(57)【要約】【課題】ユーザ自身が興味／関連すると推定されるメッセージの画像を強調表示し、参照したいメッセージを判別し易くするユーザ対話支援システムを提供する。【解決手段】本発明の情報提示システムは、ネットワークを介して、所定の対話グループに属する複数のユーザが各々の端末を用い、それぞれのユーザの間で対話を行う際、対話データの履歴のなかからユーザの各々が参照したい対話データの表示制御を行う情報提示システムであり、対話グループに属するユーザの各々の対話データが記憶される発話格納部と、ユーザの各々の対話データの内容から、ユーザの興味／関連を示す度合いのスコアである閲覧志向情報を、対話データ毎に推定する閲覧志向情報推定部と、対話データの各々の閲覧志向情報に対応させ、対話データの表示形態を決定する強調データ抽出部と、端末の表示画面において、表示形態により対話データの各々を表示させるデータ表示制御部とを備える。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介して、所定の対話グループに属する複数のユーザが各々の端末を用い、それぞれのユーザの間で対話を行う際、対話データの履歴のなかから前記ユーザの各々が参照したい対話データの表示制御を行う情報提示システムであり、
前記対話グループに属する前記ユーザの各々の対話データが記憶される発話格納部と、
前記ユーザの各々の対話データの内容から、前記ユーザそれぞれの興味／関連を示す度合いのスコアである閲覧志向情報を、対話データ毎に推定する閲覧志向情報推定部と、
前記対話データの各々の前記閲覧志向情報に対応させ、当該対話データの表示形態を示す強調表示情報を決定する強調データ抽出部と、
前記端末の表示画面において、前記強調表示情報の示す前記表示形態により、前記対話データの各々を表示させるデータ表示制御部と
を備えることを特徴とする情報提示システム。
【請求項２】
強調データ抽出部が、前記閲覧志向情報が高くなるにしたがって、より前記閲覧志向情報が低い対話データに比較して、ユーザの知覚が高くなる表示形態で提示するように強調表示情報を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報提示システム。
【請求項３】
前記ユーザ毎に、履歴として記憶されている対話データの自然言語処理を行い、単語の少なくとも意味及び配列から、前記対話データの特徴情報を抽出するデータ解析部をさらに有し、
前記閲覧志向情報推定部が、前記特徴情報に対応して、前記ユーザ毎に前記対話データの各々の前記閲覧志向情報を求める
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報提示システム。
【請求項４】
前記閲覧志向情報推定部が、前記閲覧志向情報を推定する際に前記対話データのみでなく、少なくとも、前記ユーザと同一の前記対話グループにおける他のユーザの対話データに対する回答の回数、当該回答における対話メッセージの文字数、前記回答までの時間、及び他のユーザの対話データの展開の有無の各々のいずれか、あるいは組み合わせを含む行動情報を用いて、前記閲覧志向情報を推定する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報提示システム。
【請求項５】
前記閲覧志向情報推定部が、前記閲覧志向情報を推定する際に前記対話データのみでなく、少なくとも、前記ユーザと同一の前記対話グループにおける他のユーザの居所、性別、年齢及び職業の各々のいずれかあるいは組み合わせを含む属性情報を用いて、前記閲覧志向情報を推定する
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報提示システム。
【請求項６】
前記データ表示制御部が、前記対話データを強調する表示形態として、前記対話データの圧縮（縮小）、展開、フォント、フォントサイズ、表示色、明滅のいずれかあるいは組み合わせにより表示する
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の情報提示システム。
【請求項７】
前記データ表示制御部が、前記対話データを強調する表示形態として、前記対話データに添付された音声、静止画及び動画の各々のテキストの文章以外のコンテンツを提示する
ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の情報提示システム。
【請求項８】
ネットワークを介して、所定の対話グループに属する複数のユーザが各々の端末を用い、それぞれのユーザの間で対話を行う際、対話メッセージの履歴のなかから前記ユーザの各々が参照したい対話メッセージの表示制御を行う情報提示システムの動作方法であり、
閲覧志向情報推定部が、前記対話グループに属する前記ユーザの各々の対話データが記憶される発話格納部における前記ユーザの各々の対話データの内容から、前記ユーザそれぞれの興味／関連を示す度合いのスコアである閲覧志向情報を、対話データ毎に推定する閲覧志向情報推定過程と、
強調データ抽出部が、前記対話データの各々の前記閲覧志向情報に対応させ、当該対話データの表示形態を示す強調表示情報を決定する強調データ抽出過程と、
データ表示制御部が、前記端末の表示画面において、前記強調表示情報の示す前記表示形態により、前記対話データの各々を表示させるデータ表示制御過程と
を含むことを特徴とする情報提示方法。
【請求項９】
ネットワークを介して、所定の対話グループに属する複数のユーザが各々の端末を用い、それぞれのユーザの間で対話を行う際、対話メッセージの履歴のなかから前記ユーザの各々が参照したい対話メッセージの表示制御を行う情報提示システムとしてコンピュータを動作させるプログラムであり、
前記コンピュータを、
