(57)【要約】  【課題】利用者の発声内容から、検索項目にあらわれない利用者の要求を把握し、要求に応じた検索結果を提示するための検索を可能とする技術を提供する。【解決手段】音声による情報検索システムは、情報検索を希望する利用者の発声内容を含む音声データから、検索項目に対するキーワードとなる認識語を抽出する検索項目抽出部と、音声データから利用者の感情に係る感情情報を抽出する音声情報抽出部と、認識語及び感情情報から、少なくとも１つの検索項目に対する検索条件を含む検索式を生成して出力する検索制御部とを含む。【選択図】図１
2005275601.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報検索を希望する利用者の音声データから、検索項目に対するキーワードとなる認識語を抽出する検索項目抽出部と、
前記音声データから利用者の感情に係る感情情報を抽出する音声情報抽出部と、
前記認識語及び感情情報から、少なくとも１つの検索項目に対する検索条件を含む検索式を生成して出力する検索制御部と、
を含む音声による情報検索システム。
【請求項２】
前記検索制御部は、前記感情情報に基づいて、検索に係る複数の検索項目に対する重み付け値を決定し、
前記重み付け値を格納する格納部と、
前記検索式に合致する少なくとも１つの検索結果データを受け取った場合に、前記格納部に格納された重み付け値を用いて、各検索結果データに対する評価を行う検索結果評価部と
をさらに含む請求項１記載の音声による情報検索システム。
【請求項３】
前記音声情報抽出部は、(１)利用者の声の大きさ，（２）音声データに含まれる無音時間の長さ，(３)前記認識語として認識されない単語としての不要語，（４）音声データ中の利用者の発声内容に含まれる未知語の割合、の少なくとも１つを示す情報を、前記感情情報として抽出する、
請求項１又は２記載の音声による情報検索システム。
【請求項４】
コンピュータが、
情報検索を希望する利用者の音声データから、検索項目に対するキーワードとなる認識語を抽出し、
前記音声データから利用者の感情に係る感情情報を抽出し、
前記認識語及び感情情報から、少なくとも１つの検索項目に対する検索条件を含む検索式を生成して出力する、
ことを含む音声による情報検索方法。
【請求項５】
コンピュータに、
情報検索を希望する利用者の音声データから、検索項目に対するキーワードとなる認識語を抽出するステップと、
前記音声データから利用者の感情に係る感情情報を抽出するステップと、
前記認識語及び感情情報から、少なくとも１つの検索項目に対する検索条件を含む検索式を生成して出力するステップと、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
ボイスポータルなど音声応答を利用して、利用者の希望する検索条件を入力し、情報を提供する音声応答サービス分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、音声認識、音声合成、音声対話のような音声応答関連分野の技術的発達が著しい。音声応答サービスとは、音声関連技術を備えたシステムと利用者とが対話を行なうことによりシステムが利用者に対し、様々なサービスを提供するサービスである。代表的な音声応答サービスは、利用者がパソコンや電話から音声を用いてシステムにアクセスし、サービスを受けることができる、ボイスポータルである。
【０００３】
例えばＷＷＷ(World Wide Web)等を使用して、インターネットの検索エンジンでＷｅｂサイトを検索する場合、以下のような方法が取られてきた。
（１）検索条件の全ての項目を満たすデータのみを検索、表示する。
（２）検索条件に対して、予め設定された範囲を有効として、範囲内のデータを含めて検索する。
【０００４】
また、評価結果の提示方法として、検索条件に重みづけをして評価を行ない、検索結果
に対して総合点を設け、総合点の高い順で検索された項目(アイテム)を提示する方法が一般的である(例えば、特許文献１)。
【０００５】
従来の音声応答システムにおいても、従来のＷＥＢ等での検索エンジンで使用される方法が一般的に用いられてきた。
【０００６】
また、音声独自の検索しにくさを取り除く手段を含む技術として、例えば、音声応答時に得られる付属語を使用し、項目間の優先度変更などを実施する技術(例えば、特許文献
２)、及び、利用者の発話以外の周囲の状況から、情報検索を効率良く行うための情報を
抽出する技術(例えば、特許文献３)がある。
【特許文献１】特開平０３−１１８６６２号公報
【特許文献２】特開平０１−２６３８２３号公報
【特許文献３】特開２０００−２００９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
Ｗｅｂ検索などでは、利用者が検索条件を目視しながら、設定したい検索条件を一度に設定することができる。このため、検索条件の設定、追加、変更を容易に行うことができる。また、項目間の重み付けの設定や、検索条件の範囲設定、1項目2条件の設定なども比較的容易に行なうことができる。
【０００８】
しかしながら、音声応答システムにおいては、検索条件の設定が音声対話で行なわれる。このため、検索条件に関し、以下のような、音声独自の困難性が生じる。
(１)検索条件を視覚で確認することができない。また、一度に設定できる項目がＷｅｂ検索に比べて少ない。(２)重み付け、範囲設定、１項目２条件のような細かい検索条件の設定が困難である。(３)設定項目の読み上げによる確認などが行われるので、設定に時間がかかる。
【０００９】
特に、従来の音声応答システムによる検索では、利用者からの要求に応じた検索条件(
検索キーワードそのもの)と、予め定められている検索条件の緩和条件(検索対象データを検索条件に合致するものとしてヒットさせる範囲を定める基準)と、予め定められた検索
項目間の重み付け(項目を重視する順位)に基づいて、検索が行われていた。このように、予め定められた緩和条件及び重み付けが用いられていたため、利用者の意図が緩和条件や重み付けと十分に合致しない場合には、利用者が所望の検索結果を得ることができない場合があった。この場合には、再度の検索条件設定が必要となり、利用者が所望の検索結果を得るのに時間を要する可能性があった。
【００１０】
本発明の目的は、上述した問題を解決するために、利用者の発声内容から、利用者の要求を把握し、要求に応じた検索結果を提示するための検索を可能とする音声による情報検索システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、上述した目的を達成するため、以下の構成を採用する。すなわち、本発明は、  情報検索を希望する利用者の発声内容を含む音声データから、検索項目に対するキーワードとなる認識語を抽出する検索項目抽出部と、
前記音声データから利用者の感情に係る感情情報を抽出する音声情報抽出部と、
前記認識語及び感情情報から、少なくとも１つの検索項目に対する検索条件を含む検索式を生成して出力する検索制御部と、
を含む音声による情報検索システムである。
【００１２】
本発明によれば、検索のキーワードとしての認識語のみならず、利用者の感情情報を元にした検索条件を含む検索式が設定される。従って、感情情報から利用者の要求を把握し、利用者の要求に応じた検索結果を提示するための検索が可能となる。
【００１３】
好ましくは、本発明による情報検索システムは、前記検索制御部が、前記感情情報に基づいて、検索に係る複数の検索項目に対する重み付け値を決定し、
前記重み付け値を格納する格納部と、
前記検索式に合致する少なくとも１つの検索結果データを受け取った場合に、前記格納部に格納された重み付け値を用いて、各検索結果データに対する評価を行う検索結果評価部とをさらに含む。
【００１４】
このようにすれば、検索結果評価部が、設定された重み付けを用いた検索結果データの評価を行い、複数の検索結果データを受け取った場合に、これらの中から、利用者の要求に応じた検索結果を抽出し、提供することが可能となる。
【００１５】
好ましくは、本発明による情報検索システムは、前記音声情報抽出部が、(１)利用者の声の大きさ，（２）音声データに含まれる無音時間の長さ，(３)前記認識語として認識されない単語としての不要語，（４）音声データ中の利用者の発声内容に含まれる未知語の割合、の少なくとも１つを示す情報を、前記感情情報として抽出する。
【００１６】
また、本発明は、上述した情報検索システムと同様の特徴を持つ、情報検索方法、プログラム、及びこのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として特定することが可能である。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、利用者の発声内容から、利用者の要求を把握し、要求に応じた検索結果を得るための検索を可能とする音声による情報検索システムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。実施形態の構成は例示であり、本発明は実施の形態の構成に限定されない。
【００１９】
〔第１実施形態〕
〈システム構成〉
最初に、本発明による音声応答システムの第１実施形態について説明する。図１は、本発明による音声応答システムの実施形態を示す。図１で示される音声応答システムは、例として、検索項目抽出部２と、検索制御部３と、検索条件蓄積部４と、データ蓄積部８と、検索結果評価部９と、メッセージ合成部１０と、音声情報抽出部１２とを備える検索装置１４と、検索装置１４に接続される音声入力部１及びメッセージ出力部１１とを備える。
【００２０】
音声入力部１は、マイクロフォンを含む音声入力装置を用いて構成される。音声入力部１と、検索装置１３との間は、ネットワークによって接続されていてもよい。この場合、音声入力部１として、パソコン(ＰＣ)，ワークステーション(ＷＳ)，ＰＤＡ(Personal Digital Assistants)，及び電話機のような音声通信(送信)機能を持つ機器を適用すること
ができる。
【００２１】
また、メッセージ出力部１１は、スピーカを含む音声出力装置を用いて構成される。メッセージ出力部１１と検索装置１３との間は、ネットワークによって接続されていてもよい。この場合、メッセージ出力部１１として、ＰＣ，ＷＳ，ＰＤＡ，及び電話機のような音声通信(受信)機能を持つ機器を適用することができる。また、メッセージ出力部１１は、ディスプレイ装置のような情報をテキストや画像で示す表示装置を含んでいても良い。
【００２２】
以上より、音声入力部１及びメッセージ出力部１１は、音声入力装置及び音声出力装置を持つ、ＰＣ，ＷＳ，ＰＤＡ，電話機(固定電話機及び携帯電話機)を用いて構成することができる。音声入力部１及びメッセージ出力部１１は、検索装置１４側で用意されるものであっても良く、利用者側で用意されるものであっても良い。
【００２３】
音声入力部１には、音声検索を行うための利用者の音声が入力される。音声入力部１は、入力された音声に対応する音声データを生成し、検索項目抽出部２及び音声情報抽出部１２に与える。
【００２４】
検索項目抽出部２は、音声入力部１から入力される音声データに対する音声認識処理を行い、予め登録されている検索項目に対応するキーワードを認識語として認識するように構成されている。検索項目抽出部２は、認識語として抽出したキーワードのテキストデータを検索制御部３に与える。検索項目抽出部２として、既存の音声認識エンジンを適用することができる。
