(57)【要約】      （修正有）【課題】検索結果に対するユーザの満足度を向上させる情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置１は、受信部と、取得部と、生成部とを備える。受信部は、ユーザの発話に基づく商品検索メッセージを受信するＳ１。取得部は、ユーザの発話履歴情報、検索履歴情報、商品閲覧履歴情報などの行動履歴を取得する。生成部は、行動履歴に基づく商品の検索結果を用いて、商品検索メッセージに対する応答メッセージを生成するＳ３。【選択図】図１
2018045320.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの検索メッセージを受信する受信部と、
前記ユーザの行動履歴を取得する取得部と、
前記行動履歴に基づく商品の検索結果を用いて、前記検索メッセージに対する応答メッセージを生成する生成部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記行動履歴に基づいて、前記商品を検索する際に用いる統計モデルにおいて商品が選択される確率値を調整する調整部
を備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記取得部は、
前記ユーザの発話履歴情報を含む行動履歴を取得し、
前記調整部は、
前記統計モデルにおいて、前記発話履歴情報に含まれる商品が選択される確率値を調整する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記取得部は、
前記ユーザの検索履歴情報を含む行動履歴を取得し、
前記調整部は、
前記統計モデルにおいて、前記検索履歴情報に含まれる商品が選択される確率値を調整する
ことを特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記取得部は、
前記ユーザの閲覧履歴情報を含む行動履歴を取得し、
前記調整部は、
前記統計モデルにおいて、前記閲覧履歴情報に含まれる商品が選択される確率値を調整する
ことを特徴とする請求項２から４のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記取得部は、
前記ユーザの行動履歴が類似する類似ユーザの行動履歴を取得し、
前記調整部は、
前記類似ユーザの返答率が高い商品が選択される確率値が高くなるように前記統計モデルにおける確率値を調整する
ことを特徴とする請求項２から５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記受信部は、
前記検索メッセージとして、前記ユーザの音声メッセージを受信し、
前記生成部は、
前記応答メッセージとして、音声メッセージを生成する
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記生成部は、
応答メッセージ候補の出現率情報を有する言語モデルと、前記検索メッセージに対し、対となる前記応答メッセージ候補の出現率情報を有する対話モデル、および検索された商品に基づいて、前記検索メッセージに対する前記応答メッセージを生成する
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記生成部は、
前記言語モデルにおける出現率が所定率よりも高い高頻度の応答メッセージ候補に対し、前記高頻度の応答メッセージ候補が応答メッセージとして生成される確率値を低くする
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
ユーザの検索メッセージを受信する受信工程と、
前記ユーザの行動履歴を取得する取得工程と、
前記行動履歴に基づく商品の検索結果を用いて、前記検索メッセージに対する応答メッセージを生成する生成工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１１】
ユーザの検索メッセージを受信する受信手順と、
前記ユーザの行動履歴を取得する取得手順と、
前記行動履歴に基づく商品の検索結果を用いて、前記検索メッセージに対する応答メッセージを生成する生成手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、受け付けた音声検索クエリに対して、例えば、地域に応じて、検索結果を出力するために用いる言語モデルを調整係数に基づいて調整し、検索結果が選択される確率値を調整する音声検索システムが知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２０１５−５２６７９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記音声検索システムでは、単に検索結果が選択される確率値を調整しているに過ぎず、音声検索クエリに対する検索結果が、ユーザの満足度を十分に満たさない場合がある。
【０００５】
