(57)【要約】    【課題】  個人情報の漏洩防止を図れる個人情報を用いた情報提供方法を提供する。【解決手段】  予め、一又は複数の情報を利用可能とするコンピュータを設置する工程と、コンピュータは、ユーザと対話を行う工程と、コンピュータは、コンピュータに残されている対話の履歴からユーザの個人情報をプロファイルし、個人情報を前記コンピュータに蓄積する工程と、コンピュータは、前記対話以降のユーザとの他の対話の中で個人情報を参照して、ユーザと情報の授受を行う工程と、を含んで構成されてなる。【選択図】  図１
2005099978.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータがユーザに応じた情報を選択して提供する個人情報を用いた情報提供方法において、
予め、一又は複数の情報を利用可能とするコンピュータを設置する工程と、
前記コンピュータは、ユーザと対話を行う工程と、
前記コンピュータは、前記コンピュータに残されている前記対話の履歴から前記  ユーザの個人情報をプロファイルし、当該個人情報を前記コンピュータに蓄積する工程と、
前記コンピュータは、前記対話以降の前記ユーザとの他の対話の中で前記個人情報を参照して、前記ユーザと情報の授受を行う工程と、
を含んで構成されてなる個人情報を用いた情報提供方法。
【請求項２】
請求項１に記載の個人情報を用いた情報提供方法において、
予め、一又は複数の事例等の情報を、一又は複数のデータベースにまとめ、当該データベースを蓄積した管理センタを設けておく工程と、
予め、ユーザからの入出力が可能なコンピュータを前記管理センタにアクセス可能に設ける工程と、
予め、前記データベースを、前記コンピュータから利用可能に設定する工程と、
前記コンピュータは、前記ユーザと前記データベースを利用した対話を行う工程と、
前記コンピュータは、前記対話の履歴から前記ユーザの個人情報をプロファイルし、当該個人情報を当該コンピュータに蓄積する工程と、
前記コンピュータは、前記対話以降に前記ユーザと他の対話を行うときに、前記個人情報を参照して情報の種々選択をし、選択した情報をユーザに提供する工程と、
を含んで構成されていることを特徴とする個人情報を用いた情報提供方法。
【請求項３】
請求項１に記載の個人情報を用いた情報提供方法において、
予め、一又は複数の事例等の情報を、シーン及び観点に従って一又は複数のサロゲイト化データベースにまとめ、当該サロゲイト化データベースを蓄積した管理センタを設けておく工程と、
予め、ユーザからの入出力が可能なコンピュータを前記管理センタにアクセス可能に設ける工程と、
予め、前記サロゲイト化データベースを、前記コンピュータから利用可能に設定する工程と、
前記コンピュータは、前記ユーザと前記サロゲイト化データベースを利用した対話をシーン及び観点に基づいて行う工程と、
前記コンピュータは、前記対話の履歴から前記ユーザの個人情報をプロファイルし、当該個人情報を前記コンピュータに蓄積する工程と、
前記コンピュータは、前記対話以降に前記ユーザと他の対話を行うときに、前記個人情報を参照して前記サロゲイト化データベースから新規サロゲイト化データベースを構築し、当該新規サロゲイト化データベース中の情報を前記ユーザに提供する工程と、
を含んで構成されることを特徴とする個人情報を用いた情報提供方法。
【請求項４】
請求項３に記載の個人情報を用いた情報提供方法において、
前記コンピュータ及び／又は前記管理センタには、情報収集共有処理部が設けられていて、
前記コンピュータ又は前記管理センタは、当該情報収集共有処理部を介して、電気通信回線を通じてアクセス可能な情報を収集し、前記個人情報を参照して当該情報をまとめてサロゲイト化データベースを構築し、
または、当該サロゲイト化データベース及び／又は前記サロゲイト化データベースから新規サロゲイト化データベースを構築し、
当該サロゲイト化データベース及び／又は当該新規サロゲイト化データベース中の情報を前記ユーザに提供することを特徴とする個人情報を用いた情報提供方法。
【請求項５】
請求項３又は４に記載の個人情報を用いた情報提供方法において、
前記コンピュータは前記対話で用いたシーンに関する個人情報抽出データベースを前記管理センタから収集していて、
前記コンピュータが、前記対話の履歴と当該個人情報抽出データベースを対応して照合させることにより、前記個人情報が抽出されることを特徴とする個人情報を用いた情報提供方法。
【請求項６】
請求項３又は４に記載の個人情報を用いた情報提供方法において、
前記コンピュータは前記対話で用いたシーンに関するチェックシートを前記管理センタから収集していて、
前記コンピュータが当該チェックシートにチェックすることにより前記個人情報が記録蓄積されることを特徴とする個人情報を用いた情報提供方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項に記載の個人情報を用いた情報提供方法において、
前記コンピュータが、前記ユーザとの対話を音声により行い、言葉を照合することにより対話が進行することを特徴とする個人情報を用いた情報提供方法。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか一項に記載の個人情報を用いた情報提供方法において、
前記コンピュータは、前記個人情報を対話内容の変化に従って書換可能とすることを特徴とする個人情報を用いた情報提供方法。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか一項に記載の個人情報を用いた情報提供方法において、
前記コンピュータは、前記ユーザとの対話の中で前記個人情報の確認及び／又は前記個人情報に反映させる情報の入力を促し、前記ユーザの意思を前記個人情報と一致させることを特徴とする個人情報を用いた情報提供方法。
【請求項１０】
コンピュータがユーザに応じた情報を選択して提供する個人情報を用いた情報提供システムにおいて、
一又は複数の情報を利用可能とするコンピュータは、
ユーザから入力された入力文章を認識して当該入力文章を分解した入力単語を抽出して、出力文章を作成して返答する対話コントロール部と、
前記ユーザとの対話の履歴を一時的に記録し、当該対話の履歴をプロファイルして個人情報を取り出す個人情報取出部と、そして、
当該個人情報に従い前記情報を種々選択し、前記ユーザに応じた情報を対話コントロール部に提供可能にする個人情報マイニング部と、
を含んで構成されていて、
前記コンピュータは、一の対話以降の前記ユーザとの他の対話の中で前記個人情報を参照して、前記ユーザと情報の授受を行うことを特徴とする個人情報を用いた情報提供システム。
【請求項１１】
請求項１０に記載の個人情報を用いた情報提供システムにおいて、
予め、一又は複数の事例を当該事例の含まれるシーン毎に分別し、当該事例をフィルタリングした情報をシーン毎のデータベースにまとめ、構築した当該データベースを書き換え可能に記録する記憶装置部を含んでなる管理センタと、そして、
ユーザから入力された入力文章を認識して当該入力文章を分解した入力単語を抽出して、当該ユーザに応じた出力文章を作成して返答する対話コントロール部と、
前記データベースを用いた前記ユーザとの対話の履歴を一時的に記録し、当該対話の履歴をプロファイルして個人情報を取り出す個人情報取出部と、そして、
当該個人情報に従い前記データベース内の情報を種々選択し、前記ユーザに応じた情報を対話コントロール部に提供可能にする個人情報マイニング部と、
を含んで構成されてなる前記管理センタに電気通信回線を介してアクセス可能なコンピュータと、
を含んで構成されていて、
前記コンピュータは、一の対話以降の前記ユーザとの他の対話の中で前記個人情報を参照して、選択した情報を前記ユーザに提供することを特徴とする個人情報を用いた情報提供システム。
【請求項１２】
請求項１０に記載の個人情報を用いた情報提供システムにおいて、
予め、一又は複数の事例を当該事例の含まれるシーン毎に分別し、当該事例をフィルタリングした情報をスキーマの観点に従ってまとめ、一又は複数の構築した当該サロゲイト化データベースを書き換え可能に記録する記憶装置部を含んでなる管理センタと、そして、
ユーザから入力された入力文章を認識して当該入力文章を分解した入力単語を抽出して、出力文章を作成して返答する、又は前記サロゲイト化データベース又はシーン制御部で特定したシーンに対応するサロゲイト化データベースを新たに構築して当該サロゲイト化データベースを送信する対話コントロール部と、
前記入力単語を含むシーンを特定するシーン制御部と、
特定したシーン固有のサロゲイト化データベースから一のタップルを特定する動作指示部と、
前記サロゲイト化データベースを用いた当該ユーザとの対話の履歴を一時的に記録し、当該対話履歴から前記ユーザの個人情報をプロファイルし、当該個人情報を取り出す個人情報取出部と、そして、
当該個人情報を参照し、前記サロゲイト化データベースから新規サロゲイト化データベースを構築し、前記ユーザに応じた情報を対話コントロール部に提供可能にする個人情報マイニング部と、
を含んで構成されてなる前記管理センタに電気通信回線を介してアクセス可能なコンピュータと、
を含んで構成されていて、
前記コンピュータは、一の対話以降の前記ユーザとの他の対話の中で前記個人情報を参照して、前記新規サロゲイト化データベース中の情報を前記ユーザに提供することを特徴とする個人情報を用いた情報提供システム。
【請求項１３】
請求項１２に記載の個人情報を用いた情報提供システムにおいて、
前記管理センタ及び／又は前記コンピュータには、電気通信回線を通じてアクセス可能な事例から自動的に情報を獲得する情報収集共有処理部が設けられていて、
前記コンピュータ又は前記管理センタは、前記情報収集共有処理部を介して、電気通信回線を通じてアクセス可能な情報を収集し、
前記コンピュータは、前記個人情報を参照して、当該情報をまとめてサロゲイト化データベースを構築し、
または、前記コンピュータは、当該サロゲイト化データベース及び／又は前記サロゲイト化データベースから新規サロゲイト化データベースを構築し、
当該サロゲイト化データベース及び／又は当該新規サロゲイト化データベース中の情報を前記ユーザに提供することを特徴とする個人情報を用いた情報提供システム。
【請求項１４】
請求項１２又は１３に記載の個人情報を用いた情報提供システムにおいて、
前記コンピュータの前記個人情報取出部は前記対話で用いたシーンに関する個人情報抽出データベースを前記管理センタから収集していて、
前記コンピュータの前記個人情報取出部が、前記対話の履歴と当該個人情報抽出データベースを対応し、照合させることにより、前記個人情報が抽出されることを特徴とする個人情報を用いた情報提供システム。
【請求項１５】
請求項１２又は１３に記載の個人情報を用いた情報提供システムにおいて、
前記コンピュータの前記個人情報取出部は前記対話で用いたシーンに関するチェックシートを前記管理センタから収集していて、
前記コンピュータの前記個人情報取出部が当該チェックシートにチェックすることにより前記個人情報が記録蓄積されることを特徴とする個人情報を用いた情報提供システム。
【請求項１６】
請求項１０〜１５のいずれか一項に記載の個人情報を用いた情報提供システムにおいて、
前記対話コントロール部には、音声認識機能を有する音声認識部及び音声出力機能を有する音声合成部が設けられていて、
前記ユーザとの対話を音声により行い、言葉を照合することにより対話が進行することを特徴とする個人情報を用いた情報提供システム。
【請求項１７】
請求項１０〜１６のいずれか一項に記載の個人情報を用いた情報提供システムにおいて、
前記コンピュータは、前記個人情報を対話内容の変化に従って書換可能とすることを特徴とする個人情報を用いた情報提供システム。
【請求項１８】
請求項１０〜１７のいずれか一項に記載の個人情報を用いた情報提供システムにおいて、
前記コンピュータは、前記ユーザとの対話の中で前記個人情報の確認及び／又は前記個人情報に反映させる情報の入力を促し、前記ユーザの意思を前記個人情報と一致させることを特徴とする個人情報を用いた情報提供システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータがユーザに応じた情報を選択して提供する個人情報を用いた情報提供方法及び情報提供システムに係り、特に、個人情報の漏洩防止を図れる個人情報を用いた情報提供方法及び情報提供システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、個人情報を利用したインターネット等の電気通信回線を介したサービスが増加している。一方、インターネット等の電気通信回線を介してこのような個人情報は漏洩する可能性が高く、個人情報の漏洩を防止しつつサービスを提供する方法及びシステムが切望されている。
【０００３】
従来、個人情報は、手紙によるユーザ登録や、ネットワークを介してのユーザ登録等により、サービス提供者側のコンピュータ等のデータベースに集められていた。これにより、サービス提供者側は、ユーザの登録情報を自社の製品開発や販売促進に役立てたり、またユーザが購入した商品の管理に役立てたりしていた。
【０００４】
例えば、自動車のリコール制度において、自動車に欠陥が発見された場合、販売者は、予め収集しているユーザの登録情報から、該当する自動車を購入したユーザを特定し、この旨をユーザに通知して、回収を行うなどして対応をとっていた（例えば、特許文献１）。
【０００５】
一方、近年、情報インフラの発展により、インターネット等の電気通信回線により、多くの情報がユーザに配信され、ユーザに利用可能となっている。これにより、ユーザは、莫大なコンテンツの中から、自己が真に必要とする情報を含むコンテンツを選択することが困難になってきている。
この様な問題点を解決するために、種々の検索システムが提案されている。
【０００６】
例えば、ユーザのユーザ端末と、ユーザにコンテンツを提供するコンテンツ提供者のコンテンツ提供サーバとが電気通信回線により接続されているシステムがある。コンテンツ提供サーバには、コンテンツデータと、ユーザの情報等を含むデータベースが含まれて構成されている。そして、コンテンツ提供サーバは、このデータベースを用いてコンテンツデータから、ユーザに適したコンテンツを選定し、提供することを可能としている（特許文献２）。
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−１７００５３号公報
【特許文献２】特開２００３−９９４５８号公報  （第４図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記の従来技術では、ユーザの個人情報がサービス提供者側に渡ってしまい、ユーザはこの個人情報の管理をサービス提供者側に任せなければならない。これは、個人情報が第三者の手に委ねられていて、電気通信回線を介して漏洩したり、第三者に転用されたりしてしまってもユーザはこのような事態を知ることはなかなか出来ない状態である。ひいては、ユーザに被害が生じたときに始めてユーザは自己の個人情報が漏洩し、悪用されたことを知る場合がある。
【０００９】
また、このように第三者の手にユーザの個人情報を委ねてしまうと、個人情報の破棄を第三者に依頼しても、真に破棄されたか否か分からずユーザは不安である。
【００１０】
一方、ユーザは、このように第三者に個人情報を提供しなければ、例えば一旦購入した商品のアフターサービスの提供を受けることが出来ない。そのため、ユーザは、不安に駆られながらも、ユーザの個人情報をサービス提供者に言われるがまま提供し、その管理を委ねなければならなかった。
【００１１】
そこで、本発明は、莫大な数の情報の中から自己が真に必要とする情報を捜し出すユーザの負担を軽減し、ユーザが気軽に情報検索をすることを可能にする個人情報を用いた情報提供方法及び情報提供システムを提供することを目的とする。
【００１２】
また、本発明は、ユーザに応じた情報を選択し提供しながら、ユーザの個人情報の漏洩防止を的確に図れる個人情報を用いた情報提供方法及び情報提供システ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】
【００１３】
課題を解決するために、本願発明の第一の態様は、コンピュータがユーザに応じた情報を選択して提供する個人情報を用いた情報提供方法において、予め、一又は複数の情報を利用可能とするコンピュータを設置する工程と、コンピュータは、ユーザと対話を行う工程と、コンピュータは、コンピュータに残されている対話の履歴からユーザの個人情報をプロファイルし、個人情報をコンピュータに蓄積する工程と、コンピュータは、対話以降のユーザとの他の対話の中で個人情報を参照して、ユーザと情報の授受を行う工程と、を含んで構成されてなる個人情報を用いた情報提供方法を提供する。
【００１４】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の個人情報を用いた情報提供方法において、予め、一又は複数の事例等の情報を、一又は複数のデータベースにまとめ、データベースを蓄積した管理センタを設けておく工程と、予め、ユーザからの入出力が可能なコンピュータを管理センタにアクセス可能に設ける工程と、予め、データベースを、コンピュータから利用可能に設定する工程と、コンピュータは、ユーザとデータベースを利用した対話を行う工程と、コンピュータは、対話の履歴からユーザの個人情報をプロファイルし、個人情報をコンピュータに蓄積する工程と、コンピュータは、対話以降にユーザと他の対話を行うときに、個人情報を参照して情報の種々選択をし、選択した情報をユーザに提供する工程と、を含んで構成されていることを特徴とする。
【００１５】
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の個人情報を用いた情報提供方法において、予め、一又は複数の事例等の情報を、シーン及び観点に従って一又は複数のサロゲイト化データベースにまとめ、サロゲイト化データベースを蓄積した管理センタを設けておく工程と、予め、ユーザからの入出力が可能なコンピュータを管理センタにアクセス可能に設ける工程と、予め、サロゲイト化データベースを、コンピュータから利用可能に設定する工程と、コンピュータは、ユーザとサロゲイト化データベースを利用した対話をシーン及び観点に基づいて行う工程と、コンピュータは、対話の履歴からユーザの個人情報をプロファイルし、個人情報をコンピュータに蓄積する工程と、コンピュータは、対話以降にユーザと他の対話を行うときに、個人情報を参照してサロゲイト化データベースから新規サロゲイト化データベースを構築し、新規サロゲイト化データベース中の情報をユーザに提供する工程と、を含んで構成されることを特徴とする。
