特許 7612269 会話支援方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-12-27

(45)【発行日】2025-01-17

(54)【発明の名称】会話支援方法

(51)【国際特許分類】

   G10L 15/10 20060101AFI20250106BHJP

   G10L 15/00 20130101ALI20250106BHJP

【ＦＩ】

G10L15/10 500Z

G10L15/00 200Z

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2024536080

(86)(22)【出願日】2023-09-13

(86)【国際出願番号】 JP2023033464

(87)【国際公開番号】W WO2024070717

(87)【国際公開日】2024-04-04

【審査請求日】2024-06-14

(31)【優先権主張番号】P 2022154281

(32)【優先日】2022-09-27

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】511113970

【氏名又は名称】株式会社インタラクティブソリューションズ

(74)【代理人】

【識別番号】100116850

【弁理士】

【氏名又は名称】廣瀬 隆行

(74)【代理人】

【識別番号】100165847

【弁理士】

【氏名又は名称】関 大祐

(72)【発明者】

【氏名】関根 潔

【審査官】中村 天真

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－１９７２９３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１６７７２６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２１－００９５３５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－０３８５８７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１５９８８７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－０７７５５３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００４－３２６４０４（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２００６／０９０８８１（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ１０Ｌ １５／００－１５／３４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータを用いた会話支援方法であって，
前記コンピュータが，
会話に関する音声を解析し，前記会話に含まれる単語である音声単語を得るための音声解析工程と，
前記音声単語を用いて，前記会話を分析し，前記会話に含まれる複数のパラグラフであるパラグラフ群を得るパラグラフ分析工程と，
前記パラグラフ群に含まれるそれぞれのパラグラフを分類し，前記それぞれのパラグラフがいずれのグループに属するかに関するパラグラフ分類データを得るパラグラフ分類工程と，
グループについての評価値を記憶した評価値記憶部を参照し、前記パラグラフ分類データを用いて、前記会話の次に来るべきグループである推奨グループに関する情報を読み出し、前記推奨グループと関連して記憶されている推奨用キーワード又は推奨用キーワードを含む文を出力することで、前記会話の次に来るパラグラフが、前記推奨グループと分類されるパラグラフとなるように促すパラグラフ提案工程と，を含み，
前記パラグラフ分析工程は，前記パラグラフ群に含まれるそれぞれのパラグラフに含まれる前記音声単語と、音声単語に基づいてパラグラフを分析するためのパラグラフ分析用キーワードに関する情報とを用いて，パラグラフ群を得る工程である，方法。

【請求項2】

請求項１に記載の方法であって，
前記パラグラフ群に含まれるそれぞれのパラグラフは，プレゼンテーション資料又はプレゼンテーション資料のページに対応したものである，方法。

【請求項3】

コンピュータを用いた会話支援方法であって，
前記コンピュータが，
会話に関する音声を解析し，前記会話に含まれる単語である音声単語を得るための音声解析工程と，
前記音声単語を用いて，前記会話を分析し，前記会話に含まれる複数のパラグラフであるパラグラフ群を得るパラグラフ分析工程と，
前記パラグラフ群に含まれるそれぞれのパラグラフを分類し，前記それぞれのパラグラフがいずれのグループに属するかに関するパラグラフ分類データを得るパラグラフ分類工程と，
グループについての評価値を記憶した評価値記憶部を参照し、前記パラグラフ分類データを用いて、前記会話の評価値を得て、前記会話の評価値よりも評価値が高いグループ群が存在する場合、評価値が高くなるグループ群と関連して記憶されているキーワード又は前記評価値が高くなるグループ群と関連して記憶されているキーワードを含む文を出力するパラグラフ提案工程と，を含む，
方法。

【請求項4】

請求項３に記載の方法であって，
前記会話に含まれるグループ群、前記会話に含まれるグループ群のそれぞれに含まれるキーワード、前記評価値が高くなるグループ群、前記評価値が高くなるグループ群のそれぞれに含まれるキーワードを表示する工程をさらに含む方法。

【請求項5】

請求項３に記載の方法であって，
前記会話に含まれるグループ群ごとの評価値の変遷と、
前記評価値が高くなるグループ群ごとの評価値の変遷とを表示する工程をさらに含む、
方法。

