JP2018088129A - 学習装置、回答装置、学習方法、回答方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが発した発信情報からナレッジ情報を抽出し、蓄積する。
【解決手段】学習装置１は、識別子に対応付けて、１以上の発信情報が格納される発信情報格納部１１１と、１以上の発信情報を用いて、予め決められた条件を満たすナレッジ情報を取得するナレッジ情報取得部１２１と、発信情報の周辺情報を用いて、ナレッジ情報の信頼度のスコアを取得するスコア取得部１２２と、ナレッジ情報取得部１２１が取得したナレッジ情報を、ナレッジ情報の元になった発信情報と対になる識別子に対応付けて、ナレッジ情報格納部１１２に蓄積する学習部１２３と、を具備する。
【選択図】図１

Description

本発明は、ユーザが発した情報からナレッジを学習する学習装置等に関するものである。

従来、実用性の優れたナレッジ型障害復旧支援システムがあった（特許文献１参照）。本システムを構成するユーザ端末は、ソフトウェアリストを記憶するソフトウェアリスト記憶部と、ナレッジベースを記憶するナレッジベース記憶部と、中継サーバからナレッジベースを取得するナレッジベース取得部と、新たな障害が発生した際、新規障害情報を中継サーバに送信する新規障害通知部と、を有する。中継サーバは、ユーザ端末とナレッジ提供サーバ間のデータ送受の中継を行う。ナレッジ提供サーバは、ナレッジベースを作成するナレッジベース作成部と、作成したナレッジベースを中継サーバに送信するナレッジベース送信部と、を有する。また、ナレッジベース作成部は、新規障害情報を受け取った際、当該新規障害情報についてのナレッジ情報をナレッジベースに追加する。

特開２００９−２５９１６１号公報

しかしながら、従来技術においては、ナレッジの対象は障害情報と決められていた。そして、従来技術においては、ユーザが、例えば、ＳＮＳやチャット等で発した情報から、自動的にナレッジ情報を蓄積し、利用することはできなかった。

本第一の発明の学習装置は、ナレッジの提供者を識別する識別子に対応付けて、１以上の発信情報が格納される発信情報格納部と、１以上の発信情報を用いて、予め決められた条件を満たすナレッジ情報を取得するナレッジ情報取得部と、ナレッジ情報取得部が取得したナレッジ情報を、ナレッジ情報の元になった発信情報と対になる識別子に対応付けて蓄積する学習部とを具備する学習装置である。

かかる構成により、ユーザが発した発信情報からナレッジを学習できる。

また、本第二の発明の情報でありは、第一の発明に対して、発信情報格納部の１以上の発信情報は、一の提供者が２以上の各コミュニケーション手段に対して入力した情報であり２以上の各コミュニケーション手段に対応するサーバ装置から、発信情報を取得する発信情報取得部をさらに具備する学習装置である。

かかる構成により、ユーザが発した発信情報からナレッジ情報を学習できる。

また、本第三の発明の学習装置は、第一または第二の発明に対して、ナレッジ情報取得部は、ナレッジ情報の元になる 発信情報以外の情報である周辺情報を用いて、１以上の発信情報から一部の発信情報を抽出し、抽出した発信情報を用いてナレッジ情報を取得する学習装置である。

かかる構成により、ユーザが発したナレッジを適切に抽出し、ナレッジ情報を学習できる。

また、本第四の発明の学習装置は、第三の発明に対して、周辺情報は、発信情報と同期がとれている音声データ、画像データ、位置情報またはセンサーにより取得されるセンサーデータのうちの１以上の情報であり、ナレッジ情報取得部は、音声データの１以上の特徴量、画像データの１以上の特徴量、位置情報またはセンサーデータが予め決められた条件を満たす場合、音声データまたは画像データまたは位置情報に対応する発信情報を抽出し、抽出した発信情報を用いてナレッジ情報を取得する学習装置である。

かかる構成により、ユーザが発したナレッジを適切に抽出し、ナレッジ情報を学習できる。

また、本第五の発明の学習装置は、第一から第四いずれか１つの発明に対して、ナレッジ情報の元になる 発信情報以外の情報である周辺情報を用いて，ナレッジ情報の信頼度のスコアを取得するスコア取得部をさらに具備し、学習部は、スコア取得部が取得したスコアも、ナレッジ情報に対応付けて蓄積する学習装置である。

かかる構成により、ユーザが発したナレッジを適切に抽出し、信頼度のスコアと共にナレッジ情報を学習できる。

また、本第六の発明の回答装置は、第一から第五いずれかの発明に対して、学習装置が蓄積した１以上のナレッジ情報であり、識別子に対応付けられた１以上のナレッジ情報が格納されるナレッジ情報格納部と、ユーザ端末から指示を受信する受信部と、指示に応じた１以上のナレッジ情報をナレッジ情報格納部から取得する取得部と、取得部が取得した１以上のナレッジ情報をユーザ端末に送信する送信部とを具備する回答装置である。

かかる構成により、ユーザが発した発信情報から学習したナレッジ情報を利用できる。

また、本第七の発明の回答装置は、第六の発明に対して、法人を識別する識別子に対応付けて、法人のナレッジである１以上のナレッジ情報が格納される法人ナレッジ情報格納部と、取得部は、指示に応じた１以上のナレッジ情報をナレッジ情報格納部および法人ナレッジ情報格納部から取得する回答装置である。

かかる構成により、ユーザが発した発信情報から学習したナレッジ情報および法人のナレッジ情報を利用できる。

また、本第八の発明の回答装置は、第一から第五いずれかの発明に対して、学習装置が蓄積した１以上のナレッジ情報であり、識別子に対応付けられた１以上のナレッジ情報が格納されるナレッジ情報格納部と、ユーザ端末から指示を受信する受信部と、指示に応じた１以上のナレッジ情報を取得し、１以上のナレッジ情報を用いて、指示に応じた処理を行い、出力する処理情報を生成する取得部と、生成した処理情報をユーザ端末に送信する送信部とを具備する回答装置である。

かかる構成により、ユーザが発した発信情報から学習したナレッジ情報に対して処理を行い、処理結果を取得できる。

また、本第九の発明の回答装置は、第八の発明に対して、発信情報は、提供者の作品であり、ナレッジ情報は、作品の特徴を示す１以上の特徴量に関する情報であり、取得部は、指示に応じた１以上のナレッジ情報を取得し、１以上のナレッジ情報を用いて、指示に応じた作品の生成処理を行い、処理情報を取得する回答装置である。

かかる構成により、ユーザが作成した作品から学習したナレッジ情報に対して処理を行い、新たな作品を取得できる。

また、本第十の発明の回答装置は、第六から第九いずれか１つの発明に対して、取得部が取得したナレッジ情報に対応する識別子に対する報酬を取得する報酬部と、報酬部が取得した報酬を、識別子に対応付けて蓄積する蓄積部とをさらに具備する回答装置である。

かかる構成により、ナレッジを提供したユーザ等に対して、報酬を与えることができる。

また、本第十一の発明の回答装置は、第六から第十いずれか１つの発明に対して、１以上の各ナレッジ情報は、課金に関する取り扱いを特定する課金情報に対応付いており、取得部が取得した１以上のナレッジ情報に対応付いている課金情報を用いて、課金処理を行う課金部をさらに具備する回答装置である。

かかる構成により、ナレッジを利用したユーザに対して、課金を行うことができる。

本発明による学習装置によれば、ユーザが発した情報からナレッジ情報を蓄積できる。

実施の形態１における学習装置１のブロック図 同学習装置１の動作について説明するフローチャート 同ナレッジ情報取得処理の例について説明するフローチャート 同発信情報管理表を示す図 同ナレッジ情報管理表を示す図 実施の形態２における対話システムＡの概念図 同対話システムＡのブロック図 同回答装置２の動作について説明するフローチャート 実施の形態３における対話システムＢのブロック図 同回答装置４の動作について説明するフローチャート 上記実施の形態における同コンピュータシステムの概観図 同コンピュータシステムのブロック図

以下、学習装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。

（実施の形態１）

本実施の形態において、ナレッジの提供者が発した情報である発信情報を取得し、解析し、取得された２以上の各提供者に対応付けて、ナレッジ情報を蓄積する学習装置について説明する。

本実施の形態において、ナレッジを抽出する元になった元データ以外のデータを用いて、ナレッジの取得対象を抽出する学習装置について説明する。ナレッジを抽出する元データ以外のデータは、例えば、発信情報と同期がとれている音声データ、画像データ、位置情報またはセンサーにより取得されるセンサーデータのうちの１以上の情報である。さらに詳細には、本実施の形態において、音声データの特徴量、画像データの特徴量、位置情報、センサーデータのいずれか１以上を用いて、ナレッジの取得対象をフィルタリングする学習装置について説明する。なお、画像データは、通常、動画であるが、静止画でも良い。また、音声データ、画像データ等の形式は問わないことは言うまでもない。

さらに、本実施の形態において、発信情報と同期がとれている音声データの特徴量や画像データの特徴量、位置情報、またはセンサーデータのいずれか１以上を用いて、ナレッジの信頼性スコアを算出する学習装置について説明する。

図１は、本実施の形態における学習装置１のブロック図である。学習装置１は、学習格納部１１、学習処理部１２を備える。学習格納部１１は、発信情報格納部１１１、ナレッジ情報格納部１１２を備える。学習処理部１２は、ナレッジ情報取得部１２１、スコア取得部１２２、学習部１２３を備える。

学習格納部１１は、各種の情報が格納される。各種の情報とは、例えば、後述する発信情報、後述するナレッジ情報等である。各種の情報とは、例えば、スコア元情報である。スコア元情報は、後述する信頼度のスコアを取得するための情報である。スコア元情報は、例えば、スコアを算出する演算式、スコアを算出するためのプログラム、スコアを算出するための表データ等である。

