(57)【要約】【課題】来訪者を待たせる時間を低減させることができる受付システムおよび受付方法を提供することを目的とする。【解決手段】受付システムは、来訪者を認識する来訪者認識部と、来訪者に対応した応対者を認識する応対者認識部と、応対者の連絡先を記憶する応対者連絡先記憶部と、応対者に対して応対者連絡先記憶部が記憶する応対者の連絡先へ来訪者が訪れた旨を通知する通知部と、を備えた受付システムであって、通知部が応対者の連絡先に通知した際、応対者が不在の場合に、応対者に関連した代理応対者を選択する応対者選択部、を備え、通知部は、応対者が不在の場合に、応対者選択部が選択した代理応対者に対して通知を行う。【選択図】図１
2017174346.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
来訪者を認識する来訪者認識部と、
前記来訪者に対応した応対者を認識する応対者認識部と、
前記応対者の連絡先を記憶する応対者連絡先記憶部と、
前記応対者に対して前記応対者連絡先記憶部が記憶する前記応対者の連絡先へ来訪者が訪れた旨を通知する通知部と、を備えた受付システムであって、
前記通知部が前記応対者の連絡先に通知した際、前記応対者が不在の場合に、前記応対者に関連した代理応対者を選択する応対者選択部、を備え、
前記通知部は、前記応対者が不在の場合に、前記応対者選択部が選択した前記代理応対者に対して通知を行う、受付システム。
【請求項２】
前記応対者選択部は、前記応対者の出勤状態に基づく情報に応じて代理応対者を設定する、請求項１に記載の受付システム。
【請求項３】
前記応対者選択部は、前記応対者と当該応対者に関連する者との結びつきを示すソーシャルグラフに基づいて前記代理応対者を設定する、請求項１または請求項２に記載の受付システム。
【請求項４】
前記ソーシャルグラフは、前記応対者と当該応対者に関連する者との結びつきの強さを表す親密度を含み、
前記応対者選択部は、前記親密度が高い順に前記代理応対者を設定する、請求項３に記載の受付システム。
【請求項５】
前記応対者選択部は、前記応対者における内線電話の発信履歴および着信履歴のうちの少なくとも１つを用いて前記親密度を算出する、請求項４に記載の受付システム。
【請求項６】
前記応対者選択部は、前記応対者が参加した会議履歴に基づいて前記親密度を算出する、請求項４または請求項５に記載の受付システム。
【請求項７】
前記応対者選択部は、前記親密度が高い順に複数の前記代理応対者を設定し、前記応対者が不在の場合、選択した前記複数の代理応対者に対して同時に前記通知部を介して前記来訪者が来訪したことを発信する、請求項４から請求項６のいずれか１項に記載の受付システム。
【請求項８】
撮像手段と、
前記撮像手段で撮像した画像に基づき人を認識する画像認識手段と、を備え、
前記応対者選択部は、記画像認識手段が認識した結果に基づいて前記応対者と一緒に居た時間および回数のうちのすくなくとも１つを算出し、算出した時間および回数のうちのすくなくとも１つに基づいて前記親密度を算出する、請求項４から請求項７のいずれか１項に記載の受付システム。
【請求項９】
画像表示部と、
タッチパネル入力部と、を備え、
前記応対者選択部は、前記応対者と結びつきが強い複数の人の名前を前記画像表示部に表示させ、前記来訪者による選択によって選択された名前に対応する人を前記代理応対者として設定する、請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の受付システム。
【請求項１０】
来訪者に対する応対者の連絡先を記憶する応対者連絡先記憶部を有する受付システムにおける受付方法であって、
来訪者認識部が、前記来訪者を認識する来訪者認識手順と、
応対者認識部が、前記来訪者に対応した応対者を認識する応対者認識手順と、
通知部が、前記応対者に対して前記応対者連絡先記憶部が記憶する前記応対者の連絡先へ来訪者が訪れた旨を通知する通知手順と、
応対者選択部が、前記通知手順によって前記応対者の連絡先に通知した際、前記応対者が不在の場合に、前記応対者に関連した代理応対者を選択する代理応対者選択手順と、
前記通知部は、前記応対者が不在の場合に、前記代理応対者選択手順によって選択された前記代理応対者に対して通知を行う代理応対者通知手順と、
を含む受付方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、受付システムおよび受付方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、企業などにおける通常の受付業務では、受付担当者が、来訪者の用件を聞いた後、面会者（応対者）を電話で呼び出す作業が行われている。また、近年、受付のカウンター等に置かれたタッチパネルを有する表示部を来客者が操作することで、面会者を電話で呼び出す無人受付システムが提案されている。また、受け付けに、ロボットと無人受付システムを設置し、ロボットが、来客者への挨拶や、無人受付システムの操作を来客者へ音声で促すシステムがある。
【０００３】
また、来客者による操作によらないロボットを用いた受付システムでは、来訪者情報をデータベース等の記憶手段に記憶させ、来訪者が受付に来た場合に来訪者のＩＤ情報に基づいて、その来訪者に対応する応対者を特定する。そして、来客者による操作によらないロボットを用いた受付システムでは、ロボットから電話網を介して来訪者が来所された旨を応対者に対して通知する（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４５９４８５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の技術では、来訪者が訪れたときに応対者を、電話網を介して呼び出すことができる。しかしながら、特許文献１に記載の技術では、その応対者が不在であった場合、複数回同じ応対者を呼び出し、それでも応対者が電話に出ない場合にはオペレータに連絡する仕様となっているので、来訪者を待たせることになるため、改善が望まれる。
【０００６】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、来訪者を待たせる時間を低減させることができる受付システムおよび受付方法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】
【０００７】
（１）上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る受付システムは、来訪者を認識する来訪者認識部と、前記来訪者に対応した応対者を認識する応対者認識部と、前記応対者の連絡先を記憶する応対者連絡先記憶部と、前記応対者に対して前記応対者連絡先記憶部が記憶する前記応対者の連絡先へ来訪者が訪れた旨を通知する通知部と、を備えた受付システムであって、前記通知部が前記応対者の連絡先に通知した際、前記応対者が不在の場合に、前記応対者に関連した代理応対者を選択する応対者選択部、を備え、前記通知部は、前記応対者が不在の場合に、前記応対者選択部が選択した前記代理応対者に対して通知を行う。