前記対話グループに属する前記ユーザの各々の対話データが記憶される発話格納部における前記ユーザの各々の対話データの内容から、前記ユーザそれぞれの興味／関連を示す度合いのスコアである閲覧志向情報を、対話データ毎に推定する閲覧志向情報推定手段、
前記対話データの各々の前記閲覧志向情報に対応させ、当該対話データの表示形態を示す強調表示情報を決定する強調データ抽出手段、
前記端末の表示画面において、前記強調表示情報の示す前記表示形態により、前記対話データの各々を表示させるデータ表示制御手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報提示システム、情報提示方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネット環境が充実したことにより、ソーシャル・ネットワーク・サービス（以下、ＳＮＳと示す）が普及し、テキストや画像を用いて複数のユーザ間において簡易に意思疎通を行うことが可能となっている。例えば、ＳＮＳのアプリケーションとしては、ＬＩＮＥ（登録商標）やＦａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）メッセンジャーなどが代表的である。これらのＳＮＳは、一対一のユーザ間の情報のやり取りだけでなく、所定のグループにおける多人数のユーザ間で送受信する情報（複数のユーザ間における対話）を、グループ内の全てのユーザで共有する機能も有している。
【０００３】
上記ＳＮＳにおける送受信される情報のユーザに対する情報提示方法には様々な手法があり、メッセージ（情報）がやり取りされた時系列な順番を示す一般的な表示に加えて、やり取りの時間間隔を直感的に視認できるよう、時間間隔に対応した画面上の表示位置の間隔によりメッセージを表示して視覚的に時系列変化を示す提示方法がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、多人数の対話においては、利用者が異なるグループで発言した内容を相互に対応付けて提示するインターフェースを有する提示方法がある（例えば、特許文献２参照）。
また、各ユーザの対話内容を記録し、再生する際にＬＩＮＥ（登録商標）の対話インターフェースのように、時系列の順番にユーザ毎のメッセージを表示する電子会議室システムがある（例えば、特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第６０６４０１９号公報
【特許文献２】特許第６０６２０２７号公報
【特許文献３】特許第５９４９８４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した情報提示方法においては、多人数で対話を行う際、表示画面に表示されるメッセージのフォントや吹き出しの画像が同一あるいは類似したものが多く、自身以外の他のユーザのメッセージを、上記表示画面において直感的に判別し難いという問題がある。
【０００７】
また、情報提示方法においては、ＳＮＳ内で構築されたグループ内のユーザ間のメッセージのやり取りを閲覧する際、他のユーザ間である程度のメッセージやり取りが行われた後に、このやり取りに途中から参加するユーザもいる。この途中参加のユーザが過去のメッセージのやり取りを全て閲覧して確認しなければ、自身が閲覧したい、すなわち自身が「興味がある」あるいは自身と「関連がある」とされるメッセージを検出することが困難という問題がある。
【０００８】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたもので、ユーザ自身が「興味がある」あるいはユーザ自身と「関連がある」と推定されるメッセージのフォントや吹き出しの画像等を、他の興味／関連性の低いメッセージの画像に比較して強調表示（強調提示）し、自身以外のユーザの興味／関連性の有するメッセージを直感的に知覚可能とし、判別し易くすることが可能な情報提示システム、情報提示方法及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決するために、本発明の情報提示システムは、ネットワークを介して、所定の対話グループに属する複数のユーザが各々の端末を用い、それぞれのユーザの間で対話を行う際、対話データの履歴のなかから前記ユーザの各々が参照したい対話データの表示制御を行う情報提示システムであり、前記対話グループに属する前記ユーザの各々の対話データが記憶される発話格納部と、前記ユーザの各々の対話データの内容から、前記ユーザそれぞれの興味／関連を示す度合いのスコアである閲覧志向情報を、対話データ毎に推定する閲覧志向情報推定部と、前記対話データの各々の前記閲覧志向情報に対応させ、当該対話データの表示形態を示す強調表示情報を決定する強調データ抽出部と、前記端末の表示画面において、前記強調表示情報の示す前記表示形態により、前記対話データの各々を表示させるデータ表示制御部とを備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明の情報提示システムは、強調データ抽出部が、前記閲覧志向情報が高くなるにしたがって、より前記閲覧志向情報が低い対話データに比較して、ユーザの知覚が高くなる表示形態で提示するように強調表示情報を決定することを特徴とする。
【００１１】
本発明の情報提示システムは、前記ユーザ毎に、履歴として記憶されている対話データの自然言語処理を行い、単語の少なくとも意味及び配列から、前記対話データの特徴情報を抽出するデータ解析部をさらに有し、前記閲覧志向情報推定部が、前記特徴情報に対応して、前記ユーザ毎に前記対話データの各々の前記閲覧志向情報を求めることを特徴とする。
【００１２】
本発明の情報提示システムは、前記閲覧志向情報推定部が、前記閲覧志向情報を推定する際に前記対話データのみでなく、少なくとも、前記ユーザと同一の前記対話グループにおける他のユーザの対話データに対する回答の回数、当該回答における対話メッセージの文字数、前記回答までの時間、及び他のユーザの対話データの展開の有無の各々のいずれか、あるいは組み合わせを含む行動情報を用いて、前記閲覧志向情報を推定することを特徴とする。
