"ユーザが情報を必要としている確率を表す要不要確率の計算に用いる投票率を学習する情報要否学習推定装置であって、前記ユーザの行動を取得して、前記ユーザの行動が情報要求である場合には要を、前記ユーザの行動がそれ以外である場合には不要を要不要情報cとして出力する要否抽出部と、前記ユーザを撮影した動画像から特徴量を取得して、予め定めた時間区間における当該特徴量を行動特徴時系列xとして出力する行動特徴抽出部と、前記要不要情報cと、当該要不要情報cを取得する直前における行動特徴時系列xとを組にして行動特徴データdとして記憶する行動特徴記憶部と、行動特徴時系列xを取得して、j番目の行動特徴時系列xjjは自然数を最尤とするパラメータθjを隠れマルコフモデルを用いて計算し、k番目の行動特徴時系列をxkとした場合に、任意のj及びkに対して行動特徴生成確率pxk|θjを計算する行動特徴生成確率計算部と、前記任意のj及びkに対する行動特徴生成確率pxk|θjと、前記行動特徴データdとを取得して、任意のjに対する投票率pc|θjを計算する投票率計算部と、前記投票率pc|θjを取得して記憶する投票率記憶部と、を備えることを特徴とする情報要否学習推定装置。請求項1に記載の情報要否学習推定装置であって、要否推定に用いる行動特徴時系列をx’とした場合に、任意のjに対して計算された行動特徴生成確率px’|θjと、前記投票率記憶部に記憶された任意のjにおける投票率pc|θjとを取得して要不要確率pc|x’を計算する要不要推定部をさらに備えることを特徴とする情報要否学習推定装置。請求項1又は2に記載の情報要否学習推定装置であって、前記ユーザを撮影した動画像から特徴量が、ユーザ顔面の角度を示すピッチ、ヨー、ロールの3次元角度であることを特徴とする情報要否学習推定装置。ユーザが情報を必要としている確率を表す要不要確率の計算に用いる投票率を学習する情報要否学習推定方法であって、前記ユーザの行動を取得して、前記ユーザの行動が情報要求である場合には要を、前記ユーザの行動がそれ以外である場合には不要を要不要情報cとして出力する要否抽出ステップと、前記ユーザを撮影した動画像から特徴量を取得して、予め定めた時間区間における当該特徴量を行動特徴時系列xとして出力する行動特徴抽出ステップと、前記要不要情報cと、当該要不要情報cを取得する直前における行動特徴時系列xとを組にして行動特徴データdとして行動特徴記憶部に記憶する行動特徴記憶ステップと、行動特徴時系列xを取得して、j番目の行動特徴時系列xjjは自然数を最尤とするパラメータθjを隠れマルコフモデルを用いて計算し、k番目の行動特徴時系列をxkとした場合に、任意のj及びkに対して行動特徴生成確率pxk|θjを計算する行動特徴生成確率計算ステップと、前記任意のj及びkに対する行動特徴生成確率pxk|θjと、前記行動特徴データdとを取得して、任意のjに対する投票率pc|θjを計算する投票率計算ステップと、前記投票率pc|θjを取得して投票率記憶部に記憶する投票率記憶ステップと、を有することを特徴とする情報要否学習推定方法。請求項4に記載の情報要否学習推定方法であって、要否推定に用いる行動特徴時系列をx’とした場合に、任意のjに対して計算された行動特徴生成確率px’|θjと、前記投票率記憶部に記憶された任意のjにおける投票率pc|θjとを取得して要不要確率pc|x’を計算する要不要推定ステップとをさらに有することを特徴とする情報要否学習推定方法。請求項4又は5に記載の情報要否学習推定方法であって、前記ユーザを撮影した動画像から特徴量が、ユーザ顔面の角度を示すピッチ、ヨー、ロールの3次元角度であることを特徴とする情報要否学習推定方法。請求項4から6の何れかに記載の情報要否学習推定方法を実行すべき指令をコンピュータに対してするプログラム。非特許文献1および2ではユーザが迷うことなく意思決定を行うことができることを前提としている。しかしユーザは常に素早く意思決定を行うことができるわけではなく、システム側の情報提示に対して迷い、考え込むことがある。このような状態のユーザに対して、システムが不必要なタイミングで追加の情報提示行動を行うとユーザはシステムを煩わしく感じる。このためシステムは、ユーザがシステムからの支援情報提示を必要としているか否かを推定する必要がある。