JP2017182646A - 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】画像データから特定された対象物に関して、質問形式で知識学習の機会を与えることができる情報処理装置等を提供する。【解決手段】情報処理装置１は、対象物を含む画像データを取得する取得部と、複数の対象物及び該対象物の名称を対応付けた対象物データを記憶した記憶部を参照し、又は前記画像データに基づきネットワーク上のデータを検索して、前記取得部が取得した画像データから前記対象物を特定する特定部と、前記対象物に関する質問情報を生成するための質問データを記憶した前記記憶部を参照し、前記特定部が特定した前記対象物に関する前記質問情報を生成する生成部と、該生成部が生成した前記質問情報を出力する出力部とを備えることを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、プログラム及び情報処理方法に関する。

情報通信技術を用いて、ユーザに学習機会を提供する技術がある。例えば特許文献１では、スマートグラスを用いた外国語学習システム等が開示されている。特許文献１によれば、スマートグラスで認識した対象物に対応する外国語単語を検索し、スマートグラスにおいて当該外国語単語のテキスト表示及び音声出力を行う。

特開２０１５−４１１０１号公報

しかしながら、特許文献１では対象物の外国語単語を単調にテキスト表示及び音声出力するに止まり、ユーザの学習意欲が減退する虞がある。

本発明は斯かる事情によりなされたものであって、その目的とするところは、画像データから特定された対象物に関して、質問形式で知識学習の機会を与えることができる情報処理装置等を提供することにある。

本発明に係る情報処理装置は、対象物を含む画像データを取得する取得部と、複数の対象物及び該対象物の名称を対応付けた対象物データを記憶した記憶部を参照し、又は前記画像データに基づきネットワーク上のデータを検索して、前記取得部が取得した画像データから前記対象物を特定する特定部と、前記対象物に関する質問情報を生成するための質問データを記憶した前記記憶部を参照し、前記特定部が特定した前記対象物に関する前記質問情報を生成する生成部と、該生成部が生成した前記質問情報を出力する出力部とを備えることを特徴とする。

本発明に係る情報処理装置は、前記対象物に付随する付随情報を、前記記憶部に記憶されているデータから、又はネットワーク上のデータから検索する検索部を備え、前記生成部は、前記付随情報に基づいて前記質問情報を生成することを特徴とする。

本発明に係る情報処理装置は、前記記憶部は、前記生成部が生成した前記質問情報を前記対象物と対応付けて記憶することを特徴とする。

本発明に係る情報処理装置は、前記出力部は、前記対象物に関連する関連情報、又は該関連情報のリンク先を示すリンク情報を出力することを特徴とする。

本発明に係る情報処理装置は、前記質問データは、前記質問情報のテンプレートを含み、前記生成部は、前記特定部による前記対象物の特定結果に応じて、前記テンプレートに基づき前記質問情報を生成することを特徴とする。

本発明に係る情報処理装置は、前記テンプレートは、ユーザの学習対象である学習言語に応じたテンプレートであり、前記生成部は、前記テンプレートに基づき、前記学習言語用の前記質問情報を生成することを特徴とする。

本発明に係るプログラムは、対象物を含む画像データを取得し、複数の対象物及び該対象物の名称を対応付けた対象物データを記憶した記憶部を参照し、又は前記画像データに基づきネットワーク上のデータを検索して、取得した画像データから前記対象物を特定し、前記対象物に関する質問情報を生成するための質問データを記憶した前記記憶部を参照し、特定した前記対象物に関する前記質問情報を生成し、生成した前記質問情報を出力する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明に係る情報処理方法は、対象物を含む画像データを取得し、複数の対象物及び該対象物の名称を対応付けた対象物データを記憶した記憶部を参照し、又は前記画像データに基づきネットワーク上のデータを検索して、取得した画像データから前記対象物を特定し、前記対象物に関する質問情報を生成するための質問データを記憶した前記記憶部を参照し、特定した前記対象物に関する前記質問情報を生成し、生成した前記質問情報を出力する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、画像データから特定された対象物に関して、質問形式で知識学習の機会を与えることができる。

情報処理システムの構成例を示すブロック図である。 特定テーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 生成テーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 ユーザＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 辞典ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 質問ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 質問情報の生成処理の概要を示す説明図である。 解答画面の一例を示す説明図である。 質問情報の他例を示す説明図である。 質問情報の他例を示す説明図である。 サーバが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る情報処理システムの構成例を示すブロック図である。 実施の形態２に係る第２生成テーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 実施の形態２に係る英和辞典ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 実施の形態２に係る質問情報の生成処理の概要を説明するための説明図である。 実施の形態２に係る解答画面の一例を示す説明図である。 実施の形態２に係るサーバが実行する処理手順の一例を示す説明図である。 実施の形態３に係る解答画面の一例を示す説明図である。 実施の形態３に係る質問情報の出力処理の概要を説明するための説明図である。 実施の形態３に係るサーバが実行する処理手順の一例を示す説明図である。 上述した形態のサーバの動作を示す機能ブロック図である。

以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
（実施の形態１）
図１は、情報処理システムの構成例を示すブロック図である。情報処理システムは、ネットワークＮを介して相互に通信接続された情報処理装置１、情報処理端末２、２、２…を含む。ネットワークＮはインターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）等である。

情報処理装置１は、種々の情報を記憶すると共に、ネットワークＮを介して情報の送受信を行う情報処理装置である。情報処理装置１は、例えばサーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ等である。本実施の形態において情報処理装置１はサーバコンピュータであるものとし、サーバ１と読み替える。サーバ１は、情報処理端末２から取得した画像データに含まれる対象物を特定し、当該対象物に関する質問情報を生成して情報処理端末２に出力する処理を実行する。

情報処理端末２は、各ユーザが所持している端末装置であり、例えばスマートフォン、タブレット端末、ウェアラブル端末（スマートグラスなど）、パーソナルコンピュータ等である。本実施の形態で情報処理端末２はスマートフォンであるものとし、以下では簡潔のため端末２と読み替える。端末２は対象物を含む画像データをサーバ１に送信すると共に、当該対象物に関する質問情報を出力し、ユーザによる解答を受け付ける処理を実行する。

サーバ１は、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、大容量記憶装置１４を含む。
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＭＰＵ（Micro-Processing Unit）等の演算処理装置を含む。制御部１１は、記憶部１２に記憶されたプログラムＰを読み出して実行することにより、サーバ１に係る種々の情報処理又は制御処理等を行う。

