断候補の各尤度（尤度情報）である。
【０１０４】
また、数理モデルf1,2,・・・・nは、種々のモデルを利用可能であり、変更可能であっても良い。数理モデルは、例えば、ディープラーニング等を含むニューラルネット、ＳＶＭ、決定木、ロジスティック回帰、非線形モデル等である。
【０１０５】
そして、学習情報構成部１２は、数式１を用いて、判断対象情報obj「憲法９条改正」に対する判断結果情報y１「賛成」についての尤度情報「ｘ１」を算出し、判断結果情報y２「どちらでもない」についての尤度情報「ｘ２」を算出し、判断結果情報y３「反対」についての尤度情報「ｘ３」を算出した、とする。
【０１０６】
また、学習情報構成部１２が取得する情報は、例えば、判断対象と対話状況から、個人Ａの判断に影響する別対象を選ぶ数理モデルである。この数理モデルは、例えば、以下の数式２で示される。
【数２】
2018073151.tif 000004
【０１０７】
数式２において、objは判断対象情報, pmは判断検出時の対話状況（状態情報）, znは判断対象に影響する判断対象ＩＤベクトルである。判断対象ＩＤベクトルは、他判断対象を識別する他判断対象情報である。数式１を用いて、判断対象情報obj「テロリズム」に対する判断結果情報y１「怖い」についての尤度情報「ｙ１」を算出し、判断結果情報y２「どちらでもない」についての尤度情報「ｙ２」を算出し、判断結果情報y３「怖くない」についての尤度情報「ｙ３」を算出した、とする。なお、判断対象群情報を抽出する方法は、種々の機械学習のアルゴリズを用いても良いし、量子アニーリングによる方法等を用いても良い。
【０１０８】
また、判断対象群取得手段１２４は、判断対象情報「憲法９条改正」と「テロリズム」との相関度が閾値より大きいと判断し、判断対象群情報「憲法９条改正」「テロリズム」を取得した、とする。
【０１０９】
そして、学習情報構成手段１２６は、判断対象群情報「憲法９条改正」「テロリズム」についての学習情報を構成する。次に、学習情報蓄積部１３は、学習情報構成部１２が構成した学習情報を学習情報格納部１１２に蓄積する。
（具体例３）
【０１１０】
例えば、学習情報構成部１２は、Ａの対話内容から、Ａの判断を検知した際にその時の判断の対象と、その時の本人状態、対話状況を記録しておく。これを個人および対象ごとに作成しておく。かかるデータの例は、図１０である。図１０の構造は、図６と同様である。
【０１１１】
次に、学習情報構成部１２は、各判断対象と本人状態に対して、個人Ａの各判断候補の尤度を数値化する数理モデルを取得する。かかる数理モデルの例は、図１１である。図１１において、利得関数が数理モデルの出力であり、利得関数以外は全て数理モデルの入力である。
【０１１２】
次に、学習情報構成部１２は、判断対象と対話状況から、個人Ａの判断に影響する別対象を選ぶ数理モデルを取得する。かかる数理モデルの例は、図１２である。ここでは、判断対象群取得手段１２４は、判断対象情報「野球選手Ｘの年俸２００万ドルは妥当か」と、判断対象情報「本塁打率より、出塁率を重要視すべき」との相関度が、予め決められた条件を満たすほど大きいと判断、と判断したとする。また、判断対象群取得手段１２４は、判断対象情報「野球選手Ｘの年俸２００万ドルは妥当か」と、判断対象情報「守備率の良い選手は、チームへの貢献度を高評価すべき」との相関度が、予め決められた条件を満たすほど大きいと判断、と判断したとする。なお、判断対象群取得手段１２４は、判断対象情報「野球選手Ｘの年俸２００万ドルは妥当か」と、判断対象情報「スポーツ選手の価値は、怪我が少ないことを見積もるべき」との相関度が、予め決められた条件を満たすほど大きくない、と判断したとする。そして、学習情報構成部１２は、図１２の数理モデルを構成する。なお、図１２において、ＳＵＢ＿ＩＤの組が数理モデルの出力であり、それ以外は全て入力である。
【０１１３】
次に、学習情報構成手段１２６は、図１３に示す２７の判断尤度情報を有する学習情報を構成する。そして、学習情報蓄積部１３は、かかる学習情報を学習情報格納部１１２に蓄積する。
【０１１４】
以上、本実施の形態によれば、一の対象者の過去の複数の発言等を学習し、質問に対する当該一の対象者の判断を推定し得る学習情報を蓄積できる。なお、学習情報は、通常、一の質問に対する判断と関連事項とを出力でき得る情報である。
【０１１５】
