JP2001249949A - 感情生成方法、感情生成装置、記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 情報検索及び提示装置において、推薦に対す
る自信や熱意などの感情を伴わせて対話を進める。 【解決手段】 提案アイテム検索部１２は、ユーザの嗜
好モデル１３を参照し、ユーザの入力条件にあった提案
アイテムに対して嗜好の程度を割り当て、自信度計算部
１４は、嗜好の程度と自信度の対応を記述している自信
度モデル１５を参照し、各提案アイテムに対する推薦の
自信度を計算する。感情生成部１６Ａは、自信度計算部
から送出される提案アイテムの自信度と、提案に対して
行われる肯定や否定のユーザ応答の２軸とエージェント
の感情の対応を記述したエージェント感情モデル１７Ａ
を参照し、エージェント感情を決める。出力データ生成
部１８は、感情を伴ったエージェントの提案文および反
応文、及びＣＧキャラクタの動作や表情を生成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、情報検索及び提示
装置において、ユーザとコンピュータの対話の中で、コ
ンピュータの反応や情報提示に対して感情を伴わせるた
めの、感情生成装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、対話システムにおいてコンピ
ュータに感情をもたせる技術が種々提案されている。

【０００３】例えば、特開平６−１２４０１号公報（発
明の名称「感情模擬装置」）（以下「従来技術１」と呼
ぶ）には、エージェントに８つの基本感情を持たせ、ユ
ーザの発話やタスクの遂行状況などの条件に応じて、エ
ージェントの基本感情を変化させるような、擬似的感情
をエージェントに組み込んだ対話型情報入出力システム
が提案されている。

【０００４】ここで、「エージェント」とは、文字どお
り、人の作業を代行するソフトウェアであり、その１つ
にインタフェースエージェントがある。インタフェース
エージェントはシステムから利用者に能動的に働きかけ
るインタフェースであり、システムと利用者との間での
やさしい対話、必要な情報を絶妙のタイミングでわかり
やすく提示してくれる擬人的なインタフェース技術を包
括している。インタフェースエージェントの範疇に入る
擬人化エージェントは、システムにアニメーションキャ
ラクタの表情や動作などの擬人的な振舞いを付加するこ
とで、利用者にシステムの状態（例えば、利用者の質問
に対する理解度など）を提示する。すなわち、「擬人化
エージェント」はインタフェースエージェントに顔をも
たせたものといえる。

【０００５】詳述すると、従来技術１に開示された感情
模擬装置は、エージェントに模擬的な感情状態を具有さ
せるために、基本要素感情強度を保持する記憶手段をも
つ。また、感情模擬装置は、エージェントが外部環境で
生起する事象によって、その具有する基本用度感情を変
化させる手段をもつ。さらに、感情模擬装置は、感情状
態内部において、基本要素感情の間の相互作用をあらか
じめ定めておき、一定時刻ごとに上記相互作用を生起さ
せ、各基本要素感情強度の間に増減を生じさせて自律的
に感情状態が変化してゆく手段をもつ。さらにまた、感
情模擬装置は、各基本要素感情強度が時間の経過と共に
指数的に減衰して行き、外部環境に事象の発生しないよ
うな時間が十分に経過した後には、各基本要素感情強度
が定常状態、すなわち感情状態が全体として中立状態と
なる手段をもつ。

【０００６】また、特開平９−８１６３２号公報（発明
の名称「情報公開装置」）（以下「従来技術２」と呼
ぶ）には、テキストや音声に含まれる感情語や対話回数
を用いて、ユーザの感情を推定し、ユーザの感情の種類
に応じて、対話の応答プラン、すなわち応答文や応答戦
略を決定する装置が提案されている。

【０００７】詳述すると、従来技術２に開示された情報
公開装置は、テキスト、音声、画像およびポインティン
グ位置を含む複数の形態のデータを入力し、この入力し
たデータからユーザの意図および感情情報を抽出し応答
プランを作成してユーザへの応答を生成する装置であ
る。この情報公開装置は、応答プラン作成部の内部状態
と、ユーザの意図ならびに感情情報と、作成された応答
プランの種別を含む対話状況情報の時間軸上の推移とか
らユーザの感情状態を認識するユーザ感情認識部を具備
する。応答プラン作成部は、ユーザ感情認識部の認識結
果にしたがって応答戦略を選択または変更し、その応答
戦略に合致した応答プランを作成する。

【０００８】さらに、特開平９−１５３１４５号公報
（発明の名称「エージェント表示装置」）（以下「従来
技術３」と呼ぶ）には、ユーザの目的や好み、熟練レベ
ルに合った処理をするユーザインタフェースが開示され
ている。この従来技術３に開示されたエージェント表示
装置は、エージェントの属性データを格納するエージェ
ントオブジェクト記憶領域と、エージェントのメッセー
ジを格納するメッセージ記憶領域と、エージェントの画
像フレームを格納するフレーム画像記憶領域とを設け
る。エージェントの表示イメージに服装イメージを上書
きする服装イメージ設定手段によって、検索対象分野を
明確に表現する。

【０００９】また、擬人化エージェントではないけれど
も、特開平１０−１６２０２７号公報（発明の名称「情
報検索方法及びその装置」）（以下「従来技術４」と呼
ぶ）には、膨大な情報の中からユーザが希望する情報を
容易に検索できるようにした情報検索方法及び装置が開
示されている。この従来技術４に開示された情報検索方
法及びその装置では、ユーザ固有の基本的選択嗜好に基
づいて情報の優先順位を決定することにより、膨大な数
の番組の中から、当該ユーザが所望とする情報を容易に
検索し得る。

【００１０】さらに、特開平１１−１２６０１７号公報
（発明の名称「記録媒体、ロボット、情報処理装置、並
びに電子ペットシステム」）（以下「従来技術５」と呼
ぶ）には、種々の装置で、リアリティのある電子ペット
を実現するようにした技術的思想が開示されている。従
来技術５において、ＩＣカードは、電子ペットの感情を
含む、その内部状態を表す内部状態パラメータであっ
て、その内部状態パラメータに基づいて、電子ペットが
アクションを起こした場合に、そのアクションに対応し
て更新されるものを記憶し、電子ペットの肉体として機
能する装置に着脱可能なようにされている。仮想ペット
装置は、電子ペットの肉体として機能する、電子ペット
を表示するための処理を行なうもので、ＩＣカードが着
脱可能なスロットを有している。ペット型ロボットは、
電子ペットの肉体として機能し、ＩＣカードが着脱可能
なスロットを有している。

【００１１】また、特開平１１−２６５２３９号公報
（発明の名称「感情生成装置及び感情生成方法」）（以
下「従来技術６」と呼ぶ）には、実際の運用場面におい
て、所定の感情を発生させる状況に特有に現われる予測
不可能な付帯条件を学習し、学習された付帯条件を満た
す新たな状況下で該所定の感情を想起させることが可能
な感情生成装置が提案されている。この従来技術６に開
示された感情生成方法は、状況を認識して状況情報を生
成し、状況情報を現在から過去にさかのぼる所定期間分
まとめた状況情報列を生成して保持し、状況情報列の第
1の指定期間に対する反応感情情報を生成し、反応感情
情報と第2の指定期間分の状況情報列とを関連付けて記
憶し、第3の指定期間分の状況情報列に対して記憶され
た感情情報を想起感情情報として想起し、想起感情情報
と反応感情情報とを合成して装置独自の自己感情情報を
生成し、自己感情情報に応じた信号を生成出力すること
を特徴とする。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】上述した従来技術１〜
６には、次に述べるような課題がある。

【００１３】これら従来技術の第一の課題として、推薦
に対する自信や熱意などの感情を伴わせて、対話を進め
ることが出来ないという問題がある。そのような感情
は、情報検索および提示型装置において、コンピュータ
から提示する情報に対して、検索条件との合致度や推薦
ランキングなどに応じて生じる。

【００１４】例えば、従来技術１においては、結果の是
非や推薦度合いについては、感情を伴わせることが出来
ないためである。何故なら、従来技術１では、スケジュ
ール調整などのタスクについて、タスクが完了した場合
にエージェントの喜びの感情を増加させたり、エージェ
ントが入力要求を繰り返したのにユーザからの音声入力
が得られない場合に、怒りの感情を増加させるなど、タ
スクの遂行状況やユーザの発話に応じて、エージェント
の感情を決めているからである。もう少し具体的に述べ
ると、スケジュール調整の作業の場合、従来技術1で
は、スケジュール調整が完了した時のメッセージや、入
力要求のメッセージについては感情を伴わせることがで
きる。しかしながら、会議を設定する候補日程を検索、
提示するなど、コンピュータのタスクの結果に複数の回
答が存在する場合に対して、従来技術１では、それぞれ
の回答がどの程度ユーザの希望に沿っていて、推薦に対
する自信があるかという感情を伴わせることは出来な
い。第二の課題は、感情に対する応答文の汎用性が低い
という問題がある。何故なら、ユーザの発話やタスクの
遂行状況、または対話回数に応じてコンピュータ側の感
情を決め、その感情に従ってユーザに対する応答文を作
成するが、応答文は開発するアプリケーション毎に決め
る必要があるからである。