発信情報格納部１１１は、識別子に対応付けて、１以上の発信情報が格納される。識別子は、ナレッジの提供者を識別する情報である。提供者は、通常、個人であるが法人等の団体でも良い。識別子は、例えば、ＩＤ、氏名、メールアドレス等であるが、その内容やデータ構造は問わない。発信情報とは、提供者が発した情報である。発信情報は、例えば、一の提供者が１または２以上の各コミュニケーション手段に対して入力した情報である。コミュニケーション手段とは、ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）、Ｌｉｎｅ、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）等のＳＮＳ、ブログ等のサービス、チャットなどのシステム、いわゆる対話ロボット等である。コミュニケーション手段は、メールシステム等も含むと考えても良い。コミュニケーション手段は、通常、対話を行えるシステムや手段であるが、一方的に対象者が発言するブログ、一方的に対象者が発言した内容を取得するシステム等も含むと考えても良い。発信情報は、例えば、図示しない外部のサーバ装置から受信された情報などである。なお、外部のサーバ装置とは、例えば、上述したｆｏｃｅｂｏｏｋやＬＩＮＥ等のＳＮＳサーバ、チャットでの対話を格納しているサーバ、ブログのサーバ等である。外部のサーバ装置は、例えば、クラウドサーバ、ＡＳＰサーバ等であり、その種類は問わない。発信情報は、例えば、ＳＮＳサーバ、チャットでの対話を格納しているサーバ、ブログのサーバ等に、ユーザがアップした情報である。発信情報は、例えば、提供者が著作した電子書籍、ウェブサーバに投稿されたニュース記事等でも良い。また、発信情報は、提供者が制作した画像（絵画など）、提供者が作曲した楽曲、音楽、作詞した詞等でも良い。

ナレッジ情報格納部１１２は、識別子に対応付けて、１以上のナレッジ情報が格納される。ナレッジ情報とは、提供者が発した１以上の発信情報から抽出された情報である。ナレッジ情報は、例えば、発信情報から抽出された一部の情報、発信情報そのもの、発信情報または発信情報の一部を変形した情報、発信情報の１以上の特徴量、発信情報の１以上の特徴量から学習されたニューラルネットワーク、発信情報から学習された多階層のニューラルネットワーク等である。ナレッジ情報は、例えば、画像や楽曲などの発信情報から取得された１以上の特徴量でも良く、例えば、画像や楽曲などの発信情報から取得された多階層のニューラルネットワーク等でも良い。

学習処理部１２は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、ナレッジ情報取得部１２１、スコア取得部１２２、学習部１２３が行う処理である。

ナレッジ情報取得部１２１は、１以上の発信情報を用いて、予め決められた条件を満たすナレッジ情報を取得する。

ナレッジ情報取得部１２１は、例えば、１以上の発信情報を構成する各情報単位に対して、機械学習の技術により、各情報単位がナレッジを構成するか否かを判断し、ナレッジを構成する情報単位をナレッジ情報として取得する。なお、情報単位とは、例えば、文、１以上の文の集合である段落、何らかの区切りの情報により区切られる文の集合などである。発信情報は、発信情報そのものでも良い。機械学習の技術とは、例えば、ＳＶＭ、決定木、深層学習などである。つまり、例えば、ナレッジを構成する情報単位、またはナレッジを構成する情報単位（正例）とナレッジを構成しない情報単位（負例）とを機械学習の技術により学習させておき、ナレッジ情報取得部１２１は、発信情報を構成する各情報単位が、ナレッジを構成する情報単位か否かを判断する。かかる処理は、機械学習の分類処理として公知技術であるので、詳細な説明を省略する。

ナレッジ情報取得部１２１は、例えば、周辺情報を用いて、１以上の発信情報から一部の発信情報を抽出し、抽出した発信情報を用いて、ナレッジ情報を取得する。周辺情報とは、ナレッジ情報の元になる発信情報以外の情報である。周辺情報は、例えば、発信情報と同期がとれている音声データ、画像データ、位置情報またはセンサーデータのうちの１以上の情報である発信情報と同期がとれている音声データまたは画像データとは、発信情報が発信された時と一致するまたは近似する時の音声データまたは画像データである。同期がとれている位置情報は、発信情報を発した提供者が、発信情報を発した場所の位置に関する情報である。位置情報は、例えば、（緯度，経度）であるが、位置を特定する他の情報（例えば、住所、都道府県名や市町村名）等でも良い。例えば、何らかの発言をした提供者を撮影した映像から取得された発言内容を示す文字列が発信情報であり、その際の画像データや音声データや発言した位置を示す情報が周辺情報の例である。センサーデータは、例えば、生体センサー（例えば、脳波計、血圧計、脈拍測定装置、体温計など）により取得される情報である。つまり、周辺情報は、発信情報を発した際の提供者の生体情報でも良い。生体情報は、例えば、脳波の情報である脳波情報、血圧情報、脈拍情報、体温情報などである。周辺情報は、例えば、発信情報と同期がとれている音声データの１以上の特徴量、発信情報と同期がとれている画像データの１以上の特徴量等でも良い。

ナレッジ情報取得部１２１は、例えば、発信情報と同期がとれている音声データの１または２以上の特徴量、発信情報と同期がとれている画像データの１または２以上の特徴量、発信情報と同期がとれている位置情報、または発信情報と同期がとれているセンサーデータのうちの１種類以上の情報が予め決められた条件を満たす場合、当該音声データまたは画像データまたは位置情報またはセンサーデータに対応する発信情報を抽出し、抽出した発信情報を用いて、ナレッジ情報を取得する。

ナレッジ情報取得部１２１は、例えば、発信情報と同期がとれている音声データの１または２以上の特徴量、発信情報と同期がとれている画像データの１または２以上の特徴量、発信情報と同期がとれている位置情報、または発信情報と同期がとれているセンサーデータのうちの１種類以上の情報に対して、深層学習等の機械学習を用いて、当該１種類以上の情報が、ナレッジ情報に対応するか否かを判断し、ナレッジ情報に対応する判断した１種類以上の情報に対応する発信情報の部分または全部を、ナレッジ情報として取得する。

また、ナレッジ情報取得部１２１は、例えば、発信情報と同期がとれている音声データの１または２以上の特徴量、発信情報と同期がとれている画像データの１または２以上の特徴量、発信情報と同期がとれている位置情報、または発信情報と同期がとれているセンサーデータのうちの１種類以上の情報、および情報単位を含む情報の集合に対して、深層学習等の機械学習を用いて、当該情報の集合が、ナレッジ情報に対応するか否かを判断し、ナレッジ情報に対応する判断した情報の集合に含まれる情報単位、または当該情報単位から取得され得る情報を、ナレッジ情報として取得する。

また、ナレッジ情報取得部１２１は、例えば、ナレッジ情報を検索させるためのタグを取得しても良い。タグは、例えば、キーワードである。タグは、例えば、ナレッジ情報の話題を特定する情報、ナレッジ情報に含まれる重要ワード等である。ナレッジ情報取得部１２１は、例えば、発信情報と同期がとれている画像データまたは／および音声データの１以上の特徴量が予め決められた条件を満たす場合、当該画像データまたは／および音声データに対応する時の発信情報の一部であるキーワードであるタグを取得する。ナレッジ情報取得部１２１は、例えば、発信情報または情報単位が有する自立語の中で、重要用語をタグとして取得する。なお、文の中の重要用語を検出する処理は公知技術であるので、詳細な説明を省略する。

スコア取得部１２２は、周辺情報を用いて、ナレッジ情報の信頼度のスコアを取得する。ここでの周辺情報は、例えば、ナレッジ情報を取得する元になった発信情報と同期がとれている音声データ、画像データ、位置情報またはセンサーデータのいずれか１以上の情報である。スコア取得部１２２は、周辺情報から取得された情報を、スコア元情報に適用し、ナレッジ情報の信頼度のスコアを取得する。

スコア取得部１２２は、例えば、画像データから１以上の特徴量を抽出し、当該１以上の特徴量から「明るく、自信に満ちあふれた表情」であると判断した場合、そうでない場合と比較して、当該画像データに対応する発信情報のスコアが、高いスコアとなるように、スコアを取得する。かかる場合、スコア取得部１２２は、例えば、顔の表情の識別子と対にスコアまたはスコアの増減値を格納しており、かかる情報を用いて、スコアを算出する。なお、顔の画像データの分類問題（笑っている顔、自信に満ちあふれた顔、悲しんでいる顔などを判断すること）は公知技術であるので、詳細な説明は省略する。

また、スコア取得部１２２は、例えば、音声データから１以上の特徴量を抽出し、当該１以上の特徴量から「明るいトーン」であること、または「テンポ良く話していること」を検知した場合、そうでない場合と比較して、当該音声データに対応する発信情報のスコアが、高いスコアとなるように、スコアを取得する。かかる場合、スコア取得部１２２は、例えば、１以上の特徴量から取得される情報に対応するスコアまたはスコアの増減値を格納しており、かかる情報を用いて、スコアを算出する。なお、音声データのトーンやテンポの判断も公知技術であるので、詳細な説明は省略する。

学習部１２３は、ナレッジ情報取得部１２１が取得したナレッジ情報を、ナレッジ情報の元になった発信情報と対になる識別子に対応付けてナレッジ情報格納部１１２に蓄積する。

また、学習部１２３は、ナレッジ情報取得部１２１が取得したタグを、ナレッジ情報に対応付けて蓄積することは好適である。

さらに、学習部１２３は、スコア取得部１２２が取得したスコアも、ナレッジ情報に対応付けて蓄積することは好適である。学習部１２３は、位置情報に対応する場所の情報を、図示しない地図データベースから取得し、当該場所の情報をナレッジ情報に対応付けて蓄積しても良い。

