JP5910249B2 - インタラクション装置およびインタラクション制御プログラム - Google Patents

Description

本件開示は、人物との間で言語および非言語によるコミュニケーションを行うインタラクション装置およびインタラクション制御プログラムに関する。

インタラクション装置の一つであるコミュニケーションロボットは、音声と身振りなどのジェスチャーとの少なくとも一方を含む様々なふるまいを実行することにより、人物との間でコミュニケーションを行う機能を有する。このようなコミュニケーションロボットを、例えば、高齢者などの見守りに利用する技術が提案されている。

コミュニケーションロボットが人物との交流を進める過程で、時々刻々と変化する状況に合ったふるまいを実行させる手法として、例えば、様々な状況を想定したシナリオに従って、複数のふるまいを組み合わせる手法が提案されている(特許文献１参照)。

特開２００２−１２０１７４号公報

上述した特許文献１の技法によれば、生き物の形態を模したコミュニケーションロボットに、生き物らしいふるまいをさせながら、見守り対象の人物に対して目的を持った働きかけをするインタラクションサービスのためのシナリオを作成することが可能である。

しかしながら、予め作成されたシナリオに基づいてコミュニケーションロボットが動作する場合には、互いに類似した状況において、互いに類似したサービスを実行させようとすれば、コミュニケーションロボットが実行するふるまいは同じになってしまう。コミュニケーションロボットが、このような画一化したふるまいを繰り返すと、コミュニケーションロボット自体が、見守り対象の人物に飽きられてしまう可能性がある。そして、その場合には、見守り対象の人物とコミュニケーションロボットとのインタラクションである相互作用が成り立たなくなってしまうおそれがある。

類似した複数の状況を互いに区別するとともにコミュニケーションロボットが実行するふるまいに変化を持たせるために、膨大な場合分けを含む緻密なシナリオを予め作成しておけば、上述したような画一化を避けることが可能である。しかしながら、そのような緻密なシナリオを作成することは非常に困難である。

本件開示は、固定したシナリオを用いることなく、人物との交流の雰囲気を維持しながら目的を持った働きかけを継続的に実現可能なインタラクション装置およびインタラクション制御プログラムを提供することを目的とする。

一つの観点によるインタラクション装置は、音声と動作との少なくとも一方を含む複数のふるまいを出力する出力装置と、前記出力装置による働きかけを受ける人物と前記出力装置との間の相互作用に関する状況を検知する検知部と、前記各ふるまいに対応して、当該ふるまいを前記出力装置に出力させる条件を示す契機条件と、当該ふるまいの出力によって引き出すことが可能な前記人物の状態変化の種類を示す種類情報と、前記種類情報で示された種類の状態変化を発生させる可能性の高さを示す期待度とを含むふるまい定義情報を登録するデータベースと、前記複数種類の状態変化の少なくとも一つの発生を前記人物に対する働きかけの目的として指定する指示に応じて、前記検知部で検知された状況によって前記契機条件が満たされているふるまい定義情報であって、かつ、前記指定された種類の状態変化を示す種類情報を含むふるまい定義情報を、ふるまい候補として前記データベースから検索する検索部と、前記各ふるまい候補に対応するふるまい定義情報において、前記指示で指定された種類の状態変化についての期待度の高さに相関を持つ確率に従って、前記ふるまい候補の中から一つを選択する選択部と、前記選択部によって選択された前記ふるまい定義情報に対応するふるまいを前記出力装置に実行させる制御部とを備える。

また、別の観点によるインタラクション制御プログラムは、出力装置が音声と動作との少なくとも一方を含むふるまいを出力することによって行った働きかけを受ける人物と、前記出力装置との間の相互作用に関する状況を検知し、前記出力装置によって出力可能な各ふるまいに対応して、当該ふるまいを前記出力装置に出力させる条件を示す契機条件と、当該ふるまいの出力によって引き出すことが可能な前記人物の状態変化の種類を示す種類情報と、前記種類情報で示された種類の状態変化を発生させる可能性の高さを示す期待度とを含むふるまい定義情報を登録するデータベースから、前記複数種類の状態変化の少なくとも一つの発生を前記人物に対する働きかけの目的として指定する指示に応じて、検知した状況によって前記契機条件が満たされているふるまい定義情報であって、かつ、前記指定された種類の状態変化を示す種類情報を含むふるまい定義情報を、ふるまい候補として検索し、前記各ふるまい候補に対応するふるまい定義情報において、前記指示で指定された種類の状態変化についての期待度の高さに相関を持つ確率に従って、前記ふるまい候補の中から一つを選択し、選択した前記ふるまい定義情報に対応するふるまいを前記出力装置に実行させる処理をコンピュータに実行させる。

本件開示のインタラクション装置およびインタラクション制御プログラムによれば、固定したシナリオを用いることなく、人物との交流の雰囲気を維持しながら目的を持った働きかけを継続的に実現することができる。

インタラクション装置の一実施形態を示す図である。 ふるまい定義情報の例を示す図である。 目的の達成に寄与するふるまいの例を示す図である。 インタラクション装置の別実施形態を示す図である。 インタラクション装置の別実施形態を示す図である。 各ふるまい候補について算出される合成期待度の例を示す図である。 インタラクション装置の別実施形態を示す図である。 状況テーブルの例を示す図である。 ふるまい定義情報の別例を示す図である。 興味度ＵＩＬの時間変化の例を示す図である。 インタラクション装置の別実施形態を示す図である。 インタラクション装置のハードウェア構成例を示す図である。 状況を検知する処理のフローチャートの例を示す図である。 ふるまいを制御する処理のフローチャートの例を示す図である。 ふるまいを選択する処理のフローチャートの例を示す図である。 期待度を更新する処理のフローチャートの例を示す図である。

以下、図面に基づいて、本発明の実施形態について詳細に説明する。

図１は、インタラクション装置の一実施形態を示している。図１に例示したインタラクション装置１０は、別の場所にあるコンピュータ装置などの上位装置(図示せず)から受け取った指示Ｄｉｒに応じて、利用者Ｕに対する働きかけを行う。

このインタラクション装置１０は、出力装置１１と、検知部１２と、データベース１３と、検索部１４と、選択部１５と、制御部１６とを含んでいる。検索部１４は、指示Ｄｉｒで指定された目的と、検知部１２が後述するようにして検知する状況とに基づいて、データベース１３を検索する。検索によって検索部１４が得たふるまいは、インタラクション装置１０と利用者Ｕとの間のインタラクションのために、インタラクション装置１０が利用者Ｕに対する働きかけとして実行するふるまいの候補となる。選択部１５は、検索部１４によって得られたふるまい候補の中から一つを選択し、制御部１６を介して出力装置１１に、選択したふるまいを出力させる。

また、図１に示したセンサ部ＳＤは、例えば、温度センサや湿度センサおよび明るさセンサを含んでいる。このセンサ部ＳＤは、出力装置１１および利用者Ｕの周囲の気温や湿度、明るさなど、出力装置１１と利用者Ｕとの相互作用がどのような環境において行われているかを示す様々な要素に関する計測値を取得する。

出力装置１１は、音声と動作との少なくとも一方を含む複数のふるまいを、利用者Ｕに対する働きかけとして出力する機能を有する。この出力装置１１は、例えば、熊などの生き物の形態を模したコミュニケーションロボットのように、利用者Ｕによって、自律的な個体として認識される存在であることが望ましい。また、出力装置１１は、ＣＧ(Computer Graphics)キャラクタなどを表示する表示装置でもよい。なお、以下の説明では、コミュニケーションロボットを単にロボットと称する。また、出力装置１１がロボットである場合に、出力装置１１は、働きかけの相手である利用者Ｕの様子を観測するための観測機器として、カメラやマイクロホンおよび接触センサなどを搭載していることが望ましい。

検知部１２は、出力装置１１と利用者Ｕとの間の相互作用に関する状況を検知する。検知部１２は、相互作用に関する状況を表すインタラクション情報の一部として、例えば、出力装置１１に搭載された観測機器で得られた利用者Ｕの状況に関する計測値とともに、上述したセンサ部ＳＤで得られた各計測値を取得する。また、検知部１２は、インタラクション情報の一部として、出力装置１１から、この出力装置１１の内部状態を示す情報を取得する。出力装置１１の内部状態とは、出力装置１１が個々のふるまいを実行する過程で集積されるパラメータの集まりで表される。例えば、出力装置１１が生き物を模したロボットである場合に、出力装置１１の内部状態は、このロボットの感情や利用者Ｕへのなつき度合いなど、このロボットの個性や自律性を示すパラメータ群によって表すことができる。

データベース１３は、出力装置１１によって出力可能な各ふるまいを定義するふるまい定義情報を、例えば、個々のふるまいに与えた識別番号に対応して登録している。各ふるまい定義情報は、当該ふるまいを出力装置１１に出力させる条件を示す契機条件を含んでいる。また、各ふるまい定義情報は、ふるまいの出力によって引き出すことが可能な利用者Ｕの状態変化の種類を示す種類情報と、各状態変化が発生する可能性の高さを示す期待度を含んでいる。

ここで、利用者Ｕの状態は、例えば、他者に対して興味を持っている度合いを示す興味度や、利用者Ｕが活動的である度合いを示す活動度や、利用者Ｕの感情表現の豊かさを示す情動度などを含む複数の指標値によって表すことが可能である。また、利用者Ｕが他者に対して示す興味度は、例えば、利用者Ｕが出力装置１１として機能するロボットに対してどの程度興味を持っているかに基づいて推定することが可能である。そして、利用者Ｕの状態変化は、例えば、これらの指標値の少なくとも一つの値が変化することとして表れる。つまり、上述した興味度、活動度、情動度を含む各指標値の変化は、それぞれ利用者Ｕの状態変化の一例である。

また、出力装置１１によって実行させる個々のふるまいを設計する設計者は、それぞれのふるまいの実行により、上述した指標値の少なくとも一つについて、好ましい方向への変化を起こさせることを狙って、個々のふるまいを設定することもできる。なお、指標値の好ましい方向への変化とは、例えば、上述した活動度、興味度および情動度では、これらの指標値の値を上昇させる方向の変化である。したがって、ふるまいの設計者は、個々のふるまいをデータベース１３に登録する際に、当該ふるまいによって変化することが期待できる指標値の種類を示す指標値名を、当該ふるまいの種類情報として、対応するふるまい定義情報に設定してもよい。

なお、データベース１３への種類情報の設定は、後述するような実験結果に基づいて行うこともできる。例えば、個々のふるまいによる働きかけを様々な人物に対して行った際に、例えば、上述した興味度、活動度および情動度を上昇させるような変化が発生した回数や、各指標値の上昇幅などを調べる実験を行うことにより、各ふるまいによって変化することが期待できる指標値を高い精度で特定することができる。また、このような実験結果に基づいて、個々のふるまいの実行によって利用者Ｕに働きかけを行った際に、各指標値が上昇する可能性の高さを見積もることができる。各ふるまい定義情報において、種類情報ごとに設定される期待度の値は、上述したような実験結果に基づいて例えば数値「０」〜数値「１」の範囲で特定してもよいし、また、ふるまいの設計者が経験に基づいて予想した値を設定してもよい。

