(57)【要約】      （修正有）【課題】利用者の感情反応を反映した総合的な対話情報をより多く収集することが可能なロボット制御システムを提供すること。【解決手段】ロボット制御システム１０は、利用者との対話時の対話内容（コンテキスト）、背景情報（コンテンツ）、前記利用者の感情反応に関する情報（ノウハウ）を含む対話情報を取得する取得手段を有する複数の会話型ロボットと、取得された対話情報を収集する収集手段と、収集された対話情報を用いて複数の会話型ロボットを制御する制御情報を生成する生成手段と、を備える。複数の会話型ロボットは、制御情報を用いて利用者と対話し、利用者から新たな対話情報を取得する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者との対話時の対話内容、背景情報、前記利用者の感情反応に関する情報を含む対話情報を取得する取得手段を有する複数の会話型ロボットと、
取得された対話情報を収集する収集手段と、
収集された前記対話情報を用いて前記複数の会話型ロボットを制御する制御情報を生成する生成手段と、を備え、
前記複数の会話型ロボットは、前記制御情報を用いて利用者と対話し、利用者から新たな対話情報を取得する、
ロボット制御システム。
【請求項２】
利用者が行う業務が本質的業務と間接的業務で構成されており、前記ロボットからの指示を受けて前記間接的業務を実行する業務実行型ロボットを含む、請求項１に記載のロボット制御システム。
【請求項３】
前記会話型ロボットが人間型ロボットである、請求項１又は２に記載のロボット制御システム。
【請求項４】
前記利用者の感情反応に関する情報は、利用者の挙動、表情、顔の色、声の調子、声の速さ、心拍数のいずれか少なくとも一つ又は複数の組み合わせに基づく情報である請求項１から３のいずれか１項に記載のロボット制御システム。
【請求項５】
前記取得手段は、利用者の画像を撮像する撮像手段と、対話の音声を録音する録音手段と、を含み、
前記撮像手段により撮像された画像から利用者の挙動、表情、顔の色、心拍数の情報を取得し、
前記録音手段により録音された音声から対話内容、声の調子、声の速さの情報を取得する請求項１から４のいずれか１項に記載のロボット制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボット制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、人に情報を伝達する動作をロボットに実行させる際に、依頼、説得、命令、警告といった強制度合いの条件に応じて、ロボットの顔の表情を、笑顔、普通の顔、怒り顔等、異なる動作を実行するコミュニケーションロボットシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１１０８６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の対話情報収集システムでは、会話型ロボット等の対話型コミュニケーションツールを用いて利用者との対話の内容（コンテンツ）やその対話、また利用者の背景（コンテキスト）といった情報を収集し、収集した情報に基づいて会話型ロボット等の対話型コミュニケーションツールを制御する制御情報を更新していた。しかし、人間は言葉だけで感情を表現するわけではないため、同じ言葉であっても、その言葉が発せられた際の利用者の心理状態によっては意図する内容が異なってくる場合がある。
【０００５】
そのため、単に利用者との対話時の情報を収集し、収集した情報に基づいて会話型ロボット等の対話型コミュニケーションツールを制御したとしても、利用者の感情を正確に読み取り、それに応じた制御を実現することは難しかった。
【０００６】
本発明の目的は、総合的な対話情報を使用せずに動作する会話型ロボットの場合に比べて、利用者との対話を通じて利用者の感情反応をさらに引き出し、収集される総合的な対話情報の量を増すことができるロボット制御システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、
