(57)【要約】【課題】知識や経験値を必要とせず、対象者の状態を高精度で分析し、的確な応答を生成することができる対話システム及び対話プログラムを提供することである。【解決手段】対象者が入力した入力文を取得する取得部１２ｃと、感情状態と文字列とをそれぞれ対応させて定義した応答マスタと、前記感情状態の経時変化を感情状態履歴として記憶する記憶部１２ａと、前記入力文から前記感情状態を算出して前記感情状態履歴を更新し、前記感情状態履歴に基づき、前記応答マスタから文字列を複数組読み出して繋げることで応答文を生成する制御部１２ｂと、を備えた対話システムとする。【選択図】図１
2015014834.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者が入力した入力文を取得する取得部と、
感情状態と文字列とをそれぞれ対応させて定義した応答マスタと、
前記感情状態の経時変化を感情状態履歴として記憶する記憶部と、
前記入力文から前記感情状態を算出して前記感情状態履歴を更新し、前記感情状態履歴に基づき、前記応答マスタから文字列を複数組読み出して繋げることで応答文を生成する制御部と、を備えた対話システム。
【請求項２】
前記制御部は、直近の所定数の感情状態の組み合わせに応じて前記応答マスタから読み出す複数組の文字列を決定することを特徴とする請求項１に記載の対話システム。
【請求項３】
前記感情状態がポジティブ、ニュートラル、ネガティブの何れかで表され、
感情語に応じた感情値が記された感情語マスタを備え、
前記制御部は、前記感情語マスタに基づいて前記入力文の感情値の総和を算出し、該感情値の総和を正規化し、
θ≦|E|≦1（E：感情値の総和を正規化した値、θ：閾値（正の値））の場合、前記感情状態はEが正ならばポジティブに、Eが負ならばネガティブに遷移したと判定し、
-θ＜E＜0の場合、前記感情状態は現状態を継続しているか、ニュートラル又はネガティブに遷移したと判定し、
0≦E＜θの場合、前記感情状態は現状態を継続しているか、ニュートラル又はポジティブに遷移したと判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の対話システム。
【請求項４】
前記感情状態を特定するための計算式が、
Mk (S0) = max（Mk-1(S0)+ Lk0→0, Mk-1(S1)+ Lk1→0 , Mk-1(S-1)+ Lk-1→0）
Mk (S1) = max（Mk-1(S0)+ Lk0→1, Mk-1(S1)+ Lk1→1 , Mk-1(S-1)+ Lk-1→1）
Mk (S-1) = max（Mk-1(S0)+ Lk0→-1, Mk-1(S1)+ Lk1→-1 , Mk-1(S-1)+ Lk-1→-1）
Mk (Si)：時刻kにおける感情状態のパスメトリック値
Lki→j：時刻kにおいて状態iから状態jに遷移する状態遷移確率に基づくブランチメトリック値
であり、
Lki→j= 1 / (-ln Pki→j)
i：-1（ネガティブ）、0（ニュートラル）、1（ポジティブ）の何れか
Lk-1→-1：感情状態がネガティブから遷移しないブランチメトリック値
Lk-1→0：感情状態がネガティブからニュートラルへ遷移するブランチメトリック値
Lk-1→1：感情状態がネガティブからポジティブへ遷移するブランチメトリック値
Lk0→-1：感情状態がニュートラルからネガティブへ遷移するブランチメトリック値
Lk0→0：感情状態がニュートラルから遷移しないブランチメトリック値
Lk0→1：感情状態がニュートラルからポジティブへ遷移するブランチメトリック値
Lk1→-1：感情状態がポジティブからネガティブへ遷移するブランチメトリック値
Lk1→0：感情状態がポジティブからニュートラルへ遷移するブランチメトリック値
Lk1→1：感情状態がポジティブから遷移しないブランチメトリック値
Pk-1→1：感情状態がネガティブからポジティブへ遷移する確率
Pk-1→0：感情状態がネガティブからニュートラルへ遷移する確率
Pk-1→-1：感情状態がネガティブから遷移しない確率
Pk0→1：感情状態がニュートラルからポジティブへ遷移する確率
Pk0→0：感情状態がニュートラルから遷移しない確率
Pk0→-1：感情状態がニュートラルからネガティブへ遷移する確率
Pk1→1：感情状態がポジティブから遷移しない確率
Pk1→0：感情状態がポジティブからニュートラルへ遷移する確率
Pk1→-1：感情状態がポジティブからネガティブルへ遷移する確率
であることを特徴とする請求項３に記載の対話システム。
【請求項５】
複数のパスが算出されている場合、パスが収束した段階で、各時刻における最大のパスメトリック値を有する感情状態を選択することで１つの繋がったパスである生き残りパスを決定することを特徴とする請求項４に記載の対話システム。
【請求項６】
前記感情状態がポジティブ、ニュートラル、ネガティブからなるノードの比率で表され、
感情語に応じた感情値が記された感情語マスタを備え、
前記制御部は、前記感情語マスタに基づいて前記入力文の感情値の総和を算出し、該感情値の総和を正規化し、
θ≦|E|≦1（E：感情値の総和を正規化した値、θ：閾値（正の値））の場合、前記感情状態はEが正ならばポジティブに、Eが負ならばネガティブに遷移したと判定し、
-θ＜E＜0の場合、前記感情状態は現状態を継続しているとともに、ニュートラル及びネガティブに遷移したと判定し、
0≦E＜θの場合、前記感情状態は現状態を継続しているとともに、ニュートラル及びポジティブに遷移したと判定し、
前記感情状態を特定するための計算式が、
Rki＝Mk(Si)／(Mk (S0) + Mk (S1) + Mk(S-1))
i：-1（ネガティブ）、0（ニュートラル）、1（ポジティブ）の何れか
Rki：時刻kにおける感情状態に占める各ノードの比率
Mk (Si)：時刻kにおける感情状態のパスメトリック値
であり、
Mk (S0) = max（Mk-1(S0)+ Lk0→0, Mk-1(S1)+ Lk1→0 , Mk-1(S-1)+ Lk-1→0）
Mk (S1) = max（Mk-1(S0)+ Lk0→1, Mk-1(S1)+ Lk1→1 , Mk-1(S-1)+ Lk-1→1）
Mk (S-1) = max（Mk-1(S0)+ Lk0→-1, Mk-1(S1)+ Lk1→-1 , Mk-1(S-1)+ Lk-1→-1）
であることを特徴とする請求項１又は２に記載の対話システム。
【請求項７】
