(57)【要約】【課題】  利用者が発話した属性条件により検索するシステムにおいて、利用者によけいな音声入力を行わせることなく、その検索のための属性条件の入力を効率的に行う。【解決手段】  利用者がマイクを介して音声入力した場合にその入力音声から属性値を抽出し、その属性値を含む検索条件を作成し、この検索条件により検索するシステムであって、前記検索後に、さらに利用者がマイクを介して音声入力した場合にその入力音声から属性値を抽出する手段と、その属性値と前記検索条件とに基づいて新たな検索条件を作成する手段と、この新たな検索条件により検索する手段と、を備える音声による検索システム。【選択図】図１５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者が発話した属性条件により検索するシステムであって、
利用者が音声入力を行うマイクと、
前記マイクを介して入力された入力音声データから属性値を認識する音声認識部と、
前記音声認識部によって認識された属性値と属性との対応関係である抽出属性条件データを作成する抽出属性条件データ作成部と、
前回の検索に使用した属性条件である保存属性条件データを保存した保存属性条件データベースと、
前記抽出属性条件データと前記保存属性条件データとに基づいて今回の検索に使用する属性条件データを作成する属性条件判定部と、
検索対象の候補データを格納する候補データベースと、
前記属性条件データに基づいて前記候補データベースから候補データを検索する候補抽出部と、
前記検索結果を含む画面を表示するディスプレイと、
を備える音声検索システム。
【請求項２】
前記属性条件データを前記保存属性条件データベースに保存する整合処理部をさらに備える請求項１に記載の音声検索システム。
【請求項３】
前記属性条件判定部は、前記利用者の意図を類推することにより、前回の検索に使用した属性条件を引き継ぐか破棄するかを判断して、前記今回の検索に使用する属性条件データを作成する、
請求項１に記載の音声検索システム。
【請求項４】
前記整合処理部は、前記属性条件データがサブ属性を含む場合には、そのサブ属性によって他の属性条件を補完する、
請求項２に記載の音声検索システム。
【請求項５】
前記整合処理部は、前記属性条件データがサブ属性を含む場合には、前記保存属性条件データベースにサブ属性を保存し、前記属性条件データと一致し、保存属性条件データベースに保存されたサブ属性が一致又は近似となる未入力の属性条件を抽出し、追加する機能を備える、
請求項１又は４に記載の音声検索システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、利用者が発話した属性条件により検索するシステムにおいて、その検索のための属性条件の入力を効率的に行うための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、インターネット等においては、化粧品、車等の各種情報を提供するサービスが知られている。このサービスは、初めに、利用者に、情報提供して欲しい商品の属性値を一つずつ選択させ、その属性値を持つ商品だけに絞込み、その絞り込んだ商品の中から利用者に情報提供して欲しい商品をさらに選択させることで、その最終的に選択された商品に関する情報を提供するというものである。
【０００３】
このような情報提供サービスを実現するためのシステムは、複数の属性値を一度に入力できるような音声認識技術を用いて、利用者に目的の商品の属性値を初めに選択（音声入力）させることで、その属性値を持つ商品に絞込み、次に利用者に、その絞込まれた商品の中から、商品を選択（音声入力）させることで、その商品に関する情報を提供するサービス（属性選択による絞込み情報提供サービス）を実現する。なお、属性値とは、言葉の持つ属性の固有値のことである。化粧品を例に説明すると、化粧品は、メーカ、ブランド、アイテムという属性を持ち、そのそれぞれの属性ごとに、メーカは○○会社（具体的な社名）等、ブランドは○○（具体的なブランド名）等、アイテムは口紅（具体的なアイテム名）等の属性値を持つ。このように音声認識技術を用いることで、利用者の入力効率を向上させている。
【０００４】
従来技術について簡単に説明する。図１は、従来技術の原理図である。ここでは、従来技術として、ＰＤＡ（携帯情報端末）において、数万品目の化粧品の中から１つの商品を選択し、その詳細情報を表示する音声認識を用いた化粧品情報提供アプリケーションサービスを実現するシステムを説明する。
【０００５】
候補データベース（以下候補ＤＢという）２００には、図２に示す候補データが登録されている。属性値データベース（以下属性値ＤＢという）２１０には、図３に示す属性値データが登録されている。
【０００６】
アプリケーション制御部１００は、候補ＤＢ２００を参照し、属性値認識語データ（図３に示す属性値データと同じもの）を属性値認識語データベース２２０へ登録し、アプリケーション制御部１００は、属性値データの認識を開始する。
【０００７】
また、その時に、ディスプレイ２０に図４に示す候補選択画面イメージが表示される。これにより、利用者にメーカ、ブランド、アイテムの音声入力を促す。
【０００８】
図４に示す候補選択画面を閲覧した利用者がマイク１０に向かって例えば「メーカＫＡ
ブランドＶ＿Ｋ  口紅」と発話したとする（Ｓ１０）。音声認識部１１０は、その入力音声データから（メーカＫＡ  ブランドＶ＿Ｋ  口紅）を認識し、この認識結果を属性認識データとしてアプリケーション制御部１００へ送る（Ｓ１１）。
【０００９】
属性認識データを受け取ると、アプリケーション制御部１００は、その受け取った属性認識データを候補抽出部１４０へ送る（Ｓ１２）。属性認識データを受け取ると、候補抽出部１４０は、候補ＤＢ２００を参照し、先ほど受け取った属性認識データと一致する候補を抽出し、候補データを作成し、アプリケーション制御部１００へ送る（Ｓ１３）。
【００１０】
候補データを受け取ると、アプリケーション制御部１００は、その候補データから候補認識語データを作成し、候補認識語データベース２４０へ登録し（Ｓ１４）、候補データの認識を開始する。
【００１１】
また、その時に、ディスプレイ２０に図５に示す商品選択画面イメージが表示される。これにより、利用者に候補データの音声入力を促す。
【００１２】
図５に示す商品選択画面を閲覧した利用者がマイク１０に向かって例えば「商品１００＿Ｖ＿Ｋ」と発話したとする（Ｓ１５）。音声認識部１１０は、その入力音声データから商品１００＿Ｖ＿Ｋを認識し、この認識結果を属性認識データとしてアプリケーション制御部１００へを送る（Ｓ１６）。
【００１３】
アプリケーション制御部１００は、先ほどＳ１３で候補抽出部１４０から受取った候補データを参照し、図６に示す商品詳細画面イメージをディスプレイ２０へ表示する。
【００１４】
次に、利用者が属性値を替えて、他の商品情報を閲覧したい場合は、図５の商品選択画面イメージに戻り、再度、利用者に属性値を発話してもらう。
【００１５】
しかし、ここで認識した属性値を前回の属性値に上書きする方法と、前回の属性値に関係無く、認識した属性値をそのまま設定する方法がある。
【００１６】
下記に、それぞれの方法について説明する。
（前回の属性値に認識した属性値を上書きする方法）
（利用者が、メーカＫＡ、ブランドＶ＿Ｋのマスカラの商品を閲覧したいと考えている場合）
利用者は、先ほど、「メーカＫＡ」と「ブランドＶ＿Ｋ」は入力済みであることから、「マスカラ」と発話すれば、図７に示す商品選択画面イメージのように、「口紅」が「マスカラ」へ上書きされる。
【００１７】
しかし、利用者が、メーカＳのマスカラを閲覧したいと考えた場合、利用者は、「メーカＳのマスカラでブランドはクリア」と発話しなければならない。この場合、利用者は、使わない属性はクリアと発話しなければならず、余計な音声入力を行わせてしまい、利用者にとって、使いづらい方法となってしまう。
（認識した属性値をそのまま設定する方法）
（利用者が、メーカＳのマスカラの商品を閲覧したいと考えている場合）
利用者は、「メーカＳのマスカラ」と発話すれば、図８に示す商品選択画面イメージのように設定される。
【００１８】
しかし、利用者が、メーカＫＡ、ブランドＶ＿Ｋのマスカラを閲覧したいとした場合、利用者は、「メーカＫＡ  ブランドＶ＿Ｋのマスカラ」と発話しなければならず、先ほど入力した「メーカＫＡ」、「ブランドＶ＿Ｋ」をもう一度発話しなければならない。これは、利用者に、無駄な入力を行っていると感じさせてしまい、利用者にとって、使いづらい方法となってしまう。
【００１９】
また、両方に共通の課題であるが、この化粧品のメーカとブランドのように、属性と属性に依存関係にあるようなものの場合、「メーカＳのブランドＶ＿Ｋ」と発話した場合など（ブランドＶ＿ＫはメーカＫＡのブランド）、整合性がとれていないにも関わらず、候補を絞り込んでしまう。その結果、該当する商品を抽出することができまいことになってしまう。該当する候補が得られないと、利用者はストレスを感じてしまい、サービス性が
悪くなってしまう。
【００２０】
その他、一度入力されて確定した属性情報と、新たに入力された属性情報との距離に基づき、確認応答や次の動作を決定するというものがある（例えば特許文献１参照）。
【特許文献１】特開2002-351492号公報
【特許文献２】特開2002-189483号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２１】
従来技術においては、（前回の属性値に認識した属性値を上書きする方法）では、使わない属性値がある場合、「ブランドはクリア」等の言葉を発話しなければならず、利用者に余計な音声入力を行わせてしまい、手間をかけさせてしまう。また、（認識した属性値をそのまま設定する方法）では、前回設定した属性値についても、もう一度発話しなければならず、前者の方法と同様、利用者に余計な音声入力を行わせてしまう。
【００２２】
本発明の課題は、利用者が発話した属性条件により検索するシステムにおいて、利用者によけいな音声入力を行わせることなく、その検索のための属性条件の入力を効率的に行うための技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、利用者が発話した属性条件により検索するシステムであって、利用者が音声入力を行うマイクと、前記マイクを介して入力された入力音声データから属性値を認識する音声認識部と、前記音声認識部によって認識された属性値と属性との対応関係である抽出属性条件データを作成する抽出属性条件データ作成部と、前回の検索に使用した属性条件である保存属性条件データを保存した保存属性条件データベースと、前記抽出属性条件データと前記保存属性条件データとに基づいて今回の検索に使用する属性条件データを作成する属性条件判定部と、検索対象の候補データを格納する候補データベースと、前記属性条件データに基づいて前記候補データベースから候補データを検索する候補抽出部と、前記検索結果を含む画面を表示するディスプレイと、を備える構成とした。
【００２４】
本発明によれば、前記抽出属性条件データと前記保存属性条件データとに基づいて今回の検索に使用する属性条件データを作成することから、利用者によけいな音声入力を行わせることなく、その検索のための属性条件の入力を効率的に行わせることが可能となる。
【００２５】
上記システムにおいては、例えば、前記属性条件データを前記保存属性条件データベースに保存する整合処理部をさらに備えことが望ましい。
【００２６】
上記システムにおいては、例えば、前記属性条件判定部は、前記利用者の意図を類推することにより、前回の検索に使用した属性条件を引き継ぐか破棄するかを判断して、前記今回の検索に使用する属性条件データを作成する。
【００２７】
このようにすれば、利用者によけいな音声入力を行わせることなく、その検索のための属性条件の入力を効率的に行わせることが可能となる。
【００２８】
上記システムにおいては、例えば、前記整合処理部は、前記属性条件データがサブ属性を含む場合には、そのサブ属性によって他の属性条件を補完するようにすることが望ましい。
【００２９】
このようにすれば、入力効率を高めることができる。
【００３０】
上記システムにおいては、例えば、前記整合処理部は、前記属性条件データがサブ属性を含む場合には、前記保存属性条件データベースにサブ属性を保存し、前記属性条件データと一致し、保存属性条件データベースに保存されたサブ属性が一致又は近似となる未入力の属性条件を抽出し、追加する機能を備えるようにしてもよい
本発明は次のように特定することもできる。
【００３１】
利用者がマイクを介して入力した入力音声から属性値を抽出し、その属性値を含む検索条件を作成し、この検索条件により検索するシステムであって、前記検索後に、さらに利用者がマイクを介して音声入力した場合にその入力音声から属性値を抽出する手段とその属性値と前記検索条件とに基づいて新たな検索条件を作成する手段と、この新たな検索条件により検索する手段と、を備える音声による検索システム。
【００３２】
本発明は方法の発明として次のように特定することもできる。
【００３３】
利用者がマイクを介して入力した入力音声から属性値を抽出し、その属性値を含む検索条件を作成し、この検索条件により検索する方法であって、前記検索後に、さらに利用者がマイクを介して音声入力した場合にその入力音声から属性値を抽出するステップと、その属性値と前記検索条件とに基づいて新たな検索条件を作成するステップと、この新たな検索条件により検索するステップと、を備える音声による検索方法。
【００３４】
次に、本発明の手段について図９に示す原理図を参照しながら説明する。なお、従来例と同様の構成については同一の符号を付してある。
【００３５】
まず、本発明の概略構成について説明する。１０は、利用者の音声入力を受け付けるマイクである。２０は、ディスプレイである。１００は、アプリケーションを制御するアプリケーション制御部であり、後述するように上記抽出属性条件データ作成部１００ａの機能を備えたものである。すなわち、アプリケーション制御部１００は、本発明の抽出属性条件データ作成部としても機能する。
【００３６】
１１０は、マイクから入力された音声入力データを音声認識する音声認識部である。１２０は、利用者の発話された内容をもとに、属性値を設定する属性条件判定部である。１３０は、属性値の整合性を確認し、修正する整合処理部である。１４０は、候補データベース２００を参照し、属性値から候補を抽出する候補抽出部である。１５０は、ディスプレイ２０へ、画面を表示する画面表示部である。２００は、候補データを蓄積する候補データベースである。２１０は、属性値データを蓄積する属性値データベースである。２２０は、属性値認識語データを蓄積する属性値認識語データベースである。２３０は、前回設定した属性値データを蓄積する保存属性条件データである。２４０は、候補認識語データを蓄積する候補認識語データベースである。
【００３７】
次に、本発明の作用について図９を参照しながら説明する。
【００３８】
