ソーシャルネットワーク上で対話を行う対話システムであって、ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する対話情報収集装置と、該収集した対話情報に対して応答するか否かを判定する応答判定装置と、該応答判定がなされた対話情報の中から特定の対話情報のみをとりだす応答フィルタと、言語の理解、対話の制御、発話文の作成等を行う発話文生成装置と、を備えたことを特徴とする対話システム。前記対話情報収集装置が、どの範囲の集団に影響を持った人物を抽出するかを決定する抽出人物決定手段と、該決定手段の決定結果に応じて検索キーワードを定める検索キーワード決定手段と、該決定したキーワードを用いてソーシャルネットワーク上の対話情報を検索収集する対話情報収集手段と、を備えたことを特徴とする請求項1に記載の対話システム。前記対話情報収集装置が、どの範囲の集団に影響を持った対話情報を抽出するかを決定する抽出対話情報決定手段と、該決定手段の決定結果に応じて検索キーワードを定める検索キーワード決定手段と、該決定したキーワードを用いてソーシャルネットワーク上の対話情報を検索収集する対話情報収集手段と、を備えたことを特徴とする請求項1に記載の対話システム。前記対話情報収集装置が、取得したソーシャルネットワーク内の返信先情報を参照する返信先情報参照手段を備えたことを特徴とする請求項1に記載の対話システム。前記対話情報収集装置が、発言中に含まれるユーザ名を参照するユーザ名参照手段を備えたことを特徴とする請求項1に記載の対話システム。前記応答判定装置が、各ユーザのソーシャルネットワーク上における影響度を集計し、ユーザ影響度を算出するユーザ影響度算出手段と、該算出したユーザ影響度が所定の閾値を越えているか否かで、応答判定を行う応答判定手段と、を備えたことを特徴とする請求項1に記載の対話システム。前記応答判定装置が、定期的に更新される重要語を用いて影響度を予想する影響度予測手段と、該算出したユーザ影響度が所定の閾値を越えているか否かで、応答判定を行う応答判定手段と、を備えたことを特徴とする請求項1に記載の対話システム。前記応答判定装置が、高頻度に1対1の応答を行ったユーザに対して、応答することを特徴とする請求項1に記載の対話システム。前記応答フィルタが、影響度の強い対話情報のみ選択することを特徴とする請求項1に記載の対話システム。前記ソーシャルネットワークがツイッターであることを特徴とする請求項1から請求項9に記載の対話システム。前記対話情報収集装置が、タイムラインの中から対話情報を収集することを特徴とする請求項10に記載の対話システム。ソーシャルネットワーク上で対話を行う対話システムにおける対話方法であって、ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する第1のステップと、該収集した対話情報に対して応答するか否かを判定する第2のステップと、該応答判定がなされた対話情報の中から特定の対話情報のみをとりだす第3のステップと、言語の理解、対話の制御、発話文の作成等を行う第4のステップと、を備えたことを特徴とする対話方法。ソーシャルネットワーク上で対話を行う対話システムにおける対話方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する第1のステップと、該収集した対話情報に対して応答するか否かを判定する第2のステップと、該応答判定がなされた対話情報の中から特定の対話情報のみをとりだす第3のステップと、言語の理解、対話の制御、発話文の作成等を行う第4のステップと、をコンピュータに実行させるプログラム。しかしながら、上述の非特許文献1から3に記載のシステムは、実世界での人間同士の対話に近いaやbに属する対話を可能とする対話制御技術であり、ユーザ入力に対して必ず応答を行うシステムとなっている。そのためaとbに属するコミュニケーションを取ることが可能である一方で、これらのシステムでは、Twitter上の着目すべきユーザをフォローし、TLから着目すべき発言を抽出することが出来ないためcに示すコミュニケーションを取ることができないという問題があった。そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、明示的な対象を持たない対話行為を行うことで、ソーシャルネットワークに適合したコミュニケーションを行う対話システム、対話方法およびプログラムを提供することを目的とする。