(57)【要約】【課題】  利用者から取得した情報から、必要な情報を選別し、この選別した情報に基づいて最適情報を出力する。【解決手段】  利用者からの入力情報を受け取り、予め用意された思考ルーチンによりこの入力情報について第１のＡＩ処理を行い、そのＡＩ処理の処理結果をデータベース・サーバ、アプリケーション・サーバに渡す定義型ＡＩと、学習機能を有する学習型ＡＩであって、定義型ＡＩが入力情報の取り扱いを判断できない場合、この入力情報についてＡＩ処理を実行し、そのＡＩ処理の処理結果をデータベース・サーバ、アプリケーション・サーバに渡す学習型ＡＩとを有する。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報を蓄積し、かつ必要に応じて情報を出力するアプリケーションと、その利用者とのインターフェイスとなるアプリケーション利用補助システムにおいて、
前記利用者からの入力情報を受け取り、予め用意された思考ルーチンによりこの入力情報についてＡＩ処理を行い、そのＡＩ処理の処理結果を前記アプリケーション実行手段に渡す第１のＡＩ処理手段と、
学習機能を有する第２のＡＩ処理手段であって、前記第１のＡＩ処理手段が入力情報の取り扱いを判断できない場合、この入力情報についてＡＩ処理を実行し、そのＡＩ処理の処理結果を前記アプリケーション実行手段に渡す第２のＡＩ処理手段と
を有することを特徴とする、アプリケーション利用補助システム。
【請求項２】
前記第２のＡＩ処理手段は、入力情報の取り扱いを判断できなかった場合は、利用者に対して入力情報の取り扱いを決定するための、この入力情報の意味を問い合わせる回答を出力することを特徴とする、アプリケーション利用補助システム。
【請求項３】
前記アプリケーション利用補助システムは、利用者からの入力情報を従前の話題にしたがって解釈し、解釈した入力情報を前記第１のＡＩ処理手段に渡す会話エンジン手段をさらに有することを特徴とする、アプリケーション利用補助システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、利用者とアプリケーションとのインターフェイスとなる、アプリケーション利用補助システムに関し、より詳しくはいわゆるＡＩ（Artificial Intelligence）機能を用いて、利用者から取得した情報から必要な情報を選別し、この選別した情報に基づいて最適情報を出力する、アプリケーション利用補助システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報処理技術の発展、情報インフラの普及・発展に伴って、企業活動などにおいて、情報及びその流通の重要性が認識される様になってきた。企業では多人数の役員やスタッフ、営業担当者が日々新しい情報を収集し、これを他者と共有してより効率的な活動、より有効な戦略の立案、顧客サービスの見直し・改善などが行われ、それが企業間競争の勝敗の帰趨を左右することが多い。
【０００３】
そこで、多くの企業では、情報の蓄積・情報の共有などを企業に属する多数の人々で行えるよう、様々な業務システムを導入し利用できる環境を整えている。
【０００４】
この様な業務システムを利用者（企業役員・従業員など）が使用する場合には、その利用者が端末装置からデータを適切な格納先に入力し、また必要なデータが格納されているデータベースにアクセスし、必要なデータを取得している。この様なシステムの例は例えば特許文献１に記載されている。
【特許文献１】特開２００４−３０００８号公開公報（図１４，段落［００７９］〜［００８１］）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、企業活動の多様化・複雑化に伴い、企業が収集し蓄積していく情報は非常に膨大な量となり、またその内容も非常に複雑なものとなる。そのため、利用者が必要としている情報を取り出し、参照する場合に、真に必要なデータにたどり着くには、どこにどのようなデータが格納されているのかを十分に理解している必要があるが、すべての利用者が業務システムの構成・内容を正確に理解することは困難であり、利用者が業務システムへの要求・問い合わせのための入力が、真に必要なデータを取得するために適切な要求・問い合わせであるとは限らない。
【０００６】
