(57)【要約】【課題】利便性を向上する。【解決手段】エージェント対話システムは、エージェント装置とサーバ装置とを備え、エージェント装置は、受信音声データを受信テキストデータに変換するテキスト変換部と、受信テキストデータを含む応答要求をサーバ装置に送信するとともに、当該応答要求に応じてサーバ装置から受信した応答情報であって、発信者からの通話が迷惑電話であるか否かの判定結果を含む迷惑判定結果を含む応答情報を取得する応答取得部と、迷惑判定結果に基づいて、発信者との通話を切断する通話処理部とを備え、サーバ装置は、迷惑電話を予め機械学習させた学習結果と受信テキストデータとに基づいて、通話が迷惑電話であるか否かを判定する迷惑電話判定部を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
エージェント装置と、通信回線を介して前記エージェント装置と接続可能なサーバ装置とを備え、
前記エージェント装置は、
前記通信回線を介して発信者から受信した受信音声データを受信テキストデータに変換するテキスト変換部と、
前記テキスト変換部によって変換された前記受信テキストデータを含む応答要求を前記サーバ装置に送信するとともに、当該応答要求に応じて前記サーバ装置から受信した応答情報であって、前記発信者からの通話が迷惑電話であるか否かの判定結果を含む迷惑判定結果を含む応答情報を取得する応答取得部と、
前記応答取得部によって取得した前記迷惑判定結果に基づいて、前記発信者との通話を切断する通話処理部と
を備え、
前記サーバ装置は、
前記応答要求に応じて、迷惑電話を予め機械学習させた学習結果と、前記受信テキストデータとに基づいて、前記通話が迷惑電話であるか否かを判定する迷惑電話判定部を備える
ことを特徴とするエージェント対話システム。
【請求項２】
前記エージェント装置は、応答テキストデータを応答音声データに変換する音声変換部を備え、
前記応答取得部は、前記応答要求に応じて、前記迷惑判定結果と、前記応答テキストデータとを含む前記応答情報を取得し、
前記通話処理部は、前記音声変換部によって変換された前記応答音声データを、前記通信回線を介して前記発信者に送信するとともに、前記迷惑判定結果に基づいて、前記発信者との通話を切断し、
前記サーバ装置は、
前記迷惑電話判定部によって判定された判定結果を含む前記迷惑判定結果と、前記応答要求に含まれる前記受信テキストデータとに基づいて、前記応答テキストデータを生成する応答生成部を備える
ことを特徴とする請求項１に記載のエージェント対話システム。
【請求項３】
前記通話処理部は、前記迷惑判定結果に含まれる前記判定結果が迷惑電話である場合に、前記通話を切断し、前記判定結果が迷惑電話でない場合に、利用者の電話器に接続して前記通話を継続させる
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のエージェント対話システム。
【請求項４】
前記利用者が不在しているか否かを示す不在情報を記憶する不在情報記憶部を備え、
前記通話処理部は、前記通話を継続させる際に、前記不在情報記憶部が記憶する前記不在情報に基づいて、前記利用者が不在しているか否かを判定し、前記利用者が不在している場合に、予め定められた所定の不在処理を実行させる
ことを特徴とする請求項３に記載のエージェント対話システム。
【請求項５】
知人の電話番号の一覧を含む電話帳情報と、前記通信回線を介して通知された前記発信者の電話番号とに基づいて、前記発信者が知人であるか否かを判定する知人判定部を備え、
前記迷惑電話判定部は、前記知人判定部によって判定された前記発信者が知人であるか否かの判定結果である知人判定情報と、前記学習結果と、前記受信テキストデータとに基づいて、前記通話が迷惑電話であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のエージェント対話システム。
【請求項６】
前記迷惑電話判定部は、前記知人判定情報と、前記学習結果と、前記受信テキストデータに含まれる前記発信者の氏名及び前記通話の用件の少なくとも１つとに基づいて、前記通話が迷惑電話であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項５に記載のエージェント対話システム。
【請求項７】
前記受信テキストデータを含む学習データに基づいて前記機械学習を実行し、前記学習結果を生成する学習処理部を備える
ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか一項に記載のエージェント対話システム。
【請求項８】
通信回線を介してサーバ装置に接続可能なエージェント装置であって、
前記通信回線を介して発信者から受信した受信音声データを受信テキストデータに変換するテキスト変換部と、
前記テキスト変換部によって変換された前記受信テキストデータを含む応答要求を前記サーバ装置に送信するとともに、当該応答要求に応じて前記サーバ装置から受信した応答情報であって、迷惑電話を予め機械学習させた学習結果及び前記受信テキストデータに基づいて判定された前記発信者からの通話が迷惑電話であるか否かの判定結果を含む迷惑判定結果を含む応答情報を取得する応答取得部と、
前記応答取得部によって取得した前記迷惑判定結果に基づいて、前記発信者との通話を切断する通話処理部と
を備えることを特徴とするエージェント装置。
【請求項９】
受信した応答テキストデータを変換した応答音声データを、通信回線を介して発信者に送信するとともに、迷惑判定結果に基づいて前記発信者との通話を切断するエージェント装置に、前記通信回線を介して接続可能なサーバ装置であって、
前記エージェント装置から送信された応答要求であって、前記通信回線を介して前記発信者から受信した受信音声データから変換された受信テキストデータを含む応答要求に応じて、迷惑電話を予め機械学習させた学習結果と、前記受信テキストデータとに基づいて、前記通話が迷惑電話であるか否かを判定する迷惑電話判定部を備える
ことを特徴とするサーバ装置。
【請求項１０】
エージェント装置と、通信回線を介して前記エージェント装置に接続可能なサーバ装置とを備えるエージェント対話システムのエージェント対話方法であって、
前記エージェント装置が、前記通信回線を介して発信者から受信した受信音声データを受信テキストデータに変換するテキスト変換ステップと、
前記エージェント装置が、前記テキスト変換ステップによって変換された前記受信テキストデータを含む応答要求を前記サーバ装置に送信する応答要求送信ステップと、
前記サーバ装置が、前記応答要求に応じて、迷惑電話を予め機械学習させた学習結果と、前記受信テキストデータとに基づいて、前記発信者との通話が迷惑電話であるか否かを判定する迷惑電話判定ステップと、
前記エージェント装置が、前記応答要求に応じて前記サーバ装置から受信した応答情報であって、前記迷惑電話判定ステップによって判定された判定結果を含む迷惑判定結果を含む応答情報を取得する応答取得ステップと、
前記エージェント装置が、前記応答取得ステップによって取得した前記迷惑判定結果に基づいて、前記通話を切断する通話処理ステップと
を含むことを特徴とするエージェント対話方法。
【請求項１１】
通信回線を介してサーバ装置に接続可能なエージェント装置が有するコンピュータに、
前記通信回線を介して発信者から受信した受信音声データを受信テキストデータに変換するテキスト変換ステップと、
前記テキスト変換ステップによって変換された前記受信テキストデータを含む応答要求を前記サーバ装置に送信する応答要求送信ステップと、
前記応答要求に応じて前記サーバ装置から受信した応答情報であって、迷惑電話を予め機械学習させた学習結果及び前記受信テキストデータに基づいて判定された前記発信者からの通話が迷惑電話であるか否かの判定結果を含む迷惑判定結果を含む応答情報を取得する応答取得ステップと、
前記応答取得ステップによって取得した前記迷惑判定結果に基づいて、前記発信者との通話を切断する通話処理ステップと
を実行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、エージェント対話システム、エージェント装置、サーバ装置、エージェント対話方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、モバイル端末の普及に伴い、あらゆる機器がインターネットに接続することによる新たなビジネスの拡大が見込まれている。また、携帯電話やコミュニケーションロボットなどのエージェント機器が、ユーザとのインターフェースとして対話を利用する技術が注目されている（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−７６００７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、例えば、家庭内において、電話、インターネットアクセス端末などを利用したホームネットワークでは、電話、インターネットアクセス端末などの通信機器を、利用シーンに応じてユーザが使い分ける必要があり、エージェント機器を利用したより利便性が高いシステムが求められている。例えば、家庭内の電話では、セールスや勧誘、詐欺などの迷惑電話に対して、ユーザが対応する必要があり、利便性が損なわれる場合があった。
【０００５】
本発明は、上記問題を解決すべくなされたもので、その目的は、利便性を向上させることができるエージェント対話システム、エージェント装置、サーバ装置、エージェント対話方法、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】
【０００６】
上記問題を解決するために、本発明の一態様は、エージェント装置と、通信回線を介して前記エージェント装置と接続可能なサーバ装置とを備え、前記エージェント装置は、前記通信回線を介して発信者から受信した受信音声データを受信テキストデータに変換するテキスト変換部と、前記テキスト変換部によって変換された前記受信テキストデータを含む応答要求を前記サーバ装置に送信するとともに、当該応答要求に応じて前記サーバ装置から受信した応答情報であって、前記発信者からの通話が迷惑電話であるか否かの判定結果を含む迷惑判定結果を含む応答情報を取得する応答取得部と、前記応答取得部によって取得した前記迷惑判定結果に基づいて、前記発信者との通話を切断する通話処理部とを備え、前記サーバ装置は、前記応答要求に応じて、迷惑電話を予め機械学習させた学習結果と、前記受信テキストデータとに基づいて、前記通話が迷惑電話であるか否かを判定する迷惑電話判定部を備えることを特徴とするエージェント対話システムである。
【０００７】
また、本発明の一態様は、上記のエージェント対話システムにおいて、前記エージェント装置は、応答テキストデータを応答音声データに変換する音声変換部を備え、前記応答取得部は、前記応答要求に応じて、前記迷惑判定結果と、前記応答テキストデータとを含む前記応答情報を取得し、前記通話処理部は、前記音声変換部によって変換された前記応答音声データを、前記通信回線を介して前記発信者に送信するとともに、前記迷惑判定結果に基づいて、前記発信者との通話を切断し、前記サーバ装置は、前記迷惑電話判定部によって判定された判定結果を含む前記迷惑判定結果と、前記応答要求に含まれる前記受信テキストデータとに基づいて、前記応答テキストデータを生成する応答生成部を備えることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の一態様は、上記のエージェント対話システムにおいて、前記通話処理部は、前記迷惑判定結果に含まれる前記判定結果が迷惑電話である場合に、前記通話を切断し、前記判定結果が迷惑電話でない場合に、利用者の電話器に接続して前記通話を継続させることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の一態様は、上記のエージェント対話システムにおいて、前記利用者が不在しているか否かを示す不在情報を記憶する不在情報記憶部を備え、前記通話処理部は、前記通話を継続させる際に、前記不在情報記憶部が記憶する前記不在情報に基づいて、前記利用者が不在しているか否かを判定し、前記利用者が不在している場合に、予め定められた所定の不在処理を実行させることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の一態様は、上記のエージェント対話システムにおいて、知人の電話番号の一覧を含む電話帳情報と、前記通信回線を介して通知された前記発信者の電話番号とに基づいて、前記発信者が知人であるか否かを判定する知人判定部を備え、前記迷惑電話判定部は、前記知人判定部によって判定された前記発信者が知人であるか否かの判定結果である知人判定情報と、前記学習結果と、前記受信テキストデータとに基づいて、前記通話が迷惑電話であるか否かを判定することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の一態様は、上記のエージェント対話システムにおいて、前記迷惑電話判定部は、前記知人判定情報と、前記学習結果と、前記受信テキストデータに含まれる前記発信者の氏名及び前記通話の用件の少なくとも１つとに基づいて、前記通話が迷惑電話であるか否かを判定することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の一態様は、上記のエージェント対話システムにおいて、前記受信テキストデータを含む学習データに基づいて前記機械学習を実行し、前記学習結果を生成する学習処理部を備えることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の一態様は、通信回線を介してサーバ装置に接続可能なエージェント装置であって、前記通信回線を介して発信者から受信した受信音声データを受信テキストデータに変換するテキスト変換部と、前記テキスト変換部によって変換された前記受信テキストデータを含む応答要求を前記サーバ装置に送信するとともに、当該応答要求に応じて前記サーバ装置から受信した応答情報であって、迷惑電話を予め機械学習させた学習結果及び前記受信テキストデータに基づいて判定された前記発信者からの通話が迷惑電話であるか否かの判定結果を含む迷惑判定結果を含む応答情報を取得する応答取得部と、前記応答取得部によって取得した前記迷惑判定結果に基づいて、前記発信者との通話を切断する通話処理部とを備えることを特徴とするエージェント装置である。
【００１４】
また、本発明の一態様は、受信した応答テキストデータを変換した応答音声データを、通信回線を介して発信者に送信するとともに、迷惑判定結果に基づいて前記発信者との通話を切断するエージェント装置に、前記通信回線を介して接続可能なサーバ装置であって、前記エージェント装置から送信された応答要求であって、前記通信回線を介して前記発信者から受信した受信音声データから変換された受信テキストデータを含む応答要求に応じて、迷惑電話を予め機械学習させた学習結果と、前記受信テキストデータとに基づいて、前記通話が迷惑電話であるか否かを判定する迷惑電話判定部を備えることを特徴とするサーバ装置である。
【００１５】
また、本発明の一態様は、エージェント装置と、通信回線を介して前記エージェント装置に接続可能なサーバ装置とを備えるエージェント対話システムのエージェント対話方法であって、前記エージェント装置が、前記通信回線を介して発信者から受信した受信音声データを受信テキストデータに変換するテキスト変換ステップと、前記エージェント装置が、前記テキスト変換ステップによって変換された前記受信テキストデータを含む応答要求を前記サーバ装置に送信する応答要求送信ステップと、前記サーバ装置が、前記応答要求に応じて、迷惑電話を予め機械学習させた学習結果と、前記受信テキストデータとに基づいて、前記発信者との通話が迷惑電話であるか否かを判定する迷惑電話判定ステップと、前記エージェント装置が、前記応答要求に応じて前記サーバ装置から受信した応答情報であって、前記迷惑電話判定ステップによって判定された判定結果を含む迷惑判定結果を含む応答情報を取得する応答取得ステップと、前記エージェント装置が、前記応答取得ステップによって取得した前記迷惑判定結果に基づいて、前記通話を切断する通話処理ステップとを含むことを特徴とするエージェント対話方法である。
