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(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】P2024108931
(43)【公開日】2024-08-13
(54)【発明の名称】プログラム、情報処理方法、情報処理装置
(51)【国際特許分類】
G06F 3/16 20060101AFI20240805BHJP
G06F 3/0481 20220101ALI20240805BHJP
【ＦＩ】
G06F3/16 600
G06F3/16 620
G06F3/0481
【審査請求】未請求
【請求項の数】21
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023013593
(22)【出願日】2023-01-31
(71)【出願人】
【識別番号】500257300
【氏名又は名称】ＬＩＮＥヤフー株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001759
【氏名又は名称】弁理士法人よつ葉国際特許事務所
(74)【代理人】
【識別番号】100093687
【弁理士】
【氏名又は名称】富崎 元成
(74)【代理人】
【識別番号】100168468
【弁理士】
【氏名又は名称】富崎 曜
(74)【代理人】
【識別番号】100166176
【弁理士】
【氏名又は名称】加美山 豊
(72)【発明者】
【氏名】山崎 天
(72)【発明者】
【氏名】佐藤 敏紀
【テーマコード（参考）】
5E555
【Ｆターム（参考）】
5E555AA08
5E555BA04
5E555BA76
5E555BB04
5E555BC04
5E555CB34
5E555CB44
5E555CB45
5E555DA22
5E555DB18
5E555DB20
5E555DB41
5E555DB53
5E555DB57
5E555FA00
(57)【要約】
【課題】音情報による出力と、入力に基づく他の応答とを出力可能にする。
【解決手段】
情報処理装置によって実行されるプログラムは、ユーザから入力された第１入力を情報処理装置の制御部によって取得することと、音情報による第１応答を制御部によって出力する制御を行い、言語モデルと、第１入力とに基づく、表示される第２応答を制御部によって出力する制御を行うこととが情報処理装置によって実行される。
【選択図】図１－１
【解決手段】
情報処理装置によって実行されるプログラムは、ユーザから入力された第１入力を情報処理装置の制御部によって取得することと、音情報による第１応答を制御部によって出力する制御を行い、言語モデルと、第１入力とに基づく、表示される第２応答を制御部によって出力する制御を行うこととが情報処理装置によって実行される。
【選択図】図１－１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
情報処理装置によって実行されるプログラムであって、
ユーザから入力された第１入力を前記情報処理装置の制御部によって取得することと、
音情報による第１応答を前記制御部によって出力する制御を行い、言語モデルと、前記第１入力とに基づく、表示される第２応答を前記制御部によって出力する制御を行うこととが前記情報処理装置によって実行される。
ユーザから入力された第１入力を前記情報処理装置の制御部によって取得することと、
音情報による第１応答を前記制御部によって出力する制御を行い、言語モデルと、前記第１入力とに基づく、表示される第２応答を前記制御部によって出力する制御を行うこととが前記情報処理装置によって実行される。
【請求項2】
請求項１に記載のプログラムであって、
前記第１応答は、フィラー音に関する情報を含む。
前記第１応答は、フィラー音に関する情報を含む。
【請求項3】
請求項２に記載のプログラムであって、
前記第１応答は、表示制御に関する情報を含まない。
前記第１応答は、表示制御に関する情報を含まない。
【請求項4】
請求項２に記載のプログラムであって、
前記第１応答は、前記フィラー音に基づく表示制御に関する情報を含む。
前記第１応答は、前記フィラー音に基づく表示制御に関する情報を含む。
【請求項5】
請求項４に記載のプログラムであって、
前記第１応答と、前記第２応答とは、区別されて前記ユーザの端末に表示される。
前記第１応答と、前記第２応答とは、区別されて前記ユーザの端末に表示される。
【請求項6】
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のプログラムであって、
前記第１入力は、第１コンテンツを含み、
前記第２応答は、第２コンテンツを含み、
前記第１コンテンツと、前記第２コンテンツとは、前記ユーザを含むチャットルームに表示される。
前記第１入力は、第１コンテンツを含み、
前記第２応答は、第２コンテンツを含み、
前記第１コンテンツと、前記第２コンテンツとは、前記ユーザを含むチャットルームに表示される。
【請求項7】
請求項６に記載のプログラムであって、
前記第２応答の送信元は、前記チャットルームに含まれるボットユーザである。
前記第２応答の送信元は、前記チャットルームに含まれるボットユーザである。
【請求項8】
請求項１から請求項７のいずれか一項に記載のプログラムであって、
設定された時間以上、または設定された時刻を経過した場合、前記第１応答とは異なる第３応答を出力する制御を前記制御部によって行うことが前記情報処理装置によって実行される。
設定された時間以上、または設定された時刻を経過した場合、前記第１応答とは異なる第３応答を出力する制御を前記制御部によって行うことが前記情報処理装置によって実行される。
【請求項9】
請求項８に記載のプログラムであって、
前記第３応答を出力する制御は、前記第１入力の取得に基づく時点から、前記第１応答、または前記第２応答の出力までに、前記設定された時間以上、または前記設定された時刻を経過した場合、前記制御部によって行われる。
前記第３応答を出力する制御は、前記第１入力の取得に基づく時点から、前記第１応答、または前記第２応答の出力までに、前記設定された時間以上、または前記設定された時刻を経過した場合、前記制御部によって行われる。
【請求項10】
請求項１から請求項７のいずれか一項に記載のプログラムであって、
設定された時間以上、または設定された時刻を経過した場合、前記第１応答を出力しない制御を前記制御部によって行うことが前記情報処理装置によって実行される。
設定された時間以上、または設定された時刻を経過した場合、前記第１応答を出力しない制御を前記制御部によって行うことが前記情報処理装置によって実行される。
【請求項11】
請求項１０に記載のプログラムであって、
前記第１応答を出力しない制御は、前記第１入力の取得に基づく時点から、前記第１応答、または前記第２応答の出力までに、前記設定された時間以上、または前記設定された時刻を経過した場合、前記制御部によって行われる。
前記第１応答を出力しない制御は、前記第１入力の取得に基づく時点から、前記第１応答、または前記第２応答の出力までに、前記設定された時間以上、または前記設定された時刻を経過した場合、前記制御部によって行われる。
【請求項12】
請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載のプログラムであって、
前記第１応答は、前記第１入力に基づき生成される。
前記第１応答は、前記第１入力に基づき生成される。
【請求項13】
請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載のプログラムであって、
前記第１応答は、前記ユーザとの関係性に基づいて決定される。
前記第１応答は、前記ユーザとの関係性に基づいて決定される。
【請求項14】
請求項１から請求項１３のいずれか一項に記載のプログラムであって、
前記第１入力は、第１コンテンツを含み、
前記第１応答は、前記第１コンテンツを含む、前記ユーザによって送信された複数のコンテンツのコンテキストに基づき生成される。
前記第１入力は、第１コンテンツを含み、
前記第１応答は、前記第１コンテンツを含む、前記ユーザによって送信された複数のコンテンツのコンテキストに基づき生成される。
【請求項15】
請求項１から請求項１４のいずれか一項に記載のプログラムであって、
音情報を前記制御部によって取得することと、
取得された音情報を属性ごとに分類して記憶部に記憶する制御を前記制御部によって行うこととが前記情報処理装置によって実行され、
前記第１応答は、分類して前記記憶部に記憶された音情報に基づいて生成される。
音情報を前記制御部によって取得することと、
取得された音情報を属性ごとに分類して記憶部に記憶する制御を前記制御部によって行うこととが前記情報処理装置によって実行され、
前記第１応答は、分類して前記記憶部に記憶された音情報に基づいて生成される。
【請求項16】
請求項１から請求項１５のいずれか一項に記載のプログラムであって、
前記第１応答は、前記第２応答に基づいて生成される。
前記第１応答は、前記第２応答に基づいて生成される。
【請求項17】
請求項１６に記載のプログラムであって、
前記第１応答は、前記第２応答が生成される時間に基づいて生成される。
前記第１応答は、前記第２応答が生成される時間に基づいて生成される。
【請求項18】
請求項１から請求項１７のいずれか一項に記載のプログラムであって、
前記第２応答は、前記第１応答に基づいて生成される。
前記第２応答は、前記第１応答に基づいて生成される。
【請求項19】
請求項１８に記載のプログラムであって、
前記第２応答は、前記第１応答の属性に基づいて生成される。
前記第２応答は、前記第１応答の属性に基づいて生成される。
【請求項20】
情報処理装置の情報処理方法であって、
ユーザから入力された第１入力を前記情報処理装置の制御部によって取得することと、
音情報による第１応答を前記制御部によって出力する制御を行い、言語モデルと、前記第１入力とに基づく、表示される第２応答を前記制御部によって出力する制御を行うこととを含む。
ユーザから入力された第１入力を前記情報処理装置の制御部によって取得することと、
音情報による第１応答を前記制御部によって出力する制御を行い、言語モデルと、前記第１入力とに基づく、表示される第２応答を前記制御部によって出力する制御を行うこととを含む。
【請求項21】
情報処理装置であって、
ユーザから入力された第１入力を取得し、音情報による第１応答を出力する制御を行い、言語モデルと、前記第１入力とに基づく、表示される第２応答を出力する制御を行う制御部を備える。
ユーザから入力された第１入力を取得し、音情報による第１応答を出力する制御を行い、言語モデルと、前記第１入力とに基づく、表示される第２応答を出力する制御を行う制御部を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、プログラム、情報処理方法、情報処理装置、システム等に関する。
【背景技術】
【0002】
昨今、ＡＩ技術を用いた自動対話サービスが普及しつつある。例えば特許文献１には、ロボットを音声チャットボットのユーザインタフェースとして用いる情報処理システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１９－２００６０７号公報
【発明の概要】
【0004】
本発明の第１の態様によると、情報処理装置によって実行されるプログラムは、ユーザから入力された第１入力を情報処理装置の制御部によって取得することと、音情報による第１応答を制御部によって出力する制御を行い、言語モデルと、第１入力とに基づく、表示される第２応答を制御部によって出力する制御を行うこととが情報処理装置によって実行される。
本発明の第２の態様によると、情報処理装置の情報処理方法は、ユーザから入力された第１入力を情報処理装置の制御部によって取得することと、音情報による第１応答を制御部によって出力する制御を行い、言語モデルと、第１入力とに基づく、表示される第２応答を制御部によって出力する制御を行うこととを含む。
本発明の第３の態様によると、情報処理装置は、ユーザから入力された第１入力を取得し、音情報による第１応答を出力する制御を行い、言語モデルと、第１入力とに基づく、表示される第２応答を出力する制御を行う制御部を備える。
本発明の第２の態様によると、情報処理装置の情報処理方法は、ユーザから入力された第１入力を情報処理装置の制御部によって取得することと、音情報による第１応答を制御部によって出力する制御を行い、言語モデルと、第１入力とに基づく、表示される第２応答を制御部によって出力する制御を行うこととを含む。
本発明の第３の態様によると、情報処理装置は、ユーザから入力された第１入力を取得し、音情報による第１応答を出力する制御を行い、言語モデルと、第１入力とに基づく、表示される第２応答を出力する制御を行う制御部を備える。
【図面の簡単な説明】
【0005】
【図1-1】第１実施例に係る情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図1-2】第１実施例に係る情報処理装置の表示部に表示される画面の一例を示す図。
【図1-3】第１実施例に係る情報処理装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図1-4】第１実施例に係る通信システムの構成の一例を示す図。
【図1-5】第１実施例に係るサーバの制御部によって実現される機能の一例を示す図。
【図1-6】第１実施例に係るサーバの記憶部に記憶される情報の一例を示す図。
【図1-7】第１実施例に係るアカウント登録データのデータ構成の一例を示す図。
【図1-8】第１実施例に係る端末の制御部によって実現される機能の一例を示す図。
【図1-9】第１実施例に係る端末の記憶部に記憶される情報の一例を示す図。
【図1-10】第１実施例に係る端末の表示部に表示される画面の一例を示す図。
【図1-11】第１実施例に係る各装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図2-1】第２実施例に係る情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図2-2】第２実施例に係る情報処理装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図2-3】第２実施例に係る各装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図3-1】第３実施例に係る情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図3-2】第３実施例に係る情報処理装置の表示部に表示される画面の一例を示す図。
【図3-3】第３実施例に係る情報処理装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図3-4】第３変形例に係る情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図3-5】第３変形例に係る情報処理装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図3-6】第３変形例に係る情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図3-7】第３変形例に係る第２言語モデル部推論処理の一例を示すフローチャート。
【図3-8】第３変形例に係る第１応答生成処理と第２応答生成処理との処理例の一覧を示す図。
【図4-1】第４実施例に係る情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図4-2】第４実施例に係る情報処理装置の表示部に表示される画面の一例を示す図。
【図4-3】第４実施例に係る情報処理装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図4-4】第４変形例に係る情報処理装置の表示部に表示される画面の一例を示す図。
【図4-5】第４変形例に係る情報処理装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図5-1】第５実施例に係る情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図5-2】第５実施例に係る情報処理装置の表示部に表示される画面の一例を示す図。
【図5-3】第５実施例に係る情報処理装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図5-4】第５変形例に係る情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図5-5】第５変形例に係る情報処理装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図6-1】第６実施例に係る情報処理装置の表示部に表示される画面の一例を示す図。
【図6-2】第６実施例に係る情報処理装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図7-1】第７実施例に係る情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図7-2】第７実施例に係る情報処理装置の表示部に表示される画面の一例を示す図。
【図7-3】第７実施例に係る情報処理装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図7-4】第７実施例に係るサーバの制御部によって実現される機能の一例を示す図。
【図7-5】第７実施例に係るサーバの記憶部に記憶される情報の一例を示す図。
【図7-6】第７実施例に係るフィラー管理データベースのデータ構成の一例を示す図。
【図7-7】第７実施例に係る端末の表示部に表示される画面の一例を示す図。
【図7-8】第７実施例に係る各装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図7-9】第７変形例に係る端末の表示部に表示される画面の一例を示す図。
【図7-10】第７変形例に係る端末の表示部に表示される画面の一例を示す図。
【図7-11】第７変形例に係る情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図7-12】第７変形例に係る情報処理装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図7-13】第７変形例に係る情報処理装置の構成の一例を示す図。
【図7-14】第７変形例に係る情報処理装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図7-15】第７変形例に係るフィラー生成処理と応答文生成処理との処理例の一覧を示す図。
【図7-16】第７変形例に係るフィラー生成処理と応答文生成処理との処理主体の一覧を示す図。
【図8-1】第８実施例に係る端末の表示部に表示される画面の一例を示す図。
【図8-2】第８実施例に係る情報処理装置が実行する処理の流れの一例を示すタイミングチャート。
【図8-3】第８変形例に係る情報処理装置が実行する処理の流れの一例を示すタイミングチャート。
【図9-1】第１０実施例に係るフィラー管理データベースのデータ構成の一例を示す図。
【図9-2】第１０実施例に係る各装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図9-3】第１０実施例に係る各装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【0006】
＜法的事項の遵守＞
本明細書に記載の開示は、通信の秘密など、本開示の実施に必要な実施国の法的事項遵守を前提とすることに留意されたい。
本明細書に記載の開示は、通信の秘密など、本開示の実施に必要な実施国の法的事項遵守を前提とすることに留意されたい。
【0007】
＜実施形態＞
本明細書では、分かり易いように「限定ではなく例として」と記載する箇所があるが、該当箇所ばかりでなく、以下説明する実施形態の全体について、その記載内容に限定されるものではないことに留意されたい。
本明細書では、分かり易いように「限定ではなく例として」と記載する箇所があるが、該当箇所ばかりでなく、以下説明する実施形態の全体について、その記載内容に限定されるものではないことに留意されたい。
【0008】
本開示に係るプログラム等を実施するための実施形態について、図面を参照して説明する。
【0009】
本願請求項に係る発明の情報処理装置（本願発明の情報処理装置）の生産は、限定ではなく例として、本明細書に記載したプログラム（限定ではなく例として、対話プログラム）等が受信されることによって（または受信されて情報処理装置に記憶されることによって）、本情報処理装置において、本願請求項に係る発明の機能が実現可能となる状態が作り出される（本願請求項に係る発明が実行可能になる状態が作り出される）という概念を含んでもよい。
【0010】
本願請求項に係る発明の端末（本願発明の端末）の生産は、限定ではなく例として、ユーザが所有（所持）している端末で、本明細書に記載したプログラム（限定ではなく例として、アプリケーションプログラム）等が受信されることによって（または受信されて端末に記憶されることによって）、本端末において、本願請求項に係る発明の機能が実現可能となる状態が作り出される（本願請求項に係る発明が実行可能になる状態が作り出される）という概念を含んでもよい。
【0011】
また、本願請求項に係る発明のシステム（本願発明のシステム）の生産は、限定ではなく例として、本願システムに含まれるサーバから送信された本明細書に記載されたプログラム（限定ではなく例として、アプリケーションプログラム）等を、本願システムに含まれる端末で受信することによって（または受信されたプログラムが端末に記憶されることによって）、本願請求項に係るシステムの発明の機能が実現可能となる状態が作り出される（本願請求項に係る発明が実行可能になる状態が作り出される）という概念を含んでもよい。
【0012】
また、本明細書において、システムとは、限定ではなく例として、複数の装置（情報処理装置と言ってもよい。）を有して構成されるものとすることができる。
複数の装置は、同じ種類の装置の組合せとしてもよいし、異なる種類の装置の組合せとしてもよいし、同じ種類の装置と異なる種類の装置との組合せとしてもよい。
なお、システムとは、限定ではなく例として、複数の装置が協働して何らかの処理を行うもの、と考えることもできる。
複数の装置は、同じ種類の装置の組合せとしてもよいし、異なる種類の装置の組合せとしてもよいし、同じ種類の装置と異なる種類の装置との組合せとしてもよい。
なお、システムとは、限定ではなく例として、複数の装置が協働して何らかの処理を行うもの、と考えることもできる。
【0013】
また、クライアント（クライアント装置）とサーバとに関するシステムとは、限定ではなく例として、少なくとも以下のいずれかと考えることができる。
（１）端末＆サーバ
（２）サーバ
（３）端末
（１）端末＆サーバ
（２）サーバ
（３）端末
【0014】
（１）は、限定ではなく例として、少なくとも１つの端末と、少なくとも１つのサーバとを含むシステムである。この一例は、クライアントサーバシステムである。
【0015】
サーバは、限定ではなく例として、以下の装置によって構成されており、単独の装置であってもよいし、複数の装置の組合せであってもよいものとする。
【0016】
具体的には、サーバは、限定ではなく例として、少なくとも１つのプロセッサー（限定ではなく例として、ＣＰＵ：Central Processing Unit、ＧＰＵ：Graphics Processing Unit、ＡＰＵ：Accelerated Processing Unit、ＤＳＰ：Digital Signal Processor（限定ではなく例として、ＡＳＩＣ：Application Specific Integrated Circuit、ＦＰＧＡ：Field Programmable Gate Array）等）、コンピュータ装置（プロセッサー＋メモリ）、制御装置、演算装置、処理装置等のいずれかを有して構成され、いずれか１つの装置の同種を複数備える構成（限定ではなく例として、ＣＰＵ＋ＣＰＵ、ホモジニアスマルチコアプロセッサー等）や、いずれか１つの装置の異種を複数備える構成（限定ではなく例として、ＣＰＵ＋ＤＳＰ、ヘテロジニアスマルチコアプロセッサー等）としてもよいし、複数の装置の組み合わせ（限定ではなく例として、プロセッサー＋コンピュータ装置、プロセッサー＋演算装置、複数の装置をヘテロジニアス化したもの等）であってもよい。
なお、プロセッサーは、仮想プロセッサーとしてもよい。
なお、プロセッサーは、仮想プロセッサーとしてもよい。
【0017】
また、サーバによって何らかの処理を実行する場合に、単一の装置で構成される場合は、単一の装置によって実施例に記載されている処理が実行される。また、複数の装置を有して構成されている場合には、一部の処理を一方の装置が実行し、その他の処理を他方の装置が実行するように構成されていてもよい。限定ではなく例として、プロセッサーと、演算装置とを有して構成される場合、第１処理をプロセッサーが実行し、第２処理を演算装置が実行するように構成されていてもよい。
また、複数の装置で構成する場合には、各々の装置が互いに物理的に離れた位置に配置されて構成されてもよい。
また、複数の装置で構成する場合には、各々の装置が互いに物理的に離れた位置に配置されて構成されてもよい。
【0018】
また、サーバの機能は、限定ではなく例として、クラウドコンピューティングにおけるＰａａＳやＩａａＳ、ＳａａＳの形態で提供されるようにしてもよい。
【0019】
また、システムの制御部は、端末の制御部とサーバの制御部とのうちの少なくともいずれか一方とすることができる。つまり、限定ではなく例として、（１Ａ）端末の制御部のみ、（１Ｂ）サーバの制御部のみ、（１Ｃ）端末の制御部とサーバの制御部との両方、のうちのいずれかを、システムの制御部とすることができる。
【0020】
また、システムの制御部が行う制御や処理（以下、包括的に「制御等」と称する。）は、（１Ａ）端末の制御部のみによって行うようにしてもよいし、（１Ｂ）サーバの制御部のみによって行うようにしてもよいし、（１Ｃ）端末の制御部とサーバの制御部との両方によって行うようにしてもよい。
また、（１Ｃ）では、限定ではなく例として、システムが制御部によって行う制御等のうちの一部の制御等を端末の制御部によって行うようにし、残りの制御等をサーバの制御部によって行うようにしてもよい。この場合、制御等の割り当て（割り振り）は、等分であってもよいし、等分ではなく異なる割合で割り当ててもよい。
また、（１Ｃ）では、限定ではなく例として、システムが制御部によって行う制御等のうちの一部の制御等を端末の制御部によって行うようにし、残りの制御等をサーバの制御部によって行うようにしてもよい。この場合、制御等の割り当て（割り振り）は、等分であってもよいし、等分ではなく異なる割合で割り当ててもよい。
【0021】
また、サーバの通信部という場合、サーバが単一の装置によって構成されている場合には、単一の装置が備える通信部そのものであってもよい。また、サーバが複数の装置を有して構成されている場合には、サーバの通信部は、各々の装置が備える各々の通信部を含む構成であってもよい。
限定ではなく例として、サーバは、第１装置と第２装置とを備え、第１装置は第１通信部を有し、第２装置は第２通信部を有する場合、サーバの通信部は、第１通信部と第２通信部とを含む概念としてもよい。
限定ではなく例として、サーバは、第１装置と第２装置とを備え、第１装置は第１通信部を有し、第２装置は第２通信部を有する場合、サーバの通信部は、第１通信部と第２通信部とを含む概念としてもよい。
【0022】
（２）は、限定ではなく例として、複数のサーバによって構成されるシステム（以下、「サーバシステム」と称する。）とすることができる。この場合、各々のサーバの構成としては、前述した構成を同様に適用することができる。
【0023】
サーバシステムが行う制御等は、複数のサーバのうち、（２Ａ）一のサーバのみによって行うようにしてもよいし、（２Ｂ）他のサーバのみによって行うようにしてもよいし、（２Ｃ）一のサーバと他のサーバとが行うようにしてもよい。
また、（２Ｃ）では、限定ではなく例として、サーバシステムが行う制御等のうちの一部の制御等を一のサーバが行うようにし、残りの制御等を他のサーバが行うようにしてもよい。この場合、制御等の割り当て（割り振り）は、等分であってもよいし、等分ではなく異なる割合で割り当ててもよい。
また、（２Ｃ）では、限定ではなく例として、サーバシステムが行う制御等のうちの一部の制御等を一のサーバが行うようにし、残りの制御等を他のサーバが行うようにしてもよい。この場合、制御等の割り当て（割り振り）は、等分であってもよいし、等分ではなく異なる割合で割り当ててもよい。
【0024】
（３）は、限定ではなく例として、複数の端末によって構成されるシステムとすることができる。
このシステムは、限定ではなく例として、以下のようなシステムとすることができる。
・サーバの機能を端末に持たせるシステム（分散システム）。これは、限定ではなく例として、ブロックチェーンの技術を用いて実現することが可能である。
・端末同士が無線通信を行うシステム。これは、限定ではなく例として、ブルートゥース（登録商標）等の近距離無線通信技術を用いてＰ２Ｐ（ピアツーピア）方式等で通信を行うことで実現可能である。
このシステムは、限定ではなく例として、以下のようなシステムとすることができる。
・サーバの機能を端末に持たせるシステム（分散システム）。これは、限定ではなく例として、ブロックチェーンの技術を用いて実現することが可能である。
・端末同士が無線通信を行うシステム。これは、限定ではなく例として、ブルートゥース（登録商標）等の近距離無線通信技術を用いてＰ２Ｐ（ピアツーピア）方式等で通信を行うことで実現可能である。
【0025】
なお、上記は、制御部に限らず、システムの構成要素となり得る入出力部、通信部、記憶部、時計部等の各機能部についても同様である。
【0026】
以下の実施形態では、限定ではなく例として、端末とサーバとを含むシステム（限定ではなく例として、クライアントサーバシステム）を例示する。
なお、サーバとして、上記（２）のサーバシステムを適用することも可能である。
なお、サーバとして、上記（２）のサーバシステムを適用することも可能である。
【0027】
また、端末とサーバとを含むシステムに代えて、サーバを含まないシステム、限定ではなく例として、上記（３）のシステムを適用することも可能である。
この場合の実施形態は、前述したブロックチェーンの技術等に基づいて構成することが可能である。具体的には、限定ではなく例として、以下の実施形態で説明するサーバに記憶されて管理されるデータを、ブロックチェーン上に保管（格納）する。そして、端末が、ブロックチェーンへのトランザクションを生成し、トランザクションがブロックチェーン上で承認されると、ブロックチェーン上に保管されたデータが更新されるようにすることができる。
この場合の実施形態は、前述したブロックチェーンの技術等に基づいて構成することが可能である。具体的には、限定ではなく例として、以下の実施形態で説明するサーバに記憶されて管理されるデータを、ブロックチェーン上に保管（格納）する。そして、端末が、ブロックチェーンへのトランザクションを生成し、トランザクションがブロックチェーン上で承認されると、ブロックチェーン上に保管されたデータが更新されるようにすることができる。
【0028】
なお、端末と表現した場合でも、これは、クライアントサーバにおけるクライアントの装置としての端末の意味に限定されるものではない。
つまり、端末は、クライアントサーバにおけるものではない装置の概念を含むこともあり得る。
つまり、端末は、クライアントサーバにおけるものではない装置の概念を含むこともあり得る。
【0029】
また、本明細書では、適宜「通信Ｉ／Ｆによって」という表現を用いる。これは、限定ではなく例として、装置が、制御部（プロセッサー等）の制御に基づいて、通信Ｉ／Ｆを介して（通信部を介して）、各種の情報やデータを送受信することを示してもよいものとする。
【0030】
また、本明細書において「関する」、「関連する」と記載された用語について、「Ａに関するＢ」や「Ａに関連するＢ」という場合、限定ではなく例として、「Ａ」と何らかの関係性を有する「Ｂ」を意味してよいものとする。この具体例については後述する。
【0031】
また、本明細書において、「ＡとＢとを送信する」、「ＡとＢとを受信する」といったように、装置が２以上のものを対象として処理を行うことには、「Ａ」と「Ｂ」とをタイミングを合わせて行うもの（以下、「同時」という。）と、「Ａ」と「Ｂ」とをタイミングをずらして行うもの（以下、「非同時」という。）とを含めてよいものとする。
限定ではなく例として、第１情報と第２情報とを送信するという場合、第１情報と第２情報とをタイミングを合わせて送信するものと、第１情報と第２情報とをタイミングをずらして送信するものとの両方の概念を含めてよいものとする。
なお、ラグ（タイムラグ）を考慮し、「同時」には「ほぼ同時」を含めてよいものとする。
限定ではなく例として、第１情報と第２情報とを送信するという場合、第１情報と第２情報とをタイミングを合わせて送信するものと、第１情報と第２情報とをタイミングをずらして送信するものとの両方の概念を含めてよいものとする。
なお、ラグ（タイムラグ）を考慮し、「同時」には「ほぼ同時」を含めてよいものとする。
【0032】
なお、「Ａ」と「Ｂ」とをタイミングをずらして行うといっても、これはあくまでも「Ａ」と「Ｂ」とを対象として処理を行うものであればよく、その目的は必ずしも同じでなくてもよいものとする。
限定ではなく例として、上記のように第１情報と第２情報とを送信するという場合、第１情報と第２情報とを送信しさえすればよく、同じ目的で第１情報と第２情報とを送信する場合の他、異なる目的で第１情報と第２情報とを送信する場合も含めてよいものとする。
限定ではなく例として、上記のように第１情報と第２情報とを送信するという場合、第１情報と第２情報とを送信しさえすればよく、同じ目的で第１情報と第２情報とを送信する場合の他、異なる目的で第１情報と第２情報とを送信する場合も含めてよいものとする。
【0033】
以下の実施例では、ユーザがチャットを行うためのサービス（以下、「チャットサービス」と称する。）の一例として、メッセージングサービス（Messaging Service）を例示する。また、チャットサービスを実現するためのアプリケーションを「チャットアプリケーション」と称し、その一例として、メッセージングサービスを実現するためのアプリケーションを「メッセージングアプリケーション」と称する。
チャットアプリケーションでは、限定ではなく例として、ユーザがチャットルームでチャットを行うことができるようにすることができる。
チャットアプリケーションでは、限定ではなく例として、ユーザがチャットルームでチャットを行うことができるようにすることができる。
【0034】
なお、メッセージングサービス：ＭＳ（インスタントメッセージサービス：ＩＭＳを含む。）は、ソーシャルネットワーキングサービス：ＳＮＳの１つの形態（一形態）と考えることもできる。このため、メッセージンサービスとソーシャルネットワーキングサービスとを区別してもよいし、区別しなくてもよい。つまり、ソーシャルネットワーキングサービスにメッセージングサービスを含めてもよいものとする。
【0035】
また、以下の実施例では、メッセージングサービスの一例として、サーバを介して複数の装置（限定ではなく例として、端末）間で簡単なメッセージの送受信を行うインスタントメッセージングサービス：ＩＭＳ（Instant Messaging Service）を例示する。
インスタントメッセージングアプリケーションでは、限定ではなく例として、ユーザがチャットルームでトークを行うようにすることができる。
インスタントメッセージングアプリケーションでは、限定ではなく例として、ユーザがチャットルームでトークを行うようにすることができる。
【0036】
チャットルーム（限定ではなく例として、トークルーム）とは、複数のユーザの端末間で送受信されるコンテンツを各々のユーザが閲覧できるＵＩ（User Interface）やＧＵＩ（Graphical User Interface）とすることができる。
【0037】
メッセージングサービスにおいて、ユーザは、限定ではなく例として、任意のアカウントと「友だち」登録することで、トークルームを介してメッセージのやり取りをすることができる。
【0038】
なお、「友だち」とは、限定ではなく例として、メッセージングアプリケーションにおける第１ユーザのアカウントと第２ユーザのアカウントとが一方的または双方向に関連付けられた場合の第１ユーザと第２ユーザとの関係性と言ってもよい。
限定ではなく例として、第１ユーザのアカウントと第２ユーザのアカウントとの相互的関連付けが行われている場合、第１ユーザと第２ユーザとは「友だち」であると言ってもよい。また、限定ではなく例として、第１ユーザのアカウントから第２ユーザのアカウントに対する関連付けが行われている場合、第２ユーザのアカウントから第１ユーザのアカウントに対する関連付けが行われていなくとも、第１ユーザと第２ユーザとは「友だち」であると言ってもよい。
限定ではなく例として、第１ユーザのアカウントと第２ユーザのアカウントとの相互的関連付けが行われている場合、第１ユーザと第２ユーザとは「友だち」であると言ってもよい。また、限定ではなく例として、第１ユーザのアカウントから第２ユーザのアカウントに対する関連付けが行われている場合、第２ユーザのアカウントから第１ユーザのアカウントに対する関連付けが行われていなくとも、第１ユーザと第２ユーザとは「友だち」であると言ってもよい。
【0039】
また、ユーザ同士（アカウント同士）が関連付けられていることの一例として、以下ではメッセージングサービスにおける「友だち」を主に例示するが、これに限定されない。
限定ではなく例として、ＳＮＳにおいて、自分が興味を持つなどして登録した他のユーザ（アカウント）を示す「フォロー」や、自分に興味を持つなどして自分を登録した他のユーザ（アカウント）を示す「フォロワー」のような関係も、ユーザ同士（アカウント同士）が関連付けられていることに含めてよい。
限定ではなく例として、ＳＮＳにおいて、自分が興味を持つなどして登録した他のユーザ（アカウント）を示す「フォロー」や、自分に興味を持つなどして自分を登録した他のユーザ（アカウント）を示す「フォロワー」のような関係も、ユーザ同士（アカウント同士）が関連付けられていることに含めてよい。
【0040】
また、トークルームには、１対１のユーザのトークルーム（以下、「１対１トークルーム」と称する。）、複数のユーザを含むグループのトークルーム（以下、「グループトークルーム」と称する。）、ＯＡ事業者（限定ではなく例として、メッセージングサービスの事業者と提携する事業者）とのトークルーム（以下、「ＯＡトークルーム」と称する。）等を含めることができる。
【0041】
また、メッセージングアプリケーションのアカウントであって、一般のユーザではない事業者のアカウントを「（ＯＡ（Official Account））」と称してもよく、この公式アカウントのユーザを「公式ユーザ」と称してもよい。なお、これを「公式アカウントユーザ」や「公式アカウント事業者」等のように称してもよい。
それに対し、メッセージングアプリケーションのアカウントであって、ＯＡ事業者ではないユーザのアカウントを「一般アカウント」と称し、一般アカウントのユーザを「一般ユーザ」と称する。なお、これを「一般アカウントユーザ」等のように称してもよい。
つまり、メッセージングアプリケーションのアカウントには、一般アカウントと公式アカウントとを含めてよいものとする。
それに対し、メッセージングアプリケーションのアカウントであって、ＯＡ事業者ではないユーザのアカウントを「一般アカウント」と称し、一般アカウントのユーザを「一般ユーザ」と称する。なお、これを「一般アカウントユーザ」等のように称してもよい。
つまり、メッセージングアプリケーションのアカウントには、一般アカウントと公式アカウントとを含めてよいものとする。
【0042】
また、ＯＡ事業者も、限定ではなく例として、一般アカウントのユーザの端末と同様の端末を利用して、サーバを介して、他の装置との間でメッセージの送受信を行うことができるようにしてもよい。
【0043】
また、メッセージ（メッセージ情報）とは、限定ではなく例として、メッセージングサービスで用いられる送信元と送信先とが定められる情報であって、メッセージを識別するための識別情報（メッセージＩＤ）とメッセージコンテンツとで構成される情報としてもよい。
また、メッセージコンテンツとは、限定ではなく例として、メッセージＩＤを除くメッセージの中身を意味するものとしてもよい。メッセージコンテンツは、１または２以上のコンテンツとしてもよい。
また、メッセージコンテンツとは、限定ではなく例として、メッセージＩＤを除くメッセージの中身を意味するものとしてもよい。メッセージコンテンツは、１または２以上のコンテンツとしてもよい。
【0044】
また、メッセージを識別するための識別情報として設定される情報を「メッセージＩＤ」と称する。
同じメッセージＩＤのメッセージに含まれるメッセージコンテンツは、このメッセージＩＤによって識別されると考えることもできる。よって、メッセージを識別するための識別情報は、メッセージコンテンツを識別するための識別情報と実質的に同義と考えることもできる。
なお、これとは異なり、メッセージコンテンツごとに個別の識別情報（メッセージコンテンツＩＤ）を設定するようにしてもよいし、そのようにしなくてもよい。
同じメッセージＩＤのメッセージに含まれるメッセージコンテンツは、このメッセージＩＤによって識別されると考えることもできる。よって、メッセージを識別するための識別情報は、メッセージコンテンツを識別するための識別情報と実質的に同義と考えることもできる。
なお、これとは異なり、メッセージコンテンツごとに個別の識別情報（メッセージコンテンツＩＤ）を設定するようにしてもよいし、そのようにしなくてもよい。
【0045】
コンテンツには、限定ではなく例として、テキスト形式のテキストコンテンツ、画像（静止画像、動画像の少なくともいずれか一方を含む。）形式の画像コンテンツ、音（音声を含む。）形式の音コンテンツなどを含めてよいものとする。
なお、この他にも、ユーザの操作に供するボタンやアイコン等の操作コンテンツや、ＵＲＩ（ＵＲＬ等を含む。）などのリンクコンテンツを含めてもよいものとする。
なお、この他にも、ユーザの操作に供するボタンやアイコン等の操作コンテンツや、ＵＲＩ（ＵＲＬ等を含む。）などのリンクコンテンツを含めてもよいものとする。
【0046】
テキストには、限定ではなく例として、文字コードで表される各国の文字、拡張文字、機種依存文字、数字、記号、図形及び符号の少なくともいずれか１つを含めてよいものとする。
なお、テキストは、上記の文字、拡張文字、機種依存文字、数字、記号、図形及び符号の少なくとも１つを含まなくてもよく、その他のテキストを含んでもよい。
なお、テキストは、上記の文字、拡張文字、機種依存文字、数字、記号、図形及び符号の少なくとも１つを含まなくてもよく、その他のテキストを含んでもよい。
【0047】
画像には、限定ではなく例として、アイコン、ボタン、スタンプ（ステッカー）、絵文字、バナー画像といった各種の画像の情報のうちの少なくともいずれか１つを含めることができる。
【0048】
なお、上記の定義とは異なり、メッセージの上位概念がコンテンツである、またはコンテンツとメッセージとは同義である、と定義してもよいし、そのように定義しなくてもよい。
【0049】
以下では、メッセージングアプリケーションの名称を、適宜「Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ Ａｐｐ」と称して図示・説明する。
【0050】
以下では、限定ではなく例として、メッセージングサービス事業者によって、サーバ１０が運用・管理されることとして説明する。
【0051】
また、以下では、サーバ１０と通信する端末２０Ａのユーザを「ユーザＡ．Ａ」、端末２０Ｂのユーザを「ユーザＢ．Ｂ」、端末２０Ｃのユーザを「ユーザＣ．Ｃ」、・・・、として説明する。
【0052】
＜実施例＞
以下、本発明を適用した実施例の一例について説明する。
一例であるが、ユーザが、情報処理装置を用いて情報処理装置において実装されるＡＩと対話する場合、情報処理装置にユーザが入力した対話入力文（コンテンツ）に対する言語モデル（限定ではなく例として、ＡＩの実装例の一例）の応答が遅れる場合が生じる。
以下、本発明を適用した実施例の一例について説明する。
一例であるが、ユーザが、情報処理装置を用いて情報処理装置において実装されるＡＩと対話する場合、情報処理装置にユーザが入力した対話入力文（コンテンツ）に対する言語モデル（限定ではなく例として、ＡＩの実装例の一例）の応答が遅れる場合が生じる。
【0053】
以下説明する実施例では、限定ではなく例として、情報処理装置に対話入力文が入力されると、言語モデルにおける推論処理の処理遅延時間（レイテンシ）によって対話が一時的に途切れることを防ぐため、情報処理装置は、言語モデルにおける推論処理の完了を待たず応答を返すことで、対話をスムーズに進め、ユーザが快適に対話を行うことを可能とする。
【0054】
ここで、言語モデルとは、限定ではなく例として、自然言語における自然な単語の並びを学習可能な数理モデルであり、単語や単語のシークエンスに対する確率分布を獲得可能なモデルと言ってもよい。また、単語をトークン化したトークンのシークエンスに対する確率分布を獲得可能なモデルと言ってもよい。ここで、トークンとは、自然言語の単語に基づいて、言語モデルの入出力に最適化された人工単語（記法）と言ってもよい。
【0055】
以下では、限定ではなく例として、言語モデルに対して入力される単語列を「入力文」、入力文に基づいて、言語モデルによって尤もらしい出力として得られる単語列を「生成文」と称する。なお、入力文は、情報処理装置に対する対話入力文としてもよいし、情報処理装置に対する対話入力文に基づいて前処理された言語モデル用の入力文としてもよい。また、生成文は言語モデルの出力文と言ってもよい。
【0056】
また、以下では、限定ではなく例として、情報処理装置に対する対話入力文に基づいて、言語モデル等によって情報処理装置から出力される文を「応答文」と称する。なお、応答文は情報処理装置の出力文と言ってもよい。
【0057】
なお、以下では、限定ではなく例として、言語モデルに対して入力の一種として、「プロンプト」を用いることがある。プロンプトとは、限定ではなく例として、言語モデルに対して所定の事象に最適化された応答文を生成するために用いられる入力としてもよい。
プロンプトは、入力文に特定のトークン等を付加した系列としてもよいし、特定のルール等に従って入力文の単語系列に対する並べ替えや抽出操作を行った系列としてもよい。また、入力文をそのままプロンプトとして言語モデルに入力するようにしてもよい。プロンプトは、入力文と言ってもよいし、そうしなくてもよい。
プロンプトは、入力文に特定のトークン等を付加した系列としてもよいし、特定のルール等に従って入力文の単語系列に対する並べ替えや抽出操作を行った系列としてもよい。また、入力文をそのままプロンプトとして言語モデルに入力するようにしてもよい。プロンプトは、入力文と言ってもよいし、そうしなくてもよい。
【0058】
対話入力文は、音入力（限定ではなく例として、音声認識）によって取得されることとしてもよいし、テキスト入力（限定ではなく例として、キーボード入力）によって取得されることとしてもよい。また、応答文は音出力（限定ではなく例として、音声読み上げ）されることとしてもよいし、テキスト表示されることとしてもよい。
【0059】
なお、対話入力文または応答文、あるいはその両方は、情報処理装置に接続される入出力部から直接入出力されることとしてもよいし、情報処理装置の通信Ｉ／Ｆ（通信部）によって他の装置との間でデータとして入出力されることとしてもよい。
【0060】
＜第１実施例＞
第１実施例は、限定ではなく例として、情報処理装置１（以下、適宜「情報処理装置」と称する。）が、ユーザによって入力された対話入力文を取得する。すると、情報処理装置１は、対話入力文に基づいて、第１応答文を出力した後、第２応答文を出力する実施例である。
第１実施例は、限定ではなく例として、情報処理装置１（以下、適宜「情報処理装置」と称する。）が、ユーザによって入力された対話入力文を取得する。すると、情報処理装置１は、対話入力文に基づいて、第１応答文を出力した後、第２応答文を出力する実施例である。
【0061】
第１実施例に記載の内容は、他の各実施例や他の各変形例のいずれにも適用可能である。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
【0062】
＜情報処理装置の機能構成＞
図１－１は、本開示の実施形態における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１は、対話処理装置やチャットボット装置と言ってもよい。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部（不図示）が有する機能部の一つとして、言語モデル部１１２を備える。これは、限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部が有する機能部（機能ブロック）であり、中央処理装置（ＣＰＵ）やマイクロプロセッサ、プロセッサコア、マルチプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等の回路によって構成される。
図１－１は、本開示の実施形態における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１は、対話処理装置やチャットボット装置と言ってもよい。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部（不図示）が有する機能部の一つとして、言語モデル部１１２を備える。これは、限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部が有する機能部（機能ブロック）であり、中央処理装置（ＣＰＵ）やマイクロプロセッサ、プロセッサコア、マルチプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等の回路によって構成される。