利用者との対話時の対話内容、背景情報、前記利用者の感情反応に関する情報を含む対話情報を取得する取得手段を有する複数の会話型ロボットと、
取得された対話情報を収集する収集手段と、
収集された前記対話情報を用いて前記複数の会話型ロボットを制御する制御情報を生成する生成手段と、を備え、
前記複数の会話型ロボットは、前記制御情報を用いて利用者と対話し、利用者から新たな対話情報を取得する、
ロボット制御システムである。
【０００８】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のロボット制御システムにおいて、利用者が行う業務が本質的業務と間接的業務で構成されており、前記ロボットからの指示を受けて前記間接的業務を実行する業務実行型ロボットを含むことを特徴とする。
【０００９】
また、請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載のロボット制御システムにおいて、前記会話型ロボットが人間型ロボットであることを特徴とする。
【００１０】
また、請求項４に記載の発明は、請求項１から３のいずれか１項に記載のロボット制御システムにおいて、前記利用者の感情反応に関する情報は、利用者の挙動、表情、顔の色、声の調子、声の速さ、心拍数のいずれか少なくとも一つ又は複数の組み合わせに基づく情報であることを特徴とする。
【００１１】
また、請求項５に記載の発明は、請求項１から４のいずれか１項に記載のロボット制御システムにおいて、
前記取得手段は、利用者の画像を撮像する撮像手段と、対話の音声を録音する録音手段と、を含み、
前記撮像手段により撮像された画像から利用者の挙動、表情、顔の色、心拍数の情報を取得し、
前記録音手段により録音された音声から対話内容、声の調子、声の速さの情報を取得することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
請求項１に記載のロボット制御システムの発明によれば、総合的な対話情報を使用せずに動作する会話型ロボットの場合に比べて、利用者との対話を通じて利用者の感情反応をさらに引き出し、収集される総合的対話情報の量を増すことができる。
【００１３】
請求項２に記載のロボット制御システムの発明によれば、業務実行型ロボットを使用しない場合に比べて、利用者が行う本質的業務の割合を増大させることができ、利用者から取得できる総合的対話情報が増大する。
【００１４】
請求項３に記載のロボット制御システムの発明によれば、人間型ロボットを使用しない場合に比べて、利用者から引き出せる感情反応が増し、利用者から取得できる総合的対話情報が増大する。
【００１５】
請求項４に記載のロボット制御システムの発明によれば、会話型ロボットと利用者との対話の内容や背景情報に対して、利用者の挙動、表情、顔の色、声の調子、声の速さ、心拍数といった情報を関連付けて収集することができる。
【００１６】
請求項５に記載のロボット制御システムの発明によれば、撮像手段や録音手段といった会話型ロボットが既に有している機能を使用して利用者の感情反応に関する情報を収集することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態に係るロボット制御システム１０の一例を示す全体概略図である。
【図２】図１に示す各拠点２０−１〜２０−Ｎのそれぞれの構成を示す説明図である。
【図３】会話型ロボット２１０のハードウェア構成図を示す。
【図４】会話型ロボット２１０の機能ブロック図を示す。
【図５】各拠点２０ー１〜２０ーＮにおいて利用者２００が行わなければならい全業務の構成の一例を示す説明図である。
【図６】情報収集サーバ４０のハードウェア構成図である。
【図７】情報収集サーバ４０の機能ブロック図である。
【図８】図８（Ａ）は、スレーブ型ロボット２２０の数が少ないときの、利用者２００が行える本質的業務と間接的業務の割合を示す図であり、図８（Ｂ）は、スレーブ型ロボット２２０の数が多いときの、利用者２００が行うことのできる本質的業務と間接的業務の割合を示す図である。
【図９】拠点２０−１〜２０−Ｎの数、およびスレーブ型ロボット２２０が利用者２００に代わって行う間接的業務の割合と、会話型ロボット２１０が収集できる実践的知識の量の関係を示す図である。