【００１６】
また、本発明の一態様は、通信回線を介してサーバ装置に接続可能なエージェント装置が有するコンピュータに、前記通信回線を介して発信者から受信した受信音声データを受信テキストデータに変換するテキスト変換ステップと、前記テキスト変換ステップによって変換された前記受信テキストデータを含む応答要求を前記サーバ装置に送信する応答要求送信ステップと、前記応答要求に応じて前記サーバ装置から受信した応答情報であって、迷惑電話を予め機械学習させた学習結果及び前記受信テキストデータに基づいて判定された前記発信者からの通話が迷惑電話であるか否かの判定結果を含む迷惑判定結果を含む応答情報を取得する応答取得ステップと、前記応答取得ステップによって取得した前記迷惑判定結果に基づいて、前記発信者との通話を切断する通話処理ステップとを実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、利便性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】第１の実施形態によるエージェント対話システムの一例を示す機能ブロック図である。
【図２】第１の実施形態における電話帳記憶部のデータ例を示す図である。
【図３】第１の実施形態における不在情報記憶部のデータ例を示す図である。
【図４】第１の実施形態におけるエージェント対話システムの動作の一例を示す第１の図である。
【図５】第１の実施形態におけるエージェント対話システムの動作の一例を示す第２の図である。
【図６】第１の実施形態におけるエージェント対話システムの動作の一例を示す第３の図である。
【図７】第２の実施形態によるエージェント対話システムの一例を示す機能ブロック図である。
【図８】第２の実施形態におけるエージェント対話システムの動作の一例を示す図である。
【図９】第３の実施形態によるエージェント対話システムの一例を示す機能ブロック図である。
【図１０】第３の実施形態における関連対応情報記憶部のデータ例を示す図である。
【図１１】第３の実施形態におけるエージェント対話システムの動作の一例を示す第１の図である。
【図１２】第３の実施形態におけるエージェント対話システムの動作の一例を示す第２の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の実施形態によるエージェント対話システムについて、図面を参照して説明する。
［第１の実施形態］
図１は、本実施形態によるエージェント対話システム１の一例を示す機能ブロック図である。
図１に示すように、エージェント対話システム１は、エージェント装置１０と、ＨＧＷ（Home Gate Way）装置２０と、宅内電話器２１と、サーバ装置３とを備えている。
【００２０】
サーバ装置３は、統合イベント処理サーバ３０と、機械学習サーバ４０と、対話応答サーバ５０とを含んでいる。また、エージェント装置１０と、ＨＧＷ（Home Gate Way）装置２０と、宅内電話器２１とは、例えば、住宅２内に設置されているものとする。
【００２１】
エージェント装置１０は、例えば、利用者と対話可能なエージェントデバイスであり、例えば、光回線などの通信回線を介してサーバ装置３に接続可能である。エージェント装置１０は、ＮＷ（ネットワーク）通信部１１と、人感センサ１２と、カメラ１３と、マイク１４と、スピーカ１５と、表示部１６と、記憶部１７と、制御部１８とを備えている。
【００２２】
ＮＷ通信部１１は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）通信、有線ＬＡＮ通信などを利用してＨＧＷ装置２０に接続し、ＨＧＷ装置２０を介して、サーバ装置３又は発信者電話器６０との間で各種通信を行う。
【００２３】
人感センサ１２は、エージェント装置１０の周辺に利用者が接近したことを検知するセンサである。
カメラ１３（撮像部の一例）は、エージェント装置１０の周辺の画像を撮像する。カメラ１３は、例えば、利用者を含む撮像データを撮像する。
【００２４】
マイク１４（収音部の一例）は、エージェント装置１０の周辺の音を収音する。マイク１４は、利用者とエージェント装置１０との対話の際に、利用者からの発話音声データを収音する。
スピーカ１５（出力部の一例）は、各種音声データをエージェント装置１０の外部に出力する。スピーカ１５は、例えば、利用者とエージェント装置１０との対話の際に、エージェント装置１０から応答音声データを出力する。
表示部１６は、例えば、液晶ディスプレイ装置などであり、各種情報を表示する。
【００２５】
記憶部１７は、エージェント装置１０が利用する各種情報を記憶する。記憶部１７は、電話帳記憶部１７１と、不在情報記憶部１７２とを備えている。
電話帳記憶部１７１は、知人の電話番号の一覧を含む電話帳情報を記憶する、電話帳記憶部１７１は、図２に示すように、「氏名」と、「電話番号」と、「関係」とを対応付けて記憶する。
【００２６】
図２に示す例では、例えば、「氏名」が“○○  一郎”の「電話番号」が“０３ＸＸＸＸＸＸＸ”であり、利用者との「関係」が“友人”であることを示している。また、「氏名」が“○△  太郎”の「電話番号」が“０８０１１１ＸＸＸＸ”であり、利用者との「関係」が“親類”であることを示している。
なお、電話帳記憶部１７１には、例えば、ＮＷ通信部１１を介して、宅内電話器２１などから取得された電話帳情報が予め記憶されているものとする。
【００２７】
図１の説明に戻り、不在情報記憶部１７２は、利用者が不在しているか否かを示す不在情報を記憶する。不在情報記憶部１７２は、例えば、図３に示すように、「不在情報」と、「帰宅予定時刻」と、「転送先」とを対応付けて記憶する。ここで、「不在情報」は、例えば、“○”である場合に利用者が不在していることを示し、“×”又は“Ｎｕｌｌ（ヌル）”である場合に利用者が不在していない（在宅している）ことを示す。また、「帰宅予定時刻」は、利用者が不在している場合の帰宅予定時刻を示している。また、「転送先」は、利用者が在宅している場合に、通話を接続する際に転送する転送先を示している。
【００２８】
図３に示す例では、「不在情報」が“○”であるため、利用者は不在であり、「帰宅予定時刻」が“１８：００”であることを示している。また、利用者が在宅している場合には、「転送先」として“宅内電話器”に転送することを示している。
【００２９】
なお、図３に示す例では、不在情報記憶部１７２が、例えば、通信回線網ＮＷ１の通信回線の契約者などである１人の利用者についての不在情報を記憶する例を説明したが、家族などの複数で利用する場合には、複数の利用者の不在情報を記憶するようにしてもよい。この場合、不在情報記憶部１７２は、氏名などの利用者識別情報と、不在情報とを対応付けて記憶する。
また、不在情報記憶部１７２には、例えば、マイク１４を介して取得した利用者の音声データに基づいて、上述した不在情報が設定、変更、削除される。
【００３０】
図１の説明に戻り、制御部１８は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などを含むプロセッサであり、エージェント装置１０を統括的に制御する。制御部１８は、例えば、発信者電話器６０から宅内電話器２１に電話（通話）の発信があった場合に、サーバ装置３に迷惑電話であるか否かの判定処理を実行させて、応答音声を発信者電話器６０に送信する。また、制御部１８は、発信者電話器６０からの通話が迷惑電話であった場合に、発信者電話器６０との通話を切断し、迷惑電話でない場合に、例えば、宅内電話器２１に接続して、発信者電話器６０と宅内電話器２１とを通話させる。ここで、迷惑電話には、例えば、不要なセールスや勧誘の電話、詐欺の電話、不審電話などが含まれる。
また、制御部１８は、テキスト変換部１８１と、応答取得部１８２と、知人判定部１８３と、音声合成部１８４と、通話処理部１８５とを備えている。
【００３１】
テキスト変換部１８１は、音声データを音声認識により音声テキストデータに変換する。テキスト変換部１８１は、例えば、通信回線を介して発信者（例えば、発信者電話器６０）から受信した受信音声データを受信テキストデータに変換する。
【００３２】
応答取得部１８２は、テキスト変換部１８１によって変換された受信テキストデータを含む応答要求をサーバ装置３に送信するとともに、当該応答要求に応じてサーバ装置３から受信した応答情報を取得する。ここで、応答要求には、例えば、受信テキストデータと、利用者を識別する利用者識別情報（例えば、ＣＡＦ番号、等の回線識別情報など）と、後述する知人判定情報などとが含まれてもよい。応答取得部１８２は、例えば、ＮＷ通信部１１及びＨＧＷ装置２０を介して、サーバ装置３（例えば、統合イベント処理サーバ３０）に、応答要求を送信する。
【００３３】
また、応答取得部１８２は、例えば、ＮＷ通信部１１及びＨＧＷ装置２０を介して、サーバ装置３（例えば、統合イベント処理サーバ３０）から受信した応答情報を取得する。なお、応答情報には、例えば、発信者からの通話が迷惑電話であるか否かの判定結果を含む迷惑判定結果と、サーバ装置３により生成された応答テキストデータとが含まれる。また、迷惑判定結果には、迷惑電話であるか否かの判定結果の他に、迷惑電話の種類情報（例えば、セールス電話、詐欺電話など）を含んでもよい。
【００３４】
知人判定部１８３は、知人の電話番号の一覧を含む電話帳情報と、通信回線を介して通知された発信者の電話番号とに基づいて、発信者が知人であるか否かを判定する。知人判定部１８３は、例えば、電話番号表示サービスにより取得される発信者の電話番号が、電話帳記憶部１７１が記憶する電話帳情報に含まれるか否かを判定する。知人判定部１８３は、電話帳情報に発信者の電話番号が含まれている場合に、発信者が知人であると判定し、電話帳情報に発信者の電話番号が含まれていない場合に、発信者が知人でないと判定する。知人判定部１８３は、判定結果を知人判定情報として出力する。なお、知人判定情報には、発信者が知人であるか否かの判定結果の他に、知人との関係（例えば、友人、親類、取引業者、会社関係者など）を示す情報が含まれてもよい。
【００３５】
音声合成部１８４（音声変換部の一例）は、応答取得部１８２によって取得した応答テキストデータを応答音声データに変換する。
通話処理部１８５は、発信者電話器６０との通話に関する各種処理を実行する。通話処理部１８５は、例えば、発信者電話器６０から宅内電話器２１に発信を受けた場合に、自動応答音声（例えば、“お名前とご用件をお知らせください”などの音声データ）を発信者電話器６０に送信する。また、通話処理部１８５は、例えば、音声合成部１８４によって変換された応答音声データを、通信回線を介して発信者に送信するとともに、迷惑判定結果に基づいて、発信者との通話を切断する。通話処理部１８５は、例えば、迷惑判定結果に含まれる判定結果が迷惑電話である場合に、通話を切断し、判定結果が迷惑電話でない場合に、宅内電話器２１に接続して通話を継続させる。
【００３６】
また、通話処理部１８５は、発信者との通話を継続させる際に、不在情報記憶部１７２が記憶する不在情報に基づいて、利用者が不在しているか否かを判定し、利用者が不在している場合に、予め定められた所定の不在処理を実行させる。通話処理部１８５は、例えば、不在情報記憶部１７２が記憶する不在情報が“○”である場合に、所定の不在処理として、上述した「帰宅予定時刻」の時刻を伝えるとともに伝言を促す自動音声を発信者電話器６０に送信し、発信者の伝言を記憶部１７に記憶させる。
また、通話処理部１８５は、例えば、不在情報記憶部１７２が記憶する不在情報が“×”又は“Ｎｕｌｌ”である場合に、上述した「転送先」の電話番号に接続してもよい。すなわち、通話処理部１８５は、判定結果が迷惑電話でない場合に、「転送先」の電話番号（例えば、宅内電話器２１や利用者の携帯電話など）に転送するようにしてもよい。
【００３７】
ＨＧＷ装置２０は、住宅２内に構築されたホームネットワークと、通信回線網ＮＷ１との橋渡しを行う。ここで、通信回線網ＮＷ１は、例えば、光回線などの固定回線によるネットワークである。ＨＧＷ装置２０は、通信回線網ＮＷ１を介して、インターネット網ＮＷ２に接続されている。また、ＨＧＷ装置２０は、通信回線網ＮＷ１を介して、着信した外部の発信者電話器６０からの通話を宅内電話器２１と接続させて、住宅２内の利用者と、発信者との通話をさせる。
【００３８】
統合イベント処理サーバ３０は、迷惑電話判定の応答要求などのエージェント装置１０からのイベントを受け付けて、イベントに対応する処理を実行させるサーバ装置である。統合イベント処理サーバ３０は、ＮＷ通信部３１と、サーバ記憶部３２と、サーバ制御部３３とを備えている。
【００３９】
ＮＷ通信部３１は、例えば、インターネット網ＮＷ２に接続し、インターネット網ＮＷ２を介して各種通信を行う。ＮＷ通信部３１は、例えば、統合イベント処理サーバ３０と、エージェント装置１０との間の通信を行うとともに、統合イベント処理サーバ３０と、機械学習サーバ４０及び対話応答サーバ５０との間の通信を行う。
【００４０】
サーバ記憶部３２は、統合イベント処理サーバ３０が利用する各種情報を記憶する。サーバ記憶部３２は、例えば、インメモリデータベース機能を有している。
【００４１】
サーバ制御部３３は、例えば、ＣＰＵなどを含むプロセッサであり、統合イベント処理サーバ３０を統括的に制御する。サーバ制御部３３は、サーバ記憶部３２のインメモリデータベース機能により、リアルタイムに処理するストリームコンピューティングを実現する。サーバ制御部３３は、例えば、日本語解析部３３１と、迷惑通話処理部３３２とを備えている。
【００４２】
日本語解析部３３１は、音声テキストデータを、例えば、形態素解析などにより日本語解析を行う。日本語解析部３３１は、例えば、応答要求に含まれる受信テキストデータを日本語解析し、解析後テキストを出力する。
【００４３】
迷惑通話処理部３３２は、応答要求に応じて、通話が迷惑電話であるか否かを機械学習サーバ４０に判定させる。迷惑通話処理部３３２は、例えば、応答要求に含まれる受信テキストデータを日本語解析部３３１に解析させて解析後テキストを生成させるとともに、当該解析後テキストと、応答要求に含まれる利用者識別情報及び知人判定情報とを機械学習サーバ４０に送信して、通話が迷惑電話であるか否かを判定させる。
迷惑通話処理部３３２は、迷惑電話であるか否かの判定結果を機械学習サーバ４０から取得し、当該判定結果を含む迷惑判定結果と、受信テキストデータとを対話応答サーバ５０に送信して、応答テキストデータを生成させる。迷惑通話処理部３３２は、対話応答サーバ５０によって生成された応答テキストデータと、迷惑判定結果とを含む応答情報をエージェント装置１０に送信する。
【００４４】
また、迷惑通話処理部３３２は、例えば、解析後テキストと、利用者識別情報及び知人判定情報と、迷惑判定結果とを含む学習要求を機械学習サーバ４０に送信して、再学習を実行させる。
【００４５】
機械学習サーバ４０は、例えば、迷惑電話の判定処理などの機械学習を利用した判定処理を実行するサーバ装置である。機械学習サーバ４０は、ＮＷ通信部４１と、サーバ記憶部４２と、サーバ制御部４３とを備えている。
ＮＷ通信部４１は、例えば、インターネット網ＮＷ２に接続し、インターネット網ＮＷ２を介して各種通信を行う。ＮＷ通信部４１は、例えば、機械学習サーバ４０と統合イベント処理サーバ３０との間の通信を行う。
【００４６】
