特開 2024-158707 情報処理システム、及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024158707

(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】

   G06F 3/01 20060101AFI20241031BHJP

   G06Q 50/12 20120101ALI20241031BHJP

   G06Q 30/02 20230101ALI20241031BHJP

   G06Q 30/0251 20230101ALI20241031BHJP

   B25J 5/00 20060101ALI20241031BHJP

【ＦＩ】

G06F3/01 510

G06Q50/12

G06Q30/02

G06Q30/0251

B25J5/00

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023074117

(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】畑 達彦

【テーマコード（参考）】

3C707

5E555

5L030

5L049

5L050

【Ｆターム（参考）】

3C707AS34

3C707BS27

3C707KS39

3C707KT01

3C707KT04

3C707LV14

3C707WA03

3C707WA28

3C707WL07

3C707WL10

3C707WM07

5E555AA44

5E555AA46

5E555AA48

5E555AA59

5E555AA71

5E555BA02

5E555BB02

5E555BB40

5E555BC04

5E555EA03

5E555EA05

5E555EA19

5E555EA22

5E555EA23

5E555FA00

5L030BB05

5L030BB08

5L049BB05

5L049BB08

5L049CC24

5L050CC24

(57)【要約】      （修正有）

【課題】来訪者、来客者に対して的確なアクションを起こすことができる情報処理システム及びプログラムを提供する。
【解決手段】システム１０において、情報処理システムとして機能し、通信ネットワーク５０を通じて複数のロボット２００を制御するサーバ１００は、飲食店に来店した接客対象に関連する接客対象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接客対象関連情報に基づいて、前記接客対象の属性を特定する属性特定部と、前記属性特定部によって特定された前記接客対象の前記属性に基づいて、前記接客対象に対するホスピタリティがより高くなるように、ロボットが前記接客対象を接客する接客内容を決定する接客内容決定部と、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

飲食店に来店した接客対象に関連する接客対象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接客対象関連情報に基づいて、前記接客対象の属性を特定する属性特定部と、
前記属性特定部によって特定された前記接客対象の前記属性に基づいて、前記接客対象に対するホスピタリティがより高くなるように、電子機器が前記接客対象を接客する接客内容を決定する接客内容決定部と
を備える、情報処理システム。

【請求項2】

前記飲食店の座席に関連する座席関連情報を記憶する記憶部
をさらに備え、
前記接客内容決定部は、前記接客対象の前記属性と、前記記憶部に記憶されている前記座席関連情報とに基づいて、前記接客対象の座席を決定する、
請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項3】

前記飲食店のメニューを示すメニュー情報を記憶する記憶部
をさらに備え、
前記接客内容決定部は、前記接客対象の前記属性と、前記記憶部に記憶されている前記メニュー情報とに基づいて、前記電子機器が前記接客対象に提案する商品を決定する、
請求項１又は２に記載の情報処理システム。

【請求項4】

前記記憶部は、チェーンストアである複数の前記飲食店のうちの前記電子機器が配置されている前記飲食店における、前記メニュー情報によって示される前記メニューの中の各商品の販売履歴を示す販売履歴情報をさらに記憶し、
前記接客内容決定部は、前記記憶部に記憶されている前記販売履歴情報によって示される、前記電子機器が配置されている前記飲食店の前記各商品の前記販売履歴にさらに基づいて、前記電子機器が前記接客対象に提案する前記商品を決定する、
請求項３に記載の情報処理システム。

【請求項5】

前記情報取得部は、前記飲食店を含む予め定められた範囲の天気情報をさらに取得し、
前記接客内容決定部は、前記情報取得部によって取得された前記天気情報にさらに基づいて、前記接客内容を決定する、
請求項１又は２に記載の情報処理システム。

【請求項6】

前記接客内容決定部は、前記電子機器が前記接客対象に接客する時間帯にさらに基づいて、前記接客内容を決定する、
請求項１又は２に記載の情報処理システム。

【請求項7】

前記情報取得部は、前記電子機器に搭載されているマイクによって取得された音声データをさらに取得し、
前記情報処理システムは、前記音声データを解析する音声データ解析部をさらに備え、
前記接客内容決定部は、前記音声データ解析部による前記音声データの解析結果が、前記電子機器が前記接客対象を接客している間に、前記飲食店に来店した他の接客対象が前記電子機器に対して音声を発していることを示す場合に、前記他の接客対象に対して前記電子機器が返事をすることを決定する、
請求項１又は２に記載の情報処理システム。

【請求項8】

前記情報取得部は、複数の前記接客対象のそれぞれの前記接客対象関連情報を取得し、
前記属性特定部は、前記情報取得部によって取得された、前記複数の接客対象のそれぞれの前記接客対象関連情報に基づいて、前記複数の接客対象のそれぞれの属性を特定し、特定した前記複数の接客対象のそれぞれの前記属性に基づいて、前記複数の接客対象で構成されるグループの属性をさらに特定し、
前記接客内容決定部は、前記属性特定部によって特定された前記グループの属性に基づいて、前記複数の接客対象に対するホスピタリティがより高くなるように、前記電子機器が前記複数の接客対象を接客する接客内容を決定する、
請求項１又は２に記載の情報処理システム。

