JP2020030231A - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザ同士の対話の中で発生した疑問を適切に解消させること。【解決手段】本願にかかる情報処理装置は、検知部と、出力制御部とを有する。検知部は、ユーザ間の対話において、対話に参加する全てのユーザが対話の中で発生した疑問を解決できていない状況を検知する。出力制御部は、検知部により対話の中で発生した疑問を解決できていない状況が検知された場合には、対話の中で発生した疑問に対する答えを出力させる。【選択図】図３

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

従来、ユーザから音声によるメッセージを受け付けると、受付けたメッセージに対応するメッセージをユーザに提供する対話システムが知られている。このような対話システムにおいて、ユーザから受け付けたメッセージに対し、発話に対応する多様な内容のメッセージをユーザに対して提供する技術が適用されている。

例えば、特許文献１には、会話を促進させる話題をリアルタイムに提供する技術が提案されている。

特開２０１５−１８１７４号公報

しかしながら、上記の従来技術では、必ずしもユーザ同士の対話の中で発生した疑問を適切に解消させることができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、会話の相手の発話を抽出し、抽出した発話から語を認識し、認識した語に基づく関連情報をインターネット上から取得してきて出力する。

このような上記の従来技術では、会話の途中にその会話に関連する情報を出力することができるため、会話を促進させることができる一方で、必ずしもユーザ同士の対話の中で発生した疑問を適切に解消させることができるとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザ同士の対話の中で発生した疑問を適切に解消させることができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願にかかる情報処理装置は、ユーザ間の対話において、前記対話に参加する全てのユーザが前記対話の中で発生した疑問を解決できていない状況を検知する検知部と、前記検知部により前記対話の中で発生した疑問を解決できていない状況が検知された場合には、前記対話の中で発生した疑問に対する答えを出力させる出力制御部とを有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、ユーザ同士の対話の中で発生した疑問を適切に解消させることができるといった効果を奏する。

図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態にかかる情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態にかかる情報処理装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態にかかる発話情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態にかかる履歴情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態にかかる情報処理手順を示すフローチャートである。 図７は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ説明する。なお、この実施形態により本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において、同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．情報処理〕
まず、図１を用いて、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。実施形態にかかる情報処理は、図１に示す情報処理装置１００によって行われる。

図１の説明に先立って、図２を用いて、実施形態にかかる情報処理システムについて説明する。図２は、実施形態にかかる情報処理システム１の構成例を示す図である。実施形態にかかる情報処理システム１は、図２に示すように、出力装置３０と、情報処理装置１００とを含む。出力装置３０、情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す情報処理システム１には、複数台の出力装置３０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてよい。

出力装置３０は、例えば、室内等に置かれる据置式のスマートスピーカーである。しかし、出力装置３０は、ユーザとの対話を実現する機能を有していれば、必ずしもスマートスピーカーである必要はなく、例えば、カーナビゲーション、可動式ロボット、デジタルサイネ−ジ、テレビ、家電機器（例えば、人工知能を有する家電機器）等であってもよい。ただし、本実施形態では、出力装置３０は、スマートスピーカーであるものとする。したがって、以下の実施形態では、出力装置３０を「スマートスピーカー３０」と表記する場合がある。

ここで、実施形態にかかる情報処理の前提について説明する。例えば、スマートスピーカーが置かれている部屋で、複数のユーザが何らかの話題について対話を行っている状況を想定する。対話に参加しているユーザの人数は二人以上であれば限定されないが、例えば、ユーザＵＸ１とユーザＵＸ２の二人が対話しているものとする。対話をしていれば、対話の中で出てきた話題や物事等について、わからないこと、すなわち疑問が生じることは往々にしてある。そうすると、その疑問を質問として、対話に参加している他のユーザに投げかけることがある。

このような場合、疑問を投げかけた（質問を行った）ユーザを含め、対話に参加している全てのユーザが、その疑問を解決できない、すなわち質問に対する正解がわからないこともある。一例を示すと、例えば、ユーザＵＸ１は、ユーザＵＸ２と対話している中で、「今のアメリカ大統領は誰だろう？」との疑問が生じ、ユーザＵＸ２に対して、「今のアメリカ大統領は誰だっけ？」と質問することがある。しなしながら、ユーザＵＸ２もこの正解がわからないものとする。このような場合、対話に参加する全てのユーザ（かかる例では、ユーザＵＸ１およびＵＸ２）が、対話の中で発生した疑問を解決できていない状況となっている。

このような状況が起こると、対話の進行がとどまってしまったり、互いに正解を得られずうやむやなまま、別の話題に切り替えるしかなくなってしまったりして、対話に参加するユーザが後味の悪さを感じてしまう場合がある。例えば、簡単な疑問であれば、インターネット検索で調べること等もできるが、いつも簡単な疑問ばかりが生じるわけではなく、簡単なインターネット検索程度では、満足の行く答えが得られるとも限らない。こうしたとき、例えば、対話の外から、第三者がスムーズに正解を回答してくれれば、ユーザは、自身で正解を調べるより、信憑性が高いと感じ、納得する傾向にある。

以上のような前提や、前提となる問題を踏まえて、実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザ対話の中で発生した疑問に対する答えを出力する制御を行う。具体的には、情報処理装置１００は、ユーザ間の対話において、対話に参加する全てのユーザが対話の中で発生した疑問を解決できていない状況を検知する。そして、情報処理装置１００は、対話の中で発生した疑問を解決できていない状況が検知された場合には、対話の中で発生した疑問に対する答えを、スマートスピーカー３０に出力させる。