文字入力部及び／又は音声入力部を備え、
前記取得部が取得する入力文は、前記対象者が前記文字入力部から入力したテキストデータ、又は前記対象者が前記音声入力部から入力した音声データを変換したテキストデータであることを特徴とする請求項１〜６の何れかに記載の対話システム。
【請求項８】
個人特性マスタを備え、
前記制御部は、前記入力文を品詞に分解し、分解した語に所定の感情値を対応させて前記個人特性マスタに記憶し、前記個人特性マスタの情報を加味して前記感情値の総和を算出することを特徴とする請求項３〜７の何れかに記載の対話システム。
【請求項９】
前記制御部は、前記個人特性マスタに記憶されている語を使用して前記応答文を生成することを特徴とする請求項８に記載の対話システム。
【請求項１０】
前記取得部は、音声情報、表情情報、顔面温度情報、眼球運動情報、脈拍情報、心拍情報、呼吸情報、血圧情報の中の少なくとも１以上の情報を含む生体情報を取得し、
前記制御部は、前記生体情報を感情値に変換し、該変換した感情値を加味して前記感情値の総和を算出することを特徴とする請求項３〜９の何れかに記載の対話システム。
【請求項１１】
前記応答文の出力先である出力部を備えたことを特徴とする請求項１〜１０の何れかに記載の対話システム。
【請求項１２】
請求項１〜１１の何れかに記載の対話システムを稼働させる対話プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人とコンピューターとが対話するための対話システム及びそれを稼働する対話プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、気分状態であるメンタルヘルスに不安を抱える患者が増加しており、それに伴いメンタルヘルスを良好な状態に導くメンタルヘルスケアサービスが注目されている。通常は、診断対象者が治療者のもとを訪ね、治療者が診断対象者に問診し、治療者が診断して結果を伝える、という一連の流れで行われる。しかしながら、この診断結果は治療者の知識や経験値に大きく依存し、また的確な問診を行うための時間も必要となる。
【０００３】
そこで、コンピューターネットワークを用いた診断が提案されている。例えば、特許文献１には、ネットワーク接続されたコンピューターにより利用者の生活習慣を改善する技術が示されている。これによれば、利用者が入力した情報に基づいてコンピューターからアドバイスが出力される。このようなシステムは、治療を対象とするものではなく、重症化する前の患者が利用することで軽微な症状のうちに改善することを目的とするものである。
【０００４】
ところで、コンピューターへの入力方法に関して、音声情報や画像情報などのマルチメディア情報を入出力する技術であるマルチモーダルインターフェースが開発されている（特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−２２８３７号公報
【特許文献２】特許第３８４４８７４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、特許文献１では利用者から入力される日々の情報が少なく、生活習慣改善支援装置側で利用者の生活内容の多くは把握できない。このように入力される情報が少ないと、対象者の感情等、対象者の現在の状態を大雑把に分析することしかできず、高精度で分析することが難しい。一方、特許文献２ではマルチモーダルインターフェースを用いた具体的な応用例は示されていない。したがって、入力される情報を有効に活用することができず、対象者の感情等を高精度で分析することができない。
【０００７】
上述したものも含めてメンタルヘルスケアサービスにおける課題は多い。例えば問診を行う場合には、問診する人の知識や経験値によって診断結果にバラツキが生じる。また、問診される人の自己認知度や伝達能力に差が大きいため、情報収集に時間がかかって診断が遅くなり、診断精度が低下する要因となる。診断対象者が気分障害などの精神障害を抱えている場合、自己認知自体が体調に悪影響を与えることもある。
【０００８】
診断対象者は、相手から個人情報をたずねられることに心理的な負担を感じやすく、問診を受けるための時間・労力・金銭等の負担も大きい。気分障害は罹患した時点がはっきりしない特徴をもち、とくに初期には本人の自覚が難しい。したがって、正しい診断のためには、診察場面だけでなく生活の実態を把握した情報が必要である。
【０００９】
診断対象者の回復に関する情報のうち、自己認知の陽性変容の持続時間は判定に重要であるが、この情報は自己申告によって得られる。また、気分を低下させる問題への対処には、実際の行動の把握が必要だが、この多くは自己申告に基づいている。これらの情報を得るにあたり、問診者の知識と経験に依存する部分が大きいため、不適切な問診は行動事実の把握を誤り、さらには対象者の気分を低下させる危険性がある。
【００１０】
診断対象者の気分状態は、高揚と低下が時系列で変化するが、それを常時測定する手段がない。抑うつ状態などのために診断対象者が人との接触回数が少ない場合には、状態を把握するための問診を頻繁に行うことができないため、気分状態を把握するために簡便な手法を開発することが有用である。
【００１１】
気分障害の治療で有効とされている認知行動療法では、本人が意識せずに取ってしまう思考パターン（自動思考）について話し合うが、自己申告された自動思考が必ずしも最も治療に有効な情報とは限らない。治療者が本人の生活全ての情報を知りえないために、重要な課題の特定には時間がかかり、治療者の技術による違いが生じやすくなる。自動思考の矯正には、日常生活での実践状況を治療者が観測し指導する必要があるが、介入は断続的にしかできないために、被治療者の自立した習慣づけには時間がかかる。
【００１２】
不安障害や発達障害の治療によく用いられる行動療法には、大きな目標に向けて段階的に行動内容を変えていく方法があるが、行動記録は主に自己申告であるために、精度に対する信頼性が不安定である。呼吸や脈などの自律神経機能を自分でコントロールする自律訓練法もあるが、物理的変化を一意にまたは時系列で認識する手法はない。
【００１３】
行動療法を行う際に行動分析を行うが、行動の収集は主に本人の自己申告によるため精度が低く、診断の誤りにつながる可能性がある。未就学児童などの言語能力が未発達な診断対象者では、言語だけでは心理状態の変化を把握できず、障害の発見が困難になる。診断対象者が未成年の場合で、親などの監督者が行動を観察できない時には、行動に問題があっても客観的に記録するシステムがない。
