(57)【要約】【課題】  ユーザ感情を適正に把握でき、ユーザ感情の移り変わりも考慮した感情把握システムを提供する。【解決手段】  当該ユーザが他のタスクを実行中であるか否かを判断し観察するサービス利用観察手段（ユーザタスク調査部）１と、当該サービス利用観察手段１において当該ユーザが他のタスクを実行していないと判断した場合には、当該ユーザと対話を行うために所定の行動を生成するインタラクション生成手段２と、サービス利用観察手段１において当該ユーザが他のタスクを実行していると判断した場合には、当該ユーザの入力とは無関係の所定の行動を自ら生成する自律的行動生成手段３と、インタラクション生成手段２による当該ユーザとのインタラクションを通じて、当該ユーザのプロファイル（ｐｒｏｆｉｌｅ）およびコンテキスト（ｃｏｎｔｅｘｔ）により形成されたユーザモデルを生成するユーザモデル生成手段７を備える。【選択図】      図２
2005339368.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの感情を把握する感情把握システムであって、
当該ユーザが他のタスクを実行中であるか否かを判断するサービス利用観察手段と、
当該サービス利用観察手段において当該ユーザが他のタスクを実行していないと判断した場合には、当該ユーザと対話を行うために所定の行動を生成するインタラクション生成手段と、
前記サービス利用観察手段において当該ユーザが他のタスクを実行していると判断した場合には、当該ユーザの入力とは無関係の所定の行動を自ら生成する自律的行動生成手段と、
を備えたことを特徴とする感情把握システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記インタラクション生成手段による当該ユーザとのインタラクションを通じて、当該ユーザのプロファイル（ｐｒｏｆｉｌｅ）およびコンテキスト（ｃｏｎｔｅｘｔ）により形成されたユーザモデルを生成するユーザモデル生成手段を備えたことを特徴とする感情把握システム。
【請求項３】
請求項２において、
前記インタラクション生成手段は、前記ユーザのプロファイルを取得するユーザプロファイル取得手段と、当該プロファイルを保存するユーザプロファイル保存手段と、前記ユーザのコンテキストを取得するコンテキスト取得手段と、当該コンテキストから当該ユーザの感情を取得するユーザ感情取得手段と、当該取得された感情を汎用的に表現するユーザ感情表現手段とを備えたことを特徴とする感情把握システム。
【請求項４】
請求項３において、
前記ユーザ感情取得手段は、当該ユーザの感情を更新して調整する感情調整手段と、当該ユーザの感情の強さまたは意味を把握するために、所定の感情ベクトルと対応させた対応表を保持する感情語表現／感情ベクトル対応表保持手段と、当該ユーザの入力行為を把握するために、所定の感情ベクトルと対応させた対応表を保持する入力行為／感情ベクトル対応表保持手段とを備えたことを特徴とする感情把握システム。
【請求項５】
請求項４において、
前記ユーザ感情取得手段は、前記感情語表現／感情ベクトル対応表保持手段または前記入力行為／感情ベクトル対応表保持手段とを参照し、前記ユーザ感情表現手段によって表現された当該ユーザの感情を調整する感情調整手段と、当該感情調整手段によって調整された感情語表現または入力行為を新たに追加して格納する新規感情表現登録手段と、当該登録された新規感情の表現方法を調整する感情表現調整手段とを備えたことを特徴とする感情把握システム。
【請求項６】
請求項４または５において、
前記サービス利用観察手段により、当該ユーザが他のタスクを実行中であると判断した場合には、当該ユーザの現在の感情を前記ユーザ感情表現手段に問い合わせるユーザ感情参照手段を備え、当該ユーザ感情参照手段は、前記感情調整手段による当該ユーザの感情の最終的な更新を確認する最終更新確認手段と、当該最終更新確認手段により確認された最終更新時間により、当該ユーザの感情の確信度を決定する感情確信度算出手段とを備えたことを特徴とする感情把握システム。
【請求項７】
ユーザの感情を把握する感情把握方法であって、
当該ユーザが他のタスクを実行中であるか否かを判断するサービス利用観察ステップと、
当該サービス利用観察手段において当該ユーザが他のタスクを実行していないと判断した場合には、当該ユーザと対話を行うために所定の行動を生成するインタラクション生成ステップと、
前記サービス利用観察手段において当該ユーザが他のタスクを実行していると判断した場合には、当該ユーザの入力とは無関係の所定の行動を自ら生成する自律的行動生成ステップと、
を含むことを特徴とする感情把握方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ユーザとインタラクションを行い、その中でユーザ情報を獲得する感情把握システムおよび感情把握方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在のＷｅｂサービスでは、ユーザの性別や年齢、また興味を持っていることなどを登録することにより、表示順位や表示内容を変化し、よりユーザが無駄な作業をしないような技術が導入されているものもある。これらは、それぞれのサービスに対してサービスプロバイダが独自に登録情報を得て、それらから該当する分野の情報を表示したりする（ニュース、星座占い等）。さらに、Ｃｏｏｋｉｅを利用し、一度登録した事実を自動的に認識し、前回の登録情報をユーザ入力なしに利用することが可能である。まこた、以前買い物をした情報を格納し、それらに興味がある人々をグループ化し、協調フィルタリングを行うことで、特に情報を登録しなくてもユーザが興味を持つと推測される情報、商品を提示する（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａｍａｚｏｎ．ｃｏ．ｊｐ）などのサービスが行われている。
【０００３】
また、ユーザが利用する際のコンテキストを取得し、多くの情報の中から提供するデータをフィルタリングするサービスも多い。例えば、携帯電話で情報検索をする場合に、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）などを用いて現在の位置を獲得し、その情報を用いて周辺情報を提示するサービスが行われている。
感情に直目したものとしては、ユーザの感情に合わせたものの推薦や検索などを行うサービスも行われている（非特許文献１および非特許文献２を参照）。
【０００４】
非特許文献１では、ユーザが今どんな気分であるかを心理テストで判定し、その気分に対して、その気分を促進させるものと、解消させるものとの２種類のカテゴリに属する映画を推薦する。それらの映画は、予めカテゴリごとに分類されている。
非特許文献２では、８つの感情状態（気がかり，疲れた，のんびり，慎重な，敵意，活気，いとおしい，びっくり）を４段階の強さで表現し、本を読んだそれぞれの人がその度合いを指示し、その平均値をその評価とする。気分による本の検索では、１６種類の気分（うきうきしたい，うれしくなりたい，おもしろくなりたい，切ない気分になりたい，ときめきたい，ドキドキしたい，ひたりたい，やさしい気分になりたい，わくわくしたい，スリルを感じたい，楽しくなりたい，感動した，恐怖を感じたい，幸せな気分になりたい，怒りたい，悲しくなりたい）を設定しており、その気分に近いものを優先的に推薦する。
