(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者が空調に対する感情を発話していないと判断した場合、前記利用者に空調の温度に関する質問をする質問手段と、
前記利用者から入力された文字列もしくは前記質問手段に応じて前記利用者から入力された文字列を認識する文字認識手段と、
所定の属性を有するキーワード群を列記した検索テーブルを記憶する記憶手段と、
前記文字認識手段で認識された前記文字列と前記検索テーブルとを照合して所定のキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
前記キーワード抽出手段で抽出された前記キーワードを含む前記文字列に基づいて、該キーワードに対する前記利用者の感情の度合いを示す感情度を認識する感情認識手段と、
前記感情認識手段で認識された前記感情度に応じて室内の空調を調整する空調調整手段と、
を有することを特徴とする空調調整システム。
【請求項２】
利用者が空調に対する感情を発話していないと判断した場合、前記利用者に空調の温度に関する質問をするステップと、
前記利用者から入力された文字列もしくは前記質問に応じて前記利用者から入力された文字列を認識するステップと、
所定の属性を有するキーワード群を列記した検索テーブルを記憶するステップと、
認識された前記文字列と前記検索テーブルとを照合して所定のキーワードを抽出するステップと、
抽出された前記キーワードを含む前記文字列に基づいて、該キーワードに対する前記利用者の前記感情の度合いを示す感情度を認識するステップと、
認識された前記感情度に応じて室内の空調を調整するステップとを有することを特徴とする空調調整方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、利用者が発話した音声情報から利用者の感情を推論し、推論した利用者の感情に基づいて利用者が要求する空調温度に調整する空調調整システム及び空調調整方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、空調機器、例えばエアコンの利用者は、自己が希望する温度を空調機器に予め設定しておけば、空調機器が室内の温度を設定された温度に変更するので、室内を快適に過ごすことができる。また、近年では、空調技術の発達により、空調機器には、現在の室温・湿度・外気温をチェックし、空気の温度状態から利用者にとって快適な温度状態を作り出す機能も設けられているので、利用者は、更に快適な室内環境で過ごすことができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記空調機器が室温・湿度等をチェックし、利用者にとって快適と思われる環境を作り出したとしても、かかる空調機器では、利用者が室内の環境に対して感じている感情を認識し、認識した感情に基づいて室内の環境を作り出していないので、真に利用者が要求する室内の環境を作り出すことができなかった。
【０００４】
そこで、本願は以上の点に鑑みてなされたものであり、利用者が室内の環境に対して感じている感情を認識し、認識した感情に基づいて利用者が真に要求する室内の環境を作り出すことのできる空調調整システム及び空調調整方法に関する。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の発明は、利用者が空調に対する感情を発話していないと判断した場合、前記利用者に空調の温度に関する質問をする質問手段と、前記利用者から入力された文字列もしくは前記質問手段に応じて前記利用者から入力された文字列を認識する文字認識手段と、所定の属性を有するキーワード群を列記した検索テーブルを記憶する記憶手段と、前記文字認識手段で認識された前記文字列と前記検索テーブルとを照合して所定のキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、前記キーワード抽出手段で抽出された前記キーワードを含む前記文字列に基づいて、該キーワードに対する前記利用者の感情の度合いを示す感情度を認識する感情認識手段と、前記感情認識手段で認識された前記感情度に応じて室内の空調を調整する空調調整手段とを有する空調調整システムである。
