(57)【要約】【課題】ユーザの感情を精度よく推定できる感情状態推定プログラム、感情状態推定方法、感情状態推定装置及び感情状態推定システムを提供する。【解決手段】ユーザＡに対応する発信情報１７に基づいて該ユーザＡのある時点における感情状態の推定を行う際に、ある時点よりも過去のユーザＡについての感情状態の推定結果の推移を反映する。【選択図】図６
2017029386.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
特定のユーザに対応する発信情報に基づいて該特定のユーザのある時点における感情状態の推定を行う際に、前記ある時点よりも過去の前記特定のユーザについての感情状態の推定結果の推移を反映する
処理を実行させることを特徴とする感情状態推定プログラム。
【請求項２】
コンピュータに、
発光部及び音声出力部の一方又は両方を備えた人形又は模型に、感情状態の推定結果を出力する
処理をさらに実行させることを特徴とする請求項１に記載の感情状態推定プログラム。
【請求項３】
前記反映する処理は、前記ある時点よりも過去の推定された感情状態を、該感情状態の推定結果を得た時間からの経過に応じて、感情ごとに異なる度合いで弱めて反映する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の感情状態推定プログラム。
【請求項４】
前記反映する処理は、感情ごとに前記ある時点における感情の残存度合いを求め、全ての感情の残存度合いに対する感情ごとの残存度合いの割合から前記ある時点における感情状態を推定する
ことを特徴とする請求項１〜３の何れか１つに記載の感情状態推定プログラム。
【請求項５】
前記反映する処理は、前記特定のユーザが特定の宛先に送信した発信情報に基づいて該特定のユーザの前記ある時点における感情状態の推定を行う
ことを特徴とする請求項１〜４の何れか１つに記載の感情状態推定プログラム。
【請求項６】
コンピュータが、
特定のユーザに対応する発信情報に基づいて該特定のユーザのある時点における感情状態の推定を行う際に、前記ある時点よりも過去の前記特定のユーザについての感情状態の推定結果の推移を反映する
処理を実行することを特徴とする感情状態推定方法。
【請求項７】
特定のユーザに対応する発信情報に基づいて該特定のユーザのある時点における感情状態の推定を行う際に、前記ある時点よりも過去の前記特定のユーザについての感情状態の推定結果の推移を反映する遷移処理部、
を有することを特徴とする感情状態推定装置。
【請求項８】
コンピュータに、
特定のユーザに対応する発信情報に基づいて、該特定のユーザのある時点における感情状態を推定し、
推定結果に基づいて、人形又は模型の状態を第１の状態に遷移させる制御を実行し、
前記第１の状態への遷移からの時間経過に応じて、前記人形又は前記模型の状態を前記第１の状態から段階的に変更する
処理を実行させることを特徴とする感情状態推定プログラム。
【請求項９】
コンピュータが、
特定のユーザに対応する発信情報に基づいて、該特定のユーザのある時点における感情状態を推定し、
推定結果に基づいて、人形又は模型の状態を第１の状態に遷移させる制御を実行し、
前記第１の状態への遷移からの時間経過に応じて、前記人形又は前記模型の状態を前記第１の状態から段階的に変更する
処理を実行することを特徴とする感情状態推定方法。
【請求項１０】
特定のユーザに対応する発信情報に基づいて、該特定のユーザのある時点における感情状態を推定する推定部と、
前記推定部による推定結果に基づいて、人形又は模型の状態を第１の状態に遷移させる制御を実行する遷移処理部と、
前記第１の状態への遷移からの時間経過に応じて、前記人形又は前記模型の状態を前記第１の状態から段階的に変更する遷移処理部と、
を有することを特徴とする感情状態推定装置。
【請求項１１】
コンピュータに、
特定のユーザに対応する発信情報に基づいて該特定のユーザのある時点における感情状態の推定結果に応じて、人形又は模型に対する制御信号を生成し、
生成した前記制御信号に基づく、人形又は模型に対して感情状態を反映する制御を実行する際に、前記推定結果を得た時間からの経過に応じて、推定された感情状態の反映の度合いを弱める
処理を実行させることを特徴とする感情状態推定プログラム。
【請求項１２】
コンピュータが、
特定のユーザに対応する発信情報に基づいて該特定のユーザのある時点における感情状態の推定結果に応じて、人形又は模型に対する制御信号を生成し、
生成した前記制御信号に基づく、人形又は模型に対して感情状態を反映する制御を実行する際に、前記推定結果を得た時間からの経過に応じて、推定された感情状態の反映の度合いを弱める
処理を実行することを特徴とする感情状態推定方法。
【請求項１３】
特定のユーザに対応する発信情報に基づいて該特定のユーザのある時点における感情状態の推定結果に応じて、人形又は模型に対する制御信号を生成する生成部と、
前記生成部により生成した前記制御信号に基づく、人形又は模型に対して感情状態を反映する制御を実行する際に、前記推定結果を得た時間からの経過に応じて、推定された感情状態の反映の度合いを弱める遷移処理部と、
を有することを特徴とする感情状態推定装置。
【請求項１４】
特定のユーザに対応する発信情報に基づいて該特定のユーザのある時点における感情状態の推定結果に応じて、人形又は模型に対する制御信号を生成する生成部と、
前記生成部により生成した前記制御信号に基づく、人形又は模型に対して感情状態を反映する制御を実行する際に、前記推定結果を得た時間からの経過に応じて、推定された感情状態の反映の度合いを弱める遷移処理部と、
を有することを特徴とする感情状態推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、感情状態推定プログラム、感情状態推定方法、感情状態推定装置及び感情状態推定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザの感情を推定する技術が知られている。かかる技術では、ユーザと他者との間でやり取りされる文章に含まれる感情を表す単語から、ユーザの感情状態を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−３３２２６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、感情状態は、時間の経過と共に変化し、ある時点の感情状態には、ある時点よりも過去に発生した感情状態の影響が残る場合もある。このため、従来の技術では、ユーザの感情を精度よく推定できず、円滑なコミュニケーションを図れない場合がある。
【０００５】
一つの側面では、ユーザの感情を精度よく推定できる感情状態推定プログラム、感情状態推定方法、感情状態推定装置及び感情状態推定システム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】
【０００６】
第１の案では、感情状態推定プログラムは、コンピュータに、特定のユーザに対応する発信情報に基づいて該特定のユーザのある時点における感情状態の推定を行う際に、前記ある時点よりも過去の前記特定のユーザについての感情状態の推定結果の推移を反映する処理を実行させる。
【発明の効果】
【０００７】
一つの側面では、ユーザの感情を精度よく推定できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施例１に係る感情状態推定システムの概略的な構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施例１に係る感情状態推定装置の概略的な構成を示す図である。
【図３】図３は、ユーザ情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図４】図４は、感情テーブルのデータ構成の一例を示す図である。
【図５】図５は、感情蓄積ＤＢのデータ構成の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施例１に係る感情状態推定システムによりユーザＡの感情をユーザＢに伝達する流れを模式的に示した図である。
