(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者と対話を行うエージェントを含む対話システムが行う対話方法であって、
前記対話システムが、利用者の発話である利用者発話の入力を受け付ける発話受付ステップと、
前記対話システムが、前記利用者発話に対する所望レベルの認識結果を得られなかった場合に、前記利用者発話の直後に行うエージェントの発話である第１エージェント発話として、内容語を含まない発話を提示する第１提示ステップと、
前記対話システムが、前記第１エージェント発話をした後に行う前記エージェントとは異なるエージェントの発話である第２エージェント発話として、前記利用者発話に基づかずに生成または選択された発話を提示する第２発話ステップと、
前記対話システムが、前記利用者発話に対する音声認識結果のテキストと、前記利用者発話の前に前記対話システムが発話した発話のテキストと、の話題の繋がりの良さを表す指標が所定の閾値未満である場合、又は／及び、前記利用者発話に対する音声認識結果のテキストの前記利用者発話の前に前記対話システムが発話した発話のテキストに対する予想される応答からの逸脱の度合いが所定の閾値を超える場合に、前記利用者発話に対する所望レベルの認識結果を得られなかったと判定する認識結果判定ステップと、
を含む対話方法。
【請求項２】
請求項１の対話方法であって、
前記第２エージェント発話は、前記利用者発話以前に利用者が行った発話とエージェントが行った発話との少なくとも何れかの少なくとも一部に関連する発話である、
対話方法。
【請求項３】
請求項２の対話方法であって、
前記第２エージェント発話は、前記利用者発話以前に利用者が行った発話とエージェントが行った発話との少なくとも何れかの少なくとも一部に基づいて生成または選択された発話である、
対話方法。
【請求項４】
請求項２または３の対話方法であって、
前記第２エージェント発話は、前記利用者発話以前の利用者とエージェントによる対話のトピックに基づく発話である、
対話方法。
【請求項５】
請求項１の対話方法であって、
前記第２エージェント発話は、前記利用者発話以前の利用者とエージェントによる対話のトピックと異なるトピックの発話である、
対話方法。
【請求項６】
利用者と対話を行うエージェントが行う発話を得る対話装置であって、
利用者の発話である利用者発話の認識を行い認識結果を得る認識部と、
前記利用者発話の認識結果が所望レベルの認識結果であるかを判定する認識結果判定部と、
前記利用者発話に対する所望レベルの認識結果を得られなかった場合に、前記利用者発話の直後に行うエージェントの発話である第１エージェント発話として、内容語を含まない発話を得、
前記第１エージェント発話をした後に行う前記エージェントとは異なるエージェントの発話である第２エージェント発話として、前記利用者発話に基づかない発話を生成または選択する発話決定部と、
を含み、
前記認識結果判定部は、前記利用者発話に対する音声認識結果のテキストと、前記利用者発話の前に当該対話装置を含む対話システムが発話した発話のテキストと、の話題の繋がりの良さを表す指標が所定の閾値未満である場合、又は／及び、前記利用者発話に対する音声認識結果のテキストの前記利用者発話の前に前記対話システムが発話した発話のテキストに対する予想される応答からの逸脱の度合いが所定の閾値を超える場合に、前記利用者発話に対する所望レベルの認識結果を得られなかったと判定する、
対話装置。
【請求項７】
請求項６の対話装置であって、
前記発話決定部は、
前記第２エージェント発話として、前記利用者発話以前に利用者が行った発話とエージェントが行った発話との少なくとも何れかの少なくとも一部に関連する発話を生成または選択するものである、
対話装置。
【請求項８】
請求項６の対話装置であって、
前記発話決定部は、
前記第２エージェント発話として、前記利用者発話以前の利用者とエージェントによる対話のトピックと異なるトピックの発話を生成または選択するものである、
対話装置。
【請求項９】
請求項１から５の何れかの対話方法の各ステップを、コンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
請求項６から８の何れかの対話装置として、コンピュータを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】
この発明は、人とコミュニケーションを行うロボットなどに適用可能な、コンピュータが人間と自然言語を用いて対話を行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、人とコミュニケーションを行うロボットの研究開発が進展しており、様々な現場で実用化されてきている。例えば、コミュニケーションセラピーの現場において、ロボットが孤独感を抱える人の話し相手となる利用形態がある。具体的には、老人介護施設においてロボットが入居者の傾聴役となることで、入居者の孤独感を癒す役割を担うことができると共に、ロボットとの会話している姿を見せ、入居者とその家族や介護士など周りの人々との会話のきっかけを作ることができる。また、例えば、コミュニケーション訓練の現場において、ロボットが練習相手となる利用形態がある。具体的には、外国語学習施設においてロボットが外国語学習者の練習相手となることで、外国語学習を効率的に進めることができる。また、例えば、情報提示システムとしての応用において、ロボット同士の対話を聞かせることを基本としながら、時折人に話しかけることで、退屈させずに人を対話に参加させ、人が受け入れやすい形で情報を提示することができる。具体的には、街中の待ち合わせ場所やバス停、駅のホームなどで人が時間を持て余している際や、自宅や教室などで対話に参加する余裕がある際に、ニュースや商品紹介、蘊蓄及び知識紹介、教育（例えば、子供の保育及び教育、大人への一般教養教授、モラル啓発など）など、効率的な情報提示が期待できる。さらに、例えば、情報収集システムとしての応用において、ロボットが人に話しかけながら情報を収集する利用形態がある。ロボットとのコミュニケーションにより対話感を保持できるため、人に聴取されているという圧迫感を与えずに情報収集することができる。