(57)【要約】【課題】エンパワメントの効果を評価する複数の属性の対話パラメータを考慮して、効率的なエンパワメントを行うシステムを実現する。【解決手段】対話情報をユーザに出力することによってエンパワメントを行うシステムであって、システムは、プロセッサ、メモリ、及びインタフェースを有する計算機と、複数の種類の信号を計測する計測装置と、を備え、プロセッサは、計測装置によって計測された複数の信号に基づいて、エンパワメントを行うユーザの状態を評価する複数の属性の対話パラメータの値を算出し、複数の属性の対話パラメータの値に基づいて、変更対象の対話パラメータである選択パラメータを選択し、選択パラメータの値を変更するための対話情報を決定し、決定された対話情報をユーザに対して出力する。【選択図】  図３
2018120405.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対話情報をユーザに出力することによってエンパワメントを行うシステムであって、
前記システムは、プロセッサ、メモリ、及びインタフェースを有する計算機と、複数の種類の信号を計測する計測装置と、を備え、
前記プロセッサは、
前記計測装置によって計測された複数の信号に基づいて、エンパワメントを行うユーザの状態を評価する複数の属性の対話パラメータの値を算出し、
前記複数の属性の対話パラメータの値に基づいて、変更対象の対話パラメータである選択パラメータを選択し、
前記選択パラメータの値を変更するための対話情報を決定し、
前記決定された対話情報をユーザに対して出力することを特徴とするシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって、
前記計算機は、エンパワメントを行うユーザの状態を評価する複数の属性の対話パラメータの各々について、出力する対話情報を決定するための選択アルゴリズムを有し、
前記プロセッサは、前記選択パラメータに対応する前記選択アルゴリズムを用いて、前記選択パラメータの値を変更するための対話情報を決定することを特徴とするシステム。
【請求項３】
請求項２に記載のシステムであって、
前記計算機は、前記選択パラメータを選択するための選択ポリシ情報を保持し、
前記選択ポリシ情報は、前記選択パラメータの選択基準である、前記複数の属性の対話パラメータの値の基準閾値を含み、
前記プロセッサは、前記選択ポリシ情報及び前記複数の属性の対話パラメータの値に基づいて、前記選択パラメータを選択することを特徴とするシステム。
【請求項４】
請求項３に記載のシステムであって、
前記計算機は、前記複数の属性の対話パラメータの値、前記選択パラメータ、及び前記ユーザに出力された対話情報を対応付けた対話履歴情報を保持し、
前記プロセッサは、
前記複数の属性の対話パラメータ間の相関関係、及び前記複数の属性の対話パラメータと前記ユーザに出力された対話情報との間の相関関係を分析し、
前記分析の結果に基づいて、前記複数の属性の対話パラメータの各々の基準閾値を更新することを特徴とするシステム。
【請求項５】
請求項４に記載のシステムであって、
前記プロセッサは、前記分析の結果に基づいて、前記複数の属性の対話パラメータの各々の新たな対話情報を生成することによって前記選択アルゴリズムを更新することを特徴とするシステム。
【請求項６】
請求項５に記載のシステムであって、
前記複数の属性の対話パラメータは、ユーザの知的能及び精神状態を評価するエンパワメントパラメータ、並びに、エンパワメントに対するユーザの継続意欲を評価する継続性パラメータを含むことを特徴とするシステム。
【請求項７】
請求項２に記載のシステムであって、
前記計算機は、第１属性の対話パラメータについて、時間と、前記第１属性の対話パラメータの変化量との間の関係性を示す定義情報を保持し、
前記プロセッサは、
前記第１属性の対話パラメータの目標値の入力を受け付け、
前記定義情報、前記第１属性の対話パラメータの目標値、及び前記第１属性の対話パラメータの現在の値に基づいて、前記第１属性の対話パラメータの値が前記目標値に到達するまでの予測時間を算出し、
前記予測時間を含む前記対話情報をユーザに対して出力することを特徴とするシステム。
【請求項８】
対話情報をユーザに出力することによってエンパワメントを行うシステムにおける対話情報の出力方法であって、
前記システムは、プロセッサ、メモリ、及びインタフェースを有する計算機と、複数の種類の信号を計測する計測装置と、を備え、
前記対話情報の出力方法は、
前記プロセッサが、前記計測装置によって計測された複数の信号に基づいて、エンパワメントを行うユーザの状態を評価する複数の属性の対話パラメータの値を算出する第１のステップと
前記プロセッサが、前記複数の属性の対話パラメータの値に基づいて、変更対象の対話パラメータである選択パラメータを選択する第２のステップと、
前記プロセッサが、前記選択パラメータの値を変更するための対話情報を決定する第３のステップと、
前記プロセッサが、前記決定された対話情報をユーザに対して出力する第４のステップと、を含むことを特徴とする対話情報の出力方法。
【請求項９】
請求項８に記載の対話情報の出力方法であって、
前記計算機は、エンパワメントを行うユーザの状態を評価する複数の属性の対話パラメータの各々について、出力する対話情報を決定するための選択アルゴリズムを有し、
前記第３のステップは、前記プロセッサが、前記選択パラメータに対応する前記選択アルゴリズムを用いて、前記選択パラメータの値を変更するための対話情報を決定するステップを含むことを特徴とする対話情報の出力方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の対話情報の出力方法であって、
前記計算機は、前記選択パラメータを選択するための選択ポリシ情報を保持し、
前記選択ポリシ情報は、前記選択パラメータの選択基準である、前記複数の属性の対話パラメータの値の基準閾値を含み、
前記第２のステップでは、前記プロセッサが、前記選択ポリシ情報及び前記複数の属性の対話パラメータの値に基づいて、前記選択パラメータを選択することを特徴とする対話情報の出力方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の対話情報の出力方法であって、
前記計算機は、前記複数の属性の対話パラメータの値、前記選択パラメータ、及び前記ユーザに出力された対話情報を対応付けた対話履歴情報を保持し、
前記対話情報の出力方法は、
前記プロセッサが、前記複数の属性の対話パラメータ間の相関関係、及び前記複数の属性の対話パラメータと前記ユーザに出力された対話情報との間の相関関係を分析するステップと、
前記プロセッサが、前記分析の結果に基づいて、前記複数の属性の対話パラメータの各々の基準閾値を更新するステップと、含むことを特徴とする対話情報の出力方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の対話情報の出力方法であって、
前記プロセッサが、前記分析の結果に基づいて、前記複数の属性の対話パラメータの各々の新たな対話情報を生成することによって前記選択アルゴリズムを更新するステップを含むことを特徴とする対話情報の出力方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の対話情報の出力方法であって、
前記複数の属性の対話パラメータは、ユーザの知的能及び精神状態を評価するエンパワメントパラメータ、並びに、エンパワメントに対するユーザの継続意欲を評価する継続性パラメータを含むことを特徴とする対話情報の出力方法。
【請求項１４】
請求項９に記載の対話情報の出力方法であって、
前記計算機は、第１属性の対話パラメータについて、時間と、前記第１属性の対話パラメータの変化量との間の関係性を示す定義情報を保持し、
前記第１のステップは、前記プロセッサが、前記第１属性の対話パラメータの目標値の入力を受け付けるステップを含み、
前記第４のステップは、
前記プロセッサが、前記定義情報、前記第１属性の対話パラメータの目標値、及び前記第１属性の対話パラメータの現在の値に基づいて、前記第１属性の対話パラメータの値が前記目標値に到達するまでの予測時間を算出するステップと、
前記プロセッサが、前記予測時間を含む前記対話情報をユーザに対して出力するステップと、を含むことを特徴とする対話情報の出力方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
対話によってエンパワメントを行うシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
対話によってエンパワメントを行うシステムでは、生体信号を計測し、当該生体信号に信号処理を実行することによって、被計測者の集中力、記憶力、語学力、及びコミュニケーション能力等の知的能力、並びに、気分及びストレス等の精神状態を評価するパラメータ（エンパワメントパラメータ）を算出し、活用する技術が提案されている。例えば、特許文献１に記載の技術が知られている。
【０００３】
特許文献１には、「車両を運転する運転者と対話を行う対話装置は、記憶部と、集中度測定部と、対話部と、を有している。記憶部は、運転者との対話内容の候補となる対話候補と、その対話候補の対話による前記運転者の運転に対する集中度の向上の度合いを示す対話効果とを対応付けた嗜好データベースを保持する。集中度測定部は、運転者の運転に対する集中度を測定する。対話部は、集中度測定部で測定される集中度が所定の閾値を下回ると、嗜好データベースにおける対話効果に基づいて対話候補を選択し、選択した対話候補による対話を実施し、対話の実施前と実施後の集中度に基づいて、対話による対話効果を算出し、嗜好データベースの対話効果を更新する。」ことが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−２４２７６３号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】MZ Poh et al.、“Advancements in noncontact, multiparameter physiological measurements using a webcam”、IEEE Transactions on Biomedical Engineering、vol.58、no.1、pp.7-11 (2011)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ユーザの知的能力の向上及び精神状態の改善等のエンパワメントの効果は、エンパワメントパラメータ以外のパラメータも影響する。例えば、エンパワメントの効果は、ユーザの注意状態、対話そのもの、及びエンパワメントに対する動機づけ等の継続意欲を評価するパラメータ（継続性パラメータ）の影響を受ける。
【０００７】
特許文献１に記載の装置は、エンパワメントパラメータのみに基づいて対話情報を選択しており、継続性パラメータ等のエンパワメントパラメータとは属性が異なるパラメータによるエンパワメントの効果への影響は考慮していない。そのため、従来のシステムでは、特定の条件下でのみ最適な対話情報を呈示できるだけである。
【０００８】
本発明は、エンパワメントパラメータ及び継続性パラメータ等の複数の属性の対話パラメータを考慮して、効果的なユーザの知的能力の向上及び精神状態の改善を実現できる技術、すなわち、効果的なエンパワメントを行う技術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】
【０００９】
本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、対話情報をユーザに出力することによってエンパワメントを行うシステムであって、前記システムは、プロセッサ、メモリ、及びインタフェースを有する計算機と、複数の種類の信号を計測する計測装置と、を備え、前記プロセッサは、前記計測装置によって計測された複数の信号に基づいて、エンパワメントを行うユーザの状態を評価する複数の属性の対話パラメータの値を算出し、前記複数の属性の対話パラメータの値に基づいて、変更対象の対話パラメータである選択パラメータを選択し、前記選択パラメータの値を変更するための対話情報を決定し、前記決定された対話情報をユーザに対して出力することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ユーザの状態を評価する対話パラメータに基づいて最適な対話情報をユーザに呈示できる。したがって、効果的なユーザの知的能力の向上及び精神状態の改善等、すなわち、効果的なエンパワメントを実現できる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施例１のエンパワメントを行うシステムの構成例を示す図である。
【図２】実施例１のシステムを用いてエンパワメントを行う場合の動作の流れの一例を説明する図である。
【図３】実施例１の計算機の詳細な構成の一例を示す図である。
【図４】実施例１の対話履歴情報の一例を示す図である。
【図５】実施例１の対話パラメータ学習情報の一例を示す図である。
【図６】実施例１の選択ポリシ情報の一例を示す図である。
【図７】実施例１の対話学習情報の一例を示す図である。
【図８】実施例１の生体信号情報の一例を示す図である。
【図９】実施例１の生体信号分析情報の一例を示す図である。
【図１０】実施例１の言語信号情報の一例を示す図である。
【図１１】実施例１の変化量分析情報の一例を示す図である。
【図１２】実施例１のパラメータ相関分析情報の一例を示す図である。
【図１３】実施例１の対話／パラメータ相関分析情報の一例を示す図である。
【図１４】実施例１の対話パラメータ学習モジュールが実行する処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１５】実施例１の対話情報学習モジュールが実行する処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１６】実施例１における対話パラメータ閾値の更新方法の概念を示す図である。
【図１７】実施例１の対話パラメータ算出モジュールが実行する処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１８】実施例１の対話情報算出モジュールが実行する処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１９】実施例１の対話情報出力モジュールが実行する処理の一例を説明するフローチャートである。
【図２０Ａ】実施例２の対話パラメータ学習情報の一例を示す図である。
【図２０Ｂ】実施例２の対話パラメータ学習情報の一例を示す図である。
【図２１Ａ】実施例２の生体信号分析情報の一例を示す図である。
【図２１Ｂ】実施例２の生体信号分析情報の一例を示す図である。
【図２２】実施例２の対話パラメータ学習モジュールが実行する処理の一例を説明するフローチャートである。
【図２３】実施例３のエンパワメントを行うシステムの構成例を示す図である。
【図２４】実施例５の計算機に対する設定を行うためのＧＵＩの一例を示す図である。
【図２５】実施例５の計算機に対する設定を行うためのＧＵＩの一例を示す図である。