【０００８】
（２）また、本発明の一態様に係る受付システムにおいて、前記応対者選択部は、前記応対者の出勤状態に基づく情報に応じて代理応対者を設定するようにしてもよい。
（３）また、本発明の一態様に係る受付システムにおいて、前記応対者選択部は、前記応対者と当該応対者に関連する者との結びつきを示すソーシャルグラフに基づいて前記代理応対者を設定するようにしてもよい。
【０００９】
（４）また、本発明の一態様に係る受付システムにおいて、前記ソーシャルグラフは、前記応対者と当該応対者に関連する者との結びつきの強さを表す親密度を含み、前記応対者選択部は、前記親密度が高い順に前記代理応対者を設定するようにしてもよい。
（５）また、本発明の一態様に係る受付システムにおいて、前記応対者選択部は、前記応対者における内線電話の発信履歴および着信履歴のうちの少なくとも１つを用いて前記親密度を算出するようにしてもよい。
【００１０】
（６）また、本発明の一態様に係る受付システムにおいて、前記応対者選択部は、前記応対者が参加した会議履歴に基づいて前記親密度を算出するようにしてもよい。
（７）また、本発明の一態様に係る受付システムにおいて、前記応対者選択部は、前記親密度が高い順に複数の前記代理応対者を設定し、前記応対者が不在の場合、選択した前記複数の代理応対者に対して同時に前記通知部を介して前記来訪者が来訪したことを発信するようにしてもよい。
【００１１】
（８）また、本発明の一態様に係る受付システムは、撮像手段と、前記撮像手段で撮像した画像に基づき人を認識する画像認識手段と、を備え、前記応対者選択部は、記画像認識手段が認識した結果に基づいて前記応対者と一緒に居た時間および回数のうちのすくなくとも１つを算出し、算出した時間および回数のうちのすくなくとも１つに基づいて前記親密度を算出するようにしてもよい。
【００１２】
（９）また、本発明の一態様に係る受付システムは、画像表示部と、タッチパネル入力部と、を備え、前記応対者選択部は、前記応対者と結びつきが強い複数の人の名前を前記画像表示部に表示させ、前記来訪者による選択によって選択された名前に対応する人を前記代理応対者として設定するようにしてもよい。
【００１３】
（１０）上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る受付方法は、来訪者に対する応対者の連絡先を記憶する応対者連絡先記憶部を有する受付システムにおける受付方法であって、来訪者認識部が、前記来訪者を認識する来訪者認識手順と、応対者認識部が、前記来訪者に対応した応対者を認識する応対者認識手順と、通知部が、前記応対者に対して前記応対者連絡先記憶部が記憶する前記応対者の連絡先へ来訪者が訪れた旨を通知する通知手順と、応対者選択部が、前記通知手順によって前記応対者の連絡先に通知した際、前記応対者が不在の場合に、前記応対者に関連した代理応対者を選択する代理応対者選択手順と、前記通知部は、前記応対者が不在の場合に、前記代理応対者選択手順によって選択された前記代理応対者に対して通知を行う代理応対者通知手順と、を含む。
【発明の効果】
【００１４】
上述した（１）または（１０）の構成によれば、応答者が不在の場合に、代理応答者に対して来訪者が訪れた旨を通知することができるので、来訪者を待たせる時間を低減させることができる。また、オペレータや受付担当者が対応する手間を省くことができる。
【００１５】
上述した（２）の構成によれば、応対者の在籍情報に応じて適切な代理な代理応対者を設定することができる。
上述した（３）の構成によれば、ソーシャルグラフに基づいて、応対者に関係が近い代理応対者を設定することができる。
【００１６】
上述した（４）の構成によれば、親密度の高さに基づいて、応対者に関係が近い代理応対者を設定することができる。
上述した（５）の構成によれば、また、内線電話（または、社内での社員同士の電話）の発着履歴（発信履歴、着信履歴のうちの少なくとも１つ）に基づいて代理応対者を設定することができるので、応対者と関連が深い代理応対者を設定することができる。
【００１７】
上述した（６）の構成によれば、応対者が参加した会議履歴に基づいて代理応対者を設定することができるので、応対者と関連が深い代理応対者を設定することができる。
上述した（７）の構成によれば、選択した複数の代理応対者へ同時に来訪者が訪れた旨を通知することができるので、仮に選択した１人の代理応対者が不在であっても来訪者を待たせる時間を低減させることができる。また、オペレータや受付担当者が対応する手間を省くことができる。
【００１８】
上述した（８）の構成によれば、画像認識結果に基づく目撃履歴に基づいて、応対者と関連が深い代理応対者を設定することができる。
上述した（９）の構成によれば、画像表示部上で、応対者に関連していると推定される人の名前を表示し来訪者により選択させることができるので、来訪者は所望の代理応対者を設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本実施形態に係る受付システムの構成を表すシステム構成図である。
【図２】本実施形態に係る受付システムのイメージ図である。
【図３】本実施形態に係る応対者連絡先ＤＢが格納する情報の例を示す図である。
【図４】本実施形態に係る応対者連絡先ＤＢが格納する応対者に関する情報の例を図である。
【図５】本実施形態に係る発着履歴ＤＢが格納する発着履歴の例を示す図である。
【図６】本実施形態に係る応対者選択部が生成するソーシャルグラフを示す例である。
【図７】本実施形態に係る人ＩＤ毎の親密度の計算結果の例を示す図である。
【図８】本実施形態に係る受付システムの処理のフローチャートである。
【図９】本実施形態に係る代理応対者選択時に画像表示部に表示される画像の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係る受付システム１の構成を表すシステム構成図である。図１に示すように、受付システム１は、受付部１０、行動実行部２０、センサー３１、人検出・人追跡部３２、通知部４０、端末４５、画像表示部５１、およびタッチパネル入力部５２を備える。
【００２１】
受付部１０は、収音部１１、音声合成部１２、音声出力部１３、撮像部１４、および顔検出・顔認識部１５（画像認識手段）を備える。
【００２２】
行動実行部２０は、来訪者認識部２１、応対者認識部２２、顧客ＤＢ（データベース）２３、シナリオ記憶部２４、応対者連絡先ＤＢ（データベース）２５、および応対者選択部２６を備える。来訪者認識部２１は、音声認識部２２１、人情報統合部２２２、および言語理解部２２３を含んで構成される。応対者認識部２２は、音声認識部２２１および言語理解部２２３を含んで構成される。応対者選択部２６は、行動生成部２６１、および呼出者選択部２６２を備える。