本発明の目的は、利用者から取得した情報から、必要な情報を選別し、この選別した情報に基づいて最適情報を出力する、アプリケーション利用補助システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するための手段として、本発明は以下のような特徴を有する。  
本発明の第１の態様は、このアプリケーション利用補助システムは、情報を蓄積し、かつ必要に応じて情報を出力するアプリケーションと、その利用者とのインターフェイスとなるアプリケーション利用補助システムとして提案される。
【０００８】
このアプリケーション利用補助システムは、利用者からの入力情報を受け取り、予め用意された思考ルーチンによりこの入力情報についてＡＩ処理を行い、そのＡＩ処理の処理結果をアプリケーション実行手段に渡す第１のＡＩ処理手段（定義型ＡＩ）と、学習機能を有する第２のＡＩ処理手段（学習型ＡＩ）であって、第１のＡＩ処理手段が入力情報の取り扱いを判断できない場合、この入力情報についてＡＩ処理を実行し、そのＡＩ処理の処理結果をアプリケーション実行手段に渡す第２のＡＩ処理手段（学習型ＡＩ）とを有することを特徴としている。
【０００９】
ここで、「ＡＩ処理」とは、いわゆる人工知能を利用した処理をいい、人工知能とは人間が知能を用いて実行していることを機械が実行することを可能にするための実現技術である。ここにいう「ＡＩ処理」は、例えば、知識の格納、推論の実行、知識の編集、結論の説明、あいまいさの取り扱い、などを含む。
【００１０】
この発明の態様によれば、利用者からの情報を推論により選別・補足・修正し、この選別・補足・修正された情報に基づいて業務アプリケーション群などのアプリケーションを、これらアプリケーションについて知識を有さないユーザであっても適切な情報の入力、入手が可能となる。
【００１１】
このアプリケーション利用補助システムにおいて、第２のＡＩ処理手段は、入力情報の取り扱いを判断できなかった場合は、利用者に対して入力情報の取り扱いを決定するための、この入力情報の意味を問い合わせる回答を出力するようにしてもよい。  
なお、その他の学習方法を用いる第２のＡＩ処理手段を用いる場合であっても、本発明は成立する。
【００１２】
アプリケーション利用補助システムは、利用者からの入力情報を従前の話題にしたがって解釈し、解釈した入力情報を第１のＡＩ処理手段に渡す会話エンジン手段（会話エンジン）をさらに有する構成であってもよい。
【００１３】
この様な構成によれば、利用者とアプリケーション・システムとの間の情報の流れ（会話の主題）に従って入力情報の意味の推定が可能となり、より精度の高い利用補助効果が期待できる。
【発明の効果】
【００１４】
利用者からの情報を推論により選別・補足・修正し、この選別・補足・修正された情報に基づいて業務アプリケーション群などのアプリケーションを、これらアプリケーションについて知識を有さないユーザであっても利用することを可能とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下に、添付の図面を参照しながら本発明の実施の形態にかかるアプリケーション利用補助システムの説明を行う。  
［１．構成例］
図１は、アプリケーション利用補助システムを含むアプリケーション・システムの構成例を示すブロック図である。
【００１６】
［１．１．端末装置］
アプリケーション・システム１は、端末装置であるコンピュータ１０，携帯端末２０、表示ディスプレイ３０，センサ／カメラ４０とを有している。
【００１７】
コンピュータ１０は、いわゆるパーソナルコンピュータ、ワークステーション、端末専用機、など情報の送受信が可能なすべての装置を含む。コンピュータ１０と後に説明する会話エンジン５０、ＡＩ装置６０とは通信回線、又はＷＷＷ（World Wide Web）、イーサネット（富士ゼロックス社登録商標）、社内ＬＡＮなどの通信網を介して接続されている。なお、無線ＬＡＮ接続機能を有するコンピュータが無線ＬＡＮにより会話エンジン５０、ＡＩ装置６０と接続されている場合も、ここにいうコンピュータ１０に含まれるものとする。
【００１８】
携帯端末２０は、利用者は移動体通信網を介して、後に説明する会話エンジン５０、ＡＩ装置６０と情報の送受信を行うことが可能なすべての装置であって、たとえば携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Data Assistant）などである。
【００１９】