【0063】
言語モデル部１１２は、限定ではなく例として、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ等のＳｅｑｕｅｎｃｅ ｔｏ Ｓｅｑｕｅｎｃｅモデルや、ＧＰＴ等の自己回帰型モデル等、様々な言語モデルとして構成可能である。
【0064】
情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、情報処理装置１の外部の入力部１６から対話入力文を取得する。情報処理装置１の制御部は、対話入力文に基づいて、入力文を生成するようにしてもよい。
言語モデル部１１２は、限定ではなく例として、入力文を入力として受け付ける。すると、言語モデル部１１２は、限定ではなく例として、入力文に基づいて、生成文を生成（推論）する。
言語モデル部１１２は、限定ではなく例として、入力文を入力として受け付ける。すると、言語モデル部１１２は、限定ではなく例として、入力文に基づいて、生成文を生成（推論）する。
【0065】
入力部１６は、ユーザからの入力を受け付けて、入力に係る情報を情報処理装置１に伝達できる全ての種類の装置のいずれかまたはその組み合わせにより実現される。入力部１６は、限定ではなく例として、タッチパネル、タッチディスプレイ、キーボード等のハードウェアキーや、マウス等のポインティングデバイス、カメラ（動画像を介した操作入力）、マイク（音声による操作入力）を含む。
【0066】
情報処理装置１の制御部は、言語モデル部１１２によって生成された生成文に基づいて、１以上の応答文を出力部１７に出力する。
【0067】
出力部１７は、情報処理装置１で処理された処理結果を出力することができる全ての種類の装置のいずれかまたはその組み合わせにより実現される。出力部は、限定ではなく例として、タッチパネル、タッチディスプレイ、スピーカ（音出力）、レンズ（限定ではなく例として３Ｄ（three dimensions）出力や、ホログラム出力）、プリンターなどを含む。
【0068】
＜情報処理装置の表示画面例＞
本実施形態における表示画面例について説明する。
なお、以下説明する表示画面の遷移は、本開示の手法を実現するための表示画面の遷移の一例に過ぎない。以下に例示する表示画面の遷移について、一部の表示画面の表示を省略してもよいし、別の表示画面を追加してもよい。
本実施形態における表示画面例について説明する。
なお、以下説明する表示画面の遷移は、本開示の手法を実現するための表示画面の遷移の一例に過ぎない。以下に例示する表示画面の遷移について、一部の表示画面の表示を省略してもよいし、別の表示画面を追加してもよい。
【0069】
また、以下説明する表示画面で用いる用語と、その後に説明する処理で用いる用語とで、用語が異なる場合がある（一部の用語が統一されていない場合がある）が、これは、ユーザの視点で表示画面について分かり易く説明するなどの目的であり便宜上のものに過ぎない。
これは、他の実施例や変形例についても同様である。
これは、他の実施例や変形例についても同様である。
【0070】
以下では、限定ではなく例として、情報処理装置１が、縦長のディスプレイの出力部１７と接続された装置である場合を例示する。
【0071】
装置には、限定ではなく例として、入力部１６として機能するタッチパネルが、そのディスプレイと対向して接続され、これによってタッチスクリーンが構成される。アイコン、ボタン、アイテムまたは入力領域などの要素がディスプレイに表示された場合において、タッチパネルの一部の領域であって、その要素が表示された領域と対向する領域がユーザによって操作された場合、その要素と関連付けられたプログラムまたはそのプログラムのサブルーチンが実行される。
【0072】
以下では、ユーザによる操作として、限定ではなく例として、タップ（タップ操作）等を例示する。
タップ（タップ操作）とは、限定ではなく例として、ユーザが、タッチパネルが一体的に構成された出力部１７（タッチスクリーン）を指やペン先などで軽く叩くように触れる動作、触れてから離す動作とすることができる。
タップ（タップ操作）とは、限定ではなく例として、ユーザが、タッチパネルが一体的に構成された出力部１７（タッチスクリーン）を指やペン先などで軽く叩くように触れる動作、触れてから離す動作とすることができる。
【0073】
以下では、情報処理装置１によって対話アプリケーションが実行され、情報処理装置１による入力文の取得と応答文の出力とが反復的に実行されることとする。また、対話アプリケーションの名称を、適宜「Ｄｉａｌｏｇ Ａｐｐ」と称して図示・説明する。
【0074】
図１－２は、本実施形態において情報処理装置１に接続された出力部１７に表示される画面の遷移の一例を示す図である。
図１－２左側は、限定ではなく例として、対話アプリケーションの対話表示画面の一例である。
画面最上部中央には、対話アプリケーションの名称である「Ｄｉａｌｏｇ Ａｐｐ」の文字が表示されるように構成されている。
図１－２左側は、限定ではなく例として、対話アプリケーションの対話表示画面の一例である。
画面最上部中央には、対話アプリケーションの名称である「Ｄｉａｌｏｇ Ａｐｐ」の文字が表示されるように構成されている。
【0075】
その下には、情報処理装置１がユーザによる対話入力文の入力待機中であるのか、もしくは、情報処理装置１による応答文の出力中であるのかを示す対話状況表示領域が表示されるように構成されている。
限定ではなく例として、この画面では、「Ｓｔａｔｕｓ」として「入力中」の文字が表示され、情報処理装置１がユーザによる対話入力文の入力待機中であることを示している。
限定ではなく例として、この画面では、「Ｓｔａｔｕｓ」として「入力中」の文字が表示され、情報処理装置１がユーザによる対話入力文の入力待機中であることを示している。
【0076】
対話状況表示領域の下には、情報処理装置１とユーザとの対話内容を表示するための対話内容表示領域ＤＲ１が表示されるように構成されている。
この画面では、限定ではなく例として、対話内容表示領域ＤＲ１には、情報処理装置１が対話を開始することに基づく応答文を出力した対話テキストＲＴ０（この例では、挨拶と何の話をするかをユーザに問いかけるテキスト）が表示されている。
この画面では、限定ではなく例として、対話内容表示領域ＤＲ１には、情報処理装置１が対話を開始することに基づく応答文を出力した対話テキストＲＴ０（この例では、挨拶と何の話をするかをユーザに問いかけるテキスト）が表示されている。
【0077】
対話内容表示領域ＤＲ１の下部には、情報処理装置１がユーザによる対話入力文の入力待機中であることに基づいて、限定ではなく例として、ユーザが文字列で対話入力文を入力するための対話入力文入力領域ＤＩＲ１が表示されるように構成されている。
この画面では、限定ではなく例として、対話入力文入力領域ＤＩＲ１に、「スポーツの話はどうでしょう？」という文字列が入力されたことが表示されている。
この画面では、限定ではなく例として、対話入力文入力領域ＤＩＲ１に、「スポーツの話はどうでしょう？」という文字列が入力されたことが表示されている。
【0078】
限定ではなく例として、対話入力文入力領域ＤＩＲ１の下部に表示される「決定」ボタンがタップされると、情報処理装置１に対話入力文として「スポーツの話はどうでしょう？」という文字列が入力される。すると、限定ではなく例として、図１－２中央の対話表示画面に表示が変わる。
【0079】
この画面では、対話状況表示領域において、限定ではなく例として、「Ｓｔａｔｕｓ」として「対話中」の文字が表示され、情報処理装置１が対話入力文に基づく応答文の出力中であることを示している。
【0080】
対話内容表示領域ＤＲ１には、情報処理装置１が受け付けた（取得した）対話入力文の入力テキストＩＴ１が表示されている。そして、入力テキストＩＴ１の下には、対話入力文に基づく第１応答文「そうですね。」を出力した対話テキストＲＴ１が表示されている。
【0081】
その後、限定ではなく例として、図１－２右側の対話表示画面に表示が変わる。
この画面では、対話内容表示領域ＤＲ１には、対話テキストＲＴ１の下に、対話入力文に基づく第２応答文「野球もいいですが・・・」を出力した対話テキストＲＴ２が表示されている。
この画面では、対話内容表示領域ＤＲ１には、対話テキストＲＴ１の下に、対話入力文に基づく第２応答文「野球もいいですが・・・」を出力した対話テキストＲＴ２が表示されている。
【0082】
また、情報処理装置１が入力テキストＩＴ１で示される対話入力文に基づく応答文を出力したことに基づき、対話状況表示領域では情報処理装置１がユーザによる対話入力文の入力待機中であることが表示されている。
そして、対話入力文入力領域ＤＩＲ１が再表示されている。
そして、対話入力文入力領域ＤＩＲ１が再表示されている。
【0083】
なお、上記の画面図では、説明上、対話入力文をテキスト入力、応答文をテキスト表示の形式で入出力したが、これはあくまでも一例である。限定ではなく例として、対話入力文を情報処理装置１に接続された入力部１６（限定ではなく例として、マイクロフォン）から音入力するようにしてもよい。また、限定ではなく例として、応答文を情報処理装置１に接続された出力部１７（限定ではなく例として、スピーカ）から音出力するようにしてもよい。
【0084】
また、上記の画面図では、対話開始時に情報処理装置１が対話開始を示す応答文を出力することとしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、情報処理装置１は対話開始時に応答文を出力せず、ユーザによる対話入力文の入力待機を行うようにしてもよい。
【0085】
上記の画面図において、便宜上各入力テキストと各対話テキストとの周囲をテキストの範囲を規定するための点線で囲って図示したが、これらの点線は実際には表示されないこととしてもよいし、表示されることとしてもよい。
【0086】
＜情報処理装置の処理＞
図１－３は、本実施形態において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。情報処理装置１のフローチャートにおける処理は、限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部が、不図示の記憶部に格納されたアプリケーションプログラム（限定ではなく例として、対話アプリケーション）のコードを読み出し実行することにより実現される。
図１－３は、本実施形態において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。情報処理装置１のフローチャートにおける処理は、限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部が、不図示の記憶部に格納されたアプリケーションプログラム（限定ではなく例として、対話アプリケーション）のコードを読み出し実行することにより実現される。
【0087】
なお、以下説明する処理は、本開示の手法を実現するための処理の一例に過ぎず、これらに限定されるものではない。
以下説明する処理に別のステップを追加してもよいし、以下説明する処理から一部のステップを省略（削除）してもよい。
以下説明する処理に別のステップを追加してもよいし、以下説明する処理から一部のステップを省略（削除）してもよい。
【0088】
まず、情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理を実行する（Ｅ１２０）。
対話入力文取得処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、入力部１６に入力された対話入力文を受け付ける。
対話入力文は、限定ではなく例として、以下のような形式で受け付けるようにしてもよい。
・音声入力
・文字列入力
・画像入力
・文字列データ（テキストデータ）や音声データ、画像データへのファイルポインタ
対話入力文取得処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、入力部１６に入力された対話入力文を受け付ける。
対話入力文は、限定ではなく例として、以下のような形式で受け付けるようにしてもよい。
・音声入力
・文字列入力
・画像入力
・文字列データ（テキストデータ）や音声データ、画像データへのファイルポインタ
【0089】
なお、対話入力文取得処理において、情報処理装置１の制御部は、情報処理装置１の不図示の通信Ｉ／Ｆ（通信部）によって他の装置から文字列データや音声データ、画像データを取得（受信）するようにしてもよい。つまり、取得には受信が含まれてもよい。
【0090】
また、対話入力文取得処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、対話入力文を受け付けると、対話入力文を言語モデル部１１２が受付可能な入力文に変換（限定ではなく例として、データクレンジングや音声認識処理、ＯＣＲ処理等の前処理や、自然言語からトークン系列への変換処理等）するようにしてもよいし、対話入力文をそのまま入力文としてもよい。
【0091】
次いで、言語モデル部１１２は、対話入力文に基づく入力文を受け付けると、言語モデル部推論処理を実行する（Ｅ１３０）。すると、言語モデル部１１２は、入力文に基づく生成文を出力する。
【0092】
そして、情報処理装置１の制御部は、生成文分割処理を実行する（Ｅ１４０）。
生成文分割処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、生成文の句読点に基づいて生成文を分割し、第１生成文と第２生成文とを生成する。
生成文分割処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、生成文の句読点に基づいて生成文を分割し、第１生成文と第２生成文とを生成する。
【0093】
限定ではなく例として、生成文が「そうですね。サッカーが好きです。」である場合、生成文分割処理において、第１生成文が最初の読点までの「そうですね。」、第２生成文がそれ以降の「サッカーが好きです。」となるように分割されるようにしてもよい。また、第１生成文が最初の句点までの文字列、第２生成文がそれ以降の文字列となるように分割されるようにしてもよい。また、第１生成文が最初の句読点までの文字列、第２生成文がそれ以降の文字列となるように分割されるようにしてもよい。
【0094】
すると、情報処理装置１の制御部は、第１応答文出力処理を実行する（Ｅ１５０）。
第１応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第１生成文に基づく第１応答文を出力部１７に出力する。なお、第１応答文は、第１生成文の文字列データをそのまま出力するようにしてもよいし、第１生成文を、限定ではなく例として、以下の形式に変換して出力するようにしてもよい。
・音声合成等による音響信号や音声データ
・画像生成等による映像信号や画像データ
・音声データ、画像データ、テキストデータの任意の組み合わせを含むデータファイル
第１応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第１生成文に基づく第１応答文を出力部１７に出力する。なお、第１応答文は、第１生成文の文字列データをそのまま出力するようにしてもよいし、第１生成文を、限定ではなく例として、以下の形式に変換して出力するようにしてもよい。
・音声合成等による音響信号や音声データ
・画像生成等による映像信号や画像データ
・音声データ、画像データ、テキストデータの任意の組み合わせを含むデータファイル
【0095】
なお、第１応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、第１生成文を情報処理装置１の通信Ｉ／Ｆ（通信部）によって他の装置へ文字列データや音声データ、画像データとして出力（送信）するようにしてもよい。つまり、出力には送信が含まれてもよい。
【0096】
そして、情報処理装置１の制御部は、第２応答文出力処理を実行する（Ｅ１７０）。
第２応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第２生成文に基づく第２応答文を出力部１７に出力する。なお、第２応答文は、第２生成文の文字列データをそのまま出力するようにしてもよいし、第２生成文を、限定ではなく例として、第１応答文と同様の形式に変換して出力するようにしてもよい。
第２応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第２生成文に基づく第２応答文を出力部１７に出力する。なお、第２応答文は、第２生成文の文字列データをそのまま出力するようにしてもよいし、第２生成文を、限定ではなく例として、第１応答文と同様の形式に変換して出力するようにしてもよい。
【0097】
なお、第２応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、第２生成文を情報処理装置１の通信Ｉ／Ｆによって他の装置へ文字列データや音声データ、画像データとして出力（送信）するようにしてもよい。
【0098】
なお、生成文分割処理は、言語モデル部推論処理の処理途中で実行されるようにしてもよい。限定ではなく例として、言語モデル部推論処理において、言語モデル部１１２が生成文として「そうですね。＊」（「＊」は言語モデル部１１２が続く文字列を推論中であることを示す。）まで推論すると、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、生成文中の句読点を検出することで生成文分割処理を実行し、第１生成文を出力するようにしてもよい。そして、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、言語モデル部推論処理が実行中であっても、第１生成文が生成されると第１応答文出力処理を実行するようにしてもよい。
このように言語モデル部推論処理の処理途中であっても第１応答文出力処理を実行可能とすることで、言語モデル部１１２の推論処理に時間を要する場合であっても、情報処理装置１が正常に機能していることを示すことができる。
このように言語モデル部推論処理の処理途中であっても第１応答文出力処理を実行可能とすることで、言語モデル部１１２の推論処理に時間を要する場合であっても、情報処理装置１が正常に機能していることを示すことができる。
【0099】
また、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、言語モデル部推論処理と生成文分割処理とを実行後、第１応答文出力処理と、第２応答文出力処理とを同時に実行するようにしてもよい。
【0100】
そして、情報処理装置１の制御部は、処理を終了させるか否かを判定する（Ｅ１９０）。
限定ではなく例として、入力部１６に対話終了に関する信号が入力されたと判定すると、情報処理装置１の制御部は、処理を終了させると判定する（Ｅ１９０：ＹＥＳ）。なお、限定ではなく例として、言語モデル部推論処理において、生成文に対話終了を示すトークンが含まれる場合、情報処理装置１の制御部は、処理を終了させると判定するようにしてもよい。
処理を終了させると判定した場合（Ｅ１９０：ＹＥＳ）、情報処理装置１の制御部は、処理を終了させる。
限定ではなく例として、入力部１６に対話終了に関する信号が入力されたと判定すると、情報処理装置１の制御部は、処理を終了させると判定する（Ｅ１９０：ＹＥＳ）。なお、限定ではなく例として、言語モデル部推論処理において、生成文に対話終了を示すトークンが含まれる場合、情報処理装置１の制御部は、処理を終了させると判定するようにしてもよい。
処理を終了させると判定した場合（Ｅ１９０：ＹＥＳ）、情報処理装置１の制御部は、処理を終了させる。
【0101】
処理を終了させないと判定した場合（Ｅ１９０：ＮＯ）、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、対話入力文取得処理（Ｅ１２０）に処理を戻す。
【0102】
＜システム構成＞
上記の情報処理装置１を適用した、または、上記の情報処理装置１を備える、サーバ、端末、情報処理装置、電子装置の実施例について説明する。
ここでは、限定ではなく例として、情報処理装置１を備えるサーバの実施例について説明する。なお、端末に情報処理装置１の一部または全部を備えることとしてもよいし、サーバと端末とに情報処理装置１をそれぞれ一部または全部備えることとしてもよい。
上記の情報処理装置１を適用した、または、上記の情報処理装置１を備える、サーバ、端末、情報処理装置、電子装置の実施例について説明する。
ここでは、限定ではなく例として、情報処理装置１を備えるサーバの実施例について説明する。なお、端末に情報処理装置１の一部または全部を備えることとしてもよいし、サーバと端末とに情報処理装置１をそれぞれ一部または全部備えることとしてもよい。
【0103】
図１－４は、本開示の実施例における通信システム１００００のシステム構成の一例を示す図である。
通信システム１００００では、限定ではなく例として、ネットワーク３０を介して、サーバ１０と、複数の端末２０（端末２０Ａ，端末２０Ｂ，端末２０Ｃ，・・・）とが接続される。
通信システム１００００では、限定ではなく例として、ネットワーク３０を介して、サーバ１０と、複数の端末２０（端末２０Ａ，端末２０Ｂ，端末２０Ｃ，・・・）とが接続される。
【0104】
サーバ１０は、ネットワーク３０を介して、ユーザが所有する端末２０に、所定のサービス（限定ではなく例として、メッセージングサービス等）を提供する機能を有する。サーバ１０は、限定ではなく例として、メッセージングサーバ等のように表現することもできる。
本実施形態では、メッセージングサービス事業者（運営者）をサーバ１０のユーザとする。
本実施形態では、メッセージングサービス事業者（運営者）をサーバ１０のユーザとする。
【0105】
なお、ネットワーク３０に接続されるサーバ１０の数や端末２０の数は限定されない。
【0106】
端末２０（端末２０Ａ，端末２０Ｂ，端末２０Ｃ、・・・）は、各実施例において記載する機能を実現できる情報処理端末であればどのような端末であってもよい。端末２０は、限定ではなく例として、スマートフォン、携帯電話（フィーチャーフォン）、コンピュータ（限定でなく例として、デスクトップ、ラップトップ、タブレットなど）、メディアコンピュータプラットホーム（限定でなく例として、ケーブル、衛星セットトップボックス、デジタルビデオレコーダ）、ハンドヘルドコンピュータデバイス（限定でなく例として、ＰＤＡ・（personal digital assistant）、電子メールクライアントなど）、ウェアラブル端末（メガネ型デバイス、時計型デバイスなど）、ＶＲ（Virtual Reality）端末、スマートスピーカ（音声認識用デバイス）、または他種のコンピュータ、またはコミュニケーションプラットホームを含む。また、端末２０は情報処理端末と表現されてもよい。
【0107】
端末２０Ａ、端末２０Ｂおよび端末２０Ｃの構成は、限定ではなく例として、同一とすることができる。また、必要に応じて、ユーザＸが利用する端末を端末２０Ｘと表現し、ユーザＸまたは端末２０Ｘに対応づけられた、所定のサービスにおけるユーザ情報をユーザ情報Ｘと表現してもよいし、しなくてもよい。
なお、ユーザ情報とは、所定のサービスにおいてユーザが利用するアカウントに対応付けられたユーザの情報である。ユーザ情報は、限定でなく例として、ユーザにより入力される、または、所定のサービスにより付与される、ユーザの名前、ユーザのアイコン画像、ユーザの年齢、ユーザの性別、ユーザの住所、ユーザの趣味趣向、ユーザの識別子などのユーザに対応づけられた情報を含み、これらのいずれか一つまたは、組み合わせであってもよいし、そうでなくてもよい。
なお、ユーザ情報とは、所定のサービスにおいてユーザが利用するアカウントに対応付けられたユーザの情報である。ユーザ情報は、限定でなく例として、ユーザにより入力される、または、所定のサービスにより付与される、ユーザの名前、ユーザのアイコン画像、ユーザの年齢、ユーザの性別、ユーザの住所、ユーザの趣味趣向、ユーザの識別子などのユーザに対応づけられた情報を含み、これらのいずれか一つまたは、組み合わせであってもよいし、そうでなくてもよい。
【0108】
ネットワーク３０は、１以上の端末２０と、１以上のサーバ１０とを接続する役割を担う。すなわち、ネットワーク３０は、上記の各種の装置が接続した後、データを送受信することができるように接続経路を提供する通信網を意味する。
【0109】
ネットワーク３０のうちの１つまたは複数の部分は、有線ネットワークや無線ネットワークであってもよいし、そうでなくてもよい。ネットワーク３０は、限定ではなく例として、アドホック・ネットワーク（ad hoc network）、イントラネット、エクストラネット、仮想プライベート・ネットワーク（virtual private network：ＶＰＮ）、ローカル・エリア・ネットワーク（local area network：ＬＡＮ）、ワイヤレスＬＡＮ（wireless LAN：ＷＬＡＮ）、広域ネットワーク（wide area network：ＷＡＮ）、ワイヤレスＷＡＮ（wireless WAN：ＷＷＡＮ）、大都市圏ネットワーク（metropolitan area network：ＭＡＮ）、インターネットの一部、公衆交換電話網（Public Switched Telephone Network：ＰＳＴＮ）の一部、携帯電話網、ＩＳＤＮ（integrated service digital networks）、無線ＬＡＮ、ＬＴＥ（long term evolution）、ＣＤＭＡ（code division multiple access）、ブルートゥース（Bluetooth（登録商標））、衛星通信など、または、これらの２つ以上の組合せを含むことができる。ネットワーク３０は、１つまたは複数のネットワーク３０を含むことができる。
【0110】
サーバ１０（限定ではなく、サーバ、情報処理装置、情報管理装置の一例）は、端末２０に対して、所定のサービスを提供する機能を備える。サーバ１０は、各実施形態において記載する機能を実現できる情報処理装置であればどのような装置であってもよい。サーバ１０は、限定ではなく例として、サーバ装置、コンピュータ（限定ではなく例として、デスクトップ、ラップトップ、タブレットなど）、メディアコンピュータプラットホーム（限定ではなく例として、ケーブル、衛星セットトップボックス、デジタルビデオレコーダ）、ハンドヘルドコンピュータデバイス（限定ではなく例として、ＰＤＡ、電子メールクライアントなど）、あるいは他種のコンピュータ、またはコミュニケーションプラットホームを含む。また、サーバ１０は情報処理装置と表現されてもよい。サーバ１０と端末２０とを区別する必要がない場合は、サーバ１０と端末２０とは、それぞれ情報処理装置と表現されてもよいし、されなくてもよい。
【0111】
［各装置のハードウェア（ＨＷ）構成］
通信システム１００００に含まれる各装置のＨＷ構成について説明する。
通信システム１００００に含まれる各装置のＨＷ構成について説明する。
【0112】
（１）端末のＨＷ構成
図１－４には、端末２０のＨＷ構成の一例を示している。
端末２０は、制御部２１（ＣＰＵ：central processing unit（中央処理装置））、記憶部２８、通信Ｉ／Ｆ２２（インタフェース）、入出力部２３、時計部２９Ａ、位置算出用情報検出部２９Ｂを備える。端末２０のＨＷの各構成要素は、限定ではなく例として、バスＢを介して相互に接続される。なお、端末２０のＨＷ構成として、すべての構成要素を含むことは必須ではない。限定ではなく例として、端末２０は、個々の構成要素、または複数の構成要素を取り外すような構成であってもよいし、そうでなくてもよい。
図１－４には、端末２０のＨＷ構成の一例を示している。
端末２０は、制御部２１（ＣＰＵ：central processing unit（中央処理装置））、記憶部２８、通信Ｉ／Ｆ２２（インタフェース）、入出力部２３、時計部２９Ａ、位置算出用情報検出部２９Ｂを備える。端末２０のＨＷの各構成要素は、限定ではなく例として、バスＢを介して相互に接続される。なお、端末２０のＨＷ構成として、すべての構成要素を含むことは必須ではない。限定ではなく例として、端末２０は、個々の構成要素、または複数の構成要素を取り外すような構成であってもよいし、そうでなくてもよい。
【0113】
通信Ｉ／Ｆ２２は、ネットワーク３０を介して各種データの送受信を行う。通信は、有線、無線のいずれで実行されてもよく、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。通信Ｉ／Ｆ２２は、ネットワーク３０を介して、サーバ１０等の各種装置との通信を実行する機能を有する。通信Ｉ／Ｆ２２は、各種データを制御部２１からの指示に従って、サーバ１０等の各種装置に送信する。また、通信Ｉ／Ｆ２２は、サーバ１０等の各種装置から送信された各種データを受信し、制御部２１に伝達する。また、通信Ｉ／Ｆ２２を単に通信部と表現する場合もある。また、通信Ｉ／Ｆ２２が物理的に構造化された回路で構成される場合には、通信回路と表現する場合もある。
【0114】
入出力部２３は、端末２０に対する各種操作を入力する装置や、端末２０で処理された処理結果を出力する装置等を含む。入出力部２３は、入力部と出力部が一体化していてもよいし、入力部と出力部に分離していてもよいし、そうでなくてもよい。
【0115】
入力部は、ユーザからの入力を受け付けて、入力に係る情報を制御部２１に伝達できる全ての種類の装置のいずれかまたはその組み合わせにより実現される。入力部は、限定ではなく例として、タッチパネル、タッチディスプレイ、キーボード等のハードウェアキーや、マウス等のポインティングデバイス、カメラ（動画像を介した操作入力）、マイク（音声による操作入力）を含む。
【0116】
出力部は、制御部２１で処理された処理結果を出力することができる全ての種類の装置のいずれかまたはその組み合わせにより実現される。出力部は、限定ではなく例として、タッチパネル、タッチディスプレイ、スピーカ（音声出力）、レンズ（限定ではなく例として３Ｄ（three dimensions）出力や、ホログラム出力）、プリンターなどを含む。
【0117】
あくまでも一例であるが、入出力部２３は、限定ではなく例として、表示部２４、音入力部２５、音出力部２６、撮像部２７を備える。
【0118】
表示部２４は、フレームバッファに書き込まれた表示データに従って、表示することができる全ての種類の装置のいずれかまたはその組み合わせにより実現される。表示部２４は、限定ではなく例として、タッチパネル、タッチディスプレイ、モニタ（限定ではなく例として、液晶ディスプレイやＯＥＬＤ（organic electroluminescence display））、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＤＭ：Head Mounted Display）、プロジェクションマッピング、ホログラム、空気中など（真空であってもよいし、そうでなくてもよい）に画像やテキスト情報等を表示可能な装置を含む。なお、これらの表示部２４は、３Ｄで表示データを表示可能であってもよいし、そうでなくてもよい。
【0119】
音入力部２５は、音データ（音声データを含む。以下同様。）の入力に利用される。音入力部２５は、マイクなどを含む。
音出力部２６は、音データの出力に利用される。音出力部２６は、スピーカなどを含む。
撮像部２７は、画像データ（静止画像データ、動画像データを含む。以下同様。）の取得に利用される。撮像部２７は、カメラなどを含む。
音出力部２６は、音データの出力に利用される。音出力部２６は、スピーカなどを含む。
撮像部２７は、画像データ（静止画像データ、動画像データを含む。以下同様。）の取得に利用される。撮像部２７は、カメラなどを含む。
【0120】
入出力部２３がタッチパネルの場合、入出力部２３と表示部２４とは、略同一の大きさおよび形状で対向して配置されていてもよい。
【0121】
時計部２９Ａは、端末２０の内蔵時計であり、時刻情報（計時情報）を出力する。時計部２９Ａは、限定ではなく例として、水晶発振器を利用したクロック等を有して構成される。時計部２９Ａは、限定ではなく例として、計時部や時刻情報検出部と表現することもできる。
【0122】
なお、時計部２９Ａは、ＮＩＴＺ（Network Identity and Time Zone）規格等を適用したクロックを有していてもよいし、有していなくてもよい。
【0123】
位置算出用情報検出部２９Ｂは、制御部２１が自己の端末２０の位置を算出（測定）するために必要な情報（以下、「位置算出用情報」と称する。）を検出（計測）する機能部である。位置算出用情報検出部２９Ｂは、限定ではなく例として、位置算出用センサ部と表現することもできる。
【0124】
位置算出用情報検出部２９Ｂは、限定ではなく例として、ＧＰＳ（Global Positioning System）等の衛星測位システムを利用して端末２０の位置を算出するためのセンサやユニットである衛星測位センサ（衛星測位ユニット）や、慣性航法システムを利用して端末２０の位置を算出するためのセンサやユニットである慣性計測センサ（慣性計測ユニット（ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）））、ＵＷＢ（超広帯域無線：Ultra Wide Band）を利用して端末２０の位置を算出するためのセンサやユニットであるＵＷＢ測位センサ（ＵＷＢ測位ユニット）等を含む。
【0125】
衛星測位ユニットは、限定ではなく例として、不図示のアンテナで受信される測位用衛星から発信されている測位用衛星信号を含むＲＦ（Radio Frequency）信号をデジタル信号に変換するＲＦ受信回路や、ＲＦ受信回路から出力されるデジタル信号に対して相関演算処理等を行って測位用衛星信号を捕捉し、測位用衛星信号から取り出した衛星軌道データや時刻データ等の情報を、位置算出用情報として出力するベースバンド処理回路等を有する。
【0126】
慣性計測ユニットは、慣性航法演算によって端末２０の位置を算出するために必要な情報を検出するセンサである慣性センサを有する。慣性センサには、限定ではなく例として、３軸の加速度センサや３軸のジャイロセンサが含まれ、加速度センサによって検出された加速度と、ジャイロセンサによって検出された角速度とを、位置算出用情報として出力する。
【0127】
ＵＷＢ測位ユニットは、限定ではなく例として、不図示のアンテナで受信される測位用ビーコンから発信されている測位用超広帯域パルス信号を含む超広帯域ＲＦ（Radio Frequency）信号をデジタル信号に変換する超広帯域ＲＦ受信回路や、超広帯域ＲＦ受信回路から出力されるデジタル信号に基づいて端末２０と測位用ビーコンとの相対位置を算出する相対位置算出処理回路等を有する。
なお、限定ではなく例として、ＵＷＢ測位ユニットは、不図示のアンテナから測位用超広帯域パルス信号を含む超広帯域ＲＦ信号を送信することで、端末２０を測位用ビーコンとして機能させてもよいし、そうしなくてもよい。
なお、限定ではなく例として、ＵＷＢ測位ユニットは、不図示のアンテナから測位用超広帯域パルス信号を含む超広帯域ＲＦ信号を送信することで、端末２０を測位用ビーコンとして機能させてもよいし、そうしなくてもよい。
【0128】
制御部２１は、限定ではなく例として、位置算出用情報検出部２９Ｂによって検出された位置算出用情報に基づいて、定期的なタイミングや特定のタイミングで、自己の端末２０の位置を算出する。端末の位置を「端末位置」と称し、算出された端末位置を「算出端末位置」と称する。制御部２１は、算出端末位置を、その算出端末位置を算出した日時と関連付けて、算出端末位置履歴データとして記憶部２８に記憶させるようにしてもよいし、そうしなくてもよい。
【0129】
制御部２１は、プログラム内に含まれたコードまたは命令によって実現する機能を実行するために物理的に構造化された回路を有し、限定ではなく例として、ハードウェアに内蔵されたデータ処理装置により実現される。そのため、制御部２１は、制御回路と表現されてもよいし、されなくてもよい。
【0130】
制御部２１は、限定ではなく例として、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ（microprocessor）、プロセッサコア（processor core）、マルチプロセッサ（multiprocessor）、ＡＳＩＣ（application-specific integrated circuit）、ＦＰＧＡ（field programmable gate array）を含む。
【0131】
記憶部２８は、端末２０が動作するうえで必要とする各種プログラムや各種データを記憶する機能を有する。記憶部２８は、限定ではなく例として、ＨＤＤ（hard disk drive）、ＳＳＤ（solid state drive）、フラッシュメモリ、ＲＡＭ（random access memory）、ＲＯＭ（read only memory）など各種の記憶媒体を含む。また、記憶部２８は、メモリ(memory)と表現されてもよいし、されなくてもよい。
【0132】
端末２０は、プログラムＰを記憶部２８に記憶し、このプログラムＰを実行することで、制御部２１が、制御部２１に含まれる各部としての処理を実行する。つまり、記憶部２８に記憶されるプログラムＰは、端末２０に、制御部２１が実行する各機能を実現させる。また、このプログラムＰは、プログラムモジュールと表現されてもよいし、されなくてもよい。
【0133】
（２）サーバのＨＷ構成
図１－４には、サーバ１０のＨＷ構成の一例を示している。
サーバ１０は、制御部１１（ＣＰＵ）、記憶部１５、通信Ｉ／Ｆ１４（インタフェース）、入出力部１２、時計部１９を備える。サーバ１０のＨＷの各構成要素は、限定ではなく例として、バスＢを介して相互に接続される。なお、サーバ１０のＨＷは、サーバ１０のＨＷの構成として、全ての構成要素を含むことは必須ではない。限定ではなく例として、サーバ１０のＨＷは、個々の構成要素、または複数の構成要素を取り外すような構成であってもよいし、そうでなくてもよい。
図１－４には、サーバ１０のＨＷ構成の一例を示している。
サーバ１０は、制御部１１（ＣＰＵ）、記憶部１５、通信Ｉ／Ｆ１４（インタフェース）、入出力部１２、時計部１９を備える。サーバ１０のＨＷの各構成要素は、限定ではなく例として、バスＢを介して相互に接続される。なお、サーバ１０のＨＷは、サーバ１０のＨＷの構成として、全ての構成要素を含むことは必須ではない。限定ではなく例として、サーバ１０のＨＷは、個々の構成要素、または複数の構成要素を取り外すような構成であってもよいし、そうでなくてもよい。
【0134】
制御部１１は、プログラム内に含まれたコードまたは命令によって実現する機能を実行するために物理的に構造化された回路を有し、限定ではなく例として、ハードウェアに内蔵されたデータ処理装置により実現される。
【0135】
制御部１１は、代表的には中央処理装置（ＣＰＵ）、であり、その他にマイクロプロセッサ、プロセッサコア、マルチプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡであってもよいし、そうでなくてもよい。本開示において、制御部１１は、これらに限定されない。
【0136】
記憶部１５は、サーバ１０が動作するうえで必要とする各種プログラムや各種データを記憶する機能を有する。記憶部１５は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリなど各種の記憶媒体により実現される。ただし、本開示において、記憶部１５は、これらに限定されない。また、記憶部１５は、メモリ(memory)と表現されてもよいし、されなくてもよい。
【0137】
通信Ｉ／Ｆ１４は、ネットワーク３０を介して各種データの送受信を行う。通信は、有線、無線のいずれで実行されてもよく、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。通信Ｉ／Ｆ１４は、ネットワーク３０を介して、端末２０等の各種装置との通信を実行する機能を有する。通信Ｉ／Ｆ１４は、各種データを制御部１１からの指示に従って、端末２０等の各種装置に送信する。また、通信Ｉ／Ｆ１４は、端末２０等の各種装置から送信された各種データを受信し、制御部１１に伝達する。また、通信Ｉ／Ｆ１４を単に通信部と表現する場合もある。また、通信Ｉ／Ｆ１４が物理的に構造化された回路で構成される場合には、通信回路と表現する場合もある。
【0138】
入出力部１２は、サーバ１０に対する各種操作を入力する装置や、サーバ１０で処理された処理結果を出力する装置等を含む。入出力部１２は、入力部と出力部が一体化していてもよいし、入力部と出力部に分離していてもよいし、そうでなくてもよい。
【0139】
入力部は、ユーザからの入力を受け付けて、入力に係る情報を制御部１１に伝達できる全ての種類の装置のいずれかまたはその組み合わせにより実現される。入力部は、代表的にはキーボード等に代表されるハードウェアキーや、マウス等のポインティングデバイスで実現される。なお、入力部は、限定ではなく例として、タッチパネルやカメラ（動画像を介した操作入力）、マイク（音声による操作入力）を含んでいてもよいし、そうでなくてもよい。
【0140】
出力部は、制御部１１で処理された処理結果を出力することができる全ての種類の装置のいずれかまたはその組み合わせにより実現される。出力部は、限定ではなく例として、タッチパネル、タッチディスプレイ、スピーカ（音出力）、レンズ（限定ではなく例として３Ｄ（three dimensions）出力や、ホログラム出力）、プリンターなどを含む。
【0141】
あくまでも一例であるが、入出力部１２は、限定ではなく例として、表示部１３を備える。
【0142】
表示部１３は、ディスプレイ等で実現される。ディスプレイは、代表的にはモニタ（限定ではなく例として、液晶ディスプレイやＯＥＬＤ（organic electroluminescence display））で実現される。なお、ディスプレイは、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＤＭ）などであってもよいし、そうでなくてもよい。なお、これらのディスプレイは、３Ｄで表示データを表示可能であってもよいし、そうでなくてもよい。本開示において、ディスプレイは、これらに限定されない。
【0143】
時計部１９は、サーバ１０の内蔵時計であり、時刻情報（計時情報）を出力する。時計部１９は、限定ではなく例として、ハードウェアクロックとしてのＲＴＣ（Real Time Clock）やシステムクロック等を有して構成される。時計部１９は、限定ではなく例として、計時部や時刻情報検出部と表現することもできる。
（３）その他
サーバ１０は、プログラムＰを記憶部１５に記憶し、このプログラムＰを実行することで、制御部１１が、制御部１１に含まれる各部としての処理を実行する。つまり、記憶部１５に記憶されるプログラムＰは、サーバ１０に、制御部１１が実行する各機能を実現させる。このプログラムＰは、プログラムモジュールと表現されてもよいし、されなくてもよい。
他の装置についても同様である。
（３）その他
サーバ１０は、プログラムＰを記憶部１５に記憶し、このプログラムＰを実行することで、制御部１１が、制御部１１に含まれる各部としての処理を実行する。つまり、記憶部１５に記憶されるプログラムＰは、サーバ１０に、制御部１１が実行する各機能を実現させる。このプログラムＰは、プログラムモジュールと表現されてもよいし、されなくてもよい。
他の装置についても同様である。
【0144】
本開示の各実施形態においては、端末２０および／またはサーバ１０のＣＰＵがプログラムＰを実行することにより、実現するものとして説明する。
【0145】
なお、端末２０の制御部２１、および／または、サーバ１０の制御部１１は、制御回路を有するＣＰＵだけでなく、集積回路（ＩＣ（Integrated Circuit）チップ、ＬＳＩ（Large Scale Integration））等に形成された論理回路（ハードウェア）や専用回路によって各処理を実現してもよいし、そうでなくてもよい。また、これらの回路は、１または複数の集積回路により実現されてよく、各実施形態に示す複数の処理を１つの集積回路により実現されることとしてもよいし、そうでなくてもよい。また、ＬＳＩは、集積度の違いにより、ＶＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩなどと呼称されることもある。そのため、制御部２１は、制御回路と表現されてもよいし、されなくてもよい。
【0146】
また、本開示の各実施形態のプログラムＰ(限定ではなく例として、ソフトウェアプログラム、コンピュータプログラム、またはプログラムモジュール)は、コンピュータに読み取り可能な記憶媒体に記憶された状態で提供されてもよいし、されなくてもよい。記憶媒体は、「一時的でない有形の媒体」に、プログラムＰを記憶可能である。また、プログラムＰは、本開示の各実施形態の機能の一部を実現するためのものであってもよいし、そうでなくてもよい。さらに、本開示の各実施形態の機能を記憶媒体にすでに記録されているプログラムＰとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよいし、そうでなくてもよい。
【0147】
また、システムのプログラム（システムによって実行されるプログラム）という場合、システムについては前述した通りである。そして、前述したシステムのプログラムとは、システム全体で実行可能なプログラムであって、このプログラムは、限定ではなく例として、システムを構成する装置個々のプログラムで構成されてもよく、システムを構成する個々の装置に保存されるプログラムは、各々異なっていてもよいものとする。つまり、システムを構成する個々の装置で共通のプログラムでなくてもよいものとする。
限定ではなく例として、システムが端末とサーバとで構成されている場合、システムのプログラムをＰ１とすると、システムのプログラムＰ１は、端末に保存されたプログラムＰ２と、サーバに保存されたプログラムＰ３とで構成され、Ｐ２とＰ３とは、システムのプログラムを実行するためのものであり、それぞれ異なるプログラムとなっていてもよい。限定ではなく例として、端末に保存されたプログラムＰ２は、第１の処理を実行し、第１の処理をした結果をサーバに送信するプログラムであり、サーバに保存されたプログラムＰ３は、受信した第１の処理をした結果に対して第２の処理を行い、第２の処理を行った結果を端末に送信するプログラムであってもよい。
限定ではなく例として、システムが端末とサーバとで構成されている場合、システムのプログラムをＰ１とすると、システムのプログラムＰ１は、端末に保存されたプログラムＰ２と、サーバに保存されたプログラムＰ３とで構成され、Ｐ２とＰ３とは、システムのプログラムを実行するためのものであり、それぞれ異なるプログラムとなっていてもよい。限定ではなく例として、端末に保存されたプログラムＰ２は、第１の処理を実行し、第１の処理をした結果をサーバに送信するプログラムであり、サーバに保存されたプログラムＰ３は、受信した第１の処理をした結果に対して第２の処理を行い、第２の処理を行った結果を端末に送信するプログラムであってもよい。
【0148】
記憶媒体は、１つまたは複数の半導体ベースの、または他の集積回路（ＩＣ）（限定ではなく例として、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）または特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）など）、ハード・ディスク・ドライブ（ＨＤＤ）、ハイブリッド・ハード・ドライブ（ＨＨＤ）、光ディスク、光ディスクドライブ（ＯＤＤ）、光磁気ディスク、光磁気ドライブ、フロッピィ・ディスケット、フロッピィ・ディスク・ドライブ（ＦＤＤ）、磁気テープ、固体ドライブ（ＳＳＤ）、ＲＡＭドライブ、セキュア・デジタル・カード、またはドライブ、任意の他の適切な記憶媒体、またはこれらの２つ以上の適切な組合せを含むことができる。記憶媒体は、適切な場合、揮発性、不揮発性、または揮発性と不揮発性の組合せでよい。なお、記憶媒体はこれらの例に限られず、プログラムＰを記憶可能であれば、どのようなデバイスまたは媒体であってもよい。また、記憶媒体をメモリ（memory）と表現されてもよいし、されなくてもよい。
【0149】
サーバ１０および／または端末２０は、記憶媒体に記憶されたプログラムＰを読み出し、読み出したプログラムＰを実行することによって、各実施形態に示す複数の機能部の機能を実現することができる。
【0150】
また、本開示のプログラムＰは、プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体(通信ネットワークや放送波等)を介して、サーバ１０および／または端末２０に提供されてもよいし、されなくてもよい。サーバ１０および／または端末２０は、限定ではなく例として、インターネット等を介してダウンロードしたプログラムＰを実行することにより、各実施形態に示す複数の機能部の機能を実現する。
【0151】
また、本開示の各実施形態は、プログラムＰが電子的な伝送によって具現化されたデータ信号の形態でも実現され得る。
サーバ１０および／または端末２０における処理の少なくとも一部は、１以上のコンピュータにより構成されるクラウドコンピューティングにより実現されていてもよいし、そうでなくてもよい。
端末２０における処理の少なくとも一部、または全部を、サーバ１０により行う構成としてもよいし、そうでなくてもよい。この場合、端末２０の制御部２１の各機能部の処理のうち少なくとも一部の処理、または全部の処理を、サーバ１０で行う構成としてもよいし、そうでなくてもよい。
サーバ１０における処理の少なくとも一部、または全部を、端末２０により行う構成としてもよいし、そうでなくてもよい。この場合、サーバ１０の制御部１１の各機能部の処理のうち少なくとも一部の処理、または全部の処理を、端末２０で行う構成としてもよいし、そうでなくてもよい。
サーバ１０および／または端末２０における処理の少なくとも一部は、１以上のコンピュータにより構成されるクラウドコンピューティングにより実現されていてもよいし、そうでなくてもよい。
端末２０における処理の少なくとも一部、または全部を、サーバ１０により行う構成としてもよいし、そうでなくてもよい。この場合、端末２０の制御部２１の各機能部の処理のうち少なくとも一部の処理、または全部の処理を、サーバ１０で行う構成としてもよいし、そうでなくてもよい。