アプリケーションが開始されると、図１０に示すアプリケーション制御フローに従って、アプリケーション制御部１００は、属性値データベース２１０を参照し、属性値認識語データを作成し（Ｓ２０）、属性値認識語データベース２２０へ、属性値認識語データを登録する（Ｓ２１）。また、音声認識部１１０へ、属性認識開始メッセージを送信し（Ｓ２２）、画面表示部１５０へ、画面表示メッセージを送信する（Ｓ２３）。
【００３９】
属性認識開始メッセージを受信した音声認識部１１０は、属性値認識語データベース２２０を認識語として属性の認識を開始する。
【００４０】
画面表示メッセージを受信した画面表示部１５０は、属性認識画面イメージをディスプレイ２０に表示する。
【００４１】
利用者から属性値の発話が行われると、マイク１０から、音声認識部１１０に音声入力データが送信される。
【００４２】
音声入力データを受信した音声認識部１１０は、音声認識を行い、アプリケーション制御部１００へ、属性認識データを送信する。
【００４３】
属性認識データを受信したアプリケーション制御部１００は、図１０のアプリケーション制御フローに従って、属性値ＤＢ２１０を参照し、属性認識データの属性値を取得し（Ｓ２４）、抽出属性条件データを作成する（Ｓ２５）。引き続き、アプリケーション制御部１００は、その作成した抽出属性条件データを属性条件判定部１２０へ送信する（Ｓ２６）。
抽出属性条件データを受信した属性条件判定部１２０は、図１１の属性設定判定部フローに従って、保存属性条件データベース２３０に、保存属性条件データが保存されているかを確認する（Ｓ２７）。
【００４４】
保存属性条件データが保存されて無ければ（Ｓ２７：Ｎｏ）、抽出属性条件データをそのまま用いて属性条件データを作成する（Ｓ３０）。
【００４５】
保存属性条件データが保存されていれば（Ｓ２７：Ｙｅｓ）、保存属性条件データを取得し（Ｓ２８）、図１２の属性設定処理フローに従って、属性設定処理を行い（Ｓ２９）属性条件データを作成する（Ｓ３０）。
【００４６】
次に属性設定処理について図１２を参照しながら説明する。抽出属性条件データにサブ属性を持つ属性があり（Ｓ２９００：Ｙｅｓ）、その他の属性もあれば（Ｓ２９０１：Ｙｅｓ）、抽出属性条件データのサブ属性を持つ属性、その他の属性の属性値を使用して、属性条件データを作成する（Ｓ２９０２）。また、抽出属性条件データにサブ属性を持つ属性があり（Ｓ２９００：Ｙｅｓ）、その他の属性がなければ（Ｓ２９０１：Ｎｏ）、抽出属性条件データ、保存属性条件データのサブ属性を持つ属性の属性値が同じであるかを確認し（Ｓ２９０３）、同じであれば（Ｓ２９０３：Ｙｅｓ）、抽出属性条件データのサブ属性を持つ属性の属性値を使用して、属性条件データを作成し（Ｓ２９０４）、同じでなければ（Ｓ２９０３：Ｎｏ）、保存属性条件データのサブ属性を持つ属性以外の属性の属性値に抽出属性条件データのサブ属性を持つ属性の属性値を上書きする形で属性条件データを作成する（Ｓ２９０５）。
【００４７】
また、抽出属性条件データにサブ属性を持つ属性がなく（Ｓ２９００：Ｎｏ）、抽出属性条件データと保存属性条件データの属性の属性値で同じものがある場合は（Ｓ２９０６：Ｙｅｓ）、抽出属性条件データの属性の属性値を使用して、属性条件データを作成する（Ｓ２９０７）。
【００４８】
また、抽出属性条件データにサブ属性を持つ属性がなく、抽出属性条件データと保存属性条件データの属性の属性値で同じものが無い場合は、保存属性条件データに抽出属性条件データを上書きする形で属性条件データを作成する（Ｓ２９０８）。属性条件判定部１２０は、その作成した属性条件データをアプリケーション制御部１００へ送信する（Ｓ３１）。
【００４９】
属性条件データを受信したアプリケーション制御部１００は、図１０のアプリケーション制御フローに従って、整合処理部１３０へ属性条件データを送信する（Ｓ３２）。図１
３の整合処理部フローに従って、属性条件データがサブ属性を持つ属性を持っているかを確認する（Ｓ３３）。
【００５０】
サブ属性を持つ属性を持っているならば（Ｓ３３：Ｙｅｓ）、属性値ＤＢ２１０を参照し、その属性のサブ属性の属性値を取得する（Ｓ３４）。属性条件データに、その取得したサブ属性の属性値を上書きする形で、整合属性条件データを作成する（Ｓ３５）。サブ属性を持つ属性を持っていなければ、属性条件データをそのまま使用し、整合属性条件データを作成する。
【００５１】
その作成した整合属性条件データをアプリケーション制御部１００へ送信する（Ｓ３７）。
【００５２】
整合属性条件データを受信したアプリケーション制御部１００は、図１０のアプリケーション制御フローに従って、候補抽出部１４０へ整合属性条件データを送信する（Ｓ３８）。
【００５３】
整合属性条件データを受信した候補抽出部１４０は、候補ＤＢ２００を参照し、整合属性条件データの属性条件に合った候補データを抽出し、候補データを作成する。
【００５４】
候補抽出部１４０は、その作成した候補データをアプリケーション制御部１００へ送信する。候補データを受信したアプリケーション制御部１００は、図１０のアプリケーション制御フローに従って、候補データから候補認識語データを作成し（Ｓ３９）、候補認識語データベース２４０へ登録する（Ｓ４０）。アプリケーション制御部１００は、登録完了後、音声認識部１１０へ候補認識開始メッセージを送信する。また、アプリケーション制御部１００は、画面表示部１５０へ画面表示メッセージを送信する（Ｓ４１）。
【００５５】
候補認識開始メッセージを受信した音声認識部１１０は、候補認識を開始する。候補表示メッセージを受信した画面表示部１５０は、候補認識画面イメージをディスプレイ２０に表示する。利用者から候補の発話が行われると、マイク１０から、音声認識部１１０に音声入力データが送信される。音声入力データを受信した音声認識部１１０は、音声認識を行い、アプリケーション制御部１００へ、候補認識データを送信する。
【００５６】
候補認識データを受信したアプリケーション制御部１００は、図１０のアプリケーション制御フローに従って、先ほど候補抽出部１４０より受信した候補データより、該当する１つの候補データを取得し（Ｓ４２）、画面表示部１５０へ送信する（Ｓ４３）。候補データを受信した画面表示部１５０は、候補の詳細情報をディスプレイ２０へ表示する。
【００５７】
次に整合処理部１３０の処理について図１４を参照しながら説明する。
【００５８】
アプリケーション制御部１００から、属性条件データが整合処理部１３０へ送信される。属性条件データを受信した整合処理部１３０は、属性条件データのサブ属性を持つ属性を持っているかを確認する（Ｓ５０）。属性条件データのサブ属性を持つ属性を持っているならば（Ｓ５０：Ｙｅｓ）、属性値ＤＢ２１０を参照し、そのサブ属性を持つ属性の属性値を取得する（Ｓ５１）。取得したら、属性条件データに、取得した属性値を上書きする形で、整合属性条件データを作成する（Ｓ５２）。
【００５９】
また、属性条件データのサブ属性を持つ属性を持っていなければ（Ｓ５０：Ｎｏ）、保存属性条件データにサブ属性を持つ属性が存在するかを確認する（Ｓ５５）。保存属性条件データにサブ属性を持つ属性が存在しなければ（Ｓ５５：Ｎｏ）、属性条件データをそのまま整合属性条件データとして作成する。
【００６０】
また、保存属性条件データにサブ属性を持つ属性が存在すれば（Ｓ５５：Ｙｅｓ）、属性値ＤＢ２１０を参照し、属性条件データの持つすべての属性の属性値と一致する属性値を検索する（ＳＳ５６）。一致する属性値が無ければ（Ｓ５７：Ｎｏ）、属性条件データをそのまま整合属性条件データとして作成する。一致する属性値が有るならば（Ｓ５７：Ｙｅｓ）、属性値ＤＢ２１０を参照し、属性条件データの持つ属性の属性値と、保存属性条件データのサブ属性を持つ属性のサブ属性の属性値を両方持つ属性値を検索する（Ｓ５８）。該当する属性値が無ければ（Ｓ５９：Ｎｏ）、サブ属性を持つ属性のサブ属性の属性値を変更して再検索する（Ｓ６０）。
【００６１】
該当する属性値があれば（Ｓ５９：Ｙｅｓ）、その該当する属性値のサブ属性を持つ属性のサブ属性の属性値を抽出し、 属性データにそのサブ属性の属性値を上書きする形で
、整合属性条件データを作成する（Ｓ６１）。作成すると、アプリケーション制御部１００へ整合属性条件データを送信する（Ｓ５４）。
【発明の効果】
【００６２】
本発明によれば、利用者の発話内容（音声入力）から得られる属性値を含む抽出属性条件データと前回の属性値の設定情報である保存属性条件データとに基づいて利用者が選択したい属性値を類推して、今回の検索に使用する属性条件データを作成する。従って、必要の無い属性値は、「ブランドをクリア」等発話させること無く、また、前回、発話した内容をもう一度音声入力させること無く、利用者の設定したい属性値を設定することができる。よって、利用者に手間を取らせず、無駄の無い、使いやすい属性値の設定を行わせることができる。
【００６３】
また、化粧品のメーカとブランドのように依存関係にあるものについては、自動的に整合性をとることができるため、利用者が設定しようとする属性値の整合性が取れておらず、候補が絞り込まれないということを無くすことができる。よって、利用者は快適に音声入力サービスを利用することができる。
【００６４】
また、前回、属性にメーカＴ、車種Ｃ＿Ｔが設定されており、次に、「メーカＮ」と発話すると、メーカＮの車種の中で、メーカＴの車種Ｃ＿Ｔと同ランクの車種の抽出を行うことができる。これは、利用者にとって、メーカＮの車種を知らなくても、同ランクの車種の情報を閲覧することができる。サービス性を向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６５】
以下、本発明の第１実施形態である化粧品情報提供アプリケーション（化粧品情報検索システム）について図面を参照しながら説明する。
（化粧品情報提供アプリケーション）
図１５は、本発明が適用された化粧品情報提供アプリケーション（化粧品情報検索システム）の原理図である。
【００６６】
化粧品情報提供アプリケーションは例えばＰＤＡ(Personal Digital Assistance)など
の携帯情報端末が所定プログラムを読み込んで実行することにより実現される。化粧品情報提供アプリケーションは、数万品目の化粧品の中から最終的に１つの化粧品（商品）を選択し、その最終的に選択された化粧品に関する情報（詳細情報）を商品詳細表示画面として表示する（図３３参照）。
（化粧品情報提供アプリケーションの概略システム構成）
図１５に示すように、化粧品情報提供アプリケーションは、アプリケーション制御部１００、音声認識部１１０、属性条件判定部１２０、整合性処理部１３０、商品候補抽出部１４０、商品選択画面表示部１５０、整合属性条件表示制御部１５１、商品一覧表示制御
部１５２、商品詳細表示部１５０、商品候補データベース（以下商品候補ＤＢという）２００、属性値データベース（以下属性値ＤＢという）２１０、属性値認識語データベース（以下属性値認識後ＤＢという）２２０、保存属性条件データベース（以下保存属性条件ＤＢという）２３０、商品認識語データベース（以下商品認識後ＤＢという）２４０、及びアプリケーション起動部３００などを備えている。
【００６７】
これらの機能はＰＤＡなどの情報処理端末が所定プログラムを読み込んで実行することにより実現される。なお、商品候補ＤＢ２００などのデータベースについてはこれを外部に設け、その外部データベースに必要に応じてアクセスしてデータを取得するようにしてもよい。
【００６８】
商品候補ＤＢ２００には商品候補データ（数万品目の化粧品の候補データ）が蓄積（格納）されている。図１６に商品候補データを例示する。同図中の横一列のデータ群が一つの商品候補データであることを示す。商品候補データは、商品詳細表示画面（図３３参照）を構成する項目（商品名、属性（メーカ、ブランド、アイテム）、価格など）と、音声認識部１１０により認識語として用いられる項目（発音など）と、から構成されている。
【００６９】
属性値ＤＢ２１０には属性値と音声認識部１１０により認識語として用いられる発音との対応関係（属性値データ）が蓄積（格納）されている。図１７に属性値データを例示する。属性値データは、属性（メーカ、ブランド、アイテム）ごとに設けられている。ブランドの属性値データは、さらに属性値とそのサブ属性である所属メーカとの対応関係も含む（図１７参照）。なお、属性値データは、商品候補データ（図１６参照）の属性が持つ属性値すべてを網羅している。
【００７０】
その他各部の機能やデータベースの内容については、以下の動作説明等により明確にされる。
【００７１】
次に、上記構成の化粧品情報提供アプリケーション（化粧品情報検索システム）の動作について図面を参照しながら説明する。図１５及び図１８は化粧品情報提供アプリケーション（化粧品情報検索システム）の動作について説明するための図である。
（化粧品情報提供アプリケーションの起動）
図１５及び図１８に示すように、利用者が化粧品情報提供アプリケーションを起動すると、アプリケーション起動部３００は、アプリケーション制御部１００へ起動メッセージを送る。起動メッセージを受け取ると（Ｓ１００）、アプリケーション処理部１００は、属性ごとに、属性値と音声認識部１１０により認識語として用いられる発音との対応関係（属性値認識語データ）を作成する（Ｓ１０１）。図１９に属性値認識語データを例示する。この属性値認識語データは、属性値ＤＢ２１０（属性値データ）を参照して作成される。アプリケーション処理部３００は、その作成した属性値認識語データを属性値認識語ＤＢ２２０に登録する（Ｓ１０２）。
【００７２】
この登録が完了すると、アプリケーション制御部１００は、音声認識部１１０へ属性認識開始メッセージを送り（Ｓ１０３）、さらに、商品選択画面表示部１５０へ商品選択画面表示メッセージを送る（Ｓ１０４）。
【００７３】
属性認識開始メッセージを受け取ると、音声認識部１１０は音声認識を開始する。この音声認識は先ほど属性認識語ＤＢ２２０に登録された属性認識語データ（図１９参照）を認識語として実行される。この音声認識により、利用者の発話内容から属性値を得る（抽出する）ことが可能となっている。
【００７４】
一方、商品選択画面表示メッセージを受け取ると、商品選択画面表示部１５０は、商品
選択画面イメージ（図２０参照）をディスプレイ２０に表示する。この商品選択画面イメージは「ご希望のメーカ、ブランド、アイテムをおっしゃってください。」などの、利用者に属性（メーカ、ブランド、アイテム）に関する発話（音声入力）を促す表示を含む。（発話）
この商品選択画面イメージを閲覧した利用者はマイク１０に向かって所望の属性値を発話することになる。ここでは、利用者が「メーカＫＡのブランドＶ＿Ｋの口紅」と発話したとする。メーカＫＡはメーカ属性の属性値、ブランドＶ＿Ｋはブランド属性の属性値、口紅はアイテム属性の属性値である。
（属性の音声認識）
これは、利用者がマイク１０を介して音声入力した場合にその入力音声から属性値（属性認識データ）を抽出するための処理である。
【００７５】
マイク１０を介して入力された利用者の発話内容（入力音声データ）は音声認識部１１０へ送られる（Ｓ１０５）。入力音声データを受け取ると、音声認識部１１０は、その入力音声データに対して公知の音声認識（処理）を行う。具体的には、音声認識部１１０は、先ほど属性認識語ＤＢ２２０に登録された属性認識語データ（図１９参照）を認識語として音声認識を実行する。