【請求項6】

コンピュータに，
会話に関する音声を解析し，前記会話に含まれる単語である音声単語を得るための音声解析工程と，
前記音声単語を用いて，前記会話を分析し，前記会話に含まれる複数のパラグラフであるパラグラフ群を得るパラグラフ分析工程と，
前記パラグラフ群に含まれるそれぞれのパラグラフを分類し，前記それぞれのパラグラフがいずれのグループに属するかに関するパラグラフ分類データを得るパラグラフ分類工程と，
グループについての評価値を記憶した評価値記憶部を参照し、前記パラグラフ分類データを用いて、前記会話の次に来るべきグループである推奨グループに関する情報を読み出し、前記推奨グループと関連して記憶されている推奨用キーワード又は推奨用キーワードを含む文を出力することで、前記会話の次に来るパラグラフが、前記推奨グループと分類されるパラグラフとなるように促すパラグラフ提案工程と，を含み，
前記パラグラフ分析工程は，前記パラグラフ群に含まれるそれぞれのパラグラフに含まれる前記音声単語と、音声単語に基づいてパラグラフを分析するためのパラグラフ分析用キーワードに関する情報とを用いて，パラグラフ群を得る工程である，
方法を実行させるためのプログラム。

【請求項7】

請求項６に記載のプログラムを記憶した非一時的情報記録媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

この発明は，コンピュータを用いた会話支援方法などに関する。

【背景技術】

【0002】

特許第７０１７８２２号公報には，コンピュータを用いた会話支援方法が記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特許第７０１７８２２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

話者を評価したり，より良い会話ができるように，自動的に，ある話者の会話を複数のパラグラフ（文章群，段落）に分けるとともに，分けたパラグラフをパラグラフ分類に分類することが望まれる。

【0005】

さらに、より良い会話をすることができるように、導くことも望まれる。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記の課題は，基本的には，コンピュータにより，自動的に会話に含まれるパラグラフ群を分類し，パラグラフ分類データを得ることにより解決される。この会話支援方法は，コンピュータにより，自動的に，会話を支援する方法である。具体的には，ある話者の会話を，パラグラフに分け，分けたパラグラフがいずれのパラグラフ分類に属するか分類することで，会話を評価し，より良いパラグラフ群を紹介できるようにすることにより，会話を支援する。

【0007】

第１の発明は、コンピュータを用いた会話支援方法に関する。この発明は、コンピュータが、各種工程を行う。そして、この方法は、音声解析工程と，パラグラフ分析工程と，
パラグラフ分類工程と，パラグラフ提案工程と，を含む。

【0008】

音声解析工程は、会話に関する音声を解析し，会話に含まれる単語である音声単語を得るための工程である。

【0009】

パラグラフ分析工程は、音声単語を用いて，会話を分析し，会話に含まれる複数のパラグラフであるパラグラフ群を得るための工程である。

【0010】

パラグラフ分類工程は、パラグラフ群に含まれるそれぞれのパラグラフを分類し，それぞれのパラグラフがいずれのグループに属するか分類するための工程である。それぞれのパラグラフがいずれのグループに属するかに関する情報を、パラグラフ分類データともよぶ。

【0011】

パラグラフ提案工程の例は、グループについての評価値を記憶した評価値記憶部を参照し、パラグラフ分類データを用いて、会話の次に来るべきグループである推奨グループに関する情報を読み出し、推奨グループと関連して記憶されている推奨用キーワード又は推奨用キーワードを含む文を出力することで、会話の次に来るパラグラフが、推奨グループと分類されるパラグラフとなるように促す工程である。例えば、会話が第１パラグラフの状態で、第１パラグラフが第１グループに属しているとする。評価値記憶部は、第１グループの次にくる複数のグループごとに評価値を記憶している。評価値は、会話が良いほど高い評価値となるような値である。この値は、例えば、複数の会話と、ユーザからの評価とを集約し、高い評価が得られるものについいて高い評価値となるようにして、評価値記憶部に記憶すればよい。そして、評価値記憶部は、評価値の最も高い、第１グループの次のグループが第２グループであると記憶しているとする。すると、第２グループが推奨グループである。記憶部は、推奨グループ（第２グループ）と関連して、推奨用キーワードを１つ又は複数記憶している。このため、コンピュータは、記憶部から、推奨用キーワードを読み出して、そのまま出力するか、推奨用キーワードを用いて文を作成し（又は記憶部に記憶された文を読み出して）、出力すればよい。

【0012】

この発明の好ましい例は、パラグラフ分析工程が，パラグラフ群に含まれるそれぞれのパラグラフに含まれる音声単語と、音声単語に基づいてパラグラフを分析するためのパラグラム分析用キーワードに関する情報とを用いて，パラグラフ群を得る工程である。