【００２５】
音声情報抽出部１２は、音声入力部１から入力される音声データに対する音声認識処理，音量測定，無音時間の測定などを行い、利用者の話し方(感情)に係るデータを抽出する。例えば、音声情報抽出部１２は、音声データ(利用者の発声内容)中の声が比較的大きい部分、発声内容中の沈黙(無音時間)の長さ(間合い)、利用者の要求内容ではない単語(キ
ーワード(認識語)の抽出に不要な単語：「不要語(ストップワード)」と称する)、音声認
識システムに登録されていない単語(「未知語」と呼ばれる)などを利用者の感情情報として抽出し、抽出された感情情報を検索制御部３に与える。
【００２６】
検索条件蓄積部４は、情報検索に必要な複数の検索項目に対応する検索条件(キーワー
ド)５と、検索条件の緩和条件(キーワードと完全一致しないが条件に合致するデータとしてヒットさせる範囲を定める基準)６と、検索項目間の重み付け(検索にあたってどの項目
を重視するかの基準)７とを利用者毎に蓄積する。また、検索条件蓄積部４は、利用者毎
の音声情報反映基準１３を蓄積する。
【００２７】
検索制御部３は、検索条件蓄積部４に蓄積された検索条件５、緩和条件６、及び重み付け７と、検索項目抽出部２から入力される認識語(キーワード)と、音声情報抽出部１２から得られる感情情報とに基づいて、情報検索に適用する検索方法データを生成し、データ蓄積部８に与える。
【００２８】
具体的には、検索制御部３は、検索項目抽出部２から得られるキーワードそのものを、このキーワードに対応する検索項目の検索条件としてそのまま設定する。また、検索制御部３は、音声情報抽出部１２から感情情報が得られている場合には、その感情情報の内容に応じた緩和条件及び／又は重み付けを決定する。このとき、検索制御部３は、(１)キーワードが自由な対話とシナリオを持つ対話とのどちらにより得られたか、(２)キーワードが何回目の音声入力により得られたか、などを重み付けの決定要素として考慮することができる。
【００２９】
このとき、既に設定されている緩和条件及び／又は重み付けがある場合には、これらの内容(設定値)が変更される。このようにして、検索制御部３は、キーワード及び感情情報を用いて最終的に得られる各検索項目の検索条件，緩和条件を検索方法データとして生成する。そして、検索制御部３は、検索方法データを、データ蓄積部８に与える。
【００３０】
データ蓄積部８は、検索対象のデータを蓄積している。データ蓄積部８は、検索制御部３から与えられる検索方法データにより指定される検索条件及び緩和条件に合致するデータを検索し、検索結果のデータを検索結果評価部９に与える。
【００３１】
検索結果評価部９は、データ蓄積部８から得られる検索結果の評価を、検索条件蓄積部４に蓄積された重み付け７及び音声情報反映基準１３に基づいて行い、その評価結果が反映された検索結果をメッセージ合成部１０に対して出力する。すなわち、検索結果評価部９は、重み付け７及び音声情報反映基準１３に基づき、データ蓄積部８から受け取った検索結果から出力すべき検索結果を選出し、選出した検索結果をメッセージ合成部１０に対して出力する。
【００３２】
メッセージ合成部１０は、利用者の状況に応じた様々な音声メッセージをメッセージ出力部に与える。例えば、メッセージ合成部は、音声応答システムの利用に係るガイダンス(案内)メッセージをメッセージ出力部１１に与える。また、メッセージ合成部１０は、検索結果評価部９から検索結果を受け取った場合には、検索結果を説明する音声などとの合成処理を行い、合成の結果として得られるメッセージをメッセージ出力部１１に対して出力する。
【００３３】
メッセージ出力部１１は、メッセージの音声を外部に出力する。利用者は、メッセージ出力部１１から出力されるメッセージを聞くことができる。利用者は、メッセージ出力部１１から出力される音声ガイダンスや問い合わせのメッセージに対して、音声入力部１を用いて回答(音声入力)を行うことができる。また、利用者はメッセージ出力部１１から検索結果を受け取ることができる。
【００３４】
なお、上述した検索装置１４では、例えば、検索結果評価部９が、評価結果に基づき、さらなる検索が必要と判断する場合には、検索結果の代わりに、さらなる検索条件の入力を促すメッセージが利用者に与えられる。これに対し、利用者がさらなる検索条件を音声入力すると、この検索条件に対する検索及び評価が行われる。検索結果評価部９は、さらなる評価結果を行い、検索結果を利用者に提供する条件が満たされると、検索結果をメッ
セージ合成部１０に与える。
【００３５】
検索装置１４は、パソコン(ＰＣ)、ワークステーション(ＷＳ)のような、ＣＰＵ(Central Processing Unit)，主記憶(ＲＡＭ(Random Access Memory)等)，補助記憶(ＲＯＭ（Read Only Memory)，ＥＥＰＲＯＭ(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)，ハードディスク等)，及び通信インタフェースを備え、さらに、必要に応じて入力装
置(キーボード，ボタン，ポインティングデバイス(例えばマウス)等)、及び出力装置(デ
ィスプレイ、プリンタ等)を備える汎用又は専用の情報処理装置(コンピュータ)を用いて
構成することができる。
【００３６】
検索項目抽出部２，検索制御部３，検索結果評価部９，メッセージ合成部１０のそれぞれが持つ機能、及びデータ蓄積部８の検索機能は、例えば、ＣＰＵが補助記憶に記憶されたプログラムを主記憶にロードして実行することにより実現される。あるいは、これらの各部は、これらが持つ機能を実現するためのＡＳＩＣ(Application Specific Integrated
Circuit)のようなハードウェアチップにより実現することも可能である。
【００３７】
また、データ蓄積部８において蓄積されるデータの蓄積領域として、検索装置１４内の補助記憶や、検索装置１４とネットワークを通じて接続されるファイルサーバのようなネットワーク上に位置する記憶領域を適用することができる。また、データ蓄積部８は、検索装置１４とネットワークを介して接続され、検索装置１４から与えられる検索方法データに対する検索結果を検索装置に返す外部装置として構成することも可能である。
【００３８】
また、検索条件蓄積部４として、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ハードディスクのような記憶装置を適用することができる。
【００３９】
次に、図１に示したような音声応答システムが不動産の賃貸物件情報検索サービスに適用される場合において、「家賃」、「間取り」、「最寄駅」、「最寄駅からの所要時間」、及び「ペット可」の５つの検索項目に対する検索条件を設定して物件を検索する場合を例として説明する。
【００４０】
図２は、賃貸物件情報の検索サービスにおける対話例を示す。図２には、利用者が、検索サービスシステムに対し、電話をかけて対話を行う例が示されている。図２において、利用者がシステムに対して電話をかけると、システムから「どのような物件をお探しでしょうか？」との音声による質問が利用者に与えられる。
【００４１】
このとき、利用者が、例えば「ワンルームで、(間)えーっと、８万円くらい」との回答をシステムに返す。このとき、システムは、この回答に基づく検索を行う。このとき得られる検索結果が、利用者に検索結果を提示する条件を満たしていない場合には、システムは、例えば、「他に条件はありますか？」との質問を利用者に与える。この質問に対し、利用者が「新宿駅あたりでお願いします」との回答をシステムに返す。
【００４２】
すると、システムは、利用者から得た回答に基づいて、対応する物件を検索する。そして、検索が終了し、検索結果を利用者に提示する条件が満たされると、システムは、「ご希望の物件が＊＊件になりました。物件をご案内致します」との、検索結果の音声メッセージを利用者に返す。このような対話がシステムと利用者との間で行われる。以下、このような対話を通じて行われる情報検索について詳細に説明する。
【００４３】
図３は、本発明に係る音声応答システム(検索装置１４)による情報検索の流れを示すフローチャートである。図３に示すフローは、検索装置１４の利用者が、電話などの音声入力部１を用いて検索装置１４にアクセスすることによって開始する。
【００４４】
最初に、検索装置１４は、利用者に対し、検索条件について、自由な音声入力を行うことを促す問合せを実施する(ステップＳ０１)。例えば、検索装置１４は、利用者に対し、検索希望の項目の種類や項目数を自由に音声入力することを促す案内メッセージをメッセージ出力部１１を介して利用者に与える。このとき、例えば、図２に示す「どのような物件をお探しでしょうか」のような、問い合わせのメッセージが利用者に与えられる。
【００４５】
次に、検索装置１４は、利用者からの回答に係る音声データを音声入力部１を介して受け取る(ステップＳ０２)。このとき、検索装置１４は、例えば、図２に示す「ワンルームで、(沈黙)えーっと、８万円くらい」との発声に基づく音声データを受け取る。
【００４６】
すると、検索装置１４は、検索項目抽出部２で、音声データに含まれるキーワードを抽出し、検索制御部３で、抽出されたキーワードに基づく検索条件を設定する(ステップＳ
０３)。図２の例では、例えば、回答中の「ワンルーム」が間取りに対する検索条件とし
て設定されるとともに「８万円」が家賃に対する検索条件として設定される。
【００４７】
また、検索装置１４は、利用者の回答の特徴を解析する(ステップＳ０４)。すなわち、音声情報抽出部１２が、回答に係る音声データ、すなわち回答時の利用者の発声内容(話
し方)から、例えば(１)回答時の声の大きさ、(２)回答の行われるタイミング、及び(３)
不要語、(４)回答を未知語が占める割合のような感情情報を抽出する。
【００４８】
続いて、検索制御部３が、音声情報抽出部１２による抽出結果に基づいて、検索項目に対する緩和条件や重み付けを設定する(ステップＳ０３)。このとき、検索制御部３は、回答の行われた問い合わせ(回答を得るために行った問い合わせの内容)を、緩和条件や重み付けの変更に適用することもできる。
【００４９】
図２に示す例では、例えば、回答中の「８万円くらい」の「くらい」が、不要語として抽出され、家賃に対する検索条件「８万円」を緩和する(ヒットする範囲を広げる)要素として用いられ、これに基づく緩和条件が設定される。
【００５０】
次に、検索装置１４は、検索対象データの評価を行う。すなわち、検索制御部３がステップＳ０３及びＳ０４で設定された検索条件及び緩和条件をデータ蓄積部８に与え、データ蓄積部８は、検索条件及び緩和条件に合致するデータを検索結果として検索結果評価部９に与える。検索結果評価部９は、検索結果を受け取ると、検索条件蓄積部４に設定されている音声情報反映基準１３を用いて検索結果を評価を行う。
【００５１】
次に、検索装置１４は、情報提供／検索続行の確認処理を行う(ステップＳ０６、Ｓ０
７)。すなわち、検索装置１４は、検索結果評価部９による検索結果の評価に基づき、検
索結果情報を利用者に提供するか、あるいは検索を続行するかの総合的な判断を行う。このような判断は、例えば、検索結果評価部９や検索制御部３で行うことができる。
