特開 2023-162597 オンライン対話の支援方法、当該支援方法をプロセッサーに実行させるプログラム、および、オンライン対話の支援システム

(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】P2023162597

(43)【公開日】2023-11-09

(54)【発明の名称】オンライン対話の支援方法、当該支援方法をプロセッサーに実行させるプログラム、および、オンライン対話の支援システム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20231101BHJP

   G10L 15/22 20060101ALI20231101BHJP

   G10L 15/00 20130101ALI20231101BHJP

   G10L 15/10 20060101ALI20231101BHJP

   G06F 40/279 20200101ALI20231101BHJP

   G06F 16/90 20190101ALI20231101BHJP

   G06F 3/16 20060101ALI20231101BHJP

   G06F 3/01 20060101ALI20231101BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

G10L15/22 453

G10L15/00 200U

G10L15/10 500Z

G06F40/279

G06F16/90 100

G06F3/16 650

G06F3/16 620

G06F3/01 510

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022073036

(22)【出願日】2022-04-27

(71)【出願人】

【識別番号】000001270

【氏名又は名称】コニカミノルタ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001195

【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】坂本 顕司

【テーマコード（参考）】

5B091

5B175

5E555

5L049

【Ｆターム（参考）】

5B091CA02

5B091CB12

5B175EA01

5E555AA44

5E555AA46

5E555AA59

5E555AA61

5E555BA13

5E555BB13

5E555BC04

5E555BC17

5E555BD01

5E555BD06

5E555CA47

5E555CB64

5E555DB41

5E555DC13

5E555DD07

5E555DD08

5E555EA23

5E555EA25

5E555FA00

5L049CC12

(57)【要約】

【課題】オンライン対話において心理的安全性が高い発言例を提案する技術を提供する。
【解決手段】対話支援システムとして機能するサーバーのＣＰＵが実行する処理は、端末のユーザーによって発せられた発言を取得するステップ（Ｓ６１０）と、発言を解析するステップ（Ｓ６２０）と、心理的安全性の低い発言を抽出するステップ（Ｓ６３０）と、当該心理的安全性の低い発言の直前の発言を抽出するステップ（Ｓ６４０）と、当該直前の発言と過去の発言とのマッチングを行なって類似の発言を抽出するステップ（Ｓ６５０）と、当該直後の発言の心理的安全性が高いと判断した場合に（ステップＳ６６０にてＹＥＳ）、当該類似の発言を端末１１に表示させるステップ（Ｓ６７０）とを含む。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピューターが、オンラインの対話において第１の発言者から第２の発言者に対する発言を受け付けるステップと、
前記コンピューターが、前記発言の音声を文字列に変換するステップと、
前記コンピューターが、発言を解析するステップと、
前記コンピューターが、前記解析の結果に基づいて、一以上の発言例を有するデータベースにアクセスするステップと、
前記コンピューターが、前記第１の発言者の発言に基づいて、前記一以上の発言例から、前記第１の発言者による発言に対する応答として望ましい応答を抽出するステップと、
前記コンピューターが、抽出された発言例を前記第２の発言者に出力するステップとを含む、オンライン対話の支援方法。

【請求項2】

前記第１の発言者による発言に対する応答を前記第２の発言者から受けるステップをさらに含み、
前記抽出するステップは、前記第２の発言者による応答に基づいて、前記第１の発言者による発言に対する応答を抽出するステップを含み、
前記提示するステップは、前記第１の発言者に対する応答の入力を前記第２の発言者から受け付けた後に、前記抽出された発言例を前記第２の発言者に提示することを含む、請求項１に記載のオンライン対話の支援方法。

【請求項3】

前記提示するステップは、前記第２の発言者から前記第１の発言者への応答が行なわれる前に、前記発言例を提示するステップを含む、請求項１に記載のオンライン対話の支援方法。

【請求項4】

前記解析するステップは、前記コンピューターに入力された発言が心理的に安全か否かを判断するステップを含む、請求項１に記載のオンライン対話の支援方法。

【請求項5】

前記抽出するステップは、
前記第１の発言者の発言に類似する過去の発言を検索するステップと、
前記過去の発言に対する応答として心理的に安全であると判断される発言を選択するステップとを含む、請求項１に記載のオンライン対話の支援方法。

【請求項6】

前記データベースは、複数の発言例を有しており、
前記選択するステップは、前記複数の発言例から、前記第１の発言者による発言との類似度が高い発言例を検索するステップを含み、
前記出力するステップは、前記類似度が高い発言例が検索されたことに基づいて、前記類似度が高い発言例を前記第２の発言者に出力するステップを含む、請求項５に記載のオンライン対話の支援方法。

【請求項7】

前記複数の発言例は、世間で知られている発言例のうち心理的安全性が高い発言としてを含み、
前記出力するステップは、前記類似度が高い発言例が抽出されなかったことに基づいて、前記世間で知られている発言例を前記第２の発言者に出力するステップを含む、請求項６に記載のオンライン対話の支援方法。

