話者の発話内容を認識する音声認識手段、およびその認識結果に応じて音声による聴覚的応答、および/または、身体的挙動の表現による視覚応答を出力する応答制御手段を備える対話システムであって、前記話者の発話における、話者交替潜時、発話区間のピッチ、パワーまたはモーラを含む韻律特徴の状態量の検出、および/または、前記話者の身体的挙動を示す状態量の検出、を行う状態量検出手段と、前記韻律特徴の状態量または前記身体的挙動を示す状態量を含むインタラクション状態量から、前記話者と前記応答制御手段とのインタラクション状態量のずれ量であるコミュニケーション同調ずれ量を算出する手段と、前記応答制御手段のインタラクション状態量を変化させる規則であるインタラクションルールを記憶するルール記憶手段と、前記コミュニケーション同調ずれ量に基づいて、前記ルール記憶手段から前記インタラクションルールを選択するルール選択手段と、同調モデルを表す状態方程式による連続的な引き込み制御により、前記コミュニケーション同調ずれ量を最小化すると同時に、前記ルール選択手段で選択したインタラクションルールによる離散的な引き込み制御により、前記話者のインタラクション状態量を前記対話システムのインタラクション状態量に近づけていくこと、または、前記対話システムのインタラクション状態量を前記話者のインタラクション状態量に近づけつつ前記話者のインタラクション状態量を前記対話システムのインタラクション状態量に近づけていく同調制御手段と、を備えることを特徴とする対話システム。前記話者の性格および/または社会スキルを表すユーザパーソナリティ情報を取得する手段を備え、前記ルール選択手段は、前記ユーザパーソナリティ情報に基づいて、会話の進行に合わせて選択する前記インタラクションルールの順序を決定することを特徴とする請求項1に記載の対話システム。会話の聞き出しモード、応答共感モードおよびエピソード展開モードを含むコミュニケーションモードの、遷移する順序を規定する会話構造モデルを記憶する構造モデル記憶手段と、前記会話構造モデルに従って遷移する前記コミュニケーションモードに基づいて、前記同調モデルを表す状態方程式のパラメータ、および/または、前記インタラクションルールを変化させる適応制御手段と、を備えることを特徴とする請求項1または2に記載の対話システム。話者の発話内容を認識する音声認識手段、およびその認識結果に応じて音声による聴覚的応答、および/または、身体的挙動の表現による視覚応答を出力する応答制御手段を備える対話システムが行う対話制御方法であって、前記話者の発話における、話者交替潜時、発話区間のピッチ、パワーまたはモーラを含む韻律特徴の状態量の検出、および/または、前記話者の身体的挙動を示す状態量の検出、を行う状態量検出ステップと、前記韻律特徴の状態量または前記身体的挙動を示す状態量を含むインタラクション状態量から、前記話者と前記応答制御手段とのインタラクション状態量のずれ量であるコミュニケーション同調ずれ量を算出するステップと、前記コミュニケーション同調ずれ量に基づいて、前記応答制御手段のインタラクション状態量を変化させる規則であるインタラクションルールを記憶するルール記憶手段から、前記インタラクションルールを選択するルール選択ステップと、同調モデルを表す状態方程式による連続的な引き込み制御により、前記コミュニケーション同調ずれ量を最小化すると同時に、前記ルール選択ステップで選択したインタラクションルールによる離散的な引き込み制御により、前記話者のインタラクション状態量を前記対話システムのインタラクション状態量に近づけていくこと、または、前記対話システムのインタラクション状態量を前記話者のインタラクション状態量に近づけつつ前記話者のインタラクション状態量を前記対話システムのインタラクション状態量に近づけていく同調制御ステップと、を備えることを特徴とする対話制御方法。話者の発話内容を認識する音声認識手段、およびその認識結果に応じて音声による聴覚的応答、および/または、身体的挙動の表現による視覚応答を出力する応答制御手段を備える対話システムを制御するコンピュータに、話者の発話における、話者交替潜時、発話区間のピッチ、パワーまたはモーラを含む韻律特徴の状態量の検出、および/または、前記話者の身体的挙動を示す状態量の検出、を行う状態量検出ステップと、前記韻律特徴の状態量または前記身体的挙動を示す状態量を含むインタラクション状態量から、前記話者と前記応答制御手段とのインタラクション状態量のずれ量であるコミュニケーション同調ずれ量を算出するステップと、前記コミュニケーション同調ずれ量に基づいて、前記応答制御手段のインタラクション状態量を変化させる規則であるインタラクションルールを記憶するルール記憶手段から、前記インタラクションルールを選択するルール選択ステップと、同調モデルを表す状態方程式による連続的な引き込み制御により、前記コミュニケーション同調ずれ量を最小化すると同時に、前記ルール選択ステップで選択したインタラクションルールによる離散的な引き込み制御により、前記話者のインタラクション状態量を前記対話システムのインタラクション状態量に近づけていくこと、または、前記対話システムのインタラクション状態量を前記話者のインタラクション状態量に近づけつつ前記話者のインタラクション状態量を前記対話システムのインタラクション状態量に近づけていく同調制御ステップと、を実行させることを特徴とするプログラム。特許文献1の音声対話装置は、応答音声の発話の韻律特徴ポーズ時間や発話速度を、人間の発話速度に応じた状態になるように制御するものであり、人間の要求に応じて話速変換するものである。しかし、発話速度の調整だけでは、自然な対話は実現できず、発話の間や音調などを適応的に制御できる仕組みが必要となる。在宅で問診などの毎日の情報収集をユーザに負担をかけずに行うには、ユーザの体調やメンタル面での変化などから起因するコミュニケーションに関する状態量をリアルタイムに把握し、持続的に情報収集を適切に行う必要がある。ここで、課題となるのが、自然なコミュニケーションの中で的確な情報収集を行うことである。