また、請求項２に記載の発明は、利用者が空調に対する感情を発話していないと判断した場合、前記利用者に空調の温度に関する質問をするステップと、前記利用者から入力された文字列もしくは前記質問に応じて前記利用者から入力された文字列を認識するステップと、所定の属性を有するキーワード群を列記した検索テーブルを記憶するステップと、認識された前記文字列と前記検索テーブルとを照合して所定のキーワードを抽出するステップと、抽出された前記キーワードを含む前記文字列に基づいて、該キーワードに対する前記利用者の前記感情の度合いを示す感情度を認識するステップと、認識された前記感情度に応じて室内の空調を調整するステップとを有する空調調整方法である。
【０００６】
このような本願に係る発明によれば、室内の空調を調整する空調機器が、利用者から発話された文字列に基づいて、その文字列と予め蓄積している検索テーブルとを照合して所定のキーワードを抽出し、抽出したキーワードに対する前記利用者の感情度を認識して、認識した感情度に応じて室内の空調を調整することができるので、かかる空調機器は、利用者との間で交わされる会話を通じて利用者が要求する室内環境を的確に作り出すことができる。
【０００７】
尚、前記感情度は、前記文字列に含まれる強調語に基づいて定めるものであってもよい。また、前記キーワードは、室内の環境に関連するものであってもよい。これにより、空調機器は、文字列に含まれる強調語に基づいて利用者の感情度を定めることができるので、室内環境に対する利用者の感情度を的確に把握することができ、利用者が要求する室内環境をより的確に作り出すことができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
［空調調整システムの基本構成］
本発明に係る空調調整システムについて図面を参照しながら説明する。図１は、本実施形態に係る空調調整システムの概略構成図である。
【０００９】
同図に示すように、空調調整システムは、入力部１０１と、音声認識部１０２と、音声認識辞書記憶部１０３と、推論エンジン１０４と、温度センサ１０５と、感情情報データベース１０６と、送風部１０７と、出力部１０８とを含む空調機器を備えている。
【００１０】
空調機器１００は、利用者が発話した内容から環境に対する利用者の感情度を推論し、推論した利用者の感情度に基づいて空調の設定温度を調整するものである。尚、この空調機器１００は、例えば、エアコン、暖房機、冷房機、送風機などが挙げられる。
【００１１】
入力部１０１は、利用者の音声情報を取得する取得手段である。具体的に入力部１０１は、利用者の音声情報を取得し、取得した音声情報を音声信号として音声認識部１０２に出力する。音声認識部１０２は、入力部１０１で取得した音声情報に基づいて、その音声信号に対応する文字列を特定する音声認識手段である。
【００１２】
具体的には、音声信号が入力された音声認識部１０２は、入力された音声信号を解析し、解析した音声信号に対応する文字列を、音声認識辞書記憶部１０３に格納されている辞書を用いて特定し、特定した文字列を文字列信号として推論エンジン１０４に出力する。
【００１３】
音声認識辞書記憶部１０３は、標準的な音声信号に対応する辞書を格納しているものである。温度センサ１０５は、外部の温度を検出するものであり、例えば、熱電対などが挙げられる。送風部１０７は、推論エンジン１０４からの指示に対応する命令を出力するものであり、例えば、温風を排出する温風部、冷風を排出する冷風部、風を送風する送風部などが挙げられる。具体的には、例えば、推論エンジン１０４から温風命令信号が入力された送風部１０７は、入力された温風命令信号に対応する温風を排出する。出力部１０８は、推論エンジン１０４による質問などの音声を出力するものである。
【００１４】
尚、音声認識部１０２は、利用者が操作部（例えば、キーボード）を通じて入力した文字列を特定する文字認識手段でもある。更に、音声認識辞書記憶部１０３は、利用者が操作部を通じて入力した文字列に対応する辞書を格納するものでもある。これにより、利用者は、空調機器１００に対して発話するだけでなく、操作部から文字を入力することによっても、空調機器１００は、利用者から入力された文字列に基づいて利用者が要求する空調温度に設定することができる。
【００１５】
前記推論エンジン１０４は、音声認識部１０２で特定した文字列に基づいて利用者が抱く感情度を推論し、推論した感情度に関連付けられた空調温度に設定するものである。
