(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】P2024158683
(43)【公開日】2024-11-08
(54)【発明の名称】情報処理システム、及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G10L 13/08 20130101AFI20241031BHJP
G06F 3/01 20060101ALI20241031BHJP
G06F 3/16 20060101ALI20241031BHJP
G10L 25/63 20130101ALI20241031BHJP
G10L 13/00 20060101ALI20241031BHJP
【FI】
G10L13/08 124
G06F3/01 510
G06F3/16 650
G06F3/16 690
G06F3/16 610
G10L25/63
G10L13/00 100M
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】OL
(21)【出願番号】P 2023074078
(22)【出願日】2023-04-28
(71)【出願人】
【識別番号】591280485
【氏名又は名称】ソフトバンクグループ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000877
【氏名又は名称】弁理士法人RYUKA国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】孫 正義
(72)【発明者】
【氏名】吉田 健一
【テーマコード(参考)】
5E555
【Fターム(参考)】
5E555AA46
5E555AA48
5E555AA59
5E555BA02
5E555BB40
5E555BC04
5E555CA42
5E555CA47
5E555CB64
5E555DA23
5E555EA05
5E555EA19
5E555EA22
5E555EA23
5E555FA00
(57)【要約】 (修正有)
【課題】ロボットが、まるで、業績がNo.1の営業パーソンの営業トークのような、顧客満足度が高い営業トークをユーザに提供する。
【解決手段】サーバが、通信ネットワークを通じてロボットを制御するシステムにおいて、サーバ100は、電子機器による顧客への営業トークのトーク内容が定められた複数のトークスクリプトを含むトークステップを記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されている複数の前記トークステップのうちの一のトークステップに基づいて前記電子機器が前記顧客とトークしている間における、前記顧客の感情を示す感情値を決定する感情値決定部と、前記感情値決定部によって決定された前記顧客の前記感情値に基づいて、前記電子機器による営業活動の顧客満足度がより高くなるように、前記記憶部に記憶されている前記複数のトークステップの中から前記一のトークステップの次のトークステップを選択する選択部と、を備える。
【選択図】
図2
【特許請求の範囲】
【請求項1】
電子機器による顧客への営業トークのトーク内容が定められた複数のトークスクリプトを含むトークステップを記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶されている複数の前記トークステップのうちの一のトークステップに基づいて前記電子機器が前記顧客とトークしている間における、前記顧客の感情を示す感情値を決定する感情値決定部と、
前記感情値決定部によって決定された前記顧客の前記感情値に基づいて、前記電子機器による営業活動の顧客満足度がより高くなるように、前記記憶部に記憶されている前記複数のトークステップの中から前記一のトークステップの次のトークステップを選択する選択部と
を備える、情報処理システム。
【請求項2】
前記選択部は、前記一のトークステップに基づいて前記電子機器が前記顧客とトークしている間における前記顧客の前記感情がネガティブな感情であることを前記感情値が示す場合に、前記顧客の前記感情がネガティブな感情からポジティブな感情に遷移するように、前記次のトークステップを選択する、請求項1に記載の情報処理システム。
【請求項3】
前記選択部は、前記一のトークステップに基づいて前記電子機器が前記顧客とトークしている間に前記顧客がネガティブな感情を抱いた要因を明らかにすべく、前記電子機器が前記顧客に対して質問することを選択する、請求項2に記載の情報処理システム。
【請求項4】
前記顧客に関連する顧客関連情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部によって取得された前記顧客関連情報に基づいて、前記顧客の属性を特定する属性特定部と
をさらに備え、
前記選択部は、前記属性特定部によって特定された前記顧客の前記属性にさらに基づいて、前記次のトークステップを選択する、
請求項1から3のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項5】
前記記憶部は、前記電子機器が前記顧客に販売する商品に関連するマーケティングリサーチのリサーチ結果をさらに記憶し、
前記選択部は、前記記憶部に記憶されている前記リサーチ結果にさらに基づいて、前記次のトークステップを選択する、
請求項4に記載の情報処理システム。
【請求項6】
前記記憶部は、顧客の属性を示す属性データと、一のトークステップに基づいて前記電子機器が当該顧客とトークしている間における当該顧客の感情値と、当該一のトークステップの次のトークステップに基づいて前記電子機器が当該顧客とトークしている間における当該顧客の感情値とを含む学習データをさらに記憶し、
前記情報処理システムは、
前記記憶部に記憶されている複数の前記学習データを教師データとして用いて、顧客の属性データによって示される顧客の属性と、一のトークステップに基づいて前記電子機器が当該顧客とトークしている間における当該顧客の感情値とから、当該顧客の感情値がより高くなるように、当該一のトークステップの次のトークステップを選択する選択モデルを機械学習により生成するモデル生成部
をさらに備え、
前記選択部は、前記モデル生成部によって生成された前記選択モデルを用いて、前記属性特定部によって特定された前記顧客の前記属性と、前記感情値決定部によって決定された前記顧客の前記感情値とから、前記次のトークステップを選択する、
請求項4に記載の情報処理システム。
【請求項7】
前記記憶部は、前記電子機器が前記顧客に販売する各商品のターゲット層を示すターゲット層情報をさらに記憶し、
前記選択部は、前記記憶部に記憶されている前記ターゲット層情報にさらに基づいて、前記電子機器が、前記属性特定部によって特定された前記顧客の前記属性を前記ターゲット層に含む商品を前記顧客に販売するように、前記次のトークステップを選択し、
前記情報処理システムは、前記電子機器による前記顧客への営業活動の結果、前記顧客が、前記ターゲット層に前記顧客の前記属性を含んでいない商品を購入した場合に、前記顧客が購入した前記商品の前記ターゲット層に前記顧客の前記属性を含めるように、前記記憶部に記憶されている前記ターゲット層情報を更新する更新部
をさらに備える、請求項4に記載の情報処理システム。
【請求項8】
前記一のトークステップに基づいて前記電子機器が前記顧客とトークしている間における、前記電子機器による前記顧客への問いかけに対する前記顧客の応答を示す応答情報を取得する情報取得部
をさらに備え、
前記感情値決定部は、前記情報取得部によって取得された前記顧客の前記応答情報に基づいて、前記顧客の前記感情値を決定する、
請求項1から3のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項9】
前記電子機器をさらに備える、請求項1から3のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項10】
