特開 2023-128924 出力制御プログラム、出力制御方法、および情報処理装置

(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】P2023128924

(43)【公開日】2023-09-14

(54)【発明の名称】出力制御プログラム、出力制御方法、および情報処理装置

(51)【国際特許分類】

   G10L 25/51 20130101AFI20230907BHJP

   G10L 25/06 20130101ALI20230907BHJP

   G10L 15/10 20060101ALI20230907BHJP

   G10L 15/00 20130101ALI20230907BHJP

   G10L 21/034 20130101ALI20230907BHJP

【ＦＩ】

G10L25/51

G10L25/06

G10L15/10 200W

G10L15/00 200D

G10L21/034

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022033613

(22)【出願日】2022-03-04

(71)【出願人】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100104190

【弁理士】

【氏名又は名称】酒井 昭徳

(72)【発明者】

【氏名】安達 大輔

(72)【発明者】

【氏名】加藤 義貴

(72)【発明者】

【氏名】戸塚 秀則

(72)【発明者】

【氏名】植田 圭

(72)【発明者】

【氏名】大塚 信幸

(57)【要約】

【課題】対象グループの会話に役立つ他グループの発話内容に気付きやすくすること。
【解決手段】コミュニケーション管理装置は、自グループ（対象グループ）に対して他グループＧ１～Ｇ４の発話内容を音声出力する際に、自グループと他グループＧ１～Ｇ４との類似度に応じて、他グループＧ１～Ｇ４の音量を制御する。例えば、コミュニケーション管理装置は、類似度が高いほど、他グループＧ１～Ｇ４の発話内容を音声出力する際の音量を大きくする制御を行う。ここでは、他グループＧ１～Ｇ４のうち類似度が最も高い他グループＧ１の音量が最も大きくなっている。
【選択図】図１３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

それぞれがオンラインコミュニケーションにより議論を行う複数のグループそれぞれの発話内容に関するログ情報が記録された記憶部を参照して、前記複数のグループのうちの第１のグループと他グループとの類似度を算出し、
前記第１のグループに対して前記他グループの発話内容を出力する際に、算出した前記類似度に基づいて、前記他グループの発話内容の出力を制御する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする出力制御プログラム。

【請求項2】

前記ログ情報は、前記複数のグループそれぞれの音声を録音した音声データを含み、
前記算出する処理は、
前記第１のグループの音声を録音した音声データを変換して得られる第１のテキストデータと、前記他グループの音声を録音した音声データを変換して得られる第２のテキストデータとに基づいて、前記類似度を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の出力制御プログラム。

【請求項3】

前記算出する処理は、
１以上のキーワードそれぞれについて、前記第１のテキストデータにおける第１の出現回数と、前記第２のテキストデータにおける第２の出現回数とをカウントし、
前記１以上のキーワードそれぞれについてカウントした前記第１の出現回数と前記第２の出現回数とに基づいて、前記類似度を算出する、
ことを特徴とする請求項２に記載の出力制御プログラム。

【請求項4】

前記制御する処理は、
算出した前記類似度に基づいて、前記第１のグループに対して前記他グループの発話内容を音声出力する際の音量を制御する、ことを特徴とする請求項１～３のいずれか一つに記載の出力制御プログラム。

【請求項5】

前記制御する処理は、
前記類似度が高いほど、前記他グループの発話内容を音声出力する際の音量を大きくする、ことを特徴とする請求項４に記載の出力制御プログラム。

【請求項6】

前記制御する処理は、
前記類似度が低いほど、前記他グループの発話内容を出力する際の音量を大きくする、ことを特徴とする請求項４に記載の出力制御プログラム。

【請求項7】

第１の制御パターンまたは第２の制御パターンのいずれかの選択を受け付ける、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記制御する処理は、
前記第１の制御パターンが選択された場合、前記類似度が高いほど、前記他グループの発話内容を音声出力する際の音量を大きくし、
前記第２の制御パターンが選択された場合、前記類似度が低いほど、前記他グループの発話内容を音声出力する際の音量を大きくする、
ことを特徴とする請求項４～６のいずれか一つに記載の出力制御プログラム。

【請求項8】

前記複数のグループのうちの前記第１のグループ以外の他グループそれぞれについて、前記算出する処理および前記制御する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１～７のいずれか一つに記載の出力制御プログラム。

【請求項9】

それぞれがオンラインコミュニケーションにより議論を行う複数のグループそれぞれの発話内容に関するログ情報が記録された記憶部を参照して、前記複数のグループのうちの第１のグループと他グループとの類似度を算出し、
前記第１のグループに対して前記他グループの発話内容を出力する際に、算出した前記類似度に基づいて、前記他グループの発話内容の出力を制御する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする出力制御方法。

【請求項10】

それぞれがオンラインコミュニケーションにより議論を行う複数のグループそれぞれの発話内容に関するログ情報が記録された記憶部を参照して、前記複数のグループのうちの第１のグループと他グループとの類似度を算出し、
前記第１のグループに対して前記他グループの発話内容を出力する際に、算出した前記類似度に基づいて、前記他グループの発話内容の出力を制御する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、出力制御プログラム、出力制御方法、および情報処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、オンサイトのコミュニケーションにおいて、参加者が異なるテーブルに分かれて、グループ単位で会話する場合がある。この場合、参加者は、例えば、隣のテーブルの議論を聞いて、自分のテーブルの議論に活かしたりすることができる。また、オンラインのコミュニケーションにおいて、参加者をグループ分けしてグループ単位で会話するための機能がある。

【0003】

先行技術としては、例えば、グループ情報に基づくグループごとに受信された音声データによる音声の出力の音量を独立に制御するものがある。グループ情報は、複数の端末装置の各ユーザを、一人以上のユーザを含む複数のグループに分けた情報である。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２０－０２８０８４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、従来技術では、オンラインのグループディスカッションなどにおいて、他グループの議論の内容を自グループの議論に活かすことが難しい。

【0006】

一つの側面では、本発明は、対象グループの会話に役立つ他グループの発話内容に気付きやすくすることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

１つの実施態様では、それぞれがオンラインコミュニケーションにより議論を行う複数のグループそれぞれの発話内容に関するログ情報が記録された記憶部を参照して、前記複数のグループのうちの第１のグループと他グループとの類似度を算出し、前記第１のグループに対して前記他グループの発話内容を出力する際に、算出した前記類似度に基づいて、前記他グループの発話内容の出力を制御する、出力制御プログラムが提供される。

【発明の効果】

【0008】

本発明の一側面によれば、対象グループの会話に役立つ他グループの発話内容に気付きやすく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】

【0009】

【図1】図１は、実施の形態にかかる出力制御方法の一実施例を示す説明図である。

【図2】図２は、情報処理システム２００のシステム構成例を示す説明図である。

【図3】図３は、コミュニケーション管理装置２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。

【図4】図４は、クライアント端末２０２のハードウェア構成例を示すブロック図である。

【図5】図５は、類似度テーブル２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図6】図６は、コミュニケーション管理装置２０１の機能的構成例を示すブロック図である。

【図7】図７は、キーワードの検出例を示す説明図である。

【図8】図８は、出現回数テーブル８００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図9】図９は、キーワードに基づく類似度の算出例を示す説明図である。

【図10】図１０は、活性度の算出例を示す説明図である。

【図11】図１１は、出力画面１１００の画面例を示す説明図（その１）である。

【図12】図１２は、出力画面１１００の画面例を示す説明図（その２）である。

【図13】図１３は、出力画面１１００の画面例を示す説明図（その３）である。

【図14】図１４は、出力画面１１００の画面例を示す説明図（その４）である。

【図15】図１５は、コミュニケーション管理装置２０１の出力制御処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図16】図１６は、キーワード検出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図17】図１７は、類似度算出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図18】図１８は、活性度算出処理の具体的処理手順の一例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】

【0010】

以下に図面を参照して、本発明にかかる出力制御プログラム、出力制御方法、および情報処理装置の実施の形態を詳細に説明する。

【0011】

（実施の形態）
図１は、実施の形態にかかる出力制御方法の一実施例を示す説明図である。図１において、情報処理装置１０１は、複数のグループのうちの第１のグループに対して他グループの発話内容を出力する際に、他グループの発話内容の出力を制御するコンピュータである。ここで、グループは、オンラインコミュニケーションを行う１以上のユーザの集まりである。

【0012】

オンラインコミュニケーションは、インターネットなどのネットワークを介して相互に対話するコミュニケーションである。オンラインコミュニケーションは、例えば、音声によるコミュニケーションであってもよく、また、テキストによるコミュニケーションであってもよい。

【0013】

第１のグループは、他グループの発話内容の出力を制御する対象となるグループである。他グループの発話内容は、他グループで行われた会話の内容である。他グループの発話内容の出力とは、例えば、他グループの発話内容を音声出力することである。また、他グループの発話内容の出力とは、他グループの発話内容を文字化したテキストデータを表示することであってもよい。

【0014】

ここで、同一議題に対して、複数のグループに分かれて議論する場合がある。例えば、学校の国語の授業において、ある人物の心情について、クラス内でグループに分かれて討論する場合がある。また、数学の授業において、ある問題に対する解法を、クラス内でグループに分かれ討論する場合がある。

【0015】

また、学校の総合的な学習の時間において、社会における問題を、グループに分かれて多数羅列する場合がある。また、企業のＳＥ（システムエンジニア）研修において、設計の仕方をグループに分かれて討論する場合がある。また、企業の営業研修において、提案内容をグループに分かれて討論する場合がある。

【0016】

このような場合、オンサイト（現場）のコミュニケーションでは、参加者は、例えば、隣のテーブルの議論を聞いて、自分のテーブルの議論に活かしたりすることができる。一方で、オンラインのコミュニケーションでは、他グループの生の音声は聞こえてこないため、オンサイトのコミュニケーションでは得られたような価値が失われるおそれがある。

