(57)【要約】【課題】ユーザが要求する特定の用途に特化した対話をソフトウェアエージェントで実現可能にする。【解決手段】会社での受付け等の特定の用途に用いる発話内容等からなるカスタマイズ用情報をユーザが記憶装置のデータベース（対話ＤＢ）に記憶させ、来訪者の音声を音声認識処理（Ｓ３）により解析してその解析結果に適合する発話内容を記憶装置のＤＢから検索して発話処理（Ｓ５）により発話する。【選択図】図３
2017058406.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソフトウェアエージェントを利用して人に対し音声により対応するコンピュータシステムであって、
人の音声を認識するための音声認識手段と、
前記音声認識手段による認識結果に対応した発話を行うための発話手段と、
発話内容を生成するための情報をデータベースとして記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている情報を用いて発話内容を生成するための発話内容生成手段と、を備え、
前記発話手段は、前記発話内容生成手段により生成された発話内容に応じた発話を行い、
前記記憶手段は、ユーザが前記ソフトウェアエージェントを用いる特定の用途にカスタマイズされた情報を入力して記憶可能である、コンピュータシステム。
【請求項２】
前記音声認識手段は、ユーザの音声をその他の音声から峻別するための峻別手段を含み、該峻別手段により峻別された音声に基づいて音声認識を行い、
前記峻別手段は、複数のマイクロホンが収集した音声信号に基づいて音源分離を行って所定距離からの音声信号を除去するためのマイクロホンアレイを有する、請求項１に記載のコンピュータシステム。
【請求項３】
前記記憶手段は、ユーザが前記ソフトウェアエージェントを用いる特定の用途にカスタマイズされた情報を管理画面上で入力するための入力操作手段を含み、
前記入力操作手段は、前記管理画面上に発話内容エリアを表示して該発話内容エリア内にユーザへの発話内容を入力すると共に、ユーザへの質問の発話内容エリアに対しユーザの返答内容に応じて枝分かれして各枝分かれ先に更なる発話内容エリアを表示し、該発話内容エリア内に前記返答内容に応じた発話内容を入力する流れ図型入力手段を有し、
前記発話内容生成手段は、前記流れ図型入力手段により入力された流れ図に沿って順次発話内容エリア内の発話内容を生成する手段を含む、請求項１または２に記載のコンピュータシステム。
【請求項４】
前記記憶手段は、前記ソフトウェアエージェントを来訪者の受付けに利用するために従業員の名前と当該従業員を呼び出すための電話番号とを対応付けて記憶し、
来訪者がしゃべった面談相手の名前が前記音声認識手段により認識されたときに、当該名前に対応する前記電話番号を前記記憶手段から割出して当該電話番号の従業員を電話で呼び出すための自動呼出し手段をさらに備える、請求項１〜３の何れかに記載のコンピュータシステム。
【請求項５】
前記音声認識手段による認識結果と前記発話手段による発話内容とからなる対話履歴データを複数のソフトウェアエージェントからネットワークを介して収集し蓄積するためのデータ蓄積手段と、
前記データ蓄積手段による蓄積データを機械学習データとして用いて機械学習するための機械学習手段と、
前記機械学習手段による機械学習結果を前記ソフトウェアエージェントに提供するための提供手段と、をさらに備え、
前記ソフトウェアエージェントは、前記提供された機械学習結果を前記発話内容生成手段による発話内容の生成に反映させるための制御を行う、請求項１〜３の何れかに記載のコンピュータシステム。
【請求項６】
ソフトウェアエージェントを利用して人に対し音声により対応するプログラムであって、
コンピュータに、
人の音声を認識するための音声認識手段と、
人に対し発話を行うための発話手段と、
前記音声認識手段による認識結果に対応した発話内容を生成するための情報をデータベースとして記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている情報を用いて前記音声認識手段による認識結果に対応した発話内容を生成するための発話内容生成手段と、して機能させ、
前記発話手段は、前記発話内容生成手段により生成された発話内容に応じた発話を行い、
前記記憶手段は、ユーザが前記ソフトウェアエージェントを用いる特定の用途にカスタマイズされた情報を入力して記憶可能である、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、ソフトウェアエージェントを利用して人に対し音声により対応するコンピュータシステムおよびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
この種のコンピュータシステムおよびプログラムに関して一般的に知られているものに、例えば、ユーザが、対話システムを搭載したスマートフォンに対して、質問を語りかけることにより、スマートフォンが、ユーザの声を認識し、意味解析によってその質問の意図を理解し、回答すると共に、最適なサービス機能（例えばメール、スケジューラ、アラーム等）を自動的に起動するものがあった（例えば非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】ＮＴＴドコモ、「しゃべってコンシェル」、[online]、［平成２７年３月４日検索］、インターネット＜URL:http://www.nttdocomo.co.jp/service/information/shabette_concier/＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、このような対話システムは、一般ユーザ向けに開発された汎用性のあるシステムとなっており、例えば、会社での来訪者の受付け、訪問予約の受付け、あるいは要介護者との対話等、或る特定の用途に特化した対話には向いていないという不都合がある。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、ユーザが要求する特定の用途に特化した対話をソフトウェアエージェントで実現可能にするコンピュータシステムおよびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
以下には、課題を解決するための各手段に対応する実施形態の一例を括弧書き挿入して示す。
【０００７】
本発明は、ソフトウェアエージェントを利用して人に対し音声により対応するコンピュータシステムであって、
人の音声を認識するための音声認識手段（例えば、音声入力部３１,４４、Ｓ３、Ｓ２５〜Ｓ３０、Ｓ５１、Ｓ１１１、Ｓ２１４、Ｓ２９０）と、
前記音声認識手段による認識結果に対応した発話を行うための発話手段（例えば、音声出力部３１,４４、Ｓ５、Ｓ４０〜Ｓ４４、Ｓ５３、Ｓ９０〜Ｓ９７、Ｓ１１３、Ｓ１４５〜Ｓ１５２、Ｓ２１６、Ｓ２５５〜Ｓ２９１、Ｓ２９８〜Ｓ３０２）と、
発話内容を生成するための情報をデータベースとして記憶する記憶手段（例えば、記憶装置２４、ＥＥＰＲＯＭ３６、Ｓ１、Ｓ１０〜Ｓ１２、Ｓ５０、Ｓ７０〜７４、Ｓ１１０、Ｓ２１０、Ｓ２１２、Ｓ２２５〜Ｓ２３０、Ｓ２３１〜Ｓ２３６、Ｓ２９２、Ｓ３１０〜Ｓ３１１）と、
前記記憶手段に記憶されている情報を用いて発話内容を生成するための発話内容生成手段（例えば、ＣＰＵ２１,３３、Ｓ４、Ｓ３５〜Ｓ３７、Ｓ５２、Ｓ８０〜Ｓ８６、Ｓ１１２、Ｓ２１５、Ｓ２４５〜Ｓ２４９、Ｓ２８０〜Ｓ２８２、Ｓ２９３、Ｓ３０５〜Ｓ３０８）と、を備え、
前記発話手段は、前記発話内容生成手段により生成された発話内容に応じた発話を行い（例えば、Ｓ４０〜Ｓ４４、Ｓ１４５〜Ｓ１５２、Ｓ２５５〜Ｓ２９１、Ｓ２９８〜Ｓ３０２）、
前記記憶手段は、ユーザが前記ソフトウェアエージェントを用いる特定の用途にカスタマイズされた情報を入力して記憶可能である（例えば、Ｓ１０〜Ｓ１２、Ｓ７０〜７４、Ｓ２２５〜Ｓ２３０、Ｓ２３１〜Ｓ２３６、Ｓ３１０〜Ｓ３１１）。
また、前記音声認識手段は、ユーザの音声をその他の音声から峻別するための峻別手段（例えば、マイクロホンアレイ）を含み、該峻別手段により峻別された音声に基づいて音声認識を行い、前記峻別手段は、複数のマイクロホンが収集した音声信号に基づいて音源分離（例えば、フレーム間連立方程式解による２点受音音源分離）を行って所定距離からの音声信号を除去するためのマイクロホンアレイを有してもよい。この峻別手段は、独立成分分析を用いた音源分離手段をさらに有してもよい。
また、前記音声認識手段は、事前に蓄えられている母音および子音の音響パターンを含む一般的認識基準を変形する手段であって、ユーザからサンプルとして収集した音声に含まれる音響的性質に基づいて前記一般的認識基準を変形して話者適応を行う話者適応手段を含んでもよい。
また、前記話者適応は、ガウス混合分布モデルを用いる音声認識においての話者適応でもよい。
また、前記話者適応は、ディープニューラルネットワークを用いて行ってもよい。
また、前記記憶手段は、ユーザが前記ソフトウェアエージェントを用いる特定の用途にカスタマイズされた情報を管理画面上（例えば、図２０に示す管理画面）で入力するための入力操作手段を含んでもよい。
この入力操作手段は、前記管理画面上に発話内容エリア（例えば、図２０の吹き出し）を表示して該発話内容エリア内にユーザへの発話内容を入力すると共に、ユーザへの質問の発話内容エリアに対しユーザの返答内容に応じて枝分かれ（例えば、図２０のＹＥＳ矢印とＮＯ矢印とで枝分かれ）して各枝分かれ先に更なる発話内容エリアを表示し、該発話内容エリア内に前記返答内容に応じた発話内容を入力する流れ図型入力手段を有し、前記発話内容生成手段は、前記流れ図型入力手段により入力された流れ図に沿って順次発話内容エリア内の発話内容を生成する手段を含んでもよい。
また、前記音声認識手段は、同義語を同値化して認識する同義語認識手段を含んでもよい。この同義語認識手段は、予め入力操作された同義語のデータベース（例えばバッファーに記憶されている同義語一覧データ）に基づいて同義語を同値化して認識してもよい。
【０００８】
また、前記記憶手段は、前記ソフトウェアエージェントを来訪者の受付けに利用するために従業員の名前と当該従業員を呼び出すための電話番号とを対応付けて記憶し（例えば、Ｓ１１、図３（ｂ）の「呼出しＤＢ」）、
来訪者がしゃべった面談相手の名前が前記音声認識手段により認識されたときに、当該名前に対応する前記電話番号を前記記憶手段から割出して当該電話番号の従業員を電話で呼び出すための自動呼出し手段（例えば、Ｓ６）をさらに備えてもよい。
【０００９】
また、前記記憶手段は、来客の予約を受付けるための予約枠を記憶し（例えば、Ｓ６３〜Ｓ６５、Ｓ７２、Ｓ７３）、
前記発話内容生成手段は、オンラインで送信されてきた来客希望者の予約したい旨の音声を前記音声認識手段が認識したことにより、前記記憶手段の記憶情報から予約枠を割出して該予約枠を発話内容にしてもよい（例えば、Ｓ８０〜Ｓ８３）。
【００１０】
前記音声認識手段による認識結果と前記発話手段による発話内容とからなる対話履歴データを複数のソフトウェアエージェントからネットワークを介して収集し蓄積するためのデータ蓄積手段（例えば、Ｓ１２０、Ｓ１８３、学習ＤＢ１４）と、
前記データ蓄積手段による蓄積データを機械学習データとして用いて機械学習するための機械学習手段（例えば、Ｓ１８６、Ｓ１８７、Ｓ２００）と、
前記機械学習手段による機械学習結果を前記ソフトウェアエージェントに提供するための提供手段（例えば、Ｓ２０１）と、をさらに備え、
前記ソフトウェアエージェントは、前記提供された機械学習結果を前記発話内容生成手段による発話内容の生成に反映させるための制御を行う（例えば、Ｓ２０５〜Ｓ０７）。
【００１１】
また、前記記憶手段は、前記ソフトウェアエージェントを介護に利用するために要介護者との対話に用いる対話情報を記憶し（例えば、Ｓ１、図９（ａ））、
前記発話内容生成手段は、前記音声認識手段による要介護者の音声の認識結果に応じて当該要介護者に対する発話内容を前記記憶手段の記憶情報から割出してもよい（例えば、Ｓ１１２）。
【００１２】
また、前記記憶手段は、ウェブサイト内の情報に関する対話用情報を記憶し（例えば、Ｓ２２７、Ｓ２２８、Ｓ２２３、Ｓ２３４）、
前記発話内容生成手段は、前記ウェブサイトの閲覧者からオンラインで送信されてきた質問の音声を前記音声認識手段が認識したことにより、前記質問に対する回答を前記記憶手段の記憶情報から割出して発話内容にしてもよい（例えば、Ｓ２４６、Ｓ２４７、Ｓ２４９）。
【００１３】
また、前記ソフトウェアエージェント（例えば、サイトエージェント４７）は、前記ウェブサイトの閲覧者のプロファイル情報を知識として記憶しているエージェント（例えば、ユーザ用エージェント４８）と協働して当該閲覧者にマッチする回答を前記記憶手段の記憶情報から割出して発話内容にしてもよい（例えば、Ｓ２８１、Ｓ２８２）。
【００１４】