【００１６】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の個人情報を用いた情報提供方法において、コンピュータ及び／又は管理センタには、情報収集共有処理部が設けられていて、コンピュータ又は管理センタは、情報収集共有処理部を介して、電気通信回線を通じてアクセス可能な情報を収集し、個人情報を参照して情報をまとめてサロゲイト化データベースを構築し、または、サロゲイト化データベース及び／又はサロゲイト化データベースから新規サロゲイト化データベースを構築し、サロゲイト化データベース及び／又は新規サロゲイト化データベース中の情報をユーザに提供することを特徴とする。
【００１７】
請求項５に記載の発明は、請求項３又は４に記載の個人情報を用いた情報提供方法において、コンピュータは対話で用いたシーンに関する個人情報抽出データベースを管理センタから収集していて、コンピュータが、対話の履歴と個人情報抽出データベースを対応し、照合させることにより、個人情報が抽出されることを特徴とする。
【００１８】
請求項６に記載の発明は、請求項３又は４に記載の個人情報を用いた情報提供方法において、コンピュータは対話で用いたシーンに関するチェックシートを管理センタから収集していて、コンピュータがチェックシートにチェックすることにより個人情報が記録蓄積されることを特徴とする。
【００１９】
請求項７に記載の発明は、請求項１〜６のいずれか一項に記載の個人情報を用いた情報提供方法において、コンピュータが、ユーザとの対話を音声により行い、言葉を照合することにより対話が進行することを特徴とする。
【００２０】
請求項８に記載の発明は、請求項１〜７のいずれか一項に記載の個人情報を用いた情報提供方法において、コンピュータは、個人情報を対話内容の変化に従って書換可能とすることを特徴とする。
【００２１】
請求項９に記載の発明は、請求項１〜８のいずれか一項に記載の個人情報を用いた情報提供方法において、コンピュータは、ユーザとの対話の中で個人情報の確認及び／又は個人情報に反映させる情報の入力を促し、ユーザの意思を個人情報と一致させることを特徴とする。
【００２２】
課題を解決するために、本願発明の第二の態様は、コンピュータがユーザに応じた情報を選択して提供する個人情報を用いた情報提供システムにおいて、一又は複数の情報を利用可能とするコンピュータは、ユーザから入力された入力文章を認識して入力文章を分解した入力単語を抽出して、出力文章を作成して返答する対話コントロール部と、ユーザとの対話の履歴を一時的に記録し、対話の履歴をプロファイルして個人情報を取り出す個人情報取出部と、そして、個人情報に従い情報を種々選択し、ユーザに応じた情報を対話コントロール部に提供可能にする個人情報マイニング部と、を含んで構成されていて、コンピュータは、一の対話以降のユーザとの他の対話の中で個人情報を参照して、ユーザと情報の授受を行うことを特徴とする個人情報を用いた情報提供システムを提供する。
【００２３】
請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記載の個人情報を用いた情報提供システムにおいて、予め、一又は複数の事例を事例の含まれるシーン毎に分別し、事例をフィルタリングした情報をシーン毎のデータベースにまとめ、構築した当該データベースを書き換え可能に記録する記憶装置部を含んでなる管理センタと、そして、ユーザから入力された入力文章を認識して入力文章を分解した入力単語を抽出して、ユーザに応じた出力文章を作成して返答する対話コントロール部と、データベースを用いたユーザとの対話の履歴を一時的に記録し、対話の履歴をプロファイルして個人情報を取り出す個人情報取出部と、そして、個人情報に従いデータベース内の情報を種々選択し、ユーザに応じた情報を対話コントロール部に提供可能にする個人情報マイニング部と、を含んで構成されてなる管理センタに電気通信回線を介してアクセス可能なコンピュータと、を含んで構成されていて、コンピュータは、一の対話以降のユーザとの他の対話の中で個人情報を参照して、選択した情報をユーザに提供することを特徴とする。
【００２４】
請求項１２に記載の発明は、請求項１０に記載の個人情報を用いた情報提供システムにおいて、予め、一又は複数の事例を事例の含まれるシーン毎に分別し、事例をフィルタリングした情報をスキーマの観点に従ってまとめ、一又は複数の構築したサロゲイト化データベースを書き換え可能に記録する記憶装置部を含んでなる管理センタと、そして、ユーザから入力された入力文章を認識して入力文章を分解した入力単語を抽出して、出力文章を作成して返答する、又はサロゲイト化データベース又はシーン制御部で特定したシーンに対応するサロゲイト化データベースを新たに構築してサロゲイト化データベースを送信する対話コントロール部と、入力単語を含むシーンを特定するシーン制御部と、特定したシーン固有のサロゲイト化データベースから一のタップルを特定する動作指示部と、サロゲイト化データベースを用いたユーザとの対話の履歴を一時的に記録し、対話履歴からユーザの個人情報をプロファイルし、個人情報を取り出す個人情報取出部と、そして、個人情報を参照し、サロゲイト化データベースから新規サロゲイト化データベースを構築し、ユーザに応じた情報を対話コントロール部に提供可能にする個人情報マイニング部と、を含んで構成されてなる管理センタに電気通信回線を介してアクセス可能なコンピュータと、を含んで構成されていて、コンピュータは、一の対話以降のユーザとの他の対話の中で個人情報を参照して、新規サロゲイト化データベース中の情報をユーザに提供することを特徴とする。
【００２５】
請求項１３に記載の発明は、請求項１２に記載の個人情報を用いた情報提供システムにおいて、管理センタ及び／又はコンピュータには、電気通信回線を通じてアクセス可能な事例から自動的に情報を獲得する情報収集共有処理部が設けられていて、コンピュータ又は管理センタは、情報収集共有処理部を介して、電気通信回線を通じてアクセス可能な情報を収集し、コンピュータは、個人情報を参照して、情報をまとめてサロゲイト化データベースを構築し、または、コンピュータは、サロゲイト化データベース及び／又はサロゲイト化データベースから新規サロゲイト化データベースを構築し、サロゲイト化データベース及び／又は新規サロゲイト化データベース中の情報をユーザに提供することを特徴とする。
【００２６】
請求項１４に記載の発明は、請求項１２又は１３に記載の個人情報を用いた情報提供システムにおいて、コンピュータの個人情報取出部は対話で用いたシーンに関する個人情報抽出データベースを管理センタから収集していて、コンピュータの個人情報取出部が、対話の履歴と個人情報抽出データベースを対応し、照合させることにより、個人情報が抽出されることを特徴とする。
【００２７】
請求項１５に記載の発明は、請求項１２又は１３に記載の個人情報を用いた情報提供システムにおいて、コンピュータの個人情報取出部は対話で用いたシーンに関するチェックシートを管理センタから収集していて、コンピュータの個人情報取出部がチェックシートにチェックすることにより個人情報が記録蓄積されることを特徴とする。
【００２８】
請求項１６に記載の発明は、請求項１０〜１５のいずれか一項に記載の個人情報を用いた情報提供システムにおいて、対話コントロール部には、音声認識機能を有する音声認識部及び音声出力機能を有する音声合成部が設けられていて、ユーザとの対話を音声により行い、言葉を照合することにより対話が進行することを特徴とする。
【００２９】
請求項１７に記載の発明は、請求項１０〜１６のいずれか一項に記載の個人情報を用いた情報提供システムにおいて、コンピュータは、個人情報を対話内容の変化に従って書換可能とすることを特徴とする。
【００３０】
請求項１８に記載に発明は、請求項１０〜１７のいずれか一項に記載の個人情報を用いた情報提供システムにおいて、コンピュータは、ユーザとの対話の中で個人情報の確認及び／又は個人情報に反映させる情報の入力を促し、ユーザの意思を個人情報と一致させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３１】
本発明によれば、個人情報に即した情報提供がユーザに行えるので、ユーザは自身で意図しない情報を省き、真に必要とする情報を探し出す選別する手間が省ける効果を有する。また、本発明によれば、ユーザが気軽に情報検索をすることを可能にする。
【００３２】
さらに、本発明によれば、コンピュータがユーザに応じた情報を選択及び提供しつつ、ユーザの個人情報はコンピュータから外部に提供されないので、個人情報の漏洩防止を的確に図れるという効果を有する。
【００３３】
さらに、本発明によれば、電気通信回線を介して収集可能な情報を、コンピュータは、ユーザとの対話に供せるので、コンピュータは特定の情報に限らず、種々の情報に関する対話をユーザとの間で行うことができる効果を有する。
【００３４】
さらに、本発明によれば、コンピュータは、情報をシーン及び観点に従い処理することができるので、情報処理速度が格段に速くなる効果を有する。
さらに、本発明によれば、言葉の一致及び／又は類似を用いて、コンピュータはユーザとの間で対話を行えるので、情報処理速度が格段に速くなる効果を有する。
【００３５】
さらに、本発明によれば、コンピュータは、音声により、ユーザとの対話を可能にするので、ユーザは気軽にコンピュータと対話をして、情報の種々の提供を受けることが出来るようになる効果を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
本発明に係る個人情報を用いた情報提供方法及び情報提供システムに関して、実施の形態に基づいて、更に詳しく説明する。
【００３７】
初めに図１は、本発明に係る個人情報を用いた情報提供方法において、一実施例を説明するためのフローチャートである。
本フォローチャートは、４つのステップを含んで構成されている。
【００３８】
ステップ１は、一又は複数の情報を利用可能とするコンピュータを設置する工程である。次に、ステップ２は、コンピュータはユーザと対話を行う工程である。また、ステップ３は、コンピュータはユーザの個人情報をプロファイルして蓄積する工程である。さらに、ステップ４は、コンピュータは個人情報を参照して、ユーザと情報の授受を行う工程である。
【００３９】
ステップ１は、一又は複数の情報を利用可能とするコンピュータを設置する工程である。このステップ１は、予め行っておく工程である。まずコンピュータを設置する。そして、このコンピュータにより、一又は複数の情報を利用可能とする。より具体的には、コンピュータ内部に一又は複数の情報を記録しておき、コンピュータにより利用可能とすることが出来る。もちろん、コンピュータ外部にこれらの情報を置いても良い。また、これらの情報を、コンピュータから電気通信回線を介してアクセス可能な全ての又は一部の情報とすることも可能である。
尚、このコンピュータは、ユーザとの対話を可能にする入出力装置を含んでいる。また、コンピュータは、いわゆるユーザコンピュータであることが望ましい。それ故、原則的には、ユーザに無関係な第三者が当該コンピュータにアクセスをして、当該コンピュータに記録されているデータを無断で利用しようとしても、利用することはできない。
【００４０】
ステップ２は、コンピュータはユーザと対話を行う工程である。この時の対話は、ステップ１の一又は複数の情報を用いて、コンピュータとユーザの間で行われる。そして、コンピュータは、このユーザとの対話の履歴を残し、対話中及び対話後に利用可能にする。
【００４１】
ステップ３は、コンピュータはユーザの個人情報をプロファイルして蓄積する工程である。更に詳しく言うと、コンピュータは、コンピュータに残されている対話の履歴からユーザの個人情報をプロファイルし、個人情報をコンピュータに蓄積する工程である。
【００４２】
ユーザとの対話履歴を調べることにより、ユーザの個人情報を知ることが可能である。この個人情報は、主としてユーザの年齢、性別、趣向である。そして、ユーザの趣向を言い換えれば、これはユーザのクセである。
【００４３】
例えば、「ファッション」について対話がなされた履歴が残っていれば、「ファッション」という個人情報がプロファイルされる。中でも、「ドレス」について対話がなされていれば、「ファッション」、「ドレス」、「女性」という個人情報がプロファイルされる。このプロファイルした結果を、コンピュータは、このユーザ固有の個人情報であるとして、蓄積する。そして、このように個人情報を抽出するためにコンピュータは、個人情報抽出用のデータベースを有していることが望ましい。この場合、対話履歴中のキーワードと、個人情報抽出用のデータベース中の語とを照合することにより、合致した事項を個人情報としてコンピュータは抽出し、取り出すことができる。
【００４４】
次にステップ４は、コンピュータは個人情報を参照して、ユーザと情報の授受を行う工程である。更に詳しく言うと、コンピュータは、ステップ２の対話以降のユーザとの他の対話の中で個人情報を参照して、ユーザと情報の授受を行う工程である。
【００４５】
この工程では、具体的には、次にコンピュータはユーザと新たな対話を行う際、ステップ３で蓄積した個人情報を参照して、コンピュータはユーザと対話を行うことを意味している。
【００４６】
例えば、コンピュータとユーザとの対話内容が、「和服」についてであった時には、個人情報の「女性」を参照し、「和服」と「女性」から「髪飾り」に関する情報を抽出し、ユーザに提供することを行う。
【００４７】
このステップ１からステップ４までの工程により、ユーザの個人情報がコンピュータに蓄えられ、コンピュータは一々ユーザに条件の入力をすることを促さなくても、ユーザに必要とする情報を提供することが出来るようになる。
また、コンピュータがユーザの端末である場合には、個人情報が外部に提供されることは無く、ユーザの手元に存することになるので、個人情報の漏洩を防ぐことが出来るようになる。
【００４８】
次に、図２は、本発明に係る個人情報を用いた情報提供方法において、他の一実施例を説明するためのフローチャートである。
図２のフローチャートは、ステップ１１からステップ１６の６つの工程を含んで構成されている。そして、このフローチャートにより、管理センタ及びコンピュータを含むシステムでユーザとの対話が可能になる。
【００４９】
ステップ１１は、一又は複数の情報をまとめたデータベースを蓄積した管理センタを設置する工程である。ステップ１２は、ユーザからの入出力可能なコンピュータを設置する工程である。また、ステップ１３は、コンピュータからデータベースを利用可能にする工程である。次にステップ１４は、コンピュータは、ユーザと対話を行う工程である。そして、ステップ１５は、コンピュータは、対話履歴から個人情報を取り出し、記録する工程である。さらにステップ１６は、コンピュータは、個人情報を参照して、新たに対話を行う工程である。
【００５０】
ステップ１１は、一又は複数の情報をまとめたデータベースを蓄積した管理センタを設置する工程である。更に詳しく言うと、予め一又は複数の事例等の情報を、一又は複数のデータベースにまとめ、データベースを蓄積した管理センタを設けておく工程である。
【００５１】
すなわち、管理センタを設けて、この中に又はこの管理センタからアクセス可能に一又は複数のデータベースが蓄積される。ここで、データベースとは、一又は複数の事例等からなる情報をまとめたものである。情報は、例えば電気通信回線を介して管理センタからアクセス可能な情報でありうる。また、専門家等に管理センタが伺った情報でも良い。この情報とは、他の言い方をすると、管理センタから直接又は間接に利用可能である又は管理下におかれる可能性のある全ての情報である。もちろん、ここに人間を含ませることが可能である。
【００５２】
次にステップ１２は、ユーザからの入出力可能なコンピュータを設置する工程である。そして、このコンピュータは、管理センタにアクセス可能に設定される。
コンピュータへの入出力は、例えばキーボード、マウス、ディスプレイ、マイク、スピーカなどの種々の入出力機器を用いて行われる。これは、ステップ１２で設置されるコンピュータに、これらの機能が備わっていることをあらわしている。
【００５３】
一方、管理センタとコンピュータ間では、相互にアクセス可能であるので、双方向で送受可能な電気通信回線を介して管理センタとコンピュータは接続されている。
【００５４】
次に、ステップ１３は、コンピュータからデータベースを利用可能にする工程である。つまり、コンピュータは電気通信回線を介して、管理センタのデータベースを利用可能になればよい。そして、ステップ１１からステップ１３により、この状態が実現されれば良いので、ステップ１１からステップ１３が入れ替わる又は複合的に組み合わさることは可能である。
【００５５】
次に、ステップ１４は、コンピュータは、ユーザと対話を行う工程である。そして、この対話は、基本的には管理センタのデータベースを利用して行われる。
しかし、管理センタのデータベースは、コンピュータにコピーして保存することも可能である。また、対話の途中、又は前後で書き換えることも可能である。
尚、この対話は、全部又は一部が対話履歴として、コンピュータに一時的に記録される。対話履歴は、コンピュータ内に記録されるが、管理センタから又は電気通信回線を通じた外部からアクセスして利用可能になることはない。
【００５６】
次に、ステップ１５は、コンピュータは、対話履歴から個人情報を取り出し、記録する工程である。更に詳しく言うと、コンピュータは、対話の履歴からユーザの個人情報をプロファイルし、個人情報を当該コンピュータに蓄積する工程である。
【００５７】
次に、ステップ１６は、コンピュータは、個人情報を参照して、新たに対話を行う工程である。更に詳しく言うと、コンピュータは、個人情報をプロファイルした対話以降にユーザと他の対話を行うときに、個人情報を参照して情報の取捨選択をし、選択した情報をユーザに提供する工程である。