【請求項8】

前記出力するステップは、前記類似度が高い発言例と、当該発言例に対する発言として心理的安全性が高いとされる発言例とを出力するステップを含む、請求項５に記載のオンライン対話の支援方法。

【請求項9】

請求項１～８のいずれかに記載の支援方法をプロセッサーに実行させる、プログラム。

【請求項10】

請求項１～８のいずれかに記載の支援方法を実現するプログラムを格納したメモリーと、
前記プログラムを実行するプロセッサーとを備える、オンライン対話の支援システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示はオンライン対話を支援する技術に関し、より特定的には、心理的安全性の高い発言を提案する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

オンラインで会議を行なう技術が知られている。たとえば、特開２０１７－２１５９３１号公報（特許文献１）は、「会議を効率化することができる会議支援システム」を開示している。この会議支援システムは、「前記会議の参加者の発言の内容である発言内容を入力し、前記入力部により入力された前記発言内容に基づいて、対応する発言の種類を判断し、前記判断部による判断結果に基づいて、前記発言内容、前記会議の評価又は前記参加者の評価の少なくともいずれかを出力する」というものである（［要約］参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１７－２１５９３１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

対話において相手の発言に応答する発言には、様々なものがあり、たとえば、心理的安全性の観点から、心理的安全性が高い発言や、そうでない（心理的安全性が低い）発言に分類できる。望ましいコミュニケーションを促進するために、心理的安全性が高い発言がオンライン対話で行なわれる技術が必要とされている。

【0005】

本開示は上述のような背景に鑑みてなされたものであって、オンライン対話で心理的安全性が高い発言が行なわれる技術が開示される。

【課題を解決するための手段】

【0006】

ある実施の形態に従うと、オンライン対話の支援方法が提供される。この支援方法は、コンピューターが、オンラインの対話において第１の発言者から第２の発言者に対する発言を受け付けるステップと、コンピューターが、発言の音声を文字列に変換するステップと、コンピューターが、発言を解析するステップと、コンピューターが、解析の結果に基づいて、一以上の発言例を有するデータベースにアクセスするステップと、コンピューターが、第１の発言者の発言に基づいて、一以上の発言例から、第１の発言者による発言に対する応答として望ましい応答を抽出するステップと、コンピューターが、抽出された発言例を第２の発言者に出力するステップとを含む。

【0007】

ある局面に従うと、オンライン対話の支援方法は、第１の発言者による発言に対する応答を第２の発言者から受けるステップをさらに含む。抽出するステップは、第２の発言者による応答に基づいて、第１の発言者による発言に対する応答を抽出するステップを含む。提示するステップは、第１の発言者に対する応答の入力を第２の発言者から受け付けた後に、抽出された発言例を第２の発言者に提示することを含む。

【0008】

ある局面において、提示するステップは、第２の発言者から第１の発言者への応答が行なわれる前に、発言例を提示するステップを含む。

【0009】

ある局面において、解析するステップは、コンピューターに入力された発言が心理的に安全か否かを判断するステップを含む。

【0010】

ある局面において、抽出するステップは、第１の発言者の発言に類似する過去の発言を検索するステップと、過去の発言に対する応答として心理的に安全であると判断される発言を選択するステップとを含む。

【0011】

ある局面において、データベースは、複数の発言例を有している。選択するステップは、複数の発言例から、第１の発言者による発言との類似度が高い発言例を検索するステップを含む。出力するステップは、類似度が高い発言例が検索されたことに基づいて、類似度が高い発言例を第２の発言者に出力するステップを含む。

【0012】

ある局面において、複数の発言例は、世間で知られている発言例のうち心理的安全性が高い発言としてを含む。出力するステップは、類似度が高い発言例が抽出されなかったことに基づいて、世間で知られている発言例を第２の発言者に出力するステップを含む。

【0013】

ある局面において、出力するステップは、類似度が高い発言例と、当該発言例に対する発言として心理的安全性が高いとされる発言例とを出力するステップを含む。

【0014】

他の実施の形態に従うと、上記のいずれかに記載の支援方法をプロセッサーに実行させるプログラムが提供される。

【0015】

さらに他の実施の形態に従うと、オンライン対話の支援システムが提供される。この支援システムは、上記のいずれかに記載の支援方法を実現するプログラムを格納したメモリーと、プログラムを実行するプロセッサーとを備える。