【００２３】
通知部４０は、発着履歴ＤＢ（データベース）４１、架電部４２、および発信部４３を備える。なお、通知部４０と端末４５とは、ネットワーク４４を介して接続される。
【００２４】
受付部１０は、例えば人型のロボットである。受付部１０は、来訪者の音声を取得し、取得した音声を、行動実行部２０に出力する。受付部１０は、来訪者の顔を含む領域の画像を撮像し、撮像した画像から顔の画像を抽出し、抽出した結果を行動実行部２０に出力する。受付部１０は、行動実行部２０が出力する発話情報を音声信号に変換し、変換した音声信号を出力する。ここで、発話情報には、来訪者への挨拶、受付システム１の役割の説明、来訪者の確認、応対者の確認、応対者を呼びだしていることのお知らせ等が含まれている。なお、受付部１０は、行動実行部２０および通知部４０のうち少なくとも１つを備えていてもよい。また、受付部１０の形状は、人型のロボットでなくてもよく、受付部１０の構成を備えていればよい。
【００２５】
収音部１１は、例えばＮ（Ｎは２以上の整数）本以上のマイクロホンを備えるマイクロホンアレイである。収音部１１は、収音した音声信号を電気信号に変換して、変換した音声信号を音声認識部２２１に出力する。なお、収音部１１は、収録したＮチャネルの音声信号を音声認識部２２１に無線で送信してもよいし、有線で送信してもよい。送信の際にチャネル間で音声信号が同期していればよい。
【００２６】
音声合成部１２は、行動実行部２０が出力する発話情報を音声信号に変換し、変換した音声信号を音声出力部１３に出力する。
音声出力部１３は、例えばスピーカーである。音声合成部１２が出力する音声信号を発する。
【００２７】
撮像部１４は、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ；電荷結合素子）イメージセンサーを用いたカメラである。撮像部１４は、例えば所定の間隔毎に撮像し、撮像した画像を顔検出・顔認識部１５に出力する。所定の間隔とは、例えば５秒間隔である。
【００２８】
顔検出・顔認識部１５は、例えばＶｉｏｌａ＆Ｊｏｈｎｓの手法（参考文献１参照）を用いて、撮像部１４が出力した画像から人の顔の画像を検出して認識する。顔検出・顔認識部１５は、検出して認識した結果を示す情報を人情報統合部２２２に出力する。
【００２９】
参考文献１；Ｐａｕｌ  Ｖｉｏｌａ  ａｎｄ  Ｍｉｃｈａｅｌ  Ｊ．  Ｊｏｎｅｓ．  Ｒａｐｉｄ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｂｏｏｓｔｅｄ  Ｃａｓｃａｄｅ  ｏｆ  Ｓｉｍｐｌｅ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ．  ＩＥＥＥ  ＣＶＰＲ，  ２００１．
【００３０】
センサー３１は、例えば、天井に設置されている複数のＬＲＦ（Ｌａｓｅｒ  Ｒａｎｇｅ  Ｆｉｎｄｅｒ；レーザレンジファインダー）センサーである。ここで、ＬＲＦセンサーは、レーザー光を照射しながら、検知対象の空間を所定のピッチでスキャンして、物体に反射して戻ってくるまでの時間を測定することで、物体との距離と方向を検出する３次元の測域センサーである。センサー３１は、検出した物体との距離と方向を含む測距点の情報を測定し、測定した測距点の情報を人検出・人追跡部３２に出力する。なお、測距点の情報には、ｘ軸成分、ｙ軸成分、及びｚ軸成分が含まれる。複数のＬＲＦセンサーは、検知対象の空間の一部が重なるように、人を俯瞰できる位置、例えば検知対象の空間の天井や壁などに設置される。なお、本実施形態では、センサー３１の例として、ＬＲＦセンサーを用いる例を説明するが、これに限られず、他のセンサーであってもよい。
【００３１】
人検出・人追跡部３２は、センサー３１が出力する測距点の情報を用いて、例えば最短距離法などの階層的手法によって、所定の周期毎に測距点をクラスタデータに分類する。人検出・人追跡部３２は、分類したクラスタ毎の重心位置を算出し、算出した重心位置を、来訪者の位置を示す情報とする。人検出・人追跡部３２は、分類したクラスタデータを統合する。人検出・人追跡部３２は、統合したクラスタデータを用いて、人毎に識別子（ＩＤ）を割り当てる。人検出・人追跡部３２は、ＩＤを割り当てた人クラスタデータに対して追跡（トラッキング）を行う。なお、追跡は、例えば、測距点をｘｙ平面に投影し、投影した投影点が分類されたもの、クラスタの重心位置を用いて行う。人検出・人追跡部３２は、検出し追跡した結果を示す情報を人情報統合部２２２に出力する。
【００３２】
音声認識部２２１は、収音部１１が出力する音声信号に対して、音源定位処理、雑音抑圧処理、発話区間の検出処理、音源分離処理、および音声認識処理を行う。音声認識部２２１は、収音部１１が出力するＮチャネルの音声信号に対して、自部が記憶する伝達関数を用いて、例えば、ＭＵＳＩＣ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；多重信号分類）法を用いて方向毎のパワーを示す空間スペクトルを算出する。音声認識部２２１は、空間スペクトルに基づいて音源毎の音源方向を定める。また、音声認識部２２１は、例えば室内インパルス応答の逆フィルタ処理によって残響を抑圧する。また、音声認識部２２１は、例えば自部が記憶する閾値を用いて発話区間を検出し、Ｎチャネルの音声信号から検出した発話区間内の音源方向情報とＮチャネルの音声信号をそれぞれ抽出する。また、音声認識部２２１は、Ｎチャネルの音声信号を音源方向情報が示す音源方向に基づいて、例えば、ＧＨＤＳＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ−ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ  Ｈｉｇｈ−ｏｒｄｅｒ  Ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ−ｂａｓｅｄ  Ｓｏｕｒｃｅ  Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ）法を用いて音源毎の音声信号である音源別音声信号に分離する。音声認識部２２１は、認識した結果を言語理解部２２３へ出力する。
【００３３】
人情報統合部２２２は、顔検出・顔認識部１５が出力する検出して認識した結果を示す情報と、人検出・人追跡部３２が出力する検出し追跡した結果を示す情報を取得し、取得した情報を統合する。
【００３４】
言語理解部２２３は、音声認識部２２１が出力する認識した結果に対して、フレームの分離音声信号の音声特徴量を算出する。言語理解部２２３は、算出した音声特徴量と自部が記憶する音声認識モデルを用いて言語理解処理を行う。言語理解部２２３は、算出した音声特徴量について音声認識モデルを用いて算出した尤度が最も高い語句を認識結果として定める。言語理解部２２３は、音源毎の発話内容として認識結果を示すテキストデータを生成する。言語理解部２２３は、テキストデータに対して係り受け解析を行い、名詞を抽出する。
