特開 2024-158716 制御システム、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】P2024158716

(43)【公開日】2024-11-08

(54)【発明の名称】制御システム、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20241031BHJP

   G06F 3/01 20060101ALI20241031BHJP

   G10L 25/63 20130101ALN20241031BHJP

   G06T 7/00 20170101ALN20241031BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

G06F3/01 510

G10L25/63

G06T7/00 660A

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023074132

(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】木村 友香

【テーマコード（参考）】

5E555

5L049

5L050

5L096

【Ｆターム（参考）】

5E555AA48

5E555AA71

5E555BA02

5E555BA90

5E555BB02

5E555BC04

5E555CA42

5E555CA47

5E555CB64

5E555CB67

5E555CC03

5E555DA23

5E555DA40

5E555EA05

5E555EA19

5E555EA22

5E555EA23

5E555FA00

5L049CC11

5L050CC11

5L096AA06

5L096BA05

5L096CA04

5L096DA02

5L096HA09

5L096HA11

5L096KA04

5L096KA15

(57)【要約】      （修正有）

【課題】ユーザのイメージコンサルタント診断結果、ユーザ特徴及びユーザ希望に基づいて、ユーザに対して提案内容を出力する制御システム及びプログラムを提供する。
【解決手段】制御システムにおいて、サーバ１００は、電子機器（ロボット２００）と会話しているユーザのカラー診断、骨格診断及び顔タイプ診断の少なくともいずれかを含むイメージコンサルタント診断の診断結果を取得する診断結果取得部と、前記ユーザの声の大きさ、声のトーン及び表情の少なくともいずれかを含むユーザ特徴を取得するユーザ特徴取得部と、前記ユーザが希望する職業及び自分像の少なくともいずれかを含むユーザ希望を取得するユーザ希望取得部と、診断結果、前記ユーザ特徴及び前記ユーザ希望に基づいて、前記ユーザに対する提案内容を生成する提案内容生成部と、電子機器に、前記提案内容を前記ユーザに対して出力させる制御部と、を備える。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

電子機器と会話しているユーザのカラー診断、骨格診断、及び顔タイプ診断の少なくともいずれかを含むイメコン診断の診断結果を取得する診断結果取得部と、
前記ユーザの声の大きさ、声のトーン、及び表情の少なくともいずれかを含むユーザ特徴を取得するユーザ特徴取得部と、
前記ユーザが希望する職業及び自分像の少なくともいずれかを含むユーザ希望を取得するユーザ希望取得部と、
前記診断結果、前記ユーザ特徴、及び前記ユーザ希望に基づいて、前記ユーザに対する提案内容を生成する提案内容生成部と、
前記電子機器に、前記提案内容を前記ユーザに対して出力させる制御部と
を備える制御システム。

【請求項2】

イメージコンサルタントが対象人物に対して実際に行った提案と、前記対象人物のイメコン診断の診断結果と、前記対象人物のユーザ特徴と、前記対象人物のユーザ希望とを対応付けた学習データを記憶する記憶部と、
複数の学習データを用いた機械学習によって、ユーザのイメコン診断の診断結果と、ユーザのユーザ特徴と、ユーザのユーザ希望とを入力とし、前記ユーザに対する提案内容を出力とする学習モデルを生成する学習実行部と
を備え、
前記提案内容生成部は、前記学習モデルを用いて、前記提案内容を生成する、請求項１に記載の制御システム。

【請求項3】

前記学習実行部は、前記診断結果と、前記ユーザ特徴と、前記ユーザ希望とに異なる重みを適用した前記機械学習を実行して、前記学習モデルを生成する、請求項２に記載の制御システム。

【請求項4】

前記電子機器と会話している前記ユーザの感情を示すユーザ感情値を決定する感情決定部
をさらに備え、
前記提案内容生成部は、前記制御部が前記提案内容を前記ユーザに対して出力しているときの前記ユーザの前記ユーザ感情値の遷移に基づいて、前記提案内容を調整する、請求項１から３のいずれか一項に記載の制御システム。