なお、同様の課題は、音声検索システムに限られず、テキスト入力による検索システムにも発生する。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、検索結果に対するユーザの満足度を向上させる情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願にかかる情報処理装置は、受信部と、取得部と、生成部とを備える。受信部は、ユーザの検索メッセージを受信する。取得部は、ユーザの行動履歴を取得する。生成部は、行動履歴に基づく商品の検索結果を用いて、前記検索メッセージに対する応答メッセージを生成する。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、検索結果に対するユーザの満足度を向上させる情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態に係る情報処理の説明図である。
【図２】図２は、情報処理システムの構成例を示す図である。
【図３】図３は、情報処理装置の構成例を示す図である。
【図４Ａ】図４Ａは、行動履歴ＤＢに記憶されたユーザの発話履歴情報の一例である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、行動履歴ＤＢに記憶されたユーザの検索履歴情報の一例である。
【図４Ｃ】図４Ｃは、行動履歴ＤＢに記憶されたユーザの商品購入履歴情報の一例である。
【図５】図５は、商品ＤＢに記憶された商品に関するデータの一例である。
【図６】図６は、ユーザの行動履歴に基づいた確率値の推移の一例を示す図である。
【図７】図７は、応答メッセージ候補に対するスコアの一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る応答メッセージ生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願にかかる情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願にかかる情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムが限定されるものではない。
【００１１】
[１．情報処理]
実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の説明図である。
【００１２】
情報処理装置１は、ユーザの端末装置２からユーザの発話に基づく商品検索メッセージを受信する（ステップＳ１）。例えば、情報処理装置１は、ユーザから「テレビが欲しい」とする発話に基づく商品検索メッセージを受信する。
【００１３】
情報処理装置１は、商品検索メッセージと、行動履歴ＤＢ３１（図３参照）に記憶されたユーザの行動履歴情報とから、統計モデルを用いて、商品検索メッセージに対する商品候補を選択する（ステップＳ２）。なお、ここでは、商品には、サービスが含まれる。
【００１４】
ユーザの行動履歴情報には、過去のユーザの発話履歴情報、ユーザの検索履歴情報、ユーザの商品閲覧履歴情報などが含まれる。過去のユーザの発話履歴情報には、今回の商品検索メッセージが含まれない。以降において、過去のユーザの発話履歴情報を、ユーザの発話履歴情報として記載する。
【００１５】
ユーザの発話履歴情報は、ユーザが端末装置２を介して他のユーザとの間で行った対話の内容や、情報処理装置１との間で行った対話の内容から抽出された単語情報であり、行動履歴ＤＢ３１にデータとして記憶される。
【００１６】
ユーザの検索履歴情報は、ユーザが端末装置２を介して行った検索によって入力された単語情報や、ユーザによりクリックされたコンテンツ情報、例えば、ユーザにクリックされた記事中の単語情報であり、行動履歴ＤＢ３１にデータとして記憶される。
【００１７】
ユーザの商品閲覧履歴情報は、ユーザが端末装置２によって閲覧したウェブページの情報や、ユーザの商品購入履歴に関する情報であり、行動履歴ＤＢ３１にデータとして記憶される。
【００１８】
統計モデルは、詳しくは後述するが、多くのユーザによって選択された商品を統計的に表したモデルであり、カテゴリ別に確率値として設定されたモデルである。
【００１９】
例えば、ユーザが「テレビが欲しい」と発話した場合に、ユーザの行動履歴情報を用いない場合には、統計モデルを用いた商品検索では、「Ａ社製のテレビ」と「Ｂ社製のテレビ」とが同じ確率値であったとする。
【００２０】
これに対し、ユーザが「Ａ社のＤＶＤレコーダー」を購入していた場合、情報処理装置１は、ユーザの商品購入履歴に基づいて、統計モデルにおける「Ａ社」の確率値を高くする。これにより、「Ａ社製のテレビ」が商品候補として選択されやすくなる。
【００２１】
情報処理装置１は、商品選択結果を用いて、商品検索メッセージに対する応答メッセージを生成する（ステップＳ３）。上記の場合、情報処理装置１は、例えば、「Ａ社の○○テレビをお薦めします」とする応答メッセージを生成する。
【００２２】
情報処理装置１は、生成した応答メッセージをユーザの端末装置２に送信する（ステップＳ４）。
【００２３】
このように、情報処理装置１は、商品検索メッセージに対して、ユーザの行動履歴情報に基づいて商品候補を選択し、商品選択結果を用いて応答メッセージを生成する。これにより、ユーザの行動履歴情報に基づいた応答メッセージをユーザの端末装置２へ送信することができ、商品検索に対するユーザの満足度を向上させることができる。
【００２４】
[２．情報処理システム５の構成]
図２は、情報処理システム５の構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム５は、情報処理装置１と、端末装置２と、音声認識サーバ３と、音声合成サーバ４と、を備える。
【００２５】