また、前記記憶手段は、ユーザに対する回答用データ（例えば、図１７（ｂ）の回答内容）を複数記憶するとともに、該複数の回答用データの中から適したものを絞り込むための複数種類の属性（例えば、図１７（ｂ）のｍ,ｎ,ｏ,ｐ,ｑ・・・）についての重み付けデータ（例えば、図１７（ｂ）の重み付け）を記憶し、前記複数種類の属性について前記各回答用データの内容に応じた重み付けデータを対応する回答用データに対応付けて記憶し（例えば、図１７（ｂ）のＡ：５,５,１,１,１・・・、Ｂ：１,１,５,５,１・・・、Ｃ：１,１,５,１,５・・・）、
前記発話内容生成手段は、前記複数種類の属性について前記発話手段が順次ユーザに質問した場合に（例えば、Ｓ２９９）、該発話に対するユーザの回答によって得られた各属性についての重み付けに近い回答用データを前記複数の回答用データの中から絞り込んで発話内容とするための絞込み手段（例えば、Ｓ３０５〜Ｓ３０７）を含んでもよい。
【００１５】
また、前記記憶手段は、前記回答用データを人為的に入力して前記データベースに記憶させる人為的記憶手段（例えば、Ｓ３１０、Ｓ３１１）を含み、人為的に記憶させようとする者に対し前記複数種類の属性について前記発話手段が順次質問し（例えば、Ｓ２９９）、該発話に対する回答によって各属性についての重み付けが取得された場合に、前記人為的に入力された回答用データに前記取得された重み付けを対応付けて記憶してもよい（例えば、Ｓ３１１）。
【００１６】
また、前記複数の回答用データとして、会社内の社員からの相談に対する回答用のデータを記憶してもよい（例えば、図１７（ｂ））。
【００１７】
また、前記人為的記憶手段により前記記憶手段に記憶された重み付けを修正するための重付け修正手段（例えば、Ｓ２９４）をさらに備え、
該重付け修正手段は、ユーザが希望する回答用データが前記絞込み手段により絞り込まれた場合に（例えば、Ｓ３１５でＹＥＳと判断された場合に）、該絞込み手段による絞込みに用いられた前記各属性についての重み付けに基づいて前記ユーザが希望する回答用データについての重み付けを修正するように構成してもよい（例えば、Ｓ３１６、Ｓ３１７）。
【００１８】
また、本発明は、ソフトウェアエージェントを利用して人に対し音声により対応するプログラムであって、
コンピュータに、
人の音声を認識するための音声認識手段（例えば、Ｓ３、Ｓ２５〜Ｓ３０、Ｓ５１、Ｓ１１１、Ｓ２１４、Ｓ２９０）と、
人に対し発話を行うための発話手段（例えば、Ｓ４０〜Ｓ４４、Ｓ５３、Ｓ９０〜Ｓ９７、Ｓ１１３、Ｓ１４５〜Ｓ１５２、Ｓ２１６、Ｓ２５５〜Ｓ２９１、Ｓ２９８〜Ｓ３０２）と、
前記音声認識手段による認識結果に対応した発話内容を生成するための情報をデータベースとして記憶する記憶手段（例えば、Ｓ１、Ｓ１０〜Ｓ１２、Ｓ５０、Ｓ７０〜７４、Ｓ１１０、Ｓ２１０、Ｓ２１２、Ｓ２２５〜Ｓ２３０、Ｓ２３１〜Ｓ２３６、Ｓ２９２、Ｓ３１０〜Ｓ３１１）と、
前記記憶手段に記憶されている情報を用いて前記音声認識手段による認識結果に対応した発話内容を生成するための発話内容生成手段（例えば、Ｓ４、Ｓ３５〜Ｓ３７、Ｓ５２、Ｓ８０〜Ｓ８６、Ｓ１１２、Ｓ２１５、Ｓ２４５〜Ｓ２４９、Ｓ２８０〜Ｓ２８２、Ｓ２９３、Ｓ３０５〜Ｓ３０８）と、して機能させ、
前記発話手段は、前記発話内容生成手段により生成された発話内容に応じた発話を行い（例えば、Ｓ４０〜Ｓ４４、Ｓ１４５〜Ｓ１５２、Ｓ２５５〜Ｓ２９１、Ｓ２９８〜Ｓ３０２）、
前記記憶手段は、ユーザが前記ソフトウェアエージェントを用いる特定の用途にカスタマイズされた情報を入力して記憶可能である（例えば、Ｓ１０〜Ｓ１２、Ｓ７０〜７４、Ｓ２２５〜Ｓ２３０、Ｓ２３１〜Ｓ２３６、Ｓ３１０〜Ｓ３１１）。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、ユーザが特定の用途にカスタマイズされた情報を入力することにより、ユーザが要求する特定の用途に特化した対話が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】人工知能サービスの全体構成を示すシステム図である。
【図２】（ａ）は各種サーバおよびパーソナルコンピュータ（ＰＣ）の制御回路を示すブロック図であり、（ｂ）は介護用端末およびユーザ端末の制御回路を示すブロック図である。
【図３】（ａ）は受付用ＰＣのメインプログラムを示すフローチャートであり、（ｂ）は受付用ＰＣのデータベースの記憶データを示す図であり、（ｃ）はカスタマイズ用情報入力処理のサブルーチンプログラムを示すフローチャートである。
【図４】（ａ）は顔認識処理のサブルーチンプログラムを示すフローチャートであり、（ｂ）は音声認識処理のサブルーチンプログラムを示すフローチャートであり、（ｃ）はＤＢ検出処理のサブルーチンプログラムを示すフローチャートであり、（ｄ）は発話処理のサブルーチンプログラムを示すフローチャートである。
【図５】（ａ）は来客予約用ウェブサーバのメイン処理を示すフローチャートであり、（ｂ）は予約枠設定用ＰＣとカスタマイズ予約用ウェブサーバにおけるカスタマイズ用情報受付処理のサブルーチンプログラムとの制御動作を示すフローチャートであり、（ｃ）は来客予約用ウェブサーバのＤＢにおける予約枠の記憶データを示す図である。
【図６】（ａ）はＤＢ検出処理のサブルーチンプログラムを示すフローチャートであり、（ｂ）は来客予約用ウェブサーバのＤＢ（発話）の記憶データを示す図である。
【図７】（ａ）は発話処理のサブルーチンプログラムを示すフローチャートであり、（ｂ）は画面制御処理のサブルーチンプログラムを示すフローチャートであり、（ｃ）はカレンダー同期処理のサブルーチンプログラムを示すフローチャートである。
【図８】要介護者用端末と集中管理サーバとワイヤレスネットワークとユーザ端末との制御動作を示すフローチャートである。
【図９】（ａ）は集中管理サーバのＤＢ（発話）の記憶内容を示す図であり、（ｂ）は発話処理のサブルーチンプログラムを示すフローチャートである。
【図１０】（ａ）はビデオチャット処理のサブルーチンプログラムを示すフローチャートであり、（ｂ）はウェブサイト閲覧処理のサブルーチンプログラムを示すフローチャートである。
【図１１】専門業者（介護事業者）のＰＣおよび人工知能サーバ（介護学習処理）の制御動作を示すフローチャートである。
【図１２】人工知能サーバ（その他の処理）および要介護者用端末（その他の処理）の制御動作を示すフローチャートである。
【図１３】（ａ）は会社ＰＣとサイトエージェントウェブサーバとユーザ端末との制御動作を示すフローチャートであり、（ｂ）はカスタマイズ用情報入力処理のサブルーチンプログラムとカスタマイズ用情報記憶処理のサブルーチンプログラムとを示すフローチャートである。
【図１４】サイトエージェントサーバにおけるカスタマイズＤＢの記憶データを示す図である。
【図１５】（ａ）ウェブページ表示処理のサブルーチンプログラムを示すフローチャートであり、（ｂ）はＤＢ検索処理のサブルーチンプログラムを示すフローチャートであり、（ｃ）は発話処理のサブルーチンプログラムを示すフローチャートである。
【図１６】（ａ）は会社ＰＣ（その他の処理）およびサイトエージェントウェブサーバ（その他の処理）の制御動作を示すフローチャートであり、（ｂ）はＤＢ検索処理（発展型）の制御動作を示すフローチャートであり、（ｃ）はサイトエージェントとユーザ用エージェントとからなるマルチエージェントシステムを示す図である。
【図１７】（ａ）は社員相談用ＰＣのメインプログラムを示すフローチャートであり、（ｂ）は社員相談用ＰＣの相談用ＤＢの記憶データを示す図である。
【図１８】（ａ）は発話処理のサブルーチンプログラムを示すフローチャートであり、（ｂ）はＤＢ検出処理のサブルーチンプログラムを示すフローチャートであり、（ｃ）はカスタマイズ用情報入力処理のサブルーチンプログラムを示すフローチャートであり、（ｄ）はフィードバック学習処理のサブルーチンプログラムを示すフローチャートである。
【図１９】アップストアサーバおよびユーザ端末の制御動作を示すフローチャートである。
【図２０】カスタマイズ用情報入力処理の変形例を示す管理画面図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳述する。まず、図１に基づいて人工知能サービスの全体構成を説明する。インターネット１に対し、会社の受付用パーソナルコンピュータ（以下「ＰＣ」）２と、予約枠設定用ＰＣ３と、要介護者用端末４と、会社ＰＣ７と、社員相談用ＰＣ８と、ユーザ端末１７と、要介護者宅５に設置されているワイヤレスネットワーク６と、人工知能サービス会社９の各種サーバ１０〜１３と、各種専門業者のＰＣ１６と、アップストアサーバ１９とが、接続されて、互いに通信可能に構成されている。
【００２２】
会社の受付用ＰＣには、ソフトウェアエージェントとしての受付エージェントが搭載されており、会社の受付に設置されて受付嬢の代わりを行う機能を有するものである。予約枠設定用ＰＣ３は、歯科医院等における患者の予約の受付や、飲食店における来客予約の受付等を行うＰＣである。
【００２３】
要介護者用端末４は、ソフトウェアエージェントとしての介護エージェントが搭載されており、タブレット端末等で構成され、要介護者宅５に設置され、要介護者と会話して要介護者を介護するためのものである。要介護者用端末４は、要介護者に限らず、老人と会話するものであってもよい。また、要介護者宅５に設置されているワイヤレスネットワークは、複数のセンサ付き無線端末を空間に散在させ、それらが協調して環境や物理的状況を採取することを可能とする無線ネットワークのことである。例えばエネルギーハーベスティングかＭ２Ｍあるいは電池などでセンサ装置を作っている。ワイヤレスセンサネットワークは、通常、アドホック(ad hoc)機能と、各ノードから中枢ノードへデータを送るためのルーティング機能(routing algorithm)を持つ。つまり、ノード間の通信に障害が出ると別の通信経路を自律的に再構築する機能がある。ノードがグループとして連携するため分散処理の要素もある。加えて、外部から電力供給を受けずに長期間動作する機能もあり、そのために省電力機能または自己発電機能を持つ。センサとしては、例えば、ドアの開閉を検知するドア開閉センサ、室内の温度を検知する温度センサ、室内の湿度を検知する湿度センサ、人を感知する人感センサ、人の睡眠状態を検知する睡眠センサ等が考えられる。これらのセンサからの検出信号に基づいて要介護者の挙動等の生活状況を確認（モニタリング）することができる。
【００２４】
会社ＰＣ７は、当該会社のホームページを作成する際に利用されるものである。社員相談用ＰＣ８は、人工知能が搭載されており、社員が会社のことについて質問した際に答えを探し出して回答するために用いられるものである。ユーザ端末１７は、ユーザに所持されるスマートフォンやタブレットあるいはパーソナルコンピュータのことである。
【００２５】
人工知能サービス会社９には、来客予約用ウェブサーバ１０とサイトエージェントウェブサーバ１１と集中管理サーバ１２と人工知能サーバ１３とが設置されている。来客予約用ウェブサーバ１０は、ソフトウェアエージェントとしての予約エージェントが搭載されており、予約枠設定用ＰＣ３により設定された予約枠に基づいて予約枠を設定した業者のホームページをウェブ上に表示するためのものである。そのホームページを閲覧した客は、後述するように音声により訪問日時の予約を行うことができる。
【００２６】
サイトエージェントウェブサーバ１１は、ソフトウェアエージェントとしてのサイトエージェントが搭載されており、会社ＰＣ７が入力設定した会社情報に基づいて当該会社のホームページをウェブ上に表示する。そのウェブ上には後述するようにサイトエージェントを表すキャラクターが表示され、そのキャラクターに訪問者が話し掛けることによりキャラクターが音声で答える。
【００２７】
集中管理サーバ１２は、要介護者用端末４と要介護者との間で行われた会話をそれぞれの要介護者用端末４から収集してデータベースに記憶するとともに、それぞれの要介護者宅５に設置されているワイヤレスネットワーク６からのセンサ検出データを収集してデータベースに記憶する。ケアマネージャ、ヘルパー、介護士あるいは要介護者の家族等は、ユーザ端末１７を操作して集中管理サーバ１２にアクセスすることにより、集中管理サーバ１２のデータベースに記憶されている要介護者の会話内容やワイヤレスセンサネットワークからのセンサ検出データを閲覧することができる。ワイヤレスセンサネットワークからのセンサ検出データにより要介護者の挙動の軌跡（履歴）が分かる
【００２８】