ユーザに精神的負担がかからない自然なコミュニケーションを実現するためには、話者交替タイミングで代表されるような、対話システムのリズムとユーザのリズムが同調していることが前提である。対話システムは、ハードウェアとして実体を持つロボットを介するもの、または実体をもたないロボットCG:コンピュータグラフィックス表現されたものを介する構成がある。ロボットのリズムがユーザのリズムとギャップがあったとき、ロボットがユーザのリズムを探索し、ロボットのリズムをユーザのリズムに近づけることにより同調現象を誘発させることは可能であるが、一方的に、ロボットのコミュニケーション制御パラメータをユーザのそれに近づけることが、自然なコミュニケーションを実現するとは言い難い。一時的にコミュニケーションは成立するが、長期的に全体を通して評価すると不自然なコミュニケーションであって、ロボット固有の印象を壊してしまい、ユーザがロボットとのコミュニケーションに対してストレスを感じ、持続的なコミュニケーションができなくなってしまう可能性がある。また、コミュニケーションを進めていく中で、コミュニケーション同調が断絶することが多々存在し、どのようにリアルタイムでコミュニケーションギャップを解決するかが課題となる。それには、ユーザとロボット間のコミュニケーションのダイナミクスを考慮してコミュニケーション制御方式を設計する必要がある。このコミュニケーションダイナミクスをモデル化する一般的な方法論として、制御すべき状態量の挙動のダイナミクスを、連続値をとる状態方程式で表現する方式が考えられる。同調現象は、心臓のペースメーカや電子回路の共振モデルなどで用いられている振動子の原理に基づき状態方程式を用いて表現可能である。本発明におけるコミュニケーション状態量は、話者交替時の間ま交替潜時の状態量や発話区間のピッチ、パワーまたはモーラを含む韻律特徴の状態量、および/または、頷きなどの身体的挙動を示す状態量と考えている。これらのコミュニケーション状態量の同調現象を状態方程式により表現し、連続的に、ユーザとロボット間の引き込み制御連続的引き込み制御を行う方式が想定される。しかし、このような物理的な同調モデルだけでは、ユーザとロボット間の引き込み制御を行うことは困難である。たとえば、ロボットの交替潜時とユーザの交替潜時とにギャップがあったとき、ロボットがユーザの交替潜時を探索し、ロボットの交替潜時をユーザの交替潜時に近づけることにより同調現象を誘発させることは可能であるが、一方的に、ロボットの交替潜時をユーザのそれに近づけることが、自然で持続的なコミュニケーションを実現することは言い難い。また、同調現象が発現するまでに、ユーザがコミュニケーションを諦めてしまう可能性もあり、コミュニケーションの早い段階から同調現象を発現させる必要がある。さらに、より自然なコミュニケーションを実現するには、目的に沿った会話構造を意識する必要がある。会議での議論、雑談、癒し応答など目的に応じた会話構造がそれぞれ存在する。すべての会話の種類を扱える会話構造など存在せず、会話の種類に応じたモデルをたてないと、会話を自然に進めることができない。本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、コミュニケーションギャップをリアルタイムに解決し、持続的かつ自然なコミュニケーションを行う対話システム、対話制御方法およびプログラムを提供することを目的とする。上記目的を達成するために、本発明の第1の観点に係る対話システムは、話者の発話内容を認識する音声認識手段、およびその認識結果に応じて音声による聴覚的応答、および/または、身体的挙動の表現による視覚応答を出力する応答制御手段を備える対話システムであって、前記話者の発話における、話者交替潜時、発話区間のピッチ、パワーまたはモーラを含む韻律特徴の状態量の検出、および/または、前記話者の身体的挙動を示す状態量の検出、を行う状態量検出手段と、前記韻律特徴の状態量または前記身体的挙動を示す状態量を含むインタラクション状態量から、前記話者と前記応答制御手段とのインタラクション状態量のずれ量であるコミュニケーション同調ずれ量を算出する手段と、前記応答制御手段のインタラクション状態量を変化させる規則であるインタラクションルールを記憶するルール記憶手段と、前記コミュニケーション同調ずれ量に基づいて、前記ルール記憶手段から前記インタラクションルールを選択するルール選択手段と、同調モデルを表す状態方程式による連続的な引き込み制御により、前記コミュニケーション同調ずれ量を最小化すると同時に、前記ルール選択手段で選択したインタラクションルールによる離散的な引き込み制御により、前記話者のインタラクション状態量を前記対話システムのインタラクション状態量に近づけていくこと、または、前記対話システムのインタラクション状態量を前記話者のインタラクション状態量に近づけつつ前記話者のインタラクション状態量を前記対話システムのインタラクション状態量に近づけていく同調制御手段と、を備えることを特徴とする。本発明の第2の観点に係る対話制御方法は、話者の発話内容を認識する音声認識手段、およびその認識結果に応じて音声による聴覚的応答、および/または、身体的挙動の表現による視覚応答を出力する応答制御手段を備える対話システムが行う対話制御方法であって、前記話者の発話における、話者交替潜時、発話区間のピッチ、パワーまたはモーラを含む韻律特徴の状態量の検出、および/または、前記話者の身体的挙動を示す状態量の検出、を行う状態量検出ステップと、前記韻律特徴の状態量または前記身体的挙動を示す状態量を含むインタラクション状態量から、前記話者と前記応答制御手段とのインタラクション状態量のずれ量であるコミュニケーション同調ずれ量を算出するステップと、前記コミュニケーション同調ずれ量に基づいて、前記応答制御手段のインタラクション状態量を変化させる規則であるインタラクションルールを記憶するルール記憶手段から、前記インタラクションルールを選択するルール選択ステップと、同調モデルを表す状態方程式による連続的な引き込み制御により、前記コミュニケーション同調ずれ量を最小化すると同時に、前記ルール選択ステップで選択したインタラクションルールによる離散的な引き込み制御により、前記話者のインタラクション状態量を前記対話システムのインタラクション状態量に近づけていくこと、または、前記対話システムのインタラクション状態量を前記話者のインタラクション状態量に近づけつつ前記話者のインタラクション状態量を前記対話システムのインタラクション状態量に近づけていく同調制御ステップと、を備えることを特徴とする。