【００１６】
この推論エンジン１０４は、本実施形態では、文脈を解読するための文脈辞書、言語の類似関係を調べるための類似関係辞書、言葉文節解析に関する辞書、言葉の形態素解析（各品詞、活用形、分類、連接）に関わる辞書を有しており、これらの辞書を基に、利用者が発話した言葉の意味内容を解読し、解読した意味内容から利用者が抱く感情を推論し、利用者に質問するのに適した文を作成するものである。
【００１７】
即ち、言葉の意味内容を解読した推論エンジン１０４は、解読した意味内容に基づいて、解読された意味の結束性、話題の変化、利用者の感情を形成する言語、今までの会話の統計などにより、利用者が抱く感情を推論し、利用者に質問するのに適した文を作成する。
【００１８】
また、推論エンジン１０４は、人工知能、ニューラルネットワークによって構成されているものでもあり、利用者との間で交わされた言語（単語、文など）をニューラルネットに学習させ、その学習された言語に基づいて、利用者に質問をする内容を作成することができる。
【００１９】
更に、推論エンジン１０４は、解読した言葉の意味内容が曖昧な表現であると判断した場合は、ファジー機能を用いて、曖昧な表現に対応した質問内容をも作成することもできる。尚、推論エンジン１０４に有する上記機能の実行は、後述するＡＩ推論部１０４ｅ、温度調整部１０４ｆが主に担っている。
【００２０】
具体的には、音声認識部１０２から文字列信号が入力された推論エンジン１０４は、入力された文字列信号に対応する文字列を構成する要素に基づいて、利用者の感情、文字列に含まれるキーワードを分別する。これらの”利用者の感情”、”文字列に含まれるキーワード”は、本実施形態では、感情情報を意味するものとする。
【００２１】
ここで、「利用者の感情（感情の種類）」には、例えば、上げる／下げる、暑い／寒い等が挙げられる。また、「利用者の感情」には、利用者が抱く感情の程度（感情度）も含まれているものであり、例えば、すごく暑い／暑い／寒い／すごく寒い等が含まれている。「感情の程度」は、本実施形態では、空調温度に関係する感情度を意味するものとする。
【００２２】
この「感情の程度」は、本実施形態では、利用者が空調の温度を大きく上昇させたいという感情を持っている場合はＰ２（Ｐ；Positive／プラス要素）〔例えば、とても寒い、大きく上げたい〕、利用者が空調の温度を少し上げたいという感情を持っている場合はＰ１〔例えば、寒い、上げたい〕、利用者が空調温度を少し下げたいという感情を持っている場合はＮ１（Ｎ；Negative／マイナス要素）〔例えば、暑い、少し下げたい〕、利用者が空調の温度を大きく下げたいという感情を持っている場合はＮ２〔例えば、とても暑い、大きく下げたい〕と表現することにする。尚、「感情の程度」は、上記例示に限定されるものではなく他の文字列によっても表現することができる。
【００２３】
文字列を構成する要素から、利用者の感情に関する情報を分別した推論エンジン１０４は、利用者の感情情報に基づいて、利用者が抱いている感情度を推論する。
【００２４】
例えば、推論エンジン１０４が出力部１０８を通じて利用者に対し、”今の空調の温度で大丈夫？”と質問した場合に、利用者が”温度を上げたいね”と返事をした場合は、推論エンジン１０４は、”温度”（キーワード）、”上げたい”（感情度Ｐ１）から、利用者は空調の温度を上げたがっているなと判断する。
【００２５】
推論エンジン１０４は、上記判断に基づいて利用者の感情度に関連付けられた温度になるように空調を設定する。この温度の設定は、後述するＡＩ推論部１０４ｅ、温度調整部１０４fで詳述する。
【００２６】
これにより、推論エンジン１０４は、入力部１０１を通じて特定された文字列に基づいて、空調に関連付けられたキーワードを抽出し、抽出したキーワードに対する感情度を推論し、推論した感情度に関連付けられた空調温度に設定することができるので、利用者が要求する空調温度に合致した環境を作り出すことができる。
【００２７】
また、利用者は、入力部１０１を通じて推論エンジン１０４に会話を行うことにより、推論エンジン１０４が上記会話内容に基づいて利用者の要求する空調の温度に設定するので、空調の温度が推論エンジン１０４により設定されるまでの時間を楽しく過ごすことができる。
【００２８】