具体的には、個人情報調査や市場調査、商品評価、推薦商品のための趣向調査などに応用することが想定されている。このように人とロボットのコミュニケーションは様々な応用が期待されており、ユーザとより自然に対話を行うロボットの実現が期待される。また、スマートフォンの普及により、LINE(登録商標)のように、複数ユーザでほぼリアルタイムにチャットを行うことにより、ユーザ間での会話を楽しむチャットサービスも実施されている。このチャットサービスにユーザとロボットとの会話の技術を適用すれば、チャット相手となるユーザがいなくても、ユーザとより自然に会話を行うチャットサービスの実現が可能となる。本明細書では、これらのサービスで用いられるロボットやチャット相手などのユーザの対話相手となるハードウェアやユーザの対話相手となるハードウェアとしてコンピュータを機能させるためのコンピュータソフトウェアなどを総称してエージェントと呼ぶこととする。エージェントは、ユーザの対話相手となるものであるため、ロボットやチャット相手などのように擬人化されていたり、人格化されていたり、性格や個性を有していたりするものであってもよい。【０００３】
これらのサービスの実現のキーとなるのは、ハードウェアやコンピュータソフトウェアにより実現されるエージェントが人間と自然に対話を行うことができる技術である。【０００４】
人の発話に対してエージェントが行う発話を生成する従来技術としてルールベースによるものが研究され、実用化されている(非特許文献１参照)。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Weizenbaum, Joseph (January 1966), “ELIZA - A Computer Program For the Study of Natural Language Communication Between Man And Machine”, Communications of the ACM 9 (1), 1966, pp. 36-45.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の対話システムは、ユーザが発話した音声を認識し、音声認識結果に基づいた発話を行うことで、ユーザと対話する。従来の対話システムにおいては、ユーザが発話した音声に対する所望レベルの認識結果を得られなかった場合、たとえば、ユーザが発話した音声を認識できなかった場合やユーザが発話した音声に対する音声認識エラーを検知した場合には、ユーザに聞き返す形で言い直しを要求するか、曖昧な回答や相槌で応答する。音声対話システムに含まれる音声認識技術の現時点の音声認識精度は人間と同一水準には至っていない。そのため、音声対話システムが言い直しを要求する場合、人間同士の対話よりも多くの言い直し要求が発生する。言い直し要求は対話の自然な進行を阻害してしまう。言い直し要求が多いと、対話が盛り上がらなくなったり、対話そのものの継続が難しくなったりする悪影響がある。曖昧な回答や相槌で応答する場合では、音声対話システムによる内容のない発話が続くと、ユーザが次の発話を考えることが難しくなる上、ユーザの対話意欲をそいでしまう悪影響がある。【０００７】
本発明は、ユーザが発話した音声に対する所望レベルの認識結果を得られなかった場合であっても、ユーザが次発話を考える必要がなく、かつ言い直しをせずとも対話自体を容易に継続可能とする対話方法、対話装置、及びその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】
【０００８】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様によれば、対話システムが行う対話方法は、利用者と対話を行うエージェントを含む。対話システムが行う対話方法は、対話システムが、利用者の発話である利用者発話の入力を受け付ける発話受付ステップと、対話システムが、利用者発話に対する所望レベルの認識結果を得られなかった場合に、利用者発話の直後に行うエージェントの発話である第１エージェント発話として、内容語を含まない発話を提示する第１提示ステップと、対話システムが、第１エージェント発話をした後に行うエージェントの発話である第２エージェント発話として、利用者発話に基づかずに生成または選択された発話を提示する第２発話ステップと、を含む。【０００９】
上記の課題を解決するために、本発明の他の態様によれば、対話装置は、利用者と対話を行うエージェントが行う発話を得る。対話装置は、利用者の発話である利用者発話の認識を行い認識結果を得る認識部と、利用者発話の認識結果が所望レベルの認識結果であるかを判定する認識結果判定部と、利用者発話に対する所望レベルの認識結果を得られなかった場合に、利用者発話の直後に行うエージェントの発話である第１エージェント発話として、内容語を含まない発話を得、第１エージェント発話をした後に行うエージェントの発話である第２エージェント発話として、利用者発話に基づかない発話を生成または選択する発話決定部と、を含む。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ユーザが発話した音声に対する所望レベルの認識結果を得られなかった場合であっても、ユーザが次発話を考える必要がなく、かつ言い直しをせずとも対話自体を容易に継続することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第一実施形態及び第二実施形態に係る対話システムの機能ブロック図。
【図２】第一実施形態及び第二実施形態に係る対話システムの処理フローの例を示す図。
【図３】第一実施形態に係る対話システムの認識結果判定部の機能ブロック図。
【図４】第二実施形態に係る対話システムの認識結果判定部の機能ブロック図。
【図５】変形例３に係る対話システムを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について、説明する。なお、以下の説明に用いる図面では、同じ機能を持つ構成部や同じ処理を行うステップには同一の符号を記し、重複説明を省略する。