これが前述の支援要否推定に基づく行動制御であり、この制御は非特許文献3において実現されている。しかしながら非特許文献3の行動制御はタスク特有の事前知識に依存している。このため非特許文献3の行動制御は通常の対話環境での支援要否推定に用いることはできない。そこで本発明では、通常の対話環境での支援要否推定に基づく対話システムの行動タイミング制御において、ユーザが情報を必要としている確率を精度よく推定することができる情報要否学習推定装置を提供することを目的とする。本発明の情報要否学習推定装置は、要否抽出部と、行動特徴抽出部と、行動特徴記憶部と、行動特徴生成確率計算部と、投票率計算部と、投票率記憶部とを備える。要否抽出部は、ユーザの行動を取得して、ユーザの行動が情報要求である場合には要を、ユーザの行動がそれ以外である場合には不要を要不要情報cとして出力する。行動特徴抽出部は、ユーザを撮影した動画像から特徴量を取得して、予め定めた時間区間における当該特徴量を行動特徴時系列xとして出力する。行動特徴記憶部は、要不要情報cと、当該要不要情報cを取得する直前における行動特徴時系列xとを組にして行動特徴データdとして記憶する。行動特徴生成確率計算部は、行動特徴時系列xを取得して、j番目の行動特徴時系列xjjは自然数を最尤とするパラメータθjを隠れマルコフモデルを用いて計算し、k番目の行動特徴時系列をxkとした場合に、任意のj及びkに対して行動特徴生成確率pxk|θjを計算する。投票率計算部は、任意のj及びkに対する行動特徴生成確率pxk|θjと、行動特徴データdとを取得して、任意のjに対する投票率pc|θjを計算する。投票率記憶部は、投票率pc|θjを取得して記憶する。本発明の情報要否学習推定装置によれば、行動特徴抽出部が、ユーザ顔面の角度を行動特徴時系列xとして出力し、行動特徴生成確率計算部は、行動特徴時系列xを最尤とするパラメータθを隠れマルコフモデルを用いて計算し、投票率計算部が、行動特徴時系列xとパラメータθから要不要確率を計算するために必要な投票率を学習することができる。支援要否推定に基づく行動タイミング制御の単純な方法として、ユーザが行動を継続するか否かに基づき間接的に情報提示の要否を推定する技術が考えられる。例えば、予め定めた一定時間ユーザの行動間隔が空いた場合には情報提示が必要であると判断し、予め定めた一定時間ユーザの行動間隔が空くことなくユーザの行動が継続する場合には情報提示が不要であると判断する方法がある。この方法を一定時間待機法と呼ぶ。しかし、この一定時間待機法による行動タイミング制御では、常にシステムの行動に予め定めた一定の待機時間が生じることになる。この待機時間はユーザを苛立たせる原因となりうる。そこで、本発明の情報要否学習推定装置では後述する構成により要否推定を行う。図1を参照して対話システムとユーザの間で行われる対話について具体例を交えながら説明する。図1は対話システムとユーザの対話事例昼食ガイドを示す図である。対話システムとユーザの対話は以下のように進められる。まず、ユーザが対話システムに対して焦点となる話題を投げかけることで対話がスタートする。図1の例ではユーザは対話システムに対して今日は昼食は何にしようかなと尋ねることで対話がスタートしている。この対話の焦点となる話題は昼食を何にするかである。次に対話システムはユーザに対して情報提示を行う。図1の例では対話システムは、ユーザからの問いかけに対してカレーはいかがですかと情報提示を行っている。対話システムの情報提示に対して、今度はユーザが行動する。図1の例では対話システムの情報提示に対しユーザは辛いものは苦手なんだ。と回答している。このユーザの行動に対して、今度は対話システムが行動する。図1の例ではユーザの行動に対し対話システムはそうですか、これはすみません。と応答の行動をとっている。対話システムの行動のあとはユーザのターンであるため、ユーザは前述の回答を行うつまり会話を続けるか、対話システムに対して情報要求を行うことができる。例えば図1の例では対話システムの最初の応答の後、ユーザは他に何かお勧めはあると対話システムに尋ねており、これがユーザの情報要求にあたる。ユーザから情報要求がなされた場合には対話システムは情報提示の行動を行う。