【００５８】
ステップ１６では、ステップ１５で蓄積された個人情報を用いてユーザと対話を行う。個人情報の利用方法は、既に述べたステップ４と同じである。一方、ステップ１６では、種々の情報から情報を選択し、ユーザに提供することで対話を行う。この情報としては、第一に管理センタに蓄積されたデータベース中の情報がある。管理センタに蓄積された情報の全部又は一部を、コンピュータはコンピュータにコピーし、利用可能とすることが出来る。もちろん、このためにコンピュータには記録装置がある。そして、第二に電気通信回線を介して利用可能である情報がある。
【００５９】
この図２のフローチャートに示した個人情報を用いた情報提供方法により、データベースを有効に活用した迅速な対話がコンピュータとユーザとの間で可能になる。
さらに、コンピュータに必要な分の情報のみを蓄積し、他の莫大な情報を管理センタに蓄積しておくことが可能であるので、コンピュータが小さくても様々なことについてユーザと対話を行うことができるようになる。
【００６０】
次に、図３は、本発明に係る個人情報を用いた情報提供方法において、他の一実施例を説明するためのフローチャートである。
図３のフローチャートは、ステップ２１ａからステップ２６ａの６つの工程を含んで構成されている。そして、このフローチャートにより、管理センタ及びコンピュータを含むシステムでユーザとの対話が、対話内容のシーンに基づき可能になる。
【００６１】
ステップ２１ａは、一又は複数の情報をまとめたサロゲイト化データベースを蓄積した管理センタを設置する工程である。ステップ２２ａは、ユーザからの入出力可能なコンピュータを設置する工程である。次に、ステップ２３ａは、コンピュータからサロゲイト化データベースを利用可能にする工程である。そして、ステップ２４ａは、コンピュータは、ユーザと、シーン及び観点に基づいた対話を行う工程である。また、ステップ２５ａは、コンピュータは、対話履歴から個人情報を取り出し、記録する工程である。さらに、ステップ２６ａは、コンピュータは、個人情報を参照して、新規サロゲイト化データベースを構築し、新たに対話を行う工程である。尚、新規サロゲイト化データベースを含むサロゲイト化データベースに関しては、後述する。
【００６２】
まず、ステップ２１ａは、一又は複数の情報をまとめたサロゲイト化データベースを蓄積した管理センタを設置する工程である。更に詳しく言うと、予め一又は複数の事例等の情報を、シーン及び観点に従って一又は複数のサロゲイト化データベースにまとめ、サロゲイト化データベースを蓄積した管理センタを設けておく工程である。
【００６３】
サロゲイト化データベースは、シーンに基づいて構成され、観点に従い情報がまとめられる。従って、このサロゲイト化データベースを構築しておくことで、コンピュータはこのサロゲイト化データベースを利用してシーンや観点に基づくユーザとの対話を可能にする。
【００６４】
次にステップ２２ａは、ユーザからの入出力可能なコンピュータを設置する工程である。そして、このコンピュータは、管理センタにアクセス可能に設けられている。
【００６５】
次にステップ２３ａは、コンピュータからサロゲイト化データベースを利用可能にする工程である。つまり、ステップ２１ａ及びステップ２２ａで構築された管理センタとコンピュータを、ユーザとの対話を可能にする工程である。そして、これは、図３で示した個人情報を用いた情報提供方法の一実施例は、サロゲイト化データベースを必要不可欠なものであることを示している。
【００６６】
次にステップ２４ａは、コンピュータは、ユーザと、シーン及び観点に基づいた対話を行う工程である。コンピュータとユーザとの対話は、初め管理センタに予め構築されているサロゲイト化データベースを利用して行われる。そして、サロゲイト化データベースからシーン及び観点に従って対話に必要な情報をコンピュータは抽出し、ユーザに提供することで対話が行われる。
【００６７】
次にステップ２５ａは、コンピュータは、対話履歴から個人情報を取り出し、記録する工程である。更に詳しく言うと、コンピュータは、ステップ２４ａの対話の履歴からユーザの個人情報を、例えばタップルデータに従ってプロファイルし、個人情報をコンピュータに蓄積する工程である。この例は、対話の中で用いたシーンや観点に従って、個人情報を取り出すことを含んでいる。
【００６８】
既に行われた又は現在行われている対話の対話履歴から、コンピュータはユーザのクセとも言うべき個人情報をプロファイルする。例えば、シーン及び観点を抽出することにより行われる。ステップ２４ａの対話は、シーンと観点に基づいている。それ故、どのシーンのサロゲイト化データベースを利用し、且つどの観点に対応する情報を対話でコンピュータがユーザに提供したのかを調べることにより、コンピュータは個人情報を抽出することが可能である。
【００６９】
さらに、ステップ２６ａは、コンピュータは、個人情報を参照して、新規サロゲイト化データベースを構築し、新たに対話を行う工程である。更に詳しく言うと、コンピュータは、ステップ２４ａの対話以降にユーザと他の対話を行うときに、個人情報を参照してサロゲイト化データベースから新規サロゲイト化データベースを構築し、新規サロゲイト化データベース中の情報をユーザに提供する工程である。
【００７０】
ステップ２４ａ及びステップ２５ａからコンピュータが蓄積した個人情報は、新たな対話又はそれ以後の対話でユーザから読み取った情報にコンピュータにより組み合わされる。そして、組み合わされた情報に基づいてコンピュータは、新規サロゲイト化データベースを構築する。次に、コンピュータはこの構築した新規サロゲイト化データベースからユーザに所望の情報を提供することを行う。
【００７１】
尚、新規サロゲイト化データベースは、コンピュータに記録され、ユーザとの対話に利用されることが望ましい。情報処理時間の短縮を可能にするためである。もちろん、これは、新規サロゲイト化データベースが、管理センタにより構築され、管理センタ及び／又はコンピュータに蓄積されることを否定するものではない。
【００７２】
ところで、ステップ２１ａでは、管理センタに蓄積するのは一又は複数の情報をまとめたサロゲイト化データベースとしたが、事例を含む情報全般とすることもできる。
そして、この時には、ステップ２３ａは、まず、これら情報全般をコンピュータから利用可能にする。そして、コンピュータはこれら情報全般をシーンや観点に従いまとめ、サロゲイト化データベースにまとめる。その結果、コンピュータは、ステップ２３ａで、管理センタの情報全般を、サロゲイト化データベースとして利用可能になる。
【００７３】
これらを説明するためのフローチャートを図４に示す。
図４のフローチャートは、ステップ２１ｂからステップ２６ｂの６つの工程を含んで構成されている。そして、このフローチャートにより、管理センタ及びコンピュータを含むシステムでユーザとの対話が、対話内容のシーンに基づき可能になる。
【００７４】
ステップ２１ｂは、一又は複数の情報を蓄積した管理センタを設置する工程である。ステップ２２ｂは、ユーザからの入出力可能なコンピュータを設置する工程である。次に、ステップ２３ｂは、コンピュータから管理センタの情報をサロゲイト化データベースとして利用可能にする工程である。そして、ステップ２４ｂは、コンピュータは、ユーザと、シーン及び観点に基づいた対話を行う工程である。また、ステップ２５ｂは、コンピュータは、対話履歴から個人情報を取り出し、記録する工程である。さらに、ステップ２６ｂは、コンピュータは、個人情報を参照してサロゲイト化データベース及び／又は新規サロゲイト化データベースを構築し、新たに対話を行う工程である。
【００７５】
ステップ２１ｂでは、管理センタは一又は複数の情報を有している。そして、この情報は、ステップ２２ｂで設置されるコンピュータが管理センタにアクセスしたときに、コンピュータが利用可能な全ての情報である。
【００７６】
しかし、コンピュータは、サロゲイト化データベースを用いて、つまりシーンや観点に従い、ユーザと対話を行うので、管理センタにある情報をシーンや観点に従ってまとめる必要がある。これを行うのがステップ２３ｂである。すなわち、ステップ２３ｂでは、情報をサロゲイト化データベースにまとめてユーザとの対話でこれらの情報を利用可能にする。それ故、ステップ２３ｂを可能にするために、コンピュータには、サロゲイト化データベースを構築するシステムが備わっている。
【００７７】
そして、ステップ２４ｂで、このサロゲイト化データベースを用いて、コンピュータはユーザと対話を行う。しかし、ユーザと対話をしながら、コンピュータは、必要になった情報をサロゲイト化データベースにまとめることもある。それ故、ステップ２４ｂの前にステップ２３ｂを行わずに、ステップ２４ｂの途中でステップ２３ｂを行うこともできる。
【００７８】
次に、ステップ２５ｂで、対話履歴から個人情報をコンピュータは抽出し、記録する。そして、コンピュータは、次のユーザとの対話に備える。コンピュータは、ステップ２６ｂで、これにより、ユーザに個人情報を参照してシーン及び観点に基づく情報提供を行うことができる。
【００７９】
一方、コンピュータは既にサロゲイト化データベースをステップ２３ｂで構築して、保有している。そして、次の対話において、このサロゲイト化データベースを個人情報に基づき新規サロゲイト化データベースに改め、この新規サロゲイト化データベースに基づく対話をコンピュータは行うことができる。または、管理センタの情報をシーンや観点に基づいてまとめるときに、個人情報を参照し、サロゲイト化データベースを構築し、このサロゲイト化データベースに基づく対話をコンピュータは行うことができる。ステップ２６ｂでは、これらを全て含むユーザとの対話が、コンピュータは可能である。
【００８０】
尚、図３に示した個人情報を用いた情報提供方法と、図４に示した個人情報を用いた情報提供方法は、組み合わせることができる。具体的には、管理センタに、一又は複数の情報と、一又は複数のサロゲイト化データベースと、を蓄積することができる。そして、これらをコンピュータが利用して、ユーザに個人情報を用いた情報提供を行うことができる。
【００８１】
次に、サロゲイト化データベース等のデータベースについて説明する。尚、サロゲイト化データベース等のデータベースは、特願２００３−００７０２９号の明細書及び図面により示している。
まず、サロゲイト化データベース及びそれに伴うコツキャッシュ等の検索ファイル、更にはサロゲイト化データベースを有効に活用するための種々のデータベースを説明する。
【００８２】
図５は、サロゲイト化データベースの構築方法を、具体例に基づいて示したブロック図である。サロゲイト化データベースの説明は、ユーザ１００とユーザコンピュータ１との対話を例に説明する。それ故、本願発明では、ユーザコンピュータ１が、コンピュータ及び／又は管理センタに相当する。
【００８３】
サロゲイト化データベース２０ａは、「食事」というシーンに関するサロゲイト化データベースである。サロゲイト化データベースは、シーン毎に作成されるデータベースである。サロゲイト化データベース２０ａを構築するためには、サロゲイト化データベース２０ａのシーンに含まれる複数の事例（図５ではそのうちの一つの事例２１を示している。）と、観点２２ｂを付してシーン固有の複数のシチュエーション単語２２ａを保存した概念辞書２２と、そして事例２１から取り出した単語を概念辞書２２に基づいて分類するデータマイニング部２３とが必要である。
尚、概念辞書は、管理センタ及び／又はコンピュータに蓄積されていて、管理センタ及び／又はコンピュータの一構成要素であるデータマイニング部により、原則として利用可能とされている。
【００８４】
事例２１は、インターネット等の通信回線を通じてアクセス可能なカタログであり、「食事」のシーンに関する事例の一つである。事例２１は、一つのタイトル毎にデータが収められているものであれば、カタログ以外にパンフレット等でも良い。また、通信回線を介して収集されるもの以外にも、一般に流布されている書面でも良い。書面の場合には、スキャナで取りこまれ、電子化処理された後、通信回線を介して収集されたものと同様に扱われる。事例２１では「新東京寿司」という店舗名が一つのタイトルに相当していて、事例２１の中には「新東京寿司」の紹介や概要等が記されている。事例２１の中には、「寿司」、「日本料理」、「穴子握り」、「５台」等の意味のある単語、そして寿司の「参考写真」等を含んだ店の概要が記載されている。
【００８５】
一方、概念辞書２２は、事例２１が属するシーンの専門家等が予めその分野に関係する及び関係すると思われるシチュエーション単語２２ａにそれぞれ観点２２ｂを付して、膨大な数のシチュエーション単語２２ａを保存してあるデータベースである。それ故、概念辞書２２はシーン毎に構築されていることが望ましい。シチュエーション単語２２ａとしては、業界固有の用語を編集した辞書に記載してある単語や、業界の関係者が日常用いている用語等が挙げられる。そのため、事例２１の文章を意味解析及び単語解析して得られた単語、つまり事例２１から助詞や冠詞等を取り除いて分解した意味のある単語は、全て概念辞書２２に含まれている。図５においては、例えば「日本料理」というシチュエーション単語２２ａに「ジャンル」という観点が付されて、概念辞書２２に保存されている。なお、原則として観点の数は一つのシーンに付き３０個程度であるが、事例が属するシーンの専門家等の判断により、１００個以上にまで観点の数を増やすことも可能である。
また、これらの観点は、互いに従属関係を持たせておくことも可能である。この従属関係を用いて、後述するサロゲイト化データベースのスキーマの階層化に反映することも可能である。
【００８６】
データマイニング部２３には、事例２１の中に記載の文章を意味解析及び単語解析して単語を抽出する機能と、抽出した単語を概念辞書２２中のシチュエーション単語２２ａと照合する機能と、照合した結果抽出した単語をサロゲイト化データベース２０ａに分類する機能とが設けられている。加えて、事例２１の中のタイトルを「新東京寿司」と認識する機能と、写真やグラフをそれぞれ写真やグラフであることを認識して、分類する機能が組み込まれている。
【００８７】
サロゲイト化データベース２０ａには、シーン毎のデータ、つまり事例２１に関する単語等が、人間が入力した観点２２ｂに従って整理保存される。サロゲイト化データベース２０ａにおける観点２２ｂは、概念辞書２２で用いている観点２２ｂと１対１に対応している。図５のサロゲイト化データベース２０ａを広範囲にわたって示した図を、図６に示す。
【００８８】
サロゲイト化データベース２０ａにおいて、観点２２ｂを配列したものをスキーマと総称している。図６においてスキーマは、スキーマＡ２５ａと、スキーマＢ２５ｂと、スキーマＣ２５ｃに分けられている。スキーマＡ２５ａには、「タイトル」、「ＵＲＬ」、「ジャンル」、「参考写真」、「お勧め料理」、「食材」「店舗情報」等が含まれている。この内の「店舗情報」をさらに細分化する観点が「収容人数」、「営業時間」、「駐車場」等の観点であり、「参考写真」を細分化する観点が「皿の数」、「明るさ」等の観点であり、これらはスキーマＡ２５ａに対してさらに細分化した観点の集合体であるスキーマＢ２５ｂやスキーマＣ２５ｃに含まれている。スキーマＡ２５ａとスキーマＢ２５ｂとを統合して一つのスキーマにしても良いが、逆にスキーマＡ２５ａとスキーマＢ２５ｂを細分化してスキーマＡ、スキーマＢ、スキーマＣ、スキーマＤにさらに細分化することも出来る。このように、スキーマを階層に並べて、シーンを整理することをシーンの階層化と呼んでいる。シーンの階層化はユーザの嗜好をユーザコンピュータが伺いながら構築され、ユーザコンピュータ１がユーザ１００と対話をしながら作成する。
【００８９】
一方、このユーザ１００は、シーンに関する専門家等であり、ユーザ１００が利用する前に予め専門家等がサロゲイト化データベースを作成しておくようにしても良い。図示していないが、概念辞書２２の観点は、一般辞書に含まれる概念を専門家等が整理したものである。一般辞書とは、一般に流通している膨大な数の国語辞典等が該当する。この中で単語に概念が付されているが、これを専門家等がそれぞれのシーンに対して分類・整理したものが観点である。事例中の単語はユーザコンピュータ１により、全て自動的に分類・整理されてサロゲイト化データベースが構築されるようにすることも可能である。この時には、一旦サロゲイト化データベースを構築した後に、専門家等にユーザコンピュータが確認を取り、サロゲイト化データベースの完成度を上げることが可能である。つまり、一旦構築したサロゲイト化データベースが満足にいかないものであった時には、専門家等の指示のもと、スキーマを組み直す等してサロゲイト化データベースを満足のいくものに修正可能である。
【００９０】
サロゲイト化データベース２０ａでは、シーン固有の事例がそれぞれスキーマＡ２５ａ、スキーマＢ２５ｂ及びスキーマＣ２５ｃに従って分類される。事例の一つ一つを、スキーマに従って分類したものをタップルと呼び、事例２１をスキーマＡ２５ａに従って分類したものをタップル２６ａと記している（図６参照）。図６のサロゲイト化データベース２０ａには、「新東京寿司」、「四川創作亭」、「グラツィオーゾ」、そして「豚骨亭」の四つのタイトルで代表される四つの事例をスキーマＡ２５ａ、スキーマＢ２５ｂ及びスキーマＣ２５ｃに従って分類したタップルが各四つ記されている。スキーマＡ２５ａに従って分類したタップルに、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、そしてＴ４のタップル番号が、スキーマＢ２５ｂに従って分類したタップルに、Ｔ１ａ、Ｔ２ａ、Ｔ３ａ、そしてＴ４ａのタップル番号が、そしてスキーマＣ２５ｃに従って分類したタップルに、Ｔ１ｂ、Ｔ２ｂ、Ｔ３ｂ、そしてＴ４ｂのタップル番号が付されている。尚、一のスキーマに一の事例が対応しないで、一のスキーマに複数の事例を整理して記録することが可能である。
【００９１】
サロゲイト化データベース２０ａを、観点に基づいてまとめたものがカラムである。一例として図６において、観点「ジャンル」に従ってまとめたものを、カラム２６ｂと記している。以上から、サロゲイト化データベースは、事例の一つ一つをスキーマに従って分類したものであり、タップルとカラムにより構成されていることが分かる。
