(57)【要約】      （修正有）【課題】エージェント装置のインタフェースとなるハードウェアの交換を通じて、ユーザー側が期待する新鮮な体験を失うこと事なく、また、ハードウェア交換前に学習したユーザーの嗜好情報を、ハードウェア交換後にユーザーに違和感なく提供する。【解決手段】エージェント装置１は、コミュニケーションを通じて学習するユーザーの嗜好を現ユーザー嗜好情報として記憶する学習データ４５から読み出す現ユーザー嗜好情報と、他のエージェント装置１’が記憶していたユーザーの嗜好を継承ユーザー嗜好情報として記憶する継承学習データ４６から読み出す継承ユーザー嗜好情報を異なる扱いでコミュニケーションを行い、コミュニケーションに対するユーザーの行動、またはユーザーの応答に基づいて行った学習によるユーザーの嗜好に基づいて現ユーザー嗜好情報を更新する。【選択図】図１
2017045365.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーとのコミュニケーションを通じて学習するエージェント装置において、
前記コミュニケーションを通じて学習する前記ユーザーの嗜好を現ユーザー嗜好情報として記憶する現ユーザー嗜好記憶部と、
他のエージェント装置が記憶していた前記ユーザーの嗜好を継承ユーザー嗜好情報として記憶する継承ユーザー嗜好記憶部と、
前記現ユーザー嗜好記憶部から読み出す前記現ユーザー嗜好情報、および前記継承ユーザー嗜好記憶部から読み出す前記継承ユーザー嗜好情報を異なる扱いで前記コミュニケーションを行うエージェント制御部と、
前記コミュニケーションに対する前記ユーザーの行動、または前記ユーザーの応答に基づいて前記ユーザーの嗜好を学習する学習部と、
前記学習部が学習する前記ユーザーの嗜好に基づいて前記現ユーザー嗜好情報を更新する更新部と、を備えるエージェント装置。
【請求項２】
前記継承ユーザー嗜好記憶部から読み出す前記継承ユーザー嗜好情報のうち前記エージェント制御部で直ちに利用できる情報を制限する継承ユーザー嗜好利用制限部を備える請求項１に記載のエージェント装置。
【請求項３】
前記学習部は、前記継承ユーザー嗜好情報のうち前記コミュニケーションに使用した情報を前記現ユーザー嗜好情報として前記現ユーザー嗜好記憶部に記憶させる請求項１または２に記載のエージェント装置。
【請求項４】
前記継承ユーザー嗜好情報は、カテゴリー、および使用日の情報を含み、
前記継承ユーザー嗜好利用制限部は、前記カテゴリー、および前記使用日から情報の重要度を判別して、重要度の高さが予め定める閾値よりも高い情報を前記現ユーザー嗜好情報として前記現ユーザー嗜好記憶部に記憶させる請求項２に記載のエージェント装置。
【請求項５】
前記継承ユーザー嗜好情報は、カテゴリー、および使用日の情報を含み、
前記継承ユーザー嗜好利用制限部は、前記カテゴリー、および前記使用日から情報の重要度を判別して、重要度の高さが予め定める閾値よりも高い情報のみを前記エージェント制御部に提供する請求項２に記載のエージェント装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エージェント装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
エージェント装置は、ユーザーに成り代って、ユーザーのために各種情報の検索や助言などを行い種々の便宜を図る、いわば代理人または秘書としての機能を擬人的に行う。
【０００３】
そして、従来のエージェント装置では、交換などで代替わりする際、交換前のエージェント装置が学習したユーザーの嗜好情報を全て引き継ぎ、または全て引き継がずに交換後のエージェント装置の利用が開始される（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】特開２００７−２７９９７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来のエージェント装置は、ユーザーとのインタフェースとなるハードウェアを交換した後でも、前のエージェント装置が学習したユーザーの嗜好情報を全て引き継ぎ、従来と大差のない使用感を提供することでユーザーの満足度を向上させる。
【０００６】
しかし、従来のエージェント装置は、せっかくハードウェアを新しいものに交換したにも係わらず、ソフトウェアであるエージェントから受ける印象が変化しないという、相反した状況をユーザーに提供することになる。
【０００７】
ところで、技術の進歩にともなって、エージェント装置はより人間味を増してきている。この技術の進歩によって、ユーザーの一部はエージェント装置に対して人格に等しいものを感じ始めている。今後も継続的な技術の進歩により、より多くのユーザーがエージェント装置により深い人間味を感じるようになることが容易に想像される。
【０００８】