【非特許文献１】ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｕｔａｙａ．ｃｏ．ｊｐ／ｔｏｓ／ｓｅｒｖｌｅｔ／ｄｉａｇｂ
【非特許文献２】小松幸子，王晋民，中山伸一，椎名健：感情表現語による図書検索のための基礎研究―読後感情評価に基づく図書分類の試み−，図書館情報大学研究報告１７（１）ｐｐ．６３−７５．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記従来例では、サービスごとにその都度ユーザ情報を登録することが必要であり、ユーザに何度も入力の手間を行わせてしまうという問題があった。
また、ユーザのプロファイルに応じて、表示内容が変更になるサービスは行われているが、コンテキストの場合、取得が難しく、また、明確な推論を行うことも困難であるという問題があった。
【０００６】
また、タスクの真の目的が、感情に合わせたサービスである場合には、ユーザは感情を伝えることは行うが、そうでない場合、特に入力するわけではない。従って、目的タスクを実行中に、その他の情報を入力することは殆ど行われない。そこで、タスクを行う前にユーザとインタラクションを行い、その感情を取得し、サービス利用中に起こったユーザ感情の変化がある場合は、その時々の変化も獲得し、更新された時点でサービス側に通知する必要がある。
【０００７】
また、ユーザ感情の獲得には、エージェントにユーザの負担を少なく伝える手段が必要であるが、その際に、現時点のユーザ感情とは多少の違いが生じ、ユーザの感情を完全に追従することは、非常に困難であり、不可能に近い。従って、その感情の移り変わりも考慮し、その感情の信頼性を提示する必要がある。このため、ユーザ感情は、タスクの目的の場合には、ユーザの感情入力タスクの軽減だけの利用ではなく、サービス提供の仕方の変化を行うなどの＋αの利用を行う必要がある。
【０００８】
また、感性的な表現は、ユーザによって独特の表現や意味・程度が異なるため、ユーザ自身が表現した言葉や行為を理解することが必要である。
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであって、ユーザ感情を適正に把握できる感情把握システムおよび感情把握方法を提供することを目的としている。
また、本発明は、ユーザ感情の移り変わりも考慮した感情把握システムおよび感情把握方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、請求項１記載の感情把握システムは、
ユーザの感情を把握する感情把握システムであって、
当該ユーザが他のタスクを実行中であるか否かを判断するサービス利用観察手段と、
当該サービス利用観察手段において当該ユーザが他のタスクを実行していないと判断した場合には、当該ユーザと対話を行うために所定の行動を生成するインタラクション生成手段と、
前記サービス利用観察手段において当該ユーザが他のタスクを実行していると判断した場合には、当該ユーザの入力とは無関係の所定の行動を自ら生成する自律的行動生成手段と、
を備えたことを特徴とする。
【００１０】
この構成によれば、サービス利用観察手段により当該ユーザが他のタスクを実行中であるか否かを判断し、当該ユーザが他のタスクを実行していないと判断した場合には、当該ユーザと対話を行うために所定の行動を生成し、当該ユーザが他のタスクを実行していると判断した場合には、当該ユーザの入力とは無関係の所定の行動を自ら生成するので、ユーザの他アプリケーション利用時に、ユーザとエージェントとのインタラクションの中で獲得したユーザ感情をアプリケーションに通知することができ、そのアプリケーションによってユーザの感情を考慮したサービスを提供することができるという効果が得られる。
【００１１】
請求項２記載の感情把握システムは、請求項１において、
前記インタラクション生成手段による当該ユーザとのインタラクションを通じて、当該ユーザのプロファイル（ｐｒｏｆｉｌｅ）およびコンテキスト（ｃｏｎｔｅｘｔ）により形成されたユーザモデルを生成するユーザモデル生成手段を備えたことを特徴とする。
この構成によれば、当該ユーザとのインタラクションを通じて、当該ユーザのプロファイルおよびコンテキストによりユーザモデルを形成できるので、このユーザモデルに基づいてユーザ感情をアプリケーションに通知することが容易になり、そのアプリケーションによってユーザの感情を考慮したサービスを提供することができるという効果が得られる。
【００１２】
請求項３記載の感情把握システムは、請求項２において、
前記インタラクション生成手段は、前記ユーザのプロファイルを取得するユーザプロファイル取得手段と、当該プロファイルを保存するユーザプロファイル保存手段と、前記ユーザのコンテキストを取得するコンテキスト取得手段と、当該コンテキストから当該ユーザの感情を取得するユーザ感情取得手段と、当該取得された感情を汎用的に表現するユーザ感情表現手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
この構成によれば、インタラクション生成手段は、当該ユーザのプロファイルについては、それを取得するユーザプロファイル取得手段と、当該プロファイルを保存するユーザプロファイル保存手段とを備え、当該ユーザのコンテキストについては、それを取得するユーザ感情取得手段と、取得された感情を汎用的に表現するユーザ感情表現手段とを備えているので、当該ユーザのプロファイルおよび感情の両方を考慮することができ、当該ユーザの感情を適切に考慮したサービスを提供することができるという効果が得られる。
【００１４】
請求項４記載の感情把握システムは、請求項３において、
前記ユーザ感情取得手段は、当該ユーザの感情を更新して調整する感情調整手段と、当該ユーザの感情の強さまたは意味を把握するために、所定の感情ベクトルと対応させた対応表を保持する感情語表現／感情ベクトル対応表保持手段と、当該ユーザの入力行為を把握するために、所定の感情ベクトルと対応させた対応表を保持する入力行為／感情ベクトル対応表保持手段とを備えたことを特徴とする。
【００１５】
この構成によれば、ユーザ感情取得手段において、ユーザ自身が自分の感情を表現する言葉が、その感情の強さ，意味を知るための感情語表現／感情ベクトル対応表保持手段と、ユーザがエージェントに対して行う行為が示す感情の程度を知るための入力行為／感情ベクトル対応表保持手段を持ち、それらを参照して、ユーザ感情表現手段にて表現されたユーザ感情を更新する感情調整手段を持つので、ユーザが行う行為や入力する感情語からユーザの感情を知ることができ、かつ、ユーザ独自の表現やその意味を反映させることができるという効果が得られる。
【００１６】
請求項５記載の感情把握システムは、請求項４において、
前記ユーザ感情取得手段は、前記感情語表現／感情ベクトル対応表保持手段または前記入力行為／感情ベクトル対応表保持手段とを参照し、前記ユーザ感情表現手段によって表現された当該ユーザの感情を調整する感情調整手段と、当該感情調整手段によって調整された感情語表現または入力行為を新たに追加して格納する新規感情表現登録手段と、当該登録された新規感情の表現方法を調整する感情表現調整手段とを備えたことを特徴とする。