【0017】

このため、オンラインのコミュニケーションにおいて、自グループの音声だけでなく、他グループの音声も出力することが考えられる。しかしながら、自グループの議論に役立つような会話が他グループで行われているとは限らない。自グループの議論に役立たないような他グループの会話を大きな音で流すことは好ましくない。

【0018】

また、自グループの議論を邪魔しないように、他グループの音量を極力抑えることも考えられる。しかしながら、他グループの音量を抑えすぎると、自グループの議論に役立つような会話をユーザが聞き逃すおそれがある。何か役立つような会話が他グループで行われていないかを常に聞き耳を立てることは、自グループの議論に集中できず好ましくない。

【0019】

そこで、本実施の形態では、複数のグループのうちの第１のグループ（対象グループ）に対する他グループの発話内容の出力を制御することで、第１のグループの会話に役立つ他グループの発話内容に気付きやすくする出力制御方法について説明する。ここで、情報処理装置１０１の処理例（下記（１）および（２）の処理に相当）について説明する。

【0020】

（１）情報処理装置１０１は、記憶部１１０を参照して、複数のグループのうちの第１のグループと他グループとの類似度を算出する。ここで、複数のグループは、それぞれがオンラインコミュニケーションにより議論を行う。記憶部１１０は、複数のグループそれぞれの発話内容に関するログ情報を記録する。ログ情報は、例えば、複数のグループそれぞれの音声を録音した音声データを含む。

【0021】

類似度は、例えば、グループ間で同じような内容の議論が行われているかによって算出されてもよい。また、類似度は、会話の活性度合いや議論の進捗度合いがどの程度であるかによって算出されてもよい。また、類似度は、同じような属性のメンバーが属しているかによって算出されてもよい。

【0022】

具体的には、例えば、情報処理装置１０１は、第１のグループの音声データを変換して得られる第１のテキストデータと、他グループの音声データを変換して得られる第２のテキストデータとに基づいて、類似度を算出する。各テキストデータは、各音声データを文字化した情報である。

【0023】

第１のグループの音声データと他グループの音声データとは、例えば、同じ長さ（時間幅）の音声データである。また、第１のグループの音声データと他グループの音声データとは、同じ時間帯の音声データであってもよく、異なる時間帯の音声データであってもよい。

【0024】

より詳細に説明すると、例えば、オンライングループディスカッションで第１のグループと他グループとが同時並行して共通した問題の議論を行うとする。この場合、情報処理装置１０１は、例えば、第１のグループで議論中の音声を収録した音声データを変換して得られる第１のテキストデータと、他グループで議論中の音声を収録した音声データを変換して得られる第２のテキストデータとに基づいて、類似度を算出してもよい。これに限らず、第１のグループと他グループは、異なる時間帯に共通した問題の論議を行ってもよい。この場合、情報処理装置１０１は、例えば、他グループの議論の音声データを録音しておき、第１のグループの議論中に他グループで録音済みの音声データを用いることにしてもよい。また、第１のグループと他グループは、予め共通した問題を同じ時間範囲で議論し、さらに、その時間範囲内で複数の細分化した問題を一定時間（例えば、５分）ごとに議論してもよい。この場合、情報処理装置１０１は、例えば、その時間範囲内の一定時間ごとに、第１のグループで議論中の音声を収録した音声データを変換して得られる第１のテキストデータと、他グループで議論中の音声を収録した音声データを変換して得られる第２のテキストデータとに基づいて、類似度を算出してもよい。

【0025】

図１の例では、複数のグループのうちの第１のグループを「グループ１」とし、他グループを「グループ２」とする。この場合、情報処理装置１０１は、例えば、第１のテキストデータ１２１と第２のテキストデータ１２２とに基づいて、グループ１，２間の類似度１３０を算出する。

【0026】

第１のテキストデータ１２１は、グループ１の音声データを変換（文字化）して得られる。第２のテキストデータ１２２は、グループ２の音声データを変換して得られる。類似度１３０は、どの程度類似する内容の会話がグループ１，２間で行われているかを表す。類似度１３０が高いほど、グループ１，２間で類似する内容の会話が行われたことを示す。

【0027】

（２）情報処理装置１０１は、第１のグループに対して他グループの発話内容を出力する際に、算出した類似度に基づいて、他グループの発話内容の出力を制御する。具体的には、例えば、情報処理装置１０１は、算出した類似度に基づいて、第１のグループに対して他グループの発話内容を音声出力する際の音量を制御する。

【0028】

また、情報処理装置１０１は、算出した類似度に基づいて、第１のグループに対して他グループの発話内容をテキスト表示する際の態様を制御することにしてもよい。テキスト表示する際の態様を制御するとは、例えば、文字の色、字体、大きさ、太さなどを調整することである。

【0029】

図１の例では、情報処理装置１０１は、例えば、グループ１に対してグループ２の発話内容１４０を音声出力する際に、類似度１３０が高いほど音量を大きくし、類似度１３０が低いほど音量を小さくする。グループ２の発話内容１４０は、例えば、グループ２の音声をリアルタイム処理することにより得られる。グループ２の発話内容１４０の出力先は、例えば、グループ１の各メンバー（参加者）が使用する端末（例えば、後述の図２に示すクライアント端末２０２）である。

【0030】

このように、情報処理装置１０１によれば、第１のグループに対する他グループの発話内容の出力を制御して、第１のグループの議論に役立つ他グループの発話内容に気付きやすくすることができる。例えば、情報処理装置１０１は、算出した類似度に応じて、第１のグループに対して他グループの発話内容を音声出力する際の音量を制御することで、第１のグループの議論に役立つ他グループの発話内容を聞きやすくすることができる。また、情報処理装置１０１は、算出した類似度に応じて、第１のグループに対して他グループの発話内容をテキスト表示する際の態様を制御することで、第１のグループの議論に役立つ他グループの発話内容を見やすくすることができる。

【0031】

図１の例では、情報処理装置１０１は、グループ１に対してグループ２の発話内容１４０を音声出力する際に、会話の内容がグループ１と似ているほど音量を大きくすることができる。これにより、グループ１のメンバーが、グループ２の会話を聞きやすくなり、自グループの会話に役立つ他グループ２の発話内容に気付きやすくなる。

【0032】

（情報処理システム２００のシステム構成例）
つぎに、図１に示した情報処理装置１０１を含む情報処理システム２００のシステム構成例について説明する。ここでは、図１に示した情報処理装置１０１を、情報処理システム２００内のコミュニケーション管理装置２０１に適用した場合を例に挙げて説明する。情報処理システム２００は、例えば、オンラインコミュニケーションを管理するサービスに適用される。

【0033】

以下の説明では、オンラインコミュニケーションとして、「オンライングループディスカッション」を例に挙げて説明する。また、同一議題に対して、複数のグループに分かれて議論する場合を想定する。また、複数のグループを「グループＧ１～Ｇｎ」と表記し（ｎ：２以上の自然数）、グループＧ１～Ｇｎのうちの任意のグループをＧｉと表記する場合がある（ｉ＝１，２，…，ｎ）。グループＧ１～Ｇｎは、例えば、ブレイクアウトルームを設定して参加者をグループ分けすることによって形成される。グループＧ１～Ｇｎは、それぞれがオンライングループディスカッションにより議論を行う。

【0034】

図２は、情報処理システム２００のシステム構成例を示す説明図である。図２において、情報処理システム２００は、コミュニケーション管理装置２０１と、複数のクライアント端末２０２と、を含む。情報処理システム２００において、コミュニケーション管理装置２０１およびクライアント端末２０２は、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などである。

【0035】

ここで、コミュニケーション管理装置２０１は、グループＧ１～ＧｎのうちのグループＧｉに対して他グループＧｊ（ｊ≠ｉ、ｊ＝１，２，…，ｎ）の発話内容を出力する際に、他グループＧｊの発話内容の出力を制御する。コミュニケーション管理装置２０１は、ディスカッションログＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）２２０および類似度テーブル２３０を有する。

【0036】

ディスカッションログＤＢ２２０は、各グループＧｉの発話内容に関するディスカッションログを記憶する。図１に示した記憶部１１０は、例えば、ディスカッションログＤＢ２２０に相当する。類似度テーブル２３０は、グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を記憶する。類似度テーブル２３０の記憶内容については、図５を用いて後述する。コミュニケーション管理装置２０１は、例えば、サーバである。

【0037】

クライアント端末２０２は、ユーザが使用するコンピュータである。ユーザは、例えば、オンライングループディスカッションの参加者である。クライアント端末２０２は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、タブレットＰＣ、スマートフォンなどである。

【0038】

情報処理システム２００において、クライアント端末２０２は、自グループＧｉの発話内容を出力するとともに、他グループＧｊの発話内容を出力することが可能である。自グループＧｉの発話内容は、自グループＧｉのメンバー（参加者）同士の会話である。他グループＧｊの発話内容は、他グループＧｊのメンバー同士の会話である。

【0039】

各グループＧｉの発話内容を特定する情報は、例えば、コミュニケーション管理装置２０１を介して各クライアント端末２０２に送信されてもよく、また、クライアント端末２０２間で直接送受信されてもよい。これにより、情報処理システム２００は、例えば、あるブレイクアウトルームにおいて、他のブレイクアウトルームの音声をＢＧＭ（Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ Ｍｕｓｉｃ）のように流すことができる。

【0040】

（コミュニケーション管理装置２０１のハードウェア構成例）
つぎに、コミュニケーション管理装置２０１のハードウェア構成例について説明する。

【0041】

図３は、コミュニケーション管理装置２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、コミュニケーション管理装置２０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ディスクドライブ３０３と、ディスク３０４と、通信Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０５と、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６と、可搬型記録媒体３０７と、を有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。

【0042】

ここで、ＣＰＵ３０１は、コミュニケーション管理装置２０１の全体の制御を司る。ＣＰＵ３０１は、複数のコアを有していてもよい。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭがＯＳのプログラムを記憶し、ＲＯＭがアプリケーションプログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。