【図７】図７は、感情推定処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、感情遷移推定処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施例２に係る感情状態推定システムの概略的な構成の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施例２に係るユーザ端末の概略的な構成を示す図である。
【図１１】図１１は、実施例２に係る感情状態推定システムによりユーザＡの感情をユーザＢに伝達する流れを模式的に示した図である。
【図１２】図１２は、実施例３に係る感情状態推定システムの概略的な構成の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、実施例３に係る人形の概略的な構成を示す図である。
【図１４】図１４は、実施例３に係る感情状態推定システムによりユーザＡの感情をユーザＢに伝達する流れを模式的に示した図である。
【図１５Ａ】図１５Ａは、感情の減衰モデルの一例を示す図である。
【図１５Ｂ】図１５Ｂは、感情の減衰モデルの一例を示す図である。
【図１６】図１６は、感情蓄積ＤＢのデータ構成の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、感情状態推定プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本発明にかかる感情状態推定プログラム、感情状態推定方法、感情状態推定装置及び感情状態推定システムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１０】
［システム構成］
最初に、実施例１に係る感情状態推定システムの一例を説明する。図１は、実施例１に係る感情状態推定システムの概略的な構成の一例を示す図である。感情状態推定システム１０は、ユーザの感情状態の推定を行うシステムである。
【００１１】
ユーザが他のユーザと感情伝達を行う方法としては、大きく下記４つに分類される。
１：直接会う方法
２：映像を介した方法
３：電話などの音声のみの方法
４：メールやＳＮＳ（Social  Networking  Service）などの文字や絵を使用した方法
【００１２】
ユーザが他のユーザとコミュニケーションを図る際に生じる感情の取り違いが原因で、コミュニケーションが円滑に行えない場合がある。例えば、対面および映像を介した会話や、電話などの音声通話では、会話中でないと相手の感情を認識することができず、電話では音声のみからしか感情を判断する要素がない。また、文字や絵を利用したメールやＳＮＳでは、同じ表現をしても人によって伝わり方が異なる可能性があり、加えて同じ人物でもそのときの状況や心情で受け取り方が異なる可能性がある。そこで、感情状態推定システム１０は、ユーザの感情状態を推定し、推定した感情状態を他のユーザに伝達することで、感情の取り違いを抑制してコミュニケーションの円滑化を図る。本実施例では、ユーザＡとユーザＢのコミュニケーションの円滑化に感情状態推定システム１０を用いた場合を例に説明する。
【００１３】
図１に示すように、感情状態推定システム１０は、感情状態推定装置１１と、複数のユーザ端末１２と、複数の人形１３とを有する。感情状態推定装置１１及びユーザ端末１２は、ネットワークＮに通信可能に接続されている。かかるネットワークＮの一態様としては、有線又は無線を問わず、携帯電話などの移動体通信網、インターネット（Internet）、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やＶＰＮ（Virtual  Private  Network）などの任意の種類の通信網を採用できる。
【００１４】
ユーザ端末１２は、各ユーザがそれぞれ使用する携帯端末装置である。例えば、ユーザ端末１２は、タブレット端末、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）などの携帯端末装置である。なお、ユーザ端末１２は、例えば、パーソナルコンピュータなどのコンピュータであってもよい。ユーザＡが使用するユーザ端末１２をユーザ端末１２Ａとする。ユーザＢが使用するユーザ端末１２をユーザ端末１２Ｂとする。
【００１５】
ユーザは、感情を伝達する相手に人形１３を送る。人形１３は、ユーザを模した形状とすることが好ましい。例えば、ユーザＡは、ユーザＡを模した人形１３ＡをユーザＢに送る。ユーザＢは、ユーザＢを模した人形１３ＢをユーザＡに送る。図１に示す感情状態推定システム１０では、ユーザ端末１２および人形１３を２つとしたが、ユーザ端末１２および人形１３の数は任意の数とすることができる。
【００１６】
人形１３は、感情状態を光で示すための発光部１４が胸部分に設けられ、外部からの制御により発光部１４を発光させることが可能とされている。人形１３とユーザ端末１２は、近距離無線通信により通信可能とされている。なお、人形１３とユーザ端末１２は、無線ＬＡＮなどにより、ネットワークＮを介して通信可能としてもよい。
【００１７】
ユーザは、自身が使用するユーザ端末１２に、人形１３を制御するためのエージェントプログラム１５をインストールする。エージェントプログラム１５は、ユーザ端末１２においてバックグランドで動作し、人形１３と通信を行い、人形１３に対して各種の制御を行う。人形１３には、送り元のユーザの識別情報が設定されている。例えば、人形１３Ａには、ユーザＡの識別情報が設定されている。人形１３Ｂには、ユーザＢの識別情報が設定されている。エージェントプログラム１５は、人形１３と無線通信が可能な場合、設定された識別情報を読み出す。そして、エージェントプログラム１５は、例えば、一定期間（例えば、３分）ごとのタイミングや特定の時刻となったタイミングなど所定のタイミングで周期的に感情状態推定装置１１に対して、読み出した識別情報を送信して、ユーザの感情状態の通知を要求する。感情状態推定装置１１は、要求に応じて識別情報のユーザの感情状態を推定し、推定された感情状態を要求元のエージェントプログラム１５に通知する。感情状態推定装置１１による感情状態の推定の詳細は、後述する。エージェントプログラム１５は、通知された感情状態に応じて、人形１３の発光部１４を発光させる制御を行う。例えば、本実施例に係る人形１３は、発光部１４に発光する色の変更が可能な発光素子が設けられ、色により感情を表現するものとされている。エージェントプログラム１５は、通知された感情情報に基づいて、人形１３の発光部１４を感情状態を示す色で発光させる制御を行う。ユーザ端末１２は、エージェントプログラム１５の制御により、人形１３の発光部１４の色を指示する制御信号を生成して人形１３へ送信し、人形１３の発光部１４を通知された感情状態に応じた色に発光させる。なお、エージェントプログラム１５は、制御対象とする人形１３が指定され、指定された人形１３のみ制御を行うものとしてもよい。制御対象とする人形１３の指定は、ユーザの識別情報により行ってもよく、人形１３に対して一意に定められた識別情報により行ってもよい。
【００１８】
ユーザＡ、Ｂは、ユーザ端末１２Ａ、１２Ｂを用いてメールやＳＮＳなどで文章によりコミュニケーションを行う。図１の例では、ユーザＡとユーザＢがＳＮＳを用いてコミュニケーションを行っている場合を例示している。ネットワークＮには、ＳＮＳのサービスを提供するＳＮＳサーバ１６が通信可能に接続されている。ＳＮＳサーバ１６は、ユーザＡ、ユーザＢからそれぞれ投稿された文章を発信情報１７として記憶する。
【００１９】
感情状態推定装置１１は、ユーザの感情を推定する装置である。本実施例では、感情状態推定装置１１は、例えば、パーソナルコンピュータやサーバコンピュータなどのコンピュータである。感情状態推定装置１１は、１台のコンピュータとして実装してもよく、また、複数台のコンピュータにより実装してもよい。なお、本実施例では、感情状態推定装置１１を１台のコンピュータとした場合を例として説明する。
【００２０】
感情状態推定装置１１は、ＳＮＳサーバ１６に対して、ユーザＡ、Ｂの新たな投稿の問い合わせを行い、新たな投稿がされると投稿された発信情報１７を取得する。感情状態推定装置１１は、発信情報１７を取得すると、取得した発信情報１７に基づき、該発信情報１７を投稿したユーザの感情状態を推定し、推定したユーザの感情状態を記憶する。