【0013】

この発明の好ましい例は、パラグラフ群に含まれるそれぞれのパラグラフは，プレゼンテーション資料又はプレゼンテーション資料のページに対応したものである。

【0014】

第２の発明は、音声解析工程と，パラグラフ分析工程と，パラグラフ分類工程と，パラグラフ提案工程と，を含む。そして、第２の発明におけるパラグラフ提案工程は、グループについての評価値を記憶した評価値記憶部を参照し、パラグラフ分類データを用いて、会話の評価値を得て、会話の評価値よりも評価値が高いグループ群が存在する場合、評価値が高くなるグループ群と関連して記憶されているキーワード又は評価値が高くなるグループ群と関連して記憶されているキーワードを含む文を出力するパラグラフ提案工程のものである。例えば、会話が、グループ１、グループ２、及びグループ３をこの順で含むとする。評価値記憶部は、グループ１、グループ２、及びグループ３をこの順で含む場合の評価値を記憶している。一方、評価値記憶部は、グループ１、グループ２、グループ４、及びグループ５をこの順で含む場合の評価値を記憶している。後者の評価値が前者の評価値よりも高い場合、システムは、パラグラフ分類データを用いて、会話に含まれるグループに関する情報（グループ１、グループ２、及びグループ３をこの順で含む）を得て、会話の評価値を評価値記憶部から読み出す。そして、システムは、評価値記憶部から読み出した会話の評価値よりも高い評価値を有するグループ群（グループ１、グループ２、グループ４、及びグループ５をこの順で含む）に関する情報を読み出し、このグループ群の各グループと関連して記憶されているキーワードを出力する。システムは、この際に読み出したキーワードを用いて、文を作成して出力してもよい。また、システムは、このグループ群の各グループと関連して記憶されている文を出力してもよい。この場合、会話に含まれるグループと、評価値の高いグループ群に含まれるグループとに同じグループが含まれていれば、評価値の高いグループ群に含まれるグループのうち、会話に含まれていないグループと関連して記憶されているキーワードやそのようなキーワードを含む文を出力してもよい。

【0015】

この発明の好ましい例は、会話に含まれるグループ群、会話に含まれるグループ群のそれぞれに含まれるキーワード、評価値が高くなるグループ群、評価値が高くなるグループ群のそれぞれに含まれるキーワードを表示する工程をさらに含む。

【0016】

この発明の好ましい例は、会話に含まれるグループ群ごとの評価値の変遷と、評価値が高くなるグループ群ごとの評価値の変遷とを表示する工程をさらに含む。

【0017】

この明細書の他の発明は、コンピュータに，上記したいずれかの発明を実行させるためのプログラムや、そのプログラムを記憶した非一時的情報記録媒体に関する。

【発明の効果】

【0018】

この発明は，自動的に，ある話者の会話を複数のパラグラフ（文章群，段落）に分けるとともに，分けたパラグラフをパラグラフ分類に分類することができる。
また，この発明は，パラグラフごとに会話を評価して，パラグラフごとにより良いパラグラフ又はより良いパラグラフに含まれるキーワードを出力し，会話の向上を促すことができる。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】図１は，コンピュータを用いた会話支援方法を説明するためのフローチャートである。

【図2】図２は，会話支援方法を実装する会話支援装置のブロック図である。

【図3】図３は，各パラグラフに含まれるキーワードの例を示す概念図である。

【図4】図４は，会話の評価とパラグラフ提案後の仮想会話の評価を可視化したグラフである。

【発明を実施するための形態】

【0020】

以下，図面を用いて本発明を実施するための形態について説明する。本発明は，以下に説明する形態に限定されるものではなく，以下の形態から当業者が自明な範囲で適宜修正したものも含む。

【0021】

図１は，コンピュータを用いた会話支援方法を説明するためのフローチャートである。
図１に示されるように，コンピュータを用いた会話支援方法は，音声解析工程（Ｓ１０１）と，パラグラフ分析工程（Ｓ１０２）と，パラグラフ分類工程（Ｓ１０３）と，を含む，コンピュータを用いた会話支援方法は，パラグラフ提案工程（Ｓ１０４）をさらに含んでもよい。Ｓはステップ（工程）を意味する。

【0022】

図２は，この方法を実装する会話支援装置のブロック図である。図２に示されるように，この方法を実装する会話支援装置１は，コンピュータによる装置であり，音声解析工程（Ｓ１０１）を行う音声解析部３と，パラグラフ分析工程（Ｓ１０２）を行うパラグラフ分析部５と，パラグラフ分類工程（Ｓ１０３）を行うパラグラフ分類部７と，を含んでもよい。この装置は，パラグラフ提案工程（Ｓ１０４）を行うパラグラフ提案部９を有してもよい。各部は，各手段のように読み替えてもよい。

【0023】

コンピュータは，入力部，出力部，制御部，演算部及び記憶部を有しており，各要素は，バスなどによって接続され，情報の授受を行うことができるようにされている。例えば，記憶部には，制御プログラムが記憶されていてもよいし，各種情報が記憶されていてもよい。入力部から所定の情報が入力された場合，制御部は，記憶部に記憶される制御プログラムを読み出す。そして，制御部は，適宜記憶部に記憶された情報を読み出し，演算部へ伝える。また，制御部は，適宜入力された情報を演算部へ伝える。演算部は，受け取った各種情報を用いて演算処理を行い，記憶部に記憶する。制御部は，記憶部に記憶された演算結果を読み出して，出力部から出力する。このようにして，各種処理や各工程が実行される。この各種処理を実行するものが，各部や各手段である。コンピュータは，プロセッサを有し，プロセッサが各種機能や各種工程を実現するものであってもよい。コンピュータは，スタンドアロンであってもよい。コンピュータは，機能の一部がサーバと端末に分散されていてもよい。その場合サーバと端末とは，インターネットやイントラネットなどのネットワークにより，情報の授受を行うことができるようにされていることが好ましい。

