特開 2022-93814 チャットシステムおよびチャットプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022093814

(43)【公開日】2022-06-24

(54)【発明の名称】チャットシステムおよびチャットプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/33 20190101AFI20220617BHJP

   G06F 13/00 20060101ALI20220617BHJP

【ＦＩ】

G06F16/33

G06F13/00 650B

【審査請求】未請求

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2020206501

(22)【出願日】2020-12-14

(71)【出願人】

【識別番号】515211544

【氏名又は名称】株式会社サイシード

(74)【代理人】

【識別番号】100105784

【弁理士】

【氏名又は名称】橘 和之

(72)【発明者】

【氏名】安藤 光太郎

【テーマコード（参考）】

5B084

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B084AA01

5B084AA16

5B084AB11

5B084AB39

5B084BB19

5B084CA12

5B084DB01

5B084DC02

5B084DC03

5B175DA01

5B175HA02

5B175HB03

(57)【要約】      （修正有）

【課題】より適切な内容の回答を質問者に対して提供するチャットシステム及びチャットプログラムを提供する。
【解決手段】サーバ装置と通信ネットワークを介して接続される複数のユーザ端末で構成されたチャットシステムにおいて、サーバ装置１００は、質問者から質問を受け付けたとき、複数のユーザに質問を転送して複数の他のユーザから回答を取得するユーザ回答取得部１３と、会話データ記憶部１０のデータベースに記憶されている回答内容および複数の他のユーザから得た回答内容の何れかを用いて質問者への回答を行う回答部１４と、を備える。
【効果】データベースに記憶されている回答内容及び複数のユーザから得た回答内容の中から何れかを選択して回答することで、より適切な内容の回答を質問者に対して提供することができる。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

質問内容と回答内容とを紐付けてデータベースとして記憶する会話データ記憶部と、
質問者であるユーザの端末から質問を受け付けたとき、上記質問者以外の複数の他のユーザの端末に上記質問を転送し、上記複数の他のユーザから回答を得るユーザ回答取得部と、
上記会話データ記憶部に記憶されている回答内容および上記ユーザ回答取得部により上記複数の他のユーザから得た回答内容の何れかを用いて上記質問者への回答を行う回答部とを備えた
ことを特徴とするチャットシステム。

【請求項2】

上記質問者であるユーザの端末から質問を受け付けたとき、質問に対する回答として上記会話データ記憶部に記憶されている回答内容を用いることの適否を判定する適否判定部を更に備え、
上記ユーザ回答取得部は、上記会話データ記憶部に記憶されている回答内容を用いることが適していないと上記適否判定部により判定された場合に、上記複数の他のユーザの端末に上記質問を転送し、
上記回答部は、
上記会話データ記憶部に記憶されている回答内容を用いることが適していると上記適否判定部により判定された場合、上記会話データ記憶部に記憶されている回答内容を用いて上記質問者への回答を行う第１の回答部と、
上記会話データ記憶部に記憶されている回答内容を用いることが適していないと上記適否判定部により判定された場合、上記ユーザ回答取得部により上記複数の他のユーザから得た回答内容の中から所定の判定基準に合致する何れか１つを選択して上記質問者への回答を行う第２の回答部とを備えた
ことを特徴とする請求項１に記載のチャットシステム。

【請求項3】

上記回答部は、上記会話データ記憶部に記憶されている回答内容および上記ユーザ回答取得部により上記複数の他のユーザから得た回答内容の中から所定の判定基準に合致する何れか１つを選択して上記質問者への回答を行うことを特徴とする請求項１に記載のチャットシステム。

【請求項4】

上記回答部が上記ユーザ回答取得部により取得された回答内容を用いて上記質問者への回答を行った場合に、上記質問者から受け付けた質問の内容と、上記回答部が上記質問者に対して行った回答の内容とを紐付けて上記会話データ記憶部のデータベースに追加して記憶させる会話履歴記録部を更に備えたことを特徴とする請求項１～３の何れか１項に記載のチャットシステム。

【請求項5】

上記質問者からの質問を受け付けたとき、その質問の内容を解析し、より抽象度の高い抽象質問に置換する質問抽象化部を更に備え、
上記適否判定部は、上記質問抽象化部により生成された上記抽象質問に対する回答として上記会話データ記憶部に記憶されている回答内容を用いることの適否を判定し、
上記ユーザ回答取得部は、上記会話データ記憶部に記憶されている回答内容を用いることが適していないと上記適否判定部により判定された場合、上記複数の他のユーザの端末に上記抽象質問を転送する
ことを特徴とする請求項２に記載のチャットシステム。

【請求項6】

上記質問者からの質問を受け付けたとき、その質問の内容を解析し、より抽象度の高い抽象質問に置換する質問抽象化部を更に備え、
上記ユーザ回答取得部は、上記複数の他のユーザの端末に上記抽象質問を転送する
ことを特徴とする請求項３に記載のチャットシステム。