【００２１】
また、感情状態推定装置１１は、ユーザ端末１２からユーザの感情状態の通知が要求されると、要求された時点のユーザの感情状態を推定する。感情状態推定装置１１は、ユーザの感情状態の推定を行う際に、要求された時点よりも過去のユーザについての感情状態の推移を反映させてユーザの感情状態を推定する。感情状態推定装置１１は、推定した感情状態を要求元に通知する。
【００２２】
［感情状態推定装置の構成］
次に、実施例１に係る感情状態推定装置１１の構成について説明する。図２は、実施例１に係る感情状態推定装置の概略的な構成を示す図である。感情状態推定装置１１は、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）部２０と、記憶部２１と、制御部２２とを有する。
【００２３】
通信Ｉ／Ｆ部２０は、他の装置との間で通信制御を行うインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ部２０は、ネットワークＮを介して他の装置と各種情報を送受信する。通信Ｉ／Ｆ部２０としては、ＬＡＮカードなどのネットワークインタフェースカードを採用できる。
【００２４】
記憶部２１は、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部２１は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non  Volatile  Static  Random  Access  Memory）などのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。
【００２５】
記憶部２１は、制御部２２で実行されるＯＳ（Operating  System）や各種プログラムを記憶する。例えば、記憶部２１は、後述する各種の処理を実行するプログラムを記憶する。さらに、記憶部２１は、制御部２２で実行されるプログラムで用いられる各種データを記憶する。例えば、記憶部２１は、ユーザ情報３０と、感情テーブル３１と、感情蓄積ＤＢ（database）３２とを記憶する。
【００２６】
ユーザ情報３０は、感情を推定する対象とするユーザに関する各種の情報を記憶したデータである。図３は、ユーザ情報のデータ構成の一例を示す図である。図３に示すように、ユーザ情報３０は、「ユーザＩＤ」、「アカウント情報」などの項目を有する。なお、図３に示したユーザ情報３０の各項目は、一例であり、その他の項目を有してもよい。
【００２７】
ユーザＩＤの項目は、ユーザを識別する識別情報を記憶する領域である。感情を推定する対象の各ユーザには、識別情報として一意のユーザＩＤが付与される。ユーザＩＤの項目には、ユーザに対して付与されたユーザＩＤが記憶される。アカウント情報の項目は、ＳＮＳサーバ１６からユーザの発信情報１７を取得するためのアカウント情報を記憶する領域である。アカウント情報は、ユーザがＳＮＳで用いているユーザＩＤ、パスワードであってもよく、ＳＮＳから付与されたアクセス用のコードであってもよい。図３の例では、ユーザＩＤ「０００１」のユーザは、アカウント情報が「ＸＸＸＸＸＸ」であることを示す。また、ユーザＩＤ「０００２」のユーザは、アカウント情報が「ＸＸＸＸＸＸ」であることを示す。本実施例では、ユーザＡのユーザＩＤを「０００１」とし、ユーザＢのユーザＩＤを「０００２」とする。図１に示した人形１３Ａには、ユーザＡのユーザＩＤ「０００１」が設定されている。人形１３Ｂには、ユーザＢのユーザＩＤ「０００２」が設定されている。
【００２８】
図２に戻り、感情テーブル３１は、感情の推定に用いる各種の情報を記憶したデータである。本実施例では、文章に含まれる感情を表す単語から、ユーザの感情状態を推定する。図４は、感情テーブルのデータ構成の一例を示す図である。図４に示すように、感情テーブル３１は、「感情分類」、「キーワード」、「継続時間」などの項目を有する。なお、図４に示した感情テーブル３１の各項目は、一例であり、その他の項目を有してもよい。
【００２９】
感情分類の項目は、感情を分類した感情の種類を記憶する領域である。キーワードの項目は、感情を表す単語を記憶する領域である。継続時間の項目は、感情が継続する継続時間を記憶する領域である。
【００３０】
ここで、一般的に、感情は、発生した時点から時間の経過と共に減衰する傾向がある。また、感情は、完全に減衰するまでの継続時間が感情の種類ごとに異なる。例えば、「怒り」の感情は、発生した時点から急激に減少し、継続時間が短い傾向がある。一方、「悲しみ」の感情は、発生した時点から減少が少なく、継続時間が長い傾向がある。
【００３１】
感情テーブル３１には、感情ごと、感情を表す単語や継続時間が登録される。図４の例では、「怒り」の感情は、キーワードとして「怒る」、「癇癪」、「激怒」、「立腹」、「いかり」、「憤慨」、「Anger」などが登録され、継続時間が「２時間」であることを示す。また、「喜び」の感情は、キーワードとして「愉悦」、「楽しい」、「嬉しい」、「悦び」、「愉楽」、「ジョイ」、「歓び」などが登録され、継続時間が「３５時間」であることを示す。なお、図４の例では、感情として「怒り」、「悦び」、「悲しみ」、「恐れ」の４種類を例示したが、感情の種類はこれに限定されるものではない。また、各感情のキーワードの単語も、一例であり、感情ごとに該感情を表す他の単語を登録してもよい。
【００３２】
図２に戻り、感情蓄積ＤＢ３２は、ユーザごとに、発生したと推定された感情に関する情報を記憶したデータである。図５は、感情蓄積ＤＢのデータ構成の一例を示す図である。図５に示すように、感情蓄積ＤＢ３２は、「ユーザＩＤ」、「分類」、「発生日時」などの項目を有する。なお、図５に示した感情蓄積ＤＢ３２の各項目は、一例であり、その他の項目を有してもよい。
【００３３】
ユーザＩＤの項目は、感情が発生したと推定されたユーザのユーザＩＤを記憶する領域である。分類の項目は、発生したと推定された感情の種類を記憶する領域である。発生日時の項目は、感情が発生したと推定された日時を記憶する領域である。発生日時は、発信情報１７が投稿された日時としてもよく、発信情報１７が取得された日時としてもよく、発信情報１７から感情を推定した日時としてもよい。図５の例では、ユーザＩＤ「０００１」のユーザＡは、２０１５年６月８日の午前９時３０分に、喜びの感情が発生したと推定されたことを示す。また、ユーザＩＤ「０００１」のユーザＡは、２０１５年６月８日の午前９時００分に、怒りの感情が発生したと推定されたことを示す。
【００３４】
図２に戻り、制御部２２は、感情状態推定装置１１を制御するデバイスである。制御部２２としては、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等の電子回路や、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路を採用できる。制御部２２は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部２２は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部２２は、取得部４０と、推定部４１と、受付部４２と、遷移処理部４３と、通知部４４とを有する。
【００３５】
取得部４０は、ＳＮＳサーバ１６から発信情報１７を取得する。例えば、取得部４０は、ユーザ情報３０に記憶された各ユーザのアカウント情報を用いて、所定の期間ごとのタイミングや特定の時刻となったタイミングなど周期的なタイミングでＳＮＳサーバ１６にアクセスし、各ユーザの新規に投稿された発信情報１７を取得する。ＳＮＳサーバ１６にアクセスする周期は、人形１３がユーザの感情状態の通知を要求する周期と同じであってもよく、異なる周期であってもよい。新規の発信情報１７は、取得部４０からの送信要求に応じてＳＮＳサーバ１６が送信してもよい。また、取得部４０がＳＮＳサーバ１６に周期的にアクセスして各ユーザの発信情報１７を監視し、新規に投稿された発信情報１７を読み出すことにより、取得してもよい。また、取得部４０が各ユーザの発信情報１７をＳＮＳサーバ１６から周期的に取得して記憶し、以前に記憶した発信情報１７を比較して、新規に投稿された発信情報１７を判別してもよい。また、ＳＮＳサーバ１６が各ユーザから投稿が行われると投稿された発信情報１７を感情状態推定装置１１へ送信し、取得部４０は、ＳＮＳサーバ１６が発信情報１７を受信することにより、各ユーザの新規に投稿された発信情報１７を取得してもよい。
