(57)【要約】【課題】  本発明は、ユーザに意識させないで、予知情報を提供する予知ロボットを提供することを目的とする。【解決手段】  予知を行うのに関連する用語を記憶するための予知関連記憶部２０２と、記憶された予知関連語を送信し、該予知関連語の情報検索した検索結果を受信するための通信部２０１と、通信部２０１を介して予知事項記憶部２０２に記憶された予知関連語の情報検索を制御する検索制御部２０３と、検索結果を提示メディアに変換するメディア変換部２０５と、この提示メディアにより検索結果を提示する提示部２０６とを備え、予知情報を自発的に提示する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予知を行うのに関連する用語を記憶するための予知関連記憶部と、前記記憶された予知関連語を送信し、該予知関連語の情報検索した検索結果を受信するための第１の通信部と、前記第１の通信部を介して、前記予知事項記憶部に記憶された予知関連語の情報検索を制御する検索制御部と、前記検索結果を提示メディアに変換するメディア変換部と、前記提示メディアにより前記検索結果を提示する提示部とを備え、予知情報を自発的に提示することを特徴とする予知ロボット装置。
【請求項２】
予知を行うのに関連する用語を記憶するための予知関連記憶部と、前記記憶された予知関連語を送信し、該予知関連語の情報検索した検索結果を受信するための第１の通信部と、前記第１の通信部を介して、前記予知事項記憶部に記憶された予知関連語の情報検索を制御する検索制御部と、前記検索結果を、過去の検索結果と比較して予知事項として生成する対話生成部と、前記予知事項を提示メディアに変換するメディア変換部と、前記提示メディアにより前記検索結果を提示する提示部とを備え、予知情報を自発的に提示することを特徴とする予知ロボット装置。
【請求項３】
更に、個人を認証する個人認証部を備え、前記認証された個人に対し前記提示メディアにより予知情報を提示することを特徴とする請求項１または請求項２記載の予知ロボット装置。
【請求項４】
更に、前記第１の通信部を介して、他の機器によりユーザがマーキングしたマーキング情報を検出するマーキング検出部と、前記マーキング情報と前記予知事項記憶部に記憶されている予知関連語とを比較し新規予知関連語を検出する予知関連語検出部とを具備し、
前期新規予知関連語を前記予知事項記憶部に記憶することを特徴とする請求項１または請求項２記載の予知ロボット装置。
【請求項５】
更に、ユーザの音声を収集する音声収集部と、
前記音声収集部から収集された音声を認識するための音声認識部と、
前記音声認識部により認識された語句のうち、前記予知事項記憶部に記憶されている予知関連語と比較し新規予知関連語を検出する予知関連語検出部とを具備し、
前期新規予知関連語を前記予知事項記憶部に記憶することを特徴とする請求項１または請求項２記載の予知ロボット装置。
【請求項６】
前記予知関連語検出部は、検出された新規予知関連語が語として存在するかどうか、前記第1の通信部を介して検索することを特徴とする請求項４または請求項５記載の予知ロボット装置。
【請求項７】
予知を行うのに関連する用語を記憶するための予知関連記憶部から予知関連語を第１の通信部により送信し、該予知関連語の情報検索した検索結果を前記第１の通信部により受信し、前記第１の通信部を介して前記予知事項記憶部に記憶された予知関連語の情報検索を制御し、前記検索結果をメディア変換部により提示メディアに変換し、前記提示メディアにより予知情報を自発的に提示することを特徴とする予知ロボットの制御方法。
【請求項８】
予知を行うのに関連する用語を記憶するための予知関連記憶部と、前記記憶された予知関連語を送信し、該予知関連語の情報検索した検索結果を受信するための第１の通信部と、前記第１の通信部を介して、前記予知事項記憶部に記憶された予知関連語の情報検索を制御する検索制御部と、前記検索結果を提示メディアに変換するメディア変換部と、前記提示メディアにより前記検索結果を提示する提示部とを備えた予知ロボット装置と、
