(57)【要約】      （修正有）【課題】人工知能をより適切に選択する情報処理装置、人工知能選択方法及び人工知能選択プログラムを提供する。【解決手段】本発明の情報処理装置は、ユーザ情報取得部５１と、ＡＩ選択部５３とを備える。ユーザ情報取得部５１は、ユーザ関連情報として利用シーンに関する情報を取得する。ＡＩ選択部５３は、ユーザ関連情報に基づいて、複数の人工知能から情報処理装置の人工知能を選択する。【選択図】図２
2019056970.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ関連情報として利用シーンに関する情報を取得するユーザ情報取得手段と、
前記ユーザ関連情報に基づいて、複数の人工知能から１の人工知能を選択する選択手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記複数の人工知能に関する情報を取得する人工知能情報取得手段を更に有し、
前記選択手段は、前記ユーザ関連情報と、前記複数の人工知能に関する情報とに基づいて、前記複数の人工知能から１の人工知能を選択する、
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】
前記ユーザ関連情報は、ユーザについての、運動情報、行動情報及び生体情報の少なくとも何れかの情報を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記複数の人工知能の各々の処理に対して評価点を付与する評価手段と、
前記複数の人工知能の各々について、前記評価点を付与する対象とした処理を行った際のユーザ関連情報と、前記評価点とを対応付けた評価点情報を記憶する評価点記憶手段と、
を更に有し、
前記選択手段は、前記ユーザ関連情報に基づいて前記１の人工知能の選択を行う際に、該ユーザ関連情報に対応付けて前記評価点記憶手段が記憶している前記評価点に基づいて選択を行うことを特徴とする請求項１乃至３の何れかに１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記複数の人工知能の各々の処理とは、前記複数の人工知能の各々によるユーザからの所定の質問に対する応答であり、
前記評価手段は、前記応答を受けたユーザの評価に基づいて前記評価点を付与することを特徴とする請求項４項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記選択手段が前記選択する１の人工知能は、何れの人工知能であるかを識別可能にした人工知能エージェントとしてユーザとコミュニケーションを取る人工知能であることを特徴とする請求項１乃至５の何れかに１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記人工知能エージェントは、該人工知能エージェントを示す画像を時間の経過に伴い変化させながら前記ユーザとコミュニケーションを取ることを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
ユーザ関連情報として利用シーンに関する情報を取得するユーザ情報取得ステップと、
前記ユーザ関連情報に基づいて、複数の人工知能から１の人工知能を選択する選択ステップと、
を含むことを特徴とする人工知能選択方法。
【請求項９】
コンピュータに、
ユーザ関連情報として利用シーンに関する情報を取得するユーザ情報取得機能と、
前記ユーザ関連情報に基づいて、複数の人工知能から１の人工知能を選択する選択機能と、
を実現させることを特徴とする人工知能選択プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、人工知能選択方法及び人工知能選択プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｉｇｅｎｃｅ）によってユーザを支援する技術が知られている。
例えば、ユーザの質問に対して、人工知能が情報を検索し、ユーザが求めていると考えられる回答を提示するアシスタント機能等が利用されている。ユーザは、端末装置に実装された人工知能や、サーバによって提供される人工知能の機能を利用することができる。
ここで、近年、多くの種類の人工知能が実用化されており、複数の人工知能から自らの目的に適するものを選択することが求められる。例えば、特許文献１には、複数の人工知能のうち、端末利用者が入力した入力データに基づいて、所定の人工知能を選択する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第６１２８４７２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、上記特許文献１に開示の技術等の一般的な技術では質問内容の分野に基づいて所定の人工知能を特定するものであって、このようにユーザの質問内容から所定の人工知能を選択するのみでは、その時の利用シーンに対する最適な人工知能を選択することはできなかった。