【請求項9】

飲食店に来店した接客対象の属性を示す属性データと、前記電子機器が当該接客対象を接客した接客内容と、前記電子機器が当該接客内容で当該接客対象を接客したときの当該接客対象の感情を示す感情値とを含む学習データ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学習データを教師データとして用いて、飲食店に来店した接客対象の属性データと、前記電子機器が当該接客対象を接客する候補接客内容とから、前記電子機器が当該候補接客内容で当該接客対象を接客した場合における当該接客対象の感情値を推定する推定モデルを機械学習により生成するモデル生成部と、
前記モデル生成部によって生成された前記推定モデルを用いて、前記接客対象の前記属性と、前記電子機器が前記接客対象を接客する候補接客内容とから、前記電子機器が前記候補接客内容で前記接客対象を接客した場合における前記接客対象の感情値を決定する感情値決定部と
をさらに備え、
前記接客内容決定部は、複数の前記候補接客内容のうちの前記接客対象の前記感情値が最も高いと前記感情値決定部によって決定された候補接客内容を前記接客内容として決定する、
請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項10】

前記電子機器をさらに備える、請求項１又は２に記載の情報処理システム。

【請求項11】

コンピュータを、請求項１又は２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、来訪者、来客者に対して的確なアクションを起こすことができる接客ロボットが記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２００５－０２２０２９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、飲食店に来店した接客対象に関連する接客対象関連情報を取得する情報取得部を備えてよい。前記情報処理システムは、前記情報取得部によって取得された前記接客対象関連情報に基づいて、前記接客対象の属性を特定する属性特定部を備えてよい。前記情報処理システムは、前記属性特定部によって特定された前記接客対象の前記属性に基づいて、前記接客対象に対するホスピタリティがより高くなるように、電子機器が前記接客対象を接客する接客内容を決定する接客内容決定部を備えてよい。

【0004】

前記情報処理システムは、前記飲食店の座席に関連する座席関連情報を記憶する記憶部をさらに備えてよく、前記接客内容決定部は、前記接客対象の前記属性と、前記記憶部に記憶されている前記座席関連情報とに基づいて、前記接客対象の座席を決定してよい。

【0005】

前記いずれかの情報処理システムは、前記飲食店のメニューを示すメニュー情報を記憶する記憶部をさらに備えてよく、前記接客内容決定部は、前記接客対象の前記属性と、前記記憶部に記憶されている前記メニュー情報とに基づいて、前記電子機器が前記接客対象に提案する商品を決定してよい。

【0006】

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、チェーンストアである複数の前記飲食店のうちの前記電子機器が配置されている前記飲食店における、前記メニュー情報によって示される前記メニューの中の各商品の販売履歴を示す販売履歴情報をさらに記憶してよく、前記接客内容決定部は、前記記憶部に記憶されている前記販売履歴情報によって示される、前記電子機器が配置されている前記飲食店の前記各商品の前記販売履歴にさらに基づいて、前記電子機器が前記接客対象に提案する前記商品を決定してよい。

【0007】

前記いずれかの情報処理システムにおいて、前記情報取得部は、前記飲食店を含む予め定められた範囲の天気情報をさらに取得してよく、前記接客内容決定部は、前記情報取得部によって取得された前記天気情報にさらに基づいて、前記接客内容を決定してよい。

【0008】

前記いずれかの情報処理システムにおいて、前記接客内容決定部は、前記電子機器が前記接客対象に接客する時間帯にさらに基づいて、前記接客内容を決定してよい。

【0009】

前記いずれかの情報処理システムにおいて、前記情報取得部は、前記電子機器に搭載されているマイクによって取得された音声データをさらに取得してよく、前記情報処理システムは、前記音声データを解析する音声データ解析部をさらに備えてよく、前記接客内容決定部は、前記音声データ解析部による前記音声データの解析結果が、前記電子機器が前記接客対象を接客している間に、前記飲食店に来店した他の接客対象が前記電子機器に対して音声を発していることを示す場合に、前記他の接客対象に対して前記電子機器が返事をすることを決定してよい。

【0010】

前記いずれかの情報処理システムにおいて、前記情報取得部は、複数の前記接客対象のそれぞれの前記接客対象関連情報を取得してよく、前記属性特定部は、前記情報取得部によって取得された、前記複数の接客対象のそれぞれの前記接客対象関連情報に基づいて、前記複数の接客対象のそれぞれの属性を特定し、特定した前記複数の接客対象のそれぞれの前記属性に基づいて、前記複数の接客対象で構成されるグループの属性をさらに特定してよく、前記接客内容決定部は、前記属性特定部によって特定された前記グループの属性に基づいて、前記複数の接客対象に対するホスピタリティがより高くなるように、前記電子機器が前記複数の接客対象を接客する接客内容を決定してよい。

【0011】

前記いずれかの情報処理システムは、飲食店に来店した接客対象の属性を示す属性データと、前記電子機器が当該接客対象を接客した接客内容と、前記電子機器が当該接客内容で当該接客対象を接客したときの当該接客対象の感情を示す感情値とを含む学習データ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学習データを教師データとして用いて、飲食店に来店した接客対象の属性データと、前記電子機器が当該接客対象を接客する候補接客内容とから、前記電子機器が当該候補接客内容で当該接客対象を接客した場合における当該接客対象の感情値を推定する推定モデルを機械学習により生成するモデル生成部と、前記モデル生成部によって生成された前記推定モデルを用いて、前記接客対象の前記属性と、前記電子機器が前記接客対象を接客する候補接客内容とから、前記電子機器が前記候補接客内容で前記接客対象を接客した場合における前記接客対象の感情値を決定する感情値決定部とをさらに備えてよく、前記接客内容決定部は、複数の前記候補接客内容のうちの前記接客対象の前記感情値が最も高いと前記感情値決定部によって決定された候補接客内容を前記接客内容として決定してよい。