学習格納部１１、発信情報格納部１１１、およびナレッジ情報格納部１１２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

学習格納部１１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が学習格納部１１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が学習格納部１１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が学習格納部１１等で記憶されるようになってもよい。

学習処理部１２、ナレッジ情報取得部１２１、スコア取得部１２２、および学習部１２３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。学習処理部１２等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

次に、学習装置１の動作について、図２のフローチャートを用いて、説明する。

（ステップＳ２０１）ナレッジ情報取得部１２１は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ２０２）ナレッジ情報取得部１２１は、発信情報格納部１１１に、ナレッジ情報を抽出すべきｉ番目の発信情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の発信情報が存在する場合はステップＳ２０３に行き、ｉ番目の発信情報が存在しない場合は処理を終了する。

（ステップＳ２０３）ナレッジ情報取得部１２１等は、発信情報格納部１１１に格納されているｉ番目の発信情報を取得し、当該発信情報からナレッジ情報を取得する等の処理を行う。かかるナレッジ情報取得処理の例について、図３のフローチャートを用いて、説明する。

（ステップＳ２０４）ナレッジ情報取得部１２１は、発信情報格納部１１１に格納されているｉ番目の発信情報と対になる識別子を取得する。

（ステップＳ２０５）学習部１２３は、ｉ番目の発信情報から取得されたナレッジ情報とスコアと、ｉ番目の発信情報と対になる識別子とを対応付けて、ナレッジ情報格納部１１２に蓄積する。なお、学習部１２３は、ナレッジ情報取得部１２１がタグを取得している場合、当該タグもナレッジ情報に対応付けて蓄積する。

（ステップＳ２０６）ナレッジ情報取得部１２１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ２０２に戻る。

なお、図２のフローチャートにおいて、スコアを取得したり、蓄積したりしなくても良い。

次に、ステップＳ２０３のナレッジ情報取得処理の例について、図３のフローチャートを用いて、説明する。

（ステップＳ３０１）ナレッジ情報取得部１２１は、カウンタｊに１を代入する。

（ステップＳ３０２）ナレッジ情報取得部１２１は、ナレッジ情報を取得する対象の発信情報の中に、ｉ番目の情報単位（例えば、一連の発言、一文、一段落など）が存在するか否かを判断する。ｉ番目の情報単位が存在する場合はステップＳ３０３に行き、が存在しない場合は上位処理にリターンする。

（ステップＳ３０３）ナレッジ情報取得部１２１は、１または２以上の周辺情報を取得する。ここでの周辺情報は、ｊ番目の情報単位またはナレッジ情報を取得する対象の発信情報に対応する周辺情報である。周辺情報は、例えば、ｊ番目の情報単位またはナレッジ情報を取得する対象の発信情報に対応する画像データまたは音声データから抽出した１以上の特徴量である。１以上の特徴量は、例えば、顔の表情の識別情報、性別、年齢、年齢層、音声のトーン、テンポなどである。

（ステップＳ３０４）ナレッジ情報取得部１２１は、ｊ番目の情報単位がナレッジ情報に該当するか否かを判断する。ナレッジ情報に該当する場合はステップＳ３０５に行き、ナレッジ情報に該当しない場合はステップＳ３０８に行く。なお、ナレッジ情報取得部１２１は、例えば、ｊ番目の情報単位、ステップＳ３０３で取得した１以上の周辺情報を用いて、ｊ番目の情報単位がナレッジ情報に該当するか否かを判断する。但し、ナレッジ情報取得部１２１は、周辺情報を用いずに、ナレッジ情報に該当するか否かを判断しても良い。

（ステップＳ３０５）ナレッジ情報取得部１２１は、ｊ番目の情報単位をナレッジ情報として、図示しないバッファに蓄積する。なお、ナレッジ情報取得部１２１は、ｊ番目の情報単位に対して予め決められた処理を施し、ナレッジ情報を取得し、当該ナレッジ情報を図示しないバッファに蓄積しても良い。予め決められた処理は、例えば、ｊ番目の情報単位の意味は変えずに、文を整形する処理、ｊ番目の情報単位のを要約する処理、ｊ番目の情報単位から１以上のキーワードを抽出する処理、ｊ番目の情報単位の１以上の特徴量を抽出する処理である。なお、かかる予め決められた処理は、公知技術であるので説明を省略する。

（ステップＳ３０６）スコア取得部１２２は、ｊ番目の情報単位のスコアを取得する。スコア取得部１２２は、ｊ番目の情報単位またはステップＳ３０３で取得された１以上の周辺情報のうちの１以上の情報を用いて、ｊ番目の情報単位のスコアを取得する。

（ステップＳ３０７）スコア取得部１２２は、ステップＳ３０６で取得したスコアを、ステップＳ３０５で蓄積したナレッジ情報に対応付けて、図示しないバッファに蓄積する。

（ステップＳ３０８）ナレッジ情報取得部１２１は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ３０２に戻る。

なお、図３のフローチャートにおいて、スコア取得部１２２は、ナレッジ情報を取得する対象の発信情報全体に対するスコアを算出しても良い。また、スコア取得部１２２は、ナレッジ情報を取得する対象の発信情報全体のうちから抽出された２以上の情報単位に対するスコアを算出しても良い。また、スコア取得部１２２は、ナレッジ情報を取得する対象の発信情報全体のうちから抽出された連続する２以上の情報単位に対するスコアを算出しても良い。

また、図３のフローチャートにおいて、ナレッジ情報取得部１２１は、ナレッジ情報に対する１または２以上のタグを取得しても良い。

以下、本実施の形態における学習装置１の具体的な動作について説明する。

今、例えば、発信情報格納部１１１は、図４に示す発信情報管理表を保持している。発信情報管理表は、発信情報を格納している情報群である。発信情報管理表は、「ＩＤ」「対話テキスト」「周辺情報」「識別子」を有するレコードを１以上格納している。「ＩＤ」はレコードを識別する情報である。「対話テキスト」は発信情報である。「識別子」は、発信情報を発信した人を識別する情報である。「周辺情報」は、ここでは「画像」「音声」「位置情報」「ＳＮＳ」を有する。「ＳＮＳ」は発信情報の提供者に関する情報であり、ＳＮＳサーバから取得できた情報である。なお、図４では、レコードは２つであるが、発信情報管理表は、３以上のレコードを有しても良いことは言うまでもない。発信情報は、ＳＮＳサーバやＴＶ放送の番組等の１以上のメディアから取得された情報であることは好適である。また、図４の「ＩＤ＝２」のレコードの対話テキストは、対話システム（対話ロボット）の発言と、対話システムに対して回答した提供者（ここでは、ベビーシッター）の発言とを含む。また、図４の「ＩＤ＝２」のレコードのＳＮＳは、識別子「ＢＢ」で識別されるベビーシッターに関する情報であり、図示しないサーバ装置から取得できる情報である。なお、ウェブ上のサーバ装置から、特定の人の情報を取得する技術は公知技術であるので、説明を省略する。

また、ナレッジ情報格納部１１２は、図５に示す構造を有するナレッジ情報管理表を格納している。ナレッジ情報管理表は、ナレッジ情報を格納する表である。ナレッジ情報管理表は、「ＩＤ」「識別子」「タグ」「ナレッジ情報」「信頼性スコア」「場所」を有する１以上のレコードを有する。

そして、かかる状況において、学習装置１を動作させた、とする。すると、ナレッジ情報取得部１２１は、図４に示す発信情報管理表から「ＩＤ＝１」のレコードを取得する。そして、ナレッジ情報取得部１２１は、取得したレコードの対話テキストから１番目の文「去年や一昨年の帳面を見るんや。」を取得する。そして、ナレッジ情報取得部１２１は、この文がナレッジ情報に該当しないと、機械学習（例えば、ＳＶＭまたは深層学習など）の技術を用いて判断する。

次に、ナレッジ情報取得部１２１は、取得したレコードの対話テキストから２番目の文「過去に、いつ、どこで、どのくらいのカニが捕れたかを頭に入れて、「今日はこの辺りにカニがいるんじゃないか」っていう当たりをつける。」を取得する。そして、ナレッジ情報取得部１２１は、この文がナレッジ情報に該当しないと、機械学習の技術を用いて判断する。

次に、ナレッジ情報取得部１２１は、取得したレコードの対話テキストから３番目の文「例えば、ここだけの話やで。」を取得する。そして、ナレッジ情報取得部１２１は、この文がナレッジ情報に該当しないと、機械学習の技術を用いて判断する。

次に、ナレッジ情報取得部１２１は、４番目の文「前日が雨で〇〇海岸を北方向に流れる潮目を見つけられたら、△△島の南東に鳥が集まっていないか確認する。」を取得する。そして、ナレッジ情報取得部１２１は、この文がナレッジ情報に該当すると、機械学習の技術を用いて判断する。

次に、ナレッジ情報取得部１２１は、５番目の文「その状況が重なっていれば、そこがカニの餌場になっている可能性は高い。」を取得する。そして、ナレッジ情報取得部１２１は、この文がナレッジ情報に該当すると、機械学習の技術を用いて判断する。