なお、本実施の形態における学習装置１を実現するソフトウェアは、例えば、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータがアクセス可能な記録媒体は、一の判断対象を識別する判断対象情報と、判断結果を識別する判断結果情報と、当該一の判断対象に対して、当該判断結果情報に対応する尤度情報とを有する組情報と、前記一の判断対象とは異なる判断対象である１以上の各他判断対象に対する組情報とを有する４以上の判断尤度情報を有する学習情報が格納される学習情報格納部と、一の対象者の発言情報を有する２以上の対象者関連情報を有する学習元情報が格納される学習元情報格納部とを具備し、コンピュータを、前記学習元情報を用いて、学習情報を構成する学習情報構成部と、前記学習情報を前記学習情報格納部に蓄積する学習情報蓄積部として機能させるためのプログラムであって、前記学習情報構成部は、前記発言情報を用いて、当該発言情報に対応する判断対象を識別す判断対象情報を取得する判断対象決定手段と、前記対象者関連情報を用いて、前記判断対象に対する判断結果であり、前記一の対象者の判断結果を識別する判断結果情報を取得する判断結果決定手段と、２以上の異なる判断対象情報を取得する判断対象群取得手段と、判断対象情報と判断結果情報との組ごとに、当該判断結果情報が示す判断結果が得られる尤度に関する尤度情報を取得する尤度算出手段と、前記判断対象群取得手段が取得した２以上の各判断対象情報を有する２以上の組情報の組み合わせである４以上の判断尤度情報を取得し、当該４以上の判断尤度情報を有する学習情報を構成する学習情報構成手段とを具備するものとして、コンピュータを機能させるためのプログラムである。
【０１１６】
（実施の形態２）
【０１１７】
本実施の形態において、質問を受け付け、一の対象者の回答を、関連情報と共に出力する回答システムについて説明する。本回答システムは、量子アルゴリズムを使用することが好適である。
【０１１８】
図１４は、本実施の形態における回答システム２のブロック図である。回答システム２は、回答装置２１、および１または２以上のユーザ端末２２を備える。回答装置２１は、対象者の発言を学習した結果である学習情報を用いて、受け付けたユーザの質問に対する、対象者の回答を取得し、出力する装置である。回答装置２１は、例えば、いわゆるパーソナルコンピュータ、クラウドサーバやＡＳＰサーバ等のサーバ装置等であり、その種類は問わない。また、回答装置２１は、例えば、一の対象者を模したロボットであっても良い。
【０１１９】
回答装置２１は、学習情報格納部１１２、質問受付部２１２、判断対象決定部２１３、回答取得部２１４、および回答出力部２１５を備える。
【０１２０】
ユーザ端末２２は、端末格納部２２１、端末受付部２２２、端末処理部２２３、端末送信部２２４、端末受信部２２５、および端末出力部２２６を備える。
【０１２１】
回答装置２１を構成する学習情報格納部１１２は、学習装置１により蓄積された１または２以上の学習情報が格納される。また、学習情報格納部１１２は、一の対象者の画像である対象者画像を格納していても良い。対象者画像は、静止画でも動画でも良い。
【０１２２】
質問受付部２１２は、質問情報を受け付ける。質問情報は、質問に関する情報であり、例えば、質問を示す文字列、音声データ、質問を識別するＩＤ等である。質問受付部２１２は、１以上の状態情報を受け付けても良い。ここで、受け付けとは、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル、マイクなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、有線もしくは無線の通信回線を介して送信された情報の受信、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である。
【０１２３】
質問情報の入力手段は、キーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。質問受付部２１２は、テンキーやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【０１２４】
判断対象決定部２１３は、質問受付部２１２が受け付けた質問情報を用いて、質問情報に対応する判断対象情報を取得する。判断対象決定部２１３は、例えば、質問情報を形態素解析し、判断対象情報を取得する。判断対象決定部２１３は、例えば、質問情報を形態素解析し、目的語である判断対象情報を取得する。
【０１２５】
判断対象決定部２１３は、質問受付部２１２が質問情報を受け付けた際の１以上の状態情報を取得しても良い。
【０１２６】
回答取得部２１４は、判断対象決定部２１３が取得した判断対象情報に対応する判断結果情報を用いて、回答に関する回答情報を構成する。
【０１２７】