【００１４】
診断対象者が「感情の自己認知を表現するのは悪いことだ」という信念を抱いている場合には、感情に関する言語表出が得られにくいため、心理状態の変化は客観的なバイタルサインで把握しなければならない。診断対象者が独居の場合、家庭内の客観的情報がないため、他者からみた客観的な変化を知るためには、本人の社会性に依存することになる。診断対象者が言語障害など自分の状態を言語化しにくい障害を持っている場合にも、診断に必要な情報が獲得しにくくなる。
【００１５】
診断対象者が症状の治療を受けている時には、保護者による支援が必要なことがあるが、時間的な制約などのために、支援が必ずしも必要な時にできないことがある。診断対象者が労働者で休職中の場合、所属会社の上司の監督が必要とされているが、本人の状態把握は属人的である。
【００１６】
幼少時の家庭内暴力などの体験が、後のストレス障害や抑うつ状態などに関連する可能性があるが、個人の心的外傷となりうる体験を計測する統一された手段はなく、症状の兆候の発見されやすさは個人の社会性に依存している。学校や会社でのいじめは、自殺にもつながる重大な問題であるが、その兆候の発見と対処は教師や上司などの情報収集力に依存するところが大きい。アルコール依存症や過食症などの嗜癖行動の問題では、行動記録は本人の自己申告であり精度が低く、客観的情報との乖離が問題になりやすい。
【００１７】
本発明は、知識や経験値を必要とせず、対象者の状態を高精度で分析し、的確な応答を生成することができる対話システム及び対話プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
上記目的を達成するために本発明の対話システムは、対象者が入力した入力文を取得する取得部と、
感情状態と文字列とをそれぞれ対応させて定義した応答マスタと、
前記感情状態の経時変化を感情状態履歴として記憶する記憶部と、
前記入力文から前記感情状態を算出して前記感情状態履歴を更新し、前記感情状態履歴に基づき、前記応答マスタから文字列を複数組読み出して繋げることで応答文を生成する制御部と、を備える。
【００１９】
上記の対話システムにおいて、前記制御部は、直近の所定数の感情状態の組み合わせに応じて前記応答マスタから読み出す複数組の文字列を決定するようにしてもよい。
【００２０】
また上記の対話システムにおいて、前記感情状態がポジティブ、ニュートラル、ネガティブの何れかで表され、
感情語に応じた感情値が記された感情語マスタを備え、
前記制御部は、前記感情語マスタに基づいて前記入力文の感情値の総和を算出し、該感情値の総和を正規化し、
θ≦|E|≦1（E：感情値の総和を正規化した値、θ：閾値（正の値））の場合、前記感情状態はEが正ならばポジティブに、Eが負ならばネガティブに遷移したと判定し、
-θ＜E＜0の場合、前記感情状態は現状態を継続しているか、ニュートラル又はネガティブに遷移したと判定し、
0≦E＜θの場合、前記感情状態は現状態を継続しているか、ニュートラル又はポジティブに遷移したと判定するようにしてもよい。
【００２１】
また上記の対話システムにおいて、前記感情状態を特定するための計算式が、
Mk (S0) = max（Mk-1(S0)+ Lk0→0, Mk-1(S1)+ Lk1→0 , Mk-1(S-1)+ Lk-1→0）
Mk (S1) = max（Mk-1(S0)+ Lk0→1, Mk-1(S1)+ Lk1→1 , Mk-1(S-1)+ Lk-1→1）
Mk (S-1) = max（Mk-1(S0)+ Lk0→-1, Mk-1(S1)+ Lk1→-1 , Mk-1(S-1)+ Lk-1→-1）
Mk (Si)：時刻kにおける感情状態のパスメトリック値
Lki→j：時刻kにおいて状態iから状態jに遷移する状態遷移確率に基づくブランチメトリック値
であり、
Lki→j= 1 / (-ln Pki→j)
i：-1（ネガティブ）、0（ニュートラル）、1（ポジティブ）の何れか
Lk-1→-1：感情状態がネガティブから遷移しないブランチメトリック値
Lk-1→0：感情状態がネガティブからニュートラルへ遷移するブランチメトリック値
Lk-1→1：感情状態がネガティブからポジティブへ遷移するブランチメトリック値
Lk0→-1：感情状態がニュートラルからネガティブへ遷移するブランチメトリック値
Lk0→0：感情状態がニュートラルから遷移しないブランチメトリック値
Lk0→1：感情状態がニュートラルからポジティブへ遷移するブランチメトリック値
Lk1→-1：感情状態がポジティブからネガティブへ遷移するブランチメトリック値
Lk1→0：感情状態がポジティブからニュートラルへ遷移するブランチメトリック値
Lk1→1：感情状態がポジティブから遷移しないブランチメトリック値
Pk-1→1：感情状態がネガティブからポジティブへ遷移する確率
Pk-1→0：感情状態がネガティブからニュートラルへ遷移する確率
Pk-1→-1：感情状態がネガティブから遷移しない確率
Pk0→1：感情状態がニュートラルからポジティブへ遷移する確率
Pk0→0：感情状態がニュートラルから遷移しない確率
Pk0→-1：感情状態がニュートラルからネガティブへ遷移する確率
Pk1→1：感情状態がポジティブから遷移しない確率
Pk1→0：感情状態がポジティブからニュートラルへ遷移する確率
Pk1→-1：感情状態がポジティブからネガティブルへ遷移する確率
であることとしてもよい。
【００２２】
また上記の対話システムにおいて、複数のパスが算出されている場合、パスが収束した段階で、各時刻における最大のパスメトリック値を有する感情状態を選択することで１つの繋がったパスである生き残りパスを決定するようにしてもよい。
【００２３】
また上記の対話システムにおいて、前記感情状態がポジティブ、ニュートラル、ネガティブからなるノードの比率で表され、
感情語に応じた感情値が記された感情語マスタを備え、
前記制御部は、前記感情語マスタに基づいて前記入力文の感情値の総和を算出し、該感情値の総和を正規化し、
θ≦|E|≦1（E：感情値の総和を正規化した値、θ：閾値（正の値））の場合、前記感情状態はEが正ならばポジティブに、Eが負ならばネガティブに遷移したと判定し、
-θ＜E＜0の場合、前記感情状態は現状態を継続しているとともに、ニュートラル及びネガティブに遷移したと判定し、
0≦E＜θの場合、前記感情状態は現状態を継続しているとともに、ニュートラル及びポジティブに遷移したと判定し、