端末装置２、音声認識サーバ３、音声合成サーバ４、および情報処理装置１は、ネットワークＮを介して無線または有線で互いに通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local  Area  Network）や、インターネットなどのＷＡＮ（Wide  Area  Network）である。
【００２６】
端末装置２は、スマートフォンや、タブレット型端末や、デスクトップ型ＰＣ（Personal  Computer）や、ノート型ＰＣや、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等により実現される。
【００２７】
音声認識サーバ３は、音声情報に対して自然言語処理を実行し、音声データをテキストデータに変換する装置である。音声認識サーバ３は、端末装置２から発話の音声データを受信すると、音声データをテキストデータに変換する。音声認識サーバ３は、音声データを変換したテキストデータを情報処理装置１に送信する。
【００２８】
音声合成サーバ４は、情報処理装置１によって生成された応答メッセージのテキストデータを音声データに変換する。音声合成サーバ４は、テキストデータを変換した音声データを、端末装置２に送信する。
【００２９】
情報処理装置１は、端末装置２から送信されたテキストデータ、または音声認識サーバ３を介して音声データが変換されたテキストデータに基づいて、応答メッセージのテキストデータを生成する。情報処理装置１は、生成した応答メッセージのテキストデータを、音声合成サーバ４、および端末装置２に送信する。
【００３０】
なお、音声認識サーバ３や音声合成サーバ４を、情報処理装置１と一体的に構成してもよい。また、端末装置２が、音声認識機能や、音声合成機能を有する場合には、これらの機能を用いて、音声データとテキストデータとを変換してもよい。
【００３１】
[３．情報処理装置１の構成]
次に、実施形態に係る情報処理装置１について、図３を参照し説明する。図３は、情報処理装置１の構成例を示す図である。
【００３２】
ここでは、端末装置２から、ユーザの発話による音声データが送信され、音声データを端末装置２へ送信する例、すなわち、音声による対話を一例として説明するが、テキストデータによる対話であってもよい。
【００３３】
情報処理装置１は、ユーザにより商品検索が行われた場合に、端末装置２（図２参照）から音声認識サーバ３（図２参照）を介して送信された商品検索メッセージに対する応答メッセージを生成する応答生成装置である。情報処理装置１は、受信部１０と、送信部２０と、記憶部３０と、処理部４０とを備える。
【００３４】
受信部１０は、ネットワークＮを介して、ユーザによる端末装置２の操作情報を受信する。操作情報には、ユーザの発話に基づくメッセージや、行動履歴情報が含まれる。ユーザの発話に基づくメッセージには、商品検索に関する商品検索メッセージなどが含まれる。なお、行動履歴情報は、端末装置２による位置情報などを含んでもよい。
【００３５】
受信部１０は、ユーザが発話により商品検索を行った場合には、音声認識データ（図２参照）によって変換された商品検索メッセージに対応するテキストデータを受信する。すなわち、受信部１０は、ユーザの音声メッセージを商品検索メッセージとして受信する。
【００３６】
記憶部３０は、行動履歴ＤＢ３１と、商品ＤＢ３２と、統計モデル記憶部３３と、対話モデル記憶部３４と、言語モデル記憶部３５とを備える。記憶部３０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。
【００３７】
行動履歴ＤＢ３１は、受信部１０によって受信した操作情報から、後述する解析部４１によって抽出された、ユーザの行動履歴情報に関するデータを記憶する。行動履歴ＤＢ３１は、図４Ａ〜図４Ｃに示すように、ユーザの行動履歴情報についてまとめたデータを記憶する。図４Ａは、行動履歴ＤＢ３１に記憶されたユーザの発話履歴情報の一例である。図４Ｂは、行動履歴ＤＢ３１に記憶されたユーザの検索履歴情報の一例である。図４Ｃは、行動履歴ＤＢ３１に記憶されたユーザの商品購入履歴情報の一例である。なお、単語などは、個別のＩＤとして記憶されるが、図４Ａ〜図４Ｃでは説明のため単語で示している。
【００３８】
図４Ａに示すように、例えば、行動履歴ＤＢ３１は、ユーザの発話履歴情報から抽出された単語、およびその出現回数を記憶する。また、図４Ｂに示すように、行動履歴ＤＢ３１は、ユーザの検索履歴情報から抽出された単語、およびその検索回数を記憶する。また、図４Ｃに示すように、行動履歴ＤＢ３１は、ユーザの商品購入履歴を記憶する。
【００３９】
また、行動履歴ＤＢ３１は、ユーザの個別情報、例えば、性別、年齢などの情報を記憶してもよい。
【００４０】
商品ＤＢ３２は、図５に示すように、商品の情報をまとめたデータを記憶する。図５は、商品ＤＢ３２に記憶された商品に関するデータの一例である。商品ＤＢ３２には、商品ごとに、商品名、メーカー、カテゴリ、カラーなど商品の情報が対応付けて記憶されている。なお、商品名や、メーカーは、個別のＩＤとして記憶されるが、図５では説明のため商品名などを示している。
【００４１】
商品ＤＢ３２では、各商品を分類するためのカテゴリが付されている。なお、カテゴリは、１つの商品に複数付されてもよく、階層に分けて付されてもよい。カテゴリとしては、プレゼントなど、目的などに応じたカテゴリであってもよい。
【００４２】
