特開 2025-105928 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(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】P2025105928

(43)【公開日】2025-07-10

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/90 20190101AFI20250703BHJP

   G06F 16/9035 20190101ALI20250703BHJP

【ＦＩ】

G06F16/90 100

G06F16/9035

【審査請求】有

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2025076267

(22)【出願日】2025-05-01

(62)【分割の表示】P 2021574650の分割

【原出願日】2021-01-19

(31)【優先権主張番号】P 2020010576

(32)【優先日】2020-01-27

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(71)【出願人】

【識別番号】000002185

【氏名又は名称】ソニーグループ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】野間 英樹

(72)【発明者】

【氏名】金盛 克俊

(57)【要約】

【課題】ユーザが親近感を持つ対話を実現することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提案する。
【解決手段】情報処理装置（１００）は、話者のエピソードデータ（Ｄ１）を記憶する記憶部（１２０）から、話者の発話データ（Ｄ３０）に含まれるトピック情報に関するエピソードデータ（Ｄ１）を取得する取得部（１３２）と、エピソードデータ（Ｄ１）に基づくエピソードを含むように、話者との対話を制御する対話制御部（１３３）と、を備える。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

話者のエピソードデータを記憶する記憶部と、
前記話者の発話データに含まれるトピック情報に関する前記エピソードデータを前記記憶部から取得する取得部と、
前記エピソードデータに基づくエピソードを含むように、エージェント装置の前記話者との対話を制御する対話制御部と、
前記エージェント装置のセンサ情報に基づいて前記話者を認識する認識部と、
を備え、
前記取得部は、前記話者を認識している場合、取得条件を満たす前記エピソードデータを取得し、
前記対話制御部は、前記取得部により取得した前記エピソードデータが示す前記エピソードを自発的に発話するように、前記エージェント装置の前記話者との対話を制御する、
情報処理装置。

【請求項2】

前記エージェント装置は自動車である、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記対話制御部はさらに、前記エージェント装置に設定されたキャラクターに適した発話を制御する、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記話者に関する関連情報を収集する収集部と、
前記関連情報に基づいて前記エピソードデータを生成する生成部と、
をさらに備える、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記話者の関連情報は、前記話者の過去または未来の状況に関する情報である、
請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記話者の関連情報は、前記話者に関連する人物および動物のうち少なくとも一方の情報を含む、
請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記生成部は、前記記憶部の前記エピソードデータの共通するデータに基づいて汎化した前記エピソードデータを生成する、
請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記対話制御部は、前記話者との対話に基づいて、前記話者に関連するエピソードデータの中に特定のエピソードを追加する、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記エピソードデータは場所に関連付けて前記記憶部に記憶される、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記場所は目的地を含む、
請求項９に記載の情報処理装置。

【請求項11】

前記対話制御部は、前記取得部が前記エピソードデータを取得していない場合、前記エピソードとは異なる対話データに基づいて、前記話者との対話を制御する、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項12】

前記対話制御部は、前記エピソードデータに含まれる日時のデータを相対的日時に変換して対話データを生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項13】

コンピュータが、
話者のエピソードデータを記憶する記憶部から、前記話者の発話データに含まれるトピック情報に関する前記エピソードデータを取得することと、
前記エピソードデータに基づくエピソードを含むように、エージェント装置の前記話者との対話を制御することと、
前記エージェント装置のセンサ情報に基づいて前記話者を認識することと、
を含み、
前記取得することは、前記話者を認識している場合、取得条件を満たす前記エピソードデータを取得し、
前記制御することは、前記取得することにより取得した前記エピソードデータが示す前記エピソードを自発的に発話するように、前記エージェント装置の前記話者との対話を制御する、
情報処理方法。

【請求項14】

コンピュータに、
話者のエピソードデータを記憶する記憶部から、前記話者の発話データに含まれるトピック情報に関する前記エピソードデータを取得することと、
前記エピソードデータに基づくエピソードを含むように、エージェント装置の前記話者との対話を制御することと、
前記エージェント装置のセンサ情報に基づいて前記話者を認識することと、
を実行させ、
前記取得することは、前記話者を認識している場合、取得条件を満たす前記エピソードデータを取得し、
前記制御することは、前記取得することにより取得した前記エピソードデータが示す前記エピソードを自発的に発話するように、前記エージェント装置の前記話者との対話を制御する、
ための情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、ユーザ発話の音声認識を行い、認識結果に基づく対話を行う装置が普及している。例えば、特許文献１には、分野別の辞書を用いて専門分野に応じた対話を実現する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００３－２８０６８３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、従来技術では、分野別の辞書に記録されている分野の専門的な対話を行うため、日常的な対話を実現することが困難である。このため、従来技術では、ユーザが親近感を持つ対話を実現することが望まれている。

【0005】

そこで、本開示では、ユーザが親近感を持つ対話を実現することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提案する。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記の課題を解決するために、本開示に係る一形態の情報処理装置は、話者のエピソードデータを記憶する記憶部と、前記話者の発話データに含まれるトピック情報に関する前記エピソードデータを前記記憶部から取得する取得部と、前記エピソードデータに基づくエピソードを含むように、エージェント装置の前記話者との対話を制御する対話制御部と、前記エージェント装置のセンサ情報に基づいて前記話者を認識する認識部と、を備え、前記取得部は、前記話者を認識している場合、取得条件を満たす前記エピソードデータを取得し、前記対話制御部は、前記取得部により取得した前記エピソードデータが示す前記エピソードを自発的に発話するように、前記エージェント装置の前記話者との対話を制御する。

【0007】

また、本開示に係る一形態の情報処理方法は、コンピュータが、話者のエピソードデータを記憶する記憶部から、前記話者の発話データに含まれるトピック情報に関する前記エピソードデータを取得することと、前記エピソードデータに基づくエピソードを含むように、エージェント装置の前記話者との対話を制御することと、前記エージェント装置のセンサ情報に基づいて前記話者を認識することと、を含み、前記取得することは、前記話者を認識している場合、取得条件を満たす前記エピソードデータを取得し、前記制御することは、前記取得することにより取得した前記エピソードデータが示す前記エピソードを自発的に発話するように、前記エージェント装置の前記話者との対話を制御する。

【0008】

また、本開示に係る一形態の情報処理プログラムは、コンピュータに、話者のエピソードデータを記憶する記憶部から、前記話者の発話データに含まれるトピック情報に関する前記エピソードデータを取得することと、前記エピソードデータに基づくエピソードを含むように、エージェント装置の前記話者との対話を制御することと、前記エージェント装置のセンサ情報に基づいて前記話者を認識することと、を実行させ、前記取得することは、前記話者を認識している場合、取得条件を満たす前記エピソードデータを取得し、前記制御することは、前記取得することにより取得した前記エピソードデータが示す前記エピソードを自発的に発話するように、前記エージェント装置の前記話者との対話を制御する。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】実施形態に係る情報処理システムの一例を説明するための図である。

【図2】実施形態に係るエージェント装置の構成の一例を示す図である。

【図3】本実施形態に係るエージェント装置の構造の一例を示す図である。

【図4】実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示す図である。

【図5】実施形態に係るエピソードデータの一例を示す図である。

【図6】実施形態夷係るテンプレートデータの一例を示す図である。

【図7】実施形態に係る発話データに基づくエピソードデータの生成例を説明するための図である。

【図8】実施形態に係る発話データに基づくエピソードデータの生成例を説明するための図である。

【図9】実施形態に係る情報処理装置の処理手順例（１）を示すフローチャートである。

【図10】実施形態に係る情報処理装置の処理手順例（２）を示すフローチャートである。

【図11】実施形態に係る質問データの一例を示す図である。

【図12】質問を用いたエピソードデータの生成に関する情報処理装置の処理手順を示すフローチャートである。

【図13】実施形態に係る情報処理装置の質問を用いたエピソードデータの生成例を示す図である。

【図14】情報処理装置の関連情報に基づくエピソードデータの生成に関する処理手順を示すフローチャートである。

【図15】実施形態に係る情報処理装置の関連情報に基づくエピソードデータの使用例を示す図である。

【図16】複数のエピソードデータの汎用化を説明するための図である。

【図17】情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下に、本開示の実施形態について図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の各実施形態において、同一の部位には同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。

【0011】

（実施形態）
［実施形態に係る情報処理システムの概要］
図１は、実施形態に係る情報処理システムの一例を説明するための図である。図１に示す情報処理システム１は、ユーザＵとエージェント装置１０との対話を実現する対話処理システムである。ユーザＵは、情報処理システム１におけるエージェント装置１０の話者の一例である。例えば、ユーザＵは、エージェント装置１０との対話に、独創性や新鮮味がないと、飽きてしまう可能性がある。ユーザＵは、例えば、飽きてしまったエージェント装置１０を利用しなくなる。このため、情報処理システム１は、エージェント装置１０との対話をユーザＵに飽きさせず、かつ親近感を持つように、ユーザＵのエピソードに基づく対話を実現するエピソードトーク機能を有する。

【0012】

情報処理システム１は、エージェント装置１０と、情報処理装置１００と、を備える。情報処理システム１は、例えば、複数のユーザＵのそれぞれと対話する複数のエージェント装置１０を備えてもよい。エージェント装置１０と情報処理装置１００とは、例えば、ネットワークを介して通信したり、ネットワークを介さずに直に通信したりすることが可能な構成となっている。情報処理装置１００は、例えば、エージェント装置１０に組み込まれてもよい。以下の説明では、情報処理システム１は、エージェント装置１０と情報処理装置１００とが連携することで、エージェント装置１０がユーザＵと対話する一例について説明する。

【0013】

エージェント装置１０は、いわゆるＩｏＴ（Internet of Things）機器であり、情報処理装置１００と連携して、種々の情報処理を行う。エージェント装置１０が実行する音声認識及び音声による対話処理等は、エージェント機能と称される場合がある。エージェント装置１０は、例えば、ユーザＵの発話に対し、様々な応答を行うことが可能である。例えば、応答は、エピソードに基づく応答、シナリオに基づく応答、状況の言語化に基づく応答、知識ベースに基づく応答、雑談応答等を含む。

【0014】

エージェント装置１０は、例えば、自律移動体、スマートフォン、タブレット端末、ゲーム機器、ホームスピーカー、家庭用電気製品、自動車等を含む。スマートフォンやタブレット端末等は、エージェント機能を有するプログラム（アプリケーション）を実行することによって、上記のエージェント機能を実現する。本実施形態では、エージェント装置１０は、自律移動体である場合について説明する。