【００１３】
＜第一実施形態＞
図１は第一実施形態に係る対話システム１００の機能ブロック図、図２は第一実施形態に係る対話システム１００の処理フローである。
【００１４】
対話システム１００は、ロボットＲ１、Ｒ２と、対話装置１０１と、を含む。ロボットＲ１は入力部１１０−１と提示部１７０−１とを含み、ロボットＲ２は入力部１１０−２と提示部１７０−２とを含む。入力部１１０−１、１１０−２は、ロボットの周囲で発せられた音響信号を収音するものであり、例えばマイクロホンである。提示部１７０−１、１７０−２は、ロボットＲ１、Ｒ２の周囲に音響信号を発するものであり、例えばスピーカである。対話装置１０１は、音声認識部１２０と、認識結果判定部１３０と、発話記憶部１４０と、発話決定部１５０と、音声合成部１６０とを含む。
【００１５】
対話システム１００は、ユーザである人が２体のロボットであるＲ１とＲ２と対話するためのものであり、ユーザである人の発話に対して対話装置１０１が生成した発話音声（合成音声データ）をロボットＲ１、Ｒ２が発話するものである。以下、対話システム１００の各部の動作を説明する。
【００１６】
［ロボットＲ１、Ｒ２］
ロボットＲ１とＲ２は、ユーザと対話するためのものであり、ユーザの近くに配置され、対話装置１０１が生成した発話を行う。
【００１７】
［入力部１１０−１、１１０−２］
入力部１１０−１、１１０−２は、ユーザが発話した発話音声を収音して、収音された音声データを音声認識部１２０に出力する。入力部はユーザが発話した発話音声を収音可能とすればよいので、入力部１１０−１、１１０−２の何れか一方を備えないでもよい。また、ユーザの近傍などの、ロボットＲ１，Ｒ２とは異なる場所に設置されたマイクロホンを入力部とし、入力部１１０−１、１１０−２の双方を備えない構成としてもよい。
【００１８】
［音声認識部１２０］
音声認識部１２０は、入力部１１０−１、１１０−２が得た音声データ（ユーザの発話の音声データ）の入力を受け付け（Ｓ１１）、この音声データに対して音声認識を行い（Ｓ１２）、複数個の認識結果候補のテキストと、各テキストの音声認識結果としての確からしさの高さの順位である優先順位と表す情報と、を認識結果判定部１３０に出力する。
【００１９】
［発話記憶部１４０］
発話記憶部１４０は、認識結果判定部１３０が発話決定部１５０に対して過去に出力した発話と、発話決定部１５０が音声合成部１６０に対して過去に出力した発話と、が記憶された記憶部である。すなわち、発話記憶部１４０は、認識結果判定部１３０が出力した発話と、発話決定部１５０が出力した発話と、を順次記憶する。なお、発話記憶部１４０に記憶された発話は、認識結果判定部１３０及び発話決定部１５０が用いるために記憶されているため、認識結果判定部１３０と発話決定部１５０の何れでも用いないこととなった過去の発話については、発話記憶部１４０から削除してもよい。
【００２０】
［認識結果判定部１３０］
認識結果判定部１３０は、ユーザの発話に対する所望のレベルの認識結果が得られたか否かを判定し（Ｓ１３）、所望のレベルの認識結果が得られたと判定された場合には、ユーザの発話に対する音声認識結果のテキストを発話決定部１５０及び発話記憶部１４０に対して出力し、所望のレベルの認識結果が得られていないと判定された場合には、ユーザの発話に対する音声認識結果が所望のレベルの認識結果でないことを表す情報を発話決定部１５０及び発話記憶部１４０に出力する。
【００２１】
図３は本実施形態の認識結果判定部１３０の機能ブロック図である。認識結果判定部１３０は、対話整合性指標算出部１３１と対話整合性判定部１３２とを含む。以下、各部の処理内容について説明する。
【００２２】
［対話整合性指標算出部１３１］
対話整合性指標算出部１３１には、音声認識部１２０が出力したユーザの発話に対する複数個の認識結果候補のテキストが入力される。対話整合性指標算出部１３１は、まず、当該ユーザの発話の直前に対話システム１００が出力した発話のテキストを発話記憶部１４０から取得する。ここでは、対話整合性指標算出部１３１に入力された複数個の認識結果候補のテキストを「ユーザ発話の候補テキスト」と呼び、対話整合性指標算出部１３１が発話記憶部１４０から取得した当該ユーザの発話の直前に対話システム１００が出力した発話のテキストを「直前のシステム発話のテキスト」と呼ぶ。対話整合性指標算出部１３１は、次に、複数個のユーザ発話の候補テキストそれぞれについて、当該ユーザ発話の候補テキストと直前のシステム発話のテキストとの話題の繋がりの良さを表す指標、又は／及び、当該ユーザ発話の候補テキストの直前のシステム発話のテキストから予想される応答からの逸脱の度合い、を算出し、対話整合性判定部１３２に出力する。話題の繋がりの良さを表す指標としては、例えば、参考文献１に記載された発話間の話題の繋がりの良さを用いればよく、予想される応答からの逸脱の度合いとしては、例えば、参考文献２に記載された技術を用いればよい。これらは、ユーザ発話の候補テキストに含まれる単語と直前のシステム発話のテキストに含まれる単語との間の類似度や、ユーザ発話の候補テキストと直前のシステム発話のテキストのそれぞれを抽象化した対話行為（質問・自己開示・挨拶など）の構造としての適切さ、ユーザ発話の候補テキストと直前のシステム発話のテキストのテキスト間の類似度、などに基づいて、Support Vector MachineやDeep Neural Networkを利用して算出することができる。
(参考文献１)Ryuichiro Higashinaka, Toyomi Meguro, Kenji Imamura, Hiroaki Sugiyama, Toshiro Makino, Yoshihiro Matsuo "Evaluating Coherence in Open Domain Conversational Systems", Proceedings of Interspeech 2014, pp.130-134, September 2014.
(参考文献２)杉山弘晃、「異なる特性を持つデータの組み合わせによる雑談対話の破綻検出」、言語・音声理解と対話処理研究会、SIG-SLUD、2015. 