図1の例ではユーザからの情報要求に対し対話システムはイタリアンはいかがですかと新たな情報提示を行っている。対話システムの情報提示に対しては前述同様、ユーザが回答し、ユーザの回答に対して、対話システムが応答する。つまりユーザから情報要求があった場合には対話システムとユーザの対話は情報要求ユーザ、情報提示対話システム、回答ユーザ、応答対話システムの順に進む。ここで、本発明の目的に立ち返れば、対話システムがユーザの情報要求に先だって情報提示を精度よく行うことが出来れば本発明の目的は達成されることとなる。一方ユーザ側に情報要求意思が無いにも関わらず、対話システムが情報提示を行うことは避けなければならない。ここで、ユーザが情報要求を行うタイミングについて考えてみると、ユーザは一般的にはユーザの回答、対話システムの応答、が順次実行された後に情報要求を行うことが多いと考えられる。従って、対話システムの応答の後であってかつユーザから次の発話が得られる前に対話システムが情報提示を行ったと仮定すると、その仮定された情報提示は成功であったか失敗であったかの情報は本発明の目的を達成するうえで重要な情報となる。対話システムによる情報提示の仮定を対話システムの仮説生成と呼ぶ。例えば、図1の例では対話システムのそうですか、これはすみません。という応答の後であって、ユーザの他に何かお勧めはあるとの情報要求の前に対話システムは仮説生成を行う。この仮説生成は、ユーザの次の発話を待たずに対話システムがイタリアンはいかがでしょうかと情報提示を行うことを仮定するものである。この仮説生成に対し、ユーザは直後に他に何かお勧めはあると情報要求を行っている。このユーザの情報要求により、仮定された対話システムの情報提示イタリアンはいかがでしょうかは成功であったことが分かる。この成功とはつまり、対話システムは自身の応答そうですか、これはすみません。の後に、ユーザからの発話を待たずに立て続けにイタリアンはいかがでしょうかと情報提示を行っても、この場合にはユーザは対話システムの情報提示に煩わしさを感じないと評価できるということである。ユーザが煩わしさを感じないと評価できる理由は、ユーザが直後に他に何かお勧めはあると情報要求を行っており、ユーザがこのタイミングで情報を必要としていたということが分かるからである。一方、図1における対話システムの二番目の応答なるほど。の後にも対話システムは前記と同様に仮説生成を行う。今度の仮説生成は、ユーザの次の発話を待たずに対話システムがハンバーガーはいかがでしょうかと情報提示を行うことを仮定するものである。この仮説生成に対し、ユーザは直後にそれにあそこは少し遠いからねと回答を行っている。このユーザの行動により、仮定された対話システムの情報提示ハンバーガーはいかがでしょうかは失敗であったことが分かる。この失敗とはつまり、対話システムは自身の応答なるほど。の後に、ユーザからの発話を待たずに立て続けにハンバーガーはいかがでしょうかと情報提示を行ってしまうと、この場合にはユーザは対話システムの情報提示に煩わしさを感じると評価できるということである。なぜならば、ユーザは直後に情報要求でなく回答それにあそこは少し遠いからね。を行っており、未だイタリアンレストランについての話題を引きずっている。従ってユーザはこのタイミングでは会話を続けようとしており、情報要求を望んでいない。このように、対話システムの仮説生成は、そのタイミングにより、成功失敗の何れかに分類することができる。次に図2を参照して本発明の情報要否学習推定装置の学習に用いられるデータの収集方法の具体例について詳細に説明する。図2は本発明の情報要否学習推定装置の学習に用いられるデータの事例を示す図である。図2の例では学習データの収集は提示ユーザと受信ユーザ間で行われる連想クイズ対話により行われる。提示ユーザが出題者にあたり、受信ユーザが回答者にあたる。連想クイズ対話とは、提示ユーザが出すヒント単語から連想される正解単語を受信ユーザが当てるゲームである。提示ユーザはヒント伝達、正誤判定、ヒント提案の3種類の行動のみを行うことが出来る。受信ユーザは回答、ヒント要求の2種類の行動のみを行うことが出来る。ここで、受信ユーザ、提示ユーザはそれぞれ受信ユーザ端末、提示ユーザ端末を使用して連想クイズ対話を行うものとし、受信ユーザ端末、提示ユーザ端末にはそれぞれこの連想クイズ対話を実行するための専用のアプリケーションソフトがインストールされているものとする。