コンピュータを、請求項1から3のいずれか一項に記載の情報処理システムとして機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理システム、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献1には、外部刺激や自己の内部状態に応じて自律的に行動可能なロボット装置が記載されている。
[先行技術文献]
[特許文献]
[特許文献1]特開2007-125629号公報
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【0003】
本発明の一実施態様によれば、情報処理システムが提供される。前記情報処理システムは、電子機器による顧客への営業トークのトーク内容が定められた複数のトークスクリプトを含むトークステップを記憶する記憶部を備えてよい。前記情報処理システムは、前記記憶部に記憶されている複数の前記トークステップのうちの一のトークステップに基づいて前記電子機器が前記顧客とトークしている間における、前記顧客の感情を示す感情値を決定する感情値決定部を備えてよい。前記情報処理システムは、前記感情値決定部によって決定された前記顧客の前記感情値に基づいて、前記電子機器による営業活動の顧客満足度がより高くなるように、前記記憶部に記憶されている前記複数のトークステップの中から前記一のトークステップの次のトークステップを選択する選択部を備えてよい。
【0004】
前記情報処理システムにおいて、前記選択部は、前記一のトークステップに基づいて前記電子機器が前記顧客とトークしている間における前記顧客の前記感情がネガティブな感情であることを前記感情値が示す場合に、前記顧客の前記感情がネガティブな感情からポジティブな感情に遷移するように、前記次のトークステップを選択してよい。
【0005】
前記いずれかの情報処理システムにおいて、前記選択部は、前記一のトークステップに基づいて前記電子機器が前記顧客とトークしている間に前記顧客がネガティブな感情を抱いた要因を明らかにすべく、前記電子機器が前記顧客に対して質問することを選択してよい。
【0006】
前記いずれかの情報処理システムは、前記顧客に関連する顧客関連情報を取得する情報取得部と、前記情報取得部によって取得された前記顧客関連情報に基づいて、前記顧客の属性を特定する属性特定部とをさらに備えてよく、前記選択部は、前記属性特定部によって特定された前記顧客の前記属性にさらに基づいて、前記次のトークステップを選択してよい。
【0007】
前記いずれかの情報処理システムにおいて、前記記憶部は、前記電子機器が前記顧客に販売する商品に関連するマーケティングリサーチのリサーチ結果をさらに記憶してよく、前記選択部は、前記記憶部に記憶されている前記リサーチ結果にさらに基づいて、前記次のトークステップを選択してよい。
【0008】
前記いずれかの情報処理システムにおいて、前記記憶部は、顧客の属性を示す属性データと、一のトークステップに基づいて前記電子機器が当該顧客とトークしている間における当該顧客の感情値と、当該一のトークステップの次のトークステップに基づいて前記電子機器が当該顧客とトークしている間における当該顧客の感情値とを含む学習データをさらに記憶してよく、前記情報処理システムは、前記記憶部に記憶されている複数の前記学習データを教師データとして用いて、顧客の属性データによって示される顧客の属性と、一のトークステップに基づいて前記電子機器が当該顧客とトークしている間における当該顧客の感情値とから、当該顧客の感情値がより高くなるように、当該一のトークステップの次のトークステップを選択する選択モデルを機械学習により生成するモデル生成部をさらに備え、前記選択部は、前記モデル生成部によって生成された前記選択モデルを用いて、前記属性特定部によって特定された前記顧客の前記属性と、前記感情値決定部によって決定された前記顧客の前記感情値とから、前記次のトークステップを選択してよい。
【0009】
前記いずれかの情報処理システムにおいて、前記記憶部は、前記電子機器が前記顧客に販売する各商品のターゲット層を示すターゲット層情報をさらに記憶してよく、前記選択部は、前記記憶部に記憶されている前記ターゲット層情報にさらに基づいて、前記電子機器が、前記属性特定部によって特定された前記顧客の前記属性を前記ターゲット層に含む商品を前記顧客に販売するように、前記次のトークステップを選択してよく、前記情報処理システムは、前記電子機器による前記顧客への営業活動の結果、前記顧客が、前記ターゲット層に前記顧客の前記属性を含んでいない商品を購入した場合に、前記顧客が購入した前記商品の前記ターゲット層に前記顧客の前記属性を含めるように、前記記憶部に記憶されている前記ターゲット層情報を更新する更新部をさらに備えてよい。
【0010】
前記いずれかの情報処理システムは、前記一のトークステップに基づいて前記電子機器が前記顧客とトークしている間における、前記電子機器による前記顧客への問いかけに対する前記顧客の応答を示す応答情報を取得する情報取得部をさらに備えてよく、前記感情値決定部は、前記情報取得部によって取得された前記顧客の前記応答情報に基づいて、前記顧客の前記感情値を決定してよい。
【0011】
前記いずれかの情報処理システムは、前記電子機器をさらに備えてよい。
【0012】
本発明の一実施態様によれば、前記情報処理システムとして機能させるためのプログラムが提供される。
【0013】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
【0014】
【
図1】本実施形態に係るシステム10の全体構成の一例を概略的に示す。
【
図2】ロボット200及びサーバ100の機能ブロック構成を概略的に示す。
【
図3】サーバ100又はロボット200の少なくとも一部として機能するコンピュータ1200のハードウェア構成の一例を概略的に示す。
【発明を実施するための形態】
【0015】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【0016】
図1は、本実施形態に係るシステム10の全体構成の一例を概略的に示す。システム10は、サーバ100とロボット200とを備えてよい。システム10は、複数のロボット200を備えてよい。なお、サーバ100は、情報処理システムとして機能し得る。システム10は、情報処理システムの一例であってもよい。
【0017】
ロボット200は、例えば、自動車販売店に配置される。ロボット200は、例えば、住宅展示場に配置される。ロボット200は、例えば、家電量販店に配置される。ロボット200は、その他の任意の店舗に配置される。
図1では、ロボット200が自動車販売店に配置されている一例が示されている。
【0018】
サーバ100は、ロボット200とは遠隔に設けられる。サーバ100は、通信ネットワーク50を通じてロボット200を制御することができる。例えば、サーバ100は、ロボット200で検出されたセンサ情報を、通信ネットワーク50を通じて取得して、取得したセンサ情報に基づいて、ロボット200に行わせる動作を決定して、通信ネットワーク50を通じて制御情報を送信してロボット200に指示する。
【0019】
例えば、ロボット200は、ユーザ20の音声及び画像や、ロボット200が受けた外力の情報等、センサで検出した各種の情報を取得して、サーバ100に送信する。サーバ100は、ロボット200から取得した情報に基づいて、ロボット200を制御するための制御情報を生成する。
【0020】
システム10では、ロボット200の行動を決定すべく各種情報を処理したり、各種情報を処理した結果に基づいてロボット200の行動を決定したりする処理を、サーバ100が実行してよい。なお、それらの処理の一部又は全てを、ロボット200が実行してもよい。この場合、ロボット200の一部が、情報処理システムとして機能する。
【0021】
本実施形態に係るシステム10は、ロボット200を用いて、ユーザ20に対して営業活動を行う処理を実行する。ロボット200は、人型ロボットであってよい。ロボット200は、人型以外のロボットであってもよい。ロボット200は、電子機器の一例であってよい。ユーザ20は、ロボット200を利用する利用者である。ユーザ20は、顧客の一例であってよい。