【００１７】
この構成によれば、感情を示す感情語表現と入力行為を新たに追加、また感情の程度を調整する新規感情表現登録手段と、感情調整手段によって調整された感情語表現または入力行為を新たに追加して格納する感情表現調整手段とを持つことにより、ユーザが行う行為や入力する感情語からユーザの感情を知ることができ、かつ、ユーザ独自の表現やその意味を反映させることができるという効果が得られる。
【００１８】
請求項６記載の感情把握システムは、請求項４または５において、
前記サービス利用観察手段により、当該ユーザが他のタスクを実行中であると判断した場合には、当該ユーザの現在の感情を前記ユーザ感情表現手段に問い合わせるユーザ感情参照手段を備え、当該ユーザ感情参照手段は、前記感情調整手段による当該ユーザの感情の最終的な更新を確認する最終更新確認手段と、当該最終更新確認手段により確認された最終更新時間により、当該ユーザの感情の確信度を決定する感情確信度算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００１９】
この構成によれば、サービス利用観察手段が、当該ユーザが他のタスクを実行中であると判断した場合には、当該ユーザの現在の感情を前記ユーザ感情表現手段に問い合わせるユーザ感情参照手段を備え、当該ユーザ感情参照手段は、感情調整手段による当該ユーザの感情の最終的な更新を確認する最終更新確認手段と、当該最終更新確認手段により確認された最終更新時間により、当該ユーザの感情の確信度を決定する感情確信度算出手段とを備えているので、変化しているユーザ感情の移り変わりも考慮して、その感情を把握することができるという効果が得られる。
【００２０】
請求項７記載の感情把握方法は、
ユーザの感情を把握する感情把握方法であって、
当該ユーザが他のタスクを実行中であるか否かを判断するサービス利用観察ステップと、
当該サービス利用観察手段において当該ユーザが他のタスクを実行していないと判断した場合には、当該ユーザと対話を行うために所定の行動を生成するインタラクション生成ステップと、
前記サービス利用観察手段において当該ユーザが他のタスクを実行していると判断した場合には、当該ユーザの入力とは無関係の所定の行動を自ら生成する自律的行動生成ステップと、
を含むことを特徴とする。
【００２１】
この構成によれば、サービス利用観察ステップにおいて、当該ユーザが他のタスクを実行中であるか否かを判断し、当該ユーザが他のタスクを実行していないと判断した場合には、当該ユーザと対話を行うために所定の行動を生成し、当該ユーザが他のタスクを実行していると判断した場合には、当該ユーザの入力とは無関係の所定の行動を自ら生成するので、ユーザの他アプリケーション利用時に、ユーザとエージェントとのインタラクションの中で獲得したユーザ感情をアプリケーションに通知することができ、そのアプリケーションはユーザの感情を考慮したサービスを提供することができるという効果が得られる。
【００２２】
以上説明したように、本発明は、ユーザとインタラクションを行い、その中でやり取りされるテキストや操作からユーザの感情を推定するシステムにおいて、入力された情報に対して既定の感情状態を表すのではなく、ユーザ独特の入力情報やそれが意味する状態を個人適応できるような手段をとり入れた。
また、サービスの利用ごとに、ユーザに感情の入力を行わせることが負担であるため、その負担を軽減する一方で、ある程度信頼できるユーザ感情状態情報にするための確信度を導入した。
【００２３】
具体的には、電子的なエージェントとユーザとがインタフェースを介して対話することができるエージェントシステムにおいて、サービス利用観察手段により、ユーザの他のタスクが実行中であるか等のユーザの状態を観察し、他のタスクを実行していない際には、インタラクション生成手段によりユーザと対話を行うために行動を生成し、また、ユーザが他のタスクを実行している場合には、自律的行動生成手段により、エージェント自身がユーザの入力に関係ない行動を行っておく。また、ユーザモデル生成手段において、ユーザプロファイル獲得手段と、ユーザコンテキスト獲得手段により、ユーザとのインタラクションを通じて、ユーザのプロファイルやコンテキストを取得し、そこで得られたユーザプロファイルとコンテキストとをユーザプロファイル保存手段とユーザコンテキスト保存手段に保存する。また、ユーザテキストの一つとして、ユーザの感情を取得する感情取得手段を持ち、感情表現手段にて獲得されたユーザ感情は汎用的に表現され、他サービス利用時には、ユーザ感情参照手段により現在のユーザの感情を感情表現手段に問い合わせ、その感情をユーザコンテキストの一部として感情をサービス提供者に伝えるユーザプロファイル／コンテキスト通知手段を持つことにより、ユーザの他アプリケーション利用時に、ユーザとエージェントとのインタラクションの中で獲得したユーザ感情をアプリケーションに通知することができ、そのアプリケーションはユーザの感情を考慮したサービスを提供することができる。
【発明の効果】
【００２４】
上記構成により、ユーザは、サービス利用時以外にエージェントとインタラクションを取ることにより、感情を取得し、サービス提供者は、ユーザに対してユーザの感情を尋ねることなく、サービスをその感情に対して適した応答に変化させることができる。それにより、ユーザは、特に、そのタスクにおいて、感情の入力が必要なタスク処理を行っておらず、感情入力をすることはなくても、ユーザの感情に合わせたサービスを提供することにより、ユーザは心地よくなり、そのサービスを利用する頻度が増加するという効果が期待できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
図１は、本発明の感情把握システムの実施形態の全体構成を示す概略図である。
このシステムは、ユーザのコンテキスト（Ｃｏｎｔｅｘｔ）としての感情をサービスプロバイダ５０に伝えることにより、ユーザに対して心地よいサービスを提供するものである。
【００２６】
このシステムは、ユーザ（Ｕｓｅｒ）３０と、エージェント（Ａｇｅｎｔ）４０と、サービスプロバイダ（Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）５０とから構成され、サービスプロバイダ５０に、エージェント４０を介してユーザ３０のコンテキスト（Ｃｏｎｔｅｘｔ）としての感情を伝えることにより、ユーザ３０の感情を考慮した心地よいサービスを提供する機構である。
【００２７】
エージェント４０は、システム内にユーザモデル（Ｕｓｅｒ  Ｍｏｄｅｌ）４１および多次元感情モデル１３１を備える。ユーザモデル４１は、ユーザ３０とインタラクション通信（Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）を行い、質問と回答とを繰り返す。ユーザモデル４１はまた、ユーザプロファイル（Ｕｓｅｒ  Ｐｒｏｆｉｌｅ）４２およびユーザコンテキスト（Ｕｓｅｒ  Ｃｏｎｔｅｘｔ）４３を保持する。ユーザプロファイル４２は、氏名（Ｎａｍｅ）、趣味（Ｈｏｂｂｙ）、嗜好（Ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）などのデータを格納し、ユーザコンテキスト４３は、ユーザ３０の位置（Ｐｌａｃｅ）、感情（Ｅｍｏｔｉｏｎ）などのデータを格納する。本実施形態では、ユーザの感情をユーザコンテキスト４３の一部と考える。