【００１３】
本発明の情報提示システムは、前記閲覧志向情報推定部が、前記閲覧志向情報を推定する際に前記対話データのみでなく、少なくとも、前記ユーザと同一の前記対話グループにおける他のユーザの住所、性別、年齢及び職業の各々のいずれかあるいは組み合わせを含む属性情報を用いて、前記閲覧志向情報を推定することを特徴とする。
【００１４】
本発明の情報提示システムは、前記データ表示制御部が、前記対話データを強調する表示形態として、前記対話データの圧縮（縮小）、展開、フォントサイズ、表示色、明滅のいずれかあるいは組み合わせにより表示することを特徴とする。
【００１５】
本発明の情報提示システムは、前記データ表示制御部が、前記対話データを強調する表示形態として、前記対話データに添付された音声、静止画及び動画の各々のテキストの文章以外のコンテンツを提示することを特徴とする。
【００１６】
本発明の情報提示方法は、ネットワークを介して、所定の対話グループに属する複数のユーザが各々の端末を用い、それぞれのユーザの間で対話を行う際、対話メッセージの履歴のなかから前記ユーザの各々が参照したい対話メッセージの表示制御を行う情報提示システムの動作方法であり、閲覧志向情報推定部が、前記対話グループに属する前記ユーザの各々の対話データが記憶される発話格納部における前記ユーザの各々の対話データの内容から、前記ユーザそれぞれの興味／関連を示す度合いのスコアである閲覧志向情報を、対話データ毎に推定する閲覧志向情報推定過程と、強調データ抽出部が、前記対話データの各々の前記閲覧志向情報に対応させ、当該対話データの表示形態を示す強調表示情報を決定する強調データ抽出過程と、データ表示制御部が、前記端末の表示画面において、前記強調表示情報の示す前記表示形態により、前記対話データの各々を表示させるデータ表示制御過程とを含むことを特徴とする。
【００１７】
本発明のプログラムは、ネットワークを介して、所定の対話グループに属する複数のユーザが各々の端末を用い、それぞれのユーザの間で対話を行う際、対話メッセージの履歴のなかから前記ユーザの各々が参照したい対話メッセージの表示制御を行う情報提示システムとしてコンピュータを動作させるプログラムであり、前記コンピュータを、前記対話グループに属する前記ユーザの各々の対話データが記憶される発話格納部における前記ユーザの各々の対話データの内容から、前記ユーザそれぞれの興味／関連を示す度合いのスコアである閲覧志向情報を、対話データ毎に推定する閲覧志向情報推定手段、前記対話データの各々の前記閲覧志向情報に対応させ、当該対話データの表示形態を示す強調表示情報を決定する強調データ抽出手段、前記端末の表示画面において、前記強調表示情報の示す前記表示形態により、前記対話データの各々を表示させるデータ表示制御手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
以上説明したように、本発明によれば、ユーザ自身が「興味がある」あるいはユーザ自身と「関連がある」と推定されるメッセージのフォントや吹き出しの画像を、他のメッセージの画像に比較して強調表示し、自身以外の他のユーザのメッセージにおける興味／関連性を有するメッセージを直感的に知覚可能とし、判別し易くすることが可能な情報提示システム、情報提示方法及びプログラムを提供することができる。
また、本発明によれば、上述した構成により、「興味が無い」、「関連がない（あるいは低い）」と推定されるメッセージに対し、直感的に知覚可能を得る表示と逆に、直感的な知覚を得ることができない表示（例えば、「興味がある」または「関連がある」メッセージに対して、より抑えめあるいは控えた表示）を行うことにより、「興味がある」または「関連がある」メッセージを直感的に知覚可能とすることもできる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施形態による情報提示システムを用いた対話システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】本実施形態における情報提示システム１０が端末装置２０に対して行う強調提示の提示例を示す図である。
【図３】図１の対話システム１００における情報提示システム１０の構成例を示す図である。
【図４】本実施形態における発話格納部１０８に記憶されている発話履歴テーブルの構成例を示す図である。
【図５】本実施形態における属性格納部１０９に記憶されているユーザ属性テーブルの構成例を示す図である。
【図６】本実施形態における行動格納部１１０に記憶されているユーザ行動テーブルの構成例を示す図である。
【図７】本実施形態における行動格納部１１０に記憶されているアクションテーブルの構成例を示す図である。
【図８】本実施形態の情報提示システムを用いた対話システムの動作例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明においては、ＳＮＳの対話システムの利用において、グループ対話の多人数のユーザ間の対話メッセージのやり取りにおける内容把握や対話の話者識別を容易とする情報提供の方法を提供する。ここで、本発明においては、グループにおける任意のユーザと、同一グループの他のユーザとの興味や関連性などをスコアリングした閲覧志向情報を求め、この閲覧志向情報が所定の閾値以上の他のユーザの対話メッセージの表示を、他の対話メッセージに比較して強調表示する。
また、閲覧志向情報が上記閾値未満のメッセージを、閲覧志向情報が閾値以上のメッセージに比較して、より目だたない（控えめあるいは抑えめの）ように圧縮（縮小）した表示とし、閲覧志向情報が閾値以上のメッセージを、より閲覧志向情報が上記閾値未満のメッセージに比較し、より強調させるようにする。