商品ＤＢ３２は、情報処理装置１の外部に設けたサーバに備えられてもよい。この場合、情報処理装置１は、ネットワークＮを介して、商品ＤＢ３２から商品に関するデータを取得する。
【００４３】
統計モデル記憶部３３は、商品を選択する際に使用する統計モデルを記憶する。統計モデル記憶部３３は、予め設定された統計モデルを記憶する。統計モデルは、ネットワークＮを介して新たに取得され、更新されてもよい。
【００４４】
統計モデルは、多くの他のユーザ情報に基づいて商品の選択結果を統計的にまとめたモデルである。例えば、統計モデルは、多くの他のユーザへのアンケートや、商品の購入数などに基づいて生成されたモデルであり、或るカテゴリにおいて一般的に商品が選択される確率値を示すモデルである。すなわち、統計モデルは、各ユーザに提示する商品を選択する際に、ユーザの行動履歴情報を考慮せずに統計的にどの商品を選択するのがよいか、ということを示すモデルである。
【００４５】
対話モデル記憶部３４は、ユーザの商品検索メッセージに対し、対となる応答メッセージ候補の出現率情報を有する対話モデルを記憶する。対話モデル記憶部３４は、予め設定された対話モデルを記憶する。対話モデルは、ネットワークＮを介して新たに取得され、更新されてもよい。
【００４６】
対話モデルは、ウェブや、ツイッター（登録商標）などから得ることができる、他のユーザなどの対話内容を事例として学習されたモデルである。対話モデルは、例えば、ユーザの発話が「＊＊＊が欲しい」である場合に、「＊＊＊が欲しい」に対し、「○○はどうですか？」や、「いいね」などといった応答メッセージ候補の出現率を統計的にまとめたモデルであり、商品検索メッセージに対する応答メッセージ候補を生成するモデルである。
【００４７】
対話モデルでは、商品検索メッセージに対し、出現率に応じて、商品検索メッセージに対する応答メッセージ候補に重み付けが行われている。例えば、「＊＊＊が欲しい」とする発話に対し、対話において「いいね」とする返答の方が、「○○はどうですか？」とする返答よりも頻度が多い場合には、「いいね」に対して大きい重みが付される。すなわち、対話モデルは、出現率の高い応答メッセージ候補が選択される確率値が高くなるようにスコアが付されている。なお、対話モデルは、カテゴリごとに分類されてもよい。
【００４８】
また、対話モデルは、商品検索メッセージに対する応答メッセージ候補の生成に限られず、対話における返答メッセージ候補を生成する際にも使用される。
【００４９】
言語モデル記憶部３５は、応答メッセージ候補の出現率情報を有する言語モデルを記憶する。言語モデル記憶部３５は、予め設定された言語モデルを記憶する。言語モデルは、ネットワークＮを介して新たに取得され、更新されてもよい。
【００５０】
言語モデルは、ウェブや、ツイッターなどから得ることができる、他のユーザなどの対話内容を事例として学習されたモデルであるが、商品検索メッセージを考慮しない点で、対話モデルとは異なる。すなわち、言語モデルは、商品検索メッセージの内容に関わらず、一般的な対話の中で使用される応答メッセージ候補の出現率を統計的にまとめたモデルである。
【００５１】
言語モデルでは、応答メッセージ候補の出現率に応じて重み付けされたスコアが応答メッセージ候補に付されている。例えば、「いいね」、「そうだね」など、出現率が所定率よりも高い高頻度の応答メッセージ候補に対して大きいスコアが付される。
【００５２】
処理部４０は、解析部４１と、ユーザ情報取得部４２と、商品候補選択部４３と、応答生成部４４とを備える。
【００５３】
解析部４１は、受信部１０によって受信した操作情報を解析する。解析部４１は、受信部１０によってテキストデータが受信されると、形態素解析等を用いてテキストデータを解析し、テキストデータに含まれる単語群を抽出する。
【００５４】
解析部４１は、ユーザの発話により、商品検索メッセージとして受信部１０により、例えば、「かっこいい薄型のテレビが欲しい」とするテキストデータが受信された場合、解析部４１は、「かっこいい」、「薄型」、「テレビ」、「欲しい」の単語を抽出する。そして、商品検索に関する内容であると特定する。
【００５５】
解析部４１は、ユーザの行動履歴情報を解析する。解析部４１は、ユーザが端末装置２を介して検索を行った場合に、検索によって入力された単語や、ユーザによりクリックされた記事中の単語を抽出する。
【００５６】
また、解析部４１は、ユーザがウェブページを閲覧した場合に、閲覧したウェブページに関するキーワードとなる単語を抽出する。また、解析部４１は、ユーザがネットワークＮを介して商品を購入した場合に、商品購入履歴に関する情報、例えば、購入した商品名や、商品を製造しているメーカーや、購入日などを抽出する。
【００５７】
解析部４１によって抽出された単語などは、ユーザの行動履歴情報に関するデータとして行動履歴ＤＢ３１に記憶される。
【００５８】
ユーザ情報取得部４２は、行動履歴ＤＢ３１に記憶されたユーザの行動履歴情報を取得する。具体的には、商品検索メッセージが受信されると、ユーザ情報取得部４２は、行動履歴ＤＢ３１からユーザの行動履歴情報を読み出す。
【００５９】
商品候補選択部４３は、商品検索メッセージに対して、統計モデルとユーザの行動履歴情報とに基づいて商品候補を選択する。商品候補選択部４３は、統計モデルを使用する際にユーザの行動履歴情報に基づいて商品を選択する確率値を調整する。そして商品候補選択部４３は、ユーザの行動履歴情報に基づいて商品を選択する確率値が調整された統計モデルを用いて商品候補を選択する。商品候補選択部４３は、例えば、統計モデルの確率値に係数を乗算し、統計モデルにおいて商品が選択される確率値を調整する。