【0024】

音声解析工程（Ｓ１０１）
音声解析工程は，コンピュータが，会話に関する音声を解析し，会話に含まれる単語である音声単語を得るための工程である。会話は，商談やある商品の説明，プレゼンテーションのいずれであってもよい。以下の例では，複数者の会話について説明する。しかしながら，会話は，一人のものの発言（プレゼンテーションなど）をも含む。会話支援装置（コンピュータ）の入力部（マイクやインターフェイス）を介して，会話の音声情報や会話に基づくデジタル情報が入力される。入力された会話に関する情報は，適宜，コンピュータの記憶部に記憶される。コンピュータは，記憶部から会話に関する情報と，記憶部からプログラムを読み出し，会話に関する音声を解析して，会話に含まれる単語である音声単語を得る。この際，記憶部に含まれる辞書を適宜参照してもよい。また，会話がプレゼンテーションに基づくものの場合，記憶部は，そのプレゼンテーションに関連した用語を記憶した特定の辞書を記憶しておき，音声解析工程において，その特定の辞書を参照し，正しい音声単語を得るようにしてもよい。以下は，音声単語の例である。

【0025】

ＭＲ）先生，いつもお世話になっております。
本日は，新発売となりましたＤＰＰ４阻害薬アイプロ錠のご紹介に伺いました。
Ｄｒ．）（でも，）沢山あるのに，また発売になったの？もう新しいＤＰＰ４阻害薬は使うつもりないんだけど。
ＭＲ）先生，確かに既にいくつかのＤＰＰ４阻害薬が発売になっておりますが，弊社のアイプロ錠は他剤に比べて優れている点がございます。
今，どのＤＰＰ４阻害薬をお使いですか？
Ｄｒ．）たくさんあるから，患者さんの生活スタイルに合わせて使い分けてるよ。
最近はプチン錠を出すことが多いかな。プチンは一回で効果が強いからね。
ＭＲ）そうなんですね。弊社のアイプロ錠は，ＤＰＰ４に対する選択性が極めて高く，プチン錠に比べて８０倍の選択性を有しています。
有効性において，プチン錠に比べて血糖降下作用が強い傾向にある理由です。
Ｄｒ．）でもあっちのＭＲさんは，「選択性は効果に関係ない」って言ってたよ。
プチン錠に比べて効果が強いの？
ＭＲ）はい。アイプロ錠のＨｂＡ１ｃのベースラインからの変化量は，０．９％です。一方，プチン錠は０．５％程度でした。
選択性が高いと効果も高いですし，少ない用量で済むので，安全性も高いですよ。
Ｄｒ．）そうなんだね。効果も高いみたいだし，検討するよ。
ＭＲ）是非，血糖コントロールでお困りの患者さんへのご処方を検討ください。

【0026】

上記において，話者（ＭＲかＤｒか）を，コンピュータが，会話に関する音声の周波数により区別してもよいし，音声入力部（マイクなど）によって区別してもよいし，区別しなくてもよい。

【0027】

パラグラフ分析工程（Ｓ１０２）
パラグラフ分析工程は，コンピュータが，音声単語を用いて，会話を分析し，会話に含まれる複数のパラグラフであるパラグラフ群を得るための工程である。パラグラフは，ある意味のある文の集合である。パラグラフの分け方は，話者が変わるたびに，パラグラフに分けるやり方であってもよい。ある会話は，例えば第１パラグラフ，第２パラグラフ，・・・・のようなｎ個のパラグラフからなるパラグラフ群により構成される。例えば，第ｍパラグラフに含まれる１又は複数のキーワードが記憶部に記憶されており，コンピュータが，そのキーワードが所定数以上音声単語に含まれと解釈した場合に，その第ｍパラグラフが話されたといったように分析すればよい。通常は，第１パラグラフ，第２パラグラフ，・・・・のように会話が進むので，コンピュータが，第１パラグラフが話されたと解釈した後に，コンピュータが，第２パラグラフに関するキーワードを読み出して，音声単語に含まれるか否か分析するといったやり方をすればよい。このようにすれば，コンピュータが，ある会話を自動的に複数のパラグラフに分析できる。