前記感情状態を特定するための計算式が、
Rki＝Mk(Si)／(Mk (S0) + Mk (S1) + Mk(S-1))
i：-1（ネガティブ）、0（ニュートラル）、1（ポジティブ）の何れか
Rki：時刻kにおける感情状態に占める各ノードの比率
Mk (Si)：時刻kにおける感情状態のパスメトリック値
であり、
Mk (S0) = max（Mk-1(S0)+ Lk0→0, Mk-1(S1)+ Lk1→0 , Mk-1(S-1)+ Lk-1→0）
Mk (S1) = max（Mk-1(S0)+ Lk0→1, Mk-1(S1)+ Lk1→1 , Mk-1(S-1)+ Lk-1→1）
Mk (S-1) = max（Mk-1(S0)+ Lk0→-1, Mk-1(S1)+ Lk1→-1 , Mk-1(S-1)+ Lk-1→-1）
であることとしてもよい。
【００２４】
また上記の対話システムにおいて、文字入力部及び／又は音声入力部を備え、
前記取得部が取得する入力文は、前記対象者が前記文字入力部から入力したテキストデータ、又は前記対象者が前記音声入力部から入力した音声データを変換したテキストデータであることとしてもよい。
【００２５】
また上記の対話システムにおいて、個人特性マスタを備え、
前記制御部は、前記入力文を品詞に分解し、分解した語に所定の感情値を対応させて前記個人特性マスタに記憶し、前記個人特性マスタの情報を加味して前記感情値の総和を算出するようにしてもよい。
【００２６】
また上記の対話システムにおいて、前記制御部は、前記個人特性マスタに記憶されている語を使用して前記応答文を生成するようにしてもよい。
【００２７】
また上記の対話システムにおいて、前記取得部は、音声情報、表情情報、顔面温度情報、眼球運動情報、脈拍情報、心拍情報、呼吸情報、血圧情報の中の少なくとも１以上の情報を含む生体情報を取得し、
前記制御部は、前記生体情報を感情値に変換し、該変換した感情値を加味して前記感情値の総和を算出するようにしてもよい。
【００２８】
また上記の対話システムにおいて、前記応答文の出力先である出力部を備えるようにしてもよい。
【００２９】
また本発明の対話プログラムは、上記の何れかに記載の対話システムを稼働させるものである。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によると、知識や経験値を必要とせず、対象者の状態を高精度で分析し、的確な応答を生成することができる対話システム及び対話プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の一実施形態の対話システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態の対話システムの動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態の個人特性マスタの一例である。
【図４】本発明の一実施形態の感情語マスタの一例である。
【図５】本発明の一実施形態の反転語マスタの一例である。
【図６】本発明の一実施形態の感情状態の変化を示すトレリス線図の一例である。
【図７】本発明の一実施形態の感情状態の変化を示すトレリス線図の一例である。
【図８】本発明の一実施形態の応答マスタの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
図１は、本発明の一実施形態の対話システムの構成を示すブロック図である。対話システム１０は、インターネットなどの通信ネットワーク１１に、サーバ装置などデータの蓄積及び演算が可能な中央装置１２と、パーソナルコンピューターなどの端末装置１３、１４と、携帯電話機などの携帯端末装置１５、１６と、文字列化装置２６が接続されて構成される。中央装置１２及び端末装置１３、１４には、それぞれプリンターなどの印刷装置１７〜１９が接続されている。また、端末装置１３、１４には、カメラ２０、２３、マイク２１、２４、スピーカー２２、２５が接続されている。
【００３３】
各端末装置１３、１４及び携帯端末装置１５、１６は、キーやタッチパネルなどからなる入力部１３ａ、１４ａ、１５ａ、１６ａと、文字や画像を表示する液晶表示装置などからなる出力部１３ｂ、１４ｂ、１５ｂ、１６ｂとを備えている。また、携帯端末装置１５、１６は、カメラ１５ｃ、１６ｃ、マイク１５ｄ、１６ｄ、スピーカー１５ｅ、１６ｅも備えている。ここで、入力部は文字を入力する文字入力部としての役割がある。また、マイクは対象者の声を検出する音声入力部としての役割がある。また、カメラ及びマイクは生体情報を検知するセンサーとしての役割がある。生体情報は、例えば、対象者が発した言葉による音声情報、表情情報、顔面温度情報、眼球運動情報、脈拍情報、心拍情報、呼吸情報、血圧情報の中の少なくとも１以上の情報である。
【００３４】
文字列化装置２６は、音声情報を文字列化する装置である。なお、音声情報を文字列化する技術は、従来から開発されている技術を適宜採用できる。
【００３５】
図１の構成では、中央装置１２に対話プログラムが格納されており、端末装置１３、１４及び携帯端末装置１５、１６は中央装置１２との間で情報を送受信して出力部やスピーカーから出力したり、入力部やカメラやマイクから入力された情報を中央装置１２等へ送信したりする。
【００３６】
なお、印刷装置１７〜１９は必ずしも必要ではない。また、端末装置１３、１４及び携帯端末装置１５、１６は、何れか１つ以上あればよく、中央装置１２は例えば演算装置（制御部１２ｂ）とデータベース（記憶部１２ａ）と取得部１２ｃとが別々であるなど複数の装置が連携しているものでもよい。また本発明のシステムは、必ずしも図１のような通信ネットワーク１１で繋がった複数の装置から構成される必要はなく、通信ネットワーク１１なしで直接装置同士を接続した構成であってもよいし、１つの装置内に全ての構成が組み込まれていてもよい。
【００３７】
次に、対話システム１０における応答文の自動生成について説明する。対話システム１０によれば、個人（対象者）毎に現在の状況に適した応答文が作成される。
【００３８】
図２は、対話システム１０の動作を示すフローチャートである。図中の破線はデータの流れを示している。ここでは、リハビリ中のＮさん（対象者）が対話システム１０を利用する場合を例に説明する。
【００３９】