【００６０】
ここで、ユーザの行動履歴情報に基づく、商品候補の選択について、図６を参照し説明する。図６は、ユーザの行動履歴情報に基づいた確率値の推移の一例を示す図である。ここでは、ユーザの商品検索メッセージが「かっこいい薄型のテレビが欲しい」であったとする。
【００６１】
ユーザの行動履歴情報に基づかない統計モデル、すなわち統計モデル記憶部３３に記憶されている統計モデルをそのまま用いた場合、商品候補が選択される確率値が、「○○テレビ」、「××テレビ」、および「×××テレビ」でともに「２０％」であったとする。
【００６２】
ユーザが、過去に「Ａ社の黒のＤＶＤレコーダー」を購入していた場合、商品候補選択部４３は、ユーザの行動履歴情報（商品購入履歴情報）に基づいて、統計モデルにおいて商品を選択する確率値を調整し、商品候補選択部４３は、「Ａ社」、および「黒」の情報を含む「○○テレビ」、および「黒」の情報を含む「×××テレビ」の確率値を大きくする。なお、「××テレビ」の確率値を小さくしてもよい。
【００６３】
このように、商品候補選択部４３は、ユーザの行動履歴情報に基づいて統計モデルにおいて商品を選択する確率値を調整し、商品候補を選択する。図６の例では、商品候補選択部４３は、「Ａ社」の「○○テレビ」を商品候補として選択する。
【００６４】
また、商品候補選択部４３は、選択した商品候補に対してスコアを付す。商品候補選択部４３は、固定のスコアを選択した商品候補に付してもよく、また確率値に応じてスコアを付してもよい。確率値に応じてスコアを付す場合には、商品候補選択部４３は、確率値が大きい商品候補ほど、大きいスコアを付す。
【００６５】
なお、商品候補選択部４３は、複数の商品を商品候補として選択してもよい。この場合、商品候補選択部４３は、確率値が大きい商品候補ほど、大きいスコアを付す。
【００６６】
上記一例では、ユーザの行動履歴情報として、ユーザの商品購入履歴情報に基づいて統計モデルにおいて商品を選択する確率値を調整した例を用いて説明したが、ユーザの行動履歴情報として、発話履歴情報、検索履歴情報、および他の商品閲覧履歴情報に基づいても統計モデルにおいて商品を選択する確率値を調整する。
【００６７】
商品候補選択部４３は、ユーザの発話履歴に基づいて統計モデルにおいて商品を選択する確率値を調整し、発話において出現回数（出現頻度）が多い単語の確率値を小さくする。
【００６８】
また、商品候補選択部４３は、ユーザの検索履歴情報に基づいて統計モデルにおいて商品を選択する確率値を調整し、検索における入力回数（出現頻度）などが多い単語の確率値を小さくする。
【００６９】
また、商品候補選択部４３は、商品閲覧履歴情報に基づいて統計モデルにおいて商品を選択する確率値を調整し、閲覧回数が多いウェブページの情報に関する単語の確率値を小さくする。
【００７０】
これらにより、商品候補を選択するにあたり、商品候補選択部４３は、ユーザが予想しない意外性の高い商品を商品候補として選択することができる。
【００７１】
なお、商品候補選択部４３は、例えば、ユーザの発話履歴情報に基づいて統計モデルにおいて商品を選択する確率値を調整し、発話において入力回数（出現頻度）が多い単語の確率値を大きくすると、ユーザが好む商品や、興味を持っている商品を商品候補として選択することができる。ユーザの検索履歴情報などにおいても、同様である。
【００７２】
また、商品候補選択部４３は、一定の周期（不定周期を含む）で、例えば、発話における出現回数の高い単語の確率値を大きくしたり、小さくしたりしてもよい。
【００７３】
これにより、商品候補選択部４３は、意外性の高い商品を選択しつつ、ユーザが好む商品や、興味を持っている商品を商品候補として選択することができる。
【００７４】
また、商品候補選択部４３は、ユーザの商品購入履歴情報に基づいて、ユーザが購入した商品については、所定時間が経過するまで確率値を小さくしてもよい。所定時間は、予め設定された時間であり、例えば、一定の時間としてもよく、商品に応じて設定されてもよい。
【００７５】
これにより、商品候補選択部４３は、ユーザの商品購入後、短期間で、ユーザが購入した商品と同じ商品を商品候補として選択することを抑制することができる。
【００７６】
このように、ユーザの行動履歴情報に基づいて、統計モデルにおいて商品を選択する確率値を調整することで、商品候補選択部４３は、ユーザに特有の商品候補を選択することができる。これにより、情報処理装置１は、商品検索メッセージに対し、ユーザの満足度を向上させることができる。
【００７７】
応答生成部４４は、商品候補選択部４３によって選択された商品候補と、対話モデルと、言語モデルとを用いて、商品検索メッセージに対する応答メッセージを生成する。応答生成部４４は、例えば、商品候補におけるスコアと、検索メッセージに対する対話モデルを用いた応答メッセージ候補のスコアと、応答メッセージ候補に対する言語モデルのスコアとに基づいてスコアが高い応答メッセージ候補を選択し、応答メッセージを生成する。
【００７８】
応答生成部４４は、対話モデルを用いて、商品検索メッセージに対する応答メッセージ候補、およびそのスコアを抽出する。また、応答生成部４４は、言語モデルを用いて、応答メッセージ候補のスコアを抽出する。
【００７９】