【図２６Ａ】実施例５の計算機が出力した出力情報等に基づいて表示されるＧＵＩの一例を示す図である。
【図２６Ｂ】実施例５の計算機が出力した出力情報等に基づいて表示されるＧＵＩの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
発明の概要について説明する。まず、本明細書における用語について説明する。
【００１３】
エンパワメントとは、人又は社会が自分自身の力に基づいて問題及び課題を解決するための技術又は能力を獲得することを意味する。本明細書では、ユーザとシステムとの間で行われる対話によって、集中力、記憶力、語学力、コミュニケーション能力、及び発想力等の知的能力を向上するためのシステムを一例として説明する。
【００１４】
本発明のシステムは、属性の異なる対話パラメータ毎に選択基準が異なる対話情報の選択アルゴリズムを有する。システムは、ユーザ及びシステム環境から信号を取得し、ユーザの状態を評価する複数の属性の対話パラメータを算出する。システムは、複数の属性の対話パラメータに基づいて精神状態及び学習の進捗状態等のユーザの状態を的確に把握して、変更対象の対話パラメータを決定する。また、システムは、決定された対話パラメータに対応する選択アルゴリズムを用いて、当該対話パラメータの値を変更するための対話情報を選択し、選択した対話情報をユーザに呈示する。
【００１５】
システムは、前述した制御によって、ユーザの状態に応じて最適な対話情報を呈示できるため、効果的に知的能力の向上等を実現できる。
【００１６】
以下、本発明の実施例を図面を用いて説明する。各図において共通の構成については同一の参照符号が付されている。
【実施例１】
【００１７】
実施例１では、エンパワメントパラメータ及び継続性パラメータの二つ属性の対話パラメータを用いて、単語記憶力の向上を目的とするエンパワメントを行うシステムを説明する。なお、実施例１では、単語記憶力を評価するパラメータがエンパワメントパラメータとして用いられる。
【００１８】
ここで、エンパワメントパラメータは、エンパワメントの効果を評価するパラメータである。具体的には、エンパワメントパラメータは、集中力、記憶力、語学力、コミュニケーション能力、及び発想力等の知的能力、並びに、気分及びストレス等の精神状態を評価するパラメータである。継続性パラメータは、システム利用の継続意欲を評価するパラメータである。具体的には、継続性パラメータは、知的能力の向上に対する動機づけ、精神状態の改善に対する動機づけ、システム利用の動機づけ、及びユーザの注意状態等に関連する要因を評価するパラメータである。本実施例では、前述したような評価する特徴（指標）が異なる、すなわち、属性が異なる複数の対話パラメータを用いて効果的なエンパワメントを行うシステムを説明する。
【００１９】
なお、前述した対話パラメータの他に、温度及び湿度等の外部環境パラメータ等の対話パラメータが考えられる。
【００２０】
なお、実施例１では、二つの属性の対話パラメータを用いたシステムを説明するが、三つ以上の属性の対話パラメータを用いたシステムについても適応可能である。また、同一の属性に含まれる対話パラメータが複数あってもよい。
【００２１】
図１は、実施例１のエンパワメントを行うシステムの構成例を示す図である。
【００２２】
システムは、計算機１００、生体信号計測装置１１０、言語信号計測装置１２０、表示装置１３０、及び対話出力装置１４０から構成される。また、計算機１００には、マウス、キーボード、タッチパネル等の入力装置１５０が接続される。
【００２３】
生体信号計測装置１１０は、ユーザから、顔画像信号、音声信号、心電図信号、呼吸波形信号、脳波信号、及び光トポグラフィ信号等の生体信号を取得する。複数の種類の生体信号が取得できる場合、生体信号計測装置１１０は、種類毎に生体信号を取得する。本実施例では、顔画像信号が取得されるものとする。後述するように、生体信号を用いてシステム利用の継続性を評価するための継続性パラメータが算出される。本実施例では、単語記憶力の向上に対する動機づけを評価する継続性パラメータが算出される。なお、本明細書では、単語記憶力の向上に対する動機づけを、単に、動機づけと記載する。
【００２４】
言語信号計測装置１２０は、ユーザから言語信号を取得する。本実施例では、音声が言語信号として取得される。後述するように、言語信号を用いてエンパワメントの効果を評価するためのエンパワメントパラメータが算出される。
【００２５】
計算機１００は、生体信号及び言語信号に基づいて複数の属性の対話パラメータを算出し、また、複数の属性の対話パラメータに基づいて出力する対話情報を決定し、表示装置１３０又は対話出力装置１４０に対話情報を出力する。
【００２６】
表示装置１３０は、対話情報に基づいて画面を表示する。対話出力装置１４０は、対話情報に基づいて音声を出力する。
【００２７】
入力装置１５０は、計算機１００の情報（外部信号）を入力するための装置である。
【００２８】
ここで、計算機１００の構成の概要について説明する。計算機１００は、対話パラメータ学習モジュール１０１、対話情報学習モジュール１０２、対話パラメータ算出モジュール１０３、対話情報算出モジュール１０４、及び対話情報出力モジュール１０５を含み、また、情報群１０６を保持する。
【００２９】
対話パラメータ学習モジュール１０１及び対話情報学習モジュール１０２は、生体信号及び言語信号を用いた学習処理によって、対話情報を選択するための情報及び対話情報を生成する。
【００３０】
対話パラメータ学習モジュール１０１は、任意の属性の対話パラメータの値を高い精度で算出するために、生体信号及び言語信号等の計測信号と任意の属性の対話パラメータとの間の関係性を示す情報を生成する。本実施例では、生体信号及び継続性パラメータ（動機づけ）との間の関係性を示す情報、及び言語信号及びエンパワメントパラメータ（単語記憶力）との間の関係性を示す情報が生成される。
【００３１】
対話情報学習モジュール１０２は、対話パラメータ学習モジュール１０１によって生成された情報等に基づいて、各属性の対話パラメータの値を算出する。対話情報学習モジュール１０２は、算出された複数の属性の対話パラメータの値に基づいて、対話情報を選択するための選択アルゴリズムを生成する。また、対話情報学習モジュール１０２は、過去に出力された対話情報に基づいて、出力用の対話情報を生成する。
【００３２】
以下の説明では、計測信号と任意の属性の対話パラメータとの間の関係性を示す情報を関係性情報とも記載する。
【００３３】
対話パラメータ算出モジュール１０３及び対話情報算出モジュール１０４は、生体信号、言語信号、及び学習処理によって生成された情報に基づいてユーザの状態を把握し、ユーザの状態に応じて呈示する対話情報を決定する。
【００３４】
対話パラメータ算出モジュール１０３は、生体信号、言語信号、及び関係性情報に基づいて、複数の属性の対話パラメータの値を算出する。対話情報算出モジュール１０４は、算出された複数の属性の対話パラメータの値に基づいて選択アルゴリズムを選択し、当該選択アルゴリズムにしたがって呈示する対話情報を決定する。
【００３５】
対話情報出力モジュール１０５は、対話情報算出モジュール１０４によって決定された対話情報を表示装置１３０及び対話出力装置１４０の少なくともいずれかに出力する。
【００３６】
なお、図１では、一つの計算機１００が各モジュールを有しているが、複数の計算機に各モジュールを配置してもよい。また、図１では、生体信号計測装置１１０等と計算機１００を別々の装置として記載しているが、計算機１００が生体信号計測装置１１０等を含んでもよい。
【００３７】
なお、計算機１００が有する各モジュールは、二つ以上のモジュールを一つのモジュールにまとめてもよいし、一つのモジュールを機能毎に複数のモジュールに分けてもよい。
【００３８】
図２は、実施例１のシステムを用いてエンパワメントを行う場合の動作の流れの一例を説明する図である。
【００３９】
まず、状態１はエンパワメントが行われる前の状態を示す。状態１では、エンパワメントパラメータ項目及び継続性パラメータ項目、並びに、エンパワメントパラメータの目標値等の情報がシステムに設定される。
【００４０】
状態２は、生体信号及び言語信号が入力された状態を示す。状態２では、システムは、取得した生体信号及び言語信号からエンパワメントパラメータ及び継続性パラメータを算出する。
【００４１】
継続性パラメータが閾値以下の場合、システムは、状態４に移行し、動機づけを強化するための対話情報をユーザに呈示する。その後、システムは、状態２に移行し、新たに取得した生体信号及び言語信号からエンパワメントパラメータ及び継続性パラメータを算出する。継続性パラメータが閾値より高い場合、システムは、状態３に移行し、単語記憶力の向上させるための対話情報をユーザに呈示し、エンパワメントを行う。さらに、システムは、状態５に移行する。
【００４２】
状態５では、システムは、対話情報が出力された後に取得した生体信号及び言語信号からエンパワメントパラメータ及び継続性パラメータを算出し、エンパワメントパラメータが目標値に達しているか否かを判定する。エンパワメントパラメータが目標値に達している場合、システムは状態６に移行し、エンパワメントの実行を終了する。
【００４３】
エンパワメントパラメータが目標値に達しておらず、かつ、継続性パラメータが閾値以上の場合、システムは状態３に移行する。エンパワメントパラメータが目標値に達しておらず、かつ、継続性パラメータが閾値以下の場合、システムは状態４に移行する。
【００４４】
このように、本実施例のシステムは、複数の属性の対話パラメータに基づいてエンパワメントの実行を継続できるか否かを判定する。エンパワメントの実行を継続できる場合、システムはエンパワメントを向上させるための対話情報を呈示することによってエンパワメントを継続する。一方、エンパワメントの実行を継続できない場合は、システムは動機づけを向上させるための対話情報を呈示する。
【００４５】
従来のシステムでは、エンパワメントパラメータを改善する対話情報のみがユーザに呈示されていたため、効果的なエンパワメントが行われているとは限らない。一方、本実施例では、計算機１００は、各属性の対話パラメータの値に基づいて、ユーザの状態を改善するための対話情報が呈示する。したがって、効果的なエンパワメントを行うことができる。
【００４６】
図３は、実施例１の計算機１００の詳細な構成の一例を示す図である。
【００４７】
図３に示したように、計算機１００は、演算装置３０１、記憶装置３０２、入力インタフェース３０３、及び出力インタフェース３０４を有する。
【００４８】
演算装置３０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）及びＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等のハードウェアであり、記憶装置３０２に格納されるプログラムを実行する。演算装置３０１は、プログラムにしたがって動作することによって、所定のモジュールとして機能する。本実施例では、演算装置３０１は、対話パラメータ学習モジュール１０１、対話情報学習モジュール１０２、対話パラメータ算出モジュール１０３、対話情報算出モジュール１０４、及び対話情報出力モジュール１０５として動作する。
【００４９】
記憶装置３０２は、メモリ等のハードウェアであり、演算装置３０１が実行するプログラム及び当該プログラムが使用する情報を格納する。また、記憶装置３０２は、プログラムが使用するワークエリアを含む。記憶装置３０２に格納されるプログラム及び情報については後述する。
【００５０】
入力インタフェース３０３は、生体信号、言語信号、及び外部信号等の入力を受け付けるハードウェアである。ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）規格の接続線で信号を入力する装置と接続される場合、ＵＳＢ端子が入力インタフェース３０３になり、ネットワークを介して信号を入力する装置と接続される場合、ネットワークインタフェースが入力インタフェース３０３となる。
【００５１】
出力インタフェース３０４は、対話情報等を出力するハードウェアである。対話情報を出力する装置がディスプレイの場合、ＶＧＡ端子又はＨＤＭＩ端子（ＨＤＭＩは登録商標）等が出力インタフェース３０４となり、対話情報を出力する装置がスピーカーの場合、ＵＳＢ端子が出力インタフェース３０４となる。
【００５２】
ここで、記憶装置３０２に格納されるプログラム及び情報について説明する。
【００５３】
記憶装置３０２は、対話パラメータ学習モジュール１０１、対話情報学習モジュール１０２、対話パラメータ算出モジュール１０３、対話情報算出モジュール１０４、及び対話情報出力モジュール１０５を実現するプログラムを格納する。また、記憶装置３０２は、対話履歴情報３１１、対話パラメータ学習情報３１２、選択ポリシ情報３１３、対話学習情報３１４、生体信号情報３１５、生体信号分析情報３１６、言語信号情報３１７、変化量分析情報３１８、パラメータ相関分析情報３１９、及び対話／パラメータ相関分析情報３２０を保持する。
【００５４】
対話履歴情報３１１は、過去に出力された対話情報を管理する情報である。対話履歴情報３１１の詳細は図４を用いて説明する。
【００５５】
対話パラメータ学習情報３１２は、学習が必要な対話パラメータの学習結果を管理する情報である。対話パラメータ学習情報３１２に基づいて、所定の属性の対話パラメータが算出される。本実施例では、継続性パラメータが学習が必要な対話パラメータとなる。対話パラメータ学習情報３１２の詳細は図５を用いて説明する。
【００５６】
選択ポリシ情報３１３は、出力する対話情報の選択ポリシを管理する情報である。選択ポリシ情報３１３の詳細は図６を用いて説明する。
【００５７】
対話学習情報３１４は、計算機１００が出力する対話情報を決定する場合に参照する情報である。対話学習情報３１４の詳細は図７を用いて説明する。
【００５８】
生体信号情報３１５は、生体信号を管理する情報であり、一時的に生成される情報である。生体信号情報３１５の詳細は図８を用いて説明する。
【００５９】
生体信号分析情報３１６は、学習が必要な対話パラメータと生体信号との間の関係を管理する情報であり、一時的に生成される情報である。生体信号分析情報３１６の詳細は図９を用いて説明する。
【００６０】
言語信号情報３１７は、言語信号を管理する情報であり、一時的に生成される情報である。言語信号情報３１７の詳細は図１０を用いて説明する。
【００６１】
変化量分析情報３１８及びパラメータ相関分析情報３１９は、選択ポリシ情報３１３を生成又は更新する場合に一時的に生成される情報である。変化量分析情報３１８の詳細は図１１を用いて説明し、また、パラメータ相関分析情報３１９の詳細は図１２を用いて説明する。
【００６２】
対話／パラメータ相関分析情報３２０は、対話学習情報３１４を生成又は更新する場合に一時的に生成される情報である。対話／パラメータ相関分析情報３２０の詳細は図１３を用いて説明する。
【００６３】
ここで、図４から図１３を用いて計算機１００が保持する情報の詳細について説明する。
【００６４】
図４は、実施例１の対話履歴情報３１１の一例を示す図である。
【００６５】
対話履歴情報３１１は、出力された対話情報、対話情報を決定する場合に用いた対話パラメータ、及び対話情報の出力前後の各属性の対話パラメータの値から構成されるエントリを含む。一つのエントリが一つの対話情報に対応する。