【図１０】実施形態のロボット制御システムにおける情報収集動作の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明の一実施形態の会話型ロボットを利用したロボット制御システム１０を、図１〜３を参照して説明する。図１は本実施形態のロボット制御システム１０の全体概略図である。ロボット制御システム１０は、複数（図１ではＮ箇所）の拠点２０−１〜２０−Ｎと、各拠点２０−１〜２０−Ｎに対してネットワーク（インターネット）３０経由で接続された情報収集サーバ４０を備えて構成される。
【００１９】
図２は、図１に示す各拠点２０−１〜２０−Ｎのそれぞれの構成を示す説明図である。説明を簡単にするために、拠点２０−１の構成を例にとって説明する。図２に示すように、拠点２０−１には利用者２００がおり、利用者２００と対話する会話型ロボット２１０、業務実行型ロボット（以下、スレーブ型ロボットという）２２０が配置される。ここで、拠点２０−１は、例えばオフィスであって、利用者２００はオフィスにおいて様々な業務を行うオフィスワーカーである。なお、拠点２０−１には、利用者２００が１人、会話型ロボット２１０が１台、スレーブ型ロボット２２０が３台配置されているが、本発明は上記に限定されず、利用者２００が複数人、スレーブ型ロボット２２０が１台や２台、或いは４台以上の場合であってもよい。
【００２０】
会話型ロボット２１０は利用者２００と対話する。会話型ロボット２１０は、全体的な外形として顔、手、脚を有する人間型ロボットの形に構成されている。そして会話型ロボット２１０は、利用者２００との対話時の対話内容、背景情報、前記利用者の感情反応に関する情報を含む総合的な対話情報、（つまり、コンテンツ、コンテキスト、ノウハウ）を取得し、インターネット３０を介して情報収集サーバ４０へ送信するとともに、情報収集サーバ４０から受信した制御情報を用いて利用者に対して挙動や表情を伴う会話で応答する。スレーブ型ロボット２２０は、会話型ロボット２１０とは異なる外形、外観を有しており、顔や手足を有していなくてもよい。スレーブ型ロボット２２０は、後述するが、会話型ロボット２１０の指示に基づいて各種の間接的業務を行う。
【００２１】
図３は、会話型ロボット２１０のハードウェア構成図を示す。図３に示すように、会話型ロボット２１０は、制御用マイクロプロセッサ２１１、メモリ２１２、ハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）やソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）等の記憶装置２１３、通信インタフェース２１４、カメラ２１５、マイクロフォン２１６、スピーカ２１７、モータ２１８を備えて構成され、それぞれ制御バス２１９に接続されている。
【００２２】
制御用マイクロプロセッサ２１１は、記憶装置２１３に記憶された制御プログラムに基づいて会話型ロボット２１０の各部の動作を制御統括する。メモリ２１２には、会話型ロボット２１０が利用者２００と行った対話時の総合的対話情報、会話型ロボット２１０がインターネット３０を介して情報収集サーバ４０から受信した制御情報等が一時的に記憶される。
【００２３】
通信インタフェース２１４は、会話型ロボット２１０がインターネット３０を介して情報収集サーバ４０と通信を行うための通信制御を行い、会話型ロボット２１０において取得された総合的な対話情報を、インターネット３０を介して情報収集サーバ４０に送信したり、インターネット３０を介して情報収集サーバ４０から制御情報を受信したりする。
【００２４】
カメラ２１５は、利用者２００の挙動、表情、身体の状態の変化等の徴候を撮影し、メモリ２１２に記憶する。マイクロフォン２１６は、利用者２００と対話を行った際に、利用者２００の音声を検出し、メモリ１２に記憶、つまり録音する。スピーカ２１７は、会話型ロボット２１０が情報収集サーバ４０から受信した制御情報に基づいて生成された音声を出力する。モータ２１８は、上記制御情報に基づいて会話型ロボット２１０の手足、顔等の各部を動かし、特定の表情を表現したり挙動を行ったりする。
