特許 7694983 人格評価システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-06-10

(45)【発行日】2025-06-18

(54)【発明の名称】人格評価システム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/00 20240101AFI20250611BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/00 300

【請求項の数】 5

(21)【出願番号】P 2024082665

(22)【出願日】2024-05-21

【審査請求日】2024-12-09

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】524192339

【氏名又は名称】株式会社ｏｎＴｒｕｓｔ

(74)【代理人】

【識別番号】110000464

【氏名又は名称】弁理士法人いしい特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】松浦 亮介

(72)【発明者】

【氏名】熊木 景

【審査官】北元 健太

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１２－１６８６５３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００８－２２６２６８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０００－２０７４０６（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザ端末に対する会話サービスの提供および管理を行うサービス管理装置と、前記ユーザ端末を用いるユーザに対応した仮想的な模倣人格を生成する模倣人格生成装置とを備えており、
前記模倣人格生成装置は、前記ユーザの会話情報に基づき前記ユーザの人格を反映させた模倣人格を生成する模倣人格生成部と、前記ユーザの持つスキルに対応して前記模倣人格に補正をかけるスキル補正部と、前記ユーザの会話情報から得られた前記ユーザの価値観の閾値に対応して前記模倣人格に補正をかける価値観補正部とを有しており、
前記模倣人格生成装置は、前記ユーザと前記模倣人格とのそれぞれに対して自由会話形式の性格診断を実行し、
前記サービス管理装置は、前記ユーザの性格診断情報と前記模倣人格の性格診断情報とを比較して、その類似度から前記模倣人格の模倣精度を判断する、
人格評価システム。

【請求項2】

前記サービス管理装置は、前記模倣人格をユーザごとに多数有しており、
任意ユーザの会話情報から得られる前記任意ユーザの言動を前記多数の模倣人格に評価させ、当該評価結果を前記任意ユーザの特性波形として設定する、
請求項１に記載した人格評価システム。

【請求項3】

前記サービス管理装置は、前記任意ユーザの特性波形と別の任意ユーザの特性波形とを比較して、その類似度から前記両ユーザがマッチングするか否かを判断する、
請求項２に記載した人格評価システム。

【請求項4】

前記サービス管理装置は、複数の任意ユーザの特性波形の集合体を特定コミュニティの特性波形として設定し、
前記任意ユーザの特性波形と前記特定コミュニティの特性波形とを比較して、その類似度から前記任意ユーザが前記特定コミュニティにマッチングするか否かを判断する、
請求項２に記載した人格評価システム。

【請求項5】

前記サービス管理装置は、複数の任意ユーザの特性波形の集合体を特定コミュニティの特性波形として設定し、
前記特定コミュニティの特性波形と別の前記特定コミュニティの特性波形とを比較して、その類似度から前記両特定コミュニティがマッチングするか否かを判断する、
請求項２に記載した人格評価システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本願発明は、ユーザの人格を評価する人格評価システムに関するものである。

【背景技術】

【0002】

従来、例えばスマートフォン、タブレットまたはコンピュータ等の情報処理端末を用いてリアルタイムの文字等通信を行う、いわゆるチャットサービスが提供されている。チャットの態様としては、ユーザが１対１で行うユーザ間チャット、特定コミュニティに属する複数ユーザ間で行うコミュニティ内チャット、あるいはコミュニティ間チャットが挙げられる。この種のチャットサービス技術は、例えば特許文献１等に開示されている。

【0003】

チャットサービスでは、チャットを始めるにあたり友だち登録やコミュニティ登録といった所定の承認プロセスを経てユーザに参加してもらい、そうしてユーザ数を増加させていくのが一般的である。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特許第５１７５４０２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかし、従来の場合、サービス事業者が関与しないところでユーザが増加するため、不特定多数のユーザによって、意識的か無意識かに拘らず、例えば他人を非難、誹謗または中傷する行為が発生したり、この種の行為を嫌気するユーザがチャットサービスを止める等してチャットサービス自体が過疎化したりするという懸念があった。

【0006】

この場合考えられる対策としては、上記の問題が起こらないように、サービス事業者がチャットへの書き込み内容を常時チェックし監視することが挙げられるが、工数が多くて手間がかかりコストが嵩むだけでなく、すべてを防ぎきれるものではない。

【0007】

もし仮に、チャットサービスを利用するすべてのユーザの性格や気質といった人格を把握していれば、例えばトラブルを引き起こす可能性の高いユーザに注意を促す等して、ユーザ間のトラブルを未然に防止することが可能になると解される。また、過疎化しつつあるコミュニティに、場を盛り上げるのが上手いユーザの参加を促して、当該コミュニティの活性化を図ることも可能になると解される。すなわち、チャットサービスを利用するすべてのユーザの人格に通じていれば、サービス事業者がチャットへの書き込み内容を常時チェックし監視しなくても、チャットサービスの運営円滑化と普及拡大との両立を図れると考えられる。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本願発明は、上記のような現状に鑑みてなされたものであり、ユーザの人格を適切に評価する人格評価システムを提供することを技術的課題とするものである。

【0009】

本願発明に係る人格評価システムは、ユーザ端末に対する会話サービスの提供および管理を行うサービス管理装置と、前記ユーザ端末を用いるユーザに対応した仮想的な模倣人格を生成する模倣人格生成装置とを備えており、前記模倣人格生成装置は、前記ユーザの会話情報に基づき前記ユーザの人格を反映させた模倣人格を生成する模倣人格生成部と、前記ユーザの持つスキルに対応して前記模倣人格に補正をかけるスキル補正部と、前記ユーザの会話情報から得られた前記ユーザの価値観の閾値に対応して前記模倣人格に補正をかける価値観補正部とを有しており、前記模倣人格生成装置は、前記ユーザと前記模倣人格とのそれぞれに対して自由会話形式の性格診断を実行し、前記サービス管理装置は、前記ユーザの性格診断情報と前記模倣人格の性格診断情報とを比較して、その類似度から前記模倣人格の模倣精度を判断するというものである。

【0011】

本願発明の人格評価システムにおいて、前記サービス管理装置は、前記模倣人格をユーザごとに多数有しており、任意ユーザの会話情報から得られる前記任意ユーザの言動を前記多数の模倣人格に評価させ、当該評価結果を前記任意ユーザの特性波形として設定するようにしてもよい。

【0012】

本願発明の人格評価システムにおいて、前記サービス管理装置は、前記任意ユーザの特性波形と別の任意ユーザの特性波形とを比較して、その類似度から前記両ユーザがマッチングするか否かを判断するようにしてもよい。

【0013】

本願発明の人格評価システムにおいて、前記サービス管理装置は、複数の任意ユーザの特性波形の集合体を特定コミュニティの特性波形として設定し、前記任意ユーザの特性波形と前記特定コミュニティの特性波形とを比較して、その類似度から前記任意ユーザが前記特定コミュニティにマッチングするか否かを判断するようにしてもよい。

【0014】

本願発明の人格評価システムにおいて、前記サービス管理装置は、複数の任意ユーザの特性波形の集合体を特定コミュニティの特性波形として設定し、前記特定コミュニティの特性波形と別の前記特定コミュニティの特性波形とを比較して、その類似度から前記両特定コミュニティがマッチングするか否かを判断するようにしてもよい。