【0016】

ある実施の形態に従うと、オンライン対話において心理的安全性が高い発言が促進される。

【0017】

この発明の上記および他の目的、特徴、局面および利点は、添付の図面と関連して理解されるこの発明に関する次の詳細な説明から明らかとなるであろう。

【図面の簡単な説明】

【0018】

【図1】サーバー２０の概略構成及び使用形態を例示する図である。

【図2】コンピューターシステム２００のハードウェア構成を表わすブロック図である。

【図3】サーバー２０として機能するコンピューターシステム２００が備えるハードディスク５におけるデータ格納の一態様を例示する図である。

【図4】端末１０，１１に対話支援機能を提供する対話支援システム１００の機能構成を表わすブロック図である。

【図5】サーバー２０のハードディスク５において管理されるデータベース４４０の一例を表わす図である。

【図6】対話支援システム１００を実現するサーバー２０のＣＰＵ１が実行する処理の一部を表わすフローチャートである。

【図7】他の局面に従うデータベース４４０のデータ構造を表わす図である。

【図8】他の局面に従うデータベース４４０の構成の一例を表わす図である。

【図9】端末１０を実現するコンピューターシステム２００のモニター８に表示される画面を例示する図である。

【発明を実施するための形態】

【0019】

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

【0020】

＜特徴の概要＞
本開示に係る特徴の概要は、要するに、第１発言者が発言し（たとえば、質問を行ない）、当該発言に対する応答として第２発言者が発言した場合（たとえば、消極的当家止められる回答をした場合）において、第２発言者の発言の心理的安全性が高くないと判断された場合に、第１発言者の発言と、過去の発言データベースとから、第１発言者の発言に似通った発言例が抽出される。抽出される発言例は、当該直前の発言に完全に一致する必要はない。抽出は、たとえばＡＩ（Artificial Intelligence）技術を用いて行なわれるが、ＡＩ技術が使用されなくてもよい。たとえば、ルールベースでの抽出が行なわれてもよい。

【0021】

本実施の形態において、心理的安全性とは、組織行動学における「チームの他のメンバーが自分の発言を拒絶したり、罰したりしないと確信できる状態」（エドモンドソン）をいう。心理的安全性が高い状態にある場合、発言者は、質問やアイディアを提案した時に、相手に受け止めてもらえると信じることができるので、当該質問やアイディアを率直に発言し得る。

【0022】

当該似通った発言例は、心理的安全性が高い発言例として、心理的安全性の高くない発言を行なった第２発言者に提示される。これにより、第２発言者は、対話相手（第１発言者）からの発言に対して望ましい発言例を知ることができるので、オンライン対話における行動改善が促進され得る。

【0023】

また、複数の発言例が発言データベースに登録されている場合、第１発言者の発言との類似度の高い発言例から順に第２発言例に提示され得る。複数の発言例が提示されることで、第２発言者は、様々な発言例を知ることができ、より豊かなコミュニケーション能力を習得できる。

【0024】

さらに、心理的安全性が高い発言例に加えて、心理的安全性が低いと判断された発言例が提示されてもよい。心理的安全性の高い発言例と、心理的安全性の低い発言例とが表示されるので、第２発言者は、反面教師として、心理的安全性の低い発言例を認識することができる。

【0025】

図１を参照して、ある実施の形態に従うサーバー２０の構成について説明する。図１は、サーバー２０の概略構成及び使用形態を例示する図である。サーバー２０は、ネットワーク１９０を介して、端末１０，１１，１２等と通信する。

【0026】

サーバー２０は、対話支援システム１００を含む。対話支援システム１００は、発言データベース（ＤＢ）１１０と、解析部１２０と、判断部１３０と、出力部１４０とを含む。対話支援システム１００は、たとえば、Microsoft Teams（登録商標）、Zoomその他のＷＥＢ会議アプリケーション等のＷｅｂ対話で使用されるアプリケーションにおいて実現される。

【0027】

発言データベース１１０は、端末１０のユーザによる発言と、登録済みの発言例とを含む。ユーザによる発言は、音声データおよび当該音声データから音声認識によって抽出された文字列データのいずれであってもよい。登録済みの発言例は、ある発言と当該発言に対する応答発言とを含み得る。当該発言例は、サーバー２０を介して実際に行なわれた対話、および、サーバー２０の外部で世の中に知られている発言のうち、応答の参考となり得る発言としてサーバー２０のユーザー（運営者、管理者等）によって入力されて登録された発言を含み得る。

【0028】

解析部１２０は、端末１０，１１において受け付けられた発言の音声データに基づいて、当該発言を解析する。たとえば、解析部１２０は、周知の音声認識技術を用いて音声データを文字列に変換し、形態素解析により文字列を解析する。ある局面において、解析部１２０は、文字列の解析結果を用いて、当該発言の心理的安全性が高いかあるいは低いかを判断するための用語（たとえば、無理です、順調です、間に合います、等）を抽出し得る。

【0029】

判断部１３０は、発言データベース１１０に登録されている登録済みの発言例と、端末１０から与えられる発言とに基づいて、当該発言に対する応答として端末１１から与えられる発言の内容が、心理的安全性の高い発言であるか否かを判断する。