【０００５】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、人工知能をより適切に選択することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理装置は、
ユーザ関連情報として利用シーンに関する情報を取得するユーザ情報取得手段と、
前記ユーザ関連情報に基づいて、複数の人工知能から１の人工知能を選択する選択手段と、
を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、人工知能をより適切に選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理装置のハードウェアの構成を示すブロック図である。
【図２】図１の情報処理装置の機能的構成のうち、ＡＩ選択処理を実行するための機能的構成を示す機能ブロック図である。
【図３】ＡＩ評価点テーブルの一例を示す模式図である。
【図４】図２の機能的構成を有する図１の情報処理装置が実行するＡＩ選択処理の流れを説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。
【００１０】
本発明に係る情報処理装置は、ユーザが人工知能（ＡＩ）を利用する際に、複数の人工知能の中から、ユーザにとって最適な人工知能を選択する。
このとき、情報処理装置は、ユーザ関連情報として利用シーンに関する情報に基づいて、人工知能を利用するユーザの利用シーンを特定する。また、情報処理装置は、特定した利用シーンに最適な人工知能を選択する。さらに、情報処理装置は、選択した人工知能を、ユーザに提示する。
したがって、本発明に係る情報処理装置は、ユーザからの質問等を受け付ける前であっても、利用シーンに応じた最適な人工知能をユーザに対して提示することができる。
【００１１】
［ハードウェア構成］
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１のハードウェアの構成を示すブロック図である。
情報処理装置１は、例えば、スマートフォンとして構成される。
【００１２】
情報処理装置１は、図１に示すように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、センサ部１６と、撮像部１７と、入力部１８と、出力部１９と、記憶部２０と、通信部２１と、ドライブ２２と、を備えている。
【００１３】
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、または、記憶部２０からＲＡＭ１３にロードされたプログラムにしたがって各種の処理を実行する。
【００１４】
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
【００１５】
ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、センサ部１６と、撮像部１７と、入力部１８と、出力部１９と、記憶部２０と、通信部２１と、ドライブ２２と、が接続されている。
【００１６】
センサ部２１６は、ユーザの動きに伴い変化する物理量を測定するための動きセンサを少なくとも含む。動きセンサとしては、例えば、３軸方向の加速度を測定する３軸加速度センサと、３軸方向の角速度を測定する３軸角速度センサと、３軸方向の地磁気を測定する３軸地磁気センサとを備えている。センサ部２１６は、予め設定されたサンプリング周期（例えば、０．００１秒）毎に、３軸加速度センサ、３軸角速度センサ及び３軸地磁気センサによって３軸方向の加速度、角速度及び地磁気を測定する。センサ部１６によって測定された加速度、角速度及び地磁気のデータは、測定時刻のデータと対応付けて、記憶部２０に記憶あるいはＣＰＵ１１に出力される。
なお、センサ部１６には、例えば、気圧センサ、紫外線センサ、温度センサ、湿度センサ等の環境条件を測定するためのセンサが含まれていてもよい。更に、センサ部１６には、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の位置測位用のセンサが含まれていてもよい。
【００１７】
撮像部１７は、図示はしないが、光学レンズ部と、イメージセンサと、を備えている。
光学レンズ部は、被写体を撮影するために、光を集光するレンズ、例えばフォーカスレンズやズームレンズ等で構成される。
フォーカスレンズは、イメージセンサの受光面に被写体像を結像させるレンズである。ズームレンズは、焦点距離を一定の範囲で自在に変化させるレンズである。
撮像部１７にはまた、必要に応じて、焦点、露出、ホワイトバランス等の設定パラメータを調整する周辺回路が設けられる。
【００１８】
イメージセンサは、光電変換素子や、ＡＦＥ（Ａｎａｌｏｇ  Ｆｒｏｎｔ  Ｅｎｄ）等から構成される。
光電変換素子は、例えばＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）型の光電変換素子等から構成される。光電変換素子には、光学レンズ部から被写体像が入射される。そこで、光電変換素子は、被写体像を光電変換（撮像）して画像信号を一定時間蓄積し、蓄積した画像信号をアナログ信号としてＡＦＥに順次供給する。