【0012】

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。

【0013】

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。

【0014】

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】

【0015】

【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】

【0016】

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。

【0017】

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。

【0018】

ロボット２００は、任意の飲食店に配置される。ロボット２００は、例えば、チェーンストアである飲食店に配置される。ロボット２００は、例えば、個人経営である飲食店に配置される。ユーザ２０は、ロボット２００を利用する利用者である。

【0019】

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。

【0020】

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。

【0021】

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。

【0022】

本実施形態に係るシステム１０は、ロボット２００を用いて、ロボット２００が配置されている飲食店に来店したユーザ２０を接客する処理を実行する。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、接客対象の一例であってよい。

【0023】

サーバ１００は、例えば、ユーザ２０の属性を特定する機能を有する。サーバ１００は、例えば、ロボット２００で検出されたセンサ情報に基づいて、ユーザ２０の属性を特定する。サーバ１００は、例えば、ロボット２００が配置されている飲食店の会員情報に基づいて、ユーザ２０の属性を特定してもよい。

【0024】

ユーザ２０の属性は、例えば、ユーザ２０の年齢に基づいた属性を含む。ユーザ２０の属性は、例えば、ユーザ２０の性別に基づいた属性を含む。ユーザ２０の属性は、例えば、ユーザ２０が飲食店の会員であるか否かに基づいた属性を含む。ユーザ２０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。

【0025】

ユーザ２０の属性は、例えば、「大人」を含む。ユーザ２０の属性は、例えば、「若者」を含む。ユーザ２０の属性は、例えば、「高齢者」を含む。ユーザ２０の属性は、例えば、「子供」を含む。ユーザ２０の属性は、例えば、「男性」を含む。ユーザ２０の属性は、例えば、「女性」を含む。ユーザ２０の属性は、例えば、「会員」を含む。ユーザ２０の属性は、例えば、「非会員」を含む。

【0026】

本実施形態に係るシステム１０は、例えば、複数のユーザ２０で構成されるグループの属性を特定する機能を有する。サーバ１００は、例えば、ロボット２００で検出されたセンサ情報に基づいて、グループの属性を特定する。

【0027】

グループの属性は、例えば、「ファミリー」を含む。グループの属性は、例えば、「飲み会」を含む。グループの属性は、例えば、「老夫婦」を含む。グループの属性は、その他の任意のグループを含んでもよい。

【0028】

サーバ１００は、例えば、ロボット２００がユーザ２０を接客する接客内容を決定する機能を有する。サーバ１００は、例えば、ユーザ２０の属性に基づいて、当該接客内容を決定する。サーバ１００は、例えば、ロボット２００が配置されている飲食店の会員情報に基づいて、当該接客内容を決定する。サーバ１００は、例えば、当該飲食店を含む予め定められた範囲の天気情報、当該飲食店を含む予め定められた範囲の地図情報、又はニュース情報等の外部情報に基づいて、当該接客内容を決定する。サーバ１００は、ロボット２００がユーザ２０に接客する時間帯に基づいて、当該接客内容を決定してもよい。なお、上述したように、このような、当該接客内容を決定する処理の一部又は全てをロボット２００が実行してもよい。

【0029】

サーバ１００は、例えば、ユーザ２０に対するホスピタリティがより高くなるように、当該接客内容を決定する。サーバ１００は、例えば、ユーザ２０に対してよりパーソナルな接客を行うように、当該接客内容を決定する。

【0030】

サーバ１００は、例えば、飲食店に来店したユーザ２０に対してロボット２００が行う挨拶を決定する。例えば、ユーザ２０の属性が「若者」であると特定された場合、サーバ１００は、ロボット２００が、ユーザ２０に対してフレンドリーな印象を与え得る挨拶を行うことを決定する。また、例えば、ユーザ２０の属性が「高齢者」であると特定された場合、サーバ１００は、ロボット２００が、ユーザ２０に対して丁寧な印象を与え得る挨拶を行うことを決定する。

【0031】

サーバ１００は、例えば、ユーザ２０の座席を決定する。サーバ１００は、例えば、ロボット２００がユーザ２０に提案する座席を決定する。サーバ１００は、例えば、ロボット２００がユーザ２０に案内する座席を決定する。

【0032】

例えば、ユーザ２０の属性が「若者」であると特定された場合、サーバ１００は、テーブル席を、ユーザ２０の座席として決定する。また、例えば、ユーザ２０の属性が「高齢者」であると特定された場合、サーバ１００は、カウンター席を、ユーザ２０の座席として決定する。

【0033】

例えば、複数のユーザ２０で構成されるグループの属性が「老夫婦」であると特定された場合、サーバ１００は、落ち着いた座席を、複数のユーザ２０の座席として決定する。また、例えば、複数のユーザ２０で構成されるグループの属性が「ファミリー」であると特定された場合、サーバ１００は、トイレまでの距離が近い座席を、複数のユーザ２０の座席として決定する。

【0034】

サーバ１００は、例えば、ロボット２００がユーザ２０に提案する商品を決定する。例えば、ユーザ２０の属性が「若者」であると特定された場合、サーバ１００は、ボリューミーな商品をユーザ２０に提案することを決定する。また、例えば、ユーザ２０の属性が「高齢者」であると特定された場合、サーバ１００は、ヘルシーな商品をユーザ２０に提案することを決定する。