また、各ふるまい定義情報において、利用者Ｕの状態を示す各指標値に対応して、当該ふるまいの実行によって各指標値を変化させる可能性の高さを示す期待度を設定してもよい。この場合に、期待度が「０」である場合は、対応する指標値を変化させる可能性がないことを示し、期待度が数値「１」に近づくほど、対応する指標値が高い確度で変化することを示す。

また、上述した指示Ｄｉｒによって指定された目的が、上述した興味度、活動度および情動度を含む各指標値の好ましい方向への変化で示される利用者Ｕの状態変化である場合に、上述した種類情報は、個々のふるまいが達成可能な目的を示している。また、各ふるまい定義情報において、各指標値に対応する期待度は、当該ふるまいを実行することによって、それぞれの指標値についての目的が達成される度合いを示している。

図２は、ふるまい定義情報の一例を示している。図２に例示したふるまい定義情報は、識別番号「１３」およびふるまい名「さわやかな挨拶」で特定されるふるまいについてのふるまい定義情報である。

このふるまい定義情報は、ふるまい「さわやかな挨拶」として、図１に示した出力装置１１が出力する音声メッセージや動作を示すふるまい内容「Ｄｅｆ１３」を含んでいる。ふるまい内容「Ｄｅｆ１３」は、例えば、音声メッセージの内容あるいは音声データのファイル名や、身振りを実現するための個々の動作を記述した情報を含んでいる。

また、ふるまい定義情報は、ふるまい「さわやかな挨拶」を出力する契機を指定する契機条件「Ｃ１ ＡＮＤ Ｃ２ ＡＮＤ Ｃ３」を含んでいる。なお、図２に示した符号Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３のそれぞれは、例えば、図１に示した検知部１２によって検知可能なパラメータの値の範囲を示し、演算子「ＡＮＤ」は、論理積演算を示している。このように、各ふるまいに対応する契機条件は、一つのパラメータの範囲あるいは複数のパラメータの範囲相互についての関係を示す論理式として示すことができる。このような論理式により、例えば、「利用者Ｕが出力装置１１からの働きかけが可能な位置におり、気温および湿度から算出される不快指数が閾値以下であり、周囲の明るさが閾値以上である」ときのように、複雑な契機条件を示すことができる。

更に、図２に示したふるまい定義情報は、ふるまい「さわやかな挨拶」によって引き出すことが可能な利用者Ｕの状態変化の種類と、それぞれに対応する期待度を含んでいる。図２において、符号ＡＩＬは、状態変化「利用者Ｕの活動度を上昇させる」の達成についての期待度を示し、符号ＥＩＬは、状態変化「利用者Ｕの情動度を上昇させる」の達成についての期待度を示す。また、符号ＩＩＬは、状態変化「利用者Ｕの興味度を上昇させる」の達成についての期待度を示している。

各ふるまい定義情報は、上述した３種類の期待度ＡＩＬ，ＥＩＬ，ＩＩＬに加えて、他の種類の状態変化についての期待度を含んでいてもよい。各目的についての期待度の値は、例えば、個々のふるまいをデータベース１３に登録する際などに、数値「０」〜数値「１」の範囲内でそれぞれ設定することができる。なお、以下の説明において、３種類の期待度ＡＩＬ，ＥＩＬ，ＩＩＬを含む各種の期待度を互いに区別しない場合は、期待度ＸＩＬと称する。

図２に示したふるまい「さわやかな挨拶」は、利用者Ｕの活動度、情動度および興味度をそれぞれ変化させる可能性を持っているので、期待度ＡＩＬ，ＥＩＬ，ＩＩＬについてそれぞれ数値「０」以外の値「０．３」、「０．５」、「０．３」が設定されている。データベース１３は、図２の例のように、複数の目的についての期待度として「０」以外の値が設定されるふるまいを含む一方で、全ての目的についての期待度が「０」であるふるまいを含んでいてもよい。また、データベース１３は、一部又は全ての目的について期待度が設定されていないふるまい定義情報を含んでいてもよい。なお、ふるまい定義情報において、一部又は全ての目的について期待度が設定されていない場合は、それらの目的についての期待度が値「０」であるとして扱うことができる。

また、各ふるまい定義情報は、図２に示すように、個々のふるまいの実行についての優先度を含んでいてもよい。優先度は、例えば、個々のふるまいをデータベース１３に登録する際に、ふるまいそれぞれの性質などに応じて、複数段階の優先度の一つを設定すればよい。例えば、呼吸動作のように、継続的に実行されるふるまいについては、他のふるまいを優先的に実行させるために、低い優先度を設定することが望ましい。逆に、利用者Ｕからの働きかけに反応するためのふるまいについては高い優先度を設定することにより、継続的なふるまいよりも優先して実行されるようにすることが望ましい。なお、図２の例では、ふるまい「さわやかな挨拶」について、３段階の優先度「高」、「中」、「低」のうち、中程度の優先度「中」が設定されている。

図１に示したインタラクション装置１０において、検索部１４は、上述したような各ふるまいが登録されたデータベース１３から、次に述べるようにして、ふるまい候補を検索する。

検索部１４は、例えば、検知部１２で収集されたインタラクション情報と、各ふるまいに対応してデータベース１３に登録されたふるまい定義情報に含まれる契機条件とを照合することで、契機条件が満たされているふるまいを判別する。このようにして判別されたふるまいは、いずれも、検知部１２で収集されたインタラクション条件で示される現在の状況において、出力装置１１が実行することがふさわしいふるまいである。更に、検索部１４は、このようにして判別した各ふるまいに対応するふるまい定義情報を参照し、指示Ｄｉｒで目的として指定された状態変化の種類を示す指標値名に対応して数値「０」以外の値を持つ期待度が設定されているふるまいを検出する。例えば、検索部１４は、指示Ｄｉｒで状態変化「興味度を上昇させる」が働きかけの目的として指定された場合に、照合結果に基づいて判別された各ふるまいのふるまい定義情報の興味度に対応する期待度を参照する。そして、検索部１４は、数値「０」以外の値を持つ期待度が設定されているふるまい定義情報に対応するふるまいを、ふるまい候補の一つとして抽出する。なお、検索部１４は、ふるまい候補を抽出する際に、指示Ｄｉｒで指定された指標値に対応する期待度について所定の閾値を設定し、期待度がこの閾値以上であることを抽出の条件としてもよい。また、検索部１４は、指示Ｄｉｒで指定された目的に対応する期待度に基づく抽出を先に行い、この抽出で得られた各ふるまいに対応するふるまい定義情報に設定された契機条件と、上述したインタラクション情報との照合に基づく抽出を行ってもよい。

図１に示した選択部１５は、このようにしてデータベース１３から検索されたふるまい候補の中から一つを選択する。選択部１５は、複数のふるまい候補の中からランダムに一つのふるまい候補を選択してもよいし、また、ラウンドロビンなどの手法を用いて選択するふるまい候補を決定してもよい。なお、選択部１５において、複数のふるまい候補から一つを選択する手法として、より好適な例については後述する。また、選択部１５は、このようにして選択したふるまいを示す識別番号を制御部１６に渡すことにより、選択結果を通知する。

図１に示した制御部１６は、選択部１５から通知された識別番号に基づいて、データベース１３にこの識別番号に対応して登録されたふるまい定義情報を参照し、このふるまい定義情報に含まれるふるまい内容を取得する。そして、制御部１６は、このふるまい内容を出力装置１１に渡すとともに、このふるまい内容の実行を出力装置１１に対して指示することにより、選択部１５が選択したふるまいを出力装置１１に実行させる。なお、制御部１６は、利用者Ｕへの働きかけのためのふるまいのほかに、例えば、生き物らしさを演出するための呼吸動作などを継続的に出力装置１１が出力するための制御を行ってもよい。

ここで、上述した検索部１４で得られらふるまい候補は、ふるまい定義情報に含まれる契機条件が検知部１２によって取得された現在の状況に適合しており、かつ、指示Ｄｉｒで指定された目的の達成に有用なふるまいである。つまり、これらのふるまい候補のどれが選択された場合でも、選択されたふるまいは、現在の状況に適合しており、指示Ｄｉｒで指定された目的の達成に有用である。したがって、選択部１５によって選択されるふるまいは、それまでに出力装置１１が実行した利用者Ｕに対する働きかけによって築かれた交流の雰囲気を継承しつつ、指定された目的を達成可能なふるまいである。

選択部１５に渡されるふるまい候補の数は、検知部１２によって検知された状況によって増減があるものの、多くの場合には複数である。例えば、出力装置１１としてロボットを用いる場合に、多数のふるまいに対応するふるまい定義情報に、このロボットと利用者Ｕとの視線が合っていることが契機条件として設定されている。そして、契機条件「ロボットと利用者Ｕの視線が合っている」がふるまい定義情報に設定されているふるまいの中から、各指標値を変化させる目的の達成に寄与するふるまいとして、検索部１４は、図３に示すように、それぞれ複数個ずつのふるまい候補を抽出可能である。

図３は、目的の達成に寄与するふるまいの例を示している。なお、図３に示した要素のうち、図２に示した要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。

図３に例示した目的「利用者Ｕの興味度を上昇させる」の達成に寄与するふるまいの集合は、識別番号１３のふるまい「さわやかな挨拶」と、識別番号１５のふるまい「地味にかまって欲しがる」とを含んでいる。更に、目的「利用者Ｕの興味度を上昇させる」の達成に寄与するふるまいの集合は、識別番号２２のふるまい「派手にかまって欲しがる」と、識別番号１１のふるまい「はしゃいで喜ぶ」とを含んでいる。なお、図３の例は、ふるまい「さわやかな挨拶」のふるまい定義情報に、上述した目的に対応して期待度ＩＩＬ＝０．３が設定されていることを示している。同様に、この例は、ふるまい「地味にかまって欲しがる」のふるまい定義情報に、上述した目的に対応して期待度ＩＩＬ＝０．２が設定されていることを示している。また、この例は、ふるまい「派手にかまって欲しがる」のふるまい定義情報に、上述した目的に対応して期待度ＩＩＬ＝０．６が設定されていることを示している。同様に、この例は、ふるまい「はしゃいで喜ぶ」のふるまい定義情報に、上述した目的に対応して期待度ＩＩＬ＝０．７が設定されていることを示している。