【００２８】
エージェント４０は、ユーザ３０が特にタスクを行っていない場合には、ユーザ３０とインタラクションを取り（Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、その中でユーザプロファイル４２やユーザコンテキスト４３を取得する。さらに、他のサービス利用中にも、ユーザ３０からエージェント４０に対して入力があった場合、その入力から感情を取得する。
【００２９】
また、ユーザ３０がエージェント４０以外のサービスを利用している場合には、エージェント４０が獲得したユーザ感情状態を、サービスプロバイダ５０に通知することで、サービスプロバイダ５０は、ユーザ３０の感情状態を考慮したサービスに変更することができる。
各感情に応じた適切なサービスの対応付けは、サービスプロバイダ５０に任せ、本システムは、ユーザ３０の感情を他のシステムも理解できる表現方法によって通知する。
【００３０】
サービスプロバイダ５０は、本実施形態では、サービスプロバイダＡとサービスプロバイダＢとを備え、サービスプロバイダＡは、キーワードで検索する情報データベース５１と、感情に関連する情報としての接客マニュアル５２とを備える。サービスプロバイダＢは、キーワードで検索する音楽データベース５３と、感情に関連する情報としての推薦本５４とを備える。
【００３１】
情報データベース５１は、関連する情報を格納し、接客マニュアル５２は、感情に応じてその態度を推薦するマニュアルであり、例えば、感情が「怒」であれば、その時の態度は、「丁寧」であり、発する言語として、「いかがですか？」等と推薦する。また、感情が「楽」であれば、その時の態度は、「フレンドリ」であり、発する言語として、軽く「どう？」等と推薦する。また、感情が「不安」であれば、その時の態度は、「親身」であり、発する言語として、「これはいいとおもいます」等と推薦する。
【００３２】
音楽データベース５３は、音楽に関する情報を格納し、推薦本５４は、感情に応じてそのときに聞く音楽を推薦する本であり、例えば、感情が「怒」であれば、そのときに聞くべき音楽は、「バラードＡ」、「ジャズＢ」等と推薦し、感情が「嬉」しい場合は、そのときに聞くべき音楽は、「ＪポップＣ」、「ロックＤ」等と推薦し、感情が「不安」な場合は、そのときに聞くべき音楽は、「クラシックＥ」、「ヒーリングＦ」等と推薦する。
【００３３】
このようにして、情報の検索の場合には、関連情報を情報データベース５１より抽出し、表示の仕方を接客マニュアル５２から抽出する。また、音楽またはＣＤの購入の場合には、推薦本５４で推薦された曲を音楽データベース５３で抽出し、特定の曲を探す場合には、そのまま音楽データベース５３にて検索して抽出する。
【００３４】
以下、その応用の一例を示す。
サービスプロバイダＡは、情報を提供するサービスであり、ユーザは検索したい情報のためのキーワードを入力する。サービスプロバイダ５０側は、そのキーワードに関した情報を情報ＤＢ５１から抽出し、ユーザに提示する。それと並行し、ユーザの感情状態と応答態度をリストにした接客マニュアル５２を参照し、ユーザの感情状態に応じた表示のさせ方を変化する。従って、ユーザが得られる情報自体は変化していない。例えば、サービスプロバイダＡには、接客マニュアル５２として、「怒」という感情に対して「丁寧」な態度をとり、その結果として「いかがですか？」という言葉が発せられる。また、「楽」という感情に対して「フレンドリ」な態度をとり、その結果として「どう？」という言葉が発せられる。また、「不安」という感情に対して「親身」な態度をとり、その結果として「これはいいとおもいます」という言葉が発せられる。
【００３５】
サービスプロバイダＢは、ユーザの感情状態によって情報内容が変化する例である。音楽ＤＢ５３を持ち、ユーザに曲やＣＤの検索や紹介を行うサービスとする。例えば、音楽データベース５３として、クラシック、ジャズ、Ｊホップ、オルゴールなどを保持し、推薦本５４として、特定の曲やＣＤの場合は、それが示すキーワードを入力し、音楽データベース５３から抽出するという処理を行うが、特に曲が決まっておらず、なんとなくいいのを探したいという検索では、ユーザの入力したキーワードが「ＪＡＺＺ」だけだったとしても、感情による推薦リストを参照し、エージェント４０から獲得したユーザ３０の感情が悲しければ、落ち着いたＳｍｏｏｔｈ  ＪＡＺＺか、少しテンポの良いＳｗｉｎｇ  ＪＡＺＺを優先的に提示するなどを行う。
【００３６】
図２は、本発明の感情把握システムの実施形態の構成を示すブロック図である。
このシステム１００は、ユーザタスク調査部（サービス利用観察部）１と、インタラクション生成部２と、自律的行為生成部３と、入力判断部４と、ユーザ感情参照部５と、ユーザプロファイル（Ｐｒｏｆｉｌｅ）／コンテキスト（Ｃｏｎｔｅｘｔ）通知部６と、ユーザモデル生成部７とから構成されている。ユーザモデル生成部７は、プロファイル取得部８と、コンテキスト取得部９と、ユーザプロファイル保存部１０と、ユーザプロファイル更新部１１と、ユーザ感情取得部１２と、ユーザ感情表示部１３とで構成されている。
【００３７】
ユーザタスク調査部１は、ユーザ３０が現在どのような行為を行っているかを把握する。その際、特に、どのアプリケーションがアクティブであるかという情報を獲得する。すなわち、ユーザのサービス利用を観察する意味でサービス利用観察部ともいう。
インタラクション生成部２は、ユーザ３０の入力が無かった場合に、ユーザ３０と対話を行うための行動を生成する。
【００３８】
自律的行為生成部３は、ユーザ３０が他のタスクを実行していると判断した場合に、当該ユーザ３０の入力に関係ない行動を生成する。
入力判断部４は、ユーザによって入力された内容が、プロファイルか、コンテキストかを判断し、プロファイルの場合は、ユーザモデル生成部７のプロファイル取得部８に渡し、コンテキストの場合は、ユーザモデル生成部７のコンテキスト取得部９に渡す。
【００３９】
ユーザ感情参照部５は、最終ユーザ感情更新がいつかを問い合わせ、最終更新時間により、当該ユーザの感情の確信度を決定し、ユーザ感情表現部１３において表現された感情表現とその値から当該ユーザの現在の感情状態を算出する。
ユーザプロファイル／コンテキスト通知部６は、ユーザ感情取得部１２で獲得された感情をユーザコンテキストの一部としてユーザ感情表現部１３およびユーザ感情参照部５を介してサービス提供者に与える。
【００４０】
ユーザモデル生成部７は、プロファイル取得部８と、ユーザプロファイル保存部１０と、ユーザプロファイル更新部１１と、コンテキスト取得部９と、ユーザ感情取得部１２と、ユーザ感情表現部１３とから構成され、当該ユーザ３０のプロファイルやコンテキストなどのユーザモデルを生成する。
プロファイル取得部８は、当該ユーザ３０の氏名、趣味、嗜好、年齢などのプロファイルを取得する。
ユーザプロファイル保存部１０は、プロファイル取得部８で取得した当該ユーザ３０のプロファイルを格納して保存する。