【請求項7】

上記回答部が上記ユーザ回答取得部により取得された回答内容を用いて上記質問者への回答を行った場合に、上記質問抽象化部により生成された上記抽象質問の内容と、上記回答部が上記質問者に対して行った回答の内容とを紐付けて上記会話データ記憶部のデータベースに追加して記憶させる会話履歴記録部を更に備えたことを特徴とする請求項５または６に記載のチャットシステム。

【請求項8】

上記他のユーザから得た回答の内容を解析し、より抽象度の高い抽象回答に置換する回答抽象化部を更に備え、
上記第２の回答部は、上記回答抽象化部により生成された上記抽象回答の中から上記所定の判定基準に合致する何れか１つを選択して上記質問者への回答を行う
ことを特徴とする請求項５に記載のチャットシステム。

【請求項9】

上記他のユーザから得た回答の内容を解析し、より抽象度の高い抽象回答に置換する回答抽象化部を更に備え、
上記回答部は、上記会話データ記憶部に記憶されている回答内容および上記回答抽象化部により生成された上記抽象回答の中から上記所定の判定基準に合致する何れか１つを選択して上記質問者への回答を行う
ことを特徴とする請求項６に記載のチャットシステム。

【請求項10】

上記回答部が上記回答抽象化部により生成された上記抽象回答を用いて上記質問者への回答を行った場合に、上記質問抽象化部により生成された上記抽象質問の内容と、上記回答部が上記質問者に対して行った上記抽象回答の内容とを紐付けて上記会話データ記憶部のデータベースに追加して記憶させる会話履歴記録部を更に備えたことを特徴とする請求項８または９に記載のチャットシステム。

【請求項11】

上記会話履歴記録部は、上記質問者から質問を受け付けた場合、上記質問抽象化部により生成された上記抽象質問と上記質問者とを紐付けて上記会話データ記憶部のデータベースに記憶させ、
上記ユーザ回答取得部は、上記質問者から受け付けた質問について上記質問抽象化部により生成された上記抽象質問と同じまたは類似の抽象質問に紐付けて上記質問者として上記会話データ記憶部に記憶されているユーザを除く他の複数のユーザの端末に上記抽象質問を転送する
ことを特徴とする請求項７または１０に記載のチャットシステム。

【請求項12】

質問者であるユーザの端末から質問を受け付けたとき、上記質問者以外の複数の他のユーザの端末に上記質問を転送し、上記複数の他のユーザから回答を得るユーザ回答取得手段、および
質問内容と回答内容とを紐付けてデータベースとして記憶している会話データ記憶部の回答内容および上記ユーザ回答取得手段により上記複数の他のユーザから得た回答内容の何れかを用いて上記質問者への回答を行う回答手段
としてコンピュータを機能させるためのチャットプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、チャットシステムおよびチャットプログラムに関し、特に、人間との間で会話を自動的に行うシステムに用いて好適なものである。

【背景技術】

【0002】

近年、テキストや音声を通じて人間との間で会話を自動的に行うプログラム、いわゆるチャットボットが注目され、広く活用されつつある。多くのチャットボットでは、ユーザから入力された質問や発言の内容を解析し、それに対する回答を生成して返信する。チャットボットには、あらかじめ決められたシナリオによって選択式で会話をするタイプや、会話ログを利用して文脈に近しい応答をするタイプなどがある。

【0003】

また、コンピュータによる回答と人間による回答とを併用したシステムも知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１には、質問内容とデータベース内の回答群との適合度に基づいて、データベースまたは回答者の何れかより回答をすることが開示されている。特許文献１に記載の質問応答システムでは、ユーザから送信された質問を回答用のデータベースに転送することの適否（質問に対するその回答群の適合度）を質問内容に基づいて判定し、その判定結果に応じてデータベースまたは回答者インタフェースの何れかに質問を転送し、転送した質問に対する回答をデータベースまたは回答者インタフェースから受け取って返送する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２００１－２１６３２４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

上記特許文献１に記載の質問応答システムによれば、質問内容との適合度が高い回答がデータベース内にない場合に、回答者から回答を得て質問者に返送することができる。しかしながら、回答者による回答が必ずしも適切な内容であるとは限らないという問題があった。

【0006】

本発明は、このような問題を解決するために成されたものであり、より適切な内容の回答を質問者に対して提供できるようにすることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記した課題を解決するために、本発明では、質問者であるユーザの端末から質問を受け付けたとき、質問者以外の複数の他のユーザの端末に質問を転送して当該複数の他のユーザから回答を取得し、会話データ記憶部のデータベースに記憶されている回答内容および複数の他のユーザから得られる回答内容の何れかを用いて質問者への回答を行うようにしている。

【発明の効果】

【0008】

上記のように構成した本発明によれば、複数のユーザから回答を得て、データベースに記憶されている回答内容および複数のユーザから得た回答の中から何れかが選択されて質問者への回答に使われるので、１人のユーザのみから回答を得る場合に比べて、より適切な内容の回答を質問者に対して提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】第１の実施形態によるチャットシステムの全体構成例を示す図である。