尚、利用者に対して質問をした推論エンジン１０４は、利用者からの返事の内容に基づいて、その返事毎に「利用者の感情」「感情の度合い」に分別し、分別したそれらの感情情報を感情情報データベース１０６に蓄積してもよい。
【００２９】
これにより、推論エンジン１０４は、利用者が空調機器１００を使用する際に、感情情報データベース１０６に蓄積された環境に対する感情度に関連付けられた空調の温度に基づいて利用者からの指示なくその空調の温度を予め設定することができる。
【００３０】
上記推論エンジン１０４は、本実施形態では、図２に示すように、文節認識部１０４ａと、類別部１０４ｂと、強調語検出部１０４ｃと、感情判定部１０４ｄと、ＡＩ推論部１０４ｅと、温度調整部１０４ｆとを有している。
【００３１】
文節認識部１０４ａは、文を解析し、解析した文に基づいて、文から把握される言葉の意味空間を認識するものである。ここで、文の解析とは、文の形態要素、例えば品詞、活用形、分類、連接関係を解析することを意味する。言葉の意味空間は、文脈、文の類似関係、文の学習パターンから把握するものである。
【００３２】
更に、文節認識部１０４ａは、上記認識により、文と文との間を認識するものである。具体的には、文から把握される言葉の意味空間を認識した音声認識部１０２から文字列信号が入力された文節認識部１０４ａは、入力された文字列信号に基づいて、文字列信号に対応する文と文との間を認識する。
【００３３】
この認識は、本実施形態では、文と文との間にはある程度の時間間隔があるので、その時間間隔に基づいて文と文との間を区別するものである。例えば、文字信号に対応する文が、”今日は暑いな・・・アイスを食べよう”というものである場合は、文節認識部１０４ａは、上記文の中で時間間隔がある部分”・・・”を文の区切りと認識し、”今日は暑いな”と”アイスを食べよう”との文に分けることを行う。
【００３４】
文と文との間を認識した文節認識部１０４ａは、文を１文毎に区分けして、１文毎に区分けした文を文体信号として類別部１０４ｂ、強調語検出部１０４ｃ、感情判定部１０４ｄに出力する。
【００３５】
類別部１０４ｂは、文字列から利用者の感情の種類を判別するものである。具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された類別部１０４ｂは、図３に示す「類別テーブル」に基づいて利用者が環境に対し抱いている感情の種類を類別する。
【００３６】
この感情の種類は、利用者が室内の温度を上げたいと感じさせる要素を「プラス要素Ｐ」、利用者が室内の温度を下げたいと感じさせる要素を「マイナス要素Ｎ」としたものから構成される。類別部１０４ｂは、上記の「類別テーブル」に基づいて、１文の中からどのような感情が含まれているのかを類別し、この類別した結果を類別信号として感情判定部１０４ｄに出力する。
【００３７】
強調語検出部１０４ｃは、文字列から感情の強弱を特徴付ける要素を抽出するものである。具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された強調語検出部１０４ｃは、入力された文体信号に対応する文に基づいて、その文を構成する要素の中に、強調語があるか否かを検出する。
【００３８】
この強調語の検出は、本実施形態では、例えば図４に示す「強調語テーブル」に従って行うことができる。この「強調語テーブル」には、同図に示すように、例えば、すげー、ちょー、うひょー、わおー、ひえー、めっちゃ、すごく、とても、かなり等の副詞、感嘆詞が含まれる。強調語検出部１０４ｃは、上記の「強調語テーブル」に基づいて、１文の中にある強調語を検出し、検出した強調語を強調語検出信号として感情判定部１０４ｄに出力する。
【００３９】
感情判定部１０４ｄは、音声認識部１０２で認識された文字列と記憶部に蓄積されている検索テーブルとを照合して所定のキーワードを抽出するキーワード抽出手段である。また、感情判定部１０４ｄは、抽出したキーワードを含む前記文字列に基づいて、そのキーワードに対する利用者の感情の度合いを示す感情度を認識する感情認識手段でもある。
【００４０】
ここで、記憶部（図示せず）は、所定の属性を有するキーワード群を列記した検索テーブルを記憶する記憶手段であり、蓄積しているキーワード群の属性は、例えば、環境に関連するものが挙げられる。
【００４１】