また、図３に例示した目的「利用者Ｕの活動度を上昇させる」の達成に寄与するふるまいの集合は、識別番号１３のふるまい「さわやかな挨拶」と、識別番号８のふるまい「手を振る」とを含んでいる。更に、目的「利用者Ｕの活動度を上昇させる」の達成に寄与するふるまいの集合は、識別番号１１のふるまい「はしゃいで喜ぶ」と、識別番号３４のふるまい「くしゃみをする」とを含んでいる。なお、図３の例は、ふるまい「さわやかな挨拶」のふるまい定義情報に、上述した目的に対応して期待度ＡＩＬ＝０．３が設定されていることを示している。同様に、この例は、ふるまい「手を振る」のふるまい定義情報に、上述した目的に対応して期待度ＡＩＬ＝０．５が設定されていることを示している。また、この例は、ふるまい「はしゃいで喜ぶ」のふるまい定義情報に、上述した目的に対応して期待度ＡＩＬ＝０．８が設定されていることを示している。同様に、この例は、ふるまい「くしゃみをする」のふるまい定義情報に、上述した目的に対応して期待度ＡＩＬ＝０．８が設定されていることを示している。

また、図３に例示した目的「利用者Ｕの情動度を上昇させる」の達成に寄与するふるまいの集合は、識別番号１３のふるまい「さわやかな挨拶」と、識別番号３５のふるまい「ゲップをする」とを含んでいる。更に、目的「利用者Ｕの情動度を上昇させる」の達成に寄与するふるまいの集合は、識別番号１１のふるまい「はしゃいで喜ぶ」と、識別番号１２１のふるまい「ギャグを言う」と、識別番号８のふるまい「手を振る」とを含んでいる。なお、図３の例は、ふるまい「さわやかな挨拶」のふるまい定義情報に、上述した目的に対応して期待度ＥＩＬ＝０．５が設定されていることを示している。同様に、この例は、ふるまい「ゲップをする」のふるまい定義情報に、上述した目的に対応して期待度ＥＩＬ＝０．８が設定されていることを示している。また、この例は、ふるまい「はしゃいで喜ぶ」のふるまい定義情報に、上述した目的に対応して期待度ＥＩＬ＝０．９が設定されていることを示している。同様に、この例は、ふるまい「ギャグを言う」のふるまい定義情報に、上述した目的に対応して期待度ＥＩＬ＝０．７が設定されていることを示している。更に、この例は、ふるまい「手を振る」のふるまい定義情報に、上述した目的に対応して期待度ＥＩＬ＝０．６が設定されていることを示している。

なお、図３に示した符号ＵＩＬは、利用者Ｕの状態を表す指標値の一つであるロボットに対する興味度を示している。また、符号ＵＡＬは、利用者Ｕの状態を表す指標値の一つである活動度を示し、符号ＵＥＬは、同じく情動度を示している。これらの各指標値については、後述する。

図３に示した例から分かるように、現在の状況によって契機条件が満たされており、かつ、指定された目的の達成に寄与することを条件として抽出されたふるまい候補の集合は、利用者Ｕに対して多様な働きかけを実行する複数のふるまいを含んでいる。したがって、選択部１５によって選択されるふるまいは、検知部１２によって検知された状況および指示Ｄｉｒで指定された目的が同じであっても、一つのふるまいに固定されることはなく、ふるまい候補の集合の中でばらつきを持つ。

つまり、上述したような選択部１５によって選択されたふるまいを、制御部１６が出力装置１１に実行させることにより、同一の状況においても、出力装置１１が実行するふるまいに変化を持たせることができる。選択部１５は、単に、複数のふるまい候補の中から一つを選択すればよいので、複雑に分岐したシナリオを必要としない。その一方で、選択部１５によって選択されるふるまいは、それまでに出力装置１１が実行した利用者Ｕに対する働きかけによって築かれた交流の雰囲気を継承しつつ、指定された目的を達成可能なふるまいであることは上述したとおりである。故に、この検索部１４および選択部１５を有するインタラクション装置１０は、利用者Ｕと出力装置１１との間の相互作用の雰囲気を損なうことなく、指定された目的を達成可能な多様なふるまいを出力装置１１によって出力させることができる。

このように、本件開示のインタラクション装置１０によれば、固定したシナリオを用いることなく、利用者Ｕに対する働きかけによって築かれた交流の雰囲気を継承しながら目的を持った働きかけを継続的に実現することができる。なぜなら、このようなインタラクション装置１０は、互いに類似した状況において互いに類似した目的が指示された場合であっても、利用者Ｕに対して多様な働きかけを提示することにより、利用者Ｕを飽きさせるおそれが少ないからである。したがって、本件開示のインタラクション装置１０によれば、利用者Ｕと出力装置１１との間で自然な交流を持続させることが可能である。

本件開示のインタラクション装置１０は、例えば、出力装置１１として生き物の形態を模したロボットを用いて、利用者Ｕに癒しの感覚を与えるサービスを提供しつつ、この利用者Ｕの見守りに有用な目的を達成するサービスの実現において有用である。

例えば、各ふるまいについて、このロボットが模している生き物の生態を反映した契機条件や個々のロボットに特有の性格を反映した契機条件を設定しておくことにより、生き物らしい自律的な個体として、利用者Ｕに対して、より自然に働きかけることができる。

図４は、インタラクション装置１０の別実施形態を示している。なお、図４に示した構成要素のうち、図１に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。

図４に示した選択部１５は、算出部１５１と、決定部１５２とを含んでいる。図４に示した算出部１５１は、検索部１４によってデータベース１３から抽出されたふるまい候補ごとに、指示Ｄｉｒで指定された種類の状態変化についての期待度の高さに相関を持つ確率を算出する。また、決定部１５２は、算出部１５１で各ふるまい候補について求めた確率に従って、ふるまい候補の中から選択するふるまいを決定する。このように、算出部１５１と決定部１５２とにより、期待度で重み付けした確率に従って複数のふるまい候補の一つを選択する、重み付きランダム選択を実現してもよい。

算出部１５１は、例えば、Ｎ個のふるまい候補の中でｊ番目のふるまい候補が選択される確率Ｐｊとして、各ふるまい候補について設定された目的に対応する期待度ＸＩＬ(ｊ)を、これらの期待度の総和Ｓで除算した値として算出してもよい。この場合に、確率Ｐｊは、各ふるまい候補の指定された目的についての期待度ＸＩＬ(ｊ)を用いて、式(１)のように表すことができる。

指示Ｄｉｒによって目的「利用者Ｕの興味度を上昇させる」が与えられた場合について、図３に示した例に基づいて説明すれば、各ふるまいが選択される確率は、次のように計算することができる。ふるまい「さわやかな挨拶」が選択される確率は、ふるまい「さわやかな挨拶」の期待度０．３を、４つのふるまいに対応する期待度の総和１．８で除算した値０．１８となる。同様にして、ふるまい「地味にかまって欲しがる」が選択される確率は、ふるまい「地味にかまって欲しがる」の期待度０．２を上述した期待度の総和１．８で除算した値０．１１となる。また、ふるまい「派手にかまって欲しがる」が選択される確率は、ふるまい「派手にかまって欲しがる」の期待度０．６を上述した期待度の総和１．８で除算した値０．３３となる。そして、ふるまい「はしゃいで喜ぶ」が選択される確率は、ふるまい「はしゃいで喜ぶ」の期待度０．７を上述した期待度の総和１．８で除算した値０．３９となる。

図４に示した決定部１５２は、例えば、所定の範囲の乱数を発生させるような確率的試行を実行し、得られた乱数の値と、上述したようにして決定した確率とに基づいて、ふるまい候補の中から選択するふるまいを決定する。決定部１５２は、上述した乱数の範囲を、各ふるまい候補について得られた確率の大きさに対応する幅を持つＮ個の区分に分割しておき、発生させた乱数がどの区分に含まれるかによって、選択するふるまいを決定してもよい。

上述した算出部１５１と決定部１５２とを有する選択部１５は、ふるまい候補の中から、各ふるまいによって指示Ｄｉｒで指定された目的が達成される可能性の高さである期待度の高さを反映した重み付きランダム選択により、実行するふるまいを選択する。したがって、図４に示した選択部１５による選択結果は、検索部１４による検索で得られたふるまい候補の範囲内での多様性を保ちながらも、指示Ｄｉｒで指定された目的の達成に関する期待度の高さを反映している。

このような選択部１５を有するインタラクション装置１０によれば、出力装置１１によって出力されるふるまいの多様性を保ちつつ、指示Ｄｉｒで指定された目的を達成する可能性が高いふるまいを優先的に出力させることができる。これにより、出力装置１１が利用者Ｕに対して実行する働きかけが画一化することを避けながら、出力装置１１により、目的を達成する可能性の高い働きかけを実行することができる。

なお、本件開示のインタラクション装置１０は、図５に示すような選択部１５を設けることにより、指示Ｄｉｒにより、複数の目的が指定された場合にも対応することができる。

図５は、インタラクション装置１０の別実施形態を示している。なお、図５に示した構成要素のうち、図４に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。

図５に示した選択部１５は、図４と同様の算出部１５１および決定部１５２に加えて、集計部１５３を有している。

図５に示した集計部１５３は、データベース１３を参照することにより、検索部１４による検索結果として得られた各ふるまい候補に対応するふるまい定義情報において、指示Ｄｉｒで指定されたＭ個の目的それぞれに対応する期待度を取得する。また、集計部１５３は、各ふるまい候補について取得した各目的に対応する期待度を集計することにより、各ふるまい候補が、上述したＭ個の目的の達成に寄与する度合いを示す合成期待度を算出する。

集計部１５３は、例えば、式(２)を用いて、Ｎ個のふるまい候補の中のｊ番目のふるまい候補についての合成期待度ＸＩＬｓ(ｊ)を算出してもよい。なお、式(２)において、合成期待度ＸＩＬｓ(ｊ)は、ｍ番目の目的に対応する期待度ＸＩＬ(ｍ，ｊ)と、ｍ番目の目的について指定された重みｃ(ｍ)との積の総和である。

各目的に対応する重みｃ(ｍ)の値は、指示Ｄｉｒによって指定してもよいし、集計部１５３の内部に、目的ごとに予め設定しておいてもよい。また、集計部１５３は、全ての目的について、同一の重みを設定してもよい。いずれの場合にも、各目的に対応する重みｃ(ｍ)は、それぞれ正の値であり、重みｃ(ｍ)の総和は数値「１」となるように設定することが望ましい。

例えば、指示Ｄｉｒで指定された２つの目的「興味度を上昇させる」および「情動度を上昇させる」に応じて、図２に示したふるまい「さわやかな挨拶」がｊ番目のふるまい候補として抽出されたときの合成期待度ＸＩＬｓ(ｊ)は、式(３)のように求めることができる。
ＸＩＬｓ(ｊ)＝０．３×０．５＋０．５×０．５＝０．４ ・・・(３)
なお、式(３)の例は、集計部１５３において、上述した二つの目的に同一の重み０．５を設定した場合を示している。また、式(３)は、式(２)において、目的の数Ｍ＝２とし、第１の目的の期待度ＸＩＬ(１，ｊ)および第２の目的の期待度ＸＩＬ(２、ｊ)として、ふるまい「さわやかな挨拶」の期待度ＩＩＬ＝０．３および期待度ＥＩＬ＝０．５を設定した例である。