ＡＦＥは、このアナログの画像信号に対して、Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ／Ｄｉｇｉｔａｌ）変換処理等の各種信号処理を実行する。各種信号処理によって、ディジタル信号が生成され、撮像部１１７の出力信号として、ＣＰＵ１１や図示しない画像処理部等に適宜供給される。
【００１９】
入力部１８は、各種ボタン、タッチパネルあるいはマイク等で構成され、ユーザの指示操作に応じて各種情報を入力する。
出力部１９は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、画像や音声を出力する。
記憶部２０は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の半導体メモリで構成され、各種データを記憶する。
通信部２１は、インターネットを含むネットワークを介して他の装置（図示せず）との間で行う通信を制御する。
【００２０】
ドライブ２２には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア３１が適宜装着される。ドライブ２２によってリムーバブルメディア３１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部２０にインストールされる。また、リムーバブルメディア３１は、記憶部２０に記憶されている画像のデータ等の各種データも、記憶部２０と同様に記憶することができる。
【００２１】
［機能的構成］
図２は、図１の情報処理装置１の機能的構成のうち、ＡＩ選択処理を実行するための機能的構成を示す機能ブロック図である。
ＡＩ選択処理とは、ユーザが人工知能を利用する際に、ユーザが利用する人工知能（例えば人工知能エージェント）を選択し、選択した人工知能をユーザに対して提示する一連の処理をいう。
本実施形態では、ユーザに対して提示する人工知能として、例えば、ユーザとのコミュニケーションを取ることにより、ユーザの要望に応じた応答をしたり、サービスを提供したり、各種の電子機器を操作したりする人工知能エージェント（人工知能アシスタントと呼ばれることもある。）を提示する。
【００２２】
ＡＩ選択処理が実行される場合、図２に示すように、ＣＰＵ１１において、ユーザ情報取得部５１と、ＡＩ情報取得部５２と、ＡＩ選択部５３と、ＡＩ評価処理部５４と、音声認識処理部５５と、コミュニケーション処理部５６と、出力制御部５７と、が機能する。
また、記憶部２０の一領域には、ＡＩ評価点記憶部６１が設定される。
【００２３】
ユーザ情報取得部５１は、ユーザ情報を取得する。そして、ユーザ情報取得部５１は取得したユーザ情報に基づいて、ユーザによる人工知能の利用シーンを特定する。
ユーザ情報には、例えば、ユーザを識別するためのユーザ識別情報や、ユーザ関連情報が含まれる。ユーザ識別情報は、例えば、ユーザの名称や、ユーザに割り当てられたＩＤである。
【００２４】
ユーザ関連情報には、ユーザによる人工知能の利用シーンを特定するための、利用シーンに関する情報が含まれる。利用シーンに関する情報は、例えば、ユーザの特性や、ユーザがおかれている状況や環境等を示す情報である。
【００２５】
ユーザの特性を示す情報は、例えば、ユーザの年齢や性別、運動情報、行動情報及び生体情報等である。
ユーザ情報取得部５１は、ユーザの年齢や性別について、予め入力部１８を利用した操作によりユーザから取得しておくことができる。また、ユーザ情報取得部５１は、運動情報、行動情報及び生体情報については、同様に入力部１８を利用した操作によりユーザから取得したり、センサ部１６に含まれる各センサによる測定により取得したりする。例えば、ユーザ情報取得部５１は、３軸加速度センサや３軸角速度センサによる加速度や角速度の測定値を取得することにより、ユーザがどのような運動や行動を行っているかという行動解析を行うことができる。また、例えば、ユーザ情報取得部５１は、生体センサによる測定値を取得することにより、ユーザの生体情報を知ることができる。
【００２６】
また、ユーザのおかれている状況や環境等を示す情報は、例えば、現在の時間帯、ユーザのいる場所、ユーザが現在利用しているアプリケーションの情報等である。
例えば、ユーザ情報取得部５１は、情報処理装置１が備える時計機能（図示省略）から現在の時間帯を取得することができる。また、例えば、ユーザ情報取得部５１は、センサ部１６からＧＰＳ等の測位情報を取得することにより、ユーザが現在いる場所や、ユーザの移動経路を知ることができる。
【００２７】
また、例えば、ユーザ情報取得部５１は、情報処理装置１が備えるアプリケーション実行機能（図示省略）からユーザが現在利用しているアプリケーションの情報を取得することができる。また、例えば、ユーザ情報取得部５１は、通信部２１を介してユーザが現在利用している機器と通信を行うことによってもユーザが現在利用しているアプリケーションの情報を取得することができる。
【００２８】
ユーザ情報取得部５１は、これら取得した各情報に基づいて、ユーザによる人工知能の利用シーンを特定する。例えば、行動解析の結果に基づいて、ランニングを行っている利用シーンであることや、料理をしている利用シーンであること特定する。