具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された感情判定部１０４ｄは、入力された文体信号に対応する文字列に基づいて、室内の環境に関係するキーワードを抽出する。このキーワードには、例えば、空調、温度、室内温度、環境、調整などの環境に関連するものが挙げられる。
【００４２】
また、類別部１０４ｂ、強調語検出部１０４ｃから類別信号、又は強調語検出信号が入力された感情判定部１０４ｄは、入力された類別信号、又は強調語検出信号に基づいて、抽出されたキーワードに対する利用者の感情の程度を判定する。
【００４３】
この感情の程度の判定は、本実施形態では、例えば図５に示す「感情度テーブル」に従って行うことができる。この「感情度テーブル」には、例えば、同図に示すように、判定要素（利用者の感情）と、「感情の度合い（感情度）」とを有している。
【００４４】
判定要素は、利用者の感情を左右する空調に関するフレーズを意味するものであり、例えば、同図に示すように、上げる／下げる、暑い／寒い等が挙げられる。この判定要素は、上述した「利用者の感情」と同義の意味である。
【００４５】
例えば、「感情の程度」は、上述の如く、同図に示すように、判定要素が「上げる／下げる」である場合は、感情の程度（感情度）は、もっと上げる（Ｐ２）、上げる（Ｐ１）、下げる（Ｎ１）、もっと下げる（Ｎ２）と類別することができる。尚、この感情度は、４つに類別されるものに限定されるものではない。
【００４６】
感情判定部１０４ｄは、類別信号に対応する「感情の類別」、強調語検出信号に対応する強調語、室内の環境に関連するキーワードに基づいて、上記「感情度テーブル」を参照し、１文から把握される利用者の室内環境、特に空調に対する感情がどの程度なのかを判定し、判定した結果（Ｐ２、Ｐ１、Ｎ１、Ｎ２）を感情判定信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
【００４７】
例えば、文体信号に対応する文字列が”温度をもっと上げたいね”である場合は、類別部１０４ｂは、”上げたい”という文字列を検出し、強調語検出部１０４ｃは、”もっと”という文字列を検出し、感情判定部１０４ｅは、”温度”という文字列を検出する。
【００４８】
感情判断部１０４ｅは、類別部１０４ｂで検出された”上げたい”と、強調語検出部１０４ｃで検出した”もっと”とに基づいて、図５のテーブルを参照し、”温度”（キーワード）（室内の環境に関連するもの）に対する感情の度合い（感情度）をＰ２であると判断する。感情度を判断した感情判定部１０４ｇは、判断した感情度を感情度信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
【００４９】
尚、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された感情判定部１０４ｇは、入力された文体信号に対応する文字列内に、空調に関係するキーワードが含まれていないと判断した場合は、利用者が空調に対して抱く感情は有しないと判定し、判定した結果を感情度無信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
【００５０】
ＡＩ推論部１０４ｅは、室内の環境についての質問を利用者に対してするものである。具体的には、感情判定部１０４ｄから感情度無信号が入力されたＡＩ推論部１０４ｅは、入力された感情度無信号に基づいて、利用者は空調に対する感情を発話していないな、と推論（判断）し、室内の環境に関係する内容、例えば、室内環境、空調の温度などを質問し、室内の環境に対して抱く感情を利用者に発話（例えば、温度を上げたい、温度を下げたいなど）させる。
【００５１】
尚、ＡＩ推論部１０４ｅが行う質問内容は、感情情報データベース１０６に予め蓄積させておいても良い。これにより、ＡＩ推論部１０４ｅは、感情判定部１０４ｄから感情度無信号が入力された場合は、入力された感情度無信号に基づいて利用者に対して質問する質問内容を感情情報データベース１０６から取得し、取得した質問内容を出力部１０８に出力することにより、利用者に対して室内の環境についての質問をすることができる。
【００５２】
また、感情判定部１０４ｄから感情度信号が入力されたＡＩ推論部１０４ｅは、入力された感情度信号に対応する感情度と、感情度に関連付けられたキーワードと共に感情情報データベース１０６に蓄積し、入力された感情度信号を温度調整部１０４ｆに出力する。