サーバ記憶部４２は、機械学習サーバ４０が利用する各種情報を記憶する。サーバ記憶部４２は、例えば、学習データ記憶部４２１と、学習結果記憶部４２２とを備えている。
学習データ記憶部４２１は、学習データを記憶する。学習データ記憶部４２１は、例えば、迷惑電話を判定させるための学習データを記憶する。学習データ記憶部４２１は、複数の利用者が機械学習サーバ４０を利用する場合には、利用者識別情報と学習データとを対応付けて記憶してもよい。
【００４７】
学習結果記憶部４２２は、学習データ記憶部４２１が記憶する学習データに基づいて、機械学習された学習結果を記憶する。学習結果記憶部４２２は、例えば、迷惑電話を予め機械学習させた学習結果を記憶する。学習結果は、例えば、ベイジアンフィルタを用いた機械学習の学習結果などである。学習結果記憶部４２２は、複数の利用者が機械学習サーバ４０を利用する場合には、利用者識別情報と学習結果とを対応付けて記憶してもよい。
【００４８】
サーバ制御部４３は、例えば、ＣＰＵなどを含むプロセッサであり、機械学習サーバ４０を統括的に制御する。サーバ制御部４３は、学習処理部４３１と、迷惑電話判定部４３２とを備えている。
学習処理部４３１は、受信テキストデータを少なくとも含む学習データに基づいて機械学習を実行し、学習結果を生成する。学習処理部４３１は、例えば、学習データ記憶部４２１が記憶する学習データに基づいて、機械学習し、当該学習結果（例えば、ベイジアンフィルタを用いた機械学習の学習結果）を学習結果記憶部４２２に記憶させる。学習処理部４３１は、例えば、発信者からの通話が迷惑電話であるか否かの判定を機械学習する。
【００４９】
迷惑電話判定部４３２は、応答要求に応じて、迷惑電話を予め機械学習させた学習結果と、受信テキストデータ（解析後テキスト）とに基づいて、通話が迷惑電話であるか否かを判定する。すなわち、迷惑電話判定部４３２は、例えば、統合イベント処理サーバ３０から送信された解析後テキストと、応答要求に含まれる利用者識別情報及び知人判定情報と、学習結果記憶部４２２が記憶する学習結果とに基づいて、通話が迷惑電話であるか否かを判定する。また、迷惑電話判定部４３２は、例えば、知人判定部１８３によって判定された発信者が知人であるか否かの判定結果である知人判定情報と、学習結果と、受信テキストデータとに基づいて、通話が迷惑電話であるか否かを判定する。すなわち、迷惑電話判定部４３２は、知人判定情報と、学習結果と、受信テキストデータ（解析後テキスト）に含まれる発信者の氏名及び通話の用件の少なくとも１つとに基づいて、通話が迷惑電話であるか否かを判定する。迷惑電話判定部４３２は、当該判定結果を統合イベント処理サーバ３０に送信する。
なお、通話が迷惑電話であるか否かの判定結果には、迷惑電話であるか否かを示す情報の他に、迷惑電話の種類（例えば、セールス電話、勧誘電話、詐欺電話など）を示す情報を含まれてもよい。
【００５０】
対話応答サーバ５０は、例えば、迷惑判定結果と、受信テキストデータとに基づいて、迷惑判定結果及び受信テキストデータに応じた適切な応答テキストデータを生成するサーバ装置である。対話応答サーバ５０は、ＮＷ通信部５１と、サーバ記憶部５２と、サーバ制御部５３とを備えている。
ＮＷ通信部５１は、例えば、インターネット網ＮＷ２に接続し、インターネット網ＮＷ２を介して各種通信を行う。ＮＷ通信部５１は、例えば、対話応答サーバ５０と統合イベント処理サーバ３０との間の通信を行う。
【００５１】
サーバ記憶部５２は、対話応答サーバ５０が利用する各種情報を記憶する。
サーバ制御部５３は、例えば、ＣＰＵなどを含むプロセッサであり、対話応答サーバ５０を統括的に制御する。サーバ制御部５３は、応答生成部５３１を備えている。
【００５２】
応答生成部５３１は、迷惑電話判定部４３２によって判定された判定結果を含む迷惑判定結果と、応答要求に含まれる受信テキストデータとに基づいて、応答テキストデータを生成する。すなわち、応答生成部５３１は、例えば、統合イベント処理サーバ３０から送信された迷惑判定結果及び受信テキストデータと、例えば、予め定められたルールに基づいて、応答テキストデータを生成する。応答生成部５３１は、例えば、迷惑判定結果がセールス電話などの迷惑電話である場合には、予め定められたルールに基づいて、必要ない旨を応答する応答テキストデータを生成する。また、応答生成部５３１は、例えば、迷惑判定結果が迷惑電話でない場合には、予め定められたルールに基づいて、“転送するのでしばらくお持ちください”などの案内を示す応答テキストデータを生成する。応答生成部５３１は、生成した応答テキストデータを統合イベント処理サーバ３０に送信する。
【００５３】
発信者電話器６０は、発信者の電話器であり、例えば、固定電話であっても、携帯電話であってもよい。本実施形態において、発信者電話器６０は、宅内電話器２１に向けて通話を発信し、通信回線網ＮＷ１を介してＨＧＷ装置２０に接続される。
【００５４】
次に、図面を参照して、本実施形態によるエージェント対話システム１の動作について説明する。
図４は、本実施形態におけるエージェント対話システム１の動作の一例を示す第１の図である。図４では、発信者からの通話（電話）が迷惑電話である場合におけるエージェント対話システム１の動作の一例について説明する。
【００５５】
図４において、発信者が発信者電話器６０を使用して、例えば、住宅２の宅内電話器２１に電話した場合に、発信者電話器６０は、まず、ＨＧＷ装置２０に通話の開始を発信する（ステップＳ１０１）。
次に、ＨＧＷ装置２０は、通信回線網ＮＷ１を介して受信した、発信者電話器６０からの発信をエージェント装置１０に転送する（ステップＳ１０２）。
【００５６】
次に、エージェント装置１０は、自動応答をＨＧＷ装置２０に送信する（ステップＳ１０３）。エージェント装置１０の通話処理部１８５は、例えば、“お名前とご用件をお知らせください”などの自動応答音声を、ＮＷ通信部１１を介して、ＨＧＷ装置２０に送信することで、発信者電話器６０に自動応答を行う。
次に、ＨＧＷ装置２０は、自動応答を発信者電話器６０に送信する（ステップＳ１０４）。すなわち、ＨＧＷ装置２０は、エージェント装置１０から受信した自動応答を発信者電話器６０に転送して、通信回線網ＮＷ１を介して、自動応答を発信者電話器６０に送信する。
【００５７】
次に、発信者電話器６０が、発信者の対話音声をＨＧＷ装置２０に送信し（ステップＳ１０５）、ＨＧＷ装置２０が、発信者電話器６０から受信された対話音声をエージェント装置１０に転送して、当該対話音声をエージェント装置１０に送信する（ステップＳ１０６）。
なお、ステップＳ１０１からステップＳ１０６までの送信処理は、例えば、ＳＩＰ（Session Initiation Protocol）を利用して送信される。
【００５８】
次に、エージェント装置１０は、受信した対話音声の音声テキスト変換を実行する（ステップＳ１０７）。すなわち、エージェント装置１０のテキスト変換部１８１は、発信者電話器６０からＨＧＷ装置２０及びＮＷ通信部１１を介して受信した対話音声を受信音声データとして取得し、当該受信音声データを受信テキストデータに変換する。
【００５９】
次に、エージェント装置１０は、知人判定を実行する（ステップＳ１０８）。すなわち、エージェント装置１０の知人判定部１８３は、例えば、電話番号表示サービスにより取得される発信者の電話番号が、電話帳記憶部１７１が記憶する電話帳情報に含まれるか否かを判定する。知人判定部１８３は、電話帳情報に発信者の電話番号が含まれている場合に、発信者が知人であると判定し、電話帳情報に発信者の電話番号が含まれていない場合に、発信者が知人でないと判定する。知人判定部１８３は、判定結果を知人判定情報として出力する。
【００６０】
次に、エージェント装置１０は、応答要求をＨＧＷ装置２０に送信する（ステップＳ１０９）。すなわち、エージェント装置１０の応答取得部１８２は、例えば、知人判定部１８３が判定した知人判定情報と、テキスト変換部１８１が変換した受信テキストデータとを含む応答要求を、ＮＷ通信部１１を介してＨＧＷ装置２０に送信する。なお、応答要求には、利用者識別情報が含まれていてもよい。
【００６１】
次に、ＨＧＷ装置２０は、エージェント装置１０から送信された応答要求を統合イベント処理サーバ３０に送信する（ステップＳ１１０）。すなわち、ＨＧＷ装置２０は、エージェント装置１０から送信された応答要求を統合イベント処理サーバ３０に転送し、通信回線網ＮＷ１及びインターネット網ＮＷ２を介して、応答要求を統合イベント処理サーバ３０に送信する。
【００６２】
次に、統合イベント処理サーバ３０は、受信テキストデータの日本語解析を実行する（ステップＳ１１１）。すなわち、統合イベント処理サーバ３０の日本語解析部３３１は、ＮＷ通信部３１を介して受信した応答要求に含まれる受信テキストデータに対して、例えば、形態素解析などにより日本語解析を行う。日本語解析部３３１は、日本語解析により受信テキストデータを単語に分割するとともに、発信者の氏名や電話の用件などを解析する。日本語解析部３３１は、受信テキストデータの解析結果を解析後テキストとして出力する。なお、解析後テキストには、受信テキストデータが含まれているものとする。
【００６３】
次に、統合イベント処理サーバ３０は、解析後テキストと、知人判定情報とを機械学習サーバ４０に送信する（ステップＳ１１２）。すなわち、統合イベント処理サーバ３０の迷惑通話処理部３３２は、応答要求に含まれる知人判定情報と、日本語解析部３３１が解析した解析後テキストとを、ＮＷ通信部３１を介して機械学習サーバ４０に送信する。
【００６４】
次に、機械学習サーバ４０は、迷惑判定処理を実行する（ステップＳ１１３）。すなわち、機械学習サーバ４０の迷惑電話判定部４３２は、知人判定情報と、解析後テキスト（受信テキストデータを含む）と、学習結果記憶部４２２が記憶する学習結果（例えば、ベイジアンフィルタを用いた機械学習の学習結果）と、とに基づいて、通話が迷惑電話であるか否かを判定する。
迷惑電話判定部４３２は、例えば、セールスや勧誘の迷惑電話を、受信テキストデータに含まれるセールスや勧誘のキーワードを機械学習した学習結果に基づいて判定する。また、迷惑電話判定部４３２は、例えば、無言電話や嫌がらせなどの迷惑電話を、受信テキストデータに含まれる無言や不快な言葉などに基づいて判定する。また、迷惑電話判定部４３２は、例えば、詐欺などの迷惑電話を、受信テキストデータに含まれる詐欺に関連する言葉などに基づいて判定する。
【００６５】
次に、機械学習サーバ４０は、迷惑判定結果を統合イベント処理サーバ３０に送信する（ステップＳ１１４）。すなわち、機械学習サーバ４０の迷惑電話判定部４３２は、ＮＷ通信部４１を介して、迷惑判定結果を統合イベント処理サーバ３０に送信する。
【００６６】
次に、統合イベント処理サーバ３０は、迷惑判定結果と、対話テキスト（受信テキストデータ）とを、対話応答サーバ５０に送信する（ステップＳ１１５）。すなわち、統合イベント処理サーバ３０の迷惑通話処理部３３２は、ＮＷ通信部３１を介して、機械学習サーバ４０から取得した迷惑判定結果と、応答要求に含まれる受信テキストデータとを、ＮＷ通信部３１を介して、対話応答サーバ５０に送信する。
【００６７】
次に、対話応答サーバ５０は、対話テキスト（受信テキストデータ）に対する応答生成を生成する（ステップＳ１１６）。対話応答サーバ５０の応答生成部５３１は、統合イベント処理サーバ３０から送信された迷惑判定結果と、応答要求に含まれる受信テキストデータとに基づいて、応答テキストデータを生成する。応答生成部５３１は、例えば、統合イベント処理サーバ３０から送信された迷惑判定結果及び受信テキストデータと、例えば、予め定められたルールに基づいて、応答テキストデータを生成する。
【００６８】
次に、対話応答サーバ５０は、生成した応答テキストデータを、統合イベント処理サーバ３０に送信する（ステップＳ１１７）。すなわち、対話応答サーバ５０の応答生成部５３１は、生成した応答テキストデータを、ＮＷ通信部５１を介して、統合イベント処理サーバ３０に送信する。
【００６９】
次に、統合イベント処理サーバ３０は、応答情報をＨＧＷ装置２０に送信する（ステップＳ１１８）。すなわち、統合イベント処理サーバ３０の迷惑通話処理部３３２は、対話応答サーバ５０によって生成された応答テキストデータと、迷惑判定結果とを含む応答情報を、ＮＷ通信部３１を介して、ＨＧＷ装置２０に送信する。なお、図４に示す例では、発信者の通話が迷惑電話であるため、応答テキストデータは、例えば、必要ない旨を応答する応答テキストデータである。
次に、ＨＧＷ装置２０は、応答情報をエージェント装置１０に送信する（ステップＳ１１９）。すなわち、ＨＧＷ装置２０は、統合イベント処理サーバ３０から送信された応答情報をエージェント装置１０に転送し、応答情報をエージェント装置１０に送信する。
【００７０】
次に、エージェント装置１０は、応答テキストデータに対して、音声合成を行う（ステップＳ１２０）。エージェント装置１０の通話処理部１８５は、応答取得部１８２が取得した応答情報に含まれる応答テキストデータを、音声合成部１８４に、応答音声データに変換させる。
【００７１】
次に、エージェント装置１０は、応答音声をＨＧＷ装置２０に送信する（ステップＳ１２１）。すなわち、エージェント装置１０の通話処理部１８５は、音声合成部１８４が変換した応答音声データを、ＮＷ通信部１１を介して、ＨＧＷ装置２０に送信する。
次に、ＨＧＷ装置２０は、応答音声データを応答音声として、発信者電話器６０に送信する（ステップＳ１２２）。すなわち、ＨＧＷ装置２０は、エージェント装置１０から受信した応答音声データを発信者電話器６０に転送して、通信回線網ＮＷ１を介して、例えば、必要ない旨を応答する応答音声データを発信者電話器６０に送信する。
【００７２】
次に、発信者電話器６０が、発信者の対話音声をＨＧＷ装置２０に送信し（ステップＳ１２３）、ＨＧＷ装置２０が、発信者電話器６０から送信された対話音声をエージェント装置１０に転送して、当該対話音声をエージェント装置１０に送信する（ステップＳ１２４）。
【００７３】
次に、エージェント装置１０は、通話切断をＨＧＷ装置２０に送信し（ステップＳ１２５）、ＨＧＷ装置２０が、エージェント装置１０から送信された通話切断を発信者電話器６０に送信する。すなわち、エージェント装置１０の通話処理部１８５は、迷惑判定結果に含まれる判定結果が迷惑電話であるため、発信者電話器６０との通話を切断する。
なお、ステップＳ１２１からステップＳ１２６までの送信処理は、例えば、ＳＩＰを利用して送信される。
【００７４】
また、統合イベント処理サーバ３０は、解析後テキスト、知人判定情報、及び迷惑判定結果を含む学習要求を、機械学習サーバ４０に送信する（ステップＳ１２７）。すなわち、統合イベント処理サーバ３０の迷惑通話処理部３３２は、解析後テキスト、知人判定情報、及び迷惑判定結果を含む学習要求を、ＮＷ通信部３１を介して、機械学習サーバ４０に送信する。
【００７５】
次に、機械学習サーバ４０は、学習処理を実行する（ステップＳ１２８）。すなわち、機械学習サーバ４０の学習処理部４３１は、学習要求に応じて、学習要求に含まれる知人判定情報、及び迷惑判定結果を、学習データ記憶部４２１が記憶する学習データに追加して、学習データを更新させる。そして、学習処理部４３１は、学習データ記憶部４２１が記憶する学習データに基づいて、機械学習を実行し、当該学習結果を、学習結果記憶部４２２に記憶させる。
【００７６】
次に、機械学習サーバ４０は、学習完了通知を、統合イベント処理サーバ３０に送信する（ステップＳ１２９）。すなわち、機械学習サーバ４０の学習処理部４３１は、学習処理が完了したことを示す学習完了通知を、ＮＷ通信部４１を介して、統合イベント処理サーバ３０に送信する。
【００７７】
また、図５は、本実施形態におけるエージェント対話システム１の動作の一例を示す第２の図である。図５では、発信者からの通話（電話）が迷惑電話でない場合、且つ、利用者が不在でない場合（在宅している場合）におけるエージェント対話システム１の動作の一例について説明する。
