特許 6709709 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6709709

(24)【登録日】2020年5月27日

(45)【発行日】2020年6月17日

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/90 20190101AFI20200608BHJP

   G06F 16/335 20190101ALI20200608BHJP

   G10L 15/10 20060101ALI20200608BHJP

   G10L 15/22 20060101ALI20200608BHJP

   G10L 15/30 20130101ALI20200608BHJP

   G10L 15/00 20130101ALI20200608BHJP

   H04M 3/42 20060101ALI20200608BHJP

   H04M 3/493 20060101ALI20200608BHJP

【ＦＩ】

   G06F16/90 100

   G06F16/335

   G10L15/10 200W

   G10L15/22 460Z

   G10L15/30

   G10L15/00 200T

   H04M3/42 P

   H04M3/493

【請求項の数】13

【全頁数】15

(21)【出願番号】特願2016-181755(P2016-181755)

(22)【出願日】2016年9月16日

(65)【公開番号】特開2018-45593(P2018-45593A)

(43)【公開日】2018年3月22日

【審査請求日】2018年11月1日

(73)【特許権者】

【識別番号】000208891

【氏名又は名称】ＫＤＤＩ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100166006

【弁理士】

【氏名又は名称】泉 通博

(74)【代理人】

【識別番号】100124084

【弁理士】

【氏名又は名称】黒岩 久人

(74)【代理人】

【識別番号】100153280

【弁理士】

【氏名又は名称】寺川 賢祐

(72)【発明者】

【氏名】池田 和史

(72)【発明者】

【氏名】帆足 啓一郎

【審査官】 齊藤 貴孝

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１４−２３６２２８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１０−２１７３１８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−２４１７１５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００２−３２４０７６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 寺田 努、他２名，位置に基づく会話のデータベース化による状況依存情報提示システムの設計と実装，マルチメディア，分散，協調とモバイル（ＤＩＣＯＭＯ２０１１）シンポジウム論文集，一般社団法人情報処理学会，２０１１年 ６月２９日，Ｖｏｌ．２０１１，Ｎｏ．１，ｐ．１５８０〜１５８７

【文献】 加藤 祐也、外４名，顔画像検索を用いたリアルタイム人物記憶補助システム，電子情報通信学会技術研究報告，日本，一般社団法人電子情報通信学会，２０１４年 ３月 ６日，第１１３巻，第４９３号，ｐ．２０９−２１４

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｆ １６／００−１６／９５８

Ｇ１０Ｌ １５／００

Ｇ１０Ｌ １５／１０

Ｇ１０Ｌ １５／２２

Ｇ１０Ｌ １５／３０

Ｈ０４Ｍ ３／４２

Ｈ０４Ｍ ３／４９３

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の人物それぞれの個人情報が記録された記録部と、
会話データを通信端末から取得して前記会話データからキーワードを抽出するキーワード抽出部と、
前記個人情報を検索し、前記キーワードを含む情報が記録されている複数の抽出人物を抽出する人物抽出部と、
前記複数の抽出人物から、前記会話データに対応する会話をしている対話相手を絞り込むために必要な絞り込み情報として、前記複数の抽出人物に共通していない属性を示し、前記対話相手を一意に特定できる情報である特定ワードを特定する絞り込み情報特定部と、
前記対話相手に関する情報として、前記特定ワードを前記通信端末に出力する人物情報出力部と、
を備える情報処理装置。

【請求項2】

前記キーワードが抽出された前記会話データの会話が、前記個人情報が含む情報の属性のうち、何れの属性に対応するかを特定する属性特定部をさらに備え、
前記人物抽出部は、前記個人情報のうち前記会話の属性と一致する情報から前記人物の検索を開始する、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記個人情報の属性ごとに個人間の情報のばらつき度合いを算出するばらつき度合い算出部をさらに備え、
前記絞り込み情報特定部が特定する情報は、前記ばらつき度合いが大きい属性の情報である、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記キーワード抽出部が前記会話データから抽出した前記キーワードに前記特定ワードが含まれている場合、前記特定ワードによって特定できる人物を前記対話相手として設定する対話相手設定部をさらに備える、
請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記人物情報出力部は、前記対話相手設定部が設定した前記対話相手の個人情報を出力する、
請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記キーワード抽出部は、前記通信端末から取得した前記通信端末の位置情報又は前記通信端末に記録されているカレンダー情報からさらにキーワードを抽出する、
請求項１乃至５の何れか一項に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記人物抽出部は、前記位置情報又は前記カレンダー情報から抽出したキーワードに対応する情報から先に前記個人情報の検索を開始する、
請求項６に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記個人情報は、前記個人情報に登録された人物と会話をした日時が記録された会話履歴情報を有し、
前記人物情報出力部は、前記会話の日時が古い又は頻度が少ない人物に関する情報を先に前記通信端末に出力する、
請求項１乃至７の何れか一項に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記人物情報出力部は、前記通信端末の表示部に表示させる映像データ又は前記通信端末のスピーカに出力させる音声データを出力する、
請求項１乃至８の何れか一項に記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記会話データは音声データであり、
前記音声データをテキストデータに変換するデータ変換部をさらに備え、
前記キーワード抽出部は、前記テキストデータから前記キーワードを抽出する、
請求項１乃至９の何れか一項に記載の情報処理装置。