【図2】第１の実施形態によるサーバ装置の機能構成例を示すブロック図である。

【図3】第１の実施形態によるチャットシステムの動作例を示す図である。

【図4】第２の実施形態によるサーバ装置の機能構成例を示すブロック図である。

【図5】第２の実施形態によるチャットシステムの動作例を示す図である。

【図6】第３の実施形態によるサーバ装置の機能構成例を示すブロック図である。

【図7】第３の実施形態によるチャットシステムの動作例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、第１の実施形態によるチャットシステムの全体構成例を示す図である。図１に示すように、本実施形態のチャットシステムは、サーバ装置１００と、複数のユーザ端末２００Ａ，２００Ｂ，２００Ｃ，・・・（以下、特に区別しないときはユーザ端末２００という）とを備えて構成される。サーバ装置１００とユーザ端末２００との間は、インターネットまたは携帯電話網等の通信ネットワーク５００を介して接続される。

【0011】

サーバ装置１００は、いわゆるチャットボットとして機能するものであり、ユーザ端末２００を使用するユーザとの間で会話を自動的に行う。第１の実施形態では基本的に、サーバ装置１００は、ユーザ端末２００から送信された質問に対して、データベースにあらかじめ記憶されている回答を返送する。ただし、質問に対して適切な回答がデータベースに存在しない場合は、質問者とは異なる他のユーザが使用する複数のユーザ端末２００に質問を転送し、複数の他のユーザから複数の回答を得て、その中から所定の判定基準に合致する何れか１つを選択して質問者への回答を行う。

【0012】

図２は、第１の実施形態によるサーバ装置１００の機能構成例を示すブロック図である。図２に示すように、第１の実施形態によるサーバ装置１００は、機能構成として、質問受付部１１、適否判定部１２、ユーザ回答取得部１３、回答部１４および会話履歴記録部１５を備えている。ユーザ回答取得部１３は、具体的な機能構成として、質問転送部１３Ａおよび回答受付部１３Ｂを備えている。また、回答部１４は、具体的な機能構成として、第１の回答部１４Ａおよび第２の回答部１４Ｂを備えている。また、第１の実施形態によるサーバ装置１００は、記憶媒体として、会話データ記憶部１０を備えている。

【0013】

上記各機能ブロック１１～１５は、ハードウェア、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能ブロック１１～１５は、実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたチャットプログラムが動作することによって実現される。

【0014】

会話データ記憶部１０は、質問内容と回答内容とを紐付けてデータベースとして記憶する。会話データ記憶部１０は、想定される複数の質問内容と、それに対してそれぞれ想定される複数の回答内容とをあらかじめ紐付けて記憶している。また、詳細を後述するように、会話データ記憶部１０には、当初のデータベースには存在しない質問内容と回答内容との組み合わせが会話履歴記録部１５によって追加して記憶される。

【0015】

質問受付部１１は、質問者であるユーザが使用するユーザ端末２００から質問を受け付ける。質問者は、ユーザ端末２００Ａ，２００Ｂ，２００Ｃ，・・・を使用するユーザＡ，Ｂ，Ｃ，・・・の何れもがなり得る。なお、以下では説明を簡便にするために、ユーザ端末２００ＡのユーザＡが質問者である場合について説明する。

【0016】

適否判定部１２は、質問受付部１１が質問を受け付けたとき、質問に対する回答として、会話データ記憶部１０に記憶されている回答内容を用いることの適否を判定する。例えば、適否判定部１２は、質問受付部１１が受け付けた質問の内容と、会話データ記憶部１０に記憶されている複数の質問の内容との類似度をそれぞれ算出し、類似度が所定レベル以上の質問内容が存在するか否かを判定する。そして、類似度が所定レベル以上の質問内容が存在する場合は、それに紐付けて記憶されている回答内容を用いることが適していると判定する。一方、類似度が所定レベル以上の質問内容が存在しない場合は、会話データ記憶部１０に記憶されている回答内容を用いることが適していないと判定する。

【0017】

ここで、質問内容の類似度は、公知の技術を用いて算出することが可能である。例えば、質問内容の文章を形態素解析して複数の単語を抽出し、抽出された複数の単語の組み合わせから所定の数値化ルールに従って文章ベクトルを算出して、文章ベクトルの類似度を算出するといった方法を用いることが可能である。文章ベクトルの類似度を算出する際に、文章ベクトルについて所定の関数を用いて特徴量を抽出し、特徴量の類似度を評価するようにしてもよい。あるいは、文章ベクトルを構成する複数の要素値について算出されるユークリッド距離やコサイン類似度を用いるようにしてもよいし、編集距離を用いるようにしてもよい。

【0018】

ユーザ回答取得部１３は、会話データ記憶部１０に記憶されている回答内容を用いることが適していないと適否判定部１２により判定された場合に、質問者であるユーザＡ以外の複数の他のユーザＢ，Ｃ，・・・が使用するユーザ端末２００Ｂ，２００Ｃ，・・・に質問を転送し、複数の他のユーザＢ，Ｃ，・・・から回答を得る。回答部１４は、会話データ記憶部１０に記憶されている回答内容およびユーザ回答取得部１３により複数の他のユーザＢ，Ｃ，・・・から得た回答内容の何れかを用いて、質問者であるユーザＡへの回答を行う。