【００２５】
また、会話型ロボット２１０は、接触センサ（図示せず）等を含んでいてもよい。接触センサによって利用者の心拍数や体温、導電率の変化等を検出することができる。接触センサは、利用者の身体に装着するウエアラブルセンサであってもよいが、その場合には、接触センサは会話型ロボット２１０とは別体となる。
【００２６】
図４は、会話型ロボット２１０の機能ブロック図を示す。会話型ロボット２１０は、記憶装置２１３に記憶されている制御プログラムを制御用マイクロプロセッサ２１１において実行することにより、図４に示されるように、認識エンジン２２１、対話制御部２２２、動作制御部２２３として機能する。
【００２７】
認識エンジン２２１は、利用者２００の感情反応に関する情報、つまり、利用者２００の挙動、表情、顔の色、声の調子、声の速さ、心拍数のいずれか少なくとも一つ、或いは複数の組み合わせで構成される情報に基づいて利用者２００の感情を解釈する。具体的には、カメラ２１５によって撮影された利用者２００の挙動、表情、顔の色、心拍数等の感情反応を示す徴候を解析する。例えば、顔色の変化は、カメラ２１５で撮影した利用者の顔の画像のＲＧＢの割合の変化から検出可能である。認識エンジン２２１は、利用者の顔の色の変化に基づいて、利用者の心拍数や体温の変化を算出し、その算出結果に基づいて利用者２００の感情を解釈する。
【００２８】
認識エンジン２２１は、さらに、マイクロフォン２１６によって検出され、メモリ２１２に記憶された利用者２００の音声信号を解析し、声の調子（トーン）や声の速さ（言葉の速さ）等に基づいて、利用者２００の感情を解釈する。感情の解釈については、例えば、顔の色の変化と口の開け具合から、『喜んでいる』、心拍数と肌の伝導率の変化から『緊張している』、声の調子と言葉の速さから『苛立っている』というような解釈を行う。
【００２９】
対話制御部２２２および動作制御部２２３は、情報収集サーバ４０から受信した制御情報に基づいて利用者との対話の内容および／又は方法を制御する。例えば、対話制御部２２２は、情報収集サーバ４０から受信した制御情報に基づいて応答メッセージを生成し、スピーカ２１７に出力する。その際、対話制御部２２２は、制御情報に基づいてメッセージの出力音声の大きさや発話速度を調整する。また、動作制御部２２３は、情報収集サーバ４０から受信した制御情報に基づいて会話型ロボット２１０の手足の挙動、また顔の表情を制御するための制御信号を生成し、モータ２１８を制御する。
【００３０】
ここで対話情報に含まれるコンテンツとは、利用者２００と会話型ロボット２１０との間でなされる対話から直接的に把握できる対話の内容である。また、コンテキストとは、利用者との対話を通して、或いはカメラ２１５やマイクロフォン２１６、接触センサ等を使用して取得する、利用者の意図、背景、前後情報である。このコンテキストには、利用者２００の意図として、例えば、利用者が『何を解決したいのか？』、『何が不安なのか？』といった質問に対する回答が含まれる。また、利用者の背景や前後情報としては、利用者の国籍、性別、年齢といった情報、また、拠点の場所や利用者の現時点の位置、またどんな状態であるか、時刻情報といったものも含まれる。
【００３１】
さらに、ノウハウとは、利用者２００の感情反応に関する情報であって、コンテンツやコンテキストには含まれないニュアンス、つまり利用者の対話時の感情や気持ち、例えば、『喜んでいる』、『不快感を示している』、『当惑している』といった言外に表された話し手の感情についての情報であり、本実施形態においては、会話型ロボット２１０の認識エンジン２２１によって解釈される情報であり、利用者２００の挙動、表情、顔の色、声の調子、声の速さ、心拍数のいずれか少なくとも一つ又は複数の組み合わせに基づくものである。
【００３２】