まず、例えば、Ｎさんが起床したときなど、Ｎさんの活動が始まったときに、ベッドの近くに設置されたカメラ２０がＮさんの動きを撮影し、端末装置１３を介して中央装置１２へデータが送信されることで起床したことが検知される。また例えば、起床したＮさんが携帯端末装置１５の入力部１５ａ等を操作してシステムにチェックインすることで中央装置１２へデータが送信され起床したことが検知される。チェックインにはＧＰＳ（Global Positioning System）で検出された対象者の位置を用いることもできる。このようなＮさんの活動のデータは、中央装置１２の記憶部１２ａに記憶される。
【００４０】
上記のように起床を検知したりチェックインが行われたりすると、図２のフローチャートの処理を開始する。そして、ステップＳ１０へ進んで中央装置１２の制御部１２ｂは、質問文を生成し、端末装置１５の出力部１３ｂに表示させるようにする。質問文は予め記憶部１２ａに記憶されている複数の例文から適当に選択されうる。なお、ステップＳ１０は必ずしも必要ではなく、以下のステップＳ１１から開始してもよい。
【００４１】
ステップＳ１０からはステップＳ１１へ進んで、Ｎさんによって携帯端末装置１５の入力部１５ａ等が操作され、又はマイクを通じてテキスト又は音声が入力されると、入力されたデータに応じてステップＳ１２又はステップＳ１３へ進む。入力されたデータがテキストデータである場合、ステップＳ１２へ進んでＮさんが操作した携帯端末装置１５等から中央装置１２へテキストデータが送信され、ステップＳ１４へ進んで中央装置１２の取得部１２ｃがそのテキストデータを入力文として取得する。
【００４２】
一方、入力されたデータが音声データである場合、ステップＳ１３へ進んでＮさんが発した音声を拾ったマイク２１等から文字列化装置２６へ音声データが送信され、ステップＳ１５へ進んで文字列化装置２６で音声データがテキストデータに変換され、ステップＳ１４へ進んで中央装置１２の取得部１２ｃがその変換されたテキストデータを入力文として取得する。
【００４３】
ステップＳ１４からはステップＳ１６及びステップＳ１７へ進む。ステップＳ１６では制御部１２ｂが入力文を品詞に分解し、分解した文から必要な語句を抽出し、その語句に所定の感情値を対応させて記憶部１２ａに格納されている個人特性マスタに記憶する。この個人特性マスタは後で感情値の総和を算出する際に用いる。図３に個人特性マスタの一例を示す。対象者のＩＤ番号に対応して、単語の標準型、品詞情報、詳細な品詞の情報、感情値、記憶した日時が記されている。感情値は一律に０．５としているが、例えば単語や品詞に応じて異なる値を割り当ててもよい。記憶する語句は名詞又は動詞とすることが好ましい。
【００４４】
一方、ステップＳ１７では制御部１２ｂが入力文から感情値の総和を算出する。記憶部１２ａには、感情語に応じた感情値が記された感情語マスタ、反転語に応じた感情値が記された反転語マスタが格納されており、この感情語マスタ及び反転語マスタと、先程の個人特性マスタとに基づいて入力文の感情値の総和を算出する。具体的には、入力文を品詞に分解し、それぞれの語句を各マスタで検索し、一致すればその感情値を読み出し、加算していくことで総和を算出する。なお、感情語マスタ、反転語マスタ、個人特性マスタを区別することなく、全てを感情語マスタに含めてもよい。
【００４５】
図４に感情語マスタの一例を示す。対象者のＩＤ番号に対応して、感情語、品詞情報、詳細品詞情報、感情値が記されている。図４では感情値がマイナスとなっているが、当然プラスのものも含まれる。
【００４６】
図５に反転語マスタの一例を示す。対象者のＩＤ番号に対応して、反転語、品詞情報、詳細品詞情報、感情値が記されている。反転語は文章の意味を反対にする語であり、反転語を含む文章内の他の単語がポジティブな場合にはその文章をネガティブな意味に変化させ、一方、反転語を含む文章内の他の単語がネガティブな場合にはその文章をポジティブな意味に変化させる。
【００４７】
例えば、入力文が「今日はゴルフの予定がつぶれて退屈だ。」という内容であった場合、制御部１２ｂはステップＳ１７において、図３の個人特性マスタから「ゴルフ」に対応した感情値「０．５」、図５の反転語マスタから「つぶれる」に対応した感情値「−０．５」、図４の感情語マスタから「退屈」に対応した「−０．３」を抽出し、それらの総和を−０．３と算出する。なお、反転語が含まれる場合、図５のような感情値が記された反転語マスタを用いることに代えて、感情値の正負を逆転させるなどの処理を行ってもよい。
【００４８】
なお、感情値の総和を計算する際に生体情報を加味してもよい。この場合、カメラやマイクで検知した生体情報を、生体情報と感情値とを対応させたマスタを用いて感情値に変換し、変換した感情値を加味（例えば加算）して感情値の総和を算出する。
【００４９】
次に、ステップＳ１７からステップＳ１８へ進んで、算出した感情値の総和を記憶部１２ａの感情値の総和の履歴に記憶し、ステップＳ１９へ進む。ステップＳ１９で制御部１２ｂは、記憶した感情値の総和から対象者の現在の感情状態を推定して軟判定する。本実施形態において、感情状態は経時変化するものとして取り扱い、ある時刻（例えば対象者が入力文を入力した時点）の感情状態はポジティブ、ニュートラル、ネガティブの何れかで表されるものとする。
【００５０】
感情状態を軟判定するには、まず、感情値の総和を正規化する。これにより、感情値の総和を正規化した値Eは、-1≦E≦1となる。続いて、感情値の総和を正規化した値Eに応じて３つのパターンに当て嵌める。1つ目はθ≦|E|≦1（θ：閾値（正の値））の場合であり、感情状態はEが正ならばポジティブに、Eが負ならばネガティブに遷移したと判定する。２つ目は-θ＜E＜0の場合であり、感情状態は現状態を継続しているか、ニュートラル又はネガティブに遷移したと判定する。３つ目は0≦E＜θの場合であり、感情状態は現状態を継続しているか、ニュートラル又はポジティブに遷移したと判定する。
【００５１】
そして、感情状態を特定するために、時刻kにおける各状態（S0, S1, S-1）のパスメトリック値Mk (Si)を用い、その計算式は、
Mk(S0) = max（Mk-1(S0)+ Lk0→0, Mk-1(S1)+ Lk1→0 , Mk-1(S-1)+ Lk-1→0）
Mk(S1) = max（Mk-1(S0)+ Lk0→1, Mk-1(S1)+ Lk1→1 , Mk-1(S-1)+ Lk-1→1）
Mk(S-1) = max（Mk-1(S0)+ Lk0→-1, Mk-1(S1)+ Lk1→-1 , Mk-1(S-1)+ Lk-1→-1）
とする。
【００５２】