【００６６】
本実施例の対話履歴情報３１１に含まれるエントリは、ＩＤ４０１、出力対話情報４０２、選択パラメータ４０３、エンパワメントパラメータ名４０４、対話前エンパワメントパラメータ４０５、対話後エンパワメントパラメータ４０６、継続性パラメータ名４０７、対話前継続性パラメータ４０８、対話後継続性パラメータ４０９から構成される。
【００６７】
ＩＤ４０１は、対話履歴情報３１１に含まれるエントリを一意に識別するための識別番号を格納するフィールドである。
【００６８】
出力対話情報４０２は、出力された対話情報を格納するフィールドである。
【００６９】
選択パラメータ４０３は、対話情報を決定する場合に用いた対話パラメータの属性及び種類を格納するフィールドである。選択パラメータ４０３には、対話パラメータの名称等が格納される。本実施例では、選択パラメータ４０３に設定された属性の対話パラメータの値を変更するための対話情報が出力される。なお、以下の説明では、選択パラメータ４０３に設定される対話パラメータを選択パラメータとも記載する。
【００７０】
エンパワメントパラメータ名４０４、対話前エンパワメントパラメータ４０５、対話後エンパワメントパラメータ４０６、継続性パラメータ名４０７、対話前継続性パラメータ４０８、対話後継続性パラメータ４０９は、対話情報の出力前後の各属性の対話パラメータの値を管理するフィールド群である。
【００７１】
なお、同一の属性である対話パラメータが複数存在する場合、一つのエントリには、対話情報の出力前後の対話パラメータの値を格納するフィールドが、属性が同一である対話パラメータの数だけ含まれる。例えば、二つの継続性パラメータが存在する場合、一つのエントリには、継続性パラメータ名４０７、対話前継続性パラメータ４０８、及び対話後継続性パラメータ４０９の組が二つ含まれる。より具体的には、「継続性パラメータ名１」、「対話前継続性パラメータ１」、及び「対話後継続性パラメータ１」の組と、「継続性パラメータ名２」、「対話前継続性パラメータ２」、及び「対話後継続性パラメータ２」の組とが一つのエントリに含まれる。
【００７２】
図５は、実施例１の対話パラメータ学習情報３１２の一例を示す図である。
【００７３】
対話パラメータ学習情報３１２は、学習が必要な対話パラメータの属性及び対話パラメータを算出するために用いられる係数から構成されるエントリを含む。一つのエントリが、一つの対話パラメータに対応する。
【００７４】
学習が必要な対話パラメータについては、フィッティング手法等を用いて求められた関係式が与えられる。例えば、１次関数ｙ＝ａｘ、２次関数ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃのような関係式が考えられる。ここで、ｘは対話パラメータを算出するための特徴量に対応する変数であり、ｙは対話パラメータに対応する変数である。１次関数の場合、係数ａの値がエントリに格納され、２次関数の場合、係数ａ、ｂ、ｃのそれぞれの値がエントリに格納される。計算機１００は、後述する学習処理を実行することによって関係式の係数を算出する。関係式の係数は、最小二乗法等を用いて算出される。
【００７５】
なお、エントリには関係式を格納するフィールドが含まれてもよい。
【００７６】
本実施例の対話パラメータ学習情報３１２に含まれるエントリは、ＩＤ５０１、継続性パラメータ名５０２、及び継続性パラメータ係数５０３から構成される。
【００７７】
ＩＤ５０１は、対話パラメータ学習情報３１２に含まれるエントリを一意に識別するための識別番号を格納するフィールドである。
【００７８】
継続性パラメータ名５０２は、学習が必要な対話パラメータの属性を示す継続性パラメータの名称を格納するフィールドである。
【００７９】
継続性パラメータ係数５０３は、継続性パラメータを算出するための関係式の係数を格納するフィールドである。
【００８０】
図６は、実施例１の選択ポリシ情報３１３の一例を示す図である。
【００８１】
選択ポリシ情報３１３は、対話情報を決定する場合の基準となる各属性の対話パラメータの閾値から構成されるエントリを含む。
【００８２】
本実施例の選択ポリシ情報３１３の含まれるエントリは、エンパワメントパラメータ名６０１、エンパワメント閾値６０２、継続性パラメータ名６０３、及び継続性閾値６０４から構成される。
【００８３】
エンパワメントパラメータ名６０１及び継続性パラメータ名６０３は、対話パラメータの属性を示す対話パラメータの名称を格納するフィールドである。
【００８４】
エンパワメント閾値６０２及び継続性閾値６０４は、選択パラメータとして対話パラメータを決定する場合に用いる閾値を格納するフィールドである。
【００８５】
なお、属性が同一である対話パラメータが複数存在する場合、一つエントリには、対話パラメータの種類及び閾値を格納するフィールドの組が、属性が同一である対話パラメータの数だけ含まれる。例えば、二つのエンパワメントパラメータが存在する場合、一つのエントリには、エンパワメントパラメータ名６０１及びエンパワメント閾値６０２の組が二つ含まれる。より具体的には、「エンパワメントパラメータ１」及び「エンパワメント閾値１」の組と、「エンパワメントパラメータ２」及び「エンパワメント閾値２」の組とが一つのエントリに含まれる。
【００８６】
図７は、実施例１の対話学習情報３１４の一例を示す図である。
【００８７】
対話学習情報３１４は、各属性の対話パラメータの値、出力用の対話情報、及び対話情報の選択アルゴリズムから構成されるエントリを含む。対話学習情報３１４には、各属性の対話パラメータの値の組み合わせの数だけエントリが含まれる。
【００８８】
本実施例の対話学習情報３１４に含まれるエントリは、ＩＤ７０１、エンパワメントパラメータ名７０２、エンパワメントパラメータ７０３、継続性パラメータ名７０４、継続性パラメータ７０５、対話情報７０６、選択パラメータ７０７、及び確率７０８から構成される。
【００８９】
ＩＤ７０１は、対話学習情報３１４のエントリを一意に識別するための識別情報である。
【００９０】
エンパワメントパラメータ名７０２及び継続性パラメータ名７０４は、対話パラメータの属性を示す名称を格納するフィールドである。
【００９１】
エンパワメントパラメータ７０３及び継続性パラメータ７０５は、対話パラメータの値を格納するフィールドである。エンパワメントパラメータ７０３は、エンパワメントパラメータ名７０２に対応するエンパワメントパラメータの値であり、継続性パラメータ７０５は、継続性パラメータ名７０４に対応する継続性パラメータの値である。
【００９２】
対話情報７０６は、出力用の対話情報を格納するフィールドである。
【００９３】
選択パラメータ７０７及び確率７０８は、対話情報の決定するための選択アルゴリズムに対応する情報を格納するフィールドである。選択パラメータ７０７は、対話情報を出力する場合に使用する選択パラメータを格納するフィールドである。確率７０８は、選択パラメータ７０７に対応する選択パラメータを基準に対話情報を決定する場合に、対話情報７０６に対応する対話情報が選択される確率を格納するフィールドである。
【００９４】
選択パラメータ７０７が同一の行の集合が、選択アルゴリズムに対応する。
【００９５】
図８は、実施例１の生体信号情報３１５の一例を示す図である。
【００９６】
生体信号情報３１５は、生体信号の種別、生体信号が取得された時間、及び生体信号の計測値から構成されるエントリを含む。一つのエントリが一つの生体信号に対応する。
【００９７】
本実施例の生体信号情報３１５に含まれるエントリは、ＩＤ８０１、信号名８０２、時間８０３、及び信号８０４から構成される。
【００９８】
ＩＤ８０１は、生体信号情報３１５のエントリを一意に識別するための識別番号を格納するフィールドである。
【００９９】
信号名８０２は、生体信号の種別を示す生体信号の名称を格納するフィールドである。生体信号の名称は、生体信号計測装置１１０が取得する生体信号の種別毎に予め設定されていてもよし、生体信号に含まれていてもよい。
【０１００】
時間８０３は、生体信号が取得された時間を格納するフィールドである。時間８０３には、例えば、生体信号の計測の開始時間を基準とした時間が格納される。
【０１０１】
信号８０４は、計測値を格納するフィールドである。生体信号として画像を計測する場合、画像データそのものが信号８０４に格納されてもよいし、ＲＧＢ値に変換された数値が信号８０４に格納されてもよい。
【０１０２】
なお、学習処理及び対話情報出力処理のそれぞれにおいて生体信号情報３１５が生成されるため、それぞれの処理に使用する生体信号情報３１５を識別できるように管理する。例えば、生体信号情報３１５を生成したモジュールの識別情報を付与する方法、又は、第１生体信号情報及び第２生体信号情報等、名称を変更する方法等が考えられる。
【０１０３】
図９は、実施例１の生体信号分析情報３１６の一例を示す図である。
【０１０４】
生体信号分析情報３１６は、学習が必要な対話パラメータを算出するために行われた課題の識別情報、学習が必要な対話パラメータの値を算出するための特徴量、及び学習が必要な対話パラメータの値から構成されるエントリを含む。生体信号分析情報３１６には、学習が必要な対話パラメータの数と一つの課題において取得された生体信号の数を乗算した値だけエントリが含まれる。
【０１０５】
本実施例の生体信号分析情報３１６に含まれるエントリは、参照ＩＤ９０１、課題ＩＤ９０２、継続性パラメータ名９０３、継続性パラメータ９０４、及び特徴量９０５から構成される。
【０１０６】
参照ＩＤ９０１は、ＩＤ８０１に対応するフィールドである。計算機１００は、参照ＩＤ９０１に基づいて、どの生体信号から算出された対話パラメータであるかを把握できる。
【０１０７】
課題ＩＤ９０２は、学習が必要な対話パラメータを算出するために行われた課題の識別情報を格納するフィールドである。
【０１０８】
継続性パラメータ名９０３は、学習が必要な対話パラメータの属性を示す対話パラメータの名称を格納するフィールドである。
【０１０９】
継続性パラメータ９０４は、学習が必要な対話パラメータの値を格納するフィールドである。
【０１１０】
特徴量９０５は、学習が必要な対話パラメータを算出するための特徴量を格納するフィールドである。特徴量は、生体信号を用いて算出される値である。特徴量の算出方法は予め設定されている。
【０１１１】
なお、一つの対話パラメータを算出するための特徴量が複数存在する場合、一つのエントリには、複数の特徴量を格納するフィールドが含まれる。
【０１１２】
図１０は、実施例１の言語信号情報３１７の一例を示す図である。
【０１１３】
言語信号情報３１７は、言語信号の種別、言語信号が取得された時間、及び言語信号の計測値から構成されるエントリを含む。一つのエントリが一つの言語信号に対応する。
【０１１４】
本実施例の言語信号情報３１７に含まれるエントリは、ＩＤ１００１、信号名１００２、時間１００３、及び信号１００４から構成される。
【０１１５】
ＩＤ１００１は、言語信号情報３１７のエントリを一意に識別するための識別番号を格納するフィールドである。
【０１１６】
信号名１００２は、言語信号の種別を示す言語信号の名称を格納するフィールドである。言語信号の名称は、言語信号計測装置１２０が取得する言語信号の種別毎に予め設定されていてもよし、言語信号に含まれていてもよい。
【０１１７】
時間１００３は、言語信号が取得された時間を格納するフィールドである。時間１００３には、例えば、生体信号の計測の開始時間を基準とした時間が格納される。なお、時間１００３には、言語信号の計測開始時間、生体信号の計測開始時間及び言語信号の計測開始時間の関係性を示す情報を格納してもよい。
【０１１８】
信号１００４は、計測値を格納するフィールドである。信号１００４には、言語信号計測装置１２０によって取得された音声信号をＡ／Ｄ変換した値が格納される。
【０１１９】
図１１は、実施例１の変化量分析情報３１８の一例を示す図である。
【０１２０】
変化量分析情報３１８は、対話情報の呈示による各属性の対話パラメータの変化量、及び各属性の対話パラメータの閾値を決定するための情報から構成されるエントリを含む。一つのエントリが対話履歴情報３１１の一つのエントリに対応する。
【０１２１】
本実施例の変化量分析情報３１８に含まれるエントリは、参照ＩＤ１１０１、エンパワメントパラメータ変化量１１０２、継続性パラメータ変化量１１０３、対話中継続性パラメータ１１０４、エンパワメント判定結果１１０５、及び継続性判定結果１１０６から構成される。
【０１２２】
参照ＩＤ１１０１は、ＩＤ４０１に対応するフィールドである。計算機１００は、参照ＩＤ１１０１に基づいて、対話履歴情報３１１のどのエントリに対応する分析結果であるかを把握できる。
【０１２３】
エンパワメントパラメータ変化量１１０２、継続性パラメータ変化量１１０３、及び対話中継続性パラメータ１１０４は、対話情報の呈示による各属性の対話パラメータの変化量を格納するフィールドである。
【０１２４】
エンパワメントパラメータ変化量１１０２には、対話後エンパワメントパラメータ４０６と対話前エンパワメントパラメータ４０５との差が格納される。継続性パラメータ変化量１１０３には、対話後継続性パラメータ４０９と対話前継続性パラメータ４０８との差が格納される。対話中継続性パラメータ１１０４には、対話前継続性パラメータ４０８及び対話後継続性パラメータ４０９の少なくともいずれかを用いた関係式に基づいて算出された値が格納される。関係式は、予め与えられているものとする。例えば、対話前継続性パラメータ４０８又は対話後継続性パラメータ４０９と同一の値を対話中継続性パラメータ１１０４に設定してもよいし、また、対話前継続性パラメータ４０８及び対話後継続性パラメータ４０９を用いた重みづけ平均によって算出された値を対話中継続性パラメータ１１０４に設定してもよい。
【０１２５】
エンパワメント判定結果１１０５及び継続性判定結果１１０６は、各属性の対話パラメータの閾値を決定するための情報を格納するフィールドである。
【０１２６】
エンパワメント判定結果１１０５には、エンパワメントパラメータの変化量に基づく判定処理の結果が格納される。継続性判定結果１１０６には、継続性パラメータの変化量に基づく判定結果が格納される。判定条件を満たす場合、エンパワメント判定結果１１０５及び継続性判定結果１１０６には「ＯＫ」又は「１」等の値が格納され、判定条件を満たさない場合、エンパワメント判定結果１１０５及び継続性判定結果１１０６には「ＮＧ」又は「０」等の値が格納される。本実施例では、後述するように各変化量が所定の範囲に含まれるか否かを判定する処理が実行され、当該処理の結果がエンパワメント判定結果１１０５及び継続性判定結果１１０６に格納される。
【０１２７】
図１２は、実施例１のパラメータ相関分析情報３１９の一例を示す図である。
【０１２８】
パラメータ相関分析情報３１９は、対話情報を決定する場合に用いた選択パラメータ、並びに、相関関係の分析対象となる対話パラメータの属性及び分析結果から構成されるエントリを含む。パラメータ相関分析情報３１９には、相関関係を分析する対話パラメータの組み合わせの数だけエントリが含まれる。
【０１２９】
本実施例のパラメータ相関分析情報３１９に含まれるエントリは、ＩＤ１２０１、選択パラメータ名１２０２、エンパワメントパラメータ名１２０３、エンパワメントパラメータ用係数１２０４、継続性パラメータ名１２０５、及び継続性パラメータ用係数１２０６から構成される。本実施例では、エンパワメントパラメータ及び継続性パラメータがそれぞれ一つであるため、パラメータ相関分析情報３１９には、一つのエントリが含まれる。