本発明は、上述の課題を解決するために、以下の事項を提案している。なお、理解を容易にするために、本発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、これに限定されるものではない。1本発明は、ソーシャルネットワーク上で対話を行う対話システムであって、ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する対話情報収集装置例えば、図1の対話情報収集装置100に相当と、該収集した対話情報に対して応答するか否かを判定する応答判定装置例えば、図1の応答判定装置200に相当と、該応答判定がなされた対話情報の中から特定の対話情報のみをとりだす応答フィルタ例えば、図1の応答フィルタ300に相当と、言語の理解、対話の制御、発話文の作成等を行う発話文生成装置例えば、図1の発話文生成装置400に相当と、を備えたことを特徴とする対話システムを提案している。本発明によれば、対話情報収集装置は、ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する。応答判定装置は、収集した対話情報に対して応答するか否かを判定する。応答フィルタは、応答判定がなされた対話情報の中から特定の対話情報のみをとりだす。発話文生成装置は、言語の理解、対話の制御、発話文の作成等を行う。したがって、明示的な対象を持たない対話行為を行うことで、ソーシャルネットワークに適合したコミュニケーションを行うことができる。2本発明は、1の対話システムについて、前記対話情報収集装置が、どの範囲の集団に影響を持った人物を抽出するかを決定する抽出人物決定手段例えば、図2の抽出人物決定部110に相当と、該決定手段の決定結果に応じて検索キーワードを定める検索キーワード決定手段例えば、図2の検索キーワード決定部150に相当と、該決定したキーワードを用いてソーシャルネットワーク上の対話情報を検索収集する対話情報収集手段例えば、図2の対話情報収集部160に相当と、を備えたことを特徴とする対話システムを提案している。本発明によれば、抽出人物決定手段は、どの範囲の集団に影響を持った人物を抽出するかを決定する。検索キーワード決定手段は、決定手段の決定結果に応じて検索キーワードを定める。対話情報収集手段は、決定したキーワードを用いてソーシャルネットワーク上の対話情報を検索収集する。したがって、効率的に、対話情報の影響度を収集することができる。3本発明は、1の対話システムについて、前記対話情報収集装置が、どの範囲の集団に影響を持った対話情報を抽出するかを決定する抽出対話情報決定手段例えば、図2の抽出対話情報決定部120に相当と、該決定手段の決定結果に応じて検索キーワードを定める検索キーワード決定手段例えば、図2の検索キーワード決定部150に相当と、該決定したキーワードを用いてソーシャルネットワーク上の対話情報を検索収集する対話情報収集手段例えば、図2の対話情報収集部160に相当と、を備えたことを特徴とする対話システムを提案している。本発明によれば、抽出対話情報決定手段は、どの範囲の集団に影響を持った対話情報を抽出するかを決定する。検索キーワード決定手段は、決定手段の決定結果に応じて検索キーワードを定める。対話情報収集手段は、決定したキーワードを用いてソーシャルネットワーク上の対話情報を検索収集する。したがって、効率的に、対話情報の影響度を収集することができる。4本発明は、1の対話システムについて、前記対話情報収集装置が、取得したソーシャルネットワーク内の返信先情報を参照する返信先情報参照手段例えば、図2の送信先情報参照部130に相当を備えたことを特徴とする対話システムを提案している。本発明によれば、返信先情報参照手段は、取得したソーシャルネットワーク内の返信先情報を参照する。したがって、どの対話情報に対する応答であるか推定し、一定数以上、応答数が多い対話情報を影響度が高い対話情報とすることができる。5本発明は、1の対話システムについて、前記対話情報収集装置が、発言中に含まれるユーザ名を参照するユーザ名参照手段例えば、図2のユーザ名参照部140に相当を備えたことを特徴とする対話システムを提案している。本発明によれば、ユーザ名参照手段は、発言中に含まれるユーザ名を参照する。