【００９２】
事例２１では、データマイニング部２３で「新東京寿司」が事例２１のタイトルであることが識別される。例えば、これは、事例のファースト頁の最上段に位置する用語を、その事例のタイトルであるとするプログラムが組まれていることにより可能となる。そして、「新東京寿司」はタイトルであるので、サロゲイト化データベース２０ａの「タイトル」の観点によりまとめられたカラムの一つに入れる。これにより、「タイトル」の欄に「新東京寿司」を入れた「タップル」は、事例２１の「新東京寿司」に関するデータを分類・整理したものであることになる。尚、サロゲイト化データベース２０ａでは、上から順に各タップルにタップル番号を付していて、事例２１のデータがおさめられている「タップル」のタップル番号は、Ｔ１である。タップル番号は、任意に決められるものであるが、一つのタップルが重複して一つのシーンにおけるサロゲイト化データベースに含まれることは無い。また、タップル番号により、事例の優劣が決定されるものでもない。しかし、一のタップルデータを複数の観点に対応させることとしても良い。
【００９３】
一のタップルには、一の事例が整理され記録されることが原則である。しかし、一のタップルに、複数の事例から獲得してきた情報をまとめることも可能である。
また、一のサロゲイト化データベースを事例として考え、他のサロゲイト化データベースを構築することも可能である（図７参照）。これに基づき、一のサロゲイト化データベースから、複数のサロゲイト化データベースを構築可能である（図８参照）。または、複数のサロゲイト化データベースのそれぞれから一部分を取り出し、一のサロゲイト化データベースを構築することも可能である(図９参照)。そして、複数のサロゲイト化データベースのそれぞれから各部分を取り出し、それらを組み合わせて複数のサロゲイト化データベースを構築することも可能である（図１０参照）。
【００９４】
図７〜図１０は、上段を事例として考えたサロゲイト化データベースとし、矢印が上段から引かれた下段を新たに構築されたサロゲイト化データベースとしている。
尚、本明細書において、サロゲイト化データベースをもとに構築されたサロゲイト化データベースを、新規サロゲイト化データベースと呼ぶ。また、新規サロゲイト化データベースをもとに構築されたサロゲイト化データベースを、新規サロゲイト化データベースと呼ぶ。
【００９５】
図７に示したように、一のサロゲイト化データベースを事例として考え、他の一のサロゲイト化データベースを構築することも可能である。図７において、Ｓ１〜Ｓ８の観点で一のスキーマを、Ｓ１１〜Ｓ１４の観点で一のスキーマを表している。そして、Ａ１１、Ａ１２・・・Ａ４７、Ａ４８がそれぞれのスキーマの観点に合わせて記録されている。また、Ｓ１はＳ１１に、Ｓ３はＳ１２に、Ｓ６はＳ１３に、そしてＳ７はＳ１４に等しい観点となっている。
Ｓ１〜Ｓ８の観点からなるスキーマでまとめられていたサロゲイト化データベースを、データマイニング部は、シーンと観点に従い、Ｓ１１〜Ｓ１４の観点からなるスキーマでまとめられる新規サロゲイト化データベースを構築することができる。
【００９６】
図８に示したように、一のサロゲイト化データベースから、複数のサロゲイト化データベースを構築可能である。図８において、Ｓ１〜Ｓ８の観点からなる一のスキーマでタップルデータを整理したサロゲイト化データベースより、データマイニング部は、三つの新規サロゲイト化データベースが構築されている。このように観点を任意に組み合わせ、新規サロゲイト化データベースを構築することが出来る。
【００９７】
図９に示したように、複数のサロゲイト化データベースから、一のサロゲイト化データベースを構築可能である。そして、図９においては、タップルデータをどのように統合するのかということよりも、スキーマの観点をどのように統合するのかが重要であることを示している。こうして構築された新規サロゲイト化データベースは、基になったサロゲイト化データベースよりも、大きなシーンにより統合されている。
【００９８】
図１０に示したように、複数のサロゲイト化データベースから、複数のサロゲイト化データベースを構築可能である。これも既に述べたのと同様に、新規サロゲイト化データベースは、スキーマの観点を定め、それに基づくカラムを取り出すことで主として構築されている。一方、図１０に向かって右下の新規サロゲイト化データベースは、スキーマがＳ６〜Ｓ８により形成されている。そしてそのスキーマに従い、二つのタップルが形成され、新規サロゲイト化データベースが構築されている。これは、必要なカラムを必要なタップルからのみ取り出し、新規サロゲイト化データベースが構築可能であることを示している。もちろん、観点には拘束されずに、つまりスキーマには拘束されずに、必要なタップルのみを取り出して新規サロゲイト化データベースを構築することも可能である。
尚、このように新規サロゲイト化データベースをどのように構築するかは、ユーザコンピュータ１がユーザ１００と対話をし、その結果ユーザコンピュータ１が判断することである。つまり、本願発明では、管理センタ又はコンピュータは、ユーザと対話をし、その結果管理センタ又はコンピュータは判断する。
【００９９】
次に、事例２１の中には、例えば「寿司は、日本料理の一つである。」という文章が記されている。まずこの文章の意味解析及び単語解析をデータマイニング部２３で行い「寿司」、「日本料理」の二つの単語が抽出される。
一方、概念辞書２２には、「寿司・・・カテゴリ」、「日本料理・・・ジャンル」というように「寿司」と「日本料理」のシチュエーション単語２２ａが観点２２２ｂを伴って保存されている。
【０１００】
これより、「寿司」の単語は「カテゴリ」、「日本料理」の単語は「ジャンル」の観点に従って、Ｔ１のタップルに分類される。この工程を、スキーマＡ２５ａに従って事例２１について全部行うとＴ１のタップルが完成する。そして、同様の作業を、「食事」のシーンに属する他の「事例」について行った結果、サロゲイト化データベース２０ａが完成する。他のシーンに関しても、同様の作業を繰り返して、サロゲイト化データベースを作成する。尚、サロゲイト化データベースに分類され、組み込まれた単語等のデータをタップルデータと呼ぶ。つまり、サロゲイト化データベース２０ａ中の「寿司」や「日本料理」等の単語等は、それぞれタップルデータである。
【０１０１】
サロゲイト化データベース２０ａのスキーマＡ２５ａには、観点として「ＵＲＬ」や「参考写真」が含まれている。この観点に対応する単語は、概念辞書２２には含まれていない。そのため、「ＵＲＬ」や「参考写真」の観点に対するデータを事例２１から抽出することは、概念辞書２２によっては行えない。「ＵＲＬ」の観点に対するデータを抽出する時には、ＵＲＬ認識プログラムを用いる。また、「参考写真」の観点に対するデータを抽出するときには、データマイニング部２３の中の写真やグラフをそれぞれ写真やグラフであることを認識する機能を用いる。事例２１は、ＨＴＭＬファイルのホームページであるので、ＵＲＬ認識プログラムは、このＵＲＬ、すなわち「Ａ１」を「ＵＲＬ」の観点に対するＴ１のタップルの欄に記入する。一方、写真を事例２１から探したデータマイニング部２３は、この写真の所在位置を詳細に示すＵＲＬ等の位置情報をＴ１のタップルの欄に入れる。これにより、一つのデータベースに収めることが不可能である文字や写真等の画像を、一つのデータベースに保存することが可能になる。
【０１０２】
また、写真のＵＲＬ等を取り込むと同時に、写真を文章や単語で判断できるように画像認識プログラムを用いて、写真を分解する。写真を文章や単語で判断できるように画像認識プログラムは、写真を網の目状に区分けして、その特徴を読み取る機能を担っている。これにより、写真の中の特徴、例えば写真が店内の椅子やテーブルの配置を表したものであれば、店内の椅子の数やテーブルの間隔等が文章や単語として、保存される。また、専門家等のコメント等に代表される主観を事例の中から取り出す機能を画像認識プログラムに付加しておく。この主観は、事例の中の写真の解説欄に記載の文章であり、この文章を取り出す機能が、画像認識プログラムに付加される専門家等のコメント等に代表される主観を事例の中から取り出す機能のことである。サロゲイト化データベース２０ａにおいては、「参考写真」の観点のさらに下層に参考写真のデータを入れるスキーマＣ２５ｃが形成されている。これにより、写真のデータを、個別具体的にサロゲイト化データベース２０ａに記録することが可能になる。グラフについても、同様に保存することが出来る。
【０１０３】
しかし、写真といっても事例２１には、店舗の外観写真と料理の見本を示した写真の２種類が掲載されている。この内、「参考写真」の観点に対応する写真は、料理の見本を示した写真である。この判別は、写真を見つけるごとに、専門家等の観点を導入した人やユーザに確認を取りつつ行われる。つまり、データマイニング部２３が店舗の外観写真を事例２１から抽出した時、データマイニング部２３は、専門家等の観点を導入した人やユーザに「この写真を、参考写真に組み込みますか？」と尋ねるようにプログラムを組んでおく。しかし、この写真は、「参考写真」に組み込みたい写真ではないので、専門家等の観点を導入した人やユーザは「いいえ。」と答える。この結果、データマイニング部２３は、抽出した店舗の外観写真を採用しない。次にデータマイニング部２３が料理の見本を示した写真を事例２１から抽出した時、データマイニング部２３は、専門家等の観点を導入した人やユーザに「この写真を、参考写真に組み込みますか？」と尋ねる。この写真は、「参考写真」に組み込みたい写真なので、専門家等の観点を導入した人やユーザは「はい。」と答える。その結果、この写真をデータマイニング部２３は料理の見本を示した写真の所在位置を詳細に示すＵＲＬ等の位置情報をＴ１のタップルの欄に入れる。
以上より正確に事例２１のデータはサロゲイト化データベース２０ａに分類され、完成する。
【０１０４】
尚、他のタップルデータをサロゲイト化データベースに組み込む際にも、個別に、専門家等の観点を導入した人やユーザに確認を取ることが可能であり、これがサロゲイト化データベースを構築する際の特徴になっている。この結果、作成したサロゲイト化データベースは、ユーザ等にとって最も有効なデータベースになる。
【０１０５】
次に、サロゲイト化データベースを高速で検索するために必要なコツキャッシュの構築方法を具体例に基づいて示す。
図１１は、図５及び図６に示したサロゲイト化データベース２０ａに基づいて作成した「食事」のシーンのコツキャッシュ２８ａである。
【０１０６】
コツキャッシュ２８ａは、サロゲイト化データベース２０ａのタップルデータの一部と、それらのタップルデータのそれぞれがサロゲイト化データベース２０ａのどのタップルに含まれているのかを示すタップル番号と、そしてそのタップルデータの使用頻度を付して保存したものである。
【０１０７】
まず、コツキャッシュ２８ａを作る前に、サロゲイト化データベース２０ａのタップルデータの全てと、それぞれのタップルデータがどのタップルに含まれているのかを示すタップル番号を保存したものであるインデックスファイル２７ａを作成する。インデックスファイル２７ａは具体例を示さないが、サロゲイト化データベース２０ａのタップルデータを全て集めたものであるので、容量は莫大であり、サロゲイト化データベース２０ａと共に、保存されている。タップルデータが同一の単語である時には、タップルデータを統合して、タップル番号をまとめることが出来る。これにより、データ量が少なくなり、後述する検索の重複した作業が省くことが出来るようになる。
【０１０８】
一方、インデックスファイル２７ａの一部のタップルデータに、タップル番号と使用頻度を付して保存したデータファイルがコツキャッシュ２８ａである。コツキャッシュ２８ａ中のタップルデータの数は、５０００個である。同様にして他のそれぞれのシーンに対してもサロゲイト化データベースからインデックスファイル及びコツキャッシュが作成される。
尚、使用頻度数は、そのタップルデータの使用割合やアクセス回数を用いて表すことが出来るが、使用割合はそのタップルデータへのアクセス回数をコツキャッシュへのアクセス回数で除して、１００を乗じた値である。
【０１０９】
サロゲイト化データベースに含まれるタップルを特定するために、コツキャッシュやインデックスファイルは使用される。コツキャッシュやインデックスファイルは、共にサロゲイト化データベースの中から特定のタップルを検索するための検索用ファイルである。つまり、サロゲイト化データベースを本と例えるならば、コツキャッシュもインデックスファイルも共に本の索引に相当する。但し、コツキャッシュは簡易な索引に、インデックスファイルは詳細な索引に相当する。また、コツキャッシュ内のタップルデータは使用頻度数が多い順に配列されるが、インデックスファイルのタップルデータは、あいうえお順やアルファベット順に配列される。
【０１１０】
例えば、図６において、「ジャンル」の観点に「日本料理」というタップルデータは、Ｔ１とＴ４の二つのタップルに記されている。これを、図１１においては、一行目に記している。つまり、「日本料理」のタップルデータと同じ行に「Ｔ１＆Ｔ４」というデータが記されている。「Ｔ１＆Ｔ４」は、「Ｔ１とＴ４のタップルにそれぞれ入っています。」ということを表している。これらより、「「日本料理」のタップルデータは、Ｔ１のタップルとＴ４のタップルデータに組み込まれている。」ということを指し示していることが分かる。他のタップルデータに関しても、同様に処理した結果が、図１１に示したコツキャッシュ２８ａであり、使用頻度数は「日本料理」が最も多いことを表している。
【０１１１】
しかし、サロゲイト化データベース２０ａのスキーマＢ２５ｂのように観点の中には駐車場や、収容人数と言ったものがあり、「５台」や「２０人」というタップルデータをそのままコツキャッシュ２８ａに保存したのでは、そのタップルデータの意味するところが不明確になってしまうおそれがある。そこで、例えば「駐車場」の観点に対するタップルデータに関しては、「駐車場有り」又は「駐車場無し」と言うように分けている。コツキャッシュ２８ａでは、「駐車場有り」というようにタップルデータをプログラムで設定して、駐車場があるものをコツキャッシュ２８ａに保存している。
【０１１２】
ところで、「５台」や「２０人」といったタップルデータであっても、インデックスファイルは、そのままのタップルデータを保存する。これは、インデックスファイルは、データ処理の高速化を目的とするというよりも、サロゲイト化データベースの検索用ファイルとしての側面が、コツキャッシュよりも強いからである。
【０１１３】
それに対して、コツキャッシュは、高速で入力された単語からタップル、すなわち事例を特定することに主眼を置いている。そのため、検索を単純に、且つスマートに行うためにタップルデータそのものを一部簡潔に整理・保存している。
つまり、コツキャッシュはタップルデータの正確さよりも検索の高速化を、インデックスファイルはコツキャッシュよりもタップルデータの正確さを主眼に構築される。もちろん、コツキャッシュにインデックスファイルからタップルデータをそのまま取り込んでも良い。
【０１１４】
一方、インデックスファイルからコツキャッシュには、タップルデータが移行可能である。コツキャッシュに含まれるタップルデータに検索する単語、つまりタップルデータが含まれていないときには、インデックスファイルのタップルデータを用いて検索する。インデックスファイルで検索に用いられたタップルデータには、最も高い使用頻度、例えば１００％が付されて、コツキャッシュにコピーされて書き込まれる。その後、インデックスファイルで検索に用いられたタップルデータは消去もされず、何の変化も無く保存されている。それ故、インデックスファイルは、保存されているタップルデータの数は変化しないが、コツキャッシュは変化する。当初５０００個のタップルデータが保存されていたコツキャッシュのタップルデータは、使用されると５００１個、５００２個、・・・と増加する。
【０１１５】
コツキャッシュは、一定期間経過したとき、又は一定容量に達したときに整理される。コツキャッシュには、原則５０００個のタップルデータが保存されるように規定されているので、増加したタップルデータを整理して５０００個にする。これは、瞬時に行われ、使用頻度の少ないものがコツキャッシュから消去されることで５０００個にされる。もしくは、コツキャッシュは二個あって、タップルデータを整理しているときには、一方のコツキャッシュを使用していて、整理された他のコツキャッシュを入れ替えることで整理中でもコツキャッシュが円滑に機能するようにすることも可能である。
【０１１６】
原則として、コツキャッシュには、サロゲイト化データベース中で使用頻度の高い単語が５０００個集められている。しかし、５０００個という数は、設定により増減可能であり、２０００個にすることも、また７０００個にすることも可能である。尚、サロゲイト化データベースと、インデックスファイルと、コツキャッシュとは一つのシーンに付き一つずつ少なくともあり、コツキャッシュの数のみ設定により二個にすることが可能である。
また、以上から明らかなように、インデックスファイルやコツキャッシュにはサロゲイト化データベースのスキーマやカラムという概念は無関係である。
【０１１７】
さらに、タップルデータの集合からボトムアップ形式で構築した類似検索を、コツキャッシュやインデックスファイルのタップルデータに付することも可能である。例えば、「ラーメン」と「パスタ」のタップルデータから「めん類」というように類似点を抽出して、ボトムアップ形式で新たな観点をツリー状に分類・整理していく。この結果、導き出された「めん類」という観点を「ラーメン」や「パスタ」のタップルデータに付しておいて、検索に利用することも可能である。
【０１１８】
インデックスファイルには、サロゲイト化データベース中のタップルデータ以外のデータを記録することも可能である。この様なデータは、サロゲイト化データベースに記録されなかったデータであるが、観点を有し、且つ何れの事例に属するのかを示す所在情報が付されて記録されている。そして、このデータを使って、サロゲイト化データベースの構築に用いることが可能である。
さらに、コツキャッシュを用いずインデックスファイルのみでサロゲイト化データベースの検索が行われるようにしても良い。
【０１１９】