【００３６】
推定部４１は、取得部４０により取得された発信情報１７に基づき、感情状態を推定する。例えば、推定部４１は、何れかのユーザの新規に登録された発信情報１７が取得されると、発信情報１７の文章から感情テーブル３１のキーワードの単語を検索する。推定部４１は、感情の種類ごとに、検索されたキーワードの単語数をカウントする。そして、推定部４１は、単語数が最も多い種類の感情をユーザの感情状態と推定する。なお、推定部４１は、例えば、シソーラスなどの類似語辞書データを用いてキーワードの単語の類似語も含めて検索し、検索された類似語も含めての単語数をカウントしてもよい。また、感情テーブル３１にキーワードの単語ごとに、感情の大きさを示す重み値を記憶させる。推定部４１は、検索されたキーワードの単語に該単語の重み値を乗算して感情ごとに累計し、累計値が最も大きい感情をユーザの感情状態と推定してもよい。
【００３７】
推定部４１は、感情を推定した日時を発生日時として、推定したユーザの感情状態を感情蓄積ＤＢ３２に登録する。なお、発信情報１７が投稿された日時が取得できる場合、発生日時は、発信情報１７が投稿された日時としてもよい。また、発生日時は、発信情報１７を取得した日時としてもよい。
【００３８】
受付部４２は、各種の要求の受け付けを行う。例えば、受付部４２は、ユーザ端末１２のエージェントプログラム１５から、ユーザの識別情報としてユーザＩＤを指定してユーザの感情状態の通知の要求を受け付ける。
【００３９】
遷移処理部４３は、受付部４２において感情状態の通知の要求を受け付けると、要求で指定されたユーザの要求された時点における感情状態を推定する。例えば、遷移処理部４３は、要求された時点よりも過去の該ユーザについての感情状態の推定結果の推移を反映して、要求された時点の感情状態を推定する。
【００４０】
ここで、過去の感情状態を反映して感情状態を推定する流れを説明する。感情は、時間が経過するに従って平常状態へ収束すると仮定する。そこで、遷移処理部４３は、感情蓄積ＤＢ３２に記憶された各ユーザの推定された感情のデータうち、発生日時から継続時間以上たったデータを削除する。そして、遷移処理部４３は、感情蓄積ＤＢ３２から指定されたユーザの推定された各感情のデータを読み出す。遷移処理部４３は、読み出した各感情のデータごとに、通知が要求された時点までの経過時間と感情の継続時間から、通知が要求された時点で感情が残存している残存度合いを算出する。例えば、遷移処理部４３は、感情が継続時間の間、直線的に減少するものとして、残存度合いを算出する。そして、遷移処理部４３は、全ての感情の残存度合いに対する感情ごとの残存度合いの割合から、通知が要求された時点における感情状態を推定する。
【００４１】
過去の感情状態を反映して感情状態を推定する具体的な一例を説明する。例えば、感情蓄積ＤＢ３２が図５に示すデータを記憶しており、通知が要求された時点の日時が２０１５年６月８日１０時００分００秒で、ユーザＩＤ「０００１」のユーザの感情状態を推定する。この場合、悦びの感情は、経過時間が０．５時間で、継続時間が３５時間である。このため、時間経過による感情の減少度合いは、０．５／３５＝約１［％］と算出される。よって、残存度合いは、１００−１＝９９［％］と算出される。
【００４２】
また、怒りの感情は、経過時間が１．０時間で、継続時間が２時間である。このため、時間経過による感情の減少度合いは、１．０／２＝約５０［％］と算出される。よって、残存度合いは、１００−５０＝５０［％］と算出される。
【００４３】
また、悲しみの感情は、経過時間が１４．０時間で、継続時間が１２０時間である。このため、時間経過による感情の減少度合いは、１４．０／１２０＝約１２［％］と算出される。よって、残存度合いは、１００−１２＝８８［％］と算出される。
【００４４】
全ての感情の残存度合いは、９９＋５０＋８８＝２３７となる。よって、全ての感情の残存度合いに対する悦びの感情の残存度合いの割合は、９９／２３７＝４２［％］と算出される。また、全ての感情の残存度合いに対する怒りの感情の残存度合いの割合は、５０／２３７＝２１［％］と算出される。また、全ての感情の残存度合いに対する悲しみの感情の残存度合いの割合は、８８／２３７＝３７［％］と算出される。過去の感情状態を反映した結果、通知が要求された時点における感情状態は、悦びの感情が４２［％］、怒りの感情が２１［％］、悲しみの感情が３７［％］と推定される。
【００４５】
通知部４４は、推定された感情状態の情報を要求元のエージェントプログラム１５に通知する。例えば、通知部４４は、推定された各感情の割合を示す情報をエージェントプログラム１５に通知する。
【００４６】
エージェントプログラム１５は、通知された情報を基に、推定結果に応じて、人形１３の発光部１４を発光させる制御信号を生成する制御を実行して人形１３に感情状態の推定結果を出力させる。例えば、エージェントプログラム１５は、推定された各感情の割合に応じた時間だけ、それぞれの感情を示す色で発光部１４を発光させる制御を実行する。例えば、悦びの感情が４２［％］、怒りの感情が２１［％］、悲しみの感情が３７［％］であった場合、エージェントプログラム１５は、以下に示すような流れで点灯させる。
１：悦びを緑色で２１秒点灯
２：怒りを示す赤で１０秒点灯
３：悲しみを示す青（悲）を１９秒点灯
４：５秒消灯（区切り）
５：１から４を繰り返す。
【００４７】
次に、図６を用いて、人形１３によりユーザの感情状態を他のユーザに伝達する流れを説明する。図６は、実施例１に係る感情状態推定システムによりユーザＡの感情をユーザＢに伝達する流れを模式的に示した図である。
【００４８】
ユーザＡは、ユーザ端末１２Ａを用いてＳＮＳに文章により投稿を行う（図６（１））。この投稿された文章には、ユーザＡの感情状態を示す単語が含まれている。ＳＮＳサーバ１６は、投稿された文章を発信情報１７として記憶する。
【００４９】
感情状態推定装置１１は、ＳＮＳサーバ１６に対して、ユーザＡの新たな投稿の問い合わせを行い、新たな投稿がされると投稿された発信情報１７を取得する（図６（２））。感情状態推定装置１１は、発信情報１７を取得すると、取得した発信情報１７に基づき、該発信情報１７を投稿したユーザの感情状態を推定し、推定したユーザの感情状態を記憶する（図６（３））。
【００５０】
ユーザ端末１２Ｂでは、エージェントプログラム１５がバックグランドで動作し、人形１３Ａから読み出したユーザＩＤ「０００１」を感情状態推定装置１１へ送信して、ユーザＡの感情状態の通知を周期的に要求する（図６（４））。
【００５１】
感情状態推定装置１１は、ユーザ端末１２ＢからユーザＡの感情状態の通知が要求されると、要求された時点よりも過去のユーザＡについての感情状態の推移を反映させてユーザＡの感情状態を推定する（図６（５））。このように、過去の感情状態の推移を反映させることにより、感情状態推定装置１１は、ユーザＡの感情を精度よく推定できる。感情状態推定装置１１は、推定した感情状態をユーザ端末１２Ｂに通知する（図６（６））。
【００５２】
ユーザ端末１２Ｂは、感情状態が通知されると、通知された感情情報に基づいて、人形１３Ａの発光部１４の色を指示する制御信号を生成して人形１３Ａへ送信する（図６（７））。これにより人形１３Ａは、発光部１４がユーザＡの感情状態に応じた色に発光する。ユーザＢは、人形１３Ａの発光部１４を視認することにより、ユーザＡの感情状態を把握できるため、感情の取り違いを抑制できる。また、ユーザＢは、ユーザＡの感情状態に応じた対応を行うことができるため、円滑なコミュニケーションを行うことができる。
【００５３】
［処理の流れ］