したがって、どの対話情報に対する応答であるか推定し、一定数以上、応答数が多い対話情報を影響度が高い対話情報とすることができる。6本発明は、1の対話システムについて、前記応答判定装置が、各ユーザのソーシャルネットワーク上における影響度を集計し、ユーザ影響度を算出するユーザ影響度算出手段例えば、図3のユーザ影響度算出部210に相当と、該算出したユーザ影響度が所定の閾値を越えているか否かで、応答判定を行う応答判定手段例えば、図3の応答判定部230に相当と、を備えたことを特徴とする対話システムを提案している。本発明によれば、ユーザ影響度算出手段は、各ユーザのソーシャルネットワーク上における影響度を集計し、ユーザ影響度を算出する。応答判定手段は、算出したユーザ影響度が所定の閾値を越えているか否かで、応答判定を行う。したがって、ソーシャルネットワーク上で着目すべきユーザを発見し、応答することができる。7本発明は、1の対話システムについて、前記応答判定装置が、定期的に更新される重要語を用いて影響度を予想する影響度予測手段例えば、図3の影響度予測部220に相当と、該算出したユーザ影響度が所定の閾値を越えているか否かで、応答判定を行う応答判定手段例えば、図3の応答判定部230に相当と、を備えたことを特徴とする対話システムを提案している。本発明によれば、影響度予測手段は、定期的に更新される重要語を用いて影響度を予想する。応答判定手段は、算出したユーザ影響度が所定の閾値を越えているか否かで、応答判定を行う。これにより、TLに対しリアルタイムに応答することができる。なお、重要語の影響度の予想方法としては、例えば、語句の重要度を数値化し、これに、任意の係数を掛けた値を算出して、語句が複数ある場合には、算出した値が最大となるものを抽出し、これにより、重要語の影響度を予想する。また、重要語の影響度を計算した対話情報とそれが入っている重要語との組み合わせはデータベースに格納されているため、この情報に基づいて、所定の重要語がある場合に、どのくらいの影響度があるかを学習制御することにより予測を行ってもよい。8本発明は、1の対話システムについて、前記応答判定装置が、高頻度に1対1の応答を行ったユーザに対して、応答することを特徴とする対話システムを提案している。本発明によれば、高頻度に1対1の応答を行ったユーザに対して、応答する。これにより、ユーザに対する親和性を高めることができる。9本発明は、1の対話システムについて、前記応答フィルタが、影響度の強い対話情報のみ選択することを特徴とする対話システムを提案している。本発明によれば、応答フィルタが、影響度の強い対話情報のみ選択する。これにより、TLから着目すべき発言を抽出することができる。10本発明は、1から9の対話システムについて、前記ソーシャルネットワークがツイッターであることを特徴とする対話システムを提案している。本発明によれば、ソーシャルネットワークがツイッターである。11本発明は、10の対話システムについて、前記対話情報収集装置が、タイムラインの中から対話情報を収集することを特徴とする対話システムを提案している。本発明によれば、対話情報収集装置が、タイムラインの中から対話情報を収集する。これにより、TLから着目すべき発言を抽出することができる。12本発明は、ソーシャルネットワーク上で対話を行う対話システムにおける対話方法であって、ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する第1のステップ例えば、図4のステップS101に相当と、該収集した対話情報に対して応答するか否かを判定する第2のステップ例えば、図4のステップS102に相当と、該応答判定がなされた対話情報の中から特定の対話情報のみをとりだす第3のステップ例えば、図4のステップS103に相当と、言語の理解、対話の制御、発話文の作成等を行う第4のステップ例えば、図4のステップS104に相当と、を備えたことを特徴とする対話方法を提案している。本発明によれば、ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集し、収集した対話情報に対して応答するか否かを判定する。そして、応答判定がなされた対話情報の中から特定の対話情報のみをとりだし、言語の理解、対話の制御、発話文の作成等を行う。したがって、明示的な対象を持たない対話行為を行うことで、ソーシャルネットワークに適合したコミュニケーションを行うことができる。