これらの結果として、インタフェースとなるハードウェアが寿命を迎えた後でも、エージェント装置の嗜好情報を新しいハードウェアに移して使用を継続することができることに、ユーザーが違和感を覚えるようになることも予想される。ソフトウェアであるエージェントに人間味が増すほどに、嗜好情報の引き継ぎによる、人とは異なる永続性は、一部のユーザーにとっては気持ちの悪いものとなることが予想される。
【０００９】
そこで、本発明は、インタフェースとなるハードウェアの交換を通じてユーザー側が期待する新鮮な体験を失うことなく、また、ハードウェアの交換前に学習したユーザーの嗜好情報を、ハードウェアの交換後にユーザーに違和感なく提供することが可能なエージェント装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記の課題を解決するため本発明に係るエージェント装置は、ユーザーとのコミュニケーションを通じて学習するエージェント装置において、前記コミュニケーションを通じて学習する前記ユーザーの嗜好を現ユーザー嗜好情報として記憶する現ユーザー嗜好記憶部と、他のエージェント装置が記憶していた前記ユーザーの嗜好を継承ユーザー嗜好情報として記憶する継承ユーザー嗜好記憶部と、前記現ユーザー嗜好記憶部から読み出す前記現ユーザー嗜好情報、および前記継承ユーザー嗜好記憶部から読み出す前記継承ユーザー嗜好情報を異なる扱いで前記コミュニケーションを行うエージェント制御部と、前記コミュニケーションに対する前記ユーザーの行動、または前記ユーザーの応答に基づいて前記ユーザーの嗜好を学習する学習部と、前記学習部が学習する前記ユーザーの嗜好に基づいて前記現ユーザー嗜好情報を更新する更新部と、を備えている。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、インタフェースとなるハードウェアの交換を通じてユーザー側が期待する新鮮な体験を失うことなく、また、ハードウェアの交換前に学習したユーザーの嗜好情報を、ハードウェアの交換後にユーザーに違和感なく提供することが可能なエージェント装置を提供できる
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態に係るエージェント装置のブロック図。
【図２】本実施形態に係るエージェント装置の継承学習データと学習データとの引き継ぎ処理を示すチャート。
【図３】本実施形態に係るエージェント装置のコミュニケーション処理のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明に係るエージェント装置の実施の形態について、図１から図３を参照して説明する。
【００１４】
図１は、本発明の実施形態に係るエージェント装置のブロック図である。
【００１５】
本実施形態に係るエージェント装置１は、ユーザーとのコミュニケーションを通じて学習し、ユーザーの嗜好を反映させた情報を提供する。
【００１６】
図１に示すように、本実施形態に係るエージェント装置１は、電子機器２、例えばカーナビゲーション装置、ネットワーク対応型テレビジョン、パーソナルコンピュータ、スマートフォンの記憶装置２５にエージェントコアプログラム８を記憶し、電子機器２のＣＰＵ２１でエージェントコアプログラム８を実行して所定の処理を行う。また、エージェント装置１は、エージェントコアプログラム８を実行する際に参照するシナリオデータ４１、適用状況データ４２、キャラクタデータ４３、学習データ４５、継承学習データ４６およびコンテンツデータ４７をエージェントコアプログラム８とともに記憶装置２５に記憶している。
【００１７】
エージェント装置１は、従来使用していた電子機器２’で取得した学習データ４５を、現在使用する電子機器２に承継して活用する。ただし、エージェント装置１は、従来の学習データ４５（電子機器２’の学習データ４５）を、現在使用する電子機器２の学習データ４５として単に複製するのではなく、継承学習データ４６として電子機器２の学習データ４５とは異なる扱いで記憶している。
【００１８】
すなわち、エージェント装置１は、コミュニケーションを通じて学習するユーザーの嗜好を現ユーザー嗜好情報として記憶する学習データ４５（現ユーザ嗜好記憶部）と、他のエージェント装置１’が記憶していたユーザーの嗜好を継承ユーザー嗜好情報として記憶する継承学習データ４６（継承ユーザ嗜好記憶部）と、学習データ４５から読み出す現ユーザー嗜好情報、および継承学習データ４６から読み出す継承ユーザー嗜好情報を異なる扱いでコミュニケーションを行うエージェント制御部１１と、コミュニケーションに対するユーザーの行動、またはユーザーの応答に基づいてユーザーの嗜好を学習する学習部１２と、学習部１２が学習するユーザーの嗜好に基づいて現ユーザー嗜好情報を更新する更新部１３と、を備えている。
【００１９】