人工知能サーバ１３は、集中管理サーバ１２のデータベースに記録されているデータを定期的に送信してもらって学習データベース（以下「ＤＢ」という）１４に記憶するとともに、介護事業者のＰＣ１６から送信されてきた要介護者の容態を特定するデータを学習ＤＢ１４に記憶する。そして、人工知能サーバ１３は、それら両記憶データを機械学習用データとして用いて機械学習し、その学習結果を人工知能ＤＢ１５に記憶する。例えば、介護事業者のＰＣ１６から送られてきた要介護者の容態が悪化したことを特定するデータに基づいて当該要介護者の最近の会話データやワイヤレスセンサネットワーク６からのセンサ検出データを抽出し、データマイニングを行って要介護者の容態が悪化す前兆となるパターン（ＮＧＰｉ）を見つけ出し、そのＮＧパターンを人工知能ＤＢ１５に記憶する。またそのＮＧパターンに要介護者が当てはまっているか否かを探り出すための発話内容を生成してそれぞれの要介護者用端末４へ送信する。要介護者用端末４では、その受信した発話内容を反映した会話を要介護者との間で行う。
【００２９】
さらに、人工知能サーバ１３は、前述のＮＧパターンやそのＮＧパターンから生成された発話内容との学習結果データを学習結果アップストア１８のアップストアサーバ１９へ送信し、ＤＢ２０に登録する処理を行う。
【００３０】
アップストアサーバ１９は、送信されてきた学習結果をジャンル別に分類してＤＢ２０に登録する。例えば、介護の分類では、ＮＧパターンとしてＮＧＰｉ（ｉ＝１，２，３・・・）、ＮＧパターンから導き出された発話内容等のカスタマイズデータとして、「興味関心事の質問をする」等である。また他のジャンル（分類）としては、うつ病や躁うつ病や精神病のケア、幼児教育等が考えられる。このように、学習結果アップストア１８のデータベース２２は、人工知能による学習結果がジャンル別に分類されて登録されており、その学習結果を購入したいユーザはユーザ端末１７あるいは各種専門業者のＰＣ１６からアップストアサーバ１９へアクセスし、ＤＢ２０に登録されているジャンル別の学習結果を閲覧し、購入希望の学習結果が見つかればその学習結果データをダウンロードして自己の人工知能に用いる。その結果、ユーザは、一から人工知能を学習させる手間を省くことができ、レディーメイドの機械学習結果データをダウンロードして自己の人工知能に活用できるという利点がある。
【００３１】
会社の受付用ＰＣ２、予約枠設定用ＰＣ３、会社ＰＣ７、社員相談用ＰＣ８、来客予約用ウェブサーバ１０、サイトエージェントウェブサーバ１１、集中管理サーバ１２、人工知能サーバ１３、各種専門業者のＰＣ１６、およびアップストアサーバ１９のハードウェア構成を図２（ａ）に基づいて説明する。これらサーバやＰＣは同様のハードウェア構成を有しているために、その代表例として図２（ａ）に基づいて説明する。
【００３２】
これらサーバやＰＣは、制御中枢としてのＣＰＵ（Central Processing Unit）２１、そのＣＰＵ２１のワークエリアとして機能するＲＡＭ（Random Access Memory)２２、制御用のプログラムおよび制御用のデータを記憶しているＲＯＭ（Read Only Memory）２３、ハードディスク等からなる記憶装置２４が設けられている。これらＣＰＵ２１、ＲＡＭ２２、ＲＯＭ２３、記憶装置２４は、バス２５およびインタフェース部２６を介して種々の外部機器に接続されている。
【００３３】
具体的には、来訪者等の映像を撮影するデジタルビデオカメラ入力部２７、インターネット１を介して各種サーバ等と通信するための通信部２８、各種情報を表示する表示部２９、ユーザが手動により情報を入力するためのキーボード等の入力操作部３０、ユーザの音声を入力する音声入力部３１、ユーザに対し音声で発話するための音声出力部３２が設けられている。
【００３４】
次に、介護者用端末４およびユーザ端末１７のハードウェア構成を図２（ｂ）に基づいて説明する。これら端末は同様のハードウェア構成を有しているために、その代表例として図２（ｂ）に基づいて説明する。
【００３５】
これら端末は、制御中枢としてのＣＰＵ（Central Processing Unit）３３、そのＣＰＵ３３のワークエリアとして機能するＲＡＭ（Random Access Memory)３５、制御用のプログラムおよび制御用のデータを記憶しているＲＯＭ（Read Only Memory）３４、読出しおよび書込みが可能なＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）３６が設けられている。これらＣＰＵ３３、ＲＡＭ３５、ＲＯＭ３４、ＥＥＰＲＯＭ３６は、バス３７およびインタフェース部３８を介して種々の外部機器に接続されている。
【００３６】
具体的には、要介護者等の映像を撮影するデジタルビデオカメラ入力部３９、インターネット１を介して各種サーバと通信するための無線通信処理部４１、各種情報を表示する表示部４４、ユーザが手動により情報を入力するためのタッチパネル等の入力操作部４２、ユーザの音声を入力する音声入力部４３、ユーザに対し音声で発話するための音声出力部４３、衛星からのＧＰＳ情報と基地局からの電波と無線ＬＡＮアクセスポイントからの無線電波とに基づいて、現在位置を取得するための位置情報取得部４５が設けられている。
【００３７】
以上説明したサーバやＰＣや端末は、ノイマン型の一般的なコンピュータを用いているが、ニューラル・ネット・プロセッサー（ＮＮＰ）を用いてもよい。ＮＮＰのチップ上には本物のニューロンをモデルにした「人工ニューロン」が多数搭載されており、各ニューロンはネットワークでそれぞれ連携し合う。
【００３８】
また、「量子アニーリング方式」を採用した量子コンピュータを用いてもよい。これにより、機械学習における最適化計算の所要時間を大幅に短縮できる。なお、「人工知能」とは、ソフトウェアエージェントを含む広い概念である。
【００３９】
次に、会社の受付用ＰＣ２のメインプログラムを図３（ａ）に基づいて説明する。受付用ＰＣのＣＰＵ２１は、ステップＳ（以下単に「Ｓ」という）１によりカスタマイズ用情報入力処理を行う。このカスタマイズ用情報入力処理は、受付を行う会社に適するようにカスタマイズされた発話内容等の情報を入力するための処理である。この処理により、会社を訪れた来訪者に対し会社にカスタマイズされた対話が可能になる。またこのカスタマイズ用情報入力処理Ｓ１により、社員の携帯番号が入力設定され、来訪者が面談を希望する社員の携帯番号に電話して自動的に社員を呼び出す。このカスタマイズ用情報入力処理（Ｓ１）により入力されたカスタマイズ用情報の一例が図３（ｂ）に示されている。
【００４０】
次に受付用ＰＣ２は、顔認証処理Ｓ２を行う。この顔認証処理Ｓ２は、来訪者の顔を認識して受付用ＰＣ２をスリープ状態から起動させるためのものである。次に音声認識処理Ｓ３が行われる。この音声認識処理は、来訪者の音声を認識して面談希望者の担当者名を聞き出すための処理である。次にＤＢ検索処理Ｓ４が行われる。このＤＢ検索処理Ｓ４は、記憶装置２４のＤＢに記憶されている発話内容や社員の携帯番号を割り出すための処理である。次に発話処理Ｓ５が行われる。この発話処理は、記憶装置２４のＤＢ記憶されている発話内容を検索してその検索結果に基づいて来訪者に音声で応答するためのものである。次に従業員呼出し処理Ｓ６が行われる。この従業員呼出し処理Ｓ６は、来訪者の面談希望者名に対応する携帯番号に基づいて自動的に従業員を呼出す処理である。
【００４１】
次に、Ｓ１のカスタマイズ用情報入力処理のサブルーチンプログラムの制御動作を図３（ｃ）に基づいて説明する。まずＳ１０により、カスタマイズ用情報の入力操作があったか否かの判断がなされる。ない場合にはこのカスタマイズ用情報入力処理が終了する。会社のオペレータが事前に入力操作部３０を操作してカスタマイズ用情報の入力操作を行えば制御がＳ１１へ進み、入力された発話番号と発話内容とを対応付けて記憶装置２４のＤＢ（図３（ｂ）参照）に記憶する処理が行われる。次にＳ１２により、終了操作があったか否か判定され、終了操作が行われるまでＳ１１の記憶処理を繰り返し実行する。そしてオペレータが終了操作した段階でＳ１２よりＹＥＳの判断がなされてこのカスタマイズ用情報入力処理が終了する。
【００４２】
このカスタマイズ用情報入力処理の結果が図３（ｂ）に示されている。オペレータが入力した発話番号と発話内容が対応付けられて、発話ＤＢに記憶されている。例えば、発話番号１では「こんにちは。本日はご来社ありがとうございます。」発話番号２では「担当者の名前をお聞かせください。」発話番号３では「承知いたしました。お電話をお繋ぎしますので少々お待ちください。」等である。
【００４３】
またオペレータが入力した携帯番号として、呼出しＤＢに、例えば、田中：０９０‐○△×‐×○○、和田：０９０‐△×○‐△△×、仲嶋：０９０‐○×△‐○×△等のように記憶されている。
【００４４】
次に顔認証処理Ｓ２のサブルーチンプログラムの動作を図４（ａ）に基づいて説明する。Ｓ１５により、発話番号が「１」以上であるか否かの判定が行われ、「１」以上である場合にはこの顔認証処理が終了する。この発話番号は、Ｓ１９により「１」と指定される。未だに発話番号が「１」として指定されていない段階では、制御がＳ１６へ進み、カメラ入力部２７からの入力画像を解析する処理が行われ、Ｓ１７により、その解析結果人の顔か否かの判断が行われ、人の顔でないと判断された場合には制御がＳ１８へ進み、「カメラへ顔を近づけてください」のメッセージ表示を表示部２９により行う。一方、Ｓ１７により人の顔であると判断された場合には、制御がＳ１９へ進み、発話番号を「１」と指定する処理が行われる。その結果、次回のこの顔認証処理の実行段階ではＳ１５によりＹＥＳの判断がなされてＳ１８による「カメラへ顔を近づけてください」のメッセージ表示は行われない。
【００４５】
次に、音声認識処理Ｓ３のサブルーチンプログラムの動作を図４（ｂ）に基づいて説明する。まずＳ２５により、来訪者からの音声入力があったか否かの判断が行われ、未だ音声入力がない場合にはこの音声認識処理が終了する。一方、来訪者が受付用ＰＣ２に対してしゃべれば、Ｓ２５によりＹＥＳの判断がなされて制御がＳ２６へ進み、形態素解析処理を行い、Ｓ２７により構文解析処理を行い、Ｓ２８により意味解析処理行い、Ｓ２９により文脈解析処理を行い、Ｓ３０により意図解析処理（意図解釈処理）を行う。これらの解析処理は自然言語処理エンジンで実行される。
【００４６】
形態素解析とは、文章を意味のある単語に区切り、辞書を利用して品詞や内容を判別することである。構文解析とは、文節と文節の係り受け関係を判定する処理である。意味解析とは、ベクトル空間モデルを利用した自然言語処理の技法の１つで、文書群とそこに含まれる用語群について、それらに関連した概念の集合を生成することで、その関係を分析することである。文脈解析とは、複数の文のつながりをチェックするものである。意図解析（意図解釈）とは、文章の意味を理解する処理である。
【００４７】
次に、ＤＢ検索処理Ｓ４のサブルーチンプログラムの動作を図４（ｃ）に基づいて説明する。まずＳ３５により音声認識結果があるか否かの判断が行われ、ない場合にはこのＤＢ検索処理が終了する。音声認識処理Ｓ３による音声認識の結果がある場合には制御Ｓ３６へ進み、前述の音声認識処理による解析結果に対応する発話番号を決定する処理が行われる。この処理は、ユーザの対話に対する応答をテンプレートマッチングで見つけ出すために大量に集められた対話テンプレートの中から、適合する応答を見つけ出し、その応答に対応する発話番号を割り出す処理である。次にＳ３７により、決定した発話番号に対応する発話内容を対話ＤＢ（図３（ｂ）参照）から検索して割り出す処理が行われる。
【００４８】
次に、発話処理Ｓ５のサブルーチンプログラムの制御動作を図４（ｄ）に基づいて説明する。Ｓ４０により、検索された発話内容があるか否かの判断がなされ、ない場合にはこの発話処理が終了する。一方、Ｓ３７により検索された発話内容がある場合には制御がＳ４１へ進み、その発話内容に従って発話する処理が行われる。その結果、例えば、検索された発話内容が発話番号１の場合には「こんにちは。本日はご来社ありがとうございます。」の発話が音声出力部３２から発せられる（図３（ｂ）参照）。
【００４９】
次に、Ｓ４１より発話された発話内容をクリアする処理がＳ４２により行われ、Ｓ４３により対話が終了したか否かの判断がなされ、未だ対話が終了していないと判断された場合にはこの発話処理が終了する。
【００５０】
一方、対話が終了している場合には、制御がＳ４４へ進み、発話番号をゼロクリアする処理を行う。その結果、前述のＳ１５によりＮＯの判断がなされてＳ１６以降の顔認識処理が実行されることとなる。
【００５１】
以上説明した受付エージェントの発展型として次のものが考えられる。図４（ａ）の顔認識処理により認識された来訪者の顔画像データとそのときの来訪者が面談した担当者さらには当該担当者が当該来訪者について入力した情報を対応付けてＤＢに記憶しておき、再来訪時にカメラ入力部から入力された顔データからＤＢを検索して当該再来訪者に関する記憶情報に基づいて受付エージェントが対話するように制御してもよい。
【００５２】