【０１３０】
ＩＤ１２０１は、パラメータ相関分析情報３１９のエントリを一意に識別するための識別情報を格納するフィールドである。
【０１３１】
選択パラメータ名１２０２は、対話情報を決定する場合に用いた選択パラメータの種別を表す対話パラメータの名称等を格納するフィールドである。
【０１３２】
エンパワメントパラメータ名１２０３及び継続性パラメータ名１２０５は、相関関係の分析対象となる対話パラメータの属性を示す名称を格納するフィールドである。エンパワメントパラメータ用係数１２０４及び継続性パラメータ用係数１２０６は、分析結果を格納するフィールドである。
【０１３３】
エンパワメントパラメータ用係数１２０４には、エンパワメントパラメータの変化量を算出するための関係式の係数が格納される。また、継続性パラメータ用係数１２０６には、継続性パラメータの変化量を算出するための関係式の係数が格納される。
【０１３４】
なお、各属性の対話パラメータの変化量を算出するための関係式は、フィッティング手法等を用いて求められる。例えば、１次関数ｙ＝ａｘ、２次関数ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃのような関係式が考えられる。エンパワメントパラメータの場合、ｘは対話中継続性パラメータに対応する変数であり、ｙはエンパワメントパラメータの変化量に対応する変数である。また、継続性パラメータの場合、ｘは対話前継続性パラメータに対応する変数であり、ｙは継続性パラメータの変化量に対応する変数である。関係式の係数は、最小二乗法等を用いて算出される。
【０１３５】
なお、本実施例では、相関関係の分析対象となる対話パラメータの組み合わせは自明である。対話パラメータの組み合わせが複数存在する場合、相関関係の分析対象となる対話パラメータの組み合わせ及び関係式は、予め設定されている。
【０１３６】
図１３は、実施例１の対話／パラメータ相関分析情報３２０の一例を示す図である。
【０１３７】
対話／パラメータ相関分析情報３２０は、対話情報を決定する場合に用いた選択パラメータの種別、各属性の対話情報の出力前の対話パラメータの値、及び、各属性の対話パラメータの変化傾向毎の対話情報から構成されるエントリを含む。各属性の対話パラメータの変化傾向毎の対話情報は、対話パラメータの変化量と対話情報との間の相関関係から求められる情報である。対話／パラメータ相関分析情報３２０には、対話情報を決定する場合に用いた選択パラメータ、及び各属性の対話パラメータの値の組み合わせの数だけエントリが含まれる。
【０１３８】
本実施例の対話／パラメータ相関分析情報３２０に含まれるエントリは、ＩＤ１３０１、選択パラメータ名１３０２、エンパワメントパラメータ名１３０３、対話前エンパワメントパラメータ１３０４、継続性パラメータ名１３０５、対話前継続性パラメータ１３０６、エンパワメント強化対話１３０７、エンパワメント弱化対話１３０８、継続性強化対話１３０９、及び継続性弱化対話１３１０から構成される。
【０１３９】
ＩＤ１３０１は、対話／パラメータ相関分析情報３２０のエントリを一意に識別するための識別情報を格納するフィールドである。
【０１４０】
選択パラメータ名１３０２は、選択パラメータに対応する対話パラメータの属性を示す名称を格納するフィールドである。
【０１４１】
エンパワメントパラメータ名１３０３及び継続性パラメータ名１３０５は、対話パラメータの属性を示す名称を格納するフィールドである。
【０１４２】
対話前エンパワメントパラメータ１３０４及び対話前継続性パラメータ１３０６は、対話情報の出力前の各属性の対話パラメータの値を格納するフィールドである。
【０１４３】
エンパワメント強化対話１３０７、エンパワメント弱化対話１３０８、継続性強化対話１３０９、及び継続性弱化対話１３１０は、各属性の対話パラメータの変化傾向毎の対話情報を格納するフィールドである。エンパワメント強化対話１３０７には、エンパワメントパラメータの値を上昇させる対話情報が格納される。エンパワメント弱化対話１３０８には、エンパワメントパラメータの値を下降させる対話情報が格納される。継続性強化対話１３０９には、継続性パラメータの値を上昇させる対話情報が格納される。継続性弱化対話１３１０には、継続性パラメータの値を下降させる対話情報が格納される。
【０１４４】
次に、計算機１００が実行する処理の詳細について説明する。まず、図１４及び図１５を用いて学習処理における処理について説明する。
【０１４５】
図１４は、実施例１の対話パラメータ学習モジュール１０１が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。対話パラメータ学習モジュール１０１は、任意のタイミングで、以下で説明する処理を実行する。
【０１４６】
対話パラメータ学習モジュール１０１は、学習用に使用する課題をユーザに対して呈示する（ステップＳ１０１）。このとき、対話パラメータ学習モジュール１０１は、任意の属性の対話パラメータを算出するために必要な情報を取得するために、呈示された課題に対してユーザが行う行動に関する指示を出力する。ユーザは、出力された指示にしたがって課題に対する行動を行う。なお、各課題には、「１」から順に識別番号が付与される。
【０１４７】
学習が必要な対話パラメータが継続性パラメータである場合、報酬課題がユーザに呈示される。この場合、動機づけを変化させる報酬課題に対する回答が行動として行われる。
【０１４８】
なお、呈示された課題に対する指示は、管理者が入力してもよいし、また、対話パラメータ学習モジュール１０１又は対話情報出力モジュール１０５に課題を呈示する機能を追加することによって実現してもよい。
【０１４９】
次に、対話パラメータ学習モジュール１０１は、入力インタフェース３０３を介して生体信号を取得し（ステップＳ１０２）、また、対話パラメータを算出する（ステップＳ１０３）。具体的には、以下のような処理が実行される。
【０１５０】
対話パラメータ学習モジュール１０１は、生体信号を取得した場合、空の生体信号情報３１５及び空の生体信号分析情報３１６を生成する。対話パラメータ学習モジュール１０１は、生体信号情報３１５に取得した生体信号の数だけエントリを追加し、各エントリに各生体信号に関する値を設定する。
【０１５１】
また、対話パラメータ学習モジュール１０１は、生体信号分析情報３１６に、生体信号情報３１５に追加されたエントリの数と学習が必要な対話パラメータの数とを乗算して算出された数だけエントリを追加し、各エントリに、呈示された課題の識別番号を設定する。対話パラメータ学習モジュール１０１は、各エントリに生体信号の識別番号、学習が必要な対話パラメータの種類を設定する。
【０１５２】
対話パラメータ学習モジュール１０１は、課題の負荷又は課題に対する行動の結果に基づいて対話パラメータの値を算出し、当該対話パラメータに対応する生体信号分析情報３１６に追加されたエントリに算出された値を設定する。本実施例では、動機づけの程度を示す「０」から「１００」の間の数値が継続性パラメータの値として算出される。
【０１５３】
対話パラメータ学習モジュール１０１は、生体信号情報３１５に追加されたエントリの中からターゲットエントリを選択し、ターゲットエントリに設定された計測値及び時間等を用いて特徴量を算出する。特徴量の算出方法は、予め設定されている。
【０１５４】
例えば、生体信号として顔画像が取得される場合、非特許文献１に記載されている方法を用いて特徴量が算出される。具体的には、計算機１００は、顔の一部の領域を抽出し、生体信号情報３１５から当該領域のＲＧＢ値が最大となる時間及び当該領域のＲＧＢ値が最小となる時間を取得し、当該時間を用いて脈波間隔を特徴量として算出する。また、心電図及び脈波信号を用いて算出される脈拍数を特徴量として算出する方法でもよい。
【０１５５】
対話パラメータ学習モジュール１０１は、参照ＩＤ９０１がターゲットエントリのＩＤ８０１に一致するエントリに算出された特徴量を設定する。対話パラメータ学習モジュール１０１は、前述の処理を生体信号情報３１５に追加された全てのエントリについて実行する。
【０１５６】
なお、過去に算出された特徴量を再利用できる場合には、当該特徴量を用いてもよい。また、特徴量を算出する場合、バンドパスフィルタ及びトレンド除法等のノイズを低減するための信号処理を実行してもよい。
【０１５７】
なお、学習が必要な対話パラメータは、管理者が決定してもよいし、また、記憶装置３０２に格納された定義情報に基づいて決定してもよい。以上がステップＳ１０２及びステップＳ１０３の処理の説明である。
【０１５８】
次に、対話パラメータ学習モジュール１０１は、課題を追加する必要があるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。
【０１５９】
例えば、予め設定された全ての課題が終了した場合、課題の実行回数が閾値以上の場合、又は、実行された課題の種類が閾値以上の場合に、対話パラメータ学習モジュール１０１は、課題を追加する必要がないと判定する。また、管理者が、課題を追加する必要があるか否かを判断してもよい。
【０１６０】
課題を追加する必要があると判定された場合、対話パラメータ学習モジュール１０１は、ステップＳ１０１に戻り、同様の処理を実行する。
【０１６１】
課題を追加する必要がないと判定された場合、対話パラメータ学習モジュール１０１は、課題の識別番号を示す変数ｋに初期値「１」を設定する（ステップＳ１０５）。
【０１６２】
次に、対話パラメータ学習モジュール１０１は、識別番号が変数ｋである課題が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０６）。
【０１６３】
識別番号が変数ｋである課題が存在すると判定された場合、対話パラメータ学習モジュール１０１は、対話パラメータ学習情報３１２を生成する（ステップＳ１０７）。具体的には、以下の手順にしたがって対話パラメータ学習情報３１２が生成される。
【０１６４】
（手順１）対話パラメータ学習モジュール１０１は、空の対話パラメータ学習情報３１２を生成し、学習が必要な対話パラメータの数だけエントリを追加する。対話パラメータ学習モジュール１０１は、追加された各エントリに対話パラメータの属性を示す名称を設定する。
【０１６５】
本実施例では、対話パラメータ学習モジュール１０１は、対話パラメータ学習情報３１２にエントリを一つ追加し、追加されたエントリのＩＤ５０１に「１」を設定する。また、対話パラメータ学習モジュール１０１は、継続性パラメータ名５０２に継続性パラメータの名称を設定する。
【０１６６】
（手順２）対話パラメータ学習モジュール１０１は、対話パラメータ学習情報３１２からターゲットエントリを選択する。対話パラメータ学習モジュール１０１は、生体信号分析情報３１６を参照して、識別番号が変数ｋである課題に対応するエントリを特定する。
【０１６７】
本実施例では、対話パラメータ学習モジュール１０１は、課題ＩＤ９０２が変数ｋに一致するエントリを特定する。
【０１６８】
（手順３）対話パラメータ学習モジュール１０１は、特定されたエントリに設定された対話パラメータの値及び特徴量を用いた統計処理を実行することによって、対話パラメータの値及び特徴量の相関関係を示す係数を算出する。対話パラメータ学習モジュール１０１は、ターゲットエントリに算出された係数を設定する。
【０１６９】
本実施例では、対話パラメータ学習モジュール１０１は、（手順２）において特定された各エントリの継続性パラメータ９０４及び特徴量９０５から継続性パラメータ係数５０３を算出する。対話パラメータ学習モジュール１０１は、（手順１）において追加されたエントリの継続性パラメータ係数５０３に算出された係数を設定する。
【０１７０】
対話パラメータ学習モジュール１０１は、対話パラメータ学習情報３１２の全てのエントリについて（手順２）及び（手順３）の処理を実行する。以上がステップＳ１０７の処理の説明である。
【０１７１】
次に、対話パラメータ学習モジュール１０１は、変数ｋに１を加算することによって変数ｋを更新し（ステップＳ１０８）、その後、ステップＳ１０６に戻る。
【０１７２】
ステップＳ１０６において、識別番号が変数ｋである課題が存在しないと判定された場合、対話パラメータ学習モジュール１０１は、処理を終了する。
【０１７３】
図１４に示す学習処理によって、精度の高い対話パラメータの値を算出することができる。
【０１７４】
図１５は、実施例１の対話情報学習モジュール１０２が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。図１６は、実施例１における対話パラメータ閾値の更新方法の概念を示す図である。
【０１７５】
対話情報学習モジュール１０２は、周期的に、又は、管理者からの指示を受け付けた場合、以下で説明する処理を実行する。本処理では、選択ポリシ情報３１３の更新及び対話学習情報３１４の更新が行われる。
【０１７６】
対話情報学習モジュール１０２は、対話履歴情報３１１に処理に必要な数のエントリが格納されているか否かを判定する（ステップＳ２０１）。
【０１７７】
具体的には、対話情報学習モジュール１０２は、対話履歴情報３１１に格納されるエントリの数が閾値以上であるか否かを判定する。閾値は、予め設定されているものとする。なお、当該閾値は、適宜変更することができる。
【０１７８】
対話履歴情報３１１に処理に必要な数のエントリが格納されていないと判定された場合、対話情報学習モジュール１０２は、一定時間経過した後にステップＳ２０１に戻り、同様の処理を実行する。
【０１７９】
対話履歴情報３１１に処理に必要な数のエントリが格納されていると判定された場合、対話情報学習モジュール１０２は、変化量分析情報３１８を生成する（ステップＳ２０２）。具体的には、以下の手順にしたがって変化量分析情報３１８が生成される。
【０１８０】
（手順１）対話情報学習モジュール１０２は、空の変化量分析情報３１８を生成し、また、対話履歴情報３１１からターゲットエントリを一つ選択する。
【０１８１】
（手順２）対話情報学習モジュール１０２は、ターゲットエントリに含まれる対話情報の出力後の各属性の対話パラメータの値及び対話情報の出力前の各属性の対話パラメータの値を用いて、各属性の対話パラメータの変化量を算出する。
【０１８２】
本実施例では、対話情報学習モジュール１０２は、対話前エンパワメントパラメータ４０５及び対話後エンパワメントパラメータ４０６からエンパワメントパラメータ変化量を算出し、対話前継続性パラメータ４０８及び対話後継続性パラメータ４０９から継続性パラメータ変化量及び対話中継続性パラメータを算出する。
【０１８３】
（手順３）対話情報学習モジュール１０２は、変化量分析情報３１８にエントリを追加し、追加されたエントリの参照ＩＤ１１０１にターゲットエントリのＩＤ４０１を設定する。対話情報学習モジュール１０２は、算出された対話パラメータの変化量を追加されたエントリに設定する。この時点では、対話パラメータの閾値を決定するための情報は、追加されたエントリに設定されていない。
【０１８４】
本実施例では、対話情報学習モジュール１０２は、追加されたエントリのエンパワメントパラメータ変化量１１０２、継続性パラメータ変化量１１０３、及び対話中継続性パラメータ１１０４に、（手順２）において算出された値を設定する。