また、エージェント装置１は、継承学習データ４６から読み出す継承ユーザー嗜好情報のうちエージェント制御部１１で直ちに利用できる情報を制限する継承ユーザー嗜好利用制限部１５を備えている。
【００２０】
ここで先ず、エージェント装置１で使用される電子機器２について説明する。
【００２１】
電子機器２は、例えばカーナビゲーション装置、ネットワーク対応型テレビジョン、パーソナルコンピュータ、スマートフォンであって共通する部分が多いので、代表してカーナビゲーション装置５について説明する。図１はエージェント装置１の電子機器２としてカーナビゲーション装置５を適用する場合を示している。
【００２２】
カーナビゲーション装置５は、ＣＰＵ２１（中央処理装置、 Central Processing Unit）、ＲＯＭ２２（読み出し専用メモリ、Read Only Memory）、ＲＡＭ２３（Random Access Memory）、記憶装置２５、表示部２６、入力部２７、音声認識部２８、マイク２９、音源ＩＣ３１、アンプ３２、スピーカ３３、通信部３５、データ入出力部３６、カーナビゲーション部３７、およびこれらを電気的、電子的に接続するバス３８を含んでいる。
【００２３】
ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２や記憶装置２５に格納されるプログラム（エージェントコアプログラム８を含む）を読み出し、ＲＡＭ２３に展開して各種の演算処理を実行する。
【００２４】
記憶装置２５は、ハードディスクや不揮発性の半導体メモリであって、エージェントコアプログラム８の他にオペレーティングシステム（図示省略）や各種プログラム（図示省略）、およびこれらのプログラムの実行や協働によって得られる各種のデータを格納している。
【００２５】
カーナビゲーション部３７は、カーナビゲーション部３７に特有の部分である。カーナビゲーション部３７は、ＣＰＵ（図示省略）、ＲＯＭ（図示省略）、ＲＡＭ（図示省略）、ハードディスク（図示省略）、およびＧＰＳ（Global Positioning System、図示省略）信号受信部を含み、カーナビゲーション機能を司る。カーナビゲーション部３７のＣＰＵは、ＲＯＭおよびハードディスクの少なくとも一方に記憶されたナビゲーションプログラム（図示省略）を読み出してＲＡＭ上に展開し、ＧＰＳ信号受信部から取得する位置情報、およびハードディスクに記憶される地図情報に基づいて表示部２６にナビゲーション画像を表示させる。なお、カーナビゲーション部３７は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、およびハードディスクは、それぞれカーナビゲーション装置５のＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、および記憶装置２５と兼用されていても良い。この場合、カーナビゲーション装置５は、ＲＯＭ２２や記憶装置２５に格納されるナビゲーションプログラムを読み出し、ＲＡＭ２３に展開してＣＰＵ２１で実行する。
【００２６】
表示部２６は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube、陰極線管）モニタ、ＬＣＤ（liquid crystal display、液晶ディスプレイ）、および有機ＥＬディスプレイなどの表示装置である。  音声認識部２８は、ＤＳＰ（Digital Signal Processor、図示省略）を含み、マイク２９から入力されるアナログの音声信号（入力音声）を所定の周期でサンプリングしてデジタル音声情報を生成するＡ／Ｄ変換処理を行い、生成されたデジタル音声情報に音声解析を施して入力音声の意味を認識する。
【００２７】
音源ＩＣ３１は、所定の音声波形データに基づいてアナログの音声信号を生成する。音源ＩＣ３１が生成するアナログの音声信号は、アンプ３２で増幅されてスピーカ３３から出力される。出力される音声信号は、例えば、エージェントコアプログラム８がユーザーに対して行う音声案内である。なお、音声出力の方式は、予め録音された録音データ（図示省略）を適宜出力する録音編集方式、素片データ（図示省略）および音片データ（図示省略）を組み合わせて出力する規則合成方式など種々の方式を適用することができる。
【００２８】
通信部３５は、通信規約に則って、ネットワーク（図示省略）を介してネットワーク上に存在するデータベース（図示省略）とのデータ通信を制御するインタフェースである。通信部３５は、例えば、無線通信を介してデータ通信を行う。
【００２９】
データ入出力部３６は、不揮発性の半導体メモリやハードディスクなどの記憶媒体（図示省略）の規格に応じて適合するインタフェース（図示省略）を含み、シナリオデータ４１、適用状況データ４２、キャラクタデータ４３、学習データ４５、継承学習データ４６、およびコンテンツデータ４７の読み込み、および書き込みを行う。