次に、来客予約ウェブサーバ１０のメインプログラムの制御動作を図５（ａ）に基づいて説明する。まずＳ５０により、カスタマイズ用情報受付処理が実行される。このカスタマイズ用情報受付処理は、予約枠設定用ＰＣ３から入力された各担当者の予約枠データを受け付けて記憶装置２４のＤＢ（予約枠）に登録する処理である。次にＳ５１により音声認識処理が行われる。この音声認識処理は図４（ｂ）に示したものと同じであり、詳細な説明の繰り返しを省略する。次にＳ５２により、ＤＢ検索処理が行われる。このＤＢ検索処理は、Ｓ５０によりＤＢ（予約枠）に登録された各担当者の予約枠を検索する処理である。次のＳ５３により発話処理が行われる。この発話処理は、ホームページを訪れた客に対して音声で応対するための処理である。詳細は図７（ａ）に基づいて後述する。
【００５３】
次にＳ５４により画面制御処理が行われる。この画面制御処理は、ホームページの訪問者に対してカレンダー表示をしたり担当者一覧表示をしたりするものである。詳細は後述する。次にＳ５５によりカレンダー同期処理が行われる。このカレンダー同期処理は、ホームページの訪問者との対話を通して予約の日時が決まった場合にその予約日時をカレンダーに記録するための処理である。
【００５４】
次に、Ｓ５０のカスタマイズ用情報受付処理のサブルーチンプログラムの制御動作を図５（ｂ）に基づいて説明する。このカスタマイズ用情報受付処理では、予約枠設定用ＰＣ３と来客予約用ウェブサーバ１０との間で通信を行って受付処理を遂行する。まず予約枠設定用ＰＣ３において、Ｓ６０によりログイン操作があったか否かの判定がなされ、ない場合にはこの予約枠設定用ＰＣ３の制御処理が終了する。一方、ユーザが来客予約用ウェブサーバ１０にアクセスしてログイン操作を行えば制御がＳ６１へ進み、ログインＩＤとパスワードとが予約枠設定用ＰＣ３から来客予約用ウェブサーバ１０へ送信される。来客予約用ウェブサーバ１０は、Ｓ７０によりその送信情報を受信し、Ｓ７１により、ログインＩＤとパスワードとを確認した上で入力ページを予約枠設定用ＰＣ３へ返信する。
【００５５】
予約枠設定用ＰＣ３では、Ｓ６２によりその入力ページを受信し、Ｓ６３によりその受信した入力ページに従って予約枠を入力するオペレータの入力操作を受け付ける。そして、Ｓ６４によりそのオペレータの入力操作が終了したか否か判定し、終了していない場合にはＳ６３の予約枠の入力操作の受付を続行する。オペレータの入力操作が終了した段階で制御がＳ６５へ進み、その入力し終わった予約枠データを来客予約用ウェブサーバ１０へ送信する。来客予約用ウェブサーバ１０では、Ｓ７２によりその予約枠データを受信し、Ｓ７３により、受信した予約枠をＤＢ（予約枠）に記憶する処理を行う。その予約枠（カレンダー）の記憶状態が図５（ｃ）に示されている。記憶装置ＤＢ（予約枠）には、例えば、３月１８日、３月１７日、３月１６日、・・・等のように日毎に予約枠データが記憶されている。各日毎に予約枠データは、各担当者別に９時から１８時までの予約状況（空き状況）を特定するデータである。そしてこの予約枠（カレンダー）が日毎にウェブサイトに公開される（Ｓ７４）。
【００５６】
前述のＳ５２のＤＢ検索処理のサブルーチンプログラムの動作を図６（ａ）に基づいて説明する。まず、Ｓ８０により、音声認識結果があるか否かの判断がなされ、ない場合にはこのＤＢ検索処理が終了する。予約をしたユーザがユーザ端末１７を操作して来客予約用ウェブサーバ１０にアクセスしてＳ７４により公開されているウェブサイトを訪問し、音声により予約の手続きを行った場合に、音声認識処理Ｓ５１により音声認識がなされる。その結果、Ｓ８０によりＹＥＳの判断がなされて、Ｓ８１に進み、担当者と予約希望者とが認識されたか否かの判断がなされる。未だに担当者と予約希望者との両方をユーザがしゃべっていない場合にはＳ８１によりＮＯの判断がなされて制御がＳ８５へ進む。Ｓ８５では、予約時間が認識されたか否かの判断がなされ、未だ予約時間をユーザがしゃべっていない場合には制御がＳ８４へ進む。
【００５７】
Ｓ８４では、音声認識処理Ｓ５１による解析結果に対応する発話番号を決定する処理がなされる。例えばユーザが予約したい旨をしゃべれば発話番号「１」が決定され、「承知しました。お日にちはいつでしょう。」の発話内容が選択されて発話処理Ｓ５３により発話される。また、ユーザが予約日時をしゃべればそれが音声認識処理Ｓ５１により認識されて次に発話番号「２」が選択決定され、「担当者のご希望はございますか。」の発話内容が選択されて発話処理Ｓ５３により発話される。
【００５８】
それを聞いたユーザが担当者として例えば仲嶋先生を音声で指定すれば、それが音声認識処理Ｓ５１により認識され、Ｓ８１によりＹＥＳの判断がなされる。その結果、制御がＳ８２へ進み、担当者（例えば仲嶋先生）と予約希望日（例えば３月１５日）とに基づいてＤＢ（予約枠）を検索して空き枠を割り出す処理がなされる。図５（ｃ）のＤＢ（予約枠）を参照し、仲嶋先生の３月１５日の空き枠は１３時から１８時までである。その結果、Ｓ８３により、発話番号「３」を決定するとともにその発話番号３に対応する発話内容における空欄ａ〜ｄを埋める語句を決定する。具体的には、空欄ａには「仲嶋」、空欄ｂには「３月１５日」、空欄ｃには「１３時」、空欄ｄには「１８時」が決定されることとなる。この決定された語句が空欄ａ〜ｄに埋められた発話番号３の発話内容が発話処理Ｓ５３により発話される。その結果、発話内容は「招致しました。仲嶋先生は３月１５日であれば１３時から１８時まで空いております。」となる。  それを聞いたユーザが１３時から予約を入れたい旨をしゃべれば、それが音声認識処理Ｓ５１により認識されてＳ８５によりＹＥＳの判断がなされて制御がＳ８６に進み、発話番号「４」が選択決定され、その発話番号「４」の発話内容の空欄ｅに埋める語句「１３」が決定され、その空欄ｅに「１３」が埋められた発話内容である「承知しました。明日の１３時から予約を入れます。」が発話処理Ｓ５３によりユーザに対して発話される。
【００５９】
次に、Ｓ５３の発話処理のサブルーチンプログラムの制御動作を図７（ａ）に基づいて説明する。まずＳ９０により、音声認識結果があるか否かの判断がなされ、ない場合にはこの発話処理が終了する。音声認識結果がある場合には制御がＳ９１へ進み、発話番号が「３」であるか否かの判断がなされる。発話番号が「３」でない場合には制御がＳ９２へ進み、発話番号が「４」であるか否かの判断なされる。「４」でない場合には制御がＳ９３へ進み、発話番号の発話内容を発話する処理がなされる。このＳ９３による発話番号は「３」以外でかつ「４」以外の番号、例えば「１」または「２」等である。
【００６０】
発話番号が３である場合には制御がＳ９４へ進み、発話番号３の発話内容の空欄ａ〜ｄを決定済み語句で埋めて発話する処理がなされる。また発話番号が「４」の場合には制御がＳ９６へ進み、空欄ｅを決定して発話番号４の発話内容を発話する制御がなされる。
【００６１】
Ｓ９４、Ｓ９３、Ｓ９６の処理が終了した後には、制御がＳ９５へ移行し、対話が終了したか否かの判断がなされる。対話が終了していない場合にはこの発話処理が終了するが、対話が終了した段階で制御がＳ９７へ進み、Ｓ８３やＳ８６等により決定された発話番号をクリアする処理がなされた後、この発話処理が終了する。
【００６２】
次に、前述したＳ５４の画面制御処理のサブルーチンプログラムの制御動作を図７（ｂ）に基づいて説明する。まず、Ｓ１００により発話番号が「１」であるか否かの判断がなされる。「１」でない場合には発話番号が「２」であるか否かの判断がなされる（Ｓ１０１）。「２」でない場合にはこの画面制御処理が終了する。
【００６３】
発話番号が「１」であった場合には制御がＳ１０２へ進み、カレンダーをユーザ端末１７に表示するための制御がなされる。その結果、発話番号「１」の「承知しました。お日にちはいつでしょう。」の発話がユーザ端末１７から流れると同時にカレンダーがユーザ端末１７の表示部４０に表示されることとなる。ユーザはその表示されたカレンダーを見ながら予約したい日にちをユーザ端末１７に向かってしゃべる。
【００６４】
一方、発話番号が「２」である場合には制御がＳ１０３へ進み、担当者一覧をユーザ端末１７の表示部４０に表示させる制御が行われる。その結果、ユーザは、その担当者一覧を閲覧しながら希望する担当者を音声により指名することができる。
【００６５】
次に、前述したＳ５５のカレンダー同期処理のサブルーチンプログラムの制御動作を図７（ｃ）に基づいて説明する。まずＳ１０５により、発話番号が「４」であるか否かの判断がなされ、「４」でない場合にはこのカレンダー同期処理が終了する。発話番号が「４」である場合には、前述したようにユーザ端末１７から「承知しました。明日の１３時から予約を入れておきます。」の音声が流れるとともに、制御がＳ１０６へ進み、ＤＢ（予約枠）（図５（ｃ）参照）を新たに入った予約で埋めるための更新処理を行うとともに、予約者の端末（ユーザ端末１７）のカレンダーに予約日時を記録する旨のコマンドをユーザ端末１７に送信する処理がなされる。
【００６６】
次に、要介護者用端末４のメインプログラムの制御動作を図８に基づいて説明する。この要介護者用端末４は、集中管理サーバ１０と連携しながら要介護者用動作制御を実行する。また集中管理サーバ１０は、要介護者宅５のワイヤレスセンサネットワーク６と情報のやりとりを行いながら要介護者のための制御動作を実行する。
【００６７】
まず、要介護者用端末４は、Ｓ１１０によりカスタマイズ用情報入力処理を実行し、Ｓ１１１により音声認識処理を実行し、Ｓ１１２によりＤＢ検索処理を実行し、Ｓ１１３により発話処理を実行し、Ｓ１１４によりビデオチャット処理を実行し、Ｓ１１５によりウェブサイト閲覧処理を実行し、Ｓ１１６によりその他の処理を実行する。Ｓ１１０のカスタマイズ用情報入力処理では、当該要介護者用端末４の持ち主である要介護者を介護するために必要となる発話内容等を入力する処理である。実際の入力操作はケアマネージャやヘルパーや介護事業者によって行われる。介護事業者により行うときには、介護事業者のＰＣ１６で入力操作して集中管理サーバ１２へ送信するようにしてもよい。Ｓ１１１の音声認識処理およびＳ１１２のＤＢ検索処理は、既に説明したものとほぼ同じであるためにここでは詳細な説明の繰返しを省略する。Ｓ１１５のウェブサイト閲覧処理は、家族との写真共有サイトや思い出に残る写真または動画をアップロードしているサイト等を閲覧するための処理である。Ｓ１１６のその他の処理は、要介護者が緊急時等にケアマネージャやヘルパーあるいは家族を呼出して音声と映像とによりやりとりを行うためのものである。
【００６８】
要介護者用端末４にインストールされている介護エージェントと要介護者とが対話した場合に、その要介護者のしゃべった内容がＳ１１１により音声認識処理されるとともに、その要介護者に対し、Ｓ１１３の発話処理により音声で応答する。これらＳ１１１の音声認識処理およびＳ１１３の発話処理によって処理される要介護者との対話データが要介護者用端末４から集中管理サーバ１２へ送信される。集中管理サーバ１２では、その送信されてきた対話データをＳ１２０により受信してデータベースに記録する処理を行う。
【００６９】
一方、要介護者宅５に設置されているワイヤレスネットワーク６では、センサＩＤが割り振られている各センサからの検出データを収集して、その検出データをセンサＩＤごとに対応付けて記憶する処理を行い、Ｓ１３６により、その検出データ中に緊急送信すべきものがあるか否かの判断を行い、ない場合にはＳ１３９に進み、検出データの定期送信時期がきたか否かの判断を行い、未だ定期送信時期でない場合には制御がＳ１３５に戻り、検出データの記憶処理を継続する。Ｓ１３５→Ｓ１３６→Ｓ１３９→Ｓ１３５のループの巡回途中で、検出データ中に緊急送信すべきものが出てきた場合あるいは定期送信時期がきた場合に、制御Ｓ１３７へ進み、収集した検出データをセンサＩＤごとに集中管理サーバ１２へ送信する処理を行う。そして、Ｓ１３８により、検出データの記憶をクリアした後、Ｓ１３５へ復帰する。
【００７０】
集中管理サーバ１２では、ワイヤレスセンサネットワークから送信されてきたセンサの検出データをＳ１２１により受信して、そのワイヤレスセンサデータをデータベースに記録する処理を行い、次にＳ１２２において、緊急対処すべきデータがあるか否か判断し、ない場合にはＳ１２０へ戻る。一方、緊急対処すべきデータが発見された場合には、制御がＳ１２３へ進み、各種連絡先に通報する処理を行う。具体的には、温度センサが異常に高い温度を検出した場合や所定の時刻を過ぎても人感センサが一向に要介護者を検知しない場合等の異常データがある場合に、ケアマネージャやヘルパーあるいは介護士さらには病院や家族に異常の虞がある旨の通報を行う。
【００７１】
一方、要介護者の家族やケアマネージャあるいはヘルパーがユーザ端末１７を操作して集中管理サーバ１２にアクセスし要介護者の記録情報の閲覧を要求する操作を行えば、Ｓ１３０によりＹＥＳの判断がなされて制御がＳ１３１へ進み、閲覧要求を集中管理サーバ１２へ送信する。集中管理サーバ１２では、その閲覧要求をＳ１２４により受信し、データベースに記録している要介護者との対話情報およびワイヤレスセンサネットワークからのセンサ検出情報をユーザ端末１７に送信する処理がＳ１２５により実行される。その送信データをＳ１３２により受信したユーザ端末１７では、受信した記録データを表示部４０に表示する制御を行う。その結果、遠隔地に住んでいる要介護者の家族等においても、要介護者の状態を把握することができるという利点がある。