次に、本実施例に係る感情状態推定装置１１が実行する各種の処理の流れについて説明する。最初に、本実施例に係る感情状態推定装置１１がＳＮＳサーバ１６から新たに投稿された発信情報１７を取得して感情状態を推定する感情推定処理の流れを説明する。図７は、感情推定処理の手順の一例を示すフローチャートである。この感情推定処理は、処理が終了するごとに、繰り返し実行される。
【００５４】
図７に示すように、取得部４０は、ＳＮＳサーバ１６に対してアクセスを行う周期的なタイミングとなったか否かを判定する（Ｓ１０）。アクセスを行う周期的なタイミングではない場合（Ｓ１０否定）、再度Ｓ１０へ移行してタイミング待ちを行う。
【００５５】
一方、アクセスを行う周期的なタイミングである場合（Ｓ１０肯定）、取得部４０は、ＳＮＳサーバ１６にアクセスして各ユーザの発信情報１７を監視し、新規に投稿された発信情報１７を取得する（Ｓ１１）。推定部４１は、取得された発信情報１７に基づき、感情状態を推定する（Ｓ１２）。推定部４１は、感情を推定した日時を発生日時として、推定したユーザの感情状態を感情蓄積ＤＢ３２に登録し（Ｓ１３）、処理を終了する。
【００５６】
次に、本実施例に係る感情状態推定装置１１が過去の感情状態の推移を反映させてユーザの感情状態を推定する感情遷移推定処理の流れを説明する。図８は、感情遷移推定処理の手順の一例を示すフローチャートである。この感情遷移推定処理は、処理が終了するごとに、繰り返し実行される。
【００５７】
図８に示すように、受付部４２は、ユーザの感情状態の通知の要求を受け付けたか否かを判定する（Ｓ２０）。通知の要求を受け付けていない場合（Ｓ２０否定）、再度Ｓ２０へ移行して通知の要求の受け付け待ちを行う。
【００５８】
一方、通知の要求を受け付けた場合（Ｓ２０肯定）、遷移処理部４３は、感情蓄積ＤＢ３２に記憶された各ユーザの推定された感情のデータうち、発生日時から継続時間以上たったデータを削除する（Ｓ２１）。遷移処理部４３は、感情蓄積ＤＢ３２から指定されたユーザの推定された各感情のデータを読み出す（Ｓ２２）。
【００５９】
遷移処理部４３は、過去の感情状態を反映して感情状態の推移を推定する（Ｓ２３）。例えば、遷移処理部４３は、読み出した各感情のデータごとに、通知が要求された時点までの経過時間と感情の継続時間から、通知が要求された時点で感情が残存している残存度合いを算出する。そして、遷移処理部４３は、全ての感情の残存度合いに対する感情ごとの残存度合いの割合から、通知が要求された時点における感情状態を推定する。
【００６０】
通知部４４は、推定された感情状態の情報を要求元のエージェントプログラム１５に通知し（Ｓ２４）、処理を終了する。
【００６１】
［効果］
上述してきたように、本実施例に係る感情状態推定装置１１は、特定のユーザに対応する発信情報に基づいて該特定のユーザのある時点における感情状態の推定を行う際に、ある時点よりも過去の特定のユーザについての感情状態の推定結果の推移を反映する。これにより、感情状態推定装置１１は、特定のユーザの感情を精度よく推定できる。
【００６２】
また、本実施例に係る感情状態推定装置１１は、発光部を備えた人形１３に、感情状態の推定結果を出力する。これにより、人形１３を見たユーザは、特定のユーザの推定された感情状態を把握できるため、感情の取り違いを抑制してコミュニケーションの円滑化を図ることができる。
【００６３】
また、本実施例に係る感情状態推定装置１１は、ある時点よりも過去の推定された感情状態を、該感情状態の推定結果を得た時間からの経過に応じて、感情ごとに異なる度合いで弱めて反映する。これにより、感情状態推定装置１１は、感情ごとに異なる度合いで感情が発生した時点から時間の経過と共に減衰することを考慮して、感情状態を推定できる。
【００６４】
また、本実施例に係る感情状態推定装置１１は、感情ごとにある時点における感情の残存度合いを求め、全ての感情の残存度合いに対する感情ごとの残存度合いの割合からある時点における感情状態を推定する。これにより、感情状態推定装置１１は、複数の種類の感情が残存する場合でも、感情状態を推定できる。
【実施例２】
【００６５】
次に、実施例２について説明する。実施例２では、ユーザ端末１２を感情状態推定装置として機能させる場合について説明する。図９は、実施例２に係る感情状態推定システムの概略的な構成の一例を示す図である。実施例２に係る感情状態推定システム１０の構成は、図１に示した実施例１に係る感情状態推定システム１０と一部が同一であるため、同一の部分については同一の符号を付し、主に異なる部分について説明する。本実施例でも、ユーザＡとユーザＢのコミュニケーションの円滑化に感情状態推定システム１０を用いた場合を例に説明する。
【００６６】
図９に示すように、感情状態推定システム１０は、複数のユーザ端末１２（１２Ａ、１２Ｂ）と、複数の人形１３（１３Ａ、１３Ｂ）とを有する。ユーザＡは、ユーザＡを模した人形１３ＡをユーザＢに送る。ユーザＢは、ユーザＢを模した人形１３ＢをユーザＡに送る。
【００６７】
ユーザ端末１２は、感情状態推定装置として動作させるプログラムがインストールされて動作し、人形１３と無線通信が可能な場合、設定されたユーザＩＤを読み出す。ユーザ端末１２は、ＳＮＳサーバ１６に対して、読み出したユーザＩＤのユーザの新たな投稿の問い合わせを行い、新たな投稿がされると投稿された発信情報１７を取得する。ユーザ端末１２は、発信情報１７を取得すると、取得した発信情報１７に基づき、該発信情報１７を発信したユーザの感情状態を推定し、推定したユーザの感情状態を記憶する。
【００６８】
また、ユーザ端末１２は、例えば、一定期間（例えば、３分）ごとのタイミングや特定の時刻となったタイミングなど所定のタイミングで周期的に、該タイミングでのユーザの感情状態を推定する。ユーザ端末１２は、ユーザの感情状態の推定を行う際に、その時点よりも過去のユーザについての感情状態の推移を反映させてユーザの感情状態を推定する。ユーザ端末１２は、推定された感情情報に基づいて、人形１３の発光部１４を感情状態を示す色で発光させる制御を行う。ユーザ端末１２は、感情状態に応じて、人形１３の発光部１４の色を指示する制御信号を生成して人形１３へ送信し、人形１３の発光部１４を通知された感情状態に応じた色に発光させる。
【００６９】
［ユーザ端末の構成］
次に、実施例２に係るユーザ端末１２の構成について説明する。図１０は、実施例２に係るユーザ端末の概略的な構成を示す図である。実施例２に係るユーザ端末１２の構成は、図２に示した実施例１に係る感情状態推定装置１１と一部が同一であるため、同一の部分については同一の符号を付し、主に異なる部分について説明する。
【００７０】
ユーザ端末１２は、通信Ｉ／Ｆ部５０と、表示部５１と、入力部５２と、近距離無線通信部５３と、記憶部５４と、制御部５５とを有する。
【００７１】
通信Ｉ／Ｆ部５０は、他の装置との間で通信制御を行うインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ部５０は、ネットワークＮを介して他の装置と各種情報を送受信する。通信Ｉ／Ｆ部５０としては、ＬＡＮカードなどのネットワークインタフェースカードを採用できる。
【００７２】
表示部５１は、各種情報を表示する表示デバイスである。表示部５１としては、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）やＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube）などの表示デバイスが挙げられる。
【００７３】
入力部５２は、各種の情報を入力する入力デバイスである。入力部５２としては、マウスやキーボード、タッチパネル、操作ボタンなどの操作の入力を受け付ける入力デバイスが挙げられる。
【００７４】
近距離無線通信部５３は、ブルートゥース（登録商標）などの近距離無線通信を行うインタフェースである。近距離無線通信部５３としては、近距離無線通信が可能な通信チップを採用できる。なお、人形１３とユーザ端末１２は、無線ＬＡＮなどにより、ネットワークＮを介して通信可能としてもよい。
【００７５】
記憶部５４は、ハードディスク、ＳＳＤ、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部５４は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭなどのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。