【００３０】
ＣＰＵ２１が実行する演算処理には、エージェントコアプログラム８の実行による各種のエージェント処理が含まれている。エージェント処理には「経路案内」、ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System、登録商標）から取得する「渋滞情報案内」、および「データベース自動検索案内処理」が含まれている。
【００３１】
ここで、「データベース自動検索案内処理」とは、例えばマイク２９を介してユーザーから入力される音声を解析して認識し、その後、認識結果をキーワードとして記憶装置２５に記憶されるデータやインターネットから関連する情報を検索する処理である。検索する情報には、各種のホームページのタイトル、カーナビゲーション部３７に設定される進行経路上の状況（渋滞や交通規制などの状況）、飲食店および各種の商店に関する情報がある。エージェント装置１は、音声認識に基づくキーワードから自動的に情報を検索し、取得して適宜にユーザーに案内する。案内は、スピーカ３３から出力される音声、表示部２６に表示される擬人化されたエージェントなどを通じてユーザーへ提供される。
【００３２】
また、カーナビゲーション装置５は、「データベース自動検索案内処理」を通じてユーザーの嗜好を学習する。カーナビゲーション装置５は、「データベース自動検索案内処理」によってユーザーに提供した複数の情報のなかから、ユーザーが選択した情報を学習データ４５として記憶装置２５に記憶する。さらに、カーナビゲーション装置５は、「データベース自動検索案内処理」が再び実行されたとき、今回ユーザーが選択した情報と前回学習データ４５に記憶した情報とを比較し、共通するキーワードを抽出する。そして、カーナビゲーション装置５は、共通するキーワードの一致回数を更に記憶することで次回の「データベース自動検索案内処理」の際に一致回数の多寡で検索するキーワードを絞り込む。
【００３３】
また、エージェントコアプログラム８は、エージェント装置１を機能させる基幹プログラムである。エージェントコアプログラム８は、「データベース自動検索案内処理」で収集する各種のコンテンツデータ４７の中から適用状況データ４２、および学習データ４５に基づいてユーザーの嗜好を分析し、カーナビゲーション装置５の備える機能に則して各種の案内を行う。
【００３４】
さらに、エージェントコアプログラム８はＣＰＵ２１で実行されて、記憶装置２５に格納されるキャラクタデータ４３に基づいて擬人化された特定のエージェントの映像を表示部２６に表示させたり、特定キャラクタ（性質、特性）の音声をスピーカ３３から出力させたり、適用状況データ４２および学習データ４５を読み出して「データベース自動検索案内処理」を実行したり、「データベース自動検索案内処理」で検索された情報をシナリオデータ４１に基づいて映像や音声を通じて提供したりする。
【００３５】
また、エージェント制御部１１、学習部１２、更新部１３、および継承ユーザー嗜好利用制限部１５は、エージェントコアプログラム８に含まれる機能である。
【００３６】
なお、カーナビゲーション部３７によって処理されるナビゲーション画像は、エージェントの映像とともに表示される。エージェントコアプログラム８は、ナビゲーション画像に対応させて「経路情報」等を音声で案内する。
【００３７】
シナリオデータ４１は、エージェントの台詞、台詞に対応する映像データ、および台詞と映像データとの対応関係を含んでいる。
【００３８】
適用状況データ４２は、エージェント装置１を使用する時間、および各種のイベントに応じて項目毎に分類されるデータである。時間のデータは、例えば午前、午後、夕方以降のように複数の時間帯に区別されている。イベントのデータは、例えば街乗り、遠出、通勤のように区分されている。エージェント装置１は、適用状況データ４２に学習データ４５を対応付けることによって、どのような時間（何時）に、どのようなイベントで、どのような情報が利用されているのか、というユーザーの行動や嗜好を学習する。
【００３９】
キャラクタデータ４３は、エージェントの形態データであり、人型、犬型、猫型、顔、体格、服装、音質、言葉使い、および方言などエージェントに個性を付与するデータを含んでいる。
【００４０】
コンテンツデータ４７は、「データベース自動検索案内処理」で取得するホームページや進行経路上の商店の情報を含む各種のコンテンツのデータを含んでいる。
【００４１】
学習データ４５は、ユーザーの嗜好を表すキーワードを含むデータである。学習データ４５は、エージェント装置１がコミュニケーションを通じてユーザーの嗜好を分析し、構築するデータベース、すなわち現ユーザー嗜好情報であって、随時更新される。エージェント装置１は、優先して案内した情報と異なる情報をユーザーが選択した場合には、この選択結果をユーザーの嗜好として現ユーザー嗜好情報を更新する。