13本発明は、ソーシャルネットワーク上で対話を行う対話システムにおける対話方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集する第1のステップ例えば、図4のステップS101に相当と、該収集した対話情報に対して応答するか否かを判定する第2のステップ例えば、図4のステップS102に相当と、該応答判定がなされた対話情報の中から特定の対話情報のみをとりだす第3のステップ例えば、図4のステップS103に相当と、言語の理解、対話の制御、発話文の作成等を行う第4のステップ例えば、図4のステップS104に相当と、をコンピュータに実行させるプログラムを提案している。本発明によれば、ソーシャルネットワーク上での対話情報を収集し、収集した対話情報に対して応答するか否かを判定する。そして、応答判定がなされた対話情報の中から特定の対話情報のみをとりだし、言語の理解、対話の制御、発話文の作成等を行う。したがって、明示的な対象を持たない対話行為を行うことで、ソーシャルネットワークに適合したコミュニケーションを行うことができる。本発明によれば、対話システムが、常に影響度の高い対話情報に関する発言を行うことで、他のユーザの注目を集める効果がある。そのため、本対話システムは、宣伝用途において特に有効である。また、ソーシャルネットワーク上で構築されるユーザ―ユーザ間と同様の関係性を対話システム―ユーザ間で構築する機能を具備することにより、ソーシャルネットワーク内で人間に近い社会性を対話システムが持たせることが可能となるという効果がある。本発明では、ソーシャルネットワークに適応した関係性を構築するため、ソーシャルネットワーク内で暗黙の了解とされている自分の発言に対する応答を他の別のユーザに義務付けないという社会的なルールが対話システムにも適用される可能性がある。つまり、既存の対話システムは、実世界における対話の関係性をモデル化してきたため、ユーザに対し自分の発言に必ず応えてくれるといった高いレスポンシビリティを期待させるシステムとなっていた。しかし、自然言語による入力を用いる場合、ユーザの多様な入力をあらかじめ完全にモデル化しておくことは不可能であるため、従来技術の手法では、システムが予めルールとして記述した入力パターンと外れた入力をユーザが行うと、システムはユーザの期待と外れた回答を行い、ユーザの評価を大きく下げる結果となる。しかし、本発明により上記の社会的なルールが対話システムにも適応されることで、ユーザの注目を集めつつもユーザの不満を予め抑制するシステムが構築可能になるという効果がある。以下、本発明の実施形態について、図面を用いて、詳細に説明する。なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組合せを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。以下、図1から図4を用いて、本発明の対話システムに係る実施形態について説明する。なお、本実施形態においては、ソーシャルネットワークとして、Twitterを例示して説明する。<対話システムの構成>本実施形態に係る対話システムは、図1に示すように、主に、対話情報収集装置100と、応答判定装置200と、応答フィルタ300と、発話文生成装置400とから構成されている。対話情報収集装置100は、ソーシャルネットワークTwitter上での対話情報ツイットを収集する。応答判定装置200は、収集した対話情報ツイットに対して応答するか否かを判定する。応答フィルタ300は、応答判定がなされた対話情報ツイットの中から特定の対話情報のみをとりだす。発話文生成装置400は、言語の理解、対話の制御、発話文の作成等を行う。つまり、ソーシャルネットワークTwitter上から対話情報ツイットの集合を収集し、影響力のある対話情報ツイットを応答フィルタ300に出力する。一方、応答フィルタ300は、ソーシャルネットワークTwitter上からソーシャルネットワークTwitterのタイムラインTLを取得したクライアントから対話情報ツイットをも入力し、影響力のある対話情報ツイットのみを抽出して発話文生成装置400に出力する。なお、タイムラインTLを取得したクライアントは、TwitterAPIを用いて、対話システムBOTのタイムラインTLをリアルタイムに取得する。