【０１８５】
対話情報学習モジュール１０２は、対話履歴情報３１１に含まれる全てのエントリについて（手順２）及び（手順３）の処理を実行する。以上がステップＳ２０１の処理の説明である。
【０１８６】
次に、対話情報学習モジュール１０２は、ステップＳ２０３からステップＳ２０６の処理を実行することによって、対話パラメータ閾値を更新する。まず、対話情報学習モジュール１０２は、変化量分析情報３１８を用いてパラメータ相関分析情報３１９を生成する（ステップＳ２０３）。具体的には、以下の（手順）にしたがってパラメータ相関分析情報３１９が生成される。
【０１８７】
（手順１）対話情報学習モジュール１０２は、一つのエントリを含むパラメータ相関分析情報３１９を生成し、生成されたエントリのＩＤ１２０１に識別番号を設定し、また、対話パラメータの属性を示す名称を設定する。
【０１８８】
本実施例では、対話情報学習モジュール１０２は、変化量分析情報３１８の参照ＩＤ１１０１に基づいて、対話履歴情報３１１からエンパワメントパラメータ及び継続性パラメータの名称を取得し、エンパワメントパラメータ名１２０３及び継続性パラメータ名１２０５に取得した名称を設定する。
【０１８９】
（手順２）対話情報学習モジュール１０２は、複数の属性の対話パラメータの中からターゲット対話パラメータを選択し、対話履歴情報３１１及び変化量分析情報３１８からターゲット対話パラメータの変化量、及びターゲット対話パラメータを算出するための関係式に用いる特徴量を取得する。
【０１９０】
本実施例では、対話情報学習モジュール１０２は、エンパワメントパラメータ及び継続性パラメータをターゲット対話パラメータに選択する。エンパワメントパラメータがターゲット対話パラメータに選択された場合、対話情報学習モジュール１０２は、変化量分析情報３１８の各エントリからエンパワメントパラメータ変化量１１０２及び対話中継続性パラメータ１１０４を取得する。継続性パラメータがターゲットパラメータに選択された場合、対話情報学習モジュール１０２は、変化量分析情報３１８の各エントリの継続性パラメータ用係数１２０６を取得し、また、対話履歴情報３１１を参照して、変化量分析情報３１８の各エントリに対応するエントリの対話前継続性パラメータ４０８を取得する。
【０１９１】
（手順３）対話情報学習モジュール１０２は、関係式、ターゲット対話パラメータの変化量、及び特徴量を用いて、ターゲットパラメータの関係式の係数を算出する。対話情報学習モジュール１０２は、ターゲット対話パラメータの係数をエントリに設定する。
【０１９２】
本実施例では、（手順２）においてエンパワメントパラメータがターゲットパラメータに選択された場合、対話情報学習モジュール１０２は、エンパワメントパラメータ用係数を算出し、エンパワメントパラメータ用係数１２０４に算出された値を設定する。（手順２）において継続性パラメータがターゲットパラメータに選択された場合、対話情報学習モジュール１０２は、継続性パラメータ用係数を算出し、継続性パラメータ用係数１２０６に算出された値を設定する。
【０１９３】
対話情報学習モジュール１０２は、全ての属性の対話パラメータについて（手順２）及び（手順３）の処理を実行する。以上がステップＳ２０３の処理の説明である。
【０１９４】
次に、対話情報学習モジュール１０２は、対話履歴情報３１１、変化量分析情報３１８、及びパラメータ相関分析情報３１９を用いて統計分析処理を実行する（ステップＳ２０４）。すなわち、対話パラメータの閾値を決定するための情報を算出する。具体例を用いて以下の手順にしたがって情報が算出される。
【０１９５】
（手順１）対話情報学習モジュール１０２は、変化量分析情報３１８からターゲットエントリを選択する。
【０１９６】
（手順２）対話情報学習モジュール１０２は、ターゲットエントリ及び対話履歴情報３１１のターゲットエントリに対応するエントリから、各属性の対話パラメータの特徴量を取得する。また、対話情報学習モジュール１０２は、特徴量、対話パラメータの関係式、及びパラメータ相関分析情報３１９に設定された係数に基づいて、各属性の対話パラメータの想定変化量を算出する。
【０１９７】
本実施例では、対話情報学習モジュール１０２は、対話中継続性パラメータ１１０４及びエンパワメントパラメータ用係数１２０４を関係式に代入することによって想定エンパワメントパラメータ変化量を算出する。また、対話情報学習モジュール１０２は、対話前継続性パラメータ４０８及び継続性パラメータ用係数１２０６を関係式に代入することによって想定継続性パラメータ変化量を算出する。
【０１９８】
（手順３）対話情報学習モジュール１０２は、ターゲットエントリ及びパラメータ相関分析情報３１９に基づいて、各属性の対話パラメータが所定の条件を満たすか否かを判定し、対話パラメータの閾値を決定するための情報として、判定結果をターゲットエントリに設定する。
【０１９９】
本実施例では、対話情報学習モジュール１０２は、エンパワメントパラメータ変化量が式（１）に示す条件を満たすか否かを判定する。ここで、範囲上限値は、式（２）に基づいて算出され、範囲下限値は、式（３）に基づいて算出される。式（１）を満たす場合、エンパワメント判定結果１１０５には「ＯＫ」が格納され、式（１）を満たさない場合、エンパワメント判定結果１１０５には「ＮＧ」が格納される。
【０２００】
【数１】
2018120405.tif 000003
【０２０１】
【数２】
2018120405.tif 000004
【０２０２】
【数３】
2018120405.tif 000005
【０２０３】
また、対話情報学習モジュール１０２は、ターゲットエントリの値及びパラメータ相関分析情報３１９に基づいて、継続性パラメータ変化量が式（４）に示す条件を満たすか否かを判定する。ここで、範囲上限値は、式（５）に基づいて算出され、範囲下限値は、式（６）に基づいて算出される。式（４）を満たす場合、継続性判定結果１１０６には「ＯＫ」が格納され、式（４）を満たさない場合、継続性判定結果１１０６には「ＮＧ」が格納される。
【０２０４】
【数４】
2018120405.tif 000006
【０２０５】
【数５】
2018120405.tif 000007
【０２０６】
【数６】
2018120405.tif 000008
【０２０７】
対話情報学習モジュール１０２は、変化量分析情報３１８の全てのエントリについて（手順２）及び（手順３）の処理を実行する。
【０２０８】
なお、上記の判定方法の他に、想定エンパワメントパラメータ変化量及び想定継続性パラメータ変化量の標準偏差等を用いた判定方法でもよい。以上がステップＳ２０４の処理の説明である。
【０２０９】
次に、対話情報学習モジュール１０２は、統計分析処理の結果に基づいて、修正用対話パラメータ閾値を算出する（ステップＳ２０５）。
【０２１０】
具体的には、対話情報学習モジュール１０２は、選択ポリシ情報３１３からターゲット対話パラメータを選択する。対話情報学習モジュール１０２は、変化量分析情報３１８の各エントリのターゲット対話パラメータの統計分析処理の結果に基づいて閾値を算出する。
【０２１１】
本実施例では、対話情報学習モジュール１０２は、エンパワメントパラメータ及び継続性パラメータをターゲット対話パラメータに選択する。エンパワメントパラメータがターゲット対話パラメータに選択された場合、対話情報学習モジュール１０２は、変化量分析情報３１８の各エントリのエンパワメント判定結果１１０５及び対話中継続性パラメータ１１０４に基づいて、修正用のエンパワメント閾値を算出する。例えば、対話中継続性パラメータ１１０４が「６０」未満である全てのエントリのエンパワメント判定結果１１０５が「ＮＧ」であり、かつ、対話中継続性パラメータ１１０４が「６０」、エンパワメント判定結果１１０５が「ＯＫ」であるエントリが存在する場合、修正用のエンパワメント閾値は「６０」と算出される。また、継続性パラメータがターゲット対話パラメータに選択された場合、対話情報学習モジュール１０２は、変化量分析情報３１８の各エントリの継続性判定結果１１０６及び対話前継続性パラメータ４０８に基づいて、修正用の継続性閾値を算出する。対話前継続性パラメータ４０８が「４０」以上の全エントリの継続性判定結果１１０６が「ＮＧ」であり、かつ、対話前継続性パラメータ４０８が「４０」、継続性判定結果１１０６が「ＯＫ」であるエントリが存在する場合、修正用の継続性閾値は「４０」と算出される。以上がステップＳ２０５の処理の説明である。
【０２１２】
次に、対話情報学習モジュール１０２は、選択ポリシ情報３１３を更新する（ステップＳ２０６）。
【０２１３】
具体的には、対話情報学習モジュール１０２は、ステップＳ２０５において算出された修正用の対話パラメータ閾値に基づいて、各属性の対話パラメータの閾値を更新する。
【０２１４】
本実施例では、対話情報学習モジュール１０２は、エンパワメント閾値６０２及び継続性閾値６０４の値を、修正用のエンパワメント閾値及び修正用の継続性閾値に変更する。
【０２１５】
なお、対話情報学習モジュール１０２は、条件を満たす場合にのみ対話パラメータ閾値を更新するようにしてもよい。例えば、修正用のエンパワメント閾値と、更新前のエンパワメント閾値６０２との差が閾値より小さい場合、エンパワメント閾値６０２及び継続性閾値６０４を更新しなくてもよい。
【０２１６】
なお、対話情報学習モジュール１０２は、条件に基づいて、更新された対話パラメータ閾値を修正してもよい。例えば、継続性閾値６０４がエンパワメント閾値６０２より大きい場合、継続性閾値６０４がエンパワメント閾値６０２と同一となるように修正してもよい。以上がステップＳ２０６の処理の説明である。
【０２１７】
ここで、図１６を用いてステップＳ２０２からステップＳ２０６までの処理の流れについて説明する。図１６では、エンパワメント閾値の更新処理の流れを示す。
【０２１８】
対話情報学習モジュール１０２は、ステップＳ２０２及びステップＳ２０３の処理を実行することによって、継続性パラメータ及びエンパワメントパラメータ変化量の相関関係を示すグラフを作成し（グラフ１６０１）、当該グラフから関係式の係数を算出する（グラフ１６０２）。これによって、グラフ１６０２に示すような関係式が算出される。
【０２１９】
対話情報学習モジュール１０２は、ステップＳ２０４の処理を実行することによって、単語記憶力の向上させるための対話情報を選択する範囲を算出する（グラフ１６０３）。グラフ１６０３に示す鎖線は、算出された範囲を示す。
【０２２０】
また、対話情報学習モジュール１０２は、ステップＳ２０４の処理を実行することによって、算出され範囲に含まれない対話中継続性パラメータが存在する場合、当該パラメータが含まれないようにエンパワメント閾値を修正する（グラフ１６０４）。グラフ１６０４に示す一点鎖線は、エンパワメント閾値を示す。
【０２２１】
なお、相関関係をとるパラメータ等の組み合わせは、エンパワメントパラメータ変化量及び対話中継続性パラメータの組み合わせに限らず、エンパワメントパラメータ変化量及び対話前エンパワメントパラメータ、並びに継続性パラメータ変化量及び対話前の継続性パラメータ等の他のパラメータ等の組み合わせでもよい。以上が図１６の説明である。
【０２２２】
図１５の説明に戻る。
【０２２３】
次に、対話情報学習モジュール１０２は、ステップＳ２０７からステップＳ２０８の処理を実行することによって対話学習情報３１４を更新する。まず、対話情報学習モジュール１０２は、対話／パラメータ相関分析情報３２０を生成する（ステップＳ２０７）。具体的には、以下の手順にしたがって対話／パラメータ相関分析情報３２０が生成される。
【０２２４】
（手順１）対話情報学習モジュール１０２は、空の対話／パラメータ相関分析情報３２０を生成する。対話情報学習モジュール１０２は、対話履歴情報３１１を参照し、対話情報の出力前の対話パラメータの値の組み合わせを特定する。対話情報学習モジュール１０２は、特定された組み合わせの中からターゲット組み合わせを選択する。
【０２２５】
本実施例では、対話情報学習モジュール１０２は、エンパワメントパラメータ及び継続性パラメータの値の組み合わせを特定し、特定された組み合わせの中からターゲット組み合わせを選択する。
【０２２６】
（手順２）対話情報学習モジュール１０２は、対話／パラメータ相関分析情報３２０にエントリを追加し、追加されたエントリのＩＤ１３０１に識別番号を設定する。また、対話情報学習モジュール１０２は、ターゲット組み合わせに対応する各属性の対話パラメータの値を追加されたエントリに設定する。
【０２２７】
本実施例では、対話情報学習モジュール１０２は、追加されたエントリのエンパワメントパラメータ名１３０３及び継続性パラメータ名１３０５に対話パラメータの名称を設定する。また、対話情報学習モジュール１０２は、追加されたエントリの対話前エンパワメントパラメータ１３０４及び対話前継続性パラメータ１３０６に値を設定する。
【０２２８】
（手順３）対話情報学習モジュール１０２は、対話履歴情報３１１の中から、対話前の各属性の対話パラメータの値の組み合わせが、ターゲット組み合わせと一致するエントリを検索する。さらに、対話情報学習モジュール１０２は、変化量分析情報３１８を参照し、検索された各エントリに対応するエントリから対話パラメータの変化量を取得する。
【０２２９】
本実施例では、対話情報学習モジュール１０２は、エンパワメントパラメータ変化量１１０２及び継続性パラメータ変化量１１０３を取得する。
【０２３０】
（手順４）対話情報学習モジュール１０２は、各属性の対話パラメータの変化量の大きさに基づいて、各属性の対話パラメータの良質対話情報及び低質対話情報を生成する。例えば、（生成方法１）及び（生成方法２）のような方法が考えられる。
【０２３１】
（生成方法１）対話情報学習モジュール１０２は、取得されたエントリの中から、対話パラメータの変化量が最大となるエントリを特定し、特定されたエントリの対話情報を良質対話情報として生成する。また、対話情報学習モジュール１０２は、取得されたエントリの中から、対話パラメータの変化量が最小となるエントリを特定し、特定されたエントリの対話情報を低質対話情報として生成する。
【０２３２】
（生成方法２）対話情報学習モジュール１０２は、対話パラメータの変化量が大きい順に三つのエントリを選択し、選択された各エントリの対話情報を良質対話情報として生成する。また、対話情報学習モジュール１０２は、対話パラメータの変化量が小さい順に三つのエントリを選択し、選択された各エントリの対話情報を低質対話情報として生成する。なお、選択するエントリの数に限定されない。
【０２３３】
本実施例では、対話情報学習モジュール１０２は、エンパワメントパラメータの良質対話情報及び低質対話情報を生成し、また、継続性パラメータの良質対話情報及び低質対話情報を生成する。
【０２３４】
（手順５）対話情報学習モジュール１０２は、各属性の対話パラメータの良質対話情報及び低質対話情報に基づいて、各属性の対話パラメータの強化対話及び弱化対話を生成する。例えば、（生成方法３）及び（生成方法４）のような方法が考えられる。
【０２３５】
（生成方法３）対話情報学習モジュール１０２は、各属性の対話パラメータの良質対話情報及び低質対話情報そのものを、各属性の対話パラメータの強化対話及び弱化対話として生成する。
【０２３６】