【００２３】
［対話整合性判定部１３２］
対話整合性判定部１３２には、音声認識部１２０が出力したユーザの発話に対する複数個の認識結果候補のテキストと、各候補テキストの優先順位と表す情報と、対話整合性指標算出部１３１が算出したそれぞれの候補テキストの話題の繋がりの良さを表す指標、又は／及び、予想される応答からの逸脱の度合いと、が入力される。対話整合性判定部１３２は、まず、話題の繋がりの良さを表す指標、又は／及び、予想される応答からの逸脱の度合いに基づき、複数の認識結果候補の優先順位を並べ替える。例えば、対話整合性判定部１３２は、候補テキストの話題の繋がりの良さを表す指標が大きいものが上位に来るように、又は／及び、予想される応答からの逸脱の度合いが大きいものが下位になるように、複数の認識結果候補の優先順位を並べ替える。対話整合性判定部１３２は、次に、並べ替え後の優先順位が最も高い認識結果の候補テキストが所望のレベルの認識結果であるかを判定する。所望のレベルの認識結果であると判定された場合には、対話整合性判定部１３２は、当該候補テキストをユーザの発話に対する音声認識結果のテキストとして発話決定部１５０及び発話記憶部１４０に対して出力する。所望のレベルの認識結果でないと判定された場合には、対話整合性判定部１３２は、ユーザの発話に対する音声認識結果が所望のレベルの認識結果でないことを表す情報を発話決定部１５０及び発話記憶部１４０に出力する。
【００２４】
並べ替え後の優先順位が最も高い認識結果の候補テキストが所望のレベルの認識結果であるかの判定は、例えば、並べ替え後の優先順位が最も高い認識結果の候補テキストの話題の繋がりの良さを表す指標が所定の閾値以上であるかにより判定する。すなわち、並べ替え後の優先順位が最も高い認識結果の候補テキストの話題の繋がりの良さを表す指標が所定の閾値以上である場合には、対話整合性判定部１３２は、当該候補テキストをユーザの発話に対する音声認識結果のテキストとして発話決定部１５０及び発話記憶部１４０に対して出力する。並べ替え後の優先順位が最も高い認識結果の候補テキストの話題の繋がりの良さを表す指標が所定の閾値未満である場合には、対話整合性判定部１３２は、ユーザの発話に対する音声認識結果が所望のレベルの認識結果でないことを表す情報を発話決定部１５０及び発話記憶部１４０に出力する。なお、所定の閾値は、話題の繋がりの良さを表す指標と比較するための閾値として、認識結果判定部１３０の図示しない記憶部に予め記憶されているものである。
【００２５】
また、並べ替え後の優先順位が最も高い認識結果の候補テキストが所望のレベルの認識結果であるかの判定は、例えば、並べ替え後の優先順位が最も高い認識結果の候補テキストの予想される応答からの逸脱の度合いが所定の閾値以下であるかにより判定する。すなわち、並べ替え後の優先順位が最も高い認識結果の候補テキストの予想される応答からの逸脱の度合いが所定の閾値以下である場合には、対話整合性判定部１３２は、当該候補テキストをユーザの発話に対する音声認識結果のテキストとして発話決定部１５０及び発話記憶部１４０に対して出力する。並べ替え後の優先順位が最も高い認識結果の候補テキストの予想される応答からの逸脱の度合いが所定の閾値を超える場合には、対話整合性判定部１３２は、ユーザの発話に対する音声認識結果が所望のレベルの認識結果でないことを表す情報を発話決定部１５０及び発話記憶部１４０に出力する。なお、所定の閾値は、予想される応答からの逸脱の度合いと比較するための閾値として、認識結果判定部１３０の図示しない記憶部に予め記憶されているものである。
【００２６】
なお、並べ替え後の優先順位が最も高い認識結果の候補テキストが所望のレベルの認識結果であるかの判定を、話題の繋がりの良さを表す指標と予想される応答からの逸脱の度合いの双方を用いて判定するようにしてもよい。具体的には、値を０から１に正規化した話題の繋がりの良さを表す指標ｃから、値を０から１に正規化した予想される応答からの逸脱の度合いｄを、減算（ｃ−ｄ）する。差分（ｃ−ｄ）を指標として用いることで、話題の繋がりのよさと、予想される応答からの逸脱の度合いの小ささがある程度両立する候補を選ぶことができる。また、重みｗを用いてｄを重み付けし、値を０から１に正規化した話題の繋がりの良さを表す指標ｃから減算（ｃ−ｗ＊ｄ）しても良い。また、値を０から１に正規化した予想される応答からの逸脱の度合いｄを１から減算したものを用いて、値を０から１に正規化した話題の繋がりの良さを表す指標ｃと掛け合わせる（ｃ＊（１−ｄ））、あるいは、重み付けして掛け合わせる（ｃ＊ｗ（１−ｄ））。積（ｃ＊（１−ｄ））、あるいは、（ｃ＊ｗ（１−ｄ）））を指標として用いることで、話題のつながりの良さの指標の値が大きく、かつ、逸脱の度合いの大きさが小さい時のみ所定の基準を満たし、どちらか一方がの値が小さい場合には棄却するような組み合わせ方を実現することができる。
【００２７】
［発話決定部１５０］
発話決定部１５０は、認識結果判定部１３０からユーザの発話に対する音声認識結果のテキストが入力された場合、すなわち、ユーザの発話に対する音声認識結果が所望のレベルの認識結果であると判定された場合には、当該ユーザの発話に対する音声認識結果のテキストに少なくとも基づき、当該ユーザの発話の次に対話システム１００が提示する発話のテキストを決定し（Ｓ２１）、音声合成部１６０に出力する。なお、当該発話を行うロボットも決定してもよく、この場合には、発話するロボットを表す情報も音声合成部１６０に出力する。発話決定部１５０は、認識結果判定部１３０からユーザの発話に対する音声認識結果が所望のレベルの認識結果でないことを表す情報が入力された場合、すなわち、ユーザの発話に対する音声認識結果が所望のレベルの認識結果でないと判定された場合には、以下の処理を行う。発話決定部１５０は、後述の＜ユーザの発話に対する音声認識結果が所望のレベルの認識結果でないと判定された場合に対話システムが提示する発話の決定方法＞によって、当該ユーザの発話の次に対話システム１００が提示する発話のテキスト、その次に対話システム１００が提示する発話のテキスト、各発話を行うロボット、などを決定し、対話システム１００が提示する発話のテキスト、発話順を表す情報、発話するロボットを表す情報などを音声合成部１６０に出力する。
【００２８】
なお、発話決定部１５０内には、例えば、参考文献３に記載された「雑談対話システム」と呼ばれる対話システムのように、入力された発話のテキストに含まれる単語をトリガーとして、あらかじめ記述しておいたルールに従って発話のテキストを生成して出力する対話システムが備えられている。発話決定部１５０内に備えられた当該対話システムが、ユーザの発話に対する音声認識結果のテキストに少なくとも基づく発話のテキストを生成して出力する。