【００７２】
前述のＳ１１０によるカスタマイズ用情報入力処理の結果、要介護者用端末４のＥＥＰＲＯＭ３６のＤＢ（発話）に図９（ａ）のような発話内容のデータが発話番号に対応付けて記憶される。
【００７３】
次に、前述のＳ１１３の発話処理のサブル−チンプログラムの制御動作を図９（ｂ）に基づいて説明する。まずＳ１４５により音声認識結果があるか否かの判断がなされ、ない場合にはＳ１４６により発話時刻がきたか否かの判断がなされ、きていない場合にはＳ１４７により、発話が終了したか否かの判断がなされ、終了していない場合には、この発話処理が終了する。
【００７４】
カスタマイズ用情報入力処理（Ｓ１１０）によりあらかじめ入力設定された発話時刻がきた場合には、Ｓ１４６によりＹＥＳの判断がなされてＳ１４８へ進み、現在時刻に応じた発話番号を選択して発話する処理がなされる。例えば、要介護者の朝起きる時刻（例えば７時）になった場合に発話番号「１」が選択され、図９（ａ）に示す「起きてください。朝ですよ。」の音声が要介護者端末４の音声出力部４３から発せられることとなる。
【００７５】
要介護者が要介護者用端末４に向かってしゃべればその音声が音声認識処理（Ｓ１１１）により処理され、Ｓ１４５によりＹＥＳの判断がなされて制御がＳ１４９へ進み、前述のＳ１１２によりＤＢ（発話）から検索された発話内容を発話する制御がなされる。例えば、図９（ａ）のＤＢ（発話）に記憶されている発話内容に従って、以下のような対話が可能となる。
【００７６】
介護エージェント：起きてください。朝ですよ。
要介護者：おはよう。今日もいい天気だね。
介護エージェント：今朝は、よく眠れましたか？
要介護者：はい  ぐっすり眠れました。
介護エージェント：朝ご飯食べましたか？
要介護者：うん  食べたよ。
介護エージェント：お薬  飲みましたか？
要介護者：はい  飲みました。お薬がもう残り少なくなりました。
介護エージェント：分かりました。ケアマネージャさんに報告します。室内温度が上がりすぎています。エアコンをおつけください。
はい、エアコンをつけました。久しぶりに息子とビデオチャットがしたいんだけど。
介護エージェント：分かりました。ビデオチャット画面を表示します。
要介護者：今度は写真共有サイトを閲覧したいんだけど。
介護エージェント：分かりました。写真共有サイトを閲覧します。
【００７７】
また、事業所においてヘルパーのスケジュールを入力設定することにより、介護エージェントが、要介護者にヘルパーの名前と到着時刻とを知らせるように制御してもよく、また、要介護者宅５に出向いたヘルパーが要介護者端末４に話しかけて業務報告することにより、事業所や被介護者の家族にその業務報告を送信するように制御してもよい。さらに、介護エージェントがヘルパーの勤務報告や業務報告を被介護者の家族へ送信するようにしてもよい。さらに「薬を飲んだかどうか」や「食事をとったかどうか」等の確認を逐一介護エージェントが家族に報告するようにし、要介護者の健康に対する不安を和らげるようにしてもよい。また、ヘルパーの勤怠報告のデータベース化を行って事業所や被介護者の家族が閲覧できるようにしてもよい。
【００７８】
次に発話処理では、Ｓ１５０により、発話番号が「５」であるか否か判定し、「５」である場合には、前述したように「分かりました。ケアマネージャさんに報告します。」の発話を行うとともに、制御がＳ１５１に進み、ケアマネージャに報告する処理が行われる。報告内容は、前述の会話中の「お薬が残り少なくなったこと」である。次に制御がＳ１４７へ進み、発話が終了したか否か判断し、終了した段階でＳ１５２によりその発話番号をクリアする処理がなされる。
【００７９】
次に、前述のＳ１１４のビデオチャット処理のサブルーチンプログラムの制御動作を図１０（ａ）に基づいて説明する。まずＳ１５５により発話番号が「７」であるか否かの判断がなされ、「７」でない場合には、Ｓ１５６によりチャットフラグがＯＮになっているか否かの判断がなされ、ＯＮになっていない場合にはこのビデオチャット処理が終了する。
【００８０】
一方、発話番号が「７」になっている場合には、前述したように「分かりました。ビデオチャット画面を表示します。」の音声が発せられると共に制御がＳ１５７へ進み、その「７」の発話番号をクリアしてチャットフラグをＯＮにする処理がなされる。このチャットフラグは後述するＳ１６３によりクリアされるまでＯＮとなっており、その間Ｓ１５６によりＹＥＳの判断がなされて制御がＳ１５８へ進むこととなる。
【００８１】
Ｓ１５８では、ビデオチャットのメニュー画面を表示する処理が行われる。その結果、要介護者４の表示部４２よりビデオチャットのメニュー画面が表示される。このビデオチャットのメニュー画面では、事前に登録されているビデオチャット可能な相手をあらわすアイコンが表示されており、このアイコンの中からチャットしたい相手のアイコンをクリックして選択できるようになっている。そのチャット相手の選択があったか否かがＳ１５９により判断され、ない場合にはＳ１５８のメニュー画面の表示制御を継続して行う。要介護者がチャット相手の選択操作を行った段階で制御がＳ１６０へ進み、その選択された相手を呼び出す処理が行われる。次にＳ１６１において、選択された相手とチャットのやりとりを行う処理が行われ、Ｓ１６２によりチャットが終了したか否かの判断がなされ、チャットが終了するまでＳ１６１のチャットやりとり処理が継続して行われる。そして、チャットが終了した段階で制御がＳ１６３へ進み、チャットフラグをクリアする処理がなされてこのビデオチャット処理が終了する。
【００８２】
次に、前述のＳ１１５のウェブサイト閲覧処理のサブルーチンプログラムの制御動作を図１０（ｂ）に基づいて説明する。まずＳ１７０により、発話番号が「８」でない場合にはＳ１７５により閲覧フラグがＯＮになっているか否かの判断がなされ、ＯＮになっていない場合にはこのウェブサイト閲覧処理が終了する。
【００８３】
発話番号が「８」になっている場合には、前述したように「分かりました。ビデオチャット画面を表示します。」の発話が発せられるとともに、制御がＳ１７１へ進み、その発話番号をクリアして閲覧フラグをＯＮにする処理がなされる。その結果、後述するＳ１７４により閲覧フラグがクリアするまでの間Ｓ１７５によりＹＥＳの判断がなされて制御がＳ１７２へ進むこととなる。
【００８４】
Ｓ１７２では、写真共有サイトにアクセスしてその写真共有サイトを閲覧する処理がなされる。そして、Ｓ１７３により閲覧が終了したか否かの判断がなされ、終了するまでＳ１７２の閲覧処理が継続して行われる。そして、終了した段階で制御がＳ１７４へ進み、閲覧フラグがクリアされる。
【００８５】
次に、人工知能サーバ１３による介護学習処理の制御動作を図１１に基づいて説明する。Ｓ１８３により、集中管理サーバ１２から要介護者との会話記録とワイヤレスセンサデータ記録等を定期的に受信する処理が行われる。一方、専門業者（介護業者）のＰＣ１６では、要介護者宅５に訪問したケアマネージャやヘルパーあるいは介護士が、ＰＣ１６にその要介護者の容態を入力する。容態が入力されたＰＣ１６では、その入力された容態を要介護者ＩＤごとに人工知能サーバ１３へ送信する。（Ｓ１８１）。そしてＳ１８２によりその他の処理を行った後、制御がＳ１８０へ戻る。
【００８６】
人工知能サーバ１３では、介護事業者のＰＣ１６から要介護者の容態が送信されてきたか否かをＳ１８４により判断し、未だ送信されてきていない場合には制御がＳ１９１へ進む。一方、送信されてきた段階で制御がＳ１８５へ進み、受信したデータを要介護者ＩＤごとに分類して学習ＤＢ１４に追加記憶する処理が行われる。この学習ＤＢ１４には、Ｓ１８３により受信したデータも記憶されている。そして、Ｓ１８６により、容態が悪化した（ＮＧ）の要介護者ＩＤのデータのみを抽出する処理が行われ、Ｓ１８７により、データマイニングを用いてそのＮＧのパターンＮＧＰｉを見つけ出す処理が行われる。このＳ１８７の処理は、例えば、Ｓ１８４により受信した要介護者の容態のデータが「痴呆症が進行している」であった場合に、当該要介護者ＩＤに対応している最近の対話記録データとワイヤレスセンサデータ記録データを抽出し、データマイニングを行って特徴となるパターンＮＧＰｉを見つけ出す。
【００８７】
このパターンＮＧＰｉは、多数の要介護者データがあればあるほど正確なパターンを見つけ出しやすくなる。そのため、学習ＤＢ１４には、全国の要介護者用端末４および介護事業者のＰＣ１６から送られてきたデータを集計して記憶している。
【００８８】
次に制御がＳ１８８へ進み、見つけ出されたＮＧＰｉは今まで見つけ出したものと異なるか否かの判断がなされる。同じものである場合には制御がＳ１９１へ進むが、今回新たに見つけ出されたものである場合には制御がＳ１８９へ進み、ＮＧパターンとしてＮＧＰｉを人工知能ＤＢ１５に追加記憶する処理がなされる。次に制御がＳ１９０へ進み、その新たに見つけ出されたＮＧＰｉのパターンを有する要介護者ＩＤを学習ＤＢ１４から検索して抽出し、ＮＧ報知する。このＮＧ報知は、例えば、ＮＧである要介護者の家族やケアマネージャあるいはヘルパーさらには介護士等に報知する。
【００８９】
次に制御がＳ１９１へ進み、定期チェック時期になったか否かの判断がなされ、定期チェック時期になった場合には制御がＳ１９２へ進む。Ｓ１９２では、前回の定期チェック後に追加された要介護者データ（Ｓ１８３により受信したデータ）の中からＮＧパターンを有する要介護者ＩＤを抽出してＮＧ報知する処理がなされる。このＮＧ報知は前述のＳ１９０の報知と同じである。このＳ１９２の「ＮＧパターン」は、人工知能ＤＢ１５に記憶されている今までに見つかっているすべてのＮＧＰｉ（ｉ＝１，２，３，・・・）である。この異常パターンＮＧＰｉを見つけ出す手段としてファジー推論を用いてもよい。ファジー推論とは、人間の感覚的な推論を模倣した推論法であり、定められたルールと異なる入力に対しても、ルールから類推した推論結果を出力することのできる近似推論である。推論ルールやメンバーシップ関数の設定や調整を行うことにより、その推論結果を最適な値とする作業（チューニング作業）を行う。このファジー推論を用いて、例えば、食事・水・薬・運動等の時系列情報から体の具合の悪くなるタイミングを予想して、事前の予防とアドバイスを行う。次にＳ１９３によりその他の処理がなされ、この介護学習処理が終了する。
【００９０】
以上説明したように、人工知能サーバ１３による介護学習処理により、新たな異常パターンＮＧＰｉが見つけ出されれば、即座にその新たな異常パターンＮＧＰｉを用いて学習ＤＢ１４が検索されて、その新たな異常パターンＮＧＰｉに合致する異常な要介護者が割り出されて緊急報知がなされる（Ｓ１９０）。さらに、集中管理サーバ１２から人工知能サーバ１３へ送信されてきた新たなデータ（未チェックデータ）に対して人工知能ＤＢ１５に記憶されている今まで発見されたすべての異常パターンＮＧＰｉ（ｉ＝１，２，３，・・・）を適用して異常であるか否かを判定し、異常な要介護者が見つかれば即座にＮＧ報知する（Ｓ１９２）。これにより、要介護者の異常を早期発見できる利点がある。
【００９１】
次に、人工知能サーバ１３によるその他の処理（Ｓ１９３）のサブルーチンプログラムの制御動作および要介護者用端末４のその他の処理（Ｓ１１６）のサブルーチンプログラムの制御動作を図１２に基づいて説明する。
【００９２】
人工知能サーバ１３は、Ｓ２００によりＮＧＰｉに適したカスタマイズデータを作成する処理を行う。例えば、痴呆症が悪化した要介護者に対するデータマイニングの結果発見されたＮＧＰｉが「今まで興味関心を持っていた事柄に対して興味がなくなる」であった場合に、カスタマイズデータとして、「興味関心事の質問をする」の発話データを作成する。
【００９３】
次にＳ２０１により、その作成されたカスタマイズデータを要介護者用端末４へ送信する処理が行われる。要介護者用端末４では、その送信されてきたデータをＳ２０４により受信し、Ｓ２０５により、更なるカスタマイズを行うか否かの判定を行う。例えば、Ｓ２０４により受信したデータが「興味関心事の質問をする」の発話データであった場合に、要介護者用端末４に要介護者の興味関心事項（例えば趣味など）が記憶されている場合に、その当該要介護者の趣味等の質問を行うようにカスタマイズ処理を行う（Ｓ２０６）。Ｓ２０５によりＮＯの判断がなされた場合またはＳ２０６の処理が行われた後に、制御がＳ２０７へ進み、ＤＢ（発話）（図９（ａ）参照）に、カスタマイズされたデータを記憶する処理が行われる。このような機械学習結果を反映した対話を行うことにより、前述の痴呆症が悪化する前兆のＮＧｉパターンを探り出すことができ、痴呆症が悪化する前になんらかの対処を行うことが可能となる。
【００９４】