ここで、上記閲覧志向とは、自身の嗜好性及び関連性の各々を有する単語等を含む対話データを参照（閲覧）したいと感じるユーザの意志を示している。
【００２１】
以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。
図１は、本発明の一実施形態による情報提示システムを用いた対話システムの構成例を示すブロック図である。図１において、対話システム１００は、情報提示システム１０、端末装置２０及び通信ネットワーク３０の各々を備えている。
図１に示す対話システム１００は、複数のユーザからなる対話グループにおいて対話データの送受信及び提示に用いられる。端末装置２０の各々は、対話システム１００を用いるユーザそれぞれが所有する端末であり、情報の送受信及び提示を要求するユーザに使用される端末である。本実施形態において、通信ネットワーク３０は、例えば、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）などである。
【００２２】
本実施形態において、端末装置２０は、例えば、汎用コンピュータ、パーソナルコンピュータ、タブレット型端末及びスマートフォンなどである。
また、端末装置２０は、自身が有する入力部（例えば、マイクロフォンなど）がユーザの発話する音声を入力し、デジタル形式の音声データに変換し、自身が有する送信部及び通信ネットワーク３０を介して、情報提示システム１０に対して発話情報として送信する。
【００２３】
情報提示システム１０は、あるユーザの端末装置２０から供給される発話情報に基づくコンテンツを、対話グループに属する全てのユーザの各々の端末装置２０に対して提示する。ここで、情報提示システム１０は、上記コンテンツを端末装置２０に提示するサーバシステムであり、例えば、汎用コンピュータあるいはパーソナルコンピュータである。
また、情報提示システム１０は、端末装置２０から受信した発話情報における音声データをテキスト（文字データ）に変換し、記憶部（後述）に書き込んで記憶させる。
【００２４】
そして、情報提示システム１０は、記憶部に蓄積されたテキストに基づき、同一グループの他のユーザとの興味や関連性などをスコアリングした閲覧志向情報をユーザ毎に求め、この閲覧志向情報に基づいて所定のコンテンツを拡張するなど強調して、各ユーザの端末装置２０に提示する。
【００２５】
また、上述の構成において、情報提示システム１０が音声データをテキストに変換する処理を行うとして説明したが、端末装置２０が音声データをテキストに変換し、このテキストを発話情報として情報提示システム１０に送信する構成としても良い。
また、情報提示システム１０が、端末装置２０から取得した音声データを、音声データからテキストに変換する変換機構を持つ外部サーバ（不図示）へ送信し，この外部サーバから変換されたテキストを取得するように構成してもよい。
【００２６】
また、上述の構成において、端末装置２０が備えるマイクロフォンによって、ユーザからの情報提示要求が入力されるものとしたが、この構成に限られない。
例えば、ユーザの意図を伝えることができるデバイスやセンサであればどのような機器でもよい。例えば、文字情報がキーボードやタッチパネルによって入力されるような構成や、ユーザのジェスチャによって示される情報が、端末装置２０に備えられたカメラによって入力されるような構成であってもよい。
上記以外にも、ユーザの意図を伝える画像（顔文字、絵文字、ＬＩＮＥ（登録商標）スタンプなど）や動画コンテンツをカメラによって入力されるような構成であったり、センサを介さずとも事前に保存されている動画コンテンツを用いてもよい構成とする。
【００２７】
また、本実施形態における対話システム１００は、ユーザ同士（人間同士）における対話のみに対する使用に限られない。例えば、自動応答システム、質問応答システム、対話システムの一種であるコンピュータが応答内容を抽出または生成するチャットボットを含む会話としてもよい。これらのシステムの場合、端末装置２０に対して提示するメッセージは、情報提示システム１０内部にある応答生成部もしくは外部に設置した応答生成部からコンテンツを受け取り、当該コンテンツに対してグループに属するユーザとの関連性の度合いを算出して強調提示を行うように構成してもよい。ここで、チャットボットについては周知の技術であるため詳細な説明は割愛する。
【００２８】
図２は、本実施形態における情報提示システム１０が端末装置２０に対して行う強調提示の提示例を示す図である。以下の、図２（ａ）及び図２（ｂ）の各々において、図の右側に端末装置２０を所有するユーザの発話内容が提示され、図の左側に対話グループに属する他のユーザの発話内容が提示される。
【００２９】
図２（ａ）は、情報提示システム１０が求めたスコアの高低に応じて、発話（対話メッセージ）の吹き出しのサイズを展開あるいは圧縮して提示している。ここで、圧縮された対話メッセージは、吹き出し部分のクリックやその他のボタン操作などで展開可能とされる（後述するように、この展開あるいは圧縮を行うユーザの動作も行動情報として、記憶部にスコア算出のための履歴の情報として書き込まれて記憶される）。
【００３０】
図２（ｂ）は、情報提示システム１０が求めたスコアの高低に応じて、端末装置２０における表示画面における発話（対話メッセージ）の表示における吹き出しの色と、文字の色・フォント・フォントサイズとを変更して提示している。なお、吹き出しの色と、文字の色・フォントとの各々は、システムにおける初期値（ディフォルト値）以外に、ユーザによるカスタマイズも可能とする（上述と同様に、カスタマイズにおける設定変更に伴うユーザの動作も行動情報として、記憶部に手段によりスコア算出のための履歴の情報として書き込まれて記憶される）構成としても良い。
【００３１】