サーバ１０における処理の少なくとも一部、または全部を、端末２０により行う構成としてもよいし、そうでなくてもよい。この場合、サーバ１０の制御部１１の各機能部の処理のうち少なくとも一部の処理、または全部の処理を、端末２０で行う構成としてもよいし、そうでなくてもよい。
【0152】
明示的な言及のない限り、本開示の実施形態における判定の構成は必須でなく、判定条件を満たした場合に所定の処理が動作されたり、判定条件を満たさない場合に所定の処理がされたりしてもよいし、そうでなくてもよい。
【0153】
なお、本開示のプログラムは、限定ではなく例として、ActionScript、JavaScript(登録商標)などのスクリプト言語、Objective-C、Java(登録商標)などのコンパイラ言語、HTML Living Standardなどのマークアップ言語などを用いて実装される。
【0154】
＜機能構成＞
（１）サーバの機能構成
図１－５は、本実施例においてサーバ１０の制御部１１によって実現される機能の一例を示す図である。
制御部１１は、限定ではなく例として、アプリケーション管理処理部１１１と、言語モデル部１１２とを機能部として含む。これらの機能部は、限定ではなく例として、図１－１の情報処理装置１が備える機能部にそれぞれ対応するものである。
（１）サーバの機能構成
図１－５は、本実施例においてサーバ１０の制御部１１によって実現される機能の一例を示す図である。
制御部１１は、限定ではなく例として、アプリケーション管理処理部１１１と、言語モデル部１１２とを機能部として含む。これらの機能部は、限定ではなく例として、図１－１の情報処理装置１が備える機能部にそれぞれ対応するものである。
【0155】
アプリケーション管理処理部１１１は、限定ではなく例として、記憶部１５に記憶されたアプリケーション管理処理プログラム１５１に従ってアプリケーション管理処理を実行する機能を有する。
【0156】
図１－６は、本実施例においてサーバ１０の記憶部１５に記憶される情報の一例を示す図である。
記憶部１５には、限定ではなく例として、アプリケーション管理処理として実行されるアプリケーション管理処理プログラム１５１と、アカウント登録データ１５３とが記憶される。
記憶部１５には、限定ではなく例として、アプリケーション管理処理として実行されるアプリケーション管理処理プログラム１５１と、アカウント登録データ１５３とが記憶される。
【0157】
アカウント登録データ１５３は、アプリケーション（本実施例では、メッセージングアプリケーション）のアカウントに関する登録データであり、そのデータ構成の一例を図１－７に示す。
アカウント登録データ１５３には、限定ではなく例として、ユーザ名と、アプリケーションＩＤと、その他登録情報とが関連付けて記憶される。
アカウント登録データ１５３には、限定ではなく例として、ユーザ名と、アプリケーションＩＤと、その他登録情報とが関連付けて記憶される。
【0158】
ユーザ名は、このアプリケーションを利用する端末２０のアカウントの名称であり、限定ではなく例として、端末２０のユーザがアプリケーションを利用する際に登録する名称が記憶される。
【0159】
アプリケーションＩＤは、アプリケーションのアカウントを識別するために用いられる情報、またはアカウントそのものである。
このアプリケーションＩＤは、好ましくはアカウントごとに一意な値であり、限定ではなく例として、サーバ１０によってアカウントごとに一意な値（固有の値）が設定されて記憶される。
アプリケーションＩＤは、端末２０、またはその端末２０のユーザに関連付けられた情報であり、端末に関する情報、または端末のユーザに関する情報の一例である。
このアプリケーションＩＤは、好ましくはアカウントごとに一意な値であり、限定ではなく例として、サーバ１０によってアカウントごとに一意な値（固有の値）が設定されて記憶される。
アプリケーションＩＤは、端末２０、またはその端末２０のユーザに関連付けられた情報であり、端末に関する情報、または端末のユーザに関する情報の一例である。
【0160】
その他登録情報には、限定ではなく例として、端末２０を識別するための識別情報、端末２０の電話番号（端末電話番号）、メールアドレス（端末メールアドレス）、アプリケーションにおける各種の認証に利用されるパスワード（ログインパスワード、認証パスワード等）等の認証情報といった各種の情報を含めるようにすることができる。
【0161】
端末２０を識別するための識別情報は、限定ではなく例として、端末ＩＤ（限定ではなく例として、ＩＭＥＩ（International Mobile Equipment Identity））とすることができる。
また、端末２０のユーザを識別するための識別情報は、限定ではなく例として、一般ユーザ用のアプリケーションＩＤとすることができる。なお、端末２０のユーザを識別するための識別情報は、限定ではなく例として、公式ユーザ用のアプリケーションＩＤとしてもよい。
また、端末２０のユーザを識別するための識別情報は、限定ではなく例として、一般ユーザ用のアプリケーションＩＤとすることができる。なお、端末２０のユーザを識別するための識別情報は、限定ではなく例として、公式ユーザ用のアプリケーションＩＤとしてもよい。
【0162】
なお、アプリケーションＩＤに代えて「ユーザＩＤ」としてもよいし、しなくてもよい。
また、１つの端末２０につき１つのアカウントしか登録することのできないアプリケーションであれば、限定ではなく例として、「端末２０を識別するための識別情報＝端末２０のユーザを識別するための識別情報＝アプリケーションＩＤ」とすることができる。
また、１つの端末２０につき１つのアカウントしか登録することのできないアプリケーションであれば、限定ではなく例として、「端末２０を識別するための識別情報＝端末２０のユーザを識別するための識別情報＝アプリケーションＩＤ」とすることができる。
【0163】
また、限定ではなく例として、１つのアプリケーションＩＤに、複数の端末ＩＤを割り当てることを可能としてもよいし、そのようにしなくてもよい。この場合、１つのアプリケーションＩＤを識別（ログイン）対象として、複数の端末２０においてアプリケーションを同時に起動できるようにしてもよいし、そのようにしなくてもよい。
【0164】
また、アプリケーションＩＤ等の各種のＩＤに代えて、端末電話番号等の情報によってアカウントを管理する手法を適用することも可能である。
この場合、アプリケーションＩＤ等のＩＤの情報をアカウント登録データ１５３に記憶させるのに代えて、端末電話番号等の情報をアカウント登録データ１５３に記憶させるようにすることができる。なお、アプリケーションＩＤ等のＩＤの情報を端末電話番号等の情報に代えず、アプリケーションＩＤ等のＩＤの情報を端末電話番号等の情報と一対一に対応させるようにしてもよいし、そのようにしなくてもよい。
この場合、アプリケーションＩＤ等のＩＤの情報をアカウント登録データ１５３に記憶させるのに代えて、端末電話番号等の情報をアカウント登録データ１５３に記憶させるようにすることができる。なお、アプリケーションＩＤ等のＩＤの情報を端末電話番号等の情報に代えず、アプリケーションＩＤ等のＩＤの情報を端末電話番号等の情報と一対一に対応させるようにしてもよいし、そのようにしなくてもよい。
【0165】
なお、以下の実施例では、説明の簡明化のため、１つの端末２０につき１つのアカウントが登録されていることとして説明する。
また、この場合、上記のように「端末２０を識別するための識別情報＝端末２０のユーザを識別するための識別情報＝アプリケーションＩＤ」であるため、以下の説明で用いる「アカウントのユーザ」の用語は、「アカウントの端末」と実質的に同義としてもよいし、そうしなくてもよい。
また、この場合、上記のように「端末２０を識別するための識別情報＝端末２０のユーザを識別するための識別情報＝アプリケーションＩＤ」であるため、以下の説明で用いる「アカウントのユーザ」の用語は、「アカウントの端末」と実質的に同義としてもよいし、そうしなくてもよい。
【0166】
（２）端末の機能構成
図１－８は、本実施例において端末２０の制御部２１によって実現される機能の一例を示す図である。
制御部２１は、限定ではなく例として、記憶部２８に記憶されたアプリケーション処理プログラム２８１に従ってアプリケーション処理を実行するためのアプリケーション処理部２１１を機能部として含む。
図１－８は、本実施例において端末２０の制御部２１によって実現される機能の一例を示す図である。
制御部２１は、限定ではなく例として、記憶部２８に記憶されたアプリケーション処理プログラム２８１に従ってアプリケーション処理を実行するためのアプリケーション処理部２１１を機能部として含む。
【0167】
図１－９は、本実施例において端末２０の記憶部２８に記憶されるデータ等の一例を示す図である。
記憶部２８には、限定ではなく例として、アプリケーション処理として実行されるアプリケーション処理プログラム２８１と、この端末２０、または端末２０のユーザのアカウントに対応するアプリケーションＩＤ２８３とが記憶される。
記憶部２８には、限定ではなく例として、アプリケーション処理として実行されるアプリケーション処理プログラム２８１と、この端末２０、または端末２０のユーザのアカウントに対応するアプリケーションＩＤ２８３とが記憶される。
【0168】
＜表示画面＞
本実施例における表示画面例について説明する。
以下では、限定ではなく例として、端末２０が、縦長のディスプレイの表示部２４を備えるスマートフォンである場合を例示する。
本実施例における表示画面例について説明する。
以下では、限定ではなく例として、端末２０が、縦長のディスプレイの表示部２４を備えるスマートフォンである場合を例示する。
【0169】
スマートフォンには、限定ではなく例として、入力部として機能するタッチパネルが、そのディスプレイと対向して配置され、これによってタッチスクリーンが構成される。アイコン、ボタン、アイテムまたは入力領域などの要素がディスプレイに表示された場合において、タッチパネルの一部の領域であって、その要素が表示された領域と対向する領域がユーザによって操作された場合、その要素と関連付けられたプログラムまたはそのプログラムのサブルーチンが実行される。
【0170】
以下では、ユーザによる操作として、限定ではなく例として、タップ（タップ操作）等を例示する。
タップ（タップ操作）とは、限定ではなく例として、ユーザが、タッチパネルが一体的に構成された表示部２４（タッチスクリーン）を指やペン先などで軽く叩くように触れる動作、触れてから離す動作とすることができる。
タップ（タップ操作）とは、限定ではなく例として、ユーザが、タッチパネルが一体的に構成された表示部２４（タッチスクリーン）を指やペン先などで軽く叩くように触れる動作、触れてから離す動作とすることができる。
【0171】
図１－１０は、本実施例において端末２０の表示部２４に表示される画面の遷移の一例を示す図である。
以下では、端末２０が実行する処理を、限定ではなく例として、端末２０Ａが実行する処理として図示・説明する。
また、ここでは、端末２０Ａの表示部２４に表示されるメッセージングアプリケーションの画面の一例を示す。
以下では、端末２０が実行する処理を、限定ではなく例として、端末２０Ａが実行する処理として図示・説明する。
また、ここでは、端末２０Ａの表示部２４に表示されるメッセージングアプリケーションの画面の一例を示す。
【0172】
また、以下の実施例では、限定ではなく例として、ユーザＡ．Ａがメッセージングアプリケーションにおいて公式アカウント「チャットボット」と友だち登録済みであることとする。公式アカウント「チャットボット」では、限定ではなく例として、上記の情報処理装置１の処理に従って、ユーザがチャットボットＡＩ（言語モデル）と対話可能であるとする。
なお、これはあくまでも一例であり、この例に限定されるものではない。
なお、これはあくまでも一例であり、この例に限定されるものではない。
【0173】
図１－１０左側は、限定ではなく例として、ユーザＡ．Ａの端末２０Ａの表示部２４に表示されるメッセージングアプリケーションのトークルーム画面の一例である。
画面最上部中央には、メッセージングアプリケーションの名称として「Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ Ａｐｐ」の文字が表示されるように構成されている。また、画面最上部右には、この端末２０Ａのユーザのメッセージングアプリケーションにおけるアイコン画像およびユーザ名（この例ではユーザＡ．Ａ）が表示されるように構成されている。
画面最上部中央には、メッセージングアプリケーションの名称として「Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ Ａｐｐ」の文字が表示されるように構成されている。また、画面最上部右には、この端末２０Ａのユーザのメッセージングアプリケーションにおけるアイコン画像およびユーザ名（この例ではユーザＡ．Ａ）が表示されるように構成されている。
【0174】
また、その下には、ユーザＡ．Ａと公式アカウント「チャットボット」との１対１トークルームであることを示す「チャットボット」の文字が表示されている。
【0175】
また、その下には、このトークルームに送信（投稿）されるコンテンツ（メッセージ）を表示するためのコンテンツ表示領域ＴＲ１が表示されるように構成されている。
また、コンテンツ表示領域の下には、このトークルームに送信するコンテンツを入力・選択するためのコンテンツ入力領域が表示されるように構成されている。
また、コンテンツ表示領域の下には、このトークルームに送信するコンテンツを入力・選択するためのコンテンツ入力領域が表示されるように構成されている。
【0176】
コンテンツ表示領域ＴＲ１では、限定ではなく例として、右側に自端末である端末２０ＡのユーザＡ．Ａの発言が、左側にそれ以外のユーザの発言が、それぞれコンテンツとして吹き出しで表示されるように構成されている。
【0177】
この画面では、コンテンツ表示領域ＴＲ１において、チャットボットが対話を開始することを示す対話テキストに基づく応答コンテンツＲＣＴ０が表示されている。
【0178】
また、コンテンツ入力領域では、チャットボットに送信するメッセージとして、「スポーツの話はどうでしょう？」の文字列が入力され表示されている。
【0179】
限定ではなく例として、コンテンツ入力領域において、コンテンツ送信ボタンＢＴ１がタップされると、限定ではなく例として、図１－１０中央のトークルーム画面に表示が変わる。
この画面では、コンテンツ表示領域ＴＲ１において、応答コンテンツＲＣＴ０の下に、コンテンツ入力領域に入力され送信された対話入力文に基づく入力コンテンツＩＣＴ１が表示されている。また、入力コンテンツＩＣＴ１の下には、対話入力文に対する第１応答文に基づく第１応答コンテンツＲＣＴ１が表示されている。
この画面では、コンテンツ表示領域ＴＲ１において、応答コンテンツＲＣＴ０の下に、コンテンツ入力領域に入力され送信された対話入力文に基づく入力コンテンツＩＣＴ１が表示されている。また、入力コンテンツＩＣＴ１の下には、対話入力文に対する第１応答文に基づく第１応答コンテンツＲＣＴ１が表示されている。
【0180】
入力コンテンツＩＣＴ１の送信時刻と、応答コンテンツＲＣＴ１の送信時刻とは、「１０時５８分」であり、ユーザが対話入力文を送信後、間を置かずして応答コンテンツＲＣＴ１が表示されたことが示されている。
【0181】
その後、限定ではなく例として、図１－１０右側のトークルーム画面に表示が変わる。
この画面では、コンテンツ表示領域ＴＲ１において、第１応答コンテンツＲＣＴ１の下に、対話入力文に対する第２応答文に基づく第２応答コンテンツＲＣＴ２が表示されている。
この画面では、コンテンツ表示領域ＴＲ１において、第１応答コンテンツＲＣＴ１の下に、対話入力文に対する第２応答文に基づく第２応答コンテンツＲＣＴ２が表示されている。
【0182】
応答コンテンツＲＣＴ１の送信時刻と、応答コンテンツＲＣＴ２の送信時刻とには、「１分」のラグが発生しており、応答コンテンツＲＣＴ１が送信されてから暫くした後に応答コンテンツＲＣＴ２が送信されたことが示されている。
【0183】
＜処理＞
図１－１１は、本実施例において各装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
この図では、左側から順に、端末２０Ａの制御部２１が実行する処理、サーバ１０の制御部１１が実行する処理の一例を示している。
図１－１１は、本実施例において各装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
この図では、左側から順に、端末２０Ａの制御部２１が実行する処理、サーバ１０の制御部１１が実行する処理の一例を示している。
【0184】
最初に、端末２０Ａの制御部２１は、限定ではなく例として、端末２０Ａの入出力部２３に対する入力（限定ではなく例として、ユーザ入力（ユーザによる操作入力や音入力等）。以下同様。）に基づいて、チャットボットとトークルームを介したチャットを行うことを要求するためのチャット要求情報を通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０に送信する。通信Ｉ／Ｆ１４によって端末２０Ａからチャット要求情報を受信すると、サーバ１０の制御部２１は、端末２０Ａとチャットボットとの間でトークルームを介したチャットを行うためのチャット開始処理を実行する（Ｓ１１０）。チャット開始処理において、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、トークルームを識別するためのトークルームＩＤを生成すると、生成したトークルームＩＤを通信Ｉ／Ｆ１４によってトークルームに参加する端末２０Ａに送信する。
【0185】
限定ではなく例として、通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０からトークルームＩＤを受信すると、端末２０Ａの制御部２１は、端末２０Ａとチャットボットとの間でトークルームを介したチャットを行うためのチャット開始処理を実行する（Ａ１１０）。
チャット開始処理において、端末２０Ａの制御部２１は、限定ではなく例として、トークルーム画面を表示部２４に表示させる。
チャット開始処理において、端末２０Ａの制御部２１は、限定ではなく例として、トークルーム画面を表示部２４に表示させる。
【0186】
限定ではなく例として、端末２０Ａの入出力部２３に対する入力に基づいて、トークルームにメッセージを送信することが選択されると、端末２０Ａの制御部２１は、コンテンツ受付処理を実行する（Ａ１３０）。
コンテンツ受付処理において、端末２０Ａの制御部２１は、ユーザ入力に基づいて、チャットボットに対する対話入力文を取得する。
コンテンツ受付処理において、端末２０Ａの制御部２１は、ユーザ入力に基づいて、チャットボットに対する対話入力文を取得する。
【0187】
すると、端末２０Ａの制御部２１は、限定ではなく例として、トークルームＩＤと、受け付けた対話入力文のテキストを含む受付コンテンツ情報を通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０に送信する（Ａ１５０）。
【0188】
通信Ｉ／Ｆ１４によって端末２０Ａから受付コンテンツ情報を受信すると、サーバ１０の制御部１１は、受信した受付コンテンツ情報に基づいて、限定ではなく例として、図１－３のＥ１２０のステップに従って、対話入力文取得処理を実行する（Ｓ１２０）。
【0189】
なお、サーバ１０の制御部１１は、端末２０Ａから受付コンテンツ情報を受信すると、限定ではなく例として、受付コンテンツ情報に含まれる対話入力文に関する入力コンテンツ情報を通信Ｉ／Ｆ１４によって端末２０Ａに送信するようにしてもよい。
通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０から入力コンテンツ情報を受信すると、端末２０Ａの制御部２１は、受信した入力コンテンツ情報を、限定ではなく例として、表示部２４に表示させるようにしてもよい。なお、端末２０Ａの制御部２１は、受信した入力コンテンツ情報を、限定ではなく例として、音出力部２６によって音出力させるようにしてもよい。
通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０から入力コンテンツ情報を受信すると、端末２０Ａの制御部２１は、受信した入力コンテンツ情報を、限定ではなく例として、表示部２４に表示させるようにしてもよい。なお、端末２０Ａの制御部２１は、受信した入力コンテンツ情報を、限定ではなく例として、音出力部２６によって音出力させるようにしてもよい。
【0190】
すると、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、図１－３のＥ１３０～Ｅ１４０のステップに従って、言語モデル部推論処理と、生成文分割処理とを実行する（Ｓ１３０～Ｓ１４０）。
【0191】
そして、サーバ１０の制御部１１は、第１生成文に基づく第１応答コンテンツ情報を通信Ｉ／Ｆ１４によって端末２０Ａに送信する（Ｓ１６０）。第１応答コンテンツ情報は、テキストデータを含むこととしてもよいし、音声合成等による音声データを含むこととしてもよいし、テキストデータと音声データとを含むこととしてもよい。
【0192】
通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０から第１応答コンテンツ情報を受信すると、端末２０Ａの制御部２１は、受信した第１応答コンテンツ情報を出力する（Ａ１６０）。端末２０Ａの制御部２１は、限定ではなく例として、受信した第１応答コンテンツ情報を表示部２４に表示させるようにしてもよい。なお、端末２０Ａの制御部２１は、限定ではなく例として、受信した第１応答コンテンツ情報を音出力部２６によって音出力させるようにしてもよい。
【0193】
また、サーバ１０の制御部１１は、第２生成文に基づく第２応答コンテンツ情報を通信Ｉ／Ｆ１４によって端末２０Ａに送信する（Ｓ１８０）。第２応答コンテンツ情報は、テキストデータを含むこととしてもよいし、音声合成等による音声データを含むこととしてもよいし、テキストデータと音声データとを含むこととしてもよい。
【0194】
通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０から第２応答コンテンツ情報を受信すると、端末２０Ａの制御部２１は、受信した第２応答コンテンツ情報を出力する（Ａ１８０）。端末２０Ａの制御部２１は、限定ではなく例として、受信した第２応答コンテンツ情報を表示部２４に表示させるようにしてもよい。なお、端末２０Ａの制御部２１は、限定ではなく例として、受信した第２応答コンテンツ情報を音出力部２６によって音出力させるようにしてもよい。
【0195】
そして、端末２０Ａの制御部２１は、処理の終了判定を行う（Ａ１９０）。
また、サーバ１０の制御部１１は、処理の終了判定を行う（Ｓ１９０）。
また、サーバ１０の制御部１１は、処理の終了判定を行う（Ｓ１９０）。
【0196】
なお、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、言語モデル部推論処理の処理途中で生成文分割処理を実行し、第１応答コンテンツ情報を送信するようにしてもよい。そして、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、言語モデル部推論処理が終了すると、第２応答コンテンツ情報を送信するようにしてもよい。
【0197】
また、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、言語モデル部推論処理と生成文分割処理とを実行後、第１応答コンテンツ情報と第２応答コンテンツ情報とを同時に送信するようにしてもよい。なお、サーバ１０の制御部１１は、第１応答コンテンツ情報と第２応答コンテンツ情報とに代えて、第１生成文と第２生成文とを含む応答コンテンツ情報を通信Ｉ／Ｆ１４によって端末２０Ａに送信するようにしてもよい。
【0198】
＜第１実施例の効果＞
本実施例は、サーバ１０等の情報処理装置が、ユーザによる入力文等の入力（限定ではなく、第１入力の一例）を制御部１１によって取得する。そして、サーバ１０は、取得した第１入力に基づく第１応答文等の応答（限定ではなく、第１応答の一例）を制御部１１によって出力する制御を行い、第１応答を出力した後、言語モデルによって、取得した入力に基づく第２応答文等の応答（限定ではなく、第２応答の一例）を制御部１１によって出力する制御を行う構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザから入力された第１入力を取得した上で、取得した第１入力に基づく第１応答を出力することができる。そして、第１応答を出力した後、言語モデルによって、第１入力に基づく第２応答を出力することができる。これにより、限定ではなく例として、言語モデルによる、第１入力に基づく応答を出力する前に、第１入力に基づく第１応答をユーザに返すことが可能となる。
本実施例は、サーバ１０等の情報処理装置が、ユーザによる入力文等の入力（限定ではなく、第１入力の一例）を制御部１１によって取得する。そして、サーバ１０は、取得した第１入力に基づく第１応答文等の応答（限定ではなく、第１応答の一例）を制御部１１によって出力する制御を行い、第１応答を出力した後、言語モデルによって、取得した入力に基づく第２応答文等の応答（限定ではなく、第２応答の一例）を制御部１１によって出力する制御を行う構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザから入力された第１入力を取得した上で、取得した第１入力に基づく第１応答を出力することができる。そして、第１応答を出力した後、言語モデルによって、第１入力に基づく第２応答を出力することができる。これにより、限定ではなく例として、言語モデルによる、第１入力に基づく応答を出力する前に、第１入力に基づく第１応答をユーザに返すことが可能となる。
【0199】
また、本実施例は、第１入力は、ユーザによる音声による入力、またはユーザによるテキストによる入力を含む構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、限定ではなく例として、言語モデルによる、ユーザによる音声による入力、またはユーザによるテキストによる入力に基づく応答を出力する前に、このユーザによる音声による入力、またはユーザによるテキストによる入力に基づく第１応答をユーザに返すことができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、限定ではなく例として、言語モデルによる、ユーザによる音声による入力、またはユーザによるテキストによる入力に基づく応答を出力する前に、このユーザによる音声による入力、またはユーザによるテキストによる入力に基づく第１応答をユーザに返すことができる。
【0200】
また、本実施例は、第１応答は、第１入力に基づいて生成される構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザによる第１入力に基づいて適切な第１応答が生成されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザによる第１入力に基づいて適切な第１応答が生成されるようにすることができる。
【0201】
＜第１変形例（１）＞
上記の実施例では、サーバ１０において言語モデル部推論処理と生成文分割処理とを実行することとしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、不図示の対話処理サーバにおいて、言語モデル部推論処理または生成文分割処理、あるいはその両方を実行するようにしてもよい。
上記の実施例では、サーバ１０において言語モデル部推論処理と生成文分割処理とを実行することとしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、不図示の対話処理サーバにおいて、言語モデル部推論処理または生成文分割処理、あるいはその両方を実行するようにしてもよい。
【0202】
対話処理サーバにおいて言語モデル部推論処理を実行する場合、限定ではなく例として、サーバ１０の制御部１１は、受付コンテンツ情報を受信すると、受信した受付コンテンツ情報に基づく入力文を対話処理サーバに送信する。そして、対話処理サーバから、限定ではなく例として、生成文を受信すると、サーバ１０の制御部１１は、受信した生成文に基づいて、生成文分割処理を実行するようにしてもよい。
なお、同様にして生成文分割処理を対話処理サーバにおいて実行するようにしてもよい。
なお、同様にして生成文分割処理を対話処理サーバにおいて実行するようにしてもよい。
【0203】
なお、言語モデル部推論処理と生成文分割処理とを対話処理サーバにおいて実行するようにしてもよい。また、加えて、対話入力文取得処理を対話処理サーバにおいて実行するようにしてもよい。すなわち、サーバ１０は、対話入力文取得処理と、言語モデル部推論処理と、生成文分割処理とのうち、任意の処理を対話処理サーバに処理要求し、対話処理サーバにおける処理結果を受信すると、処理結果に基づいてサーバ１０における処理を継続するようにしてもよい。
【0204】
＜第１変形例（２）＞
上記の実施例では、端末２０とサーバ１０とのサーバクライアントシステムで処理を実行することとしたが、これに限定されない。
限定ではなく例として、端末２０の制御部２１またはサーバ１０の制御部１１において全ての処理を実行することとしてもよい。
上記の実施例では、端末２０とサーバ１０とのサーバクライアントシステムで処理を実行することとしたが、これに限定されない。
限定ではなく例として、端末２０の制御部２１またはサーバ１０の制御部１１において全ての処理を実行することとしてもよい。
【0205】
すなわち、端末２０の装置単体を情報処理装置１としてもよいし、サーバ１０の装置単体を情報処理装置１としてもよい。
【0206】
＜第１変形例（３）＞
上記の実施例では、トークルーム画面の例として、ＯＡトークルームの場合について例示したが、これに限定されない。情報処理装置１の処理に従うチャットボットのアカウントと対話可能なトークルームは、グループトークルームとしてもよいし、１対１トークルームとしてもよい。
上記の実施例では、トークルーム画面の例として、ＯＡトークルームの場合について例示したが、これに限定されない。情報処理装置１の処理に従うチャットボットのアカウントと対話可能なトークルームは、グループトークルームとしてもよいし、１対１トークルームとしてもよい。
【0207】
グループトークルームでは、複数のチャットボットとの対話が可能であるとしてもよいし、２以上のユーザと１以上のチャットボットとにおける対話が可能であるとしてもよい。
【0208】
＜第１変形例（４）＞
限定ではなく例として、言語モデル部推論処理において、言語モデル部１１２は、入力文に対して２以上の生成文（限定ではなく例として、第１生成文と第２生成文）を出力するようにしてもよい。この場合、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、生成文分割処理を実行しないようにしてもよい。
限定ではなく例として、言語モデル部推論処理において、言語モデル部１１２は、入力文に対して２以上の生成文（限定ではなく例として、第１生成文と第２生成文）を出力するようにしてもよい。この場合、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、生成文分割処理を実行しないようにしてもよい。
【0209】
なお、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、１つの対話入力文に基づく入力文に対して複数回の言語モデル部推論処理を実行し、入力文に対して２以上の生成文を取得できるようにしてもよい。
【0210】
また、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、一回の言語モデル部推論処理において、２以上の生成文を推論するようにしてもよい。
【0211】
＜第２実施例＞
第１実施例では、情報処理装置１の制御部は、言語モデル部推論処理の処理結果に基づいて、第１応答文と第２応答文とを出力する例を例示した。
第２実施例は、限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部において、第１処理の処理結果に基づいて第１応答文を出力し、第１処理とは異なる第２処理に基づいて第２応答文を出力する実施例である。
第１実施例では、情報処理装置１の制御部は、言語モデル部推論処理の処理結果に基づいて、第１応答文と第２応答文とを出力する例を例示した。
第２実施例は、限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部において、第１処理の処理結果に基づいて第１応答文を出力し、第１処理とは異なる第２処理に基づいて第２応答文を出力する実施例である。
【0212】
第２実施例に記載の内容は、他の各実施例や他の各変形例のいずれにも適用可能である。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
【0213】
＜情報処理装置の機能構成＞
図２－１は、本実施例における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、言語モデル部１１２と、ルールベース生成部１１３とを備える。
図２－１は、本実施例における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、言語モデル部１１２と、ルールベース生成部１１３とを備える。
【0214】
ルールベース生成部１１３は、限定ではなく例として、予め定められた複数の応答文候補（限定ではなく例として、「えーと、」や「そうですね。」、「うんうん。」等）を葉に持つバイナリツリーとして構成するようにしてもよい。
限定ではなく例として、ルールベース生成部１１３は、入力文を入力として受け付けると、限定ではなく例として、ブースティング等の機械学習によって予め学習した結果に基づいて、バイナリツリーで入力文が分類される葉を探索する。そして、探索された葉と対応する応答文候補を入力文に対する応答文として出力する機能を有する。
限定ではなく例として、ルールベース生成部１１３は、入力文を入力として受け付けると、限定ではなく例として、ブースティング等の機械学習によって予め学習した結果に基づいて、バイナリツリーで入力文が分類される葉を探索する。そして、探索された葉と対応する応答文候補を入力文に対する応答文として出力する機能を有する。
【0215】
一般に、大規模な積和計算が必要とされる言語モデル部１１２の計算量（漸近的計算量）は、限定ではなく例として、「ｔ」を言語モデルに入力されるトークン長（シーケンス長）、「ｄ」を言語モデルのパラメータ数に比例する単語の分散表現の次元数とすると、Ｏ（ｔ２ｄ）（限定ではなく例として、言語モデルがＳｅｌｆ－Ａｔｔｅｎｔｉｏｎをベースとするモデルの場合）やＯ（ｔｄ２）（限定ではなく例として、言語モデルがリカレントネットワークをベースとするモデルの場合）となる。
【0216】
対して、バイナリツリーの計算量はバイナリツリーのノード数を「ｎ」とするとＯ（ｌｏｇ ｎ）となる。
【0217】
実用的なパラメータ設定においては、「ｔ＜ｎ＜ｄ」（「ｔ」または「ｄ」と「ｎ」が近しい場合もあり得る）と大小関係を規定することができる。また、自然言語処理においては、「ｔ＜＜ｄ」となる。そのため、ルールベース生成部１１３において入力文が入力されてから応答文を出力するまでの処理は、言語モデル部１１２における推論処理に比べて、圧倒的に高速に実行することが可能である。
【0218】
なお、ルールベース生成部１１３は、限定ではなく例として、人工無能を用いて応答文を出力するようにしてもよい。この場合、限定ではなく例として、入力文の「ＸＸ」という単語に対して「ＹＹ」と答える、等の特定の単語に対する応答文が用意され、特定の単語以外に対しては「わかりません」といった定型応答文を出力するようにしてもよい。
【0219】
＜情報処理装置の表示画面例＞
表示画面については、限定ではなく例として、図１－２と同様に構成するようにしてもよい。
表示画面については、限定ではなく例として、図１－２と同様に構成するようにしてもよい。
【0220】
＜情報処理装置の処理＞
図２－２は、本実施例において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図２－２は、本実施例において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【0221】
情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理を実行すると、限定ではなく例として、ルールベース生成処理と、言語モデル部推論処理とをそれぞれの機能部で並列に実行する。
【0222】
ルールベース生成部１１３は、対話入力文に基づく入力文を受け付けると、ルールベース生成処理を実行する（Ｅ２１０）。
ルールベース生成処理において、ルールベース生成部１１３は、限定ではなく例として、バイナリツリーを探索し、応答文候補から応答文を出力する。
ルールベース生成処理において、ルールベース生成部１１３は、限定ではなく例として、バイナリツリーを探索し、応答文候補から応答文を出力する。
【0223】
なお、ルールベース生成部１１３は、入力文を受け付けると、入力文によらず、限定ではなく例として、予め定められた複数の応答文候補からランダムに応答文を出力するようにしてもよい。
【0224】
また、ルールベース生成部１１３は、入力文に対して固有名詞等を抽出する固有表現抽出処理を実行し、バイナリツリーの探索結果と固有表現抽出処理の抽出結果を組み合わせて応答文を出力するようにしてもよい。
【0225】
この場合、限定ではなく例として、入力文として、「東京の話はどうでしょう？」という文字列が入力された場合、ルールベース生成部１１３は、固有名詞「東京」と、適切な応答文候補とを組み合わせた「東京の話ですね。」といった応答文を出力するようにしてもよい。
なお、固有表現抽出処理において、限定ではなく例として、一般名詞を抽出するようにしてもよい。
なお、固有表現抽出処理において、限定ではなく例として、一般名詞を抽出するようにしてもよい。
【0226】
限定ではなく例として、ルールベース生成処理が実行されると、情報処理装置１の制御部は、第１応答文出力処理を実行する（Ｅ２３０）。
第１応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、ルールベース生成処理での生成文に基づく第１応答文を出力部１７に出力する。出力形式は、前述したように音声信号やテキストデータ等様々な形式を含んでよい。
第１応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、ルールベース生成処理での生成文に基づく第１応答文を出力部１７に出力する。出力形式は、前述したように音声信号やテキストデータ等様々な形式を含んでよい。
【0227】
なお、第１応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、ルールベース生成部１１３の生成文または第１応答文を情報処理装置１の通信Ｉ／Ｆによって他の装置へデータとして出力（送信）するようにしてもよい。
【0228】
限定ではなく例として、言語モデル部推論処理が実行されると、情報処理装置１の制御部は、第２応答文出力処理を実行する（Ｅ２５０）。
第２応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、言語モデル部１１２の生成文に基づく第２応答文を出力部１７に出力する。出力形式は、前述したように音声信号やテキストデータ等様々な形式を含む。
第２応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、言語モデル部１１２の生成文に基づく第２応答文を出力部１７に出力する。出力形式は、前述したように音声信号やテキストデータ等様々な形式を含む。
【0229】
なお、第２応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、言語モデル部１１２の生成文または第２応答文を情報処理装置１の通信Ｉ／Ｆによって他の装置へデータとして出力（送信）するようにしてもよい。
【0230】
以下では、第１応答文出力処理で用いられる生成文を生成（推論）するための処理を「第１応答生成処理」、第２応答文出力処理で用いられる生成文を生成（推論）するための処理を「第２応答生成処理」とそれぞれ称することがある。
本実施例は、第１応答生成処理がルールベース生成処理、第２応答生成処理が言語モデル部推論処理の一例である。
本実施例は、第１応答生成処理がルールベース生成処理、第２応答生成処理が言語モデル部推論処理の一例である。
【0231】
第１応答文出力処理と、第２応答文出力処理とが実行されると、情報処理装置１の制御部は、終了判定を実行する（Ｅ１９０）。
【0232】
一般に、前述の通り、ルールベース生成処理は言語モデル部推論処理に比べて処理時間が短く済むため、第１応答文出力処理は第２応答文出力処理に先んじて実行される。
【0233】
言語モデル部推論処理がルールベース生成処理よりも先に実行を終えた場合、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、ルールベース生成処理の終了を待ち、第１応答文出力処理を実行し、次いで第２応答文出力処理を実行するようにしてもよい。
【0234】
なお、情報処理装置１の制御部は、ルールベース生成処理と、第１応答文出力処理とを実行すると、言語モデル部推論処理と、第２応答文出力処理とを実行するようにしてもよい。
【0235】
また、情報処理装置１の制御部は、言語モデル部推論処理を実行すると、ルールベース生成処理と、第１応答文出力処理とを実行し、次いで第２応答文出力処理を実行するようにしてもよい。
【0236】
また、情報処理装置１の制御部は、ルールベース生成処理と、言語モデル部推論処理とを実行すると、ルールベース生成部１１３の生成文または第１応答文と、言語モデル部１１２の生成文または第２応答文とを含む応答文を出力部１７に出力するようにしてもよい。
【0237】
＜処理＞
図２－３は、本実施例において上記の情報処理装置１を適用した各装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
この図では、左側から順に、端末２０Ａの制御部２１が実行する処理、サーバ１０の制御部１１が実行する処理の一例を示している。
図２－３は、本実施例において上記の情報処理装置１を適用した各装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
この図では、左側から順に、端末２０Ａの制御部２１が実行する処理、サーバ１０の制御部１１が実行する処理の一例を示している。
【0238】
限定ではなく例として、サーバ１０の制御部１１は、アプリケーション管理処理部１１１と、言語モデル部１１２と、ルールベース生成部１１３とを機能部として含む。これらの機能部は、限定ではなく例として、図２－１の情報処理装置１が備える機能部にそれぞれ対応するものである。
【0239】
サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、対話入力文取得処理を実行すると（Ｓ１２０）、第１応答生成処理（Ｓ２１０）と第２応答生成処理（Ｓ２３０）とを並列実行する。
第１応答生成処理において、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、図２－２のＥ２１０のステップに従って、ルールベース生成処理を実行する。
また、第２応答生成処理において、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、図２－２のＥ１３０のステップに従って、言語モデル部推論処理を実行する。
第１応答生成処理において、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、図２－２のＥ２１０のステップに従って、ルールベース生成処理を実行する。
また、第２応答生成処理において、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、図２－２のＥ１３０のステップに従って、言語モデル部推論処理を実行する。
【0240】
限定ではなく例として、第１応答生成処理が終了すると、サーバ１０の制御部１１は、ルールベース生成部１１３の生成文に基づく第１応答コンテンツ情報を通信Ｉ／Ｆ１４によって端末２０Ａに送信する（Ｓ１５０）。第１応答コンテンツ情報は、テキストデータを含むこととしてもよいし、音声合成等による音声データを含むこととしてもよいし、テキストデータと音声データとを含むこととしてもよい。
第１応答コンテンツ情報送信処理は、第１応答文出力処理の一種と捉えてもよい。
第１応答コンテンツ情報送信処理は、第１応答文出力処理の一種と捉えてもよい。
【0241】
また、限定ではなく例として、第２応答生成処理が終了すると、サーバ１０の制御部１１は、言語モデル部１１２の生成文に基づく第２応答コンテンツ情報を通信Ｉ／Ｆ１４によって端末２０Ａに送信する（Ｓ１５０）。第２応答コンテンツ情報は、テキストデータを含むこととしてもよいし、音声合成等による音声データを含むこととしてもよいし、テキストデータと音声データとを含むこととしてもよい。
第２応答コンテンツ情報送信処理は、第２応答文出力処理の一種と捉えてもよい。
第２応答コンテンツ情報送信処理は、第２応答文出力処理の一種と捉えてもよい。
【0242】
通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０から第１応答コンテンツ情報を受信したと判定する場合（Ａ２１０：ＹＥＳ）、端末２０Ａの制御部２１は、受信した第１応答コンテンツ情報を出力する（Ａ１６０）。
第１応答コンテンツ情報を受信していないと判定する場合（Ａ２１０：ＮＯ）、端末２０Ａの制御部２１は、第１応答コンテンツ情報の受信待機を行う（Ａ２１０）。
第１応答コンテンツ情報を受信していないと判定する場合（Ａ２１０：ＮＯ）、端末２０Ａの制御部２１は、第１応答コンテンツ情報の受信待機を行う（Ａ２１０）。
【0243】
また、通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０から第２応答コンテンツ情報を受信したと判定する場合（Ａ２３０：ＹＥＳ）、端末２０Ａの制御部２１は、受信した第２応答コンテンツ情報を出力する（Ａ１８０）。
第１応答コンテンツ情報を受信していないと判定する場合（Ａ２３０：ＮＯ）、端末２０Ａの制御部２１は、第１応答コンテンツ情報の受信待機を行う（Ａ２３０）。
第１応答コンテンツ情報を受信していないと判定する場合（Ａ２３０：ＮＯ）、端末２０Ａの制御部２１は、第１応答コンテンツ情報の受信待機を行う（Ａ２３０）。
【0244】
端末２０Ａの制御部２１は、限定ではなく例として、第１応答コンテンツ情報と第２応答コンテンツ情報とを出力すると、終了判定を行う（Ａ１９０）。
【0245】
サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、第１応答コンテンツ情報と第２応答コンテンツ情報とを端末２０Ａに送信すると、終了判定を行う（Ｓ１９０）。
【0246】
＜第２実施例の効果＞
本実施例は、第１応答は、第１応答生成処理（限定ではなく、第１処理の一例）によって生成され、第２応答は、第２応答生成処理によって生成される構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、同一または異なる処理によって、第１応答と第２応答とが生成されるようにすることができる。
本実施例は、第１応答は、第１応答生成処理（限定ではなく、第１処理の一例）によって生成され、第２応答は、第２応答生成処理によって生成される構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、同一または異なる処理によって、第１応答と第２応答とが生成されるようにすることができる。
【0247】
また、この場合、第１応答生成処理は、第２応答生成処理とは異なる処理であるようにしてもよい。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、異なる処理によって、第１応答と第２応答とが生成されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、異なる処理によって、第１応答と第２応答とが生成されるようにすることができる。
【0248】
また、この場合、第２応答生成処理は、第１応答生成処理よりも行う処理が多いようにしてもよい。また、この場合、第２応答生成処理は、第１応答生成処理よりも応答の生成に要する時間が長いようにしてもよい。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第２応答を生成するよりも少ない処理で第１応答が生成されるようにすることができる。また、第２応答を生成するよりも短い時間で第１応答が生成されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第２応答を生成するよりも少ない処理で第１応答が生成されるようにすることができる。また、第２応答を生成するよりも短い時間で第１応答が生成されるようにすることができる。
【0249】
また、この場合、第１応答生成処理は、ルールベースによって、第１応答を生成する処理を含むようにしてもよい。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ルールベースによって、第１応答が簡易・適切に生成されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ルールベースによって、第１応答が簡易・適切に生成されるようにすることができる。
【0250】
また、本実施例は、第１応答は、第１入力に基づいて生成される構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザによる第１入力に基づいて適切な第１応答が生成されるようにすることができきる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザによる第１入力に基づいて適切な第１応答が生成されるようにすることができきる。