上記Lki→jは時刻kにおいて状態iから状態jに遷移する状態遷移確率に基づくブランチメトリック値であり、その計算式は、
Lki→j= 1 / (-ln Pki→j)
i：-1（ネガティブ）、0（ニュートラル）、1（ポジティブ）の何れか
Lk-1→-1：感情状態がネガティブから遷移しないブランチメトリック値
Lk-1→0：感情状態がネガティブからニュートラルへ遷移するブランチメトリック値
Lk-1→1：感情状態がネガティブからポジティブへ遷移するブランチメトリック値
Lk0→-1：感情状態がニュートラルからネガティブへ遷移するブランチメトリック値
Lk0→0：感情状態がニュートラルから遷移しないブランチメトリック値
Lk0→1：感情状態がニュートラルからポジティブへ遷移するブランチメトリック値
Lk1→-1：感情状態がポジティブからネガティブへ遷移するブランチメトリック値
Lk1→0：感情状態がポジティブからニュートラルへ遷移するブランチメトリック値
Lk1→1：感情状態がポジティブから遷移しないブランチメトリック値
Pk-1→1：感情状態がネガティブからポジティブへ遷移する確率
Pk-1→0：感情状態がネガティブからニュートラルへ遷移する確率
Pk-1→-1：感情状態がネガティブから遷移しない確率
Pk0→1：感情状態がニュートラルからポジティブへ遷移する確率
Pk0→0：感情状態がニュートラルから遷移しない確率
Pk0→-1：感情状態がニュートラルからネガティブへ遷移する確率
Pk1→1：感情状態がポジティブから遷移しない確率
Pk1→0：感情状態がポジティブからニュートラルへ遷移する確率
Pk1→-1：感情状態がポジティブからネガティブルへ遷移する確率
とする。
【００５３】
そして、状態遷移毎（例えば、入力文が入力された時刻毎）にブランチメトリック値Lki→jを加算していく。このとき、パスがマージする場合は、それらの値の中から最大値を選択する。また、複数のパスが算出されている場合は、パスが収束した段階で、各時刻における最大のパスメトリック値を有する感情状態を選択することで１つの繋がったパスである生き残りパスを決定する。また、パスが収束しない場合は、適宜トランケイト（truncate）してその時点での最大パスメトリックのパスを選択すればよい。例えば、２〜８回の状態遷移でトランケイトすればよく、３〜６回であることが好ましく、５回程度がより好ましい。あるいは、各状態のパスメトリックを常に相対比較し、他に比べ数％以上大きくなったときにトランケイトして強制判定してもよい。これにより、パスが収束した段階又はトランケイトした段階で過去の時刻における感情状態の判定が確定する。そして、生き残りパスが決定した時点又はトランケイトした時点で一旦フェーズを終了し、ブランチメトリック値を加算していった値を０に設定するとよい。
【００５４】
ここで、上記の感情状態の判定を具体例に沿って説明する。状態遷移のパス生成のロジックは、例えば図６〜図７のようなトレリス線図で表すことができる。ここでは、閾値θを例えば０．２５とする。また、感情状態が状態遷移しない確率を０．５、ニュートラルからポジティブ又はネガティブへ状態遷移する確率及び逆にポジティブ又はネガティブからニュートラルへ状態遷移する確率を０．４、ポジティブからネガティブへ状態遷移する確率及び逆にネガティブからポジティブへ状態遷移する確率を０．１とする。
【００５５】
上記のように各状態遷移の確率を定めることにより、パスの値（Lki→j）が次のように決まる。
Lk0→0 = Lk1→1 = Lk-1→-1 = 1 / (-ln 0.5) = 1.43
Lk0→1 = Lk1→0 = Lk0→-1 = Lk-1→0 = 1 / (-ln 0.4) = 1.11
Lk1→-1 = Lk-1→1 = 1 / (-ln 0.1) = 0.43
【００５６】
以下、図６を例に説明する。まず、初期状態を時刻が０、感情状態がニュートラルNt、パスの初期値が０である。そして、時刻１において入力文が入力され、感情値の総和を正規化した値E（正規化感情値）が＋０．５であった場合、0.25≦|E|≦1かつEが正であるので、感情状態はポジティブに遷移したと判定する。つまり、ニュートラルからポジティブへ状態遷移したことになる。このとき状態遷移毎にブランチメトリック値Lkを加算していった値は、０＋１．１１＝１．１１となる。
【００５７】
続いて、時刻２において入力文が入力され、正規化感情値Eが−０．５であった場合、0.25≦|E|≦1かつEが負であるので、感情状態はネガティブに遷移したと判定する。つまり、ポジティブからネガティブへ遷移したことになる。このとき状態遷移毎にブランチメトリック値Lkを加算していった値は、１．１１＋０．４３＝１．５５となる。
【００５８】
続いて、時刻３において入力文が入力され、正規化感情値Eが−０．３であった場合、0.25≦|E|≦1かつEが負であるので、感情状態はネガティブに遷移したと判定する。つまり、ネガティブから遷移しないことになる。このとき状態遷移毎にブランチメトリック値Lkを加算していった値は、１．５５＋１．４３＝２．９７となる。
【００５９】
続いて、時刻４において入力文が入力され、正規化感情値Eが−０．１であった場合、-0.25＜E＜0であるので、感情状態は現状態を継続しているか、ニュートラル又はネガティブに遷移したと判定する。つまり、ネガティブからニュートラルへ遷移したか、ネガティブから遷移しないことになる。このとき状態遷移毎にブランチメトリック値Lkを加算していった値は、ニュートラルへ遷移したとすれば２．９７＋１．１１＝４．０８となり、ネガティブから遷移しないとすれば２．９７＋１．４３＝４．４となる。よって、時刻４の時点では感情状態は未確定である。
【００６０】
続いて、時刻５において入力文が入力され、正規化感情値Eが＋０．２であった場合、0≦E＜0.25であるので、感情状態は現状態を継続しているか、ニュートラル又はポジティブに遷移したと判定する。つまり、ネガティブから遷移しないか、ネガティブからニュートラルへ遷移したか、ネガティブからポジティブへ遷移したか、ニュートラルから遷移しないか、ニュートラルからポジティブへ遷移したことになり、計５つのパスをとりうる。このとき状態遷移毎にブランチメトリック値Lkを加算していった値は、ネガティブから遷移しないとすれば、４．４＋１．４３＝５．８３となる。また、ニュートラルへ遷移する場合は、２つのパスがあり、ネガティブからニュートラルへ遷移したとすれば４．４＋１．１１＝５．５１となり、ニュートラルから遷移しないとすれば４．０８＋１．４３＝５．５１となる。そして、２つの値のうち最大値をとるが、ここではどちらも同じ５．５１である。また、ポジティブへ遷移する場合は、２つのパスがあり、ネガティブからポジティブへ遷移したとすれば４．４＋０．４３＝４．８３となり、ニュートラルからポジティブへ遷移したとすれば４．０８＋１．１１＝５．１９となる。そして、２つの値のうち最大値をとって５．１９とする。よって、時刻５の時点では感情状態は未確定である。