【0015】

図１に示す一例では、エージェント装置１０は、環境認識に基づく自律動作を行う種々の装置であり得る。エージェント装置１０は、車輪による自律走行を行う長楕円体のエージェント型のロボット装置である。エージェント装置１０は、例えば、２つの車輪と、２つの車輪を駆動するための駆動機構を備える。エージェント装置１０は、起立状態を維持しつつ移動するように駆動機構を制御する。エージェント装置１０は、例えば、ユーザＵ、周囲、また自身の状況に応じた自律動作を行うことで、ユーザＵとの間で種々のコミュニケーションを実現する。エージェント装置１０は、例えば、ユーザＵが片手で容易に持ち上げられる程度の大きさおよび重量を有する小型ロボットであってもよい。

【0016】

実施形態において、エージェント装置１０は、集音した音声に対する情報処理を実行する。例えば、エージェント装置１０は、ユーザＵの発話を認識し、当該発話に対する情報処理を実行する。図１に示す一例では、エージェント装置１０は、利用するユーザＵの自宅、会社、学校等に設置されているものとする。

【0017】

エージェント装置１０は、例えば、周囲の音を集音するのみならず、その他の各種情報を取得するための各種センサを有していてもよい。例えば、エージェント装置１０は、マイクロフォンの他に、空間上を取得するためのカメラ、照度を検知する照度センサ、傾きを検知するジャイロセンサ、物体を検知する赤外線センサ等を有していてもよい。

【0018】

情報処理装置１００は、いわゆるクラウドサーバ（Cloud Server）であり、エージェント装置１０と連携して情報処理を実行するサーバ装置である。情報処理装置１００は、エージェント装置１０が集音したユーザＵの発話データを取得し、発話データを自然言語理解（ＮＬＵ：Natural Language understanding）、自然言語処理（ＮＬＰ：Natural Language Processing）等を用いて解析する。情報処理装置１００は、発話データからトピック情報を抽出すると、当該トピック情報に関するエピソードデータをエピソードＤＢ（data base）から取得する。トピック情報は、例えば、エピソードの分類、キーワード等の単語、文字列等を示す情報を含む。すなわち、トピック情報は、エピソードデータを取得するための情報である。エピソードＤＢは、例えば、ユーザＵに関連するエピソードデータを有し、記憶装置に記憶されている。情報処理装置１００は、エピソードデータに基づくエピソードを含むように、ユーザＵとの対話を行う機能を有する。

【0019】

図１に示す一例では、エージェント装置１０は、不在であったユーザＵを認識した場合に、情報処理装置１００から指示された発話Ｃ１１を発している。発話Ｃ１１は、例えば、「おかえり。」である。ユーザＵは、発話Ｃ１１に対し、発話Ｃ１２を発している。発話Ｃ１２は、例えば、「会社にお仕事しに行ってたよ。」である。エージェント装置１０は、発話Ｃ１２の発話データを情報処理装置１００に送信する。

【0020】

情報処理装置１００は、発話Ｃ１２の発話データを解析し、「会社」、「行ってたよ」のトピック情報を抽出する。情報処理装置１００は、抽出したトピック情報に対応したエピソードデータをエピソードＤＢから取得し、エピソードデータに基づく発話Ｃ１３をエージェント装置１０に指示する。情報処理装置１００は、例えば、「会社」、「行く」に関するエピソードデータを取得する。この場合、エピソードデータは、例えば、昨日及び一昨日に、話者が会社に行ったことに関するエピソードを示すデータであるとする。エージェント装置１０は、ユーザＵに対して発話Ｃ１３を発している。発話Ｃ１３は、例えば、「そうなんだ。毎日行ってるね。」である。なお、エピソードデータに基づく対話方法については、後述する。ユーザＵは、発話Ｃ１３に対し、発話Ｃ１４を発している。発話Ｃ１４は、例えば、「それが仕事っていうものだよ。」である。エージェント装置１０は、発話Ｃ１４の発話データを情報処理装置１００に送信する。

【0021】

情報処理装置１００は、発話Ｃ１４の発話データを解析し、ユーザＵに対する応答を発話するように、エージェント装置１０を制御する。例えば、情報処理装置１００は、発話データに応答するための対話モデル、対話シナリオ等に基づいて、エージェント装置１０のキャラクターに適した発話データを生成する。図１に示す一例では、エージェント装置１０は、発話Ｃ１４の発話データに応じた発話Ｃ１５を発している。発話Ｃ１５は、例えば、「わたしの分もがんばって。」である。

【0022】

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザＵの発話データに含まれるトピック情報に関するエピソードデータを取得すると、当該エピソードデータに基づくユーザＵのエピソードを含んだ対話をエージェント装置１０に実行させることができる。これにより、情報処理装置１００は、ユーザＵのエピソードデータに基づくエピソードを、ユーザＵとの対話の中で提供することができる。その結果、情報処理装置１００は、ユーザＵのエピソードを対話に含めることで、ユーザＵが親近感を持つ対話を実現することができる。

【0023】

［実施形態に係るエージェント装置の構成例］
図２は、実施形態に係るエージェント装置１０の構成の一例を示す図である。図２に示すように、エージェント装置１０は、センサ部１１と、入力部１２と、光源１３と、出力部１４と、駆動部１５と、制御部１６と、通信部１７と、を備える。

【0024】

センサ部１１は、ユーザＵや周囲に係る種々のセンサ情報を収集する機能を有する。本実施形態に係るセンサ部１１は、例えば、カメラ、ＴｏＦ（Time of Flight）センサ、マイクロフォン、慣性センサ等を含む。センサ部１１は、例えば、地磁気センサ、タッチセンサ、赤外線センサ、温度センサ、湿度センサなどの様々なセンサを含んでもよい。センサ部１１は、収集したセンサ情報を制御部１６に供給する。センサ部１１は、マイクロフォンによって音声等を集音する機能を有する。センサ部１１は、集音した音声等を記憶装置に記憶できる。

【0025】

入力部１２は、ユーザＵによる物理的な入力操作を検出する機能を有する。入力部１２は、例えば、電源スイッチなどのボタンを備える。入力部１２は、検出した入力操作を示す入力情報を制御部１６に供給する。

【0026】

光源１３は、自律移動体であるエージェント装置１０の眼球動作を表現する。光源１３は、例えば、２つの眼部を備える。光源１３は、制御部１６からの指示により、状況や動作に応じた豊かな眼球動作を表現する。

【0027】

出力部１４は、音声を含む種々の音を出力する機能を有する。出力部１４は、例えば、スピーカーやアンプなどを有する。出力部１４は、制御部１６によって指示された音を出力する。

【0028】

駆動部１５は、自律移動体であるエージェント装置１０の駆動機構を駆動させることで、動作を表現する。駆動部１５は、例えば、２つの車輪や複数のモータ等を備える。駆動部１５は、制御部１６の指示によって駆動する。

【0029】

制御部１６は、エージェント装置１０の制御を行う。制御部１６は、エージェント装置１０が備える各構成を制御する機能を有する。制御部１６は、例えば、各構成の起動や停止を制御する。制御部１６は、情報処理装置１００からの制御情報等に基づいて、光源１３、出力部１４、駆動部１５等を制御する。

【0030】

制御部１６は、センサ部１１によってユーザＵの発話が集音された場合に、発話を示す発話データを情報処理装置１００に送信する制御を行う。制御部１６は、情報処理装置１００から指示された対話データを出力するように、出力部１４を制御する。制御部１６は、集音した発話データに対する対話データを出力することで、ユーザＵとの対話を実現する。

【0031】

通信部１７は、例えば、情報処理装置１００、他の外部装置等と通信を行う。通信部１７は、例えば、有線又は無線ネットワーク等を介して各種データを送受信する。通信部１７は、例えば、発話が集音された場合に、発話情報を情報処理装置１００に送信する。通信部１７は、例えば、発話データのみならず、ユーザＵを識別するための識別情報等を情報処理装置１００に送信してもよい。通信部１７は、例えば、情報処理装置１００から受信した各種データを制御部１６に供給する。

【0032】

以上、本実施形態に係るエージェント装置１０の機能構成例について説明した。なお、図３を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、本実施形態に係るエージェント装置１０の機能構成は係る例に限定されない。本実施形態に係るエージェント装置１０の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。

【0033】

［実施形態に係るエージェント装置の構造例］
図３は、本実施形態に係るエージェント装置１０の構造の一例を示す図である。図３における左図は、立位状態（停留時及び走行時を含む）にあるエージェント装置１０の姿勢を示す側視図である。図３における右図は、座位状態にあるエージェント装置１０の姿勢を示す側視図である。

【0034】

図３の右図に示すように、本実施形態では、エージェント装置１０は、座位状態で静止する際、底部の一部を床面に接地させる。これにより、２つの車輪５７０と接地している底部との少なくとも３点が床面に接触して、エージェント装置１０が３点での座位状態となる。このため、エージェント装置１０は、安定的に座位状態で静止させることが可能になる。また、エージェント装置１０は、立位状態で移動する際、底部を床面に設置させない。

【0035】

エージェント装置１０の重心ＣｏＧは、エージェント装置１０を前傾姿勢（立位状態）とした際に、車輪５７０の車軸の上方の垂線Ｖ１上に位置する（図３の左図参照）。これにより、エージェント装置１０は、バランスが保たれ、立位状態が維持される。

【0036】

一方、座位状態では、図３の右図に示すように、エージェント装置１０を後方へ倒すことで、２つの車輪５７０と底部（凸部７０１）との少なくとも３点を床面に接触させる。その際、エージェント装置１０の重心ＣｏＧは、車輪５７０の車軸を通る垂線Ｖ１と、底部（凸部７０１）と床面との接触部分を通る垂線Ｖ２との間に位置する。エージェント装置１０は、座位状態時に、エージェント装置１０の重心ＣｏＧを車輪５７０の車軸を通る垂線Ｖ１と底部（凸部７０１）と床面との接触部分を通る垂線Ｖ２との間に位置させることで、座位状態時のエージェント装置１０を安定して静止させることが可能となる。