【0251】
＜第２変形例（１）＞
上記の実施例では、サーバ１０において第１応答生成処理と第２応答生成処理とを実行することとしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、不図示の対話処理サーバにおいて、第１応答生成処理または第２応答生成処理、あるいはその両方を実行するようにしてもよい。
上記の実施例では、サーバ１０において第１応答生成処理と第２応答生成処理とを実行することとしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、不図示の対話処理サーバにおいて、第１応答生成処理または第２応答生成処理、あるいはその両方を実行するようにしてもよい。
【0252】
対話処理サーバにおいて第１応答生成処理を実行する場合、限定ではなく例として、サーバ１０の制御部１１は、受付コンテンツ情報を受信すると、受信した受付コンテンツ情報に基づく入力文を対話処理サーバに送信する。そして、対話処理サーバから、限定ではなく例として、ルールベース生成処理による生成文を受信すると、サーバ１０の制御部１１は、受信した生成文に基づいて、第１応答コンテンツ情報送信を実行するようにしてもよい。
なお、同様にして第２応答生成処理を対話処理サーバにおいて実行するようにしてもよい。
なお、同様にして第２応答生成処理を対話処理サーバにおいて実行するようにしてもよい。
【0253】
＜第２変形例（２）＞
上記の実施例では、端末２０とサーバ１０とのサーバクライアントシステムで処理を実行することとしたが、これに限定されない。
限定ではなく例として、端末２０の制御部２１またはサーバ１０の制御部１１において全ての処理を実行することとしてもよい。
上記の実施例では、端末２０とサーバ１０とのサーバクライアントシステムで処理を実行することとしたが、これに限定されない。
限定ではなく例として、端末２０の制御部２１またはサーバ１０の制御部１１において全ての処理を実行することとしてもよい。
【0254】
すなわち、端末２０の装置単体を情報処理装置１としてもよいし、サーバ１０の装置単体を情報処理装置１としてもよい。
【0255】
＜第２変形例（３）＞
上記の実施例では、サーバ１０の制御部１１の構成要素として、言語モデル部１１２とルールベース生成部１１３とを備えることとしたが、これに限定されない。
限定ではなく例として、サーバ１０の制御部１１が言語モデル部１１２を備え、端末２０Ａの制御部２１がルールベース生成部を備えることとしてもよい。
上記の実施例では、サーバ１０の制御部１１の構成要素として、言語モデル部１１２とルールベース生成部１１３とを備えることとしたが、これに限定されない。
限定ではなく例として、サーバ１０の制御部１１が言語モデル部１１２を備え、端末２０Ａの制御部２１がルールベース生成部を備えることとしてもよい。
【0256】
この場合、端末２０Ａの制御部２１は、限定ではなく例として、受付コンテンツ情報送信処理を実行すると、受け付けた対話入力文に基づいて、入力文を取得し、第１応答生成処理を実行する。そして、端末２０Ａの制御部２１は、第１応答生成処理を実行すると、限定ではなく例として、ルールベース生成部の生成文に基づく第１応答コンテンツ情報を出力する。
また、サーバ１０の制御部１１は、第１応答生成処理と第１応答コンテンツ情報送信処理とを実行しない。
また、サーバ１０の制御部１１は、第１応答生成処理と第１応答コンテンツ情報送信処理とを実行しない。
【0257】
本変形例は、端末２０とサーバ１０とを含むシステムにおいて、
端末２０は、ユーザから入力された第１入力を制御部２１によって取得する。
端末２０は、取得された第１入力に基づく第１応答を制御部２１によって生成する制御（生成する処理）を行い、生成された第１応答を制御部２１によって出力する制御を行う。
サーバ１０は、ユーザから入力された第１入力に基づく第２応答を制御部１１によって生成する制御（生成する処理）を行う。
端末２０は、生成された第２応答を制御部２１によって出力する制御を行う構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザから入力された第１入力が端末の制御部によって取得され、取得された第１入力に基づく第１応答が端末の制御部によって生成され、生成された第１応答が端末の制御部による制御によって出力されるようにすることができる。その一方で、ユーザから入力された第１入力に基づく第２応答がサーバの制御部によって生成され、このサーバによって生成された第２応答が端末の制御部による制御によって出力されるようにすることができる。サーバと端末とを含むシステムによって、第１応答と第２応答との出力を実現することができる。
端末２０は、ユーザから入力された第１入力を制御部２１によって取得する。
端末２０は、取得された第１入力に基づく第１応答を制御部２１によって生成する制御（生成する処理）を行い、生成された第１応答を制御部２１によって出力する制御を行う。
サーバ１０は、ユーザから入力された第１入力に基づく第２応答を制御部１１によって生成する制御（生成する処理）を行う。
端末２０は、生成された第２応答を制御部２１によって出力する制御を行う構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザから入力された第１入力が端末の制御部によって取得され、取得された第１入力に基づく第１応答が端末の制御部によって生成され、生成された第１応答が端末の制御部による制御によって出力されるようにすることができる。その一方で、ユーザから入力された第１入力に基づく第２応答がサーバの制御部によって生成され、このサーバによって生成された第２応答が端末の制御部による制御によって出力されるようにすることができる。サーバと端末とを含むシステムによって、第１応答と第２応答との出力を実現することができる。
【0258】
なお、逆に、限定ではなく例として、サーバ１０の制御部１１はルールベース生成部１１３を備え、端末２０Ａの制御部２１は、言語モデル部を備えることとしてもよい。
【0259】
この場合、端末２０Ａの制御部２１は、限定ではなく例として、受付コンテンツ情報送信処理を実行すると、受け付けた対話入力文に基づいて、入力文を取得し、第２応答生成処理を実行する。そして、端末２０Ａの制御部２１は、第２応答生成処理を実行すると、限定ではなく例として、言語モデル部の生成文に基づく第２応答コンテンツ情報を出力する。
また、サーバ１０の制御部１１は、第２応答生成処理と第２応答コンテンツ情報送信処理とを実行しない。
また、サーバ１０の制御部１１は、第２応答生成処理と第２応答コンテンツ情報送信処理とを実行しない。
【0260】
本変形例は、端末２０とサーバ１０とを含むシステムにおいて、
端末２０とサーバ１０とを含むシステムにおいて、
端末２０は、ユーザから入力された第１入力を制御部２１によって取得する。
サーバ１０は、端末２０から取得された第１入力に基づく第１応答を制御部１１によって生成する制御を行い、生成された第１応答を制御部１１によって出力する制御を行う。
端末２０は、取得された第１入力に基づく第２応答を制御部２１によって生成する制御（生成する処理）を行い、生成された第２応答を制御部２１によって出力する制御を行う構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザから入力された第１入力が端末の制御部によって取得され、それがサーバの制御部によって取得され、取得された第１入力に基づく第１応答がサーバの制御部によって生成され、生成された第１応答がサーバの制御部による制御によって出力されるようにすることができる。その一方で、ユーザから入力された第１入力に基づく第２応答が端末の制御部によって生成され、この端末によって生成された第２応答が端末の制御部による制御によって出力されるようにすることができる。サーバと端末とを含むシステムによって、第１応答と第２応答との出力を実現することができる。
端末２０とサーバ１０とを含むシステムにおいて、
端末２０は、ユーザから入力された第１入力を制御部２１によって取得する。
サーバ１０は、端末２０から取得された第１入力に基づく第１応答を制御部１１によって生成する制御を行い、生成された第１応答を制御部１１によって出力する制御を行う。
端末２０は、取得された第１入力に基づく第２応答を制御部２１によって生成する制御（生成する処理）を行い、生成された第２応答を制御部２１によって出力する制御を行う構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザから入力された第１入力が端末の制御部によって取得され、それがサーバの制御部によって取得され、取得された第１入力に基づく第１応答がサーバの制御部によって生成され、生成された第１応答がサーバの制御部による制御によって出力されるようにすることができる。その一方で、ユーザから入力された第１入力に基づく第２応答が端末の制御部によって生成され、この端末によって生成された第２応答が端末の制御部による制御によって出力されるようにすることができる。サーバと端末とを含むシステムによって、第１応答と第２応答との出力を実現することができる。
【0261】
＜第３実施例＞
第２実施例では、第１応答生成処理としてルールベース生成部１１３におけるルールベース生成処理を、第２応答生成処理として言語モデル部１１２における言語モデル部推論処理を、それぞれ実行する例について例示した。
第３実施例は、第１応答生成処理と第２応答生成処理とにそれぞれ異なる言語モデル部を使用する実施例である。
第２実施例では、第１応答生成処理としてルールベース生成部１１３におけるルールベース生成処理を、第２応答生成処理として言語モデル部１１２における言語モデル部推論処理を、それぞれ実行する例について例示した。
第３実施例は、第１応答生成処理と第２応答生成処理とにそれぞれ異なる言語モデル部を使用する実施例である。
【0262】
以下では、第１応答生成処理に用いられる言語モデル部を「第１言語モデル部」、第２応答生成処理に用いられる言語モデル部を「第２言語モデル部」とそれぞれ称する。
前述したように、第１応答文出力処理は第２応答文出力処理に比べて迅速に行われることが望ましい。そのため、第１言語モデル部における推論処理は、第２言語モデル部における推論処理に比べて処理が軽い（処理速度が速い、または処理終了までに要する時間が短い）ことが望まれる。
前述したように、第１応答文出力処理は第２応答文出力処理に比べて迅速に行われることが望ましい。そのため、第１言語モデル部における推論処理は、第２言語モデル部における推論処理に比べて処理が軽い（処理速度が速い、または処理終了までに要する時間が短い）ことが望まれる。
【0263】
そこで、本発明では、限定ではなく例として、第１言語モデル部では、第２言語モデル部に比べて小規模な言語モデルを用いる。以下では、第１言語モデル部で用いられる言語モデルを「小規模言語モデル（小さな言語モデル）」、第２言語モデル部で用いられる言語モデルを「大規模言語モデル（大きな言語モデル）」と称することがある。
小規模言語モデルは、単純な言語モデルと言ってもよい。また、大規模言語モデルは、複雑な言語モデルと言ってもよい。
小規模言語モデルは、単純な言語モデルと言ってもよい。また、大規模言語モデルは、複雑な言語モデルと言ってもよい。
【0264】
２つの異なる言語モデルＡと言語モデルＢとを考える場合、限定ではなく例として、以下の基準を用いて小規模言語モデルと大規模言語モデルとに区別するようにしてもよい。
【0265】
（ａ）：言語モデルＡのパラメータ数が言語モデルＢのパラメータ数よりも少ない場合、言語モデルＡは小規模言語モデルであり、言語モデルＢは大規模言語モデル。
【0266】
（ｂ）：言語モデルＡの階層数が言語モデルＢの階層数よりも少ない場合、言語モデルＡは小規模言語モデルであり、言語モデルＢは大規模言語モデル。
ここで、階層数とは、限定ではなく例として、言語モデルのエンコーダ層（限定ではなく例として、Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ層）の階層数としてもよいし、デコーダ層の階層数としてもよいし、エンコーダ層とデコーダ層との階層数和数としてもよい。
ここで、階層数とは、限定ではなく例として、言語モデルのエンコーダ層（限定ではなく例として、Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ層）の階層数としてもよいし、デコーダ層の階層数としてもよいし、エンコーダ層とデコーダ層との階層数和数としてもよい。
【0267】
（ｃ）：言語モデルＡの構造が言語モデルＢの構造よりも単純である場合、言語モデルＡは小規模言語モデルであり、言語モデルＢは大規模言語モデル。
限定ではなく例として、言語モデルＡがエンコーダモデルであり、言語モデルＢがエンコーダ／デコーダモデルである場合、言語モデルＡは小規模言語モデルであり、言語モデルＢは大規模言語モデルとしてもよい。
限定ではなく例として、言語モデルＡがエンコーダモデルであり、言語モデルＢがエンコーダ／デコーダモデルである場合、言語モデルＡは小規模言語モデルであり、言語モデルＢは大規模言語モデルとしてもよい。
【0268】
（ｄ）：言語モデルＡのフィルタ数が言語モデルＢのフィルタ数よりも少ない場合、言語モデルＡは小規模言語モデルであり、言語モデルＢは大規模言語モデル。
ここで、フィルタ数とは、限定ではなく例として、言語モデルのエンコーダ／デコーダに入力される以前に入力文に基づいて前処理を実行するための事前制御フィルタ数としてもよいし、言語モデルのエンコーダ／デコーダからの出力に基づいて後処理を実行するための事後制御フィルタ数としてもよい。また、フィルタ数を、限定ではなく例として、事前制御フィルタ数と事後制御フィルタ数との総和としてもよい。
ここで、フィルタ数とは、限定ではなく例として、言語モデルのエンコーダ／デコーダに入力される以前に入力文に基づいて前処理を実行するための事前制御フィルタ数としてもよいし、言語モデルのエンコーダ／デコーダからの出力に基づいて後処理を実行するための事後制御フィルタ数としてもよい。また、フィルタ数を、限定ではなく例として、事前制御フィルタ数と事後制御フィルタ数との総和としてもよい。
【0269】
（ｅ）：言語モデルＡにおける一推論あたりの知識データベースアクセス数が言語モデルＢにおける一推論あたりの知識データベースアクセス数よりも少ない場合、言語モデルＡは小規模言語モデルであり、言語モデルＢは大規模言語モデル。
ここで、知識データベースアクセス数とは、限定ではなく例として、言語モデルが参照可能な言語モデル外の知識データベースを参照する一推論あたりの平均回数としてもよい。限定ではなく例として、言語モデルが「Ｌ社」の現在の株価を生成文に含める場合、株価データベースへの１回以上のアクセスが必要となる。
ここで、知識データベースアクセス数とは、限定ではなく例として、言語モデルが参照可能な言語モデル外の知識データベースを参照する一推論あたりの平均回数としてもよい。限定ではなく例として、言語モデルが「Ｌ社」の現在の株価を生成文に含める場合、株価データベースへの１回以上のアクセスが必要となる。
【0270】
（ｆ）：上記（ａ）～（ｅ）の組み合わせによる判定。
限定ではなく例として、言語モデルＡと言語モデルＢのパラメータ数が同数程度であり、言語モデルＡにはフィルタが存在せず、言語モデルＢにはフィルタが存在する場合、言語モデルＡは小規模言語モデルであり、言語モデルＢは大規模言語モデルとしてもよい。
限定ではなく例として、言語モデルＡと言語モデルＢのパラメータ数が同数程度であり、言語モデルＡにはフィルタが存在せず、言語モデルＢにはフィルタが存在する場合、言語モデルＡは小規模言語モデルであり、言語モデルＢは大規模言語モデルとしてもよい。
【0271】
また、（ｂ）や（ｃ）は、（ａ）の基準に内包されるとしてもよいし、そうしなくてもよい。
【0272】
なお、より単純に、所定数（限定ではなく例として、「１０００」）の同じ入力文に対する推論処理に要する平均時間が短い言語モデルを小規模言語モデル、長い言語モデルを大規模言語モデルとしてもよい。
【0273】
第３実施例に記載の内容は、他の各実施例や他の各変形例のいずれにも適用可能である。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
【0274】
＜情報処理装置の機能構成＞
図３－１は、本実施例における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４と、第２言語モデル部１１５とを備える。
第１言語モデル部１１４と、第２言語モデル部１１５とは、限定ではなく例として、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ等のＳｅｑｕｅｎｃｅ ｔｏ Ｓｅｑｕｅｎｃｅモデルや、ＧＰＴ等の自己回帰型モデル等、様々な言語モデルとして構成可能である。
また、第１言語モデル部１１４には小規模言語モデルが、第２言語モデル部１１５には大規模言語モデルが、それぞれ用いられる。
図３－１は、本実施例における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４と、第２言語モデル部１１５とを備える。
第１言語モデル部１１４と、第２言語モデル部１１５とは、限定ではなく例として、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ等のＳｅｑｕｅｎｃｅ ｔｏ Ｓｅｑｕｅｎｃｅモデルや、ＧＰＴ等の自己回帰型モデル等、様々な言語モデルとして構成可能である。
また、第１言語モデル部１１４には小規模言語モデルが、第２言語モデル部１１５には大規模言語モデルが、それぞれ用いられる。
【0275】
前述したように、言語モデルの計算量は、Ｏ（ｔ２ｄ）またはＯ（ｔｄ２）と見積もることができる。そのため、限定ではなく例として、言語モデルに入力されるトークン長「ｔ」を一定とした場合、言語モデルのパラメータ数に比例する次元数「ｄ」が計算量を左右する。
そこで、限定ではなく例として、両言語モデルのアーキテクチャが同じあるいは類似する場合、第１言語モデル部１１４のパラメータ数を「ｐ１」、第２言語モデル部１１５のパラメータ数を「ｐ２」とすると、「ｐ１＜ｐ２」または「ｐ１＜＜ｐ２」としてもよい。
この場合、第１言語モデル部１１４において入力文が入力されてから応答文を出力するまでの処理は、第２言語モデル部１１５における推論処理に比べて、比較的高速に実行することが可能である。
そこで、限定ではなく例として、両言語モデルのアーキテクチャが同じあるいは類似する場合、第１言語モデル部１１４のパラメータ数を「ｐ１」、第２言語モデル部１１５のパラメータ数を「ｐ２」とすると、「ｐ１＜ｐ２」または「ｐ１＜＜ｐ２」としてもよい。
この場合、第１言語モデル部１１４において入力文が入力されてから応答文を出力するまでの処理は、第２言語モデル部１１５における推論処理に比べて、比較的高速に実行することが可能である。
【0276】
＜情報処理装置の表示画面例＞
図３－２は、本実施例において情報処理装置１に接続された出力部１７に表示される画面の遷移の一例を示す図である。
図３－２左側は、限定ではなく例として、対話アプリケーションの対話表示画面の一例である。
この画面では、限定ではなく例として、対話内容表示領域ＤＲ１には、情報処理装置１が対話を開始することに基づく応答文を出力した対話テキストＲＴ０が表示されている。
図３－２は、本実施例において情報処理装置１に接続された出力部１７に表示される画面の遷移の一例を示す図である。
図３－２左側は、限定ではなく例として、対話アプリケーションの対話表示画面の一例である。
この画面では、限定ではなく例として、対話内容表示領域ＤＲ１には、情報処理装置１が対話を開始することに基づく応答文を出力した対話テキストＲＴ０が表示されている。
【0277】
また、限定ではなく例として、対話入力文入力領域ＤＩＲ１に、「今日サウナいったんですよ」という文字列が入力されたことが表示されている。
限定ではなく例として、対話入力文入力領域ＤＩＲ１の「決定」ボタンがタップされると、情報処理装置１に対話入力文として「今日サウナいったんですよ」という文字列が入力される。すると、限定ではなく例として、図３－２中央の対話表示画面に表示が変わる。
限定ではなく例として、対話入力文入力領域ＤＩＲ１の「決定」ボタンがタップされると、情報処理装置１に対話入力文として「今日サウナいったんですよ」という文字列が入力される。すると、限定ではなく例として、図３－２中央の対話表示画面に表示が変わる。
【0278】
この画面では、対話状況表示領域において、情報処理装置１が対話入力文に基づく応答文の出力中であることを示している。
また、対話内容表示領域ＤＲ１には、情報処理装置１が受け付けた対話入力文の入力テキストＩＴ２が表示されている。そして、入力テキストＩＴ２の下には、対話入力文に基づく第１応答文「おお、サウナに行かれたんですね。」を出力した対話テキストＲＴ３が表示されている。
第１応答文には、限定ではなく例として、対話入力文を受けて「サウナ」に行ったことを確認したことを示す文字列が含まれている。
また、対話内容表示領域ＤＲ１には、情報処理装置１が受け付けた対話入力文の入力テキストＩＴ２が表示されている。そして、入力テキストＩＴ２の下には、対話入力文に基づく第１応答文「おお、サウナに行かれたんですね。」を出力した対話テキストＲＴ３が表示されている。
第１応答文には、限定ではなく例として、対話入力文を受けて「サウナ」に行ったことを確認したことを示す文字列が含まれている。
【0279】
その後、限定ではなく例として、図３－２右側の対話表示画面に表示が変わる。
この画面では、対話内容表示領域ＤＲ１には、対話テキストＲＴ３の下に、対話入力文に基づく第２応答文「サウナはフィンランドが・・・」を出力した対話テキストＲＴ４が表示されている。
この画面では、対話内容表示領域ＤＲ１には、対話テキストＲＴ３の下に、対話入力文に基づく第２応答文「サウナはフィンランドが・・・」を出力した対話テキストＲＴ４が表示されている。
【0280】
また、情報処理装置１が入力テキストＩＴ２で示される対話入力文に基づく応答文を出力したことに基づき、対話状況表示領域では情報処理装置１がユーザによる対話入力文の入力待機中であることが表示されている。
そして、対話入力文入力領域ＤＩＲ１が再表示されている。
そして、対話入力文入力領域ＤＩＲ１が再表示されている。
【0281】
＜情報処理装置の処理＞
図３－３は、本実施例において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図３－３は、本実施例において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【0282】
情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理を実行すると、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理と、第２言語モデル部推論処理とをそれぞれの機能部で並列に実行する。
【0283】
第１言語モデル部１１４は、対話入力文に基づく入力文を受け付けると、第１言語モデル部推論処理を実行する（Ｅ２７０）。
第１言語モデル部推論処理において、第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、入力文に基づいて、生成文（「第１生成文」と称することがある。）を推論する。
第１言語モデル部推論処理において、第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、入力文に基づいて、生成文（「第１生成文」と称することがある。）を推論する。
【0284】
また、第２言語モデル部１１５は、対話入力文に基づく入力文を受け付けると、第２言語モデル部推論処理を実行する（Ｅ２９０）。
第２言語モデル部推論処理において、第２言語モデル部１１５は、限定ではなく例として、入力文に基づいて、生成文（「第２生成文」と称することがある。）を推論する。
第２言語モデル部推論処理において、第２言語モデル部１１５は、限定ではなく例として、入力文に基づいて、生成文（「第２生成文」と称することがある。）を推論する。
【0285】
限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理が実行されると、情報処理装置１の制御部は、第１応答文出力処理を実行する（Ｅ２３０）。
第１応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４の生成文に基づく第１応答文を出力部１７に出力する。
第１応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４の生成文に基づく第１応答文を出力部１７に出力する。
【0286】
また、限定ではなく例として、第２言語モデル部推論処理が実行されると、情報処理装置１の制御部は、第２応答文出力処理を実行する（Ｅ２５０）。
第２応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第２言語モデル部１１５の生成文に基づく第２応答文を出力部１７に出力する。
第２応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第２言語モデル部１１５の生成文に基づく第２応答文を出力部１７に出力する。
【0287】
第１言語モデル部推論処理は第２言語モデル部推論処理に比べて処理時間が短く済むため、第１応答文出力処理は第２応答文出力処理に先んじて実行される。
【0288】
限定ではなく例として、第２言語モデル部推論処理が第１言語モデル部推論処理よりも先に実行を終えた場合、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理の終了を待ち、第１応答文出力処理を実行し、次いで第２応答文出力処理を実行するようにしてもよい。
【0289】
なお、情報処理装置１の制御部は、第１言語モデル部推論処理と、第１応答文出力処理とを実行すると、第２言語モデル部推論処理と、第２応答文出力処理とを実行するようにしてもよい。
【0290】
また、情報処理装置１の制御部は、第２言語モデル部推論処理を実行すると、第１言語モデル部推論処理と、第１応答文出力処理とを実行し、次いで第２応答文出力処理を実行するようにしてもよい。
【0291】
また、情報処理装置１の制御部は、第１言語モデル部推論処理と、第２言語モデル部推論処理とを実行すると、第１言語モデル部１１４の生成文または第１応答文と、第２言語モデル部１１５の生成文または第２応答文とを含む応答文を出力部１７に出力するようにしてもよい。
【0292】
＜処理＞
本実施例における処理は、限定ではなく例として、図２－３において、第１応答生成処理を第１言語モデル部推論処理とし、第２応答生成処理を第２言語モデル部推論処理とした場合と同様に実行することができる。
本実施例における処理は、限定ではなく例として、図２－３において、第１応答生成処理を第１言語モデル部推論処理とし、第２応答生成処理を第２言語モデル部推論処理とした場合と同様に実行することができる。
【0293】
限定ではなく例として、サーバ１０の制御部１１は、アプリケーション管理処理部１１１と、第１言語モデル部１１４と、第２言語モデル部１１５とを機能部として含む。これらの機能部は、限定ではなく例として、図３－１の情報処理装置１が備える機能部にそれぞれ対応するものである。
【0294】
なお、限定ではなく例として、不図示の対話処理サーバにおいて、第１言語モデル部推論処理または第２言語モデル部推論処理、あるいはその両方を実行するようにしてもよい。
【0295】
また、限定ではなく例として、端末２０の制御部２１またはサーバ１０の制御部１１において全ての処理を実行することとしてもよい。
【0296】
＜第３実施例の効果＞
本実施例は、第１応答は、第１応答生成処理（限定ではなく、第１処理の一例）によって生成され、第２応答は、第２応答生成処理によって生成される構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、同一または異なる処理によって、第１応答と第２応答とが生成されるようにすることができる。
本実施例は、第１応答は、第１応答生成処理（限定ではなく、第１処理の一例）によって生成され、第２応答は、第２応答生成処理によって生成される構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、同一または異なる処理によって、第１応答と第２応答とが生成されるようにすることができる。
【0297】
また、この場合、第１応答生成処理は、第２応答生成処理とは異なる処理であるようにしてもよい。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、異なる処理によって、第１応答と第２応答とが生成されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、異なる処理によって、第１応答と第２応答とが生成されるようにすることができる。
【0298】
また、この場合、第２応答生成処理は、第１応答生成処理よりも行う処理が多いようにしてもよい。また、この場合、第２応答生成処理は、第１応答生成処理よりも応答の生成に要する時間が長いようにしてもよい。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第２応答を生成するよりも少ない処理で第１応答が生成されるようにすることができる。また、第２応答を生成するよりも短い時間で第１応答が生成されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第２応答を生成するよりも少ない処理で第１応答が生成されるようにすることができる。また、第２応答を生成するよりも短い時間で第１応答が生成されるようにすることができる。
【0299】
＜第３変形例（１）＞
上記の実施例では、第１応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理での生成文に基づく第１応答文を出力部１７に出力することとしたが、これに限定されない。
限定ではなく例として、第１応答文は、第１言語モデル部推論処理結果に基づいて、ルールベースで生成されることとしてもよい。
上記の実施例では、第１応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理での生成文に基づく第１応答文を出力部１７に出力することとしたが、これに限定されない。
限定ではなく例として、第１応答文は、第１言語モデル部推論処理結果に基づいて、ルールベースで生成されることとしてもよい。
【0300】
図３－４は、本変形例における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４と、ルールベース生成部１１３と、第２言語モデル部１１５とを備える。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４と、ルールベース生成部１１３と、第２言語モデル部１１５とを備える。
【0301】
第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、ＢＥＲＴ（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）等のエンコーダモデルとして構成可能である。第２言語モデル部１１５は、エンコーダ／デコーダモデルとしてもよいし、そうしなくてもよい。
【0302】
第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、入力文を入力として受け付ける。すると、第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、入力文に基づいて、入力文のエンコード表現を出力する。入力文のエンコード表現には、限定ではなく例として、入力文の特徴や属性等の情報が埋め込まれる。
【0303】
ルールベース生成部１１３は、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４から入力文のエンコード表現を受け付けると、限定ではなく例として、バイナリツリーで入力文が分類される葉を探索する。そして、探索された葉と対応する応答文候補を入力文に対する応答文として出力する。
【0304】
なお、入力文のエンコード表現が十分に単純である場合（限定ではなく例として、一次元表現や二次元表現等）、ルールベース生成部１１３は、エンコード表現と応答文候補との対応関係を示すテーブル（クロスマトリクス）として構成するようにしてもよい。
【0305】
図３－５は、本変形例において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理を実行すると、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理と、第２言語モデル部推論処理とをそれぞれの機能部で並列に実行する。
情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理を実行すると、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理と、第２言語モデル部推論処理とをそれぞれの機能部で並列に実行する。
【0306】
第１言語モデル部１１４は、対話入力文に基づく入力文を受け付けると、第１言語モデル部推論処理を実行する（Ｅ２７０）。
第１言語モデル部推論処理において、第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、入力文に基づいて、入力文のエンコード表現を推論する。
第１言語モデル部推論処理において、第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、入力文に基づいて、入力文のエンコード表現を推論する。
【0307】
限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理が実行されると、情報処理装置１の制御部は、ルールベース生成処理を実行する（Ｅ２１０）。
ルールベース生成処理において、ルールベース生成部１１３は、限定ではなく例として、入力文のエンコード表現に基づいて、バイナリツリーを探索し、応答文候補から応答文を出力する。
ルールベース生成処理において、ルールベース生成部１１３は、限定ではなく例として、入力文のエンコード表現に基づいて、バイナリツリーを探索し、応答文候補から応答文を出力する。
【0308】
限定ではなく例としてルールベース生成処理が実行されると、情報処理装置１の制御部は、第１応答文出力処理を実行する（Ｅ２３０）。
第１応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、ルールベース生成部１１３の応答文に基づく第１応答文を出力部１７に出力する。
第１応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、ルールベース生成部１１３の応答文に基づく第１応答文を出力部１７に出力する。
【0309】
一般に、エンコーダモデルである第１言語モデル部１１４は、エンコーダ／デコーダモデルである第２言語モデル部１１５よりも階層数を少なくでき、また、構造も単純化できる。または、入力文のエンコード表現のみを獲得可能な第１言語モデル部１１４は、生成文を生成可能な第２言語モデル部１１５よりもパラメータ数を少なくすることができる。
そのため、第１言語モデル部推論処理とルールベース生成処理とを組み合わせた第１応答生成処理は、第２言語モデル部推論処理による第２応答生成処理よりも早く終了することができる。
そのため、第１言語モデル部推論処理とルールベース生成処理とを組み合わせた第１応答生成処理は、第２言語モデル部推論処理による第２応答生成処理よりも早く終了することができる。
【0310】
＜第３変形例（２）＞
本変形例は、言語モデル部に事前制御フィルタや事後制御フィルタを備える場合の具体例である。
本変形例は、言語モデル部に事前制御フィルタや事後制御フィルタを備える場合の具体例である。
【0311】
図３－６は、本変形例における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。
第２言語モデル部１１５は、限定ではなく例として、事前制御部１１５１と、コア言語モデル部１１５３と、事後制御部１１５５とを備える。
第２言語モデル部１１５は、限定ではなく例として、事前制御部１１５１と、コア言語モデル部１１５３と、事後制御部１１５５とを備える。
【0312】
なお、第１言語モデル部１１４は、前述のように、ルールベース生成部１１３に接続されることとしてもよいし、そのようにしなくてもよい。
【0313】
事前制御部１１５１は、限定ではなく例として、情報処理装置１の不図示の記憶部に記憶される知識データベース１５５に基づいて、第２言語モデル部１１５の入力文から、入力文の意に沿ったプロンプトを生成する機能を有する。
【0314】
コア言語モデル部１１５３は、限定ではなく例として、ＧＰＴ－３等の言語モデルで構成され、プロンプトを入力として受け付けると、プロンプトに基づいて、応答文（限定ではなく例として、「プロンプト応答文」と称する。）を推論する機能を有する。
【0315】
事後制御部１１５５は、限定ではなく例として、コア言語モデル部１１５３からプロンプト応答文を取得すると、プロンプト応答文が妥当な応答文であるか否かを判定する機能を有する。また、プロンプト応答文が妥当ではない場合、限定ではなく例として、コア言語モデル部１１５３にプロンプト応答文の再生成を命ずる制御を行う機能を有する。
【0316】
第２言語モデル部１１５は、限定ではなく例として、プロンプトエンジニアリングを利用した言語モデル部といってもよい。プロンプトは、言語モデルに最適化された入力文やトークン列といってもよい。
【0317】
なお、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４は、コア言語モデル部１１５３と共通の言語モデルにより構成されることとしてもよい。第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、プロンプトエンジニアリングを利用しない言語モデル部といってもよい。
【0318】
また、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４は、言語モデル部（コア言語モデル部でもよいし、異なる小規模言語モデルでもよい）と、事前制御部または事後制御部、もしくはその両方を備えることとしてもよい。
【0319】
図３－７は、本変形例における第２言語モデル部推論処理の流れの一例を示すフローチャートである。
まず、第２言語モデル部１１５は入力文を取得すると、事前制御部１１５１は、限定ではなく例として、取得された入力文に対して入力誤りフィルタを適用する（Ｅ２１１０）。
限定ではなく例として、音声認識のミスや文字入力のミスが入力文において検知されると（Ｅ２１１０：ＹＥＳ）、事前制御部１１５１は、限定ではなく例として、対話入力文の再取得を求める応答文の推論に最適化された入力誤りプロンプトを生成する入力誤りプロンプト生成処理を行う（Ｅ２１２０）。そして、事前制御部１１５１は、入力誤りプロンプトをコア言語モデル部１１５３に出力する。
まず、第２言語モデル部１１５は入力文を取得すると、事前制御部１１５１は、限定ではなく例として、取得された入力文に対して入力誤りフィルタを適用する（Ｅ２１１０）。
限定ではなく例として、音声認識のミスや文字入力のミスが入力文において検知されると（Ｅ２１１０：ＹＥＳ）、事前制御部１１５１は、限定ではなく例として、対話入力文の再取得を求める応答文の推論に最適化された入力誤りプロンプトを生成する入力誤りプロンプト生成処理を行う（Ｅ２１２０）。そして、事前制御部１１５１は、入力誤りプロンプトをコア言語モデル部１１５３に出力する。
【0320】
限定ではなく例として、入力誤りフィルタで入力誤りが検知されない場合（Ｅ２１１０：ＮＯ）、事前制御部１１５１は、入力文に対して知識データベースフィルタを適用する（Ｅ２１３０）。
限定ではなく例として、入力文に対して知識データベース１５５の知識を適用可能な内容（限定ではなく例として、「今日の天気」や「Ｌ社の株価」等）が検知されると（Ｅ２１３０：ＹＥＳ）、事前制御部１１５１は、限定ではなく例として、知識データベース１５５を参照し、知識データベース１５５の知識を反映させた応答文の推論に最適化された知識応答プロンプトを生成する知識応答プロンプト生成処理を行う（Ｅ２１４０）。そして、事前制御部１１５１は、知識応答プロンプトをコア言語モデル部１１５３に出力する。
限定ではなく例として、入力文に対して知識データベース１５５の知識を適用可能な内容（限定ではなく例として、「今日の天気」や「Ｌ社の株価」等）が検知されると（Ｅ２１３０：ＹＥＳ）、事前制御部１１５１は、限定ではなく例として、知識データベース１５５を参照し、知識データベース１５５の知識を反映させた応答文の推論に最適化された知識応答プロンプトを生成する知識応答プロンプト生成処理を行う（Ｅ２１４０）。そして、事前制御部１１５１は、知識応答プロンプトをコア言語モデル部１１５３に出力する。
【0321】
限定ではなく例として、知識データベースフィルタで知識を適用可能と検知されない場合（Ｅ２１３０：ＮＯ）、事前制御部１１５１は、入力文に対して使用可能ペルソナフィルタを適用する（Ｅ２１５０）。
限定ではなく例として入力文において特定のキャラクタ（限定ではなく例として、「アイドルＸ」や「俳優Ｙ」）の個性を反映させた応答を希望する入力文が検知されると（Ｅ２１５０：ＹＥＳ）、事前制御部１１５１は、限定ではなく例として、コア言語モデル部１１５３の内部表現を参照し、特定のキャラクタ応答を反映させた応答文の推論に最適化されたペルソナ応答プロンプトを生成するペルソナ応答プロンプト生成処理を行う（Ｅ２１６０）。そして、事前制御部１１５１は、ペルソナプロンプトをコア言語モデル部１１５３に出力する。
限定ではなく例として入力文において特定のキャラクタ（限定ではなく例として、「アイドルＸ」や「俳優Ｙ」）の個性を反映させた応答を希望する入力文が検知されると（Ｅ２１５０：ＹＥＳ）、事前制御部１１５１は、限定ではなく例として、コア言語モデル部１１５３の内部表現を参照し、特定のキャラクタ応答を反映させた応答文の推論に最適化されたペルソナ応答プロンプトを生成するペルソナ応答プロンプト生成処理を行う（Ｅ２１６０）。そして、事前制御部１１５１は、ペルソナプロンプトをコア言語モデル部１１５３に出力する。
【0322】
限定ではなく例として、使用可能ペルソナフィルタで入力と対応するキャラクタが検知されない場合（Ｅ２１５０：ＮＯ）、事前制御部１１５１は、入力文に対して入力文長短文フィルタを適用する（Ｅ２１７０）。
限定ではなく例として、入力文の文長（単語数）が規定数に達していない、または規定数以下である場合（Ｅ２１７０：ＹＥＳ）、事前制御部１１５１は、限定ではなく例として、話題を広げる応答文の推論に最適化された話題提供プロンプトを生成する話題提供プロンプト生成処理を行う（Ｅ２１８０）。そして、事前制御部１１５１は、話題提供プロンプトをコア言語モデル部１１５３に出力する。
限定ではなく例として、入力文の文長（単語数）が規定数に達していない、または規定数以下である場合（Ｅ２１７０：ＹＥＳ）、事前制御部１１５１は、限定ではなく例として、話題を広げる応答文の推論に最適化された話題提供プロンプトを生成する話題提供プロンプト生成処理を行う（Ｅ２１８０）。そして、事前制御部１１５１は、話題提供プロンプトをコア言語モデル部１１５３に出力する。
【0323】
限定ではなく例として、入力文長短文フィルタで入力文長に問題が検知されない場合（Ｅ２１７０：ＮＯ）、事前制御部１１５１は、限定ではなく例として、入力文をそのままトークン化し、一般応答プロンプトを生成する一般応答プロンプト生成処理を行う（Ｅ２１９０）。そして、事前制御部１１５１は、一般応答プロンプトをコア言語モデル部１１５３に出力する。
【0324】
コア言語モデル部１１５３は、限定ではなく例として、事前制御部１１５１から上記のいずれかのプロンプトを受け付けると、コア言語モデル部推論処理を実行し（Ｅ２２１０）、プロンプト生成文を事後制御部１１５５に出力する。
【0325】
事後制御部１１５５は、限定ではなく例として、コア言語モデル部１１５３からプロンプト生成文を受け付けると、プロンプト生成文に対して話が広がらない応答フィルタを適用する（Ｅ２３１０）。
限定ではなく例として、プロンプト生成文中に、入力文のオウム返し的な文が規定割合以上検出される場合（Ｅ２３１０：ＹＥＳ）、事後制御部１１５５は、コア言語モデル部１１５３が受け付けたプロンプトに基づいて、一度の推論処理において複数文章を生成させるための複数文生成プロンプトを生成する複数文生成プロンプト生成処理を行う（Ｅ２３３０）。そして、事後制御部１１５５は、複数文生成プロンプトをコア言語モデル部１１５３に出力する。
限定ではなく例として、プロンプト生成文中に、入力文のオウム返し的な文が規定割合以上検出される場合（Ｅ２３１０：ＹＥＳ）、事後制御部１１５５は、コア言語モデル部１１５３が受け付けたプロンプトに基づいて、一度の推論処理において複数文章を生成させるための複数文生成プロンプトを生成する複数文生成プロンプト生成処理を行う（Ｅ２３３０）。そして、事後制御部１１５５は、複数文生成プロンプトをコア言語モデル部１１５３に出力する。
【0326】
コア言語モデル部１１５３は、限定ではなく例として、事後制御部１１５５から複数文生成プロンプトを受け付けると、コア言語モデル部推論処理を再実行し（Ｅ２２１０）、プロンプト生成文を事後制御部１１５５に出力する。
【0327】
限定ではなく例として、話が広がらない応答フィルタで会話が広がりにくいプロンプト生成文が検出されない場合（Ｅ２３１０：ＮＯ）、事後制御部１１５５は、限定ではなく例として、プロンプト生成文に対して会話終了応答フィルタを適用する（Ｅ２３５０）。
限定ではなく例として、プロンプト生成文に対話をやめてしまう応答（限定ではなく例として、「これで会話終了」等）が検知される場合（Ｅ２３５０：ＹＥＳ）、事後制御部１１５５は、限定ではなく例として、コア言語モデル部１１５３が受け付けたプロンプトに基づいて、再度推論処理を行うことを命ずる（Ｅ２１１０）。
限定ではなく例として、プロンプト生成文に対話をやめてしまう応答（限定ではなく例として、「これで会話終了」等）が検知される場合（Ｅ２３５０：ＹＥＳ）、事後制御部１１５５は、限定ではなく例として、コア言語モデル部１１５３が受け付けたプロンプトに基づいて、再度推論処理を行うことを命ずる（Ｅ２１１０）。
【0328】
限定ではなく例として、会話終了応答フィルタで対話終了に導く応答が検知されない場合（Ｅ２３５０：ＮＯ）、事後制御部１１５５は、限定ではなく例として、プロンプト生成文に対して使用禁止語句フィルタを適用する（Ｅ２３７０）。
限定ではなく例として、プロンプト生成文から予め規定された使用禁止語句が検知される場合（Ｅ２３７０：ＹＥＳ）、事後制御部１１５５は、限定ではなく例として、コア言語モデル部１１５３が受け付けたプロンプトに基づいて、再度推論処理を行うことを命ずる（Ｅ２１１０）。
限定ではなく例として、プロンプト生成文から予め規定された使用禁止語句が検知される場合（Ｅ２３７０：ＹＥＳ）、事後制御部１１５５は、限定ではなく例として、コア言語モデル部１１５３が受け付けたプロンプトに基づいて、再度推論処理を行うことを命ずる（Ｅ２１１０）。
【0329】
限定ではなく例として、使用禁止語句フィルタで使用禁止語句が検知されない場合（Ｅ２３７０：ＮＯ）、事後制御部１１５５は、限定ではなく例として、プロンプト生成文に対して非論理的応答フィルタを適用する（Ｅ２３９０）。
限定ではなく例として、プロンプト生成文から論理的に破綻している応答（限定ではなく例として、前の応答文とは真逆の内容や、論理的真理に反する内容）が検知される場合（Ｅ２３９０：ＹＥＳ）、事後制御部１１５５は、限定ではなく例として、コア言語モデル部１１５３が受け付けたプロンプトに基づいて、再度推論処理を行うことを命ずる（Ｅ２１１０）。
限定ではなく例として、プロンプト生成文から論理的に破綻している応答（限定ではなく例として、前の応答文とは真逆の内容や、論理的真理に反する内容）が検知される場合（Ｅ２３９０：ＹＥＳ）、事後制御部１１５５は、限定ではなく例として、コア言語モデル部１１５３が受け付けたプロンプトに基づいて、再度推論処理を行うことを命ずる（Ｅ２１１０）。
【0330】
限定ではなく例として、非論理的応答フィルタでプロンプト生成文の論理的破綻が検知されない場合（Ｅ２３９０：ＮＯ）、事後制御部１１５５は、限定ではなく例として、プロンプト生成文を第２言語モデル部１１５の推論結果として出力する。
【0331】
限定ではなく例として、第２言語モデル部１１５の構成に事前制御部１１５１または事後制御部１１５５、あるいはその両方を組み込むことで、第２言語モデル部１１５の応答文としてより臨場感が高く自然な応答を生成することができる。
【0332】
その半面、第２言語モデル部推論処理に要する時間は、事前制御部１１５１におけるプロンプト生成時間と、事後制御部１１５５におけるフィルタ処理に基づくコア言語モデル部１１５３での再推論処理時間の分だけ時間を要する。
【0333】
なお、事前制御部１１５１または事後制御部１１５５に組み込まれるフィルタは、上記のフィルタの一部としてもよいし、他のフィルタを適用するようにしてもよい。各フィルタは、それ自体を言語モデルとして構成されることとしてもよいし、知識ベースのフィルタとして構成されることとしてもよい。
また、事後制御部１１５５において知識データベース１５５を用いるフィルタを適用するようにしてもよいし、そうしなくてもよい。事前制御部１１５１において知識データベース１５５を用いるフィルタを適用しないようにしてもよい。
また、事後制御部１１５５において知識データベース１５５を用いるフィルタを適用するようにしてもよいし、そうしなくてもよい。事前制御部１１５１において知識データベース１５５を用いるフィルタを適用しないようにしてもよい。
【0334】