【請求項11】

互いにデータの送受信をする通信端末とサーバとを備える情報処理システムであって、
前記通信端末は、
会話データが入力される入力部と、
前記会話データを前記サーバに送信する第１送信部と、
前記サーバからデータを受信する第１受信部と、
前記サーバから受信した前記データを出力する出力部と、
を備え、
前記サーバは、
一又は複数の人物それぞれの個人情報が記録された記録部と、
前記通信端末から前記会話データを受信する第２受信部と、
前記会話データを前記通信端末から取得して前記会話データからキーワードを抽出するキーワード抽出部と、
前記個人情報を検索し、前記キーワードを含む情報が記録されている複数の抽出人物を抽出する人物抽出部と、
前記複数の抽出人物から、前記会話データに対応する会話をしている対話相手を絞り込むために必要な絞り込み情報として、前記複数の抽出人物に共通していない属性を示し、前記対話相手を一意に特定できる情報である特定ワードを特定する絞り込み情報特定部と、
前記対話相手に関する情報として、前記特定ワードを前記通信端末に出力する人物情報出力部と、
前記人物情報出力部が出力した前記特定ワードを前記通信端末に送信する第２送信部と、
を備える、
情報処理システム。

【請求項12】

プロセッサが、
会話データを通信端末から取得して前記会話データからキーワードを抽出するステップと、
複数の人物それぞれの個人情報が記録された記録部を検索し、前記キーワードを含む情報が記録されている複数の抽出人物を抽出するステップと、
前記複数の抽出人物から、前記会話データに対応する会話をしている対話相手を絞り込むために必要な絞り込み情報として、前記複数の抽出人物に共通していない属性を示し、前記対話相手を一意に特定できる情報である特定ワードを特定するステップと、
前記対話相手に関する情報として、前記特定ワードを前記通信端末に出力するステップと、
を実行する情報処理方法。

【請求項13】

コンピュータに、
会話データを通信端末から取得して前記会話データからキーワードを抽出する機能と、
複数の人物それぞれの個人情報が記録された記録部を検索し、前記キーワードを含む情報が記録されている複数の抽出人物を抽出する機能と、
前記複数の抽出人物から、前記会話データに対応する会話をしている対話相手を絞り込むために必要な絞り込み情報として、前記複数の抽出人物に共通していない属性を示し、前記対話相手を一意に特定できる情報である特定ワードを特定する機能と、
前記対話相手に関する情報として、前記特定ワードを前記通信端末に出力する機能と、
を実現させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、会話を支援する情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、対話相手との会話を円滑に進めることを支援する技術が知られている。特許文献１には、選択した連絡先との会話内容と会話内容の中の重要単語とを記録し、次回その人物に通話をした場合に、上記重要単語をキーワードとしてインターネットから話題を検索し、表示部に表示する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００９−２２４８８６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかし、上記の技術では、対話する人物が特定できる場合には、ユーザは当該人物との会話を円滑にするための情報を取得できるが、対話相手の名前を思い出せないなど、相手の名前を特定できない場合には、ユーザは会話を円滑にするための情報を取得できないという問題が生じていた。

【0005】

そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、対話相手が誰であるか認識できない場合であっても当該対話相手との会話を円滑にすることができる技術を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の第１の態様においては、一又は複数の人物それぞれの個人情報が記録された記録部と、会話データを通信端末から取得して前記会話データからキーワードを抽出するキーワード抽出部と、前記個人情報を検索し、前記キーワードを含む情報が記録されている人物を抽出する人物抽出部と、抽出した前記人物に関する情報を、前記通信端末に出力する人物情報出力部と、を備える情報処理装置が提供される。

【0007】

情報処理装置は、例えば、前記キーワードが抽出された前記会話データの会話が、前記個人情報が含む情報の属性のうち、何れの属性に対応するかを特定する属性特定部をさらに備え、前記人物抽出部は、前記個人情報のうち前記会話の属性と一致する情報から前記人物の検索を開始する。