【0037】

［実施形態に係る情報処理装置の構成例］
図４は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成の一例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０と、を備える。制御部１３０は、通信部１１０及び記憶部１２０と電気的に接続されている。

【0038】

通信部１１０は、例えば、エージェント装置１０、他の外部装置等と通信を行う。通信部１１０は、例えば、有線又は無線ネットワーク等を介して各種データを送受信する。通信部１１０は、例えば、エージェント装置１０から受信したデータを制御部１３０に供給する。通信部１１０は、例えば、制御部１３０が指示したデータを指示された送信先に送信する。

【0039】

記憶部１２０は、各種データ及びプログラムを記憶する。例えば、記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等である。記憶部１２０は、通信部１１０を介して受信した情報を記憶する。記憶部１２０は、例えば、エピソードデータＤ１、テンプレートデータＤ２、ユーザデータＤ３、質問データＤ４、対話データＤ５、知識データＤ１０、管理データＤ２０、発話データＤ３０等の各種データを記憶する。

【0040】

エピソードデータＤ１は、ユーザＵのエピソードを示すデータである。エピソードは、例えば、ユーザＵの過去の出来事、ユーザＵの未来の予定、ユーザＵの趣味に関する情報等を含む。テンプレートデータＤ２は、エピソードデータＤ１から対話データＤ５を生成するためのアルゴリズムを示すデータである。ユーザデータＤ３は、ユーザＵに関する情報を示すデータである、ユーザＵに関する情報は、例えば、ユーザＵの個人情報、認証情報、設定情報等を含む。質問データＤ４は、ユーザＵからエピソードを引き出すための質問等を示すデータである。質問データＤ４は、エピソードデータＤ１の生成時等に用いられるデータである。対話データＤ５は、ユーザＵに対する対話に用いられるデータである。知識データＤ１０は、知識、シナリオ等に基づく対話を実現するためのデータである。知識データＤ１０は、例えば、意図同定、常識知識、専門知識、コーパス等の情報を含む。管理データＤ２０は、ユーザＵと当該ユーザＵが使用するエージェント装置１０との対応関係を示すデータである。発話データＤ３０は、エージェント装置１０からの発話データであり、解析結果が関連付けられる。

【0041】

本実施形態では、情報処理装置１００は、エピソードデータＤ１を記憶部１２０に記憶し管理することで、エピソードＤＢを実現する。情報処理装置１００は、自装置の外部の記憶装置等にエピソードＤＢを記憶する構成としてもよい。

【0042】

制御部１３０は、例えば、専用または汎用のコンピュータである。制御部１３０は、例えば、情報処理装置１００を制御する統合制御ユニットである。制御部１３０は、エージェント装置２０と連携することで、エージェント装置１０がユーザＵとの対話を実現する各機能部を備える。

【0043】

制御部１３０は、認識部１３１と、取得部１３２と、対話制御部１３３と、生成部１３４と、収集部１３５と、動作制御部１４０と、の各機能部を備える。制御部１３０の各機能部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００の内部に記憶されたプログラムがＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、各機能部は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。

【0044】

認識部１３１は、エージェント装置１０のセンサ情報に基づいて、ユーザＵを認証する機能を有する。認識部１３１は、例えば、顔認証、音声認証、指紋認証等によって個人認証を行い、エージェント装置１０が対話するユーザＵを認識する。認識部１３１は、エージェント装置１０のセンサ情報、ユーザデータＤ３、管理データＤ２０等に基づいて、エージェント装置１０の利用可能なユーザＵを認証した場合、当該ユーザＵとエージェント装置１０との対話を可能とする。

【0045】

認識部１３１は、エージェント装置１０から受信した発話データを文字列に変換する。例えば、認識部１３１は、自動音声認識（ＡＳＲ）処理等を用いることができる。認識部１３１は、ＮＬＵ、ＮＬＰ処理等を用いて、認識した文字列を解析する。本実施形態では、認識部１３１は、文字列の係り受け構造を解析し、解析結果を示す解析情報を発話データＤ３０に関連付けて記憶部１２０に記憶する。解析情報は、例えば、句、格等の係り受け構造を示す情報を有する。

【0046】

取得部１３２は、ユーザＵのエピソードデータＤ１を記憶する記憶部１２０から、ユーザＵの発話データＤ３０に含まれるトピック情報に関するエピソードデータＤ１を取得する。取得部１３２は、例えば、発話データＤ３０からトピック情報を抽出する。トピック情報は、ユーザＵのエピソードを取得するための情報であり、予め設定されたキーワード、単語、文字列等の情報を含む。

【0047】

取得部１３２は、トピック情報が対話条件を満たすエピソードデータＤ１を取得する。対話条件は、例えば、ユーザデータＤ３、管理データＤ２０等に設定されている。対話条件は、例えば、トピック情報に基づいてエピソードデータＤ１を抽出する条件を含む。例えば、エピソードデータＤ１に含まれる単語または文字列が、設定された個数以上トピック情報と一致することが条件である場合、取得部１３２は、対話条件を満たすエピソードデータＤ１を記憶部１２０から取得する。

【0048】

取得部１３２は、ユーザＵを認識している場合、ユーザＵの発話とは関係なく、取得条件を満たすエピソードデータＤ１を取得する。取得条件は、例えば、ユーザＵの直近のエピソード、時間帯のエピソード、日付や季節のエピソード等を示すエピソードデータＤ１を取得するための条件を含む。直近のエピソードは、例えば、ユーザＵの最新のエピソードである。時間帯のエピソードは、例えば、時間帯が朝の場合、今日の予定、昨日の出来事等に関するエピソードを含む。時間帯のエピソードは、例えば、時間帯が昼の場合、午後の予定、夜の予定等に関するエピソードを含む。時間帯のエピソードは、例えば、時間帯が夜の場合、今日の出来事、明日の予定等に関するエピソードを含む。日付や季節のエピソードは、例えば、設定された期間におけるエピソードを含む。取得部１３２は、取得したエピソードデータＤ１を対話制御部１３３に供給する。取得部１３２は、エピソードデータＤ１を取得できなかった場合、取得できなかったことを対話制御部１３３に通知する。

【0049】

対話制御部１３３は、取得部１３２が取得したエピソードデータＤ１に基づくエピソードを含むように、ユーザＵ（話者）との対話を制御する。対話を制御するとは、例えば、ユーザＵに対して発話を発するように制御すること、ユーザＵと向かい合って話をするように制御すること等を含む。例えば、対話制御部１３３は、エピソードを含む対話データＤ５を生成し、当該対話データＤ５に基づく音声を出力するように、エージェント装置１０を制御する。対話制御部１３３は、通信部１１０を介して、対話データＤ５の音声出力をエージェント装置１０に指示する。これにより、エージェント装置１０は、対話データＤ５に基づく音声を出力部１４から出力することで、ユーザＵとの対話を実現する。

【0050】

対話制御部１３３は、例えば、エピソードデータＤ１と対話文を生成するアルゴリズムとに基づいて、エピソードを含む対話データＤ５を生成する。アルゴリズムは、例えば、テンプレート、アプリケーション、プログラム等によって実現できる。本実施形態では、テンプレートデータＤ２を用いて、対話データＤ５を生成する場合について説明する。

【0051】

対話制御部１３３は、エピソードデータＤ１のデータをテンプレートに設定することで、対話データＤ５を生成する。対話制御部１３３は、エージェント装置１０がエピソードを自発的に発話するように、ユーザＵとの対話を制御する。対話制御部１３３は、例えば、ユーザＵを認識した場合、取得条件を満たしたエピソードデータＤ１に基づくエピソードの音声を発するように、エージェント装置１０を制御する。

【0052】

対話制御部１３３は、取得部１３２がエピソードデータＤ１を取得していない場合、エピソードとは異なる対話データＤ５に基づいて、ユーザＵとの対話を制御する。すなわち、対話制御部１３３は、エピソードを含まない対話データＤ５を知識データＤ１０に基づいて生成し、当該対話データＤ５に基づく音声を出力するように、エージェント装置１０を制御する。エピソードを含まない対話データＤ５は、例えば、シナリオ対話、状況の言語化、知識ベース対話、雑談応答等の知識データＤ１０に基づく応答を行うためのデータである。シナリオ対話は、例えば、あらかじめデザインされたシナリオに従った応答を含む。状況の言語化は、例えば、現在の状況に応じた、自発的に話すためのコーパス、状況定義等に基づく応答を含む。知識ベースの対話は、例えば、知識データＤ１０に基づくパーソナライズされた応答を含む。対話制御部１３３は、シナリオ対話、状況の言語化、知識ベース対話及び雑談応答を、ユーザＵとの対話に応じて選択し、選択した知識ベースの応答を示す対話データＤ５を生成する。

【0053】

対話制御部１３３は、エージェント装置１０のユーザＵを認証している場合、当該ユーザＵのエピソードを引き出すために、質問データＤ４に基づいてユーザＵとの対話を制御する。対話制御部１３３は、例えば、時間帯に応じた質問データＤ４を選択することができる。対話制御部１３３は、質問データＤ４に基づく音声を出力するように、エージェント装置１０を制御する。

【0054】

生成部１３４は、発話データＤ３０の解析結果に基づいて、エピソードデータＤ１を生成する。生成部１３４は、例えば、発話データＤ３０の解析結果とエージェント装置１０の状態や状況とに基づいて、エピソードデータＤ１を生成する。生成部１３４は、エージェント装置１０の状態や状況に着目することで、発話データＤ３０の解析結果からでは認識できない情報に基づいて、エピソードデータＤ１を生成する。

【0055】

生成部１３４は、対話制御部１３３がユーザＵに質問している質問データＤ４と、当該質問に応じた発話データＤ３０の解析結果とに基づいて、エピソードデータＤ１を生成する。生成部１３４は、例えば、質問データＤ４の質問内容とユーザＵの返答を組み合わせることで、エピソードデータＤ１を生成する。例えば、「今日はどこに行くの？」という質問データＤ４の場合、生成部１３４は、ユーザＵの質問に対する応答に基づいて、ユーザの今日のエピソードを示すエピソードデータＤ１を生成することができる。すなわち、生成部１３４は、質問によってユーザＵから引き出した応答に基づいて、エピソードデータＤ１を生成することができる。生成部１３４は、生成したエピソードデータＤ１をユーザＵに関連付けて記憶部１２０に記憶する。