記憶部１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ素子を含む。記憶部１２は、制御部１１が本実施の形態に係る処理を実行するために必要なプログラムＰ又はデータ等を記憶している。また、記憶部１２は、制御部１１が演算処理を実行するために必要なデータ等を一時的に記憶する。

通信部１３は通信に関する処理を行うための処理回路等を含み、ネットワークＮを介して端末２等と情報の送受信を行う。

大容量記憶装置１４は、例えばハードディスク等を含む大容量の記憶装置である。大容量記憶装置１４は、特定テーブル１４１、生成テーブル１４２、ユーザＤＢ１４３、辞典ＤＢ１４４、質問ＤＢ１４５等を記憶している。特定テーブル１４１は、画像データに含まれる対象物を特定するためのテーブルであり、複数の対象物と、該対象物の名称とを対応付けた対象物データを記憶している。生成テーブル１４２は、質問情報を生成するためのテーブルであり、質問情報を生成するためのテンプレートを含む質問データを記憶している。ユーザＤＢ１４３は、端末２の所有者である各ユーザの情報を記憶している。辞典ＤＢ１４４は、所定の語の意味、用法、内容等に係る情報を記憶している。質問ＤＢ１４５は、制御部１１が過去に生成した質問情報を履歴として記憶している。
なお、本実施の形態において記憶部１２及び大容量記憶装置１４は一体の記憶装置として構成されていてもよい。また、大容量記憶装置１４は複数の記憶装置により構成されていてもよい。また、大容量記憶装置１４はサーバ１に接続された外部記憶装置であってもよい。

なお、本実施の形態においてサーバ１は上記の構成に限られず、例えば操作入力を受け付ける入力部、サーバ１に係る情報を表示する表示部、可搬型記憶媒体に記憶された情報を読み取る読取部等を含んでもよい。

端末２は、制御部２１、記憶部２２、通信部２３、表示部２４、入力部２５、音声出力部２６、音声入力部２７、撮像部２８を含む。
制御部２１はＣＰＵ又はＭＰＵ等の演算処理装置を含み、記憶部２２に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、端末２に係る種々の情報処理又は制御処理等を行う。
記憶部２２はＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ素子を含み、制御部２１が処理を実行するために必要なプログラム又はデータ等を記憶している。また、記憶部２２は、制御部２１が演算処理を実行するために必要なデータ等を一時的に記憶する。
通信部２３はアンテナ及び通信処理回路等を含み、ネットワークＮを介してサーバ１等と情報の送受信を行う。

表示部２４は液晶ディスプレイ又は有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の画面を有し、制御部２１から与えられた画像を表示する。
入力部２５は表示部２４に設けられたタッチパネル又は押下式のボタン等であり、ユーザによる操作入力を受け付ける。入力部２５は、ユーザによりなされた操作内容を制御部２１に通知する。
音声出力部２６は音声の出力を行うスピーカ等である。また、音声入力部２７は音声の入力を行うマイク等であり、ユーザの声等を集音する。
撮像部２８は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ等を含む、画像の撮像を行う。撮像された画像は、図示しない画像処理回路で処理された後、記憶部２２に記憶される。

図２は、特定テーブル１４１のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。特定テーブル１４１は、分類列、対象物列、パターン列を記憶している。分類列は、画像データに含まれる対象物の分類を記憶している。対象物列は、分類と対応付けて、対象物の名称を記憶している。パターン列は、対象物と対応付けて、画像データから対象物を認識するためのパターンマッチング処理に使用する認識パターンのデータを記憶している。例えばパターン列は、画像に含まれる対象物の形状、模様、色彩等の特徴量に係るパターンのデータを記憶している。制御部１１は予め訓練データから対象物の特徴量を抽出する機械学習を行い、物体認識に係るモデルを構築する。制御部１１は、当該モデルに係る認識パターンのデータを特定テーブル１４１に記憶しておく。

図３は、生成テーブル１４２のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。生成テーブル１４２は、分類列、キーワード列、数量列、形式列、構文列を含む。分類列は、画像データに含まれる対象物の分類を記憶している。キーワード列は、分類と対応付けて、付随情報からテキストを抽出する場合に必要なキーワードを記憶している。数量列は、分類と対応付けて、画像データに含まれる対象物の数量を記憶している。形式列は、分類及び数量と対応付けて、対象物に関する質問情報の出題形式を記憶している。構文列は、出題形式と対応付けて、出題形式の具体的な構文内容、すなわち構文のテンプレートを記憶している。

図４は、ユーザＤＢ１４３のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。ユーザＤＢ１４３は、ＩＤ列、氏名列、年齢列、性別列、スコア列を含む。ＩＤ列は、端末２のユーザを識別するためのＩＤを記憶している。氏名列、年齢列、及び性別列は、ＩＤと対応付けて、ユーザの氏名、年齢、及び性別を記憶している。スコア列は、ＩＤと対応付けて、後述する質問情報に対する解答の正解数を記憶している。なお、スコア列に記憶する記憶内容は、例えば解答の正解率であってもよい。

図５は、辞典ＤＢ１４４のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。辞典ＤＢ１４４は、単語列、分類列、説明列を含む。単語列は、所定の単語を記憶している。なお、単語列に記憶される単語は固有名詞だけでなく、代名詞等であってもよい。分類列は、単語と対応付けて、単語が示す対象物の分類を記憶している。説明列は、単語と対応付けて、単語が示す対象物に関する説明を記憶している。

図６は、質問ＤＢ１４５のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。質問ＤＢ１４５は、単語列、分類列、質問ＩＤ列、質問文列、質問画像列、解答列、評価列、リンク列、ユーザ列、ユーザ解答列、正解率列を含む。単語列は、対象物を示す単語を記憶している。分類列は、単語と対応付けて、単語が示す対象物の分類を記憶している。質問ＩＤ列は、単語と対応付けて、各質問情報を識別するためのＩＤを記憶している。質問文列は、質問ＩＤと対応付けて、当該単語の付随情報から生成された質問情報に係る質問文を記憶している。質問画像列は、質問ＩＤと対応付けて、質問情報に係る画像を記憶している。解答列は、質問ＩＤと対応付けて、質問情報に係る解答内容を記憶している。なお、質問文、質問画像、解答等の質問情報は、一の単語に対して複数記憶してもよい。