（生成方法４）対話情報学習モジュール１０２は、一つの属性の対話パラメータの良質対話情報及び低質対話情報の比較結果から当該属性の対話パラメータの強化対話及び弱化対話を生成する。例えば、対話情報学習モジュール１０２は、エンパワメントパラメータの良質対話情報にのみ含まれる名詞及び形容詞等を抽出し、エンパワメント強化対話１３０７を生成する。
【０２３７】
本実施例では、対話情報学習モジュール１０２は、エンパワメントパラメータの強化対話及び弱化対話を生成し、継続性パラメータの強化対話及び弱化対話を生成する。
【０２３８】
（手順６）対話情報学習モジュール１０２は、対話／パラメータ相関分析情報３２０に追加されたエントリに各属性の対話パラメータの強化対話及び弱化対話を設定する。
【０２３９】
本実施例では、対話情報学習モジュール１０２は、追加されたエントリのエンパワメント強化対話１３０７、エンパワメント弱化対話１３０８、継続性強化対話１３０９、及び継続性弱化対話１３１０に（手順５）において生成された情報を設定する。
【０２４０】
対話情報学習モジュール１０２は、全ての対話パラメータの値の組み合わせについて（手順２）から（手順６）までの処理を実行する。
【０２４１】
なお、上記の説明では、各属性の対話パラメータの変化量に基づいて、各対話パラメータの良質対話情報及び低質対話情報が生成されているが、発話内容に基づいて、対話パラメータの良質対話情報及び低質対話情報が生成されてもよい。例えば、特定の用語又は特定の発話内容を含む対話情報を良質対話情報として生成する方法が考えられる。
【０２４２】
なお、本実施例では、各属性の対話パラメータの値の組み合わせを単位として処理していたが、これに限定されない。例えば、各属性の対話パラメータの値を複数の範囲に区分し、範囲の組み合わせを単位とした処理でもよい。以上がステップＳ２０７の処理の説明である。
【０２４３】
次に、対話情報学習モジュール１０２は、対話／パラメータ相関分析情報３２０を用いて、対話学習情報３１４を更新し（ステップＳ２０８）、その後、処理を終了する。具体的には、以下の手順にしたがって対話学習情報３１４が更新される。
【０２４４】
（手順１）対話情報学習モジュール１０２は、対話学習情報３１４からターゲットエントリを一つ選択し、さらに、ターゲットエントリからターゲット行を一つ選択する。対話情報学習モジュール１０２は、対話／パラメータ相関分析情報３２０を参照し、各属性の対話パラメータの値の組み合わせがターゲットエントリの値の組み合わせと一致するエントリを検索する。
【０２４５】
（手順２）対話情報学習モジュール１０２は、ターゲット行の対話情報、並びに、検索されたエントリの各属性の対話パラメータの強化対話及び弱化対話に基づいて、修正対話情報を生成する。
【０２４６】
例えば、選択された行の対話情報が各対話パラメータの強化対話及び弱化対話と重複する部分が存在しない場合、対話情報学習モジュール１０２は、修正されていない対話情報を修正対話情報として生成する。選択された行の対話情報が各対話パラメータの強化対話と重複する部分が存在する場合、対話情報学習モジュール１０２は、各対話パラメータの強化対話に含まれる用語等を用いて修正対話情報を生成する。選択された行の対話情報が各対話パラメータの弱化対話と重複する部分が存在する場合、対話情報学習モジュール１０２は、当該行を削除する。また、対話情報学習モジュール１０２は、選択された行の対話情報が各対話パラメータの強化対話及び弱化対話と重複する部分が存在する場合、対話パラメータの強化対話から修正対話情報を生成し、修正対話情報に各対話パラメータの弱化対話に含まれる用語等が含まれないように修正する。
【０２４７】
本実施例では、対話情報学習モジュール１０２は、エンパワメントパラメータの強化対話及び弱化対話、並びに、継続性パラメータの強化対話及び弱化対話を用いて修正対話情報を生成する。
【０２４８】
（手順３）対話情報学習モジュール１０２は、修正対話情報とターゲット行の対話情報に基づいて、修正選択パラメータを決定する。
【０２４９】
例えば、修正対話情報がターゲット行の対話情報と重複する部分が存在する場合、対話情報学習モジュール１０２は、選択された行の選択パラメータを修正選択パラメータに決定する。修正対話情報がターゲット行の対話情報と重複する部分が存在しない場合、対話情報学習モジュール１０２は、ターゲットエントリに含まれる各行の対話情報と修正対話情報とを比較して用語の重複度等の類似度を算出し、類似度が最も高い対話情報に対応する行の選択パラメータを修正選択パラメータに決定する。
【０２５０】
本実施例では、対話情報学習モジュール１０２は、エンパワメントパラメータ及び継続性パラメータのいずれかを修正選択パラメータに決定する。
【０２５１】
（手順４）対話情報学習モジュール１０２は、修正確率を算出する。
【０２５２】
例えば、ターゲット行の対話情報に各属性の対話パラメータの強化対話及び弱化対話と重複する部分が存在しない場合、対話情報学習モジュール１０２は、修正前の確率と同一の値を修正確率として算出する。ターゲット行の対話情報に各属性の対話パラメータの強化対話と重複する部分が存在する場合、対話情報学習モジュール１０２は、ターゲット行の確率より大きい値を修正確率として算出する。また、ターゲット行の対話情報に各属性の対話パラメータの弱化対話と重複する部分が存在する場合、対話情報学習モジュール１０２は、ターゲット行の確率より小さい値を修正確率として算出する。また、修正対話情報にターゲット行の対話情報と重複する部分が存在しない場合、対話情報学習モジュール１０２は、修正対話情報と他の行の対話情報との間の類似度を算出し、類似度が最も高い対話情報に対応する行の確率を修正確率として算出する。
【０２５３】
対話情報学習モジュール１０２は、ターゲットエントリに含まれる全ての行について（手順２）から（手順４）の処理を実行する。また、対話情報学習モジュール１０２は、ターゲットエントリに含まれる全ての行について処理が完了した後、選択パラメータが同一の行の確率の合計値が１００％となるように、各行の確率を修正する。
【０２５４】
対話情報学習モジュール１０２は、対話学習情報３１４に含まれる全てのエントリについて同様の処理を実行する。以上がステップＳ２０８の処理の説明である。
【０２５５】
図１５に示す学習処理によって、効果的なエンパワメントを行うためのアルゴリズム及び対話情報を生成することができる。
【０２５６】
図１７は、実施例１の対話パラメータ算出モジュール１０３が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。
【０２５７】
対話パラメータ算出モジュール１０３は、処理に必要な信号を取得したか否かを判定する（ステップＳ３０１）。
【０２５８】
処理に必要な信号の種類及び数が設定されているものとする。なお、管理者が判断してもよい。ここでは、対話情報学習モジュール１０２は、少なくとも、生体信号及び言語信号をそれぞれ一つ取得するものとする。
【０２５９】
なお、対話パラメータ算出モジュール１０３は、生体信号を取得した場合、生体信号情報３１５に取得した生体信号に対応するエントリを追加し、言語信号を取得した場合、言語信号情報３１７に言語信号に対応するエントリを追加する。
【０２６０】
処理に必要な信号を取得していないと判定された場合、対話パラメータ算出モジュール１０３は、処理に必要な信号を取得できるまでステップＳ３０１を繰り返し実行する。
【０２６１】
処理に必要な信号を取得したと判定された場合、対話パラメータ算出モジュール１０３は、生体信号の識別番号を示す変数ｊに初期値「１」を設定し、また、言語信号の識別番号を示す変数ｉに初期値「１」を設定する（ステップＳ３０２）。
【０２６２】
次に、対話パラメータ算出モジュール１０３は、言語信号情報３１７に変数ｉに対応する言語信号のエントリが存在するか否かを判定する（ステップＳ３０３）。
【０２６３】
具体的には、対話パラメータ算出モジュール１０３は、ＩＤ１００１が変数ｉに一致するエントリが存在するか否かを判定する。
【０２６４】
言語信号情報３１７に変数ｉに対応する言語信号のエントリが存在すると判定された場合、対話パラメータ算出モジュール１０３は、言語信号に対応する発話内容から算出可能な対話パラメータの値を算出する（ステップＳ３０４）。
【０２６５】
対話パラメータ算出モジュール１０３は、ステップＳ３０３において検索されたエントリの計測値に対する認識処理を実行して、発話内容を算出する。対話パラメータ算出モジュール１０３は、発話内容を用いた算出方法にしたがって対話パラメータを算出する。対話パラメータ算出モジュール１０３は、対話パラメータの種類及び対話パラメータの値を対応付けて記憶装置３０２に格納する。
【０２６６】
本実施例では、エンパワメントパラメータの値が算出される。例えば、対話パラメータ算出モジュール１０３は、対話情報に含まれる課題に対する正答率をエンパワメントパラメータの値として算出する。より具体的には、課題に対応する正答率は、課題の正解の単語数に対する発話内容に含まれる正解単語数の割合がエンパワメントパラメータの値として算出される。
【０２６７】
次に、対話パラメータ算出モジュール１０３は、変数ｉに１を加算することによって変数ｉを更新し（ステップＳ３０５）、その後、ステップＳ３０３に戻る。
【０２６８】
ステップＳ３０３において、言語信号情報３１７に変数ｉに対応する言語信号のエントリが存在しないと判定された場合、対話パラメータ算出モジュール１０３は、生体信号情報３１５に変数ｊに対応する生体信号のエントリが存在するか否かを判定する（ステップＳ３０６）。
【０２６９】
生体信号情報３１５に変数ｊに対応する生体信号のエントリが存在すると判定された場合、対話パラメータ算出モジュール１０３は、生体信号から算出可能な対話パラメータの値を算出するための特徴量を算出する（ステップＳ３０７）。特徴量の算出方法は、例えば、非特許文献１に記載の方法を用いる。
【０２７０】
次に、対話パラメータ算出モジュール１０３は、対話パラメータ学習情報３１２及び算出された特徴量に基づいて、対話パラメータを算出する（ステップＳ３０８）。
【０２７１】
具体的には、対話パラメータ算出モジュール１０３は、対話パラメータ学習情報３１２を参照して特徴量に対応する対話パラメータのエントリを特定し、対話パラメータの算出方法、特定されたエントリの係数、及び算出された特徴量を用いて対話パラメータを算出する。対話パラメータ算出モジュール１０３は、対話パラメータの種類及び対話パラメータの値を対応付けて記憶装置３０２に格納する。なお、本実施例では、ステップＳ３０８では継続性パラメータが算出される。
【０２７２】
次に、対話パラメータ算出モジュール１０３は、変数ｊに１を加算することによって変数ｊを更新し（ステップＳ３０９）、その後、ステップＳ３０６に戻る。
【０２７３】
ステップＳ３０７において生体信号情報３１５に変数ｊに対応する生体信号のエントリが存在しないと判定された場合、対話パラメータ算出モジュール１０３は、対話情報算出モジュール１０４を呼び出し（ステップＳ３１０）、その後、処理を終了する。
【０２７４】
なお、複数の計測装置又は計測チャンネルを用いて複数の生体信号が取得される場合、複数の生体信号の計測値の平均値を用いて同様の処理を実行することができる。また、単語記憶力等のエンパワメントパラメータは、回答用紙等、言語信号以外の情報を用いて算出されてもよい。
【０２７５】
図１８は、実施例１の対話情報算出モジュール１０４が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。
【０２７６】
対話情報算出モジュール１０４は、対話パラメータ算出モジュール１０３から呼び出された後、記憶装置３０２から対話パラメータ算出モジュール１０３によって算出された各属性の対話パラメータの値を取得する（ステップＳ４０１）。
【０２７７】
本実施例では、対話情報算出モジュール１０４は、エンパワメントパラメータの値及び継続性パラメータの値を取得する。
【０２７８】
次に、対話情報算出モジュール１０４は、選択ポリシ情報３１３を取得する（ステップＳ４０２）。
【０２７９】
次に、対話情報算出モジュール１０４は、取得した各属性の対話パラメータの値及び選択ポリシ情報３１３に基づいて、選択パラメータを選択する（ステップＳ４０３）。
【０２８０】
選択パラメータの選択方法は定義情報として設定されており、適宜、変更することができる。
【０２８１】
本実施例では、対話情報算出モジュール１０４は、継続性パラメータの値がエンパワメント閾値６０２より大きい場合、エンパワメントパラメータを選択パラメータとして選択し、また、継続性パラメータの値が継続性閾値６０４より小さい場合、継続性パラメータを選択パラメータとして選択する。前述した条件のいずれにも該当しない場合、対話情報算出モジュール１０４は、ランダムにエンパワメントパラメータ及び継続性パラメータのいずれかを選択パラメータとして選択する。なお、ランダムに選択パラメータを選択する場合、対話情報算出モジュール１０４は、前回使用した選択パラメータを参照し、前回使用した選択パラメータと異なる対話パラメータを選択することによって、継続性パラメータ及びエンパワメントパラメータを交互に選択する方法が考えられる。
【０２８２】
次に、対話情報算出モジュール１０４は、出力する対話情報を決定する（ステップＳ４０４）。具体的には、以下のような処理が実行される。
【０２８３】
対話情報算出モジュール１０４は、対話学習情報３１４を参照して、各属性の対話パラメータの値の組み合わせが取得した各属性の対話パラメータの値の組み合わせに一致するエントリを検索する。本実施例では、対話情報算出モジュール１０４は、エンパワメントパラメータ７０３及び継続性パラメータ７０５の値の組み合わせが、取得したエンパワメントパラメータ及び継続性パラメータの値の組み合わせと一致するエントリを検索する。
【０２８４】
対話情報算出モジュール１０４は、検索されたエントリから、選択パラメータ７０７がステップＳ４０３において選択された選択パラメータと一致する行を特定する。対話情報学習モジュール１０２は、特定された各行の確率に基づいて一つの行を選択する。なお、学習情報に基づく情報の選択方法は公知であるため詳細な説明は省略する。
【０２８５】
対話情報学習モジュール１０２は、選択された行の対話情報７０６に設定された対話情報を出力する対話情報に決定する。以上がステップＳ４０４の処理の説明である。
【０２８６】
次に、対話情報算出モジュール１０４は、対話履歴情報３１１を更新する（ステップＳ４０５）。
【０２８７】
具体的には、対話情報算出モジュール１０４は、対話履歴情報３１１にエントリを追加し、追加されたエントリのＩＤ４０１に識別番号を設定する。また、対話情報算出モジュール１０４は、追加されたエントリに、決定された対話情報、選択された選択パラメータ、及び各属性の対話パラメータの名称を設定する。さらに、対話情報算出モジュール１０４は、追加されたエントリに、算出された各属性の対話パラメータの値を対話前の各属性の対話パラメータの値として設定する。
【０２８８】
次に、対話情報算出モジュール１０４は、対話情報出力モジュール１０５を呼び出し（ステップＳ４０６）、その後、処理を終了する。
【０２８９】
このとき、対話情報算出モジュール１０４は、対話情報出力モジュール１０５に決定した対話情報を入力する。また、対話情報算出モジュール１０４は、対話履歴情報３１１に追加したエントリのＩＤ４０１等も入力する。これは、対話情報出力モジュール１０５が更新するエントリを特定するためである。
【０２９０】