【0019】

具体的には、会話データ記憶部１０に記憶されている回答内容を用いることが適していると適否判定部１２により判定された場合、第１の回答部１４Ａは、会話データ記憶部１０に記憶されている回答内容を用いて、質問者であるユーザＡへの回答を行う。すなわち、回答内容のデータをユーザ端末２００Ａに返送する。ここで、類似度が所定レベル以上の質問内容が会話データ記憶部１０に複数記憶されている場合がある。この場合、第１の回答部１４Ａは、例えば、類似度が最も大きい質問内容に紐付けて記憶されている回答内容を用いて質問者への回答を行う。

【0020】

一方、会話データ記憶部１０に記憶されている回答内容を用いることが適していないと適否判定部１２により判定された場合、質問転送部１３Ａは、ユーザ端末２００Ａ以外の複数のユーザ端末２００Ｂ，２００Ｃ，・・・に対して、質問受付部１１が受け付けた質問を転送する。ここで質問を転送するユーザ端末２００Ｂ，２００Ｃ，・・・は、転送する時点で通信ネットワーク５００に接続されている端末である。なお、通信ネットワーク５００に接続されている他のユーザ端末２００Ｂ，２００Ｃ，・・・の全てに質問を転送してもよいし、一部のユーザ端末２００に質問を転送してもよい。一部のユーザ端末２００に質問を転送する場合、転送するユーザ端末２００をランダムに選定するようにしてもよいし、あらかじめ定めた所定の選定基準に従って選定するようにしてもよい。

【0021】

回答受付部１３Ｂは、質問を転送した複数のユーザ端末２００Ｂ，２００Ｃ，・・・から返送されてくる回答を受け付ける。この回答は、ユーザ端末２００Ｂ，２００Ｃ，・・・を使用するユーザＢ，Ｃ，・・・が質問を見て、キーボードやタッチパネル等の入力デバイスを操作して入力したものである。ここで、質問の転送を受けた複数のユーザＢ，Ｃ，・・・の全員が回答を返送するとは限らない。また、回答を返送するタイミングは区々である。そこで、回答受付部１３Ｂは、複数のユーザ端末２００Ｂ，２００Ｃ，・・・から送られてくる回答を受け付ける都度、受け付けた回答を第２の回答部１４Ｂに順次供給する。また、回答受付部１３Ｂは、質問転送部１３Ａが質問を転送した時点からタイムアウト時間以内に返送されてくる回答のみを受け付ける。

【0022】

第２の回答部１４Ｂは、回答受付部１３Ｂがタイムアウト時間以内に受け付けた複数の回答の中から、所定の判定基準に合致する何れか１つを選択する。所定の判定基準は、任意に設定し得る。例えば、複数の判定項目を設定し、それらの判定項目を回答内容が満たすか否かによって、複数のユーザ端末２００Ｂ，２００Ｃ，・・・から受け付けた回答のスコアをそれぞれ算出し、その中から最高スコアの回答を選択する。なお、スコアが所定値以上となる回答が１つもない場合、何れの回答も選択しないようにしてもよい。

【0023】

また、機械学習により生成した学習モデルによってスコアを算出するようにしてもよい。例えば、チャットシステムの運用を開始した当初の初期状態では乱数または上記のような判定項目に基づいてスコアリングを行いつつ、運用時に実際にユーザ間でやり取りされる質問と回答とをデータセットとして逐次蓄積していく。そして、蓄積されたデータセットのうち、回答に対する質問者の反応が良いものを正例とする教師データを生成し、当該教師データを用いて機械学習を行う。質問者の反応が良いものとは、例えば、回答に対して肯定的な内容の返信を行っているものである。

【0024】

ここで、学習モデルは、例えば、単純な文字の数が多い回答ほどスコアが高くなるようなモデルとすることが可能である。あるいは、ポジティブワードおよびネガティブワードを定義した辞書データを利用して、回答内容に含まれる単語を解析し、ポジティブワードが多く含まれる回答ほどスコアが高くなるようなモデルとしてもよい。あるいは、回答内容から回答者の感情を推定し、ポジティブな感情の度合いが大きい回答ほどスコアが高くなるようなモデルとしてもよい。

【0025】

別の例として、第２の回答部１４Ｂは、回答受付部１３Ｂから回答が供給される都度、その回答のスコアを算出し、スコアが所定値以上である場合には直ちにその回答を選択するようにしてもよい。このようにすれば、質問者に対する回答のレスポンスをなるべく速くすることができる。

【0026】

第２の回答部１４Ｂは、以上のようにして選択した回答を質問者であるユーザＡのユーザ端末２００Ａに返送する。なお、スコアが所定値以上となる回答が１つもなくて回答が選択されなかった場合、第２の回答部１４Ｂは、ユーザ端末２００Ａに対する回答の返送は行わない。あるいは、適切な回答が見つからないといった趣旨の回答を返送するようにしてもよい。