他方、対話情報収集装置100は、影響力のあるユーザ情報を応答判定装置200に出力し、応答判定装置200は、入力した影響力のあるユーザ情報に基づいて、応答するユーザを出力クライアントに出力する。さらに、出力クライアントは、TwitterAPIを用いて、発話文生成装置400から発話文を入力し、システムに対して、発言ツイットを送信するとともに、フォロー要求を出力する。<対話情報収集装置の構成>本実施形態に係る対話情報収集装置100は、図2に示すように、抽出人物決定部110と、抽出対話情報決定部120と、送信先情報参照部130と、ユーザ名参照部140と、検索キーワード決定部150と、対話情報収集部160とから構成されている。抽出人物決定部110は、どの範囲の集団に影響を持った人物を抽出するかを決定する。抽出対話情報決定部120は、どの範囲の集団に影響を持った対話情報ツイットを抽出するかを決定する。送信先情報参照部130は、取得したソーシャルネットワークTwitter内の返信先情報を参照する。ユーザ名参照部140は、発言中に含まれるユーザ名を参照する。検索キーワード決定部150は、抽出人物決定部110あるいは/および抽出対話情報決定部120の決定結果に応じて検索キーワードを定める。対話情報収集部160は、検索キーワード決定部150が決定したキーワードを用いてソーシャルネットワークTwitter上の対話情報ツイットを検索収集する。つまり、対話情報収集装置100は、どの範囲の集団に影響を持った人物あるいは/および発言を抽出するかに応じて検索キーワードを定め、キーワードを用いてソーシャルネットワークTwitter上の発言を検索収集する。また、取得した対話情報ツイット内の返信先情報in_reply_to_status_idを参照したり発言中に含まれるユーザ名を参照したりすることで、どのツイートに対する応答であるか推定し、一定数以上応答数が多い対話情報ツイットを影響度が高い対話情報ツイットとして応答フィルタ300に出力する。したがって、抽出人物決定部110、送信先情報参照部130、ユーザ名参照部140については、そのすべてを備えてもよいし、これらのうち少なくとも1つを備えるようにしてもよい。<応答判定装置の構成>本実施形態に係る応答判定装置200は、図3に示すように、ユーザ影響度算出部210と、影響度予測部220と、応答判定部230とから構成されている。ユーザ影響度算出部210は、各ユーザのソーシャルネットワークTwitter上における影響度を集計し、ユーザ影響度を算出する。影響度予測部220は、定期的に更新される重要語を用いて影響度を予想する。応答判定部230は、算出したユーザ影響度が所定の閾値を越えているか否かで、応答判定を行う。なお、影響度予測部220における重要語の影響度の予想方法としては、例えば、語句の重要度を数値化し、これに、任意の係数を掛けた値を算出して、語句が複数ある場合には、算出した値が最大となるものを抽出し、これにより、重要語の影響度を予想する。また、重要語の影響度を計算した対話情報とそれが入っている重要語との組み合わせはデータベースに格納されているため、この情報に基づいて、所定の重要語がある場合に、どのくらいの影響度があるかを学習制御することにより予測を行ってもよい。つまり、各ユーザの対話情報ツイットの影響度を集計し、ユーザ影響度を算出する。あるいは、定期的に更新される重要語を用いて影響度を予想する。また、ユーザ影響度がしきい値以上のユーザをフォローすることで、ソーシャルネットワークTwitter上で着目すべきユーザを発見しフォローする。<対話システムの処理>図4を用いて、本実施形態に係る対話システムの処理について説明する。まず、対話情報収集装置100が、ソーシャルネットワークTwitter上での対話情報ツイットを収集しステップS101、応答判定装置200が、収集した対話情報ツイットに対して応答するか否かを判定するステップS102。そして、応答フィルタ300が、応答判定がなされた対話情報の中から特定の対話情報のみをとりだしステップS103、発話文生成装置400が、言語の理解、対話の制御、発話文の作成等を行うステップS104。なお、ユーザに対する親和性を高めるため、対話システムに対して高頻度に1対1の応答を行ったユーザをフォローする。以上、説明したように、本実施形態によれば、明示的な対象を持たない対話行為を行うことで、ソーシャルネットワークに適合したコミュニケーションを行うことができる。