【００１５】例えば、従来技術２では、要件（reques
t）を要求（order）するという応答プランに対して、期
待という感情ならば「ご用件は何でしょうか？」という
応答文を生成し、不安という感情ならば「山本のスケジ
ュール参照、山本への御伝言、山本とも直接対話の取り
次ぎなどが可能ですが、どれにしましょうか？」という
応答文を生成している。しかしながら、このような固有
の応答文の生成方式では、他のアプリケーションを開発
する際には、感情に対応する応答文をそのまま利用する
ことが出来ず、新たに応答文を作成し直す必要があると
いう問題がある。そこで、本発明の目的は、コンピュー
タが提示する検索結果などの情報に対して、推薦に対す
る自信や熱意などの感情を伴わせながら、対話をすすめ
ることができる感情生成装置を提供することにある。

【００１６】また、本発明の他の目的は、感情を伴わせ
たコンピュータからの応答文が、一つの対話システムに
のみ固有の応答文ではなく、様々な対話システムで利用
することが可能な汎用的な応答文を生成できる、感情生
成装置を提供することにある。

【００１７】

【課題を解決するための手段】本発明の第１の態様によ
る感情生成装置は、ユーザの入力条件にあったアイテム
を提案する際に、ユーザ嗜好やランキングデータを参照
して、提案に対する自信度という属性を計算し、自信度
に応じた感情を生成する。

【００１８】すなわち、本発明の第１の態様によれば、
コンピュータの反応や情報提示に対して感情を伴わせ
る、感情生成装置において、ユーザの嗜好を記述したユ
ーザ嗜好モデルを記憶するユーザ嗜好モデル記憶部と、
ユーザの入力条件にあった提案アイテムを検索し、この
提案アイテムに対して、ユーザ嗜好モデル記憶部に記憶
したユーザ嗜好モデルを参照して、嗜好の程度を割り当
てる提案アイテム検索部と、提案アイテムに対する嗜好
の程度と、提案に対する自信度との対応を記述した自信
度モデルを記憶する自信度モデル記憶部と、この自信度
モデル記憶部に記憶した自信度モデルを参照して、提案
アイテムに対する自信度を決定する自信度計算部と、自
信度とエージェント感情との対応を記述したエージェン
ト感情モデルを記憶するエージェント感情モデル記憶部
と、決定した自信度に対し、エージェント感情モデル記
憶部に記憶したエージェント感情モデルを参照して、エ
ージェントの感情を決定する感情生成部と、この決定さ
れたエージェント感情に応じて、アイテムを提案するた
めの提案文および、ＣＧキャラクタの動作や表情データ
を生成する出力データ生成部とを備えることを特徴とす
る感情生成装置が得られる。

【００１９】また、本発明の第１の態様によれば、コン
ピュータの反応や情報提示に対して感情を伴わせる、感
情生成装置において、人気ランキングのデータを記憶す
るランキングデータ記憶部と、ユーザの入力条件にあっ
た提案アイテムを検索し、提案アイテムに対して、ラン
キングデータ記憶部に記憶した前記人気ランキングのデ
ータを参照して、人気ランキングを割り当てる提案アイ
テム検索部と、提案アイテムに対する人気ランキング
と、提案に対する自信度との対応を記述した自信度モデ
ルを記憶する自信度モデル記憶部と、この自信度モデル
記憶部に記憶した自信度モデルを参照して、提案アイテ
ムに対する自信度を決定する自信度計算部と、自信度と
エージェント感情との対応を記述したエージェント感情
モデルを記憶するエージェント感情モデル記憶部と、決
定した自信度に対し、エージェント感情モデル記憶部に
記憶したエージェント感情モデルを参照して、エージェ
ントの感情を決定する感情生成部と、この決定されたエ
ージェント感情に応じて、アイテムを提案するための提
案文および、ＣＧキャラクタの動作や表情データを生成
する出力データ生成部とを備えることを特徴とする感情
生成装置が得られる。

【００２０】本発明の第２の態様によれば、コンピュー
タの反応や情報提示に対して感情を伴わせる、感情生成
装置において、ユーザの入力条件にあった提案アイテム
を検索し、この提案アイテムを出力する提案アイテム検
索部と、提案アイテムの提案回数と自信度との対応を記
述した自信度モデルを記憶する自信度モデル記憶部と、
この自信度モデル記憶部に記憶した自信度モデルを参照
して、提案アイテム検索部から送出される提案アイテム
の提案回数に応じて自信度を決定する自信度計算部と、
自信度とエージェント感情との対応を記述したエージェ
ント感情モデルを記憶するエージェント感情モデル記憶
部と、決定した自信度に対し、エージェント感情モデル
記憶部に記憶したエージェント感情モデルを参照して、
エージェントの感情を決定する感情生成部と、この決定
されたエージェント感情に応じて、アイテムを提案する
ための提案文および、ＣＧキャラクタの動作や表情デー
タを生成する出力データ生成部とを備えることを特徴と
する感情生成装置が得られる。

【００２１】上記本発明の第２の態様による感情生成装
置において、自信度モデル記憶部は、提案アイテムの提
案回数に応じた自信度の変化がエージェントの性格によ
って違うことを記述した自信度モデルを記憶し、自信度
計算部は、提案回数に応じた自信度の計算においてエー
ジェントの性格を加味するようにしても良い。

【００２２】本発明の第３の態様によれば、コンピュー
タの反応や情報提示に対して感情を伴わせる、感情生成
装置において、ユーザの嗜好を記述したユーザ嗜好モデ
ルを記憶するユーザ嗜好モデル記憶部と、ユーザの入力
条件にあった提案アイテムを検索し、この提案アイテム
に対して、ユーザ嗜好モデル記憶部に記憶したユーザ嗜
好モデルを参照して、嗜好の程度を割り当てる提案アイ
テム検索部と、提案アイテムに対する嗜好の程度と、提
案に対する自信度との対応を記述した自信度モデルを記
憶する自信度モデル記憶部と、この自信度モデル記憶部
に記憶した自信度モデルを参照して、提案アイテムに対
する自信度を決定する自信度計算部と、自信度及びユー
ザ応答に対するエージェント感情の対応を記述したエー
ジェント感情モデルを記憶するエージェント感情モデル
記憶部と、自信度計算部からの決定した自信度の入力と
共に、入力部から送出されるユーザ応答を利用し、提案
アイテムに対する自信度とユーザ応答の２つの属性か
ら、エージェント感情モデル記憶部に記憶したエージェ
ント感情モデルを参照して、エージェントの感情を決定
する感情生成部と、この決定されたエージェント感情に
応じて、アイテムを提案するための提案文および、ＣＧ
キャラクタの動作や表情データを生成する出力データ生
成部とを備えることを特徴とする感情生成装置が得られ
る。

【００２３】上記本発明の第３の態様による感情生成装
置において、エージェント感情モデル記憶部は、自信度
とユーザ応答によって決定するエージェント感情につい
て、エージェントの性格ごとに異なる感情が選択される
モデルを記述したエージェント感情モデルを記憶し、記
感情生成部がエージェントの性格毎に違った感情を生成
するようにしても良い。

【００２４】

【作用】本発明の第１の態様では、提案アイテム検索部
で検索したアイテムに対して、ユーザの嗜好モデルを参
照して嗜好の程度を割り当て、自信度計算部において、
各提案アイテムに対する自信度を、嗜好の程度と自信度
の対応を記述している自信度モデルを参照して計算す
る。感情生成部は、自信度計算部において計算された自
信度に応じた感情を、エージェント感情モデルを参照し
て決定し、出力データ生成部において、生成された感情
に応じてアイテムを提案するための提案文、およびＣＧ
キャラクタの動作や表情データを生成する。

【００２５】また、本発明の第１の態様では、自信度計
算部において、自信度をユーザ嗜好モデルを参照した嗜
好の程度との対応から計算するのではなく、ランキング
データを参照して提案アイテムに対して割り当てられた
人気ランキングのデータとの対応から計算するようにし
た場合においても、動作は同様である。

【００２６】よって、提案アイテムに対して、ユーザの
嗜好や人気ランキングに応じてつけられた自信度という
属性を利用して、エージェントの感情を生成しているた
め、システム側の回答に、推薦に対しての自信や熱意な
どの感情を伴わせることができないという第一の課題を
解決できる。

【００２７】本発明の第２の態様において、上記本発明
の第１の態様と異なる箇所は、自信度計算部の動作であ
る。自信度計算部は、提案アイテム検索部から送出され
る提案アイテムに対して、その提案が何回目の提案であ
るかを算出し、提案回数に応じて自信度の計算を行う。
また、自信度計算部が行う、提案回数に応じた自信度の
計算において、エージェントの性格の影響を加味するよ
うにしても良い。より具体的には、自信度モデルにおい
て、提案アイテム検索部から１回目に送出される提案ア
イテムについては、高い自信度を対応させ、提案回数が
増えるにつれて、自信度が下がっていくようなモデルを
記述しておく。また、エージェントの性格、すなわち
「気の弱いエージェント」であれば、自信度の下がり方
が急激であり、「気の強いエージェント」においては自
信度の下がり方が緩やかであるような、自信度モデルを
記述できる。

