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公開番号2024052280
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-04-11
出願番号2022158881
出願日2022-09-30
発明の名称推定方法、及び、情報処理装置
出願人学校法人立命館
代理人個人
主分類G06Q 10/04 20230101AFI20240404BHJP(計算;計数)
要約【課題】複数個体の間の関係性を精度よく推定する情報処理装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置1は、生体を含む複数個体の間での会話の内容を表す会話情報を処理する情報処理装置であって、会話情報の入力を受け付け、複数個体に含まれる少なくとも1つの生体の生体データを取得し、会話情報と生体データとを用いて複数個体の間の関係性及び関係性の程度を推定し、推定の結果に基づく出力を行わせる、よう構成されている。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータに実装されている、生体を含む複数個体の間の関係性を推定する方法であって、
前記複数個体の間での会話の内容を表す会話情報の入力を受け付け、
前記複数個体に含まれる少なくとも１つの前記生体の生体データを取得し、
前記会話情報と前記生体データとを用いて前記関係性及び前記関係性の程度を推定し、
前記推定の結果に基づく出力を行わせる、ことを含む
推定方法。
続きを表示（約 780 文字）【請求項２】
前記関係性の程度を推定することは、前記生体データから前記生体の他の前記個体に対する注意と反応とを求めることによって、前記関係性の程度を求める、ことを含む
請求項１に記載の推定方法。
【請求項３】
前記コンピュータは、注意と反応とを入力とし、関係性の程度を出力とするモデルを予め記憶しており、
前記関係性の程度を推定することは、前記生体データから前記生体の他の前記個体に対する注意と反応とを求め、前記生体データから得られた前記注意と前記反応とを前記モデルに入力し、前記モデルからの前記関係性の程度の出力を得る、ことを含む
請求項１に記載の推定方法。
【請求項４】
前記関係性を推定することは、会話を含むコンテンツと関係性との対応を記憶しているデータベースから、前記会話情報に対して規定された類似度である会話を含む前記コンテンツに対応付けられた前記関係性を読み出すことを含む
請求項１に記載の推定方法。
【請求項５】
前記出力を行わせることは、前記生体の、前記関係性及び前記関係性の程度のうちの少なくとも一方の心理尺度値の入力を受け付け、前記推定の結果との差分に基づく出力を行わせることを含む
請求項１に記載の推定方法。
【請求項６】
生体を含む複数個体の間での会話の内容を表す会話情報を処理する情報処理装置であって、
前記会話情報の入力を受け付け、
前記複数個体に含まれる少なくとも１つの前記生体の生体データを取得し、
前記会話情報と前記生体データとを用いて前記複数個体の間の関係性及び前記関係性の程度を推定し、
前記推定の結果に基づく出力を行わせる、よう構成されている
情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、推定方法、及び、情報処理装置に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
特開２０１３－１８２５６０号公報（以下、特許文献１）は、複数のユーザにおけるユーザ間の各言動に関する言動情報と、各言動が行われた場面を示す場面情報とを対応づけて言動情報記憶部に記憶し、言動情報記憶部を参照し、指定された場面を示す場面情報に対応づけられた言動情報に基づいて、該場面におけるユーザ間の人間関係の程度を推定するシステムを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１３－１８２５６０号公報
【非特許文献】
【０００４】
Ryohei Tsuji, Shima Okada, Tianyi Wang著、「Noncontact Measurement for the Autonomic Nervous System through RGB Camera」、2021 IEEE 3rd Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech 2021)、P 18-19、２０２１年３月
【発明の概要】
【０００５】
特許文献１に開示されたような技術では、ユーザが会話などの言動を有することによって人間関係が特定されるため、会話をしていないなどの言動が少ない場合、人間関係の特定が難しくなる。複数個体の間では音声や文字による会話がない場合もあり、そのような言動のない、又は、少ない個体については関係性が得られなくなる。本開示は、複数個体の間の関係性を精度よく推定する方法、及び、情報処理装置を提供することを目的の１つとする。
【０００６】
ある実施の形態に従うと、推定方法は、コンピュータに実装されている、生体を含む複数個体の間の関係性を推定する方法であって、複数個体の間での会話の内容を表す会話情報の入力を受け付け、複数個体に含まれる少なくとも１つの生体の生体データを取得し、会話情報と生体データとを用いて関係性及び関係性の程度を推定し、推定の結果に基づく出力を行わせることを含む。
【０００７】
ある実施の形態に従うと、情報処理装置は、生体を含む複数個体の間での会話の内容を表す会話情報を処理する情報処理装置であって、会話情報の入力を受け付け、複数個体に含まれる少なくとも１つの生体の生体データを取得し、会話情報と生体データとを用いて複数個体の間の関係性及び関係性の程度を推定し、推定の結果に基づく出力を行わせる、よう構成されている。
【０００８】
更なる詳細は、後述の実施形態として説明される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
図１は、実施の形態に係る情報処理装置を用いたシステムの概略構成図である。
図２は、情報処理装置が取得する会話情報を説明するための図である。
図３は、情報処理装置の概略構成図である。
図４は、データベースの一例を表した図である。
図５は、推定モデルの学習の一例を表した図である。
図６は、情報処理装置での推定方法の一例を表したフローチャートである。
図７は、図６の推定方法によって推定された関係性及び関係性の程度の一例を表した図である。
図８は、推定結果に基づく出力の一例としてのフィードバック出力の一例を表した図である。
図９は、情報処理装置での推定方法の他の例を表したフローチャートであって、図６のステップＳ１１１以降の処理の他の例を表したフローチャートである。
図１０は、推定結果に基づく出力の一例としての推定結果の時間変化の出力の一例を表した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
＜１．推定方法、及び、情報処理装置の概要＞
（【００１１】以降は省略されています）

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