評価列は、質問ＩＤと対応付けて、質問情報に対するユーザからの評価数を記憶している。リンク列は、単語と対応付けて、単語が示す対象物に関連する関連情報の所在を示すリンク情報を記憶している。ユーザ列は、質問ＩＤと対応付けて、質問情報を出力済みの端末２に係るユーザのＩＤを記憶している。ユーザ解答列は、質問ＩＤ及びユーザＩＤと対応付けて、ユーザによる解答内容を記憶している。正解率列は、質問ＩＤと対応付けて、当該質問情報について解答を行ったユーザ全体の正解率を記憶している。サーバ１は、ユーザ解答列に記憶されている解答と解答列に記憶されている解答とに基づいて正誤を判断し、質問情報に解答したユーザ全体での正解率を正解率列に記憶する。

図７は、質問情報の生成処理の概要を示す説明図である。以下では情報処理システムが実行する処理の概要について説明する。なお、以下では説明の便宜のため、サーバ１の処理主体は制御部１１とし、端末２の処理主体は制御部２１とする。
サーバ１の制御部１１は、端末２から画像データを取得する。画像データは例えば撮像部２８で撮像された画像であるが、これに限るものではなく、記憶部２２に保存されている画像であってもよい。また、画像は静止画に限られず、動画であってもよい。図７では、端末２から取得する画像データに対象物「リンゴ」が含まれている。対象物は、画像データに含まれる物体であり、質問対象となる物である。

制御部１１は、取得した画像データに含まれる対象物を特定する。例えば図７において、制御部１１は特定テーブル１４１を参照し、パターンマッチングにより破線部分の対象物が「リンゴ」であることを認識する。上述の通り、制御部１１は予め訓練データから対象物の特徴量を抽出する機械学習を行い、複数の対象物の物体認識に係る認識パターンを、対象物の名称と対応付けて特定テーブル１４１に記憶しておく。制御部１１は、当該機械学習処理により特定テーブル１４１に格納された対象物のデータに基づき、特定した破線部分の対象物が「リンゴ」であることを認識する。なお、画像が動画である場合、例えば制御部１１は動画中の各フレームに含まれる物体を認識し、最初に認識された物体を対象物と認識する。
また、画像データから対象物を特定した場合、制御部１１は特定テーブル１４１を参照し、併せて対象物の分類を特定する。

制御部１１は、認識した対象物に付随する付随情報を、辞典ＤＢ１４４に記憶されているデータから、及びネットワークＮ上にあるデータから検索する。付随情報は、対象物に付随する間接的な情報であり、例えば対象物に関する定義、説明、特徴、教養、雑学、学術的知識等を含む情報である。なお、付随情報はテキストデータに限定されず、例えば画像データを含んでもよい。制御部１１は、認識した対象物の名称（単語）に基づき、付随情報の検索を行う。例えば制御部１１は辞典ＤＢ１４４を参照し、対象物を示す単語と対応付けて記憶されている説明を読み出す。また、制御部１１は汎用の検索エンジンを利用し、ネットワークＮを介して付随情報を検索する。制御部１１は、検索上位のＷｅｂページから付随情報を抽出する。
なお、上記の構成は一例であって、例えば制御部１１は辞典ＤＢ１４４のみから付随情報を検索するようにしてもよい。また、例えば制御部１１はネットワークＮのみから付随情報を検索するようにしてもよい。

なお、上記で制御部１１は、画像認識処理により対象物の名称（単語）を特定し、付随情報を検索する処理を行ったが、本実施の形態はこれに限るものではない。例えば制御部１１は、端末２から取得した画像データに基づき、画像ベースの検索処理を行ってもよい。この場合、制御部１１は画像認識処理を行わず、汎用の検索エンジンにおける画像を使用した検索機能を利用して、画像データそのものに基づきネットワーク上のデータから対象物に関する情報の検索する処理を行う。すなわち制御部１１は、検索エンジンに画像データに基づく検索処理を依頼し、画像データに対する検索エンジンからの出力、すなわち対象物の名称等を含む検索結果を取得する。制御部１１は当該検索エンジンからの出力に基づき、対象物の名称等を特定する。また、制御部１１は検索結果に含まれるＷｅｂページのＵＲＬ等を参照して、検索上位のＷｅｂページから付随情報を抽出する。上記のように、画像認識処理は必須ではなく、画像データから対象物の特定、付随情報の検索等が可能であればよい。

制御部１１は、検索した付随情報に基づいて、対象物に関する質問情報を生成する。具体的に制御部１１は、検索した付随情報から、質問情報を生成するためのテキストを抽出する。例えば制御部１１は生成テーブル１４２を参照し、対象物の分類に応じて定められたキーワードに基づいてテキストを抽出する。対象物の分類は、種々の物体を所定基準でグループ化する分類であり、例えば特定テーブル１４１に、対象物と対応付けて規定されている。特定テーブル１４１は、例えば対象物「リンゴ」に対して分類「果物」を規定している（図２参照）。制御部１１は当該分類に応じて、生成テーブル１４２を参照し、当該分類に属する対象物のキーワードを判別する。そして制御部１１は、付随情報に係るテキストデータから、分類「果物」に係るキーワード「科」「属」「産」「製」を含むテキスト箇所を抽出する。なお、抽出するテキスト箇所は一箇所（一文）に限定されず、複数箇所であってもよい。また、検索された付随情報（テキストデータ等）が複数である場合、制御部１１は複数のテキストデータから抽出を行ってもよい。

制御部１１は、質問情報を生成するための質問データを記憶した生成テーブル１４２を参照し、抽出したテキストより質問情報を生成する。具体的に制御部１１は、生成テーブル１４２を参照し、画像データに含まれる対象物の分類、数量等に応じて出題形式を決定し、生成テーブル１４２に規定されている構文のテンプレートに従って質問情報を生成する。例えば図７の例では、制御部１１は抽出したテキスト「バラ科リンゴ属の落葉高木樹」より、対象物「リンゴ」の分類「果物」に応じて、口述形式の質問「この果物は何科でしょうか？」と、解答「バラ科」とを含む質問情報を生成する。なお、生成される質問情報のデータ形式は特に限定されず、画像、音声、テキスト等の種々のデータ形式であってもよい。
制御部１１は、生成した質問情報を、対象物と対応付けて質問ＤＢ１４５に記憶する。