【００２８】本発明の第３の態様において、上記本発明
の第１や第２の態様と異なる箇所は、感情生成部に対す
る入力が、自信度計算部から送出される提案アイテムに
対する自信度だけではなく、入力部から送出されるユー
ザ応答を利用する点である。より具体的には、第１や第
２の態様で述べたように、自信度に応じた感情を伴って
提案されるアイテムに対して、ユーザは肯定や否定の応
答を入力部から行う。感情生成部は、自信度計算部から
送出される、提案されていたアイテムの自信度と、入力
部から送出されるユーザ応答という、２つの属性を参照
して感情を生成する。自信度及びユーザ応答に対する感
情の対応については、エージェント感情モデルに記述さ
れており、感情生成部は、これを参照して感情を決定
し、出力データ生成部は、この感情を伴ったエージェン
トの反応文および動作や表情データを生成する。

【００２９】これら反応文に相当する感情は、提案アイ
テムに対する自信度と、肯定や否定のユーザ応答という
汎用的な属性から決定されるため、提案内容が音楽デー
タ、店名、ホテル、スケジュールデータなど様々なデー
タを提示する複数のアプリケーションにおいて、共通に
利用できる感情である。

【００３０】また、エージェント感情モデルにおいて、
自信度とユーザ応答によって決定する感情について、
エージェントの性格ごとに異なる感情が選択されるモデ
ルを記述し、感情生成部がエージェントの性格毎に違っ
た感情を生成するようにしても良い。

【００３１】よって、本発明の第３の態様によって、感
情を伴った応答文が複数のアプリケーションで利用でき
る汎用性がないという第二の課題を解決できる。

【００３２】

【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して詳細に説明する。

【００３３】まず、図１を参照して、本発明の第１の実
施の形態に係る感情生成装置の構成について詳細に説明
する。

【００３４】図示の感情生成装置は、入力部１１と、提
案アイテム検索部１２と、ユーザ嗜好モデル記憶部１３
と、自信度計算部１４と、自信度モデル記憶部１５と、
感情生成部１６と、感情エージェントモデル記憶部１７
と、出力データ生成部１８と、出力部１９とから構成さ
れている。尚、提案アイテム検索部１２と自信度計算部
１４と感情生成部１６と出力データ生成部１８とによっ
て、処理装置２０が構成されている。また、ユーザ嗜好
モデル記憶部１３と自信度モデル記憶部１５と感情エー
ジェントモデル記憶部１７とによって、記憶装置が構成
されている。

【００３５】入力部１１は、例えば、キーボードやまた
は音声入力装置等である。提案アイテム検索部１２はユ
ーザへ提案するレストランや音楽データのアイテムを検
索する。ユーザ嗜好モデル記憶部１３はユーザの嗜好を
記述したユーザ嗜好モデルを記憶している。自信度計算
部１４はユーザの嗜好の程度に応じて各提案アイテムに
対する自信度を計算する。自信度モデル記憶部１５はユ
ーザ嗜好と自信度との対応を記述した自信度モデルを記
憶している。感情生成部１６は、後述するようにエージ
ェントの感情を生成する。エージェント感情モデル記憶
部１７は、提案アイテムに対する自信度とエージェント
感情との対応を記述したエージェント感情モデルを記憶
している。出力データ生成部１８は生成されたエージェ
ント感情に応じてアイテムを提案するセリフや、エージ
ェントの動作や表情などのＣＧアニメーションを生成す
る。出力部１９は、例えば、ディスプレイ等である。

【００３６】次に、図１に示した感情生成装置の動作に
ついて、図１から図６を参照して詳細に説明する。

【００３７】図２は、図１に示した感情生成装置の動作
の一例を示すフローチャートである。

【００３８】ユーザは、入力部１を介して提案して欲し
いアイテムの条件を入力する。例えば、「食事がした
い」などのような条件を、キーボードまたは音声入力手
段を使ってシステムへ入力する（ステップ３０１）。提
案アイテム検索部１２は、入力された検索条件、この場
合食事という条件に従って、ユーザに提案できるアイテ
ムとしてレストランのジャンルや店名を検索する（ステ
ップ３０２）。提案アイテム検索部１２はさらに、ユー
ザ嗜好モデル記憶部１３に記憶したユーザ嗜好モデルを
参照し、検索したレストランの各データに対してユーザ
の嗜好の程度を割り当てる（ステップ３０３）。例え
ば、イタリア料理＝好き、フランス料理＝嫌い、中華料
理＝どちらでもない、などのような割り当てを行う。提
案アイテムと嗜好のデータは自信度計算部１４に送出さ
れ、自信度計算部１４は、自信度モデル記憶部１５に記
憶している、嗜好の程度と自信度との対応を記述してい
る自信度モデルを参照して、提案アイテムに対する自信
度を計算する（ステップ３０４）。

【００３９】自信度モデル記憶部１５に記憶した自信度
モデルは、例えば、図３に示すように、ユーザ嗜好が
「好き」ならば、提案に対する自信度を「自信あり」と
し、ユーザ嗜好が「どちらでもない」ならば、提案に対
する自信度を「普通」とし、ユーザ嗜好が「嫌い」なら
ば、提案に対する自信度を「自信なし」と対応づけるこ
とが考えられる。

【００４０】この場合、イタリア料理のアイテムは「好
き」なので「自信あり」の属性を付け、フランス料理に
は「自信なし」、中華料理には「普通」の属性をつけ、
感情生成部１６へ送信する。感情生成部１６は、エージ
ェント感情モデル記憶部１７に記憶している、自信度と
エージェントの感情との対応を記述しているエージェン
ト感情モデルを参照して、アイテムを提案する際の感情
を決定する（ステップ３０５）。

【００４１】例えば、図４に示すように、エージェント
感情モデル記憶部１７に記憶しているエージェント感情
モデルにおいて、自信度が「自信あり」ならばエージェ
ントの感情を「自信満々」に対応付け、自信度が「普
通」ならばエージェントの感情を「平常」を対応付け、
自信度が「自信なし」ならばエージェントの感情を「落
胆」に対応づけることが考えられる。

【００４２】さらに感情生成部１６は、エージェント感
情モデル記憶部１７に記憶しているエージェント感情モ
デルで決定できる感情に複数の選択肢があるかどうかを
判断する（ステップ３０６）。

【００４３】図４に示したエージェント感情モデルのよ
うに、複数の選択肢がない場合は、表に示された感情に
決定し、提案アイテムと共に出力データ生成部１８へ送
出する。

【００４４】複数の選択肢をもつエージェント感情モデ
ルの例を図５に示す。この場合、自信度が「自信あり」
ならばエージェントの感情を「自信満々」や「尊大」や
「喜ぶ」等に対応付け、自信度が「普通」ならばエージ
ェントの感情を「平常」を対応付け、自信度が「自信な
し」ならばエージェントの感情を「落胆」や「渋々」や
「謝罪」等に対応づける。

【００４５】エージェントの感情に複数の選択肢が存在
する場合は、感情生成部１６はこれらの中からひとつの
感情を選択し決定する。この感情の選択方法としては、
ランダムに選択する（ステップ３０７ａ）、順番に選択
する等の方法が考えられる。

【００４６】尚、この選択方法の他、キャラクタの性格
に合わせて感情を決定することも考えられる（ステップ
３０７ｂ）。この場合、エージェント感情モデル記憶部
１７において、例えば図６に示すように、エージェント
の性格に応じて感情を対応付けたエージェント感情モデ
ルを記憶する。図６において、（ａ）はエージェントの
性格を気の強い性格に設定した例を示し、（ｂ）はエー
ジェントの性格を気の弱い性格に設定した例を示す。

【００４７】図６（ａ）に示されるように、エージェン
トの性格を気の強い性格に設定した場合、エージェント
の感情を、自信度が「自信あり」の場合「尊大」に、自
信度が「自信なし」の場合「渋々」という感情を選択す
る等のような対応を決めておく。また、図６（ｂ）に示
されるように、エージェントの性格を気の弱い性格に設
定した場合、エージェントの感情を、自信度が「自信あ
り」の場合「喜ぶ」に、自信度が「自信なし」の場合
「謝罪」という感情を選択する等のような対応を決めて
おく。とにかく、感情生成部１６は、エージェントの性
格によって選択する感情を決定する。感情生成部１７か
ら送出されたエージェント感情と提案アイテムとに基づ
いて、出力データ生成部１８は、エージェント感情に応
じた、アイテムを提案するためのセリフや、エージェン
トの動作や表情などのＣＧアニメーションを生成する
（ステップ３０８）。

【００４８】例えば、イタリア料理というアイテムを
「自信満々」というエージェント感情で提案する場合、
「イタリア料理が一押しです！」のような提案用のセリ
フを生成し、これらのセリフをＣＧキャラクタが、ニコ
ニコした表情で、飛び跳ねながら指示動作を行って、自
信満々の提案であるという感情を表現する。また、中華
料理というアイテムを「平常」というエージェント感情
で提案する場合、「中華料理はいかがですか？」のよう
な提案用のセリフを生成し、これらのセリフをＣＧキャ
ラクタが、普通の表情で、指示動作を行って、通常の提
案であるという感情を表現する。また、フランス料理と
いうアイテムを「落胆」というエージェント感情で提案
する場合、「フランス料理くらいしか無いんですよ」の
ような提案用のセリフを生成し、これらのセリフをＣＧ
キャラクタが、悲しげな表情で、肩を落としながら指示
動作を行って、あまりお薦めではなく落胆しながら提案
するという感情を表現する。生成されたＣＧキャラクタ
や音声は、出力部１９で表示される（ステップ３０
９）。