【００５２】
判断の結果、情報提供を行う場合(Ｓ０７；Ｙｅｓ)には、ステップＳ１２に処理が進み、情報提供処理が行われ、検索結果情報がメッセージ合成部１０及びメッセージ出力部１１を介して利用者に提供される。
【００５３】
これに対し、検索を続行すると判断される場合(Ｓ０７；Ｎｏ)には、検索装置１４は、利用者の状況を解析する(ステップＳ０８)。例えば、検索制御部３や検索装置１４内の他の部位において、前回の回答で検索条件が得られていない検索項目(未決定検索条件)の有無を判断する(ステップＳ０９)。
【００５４】
未決定の検索条件がある場合(Ｓ０９；Ｙｅｓ)には、処理がステップＳ０１に戻り、さらなる自由な回答を求める問い合わせが行われる。図２に示す例では、「他に条件はありますか」との問い合わせが行われる。これに対し、例えば、「新宿あたりで、お願いします」との回答が得られる。
【００５５】
一方、未決定の検索条件がない場合(Ｓ０９；Ｎｏ)には、検索条件の各検索項目に対する問い合わせが利用者に対して行われる。問い合わせに対する利用者からの回答が得られると(ステップＳ１１)、処理がステップＳ０３に進む。
【００５６】
以下、上述したような流れにおける処理を詳細に説明する。
（1）データの蓄積
最初に、情報検索を実施するためのデータの蓄積について説明する。検索の対象となる検索対象データは、データ蓄積部８に予め登録されている。
【００５７】
また、検索装置１４の検索条件蓄積部４には、検索及びその評価にあたって必要となる情報として、(１）物件を案内する件数、(２)評価を行う各項目間の重み付け（初期値）
、(３)各項目の検索条件に対する、検索対象データを評価する関数（初期状態）、(４)利用者の入力した検索条件と、重み付けや関数を利用して物件情報への総合評価を行う関数、及び(５) 利用者の希望に近いと判断する閾値（総合評価閾値）が、予め登録されてい
る。これらの情報(１)〜(５)は、検索結果評価部９による処理に利用される音声情報反映基準１３を構成する情報として取り扱われる。
【００５８】
図４は、物件を案内する件数の設定例を示す。図４には、物件の案内件数を登録するテーブルが示されている。このテーブルには、件数の例示として、“１０”が設定されている。案内件数は適宜の値を設定することができる。図４に示すようなテーブルは、検索条件蓄積部４上に作成することができる。
【００５９】
図５は、評価を行う各項目間の重み付け（初期値）の例を示す。図５には、評価を行うための複数の項目（ここでは、「家賃」、「間取り」、「最寄り駅」、「最寄り駅までの所要時間」、「ペット可」）に対する検索条件、緩和条件、及び重み付けを登録するためのテーブルが示されている。
【００６０】
図５に示す例では、テーブルは、項目(検索項目)、検索条件、緩和条件、重み付けを要素とする１以上のレコードで構成されている。このテーブルに登録される検索条件、緩和条件、重み付けは、それぞれ、利用者の検索要求に対する検索条件５，緩和条件６，重み付け７として取り扱われる。このようなテーブルは、検索条件蓄積部４上に作成することができる。
【００６１】
図５に示す例では、重み付けの初期値として、「家賃」、「間取り」、「最寄り駅」、「最寄り駅までの所用時間」の各項目に対し、“３”，“２”，“２”，“１”が設定されている。なお、初期状態では、例えば、各項目の検索条件として“未設定”が設定され、緩和条件として“なし”が設定される。
【００６２】
図６は、各項目の検索条件に対する、検索対象データを評価する評価関数（初期状態）の例を示す。図６には、検索項目“家賃”に対する評価関数の例が示されている。図６に示す評価関数のパラメータは、検索項目に対応する属性値(ここでは家賃の金額)と利用者の満足度である。
【００６３】
検索時に利用者によって指定される家賃に対する満足度が基準値とされる。指定家賃に対して、家賃が安すぎても、高すぎても満足度が小となる。具体的には、指定家賃よりも
家賃が安ければ、徐々に満足度が減少する。一方、指定家賃よりも家賃が高くなると、急激に満足度が低下する。このような評価関数は、項目毎に用意され、検索条件蓄積部４に登録することができる。
【００６４】
各項目の検索条件に対する検索対象データを評価する関数として、項目の属性に応じた４種類のパターン(二値型、離散値型、対象型連続関数、非対象型連続関数)が用意され、検索条件蓄積部４に登録される。これらの評価関数により、各項目に対する利用者の満足度の数値化が行われる。
【００６５】
図７は、検索対象データの評価関数のパターンを示す。図７(Ａ)は、二値型の評価関数パターンを示し、図７(Ｂ)は、離散値型の評価関数パターンを示し、図７(Ｃ)は、対称型連続関数の評価関数パターンを示し、図７(Ｄ)は、非対称型連続関数の評価関数パターンを示す。
【００６６】
二値型は、図７(Ａ)に示すように、“満足(条件が満たされる)”と“不満足(条件が満
たされない)”との一方の値がとられる。例えば、“ペットを飼うことができる／できな
い”のような検索項目が、二値型に該当する。
【００６７】
離散値型は、図７(Ｂ)に示すように、飛び飛びの値を有し、項目について指定される値(基準値)に近くなるほど満足度が高くなる。例えば、“最寄り駅”のような検索項目が、離散値型に該当する。
【００６８】
対称型連続関数型では、図７(Ｃ)に示すように、項目に対して指定される値(基準値)から遠くなるに従って、左右対称に満足度が減少する。例えば、“最寄駅からの所要時間”のような検索項目が、対称型連続関数に該当する。
【００６９】
非対象型連続関数型では、図７(Ｄ)に示すように、項目に対して指定される値(基準値)から遠くなるに従って、左右非対称に満足度が減少する。例えば、“家賃”のような検索項目が、非対称連続関数型に該当する。
【００７０】
上述したような４つのパターンの評価関数によって、それぞれの検索項目に対し、入力された検索項目から多少ずれても許容される範囲（基本許容範囲）が定義される。これらの評価関数は、例えば、市場調査のようなサンプル収集によって得られる統計値を元に作成することができる。
【００７１】
図８は、利用者の入力した検索条件と、重み付け及び評価関数を利用して物件情報への総合評価を行う関数の例を示す。図８(Ａ)に示す式は、基本の総合評価式である。この基本総合評価式では、各項目の重み付けと満足度との積の合計点が総合評価点として扱われる。
【００７２】
図８(Ｂ)に示す式は、二値型の項目の満足度を重視した総合評価である。この総合評価式では、二値型の項目を除く各項目の重み付けと満足度との積の合計点に、二値型の項目に対する重み付けと満足度との積が積算された値が総合評価点として扱われる。
【００７３】
図８に示すような総合評価関数(総合評価点算出式)として、予想される検索項目間のバランスを考慮して、様々なバランスを持つ複数の算出式を予め用意することができる。このとき、検索結果評価部９は、複数の総合評価点算出式の中から、任意の算出式を選択し、評価に使用するように構成することができる。
【００７４】
例えば、検索結果評価部９は、設定された重み付け値のうち、重み付け値がもっとも大
きい検索項目(最大の重み付け値を持つ複数の検索項目がある場合には、所定の優先順位
に従って項目間の順位が決定される)が評価にもっとも大きく反映されるような算出式(例えば、図８(Ｂ)に示す式)を自動的に選択する。
【００７５】
あるいは、検索結果評価部９は、入力装置２４から入力され、入力制御部２２を介して検索条件蓄積部４に格納される算出式の指定データに従って、指定された算出式を用いて検索対象データの総合評価を行うように構成することもできる。
【００７６】
図９は、利用者の希望に近いと判断する閾値（総合評価閾値）の例を示す。図９には、総合評価閾値が登録されるテーブルが示されている。総合評価閾値は、数値で表現することができ、所望の値が総合評価閾値として設定される。
【００７７】
（２）検索項目の抽出
次に、検索項目の抽出について説明する。検索装置１４の検索項目抽出部２は、音声入力部１に入力された音声に対応する音声データを受け取る。検索項目抽出部２は、音声認識処理により、検索項目に対応するキーワードを認識語として抽出する。
【００７８】
図１０は、検索項目抽出部２による処理の説明図である。図１０(Ａ)に示すように、利用者が「ワンルームで、(間(沈黙))えーっと、８万円くらい」との回答を行い、このような音声データが検索項目抽出部２に入力された場合を仮定する。この場合、検索項目抽出部２は、「ワンルーム」と「８万円」とをキーワード(認識語)として抽出し、認識語のデータを検索制御部３に与える。
【００７９】
また、検索項目抽出部２は、例えば、図１０(Ｂ)に示すような、利用者による「新宿あたりで、お願いします」との発話に対応する音声データを受け取った場合には、この音声データから「新宿」を認識語として抽出し、認識語のデータを検索制御部３に与える。
【００８０】
（３）感情情報の抽出
次に、感情情報の抽出処理について説明する。音声情報抽出部１２は、利用者から入力された回答の音声データから感情情報(利用者の話し方情報)を抽出する。図１１は、音声情報の抽出処理の説明図である。
【００８１】
音声情報抽出部１２は、(１)回答時の声の大きさ、(２)回答の行われるタイミング(無
言(沈黙)の時間)、(３)不要語、(４)未知語の割合のような認識語以外の情報から取得で
きるデータを感情情報として抽出する。
【００８２】
例えば、音声情報抽出部１２は、図１１(Ａ)に示すような、「ワンルームで、(沈黙)えーっと、８万円くらい」との利用者の発話の音声データを受け取った場合には、「ワンルーム」及び「８万円」が比較的大きな声で発声されたことを示す情報を得る。
【００８３】
一般に、利用者が回答を行う場合、重要な情報を相手に十分に認識してもらうために、重要な情報を比較的大きな声で発話する傾向にあるからである。この場合における「ワンルーム」及び「８万円」は、それぞれ希望する間取り及び家賃を示す重要な情報であるため、これらは大きな声で発声される。
【００８４】
また、音声情報抽出部１２は、「ワンルームで」と「えーっと」との間に沈黙があったことを回答のタイミングに係る情報として抽出する。また、音声情報抽出部１２は、「えーっと」及び「くらい」のそれぞれを、不要語として抽出する。
【００８５】
また、音声情報抽出部１２は、図１１(Ｂ)に示すような「新宿あたりで、お願いします
」との利用者の発話の音声データを受け取った場合には、「新宿」が比較的大きな声で発声されたことを示す情報を得る。また、音声情報抽出部１２は、「あたりで」及び「お願いします」のそれぞれを、不要語として取得する。
【００８６】
このとき、音声情報抽出部１２は、問い合わせを行ってから「新宿あたりで・・・」の回答が得られるまでの時間(無音時間)を、回答のタイミングに係る感情情報として取得することもできる。音声情報抽出部１２は、音声データ(利用者の発声内容)から抽出された感情情報を検索制御部３に渡す。
【００８７】
（４）検索条件及び緩和条件の設定
検索項目抽出部２で抽出される認識語(キーワード)は、検索制御部３において、そのまま検索条件として設定される。例えば、図１０に示す音声データの例で抽出されるキーワード「ワンルーム」は、検索項目「間取り」に対する検索条件として設定される。また、キーワード「８万円」は、検索項目「家賃」に対する検索条件として設定される。さらに、キーワード「新宿」は、検索項目「最寄り駅」に対する検索条件として設定される。