【0035】

サーバ１００は、例えば、ロボット２００が複数のユーザ２０に提案する商品を決定する。例えば、複数のユーザ２０で構成されるグループの属性が「飲み会」であると特定された場合、サーバ１００は、飲み放題を複数のユーザ２０に提案することを決定する。また、例えば、複数のユーザ２０で構成されるグループの属性が「ファミリー」であると特定された場合、サーバ１００は、お子様ランチを複数のユーザ２０に提案することを決定する。

【0036】

サーバ１００は、例えば、ロボット２００がユーザ２０に接客する時間帯にさらに基づいて、ユーザ２０に対して提案する商品を決定する。例えば、ユーザ２０の属性が「高齢者」であると特定され、且つ、ロボット２００がユーザ２０に接客する時間帯が朝の時間帯である場合、サーバ１００は、モーニングメニューの商品をユーザ２０に提案することを決定する。例えば、ユーザ２０の属性が「若者」であると特定され、且つ、ロボット２００がユーザ２０に接客する時間帯が朝の時間帯である場合、サーバ１００は、グランドメニューの商品をユーザ２０に提案することを決定する。

【0037】

サーバ１００は、例えば、ニュース情報にさらに基づいて、ユーザ２０に対して提案する商品を決定する。例えば、ユーザ２０の属性が「若者」であると特定された場合、サーバ１００は、"若者の間でパンケーキが流行している"というニュース情報に基づいて、パンケーキをユーザ２０に提案することを決定する。

【0038】

サーバ１００は、例えば、ユーザ２０の会計処理を補佐する内容を決定する。例えば、ユーザ２０の属性が「若者」であると特定された場合、サーバ１００は、飲食店で利用可能な電子マネーをユーザ２０に知らせることを決定する。例えば、ユーザ２０の属性が「高齢者」であると特定された場合、サーバ１００は、飲食店で利用可能なクレジットカードをユーザ２０に知らせることを決定する。

【0039】

サーバ１００は、例えば、飲食店を退店するユーザ２０に対してロボット２００が行う見送り対応を決定する。例えば、ユーザ２０の属性が「若者」であると特定された場合、サーバ１００は、ロボット２００が、ユーザ２０に対してフレンドリーな印象を与え得る見送り対応を行うことを決定する。また、例えば、ユーザ２０の属性が「高齢者」であると特定された場合、サーバ１００は、ロボット２００が、ユーザ２０に対して丁寧な印象を与え得る見送り対応を行うことを決定する。

【0040】

サーバ１００は、例えば、天気情報にさらに基づいて、ユーザ２０に対してロボット２００が行う見送り対応を決定する。例えば、天気情報によって示される飲食店周辺の天気が、ユーザ２０が来店したときは「雨」を示し、且つ、ユーザ２０が退店するときは「晴」を示す場合、サーバ１００は、ロボット２００が、ユーザ２０に対して傘を忘れないように注意喚起することを決定する。

【0041】

本実施形態に係るシステム１０によれば、飲食店に来店したユーザ２０の属性を特定し、特定した属性に基づいて、ユーザ２０に対するホスピタリティがより高くなるように、ロボット２００がユーザ２０を接客する接客内容を決定する。これにより、ユーザ２０は、ホスピタリティが高く、且つ、パーソナルな接客をロボット２００から受けることができるので、本実施形態に係るシステム１０は、ロボット２００が、ユーザ２０が嬉しく感じるような気遣いをしながらユーザ２０に対して接客することを実現できる。

【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、接客対象の音声を取得する。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、属性特定部１１２と、接客内容決定部１１３と、音声データ解析部１１４と、感情値決定部１１５と、モデル生成部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、ロボット２００が配置されている飲食店に設置されたセンサ装置との通信を担ってもよい。センサ装置は、例えば、カメラを含む。センサ装置は、例えば、マイクを含む。センサ装置は、例えば、赤外線センサを含む。センサ装置は、その他の装置を含んでもよい。外部装置は、例えば、天気情報を管理する天気情報管理サーバを含む。外部装置は、例えば、ニュース情報を管理するニュース情報管理サーバを含む。外部装置は、その他の任意の装置を含んでもよい。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。情報取得部１２２は、例えば、ロボット２００が配置されている飲食店に設置されたセンサ装置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、飲食店に来店した接客対象に関連する接客対象関連情報を取得する。情報取得部１２２は、例えば、複数の接客対象が飲食店に来店した場合、複数の接客対象のそれぞれの接客対象関連情報を取得する。

【0051】

接客対象関連情報は、例えば、接客対象の画像データを含む。接客対象関連情報は、例えば、接客対象の音声データを含む。接客対象関連情報は、接客対象に関連するその他の任意のデータを含んでもよい。

【0052】

情報取得部１２２は、ロボット２００が配置されている飲食店を含む予め定められた範囲の天気情報を取得してもよい。情報取得部１２２は、ロボット２００が配置されている飲食店に関連するニュース情報を取得してもよい。情報取得部１２２は、例えば、当該飲食店が販売している商品に関連するニュース情報を取得する。

【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、ロボット２００が接客対象を接客する接客内容の候補である候補接客内容を記憶する。記憶部１３０は、例えば、接客対象の属性毎の候補接客内容を記憶する。記憶部１３０は、例えば、複数の接客対象で構成されるグループの属性毎の候補接客内容を記憶する。