前記予知関連語の情報検索する検索部と、前記検索部により検索した検索結果を格納する検索結果格納部と、前記予知関連語を受信し、該予知関連語の情報検索した検索結果を送信する第２の通信部とを備えたサービスプロバイダと具備し、
予知情報を自発的に提示することを特徴とする予知ロボットシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はユーザが意識せずに行っている録画や番組選択などの情報におけるマーキング行動から、予知語を取得することで、予知的な情報提供を行う予知ロボット装置に関する。また、対話モードの開始や、燃料電池カートリッジの交換など、コミュニケーションの一環として自然な操作で行えることを特徴とする。
【背景技術】
【０００２】
従来ロボットとしては、二足歩行するロボットや、動物型のエンタテインメントロボット、数ヶ国語を話すロボット、留守番を行うロボット、音声認識と顔画像による個人認証を行うロボット等、種々のロボットが開発されている。
【０００３】
これらのロボットは、人からの音声の問いかけに応えてコマンドを実行する。つまり、リモコンやＰＣ等でプログラミングしたコマンドを使って実行していた動作を、ロボットに話しかけて音声認識をすることで実行するものである。話しかけたかどうかは、例えば、ある一定時間以上継続しない音（例えば手を叩く）を検出するような、方策が採られている。（例えば、特許文献１参照）
【０００４】
しかし、実際の生活場面では、自ら命令するというよりは、急に曇ってきて雨が降りそうだから、洗濯物を取り込んだほうがよいとか、家族が駅からの自宅までの途中にきているから、食事を準備したほうがよいとか、ローカルな情報提供を、ユーザが気づく前に、予知的に与えるような要求がある。
【０００５】
このような予知情報の提供は、従来のインターネットによる情報検索のようなＰｕｌｌ型情報提供ではなく、Ｐｕｓｈ型情報提供である。このようなＰｕｓｈ型情報提供は、多くの場合、ＰＣや携帯電話ではメールにてサービスされている。しかし、従来のロボットでは、メールの読み上げは飼い主である人間から指示があったときに読み上げるようになっている。
【０００６】
また、ユーザから天気などの問い合わせを受けると、ネットワークに接続し、情報提供をおこなうロボットもあるが、これらはユーザから与えられるキーワードか、あるいは予め決まっているキーワードを用いているので、提供内容に関して変化が乏しいという問題がある。このような問題を解決するために、ネットワーク上の購買で、同じ製品を購入した他のユーザが、別途購入している商品情報を提供するようなサービス（recommendation  engine）もある。
【０００７】
しかし、これらのサービスは人間が意識的に行った行為に基づいているため、低気圧が近づいているために天気が崩れ、洗濯物を取り込む必要があるなどの情報提供は、人間の意識的な行為をトリガーにすることでは対処ができない。
【０００８】
ところで、ＴＶ放送では、広告や放送中の番組の関連ホームページなどＵＲＬ（Uniform Resource  Locator）を表示するものがある。視聴者はこれを書きとめ、ＵＲＬを直接入力して、関連ホームページにアクセスせねばならない。あるいは、ＴＶ放送のデジタル化に伴い、電子番組情報（ＥＰＧ）により、電子的にＵＲＬが提供される。しかし、これらはあくまでも番組単位であり、登場するスポーツ選手や出演俳優の個別のＵＲＬへのリンクなどを保存、あるいは定期的に新規情報を取得するようなことはできていない。
【０００９】
【特許文献１】特開２００１−１５４６９２公報（［００７０］、図７）