【0028】

Ｗｅｂ面談を複数グループ実行すると，その中で似た会話がある。コンピュータは，後述する評価方法で会話を評価するとともに，記憶部に記憶した似た会話に含まれる音声単語を用いて，会話をグルーピングして分類すると，上手くいく会話と，そうでない会話に分かれる。このようにして，コンピュータが，会話に含まれるパラグラフ群や各パラグラフの分類，各分類に含まれるキーワードを求めて，記憶部に記憶してもよい。

【0029】

また、例えば、プレゼンテーション資料の各ページに含まれる単語を抽出し、各ページに関する情報（例えば、プレゼンＡのＢ頁）と、それぞれのページと関連した単語や関連語を記憶したページ関連語データベースを準備しておいてもよい。そのうえで、コンピュータのパラグラフ分析部は、音声単語と、ページ関連語データベースとを照合して、会話やプレゼンテーションがどのページのものか把握し、それによって、音声単語をパラグラフに分けてもよい。

【0030】

パラグラフ分析工程の好ましい例は，会話に含まれる複数のパラグラフの各パラグラフに含まれるキーワードに関する情報と，音声単語を用いて，パラグラフ群を得るものである。各パラグラフに含まれるキーワードは，複数の会話を照合して，各パラグラフに含まれるキーワードを分析することにより得られたものであることが好ましい。つまり，システムは，あるプレゼンテーション資料やある話題（例えばある商品）を用いて複数の者が行った会話やプレゼンテーションを記憶部に記憶する。そして，その会話やプレゼンテーションに含まれる音声単語を求めて，記憶部に記憶する。その際，プレゼンテーション資料の各ページと関連して，音声単語を記憶してもよい。そのうえで，システムは，複数の会話又はプレゼンテーションに含まれる音声単語の一致や不一致を求めて，パラグラフと，そのパラグラフに含まれる分類ごとのキーワード（音声単語）を求め，記憶部に記憶してもよい。また，プレゼンテーション資料のページ毎に用いられる音声単語を求めて，そのパターンを解析することにより，そのページの分類を求め，分類ごとに特徴的な音声単語をキーワードとして記憶部に記憶してもよい。

【0031】

パラグラフの分け方は，複数の話者による会話を分析して，異なる用語が現れる集合をパラグラフとして区別してもよい。このパラグラフ分けは，コンピュータにより，記録した音声単語を比較することにより，自動的に行うようにし，パラグラフごとにパラグラフを分類するための分類語（キーワード）を記憶部に記憶するようにしてもよい。例えば，優れた，という発話はＮＧワードとして扱ってもよい。つまり，分類語には，ＮＧワードが含まれていてもよいし，ＮＧワードがキーワードの一種として記憶部に記憶されていてもよい。ＮＧワードとは，本来用いることが望ましくない（用いてはならない）用語を意味する。

【0032】

図３は，各パラグラフに含まれるキーワードの例を示す概念図である。図３の例では，話題グループ１，２で示されるパラグラフの後のパラグラフ（及びそのパラグラフに分類されるキーワード）が異なっている。すると，コンピュータは，話題グループ１，２の後のパラグラフに含まれる音声単語を，記憶部に記憶されているキーワードと比較し，その会話の話題グループ１，２で示されるパラグラフの後のパラグラフを分類できる。会話が誰の発話かを分析して，ある者の発話のみに基づいて，パラグラフを分析及び分類するようにしてもよい。

【0033】

複数のパラグラフのそれぞれは，プレゼンテーション資料又はプレゼンテーション資料のページに対応したものが好ましい。この場合，プレゼンテーション資料又はプレゼンテーション資料のページ毎に，パラグラフ類に分類するためのキーワードを記憶部に記憶しておき，そのキーワードを用いて，パラグラフを分析（及び分類）すればよい。例えば，プレゼンテーション資料の第１頁には，１～３のパラグラフ類に分類できるとする。そして，第１のパラグラフ類と関連して，キーワードＡ_{１，１，１}，キーワードＡ_{１，１，２}，キーワードＡ_{１，１，３}，キーワードＡ_{１，１，４}，・・・が記憶され，第２のパラグラフ類と関連して，キーワードＡ_{１，２，１}，キーワードＡ_{１，２，２}，キーワードＡ_{１ ，２，３}，キーワードＡ_{１，２，４}，・・・が記憶される。これらの異なるパラグラフ類に関するキーワードは一部同じものであってもよい。このようなキーワード群を用いることで，会話に含まれるパラグラフを分析し，分類することができる。