【００５３】
これにより、ＡＩ推論部１０４ｅは、利用者が空調機器１００を使用する際に、感情情報データベース１０６に蓄積された感情度に関連付けられた空調の温度に基づいて利用者からの指示なく予め空調の温度を設定することができる。
【００５４】
温度調整部１０４ｆは、感情判定部１０４ｄで判定された感情度に応じて室内の環境（例えば、温度調整など）を調整する空調調整手段である。具体的には、ＡＩ推論部１０４ｅから感情度信号が入力された温度調整部１０４ｆは、入力された感情度信号に対応する感情度に基づいて、温度センサ１０５で検知されている温度を、図６に示す「調整テーブル」に基づいて感情度に関連付けられた温度に変更し、変更した温度を再設定温度信号として送風部１０７に出力する。温度調整部１０４ｆから再設定温度信号が入力された送風部１０７は、入力された再設定温度信号に対応する温度になるように冷風又は温風を排出する。
【００５５】
この「調整テーブル」は、図６に示すように、本実施形態では、感情度｛Ｐ２，Ｐ１，Ｎ１，Ｎ２｝に対応する変化温度を、感情度に応じて一度ずつ変化させたものである。尚、この変化温度は、一度ずつ変化させたものに限定されるものではない。
【００５６】
尚、感情度に応じて設定温度を変更した温度調整部１０４ｆは、図６に示す「現在の温度」を、変更した設定温度に変更し、再度ＡＩ推論部１０４ｅから感情度信号が入力された場合は、変更した後の「現在の温度」を基準にして、入力された感情度信号に対応する感情度に基づき、感情度に応じた温度を変化させる。
【００５７】
［空調調整システムを用いた空調調整方法］
上記構成を有する空調調整システムによる空調調整方法は、以下の手順により実施することができる。図７は、本実施形態に係る空調調整方法の手順を示すフロー図である。先ず、入力部１０１が利用者の音声情報を取得するステップを行う（Ｓ１０１）。具体的に入力部１０１は、利用者の音声情報を取得し、取得した音声情報を音声信号として音声認識部１０２に出力する。
【００５８】
次いで、音声認識部１０２が入力部１０１で取得した音声情報に基づいて、その音声情報に対応する文字列を特定するステップを行う（Ｓ１０２）。具体的には、音声信号が入力された音声認識部１０２は、入力された音声信号を解析し、解析した音声信号に対応する文字列を、音声認識辞書記憶部１０３に格納されている辞書を用いて特定し、特定した文字列を文字列信号として推論エンジン１０４に出力する。
【００５９】
次いで、推論エンジン１０４が、音声認識部１０２で特定した文字列に基づいて利用者が抱く室内の環境に対する感情度を推論し、推論した該感情度に基づいて感情度に応じた室内の空調を調整するステップを行う（Ｓ１０３）。ここで行う処理は、図８に基づいて説明する。
【００６０】
推論エンジン１０４では、先ず、図８に示すように、文節認識部１０４ａが、文を解析し、解析した文に基づいて、文から把握される言葉の意味空間を認識するステップを行う（Ｓ２００）。次いで、文節認識部１０４ａが上記認識により文と文との間を認識するステップを行う（Ｓ２０１）。具体的には、文から把握される言葉の意味空間を把握した文節認識部１０４ａは、入力された文字信号に基づいて、文字信号に対応する文と文との間を認識する。
【００６１】
この認識は、本実施形態では、文と文との間にはある程度の時間間隔があるので、その時間間隔に基づいて文と文との間を区別するものである。例えば、文字信号に対応する文が、”今日は暑いな・・・アイスを食べよう”というものである場合は、文節認識部１０４ａは、上記文の中で時間間隔がある部分”・・・”を文の区切りと認識し、”今日は暑いな”と”アイスを食べよう”との文に分けることを行う。
【００６２】
文と文との間を認識した文節認識部１０４ａは、文を１文毎に区分けして、１文毎に区分けした文を文体信号として類別部１０４ｂ、強調語検出部１０４ｃ、感情判定部１０４ｄに出力する。
【００６３】
次いで、類別部１０４ｂが、文字列から利用者の感情の種類を判別するステップを行う（Ｓ２０２）。具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された類別部１０４ｂは、図３に示す「類別テーブル」に基づいて利用者が環境に対し抱いている感情の種類を類別する。