【００３５】
顧客ＤＢ２３は、顧客の会社名に、所属と名前を対応付けて格納する。なお、来訪者認識部２１は、顧客ＤＢ２３が格納していない情報（会社名、所属、名前）を取得したとき、顧客ＤＢ２３が格納する情報を更新するようにしてもよい。
【００３６】
来訪者認識部２１は、人情報統合部２２２が統合した情報に基づいて、所定の時間以上、受付部１０の所定の範囲に人が認識された場合に、受付部１０の前に人が存在していると判別し、人が来たことを示す来社情報を応対者選択部２６に出力する。来訪者認識部２１は、行動生成部２６１が用件をたずねる発話情報を発話開始したとき、言語理解部２２３が認識したテキストデータの名詞に対して、顧客ＤＢ２３が格納する顧客のデータベースを参照して、顧客の所属（会社名、部署名等）を示す名詞、顧客の名前を示す名詞を抽出する。来訪者認識部２１は、抽出した顧客の所属を示す名詞、顧客の名前を示す名詞を応対者選択部２６に出力する。
【００３７】
応対者認識部２２は、行動生成部２６１が用件をたずねる発話情報を発話開始したとき、テキストデータの名詞のうち、顧客の所属を示す名詞と顧客の名前を示す名詞を除く名詞を抽出する。応対者認識部２２は、抽出した名詞に対して、応対者連絡先ＤＢ２５が格納する社員のデータベースを参照して、応対者の所属を示す名詞、応対者の名前を示す名詞を抽出する。応対者認識部２２は、抽出した応対者の所属を示す名詞、応対者の名前を示す名詞を応対者選択部２６に出力する。
【００３８】
シナリオ記憶部２４は、来訪者に対する受け答えのシナリオを記憶する。ここで、来訪者に対する受け答えのシナリオとは、例えば、来訪者への挨拶、受付システム１の役割の説明、来訪者の確認、応対者の確認、応対者を呼びだしていることのお知らせ等の順番を含むテキストファイルである。
【００３９】
応対者連絡先ＤＢ２５は、社員に関する情報、社内の電話を用いた発着履歴、ソーシャルグラフ、代理応対者順位等を格納する。なお、応対者連絡先ＤＢ２５が格納する情報については、後述する。
【００４０】
応対者選択部２６は、受付部１０の前に人が存在すると認識したとき、シナリオ記憶部２４が記憶するシナリオに基づいて、行動を生成する。また、応対者選択部２６は、応対者に対応する電話番号を、応対者連絡先ＤＢ２５を探索して抽出し、抽出した電話番号を通知部４０に出力する。また、応対者選択部２６は、応対者が不在の場合、代理応対者に対応する電話番号を、応対者連絡先ＤＢを探索して抽出し、抽出した電話番号を通知部４０に出力する。なお、不在とは、応対者が出勤していない状態、応対者が外出または出張している状態、応対者が休憩中等で電話にでられない状態、応対者に電話をかけたが電話がつながらなかった状態等である。また、応対者選択部２６は、代理応対者の候補が複数の場合、複数の代理応対者候補の情報を含む画像情報を生成し、生成した画像情報を画像表示部５１に出力するようにしてもよい。応対者選択部２６は、タッチパネル入力部５２が検出した検出結果に応じて、代理応対者を決定するようにしてもよい。ここで、代理応対者候補の情報には、例えば、代理応対者候補の名前、所属等が含まれる。
【００４１】
行動生成部２６１は、来訪者認識部２１が受付部１０の前に人が存在すると認識したとき、シナリオ記憶部２４が記憶するシナリオに基づいて、行動を生成する。具体的には、行動生成部２６１は、受付部１０の前に人が存在すると認識したとき、来訪者への挨拶と受付システム１の役割の説明のテキストファイルをシナリオから選択し、選択したテキストファイルを音声合成部１２に出力する。また、行動生成部２６１は、用件をたずねるテキストファイルをシナリオから選択し、選択したテキストファイルを音声合成部１２に出力し、用件をたずねるテキストファイルを出力したことを示す情報を来訪者認識部２１と応対者認識部２２に出力する。また、行動生成部２６１は、来訪者認識部２１が来訪者の所属と名前の名詞を出力し、応対者認識部２２が応対者の所属と名前の名詞を出力したとき、応対者を選択する指示を呼出者選択部２６２に出力する。なお、行動生成部２６１は、来訪者認識部２１が来訪者の所属と名前の名詞を出力し、応対者認識部２２が応対者の所属と名前の名詞を出力したとき、内容を確認するテキストファイルをシナリオから選択し、選択したテキストファイルを音声合成部１２に出力するようにしてもよい。また、行動生成部２６１は、呼出者選択部２６２が、応対者が不在であることを示す情報と、代理応対者を呼びだしていることを示す情報を出力した場合、応対者が不在であることを示し代理応対者を呼びだしていることを示すテキストファイルをシナリオから選択し、選択したテキストファイルを音声合成部１２に出力する。また、行動生成部２６１は、架電部４２が出力する電話応答可否情報に応答があったことを示す情報が含まれる場合、呼びだしたことを示すテキストファイルをシナリオから選択し、選択したテキストファイルを音声合成部１２に出力する。
【００４２】
呼出者選択部２６２は、行動生成部２６１が出力する応対者を選択する指示に応じて、応対者認識部２２が出力する応対者の所属と名前の名詞を取得し、取得した応対者を選択する。そして、呼出者選択部２６２は、選択した応対者の出勤状態を、応対者連絡先ＤＢ２５を探索して確認する。呼出者選択部２６２は、応対者が出勤している場合、応対者に対応する電話番号を、応対者連絡先ＤＢ２５を探索して抽出し、抽出した電話番号を通知部４０に出力する。呼出者選択部２６２は、応対者が出勤していない場合、または通知部４０が応対者へ発信しても応答がない、すなわち不在の場合、応対者に対応付けられている代理応対者を、応対者連絡先ＤＢ２５を探索して抽出する。呼出者選択部２６２は、代理応対者を選択した場合、応対者が不在であることを示す情報と、代理応対者を呼びだしていることを示す情報を行動生成部２６１に出力する。また、呼出者選択部２６２は、選択した代理応対者に対応する電話番号を、応対者連絡先ＤＢ２５を探索して抽出し、抽出した電話番号を通知部４０に出力する。なお、呼出者選択部２６２は、選択した代理応対者が電話に出ない場合、次の優先順の代理応対者を選択する。
【００４３】
ネットワーク４４は、電話通信回線、インターネット回線、無線回線等のネットワークである。
【００４４】
通知部４０は、応対者選択部２６が出力する電話番号を取得し、取得した電話番号に対応する端末４５へ発信する。通知部４０は、電話の応答があったか否かを示す電話応答可否情報を生成し、生成した電話応答可否情報を行動生成部２６１に出力する。
【００４５】
発着履歴ＤＢ４１は、発着履歴を格納する。ここで、発着履歴とは、応対者が社内で電話を発信した相手とその回数、および応対者へ社内から発信された相手の情報（名前、電話番号、および識別子（ＩＤ）のうちの少なくとも１つ）とその回数である。
【００４６】