また、第１言語モデル部１１４に、事前制御部１１５１または事後制御部１１５５に組み込まれるフィルタと同様のフィルタの一部または全部を組み込むようにしてもよい。
【0335】
このような構成では、言語モデル部における推論処理時間は、限定ではなく例として、以下の要素に左右されることになる。
・コア言語モデル部１１５３のパラメータ数
コア言語モデル部１１５３のパラメータ数が大きいほど、そもそもコア言語モデル部１１５３における一度の推論処理に時間を要する。
・事前制御部１１５１および事後制御部１１５５のフィルタ段数
事前制御部１１５１のフィルタ段数が多いほど、フィルタ処理自体に時間を要する。
・事前制御部１１５１（および／または事後制御部１１５５）におけるデータベースアクセス数
フィルタ適用にあたり知識データベース１５５へのアクセスが発生するために時間を要する。
・事後制御部１１５５（および／または事前制御部１１５１）におけるコア言語モデル部１１５３への再推論命令ループ数
コア言語モデル部１１５３における推論処理が繰り返し実行される分だけ時間を要する。
・コア言語モデル部１１５３のパラメータ数
コア言語モデル部１１５３のパラメータ数が大きいほど、そもそもコア言語モデル部１１５３における一度の推論処理に時間を要する。
・事前制御部１１５１および事後制御部１１５５のフィルタ段数
事前制御部１１５１のフィルタ段数が多いほど、フィルタ処理自体に時間を要する。
・事前制御部１１５１（および／または事後制御部１１５５）におけるデータベースアクセス数
フィルタ適用にあたり知識データベース１５５へのアクセスが発生するために時間を要する。
・事後制御部１１５５（および／または事前制御部１１５１）におけるコア言語モデル部１１５３への再推論命令ループ数
コア言語モデル部１１５３における推論処理が繰り返し実行される分だけ時間を要する。
【0336】
上記の影響を総合的に加味することで、第１言語モデル部１１４を、第２言語モデル部１１５に比べて小規模言語モデルであるように構成してもよい。
逆に、上記の影響を総合的に加味することで、第２言語モデル部１１５を、第１言語モデル部１１４に比べて大規模言語モデルであるように構成してもよい。
逆に、上記の影響を総合的に加味することで、第２言語モデル部１１５を、第１言語モデル部１１４に比べて大規模言語モデルであるように構成してもよい。
【0337】
なお、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４の言語モデルを、コア言語モデル部１１５３の言語モデルと共通の言語モデルとしてもよい。すなわち、第１言語モデル部１１４と第２言語モデル部１１５とは共通のコア言語モデル部１１５３を備えるが、第１言語モデル部１１４の構成は、第２言語モデル部１１５の構成に比べて、上記フィルタ段数やデータベースアクセス数、再推論命令ループ数が少ない言語モデルとしてもよい。
【0338】
本変形例は、第２応答生成処理は、第１応答生成処理よりも大規模な言語モデルである（限定ではなく、第１処理よりも行う処理が多いことの一例）構成を示している。また、この場合、第２応答生成処理は、第１応答生成処理よりも応答の生成に要する時間が長いようにしてもよい。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、第２応答を生成するよりも少ない処理で第１応答が生成されるようにすることができる。また、第２応答を生成するよりも短い時間で第１応答が生成されるようにすることができる。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、第２応答を生成するよりも少ない処理で第１応答が生成されるようにすることができる。また、第２応答を生成するよりも短い時間で第１応答が生成されるようにすることができる。
【0339】
また、本変形例は、第２応答生成処理は、限定ではなく例として事前制御フィルタ処理や事後制御フィルタ処理等の処理（限定ではなく、第３処理）を含む構成を示している。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、第２処理が、第３処理を含むようにすることができ、限定ではなく例として、第２処理によって、より適切な第２応答文が生成されるようにすることができる。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、第２処理が、第３処理を含むようにすることができ、限定ではなく例として、第２処理によって、より適切な第２応答文が生成されるようにすることができる。
【0340】
なお、第１応答生成処理も、限定ではなく例として事前制御フィルタ処理や事後制御フィルタ処理等の処理のうちの一部または全部の処理を含むようにしてもよい。また、第１応答生成処理と第２応答生成処理とで同じ言語モデル部（限定ではなく例として、コア言語モデル部）を用いるようにしてもよい。つまり、第１処理は第３処理を含むようにしてもよいし、第１処理と第２処理とは一部同じ処理を含むようにしてもよい。
【0341】
＜第３変形例（４）＞
上記の実施例では、情報処理装置１において処理が完結する例について例示したが、これに限定されない。限定ではなく例として、上記の情報処理装置１を適用した端末２０とサーバ１０とのサーバクライアントシステムにおいて処理を実行することとしてもよい。
上記の実施例では、情報処理装置１において処理が完結する例について例示したが、これに限定されない。限定ではなく例として、上記の情報処理装置１を適用した端末２０とサーバ１０とのサーバクライアントシステムにおいて処理を実行することとしてもよい。
【0342】
【0343】
パターン（Ａ）～パターン（Ｄ）では、限定ではなく例として、第１応答生成処理をルールベース生成処理、第２応答生成処理を言語モデル部推論処理とする。
パターン（Ｅ）～パターン（Ｈ）では、限定ではなく例として、第１応答生成処理を第１言語モデル部推論処理、第２応答生成処理を第２言語モデル部推論処理とする。
パターン（Ｉ）～パターン（Ｐ）では、限定ではなく例として、第１応答生成処理を第１言語モデル部推論処理に基づくルールベース生成処理、第２応答生成処理を第２言語モデル部推論処理とする。
パターン（Ｅ）～パターン（Ｈ）では、限定ではなく例として、第１応答生成処理を第１言語モデル部推論処理、第２応答生成処理を第２言語モデル部推論処理とする。
パターン（Ｉ）～パターン（Ｐ）では、限定ではなく例として、第１応答生成処理を第１言語モデル部推論処理に基づくルールベース生成処理、第２応答生成処理を第２言語モデル部推論処理とする。
【0344】
パターン（Ａ）、パターン（Ｅ）、パターン（Ｉ）では、第１応答生成処理と第２応答生成処理とをサーバ１０の制御部１１で実行する。そして、対話入力文（コンテンツ）の受付と、第１応答コンテンツおよび第２応答コンテンツの出力を端末２０の制御部２１で実行することとしてもよい。
【0345】
パターン（Ｂ）、パターン（Ｆ）、パターン（Ｊ）では、第１応答生成処理を端末２０の制御部２１で実行する。また、第２応答生成処理をサーバ１０の制御部１１で実行する。そして、対話入力文（コンテンツ）の受付と、第１応答コンテンツおよび第２応答コンテンツの出力を端末２０の制御部２１で実行することとしてもよい。
【0346】
パターン（Ｃ）、パターン（Ｇ）、パターン（Ｋ）では、第１応答生成処理をサーバ１０の制御部１１で実行する。また、第２応答生成処理を端末２０の制御部２１で実行する。そして、対話入力文（コンテンツ）の受付と、第１応答コンテンツおよび第２応答コンテンツの出力を端末２０の制御部２１で実行することとしてもよい。
【0347】
パターン（Ｄ）、パターン（Ｈ）、パターン（Ｌ）では、第１応答生成処理と第２応答生成処理とを端末２０の制御部２１で実行する。そして、対話入力文（コンテンツ）の受付と、第１応答コンテンツおよび第２応答コンテンツの出力を端末２０の制御部２１で実行することとしてもよい。
【0348】
パターン（Ｍ）では、第１応答生成処理のうち第１言語モデル部推論処理をサーバ１０の制御部１１で実行し、限定ではなく例として、入力文のエンコード表現を通信Ｉ／Ｆ１４によって端末２０に送信する。そして、端末２０の制御部２１は、受信した入力文のエンコード表現に基づいて、ルールベース生成処理を実行する。また、第２言語モデル部推論処理をサーバ１０の制御部１１で実行する。そして、対話入力文（コンテンツ）の受付と、第１応答コンテンツおよび第２応答コンテンツの出力を端末２０の制御部２１で実行することとしてもよい。
【0349】
パターン（Ｎ）では、第１応答生成処理のうち第１言語モデル部推論処理を端末２０の制御部２１で実行し、限定ではなく例として、入力文のエンコード表現を通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０に送信する。そして、サーバ１０の制御部１１は、受信した入力文のエンコード表現に基づいて、ルールベース生成処理を実行する。また、第２言語モデル部推論処理をサーバ１０の制御部１１で実行する。そして、対話入力文（コンテンツ）の受付と、第１応答コンテンツおよび第２応答コンテンツの出力を端末２０の制御部２１で実行することとしてもよい。
【0350】
パターン（Ｏ）では、第１応答生成処理のうち第１言語モデル部推論処理をサーバ１０の制御部１１で実行し、限定ではなく例として、入力文のエンコード表現を通信Ｉ／Ｆ１４によって端末２０に送信する。そして、端末２０の制御部２１は、受信した入力文のエンコード表現に基づいて、ルールベース生成処理を実行する。また、第２言語モデル部推論処理を端末２０の制御部２１で実行する。そして、対話入力文（コンテンツ）の受付と、第１応答コンテンツおよび第２応答コンテンツの出力を端末２０の制御部２１で実行することとしてもよい。
【0351】
パターン（Ｐ）では、第１応答生成処理のうち第１言語モデル部推論処理を端末２０の制御部２１で実行し、限定ではなく例として、入力文のエンコード表現を通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０に送信する。そして、サーバ１０の制御部１１は、受信した入力文のエンコード表現に基づいて、ルールベース生成処理を実行する。また、第２言語モデル部推論処理を端末２０の制御部２１で実行する。そして、対話入力文（コンテンツ）の受付と、第１応答コンテンツおよび第２応答コンテンツの出力を端末２０の制御部２１で実行することとしてもよい。
【0352】
なお、限定ではなく例として、不図示の対話処理サーバにおいて、第１言語モデル部推論処理または第２言語モデル部推論処理、あるいはその両方を実行するようにしてもよい。
【0353】
また、限定ではなく例として、端末２０の制御部２１またはサーバ１０の制御部１１において全ての処理を実行することとしてもよい。
【0354】
なお、第２応答生成処理を、限定ではなく例として、ルールベース生成処理としてもよい。また、第２応答生成処理は、限定ではなく例として、第２言語モデル部推論処理結果に基づいて、ルールベース生成処理で生成されるようにしてもよい。
すなわち、第２応答生成処理は、言語モデル以外の方法で生成されるようにしてもよい。
すなわち、第２応答生成処理は、言語モデル以外の方法で生成されるようにしてもよい。
【0355】
上記のような構成によっても、限定ではなく例として第２変形例（３）で例示したような、第１応答を生成して出力し、第２応答を生成して出力する、端末とサーバとを含むシステムを実現することができる。
【0356】
＜第４実施例＞
上記の実施例では、第１応答文出力処理が、第２応答文出力処理よりも早く行われる場合について例示した。
第４実施例は、限定ではなく例として、第２応答生成処理に要する時間を予測することで、第１応答文出力処理が終了するタイミングで第２応答文出力処理を開始できるように第１応答生成処理を実行する場合についての実施例である。
上記の実施例では、第１応答文出力処理が、第２応答文出力処理よりも早く行われる場合について例示した。
第４実施例は、限定ではなく例として、第２応答生成処理に要する時間を予測することで、第１応答文出力処理が終了するタイミングで第２応答文出力処理を開始できるように第１応答生成処理を実行する場合についての実施例である。
【0357】
第４実施例に記載の内容は、他の各実施例や他の各変形例のいずれにも適用可能である。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
＜情報処理装置の機能構成＞
図４－１は、本実施例における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４と、第２言語モデル部１１５と、指定応答時間プロンプト生成部１１６とを備える。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
＜情報処理装置の機能構成＞
図４－１は、本実施例における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４と、第２言語モデル部１１５と、指定応答時間プロンプト生成部１１６とを備える。
【0358】
指定応答時間プロンプト生成部１１６は、第２言語モデル部１１５への入力文に基づいて、限定ではなく例として、第２言語モデル部１１５の入出力（トークン系列）に関する情報を入力として受け付ける。そして、指定応答時間プロンプト生成部１１６は、限定ではなく例として、第２言語モデル部１１５が入力文に基づく推論処理を実行する応答時間（「第２応答文出力時間」と称する。）を推定する機能を有する。
【0359】
また、指定応答時間プロンプト生成部１１６は、限定ではなく例として、第２応答文出力時間と近しい読み上げ時間となるような第１応答文を生成するためのプロンプト（「指定応答時間プロンプト」と称する。）を第１言語モデル部１１４に出力する機能を有する。
【0360】
＜情報処理装置の表示画面例＞
図４－２は、本実施例において情報処理装置１に接続された出力部１７に表示される画面の遷移の一例を示す図である。
図４－２左側は、限定ではなく例として、図３－２左側と同様の対話アプリケーションの対話表示画面の一例である。
限定ではなく例として、対話入力文入力領域ＤＩＲ１の「決定」ボタンがタップされると、情報処理装置１に対話入力文として「今日サウナいったんですよ」という文字列が入力される。すると、限定ではなく例として、図４－２中央の対話表示画面に表示が変わる。
図４－２は、本実施例において情報処理装置１に接続された出力部１７に表示される画面の遷移の一例を示す図である。
図４－２左側は、限定ではなく例として、図３－２左側と同様の対話アプリケーションの対話表示画面の一例である。
限定ではなく例として、対話入力文入力領域ＤＩＲ１の「決定」ボタンがタップされると、情報処理装置１に対話入力文として「今日サウナいったんですよ」という文字列が入力される。すると、限定ではなく例として、図４－２中央の対話表示画面に表示が変わる。
【0361】
この画面では、対話状況表示領域において、情報処理装置１が対話入力文に基づく応答文の出力中であることを示している。
また、対話内容表示領域ＤＲ１には、情報処理装置１が受け付けた対話入力文の入力テキストＩＴ２が表示されている。そして、入力テキストＩＴ２の下には、対話入力文に基づく第１応答文「サウナは健康的でリラックスできる場所ですね。」を出力した対話テキストＲＴ５が表示されている。
また、対話内容表示領域ＤＲ１には、情報処理装置１が受け付けた対話入力文の入力テキストＩＴ２が表示されている。そして、入力テキストＩＴ２の下には、対話入力文に基づく第１応答文「サウナは健康的でリラックスできる場所ですね。」を出力した対話テキストＲＴ５が表示されている。
【0362】
また、情報処理装置１に接続される出力部１７（限定ではなく例として、音出力部でありスピーカ）からは、第１応答文を読み上げた音声であり、第１応答文の末端部分である「・・・ばしょですね」という音声対話ＶＲ５が出力されている。
【0363】
限定ではなく例として、音声対話ＶＲ５による読み上げが終了すると、限定ではなく例として、図４－２右側の対話表示画面に表示が変わる。
この画面では、対話内容表示領域ＤＲ１には、対話テキストＲＴ５の下に、対話入力文に基づく第２応答文「サウナはフィンランドが・・・」を出力した対話テキストＲＴ６が表示されている。
この画面では、対話内容表示領域ＤＲ１には、対話テキストＲＴ５の下に、対話入力文に基づく第２応答文「サウナはフィンランドが・・・」を出力した対話テキストＲＴ６が表示されている。
【0364】
また、情報処理装置１に接続される出力部１７からは、第２応答文を読み上げた音声であり、第２応答文の先頭部分である「サウナはフィンランドが・・・」という音声対話ＶＲ６が出力されている。
【0365】
このように、第２言語モデル部１１５における第２応答文出力時間に応じた第１応答文を生成することで、ユーザはよどみなく会話が続いているように感じることができる。そして、大規模言語モデルにおける第２言語モデル部推論処理の処理遅延を感じることなく、対話を実現することができる。
【0366】
なお、本例では第１応答文と第２応答文とを読み上げた場合の例について例示したが、これに限定されない。限定ではなく例として、少なくとも第１応答文の表示を一度にではなく、読み上げ速度に合わせる等のスピードで徐々に表示させるようにしてもよい。
【0367】
また、指定応答時間プロンプト生成部１１６は、限定ではなく例として、第１応答文を一度に表示させる場合、第１応答文を目視で読むのに必要な時間と近しい読み上げ時間となるような第１応答文を生成するための指定応答時間プロンプトを生成するようにしてもよい。
【0368】
なお、表示画面例では、説明の都合上、情報処理装置１の出力部１７に入力テキストや対話テキストが表示される例を例示したが、これに限定されない。限定ではなく例として、入力テキストまたは応答テキスト、あるいはその両方を表示させないようにしてもよい。また、対話入力文入力領域ＤＩＲ１へのテキスト入力に代えて、音入力部への音声入力に基づいて、対話入力文が取得されるようにしてもよいし、テキスト入力と音声入力とを併用できるようにしてもよい。
【0369】
＜情報処理装置の処理＞
図４－３は、本実施例において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理を実行すると、限定ではなく例として、第２言語モデル部推論時間推定処理と、第２言語モデル部推論処理とをそれぞれの機能部で並列に実行する。
図４－３は、本実施例において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理を実行すると、限定ではなく例として、第２言語モデル部推論時間推定処理と、第２言語モデル部推論処理とをそれぞれの機能部で並列に実行する。
【0370】
限定ではなく例として、指定応答時間プロンプト生成部１１６は、第２言語モデル部推論時間推定処理を実行する（Ｅ３１０）。
第２言語モデル部推論時間推定処理において、指定応答時間プロンプト生成部１１６は、限定ではなく例として、第２言語モデル部推論処理（Ｅ２９０）の実行（第２言語モデル部１１５への入力文入力）に基づいて、限定ではなく例として、第２言語モデル部１１５におけるプロンプトのトークン長（トークン数）と、出力に必要なトークン長（トークン数）とを受け付ける。そして、指定応答時間プロンプト生成部１１６は、限定ではなく例として、第２言語モデル部１１５における入出力のトークン数と、第２言語モデル部１１５のパラメータ数とに基づいて、第２応答文出力時間を推定する。
第２言語モデル部推論時間推定処理において、指定応答時間プロンプト生成部１１６は、限定ではなく例として、第２言語モデル部推論処理（Ｅ２９０）の実行（第２言語モデル部１１５への入力文入力）に基づいて、限定ではなく例として、第２言語モデル部１１５におけるプロンプトのトークン長（トークン数）と、出力に必要なトークン長（トークン数）とを受け付ける。そして、指定応答時間プロンプト生成部１１６は、限定ではなく例として、第２言語モデル部１１５における入出力のトークン数と、第２言語モデル部１１５のパラメータ数とに基づいて、第２応答文出力時間を推定する。
【0371】
前述のように、第２言語モデル部１１５の計算量は、トークン長「ｔ」とパラメータ数に比例する単語の分散表現の次元数「ｄ」とで算出することができる。そのため、第２言語モデル部１１５での推論処理時間は、限定ではなく例として、第２言語モデル部１１５におけるパラメータ数を一定とすると、入出力ごとに変化するトークン長「ｔ」に関連して変化する。そこで、限定ではなく例として、指定応答時間プロンプト生成部１１６は、入出力ごとに変化するトークン長「ｔ」に対する第２応答文出力時間を、限定ではなく例として、最小二乗法等を用いて推定する。
【0372】
すると、指定応答時間プロンプト生成部１１６は、指定応答時間プロンプト生成処理を実行する（Ｅ３３０）。
指定応答時間プロンプト生成処理において、指定応答時間プロンプト生成部１１６は、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４の出力文の読み上げ時間が第２応答文出力時間と近しい時間となるように、第１言語モデル部１１４のパラメータ数に対して第１言語モデル部１１４へのプロンプトのトークン長とプロンプト応答文のトークン長とを調整する。トークン長が調整されることで、プロンプト応答文の長さが変わり、結果的に、出力するために要する時間が変わる。そして、指定応答時間プロンプト生成部１１６は、調整された指定応答時間プロンプトを第１言語モデル部１１４に出力する。
指定応答時間プロンプト生成処理において、指定応答時間プロンプト生成部１１６は、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４の出力文の読み上げ時間が第２応答文出力時間と近しい時間となるように、第１言語モデル部１１４のパラメータ数に対して第１言語モデル部１１４へのプロンプトのトークン長とプロンプト応答文のトークン長とを調整する。トークン長が調整されることで、プロンプト応答文の長さが変わり、結果的に、出力するために要する時間が変わる。そして、指定応答時間プロンプト生成部１１６は、調整された指定応答時間プロンプトを第１言語モデル部１１４に出力する。
【0373】
第１言語モデル部１１４は、指定応答時間プロンプトを入力として受け付けると、第１応答文を出力する。
【0374】
なお、指定応答時間プロンプト生成処理は実行しないようにしてもよい。この場合、第１言語モデル部１１４は、入力文に基づいて、数パターンの生成文を生成するようにしてもよい。そして、第１言語モデル部１１４は、それぞれの生成文のうち、読み上げ時間が第２応答文出力時間と最も近しい生成文を第１応答文として出力するようにしてもよい。
【0375】
また、第２言語モデル部推論時間推定処理において、第２応答文出力時間が設定時間（限定ではなく例として、「１０秒」）以上、または設定時間を超えると算出された場合、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、Ｅ３３０～Ｅ２３０のステップを省略し、第１応答文出力処理を実行しないようにしてもよい。すなわち、第２応答文出力時間があまりに長くなることが想定される場合、第１応答文によって対話の間をつなぐことをあきらめるようにしてもよい。
【0376】
また、第２言語モデル部推論時間推定処理において、第２応答文出力時間が設定時間以上、または設定時間を超えると算出された場合、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、Ｅ３３０～Ｅ２３０のステップを繰り返し、第１応答文出力処理を繰り返すようにしてもよい。
情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、思考中であることを示すプロンプトを入力として第１言語モデル部推論処理と第１応答文出力処理とを再度実行し、第１応答文として「うーん」や「えーと」等の考えていることを示す第１応答文を生成するようにしてもよい。
なお、情報処理装置１の制御部は、第１言語モデル部推論処理を実行せずに第１応答文出力処理を繰り返し、同じ第１応答文を繰り返し出力するようにしてもよい。
すなわち、第２応答文出力時間があまりに長くなることが想定される場合、比較的短い（単純な）第１応答文を複数出力することによって対話の間をつなぐようにしてもよい。
情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、思考中であることを示すプロンプトを入力として第１言語モデル部推論処理と第１応答文出力処理とを再度実行し、第１応答文として「うーん」や「えーと」等の考えていることを示す第１応答文を生成するようにしてもよい。
なお、情報処理装置１の制御部は、第１言語モデル部推論処理を実行せずに第１応答文出力処理を繰り返し、同じ第１応答文を繰り返し出力するようにしてもよい。
すなわち、第２応答文出力時間があまりに長くなることが想定される場合、比較的短い（単純な）第１応答文を複数出力することによって対話の間をつなぐようにしてもよい。
【0377】
＜処理＞
本実施例における処理は、限定ではなく例として、図２－３において、第１応答生成処理を第２言語モデル部推論時間推定処理と指定応答時間プロンプト生成処理と第１言語モデル部推論処理とし、第２応答生成処理を第２言語モデル部推論処理とした場合と同様に実行することができる。
本実施例における処理は、限定ではなく例として、図２－３において、第１応答生成処理を第２言語モデル部推論時間推定処理と指定応答時間プロンプト生成処理と第１言語モデル部推論処理とし、第２応答生成処理を第２言語モデル部推論処理とした場合と同様に実行することができる。
【0378】
限定ではなく例として、サーバ１０の制御部１１は、アプリケーション管理処理部１１１と、第１言語モデル部１１４と、指定応答時間プロンプト生成部１１６と、第２言語モデル部１１５とを機能部として含む。これらの機能部は、限定ではなく例として、図４－１の情報処理装置１が備える機能部にそれぞれ対応するものである。
【0379】
なお、限定ではなく例として、不図示の対話処理サーバにおいて、第１応答生成処理または第２応答生成処理、あるいはその両方を実行するようにしてもよい。
対話処理サーバにおいて、第１応答生成処理の一部の処理（限定ではなく例として、第２言語モデル部推論時間推定処理）を実行するようにしてもよい。
対話処理サーバにおいて、第１応答生成処理の一部の処理（限定ではなく例として、第２言語モデル部推論時間推定処理）を実行するようにしてもよい。
【0380】
また、限定ではなく例として、端末２０の制御部２１において第１応答生成処理の一部、または第１応答生成処理の全部、または第２応答生成処理を実行することとしてもよい。
【0381】
また、限定ではなく例として、端末２０の制御部２１またはサーバ１０の制御部１１において全ての処理を実行することとしてもよい。
【0382】
また、限定ではなく例として、図３－８に従って、端末２０の制御部２１とサーバ１０の制御部１１とにおいて第１応答生成処理と第２応答生成処理とを実行することとしてもよい。
【0383】
＜第４実施例の効果＞
本実施例は、第１応答は、第２応答に関する情報に基づいて生成される構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第２応答に関する情報に基づいて、第１応答が適切に生成されるようにすることができる。
本実施例は、第１応答は、第２応答に関する情報に基づいて生成される構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第２応答に関する情報に基づいて、第１応答が適切に生成されるようにすることができる。
【0384】
また、この場合、第１応答は、第２応答が生成される時間に基づいて生成されるようにしてもよい。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第２応答が生成される時間に基づいて、第１応答が適切に生成されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第２応答が生成される時間に基づいて、第１応答が適切に生成されるようにすることができる。
【0385】
また、この場合、サーバ１０等の情報処理装置は、設定された時間以上、または設定された時間よりも第２応答が生成される時間が長い場合、第１応答と同じ応答（限定ではなく、第３応答の一例）を制御部によって出力する構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第２応答の生成にある程度の時間を要する場合に、第１応答と同じ第３応答を出力することができる。
なお、第３応答は、第１応答とは異なる応答であってもよく、この場合、第２応答の生成にある程度の時間を要する場合に、第１応答とは異なる第３応答を出力することができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第２応答の生成にある程度の時間を要する場合に、第１応答と同じ第３応答を出力することができる。
なお、第３応答は、第１応答とは異なる応答であってもよく、この場合、第２応答の生成にある程度の時間を要する場合に、第１応答とは異なる第３応答を出力することができる。
【0386】
＜第４変形例（１）＞
上記の実施例では、第２応答文出力時間が経過すると、第２言語モデル部推論処理が終了することを想定したが、これに限定されない。限定ではなく例として、何らかの影響で第２応答文出力時間を超過して第２言語モデル部推論処理が実行中である場合、情報処理装置１の制御部は、間をつなぐための応答文を出力するようにしてもよい。
上記の実施例では、第２応答文出力時間が経過すると、第２言語モデル部推論処理が終了することを想定したが、これに限定されない。限定ではなく例として、何らかの影響で第２応答文出力時間を超過して第２言語モデル部推論処理が実行中である場合、情報処理装置１の制御部は、間をつなぐための応答文を出力するようにしてもよい。
【0387】
図４－４は、本実施例において情報処理装置１に接続された出力部１７に表示される画面の遷移の一例を示す図である。
図４－４左側は、限定ではなく例として、図４－２左側と同様の対話アプリケーションの対話表示画面において、対話入力文入力領域ＤＩＲ１の「決定」ボタンがタップされた後の対話表示画面の一例である。
図４－４左側は、限定ではなく例として、図４－２左側と同様の対話アプリケーションの対話表示画面において、対話入力文入力領域ＤＩＲ１の「決定」ボタンがタップされた後の対話表示画面の一例である。
【0388】
この画面では、対話状況表示領域において、情報処理装置１が対話入力文に基づく応答文の出力中であることを示している。
また、対話内容表示領域ＤＲ１には、情報処理装置１が受け付けた対話入力文の入力テキストＩＴ２が表示されている。そして、入力テキストＩＴ２の下には、対話入力文に基づく第１応答文「サウナは健康にいいですね。」を出力した対話テキストＲＴ７が表示されている。この対話テキストＲＴ７と対応する第１応答文は、限定ではなく例として、第１の第１応答文と言ってもよい。
また、対話内容表示領域ＤＲ１には、情報処理装置１が受け付けた対話入力文の入力テキストＩＴ２が表示されている。そして、入力テキストＩＴ２の下には、対話入力文に基づく第１応答文「サウナは健康にいいですね。」を出力した対話テキストＲＴ７が表示されている。この対話テキストＲＴ７と対応する第１応答文は、限定ではなく例として、第１の第１応答文と言ってもよい。
【0389】
また、情報処理装置１に接続される出力部１７からは、第１の第１応答文を読み上げた音声であり、第１の第１応答文の末端部分である「・・・いいですね」という音声対話ＶＲ７が出力されている。
【0390】
限定ではなく例として、音声対話ＶＲ７による読み上げが終了すると、限定ではなく例として、図４－４中央の対話表示画面に表示が変わる。
この画面では、対話内容表示領域ＤＲ１には、対話テキストＲＴ７の下に、対話入力文に基づき再度第１応答文「サウナは健康的でリラックスできる場所ですね。」を出力した対話テキストＲＴ８が表示されている。この対話テキストＲＴ８と対応する第１応答文は、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理により再生成された出力文である。この対話テキストＲＴ８と対応する第１応答文は、限定ではなく例として、第２の第１応答文と言ってもよいし、第３応答文と言ってもよい。
この画面では、対話内容表示領域ＤＲ１には、対話テキストＲＴ７の下に、対話入力文に基づき再度第１応答文「サウナは健康的でリラックスできる場所ですね。」を出力した対話テキストＲＴ８が表示されている。この対話テキストＲＴ８と対応する第１応答文は、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理により再生成された出力文である。この対話テキストＲＴ８と対応する第１応答文は、限定ではなく例として、第２の第１応答文と言ってもよいし、第３応答文と言ってもよい。
【0391】
また、情報処理装置１に接続される出力部１７からは、第２の第１応答文を読み上げた音声であり、第２の第１応答文の末端部分である「・・・ばしょですね」という音声対話ＶＲ８が出力されている。
【0392】
限定ではなく例として、音声対話ＶＲ８による読み上げが終了すると、限定ではなく例として、図４－４右側の対話表示画面に表示が変わる。
この画面では、対話内容表示領域ＤＲ１には、対話テキストＲＴ８の下に、対話入力文に基づく第２応答文「サウナはフィンランドが・・・」を出力した対話テキストＲＴ９が表示されている。
この画面では、対話内容表示領域ＤＲ１には、対話テキストＲＴ８の下に、対話入力文に基づく第２応答文「サウナはフィンランドが・・・」を出力した対話テキストＲＴ９が表示されている。
【0393】
また、情報処理装置１に接続される出力部１７からは、第２応答文を読み上げた音声であり、第２応答文の先頭部分である「サウナはフィンランドが・・・」という音声対話ＶＲ９が出力されている。
【0394】
音声対話ＶＲ７による読み上げが終了すると、音声対話ＶＲ８が出力されるようにすることで、音声対話ＶＲ８が出力されている間、第２言語モデル部推論処理が継続していることで発生する、音声対話ＶＲ７による読み上げ終了から第２応答文の出力（音声対話ＶＲ９の読み上げ）開始までの遅延をユーザに感じさせないようにすることができる。
【0395】
図４－５は、本変形例において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理を実行すると、限定ではなく例として、第２言語モデル部推論時間推定処理と、第２言語モデル部推論処理とをそれぞれの機能部で並列に実行する。
情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理を実行すると、限定ではなく例として、第２言語モデル部推論時間推定処理と、第２言語モデル部推論処理とをそれぞれの機能部で並列に実行する。
【0396】
限定ではなく例として、第１応答文出力処理を実行すると（Ｅ２３０）、情報処理装置１の制御部は、第２言語モデル部推論処理の処理状況を確認し、第２応答文推論処理が完了したか否かを判定する（Ｅ３５０）。
【0397】
第２応答文推論処理が完了していないと判定する場合（Ｅ３５０：ＮＯ）、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理と第１応答文出力処理とを再度実行する。なお、情報処理装置１の制御部は、第１応答文出力処理のみを繰り返し、同じ第１応答文を繰り返し出力するようにしてもよい。
【0398】
なお、第２応答文推論処理が完了していないと判定する場合、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、思考中であることを示すプロンプトを入力として第１言語モデル部推論処理と第１応答文出力処理とを再度実行するようにしてもよい。
【0399】
なお、第２応答文推論処理が完了していないと判定する場合、情報処理装置１の制御部は、第２言語モデル部推論処理の処理状況（限定ではなく例として、事後制御部のフィルタ適用によるコア言語モデル部におけるループ処理の発生状況等）を参照し、第２応答文出力時間を再算出すると、指定応答時間プロンプト生成処理と、第１言語モデル部推論処理と、第１応答文出力処理とを再度実行するようにしてもよい。
【0400】
また、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第２言語モデル部推論処理の処理状況を、第１言語モデル部推論処理の完了から第１応答文出力処理の完了までの任意のタイミングで確認するようにしてもよい。そして、第１応答文出力処理の完了までに第２言語モデル部推論処理が完了しないと推定される場合、情報処理装置１の制御部は、任意のタイミングで第１言語モデル部推論処理を投機的に実行し、予め第２以降の第１応答文を生成するようにしてもよい。そして、限定ではなく例として、第１応答文出力処理が完了し第２応答文推論処理が完了していないと判定する場合、予め生成された第２以降の第１応答文を出力するようにしてもよい。
【0401】
また、限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部は、２回目以降の第１言語モデル部推論処理において、第２以降の第１応答文の生成をより高速に実行するために、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理に代えて、ルールベース生成処理を実行するようにしてもよい。
【0402】
なお、情報処理装置１の制御部は、第２言語モデル部推論時間推定処理と指定応答時間プロンプト生成処理とを実行しないようにしてもよい。この場合、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第１応答文出力処理が終了すると（Ｅ２３０）、第２応答文推論処理の終了判定を行う（Ｅ３５０）。
第２応答文推論処理が完了していないと判定する場合（Ｅ３５０：ＮＯ）、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理と第１応答文出力処理とを再度実行する。なお、情報処理装置１の制御部は、第１応答文出力処理のみを繰り返し、同じ第１応答文を繰り返し出力するようにしてもよい。
第２応答文推論処理が完了していないと判定する場合（Ｅ３５０：ＮＯ）、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理と第１応答文出力処理とを再度実行する。なお、情報処理装置１の制御部は、第１応答文出力処理のみを繰り返し、同じ第１応答文を繰り返し出力するようにしてもよい。
【0403】
このような処理を行う場合、指定応答時間プロンプト生成部１１６が不要となり、より簡素化した情報処理装置１を構成することができる。
【0404】
本変形例は、サーバ１０等の情報処理装置は、第１応答を出力した後、第２応答文生成処理（限定ではなく、第２処理の一例）が終了していない場合、出力した第１応答と同じ応答または異なる応答を制御部によって出力する構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第１応答を出力した後、第２応答の生成が終了していない場合に、第３応答を出力することができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第１応答を出力した後、第２応答の生成が終了していない場合に、第３応答を出力することができる。
【0405】
＜第４変形例（２）＞
上記の実施例では、限定ではなく例として、第２言語モデル部推論処理が終わると推定される時間まで、あるいは実際に第２言語モデル部１１５における推論処理が終了するまで第１応答文を繰り返し出力することとした。
上記の実施例では、限定ではなく例として、第２言語モデル部推論処理が終わると推定される時間まで、あるいは実際に第２言語モデル部１１５における推論処理が終了するまで第１応答文を繰り返し出力することとした。
【0406】
この場合、限定ではなく例として、指定応答時間プロンプト生成部１１６において、あたかも思考が進行中であるような生成文を生成するためのプロンプトを生成し、第１言語モデル部推論処理において、生成されたプロンプトに基づいて、第１応答文を生成するようにしてもよい。
【0407】
限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部は、第１の第１応答文が「質問について検討しています」、第２の第１応答文が「質問について回答が出そうです」、第３の第１応答文が「質問について回答が出ました」等となるようにプロンプトを生成してもよい。
【0408】
また、限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部は、第２言語モデル部推論処理の処理状況を確認することで、第１の第１応答文が「３０％思考中です」、第２の第１応答文が「５０％思考中です」、第３の第１応答文が「９０％思考中です」等なるようにプロンプトを生成してもよい。
【0409】
このように思考が進行しているかのような第１応答文を出力することで、ユーザに第２言語モデル部推論処理が実行されていることを示唆し、対話における安心感を与えることができる。
【0410】
また、限定ではなく例として、パーセント表示等で進行度を表すことで、ユーザがあとどれくらい待てば第２応答文が出力されるのかを把握することができる。
【0411】
＜第４変形例（３）＞
上記の実施例では、第２言語モデル部推論処理が終わるまでの時間に第１応答文を素早く生成することが好ましい。そこで、限定ではなく例として、対話入力文の内容を利用して、第１応答文を生成するようにしてもよい。
上記の実施例では、第２言語モデル部推論処理が終わるまでの時間に第１応答文を素早く生成することが好ましい。そこで、限定ではなく例として、対話入力文の内容を利用して、第１応答文を生成するようにしてもよい。
【0412】
限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理において、対話入力文とほぼ同じ内容をオウム返しするプロンプトに基づいて、第１応答文を生成するようにしてもよい。
【0413】
また、対話入力文の文中に、限定ではなく例として、知識データベース１５５で利用可能なキーワードが検知された場合、そのキーワードを用いたプロンプトに基づいて、第１応答文を生成するようにしてもよい。
【0414】
限定ではなく例として、大規模言語モデル（第２言語モデル部）では、キーワードに関する知識データベースを利用して第２応答文を生成する可能性が高い。そのため、第１応答文を生成するためのプロンプトにそのキーワードをいれた簡易な文を生成する内容を記述すると、第１言語モデル部推論処理における処理時間を軽減しながら第２応答文の内容につながる第１応答文を出力する可能性がある。
【0415】
なお、前述のように、第１言語モデル部推論処理に代えてルールベース生成処理を実行するようにしてもよい。そして、機械学習モデルと上記のキーワードとを組み合わせることで、限定ではなく例として、対話入力文「昨日サウナいったんですよ」からキーワード「サウナ」を検出し、ルールベースでキーワードを含む応答「サウナですか」を生成するようにしてもよい。
【0416】
本変形例は、第１応答は、第１入力に基づいて生成される構成を示している。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、ユーザによる第１入力に基づいて適切な第１応答が生成されるようにすることができる。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、ユーザによる第１入力に基づいて適切な第１応答が生成されるようにすることができる。
【0417】
＜第５実施例＞
上記の実施例では、第１応答文出力処理と第２応答文出力処理とをシームレスに繋げる例について例示した。
第５実施例は、限定ではなく例として、第１応答文と第２応答文との内容に齟齬が生じないように、第１応答生成処理結果に基づいて、第２応答生成処理を実行することに関する実施例である。
上記の実施例では、第１応答文出力処理と第２応答文出力処理とをシームレスに繋げる例について例示した。
第５実施例は、限定ではなく例として、第１応答文と第２応答文との内容に齟齬が生じないように、第１応答生成処理結果に基づいて、第２応答生成処理を実行することに関する実施例である。
【0418】
第５実施例に記載の内容は、他の各実施例や他の各変形例のいずれにも適用可能である。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
【0419】
＜情報処理装置の機能構成＞
図５－１は、本実施例における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４と、第２言語モデル部１１５とを備える。
第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、入力文を入力として受け付けると、第１言語モデル部推論処理結果として第１生成文を出力する。
第２言語モデル部１１５は、限定ではなく例として、入力文と第１生成文とを入力として受け付けると、第２言語モデル部推論処理結果として第２生成文を出力する。
これにより、第２言語モデル部１１５では、第１応答文を踏まえた第２応答文が生成される。
＜情報処理装置の表示画面例＞
図５－２は、本実施例において情報処理装置１に接続された出力部１７に表示される画面の遷移の一例を示す図である。
図５－１は、本実施例における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４と、第２言語モデル部１１５とを備える。
第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、入力文を入力として受け付けると、第１言語モデル部推論処理結果として第１生成文を出力する。
第２言語モデル部１１５は、限定ではなく例として、入力文と第１生成文とを入力として受け付けると、第２言語モデル部推論処理結果として第２生成文を出力する。
これにより、第２言語モデル部１１５では、第１応答文を踏まえた第２応答文が生成される。
＜情報処理装置の表示画面例＞
図５－２は、本実施例において情報処理装置１に接続された出力部１７に表示される画面の遷移の一例を示す図である。
【0420】
【0421】
限定ではなく例として、対話入力文入力領域ＤＩＲ１の下部に表示される「決定」ボタンがタップされると、情報処理装置１に対話入力文として「スポーツの話はどうでしょう？」という文字列が入力される。すると、限定ではなく例として、図５－２中央の対話表示画面に表示が変わる。
【0422】
この画面では、対話状況表示領域において、限定ではなく例として、「Ｓｔａｔｕｓ」として「対話中」の文字が表示され、情報処理装置１が対話入力文に基づく応答文の出力中であることを示している。
【0423】
対話内容表示領域ＤＲ１には、対話入力文の入力テキストＩＴ１が表示されている。そして、入力テキストＩＴ１の下には、対話入力文に基づく第１応答文「スポーツと言えば野球ですね。」を出力した対話テキストＲＴ１０が表示されている。
【0424】
その後、限定ではなく例として、図５－２右側の対話表示画面に表示が変わる。
この画面では、対話内容表示領域ＤＲ１には、対話テキストＲＴ１０の下に、対話入力文に基づく第２応答文「日本でもホームラン記録が・・・」を出力した対話テキストＲＴ１１が表示されている。
この画面では、対話内容表示領域ＤＲ１には、対話テキストＲＴ１０の下に、対話入力文に基づく第２応答文「日本でもホームラン記録が・・・」を出力した対話テキストＲＴ１１が表示されている。
【0425】
第２応答文では第１応答文に含まれる「野球」に関する話題が展開しているが、対話入力文には「スポーツ」の話題が振られているだけである。そのため、限定ではなく例として、第１応答文の読み上げの後に第２応答文が読み上げられると、ユーザは、第１応答文をただ単に第２応答文生成処理を行うための時間稼ぎのための文とは感じにくくなり、対話の自然さが増す。
【0426】
＜情報処理装置の処理＞
図５－３は、本実施例において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図５－３は、本実施例において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【0427】
情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理を実行すると（Ｅ１２０）、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４は、第１言語モデル部推論処理を実行し（Ｅ２７０）、限定ではなく例として、入力文に基づいて、第１生成文を推論する。
【0428】
第２言語モデル部１１５は、限定ではなく例として、第１生成文と、対話入力文に基づく入力文とを受け付けると、第２言語モデル部推論処理を実行し（Ｅ２９０）、第２生成文を推論する。
【0429】
なお、第１言語モデル部推論処理において、第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、入力文に基づいて、入力文のエンコード表現と、第１生成文を推論するようにしてもよい。
すると、第２言語モデル部１１５は、限定ではなく例として、入力文のエンコード表現と、対話入力文に基づく入力文とを受け付けると、第２言語モデル部推論処理を実行し（Ｅ２９０）、第２生成文を推論するようにしてもよい。
この場合、第２言語モデル部推論処理は、第１言語モデル部推論処理が終了する前（限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４がエンコーダ／デコーダモデルである場合、エンコード処理が完了した場合）に開始してもよい。
すると、第２言語モデル部１１５は、限定ではなく例として、入力文のエンコード表現と、対話入力文に基づく入力文とを受け付けると、第２言語モデル部推論処理を実行し（Ｅ２９０）、第２生成文を推論するようにしてもよい。
この場合、第２言語モデル部推論処理は、第１言語モデル部推論処理が終了する前（限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４がエンコーダ／デコーダモデルである場合、エンコード処理が完了した場合）に開始してもよい。