【００７６】
これにより、利用者の発話内容（ここでは「メーカＫＡのブランドＶ＿Ｋの口紅」）から属性値（ここではメーカ属性値メーカＫＡ、ブランド属性値ブランドＶ＿Ｋ、アイテム属性値口紅）を認識（抽出）する。図２１に認識結果を例示する。音声認識部１１０はこの認識結果（メーカＫＡ、ブランドＶ＿Ｋ、口紅）を属性認識データとしてアプリケーション制御部１００へ送る（Ｓ１０６）。なお、ここでは、音声認識部１１０では利用者の一回（一連）の発話内容から複数の言葉を認識可能な音声認識エンジンを用いている。これは公知の技術である。
（属性条件判定）
図１８に示すように、属性認識データ（ここではメーカＫＡ、ブランドＶ＿Ｋ、口紅）を受け取ると、アプリケーション制御部１００は、その受け取った属性認識データを構成する個々の属性値（ここではメーカＫＡ、ブランドＶ＿Ｋ、口紅）と属性（メーカ、ブランド、アイテム）との対応関係（抽出属性条件データ）を作成する（Ｓ１０７、Ｓ１０８）。図２２に抽出属性条件データを例示する。この抽出属性条件データは、属性値ＤＢ２１０（図１７参照）を参照して個々の属性値に対応する属性を決定することで作成される（Ｓ１０７、Ｓ１０８）。アプリケーション制御部１００は、その作成した抽出属性条件データ（図２２参照）を属性条件判定部１２０へ送る（Ｓ１０９）。
【００７７】
図２３に示すように、抽出属性条件データを受け取ると、属性条件判定部１２０は、商品候補ＤＢ２００の検索条件（属性条件データ）を作成する。この属性条件データは、保存属性条件ＤＢ２３０に前回の商品絞り込み時（検索時）に用いた属性条件データ（保存属性条件データともいう）が登録されていれば、その保存属性条件データを考慮して作成される。
【００７８】
このために、属性条件判定部１２０は、まず保存属性条件ＤＢ２３０に保存属性条件データが登録されているか否かを判定する（Ｓ１１０）。ここでは、まだ利用者が「メーカＫＡのブランドＶ＿Ｋの口紅」と発話しただけなので、保存属性条件ＤＢ２３０には保存属性条件データは保存されていない。従って、属性条件判定部１２０は、保存属性条件データが登録されていないと判定し（Ｓ１１０：Ｎｏ）、先ほど受け取った抽出属性条件データの持っている属性値（メーカＫＡ、ブランドＶ＿Ｋ、口紅）を、そのまま属性値として含む属性条件データを作成する（Ｓ１１３）。この属性条件データを図２５に例示する。属性条件判定部１２０は、その作成した属性条件データをアプリケーション制御部１００へ送る（Ｓ１１４）。なお、Ｓ１１０の判定の結果、保存属性条件データが登録されて
いると判定した場合（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）の処理（Ｓ１１１からＳ１１４）については後述する。
（整合処理）
図１５に示すように、属性条件判定部１２０から属性条件データを受け取ると、アプリケーション制御部１００は、その受け取った属性条件データを整合処理部１３０に送る（Ｓ１１５）。図２６に示すように、属性条件データを受け取ると、整合処理部１３０は、その受け取った属性条件データがブランド属性の属性値を含んでいるか否かを判定する（Ｓ１１６）。ここでは、属性条件データがブランド属性の属性値（ブランドＶ＿Ｋ）を持っているので（Ｓ１１７：Ｙｅｓ）、整合処理部１３０は、属性値ＤＢ２１０のブランド属性の属性値データ（図１７参照）を参照し、そのブランド属性の属性値（ブランドＶ＿Ｋ）に対応するメーカサブ属性（所属メーカ）の属性値（メーカＫＡ）を取得する（Ｓ１１７）。
【００７９】
整合処理部１３０は、この取得したメーカサブ属性の属性値（メーカＫＡ）と先ほど受け取った属性条件データのメーカ属性の属性値（メーカＫＡ）と比較する。この場合、両者が一致する、すなわちメーカ属性の属性値がメーカＫＡで正しい。この場合、整合処理部１３０は、先ほど受け取った属性条件データを整合属性条件データとして扱う（Ｓ１１８）。図２７に整合属性条件データを例示する。なお、両者が一致しない場合等の処理については後述する。
【００８０】
以上のようにして整合属性条件データ（本発明の検索条件に相当）を得る。整合処理部１３０は、その整合属性条件データをアプリケーション制御部１００へ送る（Ｓ１１９）。また、整合処理部１３０は、その整合属性条件データを保存属性条件データとして保存属性条件ＤＢ２３０へ登録（保存）する（Ｓ１１９）。
【００８１】
整合処理部１３０から整合属性条件データを受け取ると、アプリケーション制御部１００は、その受け取った整合属性条件データを商品候補抽出部１４０へ送る（Ｓ１２０）。（商品候補抽出）
整合属性条件データを受け取ると、認識候補抽出部１４０は、その整合属性条件データ（図２７参照）に対応する商品候補データを商品ＤＢ２００（図１６参照）から取得し（検索し）、アプリケーション制御部１００へ送る（Ｓ１２１）。この商品候補データを図２８に例示する。
（商品の音声認識開始）
商品候補データ（図２８参照）を受け取ると、アプリケーション制御部１００は、商品名と音声認識部１１０により認識語として用いられる発音との対応関係（商品認識語データ）を作成する。図２９に商品認識語データを例示する。この商品認識語データは、先ほど受け取った商品候補データ（図２８参照）からその商品名部分及び発音部分を抽出して作成される。アプリケーション制御部１００は、その作成した商品認識語データ（図２９参照）を商品認識語ＤＢ２４０に登録する（Ｓ１２２）。
【００８２】
この登録が完了すると、アプリケーション制御部１００は、商品認識開始メッセージを音声認識部１１０へ送る（Ｓ１２３）。また、整合属性条件データ（図２５参照）を整合属性条件表示制御部１５１へ送る（Ｓ１２４）。さらに商品候補データ（図２８参照）を商品一覧表示制御部１５２へ送る（Ｓ１２５）。
【００８３】
商品認識開始メッセージを受け取ると、音声認識部１１０は音声認識を開始する。この音声認識は先ほど商品認識語ＤＢ２４０に登録された商品認識語データ（図２９参照）を認識語として実行される。この音声認識により、利用者の発話内容から商品名を得ることが可能となっている。
【００８４】
一方、整合属性条件データ（図２５参照）を受け取ると、属性条件表示制御部１５１は、商品選択画面表示部１５０へ属性表示指示する。また、商品候補データ（図２８参照）を受け取ると、商品一覧表示制御部１５２は、商品選択画面表示部１５０へ商品表示指示する。その結果、ディスプレイ２０には、商品選択画面イメージ（図３０参照）が表示される。この商品選択画面イメージは「商品名をおっしゃってください」などの、利用者に商品名に関する発話（音声入力）を促す表示を含む。
（利用者、商品の発話）
この商品選択画面イメージを閲覧した利用者はマイク１０に向かって所望の商品名を発話することになる。ここでは、利用者が商品選択画面イメージ（図３０参照）に含まれる商品名リストの中から「商品１００＿Ｖ＿Ｋ」と発話したとする。
（商品の音声認識）
マイク１０を介して入力された利用者の発話内容（入力音声データ）は音声認識部１１０へ送られる（Ｓ１２６）。入力音声データを受け取ると、音声認識部１１０は、その入力音声データに対して公知の音声認識（処理）を行う。具体的には、音声認識部１１０は、先ほど商品認識語ＤＢ２４０に登録された商品認識語データ（図２９参照）を認識語として音声認識を実行する。
【００８５】
これにより、利用者の発話内容（ここでは「商品１００＿Ｖ＿Ｋ」）から商品名（ここでは商品１００＿Ｖ＿Ｋ）を認識する。図３１に認識結果を例示する。音声認識部１１０はこの認識結果（商品１００＿Ｖ＿Ｋ）を商品認識データとしてアプリケーション制御部１００へ送る（Ｓ１２７）。
（商品の情報提供）
商品認識データ（商品１００＿Ｖ＿Ｋ）を受け取ると、アプリケーション制御部１００は、その受け取った商品認識データに対応する商品候補データを作成する。図３２に商品候補データを例示する。この商品候補データは、商品候補データ（例えば商品候補抽出部１４０から受取った商品候補データ）から、先ほど受け取った商品認識データに対応するものを抽出して作成される。アプリケーション制御部１００は、その作成した商品候補データを商品詳細表示部１６０へ送る（Ｓ１２８）。
【００８６】
商品候補データ（図３２参照）を受け取ると、商品詳細表示部１６０は、利用者が最終的に選択した商品（ここでは商品１００＿Ｖ＿Ｋ）に関する情報（先ほど受け取った商品候補データ中の商品名などの詳細情報）を含む商品詳細表示画面イメージ（図３３参照）をディスプレイ２０に表示する。
（属性条件を代えて商品を検索）
利用者が商品詳細表示画面イメージ（図３３参照）に表示されているボタン「前の画面に戻る」を押すと、商品詳細表示部１６０は、アプリケーション制御部１００へ画面クローズメッセージを送る（Ｓ１２９）とともに商品詳細表示画面を閉じる。画面クローズメッセージを受け取ると、アプリケーション制御部１００は、属性認識開始メッセージを音声認識部１１０へ送る。ディスプレイ２０には、商品選択画面イメージ（図３４参照）が表示される。
【００８７】
次に、この状況のもとで、利用者がさらに属性値を発話したとする。この場合、データの絞込みを効率的に行う等の観点から、利用者の発話内容に含まれる意図を類推して、整合属性条件データが作成されることになる。この処理について図面を参照しながら説明する。
（パターン１：利用者が前回の発話内容とは異なるメーカ属性値を発話した場合）
これは、図３５中パターン１の列に相当する。このパターン１の列は、前回の発話内容から得られた属性条件（ここでは図２７に示す保存属性条件データ）が保存属性条件ＤＢ２３０へ登録されている状況の下で、利用者が前回の発話内容とは異なるメーカの属性値（ここではメーカＳ）と発話した場合に作成される、抽出属性条件データ、属性条件デー
タ、及び整合属性条件データを示したものである。
【００８８】
これらのデータは図２４に示すフローチャートなどに従って作成される。次にこれらのデータがどのようにして作成されるかについて説明する。
（抽出属性条件データ）
これは、上記Ｓ１０７からＳ１０９の処理により作成される。
（属性条件データ）
これは、上記Ｓ１１０からＳ１１４の処理により作成される。
【００８９】
ここでは、保存属性条件ＤＢ２３０に保存属性条件データが保存されている。従って、図２３に示すように、保存属性条件データが登録されていると判定され（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）、その登録されている保存属性条件データを保存属性条件ＤＢ２３０から取得し（Ｓ１１１）、発話者の意図を類推する属性設定処理を行い（Ｓ１１２）、属性条件データを作成する（Ｓ１１３）。
（属性設定処理）
次にＳ１１２の属性設定処理について図２４を参照しながら詳細に説明する。
【００９０】
まず、抽出属性条件データにブランド属性値があるか否かが判定される（Ｓ１２８）。パターン１列に示した抽出属性条件データにはブランド属性値がないので、ブランド属性がないと判定され（Ｓ１２８：Ｎｏ）、さらに抽出属性条件データにメーカ属性値があるか否かが判定される（Ｓ１２９）。パターン１列に示した抽出属性条件データにはメーカ属性値（メーカＳ）があるので、メーカ属性値ありと判定され（Ｓ１２９：Ｙｅｓ）、さらに抽出属性条件データにアイテムの属性値があるか否かが判定される（Ｓ１３０）。パターン１列に示した抽出属性条件データにはアイテム属性値がないので、アイテム属性値がないと判定され（Ｓ１３０：Ｎｏ）、さらに抽出属性条件データと保存属性データのメーカ属性値が同じか否かが判定される（Ｓ１３１）。ここでは、両者の属性値は異なるので、同じでないと判定される（Ｓ１３１：Ｎｏ）。この場合、先ほどＳ１１１で取得した保存属性条件データのアイテム属性値（ここでは口紅）と、抽出属性条件データのメーカ属性値（メーカＳ）とを含む属性条件データを作成する（Ｓ１３２）。
【００９１】
これは、今回の発話内容が前回の発話内容とは異なるメーカ属性値だけを含む場合には、（１）今回の発話内容に含まれていたメーカ属性値（ここではメーカＳ）を今回の属性条件データに用いる、（２）前回の発話内容に含まれていたブランド属性値（ここではブランドＶ＿Ｋ）を今回の属性条件データには用いない（削除する）、（３）前回の発話内容に含まれていたアイテム属性値（ここでは口紅）を今回の属性条件データに引き継ぐ、との意思が利用者（発話者）にあると類推したことを意味する。
（整合属性条件データ）
次に整合処理について図２６を参照しながら説明する。
【００９２】
これは、上記Ｓ１１６からＳ１１９の処理により作成される。
【００９３】
まず属性条件データがブランド属性の属性値を持っているか否か（含むか否か）を判定する（Ｓ１１６）。ここでは、先ほど作成された属性条件データがブランド属性の属性値を持っていないので（Ｓ１１６：Ｎｏ）、その属性条件データを整合属性条件データ（本発明の新たな検索条件に相当。以下のパターンも同様。）として扱う。この場合、属性条件データは編集されない。
【００９４】
図３５パターン１列最下段に示した整合属性条件データは以上のようにして得られたものである。この整合属性条件データはアプリケーション制御部１００へ送られ（Ｓ１１９）、以後上述したのと同様の処理が行われる。
【００９５】
以上説明したように、パターン１においては、利用者はメーカ属性値（ここではメーカＳ）を音声入力しただけであるが、整合属性条件データを参照すると、アイテム属性も設定されている。さらに、ブランド属性が削除されている。このように、利用者の発話内容に含まれる意図を類推して、整合属性条件データが作成されることになることから、利用者の音声入力負担を軽減でき（音声入力効率を高め）、しかもデータの絞込みを効率的に行うことが可能となる。
（パターン２：利用者が前回の発話内容とは異なるブランド属性値を発話した場合）
これは、図３５中パターン２の列に相当する。このパターン２の列は、前回の発話内容から得られた属性条件（ここでは図２７に示す保存属性条件データ）が保存属性条件ＤＢ２３０へ登録されている状況の下で、利用者が前回の発話内容とは異なるブランド属性値（ここではブランドＯ＿ＫＡ）と発話した場合に作成される、抽出属性条件データ、属性条件データ、及び整合属性条件データを示したものである。
【００９６】
これらのデータは図２４に示すフローチャートなどに従って作成される。次にこれらのデータがどのようにして作成されるかについて説明する。
（抽出属性条件データ）
これは、上記Ｓ１０７からＳ１０９の処理により作成される。
（属性条件データ）
これは、上記Ｓ１１０からＳ１１４の処理により作成される。
【００９７】
ここでは、保存属性条件ＤＢ２３０に保存属性条件データが保存されている。従って、図２３に示すように、保存属性条件データが登録されていると判定され（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）、その登録されている保存属性条件データを保存属性条件ＤＢ２３０から取得し（Ｓ１１１）、発話者の意図を類推する属性設定処理を行い（Ｓ１１２）、属性条件データを作成する（Ｓ１１３）。