【0027】

会話履歴記録部１５は、質問受付部１１が質問者から受け付けた質問（質問に対する回答として、会話データ記憶部１０に記憶されている回答内容を用いることが適切でないと適否判定部１２により判定された場合の質問）の内容と、第２の回答部１４Ｂが質問者に対して行った回答（複数のユーザＢ，Ｃ，・・・より得た回答の中から選択された回答）の内容とを紐付けて会話データ記憶部１０のデータベースに追加して記憶させる。このように、当初のデータベースには存在しない質問内容と回答内容との組み合わせを会話履歴記録部１５によって追加して記憶することにより、それ以降は、データベースの使用のみで第１の回答部１４Ａが回答できる可能性を高めることができる。会話データ記憶部１０に追加記憶される回答内容は、所定の判定基準を満たしたものであるから、回答内容として相応しいものであると言える。

【0028】

図３は、以上のように構成した第１の実施形態によるチャットシステムの動作例を示す図である。図３において、まず、質問者であるユーザＡがユーザ端末２００Ａからサーバ装置１００に質問を送信する（ステップＳ１）。図３に示す例において、ユーザＡは、「今日の渋谷でのランチは何がお勧めですか？」という質問を送信している。

【0029】

サーバ装置１００では、質問受付部１１がこの質問をユーザ端末２００Ａから受け付けると、適否判定部１２は、質問受付部１１が受け付けた質問に対する回答として、会話データ記憶部１０に記憶されている回答内容を用いることの適否を判定する（ステップＳ２）。

【0030】

ここで、会話データ記憶部１０に記憶されている回答内容を用いることが適していると適否判定部１２により判定された場合、第１の回答部１４Ａは、会話データ記憶部１０に記憶されている回答内容を用いてユーザＡへの回答を行う（ステップＳ３－１）。図３に示す例において、第１の回答部１４Ａは、「ＡＢＣ店の○○ハンバーグ定食がお勧めです。」という回答を送信している。

【0031】

一方、会話データ記憶部１０に記憶されている回答内容を用いることが適していないと適否判定部１２により判定された場合、質問転送部１３Ａは、ユーザ端末２００Ａ以外の複数のユーザ端末２００Ｂ，２００Ｃ，・・・に対し、質問受付部１１が受け付けた質問を転送する（ステップＳ３－２）。質問の転送を受けたユーザＢ，Ｃ，・・・は、ユーザ端末２００Ｂ，２００Ｃ，・・・から回答を入力してサーバ装置１００に返送する（ステップＳ４）。図３に示す例において、ユーザＢは「ＭＭＭ店の□□牛丼セットをお勧めします。」という回答を返送し、ユーザＣは「ＸＹＺ店の△△ラーメンです。」という回答を送信している。

【0032】

サーバ装置１００では、回答受付部１３Ｂがこれらの回答を複数の２００Ｂ，２００Ｃ，・・・から順次受け付けると、第２の回答部１４Ｂは、所定の判定基準に合致する何れか１つの回答を選択する（ステップＳ５）。図３に示す例において、第２の回答部１４Ｂは、ユーザ端末２００Ｂから受け付けた「ＭＭＭ店の□□牛丼セットをお勧めします。」という回答を選択している。

【0033】

そして、第２の回答部１４Ｂは、以上のようにして選択した回答を質問者であるユーザＡのユーザ端末２００Ａに返送する（ステップＳ６）。また、会話履歴記録部１５は、質問受付部１１が質問者から受け付けた質問の内容（「今日の渋谷でのランチは何がお勧めですか？」）と、第２の回答部１４Ｂにより選択された回答の内容（「ＭＭＭ店の□□牛丼セットをお勧めします。」）とを紐付けて会話データ記憶部１０のデータベースに追加して記憶させる（ステップＳ７）。

【0034】

以上詳しく説明したように、第１の実施形態のサーバ装置１００では、質問者であるユーザＡのユーザ端末２００Ａから質問を受け付けたとき、質問に対する回答として、会話データ記憶部１０のデータベースに記憶されている回答内容を用いることの適否を判定し、適していると判定された場合はデータベースの回答内容を用いてユーザＡへの回答を行う。一方、適していないと判定された場合は、ユーザＡ以外の複数の他のユーザＢ，Ｃ，・・・のユーザ端末２００Ｂ，２００Ｃ，・・・に質問を転送して複数の他のユーザＢ，Ｃ，・・・から複数の回答を得て、その中から所定の判定基準に合致する何れか１つを選択してユーザＡへの回答を行うようにしている。

【0035】

このように構成した第１の実施形態によれば、質問内容との適合度が高い回答が会話データ記憶部１０のデータベースになくて、データベースの回答内容を用いることが相応しくない場合でも、複数のユーザＢ，Ｃ，・・・から回答を得て、その中から所定の判定基準に合致するものが選択されて質問者であるユーザＡへの回答に使われるので、１人のユーザのみから回答を得る場合に比べて、より適切な内容の回答を質問者に対して提供することができる。

【0036】

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態を図面に基づいて説明する。第２の実施形態によるチャットシステムの全体構成は、図１と同様である。ただし、サーバ装置１００に代えてサーバ装置１００’を用いる。図４は、第２の実施形態によるサーバ装置１００’の機能構成例を示すブロック図である。この図４において、図２に示した符号と同一の符号を付したものは同一の機能を有するものであるので、ここでは重複する説明を省略する。