【0056】

収集部１３５は、認識しているユーザＵに関する関連情報を収集する。関連情報は、例えば、ユーザＵの過去のシチュエーション等を示す情報を含む。収集部１３５は、例えば、エージェント装置１０のセンサ情報に基づいて認識されたユーザＵのシチュエーションを示す情報を収集する。収集部１３５は、例えば、「昨日、鈴木さんが家に来た」を示す関連情報を収集する。収集部１３５は、例えば、「週末、お母さんがテレビを見ていた」を示す関連情報を収集する。収集部１３５は、例えば、ユーザＵのスケジュール、ソーシャルネットワークにおけるユーザＵの情報等を関連情報として収集することができる。収集部１３５は、収集した関連情報を生成部１３４に供給する。

【0057】

生成部１３４は、収集した関連情報に基づいてユーザＵのエピソードデータＤ１を生成し、記憶部１２０に記憶する。例えば、生成部１３４は、関連情報を解析し、ユーザＵに関連する人物、動物等の情報に基づいてエピソードデータＤ１を生成する。

【0058】

動作制御部１４０は、エージェント装置１０の動作を制御する。動作制御部１４０は、例えば、ユーザＵの状況、学習知識等に基づく行動計画に基づいて、エージェント装置１０の動作を制御する。動作制御部１４０は、例えば、長楕円体の外形を有するエージェント装置１０の立位状態を維持したまま移動動作させる制御を行う。移動動作は、例えば、前後運動、旋回運動、回転運動等を含む。動作制御部１４０は、ユーザＵとエージェント装置１０とのコミュニケーションを誘因する誘因動作を、エージェント装置１０に能動的に実行させる制御を行う。誘因動作は、例えば、ユーザＵとエージェント装置１０との対話を誘因するための動作を含む。

【0059】

以上、実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例について説明した。なお、図４を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成は係る例に限定されない。実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。

【0060】

［エピソードデータのデータ構造例］
図５は、実施形態に係るエピソードデータＤ１の一例を示す図である。図５に示すように、情報処理装置１００は、ユーザＵに関する複数のエピソードデータＤ１を有する。図５に示す一例では、６つのエピソードデータＤ１を有する場合について説明するが、エピソードデータＤ１の数は、作成、登録された数に応じて異なる。エピソードデータＤ１は、例えば、Ｅｐ＿ｉｄ、Ｗｈｅｎ、Ｗｈｏ、Ｗｈｅｒｅ、Ａｃｔｉｏｎ、Ｓｔａｔｅ、Ｔａｒｇｅｔ、Ｗｈｙ、Ｈｏｗ、Ｗｉｔｈ、Ｃａｕｓｅ等の項目を有する。

【0061】

Ｅｐ＿ｉｄの項目は、ユーザＵのエピソードデータＤ１を識別可能な情報が設定される。Ｗｈｅｎの項目は、エピソードデータＤ１の日時、季節等に関する情報が設定される。Ｗｈｏの項目は、エピソードデータＤ１の名前、固有名詞等に関する情報が設定される。Ｗｈｅｒｅの項目は、エピソードデータＤ１の場所に関する情報が設定される。Ａｃｔｉｏｎの項目は、エピソードデータＤ１の述語に関する情報が設定される。Ｓｔａｔｅの項目は、エピソードデータＤ１の状態に関する情報が設定される。Ｔａｒｇｅｔの項目は、Ｗｈｙの項目は、エピソードデータＤ１の原因に関する情報が設定される。Ｈｏｗの項目は、エピソードデータＤ１の手段、方法、手順等に関する情報が設定される。Ｗｉｔｈの項目は、エピソードデータＤ１に関わる人物、動物、物体等に関する情報が設定される。Ｃａｕｓｅの項目は、エピソードデータＤ１の原因に関する情報が設定される。すなわち、Ｃａｕｓｅの項目は、エピソードデータＤ１同士を関連付ける情報が設定される。エピソードデータＤ１は、複数の項目のうち、エピソードに該当する項目に情報が設定され、該当しない項目がブランクとなる。

【0062】

図５に示す一例では、情報処理装置１００は、ユーザＵに関するエピソードデータＤ１として、Ｅｐ１からＥｐ６の６つのエピソードデータＤ１を管理している。Ｅｐ＿ｉｄの項目がＥｐ１のエピソードデータＤ１は、「昨日、タナカが家でａｉｂｏをなでる」のエピソードを示すデータとなっている。Ｅｐ１のエピソードデータＤ１は、Ｃａｕｓｅの項目に「Ｅｐ２」が設定されているため、Ｅｐ２のエピソードデータＤ１の原因になっていることを示している。Ｅｐ＿ｉｄの項目がＥｐ２のエピソードデータＤ１は、「昨日、Ａｉｂｏが家で喜ぶ」のエピソードを示すデータとなっている。すなわち、Ｅｐ１及びＥＰ２のエピソードデータＤ１は、昨日、タナカが家でａｉｂｏをなでたことで、Ａｉｂｏが喜んだというエピソードを示している。Ｅｐ＿ｉｄの項目がＥｐ３のエピソードデータＤ１は、「今朝、タナカはおなかがすいたから、山田と急いでカレーを食べる」のエピソードを示すデータとなっている。Ｅｐ３のエピソードデータＤ１は、Ｃａｕｓｅの項目がブランクとなっているため、他のエピソードデータＤ１と関連していないことを示している。

【0063】

Ｅｐ＿ｉｄの項目がＥｐ４のエピソードデータＤ１は、「この間、山田がダッシュでトイレに走る」のエピソードを示すデータとなっている。Ｅｐ４のエピソードデータＤ１は、Ｃａｕｓｅの項目に「Ｅｐ５」が設定されているため、Ｅｐ５のエピソードデータＤ１の原因になっていることを示している。Ｅｐ＿ｉｄの項目がＥｐ５のエピソードデータＤ１は、「山田が転ぶ」のエピソードを示すデータとなっている。すなわち、Ｅｐ４及びＥＰ５のエピソードデータＤ１は、この間、山田がダッシュでトイレに走ったことで、転んだというエピソードを示している。Ｅｐ＿ｉｄの項目がＥｐ６のエピソードデータＤ１は、「明日、みんなは伊豆で温泉に入る」の未来のエピソードを示すデータとなっている。Ｅｐ６のエピソードデータＤ１は、Ｃａｕｓｅの項目がブランクとなっているため、他のエピソードデータＤ１と関連していないことを示している。

【0064】

本実施形態では、エピソードデータＤ１のＷｈｅｎの項目は、説明を簡単化するため、昨日、今朝等の情報を設定する場合について説明するが、日時の情報を設定してもよい。この場合、情報処理装置１００は、エピソードデータＤ１に基づいて対話データＤ５を作成する際に、日時を昨日、一昨日、明日等に置換すればよい。

【0065】

図５を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、実施形態に係るエピソードデータＤ１のデータ構造は係る例に限定されない。実施形態に係るエピソードデータＤ１のデータ構造は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。例えば、エピソードデータＤ１は、エピソードに関する目的、目的地等の項目を有してもよい。

【0066】

［テンプレートデータのデータ構造例］
図６は、実施形態夷係るテンプレートデータＤ２の一例を示す図である。図６に示すように、テンプレートデータＤ２は、例えば、分類、テンプレート等の項目を有する。分類は、例えば、過去、未来、会話中（現在認識中）等のエピソードの分類を有する。テンプレートは、エピソードデータＤ１の項目に基づいて対話を行うためのデータを有する。テンプレートは、アルゴリズムの一例である。本実施形態では、情報処理装置１００は、テンプレートを用いて対話データＤ５を生成する場合について説明するが、アルゴリズムを実行するためのアプリケーション、モジュール等を用いて対話データＤ５を生成してもよい。

【0067】

図６に示す一例では、分類が過去（１）のテンプレートデータＤ２は、「（ｗｈｅｎ）（ｗｈｏ）（ｗｈｅｒｅ＋で）（ｗｈｙ＋から）（ｗｉｔｈ）と（ｔａｒｇｅｔ）（ｈｏｗ）（ａｃｔｉｏｎ＋た）よねー」のアルゴリズムを示している。分類が過去（２）のテンプレートデータＤ２は、「（ｗｈｅｎ）（ｗｈｏ）（ｗｈｅｒｅ＋で）（ｗｈｙ＋から）（ｗｉｔｈ）と（ｔａｒｇｅｔ）（ｈｏｗ）（ａｃｔｉｏｎ＋て）（ｓｔａｔｅ＋た）よねー」のアルゴリズムを示している。分類が未来のテンプレートデータＤ２は、「（ｗｈｅｎ）（ｗｈｏ）（ｗｈｅｒｅ＋で）（ｗｈｙ＋から）（ｗｉｔｈ）と（ｔａｒｇｅｔ）（ｈｏｗ）（ａｃｔｉｏｎ終止形）んでしょ」のアルゴリズムを示している。分類が会話中のテンプレートデータＤ２は、「（ｗｈｅｎ）（ｗｈｏ）（ｗｈｅｒｅ＋で）（ｗｈｙ＋から）（ｗｉｔｈ）と（ｔａｒｇｅｔ）（ｈｏｗ）（ａｃｔｉｏｎ終止形）ね」のアルゴリズムを示している。

【0068】

情報処理装置１００は、エピソードデータＤ１に設定されている項目の情報を、テンプレートデータＤ２のアルゴリズムの該当する項目に設定することで、エピソードを示す対話データＤ５を生成する。例えば、図５に示したＥｐ１のエピソードデータＤ１の場合、情報処理装置１００は、過去のテンプレートデータＤ２を用いて、「昨日タナカ家でａｉｂｏなでたよねー」の対話データＤ５を生成する。情報処理装置１００は、エージェント装置１０のキャラクターに応じたテンプレートデータＤ２を記憶部１２０に記憶することで、キャラクターに適したエピソードの対話を可能にしている。情報処理装置１００は、ユーザＵが居住している地域の言語等に応じたテンプレートデータＤ２を記憶部１２０に記憶することで、親近感のあるエピソードの対話を可能にすることができる。