また、本実施形態において、閲覧志向情報に対応して、端末装置２０の表示画面にコンテンツ（例えば、対話メッセージの吹き出し）を強調して提示する最適化提示の方法をあげたが、表示方法はこれらに限られない。例えば、吹き出し内の文字に下線や枠線の付加、吹き出し内の文字の明滅表示、吹き出し内の文字の代替として絵文字が動画あるいは静止画など他のコンテンツによる置き換えなどによって、閲覧志向情報のスコアに応じて、端末装置２０の表示画面におけるコンテンツの表示制御が行われる構成としても良い。
【００３２】
図３は、図１の対話システム１００における情報提示システム１０の構成例を示す図である。情報提示システム１０は、取得制御部１０１、データ解析部１０２、モデル構築部１０３、閲覧志向情報推定部１０４、類似閲覧志向ユーザ推定部１０５、強調データ抽出部１０６、データ表示制御部１０７、発話格納部１０８、属性格納部１０９及び行動格納部１１０の各々を備え、図２で説明した発話内容の最適化提示の制御を行う。
【００３３】
取得制御部１０１は、端末装置２０からの発話情報を取得する外部入力インターフェースであり、入力された発話情報をデータ解析部１０２に対して出力する。また、取得制御部１０１は、端末装置２０からの発話情報を入力するのみでなく、直接にキーボード、マイクロフォン、各種センサなどから発話情報を入力する機能を含む構成であっても良い。
【００３４】
データ解析部１０２は、取得制御部１０１から供給される発話情報をモデル構築部１０３及び閲覧志向情報推定部１０４において利用できるように、発話情報からのキーワード抽出やベクトル化をはじめとした発話情報における特徴情報（所謂、特徴量）としての数値データを求める。このとき、データ解析部１０２は、発話情報（テキストデータ）に対して自然言語処理の手法により計算機で扱える情報への変換を行い、得られた単語などの関係性について機械学習技術を用いることで、発話情報の有する特徴情報を抽出する。例えば、自然言語処理及び機械学習技術として、ｔｒ−ｉｄｆによるキーワード抽出や、ｗｏｒｄ２ｖｅｃを用いたベクトル化などの手法を用いて、対話内容の共起や類似度を示す数値や記号などを含む上記特徴情報の抽出を行ってもよい（後述する発話格納部１０８の発話ログテーブルに書き込まれて、モデルを生成するために用いられる履歴データとして記憶される）。
【００３５】
モデル構築部１０３は、閲覧志向情報としてのスコアの算出に用いる数式（関数）やルールを格納している。ここで、モデル構築部１０３は、後述する発話格納部１０８、属性格納部１０９及び行動格納部１１０の各々の情報を用いて、ユーザの発話に対する興味や関連性を示すスコアを算出するためのモデル（数式及びルール）を構築する。
本実施形態においては、モデル構築部１０３の一例として、ユーザの興味や関連性の高いキーワードに対してスコアを付与した特徴情報をデータベースとして保持するモデルを構築するという構成がある。そして、閲覧志向情報推定部１０４は、入力される発話情報から抽出される特徴情報とデータベースにおける特徴情報との比較を行い、閲覧志向情報としてスコアを算出する処理を行う。
【００３６】
また、モデル構築部１０３は、例えば、機械学習（教師有り学習、教師なし学習及び強化学習など）の手法により、特徴情報から推定に用いるモデルを生成する構成としても良い。この場合、モデル構築部１０３は、発話格納部１０８、属性格納部１０９及び行動格納部１１０の各々の特徴情報を用いて、モデルとしてスコア推定用の基底関数（線形回帰の関数など）を生成する。そして、モデル構築部１０３は、発話格納部１０８、属性格納部１０９及び行動格納部１１０の各々の特徴情報の数値を教師データとして用い、グループに属するユーザの各々のモデルを機械学習により最適化の処理を行う。
【００３７】
ここで、上述の説明におけるモデルは、対話グループにおけるユーザ毎のモデルと、対話グループにおける閲覧志向の志向性が類似しているユーザからなる類似サブグループ毎のモデルとの双方を生成しておいても良い。ユーザ毎のモデルは、各ユーザの閲覧志向に対応する発話情報を検索するために用いる。
一方、類似サブグループのモデルは、例えば、グループに新たに参加したユーザがグループ内の各ユーザとの間における対話が少ないため、ユーザ毎のモデルを生成できないために用意される。そして、ユーザ分類において、全体モデルのなかから最も類似した傾向を有する類似サブグループのモデルを選択して、閲覧志向情報のスコアを求めても良い。ここで、新たに参加したユーザのユーザ分類は、属性格納部１０９におけるユーザの属性データを用いて、属性データが類似したユーザの含まれる類似サブグループを検索して行われる。そして、新たに参加したユーザに対しては、抽出された類似サブグループのモデルがスコアの推定に用いられる。
【００３８】
また、モデル構築部１０３は、ユーザの各々が新たに発話を行う毎に、新たな発話情報に基づき、それぞれの対応するモデルの更新処理を行う。ここで、更新の頻度、すなわち更新の周期は、情報提示システム１０の管理者が任意に設定することができる。
この更新により、ユーザの各々の発話内容に対する閲覧志向が明確となり、発話情報を選択する精度が向上し、ユーザが閲覧したいと志向する発話情報を抽出することが可能となる。
また、モデル構築部１０３は、ユーザ毎に異なる複数のモデル、例えば、閲覧志向のスコア、コンテンツの表示の嗜好性のスコア、属性情報のスコアなどの複数のモデルを生成し、これらを単独モデルであるいは組み合わせた合成モデルとして用い、スコアを算出するように構成しても良い。
【００３９】
閲覧志向情報推定部１０４は、データ解析部１０２から得られた発話情報と、モデル構築部１０３のモデルとを用いて、各発話情報の閲覧志向情報（閲覧する発話内容の興味・関連性の度合いを示す情報）としてのスコアの推定を行う。
また、閲覧志向情報推定部１０４は、閲覧志向情報として、上述した嗜好性のモデルを用いて、端末装置２０に対するコンテンツの表示の形態に対する嗜好性などに関するスコアを求め、データ表示制御部１０７に対して出力する。