本発明の第3の観点に係るプログラムは、話者の発話内容を認識する音声認識手段、およびその認識結果に応じて音声による聴覚的応答、および/または、身体的挙動の表現による視覚応答を出力する応答制御手段を備える対話システムを制御するコンピュータに、話者の発話における、話者交替潜時、発話区間のピッチ、パワーまたはモーラを含む韻律特徴の状態量の検出、および/または、前記話者の身体的挙動を示す状態量の検出、を行う状態量検出ステップと、前記韻律特徴の状態量または前記身体的挙動を示す状態量を含むインタラクション状態量から、前記話者と前記応答制御手段とのインタラクション状態量のずれ量であるコミュニケーション同調ずれ量を算出するステップと、前記コミュニケーション同調ずれ量に基づいて、前記応答制御手段のインタラクション状態量を変化させる規則であるインタラクションルールを記憶するルール記憶手段から、前記インタラクションルールを選択するルール選択ステップと、同調モデルを表す状態方程式による連続的な引き込み制御により、前記コミュニケーション同調ずれ量を最小化すると同時に、前記ルール選択ステップで選択したインタラクションルールによる離散的な引き込み制御により、前記話者のインタラクション状態量を前記対話システムのインタラクション状態量に近づけていくこと、または、前記対話システムのインタラクション状態量を前記話者のインタラクション状態量に近づけつつ前記話者のインタラクション状態量を前記対話システムのインタラクション状態量に近づけていく同調制御ステップと、を実行させることを特徴とする。本発明によれば、コミュニケーションギャップをリアルタイムに解決し、持続的かつ自然なコミュニケーションを通じて、毎日の情報収集を継続的に行うように、対話システムの制御を行うことができる。本発明では、対話システムにおける同調モデルの連続的引き込み制御の枠組みの中で、コミュニケーション同調ずれ量を最小化する過程において、学習モデルにより選択されたインタラクションルールを、適応タイミングを考慮した離散的な引き込み制御により、ユーザの状態量を対話システムの状態量に近づけていくこと、または、対話システムの状態量をユーザの状態量に近づけつつユーザの状態量を対話システムの状態量に近づけていくことによって、ユーザと対話システムのコミュニケーション同調を早期から発現させる新しい対話制御方法を提案する。本発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。以下に示す本発明の各実施の形態に係る対話システムは、持続的かつ自然なコミュニケーションを通じて、毎日の情報収集を、ストレスを与えずに、継続的にコミュニケーション制御を行うことができるものである。実施の形態1まず、本発明の実施の形態に係る対話システムの構成ついて説明する。実施の形態では、以後、対話システムをロボットシステムに置き換えて説明する。ロボットシステムは、物質的な実体を伴わない、コンピュータ画面上に表現されたキャラクタであってもよい。対話システムは、視覚的にいわゆるロボットの形態をもたない場合がある。対話システムは、音声のみによる音声対話システムの場合を含む。図1には、本実施の形態に係るロボットシステムの概略的な構成が示されている。ロボットシステム10は、センシング部11、インタラクション状態量算出部12、コミュニケーション同調制御部13、インタラクションルール学習履歴部19、状態方程式パラメータ学習履歴部20、および、ロボットインタラクション制御部14を備える。センシング部11は、例えばマイクロフォンとカメラを備える。マイクロフォンは、ユーザPの発話した音声を電気信号に変換し、音声データを生成する。センシング部11は、カメラでユーザPを撮影し、その動画像データを生成する。センシング部11は、生成した音声データおよび動画像データをセンシングデータとして、インタラクション状態量算出部12に送る。インタラクション状態量算出部12は、ユーザPの音声から発話内容を音声認識して、ロボットインタラクション制御部14に送る。インタラクション状態量算出部12は、センシングデータに基づき、インタラクション状態量、例えば、話者交替の交替潜時や、発話の基本周波数F0パワーモーラ長などを算出し、頷きなどの身体動作のイベントなどの検出を行う。インタラクション状態量算出部12は、これらのインタラクション状態量以下、単に状態量ともいうをコミュニケーション同調制御部13に送る。コミュニケーション同調制御部13は、連続的引き込み制御部15、状態方程式パラメータ記憶部16、離散的引き込み制御部17およびインタラクションルール記憶部18を含む。インタラクションルールは、ロボットシステム10のインタラクション状態量を変化させる規則である。連続的引き込み制御部15は、ユーザPのインタラクション状態量とロボットシステム10のインタラクション状態量を入力として、状態方程式パラメータ記憶部16の状態方程式パラメータを用いて、パラメータ学習された状態方程式による連続的引き込制御を行う。離散的引き込み制御部17は、インタラクションルール記憶部18からインタラクションルールを選択して、学習されたインタラクションルールによる離散的引き込み制御を行う。コミュニケーション同調制御部13は、これらの引き込み制御によってロボットシステム10のインタラクションの制御情報を生成し、ロボットインタラクション制御部14に指令する。