(57)【要約】  情報処理装置（１０１）は、質問（Ｘ）に対して回答者（１０２）が行った回答の内容を示す内容情報（１２０）と、該回答時における回答者（１０２）の状態を示す状態情報（１３０）と、を受け付ける。情報処理装置（１０１）は、受け付けた状態情報（１３０）に基づき、受け付けた内容情報（１２０）の曖昧度を特定する。情報処理装置（１０１）は、受け付けた内容情報（１２０）に、特定した曖昧度に応じた曖昧度情報（１５０）を対応付けた回答情報（１６０）を生成する。
2019220547.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある質問に対して回答者が行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、を受け付け、
受け付けた前記状態情報に基づき、受け付けた前記内容情報の曖昧度を特定し、
受け付けた前記内容情報に、特定した前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。
【請求項２】
質問に対して回答者が行った回答の内容の曖昧度を、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、該質問の種別と、に対応付けて記憶する記憶部を参照して、受け付けた前記状態情報と、前記ある質問の種別と、に対応付けられた曖昧度を特定し、
受け付けた前記内容情報に、特定した前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の生成プログラム。
【請求項３】
前記曖昧度に応じた情報は、特定した前記曖昧度が基準を超えるか否かを示す情報である、
ことを特徴とする請求項１に記載の生成プログラム。
【請求項４】
受け付けた前記内容情報と、前記ある質問の内容とに、特定した前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の生成プログラム。
【請求項５】
受け付けた前記内容情報と、前記ある質問の内容と、前記回答者を特定する情報とに、特定した前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の生成プログラム。
【請求項６】
前記回答者であるユーザについて、前記ある質問とは異なる他の質問に対して該ユーザが行った回答の内容の曖昧度を、該回答時における該ユーザの状態を示す状態情報に対応付けて記憶する第２の記憶部を参照して、受け付けた前記状態情報と、前記回答者であるユーザと、に対応付けられた第２の曖昧度を特定し、
特定した前記第２の曖昧度に基づいて、特定した前記曖昧度を補正し、
受け付けた前記内容情報に、補正した補正後の前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項２に記載の生成プログラム。
【請求項７】
生成した前記情報を出力する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の生成プログラム。
【請求項８】
前記状態情報は、前記回答時におけるフィラーの出現状況、前記回答者の感情をあらわす値、前記回答者の振る舞いをあらわす値のうちの少なくともいずれかを示す、
ことを特徴とする請求項１に記載の生成プログラム。
【請求項９】
ある質問に対して回答者が行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、を受け付け、
受け付けた前記状態情報に基づき、受け付けた前記内容情報の曖昧度を特定し、
受け付けた前記内容情報に、特定した前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする生成方法。
【請求項１０】
ある質問に対して回答者が行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、を受け付ける受付部と、
前記受付部が受け付けた前記状態情報に基づき、受け付けた前記内容情報の曖昧度を特定する特定部と、
前記受付部が受け付けた前記内容情報に、前記特定部が特定した前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する生成部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生成プログラム、生成方法および情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ロボットと人との自然なコミュニケーションを実現するために、ユーザの趣味嗜好を知るための情報を収集する場合がある。ユーザの趣味嗜好を知るための情報を収集する方法としては、例えば、チャット形式でロボットからユーザに質問を出し、質問に対するユーザの回答を収集するものがある。【０００３】
先行技術としては、例えば、確信度関数に基づいて動作応答または確認発話応答を選択し、確認発話応答が選択されたときに確認応答を生成するものがある。また、対話に含まれる固有名詞キーワードまたは事象キーワードについて設定されたＰＮ値に基づいて、当該対話に関してユーザが抱いている感情を数値化した文章ＰＮ値を算出する技術がある。また、文章から所定の単語を抽出し、複数の文章を用いて生成された、単語の特徴を表すベクトルをクラスタリングし、各クラスタの重心に近い単語である代表語と各クラスタに含まれる単語との対応付けを記憶しているテーブルを用いて、抽出された単語を代表語に置き換える技術がある。また、マルチモーダルの入力信号を処理してテキストデータを取得し、テキストデータによりユーザの意図を取得し、ユーザの意図に対応する答えを取得して、答えをマルチモーダルの出力信号に転化して出力する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−５４０８８号公報
【特許文献２】特開２０１７−３７６０１号公報
【特許文献３】特開２０１７−２７１６８号公報
【特許文献４】特開２０１７−１０５１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術では、質問に対する回答から生成される情報が、回答者の実態から乖離したものとなる場合がある。例えば、ある質問に対して、回答者が「好き」と答えたものの、どちらかといえば好きという程度であって、すごく好きというわけではない場合がある。この場合に、回答から生成される情報が、「すごく好き」と答えたときと同じように扱われると、回答者の実態から乖離したものとなる。【０００６】
一つの側面では、本発明は、生成した情報の回答者の実態からの乖離を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの実施態様では、ある質問に対して回答者が行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、を受け付け、受け付けた前記状態情報に基づき、受け付けた前記内容情報の曖昧度を特定し、受け付けた前記内容情報に、特定した前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する、生成プログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一側面によれば、生成した情報の回答者の実態からの乖離を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態にかかる生成方法の一実施例を示す説明図である。
【図２】図２は、データ収集システム２００のシステム構成例を示す説明図である。
【図３】図３は、情報処理装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図４】図４は、ロボット２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図５】図５は、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図６】図６は、ユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図７】図７は、学習データＤＢ２４０の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図８】図８は、情報処理装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。
【図９】図９は、フィラーが出現した区間の検出例を示す説明図である。
【図１０】図１０は、回答者の感情をあらわす感情値の算出例を示す説明図である。
【図１１】図１１は、回答者の振る舞いをあらわす値の算出例を示す説明図である。
【図１２】図１２は、曖昧度ｖの特定例を示す説明図（その１）である。
【図１３】図１３は、曖昧度ｖの特定例を示す説明図（その２）である。
【図１４】図１４は、曖昧度ｖの特定例を示す説明図（その３）である。
【図１５】図１５は、曖昧度ｖの補正例を示す説明図である。
【図１６】図１６は、状態判定用質問リスト１６００の具体例を示す説明図である。
【図１７】図１７は、情報処理装置１０１のユーザ別曖昧度情報作成処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、情報処理装置１０１の生成処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図１９】図１９は、情報処理装置１０１の生成処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に図面を参照して、本発明にかかる生成プログラム、生成方法および情報処理装置の実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
（実施の形態）
図１は、実施の形態にかかる生成方法の一実施例を示す説明図である。図１において、情報処理装置１０１は、ある質問に対して回答者が行った回答の内容を示す内容情報の曖昧度を特定し、当該内容情報に、特定した曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成するコンピュータである。
【００１２】
質問は、話し言葉による問いかけであってもよく、また、何らかの問題の解決方法を問うものであってもよい。回答は、質問に対する答えである。例えば、質問は、人との対話を行うロボットやスマートフォンなどから出される。この場合、回答者は、ロボットやスマートフォンなどのユーザである。
【００１３】
ここで、ユーザの趣味嗜好を知るための情報を収集するにあたり、ロボットやスマートフォンなどからユーザに質問を出し、質問に対するユーザの回答を収集することが考えられる。ところが、ある質問に対して、回答者は、自信を持って回答することもあれば、曖昧な回答をすることもある。
【００１４】
このため、質問に対して回答者が行った回答の内容だけを示す情報を収集すると、その情報が、回答者の実態から乖離したものとなる場合がある。このような場合に、全ての回答をユーザの趣味嗜好を判断するための情報として同じように扱うと、ユーザの趣味嗜好を誤って判断して、自然なコミュニケーションの妨げとなるおそれがある。
【００１５】
例えば、「野球は好きですか？」という質問に対して、「えーと、好きかなぁ…」と曖昧な回答したユーザを、「好き！」と自信を持って回答したユーザと同じように扱うと、それほど好きでもない野球が、好きなものと学習されてしまうことがある。この結果、例えば、ロボットとのコミュニケーションにおいて、それほど好きでもない野球の話題が続いて、ユーザに不快感や煩わしさを与えてしまうおそれがある。
【００１６】
そこで、本実施の形態では、ある質問に対して回答者が行った回答の内容を示す内容情報の曖昧度を特定し、当該内容情報に、特定した曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成することで、生成した情報の回答者の実態からの乖離を抑制する生成方法について説明する。以下、情報処理装置１０１の処理例について説明する。
【００１７】
（１）情報処理装置１０１は、ある質問に対して回答者が行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、を受け付ける。ここで、回答の内容とは、質問に対する回答者の答えである。また、回答者の状態とは、回答者の感情、振る舞い、フィラーの出現状況などである。
【００１８】
回答者の感情は、例えば、喜び、悲しみ、怒り、平静などである。回答者の振る舞いは、回答者の視線、動作などである。また、フィラーとは、「ええと」、「あの」、「まあ」などの発話の合間にはさみこむ言葉である。質問に対する回答時に、回答者が回答に悩むほど、フィラーが発生する傾向がある。
【００１９】
図１の例では、内容情報１２０と状態情報１３０とを受け付けた場合を想定する。内容情報１２０は、質問Ｘに対して回答者１０２が行った回答の内容を示す。状態情報１３０は、質問Ｘに対する回答時における回答者１０２の状態として、質問Ｘに対する回答時における回答者１０２のフィラーの割合を示す。
【００２０】
（２）情報処理装置１０１は、受け付けた状態情報に基づき、受け付けた内容情報の曖昧度を特定する。ここで、曖昧度とは、質問に対する回答の曖昧度合いを示す値であり、回答者の曖昧な回答を判別するための指標である。以下の説明では、曖昧度の値が大きいほど、曖昧度合いが高いことを示し、曖昧度の値が小さいほど、曖昧度合いが低いことを示すこととする。
【００２１】
状態情報は、回答時における回答者の状態を示す情報である。すなわち、情報処理装置１０１は、質問に対する回答時における回答者の状態をもとに、回答の曖昧度を特定する。例えば、「〜は好きですか？」という質問に対して、回答者が肯定的な回答をする場合、喜びの感情があるほど、自信を持って回答していることが多く、回答の曖昧度が低い傾向がある。すなわち、回答者の感情は、回答の曖昧度を判断するための指標となり得る。
【００２２】
また、ロボットから出された質問に対する回答時において、回答者の視線がロボットに向くまでの時間は、回答に悩むほど長くなることが多い。回答に悩むほど、回答の曖昧度は高くなる傾向がある。すなわち、回答者の振る舞いは、回答の曖昧度を判断するための指標となり得る。
【００２３】
また、質問に対する回答時において、「ええと」、「あの」などの回答者のフィラーが出現する頻度が高いほど、回答に悩んでいることが多い。すなわち、回答者のフィラーの出現状況は、回答の曖昧度を判断するための指標となり得る。
【００２４】
具体的には、例えば、情報処理装置１０１は、記憶部１１０を参照して、受け付けた状態情報と、質問の種別と、に対応付けられた曖昧度を特定することにしてもよい。記憶部１１０は、質問に対して回答者が行った回答の内容の曖昧度を、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、該質問の種別と、に対応付けて記憶する。
【００２５】
すなわち、情報処理装置１０１は、質問の種別に対応付けて、質問に対する回答時における回答者の状態に応じて、回答の曖昧度合いがどのようなものとなるかを特定可能な情報を、記憶部１１０に予め保持しておく。ここで、質問の種別は、質問を区別するものである。
【００２６】
例えば、質問の種別は、質問一つ一つを区別するものであってもよい。また、質問の種別は、オープンな質問であるか、クローズな質問であるかを区別するものであってもよい。オープンな質問とは、「好きな紅茶の種類は何ですか？」などの答えが決まっていない質問である。クローズな質問とは、「あなたは男性ですか？」などの答えが決まっている質問である。また、質問の種別は、スポーツ、音楽、映画などの主題（分野）を区別するものであってもよい。
【００２７】
図１の例では、記憶部１１０には、質問Ｘに対して回答者が行った回答の内容の曖昧度が、回答時における回答者の状態を示す状態情報と質問Ｘとに対応付けて記憶されている場合を想定する。ただし、回答者の状態は、フィラーの割合とする。図１中、曖昧度分布１４０は、質問Ｘに対する回答時における回答者の状態に応じた曖昧度の分布をあらわす。この場合、情報処理装置１０１は、状態情報１３０から特定されるフィラーの割合ａに対応する曖昧度ｂを、内容情報１２０の曖昧度として特定する。この曖昧度ｂは、質問Ｘに対する回答者１０２の回答の曖昧度合いを示す。
【００２８】
（３）情報処理装置１０１は、受け付けた内容情報に、特定した曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する。ここで、曖昧度に応じた情報とは、例えば、特定した曖昧度が基準を超えるか否かを示す情報であってもよい。曖昧度の基準は、任意に設定可能であり、例えば、曖昧度が基準を超えていれば、回答の曖昧度合いが低く、有効な回答であると判断できる値に設定される。
【００２９】
図１の例では、内容情報１２０に、曖昧度情報１５０を対応付けた回答情報１６０が生成される。曖昧度情報１５０は、特定された曖昧度ｂに応じた情報であり、例えば、曖昧度ｂが基準を超えるか否かを示す情報である。回答情報１６０は、例えば、回答者１０２の趣味嗜好を学習する際の学習データとなる。
【００３０】
このように、情報処理装置１０１によれば、ある質問に対する回答時における回答者の状態をもとに、回答者が行った回答の曖昧度合いを判断可能な情報を生成することができる。このため、生成される情報の回答者の実態からの乖離を抑制することができる。
【００３１】
例えば、回答情報１６０によれば、回答者１０２の趣味嗜好を学習する際に、質問Ｘに対して回答者１０２が行った回答の曖昧度合いを判断することが可能となる。これにより、例えば、回答の曖昧度合いが低ければ、回答者１０２の趣味嗜好を判断するにあたって有効な回答として扱うことができる。一方、回答の曖昧度合いが高ければ、回答者１０２の趣味嗜好を判断するにあたって有効な回答ではないと扱うことができ、回答者１０２の趣味嗜好を誤って判断してしまうのを防ぐことができる。
【００３２】
（データ収集システム２００のシステム構成例）
つぎに、図１に示した情報処理装置１０１を含むデータ収集システム２００のシステム構成例について説明する。データ収集システム２００は、例えば、ロボットやスマートフォンなどによる自然な対人コミュニケーションを実現するためのシステムに適用される。
【００３３】
図２は、データ収集システム２００のシステム構成例を示す説明図である。図２において、データ収集システム２００は、情報処理装置１０１と、ロボット２０１と、を含む。データ収集システム２００において、情報処理装置１０１およびロボット２０１は、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。
【００３４】
ここで、情報処理装置１０１は、質問別曖昧度分布ＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）２２０、ユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０および学習データＤＢ２４０を有する。情報処理装置１０１は、例えば、サーバである。質問別曖昧度分布ＤＢ２２０、ユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０および学習データＤＢ２４０の記憶内容については、図５〜図７を用いて後述する。
【００３５】
ロボット２０１は、対人コミュニケーションを行うコンピュータである。例えば、ロボット２０１は、ユーザの自宅や病院の病室などに設置され、ユーザの趣味嗜好を知るための情報の収集に使用される。ロボット２０１は、特定のユーザによって使用されてもよく、また、複数のユーザによって使用されてもよい。複数のユーザがロボット２０１を使用する場合、ロボット２０１を使用中のユーザは、顔認証やログインＩＤなどによって特定される。
【００３６】
なお、図２の例では、ロボット２０１を１台のみ表記したが、これに限らない。例えば、データ収集システム２００には、それぞれ異なるユーザによって使用される複数のロボット２０１が含まれていてもよい。また、ロボット２０１は、例えば、スマートフォンやタブレット型ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などであってもよい。
【００３７】
（情報処理装置１０１のハードウェア構成例）
図３は、情報処理装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、情報処理装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０３と、ディスクドライブ３０４と、ディスク３０５と、を有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。
【００３８】
ここで、ＣＰＵ３０１は、情報処理装置１０１の全体の制御を司る。ＣＰＵ３０１は、複数のコアを有していてもよい。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭがＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）のプログラムを記憶し、ＲＯＭがアプリケーションプログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。