【非特許文献１】福井和広、山口治「形状抽出とパターン照合の組み合わせによる顔特徴点抽出」、電子情報通信学会論文誌、Vol.J80-D-II、 No.8、pp.2170-2177(1997)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上記のように、天気予報や家人の帰宅や、あるいは地震や列車事故による遅れなどニュース速報として報じられる情報など、Ｐｕｓｈ型情報提供を自発的に行うようなロボットはなかった。そのため、ユーザが気づいたときには、雨が降って洗濯物がぬれていたというような場合が多く、天候の変化や家人の帰宅などネットワークを介して得られる情報を自発的にロボットから提供する枠組みが必要である。更に、自発的に提供するために用いる予知語を、ユーザに意識させずに、予知語を獲得できるようにすることが必要である。
【００１１】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザに意識させないで、予知情報を提供する予知ロボット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】
【００１２】
本発明は、予知を行うのに関連する用語を記憶するための予知関連記憶部と、前記記憶された予知関連語を送信し、該予知関連語の情報検索した検索結果を受信するための第１の通信部と、前記第１の通信部を介して、前記予知事項記憶部に記憶された予知関連語の情報検索を制御する検索制御部と、前記検索結果を提示メディアに変換するメディア変換部と、前記提示メディアにより前記検索結果を提示する提示部とを備え、予知情報を自発的に提示することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は予知を行うのに関連する用語を記憶するための予知関連記憶部と、前記記憶された予知関連語を送信し、該予知関連語の情報検索した検索結果を受信するための第１の通信部と、前記第１の通信部を介して、前記予知事項記憶部に記憶された予知関連語の情報検索を制御する検索制御部と、前記検索結果を、過去の検索結果と比較して予知事項として生成する対話生成部と、前記予知事項を提示メディアに変換するメディア変換部と、前記提示メディアにより前記検索結果を提示する提示部とを備え、予知情報を自発的に提示することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、自発的に提供するために用いる予知語を、ユーザに意識させずに、予知情報を自発的に提示することができるので、ユーザが煩わしさを感じることなく変化に富んだ予知情報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】
【００１５】
本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。
本発明の実施の形態は、ユーザが意識せずに行っている録画や番組選択などの情報におけるマーキング行動から、予知語を取得することで、予知的な情報提供を行う予知ロボット装置に関するものである。
【００１６】
図１に一実施の形態の概略構成図を示す。予知ロボット装置２００と、情報検索を行うサービスプロバイダ（あるいはホームサーバ）１００から構成されている。
【００１７】
サービスプロバイダ１００には、予知ロボット装置２００と通信を行うための、例えば無線ＬＡＮ、あるいはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（ＴＭ）、あるいはＩｒＤＡなどの無線通信部１０１と、この無線通信部１０１を介して、予知ロボット２００より受け取った予知関連語をもとに、インターネット上あるいは天気予報サーバーなどの別のサービスプロバイダに対して情報検索を行う検索部１０２と、検索した結果を予知ロボット毎に格納しておくための検索結果格納部１０３と、無線通信部１０１を介して送られてきた認証情報が正しいかどうかを判定するサービス認証部１０４とを備えている。
【００１８】