【0043】

ディスクドライブ３０３は、ＣＰＵ３０１の制御に従ってディスク３０４に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク３０４は、ディスクドライブ３０３の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク３０４としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。

【0044】

通信Ｉ／Ｆ３０５は、通信回線を通じてネットワーク２１０（図２参照）に接続され、ネットワーク２１０を介して外部のコンピュータ（例えば、図２に示したクライアント端末２０２）に接続される。そして、通信Ｉ／Ｆ３０５は、ネットワーク２１０と装置内部とのインターフェースを司り、外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。通信Ｉ／Ｆ３０５には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。

【0045】

可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６は、ＣＰＵ３０１の制御に従って可搬型記録媒体３０７に対するデータのリード／ライトを制御する。可搬型記録媒体３０７は、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６の制御で書き込まれたデータを記憶する。可搬型記録媒体３０７としては、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリなどが挙げられる。

【0046】

なお、コミュニケーション管理装置２０１は、上述した構成部のほかに、例えば、入力装置、ディスプレイなどを有することにしてもよい。

【0047】

（クライアント端末２０２のハードウェア構成例）
つぎに、クライアント端末２０２のハードウェア構成例について説明する。

【0048】

図４は、クライアント端末２０２のハードウェア構成例を示すブロック図である。図４において、クライアント端末２０２は、ＣＰＵ４０１と、メモリ４０２と、通信Ｉ／Ｆ４０３と、カメラ４０４と、ディスプレイ４０５と、入力装置４０６と、スピーカ４０７と、マイクロフォン４０８と、を有する。また、各構成部はバス４００によってそれぞれ接続される。

【0049】

ここで、ＣＰＵ４０１は、クライアント端末２０２の全体の制御を司る。ＣＰＵ４０１は、複数のコアを有していてもよい。メモリ４０２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュＲＯＭなどを有する記憶部である。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ４０１のワークエリアとして使用される。メモリ４０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ４０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ４０１に実行させる。

【0050】

通信Ｉ／Ｆ４０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０（図２参照）に接続され、ネットワーク２１０を介して外部のコンピュータ（例えば、コミュニケーション管理装置２０１、他のクライアント端末２０２）に接続される。そして、通信Ｉ／Ｆ４０３は、ネットワーク２１０と自装置内部とのインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。

【0051】

カメラ４０４は、画像（静止画または動画）を撮影して画像データを出力する撮影装置である。カメラ４０４は、例えば、クライアント端末２０２を利用するユーザ（参加者）を撮影可能な位置に設置される。

【0052】

ディスプレイ４０５は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する表示装置である。ディスプレイ４０５には、例えば、ロボットの顔が出力されることにしてもよい。ディスプレイ４０５としては、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどを採用することができる。

【0053】

入力装置４０６は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置４０６は、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよく、また、キーボードやマウスなどであってもよい。スピーカ４０７は、電気信号を音声に変換して、音声を出力する。マイクロフォン４０８は、音声を受音して電気信号に変換する音声入力デバイスである。

【0054】

なお、クライアント端末２０２は、上述した構成部のほかに、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、近距離無線通信Ｉ／Ｆ、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ、可搬型記録媒体などを有することにしてもよい。

【0055】

（類似度テーブル２３０の記憶内容）
つぎに、図５を用いて、コミュニケーション管理装置２０１が有する類似度テーブル２３０の記憶内容について説明する。類似度テーブル２３０は、例えば、図３に示したコミュニケーション管理装置２０１のメモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。

【0056】

ここでは、グループＧ１～Ｇｎを「グループＧ１～Ｇ５」とし、グループＧ５についての類似度テーブル２３０を例に挙げて説明する。グループＧ５の類似度テーブル２３０は、自グループＧ５と他グループＧ１～Ｇ４との類似度を記憶する。なお、図示は省略するが、コミュニケーション管理装置２０１は、グループＧ１～Ｇ４についての類似度テーブル２３０も有する。

【0057】

図５は、類似度テーブル２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。図５において、類似度テーブル２３０は、グループＩＤおよび類似度のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、類似度情報５００－１～５００－４をレコードとして記憶する。

【0058】

ここで、グループＩＤは、グループＧｉを一意に識別する識別子である。類似度は、グループ間の類似度を示す。ここでは、類似度は、０～１００の値とし、値が大きいほど類似度合いが高いことを示す。例えば、類似度情報５００－１は、自グループＧ５と他グループＧ１との類似度「８５」を示す。

【0059】

（コミュニケーション管理装置２０１の機能的構成例）
図６は、コミュニケーション管理装置２０１の機能的構成例を示すブロック図である。図６において、コミュニケーション管理装置２０１は、取得部６０１と、算出部６０２と、出力制御部６０３と、を含む。取得部６０１～出力制御部６０３は制御部となる機能であり、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０４、可搬型記録媒体３０７などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、通信Ｉ／Ｆ３０５により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置に記憶される。

【0060】

取得部６０１は、グループＧ１～Ｇｎそれぞれのディスカッションログを取得する。取得部６０１は、取得したディスカッションログを記憶部６１０に記録する。記憶部６１０は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現され、図２に示したようなディスカッションログＤＢ２２０や類似度テーブル２３０を記憶する。

【0061】

ディスカッションログは、グループＧｉの発話内容に関するログ情報である。ディスカッションログは、例えば、グループＧｉの音声を録音した音声データを含む。グループＧｉの音声は、例えば、グループＧｉの各メンバーが使用するクライアント端末２０２において録音される。

【0062】

ディスカッションログには、例えば、オンラインコミュニケーションツールの付箋機能を用いて付箋（デジタル付箋）に記述された単語や文章を示す情報が含まれていてもよい。また、ディスカッションログには、グループＧｉの各メンバーを撮影した画像データが含まれていてもよい。

【0063】

各メンバーの画像データは、例えば、図４に示したクライアント端末２０２のカメラ４０４によって撮影される。また、ディスカッションログには、例えば、グループＧｉのメンバーの属性データが含まれていてもよい。属性データは、例えば、各メンバーの年齢、性別、所属、役職、グループＧｉ内の役割（司会、書記）などを示す。

【0064】

具体的には、例えば、取得部６０１は、各グループＧｉ内の少なくともいずれかのメンバー（例えば、代表メンバー）のクライアント端末２０２からディスカッションログを取得する。そして、取得部６０１は、取得したディスカッションログをディスカッションログＤＢ２２０に記録する。

【0065】

ディスカッションログの取得タイミングは、任意に設定可能である。より詳細に説明すると、例えば、取得部６０１は、各グループＧｉにおいてオンライングループディスカッションが開始されてから所定時間経過後に、所定時間分のディスカッションログを取得することにしてもよい。所定時間は、任意に設定可能であり、例えば、１０分～３０分程度の時間に設定される。

【0066】

また、取得部６０１は、オンライングループディスカッションの開始から一定時間経過してから所定時間経過後に、所定時間分のディスカッションログを取得することにしてもよい。一定時間は、任意に設定可能であり、例えば、１分～３分程度の時間に設定される。これにより、取得部６０１は、冒頭のメンバー同士の挨拶などを除いたディスカッションログを取得することができる。

【0067】

また、取得部６０１は、グループＧｉ内の少なくともいずれかのメンバー（例えば、代表メンバー）のクライアント端末２０２からの要求に応じて、直近所定時間分のディスカッションログを取得することにしてもよい。これにより、取得部６０１は、グループＧｉ内のメンバーの所望のタイミングでディスカッションログを取得することができる。

【0068】

また、取得部６０１は、所定時間が経過する度に、直近所定時間分のディスカッションログを取得することにしてもよい。これにより、取得部６０１は、グループＧｉのディスカッションログを定期的に取得することができる。この場合、属性データは、初回のディスカッションログにのみ含まれることにしてもよい。

【0069】

算出部６０２は、ディスカッションログが記録された記憶部６１０を参照して、グループＧ１～Ｇｎのうちの対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出する。ここで、対象グループＧｉは、他グループＧｊの発話内容の出力を制御する対象となるグループであり、図１で説明した「第１のグループ」に相当する。

【0070】

他グループＧｊは、グループＧ１～Ｇｎのうちの対象グループＧｉ以外のグループである。他グループＧｊは、例えば、グループＧ１～Ｇｎのうちの対象グループＧｉ以外のそれぞれのグループであってもよい。また、他グループＧｊは、例えば、対象グループＧｉ以外のグループの中から指定されたグループであってもよい。他グループＧｊの指定は、例えば、対象グループＧｉのメンバーによって行われる。

【0071】

具体的には、例えば、算出部６０２は、ディスカッションログＤＢ２２０を参照して、対象グループＧｉの音声を録音した音声データを取得する。取得される音声データは、例えば、所定時間分の音声データである。つぎに、算出部６０２は、取得した対象グループＧｉの音声データを変換（文字化）することにより、第１のテキストデータを生成する。

【0072】

また、算出部６０２は、ディスカッションログＤＢ２２０を参照して、他グループＧｊの音声を録音した音声データを取得する。つぎに、算出部６０２は、取得した他グループＧｊの音声データを変換することにより、第２のテキストデータを生成する。そして、算出部６０２は、生成した第１のテキストデータと第２のテキストデータとに基づいて、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出する。

【0073】

より詳細に説明すると、例えば、算出部６０２は、１以上のキーワードそれぞれについて、第１のテキストデータにおける第１の出現回数と、第２のテキストデータにおける第２の出現回数とをカウントする。そして、算出部６０２は、１以上のキーワードそれぞれについてカウントした第１の出現回数と第２の出現回数とに基づいて、類似度を算出することにしてもよい。

【0074】

ここで、１以上のキーワードは、例えば、予め設定されたキーワードであってもよい。また、算出部６０２は、対象グループＧｉの音声データを変換することにより得られるテキストデータから、１以上のキーワードを検出することにしてもよい。また、算出部６０２は、グループＧ１～Ｇｎそれぞれの音声データを変換することにより得られるテキストデータから、１以上のキーワードを検出することにしてもよい。検出対象となるキーワードは、例えば、出現頻度が高い上位いくつかのキーワードである。