【0056】

候補接客内容は、例えば、ロボット２００が１又は複数の接客対象に対して行う行動パターンを含む。行動パターンは、例えば、挨拶を含む。行動パターンは、例えば、座席の決定を含む。行動パターンは、例えば、座席の提案を含む。行動パターンは、例えば、座席の案内を含む。行動パターンは、例えば、商品の提案を含む。行動パターンは、例えば、返事を含む。行動パターンは、例えば、会計処理の補佐を含む。行動パターンは、例えば、見送り対応を含む。行動パターンは、その他の任意の行動を含んでもよい。

【0057】

候補接客内容は、例えば、ロボット２００が行動パターンに従って１又は複数の接客対象を接客するときにおける、ロボット２００が各種情報を出力する出力態様を含む。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。

【0058】

記憶部１３０は、例えば、ロボット２００が配置されている飲食店の座席に関連する座席関連情報を記憶する。座席関連情報は、例えば、当該飲食店の座席の配置を示す座席配置情報を含む。座席関連情報は、当該飲食店の座席の種別を示す座席種別情報を含んでもよい。座席は、例えば、テーブル席を含む。座席は、例えば、カウンター席を含む。

【0059】

記憶部１３０は、例えば、ロボット２００が配置されている飲食店のメニューを示すメニュー情報を記憶する。記憶部１３０は、例えば、メニュー情報によって示されるメニューの中の各商品の販売履歴を示す販売履歴情報を記憶する。例えば、飲食店がチェーンストアである場合、記憶部１３０は、ロボット２００が配置されている飲食店を含む、各飲食店の販売履歴情報を記憶する。

【0060】

記憶部１３０は、例えば、各商品を販売した接客対象の属性を対応付けて各商品の販売履歴情報を記憶する。記憶部１３０は、例えば、各商品を販売した複数の接客対象で構成されるグループの属性を対応付けて各商品の販売履歴情報を記憶する。

【0061】

記憶部１３０は、例えば、各商品を販売したときの飲食店周辺の天気情報をさらに対応付けて各商品の販売履歴情報を記憶する。記憶部１３０は、例えば、各商品を販売したときの時間帯をさらに対応付けて各商品の販売履歴情報を記憶する。

【0062】

記憶部１３０は、ロボット２００が配置されている飲食店の会員情報を記憶してもよい。会員情報は、例えば、会員を識別する識別情報を含む。識別情報は、例えば、会員の顔の画像データを含む。識別情報は、例えば、氏名情報を含む。識別情報は、例えば、会員が所有する電話の電話番号を含む。識別情報は、会員を識別可能なその他の任意の情報を含んでもよい。会員情報は、例えば、会員の年齢を示す年齢情報を含む。会員情報は、例えば、会員の性別を示す性別情報を含む。会員情報は、例えば、会員の家族構成を示す家族構成情報を含む。会員情報は、その他の任意の情報を含んでもよい。

【0063】

属性特定部１１２は、接客対象の属性を特定する。属性特定部１１２は、例えば、情報取得部１２２によって取得された接客対象関連情報に基づいて、接客対象の属性を特定する。属性特定部１１２は、例えば、接客対象関連情報に含まれる接客対象の画像データを画像解析することによって、接客対象の属性を特定する。属性特定部１１２は、例えば、接客対象関連情報に含まれる接客対象の音声データを音声解析することによって、接客対象の属性を特定する。

【0064】

属性特定部１１２は、記憶部１３０に記憶されている会員情報に基づいて、接客対象の属性を特定してもよい。例えば、属性特定部１１２は、ロボット２００に、会員情報に含まれる識別情報を回答するように接客対象に向けて問いかけさせる。その後、属性特定部１１２は、ロボット２００による問いかけに対する接客対象の回答に含まれる識別情報に対応付けられて記憶部１３０に記憶されている会員情報から、接客対象の属性を特定する。属性特定部１１２は、接客対象の顔の画像データと記憶部１３０に記憶されている会員の顔の画像データとを照合し、接客対象の顔の画像データと一致する会員の顔の画像データに対応付けられて記憶部１３０に記憶されている会員情報から、接客対象の属性を特定してもよい。

【0065】

属性特定部１１２は、例えば、複数の接客対象が飲食店に来店した場合、情報取得部１２２によって取得された当該複数の接客対象のそれぞれの接客対象関連情報に基づいて、当該複数の接客対象のそれぞれの属性を特定する。属性特定部１１２は、当該複数の接客対象のそれぞれの属性を特定したことに応じて、特定した当該複数の接客対象のそれぞれの属性に基づいて、当該複数の接客対象で構成されるグループの属性をさらに特定してよい。

【0066】

例えば、飲食店に来店した４人の接客対象のそれぞれの属性が、「大人の男性」、「大人の女性」、「男の子」、及び「女の子」であると特定された場合、属性特定部１１２は、当該４人の接客対象で構成されるグループの属性が「ファミリー」であると特定する。また、例えば、飲食店に来店した６人の接客対象のそれぞれの属性が、「若者の男性」、「若者の男性」、「若者の男性」、「若者の女性」、「若者の女性」及び「若者の女性」であると特定された場合、属性特定部１１２は、当該６人の接客対象で構成されるグループの属性が「飲み会」であると特定する。また、例えば、飲食店に来店した２人の接客対象のそれぞれの属性が、「高齢者の男性」及び「高齢者の女性」であると特定された場合、属性特定部１１２は、当該２人の接客対象で構成されるグループの属性が「老夫婦」であると特定する。