次に、サイトエージェントウェブサーバ１１のメインプログラムの制御動作を図１３（ａ）に基づいて説明する。このサイトエージェントウェブサーバ１１は、会社ＰＣ７とユーザ端末１７とに対して通信を行いながら制御動作を実行する。まず、会社ＰＣ７がサイトエージェントウェブサーバ１１にアクセスして、当該会社の各種情報をカスタマイズ用情報として入力して送信すれば（Ｓ２１０）、サイトエージェントウェブサーバ１１は、Ｓ２１２によりそのカスタマイズ用情報を受信し、その情報をデータベースに記憶する処理を行う（Ｓ２１２）。次にサイトエージェントウェブサーバ１１は、Ｓ２１３によりウェブページを表示する処理を行い、Ｓ２１４により音声認識処理を行い、Ｓ２１５によりＤＢ検索処理を行い、Ｓ２１６により発話処理を行い、Ｓ２１７によりその他の処理を行って制御がＳ２１２に戻る。
【００９５】
Ｓ２１３のウェブページ表示処理では、ユーザ端末１７がサイトエージェントウェブサーバ１１にアクセスしてウェブページの閲覧を行う処理を行えば（Ｓ２１８）、そのユーザ端末１７と通信して会社のウェブページ（ホームページ）をユーザ端末１７に送信して閲覧させる処理が実行される。一方、会社ＰＣはＳ２１１によりその他の処理が行われ、ユーザ端末１７はＳ２１９によりその他の処理が行われる。
【００９６】
次に、前述のＳ２１０のカスタマイズ用情報入力処理とＳ２１２のカスタマイズ用情報記憶処理とのサブルーチンプログラムの制御動作を図１３（ｂ）に基づいて説明する。これらの処理は、会社のホームページを作成するための会社情報等をサイトエージェントウェブサーバ１１に記憶させるためのものである。まずＳ２２５により、会社情報の入力操作が会社ＰＣ７により行われたか否かの判断がなされる。入力操作が行われた場合にはＳ２２６により、その入力された会社情報をサイトエージェントウェブサーバ１１へ送信する処理が行われる。サイトエージェントウェブサーバ１１では、Ｓ２３１によりその送信されてきた会社情報を受信し、Ｓ２３２により、その受信した会社情報をカスタマイズＤＢに記憶する処理が行われる。カスタマイズＤＢに記憶させる会社情報としては、例えば、図１４に示すように、会社概要、業務内容、製品説明等の各種情報である。
【００９７】
次に、会社ＰＣ７により発話内容の入力（または変更）操作があったか否かの判断がなされる（Ｓ２２７）。この発話内容は、会社のホームページに訪れたユーザに対して表示されるサイトエージェントのキャラクターが発話して訪問者と対話するために用意される発話データである。発話内容の入力（または変更）操作があった場合には、制御がＳ２２８へ進み、その入力された発話内容をサイトエージェントウェブサーバ１１へ送信する処理が行われる。サイトエージェントウェブサーバ１１では、その送信されてきた発話内容を受信し（Ｓ２３３）、Ｓ２３４により、その受信した発話内容をカスタマイズＤＢに記憶する処理（または受信した発話内容に変更する処理）を行う。サイトエージェントウェブサーバ１１では、ＴＴＳ(Text To Speech)システムを採用しており、図１４のカスタマイズＤＢ上のテキストデータをリアルタイムで読み上げるため、キャラクターが喋る内容の修正を簡単に行うことができる。なお、このＴＴＳ(Text To Speech)システムは、サイトエージェントウェブサーバ１１ばかりでなく、要介護者用端末４、社員相談用ＰＣ８、来客予約用ウェブサーバ１０等にも採用してもよい。
【００９８】
次に、会社ＰＣ７では、サイトエージェントを表すキャラクターをカスタマイズする操作があったか否かの判断がなされる（Ｓ２２９）。そのカスタマイズ操作があった場合にはＳ２３０により、そのカスタマイズキャラクターをサイトエージェントウェブサーバ１１へ送信する処理が行われる。サイトエージェントウェブサーバ１１では、その送信されてきたカスタマイズキャラクターを受信し（Ｓ２３５）、Ｓ２３６によりそのカスタマイズキャラクターをカスタマイズＤＢに記憶する処理を行う。
【００９９】
図１４を参照し、Ｓ２３４によりカスタマイズＤＢに記憶された発話内容の具体例は、例えば、発話番号「１」の場合には「ようやく春らしくなりましたね、私はシャノンです。」発話番号「２」の場合には「今週はミュージアムでイベントが行われますよ！」等である。またＳ２３６により記憶されたカスタマイズキャラクターの具体例としては、図１４のカスタマイズキャラクターの欄に記憶されている犬のマークのキャラクター画像等、そのキャラクターの動きを指定する回転やジャンプ等のデータである。
【０１００】
次に、前述のＳ２１３に示されたウェブページ表示処理のサブルーチンプログラムの制御動作を図１５（ａ）に基づいて説明する。Ｓ２４０によりホームページへのアクセスがあったか否かの判断がなされ、ない場合にはこのウェブページ表示処理が終了する。ユーザがユーザ端末１７を操作してサイトエージェントウェブサーバ１１にアクセスしてホームページを閲覧する操作を行えば、Ｓ２４０によりＹＥＳの判断がなされて制御がＳ２４１へ進み、ホームページにキャラクターをオーバーレイしてユーザ端末１７に表示させるための制御を行う。その結果、図１４のカスタマイズＤＢにおけるカスタマイズキャラクターの記憶エリアに記憶されている犬のキャラクター画像がホームページにオーバーレイされてユーザ端末１７に表示されることとなる。
【０１０１】
次に、図１３（ａ）のＳ２１５に示されたＤＢ検索処理のサブルーチンプログラムの制御動作を図１５（ｂ）に基づいて説明する。Ｓ２４５によりページ移動があったか否かの判断がなされる。通常ホームページは、トップページとそのトップページにリンクされた種々のジャンルからなる複数のページとが階層的に用意されており、Ｓ２４５の判断は、それら複数のページのうちの或るページから他のページへ移動する操作をユーザが行ったか否かを判定するものである。ページ移動操作がない場合には制御がＳ２４６へ進み、音声認識結果があるか否かの判断がなされ、ない場合にはこのＤＢ検索処理が終了する。
【０１０２】
前述のＳ２１４によるユーザの音声認識処理が行われた結果音声認識結果があると判断された場合には制御がＳ２４７へ進み、その音声認識処理の結果解析された意図に対応する発話番号を決定する処理がなされる。この発話番号は、図１４のカスタマイズＤＢにおける発話内容の記憶エリアにその具体例が示されており、種々の発話内容に対応して発話番号１、２、３、４・・・が記憶されている。
【０１０３】
一方、ユーザがユーザ端末１７を操作してページ移動操作を行った場合には制御がＳ２４８へ進み、移動先のウェブページに応じた発話番号を決定する処理がなされる。例えばイベント情報を掲載したウェブページへの移動操作が行われた場合には発話番号「２」が決定されて「今週はミュージアムでイベントが行われるよ！」のような発話がキャラクターによって発せられる。
【０１０４】
Ｓ２４８またはＳ２４７の制御の後、Ｓ２４９に進み、決定した発話番号に対応する発話内容とキャラクターの動きとをカスタマイズＤＢから検索する処理がなされる。例えば、発話番号「１」が選択された場合にはキャラクターの動きも「１」の回転が選択され、犬のマークのキャラクターが回転しながら「ようやく春らしくなりましたね、私はシャノンです。」の発話が発せられる。また発話番号「２」が選択された場合にはキャラクターの動きも「２」のジャンプが選択され、犬のマークのキャラクターがジャンプしながら「今週はミュージアムでイベントが行われるよ！」の発話が発せられる。
【０１０５】
次に、図１３（ａ）のＳ２１６に示した発話処理のサブルーチンプログラムの制御動作を図１５（ｃ）に基づいて説明する。Ｓ２５５により、検索された発話内容とキャラクターの動きがあるか否かの判断がなされ、ない場合にはこの発話処理が終了する。前述のＳ２４９により発話内容とキャラクターの動きとが既に検索されている場合にはＳ２５５によりＹＥＳの判断がなされて制御がＳ２５６へ進み、発話内容に従って発話しつつキャラクターを動かす制御が行われる。その結果、前述したように、ユーザ端末１７に、ホームページ上にオーバーレイされた犬のマークのキャラクターが回転しながら「ようやく春らしくなりましたね、私はシャノンです。」の発話が発せられるように制御される。このＳ２５６による制御済みの発話内容とキャラクターの動きとがＳ２５７によりクリアされ、次のＳ２５８において対話が終了したか否かの判断がなされる。対話が終了していない場合にはこの発話処理が終了するが、対話が終了した段階で制御がＳ２５９へ進み、Ｓ２４８またはＳ２４７により決定された発話番号をクリアした後この発話処理が終了する。
【０１０６】
次に、図１３のＳ２１１に示した会社ＰＣのその他の処理のサブルーチンプログラムの動作制御およびサイトエージェントウェブサーバ１１のＳ２１７に示したその他の処理のサブルーチンプログラムの制御動作を、図１６（ａ）に基づいて説明する。このその他の処理は、図１４のカスタマイズＤＢにおける発話内容の記憶エリアに記憶されている発話内容のデータを充実させてホームページを訪れたユーザに対し満足のいく対話ができるように改良するためのものである。
【０１０７】
まずＳ２６９により、音声認識処理（Ｓ２１４）による音声認識の結果解析された意図に対応する発話番号が存在しないか否かの判断がなされる。例えば、全く予期していなかった質問等をユーザが行った場合にその質問に対する発話番号および発話内容が事前にカスタマイズＤＢに登録されておらず、ユーザの質問意図に対応する発話番号が存在しないこととなる。そのような場合には、サイトエージェントのキャラクター（犬のマーク）はとりあえず「分かりません」等の音声で対応する。そのような場合において、Ｓ２６９によりＹＥＳの判断がなされて制御Ｓ２７０へ進み、当該意図と音声とをサイトエージェントウェブサーバ１１の記憶装置２４に登録する処理が行われる。
【０１０８】
一方、会社ＰＣ７のその他の処理においては、まずＳ２６５により、サイトエージェントウェブサーバの登録情報の閲覧操作があったか否かの判断がなされ、ない場合にはこの処理が終了する。会社ＰＣ７を操作してサイトエージェントウェブサーバ１１にアクセスして登録情報の閲覧操作を行えば、制御がＳ２６６へ進み、閲覧要求をサイトエージェントウェブサーバ１１へ送信する処理がなされる。サイトエージェントウェブサーバ１１では、その閲覧要求が送信されてくればＳ２７１によりＹＥＳの判断がなされて制御がＳ２７２へ進み、Ｓ２７０により記憶装置２４に登録された解析不能意図と音声との登録情報を会社ＰＣ７へ送信する処理が行われる。
【０１０９】
会社ＰＣ７では、その送信情報をＳ２６７により受信し、Ｓ２６８によりその受信した登録情報を会社ＰＣ７に表示する制御が行われる。その登録情報すなわちサイトエージェントが対応できなかったユーザの質問等を見た会社のホームページ担当者は、その対応不能なユーザの会話内容にも対応できるように発話内容および発話番号を補充すべくカスタマイズ用情報入力処理（Ｓ２１０）を行う。このようなカスタマイズ用情報の補充入力処理を繰り返し行うことにより、徐々にカスタマイズＤＢの発話内容が充実し、訪問ユーザに満足を与えることのできる対話が可能となる。
【０１１０】
次に、図１６（ｂ）に基づいて、ＤＢ検索処理の発展型の制御動作を説明する。このＤＢ検索処理の発展型は、前述した図１５（ｂ）に示したＤＢ検索処理を発展させたものである。
【０１１１】
まずＳ２８０により、ユーザ用エージェントの来訪があったか否かの判断がなされる。このユーザ用エージェントとは、ある特定のユーザのために動作するソフトウェアエージェントのことであり、当該ユーザと或る一定期間以上対話したり当該ユーザが身に付けているウェアラブルコンピューターからの種々の検出信号を一定期間以上収集することにより、当該ユーザに関する情報（ユーザのプロファイル等）を知識データとして記憶しているソフトウェアエージェントのことである。言うなれば、ユーザの相棒人工知能である。例えば、図１６（ｃ）に示すように、ユーザ用エージェント４８は、知識データとして、ユーザのプロファイルに関する情報、例えば、生年月日、性別、職業、趣味、好きな音楽、好きな映画・・・等を記憶している。このユーザ用エージェント４８は、モバイルエージェントで構成されており、サイトエージェントウェブサーバ１１のプレイス４６上に移動してそのプレイス４６上においてサイトエージェント４７と交信（ミーティング）して互いに協調して仕事を行う。つまり、サイトエージェント４７とユーザ用エージェント４８とによりマルチエージェントシステムが構成されている。
【０１１２】
モバイルエージェントであるユーザ用エージェント４８がサイトエージェントウェブサーバ１１のプレイス４６上に移動してきたときにＳ２８０によりＹＥＳの判断がなされて制御がＳ２８１へ進む。Ｓ２８１では、サイトエージェント４７がユーザ用エージェント４８とミーティングしユーザのプロファイルを入手する処理が行われる。次にＳ２８２により、その入手したプロファイルに基づいてユーザにマッチする情報を検索して発話番号を決定する処理が行われる。一方、ユーザ用エージェントの来訪がない場合にはＳ２８０によりＮＯの判断がなされて制御がＳ２４５（図１５（ｂ）参照）に移行する。このような制御を行うことにより、ユーザ用エージェントの来訪がある場合には、そのユーザ用エージェントの知識データを有効利用してホームページ訪問者（ユーザ）にマッチする情報を提供しやすくなるという利点がある。例えば、飲食店のホームページの場合には、ユーザの嗜好を反映した料理のレコメンド等を行うことができる。