【請求項5】

前記提案内容生成部は、前記制御部が前記提案内容を前記ユーザに対して出力しているときの前記ユーザの前記ユーザ感情値の遷移に基づいて、前記ユーザの感情のポジティブの度合いが強まるように、前記提案内容を調整する、請求項４に記載の制御システム。

【請求項6】

前記提案内容生成部は、前記電子機器と前記ユーザとの会話の内容にさらに基づいて、前記ユーザの感情のポジティブの度合いが強まるように、前記提案内容を調整する、請求項４に記載の制御システム。

【請求項7】

前記感情決定部は、前記電子機器と前記ユーザとの会話を聞いている他のユーザのユーザ感情値を更に決定し、
前記提案内容生成部は、前記制御部が前記提案内容を前記ユーザに対して出力しているときの前記ユーザの前記ユーザ感情値の遷移と、前記他のユーザの前記ユーザ感情値の遷移とに基づいて、前記提案内容を調整する、請求項４に記載の制御システム。

【請求項8】

前記電子機器を更に備える、請求項１から３のいずれか一項に記載の制御システム。

【請求項9】

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制御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、制御システム、及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、ロボットの感情を特定する感情特定システムについて記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２０１７－１９９３１９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、制御システムが提供される。前記制御システムは、電子機器と会話しているユーザのカラー診断、骨格診断、及び顔タイプ診断の少なくともいずれかを含むイメコン診断の診断結果を取得する診断結果取得部を備えてよい。前記制御システムは、前記ユーザの声の大きさ、声のトーン、及び表情の少なくともいずれかを含むユーザ特徴を取得するユーザ特徴取得部を備えてよい。前記制御システムは、前記ユーザが希望する職業及び自分像の少なくともいずれかを含むユーザ希望を取得するユーザ希望取得部を備えてよい。前記制御システムは、前記診断結果、前記ユーザ特徴、及び前記ユーザ希望に基づいて、前記ユーザに対する提案内容を生成する提案内容生成部を備えてよい。前記制御システムは、前記電子機器に、前記提案内容を前記ユーザに対して出力させる制御部を備えてよい。

【0004】

前記制御システムは、イメージコンサルタントが対象人物に対して実際に行った提案と、前記対象人物のイメコン診断の診断結果と、前記対象人物のユーザ特徴と、前記対象人物のユーザ希望とを対応付けた学習データを記憶する記憶部を備えてよい。前記制御システムは、複数の学習データを用いた機械学習によって、ユーザのイメコン診断の診断結果と、ユーザのユーザ特徴と、ユーザのユーザ希望とを入力とし、前記ユーザに対する提案内容を出力とする学習モデルを生成する学習実行部を備えてよい。前記提案内容生成部は、前記学習モデルを用いて、前記提案内容を生成してよい。前記学習実行部は、前記診断結果と、前記ユーザ特徴と、前記ユーザ希望とに異なる重みを適用した前記機械学習を実行して、前記学習モデルを生成してよい。

【0005】

前記いずれかの制御システムは、前記電子機器と会話している前記ユーザの感情を示すユーザ感情値を決定する感情決定部をさらに備えてよい。前記提案内容生成部は、前記制御部が前記提案内容を前記ユーザに対して出力しているときの前記ユーザの前記ユーザ感情値の遷移に基づいて、前記提案内容を調整してよい。前記提案内容生成部は、前記制御部が前記提案内容を前記ユーザに対して出力しているときの前記ユーザの前記ユーザ感情値の遷移に基づいて、前記ユーザの感情のポジティブの度合いが強まるように、前記提案内容を調整してよい。

【0006】

前記いずれかの制御システムにおいて、前記提案内容生成部は、前記電子機器と前記ユーザとの会話の内容にさらに基づいて、前記ユーザの感情のポジティブの度合いが強まるように、前記提案内容を調整してよい。