【００２９】
また、例えば、ユーザ情報取得部５１は、ユーザが現在利用しているアプリケーションの情報に基づいて、インターネット検索を行っている利用シーンであると特定する。また、この場合に、更に位置情報や時間帯に基づいて、仕事中にインターネット検索を行っている利用シーンであることや、自宅でインターネット検索を行っている利用シーンであることも特定する。
ユーザ情報取得部５１は、特定した利用シーンをＡＩ選択部５３に対して通知する。
【００３０】
ＡＩ情報取得部５２は、複数の人工知能各々についての人工知能情報を取得する部分である。人工知能情報には、例えば、人工知能の識別情報や、人工知能の特性に関する情報が含まれる。
【００３１】
人工知能の識別情報は、例えば、人工知能の製品名やサービス名や、人工知能に割り当てられたＩＤである。
【００３２】
人工知能の特性に関する情報は、例えば、人工知能の機能や用途を示す情報である。例えば、インターネット検索機能の有無や、ユーザに対してアドバイスをする機能の有無や、人工知能が制御対象とする機器の種類等を示す情報である。また、更に細かい機能を示す情報であってもよい。例えばインターネット検索機能を有するという情報のみならず、法律用語に関する検索に特化しているという情報や、料理のレシピの検索に特化しているという情報であってもよい。
【００３３】
例えば、ＡＩ情報取得部５２は、人工知能の特性に関する情報を、記憶部２０の一領域にデータベースとして格納しておくことにより、人工知能の特性に関する情報を取得することができる。また、例えば、ＡＩ情報取得部５２は、人工知能を提供するサーバ等と通信部２１を介した通信を行うことにより、人工知能の特性に関する情報を取得することができる。
ＡＩ情報取得部５２は、複数の人工知能各々についての人工知能情報をＡＩ選択部５３に対して通知する。
【００３４】
ＡＩ選択部５３は、ユーザ情報取得部５１が特定した利用シーンと、複数の人工知能各々についての人工知能情報とに基づいて、利用シーンに対応する人工知能を選択する。
例えば、ＡＩ選択部５３は、利用シーンがランニング中である場合に、ランニングについてのアドバイスを行う機能を有する人工知能を利用シーンに対応する人工知能として選択する。また、例えば、ＡＩ選択部５３は、利用シーンが料理中である場合に、料理のレシピの検索に特化した人工知能を利用シーンに対応する人工知能として選択する。
【００３５】
ＡＩ選択部５３は、この選択を、利用シーンと複数の人工知能各々についての人工知能情報とが合致するか否かを照らし合わせる演算により都度行うようにしてもよい。また、ＡＩ選択部５３は、利用シーンと複数の人工知能各々についての対応リストを予め用意しておき、このリストを参照することにより選択を行うようにしてもよい。
【００３６】
そして、ＡＩ選択部５３は選択した人工知能を、ユーザとコミュニケーションを行う人工知能として、音声認識処理部５５、コミュニケーション処理部５６、及び出力制御部５７に通知する。なお、仮に利用シーンに対応する人工知能が１つも存在しない場合には、人工知能を選択することができなくなってしまう。そこで、例えば、何れの機能にも特化していないが、何れの機能についても有している汎用的な人工知能を１つ用意するようにしておくとよい。
【００３７】
また、利用シーンに対応する人工知能が複数存在する場合もあり得る。例えば、ユーザに対してアドバイスを行う機能を有する人工知能が複数存在する場合もあり得る。この場合に、ＡＩ選択部５３はＡＩ評価点記憶部６１が記憶するＡＩ評価点テーブルに格納された、各人工知能に対しての評価点に基づいて、人工知能の絞り込みを行う。
【００３８】
具体的には、ＡＩ選択部５３は、もっとも評価点の高い１つの人工知能を選択する。このように、各ユーザで一律の基準で人工知能を選択するのではなく、個々のユーザのセンスや感性に基づいた評価点に応じた、個々のユーザにとって最適な人工知能を選択することができる。例えば、ユーザに対して何らかのアドバイスを行う人工知能が複数存在する場合、各人工知能において、言葉の選びかた、セリフの言い方等の個性があるので、ユーザにより好ましい人工知能は異なる。本実施形態では、このような場合であっても、個々のユーザのセンスや感性に基づいた評価点に応じた、個々のユーザにとって最適な人工知能を選択することができる。
【００３９】
ＡＩ評価処理部５４は、複数の人工知能の各々に対して評価点を付与する。評価点の付与は、人工知能を利用したユーザの評価に基づいて行われる。例えば、ユーザが、ある利用シーンでもって、複数の人工知能に対し同じ質問を行い、それぞれの人工知能より回答された複数の回答を比較し、何れかの回答を選択する。ＡＩ評価処理部５４は、選択された回答をした人工知能に評価点を付与する。
【００４０】
また、例えば、ＡＩ評価処理部５４は、人工知能を利用したユーザから、入力部１８を介して評価点を受け付け、受け付けた評価点を人工知能に対して付与する。