【００３９】
Ｉ／Ｆ３０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して外部のコンピュータ（例えば、図２に示したロボット２０１）に接続される。そして、Ｉ／Ｆ３０３は、ネットワーク２１０と装置内部とのインターフェースを司り、外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ３０３には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００４０】
ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御に従ってディスク３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク３０５は、ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク３０５としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。
【００４１】
なお、情報処理装置１０１は、上述した構成部のほかに、例えば、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、入力装置、ディスプレイ等を有することにしてもよい。
【００４２】
（ロボット２０１のハードウェア構成例）
図４は、ロボット２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図４において、ロボット２０１は、ＣＰＵ４０１と、メモリ４０２と、ディスプレイ４０３と、入力装置４０４と、Ｉ／Ｆ４０５と、音声信号処理部４０６と、スピーカ４０７と、マイクロフォン４０８と、カメラ４０９と、を有する。また、各構成部はバス４００によってそれぞれ接続される。
【００４３】
ここで、ＣＰＵ４０１は、ロボット２０１の全体の制御を司る。メモリ４０２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ４０１のワークエリアとして使用される。メモリ４０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ４０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ４０１に実行させる。
【００４４】
ディスプレイ４０３は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。例えば、ディスプレイ４０３には、ロボット２０１の表情をあらわす目、口などが表示される。ディスプレイ４０３は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどを採用することができる。
【００４５】
入力装置４０４は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置４０４は、例えば、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよく、また、キーボードやマウスなどであってもよい。
【００４６】
Ｉ／Ｆ４０５は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して外部のコンピュータ（例えば、図２に示した情報処理装置１０１）に接続される。そして、Ｉ／Ｆ４０５は、ネットワーク２１０と装置内部とのインターフェースを司り、外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。
【００４７】
音声信号処理部４０６は、スピーカ４０７およびマイクロフォン４０８に接続される。例えば、マイクロフォン４０８に受音された音声は、音声信号処理部４０６でＡ／Ｄ変換される。また、スピーカ４０７からは音声が出力される。
【００４８】
カメラ４０９は、画像（静止画または動画）を撮像して画像情報を出力する撮像装置である。カメラ４０９は、ディスプレイ４０３を見ている人物を撮像可能な位置に設けられる。例えば、カメラ４０９は、予め決められた時間間隔で定期的に画像を撮像する。
【００４９】
なお、ロボット２０１は、上述した構成部のほか、例えば、各構成部に電源電圧を供給するＰＭＵ（Ｐｏｗｅｒ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｕｎｉｔ）、バッテリ、各種タイマ、各種センサ、赤外線ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）などを有することにしてもよい。
【００５０】
（各種ＤＢ２２０，２３０，２４０の記憶内容）
つぎに、図５〜図７を用いて、情報処理装置１０１が有する各種ＤＢ２２０，２３０，２４０の記憶内容について説明する。各種ＤＢ２２０，２３０，２４０は、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置により実現される。
【００５１】
図５は、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０の記憶内容の一例を示す説明図である。図５において、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０は、質問ＩＤ、ＴＡＧ、Ｖａｌｕｅ、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ１、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ２、曖昧度、フィラー、感情値および振る舞いのフィールドを有する。各フィールドに情報を設定することで、質問別曖昧度情報（例えば、質問別曖昧度情報５００−１，５００−２）がレコードとして記憶される。
【００５２】
ここで、質問ＩＤは、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ１の質問を一意に識別する識別子である。ＴＡＧは、質問を分類するための主題を示す。Ｖａｌｕｅは、ある主題の質問をより細かく分類するための区分を示す。Ｑｕｅｓｔｉｏｎ１は、質問を示す。Ｑｕｅｓｔｉｏｎ２は、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ１の質問に関連する質問を示す。
【００５３】
Ｑｕｅｓｔｉｏｎ２には、例えば、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ１の質問と内容が類似する質問であって、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ１の質問と聞き方を変えた質問が設定される。ただし、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ１の質問に関連する質問が存在しなければ、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ２のフィールドには「−（Ｎｕｌｌ）」が設定される。
【００５４】
曖昧度は、回答の曖昧度合いを示す（単位：％）。フィラーは、曖昧度に対応するフィラーの割合を示す（単位：％）。感情値は、回答者の感情をあらわす値である。ここでは、感情値として、回答者の喜びをあらわす感情値（喜び）が設定されている。感情値（喜び）が高いほど、回答者の喜びが強いことを示す。
【００５５】
ただし、感情値として、回答者の悲しみをあらわす感情値（悲しみ）や、回答者の怒りをあらわす感情値（怒り）や、回答者の平静をあらわす感情値（平静）が設定されていてもよい。振る舞いは、回答者の振る舞いをあらわす値である。ここでは、振る舞いとして、回答者の視線がロボット２０１と合うまでの時間が設定されている（単位：秒）。
【００５６】
例えば、質問別曖昧度情報５００−１は、質問ＩＤ「Ｑ１」、ＴＡＧ「スポーツ」、Ｖａｌｕｅ「野球」のＱｕｅｓｔｉｏｎ１の質問「野球をするのは好きですか？」を出したときの回答の曖昧度「１０％」に対応するフィラー「０％」、感情値「２０」および振る舞い「１０秒」を示す。また、質問別曖昧度情報５００−１は、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ１の質問と内容が類似する質問であって、聞き方を変えたＱｕｅｓｔｉｏｎ２の質問「好きか嫌いかで言うと、野球をするのは好きですか？」を示す。
【００５７】
なお、フィラー、感情値、振る舞いの各フィールドについて、曖昧度に対応する値がない場合は、「−」が設定される。例えば、曖昧度「１００％」に対応する感情値がない場合は、感情値のフィールドには「−」が設定される。また、各質問別曖昧度情報には、例えば、各質問別曖昧度情報が登録された日時を示す情報が含まれていてもよい。図１に示した記憶部１１０は、例えば、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０に相当する。
【００５８】
質問別曖昧度情報は、例えば、複数の被験者に対して、質問（Ｑｕｅｓｔｉｏｎ１の質問）を出した際の結果に基づいて生成される。より詳細に説明すると、例えば、データ収集システム２００の管理者は、複数の被験者に対して質問を出し、その質問に対する回答時における各被験者のフィラー、感情値および振る舞いをそれぞれ測定する。また、各被験者には、質問に対する回答の曖昧度を自己申告してもらう。そして、管理者は、各被験者のフィラー、感情値および振る舞いの測定結果と、各被験者が自己申告した曖昧度とに基づいて、質問別曖昧度情報を生成する。
【００５９】
図６は、ユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。図６において、ユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０は、ユーザＩＤ、曖昧度、フィラー、感情値および振る舞いのフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、ユーザ別曖昧度情報（例えば、ユーザ別曖昧度情報６００−１〜６００−１１）をレコードとして記憶する。
【００６０】
ここで、ユーザＩＤは、ロボット２０１のユーザを一意に識別する識別子である。曖昧度は、回答の曖昧度合いを示す（単位：％）。ここでは、同一のユーザＩＤについて、曖昧度が０％〜１００％までの１０％ごとに、ユーザ別曖昧度情報が記憶されている。フィラーは、曖昧度に対応するフィラーの割合を示す（単位：％）。
【００６１】
感情値は、回答者の感情をあらわす値である。ここでは、感情値として、ロボット２０１のユーザの喜びをあらわす感情値（喜び）が設定されている。ただし、感情値として、ユーザの悲しみをあらわす感情値（悲しみ）や、ユーザの怒りをあらわす感情値（怒り）や、ユーザの平静をあらわす感情値（平静）が設定されていてもよい。振る舞いは、回答者の振る舞いをあらわす値である。ここでは、振る舞いとして、ユーザの視線がロボット２０１と合うまでの時間が設定されている（単位：秒）。
【００６２】
例えば、ユーザ別曖昧度情報６００−１は、ユーザＵ１の曖昧度「０％」に対応するフィラー「０％」、感情値「１０」および振る舞い「０秒」を示す。
【００６３】
ユーザ別曖昧度情報は、ロボット２０１のユーザの特性をあらわす情報であり、例えば、ユーザがロボット２０１の使用を開始する際に作成される。なお、ユーザ別曖昧度情報を作成する際の具体的な処理内容については、図１６および図１７を用いて後述する。
【００６４】
図７は、学習データＤＢ２４０の記憶内容の一例を示す説明図である。図７において、学習データＤＢ２４０は、ユーザＩＤ、質問、回答、曖昧度および曖昧フラグのフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、学習データ（例えば、学習データ７００−１）をレコードとして記憶する。
【００６５】
ここで、ユーザＩＤは、ロボット２０１のユーザを一意に識別する識別子である。質問は、ユーザに対して出された質問である。回答は、質問に対する回答の内容である。曖昧度は、回答の曖昧度合いを示す。曖昧フラグは、曖昧度が基準を超えるか否かを示す情報である。曖昧フラグ「０」は、曖昧度が基準を超えないことを示す。曖昧フラグ「１」は、曖昧度が基準を超えることを示す。
【００６６】
例えば、学習データ７００−１は、ユーザＵ１に対して出された質問「野球をするのは好きですか？」、質問に対する回答「好きです。」、回答の曖昧度「１０％」および曖昧フラグ「０」を示す。学習データには、質問ＩＤが含まれていてもよい。
【００６７】
（情報処理装置１０１の機能的構成例）
図８は、情報処理装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。図８において、情報処理装置１０１は、受付部８０１と、特定部８０２と、生成部８０３と、出力部８０４と、記憶部８１０と、を含む。受付部８０１〜出力部８０４は制御部となる機能であり、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置に記憶される。また、記憶部８１０は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置により実現される。具体的には、例えば、記憶部８１０は、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０、ユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０および学習データＤＢ２４０などを記憶する。
【００６８】
受付部８０１は、ある質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報と、を受け付ける。ここで、回答の内容は、質問Ｑに対する回答者ＲＴの答えである。また、回答者ＲＴの状態は、回答者ＲＴの感情、振る舞い、フィラーの出現状況などである。回答者ＲＴは、ロボット２０１のユーザである。
【００６９】
具体的には、例えば、受付部８０１は、取得部８０５と、解析部８０６と、を含む。取得部８０５は、ロボット２０１から、質問Ｑの回答時における音声データを取得する。質問Ｑの回答時における音声データは、例えば、質問Ｑに対する応答区間に、図４に示したロボット２０１のマイクロフォン４０８によって受音された音声の音声データである。また、取得部８０５は、ロボット２０１から、質問Ｑの回答時における画像データを取得する。質問Ｑの回答時における画像データは、例えば、質問Ｑに対する応答区間に、図４に示したロボット２０１のカメラ４０９によって撮像された画像の画像データである。
【００７０】
応答区間は、例えば、ロボット２０１による質問Ｑの発話が終了してから、予め決められた時間（例えば、１０秒）が経過するまでの区間である。ただし、応答区間の終了時点は、質問Ｑに対するユーザによる回答が終了した、すなわち、ユーザの発話が終了したと判断したタイミングであってもよい。また、応答区間は、ユーザの発話区間であってもよい。発話区間とは、ユーザが発話した区間である。発話区間は、質問Ｑの回答時における音声データを解析することにより検出することができる。
【００７１】
解析部８０６は、取得された質問Ｑの回答時における音声データを解析することにより、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を検出する。具体的には、例えば、解析部８０６は、音声認識して得られるユーザの話し言葉を文字列に変換した結果を、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容として検出することにしてもよい。この場合、受付部８０１は、検出された回答の内容を示す情報を、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を示す内容情報として受け付ける。
【００７２】
また、解析部８０６は、取得された質問Ｑの回答時における音声データを解析することにより、回答者ＲＴのフィラーが出現した区間を検出する。そして、解析部８０６は、検出した結果に基づいて、質問Ｑの回答時におけるフィラーの出現状況を算出する。具体的には、例えば、解析部８０６は、質問Ｑの応答区間と、検出したフィラーが出現した区間とから、質問Ｑの回答時におけるフィラーの割合を算出する。この場合、受付部８０１は、例えば、算出されたフィラーの割合を示す情報を、質問Ｑの回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として受け付ける。
【００７３】
ここで、図９を用いて、フィラーの割合の算出例について説明する。
【００７４】
図９は、フィラーが出現した区間の検出例を示す説明図である。図９において、ｔ軸は、時間の経過を示す。時点ｔSは、質問Ｑに対する応答区間の開始時点を示す。時点ｔEは、質問Ｑに対する応答区間の終了時点を示す。ここでは、質問Ｑに対する応答区間において、フィラーが出現した区間ｓ１，ｓ２が検出された場合を想定する。
【００７５】
また、応答区間の区間長を「１０秒」とし、各区間ｓ１，ｓ２の区間長を「１秒」とする。この場合、解析部８０６は、区間ｓ１，ｓ２の区間長の合計「２秒」を、応答区間の区間長「１０秒」で除算することにより、フィラーの割合「２０％」を算出する。そして、受付部８０１は、算出されたフィラーの割合「２０％」を示す情報を、質問Ｑの回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として受け付ける。
【００７６】
また、解析部８０６は、取得された質問Ｑの回答時における音声データを解析することにより、回答者ＲＴの感情をあらわす感情値を算出する。感情値としては、例えば、回答者ＲＴの喜び、悲しみ、怒り、平静をあらわすものがある。具体的には、例えば、解析部８０６は、音声の周波数、発話速度（ピッチ）、音声の大きさなどから、回答者ＲＴの喜び、悲しみ、怒り、平静をあらわす感情値をそれぞれ算出することにしてもよい。
【００７７】
この場合、受付部８０１は、例えば、算出された回答者ＲＴの感情をあらわす感情値を示す情報を、質問Ｑの回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として受け付ける。なお、音声データから人物の感情値を求める手法として、既存の如何なる技術を用いることにしてもよい。
【００７８】
また、解析部８０６は、取得された質問Ｑの回答時における画像データを解析することにより、回答者ＲＴの感情をあらわす感情値を算出することにしてもよい。具体的には、例えば、解析部８０６は、取得された質問Ｑの回答時における画像データから顔画像を検出し、検出した顔画像の表情を判定する。そして、解析部８０６は、判定した結果に基づいて、回答者ＲＴの感情をあらわす感情値を算出する。
【００７９】
ここで、図１０を用いて、ロボット２０１のユーザである回答者ＲＴの感情をあらわす感情値の算出例について説明する。ここでは、感情値として、回答者ＲＴの喜びをあらわす感情値を算出する場合を例に挙げて説明する。
【００８０】
図１０は、回答者の感情をあらわす感情値の算出例を示す説明図である。図１０において、ｔ軸は、時間の経過を示す。時点ｔSは、質問Ｑに対する応答区間の開始時点を示す。時点ｔEは、質問Ｑに対する応答区間の終了時点を示す。ここでは、質問Ｑに対する応答区間において、顔画像ｐ１〜ｐ６が検出された場合を想定する。
【００８１】
解析部８０６は、検出した各顔画像ｐ１〜ｐ６の表情を判定する。ここで、顔画像ｐ１〜ｐ３が平静（無表情）と判定され、顔画像ｐ４〜ｐ６が喜びと判定されたとする。この場合、解析部８０６は、例えば、喜びと判定した顔画像ｐ４〜ｐ６の数「３」を、応答区間において検出した顔画像ｐ１〜ｐ６の数「６」で除算することにより、回答者ＲＴの喜びをあらわす感情値「５０（＝３／６×１００）」を算出する。そして、受付部８０１は、算出された回答者ＲＴの喜びをあらわす感情値「５０」を示す情報を、質問Ｑの回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として受け付ける。
【００８２】
また、解析部８０６は、取得された質問Ｑの回答時における画像データを解析することにより、回答者ＲＴの振る舞いをあらわす値を算出する。回答者ＲＴの振る舞いをあらわす値としては、例えば、回答者ＲＴの視線がロボット２０１と合うまでの時間や、回答者ＲＴが静止状態（例えば、首や腕の動きがない状態）となるまでの時間などが挙げられる。なお、回答者ＲＴの視線がロボット２０１と合うとは、例えば、回答者ＲＴの視線がロボット２０１のディスプレイ４０３に表示されたロボット２０１の目のほうに向くことである。
【００８３】
この場合、受付部８０１は、例えば、算出された回答者ＲＴの振る舞いをあらわす値を示す情報を、質問Ｑの回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として受け付ける。なお、人物を撮像した画像から人物の視線や動作を検出する手法として、既存の如何なる技術を用いることにしてもよい。
【００８４】
ここで、図１１を用いて、ロボット２０１のユーザである回答者ＲＴの振る舞いをあらわす値の算出例について説明する。ここでは、振る舞いをあらわす値として、回答者ＲＴの視線がロボット２０１と合うまでの時間を算出する場合を例に挙げて説明する。