回答取得部２１４は、例えば、判断対象決定部２１３が取得した判断対象情報に対応する２以上の各判断結果情報と対になる２以上の尤度情報と、判断対象情報に対する他判断対象の１以上の判断対象情報に対応する２以上の各判断結果情報と対になる２以上の尤度情報とを用いて、判断対象情報に対応する判断結果情報、および他判断対象の１以上の判断対象情報と判断結果情報との組を取得し、回答に関する回答情報を構成する。
【０１２８】
回答取得部２１４は、判断対象決定部２１３が取得した判断対象情報に対応する２以上の各判断結果情報と対になる２以上の尤度情報と、判断対象情報に対する他判断対象の１以上の判断対象情報に対応する２以上の各判断結果情報と対になる２以上の尤度情報とから、量子アルゴリズムを用いて、判断対象情報に対応する判断結果情報、および他判断対象の１以上の判断対象情報と判断結果情報との組を取得し、回答に関する回答情報を構成する。
【０１２９】
さらに具体的には、回答取得部２１４は、第一に初期状態の設定、第二に量子のもつれ状態の設定、第三に戦略の選択、第四に量子のもつれ状態の解消という、量子アルゴリズムを用いて、学習情報から一の判断尤度情報を選択する。なお、量子アルゴリズムを用いる処理は公知技術（「J. Eisert, M. Wilkens and M. Lewenstein, Quantum games and quantum strategies, Phys. Rev. Lett. 83 (1999) 3077-3080.」等を参照のこと）であるので、詳細な説明は省略する。
【０１３０】
回答取得部２１４は、判断対象決定部２１３が取得した判断対象情報に対応する判断結果情報を用いて直接回答情報を構成し、他判断対象の１以上の各判断対象情報と判断結果情報との組を用いて関連情報を構成する。
【０１３１】
回答取得部２１４は、判断対象決定部２１３が選択した一の判断尤度情報が有する判断対象情報に対応する判断結果情報を用いて直接回答情報を構成する。また、回答取得部２１４は、判断対象決定部２１３が選択した一の判断尤度情報が有する他判断対象の１以上の各判断対象情報と判断結果情報との組を用いて関連情報を構成する。
【０１３２】
回答情報とは、質問に対する直接的な回答である直接回答情報と、回答に関連する関連情報とを有する。関連情報は、直接回答情報の理由となる情報でも良いし、同時に導き出される情報等でも良い。関連情報は、直接回答情報と関係があれば良く、その関係の内容は問わない。
【０１３３】
回答出力部２１５は、回答取得部２１４が取得した回答情報を出力する。回答出力部２１５は、回答情報とともに、対象者画像を出力することは好適である。ここでの出力とは、通常、ユーザ端末２２への送信であるが、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、他の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。
【０１３４】
ユーザ端末２２を構成する端末格納部２２１は、各種の情報を格納し得る。各種の情報とは、例えば、ユーザを識別するユーザ識別子、ユーザ端末２２を識別する端末識別子等である。
【０１３５】
端末受付部２２２は、各種の情報や指示等を受け付ける。各種の情報や指示等とは、例えば、ユーザが入力した会話、回答装置２１へのログイン指示等である。
【０１３６】
各種の情報や指示等の入力手段は、マイクやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。端末受付部２２２は、マイクやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【０１３７】
端末処理部２２３は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、音声入力された会話を音声認識し、会話の文字列を取得する処理である。また、各種の処理とは、例えば、回答装置２１から受信した応答を音声合成し、音声データを取得する処理である。
【０１３８】
端末送信部２２４は、各種の情報や指示等を回答装置２１に送信する。各種の情報や指示等とは、例えば、会話である。
【０１３９】
端末受信部２２５は、各種の情報を回答装置２１から受信する。各種の情報とは、例えば、回答情報である。
【０１４０】
端末出力部２２６は、端末受信部２２５が受信した情報、端末処理部２２３が取得した情報、端末受付部２２２が受け付けた情報等を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。
【０１４１】
学習情報格納部１１２、および端末格納部２２１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０１４２】