【００４０】
強調データ抽出部１０６は、閲覧志向情報推定部１０４が求めた閲覧志向情報のスコアに対応し、それぞれのコンテンツの強調提示の方法（図２に示した提示例など）を、最適化提示方法として決定する。また、強調データ抽出部１０６は、閲覧志向情報推定部１０４が求めたスコアに応じたテキストの変更に加え、コンテンツの表示制御の嗜好性に関する情報を加味し、内外の参照可能なコンテンツを組合せて提示する構成としても良い。すでに述べたように、吹き出し内の文字の代替として絵文字が動画あるいは静止画など他のコンテンツによる置き換えを行い、端末装置２０の表示画面に提示する表示形態（提示形態）としても良い。ここで、閲覧志向情報のスコアが高くなるに従い、よりスコアの低い発話情報に比較して、ユーザが知覚し易い強調した提示となる表示形態が強調提示情報として決定される。
そして、強調データ抽出部１０６は、各発話情報とともに、それぞれの発話情報に対する強調提示情報（強調提示するか否か、強調提示する場合にはその方法）とを組み合わせて、データ表示制御部１０７に対して出力する。
ここで、例えば、閲覧志向情報のスコアに対して閾値を設け、この閾値以上に関しては強調表示するように構成してもよい。
すなわち、強調データ抽出部１０６は、閲覧志向情報が上記閾値以上の他のユーザのメッセージ（対話メッセージ）の表示として、閲覧志向情報が上記設定値未満のメッセージに比較して、ユーザが知覚し易い強調した形態の提示とする強調提示情報として決定する。
また、強調データ抽出部１０６は、閲覧志向情報が上記閾値未満のユーザのメッセージの表示形態として、閲覧志向情報が設定値以上のメッセージに比較して、ユーザが知覚し難い、より目だたない（控えめあるいは抑えめの）ように圧縮（縮小）した形態の提示とする強調提示情報として決定する。
【００４１】
データ表示制御部１０７は、強調データ抽出部１０６から入力された強調提示情報（最適化提示情報）に基づき、情報提示および必要であれば加工処理を施したコンテンツを生成し、生成したコンテンツを端末装置２０へ送信する。
このとき、データ表示制御部１０７は、データ表示制御部１０７からの強調提示情報に応じて、コンテンツの表示形態に対して加工処理を行う（例えば、図２に示す変更処理などを行う）。
【００４２】
例えば、データ表示制御部１０７は、強調提示情報に対応し、ユーザの閲覧志向情報のスコアが高い、すなわち閲覧志向のある内容の発話内容（メッセージ）に関しては、テキストのみのコンテンツに各種効果（明滅、フォント、色変更）を加えたり、静止画及び動画などの画像やその他コンテンツを、テキストと差し替えを行う。一方、データ表示制御部１０７は、ユーザの閲覧志向情報のスコアが低い発話内容に関しては、図２に示すように圧縮表示をしてメッセージの内容を隠す。
【００４３】
また、データ表示制御部１０７は、発話内容のコンテンツの表示内容に対する各ユーザの評価を取得するため、明示的な項目（ 「この表示が気に入りましたか？  はい／いいえ」など ）を端末装置２０の表示画面に対して表示させ、ユーザに評価を促す構成としてもよい。
そして、上記明示的な項目に対するユーザからの応答は、端末装置２０から供給されると取得制御部１０１により行動格納部１１０に対して書き込まれて記憶される。
【００４４】
なお、データ表示制御部１０７は、強調提示情報に伴って表示されたコンテンツの表示形態を、ユーザが端末装置２０の操作情報により、任意に変更することができる（圧縮されたメッセージの展開あるいはフォントの変更など）。そして、これらのユーザによる変更が行われた際、取得制御部１０１は、これらの変更処理をアプリケーション内の行動情報として行動格納部１１０に対して書き込んで記憶させる。
また、取得制御部１０１、データ解析部１０２、データ表示制御部１０７の各々は、それぞれ取得した発話内容、解析結果、強調提示で用いたコンテンツの情報（文字、音声、静止画及び動画など）を発話格納部１０８に対して書き込んで記憶させる。
【００４５】
図４は、本実施形態における発話格納部１０８に記憶されている発話ログテーブルの構成例を示す図である。ここで、発話情報は、テキストデータのメッセージとして説明する。図４における発話ログテーブルは、レコード毎に、少なくとも時刻、ユーザＩＤ（identification）、メッセージＩＤ、メッセージ本文及び対応メッセージＩＤを有している。時刻は、メッセージが送信された時刻を示している。ユーザＩＤは、メッセージを送信したユーザを識別する識別情報である。メッセージＩＤは、メッセージを識別する識別情報である。メッセージ本文は、メッセージのテキストデータである。対応メッセージＩＤは、メッセージＩＤのメッセージの直前に送信されたメッセージを識別する識別情報である。
【００４６】
図４において、例えば、メッセージＩＤ「Ｍ２０１７０１０１０００００３」の「観たよ！」は、同一レコードにおける対応メッセージＩＤ「Ｍ２０１７０１０１０００００１」に対する回答である。この対応メッセージＩＤ（メッセージＩＤ）「Ｍ２０１７０１０１０００００１」の本文は、「○○もう観た？」である。すなわち、ユーザＩＤ「Ｕ００１」のユーザからの質問である「○○もう観た？」のメッセージに対し、ユーザＩＤ「Ｕ００２」のユーザが「観たよ！」と返信している。
【００４７】
上述した発話ログテーブルから、ユーザＩＤの示すユーザの各々の間の対話回数、対話文字数、対話内容、対話を実施した時間長、応答時間をはじめとした情報やメッセージの対応関係を導き出して合わせて記憶させる構成としても良い。ここで、対話回数は、対話文の量（文字数）とは独立した単純な対話の回数や頻度を示している。対話文字数は、メッセージにおけるテキストデータの文字数を示している。応答時間は、時刻の差分として求められ、他のユーザのメッセージに対する応答に要した時間であり、最短、最長及び平均値の各々を示している。