【0067】

接客内容決定部１１３は、ロボット２００が１又は複数の接客対象を接客する接客内容を決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、記憶部１３０に記憶されている複数の候補接客内容の中から、当該接客内容を決定する。

【0068】

接客内容決定部１１３は、例えば、属性特定部１１２によって特定された接客対象の属性に基づいて、ロボット２００が接客対象を接客する接客内容を決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、接客対象に対するホスピタリティがより高くなるように、当該接客内容を決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、接客対象に対してよりパーソナルな接客を行うように、当該接客内容を決定する。

【0069】

接客内容決定部１１３は、例えば、属性特定部１１２によって特定された、当該複数の接客対象で構成されるグループの属性に基づいて、ロボット２００が当該複数の接客対象を接客する接客内容を決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該複数の接客対象に対するホスピタリティがより高くなるように、当該接客内容を決定する。

【0070】

接客内容決定部１１３は、情報取得部１２２によって取得された天気情報にさらに基づいて、ロボット２００が１又は複数の接客対象を接客する接客内容を決定してもよい。接客内容決定部１１３は、ロボット２００が１又は複数の接客対象に接客する時間帯にさらに基づいて、当該接客内容を決定してもよい。

【0071】

接客内容決定部１１３は、例えば、ロボット２００が、飲食店に来店した１又は複数の接客対象に対して挨拶を行うことを決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、ロボット２００のセンサ部２１０又は飲食店に設置されたセンサ装置で検出されたセンサ情報に基づいて、１又は複数の接客対象が飲食店に来店したと決定する。

【0072】

接客内容決定部１１３は、例えば、属性特定部１１２によって特定された接客対象の属性に基づいて、ロボット２００が当該接客対象に対して行う挨拶を決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該接客対象がよりポジティブな感情を抱くように、ロボット２００が当該接客対象に対して行う挨拶を決定する。

【0073】

接客内容決定部１１３は、例えば、属性特定部１１２によって特定された、複数の接客対象で構成されるグループの属性に基づいて、ロボット２００が当該複数の接客対象に対して行う挨拶を決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該複数の接客対象がよりポジティブな感情を抱くように、ロボット２００が当該複数の接客対象に対して行う挨拶を決定する。

【0074】

接客内容決定部１１３は、例えば、１又は複数の接客対象の座席を決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、１又は複数の接客対象が飲食店に来店したと決定したことに応じて、１又は複数の接客対象の座席を決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、ロボット２００による１又は複数の接客対象に対する挨拶が完了したことに応じて、１又は複数の接客対象の座席を決定する。

【0075】

接客内容決定部１１３は、例えば、属性特定部１１２によって特定された接客対象の属性と、記憶部１３０に記憶されている座席関連情報とに基づいて、当該接客対象の座席を決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該接客対象がよりポジティブな感情を抱くように、当該接客対象の座席を決定する。

【0076】

接客内容決定部１１３は、例えば、属性特定部１１２によって特定された、複数の接客対象で構成されるグループの属性と、座席関連情報とに基づいて、当該複数の接客対象の座席を決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該複数の接客対象がよりポジティブな感情を抱くように、当該複数の接客対象の座席を決定する。

【0077】

接客内容決定部１１３は、例えば、１又は複数の接客対象の座席の種類を決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、１又は複数の接客対象の座席の配置を決定する。

【0078】

接客内容決定部１１３は、例えば、ロボット２００が、決定した１又は複数の接客対象の座席を１又は複数の接客対象に提案することを決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、ロボット２００が、決定した１又は複数の接客対象の座席に１又は複数の接客対象を案内することを決定する。

【0079】

接客内容決定部１１３は、例えば、ロボット２００が１又は複数の接客対象に対して商品を提案することを決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、ロボット２００が１又は複数の接客対象のオーダーを承るタイミングで、ロボット２００が１又は複数の接客対象に対して商品を提案することを決定する。接客内容決定部１１３は、ロボット２００が１又は複数の接客対象からお勧めの商品を尋ねられた場合に、ロボット２００が１又は複数の接客対象に対して商品を提案することを決定してもよい。

【0080】

接客内容決定部１１３は、例えば、属性特定部１１２によって特定された接客対象の属性と、記憶部１３０に記憶されている、ロボット２００が配置されている飲食店のメニュー情報とに基づいて、ロボット２００が当該接客対象に提案する商品を決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該接客対象がよりポジティブな感情を抱くように、ロボット２００が当該接客対象に提案する商品を決定する。

【0081】

接客内容決定部１１３は、例えば、属性特定部１１２によって特定された、複数の接客対象で構成されるグループの属性と、当該飲食店のメニュー情報とに基づいて、ロボット２００が当該複数の接客対象に提案する商品を決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該複数の接客対象がよりポジティブな感情を抱くように、ロボット２００が当該複数の接客対象に提案する商品を決定する。

【0082】

接客内容決定部１１３は、例えば、記憶部１３０に記憶されている販売履歴情報によって示される、ロボット２００が配置されている飲食店の各商品の販売履歴にさらに基づいて、ロボット２００が１又は複数の接客対象に提案する商品を決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該飲食店のメニュー情報によって示されるメニューに含まれる複数の商品のうちの販売数のより多い商品を、ロボット２００が１又は複数の接客対象に提案する商品として決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該複数の商品のうちの属性特定部１１２によって特定された属性の接客対象への販売数がより多い商品を、ロボット２００が当該接客対象に提案する商品として決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該複数の商品のうちの属性特定部１１２によって特定された属性のグループを構成する複数の接客対象への販売数がより多い商品を、ロボット２００が当該複数の接客対象に提案する商品として決定する。