【0075】

これにより、算出部６０２は、対象グループＧｉと他グループＧｊとの間で似た内容の議論が行われているかによって、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出することができる。なお、１以上のキーワードの検出例については、図７および図８を用いて後述する。また、１以上のキーワードに基づく類似度の算出例については、図９を用いて後述する。算出された類似度は、例えば、図５に示したような類似度テーブル２３０に記憶される。

【0076】

また、算出部６０２は、対象グループＧｉの音声を録音した音声データから発話区間を検出することにしてもよい。発話区間とは、音声が発話された区間である。つぎに、算出部６０２は、グループＧｉの音声データの長さに対する、検出した当該発話区間の長さの割合に基づいて、対象グループＧｉにおける会話の第１の活性度を算出する。活性度とは、議論がどの程度活発に行われているかを判断するための指標値である。

【0077】

さらに、算出部６０２は、他グループＧｊの音声を録音した音声データから発話区間を検出する。つぎに、算出部６０２は、他グループＧｊの音声データの長さに対する、検出した当該発話区間の長さの割合に基づいて、他グループＧｊにおける会話の第２の活性度を算出する。なお、音声データから発話区間を検出する技術として、既存のいかなる技術を用いることにしてもよい。

【0078】

そして、算出部６０２は、算出した第１の活性度と第２の活性度とに基づいて、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出することにしてもよい。より詳細に説明すると、例えば、算出部６０２は、第１の活性度と第２の活性度との差分が小さいほど類似度が高くなるように、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出することにしてもよい。

【0079】

これにより、算出部６０２は、対象グループＧｉと他グループＧｊとの間で議論の活性度合いが似ているかによって、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出することができる。なお、各グループＧｉにおける会話の活性度の算出例については、図１０を用いて後述する。また、グループＧｉの活性度は、例えば、声の抑揚、メンバーの感情、表情、ジェスチャーの多さ、付箋の多さ、付箋内の単語の量などに基づいて算出されてもよい。メンバーの感情、表情、ジェスチャーの多さは、例えば、グループＧｉの各メンバーを撮影した画像データから判断される。

【0080】

また、算出部６０２は、対象グループＧｉのメンバーの属性データと他グループＧｊのメンバーの属性データとに基づいて、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出することにしてもよい。具体的には、例えば、算出部６０２は、ディスカッションログＤＢ２２０を参照して、対象グループＧｉのメンバーの属性データを取得する。

【0081】

また、算出部６０２は、ディスカッションログＤＢ２２０を参照して、他グループＧｊのメンバーの属性データを取得する。そして、算出部６０２は、対象グループＧｉのメンバーの属性データと、他グループＧｊのメンバーの属性データとを比較した結果に基づいて、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出する。

【0082】

より詳細に説明すると、例えば、算出部６０２は、対象グループＧｉのメンバーの平均年齢と他グループＧｊのメンバーの平均年齢との差分が小さいほど類似度が高くなるように、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出することにしてもよい。また、算出部６０２は、対象グループＧｉのメンバーの男女比（性別の比）と他グループＧｊのメンバーの男女比とが近いほど類似度が高くなるように、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出することにしてもよい。

【0083】

また、算出部６０２は、対象グループＧｉのメンバーのうち他グループＧｊのいずれかのメンバーと所属が同じメンバーの割合が高いほど類似度が高くなるように、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出することにしてもよい。また、算出部６０２は、対象グループＧｉのメンバーのうち他グループＧｊのいずれかのメンバーと役職が同じメンバーの割合が高いほど類似度が高くなるように、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出することにしてもよい。

【0084】

これにより、算出部６０２は、対象グループＧｉと他グループＧｊとの間でメンバーの属性が似ているかによって、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出することができる。

【0085】

また、算出部６０２は、対象グループＧｉにおける会話の第１の進捗度と、他グループＧｊにおける会話の第２の進捗度とに基づいて、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出することにしてもよい。より詳細に説明すると、例えば、算出部６０２は、第１の進捗度と第２の進捗度との差分が小さいほど類似度が高くなるように、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出することにしてもよい。

【0086】

進捗度とは、議論がどの程度進んでいるか判断するための指標値である。グループＧｉの進捗度は、例えば、発言量、付箋の多さ、付箋内の単語の量などに基づいて算出される。例えば、算出部６０２は、付箋の数が多いほど進捗度が高くなるように、グループＧｉの進捗度を算出してもよい。また、グループＧｉの進捗度は、定量評価可能な成果物の進み具合に応じて算出されてもよい。

【0087】

これにより、算出部６０２は、対象グループＧｉと他グループＧｊとの間で議論の進捗度合いが似ているかによって、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出することができる。

【0088】

出力制御部６０３は、対象グループＧｉに対して他グループＧｊの発話内容を出力する際に、算出された類似度に基づいて、他グループＧｊの発話内容の出力を制御する。具体的には、例えば、出力制御部６０３は、算出された類似度に基づいて、対象グループＧｉに対して他グループＧｊの発話内容を音声出力する際の音量を制御する。

【0089】

より詳細に説明すると、例えば、出力制御部６０３は、類似度が高いほど、他グループＧｊの発話内容を音声出力する際の音量を大きくすることにしてもよい。また、出力制御部６０３は、類似度が低いほど、他グループＧｊの発話内容を音声出力する際の音量を大きくすることにしてもよい。

【0090】

なお、類似度と音量との対応関係は、予め決められてメモリ３０２等に記憶されていてもよい。例えば、類似度を０～１の値とし、音量を１～１００の１００段階とし、類似度が高いほど音量を大きくする場合を想定する。この場合、例えば、類似度が０以上０．２未満のときは音量を「２０」とし、類似度が０．２以上０．４未満のときは音量を「４０」とし、類似度が０．４以上０．６未満のときは音量を「６０」とし、類似度が０．６以上０．８未満のときは音量を「８０」とし、類似度が０．８以上１以下のときは音量を「１００」としてもよい。

【0091】

また、他グループの中で類似度が高いほど音量が大きくなるように、類似度に対する音量が相対的に決められることにしてもよい。例えば、類似度が最も高い他グループの音量を「１００」とし、２番目以降の他グループについては、１０ずつ音量が小さくなるようにしてもよい。ただし、出力制御部６０３は、他グループＧｊの音量が対象グループＧｉの音量よりも大きくならないように、他グループＧｊの音量を制御してもよい。

【0092】

また、出力制御部６０３は、第１の制御パターンまたは第２の制御パターンのいずれかの選択を受け付ける。ここで、第１の制御パターンおよび第２の制御パターンは、音量の制御パターンであり、類似度に応じてどのように音量を制御するかを定めたものである。第１の制御パターンまたは第２の制御パターンの選択は、例えば、後述の図１１に示すような出力画面１１００において行われる。

【0093】

例えば、対象グループＧｉのメンバーが、自グループＧｉとの類似度が高い他グループＧｊの発話内容を聞きたい場合は、第１の制御パターン（ポジティブ）を選択する。一方、対象グループＧｉのメンバーが、自グループＧｉとの類似度が低い他グループＧｊの発話内容を聞きたい場合は、第２の制御パターン（ネガティブ）を選択する。

【0094】

そして、出力制御部６０３は、第１の制御パターンが選択された場合、類似度が高いほど、他グループＧｊの発話内容を音声出力する際の音量を大きくする。また、出力制御部６０３は、第２の制御パターンが選択された場合、類似度が低いほど、他グループＧｊの発話内容を音声出力する際の音量を大きくする。

【0095】

なお、対象グループＧｉに対して他グループＧｊの発話内容を音声出力する際の音量の制御例については、図１３および図１４を用いて後述する。

【0096】

また、出力制御部６０３は、算出された類似度に基づいて、対象グループＧｉに対して他グループＧｊの発話内容をテキスト表示する際の態様を制御することにしてもよい。テキスト表示する際の態様を制御するとは、例えば、文字の色、字体、大きさ、太さなどを調整することである。より詳細に説明すると、例えば、出力制御部６０３は、算出された類似度が高いほど、文字の色を明るくしたり、文字を大きくしたり、文字を太くしたりすることにしてもよい。

【0097】

なお、上述した説明では、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度に基づいて、他グループＧｊの発話内容の出力を制御することにしたが、これに限らない。例えば、算出部６０２は、他グループＧｊにおける会話の活性度を算出することにしてもよい。他グループＧｊの活性度は、上述した「第２の活性度」と同様の処理により算出される。

【0098】

そして、出力制御部６０３は、対象グループＧｉに対して他グループＧｊの発話内容を出力する際に、算出された他グループＧｊの活性度に基づいて、他グループＧｊの発話内容の出力を制御することにしてもよい。具体的には、例えば、出力制御部６０３は、活性度が高いほど、他グループＧｊの発話内容を音声出力する際の音量を大きくすることにしてもよい。また、出力制御部６０３は、活性度が低いほど、他グループＧｊの発話内容を音声出力する際の音量を大きくすることにしてもよい。

【0099】

なお、対象グループＧｉに対して出力される他グループＧｊの発話内容は、例えば、他グループＧｊの音声をリアルタイム処理することにより得られる。リアルタイム処理とは、例えば、対象グループＧｉの各メンバーのクライアント端末２０２で他グループＧｊの音声をストリーミング再生可能に、他グループＧｊの音声を処理することである。具体的には、例えば、コミュニケーション管理装置２０１が、他グループＧｊの音声データをリアルタイム処理して、対象グループＧｉの各メンバーのクライアント端末２０２に対して、他グループＧｊの発話内容を出力する。