学習情報格納部１１２等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が学習情報格納部１１２等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が学習情報格納部１１２等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が学習情報格納部１１２等で記憶されるようになってもよい。
【０１４３】
判断対象決定部２１３、回答取得部２１４、および端末処理部２２３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。判断対象決定部２１３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１４４】
質問受付部２１２、回答出力部２１５、端末送信部２２４、および端末受信部２２５は、通常、無線または有線の通信手段で実現される。
【０１４５】
端末出力部２２６は、ディスプレイやスピーカ等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。端末出力部２２６は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【０１４６】
次に、回答システム２の動作について説明する。まず、回答装置２１の動作について、図１５のフローチャートを用いて説明する。
【０１４７】
（ステップＳ１５０１）質問受付部２１２は、質問情報を受け付けたか否かを判断する。質問情報を受け付けた場合はステップＳ１５０２に行き、質問情報を受け付けない場合はステップＳ１５０１に戻る。
【０１４８】
（ステップＳ１５０２）判断対象決定部２１３は、ステップＳ１５０１で受け付けられた質問情報を用いて、質問情報に対応する判断対象情報を取得する。
【０１４９】
（ステップＳ１５０３）回答取得部２１４は、ステップＳ１５０２で取得した判断対象情報に対応する学習情報を決定する。
【０１５０】
（ステップＳ１５０４）回答取得部２１４は、ステップＳ１５０３で決定した学習情報が有する２以上の尤度情報を用いて、学習情報から一の判断尤度情報を取得する。
【０１５１】
（ステップＳ１５０５）回答取得部２１４は、ステップＳ１５０４で取得した判断尤度情報を用いて、回答情報を取得する。かかる回答構成処理について、図１６のフローチャートを用いて説明する。
【０１５２】
（ステップＳ１５０６）回答出力部２１５は、ステップＳ１５０５で構成した回答情報を出力する。ステップＳ１５０１に戻る。
【０１５３】
なお、図１５のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【０１５４】
次に、ステップＳ１５０５の回答構成処理について、図１６のフローチャートを用いて説明する。
【０１５５】
（ステップＳ１６０１）回答取得部２１４は、ステップＳ１５０４で取得された一の判断尤度情報が有する判断結果情報を取得する。なお、ここで、回答取得部２１４は、直接回答情報を構成するための他の情報を取得しても良い。他の情報とは、例えば、判断対象情報、または／および尤度情報である。
【０１５６】
（ステップＳ１６０２）回答取得部２１４は、ステップＳ１６０１で取得した判断結果情報等を用いて、直接回答情報を構成する。
【０１５７】
（ステップＳ１６０３）回答取得部２１４は、カウンタｉに１を代入する。
【０１５８】
（ステップＳ１６０４）回答取得部２１４は、ステップＳ１５０４で取得された一の判断尤度情報が有する、ｉ番目の他組情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の他組情報が存在する場合はステップＳ１６０５に行き、ｉ番目の他組情報が存在しない場合はステップＳ１６０８に行く。
【０１５９】
（ステップＳ１６０５）回答取得部２１４は、ステップＳ１５０４で取得された一の判断尤度情報から、ｉ番目の他組情報が有する判断対象情報等を取得する。判断対象情報等とは、例えば、判断対象情報と判断結果情報、判断対象情報と判断結果情報と尤度情報である。
【０１６０】
（ステップＳ１６０６）回答取得部２１４は、ステップＳ１６０５で取得した判断対象情報等を用いて、関連情報を構成する
【０１６１】
（ステップＳ１６０７）回答取得部２１４は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ１６０４に戻る。
【０１６２】
（ステップＳ１６０８）回答取得部２１４は、ステップＳ１６０２で取得した直接回答情報、およびステップＳ１６０６で取得した１以上の関連情報を用いて、回答情報を構成する。上位処理にリターンする。
【０１６３】