【００７６】
記憶部５４は、制御部５５で実行されるＯＳや各種プログラムを記憶する。例えば、記憶部５４は、各種の処理を実行するプログラムを記憶する。さらに、記憶部５４は、制御部５５で実行されるプログラムで用いられる各種データを記憶する。例えば、記憶部５４は、実施例１と同様に、ユーザ情報３０と、感情テーブル３１と、感情蓄積ＤＢ３２とを記憶する。
【００７７】
制御部５５は、ユーザ端末１２を制御するデバイスである。制御部５５としては、ＣＰＵ、ＭＰＵ等の電子回路や、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等の集積回路を採用できる。制御部５５は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部５５は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部５５は、実施例１と同様に、取得部４０と、推定部４１と、遷移処理部４３とを有する。また、制御部５５は、モデル制御部４５を有する。
【００７８】
取得部４０は、人形１３と無線通信が可能な場合、人形１３に設定されたユーザＩＤを読み出して取得する。また、取得部４０は、読み出したユーザＩＤのユーザの発信情報１７をＳＮＳサーバ１６から取得する。例えば、取得部４０は、ユーザ情報３０に記憶されたユーザのアカウント情報を用いて、周期的なタイミングでＳＮＳサーバ１６にアクセスし、読み出したユーザＩＤのユーザの新規に投稿された発信情報１７を取得する。
【００７９】
推定部４１は、取得部４０により取得された発信情報１７に基づき、感情状態を推定する。推定部４１は、感情を推定した日時を発生日時として、推定したユーザの感情状態を感情蓄積ＤＢ３２に登録する。
【００８０】
遷移処理部４３は、一定期間（例えば、３分）ごとのタイミングや特定の時刻となったタイミングなど所定のタイミングで周期的に、人形１３から読み出したユーザＩＤのユーザの現時点における感情状態を推定する。例えば、遷移処理部４３は、現時点よりも過去の該ユーザについての感情状態の推定結果の推移を反映して、要求された時点の感情状態を推定する。
【００８１】
モデル制御部４５は、人形１３の制御を行う。例えば、モデル制御部４５は、遷移処理部４３により推定された感情情報に基づいて、人形１３の発光部１４の色を指示する制御信号を生成して人形１３へ送信する。
【００８２】
次に、図１１を用いて、人形１３によりユーザの感情状態を他のユーザに伝達する流れを説明する。図１１は、実施例２に係る感情状態推定システムによりユーザＡの感情をユーザＢに伝達する流れを模式的に示した図である。
【００８３】
ユーザＡは、ユーザ端末１２Ａを用いてＳＮＳに文章により投稿を行う（図１１（１））。この投稿された文章には、ユーザＡの感情状態を示す単語が含まれている。ＳＮＳサーバ１６は、投稿された文章を発信情報１７として記憶する。
【００８４】
ユーザ端末１２Ｂは、ＳＮＳサーバ１６に対して、ユーザＡの新たな投稿の問い合わせを行い、新たな投稿がされると投稿された発信情報１７を取得する（図１１（２））。ユーザ端末１２Ｂは、発信情報１７を取得すると、取得した発信情報１７に基づき、ユーザＡの感情状態を推定し、推定したユーザＡの感情状態を記憶する（図１１（３））。
【００８５】
ユーザ端末１２Ｂは、所定のタイミングで周期的に、現時点よりも過去のユーザＡについての感情状態の推移を反映させてユーザＡの感情状態を推定する（図１１（４））。このように、過去の感情状態の推移を反映させることにより、ユーザ端末１２Ｂは、ユーザＡの感情を精度よく推定できる。
【００８６】
ユーザ端末１２Ｂは、推定された感情情報に基づいて、人形１３Ａの発光部１４の色を指示する制御信号を生成して人形１３Ａへ送信する（図１１（５））。これにより人形１３Ａは、発光部１４がユーザＡの感情状態に応じた色に発光する。ユーザＢは、人形１３Ａの発光部１４を視認することにより、ユーザＡの感情状態を把握できるため、感情の取り違いを抑制できる。また、ユーザＢは、ユーザＡの感情状態に応じた対応を行うことができるため、円滑なコミュニケーションを行うことができる。
【００８７】
［効果］
例えば、ユーザ端末１２Ｂでは、推定部４１が、ユーザＡに対応する発信情報１７に基づいて、ユーザＡのある時点における感情状態を推定する。モデル制御部４５は、推定結果に基づいて、人形１３Ａの状態を第１の状態に遷移させる制御を実行する。遷移処理部４３は、第１の状態への遷移からの時間経過に応じて、人形１３Ａの状態を第１の状態から段階的に変更する。例えば、モデル制御部４５は、ユーザＡに対応する発信情報１７に基づいて該ユーザＡのある時点における感情状態の推定結果に応じて、人形１３Ａに対する制御信号を生成する。遷移処理部４３は、モデル制御部４５により生成した制御信号に基づく、人形１３Ａに対して感情状態を反映する制御を実行する際に、推定結果を得た時間からの経過に応じて、推定された感情状態の反映の度合いを弱める。これにより、ユーザ端末１２Ｂは、ユーザの感情を精度よく推定できる。また、人形１３Ａを見たユーザＢは、ユーザＡの推定された感情状態を把握できるため、感情の取り違いを抑制してコミュニケーションの円滑化を図ることができる。
【実施例３】
【００８８】
次に、実施例３について説明する。実施例３では、人形１３を感情状態推定装置として機能させる場合について説明する。図１２は、実施例３に係る感情状態推定システムの概略的な構成の一例を示す図である。実施例３に係る感情状態推定システム１０の構成は、図１、図９に示した実施例１、２に係る感情状態推定システム１０と一部が同一であるため、同一の部分については同一の符号を付し、主に異なる部分について説明する。本実施例でも、ユーザＡとユーザＢのコミュニケーションの円滑化に感情状態推定システム１０を用いた場合を例に説明する。
【００８９】
図１２に示すように、感情状態推定システム１０は、複数の人形１３（１３Ａ、１３Ｂ）を有する。ユーザＡは、ユーザＡを模した人形１３ＡをユーザＢに送る。ユーザＢは、ユーザＢを模した人形１３ＢをユーザＡに送る。
【００９０】
人形１３は、感情状態推定装置として動作させるプログラムがインストールされて動作し、ＳＮＳサーバ１６に対して、設定されたユーザＩＤのユーザの新たな投稿の問い合わせを行い、新たな投稿がされると投稿された発信情報１７を取得する。人形１３は、発信情報１７を取得すると、取得した発信情報１７に基づき、該発信情報１７をユーザの感情状態を推定し、推定したユーザの感情状態を記憶する。
【００９１】
また、人形１３は、例えば、一定期間（例えば、３分）ごとのタイミングや特定の時刻となったタイミングなど所定のタイミングで周期的に、該タイミングでのユーザの感情状態を推定する。人形１３は、ユーザの感情状態の推定を行う際に、その時点よりも過去のユーザについての感情状態の推移を反映させてユーザの感情状態を推定する。人形１３は、推定された感情情報に基づいて、発光部１４を感情状態を示す色で発光させる。
【００９２】
［人形の構成］
次に、実施例３に係る人形１３の構成について説明する。図１３は、実施例３に係る人形の概略的な構成を示す図である。実施例３に係る人形１３の構成は、図２に示した実施例１に係る感情状態推定装置１１および図１０に示した実施例２に係るユーザ端末１２と一部が同一であるため、同一の部分については同一の符号を付し、主に異なる部分について説明する。
【００９３】
人形１３は、発光部１４と、通信Ｉ／Ｆ部６０と、記憶部６１と、制御部６２とを有する。
【００９４】
発光部１４は、複数の色（例えば、赤、青、緑）の発光素子が内蔵され、カラーで発光可能な発光デバイスである。
【００９５】
通信Ｉ／Ｆ部６０は、他の装置との間で通信制御を行うインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ部６０は、ネットワークＮを介して他の装置と各種情報を送受信する。通信Ｉ／Ｆ部６０としては、ＬＡＮカードなどのネットワークインタフェースカードを採用できる。
【００９６】