【００４２】
また、学習データ４５は、適用状況データ４２の各項目に対応付けられて記憶装置２５に記憶される。エージェント装置１は、適用状況データ４２の項目に学習データ４５を対応付けて記憶することで、どのような時間（何時）に、どのようなイベント時に、どのような情報をユーザーが利用するか、すなわちユーザーの行動や嗜好を学習する。
【００４３】
継承学習データ４６は、学習データ４５と同様なデータ構造を有している。継承学習データ４６と学習データ４５との違いは、学習データ４５が現在の学習結果を反映して逐次更新され、最新化されるのに対して、継承学習データ４６は従来の電子機器２’での学習結果を保持している一方で、現在の電子機器２での学習結果が反映されないことである。継承学習データ４６は、データ入出力部３６を介して記憶媒体を通じて、または通信部３５を介してネットワークを経由して従来の電子機器２’（従来のカーナビゲーション装置５）から新しく使用する電子機器２へと複製される。なお、継承学習データ４６は、従来の電子機器２’では学習データ４５として学習結果を反映して逐次更新され、最新化されていたデータである。
【００４４】
学習データ４５に記憶される現ユーザー嗜好情報、および継承学習データ４６に記憶される継承ユーザー嗜好情報は、カテゴリー、および使用日の情報を含んでいる。ここで、現ユーザー嗜好情報、および継承ユーザー嗜好情報におけるカテゴリーとは、音声認識におけるキーワードを類型化する区分であって、例えば店舗に係るキーワード、道路または経路に係るキーワード、家族に係るキーワード、友人に係るキーワードを分類する。
【００４５】
学習部１２は、継承ユーザー嗜好情報のうちコミュニケーションに使用した情報を現ユーザー嗜好情報として学習データ４５に記憶させる。
【００４６】
継承ユーザー嗜好利用制限部１５は、カテゴリー、および使用日から情報の重要度を判別して、重要度の高さが予め定める第一閾値よりも高い情報を現ユーザー嗜好情報として学習データ４５に記憶させる。第一閾値は、後述する重要度の区分においてＡ区分に相当する。
【００４７】
なお、継承ユーザー嗜好利用制限部１５は、カテゴリー、および使用日から情報の重要度を判別して、重要度の高さが予め定める第二閾値よりも高い情報のみをエージェント制御部に提供するものであっても良い。第二閾値は、後述する重要度の区分においてＣ区分に相当する。
【００４８】
ところで、エージェント装置１が高度化し、ユーザーとのコミュニケーションがより円滑で自然になると、ユーザーは、エージェントコアプログラム８によって処理されるエージェントに対して、よりいっそう人格的なものを感じることができるようになる。そうすると、エージェント装置１はユーザーにとって、より人格的に身近な存在になる。
【００４９】
また、ユーザーは、時間をかけてエージェント装置１との人格的な関係を育てた結果、エージェントつまり、ソフトウェア面のみならず、ハードウェア面にも愛着を持つようになる。特に、ヒト型や動物型の電子機器２や、人格を投影しやすい自動車のようなものに搭載されるカーナビゲーション装置５では、ハードウェアに対する愛着も高まりやすい。ユーザーはエージェント装置１をソフトウェアが実行するエージェントとハードウェアとを一体で認識するのである。
【００５０】
愛着の高まった電子機器２が故障、破損、および寿命などで失われた場合に、ユーザーは、エージェントとハードウェアとが一体化したエージェント装置１全体の「死亡」を感じる。
【００５１】
ところが、従来のエージェント、つまり従来の電子機器２’における学習データ４５が新しい電子機器２の学習データ４５として単純に複製されてしまった場合、ユーザーは、エージェントが「生き返った」ように感じ、大きな違和感を持つことが予想される。
【００５２】
そこで、エージェント装置１は、継承学習データ４６を利用するにあたり、継承学習データ４６の元となった学習データ４５を保持していた従来の電子機器２’を例えば「親」とし、継承学習データ４６を継承する新たな電子機器２を例えば「子」として識別して継承学習データ４６を利用する。この「親子関係」を特徴付けるための個性を付与するデータがキャラクタデータ４３には含まれている。「親子関係」の他にも「先輩と後輩」「師匠と弟子」といった「情報の継承性のある人格の関係」を従来の電子機器２’のエージェントに対する呼び方（例における「親（父または母）と子（息子または娘）」）として、ユーザーが適宜に設定したり、選択肢の中から択一的に選択したりすることができる。
【００５３】
次いで、継承ユーザー嗜好利用制限部１５による継承学習データ４６と学習データ４５との引き継ぎ処理を詳細に説明する。
【００５４】
図２は、本実施形態に係るエージェント装置の継承学習データと学習データとの引き継ぎ処理を示すチャートである。
【００５５】