【発明の効果】

【0015】

本願発明によれば、会話サービスを利用する各ユーザの人格を、対応する模倣人格から簡単に把握できる。このため、例えばトラブルを引き起こす可能性の高いユーザに対して会話サービスの使用に制限をかけたりして、ユーザ間のトラブルを未然に防止できる。また、過疎化しつつあるコミュニティに、場を盛り上げるのが上手いユーザの参加を促して、当該コミュニティの活性化も図れる。要するに、サービス事業者が会話内容を常時チェックし監視しなくても、会話サービスの運営円滑化と普及拡大とを両立できる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】実施形態における人格評価システムの構成を示す概念図である。

【図2】サービス管理装置のハードウェア構成を示す概念図である。

【図3】ユーザ端末のハードウェア構成を示す概念図である。

【図4】模倣人格を生成する一例を示すシーケンス図である。

【図5】模倣人格を高精度化させる一例を示すシーケンス図である。

【図6】ユーザの人格評価を高精度化させる一例を示すフローチャートである。

【図7】模倣人格に評価されたユーザの価値観波形を示す図である。

【図8】特定コミュニティにユーザを参加させるか否かの承認プロセスの一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0017】

次に、本願発明を具体化した実施形態を図面に基づいて説明する。図面には好ましい実施形態を示しているが、多くの異なる形態で実施することが可能であり、本願明細書に記載される実施形態に限定されるものではない。

【0018】

はじめに、図１等を参照しながら、実施形態に係る人格評価システムＳ（以下単に「システムＳ」という。）の概要について説明する。システムＳは、会話サービスの一例であるチャットサービスでのユーザＵの会話内容等に基づき、模倣人格生成装置としての生成系ＡＩ２（生成系人工知能）を用いてユーザＵの人格を評価するものである。

【0019】

図１に示すように、システムＳは、当該システムＳのサービス事業者が運用するサービス管理装置１、生成系ＡＩ２、および複数のユーザ端末３等を備えている。

【0020】

サービス管理装置１は、一または複数のコンピュータで構成されていて、通信ネットワーク４上において例えばウェブサーバとして機能している。実施形態のサービス管理装置１は、各ユーザ端末３に対してチャットサービスの提供および管理を行うように構成されている。サービス管理装置１は、通信ネットワーク４を介して各ユーザ端末３と通信接続可能に構成されていて、各ユーザ端末３との間で各種情報をやり取りすることが可能である。

【0021】

生成系ＡＩ２は、機械学習やディープラーニングに代表される公知のＡＩプログラム、ＡＩライブラリまたはＡＩプラットフォームを含む方法を活用したものである。テキストデータ、音声データまたは映像データに対応するＡＩ技術としては、例えば隠れマルコフモデル、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、もしくはＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ－Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ）等の公知モデルや方法が用いられる。

【0022】

実施形態の生成系ＡＩ２は、例えばＣｈａｔＧＰＴ等のような大規模言語モデル（ＬＬＭ）をベースにした学習モデルが用いられる。生成系ＡＩ２は、ＡＰＩ（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）を介して、サービス管理装置１に通信接続可能に構成されている。

【0023】

生成系ＡＩ２は、各ユーザＵのユーザ言動情報７に基づき、喜怒哀楽等の感情、感謝称賛等の肯定的行為および誹謗中傷等の否定的行為を抽出する。そして、生成系ＡＩ２は、当該抽出した結果を指標として、ユーザＵに対する人格評価を実行可能になっている。例えばチャットアプリ５の使用回数が少ない、他のユーザＵに誹謗中傷等の否定的行為をするといったユーザＵには、低めの評価がなされる。場を盛り上げる、感謝称賛等の肯定的行為をする、他のユーザＵに好感を持たれる言葉遣いをするといったユーザＵには、高めの評価がなされる。なお、ユーザ言動情報７には、例えばチャット等の各種テキスト、イメージおよびファイル等が含まれ、文字だけでなく、音声、画像または映像も含んでよい。

【0024】

生成系ＡＩ２は、ユーザＵのユーザ言動情報７に基づきユーザＵの人格を反映させた模倣人格Ｃを生成する模倣人格生成部２１、ユーザＵの持つスキルに対応して模倣人格Ｃに補正をかけるスキル補正部２２、およびユーザＵのユーザ言動情報７から得られたユーザＵの価値観の閾値に対応して模倣人格Ｃに補正をかける価値観補正部２３等を有している。

【0025】

模倣人格生成部２１は、後述する記憶部１３のユーザ言動情報ＤＢ１９に収集し蓄積された各ユーザＵのユーザ言動情報７を解析することによって、各模倣人格Ｃ（これを構成するプログラム）を生成する。各模倣人格Ｃは、コンピュータプログラムにて構築されていて、あたかも実際の人間と同じような仮想の人間として振る舞い、対応するユーザＵを真似た性格および感情を有する。各模倣人格Ｃの感情は、対応するユーザＵの感情と同様の変化をするように設定される。言い換えると、各模倣人格Ｃは、対応するユーザＵの感情をシミュレート（またはエミュレート）するように設定される。

【0026】

模倣人格Ｃは、ユーザＵの性格、感情および感情の変化を真似た人工知能（ＡＩ）であり、具体的には、アルゴリズムを実行するプログラムや当該プログラムで処理されるデータを含んでいる。模倣人格Ｃは、ユーザ言動情報７に基づきユーザＵに関する学習を行う学習機能、ユーザＵの感情を推定（検出）する感情検出機能、ユーザＵとの間で会話を行う会話実行機能等に対応するアルゴリズムを有する。各模倣人格Ｃは、サービス管理装置１における情報処理部１２の模倣人格実行部１７（詳細は後述する）にて実行処理される。

【0027】

スキル補正部２２は、各ユーザＵのスキル（例えば職業等）に基づき、当該ユーザＵに対する模倣人格Ｃの傾向性に補正をかける処理を実行するものである。ユーザＵのスキルとは、訓練や学習によって培われた高度な能力を意味する。実施形態ではユーザＵの職業からそのスキルを推察しているが、ユーザＵの他の能力からスキルを認定してもよい。

【0028】

価値観補正部２３は、各ユーザＵのユーザ言動情報７に基づき、当該ユーザＵの有する善悪、好き嫌い、損得、利害、苦楽、難易、可否、快不快および正誤といった各判断（価値観）の閾値を分析し、当該分析結果を、対応する模倣人格Ｃにおける各判断の閾値とする処理を実行するものである。

【0029】

各ユーザ端末３は、これを所有するユーザＵがチャットサービスの提供を受ける情報処理端末である。ユーザ端末３としては、例えばスマートフォン、タブレットまたはコンピュータ等が挙げられる。各ユーザ端末３は、通信ネットワーク４を介してサービス管理装置１と通信接続可能に構成されていて、サービス管理装置１との間で各種情報をやり取りすることが可能である。

【0030】

各ユーザ端末３は、サービス管理装置１を経て、異なる端末３と相互に通信ネットワーク４経由の通信を実行することが可能である。チャットサービスを初めて使う場合は、ユーザ端末３を用いてサービス管理装置１にアクセスし、チャットアプリ５をダウンロードしてユーザ端末３にインストールする。