同様にして、図３において、上述した２つの目的の達成にそれぞれに寄与するふるまいの例として挙げた各ふるまいがふるまい候補として抽出された場合に、各ふるまいについて集計部１５３が算出する合成期待度を、図６に示す。

図６は、各ふるまい候補について算出される合成期待度の例を示している。なお、図６に示した各要素のうち、図３と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。

図６の例では、ふるまい「地味にかまって欲しがる」に対応する合成期待度は、このふるまいのふるまい定義情報において、興味度に対応して設定された期待度ＩＩＬ＝０．２に重み０．５を乗じた値０．１となる。同様に、ふるまい「派手にかまって欲しがる」に対応する合成期待度は、このふるまいのふるまい定義情報において、興味度に対応して設定された期待度ＩＩＬ＝０．６に重み０．５を乗じた値０．３となる。一方、ふるまい「はしゃいで喜ぶ」に対応する合成期待度は、このふるまいのふるまい定義情報において、興味度および情動度に対応してそれぞれ設定された期待度ＩＩＬ＝０．７、ＥＩＬ＝０．９にそれそれ重み０．５を乗じて加算した値０．８となる。また、ふるまい「ゲップをする」に対応する合成期待度は、このふるまいのふるまい定義情報において、情動度に対応して設定された期待度ＥＩＬ＝０．８に重み０．５を乗じた値０．４となる。同様に、ふるまい「ギャグを言う」に対応する合成期待度は、このふるまいのふるまい定義情報において、情動度に対応して設定された期待度ＥＩＬ＝０．７に重み０．５を乗じた値０．３５となる。そして、ふるまい「手を振る」に対応する合成期待度は、このふるまいのふるまい定義情報において、情動度に対応して設定された期待度ＥＩＬ＝０．６に重み０．５を乗じて得られる値０．３となる。

このようにして得られた合成期待度ＸＩＬｓ(ｊ)に基づいて、算出部１５１は、上述した式(１)に含まれる期待度Ｘ(ｊ)を、上述した合成期待度ＸＩＬｓ(ｊ)で置き換えた式(４)を用いることにより、各ふるまい候補が選択される確率Ｐｊを算出する。

このようにして得られた確率Ｐｊは、各ふるまい候補がＭ個の目的の達成に寄与する度合いを示す合成期待度を反映している。つまり、図５に示した算出部１５１で得られた確率に従って、決定部１５２が、Ｎ個のふるまい候補から選択するふるまいを決定することにより、複数の目的を達成する可能性の高さを考慮してふるまいを選択することができる。

ところで、図３に例示したふるまいの中には、ふるまいの実行による効果が、インタラクション装置１０から働きかけを受ける利用者Ｕの状態に依存して変化するものが含まれている。例えば、ふるまい「はしゃいで喜ぶ」のように、出力装置１１として機能するロボットの派手な動きを伴うふるまいの効果は、利用者Ｕがこのロボットとの相互作用に乗り気になっているときには、大きな効果を発揮する。このため、このような派手な動きをロボットに実行させるふるまいのふるまい定義情報には、利用者Ｕの状態に関する各指標値を上昇させる目的に対応して、比較的大きい値を持つ期待度が設定される場合が多い。したがって、期待度を反映した確率に従って、ロボットが実行するふるまいを選択する場合には、上述したような派手な動きを伴うふるまいが、他のふるまいよりも高い確率で選択される。しかしながら、利用者Ｕがロボットに対してあまり興味を示していないときに、ふるまい「はしゃいで喜ぶ」のような派手な動きを伴うふるまいを実行すると、期待した効果が得られず、かえって逆効果になる場合もある。

したがって、インタラクション装置１０は、働きかけを行う相手である利用者Ｕの状態に応じて、働きかけとして出力するふるまいの選択を制御する仕組みを有することが望ましい。

図７は、インタラクション装置１０の別実施形態を示している。なお、図７に示した構成要素のうち、図４に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。

図７に示したインタラクション装置１０は、熊の形態を模したロボットＣＲの機能の一部を利用することによって、出力装置１１を実現する形態の一例である。

図７に示した出力装置１１は、ロボットＣＲに含まれるモータ部３１とスピーカ３２と駆動処理部３３とを含んでいる。駆動処理部３３は、制御部１５から受け取ったふるまい内容に基づいて、モータ部３１に含まれる複数のモータをそれぞれ駆動し、ロボットＣＲの手足や首などの稼動部分を動かすことにより、ふるまい内容で定義された動作をさせる。また、駆動処理部３３は、制御部１５から受け取ったふるまい内容で指定された音声をスピーカ３２に出力させることにより、ふるまい内容で定義された音声メッセージを利用者Ｕに提示する。

図７に示したロボットＣＲは、上述したモータ部３１とスピーカ３２と駆動処理部３３とに加えて、更に、観測部３４と、内部状態判定部３５とを含んでいる。

この観測部３４は、例えば、カメラやマイクロホン、接触センサなどを含んでおり、利用者Ｕを含む周囲の映像や利用者Ｕの音声と、利用者ＵからロボットＣＲへの物理的な接触に関する情報とを、利用者Ｕからの反応を表す情報として取得する。また、観測部３４は、例えば、カメラで得られた映像から、利用者Ｕの体の動きや表情の変化の大きさを示す計測値を取得してもよい。同様に、観測部３４は、例えば、マイクロホンで得られた音声から、利用者Ｕの声の大きさや声の変動の大きさなどを示す計測値を取得してもよい。また、観測部３４は、接触センサで得られた情報から、利用者ＵがロボットＣＲに物理的に接触した回数や強さなどを示す計測値を取得してもよい。

内部状態判定部３５は、駆動処理部３３が制御部１５から受け取ったふるまい内容と観測部３４で得られる情報とに基づいて、ロボットＣＲの内部状態を示す各パラメータを算出する。内部状態判定部３５は、例えば、制御部１５から受け取った個々のふるまい内容に基づいて、ロボットＣＲの短期的な感情を示すパラメータを、ロボットＣＲの内部状態を示すパラメータの一つとして求めてもよい。なお、内部状態判定部３５は、ロボットＣＲの短期的な感情を示すパラメータは、観測部３４で得られる利用者Ｕからの反応に基づいて調整してもよい。例えば、内部状態判定部３５は、接触センサによって利用者ＵがロボットＣＲを撫でたことを検知したときにうれしい感情を示すパラメータの値を上昇させ、たたかれたことを検知したときに悲しい感情を示すパラメータを上昇させるなどの調整を行ってもよい。また、内部状態判定部３５は、例えば、時系列に従って受け取った複数のふるまい内容の履歴などに基づいて、上述したような感情の蓄積によって変化するロボットＣＲの機嫌や利用者Ｕに対するなつき度合いを示すパラメータを求めてもよい。更に、内部状態判定部３５は、例えば、観測部３４から受け取った利用者Ｕの映像に基づいて、利用者ＵとロボットＣＲとが目と目とを合わせたアイコンタクト状態であるか否かを示すパラメータを求めてもよい。

図７に示した検知部１２は、上述した観測部３４および内部状態判定部３５に加えて、収集部１２１と、解析部１２２と、状況テーブル１２３とを含んでいる。

収集部１２１は、例えば、センサ部ＳＤに含まれる温度センサ、湿度センサや明るさセンサなどによって得られる計測値を定期的に収集する。また、収集部１２１は、収集した計測値を出力装置１１および利用者Ｕの周囲の環境に関する状況を示す環境情報として状況テーブル１２３に保持させる。

また、解析部１２２は、観測部３４で得られた計測値を解析することにより、図３に示した活動度ＵＡＬ、情動度ＵＥＬおよび興味度ＵＩＬを含む、利用者Ｕの状態を示す各指標値を算出する。解析部１２２は、活動度ＵＡＬ、情動度ＵＥＬおよび興味度ＵＩＬを算出する処理に、例えば、本出願人により先に出願された特願２０１１−２４３５７３「非言語情報解析装置および非言語情報解析プログラム並びに非言語情報解析方法」の技法を用いてもよい。この技法は、観測部３４に含まれるカメラや接触センサから得られる情報から、利用者Ｕが表出する非言語反応の強さを示す複数の計測値を取得し、これらの計測値の時間変化を解析することにより、活動度ＵＡＬ，興味度ＵＩＬおよび情動度ＵＥＬを算出する。

解析部１２２は、観測部３４から利用者Ｕの動きの大きさや動きの頻度および利用者Ｕの表情の変化を示す計測値を受け取り、これらの計測値に対して上述した技法に基づく解析処理を行う。解析部１２２は、例えば、上述した解析処理を所定の時間間隔で行うことにより、活動度ＵＡＬ、情動度ＵＥＬおよび興味度ＵＩＬを含む各指標値を、これらの指標値の算出に用いた計測値をサンプリングした時刻ごとに算出してもよい。また、解析部１２２は、各サンプリング時刻において得られた計測値からそれぞれ算出した各指標値を、利用者Ｕの状態を示すユーザ情報として、状況テーブル１２３にサンプリング時刻に対応して保持させてもよい。

状況テーブル１２３は、例えば、図８に示すように、収集部１２１から受け取った環境情報と内部状態判定部３５から受け取ったロボットＣＲの内部状態を示すロボット情報とを、上述したユーザ情報とともに、それぞれを取得した時刻に対応して格納する。

図８は、状況テーブル１２３の例を示している。なお、図８に示した要素のうち、図３に示した要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。

図８に示した状況テーブル１２３は、時刻Ｔｉに対応して、明るさセンサによる計測値Ｌｉを含む環境情報を格納しており、時刻Ｔｊに対応して、明るさセンサによる計測値Ｌｊを含む環境情報を格納している。また、この状況テーブル１２３は、時刻Ｔｐに対応して、同様に、明るさセンサによる計測値Ｌｐを含む環境情報を格納している。

また、この状況テーブル１２３は、時刻Ｔｉに対応して、アイコンタクト「あり」および機嫌「上機嫌」を含むロボット情報を格納しており、また、時刻Ｔｊに対応して、アイコンタクト「あり」および機嫌「ごきげん」を含むロボット情報を格納している。一方、この状況テーブル１２３は、時刻Ｔｐに対応して、アイコンタクト「なし」および機嫌「ぼんやり」を含むロボット情報を格納している。

また、図８に示した状況テーブル１２３は、時刻Ｔｉに対応して、興味度ＵＩＬ(ｉ)、活動度ＵＡＬ(ｉ)、情動度ＵＥＬ(ｉ)を含むユーザ情報を格納している。この状況テーブル１２３は、時刻Ｔｊに対応して、興味度ＵＩＬ(ｊ)、活動度ＵＡＬ(ｊ)、情動度ＵＥＬ(ｊ)を含むユーザ情報を格納している。なお、図５に示した状況テーブル１２３において、時刻Ｔｐに対応するユーザ情報の欄に示した符号「−」は、時刻Ｔｐにおいて、解析部１２２が、興味度、活動度および情動度の算出を行わなかったことを示している。