次に、スコア取得部１２２は、ナレッジ情報であると判断された文の集合「前日が雨で〇〇海岸を北方向に流れる潮目を見つけられたら、△△島の南東に鳥が集まっていないか確認する。その状況が重なっていれば、そこがカニの餌場になっている可能性は高い。」に対するスコアを算出する。その際、スコア取得部１２２は、ナレッジ情報を発声している際の音声の特徴量（音声スペクトルの解析結果など）を取得し、トーンとテンポに関する情報を取得する。そして、トーンとテンポとを用いて、音声に対応する信頼性のスコア１を算出する。なお、スコア取得部１２２は、明るいトーンであるほど、テンポの値が大きいほど、高いスコア１を算出する。また、スコア取得部１２２は、ナレッジ情報を発声している際の画像の特徴量を取得し、顔分析を行い、顔のカテゴリ（例えば、明るい、暗い、笑顔、悩ましい顔、自信のある顔、自信の無い顔など）を決定する。そして、スコア取得部１２２は、顔のカテゴリに対応する画像のスコア２を取得する。そして、スコア取得部１２２は、スコア１とスコア２とを用いて、信頼性のスコア「６９」を算出する。なお、信頼性のスコアは、スコア１とスコア２とをパラメータとする増加関数（例えば、加算、平均など）により算出される。

次に、ナレッジ情報取得部１２１は、抽出したナレッジ情報、発信情報、周辺情報のいずれか１以上の情報を用いて、ナレッジ情報に付与するタグ「カニ漁」「潮目」を取得する。なお、このタグは、例えば、ナレッジ情報に対応する話題を示す情報である。話題抽出の技術は公知技術であるので、ここでの詳細な説明は省略する。

次に、ナレッジ情報取得部１２１は、１番目の発信情報と対になる位置情報を図示しない地図情報に適用し、場所「三国漁港」を取得する。

次に、ナレッジ情報取得部１２１は、１番目の発信情報と対になる識別子「ＡＡ」を取得する。

次に、学習部１２３は、１番目の発信情報から取得されたナレッジ情報とスコアとタグと１番目の発信情報と対になる識別子「ＡＡ」とを対応付けて、ナレッジ情報管理表に蓄積する。かかる蓄積されたレコードは、ナレッジ情報管理表（図５）の「ＩＤ＝１」のレコードである。

次に、ナレッジ情報取得部１２１は、図４に示す発信情報管理表から「ＩＤ＝２」のレコードを取得する。そして、ナレッジ情報取得部１２１は、取得したレコードの対話テキストから１番目の文「１歳児の教育のポイントは？」を取得する。そして、ナレッジ情報取得部１２１は、この文がナレッジ情報に該当しないと、機械学習の技術を用いて判断する。

次に、ナレッジ情報取得部１２１は、取得したレコードの対話テキストから２番目の文「１歳児に一番大事なのは、歩かせることと指を使わせること。」を取得する。そして、ナレッジ情報取得部１２１は、この文がナレッジ情報に該当すると、機械学習の技術を用いて判断する。

次に、ナレッジ情報取得部１２１は、同様に、取得したレコードの対話テキストから３番目の文「例えば、歩かせるためには部屋を〇〇にすることが大事です。」、４番目の文「また、触って指を使わせるためには、〇〇を工夫することです。」を取得し、かかる文がナレッジ情報に該当すると、機械学習の技術を用いて判断する。

次に、ナレッジ情報取得部１２１は、対話テキストから５番目の文「１歳児はそろそろ言葉も覚えていきますよね。」を取得する。そして、ナレッジ情報取得部１２１は、この文がナレッジ情報に該当しないと、機械学習の技術を用いて判断する。

次に、ナレッジ情報取得部１２１は、取得したレコードの対話テキストから６番目から７番目の文「この時期は脳細胞の発達も活発で言語野も形成されます。この時期の言葉の教育はとても大事です。私は失語症の子も含めてオリジナルの指導をしてます。」を取得する。そして、ナレッジ情報取得部１２１は、これらの文がナレッジ情報に該当すると、機械学習の技術を用いて判断する。

以上より、ナレッジ情報取得部１２１は、ナレッジ情報「１歳児に一番大事なのは、歩かせることと指を使わせること。例えば、歩かせるためには部屋を〇〇にすることが大事です。また、触って指を使わせるためには、〇〇を工夫することです。この時期は脳細胞の発達も活発で言語野も形成されます。この時期の言葉の教育はとても大事です。私は失語症の子も含めてオリジナルの指導をしてます。」を取得する。

次に、ナレッジ情報取得部１２１は、周辺情報（例えば、ＳＮＳの情報や識別子「ＢＢ」で識別される人の電子書籍など）を用いて、上記の抽出したナレッジ情報から、蓄積するナレッジ情報「１歳児に一番大事なのは、歩かせることと指を使わせること。例えば、歩かせるためには部屋を〇〇にすることが大事です。また、触って指を使わせるためには、〇〇を工夫することです。嫌嫌期は、強制は禁物。自主性を助長させるような〇〇という私オリジナルの指導法がオススメです。この時期は脳細胞の発達も活発で言語野も形成されます。この時期の言葉の教育はとても大事です。私は失語症の子も含めてオリジナルの指導をしてます。」を構成する。

なお、ナレッジ情報取得部１２１は、自然言語処理の技術を用いて、発信者のテキスト情報を分析し、上記の抽出したナレッジ情報から、蓄積するナレッジ情報を構成する。自然言語処理の技術とは、形態素分析、トピック分析（LDA, LSI）、述語項構造解析などである。さらに、具体的には、例えば、ナレッジ情報取得部１２１は、上記の抽出したナレッジ情報の分析結果から、どういったトピックが存在しているのか、またどういう論理が成立しているのかを抽出し、発信情報をいくつかのトピックに分ける。次に、ナレッジ情報取得部１２１は、おのおののトピックの特徴を示す1つ以上のキーワードを抽出する。例えば、抽出には、論理が成立しているフレーズの自立語を抽出するなどが考えられる。ナレッジ情報取得部１２１は、抽出したキーワードが発信された時の２以上の周辺情報をこのキーワードのグループに紐付ける。なお、タイムスタンプにより紐付け可能である。以上の処理により、センサーデータを自然言語処理の分析結果と紐づけられる。ナレッジ情報取得部１２１は、キーワードと周辺情報とを対応付けて、図示しないバッファに蓄積する。そして、ナレッジ情報取得部１２１は、上記の蓄積された情報から、発信情報、周辺情報、述語項構造解析結果から得られる論理、キーワードから統計処理や機械学習などを用いてスコアリングする。そして、ナレッジ情報取得部１２１は、スコアが閾値より高い情報を選択し、ナレッジ情報を取得する。

なお、ここで、ナレッジ情報取得部１２１は、ナレッジ情報「１歳児に一番大事なのは、歩かせることと指を使わせること。例えば、歩かせるためには部屋を〇〇にすることが大事です。また、触って指を使わせるためには、〇〇を工夫することです。この時期は脳細胞の発達も活発で言語野も形成されます。この時期の言葉の教育はとても大事です。私は失語症の子も含めてオリジナルの指導をしてます。」をそのまま、蓄積するナレッジ情報として用いても良い。

次に、スコア取得部１２２は、構成されたナレッジ情報のスコア「７８」を算出する。スコア取得部１２２は、上述したアルゴリズムで使用した画像の特徴量、音声の特徴量に加えて、ＳＮＳの情報を用いて、スコア「７８」を算出する。なお、ＳＮＳの情報が肯定的であると判断された場合はスコアが上昇するように、スコア取得部１２２はスコアを算出する。なお、情報が肯定的であるか否定的であるかを分類する技術は、ＳＶＭ、深層学習等の機械学習により可能であり、公知技術であるので、詳細な説明は省略する。なお、例えば、「受賞」「執筆」などの用語があれば、肯定的であると判断される尤度が上昇する。

次に、ナレッジ情報取得部１２１は、抽出したナレッジ情報、発信情報、周辺情報のいずれか１以上の情報を用いて、ナレッジ情報に付与するタグ「子育て」「失語症」「言語指導」を取得する。

次に、ナレッジ情報取得部１２１は、１番目の発信情報と対になる識別子「ＢＢ」を取得する。

次に、学習部１２３は、２番目の発信情報から取得されたナレッジ情報とスコア等と、２番目の発信情報と対になる識別子「ＢＢ」とを対応付けて、ナレッジ情報管理表に蓄積する。かかる蓄積されたレコードは、ナレッジ情報管理表（図５）の「ＩＤ＝２」のレコードである。

以降、３番目以降の発信情報からナレッジ情報を取得し、ナレッジ情報管理表にレコードが蓄積されていく、とする。

以上、本実施の形態によれば、ユーザが発した情報からナレッジ情報を蓄積できる。つまり、本実施の形態によれば、個人ごとの知的能力を個人が自ら登録することなしに、自動検出できる。また、本実施の形態によれば、個人が気づいていない知的能力を自動検出できる。

なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における学習装置１を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータがアクセス可能な記録媒体は、ナレッジの提供者を識別する識別子に対応付けて、１以上の発信情報が格納される発信情報格納部を具備し、コンピュータを、前記１以上の発信情報を用いて、予め決められた条件を満たすナレッジ情報を取得するナレッジ情報取得部と、前記ナレッジ情報取得部が取得したナレッジ情報を、当該ナレッジ情報の元になった発信情報と対になる識別子に対応付けて蓄積する学習部として機能させるためのプログラムである。

上記プログラムにおいて、前記発信情報格納部の１以上の発信情報は、一の提供者が２以上の各コミュニケーション手段に対して入力した情報であり、２以上の各コミュニケーション手段に対応するサーバ装置から、発信情報を取得する発信情報取得部として、コンピュータをさらに機能させるプログラムであることは好適である。

上記プログラムにおいて、前記ナレッジ情報取得部は、ナレッジ情報の元になる 発信情報以外の情報である周辺情報を用いて、前記１以上の発信情報から一部の発信情報を抽出し、当該抽出した発信情報を用いてナレッジ情報を取得するものとして、コンピュータを機能させるプログラムであることは好適である。