【0007】

前記いずれかの制御システムにおいて、前記感情決定部は、前記電子機器と前記ユーザとの会話を聞いている他のユーザのユーザ感情値を更に決定してよく、前記提案内容生成部は、前記出力制御部が前記提案内容を前記ユーザに対して出力しているときの前記ユーザの前記ユーザ感情値の遷移と、前記他のユーザの前記ユーザ感情値の背にとに基づいて、前記提案内容を調整してよい。

【0008】

前記いずれかの制御システムは、前記電子機器を更に備えてよい。

【0009】

本発明の一実施態様によれば、コンピュータを、前記制御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。

【0010】

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】

【0011】

【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】

【0012】

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。

【0013】

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とを備える。システム１０は、複数のロボット２００を備えてよい。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。なお、サーバ１００は、制御システムとして機能し得る。ロボット２００は、制御システムの制御対象オブジェクトの一例であってよい。システム１０は、制御システムの一例であってもよい。

【0014】

ロボット２００は、任意の場所に配置される。ユーザ２０は、ロボット２００を利用する利用者である。

【0015】

ロボット２００は、例えば、家庭に配置される。ユーザ２０は、ロボット２００が配置された家庭の家族や、その家庭を訪れた他人であってよい。ロボット２００は、例えば、イメージコンサルタントのサロンや、美容院等に配置される。ユーザ２０は、イメージコンサルタントのサロンや、美容院の利用者であってよい。ロボット２００の利用形態は、これらの利用形態に限られない。

【0016】

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。

【0017】

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。サーバ１００は、例えば、ロボット２００から取得した情報に基づいて、ニューラルネットワーク（ＮＮ）を用いて、ロボット２００を制御するための制御情報を生成する。

【0018】

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、制御システムとして機能する。

【0019】

本実施形態に係るシステム１０は、ユーザ２０に対して、ユーザ２０に適したパーソナルイメージを提案する処理を実行する。例えば、システム１０は、ユーザ２０の顔型、体型等に加えて、ユーザ２０の表情、感情、及び話し方等も分析して、ユーザ２０が自分をより魅力的に見せるファッション、メイク、ヘアスタイル、及びマナー等のアドバイスを行う。

【0020】

システム１０は、例えば、ユーザ２０の外観を、カメラ及びセンサ等で読み取り、いわゆるイメコン理論（カラー診断、骨格診断、顔タイプ診断等）に基づきユーザ２０へ結果提案する。システム１０は、さらに、ユーザ２０のなりたい自分、職業、といった希望、声の大きさやトーン、表情といった特徴を加味し、結果提案する。そして、システム１０は、その提案に対するユーザ２０の表情や会話からユーザ２０自身の感情の遷移を読み取り、ポジティブな感情が最大化するように提案する。システム１０は、提案に対するユーザ２０の反応を見ながら、提案の仕方を調整する。例えば、ロボット２００によって提案内容をユーザ２０に話している途中で、ユーザ２０の反応から、語尾を「と思います。」「いかがでしょう。」「です。」等に変更することによって、印象を変えることができる。

【0021】

図２は、ロボット２００及びサーバ１００の機能ブロック構成の一例を概略的に示す。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とを有する。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。

【0022】

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。

【0023】

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。

【0024】

マイク２１１は、周囲の音声を取得する。例えば、マイク２１１は、ユーザ２０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情報を生成する。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。

【0025】

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データを、情報処理部２２０に出力する。情報処理部２２０は、取得したセンサ信号を通信部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。

【0026】

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、処理部１１０と、通信部１２０と、記憶部１３０とを有する。処理部１１０は、制御部１１１と、ユーザ状態認識部１１２と、診断結果取得部１１３と、ユーザ特徴取得部１１４と、ユーザ希望取得部１１５と、感情決定部１１６と、提案内容生成部１１７と、学習実行部１１８とを備える。通信部１２０は、情報取得部１２２を有する。