【0008】

情報処理装置は、例えば、前記人物を絞り込むために必要な絞り込み情報を特定する絞り込み情報特定部をさらに備え、前記人物情報出力部は、前記絞り込み情報を前記通信端末に出力する。

【0009】

情報処理装置は、例えば、前記個人情報の属性ごとに個人間の情報のばらつき度合いを算出するばらつき度合い算出部をさらに備え、前記絞り込み情報特定部が特定する情報は、前記ばらつき度合いが大きい属性の情報である。

【0010】

情報処理装置は、例えば、前記絞り込み情報特定部は、前記人物抽出部が抽出した前記人物から会話の対話相手を一意に特定できる情報である特定ワードを算出し、前記人物情報出力部は、前記特定ワードを前記通信端末に出力する。

【0011】

情報処理装置は、例えば、前記キーワード抽出部が前記会話データから抽出した前記キーワードに前記特定ワードが含まれている場合、前記特定ワードによって特定できる人物を前記対話相手として設定する対話相手設定部をさらに備える。

【0012】

前記人物情報出力部は、例えば、前記対話相手設定部が設定した前記対話相手の個人情報を出力する。

【0013】

前記キーワード抽出部は、例えば、前記通信端末から取得した前記通信端末の位置情報又は前記通信端末に記録されているカレンダー情報からさらにキーワードを抽出する。

【0014】

前記人物抽出部は、例えば、前記位置情報又は前記カレンダー情報から抽出したキーワードに対応する情報から先に前記個人情報の検索を開始する。

【0015】

前記個人情報は、例えば、前記個人情報に登録された人物と会話をした日時が記録された会話履歴情報を有し、前記人物情報出力部は、前記会話の日時が古い又は頻度が少ない人物に関する情報を先に前記通信端末に出力する。

【0016】

前記人物情報出力部は、例えば、前記通信端末の表示部に表示させる映像データ又は前記通信端末のスピーカに出力させる音声データを出力する。

【0017】

前記会話データは音声データであり、情報処理装置は、例えば、前記音声データをテキストデータに変換するデータ変換部をさらに備え、前記キーワード抽出部は、前記テキストデータから前記キーワードを抽出する。

【0018】

本発明の第２の態様においては、互いにデータの送受信をする通信端末とサーバとを備える情報処理システムであって、前記通信端末は、会話データが入力される入力部と、前記会話データを前記サーバに送信する第１送信部と、前記サーバからデータを受信する第１受信部と、前記サーバから受信した前記データを出力する出力部と、を備え、前記サーバは、一又は複数の人物それぞれの個人情報が記録された記録部と、前記通信端末から前記会話データを受信する第２受信部と、前記会話データを前記通信端末から取得して前記会話データからキーワードを抽出するキーワード抽出部と、前記個人情報を検索し、前記キーワードを含む情報が記録されている人物を抽出する人物抽出部と、抽出した前記人物に関する情報を出力する人物情報出力部と、前記人物情報出力部が出力した前記情報を前記通信端末に送信する第２送信部と、を備える、情報処理システムを提供する。

【0019】

本発明の第３の態様においては、プロセッサが、会話データを通信端末から取得して前記会話データからキーワードを抽出するステップと、一又は複数の人物それぞれの個人情報が記録された記録部を検索し、前記キーワードを含む情報が記録されている人物を抽出するステップと、抽出した前記人物に関する情報を、前記通信端末に出力するステップと、を実行する情報処理方法を提供する。

【0020】

本発明の第４の態様においては、コンピュータに、会話データを通信端末から取得して前記会話データからキーワードを抽出する機能と、一又は複数の人物それぞれの個人情報が記録された記録部を検索し、前記キーワードを含む情報が記録されている人物を抽出する機能と、抽出した前記人物に関する情報を、前記通信端末に出力する機能と、を実現させるプログラムを提供する。

【0021】

本発明によれば、対話相手が誰であるか認識できない場合であっても、当該対話相手との会話を円滑にすることができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0022】

【図1】実施の形態に係る情報処理システムの概要を説明するための図である。

【図2】情報処理システムの構成を説明するための図である。

【図3】個人情報に登録される情報を示した表である。

【図4】複数の人物の個人情報が記された表である。

【図5】情報処理システムの動作を概略的に説明するための図である。

【図6】情報処理システムの動作を概略的に説明するための図である。

【図7】サーバが実行する処理のフローを示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0023】

[情報処理システムの概要]
図１は、実施の形態に係る情報処理システムＳの概要を説明するための図である。情報処理システムＳは、例えばグラスディスプレイ型の通信端末１とサーバ２とを備える。通信端末１とサーバ２とは、例えば、無線通信により基地局を介してデータの送受信をする。