【0030】

一例として、ある局面において、判断部１３０は、端末１０のユーザーの発言（たとえば、質問）に対する応答として端末１１のユーザーが発した回答の解析結果に基づいて、当該回答の内容が心理的安全性の高い発言であるか又は低い発言であるかを判断する。判断部１３０は、当該回答の内容が心理的安全性の低い発言であると判断すると、発言データベース１１０から、端末１１のユーザーの回答に類似の発言例を検索する。

【0031】

出力部１４０は、検索された心理的安全性が高い発言例を出力するためのデータを生成し、当該データを端末１１に送信する。端末１１は、当該データに基づいて心理的安全性が高い発言例を表示し、あるいは、心理的安全性が高い発言例を音声として出力し得る。ユーザーは、端末１１によって出力された発言例を知ることができる。これにより、ユーザーは、今後、同様の発言（回答）を行なう場合に、これまでの回答よりも心理的安全性の高い発言（回答）を行なうことができる。

【0032】

他の例として、別の局面において、端末１０のユーザーが端末１１のユーザーに発言（たとえば、質問）を行なった場合、解析部１２０は、当該発言に対して音声認識処理を行ない、音声認識の結果を用いて文字列に変換する。解析部１２０は、当該文字列の形態素解析等により発言の内容を解析する。判断部１３０は、発言の内容の解析結果を用いて発言データベース１１０にアクセスし、端末１０のユーザー発言に類似した発言の検索を行なう。当該類似した発言が発言データベース１１０に登録されている場合には、判断部１３０は、当該類似した発言を端末１１への出力候補として選択する。判断部１３０は、選択した出力候補のうち、心理的安全性の高い発言を端末１１に対する出力対象として決定する。

【0033】

出力部１４０は、判断部１３０によって出力対象として決定された発言を端末１１に出力させるためのデータを生成し、端末１１に当該データを送信する。端末１１は、当該データに基づいて心理的安全性の高い発言を表示する。端末１１のユーザーは、その表示を参照して、端末１０のユーザーによる発言（質問）に対する回答として心理的安全性の高い回答を発言することができる。

【0034】

ネットワーク１９０は、インターネットおよびイントラネットのいずれでもよく、インターネットおよびイントラネットの組み合わせであってもよい。ネットワーク１９０における通信の形態は、有線および無線のいずれであってもよい。

【0035】

ある実施の形態に従うと、心理的安全性の高い発言例が端末のユーザーに提示されるので、当該ユーザーは、心理的安全性が高いとされる発言例を認識できる。これにより、ユーザーは対話相手の発言に対して心理的安全性の高い発言を返答する、という行動の改善も期待できる。心理的安全性が高い発言がやりとりされることで、生産性の向上も期待できる。

【0036】

［コンピューターシステムの構成］
図２を参照して、情報処理装置の一態様であるコンピューターシステム２００の構成について説明する。図２は、コンピューターシステム２００のハードウェア構成を表わすブロック図である。端末１０，１１，サーバー２０は、コンピューターシステム２００によってそれぞれ実現される。

【0037】

コンピューターシステム２００は、主たる構成要素として、プログラムを実行するＣＰＵ１と、コンピューターシステム２００の使用者による指示の入力を受けるマウス２およびキーボード３と、ＣＰＵ１によるプログラムの実行により生成されたデータ、又はマウス２若しくはキーボード３を介して入力されたデータを揮発的に格納するＲＡＭ４と、データを不揮発的に格納するハードディスク５と、光ディスク駆動装置６と、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）７と、モニター８とを含む。各構成要素は、相互にデータバスによって接続されている。光ディスク駆動装置６には、ＣＤ－ＲＯＭ９その他の光ディスクが装着される。

【0038】

コンピューターシステム２００における処理は、各ハードウェアおよびＣＰＵ１により実行されるソフトウェアによって実現される。このようなソフトウェアは、ハードディスク５に予め記憶されている場合がある。また、ソフトウェアは、ＣＤ－ＲＯＭ９その他の記録媒体に格納されて、コンピュータープログラムとして流通している場合もある。あるいは、ソフトウェアは、いわゆるインターネットに接続されている情報提供事業者によってダウンロード可能なアプリケーションプログラムとして提供される場合もある。このようなソフトウェアは、光ディスク駆動装置６その他の読取装置によりその記録媒体から読み取られて、あるいは、通信インターフェイス７を介してダウンロードされた後、ハードディスク５に一旦格納される。そのソフトウェアは、ＣＰＵ１によってハードディスク５から読み出され、ＲＡＭ４に実行可能なプログラムの形式で格納される。ＣＰＵ１は、そのプログラムを実行する。