【００８５】
図１１は、回答者の振る舞いをあらわす値の算出例を示す説明図である。図１１において、ｔ軸は、時間の経過を示す。時点ｔSは、質問Ｑに対する応答区間の開始時点を示す。時点ｔEは、質問Ｑに対する応答区間の終了時点を示す。ここでは、質問Ｑに対する応答区間において、顔画像ｐ１１〜ｐ１６に示すような回答者の視線が検出された場合を想定する。
【００８６】
また、顔画像ｐ１１〜ｐ１６のうち、顔画像ｐ１５，ｐ１６が、回答者ＲＴの視線がロボット２０１と合ったときの顔画像とする。この場合、解析部８０６は、例えば、時点ｔSから顔画像ｐ１５で示す回答者ＲＴの視線が検出された時点ｔ1までの時間を、回答者ＲＴの視線がロボット２０１と合うまでの時間「ｔ1−ｔS」として算出する。そして、受付部８０１は、算出された視線が合うまでの時間「ｔ1−ｔS」を示す情報を、質問Ｑの回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として受け付ける。
【００８７】
なお、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報とは、ロボット２０１において生成されることにしてもよい。この場合、受付部８０１は、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報と、をロボット２０１から受け付ける。また、受付部８０１は、取得部８０５および解析部８０６を含まないことにしてもよい。
【００８８】
また、質問Ｑに対する回答は、例えば、図４に示したロボット２０１の入力装置４０４を用いたユーザ（回答者ＲＴ）の操作により入力されることにしてもよい。この場合、受付部８０１は、ロボット２０１に入力された結果を、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を示す内容情報として、ロボット２０１から受け付けることにしてもよい。
【００８９】
特定部８０２は、受け付けた状態情報に基づき、受け付けた内容情報の曖昧度ｖを特定する。具体的には、例えば、特定部８０２は、記憶部８１０を参照して、受け付けた状態情報と、質問Ｑの種別と、に対応付けられた曖昧度ｖを特定する。記憶部８１０には、質問に対して回答者が行った回答の内容の曖昧度が、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、該質問の種別と、に対応付けて記憶されている。質問の種別は、例えば、質問一つ一つを区別するものである。
【００９０】
より詳細に説明すると、例えば、特定部８０２は、図５に示した質問別曖昧度分布ＤＢ２２０を参照して、質問Ｑの質問ＩＤに対応する質問別曖昧度情報を取得する。取得した質問別曖昧度情報によれば、質問Ｑに対する回答時における回答者ＲＴの各状態に応じた曖昧度の分布を特定することができる。
【００９１】
例えば、縦軸を曖昧度とし、横軸をフィラーの割合とする座標系において、取得された各質問別曖昧度情報が示す曖昧度とフィラーの割合との対応関係をプロットすることにより、質問Ｑに対する回答時におけるフィラーの出現状況に応じた曖昧度の分布を特定することができる。また、各質問別曖昧度情報が示す曖昧度と感情値との対応関係をプロットすることにより、質問Ｑに対する回答時における回答者ＲＴの感情に応じた曖昧度の分布を特定することができる。また、各質問別曖昧度情報が示す曖昧度と振る舞いをあらわす値との対応関係をプロットすることにより、質問Ｑに対する回答時における回答者ＲＴの振る舞いに応じた曖昧度の分布を特定することができる。
【００９２】
そして、特定部８０２は、取得した質問別曖昧度情報から特定される曖昧度の分布に基づいて、受け付けた状態情報が示す回答者ＲＴの状態に対応する曖昧度を、受け付けた内容情報の曖昧度ｖとして特定する。内容情報の曖昧度ｖとしては、例えば、回答者ＲＴの各状態（フィラーの出現状況、回答者ＲＴの感情、回答者ＲＴの振る舞い）に応じた曖昧度ｖをそれぞれ特定することができる。
【００９３】
なお、内容情報の曖昧度ｖの特定例については、図１２〜図１４を用いて後述する。
【００９４】
また、記憶部８１０には、回答者ＲＴであるユーザについて、ある質問Ｑとは異なる他の質問Ｑ’に対して該ユーザが行った回答の内容の曖昧度を、該回答時における該ユーザの状態を示す状態情報に対応付けてあらわすユーザ別曖昧度情報が記憶されていてもよい。ユーザ別曖昧度情報は、例えば、図６に示したユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０内のユーザ別曖昧度情報である。
【００９５】
この場合、特定部８０２は、記憶部８１０を参照して、受け付けた状態情報と、回答者ＲＴであるユーザと、に対応付けられた第２の曖昧度ｖ’を特定することにしてもよい。そして、特定部８０２は、特定した第２の曖昧度ｖ’に基づいて、特定した曖昧度ｖを補正することにしてもよい。
【００９６】
より詳細に説明すると、例えば、特定部８０２は、ユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０を参照して、回答者ＲＴ（ロボット２０１のユーザ）のユーザＩＤに対応するユーザ別曖昧度情報を取得する。取得したユーザ別曖昧度情報によれば、ある質問Ｑとは異なる他の質問Ｑ’に対する回答時における回答者ＲＴの各状態に応じた曖昧度の分布を特定することができる。
【００９７】
例えば、縦軸を曖昧度とし、横軸をフィラーの割合とする座標系において、取得された各ユーザ別曖昧度情報が示す曖昧度とフィラーの割合との対応関係をプロットすることにより、回答者ＲＴのフィラーの出現状況に応じた曖昧度の分布を特定することができる。また、各ユーザ別曖昧度情報が示す曖昧度と感情値との対応関係をプロットすることにより、回答者ＲＴの感情に応じた曖昧度の分布を特定することができる。また、各ユーザ別曖昧度情報が示す曖昧度と振る舞いをあらわす値との対応関係をプロットすることにより、回答者ＲＴの振る舞いに応じた曖昧度の分布を特定することができる。
【００９８】
そして、特定部８０２は、取得したユーザ別曖昧度情報から特定される曖昧度の分布に基づいて、受け付けた状態情報が示す回答者ＲＴの状態に対応する曖昧度を、第２の曖昧度ｖ’として特定する。第２の曖昧度ｖ’としては、例えば、回答者ＲＴの各状態（フィラーの出現状況、回答者ＲＴの感情、回答者ＲＴの振る舞い）に応じた曖昧度をそれぞれ特定することができる。
【００９９】
曖昧度ｖの補正方法としては、例えば、特定部８０２は、曖昧度ｖと第２の曖昧度ｖ’との平均値を、補正後の曖昧度ｖとして算出することにしてもよい。また、特定部８０２は、曖昧度ｖおよび第２の曖昧度ｖ’のうちの最大の曖昧度（または、最小の曖昧度）を、補正後の曖昧度ｖとしてもよい。
【０１００】
なお、曖昧度ｖの補正例については、図１５を用いて後述する。
【０１０１】
生成部８０３は、受け付けた内容情報に、特定された曖昧度ｖ、または、補正された補正後の曖昧度ｖに応じた情報を対応付けた学習データを生成する。ここで、曖昧度ｖに応じた情報は、例えば、曖昧度ｖを示す情報であってもよいし、曖昧度ｖが基準を超えるか否かを示す情報であってもよい。
【０１０２】
また、生成部８０３は、受け付けた内容情報と、質問Ｑの内容とに、特定された曖昧度ｖ（または、補正後の曖昧度ｖ）に応じた情報を対応付けた学習データを生成することにしてもよい。ここで、質問Ｑの内容は、例えば、質問Ｑの中身をあらわす文字列、画像などである。
【０１０３】
また、生成部８０３は、受け付けた内容情報と、質問Ｑの内容と、回答者ＲＴを特定する情報とに、特定された曖昧度ｖ（または、補正後の曖昧度ｖ）に応じた情報を対応付けた学習データを生成することにしてもよい。ここで、回答者ＲＴを特定する情報は、例えば、回答者ＲＴであるユーザのユーザＩＤである。
【０１０４】
また、回答者ＲＴを特定する情報は、回答者ＲＴであるユーザの氏名、性別、年齢などを示す情報であってもよい。なお、回答者ＲＴであるユーザの氏名、性別、年齢は、例えば、該ユーザのユーザＩＤと対応付けて、メモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置に記憶されている。
【０１０５】
具体的には、例えば、生成部８０３は、受け付けた内容情報と、質問Ｑの内容と、回答者ＲＴを特定する情報と、特定された曖昧度ｖ（または、補正後の曖昧度ｖ）と、曖昧度ｖが基準を超えるか否かを示す情報とを含む学習データを生成することにしてもよい。生成された学習データは、例えば、図７に示した学習データＤＢ２４０に記憶される。
【０１０６】
なお、図７の例では、学習データには、質問Ｑに対する回答時における回答者ＲＴの各状態に応じた曖昧度のうちのいずれかの曖昧度のみが含まれる場合を例に挙げたが、これに限らない。例えば、学習データには、質問Ｑに対する回答時における回答者ＲＴの各状態（フィラーの出現状況、回答者ＲＴの感情、回答者ＲＴの振る舞い）に応じた曖昧度が全て含まれていてもよい。さらに、回答者ＲＴの感情に応じた曖昧度として、例えば、回答者ＲＴの喜び、悲しみ、怒り、平静をあらわす感情値それぞれに応じた曖昧度が含まれていてもよい。また、学習データには、質問Ｑに対する回答時における回答者ＲＴの各状態に応じた曖昧度のうちの最大の曖昧度（または、最小の曖昧度）のみが含まれることにしてもよい。
【０１０７】
出力部８０４は、生成された情報を出力する。出力部８０４の出力形式としては、例えば、メモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置への記憶、Ｉ／Ｆ３０３による他のコンピュータへの送信などがある。具体的には、例えば、出力部８０４は、学習データＤＢ２４０に記憶された学習データ（例えば、学習データ７００−１）を出力することにしてもよい。学習データは、例えば、ロボット２０１のユーザの趣味嗜好を学習するための情報として用いられる。
【０１０８】
なお、ロボット２０１からどの質問Ｑをユーザに出すのかは、情報処理装置１０１が制御してもよく、また、ロボット２０１が自律的に選択することにしてもよい。また、ロボット２０１において、質問Ｑは、図４に示したスピーカ４０７から出力されることにしてもよく、また、図４に示したディスプレイ４０３を用いて出力されることにしてもよい。
【０１０９】
また、質問Ｑに対して、肯定的（ポジティブ）な回答をするときと、否定的（ネガティブ）な回答をするときとでは、回答者ＲＴの感情のあらわれ方が異なることがある。例えば、肯定的な回答をするときは、否定的な回答をするときに比べて、喜びの感情が出やすい。一方、否定的な回答をするときは、肯定的な回答をするときに比べて、悲しみの感情が出やすい。
【０１１０】
そこで、特定部８０２は、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容に応じて、該回答についての曖昧度ｖの特定に用いる質問別曖昧度情報を絞り込むことにしてもよい。例えば、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０内の質問別曖昧度情報には、肯定的または否定的のいずれの回答が得られたときの情報であるかを判別する語句Ｗが含まれていてもよい。
【０１１１】
肯定的な回答が得られたときの情報であることを判別する語句Ｗとしては、例えば、肯定的な回答に含まれる「好き」、「はい」などがある。否定的な回答が得られたときの情報であることを判別する語句Ｗとしては、例えば、否定的な回答に含まれる「嫌い」、「いいえ」などがある。
【０１１２】
すなわち、情報処理装置１０１は、肯定的な回答が得られたときの質問別曖昧度情報と、否定的な回答が得られたときの質問別曖昧度情報とを区別して保持する。この場合、特定部８０２は、例えば、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０を参照して、質問Ｑの質問ＩＤに対応する質問別曖昧度情報であって、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の中に、語句Ｗが含まれる質問別曖昧度情報を取得する。そして、特定部８０２は、取得した質問別曖昧度情報に基づいて、受け付けた内容情報の曖昧度ｖを特定する。
【０１１３】
例えば、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を「すごく好きです。」とする。この場合、質問Ｑの質問ＩＤに対応する質問別曖昧度情報のうち、語句Ｗ「好き」を含む質問別曖昧度情報が取得される。これにより、質問Ｑに対して回答者ＲＴが肯定的な回答をしたときは、肯定的な回答が得られたときの質問別曖昧度情報を用いて、曖昧度ｖを特定することができる。
【０１１４】
また、例えば、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を「嫌いだなぁ。」とする。この場合、質問Ｑの質問ＩＤに対応する質問別曖昧度情報のうち、語句Ｗ「嫌い」を含む質問別曖昧度情報が取得される。これにより、質問Ｑに対して回答者ＲＴが否定的な回答をしたときは、否定的な回答が得られたときの質問別曖昧度情報を用いて、曖昧度ｖを特定することができる。
【０１１５】
また、情報処理装置１０１は、特定部８０２によって特定された曖昧度ｖに基づいて、質問Ｑの次に出す質問を制御することにしてもよい。例えば、回答者ＲＴは、質問Ｑをよく聞き取れなかったり、質問Ｑの意図をうまく把握できなかったために、曖昧な答えとなることがある。
【０１１６】
このため、情報処理装置１０１は、曖昧度ｖが基準を超えている場合は、ロボット２０１を制御して、質問Ｑと内容が類似する質問であって、質問Ｑと聞き方を変えた質問（例えば、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ２の質問Ｑ）を出力することにしてもよい。これにより、回答者ＲＴが、質問Ｑをよく聞き取れなかったり、質問Ｑの意図をうまく把握できなかったりしたときに、自然なかたちで聞き直して、回答を聞き出すことが可能となる。
【０１１７】
（曖昧度ｖの特定例）
つぎに、図１２〜図１４を用いて、ある質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を示す内容情報の曖昧度ｖの特定例について説明する。ここでは、質問Ｑを「質問Ｑ１０」とする。まず、図１２を用いて、質問Ｑ１０に対する回答時におけるフィラーの出現状況に応じた曖昧度ｖの特定例について説明する。
【０１１８】
図１２は、曖昧度ｖの特定例を示す説明図（その１）である。図１２において、曖昧度分布１２００は、質問Ｑ１０に対する回答時におけるフィラーの割合に応じた曖昧度の分布をあらわす。曖昧度分布１２００は、例えば、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０内の質問ＩＤ「Ｑ１０」に対応する質問別曖昧度情報のフィラーから特定される。
【０１１９】
ここで、質問Ｑ１０に対する回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として、フィラーの割合「３０％」を示す状態情報を受け付けた場合を想定する。この場合、特定部８０２は、状態情報が示すフィラーの割合「３０％」に対応する曖昧度「３３％」を、内容情報の曖昧度ｖ（フィラー）として特定する。
【０１２０】
つぎに、図１３を用いて、質問Ｑ１０に対する回答時における回答者ＲＴの喜びをあらわす感情値に応じた曖昧度ｖの特定例について説明する。
【０１２１】
図１３は、曖昧度ｖの特定例を示す説明図（その２）である。図１３において、曖昧度分布１３００は、質問Ｑ１０に対する回答時における回答者の喜びをあらわす感情値に応じた曖昧度の分布をあらわす。曖昧度分布１３００は、例えば、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０内の質問ＩＤ「Ｑ１０」に対応する質問別曖昧度情報の感情値から特定される。
【０１２２】
ここで、質問Ｑ１０に対する回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として、回答者ＲＴの喜びをあらわす感情値「１０」を示す状態情報を受け付けた場合を想定する。この場合、特定部８０２は、状態情報が示す感情値「１０」に対応する曖昧度「７０％」を、内容情報の曖昧度ｖ（感情）として特定する。
【０１２３】
つぎに、図１４を用いて、質問Ｑ１０に対する回答時における回答者ＲＴの振る舞いをあらわす値に応じた曖昧度ｖの特定例について説明する。
【０１２４】
図１４は、曖昧度ｖの特定例を示す説明図（その３）である。図１４において、曖昧度分布１４００は、質問Ｑ１０に対する回答時における回答者の視線がロボット２０１と合うまでの時間に応じた曖昧度の分布をあらわす。曖昧度分布１４００は、例えば、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０内の質問ＩＤ「Ｑ１０」に対応する質問別曖昧度情報の振る舞いから特定される。
【０１２５】
ここで、質問Ｑ１０に対する回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として、回答者ＲＴの視線がロボット２０１と合うまでの時間「１５秒」を示す状態情報を受け付けた場合を想定する。この場合、特定部８０２は、状態情報が示す時間「１５」に対応する曖昧度「７０％」を、内容情報の曖昧度ｖ（視線が合うまでの時間）として特定する。
【０１２６】
（曖昧度ｖの補正例）
つぎに、図１５を用いて、ある質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を示す内容情報の曖昧度ｖの補正例について説明する。ここでは、質問Ｑを「質問Ｑ１０」とし、質問Ｑ１０に対する回答時におけるフィラーの出現状況に応じた曖昧度ｖの補正例について説明する。また、回答者ＲＴを、ユーザＩＤ「Ｕ１」のユーザＵ１とする。
【０１２７】
図１５は、曖昧度ｖの補正例を示す説明図である。図１５において、曖昧度分布１５００は、回答者ＲＴであるユーザＵ１の回答時におけるフィラーの割合に応じた曖昧度の分布をあらわす。曖昧度分布１５００は、例えば、ユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０内のユーザＩＤ「Ｕ１」に対応するユーザ別曖昧度情報のフィラーから特定される。
【０１２８】
ここで、質問Ｑ１０に対する回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として、フィラーの割合「３０％」を示す状態情報を受け付けた場合を想定する。この場合、特定部８０２は、状態情報が示すフィラーの割合「３０％」に対応する曖昧度「１０％」を、第２の曖昧度ｖ’（フィラー）として特定する。
【０１２９】
また、状態情報が示すフィラーの割合「３０％」に対応する曖昧度ｖを「３３％」とする（図１２参照）。この場合、特定部８０２は、例えば、曖昧度ｖ「３３％」と第２の曖昧度ｖ’「１０」との平均値「２１．５％」を、補正後の曖昧度ｖとして算出する。これにより、回答者ＲＴであるユーザＵ１の特性に合わせて曖昧度ｖを補正することができる。
【０１３０】
図１５の例では、ユーザＵ１の特性として、フィラーの割合が０〜５０％ぐらいまでは曖昧度が低い値となるという傾向を考慮して、曖昧度ｖを「３３％」から「２１．５％」に補正することができる。
【０１３１】
（情報処理装置１０１の各種処理手順）
つぎに、情報処理装置１０１の各種処理手順について説明する。まず、図１６に示すような状態判定用質問リスト１６００を用いて、ロボット２０１のユーザの特性をあらわすユーザ別曖昧度情報を作成するユーザ別曖昧度情報作成処理手順について説明する。ユーザ別曖昧度情報作成処理は、例えば、ユーザがロボット２０１の使用を開始するにあたって、初期設定にかかる処理の一つとして行われる。
【０１３２】
図１６は、状態判定用質問リスト１６００の具体例を示す説明図である。図１６において、状態判定用質問リスト１６００は、曖昧度（単位：％）と質問とを対応付けてあらわす状態判定用質問情報１６００−１〜１６００−１１を含む。各状態判定用質問情報１６００−１〜１６００−１１は、各質問に対してユーザが回答する際に、曖昧度がどの程度のものとなるかを予め推定して作成される。
【０１３３】
例えば、状態判定用質問情報１６００−１は、質問に対して全てのユーザが悩むことなく回答（例えば、「はい」）できると推定できるため、曖昧度は「０％」となっている。一方、状態判定用質問情報１６００−１１は、質問に対して全てのユーザが回答に悩むと推定できるため、曖昧度は「１００％」となっている。
【０１３４】
なお、図１６の例では、曖昧度が０％〜１００％までの１０％ごとに、質問が一つずつ設定される場合を例に挙げたが、これに限らない。例えば、状態判定用質問リスト１６００において、ある曖昧度に対応する質問が複数設定されていてもよい。
【０１３５】
図１７は、情報処理装置１０１のユーザ別曖昧度情報作成処理手順の一例を示すフローチャートである。図１７のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置１０１は、状態判定用質問リスト１６００から選択されていない未選択の質問を選択する（ステップＳ１７０１）。
【０１３６】