（属性設定処理）
次にＳ１１２の属性設定処理について図２４を参照しながら詳細に説明する。
【００９８】
まず、抽出属性条件データにブランド属性値があるか否かが判定される（Ｓ１２８）。パターン２列に示した抽出属性条件データにはブランド属性値があるので、ブランド属性値があると判定され（Ｓ１２８：Ｙｅｓ）、さらに抽出属性条件データにアイテム属性値があるか否かが判定される（Ｓ１３３）。パターン２列に示した抽出属性条件データにはアイテム属性値がないので、アイテム属性値なしと判定され（Ｓ１３３：Ｎｏ）、さらに抽出条件データと保存属性データのブランド属性値が同じか否かが判定される（Ｓ１３４）。ここでは、両者の属性値は異なるので、同じでないと判定される（Ｓ１３４：Ｎｏ）。この場合、先ほどＳ１１１で取得した保存属性条件データのアイテム属性値（ここでは口紅）と、抽出属性条件データのブランド属性値（ここではブランドＯ＿ＫＡ）とを含む属性条件データを作成する（Ｓ１３５）。
【００９９】
これは、今回の発話内容が前回の発話内容とは異なるブランド属性値だけを含む場合には、（１）前回の発話内容に含まれていたメーカ属性値（ここではメーカＫＡ）を今回の属性条件データには用いない（削除する）、（２）今回の発話内容に含まれていたブランド属性値（ここではブランドＯ＿ＫＡ）を今回の属性条件データに用いる、（３）前回の発話内容に含まれていたアイテム属性値（ここでは口紅）を今回の属性条件データに引き継ぐ、との意思が利用者（発話者）にあると類推したことを意味する。
（整合属性条件データ）
次に整合処理について図２６を参照しながら説明する。
【０１００】
これは、上記Ｓ１１６からＳ１１９の処理により作成される。
【０１０１】
まず属性条件データがブランド属性の属性値を持っているか否か（含むか否か）を判定する（Ｓ１１６）。ここでは、先ほど作成された属性条件データがブランド属性の属性値（ブランドＯ＿ＫＡ）を持っているので（Ｓ１１６：Ｙｅｓ）、属性値ＤＢ２１０のブランド属性の属性値データ（図１７参照）を参照し、そのブランド属性の属性値（ブランドＯ＿ＫＡ）に対応するメーカサブ属性の属性値（ここではメーカＫＡ）を取得する（Ｓ１１７）。そして、この取得したメーカサブ属性（所属メーカ）の属性値（ここではメーカＫＡ）と属性条件データのメーカ属性の属性値（ここでは空白）と比較する。この場合、両者は一致しない。すなわち、正しい組合せでないことから、属性条件データのメーカ属性の属性値部分（ここでは空白）を、Ｓ１１７で取得した属性値（ここではメーカＫＡ）で正した（編集した）属性条件データ（整合属性条件データ）を作成する。
【０１０２】
図３５パターン２列最下段に示した抽出属性条件データは以上のようにして得られたものである。この抽出属性条件データはアプリケーション制御部１００へ送られ（Ｓ１１９）、以後上述したのと同様の処理が行われる。
【０１０３】
以上説明したように、パターン２においては、利用者はブランド属性値（ここではブランドＯ＿ＫＡ）を音声入力しただけであるが、整合属性条件データを参照すると、メーカ属性及びアイテム属性も設定されている。このように、利用者の発話内容に含まれる意図を類推して、整合属性条件データが作成されることになることから、利用者の音声入力負担を軽減でき（音声入力効率を高め）、しかもデータの絞込みを効率的に行うことが可能となる。
（パターン３：利用者が前回の発話内容とは異なるアイテム属性値を発話した場合）
これは、図３５中パターン３の列に相当する。このパターン３の列は、前回の発話内容から得られた属性条件（ここでは図２７に示す保存属性条件データ）が保存属性条件ＤＢ２３０へ登録されている状況の下で、利用者が前回の発話内容とは異なるアイテム属性値（ここではマニキュア）と発話した場合に作成される、抽出属性条件データ、属性条件データ、及び整合属性条件データを示したものである。
【０１０４】
これらのデータは図２４に示すフローチャートなどに従って作成される。次にこれらのデータがどのようにして作成されるかについて説明する。
（抽出属性条件データ）
これは、上記Ｓ１０７からＳ１０９の処理により作成される。
（属性条件データ）
これは、上記Ｓ１１０からＳ１１４の処理により作成される。
【０１０５】
ここでは、保存属性条件ＤＢ２３０に保存属性条件データが保存されている。従って、保存属性条件データが登録されていると判定され（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）、その登録されている保存属性条件データを保存属性条件ＤＢ２３０から取得し（Ｓ１１１）、発話者の意図を類推する属性設定処理を行い（Ｓ１１２）、属性条件データを作成する（Ｓ１１３）。
（属性設定処理）
次にＳ１１２の属性設定処理について図２４を参照しながら詳細に説明する。
【０１０６】
まず、抽出属性条件データにブランド属性値があるか否かが判定される（Ｓ１２８）。パターン３列に示した抽出属性条件データにはブランド属性値がないので、ブランド属性値がないと判定され（Ｓ１２８：Ｎｏ）、さらに抽出属性条件データにメーカ属性値があるか否かが判定される（Ｓ１２９）。パターン３列に示した抽出属性条件データにはメーカ属性値がないので、メーカ属性値なしと判定され（Ｓ１２９：Ｎｏ）、さらに抽出属性条件データと保存属性条件データのアイテム属性値が同じか否かが判定される（Ｓ１３６
）。ここでは、両者の属性値は異なるので、同じでないと判定される（Ｓ１３６：Ｎｏ）。この場合、先ほどＳ１１１で取得した保存属性条件データのブランド属性値（ここではブランドＶ＿Ｋ）と、抽出属性条件データのアイテム属性値（ここではマニキュア）と、メーカ属性の属性値（ここではメーカＫＡ）とを含む属性条件データを作成する（Ｓ１３７）。
【０１０７】
これは、今回の発話内容が前回の発話内容とは異なるアイテム属性値だけを含む場合には、（１）前回の発話内容に含まれていたメーカ属性値（ここではメーカＫＡ）及びブランド属性値（ここではブランドＶ＿Ｋ）を今回の属性条件データに引き継ぐ、（２）今回の発話内容に含まれていたアイテム属性値（ここではマニキュア）を今回の属性条件データに用いる、との意思が利用者（発話者）にあると類推したことを意味する。
（整合属性条件データ）
次に整合処理について図２６を参照しながら説明する。
【０１０８】
これは、上記Ｓ１１６からＳ１１９の処理により作成される。
【０１０９】
まず属性条件データがブランド属性の属性値を持っているか否か（含むか否か）を判定する（Ｓ１１６）。ここでは、先ほど作成された属性条件データがブランド属性の属性値（ブランドＶ＿Ｋ）を持っているので（Ｓ１１６：Ｙｅｓ）、属性値ＤＢ２１０のブランド属性の属性値データ（図１７参照）を参照し、そのブランド属性の属性値（ブランドＶ＿Ｋ）に対応するメーカサブ属性の属性値（ここではメーカＫＡ）を取得する（Ｓ１１７）。そして、この取得したメーカサブ属性（所属メーカ）の属性値（ここではメーカＫＡ）と属性条件データのメーカ属性の属性値（メーカＫＡ）と比較する。この場合、両者は一致する。この場合、先ほど受け取った属性条件データを整合属性条件データとして扱う。この場合、属性条件データは編集されない。
【０１１０】
図３５パターン３列最下段に示した抽出属性条件データは以上のようにして得られたものである。この抽出属性条件データはアプリケーション制御部１００へ送られ（Ｓ１１９）、以後上述したのと同様の処理が行われる。
【０１１１】
以上説明したように、パターン３においては、利用者はアイテム属性値（ここではマニキュア）を音声入力しただけであるが、整合属性条件データを参照すると、メーカ属性及びブランド属性も設定されている。このように、利用者の発話内容に含まれる意図を類推して、整合属性条件データが作成されることになることから、利用者の音声入力負担を軽減でき（音声入力効率を高め）、しかもデータの絞込みを効率的に行うことが可能となる。
（パターン４：利用者が前回の発話内容とは異なるメーカ及びアイテムの属性値を発話した場合）
これは、図３５中パターン４の列に相当する。このパターン４の列は、前回の発話内容から得られた属性条件（ここでは図２７に示す保存属性条件データ）が保存属性条件ＤＢ２３０へ登録されている状況の下で、利用者が前回の発話内容とは異なるメーカ及びアイテムの属性値（ここではメーカＳのマニキュア）と発話した場合に作成される、抽出属性条件データ、属性条件データ、及び整合属性条件データを示したものである。
【０１１２】
これらのデータは図２４に示すフローチャートなどに従って作成される。次にこれらのデータがどのようにして作成されるかについて説明する。
（抽出属性条件データ）
これは、上記Ｓ１０７からＳ１０９の処理により作成される。
（属性条件データ）
これは、上記Ｓ１１０からＳ１１４の処理により作成される。
【０１１３】
ここでは、保存属性条件ＤＢ２３０に保存属性条件データが保存されている。従って、保存属性条件データが登録されていると判定され（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）、その登録されている保存属性条件データを保存属性条件ＤＢ２３０から取得し（Ｓ１１１）、発話者の意図を類推する属性設定処理を行い（Ｓ１１２）、属性条件データを作成する（Ｓ１１３）。
（属性設定処理）
次にＳ１１２の属性設定処理について図２４を参照しながら詳細に説明する。
【０１１４】
まず、抽出属性条件データにブランド属性値があるか否かが判定される（Ｓ１２８）。パターン４列に示した抽出属性条件データにはブランド属性値がないので、ブランド属性値がないと判定され（Ｓ１２８：Ｎｏ）、さらに抽出属性条件データにメーカ属性値があるか否かが判定される（Ｓ１２９）。パターン４列に示した抽出属性条件データにはメーカ属性値があるので、メーカ属性値ありと判定され（Ｓ１２９：Ｙｅｓ）、さらに抽出属性条件データにアイテム属性があるか否かが判定される（Ｓ１３０）。パターン４列に示した抽出属性条件データにはアイテム属性値があるので、アイテム属性値ありと判定される（Ｓ１３０：Ｙｅｓ）。この場合、抽出属性条件データのメーカ及びアイテムの属性値（ここではメーカＳ及びマニキュア）を含む属性条件データを作成する（Ｓ１３８）。
【０１１５】
これは、今回の発話内容が前回の発話内容とは異なるメーカ及びアイテム属性値だけを含む場合には、（１）今回の発話内容に含まれていたメーカ及びアイテムの属性値（ここではメーカＳ及びマニキュア）を今回の属性条件データに用いる、（２）前回の発話内容に含まれていたブランド属性値（ブランドＶ＿Ｋ）を今回の属性条件データには用いない（削除する）、との意思が利用者（発話者）にあると類推したことを意味する。
（整合属性条件データ）
次に整合処理について図２６を参照しながら説明する。
【０１１６】
まず属性条件データがブランド属性の属性値を持っているか否か（含むか否か）を判定する（Ｓ１１６）。ここでは、先ほど作成された属性条件データがブランド属性の属性値を持っていないので（Ｓ１１６：Ｎｏ）、属性条件データを整合属性条件データとして扱う。この場合、属性条件データは編集されない。
【０１１７】
図３５パターン４列最下段に示した整合属性条件データは以上のようにして得られたものである。この抽出属性条件データはアプリケーション制御部１００へ送られ（Ｓ１１９）、以後上述したのと同様の処理が行われる。
【０１１８】
以上説明したように、パターン４においては、利用者はメーカ属性値及びアイテム属性値（ここではメーカＳ及びマニキュア）を音声入力しただけであるが、整合属性条件データを参照すると、これらメーカ属性値及びアイテム属性値が設定されるとともに、ブランド属性値が削除されている。このように、利用者の発話内容に含まれる意図を類推して、整合属性条件データが作成されることになることから、利用者の音声入力負担を軽減でき（音声入力効率を高め）、しかもデータの絞込みを効率的に行うことが可能となる。
（パターン５：利用者が前回の発話内容とは異なるブランド及びアイテムの属性値を発話した場合）
これは、図３５中パターン５の列に相当する。このパターン５の列は、前回の発話内容から得られた属性条件（ここでは図２７に示す保存属性条件データ）が保存属性条件ＤＢ２３０へ登録されている状況の下で、利用者が前回の発話内容とは異なるブランド及びアイテムの属性値「ブランドＯ＿ＫＡのマニキュア」と発話した場合に作成される、抽出属性条件データ、属性条件データ、及び整合属性条件データを示したものである。
【０１１９】
これらのデータは図２４に示すフローチャートなどに従って作成される。次にこれらのデータがどのようにして作成されるかについて説明する。
（抽出属性条件データ）
これは、上記Ｓ１０７からＳ１０９の処理により作成される。
（属性条件データ）
これは、上記Ｓ１１０からＳ１１４の処理により作成される。
【０１２０】
ここでは、保存属性条件ＤＢ２３０に保存属性条件データが保存されている。従って、図２３に示すように、保存属性条件データが登録されていると判定され（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）、その登録されている保存属性条件データを保存属性条件ＤＢ２３０から取得し（Ｓ１１１）、発話者の意図を類推する属性設定処理を行い（Ｓ１１２）、属性条件データを作成する（Ｓ１１３）。
（属性設定処理）
次にＳ１１２の属性設定処理について図２４を参照しながら詳細に説明する。
【０１２１】
まず、抽出属性条件データにブランド属性値があるか否かが判定される（Ｓ１２８）。パターン５列に示した抽出属性条件データにはブランド属性値があるので、ブランドの属性値があると判定され（Ｓ１２８：Ｙｅｓ）、さらにパターン５列に示した抽出属性条件データにアイテム属性値があるか否かが判定される（Ｓ１３３）。パターン５列に示した抽出属性条件データにはアイテム属性値があるので、アイテム属性値ありと判定される（Ｓ１３３：Ｙｅｓ）。この場合、抽出属性条件データのブランド及びアイテムの属性値（ここではブランドＯ＿ＫＡ及びマニキュア）を含む属性条件データを作成する（Ｓ１３９）。
【０１２２】
これは、今回の発話内容が前回の発話内容とは異なるブランド及びアイテム属性値だけを含む場合には、（１）前回の発話内容に含まれていたブランド及びアイテムの属性値（ここではブランドＯ＿ＫＡ及びマニキュア）を今回の属性条件データに引き継ぐ、（２）前回の発話内容に含まれていたメーカ属性値（ここではメーカＫＡ）を今回の属性条件データには用いない（削除する）、との意思が利用者（発話者）にあると類推したことを意味する。
（整合属性条件データ）
これは、上記Ｓ１１６からＳ１１９の処理により作成される。
【０１２３】
まず属性条件データがブランド属性の属性値を持っているか否か（含むか否か）を判定する（Ｓ１１６）。ここでは、先ほど作成された属性条件データがブランド属性の属性値（ブランドＯ＿ＫＡ）を持っているので（Ｓ１１６：Ｙｅｓ）、属性値ＤＢ２１０のブランド属性の属性値データ（図１７参照）を参照し、そのブランド属性の属性値（ブランドＯ＿ＫＡ）に対応するメーカサブ属性の属性値（ここではメーカＫＡ）を取得する（Ｓ１１７）。そして、この取得したメーカサブ属性（所属メーカ）の属性値（ここではメーカＫＡ）と属性条件データのメーカ属性の属性値（ここでは空白）と比較する。この場合、両者は一致しない。すなわち、正しい組合せでないことから、属性条件データのメーカ属性の属性値部分（ここでは空白）を、先ほど取得した属性値（ここではメーカＫＡ）で正した（編集した）属性値条件データ（整合属性条件データ）を作成する。