制御部１１は、生成した質問情報を端末２に出力する。具体的に制御部１１は、生成した質問情報に係る画像及び音声データを端末２に送信する。なお、制御部１１は併せて対象物に関連する関連情報のリンク先を示すリンク情報を端末２に送信する。リンク情報については後述する。質問情報を受信した場合、端末２の制御部２１は、表示部２４及び音声出力部２６により質問「この果物は何科でしょうか？」を出力する。制御部２１は、例えば音声入力部２７を介してユーザによる解答を受け付け、解答内容をサーバ１に送信する。サーバ１の制御部１１は、当該情報を受信することで、端末２を介してユーザによる解答を受け付ける。制御部１１は、受け付けた解答を質問ＤＢ１４５に記憶する。制御部１１は、質問情報に係る解答「バラ科」と比較し、ユーザによる解答が正解であるか否かを判定する。正解であると判定した場合、制御部１１はユーザの正解数に係るスコアを加算してユーザＤＢ１４３に記憶する。また、制御部１１は、質問ＤＢ１４５に記憶されている他のユーザの解答も参照して、当該質問情報に係るユーザ全体の正解率を算出し、質問ＤＢ１４５に記憶する。
なお、上記ではサーバ１が解答の正誤を判定したが、端末２において解答の正誤を判定し、判定結果をサーバ１に送信する形態でもよい。

図８は、解答画面の一例を示す説明図である。図８Ａはユーザの解答が正解であった場合の解答画面を、図８Ｂはユーザの解答が不正解であった場合の解答画面を示す。解答を受け付けた制御部１１は、上記の判定結果に応じて図８に示す解答画面を端末２に出力する。解答画面は、正解であるか否かの判定結果、解説文等のほかに、評価オブジェクト７１、リンクオブジェクト７２を含む。

評価オブジェクト７１は、質問情報に対するユーザの評価を受け付けるためのオブジェクトである。ユーザは当該質問情報を高評価する場合、評価オブジェクト７１への操作入力を行う。なお、例えば端末２の制御部２１は高評価以外に低評価を受け付けるオブジェクトも併せて表示してもよい。評価オブジェクト７１への操作入力を受け付けた場合、制御部２１は評価された旨の情報をサーバ１に送信する。当該情報を受信した場合、サーバ１の制御部１１は質問情報に対応する評価数を加算して質問ＤＢ１４５に記憶する。以上より、制御部１１は端末２を介して質問情報に対するユーザの評価を受け付ける。

リンクオブジェクト７２は、対象物に関連する関連サイトへと遷移するためのオブジェクトである。リンクオブジェクト７２への操作入力を受け付けた場合、端末２の制御部２１は、サーバ１から質問情報と共に受信したリンク情報を参照して関連サイトへと遷移する。関連サイトは、例えばサーバ１が質問情報生成に際して検索した付随情報の引用元である。なお、関連サイト等のリンク先は付随情報の引用元に限られず、例えば対象物「リンゴ」を販売するショッピングサイト、対象物に関する記事を掲載したニュースサイト、ＳＮＳ（Social Networking Service）に係るＷｅｂサイト等を含めてもよい。つまりリンク情報は、付随情報に係るリンク先だけでなく、その他の関連情報を含むリンク先を示すものであってもよい。

また、サーバ１の制御部１１は端末２にリンク情報を出力するのではなく、関連情報を直接的に出力することとしてもよい。例えば制御部１１は、大容量記憶装置１４に予め記憶されている情報を参照して、端末２に対象物のバナー広告等の広告情報を出力する。例えば制御部１１は、所定企業又は商品に係る広告情報を予め記憶しておき、質問情報に係る対象物の分類に応じて端末２に出力する広告情報を選択し、端末２に送信する。

なお、上記においてサーバ１は、一の画像データから対象物に関して質問情報を複数生成し、複数題の質問情報を端末２に出力してもよい。

上述のごとく、端末２から対象物を含む画像データを取得した場合、制御部１１は当該対象物に関する質問情報を端末２に出力する。この場合、制御部１１は新規に質問情報を生成するのではなく、質問ＤＢ１４５に蓄積された生成済みの質問情報を端末２に出力してもよい。例えば制御部１１は、生成した質問情報を質問ＤＢ１４５に記憶しておく。端末２から画像データを取得した場合、制御部１１は対象物を特定し、当該対象物に関する質問情報を質問ＤＢ１４５から読み出す。制御部１１は、読み出した質問情報を端末２に出力する。なお、質問情報をすでにユーザの端末２に出力済みである場合、制御部１１は新規に質問情報を生成する、質問ＤＢ１４５に記憶された別の質問情報を読み出す等して、出力済みでない質問情報を端末２に出力する。

生成済みの質問情報を端末２に出力する場合、制御部１１は、ユーザによる評価が高い質問情報を優先的に出力してもよい。例えば制御部１１は、質問情報を読み出す場合に、併せて当該質問情報に対応付けられた評価数を参照する。制御部１１は当該評価数に基づき、読み出す質問情報を選択する。これにより、他のユーザからの評価が高い質問情報が端末２に出力される。

図９は、質問情報の他例を示す説明図である。画像データに含まれる対象物は一つに限られず、図９に示すように、複数含まれる場合もある。対象物を複数特定した場合、制御部１１は、例えば選択問題形式の質問情報を生成する。具体的には、制御部１１は画像データに含まれる各対象物を特定し、当該複数の対象物から、質問情報を生成する対象物を選択する。例えば制御部１１はランダムに対象物を選択する。制御部１１は、選択した対象物について、生成テーブル１４２に規定されている構文のテンプレートに基づき、選択問題を生成する。例えば図９に示すように、制御部１１は対象物「リンゴ」に関するテキストと共に画像データを出力し、テキスト内容が示す対象物を画像中の物体から選択すべき旨の選択問題を端末２に出力する。制御部１１は、タッチ入力に係る操作内容を端末２から受信することで、解答の入力を受け付け、正誤を判定する。

図１０は、質問情報の他例を示す説明図である。図１０において画像データに含まれる対象物は図７と同様に一つであるが、図１０の場合、制御部１１は択一問題形式の質問情報を生成する。例えば制御部１１は、生成テーブル１４２を参照し、対象物の分類、数量等に応じて質問情報の形式を決定する。生成テーブルにおいて複数の出題形式が規定されている場合、例えば制御部１１はランダムに出題形式を決定する。