【0022】
サーバ100は、例えば、ロボット200によるユーザ20への営業トークを選択する機能を有する。例えば、サーバ100は、ロボット200によるユーザ20への営業トークのトーク内容が定められた複数のトークスクリプトを含むトークステップを予め記憶している。サーバ100は、予め記憶している複数のトークステップの中から、一のトークステップを選択し、ロボット200に、当該一のトークステップでユーザ20とトークさせる。
【0023】
トークステップは、例えば、トークテーマ毎に分類されている。トークテーマは、例えば、"挨拶"を含む。トークテーマは、"スモールトーク"を含む。トークテーマは、"情報収集"を含む。トークテーマは、例えば、"商品の提案"を含む。トークテーマは、例えば、"提案した商品の説明"を含む。トークテーマは、例えば、"質疑応答"を含む。トークテーマは、例えば、"商品購入の確認"を含む。トークテーマは、例えば、"会計処理の説明"を含む。トークテーマは、例えば、"見送り"を含む。トークテーマは、その他の任意のテーマを含んでもよい。
【0024】
例えば、トークテーマが"挨拶"に分類されるトークステップは、「おはようございます。」、「いらっしゃいませ。」、「雨の日にわざわざお越しいただきありがとうございます。」等のような、複数のトークスクリプトを含む。例えば、トークテーマが"スモールトーク"に分類されるトークステップは、「今日も暑いですね!」、「昨日のサッカー日本代表の試合は盛り上がりました!」等のような、複数のトークスクリプトを含む。
【0025】
例えば、トークテーマが"情報収集"に分類されるトークステップは、「好きな車の色は何ですか?」、「ご希望の車種は何ですか?」、「ハイブリットカーと電気自動車のどちらがいいですか?」等のような、ユーザ20が購入したい車を直接的に特定するための情報を収集する複数のトークスクリプトを含む。また、例えば、トークテーマが"情報収集"に分類されるトークステップは、「お子様はいらっしゃいますか?」、「アウトドアに興味がありますか?」、「休日はキャンプをして過ごしますか?」等のような、ユーザ20が購入したい車を間接的に特定するための情報を収集する複数のトークスクリプトを含む。
【0026】
例えば、トークテーマが"商品の提案"に分類されるトークステップは、「黒色が好きなお客様には、この車Aがお勧めです!」、「小さなお子様が2人いらっしゃるので、このファミリーカーBが間違いないです!」、「▽▽が出演しているCMで話題沸騰中のSUVタイプの車Cはいかがですか?」、「電気自動車の購入をご検討されているお客様には、今、若者の間で大人気の電気自動車Dがピッタリだと思います!」等のような、複数のトークスクリプトを含む。
【0027】
例えば、トークテーマが"提案した商品の説明"に分類されるトークステップは、「車Aの長所は、小回りが利いてトランクが大きい点です。」、「ファミリーカーBは、スライドドアなのでお子様を簡単に乗せることができます。」等のような、提案した商品のメリットを説明するための複数のトークスクリプトを含む。また、例えば、トークテーマが"提案した商品の説明"に分類されるトークステップは、「車Aの短所は、同サイズの車と比較してやや燃費が悪い点です。」、「ファミリーカーBの値段は、お客様のご予算からややオーバーします。」等のような、提案した商品のデメリットを説明するための複数のトークスクリプトを含む。
【0028】
例えば、トークテーマが"質疑応答"に分類されるトークステップは、「車Aの価格は×××万円です。」、「ファミリーカーBの燃費は△△km/Lです。」、「SUVタイプの車Cのカラーバリエーションは、白、黒、及びシルバーです。」、「電気自動車Dの連続走行距離は、□□kmです。」等のような、ユーザ20からの質問をロボット200が回答する複数のトークスクリプトを含む。また、例えば、トークテーマが"質疑応答"に分類されるトークステップは、「オプションでカーナビを付けることが可能ですが、いかがなさいますか?」、「提案した車がお気に召さなかったでしょうか?」、「もっと燃費のいい車をお探しですか?」、「今なら10%の割引が可能ですが、どうでしょうか?」等のような、ロボット200がユーザ20に問いかける複数のトークスクリプトを含む。
【0029】
例えば、トークテーマが"商品購入の確認"に分類されるトークステップは、「車Aをご購入されるということでよろしいでしょうか?」、「ファミリーカーBをご購入していただきありがとうございます!」、「今回は、SUVタイプの車Cのご購入を見合わせる旨を承知致しました。」等のような、複数のトークスクリプトを含む。例えば、トークテーマが"会計処理の説明"に分類されるトークステップは、「電子マネー、クレジットカード、現金でお支払い可能です。」、「店員が別途対応致しますので、少々お待ちください。」等のような、複数のトークスクリプトを含む。例えば、トークテーマは、例えば、"見送り"に分類されるトークステップは、「またのご来店をお待ちしております。」、「本日は当店をご利用していただき、誠にありがとうございました。」等のような、複数のトークスクリプトを含む。
【0030】
サーバ100は、例えば、ユーザ20の感情を示す感情値を決定する機能を有する。サーバ100は、例えば、サーバ100が選択した一のトークステップに基づいてロボット200がユーザ20とトークしている間における、ユーザ20の感情値を決定する。
【0031】
ユーザ20の感情値は、ユーザ20の感情の種類と、ユーザ20の感情の正負を示す値とを含んでよい。ユーザ20の感情の種類として、「喜」、「楽」、「快」、「安心」、「興奮」、「安堵」、「充実感」、「怒」、「哀」、「不快」、「不安」、「悲しみ」、「心配」、及び「虚無感」等が挙げられる。なお、これらは例示であって、これらに限られない。ユーザ20の感情の正負を示す値は、例えば、ユーザ20の感情が、「喜」、「楽」、「快」、「安心」、「興奮」、「安堵」、及び「充実感」のように、快感や安らぎを伴うポジティブな感情であれば、正の値を示し、ポジティブな感情であるほど、大きい値となる。ユーザ20の感情が、「怒」、「哀」、「不快」、「不安」、「悲しみ」、「心配」、及び「虚無感」のように、ネガティブな気持ちになってしまう感情であれば、負の値を示し、ネガティブな気持ちであるほど、負の値の絶対値が大きくなる。ユーザ20の感情が、上記の何れでもない場合(「普通」)、正負を示す値は、0の値を示す。
【0032】
サーバ100は、例えば、サーバ100が選択した一のトークステップに基づいてロボット200がユーザ20とトークしている間におけるユーザ20の感情値に基づいて、当該一のトークステップの次のトークステップを選択する。サーバ100は、例えば、ロボット200による営業活動の顧客満足度がより高くなるように、当該次のトークステップを選択する。
【0033】
サーバ100は、例えば、ロボット200によるユーザ20への営業トークのストーリーに基づいて、複数のトークステップの中から、一のトークステップを選択する。ここで、営業トークが、"挨拶"、"情報収集"、"商品の提案"、"提案した商品の説明"、"商品購入の確認"及び"見送り"の順のストーリーである場合における、サーバ100が複数のトークステップの中から一のトークステップを選択する一例を説明する。
【0034】
例えば、サーバ100は、トークテーマが"挨拶"に分類される複数のトークステップの中から、最初のトークステップを選択する。サーバ100は、例えば、ロボット200がユーザ20とトークを開始する前のユーザ20の感情値に基づいて、最初のトークステップを選択する。
【0035】
次に、サーバ100は、トークテーマが"情報収集"に分類される複数のトークステップの中から、二番目のトークステップを選択する。サーバ100は、例えば、トークテーマが"挨拶"に分類される最初のトークステップに基づいてロボット200がユーザ20とトークしている間におけるユーザ20の感情値に基づいて、二番目のトークステップを選択する。
【0036】