【００７８】
図５において、ステップＳ２０１の処理は、上述した図４に示すステップＳ１１５の処理と同様であり、ステップＳ２０１以前の処理は、図４に示すステップＳ１０１からステップＳ１１５までの処理と同様であるため、ここではその説明を省略する。
また、ステップＳ２０２からステップＳ２０５までの処理は、図４に示すステップＳ１１６からステップＳ１１９までの処理と同様であるため、ここではその説明を省略する。なお、図５に示す例では、発信者の通話が迷惑電話でないため、応答テキストデータは、例えば、“転送するのでしばらくお持ちください”などの応答テキストデータである。
【００７９】
次に、エージェント装置１０は、利用者の在宅判定を実行する（ステップＳ２０６）。エージェント装置１０の通話処理部１８５は、発信者の通話が迷惑電話でないため、不在情報記憶部１７２が記憶する不在情報に基づいて、利用者が不在しているか否かを判定する。なお、ここでは、利用者が不在していない場合（在宅している場合）である。
【００８０】
次に、エージェント装置１０は、応答テキストデータに対して、音声合成を行う（ステップＳ２０７）。エージェント装置１０の通話処理部１８５は、応答取得部１８２が取得した応答情報に含まれる応答テキストデータを、音声合成部１８４に、応答音声データに変換させる。
【００８１】
次に、エージェント装置１０は、応答音声をＨＧＷ装置２０に送信する（ステップＳ２０８）。すなわち、エージェント装置１０の通話処理部１８５は、音声合成部１８４が変換した応答音声データを、ＮＷ通信部１１を介して、ＨＧＷ装置２０に送信する。
次に、ＨＧＷ装置２０は、応答音声データを応答音声として、発信者電話器６０に送信する（ステップＳ２０９）。すなわち、ＨＧＷ装置２０は、エージェント装置１０から受信した応答音声データを発信者電話器６０に転送して、通信回線網ＮＷ１を介して、例えば、必要ない旨を応答する応答音声データを発信者電話器６０に送信する。
【００８２】
次に、エージェント装置１０は、利用者の呼出接続要求をＨＧＷ装置２０に送信する（ステップＳ２１０）。すなわち、エージェント装置１０の通話処理部１８５は、宅内電話器２１に接続して通話を継続させるために、宅内電話器２１の呼出接続要求を、ＮＷ通信部１１を介して、ＨＧＷ装置２０に送信する。
【００８３】
次に、ＨＧＷ装置２０は、宅内電話器２１を呼出し（ステップＳ２１１）、宅内電話器２１と発信者電話器６０との間の通話が、ＨＧＷ装置２０を介して接続される（ステップＳ２１２、及びステップＳ２１３）。
また、ステップＳ２１４からステップＳ２１６に処理は、図４に示すステップＳ１２７からステップＳ１２９までの処理と同様であるため、ここではその説明を省略する。なお、図５に示す例では、機械学習サーバ４０は、通話が迷惑電話でない場合の受信テキストデータを学習データとして、再学習する。
【００８４】
また、図６は、本実施形態におけるエージェント対話システム１の動作の一例を示す第３の図である。図６では、発信者からの通話（電話）が迷惑電話でない場合、且つ、利用者が不在である場合（在宅していない場合）におけるエージェント対話システム１の動作の一例について説明する。
【００８５】
図６において、ステップＳ３０１の処理は、上述した図４に示すステップＳ１１５の処理と同様であり、ステップＳ３０１以前の処理は、図４に示すステップＳ１０１からステップＳ１１５までの処理と同様であるため、ここではその説明を省略する。
また、ステップＳ３０２からステップＳ３０５までの処理は、図４に示すステップＳ１１６からステップＳ１１９までの処理と同様であるため、ここではその説明を省略する。なお、図６に示す例では、発信者の通話が迷惑電話でないため、応答テキストデータは、例えば、“転送するのでしばらくお持ちください”などの応答テキストデータである。
【００８６】
次に、エージェント装置１０は、利用者の在宅判定を実行する（ステップＳ３０６）。エージェント装置１０の通話処理部１８５は、発信者の通話が迷惑電話でないため、不在情報記憶部１７２が記憶する不在情報に基づいて、利用者が不在しているか否かを判定する。なお、ここでは、利用者が不在している場合（在宅していない場合）である。
【００８７】
次に、エージェント装置１０は、自動応答をＨＧＷ装置２０に送信する（ステップＳ３０７）。すなわち、エージェント装置１０の通話処理部１８５は、所定の不在処理として、例えば、不在情報記憶部１７２が記憶する「帰宅予定時刻」の時刻を伝えるとともに伝言を促す自動音声の応答を、ＮＷ通信部１１を介して、ＨＧＷ装置２０に送信する。
次に、ＨＧＷ装置２０は、自動応答を発信者電話器６０に送信する（ステップＳ３０８）。すなわち、ＨＧＷ装置２０は、エージェント装置１０から受信した自動応答を発信者電話器６０に転送して、通信回線網ＮＷ１を介して、例えば、「帰宅予定時刻」の時刻を伝えるとともに伝言を促す自動音声を発信者電話器６０に送信する。
【００８８】
次に、発信者電話器６０は、伝言音声をＨＧＷ装置２０に送信し（ステップＳ３０９）、発信者電話器６０は、発信者電話器６０から送信された伝言音声をエージェント装置１０に転送して、当該伝言音声をエージェント装置１０に送信する（ステップＳ３１０）。
次に、エージェント装置１０は、伝言録音を実行する（ステップＳ３１１）。すなわち、エージェント装置１０の通話処理部１８５は、ＮＷ通信部１１を介して取得した発信者の伝言を記憶部１７に記憶させる。
【００８９】
また、ステップＳ３１５からステップＳ３１７に処理は、図４に示すステップＳ１２７からステップＳ１２９までの処理と同様であるため、ここではその説明を省略する。なお、図６に示す例では、機械学習サーバ４０は、通話が迷惑電話でない場合の受信テキストデータを学習データとして、再学習する。
【００９０】
なお、上述したエージェント対話システム１の一例では、エージェント装置１０は、迷惑判定結果を含む応答情報を統合イベント処理サーバ３０から取得した後に、応答音声を発信者電話器６０に送信し、迷惑判定結果に基づいて、発信者との通話を切断する例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、エージェント装置１０は、迷惑判定結果を含む応答情報を取得した後に、応答音声を発信者電話器６０に送信せずに、発信者との通話を切断するようにしてもよい。また、この場合、統合イベント処理サーバ３０は、対話応答サーバ５０に、応答テキストデータを生成させなくてもよい。
【００９１】
以上説明したように、本実施形態によるエージェント対話システム１は、エージェント装置１０と、通信回線を介してエージェント装置１０と接続可能なサーバ装置３とを備える。エージェント装置１０は、テキスト変換部１８１と、応答取得部１８２と、通話処理部１８５とを備える。テキスト変換部１８１は、通信回線を介して発信者から受信した受信音声データを受信テキストデータに変換する。応答取得部１８２は、テキスト変換部１８１によって変換された受信テキストデータを含む応答要求をサーバ装置３に送信するとともに、当該応答要求に応じてサーバ装置３から受信した応答情報であって、発信者からの通話が迷惑電話であるか否かの判定結果を含む迷惑判定結果を含む応答情報を取得する。通話処理部１８５は、応答取得部１８２によって取得した迷惑判定結果に基づいて、発信者との通話を切断する。また、サーバ装置３は、迷惑電話判定部４３２と、応答生成部５３１とを備える。迷惑電話判定部４３２は、応答要求に応じて、迷惑電話を予め機械学習させた学習結果と、受信テキストデータとに基づいて、通話が迷惑電話であるか否かを判定する。なお、サーバ装置３には、統合イベント処理サーバ３０と、機械学習サーバ４０とが含まれる。
【００９２】
これにより、本実施形態によるエージェント対話システム１では、サーバ装置３が、迷惑電話を予め機械学習させた学習結果に基づいて迷惑電話を適切に判定し、例えば、セールスや勧誘、詐欺などの迷惑電話に対して、利用者（ユーザ）の代わりに、エージェント装置１０が対応する。そのため、利用者が、迷惑電話に直接対応する必要がない。よって、本実施形態によるエージェント対話システム１は、迷惑電話の対応において利便性を向上させることができる。
【００９３】
また、本実施形態では、エージェント装置１０は、応答テキストデータを応答音声データに変換する音声合成部１８４（音声変換部）を備え、応答取得部１８２は、応答要求に応じて、迷惑判定結果と、応答テキストデータとを含む応答情報を取得し、通話処理部１８５は、音声合成部１８４によって変換された応答音声データを、通信回線を介して発信者に送信するとともに、迷惑判定結果に基づいて、発信者との通話を切断し、サーバ装置３は、迷惑電話判定部４３２によって判定された判定結果を含む迷惑判定結果と、応答要求に含まれる受信テキストデータとに基づいて、応答テキストデータを生成する応答生成部５３１を備える。すなわち、エージェント装置１０は、テキスト変換部１８１と、応答取得部１８２と、音声合成部１８４（音声変換部）と、通話処理部１８５とを備える。テキスト変換部１８１は、通信回線を介して発信者から受信した受信音声データを受信テキストデータに変換する。応答取得部１８２は、テキスト変換部１８１によって変換された受信テキストデータを含む応答要求をサーバ装置３に送信するとともに、当該応答要求に応じてサーバ装置３から受信した応答情報であって、発信者からの通話が迷惑電話であるか否かの判定結果を含む迷惑判定結果と、応答テキストデータとを含む応答情報を取得する。音声合成部１８４は、応答取得部１８２によって取得した応答テキストデータを応答音声データに変換する。通話処理部１８５は、音声合成部１８４によって変換された応答音声データを、通信回線を介して発信者に送信するとともに、迷惑判定結果に基づいて、発信者との通話を切断する。また、サーバ装置３は、迷惑電話判定部４３２と、応答生成部５３１とを備える。迷惑電話判定部４３２は、応答要求に応じて、迷惑電話を予め機械学習させた学習結果と、受信テキストデータとに基づいて、通話が迷惑電話であるか否かを判定する。応答生成部５３１は、迷惑電話判定部４３２によって判定された判定結果を含む迷惑判定結果と、応答要求に含まれる受信テキストデータとに基づいて、応答テキストデータを生成する。
【００９４】
これにより、本実施形態によるエージェント対話システム１では、サーバ装置３が、迷惑電話に対応した適切な応答テキストデータを生成し、迷惑電話に対して、利用者（ユーザ）の代わりに、エージェント装置１０が応答音声データを送信して適切に対応する。そのため、利用者が、迷惑電話に直接対応する必要がない。よって、本実施形態によるエージェント対話システム１は、迷惑電話の対応において利便性を向上させることができる。
【００９５】
また、本実施形態では、統合イベント処理サーバ３０のサーバ制御部３３は、サーバ記憶部３２のインメモリデータベース機能により、ストリームコンピューティングの処理を行う。
これにより、本実施形態によるエージェント対話システム１は、ストリームコンピューティングの処理により、迷惑電話の対応する処理をリアルタイムに実行することができる。
【００９６】
また、本実施形態では、通話処理部１８５は、迷惑判定結果に含まれる判定結果が迷惑電話である場合に、通話を切断し、判定結果が迷惑電話でない場合に、利用者の電話器（宅内電話器２１）に接続して通話を継続させる。
これにより、本実施形態によるエージェント対話システム１は、迷惑電話に対して、利用者が直接対応することなく、適切に対応することができる。
【００９７】
また、本実施形態によるエージェント対話システム１は、利用者が不在しているか否かを示す不在情報を記憶する不在情報記憶部１７２を備える。通話処理部１８５は、通話を継続させる際に、不在情報記憶部１７２が記憶する不在情報に基づいて、利用者が不在しているか否かを判定し、利用者が不在している場合に、予め定められた所定の不在処理（例えば、伝言の録音などの処理）を実行させる。
これにより、本実施形態によるエージェント対話システム１は、利用者が不在している場合における発信者電話器６０との通話に対して、所定の不在処理によって適切に対応することができるため、さらに利便性を向上させることができる。
【００９８】
また、本実施形態によるエージェント対話システム１は、知人の電話番号の一覧を含む電話帳情報と、通信回線を介して通知された発信者の電話番号とに基づいて、発信者が知人であるか否かを判定する知人判定部１８３を備える。迷惑電話判定部４３２は、知人判定部１８３によって判定された発信者が知人であるか否かの判定結果である知人判定情報と、学習結果と、受信テキストデータとに基づいて、通話が迷惑電話であるか否かを判定する。
これにより、本実施形態によるエージェント対話システム１は、発信者が知人であるか否かを含めて、通話が迷惑電話であるか否かをより正確に判定することができる。
【００９９】
また、本実施形態では、迷惑電話判定部４３２は、知人判定情報と、学習結果と、受信テキストデータに含まれる発信者の氏名及び通話の用件の少なくとも１つとに基づいて、通話が迷惑電話であるか否かを判定する。
これにより、エージェント対話システム１は、例えば、発信者の氏名及び通話の用件に基づいて、通話が迷惑電話であるか否かを適切に判定することができる。
【０１００】
また、本実施形態によるエージェント対話システム１は、受信テキストデータを含む学習データに基づいて機械学習を実行し、学習結果を生成する学習処理部を備える。
これにより、エージェント対話システム１は、学習データを更新して、機械学習を再実行することが可能であり、通話が迷惑電話であるか否かの判定の精度を向上させることができる。
【０１０１】
また、本実施形態によるエージェント装置１０は、通信回線を介してサーバ装置３に接続可能なエージェント装置であって、テキスト変換部１８１と、応答取得部１８２と、音声合成部１８４（音声変換部）と、通話処理部１８５とを備える。テキスト変換部１８１は、通信回線を介して発信者から受信した受信音声データを受信テキストデータに変換する。応答取得部１８２は、テキスト変換部１８１によって変換された受信テキストデータを含む応答要求をサーバ装置３に送信する。そして、応答取得部１８２は、当該応答要求に応じてサーバ装置３から受信した応答情報を取得する。ここで、応答情報には、迷惑電話を予め機械学習させた学習結果及び受信テキストデータに基づいて判定された発信者からの通話が、迷惑電話であるか否かの判定結果を含む迷惑判定結果と、当該迷惑判定結果及び受信テキストデータに基づいて生成された応答テキストデータとが含まれる。音声合成部１８４は、応答取得部１８２によって取得した応答テキストデータを応答音声データに変換する。通話処理部１８５は、音声合成部１８４によって変換された応答音声データを、通信回線を介して発信者に送信するとともに、迷惑判定結果に基づいて、発信者との通話を切断する。
【０１０２】
これにより、本実施形態によるエージェント装置１０は、上述したエージェント対話システム１と同様の効果を奏し、迷惑電話の対応において利便性を向上させることができる。
【０１０３】
また、本実施形態によるサーバ装置３は、受信した応答テキストデータを変換した応答音声データを、通信回線を介して発信者に送信するとともに、迷惑判定結果に基づいて発信者との通話を切断するエージェント装置１０に、通信回線を介して接続可能なサーバ装置である。サーバ装置３は、迷惑電話判定部４３２と、応答生成部５３１とを備えている。迷惑電話判定部４３２は、エージェント装置１０から送信された応答要求であって、通信回線を介して発信者から受信した受信音声データから変換された受信テキストデータを含む応答要求に応じて、迷惑電話を予め機械学習させた学習結果と、受信テキストデータとに基づいて、通話が迷惑電話であるか否かを判定する。応答生成部５３１は、迷惑電話判定部４３２によって判定された判定結果を含む迷惑判定結果と、応答要求に含まれる受信テキストデータとに基づいて、応答テキストデータを生成する。