図２に示すように、本実施形態に係る継承学習データ４６は、電子機器２に複製された当初から、全項目が学習データ４５に引き継がれるのではなく、情報の重要度のランクによって取り扱いが異なっている。
【００５６】
具体的には、継承学習データ４６に含まれる継承ユーザー嗜好情報は、先ず重要度によってランク分けされる（ステップＳ１）。ここで、情報の重要度は、そのカテゴリーと使用日の先後（使用日の早い、遅い）によって軽重が判断される。カテゴリーにおいては、例えば家族に係るキーワード＞友人に係るキーワード＞店舗に係るキーワード＞道路（経路）に係るキーワードのような重要度の軽重関係が設定され、さらに使用日の前後、または使用頻度によって重要度を４区分、例えば最重要のＡ区分、中程度の重要度のＢ区分、重要度の低いＣ区分、および必要のないＤ区分に分類される。
【００５７】
そして、継承ユーザー嗜好情報のうち最重要のＡ区分（ステップＳ２  Ｙｅｓ）は、即刻、学習データ４５に引き継がれて現ユーザー嗜好情報として活用される。Ａ区分の情報は、例えばユーザーの個人情報（住所、電話番号、血液型など）であって、特に事故時に必要な情報である。
【００５８】
また、継承ユーザー嗜好情報のうち中程度の重要度のＢ区分（ステップＳ２  Ｎｏ、ステップＳ３  Ｙｅｓ）は、ユーザーとのコミュニケーションに使用された場合には（ステップＳ４  Ｙｅｓ）学習データ４５に引き継いで現ユーザー嗜好情報として活用する。Ｂ区分の情報は、例えば毎日の通勤経路、道路情報、よく聞く音楽などに関する情報であって、使用頻度の高い情報である。
【００５９】
他方、継承ユーザー嗜好情報のうち中程度の重要度のＢ区分（ステップＳ２  Ｎｏ、ステップＳ３  Ｙｅｓ）は、ユーザーとのコミュニケーションに使用されないまま、現エージェントとのコミュニケーション回数が予め定める所定回数、例えば５００回を超える、または新しい電子機器２の使用期間が予め定める所定時間、例えば３ヶ月を超える場合には（ステップＳ５  Ｙｅｓ）、学習データ４５に引き継いで現ユーザー嗜好情報として活用する。重要度がＢ区分であって、ユーザーとのコミュニケーションに使用されていない情報で上記ステップＳ５の条件を満足しない情報（ステップＳ５  Ｎｏ）は、ユーザーとのコミュニケーションに使用されるまで（ステップＳ４  Ｙｅｓ）、またはステップＳ５の条件を満足するまで（ステップＳ５  Ｙｅｓ）学習データ４５に引き継がれずに、引き継ぎ待ちになる。
【００６０】
Ｂ区分の情報をステップＳ５  Ｙｅｓのように現ユーザー嗜好情報へ引き継ぐことによって、新しい電子機器２を使い始めた当初には知らないことを多くして、世代交代を演出することができる。
【００６１】
さらに、継承ユーザー嗜好情報のうち重要度の低いＣ区分（ステップＳ２  Ｎｏ、ステップＳ３  Ｎｏ、ステップＳ６  Ｙｅｓ）は、ユーザーとのコミュニケーションに使用された場合には（ステップＳ７  Ｙｅｓ）学習データ４５に引き継いで現ユーザー嗜好情報として活用する。Ｃ区分の情報は、例えば趣味、ドライブコース、よく行く店などに関する情報であって、週末に使う情報である。重要度がＣ区分であって、ユーザーとのコミュニケーションに使用されていない情報（ステップＳ７  Ｎｏ）は、使用されるまで学習データ４５に引き継がれずに、引き継ぎ待ちになる。
【００６２】
なお、エージェント装置１は、Ｂ区分およびＣ区分の情報をコミュニケーションに使用する際には、伝聞の形式で案内を提供する。例えば、エージェント装置１がユーザーの質問に答える場合には、不知情報、つまり知らなかった情報であるかのように応対したり、例えば「そういえば、父から聞いた覚えがあります。」と言うような出だしから案内を開始したりする。また、エージェント装置１からユーザーにリコメンドする場合には、例えば「そういえば、父から聞いていますが、○○だそうですね。」と言うような出だしから案内を開始する。
【００６３】
さらにまた、Ａ区分、Ｂ区分、およびＣ区分のいずれにも属さず、継承ユーザー嗜好情報のうち必要のないＤ区分（ステップＳ２  Ｎｏ、ステップＳ３  Ｎｏ、ステップＳ６  Ｎｏ）は、学習データ４５に引き継がれることなく、現ユーザー嗜好情報として活用されることもない（ステップＳ８）。Ｄ区分の情報には、例えば使用日から３年以上が経過した情報である。
【００６４】
これら継承学習データ４６の重要度のランク分けは、継承ユーザー嗜好利用制限部１５で行われる。
【００６５】
なお、図２による重要度のランク分けは、学習データ４５を継承学習データ４６として従来の電子機器２’から出力する際に行っても良い。これによって、継承学習データ４６のデータ量が削減される。また、重要度のランク付けの基準は、ユーザー側で変更できるようにしても良い。さらに、継承する情報の範囲、例えばカテゴリーを指定できるようにしても良い。
【００６６】
次に、エージェント装置１のコミュニケーション処理を説明する。