【0034】

パラグラフ分析工程の例は以下のとおりである。この分類用のキーワードを用いることで，より正確に音声解析を行うことができる。

【0035】

話題グループ１（第１パラグラフ）
ＭＲ）先生，いつもお世話になっております。
本日は，「新発売」となりました「ＤＰＰ４阻害薬」「アイプロ錠」のご紹介に伺いました。
Ｄｒ．）（でも，）沢山あるのに，また発売になったの？もう新しいＤＰＰ４阻害薬は使うつもりないんだけど。
ＭＲ）先生，確かに既にいくつかのＤＰＰ４阻害薬が発売になっておりますが，弊社のアイプロ錠は「他剤」に「比べて」優れている点がございます。
今，どのＤＰＰ４阻害薬をお使いですか？
Ｄｒ．）たくさんあるから，患者さんの生活スタイルに合わせて使い分けてるよ。
最近はプチン錠を出すことが多いかな。プチンは一回で効果が強いからね。

【0036】

この例では，第１パラグラフの話題グループ１に関するキーワードとして，記憶部に，新発売，ＤＰＰ４阻害薬，アイプロ錠，他剤，比べてという用語が記憶されている。コンピュータは，音声単語と，キーワードを比較して，上記の会話部分を第１パラグラフ（の話題グループ１）のように分析する。上記の例において，鍵括弧は，話題グループ１に関するキーワードとマッチした音声単語である。

【0037】

話題グループ２（第２パラグラフ）
ＭＲ）そうなんですね。弊社の「アイプロ錠」は，ＤＰＰ４に対する選択性が極めて高く，「プチン」錠に比べて「８０倍」の「選択性」を有しています。
有効性において，プチン錠に比べて血糖降下作用が強い傾向にある理由です。
Ｄｒ．）でもあっちのＭＲさんは，「選択性は効果に関係ない」って言ってたよ。
プチン錠に比べて効果が強いの？

【0038】

話題グループ３（第３パラグラフ）
ＭＲ）はい。「アイプロ錠」の「ＨｂＡ１ｃ」の「ベースライン」からの「変化量」は，０．９％です。
一方，プチン錠は０．５％程度でした。
選択性が高いと「効果」も高いですし，少ない用量で済むので，「安全性」も高いですよ。
Ｄｒ．）そうなんだね。効果も高いみたいだし，検討するよ。
ＭＲ）是非，「血糖コントロール」でお困りの患者さんへのご処方を検討ください。

【0039】

パラグラフ分類工程（Ｓ１０３）
パラグラフ分類工程は，コンピュータが，パラグラフ群を分類し，パラグラフ分類データを得るための工程である。パラグラフ分類データとは，それぞれのパラグラフ群について，いくつかのグループ分けをした場合に，いずれのグループに属するかについての情報を意味する。この情報を用いることで，パラグラフを分類できる。

【0040】

パラグラフ分類工程の好ましい例は，会話に含まれる複数のパラグラフのそれぞれに含まれる複数のキーワードによって，会話に含まれる複数のパラグラフのそれぞれを２以上のパラグラフ類に分類し，音声単語が，分類した２以上のパラグラフ類のいずれのキーワードと一致したかによって，会話に含まれる複数のパラグラフのそれぞれを分類する。先に説明した例においては，パラグラフ分析工程においてパラグラフが分類されている。

【0041】

パラグラフ分類工程は、パラグラフ分析工程と同時に行ってもよいし、別々に行ってもよい。パラグラフ分類工程とパラグラフ分析工程とを別々に行うものの例は、各パラグラフがいずれのグループに属するかを判断するためのパラグラフ分類用キーワードを記憶したパラグラフ分類用記憶部を有し、各パラグラフに含まれる音声単語について、パラグラフ分類用キーワードと照合することで、各パラグラフがどのグループに属するか分析してもよい。

【0042】

例えば、上記の例では、パラグラフ分類部は、第１パラグラフについては、第１パラグラフに含まれる音声単語を用いて、パラグラフ分類用記憶部を参照し、第１グループに属すると判断してもよく。パラグラフ分類部は、第２パラグラフについては、第２パラグラフに含まれる音声単語を用いて、パラグラフ分類用記憶部を参照し、第２グループに属すると判断してもよく。パラグラフ分類部は、第３パラグラフについては、第３パラグラフに含まれる音声単語を用いて、パラグラフ分類用記憶部を参照し、第３グループに属すると判断してもよい。

【0043】

パラグラフ提案工程（Ｓ１０４）
パラグラフ提案工程は，コンピュータが，パラグラフ分類データに基づいて，パラグラフ群に含まれる１又は複数のパラグラフについて，より評価の高いパラグラフである高評価パラグラフを提案する工程である。この工程により，より評価の高い話者の例をレコメンドできることとなる。例えば，あるパラグラフが５つの分類に分類分けされる場合において，話者が話した分類よりも，評価値が高い分類があれば，その評価値が高い分類を提案すること）により，よりよい会話を促すことができる。この場合，各パラグラフ分類と関連して，評価値を記憶部に記憶しておき，パラグラフがどの分類に属するかを判定した後に，評価値の高いパラグラフ又はそのパラグラフに関するキーワードを出力するようにしてもよい。出力の例は，表示部に評価値の高いパラグラフ又はそのパラグラフに関するキーワードを表示するものである。すると，会話の話者は，パラグラフごとに，評価値の高いパラグラフ又はそのパラグラフに関するキーワードを把握でき，次回の説明やプレゼンテーションに生かすことができる。

