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公開番号2025104424
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-10
出願番号2023222213
出願日2023-12-28
発明の名称対話システム及び制御方法
出願人株式会社サイバーエージェント,国立大学法人大阪大学
代理人個人,個人
主分類G06N 3/008 20230101AFI20250703BHJP(計算;計数)
要約【課題】対話の表現と修正作業を両立すること。
【解決手段】人と対話可能な1台以上の対話エージェントと、1台以上の対話エージェントの行動内容が記述された行動制御情報を修正する操作に応じて、オペレータの操作意図を推定する操作意図推定部と、操作意図推定部により推定した前記オペレータの操作意図に応じて、1台以上の対話エージェントによる対話を制御する行動制御部と、を備える対話システム。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
人と対話可能な１台以上の対話エージェントと、
前記１台以上の対話エージェントの行動内容が記述された行動制御情報を修正する操作に応じて、オペレータの操作意図を推定する操作意図推定部と、
前記操作意図推定部により推定した前記オペレータの操作意図に応じて、前記１台以上の対話エージェントによる対話を制御する行動制御部と、
を備える対話システム。
続きを表示（約 650 文字）【請求項２】
前記１台以上の対話エージェントは、
前記オペレータの操作意図に応じた内容の対話を行う、
請求項１に記載の対話システム。
【請求項３】
前記オペレータにより前記行動制御情報が修正された場合、修正後の前記行動制御情報を、前記１台以上の対話エージェントを制御する制御装置に提供する行動制御情報修正制御部、
をさらに備える、
請求項１又は２に記載の対話システム。
【請求項４】
前記操作意図推定部は、
前記行動制御情報を修正する操作として、文字列入力、文字列確定操作、インタフェースへのマウス操作、文字列情報の登録又は削除のいずれかが行われた場合に、実行された操作、又は、実行された操作と他の情報との組み合わせにより前記オペレータの操作意図を推定する、
請求項１又は２に記載の対話システム。
【請求項５】
前記行動制御情報修正制御部は、
リアルタイム、又は、特定のタイミングで、修正後の前記行動制御情報を、前記１台以上の対話エージェントを制御する制御装置に提供する、
請求項３に記載の対話システム。
【請求項６】
人と対話可能な１台以上の対話エージェントの行動内容が記述された行動制御情報を修正する操作に応じて、オペレータの操作意図を推定し、
推定した前記オペレータの操作意図に応じて、前記１台以上の対話エージェントによる対話を制御する制御方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、対話システム及び制御方法に関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、遠隔地に位置するオペレータが、１又は複数の自律型の対話エージェントを操作して、人と対話を行うシステムが提案されている（例えば、非特許文献１及び２参照）。このようなシステムでは、１又は複数の自律型の対話エージェントと人との対話が失敗した場合には、オペレータが介入することで対話を継続することができる。しかしながら、このようなシステムでは、自律型の対話エージェントは、あらかじめ設定された情報に基づいて動作するため、１度失敗したことと同じやり取りが発生すると同様の失敗を行うことになる。そのため、オペレータは、その都度同じ失敗に介入して対応する必要がある。
【０００３】
そこで、オペレータの振る舞いから自律的に学習を行うシステムが提案されている（例えば、非特許文献３及び４参照）。このようなシステムにより、自律型の対話エージェントはオペレータが行った振る舞いに応じて学習することで、処理性能を向上させることができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
Dylan F. Glas, et. al, “Teleoperation of Multiple Social Robots”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans, Vol:42, Issue: 3, May 2012.
Kawahara T, et. al, “Semi-autonomous avatar enabling unconstrained parallel conversations - seamless hybrid of WOZ and autonomous dialogue systems”, ADVANCED ROBOTICS2021, VOL. 35, NO. 11, 657-663.
M. Doering, et. al, “Modeling Interaction Structure for Robot Imitation Learning of Human Social Behavior”, IEEE Transactions on Human-Machine Systems, Vol:49, Issue:3, June 2019.
Malcolm Doering, et. al, “Data-Driven Imitation Learning for a Shopkeeper Robot with Periodically Changing Product Information”, ACM Transactions on Human-Robot Interaction, Vol:10, Issue:4, Article No.:31, pp 1-20.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した学習を行うシステムでは、予め定められたタイミングで学習が行われるため、リアルタイムな学習が行われない。実際の接客では、施設や商品の状況が時間的に変化するため、リアルタイムな介入と自律型の対話エージェントの行動の修正が必要になる。しかしながら、従来の技術では、介入時の顧客への対話の表現と修正作業を両立することができない場合があった。
【０００６】
上記事情に鑑み、本発明は、対話の表現と修正作業を両立することができる技術の提供を目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の態様１は、人と対話可能な１台以上の対話エージェントと、前記１台以上の対話エージェントの行動内容が記述された行動制御情報を修正する操作に応じて、オペレータの操作意図を推定する操作意図推定部と、前記操作意図推定部により推定した前記オペレータの操作意図に応じて、前記１台以上の対話エージェントによる対話を制御する行動制御部と、を備える対話システムである。
【０００８】
本発明の態様２は、態様１の対話システムにおいて、前記１台以上の対話エージェントは、前記オペレータの操作意図に応じた内容の対話を行う。
【０００９】
本発明の態様３は、態様１又は２の対話システムにおいて、前記オペレータにより前記行動制御情報が修正された場合、修正後の前記行動制御情報を、前記１台以上の対話エージェントを制御する制御装置に提供する行動制御情報修正制御部、をさらに備える。
【００１０】
本発明の態様４は、態様１から３のいずれか１つの対話システムにおいて、前記操作意図推定部は、前記行動制御情報を修正する操作として、文字列入力、文字列確定操作、インタフェースへのマウス操作、文字列情報の登録又は削除のいずれかが行われた場合に、実行された操作、又は、実行された操作と他の情報との組み合わせにより前記オペレータの操作意図を推定する。
（【００１１】以降は省略されています）

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