（参考文献３）杉山弘晃，目黒豊美，東中竜一郎，南泰浩，“任意の話題を持つユーザ発話に対する係り受けと用例を利用した応答文の生成”，人工知能学会論文誌，vol. 30(1)，pp. 183-194，2015年
【００２９】
または、発話決定部１５０内には、例えば、参考文献４に記載された「シナリオ対話システム」と呼ばれる対話システムのように、入力された発話のテキストが対話システム内に予め記憶されたシナリオの選択肢に対応する場合に、その選択肢に対応して予め記憶された発話のテキストを選択して出力する対話システムが備えられている。発話決定部１５０内に備えられた当該対話システムが予め記憶しているテキストからユーザの発話に対する音声認識結果のテキストに少なくとも基づく発話のテキストを選択して出力する。
（参考文献４）有本庸浩，吉川雄一郎，石黒浩，“複数体のロボットによる音声認識なし対話の印象評価”，日本ロボット学会学術講演会，2016年
【００３０】
［音声合成部１６０］
音声合成部１６０は、発話決定部１５０から入力されたテキストに対する音声合成を行って（Ｓ４１）合成音声データを得て、得られた合成音声データをロボットＲ１の提示部１７０−１またはロボットＲ２の提示部１７０−２に出力する。発話決定部１５０から複数のテキストとそれらの発話順を表す情報が入力された場合には、当該情報が表す発話順に従って合成音声データを出力する。テキストと共に発話決定部１５０からテキストと当該テキストを発話するロボットを表す情報が入力された場合には、音声合成部１６０は当該情報に対応するロボットの提示部に対して合成音声データを出力する。
【００３１】
［提示部１７０−１、１７０−２］
提示部１７０−１、１７０−２は、音声合成部１６０から入力された合成音声データに対応する音声を再生する（Ｓ４２）。これにより、ユーザはロボットＲ１またはＲ２の発話を受聴することになり、ユーザと対話システム１００との対話が実現される。
【００３２】
＜第二実施形態＞
第二実施形態では、ユーザの発話に対する音声認識結果が所望のレベルの認識結果であるか否かを、当該音声認識結果の確からしさを表す値により判定する形態について説明する。
【００３３】
第二実施形態に係る対話システム１００の機能ブロック図は、第一実施形態に係る対話システム１００の機能ブロック図と同じ図１である。第二実施形態に係る対話システム１００の処理フローは、第一実施形態に係る対話システム１００の処理フローと同じ図２である。
【００３４】
第二実施形態の対話システム１００が第一実施形態の対話システム１００と異なるのは、音声認識部１２０と認識結果判定部１３０の動作である。第二実施形態の対話システム１００のその他の各部の動作は、第一実施形態の対話システム１００の同一名称の各部の動作と同じである。以下では、第二実施形態の対話システム１００の音声認識部１２０と認識結果判定部１３０の動作を説明する。
【００３５】
［音声認識部１２０］
音声認識部１２０は、入力部１１０−１、１１０−２が得た音声データに対して音声認識を行い、１個の音声認識結果候補のテキストと、そのテキストの音声認識結果としての確からしさを表す値である音声認識スコアと、を出力する。
【００３６】
［認識結果判定部１３０］
本実施形態の認識結果判定部１３０も、第一実施形態の認識結果判定部１３０と同様に、ユーザの発話に対する所望のレベルの認識結果が得られたか否かを判定する。所望のレベルの認識結果が得られたと判定された場合には、認識結果判定部１３０は、ユーザの発話に対する音声認識結果のテキストを発話決定部１５０及び発話記憶部１４０に対して出力する。所望のレベルの認識結果が得られていないと判定された場合には、認識結果判定部１３０は、ユーザの発話に対する音声認識結果が所望のレベルの認識結果でないことを表す情報を発話決定部１５０及び発話記憶部１４０に出力する。
【００３７】
図４は本実施形態の認識結果判定部１３０の機能ブロック図である。認識結果判定部１３０は、誤認識判定部１３３を含む。
【００３８】
［誤認識判定部１３３］
誤認識判定部１３３には、音声認識部１２０が出力したユーザの発話に対する音声認識結果候補のテキストと、そのテキストの音声認識結果としての確からしさを表す値である音声認識スコアとが入力される。誤認識判定部１３３は、音声認識スコアが誤認識判定部１３３内の図示しない記憶部に予め記憶された閾値以上であるか、すなわち、ユーザの発話に対する音声認識結果候補が所望のレベルの認識結果であるかを判定する。誤認識判定部１３３は、音声認識スコアが閾値以上である場合、すなわち、ユーザの発話に対する音声認識結果候補が所望のレベルの認識結果である場合には、音声認識結果候補のテキストをユーザの発話に対する音声認識結果のテキストとして発話決定部１５０及び発話記憶部１４０に対して出力する。誤認識判定部１３３は、音声認識スコアが閾値未満である場合、すなわち、ユーザの発話に対する音声認識結果が所望のレベルの認識結果でないと判定された場合には、ユーザの発話に対する音声認識結果が所望のレベルの認識結果でないことを表す情報を発話決定部１５０及び発話記憶部１４０に出力する。
【００３９】
＜ユーザの発話に対する音声認識結果が所望のレベルの認識結果でないと判定された場合に対話システムが提示する発話の決定方法＞
（１）ポイント
本発明の対話システムのポイントは、ユーザの発話に対する音声認識結果が所望のレベルの認識結果でないと判定した場合には、ユーザの発話に対してはロボットが「そっか」や「ふーん」などの曖昧な回答や相槌で応答し、その後に、ユーザの発話の直前までの対話の文脈に関連する発話をロボットが行うことである。これにより、対話システムは、ユーザの発話に対する音声認識結果を用いずに、ユーザの発話を認識したかのように振る舞いつつ、対話の話題を強制的に遷移した上でユーザとの対話を継続することができる。したがって、本発明によれば、音声認識が上手くできなかった場合であっても、ユーザは自身の発話が認識されたと感じつつそれまでの話題による対話を継続することができる。その結果、ユーザが次発話を考える必要がなく、かつ言い直しをせずとも対話自体を容易に継続可能となるため、ユーザの対話意欲も減少しない効果を奏する。
【００４０】