ヒント伝達、回答については1単語のみの入力が許されているものとする。ヒント伝達、回答以外の行動は全てこのアプリケーションソフト上に配置されたアイコンをクリックすることにより行うことができる。ヒント伝達は各クイズ開始直後、もしくは受信ユーザからのヒント要求直後に限定して行われるものとする。回答は1つのヒントに対して複数回行うことができる。提示ユーザは前述のとおり、ヒント提案を行うことができるが、このヒント提案は受信ユーザには提示されない。この点に注意を要する。図2の連想クイズ対話の各行動は、図1の一般的な対話システムとユーザとの対話における各行動と対応付くように設計されている。図1の情報提示は図2のヒント伝達に対応する。図1の回答は図2の回答に、図1の応答は図2の正誤判定に、図1の情報要求は図2のヒント要求にそれぞれ対応する。また、図1の仮説生成と図2のヒント提案とは、どちらもユーザ支援のための情報提示が成功であるか失敗であるかを事後に評価することができるため、等価に扱うことができる。上記で説明した連想クイズ対話について、図2の例に沿ってより具体的に解説する。まず、提示ユーザが提示ユーザ端末で実行中の専用アプリケーションに表示されたスタートアイコンをクリックすることでゲームがスタートする。このとき、受信ユーザ端末で実行中の専用アプリケーションにはそれでは開始しますというメッセージが表示される。この行動については記号SYS1を付与される。以後、後述の説明などで適宜用いるため、提示ユーザの行動には記号SYS番号が、受信ユーザの行動には記号USR番号が付与されるものとする。次に、提示ユーザは、提示ユーザ端末に備わるキーボードなどの情報入力手段によってヒントを入力するSYS2:ヒント伝達。ヒント伝達として入力が許されているのは前述のとおり1単語のみである。SYS2では、提示ユーザによって単語丸いが入力され、受信ユーザ端末に伝達されて表示される。SYS2のヒント伝達を受けた受信ユーザは、回答サッカーボールを受信ユーザ端末に備わるキーボードなどの情報入力手段にて入力するUSR1:回答。ここでの受信ユーザの回答も前述のとおり、1単語に限られている。入力された単語サッカーボールは、提示ユーザに伝達されて表示される。USR1の回答サッカーボールを受けた提示ユーザは、受信ユーザの回答に対して正誤判定を行うSYS3:正誤判定。ここで、受信ユーザの回答が正答であれば、提示ユーザは正答アイコンをクリックし、受信ユーザの回答が誤答であれば、提示ユーザは誤答アイコンをクリックする。図2の例における連想クイズ対話においては、連想クイズの正解はすいかである。従って、ここでは提示ユーザは誤答アイコンをクリックする。提示ユーザによる誤答アイコンのクリックは受信ユーザ端末に伝達されて、受信ユーザ端末上のアプリケーション内に判定結果違います。が表示される。次に、受信ユーザは提示ユーザに対して1回目のヒント要求を行っているUSR2:ヒント要求。このとき、受信ユーザのヒント要求USR2の直前には提示ユーザはヒント提案を行っていないことに注意を要する。一方、受信ユーザのヒント要求USR5の直前には、提示ユーザによるヒント提案SYS7が行われている。つまり提示ユーザはヒント要求USR5を事前に予測することに成功したSYS7が、ヒント要求USR2については事前に予測することに失敗したと解釈することができる。従って提示ユーザの提案成功回数を受信ユーザのヒント要求回数の総数で除算することで、提示ユーザの提案成功率を計算することができる。この後も連想クイズ対話は続いていき、図2の例ではUSR9において受信ユーザが正答を答える。これに対して提示ユーザが正答アイコンをクリックしSYS12:正誤判定、提示ユーザが専用アプリケーションに表示されたエンドアイコンをクリックすることで連想クイズ対話が終了するSYS13:エンド。次に本発明の実施例において用いられるセッションについて説明する。本発明の実施例において用いられるセッションという語は、提示ユーザの行動からその直後の受信ユーザの行動までを区切りとして、先頭から順に番号付けをした時間区間のことを示す。ただし、提示ユーザの行動からはヒント提案は除かれる。