一方、シーン特定に用いるデータベース、具体的にはシーンに基づく単語データベース及びシーン重要単語データベースを、シーン毎に作成する。
シーンに基づく単語データベースは、シーン毎に、サロゲイト化データベースの全てのタップルデータや、各事例からサロゲイト化データベース中に分類されなかった単語を含んだデータベースである。しかし、シーンに基づく単語データベースは、サロゲイト化データベースの様に事例や観点に基づき、又はコツキャッシュやインデックスファイルの様にタップル番号を付して、保存しているデータベースとは異なり、一切の規定が無く、タップルデータそのものを、単に羅列したものである。
【０１２０】
シーン重要単語データベースは、シーンに基づく単語データベース中の単語の中で出現頻度の高いもの、又は重要度計算を行った結果、出現頻度値や重要度計算値が高いものを５０個から３００個、保存したものである。出現頻度値は、シーンの中で各事例の範囲を越えて、例えば「日本料理」の単語が何回表れたのかを示す値である。また、重要度計算値は、シーンの中で各事例の範囲を超えて、例えば「日本料理」と「寿司」の出現頻度値が高いときに、この様な単語同士の関係から導いた値のことである。出現頻度値も、重要度計算値も共に、シーンの中で、その単語等がどれだけ不可欠な単語等であるかを示すものであり、一般的に言うところの「キーワード」に対応している。また、シーンの名称や、図６で言うところの「タイトル」や「ジャンル」の観点で定義されるカラムに含まれる単語は、シーン固有の単語であり、シーンを特定する際に必要不可欠であるので優先してシーン重要単語データベースに入れるようにされている。つまり、シーンの名称等は、事例の中で出てくる回数が少なくても、シーン重要単語データベースに含まれるものとする。尚、このような単語は、重要度計算値が高いので、シーン重要単語データベースから漏れることはない。
【０１２１】
次に、本発明に係る個人情報を用いた情報提供方法であって、既に述べた本発明に係る個人情報を用いた情報提供方法を限定する一実施例を説明する。本実施例では、後述する情報収集共有処理部が、管理センタやコンピュータに設けられている。
【０１２２】
管理センタやコンピュータの情報収集共有処理部は、電気通信回線を介したインターネット等により、アクセス可能な情報の収集が可能である。そして、これら収集された情報は、シーン及び観点によりまとめられる。つまり、サロゲイト化データベースにまとめることが出来るようになる。
【０１２３】
まず、図１２に示したフローチャートに基づき、本発明に係る個人情報を用いた情報提供方法の一実施例を説明する。
図１２に示したフローチャートには、三つの工程が示されている。
ステップ３１ａは、コンピュータは、電気通信回線を通じてアクセス可能な情報を収集する工程である。次に、ステップ３２ａは、個人情報を参照して、サロゲイト化データベースにまとめる工程である。さらに、ステップ３３ａは、サロゲイト化データベース中の情報をユーザに提供する工程である。
尚、これらの工程は、ステップ２１ａからステップ２６ａや、ステップ２１ｂからステップ２６ｂの前後及び間において一体として又は分離して組み合わされるものである。
【０１２４】
ステップ３１ａは、コンピュータは、電気通信回線を通じてアクセス可能な情報を収集する工程である。例えば、情報収集共有処理部により個人情報を含むと判断したホームページにコンピュータはアクセスし、そのホームページ内の情報を取り込む。これは、個人情報のシーン及び観点から最も適したホームページを検索し、アクセスしてその情報を取り込むことをさしている。
【０１２５】
取り込んだ情報は、ステップ３２ａで処理される。ステップ３２ａでは、個人情報を参照して、取り込んだ情報がサロゲイト化データベースにまとめられる。具体的には、取り込んだ情報が文章であった場合には、まず文章として判断する。次に、単語分解をし、抽出した単語をシーンと観点により意味を付与する。そして、シーンと観点により意味を付与された単語は、個人情報に含まれている又はユーザからコンピュータが聞き出したシーンや単語と照合される。そして、合致した単語は、そのシーンや観点に基づきサロゲイト化データベースにまとめられ、サロゲイト化データベースが構築される。
尚、このような個人情報を参照したサロゲイト化データベースの構築は、コンピュータの個人情報マイニング部により行われる。
【０１２６】
そして、構築されたサロゲイト化データベース中の情報をシーンや観点に基づきコンピュータは利用して、ユーザと対話を行う（ステップ３３ａ）。
【０１２７】
一方、コンピュータに情報収集共有処理部が無く、管理センタにあるときには、図１３に示した工程が図１２に示した工程に代わって行われる。図１３では、情報の収集工程（ステップ３１ａ）を管理センタが行う（ステップ３２ｂ）。
尚、ステップ３１ｂは、コンピュータは電気通信回線を通じて管理センタに指示を送る工程である。ステップ３２ｂは、管理センタは電気通信回線を通じてアクセス可能な情報を収集する工程である。ステップ３３ｂは、管理センタは電気通信回線を通じてコンピュータに情報を送る工程である。ステップ３４ｂは、コンピュータは個人情報を参照して、サロゲイト化データベースにまとめる工程である。ステップ３５ｂは、サロゲイト化データベース中の情報をユーザに提供する工程である。
【０１２８】
また、個人情報を収集して構築したサロゲイト化データベースと、予め構築してあるサロゲイト化データベースから、新たに新規サロゲイト化データベースを構築し、コンピュータがユーザに情報を提供することも可能である。この工程を表したフローチャートが図１４である。
【０１２９】
図１４のフローチャートは、５つの工程を含んで構成されている。
ステップ４１は、コンピュータは、サロゲイト化データベースをまとめる工程である。ステップ４２は、コンピュータは、対話履歴よりプロファイルした個人情報を蓄積する工程である。次に、ステップ４３は、コンピュータは、管理センタから個人情報に適したサロゲイト化データベースを抽出する工程である。また、ステップ４４は、コンピュータは、個人情報を参照して、新規サロゲイト化データベースにまとめる工程である。そして、ステップ４５は、新規サロゲイト化データベース中の情報をユーザに提供する工程である。
【０１３０】
ステップ４１は、ステップ３３ａやステップ３５ｂを除く図１２や図１３のフローチャートに示した工程を一つのステップとして表したものとすることが可能である。
次に、ステップ４２は、コンピュータは、対話履歴よりプロファイルした個人情報を蓄積する工程である。この工程は、既に蓄積している個人情報を用いる場合には、省略可能である。
従って、図１４のフローチャートに表した工程を、図１２や図１３の工程に続いて行う場合には、ステップ４１やステップ４２は省略可能である。
【０１３１】
次に、ステップ４３は、コンピュータは、管理センタから個人情報に適したサロゲイト化データベースを抽出する工程である。この工程は、具体的には、個人情報に含まれている又はユーザからコンピュータが聞き出したシーンや単語を包含する一又は複数のサロゲイト化データベースを抽出する工程である。もちろん、このサロゲイト化データベースの中には、予め構築しておいたサロゲイト化データベースのみならず、図１２や図１３中の工程で構築したサロゲイト化データベースも含まれている。
【０１３２】
そして、ステップ４４は、コンピュータは、個人情報を参照して、新規サロゲイト化データベースにまとめる工程である。ここでは、ステップ４３で抽出した一又は複数のサロゲイト化データベースを事例のように扱い、そこから新規サロゲイト化データベースを構築することが行われる。つまり、一又は複数のサロゲイト化データベースを、個人情報中のシーンや観点に従ってデータマイニングし、新規サロゲイト化データベースにまとめることが行われる。そして、この新規サロゲイト化データベースの数は、一つでも、複数でも可能である。しかし、原則は、一つである。
【０１３３】
さらに、ステップ４５は、新規サロゲイト化データベース中の情報をユーザに提供する工程である。これは、ステップ３３ａのように、行われる。
以上、新規サロゲイト化データベースを用いた、個人情報を用いた情報提供方法について説明した。しかし、以上の個人情報を用いた情報提供方法は、新規サロゲイト化データベースを構築しないで、情報をユーザに提供する方法も包含している。
【０１３４】
例えば、一又は複数のサロゲイト化データベースから、個人情報中のシーンや観点等を用いて一又は複数のタップルデータを取り出して、ユーザに提供することをコンピュータは行うことも出来る。この時には、新規サロゲイト化データベースに一々まとめることをしないで、直接にユーザに情報を提供することが行われる。すなわち、図３のステップ２６ａは、新規サロゲイト化データベースの構築を含まないで構築することも可能である。また、図１４のフローチャートからステップ４４を除くことも可能である。
【０１３５】
次に、本発明に係る個人情報を用いた情報提供方法において、対話の履歴から個人情報をプロファイルして個人情報の蓄積がどのように行われるかを実施例に基づき説明する。
図１５は、個人情報を用いた情報提供方法において、コンピュータがユーザとの対話で用いたサロゲイト化データベースを模式的に示している。図１５（ａ）、（ｂ）のサロゲイト化データベースは、共にシーン「Ａ」についての、サロゲイト化データベースである。図１５（ａ）は一のサロゲイト化データベースを、図１５（ｂ）はコンピュータがユーザとの対話に供したタップルデータに×印を付した図１５（ａ）のサロゲイト化データベースを表している。
【０１３６】
コンピュータには、ユーザとの対話後、対話履歴が蓄積されている。そして、その対話履歴の中には、図１５（ｂ）で×印を付したタップルデータが含まれている。それ故、これらのタップルデータが、個人情報をプロファイルするキーワードになっている。つまり、これらのタップルデータから個人情報が抽出される。
例えば、「Ａ」というシーン、「Ｔ２」と「Ｔ３」のタップル、「Ｓ１」、「Ｓ３」や「Ｓ４」という観点、そして「Ａ２１」、「Ａ２３」、「Ａ３４」のタップルデータから個人情報がプロファイルされる。
【０１３７】
このように、「シーン」、「タップル」、「観点」、「タップルデータ」の四つより、個人情報が抽出される。個人情報の抽出は、コンピュータがこれらの中から共通事項や上位概念を抽出することにより行われる。例えば、「旅行」というシーンにおいて、「学生パック」、「パスポート」、「時差」、「親の承諾」というタップルデータが対話履歴に含まれていると、「１０代〜２０代」、「海外旅行」が個人情報として抽出される。
尚、このような個人情報を抽出するために、個人情報抽出データベースを用いる方が良い。これにより、的確に個人情報が抽出される。
【０１３８】
個人情報抽出データベースは、対話履歴中の単語等から類推可能な単語等を収めたデータベースである。個人情報抽出データベースの一例を図１６に示す。この個人情報データベースには、「学生パック」、「パスポート」、「時差」、「親の承諾」等の単語等に対して、類推可能な単語等がそれぞれ示されている。そして、これらを複数の単語に対して照らし合わせることにより、共通事項や上位概念を個人情報として抽出することが可能になる。
【０１３９】
前述した「旅行」というシーンにおいて、「学生パック」、「パスポート」、「時差」、「親の承諾」というタップルデータが対話履歴に含まれている場合を考える。この場合、コンピュータは、これらの単語が個人情報抽出データベースに含まれていることをまず調べる。そして、コンピュータは、これらの単語に付されている単語等を照らし合わせて、共通事項や上位概念を取り出す。ここでは、共通事項を取り出す。この結果、「１０代〜２０代」、「海外旅行」が個人情報として抽出される。
【０１４０】
尚、当該事例の場合、Ｊ旅行会社のホームページから構築したサロゲイト化データベースを用いて、コンピュータはユーザと対話をしている。そして、Ｊ旅行会社より、個人情報抽出用の個人情報抽出データベースが提供されている。このように、個人情報抽出用の個人情報抽出データベースは、情報発信側の企業等により、一般ユーザに向けて発信されるのが好ましい。
【０１４１】
抽出された個人情報は、対話履歴や対話に使用したサロゲイト化データベースよりも、データ量が少ない。そのため、個人情報をユーザ端末であるコンピュータに蓄積しても、コンピュータの処理は迅速に行われる。そして、抽出した個人情報は、その後の対話でユーザから入力されたシーンや観点の一つとして用いられる。
【０１４２】
このように実施例として説明したコンピュータによる個人情報のプロファイルを、再度まとめると次のことである。
まず、蓄積されている対話履歴中からタップルデータ等を取り出す。一方で、個人情報抽出データベースをコンピュータは、コピーする。そして、取り出したタップルデータ等を個人情報抽出データベース中の語に照合する。合致した語に関連した用語から共通事項を取り出す。そして、この共通事項を個人情報とする。
【０１４３】
さらに、個人情報の他の蓄積として、外部から提供されたチェックシートにより蓄積可能である。
チェックシートの具体例を、図１７に示す。コンピュータがユーザと対話をしている対話内容のシーンが「旅行」である。この場合、Ｊ旅行会社のホームページから構築したサロゲイト化データベースをもとに対話が行われている。そして、Ｊ旅行会社のホームページからは、個人情報の蓄積用のチェックシートが提供されている。
【０１４４】
コンピュータ又は管理センタは、Ｊ旅行会社のホームページにアクセスしたときに、このチェックシートをコンピュータや管理センタにコピーする。その結果、チェックシートを用いての、個人情報の蓄積が容易になる。
【０１４５】
Ｊ旅行会社のホームページから構築したサロゲイト化データベースを用いた対話履歴が、コンピュータに蓄積されている。対話履歴からチェックシートの項目に相当する事項を、コンピュータは抽出することを行う。そして、該当する項目にコンピュータはチェックする。チェックしたチェックシートの一例を、図１８に示す。
【０１４６】
尚、このようにチェックした項目は、対話履歴の中の単語と一致又は類似したものとしても良い。または、対話履歴の中の単語等から類推し、抽出した共通事項や上位概念としても良い。この場合の抽出方法は、前記した通りである。
【０１４７】
このチェックした項目が、「シーン」や「観点」のように扱われて、コンピュータに個人情報として蓄積される。尚、この場合のシーンは、「旅行」として扱われる。
【０１４８】
このような対話の履歴から個人情報をプロファイルして個人情報の蓄積する流れを図１９及び図２０に示す。
図１９は、対話の履歴からシーンや観点やタップルデータ等を抽出し、個人情報抽出データベースを用いて個人情報として共通事項や上位概念を蓄積する工程がフローチャートにまとめられている。
また、図２０には、チェックシートを用いて個人情報を蓄積する工程がフローチャートにまとめられている。
【０１４９】
図１９のステップ５１ａは、個人情報抽出データベースをコピーする工程である。次に、ステップ５２ａは、対話履歴を蓄積する工程である。また、ステップ５３ａは、対話履歴から個人情報抽出データベースを用いて個人情報を抽出する工程である。そして、ステップ５４ａは、個人情報としてまとめる工程である。
尚、ステップ５１ａはステップ５３ａを行う前に行われれば、ステップ５２ａと工程の順番が逆になってもよい。
【０１５０】
さらに、図２０のステップ５１ｂは、チェックシートをコピーする工程である。ステップ５２ｂは、対話履歴を蓄積する工程である。ステップ５３ｂは、対話履歴からチェック項目を抽出する工程である。そして、ステップ５４ｂは、チェックシートにまとめ、個人情報として用いる工程である。
尚、ステップ５１ｂはステップ５３ｂを行う前に行われれば、ステップ５２ｂと順番が前後しても良い。
【０１５１】
次に、個人情報を参照して、サロゲイト化データベースから新規サロゲイト化データベースを構築する、又は事例等の情報からサロゲイト化データベースを構築する流れについて図２１を用いて説明する。尚、原則として図２１に示した工程は、コンピュータが行う。
【０１５２】
図２１のフローチャートはステップ６１〜ステップ６４の４つの工程から構成されている。
ステップ６１は、個人情報の内で何をシーンとし、他の何を観点にするのかを選ぶ工程である。次にステップ６２は、マイニングするのに最も適した情報を選ぶ工程である。そして、ステップ６３は、個人情報を参照してマイニングすることで、サロゲイト化データベース等を構築する工程である。また、ステップ６４は、サロゲイト化データベース等を対話に用いられるようにする工程である。
【０１５３】
ステップ６１は、個人情報の内で何をシーンとし、他の何を観点にするのかを選ぶ工程である。これにより、個人情報を参照して、事例等の情報からサロゲイト化データベース等を構築することができるようになる。
【０１５４】
次に、ステップ６２は、マイニングするのに最も適したサロゲイト化データベース及び／又は事例等の情報を選ぶ工程である。具体的には、ステップ６１で選定したシーンに最も関連の深いサロゲイト化データベースを選定することが行われる。もちろん、サロゲイト化データベース以外の他の事例等の情報であっても良い。
【０１５５】
次に、ステップ６３は、個人情報を参照してステップ６３で選定した情報をマイニングすることで、サロゲイト化データベース等の情報を構築する工程である。ステップ６３で選定した情報が事例等であれば、構築されるのはサロゲイト化データベースである。また、選定した情報がサロゲイト化データベースであれば、構築されるのは新規サロゲイト化データベースである。
【０１５６】
そして、ステップ６４は、マイニングして構築されたサロゲイト化データベース又は新規サロゲイト化データベースを対話コントロール部に提供可能にして、対話に用いることができるようにする工程である。
【０１５７】
このように図２１に示した流れを、コンピュータは、個人情報を抽出した後の、ユーザとの対話の中で行う。その結果、小さなサロゲイト化データベース等を用いて迅速なユーザとの対話をコンピュータは可能にする。そして、蓄積されている個人情報を用いて情報の絞込みが行われるので、ユーザは再度の入力単語の入力をする必要が無くなり、気楽にコンピュータとの対話が行える。
【０１５８】
尚、このようにサロゲイト化データベース等を構築しないで個人情報に即した情報提供をコンピュータは行うことができる。