【００６４】
類別部１０４ｂは、上記の「類別テーブル」に基づいて、１文の中からどのような感情が含まれているのかを類別し、この類別した結果を類別信号として感情判定部１０４ｄに出力する。
【００６５】
次いで、強調語検出部１０４ｃが、文字列から感情の強弱を特徴付ける要素を抽出するステップを行う（Ｓ２０３）。具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された強調語検出部１０４ｃは、入力された文体信号に対応する文に基づいて、その文を構成する要素の中に、強調語があるか否かを検出する。
【００６６】
この強調語の検出は、本実施形態では、例えば図４に示す「強調語テーブル」に従って行うことができる。この「強調語テーブル」には、同図に示すように、例えば、すげー、ちょー、うひょー、わおー、ひえー、めっちゃ、すごく、とても、かなり等の副詞、感嘆詞が含まれる。強調語検出部１０４ｃは、上記の「強調語テーブル」に基づいて、１文の中にある強調語を検出し、検出した強調語を強調語検出信号として感情判定部１０４ｄに出力する。
【００６７】
次いで、感情判定部１０４ｄが、利用者が室内の環境に対して抱く感情の程度を判定するステップを行う（Ｓ２０４）。具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された感情判定部１０４ｄは、入力された文体信号に対応する文字列に基づいて、室内の環境に関係するキーワードを抽出する。
【００６８】
また、類別部１０４ｂ、強調語検出部１０４ｃから類別信号、又は強調語検出信号が入力された感情判定部１０４ｄは、入力された類別信号、又は強調語検出信号に基づいて、抽出されたキーワードに対する利用者の感情の程度を判定する（図５参照）。
【００６９】
その後、感情判定部１０４ｄは、類別信号に対応する「感情の類別」、強調語検出信号に対応する強調語、室内の環境に関連するキーワードに基づいて、上記「感情度テーブル」を参照し、１文から把握される利用者の室内環境、特に空調に対する感情がどの程度なのかを判定し、判定した結果（Ｐ２、Ｐ１、Ｎ１、Ｎ２）を感情判定信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
【００７０】
例えば、文体信号に対応する文字列が”温度をもっと上げたいね”である場合は、類別部１０４ｂは、”上げたい”という文字列を検出し、強調語検出部１０４ｃは、”もっと”という文字列を検出し、感情判定部１０４ｅは、”温度”という文字列を検出する。
【００７１】
感情判断部１０４ｅは、類別部１０４ｂで検出された”上げたい”と、強調語検出部１０４ｃで検出した”もっと”とに基づいて、図５のテーブルを参照し、”温度”（キーワード）（室内の環境に関連するもの）に対する感情の度合い（感情度）をＰ２であると判断する。感情度を判断した感情判定部１０４ｇは、判断した感情度を感情度信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
【００７２】
尚、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された感情判定部１０４ｇは、入力された文体信号に対応する文字列内に、空調に関係するキーワードが含まれていないと判断した場合は、利用者が空調に対して抱く感情は有しないと判定し、判定した結果を感情度無信号としてＡＩ推論部１０４ｅに出力する。
【００７３】
次いで、ＡＩ推論部１０４ｅが、室内の環境についての質問を利用者に対してするステップを行う（Ｓ２０５）。具体的には、感情判定部１０４ｄから感情度無信号が入力されたＡＩ推論部１０４ｅは、入力された感情度無信号に基づいて、利用者は空調に対する感情を発話していないな、と推論（判断）し、室内の環境に関係する内容、例えば、室内環境、空調の温度などを質問し、室内の環境に対して抱く感情を利用者に発話（例えば、温度を上げたい、温度を下げたいなど）させる。
【００７４】
尚、ＡＩ推論部１０４ｅが行う質問内容は、感情情報データベース１０６に予め蓄積させておいても良い。これにより、ＡＩ推論部１０４ｅは、感情判定部１０４ｄから感情度無信号が入力された場合は、入力された感情度無信号に基づいて利用者に対して質問する質問内容を感情情報データベース１０６から取得し、取得した質問内容を出力部１０８に出力することにより、利用者に対して室内の環境についての質問をすることができる。