なお、曖昧な回答や相槌での応答の後にロボットが行う発話をやや限定的な内容とすることで、音声認識を失敗したユーザの発話内容との重複を防ぎやすくなる。これは、ユーザの発話と内容が重複する発話をロボットがしてしまう、すなわち、ユーザの発話と同じ意味の発話や、ユーザの発話内容を直接質問する発話などをしてしまうことで、ロボットがユーザの発話を理解していないという印象をユーザに与えるのを防ぐためである。
【００４１】
（２）対話例
次に、本発明の対話システムにおける、ユーザの発話に対する音声認識結果が所望のレベルの認識結果でないと判定した場合のユーザとロボットとの対話例を以下に示す。以下の対話例は、発話t(1)、発話t(2)、・・・、発話t(6)の順に発話されているものとする。ここで、「ロボットＲ１→ユーザ」はロボットＲ１がユーザへ話しかける意図で発話していることを表し、「ユーザ→ロボットＲ１」はユーザがロボットＲ１へ話しかける意図で発話していることを表す。なお、ロボットが誰に話かける意図であるかは、例えば、ロボットの頭部や視線の動きにより表出するようにしてもよいが、表出しないでもよい。
（対話例１）
発話t(1)：ロボットＲ１→ユーザ：「食べ物だったら何が好き？」
発話t(2)：ユーザ→ロボットＲ１：「蘭がスキー」（「ラーメンが好き！）の誤認識）
発話t(3)：ロボットＲ１→ユーザ：「ふむふむ」（相槌）
発話t(4)：ロボットＲ２→ロボットＲ１：「僕は●●店の焼き肉が好きだよ！」
発話t(5)：ロボットＲ１→ロボットＲ２：「焼き肉も捨てがたいねえ」
発話t(6)：ロボットＲ２→ロボットＲ１：「今度どこか食べに行こうよ」
（対話例２）
発話t(1)：ロボットＲ１→ユーザ：「食べ物だったら何が好き？」
発話t(2)：ユーザ→ロボットＲ１：「別府」（「別に」の誤認識）
発話t(3)：ロボットＲ１→ユーザ：「へー、そうなんだ」（相槌）
発話t(4)：ロボットＲ２→ユーザ：「●●店のラーメンは好き？」（発話をやや限定的な内容としている）
発話t(5)：ロボットＲ１→ロボットＲ２：「●●店はこってりラーメンがいいよね」
発話t(6)：ロボットＲ１→ユーザ：「そう思わない？」
【００４２】
（３）テキストを決定する動作
以下では、ユーザの発話に対する音声認識結果が所望のレベルの認識結果でないと判定された場合に対話システムが提示する発話のテキストを、発話決定部１５０が決定する動作について、上記の対話例を参照して説明する。
【００４３】
発話決定部１５０は、ユーザの発話t(2)に対する音声認識結果が所望レベルの認識結果ではないと判定された場合、すなわち、ユーザの発話t(2)の所望レベルの認識結果を得られなかった場合には、当該ユーザの発話t(2)の直後に対話システム１００が提示する発話t(3)のテキストとして、内容語を含まない発話のテキストを生成または予め発話決定部１５０内に記憶した複数個の発話のテキストの候補の中から選択して（Ｓ３１)、音声合成部１６０に出力する。なお、内容語とは、名詞・形容詞・動詞・副詞のように実質的な内容を表すことばである。内容語を含まない発話とは、会話の流れを崩さないような発話であり、例えば、相槌等の発話であり、より具体的には、上述の対話例１の「ふむふむ」や対話例２の「へー、そうなんだ」などである。
【００４４】
また、発話決定部１５０は、ユーザの発話t(2)に対する音声認識結果が所望レベルの認識結果ではないと判定された場合、すなわち、ユーザの発話t(2)の所望レベルの認識結果を得られなかった場合には、対話システム１００が発話t(3)を提示した後に対話システム１００が提示する発話t(4)のテキストとして、ユーザの発話t(2)に基づかずに発話のテキストを生成または予め発話決定部１５０内に記憶した複数個の発話のテキストの候補の中から選択して（Ｓ３２）、音声合成部１６０に出力する。すなわち、対話システム１００が提示する発話t(4)は、ユーザの発話t(2)に基づかずに生成または選択された発話である。
【００４５】
ユーザの発話t(2)に基づかずに生成または選択された発話t(4)の第一例は、発話t(2)以前にユーザが行った発話と対話システムが提示した発話との少なくとも何れかの少なくとも一部に関連して生成された発話である。例えば、対話例１では、ロボットＲ２の発話t(4)「僕は●●店の焼き肉が好きだよ！」は、ユーザの発話である「ラーメンが好き！」の誤認識結果である発話t(2)「蘭がスキー」には基づかない、それ以前にロボットＲ１が行った発話t(1)「食べ物だったら何が好き？」に関連する発話である。この例では、発話t(4)のテキストは、発話記憶部１４０に記憶されている過去のユーザの発話の音声認識結果のテキストと発話記憶部１４０に記憶されている過去に発話決定部１５０が決定した発話のテキストとの少なくとも何れかの少なくとも一部に基づいて、発話決定部１５０が生成する。具体的には、発話t(4)のテキストは、発話決定部１５０内に備えられた「雑談対話システム」と呼ばれる対話システムにより生成する。
【００４６】
ユーザの発話t(2)に基づかずに生成または選択された発話t(4)の第二例は、発話t(2)以前にユーザが行った発話と対話システムが提示した発話との少なくとも何れかの少なくとも一部に関連して選択された発話である。この例では、発話t(4)のテキストは、発話記憶部１４０に記憶されている過去のユーザの発話の音声認識結果のテキストと発話記憶部１４０に記憶されている過去に発話決定部１５０が決定した発話のテキストとの少なくとも何れかの少なくとも一部に基づいて、発話決定部１５０内に備えられた図示しない記憶部に予め記憶している発話のテキストから発話決定部１５０が選択する。具体的には、例えば、発話決定部１５０内に備えられた「シナリオ対話システム」と呼ばれる対話システムにより、発話記憶部１４０に記憶されている過去のユーザの発話の音声認識結果のテキストと発話記憶部１４０に記憶されている過去に発話決定部１５０が決定した発話のテキストとの少なくとも何れかの少なくとも一部に基づいて対話のトピックを求める。シナリオ対話システムは、求めたトピックに対応するシナリオの発話用のテキストとして予め記憶している発話のテキストから発話t(4)のテキストを選択する。なお、シナリオ対話システムにおいては、発話記憶部１４０に記憶されている過去に発話決定部１５０が決定した発話は、発話決定部１５０内に備えられた図示しない記憶部に予め記憶している現在の対話のトピックのシナリオ中の発話のテキストである。従って、発話t(4)のテキストは、発話決定部１５０が現在の対話のトピックに従って、発話決定部１５０内に備えられた図示しない記憶部に予め記憶している現在のトピックのシナリオ中の発話のテキストから選択すればよい。
【００４７】