【0083】

接客内容決定部１１３は、例えば、情報取得部１２２によって取得された天気情報にさらに基づいて、ロボット２００が１又は複数の接客対象に提案する商品を決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該飲食店のメニュー情報によって示されるメニューに含まれる複数の商品のうちの当該天気情報によって示される天気において販売数のより多い商品を、ロボット２００が１又は複数の接客対象に提案する商品として決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該複数の商品のうちの当該天気情報によって示される天気において属性特定部１１２によって特定された属性の接客対象への販売数がより多い商品を、ロボット２００が当該接客対象に提案する商品として決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該複数の商品のうちの当該天気情報によって示される天気において属性特定部１１２によって特定された属性のグループを構成する複数の接客対象への販売数がより多い商品を、ロボット２００が当該複数の接客対象に提案する商品として決定する。これにより、ロボット２００が、天気に応じて変化し得る１又は複数の接客対象が希望する可能性が高い商品を適切に提案することができる。

【0084】

接客内容決定部１１３は、ロボット２００が１又は複数の接客対象に接客する時間帯にさらに基づいて、ロボット２００が１又は複数の接客対象に提案する商品を決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該飲食店のメニュー情報によって示されるメニューに含まれる複数の商品のうちの当該時間帯において販売数のより多い商品を、ロボット２００が１又は複数の接客対象に提案する商品として決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該複数の商品のうちの当該時間帯において属性特定部１１２によって特定された属性の接客対象への販売数がより多い商品を、ロボット２００が当該接客対象に提案する商品として決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該複数の商品のうちの当該時間帯において属性特定部１１２によって特定された属性のグループを構成する複数の接客対象への販売数がより多い商品を、ロボット２００が当該複数の接客対象に提案する商品として決定する。これにより、ロボット２００が、時間帯に応じて変化し得る１又は複数の接客対象が希望する可能性が高い商品を適切に提案することができる。

【0085】

接客内容決定部１１３は、例えば、情報取得部１２２によって取得されたニュース情報にさらに基づいて、ロボット２００が１又は複数の接客対象に提案する商品を決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該飲食店のメニュー情報によって示されるメニューに含まれる複数の商品のうちのニュース情報に関連する商品を、ロボット２００が１又は複数の接客対象に提案する商品として決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該複数の商品のうちの属性特定部１１２によって特定された接客対象の属性をターゲットとしたニュース情報に関連する商品を、ロボット２００が当該接客対象に提案する商品として決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該複数の商品のうちのニュース情報によって属性特定部１１２によって特定された、複数の接客対象で構成されるグループの属性をターゲットとしたニュース情報に関連する商品を、ロボット２００が当該複数の接客対象に提案する商品として決定する。これにより、ロボット２００が、ニュースで取り上げられた話題性の高い商品を１又は複数の接客対象に提案することができる。

【0086】

接客内容決定部１１３は、例えば、ロボット２００が会計処理を行う接客対象に対して会計処理の補佐を行うことを決定する。会計処理は、例えば、セルフレジによる会計処理を含む。会計処理は、例えば、その他の任意の方法の会計処理を含んでよい。

【0087】

接客内容決定部１１３は、例えば、属性特定部１１２によって特定された接客対象の属性に基づいて、ロボット２００が当該接客対象に対して行う会計処理の補佐を決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該接客対象がよりポジティブな感情を抱くように、ロボット２００が当該接客対象に対して行う会計処理の補佐を決定する。

【0088】

接客内容決定部１１３は、例えば、ロボット２００が配置されている飲食店において利用可能な支払方法を当該接客対象に対して知らせることを決定する。支払方法は、電子マネー、クレジットカード、及び現金等を含んでよい。

【0089】

接客内容決定部１１３は、例えば、飲食店を退店する１又は複数の接客対象に対して見送り対応を行うことを決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、ロボット２００のセンサ部２１０又は飲食店に設置されたセンサ装置で検出されたセンサ情報に基づいて、１又は複数の接客対象が飲食店を退店すると決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、１又は複数の接客対象の会計処理が完了したことに応じて、１又は複数の接客対象が飲食店を退店すると決定する。

【0090】

接客内容決定部１１３は、例えば、属性特定部１１２によって特定された接客対象の属性に基づいて、ロボット２００が当該接客対象に対して行う見送り対応を決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該接客対象がよりポジティブな感情を抱くように、ロボット２００が当該接客対象に対して行う見送り対応を決定する。

【0091】

接客内容決定部１１３は、例えば、属性特定部１１２によって特定された、複数の接客対象で構成されるグループの属性に基づいて、ロボット２００が当該複数の接客対象に対して行う見送り対応を決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、当該複数の接客対象がよりポジティブな感情を抱くように、ロボット２００が当該複数の接客対象に対して行う見送り対応を決定する。

【0092】

音声データ解析部１１４は、ロボット２００に搭載されているマイク２１１によって取得された音声データを解析する。音声データ解析部１１４は、例えば、ロボット２００が１又は複数の接客対象に接客している間に、飲食店に来店した他の接客対象がロボット２００に対して音声を発しているか否かを解析する。