次に、ユーザ端末２２の動作例について説明する。まず、端末受付部２２２は、ユーザが音声入力した質問を受け付ける。そして、端末処理部２２３は、例えば、音声入力された質問を音声認識し、文字列である質問情報を取得する。次に、端末送信部２２４は、質問情報を回答装置２１に送信する。そして、質問情報の送信に応じて、端末受信部２２５は、回答装置２１から回答情報を受信する。次に、端末処理部２２３は、受信された回答情報を音声データに変換する。ここで、端末処理部２２３は、対象者の音声データを分析して取得した音声の１以上の特徴量を反映させた音声データを取得することは好適である。かかる音声処理は公知技術であるので、詳細な説明は省略する。次に、端末出力部２２６は、当該回答情報の音声データを音声出力する。なお、端末出力部２２６は、対象者画像も回答情報の音声データとともに出力することは好適である。
【０１６４】
以下、本実施の形態における回答システム２の具体的な動作について説明する。回答システム２を構成する回答装置２１の処理の概念図は図１７である。また、学習情報格納部１１２には、実施の形態１の具体例で説明した、図９、図１３の学習情報が格納されている、とする。かかる状況において、２つの具体例について説明する。
（具体例１）
【０１６５】
まず、質問受付部２１２は、ユーザ端末２２から質問情報「憲法９条改正に賛成ですか？」を受信する。
【０１６６】
そして、判断対象決定部２１３は、質問情報「憲法９条改正に賛成ですか？」と対話状況をデータ化する。データ化とは、ここでは、対話のテキストを取得すること、音声を取得すること、画像を取得すること、位置情報を取得すること等である。
【０１６７】
次に、判断対象決定部２１３は、かかるデータを整形し、図示しないバッファに蓄積する。かかる整形したデータの例は、図１８である。
【０１６８】
つまり、判断対象決定部２１３は、各判断候補の利得関数を取得する。判断対象決定部２１３は、利得関数を、例えば、以下のように取得する。つまり、まず、判断対象決定部２１３は、数式１のｎ個の数式を学習情報格納部１１２から取得する。なお、個人Ａと上述した１以上の内部状態情報及び上述した１以上の外部状態情報とが紐付いており、また数理モデルのパラメータも個人Ａと紐付いており、さらに判断対象情報も入力として存在するので、数式１の数理モデルは一意に決定される。
【０１６９】
また、判断対象決定部２１３は、「日時」「場所」等の空間情報、「単語数」「ポジティブかネガティブか」「表現特徴（断定か否か）」「肯定か否定か」、「トーン」「発話テンポ（速さの度合い、または速いか否かなど）」「特徴的周波数」、「屋内か屋外か」、「温度」等の状態情報を取得する。かかることが、図１８からわかる。
【０１７０】
次に、回答取得部２１４は、事前準備で計算してある個人Ａの判断特性モデル「z = g個人A(obj, p1, p2, p3, ・・・, pm)」を学習情報格納部１１２から取得する。なお、objは判断対象情報、pmは判断検出時の対話状況（状態情報）、znは判断対象に影響する判断対象IDベクトル（他判断対象情報）である。
【０１７１】
そして、回答取得部２１４は、判断対象情報「憲法９条改正」と対になる他の判断対象情報「テロリズム」を取得する。なお、回答取得部２１４は、回答情報を取得する際に、判断対象情報「憲法９条改正」に対して、個人Ａは判断するにあたって何を重要視して判断をするのか、その選択軸を選びだしても良い。かかることは、上述した判断対象群取得手段１２４が行う処理を、回答取得部２１４が行うことを意味する。
【０１７２】
次に、回答取得部２１４は、図９の学習情報の尤度情報を用いて、量子アルゴリズムにより、一の判断尤度情報を選択する。ここで、回答取得部２１４は、（ｘ２、ｙ１）の判断尤度情報を選択した、とする（図１９参照）
【０１７３】
回答取得部２１４は、個人Ａは質問「憲法９条改正に賛成ですか？」に対して「どちらとも言えない」という判断をしやすいと推定し、その理由は「テロリズムが怖い」を重要視しているという判断をしやすいと推定する。
【０１７４】
次に、回答取得部２１４は、回答情報「どちらとも言えません。テロリズムが怖いからです。」を構成する。
【０１７５】
次に、回答出力部２１５は、回答情報「どちらとも言えません。テロリズムが怖いからです。」を、ユーザ端末２２に送信する。また、ここで、回答出力部２１５は、個人Ａの画像も一緒にユーザ端末２２に送信する。
【０１７６】
そして、ユーザ端末２２は、当該回答情報と画像を受信し、出力する。かかることにより、個人Ａがあたかも話をしているように、個人Ａの思想が反映された回答を出力できる。
（具体例２）
【０１７７】
まず、質問受付部２１２は、ユーザ端末２２から質問情報「野球選手Ｘの年俸２００万ドルは妥当か？」を受信する。