例えば、まず、ステップ６１でシーンと観点を選定し、ステップ６２で一のサロゲイト化データベースを選定する。次に、新たに入力された入力単語から概念辞書を用いて他の観点を選定する。これらの個人情報の観点と新たな他の観点とを含むサロゲイト化データベース中のタップルを選定して、抽出する。そして、このタップルを用いてユーザに、コンピュータは情報を提供することができる。
【０１５９】
以上の方法を組み合わせることにより、本発明を行うことができる。そして、以上の実施例は、本発明を限定するものでは無く、本発明の適用場面に応じて、種々に組み合わせることができる。
【０１６０】
次に、本発明に係る個人情報を用いた情報提供システムについて説明する。本発明に係る個人情報を用いた情報提供システムを、それぞれのシステムや手段に分けて説明する。
まず、サロゲイト化データベースを用いるシステムを、対話の一実施形態を例に図２２に基づいて説明する。
図２２は、サロゲイト化データベースを用いた音声対話を説明するためのブロック図である。
【０１６１】
図２２では、コンピュータ及び／又は管理センタとして、ユーザコンピュータ１を用いている。ユーザコンピュータ１には、キャッシュメモリ２ａと、サロゲイト化データベース２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等のデータベースを保存・蓄積してある記憶装置部２ｂと、対話コントロール部３と、シーン制御部４ａと、動作指示部４ｂと、そして類似リンク部５０と、が含まれていて、且つユーザ１００からの入出力を行うマイク及びスピーカが備わっている。
【０１６２】
対話コントロール部３は、音声認識部３１と、音素メモリ部３２と、音声合成部３６と、発話テンプレート部３７と、対話のコツ部３８と、そして質問処理部３９とからなっている。音声認識部３１は、ユーザ１００から入力された音声を認識し、音素メモリ部３２にある音素と照合する。音素メモリ部３２は、一時的に単語等のデータが保存される領域であり、対話の応答に従って、頻繁に且つ即座に書き換えられる。音声合成部３６は、シーン制御部４ａや動作指示部４ｂで処理した結果を、発話テンプレート部３７に保存されているフォーマットに従い、音に変換して、出力する。
【０１６３】
記憶装置部２ｂには、サロゲイト化データベース２０ａ、２０ｂ、２０ｃと、インデックスファイル２７ａ、２７ｂ、２７ｃと、コツキャッシュ２８ａ、２８ｂ、２８ｃと、そしてシーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃをそれぞれ含んだシーンに基づく単語データベース４２ａ、４２ｂ、４２ｃと、が保存・蓄積されている。シーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃをそれぞれ含んだシーンに基づく単語データベース４２ａ、４２ｂ、４２ｃは、シーン制御部４ａに対して使用される。インデックスファイル２７ａ、２７ｂ、２７ｃと、コツキャッシュ２８ａ、２８ｂ、２８ｃは、動作指示部４ｂに対して使用される。シーン制御部４ａが、シーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃをそれぞれ含んだシーンに基づく単語データベース４２ａ、４２ｂ、４２ｃに単語を照合する時や、動作指示部４ｂがインデックスファイル２７ａ、２７ｂ、２７ｃと、コツキャッシュ２８ａ、２８ｂ、２８ｃに単語を照合する時には、それらのデータベースはキャッシュメモリ２ａにコピーされる。また、サロゲイト化データベース２０ａ、２０ｂ、２０ｃは、質問処理部３９にスキーマを提供したりするために使用される。
【０１６４】
尚、図２２においては、シーンが「食事」、「宿泊」、「レジャーランド」の三つあり、それぞれに対応するサロゲイト化データベース２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、インデックスファイル２７ａ、２７ｂ、２７ｃ、コツキャッシュ２８ａ、２８ｂ、２８ｃ、シーンに基づく単語データベース４２ａ、４２ｂ、４２ｃ、シーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃが保存されている。
【０１６５】
シーン制御部４ａには、シーンの判定をするシーン判定プログラム４１が備わっている。シーン判定プログラム４１は、記憶装置部２ｂにあるシーンに基づく単語データベース４２ａ、４２ｂ、４２ｃや、シーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃに、ユーザ１００が入力した入力単語を照合してシーンを特定する。シーンに基づく単語データベース４２ａ、４２ｂ、４２ｃは、それぞれ記憶装置部２ｂの中にあるサロゲイト化データベース２０ａ、２０ｂ、２０ｃ中の全タップルデータである。この全タップルデータの内、シーンを代表する単語に、その出現頻度数等を付して保存したものがシーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃである。このシーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃは、入力された単語と照合して、高速でシーンを特定するために配列した単語のデータ群のことである。シーン制御部４ａが、シーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃやシーン毎の全タップルデータが納まっているシーンに基づく単語データベース４２ａ、４２ｂ、４２ｃにアクセスすることで対話内容のシーンが特定できる。
【０１６６】
そこで、図２２に示したサロゲイト化データベースを用いた音声対話をカーナビゲーションに適用して具体的に説明する。これにより、各構成要素の機能を示す。尚、この場合、図２２のユーザ１００は車の運転手に、そしてユーザコンピュータ１はカーナビゲーションに相当する。
【０１６７】
ユーザ１００がマイクにより入力された音声は、まず音声認識部３１で認識されて入力文章となる。そして、文章解析及び単語解析が行われる。
入力文章とは、入力された音声、つまり音を、電気的な信号に変換されたものを表している。入力文章は、対話を繋げるために必要不可欠な入力単語に分解される。
【０１６８】
例えば、ユーザ１００がユーザコンピュータ１に「聞きたいことがあるから、起きてくれる。（入力文１）」と、ユーザコンピュータ１に起動をかける。ユーザコンピュータ１はこの音声に反応して、「私を起動してくれてありがとう。私は食事、宿泊施設、そしてレジャーランドの三つのシーンについて話が出来ます。（出力文１）」と、返答する。これは、起動されたときに、ユーザコンピュータ１が対話可能な内容、つまりシーン、をユーザ１００に答えるプログラムが質問処理部３９に記録されているからである。すなわち、ユーザコンピュータ１の中には、食事、宿泊施設、そしてレジャーランドの三つのシーンに関するデータが保存されていて、ユーザ１００は出力文１を受けて、三つの内のどのシーンの対話をするのかを決める必要がある。ユーザコンピュータ１では、出力文1を音声合成部３６から出力すると同時に、食事、宿泊施設、レジャーランドの三つシーン固有のシーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃの単語を一時的にキャッシュメモリ２ａに保存する。
【０１６９】
ユーザ１００は出力文１に対して、「そうだな、食事をしたいな。（入力文２）」と答える。入力文２の中には、「食事」という入力単語がある。これを音素メモリ部３２で認識する。そして、シーン判定プログラム４１は、一時的にキャッシュメモリ２ａに蓄えたシーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃに照合をかける。この場合には、明らかに食事のシーンだけに「食事」の単語があったので、対話内容のシーンが「食事」であることが特定される。これは、対話の範囲が狭まったことを意味していて、本発明の最も重要な工程である。
【０１７０】
しかし、音声メモリ部３２で認識した入力単語が、複数のシーンのシーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃに重複してあったときには、その単語の数にシーン内でのその単語の出現頻度値や重要度計算値を乗じた数が多いシーンが、対話のシーンである可能性が高いことと判断する。ところが、その乗じた数は、相対的な数であるので、絶対的にその数で判断するのには問題がある。そこで、その際にはユーザコンピュータ１は、ユーザ１００にこのシーンで良いのかどうかを聞くか、又は更なるシーン特定のための情報入力を促して、シーンを決定する。
【０１７１】
シーンは、明らかに特定されたと思われるが、念を押して確認するために、質問処理部３９のプログラムに従って、発話テンプレート部３７の次のフォーマットが起動する。発話テンプレート部３７には、シーンが決まったときに、それを聞き返すフォーマットである「〜の話ですね。」が記録されている。「〜」の部分には特定されたシーンが当てはめられて、「食事の話ですね。（出力文２）」とユーザ１００に確認することが出来る。
ユーザ１００は出力文２に対して、「そうだよ。（入力文３）」という入力文３を入力する。
以上の工程を得ることで、シーンが確実に特定され、対話が続けられる。
【０１７２】
次に、特定された「食事」のシーンに対して、どのような話をしたいのかをユーザコンピュータ１はユーザ１００に聞く。「どのカテゴリのものが食べたいですか？」や「どのようなジャンルの料理が食べたいですか？」等の対話のコツ部３８の指示に従って発話テンプレート３７に含まれているフォーマットを起動して、出力文を出力する。これにより、ユーザコンピュータ１は、ユーザ１００に対話を続けていくための情報の入力を促すことが可能になる。
【０１７３】
対話のコツ部３８は、観点をユーザ１００に聞くプログラム群であり、シーンによって異なるプログラム群を形成することも可能である。対話のコツ部３８には、シーンが特定された後に、ユーザ１００に観点の入力を促す仕組みが設けられている。「食事」のシーンが特定されると、「食事」のシーンに関するサロゲイト化データベース２０ａ中のスキーマＡ２５ａが対話のコツ部３８に呼び出される。対話のコツ部３８は、タップルを特定するために、呼び出したスキーマＡ２５ａを使用する。具体的には、「ジャンル」と「食材」の入力を促して、タップルを特定するというプログラムが対話のコツ部３８に組み込まれている。もちろん、どの観点の入力を促しても良いし、全ての観点の入力を促すことも可能である。しかし、対話を滑らかに組み立てるためには、二つ以上五つ程度の観点の入力を促して、対話を進めた方が、対話が双方向で滑らかに、且つ確実に行われているようにユーザ１００に感じさせることが出来る。また、ユーザ１００が入力した入力音声から入力単語を抽出するために、音素メモリ部３２にそれぞれの観点に対するタップルデータが記録される。しかし、音素メモリ部３２に記録されるタップルデータの数が多いと照合に長い時間を要するようになる。そこで、照合時間が３秒以内に収まる量のタップルデータのみが音素メモリ部３２には保存されるようになっている。また、３秒以内に照合できないときには、ユーザ１００に聞き返したり、更なる質問をしたりして対話が途切れないようにするようになっている。
【０１７４】
一方、シーンが特定された後は、キャッシュメモリ２ａ上でコツキャッシュを用いて対話が滑らかに、且つ高速に行われる。これを実現するため、シーンが特定されたと同時又は直後に、記憶装置部２ｂに保存されている特定されたシーン「食事」に固有のコツキャッシュ２８ａをキャッシュメモリ２ａにコピーして記録する（図２２参照）。
【０１７５】
「どのような食材を用いた料理を食べたいですか？（出力文３）」と問われたユーザは、「日本料理が食べたい。」や、「ラーメンが食べたい。」や、「中華が食べたい。」等の返事を入力することが好ましい。しかし、図２２の実施形態においては、ユーザは、「海の近くに来たから、魚介類が食べたいな。（入力文４）」と応答した。
【０１７６】
入力文４を音声認識部３１で文章解析や単語分解を行うと、「海」、「魚介類」という入力単語が抽出される。「海」、「魚介類」の入力単語は、この段階では「音素メモリ部」に蓄えられる。次に、「どのようなジャンルの料理が食べたいですか？（出力文４）」とユーザコンピュータ１は、ユーザ１００に聞く。そこで、ユーザ１００は、「日本料理がいいな。（入力文５）」と答える。入力文５を音声認識部３１は処理して、「日本料理」の入力単語を抽出する。
【０１７７】
対話のコツ部３８が、入力を促した二つの観点はこれにより満たされたので、動作指示部４ｂの検索プログラム部４６にこれらの抽出された入力単語は送られる。検索プログラム部４６は、入力された入力単語「海」、「魚介類」そして「日本料理」とコツキャッシュ２８ａの単語を照合し、照合により合致した一又は複数の単語からさらにシーンの中の話題、具体的にはタップルを特定する作業が行われる。
【０１７８】
しかし、「海」や「魚介類」という入力単語は、コツキャッシュ２８ａのタップルデータに合致しない。そこでユーザコンピュータ１は、類似リンク部５０の中の類義語辞書、同義語辞書、類推検索辞書を用いて、ユーザ１００が意図している単語を探す。これによりコツキャッシュ２８ａの中の「魚」が候補に浮上した。ここで、候補に挙がるタップルデータは、ユーザコンピュータ１による検索で８０％以上の確率でユーザ１００が意図している単語であることが認められたものに限定されている。この確率には、類義語辞書、同義語辞書、類推検索辞書にそれぞれ付されている確率を用いる。ここで導き出した「魚」というタップルデータがユーザ１００の意図したものと合致する可能性は、８０％以上であったが、１００％ではない。
【０１７９】
そこで、質問処理部３９に従って発話テンプレート３７に含まれているフォーマットを起動して、ユーザコンピュータ１はユーザ１００に、「魚の料理が食べたいのですか？（出力文５）」と聞き返す。これに対して、ユーザ１００は、「そうだよ。（入力文６）」と答える。
【０１８０】
この結果、「食材」の観点のタップルデータは「魚」であることが確定した。しかし、「魚」を含むタップルは図１１によると、たくさんある。一方、「日本料理」の入力単語は、コツキャッシュ２８ａ内のタップルデータの「日本料理」と合致した。「日本料理」のタップル番号を見ると、Ｔ１とＴ４の二つである。
【０１８１】
これにより、検索プログラム部４６では、コツキャッシュ２８ａの「魚」と「日本料理」のタップル番号を用いて、「魚」と「日本料理」のタップル番号の集合を求める。つまり、「魚」のタップルデータを含んだタップルのタップル番号と、「日本料理」のタップルデータを含んだタップルのタップル番号とから、両方にあるタップル番号を探す。その結果、Ｔ１のタップルを特定することが出来る。
【０１８２】
特定したタップルのタイトルをユーザコンピュータ１はユーザ１００に答える。これは、スキーマＡ２５ａの内で、「タイトル」の観点に相当するものを出力するように質問処理部３９のプログラムが組まれているからである。「新東京寿司はいかがですか？（出力文６）」とユーザコンピュータ１は尋ねる。しかし、ユーザ１００は、車を運転しているところなので、「駐車場は、あるの？（入力文７）」とユーザコンピュータ１に聞く。
【０１８３】
入力文７は、音声認識部３１で処理されて、「駐車場」という入力単語が抽出される。対話のコツ部３８のスキーマＡ２５ａに含まれる観点に当てはまるものがあるかどうかが、音素メモリ部３２で照合される。音素メモリ部３２は、当てはまる単語が無いので、対話のコツ部３８は他のスキーマ、具体的にはスキーマＢ２５ｂやスキーマＣ２５ｃをサロゲイト化データベース２０ａから呼び出す。その結果、音素メモリ部３２はスキーマＢ２５ｂの中に「駐車場」の観点を見つけることが出来る。検索プログラム部４６では、「駐車場」の観点のタップルデータをサロゲイト化データベース２０ａに読みに行く。その結果、Ｔ１のタップルの駐車場の観点には、「無し」というタップルデータが入っていることが分かる。それ故、発話テンプレート部３７を使って音声合成部３６から「駐車場は無いです。（出力文７）」を出力する。
【０１８４】
ユーザ１００は、そこで「中華料理でも良いよ。（入力文８）」と答える。この入力文８を受けて、対話のコツ部３８は、先に入力された「日本料理」に代えて、「中華料理」を、「ジャンル」の観点に入れる。これを受けて検索プログラム部２９は、「日本料理」を消去して、「魚」、「駐車場」、「中華料理」で検索をコツキャッシュ２７ａにかける。その結果、Ｔ２のタップルが条件に合致したので、ユーザコンピュータ１は「四川創作亭はいかがですか？（出力文８）」とユーザ１００に尋ねる。ユーザ１００は、「そこで良いよ。（入力文９）」と答える。これにより、シーンが「食事」で、タップルが「四川創作亭」と決まった。ここまでが、タップルを決める工程で、コツキャッシュ２８ａを用いて対話を行う工程になる。
【０１８５】
ところで、以上の工程で特定されたタップルが一つではなく、複数あるときには、さらに対話の内容を絞る条件をユーザ１００に入力する様に促すことにつながり、対話のコツ部３８が起動する。対話のコツ部３８では、一回でタップルが特定できなかったときに、さらに未だ特定していない「観点」の入力を促すプログラムが準備されている。そこで、ユーザコンピュータ１は、「どのカテゴリの料理が良いですか？例えば、中華料理には、四川料理、広東料理、上海料理、北京料理があります。また、日本料理には、天ぷら、寿司、鍋料理等があります。どれが宜しいですか？」と言うような質問をユーザ１００に行う。このようにして、タップルを特定する要素を多くして、ユーザ１００が希望するタップルを検索することが可能になる。
【０１８６】
タップルが決まると、スキーマと、そして特定したタップルＴ２のデータが、対話のコツ部３８に呼び出されて、何時でもユーザコンピュータ１はＴ２のタップルの内容をユーザ１００に答える準備を整える。
【０１８７】