予知ロボット装置２００は、サービスプロバイダ１００に対し、予知関連語や認証情報を送付するための、例えば無線LAN、あるいはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（ＴＭ）、あるいはＩｒＤＡなどの無線通信部２０１と、天気予報や列車事故、家族の所在等、予知を行うのに関連する用語を記憶するための予知関連記憶部２０２と、予知関連記憶部２０２の内容を、通信部２０１を介してサービスプロバイダ１００に対して送信し、定期的に検索部１０２により検索を実行し、かつその結果をサービスプロバイダ１００の検索結果格納部１０３より読み出すなどの制御をおこなう検索制御部２０３と、この検索制御部２０３が検索結果格納部１０３より読み出した検索結果を、時系列的に、あるいは前日の結果など過去の検索結果と比較して予知事項として生成する対話生成部２０４と、対話生成部２０４が生成した予知事項を音声や映像、あるいは頭の振りや手振りといったジェスチャなどのメディアに変換するメディア変換部２０５と、メディア変換部２０５により変換された結果を提示するための、音声合成器、ディスプレイ、あるいはロボット装置のアクチュエータなどの提示手段からなる提示部２０６と、認証情報が正しいかどうかを判定するサービス認証部２０７と、顔などから家人かどうかの個人認証を行う個人認証部２０８とから構成されている。
【００１９】
個人認証部２０８での個人認証方式の手法は、例えばカメラで撮像した顔画像による認証方式、カメラで撮像した虹彩パターンによる認証方式、音声による話者認識、指紋による認証方式などいくつかの方式がある。ここでは、顔画像による個人認証方式を用いて説明が、個人認証方式は特にこの方式に限定されない。
【００２０】
図２には、予知関連記憶部２０２に記憶された予知関連語の一例を示す。例えば、予知的な情報提供を行うために「天気」「交通」「イベント」などのカテゴリに分けられている。それぞれのカテゴリ毎に、予知関連語とその対応パラメータが記されている。
【００２１】
カテゴリ「基本」には、自宅位置や家人の勤務先位置など、すべてのカテゴリに共通する予知関連語とそのパラメータが記憶されている。カテゴリ毎に、予知検索の頻度（予知周期）や、予知事項が生じたときの情報提示度合い（予知提示度）が記憶されている。「天気」や「交通」は、予知周期が1時間に1回であるので、ロボットは最低1時間に1回、予知関連語を用いた検索を行い、予知情報の更新を行う。これに対し、「イベント」は、予知周期が1日に1回と、情報更新頻度が「天気」や「交通」に比較して低くなっている。ここでの予知周期は、1回/時間あるいは1回/日になっているが、例えばもっと頻繁に1回/１０分といった周期にすることも可能である。例えば、カテゴリ「天気」の中にある予知関連語「台風」のパラメータでは「関東地方に接近→予知周期短縮」となっている。これは、例えば「台風が関東地方に接近」といった予知情報がヒットしたときには、その後予知周期を1回/時間から1回/１０分に短縮することを意味する。逆に「台風が去る」などの予知情報がヒットすると、別の予知情報パラメータ「去る→予知周期復帰」から、予知周期をもとの１回/時間に戻す。
【００２２】
また、更新された情報があったときに、どのようなタイミングで提示するかを示すのが、予知提示度である。「交通」の場合には、予知提示度が「ＡＡＡ」であるので、予知関連語として登録されている語がヒットしたときには、家人を追いかけて情報提示を行う。つまり、家人が在宅のときには、家人のいる部屋の情報提示デバイスあるいは予知ロボットが移動できる場合には、自らが移動して提示する。家人が外出して留守の時には、携帯電話等に対して、ヒットした情報の提示などを行うことを意味する。
【００２３】
これに対し、「天気」の場合には、予知提示度が「ＡＡ」であるので、予知関連語として登録されている語がヒットしたときには、家人が在宅である限り、追いかけて情報提示を行う。つまり、家人が在宅のときには、家人のいる部屋の情報提示デバイスあるいは予知ロボットが移動できる場合には、自らが移動して予知ロボットでの提示を行う。「イベント」の場合には、予知提示度が「A」であるので、予知ロボットに提示を行う。それ以外の場合には、ユーザの帰宅時、あるいは就寝前など、一定のスケジュールに従って、予知ロボットに提示を行うといったレベル分けされている。