【００６１】
続いて、時刻６において入力文が入力され、正規化感情値Eが＋０．５であった場合、0.25≦|E|≦1かつEが正であるので、感情状態はポジティブに遷移したと判定する。つまり、ネガティブからポジティブへ遷移したか、ニュートラルからポジティブへ遷移したか、ポジティブから遷移しないことになり、ポジティブへパスが収束したことになる。このとき状態遷移毎にブランチメトリック値Lkを加算していった値は、ネガティブからポジティブへ遷移したとすれば５．８３＋０．４３＝６．２６となり、ニュートラルからポジティブへ遷移したとすれば５．５１＋１．１１＝６．６２となり、ポジティブから遷移しないとすれば５．１９＋１．４３＝６．６２となる。そして、３つのうち最大値をとって６．６２とする。そして、時刻６でパスが収束したので、生き残りパスを決定する。すなわち、時刻５においてブランチメトリック値Lkを加算していった値（５．５１又は５．１９又は５．８３）の最大値は５．８３であるので、その値を有するネガティブを時刻５における感情状態と判定する。また、時刻４から時刻５のネガティブへ遷移するパスは、時刻４のネガティブからのパスだけなので、時刻４における感情状態はネガティブであると判定できる。よって、時刻６の時点で生き残りパスが決定するので時刻４〜６の感情状態が確定する。生き残りパスが確定したので、時刻８で一旦フェーズを終了し、ブランチメトリック値Lkを加算していった値を０に設定する。
【００６２】
続いて、時刻７において入力文が入力され、正規化感情値Eが−０．９であった場合、0.25≦|E|≦1かつEが負であるので、感情状態はネガティブに遷移したと判定する。つまり、ポジティブからネガティブへ状態遷移したことになる。このとき状態遷移毎にブランチメトリック値Lkを加算していった値は、０＋０．４３＝０．４３となる。
【００６３】
続いて、時刻８において入力文が入力され、正規化感情値Eが＋０．７であった場合、0.25≦|E|≦1かつEが正であるので、感情状態はポジティブに遷移したと判定する。つまり、ネガティブからポジティブへ状態遷移したことになる。このとき状態遷移毎にブランチメトリック値Lkを加算していった値は、０．４３＋０．４３＝０．８６となる。このようにして入力文が入力された各時刻における感情状態を判定していく。
【００６４】
また、図７では、時刻４〜８の５回に亘って感情状態が未確定のまま継続したので、時刻８においてトランケイトしてその時点での最大パスメトリックのパスを選択している。これにより、時刻４〜８の感情状態がネガティブであることが確定している。
【００６５】
図２の説明に戻り、ステップＳ１９からはステップＳ２０へ進んで、感情状態が確定したか否かを判別し、未確定の場合はステップＳ２１へ、確定している場合はステップＳ２２へ進む。つまり、図６で説明したように時刻４及び５の時点では感情状態が未確定であると判別してステップＳ２１へ、時刻１〜３及び６〜８の時点では感情状態が確定していると判別してステップＳ２２へ進む。
【００６６】
ステップＳ２０からステップＳ２１へ進んだ場合は、制御部１２ｂが記憶部１２ａに格納されている質問文を読み出し、ステップＳ１０に戻ってその質問文を端末装置１５の出力部１３ｂに表示させるようにする。なお、質問文は後述する対話アルゴリズムを用いて生成してもよい。
【００６７】
一方、ステップＳ２０からステップＳ２２へ進んだ場合は、感情状態の経時変化を感情状態履歴として記憶部１２ａに記憶する。すなわち、確定した感情状態を時刻に対応させて感情状態履歴として記憶する。そして、ステップＳ２３へ進んで感情状態履歴を対話アルゴリズムで処理する。すなわち、制御部１２ｂが感情状態履歴に基づき、応答マスタから文字列を複数組読み出して繋げることで応答文を生成する。例えば、制御部１２ｂが感情状態履歴から直近の所定数の感情状態を読み出し、その組み合わせに応じて応答マスタから読み出す複数組の文字列を決定する。決定のアルゴリズムとしては、例えば、組み合わせの順序や各感情状態の回数や感情状態の起伏の程度などを考慮することができる。
【００６８】
応答マスタは、応答文を生成するためのフレーズ（文字列）が複数記されたものであり、記憶部１２ａに記憶されている。各フレーズは種別毎にサブマスタに分けておいてもよい。図８に応答マスタの一例を示す。サブマスタとして、相槌マスタ、促進マスタ、具体化マスタ、共感マスタ、解釈マスタ等があり、各サブマスタに複数のフレーズが記されている。例えば、相槌マスタには、フレーズ１として「おお！」が、フレーズ２として「ほおー。」が、フレーズ３として「おー。」等が記されている。
【００６９】
例えば、直近の５回の感情状態に応じて応答文を生成する場合、その組み合わせの順序や各感情状態の回数や感情状態の起伏の程度などを解析し、どのサブマスタのどのフレーズをどういう順序で繋げて応答文を生成するかを決定する。その結果、例えば、相槌マスタのフレーズ３＋共感マスタのフレーズ３＋具体化マスタのフレーズ２をこの順序で繋げると決定した場合、それらのフレーズを読み出して「おー。大変だね。具体的にはどうだったかな？」という応答文を生成する。
【００７０】
なお、応答文において入力文中の語を用いてオウム返しするフレーズがある場合は、個人特性マスタから適宜読み出して応答文中に挿入するものとする。例えば、「週末はゴルフに行くんだよね。」という入力文に対して「おお！ゴルフですね。それはいいですね！」という応答文を生成する場合に、「ゴルフ」を個人特性マスタから読み出して挿入する。
【００７１】
ステップＳ２３からはステップＳ１０へ進んで、Ｎさんが操作している携帯端末装置１５の出力部１５ｂに応答文を表示させる。なお、応答文の出力先はスピーカー１５ｅであってもよい。つまり、応答文をスピーカー１５ｅから音声で出力してもよい。また、表示と音声を両方出力してもよい。出力する文字列の音声への変換は文字列化装置２６を用いて行うことができる。
【００７２】