評価点の受け付けは、例えば評価点の値そのものの受け付けであってもよい。また、より簡単に、例えば、ユーザからの良い又は悪いというボタンの操作に応じて所定の評価点を増減させる方法であってもよい。また、例えば、ユーザが手動操作にて人工知能を変更した場合に、変更元の人工知能の評価値を減点し、変更先の人工知能の評価値を加点するような方法であってもよい。更に、例えば、撮像部１７にてユーザの顔を撮像することにより、ユーザの感情を推定し、推定した感情に応じて所定の評価点を増減させる方法であってもよい。
また、例えば、ＡＩ評価処理部５４は、人工知能の回答を評価する評価人工知能等の評価プログラムや評価演算を利用することにより、選択された人工知能の回答を自動的に評価して評価点を付与するものでも良い。
また、例えば、ＡＩ評価処理部５４は、人工知能の回答を第三者機関に送信し、選択された人工知能の回答をその第三者機関が評価するようにしてもよい。
【００４１】
ＡＩ評価処理部５４は、付与する評価点に応じて、ＡＩ評価点記憶部６１が記憶するＡＩ評価点テーブルに格納された、各人工知能に対しての評価点を書き換える。
【００４２】
ＡＩ評価点記憶部６１が記憶するＡＩ評価点テーブルについて図３を参照して説明をする。ＡＩ評価点テーブルは、ユーザそれぞれについて作成される。例えば、図中に示すように第１のユーザから第Ｎのユーザ（Ｎは任意の自然数）までの各ユーザそれぞれについて、ＡＩ評価点テーブルは作成される。
【００４３】
ＡＩ評価点テーブルには、各人工知能の識別情報と、各利用シーンにおける各人工知能についての評価点が格納される。図３の例では、各人工知能の識別情報として、人工知能の名称が格納される。また、例えば、「エージェントＡ１」について、「第１利用シーン（仕事中の検索）」についての評価点は「１．０」、「第２利用シーン（プライベートでの検索）」についての評価点は「５．６」、「第３利用シーン（アドバイス）」についての評価点は「２．０」というように格納されている。また、「第４利用シーン（文書作成）」についての評価点は「−」となっている。これは、「エージェントＡ１」は「第４利用シーン（文書作成）」について対応していないことを示している。つまり、「エージェントＡ１」は文書作成機能を有していないことを示している。尚、例えばＡＩ評価点テーブルは、利用シーン毎に評価点が予め設定されているものであっても良く、また予め設定されている評価値をＡＩ評価処理部５４で評価を上書きしていくようにしてもよい。
【００４４】
ＡＩ選択部５３は、ユーザ情報取得部５１が特定した利用シーンが、例えば「第１利用シーン（仕事中の検索）」である場合には、「エージェントＢ１」を選択する。また、ＡＩ選択部５３は、ユーザ情報取得部５１が特定した利用シーンが、例えば「第２利用シーン（プライベートでの検索）」である場合には、「エージェントＡ１」を選択する。このように、同じ検索機能を有している人工知能であっても、利用シーンによりユーザの評価が高い人工知能は異なるが、本実施形態であれば、適切な人工知能を選択することが可能となる。なお、ＡＩ選択部５３は、ユーザ情報取得部５１が特定した利用シーンが、例えば「第４利用シーン（文書作成）」である場合には、本例で唯一文書作成機能を有している「エージェントＤ１」を選択する。
【００４５】
音声認識処理部５５、コミュニケーション処理部５６、及び出力制御部５７は、それぞれが協働することにより、ＡＩ選択部５３が選択した人工知能とユーザとのコミュニケーションを実現する。なお、ＡＩ選択部５３が選択した人工知能は、例えば人工知能エージェントとしてユーザとコミュニケーションを行う。
【００４６】
具体的に、音声認識処理部５５は、ユーザが人工知能とコミュニケーションを行うために発する音声を認識し、テキストデータに変換する。また、音声認識処理部５５は、変換後のテキストデータをコミュニケーション処理部５６に対して出力する。
【００４７】
コミュニケーション処理部５６は、ユーザと、コミュニケーション相手となる人工知能（ＡＩ選択部５３によって識別された人工知能）とのコミュニケーションに関する処理を行う。例えば、コミュニケーション処理部５６は、音声認識処理部５５によって変換されたテキストデータをコミュニケーション相手となる人工知能に出力する。また、コミュニケーション処理部５６は、コミュニケーション相手となる人工知能から入力される情報を対話の流れに沿って出力制御部５７に対して出力する。なお、コミュニケーション相手となる人工知能は、情報処理装置１により実現されてもよいし、通信部２１を介して通信可能なサーバ等の装置により実現されてもよい。
【００４８】
出力制御部５７は、コミュニケーション処理部５６によって提示される情報（ユーザと人工知能とのコミュニケーションの内容）を所定の形態で出力部１９から出力する。出力は、例えば、音声出力やテキストの出力により実現される。また、本実施形態では、コミュニケーション相手となる人工知能に対応したキャラクタの画像を表示するようにしてもよい。
【００４９】
例えば、コミュニケーション相手となる人工知能（例えば人工知能エージェント）を、擬人化又は擬似生物化したキャラクタの画像を表示し、人工知能の会話や回答に合わせて、当該キャラクタが音声会話するクチパク動作、表情、身振り等をコンピュータグラフィックの合成によるアニメーション等の手法で表示する。