【0039】

図２に示されるコンピューターシステム２００を構成する各構成要素は、一般的なものである。したがって、本開示に係る技術思想の本質的な部分の一つは、ＲＡＭ４、ハードディスク５、ＣＤ－ＲＯＭ９その他の記録媒体に格納されたソフトウェア、あるいはネットワークを介してダウンロード可能なソフトウェアであるともいえる。記録媒体は、一時的でない、コンピューター読取可能なデータ記録媒体を含み得る。なお、コンピューターシステム２００の各ハードウェアの動作は周知であるので、詳細な説明は繰り返さない。

【0040】

なお、記録媒体としては、ＣＤ－ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible Disk）、ハードディスクに限られず、磁気テープ、カセットテープ、光ディスク（ＭＯ（Magnetic Optical Disc）／ＭＤ（Mini Disc）／ＤＶＤ（Digital Versatile Disc））、ＩＣ（Integrated Circuit）カード（メモリーカードを含む）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Electronically Programmable Read-Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable Programmable Read-Only Memory）、フラッシュＲＯＭなどの半導体メモリー等の固定的にプログラムを担持する媒体でもよい。

【0041】

ここでいうプログラムとは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム形式のプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む。

【0042】

＜データ構造＞
図３を参照して、サーバー２０のデータ構造について説明する。図３は、サーバー２０として機能するコンピューターシステム２００が備えるハードディスク５におけるデータ格納の一態様を例示する図である。ハードディスク５は、発言データベース１１０を記憶している。発言データベース１１０は、テーブル３１０，３２０を含む。

【0043】

テーブル３１０は、心理的安全性が低いとされる発言を含む対話の例を保持している。より具体的には、テーブル３１０は、最初の発言が行なわれた端末（たとえば端末１０）による発言（たとえば、質問、確認のメッセージ等）と、当該発言に対する回答（たとえば、端末１１のユーザーによる発言）とを関係づけて保持している。一例として、ある場面において、端末１０のユーザーが「計画通りに完了する？」という問いかけを端末１１のユーザーに対して行なった場合、端末１１のユーザーは「無理です」と回答したため、テーブル３１０は、当該問いかけと回答の発言に対する文字列を保持している。

【0044】

テーブル３２０は、心理的安全性が高いとされる過去の対話の例を保持している。より具体的には、ある端末において「計画通りに完了しそう？」という発言を行なったユーザーに対して、別のユーザーが、別の端末から「予算があれば間に合います」と回答した場合、当該回答は心理的安全性が高い発言であると判断部１３０によって判断される。判断部１３０は、発言データベース１１０にアクセスして、当該発言および回答をテーブル３２０に追加する。

【0045】

＜詳細構成＞
図４を参照して、対話支援システム１００が有する機能の詳細について説明する。図４は、端末１０，１１に対話支援機能を提供する対話支援システム１００の機能構成を表わすブロック図である。対話支援システム１００は、入力部４１０と、文字起こし部４２０と、解析部４３０と、データベース４４０と、画面生成部４５０と、出力部４６０とを備える。

【0046】

入力部４１０は、端末１０，１１のそれぞれによって送信された発言の音声信号の入力を受け付ける。入力部４１０は、たとえば、ネットワーク１９０に接続された入力端子その他の受信インターフェイスによって実現される。

【0047】

文字起こし部４２０は、音声信号を文字列に変換する。解析部４３０は、当該文字列を解析し、定められた基準に基づいて当該発言の心理的安全性が高いか否かを判断し、当該発言を分類する。定められた基準の一例は、心理的安全性が高い発言あるいは低い発言であるとしてサーバー２０の管理者によって予め指定あるいは分類された発言を含み得る。

【0048】

データベース４４０は、当該定められた基準および文字起こし部４２０によって新たに文字列に変換されて取得された各発言と、当該発言の心理的安全性の高低を示す分類情報とを保持している。さらに、データベース４４０は、心理的安全性の高い発言として既に知られている発言やサーバー２０の管理者によって指定された発言と、心理的安全性の低い発言とされる発言例と、端末１０，１１に望ましい発言を促すために予め準備された通知メッセージとを保持している。

【0049】

画面生成部４５０は、解析部４３０の結果を用いて、サーバー２０に接続している端末１０，１１に画面を表示させるためのデータを生成する。当該画面は、一例として、画面の閲覧者（たとえば、端末１１のユーザー）が受けた質問と、当該閲覧者により発せられた回答と、当該質問と同様の質問を受けた場合の回答としてより望ましい（すなわち、心理的安全性がより高い）とされる発言例とを含む。当該発言例が表示されることで、当該閲覧者は、より望ましい発言例を知ることができるので、次回以降の対話の心理的安全性が高まり得る。また、当該閲覧者が回答を発言する前に、当該より望ましい発言例が表示される場合には、その時から、閲覧者は、心理的安全性の高いとされる回答を返信することができる。