【００８８】
一方、検索制御部３は、音声情報抽出部１２で抽出される感情情報に基づいて検索条件に対する緩和条件を設定する(検索条件を緩和する)。例えば、利用者の回答から「８万円くらい」のような「くらい」という金額の程度又は範囲を示す不要語が得られている場合には、検索制御部３は、８万円前後が利用者の希望の家賃であると判断し、例えば、６〜９万円を家賃に対する緩和条件として設定する(図１３(Ａ)に示す緩和条件を参照)。なお、「くらい(ぐらい)」に相当する不要語として、「だいたい」，「おおよそ」，「約」などがある。
【００８９】
また、利用者の回答から、「新宿あたり」における「あたり」のような地理的な範囲を示す不要語が得られている場合には、検索制御部３は、新宿駅付近が利用者の希望の最寄り駅であると判断し、例えば、新宿駅を中心した同一沿線上の隣接駅(大久保駅、代々木
駅)の全てを、最寄り駅に対する緩和条件として設定する(図１３(Ｂ)に示す緩和条件を参照)。なお、「あたり」に相当する不要語として、「付近」，「近辺」，「くらい(ぐらい)」などがある。
【００９０】
検索制御部３は、緩和条件の内容を予め与えられた条件に従って決定する。このとき、検索制御部３は、上述した緩和条件の内容を、検索に対応する評価関数を用いて決定することができる。例えば、家賃であれば、８万円を基準値とした場合に得られる家賃の評価関数において、満足度が所定の値(例えば８０％)以上となる場合の最小及び最大値をとることで、「６〜９万円」のような緩和条件を設定することができる。また、検索制御部３は、最寄り駅について、新宿駅を基準値とする評価関数から、所定の満足度を満たす駅(
例えば隣接駅)を、緩和条件として設定することができる。
【００９１】
（５）重み付けへの反映
検索制御部３は、感情情報に基づいて、検索結果を評価するための検索項目に対する重み付けを変更する。検索条件蓄積部４には、各検索項目に対する重み付けの初期値として、例えば、図５の例に示すような、「家賃」」，「間取り」，「最寄り駅」，「最寄り駅までの所要時間」に対する値が予め設定される。このような初期値は、通常の社会通念やアンケートなどのサンプル収集により得られた統計値を元に設定することができる。
【００９２】
検索制御部３は、感情情報を受け取ると、その感情情報に基づいて、感情情報を重み付けに反映するか否かの判定、すなわち、回答に含まれる検索項目に対する重み付けの値を変更するか否かの判定を行う。
【００９３】
図１２(Ａ)は、感情情報に基づいて検索項目「家賃」に対する重み付け値を小さくする場合の判定例を示し、図１２(Ｂ)は、感情情報に基づいて検索項目「間取り」に対する重み付け値を大きくする場合の判定例を示す。
【００９４】
図１２(Ａ)には、回答の受付が開始されてから、沈黙(無音時間)の後、「えーっと、７万円くらいかな」との回答が得られた例が示されている。この場合、検索制御部３は、例えば、次のような判定を行う。
【００９５】
回答の受付が開始されてから無音時間があるので、検索制御部３は、利用者が悩んでいると判定する。また、「７万円」という認識語(キーワード)の前後に「えーっと」や「くらいかな」との不要語がついているので、検索制御部３は、利用者が「７万円」という金額を強く希望していないと判定する。さらに、検索制御部３は、「７万円」という発声の音量が利用者又は一般的な通常会話の平均的な音量よりも小さい場合には、利用者が「７万円」という金額を重視していないと判定する。そして、検索制御部３は、これらの判断結果を総合的に判断し、「家賃」に対する現在の重み付けの値を小さくすべきと判断する。
【００９６】
一方、図１２(Ｂ)には、回答の受付が開始されてから、沈黙(無音時間)の後、「３ＬＤＫ！」と強い口調の回答が得られた例が示されている。この場合、検索制御部３は、例えば、次のような判定を行う。
【００９７】
無音時間があるので、検索制御部３は、利用者が悩んでいると判定する。しかし、「３ＬＤＫ」とのキーワードの前後には不要語がない(断定的に述べられている)ので、検索制御部３は、利用者が「３ＬＤＫ」を望んでいると判定する。さらに、「３ＬＤＫ」との発声が、平均的な音量よりも大きい場合には、検索制御部３は、利用者が「３ＬＤＫ」を強く希望していると判定する。検索制御部３は、これらの判定結果を総合的に判断し、この場合は「間取り」に対する現在の重み付けの値を大きくすべきと判断する。
【００９８】
検索制御部３は、上述したような重み付けを変更するか否かの判断結果に基づいて、検索条件蓄積部４に設定されている重み付けを変更する。このとき、検索制御部３は、回答(検索項目)の入力回数や、回答を得るための条件(自由な検索条件設定か否か)を考慮することができる。
【００９９】
図１３(Ａ)は、図３に示すような「ワンルームで、(沈黙)えーっと、８万円くらい」という１回目の回答が音声入力された場合における重み付けの反映例を示し、図１３(Ｂ)は、図３に示すような「新宿あたりで、お願いします」という２回目の回答が音声入力された場合における重み付けの反映例を示す。但し、各検索項目に対する重み付けの初期値として、図５に示すような値が設定されているものとする。また、これらの回答は、自由な検索条件の入力が可能な状況で得られたものとする。
【０１００】
図１３(Ａ)に示すように、１回目の回答が入力された場合には、「ワンルーム」及び「８万円」という検索項目「間取り」及び「家賃」に対するキーワードが得られる。この場合、検索制御部３は、「くらい」という「８万円」に付属する不要語より、「家賃」の緩和条件として「６〜９万円」を設定する。これに対し、「ワンルーム」は断定的に述べられているので、緩和条件は設定されない。
【０１０１】
続いて、検索制御部３は、「家賃」について、この回答が最初の回答であり、最初の回答では、利用者が特に重要視しているキーワードが入力される傾向があることを考慮して、「家賃」に対する重み付け値に１を加算(＋１)すると判断する。
【０１０２】
続いて、検索制御部３は、「８万円」という回答が自由な条件設定下で得られたものであることを考慮し、「家賃」に対する重み付け値に１を加算(＋１)すると判断する。一方、検索制御部３は、「えーっと」との家賃に対する言いよどみがあることを考慮して、重み付け値から１を減算(−１)すると判断する。これらの判断結果に基づいて、検索制御部３は、「家賃」に対する現在の重み付けの登録値(ここでは、初期値＝３)を、(１＋１−
１)＋３＝４に変更する。
【０１０３】
一方、検索制御部３は、「間取り」について、この回答が最初の回答であることを考慮して、「間取り」に対する重み付け値に１を加算すると判断する。また、「ワンルーム」という検索条件が自由な音声入力の環境下で入力されたことを考慮して、重み付け値に１を加算すると判断する。これらの判断結果に基づいて、検索制御部３は、「間取り」に対する現在の重み付けの登録値(ここでは、初期値＝２)を、(１＋１)＋２＝４に変更する。
【０１０４】
なお、１回目の回答では、検索項目「最寄り駅」及び「最寄り駅までの所要時間」に対するキーワードは入力されていない。このため、検索制御部３は、これらの検索項目に対する処理は行わない。
【０１０５】
図１３(Ｂ)に示すように、２回目の回答が入力された場合には、「新宿(駅)」という検索項目「最寄り駅」に対するキーワードが得られる。この場合、検索制御部３は、「あたり」という「新宿」に付属する不要語より、例えば、「最寄り駅」の緩和条件として「大久保駅、代々木駅・・・」のような新宿駅を中心として同一沿線上に存する新宿駅の隣接駅の全てを設定する。
【０１０６】
検索制御部３は、２回目以降の回答に含まれる検索条件は利用者が重視していないとの前提に基づき、重み付けに１を加算するか否かを考慮しない。但し、２回目以降の回答に含まれる検索条件が自由に検索条件を入力できる条件下で得られた場合には、重み付け値に１を加算する。
【０１０７】
従って、検索制御部３は、２回目の回答に含まれる検索項目「最寄り駅」について、自由な入力環境下で入力されたことを考慮して重み付け値に１を加算すると判断する。また、「新宿」の前に言いよどみに相当する不要語がないことから、重み付け値に対するマイナスポイントはない。従って、検索制御部３は、「最寄り駅」に対する現在の重み付けの登録値(ここでは、初期値＝２)を、１＋２＝３に変更する。
【０１０８】
なお、２回目の回答では、「家賃」、「間取り」、「最寄り駅までの所要時間」に対するキーワード(検索条件)は入力されていない。従って、検索制御部３は、これらの検索項目に対する処理は行わない。
【０１０９】
（６）評価関数に対する緩和条件の反映
検索制御部３は、回答の音声データに基づいて緩和条件を設定した検索項目が発声すると、その検索項目の評価関数に対し緩和条件を反映する。上述したように、検索条件蓄積部４は、音声情報反映基準１３の一つとして、各検索項目に対する評価関数を格納している。
【０１１０】
初期状態(利用者の検索要求が発声する前)では、サンプルデータの統計値等に基づく基本の評価関数が登録された状態となっている。この基本の評価関数における値(検索項目
に対応する値)に対する満足度は、全ての利用者に一致するものではない。
【０１１１】
図１４は、評価関数に対する緩和条件の反映例を示す説明図である。図１４には、検索
項目「最寄り駅」に対する評価関数が示されている。この例における基本の評価関数(細
線で示す)は、利用者が希望する駅でなければならない二次関数となっている(希望駅の隣接駅では利用者の満足度が零になる)。
【０１１２】
これに対し、利用者が隣接駅でも許容する場合(隣接駅が緩和条件として設定された場
合)を仮定する。この場合、隣接駅に対する利用者の満足度は零にならない。従って、検
索制御部３は、希望駅の次々駅(隣接駅の次の駅)における利用者の満足度が零となるように、評価関数を変更する。従って、評価関数は、図１４の太線で示すような二次関数となる。
【０１１３】
なお、「最寄り駅」に対して新たな緩和条件が設定された場合において、評価関数と緩和条件が一致しない場合には、さらなる評価関数の修正(緩和条件の反映)が行われる。このように、検索制御部３は、緩和条件が設定される毎に、対応する評価関数との整合性をチェックし、少なくとも緩和条件が満たされる範囲の満足度が零とならないように、評価関数の修正を行う。
【０１１４】
（７）検索
検索制御部３は、回答に含まれるキーワード及び感情情報に基づいて検索条件及び緩和条件を設定すると、これらの検索条件及び緩和条件と、検索項目間のアンド条件やオア条件に係るデータ(利用者によって予め設定される)とに基づく検索式を作成し、検索式を検索方法データとしてデータ蓄積部８に与える。
【０１１５】
検索方法データは、キーワードが入力された各検索項目について、緩和条件があれば緩和条件を、緩和条件がなければ検索条件を含み、これらの検索条件及び／又は緩和条件がそれぞれアンド条件又はオア条件で結ばれている。
【０１１６】
検索制御部３は、検索、すなわち検索方法データ(検索式)の付与を、所定の検索開始ルールに従って行うことができる。例えば、回答が得られる毎に、検索制御部３が検索方法データを出力するように構成することができる。この場合、例えば、図１３(Ａ)に示す検索条件及び緩和条件に基づく検索と、図１３(Ｂ)に示す検索条件及び緩和条件に基づく検索とが行われる。
【０１１７】