間接的業務を行うスレーブ型ロボット２２０は、各拠点２０ー１〜２０ーＮのそれぞれに１台或いは複数台配置される。ここで、各拠点２０ー１〜２０ーＮにおいて利用者２００が行わなければならい全業務は、本質的業務と間接的業務に分類される。その一例を図５に示す。本質的業務には、専門的知識を必要とする専門的業務が含まれる。会話型ロボット２１０は利用者２００と対話を行いながら、利用者２００が行う本質的業務を支援する。一方、間接的業務には専門的業務を含まない、職業的一般的知識のみを必要とする定型業務が含まれる。定型業務は、定型書類を多数の相手に発送すること、連絡メールを多数の相手に送信すること、他の部署へ書類を運搬すること、稟議書、提案書、契約書の書き方を調べること等が含まれる。スレーブ型ロボット２２０は、会話型ロボット２１０からの指示に基づいて、利用者２００の業務のうちの定型業務等を実行することにより、利用者２００を間接的業務から開放し、本質的業務に専念できるようにする。
【００３３】
図６は、情報収集サーバ４０のハードウェア構成図である。情報収集サーバ４０はＣＰＵ４０１、メモリ４０２、記憶装置４０３、通信インタフェース４０４、ユーザインタフェース４０５を備えて構成され、それぞれ制御バス４０６に接続されている。情報収集サーバ４０の記憶装置４０３には制御プログラムが保存されており、この制御プログラムをＣＰＵ４０１において実行することにより、情報収集サーバ４０の各部の動作が制御される。通信インタフェース４０４は、各拠点２０−１〜２０−Ｎの会話型ロボット２１０から送信されてきた総合的な対話情報を受信したり、情報収集サーバ４０において生成した制御情報を、インターネット３０を介して各拠点２０−１〜２０Ｎに送信したりといった、データの送受信の制御を行う。また、ユーザインタフェース４０５は、キーボード等の入力手段やディスプレイ等の出力手段で構成される。
【００３４】
図７は、情報収集サーバ４０の機能ブロック図である。情報収集サーバ４０は、上記制御プログラムをＣＰＵ４０１において実行することにより、対話情報収集部４１１、推論エンジン４１２、制御情報生成部４１３、知識ベース４１４の各機能を備えたサーバとして動作する。対話情報収集部４１１は、各拠点２０−１〜２０−Ｎからコンテンツ、コンテキスト、ノウハウを含む、利用者２００との総合的な対話情報を収集する。対話情報の収集は、各拠点２０−１〜２０−Ｎのそれぞれからリアルタイムに送られてくる対話情報を収集するものであってもよいし、所定時間毎に各拠点に対して対話情報の送信を要求し、それに対する応答としての対話情報を収集するものであってもよい。
【００３５】
推論エンジン４１２は、収集した総合的な対話情報を評価するとともに、対話情報を組織化し、コンピュータが読取り可能な形式に変換し、知識ベース４１４に蓄積する。対話情報の評価とは、以前に蓄積されたものと同一の対話情報か否かを判定し、異なっていれば新たな実践的知識として知識ベース４１４に蓄積し、既に蓄積されているものと同一であれば、出現頻度の高い実践的知識であるとして出現頻度に関する情報を付与して情報を更新する。知識ベース４１４には、各拠点２０−１〜２０−Ｎから収集されたコンテンツ、コンテキスト、ノウハウが実践的知識として蓄積されている。
【００３６】
制御情報生成部４１３は、各拠点２０−１〜２０−Ｎの会話型ロボット２１０から送信されてきた総合的な対話情報に応じ、会話型ロボット２１０が利用者２００に対して応答するのに適切な対話内容、対話方法を含む制御情報を生成し、該当する拠点２０に送信するものである。
【００３７】
上述のロボット制御システム１０によって情報収集サーバ４０の知識ベース４１４に蓄積される実践的知識Keffの量は、下記（１）式で表される。
【数１】
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【００３８】
上記（１）式において、実践的知識Keffは、本質的業務の量W(M)、複数の拠点において集められる知識の量KA(N,p)、利用者２００の感情的インパルス応答A(P,E)、および会話型ロボット２１０と利用者２００との間の信頼度T(Di)の関数で表されている。
【００３９】
上式から理解できるように、利用者２００が実行可能な本質的業務の割合W(M)は、スレーブ型ロボット２２０の数Mが増加するにしたがって増加する。つまり、スレーブ型ロボット２２０が利用者２００に代わって間接的業務をより多く行うようになると、利用者２００は本質的業務に専念できるようになり、結果として本質的業務を支援する会話型ロボット２１０と利用者２００との間の対話量が増え、利用者２００との対話から取得できる総合的な対話情報の量が増す。