【００２４】
「基本」カテゴリにある予知関連語は、これにヒットする予知情報を捜すものではなく、他のカテゴリにある予知関連語と組み合わせることで、予知情報を検索するものなので、予知提示度などは記されていない。
【００２５】
図2の記憶例では、キーワードとして、それぞれのカテゴリ毎に、例えば基本的に検索すべきＵＲＬが記されている。「天気」のカテゴリでは、対象の家庭がある位置にもっとも近い地域の天気予報がピンポイントで掲載されているＵＲＬ等が記憶されている。
【００２６】
基本ＵＲＬは図２の例に示されているように各カテゴリに一つに限定されているわけではなく、カテゴリ「イベント」のように、複数の基本ＵＲＬを有することも可能である。
【００２７】
図３は、予知ロボットにおける予知情報提示の処理の流れを示すものである。予知情報提示は、例えば図２の予知周期にしたがって行われる。検索制御部２０３は、予知時刻になると（ステップＳ３０１）、予知ロボットは、例えば図２のような形式で記憶されている予知関連語記憶部２０２にある予知関連語を通信部２０１を介して、認証コードを付してサービスプロバイダ１００に送信する（ステップＳ３０２）。
【００２８】
サービスプロバイダ１００は通信部１０１を介して予知ロボット２００からの送信を受信する。予知ロボット２００からの認証コードが正しいかどうかをサービス認証部１０４により認証を行い、認証結果が正しければ検索部１０２において検索を行う（ステップＳ３０３）。検索結果を随時検索結果格納部１０３に格納する。検索が終了するとその結果を、認証コードを付して通信部１０１を介して予知ロボット２００に送信する。
【００２９】
予知ロボット２００は通信部２０１を介して送信結果を受信する（ステップＳ３０４）。サービスプロバイダ１００からの認証コードが正しいかどうかをサービス認証部２０７により認証を行う。認証コードが正しければ、受信した予知関連語に対するパラメータが、予知関連語記憶部２０２に記憶されているパラメータにヒットするかどうかを調べる（ステップＳ３０５）。
【００３０】
「天気」のカテゴリの中にある他の予知関連語、「降水確率」や「降水量」などは、この基本ＵＲＬから検索し、その対応の値をもとに予知情報が提供される。検索された値は、図２に記憶されているパラメータをもとに判断される。例えば、「降水量:10ｍｍ以上」という天気予報が基本ＵＲＬより検索されたとすると、「10ｍｍ以上」はパラメータの「≧10mm/h」に合致するので、予知検索がヒットしたことになる。
【００３１】
ヒットした予知関連語に、例えばカテゴリ「天気」の中にある予知関連語「台風」のパラメータのように予知周期変更があるかどうかを確認する（ステップＳ３１５）。予知周期変更のパラメータがあれば、予知周期の変更を行う（ステップＳ３１５）。これにより、例えば「台風が関東地方に接近」といった予知情報がヒットしたときには、その後予知周期を1回/時間から1回/１０分に短縮することができる。逆に「台風が去る」などの予知情報がヒットすると、別の予知情報パラメータ「去る→予知周期復帰」から、予知周期をもとの１回/時間に戻すことができる。
【００３２】
予知周期の変更がない、あるいは予知周期の変更後には、ステップＳ３０６にて予知提示度が「ＡＡＡ」か「ＡＡ」であるかを調べる。カテゴリ「天気」や「交通」などはすぐに予知が必要であるので、予知ロボット２００は個人認証部２０８により、家人がそばにいるかどうかを調べる
【００３３】
家人がそばにいるかどうかは例えば、以下のように調べる。
まず、個人認証部２０８にカメラ等が設置されており、このカメラが動物体を検出するところから処理が開始する。個人認証部２０８のカメラは顔画像を入力するものであり、ＣＣＤカメラや照明具などから構成される。ＣＣＤカメラあるいはＣＭＯＳカメラで撮像された画像は、画像入力ボードなどのＡ／Ｄコンバータによりデジタル化され、画像メモリに蓄えられる。画像メモリは画像入力ボード上にあってもよいし、コンピュータのメモリであってもよい。