次に、特定したＴ２のタップルを用いて対話を進めていく。ユーザコンピュータ１が、四川創作亭に行きますか？（出力文９）」と尋ねる。ユーザ１００は、「四川創作亭に行こう。ところで、何がおいしいの？（入力文１０）」とユーザコンピュータ１に尋ねる。入力文１０を受けて、ユーザコンピュータ１は、Ｔ２のタップルから関連事項である「エビチリがお勧めです。（出力文１０）」と答える。「写真があれば、見たいな。（入力文１１）」と入力する。これを受けて、ユーザコンピュータ１は、「写真を表示します。車を止めてから見て下さい。（出力文１１）」と、ユーザに答える。このようにして、ユーザ１００とユーザコンピュータ１の対話は、行われる。
尚、対話途中で、シーンが変わったときには、シーン制御部４ａや検索プログラム部４６を用いて、再度シーンやタップルを特定して滑らかに、且つ高速で対話処理を行うことが出来る。
【０１８８】
次に、インターネット等の通信手段を介した知識獲得を可能にする情報収集共有処理部について説明する。
図２３は、インターネット等の通信手段を介した知識獲得を表したブロック図である。
図２３において、左側半分のユーザコンピュータ１及びユーザ１００の関係は、図２２を用いて説明した一の実施形態と同じである。インターネット等の通信手段を介した知識獲得では、情報収集共有処理部６が必要である。図２３では、情報収集共有処理部６は、ユーザコンピュータ１と通信回線を介して繋がっている中央管理センタにある。情報収集共有処理部６は、ユーザコンピュータ１の内部に有するように構成しても良い。
【０１８９】
情報収集共有処理部６は、単語・分解処理部６１と、単語まとめ部６２と、ＵＲＬ検索処理部６３と、ＵＲＬ知識体６４と、インターネット知識獲得部６５と、Ｗｅｂロボット６６と、ダイナミックまとめ部６７と、頻度プログラム部６８、そして図示しない複数の概念辞書とにより構成されている。
また、ユーザコンピュータ１の対話コントロール部３等と結びつき情報収集共有処理部６は、起動している。もちろん情報収集共有処理部６に必要な機能のみを組み込んで、独立した端末として起動させることも可能である。
【０１９０】
単語分解・処理部６１は、ユーザ１００が入力した入力文章を文章解析及び単語解析を行い、意味のある単語を抽出する役目を担っている。しかし、図２３においては、ユーザ１００と情報収集共有処理部６とは、ユーザコンピュータ１を介して繋がっているので、単語分解・処理部６１は起動していない。つまり、ユーザコンピュータ１の対話コントロール部３で、単語分解・処理部６１の仕事が成されているので、あえて単語分解・処理部６１で入力文章の解析を行う必要が無い。それ故、図２３においては、ユーザコンピュータ１から入ってきた単語等のデータは、単語まとめ部６２に伝わる。
【０１９１】
単語まとめ部６２は、入力された入力単語を基に集めてくる情報を、どのような観点に従って分類しようか、つまり、どのようなスキーマに従って分類をするかを決定する役割を担っている。単語まとめ部６２には、既存スキーマ６２ａと、新規スキーマ６２ｂとが蓄えられるメモリを有している。既存スキーマ６２ａは、観点が入力されないときに、入力された入力単語を基に集めてくる情報を整理するための観点「５Ｗ１Ｈ」が入っている。「５Ｗ１Ｈ」とは、Ｗｈｏ（だれが）・Ｗｈｅｎ（いつ）・Ｗｈｅｒｅ（どこで）・Ｗｈａｔ（なにを）・Ｗｈｙ（なぜ）・Ｈｏｗ（どうした）のことである。一方、新規スキーマ６２ｂとは、ユーザ１００の意向の基に作成されるスキーマのことである。例えば、図６におけるスキーマＡ２５ａを用いて、入力された入力単語を基に集めてくる情報を分類したいのであれば、ユーザ１００が、ユーザコンピュータ１を介して新規スキーマ６２ｂをスキーマＡ２５ａとする指示を入力する。また、全く別の観点に基づきその情報を分類したいのであれば、ユーザ１００が単語まとめ部６２に、その都度新規スキーマ６２ｂを作成することが出来る。つまり、ユーザ１００が複数の入力単語を入力し、これらの入力単語がどの観点に属するのかを概念辞書を用いて特定して、特定された観点に基づいて新規スキーマ６２ｂが形成される。
【０１９２】
尚、本発明では、新規スキーマとして、蓄積されている個人情報をシーンや観点として用いることができる。具体的には、個人情報中で上位概念になりうるものをシーンとし、他を観点として、一の新規スキーマが形成される。
【０１９３】
ＵＲＬ検索処理部６３は、ＵＲＬ知識体６４と密接に繋がっていて、入力された入力単語を基に情報を集めるに当たって、どのＵＲＬを用いて、どのホームページにアクセスするのかを決定する。ＵＲＬ知識体６４は、予め作成しておくデータベースであって、あるシーン固有の一つの事例を指し示すホームページのＵＲＬと、そのホームページ内の単語等の複数のデータとを組にして、膨大なシーンに対するデータベースを保存している。ＵＲＬ検索処理部６３は、入力された単語をＵＲＬ知識体６４のデータベースに当てはめて、合致単語数の多いＵＲＬを一つ決定する。
【０１９４】
インターネット知識獲得部６５は、ＵＲＬ検索処理部６３で決定したＵＲＬを基に、情報を探す。そして、Ｗｅｂロボット６６は、ＵＲＬ検索処理部６３で決定したＵＲＬを基にＵＲＬデータ６５ａを取り込み、そのＵＲＬデータ６５ａの中にあるリンクされたＵＲＬ６５ｂを取り出し、それらでまたＵＲＬ６５ｂのデータを取り込む機構を備えている。それ故、Ｗｅｂロボット６６は、自立型のロボットであり、ユーザの意志に従って動くものではない。つまり、情報収集共有処理部６がユーザ１００によりアクセスされていない時に、Ｗｅｂロボット６６はＵＲＬ知識体６４を拡張する作業を行っている。
【０１９５】
ダイナミックまとめ部６７は、インターネットを介して収集した情報を、単語まとめ部６２で決定したスキーマを基に分類してタップルを一つ作成する。つまり、単語まとめ部６２で決定したスキーマに対して、一つの事例に関する一のタップルを作成する。作成した一組のスキーマとタップルは、ユーザコンピュータ１に伝達され、ユーザ１００に伝えられる。
【０１９６】
頻度プログラム部６８は、勘違いプログラムを有している。図２３において図示していない勘違いプログラムは、一定回数以上、ユーザ１００から情報収集共有処理部６に同一の事例、または同一のシーンに関する情報を収集するようにアクセスがあったときに、起動するように設定されている。例えば、「同一シーンに対して一週間で５回以上アクセスがあったとき」のような設定がされている。勘違いプログラムは、シーン固有の概念辞書を用いて、シーン固有のサロゲイト化データベースを新規に作成する。このサロゲイト化データベースの構築は、人間の意志に関係なく行われる。そのため、作成した時点で、ユーザ１００に新規に構築したサロゲイト化データベース２０ｄをユーザコンピュータ１の記憶装置部２ｂに記録するか否かを質問する。この質問により始まるユーザ１００との対話の中で、ユーザ１００は新規に構築したサロゲイト化データベース２０ｄを修正することも可能である。スキーマを修正して、再構築することも出来る。こうして、ユーザコンピュータ１等は、ユーザ１００の意向に沿って構築した新規のサロゲイト化データベース２０ｄを構築し、ユーザコンピュータ１の記憶装置部２ｂにサロゲイト化データベース２０ｄを保存することが出来る。もちろん、ユーザコンピュータ１等が構築したサロゲイト化データベース２０ｄが不要の時には、ユーザ１００はその旨をユーザコンピュータ１等に伝えて削除することも出来る。
【０１９７】
記憶装置部２ｂにサロゲイト化データベース２０ｄが保存されると、記憶装置部２ｂの中で、ユーザコンピュータ１はサロゲイト化データベース２０ｄに基づくインデックスファイルとコツキャッシュを作成する。このインデックスファイルは、サロゲイト化データベース内のタップルデータを集めたものであるので自動的に作成される。しかし、コツキャッシュはタップルデータに使用頻度が付されるため、ユーザコンピュータ１が勝手に構築するのは不可能である。そのため、ユーザコンピュータ１は、ユーザ１００に聞きながらコツキャッシュに入れるタップルデータを聞く。例えば、「観点「何々」に関するタップルデータをコツキャッシュに入れますか？」等と質問をして、ユーザ１００に入力を促すことでコツキャッシュにタップルデータを入れることも可能である。この時には、使用頻度は、全て最も高い値、例えば１００％にしておくように設定したほうが良い。これは、使用するたびに、使用頻度が変わり、望みのコツキャッシュが形成されるためである。
【０１９８】
一方、サロゲイト化データベース２０ｄに基づくコツキャッシュには、当初は何のデータを入れておかなくても良い。つまり、空のままでも良い。これは、使用されるごとにインデックスファイルからコツキャッシュにタップルデータがコピーされて、コツキャッシュが成長していくので、コツキャッシュが自己成長型である特性を利用することにつながる。
【０１９９】
次に、対話履歴をマイニングして、個人情報を抽出するシステムの一実施形態を説明する。
図２４に、個人情報を抽出するシステムの一実施形態を説明するためのブロック図を示す。尚、このシステムは、原則としてコンピュータに備わっていて、管理センタには無い。
【０２００】
図２４の個人情報を抽出するシステムは、個人情報取出部７により統括されている。そして、個人情報取出部７は、図２５に示す構成をしている。個人情報取出部７は、抽出資料収集部７ａと、対話履歴蓄積部７ｂと、個人情報抽出部７ｃと、そして個人情報まとめ部７ｄと、を含んで構成されている。
【０２０１】
個人情報取出部７は、個人情報抽出データベースのコンピュータへのコピー、対話履歴の蓄積、対話履歴からユーザの個人情報を抽出、記録蓄積する機能を有している。詳しくは、個人情報抽出データベースをコンピュータへコピーする機能は、抽出資料収集部７ａが担っている。また、対話履歴の蓄積機能は、対話履歴蓄積部７ｂが担っている。そして、対話履歴からユーザの個人情報を抽出する機能は、個人情報抽出部７ｃが担っている。さらに、個人情報を記録蓄積する機能は、個人情報まとめ部７ｄが担っている。
【０２０２】
図２４及び図２５に基づき、個人情報の抽出のシステムを説明する。
図２４では、記憶装置部２ｂに、対話履歴蓄積部７ｂにより蓄積された対話履歴７１がある。対話履歴は、個人情報取出部７により処理された後、消去されるので、原則として記憶装置部２ｂには一つの対話履歴が蓄積されている。
【０２０３】
ユーザとコンピュータとの対話の間又は後、個人情報取出部７の対話履歴蓄積部７ｂは、それまでの対話履歴を記憶装置部２ｂに蓄積する。そして、この蓄積した対話履歴を、個人情報取出部７は指定して、個人情報を抽出する。この抽出は、個人情報抽出部７ｃが行う。
【０２０４】
一方、個人情報抽出部７ｃが、個人情報を抽出することを行う前までに、抽出資料収集部７ａは、個人情報抽出データベースをコンピュータにコピーする。個人情報抽出データベースが、電気通信回線を通じて収集可能なホームページにあるときには、それを電気通信回線を通じてコピーする。または、すでに管理センタに個人情報抽出データベースが存する場合には、管理センタからコピーする。
【０２０５】
図２４では、一つの個人情報抽出データベース７２がある。個人情報抽出データベース７２は、コンピュータがユーザとの対話で使ったサロゲイト化データベースに対応している。そして、このサロゲイト化データベースと対応した個人除法抽出データベース７２を選び、コピーすることを抽出資料収集部７ａが行う。
【０２０６】
個人情報抽出部７ｃは、キャッシュメモリ２ａに対話履歴７１と個人情報抽出データベース７２をコピーし、個人情報抽出の演算をする。まず、対話履歴７１からタップルデータや観点や、シーン等を抽出する。次に、これらを個人情報抽出データベース７２の単語等に照合する。そして、共通事項や上位概念等を拾い上げて、個人情報として取り出す。
【０２０７】
次に、個人情報まとめ部７ｄは、個人情報抽出部７ｃが取り出した個人情報を記録蓄積する。図２４では、取り出した個人情報７３ｂを、記憶装置部２ｂに記録蓄積している。尚、個人情報７３ａは、個人情報７３ｂを取り出す前に取り出した個人情報である。このように一度に複数の個人情報を、コンピュータは有することができる。もちろん以前に取り出した個人情報を消去して、一つとしても良い。さらに、個人情報を他のデータベースを記録しておく記憶装置部２ｂに一緒に記録しているが、他の記憶装置を用いて別途記録しても良い。
【０２０８】
さらに、対話履歴をマイニングして、個人情報を抽出するシステムの他の一実施形態を説明する。
個人情報を抽出するシステムの他の一実施形態は、チェックシートを使った個人情報の抽出方法であり、図２４及び図２５を用いて説明する。
【０２０９】
図２４では、記憶装置部２ｂに、対話履歴蓄積部７ｂにより蓄積された対話履歴７１がある。ユーザとコンピュータとの対話の間又は後、個人情報取出部７の対話履歴蓄積部７ｂは、それまでの対話履歴を記憶装置部２ｂに蓄積する。そして、この蓄積した対話履歴を、個人情報取出部７は指定して、個人情報を抽出する。この抽出は、個人情報抽出部７ｃが行う。
【０２１０】
一方、個人情報抽出部７ｃが、個人情報を抽出することを行う前までに、抽出資料収集部７ａは、チェックシートをコンピュータにコピーする。チェックシートが、電気通信回線を通じて収集可能なホームページにあるときには、それを電気通信回線を通じてコピーする。または、すでに管理センタにチェックシートが存する場合には、管理センタからコピーする。
【０２１１】
図２４では、一つのチェックシート７２がある。チェックシート７２は、コンピュータがユーザとの対話で使ったサロゲイト化データベースに対応している。つまり、サロゲイト化データベースの基になった事例を含むサイトに、これらの情報に適したチェックシートがある。そして、このサロゲイト化データベースと対応したチェックシート７２を選び、コピーすることを抽出資料収集部７ａが行う。
【０２１２】
個人情報抽出部７ｃは、キャッシュメモリ２ａに対話履歴７１と個人情報抽出データベース７２をコピーし、個人情報抽出の演算をする。まず、対話履歴７１からタップルデータや観点や、シーン等を抽出する。次に、チェックシート中のチェック項目に合致するか否か、照合する。そして、合致する単語等に個人情報として印を付す。
【０２１３】
次に、個人情報まとめ部７ｄは、個人情報抽出部７ｃがチェックしたチェック項目を記録蓄積する。図２４では、取り出した個人情報７３ｂを、記憶装置部２ｂに記録蓄積している。尚、個人情報７３ａは、個人情報７３ｂを取り出す前に取り出した個人情報である。このように一度に複数の個人情報を、コンピュータは有することができる。もちろん以前に取り出した個人情報を消去して、一つとしても良い。さらに、個人情報を他のデータベースを記録しておく記憶装置部２ｂに一緒に記録しているが、他の記憶装置を用いて別途記録しても良い。
【０２１４】
以上に二通りの対話履歴をマイニングして、個人情報を抽出するシステムを例示した。しかし、これら二通りの対話履歴をマイニングして、個人情報を抽出するシステムを、互いに組み合わせて一のシステムとすることもできる。そして、これらは、これら以外の個人情報を抽出するシステムを排除するものではない。
【０２１５】
次に、個人情報を参照して、サロゲイト化データベースをから新規サロゲイト化データベースを構築する、又は事例等の情報からサロゲイト化データベースを構築する個人情報マイニング部について説明する。
この個人情報マイニング部は、原則としてコンピュータに備わっていて、管理センタには無い。すなわち、個人情報が蓄積されるコンピュータにのみあるのが原則である。
【０２１６】
個人情報マイニング部８を説明するために図２６を用いる。
まず、個人情報マイニング部８と、データマイニング部２３との違いを説明する。
個人情報マイニング部８は、データマイニング部２３と同様の機能を備えている。しかし、既に述べたように、データマイニング部２３は、概念辞書２２を用いて、事例２１等からサロゲイト化データベースを構築する。それに対して、個人情報マイニング部８は、個人情報を参照して、事例からサロゲイト化データベースを構築する。加えてサロゲイト化データベースから新規サロゲイト化データベースを構築することも行う。
【０２１７】
個人情報マイニング部８は、個人情報選定部８ａと、マイニング対象選定部８ｂと、マイニング部８ｃ、そして送信部８ｄにより構成されている（図２７参照）。
個人情報選定部８ａは、個人情報の内で何をシーンとし、他の何を観点にするのかを選ぶ。次に、マイニング対象選定部８ｂは、マイニングするのに最も適したサロゲイト化データベース及び／又は事例等の情報を選ぶ。次に、マイニング部８ｃは、個人情報を参照してマイニングする。そして、送信部８ｄは、マイニングして構築されたサロゲイト化データベース又は新規サロゲイト化データベースを対話コントロール部３に提供可能にする。
【０２１８】
図２６では、既にコンピュータは個人情報７３ｃを抽出して記録蓄積している。そして個人情報７３ｃは、「食事」、「ジャンル」、「営業時間」、「予約」である。これは、ユーザがコンピュータに対して、食事に行く店を聞くときに、いつもこれらに関する情報の提供を求めるからである。
【０２１９】
今、コンピュータは、次のユーザとの対話中に、ユーザから食事に行く店の情報を求められている。そこで、既に蓄積している個人情報７３ｃを用いて、ユーザにコンピュータが情報の提供を行いやすいようにする。すなわち、個人情報マイニング部８は、情報量が少なく、情報の検索が迅速に行えるサロゲイト化データベースを構築する。図２６では、個人情報マイニング８がマイニングする情報として、既に具体例として用いたサロゲイト化データベース２０ａを用いている。そのため、個人情報マイニング部８がサロゲイト化データベース２０ａマイニングして得られるのは、新規サロゲイト化データベース２０ｅである。
【０２２０】
個人情報７３ｃは、「食事」、「ジャンル」、「営業時間」、「予約」であるが、これらの内で何をシーンとし、他の何を観点にするのかを個人情報マイニング部８の個人情報選定部８ａはまず選ぶ。シーンとして、上位概念にあたるものを選ぶ。ここでは、食事のシーンに関する対話履歴から、個人情報７３ｃを抽出しているので、シーンは「食事」である。そして、「食事」以外の個人情報を観点とする。
【０２２１】
次に、個人情報マイニング部８のマイニング対象選定部８ｂは、最も適したサロゲイト化データベース及び／又は事例等の情報を選ぶ。コンピュータに無ければ、管理センタにとりに行く等を行う。ここでは、個人情報７３ｃを抽出した対話が、「食事」のシーンに関するサロゲイト化データベース２０ａを用いて行われていたので、これを選ぶ。
