(57)【要約】【課題】ユーザの健康管理を支援することができるコミュニケーションロボットを提供する。【解決手段】コミュニケーションロボット２０は、人と会話をするコミュニケーションロボットであって、マイクロホン２１と、スピーカ２２と、マイクロホン２１から入力された音声を認識する音声認識部２３と、音声認識部２３による認識結果に基づいて、スピーカ２２から音声を出力する音声合成部２５と、マイクロホン２１から入力された音声の音響的特徴に基づいて、音声を発した人の生体状態を推定する生体状態推定部２４とを備える。【選択図】図１
2017100221.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人と会話をするコミュニケーションロボットであって、
マイクロホンと、
スピーカと、
前記マイクロホンから入力された音声を認識する音声認識部と、
前記音声認識部による認識結果に基づいて、前記スピーカから音声を出力する音声合成部と、
前記マイクロホンから入力された音声の音響的特徴に基づいて、前記音声を発した人の生体状態を推定する生体状態推定部と
を備えるコミュニケーションロボット。
【請求項２】
前記音声認識部は、予め登録された声紋を参照することで、前記音声を発した人を識別する声紋個人認証部を有する
請求項１記載のコミュニケーションロボット。
【請求項３】
さらに、記憶部を備え、
前記生体状態推定部は、前記声紋個人認証部で識別された人ごとに、前記生体状態を推定し、推定した生体状態を示す情報を、ログとして、前記記憶部に格納する処理を繰り返す
請求項２記載のコミュニケーションロボット。
【請求項４】
前記生体状態推定部は、さらに、前記記憶部に格納された前記ログを分析することで生体状態が変化したか否かを判断し、生体状態が変化したと判断した場合に、生体状態が変化したことを報知する
請求項３記載のコミュニケーションロボット。
【請求項５】
前記生体状態推定部は、前記生体状態を推定する際に用いる判断基準を更新しながら、前記生体状態を示す情報を、前記ログとして、前記記憶部に格納していく
請求項３記載のコミュニケーションロボット。
【請求項６】
前記生体状態推定部は、前記音響的特徴に基づいて、前記人の感情が予め定められた複数の感情のそれぞれに該当する確率を算出することで、前記生体状態を推定する
請求項１〜５のいずれか１項に記載のコミュニケーションロボット。
【請求項７】
前記生体状態推定部は、前記生体状態として、前記人が健康であるか、又は、健康でない不調であるかを推定する
請求項１〜５のいずれか１項に記載のコミュニケーションロボット。
【請求項８】
前記生体状態推定部は、前記音響的特徴に基づいて、人の感情を表わす複数のパラメータのそれぞれの度合いを算出し、算出した複数のパラメータの度合いの組み合わせが第１範囲にある場合に、前記人が健康であると推定し、前記複数のパラメータの度合いの組み合わせが第２範囲にある場合に、前記人が不調であると推定する
請求項７記載のコミュニケーションロボット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人と会話をするコミュニケーションロボットに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、人と会話をする各種コミュニケーションロボットが提案されている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
特許文献１では、コミュニケーションロボットの一例として、他の移動通信装置との無線接続の履歴に基づいて、その移動通信装置との親密度を決定する親密度評価部を備えるペット型移動ロボットが提案されている。この技術によれば、親密度に応じたメッセージが出力され、ユーザとのコミュニケーションが活発化されるというものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２００８／１５２９４３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の技術では、通常の健康状態にあるユーザのコミュニケーションが活発化されるものの、ユーザが体調不良等によって元気がない場合には、もはや対応しきれないという問題がある。ユーザが体調不良である場合には、ペット型移動ロボットとのコミュニケーションを活発化させることよりも、ユーザの健康を管理する人（介護士、家族等）が少しでも早くそのことを知り、ユーザに対処する必要がある。ところが、特許文献１の技術では、このようなケースには対応できないとう問題がある。