【００４９】図７を参照して、本発明の第２の実施の形
態に係る感情生成装置の構成について詳細に説明する。
図示の感情生成装置は、ユーザの嗜好を記憶したユーザ
嗜好モデル記憶部１３の代わりに、データに対する人気
ランキングを表すランキングデータ記憶部２３を備える
と共に、後述するように自信度モデル記憶部に記憶する
内容（自信度モデル）が相違している点を除いて、図１
に示した感情生成装置と同様の構成を有し、動作をす
る。したがって、自信度モデル記憶部に参照符号１５Ａ
を付してある。

【００５０】ランキングデータ記憶部２３に記憶される
ランキングデータとしては、例えば、音楽データであれ
ばリクエスト回数や、レストランデータであればアンケ
ート集計などのようなデータが考えられる。また、自信
度モデル記憶部１５Ａは、ランキングデータと自信度と
の対応を記述した自信度モデルを記憶している。

【００５１】図１に示した感情生成装置では、ステップ
３０３において、提案アイテム検索部１２は、ユーザ嗜
好モデル記憶部１３に記憶したユーザ嗜好モデルを参照
して、検索した提案アイテムに対してユーザの嗜好の程
度を割り当てているが、図７に示した本感情生成装置で
は、提案アイテム検索部１２が、ランキングデータ記憶
部２３に記憶したランキングデータを参照して、検索し
た提案アイテムに対してランキングデータを割り当て
る。

【００５２】ランキングデータ記憶部２３には、リクエ
スト回数の集計結果などが記憶されている。例えば、ラ
ンキングデータが音楽データの場合、タレントＡの曲Ｂ
＝トップ３、タレントＣの曲Ｄ＝トップ１０、タレント
Ｅの曲Ｆ＝１１位以下、等のような割り当てを行う。

【００５３】提案アイテムとランキングデータとは自信
度計算部１４に送出され、自信度計算部１４は、自信度
モデル記憶部１５Ａに記憶された自信度モデルを参照し
て、提案アイテムに対する自信度を計算する（ステップ
３０４）。

【００５４】このとき、自信度モデル記憶部１５Ａに記
憶された自信度モデルには、図８に示すように、ランキ
ング程度と自信度との対応が記述されている。例えば、
ランキングが「トップ３」ならば、提案に対する自信度
を「自信あり」とし、ランキングが「トップ１０」なら
ば、提案に対する自信度を「普通」とし、ランキングが
「１１位以下」ならば、提案に対する自信度を「自信な
し」と対応づけることが考えられる。この場合、タレン
トＡの曲Ｂは「トップ３」なので「自信あり」の属性を
付け、タレントＣの曲Ｄには「普通」の属性を付け、タ
レントＥの曲Ｆには「自信なし」の属性をつけ、感情生
成部１６へ送信する。ステップ３０５以下の動作は、同
様である。

【００５５】上述した本発明の第１及び第２の実施の形
態において、ユーザ嗜好やランキングデータと自信度と
の対応、及び自信度とエージェント感情との対応の分類
の数については、あくまでも一例を示すもので、もっと
詳細な分類を行っても動作は同様である。また、嗜好や
自信度を数値的に表現し、感情との対応を取る際に範囲
を指定する方法を採っても、その他の動作は同様であ
る。

【００５６】従って、本発明の第１及び第２の実施の形
態においては、提案アイテムに対して、ユーザの嗜好や
人気ランキングに応じてつけられた自信度という属性を
利用して、エージェントの感情を生成しており、システ
ム側の回答に、推薦に対しての自信や熱意などの感情を
伴わせることができる。

【００５７】次に、図９を参照して、本発明の第３の実
施の形態に係る感情生成装置の構成について詳細に説明
する。図示の感情生成装置は、ユーザ嗜好モデル記憶部
１３やランキングデータ記憶部２３を備えておらず、後
述するように自信度モデル記憶部に記憶する内容（自信
度モデル）が相違していると共に、自信度計算部での計
算の仕方が相違している点を除いて、図１や図７に示し
た感情生成装置と同様の構成を有し、動作をする。した
がって、自信度モデル記憶部に参照符号１５Ａを付し、
自信度計算部に参照符号１４Ａを付し、そして処理装置
に参照符号２０Ａを付してある。

【００５８】自信度計算部１４Ａは、後述するように、
提案アイテム検索部１３から送出される提案回数によっ
て自信度の計算を行う。

【００５９】第３の実施の形態において、ユーザが条件
を入力すると、提案アイテム検索部１２は、入力された
検索条件に従って、ユーザに提案できるアイテムを検索
する。例えば、食事という条件に対して、イタリア料理
というアイテムを検索する。提案アイテム検索部１２
は、イタリア料理というアイテムに対して、提案回数１
回目という属性を付与し、自信度計算部１４Ａへ送出す
る。自信度計算部１４Ａは、自信度モデル記憶部１５Ｂ
に記憶されている、提案回数と自信度との対応を記述し
ている自信度モデルを参照して、提案アイテムに対する
自信度を計算する。

【００６０】例えば、図１０に示すように、提案回数１
回目ならば、自信度は「自信あり」となるため、イタリ
ア料理に「自信あり」の属性をつけ、感情生成部１６へ
送信する。

【００６１】感情生成部１６は、自信ありに相当するエ
ージェント感情を、エージェント感情モデル記憶部１７
に記憶しているエージェント感情モデルを参照して、例
えば図１１に示すように、「自信満々」のように決定す
る。エージェント感情モデルにおいて、感情に複数の選
択肢がある場合の動作は、上述した第１の実施の形態の
場合と同様である。出力データ生成部１８は、「自信満
々」という感情に応じて、例えば「イタリア料理が一押
しです！」のような提案用セリフと、ＣＧキャラクタの
動作や表情を生成する。

【００６２】次に、この提案がユーザによって否定され
た場合について考える。ユーザが、「イタリア料理は嫌
い」という条件を入力した場合、提案アイテム検索部１
２は、ユーザに提案できる次のアイテム、例えば中華料
理を検索する。提案アイテム検索部１２は、中華料理と
いうアイテムに対して、提案回数２回目という属性を付
与し、自信度計算部１４Ａへ送出する。自信度計算部１
４Ａは、自信度モデル記憶部１５Ｂに記憶した自信度モ
デルを参照して、提案回数２回目に対する自信度を、例
えば自信度「普通」のように決定する。このとき感情生
成部１６では、エージェント感情モデル記憶部１７に記
憶したエージェント感情モデルを参照して、例えば図１
１に示すように、「平常」という感情が決定され、出力
データ生成部１８において、「中華料理はいかがですか
？」のような提案用セリフと、感情に相当するＣＧキャ
ラクタの動作や表情を生成する。さらにこの提案が否定
されたとしよう。この場合は、提案アイテム検索部１２
は、別の提案アイテムを検索し、これに１回分増加させ
た提案回数の属性を付与し、自信度計算部１４Ａへ送出
する。自信度モデル記憶部１５Ｂに記憶した自信度モデ
ルには、提案回数に応じた自信度が記憶されており、こ
れによって自信度が決定され、感情生成部１６で自信度
に応じた感情が決定される。

【００６３】例えば、図１０のような自信度モデルの場
合、提案回数が５回目以降となるアイテムに対しては、
「自信なし」となるため、感情は落胆と決定される。例
えば、「軽食」が提案回数５回目のアイテムの場合、出
力データ生成部１８においては、「軽食くらいしかない
んですよ、、、」という落胆の感情を伴った提案用のセ
リフと、悲しげな表情と、肩を落としながらの指示動作
が生成される。

【００６４】ユーザが提案されたアイテムに対して、肯
定的な応答を入力したとしよう。このときに、提案アイ
テム検索部１２は一つの検索条件に対する提案回数をリ
セットし、次の検索条件に対する提案回数をカウントす
る準備を行う。次の検索条件に対する提案回数は、再び
１回目からはじまって、自信度計算部１４Ａに送出され
る。

【００６５】例えば、提案回数５回目の「軽食くらいし
かないんですよ、、、」という提案に、ユーザが肯定し
た場合、提案アイテム検索部１２は、軽食という入力条
件に対して候補となるレストラン名を検索し、検索され
たレストランのアイテムに提案回数１回目という属性を
付与する。例えば、「コーヒー亭」というアイテムが提
案回数１回目である場合、自信度計算部１４Ａは「コー
ヒー亭」に「自信あり」の属性をつけ感情生成部１６へ
送信し、感情生成部１６は「自信あり」に相当する感情
を「自信満々」と決定し、出力生成部１８において「軽
食でしたら、コーヒー亭が一押しです！」のような提案
を行う。