上記プログラムにおいて、前記周辺情報は、発信情報と同期がとれている音声データ、画像データまたは位置情報のうちの１以上の情報であり、前記ナレッジ情報取得部は、前記音声データの１以上の特徴量、前記画像データの１以上の特徴量、または位置情報が予め決められた条件を満たす場合、当該音声データまたは当該画像データはまた当該位置情報に対応する発信情報を抽出し、当該抽出した発信情報を用いてナレッジ情報を取得するものとして、コンピュータを機能させるプログラムであることは好適である。

上記プログラムにおいて、コンピュータを、ナレッジ情報の元になる 発信情報以外の情報である周辺情報を用いて，前記ナレッジ情報の信頼度のスコアを取得するスコア取得部としてさらに機能させ、前記学習部は、前記スコア取得部が取得したスコアも、前記ナレッジ情報に対応付けて蓄積するものとして、コンピュータを機能させるプログラムであることは好適である。

（実施の形態２）

本実施の形態において、質問を受け付け、実施の形態１で説明した学習装置１が学習したナレッジ情報から、１以上のナレッジ情報を選択し、出力する回答装置を含む対話システムについて説明する。

本実施の形態において、法人が用意するナレッジデータベースが存在し、法人のナレッジ情報をも選択し、出力し得る回答装置を含む対話システムについて説明する。

本実施の形態において、ナレッジ情報に対応付いている識別子に対して、報償を取得し、出力する回答装置を含む対話システムについて説明する。

図６は、本実施の形態における対話システムＡの概念図である。対話システムＡは、回答装置２、１または２以上のユーザ端末３を備える。回答装置２は、発信情報を学習した結果であるナレッジ情報を用いて、受け付けた指示に対するナレッジ情報を取得し、出力する装置である。回答装置２は、例えば、いわゆるパーソナルコンピュータ、クラウドサーバやＡＳＰサーバ等のサーバ装置等であり、その種類は問わない。ユーザ端末３は、回答装置２と対話を行うユーザが使用する端末である。ユーザ端末３は、例えば、いわゆるパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等であり、その種類は問わない。

図７は、本実施の形態における対話システムＡのブロック図である。回答装置２は、格納部２１、受信部２２、処理部２３、および送信部２４を備える。

格納部２１は、ナレッジ情報格納部２１１、法人ナレッジ情報格納部２１２、提供者情報格納部２１３、およびユーザ情報格納部２１４を備える。

処理部２３は、取得部２３１、報酬部２３２、課金部２３３、および蓄積部２３４を備える。

ユーザ端末３は、端末格納部３１、端末受付部３２、端末処理部３３、端末送信部３４、端末受信部３５、および端末出力部３６を備える。

回答装置２を構成する格納部２１は、各種の情報が格納される。各種の情報は、例えば、ナレッジ情報、後述する法人ナレッジ情報、後述するスコア元情報、後述する提供者情報、後述するユーザ情報等である。

ナレッジ情報格納部２１１は、実施の形態１で説明した学習装置１が蓄積した１以上のナレッジ情報であり、識別子に対応付けられた１以上のナレッジ情報が格納される。ナレッジ情報は、後述する報酬または課金情報に対応付けられていても良い。

法人ナレッジ情報格納部２１２は、法人を識別する識別子に対応付けて、１以上の法人ナレッジ情報が格納される。法人ナレッジ情報とは、法人が用意しているナレッジの情報である。１以上の法人ナレッジ情報は、通常、データベース化されている。また、法人ナレッジ情報とナレッジ情報とは、通常、データ構造が異なる。法人ナレッジ情報は、例えば、各法人が提供するＱ＆Ａの情報であり、各法人のウェブページに記載された情報またはウェブページに記載された情報から構成されたデータベースである。また、法人ナレッジ情報は、例えば、各法人が提供する、製品が故障した場合の対応策の情報であり、各法人のウェブページに記載された情報またはウェブページに記載された情報から構成されたデータベースである。

提供者情報格納部２１３は、１以上の提供者情報が格納される。提供者情報は、ナレッジの提供者に関する情報である。提供者情報は、例えば、提供者の識別子、提供者に対して与えられる報酬に関する報酬情報等を有する。報酬は、例えば、金額、ポイント等である。

ユーザ情報格納部２１４は、１以上のユーザ情報が格納される。ユーザ情報は、ナレッジの提供を受けるユーザに関する情報である。ユーザ情報は、例えば、ユーザの識別子、ユーザに対する課金に関する課金情報、ユーザのクレジットカード番号等を有する。課金情報は、課金に関する取り扱いを特定する情報でも良い。つまり、課金情報は、例えば、１ナレッジ情報あたりの課金額、ナレッジ情報のデータ量ごとの課金額、ナレッジ情報の信頼性のスコアに基づいた課金額等でも良い。

受信部２２は、ユーザ端末３から指示を受信する。ここで、指示とは、ナレッジ獲得の指示、創作物の作成の指示などである。なお、ナレッジ獲得の指示は、質問文を含んでいても良いし、キーワードを含んでいても良い。指示は、対話のテキスト、周辺情報を含んでも良い。

処理部２３は、各種の処理を行う。各種の処理とは、取得部２３１、報酬部２３２、課金部２３３、蓄積部２３４等が行う処理である。

取得部２３１は、受信部２２が受信した指示に応じた１以上のナレッジ情報をナレッジ情報格納部２１１から取得する。

取得部２３１は、例えば、受信部２２が受信した指示に含まれる質問文を解析し、質問を構成する１以上のキーワード（例えば、タグ）を取得する。さらに詳細には、取得部２３１は、例えば、自然言語処理の技術を用いて、発信者のテキスト情報を分析する。ここで、自然言語処理の技術とは、例えば、形態素分析、トピック分析（LDA, LSI）、述語項構造解析などである。そして、取得部２３１は、例えば、発信情報の分析結果から、どういったトピックが存在しているのか、またどういう論理が成立しているのかを抽出し、発信情報をいくつかのトピックに分類する。そして、取得部２３１は、例えば、おのおののトピックの特徴を示す1つ以上のキーワードを抽出する。例えば、抽出には、論理が成立しているフレーズの自立語を抽出するなどが考えられる。そして、例えば、取得部２３１は、かかる１以上のキーワードと対になるナレッジ情報をナレッジ情報格納部２１１から取得する。

取得部２３１は、指示に含まれる周辺情報を用いて、ユーザの意図を解析し、当該意図に応じた１以上のキーワード（例えば、タグ）を取得しても良い。

例えば、周辺情報を用いたユーザの意図の解析とは、以下のような処理である。取得部２３１は、スコア取得部１２２と同様な処理を行うことにより、発信情報または情報単位に対するスコアを取得できる。そして、取得部２３１は、スコアが閾値より高い発信情報または情報単位の中の１以上のキーワードを取得する。この方法により発信者のテキスト情報のみからキーワードを取得するより、信頼度の高いキーワードの取得が期待される。なお、発信情報または情報単位等の文章からキーワードを取得する処理は種々考えられ、公知技術であるので、詳細な説明を省略する。

取得部２３１は、例えば、指示に含まれる質問文に対応する回答であるナレッジ情報を、機械学習（例えば、深層学習）を用いて、ナレッジ情報格納部２１１から取得しても良い。かかる場合、例えば、深層学習により、質問文と回答文との組を相当数学習させて多階層のニューラルネットワークの情報を保持している、とする。そして、取得部２３１は、多階層のニューラルネットワークの情報に対して、指示に含まれる質問文を与え、ナレッジ情報格納部２１１からナレッジ情報を取得する。なお、取得部２３１は、多階層のニューラルネットワークの情報に対して、指示に含まれる質問文を与え、ナレッジ情報格納部２１１の１以上の各ナレッジ情報に対する回答文らしさの尤度を取得し、尤度が予め決められた条件を満たすほど大きい１以上のナレッジ情報を取得する。取得部２３１は、かかる処理を、法人ナレッジ情報格納部２１２の１以上の各ナレッジ情報に対して行っても良い。

取得部２３１は、例えば、指示に応じた１以上のナレッジ情報をナレッジ情報格納部２１１および法人ナレッジ情報格納部２１２から取得する。取得部２３１は、指示に応じたナレッジ情報がナレッジ情報格納部２１１に存在するか否かを判断し、存在しない場合のみ、法人ナレッジ情報格納部２１２から指示に応じた１以上のナレッジ情報を取得するようにしても良い。取得部２３１は、例えば、受信部２２が受信した指示に含まれる質問文を解析し、質問を構成する１以上のキーワード（例えば、タグ）を取得する。そして、例えば、取得部２３１は、かかる１以上のキーワードと対になるナレッジ情報をナレッジ情報格納部２１１または／および法人ナレッジ情報格納部２１２から取得する。なお、質問文からキーワードを取得する処理は、例えば、重要用語を取得する処理、自立語を取得する処理等であり、公知技術である。

報酬部２３２は、取得部２３１が取得したナレッジ情報に対応する識別子に対する報酬情報を取得する。報酬部２３２は、取得部２３１が取得したナレッジ情報の数に応じて，報酬情報を取得しても良い。報酬部２３２は、取得部２３１が取得したナレッジ情報のデータ量やサイズに応じて，報酬を取得しても良い。また、ナレッジ情報に対応付けて報酬情報が格納されている場合、報酬部２３２は、取得部２３１が取得したナレッジ情報に対応する報酬情報を、ナレッジ情報格納部２１１または法人ナレッジ情報格納部２１２から取得しても良い。また、ナレッジ情報に対応付けて課金情報が格納されている場合、報酬部２３２は、取得部２３１が取得したナレッジ情報に対応する課金情報を用いて、報酬を算出しても良い。報酬部２３２は、例えば、課金情報をパラメータとする増加関数（例えば、課金情報×予め決められた割合）により、報酬を算出しても良い。なお、算出された報酬は、通常、報酬情報として一時蓄積される。