図2の例を用いて具体的に説明すれば、SYS2~USR1までの時間区間はセッション1と呼ばれる。同様に、SYS3~USR2までをセッション2、SYS4~USR3までをセッション3、SYS5~USR4までをセッション4とする。SYS6~USR5までをセッション5とし、ヒント提案である行動SYS7はスキップされる。以下、同様にSYS8~USR6をセッション6、SYS9~USR7をセッション7、SYS10~USR8をセッション8、SYS11~USR9をセッション9と呼ぶ。次に、本発明の実施例において用いられる受信ユーザを撮影した動画像から特徴量を取得する方法について説明する。本実施例では、受信ユーザの顔向きの角度を特徴量として利用する場合について説明をする。上述した連想クイズ対話の実行にあたり、受信ユーザの眼前には連想クイズ対話実行時における受信ユーザの顔面が全てその画角内に入るように、ディジタルビデオカメラが設置されているものとする。このディジタルビデオカメラは受信ユーザ端末に接続されており、ユーザの顔面の映像情報が常時取得可能であるものとする。また、受信ユーザ端末にはディジタルビデオカメラから取得した顔面の映像から顔面向きの角度を測定するソフトウェアがインストールされている。このソフトウェアは、ユーザの眉、目、鼻、口の輪郭線などを特徴量として抽出し、これらの特徴量の時間変化から、顔面向きの3次元角度であるピッチ、ヨー、ロールを計測することができる。ピッチは前後方向の回転、ヨーは鉛直軸回りの回転、ロールは左右方向の回転を表す。従って、ピッチは顔面の前後方向の回転例えばうなずく動作、ヨーは顔面の鉛直軸回りの回転例えば首を横に振る動作、ロールは顔面の左右方向の回転例えば左右に首を傾げる動作をそれぞれ表すものとする。このように、本発明ではユーザが情報を欲しているか否かの心理状態を、首を傾げる動作などの表出された顔面向き角度情報から推定することを特徴としている。なお、特徴量は顔向き角度に限定されるものではなく、対話中の受信ユーザを撮影した動画像から抽出できる特徴量であれば何でもよい。例えば、表情と関係する顔の特徴点の集合や局所特徴SIFT,HLACなど、あるいは、顔を手で覆うなどのジェスチャ情報などを利用しても良い。次に、本発明の実施例において用いられる行動特徴時系列xについて説明する。行動特徴時系列xは、前述した各セッションの時間区間内において、ピッチ、ヨー、ロールの顔面向き角度情報を時系列データとして取得したものである。n番目のセッションにおいて取得された行動特徴時系列をxnと呼ぶ。例えば、図2の例において、行動特徴時系列x1とは、セッション1であるSYS2~USR1までの時間区間において、ディジタルビデオカメラによって取得され、ソフトウェアによって計測された受信ユーザの顔面向きのピッチ、ヨー、ロールの角度情報を時系列データとして取得したものである。次に、本発明の実施例において用いられる行動特徴データdについて説明する。行動特徴データdはセッションごとに記憶される。n番目の行動特徴データをdnとすれば、dnは=cn,xnとして定義される。ここで、cnとは要不要情報のことであり、n番目のセッションの最後に行われた受信ユーザの行動USRnが情報要求であった場合に要値=1、n番目のセッションの最後に行われた受信ユーザの行動USRnが情報要求でなかった場合に不要値=0となる。従って、行動特徴データdとはあるセッションにおける要不要情報cと顔面向きの角度を表す行動特徴時系列xとを組にしたデータである。このように本発明の情報要否学習推定装置は、提示ユーザと受信ユーザとの間で行われる連想クイズ対話を通じて、要不要情報c、行動特徴時系列xをセッションごとに収集し、行動特徴データdとして記憶する。以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。上記の説明を前提として、実施例1の情報要否学習推定装置20について、以下詳細に説明する。まず図3、図6を参照して本実施例に係る情報要否学習推定装置20の学習時の動作について詳細に説明する。図3は本実施例に係る情報要否学習推定装置20の構成例学習時を示すブロック図である。図6は本実施例に係る情報要否学習推定装置20の動作例学習時を示すフローチャートである。