次に、サーバ100は、トークテーマが"商品の提案"に分類される複数のトークステップの中から、三番目のトークステップを選択する。サーバ100は、例えば、トークテーマが"情報収集"に分類される二番目のトークステップに基づいてロボット200がユーザ20とトークしている間におけるユーザ20の感情値に基づいて、三番目のトークステップを選択する。
【0037】
次に、サーバ100は、トークテーマが"提案した商品の説明"に分類される複数のトークステップの中から、四番目のトークステップを選択する。サーバ100は、例えば、トークテーマが"商品の提案"に分類される三番目のトークステップに基づいてロボット200がユーザ20とトークしている間におけるユーザ20の感情値に基づいて、四番目のトークステップを選択する。
【0038】
次に、サーバ100は、トークテーマが"商品購入の確認"に分類される複数のトークステップの中から、五番目のトークステップを選択する。サーバ100は、例えば、トークテーマが"提案した商品の説明"に分類される四番目のトークステップに基づいてロボット200がユーザ20とトークしている間におけるユーザ20の感情値に基づいて、五番目のトークステップを選択する。
【0039】
最後に、サーバ100は、トークテーマが"見送り"に分類される複数のトークステップの中から、最後のトークステップを選択する。サーバ100は、例えば、トークテーマが"商品購入の確認"に分類される五番目のトークステップに基づいてロボット200がユーザ20とトークしている間におけるユーザ20の感情値に基づいて、最後のトークステップを選択する。
【0040】
サーバ100は、ロボット200がユーザ20とトークしている間におけるユーザ20の感情値に基づいて、ロボット200によるユーザ20への営業トークのストーリーを中断してもよい。例えば、営業トークが、"商品の提案"、"提案した商品の説明"、及び"商品購入の確認"の順のストーリーである場合において、トークテーマが"提案した商品の説明"に分類される一のトークステップに基づいてロボット200がユーザ20とトークしている間におけるユーザ20の感情値が、ユーザ20の感情がネガティブな感情であることを示す場合に、サーバ100は、当該一のトークステップの次のステップを、トークテーマが"商品購入の確認"に分類される複数のトークステップの中からではなく、トークテーマが"質疑応答"に分類される複数のトークステップの中から選択してよい。その後、トークテーマが"質疑応答"に分類される一のトークステップに基づいてロボット200がユーザ20とトークしている間におけるユーザ20の感情値が、ユーザ20の感情がポジティブな感情であることを示したことに応じて、サーバ100は、当該一のトークステップの次のステップを、トークテーマが"商品購入の確認"に分類される複数のトークステップの中から選択してよい。これにより、ロボット200によるユーザ20への営業トークのストーリーを再開してよい。
【0041】
本実施形態に係るシステム10によれば、一のトークステップに基づいてロボット200がユーザ20とトークしている間におけるユーザ20の感情の感情を考慮して当該一のトークステップの次のトークステップを選択し、ロボット200に、選択した当該次のトークステップでユーザ20とトークさせる。これにより、本実施形態に係るシステム10は、ロボット200が、まるで、業績がNo.1の営業パーソンの営業トークのような、顧客満足度が高い営業トークをユーザ20に提供できる。
【0042】
図2は、ロボット200及びサーバ100の機能ブロック構成を概略的に示す。まず、ロボット200の機能ブロック構成について説明する。ロボット200は、センサ部210と、情報処理部220と、制御対象230と、通信部240とを備える。情報処理部220は、MPU等のプロセッサであってよい。通信部240は、サーバ100との通信を担う。通信部240は、ネットワークIF等の通信デバイスであってよい。
【0043】
制御対象230は、スピーカを含む。制御対象230は、表示部を含む。表示部は、ロボット200の胸部等、ロボット200の任意の位置に配置されてよい。制御対象230は、目部等に設置されたLEDを含む。制御対象230は、ロボット200の肢部や頭部等の可動部を駆動するモータ等を含む。
【0044】
センサ部210は、マイク211、ジャイロセンサ212、モータセンサ213、カメラ214、赤外線センサ215、電池残量センサ216等の各種のセンサを有する。センサ部210がこれらの全てを有することは必須とは限らず、また、センサ部210はこれら以外を有してもよい。
【0045】
マイク211は、周囲の音声を取得する。例えば、マイク211は、顧客の音声を取得する。ジャイロセンサ212は、ロボット200全体及びロボット200の各部の角速度を検出する。モータセンサ213は、ロボット200の可動部を駆動するモータの駆動軸の回転角度を検出する。カメラ214は、可視光によって撮影して動画や静止画の画像データを生成する。赤外線センサ215は、赤外線により周囲の物体を検出する。電池残量センサ216は、ロボット200が備える電池の残存容量を検出する。
【0046】
センサ部210は、マイク211で取得された音声データ、カメラ214で撮影された画像、ジャイロセンサ212で検出された角速度、モータセンサ213で検出された回転角度、電池残量センサ216で検出した残存容量、赤外線センサ215で検出した物体情報等の各種のセンサ情報を、情報処理部220に出力する。情報処理部220は、取得したセンサ情報を通信部240に供給して、サーバ100へ送信させる。また、情報処理部220は、サーバ100から取得した制御情報に基づいて、ロボット200のスピーカから発話させたり、ロボット200のLEDを発光させたり、ロボット200の肢部等を動作させたりする。
【0047】
次に、サーバ100の機能ブロック構成について説明する。サーバ100は、情報処理部110と、通信部120と、記憶部130とを備える。情報処理部110は、制御部111と、感情値決定部112と、選択部113と、属性特定部114と、モデル生成部115と、更新部116とを有する。なお、情報処理部110がこれらの全てを有することは必須とは限らない。
【0048】
通信部120は、各種装置との通信を担う。通信部120は、例えば、ロボット200との通信を担う。通信部120は、ロボット200以外の外部装置との通信を担ってもよい。通信部120は、ネットワークIF等の通信デバイスであってよい。
【0049】
情報取得部122は、各種情報を取得する。情報取得部122は、例えば、ロボット200のセンサ部210で検出されたセンサ情報を取得する。
【0050】
情報取得部122は、例えば、顧客に関連する顧客関連情報を取得する。顧客関連情報は、例えば、顧客の画像データを含む。顧客関連情報は、例えば、顧客の音声データを含む。顧客関連情報は、顧客に関連するその他の任意のデータを含んでもよい。
【0051】
情報取得部122は、例えば、ロボット200が顧客に販売する商品に関連するマーケティングリサーチのリサーチ結果を取得する。リサーチ結果は、例えば、インターネット上で公開されている統計情報である。より具体的には、リサーチ結果は、"40代男性のX社の車Yの購入意向は○○%"のような情報である。
【0052】
情報取得部122は、例えば、ロボット200が顧客に販売する各商品に関連する商品関連情報を取得する。商品関連情報は、例えば、各商品の価格を含む。商品関連情報は、例えば、各商品の長所を含む。商品関連情報は、例えば、各商品の短所を含む。商品関連情報は、例えば、ロボット200が顧客に販売する各商品のターゲット層を示すターゲット層情報を含む。ターゲット層は、「20代の女性」、「ファミリー」、「キャンプ好き」、「アウトドア派」等であってよい。商品関連情報は、各商品に関連するその他の任意の情報を含んでよい。
【0053】
記憶部130は、ハードディスク装置、フラッシュメモリ等の記憶媒体を有する。また、記憶部130は、RAM等の揮発性記憶装置を有する。記憶部130は、情報処理部110が実行時に読み出すプログラムコードや各種の一時データの他、情報処理部110の処理の実行に必要な情報等を格納する。記憶部130は、いわゆる大規模言語モデル(LLM:Large Language Models)を記憶してよい。記憶部130は、情報取得部122が各種装置から取得した情報を記憶する。