【0430】
第１言語モデル部１１４から第２言語モデル部１１５に伝播させる入力文のエンコード表現は、エンコードされた情報全てとしてもよいし、限定ではなく例として、エンコードされた情報のうち、入力文の属性情報のみとしてもよい。
【0431】
ここで、入力文の属性情報には、限定ではなく例として、以下のような例が挙げられる。
・入力文のポジティブさ／ネガティブさを示す指標値
・入力文のカテゴリ分類（限定ではなく例として、「スポーツ」や「映画」、「コンピュータ」等）
・入力文の要約
・入力文に対する感情分類結果
・上記の任意の組み合わせ
・入力文のポジティブさ／ネガティブさを示す指標値
・入力文のカテゴリ分類（限定ではなく例として、「スポーツ」や「映画」、「コンピュータ」等）
・入力文の要約
・入力文に対する感情分類結果
・上記の任意の組み合わせ
【0432】
また、第１言語モデル部推論処理に代えて、限定ではなく例として、ルールベース生成処理を実行するようにしてもよい。
【0433】
なお、限定ではなく例として、第１の第１応答文を出力する第１応答文出力処理が開始されてから第１の第２応答文を出力する第２応答文出力処理が開始されるまでの間に再度対話入力文を受け付けた場合、限定ではなく例として、第２言語モデル部推論処理を中断し、再度受け付けた第２の対話入力文に基づいて、第１言語モデル部推論処理と第２言語モデル部推論処理とを実行するようにしてもよい。
また、この場合、限定ではなく例として、第２言語モデル部推論処理を、第１の第１応答文と第２の対話入力文とに基づいて実行するようにしてもよい。
また、この場合、限定ではなく例として、第２言語モデル部推論処理を、第１の第１応答文と第２の対話入力文とに基づいて実行するようにしてもよい。
【0434】
＜処理＞
本実施例における処理は、限定ではなく例として、図２－３において、第１応答生成処理を第１言語モデル部推論処理とし、第２応答生成処理を第２言語モデル部推論処理とした場合、第１応答生成処理を実行後、第２応答生成処理を実行することで実現ができる。
本実施例における処理は、限定ではなく例として、図２－３において、第１応答生成処理を第１言語モデル部推論処理とし、第２応答生成処理を第２言語モデル部推論処理とした場合、第１応答生成処理を実行後、第２応答生成処理を実行することで実現ができる。
【0435】
限定ではなく例として、サーバ１０の制御部１１は、アプリケーション管理処理部１１１と、第１言語モデル部１１４と、第２言語モデル部１１５とを機能部として含む。これらの機能部は、限定ではなく例として、図５－１の情報処理装置１が備える機能部にそれぞれ対応するものである。
【0436】
なお、限定ではなく例として、不図示の対話処理サーバにおいて、第１言語モデル部推論処理または第２言語モデル部推論処理、あるいはその両方を実行するようにしてもよい。
【0437】
また、限定ではなく例として、端末２０の制御部２１またはサーバ１０の制御部１１において全ての処理を実行することとしてもよい。
【0438】
また、限定ではなく例として、図３－８に従って、端末２０の制御部２１とサーバ１０の制御部１１とにおいて第１応答生成処理と第２応答生成処理とを実行することとしてもよい。
【0439】
＜第５実施例の効果＞
本実施例は、第２応答は、第１応答に基づいて生成される構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第１応答に基づいて適切な第１応答が生成されるようにすることができる。
本実施例は、第２応答は、第１応答に基づいて生成される構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第１応答に基づいて適切な第１応答が生成されるようにすることができる。
【0440】
また、この場合、第２応答は、第１応答の属性に基づいて生成されるようにしてもよい。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第１応答の属性に基づいてより適切な第２応答が生成されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第１応答の属性に基づいてより適切な第２応答が生成されるようにすることができる。
【0441】
＜第５変形例（１）＞
上記の実施例では、第１応答生成処理結果に基づいて、第２応答生成処理を実行することとしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、まず対話入力文（入力文）に対する属性情報を算出し、入力文の属性情報と、入力文とに基づいて、第１応答生成処理と第２応答生成処理とを実行するようにしてもよい。
上記の実施例では、第１応答生成処理結果に基づいて、第２応答生成処理を実行することとしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、まず対話入力文（入力文）に対する属性情報を算出し、入力文の属性情報と、入力文とに基づいて、第１応答生成処理と第２応答生成処理とを実行するようにしてもよい。
【0442】
図５－４は、本変形例における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４と、第２言語モデル部１１５と、文章属性判定部１１７とを備える。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４と、第２言語モデル部１１５と、文章属性判定部１１７とを備える。
【0443】
文章属性判定部１１７は、限定ではなく例として、ＢＥＲＴ（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）等のエンコーダモデルとして構成可能である。
【0444】
文章属性判定部１１７は、限定ではなく例として、入力文を入力として受け付ける。すると、文章属性判定部１１７は、限定ではなく例として、入力文に基づいて、入力文の属性情報を第１言語モデル部１１４と第２言語モデル部１１５とに出力する。
【0445】
図５－５は、本変形例において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理を実行すると（Ｅ１２０）、限定ではなく例として、入力文属性判定処理を実行する（Ｅ４１０）。
情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理を実行すると（Ｅ１２０）、限定ではなく例として、入力文属性判定処理を実行する（Ｅ４１０）。
【0446】
入力文属性判定処理において、文章属性判定部１１７は、限定ではなく例として、入力文に基づいて、入力文の属性情報を推定する。
【0447】
情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理を実行すると、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理と、第２言語モデル部推論処理とをそれぞれの機能部で並列に実行する。
【0448】
第１言語モデル部１１４は、対話入力文に基づく入力文と、入力文の属性情報とを受け付けると、第１言語モデル部推論処理を実行する（Ｅ２７０）。
第１言語モデル部推論処理において、第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、入力文と、入力文の属性情報とに基づいて、第１生成文を推論する。
第１言語モデル部推論処理において、第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、入力文と、入力文の属性情報とに基づいて、第１生成文を推論する。
【0449】
なお、第１言語モデル部推論処理において、第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、入力文の属性情報のみに基づいて、第１生成文を推論するようにしてもよい。
【0450】
第２言語モデル部１１５は、対話入力文に基づく入力文と、入力文の属性情報とを受け付けると、第２言語モデル部推論処理を実行する（Ｅ２９０）。
第２言語モデル部推論処理において、第２言語モデル部１１５は、限定ではなく例として、入力文と、入力文の属性情報とに基づいて、第２生成文を推論する。
第２言語モデル部推論処理において、第２言語モデル部１１５は、限定ではなく例として、入力文と、入力文の属性情報とに基づいて、第２生成文を推論する。
【0451】
本変形例におけるシステムにおいて、文章属性判定部１１７は、端末２０の制御部２１が備えることとしてもよいし、サーバ１０の制御部１１が備えることとしてもよい。
【0452】
また、限定ではなく例として、不図示の対話処理サーバにおいて、対話入力文取得処理が実行されると、対話処理サーバは、入力文の属性情報を通信Ｉ／Ｆによって端末２０またはサーバ１０、あるいはその両方に送信することとしてもよい。そして、端末２０の制御部２１またはサーバ１０の制御部１１、あるいはその両方によって第１言語モデル部推論処理と第２言語モデル部推論処理とが実行されるようにしてもよい。また、対話処理サーバにおいて、第１言語モデル部推論処理または第２言語モデル部推論処理、あるいはその両方が実行されるようにしてもよい。
【0453】
本変形例は、第１応答と第２応答とは、応答に関する属性に基づいて生成される構成を示している。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、応答に関する属性に基づいて適切な第１応答と第２応答とが生成されるようにすることができる。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、応答に関する属性に基づいて適切な第１応答と第２応答とが生成されるようにすることができる。
【0454】
＜第５変形例（２）＞
上記の実施例では、第１応答生成処理結果に基づいて、第２応答生成処理を実行することとしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、第２応答生成処理結果に基づいて、第１応答生成処理を実行するようにしてもよい。
上記の実施例では、第１応答生成処理結果に基づいて、第２応答生成処理を実行することとしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、第２応答生成処理結果に基づいて、第１応答生成処理を実行するようにしてもよい。
【0455】
この場合、限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理を実行すると（Ｅ１２０）、限定ではなく例として、第２言語モデル部１１５は、第２言語モデル部推論処理を実行し（Ｅ２９０）、限定ではなく例として、入力文に基づいて、第２生成文を推論する。
【0456】
第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、第２生成文と、対話入力文に基づく入力文とを受け付けると、第１言語モデル部推論処理を実行し（Ｅ２７０）、第１生成文を推論する。
【0457】
なお、第２言語モデル部推論処理において、第２言語モデル部１１５は、限定ではなく例として、入力文に基づいて、入力文のエンコード表現と、第２生成文を推論するようにしてもよい。
すると、第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、入力文のエンコード表現を受け付けると、入力文と入力文のエンコード表現とに基づいて、第１言語モデル部推論処理を実行し（Ｅ２７０）、第１生成文を推論するようにしてもよい。
この場合、第１言語モデル部推論処理は、第２言語モデル部推論処理が終了する前（限定ではなく例として、第２言語モデル部１１５がエンコーダ／デコーダモデルである場合、エンコード処理が完了した場合）に開始してもよい。
すると、第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、入力文のエンコード表現を受け付けると、入力文と入力文のエンコード表現とに基づいて、第１言語モデル部推論処理を実行し（Ｅ２７０）、第１生成文を推論するようにしてもよい。
この場合、第１言語モデル部推論処理は、第２言語モデル部推論処理が終了する前（限定ではなく例として、第２言語モデル部１１５がエンコーダ／デコーダモデルである場合、エンコード処理が完了した場合）に開始してもよい。
【0458】
第２言語モデル部１１５から第１言語モデル部１１４に伝播させる入力文のエンコード表現は、エンコードされた情報全てとしてもよいし、限定ではなく例として、エンコードされた情報のうち、入力文の属性情報のみとしてもよい。
【0459】
また、第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、第２言語モデル部推論処理における大規模言語モデルの事前制御部１１５１や事後制御部１１５５からフィルタ適用状況等の情報を受け取ると、フィルタ適用状況と入力文とに基づいて、第１言語モデル部推論処理を実行し、第１生成文を推論するようにしてもよい。
この場合、第１応答生成処理は、第２応答生成処理が完了する前に開始してもよい。
この場合、第１応答生成処理は、第２応答生成処理が完了する前に開始してもよい。
【0460】
＜第６実施例＞
上記の実施例では、情報処理装置１は、対話入力文に基づいて、第１応答文を出力した後、第２応答文を出力する例を例示した。
第６実施例は、限定ではなく例として、情報処理装置１は、対話入力文に基づいて、第１応答文を出力せずに、第２応答文を出力する実施例である。
上記の実施例では、情報処理装置１は、対話入力文に基づいて、第１応答文を出力した後、第２応答文を出力する例を例示した。
第６実施例は、限定ではなく例として、情報処理装置１は、対話入力文に基づいて、第１応答文を出力せずに、第２応答文を出力する実施例である。
【0461】
第６実施例に記載の内容は、他の各実施例や他の各変形例のいずれにも適用可能である。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
【0462】
＜情報処理装置の表示画面例＞
図６－１は、本実施例において情報処理装置１に接続された出力部１７に表示される画面の遷移の一例を示す図である。
図６－１左側は、限定ではなく例として、図４－２右側の対話アプリケーションの対話表示画面において、対話テキストＲＴ６の読み上げが終わった後に表示される表示画面の一例である。なお、本実施例では、対話入力文入力領域ＤＩＲ１に対する対話入力文の入力に代えて、入力部１６（限定ではなく例として、音出力部でありマイクロフォン）に対する音声入力に基づいて、対話入力文が入力される例を示す。
図６－１は、本実施例において情報処理装置１に接続された出力部１７に表示される画面の遷移の一例を示す図である。
図６－１左側は、限定ではなく例として、図４－２右側の対話アプリケーションの対話表示画面において、対話テキストＲＴ６の読み上げが終わった後に表示される表示画面の一例である。なお、本実施例では、対話入力文入力領域ＤＩＲ１に対する対話入力文の入力に代えて、入力部１６（限定ではなく例として、音出力部でありマイクロフォン）に対する音声入力に基づいて、対話入力文が入力される例を示す。
【0463】
この画面では、対話状況表示領域において、情報処理装置１が対話入力文の入力中であることを示している。
また、入力部１６には、限定ではなく例として、ユーザＡ．Ａが音声ＶＩ３で「とてもきもちよかったです」という対話入力文を入力している。
また、入力部１６には、限定ではなく例として、ユーザＡ．Ａが音声ＶＩ３で「とてもきもちよかったです」という対話入力文を入力している。
【0464】
音声に基づいて、対話入力文取得処理が実行されると、限定ではなく例として、図６－１中央の対話表示画面に表示が変わる。
この画面では、対話内容表示領域ＤＲ１には、情報処理装置１が受け付けた対話入力文の入力テキストＩＴ３が表示されている。そして、入力テキストＩＴ３の下には、対話入力文に基づく第２応答文「そうですね。サウナを利用することで・・・」を出力した対話テキストＲＴ１２が表示されている。
この画面では、対話内容表示領域ＤＲ１には、情報処理装置１が受け付けた対話入力文の入力テキストＩＴ３が表示されている。そして、入力テキストＩＴ３の下には、対話入力文に基づく第２応答文「そうですね。サウナを利用することで・・・」を出力した対話テキストＲＴ１２が表示されている。
【0465】
また、情報処理装置１に接続される出力部１７（限定ではなく例として、音出力部でありスピーカ）からは、第２応答文を読み上げた音声であり、対話テキストＲＴ１２の先頭部分である「そうですね・・・」という音声対話ＶＲ１２が出力されている。
【0466】
限定ではなく例として、音出力が終わると、限定ではなく例として、図６－１右側の対話表示画面に表示が変わる。
この画面では、対話状況表示領域において、情報処理装置１が対話入力文の入力中であることを示している。
また、出力部１７からは第２応答文を読み上げた音声であり、対話テキストＲＴ１２の末端部分である「・・・があります」という音声対話ＶＲ１２が出力されたことが示されている。
この画面では、対話状況表示領域において、情報処理装置１が対話入力文の入力中であることを示している。
また、出力部１７からは第２応答文を読み上げた音声であり、対話テキストＲＴ１２の末端部分である「・・・があります」という音声対話ＶＲ１２が出力されたことが示されている。
【0467】
＜情報処理装置の処理＞
本実施例における情報処理装置１の機能構成は、限定ではなく例として、図４－１と同様に構成するようにしてもよい。
図６－２は、本実施例において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理を実行すると、限定ではなく例として、第２言語モデル部推論時間推定処理と、第２言語モデル部推論処理とをそれぞれの機能部で並列に実行する。
本実施例における情報処理装置１の機能構成は、限定ではなく例として、図４－１と同様に構成するようにしてもよい。
図６－２は、本実施例において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理を実行すると、限定ではなく例として、第２言語モデル部推論時間推定処理と、第２言語モデル部推論処理とをそれぞれの機能部で並列に実行する。
【0468】
限定ではなく例として、指定応答時間プロンプト生成部１１６は、第２言語モデル部推論時間推定処理を実行すると（Ｅ３１０）、推定された第２応答文出力時間が閾値（限定ではなく例として、「２秒」）以下か否かを判定する（Ｅ５１０）。
【0469】
推定された第２応答文出力時間が閾値以下であると判定された場合（Ｅ５１０：ＹＥＳ
）、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理と第１応答文出力処理とをスキップする。なお、推定された第２応答文出力時間が閾値未満であると判定された場合、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理と第１応答文出力処理とをスキップするようにしてもよい。
）、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理と第１応答文出力処理とをスキップする。なお、推定された第２応答文出力時間が閾値未満であると判定された場合、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理と第１応答文出力処理とをスキップするようにしてもよい。
【0470】
また、推定された第２応答文出力時間が閾値以下あるいは未満であると判定された場合、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、第１応答生成処理と第１応答文出力処理とをスキップするようにしてもよいし、第１応答生成処理を実行し第１応答文出力処理を実行しないようにしてもよい。
【0471】
すなわち、限定ではなく例として、第２言語モデル部推論処理（第２応答生成処理）が迅速に実行可能であり、ユーザの第２応答生成処理の処理待ちによる違和感が薄いと判定された場合、第１生成文を挟まずに第２生成文を出力するようにしてもよい。
【0472】
＜処理＞
本実施例における処理は、限定ではなく例として、図２－３において、第１応答生成処理を第２言語モデル部推論時間推定処理と指定応答時間プロンプト生成処理と第１言語モデル部推論処理とし、第２応答生成処理を第２言語モデル部推論処理とした場合、第２言語モデル部推論時間推定処理における第２応答文出力時間が閾値以下（または未満）である場合、第１応答生成処理と第１応答文出力処理とをスキップするようにしてもよいし、第１応答生成処理を実行し第１応答文出力処理を実行しないようにしてもよい。
本実施例における処理は、限定ではなく例として、図２－３において、第１応答生成処理を第２言語モデル部推論時間推定処理と指定応答時間プロンプト生成処理と第１言語モデル部推論処理とし、第２応答生成処理を第２言語モデル部推論処理とした場合、第２言語モデル部推論時間推定処理における第２応答文出力時間が閾値以下（または未満）である場合、第１応答生成処理と第１応答文出力処理とをスキップするようにしてもよいし、第１応答生成処理を実行し第１応答文出力処理を実行しないようにしてもよい。
【0473】
限定ではなく例として、サーバ１０の制御部１１は、アプリケーション管理処理部１１１と、第１言語モデル部１１４と、指定応答時間プロンプト生成部１１６と、第２言語モデル部１１５とを機能部として含む。これらの機能部は、限定ではなく例として、図４－１の情報処理装置１が備える機能部にそれぞれ対応するものである。
【0474】
なお、限定ではなく例として、不図示の対話処理サーバにおいて、第１応答生成処理または第２応答生成処理、あるいはその両方を実行するようにしてもよい。
対話処理サーバにおいて、第１応答生成処理の一部の処理（限定ではなく例として、第２言語モデル部推論時間推定処理）を実行するようにしてもよい。
対話処理サーバにおいて、第１応答生成処理の一部の処理（限定ではなく例として、第２言語モデル部推論時間推定処理）を実行するようにしてもよい。
【0475】
また、限定ではなく例として、端末２０の制御部２１において第１応答生成処理の一部、または第１応答生成処理の全部、または第２応答生成処理を実行することとしてもよい。
【0476】
また、限定ではなく例として、端末２０の制御部２１またはサーバ１０の制御部１１において全ての処理を実行することとしてもよい。
【0477】
また、限定ではなく例として、図３－８に従って、端末２０の制御部２１とサーバ１０の制御部１１とにおいて第１応答生成処理と第２応答生成処理とを実行することとしてもよい。
【0478】
＜第６実施例の効果＞
本実施例は、サーバ１０等の情報処理装置は、第２応答の出力時間に関する条件等の設定された条件に基づいて、第１応答を出力しないように制御する、または第１応答を生成するが出力しないように制御するなど、第１応答の出力を制御部によって制御する構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、設定された条件に基づいて、第１応答の出力が制御されるようにすることができる。
本実施例は、サーバ１０等の情報処理装置は、第２応答の出力時間に関する条件等の設定された条件に基づいて、第１応答を出力しないように制御する、または第１応答を生成するが出力しないように制御するなど、第１応答の出力を制御部によって制御する構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、設定された条件に基づいて、第１応答の出力が制御されるようにすることができる。
【0479】
なお、上記のように、第１応答を出力しないように制御する他、第１応答を生成するが出力しないようにする制御することとしてもよく、この場合、情報処理装置は、設定された条件に基づいて、第１応答の生成を制御部によって制御すると捉えてもよい。
【0480】
また、この場合、上記の設定された条件は、第２応答の出力時間が閾値以下（または未満）であることなど、第２応答が生成される時間に関する条件を含むようにしてもよい。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第２応答が生成される時間に関する条件に基づいて、第１応答の出力や第１応答の生成を制御部によって制御することができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第２応答が生成される時間に関する条件に基づいて、第１応答の出力や第１応答の生成を制御部によって制御することができる。
【0481】
＜第６変形例（１）＞
上記の実施例では、第２応答文出力時間が閾値以下（または未満）である場合、第１応答文出力処理を実行しないこととしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、第１生成文に適切な応答を準備できない場合や同じ第１生成文の繰り返しとなる場合、第１応答文出力処理を実行しないようにしてもよい。
上記の実施例では、第２応答文出力時間が閾値以下（または未満）である場合、第１応答文出力処理を実行しないこととしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、第１生成文に適切な応答を準備できない場合や同じ第１生成文の繰り返しとなる場合、第１応答文出力処理を実行しないようにしてもよい。
【0482】
限定ではなく例として、第５変形例（１）を参酌し、第１言語モデル部推論処理において、第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、入力文と、入力文の属性情報とに基づいて、（または入力文の属性情報のみに基づいて、）第１生成文を生成する。しかし、第１生成文が、限定ではなく例として、事後制御部１１５５における会話終了応答フィルタや使用禁止語句フィルタ、非論理的応答フィルタ等に引っかかる場合、第１生成文は適切な応答ではない可能性が高い。この場合、情報処理装置１の制御部は、第１応答文出力処理を実行しないようにしてもよい。
【0483】
また、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理において、直前の第１言語モデル部推論処理と同じ、または類似した第１生成文が生成された場合、ユーザは同じような第１応答文を繰り返し対話応答として受け取ることになりくどく感じる。このような場合においても、情報処理装置１の制御部は、第１応答文出力処理を実行しないようにしてもよい。
【0484】
また、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理または第２言語モデル部推論処理において、事前制御部１１５１における使用可能ペルソナフィルタに引っかかり、特定のキャラクタの個性を反映させた応答を生成することが好ましい場合、そのキャラクタによっては相槌的な反応がふさわしくない可能性が生じる。このような場合においても、情報処理装置１の制御部は、第１応答文出力処理を実行しないようにしてもよい。
【0485】
＜第６変形例（２）＞
上記の実施例では、第２応答文出力時間が閾値以下（または未満）である場合、第１応答文出力処理を実行しないこととしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理で取得中の対話入力文に基づいて、ユーザが対話内容を入力し終わる前に、第２言語モデル部推論処理の実行を開始することで、第１応答文出力処理を実行せずに第２言語モデル部推論処理の処理遅延を隠蔽するようにしてもよい。
上記の実施例では、第２応答文出力時間が閾値以下（または未満）である場合、第１応答文出力処理を実行しないこととしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理で取得中の対話入力文に基づいて、ユーザが対話内容を入力し終わる前に、第２言語モデル部推論処理の実行を開始することで、第１応答文出力処理を実行せずに第２言語モデル部推論処理の処理遅延を隠蔽するようにしてもよい。
【0486】
対話入力文取得処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、対話入力文取得開始から「ｔ」秒後までの時間における入力文を取得する。以下では、対話入力文取得開始から「ｔ」秒後までの時間における入力文を、限定ではなく例として、「入力文（ｔ）」と表記する。
【0487】
すると、第２言語モデル部１１５は、入力文（ｔ）を入力とし、第２言語モデル部推論処理を実行する。ここで得られる生成文を、限定ではなく例として、「生成文（ｔ）」と表記する。
【0488】
対話入力文取得処理がその後「ｘ」秒継続し、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、入力文（ｔ＋ｘ）を取得する。
すると、第２言語モデル部１１５は、入力文（ｔ＋ｘ）を入力とし、第２言語モデル部推論処理を実行し、生成文（ｔ＋ｘ）を推論する。
すると、第２言語モデル部１１５は、入力文（ｔ＋ｘ）を入力とし、第２言語モデル部推論処理を実行し、生成文（ｔ＋ｘ）を推論する。
【0489】
このとき、限定ではなく例として、生成文（ｔ）と生成文（ｔ＋ｘ）が十分に近しい場合（限定ではなく例として、出力系列の８０％以上がトークンレベルで一致する場合）、対話入力文取得開始から「ｔ」秒後まで入力文に基づく応答と対話入力文取得開始から「ｔ＋ｘ」秒後まで入力文に基づく応答とはほぼ同じ内容を応答文として出力しても違和感がない。
【0490】
限定ではなく例として、「ｘ」を増加させながら、生成文（ｔ）と生成文（ｔ＋ｘ）が十分に近しい状況が続いたとする。そして、対話入力文取得処理がさらにその後「ｙ」秒後に対話入力文の取得を終了したとする。
すると、「ｙ」が十分に小さい場合（限定ではなく例として、「１」秒）、生成文（ｔ＋ｘ）と生成文（ｔ＋ｘ＋ｙ）とは十分に近しいと推測される。
すると、「ｙ」が十分に小さい場合（限定ではなく例として、「１」秒）、生成文（ｔ＋ｘ）と生成文（ｔ＋ｘ＋ｙ）とは十分に近しいと推測される。
【0491】
そのため、第２言語モデル部１１５は、対話入力文取得処理が終了すると、対話入力文取得開始からの部分的な入力文に基づいて投機的実行を行った第２言語モデル部推論処理における生成文（ｔ）または生成文（ｔ＋ｘ）を、対話入力文全体から推論された生成文（ｔ＋ｘ＋ｙ）として出力するようにしてもよい。この場合、情報処理装置１の制御部は、第１応答文出力処理、または第１応答生成処理と第１応答文出力処理とを実行しないようにしてもよい。
【0492】
これにより、情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理の終了を待たずに第２言語モデル部推論処理を進めることで、第２言語モデル部推論処理の遅延を最低限に抑えて第２応答文出力処理を実行できることができ、ユーザに不自然さを感じさせずにテンポよく対話を実行することができる。
【0493】
なお、限定ではなく例として、生成文（ｔ）と生成文（ｔ＋ｘ）が疎いと判定された場合、情報処理装置１の制御部は、第２言語モデル部推論処理の投機的実行を停止するようにしてもよい。そして、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、対話入力文取得処理が終了すると、限定ではなく例として、図６－２のＥ１２０以降のステップに従って処理を実行するようにしてもよい。
【0494】
また、本処理は、第１言語モデル部１１４と、第２言語モデル部１１５とを用いる場合に限定されない。限定ではなく例として、ルールベース生成部１１３と、言語モデル部１１２とを用いる処理において、言語モデル部１１２に適用するようにしてもよい。
【0495】
＜別の実施例＞
以下、本発明を適用した実施例の別例について説明する。
一例であるが、ユーザが、情報処理装置を用いて情報処理装置において実装される言語モデルとテキストチャットを行う場合、テキストによる対話のみでは言語モデルによって実現される対話相手（チャットボット）と対話を行っているという臨場感に乏しい場合が生じる。
以下、本発明を適用した実施例の別例について説明する。
一例であるが、ユーザが、情報処理装置を用いて情報処理装置において実装される言語モデルとテキストチャットを行う場合、テキストによる対話のみでは言語モデルによって実現される対話相手（チャットボット）と対話を行っているという臨場感に乏しい場合が生じる。
【0496】
以下説明する実施例では、限定ではなく例として、情報処理装置に対話入力文が入力されると、言語モデルにおけるテキスト生成文と併せて、音声によるフィラーや簡単な音声応答を出力することで、ユーザはチャットボットと対話を行っている実感が上がり、ユーザが快適に対話を行うことを可能とする。
【0497】
以下では、限定ではなく例として、対話入力文に対して、音声によるフィラーや簡単な音声応答を生成する処理（「フィラー生成処理」と称する。）を第１応答生成処理、主にテキストによる応答（本応答と言ってもよい。）を生成する処理（「応答文生成処理」と称する。）を第２応答生成処理とみなすようにしてもよい。また、音声によるフィラーや簡単な音声応答を出力する処理を第１応答文出力処理、本応答を出力する処理を第２応答文出力処理とみなすようにしてもよい。
【0498】
第１実施例から第６実施例では、言語モデルにおける推論処理の処理遅延時間によって対話が一時的に途切れることを防ぐために、第１応答生成処理の終了は第２応答生成処理の終了よりも先んじるように設計され、第１応答文出力処理を第２応答文出力処理よりも先に実行することとした。しかし、以下の実施例では、第１応答文出力処理と第２応答文出力処理との処理タイミングは限定されない。
限定ではなく例として、第１応答文出力処理と第２応答文出力処理とを同時に実行するようにしてもよいし、第２応答文出力処理の後、第１応答文出力処理を実行するようにしてもよい。
限定ではなく例として、第１応答文出力処理と第２応答文出力処理とを同時に実行するようにしてもよいし、第２応答文出力処理の後、第１応答文出力処理を実行するようにしてもよい。
【0499】
勿論、第２応答生成処理の処理遅延を隠蔽する目的を兼ねて、第１応答文出力処理の後、第２応答文出力処理を実行するようにしてもよい。
【0500】
なお、以下では、限定ではなく例として、会話を円滑に進めるために、会話の隙間の沈黙を詰めるための発話の間に挟むつなぎ文句であって、その文句自体に特定の意味をもたないもの（限定ではなく例として、「あの」、「いや」、「えっと」、「まあ」等）をフィラーとしてもよい。また、フィラーに準ずるつなぎ文句であって、その文句自体に意味を持つ感嘆詞や接続詞等（限定ではなく例として、「わあ」、「でも」、「なるほど」、「へえ」等）を準フィラーや義フィラーと称してもよい。
【0501】
なお、限定ではなく例として、上記のフィラーと準フィラーとを総してフィラーと捉えてもよく、上記の定義はあくまで一例に過ぎず、これに限定されるものではない。
【0502】
＜第７実施例＞
第７実施例は、限定ではなく例として、情報処理装置１が、ユーザによって入力された対話入力文を取得する。すると、情報処理装置１は、対話入力文に基づいて、音による第１応答文を出力し、また、第２応答文を出力する実施例である。
第７実施例は、限定ではなく例として、情報処理装置１が、ユーザによって入力された対話入力文を取得する。すると、情報処理装置１は、対話入力文に基づいて、音による第１応答文を出力し、また、第２応答文を出力する実施例である。
【0503】
第７実施例に記載の内容は、他の各実施例や他の各変形例のいずれにも適用可能である。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
【0504】
＜情報処理装置の機能構成＞
図７－１は、本実施例における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、言語モデル部１１２と、フィラー生成部１１８とを備える。
図７－１は、本実施例における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、言語モデル部１１２と、フィラー生成部１１８とを備える。
【0505】
フィラー生成部１１８は、限定ではなく例として、予め定められた複数のフィラー候補（限定ではなく例として、「えーと」や「そうですね」、「うんうん」等のフィラーおよび／または準フィラー）のフィラーリストとして構成するようにしてもよい。
限定ではなく例として、フィラー生成部１１８は、対話入力文取得処理の実行を検知すると、フィラーリストから、限定ではなく例として、ランダムにフィラー候補の一つを選択し、フィラーデータとして出力する機能を有する。
限定ではなく例として、フィラー生成部１１８は、対話入力文取得処理の実行を検知すると、フィラーリストから、限定ではなく例として、ランダムにフィラー候補の一つを選択し、フィラーデータとして出力する機能を有する。
【0506】
なお、フィラーリストに格納される各フィラー候補は、音声データ（限定ではなく例として、ＷＡＶ形式）としてもよいし、テキストデータ形式としてもよいし、音声データとテキストデータとを関連付けて格納するようにしてもよい。
【0507】
＜情報処理装置の表示画面例＞
図７－２は、本実施例において情報処理装置１に接続された出力部１７に表示される画面の遷移の一例を示す図である。
図７－２左側は、限定ではなく例として、図１－２左側と同様の対話アプリケーションの対話表示画面の一例である。なお、本画面では、限定ではなく例として、対話入力文入力領域ＤＩＲ１に対する対話入力文の入力に代えて、入力部１６（限定ではなく例として、音出力部でありマイクロフォン）に対する音声入力に基づいて、対話入力文が入力される例を示す。
図７－２は、本実施例において情報処理装置１に接続された出力部１７に表示される画面の遷移の一例を示す図である。
図７－２左側は、限定ではなく例として、図１－２左側と同様の対話アプリケーションの対話表示画面の一例である。なお、本画面では、限定ではなく例として、対話入力文入力領域ＤＩＲ１に対する対話入力文の入力に代えて、入力部１６（限定ではなく例として、音出力部でありマイクロフォン）に対する音声入力に基づいて、対話入力文が入力される例を示す。
【0508】
この画面では、対話状況表示領域において、情報処理装置１が対話入力文の入力中であることを示している。
また、入力部１６には、限定ではなく例として、ユーザＡ．Ａが音声ＶＩ１で「すぽーつのはなしはどうでしょう」という対話入力文を入力している。
また、入力部１６には、限定ではなく例として、ユーザＡ．Ａが音声ＶＩ１で「すぽーつのはなしはどうでしょう」という対話入力文を入力している。
【0509】
音声に基づいて、対話入力文取得処理が実行されると、限定ではなく例として、図７－２中央の対話表示画面に表示が変わる。
この画面では、対話内容表示領域ＤＲ１には、情報処理装置１が受け付けた対話入力文の入力テキストＩＴ１が表示されている。そして、入力テキストＩＴ１の下には、対話入力文に基づく応答文「野球もいいですが・・・」を出力した対話テキストＲＴ２０が表示されている。
この画面では、対話内容表示領域ＤＲ１には、情報処理装置１が受け付けた対話入力文の入力テキストＩＴ１が表示されている。そして、入力テキストＩＴ１の下には、対話入力文に基づく応答文「野球もいいですが・・・」を出力した対話テキストＲＴ２０が表示されている。
【0510】
また、情報処理装置１に接続される出力部１７（限定ではなく例として、音出力部でありスピーカ）からは、フィラーのテキストを読み上げた音声波形データ、または音声データそのものを音出力したフィラー音である「そうですね」というフィラー音声ＦＶ１が出力されている。
【0511】
なお、対話テキストＲＴ２０が表示される前にフィラー音声ＦＶ１が出力されることとしてもよいし、対話テキストＲＴ２０が表示された後にフィラー音声ＦＶ１が出力されることとしてもよい。
また、対話テキストＲＴ２０の表示と同時にフィラー音声ＦＶ１が出力されることとしてもよい。
また、対話テキストＲＴ２０の表示と同時にフィラー音声ＦＶ１が出力されることとしてもよい。
【0512】
これにより、ユーザは、対話テキストＲＴ２０を目視で参照するとともにフィラー音声ＦＶ１を聞くことができ、マルチモーダルな対話応答を得られることで、情報処理装置１との対話における臨場感を上げることができる。
【0513】
限定ではなく例として、音出力が終わると、限定ではなく例として、図７－２右側の対話表示画面に表示が変わる。
この画面では、対話状況表示領域において、情報処理装置１が対話入力文の入力中であることを示している。
この画面では、対話状況表示領域において、情報処理装置１が対話入力文の入力中であることを示している。
【0514】
＜情報処理装置の処理＞
図７－３は、本実施例において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理を実行すると（Ｅ１２０）、限定ではなく例として、言語モデル部推論処理（Ｅ１３０）と、フィラー生成処理（Ｅ６１０）とをそれぞれの機能部で並列に実行する。
なお、言語モデル部推論処理は、応答文生成処理と言ってもよい。
図７－３は、本実施例において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理を実行すると（Ｅ１２０）、限定ではなく例として、言語モデル部推論処理（Ｅ１３０）と、フィラー生成処理（Ｅ６１０）とをそれぞれの機能部で並列に実行する。
なお、言語モデル部推論処理は、応答文生成処理と言ってもよい。
【0515】
フィラー生成処理において、フィラー生成部１１８は、限定ではなく例として、フィラーリストから、限定ではなく例として、ランダムにフィラー候補を選択し、フィラーデータを生成する。
【0516】
なお、フィラー生成処理において、フィラー生成部１１８は、フィラーリストを用いず、限定ではなく例として、フィラーデータとして予め定められた所定の音声波形（限定ではなく例として、ビープ音）を出力するようにしてもよい。
【0517】
また、フィラー生成部１１８は、限定ではなく例として、予め定められた複数のフィラー候補を葉に持つバイナリツリーとして構成するようにしてもよい。
限定ではなく例として、フィラー生成処理において、フィラー生成部１１８は、入力文を入力として受け付けると、限定ではなく例として、ブースティング等の機械学習によって予め学習した結果に基づいて、バイナリツリーで入力文が分類される葉を探索する。そして、探索された葉と対応するフィラー候補を入力文に対するフィラーデータとして出力するようにしてもよい。
すなわち、フィラー生成部１１８は、対話入力文に基づいて、ルールベース生成部１１３と同様に機械学習等を用いてフィラーデータを生成するようにしてもよい。
限定ではなく例として、フィラー生成処理において、フィラー生成部１１８は、入力文を入力として受け付けると、限定ではなく例として、ブースティング等の機械学習によって予め学習した結果に基づいて、バイナリツリーで入力文が分類される葉を探索する。そして、探索された葉と対応するフィラー候補を入力文に対するフィラーデータとして出力するようにしてもよい。
すなわち、フィラー生成部１１８は、対話入力文に基づいて、ルールベース生成部１１３と同様に機械学習等を用いてフィラーデータを生成するようにしてもよい。
【0518】
限定ではなく例として、言語モデル部推論処理と、フィラー生成処理とが実行されると、限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部は、フィラー出力処理を実行する（Ｅ６３０）。
フィラー出力処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、フィラー生成処理に基づくフィラーデータを出力部１７に出力する。なお、フィラー出力は、フィラーデータの音声波形データをそのまま音出力するようにしてもよいし、フィラーデータのテキストデータを、限定ではなく例として、音声合成等により音響信号に変換して音出力するようにしてもよい。
フィラー出力処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、フィラー生成処理に基づくフィラーデータを出力部１７に出力する。なお、フィラー出力は、フィラーデータの音声波形データをそのまま音出力するようにしてもよいし、フィラーデータのテキストデータを、限定ではなく例として、音声合成等により音響信号に変換して音出力するようにしてもよい。
【0519】
なお、フィラー出力処理において、情報処理装置１の制御部は、フィラーデータを情報処理装置１の通信Ｉ／Ｆによって他の装置へ文字列データや音声データとして出力（送信）するようにしてもよい。
【0520】
また、フィラー出力処理において、情報処理装置１の制御部は、フィラーデータのテキストデータを出力部１７に表示出力するようにしてもよい。
【0521】
情報処理装置１の制御部は、以下の任意のタイミングで、応答文出力処理を実行する（Ｅ６５０）。
・フィラー出力処理開始時
限定ではなく例として、フィラー音出力開始と同時に応答文表示。
・フィラー出力処理終了時
限定ではなく例として、フィラー音出力終了に伴い応答文表示。
・フィラー生成処理終了時
・言語モデル部推論処理終了時
・フィラー出力処理開始時
限定ではなく例として、フィラー音出力開始と同時に応答文表示。
・フィラー出力処理終了時
限定ではなく例として、フィラー音出力終了に伴い応答文表示。
・フィラー生成処理終了時
・言語モデル部推論処理終了時
【0522】
応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、言語モデル部推論処理の生成文に基づく応答文を出力部１７に出力する。なお、応答文は、生成文の文字列データをそのまま出力するようにしてもよいし、生成文を、限定ではなく例として、以下の形式に変換して出力するようにしてもよい。
・音声合成等による音響信号や音声データ
・画像生成等による映像信号や画像データ
・音声データ、画像データ、テキストデータの任意の組み合わせを含むデータファイル
・音声合成等による音響信号や音声データ
・画像生成等による映像信号や画像データ
・音声データ、画像データ、テキストデータの任意の組み合わせを含むデータファイル
【0523】
なお、応答文出力処理において、情報処理装置１の制御部は、生成文を情報処理装置１の通信Ｉ／Ｆによって他の装置へ文字列データや音声データ、画像データとして出力（送信）するようにしてもよい。
【0524】
なお、情報処理装置１の制御部は、応答文出力処理開始時にフィラー出力処理を実行するようにしてもよいし、応答文出力処理終了時にフィラー出力処理を実行するようにしてもよい。
また、情報処理装置１の制御部は、フィラー生成処理終了時にフィラー出力処理を実行するようにしてもよいし、言語モデル部推論処理終了時にフィラー出力処理を実行するようにしてもよい。
また、情報処理装置１の制御部は、フィラー生成処理終了時にフィラー出力処理を実行するようにしてもよいし、言語モデル部推論処理終了時にフィラー出力処理を実行するようにしてもよい。
【0525】
なお、情報処理装置１の制御部は、応答文を言語モデル部以外において生成するようにしてもよい。限定ではなく例として、応答文は、ルールベース生成部において生成するようにしてもよい。
【0526】
＜システム構成＞
上記の情報処理装置１を適用した、または、上記の情報処理装置１を備える、サーバ、端末、情報処理装置、電子装置の実施例について説明する。
上記の情報処理装置１を適用した、または、上記の情報処理装置１を備える、サーバ、端末、情報処理装置、電子装置の実施例について説明する。
【0527】
図７－４は、本実施例においてサーバ１０の制御部１１によって実現される機能の一例を示す図である。
制御部１１は、限定ではなく例として、アプリケーション管理処理部１１１と、言語モデル部１１２と、フィラー生成部１１８とを機能部として含む。これらの機能部は、限定ではなく例として、図７－１の情報処理装置１が備える機能部にそれぞれ対応するものとすることができる。
制御部１１は、限定ではなく例として、アプリケーション管理処理部１１１と、言語モデル部１１２と、フィラー生成部１１８とを機能部として含む。これらの機能部は、限定ではなく例として、図７－１の情報処理装置１が備える機能部にそれぞれ対応するものとすることができる。
【0528】
図７－５は、本実施例においてサーバ１０の記憶部１５に記憶される情報の一例を示す図である。
記憶部１５には、限定ではなく例として、アプリケーション管理処理プログラム１５１と、アカウント登録データ１５３と、フィラー管理データベース１５７とが記憶される。
記憶部１５には、限定ではなく例として、アプリケーション管理処理プログラム１５１と、アカウント登録データ１５３と、フィラー管理データベース１５７とが記憶される。
【0529】
フィラー管理データベース１５７は、限定ではなく例として、チャットボットごとに登録されたフィラーに関する情報を管理するためのデータベースであり、その一例であるフィラー管理データベース１５７Ａのデータ構成例を図７－６に示す。
【0530】
フィラー管理データベース１５７Ａには、チャットボットごとのデータとして、フィラー管理データが記憶される。
【0531】
各々のフィラー管理データには、限定ではなく例として、チャットボットＩＤと、チャットボット名と、フィラーリストデータとが記憶される。
【0532】
チャットボットＩＤは、メッセージングサービスで利用可能なチャットボットを識別するために用いられる情報、またはチャットボットのアカウント識別子（アプリケーションＩＤ）である。
このチャットボットＩＤは、好ましくはチャットボットごとに一意な値であり、限定ではなく例として、サーバ１０によってチャットボットごとに一意な値（固有の値）が設定されて記憶される。
このチャットボットＩＤは、好ましくはチャットボットごとに一意な値であり、限定ではなく例として、サーバ１０によってチャットボットごとに一意な値（固有の値）が設定されて記憶される。
【0533】
チャットボット名は、このチャットボットＩＤに紐づけられるチャットボットの名称が記憶される。チャットボット名は、限定ではなく例として、チャットボットの作成時（登録時）にユーザ（チャットボットのオーナ）によって登録される名称が設定され、記憶される。