【００４１】
ユーザプロファイル更新部１１は、プロファイル取得部８で取得した当該ユーザ３０のプロファイルを、場合に応じて変更して更新する。
コンテキスト取得部９は、当該ユーザ３０のコンテキストを取得する。
ユーザ感情取得部１２は、コンテキスト取得部９で取得した当該ユーザ３０のコンテキストの一部として当該ユーザ３０の感情に関する情報を取得する。
ユーザ感情表現部１３は、ユーザ感情取得部１２で取得した当該ユーザ３０の感情を種々の方法で表現するための手段を有する。
【００４２】
図３は、本発明の感情把握システムの実施形態におけるユーザ感情取得部およびユーザ感情表現部の構成を示すブロック図である。（ａ）はユーザ感情取得部、（ｂ）はユーザ感情表現部を示している。
図３（ａ）に示すように、ユーザ感情取得部１２は、感情調整部１２１と、新規感情表現登録部１２２と、感情表現調整部１２３と、感情語表現／感情ベクトル対応表保持部１２４と、入力行為／感情ベクトル対応表保持部１２５とから構成されている。
感情調整部１２１は、当該ユーザ３０の感情を所定の形式で表現するために、感情に関する情報をある程度規格化する。
【００４３】
新規感情表現登録部１２２は、感情調整部１２１である程度規格化された当該ユーザ３０の感情に関する情報を所定の場所に格納する。
感情表現調整部１２３は、新規感情表現登録部１２２で登録されたある程度規格化された感情に関する情報をさらに調整する。
感情語表現／感情ベクトル対応表保持部１２４は、上記感情調整部１２１、新規感情表現登録部１２２、感情表現調整部１２３に接続され、感情語表現と感情ベクトルとの相関関係を示す対応表を保持し、必要に応じて上記各部に送出する。
【００４４】
入力行為／感情ベクトル対応表保持部１２５も、上記感情調整部１２１、新規感情表現登録部１２２、感情表現調整部１２３に接続され、当該ユーザ３０による入力行為と感情ベクトルとの相関関係を示す対応表を保持し、必要に応じて上記各部に送出する。
図３（ｂ）に示すように、ユーザ感情表現部１３は、多次元感情モデル１３１、その他を格納し、種々の方法でユーザ感情を表現する。
多次元感情モデル１３１は、ユーザの感情を複数の軸で表現し、複雑なユーザの感情をより細かく表現することができ、ユーザが感じている細かな感情の違いまでも伝えることができる。
【００４５】
図４は、本発明の感情把握システムの実施形態におけるユーザ感情参照部の構成を示すブロック図である。
ユーザ感情参照部５は、最終更新確認部５５と、感情確信度算出部５６と、最終更新後ユーザタスク調査部５７とを備える。
最終更新確認部５５は、最終ユーザ感情更新がいつかを問い合わせる。
最終更新後ユーザタスク調査部５７では、当該ユーザが最終ユーザ感情更新後のユーザのタスクの実行状況、すなわち、ユーザの同一タスクが継続されているか否か、他のタスクを実行したか否か、入力が行われたか否か、等を問い合わせる。
感情確信度算出部５６では、最終更新確認部５５から得られる最終更新からの経過時間と、最終更新後ユーザタスク調査部５７で得られた更新後のユーザ行動履歴から、その感情の確信度を決定する。
【００４６】
図５は、本発明の感情把握システムの実施形態における感情調整部の構成を示すブロック図である。
感情調整部１２１は、感情語入力部１２１１と、行動入力部１２１２と、感情語選択部１２１４と、行動説明文選択部１２１５と、ユーザＩＤ獲得部１２１３と、ユーザＩＤ識別部１２１６と、個人用データベース１２１７と、一般データベース１２１８と、チャートデータ保存部１２１９と、チャート表示生成部１２２０と、チャート表示部１２２１と、ユーザ入力部１２２２と、全体強度データ保持部１２２３と、全体強度データ生成部１２２４と、全体強度データ表示部１２２５と、ユーザ入力部１２２６とから構成される。
【００４７】
感情語入力部１２１１は、ユーザ感情取得部１２で取得されたコンテキストの一部としての当該ユーザ３０の感情に係る感情語を取り入れ、感情語選択部１２１４にてその感情語から有用な感情語を選択する。
行動入力部１２１２は、ユーザ感情取得部１２で取得されたコンテキストの一部としての行動に係る情報を取り入れ、行動説明文選択部１２１５にてその行動に係る情報から行動を説明するための行動説明文を選択する。
【００４８】
ユーザＩＤ獲得部１２１３は、ユーザ感情取得部１２で取得されたコンテキストの一部としてのユーザＩＤを獲得し、ユーザＩＤ識別部１２１６にて当該ユーザＩＤを識別して当該ユーザ３０を特定する。
個人用データベース（ＤＢ）１２１７は、上記感情語選択部１２１４にて選択された感情語、行動説明文選択部１２１５にて選択された行動説明文、およびユーザＩＤ識別部１２１６にて識別されたユーザＩＤを格納する。
【００４９】
一般データベース（ＤＢ）１２１８は、上記感情語選択部１２１４にて選択された感情語、および行動説明文選択部１２１５にて選択された行動説明文を格納する。
チャートデータ保持部１２１９は、上記個人用データベース１２１７および一般データベース１２１８に格納されている情報をチャート表示するためのデータとして保存する。
チャート表示生成部１２２０は、上記チャートデータ保存部１２１９に保持されているデータをチャート表示するためのデータに変えて生成する。
【００５０】
チャート表示部１２２１は、チャート表示生成部１２２０で生成されたデータをチャート表示する。
全体強度データ保持部１２２３は、上記個人用データベース１２１７および一般データベース１２１８に格納されている感情に関する情報を、ユーザ入力部１２２６から入力された入力情報を参照して、感情の強度を判定するためのデータとして保持する。
全体強度生成部１２２４は、上記全体強度データ保持部１２２３に保持されているデータを、感情の強度が判定できるように変えて生成する。
全体強度表示部１２２５は、上記全体強度生成部１２２４で生成されたデータの強度が分かるように表示する。
【００５１】
図６は、本システムのユーザ感情獲得動作を示すフローチャートである。
ユーザ感情を獲得するためには、まず、ユーザ入力があったか否かを判別（ユーザ入力の有無を判別）し（ステップＳ６１）、ユーザ入力があった場合は、その入力行為および感情語の調査を行う（ステップＳ６２）。そのため、まず、その入力が感情語であるか否かを判別し（ステップＳ６３）、入力が感情語であった場合は、その感情語が示す感情状態を参照して（ステップＳ６４）、感情ベクトル値を獲得し（ステップＳ６５）、獲得した感情ベクトル値に従ってユーザ感情モデルを更新して（ステップＳ６６）、終了する。また、ステップＳ６１において、ユーザ入力が無かった場合には、インタラクション生成部に渡り（ステップ６７）、ユーザと対話を行うために、行動を生成する（ステップＳ６８）。さらに、ユーザ感情を取得するために質問を生成する（ステップＳ６９）。さらに、ステップＳ６３において、入力が感情語でなかった場合には、その入力行為が示す感情状態を参照した後（ステップＳ７０）、感情ベクトル値を獲得し（ステップＳ６５）、ユーザ感情モデルを更新して（ステップＳ６６）、終了する。
【００５２】
図７は、本システムの通知動作を示すフローチャートである。