【0054】
制御部111は、記憶部130に記憶されている情報と、情報取得部122が取得した情報とを用いて、ロボット200の行動を決定し、決定した行動を実行させるための制御情報を、通信部120を介してロボット200に送信する。
【0055】
記憶部130は、例えば、複数のトークステップを記憶する。記憶部130は、例えば、トークテーマ毎に分類された複数のトークステップを記憶する。
【0056】
記憶部130は、例えば、ロボット200が顧客とトークするトークテーマの順番が定められた、営業トークのストーリーを示すストーリー情報を記憶する。記憶部130は、例えば、営業トーク毎にストーリー情報を記憶する。
【0057】
営業トークのストーリーは、例えば、ロボット200による営業活動の顧客満足度がより高くなるように構築されている。営業トークのストーリーは、例えば、顧客の感情値がより高くなるように構築されている。営業トークのストーリーは、例えば、顧客の感情値が常に正となるように構築されている。
【0058】
記憶部130は、例えば、トークステップに含まれる一のトークスクリプトをロボット200が出力する出力態様を記憶する。出力態様は、表示出力の内容を含んでよい。出力態様は、音声出力の内容を含んでよい。出力態様は、ロボット200の声のトーンを含んでよい。出力態様は、ロボット200の発話スピードを含んでよい。出力態様は、ロボット200の間をとる量の情報を含んでよい。出力態様は、ロボット200の身体動作の内容を含んでよい。出力態様は、ロボット200の身振り手振りの情報を含んでよい。出力態様は、ロボット200の接客対象に合わせてうなぐず量の情報を含んでよい。
【0059】
感情値決定部112は、顧客の感情値を決定する。感情値決定部112は、例えば、ロボット200が顧客とのトークを開始する前の顧客の感情値を決定する。感情値決定部112は、例えば、記憶部130に記憶されている複数のトークステップのうちの一のトークステップに基づいてロボット200が顧客とトークしている間における顧客の感情値を決定する。
【0060】
感情値決定部112は、情報取得部122が取得した情報に基づいて、顧客の感情を認識する。感情値決定部112は、例えば、カメラ214によって撮影された画像データを解析して認識した顧客の表情に基づいて、顧客の感情を認識する。感情値決定部112は、例えば、マイク211によって検出された顧客の音声データを解析することにより、顧客の感情を認識する。この場合、感情値決定部112は、例えば、音声の周波数成分等の特徴量を抽出して、抽出した特徴量に基づいて、接客対象の感情を認識する。感情値決定部112は、認識した顧客の感情に基づいて、顧客の感情値を決定してよい。
【0061】
情報取得部122は、例えば、記憶部130に記憶されている複数のトークステップのうちの一のトークステップに基づいてロボット200が顧客とトークしている間における、ロボット200による顧客への問いかけに対する顧客の応答を示す応答情報を取得する。応答情報は、顧客関連情報に含まれてもよい。
【0062】
顧客の応答は、例えば、ロボット200による問いかけに対して正しい回答をすることを含む。顧客の応答は、例えば、ロボット200による問いかけに対して筋違いの回答をすることを含む。顧客の応答は、例えば、ロボット200による問いかけに対してオウム返しをすることを含む。顧客の応答は、例えば、ロボット200による問いかけに対してうなずくことを含む。顧客の応答は、例えば、ロボット200による問いかけに対して首をかしげることを含む。顧客の応答は、例えば、ロボット200による問いかけに対して質問することを含む。顧客の応答は、ロボット200による問いかけに対するその他の任意の応答を含んでもよい。
【0063】
感情値決定部112は、情報取得部122によって取得された顧客の応答情報に基づいて、顧客の感情値を決定してよい。例えば、顧客の応答情報によって示される顧客の応答が、ロボット200による問いかけに対して正しい回答をする、ロボット200による問いかけに対してうなずく等である場合、感情値決定部112は、顧客の感情値が正の値であると決定する。また、例えば、顧客の応答情報によって示される顧客の応答が、ロボット200による問いかけに対して筋違いの回答をする、ロボット200による問いかけに対して首をかしげる等である場合、感情値決定部112は、顧客の感情値が負の値であると決定する。また、例えば、顧客の応答情報によって示される顧客の応答が、ロボット200による問いかけに対してオウム返しをする、ロボット200による問いかけに対して質問する等である場合、感情値決定部112は、顧客の感情値が0の値であると決定する。
【0064】
感情値決定部112は、カメラ214によって撮影された顧客の画像データやマイク211によって検出された顧客の音声データを解析した解析結果と、顧客の応答情報とに基づいて、顧客の感情値を決定してもよい。この場合、例えば、感情値決定部112は、顧客の画像データや顧客の音声データを解析した解析結果に基づいて決定した値及び顧客の応答情報に基づいて決定した値の合計値が顧客の感情値であると決定してよい。
【0065】
選択部113は、記憶部130に記憶されている複数のトークステップの中から、一のトークステップを選択する。選択部113は、例えば、記憶部130に記憶されているストーリー情報によって示される営業トークのストーリーに基づいて、当該一のトークステップを選択する。
【0066】
選択部113は、例えば、ロボット200が顧客とのトークを開始すべく最初のトークステップを選択する場合に、感情値決定部112によって決定された、ロボット200が顧客とのトークを開始する前の顧客の感情値に基づいて、最初のトークステップを選択する。選択部113は、例えば、ロボット200による営業活動の顧客満足度がより高くなるように、最初のトークステップを選択する。選択部113は、例えば、顧客の感情値がより高くなるように、最初のトークステップを選択する。選択部113は、例えば、顧客の感情値が正となるように、最初のトークステップを選択する。
【0067】
選択部113は、例えば、記憶部130に記憶されている複数のトークステップの中から一のトークステップの次のトークステップを選択する。選択部113は、例えば、記憶部130に記憶されているストーリー情報によって示される営業トークのストーリーに基づいて、当該次のトークステップを選択する。
【0068】
選択部113は、例えば、感情値決定部112によって決定された、当該一のトークステップに基づいてロボット200が顧客とトークしている間における顧客の感情値に基づいて、当該次のトークステップを選択する。選択部113は、例えば、ロボット200による営業活動の顧客満足度がより高くなるように、当該次のトークステップを選択する。選択部113は、例えば、顧客の感情値がより高くなるように、当該次のトークステップを選択する。選択部113は、例えば、顧客の感情値が常に正となるように、当該次のトークステップを選択する。
【0069】
例えば、選択部113は、当該一のトークステップに基づいてロボット200が顧客とトークしている間における顧客の感情がポジティブな感情であることを顧客の感情値が示す場合に、顧客の感情がポジティブな感情を維持するように、当該次のトークステップを選択してよい。選択部113は、当該一のトークステップに基づいてロボット200が顧客とトークしている間における顧客の感情がポジティブな感情であることを顧客の感情値が示す場合に、顧客の感情がよりポジティブな感情となるように、当該次のトークステップを選択してもよい。
【0070】
一方で、選択部113は、当該一のトークステップに基づいてロボット200が顧客とトークしている間における顧客の感情がネガティブな感情であることを顧客の感情値が示す場合に、顧客のネガティブな感情が軽減されるように、当該次のトークステップを選択してよい。選択部113は、当該一のトークステップに基づいてロボット200が顧客とトークしている間における顧客の感情がネガティブな感情であることを顧客の感情値が示す場合に、顧客の感情がネガティブな感情からポジティブな感情に遷移するように、当該次のトークステップを選択してよい。