【0050】

出力部４６０は、当該データを該当する端末に送信する。たとえば、端末１０のユーザーが端末１１のユーザーに対して質問を発した場合、端末１１のユーザーの回答の心理的安全性が問題となる。そこで、出力部４６０は、端末１１に対して当該データを送信する。端末１１を実現するコンピューターシステム２００のモニター８は、当該データに基づいて画面を表示する。当該画面は、たとえば、端末１１のユーザーが発言した後に表示される場合もあれば、端末１０からの発言を受けて端末１１のユーザーが発言する前に表示される場合もあり得る。

【0051】

＜発言の履歴＞
図５を参照して、サーバー２０のデータ構造についてさらに説明する。図５は、サーバー２０のハードディスク５において管理されるデータベース４４０の一例を表わす図である。データベース４４０は、テーブル５１０を保持している。テーブル５１０は、発言５１１と、発言者５１２と、時刻５１３とを含む。

【0052】

発言５１１は、サーバー２０にアクセスしている各端末（たとえば、端末１０または端末１１）のユーザーによる発言である。発言者５１２は、当該発言を行なったユーザーを識別する。発言者５１２は、たとえば、各端末から対話支援システム１００にログインしているユーザーに固有なメールアドレスであるが、その他の識別情報（たとえば、ユーザー番号など）が発言者５１２として登録されてもよい。時刻５１３は、当該発言が行なわれた時刻を特定する。

【0053】

対話支援システム１００は、各端末からの発言を検知すると文字起こし部４２０によって音声を文字列に変換し、文字列を解析して得られた発言５１１をハードディスク５におけるテーブル５１０に蓄積する。なお、テーブル５１０は、サーバー２０に接続された外部の記憶装置に格納されてもよい。

【0054】

＜制御構造＞
図６を参照して、サーバー２０の制御構造について説明する。図６は、対話支援システム１００を実現するサーバー２０のＣＰＵ１が実行する処理の一部を表わすフローチャートである。

【0055】

ステップＳ６１０にて、ＣＰＵ１は、入力部４１０を介して、端末１１のユーザーによって発せられた発言を取得する。たとえば、端末１０のユーザーが端末１１のユーザーに質問した場合に、当該質問に対する回答が、端末１１のユーザーによって発せられた発言となり得る。その後、ＣＰＵ１は、文字起こし部４２０として、発言の音声信号を文字列に変換する。

【0056】

ステップＳ６２０にて、ＣＰＵ１は、解析部４３０として、発言を解析する。解析の手法は特に限定されない。さらに、ＣＰＵ１は、画面生成部４５０として、端末１１に画面を表示させるためのデータを生成する。ＣＰＵ１は、出力部４６０を介して、当該データを端末１１に送信する。端末１１のモニター８は、当該データに基づいて、心理的安全性が低い発言を表わす画面を表示する。端末１１のユーザーは、その画面を視認することにより、自らの発言が、心理的安全性の低い発言であったことを知ることができる。

【0057】

ステップＳ６３０にて、ＣＰＵ１は、解析部４３０として、心理的安全性の低い発言を抽出する。

【0058】

ステップＳ６４０にて、ＣＰＵ１は、解析部４３０として、データベース４４０にアクセスして、当該心理的安全性の低い発言の直前の発言を抽出する。たとえば、端末１０のユーザーが発言し、端末１１のユーザーが当該発言に対する回答として発言した場合において、当該回答の心理的安全性が低いと判断されたとき、ＣＰＵ１は、当該心理的安全性の低い発言の直前の発言として、端末１０による発言を抽出する。

【0059】

ステップＳ６５０にて、ＣＰＵ１は、解析部４３０として、データベース４４０にアクセスし、当該直前の発言と、過去の発言とのマッチングを行ない、類似の発言を抽出する。

【0060】

ステップＳ６６０にて、ＣＰＵ１は、抽出した類似の発言の直後の発言の心理的安全性が高いか否かを判断する。この判断は、たとえば、当該発言の解析結果が心理的安全性が高いとされる用語を含むか否かに基づいて行なわれる。ＣＰＵ１は、当該直後の発言の心理的安全性が高いと判断すると（ステップＳ６６０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ６７０に切り換える。そうでない場合には（ステップＳ６６０にてＮＯ）、ＣＰＵ１は、制御をステップＳ６８０に切り換える。

【0061】

ステップＳ６７０にて、ＣＰＵ１は、当該類似の発言を端末１１に表示させる。より詳しくは、ＣＰＵ１は、画面生成部４５０として、当該類似の発言を端末に表示させるためのデータを生成し、出力部４６０として、当該データを端末１１に送信する。端末１１は、当該データを受信すると、モニター８に、端末１１のユーザーによる発言に類似した発言のうち心理的安全性が高いとされる発言の例を表示する。これにより、ユーザーは、心理的安全性が高いとされる発言を知ることができるので、今後の対話の心理的安全性が高まり得る。