応答生成部４４は、応答メッセージ候補に商品候補が含まれている場合には、応答メッセージ候補のスコアに、商品候補のスコアを加算する。また、応答生成部４４は、応答メッセージ候補のスコアから、応答メッセージ候補に対する言語モデルのスコアを減算する。
【００８０】
そして、応答生成部４４は、スコアが最も高い応答メッセージ候補を、音声メッセージとなる応答メッセージとして選択する。
【００８１】
例えば、図７に示すように、商品検索メッセージが「かっこいい薄型のテレビが欲しい」であった場合に、対話モデルでは、一般的な応答である「いいね」、「そうだね」といった応答メッセージ候補のスコアが高い（例えば、「５０」）。そのため、言語モデルを用いずに対話モデルのみを用いると、商品検索メッセージに対して、「いいね」、「そうだね」とする応答メッセージ候補の合計スコア（「５０」）が、「Ａ社の○○テレビをお薦めします」とする応答メッセージ候補の合計スコア（「４０」）よりも高くなる。図７は、応答メッセージ候補に対するスコアの一例を示す図である。
【００８２】
したがって、「いいね」や、「そうだね」といった応答メッセージ候補が応答メッセージとして選択される。そのため、商品検索メッセージに適した応答メッセージ候補が応答メッセージとして選択されず、ユーザの満足度が低下するおそれがある。
【００８３】
本実施形態に係る応答生成部４４は、言語モデルによるスコアを考慮するので、「Ａ社の○○テレビをお薦めします」とする応答メッセージ候補の合計スコア「３５」が、「いいね」、「そうだね」とする応答メッセージ候補の合計スコア「０」よりも大きくなる。
【００８４】
これにより、商品検索メッセージ「かっこいい薄型のテレビが欲しい」に対して、ユーザの行動履歴情報に基づいた「Ａ社の○○テレビをお薦めします」とする応答メッセージ候補が、応答メッセージとして選択される。そのため、ユーザの満足度を向上させることができる。
【００８５】
送信部２０は、ネットワークＮを介して、端末装置２や、音声合成サーバ４（図２参照）に、応答生成部４４によって作成された応答メッセージを送信する。
【００８６】
[４．応答メッセージ生成処理]
次に、実施形態に係る応答メッセージ生成処理について図８を参照し説明する。図８は、実施形態に係る応答メッセージ生成処理の一例を示すフローチャートである。
【００８７】
処理部４０は、受信部１０によって商品検索メッセージが受信されると（ステップＳ１０）、行動履歴ＤＢ３１からユーザの行動履歴情報を取得する（ステップＳ１１）。
【００８８】
処理部４０は、ユーザの行動履歴情報と、商品検索メッセージとに基づいて、統計モデルにおいて商品を選択する確率値を調整して、商品ＤＢ３２から確率値が高い商品候補を選択する（ステップＳ１２）。
【００８９】
処理部４０は、商品検索メッセージに基づいて、対話モデルを用いて、検索メッセージに対応する応答メッセージ候補を選択する（ステップＳ１３）。
【００９０】
処理部４０は、選択した商品候補のスコアと、対話モデルにおける応答メッセージ候補のスコアと、言語モデルにおける応答メッセージ候補のスコアとに基づいて、スコアが最も高い応答メッセージ候補を、応答メッセージとして選択する(ステップＳ１４)。
【００９１】
処理部４０は、選択した応答メッセージを送信部２０からユーザの端末装置２へ送信する（ステップＳ１５）。
【００９２】
[５．変形例]
上記実施形態に加えて、以下の変形例を適用することも可能である。
【００９３】
統計モデルは、ユーザの行動履歴情報に基づいて生成されたモデルであってもよい。すなわち、統計モデル記憶部３３は、行動履歴ＤＢに記憶されたユーザの行動履歴に基づいて、商品を選択する確率値が調整され、生成された統計モデルを記憶してもよい。
【００９４】
また、情報処理装置１は、例えば、ユーザの行動履歴情報に基づいて商品を選択する確率値が調整された統計モデルを、受信部１０を介して外部から取得し、統計モデル記憶部３３に記憶してもよい。
【００９５】
商品候補選択部４３は、例えば、商品閲覧履歴情報や、ユーザの個別情報（例えば、性別、年齢）など属性が、推薦条件に一致する回数を集計し、集計結果に応じて商品を推薦する推薦システムを用いて選択された商品を考慮して、商品候補を選択してもよい。
【００９６】
また、商品候補選択部４３は、統計モデルの代わりに、推薦システムにおける推薦モデルを用いて商品候補を選択してもよい。
【００９７】
また、商品候補選択部４３は、検索ログで上位の商品や、最新のニュース記事に含まれる商品の確率値を大きくして、商品候補を選択してもよい。
【００９８】
これにより、商品候補選択部４３は、現在のトレンドに応じた商品を商品候補として選択することができる。
【００９９】
商品候補選択部４３は、例えば、受信部１０を介して、ユーザと行動履歴が類似する類似ユーザの行動履歴情報を取得し、類似ユーザの返答率が高い応答メッセージに含まれる単語の確率値、つまり類似ユーザによる返答率が高い商品に対する確率値を大きくしてもよい。
【０１００】
これにより、商品候補選択部４３は、類似ユーザによる満足度が高い商品を、商品候補として選択することができる。そのため、情報処理装置１は、対話による商品検索に対し、ユーザの満足度を向上させることができる。
【０１０１】
また、商品候補選択部４３は、商品ＤＢ３２において、予めカテゴリごとに商品をまとめ、その中で確率値を調整してもよい。
【０１０２】
これにより、商品候補選択部４３は、カテゴリに応じて商品選択を素早く行うことができる。
【０１０３】
