(57)【要約】      （修正有）【課題】車両に搭乗する複数の乗員のリコメンド情報に対する総合的な反応を適切に評価する。【解決手段】車両３０において、リコメンド装置（車載器）１０は、車両に搭乗する複数の乗員６１、６２、６３にリコメンド情報７０を提供する提供手段２１と、リコメンド情報７０に対する各乗員６１、６２、６３の反応を示す音声８１、８２、８３を集音する集音装置１２と、リコメンド情報７０に対する各乗員の反応を示す音声から、各乗員の反応が肯定的な反応であるのか或いは否定的な反応であるのかを判定する判定手段２２と、各乗員の個別的な反応から複数の乗員の総合的な反応を評価する評価手段２３を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭乗する複数の乗員にリコメンド情報を提供する提供手段と、
前記リコメンド情報に対する各乗員の反応を示す音声を集音する集音装置と、
前記リコメンド情報に対する各乗員の反応を示す音声から、各乗員の反応が肯定的な反応であるのか或いは否定的な反応であるのかを判定する判定手段と、
各乗員の反応から前記複数の乗員の総合的な反応を評価する評価手段と、
を備えるリコメンド装置。
【請求項２】
請求項１に記載のリコメンド装置であって、
前記評価手段は、乗員毎に定められた重み付けで各乗員の反応を評価する、リコメンド装置。
【請求項３】
コンピュータシステムが、
車両に搭乗する複数の乗員にリコメンド情報を提供するステップと、
前記リコメンド情報に対する各乗員の反応を示す音声を集音するステップと、
前記リコメンド情報に対する各乗員の反応を示す音声から、各乗員の反応が肯定的な反応であるのか或いは否定的な反応であるのかを判定するステップと、
各乗員の反応から前記複数の乗員の総合的な反応を評価するステップと、
を実行するリコメンド方法。
【請求項４】
コンピュータシステムに、
車両に搭乗する複数の乗員にリコメンド情報を提供するステップと、
前記リコメンド情報に対する各乗員の反応を示す音声を集音するステップと、
前記リコメンド情報に対する各乗員の反応を示す音声から、各乗員の反応が肯定的な反応であるのか或いは否定的な反応であるのかを判定するステップと、
各乗員の反応から前記複数の乗員の総合的な反応を評価するステップと、
を実行させるリコメンドプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リコメンド装置、リコメンド方法、及びリコメンドプログラムに関わる。
【背景技術】
【０００２】
商品又はサービス（以下、「商品等」と呼ぶ）を提供する提供者は、商品等の購買意欲を促進する情報（以下、「リコメンド情報」と呼ぶ）をユーザ（消費者）に提供する。特開２０１７−１８２５２７号公報には、リコメンド情報に対するユーザの反応を、音声解析処理（例えば、周波数解析処理及び音声認識処理）を通じて評価することが記載されている。周波数解析処理では、音声のトーンの変動が検出される。音声のトーンが、例えば、通常のトーンから、高周波成分を含む明るいトーンに変動した場合には、リコメンド情報に対してユーザが肯定的な反応を示しているものと判定される。音声認識処理では、リコメンド情報に対するユーザの反応を示す音声がテキスト情報に変換される。テキスト情報は、例えば、形態素解析などの公知の自然言語処理を通じてキーワードに分解される。予め評価（肯定的な評価又は否定的な評価）が与えられている複数のキーワードと、リコメンド情報に対するユーザの反応を示す音声から抽出された複数のキーワードとを比較することにより、リコメンド情報に対してユーザが肯定的な反応を示しているのか、或いは否定的な反応を示しているのかを判定することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１８２５２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特開２０１７−１８２５２７号公報に記載の技術を用いれば、リコメンド情報に対する一人のユーザの反応を評価することはできるものの、リコメンド情報に対する複数人のユーザの総合的な反応を評価するには不十分である。例えば、車両に搭乗する複数の乗員のリコメンド情報に対する総合的な反応を適切に評価することができない。
【０００５】