【0037】

図４に示すように、第２の実施形態によるサーバ装置１００’は、機能構成として、質問抽象化部１６および回答抽象化部１７を更に備える。また、第２の実施形態によるサーバ装置１００’は、図２に示した会話データ記憶部１０、適否判定部１２、ユーザ回答取得部１３、回答部１４および会話履歴記録部１５に代えて、会話データ記憶部１０’、適否判定部１２’、ユーザ回答取得部１３’回答部１４’および会話履歴記録部１５’を備える。

【0038】

図５は、第２の実施形態によるチャットシステムの動作例を示す図である。この図５において、図３に示したステップ番号と同一の番号を付した部分は同一の処理を行うものであるので、ここでは重複する説明を省略する。以下、図４と図５を併用して第２の実施形態を説明する。

【0039】

質問抽象化部１６は、ユーザ端末２００から送信された質問者からの質問を質問受付部１１にて受け付けたときに、その質問の内容を解析し、より抽象度の高い抽象質問に置換する。図５の例において、質問抽象化部１６は、ユーザＡから受け付けた「今日の渋谷でのランチは何がお勧めですか？」という質問を「食事は何がお勧めですか？」という抽象質問に置き換えている（ステップＳ１１）。

【0040】

質問内容を抽象化するアルゴリズムは、例えば以下のようにすることが可能である。すなわち、質問受付部１１が受け付けた質問の文章を形態素解析して複数の単語を抽出し、抽出された単語の品詞を特定する。そして、抽出した複数の単語のうち、時間や時期を表す単語、場所や位置を表す単語およびそれらに接続される助詞（上記の例の場合は「今日」、「の」、「渋谷」、「で」）を省略する。また、副詞、連体詞、接続詞、感動詞、指示詞も省略する。名詞、動詞、形容詞、判定詞については、可能な場合は下位概念の単語を上位概念の単語に置き換える（上記の例の場合は「ランチ」を「食事」に置換）。固有名詞については、省略または一般名詞への置き換えを行う。以上のような処理を行うに当たって、単語との品詞との関係および上位概念と下位概念との関係を示した辞書データを使用する。

【0041】

なお、ここで説明したアルゴリズムは一例に過ぎない。例えば、以下のようにしてもよい。すなわち、抽象化済みの抽象質問とキーワードとなる複数の単語とのセットを予め大量に用意する。そして、質問受付部１１が受け付けた質問の文章の中にキーワードがどの程度含まれるかを判定し、質問文中のキーワードが最も多く含まれる抽象質問を採用する。この方法では、個人情報などのセンシティブな情報が抽象質問の中に紛れ込むというリスクを原理的に排除することができる。

【0042】

適否判定部１２’は、質問抽象化部１６により生成された抽象質問に対する回答として、会話データ記憶部１０’に記憶されている回答内容を用いることの適否を判定する。会話データ記憶部１０’には、抽象質問の内容と抽象回答の内容とを紐付けて成るデータベースが記憶されている。ここで、適否判定部１２’は、第１の実施形態と同様に、質問抽象化部１６により生成された抽象質問の内容と、会話データ記憶部１０’に記憶されている複数の抽象質問の内容との類似度をそれぞれ算出し、類似度が所定レベル以上の抽象質問が存在するか否かを判定するようにしてよい。

【0043】

第１の回答部１４Ａ’は、会話データ記憶部１０’に記憶されている回答内容を用いることが適していると適否判定部１２’により判定された場合、会話データ記憶部１０’に記憶されている抽象回答の内容を用いて、質問者であるユーザＡへの回答を行う。

【0044】

ユーザ回答取得部１３’は、会話データ記憶部１０’に記憶されている回答内容を用いることが適していないと適否判定部１２’により判定された場合、複数の他のユーザＢ，Ｃ，・・・が使用するユーザ端末２００Ｂ，２００Ｃ，・・・に抽象質問を転送し（質問転送部１３Ａ’）、複数の他のユーザＢ，Ｃ，・・・から回答を得る（回答受付部１３Ｂ’）。

【0045】

回答抽象化部１７は、回答受付部１３Ｂ’が他のユーザから得た回答を、その内容を解析してより抽象度の高い抽象回答に置換する。回答内容を抽象化するアルゴリズムは、質問内容を抽象化するアルゴリズムと同様でよい。図５の例において、回答抽象化部１７は、ユーザＢから受け付けた「ＭＭＭ店の□□牛丼セットをお勧めします。」という回答を「牛丼をお勧めします。」という抽象回答に置換し、ユーザＣから受け付けた「ＸＹＺ店の△△ラーメンです。」という回答を「ラーメンです。」という抽象回答に置換している（ステップＳ１２）。

【0046】

第２の回答部１４Ｂ’は、回答抽象化部１７により生成された複数の抽象回答の中から所定の判定基準に合致する何れか１つを選択し、質問者であるユーザＡへの回答を行う。所定の判定基準に基づき回答内容を選択するアルゴリズムは、第１の実施形態と同様でよい。図５の例において、第２の回答部１４Ｂ’は、ユーザＢからの回答に基づき生成された「牛丼をお勧めします。」という抽象回答を選択している。