【００４０】
この状況は、図８に示されている。図８（Ａ）は、スレーブ型ロボット２２０の数が少ないときの、利用者２００が行える本質的業務と間接的業務の割合を示す図であり、図８（Ｂ）は、スレーブ型ロボット２２０の数が多いときの、利用者２００が行うことのできる本質的業務と間接的業務の割合を示す図である。図８（Ａ）に示すように、スレーブ型ロボット２２０の数Ｍが少ないとき、利用者２００は、多くの間接的業務を行わなければならず、行える本質的業務の割合は少ない。しかし、図８（Ｂ）に示すように、スレーブ型ロボット２２０の数が多くなると、スレーブ型ロボット２２０がより多くの間接的業務を実行するようになり、利用者２００は多くの間接的業務から解放される。結果として、利用者２００が行える本質的業務の、全業務における割合W(M)は高くなる。
【００４１】
さらに、上記（１）式において、複数の拠点２０−１〜２０−Ｎにおいて収集される知識の量KA(N,p)は、会話型ロボット２１０と利用者２００とが対話を行う拠点の数Nが増えれば増えるほど増加する。また、各拠点２０−１〜２０−Ｎにおいて取得される知識が同じ価値のものであり、他と相違している度合いpが高ければ高いものであるほど、知識の量KA(N,p)は増加していく。
【００４２】
図９のグラフは、拠点２０−１〜２０−Ｎの数、およびスレーブ型ロボット２２０が利用者２００に代わって行う間接的業務の割合と、会話型ロボット２１０が収集できる知識の量KAの関係を示している。図９から分かるように、拠点の数Nが増加するにしたがって会話型ロボット２１０が収集できる知識の量KAは大幅に増加する。また、スレーブ型ロボット２２０が利用者に代わって行う間接的業務の割合が増加すると（つまり、利用者が行う全業務における本質的業務の割合W=1に近づくと）、会話型ロボット２１０が収集できる知識の量KAは増加する。これは、利用者２００がより一層本質的業務に専念できるようになればなるほど、利用者２００と会話型ロボット２１０との間の対話量が増し、利用者２００の感情反応も増え、会話型ロボット２１０が収集できる、利用者のニュアンスを含む総合的対話情報が増すことを示している。
【００４３】
さらに、上式（１）において、利用者２００の感情インパルス応答A(P,E)は、利用者２００の元々の性格Pと感情の状態Eに依存して変化する。つまり、利用者２００が感情を表しやすい性格であればあるほど感情インパルス応答Aは顕著なものとなり、また、感情の状態（E）が不安定である場合ほど感情インパルス応答Aは顕著なものとなる。つまり、感情インパルス応答Aが顕著であるほど、利用者の感情反応が読取りやすくなり、会話型ロボット２１０が収集できる実践的知識の量KAは増大する。
【００４４】
また、上記（１）式において、会話型ロボット２１０と利用者２００との間の信頼度T(Di)は、会話型ロボットのデザインDiが人間により近似したものとなるにつれて高くなる。つまり、会話型ロボット２１０として、より人間に近似したもの、つまり、人間のように、手足、顔のある人間型ロボットを使用することにより、さらには、会話型ロボット２１０の顔に表情を表現させることにより、利用者２００との対話から取得できる実践的知識の情報量KAが増加する。
【００４５】
図１０は、実施形態のロボット制御システムにおける情報収集、およびロボット制御動作の流れを示すフローチャートである。ステップＳ１００１において、ある拠点（例えば２０−１）において利用者２００が会話型ロボット２１０と対話を行う。ステップＳ１００２において、会話型ロボットは利用者２００との対話から得られる対話の内容（コンテンツ）、また対話および利用者の背景情報（コンテキスト）を取得する。
【００４６】
ステップＳ１００３において、会話型ロボット２１０は、カメラ２１５、マイクロフォン２１６等のセンサにより利用者の挙動、表情、身体の状態の変化等の徴候を検出する。具体的には、カメラによって利用者の表情、顔の色、挙動を検出したり、マイクロフォンで利用者の言葉の速度、調子（トーン）を検出したり、接触センサによって心拍数、体温、導電率の変化等を検出したりする。