そこで、本発明は、このような事情に鑑み、車両に搭乗する複数の乗員のリコメンド情報に対する総合的な反応を適切に評価することのできるリコメンド装置を提案することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述の課題を解決するため、本発明に関わるリコメンド装置は、車両に搭乗する複数の乗員にリコメンド情報を提供する提供手段と、リコメンド情報に対する各乗員の反応を示す音声を集音する集音装置と、リコメンド情報に対する各乗員の反応を示す音声から、各乗員の反応が肯定的な反応であるのか或いは否定的な反応であるのかを判定する判定手段と、各乗員の反応から複数の乗員の総合的な反応を評価する評価手段と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明に関わるリコメンド装置によれば、車両に搭乗する複数の乗員のリコメンド情報に対する総合的な反応を適切に評価するこができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態に関わる車載器のハードウェア構成図である。
【図２】本発明の実施形態に関わる車載器の機能構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。ここで、同一符号は同一の構成要素を示すものとし、重複する説明は省略する。
図１は、本発明の実施形態に関わる車載器１０のハードウェア構成を示す説明図である。車載器１０は、例えば、車両３０に搭載されるマルチメディアシステム（例えば、車載ナビゲーションシステム、或いは車載オーディオシステムなど）でもよく、或いは携帯端末（例えば、スマートフォンと呼ばれる多機能携帯電話機やタブレット端末など）でもよい。車載器１０は、ネットワーク５０を通じてサーバ４０に接続可能に構成されている。サーバ４０は、商品等のリコメンド情報７０を生成及び送信するホスト計算機である。車載器１０は、ネットワーク５０を通じて、サーバ４０からリコメンド情報７０を受信し、受信したリコメンド情報７０を、車両３０に搭乗する複数の乗員（例えば、運転者及び搭乗者）６１，６２，６３に提供する装置（以下、「リコメンド装置」と呼ぶ）として機能する。リコメンド装置は、リコメンド情報７０を乗員６１，６２，６３に提供する処理と、乗員６１，６２，６３のリコメンド情報７０に対する反応を評価する処理とを実行する。リコメンド装置によって実行されるこれらの処理をリコメンド方法と呼ぶ。
【００１０】
車載器１０は、そのハードウェア資源として、通信モジュール１１、集音装置１２、プロセッサ１３、記憶装置１４、表示装置１５、及び音響出力装置１６を備えるコンピュータシステムである。
【００１１】
通信モジュール１１は、車載器１０とサーバ４０との間のネットワーク５０を通じた移動通信を制御する処理を行う。ネットワーク５０は、例えば、無線ネットワーク（移動通信網、衛星通信網、ブルートゥース、ＷｉＦｉ(Wireless Fidelity)、又はＨＳＤＰＡ(High Speed Downlink Packet Access)など）と、有線ネットワーク（例えば、近距離通信網（ＬＡＮ）、広域通信網（ＷＡＮ）、又は付加価値通信網（ＶＡＮ）など）とが混在する通信網である。
【００１２】
集音装置１２は、車載器１０の内蔵マイクでもよく、或いは外付けマイク（外付け型の有線式マイク又は無線式のマイク）でもよい。
【００１３】
記憶装置１４には、リコメンド方法を車載器１０に実行させるためのコンピュータプログラム（以下、「リコメンドプログラム」と呼ぶ）２０が格納されている。プロセッサ１３は、記憶装置１４に格納されているリコメンドプログラム２０を解釈及び実行することにより、車載器１０の各種ハードウェア資源の制御を通じてリコメンド方法を実行する。記憶装置１４は、半導体メモリ（揮発性メモリ、不揮発性メモリ）又はディスク媒体（光記録媒体、光磁気記録媒体）などのコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００１４】
リコメンド情報７０は、画像情報でもよく、音声情報でもよく、或いは、画像情報と音声情報とを組み合わせた情報でもよい。表示装置１５は、画像情報としてのリコメンド情報７０を表示するディスプレイ（例えば、液晶ディスプレイ、電界発光ディスプレイ、又はプラズマディスプレイなど）である。音響出力装置１６は、音声情報としてのリコメンド情報７０を出力するスピーカである。
【００１５】
図２は、本発明の実施形態に関わる車載器１０の機能構成を示す説明図である。
表示装置１５及び音響出力装置１６の何れか一方又は両者の協働により、提供手段２１としての機能が実現される。例えば、リコメンド情報７０が画像情報を含み、音声情報を含まない場合には、表示装置１５が提供手段２１として機能する。例えば、リコメンド情報７０が音声情報を含み、画像情報を含まない場合には、音響出力装置１６が提供手段２１として機能する。例えば、リコメンド情報７０が画像情報と音声情報とを組み合わせた情報を含む場合には、表示装置１５及び音響出力装置１６の協働により、提供手段２１としての機能が実現される。提供手段２１は、リコメンド情報７０を複数の乗員６１，６２，６３に提供する。