上述のごとく、制御部１１が生成する質問情報の形式は特に限定されない。例えば図７の例において制御部１１は、付随情報に係るテキストデータ「バラ科リンゴ属の落葉高木樹」に対して形態素解析を行い、キーワードに応じて「バラ」部分を空欄とする穴埋め形式の質問情報を生成してもよい。また、制御部１１は上記の形式以外にも、正誤、並び替え、組み合わせ、複数選択、なぞなぞ等の形式で質問情報を生成してもよい。また、上記で制御部１１は、図３で例示した生成テーブル１４２に従って質問情報を生成したが、本実施の形態はこれに限るものではない。例えば制御部１１は、対象物の分類、数量以外にも、対象物の品種等の詳細な種類、画像データにおける対象物の画素、位置、大きさ、範囲等に係る特定結果なども含めて出題形式を決定してもよい。さらに制御部１１は、対象物の属性だけでなく、ユーザの個人情報、すなわちユーザの年齢、性別等に基づいて出題形式を決定してもよい。上記のように、質問情報の生成処理については種々の処理内容が考えられる。

図１１は、サーバ１が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。図１１に基づいて、サーバ１が実行する処理内容について説明する。
サーバ１の制御部１１は、対象物を含む画像データを端末２から取得する（ステップＳ１１）。画像データは例えば端末２の撮像部２８で撮像された画像のデータであるが、これに限定されるものではない。制御部１１は、複数の対象物及び該対象物の名称を対応付けた対象物データを記憶した特定テーブル１４１を参照し、端末２から取得した画像データに含まれる対象物を特定する（ステップＳ１２）。例えば制御部１１は物体認識について、所定の訓練データに基づき機械学習を行って物体認識に係るモデルを構築し、対象物の認識パターンのデータを、対象物の名称と対応付けて特定テーブル１４１に記憶しておく。制御部１１は当該特定テーブル１４１を参照し、機械学習により構築された物体認識のモデルに基づいて対象物を認識することで、対象物を特定する。なお、上述のごとく、制御部１１は画像データそのものに基づき、ネットワークＮ上のデータから対象物の名称等の情報を検索することで、対象物を特定してもよい。制御部１１は、特定した対象物に関して質問情報を生成済みであるか否かを判定する（ステップＳ１３）。具体的に制御部１１は、質問ＤＢ１４５を参照し、特定した対象物と対応付けて質問情報が記憶されているか否かを判定する。

質問情報を生成済みでないと判定した場合（Ｓ１３：ＮＯ）、制御部１１は、特定した対象物に付随する付随情報を、辞典ＤＢ１４４に記憶されているデータから、及びネットワークＮ上のデータから検索する（ステップＳ１４）。例えば制御部１１は、特定した対象物の名称（単語）に基づいて、辞典ＤＢ１４４のデータから付随情報を検索する。または、制御部１１は汎用の検索エンジンを用いて、ネットワークＮから付随情報を検索する。なお、画像データから特定した対象物が複数である場合、制御部１１は各対象物について付随情報を検索してもよいし、複数の対象物から一の対象物を選択して付随情報を検索してもよい。また、制御部１１は対象物を示す単語に基づいて付随情報を検索するのではなく、端末２から取得した画像データを使用して付随情報の検索を行ってもよい。

制御部１１は、検索した付随情報から、質問情報を生成するためのテキストを抽出する（ステップＳ１５）。例えば制御部１１は生成テーブル１４２を参照し、対象物の分類に応じてキーワードを特定する。なお、例えば対象物の分類は、特定テーブル１４１に予め規定されている。制御部１１は、当該キーワードを含むテキスト箇所を、付随情報に係るテキストデータから抽出する。

制御部１１は、対象物に関する質問情報を生成するための質問データを記憶した生成テーブル１４２を参照し、付随情報から抽出したテキストより質問情報を生成する（ステップＳ１６）。例えば制御部１１は生成テーブル１４２を参照し、画像データから特定した対象物の分類、数量等の特定結果に応じて出題形式を決定する。出題形式は、例えば口述、選択、択一、正誤、穴埋め、並び替え、組み合わせ、複数選択、なぞなぞ形式等であるが、これらに限定されるものではない。制御部１１は、付随情報から抽出したテキスト内容に基づいて、決定した出題形式の質問及び解答を含む質問情報を、生成テーブル１４２に規定されている構文のテンプレートに従って生成する。制御部１１は、生成した質問情報を対象物と対応付けて質問ＤＢ１４５に記憶し（ステップＳ１７）、処理をステップＳ２０に移行する。

質問情報を生成済みであると判定した場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、制御部１１は、生成済みの質問情報を端末２に出力済みであるか否かを判定する（ステップＳ１８）。例えば制御部１１は質問ＤＢ１４５を参照し、ユーザ列に記憶されているＩＤに基づいて、ステップＳ１１の画像データの取得元である端末２に質問情報を出力済みであるか否かを判定する。対象物に関して複数の質問情報を生成済みである場合、全ての質問情報を出力済みであるか否かを判定する。出力済みであると判定した場合（Ｓ１８：ＹＥＳ）、制御部１１は処理をステップＳ１４に移行する。出力済みでないと判定した場合（Ｓ１８：ＮＯ）、制御部１１は質問ＤＢ１４５を参照し、対象物に関する質問情報を読み出す（ステップＳ１９）。なお、複数の質問情報が質問ＤＢ１４５に記憶されている場合、一の質問情報を読み出す。また、例えば制御部１１は、質問ＤＢ１４５に記憶されているユーザの評価数に応じて出力する質問情報を読み出すようにしてもよい。制御部１１は、生成又は読み出した質問情報を端末２に出力する（ステップＳ２０）。当該出力の態様は、端末２の表示部２４による画像表示でもよく、音声出力部２６による音声出力でもよく、又は画像表示と音声出力とを組み合わせてもよい。

制御部１１は、端末２を介して質問情報に対する解答の入力を受け付ける（ステップＳ２１）。具体的には、端末２の制御部２１は入力部２５による操作入力、音声入力部２７による音声入力等を受け付ける。サーバ１の制御部１１は、当該入力内容を端末２から受信することで解答の入力を受け付ける。制御部１１は、受け付けた解答を質問ＤＢ１４５に記憶する。

制御部１１は、解答が正解であるか否かを判定する（ステップＳ２２）。例えば制御部１１は質問ＤＢ１４５を参照し、解答列に記憶されている解答とユーザによる解答とが一致するか否かを判定する。正解であると判定した場合（Ｓ２２：ＹＥＳ）、制御部１１は解答したユーザのスコアを加算してユーザＤＢ１４３に記憶する（ステップＳ２３）。