【０１０４】
これにより、本実施形態によるサーバ装置３は、上述したエージェント対話システム１及びエージェント装置１０と同様の効果を奏し、迷惑電話の対応において利便性を向上させることができる。
【０１０５】
また、本実施形態によるエージェント対話方法は、エージェント装置１０と、通信回線を介してエージェント装置１０に接続可能なサーバ装置３とを備えるエージェント対話システム１のエージェント対話方法であって、テキスト変換ステップと、応答要求送信ステップと、迷惑電話判定ステップと、応答生成ステップと、応答取得ステップと、音声変換ステップと、通話処理ステップとを含む。テキスト変換ステップにおいて、エージェント装置１０が、通信回線を介して発信者から受信した受信音声データを受信テキストデータに変換する。応答要求送信ステップにおいて、エージェント装置１０が、テキスト変換ステップによって変換された受信テキストデータを含む応答要求をサーバ装置３に送信する。迷惑電話判定ステップにおいて、サーバ装置３が、応答要求に応じて、迷惑電話を予め機械学習させた学習結果と、受信テキストデータとに基づいて、発信者との通話が迷惑電話であるか否かを判定する。応答生成ステップにおいて、サーバ装置３が、迷惑電話判定ステップによって判定された判定結果を含む迷惑判定結果と、応答要求に含まれる受信テキストデータとに基づいて、応答テキストデータを生成する。応答取得ステップにおいて、エージェント装置１０が、応答要求に応じてサーバ装置３から受信した応答情報であって、迷惑判定結果と、応答テキストデータとを含む応答情報を取得する。音声変換ステップにおいて、エージェント装置１０が、応答取得ステップによって取得した応答テキストデータを応答音声データに変換する。通話処理ステップにおいて、エージェント装置１０が、音声変換ステップによって変換された応答音声データを、通信回線を介して発信者に送信するとともに、迷惑判定結果に基づいて、通話を切断する。
【０１０６】
これにより、本実施形態によるエージェント対話方法は、上述したエージェント対話システム１、エージェント装置１０及びサーバ装置３と同様の効果を奏し、迷惑電話の対応において利便性を向上させることができる。
【０１０７】
［第２の実施形態］
次に、図面を参照して、第２の実施形態によるエージェント対話システム１ａについて説明する。本実施形態では、上述した第１の実施形態のエージェント対話システム１の変形例について説明する。
図７は、本実施形態によるエージェント対話システム１ａの一例を示す機能ブロック図である。
【０１０８】
図７に示すように、エージェント対話システム１ａは、エージェント装置１０ａと、ＨＧＷ装置２０と、宅内電話器２１と、サーバ装置３ａとを備えている。また、サーバ装置３ａは、統合イベント処理サーバ３０ａと、機械学習サーバ４０と、対話応答サーバ５０とを含んでいる。
なお、この図において、図１と同一の構成は、同一の符号を付与して、その説明を省略する。
【０１０９】
また、本実施形態によるエージェント対話システム１ａでは、エージェント装置１０の代わりに、統合イベント処理サーバ３０ａが、電話帳記憶部３２１及び知人判定部３３３を備える点が、上述した第１の実施形態と異なる。
【０１１０】
エージェント装置１０ａは、ＮＷ通信部１１と、人感センサ１２と、カメラ１３と、マイク１４と、スピーカ１５と、表示部１６と、記憶部１７ａと、制御部１８ａとを備えている。
記憶部１７ａは、エージェント装置１０ａが利用する各種情報を記憶する。記憶部１７ａは、電話帳記憶部１７１を備えずに、不在情報記憶部１７２を備えている。
【０１１１】
制御部１８ａは、例えば、ＣＰＵなどを含むプロセッサであり、エージェント装置１０ａを統括的に制御する。制御部１８ａは、例えば、知人判定部１８３を備えずに、テキスト変換部１８１と、応答取得部１８２ａと、音声合成部１８４と、通話処理部１８５とを備えている。
応答取得部１８２ａは、応答要求を統合イベント処理サーバ３０ａに送信する際に、知人判定情報を含めない点を除いて、第１の実施形態の応答取得部１８２と同様である。
【０１１２】
統合イベント処理サーバ３０ａは、迷惑電話判定の応答要求などのエージェント装置１０ａからのイベントを受け付けて、イベントに対応する処理を実行させるサーバ装置である。統合イベント処理サーバ３０ａは、ＮＷ通信部３１と、サーバ記憶部３２ａと、サーバ制御部３３ａとを備えている。
【０１１３】
サーバ記憶部３２ａは、統合イベント処理サーバ３０ａが利用する各種情報を記憶する。サーバ記憶部３２ａは、例えば、インメモリデータベース機能を有している。また、サーバ記憶部３２ａは、電話帳記憶部３２１を備えている。
電話帳記憶部３２１は、第１の実施形態の電話帳記憶部１７１と同様に、知人の電話番号の一覧を含む電話帳情報を記憶する。電話帳記憶部３２１は、図２に示すように、「氏名」と、「電話番号」と、「関係」とを対応付けて記憶する。
【０１１４】
サーバ制御部３３ａは、例えば、ＣＰＵなどを含むプロセッサであり、統合イベント処理サーバ３０ａを統括的に制御する。サーバ制御部３３ａは、例えば、日本語解析部３３１と、迷惑通話処理部３３２と、知人判定部３３３とを備えている。
知人判定部３３３は、第１の実施形態の知人判定部１８３と同様の処理を実行する。すなわち、知人判定部３３３は、電話番号表示サービスにより取得される発信者の電話番号が、電話帳記憶部３２１が記憶する電話帳情報に含まれるか否かを判定する。知人判定部３３３は、判定結果を知人判定情報として出力する。なお、本実施形態において、発信者の電話番号は、エージェント装置１０ａから送信される応答要求に含まれているものとする。
【０１１５】
次に、図面を参照して、本実施形態によるエージェント対話システム１ａの動作について説明する。
図８は、本実施形態におけるエージェント対話システム１ａの動作の一例を示す第１の図である。図８では、発信者からの通話（電話）が迷惑電話である場合におけるエージェント対話システム１ａの動作の一例について説明する。
【０１１６】
図８において、ステップＳ４０１からステップＳ４０７までの処理は、上述した図４に示すステップＳ１０１からステップＳ１０７までの処理と同様であるため、ここではその説明を省略する。
【０１１７】
次に、エージェント装置１０ａは、応答要求をＨＧＷ装置２０に送信する（ステップＳ４０８）。すなわち、エージェント装置１０ａの応答取得部１８２ａは、例えば、電話番号表示サービスにより取得される発信者（発信者電話器６０）の電話番号と、テキスト変換部１８１が変換した受信テキストデータとを含む応答要求を、ＮＷ通信部１１を介してＨＧＷ装置２０に送信する。なお、応答要求には、利用者識別情報が含まれていてもよい。
【０１１８】
次に、ＨＧＷ装置２０は、エージェント装置１０ａから送信された応答要求を統合イベント処理サーバ３０ａに送信する（ステップＳ４０９）。すなわち、ＨＧＷ装置２０は、エージェント装置１０ａから送信された応答要求を統合イベント処理サーバ３０ａに転送し、通信回線網ＮＷ１及びインターネット網ＮＷ２を介して、応答要求を統合イベント処理サーバ３０ａに送信する。
【０１１９】
次に、統合イベント処理サーバ３０ａは、知人判定を実行する（ステップＳ４１０）。すなわち、統合イベント処理サーバ３０ａの知人判定部３３３は、例えば、応答要求に含まれる電話番号が、電話帳記憶部３２１が記憶する電話帳情報に含まれるか否かを判定する。知人判定部３３３は、電話帳情報に発信者の電話番号が含まれている場合に、発信者が知人であると判定し、電話帳情報に発信者の電話番号が含まれていない場合に、発信者が知人でないと判定する。知人判定部３３３は、判定結果を知人判定情報として出力する。
【０１２０】
続くステップＳ４１１からステップＳ４２９までの処理は、上述した図４に示すステップＳ１１１からステップＳ１２９までの処理と同様であるため、ここではその説明を省略する。
【０１２１】
以上説明したように、本実施形態によるエージェント対話システム１ａは、エージェント装置１０ａと、通信回線を介してエージェント装置１０ａと接続可能なサーバ装置３ａとを備える。エージェント装置１０ａは、上述したテキスト変換部１８１と、応答取得部１８２ａと、音声合成部１８４（音声変換部）と、通話処理部１８５とを備える。また、サーバ装置３ａは、上述した迷惑電話判定部４３２と、応答生成部５３１とを備える。なお、サーバ装置３ａには、統合イベント処理サーバ３０ａと、機械学習サーバ４０と、対話応答サーバ５０とが含まれる。
これにより、本実施形態によるエージェント対話システム１ａは、第１の実施形態と同様の効果を奏し、迷惑電話の対応において利便性を向上させることができる。
【０１２２】
また、本実施形態では、サーバ装置３ａの統合イベント処理サーバ３０ａが、知人の電話番号の一覧を含む電話帳情報と、通信回線を介して通知された発信者の電話番号とに基づいて、発信者が知人であるか否かを判定する知人判定部３３３を備える。そして、迷惑電話判定部４３２は、知人判定部３３３によって判定された発信者が知人であるか否かの判定結果である知人判定情報と、学習結果と、受信テキストデータとに基づいて、通話が迷惑電話であるか否かを判定する。
これにより、本実施形態によるエージェント対話システム１ａは、第１の実施形態と同様に、発信者が知人であるか否かを含めて、通話が迷惑電話であるか否かをより正確に判定することができる。
【０１２３】
なお、上記の第１及び第２の実施形態において、サーバ装置３（３ａ）は、統合イベント処理サーバ３０（３０ａ）と、機械学習サーバ４０と、対話応答サーバ５０との３つの装置で構成する例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、サーバ装置３（３ａ）を１つの装置により構成するようにしてもよいし、３つ以外の複数の装置で構成してもよい。また、統合イベント処理サーバ３０（３０ａ）と、機械学習サーバ４０と、対話応答サーバ５０との各装置が実行する各機能の一部を他の装置が実行するようにしてもよい。
【０１２４】
また、上記の第１及び第２の実施形態において、エージェント装置１０（１０ａ）が、テキスト変換部１８１及び音声合成部１８４を備える例を説明したが、テキスト変換部１８１及び音声合成部１８４のうちのいずれか１つ又は両方を、サーバ装置３（３ａ）が備えるようにしてもよい。
【０１２５】
また、上記の第１及び第２の実施形態において、機械学習サーバ４０は、学習データに、知人判定情報、及び迷惑判定結果などを追加して機械学習させる例を説明したが、学習データに、発信者の名前、通話の用件、利用者の家族構成、利用者の地域情報、迷惑キーワード、勧誘関連及びセールス関連の用語などを追加して機械学習させるようにしてもよい。これにより、エージェント対話システム１（１ａ）は、学習精度を向上させることができる。例えば、利用者の家族構成を学習データに含めることで、エージェント対話システム１（１ａ）は、例えば、成人式の着物の購入勧誘や、子供の学習教材の購入勧誘などの特定の家族に対しての迷惑電話などを精度良く判定することができる。
【０１２６】
また、迷惑電話でないと判定された通話が、実際には迷惑電話であった場合など、エージェント装置１０（１０ａ）から迷惑電話の判定ミスを機械学習サーバ４０に再学習させるようにしてもよい。また、機械学習は、家庭単位、地域単位、個人単位などで実行するようにしてもよい。
【０１２７】
［第３の実施形態］
次に、図面を参照して、第３の実施形態によるエージェント対話システム１ｂについて説明する。本実施形態では、能動的に対話を開始するエージェント対話システムの一例について説明する。
図９は、本実施形態によるエージェント対話システム１ｂの一例を示す機能ブロック図である。
【０１２８】
図９に示すように、エージェント対話システム１ｂは、エージェント装置１０ｂと、ＨＧＷ装置２０と、サーバ装置３ｂとを備えている。また、サーバ装置３ｂは、統合イベント処理サーバ３０ｂと、機械学習サーバ４０ａと、対話応答サーバ５０ａと、サービス管理サーバ７０とを含んでいる。
なお、この図において、図１と同一の構成は、同一の符号を付与して、その説明を省略する。
【０１２９】
エージェント装置１０ｂは、例えば、利用者Ｕ１と対話可能なエージェントデバイスであり、例えば、光回線などの通信回線を介してサーバ装置３ｂに接続可能である。エージェント装置１０ｂは、ＮＷ通信部１１と、人感センサ１２と、カメラ１３と、マイク１４と、スピーカ１５と、表示部１６と、記憶部１７ｂと、制御部１８ｂとを備えている。
【０１３０】
記憶部１７ｂは、エージェント装置１０ｂが利用する各種情報を記憶する。記憶部１７ｂは、撮像画像記憶部１７３を備えている。
撮像画像記憶部１７３は、カメラ１３が撮像した撮像データを記憶する。
【０１３１】
制御部１８ｂは、例えば、ＣＰＵなどを含むプロセッサであり、エージェント装置１０ｂを統括的に制御する。制御部１８ｂは、例えば、人感センサ１２によって利用者Ｕ１が検出された場合に、カメラ１３が撮像した撮像データに基づいて、サーバ装置３ｂに利用者Ｕ１を特定させて、利用者Ｕ１に対応した話題の応答音声データを、スピーカ１５に出力させて、利用者Ｕ１との対話を開始する。
また、制御部１８ｂは、テキスト変換部１８１と、応答取得部１８２ｂと、音声合成部１８４と、顔認識処理部１８７と、対話処理部１８８とを備えている。
【０１３２】
本実施形態におけるテキスト変換部１８１は、例えば、マイク１４によって収音された利用者Ｕ１からの発話音声データを発話テキストデータに変換する。
また、本実施形態における音声合成部１８４は、応答取得部１８２ｂによって取得した応答テキストデータを応答音声データに変換する。
【０１３３】
顔認識処理部１８７（特徴量抽出部の一例）は、人感センサ１２によって利用者Ｕ１が検出された場合に、カメラ１３が撮像した利用者Ｕ１を含む撮像データから、利用者Ｕ１の特徴量を抽出する。顔認識処理部１８７は、例えば、撮像画像記憶部１７３が記憶する撮像データを取得し、撮像データ内における利用者Ｕ１の顔領域を抽出する。そして、顔認識処理部１８７は、抽出した顔領域の画像データから利用者Ｕ１の特徴量を抽出する。
【０１３４】
応答取得部１８２ｂは、エージェント装置１０ｂを識別する装置ＩＤ（装置識別情報）と、顔認識処理部１８７によって抽出された特徴量とを含む対話開始要求をサーバ装置３ｂに送信するとともに、当該対話開始要求に応じてサーバ装置３ｂから受信した応答情報を取得する。ここで、装置ＩＤ（装置識別情報）は、例えば、ＣＡＦ番号、等の回線識別情報などである。また、応答情報には、利用者Ｕ１の関連情報に関連する話題に対応した応答テキストデータが含まれる。応答取得部１８２ｂは、例えば、ＮＷ通信部１１及びＨＧＷ装置２０を介して、サーバ装置３ｂ（例えば、統合イベント処理サーバ３０ｂ）に、対話開始要求を送信する。
【０１３５】
また、応答取得部１８２ｂは、テキスト変換部１８１によって変換された発話テキストデータを含む応答要求をサーバ装置３ｂに送信するとともに、発話テキストデータに対応する応答テキストデータを含む応答情報を取得する。
また、応答取得部１８２ｂは、例えば、ＮＷ通信部１１及びＨＧＷ装置２０を介して、サーバ装置３ｂ（例えば、統合イベント処理サーバ３０ｂ）から受信した応答情報を取得する。
【０１３６】
対話処理部１８８は、音声合成部１８４によって変換された応答音声データを、利用者Ｕ１に出力して、利用者Ｕ１との対話を開始する。また、対話処理部１８８は、発話音声データに対応する応答音声データを利用者Ｕ１に出力する。対話処理部１８８は、応答音声データを、例えば、スピーカ１５に出力させる。
【０１３７】