つぎに、情報処理装置１０１は、ロボット２０１を制御して、選択した質問を出力する（ステップＳ１７０２）。そして、情報処理装置１０１は、ロボット２０１からの解析対象データの取得を開始する（ステップＳ１７０３）。解析対象データは、ロボット２０１のマイクロフォン４０８によって受音された音声の音声データと、ロボット２０１のカメラ４０９によって撮像された画像の画像データとを含む。
【０１３７】
つぎに、情報処理装置１０１は、出力した質問に対するユーザの回答が終了したか否かを判断する（ステップＳ１７０４）。例えば、情報処理装置１０１は、出力した質問に対する応答区間が終了したことに応じて、質問に対するユーザの回答が終了したと判断することにしてもよい。
【０１３８】
ここで、情報処理装置１０１は、回答が終了するのを待つ（ステップＳ１７０４：Ｎｏ）。そして、情報処理装置１０１は、回答が終了した場合（ステップＳ１７０４：Ｙｅｓ）、ロボット２０１からの解析対象データの取得を終了する（ステップＳ１７０５）。
【０１３９】
つぎに、情報処理装置１０１は、取得した解析対象データに含まれる音声データを解析することにより、出力した質問の回答時におけるフィラーの割合を算出する（ステップＳ１７０６）。つぎに、情報処理装置１０１は、取得した解析対象データに含まれる音声データ（または、画像データ）を解析することにより、ユーザの感情をあらわす感情値を算出する（ステップＳ１７０７）。
【０１４０】
つぎに、情報処理装置１０１は、取得した解析対象データに含まれる画像データを解析することにより、ユーザの視線がロボット２０１と合うまでの時間を算出する（ステップＳ１７０８）。なお、ステップＳ１７０６〜Ｓ１７０８の処理の順序は、入れ替えてもよい。
【０１４１】
そして、情報処理装置１０１は、選択した質問の曖昧度に対応付けて、算出したフィラーの割合、感情値および視線が合うまでの時間をあらわすユーザ別曖昧度情報を作成する（ステップＳ１７０９）。ユーザ別曖昧度情報には、ロボット２０１のユーザのユーザＩＤが含まれる。
【０１４２】
つぎに、情報処理装置１０１は、作成したユーザ別曖昧度情報をユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０に記録する（ステップＳ１７１０）。そして、情報処理装置１０１は、状態判定用質問リスト１６００から選択されていない未選択の質問があるか否かを判断する（ステップＳ１７１１）。
【０１４３】
ここで、未選択の質問がある場合（ステップＳ１７１１：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、ステップＳ１７０１に戻る。一方、未選択の質問がない場合（ステップＳ１７１１：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１４４】
これにより、ロボット２０１のユーザの特性をあらわすユーザ別曖昧度情報を作成してユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０に登録することができる。
【０１４５】
なお、状態判定用質問リスト１６００において、ある曖昧度に対応する質問が複数設定されている場合がある。この場合、ステップＳ１７０９において、その曖昧度に対応付ける情報として、複数の質問それぞれを出した際の各値（フィラーの割合、感情値、視線が合うまでの時間）の平均値を用いることにしてもよい。
【０１４６】
また、状態判定用質問リスト１６００は、例えば、オープンな質問用のものと、クローズな質問用のものそれぞれについて作成されることにしてもよい。この場合、オープンな質問を出した際のユーザの特性をあらわすユーザ別曖昧度情報と、クローズな質問を出した際のユーザの特性をあらわすユーザ別曖昧度情報とをそれぞれ作成することができる。
【０１４７】
つぎに、図１８および図１９を用いて、情報処理装置１０１の生成処理手順について説明する。生成処理は、ロボット２０１のユーザについての学習データを生成する処理である。学習データは、例えば、ユーザの趣味嗜好を学習する際に用いられる。
【０１４８】
図１８および図１９は、情報処理装置１０１の生成処理手順の一例を示すフローチャートである。図１８のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置１０１は、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０を参照して、質問Ｑを選択する（ステップＳ１８０１）。選択される質問Ｑは、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０内のいずれかのＱｕｅｓｔｉｏｎ１の質問である。
【０１４９】
つぎに、情報処理装置１０１は、ロボット２０１を制御して、選択した質問Ｑを出力する（ステップＳ１８０２）。そして、情報処理装置１０１は、ロボット２０１からの解析対象データの取得を開始する（ステップＳ１８０３）。つぎに、情報処理装置１０１は、出力した質問Ｑに対するユーザの回答が終了したか否かを判断する（ステップＳ１８０４）。
【０１５０】
ここで、情報処理装置１０１は、回答が終了するのを待つ（ステップＳ１８０４：Ｎｏ）。そして、情報処理装置１０１は、回答が終了した場合（ステップＳ１８０４：Ｙｅｓ）、ロボット２０１からの解析対象データの取得を終了する（ステップＳ１８０５）。
【０１５１】
つぎに、情報処理装置１０１は、取得した解析対象データに含まれる音声データを解析することにより、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を検出する（ステップＳ１８０６）。この結果、検出された回答の内容を示す情報が、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を示す内容情報として受け付けられる。
【０１５２】
つぎに、情報処理装置１０１は、取得した解析対象データに含まれる音声データを解析することにより、出力した質問Ｑの回答時におけるフィラーの割合を算出する（ステップＳ１８０７）。この結果、算出されたフィラーの割合を示す情報が、質問Ｑの回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として受け付けられる。
【０１５３】
つぎに、情報処理装置１０１は、取得した解析対象データに含まれる音声データ（または、画像データ）を解析することにより、回答者ＲＴの感情をあらわす感情値を算出する（ステップＳ１８０８）。この結果、算出された感情値を示す情報が、質問Ｑの回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として受け付けられる。
【０１５４】
つぎに、情報処理装置１０１は、取得した解析対象データに含まれる画像データを解析することにより、回答者ＲＴの視線がロボット２０１と合うまでの時間を算出する（ステップＳ１８０９）。この結果、算出された視線が合うまでの時間を示す情報が、質問Ｑの回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として受け付けられる。
【０１５５】
そして、情報処理装置１０１は、図１９に示すステップＳ１９０１に移行する。なお、ステップＳ１８０７〜Ｓ１８０９の処理の順序は、入れ替えてもよい。
【０１５６】
図１９のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置１０１は、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０を参照して、選択した質問Ｑの質問ＩＤに対応する質問別曖昧度情報を取得する（ステップＳ１９０１）。そして、情報処理装置１０１は、取得した質問別曖昧度情報に基づいて、受け付けた状態情報が示す回答者ＲＴの状態に対応する曖昧度を、受け付けた内容情報の曖昧度ｖとして特定する（ステップＳ１９０２）。
【０１５７】
なお、ステップＳ１９０２において、情報処理装置１０１は、ステップＳ１８０７〜Ｓ１８０９の処理の結果受け付けた状態情報のうち、全ての状態情報について曖昧度ｖを特定してもよいし、いずれかの状態情報について曖昧度ｖを特定してもよい。
【０１５８】
つぎに、情報処理装置１０１は、ユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０を参照して、回答者ＲＴのユーザＩＤに対応するユーザ別曖昧度情報を取得する（ステップＳ１９０３）。そして、情報処理装置１０１は、取得したユーザ別曖昧度情報に基づいて、受け付けた状態情報が示す回答者ＲＴの状態に対応する曖昧度を、第２の曖昧度ｖ’として特定する（ステップＳ１９０４）。
【０１５９】
なお、ステップＳ１９０４において、情報処理装置１０１は、ステップＳ１８０７〜Ｓ１８０９の処理の結果受け付けた状態情報のうち、全ての状態情報について第２の曖昧度ｖ’を特定してもよいし、いずれかの状態情報について第２の曖昧度ｖ’を特定してもよい。
【０１６０】
そして、情報処理装置１０１は、特定した第２の曖昧度ｖ’に基づいて、特定した曖昧度ｖを補正する（ステップＳ１９０５）。なお、情報処理装置１０１は、ステップＳ１８０７〜Ｓ１８０９の処理の結果受け付けた全ての状態情報について曖昧度ｖ、第２の曖昧度ｖ’を特定した場合、各曖昧度ｖについて、それぞれ対応する第２の曖昧度ｖ’に基づいて補正を行う。
【０１６１】
つぎに、情報処理装置１０１は、補正後の曖昧度ｖが閾値を超えるか否かを判断する（ステップＳ１９０６）。閾値は、任意に設定可能であり、例えば、３０％程度の値に設定される。ここで、補正後の曖昧度ｖが閾値未満の場合（ステップＳ１９０６：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、曖昧フラグを「０」とする（ステップＳ１９０７）。
【０１６２】
つぎに、情報処理装置１０１は、受け付けた内容情報と、選択した質問Ｑの内容と、回答者ＲＴを特定する情報と、補正後の曖昧度ｖと、曖昧フラグとを含む学習データを生成する（ステップＳ１９０８）。そして、情報処理装置１０１は、生成した学習データを学習データＤＢ２４０に記録して（ステップＳ１９０９）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１６３】
また、ステップＳ１９０６において、補正後の曖昧度ｖが閾値を超える場合（ステップＳ１９０６：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、ステップＳ１８０１において選択した質問Ｑに対応するＱｕｅｓｔｉｏｎ２の質問を選択済みであるか否かを判断する（ステップＳ１９１０）。なお、質問Ｑに対応するＱｕｅｓｔｉｏｎ２の質問がない場合は、情報処理装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１６４】
ここで、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ２の質問を未選択の場合（ステップＳ１９１０：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０を参照して、ステップＳ１８０１において選択した質問Ｑに対応するＱｕｅｓｔｉｏｎ２の質問を、新たな質問Ｑとして選択する（ステップＳ１９１１）。そして、情報処理装置１０１は、図１８に示したステップＳ１８０２に戻る。一方、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ２の質問を選択済みの場合（ステップＳ１９１０：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１６５】
これにより、質問Ｑに対する回答の曖昧度合いが低く、回答者ＲＴの趣味嗜好を学習するにあたって有効な情報といえる学習データを収集することができる。
【０１６６】
なお、ステップＳ１９０６において、補正後の曖昧度ｖが閾値を超える場合（ステップＳ１９０６：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、曖昧フラグを「１」として、ステップＳ１９０８に移行することにしてもよい。この場合、曖昧度合いが高い回答についても学習データとして収集することができる。また、ステップＳ１８０１においていずれの質問Ｑを選択するのかは、ロボット２０１において判断されることにしてもよい。
【０１６７】
また、図１７に示したユーザ別曖昧度情報作成処理において、オープンな質問を出した際のユーザの特性をあらわすユーザ別曖昧度情報と、クローズな質問を出した際のユーザの特性をあらわすユーザ別曖昧度情報とが作成される場合がある。この場合、情報処理装置１０１は、ステップＳ１９０３において、質問Ｑがオープンな質問であるか、クローズな質問であるかに応じて、ユーザ別曖昧度情報を取得することにしてもよい。これにより、質問Ｑがオープンな質問のときは、オープンな質問を出した際のユーザ（回答者ＲＴ）の特性に合わせて曖昧度ｖを補正することができる。一方、質問Ｑがクローズな質問のときは、クローズな質問を出した際のユーザ（回答者ＲＴ）の特性に合わせて曖昧度ｖを補正することができる。
【０１６８】
以上説明したように、実施の形態にかかる情報処理装置１０１によれば、ある質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報と、を受け付けることができる。そして、情報処理装置１０１によれば、受け付けた状態情報に基づき、受け付けた内容情報の曖昧度ｖを特定し、受け付けた内容情報に、特定した曖昧度ｖに応じた情報を対応付けた学習データを生成することができる。
【０１６９】
これにより、質問Ｑに対する回答時における回答者ＲＴの状態をもとに、回答者ＲＴが行った回答の曖昧度合いを判断可能な学習データを生成することができる。このため、生成される学習データが、回答者ＲＴの実態から乖離した情報として扱われるのを防ぐことができる。
【０１７０】
また、情報処理装置１０１によれば、質問に対して回答者が行った回答の内容の曖昧度を、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、該質問の種別と、に対応付けて記憶する記憶部８１０を参照して、受け付けた状態情報と、質問Ｑの種別と、に対応付けられた曖昧度を、受け付けた内容情報の曖昧度ｖとして特定することができる。
【０１７１】
これにより、質問Ｑの種別を考慮して作成される回答時における回答者の状態に応じた曖昧度の分布をもとに、内容情報の曖昧度ｖを特定することができ、回答者ＲＴが行った回答の曖昧度合いを精度よく特定することが可能となる。
【０１７２】
例えば、質問Ｑ一つ一つについて、回答時における回答者の状態に応じた曖昧度の分布を用意しておくことで、回答しやすいものであるかどうかといった個々の質問Ｑの特性を考慮して、曖昧度ｖを特定することができる。また、オープンな質問、クローズな質問それぞれについて、回答時における回答者の状態に応じた曖昧度の分布を用意しておくことにしてもよい。これにより、オープンな質問は、クローズな質問に比べて回答の曖昧度合いが高くなりやすいといった傾向を考慮して、曖昧度ｖを特定することができる。
【０１７３】
また、情報処理装置１０１によれば、受け付けた内容情報に、特定した曖昧度ｖが基準を超えるか否かを示す情報を対応付けた学習データを生成することができる。
【０１７４】
これにより、ロボット２０１のユーザ（回答者ＲＴ）の趣味嗜好を学習するにあたって有効な学習データであるか否かを判別可能にすることができる。
【０１７５】
また、情報処理装置１０１によれば、受け付けた内容情報と、質問Ｑの内容とに、特定した曖昧度ｖに応じた情報を対応付けた学習データを生成することができる。
【０１７６】
これにより、回答者ＲＴが行った回答の曖昧度合いだけでなく、回答者ＲＴに出された質問Ｑの内容についても特定可能な学習データを生成することができる。
【０１７７】
また、情報処理装置１０１によれば、受け付けた内容情報と、質問Ｑの内容と、回答者ＲＴを特定する情報とに、特定した曖昧度ｖに応じた情報を対応付けた学習データを生成することができる。
【０１７８】
これにより、回答者ＲＴが行った回答の曖昧度合いや質問Ｑの内容だけでなく、どのユーザが回答したのかについても特定可能な学習データを生成することができる。このため、複数のユーザがロボット２０１を使用する場合であっても、ユーザごとの学習データを判別することができる。
【０１７９】
また、情報処理装置１０１によれば、回答者ＲＴであるユーザについて、質問Ｑとは異なる他の質問Ｑ’に対して該ユーザが行った回答の内容の曖昧度を、該回答時における該ユーザの状態を示す状態情報に対応付けて記憶する記憶部８１０を参照して、受け付けた状態情報と、回答者ＲＴであるユーザと、に対応付けられた第２の曖昧度ｖ’を特定することができる。そして、情報処理装置１０１によれば、特定した第２の曖昧度ｖ’に基づいて、特定した曖昧度ｖを補正し、受け付けた内容情報に、補正後の曖昧度ｖに応じた情報を対応付けた学習データを生成することができる。
【０１８０】
これにより、回答者ＲＴであるユーザの特性を考慮して、内容情報の曖昧度ｖを補正することができ、回答者ＲＴが行った回答の曖昧度合いを精度よく特定することが可能となる。例えば、喜怒哀楽が声や表情にあらわれやすいかどうかといった個々のユーザの特性を考慮して、曖昧度ｖを補正することができる。また、会話の途中に「ええと」などのフィラーを発しやすいかどうかといった個々のユーザの特性を考慮して、曖昧度ｖを補正することができる。
【０１８１】
これらのことから、実施の形態にかかる情報処理装置１０１によれば、ロボット２０１のユーザの趣味嗜好を判断するために有効な学習データを収集することが可能となり、ロボット２０１とユーザとの自然なコミュニケーションの実現に役立てることができる。
【０１８２】
なお、本実施の形態で説明した生成方法は、予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等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本生成プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）メモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本生成プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【符号の説明】
【０１８３】
１０１  情報処理装置
１０２  回答者
１１０，８１０  記憶部
１２０  内容情報
１３０  状態情報
１４０，１２００，１３００，１４００，１５００  曖昧度分布
１５０  曖昧度情報
１６０  回答情報
２００  データ収集システム
２０１  ロボット
２１０  ネットワーク
２２０  質問別曖昧度分布ＤＢ
２３０  ユーザ別曖昧度分布ＤＢ
２４０  学習データＤＢ
３００，４００  バス
３０１，４０１  ＣＰＵ
３０２，４０２  メモリ
３０３，４０５  Ｉ／Ｆ
３０４  ディスクドライブ
３０５  ディスク
４０３  ディスプレイ
４０４  入力装置
４０６  音声信号処理部
４０７  スピーカ
４０８  マイクロフォン
４０９  カメラ
８０１  受付部
８０２  特定部
８０３  生成部
８０４  出力部
８０５  取得部
８０６  解析部
１６００  状態判定用質問リスト
【図１】
2019220547.tif 000003
【図２】
2019220547.tif 000004
【図３】
2019220547.tif 000005
【図４】
2019220547.tif 000006
【図５】
2019220547.tif 000007
【図６】
2019220547.tif 000008
【図７】
2019220547.tif 000009
【図８】
2019220547.tif 000010
【図９】
2019220547.tif 000011
【図１０】
2019220547.tif 000012
【図１１】
2019220547.tif 000013
【図１２】
2019220547.tif 000014
【図１３】
2019220547.tif 000015
【図１４】
2019220547.tif 000016
【図１５】
2019220547.tif 000017
【図１６】
2019220547.tif 000018
【図１７】
2019220547.tif 000019
【図１８】
2019220547.tif 000020
【図１９】
2019220547.tif 000021
【手続補正書】
【提出日】令和2年7月21日(2020.7.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある質問に対して回答者が行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、を受け付け、
受け付けた前記状態情報に基づき、受け付けた前記内容情報の曖昧度を特定し、
受け付けた前記内容情報に、特定した前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。
【請求項２】
質問に対して回答者が行った回答の内容の曖昧度を、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、該質問の種別と、に対応付けて記憶する記憶部を参照して、受け付けた前記状態情報と、前記ある質問の種別と、に対応付けられた曖昧度を特定し、