あるいは、検索制御部３は、回答数が所定回数に達した時点での検索条件及び緩和条件を検索方法データとして出力するように構成することができる。例えば、図１３に示す１回目及び２回目の回答で得られた検索条件及び緩和条件を含む検索方法データを出力するように検索制御部３を構成することができる。
【０１１８】
あるいは、検索制御部３は、入力が必須である全ての検索項目に対するキーワードが入力された時点、又は全ての検索項目に対するキーワードが入力された時点で検索方法データを生成し出力するように構成することができる。これらの検索開始ルールは適宜設定可能である。
【０１１９】
データ蓄積部８は、検索方法データ(検索式)を受け取ると、検索式を満たす検索対象データ(検索式にヒットする検索対象データ)を、検索対象データとしての物件情報を蓄積したデータベースから抽出し、検索結果として出力する。物件情報は、「家賃」，「間取り」，「最寄り駅」，「最寄り駅までの所要時間」，「ペット可／不可」を要素とするレコードを持つ。検索結果は、検索結果評価部９に与えられる。
【０１２０】
（８）検索物件の評価
検索結果評価部９は、データ蓄積部８から出力される検索結果を受け取ると、検索結果
に含まれる個々の物件データについて、検索条件蓄積部４に設定されている検索項目の重み付け，評価関数，総合評価関数，及び総合評価閾値を用いて評価を行う。
【０１２１】
図１５は、検索結果評価部９による物件情報の総合判断例(満足度)を示す。図１５(Ａ)は、総合判断の前提となる、各検索項目に対する緩和条件(検索条件)，物件の値，満足度，重み付け値を示す表である。図１５(Ｂ)は、総合評価点の計算例を示し、図１５(Ｃ)は、評価基準を満たすか否かの判定結果を示す。
【０１２２】
図１５(Ａ)に示す表において、検索項目は、「家賃」，「間取り」，「最寄り駅」，「最寄り駅までの所要時間」であり、緩和条件(検索条件)は、それぞれ「６〜９万円」，「ワンルーム」，「新宿」，「なし」，「なし」である。また、重み付けの値は、それぞれ、“３”，“２”，“２”，“１”，“５”である。また、図１５(Ａ)に示す表では、家賃「７．６万円」，間取り「ワンルーム」，最寄り駅「新宿」との各値を持つ物件情報が検索結果の一つとして得られた場合を示している。
【０１２３】
検索結果評価部９は、緩和条件に対応する物件の値についての満足度を、対応する評価関数を用いて求める。図１５(Ａ)に示す例では、物件情報の家賃，間取り，及び最寄り駅の各値について、それぞれ“９８”，“１００”，“１００”の満足度[％]が得られたことが示されている。なお、緩和条件のない検索項目には、満足度“１００”が与えられる。
【０１２４】
次に、検索結果評価部９は、音声情報反映基準１３の一つとして予め用意されている総合評価関数を用いて、この物件情報に対する総合評価点を算出する。ここでは、総合評価関数(総合評価点の算出式)として、図１５(Ｂ)に示すような、各項目の重み付け値と満足度との積を足し合わせる式を用いる。その結果、検索結果評価部９は、総合評価点として１２９４点を算出する。
【０１２５】
次に、検索結果評価部９は、予め用意されている総合評価閾値(総合評価点基準値)と総合評価点とを対比し、総合評価点が総合評価閾値以上か(又は上回るか)否かを判定する。ここでは、総合評価閾値として例えば“１０００点”が予め登録されている。検索結果評価部９は、総合評価点が総合評価閾値以上である(又は上回る)場合には、この物件情報を評価基準を満たす物件情報と判断し、利用者に提供すべき物件情報として扱う。これに対し、物件情報が評価基準を満たさない場合には、その物件情報は、利用者に提供されることなく廃棄される。図１５(Ａ)に示す物件情報は、図１５(Ｃ)に示すように、総合評価閾値よりも大きいので、評価基準を満たす物件情報として扱われる。
【０１２６】
評価には、満足度でなく、求める条件(希望値)からどれだけ離れているか、を示す乖離度を評価値として使用することもできる。この場合、評価関数は、希望値を基準とする乖離度を示す関数となる。
【０１２７】
検索結果評価部９が、データ蓄積部８から出力された全ての物件情報に対する評価処理をし終わると、検索結果評価部９又は検索制御部３によって、情報提供を行って検索を終了するか、検索をさらに続行するかの総合的な判断を行う。例えば、検索結果評価部９によって、評価基準を満たす物件情報が、予め登録された物件案内件数(例えば１０，図４
参照)に達している場合には、情報提供を行うと判断する。
【０１２８】
このとき、物件案内件数は、情報提供を行う物件情報の上限値として扱われ、物件情報の数が物件案内件数以下であれば、これらの物件情報の全てが提供され、評価基準を満たす物件情報が物件案内件数以上であれば、総合評価点が高い順で物件案内件数と同じ数の物件情報が提供される。但し、物件案内件数が情報提供を行う物件情報の数の最低値とし
て扱われ、物件案内件数以上の評価基準を満たす全ての物件情報が提供されるようにしても良い。
【０１２９】
（９）検索結果の提示
評価基準を満たす物件情報は、利用者に提供される。このとき、物件情報は、音声で利用者に提供されるようにしても良く、テキストや画像データとして提供され、利用者が持つディスプレイに表示されるようにしても良い。
【０１３０】
検索結果は、例えば、(１)全ての検索条件に合致した物件、(２)検索条件を緩和して得られた物件の順で提供することができる。このとき、全ての検索条件(緩和条件ではなく)を満たす物件数が、物件案内件数以上の場合、当該物件の中から、検索条件の値に近い順で、提示を行う。
【０１３１】
これに対し、全ての検索条件を満たす物件が物件案内件数に満たなかった場合は、全ての検索条件に合致した物件を、検索条件に近いものから順に提示し、その後、検索条件を緩和して得られた物件から、重み付けの高い項目に合致した物件から順に提示を行う。以上によって、利用者が望む検索結果が、最小限の言葉を入力することにより得られる。
【０１３２】
図１６は、検索結果表示例（全ての検索条件に合致した物件を表示）を示す。図１６には、「１０万円くらいの１ＬＤＫ」が検索条件であり、且つ物件案内件数が８である場合における検索結果として、全ての検索条件を満たす８件の物件情報が「条件にあった物件」として提示される例が示されている。ここでは、検索条件に近い順として、家賃が１０万円に近い順で物件情報が提示されている。
【０１３３】
図１７は、検索結果表示例（検索条件を緩和して得られた物件を表示）を示す。図１７には、「８万円くらいの１ＬＤＫ」が検索条件であり、且つ物件案内件数が８である場合における検索結果として、全ての検索条件を満たす３件の物件情報が「条件にあった物件」として提示され、その後に緩和条件を満たす５件の物件情報が「次におすすめする物件」提示される例が示されている。
【０１３４】
〈検索条件のカスタマイズ〉
次に、各検索項目の評価に用いる評価関数の規定方法について説明する。検索条件蓄積部４に格納されている各検索項目の評価に用いる評価関数は、パラメータを使用して規定することができる。
【０１３５】
図１８及び図１９は、検索項目の評価関数の規定方法の説明図である。図１８には、各項目の評価範囲を規定するための評価関数の基準モデルが示されている。図１８において、評価関数は、一方の軸(ｘ軸)を項目に対応する属性値が設定され、他方の軸(ｙ軸)に満足度が設定されている。基準モデルは、属性値の希望値を満足度の基準値(満足度１００
％)とした場合において、所定の満足度(％)に対する設定値を、希望値に対してどのくら
いの大きさとすることができるかを設定可能となっている。
【０１３６】
図１８に示す例では、基準モデルは、属性値が希望値をもつときのｙ軸に平行な直線に対して左右対称な二次関数であり、満足度０％，５０％，及び９０％における設定値の初期値を有している。具体的には、属性値の設定値が希望値の０．８倍及び１．２倍のときに満足度が９０％となる。また、属性値の設定値が希望値の０．４倍及び１．６倍のときに満足度が５０％となる。そして、属性値の設定値が希望値の０．０倍及び２．０倍のときに満足度が０％となる。
【０１３７】
検索装置１４は、検索条件蓄積部４に格納されている各項目の評価関数の基準モデル(
評価関数設定画面)を出力装置(ディスプレイ(表示装置))２３に表示する表示制御部２１
と、入力装置(キーボードやポインティングデバイス(マウス)等)２４から入力される情報を受け付けて評価関数に対する調整処理を行い、再び検索条件蓄積部４に格納する評価関数調整部(入力制御部)２２とを備えている。
【０１３８】
検索装置１４の管理者(オペレータ)は、入力装置２４及び出力装置(ディスプレイ)２３を操作することによって、各項目の評価関数の基準モデル(評価関数設定画面)を、ディスプレイのスクリーン上に呼び出すことができる。
【０１３９】
評価関数設定画面は、予め用意された満足値(０％，５０％，９０％)に対する属性値の設定値の入力フォームを有しており、管理者は、属性値を設定(設定値を変更)することで、評価関数を所望の形状に変更(調整)することができる。
【０１４０】
図１９には、属性値が希望値より大きい場合における満足度０％，５０％及び９０％に対する各属性値の設定値(属性パラメータ)を、それぞれ、希望値の１．４倍、２．２倍及び４．０倍に変更した場合が示されている。これによって、評価関数の形状は、破線で示されるように変更される。
【０１４１】
なお、基準モデルとして、図１８に示すようなモデルを例示した。これに対し、基準モデルが設定値にかかわらず満足度が１００％の直線で構成され、ある属性値を希望値と規定するとともに、属性値に対する満足度を設定することで、所望の曲線を有する評価関数を生成することもできる。
【０１４２】
〈不要語の利用例〉
次に、第１実施形態の他の実施形態として、不要語を感情情報の一部として利用する例について図２０，２１及び２２を用いて説明する。
【０１４３】
図２０には、第１の利用例が示されている。図２０(Ａ)に示す対話例のように、システム(検索装置１４)から「どのような物件をお探しですか」との問い合わせが与えられ、利用者が問い合わせに対し、「ワンルームで、えっと８万円くらい」との回答を返した場合を仮定する。
【０１４４】
この場合、利用者の回答に対する検索項目抽出部２及び音声情報抽出部１２による処理が行われ、検索制御部３で、利用者の発話(発声)内容の分析が行われる。この分析において、「ワンルームで、えっと８万円くらい」との回答は、図２０(Ｂ)に示すように単語に分割される。これによって、「ワンルーム」，「で、」，「えっと」，「８万円」，及び「くらい。」の複数の単語が得られる。このとき、「ワンルーム」及び「８万円」が認識語１，２として認識され、「で、」、「えっと」及び「くらい。」は、不要語Ａ，Ｂ及びＣとしてそれぞれ認識される。
【０１４５】
検索制御部３は、上記した認識結果に従って、検索条件を設定する。図２０(Ｃ)に示す表には、図２０(Ｂ)における認識結果に基づく認識項目名(図５の検索項目に相当)と、認識結果(図５の検索条件に相当)と、検索条件(図５の緩和条件に相当)とが示されている。
【０１４６】
検索制御部３は、認識項目に対する認識結果及び検索条件を設定する。例えば、図２０(Ｃ)に示すように、検索制御部３は、認識項目名「家賃」について、認識語２「８万円」に基づいて、認識結果(検索条件)「８万円」を設定する。このとき、検索制御部３は、認識語２の後に発声された不要語Ｃ「くらい。」に基づき、断定的な家賃の指定ではないと判断する(「くらい」という範囲を示す付属語であるので)。そして、「８万円」の上下の近辺値(例えば６〜９万円)を家賃の検索条件(緩和条件)として設定する。