【０１２４】
図３５パターン２列最下段に示した抽出属性条件データは以上のようにして得られたものである。この抽出条件データはアプリケーション制御部１００へ送られ（Ｓ１１９）、以後上述したのと同様の処理が行われる。
【０１２５】
以上説明したように、パターン５においては、利用者はブランド属性及びアイテム属性の属性値（ここではブランドＯ＿ＫＡ及びマニキュア）を音声入力しただけであるが、整
合属性条件データを参照すると、メーカ属性値も設定されている。このように、利用者の発話内容に含まれる意図を類推して、整合属性条件データが作成されることになることから、利用者の音声入力負担を軽減でき（音声入力効率を高め）、しかもデータの絞込みを効率的に行うことが可能となる。
（パターン６：利用者が前回の発話内容とは異なるメーカ及びブランドの属性値を発話した場合）
これは、図３５中パターン６の列に相当する。このパターン６の列は、前回の発話内容から得られた属性条件（ここでは図２７に示す保存属性条件データ）が保存属性条件ＤＢ２３０へ登録されている状況の下で、利用者がメーカ及びブランドの属性値「メーカＫＡのブランドＯ＿ＫＡ」と発話した場合に作成される、抽出属性条件データ、属性条件データ、及び整合属性条件データを示したものである。
【０１２６】
これらのデータは図２４に示すフローチャートなどに従って作成される。次にこれらのデータがどのようにして作成されるかについて説明する。
（抽出属性条件データ）
これは、上記Ｓ１０７からＳ１０９の処理により作成される。
（属性条件データ）
これは、上記Ｓ１１０からＳ１１４の処理により作成される。
【０１２７】
ここでは、保存属性条件ＤＢ２３０に保存属性条件データが保存されている。従って、図２３に示すように、保存属性条件データが登録されていると判定され（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）、その登録されている保存属性条件データを保存属性条件ＤＢ２３０から取得し（Ｓ１１１）、発話者の意図を類推する属性設定処理を行い（Ｓ１１２）、属性条件データを作成する（Ｓ１１３）。
（属性設定処理）
次にＳ１１２の属性設定処理について図２４を参照しながら詳細に説明する。
【０１２８】
まず、抽出属性条件データにブランド属性値があるか否かが判定される（Ｓ１２８）。パターン６列に示した抽出属性条件データにはブランド属性値があるので、ブランド属性値があると判定され（Ｓ１２８：Ｙｅｓ）、さらに抽出属性条件データにアイテム属性値があるか否かが判定される（Ｓ１３３）。パターン６列に示した抽出属性条件データにはアイテム属性値がないので、アイテム属性値なしと判定され（Ｓ１３３：Ｎｏ）、さらに抽出条件データと保存属性条件データのブランド属性値が同じか否かが判定される（Ｓ１３４）。ここでは、両者の属性値は異なるので、同じでないと判定される（Ｓ１３４：Ｎｏ）。この場合、先ほどＳ１１１で取得した保存属性条件データのアイテム属性値（ここでは口紅）と、抽出属性条件データのメーカ及びブランド属性値（ここではメーカＫＡ及びブランドＯ＿ＫＡ）とを含む属性条件データを作成する（Ｓ１３５）。
【０１２９】
これは、今回の発話内容が前回の発話内容とは異なるメーカ及びブランドの属性値だけを含む場合には、今回の発話内容に含まれていたメーカ及びブランドの属性値（ここではメーカＫＡ及びブランドＯ＿ＫＡ）を今回の属性条件データに用いる、前回の発話内容に含まれていたアイテム属性値（ここでは口紅）を今回の属性条件データに引き継ぐ、との意思が利用者（発話者）にあると類推したことを意味する。
（整合属性条件データ）
次に整合処理について図２６を参照しながら説明する。
【０１３０】
まず属性条件データがブランド属性の属性値を持っているか否か（含むか否か）を判定する（Ｓ１１６）。ここでは、先ほど作成された属性条件データがブランド属性の属性値（ブランドＯ＿ＫＡ）を持っているので（Ｓ１１６：Ｙｅｓ）、属性値ＤＢ２１０のブランド属性の属性値データ（図１７参照）を参照し、そのブランド属性の属性値（ブランド
Ｏ＿ＫＡ）に対応するメーカサブ属性の属性値（ここではメーカＫＡ）を取得する（Ｓ１１７）。そして、この取得したメーカサブ属性（所属メーカ）の属性値（メーカＫＡ）と属性条件データのメーカ属性の属性値（メーカＫＡ）と比較する。この場合、両者は一致する。この場合、属性条件データを整合属性条件データとして扱う。
【０１３１】
図３５パターン６列最下段に示した抽出属性条件データは以上のようにして得られたものである。この抽出属性条件データはアプリケーション制御部１００へ送られ（Ｓ１１９）、以後上述したのと同様の処理が行われる。
【０１３２】
以上説明したように、パターン６においては、利用者はメーカ属性及びブランド属性の属性値（ここではメーカＳ及びブランドＯ＿ＫＡ）を音声入力しただけであるが、整合属性条件データを参照すると、アイテム属性値も設定されている。このように、利用者の発話内容に含まれる意図を類推して、整合属性条件データが作成されることになることから、利用者の音声入力負担を軽減でき（音声入力効率を高め）、しかもデータの絞込みを効率的に行うことが可能となる。
（パターン７：利用者が前回の発話内容と同じメーカの属性値を発話した場合）
これは、図３６中パターン７の列に相当する。このパターン７の列は、前回の発話内容から得られた属性条件（ここでは図２７に示す保存属性条件データ）が保存属性条件ＤＢ２３０へ登録されている状況の下で、利用者が前回の発話内容と同じメーカの属性値（ここではメーカＫＡ）と発話した場合に作成される、抽出属性条件データ、属性条件データ、及び整合属性条件データを示したものである。
【０１３３】
これらのデータは図２４に示すフローチャートなどに従って作成される。次にこれらのデータがどのようにして作成されるかについて説明する。
（抽出属性条件データ）
これは、上記Ｓ１０７からＳ１０９の処理により作成される。
（属性条件データ）
これは、上記Ｓ１１０からＳ１１４の処理により作成される。
【０１３４】
ここでは、保存属性条件ＤＢ２３０に保存属性条件データが保存されている。従って、図２３に示すように、保存属性条件データが登録されていると判定され（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）、その登録されている保存属性条件データを保存属性条件ＤＢ２３０から取得し（Ｓ１１１）、発話者の意図を類推する属性設定処理を行い（Ｓ１１２）、属性条件データを作成する（Ｓ１１３）。
（属性設定処理）
次にＳ１１２の属性設定処理について図２４を参照しながら詳細に説明する。
【０１３５】
まず、抽出属性条件データにブランド属性値があるか否かが判定される（Ｓ１２８）。パターン７列に示した抽出属性条件データにはブランド属性値がないので、ブランド属性値がないと判定され（Ｓ１２８：Ｎｏ）、さらに抽出属性条件データにメーカ属性値があるか否かが判定される（Ｓ１２９）。パターン７列に示した抽出属性条件データにはメーカ属性値（メーカＫＡ）があるので、メーカ属性値ありと判定され（Ｓ１２９：Ｙｅｓ）、さらに抽出属性条件データにアイテム属性があるか否かが判定される（Ｓ１３０）。パターン７列に示した抽出属性条件データにはアイテム属性がないので、アイテム属性がないと判定され（Ｓ１３０：Ｎｏ）、さらに抽出条件データと保存属性データのメーカの属性値が同じか否かが判定される（Ｓ１３１）。ここでは、両者の属性値は同じなので、同じと判定される（Ｓ１３１：Ｙｅｓ）。この場合、抽出属性条件データのメーカの属性値（ここではメーカＫＡ）を含む属性条件データを作成する（Ｓ１４０）。
【０１３６】
これは、今回の発話内容が前回の発話内容と同じメーカ属性値だけを含む場合には、（
１）今回の発話内容に含まれていたメーカ属性値（ここではメーカＫＡ）を今回の属性条件データに用いる、前回の発話内容に含まれていたブランド及びアイテムの属性値（ここではブランドＶ＿Ｋ及び口紅）を今回の属性条件データには用いない（削除する）、との意思が利用者（発話者）にあると類推したことを意味する。
（整合属性条件データ）
次に整合処理について図２６を参照しながら説明する。
【０１３７】
これは、上記Ｓ１１６からＳ１１９の処理により作成される。
【０１３８】
まず属性条件データがブランド属性の属性値を持っているか否か（含むか否か）を判定する（Ｓ１１６）。ここでは、先ほど作成された属性条件データがブランド属性の属性値を持っていないので（Ｓ１１６：Ｎｏ）、属性条件データを整合属性条件データとして扱う。この場合、属性条件データは編集されない。
【０１３９】
図３６パターン７列最下段に示した抽出属性条件データは以上のようにして得られたものである。この抽出属性条件データはアプリケーション制御部１００へ送られ（Ｓ１１９）、以後上述したのと同様の処理が行われる。
【０１４０】
以上説明したように、パターン７においては、利用者はメーカ属性値（ここではメーカＫＡ）を音声入力しただけであるが、整合属性条件データを参照すると、ブランド及びアイテム属性が削除されている。このように、利用者の発話内容に含まれる意図を類推して、整合属性条件データが作成されることになることから、利用者の音声入力負担を軽減でき（音声入力効率を高め）、しかもデータの絞込みを効率的に行うことが可能となる。
（パターン８：利用者が前回の発話内容と同じブランドの属性値を発話した場合）
これは、図３６中パターン８の列に相当する。このパターン８の列は、前回の発話内容から得られた属性条件（ここでは図２７に示す保存属性条件データ）が保存属性条件ＤＢ２３０へ登録されている状況の下で、利用者が前回の発話内容と同じブランドの属性値「ブランドＶ＿Ｋ」と発話した場合に作成される、抽出属性条件データ、属性条件データ、及び整合属性条件データを示したものである。
【０１４１】
これらのデータは図２４に示すフローチャートなどに従って作成される。次にこれらのデータがどのようにして作成されるかについて説明する。
（抽出属性条件データ）
これは、上記Ｓ１０７からＳ１０９の処理により作成される。
（属性条件データ）
これは、上記Ｓ１１０からＳ１１４の処理により作成される。
【０１４２】
ここでは、保存属性条件ＤＢ２３０に保存属性条件データが保存されている。従って、図２３に示すように、保存属性条件データが登録されていると判定され（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）、その登録されている保存属性条件データを保存属性条件ＤＢ２３０から取得し（Ｓ１１１）、発話者の意図を類推する属性設定処理を行い（Ｓ１１２）、属性条件データを作成する（Ｓ１１３）。
（属性設定処理）
次にＳ１１２の属性設定処理について図２４を参照しながら説明する。
【０１４３】
まず、抽出属性条件データにブランド属性値があるか否かが判定される（Ｓ１２８）。パターン８列に示した抽出属性条件データにはブランド属性値があるので、ブランド属性があると判定され（Ｓ１２８：Ｙｅｓ）、さらに抽出属性条件データにアイテム属性値があるか否かが判定される（Ｓ１３３）。パターン８列に示した抽出属性条件データにはアイテム属性値がないので、アイテム属性値なしと判定され（Ｓ１３３：Ｎｏ）、さらに抽
出条件データと保存属性データのブランド属性値が同じか否かが判定される（Ｓ１３４）。ここでは、両者の属性値は同じなので、同じと判定される（Ｓ１３４：Ｙｅｓ）。この場合、抽出属性条件データのブランド属性値（ここではブランドＶ＿Ｋ）を含む属性条件データを作成する（Ｓ１４１）。
【０１４４】
これは、今回の発話内容が前回の発話内容と同じブランド属性値だけを含む場合には、（１）前回の発話内容に含まれていたメーカ及びアイテムの属性値（ここではメーカＫＡ及び口紅）を今回の属性条件データには用いない（削除する）、（２）今回の発話内容に含まれていたブランドの属性値（ここではブランドＶ＿Ｋ）を今回の属性条件データに用いる、との意思が利用者（発話者）にあると類推したことを意味する。
（整合属性条件データ）
次に整合処理について図２６を参照しながら説明する。
【０１４５】
これは、上記Ｓ１１６からＳ１１９の処理により作成される。
【０１４６】
まず属性条件データがブランド属性の属性値を持っているか否か（含むか否か）を判定する（Ｓ１１６）。ここでは、先ほど作成された属性条件データがブランド属性の属性値（ブランドＶ＿Ｋ）を持っているので（Ｓ１１６：Ｙｅｓ）、属性値ＤＢ２１０のブランド属性の属性値データ（図１７参照）を参照し、そのブランド属性の属性値（ブランドＶ＿Ｋ）に対応するメーカサブ属性の属性値（ここではメーカＫＡ）を取得する（Ｓ１１７）。そして、この取得したメーカサブ属性（所属メーカ）の属性値（メーカＫＡ）と属性条件データのメーカ属性の属性値（ここでは空白）と比較する。この場合、両者は一致しない。すなわち、正しい組合せでないことから、属性条件データのメーカ属性の属性値部分（空白）を、先ほど取得した属性値（ここではメーカＫＡ）で正した（編集した）属性値条件データ（整合属性条件データ）を作成する。
【０１４７】
以上のようにして得られた図３６パターン８列最下段に示した抽出属性条件データは以上のようにして得られたものである。この抽出属性条件データはアプリケーション制御部１００へ送られ（Ｓ１１９）、以後上述したのと同様の処理が行われる。
【０１４８】
以上説明したように、パターン８においては、利用者はブランド属性値（ここではブランドＶ＿Ｋ）を音声入力しただけであるが、整合属性条件データを参照すると、メーカ属性値も設定されている。またアイテム属性値が削除されている。このように、利用者の発話内容に含まれる意図を類推して、整合属性条件データが作成されることになることから、利用者の音声入力負担を軽減でき（音声入力効率を高め）、しかもデータの絞込みを効率的に行うことが可能となる。
（パターン９：利用者が前回の発話内容と同じアイテムの属性値を発話した場合）
これは、図３６中パターン９の列に相当する。このパターン９の列は、前回の発話内容から得られた属性条件（ここでは図２７に示す保存属性条件データ）が保存属性条件ＤＢ２３０へ登録されている状況の下で、利用者が前回の発話内容と同じアイテムの属性値（ここでは口紅）と発話した場合に作成される、抽出属性条件データ、属性条件データ、及び整合属性条件データを示したものである。
【０１４９】
これらのデータは図２４に示すフローチャートなどに従って作成される。次にこれらのデータがどのようにして作成されるかについて説明する。
（抽出属性条件データ）
これは、上記Ｓ１０７からＳ１０９の処理により作成される。
（属性条件データ）
これは、上記Ｓ１１０からＳ１１４の処理により作成される。
【０１５０】