【0071】
選択部113は、当該一のトークステップに基づいてロボット200が顧客とトークしている間における顧客の感情がネガティブな感情であることを顧客の感情値が示す場合に、当該一のトークステップに基づいてロボット200が顧客とトークしている間に顧客がネガティブな感情を抱いた要因を明らかにすべく、ロボット200が顧客に対して質問することを選択してもよい。この場合、選択部113は、必要に応じて、ストーリー情報によって示される営業トークのストーリーを中断してもよい。
【0072】
選択部113は、例えば、記憶部130に記憶されている複数のトークステップの中から当該一のトークステップの次のトークステップを選択することによって、ロボット200が顧客に対して質問することを選択する。選択部113は、例えば、トークテーマが"質疑応答"に分類される複数のトークステップの中から当該次のトークステップを選択する。選択部113は、トークステップとは別に記憶部130に格納されている、顧客がネガティブな感情を抱いた要因を明らかにするための質問リストの中から顧客に対する質問を選択することによって、ロボット200が顧客に対して質問することを選択してもよい。
【0073】
属性特定部114は、顧客の属性を特定する。属性特定部114は、例えば、情報取得部122によって取得された顧客関連情報に基づいて、顧客の属性を特定する。属性特定部114は、例えば、顧客関連情報に含まれる顧客の画像データを画像解析することによって、顧客の属性を特定する。属性特定部114は、例えば、顧客関連情報に含まれる顧客の音声データを音声解析することによって、顧客の属性を特定する。属性特定部114は、情報取得部122によって取得された顧客の応答情報に基づいて、顧客の属性を特定してもよい。
【0074】
記憶部130は、複数のトークステップに、顧客の属性を示す属性データを対応付けて記憶してもよい。記憶部130は、ストーリー情報に、顧客の属性データを対応付けて記憶してもよい。
【0075】
顧客の属性は、例えば、顧客の年齢に基づいた属性を含む。顧客の属性は、例えば、顧客の性別に基づいた属性を含む。顧客の属性は、例えば、顧客の家族構成に基づいた属性を含む。顧客の属性は、例えば、顧客の購入条件に基づいた属性を含む。顧客の属性は、例えば、顧客の興味関心に基づいた属性を含む。顧客の属性は、例えば、顧客の趣味趣向に基づいた属性を含む。顧客の属性は、その他の任意の情報に基づいた属性を含んでもよい。
【0076】
顧客の属性は、例えば、「20代」を含む。顧客の属性は、例えば、「高齢者」を含む。顧客の属性は、例えば、「女性」を含む。顧客の属性は、例えば、「男性」を含む。顧客の属性は、例えば、「独身男性」を含む。顧客の属性は、例えば、「父親」を含む。顧客の属性は、例えば、「キャンプ好き」を含む。顧客の属性は、例えば、「アウトドア派」を含む。顧客の属性は、その他の任意の属性を含んでよい。
【0077】
選択部113は、例えば、属性特定部114によって特定された顧客の属性に基づいて、記憶部130に記憶されている複数のトークステップの中から、一のトークステップを選択する。選択部113は、例えば、ロボット200が、属性特定部114によって特定された属性の顧客のニーズをより満たす商品を顧客に販売するように、当該一のトークステップを選択する。
【0078】
選択部113は、例えば、記憶部130に記憶されているリサーチ結果にさらに基づいて、当該一のトークステップを選択する。選択部113は、例えば、属性特定部114によって特定された属性の顧客のニーズをリサーチ結果から特定し、ロボット200が、特定したニーズをより満たす商品を顧客に販売するように、当該一のトークステップを選択する。例えば、属性特定部114によって特定された顧客の属性が「40代男性」であり、且つ、リサーチ結果が"40代男性のX社の車Yの購入意向は○○%"と40代男性がX社の車Yの購入意向が高いことを示す場合に、選択部113は、ロボット200がX社の車Yを顧客に販売するように、当該一のトークステップを選択する。
【0079】
選択部113は、例えば、記憶部130に記憶されている商品関連情報にさらに基づいて、当該一のトークステップを選択する。選択部113は、例えば、顧客のニーズを属性特定部114によって特定された顧客の属性から特定し、ロボット200が、特定したニーズをより満たす商品を顧客に販売するように、当該一のトークステップを選択する。例えば、属性特定部114によって特定された顧客の属性が「予算500万円」である場合、選択部113は、ロボット200が500万円未満の車を顧客に販売するように、当該一のトークステップを選択する。
【0080】
選択部113は、例えば、記憶部130に記憶されているターゲット層情報にさらに基づいて、当該一のトークステップを選択する。選択部113は、例えば、ロボット200が、属性特定部114によって特定された顧客の属性をターゲット層に含む商品を顧客に販売するように、当該一のトークステップを選択する。例えば、属性特定部114によって特定された顧客の属性が「父親」である場合、選択部113は、ロボット200が、ターゲット層に「ファミリー」を含むファミリーカーを顧客に販売するように、当該一のトークステップを選択する。また、例えば、属性特定部114によって特定された顧客の属性が「キャンプ好き」及び「アウトドア派」である場合、選択部113は、ロボット200が、ターゲット層に「キャンプ好き」及び「アウトドア派」を含むキャンピングカーを顧客に販売するように、当該一のトークステップを選択する。
【0081】
選択部113は、例えば、感情値決定部112によって決定された、当該一のトークステップに基づいてロボット200が顧客とトークしている間における顧客の感情値と、属性特定部114によって特定された顧客の属性とに基づいて、記憶部130に記憶されている複数のトークステップの中から、当該一のトークステップの次のトークステップを選択する。選択部113は、例えば、ロボット200が、属性特定部114によって特定された属性の顧客のニーズをより満たす商品を顧客に販売するように、当該次のトークステップを選択する。
【0082】
選択部113は、例えば、記憶部130に記憶されているリサーチ結果にさらに基づいて、当該次のトークステップを選択する。選択部113は、例えば、属性特定部114によって特定された属性の顧客のニーズをリサーチ結果から特定し、ロボット200が、特定したニーズをより満たす商品を顧客に販売するように、当該次のトークステップを選択する。
【0083】
選択部113は、例えば、記憶部130に記憶されている商品関連情報にさらに基づいて、当該次のトークステップを選択する。選択部113は、例えば、顧客のニーズを属性特定部114によって特定された顧客の属性から特定し、ロボット200が、特定したニーズをより満たす商品を顧客に販売するように、当該次のトークステップを選択する。
【0084】
選択部113は、例えば、記憶部130に記憶されているターゲット層情報にさらに基づいて、当該次のトークステップを選択する。選択部113は、例えば、ロボット200が、属性特定部114によって特定された顧客の属性をターゲット層に含む商品を顧客に販売するように、当該次のトークステップを選択する。
【0085】
記憶部130は、学習データを記憶していてもよい。学習データは、顧客の属性データと、一のトークステップに基づいてロボット200が当該顧客とトークしている間における当該顧客の感情値と、当該一のトークステップの次のトークステップに基づいてロボット200が当該顧客とトークしている間における当該顧客の感情値とを含む。
【0086】
学習データに含まれる属性データによって示される顧客の属性は、属性特定部114によって特定されてよい。学習データに含まれる、当該一のトークステップに基づいてロボット200が当該顧客とトークしている間における当該顧客の感情値、及び、当該次のトークステップに基づいてロボット200が当該顧客とトークしている間における当該顧客の感情値は、感情値決定部112によって決定されてよい。