記憶部６１は、ハードディスク、ＳＳＤ、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部６１は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭなどのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。
【００９７】
記憶部６１は、制御部６２で実行されるＯＳや各種プログラムを記憶する。例えば、記憶部６１は、各種の処理を実行するプログラムを記憶する。さらに、記憶部６１は、制御部６２で実行されるプログラムで用いられる各種データを記憶する。例えば、記憶部６１は、実施例１、２と同様に、ユーザ情報３０と、感情テーブル３１と、感情蓄積ＤＢ３２とを記憶する。なお、実施例３に係るユーザ情報３０は、人形１３に設定されたユーザＩＤのユーザに関する情報のみ記憶されていればよい。
【００９８】
制御部６２は、ユーザ端末１２を制御するデバイスである。制御部６２としては、ＣＰＵ、ＭＰＵ等の電子回路や、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等の集積回路を採用できる。制御部６２は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部６２は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部６２は、実施例１と同様に、取得部４０と、推定部４１と、遷移処理部４３と、モデル制御部４５とを有する。
【００９９】
取得部４０は、設定されたユーザＩＤのユーザの発信情報１７をＳＮＳサーバ１６から取得する。例えば、取得部４０は、ユーザ情報３０に記憶されたユーザのアカウント情報を用いて、周期的なタイミングでＳＮＳサーバ１６にアクセスし、設定されたユーザＩＤのユーザの新規に投稿された発信情報１７を取得する。
【０１００】
推定部４１は、取得部４０により取得された発信情報１７に基づき、感情状態を推定する。推定部４１は、感情を推定した日時を発生日時として、推定したユーザの感情状態を感情蓄積ＤＢ３２に登録する。
【０１０１】
遷移処理部４３は、一定期間（例えば、３分）ごとのタイミングや特定の時刻となったタイミングなど所定のタイミングで周期的に、人形１３から読み出したユーザＩＤのユーザの現時点における感情状態を推定する。例えば、遷移処理部４３は、現時点よりも過去の該ユーザについての感情状態の推定結果の推移を反映して、要求された時点の感情状態を推定する。
【０１０２】
モデル制御部４５は、人形１３の制御を行う。例えば、モデル制御部４５は、遷移処理部４３により推定された感情情報に基づいて、発光部１４の色を指示する制御信号を生成して発光部１４へ出力し、発光部１４を発光させる。
【０１０３】
次に、図１４を用いて、人形１３によりユーザの感情状態を他のユーザに伝達する流れを説明する。図１４は、実施例３に係る感情状態推定システムによりユーザＡの感情をユーザＢに伝達する流れを模式的に示した図である。
【０１０４】
ユーザＡは、ユーザ端末１２Ａを用いてＳＮＳに文章により投稿を行う（図１４（１））。この投稿された文章には、ユーザＡの感情状態を示す単語が含まれている。ＳＮＳサーバ１６は、投稿された文章を発信情報１７として記憶する。
【０１０５】
人形１３Ａは、ＳＮＳサーバ１６に対して、ユーザＡの新たな投稿の問い合わせを行い、新たな投稿がされると投稿された発信情報１７を取得する（図１４（２））。人形１３Ａは、発信情報１７を取得すると、取得した発信情報１７に基づき、ユーザＡの感情状態を推定し、推定したユーザＡの感情状態を記憶する（図１４（３））。
【０１０６】
人形１３Ａは、所定のタイミングで周期的に、現時点よりも過去のユーザＡについての感情状態の推移を反映させてユーザＡの感情状態を推定する（図１４（４））。このように、過去の感情状態の推移を反映させることにより、人形１３Ａは、ユーザＡの感情を精度よく推定できる。
【０１０７】
人形１３Ａは、推定された感情情報に基づいて、発光部１４の色を指示する制御信号を生成して、指示した色で発光部１４を発光させる。ユーザＢは、人形１３Ａの発光部１４を視認することにより、ユーザＡの感情状態を把握できるため、感情の取り違いを抑制できる。また、ユーザＢは、ユーザＡの感情状態に応じた対応を行うことができるため、円滑なコミュニケーションを行うことができる。
【０１０８】
［効果］
例えば、人形１３Ａでは、推定部４１が、ユーザＡに対応する発信情報１７に基づいて、ユーザＡのある時点における感情状態を推定する。モデル制御部４５は、推定結果に基づいて、人形１３Ａの状態を第１の状態に遷移させる制御を実行する。遷移処理部４３は、第１の状態への遷移からの時間経過に応じて、人形１３Ａの状態を第１の状態から段階的に変更する。例えば、モデル制御部４５は、ユーザＡに対応する発信情報１７に基づいて該ユーザＡのある時点における感情状態の推定結果に応じて、人形１３Ａに対する制御信号を生成する。遷移処理部４３は、モデル制御部４５により生成した制御信号に基づく、人形１３Ａに対して感情状態を反映する制御を実行する際に、推定結果を得た時間からの経過に応じて、推定された感情状態の反映の度合いを弱める。これにより、人形１３Ａは、ユーザの感情を精度よく推定できる。また、人形１３Ａを見たユーザＢは、ユーザＡの推定された感情状態を把握できるため、感情の取り違いを抑制してコミュニケーションの円滑化を図ることができる。
【実施例４】
【０１０９】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、開示の技術は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【０１１０】
例えば、上記の実施例では、ユーザがＳＮＳに投稿した文章に基づいて該ユーザの感情状態を推定する場合を例に説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、ユーザが送信したメールの文章から該ユーザの感情状態を推定してもよい。また、ユーザのブログの文章から該ユーザの感情状態を推定してもよい。また、感情状態を推定する対象データは、文章に限定されず、ユーザの声や顔の画像などから感情を推定してもよい。例えば、推定部４１は、ＳＮＳやブログなどに投稿された写真の画像データからユーザの顔認識を行い、顔の状態から感情を推定してもよい。また、ユーザの脈拍などの生体情報を取得し、取得した生体情報から感情を推定してもよい。
【０１１１】
また、上記の実施例では、ユーザを模した人形１３に該ユーザの感情状態を出力させる場合を例に説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、ユーザは、感情を伝達する相手に模型などの感情伝達の対象物を送り、該対象物にユーザの感情状態を出力させてもよい。また、相手ユーザが所持するユーザ端末１２に、ユーザの感情状態を出力させてもよい。
【０１１２】
また、上記の実施例では、人形１３の発光部１４に色で感情状態を出力する場合を例に説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、人形１３などの感情伝達の対象物に、音声出力部を設けて、音により感情状態を出力してもよい。例えば、感情毎に、感情を表現する音程やリズム、周波数、曲などを定めて音により感情状態を出力してもよい。
【０１１３】
また、上記の実施例では、感情が継続時間の間、直線的に減少するものとして、減少度合いを算出する場合を例に説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、感情ごとに、時間の経過の沿った減少度合いを定めた減衰モデルデータを記憶させ、減衰モデルデータに基づいて減少度合いを求めてもよい。図１５Ａおよび図１５Ｂは、感情の減衰モデルの一例を示す図である。図１５Ａは、感情が時間の経過と共に当初から急激に減衰する減衰モデルを示している。図１５Ｂは、当初、時間の経過による感情の減衰が小さく、後半以降に感情が急激に減衰する減衰モデルを示している。例えば、推定部４１は、図１５Ａに示す減衰モデルを用いて、怒りや恐れの感情の残存度合いを求め、図１５Ｂに示す減衰モデルを用いて、喜びや悲しみの感情の残存度合いを求めてもよい。減衰モデルは、図１５Ａおよび図１５Ｂに限定されるものではない。例えば、残存度合いに振動が発生する感情の場合は、振動しつつ振幅のピークが振幅ごとに減衰する減衰モデルを用いてもよい。これにより、ユーザの感情をより精度よく推定できる。