最後に、ロボットインタラクション制御部14は、インタラクション状態量算出部12で音声認識したデータと、コミュニケーション同調制御部13からインタラクションの制御情報を与えられ、ロボットシステム10の発話や動作に関するインタラクションを生成する。ロボットインタラクション制御部14は、ロボットシステム10の発話や動作に関するインタラクションを生成して、音声合成によって音声を出力する。また、生成したインタラクションに従って、ロボットシステム10の腕、顔、体の動作を行う。インタラクションルール学習履歴部19は、後述するインタラクションルールの学習結果を格納する。状態方程式パラメータ学習履歴部20は、後述する状態方程式パラメータの学習結果を格納する。以下、ユーザPとロボットシステム10のインタラクション状態量にギャップがあった場合に、コミュニケーション同調制御部13がインタラクションの制御情報を生成する方法を説明する。図2は、引き込み制御方式のパターンを示す図である。図2では、理解を容易にするため、状態量を1次元で表している。状態量は一般には多次元であって、状態量の変化は状態量空間の軌跡で表される。図2に示されるように、ユーザPとロボットシステム10の状態量のギャップが大きい場合は、同調現象は生じず、同調が発現する状態量のレベルを探索する必要がある。同調現象は、非線形振動子によりモデル化が可能である。本実施の形態では、VanderPol方程式により定式化を行う。同調させるユーザPおよびロボットシステム10の時刻tの位相をそれぞれx、yとし、観測される状態量の波形変位をFとすると、非線形振動子は、式x’=yy’=εyα×F1により定式化される。この連立常微分方程式の解の軌道はリミットサイクルとなっている。ここで、εは非線形性を示し、ε>0のとき安定なリミットサイクルをもつ。αは影響度パラメータである。式1は、観測される状態量が単一となっているが、複数の観測される状態量からなる空間において、同調させる場合には、一般的には、α×Fの項を、α×Fβ×Gのように線形結合することにより実現される。また、複数の状態量について、それぞれ独立に方程式を立て、独立に制御してもよい。状態量間の独立性がはっきりしており、状態量間の相互関係がない場合は、独立制御の方が適している。線形結合か独立制御かは状態量の関係性により決定する。式1に示されるような同調モデルによりコミュニケーション制御を行うには、同調が発現する状態量へ誘導する必要がある。ロボットシステム10の状態量とユーザPの状態量とにギャップがあったとき、図2aに示すように、ロボットシステム10がユーザPの状態量を探索し、ロボットシステム10の状態量をユーザPの状態量に近づけることにより同調現象を誘発させることは可能である。しかし、従順的に、ロボットシステム10のコミュニケーション制御パラメータをユーザPのそれに近づけることは、一時的にはコミュニケーションは成立するが、ロボットシステム10の固有の印象も壊してしまい、ユーザPがコミュニケーションに対してストレスを感じ、持続的なコミュニケーションができなくなってしまう可能性がある。図2bに示すように、強制的にユーザPの状態量をロボットシステム10の状態量に近づけるように、ロボットシステム10のインタラクションルールを起動する戦略もある。しかし、この戦略は必ず成功するとは限らない。そこで例えば、図2cに示すように、ロボットシステム10の状態量を一旦、ユーザPの状態量に近づけ、その後、徐々にロボットシステム10の元の状態量に引き込むように、ロボットシステム10の状態量を変化させる。このように、インタラクションルールを起動しつつ、ロボットシステム10の状態量を適応的にユーザPの状態量に近づけ、同調の発現を加速させる方が、ユーザPへの負荷を低減させつつ、ロボットシステム10自身が有する自然な印象を維持できる。インタラクションルールには、それを起動するタイミングギャップの条件など、同調動作の方向と変化の速さ、引き込みに転じるタイミング、引き込みの変化の速さなどのパラメータがありうる。状態量が多次元の場合は、ギャップもベクトルであって、インタラクションルールは1つとは限らない。また、インタラクションルールの同調動作の変化のパターンは1つとは限らない。コミュニケーション同調制御部13は、上述のように状態量のギャップに応じてインタラクションルールを選択する。選択したインタラクションルールを起動したのち、例えば、コミュニケーションの同調発現の継続時間、または発話の量などによってインタラクションルールを評価する。すなわち、選択したインタラクションルールに対応して、そのときの同調発現継続時間または発話の量などを記憶し、過去の実績の平均または直近の移動平均などが大きいインタラクションルールを選択する。あるいは、インタラクションルールのパラメータを変化させて、同調発現の継続時間と発話量の評価値が大きいパラメータに収束させる。コミュニケーション同調制御部13は、このようにインタラクションルールの学習結果をインタラクションルール学習履歴部19に記憶させる。図3は、ユーザ状態量に基づく適応的引き込み制御の例を示す。図3に示すように、コミュニケーション同調を進めていく中で、コミュニケーション同調が途中で断絶することが多々存在しえる。このような場合には、どのようなインタラクションルールをどのタイミングで起動すべきかが重要となる。このようなインタラクションルールの選択は、インタラクションルール学習履歴に基づき行われる。図4は、インタラクションルール学習による同調発現の加速を示す図である。コミュニケーション同調制御部13は、状態量の差が同調発現レベルまで最急勾配最短時間で低減させるインタラクションルールを選択する。図5は、インタラクションルールによる引き込み制御の相転移を示す図である。図5に示すように、一旦リミットサイクルに入れば、軌道は位相安定点に収束していくが、多次元の状態量空間では、安定収束点を有するリミットサイクルは一般に複数ある。適切なインタラクションルールを適用することにより、より安定なリミットサイクルに相転移させることが可能となる。