【0069】

［エピソードデータの生成例］
図７及び図８は、実施形態に係る発話データＤ３０に基づくエピソードデータＤ１の生成例を説明するための図である。

【0070】

図７の左図に示す一例では、発話データ３０は、「昨日」、「太郎は」、「家で」、「寒いから」、「暖房」、「すぐ」、「点けたよね」の係り受け構造が構文解析によって解析されている。「昨日」は、句が名詞句、格が時間格となっている。「太郎は」は、句が名詞句、格が主格となっている。「家で」は、句が名詞句、格が原因格となっている。「寒いから」は、句が形容詞句、格が連用修飾節となっている。「暖房」は、句が名詞句、格が対象格となっている。「すぐ」は、句が副詞句、格が連用修飾節となっている。「点けたよね」は、句が動詞句、格が述語節となっている。この場合、情報処理装置１００は、発話データＤ３０の解析結果に基づいて、図７の右図に示すエピソードデータＤ１を生成し、ユーザＵのエピソードデータＤ１として記憶部１２０に記憶する。エピソードデータＤ１は、Ｗｈｅｎの項目に「昨日」、Ｗｈｏの項目に「太郎」、Ａｃｔｉｏｎの項目に「点ける」、Ｔａｒｇｅｔの項目に「暖房」、Ｗｈｙの項目に「寒いから」、Ｈｏｗの項目に「すぐ」がそれぞれ設定され、その他の項目がブランクとなる。

【0071】

図８の左図に示す一例では、発話データＤ３０は、「先週末」、「家族で」、「動物園」、「行ったよ」の係り受け構造が構文解析によって解析されている。「先週末」は、句が名詞句、格が時間格となっている。「家族で」は、句が名詞句、格が原因格となっている。「動物園」は、句が名詞句、格が対象格となっている。「行ったよ」は、句が動詞句、格が述語節となっている。この場合、情報処理装置１００は、発話データＤ３０の解析結果に基づいて、図８の右図に示すエピソードデータＤ１を生成し、ユーザＵのエピソードデータＤ１として記憶部１２０に記憶する。エピソードデータＤ１は、Ｗｈｅｎの項目に「先週末」、Ｗｈｏの項目に「話者」、Ａｃｔｉｏｎの項目に「行く」、Ｔａｒｇｅｔの項目に「動物園」がそれぞれ設定され、その他の項目がブランクとなる。発話データＤ３０に主格が含まれていない場合、エピソードデータＤ１のＷｈｏの項目は、エージェント装置１０の話者が設定される。

【0072】

［実施形態に係る情報処理装置の処理手順例（１）］
図９は、実施形態に係る情報処理装置１００の処理手順例（１）を示すフローチャートである。図９に示す処理手順は、情報処理装置１００の制御部１３０がプログラムを実行することによって実現される。図９に示す処理手順は、情報処理装置１００によってエージェント装置１０の対話を制御する場合に、繰り返し実行される。すなわち、図９に示す処理手順は、例えば、ユーザＵとの対話中に情報処理装置１００によって繰り返し実行される。

【0073】

図９に示すように、情報処理装置１００の制御部１３０は、発話データＤ３０の解析結果からトピック情報を抽出する（ステップＳ１０１）。例えば、制御部１３０は、いつ、どこで、誰が、何をしたか、どういう状態だったか、何に、何を、誰と、なぜ、どのように、目的、その結果どうなったか等の抽出条件を満たす単語、文字列等をトピック情報として抽出する。制御部１３０は、抽出結果を記憶部１２０に記憶すると、処理をステップＳ１０２に進める。

【0074】

制御部１３０は、トピック情報に関するエピソードデータＤ１を記憶部１２０から取得する（ステップＳ１０２）。例えば、制御部１３０は、トピック情報を有するエピソードデータＤ１を検索し、対話条件を満たすエピソードデータＤ１を記憶部１２０から取得する。対話条件は、例えば、エピソードデータＤ１が有する単語とトピック情報とが一致する数、割合等が予め設定された閾値以上であることを含む。制御部１３０は、複数のエピソードデータＤ１を取得した場合、一致度が最も高いエピソードデータＤ１を用いたり、過去の対話で用いていないエピソードデータＤ１を用いたりする。制御部１３０は、エピソードデータＤ１を取得したか否かを示す取得結果を記憶部１２０に記憶すると、処理をステップＳ１０３に進める。

【0075】

制御部１３０は、記憶部１２０の取得結果に基づいて、エピソードデータＤ１を取得したか否かを判定する（ステップＳ１０３）。制御部１３０は、エピソードデータＤ１を取得したと判定した場合（ステップＳ１０３でＹｅｓ）、処理をステップＳ１０４に進める。制御部１３０は、エピソードデータＤ１とテンプレートデータＤ２に基づいて対話データＤ５を生成する（ステップＳ１０４）。例えば、制御部１３０は、エピソードデータＤ１のｗｈｅｎの項目の情報に該当する分類のテンプレートデータＤ２を記憶部１２０から取得する。制御部１３０は、ｗｈｅｎの項目が過去を示している場合、分類が過去のテンプレートデータＤ２を取得する。制御部１３０は、エピソードデータＤ１の項目に設定された情報を、取得したテンプレートデータＤ２のテンプレートに設定することで、対話データＤ５を生成する。制御部１３０は、生成した対話データＤ５を記憶部１２０に記憶すると、処理を後述するステップＳ１０６に進める。

【0076】

また、制御部１３０は、エピソードデータＤ１を取得していないと判定した場合（ステップＳ１０３でＮｏ）、処理をステップＳ１０５に進める。制御部１３０は、エピソードとは異なる対話データＤ５を生成する（ステップＳ１０５）。例えば、制御部１３０は、ユーザＵとのこれまでの対話の履歴に基づいて、シナリオ対話、状況の言語化、知識ベースの対話及び雑談の中から１つを選択して対話データＤ５を生成する。制御部１３０は、シナリオ対話を選択した場合、ユーザＵの発話内容に対応したシナリオに基づく対話データＤ５を生成する。制御部１３０は、状況の言語化を選択した場合、エージェント装置１０を介して認識した、現在の状況に応じた対話データＤ５を生成する。制御部１３０は、知識ベースの対話を選択した場合、ユーザＵの発話内容と知識データＤ１０とに基づく対話データＤ５を生成する。制御部１３０は、雑談を選択した場合、ユーザＵの発話内容に応答する対話データＤ５を生成する。制御部１３０は、生成した対話データＤ５を記憶部１２０に記憶すると、処理をステップＳ１０６に進める。

【0077】

制御部１３０は、生成した対話データＤ５に基づいて、話者との対話を制御する（ステップＳ１０６）。例えば、制御部１３０は、通信部１１０を介して、対話データＤ５に基づく対話をエージェント装置１０に指示する。これにより、エージェント装置１０は、指示された対話データＤ５に基づく発話を行うことで、ユーザＵとの対話を実現する。制御部１３０は、ステップＳ１０６の処理が終了すると、図９に示す処理手順を終了させる。

【0078】

図９に示す処理手順では、制御部１３０は、ステップＳ１０２を実行することで、取得部１３２として機能する。制御部１３０は、ステップＳ１０３からステップＳ１０６の処理を実行することで、対話制御部１３３として機能する。

【0079】

このように、情報処理装置１００は、ユーザＵの発話データＤ３０に含まれるトピック情報に関するエピソードデータＤ１を取得すると、当該エピソードデータＤ１に基づく話者のエピソードを含んだ対話を実現できる。情報処理装置１００は、ユーザＵのエピソードデータＤ１に基づくエピソードを、ユーザＵとの対話の中で提供することができる。その結果、情報処理装置１００は、ユーザＵのエピソードを対話に含めることで、ユーザＵが親近感を持つ対話を実現することができる。

【0080】

［実施形態に係る情報処理装置の処理手順例（２）］
図１０は、実施形態に係る情報処理装置１００の処理手順例（２）を示すフローチャートである。図１０に示す処理手順は、情報処理装置１００の制御部１３０がプログラムを実行することによって実現される。図１０に示す処理手順は、エージェント装置１０のユーザＵ（話者）を認識し、かつ当該ユーザＵとの対話を行っていない場合に、自発的にユーザＵと対話するために、情報処理装置１００によって実行される。

【0081】

図１０に示すように、情報処理装置１００の制御部１３０は、エージェント装置１０の話者を認識したか否かを判定する（ステップＳ２０１）。例えば、制御部１３０は、通信部１１０を介して、エージェント装置１０のセンサ情報を取得し、当該センサ情報とエージェント装置１０に関連付けられたユーザデータＤ３に基づいて、話者の顔、声紋等の認識処理を行う。制御部１３０は、認識処理の結果に基づいて、話者を認識していないと判定した場合（ステップＳ２０１でＮｏ）、図１０に示す処理手順を終了させる。

【0082】

制御部１３０は、認識処理の結果に基づいて、話者を認識したと判定した場合（ステップＳ２０１でＹｅｓ）、処理をステップＳ２０２に進める。制御部１３０は、取得条件を満たすエピソードデータＤ１を記憶部１２０から取得する（ステップＳ２０２）。取得条件は、例えば、話者の直近のエピソード、時間帯に応じたエピソード等を取得する条件を有する。例えば、制御部１３０は、取得条件が直近のエピソードを取得する条件である場合、記憶部１２０から最新のエピソードデータＤ１を記憶部１２０から取得する。例えば、制御部１３０は、取得条件が時間帯に応じたエピソードを取得する条件である場合、エピソードデータＤ１のＷｈｅｎの項目等を参照し、時間帯に適したエピソードデータＤ１を記憶部１２０から取得する。例えば、時間帯が朝の場合、制御部１３０は、今日の予定、昨日の出来事等を示すエピソードデータＤ１を記憶部１２０から取得する。例えば、時間帯が昼の場合、制御部１３０は、午後の予定、夜の予定等を示すエピソードデータＤ１を記憶部１２０から取得する。例えば、時間帯が夜の場合、制御部１３０は、今日の出来事、明日の予定等を示すエピソードデータＤ１を記憶部１２０から取得する。制御部１３０は、ステップＳ２０２の処理が終了すると、処理をステップＳ２０３に進める。

【0083】

制御部１３０は、エピソードデータＤ１とテンプレートデータＤ２に基づいて対話データＤ５を生成する（ステップＳ２０３）。例えば、制御部１３０は、エピソードデータＤ１のｗｈｅｎの項目の情報に該当する分類のテンプレートデータＤ２を記憶部１２０から取得する。制御部１３０は、エピソードデータＤ１の項目に設定された情報を、取得したテンプレートデータＤ２のテンプレートに設定することで、エージェント装置１０が自発的に発話するための対話データＤ５を生成する。制御部１３０は、生成した対話データＤ５を記憶部１２０に記憶すると、処理をステップＳ２０４に進める。