【００６７】
図３は、本実施形態に係るエージェント装置のコミュニケーション処理のフローチャートである。
【００６８】
コミュニケーション処理は、オペレーションプログラム、およびエージェント制御部１１、学習部１２、更新部１３、継承ユーザー嗜好利用制限部１５を含むエージェントコアプログラム８を実行するＣＰＵ２１によって処理される。
【００６９】
また、学習データ４５、継承学習データ４６、およびキャラクタデータ４３は、エージェント装置１がユーザーとのコミュニケーション処理を行う際に世代交代を演出する引き継ぎ処理と、伝聞形式のコミュニケーションの実行に適宜に適用される。
【００７０】
先ず、ＣＰＵ２１は、記憶装置２５からエージェントコアプログラム８をＲＡＭ２３へ展開し、エージェントによるコミュニケーション処理を開始する（ステップＳ１１）。
【００７１】
次いで、ＣＰＵ２１は、記憶装置２５から適用状況データ４２中の時間データを読み出し、時計（図示省略）を参照して時間データに対応する時間帯を認識し、その時間帯に対応するイベントデータの中から該当する項目を選択する。例えば、カーナビゲーション部３７に目的地が入力されていない場合は、「街乗り」の項目を選択し、目的地が選択され、かつ所定の距離以上（例えば、３０ｋｍ以上）であれば「遠出」を選択する（ステップＳ１２）。
【００７２】
次いで、ＣＰＵ２１は、時間データおよびイベントデータ（「時間」＝夕方以降、「イベント」＝街乗り）の適用状況データ４２、適用状況データ４２に対応付けられた学習データ４５、継承学習データ４６、およびキャラクタデータ４３に基づいてシナリオデータ４１を構築する（ステップＳ１３）。
【００７３】
次いで、ＣＰＵ２１は、構築したシナリオデータ４１を実行し（ステップＳ１４）、シナリオデータ４１の実行中にユーザーからの入力の有無を検出する（ステップＳ１５）。
【００７４】
ＣＰＵ２１は、シナリオデータ４１の実行中にユーザーの入力を検出した場合（ステップＳ１５  Ｙｅｓ）、学習処理を開始する（ステップＳ１７以降）。他方、ＣＰＵ２１は、シナリオデータ４１の実行中にユーザーの入力を検出できなかった場合（ステップＳ１５  Ｎｏ）、シナリオデータ４１を最後まで進めて（ステップＳ１６）処理を終わらせる。
【００７５】
学習処理へ移行したＣＰＵ２１は（ステップＳ１７以降）、先ず、ユーザーの入力を学習データ４５に新規に登録する（ステップＳ１７）。
【００７６】
次いで、ＣＰＵ２１は、ユーザーの入力からキーワードを認識し、「データベース自動検索案内処理」を行う（ステップＳ１８からステップＳ２２）。つまり、ＣＰＵ２１は、キーワードに基づいて最新の情報を検索し（ステップＳ１８）、検索結果からコンテンツデータ４７の更新の要否を判断する（ステップＳ１９）。ＣＰＵ２１は、コンテンツデータ４７を更新する必要のある、新たな検索結果を取得した場合には（ステップＳ１９  Ｙｅｓ）、コンテンツデータ４７を更新し（ステップＳ２０）、さらにシナリオデータ４１を再構築し（ステップＳ２１）、再構築した新たなシナリオデータ４１を実行して（ステップＳ２２）処理を終わらせる。これによって、エージェント装置１は、ユーザーの入力を反映して、ユーザーの嗜好により近い内容の各種の案内を実行する。
【００７７】
他方、ＣＰＵ２１は、コンテンツデータ４７を更新する必要のある、新たな検索結果が得られなかった場合には（ステップＳ１９  Ｎｏ）、現在のシナリオデータ４１の実行に介入することなく、シナリオデータ４１を最後まで進めて（ステップＳ１６）処理を終わらせる。
より具体的な、動作の一例を挙げる。
【００７８】
エージェント装置１を交換し、交換前のエージェント装置１’の学習データ４５を交換後のエージェント装置１の継承学習データ４６へ引き継いだ当初、エージェントは、ユーザーに先代の「子」である旨の自己紹介を行う。この代替わりを伝える自己紹介によって、ユーザーは、ハードウェアとしての電子機器２を交換したのと同様に、エージェントも代わったことを認識する。
【００７９】
ユーザーは、先代の「親」エージェントに育んだ学習結果のうちＡ区分に相当する重要な情報をそのまま「子」エージェントでも活用することができるので、利便性が大きく損なわれることはない。例えば、「妻に電話」、「自宅までの経路を検索」といったキーワードに対する案内結果は、「親」エージェントと同様に提供される。
【００８０】
他方で、ユーザーは、「親」エージェントの学習結果を全て、１００％利用できるわけではないので、重要度がＢ区分より低いキーワードについては、より多くのコミュニケーションを取る必要が生じる。このコミュニケーションのもどかしさは、先代の「親」エージェントと「子」エージェントとの違いを明確に認知させる。
【００８１】