【０２２２】
そして、個人情報マイニング部８のマイニング部８ｃは、サロゲイト化データベース２０ａを、個人情報７３ｃを参照してマイニングする。その結果、個人情報マイニング部８は、新規サロゲイト化データベース２０ｅを構築する。図６に示したサロゲイト化データベース２０ａから「ジャンル」、「営業時間」、「予約」の観点のカラムを抽出することにより、新規サロゲイト化データベース２０ｅは構築される。尚、「タイトル」及び「ＵＲＬ」の観点は、サロゲイト化データベース２０ａで不可欠の観点であるので、新規サロゲイト化データベース２０ｅの構築においても含まれている。
【０２２３】
そして、個人情報マイニング部８の送信部８ｄは、マイニングして構築されたサロゲイト化データベース又は新規サロゲイト化データベースを対話コントロール部３に提供可能にする。ここで、送信部８ｄは、コンピュータの記憶蓄積部２ｂにこれらを記録することができる。
【０２２４】
以上説明した本発明に係る個人情報を用いた情報提供方法及び情報提供システムを、より具体的に以下に図を用いて説明する。尚、既に説明した事項を同様に用いるときには、同じ符号を用いる。但し、図２８中には、本発明に係る個人情報を用いた情報提供方法及び情報提供システムを説明するための全てを記載していない。
【０２２５】
図２８は本発明の全体の概略を説明するためのブロック図である。そして、電気通信回線４５０を介して種々の情報を利用可能な管理センタ４００と、電気通信回線３５０を介して管理センタ４００にアクセス可能なコンピュータ３００と、により構成されていて、コンピュータ３００はユーザ２００と音声対話可能になっている。そして、コンピュータ３００及び管理センタ４００は、図２８では図示していない手段も含めて、今までに説明してきた手段をそれぞれ備えている。
【０２２６】
管理センタ４００は、複数の企業の共同体であるＺグループの全ての情報を管理する管理センタである。それ故、管理センタ１１０は、Ｚグループの企業、Ｚ電気会社、Ｚ自動車会社、Ｚ重工株式会社、Ｚ金融会社、Ｚ保険会社、Ｚ運輸会社、Ｚ航空会社、Ｚ旅行会社等のそれぞれのデータベースを電気通信回線を解して利用可能になっていて、それらを管理している。そのため、常に管理センタ４００の記憶装置部２ｂには、それぞれの会社の事例や、それらの事例を知識化したサロゲイト化データベースや、個人情報抽出データベースや、チェックシート等の種々の情報が蓄積されている。そして、これらの情報は、コンピュータ３００により利用可能になっている。
【０２２７】
コンピュータ３００は、マイク３００ａ及びスピーカ３００ｂを有していて、ユーザ２００と音声対話を行う。
ユーザ２００は、近々、休暇を取り、家族で米国に旅行しようかと考えている。そこで、ユーザ２００は、飛行機の空席情報等を聞きたいと考えている。
【０２２８】
ユーザ２００は、コンピュータ３００に「聞きたいことがあるんだ？」と、まず起動メッセージを入力する。これにより、コンピュータ３００は起動し、ユーザ２００との対話の準備をする。そこで、コンピュータ３００は、「どうかしましたか？」とユーザ２００に聞き返して、音声対話が始まる。
【０２２９】
ユーザ２００は、コンピュータ３００に「１ヶ月ぐらい後の、米国シアトル行きの飛行機は、まだ予約できそうかな？」と質問する。そこで、コンピュータ３００は、「１ヶ月ぐらい後」、「米国」、「シアトル」、「行き」、「飛行機」、「予約」の語を抽出して、対話内容のシーンが「旅行」であると特定する。尚、このシーンの特定は、シーン制御部４ａが行う。そして、コンピュータ３００は、「旅行」のシーンに関するサロゲイト化データベースをユーザ２００との対話に利用可能にする。コンピュータ３００にあればそれをそのまま使い、管理センタ４００にあればそれをコンピュータにコピーして利用可能にする。
【０２３０】
そして、コンピュータは、一のタップルを特定して、タップル内のタップルデータをユーザに提供する。例えば、「米国」や「シアトル」は、「行先」という観点に属している。また、「飛行機」は「交通手段」という観点に属している。そして、「予約」は「空き」という観点に属している。さらに、「１ヶ月ぐらい後」は、「時期・期間」という観点に属している。
【０２３１】
コンピュータ３００の動作指示部４ｂは、これらの語を用いて一のタップルを特定する。そして、そのタップルにおいて、「空き」という観点に対するタップルデータが「空きあり」となっている。そこで、コンピュータ３００は、「飛行機は、まだ空きがあります。」と答える。これにより、ユーザ２００は、飛行機の予約が、まだ可能であることを知ることができる。
【０２３２】
次に、ユーザ２００には、生後１年半位の赤ん坊がいるので、「その航空会社には、離乳食があるかな？」とユーザ２００はコンピュータ３００に聞く。そのため、コンピュータ３００は、その飛行機のタップルの内、「食事」の観点より、「離乳食」というタップルデータがあるか否かを調べる。その結果、コンピュータ３００は、「離乳食」があることを知る。そして、ユーザ２００に「離乳食はあります。」と答える。
【０２３３】
さらにユーザ２００は、「子供も、大人と同じ料金かな？」とコンピュータ３００に聞く。そして、コンピュータ３００は、タップル内を調べて、「半額料金」というタップルデータを抽出する。そして、コンピュータ３００は、「半額料金です。」とユーザ２００に答える。
【０２３４】
そして「分かった。有難う。」、「また今度話そう。」と待機命令であるメッセージをユーザ２００が入力したので、コンピュータ３００は待機状態になる。
【０２３５】
ユーザ２００は以上のコンピュータ３００によりもたらされた情報により、１ヵ月後のシアトル行きの飛行機には、まだ空席があり、赤ん坊も問題なく乗れることを知ることができる。つまり、このように気軽にコンピュータ３００に質問することにより、ユーザ２００は自ら動いて調べなくても、旅行に必要な交通手段に関する情報を入手することが出来るようになる。
【０２３６】
以上で対話が終わったので、コンピュータ３００の個人情報取出部７の対話履歴蓄積部７ｂは、以上の対話を対話履歴３７１として、コンピュータ３００の記憶装置部２ｂに蓄積される。
【０２３７】
一方、以上の対話でコンピュータ３００は、「旅行」のシーンに関するサロゲイト化データベースを用いている。そこで、コンピュータ３００の個人情報取出部７の抽出資料収集部７ａは、「旅行」のシーンに関する個人情報の抽出のための資料を管理センタ４００に収集にいく。
【０２３８】
管理センタ４００は、Ｚ旅行会社のデータベース４５１を、電気通信回線４５０を介して利用可能にしている。そして、電気通信回線４５０を介して、管理センタ４００は、データベース４５１から個人情報抽出のための資料を収集している。その資料とは、個人情報抽出データベース３７２であり、管理センタ４００の記憶装置部２ｂに蓄積されている。
【０２３９】
コンピュータ３００の個人情報取出部７の抽出資料収集部７ａは、「旅行」のシーンに関する個人情報抽出データベース３７２を電気通信回線３５０を介して収集する。そして、コンピュータ３００の記憶装置部２ｂにコピーする。
【０２４０】
次に、個人情報取出部７の個人情報抽出部７ｃは、対話履歴３７１より個人情報抽出データベース３７２を用いて、個人情報を抽出する。
対話履歴３７１の中には、タップルデータである「米国」、「シアトル」、「飛行機」、「予約」、「離乳食」、「半額料金」がある。これらの単語を個人情報抽出データベース３７２に照らし合わせる。個人情報抽出データベース３７２の一部を図２９に示す。
【０２４１】
個人情報取出部７の個人情報抽出部７ｃは、「海外旅行」、「家族旅行」、「子供」、「３才以下」、「家族」という情報を個人情報として抽出する。
このうち「海外旅行」や「家族旅行」は、２つ以上あるので共通事項として抽出される。「３才以下」は、「１０才以下」と「３才以下」の共通事項として抽出される。さらに、「家族」は、「家族」と「家族旅行」の上位概念として抽出される。また、「子供」は、「赤ん坊」、「乳児」、「子供」の上位概念として抽出される。
【０２４２】
そして、個人情報取出部７の個人情報まとめ部７ｄは、個人情報抽出部７ｃにより抽出された情報をコンピュータ３００の記憶装置部２ｂに個人情報３７３として記録蓄積する。これにより、コンピュータ３００は、ユーザ２００との次の対話で、個人情報３７３を用いた情報の検索・提供が可能になる。
【０２４３】
一方、個人情報３７３の記録蓄積から１週間後、Ｚ自動車会社は乗車中の子供の安全を的確に図れるチャイルドシートを販売開始した。そして、このチャイルドシートを含めた情報をＺ自動車会社のデータベース４５２に公開した。そして、管理センタ４００は、電気通信回線４５０を介して、新規に公開されたチャイルドシートを含めた情報をデータベース４５２から収集し、管理センタ４００の記憶装置部２ｂに蓄積した。
【０２４４】
管理センタ４００のデータマイニング部２３は、チャイルドシートを含めた情報を、シーン及び観点により利用できるように、サロゲイト化データベースにまとめる。そして、この構築したサロゲイト化データベースを管理センタ４００の記憶装置部２ｂに蓄積する。
【０２４５】
コンピュータ３００は、情報収集共有処理部６を有している。情報収集共有処理部６は、定期的に自動で管理センタ４００に新規情報があるかを検索及び抽出に行く。情報収集共有処理部６は、管理センタ４００に検索にいき、チャイルドシートを含めた情報のサロゲイト化データベースを見つける。そして、情報収集共有処理部６は、このサロゲイト化データベースをコンピュータ３００にコピーする。
【０２４６】
コンピュータ３００の情報収集共有処理部６は、このサロゲイト化データベース中に個人情報３７３に対応するタップルデータが含まれていないかどうかを調べる。チャイルドシートは、「家族」という大きな観点の中の「子供」という小さな観点の中に含まれている。
【０２４７】
それ故、コンピュータ３００は、個人情報を用いて、「チャイルドシート」というタップルデータを抽出し、ユーザ２００に提供する。
まず、コンピュータ３００は、ユーザ２００に提供する情報がある旨を伝える。具体的には、スピーカ３００ｂから提供する情報がある旨の音楽を流す。これは対話コントロール部３により、自発的に行なわれる。そして、ユーザ２００が近くにいた場合には、ユーザ２００がコンピュータ３００に起動を呼びかけることにより、次の対話が始まる。
【０２４８】
ユーザ２００からの起動メッセージの入力により、コンピュータ２００は起動する。そして、「チャイルドシートに関する情報が新しく公開されています。」とコンピュータ３００は、ユーザ２００に対して、話しかける。「チャイルドシートは、家でも使えるやつか教えてくれる？」とユーザ２００は、コンピュータ３００に入力する。
【０２４９】
そこで、コンピュータ３００の対話コントロール部３は、この入力文が何を意図しているのかを、類似リンク部５０を利用して調べる。そして、調べた結果である、「子供の年齢に適したチャイルドシートか否か、という意味ですか？」をユーザ２００に聞き返す。ユーザ２００は、「そうだよ。」と答える。そこで、コンピュータ３００の個人情報マイニング部８が起動する。
【０２５０】
個人情報選定部８ａは、個人情報３７３から当該質問に適した観点等が含まれているか調べて、選定する。そこで、「３才以下」の語と質問から「適用年齢」という観点を抽出する。
【０２５１】
次に、マイニング対象選定部８ｂは、既に対象が決まっているので、何もしないで、マイニング部８ｃにつなげる。マイニング部８ｃは、公開されチャイルドシートの情報を含むサロゲイト化データベースから「適用年齢」の観点に基づき、新規サロゲイト化データベースを構築する。そして、送信部８ｄは、構築した新規サロゲイト化データベースを対話コントロール部３に提供する。
【０２５２】
ところで、個人情報３７３には、「３才以下」という個人情報が含まれている。そこで、この個人情報とタップルデータを対応させて、コンピュータ３００の対話コントロール部３は、「３才以下に適したチャイルドシートではありません。」と答える。この答えを受けて、ユーザ２００は、「分かった。有難う。」、「また今度話そう。」と待機命令であるメッセージを入力したので、コンピュータ３００は待機状態になる。
【０２５３】
このようにして、既に蓄積されている個人情報３７３を用いて、ユーザ２００にコンピュータ３００は情報を提供することが出来るようになる。そして、コンピュータ３００は、進んでユーザ２００に情報を提供することが出来るようになる。
また、以上のように個人情報３７３は、コンピュータ３００から外部に出て行かないので、個人情報３７３が第三者の手に渡ることが無くなる。
【図面の簡単な説明】
【０２５４】
【図１】本発明に係る個人情報を用いた情報提供方法において、一実施例を説明するためのフローチャートである。
【図２】本発明に係る個人情報を用いた情報提供方法において、他の一実施例を説明するためのフローチャートである。
【図３】本発明に係る個人情報を用いた情報提供方法において、他の一実施例を説明するためのフローチャートである。
【図４】本発明に係る個人情報を用いた情報提供方法において、他の一実施例を説明するためのフローチャートである。
【図５】サロゲイト化データベースの構築方法を説明するためのブロック図である。
【図６】サロゲイト化データベースの一例である。
【図７】一のサロゲイト化データベースから、一の新規サロゲイト化データベースの構築を説明するための概念図である。
【図８】一のサロゲイト化データベースから、複数の新規サロゲイト化データベースの構築を説明するための概念図である。
【図９】複数のサロゲイト化データベースから、一の新規サロゲイト化データベースの構築を説明するための概念図である。
【図１０】複数のサロゲイト化データベースから、複数の新規サロゲイト化データベースの構築を説明するための概念図である。
【図１１】コツキャッシュの一例である。
【図１２】本発明に係る個人情報を用いた情報提供方法において、他の一実施例を説明するためのフローチャートである。
【図１３】本発明に係る個人情報を用いた情報提供方法において、他の一実施例を説明するためのフローチャートである。
【図１４】本発明に係る個人情報を用いた情報提供方法において、他の一実施例を説明するためのフローチャートである。
【図１５】本発明に係る個人情報を用いた情報提供方法において、コンピュータがユーザとの対話で用いたサロゲイト化データベースであり、(ａ)は対話前の概念図を、（ｂ）は対話後の概念図である。
【図１６】個人情報抽出データベースの一例である。
【図１７】チェックシートの一例である。
【図１８】個人情報をチェックした図１７のチェックシートである。
【図１９】個人情報の蓄積の流れを説明するためのフローチャートである。
【図２０】他の個人情報の蓄積の流れを説明するためのフローチャートである。
【図２１】個人情報を用いたマイニングの流れを説明するためのフローチャートである。
【図２２】サロゲイト化データベースを用いた音声対話を説明するためのブロック図である。
【図２３】インターネット等の通信手段を介した知識獲得を表したブロック図である。
【図２４】個人情報を抽出するシステムの一実施形態を説明するためのブロック図である。
【図２５】個人情報取出部の構成を示すブロック図である。
【図２６】個人情報マイニング部を説明するためのブロック図である。
【図２７】個人情報マイニング部の構成を示すブロック図である。
【図２８】本発明に係る個人情報を用いた情報提供方法及び情報提供システムの一実施例を説明するためのブロック図である。
【図２９】個人情報抽出データベースの一実例である。
【符号の説明】
【０２５５】
１  ユーザコンピュータ
２ａ  キャッシュメモリ
２ｂ  記憶装置部
２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、２０ｄ、２０ｅ  サロゲイト化データベース
２１  事例
２２  概念辞書
２２ａ  シチュエーション単語
２２ｂ  観点
２３  データマイニング部
２５ａ、２５ｂ、２５ｃ  スキーマ
２６ａ  タップル
２６ｂ  カラム
２７ａ、２７ｂ、２７ｃ  インデックスファイル
２８ａ、２８ｂ、２８ｃ  コツキャッシュ
３  対話コントロール部
３１  音声認識部                    ３２  音素メモリ部
３６  音声合成部                    ３７  発話テンプレート部
３８  対話のコツ部                  ３９  質問処理部
４ａ  シーン制御部
４１  シーン判定プログラム
４２ａ、４２ｂ、４２ｃ  シーンに基づく単語データベース
４３ａ、４３ｂ、４３ｃ  シーン重要単語データベース
４ｂ  動作指示部
４６  検索プログラム部
５０  類似リンク部
６  情報収集共有処理部
６１  単語・分解処理部
６２  単語まとめ部
６２ａ  既存スキーマ              ６２ｂ  新規スキーマ
６３  ＵＲＬ検索処理部
６４  ＵＲＬ知識体
６５  インターネット知識獲得部
６５ａ  ＵＲＬデータ              ６５ｂ  ＵＲＬ
６６  Ｗｅｂロボット
６７  ダイナミックまとめ部
６８  頻度プログラム
７  個人情報取出部
７ａ  抽出資料収集部                ７ｂ  対話履歴蓄積部
７ｃ  個人情報抽出部                ７ｄ  個人情報まとめ部
８  個人情報マイニング部
８ａ  個人情報選定部                ８ｂ  マイニング対象選定部
８ｃ  マイニング部                  ８ｄ  送信部
２００  ユーザ
３００  コンピュータ
４００  管理センタ 
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
2005099978.tif 000021
【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
2005099978.tif 000028
【図２７】
2005099978.tif 000029
【図２８】
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【図２９】
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