【0031】

各ユーザ端末３には、ユーザＵの個人データ等を含むユーザ情報が記憶されている。ユーザ情報としては、例えば氏名、性別、生年月日（年齢）、職業、携帯電話番号、並びにチャットサービスのユーザＩＤ６（図２参照）やコミュニティＩＤ等が挙げられる。なお、通信ネットワーク４は、例えばインターネット、移動体通信ネットワークおよび基地局等によって構成されるが、通信プロトコルの種類に制限はないし、ネットワークの種類や規模にも制限はない。

【0032】

図２は、サービス管理装置１のハードウェア構成を示す概念図である。図２に示すように、サービス管理装置１は、通信部１１、情報処理部１２および記憶部１３等を備えている。通信部１１、情報処理部１２および記憶部１３等は、それぞれ相互にシステムバス１４を介して接続されている。

【0033】

通信部１１は、例えばイーサネット用のＮＩＣ、または有線ＬＡＮや無線ＬＡＮといった通信用の各種モジュールであり、通信ネットワーク４に通信接続する機能を有している。

【0034】

情報処理部１２は、ＲＡＭ、ＲＯＭおよびＣＰＵ（図示省略）等を備えている。情報処理部１２は、記憶部１３に記憶されたチャット管理プログラム等に従って、例えば各ユーザ端末３から会話情報であるチャット情報を取得して記憶部１３に記録する処理や、コミュニティ等に属する他のユーザ端末３に送信する処理を実行する。

【0035】

情報処理部１２には、性格類似度演算部１５、波形類似度演算部１６、模倣人格実行部１７および価値観波形生成部２４等を有している。性格類似度演算部１５は、生成系ＡＩ２との会話から求められるユーザＵと模倣人格Ｃの性格診断情報を比較してどの程度の一致具合かを示す性格類似度を求める処理を実行するものである。詳細は後述するが、価値観波形生成部２４は、各ユーザＵや特定コミュニティＳＣ等に関して、模倣人格Ｃごとの徳および地雷の累積結果を示す特性波形としての価値観波形Ｇ＋（ＵまたはＳＣ），Ｇ－（ＵまたはＳＣ）を求める処理を実行するものである。また、波形類似度演算部１６は、各ユーザＵの価値観波形Ｇ＋（Ｕ），Ｇ－（Ｕ）や特定コミュニティＳＣの価値観波形Ｇ＋（ＳＣ），Ｇ－（ＳＣ）を比較してどの程度の一致具合かを判断する処理を実行するものである。模倣人格実行部１７は、人工知能のアルゴリズムを含むプログラムである模倣人格Ｃの実行処理を担うものである。

【0036】

ここで、性格類似度とは、ユーザＵと模倣人格Ｃの性格診断情報同士の類似度合いを示す指標である。性格類似度としては、例えば模倣人格Ｃの性格診断情報の特徴量ベクトルと、ユーザＵの性格診断情報の特徴量ベクトルとのコサイン類似度を用いればよい。コサイン類似度は、情報と情報のベクトルの向きの近さ（角度）によって、情報同士の類似度合いを評価するものである。

【0037】

より詳細に説明すると、例えば性格類似度演算部１５はまず、特徴量ベクトルの全要素のうち両方の性格診断情報の値が１である数ａを算出する。それから、性格類似度演算部１５は、特徴量ベクトルの全要素のうちいずれか一方の性格診断情報の値が１である数ｂを算出する。そして、性格類似度演算部１５は、算出した数ａを数ｂで割って、模倣人格Ｃの性格診断情報の特徴量ベクトルと、ユーザＵの性格診断情報の特徴量ベクトルとのコサイン類似度（ａ／ｂ）を算出する。この場合、性格類似度の最大値は「１」となり、最小値は「０」となる。

【0038】

また、波形類似度とは、ユーザＵ間の価値観波形Ｇ＋（Ｕ），Ｇ－（Ｕ）の類似度合いや、ユーザＵの価値観波形Ｇ＋（Ｕ），Ｇ－（Ｕ）と特定コミュニティＳＣの価値観波形Ｇ＋（ＳＣ），Ｇ－（ＳＣ）との類似度合い、もしくはある特定コミュニティＳＣの価値観波形Ｇ＋（ＳＣ），Ｇ－（ＳＣ）と別の特定コミュニティＳＣの価値観波形Ｇ＋（ＳＣ），Ｇ－（ＳＣ）との類似度合いを示す指標である。波形類似度としても、価値観波形の特徴量ベクトル間のコサイン類似度を用いればよい。

【0039】

なお、性格類似度や波形類似度を算出する手法は、コサイン類似度に限定されるものではなく、別の算出関数を用いたり、テンプレートマッチングやパターンマッチングといった他の手法を用いたりしてもよい。すなわち、性格類似度や波形類似度を算出する手法は、任意の手法を適用してよい。

【0040】

記憶部１３は、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリ（ＳＳＤ：Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、その他の固体メモリといった不揮発性メモリであり、オペレーティングシステムやチャット管理プログラム等が記憶されている。記憶部１３には、チャットサービスを利用するユーザＵのユーザＩＤ６やチャットコミュニティのコミュニティＩＤ等が記憶され管理されるとともに、各ユーザ端末３から取得した会話情報としてのユーザ言動情報７が対応するユーザＩＤ６に関連付けて記録される。

【0041】

この種のデータを含むデータベースとして、実施形態の記憶部１３には、ユーザ情報データベース１８（以下「ユーザ情報ＤＢ１８」という。）、ユーザ言動情報データベース１９（以下「ユーザ言動情報ＤＢ１９」という。）および模倣人格データベース２０（以下「模倣人格ＤＢ２０」という。）等が構築されている。なお、各ＤＢ１８～２０は、サービス管理装置１とは別個にある通信ネットワーク４上のネットワークサーバ（図示省略）に設けられてもよいし、サービス管理装置１に別途接続したローカルサーバ（図示省略）に設けられていてもよい。

【0042】

記憶部１３に記憶および管理される各種情報は、ブロックチェーン８（図１参照）上に保管（格納）するのが望ましい。記憶部１３のうち少なくともユーザ情報ＤＢ１８に記憶された各種情報は、ブロックチェーン８上に保管するのが好適である。ブロックチェーン８（分散型台帳）は、通信ネットワーク４に接続された複数のコンピュータ関連機器（ノード）にて構成されるＰ２Ｐネットワークをベースとして、例えばイーサリアムやポリゴン等にて提供される分散型アプリケーションおよびスマートコントラクトにて構築される。

【0043】

ブロックチェーン８上に各種情報を保管する場合、各ユーザ端末３にてブロックチェーン８へのトランザクションを生成し、当該トランザクションがブロックチェーン８上で承認されると、ブロックチェーン８上で保管された各種情報が更新されるように構成するのが好ましい。サービス管理装置１は、ブロックチェーン８を構成するノードとして機能するようにしてもよい。なお、ブロックチェーン８としては、イーサリアムやポリゴンといったパブリックブロックチェーンを適用してもよいし、それ以外のプライベートブロックチェーンを適用してもよい。