【００１６】
車載器１０の各種ハードウェア資源とリコメンドプログラム２０との協働により、判定手段２２及び評価手段２３しての機能が実現される。リコメンドプログラム２０は、例えば、メインプログラムの中で呼び出されて実行される複数のソフトウェアモジュールを備えてもよい。このようなソフトウェアモジュールは、判定手段２２及び評価手段２３の機能を実現する処理を実行するためにモジュール化されたサブプログラムである。判定手段２２及び評価手段２３の機能と同様の機能を、専用のハードウェア資源（例えば、特定用途向け集積回路）やファームウェアを用いて実現してもよい。
【００１７】
集音装置１２は、リコメンド情報７０に対する各乗員６１，６２，６３の反応を示す音声８１，８２，８３を集音する。判定手段２２は、リコメンド情報７０に対する各乗員６１，６２，６３の個別的な反応を示す音声８１，８２，８３から、各乗員６１，６２，６３の反応が肯定的な反応であるのか、或いは否定的な反応であるのかを個別に判定する。評価手段２３は、各乗員６１，６２，６３の個別的な反応から複数の乗員６１，６２，６３の総合的な反応を評価する。
【００１８】
各乗員６１，６２，６３の個別的な反応から複数の乗員６１，６２，６３の総合的な反応を評価する方法は、各乗員６１，６２，６３の反応を同一の重み付けで評価する第１の評価方法と、乗員６１，６２，６３毎に定められた重み付けで各乗員６１，６２，６３の反応を評価する第２の評価方法とに大別することができる。
【００１９】
まず、第１の評価方法について説明する。
判定手段２２は、公知の話者識別アルゴリズムを用いて、リコメンド情報７０に対する各乗員６１，６２，６３の反応を示す音声８１，８２，８３を識別する。話者識別アルゴリズムは、話者を識別する特徴量として、例えば、人間の聴覚特性を考慮したメル周波数ケプストラム係数（Mel-Frequency Cepstrum Coefficient：ＭＦＣＣ）と、その変化量であるΔＭＦＣＣとを特徴パラメータとするベクトル量子化法を用いるものが好適である。メルケプストラムは、音声波のスペクトルを人の聴覚に近い周波数間隔に切り分けてケプストラム化したものである。人間の聴覚は、低い周波数では細かく、高い周波数では粗い周波数分解能を持つことが知られている。これは、メル尺度と呼ばれており、対数に近い非線形の特性を示す。音声を認識するためには、音声スペクトルから周波数成分ごとの時系列データを抽出する必要があるが、人の聴覚に合わせるために、各帯域フィルタを対数周波数軸上、或いはメルスケール上に等間隔に配置すればよい。
【００２０】
判定手段２２は、音声８１，８２，８３をテキスト情報に変換し、これを、例えば、形態素解析などの公知の自然言語処理を通じてキーワードに分解する。記憶装置１４には、辞書データベースが保存されている。この辞書データベースは、予め評価（肯定的な評価又は否定的な評価）が与えられている複数のキーワードを格納している。判定手段２２は、音声８１，８２，８３から抽出されたキーワードと、辞書データベースに格納されているキーワードとを比較することにより、リコメンド情報７０に対する各乗員６１，６２，６３の反応が肯定的な反応であるのか、或いは否定的な反応であるのかを判定する。ここで、リコメンド情報７０に対する各乗員６１，６２，６３の反応を評価する評価パラメータＣ１，Ｃ２，Ｃ３を以下のように定義する。乗員６１の反応が肯定的な反応である場合に、Ｃ１＝１の値をとり、乗員６１の反応が否定的な反応である場合に、Ｃ１＝−１の値をとる。乗員６２の反応が肯定的な反応である場合に、Ｃ２＝１の値をとり、乗員６２の反応が否定的な反応である場合に、Ｃ２＝−１の値をとる。乗員６３の反応が肯定的な反応である場合に、Ｃ３＝１の値をとり、乗員６３の反応が否定的な反応である場合に、Ｃ３＝−１の値をとる。評価手段２３は、（１）式に基づいて、複数の乗員６１，６２，６３の総合的な反応を評価する総合評価パラメータＣを計算する。
【００２１】
Ｃ＝Ｃ１＋Ｃ２＋Ｃ３  …（１）
【００２２】