表示ディスプレイ３０は、後に述べるＡＩ装置６０及び／又はデータベース・サーバ７０からの情報を画像として表示する装置であって、たとえば液晶ディスプレイ装置、ＣＲＴモニタ、ＥＬディスプレイパネルなどである。表示ディスプレイ３０は、音声を再生するスピーカを有していても良く、音声付き動画を再生して複数の利用者に対して同時に情報を閲覧させる街頭テレビジョンのようなものであってもよい。
【００２０】
センサ／カメラ４０は、所定の情報を検出してこれを後に述べるデータベース・サーバ７０に提供する装置であって、例えば遊技場（ホール）内の遊技者の動きを検知する赤外線センサ或いはビデオモニタ、各遊技台における遊技球、コインなどの出玉率を係数するカウンタなどである。
【００２１】
また、カメラは、利用者の本人認証、性別判断など、ＡＩ装置６０若しくはデータベース・サーバ７０において利用される画像情報を生成し、出力する。ＡＩ装置６０若しくはデータベース・サーバ７０は、この画像情報に基づいて、本人を特定した上で、本人情報に応じて出力するデータを変化させるように動作してもよい。
【００２２】
また、センサとしては、指紋、音声、位置センサなどがあり、指紋、音声は本人を特定した上で、本人情報に応じて出力するデータを変化させる処理、位置センサは、対象の場所に応じて応じて出力するデータを変化させる処理、などに利用される。
【００２３】
［１．２．会話エンジン］
前述のコンピュータ１０，及び携帯端末２０は、会話エンジン５０に接続されている。  
会話エンジン５０は、利用者からの入力情報を解釈して、必要な場合にはこの入力情報を適切な内容を有する入力情報に翻訳して、ＡＩ装置６０に渡し、かつＡＩ装置６０からの情報をコンピュータ１０，及び携帯端末２０に渡す。
【００２４】
［１．２．１．全体構成］  
図２は、本実施の形態に係る会話エンジン５０の概略構成図である。図２に示すように、会話制御装置１は、入力部１００と、音声認識部２００と、会話制御部３００と、文解析部４００と、会話データベース５００と、出力部６００と、音声認識辞書記憶部７００とを備えている。
【００２５】
［１．２．２．入力部］
入力部１００は、利用者から入力された入力情報を取得するものである。この入力部１００は、例えば、マイクロホンが挙げられる。入力部１００は、取得した発話内容に対応する音声を音声信号として音声認識部２００に出力する。
【００２６】
［１．２．３．音声認識部］
音声認識部２００は、入力部１００で取得した発話内容に基づいて、発話内容に対応する文字列を特定するものである。具体的には、入力部１００から音声信号が入力された音声認識部２００は、入力された音声信号に基づいて、その音声信号と音声認識辞書記憶部７００に格納されている辞書および会話データベース５００とを照合する。
【００２７】
［１．２．４．音声認識辞書記憶部］
音声認識辞書記憶部７００は、標準的な音声信号に対応する文字列を格納するものである。この照合をした音声認識部２００は、その音声信号に対応する単語仮説に対応する文字列を特定し、その特定した文字列を文字列信号として会話制御部３００に出力する。
【００２８】
［１．２．６．会話データベース］
会話データベース５００は、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す話題タイトル(第二形態素情報という)と、発話内容に対する利用者への回答文とを予め相互に対応付けて複数記憶するものである。また、回答文の種類を示す複数の回答種類は、回答文に対応付けられている。  
更に、会話データベース５００は、話題を特定するための話題特定情報を予め複数記憶するものである。具体的に「話題特定情報」は、本実施の形態では、利用者から入力されると予想される入力内容又は利用者への回答文に関連性のあるキーワードを意味する。この話題特定情報には、話題タイトルが複数対応付けられている。また各話題タイトルには、利用者への回答文が対応付けられている。
【００２９】
［１．２．７．文解析部］
前記文解析部４００は、入力部１００又は音声認識部２００で特定された文字列を解析するものである。この文解析部４００は、本実施の形態では、文字列特定部と、形態素抽出部と、形態素データベースと、入力種類判定部と、発話種類データベースとを有している。
【００３０】
文字列特定部は、入力部１００及び音声認識部２００で特定された一連の文字列を一文節毎に区切る。
【００３１】