説明に先立ち、本実施例では、学習データは全部でNセッション収集されたものとし、各記号における添え字n、j、kはそれぞれ任意のセッション番号を表す記号であるものとしn、j、kはそれぞれ1≦n≦N,1≦j≦N,1≦k≦Nを満たすものとする。本実施例の情報要否学習推定装置20は、要否抽出部11と、行動特徴抽出部12と、行動特徴記憶部13と、行動特徴生成確率計算部14と、投票率計算部15と、投票率記憶部16と、要不要推定部21とを備える。要否抽出部11は、n番目のセッションにおけるユーザの観測行動データonを取得して、ユーザの行動が情報要求である場合には要値=1を、ユーザの行動がそれ以外である場合には不要値=0を要不要情報cnとして出力するS11。行動特徴抽出部12は、n番目のセッションにおけるユーザ顔面の角度を取得して、当該角度を行動特徴時系列xnとして出力するS12。行動特徴記憶部13は、要不要情報cnと、当該要不要情報cnを取得する直前における行動特徴時系列xnとを組にして行動特徴データdnとして記憶するS13。S11~S13までの動作はn=1~Nに渡りループされる<R1>。これにより行動特徴記憶部13に記憶された行動特徴データd1~dNのデータ集合をDと表現する。次に、行動特徴生成確率計算部14は、行動特徴時系列xnn=1~Nを取得して、j番目の行動特徴時系列xjjは自然数を最尤とするパラメータθjを隠れマルコフモデルを用いて計算し、k番目の行動特徴時系列をxkとした場合に、行動特徴生成確率pxk|θjを計算するS14a。パラメータθjの計算にはBaum-Welchアルゴリズムなどの効率的に学習できるアルゴリズムを用いればよい。S14aの動作はk=1~Nに渡りループされる<R3>。投票率計算部15は、全てのkに対する行動特徴生成確率pxk|θjと、行動特徴データdとを取得して、投票率pc|θjを計算するS15。投票率pc|θjは以下の式にて計算される。ただし、c’を要不要確率係数、xを任意のセッションにおける行動特徴時系列とする。投票率記憶部16は、投票率pc|θjを取得して記憶するS16。ループR3により繰り返されるS14a、S15、S16の動作はj=1~Nに渡りループされる<R2>。これにより生成したパラメータθjj=1~Nは行動特徴生成確率計算部14が保持しているものとする。このようにして、要不要確率の高精度な推定に必要なパラメータθ、投票率pc|θjを学習することができるため、これらを用いて要不要確率を計算することにより、ユーザが情報を必要としている確率を精度よく推定することができる。次に、図4、図7を参照して本実施例に係る情報要否学習推定装置20の実行時の動作について詳細に説明する。図4は本実施例に係る情報要否学習推定装置20の構成例実行時を示すブロック図である。図7は本実施例に係る情報要否学習推定装置20の動作例実行時を示すフローチャートである。学習時において取得される行動特徴時系列xと判別できるように、後述するように実行時にもまず行動特徴時系列が取得される。実行時に取得される行動特徴時系列には、学習時と区別がつきやすいように記号’を付す。また実行時には、予め定めた時間区間の行動特徴時系列x’が取得される度に要不要確率の計算フローが一巡するため、セッションという概念は使用しない。従って、実行時に取得した行動特徴時系列x’には、前述したn、j、kなどの添え字は用いられない。まず、行動特徴抽出部12は、予め定めた時間区間におけるユーザ顔面の角度を取得して、当該角度を行動特徴時系列x’として出力するS12。次に、行動特徴生成確率計算部14は、行動特徴時系列x’を取得して、当該行動特徴時系列x’に対して行動特徴生成確率px’|θjを計算するS14a。次に、行動特徴生成確率計算部14は、投票率記憶部16から、投票率pc|θjを取得するS14b。S14aとS14bの動作はj=1~Nに渡りループされる<R4>。ループR4により、全てのjについて行動特徴生成確率px’|θj、投票率pc|θjを取得して、以下の式より、要不要確率pc’|x’を計算するS21。ただし、θは任意のセッションにおけるパラメータを示す。また、pθjについては、無情報事前分布、事前知識を反映した分布の何れを置いてもよい。