不正解であると判定した場合（Ｓ２２：ＮＯ）、又はステップＳ２３の処理を行った後、制御部１１は端末２に、リンク情報を含めて解答を出力する（ステップＳ２４）。具体的に制御部１１は、図８Ａ又はＢで示した解答画面を端末２に出力する。解答画面は、ユーザによる評価を受け付けるための評価オブジェクト７１、関連情報のリンク先を示すリンク情報を含む。なお、制御部１１は解答画面において関連情報を直接的に出力してもよい。制御部１１は、ステップＳ２０で出力した質問情報に対する評価情報の入力を受け付ける（ステップＳ２５）。例えば制御部１１は、端末２を介して評価アイコンへの操作入力を受け付ける。制御部１１は、一連の処理を終了する。

なお、例えばサーバ１は、ユーザのスコアに応じて特典を与えるようにしてもよい。例えばサーバ１は、ユーザのスコアが一定数に達した場合、クーポン、キャラクター画像等を配信する。

また、上記ではサーバ１が画像認識、情報検索、質問情報生成等の処理を実行したが、本実施の形態はこれに限るものではない。例えば端末２がこれらの処理を実行することとしてもよい。すなわち、本実施の形態に係る情報処理システムを一体の情報処理装置として構成してもよい。

また、上記でサーバ１は特定テーブル１４１に対象物の分類を規定し、画像認識で対象物を特定すると共に当該対象物の分類まで特定することとしたが、本実施の形態はこれに限るものではない。例えばサーバ１は、ネットワークＮから対象物に関するテキストデータを検索した場合、生成テーブル１４２を参照してテキストに含まれる分類名を判別することにより、対象物の分類を特定することとしてもよい。具体的に制御部１１は、例えば対象物「リンゴ」に関するテキストデータをネットワークＮから検索した場合、当該テキストに含まれる「果物」の語を判別することで、対象物「リンゴ」が「果物」であると判断する。つまりサーバ１は、画像データから対象物を特定する段階で対象物の分類まで特定できずともよい。

また、上記では説明の便宜のため、一の画像につき一題の質問情報を生成することとしたが、一の画像につき複数題の質問情報を生成し、出力してもよいことは勿論である。

以上より、本実施の形態１によれば、画像データから特定された対象物に関する知識を質問形式で出力することで、エンターテイメント性のある学習機会を与えることができる。

また、本実施の形態１によれば、対象物の直接的な情報だけでなく、対象物に付随する間接的な付随情報により広範な知識を学習することができる。

また、本実施の形態１によれば、生成した質問情報をデータベース上に蓄積することでサーバ１の処理負担を軽減することができる。また、データベース上に各質問情報に解答したユーザのＩＤ、各ユーザの解答、全体の正解率等を併せて蓄積することで、ユーザの嗜好、知識等について統計的な分析を行うこともできる。

また、本実施の形態１によれば、出題形式で情報を提供するだけでなく、その他の関連情報を積極的に提供することができる。

（実施の形態２）
本実施の形態では、ユーザが学習する学習言語用の質問情報を生成する形態について述べる。なお、実施の形態１と重複する内容については同一の符号を付して説明を省略する。

図１２は、実施の形態２に係る情報処理システムの構成例を示すブロック図である。本実施の形態に係る大容量記憶装置１４は、生成テーブル１４２及び辞典ＤＢ１４４に代えて、第２生成テーブル１４６及び英和辞典ＤＢ１４７を記憶している。第２生成テーブル１４６は、ユーザの学習対象である学習言語に応じて質問情報のテンプレートを定めたテーブルである。英和辞典ＤＢ１４７は、学習言語（本実施の形態では英語）における語の意味、用法、内容等に係る情報を記憶している。

図１３は、実施の形態２に係る第２生成テーブル１４６のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。第２生成テーブル１４６は、複数の分岐列、構文列を含む。分岐列は、テンプレートを選択するための条件分岐を記憶している。具体的に条件分岐は、画像データに含まれる対象物の数量、種類、形状、位置、大きさ、範囲等の特徴量に係る条件を規定している。構文列は、分類及び条件分岐と対応付けて、質問文のテンプレートである構文を記憶している。

図１４は、実施の形態２に係る英和辞典ＤＢ１４７のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。英和辞典ＤＢ１４７は、和単語列、英単語列、発音列、説明列を含む。和単語列は、対象物を示す日本語（和単語）を記憶している。英単語列は、日本語と対応付けて、日本語に相当する英単語を記憶している。発音列は、英単語と対応付けて、英単語の発音データを記憶している。説明列は、英単語と対応付けて、当該英単語に関する説明を記憶している。
なお、英和辞典ＤＢ１４７は上記以外に、英単語の用法、慣用句、例文等を記憶していてもよい。

図１５は、実施の形態２に係る質問情報の生成処理の概要を説明するための説明図である。以下では本実施の形態に係る情報処理システムが実行する処理の概要について説明する。
サーバ１の制御部１１は、画像データから対象物を特定し、英和辞典ＤＢ１４７及びネットワーク上のデータから付随情報を検索する。付随情報は例えば、実施の形態１でも述べた対象物に関する定義、説明、特徴、教養、雑学、学術的知識等のほかに、ユーザの学習対象である学習言語に応じた情報を含む。具体的に付随情報は、当該対象物を示す英単語の綴り、発音、用法、慣用句、例文等を含む。制御部１１は、学習言語に応じて検索した付随情報に基づき、質問情報を生成する。

例えば制御部１１は、画像データから特定された対象物の特定結果に応じて、構成テーブル１４５に定められた構文のテンプレートに基づき、質問情報を生成する。具体的に制御部１１は、画像データにおける対象物の数量、種類、形状、位置、大きさ、範囲等の特徴量を判別する。そして制御部１１は、判別した対象物に係る特徴量に基づき、第２生成テーブル１４６に定められた条件分岐に従って構文のテンプレートを選択する。例えば図１５の例では、画像データに含まれる対象物（リンゴ、オレンジ、バナナ）の数量は３個である。従って、制御部１１は第１条件分岐において対象物が複数であると判定する。また、画像データに含まれる各対象物は同種類ではない。従って、制御部１１は第２条件分岐において対象物が異種類であると判定する。以下同様にして、制御部１１は各条件分岐につき判定を行う。最終的に制御部１１は、各分岐に従って構文のテンプレートを選択する。なお、構成テーブル１２２に定める条件分岐は複数ではなく、一つであってもよい。また、例えば制御部１１は、ユーザの個人情報、例えばユーザの年齢の高低、学習言語の習熟度等に応じてテンプレートを選択することとしてもよい。制御部１１は、選択したテンプレート、及び検索した対象物「リンゴ」の付随情報に基づき、学習言語（英語）用の質問情報を生成する。制御部１１は、生成した質問情報を端末２に出力する。