【０００６】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、ユーザの健康管理を支援することができるコミュニケーションロボットを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の一形態に係るコミュニケーションロボットは、人と会話をするコミュニケーションロボットであって、マイクロホンと、スピーカと、前記マイクロホンから入力された音声を認識する音声認識部と、前記音声認識部による認識結果に基づいて、前記スピーカから音声を出力する音声合成部と、前記マイクロホンから入力された音声の音響的特徴に基づいて、前記音声を発した人の生体状態を推定する生体状態推定部とを備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明により、ユーザの健康管理を支援することができるコミュニケーションロボットが提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態におけるコミュニケーションロボットの構成を示すブロック図
【図２】ユーザとコミュニケーションロボットとが会話する場面での動作手順を示すシーケンス図
【図３Ａ】コミュニケーションロボットの生体状態推定部による生体状態の推定例を示すタイムチャート
【図３Ｂ】図３Ａに示された生体状態のライフログの例を示すタイムチャート
【図４Ａ】コミュニケーションロボットの生体状態推定部による生体状態の別の推定例を示すプロット図
【図４Ｂ】図４Ａに示された生体状態の推定例をユーザごとに分けたプロット図
【図５】生体状態の推定における判断基準の更新がクラウドによって実行される様子を示すイメージ図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（本発明の基礎となった知見）
近年の高齢化社会や介護士不足による介護士の負担増加により、自宅や介護施設、医療施設等に居住又は入院する独居高齢者（以下、「高齢者」）の話し相手は、介護士や看護師（以下、「介護士」）あるいは周囲の高齢者となってきている。高齢者の感情は、生体情報（血圧、脈拍等）や介護士自身の主観で判断されている。そのために、ケア期間が長ければ適切な対話も可能であるが、新人介護士やわずかなケア期間では、対応が不十分になりやすい。また、感情推移のライフログ化は、ケア期間中だけに限定され、介護士の記憶やメモに頼るところが大きく、客観性に欠ける。さらに、ある種“閉鎖的な施設”において、感情の起伏（特に落ち込み）を把握しても、その後の対応は介護士に委ねられているという現状がある。このような状況により、介護士の負担が増加するという問題、及び、高齢者の健康状態についての家族への情報共有が停滞するという問題が生じている。
【００１１】
また、近年の共働きや女性の躍進により、子どもだけで留守番をする頻度が増加している。これに伴い、介護施設及び医療施設等に居住又は入院する子どもの話し相手は、介護士あるいは同室の患者であるケースが増えてきている。一人で留守番する子どもの感情は察知が難しい。留守番をしなければならない期間が長いと、親子間のコミュニケーションに少なからず悪影響が与えられ得る。また、施設にいる子どもの感情は、生体情報（血圧、脈拍等）や介護士自身の主観で判断されることが多い。ケア期間が長ければ適切な対話も可能だが、新人介護士やわずかなケア期間では、対応が不十分になりやすい。また、感情推移のライフログ化は、ケア期間中だけに限定され、介護士の記憶やメモに頼るところが大きく、客観性に欠ける。さらに、ある種“閉鎖的な施設”において、感情の起伏（特に落ち込み）を把握しても、その後の対応は介護士に委ねられているという現状がある。このような状況により、介護士の負担が増加するという問題、及び、子供の健康状態についての家族での情報共有が停滞するという問題が生じている。
【００１２】
そこで、本発明は、以上のような介護士の負担が増加するという問題、高齢者の健康状態についての家族への情報共有が停滞するという問題、及び、子供の健康状態についての家族での情報共有が停滞するという問題を解決するためになされたものである。つまり、本発明は、ユーザの健康管理を支援することができるコミュニケーションロボットを提供することを目的とする。