【0024】

情報処理システムＳは、例えば、パーティ会場などで用いられる。パーティ会場では、ふとした偶然で過去に接触したことがある人物と再会することがある。しかしながら、当該人物とユーザとの関係がさほど深くない場合、ユーザは当該人物の名前を思い出せないことがある。

【0025】

通信端末１を装着したユーザは、上記人物との会話データをマイク１１から取得してサーバ２に送信する。会話データを受信したサーバ２は、会話データ中に含まれるキーワードに基づいて、サーバ２に一又は複数の人物の個人情報が記録された記録部から上記人物の候補者を抽出し、当該候補者の個人情報を通信端末１に送信する。

【0026】

ユーザは、上記候補者の個人情報を通信端末１の表示部１２に表示された情報を見ながら、さらに対話相手と会話を継続することにより、サーバ２に上記候補者を絞るキーワードを抽出させる。サーバ２は、抽出したキーワードを含む個人情報を有する人物を特定し、上記候補者を絞り込む。

【0027】

上記の処理を繰り返すことにより、ユーザは、対話相手を認識できない場合であっても対話相手が誰なのかを特定することができる。ユーザは、例えば、対話相手の名称を含んだ会話データをマイク１１に入力することにより、サーバ２に対話相手を設定させる。サーバ２は、設定された対話相手のより詳細な個人情報を通信端末１に送信し、通信端末１の表示部１２に表示させる。ユーザは、表示部１２に表示された詳細な個人情報を参照しながら、対話相手との会話を円滑にすることができる。以下に、図２を参照しながら実施の形態に係る情報処理システムＳの詳細を説明する。

【0028】

＜情報処理システムＳの構成＞
図２は、情報処理システムＳの構成を説明するための図である。上述したとおり、情報処理システムＳは、通信端末１とサーバ２とを備える。

【0029】

通信端末１は、マイク１１、表示部１２及び図示しない受信部を有する。マイク１１は、ユーザと対話相手との会話データが入力される。この場合、会話データは音声データである。通信端末１は、マイク１１に入力された音声データをサーバ２に送信する。表示部１２には、受信部がサーバ２から受信したデータが表示される。

【0030】

サーバ２は、記録部２１、制御部２２及び通信部２３を備える。記録部２１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）を備える。ＲＡＭには、例えば、通信端末１から受信した音声データ、当該音声データから抽出されたキーワード、対話相手の候補者などが記録される。ＲＯＭには、例えば、制御部２２が実行するプログラムが記録されている。ＨＤＤには、例えば、一又は複数の人物それぞれの個人情報が記録されている。

【0031】

図３は、個人情報として登録される情報が示された表である。表において、第１列には情報の属性が記され、第２列には各属性がどのような情報を含んでいるかが記されている。個人情報には、例えば、個人の名前、所属、経歴、ＳＮＳ（Social Networking Service）等のアップデート情報、過去にしたチャットのテキスト情報、ユーザとの共通点、過去にユーザと接触した場所、日時、機会、ユーザと会話をした日時及び頻度などが記録されている。後述するように、制御部２２は、個人情報を検索してユーザの会話の相手を特定する。なお、記録部２１に記録された個人情報は、情報処理システムＳのユーザが直接入力することによって記録されてもよく、サーバ２が登録された人物のＳＮＳ等の情報を取得して記録されるようにしてもよい。

【0032】

通信部２３は、通信端末１とデータの送受信を行う。通信部２３は、通信端末１から音声データを受信する。また、通信部２３は、通信端末１に対話相手の候補者の個人情報を送信する。

【0033】

制御部２２は、記録部２１に記録されたプログラムを実行することによって、データ変換部２０１、キーワード抽出部２０２、属性特定部２０３、人物抽出部２０４、絞り込み情報特定部２０５、人物情報出力部２０６、ばらつき度合い算出部２０７及び対話相手設定部２０８として機能する。

【0034】

データ変換部２０１は、通信端末１から通信部２３を介して受信した音声データを、音声認識処理によりテキストデータに変換する。データ変換部２０１は、上記テキストデータをキーワード抽出部２０２に送信する。

【0035】

キーワード抽出部２０２は、通信部２３又はデータ変換部２０１から受信したテキストデータからキーワードを抽出する。キーワード抽出部２０２は、例えば、形態素解析により会話データから単語を抽出し、予め用意したテーブルを参照して、上記抽出した単語の中から対話相手の候補を選ぶために適したキーワードを抽出する。