【0044】

例えば、システムは、グループについての評価値を記憶した評価値記憶部を有している。
そして、パラグラフ提案部は、パラグラフ分類部から、第１のパラグラフについて第１グループに属しているという情報を受け取る。評価値記憶部は、第１グループの次にくるグループとして第２グループを記憶している。つまり、評価値記憶部は、第１グループの次に第２グループが来る会話が、第１グループの次に他のグループが来る会話よりも評価が高いものであると、記憶している。すると、パラグラフ提案部は、第１グループについてのプレゼンテーション（会話）がなされている途中、又は第１グループについてのプレゼンテーション（会話）がなされていた後に、第２グループと関連して記憶されている推奨用キーワードや、推奨用キーワードを含む文を出力する。すると、端末には、推奨用キーワードや、推奨用キーワードを含む文が出力される。このようにして、このシステムは、プレゼンテータが、第１グループの次に第２グループを話すように、支援することができる。

【0045】

また、評価値記憶部は、第１グループ、第２グループの次に、第３グループが話された場合の評価値を記憶している。さらに評価値記憶部は、第１グループ、第２グループの次に、第４グループ及び第５グループが話された場合の評価値を記憶している。後者が高い場合、パラグラフ提案部は、パラグラフ分類部から、第１グループの後の第２のパラグラフが第２グループに属しているという情報を受け取る。すると、パラグラフ提案部は、第２グループについてのプレゼンテーション（会話）がなされている途中、又は第２グループについてのプレゼンテーション（会話）がなされていた後に、第４グループと関連して記憶されている推奨用キーワードや、推奨用キーワードを含む文を出力する。すると、端末には、推奨用キーワードや、推奨用キーワードを含む文が出力される。このようにして、このシステムは、プレゼンテータが、第２グループの次に第４グループを話すように、支援することができる。

【0046】

会話（プレゼンテーションを含む）を評価する方法や装置は公知である。例えば，特許第７０４９０１０号公報には，プレゼンテーション評価システムが記載されている。このシステムは，会話の内容を解析する音声解析部と，プレゼンテーション資料に関する情報を記憶するプレゼンテーション資料関連情報記憶部であって，プレゼンテーション資料に関する情報は，プレゼンテーション資料の各ページを特定するための情報を含み，プレゼンテーション資料のページ毎のキーワードを記憶するキーワード記憶部と，キーワードの関連語を記憶する関連語記憶部と，音声解析部が解析した会話の内容又は会話を行った者を評価する評価部と，を含む。そして，評価部は，プレゼンテーション資料関連情報記憶部が記憶するプレゼンテーション資料に関する情報に基づいて，プレゼンテーション資料の各ページを特定し，特定したプレゼンテーション資料のページに関するキーワードをキーワード記憶部から読み出し，特定したプレゼンテーション資料のページに関するキーワードの関連語を関連語記憶部から読み出し，音声解析部が解析した会話の内容に含まれるプレゼンテーション資料のページ毎のキーワードの数，特定したプレゼンテーション資料のページに関するキーワードの関連語の数，特定したプレゼンテーション資料のページに関するキーワードの組み合わせ，又は特定したプレゼンテーション資料のページに関するキーワードの関連語の組み合わせを用いて，記憶部から音声解析部が解析した会話の内容に含まれるプレゼンテーション資料のページ毎のキーワードの数に関する評価値，特定したプレゼンテーション資料のページに関するキーワードの関連語の数に関する評価値，特定したプレゼンテーション資料のページに関するキーワードの組み合わせに関する評価値，又は特定したプレゼンテーション資料のページに関するキーワードの関連語の組み合わせに関する評価値を読み出して，読み出した評価値を得て，読み出した評価値が複数ある場合は当該読み出した評価値を合算することにより，読み出した評価値を用いて会話内容又は会話者を評価するための評価値を求める。このようにすれば，会話（プレゼンテーション）や各パラグラフを評価できる。求めた評価値は，適宜記憶部に記憶すればよい。

【0047】

図４は，会話の評価とパラグラフ提案後の仮想会話の評価を可視化したグラフである。この例では，コンピュータが解析した結果，ある会話が，話題グループ１，話題グループ２，及び話題グループ３の様に進行した。話題グループ３の第３パラグラフは，話題グループ４，及び話題グループ５のように進行した方が，評価値が高い。コンピュータは，各パラグラフに含まれる分類の評価値を記憶しているので，第３パラグラフに含まれる話題グループ３の評価値と，第３パラグラフに含まれる話題グループ４，及び話題グループ５の評価値とを読み出して，比較し，話題グループ４，及び話題グループ５に含まれるキーワードを出力する。また，コンピュータは，各パラグラフの評価値を読み出して，それを実際の会話の評価値の変化と，パラグラフ提案に基づく仮想的な会話を行った場合の評価値の変化を求め，それをグラフ化して，出力する。このようにすれば，より良いパラグラフに従って会話やプレゼンテーションを促すことができるとともに，可視化によりその効果が目視できるので，話者にとっても説得力を持たせることができることとなる。