【0044】

ユーザ情報ＤＢ１８は、システムＳの利用者アカウントが発行されたユーザＵの各種情報を登録するデータベースである。ユーザ情報ＤＢ１８には、先に説明したユーザ情報の一部、すなわち、ユーザ識別用のユーザＩＤ６、パスワード、ユーザＵの職業、ユーザＵが属するチャットコミュニティを示すコミュニティＩＤ等が各ユーザ端末３に対応付けて登録される。

【0045】

ユーザ言動情報ＤＢ１９は、各ユーザ端末３から取得したチャットサービス利用時のメッセージ（会話）の各種テキスト、イメージおよびファイルといった多数のユーザ言動情報７を、ユーザＩＤ６毎に対応付けて収集し蓄積するデータベースである。ユーザ言動情報ＤＢ１９には、個々のユーザＵを特定するユーザＩＤ６を主キーとして、各ユーザ端末３から取得したユーザ言動情報７を適宜時間毎（例えば２４時間（１日）毎や１時間毎等）に履歴としてまとめたテーブルが含まれている。模倣人格ＤＢ２０は、生成系ＡＩ２によって生成される模倣人格Ｃの複数個を、ユーザＩＤ６毎に対応付けて記憶し格納するデータベースである。

【0046】

実施形態において、各模倣人格Ｃ（これを構成するプログラム）は、記憶部１３のユーザ言動情報ＤＢ１９に収集し蓄積された各ユーザＵのユーザ言動情報７を生成系ＡＩ２の模倣人格生成部２１（図１参照）が解析することによって生成される。

【0047】

この場合、生成系ＡＩ２の模倣人格生成部２１は、例えば心理学のビッグ・ファイブ理論等を参照して、各ユーザＵのユーザ言動情報７に基づき喜怒哀楽等の感情、感謝称賛等の肯定的行為および誹謗中傷等の否定的行為を抽出し、当該ユーザＵの性格および感情（いわゆる人格）を分析する。ビッグ・ファイブ理論では、ユーザＵの人格を五つの特性に分類する。生成系ＡＩ２（模倣人格生成部２１）が評価する五つの特性としては、協調性、誠実性、外向性、神経症的傾向および開放性が挙げられる。

【0048】

例えば協調性は、社会的調和と個人を調整しようとする特性を意味する。協調性が高評価のユーザＵは、一般的に思慮深く親切かつ寛大で信頼でき、他人の関心と本人の関心を妥協しようとする性格であると解される。誠実性は、自制力を意味し、誠実性が高評価のユーザＵは、誠実に行動し外部の期待に対して成就を追求する特性を有すると解される。外向性は、多様な活動または外部環境からエネルギーを得られる特性である。外向性が高評価のユーザＵは、他のユーザＵと交流するのを好み、情熱的で行動的であると解される。

【0049】

神経症的傾向は、怒り、不安またはうつ病等の否定的な感情を容易に感じる傾向を意味する。神経症的傾向が高評価のユーザＵは、感情的に反応しやすくストレスに弱く、感情を表現する方法によって変化しやすい傾向があると解される。開放性は、芸術、感情、冒険、想像力、好奇心および多様な経験等に対する評価である。開放性が高評価のユーザＵは、知的好奇心に富み、美しさに敏感であり、新しいことを喜んで試みる性格を有すると解される。

【0050】

生成系ＡＩ２の模倣人格生成部２１は、五つの特性に対して０％～１００％までの傾向性を付与して、このような傾向性に基づくユーザＵの各特性を指標化（例えば点数化等）し、対応する模倣人格Ｃの各特性として転換する。

【0051】

そして、生成系ＡＩ２のスキル補正部２２が、各ユーザＵのスキル（実施形態では職業）に基づき各特性の傾向性に補正をかけて、補正された各特性の傾向性をユーザＵの各特性の指標（例えば点数等）として反映させ、対応する模倣人格Ｃの補正された各特性として転換する。

【0052】

生成系ＡＩ２のスキル補正部２２で求めた指標（例えば点数等）の分布が近いユーザＵ（模倣人格Ｃ）同士は、性格が似ている（近い）と評価される。指標（例えば点数等）の分布が全く異なるユーザＵ（模倣人格Ｃ）同士は、性格が異なる（遠い）と評価される。

【0053】

なお、性格等の分析手法としては、ビッグ・ファイブ理論に限らず、後述のＭＢＴＩ（マイヤーズ・ブリッグス・タイプ・インジケータ）、ストレングスファインダー（登録商標）、その他の分析手法であってもよい。

【0054】

さらに、生成系ＡＩ２の価値観補正部２３は、各ユーザＵのユーザ言動情報７に基づき、当該ユーザＵの有する善悪、好き嫌い、損得、利害、苦楽、難易、可否、快不快および正誤といった各判断（価値観）の閾値を分析して指標化（例えば点数化等）し、対応する模倣人格Ｃにおける各判断の閾値として転換する。

【0055】

この場合も、生成系ＡＩ２の価値観補正部２３で求めた指標（例えば点数等）の分布が近いユーザＵ（模倣人格Ｃ）同士は、判断の感覚（価値観）が似ている（近い）と評価される。指標（例えば点数等）の分布が全く異なるユーザＵ（模倣人格Ｃ）同士は、判断の感覚（価値観）が異なる（遠い）と評価される。

【0056】

各模倣人格Ｃはそれぞれ、相互に異なる価値観の閾値（判断尺度、判断基準とも言える。）を有している。すなわち、各模倣人格Ｃの思考や判断基準を一般人と同じように個々に異ならせている。これは、人間の思考や判断基準を単一基準で数値化する手法が信頼性に乏しいことに鑑みて採用されたものである。

【0057】

例えば「時間にルーズ」や「タメ口」等に対する寛容さ加減の違いで、ある模倣人格Ｃではゼロ評価（問題視しない）なのに対して、別の模倣人格Ｃではマイナス評価または複数のマイナス評価をしたりする。つまり、各ユーザＵの言動項目に対して、プラス評価か、マイナス評価か、またはゼロ評価かは、各模倣人格Ｃに委ねられる。おおまかに言って、プラス評価は、感謝称賛等の肯定的行為のように模倣人格Ｃが好意的な判断をした場合、マイナス評価は、誹謗中傷等の否定的行為のように模倣人格Ｃが非好意的な判断をした場合等が考えられる。

【0058】

なお、各ユーザＵを評価する言動項目は、各ユーザＵのユーザ言動情報７に基づき、生成系ＡＩ２または任意の模倣人格Ｃにて想起され、当該想起された言動項目を、すべての模倣人格Ｃが共通の事項として評価、判断するように設定されている。実施形態では、プラス評価のことを「徳」、プラス評価の累積を「徳を積む」と表現し、マイナス評価を「地雷」、マイナス評価の累積を「地雷を踏み続ける」と表現する場合がある。

【0059】

実施形態のシステムＳでは、生成系ＡＩ２にて生成された各模倣人格Ｃ（これを構成するプログラム）がサービス管理装置１における記録部１３の模倣人格ＤＢ２０に格納される。そして、詳細は後述するが、サービス管理装置１（模倣人格実行部１７）が各模倣人格Ｃを構成するプログラムを実行する。すなわち、各模倣人格Ｃを構成するプログラムをサービス管理装置１（模倣人格実行部１７）が実行することによって、各模倣人格Ｃが動作する。