ここで、特願２０１１−２４３５７３の技法は、利用者Ｕの状態を忠実に反映する興味度、活動度および情動度を算出するために、ロボットＣＲが利用者Ｕとの間でアイコンタクトを確立している状態で得られる高い精度の計測値を利用することを前提としている。したがって、図８において、時刻Ｔｐに対応するロボット情報で示したように、アイコンタクトが確立されていない場合には、特願２０１１−２４３５７３の技法によって算出した興味度、活動度および情動度は不確かな値となる可能性がある。このような不確かな値を格納する代わりに、解析部１２２は、図８に示した例のように、興味度、活動度および情動度の算出を行わなかったことを示す符号「−」を格納してもよい。

なお、状況テーブル１２３は、図８に示した例に限らず、最新の環境情報と最新のロボット情報と最新のユーザ情報とを、出力装置１１と利用者Ｕとの間の相互作用に関する状況を表す最新のインタラクション情報として保持してもよい。

上述したように、図７に示した解析部１２２を有する検知部１２によれば、利用者Ｕの状態を示す各指標値を、出力装置１１と利用者Ｕとの間の相互作用に関する状況を表すインタラクション情報の一部として、検索部１４に渡すことができる。

また、上述した解析部１２２を含む検知部１２を有するインタラクション装置１０においては、各ふるまい定義情報に、利用者Ｕの状態を示す各指標値の範囲を示す条件を含む契機条件を設定してもよい。

図９は、ふるまい定義情報の別例を示している。なお、図９に示した要素のうち、図２に示した要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。

図９に例示したふるまい定義情報は、識別番号「１１」およびふるまい名「はしゃいで喜ぶ」で特定されるふるまいについてのふるまい定義情報である。

このふるまい定義情報は、図７に示した出力装置１１が、ふるまい「はしゃいでよろこぶ」として出力する音声メッセージや動作を示すふるまい内容「Ｄｅｆ１１」を含んでいる。このふるまい内容「Ｄｅｆ１１」は、例えば、図７に示したロボットＣＲの手足を大きくしかも激しく動かすことや、くだけた調子の音声メッセージを大きな音量で出力することを記述している。

利用者ＵがロボットＣＲとの相互作用に乗り気になっているときに、このような派手なふるまいをロボットＣＲが実行すれば、高い確率で、利用者Ｕの興味度、活動度および情動度を上昇させることができることは上述したとおりである。このため、図９に示したふるまい定義情報は、利用者Ｕの活動度、情動度および興味度をそれぞれ変化させることの期待度ＡＩＬ，ＥＩＬ，ＩＩＬとして、それぞれ値「０．８」、「０．９」、「０．７」のように最大値「１」に近い値を含んでいる。

その反面、利用者ＵがロボットＣＲとの相互作用にあまり乗り気になっていないときに、ロボットＣＲが上述したような派手なふるまいによる働きかけを利用者Ｕに対して実行すると、相互作用の継続を困難にさせるリスクがあることも上述したとおりである。

図９に示したふるまい定義情報は、このようなリスクが想定されるケースにおいて当該ふるまいの出力を抑止するために、契機条件の一部として、利用者Ｕの状態を示す指標の一つである興味度ＵＩＬについての範囲を示す条件を含んでいる。

図９に示したふるまい定義情報に設定された契機条件「Ｃ１ ＡＮＤ Ｃ４」において、条件Ｃ４は、図７に示した解析部１２２によって得られる利用者Ｕの興味度ＵＩＬの範囲を示す条件を示している。図９の例では、この条件Ｃ４は、利用者ＵのロボットＣＲに対する興味度ＵＩＬが数値「０．８」を超えていることである。

このような契機条件に基づいて、図７に示した検索部１４がふるまい候補の検索を行うことにより、利用者ＵがロボットＣＲとの相互作用に大きな関心を示しているときに限って、ふるまい「はしゃいで喜ぶ」をふるまい候補の一つとして抽出することが可能である。

上述したように、図７に示した検索部１４は、状況テーブル１２３に含まれる最新のインタラクション情報と、データベース１３内の各ふるまい定義情報に含まれる契機条件とを照合することにより、まず、契機条件が満たされているふるまいを抽出する。次いで、検索部１４は、このようにして抽出したふるまいそれぞれについて、指示Ｄｉｒで指定された目的に対応する期待度として、「０」以外の値が設定されているか否かによって、目的の達成に有効なふるまいをふるまい候補として判別する。

したがって、検索部１４がふるまい候補として抽出するふるまいは、利用者Ｕの状態を示す各指標値を含む最新のインタラクション情報によって契機条件が満たされているふるまいに限られている。つまり、図９に示した契機条件が設定されたふるまい「はしゃいで喜ぶ」は、状況テーブル１２３に保持された最新のインタラクション情報により、利用者Ｕの興味度が数値「０．８」を超えたことが示されない限り、ふるまい候補として抽出されることはない。

ここで、利用者ＵのロボットＣＲに対する興味度ＵＩＬを含む各指標値は、例えば、図１０に示すように、ロボットＣＲからの働きかけの積み重ねなどに応じて時間的に変化する。

図１０は、興味度ＵＩＬの時間変化の例を示している。なお、図１０に示した要素のうち、図８に示した要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。

図１０に示した例では、利用者ＵのロボットＣＲに対する興味度ＵＩＬは、概ね時間の経過に従って上昇している。この興味度ＵＩＬのグラフにおいて、時刻Ｔｉ，Ｔｊにおける興味度ＵＩＬの値は、いずれも数値「０．８」未満であるが、その後の時刻Ｔｋにおいて、興味度ＵＩＬの値は数値「０．８」に到達している。

このような指標値の変化に応じて、検索部１４がデータベース１３から検索するふるまい候補に、ふるまい「はしゃいで喜ぶ」のようなリスクを持つふるまいが含まれるか否かが変わってくる。例えば、目的「活動度を上昇させる」に寄与するふるまいの例として図３に示した各ふるまいの契機条件が、利用者Ｕの興味度ＵＩＬに関する条件を除いて全て満たされている場合に、ふるまい候補は、興味度ＵＩＬの変化に応じて次のように変化する。

利用者ＵのロボットＣＲに対する興味度ＵＩＬが図１０に示したように変動する場合に、上述したふるまい「はしゃいで喜ぶ」の契機条件は、時刻Ｔｋ以前の時刻Ｔｉおよび時刻Ｔｊにおいては満たされない。

したがって、例えば、時刻Ｔｉにおいて、指示Ｄｉｒで指定された目的がふるまい「はしゃいで喜ぶ」が寄与する目的であっても、図７に示した検索部１４が、ふるまい「はしゃいで喜ぶ」をふるまい候補として抽出することはない。なぜなら、インタラクション情報と各ふるまい定義情報内の契機条件を照合する過程で、検索部１４は、ふるまい「はしゃいで喜ぶ」は契機条件が満たされていないと判断し、ふるまい候補から除外するからである。この場合に、目的「活動度を上昇させる」を指定する指示Ｄｉｒに応じて検索部１４が抽出するふるまい候補は、ふるまい「さわやかな挨拶」、ふるまい「手を振る」およびふるまい「くしゃみをする」の３つである。

一方、図１０に示した時刻Ｔｋ以降に、ふるまい「はしゃいで喜ぶ」が寄与する目的の一つを指定する指示Ｄｉｒが入力されれば、図７に示した検索部１４は、ふるまい「はしゃいで喜ぶ」をふるまい候補の一つとして抽出する。したがって、時刻Ｔｋ以降に、目的「活動度を上昇させる」を指定する指示Ｄｉｒに応じて検索部１４が抽出するふるまい候補は、上述した３つのふるまいに、ふるまい「はしゃいで喜ぶ」を加えた４つである。

このように、図７に示したインタラクション装置１０によれば、緻密に構築された固定的なシナリオによらずに、相互作用の対象となる利用者Ｕの状態を含めたインタラクション状況の変化に応じて、多彩に変化する働きかけを実行することができる。これにより、ふるまい「はしゃいで喜ぶ」のようなふるまいのために、利用者ＵにとってロボットＣＲが煩わしい存在となるリスクを低減し、ロボットＣＲと利用者Ｕとの相互作用を安定的に継続させることができる。

なお、データベース１３に登録する各ふるまいが、上述したようなリスクを持つふるまいであるか否かは、様々な状況において、個々のふるまいを様々な人物に対して提示した際に得られる反応を集積する実験などによって予め見極めることができる。また、当該ふるまいの効果を左右する要因についても、同様の実験結果に基づいて、予め判別することができる。

そして、上述したふるまい「はしゃいで喜ぶ」と同様に、上述したようにして見極めたリスクを持つふるまいについて、目的達成の効果を左右する利用者Ｕの状態を示す指標値についての条件を含む契機条件を設定することができる。これにより、これらのふるまいが利用者Ｕに対して効果的に働く場面に限って、これらのふるまいをふるまい候補に含めることができるので、上述したようなふるまいをロボットＣＲによって出力させる際のリスクを避けることができる。

このように、図７に示したインタラクション装置１０によれば、利用者Ｕの状態に関する条件を含む契機条件を一部のふるまいについて設定することにより、ロボットＣＲと利用者Ｕとの相互作用を高い確度で継続させつつ、目的に応じた働きかけを実現できる。

ところで、指示Ｄｉｒで利用者Ｕへの働きかけの目的として指定される状態変化は、いずれも、上述した興味度ＵＩＬ，活動度ＵＡＬ，情動度ＵＥＬを含む各指標値の変化として表れる。したがって、指示Ｄｉｒで指定された指標値の変化を引き出すためにロボットＣＲがあるふるまいを実行した後に、解析部１２２の解析結果として得られる当該指標値は、そのまま目的の達成度を示している。したがって、解析部１２２によって得られる各指標値の変化に基づいて、その指標値に関する目的の指定に応じて、出力装置１１が利用者Ｕに対して提示したふるまいの効果を評価し、評価結果に基づいて期待度を最適化することが可能である。

図１１は、インタラクション装置１０の別実施形態を示している。なお、図１１に示した構成要素のうち、図７に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。

図１１に示したインタラクション装置１０は、図７に示した出力装置１１、検知部１２、データベース１３、検索部１４、選択部１５、制御部１６に加えて、更新部１７を含んでいる。

更新部１７は、ふるまいの出力の前後に解析部１２２によって得られる指標値の変化に基づいて、ロボットＣＲが出力したふるまいに対応するふるまい定義情報について、指示Ｄｉｒで働きかけの目的として指定された種類の状態変化についての期待度を更新する。

例えば、更新部１７は、まず、指示Ｄｉｒに応じて選択されたふるまいを出力装置１１が出力する前後のタイミングにおいて状況テーブル１２３を参照することで、指定された目的に対応する達成度を示す指標値を、ふるまいの出力前後についてそれぞれ取得する。次いで、更新部１７は、上述したふるまいの出力後に対応して取得した達成度から、ふるまいの出力前に対応して取得した達成度を差し引くことにより、このふるまいを出力したことによる達成度の変化分δを求める。なお、更新部１７は、例えば、指示Ｄｉｒに応じて選択されたふるまいを出力装置１１が出力する前後のタイミングを示す通知を制御部１５から受け取り、この通知に応じて、状況テーブル１２３を参照してもよい。