【００６６】提案アイテム検索部１２および自信度計算
部１４Ａにおける、提案回数の決定方法については、そ
の他の動作も考えられる。例えば、前述したように、ユ
ーザが提案されたアイテムに対して、肯定的な応答を入
力した場合に、提案アイテム検索部１２において提案回
数をリセットするのではなく、提案回数を１回分減少さ
せることも可能である。この場合、提案回数５回目の
「軽食くらいしかないんですよ、、、」という提案にユ
ーザが肯定した場合、提案アイテム検索部１２は、軽食
という入力条件に対して候補となるレストラン名を検索
し、検索されたレストランのアイテムの提案回数を１回
減少させ、４回目という属性を付与する。例えば、「コ
ーヒー亭」というアイテムが検索された場合、提案回数
４回目の属性をつける。自信度計算部１４Ａは「コーヒ
ー亭」に自信度「普通」の属性をつけ感情生成部１６へ
送信し、感情生成部１６は「普通」に相当する感情を
「平常」と決定し、出力生成部１８において「軽食でし
たら、コーヒー亭はどうですか？」のような提案を行
う。

【００６７】また、自信度モデル記憶部１５Ｂに記憶し
た自信度モデルにおける、提案回数と自信度との対応づ
けに関しては、エージェントの性格によって変更するこ
とも考えられる。

【００６８】例えば、図１２（ａ）に示すように、エー
ジェントの性格を気の強い性格に設定するとしよう。こ
の場合は、提案回数が多くなっても、あまり自信度が下
がらないモデルに設定する。この場合、ユーザから提案
アイテムに対する否定が繰り返され、違うアイテムを次
々に提案していく際に、自信度計算部１４Ａが算出する
自信度はあまり下がらず、感情生成部１６で生成される
感情は、「得意」や「自信満々」という感情が長く続
く。具体的には、図１２（ａ）に示すように、１回目の
提案アイテムは、自信度が「非常にあり」なので、図１
１に示すように、「得意」という感情を伴って提案が行
われる。１回目の提案アイテムを否定して、２回目の提
案が行われる際は、「自信あり」なので「自信満々」と
いう感情を伴って提案が行われ、以降否定しても４回目
までは、自信満々の感情を伴いながら提案が行われる。

【００６９】一方、図１２（ｂ）に示すように、エージ
ェントの性格を気の弱い性格に設定するとしよう。この
場合は、ユーザから提案を否定されると、すぐに自信を
なくし、また１回目の提案でもそれほど自信度が強くな
いモデルに設定する。この場合、自信度計算部１４Ａが
算出する自信度は１回目からあまり高くなく、ユーザが
提案アイテムに対する否定を行うと、そのたびに自信度
が下がり、感情生成部１６で生成される感情は「自信満
々」から「平常」、「落胆」へすぐに変化する。具体的
には、図１２（ｂ）に示すように、１回目の提案アイテ
ムは、自信度が「自信あり」なので、図１１に示すよう
に、「自信満々」という感情を伴って提案が行われる。
１回目の提案アイテムは、気の強いエージェントの感情
が「得意」であるのに比べ、やや弱い感情となってお
り、エージェントの性格を表現する。また、ユーザが１
回目の提案アイテムを否定して、２回目の提案が行われ
る際は、自信度が「普通」なので「平常」という感情を
伴って提案が行われ、次にこれを否定して３回目の提案
が行われる際は、自信度が「自信なし」なので「落胆」
の感情を伴って提案が行われる。

【００７０】さらに、自信度モデル記憶部１５Ｂに記憶
する自信度モデルにおいては、第１の実施の形態と第３
の実施の形態とを組み合わせたような、嗜好と提案回数
の組み合わせと自信度との対応付けを記述しておき、自
信度計算部１４Ａにおいて自信度を決定する事も考えら
れる。

【００７１】提案回数と自信度との対応、及び自信度と
エージェント感情との対応の分類の数については、あく
までも一例を示すもので、もっと詳細な分類を行っても
動作は同様である。また、自信度を数値的に表現し、エ
ージェント感情との対応を取る際に範囲を指定する方法
を採っても、その他の動作は同様である。

【００７２】次に、図１３を参照して、本発明の第４の
実施の形態に係る感情生成装置の構成について詳細に説
明する。図示の感情生成装置は、後述するように感情生
成部での動作が相違していると共に、エージェント感情
モデル記憶部に記憶されている内容（エージェント感情
モデル）が相違している点を除いて、図１に示した感情
生成装置と同様の構成を有し、動作をする。したがっ
て、感情生成部に参照符号１６Ａを付し、エージェント
感情モデル記憶部に参照符号１７Ａを付し、そして処理
装置に参照符号２０Ｂを付してある。

【００７３】感情生成部１６Ａに対して、自信度計算部
１４から送出される提案アイテムに対する自信度が入力
されるだけではなく、入力部１１から送出されるユーザ
の応答４０もが入力されている。

【００７４】第４の実施の形態では、自信度に応じた感
情を伴って提案されたアイテムに対して、ユーザが肯定
や否定などの反応を行うと、これを第二の入力として感
情生成が行われる。感情生成部１６Ａは、自信度計算部
１４から送出される、提案されていたアイテムの自信度
と、入力部１１から送出されるユーザ応答という、２つ
の属性を参照して、エージェント感情を生成する。

【００７５】次に、図１４のフローチャートを参照し
て、第４の実施の形態に係る感情生成装置の動作につい
て説明する。図１４におけるステップ３０１から３０９
までの動作は、図２におけるものと同様である。例え
ば、ユーザが「食事がしたい」等のような条件を入力し
た場合、自信度計算部１４は、ユーザ嗜好の程度と自信
度との対応から自信度を計算し、感情生成部１６Ａは自
信度と感情との対応から感情を決定し、出力データ生成
部１８は「自信満々」などの感情を伴った提案用のセリ
フ「イタリア料理がお薦めです。どうですか？」等と動
作と表情を生成し、出力部１９から出力する。

【００７６】次に、ユーザが提案されたアイテムに対す
る応答を入力する場合を考える。ユーザは提案された
「イタリア料理」というアイテムに対して、肯定的か否
定的な応答を行い、その応答が入力部１から入力される
（ステップ１３１０）。ユーザの応答は、提案アイテム
検索部１２に送られ、条件に即した検索が新たに行われ
る（ステップ３０２）。と同時に、ユーザの応答は、感
情生成部１６Ａに送られ、ユーザの応答に対するエージ
ェントの感情が生成される。

【００７７】まず、感情生成部１６Ａの動作について説
明する。感情生成部１６Ａでは、エージェント感情モデ
ル記憶部１７Ａに記憶されている、提案されていたアイ
テムの自信度とユーザ応答という２つの属性とエージェ
ント感情との対応を記述したエージェント感情モデルを
参照して、感情を決定する（ステップ１３１１）。

【００７８】例えば図１５に示すように、エージェント
感情モデル記憶部１７Ａに記憶されたエージェント感情
モデルにおいて、自信度が「自信あり」で提案したアイ
テムに対して、入力部１１から送出されたユーザ応答が
「否定」の場合、エージェントの感情を「不平」と対応
づける。また、自信度が「自信あり」で提案したアイテ
ムに対して、ユーザ応答が「肯定」の場合、エージェン
トの感情を「満足」と対応づける。その他、自信度が
「普通」で提案したアイテムに対して、ユーザ応答が
「否定」の場合エージェントの感情を「落胆」と対応付
け、ユーザ応答が「肯定」の場合エージェント感情を
「喜び」と対応づける例が考えられ、さらに、自信度が
「自信なし」で提案したアイテムに対して、ユーザ応答
が「否定」の場合エージェントの感情を「諦め」に対応
付け、ユーザ応答が「肯定」の場合エージェント感情を
「安堵」に対応づける例などが考えられる。

【００７９】感情生成部１６Ａは、エージェント感情モ
デル記憶部１７Ａに記憶されたエージェント感情モデル
で決定できる感情に複数の選択肢があるかどうかを判断
し（ステップ１３１２）、図１５に示すように、複数の
選択肢がない場合は、表に示された感情に決定し、その
感情を出力データ生成部１８へ送出する。出力データ生
成部１８は、送出された感情に対して、ユーザ応答に対
する反応を行うためのセリフや、動作や表情を生成する
（ステップ１３１４）。

【００８０】図１６に対話例を示す。「イタリア料理が
お薦めです。どうですか？」という「自信満々」の感情
を伴った提案、すなわち「自信あり」の提案に対して、
ユーザが「イヤだ」等のように否定したとしよう。その
場合、感情生成部１６Ａは、エージェント感情モデル記
憶部１７Ａに記憶されたエージェント感情モデルを参照
して、「不平」の感情を生成し、出力データ生成部１８
は、「不平」に相当する反応文として、「全く気まぐれ
だよね」のようなセリフと、眉を寄せて口角を下げた表
情と、腰に手を当てる動作等の、ユーザの応答に不平を
示しているエージェントの反応を生成する。

【００８１】同様に、「自信あり」で提案されたアイテ
ムに対して、ユーザが「いいね」等のように肯定したと
しよう。その場合、感情生成部１６Ａは、エージェント
感情モデル記憶部１７Ａに記憶されたエージェント感情
モデルを参照して、「満足」の感情を生成し、出力デー
タ生成部１８は、満足に相当する反応文として、「そう
でしょうとも！」のようなセリフと、片目をつぶってウ
ィンクしている表情と、胸を張っている動作等の、ユー
ザの応答に満足しているエージェントの反応を生成す
る。