【0060】

この場合、サービス管理装置１は、所定のタイミングで各ユーザＵのユーザ言動情報７を検出し収集する。追加または更新された各ユーザＵのユーザ言動情報７も、ユーザＩＤ６毎に対応付けてユーザ言動情報ＤＢ１９に格納される。生成系ＡＩ２（模倣人格生成部２１）が、追加または更新された各ユーザＵのユーザ言動情報７を解析して、対応する模倣人格Ｃに学習させたり、サービス管理装置１の模倣人格実行部１７が、追加または更新された各ユーザＵのユーザ言動情報７を解析して、対応する模倣人格Ｃに学習させたりする。

【0061】

このような学習によって、各模倣人格Ｃは、対応するユーザＵの性格や感情、判断基準（閾値）をより高精度に模倣でき、当該ユーザＵに特化して性格や感情、判断基準（閾値）を高精度に再現するアルゴリズムを獲得できる。各模倣人格Ｃのアルゴリズムは、学習の積み重ねによって、そのつど改良および改変される。サービス管理装置１は、各模倣人格Ｃの学習が進むごとに、当該模倣人格Ｃを更新して模倣人格ＤＢ２０に格納する。

【0062】

図３は、ユーザ端末３のハードウェア構成を示す概念図である。図３に示すように、ユーザ端末３は、ＣＰＵ３１、メモリ３２、ストレージ３３、通信ＩＦ３４、入力装置３５、表示部３６および入出力ＩＦ３７等を有している。これらはそれぞれ、相互にシステムバス３８を介して接続されている。ＣＰＵ３１は、プログラムに従って各種演算を行い、ユーザ端末３の機能を実現する処理を行う。なお、ＣＰＵ３１の数は単一でもよいし、複数でもよい。複数のＣＰＵ３１を用いる場合、これらＣＰＵ３１は、同時に処理を実行してもよいし、逐次処理を実行してもよい。

【0063】

メモリ３２は、ＣＰＵ３１が処理を実行する際のワークエリアとして機能する。メモリ３２には、例えばＲＡＭおよびＲＯＭが含まれる。ストレージ３３は、各種プログラムおよびデータを記憶するものであり、例えばＳＳＤおよび／またはＨＤＤを含む。ストレージ３３には、ユーザ端末３の機能を実現するためのプログラム、例えばサービス管理装置１が提供するチャットアプリ５等が記憶される。

【0064】

通信ＩＦ３４は、所定の通信規格（例えばイーサネット）に従って他の装置と通信する。通信ＩＦ３４には、例えばＮＩＣが含まれる。入力装置３５は、ユーザＵの操作に応じた情報を入力する。入力装置３５には、例えばタッチセンサ、キーボード、キーパッド、マウス、およびマイクロフォンのうち少なくとも１つが含まれる。

【0065】

表示部３６は、各種の情報を表示する。表示部３６には、例えばＬＣＤが含まれる。表示部３６は、タッチセンサと一体になってタッチスクリーンとして構成されてもよい。入出力ＩＦ３７は、入力装置３５やカメラ等を接続するためのインターフェースである。

【0066】

次に、実施形態に係る人格評価システムＳの動作のうち任意ユーザＵｎに対応した模倣人格Ｃｎ（添字ｎは１以上の整数）を生成する一例について、図４を参照しながら説明する。

【0067】

図４に示すように、ユーザＵｎが自身のユーザ端末３でチャットアプリ５を起動させ、他のユーザＵとのチャット等の言動（情報を取得可能な言動）を開始すると（ステップＳ０１：ＹＥＳ）、サービス管理装置１は、ユーザＵｎのユーザ端末３ｎから、メッセージ等のユーザ言動情報７ｎをユーザＩＤ６ｎに対応付けてユーザ言動情報ＤＢ１９に収集し蓄積する（ステップＳ０２）。

【0068】

次いで、ユーザ言動情報７ｎが所定量収集されると（ステップＳ０３：ＹＥＳ）、サービス管理装置１は、ＡＰＩを介して生成系ＡＩ２に対し、ユーザＩＤ６ｎおよびユーザ言動情報７ｎを含む模倣人格Ｃｎの生成要求を送信する（ステップＳ０４）。

【0069】

サービス管理装置１からの模倣人格Ｃｎの生成要求を受信した生成系ＡＩ２は、当該模倣人格Ｃｎ生成要求に応じて、模倣人格生成部２１にユーザ言動情報７ｎに基づく解析にてユーザＵｎの各特性を指標化（例えば点数化等）させ、模倣人格Ｃｎ（プログラム）を生成する（ステップＳ０５）。次いで、生成系ＡＩ２のスキル補正部２２が、ユーザＵｎの職業に基づく補正を模倣人格Ｃｎに反映させる（ステップＳ０６）。それから、生成系ＡＩ２は、ユーザ言動情報７ｎに基づき、価値観補正部２３にユーザＵｎの各判断の閾値を分析させて指標化（例えば点数化等）し、模倣人格Ｃｎに反映させる（ステップＳ０７）。

【0070】

生成系ＡＩ２による模倣人格Ｃｎ生成が完了すると、模倣人格Ｃｎ（プログラム）を含む模倣人格Ｃｎ生成完了通知が、生成系ＡＩ２からＡＰＩを介してサービス管理装置１に送信される（ステップＳ０８）。次いで、生成系ＡＩ２からの模倣人格Ｃｎ生成完了通知を受信したサービス管理装置１は、模倣人格ＣｎをユーザＩＤ６ｎに紐付けして、記憶部１３の模倣人格ＤＢ２０に登録し格納する（ステップＳ０９）。

【0071】

上記の制御によると、ユーザ端末３に対する会話サービスの提供および管理を行うサービス管理装置１と、ユーザ端末３を用いるユーザＵに対応した仮想的な模倣人格Ｃを生成する模倣人格生成装置２（生成系ＡＩ）とを備えており、模倣人格生成装置２は、ユーザＵの会話情報に基づきユーザＵの人格を反映させた模倣人格Ｃを生成する模倣人格生成部２１と、ユーザＵの持つスキルに対応して模倣人格Ｃに補正をかけるスキル補正部２２と、ユーザＵの会話情報から得られたユーザＵの価値観の閾値に対応して模倣人格Ｃに補正をかける価値観補正部２３とを有しているから、会話サービスを利用する各ユーザＵの人格を、対応する模倣人格Ｃから簡単に把握できる。このため、例えばトラブルを引き起こす可能性の高いユーザＵに対して会話サービスの使用に制限をかけたりして、ユーザＵ間のトラブルを未然に防止できる。また、過疎化しつつあるコミュニティに、場を盛り上げるのが上手いユーザＵの参加を促して、当該コミュニティの活性化も図れる。要するに、サービス事業者が会話内容を常時チェックし監視しなくても、会話サービスの運営円滑化と普及拡大とを両立できる。

【0072】

次に、実施形態に係る人格評価システムＳの動作のうち任意ユーザＵｎに対応した模倣人格Ｃｎを高精度化させる一例について、図５を参照しながら説明する。この場合、ユーザＵｎに対応した模倣人格Ｃｎがサービス管理装置１の記憶部１３（模倣人格ＤＢ２０）にすでに格納されているものとする。