【０１４７】
また、検索制御部３は、認識語１「ワンルーム」より、認識項目「間取り」に対する認識結果(検索条件)として「ワンルーム」を設定する。このとき、検索制御部３は、認識語１の後に発声された不要語Ａ「で、」に基づき、断定的な指定と判断する(不要語Ａは、
範囲を示す言葉ではないので)。従って、検索制御部３は、「間取り」に対する検索条件(緩和条件)として「ワンルーム」自体を設定する。
【０１４８】
図２１には、第２の利用例が示されている。図２１(Ａ)に示す対話例のように、システム(検索装置１４)から「どのような物件をお探しですか」との問い合わせが与えられ、利用者が「えー、新宿あたりで駅から５分以内」との回答を返した場合を仮定する。
【０１４９】
この場合、利用者の回答に対する検索項目抽出部２及び音声情報抽出部１２による処理が行われ、検索制御部３で、利用者の発話(発声)内容の分析が行われる。この分析において、「えー、新宿あたりで駅から５分以内」との回答は、図２１(Ｂ)に示すように単語に分割される。これによって、「えー」，「新宿」，「あたりで」，「駅から」，及び「５分以内」の複数の単語が得られる。このとき、「新宿」及び「５分以内」が認識語１，２として認識され、「えー、」，「あたりで、」及び「駅から」は、不要語Ａ，Ｂ及びＣとしてそれぞれ認識される。
【０１５０】
なお、「以内」は、範囲を示す言葉であるが、属性値の上限を示す言葉であるので、認識語として抽出及び認識される。その他に、「以上」のような下限を示す言葉も属性値としての言葉とともに認識語として抽出及び認識される。このような認識は、認識語(キー
ワード)の登録内容に依存する。
【０１５１】
検索制御部３は、上記した認識結果に従って、検索条件を設定する。図２１(Ｃ)に示す表には、図２１(Ｂ)における認識結果に基づく認識項目名(図５の検索項目に相当)と、認識結果(図５の検索条件に相当)と、検索条件(図５の緩和条件に相当)とが示されている。
【０１５２】
検索制御部３は、認識項目に対する認識結果及び検索条件を設定する。例えば、図２１(Ｃ)に示すように、検索制御部３は、認識項目名「最寄り駅」について、認識語１「新宿」に基づいて、認識結果(検索条件)「新宿」を設定する。このとき、検索制御部３は、認識語１の後に発声された不要語Ｂ「あたりで、」に基づき、断定的な最寄り駅の指定ではないと判断する(「あたり」という範囲を示す付属語であるので)。この場合、検索制御部３は、新宿駅の隣接駅を「最寄り駅」の検索条件(緩和条件)に採用する。
【０１５３】
また、検索制御部３は、認識語２「５分以内」より、認識項目「最寄り駅までの所要時間」に対する認識結果(検索条件)として「５分以内」を設定する。このとき、検索制御部３は、認識語２の発声から断定的な指定と判断する(認識語２の後に不要語がない。など)。従って、検索制御部３は、「最寄り駅までの所要時間」に対する検索条件(緩和条件)として、「５分以内」自体を設定する。
【０１５４】
図２２は、不要語に基づいて検索条件が設定される場合の例を示す表である。図２２には、検索項目「家賃」，「間取り」，「最寄り駅」，及び「最寄り駅までの所要時間」のそれぞれに対する認識語(キーワード)に付加される不要語の例と、その不要語が付加されている場合における検索条件(緩和条件)の設定例を示す表が示されている。
【０１５５】
〈未知語(不要語)、無音(沈黙)に基づく重み付けルール〉
次に、未知語、及び無音(沈黙時間)による重み付けルールについて説明する。図２３(
Ａ)は、未知語による重み付けルールの例を示す表であり、図２３(Ｂ)は、無音による重
み付けルールの例を示す表であり、図２３(Ｃ)は、無音による重みづけの例を示す説明図
である。
【０１５６】
図２３(Ａ)には、未知語に対する重み付けのルールとして、条件(場面及び詳細条件)と、重み付けの調整対象と、重み付けの変更値と、理由とが示されている。例えば、条件として、回答が最初の問い合わせか２回目以降かについて区分けされ、さらに、詳細条件として、未知語の割合が全認識語(音声認識処理を行った発声内容)の７０％以上か５０％以上かに区分けされている。さらに、調整対象として、未知語と同じ発声の中から認識された希望条件(キーワードに対応する項目)が設定されており、重み付け値として、負の値がそれぞれ設定されている。負の値であるのは、利用者が迷いながら発声した可能性が高いからである。
【０１５７】
図２３(Ｂ)に示す例では、利用者発声(回答)中に２以上の検索条件(キーワード)が含まれている場合において、(１)検索条件間に２秒以上の無音時間(沈黙)があるとき、(２)検索条件間に１秒より長く２秒より短い無音時間があるときを条件として、重み付けの調整が行われる。
【０１５８】
上記した調整条件(１)及び(２)では、無音時間の直後の検索条件(検索項目)が、重み付けの調整対象となる。そして、調整条件(１)及び(２)に対し、利用者が検索条件の発声を迷った可能性があることを理由として、それぞれ、重み付け調整値“−２”，“−１”が用意されている。
【０１５９】
例えば、図２３(Ｃ)に示すように、回答から、認識語１，不要語Ａ，認識語２，及び不要語Ｂが認識され、且つ認識語と不要語Ａとの間に無音時間が検出された場合では、検索制御部３は、無音時間が調整条件(１)を満たす、調整条件(２)を満たす、調整条件(１)及び(２)を満たさない(無音時間が１秒未満)、のいずれであるかを判断し、調整条件(１)及び(２)の一方が満たされれば、認識語２に対応する検索条件を対象として、規定された重み付け調整を行う。
【０１６０】
さらに、図２３(Ｂ)に示すように、例えば、(３)回答の発声の前に２秒以上の無音時間がある場合を条件として、重み付けの調整が行われる。調整条件(３)では、利用者発声(
回答)に含まれる全ての検索条件(検索項目)が重み付けの調整対象となる。そして、希望
条件が明確に決まらないまま発声を始めた可能性があり、検索条件の希望が断定的でないとの判断を理由として、重み付け調整値“−１”が用意されている。検索制御部３は、調整条件(３)が満たされる場合には、回答に含まれる全ての検索条件について、重み付けの調整(−１)を行う。
【０１６１】
〈第１実施形態の作用及び効果〉
以上説明したように、検索装置１４によれば、検索項目抽出部２で検索項目に対応するキーワードを抽出するだけでなく、音声情報抽出部１２で利用者の話し方に係る感情情報を抽出する。そして、検索制御部３が感情情報に基づいて検索条件の緩和条件を設定する。これによって、利用者の意図を反映した緩和条件での検索が可能となる。従って、利用者が緩和条件の入力を特に意識しなくてすむ。
【０１６２】
また、検索装置１４によれば、検索制御部３が感情情報(言いよどみや無音時間等)に基づいて各項目に対する重み付けを決定(変更)する。各検索項目に対する重み付け値は、検索結果評価部９において、評価関数とともに、データ蓄積部８から検索された各検索データ(物件情報)に対する評価に使用される。これによって、利用者の感情情報から得られる利用者の意図が反映された情報を利用者に提供することができる。
【０１６３】
また、検索制御部３は、回答が初回の回答である場合には、この回答に含まれる検索条
件について重み付け値を調整する。さらに、検索制御部３は、回答入力が自由な音声入力環境化で行われている場合には、このような環境下で入力された検索条件に対する重み付けを調整する。そして、重み付け値は、上述したように、検索データの評価に使用される。これによって、利用者の回答状況が反映された情報を利用者に提供することができる。
【０１６４】
また、検索装置１４によれば、評価関数の作成支援機能を有し、評価関数設定画面を管理者に提供するので、検索装置１４の管理者が各項目に対する評価関数を設定登録したり変更したりする場合における負担が軽減される。
【０１６５】
〔第２実施形態〕
第１実施形態では、一般的に捕らえられる音声情報評価基準１３を使用して検索されたデータに対する評価を行っている。これに対し、検索装置１４において個人毎に蓄積される音声情報を用いて、より個々の利用者の感情をきめ細かく把握して、検索へのフィードバックを行うことができる。第２実施形態は、個人毎の音声情報を用いて検索結果の評価を行う例について説明する。
【０１６６】
図２４は、第２実施形態による音声応答システム(情報検索システム)の構成例を示す図である。図２４において、図１に示した第１実施形態と同様の構成については、同一の符号を付し、説明を省略する。また、図２５は、個人属性情報(個人情報)を用いた重み付けの設定例を示す図である。
【０１６７】
図２４において、第２実施形態における検索装置１４Ａは、個人属性蓄積部１５をさらに備えている。個人属性蓄積部１５は、音声情報抽出部１２及び検索制御部３と接続されており、音声情報抽出部１２から抽出される感情情報に基づく個人属性情報を蓄積する。個人属性蓄積部１５に蓄積される個人属性情報は、検索条件蓄積部４に蓄積される重み付け７として利用され、音声情報反映基準１３の一つとして利用される。なお、個人属性蓄積部１５は、検索装置１４が備える記憶媒体上に作成される。
【０１６８】
第２実施形態において、検索条件蓄積部４におけるデータの蓄積、及び検索項目抽出部２による検索条件の抽出は、第１実施形態と同様の処理が行われる。これに対し、音声情報抽出部１２による音声情報の抽出処理では、音声情報抽出部１２は、音声情報入力部１から入力される音声データを受けとると、この音声データの声紋パターンを、個人属性蓄積部１５に登録されている声紋パターンと照合し、音声データの発声者(個人、すなわち
利用者)を識別する。
【０１６９】
個人の声紋パターンは、例えば、その個人が情報検索システムを最初に利用した場合に得られる音声データ中から作成され、個人情報蓄積部１５に、その個人の個人情報と関連づけて登録される。なお、個人の識別に対し、発信者番号を用いる方法(利用者の発信者
番号(例えば、電話番号)から利用者を特定する方法)を適用することもできる。音声情報
抽出部１２は、個人を識別すると、その後は、第１実施形態で説明した処理と同様の処理を行う。
【０１７０】
検索制御部３は、第１実施形態と同様に、音声データからの感情情報の抽出結果に基づいて、検索項目の重み付け値を変更する。但し、第２実施形態では、第１実施形態で説明したような一般的に用意される重み付け値の初期値ではなく、個人属性蓄積部１５にて個人毎に用意された重み付け情報(個人情報)を用いて、重み付け値を決定(変更)する。
【０１７１】
図２５には、個人に対して用意された重み付け値の設定例が示されている。個人情報蓄積部１５には、図２５(１)に示すような、個人情報の初期値が登録される。初期状態では、「家賃」，「間取り」，「最寄り駅」，「最寄り駅までの所要時間」，及び「ペット可
／不可」の各検索項目毎に、一般的な重み付け値として、例えば“３”，“２”，“２”，“１”，“５”の重み付け値がそれぞれ設定されている(図２５(１))。
【０１７２】
その後、個人が、検索装置１４Ａを用いて１回目の検索の利用を行った場合には、個人情報の初期値が個人情報蓄積部１５から読み出される。検索制御部３は、その回答の内容(感情情報、回答状況等)に基づいて、個人情報蓄積部１５から読み出された個人情報(各