【０１７８】
そして、判断対象決定部２１３は、質問情報「野球選手Ｘの年俸２００万ドルは妥当か？」と対話状況をデータ化する。データ化とは、ここでは、対話のテキストを取得すること、音声を取得すること、画像を取得すること、位置情報を取得すること等である。
【０１７９】
次に、判断対象決定部２１３は、かかるデータを整形し、図示しないバッファに蓄積する。かかる整形したデータ構造の例は、図１８である。
【０１８０】
つまり、判断対象決定部２１３は、各判断候補の利得関数を取得する。また、判断対象決定部２１３は、「日時」「場所」等の空間情報、「単語数」「ポジティブかネガティブか」「表現特徴（断定か否か）」「肯定か否定か」、「トーン」「発話テンポ（速さの度合い、または速いか否かなど）」「特徴的周波数」、「屋内か屋外か」、「温度」等の状態情報を取得する。かかることが、図１８からわかる。
【０１８１】
次に、回答取得部２１４は、事前準備で計算してある個人Ａの判断特性モデル「z = g個人A(obj, p1, p2, p3, ・・・, pm)」を学習情報格納部１１２から取得する。
【０１８２】
そして、回答取得部２１４は、判断対象情報「野球選手Ｘの年俸２００万ドルは妥当か？」に対して、個人Ａは判断するにあたって何を重要視して判断をするのか、その選択軸を選びだす。つまり、上述した判断対象群取得手段１２４が行う処理を、回答取得部２１４が行う。そして、回答取得部２１４は、判断対象情報「野球選手Ｘの年俸２００万ドルは妥当か？」に対する他判断対象情報を「本塁打率より、出塁率を重要視すべき」「守備率の良い選手は、チームへの貢献度を高評価すべき」と推定する。そして、回答取得部２１４は、図２０に示す学習情報を取得する。
【０１８３】
次に、回答取得部２１４は、図１３の学習情報の尤度情報を用いて、量子アルゴリズムにより、一の判断尤度情報を選択する。ここで、回答取得部２１４は、（ｘ１、ｙ１，ｚ２）の判断尤度情報を選択した、とする（図２１参照）。ここで、回答取得部２１４は、上述した量子アルゴリズムにより（ｘ１、ｙ１，ｚ２）の判断尤度情報を選択した、とする。
【０１８４】
回答取得部２１４は、個人Ａは質問「野球選手Ｘの年俸２００万ドルは妥当か？」に対して「妥当」という判断をしやすいと推定し、その理由は「本塁打率より、出塁率を重要視すべき」「守備率の良い選手は、チームへの貢献度を高評価すべきか否かはどちらともいえない」からであると推定する。
【０１８５】
次に、回答取得部２１４は、回答情報「野球選手Ｘの年俸２００万ドルは妥当です。本塁打率より、出塁率を重要視すべきだからです。」を構成する。
【０１８６】
次に、回答出力部２１５は、かかる回答情報を、ユーザ端末２２に送信する。また、ここで、回答出力部２１５は、個人Ａの画像も一緒にユーザ端末２２に送信する。
【０１８７】
そして、ユーザ端末２２は、当該回答情報と画像を受信し、出力する。かかることにより、個人Ａがあたかも話をしているように、個人Ａの思想が反映された回答を出力できる。
【０１８８】
以上、本実施の形態によれば、一の対象者の過去の複数の発言等を学習し、質問に対する当該一の対象者の判断を推定し、当該判断と関連事項とを出力できる。
【０１８９】
なお、上記の具体例において、関連事項は直接回答情報の理由であったが、関連情報の内容は問わない。
【０１９０】
さらに、本実施の形態における回答装置２２を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータがアクセス可能な記録媒体は、学習装置１により蓄積された学習情報が格納される学習情報格納部を具備し、コンピュータを、質問に関する質問情報を受け付ける質問受付部と、前記質問情報から、当該質問情報に対応する判断対象情報を取得する判断対象決定部と、前記判断対象決定部が取得した判断対象情報に対応する２以上の各判断結果情報と対になる２以上の尤度情報と、当該判断対象情報に対する他判断対象の１以上の判断対象情報に対応する２以上の各判断結果情報と対になる２以上の尤度情報とを用いて、当該判断対象情報に対応する判断結果情報、および当該他判断対象の１以上の判断対象情報と判断結果情報との組を取得し、回答に関する回答情報を構成する回答取得部と、前記回答情報を出力する回答出力部として機能させるためのプログラムである。
【０１９１】
また、図２２は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の学習装置１等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図２２は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図２３は、システム３００のブロック図である。