図6は、話者交替の間の状態量と発話区間の韻律特徴の状態量から構成されるインタラクション状態量の引き込み制御過程を示す。ここでは、話者交替の間の状態量として、交替潜時発話終了からと相手の発話が始まるまでの時間を取り上げている。交替潜時の代わりに発話間隔発話開始から相手の発話が開始されるまでの時間でもよい。交替潜時の時間間隔のユーザPとロボットシステム10とのずれ量は、式1で示される同調モデルの状態方程式により、安定なリミットサイクルの中で振動しながら収束し、最小化される。また、韻律特徴として代表的な基本周波数F0ピッチ特徴をとりあげて説明する。基本周波数F0はサンプリング間隔の各時刻で算出され、発話区間の中で平均化した平均F0値を、発話区間を代表する基本周波数とする。発話区間を代表する基本周波数は、発話句末モーラの基本周波数でもよい。ここで、同調制御の観点から、基本周波数の絶対量の値で制御をかけるのではなく、基本周波数の変化の度合いにより制御をかける方針をとる。なぜなら、基本周波数は声質にも依存しており個人差があるので、絶対量では同調制御は困難であるからである。基本周波数の変化の度合いは、1ターン前の発話区間の基本周波数と、現在のターンの発話区間の基本周波数の変動の値として定義し、この変動パターンを、同調制御の入力とする。式1の状態方程式に基づいて同調制御してもよいが、線形予測を行う状態方程式により同調制御を行ってもよい。具体的には、現在のターンをtとし、1つ前のターンをt-1としたとき、現在のターンのロボットシステム10の発話区間の基本周波数を、t-1ターンのユーザPの発話区間の基本周波数と、t-1ターンのロボットシステム10の発話区間の基本周波数から同じ変動パターンになるように状態制御をかけ算出してもよい。コミュニケーション同調制御部13は、インタラクションルールと同じように、状態方程式のパラメータについても同調発現の継続時間または発話量などで評価し、学習結果を状態方程式パラメータ学習履歴部20に記憶する。そして、学習結果を参照して、状態量のギャップに合わせて、最も早く同調発現し、同調発現の継続時間が長くなるパラメータに設定する。以上説明したように、本実施の形態の対話システムによれば、コミュニケーションギャップをリアルタイムに解決し、持続的かつ自然なコミュニケーションを行うように、対話システムの制御を行うことができる。実施の形態2ユーザの状態量を対話システムの状態量に近づけていくこと、または、対話システムの状態量をユーザの状態量に近づけつつユーザの状態量を対話システムの状態量に近づけていく連続的引き込み制御と離散的引き込み制御の過程において、ユーザがストレスを感じることがあっては持続的なコミュニケーションは成立しない。ストレスは、心電図のR-R間隔の変動から交換神経指標や副交換神経指標の自律神経指標を算出することにより測定することは可能であるが、センサを装着することへの抵抗感は否めない。心理学の分野では、性格や社会スキルに関するアンケート項目が確立されており、性格や社会スキルの違いにより、対話システムがユーザの状態量へ近づける戦略を決定することができる。たとえば、性格に依存傾向がある場合には、ユーザの状態量を対話システムの状態量に近づけてもストレスを結果的に感じず、独立傾向がある場合には、最初からユーザの状態量を対話システムの状態量に近づけるよりも、一旦、ユーザの状態量に近づけてから対話システムの状態量に引き込む方がストレスを感じない傾向がある。これらのユーザパーソナリティ情報を事前に獲得しておいてもよいが、日々のユーザの個性は状況に応じて変化する場合がある。このような場合では、対話システムがユーザとの会話による情報収集のプロセスの中で新しいパーソナリティ情報を取得した方がより効果的であると考えられる。本実施の形態2では、事前に判定された性格や社会スキルから構成されるユーザパーソナリティ情報に従い、ロボットシステム10がユーザの状態量へ近づける戦略を決定し、コミュニケーション時のユーザのストレスを許容範囲内に抑えつつ、ユーザとロボットシステム10のコミュニケーションにおける同調を早期に発現させる対話制御方法を採用する。図7は、本発明の実施の形態2に係るロボットシステムの構成例を示すブロック図である。実施の形態2のロボットシステム10は、実施の形態1の構成に加えて、ユーザパーソナリティ情報データベース21を備える。ユーザパーソナリティ情報データベース21は、ユーザPの性格および/または社会スキルから構成されるユーザパーソナリティ情報を格納する。コミュニケーション同調制御部13は、会話を行っているユーザPのユーザパーソナリティ情報をユーザパーソナリティ情報データベース21から取得し、ロボットシステム10がユーザPの状態量へ近づけるインタラクションルールを、ユーザパーソナリティ情報に基づいてユーザPごとに決定する。コミュニケーション時のユーザPのストレスを許容範囲内に抑えることにより、ユーザPとロボットシステム10のコミュニケーションにおける同調を、ストレスを軽減させた状態で、早期に発現させることが可能となる。実施の形態3本実施の形態3では、在宅での問診などの情報収集ロボットを目標としており、ロボットが積極的に共感したり、エピソードに働きかける要素を情報収集の会話構造モデルに入れることにより、自然で持続的な情報収集の実現を図る。本実施の形態3では、聞き出しモード、応答共感モード、エピソード展開モードの3つのコミュニケーションモードの遷移モデルを想定する。そして、そのモード毎に、同調モデルを表す状態方程式のパラメータやインタラクションルールを適応的に変化させることにより、ユーザとロボット間の自然なコミュニケーションを最大化させる。コミュニケーションモードとは、聞き出しモード、応答共感モードおよびエピソード展開モードを含む、発話に対する話者の関わり方である。また、会話構造モデルは、コミュニケーションモードの遷移する順序モデルである。話者交替の交代潜時の状態量は、会話全体にわたり共通的に同調制御される。しかし、韻律情報の状態量は、会話全体にわたり同調制御がかかるものではなく、会話構造の中で、選択的に同調制御を行う必要がある。