また、ユーザーは、「子」エージェントが新参者であることからは新規性を感じ、「子」エージェントは自分と関係のあるものだということからは安心を感じ、「親」エージェントの「子」を教育していくという行為に世代を超えた付き合いを感じることができる。それと同時に、ユーザーは、「子」エージェントが時々発する「あぁ、父から言われていたのを思い出しました。」といった伝聞形式のコミュニケーションを通じて先代の「親」エージェントをハードウェア（電子機器２’）とともに失った喪失感も思い出す。
【００８２】
これらの体験は、交換後のエージェント装置１に、より一層の親近感や愛着を高める。この結果、学習データを単に複製して再利用する従来のエージェント装置に比べて、本実施形態に係るエージェント装置１は、「必ず滅びる生命が次の世代へ情報を継承していく」という自然の摂理を模した表現と、少児化・核家族化・都市生活化などによって一部では希薄になってきている「世代を跨いだ付き合いや、絆」を疑似的に提供することにより、今までにない、より深い満足感をユーザーに与える。
【００８３】
なお、電子機器２を交換せずに、併存させておく場合、複数のエージェント装置１の間で、エージェントを兄弟姉妹といった情報を並列に継承する関係にあるようキャラクター設定を行っても良い。このようなキャラクター設定は、エージェントが併存する場合であってもユーザーに違和感を抱かせることなく、利便性と新鮮さを感じさせることができる。具体的な例として以下のようなケースが想定できる。先ず、家族で使用する自動車のエージェントが存在する状況で、そのエージェントは家族皆で教育されていたとする。家族の一人が自分専用の自動車を新規に購入した際、その新しい自動車用のエージェントは先のエージェントの「弟」として情報を継承することで、自分専用のエージェントとして先のエージェントとの継続性を持ちながらも独自性を得ることができる。
【００８４】
本実施形態に係るエージェント装置１は、学習データ４５から読み出す現ユーザー嗜好情報、および継承学習データ４６から読み出す継承ユーザー嗜好情報を異なる扱いでコミュニケーションを行うことで、交換前のエージェント装置１’で学習した学習データ４５を活用し、かつ交換後のエージェント装置１と交換前のエージェント装置１’との違いを出してユーザーの利便性を限定的な範囲で確保しつつ、電子機器２を交換した新鮮さを感じさせることができる。
【００８５】
また、本実施形態に係るエージェント装置１は、継承学習データ４６から読み出す継承ユーザー嗜好情報に使用制限を掛けることによって、交換前のエージェント装置１’で学習した学習データ４５を活用する一方で、交換後のエージェント装置１に不知の情報を見かけ上増やし、交換前のエージェント装置１’との違いを演出して、電子機器２を交換した新鮮さを感じさせることができる。
【００８６】
さらに、本実施形態に係るエージェント装置１は、継承ユーザー嗜好情報のうちコミュニケーションに使用した情報を現ユーザー嗜好情報として学習データ４５に記憶させることで、交換後のエージェント装置１を早期に交換前のエージェント装置１’と同様な学習レベルへ到達させてユーザーの利便性を向上できる。
【００８７】
さらにまた、本実施形態に係るエージェント装置１は、重要度の高さが予め定める第一閾値よりも高い情報を現ユーザー嗜好情報として学習データ４５に記憶させることで、例えばユーザーに関する基本的な情報や、事故時に必要となる重要な情報についてユーザーの学習負担を低減できる。
【００８８】
また、本実施形態に係るエージェント装置１は、重要度の高さが予め定める第二閾値よりも高い情報のみをコミュニケーションに活用することで、ユーザーに交換前のエージェント装置１’との違いを演出して、電子機器２を交換した新鮮さを感じさせることができる。
【００８９】
したがって、本発明に係るエージェント装置１によれば、交換による新鮮味を失うことなく、交換前に学習したユーザーの嗜好情報、つまり継承ユーザー嗜好情報を交換後のエージェントに反映させることが可能である。
【符号の説明】
【００９０】
１、１’  エージェント装置
２、２’  電子機器
５  カーナビゲーション装置
８  エージェントコアプログラム
１１  エージェント制御部
１２  学習部
１３  更新部
１５  継承ユーザ嗜好利用制限部
２１  ＣＰＵ
２２  ＲＯＭ
２３  ＲＡＭ
２５  記憶装置
２６  表示部
２７  入力部
２８  音声認識部
２９  マイク
３１  音源ＩＣ
３２  アンプ
３３  スピーカ
３５  通信部
３６  データ入出力部
３７  カーナビゲーション部
３８  バス
４１  シナリオデータ
４２  適用状況データ
４３  キャラクタデータ
４５  学習データ
４６  継承学習データ
４７  コンテンツデータ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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