【００１３】
そのために、本発明は、人と会話をするコミュニケーションロボットであって、マイクロホンと、スピーカと、マイクロホンから入力された音声を認識する音声認識部と、音声認識部による認識結果に基づいてスピーカから音声を出力する音声合成部と、マイクロホンから入力された音声の音響的特徴に基づいて、音声を発した人の生体状態を推定する生体状態推定部とを備えることを特徴とする。
【００１４】
これによって、高齢者や子ども等のユーザが発した音声に基づいてユーザの生体状態が推定される。よって、その推定結果を介護士や家族に通知するしくみを設けることで、介護士の負担が軽減され、ユーザの健康状態についての家族への情報共有が促進され、ユーザの健康管理が支援される。
【００１５】
（実施の形態）
以下、本発明に係るコミュニケーションロボットの実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序等は、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【００１６】
図１は、本発明の実施の形態におけるコミュニケーションロボット２０の構成を示すブロック図である。ここでは、コミュニケーションロボット２０と会話するユーザ１０（ここでは、高齢者）も一緒に図示されている。
【００１７】
コミュニケーションロボット２０は、人（ユーザ１０）と会話をするロボットであり、マイクロホン２１、スピーカ２２、音声認識部２３、生体状態推定部２４、音声合成部２５、会話エンジン２６、バス２７、記憶部２８及び通信部２９を備える。なお、コミュニケーションロボット２０は、本図では、一例としてのペット型移動ロボットが図示されているが、人と会話をする電子機器であれば、いかなるタイプのものでもよく、移動しないロボットも含まれる。移動しないロボットとして、例えば、会話機能をもつ家電機器、あるいは、建物の壁等に設置される会話機能をもつＨＥＭＳ（Ｈｏｍｅ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）コントローラ等が含まれる。また、図１では、本発明に関連しない一般的な構成要素（ペット型移動ロボットが備える視覚センサ、触角センサ、アクチュエータ等の機構部、エンコーダ等の動作センサ等）の図示は省略されている。
【００１８】
マイクロホン２１は、ユーザが発した音声を収集して電気信号に変換する装置であり、例えば、ペット型移動ロボットの両耳等に設けられる。
【００１９】
スピーカ２２は、電気信号を音声に変えて出力する装置であり、例えば、ペット型移動ロボットの口等に設けられる。なお、本明細書において、ユーザに向けて出力される「音声」には、人の声だけでなく、音楽、機械音等のあらゆる種類の音が含まれる。
【００２０】
音声認識部２３は、マイクロホン２１から入力された音声を認識する処理部であり、例えば、音声認識ＩＣ、又は、ソフトウェアとそれを実行するプロセッサ等で実現される。音声認識部２３は、予め登録された声紋を参照することで、音声を発したユーザ１０を識別する声紋個人認証部２３ａを有する。声紋個人認証部２３ａは、登録者ごとに予め入力された音声について音声認識部２３で得られた特徴データを声紋として内部に記憶している。そして、いま入力された音声について音声認識部２３で得られた特徴データを声紋と照合することで、ユーザ１０を識別する。
【００２１】
生体状態推定部２４は、マイクロホン２１から入力された音声の音響的特徴（つまり、言葉の特徴ではない物理的特徴）に基づいて、音声を発したユーザ１０の生体状態を推定する処理部であり、例えば、ソフトウェアとそれを実行するプロセッサ等で実現される。ここでは、例えば、ユーザ１０が緊張しているかリラックスしているかの状態によって、声帯が収縮又は弛緩することで、音声における声の大小、一息での発話長等の音響的特徴が変化することが利用される。
【００２２】