【0100】

また、対象グループＧｉに対して出力される他グループＧｊの発話内容は、例えば、他グループＧｊの過去の音声データを処理することにより得られることにしてもよい。過去の音声データは、例えば、過去に行われた議論の音声データである。過去の音声データは、例えば、対象グループＧｉのメンバーによって指定される。この場合、コミュニケーション管理装置２０１は、例えば、指定された他グループＧｊの過去の音声データを処理して、対象グループＧｉの各メンバーのクライアント端末２０２に対して、他グループＧｊの発話内容を出力する。

【0101】

上述したコミュニケーション管理装置２０１の機能部（取得部６０１～出力制御部６０３）は、例えば、情報処理システム２００内の複数のコンピュータ（例えば、コミュニケーション管理装置２０１、クライアント端末２０２）により実現されることにしてもよい。具体的には、例えば、コミュニケーション管理装置２０１により取得部６０１および算出部６０２を実現し、クライアント端末２０２により出力制御部６０３を実現することにしてもよい。

【0102】

（キーワードの検出例）
つぎに、図７および図８を用いて、グループＧｉ，Ｇｊ間の類似度の算出に用いられる１以上のキーワードの検出例について説明する。ここでは、対象グループＧｉを「グループＡ」とし、グループＡの音声データを変換することにより得られるテキストデータから、１以上のキーワードを検出する場合について説明する。

【0103】

図７は、キーワードの検出例を示す説明図である。図７において、テキストデータ７００は、グループＡの音声を録音した音声データを変換（文字化）することにより得られたテキストデータである。なお、テキストデータ７００内のａ，ｂ，ｃは、メンバーを区別するための記号である。

【0104】

まず、算出部６０２は、例えば、テキストデータ７００を形態素解析することにより、テキストデータ７００を最小単位（形態素）で区切る。つぎに、算出部６０２は、例えば、名詞をキーワードとして、最小単位で区切ったテキストデータ７００を参照して、各キーワードの出現回数をカウントする。

【0105】

カウントされた各キーワードの出現回数は、例えば、図８に示すような出現回数テーブル８００に記憶される。出現回数テーブル８００は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。

【0106】

図８は、出現回数テーブル８００の記憶内容の一例を示す説明図である。図８において、出現回数テーブル８００は、キーワードおよび出現回数のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、出現回数情報（例えば、出現回数情報８００－１～８００－４）をレコードとして記憶する。

【0107】

ここで、キーワードは、会話の中で出現したキーワード（名詞）である。出現回数は、キーワードの出現回数である。例えば、出現回数情報８００－１は、キーワード「知財」の出現回数「７」を示す。

【0108】

算出部６０２は、例えば、出現回数テーブル８００を参照して、出現回数が閾値α以上のキーワードを、グループＧｉ，Ｇｊ間の類似度の算出に用いられる１以上のキーワードとして検出する。閾値αは、任意に設定可能である。ここでは、閾値αを「α＝３」とする。この場合、出現回数が閾値α以上のキーワード「知財、ＤＸ」を検出する。

【0109】

これにより、算出部６０２は、グループＡ（対象グループＧｉ）の会話の中で頻出している単語を、グループＧｉ，Ｇｊ間の類似度の算出に用いられる１以上のキーワードとして検出することができる。なお、算出部６０２は、例えば、出現回数テーブル８００を参照して、出現回数が多い上位いくつかのキーワードを検出することにしてもよい。

【0110】

（キーワードに基づく類似度の算出例）
つぎに、図９を用いて、１以上のキーワードに基づく類似度の算出例について説明する。ここでは、グループＧ１～Ｇｎを「グループＡ，Ｂ，Ｃ」とし、対象グループＧｉを「グループＡ」とし、他グループＧｊを「グループＢ，Ｃ」とする。また、類似度の算出に用いられる１以上のキーワードを「知財、ＤＸ」とする。

【0111】

図９は、キーワードに基づく類似度の算出例を示す説明図である。図９において、テキストデータ９０１は、グループＡ（対象グループＧｉ）の音声を録音した音声データを変換（文字化）することにより得られたテキストデータである。

【0112】

テキストデータ９０２は、グループＢ（他グループＧｊ）の音声を録音した音声データを変換することにより得られたテキストデータである。テキストデータ９０３は、グループＣ（他グループＧｊ）の音声を録音した音声データを変換することにより得られたテキストデータである。なお、各テキストデータ９０１～９０３内のａ，ｂ，ｃは、メンバーを区別するための記号である。

【0113】

まず、算出部６０２は、検出したキーワード「知財、ＤＸ」それぞれについて、テキストデータ９０１における出現回数（第１の出現回数）をカウントする。ここでは、テキストデータ９０１におけるキーワード「知財」の出現回数は「７」である。また、テキストデータ９０１におけるキーワード「ＤＸ」の出現回数は「３」である。

【0114】

また、算出部６０２は、検出したキーワード「知財、ＤＸ」それぞれについて、テキストデータ９０２における出現回数（第２の出現回数）をカウントする。ここでは、テキストデータ９０２におけるキーワード「知財」の出現回数は「４」である。また、テキストデータ９０２におけるキーワード「ＤＸ」の出現回数は「２」である。

【0115】

また、算出部６０２は、検出したキーワード「知財、ＤＸ」それぞれについて、テキストデータ９０３における出現回数（第２の出現回数）をカウントする。ここでは、テキストデータ９０３におけるキーワード「知財」の出現回数は「１」である。また、テキストデータ９０３におけるキーワード「ＤＸ」の出現回数は「０」である。

【0116】

そして、算出部６０２は、例えば、下記式（１）を用いて、グループＡ（対象グループＧｉ）とグループＢ，Ｃ（他グループＧｊ）との類似度を算出する。

【0117】

グループＧｉ，Ｇｊ間の類似度＝
（他グループＧｊのテキストデータにおけるキーワードの出現回数の合計）÷（対象グループＧｉのテキストデータにおけるキーワードの出現回数の合計）・・・（１）

【0118】

図９の例では、グループＡのテキストデータ９０１におけるキーワード「知財、ＤＸ」の出現回数の合計は「１０（知財：７、ＤＸ：３）」である。グループＢのテキストデータ９０２におけるキーワード「知財、ＤＸ」の出現回数の合計は「６（知財：４、ＤＸ：２）」である。グループＣのテキストデータ９０３におけるキーワード「知財、ＤＸ」の出現回数の合計は「１（知財：１、ＤＸ：０）」である。

【0119】

このため、グループＡ（対象グループＧｉ）とグループＢ（他グループＧｊ）との類似度は、「０．６（＝６／１０）」となる。グループＡ（対象グループＧｉ）とグループＣ（他グループＧｊ）との類似度は、「０．１（＝１／１０）」となる。なお、ここでの類似度は、「０～１」の値であり、値が大きいほど類似度合いが高いことを示す。

【0120】

これにより、算出部６０２は、グループＡとグループＢ，Ｃとの間で似た内容の議論が行われているほど値が大きくなるように、グループＡとグループＢ，Ｃとの類似度を算出することができる。

【0121】

（活性度の算出例）
つぎに、図１０を用いて、各グループＧｉにおける会話の活性度の算出例について説明する。グループＧ１～Ｇｎを「グループＡ，Ｂ，Ｃ」とし、各グループＡ，Ｂ，Ｃにおける会話の活性度を算出する場合について説明する。

【0122】

図１０は、活性度の算出例を示す説明図である。図１０において、各グラフ１００１～１００３は、各グループＡ，Ｂ，Ｃの音声を録音した音声データにおける発話区間と非発話区間とを示す。発話区間は、グループＧｉ内の少なくともいずれかのメンバーが話している時間である。非発話区間は、グループＧｉ内のいずれのメンバーも話していない時間である。

【0123】

具体的には、グラフ１００１は、１５分の発話区間が続いた後、１５分の非発話区間が続き、３０分の発話区間が続いたことを示す。図１０中、ｍは、ｍｉｎｕｔｅを表す。グラフ１００２は、１５分の発話区間が続いた後、２０分の非発話区間が続き、２５分の発話区間が続いたことを示す。グラフ１００３は、１０分の発話区間が続いた後、１０分の非発話区間が続き、４０分の発話区間が続いたことを示す。

【0124】

例えば、算出部６０２は、各グループＡ，Ｂ，Ｃの音声データから発話区間を検出する。そして、算出部６０２は、各グループＡ，Ｂ，Ｃの音声データの長さに対する、検出した発話区間の長さの割合を、各グループＡ，Ｂ，Ｃの音声データにおける会話の活性度として算出する。

【0125】

ここで、各グループＡ，Ｂ，Ｃの音声データの長さは、「６０ｍ」である。グループＡの発話区間の長さは、「４５（＝１５＋３０）ｍ」である。このため、グループＡの会話の活性度は、「０．７５（＝４５÷６０）」となる。また、グループＢの発話区間の長さは、「４０（＝１５＋２５）ｍ」である。このため、グループＢの会話の活性度は、「０．６７（≒４０÷６０）」となる。また、グループＣの発話区間の長さは、「５０（＝１０＋４０）ｍ」である。このため、グループＣの会話の活性度は、「０．８３（≒５０÷６０）」となる。

【0126】

これにより、算出部６０２は、各グループＡ，Ｂ，Ｃにおいてどの程度議論が盛んであるかを判断可能な活性度を算出することができる。

【0127】

（出力画面１１００の画面例）
つぎに、図１１～図１４を用いて、出力画面１１００の画面例について説明する。出力画面１１００は、例えば、コミュニケーション管理装置２０１の制御に従って、クライアント端末２０２のディスプレイ４０５に表示される。

【0128】

ここでは、グループＧ１～Ｇｎを「グループＧ１～Ｇ５」とし、同一議題に対して、グループＧ１～Ｇ５に分かれて議論する場合を想定する。また、自グループ（対象グループＧｉ）を「グループＧ５」とし、グループＧ５内の各メンバーのクライアント端末２０２に表示される出力画面１１００を例に挙げて説明する。

【0129】

図１１～図１４は、出力画面１１００の画面例を示す説明図である。図１１において、出力画面１１００は、オンライングループディスカッションを行う際に表示される操作画面の一例である。出力画面１１００内のメンバーｍ１，ｍ２は、自グループＧ５内のメンバーを表す。