【0073】

図５に示すように、ユーザＵｎが他のユーザＵとのチャット等の言動（情報を取得可能な言動）を実行している途次において（ステップＴ０１：ＹＥＳ）、サービス管理装置１は、ユーザＵｎの性格診断を高精度に模倣した結果になるまで実行済か否かを判別する（ステップＴ０２）。ユーザＵｎの性格診断を未実行であれば（ステップＴ０２：ＮＯ）、サービス管理装置１は、ＡＰＩを介して生成系ＡＩ２に、ユーザＵｎに対する自由会話形式の性格診断の実行要求を送信する（ステップＴ０３）。

【0074】

サービス管理装置１からの性格診断実行要求を受信した生成系ＡＩ２は、当該性格診断実行要求に応じて、自由会話形式での多数の質問を生成し、ユーザＵｎとの間で質問を含んだ会話を実行する（ステップＴ０４）。

【0075】

生成系ＡＩ２による性格診断は、従来のような「いくつかの選択肢の中からユーザＵｎが選ぶ」形式（静的な性格診断）ではなく、ユーザＵｎと生成系ＡＩ２との間でチャット（会話）をすることによって、ユーザＵｎのスムーズな判断を促す形式で行われる。なぜなら、静的な性格診断では、「いくつかの選択肢の中からユーザＵｎが選ぶ」というように質問が予め設定されるため、ユーザＵｎの回答にブレが生じたり精度に欠けたりするという点で、検討の余地があったからである。

【0076】

これに対して、例えば生成系ＡＩ２は、チャットを途切らず継続させユーザＵｎの応答に合わせながら、内容や流れに即して質問を生成する。つまり、生成系ＡＩ２は、ユーザＵｎの応答に合わせて動的に振る舞って、ユーザＵｎに対する性格診断（動的な性格診断）を実行する。このような動的な性格診断を生成系ＡＩ２が実行すれば、生成系ＡＩ２は、自然な会話の流れから、ユーザＵｎに対する性格診断に際して必要な情報をすべて取得できるし、取得した情報もユーザＵｎの性格を高精度に反映したものが得られる。

【0077】

実施形態で用いる性格診断は、例えばＭＢＴＩ（マイヤーズ・ブリッグス・タイプ・インジケータ）である。ＭＢＴＩの診断手法はすでに公知なので、その詳細な説明は割愛する。なお、ここで用いられる性格診断の手法は、ＭＢＴＩに限らず、前述のビッグ・ファイブ理論、ストレングスファインダー（登録商標）、その他の性格診断手法であってもよい。

【0078】

生成系ＡＩ２によるユーザＵｎの性格診断が完了すると、ユーザＵｎの性格診断情報を含む性格診断完了通知が、生成系ＡＩ２からＡＰＩを介してサービス管理装置１に送信される（ステップＴ０５）。次いで、生成系ＡＩ２からの性格診断完了通知を受信したサービス管理装置１は、ユーザＵｎの性格診断情報をユーザＩＤ６ｎに紐付けして、記憶部１３に登録し格納する（ステップＴ０６）。

【0079】

次いで、サービス管理装置１は、ユーザＵｎに対応した模倣人格Ｃｎを起動させ、ＡＰＩを介して生成系ＡＩ２に、模倣人格Ｃｎに対する自由会話形式での性格診断の実行要求を送信する（ステップＴ０７）。この場合、模倣人格Ｃｎの実行処理は模倣人格実行部１７が担う。サービス管理装置１からの性格診断実行要求を受信した生成系ＡＩ２は、当該性格診断実行要求に応じて自由会話形式での多数の質問を生成し、模倣人格Ｃｎとの間で質問を含んだ会話を実行する（ステップＴ０８）。ステップＴ０８において生成系ＡＩ２は、ステップＴ０４のときと同様に、模倣人格Ｃｎに対して動的な性格診断を実行する。

【0080】

生成系ＡＩ２による模倣人格Ｃｎの性格診断が完了すると、模倣人格Ｃｎの性格診断情報を含む性格診断完了通知が、生成系ＡＩ２からＡＰＩを介してサービス管理装置１に送信される（ステップＴ０９）。次いで、生成系ＡＩ２からの性格診断完了通知を受信したサービス管理装置１（性格類似度演算部１５）は、模倣人格Ｃｎの性格診断情報をユーザＩＤ６ｎに紐付けして、記憶部１３に登録し格納する（ステップＴ１０）。

【0081】

次いで、サービス管理装置１（性格類似度演算部１５）は、ユーザＵｎの性格診断情報と模倣人格Ｃｎの性格診断情報を記憶部１３から読み出して比較しユーザＵに対する模倣人格Ｃの性格類似度を算出する（ステップＴ１１）。ユーザＵに対する模倣人格Ｃの性格類似度が所定閾値を上回れば（ステップＴ１１：ＹＥＳ）、模倣人格Ｃｎは、ユーザＵｎの性格や感情、判断基準（閾値）を高精度に模倣していて、当該ユーザＵｎに特化して性格や感情、判断基準（閾値）を高精度に再現するアルゴリズムを獲得しているといえる。そこで、模倣人格Ｃｎが完成したとして、模倣人格Ｃｎの高精度化処理を終了する。

【0082】

ユーザＵに対する模倣人格Ｃの性格類似度が所定閾値を下回れば（ステップＴ１１：ＮＯ）、サービス管理装置１は、ＡＰＩを介して生成系ＡＩ２に対し、追加または更新されたユーザＵｎのユーザ言動情報７ｎおよびユーザＩＤ６ｎを含む模倣人格Ｃｎの更新要求を送信する（ステップＴ１２）。

【0083】

サービス管理装置１からの模倣人格Ｃｎ更新要求を受信した生成系ＡＩ２（模倣人格生成部２１）は、当該模倣人格Ｃｎ更新要求に応じて、ユーザ言動情報７ｎに基づく解析にてユーザＵｎの各特性を指標化（例えば点数化等）し、模倣人格Ｃｎ（これを構成するプログラム）を更新する（ステップＴ１３）。そして、生成系ＡＩ２のスキル補正部２２が、ユーザＵｎのスキル（例えば職業等）に基づく補正を模倣人格Ｃｎに反映させ（ステップＴ１４）、さらに、生成系ＡＩ２の価値観補正部２３が、追加または更新されたユーザ言動情報７ｎに基づきユーザＵｎの各判断の閾値を分析して指標化（例えば点数化等）し、模倣人格Ｃｎに反映させる（ステップＴ１５）。

【0084】

生成系ＡＩ２による模倣人格Ｃｎ更新が完了すると、模倣人格Ｃｎ（プログラム）を含む模倣人格Ｃｎ更新完了通知が、生成系ＡＩ２からＡＰＩを介してサービス管理装置１に送信される（ステップＴ１６）。次いで、生成系ＡＩ２からの模倣人格Ｃｎ更新完了通知を受信したサービス管理装置１が、模倣人格ＣｎをユーザＩＤ６ｎに紐付けして、記憶部１３の模倣人格ＤＢ２０に登録し格納する（ステップＴ１７）。