図8は、本発明の実施の形態3に係るロボットシステムの構成例を示すブロック図である。実施の形態3のロボットシステム10は、実施の形態1の構成に加えて、会話構造モデル記述部22および会話戦略記述部23を備える。会話構造モデル記述部22は、会話構造の状態遷移モデルを格納する。会話戦略記述部23は、会話の目的および状態と、会話構造モデルとを対応づけるデータを格納する。会話の目的には、例えば、問診、情報提供、励まし、気分転換などがある。会話の状態とは、例えば問診の場合には、初めてか2回目以降何回目か、2回目以降の場合の前回の会話からの経過時間、過去の会話の継続時間および発話量などをいう。会話戦略記述部23は、会話の目的と状態の分類ごとに、採用すべき会話構造モデルを規定する。図9は、問診のような情報収集タスクの会話構造モデルを表している。問診は、例えば聞き出しモードから、応答共感モードに遷移し、エピソード展開モードを介して、情報収集を行う。図10は、ロボットが情報収集→共感→話題の想起を行うことで、ユーザの関心度向上やる気の発現に至る因果関係を図式化したものである。ロボットシステム10が働きかける会話構造としては、図9の状態遷移で十分であると考えている。このような会話構造の中で、効果的な会話状態のときに、韻律同調をかけるものとする。聞き出しモードなど、要求を行う場合などでは、同調に必要な呼応関係が希薄であるので、韻律同調は効果的に働かない。それに対して、応答共感モードでは、相槌や呼応関係が頻繁に起こってくる。したがって、韻律同調が効果的に働くと予想される。以上より、会話構造モデルに基づく遷移の中で、韻律同調は、例えば図11に示すように、選択的に同調制御を行うこととする。インタラクションルールについても、会話構造モデルに基づく状態遷移の中で、選択的に適用する必要がある。図11には、聞き出しモードで句末モーラの基本周波数F0上昇ルールによる離散的引き込み制御を適用し、応答共感モードでは韻律同調の状態方程式による連続的引き込み制御を行うことが示されている。各モードに共通して、句末モーラ長長音付加ルール、相槌に呼応した頷き生成ルールなどの共通インタラクションルールによる離散的引き込み制御を適用している。また、各モードに共通して、交替潜時の同調の状態方程式による連続的引き込みを適用することが示されている。図12aは、句末モーラの基本周波数F0の上昇を行うインタラクションルールを示している。このルールは、聞き出しモードでの活用に適しており、次に続くユーザの発話の韻律レベルを上昇させる効果を有する。このような選択的な適用が適しているインタラクションルールと、共通的な適用が適しているルールがある。図12bは、句末モーラを伸ばす長音付加ルールの適用の効果を示している。このルールは、間交替潜時を伸展する効果を有しており、ユーザの発話タイミングが遅い場合に、ロボットシステム10の発話タイミングの同調を加速するときに適用される。また、相槌に呼応した頷き生成ルールなども会話構造モデルに無関係に共通的に働くインタラクションルールである。どのタイミングで、どのようなルールを適用するかは、会話構造モデルの中で、ルール適用履歴をもとに決定木などの学習技術により決定される。たとえば、頷き生成ルールとしては、図13に示すような決定木が考えられる。以上、本実施の形態3の引き込み制御方式は、大きくは状態方程式による連続的引き込み制御とインタラクションルールによる離散的引き込み制御の2層構造になっており、会話構造モデルの中で共通的または選択的に制御が行われ、情報収集タスクにおいて、ユーザとロボットシステム間の自然なコミュニケーションを最大化させることが可能となる。実施の形態4ユーザの状態量を対話システムの状態量に近づけていくことまたは、対話システムの状態量をユーザの状態量に近づけつつユーザの状態量を対話システムの状態量に近づけていく連続的引き込み制御と離散的引き込み制御の過程において、実施の形態1、実施の形態2および実施の形態3を組み合わせることにより、ユーザと対話システムのコミュニケーションにおける同調を早期に発現させるとともに、ユーザと対話システム間の自然なコミュニケーションを最大化させることを特徴とする対話システムの対話制御方法を実現することが可能となる。図14は、本発明の実施の形態4に係るロボットシステムの構成例を示すブロック図である。実施の形態4のロボットシステム10は、実施の形態2と実施の形態3の構成を合わせた構成になっている。すなわち、実施の形態1の構成に、ユーザパーソナリティ情報データベース21、会話構造モデル記述部22および会話戦略記述部23を追加した構成である。実施の形態4では具体的には、事前に判定された性格や社会スキルから構成されるユーザパーソナリティ情報データベース21の内容に従い、コミュニケーション同調制御部13においてロボットシステム10がユーザPの状態量へ近づける戦略を決定する。それに合わせて、現在の会話状態がどの会話状態かを会話構造モデルと比較し判定し、聞き出しモード、応答共感モード、エピソード展開モードの特性によって同調モデルを表す状態方程式のパラメータやインタラクションルールを適応的に変化させる。このようにして、ユーザPとロボットシステム10のコミュニケーションにおける同調を早期に発現させるとともに、ユーザPとロボットシステム10間の自然なコミュニケーションを最大化させることができる。実施の形態の変形上記の実施の形態の対話制御方法は、対話システム対1人のユーザを想定している。実施の形態1ないし4のロボットシステム10を、ロボットシステム対複数人のユーザにも容易に拡張可能である。例えば、複数人ユーザの平均的な状態量をユーザグループの代表的な状態量として定義する、または、最悪ケースのユーザたとえば、交替潜時が一番長いユーザの状態量をユーザグループの代表的な状態量として定義することができる。複数のユーザを代表する状態量を定義することにより、グループユーザの代表的な状態量をロボットシステムの状態量に近づけていくこと、または、ロボットシステムの状態量をグループユーザの代表的な状態量に近づけつつグループユーザの代表的な状態量をロボットシステムの状態量に近づけていく連続的引き込み制御と離散的引き込み制御の過程に拡張することができる。