【0130】

各メンバーｍ１，ｍ２は、オンライングループディスカッションでの議論開始後、自グループＧ５だけでなく、他グループＧ１～Ｇ４で行われている議論（音声）をＢＧＭとして聞くことができる。他グループＧ１～Ｇ４の音声は、例えば、自グループＧ５の音声とともに、図４に示したクライアント端末２０２のスピーカ４０７から出力される。

【0131】

アイコンＳ１～Ｓ４（スピーカの絵）は、自グループＧ５（対象グループＧｉ）に対して他グループＧ１～Ｇ４の発話内容を音声出力する際の音量の大きさを表す。アイコンＳ１～Ｓ４が大きいほど、音量が大きいことを示す。図１１に示すように、フラットボタン１１０３が選択された状態では、他グループＧ１～Ｇ４の音量が、予め決められた大きさの音量に設定される。

【0132】

また、出力画面１１００において、テキスト表示欄１１１０には、会話ログ１１１１～１１１３が表示される。会話ログ１１１１～１１１３は、自グループＧ５の各メンバーの発話内容を示すテキストデータである。テキスト表示欄１１１０によれば、各メンバーｍ１，ｍ２は、自グループＧ５の発話内容を視覚的に確認することができる。ただし、会話ログ１１１１～１１１３は、非表示とすることもできる。

【0133】

図１２に示すように、出力画面１１００において、例えば、図４に示した入力装置４０６を用いたユーザ（メンバーｍ１，ｍ２）の操作入力により、音量バー１１０４～１１０７を操作することで、他グループＧ１～Ｇ４の音量を調整することができる。

【0134】

例えば、音量バー１１０４を左に移動すると、他グループＧ１の音量を小さくすることができる。また、音量バー１１０６を右に移動すると、他グループＧ３の音量を大きくすることができる。このように、メンバーｍ１，ｍ２は、他グループＧ１～Ｇ４の音量を手動で調整することができる。

【0135】

各グループＧ１～Ｇ５での議論がある程度進み、各グループＧ１～Ｇ５の会話ログが充実してくると、コミュニケーション管理装置２０１により、他グループＧ１～Ｇ４の音量が自動調整される。具体的には、例えば、ポジティブボタン１１０１またはネガティブボタン１１０２のいずれかが選択されると、コミュニケーション管理装置２０１が、自グループＧ５と他グループＧ１～Ｇ４との類似度に応じて、他グループＧ１～Ｇ４の音量を制御する。ポジティブボタン１１０１の選択は、第１の制御パターンの選択に相当する。ネガティブボタン１１０２の選択は、第２の制御パターンの選択に相当する。

【0136】

ここでは、各グループＧ１～Ｇ５での議論がある程度進んだ結果、自グループＧ５と他グループＧ１との類似度「８５％（＝０．８５）」が算出された場合を想定する。また、自グループＧ５と他グループＧ２との類似度「７５％（＝０．７５）」が算出された場合を想定する。また、自グループＧ５と他グループＧ３との類似度「５０％（＝０．５０）」が算出された場合を想定する。また、自グループＧ５と他グループＧ４との類似度「３５％（＝０．３５）」が算出された場合を想定する。

【0137】

図１３に示すように、ポジティブボタン１１０１が選択されると、コミュニケーション管理装置２０１は、自グループＧ５との類似度が高いほど、他グループＧ１～Ｇ４の発話内容を音声出力する際の音量を大きくする制御を行う。ここでは、他グループＧ１～Ｇ４のうち類似度が最も高い他グループＧ１の音量が最も大きくなっている。また、他グループＧ２～Ｇ４の音量が、類似度が小さくなるにつれて徐々に小さくなっている。

【0138】

これにより、各メンバーｍ１，ｍ２は、自グループＧ５と会話の内容が似ている他グループ（例えば、他グループＧ１）の発話内容を聞きやすくなる。

【0139】

また、出力画面１１００において、ユーザ（メンバーｍ１，ｍ２）の操作入力により、タブＴｂ２を選択すると、テキスト表示欄１３００に会話ログ１３０１～１３０３が表示される。会話ログ１３０１～１３０３は、他グループＧ１の各メンバーの発話内容を示すテキストデータである。

【0140】

なお、コミュニケーション管理装置２０１は、自グループＧ５と他グループＧ１の類似度に応じて、テキスト表示欄１３００に会話ログ１３０１～１３０３を表示する際の態様を制御してもよい。例えば、コミュニケーション管理装置２０１は、類似度が高いほど、会話ログ１３０１～１３０３の文字の色を明るくしたり、文字を大きくしたり、文字を太くしたりしてもよい。

【0141】

テキスト表示欄１３００によれば、各メンバーｍ１，ｍ２は、自グループＧ５と類似度が最も高い他グループＧ１の発話内容を視覚的に確認することができる。ただし、会話ログ１３０１～１３０３は、非表示とすることもできる。なお、出力画面１１００において、タブＴｂ１を選択すると、図１１に示したようなテキスト表示欄１１１０に表示を切り替えることができる。

【0142】

さらに、図示は省略するが、テキスト表示欄１３００には他グループそれぞれの会話ログを表示してもよい。また、コミュニケーション管理装置２０１は、自グループと類似度が高いグループほど文字の色を明るくしたり、文字を大きくしたりしてもよい。

【0143】

また、図１４に示すように、ネガティブボタン１１０２が選択されると、コミュニケーション管理装置２０１は、自グループＧ５との類似度が低いほど、他グループＧ１～Ｇ４の発話内容を音声出力する際の音量を大きくする制御を行う。ここでは、他グループＧ１～Ｇ４のうち類似度が最も低い他グループＧ４の音量が最も大きくなっている。また、他グループＧ１～Ｇ３の音量が、類似度が大きくなるにつれて徐々に小さくなっている。

【0144】

これにより、各メンバーｍ１，ｍ２は、自グループＧ５と会話の内容が似ていない他グループ（例えば、他グループＧ４）の発話内容を聞きやすくなる。

【0145】

また、出力画面１１００において、ユーザ（メンバーｍ１，ｍ２）の操作入力により、タブＴｂ２を選択すると、テキスト表示欄１４００に会話ログ１４０１～１４０３が表示される。会話ログ１４０１～１４０３は、他グループＧ４の各メンバーの発話内容を示すテキストデータである。

【0146】

なお、コミュニケーション管理装置２０１は、自グループＧ５と他グループＧ４の類似度に応じて、テキスト表示欄１４００に会話ログ１４０１～１４０３を表示する際の態様を制御してもよい。例えば、コミュニケーション管理装置２０１は、類似度が低いほど、会話ログ１４０１～１４０３の文字の色を明るくしたり、文字を大きくしたり、文字を太くしたりしてもよい。

【0147】

テキスト表示欄１４００によれば、各メンバーｍ１，ｍ２は、自グループＧ５と類似度が最も低い他グループＧ４の発話内容を視覚的に確認することができる。ただし、会話ログ１４０１～１４０３は、非表示とすることもできる。なお、出力画面１１００において、タブＴｂ１を選択すると、図１１に示したようなテキスト表示欄１１１０に表示を切り替えることができる。

【0148】

（コミュニケーション管理装置２０１の出力制御処理手順）
つぎに、図１５を用いて、コミュニケーション管理装置２０１の出力制御処理手順について説明する。コミュニケーション管理装置２０１の出力制御処理は、グループＧ１～Ｇｎのうちの対象グループＧｉそれぞれについて実行される。

【0149】

図１５は、コミュニケーション管理装置２０１の出力制御処理手順の一例を示すフローチャートである。図１５のフローチャートにおいて、まず、コミュニケーション管理装置２０１は、グループＧ１～Ｇｎそれぞれのディスカッションログを取得する（ステップＳ１５０１）。

【0150】

そして、コミュニケーション管理装置２０１は、グループＧ１～Ｇｎそれぞれについて、取得したディスカッションログに含まれる音声データを文字化することにより、テキストデータを生成する（ステップＳ１５０２）。なお、コミュニケーション管理装置２０１は、音声データを文字化する処理について、例えば、外部の処理サーバに実行させて、その結果を取得することにしてもよい。

【0151】

つぎに、コミュニケーション管理装置２０１は、対象グループＧｉの音声データを文字化して生成されたテキストデータに基づいて、キーワード検出処理を実行する（ステップＳ１５０３）。キーワード検出処理は、類似度の算出に用いられる１以上のキーワードを検出する処理である。キーワード検出処理の具体的な処理手順については、図１６を用いて後述する。ただし、類似度の算出に用いられる１以上のキーワードは、予め設定されていてもよい。

【0152】

そして、コミュニケーション管理装置２０１は、検出した１以上のキーワードを用いて、類似度算出処理を実行する（ステップＳ１５０４）。類似度算出処理は、グループＧ１～Ｇｎのうちの対象グループＧｉ以外の他グループＧｊそれぞれについて、対象グループＧｉとの類似度を算出する処理である。類似度算出処理の具体的な処理手順については、図１７を用いて後述する。

【0153】

つぎに、コミュニケーション管理装置２０１は、他グループＧｊそれぞれについて、算出した類似度に基づいて、対象グループＧｉに対して他グループＧｊの発話内容を音声出力する際の音量を決定する（ステップＳ１５０５）。そして、コミュニケーション管理装置２０１は、他グループＧｊそれぞれについて、決定した音量で対象グループＧｉに対して他グループＧｊの発話内容を音声出力して（ステップＳ１５０６）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

【0154】

これにより、コミュニケーション管理装置２０１は、対象グループＧｉの議論に役立つ他グループＧｊの発話内容を聞きやすくすることができる。

【0155】

つぎに、図１６を用いて、図１５に示したステップＳ１５０３のキーワード検出処理の具体的な処理手順について説明する。

【0156】

図１６は、キーワード検出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１６のフローチャートにおいて、まず、コミュニケーション管理装置２０１は、対象グループＧｉの音声データを文字化して生成されたテキストデータを形態素解析することにより、テキストデータを最小単位で区切る（ステップＳ１６０１）。