【０１１３】
次に、人工知能が搭載されている社員相談用ＰＣ８のメインプログラムの制御動作を図１７（ａ）に基づいて説明する。Ｓ２９０により音声認識処理が行われ、Ｓ２９１により発話処理が行われ、Ｓ２９２によりカスタマイズ用情報入力処理が行われ、Ｓ２９３によりＤＢ検索処理が行われ、Ｓ２９４によりフィードバック学習処理が行われる。
【０１１４】
Ｓ２９０の音声認識処理は図４（ｂ）の音声認識処理とほぼ同様のものであるためにここでは詳細な説明の繰り返しを省略する。この社員相談用ＰＣ７は、図１７（ｂ）の相談用ＤＢで示すように、回答内容の記憶エリアＡ、Ｂ、Ｃ・・・に対応付けてそれぞれの回答内容が記憶されている。
例えば、Ａに対応付けて「忌引きは３日休みを貰えるよ。有給休暇は入社２年目から。」
Ｂに対応付けて「現在開発中の技術はディープラーニングです。」
Ｃに対応付けて「人事評価基準は・・・」
等である。
【０１１５】
これらＡ、Ｂ、Ｃ・・・の各回答内容には、質問に対する社員からの答えに基づいてその回答内容に絞り込むための重み付けｍ、ｎ、ｏ、ｐ、ｑ・・・が割り振られている。これら重み付けの内容としては、
ｍ：上司に聞きづらい内容
ｎ：勤務規則に関すること
ｏ：特定の部署に関すること
ｐ：研究開発関係
ｑ：人事関係
等である。
【０１１６】
これら重み付けは１〜５の５段階で各回答内容に対して重み付け係数として割り振られる。例えば、回答内容Ａの「忌引きは３日休みをもらえるよ。有給休暇は入社２年目から。」の場合には、ｍ：上司に聞きづらい内容に対しては最も高い重み付け「５」、ｎ：勤務規則に関することに対しては最も重い重み付け「５」、ａ：特定の部署に関することに対しては最も軽い重み付け「１」、ｐ：研究開発関係に対しては最も軽い重み付け「１」、ｑ：人事関係に対しては最も軽い重み付け「１」となっている。これらの相談用ＤＢの各記憶データは、後述するカスタマイズ用情報入力処理によって分類されて記憶される。
【０１１７】
図１７（ａ）のＳ２９１の発話処理のサブルーチンプログラムの制御動作を図１８（ａ）に基づいて説明する。Ｓ２９８により絞り込み段階であるか否かの判断がなされる。この絞り込み段階と、社員相談用ＰＣ８にインストールされている人工知能が回答内容を絞り込むために重み付けに関する質問をしている最中であるか否かによって判断され、絞り込み中の質問の最中である場合にはＳ２９８によりＹＥＳの判断がなされて制御がＳ２９９へ進む。
【０１１８】
Ｓ２９９では、重み付けの内容に従って順次発話する処理がなされる。具体的には、図１７（ｂ）の相談用ＤＢを参照し、まずｍの「上司に聞きづらい内容であるか否か」の質問を社員に対して発話し、次にｎの「勤務規則に関することであるか否か」の質問を社員に発話し、次にｏの「特定の部署に関することであるか否か」の質問を社員に発話し、次にｐの「研究開発関係であるか否か」の質問を社員に対して発話し、次にｑの「人事関係であるか否か」の質問を社員に対して発話する。これら質問に対して、社員は１〜５の５段階で回答する。例えばｍの「上司に聞きづらい内容であるか否か」の発話に対しては、その通りであれば「５」、多少聞きづらい内容であれば「４」、どちらでもない場合は「３」、割と聞きやすい内容であれば「２」、全く聞きやすい内容であれば「１」と回答する。このように、重み付けの質問を順次発話することによりそれに対する社員からの回答を音声認識処理（Ｓ２９０）により解析する。
【０１１９】
ここで、説明の便宜上図１８（ｂ）のＤＢ検索処理についても並行して説明する。このＤＢ検索処理は、前述の図１７（ａ）のＳ２９３のＤＢ検索処理で示されたサブルーチンプログラムであり、まずＳ３０５により、重み付けについての音声認識結果の取得が完了したか否かの判断がなされる。相談用ＤＢの重み付けｍ、ｎ、ｏ、ｐ、ｑ・・・の全ての重み付けについての質問に対する回答が社員からなされてそれら音声認識結果の取得が完了した段階でＳ３０５によりＹＥＳの判断がなされてＳ３０６へ進み、その取得した重み付けに近い回答内容を相談用ＤＢから検索して取得する処理がなされる。例えば社員からの回答内容が、重み付けｍとｎとが重い重み付けの回答内容であり、ｏ、ｐ、ｑが軽い重み付けの回答内容であった場合には、「Ａ」の回答内容が上位にランク付けされることとなる。
【０１２０】
次にＳ３０８によりＤＢ検索終了フラグＯＮにする処理がなされる。その結果、図１８（ａ）の発話処理では、Ｓ３００によるＤＢ検索終了フラグがＯＮであるか否かの判断が行われた結果、ＹＥＳの答えとなり制御がＳ３０１へ進むこととなる。Ｓ３０１では、前述のＳ３０７によりランク付けされた回答内容を順次発話するとともに表示する制御がなされる。これにより社員の相談に応えることが可能となる。次にＳ３０２により、ＤＢ検索終了フラグをクリアする処理がなされる。
【０１２１】
次に、図１７（ａ）のＳ２９３のＤＢ検索処理のサブルーチンプログラムの制御動作を図１８（ｃ）に基づいて説明する。このカスタマイズ用情報入力処理は、図１７（ｂ）の相談用ＤＢにデータを記憶させるための処理である。まずＳ３１０により、回答内容の追加指示があったか否かの判断がなされ、ない場合にはこの処理が終了するが、あった場合にはＳ３１１により、追加された回答内容を重み付けとともにＤＢに記憶する処理がなされる。この追加入力の具体的方法としては、カスタマイズ用情報の入力処理を行おうとするオペレータが通常の社員と同様に社員相談用ＰＣ８に対して相談を持ちかけ、それに対して社員相談用ＰＣ８にインストールされている人工知能が前述と同様に重み付けに関する質問を順次発話する。オペレータはそれに順次答え、最終的に回答内容がランク付けされてオペレータに提示されることとなる。オペレータはそれを見て、追加したい回答内容があれば追加指示を人工知能に出し、オペレータが回答した重み付けに対応付けて新たに追加した回答内容を相談用ＤＢに追加記録する。
【０１２２】
これにより、人工知能との対話を通じて自動的に相談用ＤＢが構築されることになり、オペレータが複雑な階層構造のＤＢを自ら構築する手間を省く利点がある。
【０１２３】
次に、図１７（ａ）のＳ２９４により示されたフィードバック学習処理のサブルーチンプログラムの制御動作を図１８（ｄ）に基づいて説明する。このフィードバック学習処理は、複数の社員からの相談に応じて回答内容をランク付け提示した結果、それを見た社員からの応答に応じて回答内容の重み付けを修正するための制御である。例えば複数（例えば１０人以上）の社員の相談に対応して回答内容を提示してその社員が満足した場合に、その複数（１０人以上）の社員が重み付けについて回答した回答内容と最初にオペレータがカスタマイズ用情報入力処理の段階で回答した重み付けとがずれている場合に、複数の社員の重み付け回答内容の平均に合わせて重み付けを修正する処理である。
【０１２４】
まずＳ３１５により、相談者が希望する回答を得たか否か判断し、希望する回答を得ていなかった場合にはこの処理が終了する。一方、相談者が希望する回答を得た場合には制御がＳ３１６へ進み、希望する回答の重み付けを修正する必要があるか否か判断する。これを、複数の社員の重み付けに対する回答内容と現時点における相談用ＤＢに記憶されている回答内容に対する重み付けとが許容範囲以上に乖離しているか否かで判断する。許容範囲以上乖離している場合には制御がＳ３１７へ進み、重み付けを修正する処理が行われる。
【０１２５】
このフィードバック学習処理により、多数の社員の相談に応じれば応じるほど正確な重み付けに修正することができ、当該会社の社員に適した回答を行うことが可能となる。なお、前述した各回答内容に重み付け係数を付したＤＢを利用して重み付けに関する質問を順次相談者に発してそれに対する回答から適切な回答内容を絞り込む手法は、社員の相談用に用途が限定されるものではなく、例えば、法律相談、病状からの病名の診断、就職活動の相談等、種々の用途が考えられる。また、最少の質問で適切な回答内容に絞り込むことができるように強化学習を行う機能を設けてもよい。適切な回答内容への絞込みを質問回数が少ないほど高い報酬を与えるようにして強化学習を行う。
【０１２６】
次に、図１２のＳ２０３等によりアップストアサーバ１９へ送信された機械学習の結果情報をユーザが閲覧して購入する制御動作を図１９に基づいて説明する。図１２のＳ２０３により機械学習結果の情報がアップストアサーバ１９へ送信されてくれば、Ｓ３２０により学習結果を受信したと判断して制御がＳ３２１へ進む。Ｓ３２１ではその受信した学習結果をジャンル別に分類してＤＢに登録する処理が行われる。
【０１２７】
この学習結果をジャンル別に分類して、ＤＢに登録した状態が図１に示されている。学習結果アップストア１８のＤＢ２０には、例えば介護、幼児教育、・・・等の各種ジャンル別（分類別）に対応して、学習結果が記憶されている。この学習結果は、例えばデータマイニングによって見つけ出されたＮＧパターンやそれに対応する発話内容等のカスタマイズデータ等からなる。またこの学習結果アップストアにアップロードされる学習結果のジャンルとしては、介護、幼児教育に限定されるものではなく、例えば、うつ病や躁うつ病あるいは精神病の患者に対する学習結果、あるいは、前述した重み付けにより回答を絞り込んで相談に答える方式により学習した学習結果内容（例えば法律相談や病気相談等）をアップロードしてもよい。
【０１２８】
一方、ユーザ端末１７では、Ｓ３３０により、ジャンル別学習結果表示サイトへアクセスするか否かの判断がなされ、ユーザがユーザ端末１７を操作してアップストアサーバ１９にアクセスしジャンル別学習結果表示サイトを閲覧する操作を行えば制御がＳ３３１へ進み、閲覧要求をアップストアサーバ１９へ送信する処理がなされる。
【０１２９】
アップストアサーバ１９では、Ｓ３２２によりジャンル別学習結果の閲覧要求があったか否かの判断がなされ、ユーザ端末１７から閲覧要求が送信されてくれば制御がＳ３２３へ進み、ジャンル別学習結果表示サイトをユーザ端末１７に送信する処理が行われる。
【０１３０】
それをＳ３３２により受信したユーザ端末１７では、制御が３３３へ進み、その受信したジャンル別学習結果をユーザ端末１７に表示する処理がなされる。次にＳ３３４により、ユーザが購入操作を行ったか否かの判断がなされる。人工知能による機械学習結果の表示を見たユーザが購入したいものがあればその購入希望の機械学習結果を指定して購入操作を行う。すると、Ｓ３３４によりＹＥＳの判断がなされて制御がＳ３３５へ進み、その購入要求がアップストアサーバ１９へ送信される。アップストアサーバ１９では、Ｓ３２４により購入要求を受信したか否かの判断がなされ、ユーザ端末１７から購入要求が送信されてくれば制御がＳ３２５へ進み、ユーザ端末側のＳ３３６による決裁処理とアップストアサーバ１９側のＳ３２５による決裁処理とで両者間にわたって決裁処理が行われる。
【０１３１】
次にＳ３２６により要求された学習結果をユーザ端末１７へ送信する処理が行われる。ユーザ端末１７では、Ｓ３３７によりその学習結果をダウンロードする。
【０１３２】
アップストアサーバ１９を設置している学習結果アップストア１８を運営する業者は、人工知能による機械学習の結果データを生成する各種分野の機械学習業者からの機械学習結果データを受付けてユーザに販売するビジネスを展開する者であり、言うなれば、機械学習のプラットフォーム事業を行う業者である。多数の機械学習業者がこのプラットフォーム上でプレイして各種機械学習の結果データを生成してアップロードし、ユーザに気に入られた機械学習結果データのみがユーザにダウンロードされて購入される。つまり、このプラットフォーム上において、自由競争による自然淘汰の市場原理が支配する生態系（エコシステム）が育成される。これにより、機械学習結果データの流通市場が新たに誕生し、より市場が望む優れた機械学習結果データがアップロードされて流通し、人工知能の機械学習分野の飛躍的な発展を促すことができる。
【０１３３】
この機械学習プラットフォームが対象とする機械学習結果データのジャンルは、例えば、法律相談用、病状から病名を絞り込むもの、食事の献立用、観光スポットの選択用、デートコースの選択用、人工知能による家庭教師、囲碁や将棋やチェス等の上達訓練用等、どのようなものであってもよい。
なお、機械学習結果データを、ＯＳ部分（基本データ部分）とアプリケーションデータ部分とに分類し、ＯＳ部分（基本データ部分）はユーザ端末やサーバに組み込むかあるいはクラウド上からＯＳ部分（基本データ部分）の機能やサービスを提供し、アプリケーションデータ部分のみ学習結果アップストア１８（アップストアサーバ１９）にアップロードさせて、流通させるように構成してもよい。また、ＯＳ部分（基本データ部分）とアプリケーションデータ部分とに分類する代わりに、各ユーザのためにカスタマイズ（パーソナライズ）が必要な部分とカスタマイズ（パーソナライズ）が不要な部分とに分類してもよい。
【０１３４】