【００４８】
すなわち、閲覧志向情報のスコアが高いメッセージは、対話回数及び対話文字数の各々が多く、応答時間が短くなる。一方、閲覧志向情報のスコアが低いメッセージは、対話回数及び対話文字数の各々が少なく、応答時間が長くなる。
上述した閲覧志向情報のスコアとする指標に加えて、文字数と応答時間の間隔との相互関係を元に、スコアリングする構成としても良い。
閲覧志向情報推定部１０４は、上述した発話ログテーブルにおける情報を用いて、嗜好性に対応するスコアを推定するモデルにより、他のユーザの発話情報であるメッセージの各々に対する嗜好性のスコアを推定する。
【００４９】
また、モデル構築部１０３は、上記発話ログテーブルにおけるユーザ毎のメッセージのテキストデータを用いて、閲覧志向情報のスコアを推定するモデルを、それぞれのユーザ毎に生成する。
そして、閲覧志向情報推定部１０４は、上記ユーザ毎のモデルを用いて、他のユーザの発話情報であるテキストデータなどの特徴情報を入力し、発話情報の各々に対するスコアを求めて付与する。
【００５０】
図５は、本実施形態における属性格納部１０９に記憶されているユーザ属性テーブルの構成例を示す図である。図５におけるユーザ属性テーブルは、レコード毎に、少なくとも、ユーザＩＤ、ユーザＩＤの示すユーザの年齢、性別、職業、所属グループ、未婚／既婚、子有／無の各々などの欄を有している。ユーザＩＤは、ユーザを識別する識別情報である。年齢は、ユーザの年齢を示している。性別は、ユーザがｍａｌｅ（男性）またはｆｅｍａｌｅ（女性）のいずれであるかを示している。職業は、ユーザの職種が示されている（例えば、会社員、学生、主婦、主夫など）。所属グループは、対応するユーザがいずれの対話グループに属しているかを示している。未婚／既婚は、ユーザが未婚または既婚のいずれであるかを示している。子有／無は、ユーザに子供がいるか否かを示している。
【００５１】
また、図５に記載されている以外に、出身地、居住地（住所）、勤務地などの地理的情報（居所）や、趣味、志向などの欄を備えても良い。このユーザ属性情報の情報は、ユーザに対するアンケート調査による回答により得ている。また、これ以外に、ユーザの許諾があれば、ユーザの嗜好性のスコアを求める情報として用いるため、ユーザの端末装置２０から取得可能なウェブの閲覧履歴あるいはアプリケーションの利用履歴などを記載しても良い。例えば、モデル構築部１０３は、上述したユーザ属性テーブルの情報を用いて、類似サブグループを形成し、類似サブグループのユーザの発話ログテーブルにおける情報を用いて、類似サブグループに対応するモデルを生成する。
【００５２】
図６は、本実施形態における行動格納部１１０に記憶されているユーザ行動テーブルの構成例を示す図である。図６におけるユーザ行動テーブルは、レコード毎に、少なくとも、時刻、ユーザＩＤ、アクションＩＤ、直前に行われたアクションＩＤ、メッセージＩＤ、…の欄を有している。時刻は、ユーザがアクションを行った時刻を示している。ユーザＩＤは、アクションを起こしたユーザを識別する識別情報である。アクションＩＤは、ユーザの行った動作の種類を識別する識別情報である。直前のアクションＩＤは、ユーザＩＤの示すユーザが直前に行ったアクションの種類を識別する識別情報である。メッセージＩＤは、メッセージを識別する識別情報である。
【００５３】
図７は、本実施形態における行動格納部１１０に記憶されているアクションテーブルの構成例を示す図である。図７におけるアクションテーブルは、レコード毎に、アクションＩＤ及びアクションの各々の欄を有している。アクションＩＤは、ユーザの行った動作の種類を識別する識別情報である。アクションは、アクションの種類を示す名称を示している。
【００５４】
図８は、本実施形態の情報提示システムを用いた対話システムの動作例を示すフローチャートである。この図８のフローチャートの動作は、例えば、ユーザが所属するグループに参加し、他のユーザとの対話を行う際に開始される。以下の図８のフローチャートの動作説明は、閲覧志向情報のスコアを求めるモデルとして、ユーザ毎のモデル及び類似サブグループ毎のモデルの各々が、モデル構築部１０３において、すでに説明したように生成されて、蓄積されている状態において行う。
【００５５】
ステップＳ１：
閲覧志向情報推定部１０４は、ユーザが属するグループにおける対話が初めて、すなわちグループにおける対話に初参加か否かの判定を行う。このとき、閲覧志向情報推定部１０４は、発話格納部１０８の発話ログテーブルを参照し、この参加したユーザのユーザＩＤが発話ログテーブルに有るか否かにより、初参加か否かの判定を行う。
そして、閲覧志向情報推定部１０４は、参加したユーザのユーザＩＤが発話ログテーブルに有る場合、このユーザが初参加でないと判定し、処理をステップＳ２へ進める。
一方、閲覧志向情報推定部１０４は、参加したユーザのユーザＩＤが発話ログテーブルにない場合、このユーザが初参加であると判定し、処理をステップＳ３へ進める。
【００５６】
ステップＳ２：
閲覧志向情報推定部１０４は、モデル構築部１０３から、このユーザに対応した、閲覧志向情報のスコアを求めるモデル（個人モデル）を読み込む。
【００５７】
ステップＳ３：
閲覧志向情報推定部１０４は、モデル構築部１０３に対して、このユーザに対応した、類似サブグループの抽出を依頼する。
これにより、モデル構築部１０３は、初参加のユーザの属性情報から、この初参加のユーザに類似するユーザからなる類似サブグループを抽出し、閲覧志向情報推定部１０４に対して通知する。
そして、閲覧志向情報推定部１０４は、通知された類似サブグループに対応するモデル（全体モデル）を、モデル構築部１０３から読み込む。
【００５８】
ステップＳ４：
閲覧志向情報推定部１０４は、モデル（個人モデルあるいは全体モデル）の読み込み後、発話情報が供給されるのを待つ待機状態（入力待機）となる。すなわち、閲覧志向情報推定部１０４は、データ解析部１０２から発話情報の解析結果が供給されるのを待機する。