このキャラクタには、人工知能毎に個性を持たせるようにするとよい。例えば、名前、性別、顔、容貌、体型、服装、生物の種類、声色、話し方、文体、言い回し、身振りの癖等で個性を持たせるようにするとよい。
これにより、ユーザは、コミュニケーションの対象となっている人工知能が何れの人工知能であるのかを認識した上で、人工知能とコミュニケーションを取ることができる。また、ユーザは、人工知能エージェントの特徴やキャラクタ容易に認識でき、親しみをもつことができる。
【００５０】
以上説明した情報処理装置１によれば、取得したユーザ情報や人工知能情報に基づいて、利用シーンに応じた適切な人工知能を選択することが可能となる。
【００５１】
［動作］
次に、情報処理装置１の動作を説明する。
図４は、図２の機能的構成を有する図１の情報処理装置１が実行するＡＩ選択処理の流れを説明するフローチャートである。
ＡＩ選択処理は、情報処理装置１において人工知能とのコミュニケーションが行われる場合に実行される。
【００５２】
ステップＳ１において、ユーザ情報取得部５１は、ユーザ情報を取得する。ユーザ情報には、上述したようにユーザ関連情報として利用シーンに関する情報が含まれる。ユーザ情報取得部５１は、取得したユーザ情報に基づいて利用シーンを特定する。
ステップＳ２において、ＡＩ情報取得部５２は、人工知能情報として、複数の人工知能の各々についての人工知能の特性に関する情報を取得する。
ステップＳ３において、ＡＩ選択部５３は、ステップＳ１にて特定された利用シーンと、ステップＳ２で取得した複数の人工知能の各々についての人工知能の特性に関する情報とに基づいて、利用シーンに対応する人工知能を特定する。
【００５３】
ステップＳ４において、ＡＩ選択部５３は、ステップＳ３で特定した、利用シーンに対応する人工知能が複数であるか否かを判定する。対応する人工知能が複数の場合には、ステップＳ４においてＹｅｓと判定され、処理はステップＳ５に進む。一方で、対応する人工知能が複数ではなく１つである場合には、ステップＳ４においてＮｏと判定され、処理はステップＳ８に進む。
【００５４】
ステップＳ５において、ＡＩ選択部５３は、複数の人工知能から更なる絞り込みを行うために、ＡＩ評価点記憶部７１に格納されているＡＩ評価点テーブルを参照する。ここで、上述したように、ＡＩ評価点テーブルは、各ユーザに対応して、複数存在する。そこで、ＡＩ選択部５３は、ステップＳ１にて取得したユーザ関連情報に含まれているユーザ識別情報に基づいてユーザを識別する。次に、ＡＩ選択部５３は、識別したユーザに対応するＡＩ評価点テーブルを特定する。そして、ＡＩ選択部５３は、特定したＡＩ評価点テーブルに格納されている評価点に基づいて、人工知能を選択する。
【００５５】
ステップＳ６において、音声認識処理部５５と、コミュニケーション処理部５６と、出力制御部５７とが協働することにより、ＡＩ選択部５３が選択した人工知能とユーザとのコミュニケーションを実現する。
【００５６】
ステップＳ７において、ＡＩ評価処理部５４は、ステップＳ６におけるコミュニケーションについての評価点を算出する。そして、算出した評価点に基づいて、ＡＩ評価点記憶部７１に格納されているＡＩ評価点テーブルを書き換えることにより、ＡＩ評価点テーブルを更新する。ステップＳ７が行われると、本ＡＩ選択処理は終了する。
【００５７】
ステップＳ８において、ＡＩ選択部５３は、ステップＳ３にて特定した１つの人工知能を選択する。続く、ステップＳ６及びステップＳ７の処理については、ステップＳ４にてＹｅｓと判定された場合と同じである。
【００５８】
このような処理により、ユーザ関連情報に基づいて、１の人工知能を選択することができる。
上述したように、従来は、ユーザからの質問内容の分野に基づいて所定の人工知能を特定しているため、ユーザが質問を行うまでは、人工知能を選択することができなかった。つまり、一般的な技術では、例えば、その時の利用シーンに対する最適な人工知能を選択することはできなかった。
これに対して、本実施形態における情報処理装置１によれば、ユーザからの質問等を受け付ける前であっても、利用シーンに応じた適切な人工知能を選択することが可能となる。
【００５９】
以上のように構成される情報処理装置１は、ユーザ情報取得部５１と、ＡＩ選択部５３とを備える。ユーザ情報取得部５１は、ユーザ関連情報として利用シーンに関する情報を取得する。ＡＩ選択部５３は、ユーザ関連情報に基づいて、複数の人工知能から１の人工知能を選択する。
これにより、取得したユーザ関連情報に基づいて、１の人工知能を選択することができる。
したがって、ユーザからの質問等を受け付ける前であっても、利用シーンに応じた適切な人工知能を選択することが可能となる。
そのため、ユーザにとってみれば、あたかも万能の人工知能を利用しているような使い勝手を得ることが可能となる。
【００６０】
情報処理装置１は、複数の人工知能に関する情報を取得するＡＩ情報取得部５２を更に有し、
ＡＩ選択部５３は、ユーザ関連情報と、複数の人工知能に関する情報とに基づいて、複数の人工知能から１の人工知能を選択する。