商品候補選択部４３は、商品候補を選択する場合に、ユーザの商品検索メッセージに対し、対話モデルを用いて応答メッセージ候補を考慮して選択してもよい。例えば、対話モデルにおいて自然な応答となる商品を含む応答メッセージ候補に対する確率値を大きくしてもよい。
【０１０４】
これにより、商品候補選択部４３は、自然な応答となる応答メッセージ候補に含まれる商品であり、ユーザの行動履歴情報に基づいた商品候補を選択することができる。そのため、情報処理装置１は、対話による商品検索に対し、ユーザの満足度を向上させることができる。
【０１０５】
また、商品候補選択部４３は、強化学習モデルを用いて、ユーザの行動履歴情報に基づいて商品候補を選択してもよい。強化学習モデルでは、ユーザの行動履歴を「状態」とし、選択した商品候補を「行動」とし、行動、すなわち選択した商品候補における応答メッセージに対するユーザの返答に基づくスコアを「報酬」とし、商品候補選択部４３は、報酬の積算値が最も高い商品を選択する。
【０１０６】
例えば、予め設定された一定時間以内に、ユーザから返答があり、その内容がポジティブな内容である場合の報酬を「＋１」とし、その内容がネガティブな内容である場合の報酬を「−１」とする。また、予め設定された一定時間以内に、ユーザから返答がない場合の報酬を「０」とする。
【０１０７】
これにより、商品候補選択部４３は、ユーザの行動履歴情報に基づいて、ユーザが好む商品候補を素早く選択することができる。
【０１０８】
応答生成部４４は、応答メッセージ候補の中で、商品候補を含まない応答メッセージ候補を応答メッセージとして選択しなくてもよい。
【０１０９】
これにより、情報処理装置１は、商品候補を含む応答メッセージをユーザの端末装置２へ送信することができる。そのため、情報処理装置１は、対話による商品検索に対し、ユーザの満足度を向上させることができる。
【０１１０】
また、応答生成部４４は、１回目の応答メッセージを選択する場合に、商品候補のスコアを小さくして応答メッセージを選択してもよい。なお、対話による商品検索に対し、対話回数が多くなるほど、商品候補のスコアを大きくしてもよい。
【０１１１】
これにより、情報処理装置１は、ユーザとの対話回数を増やすことができる。
【０１１２】
また、応答生成部４４は、対話モデルにおいて、一般的な応答が選択される確率が小さくなるように、対話モデルの目的関数を修正して学習された対話モデルを用いて応答メッセージ候補を選択してもよい。
【０１１３】
これにより、応答生成部４４は、対話モデルのみを用いた場合でも、一般的な応答となる応答メッセージ候補が応答メッセージとして選択される確率を小さくし、商品検索メッセージに対し、自然な応答メッセージを選択することができる。
【０１１４】
また、商品検索メッセージなどを実数ベクトルで示す分散表現を用いてもよい。そして、対話モデルを、ウェブや、ツイッター（登録商標）などから得られる対話内容を学習データとして取集し、商品検索メッセージにおける分散表現と、商品検索メッセージに対して相応しい対となる応答メッセージ候補における分散表現とが、分散表現空間上で近くに存在するように学習してもよい。対話モデルは、例えば、ＬＳＴＭ（Long  Short-Term  Memory）などを備えた、ＲＮＮ（Recurrent  Neural  Network）の技術を用いて学習され、生成される。
【０１１５】
これにより、応答生成部４４は、表現の一部が異なる商品検索メッセージに対して、同一の応答メッセージ候補を選択することができ、表現の一部が異なる商品検索メッセージに対しても適切な応答メッセージを生成することができ、応答メッセージに対するユーザの満足度を向上させることができる。
【０１１６】
なお、上記変形例を適宜組み合わせることも可能である。例えば、情報処理装置１は、ユーザの行動履歴情報に基づいて商品を選択する確率値が調整された推薦モデルを、受信部１０を介して外部から取得してもよい。
【０１１７】
[６．効果]
実施形態に係る情報処理装置１は、受信部１０と、ユーザ情報取得部４２と、応答生成部４４とを備える。受信部１０は、ユーザの商品検索メッセージを受信する。ユーザ情報取得部４２は、ユーザの行動履歴情報を取得する。応答生成部４４は、行動履歴情報に基づく商品の検索結果を用いて、商品検索メッセージに対する応答メッセージを生成する。
【０１１８】
これにより、応答生成部４４は、ユーザの行動履歴情報に基づいて選択された商品候補に関する応答メッセージを生成することができる。そのため、情報処理装置１は、商品検索結果に対するユーザの満足度を向上させることができる。
【０１１９】
商品候補選択部４３は、ユーザの行動履歴情報に基づいて、統計モデルにおいて商品を選択する確率値を調整する。
【０１２０】
これにより、商品候補選択部４３は、ユーザの行動履歴情報に応じて商品候補を選択することができる。そのため、情報処理装置１は、商品検索結果に対するユーザの満足度を向上させることができる。
【０１２１】
商品候補選択部４３は、ユーザの発話履歴情報を含む行動履歴情報に基づいて、発話履歴に含まれる商品が選択される確率値を調整する。
【０１２２】
例えば、ユーザの発話履歴に含まれる商品（単語）の出現頻度が大きいほど、その商品が選択される確率値を小さくする。これにより、商品候補選択部４３は、意外性の高い商品を商品候補として選択することができる。
【０１２３】
商品候補選択部４３は、ユーザの検索履歴情報を含む行動履歴情報に基づいて、統計モデルにおいて商品を選択する確率値を調整する。