【0085】

その後、サービス管理装置１は、ステップＴ０７に戻り、ＡＰＩを介して生成系ＡＩ２に、更新された模倣人格Ｃｎに対する自由会話形式での性格診断の実行要求を送信し、以下、更新された模倣人格ＣｎのユーザＵｎに対する性格類似度が所定閾値を上回るまで、ステップＴ０８～Ｔ１６の処理がループして実行されるのである。

【0086】

上記の制御によると、模倣人格生成装置２（生成系ＡＩ）は、ユーザＵと模倣人格Ｃとのそれぞれに対して自由会話形式の性格診断を実行し、サービス管理装置１は、ユーザＵの性格診断情報と模倣人格Ｃの性格診断情報とを比較して、その性格類似度から模倣人格Ｃの模倣精度を判断するので、ユーザＵの人格をより高精度に模倣した模倣人格Ｃを生成でき、ユーザＵに特化してその人格を高精度に再現できるという効果を奏するのである。

【0087】

次に、実施形態に係る人格評価システムＳの動作のうち、任意ユーザＵｎの人格評価を高精度化させる一例について、図６および図７を参照しながら説明する。

【0088】

図６に示すように、ユーザＵｎが他のユーザＵとのチャットを実行している途次において（ステップＥ０１：ＹＥＳ）、サービス管理装置１（模倣人格実行部１７）は、模倣人格ＤＢ２０に記憶されたすべての模倣人格Ｃ１～Ｃ（ｎ－１）を起動させ、ユーザＵｎのユーザ言動情報７ｎを全模倣人格Ｃ１～Ｃ（ｎ－１）に監視させる（ステップＥ０２）。それから、サービス管理装置１（模倣人格実行部１７）は、これらユーザ言動情報７ｎから想起された多数の言動項目について、「徳」か「地雷」かまたは「問題なし」かを全模倣人格Ｃ１～Ｃ（ｎ－１）に評価させ、これら評価を模倣人格Ｃ１～Ｃ（ｎ－１）ごとに累積させる（ステップＥ０３）。

【0089】

前述のとおり、各模倣人格Ｃ１～Ｃ（ｎ－１）の思考や判断基準は、人間と同じように個々に異ならせている。このため、各ユーザＵの言動項目に対して、プラス評価かマイナス評価かまたはゼロ評価かをするかは、各模倣人格Ｃによって分かれる（各模倣人格Ｃ１～Ｃ（ｎ－１）によって異なる判断がなされる）。

【0090】

想起された全言動項目について各模倣人格Ｃ１～Ｃ（ｎ－１）による評価が完了すると（ステップＥ０４：ＹＥＳ）、サービス管理装置１の価値観波形生成部２４は、ユーザＵｎに関して、模倣人格Ｃ１～Ｃ（ｎ－１）ごとの徳および地雷の累積結果を示す特性波形としての価値観波形（価値観グラフとも言える。）を算出する（ステップＥ０５）。実施形態の価値観波形は、徳波形Ｇ＋（Ｕｎ）と地雷波形Ｇ－（Ｕｎ）との組合せによって表される。図７には、模倣人格Ｃ１～Ｃ（ｎ－１）に評価されたユーザＵｎの価値観波形Ｇ＋（Ｕｎ），Ｇ－（Ｕｎ）の一例を示している。価値観波形Ｇ＋（Ｕｎ），Ｇ－（Ｕｎ）における縦軸のプラス側は徳の累積値であり、マイナス側は地雷の累積値である。

【0091】

このように価値観波形Ｇ＋（Ｕ），Ｇ－（Ｕ）を作成すると、ユーザＵが各模倣人格Ｃ１～Ｃｎ－１からどのような評価を受けたかを価値観波形Ｇ＋（Ｕ），Ｇ－（Ｕ）上に投影でき、各ユーザＵの表面上および内面的な人格をより高精度に把握できる。各ユーザＵの表面上および内面的な人格を高い信頼性を持って可視化できる。価値観波形Ｇ＋（Ｕ），Ｇ－（Ｕ）の形状が似ているユーザＵ同士は、価値観が似ている（近い）と評価できる。価値観波形Ｇ＋（Ｕ），Ｇ－（Ｕ）の形状が似ているユーザＵ同士は、同期率（類似率とも言える。）が高いと表現してもよい。価値観波形Ｇ＋（Ｕ），Ｇ－（Ｕ）の形状が全く異なるユーザＵ同士は、価値観が相違していると評価できる。価値観波形Ｇ＋（Ｕ），Ｇ－（Ｕ）の形状が全く異なるユーザＵ同士は、同期率が低いと表現してもよい。

【0092】

なお、ユーザＵに関して模倣人格Ｃごとに判断した徳および地雷の累積結果を示すものは、前述の価値観波形Ｇ＋（Ｕ），Ｇ－（Ｕ）に限定されるものではない。価値観波形に代えて、例えば勝利、情熱、愛情等を連想する「赤」、明朗快活、若さ、喜び等を連想する「黄」、自然、調和、平和等を連想する「緑」、静寂、知性、冷たい等を連想する「青」といった各色彩を用いて、ユーザＵに関して模倣人格Ｃごとに判断した徳および地雷の累積結果をグラデーション状に表現するような価値観カラーチャートを採用したりしてもよい。

【0093】

次に、実施形態に係る人格評価システムＳの動作のうち、ユーザＵ１～Ｕ（ｎ－１）が属する特定コミュニティＳＣに任意ユーザＵｎを参加させるか否かを判別する承認プロセスの一例について、図８を参照しながら説明する。なお、特定コミュニティＳＣとしては、例えば企業コミュニティ、ファンコミュニティ、オンラインサロン、ナレッジコミュニティ、趣味コミュニティまたは地域コミュニティといった各種コミュニティを採用してよい。

【0094】

ここで、ユーザＵｎの価値観波形Ｇ＋（Ｕｎ），Ｇ－（Ｕｎ）としては、図７に示すグラフが予め求められている。また、特定コミュニティＳＣがどのような価値観を持つユーザＵ１～Ｕ（ｎ－１）たちの集合体であるかを表すのに、各ユーザＵの価値観波形Ｇ＋（Ｕ），Ｇ－（Ｕ）を総合して求められる特定コミュニティＳＣの価値観波形Ｇ＋（ＳＣ），Ｇ－（ＳＣ）が使用される。価値観波形Ｇ＋（ＳＣ），Ｇ－（ＳＣ）は、特定コミュニティＳＣの特性波形に相当するものである。

【0095】

特定コミュニティＳＣの価値観波形Ｇ＋（ＳＣ），Ｇ－（ＳＣ）は、各ユーザＵの価値観波形Ｇ＋（Ｕ），Ｇ－（Ｕ）に基づき、サービス管理装置１（価値観波形生成部２４）によって算出され記憶部１３に記憶される。特定コミュニティＳＣの価値観波形Ｇ＋（ＳＣ），Ｇ－（ＳＣ）算出の一例として、例えば各ユーザＵの徳波形Ｇ＋（Ｕ）のうち模倣人格Ｃごとの累積値について、最頻値、中央値または平均値を取って徳波形Ｇ＋（ＳＣ）を算出し、各ユーザＵの地雷波形Ｇ－（Ｕ）のうち模倣人格Ｃごとの累積値について、最頻値、中央値または平均値を取って地雷波形Ｇ－（ＳＣ）を算出すれば、特定コミュニティＳＣの価値観波形Ｇ＋（ＳＣ），Ｇ－（ＳＣ）が得られる。