統合イベント処理サーバ３０ｂは、利用者Ｕ１と対話するエージェント装置１０ｂからのイベントを受け付けて、イベントに対応する処理を実行させるサーバ装置である。統合イベント処理サーバ３０ｂは、ＮＷ通信部３１と、サーバ記憶部３２と、サーバ制御部３３ｂとを備えている。
【０１３８】
サーバ制御部３３ｂは、例えば、ＣＰＵなどを含むプロセッサであり、統合イベント処理サーバ３０ｂを統括的に制御する。サーバ制御部３３ｂは、サーバ記憶部３２のインメモリデータベース機能により、リアルタイムに処理するストリームコンピューティングを実現する。サーバ制御部３３ｂは、例えば、日本語解析部３３１と、対話管理部３３４とを備えている。
【０１３９】
対話管理部３３４は、ＮＷ通信部３１を介してエージェント装置１０ｂから取得した装置ＩＤ及び特徴量を、ＮＷ通信部３１を介して機械学習サーバ４０ａに送信して、利用者Ｕ１を判定させるとともに、利用者Ｕ１に対応した話題情報を収集させる。また、対話管理部３３４は、ＮＷ通信部３１を介して機械学習サーバ４０ａから取得した利用者判定情報及び話題情報を、ＮＷ通信部３１を介して対話応答サーバ５０ａに送信して、応答テキストデータを生成させる。また、対話管理部３３４は、ＮＷ通信部３１を介してエージェント装置１０ｂから取得した発話テキストを、ＮＷ通信部３１を介して対話応答サーバ５０ａに送信して、発話テキストに対する応答テキストデータを生成させる。
【０１４０】
また、対話管理部３３４は、ＮＷ通信部３１を介して対話応答サーバ５０ａから取得した応答テキストデータを、ＮＷ通信部３１及びＨＧＷ装置２０を介してエージェント装置１０ｂに送信する。
また、対話管理部３３４は、例えば、装置ＩＤ及び特徴量と、利用者判定結果とを含む学習要求を、ＮＷ通信部３１を介して機械学習サーバ４０ａに送信して、再学習を実行させる。
【０１４１】
また、対話管理部３３４は、例えば、関連対応更新要求を、ＮＷ通信部３１を介して機械学習サーバ４０ａに送信して、後述する関連対応情報を更新させる。対話管理部３３４は、例えば、利用者Ｕ１の発話テキストデータ及び対話応答サーバ５０ａが生成した応答テキストデータを日本語解析部３３１に日本語解析させる。対話管理部３３４は、発話テキストデータ及び応答テキストデータの解析後テキストから、利用者Ｕ１の関連情報を抽出する。すなわち、対話管理部３３４は、利用者Ｕ１とエージェント装置１０ｂとの対話の内容から、利用者Ｕ１の関連情報を抽出する。対話管理部３３４は、抽出した利用者Ｕ１の関連情報と、利用者判定結果とを含む関連対応更新要求を、ＮＷ通信部３１を介して機械学習サーバ４０ａに送信する。
【０１４２】
機械学習サーバ４０ａは、例えば、利用者Ｕ１の判定処理などの機械学習を利用した判定処理を実行するサーバ装置である。機械学習サーバ４０ａは、ＮＷ通信部４１と、サーバ記憶部４２ａと、サーバ制御部４３ａとを備えている。
【０１４３】
サーバ記憶部４２ａは、機械学習サーバ４０ａが利用する各種情報を記憶する。サーバ記憶部４２ａは、例えば、学習データ記憶部４２１ａと、学習結果記憶部４２２ａと、関連対応情報記憶部４２３と、プロファイル情報記憶部４２４とを備えている。
学習データ記憶部４２１ａは、例えば、利用者Ｕ１を判定させるための学習データを記憶する。学習データ記憶部４２１ａは、例えば、装置ＩＤと学習データとを対応付けて記憶する。
【０１４４】
学習結果記憶部４２２ａは、学習データ記憶部４２１ａが記憶する学習データに基づいて、機械学習された学習結果を記憶する。学習結果記憶部４２２ａは、例えば、装置ＩＤに対応する利用者Ｕ１の識別を利用者Ｕ１の特徴量に基づいて予め機械学習させた学習結果を記憶する。学習結果記憶部４２２ａは、例えば、装置ＩＤと学習結果とを対応付けて記憶する。
【０１４５】
関連対応情報記憶部４２３は、利用者Ｕ１と関連情報とを対応付けた関連対応情報を記憶する。関連対応情報記憶部４２３は、例えば、図１０に示すように、「装置ＩＤ」と、「利用者」と、「関連情報」とを対応付けた関連対応情報を記憶する。ここで、「装置ＩＤ」は、エージェント装置１０ｂ（又は、利用者Ｕ１が契約している通信回線）を識別する装置識別情報であり、例えば、ＣＡＦ番号である。また、「利用者」は、利用者Ｕ１を識別する利用者識別情報であり、例えば、利用者Ｕ１の名前などである。また、「関連情報」は、利用者Ｕ１に関連する情報であり、例えば、利用者Ｕ１の趣味や興味のあるものなどの嗜好情報、家族に関する情報、等である。
【０１４６】
図１０に示す例では、「装置ＩＤ」が“ＣＡＦＸＸＸＸＸＸＸ”のエージェント装置１０ｂに対応する「利用者」は、“○○○”、“ＸＸＸ”、・・・であり、“○○○”に対応する「関連情報」が“野球、ドラマ、・・・”であることを示している。また、“ＸＸＸ” に対応する「関連情報」が“料理、旅行、・・・”であることを示している。
【０１４７】
図９の説明に戻り、プロファイル情報記憶部４２４は、装置ＩＤと、利用者Ｕ１の家族構成を示す家族構成情報とを対応付けたプロファイル情報を記憶する。プロファイル情報記憶部４２４は、例えば、家族の名前、関係（例えば、妻、息子など）、連絡先（例えば、携帯電話番号など）などを含む家族構成情報を、装置ＩＤごとに記憶する。
【０１４８】
サーバ制御部４３ａは、例えば、ＣＰＵなどを含むプロセッサであり、機械学習サーバ４０ａを統括的に制御する。サーバ制御部４３ａは、学習処理部４３１ａと、利用者判定部４３３と、関連情報抽出部４３４と、関連情報更新部４３５とを備えている。
【０１４９】
学習処理部４３１ａは、利用者Ｕ１の特徴量を少なくとも含む学習データに基づいて機械学習を実行し、学習結果を生成する。学習処理部４３１ａは、例えば、学習データ記憶部４２１ａが記憶する学習データに基づいて機械学習し、当該学習結果を装置ＩＤと対応付けて、学習結果記憶部４２２ａに記憶させる。学習処理部４３１ａは、例えば、装置ＩＤに対応する利用者Ｕ１の識別判定を機械学習する。
【０１５０】
利用者判定部４３３は、対話開始要求に応じて、装置ＩＤに対応する利用者Ｕ１の識別を予め機械学習させた学習結果と、装置ＩＤと、利用者Ｕ１の特徴量とに基づいて利用者Ｕ１を判定する。すなわち、利用者判定部４３３は、ＮＷ通信部４１を介して、統合イベント処理サーバ３０ｂ（エージェント装置１０ｂ）から取得した装置ＩＤ及び利用者Ｕ１の特徴量と、学習結果記憶部４２２ａが記憶する学習結果とに基づいて、利用者Ｕ１を判定する。
【０１５１】
関連情報抽出部４３４は、利用者Ｕ１と関連情報とを対応付けた関連対応情報と、利用者判定部４３３によって判定された利用者判定結果とに基づいて、関連情報を抽出する。関連情報抽出部４３４は、例えば、関連対応情報記憶部４２３が記憶する関連対応情報のうちから、利用者判定結果に対応する関連情報を抽出する。例えば、図１０に示す関連対応情報が関連対応情報記憶部４２３に記憶されており、利用者判定結果が“○○○”である場合には、関連情報抽出部４３４は、関連情報として、“野球”、“ドラマ”を抽出する。なお、関連情報には、例えば、利用者Ｕ１が嗜好する嗜好情報、利用者Ｕ１の家族を示す家族情報、世の中の時事情報、利用者Ｕ１の健康状態などが含まれる。
【０１５２】
また、関連情報抽出部４３４は、抽出した関連情報を、ＮＷ通信部４１を介して、サービス管理サーバ７０に送信し、サービス管理サーバ７０が収集した当該関連情報に関する話題を示す話題情報を、ＮＷ通信部４１を介して取得する。そして、関連情報抽出部４３４は、上述した利用者判定結果と、話題情報とを、ＮＷ通信部４１を介して統合イベント処理サーバ３０ｂに送信する。
【０１５３】
関連情報更新部４３５は、抽出した利用者Ｕ１の関連情報と、利用者判定結果とを含む関連対応更新要求に応じて、関連対応情報を更新する。すなわち、関連情報更新部４３５は、発話テキストデータ及び応答テキストデータに基づいて抽出された関連情報と、利用者判定結果とによって、関連対応情報を更新する。関連情報更新部４３５は、関連対応更新要求を、ＮＷ通信部４１を介して統合イベント処理サーバ３０ｂから取得し、関連対応更新要求に含まれる関連情報を、利用者判定結果に対応する関連対応情報に追加して、又は置き換えて、関連対応情報記憶部４２３に記憶させる。
【０１５４】
対話応答サーバ５０ａは、例えば、利用者Ｕ１に対応する話題情報に基づいて、利用者Ｕ１との対話を開始するための応答テキストデータを生成するサーバ装置である。また、対話応答サーバ５０ａは、利用者Ｕ１からの発話テキストデータに対応する適切な応答テキストデータを生成する。
また、対話応答サーバ５０ａは、ＮＷ通信部５１と、サーバ記憶部５２ａと、サーバ制御部５３ａとを備えている。
【０１５５】
サーバ記憶部５２ａは、対話応答サーバ５０ａが利用する各種情報を記憶する。サーバ記憶部５２ａは、対話履歴記憶部５２１を備えている。
対話履歴記憶部５２１は、利用者Ｕ１の利用者識別情報（利用者判定結果）と、利用者Ｕ１からの発話テキストデータと、対話応答サーバ５０ａが生成した応答テキストデータとを対応付けて、対話履歴として記憶する。
【０１５６】
サーバ制御部５３ａは、例えば、ＣＰＵなどを含むプロセッサであり、対話応答サーバ５０ａを統括的に制御する。サーバ制御部５３ａは、応答生成部５３１ａを備えている。
応答生成部５３１ａは、利用者判定部４３３によって判定された利用者判定結果に対応する利用者Ｕ１の関連情報に関連する話題情報と、利用者判定結果とに基づいて、応答テキストデータを生成する。また、応答生成部５３１ａは、エージェント装置１０ｂから送信された応答要求に応じて、当該応答要求に含まれる発話テキストデータと、利用者判定結果とに基づいて、応答テキストデータを生成する。また、応答生成部５３１ａは、例えば、予め定められたルールに基づいて、応答テキストデータを生成する。応答生成部５３１ａは、生成した応答テキストデータを統合イベント処理サーバ３０ｂに送信する。また、応答生成部５３１ａは、発話テキストデータと、応答テキストデータと、利用者判定結果とを対応付けて、対話履歴記憶部５２１に記憶する。
【０１５７】
サービス管理サーバ７０は、例えば、利用者Ｕ１に対応する関連情報に関連する話題情報を収集するサーバ装置である。サービス管理サーバ７０は、ＮＷ通信部７１と、サーバ記憶部７２と、サーバ制御部７３とを備えている。
ＮＷ通信部７１は、例えば、インターネット網ＮＷ２に接続し、インターネット網ＮＷ２を介して各種通信を行う。ＮＷ通信部７１は、例えば、サービス管理サーバ７０と機械学習サーバ４０ａとの間の通信を行う。
【０１５８】
サーバ記憶部７２は、サービス管理サーバ７０が利用する各種情報を記憶する。サーバ記憶部７２は、話題情報記憶部７２１を備えている。
話題情報記憶部７２１は、サービス管理サーバ７０が収集した関連情報に関連する話題情報を記憶する。
【０１５９】
サーバ制御部７３は、例えば、ＣＰＵなどを含むプロセッサであり、サービス管理サーバ７０を統括的に制御する。サーバ制御部７３は、話題情報収集部７３１を備えている。
話題情報収集部７３１は、関連情報抽出部４３４によって抽出された関連情報に関連する話題情報を収集する。話題情報収集部７３１は、ＮＷ通信部７１を介して、機械学習サーバ４０ａから取得した関連情報に関連する話題情報を、例えば、インターネット上、又は、利用者Ｕ１の対話の中から収集する。話題情報収集部７３１は、収集した話題情報を話題情報記憶部７２１に記憶させるとともに、ＮＷ通信部７１を介して、機械学習サーバ４０ａに送信する。
【０１６０】
具体的に、話題情報収集部７３１は、例えば、関連情報が嗜好情報であり、嗜好情報が“野球”である場合に、“今日のプロ野球は、○○が勝った”、“今年のセリークは、××が優勝した”などの話題情報を収集する。また、例えば、関連情報には、利用者Ｕ１の家族を示す家族情報である場合に、話題情報収集部７３１は、家族情報に関する話題情報を、例えば、プロファイル情報記憶部４２４が記憶する家族構成情報に含まれる家族による対話履歴に基づいて収集する。すなわち、話題情報収集部７３１は、例えば、対話履歴記憶部５２１の中から、家族情報に関する話題情報（例えば、“子供が遠足に行った”など）を収集する。
【０１６１】
次に、図面を参照して、本実施形態によるエージェント対話システム１ｂの動作について説明する。
図１１は、本実施形態におけるエージェント対話システム１ｂの動作の一例を示す第１の図である。図１１では、エージェント装置１０ｂに接近した利用者Ｕ１に対して、利用者Ｕ１を判定し、利用者Ｕ１に対応した適切な話題により利用者Ｕ１との対話を能動的に開始するエージェント対話システム１ｂの動作の一例について説明する。
【０１６２】
図１１において、利用者Ｕ１がエージェント装置１０ｂに接近すると、エージェント装置１０ｂは、利用者Ｕ１を検知する（ステップＳ５０１）。すなわち、エージェント装置１０ｂの人感センサ１２が、接近した利用者Ｕ１を検知する。
次に、エージェント装置１０ｂは、利用者Ｕ１を含む撮像データを撮像する撮像処理を実行する（ステップＳ５０２）。すなわち、エージェント装置１０ｂのカメラ１３は、撮像した撮像データを、撮像画像記憶部１７３に記憶させる。
【０１６３】
次に、エージェント装置１０ｂは、撮像データから利用者Ｕ１の特徴量を抽出する（ステップＳ５０３）。エージェント装置１０ｂの顔認識処理部１８７は、撮像画像記憶部１７３が記憶する撮像データを取得し、撮像データに含まれる利用者Ｕ１の顔領域を抽出する。そして、顔認識処理部１８７は、抽出した顔領域の画像データから利用者Ｕ１の特徴量を抽出する。
【０１６４】
次に、エージェント装置１０ｂは、対話開始要求をＨＧＷ装置２０に送信する（ステップＳ５０４）。すなわち、エージェント装置１０ｂの応答取得部１８２ｂは、例えば、装置ＩＤと、特徴量とを含む対話開始要求を、ＮＷ通信部１１を介してＨＧＷ装置２０に送信する。
【０１６５】
次に、ＨＧＷ装置２０は、エージェント装置１０ｂから送信された対話開始要求を統合イベント処理サーバ３０ｂに送信する（ステップＳ５０５）。すなわち、ＨＧＷ装置２０は、エージェント装置１０ｂから送信された対話開始要求を統合イベント処理サーバ３０ｂに転送し、通信回線網ＮＷ１及びインターネット網ＮＷ２を介して、対話開始要求を統合イベント処理サーバ３０ｂに送信する。
【０１６６】
次に、統合イベント処理サーバ３０ｂは、対話開始要求に含まれる装置ＩＤ及び特徴量を機械学習サーバ４０ａに送信する（ステップＳ５０６）。すなわち、統合イベント処理サーバ３０ｂの対話管理部３３４は、ＮＷ通信部４１を介して、ＨＧＷ装置２０から取得した装置ＩＤ及び特徴量を、ＮＷ通信部４１を介して、機械学習サーバ４０ａに送信する。
【０１６７】
次に、機械学習サーバ４０ａは、利用者判定を実行する（ステップＳ５０７）。機械学習サーバ４０ａの利用者判定部４３３は、ＮＷ通信部４１を介して、統合イベント処理サーバ３０ｂから取得した装置ＩＤ及び利用者Ｕ１の特徴量と、学習結果記憶部４２２ａが記憶する学習結果とに基づいて、利用者Ｕ１を判定する。
【０１６８】
次に、機械学習サーバ４０ａは、関連情報を抽出する（ステップＳ５０８）。機械学習サーバ４０ａの関連情報抽出部４３４は、例えば、関連対応情報記憶部４２３が記憶する関連対応情報のうちから、利用者判定部４３３による利用者判定結果に対応する関連情報を抽出する。ここで、関連情報には、例えば、利用者Ｕ１が嗜好する嗜好情報や利用者Ｕ１の家族を示す家族情報などが含まれる。
【０１６９】
次に、機械学習サーバ４０ａは、抽出した関連情報をサービス管理サーバ７０に送信する（ステップＳ５０９）。すなわち、機械学習サーバ４０ａの関連情報抽出部４３４は、抽出した関連情報を、ＮＷ通信部４１を介して、サービス管理サーバ７０に送信する。
【０１７０】
次に、サービス管理サーバ７０は、話題情報を収集する（ステップＳ５１０）。サービス管理サーバ７０の話題情報収集部７３１は、関連情報抽出部４３４によって抽出された関連情報に関連する話題情報を収集する。例えば、関連情報が嗜好情報であり、嗜好情報が“野球”である場合に、話題情報収集部７３１は、“今日のプロ野球は、○○が勝った”、“今年のセリークは、××が優勝した”などの話題情報を収集する。