【0087】
モデル生成部115は、一のトークステップの次のトークステップを選択する選択モデルを機械学習により生成する。モデル生成部115は、例えば、記憶部130に記憶されている複数の学習データを教師データとして用いて、顧客の属性データによって示される顧客の属性と、当該一のトークステップに基づいてロボット200が当該顧客とトークしている間における当該顧客の感情値とから、当該顧客の感情値がより高くなるように、当該次のトークステップを選択する選択モデルを機械学習により生成する。モデル生成部115は、生成した選択モデルを記憶部130に記憶する。
【0088】
選択部113は、記憶部130に記憶されている選択モデルを用いて、一のトークステップの次のトークステップを選択してもよい。選択部113は、例えば、選択モデルを用いて、属性特定部114によって特定された顧客の属性と、感情値決定部112によって決定された、当該一のトークステップに基づいてロボット200が当該顧客とトークしている間における当該顧客の感情値とから、当該次のトークステップを選択する。
【0089】
図2に示されるサーバ100は、ロボット200による顧客への過去の営業活動の際の顧客の感情値を含む複数の学習データを教師データとして用いて、一のトークステップの次のトークステップを選択する選択モデルを機械学習により生成する。当該複数の学習データを教師データとして用いることによって、サーバ100は、例えば、一のトークステップに基づいてロボット200が顧客とトークしている間における当該顧客の感情がネガティブな感情である場合において、どのようなトークステップを当該一のトークステップの次のトークステップとして選択すれば、当該顧客の感情がネガティブな感情からポジティブな感情に遷移するのかを機械学習できる。また、サーバ100は、例えば、一のトークステップに基づいてロボット200が顧客とトークしている間における当該顧客の感情がポジティブな感情である場合において、どのようなトークステップを当該一のトークステップの次のトークステップとして選択すると、当該顧客の感情がポジティブな感情からネガティブな感情に遷移してしまったのかを機械学習できる。したがって、機械学習により生成した選択モデルを用いて一のトークステップの次のトークステップを選択することによって、サーバ100は、顧客の感情がネガティブな感情である場合には当該顧客の感情をネガティブな感情からよりポジティブな感情に遷移させるように、顧客の感情がポジティブな感情である場合には当該顧客の感情をよりポジティブな感情を維持し続けるように、当該次のトークステップを選択できる。さらに、学習データを蓄積し続けることにより学習データの数を増やし、より多くの学習データを教師データとして用いて選択モデルを生成することによって、ロボット200による顧客への営業トークを永続的に進化させることができる。
【0090】
更新部116は、記憶部130に記憶されているターゲット層情報を更新する。更新部116は、例えば、ロボット200による顧客への営業活動の結果、顧客が、ターゲット層に属性特定部114によって特定された顧客の属性を含んでいない商品を購入した場合に、顧客が購入した商品のターゲット層に顧客の属性を含めるように、ターゲット層情報を更新する。例えば、属性特定部114によって特定された顧客の属性が「独身男性」及び「キャンプ好き」であり、当該顧客がターゲット層に「独身男性」及び「キャンプ好き」を含まず「ファミリー」を含む車を購入した場合に、当該車のターゲット層に「独身男性」及び「キャンプ好き」を追加するように、ターゲット層情報を更新する。更新後のターゲット層情報において、当該車のターゲット層は、「ファミリー」、「独身男性」及び「キャンプ好き」を含む。更新部116は、ターゲット層情報を更新した場合、更新したターゲット層情報を当該車のメーカに送信してもよい。
【0091】
以上に説明したサーバ100の機能は、1以上のコンピュータによって実装されてよい。サーバ100の少なくとも一部の機能は、仮想マシンによって実装されてよい。また、サーバ100の機能の少なくとも一部は、クラウドで実装されてよい。上記実施形態では、電子機器の例としてロボット200を主に挙げて説明したが、これに限られない。電子機器の例として、スマートフォン、タブレット端末、PC(Personal Computer)、及びスマートスピーカ等、ぬいぐるみ等、自動車や自動二輪車等の車両、家電製品等が挙げられる。なお、これらは例示であり、電子機器は、これらに限られない。
【0092】
図3は、サーバ100又はロボット200として機能するコンピュータ1200のハードウェア構成の一例を概略的に示す。コンピュータ1200は、例えば、サーバ100として機能してよい。コンピュータ1200にインストールされたプログラムは、コンピュータ1200を、本実施形態に係る装置の1又は複数の「部」として機能させ、又はコンピュータ1200に、本実施形態に係る装置に関連付けられるオペレーション又は当該1又は複数の「部」を実行させることができ、及び/又はコンピュータ1200に、本実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ1200に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、CPU1212によって実行されてよい。
【0093】
本実施形態によるコンピュータ1200は、CPU1212、RAM1214、及びグラフィックコントローラ1216を含み、それらはホストコントローラ1210によって相互に接続されている。コンピュータ1200はまた、通信インタフェース1222、記憶装置1224、DVDドライブ1226、及びICカードドライブのような入出力ユニットを含み、それらは入出力コントローラ1220を介してホストコントローラ1210に接続されている。DVDドライブ1226は、DVD-ROMドライブ及びDVD-RAMドライブ等であってよい。記憶装置1224は、ハードディスクドライブ及びソリッドステートドライブ等であってよい。コンピュータ1200はまた、ROM1230及びキーボードのようなレガシの入出力ユニットを含み、それらは入出力チップ1240を介して入出力コントローラ1220に接続されている。
【0094】
CPU1212は、ROM1230及びRAM1214内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ1216は、RAM1214内に提供されるフレームバッファ等又はそれ自体の中に、CPU1212によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス1218上に表示されるようにする。
【0095】
通信インタフェース1222は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。記憶装置1224は、コンピュータ1200内のCPU1212によって使用されるプログラム及びデータを格納する。DVDドライブ1226は、プログラム又はデータをDVD-ROM1227等から読み取り、記憶装置1224に提供する。ICカードドライブは、プログラム及びデータをICカードから読み取り、及び/又はプログラム及びデータをICカードに書き込む。
【0096】
ROM1230はその中に、アクティブ化時にコンピュータ1200によって実行されるブートプログラム等、及び/又はコンピュータ1200のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ1240はまた、様々な入出力ユニットをUSBポート、パラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ1220に接続してよい。
【0097】