【００３４】
次に検出した動物体を見極めるために、顔画像の検出を行う。顔領域の抽出は、個人認証部２０８の画像メモリに貯えられた画像中から、顔の領域、あるいは頭部領域を検出するものである。
【００３５】
顔領域抽出方法には、いくつかの方法がある。例えば、撮像した画像がカラー画像である場合には、色情報を用いるものがある。具体的には、カラー画像をＲＧＢカラー空間からＨＳＶカラー空間に変換し、色相、彩度などの色情報を用いて、顔領域や頭髪部を、領域分割によって分割する。分割された部分領域を領域併合法などを用いて、検出するものである。別の顔領域抽出方法としては、あらかじめ用意した顔検出のためのテンプレートを、画像中で移動させて相関値を求める。相関値がもっとも高い領域を顔領域として検出するものである。相関値の代わりに、Ｅｉｇｅｎｆａｃｅ法や部分空間法を用いて、距離や類似度を求め、距離が最小あるいは類似度の最大の部分を抽出する方法もある。あるいは、通常のＣＣＤカメラとは別に、近赤外光を投射し、その反射光より、対象の顔にあたる領域を切り出す方法もある。ここでは、上記にて説明した方法だけでなく、他の方法を用いてもよい。
【００３６】
また、抽出された顔領域に対し、目の位置を検出することで、顔がどうかの判断を行う。検出方法は顔検出と同様にパターンマッチングによるものや、動画像中から瞳、鼻孔、口端などの顔特徴点を抽出する方法（例えば、非特許文献１を参照）を用いることができる。ここでも、上記にて説明した方法、あるいは、他の方法のいずれを用いてもよい。
【００３７】
ここで、抽出された顔領域と顔領域から検出された顔部品に基づいて、検出された顔部品の位置と顔領域の位置から、領域を一定の大きさと形状にきりだす。この切り出しの濃淡情報を認識のための特徴量として入力画像より抽出する。検出された顔部品のうち、２つを選択する。この２つの部品を結ぶ線分が、一定の割合で、抽出された顔領域におさまっていれば、これをｍ画素ｘｎ画素の領域に変換し、正規化パターンとする。
【００３８】
図４は、顔部品として両目を選んだ場合の例を示している。図４（ａ）は、撮像入力手段が撮像した顔画像に、抽出された顔領域を白い矩形で示し、検出された顔部品を白い十字形で重ねて示したものである。図４（ｂ）は抽出された顔領域と顔部品を模式的にあらわしたものである。図４（ｃ）のように右目と左目を結んだ線分の中点からの各部品への距離が一定の割合であれば、顔領域を、濃淡情報に変更し、図４（ｄ）のような、m画素ｘ n画素の濃淡行列情報とする。以降、図４（ｄ）のようなパターンを正規化パターンと呼ぶ。図４（ｄ）のような正規化パターンが切り出されれれば、少なくとも顔が検出されたとみなす．
【００３９】
図４の正規化パターンが切り出されたところで、切り出された顔画像が、家族の一員であるかどうかの認証を行う。認証は以下のように行われる。図４（ｄ）の正規化パターンは、図５（ａ）に示すように、ｍ行ｘ n列に濃淡値が並んでいるが、これをベクトル表現に変換すると、図５（ｂ）に示すようになる。この特徴ベクトルNｋ（ｋは同一人物に対して得られた何枚目の正規化パターンであるかを示す）を以後の計算に用いる。
【００４０】
認識に使う特徴量はこの特徴ベクトルの相関行列を求め、KL展開をすることで得られる正規直交ベクトルのデータ次元数を下げた部分空間である。相関行列Ｃは次式であらわされる。
【００４１】
【数１】
2005141328.tif 000003
【００４２】
なお、ｒは同一人物に対して取得した正規化パターンの枚数である。このＣを対角化することで、主成分（固有ベクトル）が得られる。固有ベクトルのうち、固有値の大きいものからＭ個を部分空間として用い、この部分空間が個人認証を行うための辞書にあたる。
【００４３】
個人認証を行うためには、あらかじめ抽出した特徴量を、当該人物のＩＤ番号、部分空間（固有地、固有ベクトル、次元数、サンプルデータ数）などのインデクス情報とともに、この辞書に登録しておく必要がある。
【００４４】