課金部２３３は、１以上のナレッジ情報の提供に応じて、課金処理を行う。課金部２３３は、例えば、取得部２３１が取得した１以上のナレッジ情報に対応付いている課金情報を用いて、課金処理を行う。なお、課金処理は、課金のための処理である。課金処理は、例えば、課金情報および課金されるユーザのユーザ識別子を課金サーバに送信する処理である。課金処理は、例えば、課金情報を用いて、課金されるユーザに対する決済処理を行うことである。課金処理は、例えば、ユーザ端末３にクレジットカード番号の入力等を促すウェブページを送信する処理である。その他、課金処理の内容は問わない。

蓄積部２３４は、報酬部２３２が取得した報酬情報を、識別子に対応付けて蓄積する。この識別子は、提供者を識別する識別子である。

送信部２４は、取得部２３１が取得した１以上のナレッジ情報をユーザ端末に送信する。送信部２４は、課金情報をもユーザ端末に送信しても良い。

ユーザ端末３を構成する端末格納部３１は、各種の情報を格納し得る。各種の情報とは、例えば、ユーザを識別するユーザ識別子、ユーザ端末３を識別する端末識別子等である。

端末受付部３２は、各種の情報や指示等を受け付ける。各種の情報や指示等とは、例えば、ユーザが入力した質問、回答装置２へのログイン指示等である。各種の情報や指示等の入力手段は、マイクやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。端末受付部３２は、マイクやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。

端末処理部３３は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、音声入力された会話を音声認識し、会話の文字列を取得する処理である。また、各種の処理とは、例えば、回答装置２から受信した応答を音声合成し、音声データを取得する処理である。

端末送信部３４は、各種の情報や指示等を回答装置２に送信する。各種の情報や指示等とは、例えば、質問、会話等である。

端末受信部３５は、各種の情報を回答装置２から受信する。各種の情報とは、例えば、応答である。

端末出力部３６は、端末受信部３５が受信した情報、端末処理部３３が取得した情報、端末受付部３２が受け付けた情報等を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。

格納部２１、ナレッジ情報格納部２１１、法人ナレッジ情報格納部２１２、提供者情報格納部２１３、ユーザ情報格納部２１４、および端末格納部３１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

格納部２１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部２１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部２１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部２１等で記憶されるようになってもよい。

受信部２２、および端末受信部３５は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。

処理部２３、取得部２３１、報酬部２３２、課金部２３３、蓄積部２３４、および端末処理部３３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理部２３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

送信部２４、および端末送信部３４は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。

端末出力部３６は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。端末出力部３６は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。

次に、対話システムＡの動作について説明する。まず、回答装置２の動作について、図８のフローチャートを用いて、説明する。

（ステップＳ８０１）受信部２２は、ユーザ端末３から指示を受信したか否かを判断する。指示を受信した場合はステップＳ８０２に行き、指示を受信しない場合はステップＳ８０１に戻る。

（ステップＳ８０２）取得部２３１は、ステップＳ８０１で受信された指示を解析する。そして、取得部２３１は、指示に対応する質問の意図を取得する。質問の意図は、例えば、指示に対応する話題である。質問の意図は、例えば、１または２以上のキーワードである。また、キーワードは、タグと考えても良い。

（ステップＳ８０３）取得部２３１は、ステップＳ８０２で取得した意図を用いて、ナレッジ情報格納部２１１を検索し、１以上のナレッジ情報を取得する。なお、ここでナレッジ情報を取得できない場合もあり得る。

（ステップＳ８０４）取得部２３１は、ステップＳ８０２で取得した意図を用いて、法人ナレッジ情報格納部２１２を検索し、１以上の法人ナレッジ情報を取得する。なお、ここでナレッジ情報を取得できない場合もあり得る。

（ステップＳ８０５）処理部２３は、ステップＳ８０３で取得された１以上のナレッジ情報、または／およびステップＳ８０４で取得された１以上の法人ナレッジ情報を用いて、送信するナレッジ情報を構成する。なお、ここで、ステップＳ８０３で取得された１以上のナレッジ情報、または／およびステップＳ８０４で取得された１以上の法人ナレッジ情報から、処理部２３は、一のナレッジ情報を選択しても良い。

（ステップＳ８０６）送信部２４は、ステップＳ８０５で構成した１以上のナレッジ情報を、指示を送信したユーザ端末３に送信する。

（ステップＳ８０７）課金部２３３は、ナレッジ情報のユーザ端末３への送信に対して、課金処理を行う。

（ステップＳ８０８）報酬部２３２は、ナレッジ情報のユーザ端末３への送信に対して、ナレッジ情報を提供した提供者に与える報酬を取得する。

（ステップＳ８０９）蓄積部２３４は、ステップＳ８０８で取得された報酬を、ナレッジ情報を提供した提供者の識別子に対応付けて蓄積する。ステップＳ８０１に戻る。

なお、図８のフローチャートにおいて、取得部２３１が２以上のナレッジ情報を取得した場合、送信部２４は、２以上のナレッジ情報の一部やスコア等をユーザ端末３に送信し、ユーザによって選択させ、選択されたナレッジ情報のＩＤを受信し、当該ＩＤに対応するナレッジ情報のみを、ユーザ端末３に送信しても良い。

また、図８のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

次に、ユーザ端末３の動作例について説明する。まず、端末受付部３２は、ユーザが入力した会話、および周辺情報を受け付ける。なお、周辺情報は、ユーザが会話した際の画像、位置情報等である。そして、端末処理部３３は、例えば、音声入力された会話を音声認識し、会話の文字列を取得する。次に、端末送信部３４は、文字列である会話、および周辺情報（ユーザが会話した際の画像、会話の音声、位置情報等）を含む指示を回答装置２に送信する。そして、指示の送信に応じて、端末受信部３５は、回答装置２から応答を受信する。次に、端末処理部３３は、受信された応答を音声データに変換する。ここで、端末処理部３３は、対象者の音声データを分析して取得した音声の１以上の特徴量を反映させた音声データを取得することは好適である。かかる音声処理は公知技術であるので、詳細な説明は省略する。次に、端末出力部３６は、当該応答の音声データを音声出力する。

以下、本実施の形態における対話システムＡの具体的な動作について説明する。対話システムＡの概念図は図６である。

今、回答装置２のナレッジ情報格納部２１１には、図５に示すナレッジ情報管理表に格納されている。

かかる状況において、以下の２つの具体例について説明する。
（具体例１）

ノルウェイの漁師であるユーザＮは、ユーザ端末３に対して、「最近、カニがあまり獲れないな。どうしたらカニがとれるのでしょうか？」と音声入力した、とする。そして、ユーザ端末３は、かかる音声と、音声入力時の映像と位置情報とを取得した、とする。そして、ユーザ端末３は、音声に対して音声認識し、文字列「最近、カニがあまり獲れないな。どうしたらカニがとれるのでしょうか？」を取得する。そして、ユーザ端末３は、文字列と音声と映像と位置情報とを有する指示を構成し、回答装置２に送信する。なお、かかる時点で、文字列と音声と映像と位置情報とは、時間的な同期がとれている。また、ここでの指示とは、ナレッジ情報を要求する指示である。

次に、回答装置２の受信部２２は、ユーザＮのユーザ端末３から、上記の指示を受信する。

次に、取得部２３１は、指示が有する文字列および音声から取得した１以上の特徴量から、音声の特徴量である振幅が閾値以上である音声の領域に対応する文字列「カニ漁」「獲れない」を取得する。また、取得部２３１は、指示が有する画像から取得した１以上の特徴量から、顔の識別情報「困った顔」を取得する。そして、取得部２３１は、ユーザＮが「カニ漁」についてのナレッジ情報を取得したかっていることを検知し、「カニ漁」に対応するナレッジ情報をナレッジ情報管理表（図５）から取得する。ここで、取得部２３１は、ナレッジ情報管理表の「ＩＤ＝１」のナレッジ情報を取得する。

次に、送信部２４は、取得したナレッジ情報「前日が雨で〇〇海岸を北方向に流れる潮目を見つけられたら、△△島の南東に鳥が集まっていないか確認する。その状況が重なっていれば、そこがカニの餌場になっている可能性は高い。」を、指示を送信したユーザ端末３に送信する。

また、課金部２３３は、ナレッジ情報のユーザ端末３への送信に応じて、ユーザＮに対して、課金処理を行う。ここで、１つのナレッジ情報の提供に対して、１００円を課金する、とする。なお、課金部２３３は、ユーザＮのユーザ情報に対応付けて、課金情報「１００円」を蓄積することは好適である。

そして、報酬部２３２は、ナレッジ情報のユーザ端末３への送信に対して、ナレッジ情報を提供した提供者「ＡＡ」に与える報酬情報「１００円×０，５＝５０円」を取得する。なお、ここでは、報酬部２３２は、課金した金額の５０％をナレッジの提供者へ報酬として与える、とする。なお、報酬部２３２は、課金した金額から手数料を引いた金額をナレッジの提供者へ報酬として与える等しても良い。つまり、ナレッジの提供者へ報酬の算出方法は問わない。また、手数料とは、通常、回答装置２の運営者への手数料である。

次に、蓄積部２３４は、取得された報酬情報「５０円」を、ナレッジ情報を提供した提供者の識別子「ＡＡ」に対応付けて、提供者情報格納部２１３に蓄積する、とする。

そして、ユーザ端末３は、ナレッジ情報「前日が雨で〇〇海岸を北方向に流れる潮目を見つけられたら、△△島の南東に鳥が集まっていないか確認する。その状況が重なっていれば、そこがカニの餌場になっている可能性は高い。」を受信する。そして、ユーザ端末３は、文字列であるナレッジ情報を音声合成し、音声出力する。
（具体例２）