形態素抽出部は、文字列特定部で区切られた一文節の文字列に基づいて、その一文節の文字列の中から、文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出するものである。ここで、形態素とは、本実施の形態では、文字列に現された語構成の最小単位を意味するものとする。この語構成の最小単位としては、例えば、名詞、形容詞、動詞などの品詞が挙げられる。
【００３２】
入力種類判定部は、文字列特定部で特定された文字列に基づいて、発話内容の種類(発話種類)を判定する。この発話種類は、本実施の形態では、「発話文のタイプ」を意味する。ここで、「発話文のタイプ」は、本実施の形態では、陳述文(D
; Declaration)、時間文(T ; Time)、場所文(L ; Location)、反発文(N ; Negation)などから構成される。この各タイプから構成される文は、肯定文又は質問文で構成される。「陳述文」とは、利用者の意見又は考えを示す文を意味するものである。「場所文」とは、場所的な概念を伴う文を意味するものである。「時間文」とは、時間的な概念を伴う文を意味するものである。「反発文」とは、陳述文を否定するときの文を意味する。
【００３３】
この入力種類判定部は、抽出した要素に基づいて、「発話文のタイプ」を判定し、判定した「発話文のタイプ」を、会話制御部に含まれる回答取得部に出力する。
【００３４】
［１．２．８．会話制御部］
前記会話制御部３００は、本実施の形態では、管理部と、話題特定情報検索部と、省略文補完部と、話題検索部と、回答取得部とによる構成されている。
【００３５】
管理部は、会話制御部３００の全体を制御する。  
話題特定情報検索部は、抽出された第一形態素情報と各話題特定情報とを照合し、各話題特定情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素と一致する話題特定情報を検索する。
【００３６】
省略文補完部は、前記第一形態素情報を、前回までに検索された話題特定情報（以下、「着目話題特定情報」）及び前回の回答文に含まれる話題特定情報（以下、「回答文話題特定情報」という）を利用して、補完することにより複数種類の補完された第一形態素情報を生成する。
【００３７】
話題検索部は、省略文補完部で話題タイトルが決まらなかったとき、第一形態素情報と、利用者入力文話題特定情報に対応する各話題タイトルとを照合し、各話題タイトルの中から、第一形態素情報に最も適する話題タイトルを検索する。
【００３８】
回答取得部は、話題検索部で検索された話題タイトルに基づいて、話題タイトルに対応付けられた回答文を取得し、また、話題検索部で検索された話題タイトルに基づいて、その話題タイトルに対応付けられた各回答種類と、文解釈部で判定された発話種類とを照合し、各回答種類の中から、判定された発話種類と一致する回答種類を検索する。
【００３９】
［１．２．９．出力部］
出力部は、回答取得部で取得された回答文を出力するものである。
【００４０】
［１．３．ＡＩ装置］
前記会話エンジン５０は、利用者からの入力を解釈してその結果をＡＩ装置６０に出力する。ＡＩ装置６０は、第１のＡＩ処理手段である定義型ＡＩ６１と、この定義型ＡＩ６１が前記第１のＡＩ処理手段が入力情報の取り扱いを判断できない場合、この入力情報について解釈・推論などの処理を含むＡＩ処理を実行し、そのＡＩ処理の処理結果を出力する、第２のＡＩ処理手段である学習型ＡＩ６２とを有している。
【００４１】
定義型ＡＩ６１は、予め用意された知識・およびルールに基づき、利用者が入力した入力情報を、その利用者が必要としていると推測される回答・情報がデータベース・サーバ７０より返される内容を有する入力情報となるよう、入力情報の補完・修正を行う。
【００４２】
この定義型ＡＩ６１は予め用意されたルールに基づいて利用者が必要としている情報の推測等を行うので、処理時間が短時間で済むという利点がある。
【００４３】
一方、学習型ＡＩ６２は利用者が入力した入力情報を、その利用者が必要としていると推測される回答・情報がデータベース・サーバ７０より返される内容を有する入力情報となるよう、入力情報の補完・修正を行うことは、定義型ＡＩ６１と同様であるが、定義型ＡＩ６１がその予め用意されたルールによっては、入力情報の真の意味の推測や、その補完・修正が行えない場合、利用者に対して入力情報の真の意味の推測や、その補完・修正を行う為の問いを利用者に発し、その問いに対する利用者の回答に基づいて将来同様の入力情報を受け付けた場合、処理できる新たなルールの生成を行うフィードバック学習処理を行う。
【００４４】