【0036】

キーワード抽出部２０２は、通信端末１から取得した通信端末１の位置情報又は通信端末１に記録されているカレンダー情報からさらにキーワードを抽出してもよい。キーワード抽出部２０２は、抽出したキーワードを、属性特定部２０３及び人物抽出部２０４に送信する。また、キーワード抽出部２０２は、抽出したキーワードを記録部２１に記録する。

【0037】

属性特定部２０３は、キーワードが抽出された会話データの会話が、上記個人情報が含む情報の属性のうち、何れの属性に対応するかを特定する。例えば、会話データの内容が、「以前お会いしたのはＡ学会でしたっけ？」という内容であれば、会話データは「以前」及び「学会」という単語を含むため、属性特定部２０３は、会話が日時及び機会という属性に対応すると特定する。属性特定部２０３は、会話に対応する属性を人物抽出部２０４に送信する。

【0038】

人物抽出部２０４は、個人情報を検索し、上記キーワードを含む情報が記録されている人物を抽出する。人物抽出部２０４は、個人情報のうち、会話の属性と一致する情報から検索を開始して人物を抽出してもよい。こうすると、サーバ２は、会話の相手を特定する計算コストを節約することができる。

【0039】

また、人物抽出部２０４は、通信端末１の位置を示す名称又はカレンダー情報から取得したキーワードから先に個人情報を検索してもよい。こうすると、抽出した人物が、ユーザの会話の相手である可能性が高まる。

【0040】

人物抽出部２０４は、キーワード抽出部２０２が抽出したキーワードに人物の苗字が含まれる場合、先ず、当該苗字の人物を対話相手の候補者として抽出し、その後に上記候補者の個人情報の中にその他のキーワードが含まれているか否かを検索してもよい。こうすると、サーバ２は計算コストを抑えることができる。

【0041】

人物抽出部２０４は、既に通信端末１に複数の対話相手の候補者を出力している場合、上記候補者の中から、キーワード抽出部２０２から取得したキーワードを個人情報に含む人物を抽出する。ユーザは会話を続けることにより、対話相手を特定するためのキーワードを取得し、対話相手の候補者を絞り込むことができる。人物抽出部２０４は、抽出した人物を絞り込み情報特定部２０５及び人物情報出力部２０６に送信する。

【0042】

絞り込み情報特定部２０５は、人物抽出部２０４が抽出した対話相手の候補者を絞り込むために必要な絞り込み情報を特定する。以下に図４を参照しながら、絞り込み情報特定部２０５が特定する絞り込み情報について説明する。

【0043】

図４は、複数の人物の個人情報が記された表である。人物抽出部２０４が対話相手の候補者として、麻生Ｇ郎、東野Ｔ郎及び加藤Ａ作の３名を抽出したとする。絞り込み情報特定部２０５は、上記３人の個人情報を参照して、対話相手を特定するために必要な情報を特定する。

【0044】

例えば、ユーザが上記３人と出会った機会は、それぞれ、共同研究、ＯＢ会、国際会議であるため、対話相手と過去に出会った機会を知ることができれば、対話相手が誰であるかを特定することができる。つまり、「機会」は絞り込み情報となる。一方、上記３人は全員所属がＡ研究所であるため、「所属」は、対話相手を特定するための情報にはならない。

【0045】

絞り込み情報特定部２０５は、個人情報のばらつき度合いが大きい属性の情報を絞り込み情報に特定してもよい。ばらつき度合い算出部２０７は、個人情報の属性ごとに個人間の情報のばらつき度合いを算出する。再度図４の表を参照しながら、個人情報のばらづき度合いについて説明する。図４では、麻生Ｇ郎、東野Ｔ郎、加藤Ａ作それぞれの所属は、全員Ａ研究所であり、同一である。したがって、「所属」という属性の情報はばらついていない。

【0046】

一方、「共通点」という属性の情報を参照すると、一人は「人工知能」であるが、他の二人は「子供二人」である。したがって、「共通点」という属性の情報は、ばらついており、対話相手が人工知能に興味を持っていることを聞き出せれば、ユーザは対話相手が麻生Ｇ郎であることを特定できる。

【0047】

また、「機会」という属性の情報を参照すると、それぞれ、「共同研究」、「ＯＢ会」、「国際会議」である。したがって、「機会」という属性の情報は「共通点」という属性の情報よりさらにばらついている。それ故、対話相手から過去に出会った際の機会を聞き出せれば、ユーザは対話相手を特定することができる。