検索項目の重み付け値)を、変更する。変更方法自体は、第１実施形態と同様である。例
えば、図２５(２)に示されるように、個人情報蓄積部１５から読み出された各検索項目の重み付け値が“５”，“４”，“２”，“１”，“５”に変更される。
【０１７３】
その後、回答から得られた検索条件による情報検索が行われ、検索結果の評価が、変更された重み付け値に基づいて、第１実施形態と同様に行われる。その後、各検索項目について、例えば、最初の重み付け値(変更前の重み付け値)と、変更後の重み付け値との平均値が算出され、各検索項目の平均値が、新たな重み付け値(個人情報)として、個人情報蓄積部１５に登録される(図２３(３)参照)。なお、新たな重み付け値の算出方法として、平均値の算出と異なる算出方法を適用することもできる。
【０１７４】
その後、個人の２回目以降の利用においては、１回目の利用と同様の方法により、回答に含まれる感情情報及び回答状況に基づく重み付け値の変更が行われ(図２５(４))、検索終了後に、各検索項目の重み付け値の平均値が、新たな個人用の重み付け値として個人情報蓄積部１５に登録される(図２５(５))。
【０１７５】
第２実施形態によれば、第１実施形態が、変更対象の重み付け値として、一般的に用意された値を使用するのに対し、個人毎に用意される重み付け値(個人情報)を変更対象として重み付け値の変更(調整)を行う。すなわち、個人の属性(感情)が予め反映された重み付け値に対する調整が行われる。従って、第１実施形態に比べて、検索結果の評価に個人の意図を強く反映することができ、個人が適切な検索結果(情報提供)を受けることが可能となる。
【０１７６】
〔第３実施形態〕
次に、第３実施形態として、音声情報抽出部１２によって取得される音声情報を、検索への反映のみならず、検索時に提供するナビゲーションへフィードバックする例について説明する。図２６は、第３実施形態のシステム構成図であり、音声情報を結果評価とナビゲーションとの双方への適用する例を示す。なお、第３実施形態において、第１実施形態と同様の構成については、同じ符号を付し、説明を省略する。
【０１７７】
図２６において、検索装置１４Ｂは、第１実施形態において説明した構成(図１参照)に加えて、シナリオデータ蓄積部１６と、ナビゲーション処理部１７とをさらに備える。ナビゲーション処理部１７は、シナリオデータ蓄積部１６に蓄積されるシナリオデータに従って、情報検索のナビゲーションを行う。
【０１７８】
すなわち、ナビゲーション処理部１７は、入力状態解析部１８と、シナリオ解析部１９とを備えている。入力状態解析部１８は、音声情報抽出部１２で抽出される感情情報を受け取り、利用者の回答に対する確信度を求める。シナリオ解析部１９は、シナリオデータ蓄積部１６にシナリオデータとして予め登録されているナビゲーションメッセージ情報から適切なものを選択し、メッセージ合成部１０に与える。これによって、利用者の確信度に応じたナビゲーションメッセージを利用者に与えることができ、且つ現時点での検索条件で検索を行うか否かを決定することができる。
【０１７９】
図２７(Ａ)−(Ｃ)は、追加の検索項目を利用者に尋ねる場合における、シナリオデータ
蓄積部１６に登録されているナビゲーションメッセージ情報の例を示す。図２７(Ａ)には、確信度が“強い確信”を示す場合におけるナビゲーションメッセージ(ナビゲーション
１)として、「では、このまま検索結果をご案内致します」とのメッセージが示されてい
る。
【０１８０】
図２７(Ｂ)には、確信度が“普通の確信”を示す場合におけるナビゲーションメッセージ(ナビゲーション２)として、「他に条件はありますか」とのメッセージが示されている。図２７(Ｃ)には、確信度が“弱い確信”を示す場合におけるナビゲーションメッセージ(ナビゲーション３)として、「ＸＸからＹＹ(「ＸＸ」及び「ＹＹ」は任意の値を示す)の範囲でお探ししましょうか」とのメッセージが示されている。
【０１８１】
図２８は、音声情報(感情情報)から利用者の確信度を求める方法(確信度の数値化)の例を示す。図２８(Ａ)に示されるように、音声情報抽出部１２は、第１実施形態と同様に、音声入力部１から入力される音声データから、声の大きさ、無音時間、不要語などの感情情報を抽出し、入力状態解析部１８に与える。
【０１８２】
入力状態解析部１８は、図２８(Ｂ)に示されるような、確信度の初期値(この例では“
５”)を有している。入力状態解析部１８は、感情情報が入力されると、例えば、図２９(Ａ)及び(Ｂ)に示されるような、利用者の音声情報による確信度増減のルールに従って、
声の大きさ、無音時間、不要語に対する確信度の増減値(予め規定されている)を求める。入力状態解析部１８は、このようなルールに係る情報を予め有している。
【０１８３】
図２９(Ａ)には、声の大きさに基づく確信度増減のルールの例が示されている。この例では、検出された音声が所定の基準音声と比較され、基準音声に対する該音声の音量の比率が所定値(確信度減少閾値)以下であれば確信度が減少し、所定値(確信度上昇閾値)以上であれば確信度が増加するように構成されている。
【０１８４】
図２９(Ａ)に示される例では、例えば、検出された認識語の音声が基準音声と比較された場合において、該音声の音量が基準音声の６０％以下である場合には、確信度の値が確信度調整値だけ減少する。例えば、確信度が“−２”される。利用者が迷った可能性があるからである。
【０１８５】
一方、該音声の音量が基準音声の１２０％以上である場合には、確信度の値が確信度調整値だけ増加する。例えば、確信度が“＋２”される。利用者が確信を持っていると思われるからである。
【０１８６】
図２９(Ｂ)には、無音時間に基づく確信度増減のルールの例が示されている。この例では、２個目以降の条件間に所定の長さの無音時間があったこと、及び、入力音声の全体の前に所定の長さの無音時間があったことが検出され、これらが検出した場合には、それぞれ、確信度が減少するように構成されている。
【０１８７】
図２９(Ｂ)に示す例では、条件間に１秒以上の無音時間が検出された場合には、確信度が減少する(現在の確信度の値から“−１”される)。利用者が迷った可能性があるからである。また、音声入力の受付が開始されてから音声が入力される前に無音時間が２秒以上あったことが検出された場合には、確信度が減少する(現在の確信度の値から１が減じら
れる)。希望条件が明確に決まらずに発生を始めた可能性があり、条件の希望は断定的で
はないと判断できるからである。
【０１８８】
図２８(Ｂ)に戻って、入力状態解析部１８は、例えば、認識語に対する声の大きさが小さい場合、現在の確信度から２を減じる。また、入力状態解析部１８は、例えば、回答の
タイミングが最先の場合(無音時間の直後に認識語は発声されている場合)には、現在の確信度に１を加える。さらに、入力状態解析部１８は、迷いを示す不要語(例えば、「えっ
と」，「そうだな」、「うーん」)が存在する場合には、現在の確信度から不要語の個数
だけ減じる。
【０１８９】
これによって、入力状態解析部１８は、例えば、図２８(Ｂ)に示されるように、予め規定された感情情報の要素(例えば、声の大きさ、無音時間(回答のタイミング)、及び不要
語)について、それぞれ、増減値“−２”，“＋１”，及び“−１”を得る。そして、入
力状態解析部１８は、確信度の初期値(現在の確信度の値)“５”を“３”に変更(調整)する。調整された確信度は、入力状態解析部１８からシナリオ解析部１９に与えられる。
【０１９０】
シナリオ解析部(確信レベル取得部及びナビゲーションメッセージ選択部に相当)１９は、入力状態解析部１８から与えられる確信度の値に基づいて、確信の度合い(レベル)を判断する。例えば、シナリオ解析部１９は、確信度値に対応するレベルの閾値(基準値)を有している。例えば、“強い”，“普通”及び“弱い”からなる３つのレベルが用意されている場合には、確信度に対するレベルを求めるための(レベル数−１)個の基準値が用意される。
【０１９１】
図２７に示すように、“強い確信”，“普通の確信”，及び“弱い確信”の３つのレベルが用意されている場合には、例えば、確信度の基準値として、“８”及び“３”が用意される。そして、シナリオ解析部１９は、得られた確信度(図２８の例では“３”)と各基準値とを対比して、確信のレベルを求める。
【０１９２】
図３０は、シナリオ解析部１９が確信のレベルを求めるための判断基準例を示す。図３０に示す例では、確信度の値が８以上であれば、強い確信と判断される。また、確信度の値が３以下であれば、弱い確信と判断される。そして、確信度の値が３を上回り且つ８未満であれば、普通の確信と判断される。
【０１９３】
シナリオ解析部１９は、確信のレベルを求めると、図２７に示したような、シナリオデータ蓄積部１６に蓄積されているナビゲーションメッセージの中から確信のレベルに対応するメッセージを読み出し、メッセージ合成部１０に与える。これによって、確信のレベルに応じたナビゲーションメッセージが、利用者とシステム(検索装置１４Ｂ)との対話において、利用者に提供される。
【０１９４】
第３実施形態によれば、利用者の回答から得られる感情情報から利用者の確信のレベルが求められ、このレベルに応じたナビゲーションメッセージが利用者に提供される。例えば、利用者が回答に強い確信を持つと認められる場合には、その時点で検索条件の入力を終了することができる。これによって、短時間で情報の検索を提供することが可能となる。
【０１９５】
また、確信のレベルが普通や弱いと認められる場合には、他の検索条件を求めたり、検索の提案を行ったりすることで、最終的に利用者に提供される情報に、利用者の意図(感
情)が反映することができる。従って、短時間で的確な検索結果を利用者に提供すること
が可能となる。
【０１９６】
以上説明した第１〜第３実施形態における構成は、本発明の目的を逸脱しない範囲内で、適宜組み合わせることができる。
【０１９７】
〔実施形態の効果〕
以上説明した第１〜第３実施形態によれば、音声検索の分野で、以下の効果を期待する
ことができる。(Ａ)視覚で検索項目を確認したり、一度に多数の検索項目を設定しなくとも、的確な検索結果が提示される。(Ｂ)利用者が、重み付け、範囲設定、１項目２条件のような細かい検索条件の設定を意識しなくとも、システム(検索装置)が自動で設定を行い、検索結果を提示する。(Ｃ)利用者が設定項目の読み上げのような最小限の設定(音声入
力)を行なえば、自分に必要な結果を短時間で得ることができる。(Ｄ)検索項目の優先度
や緩和項目の選択に限定されず、評価関数を使用して適切な検索結果を得ることができる。
【０１９８】
さらに、副次的な効果として、次の効果を得ることができる。(Ｅ)的確な検索が行なわれることにより、本システムを有する検索サービスへのアクセスが上昇する。(Ｆ)的確なお勧め情報の提示により、検索結果である商品の販売拡大に繋げることができる。
【０１９９】
〔その他〕
上述した本発明の実施形態は、以下の発明を開示する。なお、以下に示す発明は、必要に応じて適宜組み合わせることができる。
【０２００】
（付記１）  情報検索を希望する利用者の音声データから、検索項目に対するキーワードとなる認識語を抽出する検索項目抽出部と、
前記音声データから利用者の感情に係る感情情報を抽出する音声情報抽出部と、
前記認識語及び感情情報から、少なくとも１つの検索項目に対する検索条件を含む検索式を生成して出力する検索制御部と、