プログラムは、DVD-ROM1227又はICカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもある記憶装置1224、RAM1214、又はROM1230にインストールされ、CPU1212によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ1200に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ1200の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。
【0098】
例えば、通信がコンピュータ1200及び外部デバイス間で実行される場合、CPU1212は、RAM1214にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース1222に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース1222は、CPU1212の制御の下、RAM1214、記憶装置1224、DVD-ROM1227、又はICカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。
【0099】
また、CPU1212は、記憶装置1224、DVDドライブ1226(DVD-ROM1227)、ICカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がRAM1214に読み取られるようにし、RAM1214上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。CPU1212は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。
【0100】
様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。CPU1212は、RAM1214から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索/置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をRAM1214に対しライトバックする。また、CPU1212は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第2の属性の属性値に関連付けられた第1の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、CPU1212は、当該複数のエントリの中から、第1の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第2の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第1の属性に関連付けられた第2の属性の属性値を取得してよい。
【0101】
上で説明したプログラム又はソフトウエアモジュールは、コンピュータ1200上又はコンピュータ1200近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はRAMのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ1200に提供する。
【0102】
本実施形態におけるフローチャート及びブロック図におけるブロックは、オペレーションが実行されるプロセスの段階又はオペレーションを実行する役割を持つ装置の「部」を表わしてよい。特定の段階及び「部」が、専用回路、コンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、及び/又はコンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタル及び/又はアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路(IC)及び/又はディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、及びプログラマブルロジックアレイ(PLA)等のような、論理積、論理和、排他的論理和、否定論理積、否定論理和、及び他の論理演算、フリップフロップ、レジスタ、並びにメモリエレメントを含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。
【0103】
コンピュータ可読記憶媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例としては、フロッピー(登録商標)ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ(RAM)、リードオンリメモリ(ROM)、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ(EPROM又はフラッシュメモリ)、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ(EEPROM)、静的ランダムアクセスメモリ(SRAM)、コンパクトディスクリードオンリメモリ(CD-ROM)、デジタル多用途ディスク(DVD)、ブルーレイ(登録商標)ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。
【0104】
コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ(ISA)命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はSmalltalk(登録商標)、JAVA(登録商標)、C++等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「C」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、1又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。
【0105】
コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路が、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を生成するために当該コンピュータ可読命令を実行すべく、ローカルに又はローカルエリアネットワーク(LAN)、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク(WAN)を介して、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路に提供されてよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。
【0106】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【0107】
特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【符号の説明】
【0108】
10 システム、20 ユーザ、50 通信ネットワーク、100 サーバ、110 情報処理部、111 制御部、112 感情値決定部、113 選択部、114 属性特定部、115 モデル生成部、116 更新部、120 通信部、122 情報取得部、130 記憶部、200 ロボット、210 センサ部、211 マイク、212 ジャイロセンサ、213 モータセンサ、214 カメラ、215 赤外線センサ、216 電池残量センサ、220 情報処理部、230 制御対象、240 通信部、1200 コンピュータ、1210 ホストコントローラ、1212 CPU、1214 RAM、1216 グラフィックコントローラ、1218 ディスプレイデバイス、1220 入出力コントローラ、1222 通信インタフェース、1224 記憶装置、1226 DVDドライブ、1227 DVD-ROM、1230 ROM、1240 入出力チップ