ここで、生体状態推定部２４は、声紋個人認証部２３ａで識別された人ごとに、生体状態を推定し、推定した生体状態を示す情報を、ライフログとして、記憶部２８に格納する処理を繰り返す。このとき、生体状態推定部２４は、生体状態を推定する際に用いる判断基準を更新しながら、生体状態を示す情報をライフログとして記憶部２８に格納していく。また、生体状態推定部２４は、記憶部２８に格納されたログを分析することで生体状態が変化したか否かを判断し、生体状態が変化したと判断した場合に、生体状態が変化したことを報知（ここでは、通信部２９を介して、予め定められた通知先に通知）する。なお、「報知」とは、具体的な通知先への通知だけでなく、表示又は警報等の単に情報を出力する動作も含む意味である。
【００２３】
より詳しくは、生体状態推定部２４は、マイクロホン２１から入力された音声の音響的特徴に基づいて、人の感情が予め定められた複数の感情のそれぞれに該当する確率を算出することで、生体状態を推定する。また、生体状態推定部２４は、生体状態として、人が健康であるか、又は、健康でない不調であるかを推定することができる。具体的には、生体状態推定部２４は、音響的特徴に基づいて、人の感情を表わす複数のパラメータのそれぞれの度合いを算出し、算出した複数のパラメータの度合いの組み合わせが第１範囲にある場合に人が健康であると推定し、複数のパラメータの度合いの組み合わせが第２範囲にある場合に人が不調であると推定する。
【００２４】
会話エンジン２６は、音声認識部２３による認識結果に基づいて、コミュニケーションロボット２０が発話すべき音声を決定する処理部であり、会話用データベース、ソフトウェア及びソフトウェアを実行するプロセッサ等で実現される。本実施の形態では、会話エンジン２６は、例えば、内部のデータベースとのマッチングで人と音声で知的な会話をすることをシミュレートするプログラムである会話ボット（会話ｂｏｔ）である。
【００２５】
音声合成部２５は、音声認識部２３による認識結果に基づいて、スピーカ２２から音声を出力する処理部である。本実施の形態では、音声合成部２５は、会話エンジン２６からの発話指示に従って音声を出力する音声合成ＩＣ、又は、ソフトウェアとそれを実行するプロセッサ等で実現される。
【００２６】
バス２７は、音声認識部２３、生体状態推定部２４、会話エンジン２６、記憶部２８及び通信部２９を電気的に接続する信号路である。
【００２７】
記憶部２８は、生体状態推定部２４で推定された生体状態を示す情報であるライフログ等を含む各種情報を記憶しておくためのメモリであり、例えば、不揮発性のＲＡＭである。
【００２８】
通信部２９は、他の通信装置（携帯情報端末、インターネット上のサーバ装置等）との間で通信をするインタフェースであり、例えば、無線ＬＡＮ等の無線通信又は有線通信用の通信インタフェースである。
【００２９】
なお、コミュニケーションロボット２０は、図示されていない構成要素として、生体状態推定部２４での推定結果等を表示する表示部や、ユーザ１０からの指示を受け付けるボタン等の入力装置を備えてもよい。
【００３０】
次に、以上のように構成された本実施の形態におけるコミュニケーションロボット２０の動作について、説明する。
【００３１】
図２は、ユーザ１０（ここでは、高齢者）とコミュニケーションロボット２０とが会話する場面での動作手順を示すシーケンス図である。
【００３２】
まず、コミュニケーションロボット２０が「こんにちは」と発話する（Ｓ１０）。具体的には、音声合成部２５は、会話エンジン２６からの指示に従って、スピーカ２２から、音声「こんにちは」を出力する。
【００３３】
これに対して、ユーザ１０は、例えば、「こんにちは」と発話する（Ｓ１１）。この音声は、コミュニケーションロボット２０のマイクロホン２１を介して音声認識部２３に入力され、音声認識部２３において音声が認識される。また、声紋個人認証部２３ａは、いま入力された音声について音声認識部２３で得られた特徴データを、登録者ごとに予め記憶している声紋と照合することで、ユーザ１０を識別する。
【００３４】
コミュニケーションロボット２０では、音声認識と並行して、あるいは、その直後に、生体状態推定部２４は、マイクロホン２１から入力された音声の音響的特徴に基づいて、音声を発したユーザ１０の生体状態を推定する（Ｓ１２）。より詳しくは、生体状態推定部２４は、声紋個人認証部２３ａで識別された人ごとに、生体状態を推定し、推定した生体状態を示す情報を、ライフログとして、識別したユーザ１０と対応づけて記憶部２８に格納する。ここでは、生体状態推定部２４は、ユーザ１０が不調であると推定したとする。
【００３５】