学習型ＡＩ６２が生成した新たなルールは、学習型ＡＩ６２によるルールの評価の後、所定の評価が得られた場合には、定義型ＡＩ６１の予め用意されたルールに組み込まれるようにしてもよい。
【００４５】
［１．４．データベース・サーバ］
データベース・サーバ７０は、データを蓄積し、ＡＩ装置６０からの要求に応じて、この要求にかかるデータを蓄積データの中から抽出して出力する。また、データベース・サーバ７０は、後述のアプリケーション・サーバ８０内の各システム８１〜８６において生成・加工されたデータを蓄積し、或いは各システム８１〜８６からの要求に応じて蓄積したデータを供給する。
【００４６】
［１．５．アプリケーション・サーバ］
アプリケーション・サーバ８０は、それぞれがシステムを構成する、一又は複数のアプリケーションを搭載し、このアプリケーションを実行するサーバである。
【００４７】
アプリケーション・サーバ８０が搭載するシステムは、利用者が利用可能であるどのようなアプリケーションによる物であっても構わない。以下に、アプリケーション・サーバ８０が搭載するシステムの例を列挙する。
【００４８】
（１）  マーケティングシステム
マーケティングシステム８１は、主として企業のマーケティング活動を支援するためのシステムであって、たとえば営業担当者の予定と内容を日報形式で記録し、営業目標情報と達成された実績との差異を管理者等に報知するシステム（例えば特願２００３−２７３５２５に記載のシステム）、利用者の周辺に所在する顧客を抽出し、報知するシステム（例えば、特願２００３−３７９０６６）、利用者の当日の移動履歴から日報情報の信憑性を判定するシステム（例えば、特願２００３−３８２６９９）などがある。
【００４９】
（２）商品の開発・企画システム
商品の開発・企画システム８２は、主として新たな商品・サービスなどの企画・開発を支援するためのシステムであって、一例としては、登録情報のセキュリティレベルを開発の進歩状況に応じて変えるシステム（例えば、特願２００３−４０８４３１）、登録情報のセキュリティレベルを、リンク表示の色によって識別できるようにするシステム（例えば、特願２００３−４１１６５１）などがある。
【００５０】
（３）販売管理システム
販売管理システム８３は、商品の販売数量、売上高、計画販売数量、次期商品との入れ替え時期、などを管理するためのシステムであって、各営業部、支店、販売店の計数管理や、営業戦略を立てるために営業担当者に参考にされたり、売れ筋商品の発見、分析を行うために開発企画担当者が参照することが考えられる。
【００５１】
（４）生産・購買管理システム
生産・購買管理システム８４は、商品の生産管理、原材料・部品の購買管理を行うためのシステムであって、たとえば工場の生産計画、納品管理、原材料・部品の購買比の管理などに利用されたり、営業サイドから人気商品の品薄の程度、予定納品時期の確認等に利用される。一例としては、機器を構成する各ユニット（部品、構成要素）の履歴を把握し、各ユニットの再利用を有効に行うことを可能とするシステム（例えば、特願２００２−１８２６９６）などがある。
【００５２】
（５）人事管理システム
人事管理システム８５は、人事労務関係の情報を管理するシステムであって、一例としては、残業・休日勤務の事前／事後申請を行うシステム（例えば、特願２００３−３０１８０６）、ＩＤカードなどの入出記録などにより遅刻した場合の自動申請を行うシステム（例えば、特願２００３−３４５７９８）がある。
【００５３】
（６）業務管理システム
業務管理システム８６は、作業の分析、作業の評価、原価計算などに利用されるシステムであって、たとえば日報入力の作業項目ごとに各人の作業工数を集計、分析に利用するシステム（例えば特願２００２−３４９２６６）、業務期日管理の結果に応じて評価ポイントを算出するシステム（例えば、特願２００２−３４９２６５）、日報入力の作業項目ごとに各人の作業工数を集計し、集計した値に作業単価をかけて作業原価を算出するシステム（例えば、特願２００２−３４９２６７）。
【００５４】
アプリケーション・サーバ８０が搭載するアプリケーション、若しくはシステムは上記に限られる趣旨ではなく、利用者が利用するアプリケーション、システムであればどのようなものをアプリケーション・サーバ８０が搭載していても本発明の範囲に属する。
【００５５】
［２．アプリケーション・システムの動作例］
次に、上記アプリケーション・システム１の動作例について説明する。  