【0093】

接客内容決定部１１３は、例えば、音声データ解析部１１４による音声データの解析結果が、ロボット２００が１又は複数の接客対象を接客している間に、当該他の接客対象がロボット２００に対して音声を発していることを示す場合に、当該他の接客対象に対してロボット２００が返事をすることを決定する。接客内容決定部１１３は、例えば、ロボット２００が当該他の接客対象に対して"すぐに伺います"、"少々お待ちください"等の返事をすることを決定する。これにより、他の接客対象は、ロボット２００が自身を認識していることを把握でき、他の接客対象の接客待機に対するフラストレーションを軽減させることができる。

【0094】

感情値決定部１１５は、接客対象の感情を示す感情値を決定する。感情値決定部１１５は、例えば、ロボット２００に接客されている接客対象の感情値を決定する。感情値決定部１１５は、例えば、ロボット２００に接客されている複数の接客対象の感情値を決定する。複数の接客対象の感情値は、例えば、複数の接客対象のそれぞれの感情値の合計値である。複数の接客対象の感情値は、例えば、複数の接客対象のそれぞれの感情値の平均値であってもよい。

【0095】

感情値決定部１１５は、情報取得部１２２が取得した情報に基づいて、接客対象の感情を認識する。感情値決定部１１５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接客対象の表情に基づいて、接客対象の感情を認識する。感情値決定部１１５は、例えば、マイク２１１によって検出された接客対象の音声データを解析することにより、接客対象の感情を認識する。この場合、例えば、感情値決定部１１５は、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。

【0096】

感情値決定部１１５は、認識した接客対象の感情に基づいて、接客対象の感情値を決定する。感情値は、接客対象の感情の種類と、接客対象の感情の正負と感情の度合とを示す値とを含んでよい。接客対象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。接客対象の感情の正負を示す値は、例えば、接客対象の感情が、「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。接客対象の感情が、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。

【0097】

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、例えば、飲食店に来店した接客対象の属性を示す属性データと、ロボット２００が当該接客対象を接客した接客内容と、ロボット２００が当該接客内容で当該接客対象を接客したときの当該接客対象の感情値とを含む。学習データは、例えば、飲食店に来店した複数の接客対象で構成されるグループの属性を示す属性データと、ロボット２００が当該複数の接客対象を接客した接客内容と、ロボット２００が当該接客内容で当該複数の接客対象を接客したときの当該複数の接客対象の感情値とを含む。

【0098】

学習データに含まれる属性データによって示される接客対象の属性は、属性特定部１１２によって特定されてよい。また、学習データに含まれる接客対象の感情値は、感情値決定部１１５によって決定されてよい。

【0099】

モデル生成部１１６は、感情値を推定するモデルを機械学習により生成する。モデル生成部１１６は、生成した推定モデルを記憶部１３０に記憶する。

【0100】

モデル生成部１１６は、例えば、接客対象の感情値を推定するモデルを機械学習により生成する。モデル生成部１１６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、飲食店に来店した接客対象の属性データと、ロボット２００が当該接客対象を接客する候補接客内容とから、ロボット２００が当該候補接客内容で当該接客対象を接客した場合における当該接客対象の感情値を推定する推定モデルを機械学習により生成する。

【0101】

モデル生成部１１６は、例えば、複数の接客対象の感情値を推定するモデルを機械学習により生成する。モデル生成部１１６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、飲食店に来店した複数の接客対象で構成されるグループの属性データと、ロボット２００が当該複数の接客対象を接客する候補接客内容とから、ロボット２００が当該候補接客内容で当該複数の接客対象を接客した場合における当該複数の接客対象の感情値を推定する推定モデルを機械学習により生成する。

【0102】

感情値決定部１１５は、記憶部１３０に記憶されている推定モデルを用いて、属性特定部１１２によって特定された接客対象の属性と、記憶部１３０に記憶されている、ロボット２００が当該接客対象を接客する候補接客内容とから、ロボット２００が当該候補接客内容で当該接客対象を接客した場合における当該接客対象の感情値を決定してもよい。接客内容決定部１１３は、記憶部１３０に記憶されている複数の候補接客内容のうちの当該接客対象の感情値が最も高いと感情値決定部１１５によって決定された候補接客内容を、当該接客対象に行う接客内容として決定する。

【0103】

感情値決定部１１５は、記憶部１３０に記憶されている推定モデルを用いて、属性特定部１１２によって特定された複数の接客対象で構成されるグループの属性と、記憶部１３０に記憶されている、ロボット２００が当該複数の接客対象を接客する候補接客内容とから、ロボット２００が当該候補接客内容で当該複数の接客対象を接客した場合における当該複数の接客対象の感情値を決定してもよい。接客内容決定部１１３は、記憶部１３０に記憶されている複数の候補接客内容のうちの当該複数の接客対象の感情値が最も高いと感情値決定部１１５によって決定された候補接客内容を、当該複数の接客対象に行う接客内容として決定する。

【0104】

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。

【0105】

図３は、サーバ１００又はロボット２００の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。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。

【0106】

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。

【0107】

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。

【0108】

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。

【0109】

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。

【0110】

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。

【0111】

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。

【0112】

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。

【0113】

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。

【0114】

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。

【0115】

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。

【0116】

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。

【0117】

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。

【0118】

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。

【0119】

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。

【0120】

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】

【0121】

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 属性特定部、１１３ 接客内容決定部、１１４ 音声データ解析部、１１５ 感情値決定部、１１６ モデル生成部、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

【図1】

【図2】

【図3】