受け付けた前記内容情報に、特定した前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の生成プログラム。
【請求項３】
前記曖昧度に応じた情報は、特定した前記曖昧度が基準を超えるか否かを示す情報である、
ことを特徴とする請求項１に記載の生成プログラム。
【請求項４】
受け付けた前記内容情報と、前記ある質問の内容とに、特定した前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の生成プログラム。
【請求項５】
受け付けた前記内容情報と、前記ある質問の内容と、前記回答者を特定する情報とに、特定した前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の生成プログラム。
【請求項６】
前記回答者であるユーザについて、前記ある質問とは異なる他の質問に対して該ユーザが行った回答の内容の曖昧度を、該回答時における該ユーザの状態を示す状態情報に対応付けて記憶する第２の記憶部を参照して、受け付けた前記状態情報と、前記回答者であるユーザと、に対応付けられた第２の曖昧度を特定し、
特定した前記第２の曖昧度に基づいて、特定した前記曖昧度を補正し、
受け付けた前記内容情報に、補正した補正後の前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項２に記載の生成プログラム。
【請求項７】
生成した前記情報を出力する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の生成プログラム。
【請求項８】
ある質問に対して回答者が行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、を受け付け、
受け付けた前記状態情報に基づき、受け付けた前記内容情報の曖昧度を特定し、
受け付けた前記内容情報に、特定した前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする生成方法。
【請求項９】
ある質問に対して回答者が行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、を受け付ける受付部と、
前記受付部が受け付けた前記状態情報に基づき、受け付けた前記内容情報の曖昧度を特定する特定部と、
前記受付部が受け付けた前記内容情報に、前記特定部が特定した前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する生成部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生成プログラム、生成方法および情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ロボットと人との自然なコミュニケーションを実現するために、ユーザの趣味嗜好を知るための情報を収集する場合がある。ユーザの趣味嗜好を知るための情報を収集する方法としては、例えば、チャット形式でロボットからユーザに質問を出し、質問に対するユーザの回答を収集するものがある。
【０００３】
先行技術としては、例えば、確信度関数に基づいて動作応答または確認発話応答を選択し、確認発話応答が選択されたときに確認応答を生成するものがある。また、対話に含まれる固有名詞キーワードまたは事象キーワードについて設定されたＰＮ値に基づいて、当該対話に関してユーザが抱いている感情を数値化した文章ＰＮ値を算出する技術がある。また、文章から所定の単語を抽出し、複数の文章を用いて生成された、単語の特徴を表すベクトルをクラスタリングし、各クラスタの重心に近い単語である代表語と各クラスタに含まれる単語との対応付けを記憶しているテーブルを用いて、抽出された単語を代表語に置き換える技術がある。また、マルチモーダルの入力信号を処理してテキストデータを取得し、テキストデータによりユーザの意図を取得し、ユーザの意図に対応する答えを取得して、答えをマルチモーダルの出力信号に転化して出力する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−５４０８８号公報
【特許文献２】特開２０１７−３７６０１号公報
【特許文献３】特開２０１７−２７１６８号公報
【特許文献４】特開２０１７−１０５１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術では、質問に対する回答から生成される情報が、回答者の実態から乖離したものとなる場合がある。例えば、ある質問に対して、回答者が「好き」と答えたものの、どちらかといえば好きという程度であって、すごく好きというわけではない場合がある。この場合に、回答から生成される情報が、「すごく好き」と答えたときと同じように扱われると、回答者の実態から乖離したものとなる。
【０００６】
一つの側面では、本発明は、生成した情報の回答者の実態からの乖離を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの実施態様では、ある質問に対して回答者が行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、を受け付け、受け付けた前記状態情報に基づき、受け付けた前記内容情報の曖昧度を特定し、受け付けた前記内容情報に、特定した前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する、生成プログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一側面によれば、生成した情報の回答者の実態からの乖離を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態にかかる生成方法の一実施例を示す説明図である。
【図２】図２は、データ収集システム２００のシステム構成例を示す説明図である。
【図３】図３は、情報処理装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図４】図４は、ロボット２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図５】図５は、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図６】図６は、ユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図７】図７は、学習データＤＢ２４０の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図８】図８は、情報処理装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。
【図９】図９は、フィラーが出現した区間の検出例を示す説明図である。
【図１０】図１０は、回答者の感情をあらわす感情値の算出例を示す説明図である。
【図１１】図１１は、回答者の振る舞いをあらわす値の算出例を示す説明図である。
【図１２】図１２は、曖昧度ｖの特定例を示す説明図（その１）である。
【図１３】図１３は、曖昧度ｖの特定例を示す説明図（その２）である。
【図１４】図１４は、曖昧度ｖの特定例を示す説明図（その３）である。
【図１５】図１５は、曖昧度ｖの補正例を示す説明図である。
【図１６】図１６は、状態判定用質問リスト１６００の具体例を示す説明図である。
【図１７】図１７は、情報処理装置１０１のユーザ別曖昧度情報作成処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、情報処理装置１０１の生成処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図１９】図１９は、情報処理装置１０１の生成処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に図面を参照して、本発明にかかる生成プログラム、生成方法および情報処理装置の実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
（実施の形態）
図１は、実施の形態にかかる生成方法の一実施例を示す説明図である。図１において、情報処理装置１０１は、ある質問に対して回答者が行った回答の内容を示す内容情報の曖昧度を特定し、当該内容情報に、特定した曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成するコンピュータである。
【００１２】
質問は、話し言葉による問いかけであってもよく、また、何らかの問題の解決方法を問うものであってもよい。回答は、質問に対する答えである。例えば、質問は、人との対話を行うロボットやスマートフォンなどから出される。この場合、回答者は、ロボットやスマートフォンなどのユーザである。
【００１３】
ここで、ユーザの趣味嗜好を知るための情報を収集するにあたり、ロボットやスマートフォンなどからユーザに質問を出し、質問に対するユーザの回答を収集することが考えられる。ところが、ある質問に対して、回答者は、自信を持って回答することもあれば、曖昧な回答をすることもある。
【００１４】
このため、質問に対して回答者が行った回答の内容だけを示す情報を収集すると、その情報が、回答者の実態から乖離したものとなる場合がある。このような場合に、全ての回答をユーザの趣味嗜好を判断するための情報として同じように扱うと、ユーザの趣味嗜好を誤って判断して、自然なコミュニケーションの妨げとなるおそれがある。
【００１５】
例えば、「野球は好きですか？」という質問に対して、「えーと、好きかなぁ…」と曖昧な回答したユーザを、「好き！」と自信を持って回答したユーザと同じように扱うと、それほど好きでもない野球が、好きなものと学習されてしまうことがある。この結果、例えば、ロボットとのコミュニケーションにおいて、それほど好きでもない野球の話題が続いて、ユーザに不快感や煩わしさを与えてしまうおそれがある。
【００１６】
そこで、本実施の形態では、ある質問に対して回答者が行った回答の内容を示す内容情報の曖昧度を特定し、当該内容情報に、特定した曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成することで、生成した情報の回答者の実態からの乖離を抑制する生成方法について説明する。以下、情報処理装置１０１の処理例について説明する。
【００１７】
（１）情報処理装置１０１は、ある質問に対して回答者が行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、を受け付ける。ここで、回答の内容とは、質問に対する回答者の答えである。また、回答者の状態とは、回答者の感情、振る舞い、フィラーの出現状況などである。
【００１８】
回答者の感情は、例えば、喜び、悲しみ、怒り、平静などである。回答者の振る舞いは、回答者の視線、動作などである。また、フィラーとは、「ええと」、「あの」、「まあ」などの発話の合間にはさみこむ言葉である。質問に対する回答時に、回答者が回答に悩むほど、フィラーが発生する傾向がある。
【００１９】
図１の例では、内容情報１２０と状態情報１３０とを受け付けた場合を想定する。内容情報１２０は、質問Ｘに対して回答者１０２が行った回答の内容を示す。状態情報１３０は、質問Ｘに対する回答時における回答者１０２の状態として、質問Ｘに対する回答時における回答者１０２のフィラーの割合を示す。
【００２０】
（２）情報処理装置１０１は、受け付けた状態情報に基づき、受け付けた内容情報の曖昧度を特定する。ここで、曖昧度とは、質問に対する回答の曖昧度合いを示す値であり、回答者の曖昧な回答を判別するための指標である。以下の説明では、曖昧度の値が大きいほど、曖昧度合いが高いことを示し、曖昧度の値が小さいほど、曖昧度合いが低いことを示すこととする。
【００２１】
状態情報は、回答時における回答者の状態を示す情報である。すなわち、情報処理装置１０１は、質問に対する回答時における回答者の状態をもとに、回答の曖昧度を特定する。例えば、「〜は好きですか？」という質問に対して、回答者が肯定的な回答をする場合、喜びの感情があるほど、自信を持って回答していることが多く、回答の曖昧度が低い傾向がある。すなわち、回答者の感情は、回答の曖昧度を判断するための指標となり得る。
【００２２】
また、ロボットから出された質問に対する回答時において、回答者の視線がロボットに向くまでの時間は、回答に悩むほど長くなることが多い。回答に悩むほど、回答の曖昧度は高くなる傾向がある。すなわち、回答者の振る舞いは、回答の曖昧度を判断するための指標となり得る。
【００２３】
また、質問に対する回答時において、「ええと」、「あの」などの回答者のフィラーが出現する頻度が高いほど、回答に悩んでいることが多い。すなわち、回答者のフィラーの出現状況は、回答の曖昧度を判断するための指標となり得る。
【００２４】
具体的には、例えば、情報処理装置１０１は、記憶部１１０を参照して、受け付けた状態情報と、質問の種別と、に対応付けられた曖昧度を特定することにしてもよい。記憶部１１０は、質問に対して回答者が行った回答の内容の曖昧度を、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、該質問の種別と、に対応付けて記憶する。
【００２５】
すなわち、情報処理装置１０１は、質問の種別に対応付けて、質問に対する回答時における回答者の状態に応じて、回答の曖昧度合いがどのようなものとなるかを特定可能な情報を、記憶部１１０に予め保持しておく。ここで、質問の種別は、質問を区別するものである。
【００２６】
例えば、質問の種別は、質問一つ一つを区別するものであってもよい。また、質問の種別は、オープンな質問であるか、クローズな質問であるかを区別するものであってもよい。オープンな質問とは、「好きな紅茶の種類は何ですか？」などの答えが決まっていない質問である。クローズな質問とは、「あなたは男性ですか？」などの答えが決まっている質問である。また、質問の種別は、スポーツ、音楽、映画などの主題（分野）を区別するものであってもよい。
【００２７】
図１の例では、記憶部１１０には、質問Ｘに対して回答者が行った回答の内容の曖昧度が、回答時における回答者の状態を示す状態情報と質問Ｘとに対応付けて記憶されている場合を想定する。ただし、回答者の状態は、フィラーの割合とする。図１中、曖昧度分布１４０は、質問Ｘに対する回答時における回答者の状態に応じた曖昧度の分布をあらわす。この場合、情報処理装置１０１は、状態情報１３０から特定されるフィラーの割合ａに対応する曖昧度ｂを、内容情報１２０の曖昧度として特定する。この曖昧度ｂは、質問Ｘに対する回答者１０２の回答の曖昧度合いを示す。
【００２８】
（３）情報処理装置１０１は、受け付けた内容情報に、特定した曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する。ここで、曖昧度に応じた情報とは、例えば、特定した曖昧度が基準を超えるか否かを示す情報であってもよい。曖昧度の基準は、任意に設定可能であり、例えば、曖昧度が基準を超えていれば、回答の曖昧度合いが低く、有効な回答であると判断できる値に設定される。
【００２９】
図１の例では、内容情報１２０に、曖昧度情報１５０を対応付けた回答情報１６０が生成される。曖昧度情報１５０は、特定された曖昧度ｂに応じた情報であり、例えば、曖昧度ｂが基準を超えるか否かを示す情報である。回答情報１６０は、例えば、回答者１０２の趣味嗜好を学習する際の学習データとなる。
【００３０】
このように、情報処理装置１０１によれば、ある質問に対する回答時における回答者の状態をもとに、回答者が行った回答の曖昧度合いを判断可能な情報を生成することができる。このため、生成される情報の回答者の実態からの乖離を抑制することができる。
【００３１】
例えば、回答情報１６０によれば、回答者１０２の趣味嗜好を学習する際に、質問Ｘに対して回答者１０２が行った回答の曖昧度合いを判断することが可能となる。これにより、例えば、回答の曖昧度合いが低ければ、回答者１０２の趣味嗜好を判断するにあたって有効な回答として扱うことができる。一方、回答の曖昧度合いが高ければ、回答者１０２の趣味嗜好を判断するにあたって有効な回答ではないと扱うことができ、回答者１０２の趣味嗜好を誤って判断してしまうのを防ぐことができる。
【００３２】
（データ収集システム２００のシステム構成例）
つぎに、図１に示した情報処理装置１０１を含むデータ収集システム２００のシステム構成例について説明する。データ収集システム２００は、例えば、ロボットやスマートフォンなどによる自然な対人コミュニケーションを実現するためのシステムに適用される。
【００３３】
図２は、データ収集システム２００のシステム構成例を示す説明図である。図２において、データ収集システム２００は、情報処理装置１０１と、ロボット２０１と、を含む。データ収集システム２００において、情報処理装置１０１およびロボット２０１は、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。
【００３４】
ここで、情報処理装置１０１は、質問別曖昧度分布ＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）２２０、ユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０および学習データＤＢ２４０を有する。情報処理装置１０１は、例えば、サーバである。質問別曖昧度分布ＤＢ２２０、ユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０および学習データＤＢ２４０の記憶内容については、図５〜図７を用いて後述する。
【００３５】
ロボット２０１は、対人コミュニケーションを行うコンピュータである。例えば、ロボット２０１は、ユーザの自宅や病院の病室などに設置され、ユーザの趣味嗜好を知るための情報の収集に使用される。ロボット２０１は、特定のユーザによって使用されてもよく、また、複数のユーザによって使用されてもよい。複数のユーザがロボット２０１を使用する場合、ロボット２０１を使用中のユーザは、顔認証やログインＩＤなどによって特定される。
【００３６】
なお、図２の例では、ロボット２０１を１台のみ表記したが、これに限らない。例えば、データ収集システム２００には、それぞれ異なるユーザによって使用される複数のロボット２０１が含まれていてもよい。また、ロボット２０１は、例えば、スマートフォンやタブレット型ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などであってもよい。
【００３７】
（情報処理装置１０１のハードウェア構成例）
図３は、情報処理装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、情報処理装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０３と、ディスクドライブ３０４と、ディスク３０５と、を有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。
【００３８】
ここで、ＣＰＵ３０１は、情報処理装置１０１の全体の制御を司る。ＣＰＵ３０１は、複数のコアを有していてもよい。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭがＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）のプログラムを記憶し、ＲＯＭがアプリケーションプログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。
【００３９】
Ｉ／Ｆ３０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して外部のコンピュータ（例えば、図２に示したロボット２０１）に接続される。そして、Ｉ／Ｆ３０３は、ネットワーク２１０と装置内部とのインターフェースを司り、外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ３０３には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００４０】
ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御に従ってディスク３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク３０５は、ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク３０５としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。
【００４１】
なお、情報処理装置１０１は、上述した構成部のほかに、例えば、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、入力装置、ディスプレイ等を有することにしてもよい。
【００４２】
（ロボット２０１のハードウェア構成例）
図４は、ロボット２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図４において、ロボット２０１は、ＣＰＵ４０１と、メモリ４０２と、ディスプレイ４０３と、入力装置４０４と、Ｉ／Ｆ４０５と、音声信号処理部４０６と、スピーカ４０７と、マイクロフォン４０８と、カメラ４０９と、を有する。また、各構成部はバス４００によってそれぞれ接続される。