【０１１４】
また、上記の実施例では、発信情報１７に基づき、発生した感情状態を推定する場合を例に説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、発信情報１７に基づき、発生した感情状態と共に、発生した感情の大きさも推定してもよい。例えば、推定部４１は、感情の種類ごとに、検索されたキーワードの単語数をカウントする。そして、推定部４１は、単語数が最も多い種類の感情をユーザの感情状態と推定し、単語数が最も多い種類の感情の単語数を感情の大きさとして感情の発生度合いを記憶する。図１６は、感情蓄積ＤＢのデータ構成の一例を示す図である。図１６に示す感情蓄積ＤＢ３２は、「発生度合い」の項目をさらに有する。図１６の例では、ユーザＩＤ「０００１」のユーザＡは、２０１５年６月８日の午前９時３０分に、喜びの感情が発生し、発生度合いが「１０」であると推定されたことを示す。なお、感情テーブル３１にキーワードの単語ごとに、感情の大きさを示す重み値を記憶させる。推定部４１は、検索されたキーワードの単語に該単語の重み値を乗算して感情ごとに累計し、累計値が最も大きい感情をユーザの感情状態と推定し、累計値を発生度合いとしてもよい。この場合、遷移処理部４３は、感情蓄積ＤＢ３２の感情のデータごとに、感情の継続時間に対する発生日時からの経過時間の割合に応じて、発生度合いを減少させて、感情の残存度合いを求めてもよい。
【０１１５】
また、上記の実施例では、推定された各感情の割合に応じた時間だけ、それぞれの感情を示す色で発光部１４を発光させる場合を例に説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、全ての感情の残存度合いに対応させて１サイクルの発光期間を定め、１サイクルの発光期間を各感情の割合に応じて発光させてもよい。また、それぞれの感情の発光期間を略同一として、各感情の残存度合い応じた輝度で発光させて、発光の強さにより各感情の残存度合いを表してもよい。
【０１１６】
また、上記の実施例では、例えば、ユーザＡの投稿した発信情報１７に基づき、ユーザＡの感情状態を推定する場合を例に説明したが、開示の装置はこれに限定されない。特定のユーザが特定の宛先に送信した発信情報に基づいて該特定のユーザのある時点における感情状態の推定を行ってもよい。例えば、ユーザＡがユーザＢ宛てに投稿した発信情報１７に基づいて、ユーザＡの感情状態を推定してもよい。これにより、ユーザＡのユーザＢに対する感情状態を推定できる。また、例えば、ユーザＡがユーザＡの家族や友人など、親しい間柄の相手に対して投稿した発信情報１７に基づいて、ユーザＡの感情状態を推定してもよい。親しい間柄の相手に対する発信情報１７には、感情が現れやすいため、ユーザＡの感情状態を精度よく推定できる。この場合、取得部４０が、特定のユーザが特定の宛先に送信した発信情報のみを取得し、推定部４１が、取得された発信情報から感情状態を推定してもよい。また、取得部４０が、特定のユーザが発信情報を全て取得し、推定部４１が、特定のユーザが特定の宛先に送信した発信情報のみを用いて感情状態を推定してもよい。
【０１１７】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、取得部４０、推定部４１、受付部４２、遷移処理部４３、通知部４４及びモデル制御部４５の各処理部が適宜統合又は分割されてもよい。また、各処理部にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１１８】
［感情状態推定プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。図１７は、感情状態推定プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【０１１９】
図１７に示すように、コンピュータ３００は、ＣＰＵ３１０、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）３２０、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）３４０を有する。これら３１０〜３４０の各部は、バス４００を介して接続される。
【０１２０】
ＨＤＤ３２０には上記実施例の各処理部と同様の機能を発揮する感情状態推定プログラム３２０ａが予め記憶される。例えば、上記実施例の取得部４０、推定部４１、受付部４２、遷移処理部４３、通知部４４及びモデル制御部４５と同様の機能を発揮する感情状態推定プログラム３２０ａを記憶させる。なお、感情状態推定プログラム３２０ａについては、適宜分離しても良い。
【０１２１】
また、ＨＤＤ３２０は、各種データを記憶する。例えば、ＨＤＤ３２０は、ＯＳや各種データを記憶する。
【０１２２】
そして、ＣＰＵ３１０が、感情状態推定プログラム３２０ａをＨＤＤ３２０から読み出して実行することで、実施例の各処理部と同様の動作を実行する。すなわち、感情状態推定プログラム３２０ａは、実施例の取得部４０、推定部４１、受付部４２、遷移処理部４３、通知部４４及びモデル制御部４５と同様の動作を実行する。
【０１２３】
なお、上記した感情状態推定プログラム３２０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ３２０に記憶させることを要しない。感情状態推定プログラム３２０ａはＨＤＤ３２０に記憶させてもよい。
【０１２４】
例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、Compact  Disk  Read  Only  Memory（ＣＤ−ＲＯＭ）、Digital  Versatile  Disk（ＤＶＤ）、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１２５】
さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ３００に接続される「他のコンピュータ（又はサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１２６】
１０  感情状態推定システム
１１  感情状態推定装置
１２、１２Ａ、１２Ｂ  ユーザ端末
１３、１３Ａ、１３Ｂ  人形
１４  発光部
１５  エージェントプログラム
１６  ＳＮＳサーバ
１７  発信情報
２１  記憶部
２２  制御部
３０  ユーザ情報
３１  感情テーブル
４０  取得部
４１  推定部
４２  受付部
４３  遷移処理部
４４  通知部
４５  モデル制御部
５４  記憶部
５５  制御部
６１  記憶部
６２  制御部
【図１】
2017029386.tif 000003
【図２】
2017029386.tif 000004
【図３】
2017029386.tif 000005
【図４】
2017029386.tif 000006
【図５】
2017029386.tif 000007
【図６】
2017029386.tif 000008
【図７】
2017029386.tif 000009
【図８】
2017029386.tif 000010
【図９】
2017029386.tif 000011
【図１０】
2017029386.tif 000012
【図１１】
2017029386.tif 000013
【図１２】
2017029386.tif 000014
【図１３】
2017029386.tif 000015
【図１４】
2017029386.tif 000016
【図１５Ａ】
2017029386.tif 000017
【図１５Ｂ】
2017029386.tif 000018
【図１６】
2017029386.tif 000019
【図１７】
2017029386.tif 000020