【0062】

ステップＳ６８０にて、ＣＰＵ１は、解析の対象となり得る発言として次の発言があるか否かを判断する。この判断は、たとえば、解析部４３０による解析の結果、文字列が複数の発言を含むか否かの判断結果に基づいて行なわれる。発言の音声に対応する文字列が複数の発言を含む場合、ＣＰＵ１は、次の発言があると判断し得る。ＣＰＵ１は、次の発言があると判断すると（ステップＳ６８０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ６２０に戻す。そうでない場合には（ステップＳ６８０にてＮＯ）、ＣＰＵ１は、処理を終了する。

【0063】

＜変形例＞
図７を参照して、他の局面の例について説明する。図７は、他の局面に従うデータベース４４０のデータ構造を表わす図である。

【0064】

ある局面において、複数の発言が心理的安全性の高い発言としてデータベース４４０に格納されている場合がある。この場合、必要以上に多くの発言が、心理的安全性の高い発言として端末に表示されると、当該端末のユーザーが混乱する場合もあり得る。そこで、ある局面において、直前の発言に類似する発言のうち、類似度が予め設定された基準値以上であるものを優先して端末のユーザーに表示させてもよい。本実施の形態において、類似度とは、たとえば、レーベンシュタイン距離、ジャロ・ウィンクラー距離その他の公知の手法により算出される。

【0065】

図７に示されるように、他の局面に従う対話支援システム１００のデータベース４４０は、テーブル３１０に加えて、テーブル７１０をさらに格納している。テーブル７１０は、心理的安全性が高いとされる過去の対話の例を含む。すなわち、テーブル７１０は、領域７１１，７１２，７１３を含む。領域７１１は、端末のユーザーによる発言に類似の発言を保持している。領域７１２は、ユーザーによる発言と、当該類似の発言との類似度を保持している。領域７１３は、当該端末のユーザーに提案され得る発言の候補を保持している。

【0066】

たとえば、テーブル３１０に示される「計画通りに完了する？」という発言が端末１０のユーザーから端末１１のユーザーに与えられた場合、心理的安全性が高いとされる過去の対話の例から２つの対話の例を表示するように対話支援システム１００において設定されている場合、ＣＰＵ１は、テーブル７１０から２つの類似の発言として、「計画通りに終わる？」および「順調に進んでる？」を、類似度の大きいものから順に選択し、選択した類似の発言に対応する二つの発言を領域７１３から抽出し、端末１１に抽出した二つの発言を表示させる。これにより、端末１１のユーザーは複数の発言を確認できるので、対話の内容に応じて心理的安全性の高い発言を回答し得る。

【0067】

＜周知の発言＞
図８を参照して、さらに他の例について説明する。ある局面において、発言の内容によっては、類似度の高い類似の発言がデータベースに登録されていない可能性もあり得る。その場合は、世間で広く知られた周知の発言が、応答に使用可能な発言の候補として端末のユーザーに提示されてもよい。

【0068】

図８は、他の局面に従うデータベース４４０の構成の一例を表わす図である。データベース４４０は、テーブル８１０を含む。テーブル８１０は、領域８１１，８１２，８１３，８１４を含む。

【0069】

領域８１１は、心理的安全性が低いとされる発言を含む対話のうち、トリガーとなる直前の対話を保持している。領域８１２は、当該直前の対話に対して回答されたユーザーの発言を保持している。領域８１３は、心理的安全性が高いとされる発言を含む世の中に広く知られた周知の発言の発言者の識別情報（本名、芸名、ペンネーム等）を保持している。領域８１４は、当該発言を保持している。当該周知の発言は、対話支援システム１００の作成者あるいは管理者によってデータベース４４０に登録される。

【0070】

テーブル８１０によれば、端末のユーザーによって実際に与えられた発言（領域８１１）に対して、類似度の高い発言が存在しない場合でも、ＣＰＵ１は、心理的安全性が高いとされる周知の発言（領域８１４）から抽出して、その抽出した発言を端末に表示させることができる。これにより、ユーザーは、世間で広く知られた発言のうち心理的安全性が高いとされる理想的な発言を知ることができるので、その後の回答として、当該理想的な発言をベースにした回答を行なうことができる。

【0071】

＜画面例＞
図９を参照して、端末１０における画面の表示例について説明する。図９は、端末１０を実現するコンピューターシステム２００のモニター８に表示される画面を例示する図である。モニター８は、端末１０のユーザーの発言と、お薦めの発言とを表示する。これにより、ユーザーは、自らの発言と、理想の発言とを比較できるので、その後の発言の内容を心理的安全性のより高い発言に改善し得る。