システムの通知動作は、まず、ユーザ感情を保持しているか否かを判別し（ステップＳ７１）、ユーザ感情を保持している場合には、ユーザモデル／ユーザ感情を参照した後（ステップＳ７２）、当該ユーザの感情の最終的な更新を確認してユーザ感情表現ベクトルを取得し（ステップＳ７３）、ユーザ感情表現ベクトル値と確信度とを共に通知して（ステップＳ７４）、終了する。ここで、ステップＳ７１において、ユーザ感情を保持しない場合には、ユーザ感情無しと通知し（ステップＳ７５）、終了する。
【００５３】
図８は、本システムの全体監視動作を示すフローチャートである。
システムの全体監視は、まず、ユーザが他のタスクを実行中か否かを判断し（ステップＳ８１）、ユーザが他のタスクを実行中の場合には、他のアプリケーション／サービスプロバイダ（ＳＰ）に感情を通知して（ステップＳ８２）、終了する。ステップＳ８１において、ユーザが他のタスクを実行中でない場合には、ユーザ感情を獲得して（ステップＳ８３）、終了する。
【００５４】
エージェントは、ユーザが感情の入力をする上で、入力する対象として認識しやすいように、擬人的なキャラクタを用いる。環境は、ＰＣやＰＤＡ，携帯電話等，ディスプレイを持ち、キーボードやボタンなどでテキスト入力ができ、また、ボタンやマウスボタンなどで画面上のグラフィックに対してインタラクションを行うことができるものとする。
また、ユーザが現在どのような行為を行っているかを把握するユーザタスク調査部１では、どのアプリケーションがアクティブであるかの情報を獲得する。
【００５５】
図９は、感情空間を示す図である。この図は、エージェントおよびユーザの各感情状態を４次元感情空間内でのベクトルとして表現した図である。
ユーザの感情状態（程度・意味）を表す感情空間を、本実施形態では、４次元の感情空間で表す。感情空間は、Ｐｌｕｔｃｈｉｋの感情モデルを基本とする。Ｐｌｕｔｃｈｉｋの感情モデルは、基本感情の８感情（歓喜，悲嘆，愛慕，嫌忌，恐怖，激怒，驚嘆，警戒）を持つ。基本感情とは、それ以上還元不可能な感情の最小単位であり、その他の様々な感情は、基本感情の結合により、生み出せるとしている。
【００５６】
同図に示すように、各感情状態を、２つの基本感情が対極となった４軸（喜／哀，好／嫌，恐／怒，驚／警戒（期待））の中の位置で表現し、中心に向かうほど、その基本感情が弱いことを示す。ここで、感情空間を示す４軸それぞれの要素をＥｉ（１≦ｉ≦４）と表し、その軸上のそれぞれの値を示す変数を感情変数とし、Ｅａi（１≦ｉ≦４）とする。
【００５７】
ユーザの入力は、ユーザの感情をエージェントに伝えるための感情語の入力と、エージェントに行う行為との２種類がある。ユーザが入力した感情語と行為とは、感情空間中の４次元ベクトルとして表現され、感情表現マップに格納される。感情語や行為の意味は、個人によって利用方法が異なるために、それらの違いを表現することが必要であり、さらに個人毎に異なる感情表現を追加することも必要である。
【００５８】
ユーザは、各語・行為の表現の違いを認識し、使い分けているため、その違いを表現または調整するのは、ユーザ自身が適している。しかし、感情空間は、４次元であり、その４次元空間内で各感情語の意味や程度を人間が指示することは困難である。そこで、ユーザが直感的にその違いを表す仕組みが必要である。さらに、他の語との違いを指示するためには、他の語彙、行為との関係を表すことも必要である。そこで、ユーザが調整を行うために、平面上での調整インタフェースを提供する。
【００５９】
この例では、同図に示すように、感情空間の主要な軸となる喜／悲軸をベクトルＥ１、怒／嫌軸をベクトルＥ２、期待／驚軸をベクトルＥ３、他の感情ベクトルをＥ４としている。喜びカテゴリベクトルＷ＝（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）は、喜び／悲しみ軸の上方の喜びの方に完全に含まれている。このように、感情空間においては、感情の意味を調整する面と感情の強さを調整する面との２つの面を提供する。感情の意味を調整する面を調整面Ａとし、感情の強さを調整する面を調整面Ｂとする。
【００６０】
図１０は、調整面Ａの感情の意味の違いの調整方法を示す図である。
各感情状態をベクトルで表現した場合、感情の４軸をベクトルＥ１〜Ｅ４で表し、ベクトルＥ１を喜／哀軸、ベクトルＥ２を好／嫌軸、ベクトルＥ３を恐／怒軸、ベクトルＥ４を驚／警軸とすると、感情語「はっぴー」、「ハッピー」、「うれしい」、「すばらしい」は、どの位置に相当するかを示した。
【００６１】
同図に示すように、基本感情を示す各４軸は、４５度の角度を持ち、原点を中心に配置する。感情カテゴリベクトル値が（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）のとき、ある感情表現を表すベクトルＷ１（＝ａ1，ｂ1，ｃ1，ｄ1）は、各軸の値を、（ａ1−Ａ，ｂ1−Ｂ，ｃ1−Ｃ，ｄ1−Ｄ）と表す。隣り合う座標値を結んだ平面を、感情表現ごとに色を変えて表示する。この表示により、各感情表現が持つ基本感情の要素の違いを視覚的に捉えることができ、調整したい感情表現を構成する基本感情の値をチャートで変更することができる。同じ感情ベクトル内の感情表現も同時に表示させることにより、他の感情表現と比較しながら、調整を行うことが可能である。また、必要に応じて別カテゴリの関係ある表現も表示する。
【００６２】
例えば、「ハッピー」という言葉の意味を調整したい場合、その言葉は、「喜び」カテゴリに属するとする。「喜び」カテゴリの感情カテゴリベクトル値は、概略（＋７，＋５，＋２，０）であり、そのカテゴリベクトルと「ハッピー」のベクトルと同じカテゴリ内の「うれしい」、「素晴らしい」、「ヤッター」、「ルンルン」などとの違いから、意味の調整を行う。「ハッピー」という言葉は、「うれしい」よりも好ましいものに対して使う場合は、好／嫌軸Ｅ2の値を「うれしい」の値よりも大きくする。
【００６３】
その結果、感情語「はっぴー」は、「好」の意味が強く、感情語「ハッピー」は、「喜」と「好」と「恐」の意味が強く、感情語「うれしい」は、「喜」と「驚」の意味が強く、「怒」と「驚」の意味も中程度に強く、全体としてバランスがよい感情語となっている。感情語「すばらしい」は、「警」と「怒」と「嫌」の意味が強くなっている。
このように、調整面Ａでは、各感情表現が表現する微妙な感情の意味の違いを調整する。ここでは、調整したい言葉が所属する感情カテゴリベクトルを中心とし、そのベクトルとの各軸の値の差を提示する。
【００６４】
図１１は、調整面Ｂの感情の強さの違いの調整方法を示す図である。
この図は、感情表現の感情の強さの調整を調整面Ｂで行う方法を示す図である。
同図に示すように、感情カテゴリベクトルの感情の強さの調整を長さで表し、その長さとの比較を行い、強さを表現する。この長さは、ベクトルの大きさで表現される。感情カテゴリベクトル値が（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）の場合、Ｌ＝（Ａ2＋Ｂ2＋Ｃ2＋Ｄ2）1/2と表す。各感情表現も同様にその長さを算出し、色を変えてその長さを表示する。ある感情表現Ｗ１（＝（ａ1，ｂ1，ｃ1，ｄ1））では、その長さは、
ＬＷｉ＝（ａ12＋ｂ12＋ｃ12＋ｄ12）1/2と表す。
【００６５】