【0157】

つぎに、コミュニケーション管理装置２０１は、名詞をキーワードとして、最小単位で区切ったテキストデータを参照して、各キーワードの出現回数をカウントする（ステップＳ１６０２）。そして、コミュニケーション管理装置２０１は、カウントした出現回数が閾値α以上のキーワードを検出して（ステップＳ１６０３）、キーワード検出処理を呼び出したステップに戻る。

【0158】

これにより、コミュニケーション管理装置２０１は、対象グループＧｉの会話の中で頻出している単語を、他グループＧｊとの類似度の算出に用いるキーワードとして検出することができる。

【0159】

つぎに、図１７を用いて、図１５に示したステップＳ１５０４の類似度算出処理の具体的な処理手順について説明する。

【0160】

図１７は、類似度算出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１７のフローチャートにおいて、まず、コミュニケーション管理装置２０１は、対象グループＧｉの音声データを文字化して生成されたテキストデータを形態素解析することにより、テキストデータを最小単位で区切る（ステップＳ１７０１）。

【0161】

なお、コミュニケーション管理装置２０１は、図１６に示したステップＳ１６０１において、対象グループＧｉのテキストデータを処理済みの場合は、ステップＳ１７０１をスキップしてもよい。

【0162】

そして、コミュニケーション管理装置２０１は、ステップＳ１５０３において検出されたキーワードそれぞれについて、最小単位で区切ったテキストデータにおける出現回数をカウントする（ステップＳ１７０２）。つぎに、コミュニケーション管理装置２０１は、グループＧ１～Ｇｎから選択されていない未選択の他グループＧｊを選択する（ステップＳ１７０３）。

【0163】

そして、コミュニケーション管理装置２０１は、他グループＧｊの音声データを文字化して生成されたテキストデータを形態素解析することにより、テキストデータを最小単位で区切る（ステップＳ１７０４）。つぎに、コミュニケーション管理装置２０１は、ステップＳ１５０３において検出されたキーワードそれぞれについて、最小単位で区切ったテキストデータにおける出現回数をカウントする（ステップＳ１７０５）。

【0164】

そして、コミュニケーション管理装置２０１は、検出されたキーワードそれぞれについて、ステップＳ１７０２においてカウントされた出現回数と、ステップＳ１７０５においてカウントされた出現回数とに基づいて、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出する（ステップＳ１７０６）。

【0165】

つぎに、コミュニケーション管理装置２０１は、グループＧ１～Ｇｎから選択されていない未選択の他グループＧｊがあるか否かを判断する（ステップＳ１７０７）。ここで、未選択の他グループＧｊがある場合（ステップＳ１７０７：Ｙｅｓ）、コミュニケーション管理装置２０１は、ステップＳ１７０３に戻る。

【0166】

一方、未選択の他グループＧｊがない場合（ステップＳ１７０７：Ｎｏ）、コミュニケーション管理装置２０１は、類似度算出処理を呼び出したステップに戻る。

【0167】

これにより、コミュニケーション管理装置２０１は、対象グループＧｉと他グループＧｊとの間で似た内容の議論が行われているほど値が大きくなるように、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出することができる。

【0168】

なお、図１５の例では、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度に基づいて、他グループＧｊの発話内容の出力を制御することにしたが、これに限らない。例えば、コミュニケーション管理装置２０１は、対象グループＧｉに対して他グループＧｊの発話内容を出力する際に、他グループＧｊの活性度に基づいて、他グループＧｊの発話内容の出力を制御することにしてもよい。

【0169】

ここで、図１８を用いて、他グループＧｊの活性度を算出する活性度算出処理の具体的な処理手順について説明する。コミュニケーション管理装置２０１は、例えば、図１５に示したステップＳ１５０４の類似度算出処理の代わりに、図１８に示すような活性度算出処理を算出する。この場合、コミュニケーション管理装置２０１は、図１５に示したステップＳ１５０５において、他グループＧｊそれぞれについて、算出した活性度に基づいて、対象グループＧｉに対して他グループＧｊの発話内容を音声出力する際の音量を決定する。

【0170】

図１８は、活性度算出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１８のフローチャートにおいて、まず、コミュニケーション管理装置２０１は、グループＧ１～Ｇｎから選択されていない未選択の他グループＧｊを選択する（ステップＳ１８０１）。

【0171】

つぎに、コミュニケーション管理装置２０１は、他グループＧｊの音声データから発話区間を検出する（ステップＳ１８０２）。そして、コミュニケーション管理装置２０１は、他グループＧｊの音声データの長さに対する、検出した発話区間の長さの割合に基づいて、他グループＧｊにおける会話の活性度を算出する（ステップＳ１８０３）。

【0172】

つぎに、コミュニケーション管理装置２０１は、グループＧ１～Ｇｎから選択されていない未選択の他グループＧｊがあるか否かを判断する（ステップＳ１８０４）。ここで、未選択の他グループＧｊがある場合（ステップＳ１８０４：Ｙｅｓ）、コミュニケーション管理装置２０１は、ステップＳ１８０１に戻る。

【0173】

一方、未選択の他グループＧｊがない場合（ステップＳ１８０４：Ｎｏ）、コミュニケーション管理装置２０１は、活性度算出処理を呼び出したステップに戻る。

【0174】

これにより、コミュニケーション管理装置２０１は、他グループＧｊにおいてどの程度議論が盛り上がっているかを判断可能な活性度を算出することができる。

【0175】

以上説明したように、実施の形態にかかるコミュニケーション管理装置２０１によれば、グループＧ１～Ｇｎそれぞれのディスカッションログが記録された記憶部６１０を参照して、グループＧ１～Ｇｎのうちの対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出することができる。そして、コミュニケーション管理装置２０１によれば、対象グループＧｉに対して他グループＧｊの発話内容を出力する際に、算出した類似度に基づいて、他グループＧｊの発話内容の出力を制御することができる。具体的には、例えば、コミュニケーション管理装置２０１は、算出した類似度に基づいて、対象グループＧｉに対して他グループＧｊの発話内容を音声出力する際の音量を制御する。

【0176】

これにより、コミュニケーション管理装置２０１は、対象グループＧｉに対して他グループＧｊの発話内容を音声出力する際の音量を自動調整して、対象グループＧｉの議論に役立つ他グループＧｊの発話内容を聞きやすくすることができる。この結果、対象グループＧｉのメンバーは、自グループの会話に役立つ他グループＧｊの発話内容に気付きやすくなる。

【0177】

また、コミュニケーション管理装置２０１によれば、対象グループＧｉの音声データを変換して得られる第１のテキストデータと、他グループＧｊの音声データを変換して得られる第２のテキストデータとに基づいて、類似度を算出することができる。対象グループＧｉの音声データは、対象グループＧｉの音声を録音したものであり、対象グループＧｉのディスカッションログに含まれる。他グループＧｊの音声データは、他グループＧｊの音声を録音したものであり、他グループＧｊのディスカッションログに含まれる。

【0178】

これにより、コミュニケーション管理装置２０１は、対象グループＧｉと他グループＧｊとの間で議論の内容がどの程度似ているかによって、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出することができる。

【0179】

また、コミュニケーション管理装置２０１によれば、１以上のキーワードそれぞれについて、第１のテキストデータにおける第１の出現回数と、第２のテキストデータにおける第２の出現回数とをカウントすることができる。そして、コミュニケーション管理装置２０１によれば、１以上のキーワードそれぞれについてカウントした第１の出現回数と第２の出現回数とに基づいて、類似度を算出することができる。

【0180】

これにより、コミュニケーション管理装置２０１は、対象グループＧｉと他グループＧｊとの間で同じキーワードがどの程度出現しているかによって、議論の内容がどの程度似ているかを評価することができる。

【0181】

また、コミュニケーション管理装置２０１によれば、類似度が高いほど、他グループＧｊの発話内容を音声出力する際の音量を大きくすることができる。

【0182】

これにより、コミュニケーション管理装置２０１は、対象グループＧｉと議論の内容が似ている他グループＧｊの発話内容を聞きやすくすることができる。

【0183】

また、コミュニケーション管理装置２０１によれば、類似度が低いほど、他グループＧｊの発話内容を出力する際の音量を大きくすることができる。

【0184】

これにより、コミュニケーション管理装置２０１は、対象グループＧｉと議論の内容が似ていない他グループＧｊの発話内容を聞きやすくすることができる。例えば、コミュニケーション管理装置２０１は、対象グループＧｉのメンバーに対して新たな気付きを与えて、対象グループＧｉの議論を活発にすることができる。

【0185】

また、コミュニケーション管理装置２０１によれば、第１の制御パターンまたは第２の制御パターンのいずれかの選択を受け付け、第１の制御パターンが選択された場合、類似度が高いほど、他グループＧｊの発話内容を音声出力する際の音量を大きくすることができる。また、コミュニケーション管理装置２０１によれば、第２の制御パターンが選択された場合、類似度が低いほど、他グループＧｊの発話内容を音声出力する際の音量を大きくすることができる。

【0186】

これにより、コミュニケーション管理装置２０１は、対象グループＧｉとの類似度が高い他グループＧｊの音量を大きくするのか、対象グループＧｉとの類似度が低い他グループＧｊの音量を大きくするのかを、ユーザに選択させることができる。例えば、ユーザ（対象グループＧｉのメンバー）は、自分たちにとってどのような情報に価値があるかを判断して、大きな音で音声を流す他グループＧｊを選択することができる。