子育て中の母親Ａは、ユーザ端末３に対して、「うちの子は、２歳になっても言葉をほとんど覚えてない。失語症かしら。」と音声入力した、とする。すると、ユーザ端末３は、かかる文字列を受け付け、指示を構成し、送信する。

次に、回答装置２の受信部２２は、母親Ａのユーザ端末３から、上記の指示を受信する。

次に、取得部２３１は、失語症に対応する区間の音声の特徴量が他の区間の音声の特徴量と比較して特徴的であることを検知し、キーワード「失語症」を取得する。そして、取得部２３１は、「失語症」に対応するナレッジ情報をナレッジ情報管理表（図５）から取得する。ここで、取得部２３１は、ナレッジ情報管理表の「ＩＤ＝２」のナレッジ情報を取得する。

次に、送信部２４は、取得したナレッジ情報を、指示を送信したユーザ端末３に送信する。

また、課金部２３３は、ナレッジ情報のユーザ端末３への送信に対して、母親Ａに対して、課金処理を行う。ここで、１つのナレッジ情報の提供に対して、１００円を課金する、とする。

そして、報酬部２３２は、ナレッジ情報のユーザ端末３への送信に対して、ナレッジ情報を提供した提供者「ＢＢ」に与える報酬「１００円×０，５＝５０円」を取得する。なお、ここでは、報酬部２３２は、課金した金額の５０％をナレッジの提供者へ報酬として与える、とする。なお、上述した通り、ナレッジの提供者への報酬の算出方法は問わない。

次に、蓄積部２３４は、取得された報酬「５０円」を、ナレッジ情報を提供した提供者の識別子「ＢＢ」に対応付けて、提供者情報格納部２１３に蓄積する、とする。

そして、ユーザ端末３は、ナレッジ情報「１歳児に一番大事なのは、歩かせることと指を使わせること。・・・私は失語症の子も含めてオリジナルの指導をしてます。」を受信する。そして、ユーザ端末３は、文字列であるナレッジ情報を音声合成し、音声出力する。

以上、本実施の形態によれば、ユーザが発した発信情報から学習したナレッジ情報を利用できる。

また、本実施の形態によれば、ユーザが発した発信情報から学習したナレッジ情報、および法人のナレッジ情報を利用できる。

なお、本実施の形態における回答装置２を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、記録媒体は、学習装置１が蓄積した１以上のナレッジ情報であり、識別子に対応付けられた１以上のナレッジ情報が格納されるナレッジ情報格納部を具備し、コンピュータを、ユーザ端末から指示を受信する受信部と、前記指示に応じた１以上のナレッジ情報を前記ナレッジ情報格納部から取得する取得部と、前記取得部が取得した１以上のナレッジ情報を前記ユーザ端末に送信する送信部として機能させるためのプログラムである。

記録媒体は、法人を識別する識別子に対応付けて、当該法人のナレッジである１以上のナレッジ情報が格納される法人ナレッジ情報格納部をさらに具備し、上記プログラムにおいて、前記取得部は、前記指示に応じた１以上のナレッジ情報を前記ナレッジ情報格納部および前記法人ナレッジ情報格納部から取得するものとして、コンピュータを機能させるプログラムであることは好適である。

上記プログラムにおいて、コンピュータを、前記取得部が取得したナレッジ情報に対応する識別子に対する報酬を取得する報酬部と、前記報酬部が取得した報酬を、前記識別子に対応付けて蓄積する蓄積部として、さらに機能させるプログラムであることは好適である。

上記プログラムにおいて、前記１以上の各ナレッジ情報は、課金に関する取り扱いを特定する課金情報に対応付いており、前記取得部が取得した１以上のナレッジ情報に対応付いている課金情報を用いて、課金処理を行う課金部として、コンピュータをさらに機能させるプログラムであることは好適である。

（実施の形態３）

本実施の形態において、学習装置１が学習したナレッジ情報を用いて処理を行い、情報を生成し、出力する回答装置を有する対話システムについて説明する。ここで、処理とは、例えば、創作物の制作である。創作物とは、例えば、画像（絵画を含む）、楽曲等である。

本実施の形態における対話システムＢの概念図は、回答装置の符号を除いては、図６と同じであるので、省略する。

図９は、本実施の形態における対話システムＢのブロック図である。対話システムＢは、回答装置４、１以上のユーザ端末３を備える。

回答装置４は、格納部２１、受信部２２、処理部４３、送信部２４を備える。処理部４３は、取得部４３１、報酬部２３２、課金部２３３、および蓄積部２３４を備える。

回答装置４を構成するナレッジ情報格納部２１１は、学習装置が蓄積した１以上のナレッジ情報であり、識別子に対応付けられた１以上のナレッジ情報が格納される。ナレッジ情報は、例えば、１または２以上の作品の特徴を示す１以上の特徴量である。作品とは、絵画の画像データ、映像、音楽、詩、文学作品等である。

また、ナレッジ情報格納部２１１のナレッジ情報は、例えば、一の制作者の複数の作品に基づいて機械学習（例えば、深層学習）を行い取得した多階層のニューラルネットワークである。ここで、制作者は、例えば、画家、作曲家等である、作品は絵画の画像、楽曲等である。

処理部４３は、各種の処理を行う。

取得部４３１は、指示に応じた１以上のナレッジ情報を取得し、当該１以上のナレッジ情報を用いて、指示に応じた処理を行い、出力する処理情報を生成する。指示は、例えば、画像（例えば、「ｉｍｇＸ．ｊｐｇ」）を含み、かかる画像を画家Ａの作品風に変更する指示である。かかる場合の指示は、例えば、「画像変換 画家Ａ，ｉｍｇＸ．ｊｐｇ」である。

受け付けられた指示「画像変換 画家Ａ，ｉｍｇＸ．ｊｐｇ」に対して、取得部４３１は、ナレッジ情報識別子「画家Ａ」に対応するナレッジ情報をナレッジ情報格納部２１１から取得し、当該ナレッジ情報を画像「ｉｍｇＸ．ｊｐｇ」に対して適用し、例えば、深層学習により、画家Ａの作風に変換された画像を得る。

また、指示が「画像生成 画家Ａ」である場合、取得部４３１は、画家Ａに対応する１または２以上の画像から、機械学習（例えば、深層学習）の技術を用いて、画家Ａ風の画像を生成しても良い。

なお、取得部４３１の処理は、公知技術であり、ＵＲＬ「http://japan.cnet.com/news/offtopic/35080871/」「https://www.nextrembrandt.com/」等のウェブページに記載されている。

処理部４３、および取得部４３１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理部４３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

次に、回答装置４の動作について、図１０のフローチャートを用いて、説明する。図１０のフローチャートにおいて、図８のフローチャートと同一のステップについて説明を省略する。

（ステップＳ１００１）受信部２２は、ユーザ端末３から指示を受信したか否かを判断する。指示を受信した場合はステップＳ１００２に行き、指示を受信しない場合はステップＳ１００１に戻る。

（ステップＳ１００２）取得部４３１は、ステップＳ１００１で受信された指示に含まれるナレッジ情報識別子を取得する。

（ステップＳ１００３）取得部４３１は、ステップＳ１００２で取得したナレッジ情報識別子に対応するナレッジ情報をナレッジ情報格納部２１１から取得する。

（ステップＳ１００４）取得部４３１は、ステップＳ１００３で取得したナレッジ情報を用いて、処理情報を生成する。

（ステップＳ１００５）送信部２４は、ステップＳ１００４で生成した処理情報をユーザ端末３に送信する。

なお、図１０のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

以上、本実施の形態によれば、ユーザが発した発信情報から学習したナレッジ情報を用いて処理を行い、処理結果を取得できる。

また、本実施の形態によれば、ユーザが作成した作品から学習したナレッジ情報を用いて処理を行い、新たな作品を取得できる。

また、本実施の形態によれば、ナレッジを提供した提供者に対して、報酬を与えることができる。

さらに、本実施の形態によれば、ナレッジを利用したユーザに対して、課金を行うことができる。

なお、本実施の形態における回答装置４を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータがアクセス可能な記録媒体は、請求項１から請求項５いずれか記載の学習装置が蓄積した１以上のナレッジ情報であり、識別子に対応付けられた１以上のナレッジ情報が格納されるナレッジ情報格納部を具備し、コンピュータを、ユーザ端末から指示を受信する受信部と、前記指示に応じた１以上のナレッジ情報を取得し、当該１以上のナレッジ情報を用いて、前記指示に応じた処理を行い、出力する処理情報を生成する取得部と、前記生成した処理情報を前記ユーザ端末に送信する送信部として機能させるためのプログラムである。

上記プログラムにおいて、前記発信情報は、提供者の作品であり、前記ナレッジ情報は、前記作品の特徴を示す１以上の特徴量に関する情報であり、前記取得部は、前記指示に応じた１以上のナレッジ情報を取得し、当該１以上のナレッジ情報を用いて、前記指示に応じた作品の生成処理を行い、処理情報を取得するものとして、コンピュータを機能させるプログラムであることは好適である。

上記プログラムにおいて、コンピュータを、前記取得部が取得したナレッジ情報に対応する識別子に対する報酬を取得する報酬部と、前記報酬部が取得した報酬を、前記識別子に対応付けて蓄積する蓄積部として、さらに機能させるプログラムであることは好適である。

上記プログラムにおいて、前記１以上の各ナレッジ情報は、課金に関する取り扱いを特定する課金情報に対応付いており、前記取得部が取得した１以上のナレッジ情報に対応付いている課金情報を用いて、課金処理を行う課金部として、コンピュータをさらに機能させるプログラムであることは好適である。

また、図１１は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の学習装置等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図１１は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図１２は、システム３００のブロック図である。