【０１９２】
図２２において、コンピュータシステム３００は、ＣＤ−ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４、マイク３０５、スピーカ３０６とを含む。
【０１９３】
図２３において、コンピュータ３０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＭＰＵ３０１３と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２等に接続されたバス３０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３０１５と、ＭＰＵ３０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３０１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
【０１９４】
コンピュータシステム３００に、上述した実施の形態の学習装置１等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１またはネットワークから直接、ロードされても良い。
【０１９５】
プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態の学習装置１等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
【０１９６】
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信するステップや、情報を受信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
【０１９７】
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【０１９８】
また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。
【０１９９】
また、上記各実施の形態において、各処理は、単一の装置によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【０２００】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０２０１】
以上のように、本発明にかかる学習装置は、一の対象者の過去の複数の発言等を学習し、質問に対する当該一の対象者の判断を推定し、当該判断と関連事項とを出力することができるという効果を有し、学習装置または回答装置等として有用である。
【符号の説明】
【０２０２】
１  学習装置
２  回答システム
１１  格納部
１２  学習情報構成部
１３  学習情報蓄積部
２１、２２  回答装置
２２  ユーザ端末
１１１  学習元情報格納部
１１２  学習情報格納部
１２１  状態取得手段
１２２  判断対象決定手段
１２３  判断結果決定手段
１２４  断対象群取得手段
１２４  判断対象群取得手段
１２５  尤度算出手段
１２６  学習情報構成手段
２１２  質問受付部
２１３  判断対象決定部
２１４  回答取得部
２１５  回答出力部
２２１  端末格納部
２２２  端末受付部
２２３  端末処理部
２２４  端末送信部
２２５  端末受信部
２２６  端末出力部
【図１】
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【図２】
2018073151.tif 000006
【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】
2018073151.tif 000015
【図１２】
2018073151.tif 000016
【図１３】
2018073151.tif 000017
【図１４】
2018073151.tif 000018
【図１５】
2018073151.tif 000019
【図１６】
2018073151.tif 000020
【図１７】
2018073151.tif 000021
【図１８】
2018073151.tif 000022
【図１９】
2018073151.tif 000023
【図２０】
2018073151.tif 000024
【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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