各調整面で行った調整を、４次元へと再度変換し、その感情表現の感情ベクトルを決定する。調整面Ａで行った調整では、各感情軸値を変更する。調整した結果、以前よりも（−１，＋３，＋１，０）の変更がある場合は、ベクトルＷ１＝ａ1−１，ｂ1＋３，ｃ1＋１，ｄ1）となる。調整面Ｂで行った強さの調整では、感情カテゴリベクトルＬよりｎ弱い場合、その語は、ベクトルＷ１＝ａ−ｎＡ／Ｌ，ｂ−ｎＢ／Ｌ，ｃ−ｎＣ／Ｌ，ｄ−ｎＤ／Ｌ）と表される。
【００６６】
この感情語彙マップの調整面は、追加する語や、行為の初期値の設定や、意味や強さを大きく変化する場合など、直接指示した方がよいと感じる場合に利用する。感情表現の初期値を与えられると、エージェント４０とユーザ３０とのインタラクションの中で、さらに調整が行われていく。ユーザ３０が入力した感情表現に対し、エージェント４０が表現した行動がユーザ３０の思い通りでなかった場合、ユーザ３０が良い／悪いを入力し、再度調整を行う。
【００６７】
ユーザ３０から獲得した感情状態を、ユーザ３０が利用しているサービスに通知する通知には、ユーザ３０が入力した感情表現ではなく、その表現が一般的に分かる表現となった感情ベクトル値を通知する。ここでは０．１単位で表現されたベクトル値を持つ。サービス提供側は、用意できるサービスの精度によりその感情ベクトル正規化し、各応答を選択する。
【００６８】
図１２は、サービスプロバイダを中心にした接客マニュアルの作成方法を示す図である。
同図に示すように、サービスプロバイダは、サービスのメインタスクで用いる情報ＤＢ５１を持つことは勿論、それに加えて、通知されたユーザ感情に対応して、表示するテキストの一覧を持つ。図１２に示す例では、ユーザの感情を喜怒哀楽の４種類をそれぞれの２段階に分け、それぞれの場合の応答テキスト表示が対応付けてある表を持ち、獲得したユーザ感情をその中で正規化し、応答を決定している。図１２は、その対応の一例である。
【００６９】
具体的には、接客マニュアル５２として、「怒り」、「陽気、楽しい」、「落ち込み」、「不安」という感情に対して、それぞれ、感情ベクトル値、応答態度を判別し、表示テキストを表示している。まず、感情「怒り」に対しては、感情ベクトル値は、Ｅ３≧３．０、応答態度は、丁寧とし、表示テキストとしては、「いかがですか？」と表示する。同様にして、感情「陽気、楽しい」に対しては、感情ベクトル値は、Ｅ１≧３．０、または、Ｅ２≧１．０、応答態度は、フレンドリとし、表示テキストとしては、「どう？」または「これよくない？」などと表示する。同様に、感情「落ち込み」に対しては、感情ベクトル値は、Ｅ１≦−２．５、応答態度は、はげましとし、表示テキストとしては、「それもいいですが、こちらはどうですか？」などと表示する。感情「不安」に対しては、感情ベクトル値は、Ｅ４≦−１．０、および、Ｅ３≧１．０、応答態度は、親身とし、表示テキストとしては、「これはいいとおもいますよ」などと表示する。
【００７０】
図１３は、感情カテゴリを示す図である。
感情を表す感性語の種類は、多数あるが、ある心理学実験によると、日本語では、３５のカテゴリに分類される。図１３には、縦７段、横５列の３５のカテゴリを示す。本研究では、この３５のカテゴリを感情カテゴリと呼び、感情語の大分類として用いている。
同図に示すように、感情カテゴリは、上段左から右へ、「嫌い、失望、楽しみ、強い嫌悪、屈辱」と並び、第２段目には、「みだら、不安、疑い、暖かさ、苦痛」と並び、第３段には「不寛容、恐れ、嫉妬、不快、侮辱」と並び、第４段には、「悲しみ、高慢、寂しさ、後悔、好奇心」と並び、第６段には、「脅威、ぼんやり、幸福、尊敬、愛」と並び、第７段には、「喜び、ためらい、恥、怒り、哀れみ」と続いている。
【００７１】
各感情カテゴリは、そのカテゴリに含まれるそれぞれの感情状態を代表する感情カテゴリベクトルＥＣを与える。例えば、「嫌い」カテゴリの感情カテゴリベクトルは、（−３，−５，０，０）である。各感情語は、その語が表現する感情カテゴリの情報を持つ。感情語は、そのカテゴリ内に全て含まれると同様に、ユーザの行為に関しても上記のカテゴリに属するとする。本研究では、感情語には、形容詞と形容動詞、感動詞，擬似語，絵文字を対象とする。
【００７２】
図１４は、感情カテゴリベクトルおよび感情表現（一部）を示す図である。
この図は、各感情カテゴリベクトルと各カテゴリに属する感情語の一部を示す。
カテゴリとして、「喜び」、「楽しみ」、「悲しい」、「不安」、「不快」の５種類を挙げ、その「喜、好、優、奇」のベクトル値とそれに相当する感情表現（語彙・行為）を示している。感情表現は、感情を表現する語彙または行為の代表的なものを示している。例えばカテゴリ「喜び」のベクトル値は、「＋５，＋４，０，−２」、感情表現は、「うれしい、ハッピー、素晴らしい、ヤッター、ルンルン」であり、カテゴリ「楽しみ」のベクトル値は、「＋５，＋４，０，＋２」、感情表現は、「楽しい、おもしろい、ウキウキ、ワクワク」であり、カテゴリ「悲しい」のベクトル値は、「−５，−３，−１，−２」、感情表現は「かなしい、哀しい、サビシイ、もの悲しい、シクシク」であり、カテゴリ「不安」のベクトル値は、「−２，−２，−５，＋２」であり、感情表現は、「ドキドキ、びくびく、コワイ、落ち着かない」であり、カテゴリ「不快」のベクトル値は、「−３，−５，＋３，−３」、感情表現は、「気持ち悪い、キライ、イヤ、変な」等が考えられる。
【００７３】
また、行為に関しては、マウス操作によって表現する「叩く」「なでる」「突っつく」などの行為とする。
各感情表現が示す程度や意味の違いを指示する際には、同じカテゴリ内に含まれるほかの感情表現との違いを表現することが最も意味を持つと考え、調整を行う感情表現と他の感情表現の相対的な位置関係を比較しながら調整を行う。また、個人特有の表現は多くあるために、調整だけでなく、語彙や行為の追加がし易いことも求められる。そこで、この感情カテゴリを導入することにより、新たな語彙の追加時に、調整時の初期値を得ることができ、初めから調整を行う手間を省くことができる。
【００７４】
図１５，図１６は、それぞれ、ユーザ感情確信度係数および感情更新経過時間係数を示す図である。
感情ベクトルをどのような感情分類にするか、また、それにより、どのような応答を行うかは、サービス提供者側が設定することとする。
ユーザ３０がサービスを利用する直前に、エージェント４０とインタラクションを行い、感情の入力が行われている場合は、現時点でのユーザ３０の感情とそれほど離れていないと考えられるが、長期的に入力されていない場合には、その感情とは異なる可能性が高い。そこで、ユーザ感情の確信度というファクタを用いることができる。
【００７５】
そこで、ユーザ感情取得部１２において、ユーザ３０の感情状態を参照するだけでなく、その感情状態を更新した時刻ｔを得る。その値と、ユーザ３０がその後エージェント４０とインタラクションを継続していたか、それとも他のアプリケーションを利用していたか、または、なんの入力もされていないかをユーザタスク調査部１にて観察して得られたその状態により、ユーザ３０の現在の感情状態の確信度ｃを設定する。サービス提供者側は、その確信度を元にその感情を利用するかしないかを決定する。確信度は、指数関数を用いる。時間がたつにつれて、その確信が薄れることにより、ここでは、確信度：ｃ＝ｋ´（０≦ｃ≦１，ｋ＜１）とする。ｋの値は、ユーザ感情入力後のユーザのタスク状態によって決定する。