【0072】

＜まとめ＞
以上開示された技術的特徴の一部は、以下のように要約され得る。

【0073】

［構成例１］ある実施の形態に従うと、オンライン対話の支援方法が提供される。この支援方法は、ＣＰＵ１が、オンラインの対話において第１の発言者（端末１０）から第２の発言者（端末１１）に対する発言を受け付けるステップと、ＣＰＵ１が、発言の音声を文字列に変換するステップと、ＣＰＵ１が、発言を解析するステップと、ＣＰＵ１が、解析の結果に基づいて、一以上の発言例を有するデータベース（たとえば、発言データベース１１０、データベース４４０）にアクセスするステップと、ＣＰＵ１が、第１の発言者の発言に基づいて、一以上の発言例から、第１の発言者による発言に対する応答として望ましい応答を抽出するステップと、ＣＰＵ１が、抽出された発言例を第２の発言者の端末１１に出力するステップとを含む。

【0074】

［構成例２］ある局面に従うと、上記構成例に加えて、オンライン対話の支援方法は、第１の発言者による発言に対する応答を第２の発言者から受けるステップをさらに含む。抽出するステップは、第２の発言者による応答に基づいて、第１の発言者による発言に対する応答を抽出するステップを含む。提示するステップは、第１の発言者に対する応答の入力を第２の発言者から受け付けた後に、抽出された発言例を第２の発言者の端末１１のモニター８に提示することを含む。

【0075】

［構成例３］ある局面において、上記構成例に加えて、提示するステップは、第２の発言者から第１の発言者への応答が行なわれる前に、発言例を第２の発言者が使用するモニター８に提示するステップを含む。

【0076】

［構成例４］ある局面において、上記構成例に加えて、解析するステップは、ＣＰＵ１に入力された発言が心理的に安全か否かを判断するステップを含む。

【0077】

［構成例５］ある局面において、上記構成例に加えて、抽出するステップは、第１の発言者の発言に類似する過去の発言を検索するステップと、過去の発言に対する応答として心理的に安全であると判断される発言を選択するステップとを含む。

【0078】

［構成例６］ある局面において、上記構成例に加えて、データベースは、複数の発言例を有している。当該発言例は、対話支援システム１００を用いて過去に行なわれた対話から抽出された発言、あるいは、対話支援システム１００の管理者によって入力された世間で知られている公知の発言を含む。選択するステップは、複数の発言例から、第１の発言者による発言との類似度が高い発言例を検索するステップを含む。類似度は公知の手法により算出される。出力するステップは、類似度が高い発言例が検索されたことに基づいて、類似度が高い発言例を第２の発言者に出力するステップを含む。あるいは、予め設定された閾値を上回る類似度である発言例のみが選択的に第２の発言者に提示されてもよい。

【0079】

［構成例７］ある局面において、上記構成例に加えて、複数の発言例は、世間で知られている発言例のうち心理的安全性が高い発言としてを含む。出力するステップは、類似度が高い発言例が抽出されなかったことに基づいて、世間で知られている発言例を第２の発言者の端末１１のモニターに表示するステップを含む。

【0080】

［構成例８］ある局面において、上記構成例に加えて、出力するステップは、類似度が高い発言例と、当該発言例に対する発言として心理的安全性が高いとされる発言例とを出力するステップを含む。たとえば、モニター８は、当該類似度が高い発言例と、当該心理的安全性が高いとされる発言例とを並べて表示する。

【0081】

上記の実施の形態によれば、ある発言に対する次の発言が行なわれた場合において、当該次の発言の心理的安全性が低いと判断されると、当該ある発言に対して理想的な発言例が、当該次の発言を行なった発言者に提示される。その発言者は、その発言例を参照することにより、その後の発言を改善し得る。

【0082】

他の局面において、第１発言者（たとえば端末１０のユーザー）の発言が対話支援システム１００に入力されると、対話支援システム１００は、その発言を解析し、心理的安全性が高いとされる発言例を発言データベース１１０から抽出する。対話支援システム１００は、その相手である第２発言者（たとえば端末１１のユーザー）に、第１発言者の当該発言を音声で出力すると共に、抽出した発言例を端末１１のモニター８に表示する。これにより、第２発言者は、第１発言者に対して心理的安全性の高い発言を行なえる可能性が高まるので、オンライン対話におけるコミュニケーションの質が向上し得る。

【0083】

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

【産業上の利用可能性】

【0084】

開示された技術は、オンライン会議システムその他のオンラインで対話が行なわれるシステムに適用可能である。

【符号の説明】

【0085】

１ ＣＰＵ、 ２ マウス、３ キーボード、４ ＲＡＭ、５ ハードディスク、６ 光ディスク駆動装置、７ 通信インターフェイス、８ モニター、９ ＣＤ－ＲＯＭ、１０，１１，１２ 端末、２０ サーバー、１００ 対話支援システム、１１０ 発言データベース、１２０，４３０ 解析部、１３０ 判断部、１４０，４６０ 出力部、１９０ ネットワーク、２００ コンピューターシステム、３１０，３２０，５１０，７１０，８１０ テーブル、４１０ 入力部、４２０ 文字起こし部、４４０ データベース、４５０ 画面生成部、７１１，７１２，７１３，８１１，８１２，８１３，８１４ 領域。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】