架電部４２は、応対者選択部２６が出力する応対者の電話番号を取得し、取得した応対者の電話番号に対応する端末４５へ発信部４３を制御して発信する。架電部４２は、所定の時間内に応対者の応答があったか否かを示す電話応答可否情報を生成し、生成した電話応答可否情報を行動生成部２６１に出力する。また、架電部４２は、応対者選択部２６が出力する代理応対者の電話番号を取得し、取得した代理応対者の電話番号に対応する端末４５へ発信部４３を制御して発信する。架電部４２は、所定の時間内に代理応対者の応答があったか否かを示す電話応答可否情報を生成し、生成した電話応答可否情報を行動生成部２６１に出力する。なお、架電部４２は、電話がつながっても留守番電話の受け付け等に接続された場合、応対者の応答がなかったと判別するようにしてもよい。この場合、架電部４２は、音声認識処理を行うことで、留守番電話に接続されたか、応対者に接続されたかを判別するようにしてもよい。
【００４７】
発信部４３は、架電部４２の制御に応じて、ネットワーク４４を介して端末４５に発信する。
端末４５は、応対者毎に電話番号が割り当てられている電話機であり、例えば携帯電話である。なお、端末４５は、社内で利用されている内線電話用の電話機等であってもよい。
【００４８】
画像表示部５１は、例えば液晶表示装置、有機ＥＬ（エレクトロルミネッセンス）表示装置、電子インク表示装置等である。画像表示部５１には、応対者選択部２６が出力した画像情報を表示する。
タッチパネル入力部５２は、画像表示部５１上に設けられているタッチパネルセンサーである。タッチパネル入力部５２は、利用者が操作した操作結果を検出し、検出した検出結果を応対者選択部２６に出力する。
【００４９】
次に、受付システム１の動作の概略について説明する。
図２は、本実施形態に係る受付システム１のイメージ図である。図２において、受け付け６０に、受付部１０である受付ロボットと、行動実行部２０、および通知部４０、およびソファ６２が配置されている。受け付け６０の天井には、センサー３１が設置されている。また、符号６１は、受け付け６０の入り口のドアである。
【００５０】
ドア６１から、来訪者Ｈ１が受け付け６０内に入ってきたとき、受付システム１は、センサー３１の検出値、受付ロボットが備える撮像部１４が撮像した画像から検出され認識された顔の画像に基づいて、来訪者Ｈ１が受け付けに来たことを検出する。
次に、受付システム１は、シナリオに従って、来訪者への挨拶と用件をたずねる音声メッセージ「こんにちは  ご用件をお伺いします」を発する。
【００５１】
次に、来訪者Ｈ１は、自分の所属と名前、訪問先の相手の所属と名前、用件を、例えば「Ａ商事の島田です  第５研究室の田中さんと打ち合わせに来ました」と発する。
次に、受付システム１は、来訪者が発した音声信号から、来訪者Ｈ１の所属と名前の名詞、応対者Ｈ２の所属と名前の名詞を抽出する。
次に、受付システム１は、抽出した応対者Ｈ２の電話番号に対応する端末４５へ発信しつつ、シナリオ記憶部２４が記憶するシナリオに従って、応対していることを示す音声メッセージ「かしこまりました  今、お呼びいたします  そちらのソファでお待ちください」を発する。
【００５２】
なお、受付システム１は、応対者Ｈ２を呼び出す前に、『第５研究室の田中でよろしいでしょうか？』とメッセージを発し、来訪者Ｈ１が『はい』または『そうです』のように肯定的な返答があった場合に応対者Ｈ２を呼び出すようにしてもよい。さらに、受付システム１は、『第５研究室の田中でよろしいでしょうか？よろしければ、はい、違う場合には、いいえを発声してください』の旨を画像表示部５１に表示してもよい。また、タッチパネル入力部５２を用いて、上記『はい』または『いいえ』の選択を来訪者による指操作により選択可能なようにしてもよい。このようにすることにより、受付システム１が間違った応対者を選択する確率を低減させることができる。
【００５３】
次に、応対者Ｈ２は、端末４５にかかってきた電話に応答する。受付システム１は、来訪者Ｈ１が発話した音声メッセージ「Ａ商事の島田です  第５研究室の田中さんと打ち合わせに来ました」に対して雑音抑圧処理を行って、雑音抑圧処理を行った音声メッセージを発信するようにしてもよい。また、受付システム１は、来訪者Ｈ１が発話した音声メッセージに対して発話区間を検出し、発話区間毎に発話を区切って、音声メッセージを発信するようにしてもよい。これにより、応対者Ｈ２は、来訪者Ｈ１の音声メッセージが聞きやすくなる。
【００５４】
応対者Ｈ２が電話に出た場合、受付システム１は、応対者Ｈ２が発話した音声信号に対して音声認識処理を行う。
音声認識した結果、応対者Ｈ２が受け付けに来ることが発話に含まれていた場合、受付システム１は、シナリオに従って、応対者Ｈ２が受け付け６０に向かっていることを示す音声メッセージ「田中より、もうすぐこちらに来るとの連絡がありました」を発する。なお、音声認識した結果、応対者Ｈ２が、受け付けにすぐに行けないため、１０分後に来ることが発話に含まれていた場合、受付システム１は、シナリオに従って、応対者Ｈ２が１０分後に受け付け６０に来ることを示す音声メッセージ「田中より、今手が離せないため、１０分後に、こちらに来るとの連絡がありました」を発するようにしてもよい。
【００５５】
応対者Ｈ２は、電話に出た場合、来訪者Ｈ１への応答を電話機（端末４５）のプッシュボタン操作によって回答を行ってもよい。具体的には、受付システム１は、『Ａ商事の島田様がお見えになりました。応対可能である場合に、『１』のボタン、少々遅れる場合には、『２』のボタン、応対が不可能である場合に、『３』のボタンをプッシュしてください』と応対者に対して音声出力を行う。そして、応対者Ｈ２は、状況に応じて『１』〜『３』のいずれかのプッシュボタン操作を行ってもよい。プッシュボタン操作結果は、応対者２の端末４５から受付システム１に転送される。また、端末４５がスマートフォンの場合、受付システム１は、端末４５に『１．応対可能』、『２．少々遅れる』、『３．応対不可能』の文字メッセージ付ボタンをタッチパネルに表示させ、応対者Ｈ２による指操作により選択可能な構成としてもよい。
【００５６】
受付システム１は、応対者Ｈ２が不在の場合、代理応対者を選択し、選択した代理応対者の端末４５に発信する。
受付システム１は、応対者Ｈ２が来るまでに時間を要する場合、応対者Ｈ２が不在の場合等に、来訪者の待ち時間ストレス軽減のため、シナリオに従って、まず謝罪し、事情を説明する。その後、受付システム１は、受付ロボット（受付部１０）から発話を投げかけての対話（ロボット主導対話）を行ったり、製品コマーシャルを行ったり、施設案内（トイレの場所、喫煙場所、ドリンクコーナーの場所等）等を行ったりするようにしてもよい。
【００５７】
次に、応対者連絡先ＤＢ２５が格納する情報の例について説明する。
図３は、本実施形態に係る応対者連絡先ＤＢ２５が格納する情報の例を示す図である。
図３に示すように、応対者連絡先ＤＢ２５が格納する情報は、人ＩＤに、名前を示す情報、所属を示す情報、主任であるか否かを示す情報、専門分野を示す情報、入社年を示す情報、性別を示す情報、出勤状態を示す情報、会議履歴、および目撃履歴が対応付けられている。