【００７６】
図１５に示すように、ユーザ状態が、インタラクション継続の場合の係数ｋは、０．９、入力なしの場合の係数ｋは、０．８、他アプリ利用の場合の係数ｋは、０・７とする。
また、図１６に示すように、経過時間０〜１０の場合の係数ｔは、０、１０〜２０の場合の係数ｔは、０．５、２０〜３０の場合の係数ｔは、１．０、３０〜「６０の場合の係数ｔは、１．５、６０〜１８０の場合の係数ｔは、２，０とする。これらの確信度を感情ベクトル値とともに通知する。
【００７７】
このように、本願発明の構成によれば、ユーザは、サービス利用時以外にエージェントとインタラクションを取ることにより、感情を取得し、サービス提供者は、ユーザに対してユーザの感情を尋ねることなく、サービスをその感情に対して適した応答に変化させることができる。それにより、ユーザは、特に、そのタスクにおいて、感情の入力が必要なタスク処理を行っておらず、感情入力をすることはなくても、ユーザの感情に合わせたサービスを提供することにより、ユーザは心地よくなり、そのサービスを利用する頻度が増加する。
【００７８】
また、多次元的感情モデルを用いて感情を表現し、システム側が用意した表現の選択ではなく、ユーザ自身が表現した感情表現から、ユーザの感情を判断するため、微妙な感情の違い、ユーザがこだわるニュアンスの違いをシステムに伝えることができるため、ユーザはより自分の気持ちを伝えられたと感じさせることができ、よりそのサービスの利用が促進される。
【００７９】
換言すれば、サービス提供者は、常にユーザに対してユーザの感情を尋ねることなくサービスをその感情に対して適切な応答に変化させることができる。これにより、感情入力をするとは無く、ユーザの感情に合わせたサービスを提供することができる。従って、ユーザの気分を害する確率が低くなり、そのサービスを用いて感情を表現し、システム側が用意した表現の選択ではなく、ユーザ自身の表現した感情表現からユーザの感情を判断するために、微妙な感情の違い、ユーザがこだわるニュアンスの違いを感じさせることができる。これにより、そのサービスの利用が促進される。
【００８０】
なお、以上説明した実施の形態において、図６〜図８のフローチャートに示す処理を実行するにあたっては、いずれも、ＲＯＭに予め格納されている制御プログラムを実行する場合について説明したが、これに限らず、これらの手順を示したプログラムが記録された記憶媒体から、そのプログラムをＲＡＭに組み込んで実行するようにしても良い。あるいは、そのプログラムをネットワークから取得しても良い。
【００８１】
ここで、記憶媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の半導体記憶媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記憶型記憶媒体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記憶媒体、ＭＯ等の磁気記憶型／光学的読取方式記憶媒体であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法のいかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であれば、あらゆる記憶媒体を含むものである。
以上、本発明の感情把握システムについて、実施形態を中心にして説明してきたが、本発明は、これに限定されず、本発明の趣旨を逸脱することなく、種々の変更を行うことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】本発明の感情把握システムを利用した感情表現考慮サービスの構成を示す全体図である。
【図２】本発明の感情把握システムの構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の感情把握システムにおけるユーザ感情取得部およびユーザ感情表現部の構成を示すブロック図である。（ａ）はユーザ感情取得部、（ｂ）はユーザ感情表現部を示す。
【図４】本発明の感情把握システムにおけるユーザ感情参照部の構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の感情把握システムにおける感情調整部の構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の感情把握システムにおけるユーザ感情獲得の動作を示すフローチャートである。
【図７】本発明の感情把握システムにおけるシステム通知の動作を示すフローチャートである。
【図８】本発明の感情把握システムにおける全体監視動作を示すフローチャートである。
【図９】感情空間を示す図である。
【図１０】感情の意味の違いを調整する方法を示す図である。
【図１１】感情の強さの違いを調整する方法を示す図である。
【図１２】接客マニュアルの具体例を示す図である。
【図１３】感情カテゴリの具体例を示す図である。
【図１４】感情カテゴリベクトルと感情表現（一部）の具体例を示す図である。
【図１５】ユーザ感情確信度係数の具体例を示す図である。
【図１６】感情状態更新経過時間の具体例を示す図である。
【符号の説明】
【００８３】
１…ユーザタスク調査部、２…インタラクション生成部、３…自律的行為生成部、４…入力判断部、５…ユーザ感情参照部、６…ユーザプロファイル／コンテキスト通知部、７…ユーザモデル生成部、８…プロファイル取得部、９…コンテキスト取得部、１０…ユーザプロファイル保存部、１１…ユーザプロファイル更新部、１２…ユーザ感情取得部、１３…ユーザ感情表現部、３０…ユーザ、４０…エージェント、４１…ユーザモデル、４２…プロファイル、４３…コンテキスト、５０…サービスプロバイダ、５１…情報データベース、５２…接客マニュアル、５３…音楽データベース、５５…最終更新確認部、５６…感情確信度算出部、５７…最終更新後ユーザタスク調査部、１００…感情把握システム、１２１…感情調整部、１２２…新規感情表現登録部、１２３…感情表現調整部、１２４…感情語表現／感情ベクトル対応表保持部、１２５…入力行為／感情ベクトル対応表保持部、１３１…多次元感情モデル、１２１１…感情語入力部、１２１２…行動入力部、１２１３…ユーザＩＤ獲得部、１２１４…感情語選択部、１２１５…行動説明文選択部、１２１６…ユーザＩＤ識別部、１２１７…個人用データベース、１２１８…一般データベース、１２１９…チャートデータ保存部、１２２０…チャート表示生成部、１２２１…チャート表示部、１２２２…ユーザ入力部、１２２３…全体強度データ保持部、１２２４…全体強度生成部、１２２５…全体強度表示部、１２２６…ユーザ入力部
【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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【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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