制御部１１は、出力した質問情報について解答を受け付ける。例えば制御部１１は、端末２の音声入力部２７を介して、ユーザの発声による音声入力を受け付ける。この場合に、例えば制御部１１は解答自体の正誤のほかに、ユーザの発音の正誤を判定してもよい。これにより、ユーザは単に質問に答えるだけでなく、発音のチェックも同時に行うことができる。

図１６は、実施の形態２に係る解答画面の一例を示す説明図である。解答を受け付けた場合、制御部１１は図１６に示す解答画面を端末２に出力する。解答画面は、例えば評価オブジェクト７１、リンクオブジェクト７２等のほかに、解説文２０１を含む。解説文２０１は、質問情報に係る正解のほかに、例えば英和辞典ＤＢ１４７又はネットワークＮから検索した付随情報を含む。制御部１１は上記以外にも、その他の関連情報を出力してもよい。

図１７は、実施の形態２に係るサーバ１が実行する処理手順の一例を示す説明図である。図１７に基づき、本実施の形態に係るサーバ１が実行する処理内容について説明する。
サーバ１の制御部１１は、画像データから特定した対象物に関して質問情報を生成済みでないと判定した場合（Ｓ１３：ＮＯ）、以下の処理を実行する。制御部１１は、ユーザの学習対象である学習言語に応じて、英和辞典ＤＢ１４７に記憶されているデータから、及びネットワークＮ上のデータから付随情報を検索する（ステップＳ２０１）。例えば制御部１１は、特定した対象物を示す日本語に基づいて、当該日本語に相当する英単語の綴り、発音、意味、用法、慣用句、例文等の情報を検索する。制御部１１は、検索した付随情報から、質問情報を生成するためのデータを抽出する（ステップＳ２０２）。例えば制御部１１は、当該英単語の綴り、発音等のデータを抽出する。

制御部１１は、対象物の特定結果に応じて、質問情報の構文に係るテンプレートを選択する（ステップＳ２０３）。具体的に制御部１１は、第２生成テーブル１４６を参照し、画像データから特定された対象物の特定結果、詳しくは画像データに含まれる対象物の数量、種類、形状、位置、大きさ、範囲等の特徴量に応じて、第２生成テーブル１４６に定められた条件分岐に従い構文のテンプレートを選択する。制御部１１は、選択したテンプレート、及びステップＳ２０２で抽出したデータに基づき、ユーザが学習する学習言語用の質問情報を生成する（ステップＳ２０４）。制御部１１は、生成した質問情報を対象物と対応付けて質問ＤＢ１４５に記憶する（ステップＳ２０５）。

制御部１１は、生成した質問情報を端末２に出力する（ステップＳ２０６）。制御部１１は、端末２を介して質問情報に対する解答の入力を受け付ける（ステップＳ２０７）。例えば制御部１１は、端末２を介してユーザによる操作入力を受け付ける。なお、端末２の音声入力部２７を介して音声入力を受け付けてもよい。

制御部１１は、解答が正解であるか否かを判定する（ステップＳ２０８）。この場合、制御部１１はユーザによる解答自体の正誤のほかに、ユーザによる発音の正誤を含めて判定を行ってもよい。正解であると判定した場合（Ｓ２０８：ＹＥＳ）、制御部１１は解答したユーザのスコアを加算してユーザＤＢ１４３に記憶する（ステップＳ２０９）。

不正解であると判定した場合（Ｓ２０８：ＮＯ）、又はステップＳ２０９の処理を行った後、制御部１１は端末２に解答を出力する（ステップＳ２１０）。例えば制御部１１は解答画面において、解答の正解等のほかに、ステップＳ２０１で検索した付随情報等を出力する。制御部１１は、処理をステップＳ２５に移行する。

なお、上記でユーザの使用言語が日本語であり、学習言語が英語であるものとして説明したが、使用言語及び学習言語はこれらに限定されず、その他の自然言語であってもよい。

また、上記でサーバ１は、画像データから特定した対象物に付随する付随情報の検索処理を行ったが、本実施の形態はこれに限るものではない。例えばサーバ１は、学習言語に応じて物体認識を行い、検索処理を実行せず、そのまま質問情報を生成することとしてもよい。例えば図１５の例では、サーバ１は画像データから対象物「ａｐｐｌｅ」を認識し、当該認識結果から構文のテンプレートを選択して質問情報を生成する。すなわちサーバ１は、ユーザの学習言語に応じて質問情報を生成することができればよい。

以上より、本実施の形態２によれば、例えば外国語学習においても質問情報を自動生成し、エンターテイメント性のある学習機会を与えることができる。

（実施の形態３）
本実施の形態では、端末２に出力した質問情報と類似する質問情報をさらに出力する形態について述べる。なお、実施の形態１と重複する内容については同一の符号を付して説明を省略する。

図１８は、実施の形態３に係る解答画面の一例を示す説明図である。本実施の形態に係る解答画面は、評価オブジェクト７１等のほかに、出力要求オブジェクト３０１を含む。出力要求オブジェクト３０１は、端末２に出力された質問情報と類似する類似質問情報の出力をサーバ１に要求するためのオブジェクトである。出力要求オブジェクト３０１への操作入力を受け付けた場合、端末２の制御部２１は、類似質問情報を出力すべき旨の要求信号をサーバ１に送信する。

図１９は、実施の形態３に係る質問情報の出力処理の概要を説明するための説明図である。上記のように、サーバ１は端末２から類似質問情報の出力要求を受け付ける。出力要求を受け付けた場合、サーバ１の制御部１１は、端末２に出力した質問情報に係る対象物を判別する。そして制御部１１は、当該対象物と類似する対象物を特定する。

例えば制御部１１は、対象物の分類に基づいて類似性を判断する。図１９の例の場合、端末２に出力した質問情報に係る対象物「リンゴ」の分類は「果物」である。この場合、制御部１１は対象物「リンゴ」と分類「果物」が同一の対象物を特定する。なお、特定する対象物の分類は同一でなくともよく、対象物同士が類似していればよい（例えば「果物」に対して「野菜」など）。また、対象物の類似性に係る判断基準は分類に限られるものではなく、例えば対象物の品種等の詳細な種類、名称の類否、画像データにおける対象物の形状、模様、色彩等の類否を基準としてもよい。類似する対象物が複数ある場合、例えば制御部１１は一の対象物をランダムに特定する。図１９の場合、制御部１１は類似する対象物「イチゴ」を特定する。