【0048】

ばらつき度合い算出部２０７が算出するばらつき度合いは、例えば、属性に関する情報の種類を、個人情報を比較する人数で除した値である。例えば、「所属」のばらづき度合いは１／３であり、「共通点」のばらづき度合いは２／３であり、「機会」のばらづき度合いは３／３（即ち、１）である。つまり、上記例では、ばらつき度合いをVとすると、０≦V≦１であり、Vが大きいほどばらついている。続いて、絞り込み情報特定部２０５が特定する特定ワードについて図４を参照しながら説明する。

【0049】

絞り込み情報特定部２０５は、人物抽出部２０４が抽出した人物から会話の対話相手を一意に特定できる情報である特定ワードを算出する。例えば、ばらつき度合いが１である属性の情報は特定ワードである。具体的には、「共同研究」、「ＯＢ会」、「国際会議」は、それぞれ、特定ワードである。即ち、特定ワードとは、対話相手から当該ワードを聞き出せれば、対話相手を一意に特定することができるワードのことである。図４の表には、特定ワード及びばらつき度合いが１である属性のタイトルに下線が引かれている。絞り込み情報特定部２０５は、算出した特定ワードを記録部２１に記録する。

【0050】

人物情報出力部２０６は、抽出した人物に関する情報を、通信端末１に出力する。人物情報出力部２０６は、例えば、人物抽出部２０４から受信した対話相手の候補者、候補者を絞り込むために必要な絞り込み情報及び特定ワードを通信端末１に出力する。

【0051】

人物情報出力部２０６は、会話の日時が古い又は頻度が少ない人物に関する情報を先に通信端末１に出力してもよい。こうすると、ユーザは記憶が曖昧な人物から先に個人情報を確認することができる。人物情報出力部２０６は、上記情報を、例えば、通信端末１の表示部に表示する映像データ又は通信端末１のスピーカに出力する音声データとして出力する。

【0052】

対話相手設定部２０８は、キーワード抽出部２０２が会話データから抽出したキーワードに上記特定ワードが含まれている場合、当該特定ワードによって特定できる人物をユーザの対話相手として設定する。対話相手設定部２０８は、ユーザの対話相手として設定した人物を人物情報出力部２０６に送信する。人物情報出力部２０６は、対話相手設定部２０８が設定した対話相手の個人情報を出力する。以下に、図５及び図６を参照しながら、上で説明した情報処理システムＳの動作例を説明する。

【0053】

[情報処理システムＳの動作例１]
図５は、情報処理システムＳの動作例を概略的に説明するための図である。図５には、ユーザが、サーバ２と通信をしているグラスディスプレイを利用して、対話相手を特定しようとしている様子が示されている。図５の場合は、対話相手が加藤と記された名札を有しているため、ユーザは対話相手の苗字は判別できるが、それ以外の情報についてはわからない。

【0054】

図５では、「どうもお久しぶりです。先日の学会ではお世話になりました。」と対話相手に声をかけられたユーザが、「ああ、加藤さん。お久しぶりです。こちらにも参加されていたんですね。」と答えたことを受けて、上記音声データがサーバ２に送信される。

【0055】

サーバ２において、データ変換部２０１が上記音声データをテキストデータに変換する。キーワード抽出部２０２は、例えば、テキストデータから「先日」、「学会」、「加藤」等というキーワードを抽出する。人物抽出部２０４は、個人情報を参照し、上記キーワードを個人情報に含む人物を対話相手の候補者として抽出する。人物情報出力部２０６は、人物抽出部２０４が抽出した人物の情報を、ユーザのグラスディスプレイに表示させ、グラスディスプレイには加藤という苗字を有する人物の個人情報が表示されている。

【0056】

図５に示した例では、加藤という人物が個人情報に複数登録されているため、グラスディスプレイには、複数の加藤という人物についての情報が表示される。図５の例では、続いて、対話相手の「ええ、Ａ研究所の者は参加しています。」という受け答えに対し、ユーザが「Ａ研究所の方は皆さん来ているんですね。」と答える。この会話を受けて、キーワード抽出部２０２は、「Ａ研究所」というキーワードを抽出し、人物抽出部２０４は、複数の加藤という人物の中から所属がＡ研究所である加藤Ａ作を抽出する。

【0057】

人物抽出部２０４がただ一人の候補者を抽出した時点で、対話相手設定部２０８は加藤Ａ作を対話相手として設定する。対話相手設定部２０８が加藤Ａ作を対話相手として設定すると、人物情報出力部２０６は、加藤Ａ作に関する個人情報をユーザのグラスディスプレイに出力する。続いて、情報処理システムＳの動作例をさらに一つ説明する。