例えば、図１０に示したように興味度ＵＩＬが変化した場合に、時刻Ｔｉから時刻Ｔｊの期間に提示されたふるまいについて、更新部１７は、目的「興味度を上昇させる」の達成度の変化分として、上述した期間における興味度ＵＩＬの変化分δを得る。

また、図１１に示した更新部１７は、上述したようにして得られた達成度の変化分δに基づいて、上述したふるまいに対応するふるまい定義情報において、指示Ｄｉｒで指定された目的に関する新たな期待度を算出する。更新部１７は、上述した達成度の変化分δと、所定の係数ｋと、ふるまいの実行前の期待度ＸＩＬｂとに基づいて、例えば、次に示す式(５)で表される新たな期待度ＸＩＬｎを算出してもよい。
ＸＩＬｎ＝ＸＩＬｂ＋ｋ×δ ・・・(５)
更新部１７は、式(５)に示した係数ｋの値を適切に設定することにより、個々のふるまいを提示した際の利用者Ｕの反応に基づく学習結果を、対応する期待度に反映する程度を調節することができる。なお、更新部１７は、上述した係数ｋの値としては比較的小さい値を設定し、個々のふるまいを実行した際に求めた達成度の変化分δによって、新たな期待度が前の期待度から過度に大きく変化しないように、また、日々のふれあいによって徐々に変動していくように調整することが望ましい。また、更新部１７は、上述したようにして算出した新たな期待度ＸＩＬｎの値を、期待度としての値の範囲である数値「０」から数値「１」までの範囲に制限することが望ましい。

また、更新部１７は、上述したようにして算出した新たな期待度ＸＩＬｎを用いて、出力装置１１によって出力されたふるまいについてデータベース１３に登録されたふるまい定義情報に対して、指定された目的に対応する期待度を書き換える処理を行う。

このようにして、更新部１７は、ふるまいの出力の前後に解析部１２２によって得られる指標値の変化分δを反映する新たな期待度を算出し、この新たな期待度を用いて、データベース１３内の情報を更新することで、期待度の最適化を図ることができる。

このように、利用者Ｕとの相互作用を積み重ねる過程で、個々のふるまいが利用者Ｕの各指標値の変化を引き出すことについての期待度を変化させることにより、検索部１４および選択部１５が指定された目的に応じて選択するふるまいの傾向もまた変化する。この変化は、検索部１４および選択部１５が、指定された目的を達成する上で、利用者Ｕにより有効に働くふるまいを選択する方向への変化である。つまり、上述したようにして、検知部１２によって検知した状況の変化に応じて、更新部１７が対応する期待度を更新することにより、検索部１４および選択部１５によって利用者Ｕにより有効に働くふるまいを選択させるための学習を実現することができる。

つまり、図１１に示した更新部１７を有するインタラクション装置１０によれば、利用者Ｕとのふれあいを継続する中で、この利用者Ｕの個性に適合するふるまいを選択するためのカスタマイズを実現することができる。

図１１に示した更新部１７を有するインタラクション装置１０によって実現可能なカスタマイズは、利用者Ｕが個別のふるまいに飽きてしまった場合などにも対処することが可能である。

なぜなら、利用者Ｕが、あるふるまいＡに飽きてしまった場合に、この利用者Ｕが当該ふるまいＡの提示の前後で示す反応に基づいて、解析部１２２によって得られる指標値の変化分δは、負の値を持っている可能性が高いからである。式(５)から明らかなように、変化分δが負の値である場合、新たな期待度ＸＩＬｎの値は、ふるまいＡの実行前の期待度ＸＩＬｂよりも小さくなる。これにより、ふるまいＡが再び選択される確率に比べて、他のふるまいが選択される確率が相対的に大きくなるので、利用者Ｕに対して新鮮な刺激を与えることが可能となる。

なお、更新部１７が新たな期待度ＸＩＬｎを算出する手法は、式(５)に限らず、指標値の変化分δを新たな期待度に反映する手法であれば、他のどんな手法でもよい。例えば、上述した変化分δについて設けた複数の区分ごとに、期待度ＸＩＬの更新の際に適用する期待度ＸＩＬの増分を予め設定しておき、指標値の変化分δが属する区分に応じた期待度ＸＩＬの増分を適用することで、新たな期待度ＸＩＬｎを算出してもよい。

このように、本件開示のインタラクション装置１０は、相互作用の対象となる利用者Ｕごとの自動的なカスタマイズも容易に実現可能である。また、本件開示のインタラクション装置１０は、データベース１３に、適切な契機条件および各目的に対応する期待度を設定した新たなふるまい定義情報を追加することにより、利用者Ｕに対して提示可能なふるまいを容易に拡大することができる。これにより、ロボットＣＲを媒介とする相互作用に対して、利用者Ｕが飽きてしまう事態の発生をより高い確度で防ぐことができるので、長期間にわたって、安定的に相互作用を持続させることが可能である。

以上に説明した本件開示のインタラクション装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータなどのコンピュータ装置を用いて実現することができる。

図１２は、画像処理装置１０のハードウェア構成の一例を示している。なお、図１２に示した構成要素のうち、図７に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。

コンピュータ装置２０は、プロセッサ２１と、メモリ２２と、ハードディスク装置（ＨＤＤ）２３と、表示装置２４と、入力装置２５と、光学ドライブ装置２６と、ネットワークインタフェース２８とを含んでいる。更に、このコンピュータ装置２０は、周辺機器インタフェース２９と、ロボットインタフェース３０とを含んでいる。また、図１２において、インタラクション装置１０は、プロセッサ２１と、メモリ２２と、ハードディスク装置２３と、周辺機器インタフェース２９と、ロボットインタフェース３０と、ロボットＣＲとを含んでいる。

図１２に例示したプロセッサ２１と、メモリ２２と、ハードディスク装置２３と、表示装置２４と、入力装置２５と、光学ドライブ装置２６と、ネットワークインタフェース２８とは、バスを介して互いに接続されている。また、このプロセッサ２１と、周辺機器インタフェース２９と、ロボットインタフェース３０とも、上述したバスを介して互いに接続されている。図１２に示した周辺機器インタフェース２９には、センサ部ＳＤが接続されており、プロセッサ２１は、このセンサ部ＳＤで得られた計測結果を、周辺機器インタフェース２９を介して取得する。また、図１２に示したロボットインタフェース３０は、クマ型のロボットＣＲに接続されており、プロセッサ２１は、このロボットインタフェース３０を介してロボットＣＲとの間で情報の授受を行う。

上述した光学ドライブ装置２６は、光ディスクなどのリムーバブルディスク２７を装着可能であり、装着したリムーバブルディスク２７に記録された情報の読出および記録を行う。また、図１２に例示した入力装置２５は、例えば、キーボードやマウスなどである。インタラクション装置１０の操作者は、入力装置２５を操作することにより、インタラクション装置１０に対して、例えば、利用者Ｕに対するふるまいの提示によって達成すべき目的を指定する指示などを入力することができる。なお、インタラクション装置１０の操作者は、例えば、上述した利用者Ｕの見守りサービスを依頼した人物などである。このインタラクション装置１０の操作者は、インタラクション装置１０が設置された場所から離れた場所に居住していてもよい。インタラクション装置１０から離れた場所にいる操作者は、例えば、ネットワークＮＷおよびネットワークインタフェース２８を介して、インタラクション装置１０に対する指示を入力してもよい。

図１２に例示したメモリ２２は、コンピュータ装置２０のオペレーティングシステムとともに、プロセッサ２１が上述したようにして利用者Ｕと相互作用を行うためのインタラクション処理を実行するためのアプリケーションプログラムを格納している。なお、インタラクション処理を実行するためのアプリケーションプログラムおよび図７に示したデータベース１３を構築するための情報は、例えば、光ディスクなどのリムーバブルディスク２７に記録して頒布することができる。そして、このリムーバブルディスク２７を光学ドライブ装置２６に装着して読み込み処理を行うことにより、インタラクション処理を実行するためのアプリケーションプログラムを、メモリ２２およびハードディスク装置２３に格納させてもよい。また、インタラクション処理を実行するためのアプリケーションプログラムのインストール作業とともに、上述したデータベース１３を構築するための情報に基づいて、ハードディスク装置２３内にデータベース１３を生成してもよい。インタラクション処理を実行するためのアプリケーションプログラムおよびデータベース１３を構築するための情報は、ネットワークインタフェース２８を介して取得することもできる。

インタラクション処理のためのアプリケーションプログラムは、ロボットＣＲと利用者Ｕとの間の相互作用に関する状況を検知する処理をプロセッサ２１に実行させるためのアプリケーションプログラムを含んでいる。

プロセッサ２１は、ロボットＣＲを介して利用者Ｕに対する働きかけを行っている期間に亘って、状況を検知する処理のためのアプリケーションプログラムを定期的に実行することによって、検知部１２の機能を実現してもよい。

図１３は、状況を検知する処理のフローチャートの一例を示している。図１３に示したステップ２０１〜ステップ２０５の各処理は、状況を検知する処理のためのアプリケーションプログラムをプロセッサ２１が実行することによって実現することができる。

プロセッサ２１は、まず、図１２に示したセンサ部ＳＤおよびロボットＣＲに設けられた各種のセンサによって取得された計測値を収集する(ステップ２０１)。このステップ２０１で、プロセッサ２１は、周辺機器インタフェース２９を介して、センサ部ＳＤで得られた明るさや気温など環境に関する各種の計測値を収集する。また、プロセッサ２１は、ロボットインタフェース３０を介して、ロボットＣＲに設けられたカメラやマイクロホンなどによって得られた利用者Ｕの反応を示す計測値を収集する。

次いで、プロセッサ２１は、ステップ２０１の処理で得られた利用者Ｕの反応を示す計測値に基づいて、この利用者Ｕの状態を示す各指標値を算出する(ステップ２０２)。このステップ２０２において、プロセッサ２１は、上述した特願２０１１−２４３５７３の技法を利用可能であることは、上述したとおりである。

次に、プロセッサ２１は、ステップ２０１で収集した環境に関する各種の計測値と、ステップ２０２で算出した各指標値とを含むインタラクション情報を、ハードディスク装置２３などに設けた状況テーブル１２３に、現在時刻に対応して格納する(ステップ２０３)。

次いで、プロセッサ２１は、ステップ２０４において、次の検知タイミングまで待機した後に、例えば、図１２に示した入力装置２５を介してインタラクション処理を停止する指示が入力されたか否かを判定する(ステップ２０５)。インタラクション処理を停止する指示が入力されていない場合に、プロセッサ２１は、ステップ２０５の否定判定ルートに従ってステップ２０１の処理に戻り、ステップ２０１〜ステップ２０５の処理を繰り返す。