【００４３】
ここで、ＣＰＵ４０１は、ロボット２０１の全体の制御を司る。メモリ４０２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ４０１のワークエリアとして使用される。メモリ４０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ４０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ４０１に実行させる。
【００４４】
ディスプレイ４０３は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。例えば、ディスプレイ４０３には、ロボット２０１の表情をあらわす目、口などが表示される。ディスプレイ４０３は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどを採用することができる。
【００４５】
入力装置４０４は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置４０４は、例えば、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよく、また、キーボードやマウスなどであってもよい。
【００４６】
Ｉ／Ｆ４０５は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して外部のコンピュータ（例えば、図２に示した情報処理装置１０１）に接続される。そして、Ｉ／Ｆ４０５は、ネットワーク２１０と装置内部とのインターフェースを司り、外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。
【００４７】
音声信号処理部４０６は、スピーカ４０７およびマイクロフォン４０８に接続される。例えば、マイクロフォン４０８に受音された音声は、音声信号処理部４０６でＡ／Ｄ変換される。また、スピーカ４０７からは音声が出力される。
【００４８】
カメラ４０９は、画像（静止画または動画）を撮像して画像情報を出力する撮像装置である。カメラ４０９は、ディスプレイ４０３を見ている人物を撮像可能な位置に設けられる。例えば、カメラ４０９は、予め決められた時間間隔で定期的に画像を撮像する。
【００４９】
なお、ロボット２０１は、上述した構成部のほか、例えば、各構成部に電源電圧を供給するＰＭＵ（Ｐｏｗｅｒ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｕｎｉｔ）、バッテリ、各種タイマ、各種センサ、赤外線ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）などを有することにしてもよい。
【００５０】
（各種ＤＢ２２０，２３０，２４０の記憶内容）
つぎに、図５〜図７を用いて、情報処理装置１０１が有する各種ＤＢ２２０，２３０，２４０の記憶内容について説明する。各種ＤＢ２２０，２３０，２４０は、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置により実現される。
【００５１】
図５は、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０の記憶内容の一例を示す説明図である。図５において、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０は、質問ＩＤ、ＴＡＧ、Ｖａｌｕｅ、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ１、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ２、曖昧度、フィラー、感情値および振る舞いのフィールドを有する。各フィールドに情報を設定することで、質問別曖昧度情報（例えば、質問別曖昧度情報５００−１，５００−２）がレコードとして記憶される。
【００５２】
ここで、質問ＩＤは、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ１の質問を一意に識別する識別子である。ＴＡＧは、質問を分類するための主題を示す。Ｖａｌｕｅは、ある主題の質問をより細かく分類するための区分を示す。Ｑｕｅｓｔｉｏｎ１は、質問を示す。Ｑｕｅｓｔｉｏｎ２は、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ１の質問に関連する質問を示す。
【００５３】
Ｑｕｅｓｔｉｏｎ２には、例えば、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ１の質問と内容が類似する質問であって、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ１の質問と聞き方を変えた質問が設定される。ただし、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ１の質問に関連する質問が存在しなければ、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ２のフィールドには「−（Ｎｕｌｌ）」が設定される。
【００５４】
曖昧度は、回答の曖昧度合いを示す（単位：％）。フィラーは、曖昧度に対応するフィラーの割合を示す（単位：％）。感情値は、回答者の感情をあらわす値である。ここでは、感情値として、回答者の喜びをあらわす感情値（喜び）が設定されている。感情値（喜び）が高いほど、回答者の喜びが強いことを示す。
【００５５】
ただし、感情値として、回答者の悲しみをあらわす感情値（悲しみ）や、回答者の怒りをあらわす感情値（怒り）や、回答者の平静をあらわす感情値（平静）が設定されていてもよい。振る舞いは、回答者の振る舞いをあらわす値である。ここでは、振る舞いとして、回答者の視線がロボット２０１と合うまでの時間が設定されている（単位：秒）。
【００５６】
例えば、質問別曖昧度情報５００−１は、質問ＩＤ「Ｑ１」、ＴＡＧ「スポーツ」、Ｖａｌｕｅ「野球」のＱｕｅｓｔｉｏｎ１の質問「野球をするのは好きですか？」を出したときの回答の曖昧度「１０％」に対応するフィラー「０％」、感情値「２０」および振る舞い「１０秒」を示す。また、質問別曖昧度情報５００−１は、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ１の質問と内容が類似する質問であって、聞き方を変えたＱｕｅｓｔｉｏｎ２の質問「好きか嫌いかで言うと、野球をするのは好きですか？」を示す。
【００５７】
なお、フィラー、感情値、振る舞いの各フィールドについて、曖昧度に対応する値がない場合は、「−」が設定される。例えば、曖昧度「１００％」に対応する感情値がない場合は、感情値のフィールドには「−」が設定される。また、各質問別曖昧度情報には、例えば、各質問別曖昧度情報が登録された日時を示す情報が含まれていてもよい。図１に示した記憶部１１０は、例えば、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０に相当する。
【００５８】
質問別曖昧度情報は、例えば、複数の被験者に対して、質問（Ｑｕｅｓｔｉｏｎ１の質問）を出した際の結果に基づいて生成される。より詳細に説明すると、例えば、データ収集システム２００の管理者は、複数の被験者に対して質問を出し、その質問に対する回答時における各被験者のフィラー、感情値および振る舞いをそれぞれ測定する。また、各被験者には、質問に対する回答の曖昧度を自己申告してもらう。そして、管理者は、各被験者のフィラー、感情値および振る舞いの測定結果と、各被験者が自己申告した曖昧度とに基づいて、質問別曖昧度情報を生成する。
【００５９】
図６は、ユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。図６において、ユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０は、ユーザＩＤ、曖昧度、フィラー、感情値および振る舞いのフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、ユーザ別曖昧度情報（例えば、ユーザ別曖昧度情報６００−１〜６００−１１）をレコードとして記憶する。
【００６０】
ここで、ユーザＩＤは、ロボット２０１のユーザを一意に識別する識別子である。曖昧度は、回答の曖昧度合いを示す（単位：％）。ここでは、同一のユーザＩＤについて、曖昧度が０％〜１００％までの１０％ごとに、ユーザ別曖昧度情報が記憶されている。フィラーは、曖昧度に対応するフィラーの割合を示す（単位：％）。
【００６１】
感情値は、回答者の感情をあらわす値である。ここでは、感情値として、ロボット２０１のユーザの喜びをあらわす感情値（喜び）が設定されている。ただし、感情値として、ユーザの悲しみをあらわす感情値（悲しみ）や、ユーザの怒りをあらわす感情値（怒り）や、ユーザの平静をあらわす感情値（平静）が設定されていてもよい。振る舞いは、回答者の振る舞いをあらわす値である。ここでは、振る舞いとして、ユーザの視線がロボット２０１と合うまでの時間が設定されている（単位：秒）。
【００６２】
例えば、ユーザ別曖昧度情報６００−１は、ユーザＵ１の曖昧度「０％」に対応するフィラー「０％」、感情値「１０」および振る舞い「０秒」を示す。
【００６３】
ユーザ別曖昧度情報は、ロボット２０１のユーザの特性をあらわす情報であり、例えば、ユーザがロボット２０１の使用を開始する際に作成される。なお、ユーザ別曖昧度情報を作成する際の具体的な処理内容については、図１６および図１７を用いて後述する。
【００６４】
図７は、学習データＤＢ２４０の記憶内容の一例を示す説明図である。図７において、学習データＤＢ２４０は、ユーザＩＤ、質問、回答、曖昧度および曖昧フラグのフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、学習データ（例えば、学習データ７００−１）をレコードとして記憶する。
【００６５】
ここで、ユーザＩＤは、ロボット２０１のユーザを一意に識別する識別子である。質問は、ユーザに対して出された質問である。回答は、質問に対する回答の内容である。曖昧度は、回答の曖昧度合いを示す。曖昧フラグは、曖昧度が基準を超えるか否かを示す情報である。曖昧フラグ「０」は、曖昧度が基準を超えないことを示す。曖昧フラグ「１」は、曖昧度が基準を超えることを示す。
【００６６】
例えば、学習データ７００−１は、ユーザＵ１に対して出された質問「野球をするのは好きですか？」、質問に対する回答「好きです。」、回答の曖昧度「１０％」および曖昧フラグ「０」を示す。学習データには、質問ＩＤが含まれていてもよい。
【００６７】
（情報処理装置１０１の機能的構成例）
図８は、情報処理装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。図８において、情報処理装置１０１は、受付部８０１と、特定部８０２と、生成部８０３と、出力部８０４と、記憶部８１０と、を含む。受付部８０１〜出力部８０４は制御部となる機能であり、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置に記憶される。また、記憶部８１０は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置により実現される。具体的には、例えば、記憶部８１０は、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０、ユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０および学習データＤＢ２４０などを記憶する。
【００６８】
受付部８０１は、ある質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報と、を受け付ける。ここで、回答の内容は、質問Ｑに対する回答者ＲＴの答えである。また、回答者ＲＴの状態は、回答者ＲＴの感情、振る舞い、フィラーの出現状況などである。回答者ＲＴは、ロボット２０１のユーザである。
【００６９】
具体的には、例えば、受付部８０１は、取得部８０５と、解析部８０６と、を含む。取得部８０５は、ロボット２０１から、質問Ｑの回答時における音声データを取得する。質問Ｑの回答時における音声データは、例えば、質問Ｑに対する応答区間に、図４に示したロボット２０１のマイクロフォン４０８によって受音された音声の音声データである。また、取得部８０５は、ロボット２０１から、質問Ｑの回答時における画像データを取得する。質問Ｑの回答時における画像データは、例えば、質問Ｑに対する応答区間に、図４に示したロボット２０１のカメラ４０９によって撮像された画像の画像データである。
【００７０】
応答区間は、例えば、ロボット２０１による質問Ｑの発話が終了してから、予め決められた時間（例えば、１０秒）が経過するまでの区間である。ただし、応答区間の終了時点は、質問Ｑに対するユーザによる回答が終了した、すなわち、ユーザの発話が終了したと判断したタイミングであってもよい。また、応答区間は、ユーザの発話区間であってもよい。発話区間とは、ユーザが発話した区間である。発話区間は、質問Ｑの回答時における音声データを解析することにより検出することができる。
【００７１】
解析部８０６は、取得された質問Ｑの回答時における音声データを解析することにより、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を検出する。具体的には、例えば、解析部８０６は、音声認識して得られるユーザの話し言葉を文字列に変換した結果を、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容として検出することにしてもよい。この場合、受付部８０１は、検出された回答の内容を示す情報を、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を示す内容情報として受け付ける。
【００７２】
また、解析部８０６は、取得された質問Ｑの回答時における音声データを解析することにより、回答者ＲＴのフィラーが出現した区間を検出する。そして、解析部８０６は、検出した結果に基づいて、質問Ｑの回答時におけるフィラーの出現状況を算出する。具体的には、例えば、解析部８０６は、質問Ｑの応答区間と、検出したフィラーが出現した区間とから、質問Ｑの回答時におけるフィラーの割合を算出する。この場合、受付部８０１は、例えば、算出されたフィラーの割合を示す情報を、質問Ｑの回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として受け付ける。
【００７３】
ここで、図９を用いて、フィラーの割合の算出例について説明する。
【００７４】
図９は、フィラーが出現した区間の検出例を示す説明図である。図９において、ｔ軸は、時間の経過を示す。時点ｔＳは、質問Ｑに対する応答区間の開始時点を示す。時点ｔＥは、質問Ｑに対する応答区間の終了時点を示す。ここでは、質問Ｑに対する応答区間において、フィラーが出現した区間ｓ１，ｓ２が検出された場合を想定する。
【００７５】
また、応答区間の区間長を「１０秒」とし、各区間ｓ１，ｓ２の区間長を「１秒」とする。この場合、解析部８０６は、区間ｓ１，ｓ２の区間長の合計「２秒」を、応答区間の区間長「１０秒」で除算することにより、フィラーの割合「２０％」を算出する。そして、受付部８０１は、算出されたフィラーの割合「２０％」を示す情報を、質問Ｑの回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として受け付ける。
【００７６】
また、解析部８０６は、取得された質問Ｑの回答時における音声データを解析することにより、回答者ＲＴの感情をあらわす感情値を算出する。感情値としては、例えば、回答者ＲＴの喜び、悲しみ、怒り、平静をあらわすものがある。具体的には、例えば、解析部８０６は、音声の周波数、発話速度（ピッチ）、音声の大きさなどから、回答者ＲＴの喜び、悲しみ、怒り、平静をあらわす感情値をそれぞれ算出することにしてもよい。
【００７７】
この場合、受付部８０１は、例えば、算出された回答者ＲＴの感情をあらわす感情値を示す情報を、質問Ｑの回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として受け付ける。なお、音声データから人物の感情値を求める手法として、既存の如何なる技術を用いることにしてもよい。
【００７８】
また、解析部８０６は、取得された質問Ｑの回答時における画像データを解析することにより、回答者ＲＴの感情をあらわす感情値を算出することにしてもよい。具体的には、例えば、解析部８０６は、取得された質問Ｑの回答時における画像データから顔画像を検出し、検出した顔画像の表情を判定する。そして、解析部８０６は、判定した結果に基づいて、回答者ＲＴの感情をあらわす感情値を算出する。
【００７９】
ここで、図１０を用いて、ロボット２０１のユーザである回答者ＲＴの感情をあらわす感情値の算出例について説明する。ここでは、感情値として、回答者ＲＴの喜びをあらわす感情値を算出する場合を例に挙げて説明する。
【００８０】
図１０は、回答者の感情をあらわす感情値の算出例を示す説明図である。図１０において、ｔ軸は、時間の経過を示す。時点ｔＳは、質問Ｑに対する応答区間の開始時点を示す。時点ｔＥは、質問Ｑに対する応答区間の終了時点を示す。ここでは、質問Ｑに対する応答区間において、顔画像ｐ１〜ｐ６が検出された場合を想定する。
【００８１】
解析部８０６は、検出した各顔画像ｐ１〜ｐ６の表情を判定する。ここで、顔画像ｐ１〜ｐ３が平静（無表情）と判定され、顔画像ｐ４〜ｐ６が喜びと判定されたとする。この場合、解析部８０６は、例えば、喜びと判定した顔画像ｐ４〜ｐ６の数「３」を、応答区間において検出した顔画像ｐ１〜ｐ６の数「６」で除算することにより、回答者ＲＴの喜びをあらわす感情値「５０（＝３／６×１００）」を算出する。そして、受付部８０１は、算出された回答者ＲＴの喜びをあらわす感情値「５０」を示す情報を、質問Ｑの回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として受け付ける。
【００８２】
また、解析部８０６は、取得された質問Ｑの回答時における画像データを解析することにより、回答者ＲＴの振る舞いをあらわす値を算出する。回答者ＲＴの振る舞いをあらわす値としては、例えば、回答者ＲＴの視線がロボット２０１と合うまでの時間や、回答者ＲＴが静止状態（例えば、首や腕の動きがない状態）となるまでの時間などが挙げられる。なお、回答者ＲＴの視線がロボット２０１と合うとは、例えば、回答者ＲＴの視線がロボット２０１のディスプレイ４０３に表示されたロボット２０１の目のほうに向くことである。
【００８３】
この場合、受付部８０１は、例えば、算出された回答者ＲＴの振る舞いをあらわす値を示す情報を、質問Ｑの回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として受け付ける。なお、人物を撮像した画像から人物の視線や動作を検出する手法として、既存の如何なる技術を用いることにしてもよい。
【００８４】
ここで、図１１を用いて、ロボット２０１のユーザである回答者ＲＴの振る舞いをあらわす値の算出例について説明する。ここでは、振る舞いをあらわす値として、回答者ＲＴの視線がロボット２０１と合うまでの時間を算出する場合を例に挙げて説明する。
【００８５】
図１１は、回答者の振る舞いをあらわす値の算出例を示す説明図である。図１１において、ｔ軸は、時間の経過を示す。時点ｔＳは、質問Ｑに対する応答区間の開始時点を示す。時点ｔＥは、質問Ｑに対する応答区間の終了時点を示す。ここでは、質問Ｑに対する応答区間において、顔画像ｐ１１〜ｐ１６に示すような回答者の視線が検出された場合を想定する。
【００８６】
また、顔画像ｐ１１〜ｐ１６のうち、顔画像ｐ１５，ｐ１６が、回答者ＲＴの視線がロボット２０１と合ったときの顔画像とする。この場合、解析部８０６は、例えば、時点ｔＳから顔画像ｐ１５で示す回答者ＲＴの視線が検出された時点ｔ１までの時間を、回答者ＲＴの視線がロボット２０１と合うまでの時間「ｔ１−ｔＳ」として算出する。そして、受付部８０１は、算出された視線が合うまでの時間「ｔ１−ｔＳ」を示す情報を、質問Ｑの回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として受け付ける。
【００８７】
なお、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報とは、ロボット２０１において生成されることにしてもよい。この場合、受付部８０１は、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報と、をロボット２０１から受け付ける。また、受付部８０１は、取得部８０５および解析部８０６を含まないことにしてもよい。
【００８８】
また、質問Ｑに対する回答は、例えば、図４に示したロボット２０１の入力装置４０４を用いたユーザ（回答者ＲＴ）の操作により入力されることにしてもよい。この場合、受付部８０１は、ロボット２０１に入力された結果を、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を示す内容情報として、ロボット２０１から受け付けることにしてもよい。