評価手段２３は、（１）式により算出された総合評価パラメータＣの値に基づいて、複数の乗員６１，６２，６３の総合的な反応を評価する。総合評価パラメータＣの値が正の値のときは、複数の乗員６１，６２，６３の総合的な反応は、肯定的であるものと評価される。特に、総合評価パラメータＣの値が大きい程、評価は高い。総合評価パラメータＣの値が負の値のときは、複数の乗員６１，６２，６３の総合的な反応は、否定的であるものと評価される。特に、総合評価パラメータＣの値が小さい程、評価は低い。車両３０の乗員数が偶数である場合には、肯定的な評価を示す乗員の数と否定的な評価を示す乗員の数とが一致し、総合評価パラメータＣの値がゼロになる場合も想定される。このような場合は、複数の乗員６１，６２，６３の総合的な反応は、肯定的でも否定的でもない、中立的であるものと評価される。第１の評価方法は、多数決と呼ばれる評価方法と同じである。
【００２３】
次に、第２の評価方法について説明する。
判定手段２２は、第１の評価方法と同様の方法を用いて、リコメンド情報７０に対する各乗員６１，６２，６３の反応を示す音声８１，８２，８３を識別し、各乗員６１，６２，６３の反応が肯定的な反応であるのか、或いは否定的な反応であるのかを判定する。記憶装置１４には、リコメンド情報７０に対する各乗員６１，６２，６３の反応を評価する重み係数Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３を示す情報が予め登録されている。評価手段２３は、（２）式に基づいて、複数の乗員６１，６２，６３の総合的な反応を評価する総合評価パラメータＣを計算する。なお、Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３は、必ずしも、Ｋ１≠Ｋ２≠Ｋ３である必要はなく、Ｋ１＝Ｋ２＝Ｋ３でなければよい。
【００２４】
Ｃ＝Ｋ１×Ｃ１＋Ｋ２×Ｃ２＋Ｋ３×Ｃ３  …（２）
【００２５】
評価手段２３は、（２）式により算出された総合評価パラメータＣの値に基づいて、複数の乗員６１，６２，６３の総合的な反応を評価する。（２）式に基づく複数の乗員６１，６２，６３の総合的な反応の評価方法は、（１）式に基づく複数の乗員６１，６２，６３の総合的な反応の評価方法と同様である。なお、重み係数Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３の値と評価パラメータＣ１，Ｃ２，Ｃ３の値によっては、評価パラメータＣの値がゼロになる場合も想定される。このような場合は、複数の乗員６１，６２，６３の総合的な反応は、肯定的でも否定的でもない、中立的であるものと評価される。第２の評価方法は、多数決と呼ばれる評価方法に、乗員６１，６２，６３毎に定められた重み係数Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３による修正を加えた方法であり、大きい重み係数が与えられた乗員の個別的な評価が相対的に高く評価され、小さい重み係数が与えられた乗員の個別的な評価が相対的に低く評価される。
【００２６】
通信モジュール１１は、複数の乗員６１，６２，６３の総合的な反応の評価結果を示す情報を、ネットワーク５０を通じてサーバ４０に送信する。複数の乗員６１，６２，６３の総合的な反応の評価結果を示す情報を受信したサーバ４０は、乗員６１，６２，６３の商品等に対する嗜好性の分析を行い、リコメンド効果の向上に役立てることができる。
【００２７】
なお、判定手段２２は、話者識別アルゴリズム以外の方法を用いて、複数の乗員６１，６２，６３の音声を識別してもよい。例えば、車両３０内の各乗員６１，６２，６３の座席位置は、座席移動をしない限り変わらないため、集音装置１２として指向性マイクを用いることにより、判定手段２２は、音声の伝播方向から各乗員６１，６２，６３の音声を識別してもよい。或いは、車両３０内の各座席に集音装置１２を取り付けることにより、判定手段２２は、各集音装置１２が集音する音声信号から各乗員６１，６２，６３の音声を識別してもよい。
【００２８】
上述の説明では、車両３０の搭乗人数が３人である場合を例示したが、搭乗人数は２人又は４人以上でもよい。
【００２９】
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更又は改良され得るととともに、本発明には、その等価物も含まれる。
【符号の説明】
【００３０】
１０…車載器  １１…通信モジュール  １２…集音装置  １３…プロセッサ  １４…記憶装置  １５…表示装置  １６…音響出力装置  ２０…リコメンドプログラム  ２１…提供手段  ２２…判定手段  ２３…評価手段  ３０…車両  ４０…サーバ  ５０…ネットワーク  ６１，６２，６３…乗員  ７０…リコメンド情報
【図１】
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【図２】
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