このようにして、プロセッサ２１は、ロボットＣＲと利用者Ｕとの間の相互作用に関する状況を所定期間ごとに検知し、この検知処理で得られるインタラクション情報を、ハードディスク装置２３などに設けた状況テーブル１２３に保持させることができる。また、上述した状況を検知する処理の過程において、プロセッサ２１が、ステップ２０２の処理を実行することにより、図７に示した解析部１２２の機能を実現することができる。これにより、プロセッサ２１は、上述した状況テーブル１２３に、利用者Ｕの状態を示す各指標値を含むインタラクション情報を保持させることができる。

なお、例えば、利用者Ｕが就寝したことが確認されたことなどをきっかけとして、インタラクション処理を終了する指示が入力されたときに、プロセッサ２１は、上述したステップ２０５の肯定判定ルートに従って、状況を検知する処理を終了する。

また、インタラクション処理のためのアプリケーションプログラムは、ロボットＣＲによって利用者Ｕに提示するふるまいを制御する処理をプロセッサ２１に実行させるためのアプリケーションプログラムを含んでいる。

図１４は、ふるまいを制御する処理のフローチャートの一例を示している。図１４に示したステップ３０１〜ステップ３０６の各処理は、ふるまいを制御する処理のためのアプリケーションプログラムに含まれる各アプリケーションプログラムをプロセッサ２１が実行することによって実現することができる。

ふるまいを制御する処理のためのアプリケーションプログラムは、インタラクションの目的を指定する指示に応じて、データベース１３からふるまいを選択する処理をプロセッサ２１に実行させるためのアプリケーションプログラムを含んでいる。図１４に示したフローチャートにおいて、プロセッサ２１は、ステップ３０１でインタラクションの目的を指定する指示を待ち受けた後に、ステップ３０２において、このアプリケーションプログラムを実行する。そして、このステップ３０２の処理により、ハードディスク装置２３内に設けられたデータベース１３から、ステップ３０１の処理で受け取った指示が指定する目的を達成可能なふるまいを選択する。つまり、プロセッサ２１がステップ３０２の処理を実行することは、プロセッサ２１と、メモリ２２およびハードディスク装置２３との協働によって、図１に例示した検索部１４および選択部１５を実現する手法の一例である。

また、ふるまいを制御する処理のためのアプリケーションプログラムは、選択されたふるまいをロボットＣＲに設けられた機能を利用して利用者Ｕに対して提示する処理をプロセッサ２１に実行させるためのアプリケーションプログラムを含んでいる。図１４に示したフローチャートにおいて、プロセッサ２１は、ステップ３０３において、このアプリケーションプログラムを実行する。そして、このステップ３０３の処理により、ステップ３０２の処理で選択したふるまいを、ロボットＣＲによって実現される出力装置１１に実行させる。つまり、プロセッサ２１がステップ３０３の処理を実行することは、プロセッサ２１と、メモリ２２およびハードディスク装置２３との協働によって、図１に例示した制御部１６を実現する手法の一例である。

更に、ふるまいを制御する処理のためのアプリケーションプログラムは、検知された状況の変化に基づいて、出力されたふるまいの目的に対する期待度を更新する処理をプロセッサ２１に実行させるためのアプリケーションプログラムを含んでもよい。図１４に示したフローチャートのステップ３０４において、目的の指定があったと判定された場合に、プロセッサ２１は、ステップ３０５において、このアプリケーションプログラムを実行する。そして、このステップ３０５の処理により、プロセッサ２１は、メモリ２２あるいはハードディスク装置２３に設けた状況テーブル１２３内のインタラクション情報に基づいて、ステップ３０３の処理で実行されたふるまいが目的について持つ期待度を更新する。つまり、プロセッサ２１がステップ３０５の処理を実行することは、プロセッサ２１と、メモリ２２およびハードディスク装置２３との協働によって、図７に例示した更新部１７を実現する手法の一例である。

また、図１４に示したフローチャートのステップ３０６において、プロセッサ２１は、例えば、図１２に示した入力装置２５を介してインタラクション処理を停止する指示が入力されたか否かを判定する。インタラクション処理を停止する指示が入力されていない場合に、プロセッサ２１は、ステップ３０６の否定判定ルートに従ってステップ３０１の処理に戻り、ステップ３０１〜ステップ３０６の処理を繰り返す。このようにして、目的を指定する指示の有無にかかわらず、ロボットＣＲにより、利用者Ｕに対する働きかけを継続的に実行させることができる。そして、例えば、利用者Ｕが就寝したことが確認されたことなどをきっかけとして、インタラクション処理を終了する指示が入力されたときに、プロセッサ２１は、ステップ３０６の肯定判定ルートに従って処理を終了する。

次に、ロボットＣＲに実行させるふるまいを選択する処理について、図１５のフローチャートを用いて説明する。

図１５は、ふるまいを選択する処理のフローチャートの一例を示している。図１５に示したステップ３１１〜ステップ３１７の各処理は、ふるまいを選択する処理のためのアプリケーションプログラムに含まれる処理の一例である。また、これらのステップ３１１〜ステップ３１７の各処理は、プロセッサ２１によって実行される。

まず、プロセッサ２１は、メモリ２２あるいはハードディスク装置２３に設けられた状況テーブル１２３を参照することにより、最新のインタラクション情報を取得する（ステップ３１１）。

次に、プロセッサ２１は、ステップ３１１で取得した最新のインタラクション情報とデータベース１３に登録された各ふるまい定義情報に含まれる契機条件とを照合することにより、契機条件が満たされているふるまいを抽出する(ステップ３１２)。上述したように、状況テーブル１２３に保持されるインタラクション情報は、利用者Ｕの状態を示す各指標値を含んでいる。したがって、プロセッサ２１は、ステップ３１２の処理を実行することにより、利用者Ｕの状態に関する条件を含む契機条件に基づいて、抽出するふるまい定義情報を取捨選択することができる。

次いで、プロセッサ２１は、図１４に示したステップ３０１の処理で目的を指定する指示が入力されたか否かを判定する(ステップ３１３)。

インタラクション装置１０の操作者によってインタラクションの目的を指定する指示が入力されている場合に、プロセッサ２１は、ステップ３１３の肯定判定ルートに従って、ステップ３１４〜ステップ３１６の処理を実行する。

ステップ３１４において、プロセッサ２１は、ステップ３１２で抽出したふるまいの中から、指定された目的に対応する期待度がふるまい定義情報に設定されているか否かに基づいて、ふるまい候補を絞り込む。なお、複数の目的が指定されている場合に、プロセッサ２１は、これらの目的の少なくとも一方についての期待度が設定されているふるまい定義情報に対応するふるまいをふるまい候補に含める。このように、プロセッサ２１が、上述したステップ３１２に続いて、このステップ３１４の処理を実行することにより、図１に示した検索部１４の機能を果たすことができる。

次いで、プロセッサ２１は、各ふるまい候補に対応するふるまい定義情報において、指定された目的に対応して設定された期待度に基づいて、上述した式(１)を用いて、個々のふるまい候補が選択される確率を算出する(ステップ３１５)。プロセッサ２１が、このステップ３１５の処理を実行することにより、図４に示した算出部１５１の機能を果たすことができる。なお、図１４に示したステップ３０１において、複数の目的を指定する指示が入力された場合に、プロセッサ２１は、ステップ３１５の処理の過程で、上述した式(２)を用いて、これらの目的に対応する期待度に基づいて合成期待度を算出する。また、この場合に、プロセッサ２１は、この合成期待度を用いて、式(４)で表される確率を算出する。

そして、プロセッサ２１は、個々のふるまいについて算出した確率に従って、これらのいずれかを選択することにより、ロボットＣＲに出力させるふるまいを決定する（ステップ３１６）。このステップ３１６の処理で、プロセッサ２１は、図４に示した決定部１５２の機能を実現し、期待度を反映した確率に従って、複数のふるまい候補の中から選択するふるまいを決定する。これにより、目的を達成する可能性が高いふるまいが選択される可能性を大きくしつつ、ロボットＣＲが出力するふるまいの多様性を維持することができる。

このように、ステップ３１３の肯定判定ルートでは、プロセッサ２１が、ステップ３１４〜ステップ３１６の処理を実行することにより、指定された目的を達成するためにロボットＣＲに出力させるふるまいを選択することができる。

一方、ステップ３１３の否定判定ルートにおいて、プロセッサ２１は、ステップ３１２の処理で抽出した各ふるまいに対応する優先度を参照し、例えば、最も優先度の高いふるまいをロボットＣＲに出力させるふるまいとして選択する(ステップ３１７)。図２を用いて説明したように、各ふるまいに対応するふるまい定義情報は、そのふるまいの性質などに応じた優先度を含んでいる。ステップ３１７の処理において、プロセッサ２１は、この優先度に応じてふるまいを選択することにより、例えば、呼吸動作のように継続的に実行されるふるまいよりも、利用者Ｕからの働きかけに反応するためのふるまいを優先的に選択する。

このように、ステップ３１３の否定判定ルートでは、プロセッサ２１が、ステップ３１７の処理を実行することにより、ロボットＣＲを生き物らしく見せるために、このロボットＣＲに実行させるふるまいを選択することができる。

このようにして選択されたふるまいに対応するふるまい定義情報に基づいて、プロセッサ２１は、図１４に示したステップ３０３において、ロボットＣＲに選択されたふるまいを実行させる。このステップ３０３において、プロセッサ２１は、ふるまい定義情報に含まれるふるまい内容を、図１２に示したロボットインタフェース３０を介してロボットＣＲに渡すことにより、このふるまい内容に基づくふるまいをロボットＣＲに実行させる。また、このステップ３０３において、プロセッサ２１は、例えば、ロボットＣＲにふるまい内容を渡した時刻と、ロボットＣＲからふるまいの出力が完了した旨の通知を受けた時刻とを、このふるまいの実行前後の時刻としてメモリ２２などに保持しておいてもよい。

このステップ３０３でロボットＣＲに実行させたふるまいが、指定された目的を達成するためのふるまいである場合に、プロセッサ２１は、ステップ３０４の肯定判定ルートに進み、ステップ３０５において、期待度を更新する処理を実行する。

図１６は、期待度を更新する処理のフローチャートの一例を示している。図１６に示したステップ３２１〜ステップ３２４の各処理は、期待度を更新する処理のためのアプリケーションプログラムに含まれる処理の一例である。また、これらのステップ３２１〜ステップ３２４の各処理は、プロセッサ２１によって実行される。

まず、プロセッサ２１は、上述した状況テーブル１２３を参照し、ふるまいの実行前後の時刻に対応して保持されたインタラクション情報をそれぞれ取得する(ステップ３２１)。ふるまい実行前後の時刻は、例えば、上述したステップ３０３の処理の過程でメモリ２２などに保持しておくことで得られる。また、プロセッサ２１は、ステップ３０３の処理で、指定された目的を達成するためのふるまいをロボットＣＲに実行させる際に、ふるまい内容の転送に先立って状況テーブル１２３を参照することで、ふるまいの実行前のインタラクション情報を取得してもよい。