【0096】

図８に示すように、ユーザＵｎが自身のユーザ端末３でチャットアプリ５を起動させ、特定コミュニティＳＣへの参加申請をすると（ステップＰ０１：ＹＥＳ）、サービス管理装置１（波形類似度演算部１６）は、ユーザＵｎの価値観波形Ｇ＋（Ｕｎ），Ｇ－（Ｕｎ）と特定コミュニティＳＣの価値観波形Ｇ＋（ＳＣ），Ｇ－（ＳＣ）とを記憶部１３から読み出す（ステップＰ０２）。次いで、サービス管理装置１（波形類似度演算部１６）は、ユーザＵｎの価値観波形Ｇ＋（Ｕｎ），Ｇ－（Ｕｎ）と特定コミュニティＳＣの価値観波形Ｇ＋（ＳＣ），Ｇ－（ＳＣ）と比較して、特定コミュニティＳＣに対するユーザＵｎの波形類似度を算出する（ステップＰ０３）。

【0097】

次いで、特定コミュニティＳＣに対するユーザＵｎの波形類似度が所定閾値を上回れば（ステップＰ０４：ＹＥＳ）、ユーザＵｎの価値観波形Ｇ＋（Ｕｎ），Ｇ－（Ｕｎ）は、特定コミュニティＳＣの価値観波形Ｇ＋（ＳＣ），Ｇ－（ＳＣ）に似ていて（同期率が高くて）、価値観が合う（マッチングする）と評価される。そこで、サービス管理装置１（波形類似度演算部１６）は、ユーザＵｎのユーザ端末３（チャットアプリ５）に、特定コミュニティＳＣへの参加を許可する指令を発し（ステップＰ０５）、他のユーザＵとチャット可能な状態にする。

【0098】

特定コミュニティＳＣに対するユーザＵｎの波形類似度が所定閾値を下回れば（ステップＰ０４：ＮＯ）、ユーザＵｎの価値観波形Ｇ＋（Ｕｎ），Ｇ－（Ｕｎ）は、特定コミュニティＳＣの価値観波形Ｇ＋（ＳＣ），Ｇ－（ＳＣ）に相違していて（同期率が低くて）、価値観が合わない（マッチングしない）と評価される。そこで、サービス管理装置１（波形類似度演算部１６）は、ユーザＵｎのユーザ端末３（チャットアプリ５）に、特定コミュニティＳＣへの参加を拒否する指令を発し（ステップＰ０６）、ユーザＵｎを特定コミュニティＳＣに参加不能な状態にする。ステップＰ０６では、ユーザＵｎの特定コミュニティの参加を拒否する例を示したが、これに限るものではなく、価値観が合わない（マッチングしない）という評価を指標とした対処（例えば特定コミュニティＳＣでの各種制限を設ける等）をサービス事業者が設定してよい。

【0099】

上記の制御によると、例えば価値観が合わなくてトラブルを引き起こす可能性の高いユーザＵを招待したような場合でも、当該ユーザＵが特定コミュニティＳＣに参加拒否するのを無理なくスムーズに実行できる。このため、ユーザＵ間のトラブルを確実に防止できる。また、価値観が合い性格もよいと解される優秀なユーザＵたちが集まることになるので、特定コミュニティＳＣの活性化も容易であるし、安全安心な特定コミュニティＳＣとして発展できる。特定コミュニティＳＣの信頼性も向上するのである。

【0100】

なお、特定コミュニティＳＣへの参加を一度拒否されたユーザＵｎは、永久に特定コミュニティＳＣに参加できないわけではない。ユーザＵｎの価値観波形Ｇ＋（Ｕｎ），Ｇ－（Ｕｎ）は、参加拒否後の言動の蓄積に応じて当然に変化していく。その結果、ユーザＵｎの価値観波形Ｇ＋（Ｕｎ），Ｇ－（Ｕｎ）が特定コミュニティＳＣの価値観波形Ｇ＋（ＳＣ），Ｇ－（ＳＣ）に似てきて、価値観が合う（似ている、近い）と評価されれば、特定コミュニティＳＣに参加可能になる。

【0101】

図８に示す実施形態では、ユーザＵと特定コミュニティＳＣとの関係における類似度合いの比較（承認プロセス）の一例を示したが、これに限らず、ユーザＵと別のユーザＵとの関係における類似度合いの比較でも、図８に示す実施形態と同様に実現可能であるし、特定コミュニティＳＣと別の特定コミュニティＳＣとの関係における類似度合いの比較においても、図８に示す実施形態と同様に実現可能である。

【0102】

例えば特定コミュニティＳＣと別の特定コミュニティＳＣとの関係における類似度合いの比較において、互いの価値観が合う（類似度合いが高い）場合は、例えば検索した際に相手の特定コミュニティＳＣをレコメンドして相互提携することが可能である。逆に、互いの価値観が合わない（類似度合いが低い）場合は、例えば検索した際であっても相手の特定コミュニティＳＣを紹介されなくすることが可能である。

【0103】

本願発明における各部の構成は図示の実施形態に限定されるものではなく、本願発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

【符号の説明】

【0104】

Ｃ，Ｃ（ｎ－１），Ｃｎ 模倣人格
Ｇ＋（Ｕ），Ｇ＋（Ｕｎ） 徳波形
Ｇ－（Ｕ），Ｇ－（Ｕｎ） 地雷波形
Ｓ 人格評価システム
ＳＣ 特定コミュニティ
Ｕ，Ｕ（ｎ－１），Ｕｎ ユーザ
１ サービス管理装置
２ 生成系ＡＩ
３，３ｎ ユーザ端末
４ 通信ネットワーク
５ チャットアプリ
６，６ｎ ユーザＩＤ
７，７ｎ ユーザ言動情報
１１ 通信部
１２ 情報処理部
１３ 記憶部
１４，３８ システムバス
１５ 性格類似度演算部
１６ 波形類似度演算部
１７ 模倣人格実行部
１８ ユーザ情報ＤＢ
１９ ユーザ言動情報ＤＢ
２０ 模倣人格ＤＢ
２１ 模倣人格生成部
２２ スキル補正部
２３ 価値観補正部
２４ 価値観波形生成部
３１ ＣＰＵ
３２ メモリ
３３ ストレージ
３４ 通信ＩＦ
３５ 入力装置
３６ 表示部
３７ 入出力ＩＦ

【要約】

【課題】ユーザＵの人格を適切に評価することが可能な人格評価システムＳを提供する。
【解決手段】本発明の人格評価システムＳは、ユーザ端末３に対する会話サービスの提供および管理を行うサービス管理装置１と、ユーザ端末３を用いるユーザＵに対応した仮想的な模倣人格Ｃを生成する生成系ＡＩ２とを備える。生成系ＡＩ２は、ユーザＵの会話情報に基づきユーザＵの人格を反映させた模倣人格Ｃを生成する模倣人格生成部２１と、ユーザＵの持つスキルに対応して模倣人格Ｃに補正をかけるスキル補正部２２と、ユーザＵの会話情報から得られたユーザＵの価値観の閾値に対応して模倣人格Ｃに補正をかける価値観補正部２３とを有する。
【選択図】図４

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】