【0084】

制御部１３０は、生成した対話データＤ５に基づいて、話者との対話を制御する（ステップＳ２０４）。例えば、制御部１３０は、通信部１１０を介して、対話データＤ５に基づく対話をエージェント装置１０に指示する。これにより、エージェント装置１０は、指示された対話データＤ５に基づく発話を行うことで、自発的にユーザＵとの対話を行う。制御部１３０は、ステップＳ２０４の処理が終了すると、図１０に示す処理手順を終了させる。

【0085】

図１０に示す処理手順では、制御部１３０は、ステップＳ２０２を実行することで、取得部１３２として機能する。制御部１３０は、ステップＳ２０３からステップＳ２０４の処理を実行することで、対話制御部１３３として機能する。

【0086】

このように、情報処理装置１００は、話者の発話データＤ３０とは関係なく、取得条件を満たすエピソードデータＤ１を取得し、当該エピソードデータＤ１に基づくエピソードを自発的に提供することができる。また、情報処理装置１００は、取得条件によって多様なエピソードデータＤ１を取得できるので、多様なエピソードを自発的に提供することができる。その結果、情報処理装置１００は、ユーザＵと対話していない状態でも、ユーザＵのエピソードを提供できるので、ユーザＵに親近感を持たせることができる。

【0087】

［質問データのデータ構造例］
図１１は、実施形態に係る質問データＤ４の一例を示す図である。図１１に示すように、質問データＤ４は、例えば、時間帯、質問内容等の項目を有する。時間帯は、例えば、朝、昼、夜等の質問を行う時間帯である。質問内容は、時間帯に応じた質問をするためのデータを有する。

【0088】

図１１に示す一例では、時間帯が朝の質問データＤ４は、例えば、「今日はどこか行くの？」、「今日の予定は？」、「今日は何するの？」、「昨日は何してたの？」、「昨日はどこに行ってたの？」等の質問内容を有している。時間帯が昼の質問データＤ４は、例えば、「夜は何を食べるの？」、「午後は何をするの？」等の質問内容を有している。時間帯が夜の質問データＤ４は、例えば、「明日は何するの？」、「今日は何をしてたの？」等の質問内容を有している。

【0089】

［質問を用いたエピソードデータの生成に関する情報処理装置の処理手順］
図１２は、質問を用いたエピソードデータの生成に関する情報処理装置１００の処理手順を示すフローチャートである。図１２に示す処理手順は、情報処理装置１００の制御部１３０がプログラムを実行することによって実現される。図１２に示す処理手順は、エージェント装置１０のユーザＵ（話者）を認識している場合に、情報処理装置１００によって実行される。

【0090】

図１２に示すように、情報処理装置１００の制御部１３０は、エージェント装置１０の話者を認識したか否かを判定する（ステップＳ３０１）。制御部１３０は、話者を認識していないと判定した場合（ステップＳ３０１でＮｏ）、図１２に示す処理手順を終了させる。また、制御部１３０は、話者を認識したと判定した場合（ステップＳ３０１でＹｅｓ）、処理をステップＳ３０２に進める。

【0091】

制御部１３０は、質問データＤ４に基づいて、話者との対話を制御する（ステップＳ３０２）。例えば、制御部１３０は、現在の時間帯に応じた質問データＤ４を記憶部１２０から取得し、通信部１１０を介して、当該質問データに基づく対話をエージェント装置１０に指示する。これにより、エージェント装置１０は、指示された対話データＤ５に基づく発話を行うことで、質問文をユーザＵに対して発する。制御部１３０は、ステップＳ３０２の処理が終了すると、処理をステップＳ３０３に進める。

【0092】

制御部１３０は、質問データＤ４に応じた発話データＤ３０の解析結果を取得する（ステップＳ３０３）。例えば、制御部１３０は、質問データＤ４に基づく対話を指示した後の発話データＤ３０の解析結果を取得する。制御部１３０は、発話データＤ３０の解析結果を取得すると、処理をステップＳ３０４に進める。

【0093】

制御部１３０は、発話データＤ３０の解析結果に基づいて、エピソードデータＤ１を生成する（ステップＳ３０４）。例えば、制御部１３０は、発話データＤ３０の解析結果に基づいて、図７及び図８に示したように、エピソードデータＤ１を生成する。例えば、発話データＤ３０の解析結果がエピソードに関する情報を含んでいる場合に、制御部１３０は、エピソードデータＤ１を生成する。例えば、発話データＤ３０の解析結果がエピソードを生成するための情報を含んでいない場合に、制御部１３０は、エピソードデータＤ１を生成しない。エピソードを生成するための情報は、例えば、Ａｃｔｉｏｎ、Ｗｈｅｎ等の項目に対応する情報を含む。図１２に戻り、制御部１３０は、ステップＳ３０４を実行することで、生成部１３４として機能する。制御部１３０は、ステップＳ３０４の処理が終了すると、処理をステップＳ３０５に進める。

【0094】

制御部１３０は、ステップＳ３０４でエピソードデータＤ１を生成したか否かを判定する（ステップＳ３０５）。制御部１３０は、エピソードデータＤ１を生成していないと判定した場合（ステップＳ３０５でＮｏ）、図１２に示す処理手順を終了させる。また、制御部１３０は、エピソードデータＤ１を生成したと判定した場合（ステップＳ３０５でＹｅｓ）、処理をステップＳ３０６に進める。制御部１３０は、生成したエピソードデータＤ１を話者に関連付けて記憶部１２０に記憶する（ステップＳ３０６）。例えば、制御部１３０は、エピソードデータＤ１を認識している話者のユーザデータＤ３に関連付けて記憶部１２０に記憶する。制御部１３０は、ステップＳ３０６の処理が終了すると、図１２に示す処理手順を終了させる。

【0095】

［質問を用いたエピソードデータの生成例］
図１３は、実施形態に係る情報処理装置１００の質問を用いたエピソードデータの生成例を示す図である。

【0096】

図１３に示す一例では、エージェント装置１０は、ユーザＵを認識すると、情報処理装置１００から指示され、質問データＤ４に基づく発話Ｃ２１を発している。発話Ｃ２１は、例えば、「今日はどこが行く？」である。ユーザＵは、発話Ｃ２１に対し、発話Ｃ２２を発している。発話Ｃ２２は、例えば、「友達とピクニックだよ。」である。エージェント装置１０は、発話Ｃ２２の発話データを情報処理装置１００に送信する。

【0097】

情報処理装置１００は、発話Ｃ２２の発話データＤ３０を解析し、「友達」、「ピクニック」のトピック情報を抽出する。また、発話Ｃ２１の質問文は、「今日」、「行く」のトピック情報を含んでいる。この場合、情報処理装置１００は、発話データＤ３０の解析結果と質問データＤ４とに基づいて、図１３の右下に示すエピソードデータＤ１を生成し、ユーザＵのエピソードデータＤ１として記憶部１２０に記憶する。エピソードデータＤ１は、Ｗｈｅｎの項目に「今日」、Ｗｈｏの項目に「話者」、Ａｃｔｉｏｎの項目に「行く」、Ｔａｒｇｅｔの項目に「ピクニック」、Ｗｉｔｈの項目に「友達」がそれぞれ設定され、その他の項目がブランクとなる。

【0098】

このように、情報処理装置１００は、質問データＤ４に基づいてユーザＵに質問し、当該質問に応じた発話データＤ３０の解析結果と質問データＤ４とからエピソードデータＤ１を生成できるので、ユーザＵの多様なエピソードデータＤ１を構築することができる。その結果、情報処理装置１００は、ユーザＵに提供可能なエピソードを充実させることで、ユーザＵに提供するエピソードの新鮮味を維持することができる。

【0099】

［関連情報を用いたエピソードデータの生成に関する情報処理装置の処理手順］
図１４は、情報処理装置１００の関連情報に基づくエピソードデータの生成に関する処理手順を示すフローチャートである。図１４に示す処理手順は、情報処理装置１００の制御部１３０がプログラムを実行することによって実現される。図１４に示す処理手順は、エージェント装置１０のユーザＵ（話者）を認識している場合に、情報処理装置１００によって実行される。

【0100】

図１４に示すように、情報処理装置１００の制御部１３０は、通信部１１０を介して、ユーザＵに関する関連情報を収集する（ステップＳ４０１）。関連情報は、例えば、ユーザＵの状況を示すエージェント装置１０のセンサ情報等を有する。関連情報は、ユーザＵの過去の状況をエピソードとして話すための情報である。関連情報は、例えば、ユーザＵの友人が来たことを示す情報、週末に親や親族等がテレビジョンを観ていたことを示す情報等を有する。関連情報は、例えば、ユーザＵのスケジュール、ＳＮＳ（Social Networking Service）等の情報を含んでもよい。制御部１３０は、収集した関連情報を記憶部１２０に記憶すると、処理をステップＳ４０２に進める。

【0101】

制御部１３０は、収集した関連情報に基づいて、エピソードデータＤ１を生成する（ステップＳ４０２）。例えば、制御部１３０は、関連情報を解析し、解析結果に基づいて過去の状況を示すエピソードデータＤ１を生成する。例えば、関連情報が「昨日、友人が来た」ことを示す情報である場合、制御部１３０は、Ｗｈｅｎの項目に「昨日」、Ｗｈｏの項目に「友人」、Ａｃｔｉｏｎの項目に「来る」、Ｗｈｅｒｅの項目に「家」がそれぞれ設定され、その他の項目がブランクとなるエピソードデータＤ１を生成する。制御部１３０は、ステップＳ４０２の処理が終了すると、処理をステップＳ４０３に進める。

【0102】

制御部１３０は、ステップＳ４０２でエピソードデータＤ１を生成したか否かを判定する（ステップＳ４０３）。制御部１３０は、エピソードデータＤ１を生成していないと判定した場合（ステップＳ４０３でＮｏ）、図１４に示す処理手順を終了させる。また、制御部１３０は、エピソードデータＤ１を生成したと判定した場合（ステップＳ４０３でＹｅｓ）、処理をステップＳ４０４に進める。制御部１３０は、生成したエピソードデータＤ１を話者に関連付けて記憶部１２０に記憶する（ステップＳ４０４）。制御部１３０は、ステップＳ４０４の処理が終了すると、図１４に示す処理手順を終了させる。