これにより、複数の人工知能に関する情報により特定される、人工知能それぞれの特性と、利用シーンとの対応に基づいて１の人工知能を選択することが可能となる。
【００６１】
ユーザ関連情報は、ユーザについての、運動情報、行動情報及び生体情報の少なくとも何れかの情報を含む。
これにより、ユーザの実際の状況や状態に基づいて利用シーンを特定することができる。
【００６２】
情報処理装置１は、
複数の人工知能の各々の処理に対して評価点を付与するＡＩ評価処理部５４と、
複数の人工知能の各々について、評価点を付与する対象とした処理を行った際のユーザ関連情報と、評価点とを対応付けた評価点情報を記憶する評価点記憶部７１と、
を更に有し、
ＡＩ選択部５３は、ユーザ関連情報に基づいて１の人工知能の選択を行う際に、該ユーザ関連情報に対応付けて評価点記憶部７１が記憶している評価点に基づいて選択を行う
これにより、利用シーンに応じた人工知能が複数存在する場合に、更に評価点に基づいた絞り込みを行って人工知能を選択することができる。
【００６３】
複数の人工知能の各々の処理とは、複数の人工知能の各々によるユーザからの所定の質問に対する応答であり、
ＡＩ評価処理部５４は、応答を受けたユーザの評価に基づいて評価点を付与する。
これにより、各ユーザで一律の基準で人工知能を選択するのではなく、個々のユーザのセンスや感性に基づいた評価点に応じた、個々のユーザにとって最適な人工知能を選択することができる。
【００６４】
ＡＩ選択部５３が選択する１の人工知能は、何れの人工知能であるかを識別可能にした人工知能エージェントとしてユーザとコミュニケーションを取る人工知能である。
これにより、ユーザは、コミュニケーションの対象となっている人工知能が何れの人工知能であるのかを認識した上で、人工知能とコミュニケーションを取ることができる。
【００６５】
人工知能エージェントは、該人工知能エージェントを示す画像を時間の経過に伴い変化させながらユーザとコミュニケーションを取る。
これにより、人工知能エージェントを示す画像（例えば、人工知能エージェントを擬人化あるいは疑似生物化したキャラクタの画像）をアニメーションさせて、ユーザとコミュニケーションを取ることができる。そのため、ユーザは、人工知能エージェントの特徴やキャラクタ容易に認識でき、親しみをもつことができる。
【００６６】
なお、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
即ち、本発明は、ユーザが人工知能を利用する際に、ユーザが利用する人工知能（例えば人工知能エージェント）を選択し、選択結果をユーザが認識可能な形態で出力する情報処理装置に広く適用することが可能である。
また、上述の実施形態において、人工知能の概念には、人工知能ツール、人工知能プログラム、人工知能アプリ等、各種人工知能技術が含まれる。
【００６７】
また、上述の実施形態では、本発明が適用される情報処理装置１は、スマートフォンを例として説明したが、特にこれに限定されない。
例えば、本発明は、情報処理機能を有する電子機器一般に適用することができる。具体的には、例えば、本発明は、ノート型のパーソナルコンピュータ、プリンタ、テレビジョン受像機、デジタルカメラ、ビデオカメラ、携帯型ナビゲーション装置、携帯電話機、ポータブルゲーム機等に適用可能である。
【００６８】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
換言すると、図２の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理装置１に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図２の例に限定されない。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
本実施形態における機能的構成は、演算処理を実行するプロセッサによって実現され、本実施形態に用いることが可能なプロセッサには、シングルプロセッサ、マルチプロセッサ及びマルチコアプロセッサ等の各種処理装置単体によって構成されるものの他、これら各種処理装置と、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ‐Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）等の処理回路とが組み合わせられたものを含む。
【００６９】
一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。
【００７０】
このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図１のリムーバブルメディア３１により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。リムーバブルメディア３１は、例えば、磁気ディスク（フロッピディスクを含む）、光ディスク、または光磁気ディスク等により構成される。光ディスクは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ），ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ），Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ（ブルーレイディスク）等により構成される。光磁気ディスクは、ＭＤ（Ｍｉｎｉ−Ｄｉｓｋ）等により構成される。また、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体は、例えば、プログラムが記録されている図１のＲＯＭ１２や、図１の記憶部２０に含まれる半導体メモリ等で構成される。
【００７１】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【００７２】
以上、本発明の実施形態について説明したが、この実施形態は、例示に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。本発明はその他の様々な実施形態を取ることが可能であり、さらに、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、省略や置換等種々の変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、本明細書等に記載された発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【００７３】
以下に、本願の出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［付記１］
ユーザ関連情報として利用シーンに関する情報を取得するユーザ情報取得手段と、
前記ユーザ関連情報に基づいて、複数の人工知能から１の人工知能を選択する選択手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
［付記２］
前記複数の人工知能に関する情報を取得する人工知能情報取得手段を更に有し、
前記選択手段は、前記ユーザ関連情報と、前記複数の人工知能に関する情報とに基づいて、前記複数の人工知能から１の人工知能を選択する、
ことを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。
［付記３］
前記ユーザ関連情報は、ユーザについての、運動情報、行動情報及び生体情報の少なくとも何れかの情報を含むことを特徴とする付記１又は２に記載の情報処理装置。
［付記４］
前記複数の人工知能の各々の処理に対して評価点を付与する評価手段と、
前記複数の人工知能の各々について、前記評価点を付与する対象とした処理を行った際のユーザ関連情報と、前記評価点とを対応付けた評価点情報を記憶する評価点記憶手段と、
を更に有し、
前記選択手段は、前記ユーザ関連情報に基づいて前記１の人工知能の選択を行う際に、該ユーザ関連情報に対応付けて前記評価点記憶手段が記憶している前記評価点に基づいて選択を行うことを特徴とする付記１乃至３の何れかに１に記載の情報処理装置。
［付記５］
前記複数の人工知能の各々の処理とは、前記複数の人工知能の各々によるユーザからの所定の質問に対する応答であり、
前記評価手段は、前記応答を受けたユーザの評価に基づいて前記評価点を付与することを特徴とする付記４項に記載の情報処理装置。
［付記６］
前記選択手段が前記選択する１の人工知能は、何れの人工知能であるかを識別可能にした人工知能エージェントとしてユーザとコミュニケーションを取る人工知能であることを特徴とする付記１乃至５の何れかに１に記載の情報処理装置。
［付記７］
前記人工知能エージェントは、該人工知能エージェントを示す画像を時間の経過に伴い変化させながら前記ユーザとコミュニケーションを取ることを特徴とする付記６に記載の情報処理装置。
［付記８］
ユーザ関連情報として利用シーンに関する情報を取得するユーザ情報取得ステップと、
前記ユーザ関連情報に基づいて、複数の人工知能から１の人工知能を選択する選択ステップと、
を含むことを特徴とする人工知能選択方法。
［付記９］
コンピュータに、
ユーザ関連情報として利用シーンに関する情報を取得するユーザ情報取得機能と、
前記ユーザ関連情報に基づいて、複数の人工知能から１の人工知能を選択する選択機能と、
を実現させることを特徴とする人工知能選択プログラム。
【符号の説明】
【００７４】
１・・・情報処理装置，１１・・・ＣＰＵ，１２・・・ＲＯＭ，１３・・・ＲＡＭ，１４・・・バス，１５・・・入出力インターフェース，１６・・・撮像部，１７・・・入力部，１８・・・出力部，１９・・・記憶部，２０・・・通信部，２１・・・ドライブ，３１・・・リムーバブルメディア，５１・・・ユーザ情報取得部，５２・・・ＡＩ情報取得部，５３・・・ＡＩ選択部，５４・・・ＡＩ評価処理部，５５・・・音声認識処理部，５６・・・コミュニケーション処理部，５７・・・出力制御部，６１・・・ＡＩ評価点記憶部
【図１】
2019056970.tif 000003
【図２】
2019056970.tif 000004
【図３】
2019056970.tif 000005
【図４】
2019056970.tif 000006