具体的には、図２３に示すように、まず保存属性条件ＤＢ２３０に保存属性条件データ（図２７参照）が登録されているか否かを判定する（Ｓ１１０）。ここでは、保存属性条件ＤＢ２３０に保存属性条件データが保存されている。従って、保存属性条件データが登録されていると判定され（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）、その登録されている保存属性条件データを保存属性条件ＤＢ２３０から取得し（Ｓ１１１）、発話者の意図を類推する属性設定処理を行い（Ｓ１１２）、属性条件データを作成する（Ｓ１１３）。
（属性設定処理）
次にＳ１１２の属性設定処理について図２４を参照しながら説明する。
【０１５１】
まず、抽出属性条件データにブランド属性値があるか否かが判定される（Ｓ１２８）。パターン９列に示した抽出属性条件データにはブランド属性値がないので、ブランド属性値がないと判定され（Ｓ１２８：Ｎｏ）、さらに抽出属性条件データにメーカ属性値があるか否かが判定される（Ｓ１２９）。パターン９列に示した抽出属性条件データにはメーカ属性値がないので、メーカ属性値なしと判定され（Ｓ１２９：Ｎｏ）、さらに抽出属性条件データと保存属性条件データのアイテム属性値が同じか否かが判定される（Ｓ１３６）。ここでは、両者の属性値は同じなので、同じと判定される（Ｓ１３６：Ｙｅｓ）。この場合、抽出属性条件データのアイテムの属性値（ここでは口紅）を含む属性条件データを作成する（Ｓ１４２）。
【０１５２】
これは、今回の発話内容が前回の発話内容と同じアイテム属性値だけを含む場合には、（１）前回の発話内容に含まれていたメーカ及びブランドの属性値（ここではメーカＫＡ及びブランドＶ＿Ｋ）を今回の属性条件データでは用いない（削除する）、（２）今回の発話内容に含まれていたアイテムの属性値（ここでは口紅）を今回の属性条件データに用いる、との意思が利用者（発話者）にあると類推したことを意味する。
（整合属性条件データ）
次に整合処理について図２６を参照しながら説明する。
【０１５３】
これは、上記Ｓ１１６からＳ１１９の処理により作成される。
【０１５４】
まず属性条件データがブランド属性の属性値を持っているか否か（含むか否か）を判定する（Ｓ１１６）。ここでは、先ほど作成された属性条件データがブランド属性の属性値を持っていないので（Ｓ１１６：Ｎｏ）、属性条件データを整合属性条件データとして扱う。この場合、属性条件データは編集されない。
【０１５５】
図３６パターン９列最下段に示した整合属性条件データは以上のようにして得られたものである。この整合属性条件データはアプリケーション制御部１００へ送られ（Ｓ１１９）、以後上述したのと同様の処理が行われる。
【０１５６】
以上説明したように、パターン９においては、利用者はアイテム属性値（ここでは口紅）を音声入力しただけであるが、整合属性条件データを参照すると、メーカ属性値及びブランド属性値が削除されている。このように、利用者の発話内容に含まれる意図を類推して、整合属性条件データが作成されることになることから、利用者の音声入力負担を軽減でき（音声入力効率を高め）、しかもデータの絞込みを効率的に行うことが可能となる。（パターン１０：利用者が前回の発話内容と同じメーカ及びアイテムの属性値を発話した場合）
これは、図３６中パターン１０の列に相当する。このパターン１０の列は、前回の発話内容から得られた属性条件（ここでは図２７に示す保存属性条件データ）が保存属性条件ＤＢ２３０へ登録されている状況の下で、利用者が前回の発話内容と同じメーカ及びアイテムの属性値（ここではメーカＫＡの口紅）と発話した場合に作成される、抽出属性条件データ、属性条件データ、及び整合属性条件データを示したものである。
【０１５７】
これらのデータは図２４に示すフローチャートなどに従って作成される。次にこれらのデータがどのようにして作成されるかについて説明する。
（抽出属性条件データ）
これは、上記Ｓ１０７からＳ１０９の処理により作成される。
（属性条件データ）
これは、上記Ｓ１１０からＳ１１４の処理により作成される。
【０１５８】
ここでは、保存属性条件ＤＢ２３０に保存属性条件データが保存されている。従って、図２３に示すように、保存属性条件データが登録されていると判定され（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）、その登録されている保存属性条件データを保存属性条件ＤＢ２３０から取得し（Ｓ１１１）、発話者の意図を類推する属性設定処理を行い（Ｓ１１２）、属性条件データを作成する（Ｓ１１３）。
（属性設定処理）
次にＳ１１２の属性設定処理について図２４を参照しながら説明する。
【０１５９】
まず、抽出属性条件データにブランド属性値があるか否かが判定される（Ｓ１２８）。パターン１０列に示した抽出属性条件データにはブランド属性値がないので、ブランド属性値がないと判定され（Ｓ１２８：Ｎｏ）、さらに抽出属性条件データにメーカ属性値があるか否かが判定される（Ｓ１２９）。パターン１０列に示した抽出属性条件データにはメーカ属性値があるので、メーカ属性値ありと判定され（Ｓ１２９：Ｙｅｓ）、さらに抽出属性条件データにアイテム属性値があるか否かが判定される（Ｓ１３０）。パターン１０列に示した抽出属性条件データにはアイテム属性値があるので、アイテム属性値ありと判定される（Ｓ１３０：Ｙｅｓ）。この場合、抽出属性条件データのメーカ及びアイテムの属性値（ここではメーカＫＡ及び口紅）を含む属性条件データを作成する（Ｓ１３８）。
【０１６０】
これは、今回の発話内容が前回の発話内容と同じメーカ及びアイテム属性値だけを含む場合には、（１）今回の発話内容に含まれていたメーカ及びアイテムの属性値（ここではメーカＫＡ及び口紅）を今回の属性条件データで使用する、前回の発話内容に含まれていたブランドの属性値（ここではブランドＶ＿Ｋ）を今回の属性条件データには用いない（削除する）、との意思が利用者（発話者）にあると類推したことを意味する。
（整合属性条件データ）
次に整合処理について図２６を参照しながら説明する。
【０１６１】
これは、上記Ｓ１１６からＳ１１９の処理により作成される。
【０１６２】
まず属性条件データがブランド属性の属性値を持っているか否か（含むか否か）を判定する（Ｓ１１６）。ここでは、先ほど作成された属性条件データがブランド属性の属性値を持っていないので（Ｓ１１６：Ｎｏ）、属性条件データを整合属性条件データとして扱う。この場合、属性条件データは編集されない。
【０１６３】
図３６パターン１０列最下段に示した整合属性条件データは以上のようにして得られたものである。この抽出属性条件データはアプリケーション制御部１００へ送られ（Ｓ１１９）、以後上述したのと同様の処理が行われる。
【０１６４】
以上説明したように、パターン１０においては、利用者はメーカ及びアイテムの属性値（ここではメーカＫＡ及び口紅）を音声入力しただけであるが、整合属性条件データを参照すると、ブランド属性が削除されている。このように、利用者の発話内容に含まれる意図を類推して、整合属性条件データが作成されることになることから、利用者の音声入力
負担を軽減でき（音声入力効率を高め）、しかもデータの絞込みを効率的に行うことが可能となる。
（パターン１１：利用者が前回の発話内容と同じブランド及びアイテムの属性値を発話した場合）
これは、図３６中パターン１１の列に相当する。このパターン１１の列は、前回の発話内容から得られた属性条件（ここでは図２７に示す保存属性条件データ）が保存属性条件ＤＢ２３０へ登録されている状況の下で、利用者が前回の発話内容と同じブランド及びアイテムの属性値（ここではブランドＶ＿Ｋの口紅）と発話した場合に作成される、抽出属性条件データ、属性条件データ、及び整合属性条件データを示したものである。
【０１６５】
これらのデータは図２４に示すフローチャートなどに従って作成される。次にこれらのデータがどのようにして作成されるかについて説明する。
（抽出属性条件データ）
これは、上記Ｓ１０７からＳ１０９の処理により作成される。
（属性条件データ）
これは、上記Ｓ１１０からＳ１１４の処理により作成される。
【０１６６】
ここでは、保存属性条件ＤＢ２３０に保存属性条件データが保存されている。従って、図２３に示すように、保存属性条件データが登録されていると判定され（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）、その登録されている保存属性条件データを保存属性条件ＤＢ２３０から取得し（Ｓ１１１）、発話者の意図を類推する属性設定処理を行い（Ｓ１１２）、属性条件データを作成する（Ｓ１１３）。
（属性設定処理）
次にＳ１１２の属性設定処理について図２４を参照しながら説明する。
【０１６７】
まず、抽出属性条件データにブランド属性値があるか否かが判定される（Ｓ１２８）。パターン１１列に示した抽出属性条件データにはブランド属性値があるので、ブランド属性値があると判定され（Ｓ１２８：Ｙｅｓ）、さらにパターン１１列に示した抽出属性条件データにアイテム属性値があるか否かが判定される（Ｓ１３３）。パターン１１列に示した抽出属性条件データにはアイテム属性値があるので、アイテム属性値ありと判定される（Ｓ１３３：Ｙｅｓ）。この場合、抽出属性条件データのブランド及びアイテムの属性値（ここではブランドＶ＿Ｋ及び口紅）を含む属性条件データを作成する（Ｓ１３９）。
【０１６８】
これは、今回の発話内容が前回の発話内容と同じブランド及びアイテム属性値だけを含む場合には、（１）今回の発話内容に含まれていたブランド及びアイテムの属性値（ここではブランドＶ＿Ｋ及び口紅）を今回の属性条件データで用いる、前回の発話内容に含まれていたメーカの属性値（ここではメーカＫＡ）を今回の属性条件データには用いない（削除する）、との意思が利用者（発話者）にあると類推したことを意味する。
（整合属性条件データ）
次に整合処理について図２６を参照しながら説明する。
【０１６９】
これは、上記Ｓ２４からＳ２８の処理により作成される。
【０１７０】
まず属性条件データがブランド属性の属性値を持っているか否か（含むか否か）を判定する（Ｓ１１６）。ここでは、先ほど作成された属性条件データがブランド属性の属性値（ブランドＶ＿Ｋ）を持っているので（Ｓ１１６：Ｙｅｓ）、属性値ＤＢ２１０のブランド属性の属性値データ（図１７参照）を参照し、そのブランド属性の属性値（ブランドＶ＿Ｋ）に対応するメーカサブ属性の属性値（ここではメーカＫＡ）を取得する（Ｓ１１７）。そして、この取得したメーカサブ属性（所属メーカ）の属性値（メーカＫＡ）と属性条件データのメーカ属性の属性値（ここでは空白）と比較する。この場合、両者は一致し
ない。すなわち、正しい組合せでないことから、属性条件データのメーカ属性の属性値部分（空白）を、先ほどで取得した属性値（メーカＫＡ）で正した（編集した）属性値条件データ（整合属性条件データ）を作成する。
【０１７１】
図３６パターン１１列最下段に示した抽出属性条件データは以上のようにして得られたものである。この抽出属性条件データはアプリケーション制御部１００へ送られ（Ｓ１１９）、以後上述したのと同様の処理が行われる。
【０１７２】
以上説明したように、パターン１１においては、利用者はメーカ属性値（ここではブランドＶ＿Ｋ、口紅）を音声入力しただけであるが、整合属性条件データを参照すると、メーカ属性値も設定されている。このように、利用者の発話内容に含まれる意図を類推して、整合属性条件データが作成されることになることから、利用者の音声入力負担を軽減でき（音声入力効率を高め）、しかもデータの絞込みを効率的に行うことが可能となる。
（パターン１２：利用者が前回の発話内容と同じメーカ及びブランドの属性値を発話した場合）
これは、図３６中パターン１２の列に相当する。このパターン１２の列は、前回の発話内容から得られた属性条件（ここでは図２７に示す保存属性条件データ）が保存属性条件データベース２３０へ登録されている状況の下で、利用者が前回の発話内容と同じメーカ及びブランドの属性値（ここではメーカＫＡのブランドＶ＿Ｋ）と発話した場合に作成される、抽出属性条件データ、属性条件データ、及び整合属性条件データを示したものである。
【０１７３】
これらのデータは図２４に示すフローチャートなどに従って作成される。次にこれらのデータがどのようにして作成されるかについて説明する。
（抽出属性条件データ）
これは、上記Ｓ１０７からＳ１０９の処理により作成される。
（属性条件データ）
これは、上記Ｓ１１０からＳ１１４の処理により作成される。
【０１７４】
ここでは、保存属性条件ＤＢ２３０に保存属性条件データが保存されている。従って、図２３に示すように、保存属性条件データが登録されていると判定され（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）、その登録されている保存属性条件データを保存属性条件ＤＢ２３０から取得し（Ｓ１１１）、発話者の意図を類推する属性設定処理を行い（Ｓ１１２）、属性条件データを作成する（Ｓ１１３）。
（属性設定処理）
次にＳ１１２の属性設定処理について図２４を参照しながら説明する。
【０１７５】
まず、抽出属性条件データにブランド属性値があるか否かが判定される（Ｓ１２８）。パターン１２列に示した抽出属性条件データにはブランド属性値があるので、ブランド属性があると判定され（Ｓ１２８：Ｙｅｓ）、さらに抽出属性条件データにアイテム属性値があるか否かが判定される（Ｓ１３３）。パターン６列に示した抽出属性条件データにはアイテム属性値がないので、アイテム属性値なしと判定され（Ｓ１３３：Ｎｏ）、さらに抽出条件データと保存属性データのブランド属性値が同じか否かが判定される（Ｓ１３４）。ここでは、両者の属性値は同じなので、同じと判定される（Ｓ１３４：Ｙｅｓ）。この場合、抽出属性条件データのメーカ及びブランドの属性値（ここではメーカＫＡ及びブランドＶ＿Ｋ）を含む属性条件データを作成する（Ｓ１４１）。
【０１７６】
これは、今回の発話内容が前回の発話内容と同じメーカ及びブランドの属性値だけを含む場合には、（１）今回の発話内容に含まれていたメーカ及びブランドの属性値（ここではメーカＫＡ及びブランドＶ＿Ｋ）を今回の属性条件データに用いる、（２）前回の発話
内容に含まれていたアイテムの属性値（ここでは口紅）を今回の属性条件データに用いない（廃棄する）、との意思が利用者（発話者）にあると類推したことを意味する。
（整合属性条件データ）
次に整合処理について図２６を参照しながら説明する。
【０１７７】
これは、上記Ｓ１１６からＳ１１９の処理により作成される。
【０１７８】
まず属性条件データがブランド属性の属性値を持っているか否か（含むか否か）を判定する（Ｓ１１６）。ここでは、先ほど作成された属性条件データがブランド属性の属性値（ブランドＶ＿Ｋ）を持っているので（Ｓ１１６：Ｙｅｓ）、属性値ＤＢ２１０のブランド属性の属性値データ（図１７参照）を参照し、そのブランド属性の属性値（ブランドＶ＿Ｋ）に対応するメーカサブ属性の属性値（ここではメーカＫＡ）を取得する（Ｓ１１７）。そして、この取得したメーカサブ属性（所属メーカ）の属性値（メーカＫＡ）と属性条件データのメーカ属性の属性値（メーカＫＡ）と比較する。この場合、両者は一致する。この場合、属性条件データを整合属性条件データとして扱う。