【0027】

通信部１２０は、ロボット２００との通信を担う。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。情報取得部１２２は、各種情報を取得する。例えば、情報取得部１２２は、ロボット２００のセンサ部２１０で検出された情報を、通信ネットワーク５０を通じて取得する。

【0028】

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、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、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、通信部１２０がロボット２００から取得した情報を記憶する。

【0029】

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。

【0030】

ユーザ状態認識部１１２は、情報取得部１２２が取得した情報に基づいて、ユーザ２０の状態を認識する。ユーザ状態認識部１１２は、カメラ２１４によって撮像された撮像画像を解析して、ユーザ２０の顔を認識してよい。例えば、記憶部１３０が、複数の人物の顔画像を記憶しておき、ユーザ状態認識部１１２は、撮像画像と、記憶された顔画像とをマッチングすることによって、ユーザ２０の顔を認識する。ユーザ状態認識部１１２は、カメラ２１４によって撮像された撮像画像を解析して、ユーザ２０の表情を認識したりしてよい。ユーザ状態認識部１１２は、マイク２１１によって検出されたユーザ２０の音声を解析して、ユーザ２０の発声内容を認識する。ユーザ状態認識部１１２は、マイク２１１によって検出されたユーザ２０の音声を解析することにより、音声感情認識を実行してもよい。例えば、ユーザ状態認識部１１２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、ユーザ２０の感情を認識する。

【0031】

ユーザ状態認識部１１２は、情報取得部１２２が取得した情報に基づいて、ユーザ２０の行動を認識してよい。例えば、ユーザ状態認識部１１２は、情報取得部１２２が取得した情報と、情報取得部１２２が当該情報を取得したときの実際のユーザ２０の行動とを訓練データとして学習された、情報取得部１２２が取得した情報から、ユーザ２０の行動を出力するニューラルネットワークを予め記憶しておき、情報取得部１２２が取得した情報を、当該ニューラルネットワークに入力することによって、ユーザの行動を特定する。当該ニューラルネットワークは、ユーザ状態認識部１１２によって認識されたユーザ２０の表情及びユーザ２０の発声内容を受け付けるように構成されてもよい。ユーザの行動を認識する方法は、これに限られず、公知の他の方法を用いてもよい。

【0032】

診断結果取得部１１３は、ロボット２００と会話しているユーザ２０のイメコン診断の診断結果を取得する。イメコン診断は、カラー診断を含んでよい。イメコン診断は、骨格診断を含んでよい。イメコン診断は、顔タイプ診断を含んでよい。イメコン診断は、これら以外を含んでもよい。

【0033】

診断結果取得部１１３は、情報取得部１２２が取得した情報を用いて、自らイメコン診断を実施して、診断結果を取得してよい。イメコン診断の実施に必要な情報は、予め登録されて、記憶部１３０に記憶されてよい。診断結果取得部１１３は、例えば、ユーザ２０の撮像画像を解析することによって、ユーザ２０のカラー診断を実施する。診断結果取得部１１３は、例えば、ユーザ２０の撮像画像を解析することによって、ユーザ２０の骨格診断を実施する。診断結果取得部１１３は、例えば、ユーザ２０の撮像画像を解析することによって、ユーザ２０の顔タイプ診断を実施する。

【0034】

なお、診断結果取得部１１３は、ロボット２００とともに、イメージコンサルタントがユーザ２０と会話している場合、イメージコンサルタントが実施したイメコン診断の結果を、イメージコンサルタントから取得してもよい。

【0035】

ユーザ特徴取得部１１４は、ユーザ２０の特徴を示すユーザ特徴を取得する。ユーザ特徴は、ユーザ２０の声の大きさを含んでよい。ユーザ特徴は、ユーザ２０の声のトーンを含んでよい。ユーザ特徴は、ユーザ２０の表情を含んでよい。ユーザ特徴は、これら以外を含んでもよい。ユーザ特徴取得部１１４は、情報取得部１２２が取得した情報や、ユーザ状態認識部１１２によって認識されたユーザ状態から、ユーザ特徴を取得してよい。