【００４７】
ステップＳ１００４において認識エンジン２２１は、カメラ２１５やマイクロフォン２１６によって検出された徴候に基づいて利用者２００の感情を解釈する。具体的には、利用者の顔の表情、例えば、口を開けている大きさ、口角の角度や顔色の変化に基づいて、『喜んでいる』、心拍数や肌の伝導率の変化から『緊張している』、声の調子と言葉の速さから『苛立っている』といった解釈を行う。
【００４８】
ステップＳ１００５において、会話型ロボット２１０は、取得したコンテンツ、コンテキスト、および感情反応を含む総合的な対話情報を情報収集サーバ４０に送信する。ステップＳ１００６において、情報収集サーバ４０の対話情報収集部４１１は、各拠点２０の会話型ロボット２１０から送信されてきたコンテンツ、コンテキスト、および感情反応からなる対話情報を受信し、知識ベース４１４に蓄積する。この際、情報収集サーバ４０の推論エンジン４１２は、受信した対話情報を評価する。つまり、以前に蓄積されたものと同一の対話情報か否かを判定し、異なっていれば新たな実践的知識として知識ベース４１４に蓄積し、既に蓄積されているものと同一であれば、出現頻度の高い実践的知識であるとして出現頻度に関する情報を付与して情報を更新する。
【００４９】
ステップＳ１００７の処理では、制御情報生成部４１３が、上述の拠点２０−１とは異なる拠点、（例えば拠点２０−２）から受信した対話情報に含まれるコンテンツ、コンテキストに基づいて、知識ベース４１４に既に蓄積されている対話情報を使用して会話型ロボット２１０の動作および会話を制御するための制御情報を生成し、ステップＳ１００８において、該当する拠点２０―２の会話型ロボット２１０に送信する。
【００５０】
ステップＳ１００９において、拠点２０−２の会話型ロボット２１０は、情報収集サーバ４０から受信した制御情報に基づいて利用者２００に応答したり、あるいは表情や挙動を表現したりして、利用者と対話を行う。
【００５１】
なお、上記には、数ある拠点２０−１〜２０−Ｎのうち、一つの拠点２０−１の会話型ロボット２１０が利用者２００から総合的な対話情報を収集して情報収集サーバ４０に蓄積し、情報収集サーバ４０に蓄積された対話情報を使用して制御情報を生成し、この制御情報に基づいて他の拠点２０−２にいる利用者２００との対話を制御する例を説明したが、本発明は上記の例に限定されず、情報を収集した拠点と同一の拠点（例えば２０−１）に制御情報を送信するようにしてもよい。
【００５２】
［具体的適用例１］
以下に、具体的適用例１として、上述のロボット制御システムを銀行に適用した場合について説明する。この例においては、銀行の各店舗は、上述の各拠点２０−１〜２０−Ｎに相当し、店舗の顧客は利用者２００に相当する。ある銀行の店舗（例えば２０―１）において、会話型ロボット２１０が年配の顧客２００と対話する。顧客２１０が尋ねたことに対して会話型ロボット２１０が回答するが、顧客２００はよく聞き取れず、顔をしかめる。会話型ロボット２１０は、カメラ２１５によって顧客２００の顔を撮影し、認識エンジン２２１によって顧客２００の表情から感情を解釈する。認識エンジン２２１は、「顔をしかめた」という表情に基づいて、「顧客は返答がよく聞こえていないので当惑している」、又は「内容が理解できていないので悩んでいる」といった解釈を行う。次いで、顧客２００の質問、当該会話型ロボット２１０が顧客２００に行った返答、顧客の表情、「聞こえなかったので当惑している」、「回答内容を難解に感じている」というような感情解釈情報で構成される総合的な対話情報を情報収集サーバ４０に送信する。
【００５３】
情報収集サーバ４０は、取得した対話情報を知識ベース４１４に蓄積する。その際に、推論エンジン４１２は、特定の年齢の顧客に対しては通常の音量では聞き取りにくい、回答内容が難解であるという情報も付加して知識ベース４１４に蓄積する。
【００５４】