【００５８】
人ＩＤは、社員を識別する識別子である。なお、人ＩＤは、例えば社員番号等であってもよい。名前を示す情報は、人ＩＤに対応する人の名字と名前のうち、少なくとも名字を含む。所属を示す情報は、人ＩＤに対応する人の所属を示す。主任であるか否かを示す情報は、人ＩＤに対応する人が主任であるか否かを示す。なお、主任であるか否かを示す情報は、チームリーダー、サブチームリーダー、課長、部長等、他の人ＩＤとの関係を分類できる情報を含んでいてもよい。専門分野を示す情報は、人ＩＤに対応する人が担当している業務の分野を表す情報であり、例えば、制御、ソフトウエア、構造、経理、事務等である。入社年を示す情報は、人ＩＤに対応する人が入社した年を示す情報である。出勤状態を示す情報は、人ＩＤに対応する人が出勤しているか、休憩中であるか、外出中であるか、出張中であるか、休暇中であるか等を示す。
【００５９】
会議履歴は、人ＩＤに対応する人が参加した会議の履歴を示す情報であり、会議が開催された日時、その会議に同席した社員の人ＩＤが含まれる。なお、会議履歴は、例えば、社内の会議室予約システムのサーバーから情報を取得する。
目撃履歴は、受付ロボットの撮像部１４が撮像した画像に、応対者と一緒に写っていた人の人ＩＤと、一緒にいた時間が含まれる。なお、目撃履歴は、一緒にいた頻度を含んでいてもよい。
【００６０】
なお、図３に示す例は一例であり、応対者連絡先ＤＢ２５が格納する情報は、これに限られない。例えば、応対者連絡先ＤＢ２５は、人ＩＤに対応する人が生まれた年を格納していてもよい。なお、応対者連絡先ＤＢ２５は、図３に示した情報のうち、一部を格納するようにしてもよい。
【００６１】
次に、応対者連絡先ＤＢ２５が格納する応対者に関する情報の例を説明する。
図４は、本実施形態に係る応対者連絡先ＤＢ２５が格納する応対者に関する情報の例を図である。
図４に示すように、応対者連絡先ＤＢ２５は、人ＩＤに、人ＩＤに対応する名前、電話番号、および代理応対者の情報が対応付けられている。
【００６２】
電話番号は、人ＩＤが所持する端末４５の電話番号である。代理応対者の情報は、優先順位毎に、名前または人ＩＤと電話番号を含む。なお、代理応対者の情報の生成方法については、後述する。
【００６３】
次に、発着履歴ＤＢ４１が格納する発着履歴の例を説明する。
図５は、本実施形態に係る発着履歴ＤＢ４１が格納する発着履歴の例を示す図である。
図５に示すように、発着履歴ＤＢ４１は、応対者が発信を行った発信履歴として、人ＩＤ毎に、発信した日時、発信した相手の人ＩＤを対応付けて格納する。また、発着履歴ＤＢ４１は、応対者にかかってきた着信履歴として、着信した日時、発信してきた相手の人ＩＤを対応付けて格納する。
【００６４】
次に、応対者選択部２６が生成するソーシャルグラフについて説明する。
図６は、本実施形態に係る応対者選択部２６が生成するソーシャルグラフを示す例である。
図６に示す例は、人ＩＤ＝１の田中さんに関するソーシャルグラフの例である。なお、ソーシャルグラフとは、本実施形態において、人と人との結びつきを示すグラフである。
【００６５】
図６において、符号ｇ１０１は、人ＩＤが１の人を表している。符号ｇ１１１〜ｇ１１７は、人ＩＤが１の人と、関連性が高い７人を表している。また、符号ｇ１２１は、人ＩＤが１と、符号ｇ１１１の人（所属マネージャー、人ＩＤ＝１７）との結びつきの強さを表している。符号ｇ１２２は、人ＩＤが１と、符号ｇ１１２の人（社員、人ＩＤ＝５）との結びつきの強さを表している。符号ｇ１２３は、人ＩＤが１と、符号ｇ１１３の人（受付担当者、人ＩＤ＝６５）との結びつきの強さを表している。符号ｇ１２４は、人ＩＤが１と、符号ｇ１１４の人（プロジェクトメンバー（３）、人ＩＤ＝１１）との結びつきの強さを表している。符号ｇ１２５は、人ＩＤが１と、符号ｇ１１５の人（プロジェクトメンバー（２）、人ＩＤ＝２３）との結びつきの強さを表している。符号ｇ１２６は、人ＩＤが１と、符号ｇ１１６の人（プロジェクトメンバー（１）、人ＩＤ＝１０１）との結びつきの強さを表している。符号ｇ１２７は、人ＩＤが１と、符号ｇ１１７の人（担当管理職、人ＩＤ＝９）との結びつきの強さを表している。なお、符号ｇ１２１〜ｇ１２７の線の太さが、結びつきの強さを表している。
【００６６】
次に、ソーシャルグラフの生成方法、代理応対者の優先順位の算出方法について説明する。
応対者選択部２６は、図５に示した発信履歴と着信履歴、図３に示した会議履歴と目撃履歴と入社年と性別、およびその人ＩＤの担当主任であるか否かを示す情報とその人ＩＤと同じ所属（またはグループ）であるか否かを示す情報とそのＩＤと専分野が同じであるか否かを示す情報を用いて、人ＩＤ同士の親密度を算出し、親密度が高い順に優先順位を決定する。
【００６７】
応対者選択部２６は、応対者連絡先ＤＢ２５が格納する人ＩＤ毎の所属を比較し、同じ所属である場合を１、異なる所属である場合を０として、同じ所属（またはグループ）であるか否かを示す情報を生成する。また、応対者選択部２６は、応対者連絡先ＤＢ２５が格納する人ＩＤ毎の入社年を比較し、同じ入社年である場合を０、異なる入社年である場合、年数差を正規化した１〜１００の値として、同じ入社年であるか否かを示す情報を生成する。例えば、最年少の年齢が１８歳であり、最高齢の年齢が６３歳である場合、４５年（＝６３−１８）を１００として年数差を正規化する。なお、応対者選択部２６は、入社年に対して、例えば前後１年間ずつの幅を持たせてもよい。例えば、１９９０年入社の人ＩＤに対して、１９８９年〜１９９１年を同じ入社年としてもよい。また、応対者選択部２６は、応対者連絡先ＤＢ２５が格納する人ＩＤの所属を抽出し、同じ所属でありかつ主任（または上長）である場合を１、同じ所属または異なる所属でありかつ主任ではない（または上長ではない）である場合を０として、担当主任であるか否かを示す情報を生成する。また、応対者選択部２６は、応対者連絡先ＤＢ２５が格納する人ＩＤ毎の性別を比較し、同じ性別である場合を１、異なる性別である場合を０として、同じ性別であるか否かを示す情報を生成する。また、応対者選択部２６は、応対者連絡先ＤＢ２５が格納する人ＩＤ毎の専門分野を比較し、同じ専門分野である場合を１、異なる専門分野である場合を０として、専門分野が同じであるか否かを示す情報を生成する。
【００６８】
ここで、本実施形態では、発信履歴と着信履歴、会議履歴、および目撃履歴を動的情報という。また、本実施形態では、担当主任であるか否かを示す情報、同じ所属であるか否かを示す情報、および同じ専門分野であるか否かを示す情報を準性的情報という。また、本実施形態では、入社年が同じであるか否かを示す情報、および性別が同じであるか否かを示す情報を静的情報という。なお、応対者選択部２６は、発信履歴ＤＢ４１が格納する発信履歴と着信履歴を、架電部４２から取得する。
【００６９】
応対者選択部２６は、次式（１）を用いて、親密度を算出する。
【００７０】