図15は、本発明の実施の形態に係るロボットシステムの物理的な構成例を示すブロック図である。ロボットシステム10は、図15に示すように、制御部31、主記憶部32、外部記憶部33、操作部34、表示部35、入出力部36および送受信部37を備える。主記憶部32、外部記憶部33、操作部34、表示部35、入出力部36および送受信部37はいずれも内部バス30を介して制御部31に接続されている。制御部31はCPUCentralProcessingUnit等から構成され、外部記憶部33に記憶されている制御プログラム39に従って、音声会話のインタラクション制御のための処理を実行する。主記憶部32はRAMRandomAccessMemory等から構成され、外部記憶部33に記憶されている制御プログラム39をロードし、制御部31の作業領域として用いられる。外部記憶部33は、フラッシュメモリ、ハードディスク、DVD-RAMDigitalVersatileDiscRandomAccessMemory、DVD-RWDigitalVersatileDiscReWritable等の不揮発性メモリから構成され、上述の処理を制御部31に行わせるための制御プログラム39を予め記憶し、また、制御部31の指示に従って、この制御プログラム39が記憶するデータを制御部31に供給し、制御部31から供給されたデータを記憶する。操作部34はキーボードおよびマウスなどのポインティングデバイス等と、キーボードおよびポインティングデバイス等を内部バス30に接続するインタフェース装置から構成されている。操作部34を介して、ユーザの情報、状態方程式パラメータ、インタラクションルール、ユーザパーソナリティ情報、会話構造モデル、会話戦略または各種の判定条件などが入力され、制御部31に供給される。表示部35は、CRTCathodeRayTubeもしくはLCDLiquidCrystalDisplay、およびスピーカなどから構成され、ロボットシステム10の発声を出力する。また、ロボットをコンピュータ画面上のキャラクタで表現する場合は、ロボットのキャラクタを表示する。そのほか、ユーザの情報、状態方程式パラメータ、インタラクションルール、ユーザパーソナリティ情報、会話構造モデル、会話戦略などを表示する。入出力部36は、シリアルインタフェースまたはパラレルインタフェースから構成されている。入出力部36に位置センサ、撮像装置およびマイクいずれも図示せずなどが接続される。さらに、ロボットが実体的な顔、腕および脚を備えてそれらを作動させる場合は、制御部は、入出力部を介して、それらのアクチュエータに制御信号を指令し、それらのセンサが検出するデータを入力する。送受信部37は、無線送受信機、無線モデムまたは網終端装置、およびそれらと接続するシリアルインタフェースまたはLANLocalAreaNetworkインタフェースから構成されている。送受信部37を介して、ユーザの発話を認識したデータを送信する。また、ユーザパーソナリティ情報をネットワーク経由で収集する。ロボットシステム10のセンシング部11、インタラクション状態量算出部12、コミュニケーション同調制御部13、ロボットインタラクション制御部14、インタラクションルール学習履歴部19、状態方程式パラメータ学習履歴部20、ユーザパーソナリティ情報データベース21、会話構造モデル記述部22、会話戦略記述部23などの処理は、制御プログラム39が、制御部31、主記憶部32、外部記憶部33、操作部34、表示部35、入出力部36および送受信部37などを資源として用いて処理することによって実行する。その他、前記のハードウエア構成やフローチャートは一例であり、任意に変更および修正が可能である。制御部31、主記憶部32、外部記憶部33、操作部34、内部バス30などから構成される制御処理を行う中心となる部分は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。たとえば、前記の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、コンピュータが読み取り可能な記録媒体フレキシブルディスク、CD-ROM、DVD-ROM等に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、前記の処理を実行するロボットシステム10を構成してもよい。また、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバ装置が有する記憶装置に当該コンピュータプログラムを格納しておき、通常のコンピュータシステムがダウンロード等することでロボットシステム10を構成してもよい。また、ロボットシステム10の機能を、OSオペレーティングシステムとアプリケーションプログラムの分担、またはOSとアプリケーションプログラムとの協働により実現する場合などには、アプリケーションプログラム部分のみを記録媒体や記憶装置に格納してもよい。また、搬送波にコンピュータプログラムを重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。たとえば、通信ネットワーク上の掲示板に前記コンピュータプログラムを掲示し、ネットワークを介して前記コンピュータプログラムを配信してもよい。そして、このコンピュータプログラムを起動し、OSの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前記の処理を実行できるように構成してもよい。上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。