【０１７１】
次に、サービス管理サーバ７０は、収集した話題情報を機械学習サーバ４０ａに送信する（ステップＳ５１１）。サービス管理サーバ７０の話題情報収集部７３１は、収集した話題情報を話題情報記憶部７２１に記憶させるとともに、ＮＷ通信部７１を介して、機械学習サーバ４０ａに送信する。
【０１７２】
次に、機械学習サーバ４０ａは、利用者判定結果、及び話題情報を統合イベント処理サーバ３０ｂに送信する（ステップＳ５１２）。機械学習サーバ４０ａの関連情報抽出部４３４は、利用者判定結果、及び話題情報を、ＮＷ通信部４１を介して統合イベント処理サーバ３０ｂに送信する。
【０１７３】
次に、統合イベント処理サーバ３０ｂは、利用者判定結果、及び話題情報を対話応答サーバ５０ａに送信する（ステップＳ５１３）。統合イベント処理サーバ３０ｂの対話管理部３３４は、ＮＷ通信部３１を介して、機械学習サーバ４０ａから取得した利用者判定結果、及び話題情報を、ＮＷ通信部３１を介して、対話応答サーバ５０ａに送信する。
【０１７４】
次に、対話応答サーバ５０ａは、応答テキストデータを生成する（ステップＳ５１４）。対話応答サーバ５０ａの応答生成部５３１ａは、話題情報と、利用者判定結果とに基づいて、応答テキストデータを生成する。例えば、話題情報が“今日のプロ野球は、○○が勝った”であり、利用者判定結果が“○×△”である場合に、応答生成部５３１ａは、“○×△さん、今日のプロ野球で、○○が勝ちましたね”などの応答テキストデータを生成する。
【０１７５】
次に、対話応答サーバ５０ａは、生成した応答テキストデータを統合イベント処理サーバ３０ｂに送信する（ステップＳ５１５）。すなわち、対話応答サーバ５０ａの応答生成部５３１ａは、生成した応答テキストデータを、ＮＷ通信部５１を介して、統合イベント処理サーバ３０ｂに送信する。
【０１７６】
次に、統合イベント処理サーバ３０ｂは、応答情報をＨＧＷ装置２０に送信する（ステップＳ５１６）。すなわち、統合イベント処理サーバ３０ｂの対話管理部３３４は、対話応答サーバ５０ａによって生成された応答テキストデータと、利用者判定結果とを含む応答情報を、ＮＷ通信部３１を介して、ＨＧＷ装置２０に送信する。
【０１７７】
次に、ＨＧＷ装置２０は、応答情報をエージェント装置１０ｂに送信する（ステップＳ５１７）。すなわち、ＨＧＷ装置２０は、統合イベント処理サーバ３０ｂから送信された応答情報をエージェント装置１０ｂに転送し、応答情報をエージェント装置１０ｂに送信する。
【０１７８】
次に、エージェント装置１０ｂは、応答テキストデータに対して、音声合成を行う（ステップＳ５１８）。エージェント装置１０ｂの対話処理部１８８は、応答取得部１８２ｂが取得した応答情報に含まれる応答テキストデータを、音声合成部１８４に、応答音声データに変換させる。
【０１７９】
次に、エージェント装置１０ｂは、応答音声データを対話音声（応答音声）として、利用者Ｕ１に出力させる（ステップＳ５１９）。すなわち、エージェント装置１０ｂの対話処理部１８８は、例えば、“○×△さん、今日のプロ野球で、○○が勝ちましたね”などの対話音声（応答音声）を、スピーカ１５から利用者Ｕ１に出力させる。
【０１８０】
また、統合イベント処理サーバ３０ｂは、装置ＩＤ、利用者Ｕ１の特徴量、及び利用者判定結果を含む学習要求を、機械学習サーバ４０ａに送信する（ステップＳ５２０）。すなわち、統合イベント処理サーバ３０ｂの対話管理部３３４は、装置ＩＤ、利用者Ｕ１の特徴量、及び利用者判定結果を含む学習要求を、ＮＷ通信部３１を介して、機械学習サーバ４０ａに送信する。
【０１８１】
次に、機械学習サーバ４０ａは、学習処理を実行する（ステップＳ５２１）。すなわち、機械学習サーバ４０ａの学習処理部４３１ａは、学習要求に応じて、学習要求に含まれる装置ＩＤ、利用者Ｕ１の特徴量、及び利用者判定結果を、学習データ記憶部４２１ａが記憶する学習データに追加して、学習データを更新させる。そして、学習処理部４３１ａは、学習データ記憶部４２１ａが記憶する学習データに基づいて、機械学習を実行し、当該学習結果を、学習結果記憶部４２２ａに記憶させる。
【０１８２】
次に、機械学習サーバ４０ａは、学習完了通知を、統合イベント処理サーバ３０ｂに送信する（ステップＳ５２２）。すなわち、機械学習サーバ４０ａの学習処理部４３１ａは、学習処理が完了したことを示す学習完了通知を、ＮＷ通信部４１を介して、統合イベント処理サーバ３０ｂに送信する。
【０１８３】
例えば、関連情報が“世の中の情報（時事情報）”である場合には、エージェント装置１０ｂは、サービス管理サーバ７０が収集した話題情報を基に、“昨日、○○な事件があったらしいよ”、“今日、○○のドラマが２１：００からあるらしいよ”などにより、利用者Ｕ１との対話を開始する。
また、関連情報が“嗜好情報”の例えば、“野球”や“携帯電話”である場合には、エージェント装置１０ｂは、サービス管理サーバ７０が収集した話題情報を基に、“○○が総合優勝したらしいよ”、“○○の新機種は、１６日に発売するって”などにより、利用者Ｕ１との対話を開始する。
【０１８４】
また、関連情報が“健康状態”である場合には、エージェント装置１０ｂは、今までの対話の履歴からサービス管理サーバ７０が収集した話題情報を基に、“顔色悪いけど、体調はどう？”、“今日は、薬飲んだ？”などにより、利用者Ｕ１との対話を開始する。
また、関連情報が“家族”である場合には、エージェント装置１０ｂは、今までの対話の履歴からサービス管理サーバ７０が収集した話題情報を基に、“お父さんに最近、連絡取った？”などにより、利用者Ｕ１との対話を開始する。
【０１８５】
また、図１２は、本実施形態におけるエージェント対話システム１ｂの動作の一例を示す第２の図である。図１２では、エージェント装置１０ｂから利用者Ｕ１に話しかけて対話が開始された後のエージェント対話システム１ｂの動作の一例について説明する。
【０１８６】
図１２において、ステップＳ６０１の処理は、上述した図１１に示すステップＳ５１９の処理と同様であり、ステップＳ６０１以前の処理は、図１１に示すステップＳ５０１からステップＳ５１９までの処理と同様であるため、ここではその説明を省略する。
【０１８７】
エージェント装置１０ｂからの対話音声に対して、利用者Ｕ１が発話音声を発すると（ステップＳ６０２）、エージェント装置１０ｂは、発話音声に音声テキスト変換を実行する（ステップＳ６０３）。エージェント装置１０ｂのテキスト変換部１８１は、マイク１４によって収音された利用者Ｕ１の発話音声データを取得し、取得した発話音声データを発話テキストデータに変換する。
【０１８８】
次に、エージェント装置１０ｂは、応答要求をＨＧＷ装置２０に送信する（ステップＳ６０４）。すなわち、エージェント装置１０ｂの応答取得部１８２ｂは、テキスト変換部１８１が変換した発話テキストデータを含む応答要求を、ＮＷ通信部１１を介してＨＧＷ装置２０に送信する。なお、応答要求には、装置ＩＤが含まれていてもよい。
【０１８９】
次に、ＨＧＷ装置２０は、エージェント装置１０ｂから送信された応答要求を統合イベント処理サーバ３０ｂに送信する（ステップＳ６０５）。すなわち、ＨＧＷ装置２０は、エージェント装置１０ｂから送信された応答要求を統合イベント処理サーバ３０ｂに転送し、通信回線網ＮＷ１及びインターネット網ＮＷ２を介して、応答要求を統合イベント処理サーバ３０ｂに送信する。
【０１９０】
次に、統合イベント処理サーバ３０ｂは、利用者判定結果、及び発話テキストデータを対話応答サーバ５０ａに送信する（ステップＳ６０６）。統合イベント処理サーバ３０ｂの対話管理部３３４は、ＮＷ通信部３１を介して、機械学習サーバ４０ａから取得した利用者判定結果、及びＨＧＷ装置２０から取得した応答要求に含まれる発話テキストデータを、ＮＷ通信部３１を介して、対話応答サーバ５０ａに送信する。
【０１９１】
次に、対話応答サーバ５０ａは、応答テキストデータを生成する（ステップＳ６０７）。対話応答サーバ５０ａの応答生成部５３１ａは、発話テキストデータと、利用者判定結果とに基づいて、応答テキストデータを生成する。
続く、ステップＳ６０８からステップＳ６１２までの処理は、図１１に示すステップＳ５１５からステップＳ５１９までの処理と同様であるため、ここではその説明を省略する。
【０１９２】
また、統合イベント処理サーバ３０ｂは、発話テキストデータ及び応答テキストデータに対して、日本語解析を実行する（ステップＳ６１３）。すなわち、統合イベント処理サーバ３０ｂの日本語解析部３３１は、発話テキストデータ及び応答テキストデータに対して、例えば、形態素解析などにより日本語解析を行う。
【０１９３】
次に、統合イベント処理サーバ３０ｂは、発話テキストデータ及び応答テキストデータの解析後テキストから関連情報を抽出する（ステップＳ６１４）。統合イベント処理サーバ３０ｂの対話管理部３３４は、利用者Ｕ１とエージェント装置１０ｂとの対話の内容から、利用者Ｕ１の関連情報を抽出する。
【０１９４】
次に、統合イベント処理サーバ３０ｂは、関連対応更新要求を機械学習サーバ４０ａに送信する（ステップＳ６１５）。統合イベント処理サーバ３０ｂの対話管理部３３４は、抽出した利用者Ｕ１の関連情報と、利用者判定結果とを含む関連対応更新要求を、ＮＷ通信部３１を介して機械学習サーバ４０ａに送信する。
【０１９５】
次に、機械学習サーバ４０ａは、関連対応情報の更新を実行する（ステップＳ６１６）。機械学習サーバ４０ａの関連情報更新部４３５は、関連対応更新要求を、ＮＷ通信部４１を介して統合イベント処理サーバ３０ｂから取得し、関連対応更新要求に含まれる関連情報を、利用者判定結果に対応する関連対応情報に追加して、又は置き換えて、関連対応情報記憶部４２３に記憶させる。
【０１９６】
次に、機械学習サーバ４０ａは、更新完了通知を、統合イベント処理サーバ３０ｂに送信する（ステップＳ６１７）。すなわち、機械学習サーバ４０ａの関連情報更新部４３５は、更新処理が完了したことを示す更新完了通知を、ＮＷ通信部４１を介して、統合イベント処理サーバ３０ｂに送信する。
【０１９７】
なお、上述したエージェント対話システム１ｂの一例では、エージェント装置１０ｂは、カメラ１３（撮像部）が撮像した利用者Ｕ１を含む撮像データから、利用者Ｕ１の特徴量を抽出する例を説明したが、利用者Ｕ１の特徴量が抽出できれば、撮像データ以外の取得情報であってもよい。また、特徴量は、利用者Ｕ１を判定できる特徴量であれば、他の特徴量（例えば、声紋、動作の癖、体型的な特徴など）であってもよい。また、人感センサ１２（センサ）によって利用者Ｕ１が検出された場合に取得される取得情報としては、利用者Ｕ１の特徴量が抽出可能な情報であれば、例えば、利用者Ｕ１の音声や足音など音情報、におい、等であってもよい。また、撮像データも静止画像データに限定されるものではなく、動画データであってもよい。例えば、取得情報が、動画データである場合には、特徴量は、ジェスチャー等の利用者Ｕ１の動作の癖を抽出するようにしてもよい。
また、上述したエージェント対話システム１ｂの一例では、エージェント装置１０ｂは、出力情報として、応答音声データを出力する例を説明したが、これに限定されるものではない。出力情報は、例えば、応答音声データの他に、映像データやテキストデータであってもよい。
【０１９８】
以上説明したように、本実施形態によるエージェント対話システム１ｂは、エージェント装置１０ｂと、通信回線を介してエージェント装置１０ｂに接続可能なサーバ装置３ｂとを備える。エージェント装置１０ｂは、顔認識処理部１８７（特徴量抽出部）と、応答取得部１８２ｂと、対話処理部１８８とを備える。顔認識処理部１８７は、人感センサ１２（センサ）によって利用者Ｕ１が検出された場合に取得した取得情報（例えば、撮像データ）から、利用者Ｕ１の特徴量を抽出する。応答取得部１８２ｂは、エージェント装置１０ｂを識別する装置ＩＤ（装置識別情報）と、顔認識処理部１８７によって抽出された特徴量とを含む対話開始要求をサーバ装置３ｂに送信するとともに、当該対話開始要求に応じてサーバ装置３ｂから受信した応答情報であって、利用者Ｕ１に対応した応答データ（例えば、応答テキストデータ）を含む応答情報を取得する。対話処理部１８８は、応答取得部１８２ｂによって取得した応答データに基づく出力情報（例えば、応答音声データ）を、利用者Ｕ１に出力して、利用者Ｕ１との対話を開始する。また、サーバ装置３ｂは、利用者判定部４３３と、応答生成部５３１ａとを備える。利用者判定部４３３は、対話開始要求に応じて、装置ＩＤに対応する利用者Ｕ１の識別を予め機械学習させた学習結果と、装置ＩＤと、特徴量とに基づいて利用者Ｕ１を判定する。応答生成部５３１ａは、利用者判定部４３３によって判定された利用者判定結果に対応する利用者Ｕ１の関連情報に関連する話題情報と、利用者判定結果とに基づいて、応答データを生成する。なお、サーバ装置３ｂには、統合イベント処理サーバ３０ｂと、機械学習サーバ４０ａと、対話応答サーバ５０ａと、サービス管理サーバ７０とが含まれる。
【０１９９】
これにより、本実施形態によるエージェント対話システム１ｂでは、サーバ装置３ｂが、装置ＩＤに対応する利用者Ｕ１の識別を予め機械学習させた学習結果に基づいて利用者Ｕ１を適切に判定し、当該利用者Ｕ１に対応した話題によりエージェント装置１０ｂから能動的に、利用者Ｕ１との対話を開始する。そのため、例えば、利用者Ｕ１が、エージェント装置１０ｂに話しかけ難いなどの場合であっても、エージェント装置１０ｂから利用者Ｕ１との対話を開始することができる。よって、本実施形態によるエージェント対話システム１ｂは、対話において利便性を向上させることができる。
【０２００】
また、本実施形態では、エージェント装置１０ｂは、応答取得部１８２ｂによって応答データとして取得した応答テキストデータを応答音声データに変換する音声合成部１８４（音声変換部）を備える。顔認識処理部１８７は、人感センサ１２によって利用者Ｕ１が検出された場合に、カメラ１３が撮像した利用者Ｕ１を含む撮像データから、利用者Ｕ１の特徴量を抽出する。応答取得部１８２ｂは、対話開始要求に応じて、応答テキストデータを含む応答情報を取得する。対話処理部１８８は、音声合成部１８４によって変換された応答音声データを、出力情報として利用者Ｕ１に出力して、利用者Ｕ１との対話を開始する。応答生成部５３１ａは、話題情報と、利用者判定結果とに基づいて、応答テキストデータを生成する。すなわち、本実施形態によるエージェント対話システム１ｂは、エージェント装置１０ｂと、通信回線を介してエージェント装置１０ｂに接続可能なサーバ装置３ｂとを備える。エージェント装置１０ｂは、顔認識処理部１８７（特徴量抽出部）と、応答取得部１８２ｂと、音声合成部１８４と、対話処理部１８８とを備える。顔認識処理部１８７は、人感センサ１２（センサ）によって利用者Ｕ１が検出された場合に、カメラ１３（撮像部）が撮像した利用者Ｕ１を含む撮像データから、利用者Ｕ１の特徴量を抽出する。応答取得部１８２ｂは、エージェント装置１０ｂを識別する装置ＩＤ（装置識別情報）と、顔認識処理部１８７によって抽出された特徴量とを含む対話開始要求をサーバ装置３ｂに送信するとともに、当該対話開始要求に応じてサーバ装置３ｂから受信した応答情報であって、応答テキストデータを含む応答情報を取得する。音声合成部１８４は、応答取得部１８２ｂによって取得した応答テキストデータを応答音声データに変換する。対話処理部１８８は、音声合成部１８４によって変換された応答音声データを、利用者Ｕ１に出力して、利用者Ｕ１との対話を開始する。また、サーバ装置３ｂは、利用者判定部４３３と、応答生成部５３１ａとを備える。利用者判定部４３３は、対話開始要求に応じて、装置ＩＤに対応する利用者Ｕ１の識別を予め機械学習させた学習結果と、装置ＩＤと、特徴量とに基づいて利用者Ｕ１を判定する。応答生成部５３１ａは、利用者判定部４３３によって判定された利用者判定結果に対応する利用者Ｕ１の関連情報に関連する話題情報と、利用者判定結果とに基づいて、応答テキストデータを生成する。なお、サーバ装置３ｂには、統合イベント処理サーバ３０ｂと、機械学習サーバ４０ａと、対話応答サーバ５０ａと、サービス管理サーバ７０とが含まれる。