親密度＝動的情報（重付総和Σ１）×準静的情報（重付総和Σ２）×静的情報（重付総和Σ３）  …（１）
【００７１】
なお、（１）式は一例であり、これに限られない。応対者選択部２６は、例えば、応対者連絡先ＤＢ２５が静的情報を格納していない場合または静的情報を用いない場合、動的情報と準静的情報を用いて親密度を算出するようにしてもよい。すなわち、本実施形態では、動的情報、準静的情報、および静的情報のうち少なくとも１つを用いて親密度を算出する。また、応対者選択部２６は、発信履歴、着信履歴、会議履歴、および目撃履歴のうちの少なくとも１つを動的情報として用いてもよい。同様に、応対者選択部２６は、担当主任であるか否かを示す情報、同じ所属であるか否かを示す情報、および同じ専門分野であるか否かを示す情報のうち少なくとも１つを準性的情報として用いてもよい。また、応対者選択部２６は、入社年が同じであるか否かを示す情報、および性別が同じであるか否かを示す情報のうち少なくとも１つを静的情報として用いてもよい。
【００７２】
ここで、親密度を算出した結果の一例を図７に示す。
図７は、本実施形態に係る人ＩＤ毎の親密度の計算結果の例を示す図である。なお、図６における結びつきの強さ（線の太さ）は、図７に示した親密度の値に応じたものである。
応対者選択部２６は、人ＩＤ毎に、親密度の高い順にソートして、例えば上位７人を抽出する。図７において、例えば、人ＩＤが１の場合は、親密度が１位の人ＩＤが１３２であり親密度が９８であり、親密度が２位の人ＩＤが１２３であり親密度が７６であり、親密度が３位の人ＩＤが２３であり親密度が５５である。なお、計算した親密度の値が同じ場合、応対者選択部２６は、動的情報、準静的情報、および静的情報それぞれに重み付けを行い、最も重みが大きい情報の値が大きい方の優先順位を上にするようにしてもよく、例えば名簿順やあいうえお順等に基づいて優先順位を上にするようにしてもよい。
【００７３】
そして、応対者選択部２６は、図７に示す計算結果を用いて、図６に示したソーシャルグラフを生成し、生成したソーシャルグラフを応対者連絡先ＤＢ２５に格納する。このように、応対者連絡先ＤＢ２５は、ソーシャルグラフを人ＩＤ毎に格納する。なお、応対者選択部２６は、発着履歴ＤＢ４１が格納する発信履歴と着信履歴、応対者連絡先ＤＢ２５が格納する会議履歴と目撃履歴の更新に応じて、親密度を算出し直してソーシャルグラフを更新するようにしてもよい。また、応対者選択部２６は、ソーシャルグラフに基づいて生成した優先順位を、図４に示すように人ＩＤに対応付けて、応対者連絡先ＤＢ２５に格納するようにしてもよい。
【００７４】
応対者が不在の場合に、応対者選択部２６は、このように作成したソーシャルグラフを参照して、優先順位の高い順に代理応対者を選択する。ここで、親密度が高いということは、応対者と同じ所属であったり、応対者と同じ製品の開発を行っていたり、応対者と会議等で会っている時間が長いため情報を共有している可能性が高い。このため、本実施形態では、応対者が不在（出勤していない、休憩中である、出張または外出中である、電話に応答しない）のとき、親密度の高い人へ来訪者からの電話を転送する。
【００７５】
以上のように、本実施形態によれば、人毎に、各種の情報（着信履歴、発信履歴、所属、主任であるか否か、専門分野、入社年、性別、会議履歴、目的履歴）を用いて算出した親密度に応じてソーシャルグラフを生成するようにした。そして、本実施形態では、応対者が不在の場合に、ソーシャルグラフを参照して、優先順位の高い順に代理応対者を選択することができる。これにより、本実施形態によれば、応対者が不在の場合に、単に席が近い人に電話を転送するのではなく、応対者との親密度が高い人に電話を転送することができる。これにより、来訪者は、応対者が不在の場合であっても、応対者の業務に関連した人と会うことができる。
【００７６】
次に、受付システム１の処理手順について説明する。
図８は、本実施形態に係る受付システム１の処理のフローチャートである。
（ステップＳ１）来訪者認識部２１は、人情報統合部２２２が統合した情報に基づいて、所定の時間以上、受付部１０の所定の範囲に人が認識された場合に、受付部１０の前に人が存在していると判別する（来訪者認識手順）。続けて、行動生成部２６１は、受付部１０の前に人が存在すると認識したとき、来訪者への挨拶と受付システム１の役割の説明のテキストファイルをシナリオから選択する。続けて、行動生成部２６１は、用件をたずねるテキストファイルをシナリオから選択し、選択したテキストファイルを音声合成部１２に出力する。続けて、音声認識部２２１は、収音部１１が集音した来訪者が発話した音声信号を取得する。
【００７７】
（ステップＳ２）音声認識部２２１は、取得した音声信号に対して音源定位処理、雑音抑圧処理、発話区間の検出処理、音源分離処理、および音声認識処理を行う。
【００７８】
（ステップＳ３）言語理解部２２３は、音声認識部２２１が出力する認識した結果に対して、フレームの分離音声信号の音声特徴量を算出する。続けて、言語理解部２２３は、算出した音声特徴量と自部が記憶する音声認識モデルを用いて言語理解処理を行う。続けて、言語理解部２２３は、音源毎の発話内容として認識結果を示すテキストデータを生成する。続けて、言語理解部２２３は、テキストデータに対して係り受け解析を行い、名詞を抽出する。続けて、来訪者認識部２１は、行動生成部２６１が用件をたずねる発話情報を発話開始したとき、言語理解部２２３が認識したテキストデータの名詞に対して、顧客ＤＢ２３が格納する顧客のデータベースを参照して、顧客の所属（会社名、部署名等）を示す名詞、顧客の名前を示す名詞を抽出する（来訪者認識手順）。続けて、応対者認識部２２は、行動生成部２６１が用件をたずねる発話情報を発話開始したとき、テキストデータの名詞のうち、顧客の所属を示す名詞と顧客の名前を示す名詞を除く名詞を抽出する。続けて、応対者認識部２２は、抽出した名詞に対して、応対者連絡先ＤＢ２５が格納する社員のデータベースを探索して、応対者の所属を示す名詞、応対者の名前を示す名詞を抽出することで、応対者を認識する（応対者認識手順）。
【００７９】
（ステップＳ４）行動生成部２６１は、来訪者認識部２１が来訪者の所属と名前の名詞を出力し、応対者認識部２２が応対者の所属と名前の名詞を出力したとき、応対者を選択する指示を呼出者選択部２６２に出力する。続けて、呼出者選択部２６２は、行動生成部２６１が出力する応対者選択指示に応じて、応対者認識部２２が出力する応対者の所属と名前の名詞の応対者を選択する。
【００８０】
（ステップＳ５）呼出者選択部２６２は、応対者連絡先ＤＢ２５を探索して、選択した応対者が出社しているか否かを判別する。呼出者選択部２６２は、応対者が出社していると判別した場合（ステップＳ５；ＹＥＳ）、ステップＳ６に処理を進め、応対者が出社していないと判別した場合（ステップＳ５；ＮＯ）、ステップＳ８に処理を進める。
【００８１】
（ステップＳ６）通知部４０は、応対者選択部２６が出力する電話番号を取得し、取得した電話番号に対応する端末４５へ発信する（通知手順、代理応対者通知手順）。