【0103】

［関連情報に基づくエピソードデータの使用例］
図１５は、実施形態に係る情報処理装置１００の関連情報に基づくエピソードデータの使用例を示す図である。

【0104】

図１５に示す一例では、情報処理装置１００は、収集した関連情報に基づいて、図１５の右下に示すエピソードデータＤ１を生成し、ユーザＵのエピソードデータＤ１として記憶部１２０に記憶している。エピソードデータＤ１は、Ｗｈｅｎの項目に「昨日」、Ｗｈｏの項目に「友人」、Ｗｈｅｒｅの項目に「家」、Ａｃｔｉｏｎの項目に「来る」がそれぞれ設定され、その他の項目がブランクとなっている。

【0105】

情報処理装置１００は、エージェント装置１０を介してユーザＵを認識すると、ユーザＵの過去の状況を示す図１５のエピソードデータＤ１とテンプレートデータＤ２とに基づいて、対話データＤ５を生成する。情報処理装置１００は、生成した対話データＤ５に基づく発話をエージェント装置１０に指示する。エージェント装置１０は、対話データＤ５に基づく発話Ｓ３１を発する。発話Ｃ３１は、例えば、「昨日友人が家に来たね。」である。ユーザＵは、発話Ｃ３１に対し、発話Ｃ３２を発している。発話Ｃ３２は、例えば、「そうだったね。」である。

【0106】

このように、情報処理装置１００は、ユーザＵの関連情報を収集し、当該関連情報に基づいてエピソードデータＤ１を生成することができるので、ユーザＵの過去の状況に応じたエピソードデータＤ１を構築することができる。その結果、情報処理装置１００は、ユーザＵに提供可能なエピソードをより一層充実させることで、ユーザＵに提供するエピソードの新鮮味を維持することができる。

【0107】

［情報処理装置のエピソードデータの汎用化機能］
情報処理装置１００は、複数のエピソードデータＤ１の共通するデータに基づいて、汎用化したエピソードデータＤ１を生成する機能をさらに備える。図１６は、複数のエピソードデータＤ１の汎用化を説明するための図である。図１６に示すように、情報処理装置１００は、ユーザＵのエピソードデータＤ１として、Ｅｐ＿ｉｄの項目がＥｐ１１、Ｅｐ１２及びＥｐ１３のエピソードデータＤ１を有しているとする。Ｅｐ１１のエピソードデータＤ１は、「９月１日、山田がタクシーで会社に行く」のエピソードを示すデータとなっている。Ｅｐ１２のエピソードデータＤ１は、「９月２日、山田が偶然会ったから部下と会社に行く」のエピソードを示すデータとなっている。Ｅｐ１３のエピソードデータＤ１は、「９月３日、山田が遅れて会社に行く」のエピソードを示すデータとなっている。

【0108】

この場合、Ｅｐ１１、Ｅｐ１２及びＥｐ１３のエピソードデータＤ１は、Ｗｈｏ、Ｗｈｅｒｅ及びＡｃｔｉｏｎの項目の情報が一致している。情報処理装置１００の制御部１３０は、複数のエピソードデータＤ１の中から、項目が一致する数が予め設定した閾値以上のエピソードデータＤ１群を検出すると、エピソードデータＤ１の汎用化を行う。図１６に示す一例では、情報処理装置１００は、Ｗｈｏ、Ｗｈｅｒｅ及びＡｃｔｉｏｎの３つの項目を汎用化したエピソードデータＤ１を、Ｅｐ＿ｉｄの項目がＥｐ２０として生成している。すなわち、Ｅｐ２０のエピソードデータＤ１は、Ｗｈｏの項目に「山田」、Ｗｈｅｒｅの項目に「会社」、Ａｃｔｉｏｎの項目に「行く」がそれぞれ設定され、その他の項目がブランクとなっている。

【0109】

このように、情報処理装置１００は、類似した複数のエピソードデータＤ１が存在する場合、ユーザＵの行動の傾向を汎用化したエピソードデータＤ１を生成することができる。その結果、情報処理装置１００は、汎用化したエピソードデータＤ１を用いて、汎用化されたエピソードに基づくユーザＵとの対話を実現することができる。例えば、汎用化したＥｐ２０のエピソードデータＤ１を生成している場合、情報処理装置１００は、「今日も会社に行くのかな？」、「今日は会社に行かないの？」、「今日は会社どうだった？」等の対話データＤ５に基づく対話を実現することができる。

【0110】

［ハードウェア構成］
上述してきた実施形態に係る情報処理システム１の情報機器は、例えば図１７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、実施形態に係る情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図１７は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１３００、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１４００、通信インターフェイス１５００、及び入出力インターフェイス１６００を有する。コンピュータ１０００の各部は、バス１０５０によって接続される。

【0111】

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。例えば、ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムをＲＡＭ１２００に展開し、各種プログラムに対応した処理を実行する。

【0112】

ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）等のブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

【0113】

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を非一時的に記録する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体である。具体的には、ＨＤＤ１４００は、プログラムデータ１４５０の一例である本開示に係る情報処理プログラムを記録する記録媒体である。

【0114】

通信インターフェイス１５００は、コンピュータ１０００が外部ネットワーク１５５０（例えばインターネット）と接続するためのインターフェイスである。例えば、ＣＰＵ１１００は、通信インターフェイス１５００を介して、他の機器からデータを受信したり、ＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信したりする。

【0115】

入出力インターフェイス１６００は、入出力デバイス１６５０とコンピュータ１０００とを接続するためのインターフェイスである。例えば、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、キーボードやマウス等の入力デバイスからデータを受信する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやスピーカーやプリンタ等の出力デバイスにデータを送信する。また、入出力インターフェイス１６００は、所定の記録媒体（メディア）に記録されたプログラム等を読み取るメディアインターフェイスとして機能してもよい。メディアとは、例えばＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等の光学記録媒体、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ－Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

【0116】

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされた情報処理プログラムを実行することにより、認識部１３１、取得部１３２、対話制御部１３３、生成部１３４、収集部１３５、動作制御部１４０等の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、本開示に係る情報処理プログラムや、記憶部１２０内のデータが格納される。なお、ＣＰＵ１１００は、プログラムデータ１４５０をＨＤＤ１４００から読み取って実行するが、他の例として、外部ネットワーク１５５０を介して、他の装置からこれらのプログラムを取得してもよい。

【0117】

上記の本実施形態では、情報処理システム１は、エージェント装置１０と情報処理装置１００とが連携して対話処理を実行する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、情報処理システム１は、エージェント装置１０が単独で対話処理を実行してもよい。この場合、エージェント装置１０は、情報処理装置１００の取得部１３２、対話制御部１３３、生成部１３４、収集部１３５、動作制御部１４０等を制御部１６で実現すればよい。

【0118】

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

【0119】

また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

【0120】

また、コンピュータに内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭなどのハードウェアに、情報処理装置１００が有する構成と同等の機能を発揮させるためのプログラムも作成可能であり、当該プログラムを記録した、コンピュータに読み取り可能な記録媒体も提供され得る。

【0121】

また、本明細書の情報処理装置１００の処理に係る各ステップは、必ずしもフローチャートに記載された順序に沿って時系列に処理される必要はない。例えば、情報処理装置１００の処理に係る各ステップは、フローチャートに記載された順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。

【0122】

本明細書の情報処理装置１００は、エージェント装置１０を介したユーザＵとの対話（音声）によってエピソードデータＤ１を提供する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、情報処理装置１００は、表示装置を介してエピソードデータＤ１を提供したり、表示と音声出力との組み合わせでエピソードデータＤ１を提供したりする構成としてもよい。

【0123】

（効果）
情報処理装置１００は、話者のエピソードデータＤ１を記憶する記憶部１２０から、話者の発話データＤ３０に含まれるトピック情報に関するエピソードデータＤ１を取得する取得部１３２と、エピソードデータＤ１に基づくエピソードを含むように、話者との対話を制御する対話制御部１３３と、を備える。

【0124】

これにより、情報処理装置１００は、話者の発話データＤ３０に含まれるトピック情報に関するエピソードデータＤ１を取得すると、当該エピソードデータＤ１に基づく話者のエピソードを含んだ対話を実現できる。情報処理装置１００は、話者のエピソードデータＤ１に基づくエピソードを、話者との対話の中で提供することができる。その結果、情報処理装置１００は、話者のエピソードを対話に含めることで、話者が親近感を持つ対話を実現することができる。

【0125】

情報処理装置１００では、対話制御部１３３は、エピソードデータＤ１と対話文を生成するアルゴリズムとに基づいて、エピソードを含む対話データＤ５を生成し、対話データＤ５に基づいて対話を制御する。

【0126】

これにより、情報処理装置１００は、エピソードデータＤ１とアルゴリズムとに基づいて、話者のエピソードを含む対話データＤ５を生成することができるので、エピソードデータＤ１の構成を簡単化することができる。その結果、情報処理装置１００は、話者の多様なエピソードデータＤ１の構築が可能となるため、話者との対話に多様なエピソードを含めることが可能となり、話者がより一層親近感を持つ対話を実現することができる。

【0127】

情報処理装置１００では、アルゴリズムは、エピソードの分類に応じたテンプレートを有し、対話制御部１３３は、エピソードデータＤ１のデータをテンプレートに設定して対話データＤ５を生成する。

【0128】

これにより、情報処理装置１００は、エピソードデータＤ１のデータをテンプレートに設定して対話データＤ５を生成することができるので、エピソードデータＤ１を生成する処理を簡単化することができる。また、情報処理装置１００は、エピソードデータＤ１を分類することで、話者の発話内容に適したエピソードデータＤ１を取得することができる。その結果、情報処理装置１００は、話者の発話内容に適したエピソードを対話に含めることができるため、話者がより一層親近感を持つ対話を実現することができる。

【0129】

情報処理装置１００では、取得部１３２は、トピック情報が対話条件を満たすエピソードデータＤ１を取得する。

【0130】

これにより、情報処理装置１００は、対話条件によってトピック情報に適したエピソードデータＤ１を取得し、当該エピソードデータＤ１に基づく対話データＤ５を生成することができる。その結果、情報処理装置１００は、対話条件を満たすエピソードを対話に含めることができるため、話者がより一層親近感を持つ対話を実現することができる。