【００７５】
そして、感情判定部１０４ｄから感情度信号が入力されたＡＩ推論部１０４ｅは、入力された感情度信号に対応する感情度と、感情度に関連付けられたキーワードと共に感情情報データベース１０６に蓄積し、入力された感情度信号を温度調整部１０４ｆに出力する。
【００７６】
次いで、温度調整部１０４ｆが、感情判定部１０４ｄで判定された感情度に基づいて、感情度に応じた室内の環境（例えば、温度調整など）を調整するステップを行う（Ｓ２０６）。
【００７７】
具体的には、ＡＩ推論部１０４ｅから感情度信号が入力された温度調整部１０４ｆは、入力された感情度信号に対応する感情度に基づいて、温度センサ１０５で検知されている温度を、図６に示す「調整テーブル」に基づいて感情度に関連付けられた温度に変更し、変更した温度を再設定温度信号として送風部１０７に出力する。
【００７８】
その後、温度調整部１０４ｆから再設定温度信号が入力された送風部１０７は、入力された再設定温度信号に対応する温度になるように冷風又は温風を排出する。この「調整テーブル」は、図６に示すように、本実施形態では、感情度｛Ｐ２，Ｐ１，Ｎ１，Ｎ２｝に対応する変化温度を、感情度に応じて一度ずつ変化させたものである。尚、この変化温度は、一度ずつ変化させたものに限定されるものではない。
【００７９】
尚、感情度に応じて設定温度を変更した温度調整部１０４ｆは、図６に示す「現在の温度」を、変更した設定温度に変更し、再度ＡＩ推論部１０４ｅから感情度信号が入力された場合は、変更した後の「現在の温度」を基準にして、入力された感情度信号に対応する感情度に基づき、感情度に応じた温度を変化させる。
【００８０】
［空調調整システム及び空調調整方法による作用及び効果］
このような本実施形態に係る発明によれば、推論エンジン１０４が、利用者から発話された文字列に基づいて文字列に含まれる所定のキーワードを抽出し、抽出したキーワードに対する前記利用者の感情度を認識し、認識した感情度に応じて室内の空調を調整することができるので、かかる推論エンジン１０４は、利用者との間で交わされる会話を通じて利用者が要求する室内環境を的確に作り出すことができる。
【００８１】
また、推論エンジン１０４は、文字列に含まれる強調語に基づいて利用者の感情度を定めることができるので、室内環境に対する利用者の感情度を的確に把握することができ、利用者が要求する室内環境をより的確に作り出すことができる。
【００８２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、利用者が室内の環境に対して感じている感情を認識し、認識した感情に基づいて利用者が真に要求する室内の環境を作り出すことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態に係る空調調整システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態における推論エンジンの内部構造を示すブロック図である。
【図３】本実施形態における類別部で格納している類別テーブルの内容を示した図である。
【図４】本実施形態における強調語検出部で格納している強調語テーブルの内容を示した図である。
【図５】本実施形態における感情判定部で格納している感情度テーブルの内容を示した図である。
【図６】本実施形態における温度調整部で室内の温度を調整するための温度調整テーブルの内容を示した図である。
【図７】本実施形態に係る空調調整方法の手順を示したフロー図である。
【図８】本実施形態における推論エンジンの内部で処理されている手順を示したフロー図である。
【符号の説明】
１００…端末、１０１…入力部、１０２…音声認識部、１０３…音声認識辞書記憶部、１０４…推論エンジン、１０４ａ…文節認識部、１０４ｂ…類別部、１０４ｃ…強調語検出部、１０４ｄ…感情判定部、１０４ｅ…ＡＩ推論部、１０４ｆ…温度調整部、１０５…温度センサ、１０６…感情情報データベース、１０７…送風部、１０８…出力部
【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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