第一例及び第二例で対話システムが提示する発話t(4)は、発話t(2)以前にユーザが行った発話と対話システムが提示した発話との少なくとも何れかの少なくとも一部に関連して生成または選択された発話である。そのため、発話t(4)は、発話t(2)以前の対話のトピックに基づく発話である。すなわち、発話t(4)は、直前のユーザの発話である発話t(2)の内容に直接応えない発話ではあるものの、発話t(2)と何らかの関係がある発話である。このため、第一例及び第二例によれば、発話t(4)が自身の発話t(2)に関係のある発話であるとユーザに認識させ、発話t(4)に対してユーザが感じる違和感を小さくすることができる。
【００４８】
ユーザの発話t(2)に基づかずに生成または選択された発話t(4)の第三例は、発話t(2)以前にユーザが行った発話にも対話システムが提示した発話にも関連しない発話である。この例では、発話t(4)のテキストは、発話記憶部１４０に記憶されている過去のユーザの発話にも発話記憶部１４０に記憶されている過去に発話決定部１５０が決定した発話にも関連しない発話を、発話決定部１５０内に備えられた図示しない記憶部に予め記憶している発話のテキストから発話決定部１５０が選択する。具体的には、例えば、発話決定部１５０内に備えられた「シナリオ対話システム」と呼ばれる対話システムにより、発話記憶部１４０に記憶されている過去のユーザの発話の音声認識結果のテキストにも発話記憶部１４０に記憶されている過去に発話決定部１５０が決定した発話のテキストにも基づかずに対話のトピックを求め、言い換えると、ユーザの発話t(2)以前のユーザと対話システムによる対話のトピックと異なるトピックを求め、求めたトピックに対応するシナリオの発話用のテキストとして予め記憶している発話のテキストから発話t(4)のテキストを選択する。
【００４９】
第三例によれば、発話t(4)は発話t(2)以前の発話に関連しない発話であるものの、その前の発話t(3)がユーザの発話t(2)に対して対話システムが応答したとユーザは感じるため、発話t(4)で話題を変えてもユーザの違和感を低減することができる。
【００５０】
（４）発話を行うロボットを決定する動作
第一実施形態で説明した通り、発話決定部１５０は発話を行うロボットも決定してもよい。以下では、ユーザの発話に対する音声認識結果が所望のレベルの認識結果でないと判定された場合に対話システムが提示する発話のテキストを発話するロボットを、発話決定部１５０が決定する動作について、上記の対話例を参照して説明する。
【００５１】
発話決定部１５０は、ユーザの発話t(2)のきっかけとなる発話をしたロボットをユーザの発話t(2)の直後に対話システム１００が提示する内容語を含まない発話t(3)を行うロボットとして決定し、発話するロボットを表す情報を音声合成部１６０に出力する。ユーザの発話t(2)のきっかけとなる発話とは、例えば、ユーザに質問をする発話t(1)であり、上記の対話例ではロボットＲ１の発話である。すなわち、発話決定部１５０は、ユーザに質問をする発話t(1)をしたロボットＲ１を、発話t(3)を行うロボットとして決定し、ロボットＲ１を表す情報を、発話t(3)を発話するロボットを表す情報として音声合成部１６０に出力する。
【００５２】
ユーザに質問をする発話t(1)をしたロボットＲ１が相槌などの発話t(3)をすることで、ユーザは、自身に対して質問をしたロボットＲ１に自身の発話が認識されたと感じることができる。
【００５３】
発話決定部１５０は、発話t(3)を行うロボットと異なるロボットを、ユーザの発話t(2)に基づかずに生成または選択された発話t(4)を行うロボットとして決定し、発話するロボットを表す情報を音声合成部１６０に出力する。上記の対話例では、発話t(3)を行うロボットはロボットＲ１であるため、発話決定部１５０は、ロボットＲ１とは異なるロボットであるロボットＲ２を発話t(4)を行うロボットとして決定する。発話決定部１５０は、ロボットＲ２を表す情報を、発話t(4)を発話するロボットを表す情報として音声合成部１６０に出力する。
【００５４】
発話t(3)を発話するロボットと発話t(4)を発話するロボットを異ならせることで、ロボットＲ２の発話t(4)の内容がユーザの発話t(2)の内容に直接応えるものでなくても、発話t(4)に対してユーザが感じる違和感を低減することができる。
【００５５】
＜変形例１＞
第一実施形態では、認識結果判定部１３０が、ユーザの発話に対する所望のレベルの認識結果が得られたか否かを当該ユーザ発話のテキストと直前のシステム発話のテキストとの話題の繋がりの良さを表す指標、又は／及び、当該ユーザの発話のテキストの直前のシステム発話のテキストから予想される応答からの逸脱の度合いを用いて判定する形態を説明した。第二実施形態では、認識結果判定部１３０が、ユーザの発話に対する所望のレベルの認識結果が得られたか否かを音声認識スコアにより判定する例を説明した。しかし、第一実施形態とも第二実施形態とも異なる判定方法でユーザの発話に対する所望のレベルの認識結果が得られたか否かを判定してもよい。
【００５６】
＜変形例２＞
第一実施形態及び第二実施形態では２台のロボットを含む対話システムについて説明した。しかし、上述したように発話決定部１５０が発話するロボットを決定しない形態などもある。そのため、対話システム１００に必ずしも２台のロボットを必要としない形態がある。この形態とする場合には、対話システム１００に含むロボットを１台としてもよい。また、上述したように発話決定部１５０が２台のロボットを発話するロボットとして決定する形態がある。この形態を対話システム１００に３台以上のロボットを含む構成で動作させてもよい。
【００５７】
＜変形例３＞
対話システム１００が複数台のロボットを含む構成において、どのロボットが発話しているのかをユーザが判別可能とされていれば、提示部の個数はロボットの個数と同一でなくてもよい。また、提示部はロボットに設置されていなくてもよい。どのロボットが発話しているのかをユーザが判別可能とする方法としては、合成する音声の声質をロボットごとに異ならせる、複数のスピーカを用いてロボットごとに定位を異ならせる、などの周知の技術を用いればよい。
【００５８】
＜変形例４＞