個人認証部２０８は、この辞書に登録されている特徴量と撮像した顔画像から抽出した特徴量とを比較し、照合するものである。照合は類似度により行われる。類似度は、特徴量から構成されるM次元の部分空間における距離や角度により定義される。この距離や角度が小さいほうが類似度が高く、その人物の顔として照合される。照合結果で認証されると、予知ロボット２００には、予知関連語の基本情報に記憶されているので、その家人の名称がわかる。
【００４５】
以上により、あらかじめ辞書に登録されている家族のいずれかと照合されると、家人がそばにいるかどうかがわかる。
家人が予知ロボット２００のそばにいることがわかると、ヒットした予知検索結果をメディア変換部２０５により、メディア変換を行い、提示する（ステップＳ３０９）。提示に関しては、例えば、図６にあるようなテンプレートを使い、ヒットして予知関連語のカテゴリやパラメータ、家人名称をそれぞれ当てはめていくことで、「おかあさん（家人名称）、（降水確率）が（２０％以上）ですよ。洗濯物は大丈夫ですか」といったように、この場合は、音声合成により提示部２０６より提示を行う。
【００４６】
家人が予知ロボットのそばにいなければ（ステップＳ３０８）、家人が在宅かどうかを調べる（ステップＳ３１０）。在宅かどうかは、例えばセキュリティシステムに加入していれば、通信部２０１を介して、セキュリティシステム会社のプロバイダより、留守モードになっているかどうかを検索することで、在宅かどうかを知ることができる。あるいは、同様に通信部２０１を介してホームサーバーにアクセスし、留守モードに設定されているかどうかを検索することで、在宅かどうかを知ることができる。在宅の場合には、家人に一番近い場所にある情報機器（例えば、居間のＴＶ画面）などに、予知ロボットに提示するはずであった情報（図６のテンプレートにより生成された情報）を提示する（ステップＳ３１１）。留守モードであった場合、「交通」カテゴリのように予知提示度が「ＡＡＡ」の場合には（ステップＳ３１２）、通信部２０１を介して、サービスプロバイダ経由で、家人の携帯電話に情報を転送して提示する（ステップＳ３１３）。予知提示度が「ＡＡ」の場合には、宅外までおいかけて予知情報の提示をすることはない。
【００４７】
同様に、予知提示度がAの場合には（ステップＳ３０７）、予知ロボットが家人のそばにいるかどうかを調べることなく、予知ロボットに提示をする。予知提示度が「ＡＡＡ」、「ＡＡ」、「Ａ」以外では、提示時刻になったら（ステップＳ３１４）、予知ロボットに提示する（ステップＳ３０９）。
【００４８】
以上の一実施の形態では、予知関連語が変化することはないが、図１の概略構成図を図７や図８のように変形することで、ユーザの無意識のマーキング行動から、予知ロボット２００が新規の予知関連語を抽出することができる。実施例２の概略構成図を図７、図８に示す。
【００４９】
図７の概略構成図では、ＴＶ番組視聴中あるいは録画再生中にユーザが、追加情報を見たいと思い、画面に向かってリモコンで指示を行う。デジタルＴＶ再生録画機器３００は、再生中の場合は受信部３０１より受信中の放送波より、電子プログラム情報を分離する。また、あらかじめ映像および電子番組情報蓄積部３０２に記憶されている電子番組情報に基づき、例えば図７のＴＶ画面中に吹き出しで表示されているように「・ベッカム選手、・イングランド、・ワールドカップ」という追加情報が提示できる。
【００５０】
デジタルＴＶ再生録画機器３００は、ユーザから追加情報提示のマーキングがあった時刻や受信再生中／録画再生中の番組名などの電子番組情報「スポーツ」「サッカー」や、マーキング情報が「・ベッカム選手、・イングランド、・ワールドカップ」であったことを、マーキング記憶部３０３に記憶する。
【００５１】
予知ロボット装置２００は、マーキング検出部２１０より、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（ＴＭ）、あるいは無線ＬＡＮなど宅内の情報機器と通信を行うための通信部２０９を介して、マーキング情報要求に認証コードを付して、デジタルＴＶ再生録画機器３００に送信する。