【0048】

さらに同じプレゼンテーション資料に基いてプレゼンテーションした例を集め、パラグラフに分け、そのうえで、グループ分けしておく。そして、評判が良かったプレゼンテーション（会話）について、プレゼンテーションを行った場合のグループの変遷を記憶部に記憶しておく。このようにしてグループについての評価値を記憶した評価値記憶部を更新できる。たとえば、評価値記憶部は、グループ１、２、４、５と進んだプレゼンテーションと関連して評価値の変遷（図４を参照）を記憶している。また、評価値記憶部は、グループ１、２、３と進んだプレゼンテーションと関連して評価値の変遷（図４を参照）を記憶している。このように、あるプレゼンテーションを複数のものにプレゼンテーション（会話）させ、プレゼンテーションを複数のグループに分け、評価値を記憶しておくことで、よいプレゼンテーションを行った者たちの話のグループの流れを更新でき、ある話者のプレゼンテーションがその評価値よりも低い場合、より高い評価値を与えるグループへと導くことができる。また、上記の例では、システムが、グループ１、２と進行したと判断した場合、プレゼンテーションが４，５と進むことを促すために、グループ４に含まれるキーワードを、プレゼンテータの端末に表示させることで、プレゼンテーション中に、高い評価を与えるプレゼンテーションを行うように導くことができることとなる。

【0049】

また、実際の会話（プレゼンテーション）が、グループ１、グループ２及びグループ３のように進行した場合は、パラグラフ提案部は、評価値記憶部から、グループ１、２、３と進んだプレゼンテーションと関連した評価値よりも高い評価値を有するグループ１、２、４、５と進んだプレゼンテーションに関する情報を読み出す。そして、図３に示すように、実際の会話よりも高い評価を得ることができるグループの流れを出力する。このようにすれば、実際に会話を行った後に、より評価の高い会話を行うための支援を行うことができる。さらに、図４に示すように評価値の変遷を出力すれば、より説得力を持って、よい会話を行うことを促すことができる。

【0050】

この発明のプログラムは，上記の方法をコンピュータが実装するためのものである。この発明のプログラムは，コンピュータに，音声解析工程と，パラグラフ分析工程と，パラグラフ分類工程と，を含む方法を実行させるためのプログラムである。この発明のプログラムは，コンピュータに，パラグラフ提案工程をさらに実行させるものであってもよい。

【0051】

この発明の非一時的情報記録媒体は，上記したプログラムを記憶したコンピュータが読み取ることができる非一時的な情報記録媒体である。非一時的な情報記録媒体の例は，ＣＤ－ＲＯＭ，ＤＶＤ及びＵＳＢメモリである。

【0052】

この発明は，例えば，ユーザの端末におけるアプリケーションプログラムとして実装できる。例えば，あるユーザ（Ａ）がＷｅｂ面談で実施した対話・ロープレデータを使い，アプリで再度実施する。すると，このアプリケーションを実装した端末は，他者（Ｂ及びＣ）の高評価パラグラフ（におけるキーワード）をレコメンドし，端末の表示部に表示する。そのうえで，そのユーザが，Ｂの返答例を選択すると，Ａの会話のうち，他者の方が評価が高かったパラグラフが，Ｂの話したパラグラフに変わる。この変化の後の会話を聞くことで，より良い評価が得られる会話を学習できる。この処理は，コンピュータを用いることで，行うことができる。このように，パラグラフごとの会話を記憶部に記憶しておき，評価の高い他者のパラグラフ（高評価パラグラフ）がある場合，コンピュータが，ある会話に含まれるあるパラグラフであって，他者のパラグラフより評価の低い部分（低評価パラグラフ）があれば，評価の高い他者のパラグラフに含まれるキーワードを表示部に表示してもよいし，低評価パラグラフを高評価パラグラフに置き換えて記憶してもよい。この際に，置き換えた高評価パラグラフの音声（の周波数帯）をある話者の音声（の周波数帯）に変換して，記憶部に記憶してもよい。このようにすれば，低評価パラグラフを高評価パラグラフに置き換えた会話を再生することができることとなる。

【産業上の利用可能性】

【0053】

この発明は，情報産業において利用されうる。

【符号の説明】

【0054】

１ 会話支援装置
３ 音声解析部
５ パラグラフ分析部
７ パラグラフ分類部
９ パラグラフ提案部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】