上述した実施形態では、エージェントとしてロボットを用いて音声による対話を行う例を説明したが、上述した実施形態のロボットは身体等を有する人型ロボットであっても、身体等を有さないロボットであってもよい。また、この発明の対話技術はこれらに限定されず、ロボットのように身体等の実体がなく、発声機構を備えないエージェントを用いて対話を行う形態とすることも可能である。そのような形態としては、例えば、コンピュータの画面上に表示されたエージェントを用いて対話を行う形態が挙げられる。より具体的には、「LINE」や「２ちゃんねる（登録商標）」のような、複数アカウントがテキストメッセージにより対話を行うグループチャットにおいて、ユーザのアカウントと対話装置のアカウントとが対話を行う形態に本対話システムを適用することも可能である。この形態では、エージェントを表示する画面を有するコンピュータは人の近傍にある必要があるが、当該コンピュータと対話装置とはインターネットなどのネットワークを介して接続されていてもよい。つまり、本対話システムは、人とロボットなどの話者同士が実際に向かい合って話す対話だけではなく、話者同士がネットワークを介してコミュニケーションを行う会話にも適用可能である。
【００５９】
変形例の対話装置は、図５に示すように、入力部１１０、音声認識部１２０、認識結果判定部１３０、発話記憶部１４０、発話決定部１５０、および提示部１７０を備える。音声認識部１２０、認識結果判定部１３０、発話記憶部１４０、発話決定部１５０は、外部に存在する情報処理装置と通信可能なインターフェースを備え、各部の一部または同様の機能を持つ処理部を対話装置外にある情報処理装置内に構成しても構わない。
【００６０】
変形例の対話装置は、例えば、スマートフォンやタブレットのようなモバイル端末、もしくはデスクトップ型やラップトップ型のパーソナルコンピュータなどの情報処理装置である。以下、対話装置がスマートフォンであるものとして説明する。入力部１１０はスマートフォンが備えるマイクロホンであり、提示部１７０はスマートフォンが備える液晶ディスプレイである。この液晶ディスプレイにはチャットアプリケーションのウィンドウが表示され、ウィンドウ内にはグループチャットの対話内容が時系列に表示される。グループチャットとは、チャットにおいて複数のアカウントが互いにテキストメッセージを投稿し合い対話を展開する機能である。このグループチャットには、対話装置が制御する仮想的な人格に対応する複数の仮想アカウントと、ユーザのアカウントとが参加しているものとする。すなわち、本変形例は、エージェントが、対話装置であるスマートフォンの液晶ディスプレイに表示された仮想アカウントである場合の一例である。ユーザは入力部１１０へ発話内容を発声することにより入力し、自らのアカウントを通じてグループチャットへ投稿することができる。発話決定部１５０は決定した発話内容を、各仮想アカウントを通じてグループチャットへ投稿する。なお、スマートフォンに搭載されたタッチパネルと文字認識機能を用い、ユーザが手書きにより入力部１１０へ発話内容を入力する構成としてもよい。また、スマートフォンに搭載されたスピーカと音声合成機能を用い、各対話システムから得た発話内容を、各仮想アカウントに対応する音声でスピーカから出力する構成としてもよい。
【００６１】
なお、エージェントの発話が提示部１７０（ディスプレイ）に同時に表示されると、ユーザが違和感を感じる可能性があるため、順次表示することが望ましい。また、ユーザの発話の認識結果も提示部１７０（ディスプレイ）に表示してもよい。ユーザが発声した発話に対する所望レベルの音声認識結果を得られなかった場合や、ユーザが手書き入力した発話に対する所望レベルの文字認識結果を得られなかった場合、すなわち、ユーザの発話に対する所望レベルの認識結果を得られなかった場合には、その発話は誤認識の可能性がある。この誤認識していることをユーザに感じさせないために所望レベルの認識結果を得られなかった場合の認識結果候補は、提示部１７０（ディスプレイ）に表示しないことが望ましい。ただし、ユーザの発話に対する所望レベルの認識結果を得られたか得られなかったかに関わらず、ユーザの発話を提示部１７０（ディスプレイ）に表示するようにしてもよい。その場合は、所望レベルの認識結果を得られた場合にはユーザの発話に対する認識結果を、所望レベルの認識結果を得られなかった場合にはユーザの発話に対する認識結果候補の１つを、ユーザの発話として提示部１７０（ディスプレイ）に表示するようにしてもよい。
【００６２】
＜その他の変形例＞
本発明は上記の実施形態及び変形例に限定されるものではない。例えば、提示部が提示する発話順以外の上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。
【００６３】
＜プログラム及び記録媒体＞
また、上記の実施形態及び変形例１〜３で説明した各装置における各種の処理機能をコンピュータによって実現してもよい。その場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。また、上記変形例４で説明した対話システムにおける各種の処理機能をコンピュータによって実現してもよい。その場合、対話システムが有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記各装置における各種の処理機能がコンピュータ上で実現される。
【００６４】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。
【００６５】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させてもよい。
【００６６】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶部に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記憶部に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実施形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、プログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
【００６７】
また、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、各装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【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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