【0036】

ユーザ希望取得部１１５は、ユーザ２０の希望内容を示すユーザ希望を取得する。ユーザ希望は、ユーザ２０が希望する職業を含んでよい。ユーザ希望は、ユーザ２０が希望する自分像を含んでよい。ユーザ希望は、これら以外を含んでもよい。

【0037】

ユーザ希望取得部１１５は、ユーザ２０から、ユーザ希望を取得してよい。例えば、制御部１１１が、ロボット２００によって、ユーザ２０からユーザ希望を聞き出す。また、例えば、ユーザ２０によって診断用紙に記入されたり、タブレット等に入力されたりしたユーザ希望を、ユーザ希望取得部１１５が取得する。

【0038】

感情決定部１１６は、ロボット２００と会話しているユーザ２０の感情を示すユーザ感情値を決定する。感情決定部１１６は、情報取得部１２２が取得した情報を用いて、ユーザ２０のユーザ感情値を決定してよい。感情決定部１１６は、ユーザ状態認識部１１２によって認識されたユーザ状態を用いて、ユーザ２０のユーザ感情値を決定してよい。感情決定部１１３は、ユーザ状態認識部１１２によって音声感情認識が実行された場合に、情報取得部１２２が取得した情報と、音声感情認識結果とを用いて、ユーザ２０のユーザ感情値を決定してもよい。

【0039】

ユーザ感情値は、ユーザ２０の感情の種類と、ユーザ２０の感情の正負と感情の度合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明るい感情であれば、正の値を示し、明るい感情であるほど、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、嫌な気持ちになってしまう感情であれば、負の値を示し、嫌な気持ちであるほど、負の値の絶対値が大きくなる。ユーザの感情が、上記の何れでもない場合（「普通」）、０の値を示す。

【0040】

例えば、感情決定部１１６は、情報取得部１２２が取得した情報と、情報取得部１２２が当該情報を取得したときの実際のユーザ２０の感情を示すユーザ感情値とを訓練データとして学習された、情報取得部１２２が取得した情報から、ユーザ２０のユーザ感情値を出力するニューラルネットワークを予め記憶しておき、情報取得部１２２が取得した情報を、当該ニューラルネットワークに入力することによって、ユーザ感情値を取得する。当該ニューラルネットワークは、ユーザ状態認識部１１２によって認識されたユーザ２０の表情及びユーザ２０の発声内容を受け付けるように構成されてもよい。ユーザ感情値を決定する方法は、これに限られず、公知の他の方法を用いてもよい。

【0041】

提案内容生成部１１７は、ユーザ２０に対する提案内容を生成する。提案内容生成部１１７は、診断結果取得部１１３が取得した診断結果と、ユーザ特徴取得部１１４が取得したユーザ特徴と、ユーザ希望取得部１１５が取得したユーザ希望とに基づいて、ユーザ２０に対する提案内容を生成してよい。制御部１１１は、ロボット２００に、提案内容生成部１１７によって生成された提案内容をユーザ２０に対して出力させてよい。

【0042】

提案内容生成部１１７は、例えば、ユーザ２０のイメコン診断の診断結果と、ユーザ２０のユーザ特徴と、ユーザ２０のユーザ希望とを入力とし、ユーザ２０に対する提案内容を出力とする学習モデルに、診断結果取得部１１３が取得した診断結果と、ユーザ特徴取得部１１４が取得したユーザ特徴と、ユーザ希望取得部１１５が取得したユーザ希望とを入力することによって、提案内容を生成する。当該学習モデルは、予め登録されて、記憶部１３０に記憶されてよい。