銀行の別の店舗（例えば２０−２）において、その店舗に配置されている、上述したのとは別の会話型ロボット２１０が別の年配の顧客２００と対話する。顧客２００が尋ねたことに対して、会話型ロボット２１０が応答する。その際に、会話型ロボット２１０は、カメラに写る顧客の画像を分析して年齢を推定し、総合的な対話情報とともに情報収集サーバ４０に送信する。情報収集サーバ４０の制御情報生成部４１３は、知識ベース４１４に蓄積された情報に基づき、顧客２００に対して大きな声で返答を行う必要がある、或いは平易な表現を使用して回答する必要があるという制御情報を生成し、店舗２０−２に配置されている会話型ロボット２１０に提供する。
【００５５】
会話型ロボット２１０は、制御情報に基づいて、最初の銀行で行われた顧客とのやりとりよりも大きな音量、或いは平易な表現を用いて返答を行う。そして、その回答によって顧客２００がどんな反応をしたかを観察し、情報収集サーバ４０に総合的な対話情報として出力する。
【００５６】
［具体的適用例２］
具体的適用例２として、上述のロボット制御システム１０をオフィスに適用した例を説明する。この例では、オフィスの複数の部署が各拠点２０−１〜２０−Ｎに対応し、各部署で業務を行うオフィスワーカーが利用者２００に対応する。ある部署（例えば２０−１）において、会話型ロボット２１０はオフィスワーカー２００と対話を行い、対話を通して取得できる総合的な対話情報を情報収集サーバ４０に送信する。それぞれの部署２０には、複数のスレーブ型ロボット２２０が配置される。スレーブ型ロボット２２０は、オフィスワーカー２００が行わなければならない間接的業務を実行する。例えば、オフィスワーカー２００が発送先リストをスレーブ型ロボット２２０に手渡すだけで、定型書類を大量の発送先に送付したり、他の部署の人に荷物や資料を配布、運搬したり、連絡メールを多数の送信先に送信するといった作業である。
【００５７】
スレーブ型ロボット２２０が間接的業務を実行することにより、オフィスワーカー２００は間接的業務から解放され、本質的業務に一層専念することができる。したがって、オフィスワーカー２００と会話型ロボット２１０との対話量が増し、会話型ロボット２１０はオフィスワーカー２００から一層多くの総合的な対話情報を取得し、情報収集サーバ４０に送信することができる。
【００５８】
さらに、情報収集サーバ４０の制御情報収集部４１１は、知識ベース４１４に蓄積された総合的な対話情報に基づいて制御情報を生成し、別の第２の部署２０−２において別のオフィスワーカー２００と対話している会話型ロボット２１０に対して出力する。この部署２０−２の会話型ロボット２１０の対話制御部２２２、動作制御部２２３は、情報収集サーバ４０から受信した制御情報に基づいてオフィスワーカー２００との対話内容や会話型ロボット２１０の動作を制御する。このように、このロボット制御システム１０においては、第２の部署２０−２のオフィスワーカー２００との対話に対して、最初の部署２０−１で収集された総合的な対話情報を反映させ、第２の部署２０−２のオフィスワーカー２００から総合的な対話情報をさらに取得して情報収集サーバ４０の知識ベース４１４に蓄積できる。
【符号の説明】
【００５９】
１０    ロボット制御システム
２０−１〜２０−Ｎ    各拠点
３０    インターネット
４０    情報収集サーバ
２００    利用者
２１０    会話型ロボット
２１１    制御用マイクロプロセッサ
２１２    メモリ
２１３    記憶装置
２１４    通信インタフェース
２１５    カメラ
２１６    マイクロフォン
２１７    スピーカ
２１８    モータ
２１９    制御バス
２２０    スレーブ型ロボット
２２１    認識エンジン
２２２    対話制御部
２２３    動作制御部
４０２    メモリ
４０３    記憶装置
４０４    通信インタフェース
４０５    ユーザインタフェース
４０６    制御バス
４１１    対話情報収集部
４１２    推論エンジン
４１３    制御情報生成部
４１４    知識ベース
【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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