続いて、コミュニケーションロボット２０では、音声合成部２５は、生体状態推定部２４での推定結果（ここでは、「不調」）に従って会話エンジン２６で決定された次の音声「なんか元気なさそう」をスピーカ２２から出力する（Ｓ１３）。
【００３６】
これに対して、ユーザ１０は、例えば、「そんなことないよ」と発話する（Ｓ１４）。この音声は、上記ステップＳ１１と同様に、コミュニケーションロボット２０のマイクロホン２１を介して音声認識部２３に入力され、音声認識部２３において音声が認識される。また、声紋個人認証部２３ａは、いま入力された音声について音声認識部２３で得られた特徴データを、登録者ごとに予め記憶している声紋と照合することで、ユーザ１０を識別する。
【００３７】
さらに、コミュニケーションロボット２０では、音声認識と並行して、あるいは、その直後に、生体状態推定部２４は、マイクロホン２１から入力された音声の音響的特徴に基づいて、音声を発したユーザ１０の生体状態を推定する（Ｓ１５）。より詳しくは、生体状態推定部２４は、声紋個人認証部２３ａで識別された人ごとに、生体状態を推定し、推定した生体状態を示す情報を、ライフログとして、識別したユーザ１０と対応づけて記憶部２８に格納する。
【００３８】
一連の会話が所定時間以上、途絶えた（無音状態が続いた）場合、又は、所定時間が経過した場合、又は、所定回数の生体状態が推定された場合、生体状態推定部２４は、そのような場合を内部のタイマ等で検知し、推定結果を報知する（Ｓ１６）。例えば、生体状態推定部２４は、記憶部２８に格納されたライフログを分析することで生体状態が変化したか否かを判断し、生体状態が変化したと判断した場合に、生体状態が変化したことを、通信部２９を介して、予め定められた通知先に通知する。予め定められた通知先は、例えば、ユーザ１０を世話する介護士又はユーザ１０の家族である。
【００３９】
このような処理手順によって、ユーザ１０が発した音声に基づいてユーザ１０の生体状態が推定され、その推定結果が介護士や家族等に通知される。これにより、例えば、「不調」の通知を受けた介護士又は家族は、速やかにユーザ１０の元に出向き、一方、「健康」の通知を受けた介護士又は家族は、ユーザ１０の元に出向くことを控えることができる。よって、介護士の負担が軽減され、ユーザの健康状態についての家族への情報共有が促進され、ユーザ１０の健康管理が支援される。
【００４０】
図３Ａは、コミュニケーションロボット２０の生体状態推定部２４による生体状態の推定例を示すタイムチャートである。ここでは、４つの心理状態（４種類の感情「平静」、「哀しみ」、「怒り」、「喜び」）の確率（ここでは、百分率（%））の時間変化が示されている。
【００４１】
本図に示されるように、生体状態推定部２４は、マイクロホン２１から入力された音声の音響的特徴に基づいて、生体状態として、ユーザ１０の感情が、予め定められた複数の感情（「平静」、「哀しみ」、「怒り」、「喜び」）のそれぞれに該当する確率を算出する。この処理は、会話中における所定時間間隔、あるいは、ユーザ１０からの発話の所定回数ごとに行われる。
【００４２】
より具体的には、生体状態推定部２４は、マイクロホン２１から入力された音声に対して、声の高さ（周波数）及び大きさの変化から音響的な特徴データを抽出する。そして、生体状態推定部２４は、抽出した特徴データに対して、ＳＶＭ（「Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ」）やディープラーニング等の機械学習により、４種類の感情のそれぞれである確率（「らしさ」）を百分率（%）で算出する。これにより、どの時間（例えば、図３Ａにおける矢印が指す点線上の各確率）であっても、４種類の感情のそれぞれの確率の合計は、１００になるように、正規化される。
【００４３】
なお、生体状態推定部２４によって推定された生体状態を示す情報は、声紋個人認証部２３ａで識別された人ごとに、ライフログとして、記憶部２８又は通信部２９を介した通信装置に格納される。
【００４４】
図３Ｂは、図３Ａに示された生体状態のライフログの例を示すタイムチャートである。ここでは、生体状態推定部２４によって記憶部２８に格納されたユーザごと（Ａさん、Ｂさん）のライフログとして、４つの心理状態から選択された一つの心理状態（例えば、「哀しみ」）の確率（「出現率（%）」）の日ごとの変化が示されている。
【００４５】