【0534】
フィラーリストデータは、このチャットボットが使用可能（生成可能）なフィラーを設定・管理するためのデータであり、限定ではなく例として、フィラーＩＤと、フィラーテキストと、フィラー音ＵＲＩとが関連付けて記憶される。
【0535】
フィラーＩＤは、各々のフィラーを識別するために用いられる情報である。フィラーＩＤは、好ましくはフィラーごとに一意な値であり、限定ではなく例として、サーバ１０によってフィラーごとに一意な値（固有の値）が設定されて記憶される。
【0536】
フィラーテキストは、フィラーをテキスト形式で示したデータである。フィラーテキストは、フィラーテキストデータと言ってもよい。フィラーテキストには、限定ではなく例として、チャットボットのオーナによって設定されたフィラーを人間が読み上げ可能な文字列が設定され、記憶される。
【0537】
フィラー音ＵＲＩは、フィラーの音声データのリソース参照先を指し示すポインタである。フィラーの音声データは、サーバ１０の記憶部１５に記憶されることとしてもよいし、他の装置に記憶されることとしてもよい。
フィラー音ＵＲＩには、限定ではなく例として、チャットボットのオーナによって設定されたフィラー音のデータを示すリソースのポインタが設定され、記憶される。
フィラー音ＵＲＩには、限定ではなく例として、チャットボットのオーナによって設定されたフィラー音のデータを示すリソースのポインタが設定され、記憶される。
【0538】
なお、フィラーの音声データの具体的な作成方法については後述する。
【0539】
【0540】
限定ではなく例として、コンテンツ入力領域において、コンテンツ送信ボタンＢＴ１がタップされると、限定ではなく例として、図７－７右側のトークルーム画面に表示が変わる。
この画面では、コンテンツ表示領域ＴＲ１において、応答コンテンツＲＣＴ０の下に、コンテンツ入力領域に入力され送信された対話入力文に基づく入力コンテンツＩＣＴ１が表示されている。また、入力コンテンツＩＣＴ１の下には、対話入力文に対する応答文に基づく応答コンテンツＲＣＴ２０が表示されている。
この画面では、コンテンツ表示領域ＴＲ１において、応答コンテンツＲＣＴ０の下に、コンテンツ入力領域に入力され送信された対話入力文に基づく入力コンテンツＩＣＴ１が表示されている。また、入力コンテンツＩＣＴ１の下には、対話入力文に対する応答文に基づく応答コンテンツＲＣＴ２０が表示されている。
【0541】
また、端末２０Ａの音出力部２６からは、フィラー音である「そうですね」というフィラー音声ＦＶ１が出力されている。
【0542】
なお、応答コンテンツＲＣＴ２０が表示される前にフィラー音声ＦＶ１が出力されることとしてもよいし、応答コンテンツＲＣＴ２０が表示された後にフィラー音声ＦＶ１が出力されることとしてもよい。
また、応答コンテンツＲＣＴ２０の表示と同時にフィラー音声ＦＶ１が出力されることとしてもよい。
また、応答コンテンツＲＣＴ２０の表示と同時にフィラー音声ＦＶ１が出力されることとしてもよい。
【0543】
これにより、端末２０のユーザは、応答コンテンツＲＣＴ２０を目視で参照するとともにフィラー音声ＦＶ１を聞くことができ、マルチモーダルな対話応答を得られることで、情報処理装置１との対話における臨場感を上げることができる。
【0544】
＜処理＞
図７－８は、本実施例において上記の情報処理装置１を適用した各装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
この図では、左側から順に、端末２０Ａの制御部２１が実行する処理、サーバ１０の制御部１１が実行する処理の一例を示している。
図７－８は、本実施例において上記の情報処理装置１を適用した各装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
この図では、左側から順に、端末２０Ａの制御部２１が実行する処理、サーバ１０の制御部１１が実行する処理の一例を示している。
【0545】
サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、対話入力文取得処理を実行すると（Ｓ１２０）、フィラー生成処理（Ｓ６１０）と言語モデル部推論処理（Ｓ１３０）とを並列実行する。言語モデル部推論処理は、応答文生成処理と言ってもよい。
【0546】
フィラー生成処理において、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、フィラー管理データベース１５７Ａのフィラーリストデータを参照し、図７－３のＥ６１０のステップに従って、フィラー生成処理を実行する。
【0547】
限定ではなく例として、フィラー生成処理が終了すると、サーバ１０の制御部１１は、フィラー生成部１１８のフィラーデータに基づくフィラーコンテンツ情報を通信Ｉ／Ｆ１４によって端末２０Ａに送信する（Ｓ６３０）。フィラーコンテンツ情報は、テキストデータを含むこととしてもよいし、音声データを含むこととしてもよいし、テキストデータと音声データとを含むこととしてもよい。
フィラーコンテンツ情報送信処理は、フィラー出力処理の一種と捉えてもよい。
フィラーコンテンツ情報送信処理は、フィラー出力処理の一種と捉えてもよい。
【0548】
また、限定ではなく例として、応答文生成処理が終了すると、サーバ１０の制御部１１は、言語モデル部１１２の生成文に基づく応答コンテンツ情報を通信Ｉ／Ｆ１４によって端末２０Ａに送信する（Ｓ６５０）。応答コンテンツ情報は、テキストデータを含むこととしてもよいし、音声合成等による音声データを含むこととしてもよいし、テキストデータと音声データとを含むこととしてもよい。
応答コンテンツ情報送信処理は、応答文出力処理の一種と捉えてもよい。
応答コンテンツ情報送信処理は、応答文出力処理の一種と捉えてもよい。
【0549】
通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０からフィラーコンテンツ情報を受信したと判定する場合（Ａ６１０：ＹＥＳ）、端末２０Ａの制御部２１は、受信したフィラーコンテンツ情報を出力する（Ａ６３０）。
フィラーコンテンツ情報を受信していないと判定する場合（Ａ６１０：ＮＯ）、端末２０Ａの制御部２１は、フィラーコンテンツ情報の受信待機を行う（Ａ６１０）。
フィラーコンテンツ情報を受信していないと判定する場合（Ａ６１０：ＮＯ）、端末２０Ａの制御部２１は、フィラーコンテンツ情報の受信待機を行う（Ａ６１０）。
【0550】
また、通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０から応答コンテンツ情報を受信したと判定する場合（Ａ６５０：ＹＥＳ）、端末２０Ａの制御部２１は、受信した応答コンテンツ情報を出力する（Ａ６７０）。
応答コンテンツ情報を受信していないと判定する場合（Ａ６５０：ＮＯ）、端末２０Ａの制御部２１は、応答コンテンツ情報の受信待機を行う（Ａ６７０）。
応答コンテンツ情報を受信していないと判定する場合（Ａ６５０：ＮＯ）、端末２０Ａの制御部２１は、応答コンテンツ情報の受信待機を行う（Ａ６７０）。
【0551】
端末２０Ａの制御部２１は、限定ではなく例として、フィラーコンテンツ情報と応答コンテンツ情報とを出力すると、終了判定を行う（Ａ１９０）。
【0552】
サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、フィラーコンテンツ情報と応答コンテンツ情報とを端末２０Ａに送信すると、終了判定を行う（Ｓ１９０）。
【0553】
なお、サーバ１０の制御部１１は、フィラー生成処理と言語モデル部推論処理とを実行すると、限定ではなく例として、フィラーデータと言語モデル部１１２の生成文とに基づくフィラー付き応答コンテンツ情報を通信Ｉ／Ｆ１４によって端末２０Ａに送信するようにしてもよい。
通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０からフィラー付き応答コンテンツ情報を受信すると、端末２０Ａの制御部２１は受信した、フィラー付き応答コンテンツ情報を音出力部２６並びに表示部２４によって出力するようにしてもよい。
通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０からフィラー付き応答コンテンツ情報を受信すると、端末２０Ａの制御部２１は受信した、フィラー付き応答コンテンツ情報を音出力部２６並びに表示部２４によって出力するようにしてもよい。
【0554】
また、サーバ１０の制御部１１は、フィラー生成処理と言語モデル部推論処理とを実行すると、限定ではなく例として、フィラーコンテンツ情報送信処理と応答コンテンツ情報送信処理とをまとめて実行するようにしてもよい。この場合、フィラーコンテンツ情報送信処理を先に実行してもよいし、応答コンテンツ情報送信処理を先に実行してもよい。
【0555】
また、端末２０Ａの制御部２１は、フィラーコンテンツ情報と、応答コンテンツ情報とを受信すると、フィラーコンテンツ情報出力処理と、応答コンテンツ情報出力処理とを実行しないようにしてもよい。この場合、フィラーコンテンツ情報出力処理を先に実行してもよいし、応答コンテンツ情報出力処理を先に実行してもよい。また、フィラーコンテンツ情報出力処理と、応答コンテンツ情報出力処理とを同時に実行してもよい。
【0556】
なお、サーバ１０の制御部１１は、フィラー生成処理を実行後、言語モデル部推論処理を実行するようにしてもよい。
また、サーバ１０の制御部１１は、言語モデル部推論処理を実行後、フィラー生成処理を実行するようにしてもよい。
また、サーバ１０の制御部１１は、言語モデル部推論処理を実行後、フィラー生成処理を実行するようにしてもよい。
【0557】
なお、フィラーコンテンツ情報には、限定ではなく例として、端末２０の制御部２１にフィラーを音出力させる制御情報を含むようにしてもよい。フィラーコンテンツ情報には、フィラーの表示に関する情報（限定ではなく例として、フィラーテキスト）を含むようにしてもよいし、そうしなくてもよい。フィラーを音出力のみで出力させる場合、限定ではなく例として、フィラーコンテンツ情報には、フィラーを表示出力させる制御情報は含まないようにしてもよい。フィラーを表示出力させる場合、限定ではなく例として、フィラーコンテンツ情報には、フィラーを表示出力させる制御情報を含めるようにしてもよい。
【0558】
また、応答コンテンツ情報には、限定ではなく例として、端末２０の制御部２１に応答文を表示出力させる制御情報を含むようにしてもよいし、応答文を音出力させる制御情報を含むようにしてもよいし、表示出力と音出力とを行う制御情報を含むようにしてもよい。
【0559】
＜第７実施例の効果＞
本実施例は、サーバ１０等の情報処理装置１は、ユーザから入力された第１入力を制御部によって取得する。そして、音情報による第１応答を制御部によって出力する制御を行い（第１応答を音出力することと捉えてもよい。）、言語モデルと、第１入力とに基づく、表示される第２応答を制御部によって出力する制御を制御部によって行う構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザから入力された第１入力を取得した上で、なんらかの第１応答が少なくとも音によって出力されるようにすることができる。また、言語モデルと、第１入力とに基づく、表示される第２応答が出力されるようにすることができる。
本実施例は、サーバ１０等の情報処理装置１は、ユーザから入力された第１入力を制御部によって取得する。そして、音情報による第１応答を制御部によって出力する制御を行い（第１応答を音出力することと捉えてもよい。）、言語モデルと、第１入力とに基づく、表示される第２応答を制御部によって出力する制御を制御部によって行う構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザから入力された第１入力を取得した上で、なんらかの第１応答が少なくとも音によって出力されるようにすることができる。また、言語モデルと、第１入力とに基づく、表示される第２応答が出力されるようにすることができる。
【0560】
なお、ユーザから入力された第１入力は、限定ではなく例として、ユーザから入力された第１コンテンツ（限定ではなく例として、ユーザによって入力されてチャットで表示されるコンテンツ等）としてもよい。
【0561】
また、本実施例は、第１応答は、フィラー音に関する情報を含む構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、フィラー音に関する情報を含む第１応答が音出力されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、フィラー音に関する情報を含む第１応答が音出力されるようにすることができる。
【0562】
また、本実施例は、第１応答は、表示制御に関する情報を含まない構成を示している。
また、限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部によって第１応答を表示する出力に関する制御が行われない構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第１応答が音出力される一方で表示はされないようにすることができる。これにより、限定ではなく例として、ユーザが煩わしさを感じないようにすることができる。
また、限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部によって第１応答を表示する出力に関する制御が行われない構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第１応答が音出力される一方で表示はされないようにすることができる。これにより、限定ではなく例として、ユーザが煩わしさを感じないようにすることができる。
【0563】
また、本実施例は、第１入力は、第１コンテンツを含み、第２応答は、第２コンテンツを含み、この第１コンテンツと、この第２コンテンツとは、限定ではなく例として、ユーザを含むトークルーム（限定ではなく、チャットルームの一例）に表示される構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザから入力された第１コンテンツと、第２応答に含まれる第２コンテンツとが、ユーザを含むチャットルームに表示されることによって、これらをユーザに分かり易い形で認識させることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザから入力された第１コンテンツと、第２応答に含まれる第２コンテンツとが、ユーザを含むチャットルームに表示されることによって、これらをユーザに分かり易い形で認識させることができる。
【0564】
また、本実施例は、第２応答の送信元は、上記のトークルームに含まれるボットユーザである構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザとともにチャットルームに含まれるボットユーザを送信元とする第２応答を、チャットルームに表示させて、ユーザに認識させることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザとともにチャットルームに含まれるボットユーザを送信元とする第２応答を、チャットルームに表示させて、ユーザに認識させることができる。
【0565】
また、本実施例は、第１応答は、第１入力に基づき生成される構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザから入力された第１入力に基づき適切な第１応答が生成されるようにすることできる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザから入力された第１入力に基づき適切な第１応答が生成されるようにすることできる。
【0566】
＜第７変形例（１）＞
上記の実施例では、情報処理装置１の制御部は、フィラーを音出力するとしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部は、フィラーを表示させてもよい。
上記の実施例では、情報処理装置１の制御部は、フィラーを音出力するとしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部は、フィラーを表示させてもよい。
【0567】
図７－９は、本変形例において端末２０の表示部２４に表示される画面の遷移の一例を示す図である。
この例では、図７－７と同様の、端末２０Ａの表示部２４に表示されるメッセージングアプリケーションの表示画面の一例を示しており、図７－９左側の画面は、図７－７左側の画面と同様である。
この例では、図７－７と同様の、端末２０Ａの表示部２４に表示されるメッセージングアプリケーションの表示画面の一例を示しており、図７－９左側の画面は、図７－７左側の画面と同様である。
【0568】
図７－９中央の画面は、図７－７中央の画面とほぼ同様であるが、その表示が一部異なっている。具体的には、端末２０の音出力部２６から、フィラー音である「そうですね」というフィラー音声ＦＶ１が出力され、また、コンテンツ表示領域ＴＲ１のユーザＡ．Ａを送信元とする入力コンテンツＩＣＴ１の下に、チャットボット（ボットユーザ）を送信元とするコンテンツとして、フィラー音声ＦＶ１に対応するフィラー応答コンテンツＦＣＴ１が表示されている。つまり、フィラー音声が音出力されるとともに、そのフィラー音声に対応するコンテンツも表示されている。
【0569】
また、フィラー応答コンテンツＦＣＴ１の下には、情報処理装置１が対話入力文に対応する応答文を生成中であることに基づき、チャットボットを送信元とするコンテンツとして、出力待機中（ローディング中のイメージ）であることを示す「・・・」を含む待機コンテンツＰＣＴ１が表示されている。
【0570】
対話入力文に対応する応答文の生成が完了すると、図７－９右側のような表示に変わり、図７－７右側の画面に示したような対話入力文に対する応答文（野球もいいですが・・・）が、出力待機中であることを示すコンテンツの「・・・」の吹き出し内に表示されて応答コンテンツＲＣＴ２０となる。
【0571】
限定ではなく例として、フィラー応答コンテンツと応答コンテンツとの表示態様は異なるフォント（限定ではなく例として、フィラー応答コンテンツのテキストは細字）で表示されるようにしてもよい。また、限定ではなく例として、フィラー応答コンテンツと応答コンテンツとは、異なる表示色で表示されるようにしてもよい。なお、フィラー応答コンテンツと応答コンテンツとを同じ態様で表示するようにしてもよい。
【0572】
なお、限定ではなく例として、待機コンテンツＰＣＴ１は表示されないようにしてもよい。
【0573】
また、限定ではなく例として、応答コンテンツＲＣＴ２０を表示する際に、フィラー応答コンテンツＦＣＴ１と応答コンテンツＲＣＴ２０とをまとめて一つの吹き出しとして表示させるようにしてもよい。
【0574】
なお、フィラー応答コンテンツ（表示されるコンテンツ）は、必ずしもフィラー音と同一のテキストのコンテンツとしなければならないわけではなく、フィラー音の一部が省略・変更されたものなど（限定ではなく例として「そうですね」→「そうだね」など）としてもよい。
【0575】
本変形例は、第１応答は、フィラー音に関する情報の他、フィラー音に基づく表示制御に関する情報を含む構成を示している。
また、限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部は、フィラー音を音出力する制御を行い、フィラー音に基づくコンテンツ等の情報を表示する制御を行う構成を示している。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、フィラー音が音出力され、また、フィラー音に基づく情報が表示されるようにすることができる。これにより、限定ではなく例として、第１応答を確実にユーザが認識できるようにすることができる。
また、限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部は、フィラー音を音出力する制御を行い、フィラー音に基づくコンテンツ等の情報を表示する制御を行う構成を示している。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、フィラー音が音出力され、また、フィラー音に基づく情報が表示されるようにすることができる。これにより、限定ではなく例として、第１応答を確実にユーザが認識できるようにすることができる。
【0576】
また、本変形例は、第１応答と、第２応答とは、区別されてユーザの端末２０に表示される構成を示している。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、第１応答と第２応答との相違をユーザが認識し易くなるようにすることができる。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、第１応答と第２応答との相違をユーザが認識し易くなるようにすることができる。
【0577】
＜第７変形例（２）＞
上記において、フィラーのみを音出力し、応答文を出力しないようにしてもよい。
上記において、フィラーのみを音出力し、応答文を出力しないようにしてもよい。
【0578】
図７－１０は、本変形例において端末２０の表示部２４に表示される画面の遷移の一例を示す図である。
この例では、図７－７と同様の、端末２０Ａの表示部２４に表示されるメッセージングアプリケーションの表示画面の一例を示している。
図７－１０左側の画面では、図７－７左側の画面とは異なり、ユーザＡ．Ａによって、「スポーツの話はどうでしょう？」ではなく、「スポーツの話は」というコンテンツが入力されて、コンテンツ送信ボタンＢＴ１がタップされた状態が示されている。
すると、限定ではなく例として、図７－１０中央のような表示に変わる。
この例では、図７－７と同様の、端末２０Ａの表示部２４に表示されるメッセージングアプリケーションの表示画面の一例を示している。
図７－１０左側の画面では、図７－７左側の画面とは異なり、ユーザＡ．Ａによって、「スポーツの話はどうでしょう？」ではなく、「スポーツの話は」というコンテンツが入力されて、コンテンツ送信ボタンＢＴ１がタップされた状態が示されている。
すると、限定ではなく例として、図７－１０中央のような表示に変わる。
【0579】
この例では、チャットボットを送信元とする応答コンテンツＲＣＴ０の下に、ユーザＡ．Ａを送信元とする「スポーツの話は」というテキストを含む入力コンテンツＩＣＴ０が表示されている。
また、出力部１７（限定ではなく例として、音出力部でありスピーカ）からは、「ほうほう」というフィラー音声ＦＶ２が音出力されている。
また、出力部１７（限定ではなく例として、音出力部でありスピーカ）からは、「ほうほう」というフィラー音声ＦＶ２が音出力されている。
【0580】
つまり、この例では、意図するコンテンツをユーザが完全に入力する前に、その途中でコンテンツ送信ボタンＢＴ１が送信したことに基づき、その入力されたコンテンツがコンテンツ表示領域ＴＲ１に表示され、その際に、フィラー音声が出力される例を示している。しかし、この例では、フィラー音声に対応するフィラー応答コンテンツはコンテンツ表示領域ＴＲ１には表示されておらず、フィラー音声が音出力されるのみである。
これは、意図するコンテンツをユーザが入力しようとしている際に、限定ではなく例として誤操作等によって、途中で送信しようとしている場合があり得るが、このような場合にフィラー音声に対応するコンテンツを表示させてしまうと、ユーザにとってはその表示が邪魔に感じてしまう可能性があるためである。
これは、意図するコンテンツをユーザが入力しようとしている際に、限定ではなく例として誤操作等によって、途中で送信しようとしている場合があり得るが、このような場合にフィラー音声に対応するコンテンツを表示させてしまうと、ユーザにとってはその表示が邪魔に感じてしまう可能性があるためである。
【0581】
図７－１０右側には、図７－１０中央の画面に引き続き、ユーザＡ．Ａによって「スポーツの話はどうでしょう？」というコンテンツ（意図するコンテンツ）が入力され、コンテンツ送信ボタンＢＴ１がタップされた状態が示されている。
この場合、限定ではなく例として、コンテンツ表示領域ＴＲ１における、ユーザＡ．Ａを送信元とする「スポーツの話は」の入力コンテンツＩＣＴ０の下に、ユーザＡ．Ａを送信元とする「スポーツの話はどうでしょう？」の入力コンテンツＩＣＴ１が表示されるようにすることができる。そして、その下には、図７－７左側の画面から図７－７右側の画面と同様の流れで、チャットボットを送信元とする応答コンテンツが表示されるようにすることができる。
この場合、限定ではなく例として、コンテンツ表示領域ＴＲ１における、ユーザＡ．Ａを送信元とする「スポーツの話は」の入力コンテンツＩＣＴ０の下に、ユーザＡ．Ａを送信元とする「スポーツの話はどうでしょう？」の入力コンテンツＩＣＴ１が表示されるようにすることができる。そして、その下には、図７－７左側の画面から図７－７右側の画面と同様の流れで、チャットボットを送信元とする応答コンテンツが表示されるようにすることができる。
【0582】
本変形例における処理は、限定ではなく例として、言語モデル部推論処理において、入力文が入力誤りフィルタに引っかかり、音声認識のミスや文字入力のミスが入力文において検知された場合、限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部は、言語モデル部推論処理を中断し、応答文出力処理を実行しないようにしてもよい。
【0583】
＜第７変形例（３）＞
情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、ランダムにフィラーを生成するすることとしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、入力文のエンコード表現に基づいて、フィラーを生成するようにしてもよい。
情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、ランダムにフィラーを生成するすることとしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、入力文のエンコード表現に基づいて、フィラーを生成するようにしてもよい。
【0584】
図７－１１は、本変形例における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、言語モデル部１１２と、フィラー生成部１１８とを備える。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、言語モデル部１１２と、フィラー生成部１１８とを備える。
【0585】
言語モデル部１１２は、限定ではなく例として、入力文を入力として受け付ける。すると、言語モデル部１１２は、限定ではなく例として、入力文に基づいて、入力文のエンコード表現と生成文とを出力する。
【0586】
フィラー生成部１１８は、限定ではなく例として、入力文のエンコード表現を受け付けると、限定ではなく例として、エンコード表現に基づいて、バイナリツリーで入力文が分類される葉を探索する。そして、探索された葉と対応するフィラー候補を入力文に対するフィラーデータとして出力する。
【0587】
図７－１２は、本変形例において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、言語モデル部推論処理を実行すると（Ｅ１３０）、フィラー生成処理を実行する（Ｅ６１０）。
情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、言語モデル部推論処理を実行すると（Ｅ１３０）、フィラー生成処理を実行する（Ｅ６１０）。
【0588】
フィラー生成処理において、限定ではなく例として、フィラー生成部１１８は、限定ではなく例として、入力文のエンコード表現に基づいて、フィラーリストから、限定ではなく例として、バイナリツリー探索によってフィラー候補を選択し、フィラーデータを生成する。
【0589】
本変形例は、第１応答は、第１入力に基づき生成される構成を示している。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、ユーザから入力された第１入力に基づき適切な第１応答が生成されるようにすることできる。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、ユーザから入力された第１入力に基づき適切な第１応答が生成されるようにすることできる。
【0590】
＜第７変形例（４）＞
上記の変形例では、言語モデル部１１２の推論結果に基づいて、フィラーと応答文とを生成することとしたが、これに限定されない。
限定ではなく例として、第１言語モデル部に基づいてフィラーを生成し、第２言語モデル部に基づいて応答文を生成するようにしてもよい。
上記の変形例では、言語モデル部１１２の推論結果に基づいて、フィラーと応答文とを生成することとしたが、これに限定されない。
限定ではなく例として、第１言語モデル部に基づいてフィラーを生成し、第２言語モデル部に基づいて応答文を生成するようにしてもよい。
【0591】
図７－１３は、本変形例における情報処理装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４と、第２言語モデル部１１５と、フィラー生成部１１８とを備える。
情報処理装置１は、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４と、第２言語モデル部１１５と、フィラー生成部１１８とを備える。
【0592】
第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、入力文を入力として受け付ける。すると、第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、入力文に基づいて、入力文のエンコード表現を出力する。
第２言語モデル部１１５は、限定ではなく例として、入力文を入力として受け付ける。すると、第２言語モデル部１１５は、限定ではなく例として、入力文に基づいて、応答文を生成する。
第２言語モデル部１１５は、限定ではなく例として、入力文を入力として受け付ける。すると、第２言語モデル部１１５は、限定ではなく例として、入力文に基づいて、応答文を生成する。
【0593】
フィラー生成部１１８は、限定ではなく例として、第１言語モデル部１１４から入力文のエンコード表現を受け付けると、限定ではなく例として、エンコード表現に基づいて、バイナリツリーで入力文が分類される葉を探索する。そして、探索された葉と対応するフィラー候補を入力文に対するフィラーデータとして出力する。
【0594】
図７－１４は、本変形例において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理を実行すると（Ｅ１２０）、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理（Ｅ２７０）と、第２言語モデル部推論処理（Ｅ２９０）とをそれぞれの機能部で並列に実行する。
情報処理装置１の制御部は、対話入力文取得処理を実行すると（Ｅ１２０）、限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理（Ｅ２７０）と、第２言語モデル部推論処理（Ｅ２９０）とをそれぞれの機能部で並列に実行する。
【0595】
第１言語モデル部推論処理において、第１言語モデル部１１４は、限定ではなく例として、入力文に基づいて、入力文のエンコード表現を推論する。
第２言語モデル部推論処理において、第２言語モデル部１１５は、限定ではなく例として、入力文に基づいて、応答文を推論する。
第２言語モデル部推論処理において、第２言語モデル部１１５は、限定ではなく例として、入力文に基づいて、応答文を推論する。
【0596】
限定ではなく例として、第１言語モデル部推論処理を実行すると、情報処理装置１の制御部は、フィラー生成処理を実行する（Ｅ６１０）。
【0597】
フィラー生成処理において、限定ではなく例として、フィラー生成部１１８は、限定ではなく例として、入力文のエンコード表現に基づいて、フィラーリストから、限定ではなく例として、バイナリツリー探索によってフィラー候補を選択し、フィラーデータを生成する。
【0598】
本変形例は、第１応答は、第１入力に基づき生成される構成を示している。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、ユーザから入力された第１入力に基づき適切な第１応答が生成されるようにすることができる。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、ユーザから入力された第１入力に基づき適切な第１応答が生成されるようにすることができる。
【0599】
＜第７変形例（５）＞
上記の変形例では、情報処理装置１において処理を実行することとしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、サーバ１０と端末２０とによるシステムによって実行するようにしてもよい。
上記の変形例では、情報処理装置１において処理を実行することとしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、サーバ１０と端末２０とによるシステムによって実行するようにしてもよい。
【0600】
【0601】
パターン（ａ）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理をフィラーリストからランダムに決定するランダム生成処理、第２応答生成処理を言語モデル部推論処理とする。
パターン（ｂ）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理をフィラーリストから入力文に基づいてツリー探索することで決定するルールベース生成処理、第２応答生成処理を言語モデル部推論処理とする。
パターン（ｃ）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理を言語モデル部推論処理による入力文のエンコード表現に基づくルールベース生成処理、第２応答生成処理を言語モデル部推論処理とする。
パターン（ｄ）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理を第１言語モデル部推論処理による生成文を音声波形に変換する音声変換処理、第２応答生成処理を第２言語モデル部推論処理とする。
パターン（ｅ）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理を第１言語モデル部推論処理による入力文のエンコード表現に基づくルールベース生成処理、第２応答生成処理を第２言語モデル部推論処理とする。
パターン（ｂ）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理をフィラーリストから入力文に基づいてツリー探索することで決定するルールベース生成処理、第２応答生成処理を言語モデル部推論処理とする。
パターン（ｃ）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理を言語モデル部推論処理による入力文のエンコード表現に基づくルールベース生成処理、第２応答生成処理を言語モデル部推論処理とする。
パターン（ｄ）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理を第１言語モデル部推論処理による生成文を音声波形に変換する音声変換処理、第２応答生成処理を第２言語モデル部推論処理とする。
パターン（ｅ）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理を第１言語モデル部推論処理による入力文のエンコード表現に基づくルールベース生成処理、第２応答生成処理を第２言語モデル部推論処理とする。
【0602】
また、フィラー生成処理と、応答文生成処理とは、限定ではなく例として、図７－１６で示される装置によって実行するようにしてもよい。
【0603】
パターン（１）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理と応答文生成処理とをサーバ１０の制御部１１において実行するようにしてもよい。
パターン（２）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理を端末２０の制御部２１で実行し、応答文生成処理をサーバ１０の制御部１１において実行するようにしてもよい。
パターン（３）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理をサーバ１０の制御部１１で実行し、応答文生成処理を端末２０の制御部２１において実行するようにしてもよい。
パターン（４）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理と応答文生成処理とを端末２０の制御部２１において実行するようにしてもよい。
パターン（２）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理を端末２０の制御部２１で実行し、応答文生成処理をサーバ１０の制御部１１において実行するようにしてもよい。
パターン（３）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理をサーバ１０の制御部１１で実行し、応答文生成処理を端末２０の制御部２１において実行するようにしてもよい。
パターン（４）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理と応答文生成処理とを端末２０の制御部２１において実行するようにしてもよい。
【0604】
パターン（５）からパターン（８）は、限定ではなく例として、図７－１５のパターン（ｃ）からパターン（ｅ）までで示した、フィラー生成処理が２ステップに分割可能な場合における処理主体の一例である。
【0605】
パターン（５）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理の前半（限定ではなく例として、言語モデル部推論処理や第１言語モデル部推論処理）をサーバ１０の制御部１１で実行し、後半（限定ではなく例として、フィラー生成部におけるフィラー生成処理）を端末２０の制御部２１で実行する。そして、応答文生成処理をサーバ１０の制御部１１において実行するようにしてもよい。
パターン（６）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理の前半を端末２０の制御部２１で実行し、後半をサーバ１０の制御部１１で実行する。そして、応答文生成処理をサーバ１０の制御部１１において実行するようにしてもよい。
パターン（７）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理の前半をサーバ１０の制御部１１で実行し、後半を端末２０の制御部２１で実行する。そして、応答文生成処理を端末２０の制御部２１において実行するようにしてもよい。
パターン（８）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理の前半を端末２０の制御部２１で実行し、後半をサーバ１０の制御部１１で実行する。そして、応答文生成処理を端末２０の制御部２１において実行するようにしてもよい。
パターン（６）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理の前半を端末２０の制御部２１で実行し、後半をサーバ１０の制御部１１で実行する。そして、応答文生成処理をサーバ１０の制御部１１において実行するようにしてもよい。
パターン（７）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理の前半をサーバ１０の制御部１１で実行し、後半を端末２０の制御部２１で実行する。そして、応答文生成処理を端末２０の制御部２１において実行するようにしてもよい。
パターン（８）では、限定ではなく例として、フィラー生成処理の前半を端末２０の制御部２１で実行し、後半をサーバ１０の制御部１１で実行する。そして、応答文生成処理を端末２０の制御部２１において実行するようにしてもよい。
【0606】
＜第８実施例＞
上記の実施例では、フィラーが、ランダムや入力文に基づいて生成される場合について例示した。
第８実施例は、限定ではなく例として、対話を行っているユーザとの状況に応じてフィラーを変更する実施例である。
上記の実施例では、フィラーが、ランダムや入力文に基づいて生成される場合について例示した。
第８実施例は、限定ではなく例として、対話を行っているユーザとの状況に応じてフィラーを変更する実施例である。
【0607】
第８実施例に記載の内容は、他の各実施例や他の各変形例のいずれにも適用可能である。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
【0608】
＜表示画面＞
図８－１は、本実施例において端末２０Ａの表示部２４に表示される画面の遷移の一例を示す図である。
この例では、限定ではなく例として、?図８－１左側の画面に示すように、第１の対話入力文「スポーツの話はどうでしょう？」に対するフィラー出力処理と応答文出力処理とによって、「そうですね」というフィラー音声ＦＶ２が音出力され、「野球もいいですが・・・」という応答コンテンツＲＣＴ２０が表示された後、設定時間「Ｔ」（限定ではなく例として、「５分間」）が経過してから、再度対話入力文がユーザＡ．Ａによって入力された場合の画面例を示している。
図８－１左側は、限定ではなく例として、図７－７右側と同様のトークルーム画面の一例である。
図８－１は、本実施例において端末２０Ａの表示部２４に表示される画面の遷移の一例を示す図である。
この例では、限定ではなく例として、?図８－１左側の画面に示すように、第１の対話入力文「スポーツの話はどうでしょう？」に対するフィラー出力処理と応答文出力処理とによって、「そうですね」というフィラー音声ＦＶ２が音出力され、「野球もいいですが・・・」という応答コンテンツＲＣＴ２０が表示された後、設定時間「Ｔ」（限定ではなく例として、「５分間」）が経過してから、再度対話入力文がユーザＡ．Ａによって入力された場合の画面例を示している。
図８－１左側は、限定ではなく例として、図７－７右側と同様のトークルーム画面の一例である。
【0609】
図８－１中央には、ユーザＡ．Ａによって、第２の対話入力文として「サッカーの方が好きかな」がコンテンツ入力領域に入力され、コンテンツ送信ボタンＢＴ１がタップされた状態が示されている。すると、限定ではなく例として、図８－１右側のような表示に変わる。
【0610】
この例では、第２の対話入力文に基づいて、「おかえりなさい」というフィラー音声ＦＶ３が音出力されている。
また、第１の対話入力文である「スポーツの話はどうでしょう？」に対する応答文に基づく応答コンテンツＲＣＴ２０の下に、ユーザＡ．Ａを送信元とするコンテンツとして、第２の対話入力文である「サッカーの方が好きかな」に対応する入力コンテンツＩＣＴ２が表示され、その下に、ボットユーザを送信元とするコンテンツとして、第２の対話入力文に対する応答文である「ワールドカップで日本は善戦しましたね。」に対応する応答コンテンツＲＣＴ２１が表示されている。
また、第１の対話入力文である「スポーツの話はどうでしょう？」に対する応答文に基づく応答コンテンツＲＣＴ２０の下に、ユーザＡ．Ａを送信元とするコンテンツとして、第２の対話入力文である「サッカーの方が好きかな」に対応する入力コンテンツＩＣＴ２が表示され、その下に、ボットユーザを送信元とするコンテンツとして、第２の対話入力文に対する応答文である「ワールドカップで日本は善戦しましたね。」に対応する応答コンテンツＲＣＴ２１が表示されている。
【0611】
＜情報処理装置の処理＞
図８－２は、本実施例において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すタイミングチャートである。
図８－２において、左側には、ケース（Ａ）として、限定ではなく例として、?フィラー出力処理と応答文出力処理とが終了後、設定時間「Ｔ」が経過せずに再度対話入力文が入力された場合の処理を示す。また、右側には、ケース（Ｂ）として、限定ではなく例として、?フィラー出力処理と応答文出力処理とが終了後、設定時間「Ｔ」が経過してから再度対話入力文が入力された場合の処理を示す。
図８－２は、本実施例において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すタイミングチャートである。
図８－２において、左側には、ケース（Ａ）として、限定ではなく例として、?フィラー出力処理と応答文出力処理とが終了後、設定時間「Ｔ」が経過せずに再度対話入力文が入力された場合の処理を示す。また、右側には、ケース（Ｂ）として、限定ではなく例として、?フィラー出力処理と応答文出力処理とが終了後、設定時間「Ｔ」が経過してから再度対話入力文が入力された場合の処理を示す。
【0612】
ケース（Ａ）において、情報処理装置１の制御部は、第１の対話文取得処理を実行すると（ＴＭ１１０）、限定ではなく例として、第１の対話入力文に基づいて、フィラー生成処理（ＴＭ１２０）と言語モデル部推論処理（ＴＭ１３０）とを実行する。そして、情報処理装置１の制御部は、ＴＭ１２０とＴＭ１３０との処理結果に基づいて、第１のフィラー出力処理と応答文出力処理とを実行する（ＴＭ１４０）。
【0613】
情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、ＴＭ１４０を起点として、設定時間「Ｔ」以内に第２の対話入力文取得処理を実行すると（ＴＭ１５０）、限定ではなく例として、第２の対話入力文に基づいて、フィラー生成処理（ＴＭ１６０）と言語モデル部推論処理（ＴＭ１７０）とを実行する。そして、情報処理装置１の制御部は、ＴＭ１６０とＴＭ１７０との処理結果に基づいて、第２のフィラー出力処理と応答文出力処理とを実行する（ＴＭ１８０）。
【0614】
ケース（Ｂ）において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、ＴＭ１４０を起点として、設定時間「Ｔ」を過ぎて第２の対話入力文取得処理を実行すると（ＴＭ２５０）、限定ではなく例として、第２の対話入力文に基づいて、遅延フィラー生成処理（ＴＭ２６０）と言語モデル部推論処理（ＴＭ２７０）とを実行する。
遅延フィラー生成処理において、限定ではなく例として、フィラー生成部１１８は、予め定められた「おかえり」や「またせたね」等の遅延フィラー候補からフィラーを生成する。
そして、情報処理装置１の制御部は、ＴＭ２６０とＴＭ２７０との処理結果に基づいて、遅延フィラー出力処理と第２の応答文出力処理とを実行する（ＴＭ２８０）。
遅延フィラー生成処理において、限定ではなく例として、フィラー生成部１１８は、予め定められた「おかえり」や「またせたね」等の遅延フィラー候補からフィラーを生成する。
そして、情報処理装置１の制御部は、ＴＭ２６０とＴＭ２７０との処理結果に基づいて、遅延フィラー出力処理と第２の応答文出力処理とを実行する（ＴＭ２８０）。
【0615】
なお、設定時間「Ｔ」の判定基準となるタイミングは、ＴＭ１１０としてもよい。
すなわち、第１の対話入力文受付から第２の対話入力文受付までに設定時間が経過すると、フィラーとして遅延フィラーが出力されるようにしてもよい。
すなわち、第１の対話入力文受付から第２の対話入力文受付までに設定時間が経過すると、フィラーとして遅延フィラーが出力されるようにしてもよい。
【0616】
また、設定時間（設定された時間）の経過に代えて、限定ではなく例として、設定時刻（設定された時刻）となった場合（または設定時刻を経過した場合）を条件として、同様の処理を行うようにしてもよい。
【0617】
＜処理＞
本実施例における処理は、限定ではなく例として、図７－８において、第１の対話入力文取得処理（Ｓ１２０）からループ後の第２の対話入力文取得処理（Ｓ１２０）までに設定時間が経過した場合、サーバ１０の制御部１１は、フィラー生成処理（Ｓ６１０）において、遅延フィラー候補からフィラーを生成するようにしてもよい。
本実施例における処理は、限定ではなく例として、図７－８において、第１の対話入力文取得処理（Ｓ１２０）からループ後の第２の対話入力文取得処理（Ｓ１２０）までに設定時間が経過した場合、サーバ１０の制御部１１は、フィラー生成処理（Ｓ６１０）において、遅延フィラー候補からフィラーを生成するようにしてもよい。
【0618】
なお、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、第１の応答コンテンツ情報送信処理（Ｓ６５０）からループ後の第２の対話入力文取得処理（Ｓ１２０）までに設定時間が経過した場合、サーバ１０の制御部１１は、フィラー生成処理（Ｓ６１０）において、遅延フィラー候補からフィラーを生成するようにしてもよい。
【0619】
本実施例は、サーバ１０等の情報処理装置１は、ユーザから入力された第１入力を制御部によって取得して音情報による第１応答を出力する制御を行う他、ユーザから入力された第２入力を制御部によって取得する。
そして、情報処理装置１は、第１入力の取得、または言語モデルと第１入力とに基づく第２応答の出力から、第２入力の取得までに、設定された時間未満、または設定された時刻を経過していない場合、音情報による第３応答を制御部によって出力する制御を行い、設定された時間以上、または設定された時刻を経過した場合、第３応答とは異なる第４応答を制御部によって出力する制御を行う構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザによる第１入力の取得、または第２応答の出力から、ユーザによる第２入力の取得までに、ある程度の時間が経過していないような場合は、音情報による第３応答が出力されるようにする一方、ある程度の時間が経過したような場合は、第３応答とは異なる第４応答が出力されるようにすることができる。
限定ではなく例として、ユーザが対話を一旦やめて中座するような場合があり得る。このような場合に、限定ではなく例として、前述した「おかえり」といった、ある意味特別な応答が出力されるようにすることで、ユーザに特別感や満足感を与え得る。