図１９は、実施例１の対話情報出力モジュール１０５が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。
【０２９１】
対話情報出力モジュール１０５は、対話情報算出モジュール１０４によって決定された対話情報を用いて出力情報を生成する（ステップＳ５０１）。出力情報には、音声情報及び画像情報等の情報が含まれる。
【０２９２】
次に、対話情報出力モジュール１０５は、出力インタフェース３０４を介して、表示装置１３０又は対話出力装置１４０に出力情報を出力する（ステップＳ５０２）。
【０２９３】
出力情報を出力する装置は、出力情報に含まれる情報の種類等に応じて判定することができる。また、対話情報と装置とを対応付けてもよい。
【０２９４】
なお、計算機１００とユーザとの間のやりとりに伴う画面の切り替え等を行う場合、対話情報出力モジュール１０５は、画面毎に出力情報を生成し、操作状況に応じて、出力情報を出力してもよい。
【０２９５】
なお、出力情報は、ユーザではなく、計算機１００の管理者等にも出力してもよい。
【０２９６】
次に、対話情報出力モジュール１０５は、出力情報の出力が完了したか否かを判定する（ステップＳ５０３）。
【０２９７】
出力情報の出力が完了していないと判定された場合、対話情報出力モジュール１０５は、ステップＳ５０２に戻り、同様の処理を実行する。なお、出力情報を生成する必要がある場合、対話情報出力モジュール１０５は、ステップＳ５０１に戻ってもよい。
【０２９８】
出力情報の出力が完了したと判定された場合、対話情報出力モジュール１０５は、対話情報に対応する出力情報が出力された後の生体信号及び言語信号を取得し（ステップＳ５０４）、対話後の各属性の対話パラメータの値を算出する（ステップＳ５０５）。対話パラメータの値の算出方法は、図１７で説明した処理と同一であるため説明を省略する。なお、対話情報出力モジュール１０５は、対話情報算出モジュール１０４に、各属性の対話パラメータの値を算出するための指示を出力してもよい。
【０２９９】
次に、対話情報出力モジュール１０５は、対話履歴情報３１１を更新し（ステップＳ５０６）、その後、処理を終了する。
【０３００】
具体的には、対話情報出力モジュール１０５は、対話情報算出モジュール１０４によって対話履歴情報３１１に追加されたエントリに、算出された各属性の対話パラメータの値を対話後の各属性の対話パラメータの値を設定する。
【０３０１】
実施例１によれば、計算機１００は、属性の異なる対話パラメータの値に基づいて選択アルゴリズムを切り替えることによって、ユーザの状態を改善する対話情報を出力できる。また、対話情報の履歴に基づいて、選択アルゴリズムを修正することによって、処理の精度を高めることができる。これによって、効果的なエンパワメントを実現できる。
【実施例２】
【０３０２】
実施例２では、言語情報から評価が困難な発想力の向上を目的とするエンパワメントを行うシステムについて説明する。実施例２では、発想力を評価するパラメータがエンパワメントパラメータとして用いられる。以下、実施例１との差異を中心に実施例２について説明する。
【０３０３】
実施例２では、対話パラメータ学習モジュール１０１は、継続性パラメータだけではなくエンパワメントパラメータも考慮した学習処理を実行する。また、対話パラメータ算出モジュール１０３は、言語信号及び生体信号に基づいて、エンパワメントパラメータの値を算出する。
【０３０４】
実施例２のシステム構成、並びに、計算機１００のハードウェア構成及びソフトウェア構成は、実施例１と同一である。対話情報学習モジュール１０２、対話情報算出モジュール１０４、及び対話情報出力モジュール１０５が実行する処理は、実施例１と同一である。ただし、計算機１００は、対話パラメータの属性毎に、対話パラメータ学習情報３１２及び生体信号分析情報３１６を保持する。
【０３０５】
図２０Ａ及び図２０Ｂは、実施例２の対話パラメータ学習情報３１２の一例を示す図である。
【０３０６】
図２０Ａは、継続性パラメータ用の対話パラメータ学習情報３１２であり、図５に示す対話パラメータ学習情報３１２と同一の構成である。図２０Ｂは、エンパワメントパラメータ用の対話パラメータ学習情報３１２である。継続性パラメータ名５０２及び継続性パラメータ係数５０３がエンパワメントパラメータ名２００２及びエンパワメントパラメータ係数２００３となっている。
【０３０７】
図２１Ａ及び図２１Ｂは、実施例２の生体信号分析情報３１６の一例を示す図である。
【０３０８】
図２１Ａは、継続性パラメータ用の生体信号分析情報３１６であり、図９に示す生体信号分析情報３１６と同一の構成である。図２１Ｂは、エンパワメントパラメータ用の生体信号分析情報３１６である。継続性パラメータ名９０３及び継続性パラメータ９０４がエンパワメントパラメータ名２１０３及びエンパワメントパラメータ２１０４となっている。
【０３０９】
実施例２では、対話パラメータの属性毎に、学習用の課題を用意する。そのため、対話パラメータの属性毎に生体信号分析情報３１６が生成される。
【０３１０】
図２２は、実施例２の対話パラメータ学習モジュール１０１が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。
【０３１１】
対話パラメータ学習モジュール１０１は、学習用に使用する課題をユーザに対して呈示する（ステップＳ６０１）。
【０３１２】
ステップＳ６０１の処理は、ステップＳ１０１の処理と一部異なる。具体的には、対話パラメータの属性毎に、呈示される学習用の課題が異なる。ここでは、第１属性の対話パラメータ（エンパワメントパラメータ）及び第２属性の対話パラメータ（継続性パラメータ）を学習する課題が呈示されるものとする。なお、各属性の課題には、「１」から順に識別番号が付与される。
【０３１３】
次に、対話パラメータ学習モジュール１０１は、入力インタフェース３０３を介して生体信号を取得し（ステップＳ６０２）、また、課題に対応する属性の対話パラメータの値を算出する（ステップＳ６０３）。
【０３１４】
ステップＳ６０２の処理は、ステップＳ２０２の処理と同一である。また、ステップＳ６０３では、第１属性の対話パラメータの生体信号分析情報３１６及び第２属性の対話パラメータの生体信号分析情報３１６が生成される。なお、各フィールドの値の設定方法は、ステップＳ１０３と同様である。
【０３１５】
実施例２では、対話パラメータ学習モジュール１０１は、言語信号情報３１７及びエンパワメントパラメータの生体信号分析情報３１６からエンパワメントパラメータとして発想数を算出する。
【０３１６】
次に、対話パラメータ学習モジュール１０１は、課題を追加する必要があるか否かを判定する（ステップＳ６０４）。ステップＳ６０４の処理は、ステップＳ１０４の処理と同様である。
【０３１７】
課題を追加する必要があると判定された場合、対話パラメータ学習モジュール１０１は、ステップＳ６０１に戻る。
【０３１８】
課題を追加する必要がないと判定された場合、対話パラメータ学習モジュール１０１は、第１属性用の課題の識別番号を示す変数ｋ及び第２属性用の課題の識別番号を示す変数ｈに初期値「１」を設定する（ステップＳ６０５）。
【０３１９】
次に、対話パラメータ学習モジュール１０１は、第１属性の対話パラメータの生体信号分析情報３１６を参照して、識別番号が変数ｋである課題が存在するか否かを判定する（ステップＳ６０６）。ステップＳ６０６の処理は、ステップＳ１０６の処理と同様である。
【０３２０】
識別番号が変数ｋである課題が存在すると判定された場合、対話パラメータ学習モジュール１０１は、第１属性の対話パラメータ学習情報３１２を生成する（ステップＳ６０７）。ステップＳ６０７の処理はステップＳ１０７と同一の処理であるが、使用する関係式が異なる。ここでは、特徴量及び発想数を変数とする関係式からエンパワメントパラメータを算出するための係数が算出される。
【０３２１】
なお、エンパワメントパラメータの特徴量は、継続性パラメータと同様に脈波間隔を用いて算出してもよい。また、顔の眉、眼、及び口等の特徴点を設定し、顔画像から特徴点の変化を表情パラメータとして算出し、当該パラメータを特徴量として算出してもよい。また、音声の周波数等の音質を特徴量としてもよい。
【０３２２】
次に、対話パラメータ学習モジュール１０１は、変数ｋに１を加算することによって変数ｋを更新し（ステップＳ６０８）、その後、ステップＳ６０６に戻る。
【０３２３】
ステップＳ６０６において、識別番号が変数ｋである課題が存在しないと判定された場合、対話パラメータ学習モジュール１０１は、第１属性の対話パラメータの生体信号分析情報３１６を参照して、識別番号が変数ｋである課題が存在するか否かを判定する（ステップＳ６０９）。ステップＳ６０９の処理は、ステップＳ１０６の処理と同様である。
【０３２４】
識別番号が変数ｈである課題が存在すると判定された場合、対話パラメータ学習モジュール１０１は、第２属性の対話パラメータ学習情報３１２を生成する（ステップＳ６１０）。ステップＳ６１０の処理はステップＳ１０７と同一の処理である。
【０３２５】
次に、対話パラメータ学習モジュール１０１は、変数ｈに１を加算することによって変数ｋを更新し（ステップＳ６１１）、その後、ステップＳ６０９に戻る。
【０３２６】
ステップＳ６０９において、識別番号が変数ｈである課題が存在しないと判定された場合、対話パラメータ学習モジュール１０１は、処理を終了する。
【０３２７】
なお、各属性の対話パラメータの特徴量と対話パラメータの値との間の関係性を示す式は、同一の数式でもよいし、異なった数式でもよい。
【０３２８】
実施例２では、対話パラメータ算出モジュール１０３が実行する処理が一部異なる。具体的には、ステップＳ３０４の処理が異なる。
【０３２９】
対話パラメータ算出モジュール１０３は、実施例１と同様に発話内容を算出する。また、対話パラメータ算出モジュール１０３は、生体信号情報３１５から、ステップＳ３０３において検索された言語信号に対応するエントリを取得する。対話パラメータ算出モジュール１０３は、対話パラメータ学習情報３１２、生体信号、及び関係式を用いて各属性の対話パラメータの値を算出する。
【０３３０】
なお、継続性パラメータを算出する生体信号とエンパワメントパラメータを算出する生体信号が異なり、それぞれの生体信号の識別番号が対応づけられている場合、対話パラメータ算出モジュール１０３は、対応する生体信号を生体信号情報３１５から取得する。この場合、ステップＳ３０５において、変数ｊを更新してもよい。以上がステップＳ３０４の処理の説明である。
【０３３１】
なお、本発明は、生体信号から算出する対話パラメータの属性に限定されない。例えば、生体信号からエンパワメントパラメータのみを算出してもよい。
【０３３２】
実施例２によれば、言語情報から評価することが困難な知的能力及び精神状態についても考慮した対話情報の出力が可能となるため、効果的なエンパワメントを実現できる。
【実施例３】
【０３３３】
実施例３では、計算機１００が、対話履歴情報３１１に基づいて対話パラメータに関連する生体信号及びその特徴量を特定する。以下、実施例１との差異を中心に実施例３について説明する。
【０３３４】
実施例３では、システム構成が一部異なる。図２３は、実施例３のエンパワメントを行うシステムの構成例を示す図である。
【０３３５】
実施例３では、任意の属性の対話パラメータに関連する生体信号を特定するために、システムは様々な計測装置を備える。具体的には、実施例３のシステムは、生体信号計測装置１１０の他に、脳波活動計測装置２３０１、及び自律神経活動計測装置２３０２、２３０３を備える。
【０３３６】
実施例３では、上記計測装置から任意の属性の対話パラメータに関連する様々な特徴量が算出される。例えば、顔画像から瞳孔の動きを検出することによって、視線領域、視線跳躍回数、平均瞳孔径、及び瞳孔径の変化等の特徴量が算出される。音声からは、発話速度、声の大きさ、及び声の高さ等の特徴量が算出される。脳波信号及び脳血流信号からは、脳波α波パワー及び脳血流変化等の脳活動の特徴量が算出される。また、脈拍等の信号からは、心拍動間隔、呼吸位相（呼吸のリズム）、及び呼吸間隔等の自律神経活動の特徴量が算出される。
【０３３７】
実施例３の計算機１００のハードウェア構成及びソフトウェア構成は、実施例１と同一である。ただし、対話履歴情報３１１に含まれるエントリの構成が異なる。実施例３では、エントリは、各生体信号の計測結果を格納するフィールドを含む。
【０３３８】
実施例３の対話パラメータ学習モジュール１０１、対話パラメータ算出モジュール１０３、対話情報算出モジュール１０４、及び対話情報出力モジュール１０５が実行する処理は、実施例１と同一である。
【０３３９】
実施例３では、対話情報学習モジュール１０２が、対話履歴情報３１１を解析することによって、各生体信号の特徴量と任意の属性の対話パラメータとの間の関係性を特定する。例えば、既存の機械学習に基づいて対話履歴情報３１１を解析する方法等が考えられる。なお、対話履歴情報３１１の解析方法に限定されない。
【０３４０】
なお、任意の属性の対話パラメータに関連がある特徴量が複数存在する場合、対話情報学習モジュール１０２は、任意の属性の対話パラメータの変化量への影響が最も大きい特徴量を、当該対話パラメータを算出するための特徴量に設定する。このとき、学習前の特徴量の相関関係は削除してもよいし、そのまま残してもよい。また、複数の特徴量の組み合わせが設定されてもよいし、また、主成分分析処理等に基づいて複数の特徴量から算出された新たな特徴量が設定されてもよい。
【０３４１】
なお、学習前の各属性の対話パラメータと信号の特徴量との間の関係式等は、定義情報を用いて管理してもよい。実施例３の学習処理を実行することによって、当該定義情報が更新される。
【０３４２】
実施例３によれば、対話情報学習モジュール１０２は、対話履歴情報３１１の解析結果に基づいて各属性の対話パラメータと生体信号から算出される特徴量との間の相関関係を特定できる。すなわち、各属性の対話パラメータと生体信号との間の相関関係が明確でない場合であっても、学習処理によって適切な相関関係を特定することができる。当該相関関係に基づいて、出力する対話情報が選択され、また、対話情報及び選択アルゴリズムが修正されるため、効果的なエンパワメントを実現できる。
【実施例４】
【０３４３】
実施例４は、計算機１００が、任意の属性の対話パラメータの目標値に基づいて、当該対話パラメータの値が目標値に達するまでの予測時間を算出する。以下、実施例１との差異を中心に実施例４について説明する。なお、以下の説明では、目標値が設定される対話パラメータを目標パラメータとも記載する。
【０３４４】
実施例４のシステム構成、並びに、計算機１００のハードウェア構成は、実施例１と同一である。
【０３４５】
実施例４では、計算機１００のソフトウェア構成が一部異なる。実施例４の計算機１００は、実施例１に示す各情報の他に、総対話管理情報及び予測時間定義情報を格納する。
【０３４６】
総対話管理情報は、ユーザの識別情報、目標パラメータの名称及び目標値、エンパワメントの開始時間、エンパワメント開始時の目標パラメータの値、並びに、出力された対話情報、対話情報の出力時間、及び対話情報の出力後の目標パラメータの値等から構成されるエントリを含む。
【０３４７】
予測時間定義情報は、目標パラメータの名称及び目標値係数から構成されるエントリを含む。
【０３４８】