本図に示されるように、生体状態推定部２４は、記憶部２８に格納されたログを、ユーザごとに、一日単位で平均化することで、ユーザの日ごとの生体状態の変化を示すカーブを得ることができる。そして、生体状態推定部２４は、そのカーブにおいて、所定の範囲を超える箇所、あるいは、所定幅を超えて変化した箇所等があるか否かを判断することで、生体状態が変化したか否かを判断する。生体状態が変化したと判断した場合には、生体状態推定部２４は、生体状態が変化したことを、通信部２９を介して、予め定められた介護士又は家族がもつ携帯情報端末等の通知先に通知する。
【００４６】
このように、本実施の形態のコミュニケーションロボット２０によれば、ユーザ１０の生体状態が通常時よりも変化した場合に、そのことがユーザ１０を世話する介護士又はユーザ１０の家族に通知される。これにより、ユーザ１０を世話する介護士の負担が軽減され、ユーザ１０の健康状態についての家族への情報共有が促進され、ユーザ１０の健康管理が支援される。
【００４７】
なお、図３Ｂでは、図３Ａに示された４つの心理状態から選択された一つの心理状態の確率（「出現率（%）」）について、日ごとの変化が分析されたが、４つの心理状態から選択された二つ以上の心理状態の確率（「出現率（%）」）が分析されてもよい。例えば、「哀しみ」と「怒り」とを合わせた心理状態を分析するように設定されている（生体状態推定部２４に対する指示が予め与えられている）場合には、生体状態推定部２４は、「哀しみ」と「怒り」の確率の平均値について、同様の分析をする。
【００４８】
図４Ａは、コミュニケーションロボット２０の生体状態推定部２４による生体状態の別の推定例を示すプロット図である。ここでは、一定の期間（１１月１日〜１１月８日）において生体状態推定部２４によって算出されたユーザ１０の興奮度（横軸）とストレス度（縦軸）との組み合わせで定まる座標位置に、菱形の点が、検出された日付とともに、プロットされている。そして、興奮度とストレス度の組み合わせにより、生体状態として、ユーザ１０が「健康」であると判断されたり、ユーザ１０が健康でない「不調」であると判断されたりする様子が示されている。
【００４９】
つまり、生体状態推定部２４は、マイクロホン２１から入力された音響的特徴に基づいて、人の感情を表わす複数のパラメータとして、興奮度及びストレス度を算出する。興奮度及びストレス度の算出方法としては、図３Ａに示された４つの心理状態（４種類の感情「平静」、「哀しみ」、「怒り」、「喜び」）の確率から予め定められた関係式を用いて算出されてもよいし、図３Ａに示される４つの心理状態の推定と同様の方法でもよい。例えば、「哀しみ」、「怒り」及び「喜び」の各確率の平均値を「興奮度」としてもよいし、音声から音響的な特徴データを抽出し、ＳＶＭやディープラーニング等の機械学習により、興奮度及びストレス度が新たに算出されてもよい。
【００５０】
そして、生体状態推定部２４は、算出した興奮度及びストレス度の度合いの組み合わせが第１範囲にある場合に人が健康であると推定し、興奮度及びストレス度の度合いの組み合わせが第２範囲にある場合に人が不調であると推定する。第１範囲は、興奮度が所定の第１しきい値よりも低く、かつ、ストレス度が所定の第２しきい値よりも低い範囲である。また、第２範囲は、興奮度が所定の第３しきい値よりも高く、かつ、ストレス度が所定の第４しきい値よりも高い範囲である。
【００５１】
なお、このように推定された生体状態を示す情報は、推定される度に、あるいは、「不調」と推定される度に、通信部２９を介して、ユーザ１０を世話する介護士又はユーザ１０の家族がもつ携帯情報端末等の通知先に通知される。さらに、このように推定された生体状態を示す情報は、声紋個人認証部２３ａで識別された人ごとに、ライフログとして、記憶部２８又は通信部２９を介した通信装置に格納され、図３Ｂに示されたような分析に用いられる。
【００５２】
このように、本実施の形態のコミュニケーションロボット２０によれば、生体状態として、「健康」又は健康でない「不調」が判断され、その判断結果等がユーザ１０を世話する介護士又はユーザ１０の家族に通知される。これにより、例えば、「不調」の通知を受けた介護士又は家族は、速やかにユーザ１０の元に出向き、一方、「健康」の通知を受けた介護士又は家族は、ユーザ１０の元に出向くことを控えることができる。よって、介護士の負担が軽減され、ユーザの健康状態についての家族への情報共有が促進され、ユーザ１０の健康管理が支援される。
【００５３】