（１）  利用者は、欲している情報を得るため端末装置であるコンピュータ１０や携帯端末２０から欲している情報の要求メッセージである入力情報を入力する。入力情報は、コンピュータ１０や携帯端末２０から会話インターフェイスである会話エンジン５０に渡される。
（２）会話エンジン５０は、入力情報を解釈して定義型ＡＩ６１が認識可能な入力情報に補足・修正する。
（３）定義型ＡＩ６１は、予め用意してあるルールに従って、この入力情報の意味を判断する。定義型ＡＩ６１は、意味を判断できた場合は、意味に応じた情報抽出要求・情報登録要求などをデータベース・サーバ７０に発する。データベース・サーバ７０はこの情報抽出要求・情報登録要求などに応じて、蓄積している情報から必要な情報を抽出しこれを利用者に返し、或いはアプリケーション・サーバ８０に処理を要求して、処理結果をえてこれを利用者に返す。
【００５６】
（４）一方、定義型ＡＩ６１が入力情報の意味を判断できない場合は、定義型ＡＩ６１は、この入力情報の意味の判断を学習型ＡＩ６２に依頼する。学習型ＡＩ６２は、まず過去に学習した内容に基づき意味の判断を行い、過去に学習した内容では意味の判断ができない、又は不足である場合には、利用者に問いを発し、その回答に基づいて意味の確定を行い、その結果に基づいて新たなルールを生成し、記憶する（フィードバック学習）。この様に学習型ＡＩ６２は、フィードバック学習をすることにより、入力された情報の意味を判断できるため、予め用意されたルールを超える状況にも対応することが可能となる。
【００５７】
［３．変形例］  
図３，図４、図５にアプリケーション・システム１（より具体的には、アプリケーション利用者補助システム）の変形例を示す。
【００５８】
［３．１．変形例１］
図３は、アプリケーション・システム１の変形例を示すブロック図である。この変形例では、データベース・サーバ７０を設けず、アプリケーション・サーバ８０内に、各システムごとのデータベース８７を設ける構成としている。その他の点については、図１に示すアプリケーション・システム１と同様である。また、データベース８７は必ずしもアプリケーション・サーバ８０内に設ける必要はなく、アプリケーション・サーバ８０から独立した装置であってもよい。
【００５９】
［３．２．変形例２］
図４は、アプリケーション・システム１の別の変形例を示すブロック図である。この例では、会話エンジン５０を設けず、コンピュータ１０，携帯端末２０からの入力情報は、直接定義型ＡＩ６１に渡される構成となっている。その他の点については、図１に示すアプリケーション・システム１と同様である。
【００６０】
定義型ＡＩ６１は、入力情報の解釈と意味内容の推測を行う。この変形例にかかるアプリケーション・システム１は、音声認識を必要としない場合に於いては、図１に示すアプリケーション・システム１と同様の機能を発揮することができるので、音声データを用いず、文字データ・画像データのみによる入力を行う環境に於いては有用である。
【００６１】
［３．３．変形例３］
図５は、アプリケーション・システム１の別の変形例を示すブロック図である。この例では、定義型ＡＩ６１は設けず、会話エンジン５０が定義型ＡＩ６１の役割を果たす構成である。その他の点については、図１に示すアプリケーション・システム１と同様である。
【００６２】
会話エンジン５０は、入力情報の解釈時にその意味の内容の推測も含めて入力情報の解釈を行う。この変形例によれば、定義型ＡＩ６１の処理分の負担を軽減できるので、より高速な処理が期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】アプリケーション・システムの構成例を示すブロック図
【図２】会話エンジンの構成例を示すブロック図
【図３】アプリケーション・システムの構成の変形例を示すブロック図
【図４】アプリケーション・システムの構成の変形例を示すブロック図
【図５】アプリケーション・システムの構成の変形例を示すブロック図
【符号の説明】
【００６４】
１０  …  コンピュータ
２０  …  携帯端末
５０  …  会話エンジン
６０  …  ＡＩ装置
７０  …  データベース・サーバ
８０  …  アプリケーション・サーバ
【図１】
2005339237.tif 000003
【図２】
2005339237.tif 000004
【図３】
2005339237.tif 000005
【図４】
2005339237.tif 000006
【図５】
2005339237.tif 000007