【０１７９】
図３６パターン１２列最下段に示した抽出属性条件データは以上のようにして得られたものである。この抽出属性条件データはアプリケーション制御部１００へ送られ（Ｓ１１９）、以後上述したのと同様の処理が行われる。
【０１８０】
以上説明したように、パターン１２においては、利用者はメーカ及びブランド属性（ここではメーカＫＡ及びブランドＶ＿Ｋ）を音声入力しただけであるが、アイテム属性が削除されている。このように、利用者の発話内容に含まれる意図を類推して、整合属性条件データが作成されることになることから、利用者の音声入力負担を軽減でき（音声入力効率を高め）、しかもデータの絞込みを効率的に行うことが可能となる。
【０１８１】
次に、本発明の第２実施形態である車情報提供アプリケーション（車情報検索システム）について図面を参照しながら説明する。
（車情報提供アプリケーション）
車情報提供アプリケーション（車情報検索システム）は上記第１実施形態で説明した化粧品情報提供アプリケーションと同様であるので、図１５を参照しながら、相違部分を中心に説明する。
【０１８２】
車情報提供アプリケーションは例えばＰＤＡ(Personal Digital Assistance)などの携
帯情報端末が所定プログラムを読み込んで実行することにより実現される。車情報提供アプリケーションは、多品目の自動車の中から最終的に１つの化粧品（商品）を選択し、その最終的に選択された化粧品に関する情報（詳細情報）を商品詳細表示画面として表示する（図４５参照）。
（車情報提供アプリケーションの概略システム構成）
商品候補ＤＢ２００には商品候補データ（多品目の自動車の候補データ）が蓄積（格納）されている。図３７に商品候補データを例示する。同図中の横一列のデータ分が一つの商品候補データであることを示す。商品候補データは、商品詳細表示画面（図４５参照）を構成する項目（商品名、属性（メーカ、車種、タイプ）、価格など）と、音声認識部１１０により認識語として用いられる項目（発音など）と、から構成されている。
【０１８３】
属性値ＤＢ２１０には属性値と音声認識部１１０により認識語として用いられる発音との対応関係（属性値データ）が蓄積（格納）されている。図３８に属性値データを例示する。属性値データは、属性（メーカ、車種、タイプ）ごとに設けられている。車種の属性値データは、さらに属性値とそのサブ属性（メーカ、タイプ、ランク）との対応関係も含む（図３８参照）。
【０１８４】
その他の構成については、上記化粧品情報提供アプリケーションと同様であるので、同一の符号を付してその説明を省略する。
【０１８５】
次に、上記構成の車情報提供アプリケーション（車情報検索システム）の動作について図面を参照しながら説明する。
（車情報提供アプリケーションの起動）
利用者が車情報提供アプリケーションを起動すると、商品選択画面イメージが表示される（図３９）。これは、上記化粧品情報提供アプリケーションの実施形態における商品選択画面イメージ（図２０参照）を表示するまでの処理と同様である（図１８、Ｓ１００からＳ１０４）。
（発話）
この商品選択画面イメージを閲覧した利用者はマイク１０に向かって所望の属性値を発話することになる。ここでは、利用者が「メーカＴの車種Ｃ＿Ｔ」と発話したとする。
（属性の音声認識）
これは、上記化粧品情報提供アプリケーションの実施形態における音声認識部１１０による処理（図１８、Ｓ１０７からＳ１０９）と同様の処理であることから、同様の符号を付して説明する。
【０１８６】
音声認識部１１０は、マイク１０を介して入力された利用者の発話内容（入力音声データ）に対して公知の音声認識（処理）を行うことにより、利用者の発話内容から属性値（ここでは（メーカ属性値（メーカＴ）、車種属性値（車種Ｃ＿Ｔ））を認識する。図４０に認識結果を例示する。音声認識部はこの認識結果（メーカＴ、車種Ｃ＿Ｔ）を属性認識データとしてアプリケーション制御部１１０へ送る。
（属性条件判定）
図１８に示すように、属性認識データ（ここではメーカＴ、車種Ｃ＿Ｔ）を受け取ると、アプリケーション制御部１００は、その受け取った属性認識データを構成する個々の属性値（ここではメーカＴ、車種Ｃ＿Ｔ）と属性（メーカ、車種）との対応関係（抽出属性条件データ）を作成する（Ｓ１０７、Ｓ１０８）。図４１に抽出属性条件データを例示する。この抽出属性条件データは、属性値ＤＢ２１０（図３８参照）を参照して個々の属性値に対応する属性を決定することで作成される（Ｓ１０７、Ｓ１０８）。アプリケーション制御部１００は、その作成した抽出属性認識データ（図４１参照）を属性条件判定部１２０へ送る（Ｓ１０９）。
【０１８７】
抽出属性条件データを受け取ると、属性条件判定部１２０は、商品候補ＤＢ２００の検索条件（属性条件データ）を作成する。この属性条件データは保存属性条件ＤＢ２３０に前回の商品絞り込み時（検索時）に用いた属性条件データ（保存属性条件データともいう）が登録されていれば、その保存属性条件データを考慮して作成される。これは、上記化粧品情報提供アプリケーションの実施形態における属性条件判定部１２０による処理（図２３、Ｓ１１０からＳ１１４）と同様の処理であることから、同様の符号を付して説明する。
【０１８８】
属性条件データを作成するために、属性条件判定部１２０は、まず保存属性条件ＤＢ２３０に保存属性条件データが登録されているか否かを判定する（Ｓ１１０）。ここでは、まだ利用者が「メーカＴの車種Ｃ＿Ｔ」と発話しただけなので、保存属性条件ＤＢ２３０には保存属性条件データは保存されていない。従って、属性条件判定部１２０は、保存属性条件データが登録されていないと判定し（Ｓ１１０：Ｎｏ）、先ほど受け取った抽出属性条件データの持っている属性値（メーカＴ、車種Ｃ＿Ｔ）を、そのまま属性値として含む属性条件データを作成する（Ｓ１１３）。この属性条件データを図４３に例示する。属性条件判定部１２０は、その作成した属性条件データをアプリケーション制御部１００へ
送る（Ｓ１１４）。なお、Ｓ１１０の判定の結果、保存属性条件データが登録されていると判定した場合（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）の処理（Ｓ１１１からＳ１１４）についてはさらに後述する。
（整合処理）
図１５に示すように、属性条件判定部１２０から属性条件データを受け取ると、アプリケーション制御部１００は、その受け取った属性条件データを整合処理部１３０に送る。図４２に示すように、属性条件データを受け取ると、整合処理部１３０は、その受け取った属性条件データが車種属性の属性値を含んでいるか否かを判定する（Ｓ２００）。ここでは、属性条件データが車種属性の属性値（車種Ｃ＿Ｔ）を持っているので（Ｓ２００：Ｙｅｓ）、整合処理部１３０は、属性値ＤＢ２１０の車種属性の属性値データ（図３８参照）を参照し、その車種属性の属性値（車種Ｃ＿Ｔ）に対応する車種の属性値のメーカサブ属性とタイプサブ属性とランクサブ属性の属性値（メーカＴ、セダン、Ａ）を取得する（Ｓ２０１）。そして、整合処理部１３０は、属性条件データを編集することで、その取得した属性値（メーカＴ、セダン）を含む整合属性条件データを作成する（Ｓ２０２）。この整合属性条件データを図４３ｂに例示する。なお、車種属性の属性値を持っていなければ、保存属性条件データのランク属性に基づいて編集する。
【０１８９】
以上のようにして整合属性条件データを得ると、整合処理部１３０は、その整合属性条件データをアプリケーション制御部１００へ送る（Ｓ２０３）。また、整合処理部１３０は、その整合属性条件データに先ほど取得したランクサブ属性の属性値（Ａ）を付加した保存属性条件データを作成し、これを保存属性条件ＤＢ２３０へ登録（保存）する。
【０１９０】
整合処理部１３０から整合属性条件データを受け取ると、アプリケーション制御部１００は、その受け取った整合属性条件データを商品候補抽出部１４０へ送る。
（商品候補抽出）
これは、上記化粧品情報提供アプリケーションの実施形態における認識候補抽出部１４０による処理と同様の処理である。
【０１９１】
整合属性条件データを受け取ると、認識候補抽出部１４０は、その整合属性条件データ（図４３ｂ）に対応する商品候補データを商品ＤＢ２００（図１６参照）から取得し（読み出し）、アプリケーション制御部１００へ送る。この商品候補データを図３７に例示する。
（商品の音声認識開始）
これは、上記化粧品情報提供アプリケーションの実施形態におけるＳ１２２からＳ１２７の処理と同様の処理であることから、同様の符号を付して説明する。
【０１９２】
商品候補データ（図３７参照）を受け取ると、アプリケーション制御部１００は、商品名と音声認識部１１０により認識語として用いられる発音との対応関係（商品認識語データ）を作成する。ここでは図２９の商品認識語データに相当するものが作成される。この商品認識語データは、先ほど受け取った商品候補データからその商品名部分及び発音部分を抽出して作成される。アプリケーション制御部１００は、その作成した商品認識語データを商品認識語ＤＢ２４０に登録する（Ｓ１２２）。
【０１９３】
この登録が完了すると、アプリケーション制御部１００は、商品認識開始メッセージを音声認識部１１０へ送る（Ｓ１２３）。また、整合属性条件データ（図４３ｂ参照）を整合属性条件表示制御部１５１へ送る（Ｓ１２４）。さらに商品候補データ（図２８参照）を商品一覧表示制御部１５２へ送る（Ｓ１２５）。
【０１９４】
商品認識開始メッセージを受け取ると、音声認識部１１０は音声認識を開始する。この音声認識は先ほど商品認識語ＤＢ２４０に登録された商品認識語データを認識語として実
行される。この音声認識により、利用者の発話内容から商品名を得ることが可能となっている。
【０１９５】
一方、整合属性条件データ（図４３ｂ参照）を受け取ると、属性条件表示制御部１５１は、商品選択画面表示部１５０へ属性表示指示する。また、商品候補データを受け取ると、商品一覧表示制御部１５２は、商品選択画面表示部１５０へ商品表示指示する。その結果、ディスプレイ２０には、商品選択画面イメージ（図４４参照）が表示される。この商品選択画面イメージは「商品名をおっしゃってください」などの、利用者に商品名に関する発話（音声入力）を促す表示を含む。
（利用者、商品の発話）
この商品選択画面イメージを閲覧した利用者はマイク１０に向かって所望の商品名を発話することになる。ここでは、利用者が商品選択画面イメージに含まれる商品名リストの中から「車名７７＿Ｃ＿Ｔ」と発話したとする。
（商品の音声認識）
マイク１０を介して入力された利用者の発話内容（入力音声データ）は音声認識部１１０へ送られる（Ｓ１２６）。入力音声データを受け取ると、音声認識部１１０は、その入力音声データに対して公知の音声認識（処理）を行う。具体的には、音声認識部１１０は、先ほど商品認識語ＤＢ２４０に登録された商品認識語データを認識語として音声認識を実行する。
【０１９６】
これにより、利用者の発話内容（ここでは車名７７＿Ｃ＿Ｔ）から商品名（ここでは車名７７＿Ｃ＿Ｔ）を認識する。音声認識部１１０はこの認識結果（車名７７＿Ｃ＿Ｔ）を商品認識データとしてアプリケーション制御部１００へ送る（Ｓ１２７）。
（商品の情報提供）
商品認識データ（車名７７＿Ｃ＿Ｔ）を受け取ると、アプリケーション制御部１００は、その受け取った商品認識データに対応する商品候補データを作成する。この商品候補データは、商品候補データ（例えば商品候補抽出部１４０から受取った商品候補データ）から、先ほど受け取った商品認識データに対応するものを抽出して作成される。アプリケーション制御部１００は、その作成した商品候補データを商品詳細表示部１６０へ送る。
【０１９７】
商品候補データを受け取ると、商品詳細表示部１６０は、利用者が最終的に選択した商品（ここでは車名７７＿Ｃ＿Ｔ）に関する情報（先ほど受け取った商品候補データ中の商品名などの詳細情報）を含む商品詳細表示画面イメージ（図４５参照）をディスプレイ２０に表示する。
（属性条件を代えて商品を検索）
利用者が商品詳細表示画面イメージ（図４５参照）に表示されているボタン「前の画面に戻る」を押すと、商品詳細表示部１６０は、アプリケーション制御部１００へ画面クローズメッセージを送るとともに商品詳細表示画面を閉じる。画面クローズメッセージを受け取ると、アプリケーション制御部１００は、属性認識開始メッセージを音声認識部１１０へ送る。ディスプレイ２０には、商品選択画面イメージ（図４４参照）が表示される。
【０１９８】
次に、この状況のもとで、利用者がさらに属性を発話したとする。この場合、データの絞込みを効率的に行う観点から、利用者の発話内容に含まれる意図を類推して、整合属性条件データが作成されることになる。この処理について図面を参照しながら説明する。
【０１９９】
ここでは、前回の発話内容から得られた属性条件（ここでは図４３ｃに示す保存属性条件データ）が保存属性条件ＤＢ２３０へ登録されている状況の下で、利用者が前回の発話内容とは異なるメーカの属性値（ここではメーカＮ）と発話した場合に作成される、抽出属性条件データ、属性条件データ、及び整合属性条件データについて説明する。なお、ここでは一つのパターンだけを紹介するが、上記化粧品情報提供アプリケーションの実施形
態と同様のパターンも考えられる（図５１参照）。
（抽出属性条件データ）
これは、上記化粧品情報提供アプリケーションの実施形態におけるＳ１０７からＳ１０９の処理と同様の処理により作成される。この処理により得られる抽出属性条件データを図４７に例示する。
（属性条件データ）
これは、上記化粧品情報提供アプリケーションの実施形態における図２３、Ｓ１１０からＳ１１４の処理と同様の処理により作成されることから、同様の符号を付して説明する。
【０２００】
具体的には、図２３に示すように、まず保存属性条件ＤＢ２３０に保存属性条件データ（図２７参照）が登録されているか否かを判定する（Ｓ１１０）。ここでは、保存属性条件ＤＢ２３０に保存属性条件データが保存されている。従って、保存属性条件データが登録されていると判定され（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）、その登録されている保存属性条件データを保存属性条件ＤＢ２３０から取得し（Ｓ１１１）、発話者の意図を類推する属性設定処理を行い（Ｓ１１２）、属性条件データ（図４８参照）を作成する（Ｓ１１３）。
（属性設定処理）
次にＳ１１２の属性設定処理について図５１を参照しながら説明する。
【０２０１】
まず、抽出属性条件データに車種属性があるか否かが判定される（Ｓ２２０）。抽出属性条件データ（図４７参照）には車種属性がないので、車種属性がないと判定され（Ｓ２２０：Ｎｏ）、さらに抽出属性条件データにメーカ属性値があるか否かが判定される（Ｓ２２１）。抽出属性条件データ（図４７参照）にはメーカ属性値があるので、メーカ属性値ありと判定され（Ｓ２２１：Ｙｅｓ）、さらに抽出属性条件データにタイプ属性があるか否かが判定される（Ｓ２２２）。抽出属性条件データ（図４７参照）にはタイプ属性がないので、タイプ属性なしと判定され（Ｓ２２２：Ｎｏ）、さらに抽出属性条件データと保存属性条件データのメーカ属性が同じか否かが判定される（Ｓ２２３）。ここでは、両者の属性値は異なるので、同じでないと判定される（Ｓ２２３：Ｎｏ）。この場合、先ほど取得した保存属性条件データのタイプ属性値（ここではセダン）と、抽出属性条件データのメーカ属性値（ここではメーカＮ）とを含む属性条件データを作成する（Ｓ２２４）。