図４Ｂは、図４Ａに示された生体状態の推定例をユーザごとに分けたプロット図である。ここでは、ユーザが異なると、「健康」と判断される第１範囲、及び、「不調」と判断される第２範囲が異なることが示されている。ここでは、Ａさんの生体状態の推定例（図４Ｂの（ａ））と、Ｂさんの生体状態の推定例（図４Ｂの（ｂ））が示されている。
【００５４】
本図に示されるように、生体状態推定部２４は、ユーザごとに対応づけた第１範囲及び第２範囲を用いて、興奮度及びストレス度の度合いの組み合わせから、「健康」及び「不調」を判断する。このとき、生体状態推定部２４は、生体状態を推定する際に用いる判断基準（ユーザごとの第１範囲及び第２範囲）を更新しながら、生体状態を示す情報を、ライフログとして、記憶部２８に格納していく。判断基準の更新については、例えば、ユーザ１０から与えられる教師データ（現実の「健康」／「不調」）を用いて、あるいは、教師データを用いないで、ＳＶＭやディープラーニング等の教師あり機械学習又は教師なし機械学習により、行われる。
【００５５】
なお、生体状態の推定、あるいは、その推定における判断基準の更新については、コミュニケーションロボット２０で行われるだけでない。コミュニケーションロボット２０の通信部２９と接続されたクラウドコンピューティング（以下、「クラウド」）によって行われてもよい。
【００５６】
図５は、生体状態の推定における判断基準の更新がクラウドによって実行される様子を示すイメージ図である。コミュニケーションロボット２０の生体状態推定部２４は、図３Ａに示されるような感情データ（４種類の感情の確率の時間変化）を、通信部２９を介して、クラウドに、ビッグデータの構成要素としてアップロードする。クラウドでは、ディープラーニングによって、ビッグデータを用いて、「健康」及び「不調」を判断する際に用いる判断基準（ユーザごとの第１範囲及び第２範囲）を更新する。更新が完了すると、コミュニケーションロボット２０の生体状態推定部２４は、通信部２９を介して、クラウドから、更新された判断基準を受け取り、受け取った判断基準を用いて、それ以降の生体状態の推定を行う。
【００５７】
このように、クラウドによって生体状態の推定、あるいは、その推定における判断基準の更新が行われることで、生体状態の推定についての機械学習の処理時間が短縮化されたり、より正確な判断基準で生体状態を推定したりすることが可能になる。
【００５８】
なお、コミュニケーションロボット２０における生体状態の推定手法（図３Ａに示される手法又は図４Ａ及び図４Ｂに示される手法）の切り替え、クラウドを利用する／しない等の切り替えについては、いかなる形態で実現されてもよい。例えば、コミュニケーションロボット２０において予め設定（切り替え情報が記憶）された情報が参照されてもよいし、コミュニケーションロボット２０が備える表示部及び入力装置を介したユーザとの対話によって決定されてもよい。
【００５９】
以上のように、本実施の形態におけるコミュニケーションロボット２０は、人と会話をするコミュニケーションロボット２０であって、マイクロホン２１と、スピーカ２２と、マイクロホン２１から入力された音声を認識する音声認識部２３と、音声認識部２３による認識結果に基づいて、スピーカ２２から音声を出力する音声合成部２５と、マイクロホン２１から入力された音声の音響的特徴に基づいて、音声を発した人の生体状態を推定する生体状態推定部２４とを備える。
【００６０】
これにより、コミュニケーションロボット２０のユーザが発した音声の音響的特徴に基づいて、音声を発した人の生体状態が推定される。よって、その推定結果をユーザの介護士や家族等が利用することで、ユーザとのコミュニケーションが維持されると同時に、ユーザの健康管理が支援される。
【００６１】
また、音声認識部２３は、予め登録された声紋を参照することで、音声を発した人を識別する声紋個人認証部２３ａを有する。
【００６２】
これにより、ユーザを区別したうえで生体状態を推定することが可能になる。
【００６３】
さらに、コミュニケーションロボット２０は、記憶部２８を備え、生体状態推定部２４は、声紋個人認証部２３ａで識別された人ごとに、生体状態を推定し、推定した生体状態を示す情報を、ログとして、記憶部２８に格納する処理を繰り返す。
【００６４】
これにより、ユーザごとにライフログが蓄積され、ユーザごとの健康管理が可能になる。
【００６５】