図１１において、コンピュータシステム３００は、ＣＤ−ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４と、マイク３０５と、スピーカー３０６とを含む。

図１２において、コンピュータ３０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＭＰＵ３０１３と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２等に接続されたバス３０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３０１５と、ＭＰＵ３０１３等に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３０１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。

コンピュータシステム３００に、上述した実施の形態の学習装置等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１またはネットワークから直接、ロードされても良い。

プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態の学習装置等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。

なお、上記プログラムにおいて、情報を送信するステップや、情報を受信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。

また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。

また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。

また、上記各実施の形態において、各処理は、単一の装置によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。

本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。

以上のように、本発明にかかる学習装置は、ユーザが発した発信情報からナレッジ情報を蓄積し、利用できるという効果を有し、学習装置等として有用である。

１ 学習装置
２、４ 回答装置
３ ユーザ端末
１１ 学習格納部
１２ 学習処理部
２１ 格納部
２２ 受信部
２３、４３ 処理部
２４ 送信部
３１ 端末格納部
３２ 端末受付部
３３ 端末処理部
３４ 端末送信部
３５ 端末受信部
３６ 端末出力部
１１１ 発信情報格納部
１１２、２１１ ナレッジ情報格納部
１２１ ナレッジ情報取得部
１２２ スコア取得部
１２３ 学習部
２１２ 法人ナレッジ情報格納部
２１３ 提供者情報格納部
２１４ ユーザ情報格納部
２３１、４３１ 取得部
２３２ 報酬部
２３３ 課金部
２３４ 蓄積部

Claims (17)

1. ナレッジの提供者を識別する識別子に対応付けて、当該提供者が発した１以上の発信情報から抽出された１以上のナレッジ情報が格納されるナレッジ情報格納部と、
   識別子に対応付けて、１以上の発信情報が格納される発信情報格納部と、
   前記１以上の発信情報を用いて、予め決められた条件を満たすナレッジ情報を取得するナレッジ情報取得部と、
   前記ナレッジ情報取得部が取得したナレッジ情報を、当該ナレッジ情報の元になった発信情報と対になる識別子に対応付けて前記ナレッジ情報格納部に蓄積する学習部とを具備する学習装置。
2. 前記発信情報格納部の１以上の発信情報は、一の提供者が２以上の各コミュニケーション手段に対して入力した情報であり、
   ２以上の各コミュニケーション手段に対応するサーバ装置から、発信情報を取得する発信情報取得部をさらに具備する請求項１記載の学習装置。
3. 前記ナレッジ情報取得部は、
   ナレッジ情報の元になる発信情報以外の情報である周辺情報を用いて、前記１以上の発信情報から一部の発信情報を抽出し、当該抽出した発信情報を用いて、ナレッジ情報を取得する請求項１または請求項２記載の学習装置。
4. 前記周辺情報は、
   発信情報と同期がとれている音声データ、画像データ、位置情報、またはセンサーにより取得されるセンサーデータのうちの１以上の情報であり、
   前記ナレッジ情報取得部は、
   前記音声データの特徴量、前記画像データの特徴量、または位置情報が予め決められた条件を満たす場合、当該音声データまたは当該画像データまたは当該位置情報に対応する発信情報を抽出し、当該抽出した発信情報を用いて、ナレッジ情報を取得する請求項３記載の学習装置。
5. ナレッジ情報を取得する元になった発信情報と同期がとれている音声データ、画像データ、位置情報またはセンサーにより取得されるセンサーデータのいずれか１以上の情報を用いて、前記ナレッジ情報の信頼度のスコアを取得するスコア取得部をさらに具備し、
   前記学習部は、
   前記スコア取得部が取得したスコアも、前記ナレッジ情報に対応付けて蓄積する請求項１から請求項４いずれか一項に記載の学習装置。
6. 請求項１から請求項５いずれか記載の学習装置が蓄積した１以上のナレッジ情報であり、識別子に対応付けられた１以上のナレッジ情報が格納されるナレッジ情報格納部と、
   ユーザ端末から指示を受信する受信部と、
   前記指示に応じた１以上のナレッジ情報を前記ナレッジ情報格納部から取得する取得部と、
   前記取得部が取得した１以上のナレッジ情報を前記ユーザ端末に送信する送信部とを具備する回答装置。
7. 法人を識別する識別子に対応付けて、当該法人のナレッジである１以上のナレッジ情報が格納される法人ナレッジ情報格納部と、
   前記取得部は、
   前記指示に応じた１以上のナレッジ情報を前記ナレッジ情報格納部および前記法人ナレッジ情報格納部から取得する請求項６記載の回答装置。
8. 請求項１から請求項５いずれか記載の学習装置が蓄積した１以上のナレッジ情報であり、識別子に対応付けられた１以上のナレッジ情報が格納されるナレッジ情報格納部と、
   ユーザ端末から指示を受信する受信部と、
   前記指示に応じた１以上のナレッジ情報を取得し、当該１以上のナレッジ情報を用いて、前記指示に応じた処理を行い、出力する処理情報を生成する取得部と、
   前記生成された処理情報を前記ユーザ端末に送信する送信部とを具備する回答装置。
9. 前記発信情報は、提供者の作品であり、
   前記ナレッジ情報は、前記作品の特徴を示す１以上の特徴量であり、
   前記取得部は、
   前記指示に応じた１以上のナレッジ情報を取得し、当該１以上のナレッジ情報を用いて、前記指示に応じた作品の生成処理を行い、処理情報を取得する請求項８記載の回答装置。
10. 前記取得部が取得したナレッジ情報に対応する識別子に対する報酬を取得する報酬部と、
    前記報酬部が取得した報酬を、前記識別子に対応付けて蓄積する蓄積部とをさらに具備する請求項６から請求項９いずれか一項に記載の回答装置。
11. 前記１以上の各ナレッジ情報は、課金に関する取り扱いを特定する課金情報に対応付いており、
    前記取得部が取得した１以上のナレッジ情報に対応付いている課金情報を用いて、課金処理を行う課金部をさらに具備する請求項６から請求項１０いずれか一項に記載の回答装置。
12. 記録媒体は、
    ナレッジの提供者を識別する識別子に対応付けて、１以上の発信情報が格納される発信情報格納部を具備し、
    ナレッジ情報取得部、および学習部により実現される学習方法であって、
    前記ナレッジ情報取得部が、前記１以上の発信情報を用いて、予め決められた条件を満たすナレッジ情報を取得するナレッジ情報取得ステップと、
    前記学習部が、前記ナレッジ情報取得ステップで取得されたナレッジ情報を、当該ナレッジ情報の元になった発信情報と対になる識別子に対応付けて蓄積する学習ステップとを具備する学習方法。
13. 記録媒体は、
    請求項１から請求項５いずれか記載の学習装置が蓄積した１以上のナレッジ情報であり、識別子に対応付けられた１以上のナレッジ情報が格納されるナレッジ情報格納部を具備し、
    受信部、取得部、および送信部により実現される回答方法であって、
    前記受信部が、ユーザ端末から指示を受信する受信ステップと、
    前記取得部が、前記指示に応じた１以上のナレッジ情報を前記ナレッジ情報格納部から取得する取得ステップと、
    前記送信部が、前記取得ステップで取得された１以上のナレッジ情報を前記ユーザ端末に送信する送信ステップとを具備する回答方法。
14. 記録媒体は、
    請求項１から請求項５いずれか記載の学習装置が蓄積した１以上のナレッジ情報であり、識別子に対応付けられた１以上のナレッジ情報が格納されるナレッジ情報格納部を具備し、
    受信部、取得部、および送信部により実現される回答方法であって、
    前記受信部が、ユーザ端末から指示を受信する受信ステップと、
    前記取得部が、前記前記指示に応じた１以上のナレッジ情報を取得し、当該１以上のナレッジ情報を用いて、前記指示に応じた処理を行い、出力する処理情報を生成する取得ステップと、
    前記送信部が、前記生成された処理情報を前記ユーザ端末に送信する送信ステップとを具備する回答方法。
15. コンピュータがアクセス可能な記録媒体は、
    ナレッジの提供者を識別する識別子に対応付けて、１以上の発信情報が格納される発信情報格納部を具備し、
    コンピュータを、
    前記１以上の発信情報を用いて、予め決められた条件を満たすナレッジ情報を取得するナレッジ情報取得部と、
    前記ナレッジ情報取得部が取得したナレッジ情報を、当該ナレッジ情報の元になった発信情報と対になる識別子に対応付けて蓄積する学習部として機能させるためのプログラム。
16. コンピュータがアクセス可能な記録媒体は、
    請求項１から請求項５いずれか記載の学習装置が蓄積した１以上のナレッジ情報であり、識別子に対応付けられた１以上のナレッジ情報が格納されるナレッジ情報格納部を具備し、
    コンピュータを、
    ユーザ端末から指示を受信する受信部と、
    前記指示に応じた１以上のナレッジ情報を前記ナレッジ情報格納部から取得する取得部と、
    前記取得部が取得した１以上のナレッジ情報を前記ユーザ端末に送信する送信部として機能させるためのプログラム。
17. コンピュータがアクセス可能な記録媒体は、
    請求項１から請求項５いずれか記載の学習装置が蓄積した１以上のナレッジ情報であり、識別子に対応付けられた１以上のナレッジ情報が格納されるナレッジ情報格納部を具備し、
    コンピュータを、
    ユーザ端末から指示を受信する受信部と、
    前記指示に応じた１以上のナレッジ情報を取得し、当該１以上のナレッジ情報を用いて、前記指示に応じた処理を行い、出力する処理情報を生成する取得部と、
    前記生成された処理情報を前記ユーザ端末に送信する送信部として機能させるためのプログラム。