【0187】

また、コミュニケーション管理装置２０１によれば、対象グループＧｉの音声データから発話区間を検出し、対象グループＧｉの音声データの長さに対する、検出した発話区間の長さの割合に基づいて、対象グループＧｉにおける会話の第１の活性度を算出することができる。また、コミュニケーション管理装置２０１によれば、他グループＧｊの音声データから発話区間を検出し、他グループＧｊの音声データの長さに対する、検出した発話区間の長さの割合に基づいて、他グループＧｊにおける会話の第２の活性度を算出することができる。そして、コミュニケーション管理装置２０１によれば、算出した第１の活性度と第２の活性度とに基づいて、類似度を算出することができる。

【0188】

これにより、コミュニケーション管理装置２０１は、対象グループＧｉと他グループＧｊとの間で議論の活性度合いが似ているかによって、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出することができる。

【0189】

また、コミュニケーション管理装置２０１によれば、他グループＧｊの音声データから発話区間を検出し、他グループＧｊの音声データの長さに対する、検出した発話区間の長さの割合に基づいて、他グループＧｊにおける会話の活性度を算出することができる。そして、コミュニケーション管理装置２０１によれば、対象グループＧｉに対して他グループＧｊの発話内容を出力する際に、算出した活性度に基づいて、他グループＧｊの発話内容の出力を制御することができる。

【0190】

これにより、コミュニケーション管理装置２０１は、例えば、他グループＧｊで議論が活発に行われているほど、他グループＧｊの発話内容を音声出力する際の音量を大きくすることができる。

【0191】

また、コミュニケーション管理装置２０１によれば、対象グループＧｉのメンバーの属性データと、他グループＧｊのメンバーの属性データとを比較した結果に基づいて、類似度を算出することができる。対象グループＧｉのメンバーの属性データは、対象グループＧｉのディスカッションログに含まれる。他グループＧｊのメンバーの属性データは、他グループＧｊのディスカッションログに含まれる。

【0192】

これにより、コミュニケーション管理装置２０１は、対象グループＧｉと他グループＧｊとの間でメンバーの属性が似ているかによって、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出することができる。

【0193】

また、コミュニケーション管理装置２０１によれば、グループＧ１～Ｇｎのうちの対象グループＧｉ以外の他グループＧｊそれぞれについて、対象グループＧｉと他グループＧｊとの類似度を算出することができる。そして、コミュニケーション管理装置２０１によれば、他グループＧｊそれぞれについて、対象グループＧｉに対して他グループＧｊの発話内容を出力する際に、算出した類似度に基づいて、他グループＧｊの発話内容の出力を制御することができる。

【0194】

これにより、コミュニケーション管理装置２０１は、対象グループＧｉに対して複数の他グループの発話内容を音声出力する場合であっても、対象グループＧｉの議論に役立つ他グループＧｊの発話内容を聞きやすくすることができる。

【0195】

これらのことから、コミュニケーション管理装置２０１によれば、対象グループＧｉの議論に役立つような他グループＧｊの議論を厳選して、対象グループＧｉに対して他グループＧｊの発話内容をＢＧＭのように流すことができる。オンライングループディスカッションにおいて、各メンバーは、例えば、他のブレイクアウトルームの議論を聞いて、自分のブレイクアウトルームの議論に活かすことができる。これにより、各メンバーは、オンサイトのコミュニケーションで得られたような価値をより効率的に得ることができる。

【0196】

なお、本実施の形態で説明した出力制御方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本出力制御プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本出力制御プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

【0197】

また、本実施の形態で説明した情報処理装置１０１（コミュニケーション管理装置２０１）は、スタンダードセルやストラクチャードＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などの特定用途向けＩＣやＦＰＧＡなどのＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）によっても実現することができる。

【0198】

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

【0199】

（付記１）それぞれがオンラインコミュニケーションにより議論を行う複数のグループそれぞれの発話内容に関するログ情報が記録された記憶部を参照して、前記複数のグループのうちの第１のグループと他グループとの類似度を算出し、
前記第１のグループに対して前記他グループの発話内容を出力する際に、算出した前記類似度に基づいて、前記他グループの発話内容の出力を制御する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする出力制御プログラム。

【0200】

（付記２）前記ログ情報は、前記複数のグループそれぞれの音声を録音した音声データを含み、
前記算出する処理は、
前記第１のグループの音声を録音した音声データを変換して得られる第１のテキストデータと、前記他グループの音声を録音した音声データを変換して得られる第２のテキストデータとに基づいて、前記類似度を算出する、
ことを特徴とする付記１に記載の出力制御プログラム。

【0201】

（付記３）前記算出する処理は、
１以上のキーワードそれぞれについて、前記第１のテキストデータにおける第１の出現回数と、前記第２のテキストデータにおける第２の出現回数とをカウントし、
前記１以上のキーワードそれぞれについてカウントした前記第１の出現回数と前記第２の出現回数とに基づいて、前記類似度を算出する、
ことを特徴とする付記２に記載の出力制御プログラム。

【0202】

（付記４）前記制御する処理は、
算出した前記類似度に基づいて、前記第１のグループに対して前記他グループの発話内容を音声出力する際の音量を制御する、ことを特徴とする付記１～３のいずれか一つに記載の出力制御プログラム。

【0203】

（付記５）前記制御する処理は、
前記類似度が高いほど、前記他グループの発話内容を音声出力する際の音量を大きくする、ことを特徴とする付記４に記載の出力制御プログラム。

【0204】

（付記６）前記制御する処理は、
前記類似度が低いほど、前記他グループの発話内容を出力する際の音量を大きくする、ことを特徴とする付記４に記載の出力制御プログラム。

【0205】

（付記７）第１の制御パターンまたは第２の制御パターンのいずれかの選択を受け付ける、処理を前記コンピュータに実行させ、
前記制御する処理は、
前記第１の制御パターンが選択された場合、前記類似度が高いほど、前記他グループの発話内容を音声出力する際の音量を大きくし、
前記第２の制御パターンが選択された場合、前記類似度が低いほど、前記他グループの発話内容を音声出力する際の音量を大きくする、
ことを特徴とする付記４～６のいずれか一つに記載の出力制御プログラム。

【0206】

（付記８）前記ログ情報は、前記複数のグループそれぞれの音声を録音した音声データを含み、
前記算出する処理は、
前記第１のグループの音声を録音した音声データから発話区間を検出し、
前記第１のグループの音声データの長さに対する、検出した当該発話区間の長さの割合に基づいて、前記第１のグループにおける会話の第１の活性度を算出し、
前記他グループの音声を録音した音声データから発話区間を検出し、
前記他グループの音声データの長さに対する、検出した当該発話区間の長さの割合に基づいて、前記他グループにおける会話の第２の活性度を算出し、
算出した前記第１の活性度と前記第２の活性度とに基づいて、前記類似度を算出する、
ことを特徴とする付記１に記載の出力制御プログラム。

【0207】

（付記９）前記ログ情報は、前記複数のグループそれぞれの音声を録音した音声データを含み、
前記他グループの音声を録音した音声データから発話区間を検出し、
前記他グループの音声データの長さに対する、検出した当該発話区間の長さの割合に基づいて、前記他グループにおける会話の活性度を算出する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記制御する処理は、
前記第１のグループに対して前記他グループの発話内容を出力する際に、算出した前記活性度に基づいて、前記他グループの発話内容の出力を制御する、
ことを特徴とする付記１に記載の出力制御プログラム。

【0208】

（付記１０）前記ログ情報は、前記複数のグループそれぞれのメンバーの属性データを含み、
前記算出する処理は、
前記第１のグループのメンバーの属性データと、前記他グループのメンバーの属性データとを比較した結果に基づいて、前記類似度を算出する、
ことを特徴とする付記１に記載の出力制御プログラム。

【0209】

（付記１１）前記複数のグループのうちの前記第１のグループ以外の他グループそれぞれについて、前記算出する処理および前記制御する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１～１０のいずれか一つに記載の出力制御プログラム。

【0210】

（付記１２）前記制御する処理は、
前記他グループの音声をリアルタイム処理することにより、前記第１のグループに対して前記他グループの発話内容を出力する際に、前記類似度に基づいて、前記他グループの発話内容の出力を制御する、
ことを特徴とする付記１～１１のいずれか一つに記載の出力制御プログラム。

【0211】

（付記１３）それぞれがオンラインコミュニケーションにより議論を行う複数のグループそれぞれの発話内容に関するログ情報が記録された記憶部を参照して、前記複数のグループのうちの第１のグループと他グループとの類似度を算出し、
前記第１のグループに対して前記他グループの発話内容を出力する際に、算出した前記類似度に基づいて、前記他グループの発話内容の出力を制御する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする出力制御方法。

【0212】

（付記１４）それぞれがオンラインコミュニケーションにより議論を行う複数のグループそれぞれの発話内容に関するログ情報が記録された記憶部を参照して、前記複数のグループのうちの第１のグループと他グループとの類似度を算出し、
前記第１のグループに対して前記他グループの発話内容を出力する際に、算出した前記類似度に基づいて、前記他グループの発話内容の出力を制御する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

【符号の説明】

【0213】

１０１ 情報処理装置
１１０，６１０ 記憶部
１２１ 第１のテキストデータ
１２２ 第２のテキストデータ
１３０ 類似度
１４０ 発話内容
２００ 情報処理システム
２０１ コミュニケーション管理装置
２０２ クライアント端末
２１０ ネットワーク
２２０ ディスカッションログＤＢ
２３０ 類似度テーブル
３００，４００ バス
３０１，４０１ ＣＰＵ
３０２，４０２ メモリ
３０３ ディスクドライブ
３０４ ディスク
３０５，４０３ 通信Ｉ／Ｆ
３０６ 可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ
３０７ 可搬型記録媒体
４０４ カメラ
４０５ ディスプレイ
４０６ 入力装置
４０７ スピーカ
４０８ マイクロフォン
６０１ 取得部
６０２ 算出部
６０３ 出力制御部
８００ 出現回数テーブル
１１００ 出力画面
１１０１ ポジティブボタン
１１０２ ネガティブボタン
１１０３ フラットボタン
１１０４，１１０５，１１０６，１１０７ 音量バー
１１１０，１３００，１４００ テキスト表示欄

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】