【００５９】
ステップＳ５：
閲覧志向情報推定部１０４は、発話情報が入力されたか、あるいは発話情報ではなくユーザの何らかのアクション（画面の操作など）が行われたかの情報である行動情報が入力されたかの判定を行う。このとき、閲覧志向情報推定部１０４は、発話情報が入力された（ｙｅｓ）場合、処理をステップＳ６へ進める。一方、閲覧志向情報推定部１０４は、上記行動情報が入力された場合、すなわち、発話情報が入力されない（ｎｏ）場合、処理をステップＳ６へ進める。
【００６０】
ステップＳ６：
データ解析部１０２は、新たに受信した発話情報（対話を行うアプリケーションが起動された際に受信される対話のメッセージ）を解析する処理を行い、発話情報毎の特徴情報を閲覧志向情報推定部１０４へ出力する。ここで、データ解析部１０２は、対話のメッセージのテキストデータの各々の解析を行い、解析結果として発話内容の特徴情報を閲覧志向情報推定部１０４に対して出力する。
【００６１】
これにより、閲覧志向情報推定部１０４は、データ解析部１０２から供給される特徴情報と、モデル構築部１０３から読み出したモデルとを用いて、各発話情報の閲覧志向情報のスコアを算出する。
そして、強調データ抽出部１０６は、発話情報の各々のスコア、あるはスコアと各種記憶情報（発話、属性、行動）との組み合わせに応じて、発話情報それぞれの強調提示情報（最適化提示情報）を求める。ここで、各種記憶情報とは、発話格納部１０８、属性格納部１０９及び行動格納部１１０の各々に記憶されている、発話ログテーブル、ユーザ属性テーブル、ユーザ行動テーブルそれぞれに記憶されているユーザの情報である。
【００６２】
すなわち、強調データ抽出部１０６は、強調提示情報に対して、ユーザの各々の表示に対する嗜好性に関する情報を加味しても良い。
強調データ抽出部１０６は、ユーザの端末装置２０に対して、発話情報及び強調提示情報の組み合わせを送信する。
これにより、端末装置２０は、発話情報を強調提示情報に対応して、図２の例に示すように、表示画面に表示する。
【００６３】
ステップＳ７：
閲覧志向情報推定部１０４は、全ての発話情報に対する強調提示情報のスコアの算出が終了したか否かの判定を行う。このとき、閲覧志向情報推定部１０４は、全ての発話情報に対する強調提示情報のスコアの算出が終了した場合、処理を終了する。一方、閲覧志向情報推定部１０４は、全ての発話情報に対する強調提示情報のスコアの算出が終了していない場合、処理をステップＳ９へ進める。
ここで、モデル構築部１０３は、発話格納部１０８の発話ログテーブル及び行動格納部１１０のユーザ行動テーブルに新たに書き込まれた情報に対応し、ユーザ毎のモデル及び類似サブグループ毎のモデルの更新処理を行う。
【００６４】
ステップＳ８：
取得制御部１０１は、取得されたユーザの行動情報を、行動格納部１１０のユーザ行動テーブルに書き込んで記憶させ、処理をステップＳ２へ進める。
【００６５】
ステップＳ９：
取得制御部１０１は、取得された発話情報を、発話格納部１０８の発話ログテーブルに書き込んで記憶させ、処理をステップＳ２へ進める。
【００６６】
上述したように、本実施形態によれば、ユーザ自身が「興味がある」あるいはユーザ自身と「関連がある」と推定される（閲覧志向情報のスコアが閾値より高い）、端末装置２０の表示画面におけるメッセージのフォントや吹き出しの画像を、他のメッセージの画像に比較して強調表示するため、ユーザ自身以外の他のユーザのメッセージのなかから関連性を有する、すなわちユーザの閲覧志向の高いメッセージを直感的に判別し易くすることが可能となる。
また、本実施形態によれば、ユーザ自身が「興味がない」あるいはユーザ自身と「関連がない」と推定される（閲覧志向情報のスコアが閾値未満）、端末装置２０の表示画面におけるメッセージのフォントや吹き出しの画像を、ユーザ自身が「興味がある」あるいはユーザ自身と「関連がある」とするメッセージの画像に比較して目立ち難い表示とするため、ユーザ自身以外の他のユーザのメッセージのなかから関連性を有しない、すなわちユーザの閲覧志向の低いメッセージを直感的に判別し難くすることが可能となる。これにより、ユーザ自身が「興味がある」あるいはユーザ自身と「関連がある」と推定されるメッセージの表示がより強調される提示形態となる。
また、本実施形態によれば、ユーザの興味や、ユーザと対話グループにおけるメンバーの他のユーザとの関連性を反映して、端末装置２０の表示画面にメッセージの表示を実現することができ、各ユーザに対して「必要な情報（自身の閲覧志向の高い情報）の素早い収集・把握」という効果、及び嗜好が近いユーザのメッセージが強調されることにより、「対話しているユーザ識別の簡便化」という効果を提供できる。
【００６７】
なお、本発明における図１の情報提示システムの機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより端末装置の表示画面における発話情報の強調提示を行う処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００６８】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【００６９】
１００…対話システム
１０…情報提示システム
２０…端末装置
３０…通信ネットワーク
１００…対話システム
１０１…取得制御部
１０２…データ解析部
１０３…モデル構築部
１０４…閲覧志向情報推定部
１０６…強調データ抽出部
１０７…データ表示制御部
１０８…発話格納部
１０９…属性格納部
１１０…行動格納部
【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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