制御部１１は質問ＤＢ１４５を参照し、出力済みの質問情報と類似する類似質問情報を読み出す。例えば制御部１１は、出力済みの質問情報に係る対象物「リンゴ」と類似する対象物「イチゴ」に関して、生成済みの質問情報を読み出す。制御部１１は、読み出した類似質問情報を端末２に出力する。

図２０は、実施の形態３に係るサーバ１が実行する処理手順の一例を示す説明図である。図２０に基づき、本実施の形態に係るサーバ１が実行する処理内容について説明する。
質問情報に対する評価情報の入力を受け付けた後で（ステップＳ２５）、サーバ１の制御部１１は以下の処理を実行する。制御部１１は、ステップＳ２０で出力した質問情報と類似する類似質問情報を出力するか否かを判定する（ステップＳ３０１）。例えば制御部１１は、出力要求オブジェクト３０１への操作入力に基づく類似質問情報の出力要求を受け付けたか否かを判定する。類似質問情報を出力しないと判定した場合（Ｓ３０１：ＮＯ）、制御部１１は一連の処理を終了する。

類似質問情報を出力すると判定した場合（Ｓ３０１：ＹＥＳ）、制御部１１は、ステップＳ２０で出力した質問情報に係る対象物と類似する対象物を特定する（ステップＳ３０２）。例えば制御部１１は質問ＤＢ１４５を参照し、出力済みの質問情報に係る対象物と分類が同一又は類似する他の対象物を特定する。すなわち制御部１１は、端末２から取得した画像データに含まれていた対象物と類似する対象物を特定する。

制御部１１は、質問ＤＢ１４５を参照し、ステップＳ３０２で特定した対象物に関する生成済みの類似質問情報を読み出す（ステップＳ３０３）。具体的に制御部１１は、ステップＳ３０２で特定した対象物を示す単語と対応付けて記憶されている質問情報を読み出す。

制御部１１は、読み出した類似質問情報を端末２に出力済みであるか否かを判定する（ステップＳ３０４）。例えば制御部１１は、質問ＤＢ１４５を参照し、当該類似質問情報と対応付けて端末２に係るユーザのＩＤが記憶されているか否かを判定する。出力済みであると判定した場合（Ｓ３０４：ＹＥＳ）、制御部１１は処理をステップＳ３０３に戻す。出力済みでないと判定した場合（Ｓ３０４：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ２０に戻す。これにより制御部１１は、類似質問情報を端末２に出力する。

以上より、本実施の形態３によれば、端末２で撮像等された画像データに基づく質問情報だけでなく、これと類似する類似質問情報も出力可能となり、ユーザにさらなる知識学習の機会を与えることができる。

（実施の形態４）
図２１は、上述した形態のサーバ１の動作を示す機能ブロック図である。制御部１１がプログラムＰを実行することにより、サーバ１は以下のように動作する。取得部２１１は、対象物を含む画像データを取得する。特定部２１２は、複数の対象物及び該対象物の名称を対応付けた対象物データを記憶した記憶部を参照し、又は前記画像データに基づきネットワーク上のデータを検索して、前記取得部２１１が取得した画像データから前記対象物を特定する。生成部２１３は、前記対象物に関する質問情報を生成するための質問データを記憶した前記記憶部を参照し、前記特定部２１２が特定した前記対象物に関する前記質問情報を生成する。出力部２１４は、該生成部２１３が生成した前記質問情報を出力する。

本実施の形態４は以上の如きであり、その他は実施の形態１から３と同様であるので、その詳細な説明を省略する。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ サーバ
１１ 制御部
１２ 記憶部
Ｐ プログラム
１３ 通信部
１４ 大容量記憶装置
１４１ 特定テーブル
１４２ 生成テーブル
１４３ ユーザＤＢ
１４４ 辞典ＤＢ
１４５ 質問ＤＢ
１４６ 第２生成テーブル
１４７ 英和辞典ＤＢ
２ 端末
２１ 制御部
２２ 記憶部
２３ 通信部
２４ 表示部
２５ 入力部
２６ 音声出力部
２７ 音声入力部
２８ 撮像部
７１ 評価オブジェクト
７２ リンクオブジェクト
２０１ 解説文
３０１ 出力要求オブジェクト

Claims (8)

1. 対象物を含む画像データを取得する取得部と、
   複数の対象物及び該対象物の名称を対応付けた対象物データを記憶した記憶部を参照し、又は前記画像データに基づきネットワーク上のデータを検索して、前記取得部が取得した画像データから前記対象物を特定する特定部と、
   前記対象物に関する質問情報を生成するための質問データを記憶した前記記憶部を参照し、前記特定部が特定した前記対象物に関する前記質問情報を生成する生成部と、
   該生成部が生成した前記質問情報を出力する出力部と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記対象物に付随する付随情報を、前記記憶部に記憶されているデータから、又はネットワーク上のデータから検索する検索部を備え、
   前記生成部は、前記付随情報に基づいて前記質問情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記記憶部は、前記生成部が生成した前記質問情報を前記対象物と対応付けて記憶する
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記出力部は、前記対象物に関連する関連情報、又は該関連情報のリンク先を示すリンク情報を出力する
   ことを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記質問データは、前記質問情報のテンプレートを含み、
   前記生成部は、前記特定部による前記対象物の特定結果に応じて、前記テンプレートに基づき前記質問情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記テンプレートは、ユーザの学習対象である学習言語に応じたテンプレートであり、
   前記生成部は、前記テンプレートに基づき、前記学習言語用の前記質問情報を生成する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 対象物を含む画像データを取得し、
   複数の対象物及び該対象物の名称を対応付けた対象物データを記憶した記憶部を参照し、又は前記画像データに基づきネットワーク上のデータを検索して、取得した画像データから前記対象物を特定し、
   前記対象物に関する質問情報を生成するための質問データを記憶した前記記憶部を参照し、特定した前記対象物に関する前記質問情報を生成し、
   生成した前記質問情報を出力する
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
8. 対象物を含む画像データを取得し、
   複数の対象物及び該対象物の名称を対応付けた対象物データを記憶した記憶部を参照し、又は前記画像データに基づきネットワーク上のデータを検索して、取得した画像データから前記対象物を特定し、
   前記対象物に関する質問情報を生成するための質問データを記憶した前記記憶部を参照し、特定した前記対象物に関する前記質問情報を生成し、
   生成した前記質問情報を出力する
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理方法。

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