また、どの範囲の集団に影響を持った人物あるいは/および対話情報ツイットを抽出するかを決定し、決定結果に応じて検索キーワードを定め、そのキーワードを用いてソーシャルネットワークTwitter上の対話情報ツイットを検索収集するため、効率的に、対話情報ツイットの影響度を収集することができる。さらに、各ユーザのソーシャルネットワーク上における影響度を集計し、ユーザ影響度を算出して、算出したユーザ影響度が所定の閾値を越えているか否かで、応答判定を行うため、ソーシャルネットワークTwitter上で着目すべきユーザを発見し、応答することができる。<実施例>具体的な実施例として、Twitter社が公開しているAPIを用いて映画の映像配信サービスの販売促進を行うBotを実装するケースについて説明する。この場合、まず販売したい映画に関係する単語を映画の宣伝文から抽出しキーワードとする。TwitterのSearchAPIを用い、以上のキーワードでツイートを収集する。Twitter社が公開しているAPIでは、その契約形態に応じて得られるデータ量が異なるため、契約の範囲内で可能な限り漏れ無くデータを収集できるよう、定期的にSearchAPIを利用しそのキーワードを含む呟きを収集する。対話情報収集装置100は、前述した方法で、あるツイート何件リツイートされているか算出する。本実施例ではある閾値の回数以上リツイートされていれば影響度が高いものとし、そのツイートを一意に識別する値STATUS_IDを応答フィルタ300に送信する。ただし、影響度の詳細な計算方法は幾つか存在し、発言したユーザのフォロワー数で正規化する、発言したユーザの過去の影響度を集計するといったように、用途に応じて適切に選択する。応答フィルタ300は、TwitterのAPIを用いて得られたBotのTLから、対話情報収集装置100が出力したSTATUS_IDと一致するツイートを選択し、発話文生成装置400に送信し、TL上のそれ以外のツイートは捨てる。しかし、ユーザからの明示的な要求に全く応答しないBotは宣伝用としては問題があるため、in_reply_to_user_idがBotを指すTweetをTL中から検出した場合も同様に対話制御部に送信することで、図5のa、bの応答も実現する。次に、発話文生成装置400の実施例としては、非特許文献1に記載の技術と同じ手法について説明する。先ず、前もって宣伝したい映画についてマッチさせるキーワードとキーワードに応じたテンプレートを用意しておく。応答フィルタを経由して入力されたツイートに対して最長マッチするキーワードを抽出し、そのキーワードに対応したテンプレートを選択することで、ユーザに対して宣伝情報を発言することが可能となる。このときTL上の全ての発言について応答していると、ユーザから飽きられてしまい、Botの発言がユーザに無視されるようになってしまう。しかし、多くのユーザが着目する話題出た際にのみ発言することで、効果的に宣伝文の露出を行うことが可能となる。以下は、発言用テンプレートの例である。出演者は、映画タイトルのような映画にもでているよ宣伝用URL、監督名は、映画タイトルも作っているよ宣伝用URL、その他キーワードとしては、こんな映画タイトルもあるよ宣伝用URL等が例示できる。なお、対話システムの処理をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを対話システムに読み込ませ、実行することによって本発明の対話システムを実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、OSや周辺装置等のハードウェアを含む。また、コンピュータシステムは、WWWWorldWideWebシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境あるいは表示環境も含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する伝送媒体は、インターネット等のネットワーク通信網や電話回線等の通信回線通信線のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル差分プログラムであってもよい。以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。