を含む音声による情報検索システム。(１)
【０２０１】
（付記２）  前記検索制御部は、前記感情情報に基づいて、検索に係る複数の検索項目に対する重み付け値を決定し、
前記重み付け値を格納する格納部と、
前記検索式に合致する少なくとも１つの検索結果データを受け取った場合に、前記格納部に格納された重み付け値を用いて、各検索結果データに対する評価を行う検索結果評価部とをさらに含む
付記１記載の音声による情報検索システム。(２)
【０２０２】
（付記３）  前記検索制御部は、さらに、前記音声データが得られたときの状況に基づいて、前記複数の検索項目に対する重み付け値を決定する
付記２記載の音声による情報検索システム。
【０２０３】
（付記４）  前記音声情報抽出部は、(１)利用者の声の大きさ，（２）音声データに含まれる無音時間の長さ，(３)前記認識語として認識されない単語としての不要語，（４）音声データ中の利用者の発声内容に含まれる未知語の割合、の少なくとも１つを示す情報を、前記感情情報として抽出する、
付記１〜３のいずれかに記載の音声による情報検索システム。(３)
【０２０４】
（付記５）  前記検索制御部は、前記音声情報抽出部で所定値よりも小さい大きさの利用者のキーワードに対する声の大きさが抽出された場合には、このキーワードに対応する検索項目の重み付け値を小さくする
付記４記載の音声による情報検索システム。
【０２０５】
（付記６）  前記検索制御部は、前記感情情報に基づいて、前記キーワードに対する発声が断定的に行われていることが認められる場合には、このキーワードに対応する検索項目の重み付け値を大きくする、
付記４又は５記載の音声による情報検索システム。
【０２０６】
（付記７）  前記検索制御部は、前記音声情報抽出部で前記音声データに含まれる２つのキーワードの間に所定時間より長い無音時間が検出された場合には、後ろ側のキーワードに対応する検索項目の重み付け値を小さくする
付記４〜６のいずれかに記載の音声による情報検索システム。
【０２０７】
（付記８）  前記検索制御部は、前記音声情報抽出部で前記音声データに含まれる最初の発声の前に所定時間より長い無音時間が検出された場合には、この音声データに含まれる全てのキーワードに対応する検索項目の重み付け値をそれぞれ小さくする、
付記４〜７のいずれかに記載の音声による情報検索システム。
【０２０８】
（付記９）  前記検索制御部は、前記音声情報抽出部で前記キーワードで特定される検索項目の属性値に対する範囲又は程度を示す不要語が抽出された場合には、このキーワードで特定される属性値が緩和された検索条件を作成する、
付記４〜８のいずれかに記載の音声による情報検索システム。
【０２０９】
（付記１０）  前記検索制御部は、前記音声情報抽出部で利用者が悩んでいることを示す不要語が前記キーワードの前及び／又は後ろで抽出された場合には、このキーワードに対応する検索項目の重み付け値を小さくする、
付記４〜９のいずれかに記載の音声による情報検索システム。
【０２１０】
（付記１１）  前記検索制御部は、前記音声情報抽出部で抽出された利用者の発声内容に含まれる未知語の割合が所定値を越える場合には、この発声内容に含まれるキーワードに対応する検索項目の重み付け値を小さくする
付記４〜１０のいずれかに記載の音声による情報検索システム。
【０２１１】
（付記１２）  前記格納部は、各検索項目に対する評価関数をさらに格納し、
前記検索結果評価部は、前記重み付け値と前記評価関数とに基づいて前記検索データに対する評価を行う
付記２〜１１のいずれかに記載の音声による情報検索システム。
【０２１２】
（付記１３）  前記検索結果評価部は、検索項目の属性に応じた評価関数パターンを有する評価関数を用いて前記評価を行う
付記１２記載の音声による情報検索システム。
【０２１３】
（付記１４）  前記検索結果評価部は、検索式に含まれる検索項目毎に、検索項目に応じた評価関数を用いて、検索結果データが持つ検索項目の属性値に対する利用者の満足度、又は利用者が希望する属性値からの乖離度を求め、求められた検索項目毎の満足度又は乖離度と前記重み付け値とを用いて検索結果データに対する総合評価点を求め、この総合評価点が所定の閾値以上、又はこの所定の閾値を上回る検索結果データを、前記利用者に提供すべき検索結果データとして抽出する
付記１２記載の音声による情報検索システム。
【０２１４】
（付記１５）  前記格納部に格納された評価関数を表示装置に表示する表示制御部と、
前記表示装置に表示される評価関数を用いて入力される前記満足度又は乖離度に対する検索項目の属性値を受け付けて前記評価関数を調整し、前記格納部に格納する評価関数調整部と、
をさらに含む付記１３記載の音声による情報検索システム。
【０２１５】
（付記１６）  前記検索結果評価部は、複数の検索項目間の評価のバランスが考慮された
複数の前記総合評価点の算出式の中から、所定の条件を満たす算出式を用いて前記総合評価点を算出する
付記１４又は１５記載の音声による情報検索システム。
【０２１６】
（付記１７）  利用者毎に用意された各検索項目に対する重み付け値を格納する個人情報格納部をさらに含み、
前記検索制御部は、前記感情情報に基づいて検索項目の重み付け値を決定する場合に、個人情報格納部に格納されている検索の利用者に対応する重み付け値を増減する
付記２〜１６のいずれかに記載の音声による情報検索システム。
【０２１７】
（付記１８）  前記検索制御部によって増減された重み付け値が反映された重み付け値で前記個人情報格納部に格納された前記利用者の重み付け値を更新する手段をさらに含む
付記１７記載の音声による情報検索システム。
【０２１８】
（付記１９）  前記音声情報抽出部で抽出される感情情報に基づいて、利用者の発話内容に対する確信のレベルを求める確信レベル取得部と、
前記確信のレベルに応じて用意された検索に係るナビゲーションメッセージを選択し、利用者に提供するために出力するナビゲーションメッセージ選択部と
をさらに含む付記１〜１８のいずれかに記載の音声による情報検索システム。
【０２１９】
（付記２０）  前記ナビゲーションメッセージ選択部は、前記確信のレベルに応じて、検索条件の入力を終了することを示すナビゲーションメッセージを選択して出力する
付記１９記載の音声による情報検索システム。
【０２２０】
（付記２１）  前記ナビゲーションメッセージ選択部は、前記確信のレベルに応じて、他の検索条件の入力を促すナビゲーションメッセージを選択して出力する
付記１９又は２０記載の音声による情報検索システム。
【０２２１】
（付記２２）  前記ナビゲーションメッセージ選択部は、前記確信のレベルに応じて、所定の検索項目について、所定の範囲での検索を確認するためのナビゲーションメッセージを選択して出力する
付記１９〜２１記載の音声による情報検索システム。
【０２２２】
（付記２３）  コンピュータが、
情報検索を希望する利用者の音声データから、検索項目に対するキーワードとなる認識語を抽出し、
前記音声データから利用者の感情に係る感情情報を抽出し、
前記認識語及び感情情報から、少なくとも１つの検索項目に対する検索条件を含む検索式を生成して出力する、
ことを含む音声による情報検索方法。(４)
【０２２３】
（付記２４）  コンピュータに、
情報検索を希望する利用者の音声データから、検索項目に対するキーワードとなる認識語を抽出するステップと、
前記音声データから利用者の感情に係る感情情報を抽出するステップと、
前記認識語及び感情情報から、少なくとも１つの検索項目に対する検索条件を含む検索式を生成して出力するステップと、
を実行させるプログラム又はこのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。(５)
【図面の簡単な説明】
【０２２４】
【図１】本発明による情報検索システムの第１実施形態のシステム構成図
【図２】情報検索システムで実現される情報検索サービスにおいて行われるシステムと利用者の対話例を示す図
【図３】情報検索システムにおける情報検索を流れを示すフローチャート
【図４】物件を案内する件数の設定例を示す図
【図５】検索結果データの評価を行う検索項目間の重み付け(初期値)の例を示す表
【図６】検索結果データの評価に使用される評価関数(初期状態)の例を示す図
【図７】評価関数のパターンの説明図
【図８】総合評価を行う関数(総合評価算出式)の例を示す図
【図９】総合評価閾値の例を示す図
【図１０】キーワード(認識語)から取得できるデータの例を示す図
【図１１】キーワード(認識語)以外の情報から取得できるデータ(感情情報)の例を示す図
【図１２】感情情報に基づいて“重み付け”へ反映を行うか否かの判断例を示す図
【図１３】重み付けへの反映例を示す図
【図１４】緩和条件の評価関数への反映例を示す図
【図１５】物件情報の総合判断例(満足度)を示す図
【図１６】検索結果の提示例(全ての検索条件に合致した物件を提示)を示す図
【図１７】検索結果の提示例(全ての検索条件に合致した物件を提示し、次いで検索条件の緩和により得られた物件を提示)を示す図
【図１８】項目毎の評価範囲の設定例を示す図
【図１９】評価関数の属性パラメータの設定例を示す図
【図２０】不要語を感情情報の一部として利用する例(利用例１)の説明図
【図２１】不要語を感情情報の一部として利用する例(利用例２)の説明図
【図２２】不要語に基づいて検索条件(緩和条件)を決定する例を示す表
【図２３】未知語又は無音時間に基づいて重み付けを設定するルールの例を示す図
【図２４】本発明による情報検索システムの第２実施形態(個人情報を使用した評価を行う)のシステム構成例を示す図
【図２５】個人情報を使用した重み付けの設定例を示す図
【図２６】本発明による情報検索システムの第３実施形態(音声入力内容によるナビゲーション変更)のシステム構成例を示す図
【図２７】登録されているナビゲーションメッセージの例を示す図
【図２８】利用者の確信度の数値化の例を示す図(確信度の取得方法を示す図)
【図２９】利用者の音声情報(感情情報)に基づく確信度増減のルールの例を示す図
【図３０】確信度に基づく確信のレベルの判断例を示す図
【符号の説明】
【０２２５】
１  音声入力部
２  検索項目抽出部
３  検索制御部
４  検索条件蓄積部(格納部)
８  データ蓄積部
９  検索結果評価部
１０  メッセージ合成部
１１  メッセージ出力部
１４  検索装置(情報検索システム)
１５  個人属性蓄積部(個人情報格納部)
１６  シナリオデータ蓄積部
１７  ナビゲーション処理部
１８  入力状態解析部
１９  シナリオ解析部(確信度取得部、ナビゲーションメッセージ選択部)
２１  表示制御部
２２  評価関数調整部(入力制御部)
２３  ディスプレイ(表示装置)
２４  入力装置
【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】
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【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】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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