【0043】

また、サーバ１００が、当該学習モデルを生成してよい。例えば、イメージコンサルタントが対象人物に対して実際に行った提案と、対象人物のイメコン診断の診断結果と、対象人物のユーザ特徴と、対象人物のユーザ希望とを対応付けた学習データを、記憶部１３０が多数記憶する。そして、学習実行部１１８が、記憶部１３０に記憶された複数の学習データを用いた機械学習によって、学習モデルを生成する。なお、学習モデルを生成するとは、新たに学習モデルを生成することを含んでよく、既存の学習モデルを更新することを含んでよい。

【0044】

学習実行部１１８は、診断結果と、ユーザ特徴と、ユーザ希望とに異なる重みを適用した機械学習を実行して、学習モデルを生成してもよい。これにより、診断結果と、ユーザ特徴と、ユーザ希望とが、提案内容に与える影響の差を学習に反映することができ、より適切な提案内容を生成することに貢献できる。

【0045】

提案内容生成部１１７は、制御部１１１が提案内容をユーザ２０に対して出力しているときのユーザ２０のユーザ感情値の遷移に基づいて、提案内容を調整してもよい。例えば、提案内容生成部１１７は、制御部１１１が提案内容をロボット２００に出力させている途中で、ポジティブの度合が低下してきたと判定した場合や、ネガティブの度合が増加してきたと判定した場合に、提案の度合を和らげるように、提案内容を調整する。具体例として、制御部１１１は、提案内容のうち、「～にすると良いです」、「～にすることを提案します」といった断定的な表現をしていた部分を、「～にするとよいと思います」、「～してはいかがでしょう」といった、柔らかな表現に調整する。これにより、ユーザ２０がまだその気になっていない段階で強く提案しすぎることによって、ユーザ２０が否定的な感情を強めてしまうことを防ぐことができる。

【0046】

例えば、提案内容生成部１１７は、制御部１１１が提案内容をユーザ２０に対して出力しているときのユーザ２０のユーザ感情値の遷移に基づいて、ユーザ２０の感情のポジティブの度合いが強まるように、提案内容を調整する。具体例として、提案内容生成部１１７は、制御部１１１が提案内容をロボット２００に出力させている途中で、ポジティブの度合いが変化していないと判定した場合や、ポジティブの度合いが低下していると判定した場合に、その提案の通りにすることによってどのようにユーザ２０がより魅力的に見えるかを説明する説明内容を追加する。提案内容に対応する説明内容は、予め記憶部１３０に登録されてよい。これにより、ユーザ２０の感情のポジティブの度合が高まって、提案を受け入れやすくなる状態とすることに貢献できる。

【0047】

提案内容生成部１１７は、ロボット２００とユーザ２０との会話の内容にさらに基づいて、ユーザ２０の感情のポジティブの度合いが強まるように、提案内容を調整してもよい。例えば、提案内容生成部１１７は、制御部１１１が提案内容をロボット２００に出力させている途中で、ユーザ２０が提案内容に対して否定的な発言をした場合に、提案内容を変更する調整を行う。提案内容生成部１１７は、提案を変更した場合の、ユーザ２０のユーザ感情値の遷移を監視し、ポジティブの度合が強まった場合に、その提案についての会話を進め、ポジティブの度合が弱まったり、ネガティブになったり、ネガティブの度合が強まったりした場合、提案内容を更に変更するように、提案内容の調整を行ってよい。また、例えば、提案内容生成部１１７は、制御部１１１が提案内容をロボット２００に出力させている途中で、ユーザ２０が提案内容に対して否定的な発言をした場合に、複数の候補を提案するような調整を行う。提案内容生成部１１７は、複数の候補を提案した場合に、複数の候補からユーザ２０によって選択された候補の会話を進めるように、提案内容を調整してよい。これらによって、ユーザ２０の感情のポジティブの度合が最大化するように、提案内容を調整することができる。