次いで、プロセッサ２１は、ふるまいの実行前後のインタラクション情報にそれぞれ含まれる指定された目的に対応する指標値を比較することにより、この指標値の変化分δで示される目的の達成度の変化分を算出する(ステップ３２２)。

次に、プロセッサ２１は、ステップ３２２の処理で算出した指標値の変化分δと、当該指標値に対応する期待度とに基づいて、上述した式(５)を用いて、新たな期待度を算出する(ステップ３２３)。なお、このステップ３２３において、プロセッサ２１が新たな期待度を算出する手法が、式(５)を用いる手法に限られないことは、上述したとおりである。

そして、プロセッサ２１は、ステップ３２３で算出した新たな期待度を用いて、ステップ３０３で実行されたふるまいに対応するふるまい定義情報について、このふるまい定義情報に含まれる期待度を書き換える処理を行う(ステップ３２４)。

プロセッサ２１が、上述したステップ３２１からステップ３２４の処理を実行することにより、図１１に示した更新部１７の機能を実現することができる。そして、上述したような期待度の更新処理を行うことにより、ロボットＣＲと利用者Ｕとの間の相互作用の過程において、利用者Ｕの個性に合わせたカスタマイズをインタラクション装置１０に対して適用可能であることは、上述したとおりである。

以上に説明した各実施形態は、いずれも、本件開示のインタラクション装置の実施形態の一例であり、例えば、図４、図７および図１１を用いて説明した個々の技術的要素を別の組み合わせで適用することで、更に別の実施形態とすることも可能である。

例えば、データベース１３に、利用者Ｕの状態に関する条件を含む契機条件が設定されたふるまい定義情報が登録されていない場合に、検知部１２に設けた解析部１２２は、必ずしも定期的に利用者Ｕの状態に関する指標値を算出しなくてもよい。そして、例えば、更新部１７あるいは制御部１６からの要求に応じて、ふるまいの実行前後のタイミングで、利用者Ｕの状態に関する指標値の算出を行い、得られた指標値を更新部１７に渡してもよい。

以上の説明に関して、更に、以下の各項を開示する。
(付記１) 音声と動作との少なくとも一方を含む複数のふるまいを出力する出力装置と、
前記出力装置による働きかけを受ける人物と前記出力装置との間の相互作用に関する状況を検知する検知部と、
前記各ふるまいに対応して、当該ふるまいを前記出力装置に出力させる条件を示す契機条件と、当該ふるまいの出力によって引き出すことが可能な前記人物の状態変化の種類を示す種類情報とを含むふるまい定義情報を登録するデータベースと、
前記複数種類の状態変化の少なくとも一つの発生を前記人物に対する働きかけの目的として指定する指示に応じて、前記検知部で検知された状況によって前記契機条件が満たされているふるまい定義情報であって、かつ、前記指定された種類の状態変化を示す種類情報を含むふるまい定義情報を、ふるまい候補として前記データベースから検索する検索部と、
前記ふるまい候補の中から一つを選択する選択部と、
前記選択部によって選択された前記ふるまい定義情報に対応するふるまいを前記出力装置に実行させる制御部と
備えたことを特徴とするインタラクション装置。
(付記２) 付記１に記載のインタラクション装置において、
前記各ふるまいに対応するふるまい定義情報は、前記種類情報で示された各種類の状態変化を発生させる可能性の高さを示す期待度を含んでおり、
前記選択部は、
前記各ふるまい候補に対応するふるまい定義情報において、前記指示で指定された種類の状態変化についての期待度の高さに相関を持つ確率に従って、前記ふるまい候補の中から一つのふるまいを選択する
ことを特徴とするインタラクション装置。
(付記３) 付記２に記載のインタラクション装置において、
前記選択部は、前記各ふるまい定義情報に含まれる前記期待度に比例するように、前記各ふるまい定義情報が選択される確率を算出する
ことを特徴とするインタラクション装置。
(付記４) 付記２に記載のインタラクション装置において、
前記選択部は、
前記指示で複数の目的が指定された場合に、前記各ふるまい定義情報にそれぞれ含まれる前記複数の目的についての期待度を集計する集計部を有し、
前記集計部で得られた集計結果に比例するように、前記各ふるまい定義情報が選択される確率を算出する
ことを特徴とするインタラクション装置。
(付記５) 付記１から付記４のいずれか１つに記載のインタラクション装置において、
前記検知部は、
前記人物Ｕを観測することで得られる前記人物の反応を示す計測値を解析することにより、前記人物の状態を表す複数種類の指標値をそれぞれ求める解析部を有し、
前記解析部で得られた前記複数種類の指標値を、検知した状況を示す情報の一部として出力し、
前記各ふるまいに対応するふるまい定義情報は、前記契機条件の一部として、前記複数の指標値の少なくとも一つについて、当該指標値の値の範囲を示す情報を含む
ことを特徴とするインタラクション装置。
(付記６) 付記５に記載のインタラクション装置において、
前記ふるまいの出力の前後に前記解析部によって得られる指標値の変化に基づいて、前記ふるまいの出力に用いたふるまい定義情報について、前記指示において前記働きかけの目的として指定された種類の状態変化についての期待度を更新する更新部と
を備えたことを特徴とするインタラクション装置。
(付記７) 出力装置が音声と動作との少なくとも一方を含むふるまいを出力することによって行った働きかけを受ける人物と前記出力装置との間の相互作用に関する状況を検知し、
前記各ふるまいに対応して、当該ふるまいを前記出力装置に出力させる条件を示す契機条件と、当該ふるまいの出力によって引き出すことが可能な前記人物の状態変化の種類を示す種類情報とを含むふるまい定義情報を登録するデータベースから、
前記複数種類の状態変化の少なくとも一つの発生を前記人物に対する働きかけの目的として指定する指示に応じて、前記検知部で検知された状況によって前記契機条件が満たされているふるまい定義情報であって、かつ、前記指定された種類の状態変化を示す種類情報を含むふるまい定義情報を、ふるまい候補として前記データベースから検索し、
前記ふるまい候補の中から一つを選択し、
選択された前記ふるまい定義情報に対応するふるまいを前記出力装置に実行させる
処理を実行させることを特徴とするインタラクション制御プログラム。
(付記８) 付記７に記載のインタラクション制御プログラムにおいて、
前記ふるまいの出力に応じて検知された状況の変化に基づいて、前記ふるまいに対応するふるまい定義情報に含まれる前記指定された目的に関する期待度を更新する
処理を実行させることを特徴とするインタラクション制御プログラム。

１０…インタラクション装置；１１…出力装置；１２…検知部；１３…データベース；１４…選択部；１５…制御部；１７…更新部；１２１…収集部；１２２…解析部；１２３…状況テーブル；１５１…算出部；１５２…決定部；１５３…集計部；２０…コンピュータ装置；２１…プロセッサ；２２…メモリ；２３…ハードディスク装置(ＨＤＤ)；２４…表示装置；２５…入力装置；２６…光学ドライブ装置；２７…リムーバブルディスク；２８…ネットワークインタフェース；２９…周辺機器インタフェース；３０…ロボットインタフェース；３１…駆動処理部；３２…モータ；３３…スピーカ；３４…観測部；３５…内部状態判定部；ＣＲ…ロボット；Ｕ…利用者；ＳＤ…センサ部；ＮＷ…ネットワーク

Claims (4)

1. 音声と動作との少なくとも一方を含む複数のふるまいを出力する出力装置と、
   前記出力装置による働きかけを受ける人物と前記出力装置との間の相互作用に関する状況を検知する検知部と、
   前記各ふるまいに対応して、当該ふるまいを前記出力装置に出力させる条件を示す契機条件と、当該ふるまいの出力によって引き出すことが可能な前記人物の状態変化の種類を示す種類情報と、前記種類情報で示された種類の状態変化を発生させる可能性の高さを示す期待度とを含むふるまい定義情報を登録するデータベースと、
   前記複数種類の状態変化の少なくとも一つの発生を前記人物に対する働きかけの目的として指定する指示に応じて、前記検知部で検知された状況によって前記契機条件が満たされているふるまい定義情報であって、かつ、前記指定された種類の状態変化を示す種類情報を含むふるまい定義情報を、ふるまい候補として前記データベースから検索する検索部と、
   前記各ふるまい候補に対応するふるまい定義情報において、前記指示で指定された種類の状態変化についての期待度の高さに相関を持つ確率に従って、前記ふるまい候補の中から一つを選択する選択部と、
   前記選択部によって選択された前記ふるまい定義情報に対応するふるまいを前記出力装置に実行させる制御部と
   を備えたことを特徴とするインタラクション装置。
2. 請求項１に記載のインタラクション装置において、
   前記検知部は、
   前記人物を観測することで得られる前記人物の反応を示す計測値を解析することにより、前記人物の状態を表す複数種類の指標値をそれぞれ求める解析部を有し、
   前記解析部で得られた前記複数種類の指標値を、検知した状況を示す情報の一部として出力し、
   前記各ふるまいに対応するふるまい定義情報は、前記契機条件の一部として、前記複数の指標値の少なくとも一つについて、当該指標値の値の範囲を示す情報を含む
   ことを特徴とするインタラクション装置。
3. 請求項２に記載のインタラクション装置において、
   前記ふるまいの出力の前後に前記解析部によって得られる指標値の変化に基づいて、前記ふるまいの出力に用いたふるまい定義情報について、前記指示において前記働きかけの目的として指定された種類の状態変化についての期待度を更新する更新部と
   を備えたことを特徴とするインタラクション装置。
4. 出力装置が音声と動作との少なくとも一方を含むふるまいを出力することによって行った働きかけを受ける人物と、前記出力装置との間の相互作用に関する状況を検知し、
   前記出力装置によって出力可能な各ふるまいに対応して、当該ふるまいを前記出力装置に出力させる条件を示す契機条件と、当該ふるまいの出力によって引き出すことが可能な前記人物の状態変化の種類を示す種類情報と、前記種類情報で示された種類の状態変化を発生させる可能性の高さを示す期待度とを含むふるまい定義情報を登録するデータベースから、
   前記複数種類の状態変化の少なくとも一つの発生を前記人物に対する働きかけの目的として指定する指示に応じて、検知した状況によって前記契機条件が満たされているふるまい定義情報であって、かつ、前記指定された種類の状態変化を示す種類情報を含むふるまい定義情報を、ふるまい候補として検索し、
   前記各ふるまい候補に対応するふるまい定義情報において、前記指示で指定された種類の状態変化についての期待度の高さに相関を持つ確率に従って、前記ふるまい候補の中から一つを選択し、
   選択した前記ふるまい定義情報に対応するふるまいを前記出力装置に実行させる
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とするインタラクション制御プログラム。

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