【００８９】
特定部８０２は、受け付けた状態情報に基づき、受け付けた内容情報の曖昧度ｖを特定する。具体的には、例えば、特定部８０２は、記憶部８１０を参照して、受け付けた状態情報と、質問Ｑの種別と、に対応付けられた曖昧度ｖを特定する。記憶部８１０には、質問に対して回答者が行った回答の内容の曖昧度が、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、該質問の種別と、に対応付けて記憶されている。質問の種別は、例えば、質問一つ一つを区別するものである。
【００９０】
より詳細に説明すると、例えば、特定部８０２は、図５に示した質問別曖昧度分布ＤＢ２２０を参照して、質問Ｑの質問ＩＤに対応する質問別曖昧度情報を取得する。取得した質問別曖昧度情報によれば、質問Ｑに対する回答時における回答者ＲＴの各状態に応じた曖昧度の分布を特定することができる。
【００９１】
例えば、縦軸を曖昧度とし、横軸をフィラーの割合とする座標系において、取得された各質問別曖昧度情報が示す曖昧度とフィラーの割合との対応関係をプロットすることにより、質問Ｑに対する回答時におけるフィラーの出現状況に応じた曖昧度の分布を特定することができる。また、各質問別曖昧度情報が示す曖昧度と感情値との対応関係をプロットすることにより、質問Ｑに対する回答時における回答者ＲＴの感情に応じた曖昧度の分布を特定することができる。また、各質問別曖昧度情報が示す曖昧度と振る舞いをあらわす値との対応関係をプロットすることにより、質問Ｑに対する回答時における回答者ＲＴの振る舞いに応じた曖昧度の分布を特定することができる。
【００９２】
そして、特定部８０２は、取得した質問別曖昧度情報から特定される曖昧度の分布に基づいて、受け付けた状態情報が示す回答者ＲＴの状態に対応する曖昧度を、受け付けた内容情報の曖昧度ｖとして特定する。内容情報の曖昧度ｖとしては、例えば、回答者ＲＴの各状態（フィラーの出現状況、回答者ＲＴの感情、回答者ＲＴの振る舞い）に応じた曖昧度ｖをそれぞれ特定することができる。
【００９３】
なお、内容情報の曖昧度ｖの特定例については、図１２〜図１４を用いて後述する。
【００９４】
また、記憶部８１０には、回答者ＲＴであるユーザについて、ある質問Ｑとは異なる他の質問Ｑ’に対して該ユーザが行った回答の内容の曖昧度を、該回答時における該ユーザの状態を示す状態情報に対応付けてあらわすユーザ別曖昧度情報が記憶されていてもよい。ユーザ別曖昧度情報は、例えば、図６に示したユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０内のユーザ別曖昧度情報である。
【００９５】
この場合、特定部８０２は、記憶部８１０を参照して、受け付けた状態情報と、回答者ＲＴであるユーザと、に対応付けられた第２の曖昧度ｖ’を特定することにしてもよい。そして、特定部８０２は、特定した第２の曖昧度ｖ’に基づいて、特定した曖昧度ｖを補正することにしてもよい。
【００９６】
より詳細に説明すると、例えば、特定部８０２は、ユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０を参照して、回答者ＲＴ（ロボット２０１のユーザ）のユーザＩＤに対応するユーザ別曖昧度情報を取得する。取得したユーザ別曖昧度情報によれば、ある質問Ｑとは異なる他の質問Ｑ’に対する回答時における回答者ＲＴの各状態に応じた曖昧度の分布を特定することができる。
【００９７】
例えば、縦軸を曖昧度とし、横軸をフィラーの割合とする座標系において、取得された各ユーザ別曖昧度情報が示す曖昧度とフィラーの割合との対応関係をプロットすることにより、回答者ＲＴのフィラーの出現状況に応じた曖昧度の分布を特定することができる。また、各ユーザ別曖昧度情報が示す曖昧度と感情値との対応関係をプロットすることにより、回答者ＲＴの感情に応じた曖昧度の分布を特定することができる。また、各ユーザ別曖昧度情報が示す曖昧度と振る舞いをあらわす値との対応関係をプロットすることにより、回答者ＲＴの振る舞いに応じた曖昧度の分布を特定することができる。
【００９８】
そして、特定部８０２は、取得したユーザ別曖昧度情報から特定される曖昧度の分布に基づいて、受け付けた状態情報が示す回答者ＲＴの状態に対応する曖昧度を、第２の曖昧度ｖ’として特定する。第２の曖昧度ｖ’としては、例えば、回答者ＲＴの各状態（フィラーの出現状況、回答者ＲＴの感情、回答者ＲＴの振る舞い）に応じた曖昧度をそれぞれ特定することができる。
【００９９】
曖昧度ｖの補正方法としては、例えば、特定部８０２は、曖昧度ｖと第２の曖昧度ｖ’との平均値を、補正後の曖昧度ｖとして算出することにしてもよい。また、特定部８０２は、曖昧度ｖおよび第２の曖昧度ｖ’のうちの最大の曖昧度（または、最小の曖昧度）を、補正後の曖昧度ｖとしてもよい。
【０１００】
なお、曖昧度ｖの補正例については、図１５を用いて後述する。
【０１０１】
生成部８０３は、受け付けた内容情報に、特定された曖昧度ｖ、または、補正された補正後の曖昧度ｖに応じた情報を対応付けた学習データを生成する。ここで、曖昧度ｖに応じた情報は、例えば、曖昧度ｖを示す情報であってもよいし、曖昧度ｖが基準を超えるか否かを示す情報であってもよい。
【０１０２】
また、生成部８０３は、受け付けた内容情報と、質問Ｑの内容とに、特定された曖昧度ｖ（または、補正後の曖昧度ｖ）に応じた情報を対応付けた学習データを生成することにしてもよい。ここで、質問Ｑの内容は、例えば、質問Ｑの中身をあらわす文字列、画像などである。
【０１０３】
また、生成部８０３は、受け付けた内容情報と、質問Ｑの内容と、回答者ＲＴを特定する情報とに、特定された曖昧度ｖ（または、補正後の曖昧度ｖ）に応じた情報を対応付けた学習データを生成することにしてもよい。ここで、回答者ＲＴを特定する情報は、例えば、回答者ＲＴであるユーザのユーザＩＤである。
【０１０４】
また、回答者ＲＴを特定する情報は、回答者ＲＴであるユーザの氏名、性別、年齢などを示す情報であってもよい。なお、回答者ＲＴであるユーザの氏名、性別、年齢は、例えば、該ユーザのユーザＩＤと対応付けて、メモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置に記憶されている。
【０１０５】
具体的には、例えば、生成部８０３は、受け付けた内容情報と、質問Ｑの内容と、回答者ＲＴを特定する情報と、特定された曖昧度ｖ（または、補正後の曖昧度ｖ）と、曖昧度ｖが基準を超えるか否かを示す情報とを含む学習データを生成することにしてもよい。生成された学習データは、例えば、図７に示した学習データＤＢ２４０に記憶される。
【０１０６】
なお、図７の例では、学習データには、質問Ｑに対する回答時における回答者ＲＴの各状態に応じた曖昧度のうちのいずれかの曖昧度のみが含まれる場合を例に挙げたが、これに限らない。例えば、学習データには、質問Ｑに対する回答時における回答者ＲＴの各状態（フィラーの出現状況、回答者ＲＴの感情、回答者ＲＴの振る舞い）に応じた曖昧度が全て含まれていてもよい。さらに、回答者ＲＴの感情に応じた曖昧度として、例えば、回答者ＲＴの喜び、悲しみ、怒り、平静をあらわす感情値それぞれに応じた曖昧度が含まれていてもよい。また、学習データには、質問Ｑに対する回答時における回答者ＲＴの各状態に応じた曖昧度のうちの最大の曖昧度（または、最小の曖昧度）のみが含まれることにしてもよい。
【０１０７】
出力部８０４は、生成された情報を出力する。出力部８０４の出力形式としては、例えば、メモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置への記憶、Ｉ／Ｆ３０３による他のコンピュータへの送信などがある。具体的には、例えば、出力部８０４は、学習データＤＢ２４０に記憶された学習データ（例えば、学習データ７００−１）を出力することにしてもよい。学習データは、例えば、ロボット２０１のユーザの趣味嗜好を学習するための情報として用いられる。
【０１０８】
なお、ロボット２０１からどの質問Ｑをユーザに出すのかは、情報処理装置１０１が制御してもよく、また、ロボット２０１が自律的に選択することにしてもよい。また、ロボット２０１において、質問Ｑは、図４に示したスピーカ４０７から出力されることにしてもよく、また、図４に示したディスプレイ４０３を用いて出力されることにしてもよい。
【０１０９】
また、質問Ｑに対して、肯定的（ポジティブ）な回答をするときと、否定的（ネガティブ）な回答をするときとでは、回答者ＲＴの感情のあらわれ方が異なることがある。例えば、肯定的な回答をするときは、否定的な回答をするときに比べて、喜びの感情が出やすい。一方、否定的な回答をするときは、肯定的な回答をするときに比べて、悲しみの感情が出やすい。
【０１１０】
そこで、特定部８０２は、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容に応じて、該回答についての曖昧度ｖの特定に用いる質問別曖昧度情報を絞り込むことにしてもよい。例えば、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０内の質問別曖昧度情報には、肯定的または否定的のいずれの回答が得られたときの情報であるかを判別する語句Ｗが含まれていてもよい。
【０１１１】
肯定的な回答が得られたときの情報であることを判別する語句Ｗとしては、例えば、肯定的な回答に含まれる「好き」、「はい」などがある。否定的な回答が得られたときの情報であることを判別する語句Ｗとしては、例えば、否定的な回答に含まれる「嫌い」、「いいえ」などがある。
【０１１２】
すなわち、情報処理装置１０１は、肯定的な回答が得られたときの質問別曖昧度情報と、否定的な回答が得られたときの質問別曖昧度情報とを区別して保持する。この場合、特定部８０２は、例えば、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０を参照して、質問Ｑの質問ＩＤに対応する質問別曖昧度情報であって、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の中に、語句Ｗが含まれる質問別曖昧度情報を取得する。そして、特定部８０２は、取得した質問別曖昧度情報に基づいて、受け付けた内容情報の曖昧度ｖを特定する。
【０１１３】
例えば、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を「すごく好きです。」とする。この場合、質問Ｑの質問ＩＤに対応する質問別曖昧度情報のうち、語句Ｗ「好き」を含む質問別曖昧度情報が取得される。これにより、質問Ｑに対して回答者ＲＴが肯定的な回答をしたときは、肯定的な回答が得られたときの質問別曖昧度情報を用いて、曖昧度ｖを特定することができる。
【０１１４】
また、例えば、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を「嫌いだなぁ。」とする。この場合、質問Ｑの質問ＩＤに対応する質問別曖昧度情報のうち、語句Ｗ「嫌い」を含む質問別曖昧度情報が取得される。これにより、質問Ｑに対して回答者ＲＴが否定的な回答をしたときは、否定的な回答が得られたときの質問別曖昧度情報を用いて、曖昧度ｖを特定することができる。
【０１１５】
また、情報処理装置１０１は、特定部８０２によって特定された曖昧度ｖに基づいて、質問Ｑの次に出す質問を制御することにしてもよい。例えば、回答者ＲＴは、質問Ｑをよく聞き取れなかったり、質問Ｑの意図をうまく把握できなかったために、曖昧な答えとなることがある。
【０１１６】
このため、情報処理装置１０１は、曖昧度ｖが基準を超えている場合は、ロボット２０１を制御して、質問Ｑと内容が類似する質問であって、質問Ｑと聞き方を変えた質問（例えば、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ２の質問Ｑ）を出力することにしてもよい。これにより、回答者ＲＴが、質問Ｑをよく聞き取れなかったり、質問Ｑの意図をうまく把握できなかったりしたときに、自然なかたちで聞き直して、回答を聞き出すことが可能となる。
【０１１７】
（曖昧度ｖの特定例）
つぎに、図１２〜図１４を用いて、ある質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を示す内容情報の曖昧度ｖの特定例について説明する。ここでは、質問Ｑを「質問Ｑ１０」とする。まず、図１２を用いて、質問Ｑ１０に対する回答時におけるフィラーの出現状況に応じた曖昧度ｖの特定例について説明する。
【０１１８】
図１２は、曖昧度ｖの特定例を示す説明図（その１）である。図１２において、曖昧度分布１２００は、質問Ｑ１０に対する回答時におけるフィラーの割合に応じた曖昧度の分布をあらわす。曖昧度分布１２００は、例えば、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０内の質問ＩＤ「Ｑ１０」に対応する質問別曖昧度情報のフィラーから特定される。
【０１１９】
ここで、質問Ｑ１０に対する回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として、フィラーの割合「３０％」を示す状態情報を受け付けた場合を想定する。この場合、特定部８０２は、状態情報が示すフィラーの割合「３０％」に対応する曖昧度「３３％」を、内容情報の曖昧度ｖ（フィラー）として特定する。
【０１２０】
つぎに、図１３を用いて、質問Ｑ１０に対する回答時における回答者ＲＴの喜びをあらわす感情値に応じた曖昧度ｖの特定例について説明する。
【０１２１】
図１３は、曖昧度ｖの特定例を示す説明図（その２）である。図１３において、曖昧度分布１３００は、質問Ｑ１０に対する回答時における回答者の喜びをあらわす感情値に応じた曖昧度の分布をあらわす。曖昧度分布１３００は、例えば、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０内の質問ＩＤ「Ｑ１０」に対応する質問別曖昧度情報の感情値から特定される。
【０１２２】
ここで、質問Ｑ１０に対する回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として、回答者ＲＴの喜びをあらわす感情値「１０」を示す状態情報を受け付けた場合を想定する。この場合、特定部８０２は、状態情報が示す感情値「１０」に対応する曖昧度「７０％」を、内容情報の曖昧度ｖ（感情）として特定する。
【０１２３】
つぎに、図１４を用いて、質問Ｑ１０に対する回答時における回答者ＲＴの振る舞いをあらわす値に応じた曖昧度ｖの特定例について説明する。
【０１２４】
図１４は、曖昧度ｖの特定例を示す説明図（その３）である。図１４において、曖昧度分布１４００は、質問Ｑ１０に対する回答時における回答者の視線がロボット２０１と合うまでの時間に応じた曖昧度の分布をあらわす。曖昧度分布１４００は、例えば、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０内の質問ＩＤ「Ｑ１０」に対応する質問別曖昧度情報の振る舞いから特定される。
【０１２５】
ここで、質問Ｑ１０に対する回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として、回答者ＲＴの視線がロボット２０１と合うまでの時間「１５秒」を示す状態情報を受け付けた場合を想定する。この場合、特定部８０２は、状態情報が示す時間「１５」に対応する曖昧度「７０％」を、内容情報の曖昧度ｖ（視線が合うまでの時間）として特定する。
【０１２６】
（曖昧度ｖの補正例）
つぎに、図１５を用いて、ある質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を示す内容情報の曖昧度ｖの補正例について説明する。ここでは、質問Ｑを「質問Ｑ１０」とし、質問Ｑ１０に対する回答時におけるフィラーの出現状況に応じた曖昧度ｖの補正例について説明する。また、回答者ＲＴを、ユーザＩＤ「Ｕ１」のユーザＵ１とする。
【０１２７】
図１５は、曖昧度ｖの補正例を示す説明図である。図１５において、曖昧度分布１５００は、回答者ＲＴであるユーザＵ１の回答時におけるフィラーの割合に応じた曖昧度の分布をあらわす。曖昧度分布１５００は、例えば、ユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０内のユーザＩＤ「Ｕ１」に対応するユーザ別曖昧度情報のフィラーから特定される。
【０１２８】
ここで、質問Ｑ１０に対する回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として、フィラーの割合「３０％」を示す状態情報を受け付けた場合を想定する。この場合、特定部８０２は、状態情報が示すフィラーの割合「３０％」に対応する曖昧度「１０％」を、第２の曖昧度ｖ’（フィラー）として特定する。
【０１２９】
また、状態情報が示すフィラーの割合「３０％」に対応する曖昧度ｖを「３３％」とする（図１２参照）。この場合、特定部８０２は、例えば、曖昧度ｖ「３３％」と第２の曖昧度ｖ’「１０」との平均値「２１．５％」を、補正後の曖昧度ｖとして算出する。これにより、回答者ＲＴであるユーザＵ１の特性に合わせて曖昧度ｖを補正することができる。
【０１３０】
図１５の例では、ユーザＵ１の特性として、フィラーの割合が０〜５０％ぐらいまでは曖昧度が低い値となるという傾向を考慮して、曖昧度ｖを「３３％」から「２１．５％」に補正することができる。
【０１３１】
（情報処理装置１０１の各種処理手順）
つぎに、情報処理装置１０１の各種処理手順について説明する。まず、図１６に示すような状態判定用質問リスト１６００を用いて、ロボット２０１のユーザの特性をあらわすユーザ別曖昧度情報を作成するユーザ別曖昧度情報作成処理手順について説明する。ユーザ別曖昧度情報作成処理は、例えば、ユーザがロボット２０１の使用を開始するにあたって、初期設定にかかる処理の一つとして行われる。
【０１３２】
図１６は、状態判定用質問リスト１６００の具体例を示す説明図である。図１６において、状態判定用質問リスト１６００は、曖昧度（単位：％）と質問とを対応付けてあらわす状態判定用質問情報１６００−１〜１６００−１１を含む。各状態判定用質問情報１６００−１〜１６００−１１は、各質問に対してユーザが回答する際に、曖昧度がどの程度のものとなるかを予め推定して作成される。
【０１３３】
例えば、状態判定用質問情報１６００−１は、質問に対して全てのユーザが悩むことなく回答（例えば、「はい」）できると推定できるため、曖昧度は「０％」となっている。一方、状態判定用質問情報１６００−１１は、質問に対して全てのユーザが回答に悩むと推定できるため、曖昧度は「１００％」となっている。
【０１３４】
なお、図１６の例では、曖昧度が０％〜１００％までの１０％ごとに、質問が一つずつ設定される場合を例に挙げたが、これに限らない。例えば、状態判定用質問リスト１６００において、ある曖昧度に対応する質問が複数設定されていてもよい。
【０１３５】
図１７は、情報処理装置１０１のユーザ別曖昧度情報作成処理手順の一例を示すフローチャートである。図１７のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置１０１は、状態判定用質問リスト１６００から選択されていない未選択の質問を選択する（ステップＳ１７０１）。
【０１３６】
つぎに、情報処理装置１０１は、ロボット２０１を制御して、選択した質問を出力する（ステップＳ１７０２）。そして、情報処理装置１０１は、ロボット２０１からの解析対象データの取得を開始する（ステップＳ１７０３）。解析対象データは、ロボット２０１のマイクロフォン４０８によって受音された音声の音声データと、ロボット２０１のカメラ４０９によって撮像された画像の画像データとを含む。
【０１３７】
つぎに、情報処理装置１０１は、出力した質問に対するユーザの回答が終了したか否かを判断する（ステップＳ１７０４）。例えば、情報処理装置１０１は、出力した質問に対する応答区間が終了したことに応じて、質問に対するユーザの回答が終了したと判断することにしてもよい。
【０１３８】
ここで、情報処理装置１０１は、回答が終了するのを待つ（ステップＳ１７０４：Ｎｏ）。そして、情報処理装置１０１は、回答が終了した場合（ステップＳ１７０４：Ｙｅｓ）、ロボット２０１からの解析対象データの取得を終了する（ステップＳ１７０５）。
【０１３９】
つぎに、情報処理装置１０１は、取得した解析対象データに含まれる音声データを解析することにより、出力した質問の回答時におけるフィラーの割合を算出する（ステップＳ１７０６）。つぎに、情報処理装置１０１は、取得した解析対象データに含まれる音声データ（または、画像データ）を解析することにより、ユーザの感情をあらわす感情値を算出する（ステップＳ１７０７）。
【０１４０】
つぎに、情報処理装置１０１は、取得した解析対象データに含まれる画像データを解析することにより、ユーザの視線がロボット２０１と合うまでの時間を算出する（ステップＳ１７０８）。なお、ステップＳ１７０６〜Ｓ１７０８の処理の順序は、入れ替えてもよい。
【０１４１】
そして、情報処理装置１０１は、選択した質問の曖昧度に対応付けて、算出したフィラーの割合、感情値および視線が合うまでの時間をあらわすユーザ別曖昧度情報を作成する（ステップＳ１７０９）。ユーザ別曖昧度情報には、ロボット２０１のユーザのユーザＩＤが含まれる。