このようにして、学習時に生成したパラメータθ、投票率pc|θjを用いて、要不要確率pc’|x’を計算することにより、ユーザが情報を必要としている確率を精度よく推定することができる。[変形例1]次に、図5を参照して、本実施例の変形例として学習機能のみを有する情報要否学習装置10について説明する。図5は、本変形例に係る情報要否学習装置10の構成例を示すブロック図である。本変形例の情報要否学習装置10は、要否抽出部11と、行動特徴抽出部12と、行動特徴記憶部13と、行動特徴生成確率計算部14と、投票率計算部15と、投票率記憶部16とを備える。実施例1と本変形例との相違点は、実施例1の情報要否学習推定装置20が要不要推定部21を備えるのに対して、本変形例の情報要否学習装置10はこれを備えない点である。本変形例は要するに、実施例1の情報要否学習推定装置20の学習動作のみを行うことができる装置であり、学習動作に必要な構成である、要否抽出部11、行動特徴抽出部12、行動特徴記憶部13、行動特徴生成確率計算部14、投票率計算部15、投票率記憶部16の動作についてはは全て実施例1の情報要否学習推定装置20における同一名称を付した構成における動作S11~S16、ループR1~R3と同じである。本変形例の情報要否学習装置10により、要不要確率の高精度な推定に必要なパラメータθ、投票率pc|θjを学習することができる。<精度検証実験>次に、本発明の情報要否学習推定装置の精度検証実験の結果について説明する。本精度検証実験では、前述した連想クイズ対話を実行して収録された対話ログを学習セットとテストセットに分けて用いた。まず、学習セットにより本発明の情報要否学習推定装置を学習する。次に、学習済み情報要否学習推定装置を用いて、テストセットに対し要不要確率を計算し、得られた要不要確率に基づくヒント提案の精度を検証する。具体的には、受信ユーザの行動ヒント要求回答のタイミングを既知として、各セッションにおける受信ユーザの顔面向き角度情報から受信ユーザの要不要確率を推定し、要不要確率が閾値を超過した場合にはヒント伝達を行い、それ以外の場合には待機する。従来手法として、データ集合中のヒント要求、回答の各クラスのデータ群を1つのHMMで学習し、要求HMMと回答HMMの出力の尤度比に基づいて推定確率を出力するHMMnormalを用いる。また、人間のヒント提案の成功率として、図2において説明した提示ユーザのヒント提案の成功率を用いた。提示ユーザのヒント提案成功率の計算方法については前述のとおり、提示ユーザの提案成功回数を受信ユーザのヒント要求回数の総数で除算することで計算可能である。図8を参照して実験結果を説明する。図8は本発明の情報要否学習推定装置の精度検証実験の結果を示す図である。閾値の設定に関して、人の提案数とシステムの提案数とが一致するように閾値を設定する提案数一致条件と、提案数は問わずに最大の成功率を出した閾値に設定する最大成功率条件の2条件を設定した。図8から明らかなように、本発明の情報要否学習装置Bag-of-HMMにおいては、提案数一致条件においても、最大成功率条件においても、従来手法であるHMMを上回る結果となった。また、最大成功率条件においては、本発明の情報要否学習装置Bag-of-HMMが提示ユーザ人間の成功率を上回る結果となり、本発明の情報要否学習推定装置により、高精度の推定を実現できることが明らかとなった。<精度検証実験終わり>また、上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。また、上述の構成をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したDVD、CD-ROM等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるASPApplicationServiceProvider型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるものコンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等を含むものとする。また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。"