上記の機械学習プラットフォームの発明は、以下の構成を有している。
人工知能による機械学習の結果データのアップロードを受付けるためのアップロード受付け手段（例えば、Ｓ３２０）と、
該アップロード受付け手段により受付けた機械学習の結果データを蓄積するための蓄積手段（例えば、Ｓ３２１）と、
前記蓄積手段が蓄積している機械学習の結果データをウェブページに表示するための表示手段（例えば、Ｓ３２３）と、
前記ウェブページを閲覧したユーザが前記機械学習の結果データを使用したい場合にその要求（例えば、購入要求等）を受付ける要求受付け手段（例えば、Ｓ３２４）と、
該要求受付け手段により要求が受付けられた場合に該要求を出したユーザに対して決済を行うための決済手段（例えば、Ｓ３２５）と、
前記要求受付け手段により受付けられた要求の対象である前記機械学習の結果データの所有権を購入ユーザに移転するための移転手段（例えば、Ｓ３２６）と、を備える、機械学習用マーケットプレイスシステム。
【０１３５】
また、機械学習用マーケットプレイスシステムは、前記移転手段の代わりにまたは前記移転手段に加えて、前記要求受付け手段により受付けられた要求の対象である前記機械学習の結果データを当該ユーザに貸渡すための貸渡し手段を備えてもよい。また、機械学習用マーケットプレイスシステムは、前記移転手段の代わりにまたは前記移転手段に加えて、前記要求受付け手段により受付けられた要求の対象である前記機械学習の結果データを当該ユーザに使用許諾するめの許諾手段を備えてもよい。このような場合に、前記機械学習の結果データは当該ユーザが人工知能に活用することによって該ユーザにマッチしたよりパーソナライズされたものになる。よって、ユーザに貸渡す（または使用許諾する）場合は、貸渡す（または使用許諾する）前のオリジナルの機械学習結果データを保存した上で、当該ユーザ専用の機械学習結果データを別途保存し、当該ユーザ専用の機械学習結果データを当該ユーザの使用のみに供するように制御する。その結果、使用すればするほど当該ユーザにパーソナライズされた機械学習結果データとなり、当該ユーザにマッチする仕事を行ってくれる人工知能に育成することができる。
【０１３６】
また、購入ユーザに所有権が移転された前記機械学習の結果データを活用するための人工知能エンジンの所有権を前記購入ユーザに移転するための人工知能エンジン移転手段をさらに備えてもよい。
【０１３７】
また、前記人工知能エンジン移転手段の代わりにまたは前記人工知能エンジン移転手段に加えて、前記人工知能エンジンを前記購入ユーザに貸渡すための人工知能エンジン貸渡し手段を備えてもよい。また、前記人工知能エンジン移転手段の代わりにまたは前記人工知能エンジン移転手段に加えて、前記人工知能エンジンを前記購入ユーザに使用許諾すための使用許諾手段を備えてもよい。
【０１３８】
また、前記機械学習の結果データおよび前記人工知能エンジンの少なくとも一方を、クラウド上において前記ユーザのために使用するためのクラウド上使用手段をさらに備えてもよい。
【０１３９】
次に、以上説明した実施形態の変形例を記載する。
（１）要介護者宅５の壁や天井にマイクロホンアレイを設置し、要介護者（ユーザ）の音声をそのマイクロホンアレイで収集して要介護者用端末４による音声認識処理（図８のＳ１１０等）を行うようにしてもよい。マイクロホンアレイは、複数のマイクロホンが収集した音声信号に基づいて音源分離を行って所定距離からの音声信号を除去する機能を有している。この機能により、音声認識処理（図８のＳ１１０等）において要介護者の音声をその他の音声（雑音）から峻別し、峻別された音声に基づいて音声認識を行う。これにより、雑音に惑わされることなく要介護者（ユーザ）の音声認識の精度を向上させることができる利点がある。マイクロホンアレイによる雑音抑圧機能は、フレーム間連立方程式解による２点受音音源分離手法を応用することで、２つのマイクロホンから直線上に存在する雑音の除去を行うものである。フレーム間連立方程式解による２点受音音源分離手法は、マイクロホン間の遅延を補正すると、２つのマイクロホンで録音される信号がそれぞれ音源の距離減衰の和となることで、２つの信号の重み係数と引き算によって一定距離からの信号を除去できる手法である。時間領域での処理が可能であり、単純な引き算で信号の除去が行えることから、計算コストを抑えた小型デバイスでの実現が期待できる利点がある。
【０１４０】
汎用マイクロホンの環境は、周囲のシステムも含めて性能差が大きく、また、コンピュータの機種によってデバイス・ドライバを個別に構築する手間がかかる。このような不都合を解消するべく、上記マイクロホンアレイシステムでは、マイクロホン本体に実時間信号処理装置を組み込む。これにより、ＵＳＢオーディオによる汎用ドライバを使い、MacやWindowsをはじめ、Linuxマシンのいずれでも利用できるようになる効果が奏される。
【０１４１】
（２）さらに、要介護者宅５の壁や天井などの複数箇所に設置したマイクロホンを用いた室内の音源位置推定を行い、音源位置情報を音声認識システムに予め読み込ませることで、同一音源からの音声を検出できるようにし、音声認識処理（図８のＳ１１０等）による音声認識率の向上と会話内容の高精度な認識とを実現するようにしてもよい。例えば、要介護者宅５の或る特定位置から発せられるテレビの音源位置情報を音声認識システムに予め読み込ませ、テレビの音源位置からの音声（雑音）を除去するように制御する。
【０１４２】
（３）上記フレーム間連立方程式解による２点受音音源分離手法に代えてまたはそれに加えて、マイクロホンの数を増やし、独立成分分析を用いた一般的な音源分離手法を導入してもよい。独立成分分析とは、多変量の信号を複数の加法的な成分に分離するための計算手法であり、各成分は、ガウス的でない信号で相互に統計的独立なものを想定する。これはブラインド信号分離の特殊な場合である。
【０１４３】
（４）また、不特定話者音声認識システムにより多数話者の発生データを用いて学習された母音および子音の音響パターンを含む一般的認識基準をデータベースに記憶しておき、要介護者（ユーザ）からサンプルとして収集した音声に含まれる音響的性質に基づいて上記一般的認識基準を変形して話者適応を行ってもよい。この話者適応を行って変形された認識基準をデータベースに記憶しておき、この変形された認識基準を用いて音声認識処理（図８のＳ１１０等）による音声認識を行い、音声認識率の向上と会話内容の高精度な認識とを実現するようにしてもよい。この話者適応は、ガウス混合分布モデルを用いる音声認識においての話者適応でもよく、また、ディープニューラルネットワーク（ディープラーニング）を用いて行ってもよい。
【０１４４】
（５）本実施形態で示した音声認識処理（例えば、図４（ｂ）、図５（ａ）のＳ５１、図８のＳ１１１、図１７のＳ２９０等）において、同義語を同値化して認識する同義語認識機能を設けてもよい。動詞の変形に対応するバッファーを実装し、例えば、ユーザが「飲んでないですよ」と言っても「飲んでいない」と同義語と認識するように制御する。動詞の変形に対応するバッファーとしては、例えば以下のような同義語一覧データを記憶し、「飲んでない」および「飲んでいない」は共に「飲む」に対する否定的な語意であると認識する。
[動詞基本形]      [動詞変形]            [肯定（１）／否定（２）]
飲む              飲んだり                １
飲む              飲んでる                １
飲む              飲んでいる              １
飲む              飲んだ                  １
飲む              飲みたい                １
飲む              飲むな                  ２
飲む              飲んでない              ２
飲む              飲んでいない            ２
：                  ：                    ：
【０１４５】
（６）本実施形態で示したカスタマイズ用情報入力処理（図３（ｃ）、図８のＳ１１０、図１３のＳ２１０等）の変形例として、例えば図２０に示す直感的な管理画面による入力にしてもよい。図２０は、図８のＳ１１０の場合のカスタマイズ用情報入力処理の変形例を示しており、要介護者用端末４または介護事業者のＰＣ１６のディスプレーに表示される入力用管理画面の図である。図２０に示すように、管理画面上に吹き出しを表示してその吹き出し内にユーザへの発話内容を入力すると共に、ユーザへの質問の吹き出しに対しユーザの返答内容に応じて枝分かれして各枝分かれ先に更なる発話内容エリアを表示する。具体的には、吹き出し内に「お元気ですか？」の発話内容を入力し、ＹＥＳの矢印とＮＯの矢印とに分岐し、ＹＥＳ矢印の先の吹き出し内に「よかったです。」の発話内容を入力し、ＮＯ矢印の先の吹き出し内に「家族に連絡しますか？」の発話内容を入力する。このように、管理画面上に、吹き出し等の発話内容エリアと、ユーザへの質問の発話内容エリア（吹き出し）に対しユーザのＹＥＳ,ＮＯの返答内容に応じて矢印で枝分かれして各枝分かれ先に更なる発話内容エリア（吹き出し）を表示して入力するために、直感的な管理画面による入力が可能となり、会話内容を自由に入力編集できる利点がある。この直感的な管理画面による入力は、図８のＳ１１０に示した介護エージェント用の会話内容入力に限らず、受付エージェント用、来客予約用、サイトエージェント用等、種々の用途の会話内容入力に適用できる。
【０１４６】
上記のようにして入力された会話内容（発話内容）はデータベース（例えば、要介護者用端末４のＥＥＰＲＯＭ３６のＤＢ（発話）等）に記憶され、前述したＴＴＳ(Text To Speech)システムによりリアルタイムで読み上げられる。具体的には、例えば図８のＳ１１２のＤＢ検索処理により先ず「お元気ですか？」の発話内容（テキストデータ）を検索してＳ１１３の発話処理により「お元気ですか？」のテキストデータを読み上げる。それに対する要介護者（ユーザ）の返答をＳ１１１の音声認識処理で認識し、肯定的な返答（ＹＥＳ）か否定的な返答（ＮＯ）かを判定する。肯定的な返答（ＹＥＳ）の場合にはＹＥＳ矢印の先の「良かったです。」の発話内容（テキストデータ）を検索してそれを読み上げる一方、否定的な返答（ＮＯ）の場合にはＮＯ矢印の先の「家族に連絡しますか？」の発話内容（テキストデータ）を検索してそれを読み上げる。
【０１４７】
（７）本実施形態で示した各種エージェント等の人工知能は、ＡＰＩ（Application Programming Interface)化して、人工知能製作会社以外の他社のロボットやタブレット等に搭載して使える汎用性のあるものにしてもよい。また、人工知能をクラウド化してクラウドコンピューティングサービスとしてユーザに提供するようにしてもよい。その際、クラウド側の人工知能はカスタマイズされていない汎用的なものにしておき、前述した各種用途に応じたカスタマイズ用情報をユーザ自身または専門業者が入力してクラウド側のデータベースあるいはユーザ端末側のデータベースに記憶しておく。ユーザがユーザ端末あるいはロボットを介してクラウド側の人工知能を利用する際に、当該ユーザのカスタマイズ用情報をデータベースから読み出してそのカスタマイズ用情報を用いて上記汎用型の人工知能を動作させる。その結果、クラウド側の汎用人工知能でありながらも利用するユーザにカスタマイズされた人工知能サービスを提供できる利点がある。
【０１４８】
以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【０１４９】
１    インターネット
２    会社の受付用ＰＣ
３    予約設定枠用ＰＣ
４    要介護者用端末
５    要等介護者宅
６    ワイヤレスセンサネットワーク
７    会社ＰＣ
８    社員相談用ＰＣ
９    人工知能サービス会社
１０  来客予約用ウェブサーバ
１１  サイトエージェントウェブサーバ
１２  集中管理サーバ
１３  人工知能サーバ
１４  学習ＤＢ
１５  人工知能ＤＢ
１６  各種専門業者のＰＣ
１７  ユーザ端末
１８  学習結果アップストア
１９  アップストアサーバ
２０  データベース
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2017058406.tif 000015
【図１４】
2017058406.tif 000016
【図１５】
2017058406.tif 000017
【図１６】
2017058406.tif 000018
【図１７】
2017058406.tif 000019
【図１８】
2017058406.tif 000020
【図１９】
2017058406.tif 000021
【図２０】
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