【００５２】
デジタルＴＶ再生録画機器３００は、サービス認証部３０６により、認証コードが正しいことを確認した後、マーキング記憶部３０３に記憶されている情報に認証コードを付して、予知ロボット２００に送信する。
【００５３】
予知ロボット２００は、予知関連語検出部２１１において、受信したマーキング情報が、すでに予知関連語記憶部２０２に記憶されている予知関連語と同一かどうかを判断する。「スポーツ」「サッカー」「ベッカム選手（http://xxx）」「イングランド」「ワールドカップ（http://yyy）」といった情報は、例えば図２には記憶されていないので、予知関連語検出部２１１はこれらを新規予知関連語と判定し、図２に追加記憶する。
【００５４】
その結果は、例えば、図９のようになる。ベッカム選手やワールドカップについては、追加情報提示時に追加されたＵＲＬをパラメータとして記憶する。あるいは、予知関連語記憶部２０２に記憶する前に、「ベッカム」という予知関連語にてサービスプロバイダ経由で検索をし、ホームページのＵＲＬを見つけ出し、「ベッカム」に対応するＵＲＬとして予知関連語記憶部２０２に記憶する方法もある。
【００５５】
図７の例はリモコンによるマーキングであったが、図８に音声によるマーキングの実施例をしめしてある。
予知ロボット２００は、例えばマイクアレイ等からなる音声収集部２１２と、音声収集部２１２から収集した音声を認識する音声認識部２１３が図７の構成に対して追加されている。図７では、ユーザがリモコンによりマーキングをしていたが、図８ではユーザが独り言、家族とＴＶ放送／録画再生を見ながら発話したものがマーキングとなる。
【００５６】
予知ロボット２００は、音声収集部２１２が発話を感知すると、その音声を音声認識部２１３により認識する。音声認識においては、「藤原紀香」のような固有名詞が多く、このような語は未知語となり、正しく認識することが難しい。例えば、「藤原紀香」は「フジワラＸＸカ」というように、「フジワラ」と最後の「カ」は認識できるが途中が認識できないようなケースが多い。
【００５７】
予知関連語検出部は、世の中に存在する固有名詞かどうか不明なことが多い。その場合２１１は、音声認識部２１３が認識した語彙のうち、このようなあいまい性がある語を、前方一致により検索する。検索されたもののうち、固有名詞を予知関連語として予知関連語記憶部２０２に記憶する。
【００５８】
このように本発明の実施の形態によれば、ユーザは録画に対するリモコン操作、あるいは発話といった意識しないマーキング行為により、新規の予知関連語を獲得して、予知情報を提供する予知ロボットを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の実施例１の概略を表す構成図。
【図２】予知関連記憶部に記憶された予知関連語の一例を示す図。
【図３】予知ロボットにおける予知情報提示の処理のフローチャート。
【図４】ロボットにおける顔検出を説明する図。
【図５】顔画像の正規化パターンと特徴ベクトルを説明する図。
【図６】予知検索結果を提示するテンプレートを示す図。
【図７】本発明の実施例２の一形態の概略を表す構成図。
【図８】本発明の実施例２の他形態の概略を表す構成図。
【図９】本発明の実施例２の予知関連記憶部に記憶された予知関連語の一例を示す図。
【符号の説明】
【００６０】
１００  サービスプロバイダ
１０１  通信部
１０２  検索部
１０３  検索結果格納部
１０４  サービス認証部
２００  予知ロボット装置
２０１  通信部
２０２  予知関連語記憶部
２０３  検索制御部
２０４  対話生成部
２０５  メディア変換部
２０６  提示部
２０７  サービス認証部
２０８  個人認証部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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