そして、情報処理装置１は、第１入力の取得、または言語モデルと第１入力とに基づく第２応答の出力から、第２入力の取得までに、設定された時間未満、または設定された時刻を経過していない場合、音情報による第３応答を制御部によって出力する制御を行い、設定された時間以上、または設定された時刻を経過した場合、第３応答とは異なる第４応答を制御部によって出力する制御を行う構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザによる第１入力の取得、または第２応答の出力から、ユーザによる第２入力の取得までに、ある程度の時間が経過していないような場合は、音情報による第３応答が出力されるようにする一方、ある程度の時間が経過したような場合は、第３応答とは異なる第４応答が出力されるようにすることができる。
限定ではなく例として、ユーザが対話を一旦やめて中座するような場合があり得る。このような場合に、限定ではなく例として、前述した「おかえり」といった、ある意味特別な応答が出力されるようにすることで、ユーザに特別感や満足感を与え得る。
【0620】
＜第８変形例（１）＞
上記の実施例では、設定時間「Ｔ」の判定基準となるタイミングから設定時間が経過した場合、通常とは異なるフィラー（限定ではなく例として、遅延フィラー）を出力することとしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部は、判定基準となるタイミングから設定時間「Ｔ」が経過した場合、フィラーを出力せずに応答文を出力するようにしてもよい。
上記の実施例では、設定時間「Ｔ」の判定基準となるタイミングから設定時間が経過した場合、通常とは異なるフィラー（限定ではなく例として、遅延フィラー）を出力することとしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部は、判定基準となるタイミングから設定時間「Ｔ」が経過した場合、フィラーを出力せずに応答文を出力するようにしてもよい。
【0621】
図８－３は、本変形例において情報処理装置１が実行する処理の流れの一例を示すタイミングチャートである。
図８－３において、左側には、ケース（Ａ）として、限定ではなく例として、?フィラー出力処理と応答文出力処理とが終了後、設定時間「Ｔ」が経過せずに再度対話入力文が入力された場合の処理を示す。また、右側には、ケース（Ｃ）として、限定ではなく例として、?フィラー出力処理と応答文出力処理とが終了後、設定時間「Ｔ」が経過してから再度対話入力文が入力された場合の処理を示す。
なお、ケース（Ａ）については、限定ではなく例として、図８－２と同様である。
図８－３において、左側には、ケース（Ａ）として、限定ではなく例として、?フィラー出力処理と応答文出力処理とが終了後、設定時間「Ｔ」が経過せずに再度対話入力文が入力された場合の処理を示す。また、右側には、ケース（Ｃ）として、限定ではなく例として、?フィラー出力処理と応答文出力処理とが終了後、設定時間「Ｔ」が経過してから再度対話入力文が入力された場合の処理を示す。
なお、ケース（Ａ）については、限定ではなく例として、図８－２と同様である。
【0622】
ケース（Ｃ）において、情報処理装置１の制御部は、限定ではなく例として、ＴＭ１４０を起点として、設定時間「Ｔ」を過ぎて第２の対話入力文取得処理を実行すると（ＴＭ２５０）、限定ではなく例として、第２の対話入力文に基づいて、言語モデル部推論処理（ＴＭ２７０）を実行する。
そして、情報処理装置１の制御部は、ＴＭ２７０の処理結果に基づいて、第２の応答文出力処理を実行する（ＴＭ２９０）。
そして、情報処理装置１の制御部は、ＴＭ２７０の処理結果に基づいて、第２の応答文出力処理を実行する（ＴＭ２９０）。
【0623】
なお、設定時間「Ｔ」の判定基準となるタイミングは、ＴＭ１１０としてもよい。
すなわち、第１の対話入力文受付から第２の対話入力文受付までに設定時間が経過すると、フィラーが出力されないようにしてもよい。
すなわち、第１の対話入力文受付から第２の対話入力文受付までに設定時間が経過すると、フィラーが出力されないようにしてもよい。
【0624】
また、設定時間（設定された時間）の経過に代えて、限定ではなく例として、設定時刻（設定された時刻）となった場合（または設定時刻を経過した場合）を条件として、同様の処理を行うようにしてもよい。
【0625】
本変形例は、サーバ１０等の情報処理装置１は、ユーザから入力された第１入力を制御部によって取得して音情報による第１応答を出力する制御を行う他、ユーザから入力された第２入力を制御部によって取得する。
そして、情報処理装置１は、第１入力の取得、または言語モデルと第１入力とに基づく第２応答の出力から、第２入力の取得までに、設定された時間未満、または設定された時刻を経過していない場合、音情報による第３応答を制御部によって出力する制御を行い、設定された時間以上、または設定された時刻を経過した場合、音情報による第３応答を出力しない制御を制御部によって行う構成を示している。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、ユーザによる第１入力の取得、または第２応答の出力から、ユーザによる第２入力の取得までに、ある程度の時間が経過していないような場合は、音情報による第３応答が出力されるようにする一方、ある程度の時間が経過したような場合は、音情報による第３応答が出力されないようにすることができる。
そして、情報処理装置１は、第１入力の取得、または言語モデルと第１入力とに基づく第２応答の出力から、第２入力の取得までに、設定された時間未満、または設定された時刻を経過していない場合、音情報による第３応答を制御部によって出力する制御を行い、設定された時間以上、または設定された時刻を経過した場合、音情報による第３応答を出力しない制御を制御部によって行う構成を示している。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、ユーザによる第１入力の取得、または第２応答の出力から、ユーザによる第２入力の取得までに、ある程度の時間が経過していないような場合は、音情報による第３応答が出力されるようにする一方、ある程度の時間が経過したような場合は、音情報による第３応答が出力されないようにすることができる。
【0626】
＜第８変形例（２）＞
上記の実施例では、判定基準となるタイミングから第２の対話入力文取得処理（限定ではなく、第２入力の一例）までの経過時間、または、第２の対話入力文取得処理の処理時刻に基づいて、遅延フィラーを出力することとしたが、これに限定されない。
限定ではなく例として、メッセージングサービスにおけるチャットボットとの対話において、第１の対話入力文取得処理、または第１のフィラーと応答文出力処理（第１のフィラーコンテンツ情報送信処理と応答コンテンツ情報送信処理）を判定基準の開始タイミングとし、判定基準となる終了タイミングを、チャットボットとのトークルームに対するデータフェッチ処理（トークルーム更新処理）が実行されたタイミングとしてもよい。
上記の実施例では、判定基準となるタイミングから第２の対話入力文取得処理（限定ではなく、第２入力の一例）までの経過時間、または、第２の対話入力文取得処理の処理時刻に基づいて、遅延フィラーを出力することとしたが、これに限定されない。
限定ではなく例として、メッセージングサービスにおけるチャットボットとの対話において、第１の対話入力文取得処理、または第１のフィラーと応答文出力処理（第１のフィラーコンテンツ情報送信処理と応答コンテンツ情報送信処理）を判定基準の開始タイミングとし、判定基準となる終了タイミングを、チャットボットとのトークルームに対するデータフェッチ処理（トークルーム更新処理）が実行されたタイミングとしてもよい。
【0627】
限定ではなく例として、チャットボットとのトークルームでフィラーコンテンツ情報と応答コンテンツ情報を出力後、端末２０において、メッセージングアプリケーションがバックグラウンド動作となった場合（限定ではなく例として、タスク切り替えされ表示されなくなった場合）や、メッセージングアプリケーションが終了され、プッシュ通知が受付できなくなった場合、ユーザはチャットボットとのトークルームを確認することが出来なくなったと想定される。そのため、バックグラウンド動作からフォアグラウンド動作への切り替え、または、メッセージングアプリケーションの起動が実行された場合、限定ではなく例として、端末２０の制御部２１は、メッセージングアプリケーションのデータ同期を要求するフェッチ要求情報を通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０に送信する。
【0628】
通信Ｉ／Ｆ１４によって端末２０からフェッチ要求情報を受信すると、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、判定基準の開始タイミングからフェッチ要求情報を受信したタイミングまでに設定時間「Ｔ」が経過したか否かを判定する。
【0629】
限定ではなく例として、設定時間「Ｔ」が経過したと判定する場合、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、遅延フィラー生成処理を実行し、遅延フィラーを含む第２のフィラーコンテンツ情報を通信Ｉ／Ｆ１４によって端末２０に送信する。
通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０から第２のフィラーコンテンツ情報を受信すると、端末２０の制御部２１は、第２のフィラーコンテンツ情報を出力する。
通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０から第２のフィラーコンテンツ情報を受信すると、端末２０の制御部２１は、第２のフィラーコンテンツ情報を出力する。
【0630】
なお、限定ではなく例として、設定時間「Ｔ」が経過したと判定する場合、サーバ１０の制御部１１は、遅延フィラー生成処理と、言語モデル部推論処理とを実行するようにしてもよい。そして、遅延フィラーを含む第２のフィラーコンテンツ情報と、第２の応答コンテンツ情報とを通信Ｉ／Ｆ１４によって端末２０に送信するようにしてもよい。
通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０から第２のフィラーコンテンツ情報と、第２の応答コンテンツ情報とを受信すると、端末２０の制御部２１は、第２のフィラーコンテンツ情報と第２の応答コンテンツ情報とを出力するようにしてもよい。
通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０から第２のフィラーコンテンツ情報と、第２の応答コンテンツ情報とを受信すると、端末２０の制御部２１は、第２のフィラーコンテンツ情報と第２の応答コンテンツ情報とを出力するようにしてもよい。
【0631】
また、設定時間（設定された時間）の経過に代えて、限定ではなく例として、設定時刻（設定された時刻）となった場合（または設定時刻を経過した場合）を条件として、同様の処理を行うようにしてもよい。
【0632】
なお、メッセージングアプリケーションがフォアグラウンド動作を続けた場合、限定ではなく例として、端末２０の制御部２１は、ユーザ入力に基づいて、チャットボットとのトークルームを再開することを受け付けると、フェッチ要求情報を通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０に送信するようにしてもよい。
【0633】
また、限定ではなく例として、端末２０の制御部２１は、所定時間（限定ではなく例として、「６０秒」）ごとにトークルームの内容を更新するために、フェッチ要求情報を通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０に送信するようにしてもよい。
【0634】
＜第８変形例（３）＞
上記の実施例では、限定ではなく例として、設定時間に基づいて、第２のフィラーを変更する、または第２のフィラーを出力しないこととしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、第１のフィラーを変更する、または第１のフィラーを出力しないこととしてもよい。
上記の実施例では、限定ではなく例として、設定時間に基づいて、第２のフィラーを変更する、または第２のフィラーを出力しないこととしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、第１のフィラーを変更する、または第１のフィラーを出力しないこととしてもよい。
【0635】
限定ではなく例として、第１の対話入力文取得処理を判定基準の開始タイミングとし、判定基準となる終了タイミングを、第１の言語モデル部推論処理が終了したタイミングとしてもよい。この場合、設定時間「Ｔ」が経過したと判定する場合、情報処理装置１の制御部は、第１の応答文出力処理を実行するが、第１のフィラー出力処理を実行しないようにしてもよい。
【0636】
また、この場合、限定ではなく例として、設定時間「Ｔ」が経過したと判定する場合、情報処理装置１の制御部は、遅延フィラー生成処理を実行し、第１の応答文出力処理と遅延フィラー出力処理とを実行するようにしてもよい。
【0637】
限定ではなく例として、メッセージングサービスにおけるチャットボットとの対話において、同様の処理を実行することとしてもよい。この場合、限定ではなく例として、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、第１の対話入力文取得処理からフェッチ要求情報の受信までに設定時間「Ｔ」が経過したか否かを判定する。フェッチ要求情報を受信する条件は、限定ではなく例として、第８変形例（２）と同様としてもよい。
【0638】
限定ではなく例として、設定時間「Ｔ」が経過したと判定する場合、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、遅延フィラー生成処理を実行し、遅延フィラーを含む第１のフィラーコンテンツ情報を通信Ｉ／Ｆ１４によって端末２０に送信する。
【0639】
また、限定ではなく例として、設定時間「Ｔ」が経過したと判定する場合、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、第１のフィラーコンテンツ情報を通信Ｉ／Ｆ１４によって端末２０に送信しないようにしてもよい。
【0640】
なお、設定時間「Ｔ」は端末２０で判定するようにしてもよい。限定ではなく例として、端末２０の制御部２１は、受付コンテンツ情報送信からフィラーコンテンツ情報受信までに設定時間「Ｔ」が経過したと判定する場合、受信したフィラーコンテンツ情報を出力しないようにしてもよい。
また、限定ではなく例として、端末２０の制御部２１は、受付コンテンツ情報送信からフィラーコンテンツ情報受信までに設定時間「Ｔ」が経過したと判定する場合、限定ではなく例として、端末２０の記憶部２８に記憶された遅延フィラーコンテンツ情報を出力するようにしてもよい。遅延フィラーコンテンツ情報は、テキストデータを含むこととしてもよいし、音声データを含むこととしてもよいし、テキストデータと音声データとを含むこととしてもよい。また、前述したフィラー応答コンテンツのように端末２０に表示されるものとしてもよい。
また、限定ではなく例として、端末２０の制御部２１は、受付コンテンツ情報送信からフィラーコンテンツ情報受信までに設定時間「Ｔ」が経過したと判定する場合、限定ではなく例として、端末２０の記憶部２８に記憶された遅延フィラーコンテンツ情報を出力するようにしてもよい。遅延フィラーコンテンツ情報は、テキストデータを含むこととしてもよいし、音声データを含むこととしてもよいし、テキストデータと音声データとを含むこととしてもよい。また、前述したフィラー応答コンテンツのように端末２０に表示されるものとしてもよい。
【0641】
本変形例は、サーバ１０等の情報処理装置１は、設定された時間以上、または設定された時刻を経過した場合、音情報による第１応答とは異なる第３応答を出力する制御を制御部によって行う構成を示している。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、ある程度の時間が経過したような場合に、音情報による第１応答とは異なる第３応答が出力されるようにすることができる。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、ある程度の時間が経過したような場合に、音情報による第１応答とは異なる第３応答が出力されるようにすることができる。
【0642】
また、この場合、第３応答を出力する制御は、第１入力の取得から、フェッチ要求情報など応答の出力要求がなされるまで（限定ではなく、第１応答、または第２応答の出力までの一例）に、設定された時間以上、または設定された時刻を経過した場合、情報処理装置１の制御部によって行われるようにしてもよい。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、第１入力の取得に基づく時点から、第１応答、または第２応答の出力までに、ある程度の時間が経過したような場合に、音情報による第１応答とは異なる第３応答が出力されるようにすることができる。
限定ではなく例として、ユーザが対話中にコンテンツ等を入力・送信してから中座するような場合があり得る。このような場合に、限定ではなく例として前述した「おかえり」など、ある意味特別な応答が出力されるようにすることで、ユーザに特別感や満足感を与え得る。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、第１入力の取得に基づく時点から、第１応答、または第２応答の出力までに、ある程度の時間が経過したような場合に、音情報による第１応答とは異なる第３応答が出力されるようにすることができる。
限定ではなく例として、ユーザが対話中にコンテンツ等を入力・送信してから中座するような場合があり得る。このような場合に、限定ではなく例として前述した「おかえり」など、ある意味特別な応答が出力されるようにすることで、ユーザに特別感や満足感を与え得る。
【0643】
本変形例は、サーバ１０等の情報処理装置１は、設定された時間以上、または設定された時刻を経過した場合、音情報による第１応答を出力しない制御を制御部によって行う構成を示している。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、ある程度の時間が経過したような場合に、音情報による第１応答が出力されないようにすることができる。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、ある程度の時間が経過したような場合に、音情報による第１応答が出力されないようにすることができる。
【0644】
また、この場合、上記の第１応答を出力しない制御は、第１入力の取得から、フェッチ要求情報など応答の出力要求がなされるまで（限定ではなく、第１応答、または第２応答の出力までの一例）に、設定された時間以上、または設定された時刻を経過した場合、情報処理装置１の制御部によって行われるようにしてもよい。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、第１入力の取得に基づく時点から、第１応答、または第２応答の出力までに、ある程度の時間が経過したような場合に、音情報による第１応答が出力されないようにすることができる。
限定ではなく例として、ユーザが対話中にコンテンツ等を入力・送信してから中座するような場合があり得る。このような場合に、音情報による応答が出力されないようにすることで、ユーザに不自然さや違和感を与えないようにすることができる。
このような構成により得られる変形例の効果の一例として、第１入力の取得に基づく時点から、第１応答、または第２応答の出力までに、ある程度の時間が経過したような場合に、音情報による第１応答が出力されないようにすることができる。
限定ではなく例として、ユーザが対話中にコンテンツ等を入力・送信してから中座するような場合があり得る。このような場合に、音情報による応答が出力されないようにすることで、ユーザに不自然さや違和感を与えないようにすることができる。
【0645】
＜第８変形例（４）＞
上記の実施例では、判定基準となるタイミングを、限定ではなく例として、第１の対話入力文取得処理または第１のフィラーと応答文出力処理が実行されたタイミングを起点とし、第２の対話入力文取得処理が実行されたタイミングを終点としたが、これに限定されない。
限定ではなく例として、起点となるタイミングと、終点となるタイミングとのうちの少なくともいずれか一方として、各処理が実行されたタイミングから所定マージン幅（限定ではなく例として、「１００ミリ秒」）ずらしたタイミング等のタイミングが設定されるようにしてもよい。
上記の実施例では、判定基準となるタイミングを、限定ではなく例として、第１の対話入力文取得処理または第１のフィラーと応答文出力処理が実行されたタイミングを起点とし、第２の対話入力文取得処理が実行されたタイミングを終点としたが、これに限定されない。
限定ではなく例として、起点となるタイミングと、終点となるタイミングとのうちの少なくともいずれか一方として、各処理が実行されたタイミングから所定マージン幅（限定ではなく例として、「１００ミリ秒」）ずらしたタイミング等のタイミングが設定されるようにしてもよい。
【0646】
＜第９実施例＞
上記の実施例では、フィラーが、ランダムや入力文に基づいて生成される場合について例示した。
第９実施例は、限定ではなく例として、対話を行っているユーザとの状況に応じてフィラーを変更する実施例である。
上記の実施例では、フィラーが、ランダムや入力文に基づいて生成される場合について例示した。
第９実施例は、限定ではなく例として、対話を行っているユーザとの状況に応じてフィラーを変更する実施例である。
【0647】
第９実施例に記載の内容は、他の各実施例や他の各変形例のいずれにも適用可能である。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
【0648】
フィラーでは、限定ではなく例として、以下のような音声を出力するようにしてもよい。
【0649】
（１）適当な音声
限定ではなく例として、フィラー生成部１１８は、ランダム生成処理を行って、予め定められたフィラー候補からランダムに選択するようにしてもよい。また、ただ単に、文字列をランダム生成し、生成された文字列を音声変換してフィラー音を生成するようにしてもよい。
限定ではなく例として、フィラー生成部１１８は、ランダム生成処理を行って、予め定められたフィラー候補からランダムに選択するようにしてもよい。また、ただ単に、文字列をランダム生成し、生成された文字列を音声変換してフィラー音を生成するようにしてもよい。
【0650】
なお、フィラー音は、無意味な音としてもよい。限定ではなく例として、フィラー音は、応答文の音声出力を高速に早回ししたような音でもよい。また、フィラー音は、メロディー等の旋律でもよい。
【0651】
（２）対話内容に合わせた音声
限定ではなく例として、対話入力文に対する言語モデル部推論処理に基づいて、フィラー生成を実行することで、対話内容に沿ったフィラーを出力するようにしてもよい。
また、限定ではなく例として、フィラー生成部１１８に機械学習を導入することで、限定ではなく例として、対話入力文が怪談だった場合、叫ぶ音のフィラーを出力するようにしてもよい。
１つの対話入力文に限らず、複数の対話入力文に基づいて出力するフィラーを決定するようにしてもよく、この場合、対話のコンテキスト（文脈）に基づいて話題を推定し、出力するフィラーを決定するようにしてもよい。
限定ではなく例として、対話入力文に対する言語モデル部推論処理に基づいて、フィラー生成を実行することで、対話内容に沿ったフィラーを出力するようにしてもよい。
また、限定ではなく例として、フィラー生成部１１８に機械学習を導入することで、限定ではなく例として、対話入力文が怪談だった場合、叫ぶ音のフィラーを出力するようにしてもよい。
１つの対話入力文に限らず、複数の対話入力文に基づいて出力するフィラーを決定するようにしてもよく、この場合、対話のコンテキスト（文脈）に基づいて話題を推定し、出力するフィラーを決定するようにしてもよい。
【0652】
（３）対話を行っているユーザとの関係性に合わせた音声
限定ではなく例として、対話を行っているユーザ属性（ユーザの属性情報）に合わせたフィラーを出力するようにしてもよい。
限定ではなく例として、ユーザの年齢（年代）が中高年の場合、丁寧な口調のフィラー音を出力し、ユーザの年齢が青少年の場合、親密な感じのフィラー音を出力するようにしてもよい。
また、限定ではなく例として、ユーザの性別が男性の場合、女性の発話するフィラー音を、ユーザの性別が女性の場合、男性の発話するフィラー音を、それぞれ出力するようにしてもよい。
限定ではなく例として、対話を行っているユーザ属性（ユーザの属性情報）に合わせたフィラーを出力するようにしてもよい。
限定ではなく例として、ユーザの年齢（年代）が中高年の場合、丁寧な口調のフィラー音を出力し、ユーザの年齢が青少年の場合、親密な感じのフィラー音を出力するようにしてもよい。
また、限定ではなく例として、ユーザの性別が男性の場合、女性の発話するフィラー音を、ユーザの性別が女性の場合、男性の発話するフィラー音を、それぞれ出力するようにしてもよい。
【0653】
また、限定ではなく例として、ユーザとチャットボットの対話期間が長い場合（限定ではなく例として、「通算６０分以上」など）、限定ではなく例として、親密な感じのフィラー音を出力するようにしてもよい。限定ではなく例として、ユーザとチャットボットが対話を行って間もない間は、丁寧な口調のフィラー音を出力するようにしてもよい。
【0654】
また、限定ではなく例として、ユーザとチャットボットの対話頻度が高い場合（限定ではなく例として、「一日あたり５０往復以上」など）、親密な感じのフィラー音を出力するようにしてもよい。ユーザとチャットボットの対話頻度が高くない場合には、丁寧な口調のフィラー音を出力するようにしてもよい。
【0655】
（４）対話状況に合わせた音声
限定ではなく例として、言語モデル部推論処理において、事前制御フィルタや事後制御フィルタの検出に基づいて、会話が開始したばかりと判定された場合には、「やあ！」というような挨拶形式のフィラー音を出力するようにしてもよい。また、会話が終了すると判定された場合には、「またね」等の別れの挨拶形式のフィラー音を出力するようにしてもよい。
限定ではなく例として、言語モデル部推論処理において、事前制御フィルタや事後制御フィルタの検出に基づいて、会話が開始したばかりと判定された場合には、「やあ！」というような挨拶形式のフィラー音を出力するようにしてもよい。また、会話が終了すると判定された場合には、「またね」等の別れの挨拶形式のフィラー音を出力するようにしてもよい。
【0656】
なお、上記のフィラー音をテキスト文字列として表示出力させるようにしてもよい。
【0657】
本実施例は、第１応答は、第１入力に基づき生成される構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザから入力された第１入力に基づき適切な第１応答が生成されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザから入力された第１入力に基づき適切な第１応答が生成されるようにすることができる。
【0658】
また、本実施例は、第１応答は、ユーザとチャットボット（ボットユーザ）との関係性など、ユーザとの関係性に基づいて決定される構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザとの関係性が考慮された第１応答が決定されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザとの関係性が考慮された第１応答が決定されるようにすることができる。
【0659】
ユーザとの関係性には、限定ではなく例として、上記のように、チャットボットとチャットするユーザの年齢（年代）、性別、職業など、ユーザの属性情報が含めてもよい。
また、限定ではなく例として、第１応答が、ユーザの属性情報に基づいて生成される構成としてよい。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザの属性情報を考慮して第１応答が決定されるようにすることができる。
また、限定ではなく例として、第１応答が、ユーザの属性情報に基づいて生成される構成としてよい。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザの属性情報を考慮して第１応答が決定されるようにすることができる。
【0660】
また、この場合、第１応答は、ユーザによって入力された第１コンテンツを含む、ユーザによって送信された複数のコンテンツのコンテキストに基づき生成される構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザによって入力された第１コンテンツを含む、ユーザによって送信された複数のコンテンツのコンテキストに基づく第１応答が生成されるようにすることができる。つまり、限定ではなく例として、ユーザとの対話の流れ、前後の脈絡などが考慮された第１応答が生成されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、ユーザによって入力された第１コンテンツを含む、ユーザによって送信された複数のコンテンツのコンテキストに基づく第１応答が生成されるようにすることができる。つまり、限定ではなく例として、ユーザとの対話の流れ、前後の脈絡などが考慮された第１応答が生成されるようにすることができる。
【0661】
＜第１０実施例＞
上記の実施例では、フィラー（フィラー音やフィラーテキスト）が出力される場合について例示した。
第１０実施例は、限定ではなく例として、あらかじめ適切なフィラー候補を取得する実施例である。
上記の実施例では、フィラー（フィラー音やフィラーテキスト）が出力される場合について例示した。
第１０実施例は、限定ではなく例として、あらかじめ適切なフィラー候補を取得する実施例である。
【0662】
第１０実施例に記載の内容は、他の各実施例や他の各変形例のいずれにも適用可能である。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
【0663】
本実施例では、限定ではなく例として、サーバ１０と端末２０とのシステムの例について例示するが、サーバ１０または端末２０のいずれかで全ての処理を実行することとしてもよい。この場合、情報処理装置１は、サーバ１０としてもよいし、端末２０としてもよい。
【0664】
＜システム構成＞
図９－１は、フィラー管理データベース１５７の別例であるフィラー管理データベース１５７Ｂのデータ構成例である。
フィラー管理データベース１５７Ｂには、チャットボットごとのデータとして、フィラー管理データが記憶される。
図９－１は、フィラー管理データベース１５７の別例であるフィラー管理データベース１５７Ｂのデータ構成例である。
フィラー管理データベース１５７Ｂには、チャットボットごとのデータとして、フィラー管理データが記憶される。
【0665】
各々のフィラー管理データには、限定ではなく例として、チャットボットＩＤと、チャットボット名と、フィラーリストデータとが記憶される。
【0666】
チャットボットＩＤと、チャットボット名とは、限定ではなく例として、フィラー管理データベース１５７Ａと同様に構成するようにしてもよい。
【0667】
フィラーリストデータは、このチャットボットが使用可能（生成可能）なフィラーを設定・管理するためのデータであり、限定ではなく例として、フィラーＩＤと、フィラーテキストと、感情タグと、フィラー音ＵＲＩとが関連付けて記憶される。
【0668】
感情タグは、フィラーＩＤで識別されるフィラーを出力したときに、ユーザに対して感じさせたい感情が分類され記憶される。
【0669】
図９－１では、限定ではなく例として、フィラーＩＤ「Ｆ１００３」とフィラーＩＤ「Ｆ１００４」のフィラーテキストは同じ「そうですね」となっている。
しかし、限定ではなく例として、フィラーＩＤ「Ｆ１００３」のフィラー音は末尾下がりの発話であるのに対して、フィラーＩＤ「Ｆ１００４」のフィラー音は末尾上がりの発話である。
そのため、限定ではなく例として、フィラーＩＤ「Ｆ１００３」の感情タグには「同意」が、フィラーＩＤ「Ｆ１００４」の感情タグには「疑問」が、それぞれ記憶される。
しかし、限定ではなく例として、フィラーＩＤ「Ｆ１００３」のフィラー音は末尾下がりの発話であるのに対して、フィラーＩＤ「Ｆ１００４」のフィラー音は末尾上がりの発話である。
そのため、限定ではなく例として、フィラーＩＤ「Ｆ１００３」の感情タグには「同意」が、フィラーＩＤ「Ｆ１００４」の感情タグには「疑問」が、それぞれ記憶される。
【0670】
すなわち、同じフィラーテキストであっても、ユーザに示したい感情に応じて複数種類のフィラー音を用意する必要がある。
【0671】
＜処理＞
図９－２～図９－３は、本実施例において上記の情報処理装置１を適用した各装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
この図では、左側から順に、端末２０Ａの制御部２１が実行する処理、サーバ１０の制御部１１が実行する処理の一例を示している。
なお、ここでは、限定ではなく例として、ユーザＡ．Ａをチャットボットのオーナとして例示する。
図９－２～図９－３は、本実施例において上記の情報処理装置１を適用した各装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
この図では、左側から順に、端末２０Ａの制御部２１が実行する処理、サーバ１０の制御部１１が実行する処理の一例を示している。
なお、ここでは、限定ではなく例として、ユーザＡ．Ａをチャットボットのオーナとして例示する。
【0672】
まず、端末２０Ａの制御部２１は、限定ではなく例として、端末２０Ａの入出力部２３に対する入力に基づいて、フィラー音を追加することが選択されたか否かを判定する（Ａ７１０）。
フィラー音を追加することが選択されたと判定すると（Ａ７１０：ＹＥＳ）、端末２０Ａの制御部２１は、フィラー原音取得処理を実行する（Ａ７３０）。
フィラー音を追加することが選択されたと判定すると（Ａ７１０：ＹＥＳ）、端末２０Ａの制御部２１は、フィラー原音取得処理を実行する（Ａ７３０）。
【0673】
フィラー原音取得処理において、端末２０Ａの制御部２１は、限定ではなく例として、音入力部２５からフィラー音の基となる音声波形を取得する。
なお、フィラー原音取得処理において、端末２０Ａの制御部２１は、限定ではなく例として、記憶部２８に記憶された音声データを読み出すようにしてもよい。また、端末２０Ａの制御部２１は、限定ではなく例として、通信Ｉ／Ｆ２２によって任意の装置から音声データを取得するようにしてもよい。
なお、フィラー原音取得処理において、端末２０Ａの制御部２１は、限定ではなく例として、記憶部２８に記憶された音声データを読み出すようにしてもよい。また、端末２０Ａの制御部２１は、限定ではなく例として、通信Ｉ／Ｆ２２によって任意の装置から音声データを取得するようにしてもよい。
【0674】
なお、フィラー音の基となる音声波形は、フィラーごとに切り出し済みの音声波形でもよいし、限定ではなく例として、インタビューのような任意の会話の音声波形でもよい。
【0675】
すると、端末２０Ａの制御部２１は、限定ではなく例として、取得した音声波形（音声データ）を含むフィラー原音情報を通信Ｉ／Ｆ２２によってサーバ１０に送信する（Ａ７５０）。
【0676】
限定ではなく例として、フィラー音を追加しないことが選択されたと判定すると（Ａ７１０：ＮＯ）、端末２０Ａの制御部２１は、限定ではなく例として、チャット開始処理を実行する（Ａ１１０）。
【0677】
通信Ｉ／Ｆ１４によって端末２０Ａからフィラー原音情報を受信したと判定すると（Ｓ７１０：ＹＥＳ）、サーバ１０の制御部１１は、フィラー音抽出処理を実行する（Ｓ７３０）。
フィラー音抽出処理において、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、フィラー原音情報に基づいて、音声認識を実行し、音声波形と紐づけられるテキストデータを取得する。
すると、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、テキストデータに対して分かち書き処理を実行し、テキストデータを語句ごとに分割する。そして、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、分割された語句ごとのテキストデータに基づいて、語句に対応する区間の音声波形データを切り出す。
フィラー音抽出処理において、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、フィラー原音情報に基づいて、音声認識を実行し、音声波形と紐づけられるテキストデータを取得する。
すると、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、テキストデータに対して分かち書き処理を実行し、テキストデータを語句ごとに分割する。そして、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、分割された語句ごとのテキストデータに基づいて、語句に対応する区間の音声波形データを切り出す。
【0678】
なお、フィラー原音情報が既にフィラーごとに切り出されていた場合、フィラー音抽出処理を省略するようにしてもよい。
【0679】
次いで、サーバ１０の制御部１１は、フィラー音感情分析処理を実行する（Ｓ７５０）。
フィラー音感情分析処理において、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、テキストデータに基づいて、分割された語句ごとに、文書分類処理を実行し、語句が使用された場面分けやその語句の属性を取得する。そして、サーバ１０の制御部１１は、語句が使用された場面や属性に基づいて、分割された語句ごとに、感情タグを付与する。
フィラー音感情分析処理において、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、テキストデータに基づいて、分割された語句ごとに、文書分類処理を実行し、語句が使用された場面分けやその語句の属性を取得する。そして、サーバ１０の制御部１１は、語句が使用された場面や属性に基づいて、分割された語句ごとに、感情タグを付与する。
【0680】
なお、フィラー音感情分析処理において、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、分割された語句に対応する区間の音声波形データごとに、音声波形に基づく感情分析処理を実行し、感情タグを付与するようにしてもよい。
【0681】
すると、サーバ１０の制御部１１は、フィラー音追加処理を実行する（Ｓ７７０）。
フィラー音追加処理において、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、フィラー管理データベース１５７Ｂを参照し、フィラー音感情分析処理において付与されたタグと、分割された語句のテキストデータと、分割された語句に対応する区間の音声波形データとをフィラーデータに追加して記憶する。
フィラー音追加処理において、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、フィラー管理データベース１５７Ｂを参照し、フィラー音感情分析処理において付与されたタグと、分割された語句のテキストデータと、分割された語句に対応する区間の音声波形データとをフィラーデータに追加して記憶する。
【0682】
なお、サーバ１０の制御部１１は、フィラーデータのうち、フィラーテキストまたはフィラー音ＵＲＩと、感情タグとを関連付けて記憶させるようにしてもよい。また、サーバ１０の制御部１１は、フィラーデータのうち、感情タグを記憶させず、フィラーテキストまたはフィラー音ＵＲＩ、あるいはその両方を記憶させるようにしてもよい。
【0683】
そして、サーバ１０の制御部１１は、フィラー原音情報の受信待機を行う（Ｓ７１０）。
端末２０Ａからフィラー原音情報を受信しないと判定すると（Ｓ７１０：ＮＯ）、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、チャット開始処理を実行する（Ｓ１１０）。
端末２０Ａからフィラー原音情報を受信しないと判定すると（Ｓ７１０：ＮＯ）、サーバ１０の制御部１１は、限定ではなく例として、チャット開始処理を実行する（Ｓ１１０）。
【0684】
なお、限定ではなく例として、感情タグが必要ない場合、サーバ１０の制御部１１は、フィラー音感情分析処理を実行しないようにしてもよい。
【0685】
サーバ１０の制御部１１は、フィラー生成処理において（Ｓ７９０）、限定ではなく例として、言語モデル部１１２や文章属性判定部１１７等で判定された入力文の属性に基づいて、フィラーデータの感情タグの中で使用可能なフィラーＩＤを絞り込む。そして、フィラー生成部１１８は、限定ではなく例として、絞り込まれたフィラーＩＤのうちから、限定ではなく例として、ランダムにフィラーを生成するようにしてもよい。
【0686】
なお、フィラー生成処理において、フィラー生成部１１８は、入力文のエンコード表現に基づいて、フィラーデータの感情タグの中で使用可能なフィラーＩＤを絞り込み、さらにバイナリツリー等によって出力するフィラーのフィラーＩＤを決定するようにしてもよい。
【0687】
なお、本処理は、クライアントサーバシステムによる処理に限定されない。限定ではなく例として、情報処理装置１の制御部は、フィラー原音取得処理を実行すると、フィラー音抽出処理からフィラー音追加処理までの各処理を実行するようにしてもよい。
【0688】
本実施例は、サーバ１０等の情報処理装置１は、音情報を制御部によって取得し、取得された音情報を属性ごとに分類して記憶部に記憶する制御を制御部によって行う。そして、第１応答は、このようにして分類して記憶部に記憶された音情報に基づいて生成される構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、記憶部に記憶された、取得された複数の音情報が属性ごとに分類された音情報に基づいて、適切な第１応答が生成されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、記憶部に記憶された、取得された複数の音情報が属性ごとに分類された音情報に基づいて、適切な第１応答が生成されるようにすることができる。
【0689】
＜第１０変形例（１）＞
上記の実施例では、限定ではなく例として、端末２０において録音された音声波形に基づいて、フィラーデータを生成することとしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、フィラーテキストを入力することで、音声合成によってフィラー音を生成するようにしてもよい。
上記の実施例では、限定ではなく例として、端末２０において録音された音声波形に基づいて、フィラーデータを生成することとしたが、これに限定されない。限定ではなく例として、フィラーテキストを入力することで、音声合成によってフィラー音を生成するようにしてもよい。
【0690】
この場合、予めフィラーテキストを用意し、フィラーテキストと対応するフィラー音を音声合成し、フィラーデータに記憶させるようにしてもよい。また、フィラー生成処理において、入力文に基づいて、フィラーテキストを生成し、生成されたフィラーテキストに基づいて、音声合成を行ってフィラー音を生成するようにしてもよい。また、音声合成用のパラメータとして感情タグが指定可能であるようにしてもよい。
【0691】
＜第１１実施例＞
上記の実施例では、入力文からフィラーと応答文とが作成されることとした。
第１０実施例は、限定ではなく例として、応答文の内容を参照することで、適切なフィラーを生成する実施例である。
上記の実施例では、入力文からフィラーと応答文とが作成されることとした。
第１０実施例は、限定ではなく例として、応答文の内容を参照することで、適切なフィラーを生成する実施例である。
【0692】
第１０実施例に記載の内容は、他の各実施例や他の各変形例のいずれにも適用可能である。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
また、既出の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付して、再度の説明を省略する。
【0693】
＜情報処理装置の機能構成＞
限定ではなく例として、図７－１３と、図４－１とを参酌することで、応答文生成処理が終了するまでの時間（応答文が生成されるまでの時間）に基づいて、フィラー音が出力される長さを変えることができる
限定ではなく例として、図７－１３と、図４－１とを参酌することで、応答文生成処理が終了するまでの時間（応答文が生成されるまでの時間）に基づいて、フィラー音が出力される長さを変えることができる
【0694】
【0695】
本実施例は、第１応答は、第２応答に基づいて生成される構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第２応答に基づいて適切な第１応答が生成されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第２応答に基づいて適切な第１応答が生成されるようにすることができる。
【0696】
また、この場合、第１応答は、第２応答が生成される時間に基づいて生成されるようにしてもよい。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第２応答が生成される時間に基づいてより適切な第１応答が生成されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第２応答が生成される時間に基づいてより適切な第１応答が生成されるようにすることができる。
【0697】
また、本実施例は、第２応答は、第１応答に基づいて生成される構成を示している。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第１応答に基づいて適切な第１応答が生成されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第１応答に基づいて適切な第１応答が生成されるようにすることができる。
【0698】
また、この場合、第２応答は、第１応答の属性に基づいて生成されるようにしてもよい。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第１応答の属性に基づいてより適切な第２応答が生成されるようにすることができる。
このような構成により得られる実施例の効果の一例として、第１応答の属性に基づいてより適切な第２応答が生成されるようにすることができる。
【0699】
＜その他＞
上記の実施例で説明した、メッセージングアプリケーションで実現した内容は、支払いアプリケーション等の他のアプリケーションでも同様に実現可能である。
上記の実施例で説明した、メッセージングアプリケーションで実現した内容は、支払いアプリケーション等の他のアプリケーションでも同様に実現可能である。
【0700】
また、限定ではなく例として、上記の実施例でサーバ１０の制御部１１が行うこととして説明した処理のうちの少なくとも一部の処理を、端末２０の制御部２１が行うようにしてもよい。
【0701】
また、上記の実施例において、各種のアプリケーション（メッセージングアプリケーション、支払いアプリケーション等）を配信する用のサーバ（端末２０がアプリケーションをダウンロードするサーバ）を、対応するサービス（アプリケーション）を提供するサーバ等とは異なるサーバとして構成してもよい。つまり、アプリケーションを配信する用のサーバと、上記の実施例等で説明したアプリケーション管理処理等を行うサーバ等とを物理的に分離されたサーバとして構成してもよいし、１つのサーバとして構成してもよい。
【0702】
また、アプリケーションには、各種のアプリケーションのプログラムに限らず、限定ではなく例として、おおもととなるアプリケーションの一機能として他のサービスの機能を持たせるためのプログラム（限定ではなく例として、メッセージングアプリケーションの一機能として支払いサービスの機能を持たせるためのプログラム、またはその逆）や、おおもととなるアプリケーションのアップデート用のプログラム等を含めてもよい。また、アプリケーションプログラムで活用されるデータ（アプリケーションのアップデート用のデータ等も含めてもよい。）を含めてもよい。
【0703】
また、上記の実施例では、限定ではなく例として、本発明をクライアントサーバシステムによって実現する手法を説明したが、これに限定されない。前述したように、分散システムなど、サーバやサーバシステムの機能を端末２０に持たせるシステムによって実現してもよい。限定ではなく例として、上記の実施例で説明したフローチャートで、サーバやサーバシステムが行うこととして説明した処理を、端末が行うようにしてもよい。
【符号の説明】
【0704】
１ 情報処理装置
１０ サーバ
２０ 端末
３０ ネットワーク
１００００ 通信システム
１０ サーバ
２０ 端末
３０ ネットワーク
１００００ 通信システム
【図1-1】
【図1-2】
【図1-3】
【図1-4】
【図1-5】
【図1-6】
【図1-7】
【図1-8】
【図1-9】
【図1-10】
【図1-11】
【図2-1】
【図2-2】
【図2-3】
【図3-1】
【図3-2】
【図3-3】
【図3-4】
【図3-5】
【図3-6】
【図3-7】
【図3-8】
【図4-1】
【図4-2】
【図4-3】
【図4-4】
【図4-5】
【図5-1】
【図5-2】
【図5-3】
【図5-4】
【図5-5】
【図6-1】
【図6-2】
【図7-1】
【図7-2】
【図7-3】
【図7-4】
【図7-5】
【図7-6】
【図7-7】
【図7-8】
【図7-9】
【図7-10】
【図7-11】
【図7-12】
【図7-13】
【図7-14】
【図7-15】
【図7-16】
【図8-1】
【図8-2】
【図8-3】
【図9-1】
【図9-2】
【図9-3】