（ステップＳ７）通知部４０は、発信した端末４５が受話した（応答があった）か否かを判別する。通知部４０は、受話したと判別した場合（ステップＳ７；ＯＫ）、応対者へ来訪者の音声信号を発信し、処理を終了する。また、通知部４０は、受話していないと判別した場合（ステップＳ７；ＮＧ）、ステップＳ８の処理に進める。
【００８２】
（ステップＳ８）呼出者選択部２６２は、応対者が不在の場合または受話しなかった場合、応対者に対応付けられている応対者を、応対者連絡先ＤＢ２５を探索して再抽出することで、代理応対者を抽出する（代理応対者選択手順）。抽出後、呼出者選択部２６２は、ステップＳ５に処理を戻す。
以上で、応対者の抽出、発信処理を終了する。
【００８３】
ここで、図８に示した処理の具体例を、図６を参照しつつ説明する。
来訪者が、受付で田中さん（人ＩＤ＝１）を呼びだしたとき、受付システム１は、まず、人ＩＤ＝１の田中さんが出社していることを確認し、田中さんの端末４５へ発信する（通知手順）。そして、田中さんの端末４５が受話しなかった（電話に出なかった）場合、受付システム１は、ソーシャルグラフを参照して、親密度が最も高い優先順位が１位のプロジェクトメンバー（１）（人ＩＤ＝１０１）を代理応対者に選択し、代理応対者の端末４５に発信する（代理応対者通知手順）。仮に、プロジェクトメンバー（１）（人ＩＤ＝１０１）の端末４５が受話しなかった場合、受付システム１は、優先順位が２位のプロジェクトメンバー（２）（人ＩＤ＝２３）を代理応対者に再選択し、代理応対者の端末４５に発信する（代理応対者通知手順）。なお、受付システム１は、代理応対者を再選択する回数の上限を予め定めておいてもよい。または、受付システム１は、複数の代理応対者に同時に発信するようにしてもよい。例えば、２人の代理応対者へ発信し、２人とも受話した（電話に出た）場合、受付システム１は、優先順位が高い方のみに来訪者のメッセージを発信するようにしてもよい。
【００８４】
以上のように、本実施形態によれば、応答者が不在の場合に、代理応答者に対して来訪者が訪れた旨を通知することができるので、来訪者を待たせる時間を低減させることができる。また、本実施形態によれば、オペレータや受付担当者が対応する手間を省くことができる。また、本実施形態によれば、応対者の在籍情報に応じて適切な代理な代理応対者を設定することができる。
【００８５】
また、本実施形態によれば、ソーシャルグラフに基づいて、応対者に関係が近い代理応対者を設定することができる。また、本実施形態によれば、応対者の出勤状態に応じて適切な代理な代理応対者を設定することができる。また、本実施形態によれば、内線電話（または、社内での社員同士の電話）の発着履歴（発信履歴、着信履歴のうちの少なくとも１つ）に基づいて代理応対者を設定することができるので、応対者と関連が深い代理応対者を設定することができる。また、本実施形態によれば、会議履歴に基づいて代理応対者を設定することができるので、応対者と関連が深い代理応対者を設定することができる。また、本実施形態によれば、画像認識結果に基づく目撃履歴に基づいて、応対者と関連が深い代理応対者を設定することができる。
【００８６】
上述した例では、受付システム１が、応対者が不在の場合に、代理応対者を選択する例を説明したが、これに限られない。
受付システム１の応対者選択部２６は、例えば、画像表示部５１に複数の代理候補者の名前を表示し、来訪者が代理応対者を選択するようにしてもよい。
次に、画像表示部５１に表示される代理応対者選択時の画像の例を説明する。
図９は、本実施形態に係る代理応対者選択時に画像表示部５１に表示される画像ｇ２０１の例を示す図である。なお、図９に示した例は、２つの項目（担当者の所属、および担当者の名前）それぞれに対する理解結果を画像表示部５１に表示させ、タッチパネル入力部５２を来訪者が操作して、代理応対者を選択する例である。符号ｇ２２１で囲んだ領域における各欄の領域には、ボタンが割り当てられている。また、図９に示す例では、３人の代理応対者を表示した例である。
【００８７】
鎖線ｇ２１１で囲んだ領域は、訪問先の担当者（応対者または代理応対者）の所属を示す画像である。
鎖線ｇ２１２で囲んだ領域は、訪問先の担当者の名前を選択するための画像である。なお、応対者選択部２６は、画像表示部５１上に、代理応対者候補の顔写真も含めて表示してもよい。
【００８８】
来訪者は、画像表示部５１上に表示された図９の画像の中から、希望する担当者が表示されている場合、担当者名を、タッチパネル入力部５２を操作することで選択する。希望する担当者が表示されていない場合、来訪者は、該当なしを、タッチパネル入力部５２を操作することで選択する。なお、応対者選択部２６は、例えば代理応対者の親密度が所定の範囲の値の人が複数いる場合、複数の代理応対者の名前等を画像表示部５１に表示するようにしてもよい。または、応対者選択部２６は、優先順位が１位の代理応対者が受話しなかった場合に、複数の代理応対者の名前等を画像表示部５１に表示するようにしてもよい。
【００８９】
以上のように、本実施形態によれば、画像表示部５１上で、応対者に関連していると推定される人の名前（所属を含めて表示してもよく、顔写真も含めて表示してもよい）を表示し来訪者により選択させることができるので、来訪者は所望の代理応対者を設定することができる。
【００９０】
なお、本発明における受付部１０、行動実行部２０、または通知部４０の機能の全てまたは一部を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、応対者の選択や代理応対者の選択、応対者又は代理応対者への発信等の各種の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバーやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００９１】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【符号の説明】
【００９２】
１…受付システム、１０…受付部、１１…収音部、１２…音声合成部、１３…音声出力部、１４…撮像部、１５…顔検出・顔認識部、２０…行動実行部、２１…来訪者認識部、２２…応対者認識部、２３…顧客ＤＢ、２４…シナリオ記憶部、２５…応対者連絡先ＤＢ、２６…応対者選択部、３１…センサー、３２…人検出・人追跡部、４０…通知部、４１…発着履歴ＤＢ、４２…架電部、４３…発信部、４４…ネットワーク、４５…端末、５１…画像表示部、５２…タッチパネル入力部、２２１…音声認識部、２２２…人情報統合部、２２３…言語理解部、２６１…行動生成部、２６２…呼出者選択部
【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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