【０２０１】
これにより、本実施形態によるエージェント対話システム１ｂでは、サーバ装置３ｂが、カメラ１３が撮像した利用者Ｕ１を含む撮像データから抽出した利用者Ｕ１の特徴量と、装置ＩＤに対応する利用者Ｕ１の識別を予め機械学習させた学習結果とに基づいて利用者Ｕ１を適切に判定する。そして、エージェント装置１０ｂは、当該利用者Ｕ１に対応した話題の応答音声データを出力することによりエージェント装置１０ｂから能動的に、利用者Ｕ１との対話を開始する。そのため、例えば、利用者Ｕ１が、エージェント装置１０ｂに話しかけ難いなどの場合であっても、利用者Ｕ１に対応した話題の応答音声データにより、エージェント装置１０ｂから利用者Ｕ１との対話を開始することができる。よって、本実施形態によるエージェント対話システム１ｂは、対話において利便性を向上させることができる。
【０２０２】
また、本実施形態では、統合イベント処理サーバ３０ｂのサーバ制御部３３ｂは、サーバ記憶部３２のインメモリデータベース機能により、ストリームコンピューティングの処理を行う。
これにより、本実施形態によるエージェント対話システム１ｂは、ストリームコンピューティングの処理により、利用者Ｕ１との対話処理をリアルタイムに実行することができる。
【０２０３】
また、本実施形態によるエージェント対話システム１ｂは、利用者Ｕ１と関連情報とを対応付けた関連対応情報と、利用者判定結果とに基づいて、関連情報を抽出する関連情報抽出部４３４と、関連情報抽出部４３４によって抽出された関連情報に関連する話題情報を収集する話題情報収集部７３１とを備える。
これにより、本実施形態によるエージェント対話システム１ｂは、利用者Ｕ１の興味を引く適切な話題により、利用者Ｕ１との対話を開始することができる。
【０２０４】
また、本実施形態では、エージェント装置１０ｂは、マイク１４（収音部）によって収音された利用者Ｕ１からの発話音声データを発話テキストデータに変換するテキスト変換部１８１を備える。応答取得部１８２ｂは、テキスト変換部１８１によって変換された発話テキストデータを含む応答要求をサーバ装置３ｂに送信するとともに、発話テキストデータに対応する応答テキストデータを含む応答情報を取得する。対話処理部１８８は、発話音声データに対応する応答音声データを利用者Ｕ１に出力する。応答生成部５３１ａは、応答要求に応じて、応答要求に含まれる発話テキストデータと、利用者判定結果とに基づいて、応答テキストデータを生成する。
これにより、本実施形態によるエージェント対話システム１ｂは、利用者Ｕ１との対話の開始後においても、適切な対話処理を行うことができる。
【０２０５】
また、本実施形態によるエージェント対話システム１ｂは、発話テキストデータ及び応答テキストデータに基づいて抽出された関連情報と、利用者判定結果とによって、関連対応情報を更新する関連情報更新部４３５を備える。
これにより、本実施形態によるエージェント対話システム１ｂは、利用者Ｕ１との対話によって、関連情報が更新されるため、さらに適切な話題によって利用者Ｕ１との対話を開始することができる。
【０２０６】
また、本実施形態では、関連情報には、利用者Ｕ１が嗜好する嗜好情報が含まれ、話題情報収集部７３１は、嗜好情報に関する話題情報を収集する。
これにより、本実施形態によるエージェント対話システム１ｂは、嗜好情報に関する話題情報により、利用者Ｕ１との対話を適切に開始することができる。
【０２０７】
また、本実施形態によるエージェント対話システム１ｂは、装置ＩＤと、利用者Ｕ１の家族構成を示す家族構成情報とを対応付けたプロファイル情報を記憶するプロファイル情報記憶部４２４を備える。そして、関連情報には、利用者Ｕ１の家族を示す家族情報が含まれ、話題情報収集部７３１は、家族情報に関する話題情報を、プロファイル情報記憶部４２４が記憶する家族構成情報に含まれる家族による対話履歴に基づいて収集する。
これにより、本実施形態によるエージェント対話システム１ｂは、家族に関連する話題により、利用者Ｕ１との対話を適切に開始することができる。
【０２０８】
また、本実施形態によるエージェント装置１０ｂは、通信回線を介してサーバ装置３ｂに接続可能なエージェント装置であって、顔認識処理部１８７と、応答取得部１８２ｂと、音声合成部１８４と、対話処理部１８８とを備える。顔認識処理部１８７は、センサによって利用者Ｕ１が検出された場合に、撮像部が撮像した利用者Ｕ１を含む撮像データから、利用者Ｕ１の特徴量を抽出する。応答取得部１８２ｂは、エージェント装置１０ｂを識別する装置ＩＤと、顔認識処理部１８７によって抽出された特徴量とを含む対話開始要求をサーバ装置３ｂに送信する。応答取得部１８２ｂは、当該対話開始要求に応じてサーバ装置３ｂから受信した応答情報であって、装置ＩＤに対応する利用者Ｕ１の識別を予め機械学習させた学習結果、装置ＩＤ、及び特徴量に基づいて利用者Ｕ１を判定した利用者判定結果と、当該利用者判定結果に対応する利用者Ｕ１の関連情報に関連する話題情報とに基づいて生成された応答テキストデータを含む応答情報を取得する。音声合成部１８４は、応答取得部１８２ｂによって取得した応答テキストデータを応答音声データに変換する。対話処理部１８８は、音声合成部１８４によって変換された応答音声データを、利用者Ｕ１に出力して、利用者Ｕ１との対話を開始する。
【０２０９】
これにより、本実施形態によるエージェント装置１０ｂは、上述したエージェント対話システム１ｂと同様の効果を奏し、対話において利便性を向上させることができる。
【０２１０】
また、本実施形態によるサーバ装置３ｂは、受信した応答テキストデータを変換した応答音声データを利用者Ｕ１に出力して、利用者Ｕ１との対話を開始するエージェント装置１０ｂに、通信回線を介して接続可能なサーバ装置であって、利用者判定部４３３と、応答生成部５３１ａとを備える。利用者判定部４３３は、エージェント装置１０ｂから送信された対話開始要求であって、エージェント装置１０ｂを識別する装置ＩＤと、センサによって利用者Ｕ１が検出された場合に、撮像部が撮像した利用者Ｕ１を含む撮像データから抽出された特徴量とを含む対話開始要求に応じて、装置ＩＤに対応する利用者の識別を予め機械学習させた学習結果と、装置ＩＤと、特徴量とに基づいて利用者Ｕ１を判定する。応答生成部５３１ａは、利用者判定部４３３によって判定された利用者判定結果に対応する利用者Ｕ１の関連情報に関連する話題情報と、利用者判定結果とに基づいて、応答テキストデータを生成する。
これにより、本実施形態によるサーバ装置３ｂは、上述したエージェント対話システム１ｂ及びエージェント装置１０ｂと同様の効果を奏し、対話において利便性を向上させることができる。
【０２１１】
また、本実施形態によるエージェント対話方法は、エージェント装置１０ｂと、通信回線を介してエージェント装置１０ｂに接続可能なサーバ装置３ｂとを備えるエージェント対話システム１ｂのエージェント対話方法であって、特徴量抽出ステップと、対話開始要求送信ステップと、利用者判定ステップと、応答生成ステップと、応答取得ステップと、音声変換ステップと、通話処理ステップとを含む。特徴量抽出ステップにおいて、エージェント装置１０ｂが、センサによって利用者Ｕ１が検出された場合に取得した取得情報から、利用者Ｕ１の特徴量を抽出する。すなわち、特徴量抽出ステップにおいて、エージェント装置１０ｂが、センサによって利用者Ｕ１が検出された場合に、撮像部が撮像した利用者Ｕ１を含む撮像データから、利用者Ｕ１の特徴量を抽出する。対話開始要求送信ステップにおいて、エージェント装置１０ｂが、エージェント装置１０ｂを識別する装置識別情報と、特徴量抽出ステップによって抽出された特徴量とを含む対話開始要求をサーバ装置３ｂに送信する。利用者判定ステップにおいて、サーバ装置３ｂが、対話開始要求に応じて、装置識別情報に対応する利用者Ｕ１の識別を予め機械学習させた学習結果と、装置識別情報と、特徴量とに基づいて利用者Ｕ１を判定する。応答生成ステップにおいて、サーバ装置３ｂが、利用者判定ステップによって判定された利用者判定結果に対応する利用者Ｕ１の関連情報に関連する話題情報と、利用者判定結果とに基づいて、利用者Ｕ１に対応した応答データを生成する。すなわち、応答生成ステップにおいて、サーバ装置３ｂが、利用者判定ステップによって判定された利用者判定結果に対応する利用者Ｕ１の関連情報に関連する話題情報と、利用者判定結果とに基づいて、応答テキストデータを生成する。応答取得ステップにおいて、エージェント装置１０ｂが、対話開始要求に応じてサーバ装置３ｂから受信した応答情報であって、応答データ（例えば、応答テキストデータ）を含む応答情報を取得する。音声変換ステップにおいて、エージェント装置１０ｂが、応答取得ステップによって取得した応答テキストデータを応答音声データに変換する。通話処理ステップにおいて、エージェント装置１０ｂが、音声変換ステップによって変換された応答音声データを、利用者Ｕ１に出力して、利用者Ｕ１との対話を開始する。すなわち、通話処理ステップにおいて、エージェント装置１０ｂが、応答取得ステップによって取得した応答データに基づく出力情報を、利用者Ｕ１に出力して、利用者Ｕ１との対話を開始する。
【０２１２】
これにより、本実施形態によるエージェント対話方法は、上述したエージェント対話システム１ｂ、エージェント装置１０ｂ及びサーバ装置３ｂと同様の効果を奏し、対話において利便性を向上させることができる。
【０２１３】
なお、上記の第３の実施形態において、サーバ装置３ｂは、統合イベント処理サーバ３０ｂと、機械学習サーバ４０ａと、対話応答サーバ５０ａと、サービス管理サーバ７０との４つの装置で構成する例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、サーバ装置３ｂを１つの装置により構成するようにしてもよいし、４つ以外の複数の装置で構成してもよい。また、統合イベント処理サーバ３０ｂと、機械学習サーバ４０ａと、対話応答サーバ５０ａと、サービス管理サーバ７０との各装置が実行する各機能の一部を他の装置が実行するようにしてもよい。
【０２１４】
また、上記の第３の実施形態において、エージェント装置１０ｂが、顔認識処理部１８７を備え、利用者Ｕ１の特徴量を抽出する例を説明したが、顔認識処理部１８７を、サーバ装置３ｂが備えるようにしてもよい。
また、上記の第３の実施形態において、話題情報収集部７３１は、インターネット上の話題情報を収集する例を説明したが、これに限定されるものではない、話題情報収集部７３１は、例えば、利用者Ｕ１との過去の対話や、プロファイル情報に基づいて他のエージェント装置１０ｂ（例えば、親戚の家のエージェント装置１０ｂなど）の対話などにより話題情報を収集するようにしてもよい。
【０２１５】
なお、本発明は、上記の各実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
例えば、上記の各実施形態は、単独で実施する例を説明したが、上記の各実施形態を組み合わせて実施してもよい。例えば、上記の第１又は第２の実施形態と、第３の実施形態とを組み合わせて実施してもよい。
【０２１６】
また、上記の各実施形態において、対話応答サーバ５０（５０ａ）が、応答テキストデータを生成する例を説明したが、機械学習サーバ４０（４０ａ）が、機械学習結果に基いて、応答テキストデータを生成するようにしてもよい。
【０２１７】
なお、上述したエージェント対話システム１（１ａ、１ｂ）が備える各構成は、内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述したエージェント対話システム１（１ａ、１ｂ）が備える各構成の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより上述したエージェント対話システム１（１ａ、１ｂ）が備える各構成における処理を行ってもよい。ここで、「記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行する」とは、コンピュータシステムにプログラムをインストールすることを含む。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、インターネットやＷＡＮ、ＬＡＮ、専用回線等の通信回線を含むネットワークを介して接続された複数のコンピュータ装置を含んでもよい。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。このように、プログラムを記憶した記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ等の非一過性の記録媒体であってもよい。
【０２１８】
また、記録媒体には、当該プログラムを配信するために配信サーバからアクセス可能な内部又は外部に設けられた記録媒体も含まれる。なお、プログラムを複数に分割し、それぞれ異なるタイミングでダウンロードした後にエージェント対話システム１（１ａ、１ｂ）が備える各構成で合体される構成や、分割されたプログラムのそれぞれを配信する配信サーバが異なっていてもよい。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ネットワークを介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【０２１９】
また、上述した機能の一部又は全部を、ＬＳＩ（Large Scale Integration）等の集積回路として実現してもよい。上述した各機能は個別にプロセッサ化してもよいし、一部、又は全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、又は汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
【符号の説明】
【０２２０】
１、１ａ、１ｂ  エージェント対話システム
２  住宅
３、３ａ、３ｂ  サーバ装置
１０、１０ａ、１０ｂ  エージェント装置
１１、３１、４１、５１、７１  ＮＷ通信部
１２  人感センサ
１３  カメラ
１４  マイク
１５  スピーカ
１６  表示部
１７、１７ａ、１７ｂ  記憶部
１８、１８ａ、１８ｂ  制御部
２０  ＨＧＷ装置
２１  宅内電話器
３０、３０ａ、３０ｂ  統合イベント処理サーバ
３２、３２ａ、４２、４２ａ、５２、５２ａ、７２  サーバ記憶部
３３、３３ａ、３３ｂ、４３、４３ａ、５３、５３ａ、７３  サーバ制御部
４０、４０ａ  機械学習サーバ
５０、５０ａ  対話応答サーバ
６０  発信者電話器
７０  サービス管理サーバ
１７１、３２１  電話帳記憶部
１７２  不在情報記憶部
１８１  テキスト変換部
１８２、１８２ａ、１８２ｂ  応答取得部
１８３、３３３  知人判定部
１８４  音声合成部
１８５  通話処理部
３３１  日本語解析部
３３２  迷惑通話処理部
３３４  対話管理部
４２１、４２１ａ  学習データ記憶部
４２２、４２２ａ  学習結果記憶部
４２３  関連対応情報記憶部
４２４  プロファイル情報記憶部
４３１、４３１ａ  学習処理部
４３２  迷惑電話判定部
４３３  利用者判定部
４３４  関連情報抽出部
４３５  関連情報更新部
５２１  対話履歴記憶部
５３１、５３１ａ  応答生成部
７２１  話題情報記憶部
７３１  話題情報収集部
ＮＷ１  通信回線網
ＮＷ２  インターネット網
Ｕ１  利用者
【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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