【０２０２】
これは、今回の発話内容が前回の発話内容とは異なるメーカ属性値だけを含む場合には、（１）今回の発話内容に含まれていたメーカ属性値（ここではメーカＮ）を今回の属性条件データに用いる、（２）前回の発話内容に含まれていた車種属性値（ここでは車種Ｃ＿Ｔ）を今回の属性条件データには用いない（削除する）、（３）前回の発話内容に含まれていたタイプ属性値（ここではセダン）を今回の属性条件データに引き継ぐ、との意思が利用者（発話者）にあると類推したことを意味する。
（整合属性条件データ）
次に整合処理について図４２を参照しながら説明する。
【０２０３】
まず属性条件データが車種属性の属性値を持っているかを判定する（Ｓ２００）。ここでは、先ほど作成された属性条件データが車種属性の属性値を持っていないので（Ｓ２００：Ｎｏ）、保存属性条件データ（図４３ｃ参照）のランク属性の属性値（ここではＡ）を参照し、そのランク属性（Ａ）を得る（Ｓ２０４：Ｙｅｓ）。
【０２０４】
次に、属性値ＤＢ２１０の車種の属性値データを属性条件データのメーカ及び車種の属性値（メーカＮ、セダン）の条件で検索する（Ｓ２０５）。その検索結果が得られれば（Ｓ２０６：Ｙｅｓ）、その検索結果から、先ほど得たランクサブ属性（Ａ）と一致する車種属性値（ここでは車種Ｃ＿Ｎ）を抽出する（Ｓ２０７）。ランクサブ属性が一致するも
のがあれば（Ｓ２０８：Ｙｅｓ）、ランク属性が一致した車種属性の属性値を抽出し、整合性条件データを編集する（Ｓ２０９）。このように、属性条件データを編集することにより、整合属性条件データは図４９に示すように、メーカ属性、車種属性、タイプ属性がそれぞれメーカＮ、Ｃ＿Ｎ、セダンとなる。整合処理部１３０は、その整合属性条件データをアプリケーション制御部１００へ送信する。また、整合処理部１３０はランクサブ属性の属性値（Ａ）を抽出し、整合属性条件データ共にと図５０に示す保存属性条件データとして、保存属性条件データ２３０へ登録（保存）する。
【０２０５】
一方、ランクサブ属性が一致するものが無い場合は（Ｓ２０８：Ｎｏ）、最もランクサブ属性が近い車種属性値を抽出する（Ｓ２０９）。
【０２０６】
次に、整合属性条件データを元に商品候補ＤＢ２００を検索し、商品の一覧を表示し、選択された商品の詳細情報の表示を行う。これは、上記化粧品情報提供アプリケーションの実施形態における処理と同様であることから、その説明については省略する。
【０２０７】
上記の実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎない。このため、本発明は上記の実施形態に限定して解釈されるものでない。すなわち、本発明は、その精神または主要な特徴から逸脱することなく、他の様々な形で実施することができる。
【０２０８】
本発明は次のように特定することもできる。
【０２０９】
（付記）
（付記１）  利用者が発話した属性条件により検索するシステムであって、利用者が音声入力を行うマイクと、前記マイクを介して入力された入力音声データから属性値を認識する音声認識部と、前記音声認識部によって認識された属性値と属性との対応関係である抽出属性条件データを作成する抽出属性条件データ作成部と、前回の検索に使用した属性条件である保存属性条件データを保存した保存属性条件データベースと、前記抽出属性条件データと前記保存属性条件データとに基づいて今回の検索に使用する属性条件データを作成する属性条件判定部と、検索対象の候補データを格納する候補データベースと、前記属性条件データに基づいて前記候補データベースから候補データを検索する候補抽出部と、前記検索結果を含む画面を表示するディスプレイと、を備える音声検索システム。
【０２１０】
（付記２）  前記属性条件データを前記保存属性条件データベースに保存する整合処理部をさらに備える付記１に記載の音声検索システム。
【０２１１】
（付記３）  前記属性条件判定部は、前記利用者の意図を類推することにより、前回の検索に使用した属性条件を引き継ぐか破棄するかを判断して、前記今回の検索に使用する属性条件データを作成する、付記１に記載の音声検索システム。
【０２１２】
（付記４）  前記整合処理部は、前記属性条件データがサブ属性を含む場合には、そのサブ属性によって他の属性条件を補完する、付記２に記載の音声検索システム。
【０２１３】
（付記５）  前記整合処理部は、前記属性条件データがサブ属性を含む場合には、前記保存属性条件データベースにサブ属性を保存し、前記属性条件データと一致し、保存属性条件データベースに保存されたサブ属性が一致又は近似となる未入力の属性条件を抽出し、追加する機能を備える、付記１又は４に記載の音声検索システム。
【０２１４】
（付記６）  利用者がマイクを介して入力した入力音声から属性値を抽出し、その属性値を含む検索条件を作成し、この検索条件により検索するシステムであって、前記検索後に、さらに利用者がマイクを介して音声入力した場合にその入力音声から属性値を抽出す
る手段とその属性値と前記検索条件とに基づいて新たな検索条件を作成する手段と、この新たな検索条件により検索する手段と、を備える音声による検索システム。
【０２１５】
（付記７）  利用者がマイクを介して入力した入力音声から属性値を抽出し、その属性値を含む検索条件を作成し、この検索条件により検索する方法であって、前記検索後に、さらに利用者がマイクを介して音声入力した場合にその入力音声から属性値を抽出するステップと、その属性値と前記検索条件とに基づいて新たな検索条件を作成するステップと、この新たな検索条件により検索するステップと、を備える音声による検索方法。
【産業上の利用可能性】
【０２１６】
本発明によれば、利用者の発話内容（音声入力）から得られる属性値を含む抽出属性条件データと前回の属性値の設定情報である保存属性条件データとに基づいて利用者が選択したい属性値を類推して、今回の検索に使用する属性条件データを作成する。従って、必要の無い属性値は、「ブランドをクリア」等発話させること無く、また、前回、発話した内容をもう一度音声入力させること無く、利用者の設定したい属性値を設定することができる。よって、利用者に手間を取らせず、無駄の無い、使いやすい属性値の設定を行わせることができる。
【０２１７】
また、化粧品のメーカとブランドのように依存関係にあるものについては、自動的に整合性をとることができるため、利用者が設定しようとする属性値の整合性が取れておらず、候補が絞り込まれないということを無くすことができる。よって、利用者は快適に音声入力サービスを利用することができる。
【０２１８】
また、前回、属性にメーカＴ、車種Ｃ＿Ｔが設定されており、次に、「メーカＮ」と発話すると、メーカＮの車種の中で、メーカＴの車種Ｃ＿Ｔと同ランクの車種の抽出を行うことができる。これは、利用者にとって、メーカＮの車種を知らなくても、同ランクの車種の情報を閲覧することができる。サービス性を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【０２１９】
【図１】本発明の従来技術の原理図である。
【図２】本発明の従来技術の候補データベース蓄積された候補データ例である。
【図３】本発明の従来技術の属性値データベースに蓄積された属性値データ例である。
【図４】本発明の従来技術の商品選択画面イメージ例である。
【図５】本発明の従来技術の商品選択画面イメージ例である。
【図６】本発明の従来技術の商品詳細表示画面イメージ例である。
【図７】本発明の従来技術の商品選択画面イメージ例である。
【図８】本発明の従来技術の商品選択画面イメージ例である。
【図９】本発明の原理図である。
【図１０】本発明におけるアプリケーション制御部による処理を説明するための図である。
【図１１】本発明における属性設定判定部による処理を説明するための図である。
【図１２】本発明における属性設定処理を説明するための図である。
【図１３】本発明における整合処理部による処理を説明するための図である。
【図１４】本発明における整合処理部による処理を説明するための図である。
【図１５】本発明が適用される実施形態の原理図である。
【図１６】第１実施形態における商品データベースの商品データ例である。
【図１７】第１実施形態における属性値データベースの属性値データ例である。
【図１８】第１実施形態におけるアプリケーション制御部による処理を説明するためのフローチャートである。
【図１９】第１実施形態における属性値認識語データ例である。
【図２０】第１実施形態における商品選択画面イメージ例である。
【図２１】第１実施形態における属性認識データ例である。
【図２２】第１実施形態における抽出属性条件データ例である。
【図２３】第１実施形態における属性設定判定部による処理を説明するためのフローチャートである。
【図２４】第１実施形態における属性設定処理を説明するためのフローチャートである。
【図２５】第１実施形態における属性条件データ例である。
【図２６】第１実施形態における整合処理部による処理を説明するためのフローチャートである。
【図２７】第１実施形態における整合属性条件データ例である。
【図２８】第１実施形態における商品候補データ例である。
【図２９】第１実施形態における商品認識語データ例である。
【図３０】第１実施形態における商品選択画面イメージ例である。
【図３１】第１実施形態における商品認識データ例である。
【図３２】第１実施形態における商品候補データ例である。
【図３３】第１実施形態における商品詳細表示画面イメージ例である。
【図３４】第１実施形態における商品選択画面イメージ例である。
【図３５】第１実施形態における整合属性データ作成例である。
【図３６】第１実施形態における整合属性データ作成例である。
【図３７】第１実施形態における商品候補データベースの商品候補データ例である。
【図３８】第２実施形態における属性値データベースの属性値データ例である。
【図３９】第２実施形態における商品選択画面イメージ例である。
【図４０】第２実施形態における属性認識データ例である。
【図４１】第２実施形態における抽出属性条件データ例である。
【図４２】第２実施形態における整合処理部による処理を説明するためのフローチャートである。
【図４３ａ】第２実施形態における属性条件データ例である。
【図４３ｂ】第２実施形態における整合属性条件データ例である。
【図４３ｃ】第２実施形態における保存属性条件データ例である。
【図４４】第２実施形態における商品選択画面イメージ例である。
【図４５】第２実施形態における商品詳細表示画面イメージ例である。
【図４６】第２実施形態における属性認識データ例である。
【図４７】第２実施形態における抽出属性条件データ例である。
【図４８】第２実施形態における属性条件データ例である。
【図４９】第２実施形態における整合属性条件データ例である。
【図５０】第２実施形態における保存属性条件データ例である。
【図５１】第２実施形態における属性設定処理を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【０２２０】
１００      アプリケーション制御部
１１０      音声認識部
１２０      属性条件判定部
１３０      整合処理部
１４０      商品候補抽出部
１５０      商品選択画面表示部
１５１      整合属性条件表示制御部
１５２      商品一覧表示制御部
１６０      商品詳細表示部
２００      商品候補データベース
２１０      属性値データベース
２２０      属性値認識語データベース
２３０      保存属性条件データベース
２４０      商品認識語データベース
３００      アプリケーション起動部
【図１】
2005267574.tif 000003
【図２】
2005267574.tif 000004
【図３】
2005267574.tif 000005
【図４】
2005267574.tif 000006
【図５】
2005267574.tif 000007
【図６】
2005267574.tif 000008
【図７】
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【図８】
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【図９】
2005267574.tif 000011
【図１０】
2005267574.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
2005267574.tif 000016
【図１５】
2005267574.tif 000017
【図１６】
2005267574.tif 000018
【図１７】
2005267574.tif 000019
【図１８】
2005267574.tif 000020
【図１９】
2005267574.tif 000021
【図２０】
2005267574.tif 000022
【図２１】
2005267574.tif 000023
【図２２】
2005267574.tif 000024
【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
2005267574.tif 000027
【図２６】
2005267574.tif 000028
【図２７】
2005267574.tif 000029
【図２８】
2005267574.tif 000030
【図２９】
2005267574.tif 000031
【図３０】
2005267574.tif 000032
【図３１】
2005267574.tif 000033
【図３２】
2005267574.tif 000034
【図３３】
2005267574.tif 000035
【図３４】
2005267574.tif 000036
【図３５】
2005267574.tif 000037
【図３６】
2005267574.tif 000038
【図３７】
2005267574.tif 000039
【図３８】
2005267574.tif 000040
【図３９】
2005267574.tif 000041
【図４０】
2005267574.tif 000042
【図４１】
2005267574.tif 000043
【図４２】
2005267574.tif 000044
【図４３ａ】
2005267574.tif 000045
【図４３ｂ】
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【図４３ｃ】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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