【0048】

ユーザ２０に対して同伴者がいるときのように、ロボット２００とユーザ２０との会話を聞いている他のユーザが存在する場合、ユーザ状態認識部１１２は、当該他のユーザのユーザ状態を認識してよく、感情決定部１１６は、当該他のユーザのユーザ感情値を特定してよい。提案内容生成部１１７は、制御部１１１が提案内容をユーザ２０に対して出力しているときのユーザ２０のユーザ感情値の遷移と、当該他のユーザのユーザ感情値の遷移とに基づいて、提案内容を調整してもよい。

【0049】

例えば、提案内容生成部１１７は、制御部１１１が提案内容をロボット２００に出力させている途中で、ユーザ２０及び他のユーザのポジティブの度合が高まったり、ポジティブの度合に変化が無い場合、提案内容を調整せず、ユーザ２０及び他のユーザのポジティブの度合が低下したり、ネガティブの度合が高まったりした場合に、提案内容を調整する。提案内容生成部１１７は、ユーザ２０のポジティブの度合が低下したり、ネガティブの度合が高まったりした場合であっても、単のユーザ２０のポジティブの度合が高まった場合には、提案内容を調整せずに、その提案を進めるようにしてもよい。これにより、例えば、ユーザ２０に対して、ロングヘアをショートヘアに変更する等の、比較的大きなスタイル変更を提案した場合に、ユーザ２０自身は不安に感じていても、同伴者がポジティブに感じている場合には、その提案を進めることができる。

【0050】

ロボット２００は、感情を有してもよい。感情決定部１１６は、ロボット２００の感情を示すロボット感情値を決定してよい。ロボット感情値は、電子機器感情値の一例であってよい。ロボット感情値は、ロボット２００の感情の種類と、ロボット２００の感情の正負と感情の度合を示す値とを含んでよい。ロボット２００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。ロボット２００の感情の正負を示す値は、例えば、ロボット２００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明るい感情であれば、正の値を示し、明るい感情であるほど、大きい値となる。ロボット２００の感情が、「怒」、「哀」、「不快」、「不安」、「悲しみ」、「心配」、及び「虚無感」のように、嫌な気持ちになってしまう感情であれば、負の値を示し、嫌な気持ちであるほど、負の値の絶対値が大きくなる。ロボット２００の感情が、上記の何れでもない場合（「普通」）、０の値を示す。

【0051】

感情決定部１１６は、情報取得部１２２が取得した情報に基づいて、ロボット感情値を決定してよい。感情決定部１１６は、情報取得部１２２が取得した情報に対応付けて定められた、ロボット感情値を更新するルールに従って、ロボット感情値を決定してよい。例えば、感情決定部１１６は、ロボット２００のバッテリー残量が少ない場合や部屋が真っ暗な場合等に、ロボット２００の「哀」の感情値を増大させてよい。例えば、感情決定部１１６は、バッテリー残量が少ないにも関わらず継続して話しかけてくるユーザ２０の場合、「怒」の感情値を増大させてもよい。

【0052】

提案内容生成部１１７は、他のロボット２００を、ユーザ２０の疑似的な同伴者として、ユーザ２０のユーザ感情値の遷移と、当該他のロボット２００の感情値の遷移とに基づいて、提案内容を調整してもよい。

【0053】

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。

【0054】

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。

【0055】

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。

【0056】

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。

【0057】

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。

【0058】

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。

【0059】

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。

【0060】

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。

【0061】

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。

【0062】

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。

【0063】

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。

【0064】

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。

【0065】

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。

【0066】

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。

【0067】

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。

【0068】

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。

【0069】

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、およ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、およ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】

【0070】

１０ システム、２０ ユーザ、５０ 通信ネットワーク、１００ サーバ、１１０ 処理部、１１１ 制御部、１１２ ユーザ状態認識部、１１３ 診断結果取得部、１１４ ユーザ特徴取得部、１１５ ユーザ希望取得部、１１６ 感情決定部、１１７ 提案内容生成部、１１８ 学習実行部、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】