なお、対話履歴情報３１１が、ユーザ単位の対話情報を管理するデータ形式でもよい。この場合、対話履歴情報３１１のエントリは、総対話管理情報のエントリを構成するフィールドを含む。
【０３４９】
対話パラメータ学習モジュール１０１及び対話情報算出モジュール１０４が実行する処理は、実施例１と同一である。
【０３５０】
実施例４では、対話情報学習モジュール１０２が、ステップＳ２０８の処理の後に、総対話管理情報を用いて予測時間定義情報を生成する。具体的には、以下のような処理が実行される。
【０３５１】
対話情報学習モジュール１０２は、総対話管理情報を参照し、各ユーザについて、目標パラメータの値が第１値から第２値に変化するまでの時間及び出力された対話情報等を取得する。第１値は例えば目標パラメータの最小値、第２値は例えば目標パラメータの最大値である。なお、第１値及び第２値は任意に設定できる。
【０３５２】
対話情報学習モジュール１０２は、取得した情報に基づいて第１値及び第２値の差と時間との間の相関関係を算出する。対話情報学習モジュール１０２は、当該相関関係に基づいて目標値を算出する。なお、相関関係は、実施例１と同様に任意の数式として与えられる。対話情報学習モジュール１０２は、予測時間定義情報に目標パラメータの名称及び目標値係数が設定されたエントリを追加する。
【０３５３】
なお、前述した処理では、ユーザの区別を行っていないが、対象となるユーザ毎に同様の処理を行ってもよい。この場合、予測時間定義情報のエントリは、ユーザの識別情報を格納するフィールドを含む。
【０３５４】
実施例４では、対話パラメータ算出モジュール１０３が、処理の開始時に、任意の目標パラメータの目標値を取得する。本実施例では、エンパワメントパラメータの目標値が取得される。当該目標値は、ユーザが入力してもよいし、事前に設定されたものでもよい。その他の処理は、実施例１と同様である。
【０３５５】
実施例４では、対話情報出力モジュール１０５が、ステップＳ５０１において、所定の目標パラメータの値が目標値に到達するまでの予測時間を算出する。具体的には、対話情報出力モジュール１０５は、目標値及び対話情報の出力前の目標パラメータの値の差、目標値係数、及び対話情報学習モジュール１０２によって算出された相関関係に基づいて、目標値に到達するまでの予測時間を算出する。対話情報出力モジュール１０５は、予測時間を含む出力情報を生成する。
【０３５６】
実施例４では、対話情報出力モジュール１０５は、予測時間を含む出力情報をユーザに対して出力する。
【０３５７】
実施例４によれば、ユーザの動機づけを強化でき、また、エンパワメントの実行スケジュールを調整することができるため、効果的なエンパワメントを実現できる。
【実施例５】
【０３５８】
実施例５では、各実施例において、計算機１００に対する設定を行うためのＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）及び出力情報等に基づいて表示されるＧＵＩについて説明する。
【０３５９】
図２４及び図２５は、実施例５の計算機１００に対する設定を行うためのＧＵＩの一例を示す図である。
【０３６０】
図２４に示すＧＵＩ２４００は、対話パラメータ設定欄２４１０、生体信号設定欄２４２０、選択パラメータ設定欄２４３０、学習データ設定欄２４４０、エンパワメント設定欄２４５０、予測時間設定欄２４６０、及び保存ボタン２４７０を含む。
【０３６１】
対話パラメータ設定欄２４１０は、対話パラメータを設定するための欄であり、対話パラメータ数表示欄２４１１、ラジオボタン２４１２、及び設定フィールド群２４１３を含む。対話パラメータ数表示欄２４１１は、算出する対話パラメータの数を表示する欄である。ラジオボタン２４１２は、対話パラメータを設定する場合に操作されるボタンである。ラジオボタン２４１２を操作することによって、設定フィールド群２４１３への入力が可能となる。設定フィールド群２４１３は、対話パラメータの属性、名称、及び対話パラメータの値の算出に使用する信号の名称を設定するフィールド群である。なお、設定フィールド群２４１３には、前述した以外のフィールドが含まれてよい。
【０３６２】
生体信号設定欄２４２０は、生体信号を設定するための欄であり、生体信号数表示欄２４２１、ラジオボタン２４２２、及び設定フィールド群２４２３を含む。生体信号数表示欄２４２１は、計測する生体信号の数を表示する欄である。ラジオボタン２４２２は、生体信号を設定する場合に操作されるボタンである。ラジオボタン２４２２を操作することによって、設定フィールド群２４２３への入力が可能となる。設定フィールド群２４２３は、生体信号の名称、生体信号から算出する特徴量の名称、及び生体信号を計測する装置の名称を設定するフィールド群である。なお、設定フィールド群２４２３には、前述した以外のフィールドが含まれてよい。
【０３６３】
選択パラメータ設定欄２４３０は、選択パラメータ及び選択パラメータの選択基準等のアルゴリズムを設定する欄であり、選択パラメータ数表示欄２４３１、ラジオボタン２４３２、設定フィールド群２４３３、及び閾値調整ボタン２４３４を含む。選択パラメータ数表示欄２４３１は、選択パラメータの数を表示する欄である。ラジオボタン２４３２は、選択パラメータ及び選択パラメータの選択基準等を設定する場合に操作されるボタンである。ラジオボタン２４３２を操作することによって設定フィールド群２４３３への入力が可能となる。設定フィールド群２４３３は、選択パラメータに設定する対話パラメータの名称、選択基準となる閾値、及び選択条件を設定するフィールド群である。なお、設定フィールド群２４３３には、前述した以外のフィールドが含まれてもよい。閾値調整ボタン２４３４は、図２５に示す閾値を調整するためのＧＵＩ２５００に切り替える場合に操作されるボタンである。
【０３６４】
学習データ設定欄２４４０は、対話パラメータの算出方法を決定するための学習方法を設定する欄であり、学習方法表示欄２４４１及び設定ラジオボタン群を含む。設定ラジオボタン群を操作することによって学習方法を設定できる。本実施例では、学習データの有無を選択するラジオボタン、及び使用する学習データを選択するラジオボタンが含まれる。学習方法表示欄２４４１には、設定ラジオボタン群の操作結果が表示される。
【０３６５】
エンパワメント設定欄２４５０は、エンパワメントパラメータを設定する欄であり、エンパワメントパラメータ表示欄２４５１及び設定ラジオボタン群を含む。設定ラジオボタン群を操作することによって、エンパワメントパラメータを設定できる。本実施例では、既存のエンパワメントパラメータ及び新規のエンパワメントパラメータのいずれかを選択するラジオボタンを含む。エンパワメントパラメータ表示欄２４５１には、設定ラジオボタン群の操作結果が表示される。
【０３６６】
予測時間設定欄２４６０は、予測時間を算出するか否か設定する欄であり、予測表示欄２４６１、設定ラジオボタン群、及び目標値設定欄２４６２を含む。設定ラジオボタン群は、予測時間を設定するか否かを選択するラジオボタンを含む。また、設定ラジオボタン群は、予測時間の算出に必要な学習データの種別を選択する欄を含む。予測表示欄２４６１には、設定ラジオボタン群の操作結果が表示される。目標値設定欄２４６２は、予測時間を算出する時に使用する目標値を設定する欄であり、目標パラメータに設定する対話パラメータの名称及び目標値を設定するフィールドを含む。
【０３６７】
保存ボタン２４７０は、各設定欄の入力を保存する場合に操作されるボタンである。
【０３６８】
図２５に示すＧＵＩ２５００は、エンパワメント表示欄２５０１、選択パラメータ表示欄２５０２、選択条件表示欄２５０３、閾値表示欄２５０４、グラフ表示欄２５０５、フィッティング方法表示欄２５０６、フィッティング方法設定欄２５０７、範囲出力表示欄２５０８、及び範囲出力設定欄２５０９を含む。
【０３６９】
エンパワメント表示欄２５０１は、エンパワメントの目的を表示する欄である。
【０３７０】
選択パラメータ表示欄２５０２は、閾値を設定する選択パラメータの名称を表示する欄である。
【０３７１】
選択条件表示欄２５０３は、選択パラメータの選択条件を表示する欄である。
【０３７２】
閾値表示欄２５０４は、選択パラメータの選択条件に使用する閾値を表示する欄である。
【０３７３】
グラフ表示欄２５０５は、閾値を設定するために参照するグラフを表示する欄である。図２５では、エンパワメントパラメータを選択パラメータとして選択するための閾値を設定するためのグラフを表示している。当該グラフの縦軸はエンパワメントパラメータ変化量を表し、横軸は対話中継属性パラメータの値を示す。なお、グラフ表示欄２５０５に示すグラフは、図１６のグラフ１６０４に対応する。管理者は、グラフ表示欄２５０５を参照しながら、閾値を修正できる。
【０３７４】
フィッティング方法表示欄２５０６は、フィッティング方法設定欄２５０７の設定結果を表示する欄である。
【０３７５】
フィッティング方法設定欄２５０７は、フィッティング方法を設定するための欄である。フィッティング方法設定欄２５０７には、フィッティング方法を選択するためのラジオボタン群が含まれる。
【０３７６】
範囲出力表示欄２５０８は、範囲出力設定欄２５０９の設定結果を表示する欄である。
【０３７７】
範囲出力設定欄２５０９は、閾値を決定するための条件である範囲を設定するための欄である。範囲出力設定欄２５０９には、範囲を設定するためのラジオボタン群が含まれる。
【０３７８】
図２６Ａ及び図２６Ｂは、実施例５の計算機１００が出力した出力情報等に基づいて表示されるＧＵＩの一例を示す図である。
【０３７９】
図２６Ａは、エンパワメントの実行時に表示されるＧＵＩである。ＧＵＩ２６００は、エンパワメント表示欄２６０１、選択パラメータ表示欄２６０２、対話情報表示欄２６０３、継続性パラメータ表示欄２６０４、エンパワメントパラメータ表示欄２６０５、及び予測時間表示欄２６０６を含む。
【０３８０】
エンパワメント表示欄２６０１は、エンパワメントの目的を表示する欄である。
【０３８１】
選択パラメータ表示欄２６０２は、対話情報を選択した時に使用された選択パラメータの名称を表示する欄である。
【０３８２】
対話情報表示欄２６０３は、対話情報を表示する欄である。
【０３８３】
継続性パラメータ表示欄２６０４は、継続性パラメータの名称及び現在の継続性パラメータの値を表示する欄である。図２６Ａでは、グラフ形式で継続性パラメータの値が表示される。なお、数値が表示されてもよい。
【０３８４】
エンパワメントパラメータ表示欄２６０５は、エンパワメントパラメータの名称及び現在のエンパワメントパラメータの値を表示する欄である。図２６Ａでは、グラフ形式でエンパワメントパラメータの値が表示される。なお、数値が表示されてよい。
【０３８５】
予測時間表示欄２６０６は、目標パラメータの値が目標値に到達するまでの予測時間を表示する欄である。
【０３８６】
図２６Ｂは、エンパワメントの実行中に対話パラメータの時間変化等を確認するために表示されるＧＵＩである。ＧＵＩ２６１０は、エンパワメント表示欄２６１１、選択パラメータ表示欄２６１２、対話情報表示欄２６１３、グラフ表示欄２６１４、及び予測時間表示欄２６１５を含む。エンパワメント表示欄２６１１、選択パラメータ表示欄２６１２、対話情報表示欄２６１３、及び予測時間表示欄２６１５は、エンパワメント表示欄２６０１、選択パラメータ表示欄２６０２、対話情報表示欄２６０３、及び予測時間表示欄２６０６と同一のものである。
【０３８７】
グラフ表示欄２６１４は、各属性の対話パラメータの時間変化を示すグラフを表示する欄である。図２６Ｂでは、エンパワメントパラメータの値の時間変化を示すグラフ、及び継続性パラメータの値の時間変化を示すグラフがまとめて表示されている。なお、対話パラメータの属性毎にグラフを表示してもよい。なお、図２６Ｂのグラフに示された鎖線はエンパワメントパラメータの閾値を表し、一点鎖線は継続性パラメータの閾値を表す。
【０３８８】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。また、例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために構成を詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、実施例の構成の一部について、他の構成に追加、削除、置換することが可能である。
【０３８９】
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、本発明は、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をコンピュータに提供し、そのコンピュータが備えるＣＰＵが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。
【０３９０】
また、本実施例に記載の機能を実現するプログラムコードは、例えば、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。
【０３９１】
さらに、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することによって、それをコンピュータのハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に格納し、コンピュータが備えるＣＰＵが当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。
【０３９２】
上述の実施例において、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。
【符号の説明】
【０３９３】
１００  計算機
１０１  対話パラメータ学習モジュール
１０２  対話情報学習モジュール
１０３  対話パラメータ算出モジュール
１０４  対話情報算出モジュール
１０５  対話情報出力モジュール
１１０  生体信号計測装置
１２０  言語信号計測装置
１３０  表示装置
１４０  対話出力装置
１５０  入力装置
３０１  演算装置
３０２  記憶装置
３０３  入力インタフェース
３０４  出力インタフェース
３１１  対話履歴情報
３１２  対話パラメータ学習情報
３１３  選択ポリシ情報
３１４  対話学習情報
３１５  生体信号情報
３１６  生体信号分析情報
３１７  言語信号情報
３１８  変化量分析情報
３１９  パラメータ相関分析情報
３２０  対話／パラメータ相関分析情報
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０Ａ】
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【図２０Ｂ】
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【図２１Ａ】
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【図２１Ｂ】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６Ａ】
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【図２６Ｂ】
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