そして、応答文を表示した後、ステップＳ１１において対象者からの次の入力がない場合に本フローチャートを終了するようにしてもよい。また、対象者が終了を入力した場合や対象者が就寝したことを検知した場合に本フローチャートを終了するようにしてもよい。また、ステップＳ２３の処理によって応答文を生成しないという処理結果の場合に本フローチャートを終了するようにしてもよい。
【００７３】
このように、自動的に応答を出力する対話システムは、知識や経験値を必要とせず、対象者の状態を高精度で分析し、的確な応答を生成して出力することができる。よって、対象者は端末装置を通じてあたかも誰かと対話しているように感じる。
【００７４】
なお、上記の対話内容（入力文、応答文、質問文）は中央装置１２及び／又は対象者が操作している端末装置に記憶するようにしてもよい。これにより、後から対話の履歴を確認することができる。
【００７５】
次に、感情状態を軟判定する他の手法について説明する。図２のステップＳ１９の処理を以下の処理に置き換えることができる。
【００７６】
制御部１２ｂは、記憶した感情値の総和から対象者の現在の感情状態を推定して軟判定する。ここで、感情状態は経時変化するものとして取り扱い、ある時刻（例えば対象者が入力文を入力した時点）の感情状態はポジティブ、ニュートラル、ネガティブからなるノードの比率で表されるものとする。
【００７７】
感情状態を軟判定するには、まず、感情値の総和を正規化する。これにより、感情値の総和を正規化した値Eは、-1≦E≦1となる。続いて、感情値の総和を正規化した値Eに応じて３つのパターンに当て嵌める。1つ目はθ≦|E|≦1（θ：閾値（正の値））の場合であり、感情状態はEが正ならばポジティブに、Eが負ならばネガティブに遷移したと判定する。２つ目は-θ＜E＜0の場合であり、感情状態は現状態を継続しているとともに、ニュートラル及びネガティブに遷移したと判定する。３つ目は0≦E＜θの場合であり、感情状態は現状態を継続しているとともに、ニュートラル及びポジティブに遷移したと判定する。
【００７８】
そして、感情状態を特定するために、時刻kにおける感情状態に占める各ノードの比率を用い、その計算式は、
Rki＝Mk(Si)／(Mk(S0) + Mk (S1) + Mk (S-1))
i：-1（ネガティブ）、0（ニュートラル）、1（ポジティブ）の何れか
Rki：時刻kにおける感情状態に占める各ノードの比率
Mk (Si)：時刻kにおける感情状態のパスメトリック値
とする。
【００７９】
上記Mk (Si)の計算式は、下記の(i)、(ii)、(iii)とする。
(i)  Mk (S0) = max（Mk-1(S0)+ Lk0→0, Mk-1(S1)+ Lk1→0 , Mk-1(S-1)+ Lk-1→0）
(ii)  Mk (S1) = max（Mk-1(S0)+ Lk0→1, Mk-1(S1)+ Lk1→1 , Mk-1(S-1)+ Lk-1→1）
(iii)  Mk (S-1) = max（Mk-1(S0)+ Lk0→-1, Mk-1(S1)+ Lk1→-1 , Mk-1(S-1)+ Lk-1→-1）
【００８０】
そして、状態遷移毎（例えば、入力文が入力された時刻毎）に、感情状態を各ノードの比率Rkiで表す。例えば、感情状態を（ニュートラルであるらしい確率，ポジティブであるらしい確率，ネガティブであるらしい確率）で表すこととすると、ニュートラルであるらしい確率が４０％、ポジティブであるらしい確率が５０％、ネガティブであるらしい確率が１０％の場合、（４０％，５０％，１０％）と表すことができる。
【００８１】
上記の感情状態の判定を、例えば、図６の時刻５を用いて説明する。時刻５において、ニュートラルのパスメトリック値M5(S0)が５．５１、ポジティブのパスメトリック値M5(S1)が５．１９、ネガティブのパスメトリック値M5(S-1)が５．８３である。したがって、ΣM5＝５．５１＋５．１９＋５．８３＝１６．５３であり、ニュートラルであるらしい確率が５．５１／１６．５３≒０．３３、ポジティブであるらしい確率が５．１９／１６．５３≒０．３１、ネガティブであるらしい確率が５．８３／１６．５３≒．０．３５となる。よって、感情状態は（３３％，３１％，３５％）で表される。
【００８２】
このような手法によっても感情状態を判定することができ、この手法によれば入力文が入力された時点で感情状態が必ず確定する。なお、感情状態が必ず確定するというのは、各時点で感情状態を必ず各ノードの比率で表すことができ、トランケイトする必要がないことを意味する。
【００８３】
なお、上記の各種パラメーターの値は一例であり、特に限定されるものではない。また、応答をはじめ、各種マスタの情報や感情状態の履歴などは適宜印刷装置で印刷できるものとする。
【００８４】
なお、上記のメンタルヘルスケアサービスは、気分が優れない等の治療導入検討期、リハビリ勤務可能等の時期に行うサービスであり、治療行為には該当しない。
【００８５】
上記の対話システムの用途としては、１．精神的に何らかの不安を抱える一般のユーザが誰にも知られることなく機械との対話を通じて自身の感情状態を定量的に分析する場合、２．精神的に何らかの不安を抱える一般のユーザが誰にも知られることなく機械対話を通じて自身の感情状態を自己認知する場合、３．精神的に何らかの不安を抱える一般のユーザが誰にも知られることなく機械対話を通じて自身の感情状態を改善しようとする場合などが想定される。
【産業上の利用可能性】
【００８６】
本発明は、メンタルヘルスケアのリハビリテーションに限られたことではなく、身体的なリハビリテーションにも利用することができる。さらに、医療従事者向けのカウンセリング研修、整形外科のリハビリテーション、ジムトレーニングメニュー、ダイエットメニュー、メタボリック解消メニュー、個人の健康状態を日常的に測定・記録する健康管理システム、学習塾の課題メニュー、職場マネジメント支援、人事考課システム、テレビ会議システム、カーナビゲーションシステムなどにも応用できる。
【符号の説明】
【００８７】
１０  対話システム
１２ａ  記憶部
１２ｂ  制御部
１２ｃ  取得部
１３ａ〜１６ａ  入力部
１３ｂ〜１６ｂ  出力部
１３．１４  端末装置
１５、１６  携帯端末装置
２６  文字列化装置
【図１】
2015014834.tif 000003
【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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