また、生体状態推定部２４は、さらに、記憶部２８に格納されたログを分析することで生体状態が変化したか否かを判断し、生体状態が変化したと判断した場合に、生体状態が変化したことを報知する。
【００６６】
これにより、ライフログの活用によって、過去の生体状態を考慮したうえで生体状態の変化が検出され、報知されるので、報知先をユーザの介護士又は家族等に設定しておくことで、生体状態が変化した場合に、そのことが介護士や家族等に通知される。よって、生体状態が変化したことの通知を受けた介護士又は家族は、速やかにユーザの元に出向き、一方、通知がない場合には、ユーザがいつもと変わらない健康でいることが予測され、介護士又は家族は、ユーザの元に出向くことを控えることができる。その結果、介護士の負担が軽減され、ユーザの健康状態についての家族への情報共有が促進され、ユーザの健康管理が支援される。
【００６７】
また、生体状態推定部２４は、生体状態を推定する際に用いる判断基準を更新しながら、生体状態を示す情報を、ログとして、記憶部２８に格納していく。
【００６８】
これにより、生体状態を推定する際の判断基準が学習され、より的確な値に修正されるので、時間の経過に伴って生体状態の推定精度が向上されていく。
【００６９】
また、生体状態推定部２４は、音響的特徴に基づいて、人の感情が予め定められた複数の感情のそれぞれに該当する確率を算出することで、生体状態を推定する。
【００７０】
これにより、生体状態として、限定された代表的な複数の感情のそれぞれについて確率が算出されるので、絞り込んだ範囲での推定によって短い処理時間で精度の高い推定が行われる。
【００７１】
また、生体状態推定部２４は、生体状態として、人が健康であるか、又は、健康でない不調であるかを推定する。より具体的には、生体状態推定部２４は、音響的特徴に基づいて、人の感情を表わす複数のパラメータのそれぞれの度合いを算出し、算出した複数のパラメータの度合いの組み合わせが第１範囲にある場合に、人が健康であると推定し、複数のパラメータの度合いの組み合わせが第２範囲にある場合に、人が不調であると推定する。
【００７２】
これにより、健康か不調かの判断に用いる複数のパラメータを適切と思われるものに設定しておき、さらに、しきい値となる第１範囲及び第２範囲を適切と思われる値に設定しておくことで、所望の判断基準に基づく健康管理が実現される。
【００７３】
以上、本発明のコミュニケーションロボットについて、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の主旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、実施の形態における一部の構成要素を組み合わせて構築される別の形態も、本発明の範囲内に含まれる。
【００７４】
例えば、実施の形態では、コミュニケーションロボット２０内に、音声認識部２３、生体状態推定部２４、音声合成部２５及び会話エンジン２６が備えられたが、このような装置構成に限られない。音声認識部２３、生体状態推定部２４、音声合成部２５及び会話エンジン２６の少なくとも一つは、コミュニケーションロボット２０とは別体の装置、例えば、通信路で接続されたコンピュータ装置やクラウドに設けられてもよい。さらに、音声認識部２３、生体状態推定部２４、音声合成部２５及び会話エンジン２６の少なくとも一つは、コミュニケーションロボット２０と別体の装置のそれぞれに分散にして設けられ、両装置間で通信し合いながら機能が発揮されるように構成されてもよい。
【００７５】
また、コミュニケーションロボット２０が備える音声認識部２３、生体状態推定部２４、音声合成部２５及び会話エンジン２６は、ソフトウェアによって実現される場合には、共通のプロセッサによって実行されるソフトウェアとして構成されてもよい。そのソフトウェアは、メモリやＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納されてもよい。
【符号の説明】
【００７６】
２０  コミュニケーションロボット
２１  マイクロホン
２２  スピーカ
２３  音声認識部
２３ａ  声紋個人認証部
２４  生体状態推定部
２５  音声合成部
２８  記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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