【0047】

会話履歴記録部１５’は、質問抽象化部１６により生成された抽象質問（質問に対する回答として、会話データ記憶部１０’に記憶されている回答内容を用いることが適切でないと適否判定部１２’により判定された場合の抽象質問）の内容と、第２の回答部１４Ｂ’が質問者に対して行った抽象回答（第２の回答部１４Ｂ’により選択された抽象回答）の内容とを紐付けて会話データ記憶部１０’のデータベースに追加して記憶させる。

【0048】

このように構成した第２の実施形態によれば、質問者から受け付けた質問の内容を抽象化して複数のユーザに転送するので、複数のユーザが受け取る質問は、個別具体的な質問内容ではなくなる。このため、できるだけ多くのユーザから回答を得やすくなり、質問者からの質問に適した回答を得やすくすることができる。また、会話データ記憶部１０’にも抽象質問が記憶されるため、質問抽象化部１６により生成された抽象質問の内容との類似度が所定レベル以上となる抽象質問が会話データ記憶部１０’に存在する可能性が高くなり、会話データ記憶部１０’に記憶されている回答内容を用いて自動的に回答できる可能性を高くすることもできる。

【0049】

また、第２の実施形態では、複数のユーザから受け付けた回答の内容を抽象化して質問者に返送するので、質問者が受け取る回答は、個別具体的な回答内容ではなくなる。このため、質問者が聞きたい内容に対して的外れな回答となる可能性を低減することができ、質問者が行った質問に適した回答を得やすくすることができる。

【0050】

なお、上記第２の実施形態では、質問受付部１１が受け付けた質問と回答受付部１３Ｂ’が受け付けた回答の両方について抽象化処理を行う例について説明したが、これに限定されない。例えば、質問受付部１１が受け付けた質問についてのみ抽象化処理を行うようにしてもよい。この場合、図４に示した回答部１４’に代えて回答部１４を用いる。また、会話履歴記録部１５’は、質問抽象化部１６により生成された抽象質問の内容と、第２の回答部１４Ｂが質問者に対して行った回答の内容とを紐付けて会話データ記憶部１０’のデータベースに追加して記憶させる。

【0051】

（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態を図面に基づいて説明する。第３の実施形態によるチャットシステムの全体構成は、図１と同様である。ただし、サーバ装置１００に代えてサーバ装置１００”を用いる。図６は、第３の実施形態によるサーバ装置１００”の機能構成例を示すブロック図である。この図６において、図４に示した符号と同一の符号を付したものは同一の機能を有するものであるので、ここでは重複する説明を省略する。

【0052】

図６に示すように、第３の実施形態によるサーバ装置１００”は、図４に示した適否判定部１２’に代えて記憶回答取得部１８を備えるとともに、図２に示した回答部１４’に代えて回答部１４”を備える。回答部１４”は、第２の回答部１４Ｂ”のみを備え、図４に示した第１の回答部１４Ａ’は備えていない。

【0053】

図７は、第３の実施形態によるチャットシステムの動作例を示す図である。この図７において、図５に示したステップ番号と同一の番号を付した部分は同一の処理を行うものであるので、ここでは重複する説明を省略する。以下、図６と図７を併用して第３の実施形態を説明する。

【0054】

第３の実施形態において、質問抽象化部１６は、ユーザ端末２００から受け付けた質問者からの質問をもとに生成した抽象質問を、記憶回答取得部１８および質問転送部１３Ａ’に供給する。記憶回答取得部１８は、質問抽象化部１６により生成された抽象質問に対応する抽象回答を会話データ記憶部１０’から取得する。例えば、記憶回答取得部１８は、質問抽象化部１６により生成された抽象質問の内容と、会話データ記憶部１０’に記憶されている複数の抽象質問の内容との類似度をそれぞれ算出し、最も類似度が大きい抽象質問に紐づけて記憶されている抽象回答を会話データ記憶部１０’から取得する。図７の例において、記憶回答取得部１８は、「ハンバーグがお勧めです。」という抽象回答を会話データ記憶部１０’から取得している（ステップＳ３－１’）。

【0055】

質問転送部１３Ａ’は、ユーザ端末２００Ａから受け付けた質問に対する回答として、記憶回答取得部１８により会話データ記憶部１０’から取得された抽象回答を用いることが適しているか否かによらず、質問抽象化部１６から供給された抽象質問を複数のユーザ端末２００Ｂ，２００Ｃ，・・・に転送する。

【0056】

回答部１４”（第２の回答部１４Ｂ”）は、記憶回答取得部１８により取得された抽象回答（会話データ記憶部１０’に記憶されている回答内容）および回答抽象化部１７により生成される抽象回答の中から所定の判定基準に合致する何れか１つを選択して質問者への回答を行う。所定の判定基準に基づき回答内容を選択するアルゴリズムは、第１の実施形態と同様でよい。

【0057】

図７の例において、第２の回答部１４Ｂ”は、記憶回答取得部１８により会話データ記憶部１０’から取得された「ハンバーグがお勧めです。」という抽象回答と、ユーザＢからの回答に基づき生成された「牛丼をお勧めします。」という抽象回答と、ユーザＣからの回答に基づき生成された「ラーメンです。」という抽象回答との３つの抽象回答の中から、ユーザＢからの回答に基づき生成された「牛丼をお勧めします。」という抽象回答を選択している。