【００８２】次に、出力データ生成部１８は、反応文の
後に提案文を続けて生成するかどうかを判断する（ステ
ップ１３１５）。提案アイテム検索部１２によって、次
のアイテムが検索されている場合は、「全く気まぐれだ
よね」等の反応文の後に、提案文を続けて生成する。提
案アイテム検索部１２によって、次のアイテムが検索さ
れない場合は、反応文のみ出力する。

【００８３】次に、反応文の後に続く、提案文の生成に
ついて説明する。ユーザに提案された「イタリア料理」
等のアイテムに対して、ユーザは肯定的または否定的な
応答を行うと（ステップ１３１０）、このユーザ応答に
対して、提案アイテム検索部１２は、条件に即した検索
を行う（ステップ３０２）。例えば、「イタリア料理」
という提案に対して、ユーザが「イヤだ」のような否定
的な応答をとった場合、提案アイテム検索部１２は、イ
タリア料理以外の別のレストランのジャンルを検索す
る。提案アイテム検索部１２は、ユーザ嗜好モデル記憶
部１３に記憶されたユーザ嗜好モデルを参照し、イタリ
ア料理の次にユーザの嗜好に合ったジャンル、例えば
「中華料理＝どちらでもない」などのアイテムを決定
し、自信度計算部１４へ送出する。自信度計算部１４
は、ユーザの嗜好の程度から自信度を計算し、感情生成
部１６Ａは自信度からエージェント感情を決定する。出
力データ生成部１８は、中華料理というアイテムを「平
常」等の感情を伴って提案するための提案用のセリフ
「中華料理はいかがですか？」と、ＣＧキャラクタの動
作と表情を生成する。

【００８４】ユーザとエージェントの対話の流れとして
は次のようになる。すなわち、ユーザが「食事がした
い」と入力すると、エージェントが「イタリア料理が一
押しです。どうですか？」と「自信満々」の感情を伴っ
て提案する。ユーザが「イヤだ」と否定すると、エージ
ェントは自信がある物を否定されたため「不平」という
感情を抱き、「全く気まぐれだよね」という反応を返
し、次に「では中華料理はいかがですか？」というセリ
フを、自信度が「普通」のため「平常」の感情を伴って
提案する。この「中華料理」という自信度が「普通」の
提案アイテムに対して、次のユーザの応答が肯定的であ
るか否定的であるかによって、さらに新たなエージェン
トの感情が生成される。次に、図１４のフローチャート
のステップ１３１２において、エージェント感情モデル
記憶部１７Ａに記憶されたエージェント感情モデルで決
定できるエージェント感情に複数の選択肢がある場合に
ついて説明する。

【００８５】エージェント感情の選択方法としては、ラ
ンダムに選択する（ステップ１３１３ａ）、順番に選択
するなどの方法が考えられる。

【００８６】その他のエージェント感情の選択方法とし
ては、キャラクタの性格に合わせて感情を決定すること
が考えられる（ステップ１３１３ｂ）。この場合、エー
ジェント感情モデル記憶部１７Ａにおいて、例えば図１
７に示すように、エージェントの性格に応じて感情を対
応付けたエージェント感情モデルを記憶する。図１７に
おいて、（ａ）はエージェントの性格を気の強い性格に
設定した例を示し、（ｂ）はエージェントの性格を気の
弱い性格に設定した例を示す。

【００８７】図１７（ａ）に示されるように、エージェ
ントの性格を気の強い性格に設定した場合、自信がある
アイテムを否定されると「慌てる」感情を抱き、肯定さ
れると「得意」になる等の感情が選択されるように設定
する。

【００８８】一方、図１７（ｂ）に示されるように、エ
ージェントの性格を気の弱い性格に設定した場合、自信
があるアイテムを否定されると「心配」するような感情
を持ち、肯定されると「幸福」になる等の感情が選択さ
れるように設定する。

【００８９】第４の実施の形態において、生成している
反応文に相当するエージェント感情は、提案アイテムに
対する自信度という汎用的な属性と肯定や否定等のユー
ザ応答から決定される。そのため、提案内容が音楽デー
タ、店名、ホテル、スケジュールデータなど様々なデー
タを提示する複数のアプリケーションにおいて、共通に
利用できる感情である。そのため、複数のアプリケーシ
ョンで共通的な、感情を伴った反応文が利用できる。

【００９０】尚、本発明は、上述した実施の形態に限定
されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内で種々の変更
が可能なのはいうまでもない。例えば、上述した実施の
形態における処理装置２０，２０Ａ，２０Ｂにおける各
部を実現するプログラムは、図１，図７，図９，図１３
で破線で示すような記録媒体２１，２１Ａ，２１Ｂ，２
１Ｃに記録されていても良い。また、上述した実施の形
態における各記憶部１３，１５，１７または２３に記憶
されていたデータも、記録媒体に記録されていてもよ
い。ここで、「記録媒体」とは、プログラムやデータを
記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体のことを
いい、具体的には、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディス
クなどの磁気ディスク、半導体メモリなどを含む。さら
に、記録媒体は、プログラムやデータを記録した磁気テ
ープや、通信回線を通して配信するものでも良い。

【００９１】

【発明の効果】以上説明したように、本発明には次に述
べるような効果がある。

【００９２】本発明の第一の効果は、エージェントの情
報検索の結果、ユーザに提示する情報に対して、自信度
に応じたエージェント感情を伴わせることによって、ユ
ーザの希望にどの程度沿っているかを表現できることで
ある。その理由は、ユーザ嗜好やランキングデータや提
案回数に応じた自信度を各提案アイテムに対して計算
し、この自信度に対応するエージェント感情を生成し
て、検索結果を提案しているからである。

【００９３】また第二の効果は、エージェントが自信度
に応じたエージェント感情をもって提案したアイテムに
対して、ユーザが肯定や否定の応答をすることによっ
て、さらに別のエージェント感情が生成され反応文とし
て返されるため、ユーザにとってエージェントが自分の
応答に対して反応している自然な対話が実現できるよう
に感じさせる点である。

【００９４】さらに第三の効果は、エージェントの感情
を、提案に対する自信度と、肯定や否定のユーザ応答と
いう汎用性のある属性から決定しているため、提案内容
が音楽、店名、ホテル、スケジュールデータ等、様々な
データを扱う複数のアプリケーションにおいて共通的に
利用できる感情を生成できる点である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態による感情生成装置
の構成を示すブロック図である。

【図２】図１に示した感情生成装置の動作の一例を説明
するためのフローチャートである。

【図３】図１に示した感情生成装置に用いられる自信度
モデル記憶部に記憶されているデータ例（自信度モデ
ル）を示す図である。

【図４】図１に示した感情生成装置に用いられるエージ
ェント感情モデル記憶部に記憶されているデータ例（エ
ージェント感情モデル）を示す図である。

【図５】図１に示した感情生成装置に用いられるエージ
ェント感情モデル記憶部に記憶されているデータ例（エ
ージェント感情モデル）を示す図である。

【図６】図１に示した感情生成装置に用いられるエージ
ェント感情モデル記憶部に記憶されているデータ例（エ
ージェント感情モデル）を示す図である。

【図７】本発明の第２の実施の形態による感情生成装置
の構成を示すブロック図である。

【図８】図７に示した感情生成装置に用いられる自信度
モデル記憶部に記憶されているデータ例（自信度モデ
ル）を示す図である。

【図９】本発明の第３の実施の形態による感情生成装置
の構成を示すブロック図である。

【図１０】図９に示した感情生成装置に用いられる自信
度モデル記憶部に記憶されているデータ例（自信度モデ
ル）を示す図である。

【図１１】図９に示した感情生成装置に用いられるエー
ジェント感情モデル記憶部に記憶されているデータ例
（エージェント感情モデル）を示す図である。

【図１２】図９に示した感情生成装置に用いられる自信
度モデル記憶部に記憶されているデータ例（自信度モデ
ル）を示す図である。

【図１３】本発明の第４の実施の形態による感情生成装
置の構成を示すブロック図である。

【図１４】図１３に示した感情生成装置の動作の一例を
説明するためのフローチャートである。

【図１５】図１３に示した感情生成装置に用いられるエ
ージェント感情モデル記憶部に記憶されているデータ例
（エージェント感情モデル）を示す図である。

【図１６】図１３に示した感情生成装置におけるエージ
ェントとユーザの対話例を示す図である。

【図１７】図１３に示した感情生成装置に用いられるエ
ージェント感情モデル記憶部に記憶されているデータ例
（エージェント感情モデル）を示す図である。

【符号の説明】

１１ 入力部 １２ 提案アイテム検索部 １３ ユーザ嗜好モデル記憶部 １４，１４Ａ 自信度計算部 １５，１５Ａ，１５Ｂ 自信度モデル記憶部 １６，１６Ａ 感情生成部 １７，１７Ａ エージェント感情モデル記憶部 １８ 出力データ生成部 １９ 出力部 ２０，２０Ａ，２０Ｂ 処理装置 ２１，２１Ａ，２１Ｂ，２１Ｃ 記録媒体 ２３ ランキングデータ記憶部