【0058】

[情報処理システムＳの動作例２]
図６は、情報処理システムＳの動作例を概略的に説明するための図である。図６に示した例では、図５に示した例と異なり、ユーザは対話相手の苗字がわからない状態で会話を始める。

【0059】

図６では、「どうもお久しぶりです。先日の学会ではお世話になりました。」と対話相手に声をかけられたことを受けて、人物抽出部２０４は過去に学会であったことが個人情報に記録されている人物を対話相手の候補者として抽出する。

【0060】

続いて、ユーザが、「ああ、どうも。お会いした学会は確か・・・」と尋ねたことに対し、対話相手が「Ｂ学会ですよ。Japan nightは盛り上がりましたね。」と答え、人物抽出部２０４は、先に抽出した候補者の中から、Ｂ学会及びJapan nightに参加した加藤Ａ作を抽出する。

【0061】

人物抽出部２０４がただ一人の候補者を抽出した時点で、対話相手設定部２０８は加藤Ａ作を対話相手として設定する。対話相手設定部２０８が加藤Ａ作を対話相手として設定すると、人物情報出力部２０６は、加藤Ａ作に関する個人情報をユーザのグラスディスプレイに出力する。続いて、図７を参照しながら、サーバ２が実行する処理のフローについて説明する。

【0062】

[サーバ２が実行する処理のフロー]
図７は、サーバ２が実行する処理のフローを示すフローチャートである。フローチャートは、サーバ２がユーザと対話相手との会話データを取得する処理から開始する（Ｓ７１）。続いて、キーワード抽出部２０２が取得した会話データからキーワードを抽出する（Ｓ７２）。

【0063】

続いて、属性特定部２０３がキーワードから会話と個人情報の属性との対応を特定する（Ｓ７３）。続いて、人物抽出部２０４が、個人情報を参照して属性特定部２０３が特定した属性の情報から先にキーワードが個人情報に含まれているか否かを確認し、対話相手の候補者を抽出する（Ｓ７４）。

【0064】

続いて、絞り込み情報特定部２０５が、抽出された候補者を絞り込むための絞り込み情報を特定する（Ｓ７５）。続いて、人物情報出力部２０６が候補者として抽出した人物に関する情報と候補者を絞り込むための絞り込み情報とを出力する（Ｓ７６）。

【0065】

対話相手の候補者が一人となり対話相手を特定した場合（Ｓ７７においてＹＥＳ）、対話相手設定部２０８がユーザの対話相手を設定する（Ｓ７８）。対話相手を特定できていない場合（Ｓ７７においてＮＯ）、サーバ２はＳ７１から処理を繰り返す。

【0066】

[実施の形態の情報処理システムＳが奏する効果]
上述したように、実施の形態の情報処理システムＳは、通信端末１とサーバ２とを備え、サーバ２は、一又は複数の人物それぞれの個人情報が記録され、会話データを通信端末１から取得して会話データからキーワードを抽出する。そして、サーバ２は、個人情報を検索し、キーワードを含む情報が記録されている人物を抽出し、抽出した人物に関する情報を、通信端末１に出力する。こうすることによって、情報処理システムＳのユーザは、対話相手が誰であるか認識できない場合であっても、当該対話相手を特定して会話を円滑にすることができる。

【0067】

また、サーバ２は、キーワードが抽出された会話データの会話が、個人情報が含む情報の属性のうち、何れの属性に対応するかを特定し、個人情報のうち会話の属性と一致する情報から人物の検索を開始してもよい。こうすると、サーバ２は、ユーザの対話相手の候補者を素早く抽出することができ、計算コストを節約することができる。

【0068】

サーバ２は、人物を絞り込むために必要な絞り込み情報を特定し、絞り込み情報を通信端末１に出力してもよい。こうすると、ユーザはどのような会話をすれば対話相手を特定することができるのかを把握することができ、会話を長く続けなくとも対話相手を特定する情報を入手することができる。

【0069】

サーバ２は、個人情報の属性ごとに個人間の情報のばらつき度合いを算出し、ばらつき度合いが大きい属性の情報を絞り込み情報として特定してもよい。こうすると、情報処理システムＳのユーザは、対話相手を特定しやすい情報を把握することが可能となり、対話相手を会話の早い段階で特定することができる。

【0070】

サーバ２は、個人情報を参照して抽出した人物から会話の対話相手を一意に特定できる情報である特定ワードを算出し、上記特定ワードを通信端末１に出力してもよい。こうすうと、ユーザは対話相手からどのようなキーワードを聞き出せば対話相手を特定することができるのかを知ることができ、対話相手を会話の早い段階で特定することができる。