【0058】

このように構成した第３の実施形態によれば、常に抽象質問を他のユーザに転送し、他のユーザから得た回答と、会話データ記憶部１０’のデータベースに登録されている回答とを含めて、その中から最もよい回答を選んで質問者に提供することができる。これにより、質問内容との適合度がある程度高い回答が会話データ記憶部１０’のデータベースに記憶されている場合でも、より良い回答が他のユーザから得られれば、ユーザから得た回答を質問者に提供することができる。このため、質問者からの質問に対してより適した回答を提供することができるようになる。

【0059】

なお、上記第３の実施形態においても、質問受付部１１が受け付けた質問と回答受付部１３Ｂ’が受け付けた回答の両方について抽象化処理を行っているが、質問受付部１１が受け付けた質問についてのみ抽象化処理を行うようにしてもよい。

【0060】

上記実施形態では、質問受付部１１が受け付けた質問を、通信ネットワーク５００に接続されている他のユーザ端末２００Ｂ，２００Ｃ，・・・のうち一部のユーザ端末２００に転送する場合、あらかじめ定めた所定の選定基準に従ってユーザ端末２００を選定する例について説明した。この選定基準の一例として、以下のような基準を設定するようにしてもよい。

【0061】

例えば、会話履歴記録部１５’は、質問受付部１１が質問者から質問を受け付けた場合、適否判定部１２’による判定の結果によらず、質問抽象化部１６により生成された抽象質問と質問者とを紐付けて会話データ記憶部１０’のデータベースに記憶させる。例えば、チャットシステムを利用する際にユーザがログインを行うようにし、質問者がログイン時に使用したユーザＩＤと抽象質問とを紐付けて会話データ記憶部１０’に記憶させる。

【0062】

ユーザ回答取得部１３’は、質問者から受け付けた質問について質問抽象化部１６により生成された抽象質問と同じまたは類似（類似度が所定レベル以上）の抽象質問に紐付けて質問者として会話データ記憶部１０’に記憶されているユーザを除く他の複数のユーザのユーザ端末２００に抽象質問を転送する。このようにすれば、仮に、今回の質問者Ａよりも前に、質問者Ａの質問内容と同様の質問をユーザＢが行っていた場合（質問抽象化部１６によりユーザＢの質問から生成された抽象質問が、質問者Ａの質問から生成された抽象質問と同じまたは類似となる場合）に、ユーザＡからの質問について生成された抽象質問をユーザＢには転送しないようにすることができる。

【0063】

さらに、以下のようにしてもよい。すなわち、質問者に対して第２の回答部１４’，１４”により回答を行ったときに、抽象質問と紐付けて会話データ記憶部１０’のデータベースに記憶していた質問者に対して回答済みであることを示すフラグ情報を更に記憶させるようにする。そして、質問者Ａからの質問を受け付けたときに、会話データ記憶部１０’を参照して、質問者Ａと同様の質問をしていたユーザＢに対して既に回答済みか否かを判定する。ここで、回答済みの場合にはユーザＢにもユーザＡからの質問について生成された抽象質問を転送し、回答済みでない場合にはユーザＢにユーザＡの抽象質問を転送しないようにする。この場合、ユーザＢは、以前に自身の質問に対して得た回答をユーザＡからの質問に対して回答するかもしれない。

【0064】

また、上記第１～第３の実施形態において、通信ネットワーク５００に接続されているユーザ端末２００の数が所定数以上か否かを判定し、所定数以上の場合は質問の転送を行い、所定数未満の場合は会話データ記憶部１０（１０’）に記憶されている回答内容を用いるようにしてもよい。例えば夜間などで接続ユーザ数が少ないときは、他のユーザから回答を得るまでの時間が長くなる可能性があるからである。質問を転送することなく、会話データ記憶部１０（１０’）に記憶されている回答内容を用いる場合、適否判定部１２（１２’）が回答内容の適否判定の閾値として用いる類似度の所定レベルを通常よりも引き下げて、会話データ記憶部１０（１０’）に記憶されている回答内容を用いることの適否を判定し、適しているものが見つかれば回答を行うようにしてもよい。

【0065】

その他、上記第１～第３の実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

【符号の説明】

【0066】

１０，１０’ 会話データ記憶部
１１ 質問受付部
１２，１２’ 適否判定部
１３，１３’ ユーザ回答取得部
１３Ａ，１３Ａ’ 質問転送部
１３Ｂ，１３Ｂ’ 回答受付部
１４，１４’，１４” 回答部
１４Ａ，１４Ａ’ 第１の回答部
１４Ｂ，１４Ｂ’，１４Ｂ” 第２の回答部
１５，１５’ 会話履歴記録部
１６ 質問抽象化部
１７ 回答抽象化部
１８ 記憶回答取得部
１００，１００’，１００” サーバ装置
２００Ａ，２００Ｂ，２００Ｃ ユーザ端末

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】