【０１４２】
つぎに、情報処理装置１０１は、作成したユーザ別曖昧度情報をユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０に記録する（ステップＳ１７１０）。そして、情報処理装置１０１は、状態判定用質問リスト１６００から選択されていない未選択の質問があるか否かを判断する（ステップＳ１７１１）。
【０１４３】
ここで、未選択の質問がある場合（ステップＳ１７１１：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、ステップＳ１７０１に戻る。一方、未選択の質問がない場合（ステップＳ１７１１：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１４４】
これにより、ロボット２０１のユーザの特性をあらわすユーザ別曖昧度情報を作成してユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０に登録することができる。
【０１４５】
なお、状態判定用質問リスト１６００において、ある曖昧度に対応する質問が複数設定されている場合がある。この場合、ステップＳ１７０９において、その曖昧度に対応付ける情報として、複数の質問それぞれを出した際の各値（フィラーの割合、感情値、視線が合うまでの時間）の平均値を用いることにしてもよい。
【０１４６】
また、状態判定用質問リスト１６００は、例えば、オープンな質問用のものと、クローズな質問用のものそれぞれについて作成されることにしてもよい。この場合、オープンな質問を出した際のユーザの特性をあらわすユーザ別曖昧度情報と、クローズな質問を出した際のユーザの特性をあらわすユーザ別曖昧度情報とをそれぞれ作成することができる。
【０１４７】
つぎに、図１８および図１９を用いて、情報処理装置１０１の生成処理手順について説明する。生成処理は、ロボット２０１のユーザについての学習データを生成する処理である。学習データは、例えば、ユーザの趣味嗜好を学習する際に用いられる。
【０１４８】
図１８および図１９は、情報処理装置１０１の生成処理手順の一例を示すフローチャートである。図１８のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置１０１は、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０を参照して、質問Ｑを選択する（ステップＳ１８０１）。選択される質問Ｑは、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０内のいずれかのＱｕｅｓｔｉｏｎ１の質問である。
【０１４９】
つぎに、情報処理装置１０１は、ロボット２０１を制御して、選択した質問Ｑを出力する（ステップＳ１８０２）。そして、情報処理装置１０１は、ロボット２０１からの解析対象データの取得を開始する（ステップＳ１８０３）。つぎに、情報処理装置１０１は、出力した質問Ｑに対するユーザの回答が終了したか否かを判断する（ステップＳ１８０４）。
【０１５０】
ここで、情報処理装置１０１は、回答が終了するのを待つ（ステップＳ１８０４：Ｎｏ）。そして、情報処理装置１０１は、回答が終了した場合（ステップＳ１８０４：Ｙｅｓ）、ロボット２０１からの解析対象データの取得を終了する（ステップＳ１８０５）。
【０１５１】
つぎに、情報処理装置１０１は、取得した解析対象データに含まれる音声データを解析することにより、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を検出する（ステップＳ１８０６）。この結果、検出された回答の内容を示す情報が、質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を示す内容情報として受け付けられる。
【０１５２】
つぎに、情報処理装置１０１は、取得した解析対象データに含まれる音声データを解析することにより、出力した質問Ｑの回答時におけるフィラーの割合を算出する（ステップＳ１８０７）。この結果、算出されたフィラーの割合を示す情報が、質問Ｑの回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として受け付けられる。
【０１５３】
つぎに、情報処理装置１０１は、取得した解析対象データに含まれる音声データ（または、画像データ）を解析することにより、回答者ＲＴの感情をあらわす感情値を算出する（ステップＳ１８０８）。この結果、算出された感情値を示す情報が、質問Ｑの回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として受け付けられる。
【０１５４】
つぎに、情報処理装置１０１は、取得した解析対象データに含まれる画像データを解析することにより、回答者ＲＴの視線がロボット２０１と合うまでの時間を算出する（ステップＳ１８０９）。この結果、算出された視線が合うまでの時間を示す情報が、質問Ｑの回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報として受け付けられる。
【０１５５】
そして、情報処理装置１０１は、図１９に示すステップＳ１９０１に移行する。なお、ステップＳ１８０７〜Ｓ１８０９の処理の順序は、入れ替えてもよい。
【０１５６】
図１９のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置１０１は、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０を参照して、選択した質問Ｑの質問ＩＤに対応する質問別曖昧度情報を取得する（ステップＳ１９０１）。そして、情報処理装置１０１は、取得した質問別曖昧度情報に基づいて、受け付けた状態情報が示す回答者ＲＴの状態に対応する曖昧度を、受け付けた内容情報の曖昧度ｖとして特定する（ステップＳ１９０２）。
【０１５７】
なお、ステップＳ１９０２において、情報処理装置１０１は、ステップＳ１８０７〜Ｓ１８０９の処理の結果受け付けた状態情報のうち、全ての状態情報について曖昧度ｖを特定してもよいし、いずれかの状態情報について曖昧度ｖを特定してもよい。
【０１５８】
つぎに、情報処理装置１０１は、ユーザ別曖昧度分布ＤＢ２３０を参照して、回答者ＲＴのユーザＩＤに対応するユーザ別曖昧度情報を取得する（ステップＳ１９０３）。そして、情報処理装置１０１は、取得したユーザ別曖昧度情報に基づいて、受け付けた状態情報が示す回答者ＲＴの状態に対応する曖昧度を、第２の曖昧度ｖ’として特定する（ステップＳ１９０４）。
【０１５９】
なお、ステップＳ１９０４において、情報処理装置１０１は、ステップＳ１８０７〜Ｓ１８０９の処理の結果受け付けた状態情報のうち、全ての状態情報について第２の曖昧度ｖ’を特定してもよいし、いずれかの状態情報について第２の曖昧度ｖ’を特定してもよい。
【０１６０】
そして、情報処理装置１０１は、特定した第２の曖昧度ｖ’に基づいて、特定した曖昧度ｖを補正する（ステップＳ１９０５）。なお、情報処理装置１０１は、ステップＳ１８０７〜Ｓ１８０９の処理の結果受け付けた全ての状態情報について曖昧度ｖ、第２の曖昧度ｖ’を特定した場合、各曖昧度ｖについて、それぞれ対応する第２の曖昧度ｖ’に基づいて補正を行う。
【０１６１】
つぎに、情報処理装置１０１は、補正後の曖昧度ｖが閾値を超えるか否かを判断する（ステップＳ１９０６）。閾値は、任意に設定可能であり、例えば、３０％程度の値に設定される。ここで、補正後の曖昧度ｖが閾値未満の場合（ステップＳ１９０６：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、曖昧フラグを「０」とする（ステップＳ１９０７）。
【０１６２】
つぎに、情報処理装置１０１は、受け付けた内容情報と、選択した質問Ｑの内容と、回答者ＲＴを特定する情報と、補正後の曖昧度ｖと、曖昧フラグとを含む学習データを生成する（ステップＳ１９０８）。そして、情報処理装置１０１は、生成した学習データを学習データＤＢ２４０に記録して（ステップＳ１９０９）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１６３】
また、ステップＳ１９０６において、補正後の曖昧度ｖが閾値を超える場合（ステップＳ１９０６：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、ステップＳ１８０１において選択した質問Ｑに対応するＱｕｅｓｔｉｏｎ２の質問を選択済みであるか否かを判断する（ステップＳ１９１０）。なお、質問Ｑに対応するＱｕｅｓｔｉｏｎ２の質問がない場合は、情報処理装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１６４】
ここで、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ２の質問を未選択の場合（ステップＳ１９１０：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、質問別曖昧度分布ＤＢ２２０を参照して、ステップＳ１８０１において選択した質問Ｑに対応するＱｕｅｓｔｉｏｎ２の質問を、新たな質問Ｑとして選択する（ステップＳ１９１１）。そして、情報処理装置１０１は、図１８に示したステップＳ１８０２に戻る。一方、Ｑｕｅｓｔｉｏｎ２の質問を選択済みの場合（ステップＳ１９１０：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１６５】
これにより、質問Ｑに対する回答の曖昧度合いが低く、回答者ＲＴの趣味嗜好を学習するにあたって有効な情報といえる学習データを収集することができる。
【０１６６】
なお、ステップＳ１９０６において、補正後の曖昧度ｖが閾値を超える場合（ステップＳ１９０６：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、曖昧フラグを「１」として、ステップＳ１９０８に移行することにしてもよい。この場合、曖昧度合いが高い回答についても学習データとして収集することができる。また、ステップＳ１８０１においていずれの質問Ｑを選択するのかは、ロボット２０１において判断されることにしてもよい。
【０１６７】
また、図１７に示したユーザ別曖昧度情報作成処理において、オープンな質問を出した際のユーザの特性をあらわすユーザ別曖昧度情報と、クローズな質問を出した際のユーザの特性をあらわすユーザ別曖昧度情報とが作成される場合がある。この場合、情報処理装置１０１は、ステップＳ１９０３において、質問Ｑがオープンな質問であるか、クローズな質問であるかに応じて、ユーザ別曖昧度情報を取得することにしてもよい。これにより、質問Ｑがオープンな質問のときは、オープンな質問を出した際のユーザ（回答者ＲＴ）の特性に合わせて曖昧度ｖを補正することができる。一方、質問Ｑがクローズな質問のときは、クローズな質問を出した際のユーザ（回答者ＲＴ）の特性に合わせて曖昧度ｖを補正することができる。
【０１６８】
以上説明したように、実施の形態にかかる情報処理装置１０１によれば、ある質問Ｑに対して回答者ＲＴが行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における回答者ＲＴの状態を示す状態情報と、を受け付けることができる。そして、情報処理装置１０１によれば、受け付けた状態情報に基づき、受け付けた内容情報の曖昧度ｖを特定し、受け付けた内容情報に、特定した曖昧度ｖに応じた情報を対応付けた学習データを生成することができる。
【０１６９】
これにより、質問Ｑに対する回答時における回答者ＲＴの状態をもとに、回答者ＲＴが行った回答の曖昧度合いを判断可能な学習データを生成することができる。このため、生成される学習データが、回答者ＲＴの実態から乖離した情報として扱われるのを防ぐことができる。
【０１７０】
また、情報処理装置１０１によれば、質問に対して回答者が行った回答の内容の曖昧度を、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、該質問の種別と、に対応付けて記憶する記憶部８１０を参照して、受け付けた状態情報と、質問Ｑの種別と、に対応付けられた曖昧度を、受け付けた内容情報の曖昧度ｖとして特定することができる。
【０１７１】
これにより、質問Ｑの種別を考慮して作成される回答時における回答者の状態に応じた曖昧度の分布をもとに、内容情報の曖昧度ｖを特定することができ、回答者ＲＴが行った回答の曖昧度合いを精度よく特定することが可能となる。
【０１７２】
例えば、質問Ｑ一つ一つについて、回答時における回答者の状態に応じた曖昧度の分布を用意しておくことで、回答しやすいものであるかどうかといった個々の質問Ｑの特性を考慮して、曖昧度ｖを特定することができる。また、オープンな質問、クローズな質問それぞれについて、回答時における回答者の状態に応じた曖昧度の分布を用意しておくことにしてもよい。これにより、オープンな質問は、クローズな質問に比べて回答の曖昧度合いが高くなりやすいといった傾向を考慮して、曖昧度ｖを特定することができる。
【０１７３】
また、情報処理装置１０１によれば、受け付けた内容情報に、特定した曖昧度ｖが基準を超えるか否かを示す情報を対応付けた学習データを生成することができる。
【０１７４】
これにより、ロボット２０１のユーザ（回答者ＲＴ）の趣味嗜好を学習するにあたって有効な学習データであるか否かを判別可能にすることができる。
【０１７５】
また、情報処理装置１０１によれば、受け付けた内容情報と、質問Ｑの内容とに、特定した曖昧度ｖに応じた情報を対応付けた学習データを生成することができる。
【０１７６】
これにより、回答者ＲＴが行った回答の曖昧度合いだけでなく、回答者ＲＴに出された質問Ｑの内容についても特定可能な学習データを生成することができる。
【０１７７】
また、情報処理装置１０１によれば、受け付けた内容情報と、質問Ｑの内容と、回答者ＲＴを特定する情報とに、特定した曖昧度ｖに応じた情報を対応付けた学習データを生成することができる。
【０１７８】
これにより、回答者ＲＴが行った回答の曖昧度合いや質問Ｑの内容だけでなく、どのユーザが回答したのかについても特定可能な学習データを生成することができる。このため、複数のユーザがロボット２０１を使用する場合であっても、ユーザごとの学習データを判別することができる。
【０１７９】
また、情報処理装置１０１によれば、回答者ＲＴであるユーザについて、質問Ｑとは異なる他の質問Ｑ’に対して該ユーザが行った回答の内容の曖昧度を、該回答時における該ユーザの状態を示す状態情報に対応付けて記憶する記憶部８１０を参照して、受け付けた状態情報と、回答者ＲＴであるユーザと、に対応付けられた第２の曖昧度ｖ’を特定することができる。そして、情報処理装置１０１によれば、特定した第２の曖昧度ｖ’に基づいて、特定した曖昧度ｖを補正し、受け付けた内容情報に、補正後の曖昧度ｖに応じた情報を対応付けた学習データを生成することができる。
【０１８０】
これにより、回答者ＲＴであるユーザの特性を考慮して、内容情報の曖昧度ｖを補正することができ、回答者ＲＴが行った回答の曖昧度合いを精度よく特定することが可能となる。例えば、喜怒哀楽が声や表情にあらわれやすいかどうかといった個々のユーザの特性を考慮して、曖昧度ｖを補正することができる。また、会話の途中に「ええと」などのフィラーを発しやすいかどうかといった個々のユーザの特性を考慮して、曖昧度ｖを補正することができる。
【０１８１】
これらのことから、実施の形態にかかる情報処理装置１０１によれば、ロボット２０１のユーザの趣味嗜好を判断するために有効な学習データを収集することが可能となり、ロボット２０１とユーザとの自然なコミュニケーションの実現に役立てることができる。
【０１８２】
なお、本実施の形態で説明した生成方法は、予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等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本生成プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）メモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本生成プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【０１８３】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１８４】
（付記１）ある質問に対して回答者が行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、を受け付け、
受け付けた前記状態情報に基づき、受け付けた前記内容情報の曖昧度を特定し、
受け付けた前記内容情報に、特定した前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。
【０１８５】
（付記２）質問に対して回答者が行った回答の内容の曖昧度を、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、該質問の種別と、に対応付けて記憶する記憶部を参照して、受け付けた前記状態情報と、前記ある質問の種別と、に対応付けられた曖昧度を特定し、
受け付けた前記内容情報に、特定した前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載の生成プログラム。
【０１８６】
（付記３）前記曖昧度に応じた情報は、特定した前記曖昧度が基準を超えるか否かを示す情報である、
ことを特徴とする付記１に記載の生成プログラム。
【０１８７】
（付記４）受け付けた前記内容情報と、前記ある質問の内容とに、特定した前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載の生成プログラム。
【０１８８】
（付記５）受け付けた前記内容情報と、前記ある質問の内容と、前記回答者を特定する情報とに、特定した前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載の生成プログラム。
【０１８９】
（付記６）前記回答者であるユーザについて、前記ある質問とは異なる他の質問に対して該ユーザが行った回答の内容の曖昧度を、該回答時における該ユーザの状態を示す状態情報に対応付けて記憶する第２の記憶部を参照して、受け付けた前記状態情報と、前記回答者であるユーザと、に対応付けられた第２の曖昧度を特定し、
特定した前記第２の曖昧度に基づいて、特定した前記曖昧度を補正し、
受け付けた前記内容情報に、補正した補正後の前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記２に記載の生成プログラム。
【０１９０】
（付記７）生成した前記情報を出力する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載の生成プログラム。
【０１９１】
（付記８）前記状態情報は、前記回答時におけるフィラーの出現状況、前記回答者の感情をあらわす値、前記回答者の振る舞いをあらわす値のうちの少なくともいずれかを示す、
ことを特徴とする付記１に記載の生成プログラム。
【０１９２】
（付記９）ある質問に対して回答者が行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、を受け付け、
受け付けた前記状態情報に基づき、受け付けた前記内容情報の曖昧度を特定し、
受け付けた前記内容情報に、特定した前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする生成方法。
【０１９３】
（付記１０）ある質問に対して回答者が行った回答の内容を示す内容情報と、該回答時における該回答者の状態を示す状態情報と、を受け付ける受付部と、
前記受付部が受け付けた前記状態情報に基づき、受け付けた前記内容情報の曖昧度を特定する特定部と、
前記受付部が受け付けた前記内容情報に、前記特定部が特定した前記曖昧度に応じた情報を対応付けた情報を生成する生成部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【符号の説明】
【０１９４】
１０１  情報処理装置
１０２  回答者
１１０，８１０  記憶部
１２０  内容情報
１３０  状態情報
１４０，１２００，１３００，１４００，１５００  曖昧度分布
１５０  曖昧度情報
１６０  回答情報
２００  データ収集システム
２０１  ロボット
２１０  ネットワーク
２２０  質問別曖昧度分布ＤＢ
２３０  ユーザ別曖昧度分布ＤＢ
２４０  学習データＤＢ
３００，４００  バス
３０１，４０１  ＣＰＵ
３０２，４０２  メモリ
３０３，４０５  Ｉ／Ｆ
３０４  ディスクドライブ
３０５  ディスク
４０３  ディスプレイ
４０４  入力装置
４０６  音声信号処理部
４０７  スピーカ
４０８  マイクロフォン
４０９  カメラ
８０１  受付部
８０２  特定部
８０３  生成部
８０４  出力部
８０５  取得部
８０６  解析部
１６００  状態判定用質問リスト
【国際調査報告】
2019220547.tif 000022
2019220547.tif 000023