【０１２４】
例えば、ユーザの検索履歴時に入力される商品（単語）の出現頻度が大きいほど、その商品が選択される確率値を小さくする。これにより、商品候補選択部４３は、意外性の高い商品を商品候補として選択することができる。
【０１２５】
商品候補選択部４３は、ユーザの閲覧履歴情報を含む行動履歴情報に基づいて、統計モデルにおいて商品を選択する確率値を調整する。
【０１２６】
例えば、ユーザの閲覧回数が多いウェブページの情報に関する単語の確率値を小さくする。これにより、商品候補選択部４３は、意外性の高い商品を商品候補として選択することができる。
【０１２７】
商品候補選択部４３は、類似ユーザによる返答率が高い商品に対する確率値を大きくしてもよい。これにより、商品候補選択部４３は、類似ユーザによる満足度が高い商品を、商品候補として選択することができる。そのため情報処理装置１は、ユーザの満足度を向上させることができる。
【０１２８】
受信部１０は、商品検索メッセージとして、音声メッセージを受信し、応答生成部４４は、応答メッセージとして、音声メッセージを生成する。
【０１２９】
これにより、情報処理装置１は、音声による対話によって、ユーザの満足度を向上させた商品検索を行うことができる。
【０１３０】
応答生成部４４は、応答メッセージ候補の出現率情報を有する言語モデルと、商品検索メッセージに対し、対となる応答メッセージ候補の出現率情報を有する対話データと、商品候補とに基づいて、商品検索メッセージに対する応答メッセージを生成する。
【０１３１】
これにより、応答生成部４４は、商品検索メッセージに対して自然な応答メッセージを生成することができる。
【０１３２】
応答生成部４４は、言語モデルにおける出現率が所定率よりも高い高頻度の応答メッセージ候補が応答メッセージとして選択される確率値を低くする。
【０１３３】
これにより、応答生成部４４は一般的に応答メッセージとして頻度が高い応答メッセージ候補が、応答メッセージとして選択されることを抑制しつつ、検索メッセージに対して自然な応答メッセージを生成することができる。
【０１３４】
[７．ハードウェアの構成]
上記してきた実施形態に係る情報処理装置１は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図９は、情報処理装置１の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１３５】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１３６】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が決定したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。
【０１３７】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、決定したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【０１３８】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１３９】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、処理部４０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１４０】
以上、本願の実施形態及び変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１４１】
[８．その他]  
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１４２】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１４３】
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０１４４】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、受信部１０は、受信手段や受信回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１４５】
１      情報処理装置
２      端末装置
１０    受信部
２０    送信部
３０    記憶部
３１    行動履歴ＤＢ
３２    商品ＤＢ
４０    処理部
４１    解析部
４２    ユーザ情報取得部（取得部）
４３    商品候補選択部（調整部）
４４    応答生成部（生成部）
【図１】
2018045320.tif 000003
【図２】
2018045320.tif 000004
【図３】
2018045320.tif 000005
【図４Ａ】
2018045320.tif 000006
【図４Ｂ】
2018045320.tif 000007
【図４Ｃ】
2018045320.tif 000008
【図５】
2018045320.tif 000009
【図６】
2018045320.tif 000010
【図７】
2018045320.tif 000011
【図８】
2018045320.tif 000012
【図９】
2018045320.tif 000013