Claims (26)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 コンピュータが提示する提案アイテムに
   対して感情を伴わせる感情生成方法に於いて、 前記提案アイテムに対して、ユーザの嗜好に応じてつけ
   られた自信度という属性を利用して、エージェントの感
   情を生成することを特徴とする感情生成方法。
2. 【請求項２】 コンピュータが提示する提案アイテムに
   対してエージェントの感情を生成する方法に於いて、 前記提案アイテムに対して自信度という属性を利用し
   て、前記エージェントの感情を生成することを特徴とす
   る感情生成方法。
3. 【請求項３】 前記自信度はユーザの嗜好に応じてつけ
   られている、請求項２に記載の感情生成方法。
4. 【請求項４】 前記自信度は人気ランキングに応じてつ
   けられている、請求項２に記載の感情生成方法。
5. 【請求項５】 ユーザの入力条件にあったアイテムを、
   コンピュータを利用して提案する方法に於いて、 前記ユーザの嗜好を参照して、提案に対する自信度とい
   う属性を計算するステップと、 該計算した自信度に応じたエージェント感情を生成する
   ステップと、 該生成したエージェント感情に応じて前記アイテムを提
   案するステップとを含むことを特徴とするアイテム提案
   方法。
6. 【請求項６】 ユーザの入力条件にあったアイテムを、
   コンピュータを利用して提案する方法に於いて、 前記アイテムを検索するステップと、 該検索したアイテムに対して、ユーザの嗜好モデルを参
   照して、嗜好の程度を割り当てるステップと、 各提案アイテムに対する自信度を、嗜好の程度と自信度
   との対応を記述している自信度モデルを参照して、計算
   するステップと、 該計算した自信度に応じたエージェント感情を、エージ
   ェント感情モデルを参照して決定するステップと、 該決定したエージェント感情に応じて、前記アイテムを
   提案するための提案文、およびＣＧキャラクタの動作や
   表示データを生成するステップとを含むことを特徴とす
   るアイテム提案方法。
7. 【請求項７】 コンピュータの反応や情報提示に対して
   感情を伴わせる、感情生成装置において、 ユーザの嗜好を記述したユーザ嗜好モデルを記憶するユ
   ーザ嗜好モデル記憶部と、 前記ユーザの入力条件にあった提案アイテムを検索し、
   前記提案アイテムに対して、前記ユーザ嗜好モデル記憶
   部に記憶した前記ユーザ嗜好モデルを参照して、嗜好の
   程度を割り当てる提案アイテム検索部と、 前記提案アイテムに対する嗜好の程度と、提案に対する
   自信度との対応を記述した自信度モデルを記憶する自信
   度モデル記憶部と、 該自信度モデル記憶部に記憶した前記自信度モデルを参
   照して、前記提案アイテムに対する自信度を決定する自
   信度計算部と、 前記自信度とエージェント感情との対応を記述したエー
   ジェント感情モデルを記憶するエージェント感情モデル
   記憶部と、 前記決定した自信度に対し、前記エージェント感情モデ
   ル記憶部に記憶した前記エージェント感情モデルを参照
   して、エージェントの感情を決定する感情生成部と、 該決定されたエージェント感情に応じて、アイテムを提
   案するための提案文および、ＣＧキャラクタの動作や表
   情データを生成する出力データ生成部とを備えることを
   特徴とする感情生成装置。
8. 【請求項８】 コンピュータの反応や情報提示に対して
   感情を伴わせる、感情生成装置において、 人気ランキングのデータを記憶するランキングデータ記
   憶部と、 前記ユーザの入力条件にあった提案アイテムを検索し、
   前記提案アイテムに対して、前記ランキングデータ記憶
   部に記憶した前記人気ランキングのデータを参照して、
   人気ランキングを割り当てる提案アイテム検索部と、 前記提案アイテムに対する人気ランキングと、提案に対
   する自信度との対応を記述した自信度モデルを記憶する
   自信度モデル記憶部と、 該自信度モデル記憶部に記憶した前記自信度モデルを参
   照して、前記提案アイテムに対する自信度を決定する自
   信度計算部と、 前記自信度とエージェント感情との対応を記述したエー
   ジェント感情モデルを記憶するエージェント感情モデル
   記憶部と、 前記決定した自信度に対し、前記エージェント感情モデ
   ル記憶部に記憶した前記エージェント感情モデルを参照
   して、エージェントの感情を決定する感情生成部と、 該決定されたエージェント感情に応じて、アイテムを提
   案するための提案文および、ＣＧキャラクタの動作や表
   情データを生成する出力データ生成部とを備えることを
   特徴とする感情生成装置。
9. 【請求項９】 コンピュータの反応や情報提示に対して
   感情を伴わせる、感情生成装置において、 前記ユーザの入力条件にあった提案アイテムを検索し、
   該提案アイテムを出力する提案アイテム検索部と、 前記提案アイテムの提案回数と自信度との対応を記述し
   た自信度モデルを記憶する自信度モデル記憶部と、 該自信度モデル記憶部に記憶した前記自信度モデルを参
   照して、前記提案アイテム検索部から送出される提案ア
   イテムの提案回数に応じて自信度を決定する自信度計算
   部と、 前記自信度とエージェント感情との対応を記述したエー
   ジェント感情モデルを記憶するエージェント感情モデル
   記憶部と、 前記決定した自信度に対し、前記エージェント感情モデ
   ル記憶部に記憶した前記エージェント感情モデルを参照
   して、エージェントの感情を決定する感情生成部と、 該決定されたエージェント感情に応じて、アイテムを提
   案するための提案文および、ＣＧキャラクタの動作や表
   情データを生成する出力データ生成部とを備えることを
   特徴とする感情生成装置。
10. 【請求項１０】 前記自信度モデル記憶部は、前記提案
    アイテムの提案回数に応じた自信度の変化がエージェン
    トの性格によって違うことを記述した自信度モデルを記
    憶し、 前記自信度計算部は、前記提案回数に応じた自信度の計
    算においてエージェントの性格を加味することを特徴と
    する請求項９に記載の感情生成装置。
11. 【請求項１１】 コンピュータの反応や情報提示に対し
    て感情を伴わせる、感情生成装置において、 ユーザの嗜好を記述したユーザ嗜好モデルを記憶するユ
    ーザ嗜好モデル記憶部と、 前記ユーザの入力条件にあった提案アイテムを検索し、
    前記提案アイテムに対して、前記ユーザ嗜好モデル記憶
    部に記憶した前記ユーザ嗜好モデルを参照して、嗜好の
    程度を割り当てる提案アイテム検索部と、 前記提案アイテムに対する嗜好の程度と、提案に対する
    自信度との対応を記述した自信度モデルを記憶する自信
    度モデル記憶部と、 該自信度モデル記憶部に記憶した前記自信度モデルを参
    照して、前記提案アイテムに対する自信度を決定する自
    信度計算部と、 自信度及びユーザ応答に対するエージェント感情の対応
    を記述したエージェント感情モデルを記憶するエージェ
    ント感情モデル記憶部と、 前記自信度計算部からの前記決定した自信度の入力と共
    に、入力部から送出されるユーザ応答を利用し、前記提
    案アイテムに対する自信度とユーザ応答の２つの属性か
    ら、前記エージェント感情モデル記憶部に記憶した前記
    エージェント感情モデルを参照して、エージェントの感
    情を決定する感情生成部と、 該決定されたエージェント感情に応じて、アイテムを提
    案するための提案文および、ＣＧキャラクタの動作や表
    情データを生成する出力データ生成部とを備えることを
    特徴とする感情生成装置。
12. 【請求項１２】 前記エージェント感情モデル記憶部
    は、自信度とユーザ応答によって決定するエージェント
    感情について、エージェントの性格ごとに異なる感情が
    選択されるモデルを記述したエージェント感情モデルを
    記憶し、 前記感情生成部がエージェントの性格毎に違った感情を
    生成することを特徴とする請求項１１に記載の感情生成
    装置。
13. 【請求項１３】 提案文に対してのユーザ応答にコンピ
    ュータが反応する方法に於いて、 前記ユーザ応答を入力するステップと、 前記提案文を提案するときに提案されていたアイテムの
    自信度と前記ユーザ応答とから、エージェント感情モデ
    ルを参照して、エージェント感情を決定するステップ
    と、 該決定したエージェント感情を伴ったエージェントの反
    応文および動作や表示データを生成するステップとを含
    むことを特徴とするユーザ応答反応方法。
14. 【請求項１４】 コンピュータの反応や情報提示に対し
    て感情を伴わせる処理を、前記コンピュータで実行させ
    るためのプログラムを記録した記録媒体に於いて、 ユーザの入力条件にあった提案アイテムを検索し、前記
    提案アイテムに対して、前記ユーザの嗜好を記述したユ
    ーザ嗜好モデルを記憶するユーザ嗜好モデル記憶部を参
    照して、嗜好の程度を割り当てる処理と、 提案アイテムに対する嗜好の程度と提案に対する自信度
    との対応を記述した自信度モデルを記憶する自信度モデ
    ル記憶部を参照して、前記提案アイテムに対する自信度
    を決定する処理と、 前記決定された自信度に対し、前記自信度とエージェン
    ト感情との対応を記述したエージェント感情モデルを記
    憶するエージェント感情モデル記憶部を参照して、エー