付記1話者の発話内容を認識する音声認識手段、およびその認識結果に応じて音声による聴覚的応答、および/または、身体的挙動の表現による視覚応答を出力する応答制御手段を備える対話システムであって、前記話者の発話における、話者交替潜時、発話区間のピッチ、パワーまたはモーラを含む韻律特徴の状態量の検出、および/または、前記話者の身体的挙動を示す状態量の検出、を行う状態量検出手段と、前記韻律特徴の状態量または前記身体的挙動を示す状態量を含むインタラクション状態量から、前記話者と前記応答制御手段とのインタラクション状態量のずれ量であるコミュニケーション同調ずれ量を算出する手段と、前記応答制御手段のインタラクション状態量を変化させる規則であるインタラクションルールを記憶するルール記憶手段と、前記コミュニケーション同調ずれ量に基づいて、前記ルール記憶手段から前記インタラクションルールを選択するルール選択手段と、同調モデルを表す状態方程式による連続的な引き込み制御により、前記コミュニケーション同調ずれ量を最小化すると同時に、前記ルール選択手段で選択したインタラクションルールによる離散的な引き込み制御により、前記話者のインタラクション状態量を前記対話システムのインタラクション状態量に近づけていくこと、または、前記対話システムのインタラクション状態量を前記話者のインタラクション状態量に近づけつつ前記話者のインタラクション状態量を前記対話システムのインタラクション状態量に近づけていく同調制御手段と、を備えることを特徴とする対話システム。付記2前記話者の性格および/または社会スキルを表すユーザパーソナリティ情報を取得する手段を備え、前記ルール選択手段は、前記ユーザパーソナリティ情報に基づいて、会話の進行に合わせて選択する前記インタラクションルールの順序を決定することを特徴とする付記1に記載の対話システム。付記3会話の聞き出しモード、応答共感モードおよびエピソード展開モードを含むコミュニケーションモードの、遷移する順序を規定する会話構造モデルを記憶する構造モデル記憶手段と、前記会話構造モデルに従って遷移する前記コミュニケーションモードに基づいて、前記同調モデルを表す状態方程式のパラメータ、および/または、前記インタラクションルールを変化させる適応制御手段と、を備えることを特徴とする付記1または2に記載の対話システム。付記4話者の発話内容を認識する音声認識手段、およびその認識結果に応じて音声による聴覚的応答、および/または、身体的挙動の表現による視覚応答を出力する応答制御手段を備える対話システムが行う対話制御方法であって、前記話者の発話における、話者交替潜時、発話区間のピッチ、パワーまたはモーラを含む韻律特徴の状態量の検出、および/または、前記話者の身体的挙動を示す状態量の検出、を行う状態量検出ステップと、前記韻律特徴の状態量または前記身体的挙動を示す状態量を含むインタラクション状態量から、前記話者と前記応答制御手段とのインタラクション状態量のずれ量であるコミュニケーション同調ずれ量を算出するステップと、前記コミュニケーション同調ずれ量に基づいて、前記応答制御手段のインタラクション状態量を変化させる規則であるインタラクションルールを記憶するルール記憶手段から、前記インタラクションルールを選択するルール選択ステップと、同調モデルを表す状態方程式による連続的な引き込み制御により、前記コミュニケーション同調ずれ量を最小化すると同時に、前記ルール選択ステップで選択したインタラクションルールによる離散的な引き込み制御により、前記話者のインタラクション状態量を前記対話システムのインタラクション状態量に近づけていくこと、または、前記対話システムのインタラクション状態量を前記話者のインタラクション状態量に近づけつつ前記話者のインタラクション状態量を前記対話システムのインタラクション状態量に近づけていく同調制御ステップと、を備えることを特徴とする対話制御方法。付記5前記話者の性格および/または社会スキルを表すユーザパーソナリティ情報を取得するステップを備え、前記ルール選択ステップは、前記ユーザパーソナリティ情報に基づいて、会話の進行に合わせて選択する前記インタラクションルールの順序を決定することを特徴とする付記4に記載の対話制御方法。付記6会話の聞き出しモード、応答共感モードおよびエピソード展開モードを含むコミュニケーションモードの、遷移する順序を規定する会話構造モデルを設定する構造モデル記憶ステップと、前記会話構造モデルに従って遷移する前記コミュニケーションモードに基づいて、前記同調モデルを表す状態方程式のパラメータ、および/または、前記インタラクションルールを変化させる適応制御ステップと、を備えることを特徴とする付記4または5に記載の対話制御方法。付記7話者の発話内容を認識する音声認識手段、およびその認識結果に応じて音声による聴覚的応答、および/または、身体的挙動の表現による視覚応答を出力する応答制御手段を備える対話システムを制御するコンピュータに、話者の発話における、話者交替潜時、発話区間のピッチ、パワーまたはモーラを含む韻律特徴の状態量の検出、および/または、前記話者の身体的挙動を示す状態量の検出、を行う状態量検出ステップと、前記韻律特徴の状態量または前記身体的挙動を示す状態量を含むインタラクション状態量から、前記話者と前記応答制御手段とのインタラクション状態量のずれ量であるコミュニケーション同調ずれ量を算出するステップと、前記コミュニケーション同調ずれ量に基づいて、前記応答制御手段のインタラクション状態量を変化させる規則であるインタラクションルールを記憶するルール記憶手段から、前記インタラクションルールを選択するルール選択ステップと、同調モデルを表す状態方程式による連続的な引き込み制御により、前記コミュニケーション同調ずれ量を最小化すると同時に、前記ルール選択ステップで選択したインタラクションルールによる離散的な引き込み制御により、前記話者のインタラクション状態量を前記対話システムのインタラクション状態量に近づけていくこと、または、前記対話システムのインタラクション状態量を前記話者のインタラクション状態量に近づけつつ前記話者のインタラクション状態量を前記対話システムのインタラクション状態量に近づけていく同調制御ステップと、を実行させることを特徴とするプログラム。