【0131】

情報処理装置１００では、取得部１３２は、話者を認識している場合、取得条件を満たすエピソードデータＤ１を取得し、対話制御部１３３は、取得したエピソードデータＤ１が示すエピソードを自発的に発話するように、話者との対話を制御する。

【0132】

これにより、情報処理装置１００は、話者の発話とは関係なく、取得条件を満たすエピソードデータＤ１を取得し、当該エピソードデータＤ１に基づくエピソードを自発的に提供することができる。また、情報処理装置１００は、取得条件によって多様なエピソードデータＤ１を取得できるので、多様なエピソードを自発的に提供することができる。その結果、情報処理装置１００は、話者と対話していない状態でも、話者のエピソードを提供できるので、話者に親近感を持たせることができる。

【0133】

情報処理装置１００では、対話制御部１３３は、取得部１３２がエピソードデータＤ１を取得していない場合、エピソードとは異なる対話データＤ５に基づいて、話者との対話を制御する。

【0134】

これにより、情報処理装置１００は、話者の発話内容に適したエピソードデータＤ１を取得できないと、エピソードを含まない対話データＤ５に基づく対話を実現することができる。その結果、情報処理装置１００は、話者の発話内容に適したエピソードが存在しない場合、エピソードとは異なる対話をすることで、話者との対話が途切れることを抑制することができる。

【0135】

情報処理装置１００は、発話データＤ３０の解析結果に基づいて、エピソードデータＤ１を生成する生成部１３４と、エピソードデータＤ１を話者に関連付けて記憶する記憶部１２０と、をさらに備える。

【0136】

これにより、情報処理装置１００は、話者の発話データＤ３０の解析結果に基づいてエピソードデータＤ１を生成すると、当該エピソードデータＤ１を話者に関連付けて記憶部１２０に記憶することができる。その結果、情報処理装置１００は、話者の発話内容に応じたエピソードデータＤ１を構築することで、話者との対話に含めるエピソードを充実させることができるため、話者がより一層親近感を持つ対話を実現することができる。

【0137】

情報処理装置１００では、対話制御部１３３は、話者に質問する質問データＤ４に基づいて話者との対話を制御し、生成部１３４は、質問データＤ４に応じた発話データＤ３０の解析結果と質問データＤ４とに基づいて、エピソードデータＤ１を生成する。

【0138】

これにより、情報処理装置１００は、質問データＤ４に基づいて話者に質問し、当該質問に応じた発話データＤ３０の解析結果と質問データＤ４とからエピソードデータＤ１を生成できるので、話者の多様なエピソードデータＤ１を構築することができる。その結果、情報処理装置１００は、話者に提供可能なエピソードを充実させることで、話者に提供するエピソードの新鮮味を維持することができる。

【0139】

情報処理装置１００は、話者の過去の状況に関する関連情報を収集する収集部１３５をさらに備え、生成部１３４は、関連情報に基づいてエピソードデータＤ１を生成する。

【0140】

これにより、情報処理装置１００は、話者の関連情報を収集し、当該関連情報に基づいてエピソードデータＤ１を生成することができるので、話者の過去の状況に応じたエピソードデータＤ１を構築することができる。その結果、情報処理装置１００は、話者に提供可能なエピソードをより一層充実させることで、話者に提供するエピソードの新鮮味を維持することができる。

【0141】

情報処理装置１００では、生成部１３４は、記憶部１２０のエピソードデータＤ１の共通するデータに基づいて汎化したエピソードデータｄ１を生成する。

【0142】

これにより、情報処理装置１００は、話者のエピソードデータＤ１に共通するデータが含まれていると、共通するデータを汎化したエピソードデータＤ１を生成することができる。その結果、情報処理装置１００は、汎化した話者のエピソードを含む対話を実現できるので、話者との対話が途切れることなく、親近感のある対話を提供することができる。

【0143】

情報処理システム１は、話者の発話データＤ３０を収集するエージェント装置１０と、情報処理装置１００と、を備える情報処理システム１であって、情報処理装置１００は、話者のエピソードデータＤ１を記憶する記憶部１２０から、発話データＤ３０に含まれるトピック情報に関するエピソードデータＤ１を取得する取得部１３２と、エピソードデータＤ１に基づくエピソードを含むように、話者との対話を制御する対話制御部１３３と、を備える。

【0144】

これにより、情報処理システム１は、話者の発話データＤ３０に含まれるトピック情報に関するエピソードデータＤ１を取得すると、当該エピソードデータＤ１に基づく話者のエピソードを含んだ対話を実現できる。情報処理システム１は、話者のエピソードデータＤ１に基づくエピソードを、話者との対話の中で提供することができる。その結果、情報処理システム１は、話者のエピソードを対話に含めることで、話者が親近感を持つ対話を実現することができる。

【0145】

情報処理システム１では、エージェント装置１０は、移動可能なロボットであり、対話制御部１３３は、エージェント装置１０を介して、話者との対話を制御する。

【0146】

これにより、情報処理システム１は、エージェント装置１０を介して、話者の発話データＤ３０を収集するとともに、エピソードデータＤ１に基づく話者のエピソードを含んだ対話を実現できる。その結果、情報処理システム１は、話者のエピソードを移動可能なロボットとの対話に含めることで、話者とロボットとの間で親近感のある対話を実現することができる。

【0147】

情報処理方法は、コンピュータが、話者のエピソードデータＤ１を記憶する記憶部１２０から、話者の発話データＤ３０に含まれるトピック情報に関するエピソードデータＤ１を取得すること、エピソードデータＤ１に基づくエピソードを含むように、話者との対話を制御すること、を含む。

【0148】

これにより、情報処理方法は、話者の発話データＤ３０に含まれるトピック情報に関するエピソードデータＤ１を取得すると、当該エピソードデータＤ１に基づく話者のエピソードを含んだ対話をコンピュータによって実現できる。情報処理方法は、話者のエピソードデータＤ１に基づくエピソードを、話者との対話の中で提供することができる。その結果、情報処理方法は、話者のエピソードを対話に含めることで、話者が親近感を持つ対話をコンピュータによって実現することができる。

【0149】

なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
話者のエピソードデータを記憶する記憶部から、前記話者の発話データに含まれるトピック情報に関する前記エピソードデータを取得する取得部と、
前記エピソードデータに基づくエピソードを含むように、前記話者との対話を制御する対話制御部と、
を備える情報処理装置。
（２）
前記対話制御部は、前記エピソードデータと対話文を生成するアルゴリズムとに基づいて、前記エピソードを含む対話データを生成し、前記対話データに基づいて前記対話を制御する
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記アルゴリズムは、前記エピソードの分類に応じたテンプレートを有し、
前記対話制御部は、前記エピソードデータのデータを前記テンプレートに設定して前記対話データを生成する
前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記取得部は、前記トピック情報が対話条件を満たす前記エピソードデータを取得する
前記（１）から（３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（５）
前記取得部は、前記話者を認識している場合、取得条件を満たす前記エピソードデータを取得し、
前記対話制御部は、取得した前記エピソードデータが示す前記エピソードを自発的に発話するように、前記話者との対話を制御する
前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記対話制御部は、前記取得部が前記エピソードデータを取得していない場合、前記エピソードとは異なる対話データに基づいて、前記話者との対話を制御する
前記（１）から（５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（７）
前記発話データの解析結果に基づいて、前記エピソードデータを生成する生成部と、
前記エピソードデータを前記話者に関連付けて記憶する前記記憶部と、
をさらに備える
前記（１）から（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）
前記対話制御部は、前記話者に質問する質問データに基づいて前記話者との対話を制御し、
前記生成部は、前記質問データに応じた前記発話データの解析結果と前記質問データとに基づいて、前記エピソードデータを生成する
前記（７）に記載の情報処理装置。
（９）
前記話者の過去の状況に関する関連情報を収集する収集部をさらに備え、
前記生成部は、前記関連情報に基づいて前記エピソードデータを生成する
前記（８）に記載の情報処理装置。
（１０）
前記生成部は、前記記憶部の前記エピソードデータの共通するデータに基づいて汎化した前記エピソードデータを生成する
前記（８）または（９）に記載の情報処理装置。
（１１）
話者の発話データを収集するエージェント装置と、情報処理装置と、を備える情報処理システムであって、
前記情報処理装置は、
前記話者のエピソードデータを記憶する記憶部から、前記発話データに含まれるトピック情報に関する前記エピソードデータを取得する取得部と、
前記エピソードデータに基づくエピソードを含むように、前記話者との対話を制御する対話制御部と、
を備える情報処理システム。
（１２）
前記エージェント装置は、移動可能なロボットであり、
前記対話制御部は、前記エージェント装置を介して、前記話者との対話を制御する
前記（１１）に記載の情報処理システム。
（１３）
コンピュータが、
話者のエピソードデータを記憶する記憶部から、前記話者の発話データに含まれるトピック情報に関する前記エピソードデータを取得すること、
前記エピソードデータに基づくエピソードを含むように、前記話者との対話を制御すること、
を含む情報処理方法。
（１４）
コンピュータに、
話者のエピソードデータを記憶する記憶部から、前記話者の発話データに含まれるトピック情報に関する前記エピソードデータを取得すること、
前記エピソードデータに基づくエピソードを含むように、前記話者との対話を制御すること、
を実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（１５）
コンピュータに、
話者のエピソードデータを記憶する記憶部から、前記話者の発話データに含まれるトピック情報に関する前記エピソードデータを取得すること、
前記エピソードデータに基づくエピソードを含むように、前記話者との対話を制御すること、
を実現させるためのプログラム。

【符号の説明】

【0150】

１ 情報処理システム
１０ エージェント装置
１１ センサ部
１２ 入力部
１３ 光源
１４ 出力部
１５ 駆動部
１６ 制御部
１７ 通信部
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１３０ 制御部
１３１ 認識部
１３２ 取得部
１３３ 対話制御部
１３４ 生成部
１３５ 収集部
１４０ 動作制御部
Ｄ１ エピソードデータ
Ｄ２ テンプレートデータ
Ｄ３ ユーザデータ
Ｄ４ 質問データ
Ｄ５ 対話データ
Ｄ１０ 知識データ
Ｄ２０ 管理データ
Ｄ３０ 発話データ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】