【0071】

サーバ２は、会話データから抽出したキーワードに特定ワードが含まれている場合、特定ワードによって特定できる人物を対話相手として設定してもよい。こうすると、キーワードが抽出されつづけ、対話相手の候補者が揺らぎ続けるのを防ぐことができる。

【0072】

サーバ２は、設定した対話相手の個人情報を出力してもよい。こうすると、サーバ２が複数の候補者の個人情報を通信端末１に出力しないため、サーバ２は対話相手として設定した人物のより詳細な情報を通信端末１に出力することができる。また、ユーザは対話相手を知るだけでなく、対話相手に関する個人情報を確認しながら会話をすることができる。

【0073】

サーバ２は、通信端末１から取得した通信端末１の位置情報又は通信端末１に記録されているカレンダー情報からさらにキーワードを抽出してもよい。こうすると、ユーザが現在位置する場所や参加しているイベントをキーワードに含めることができ、対話相手の候補者として抽出する人物の正確性が高まる。

【0074】

また、サーバ２は、位置情報又はカレンダー情報から抽出したキーワードに対応する情報から先に個人情報の検索を開始してもよい。こうすると、対話相手の候補者としてより可能性が高い人物を会話の早い段階で抽出することができる。

【0075】

個人情報は、個人情報に登録された人物と会話をした日時が記録された会話履歴情報を有し、サーバ２は、会話の日時が古い又は頻度が少ない人物に関する情報を先に通信端末１に出力してもよい。こうすると、ユーザは記憶が不確かな人物に関する情報を参照しやすくなり、対話相手を思い出す可能性が高まる。

【0076】

サーバ２は、通信端末１の表示部に表示させる映像データ又は通信端末１のスピーカに出力させる音声データを出力してもよい。こうすると、ユーザは種々の通信端末１を利用して、対話相手に関する情報を参照することができ、情報処理システムＳの利便性が高まる。

【0077】

サーバ２が取得する会話データは音声データであり、サーバ２は音声データをテキストデータに変換し、テキストデータからキーワードを抽出してもよい。こうすると、例えば、ユーザと対話相手とが対面で会話をしている場合であっても、情報処理システムＳは、ユーザに対話相手の候補者を通知することができる。

【0078】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。特に、装置の分散・統合の具体的な実施形態は以上に図示するものに限られず、その全部又は一部について、種々の付加等に応じて、又は、機能負荷に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

【0079】

＜変形例１＞
上記の説明では、ユーザと対話相手との会話の音声データが通信端末１のマイク１１に入力され、サーバ２は上記音声データをテキストデータに変換する構成とした。ユーザと対話相手とのコミュニケーションは、音声によるコミュニケーションに限定されない。ユーザと対話相手とのコミュニケーションは、情報処理端末上で行われるテキスト形式でのチャットであってもよい。その場合、サーバ２は、音声データをテキストデータに変換する処理を省くことができる。

【0080】

＜変形例２＞
通信端末１には、例えば、カメラが備え付けられ、対話相手の顔又は対話相手が身に着けている名札を読み取り、サーバ２に送信してもよい。また、サーバ２は、画像処理部をさらに備え、通信端末１から受信した画像を認識し、画像からキーワード又は人物の名称を抽出してもよい。

【0081】

＜変形例３＞
上記説明では、人物抽出部２０４は、キーワードを取得するたびに対話相手の候補者を絞っていくとした。人物抽出部２０４は、キーワードを取得するたびに対話相手の候補者を入れ替えてもよい。こうすると、人物抽出部２０４が初めに抽出した人物の中に対話相手が含まれていない場合であっても、ユーザは会話を続けるうちに対話相手に関する情報を参照して対話相手を思い出すことができる。

【0082】

＜変形例４＞
上記の説明では、キーワード抽出部２０２は、ユーザが発した言葉と対話相手が発した言葉の双方からキーワードを抽出するとした。その代わり、キーワード抽出部２０２は、声紋認証をすることにより、予め登録されたユーザの言葉のみからキーワードを抽出するようにしてもよい。このようにすると、ユーザは、候補者を絞り込みたいときに意図的に特定のキーワードを発声することにより、精度よく候補者を絞り込むことができる。

【符号の説明】

【0083】

Ｓ・・・情報処理システム
１・・・通信端末
１１・・・マイク
１２・・・表示部
２・・・サーバ
２１・・・記録部
２２・・・制御部
２３・・・通信部
２０１・・・データ変換部
２０２・・・キーワード抽出部
２０３・・・属性特定部
２０４・・・人物抽出部
２０５・・・絞り込み情報特定部
２０６・・・人物情報出力部
２０７・・・ばらつき度合い算出部
２０８・・・対話相手設定部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】