    ジェントの感情を決定する処理と、 該決定されたエージェント感情に応じて、アイテムを提
    案するための提案文および、ＣＧキャラクタの動作や表
    情データを生成する処理と、 を前記コンピュータに実行させるプログラムを記録し
    た、前記コンピュータが読取可能な記録媒体。
15. 【請求項１５】 コンピュータの反応や情報提示に対し
    て感情を伴わせる処理を、前記コンピュータで実行させ
    るためのプログラムを記録した記録媒体に於いて、 ユーザの入力条件にあった提案アイテムを検索し、前記
    提案アイテムに対して、人気ランキングのデータを記憶
    するランキングデータ記憶部を参照して、人気ランキン
    グを割り当てる処理と、 提案アイテムに対する人気ランキングと提案に対する自
    信度との対応を記述した自信度モデルを記憶する自信度
    モデル記憶部を参照して、前記提案アイテムに対する自
    信度を決定する処理と、 前記決定された自信度に対し、前記自信度とエージェン
    ト感情との対応を記述したエージェント感情モデルを記
    憶するエージェント感情モデル記憶部を参照して、エー
    ジェントの感情を決定する処理と、 該決定されたエージェント感情に応じて、アイテムを提
    案するための提案文および、ＣＧキャラクタの動作や表
    情データを生成する処理と、 を前記コンピュータに実行させるプログラムを記録し
    た、前記コンピュータが読取可能な記録媒体。
16. 【請求項１６】 コンピュータの反応や情報提示に対し
    て感情を伴わせる処理を、前記コンピュータで実行させ
    るためのプログラムを記録した記録媒体に於いて、 ユーザの入力条件にあった提案アイテムを検索し、前記
    提案アイテムを出力する処理と、 前記提案アイテムの提案回数と自信度との対応を記述し
    た自信度モデルを記憶する自信度モデル記憶部を参照し
    て、前記提案アイテムに対する自信度を決定する処理
    と、 前記決定された自信度に対し、前記自信度とエージェン
    ト感情との対応を記述したエージェント感情モデルを記
    憶するエージェント感情モデル記憶部を参照して、エー
    ジェントの感情を決定する処理と、 該決定されたエージェント感情に応じて、アイテムを提
    案するための提案文および、ＣＧキャラクタの動作や表
    情データを生成する処理と、 を前記コンピュータに実行させるプログラムを記録し
    た、前記コンピュータが読取可能な記録媒体。
17. 【請求項１７】 前記自信度モデル記憶部は、前記提案
    アイテムの提案回数に応じた自信度の変化がエージェン
    トの性格によって違うことを記述した自信度モデルを記
    憶しており、前記自信度を決定する処理は、前記提案回
    数に応じた自信度の計算においてエージェントの性格を
    加味することを特徴とする、請求項１６に記載の記録媒
    体。
18. 【請求項１８】 コンピュータの反応や情報提示に対し
    て感情を伴わせる処理を、前記コンピュータで実行させ
    るためのプログラムを記録した記録媒体に於いて、 ユーザの入力条件にあった提案アイテムを検索し、前記
    提案アイテムに対して、前記ユーザの嗜好を記述したユ
    ーザ嗜好モデルを記憶するユーザ嗜好モデル記憶部を参
    照して、嗜好の程度を割り当てる処理と、 提案アイテムに対する嗜好の程度と提案に対する自信度
    との対応を記述した自信度モデルを記憶する自信度モデ
    ル記憶部を参照して、前記提案アイテムに対する自信度
    を決定する処理と、 前記決定された自信度とユーザ応答を利用し、前記提案
    アイテムに対する自信度とユーザ応答の２つの属性か
    ら、前記自信度およびユーザ応答に対するエージェント
    感情の対応を記述したエージェント感情モデルを記憶す
    るエージェント感情モデル記憶部を参照して、エージェ
    ントの感情を決定する処理と、 該決定されたエージェント感情に応じて、アイテムを提
    案するための提案文および、ＣＧキャラクタの動作や表
    情データを生成する処理と、 を前記コンピュータに実行させるプログラムを記録し
    た、前記コンピュータが読取可能な記録媒体。
19. 【請求項１９】 前記エージェント感情モデル記憶部
    は、自信度とユーザ応答によって決定するエージェント
    感情について、エージェントの性格ごとに異なる感情が
    選択されるモデルを記述したエージェント感情モデルを
    記憶しており、前記エージェントの感情を決定する処理
    は、エージェントの性格毎に違った感情を生成する、請
    求項１８に記載の記録媒体。
20. 【請求項２０】 提案アイテムに対応するエージェント
    感情データを記録したコンピュータ読み取り可能な記録
    媒体であって、 前記提案アイテムとユーザの嗜好の程度とを対応づけて
    記述したユーザ嗜好モデルを記録したユーザ嗜好モデル
    記憶部と、 前記ユーザの嗜好の程度と提案に対する自信度とを対応
    づけて記述した自信度モデルを記録した自信度モデル記
    憶部と、 前記自信度と前記エージェント感情データとを対応づけ
    て記述したエージェント感情モデルを記録したエージェ
    ント感情モデル記憶部とを有することを特徴とするエー
    ジェント感情データを記録したコンピュータ読み取り可
    能な記録媒体。
21. 【請求項２１】 提案アイテムに対応するエージェント
    感情データを記録したコンピュータ読み取り可能な記録
    媒体であって、 前記提案アイテムに対する人気ランキングのデータを記
    録したユーザ嗜好モデル記憶部と、 前記提案アイテムに対する人気ランキングと提案に対す
    る自信度とを対応づけて記述した自信度モデルを記録し
    た自信度モデル記憶部と、 前記自信度と前記エージェント感情データとを対応づけ
    て記述したエージェント感情モデルを記録したエージェ
    ント感情モデル記憶部とを有することを特徴とするエー
    ジェント感情データを記録したコンピュータ読み取り可
    能な記録媒体。
22. 【請求項２２】 提案アイテムに対応するエージェント
    感情データを記録したコンピュータ読み取り可能な記録
    媒体であって、 前記提案アイテムの提案回数と自信度とを対応づけて記
    述した自信度モデルを記録した自信度モデル記憶部と、 前記自信度と前記エージェント感情データとを対応づけ
    て記述したエージェント感情モデルを記録したエージェ
    ント感情モデル記憶部とを有することを特徴とするエー
    ジェント感情データを記録したコンピュータ読み取り可
    能な記録媒体。
23. 【請求項２３】 提案アイテムに対してのユーザ応答に
    対応するエージェント感情データを記録したコンピュー
    タ読み取り可能な記録媒体であって、 前記提案アイテムとユーザの嗜好の程度とを対応づけて
    記述したユーザ嗜好モデルを記録したユーザ嗜好モデル
    記憶部と、 前記ユーザの嗜好の程度と提案に対する自信度とを対応
    づけて記述した自信度モデルを記録した自信度モデル記
    憶部と、 前記自信度及び前記ユーザ応答の２つの属性と前記エー
    ジェント感情データとを対応づけて記述したエージェン
    ト感情モデルを記録したエージェント感情モデル記憶部
    とを有することを特徴とするエージェント感情データを
    記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
24. 【請求項２４】 ユーザの入力条件にあったアイテムを
    提案する処理を、コンピュータで実行させるためのプロ
    グラムを記録した記録媒体に於いて、 前記ユーザの嗜好を参照して、提案に対する自信度とい
    う属性を計算する処理と、 該計算した自信度に応じたエージェント感情を生成する
    処理と、 該生成したエージェント感情に応じて前記アイテムを提
    案する処理と、 を前記コンピュータに実行させるプログラムを記録し
    た、前記コンピュータが読取可能な記録媒体。
25. 【請求項２５】 ユーザの入力条件にあったアイテムを
    提案する処理を、コンピュータに実行させるためのプロ
    グラムを記録した記録媒体に於いて、 前記アイテムを検索する処理と、 該検索したアイテムに対して、ユーザの嗜好モデルを参
    照して、嗜好の程度を割り当てる処理と、 各提案アイテムに対する自信度を、嗜好の程度と自信度
    の対応を記述している自信度モデルを参照して、計算す
    る処理と、 該計算した自信度に応じた感情を、エージェント感情モ
    デルを参照して決定する処理と、 該決定した感情に応じて、前記アイテムを提案するため
    の提案文、およびＣＧキャラクタの動作や表示データを
    生成する処理と、 を前記コンピュータに実行させるプログラムを記録し
    た、前記コンピュータが読取可能な記録媒体。
26. 【請求項２６】 提案文に対してのユーザ応答に反応す
    る処理を、コンピュータに実行させるためのプログラム
    を記録した記録媒体に於いて、 前記ユーザ応答を入力する処理と、 前記提案文を提案するときに提案されていたアイテムの
    自信度と前記ユーザ応答とから、エージェント感情モデ
    ルを参照して、エージェント感情を決定する処理と、 該決定したエージェント感情を伴ったエージェントの反
    応文および動作や表示データを生成する処理と、 を前記コンピュータに実行させるプログラムを記録し
    た、前記コンピュータが読取可能な記録媒体。