より具体的には、情報処理装置１００は、対話に参加する全てのユーザが対話の中で発生した疑問に対する正解を回答できていない状況を検知する。例えば、情報処理装置１００は、対話に参加する全てのユーザが対話の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況を検知する。以下、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。

まず、情報処理装置１００は、対話に参加するユーザがどのような状況にあるとき、対話に参加する全てのユーザが対話の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況であることを検知するのか説明する。例えば、情報処理装置１００は、正解を回答できていない状況として、対話に参加する全てのユーザの回答が誤っている状況を検知する。言い換えれば、情報処理装置１００は、対話に参加する全てのユーザの回答が誤っている場合に、対話に参加する全てのユーザが対話の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況であることを検知する。そして、かかる例の説明は、図１の「パターンＰ１」に対応するものとする。

また、例えば、情報処理装置１００は、正解を回答できていない状況として、対話に参加する全てのユーザが所定時間沈黙している状況を検知する。言い換えれば、情報処理装置１００は、対話に参加する全てのユーザが所定時間沈黙している場合に、対話に参加する全てのユーザが対話の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況であることを検知する。そして、かかる例の説明は、図１の「パターンＰ２」に対応するものとする。

また、例えば、情報処理装置１００は、正解を回答できていない状況として、対話に参加する全てのユーザが前記対話の中で所定のワードを発話した状況を検知する。言い換えれば、情報処理装置１００は、対話に参加する全てのユーザが対話の中で所定のワードを発話した場合に、対話に参加する全てのユーザが対話の中で発生した疑問を解決できていない状況であることを検知する。そして、かかる例の説明は、図１の「パターンＰ３」に対応するものとする。

さて、図１の例では、いずれのパターンでも、スマートスピーカー３０が置かれた部屋Ｒ１において、友人関係にあるユーザＵ１と、ユーザＵ２とが対話を行っているものとする。図１に示すパターンＰ１〜Ｐ３のいずれであっても、スマートスピーカー３０および情報処理装置１００の間で行われる実施形態にかかる情報処理に違いは無いため、まずは、パターンＰ１の例を用いて、実施形態にかかる情報処理について詳細に説明する。

パターンＰ１では、ユーザＵ１およびＵ２がアメリカの首都に関する話題について対話している。パターンＰ１での対話を対話ＤＧ１とする。例えば、スマートスピーカー３０は、対話を常時録音していることにより、各ユーザの発話を示す発話データを取得する（ステップＳ１）。そして、スマートスピーカー３０は、取得した発話データを情報処理装置１００に送信する（ステップＳ２）。パターンＰ１の例では、まず、ユーザＵ１が「アメリカの首都ってどこか知ってる？「ニューヨークだよね」」といった質問形式の発話Ｔ１１を行ったものとする。かかる場合、スマートスピーカー３０は、発話Ｔ１１を示す発話データＴＤＡ１１を情報処理装置１００に送信する。また、ユーザＵ１の発話Ｔ１１に対し、ユーザＵ２が「「ボストン」だと思うよ」といった回答形式の発話Ｔ１２を行ったものとする。かかる場合、スマートスピーカー３０は、この発話を示す発話データＴＤＡ１２を情報処理装置１００に送信する。

情報処理装置１００は、ユーザが発話する度に、その発話に対応する発話データをスマートスピーカー３０から取得することができる。このため、情報処理装置１００は、ユーザＵ１およびＵ２が対話しているまさにリアルタイムに、この対話の中で発生した疑問を、ユーザＵ１およびＵ２が解決できていない状況を検知する（ステップＳ３）。

パターン１の例では、ユーザＵ１は、発話Ｔ１１において、自身の質問に対して「ニューヨークだよね」との回答も示している。また、ユーザＵ２は、ユーザＵ１からの質問に対して「「ボストン」だと思うよ」と回答している。このような場合、情報処理装置１００は、対話ＤＧ１の中で、ユーザＵ１およびＵ２の間に、質問事項（疑問）が発生したとともに、この疑問に対してユーザＵ１およびＵ２が回答しているものの、回答が示す答えが双方とも誤っていると判断する。以上のことから、パターンＰ１では、情報処理装置１００は、対話ＤＧ１に参加する全てのユーザが対話ＤＧ１の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況として、対話ＤＧ１に参加する全てのユーザの回答が誤っている状況を検知する。

情報処理装置１００は、対話ＤＧ１に参加する全てのユーザが対話ＤＧ１の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況を検知したことにより、この質問に対する答え（解答）を検索することにより、答えを特定する（ステップＳ４）。情報処理装置１００は、任意の手法を用いて、答えを特定することができる。一例としては、情報処理装置１００は、発話Ｔ１１に含まれるキーワード（例えば、「アメリカ」「首都」）を検索クエリとして、インターネット検索を行う。

なお、パターンＰ１の例は、全ての人にとって共通の正解が存在するような疑問であるが、例えば、ユーザＵ１およびＵ２の間でのみ正解が存在するような疑問である場合もある。例えば、ユーザＵ１が、「１年前、〇〇君（Ｕ２）といった旅行、あれどこに行ったけ？」というような質問をした場合、この質門に対する正解はユーザＵ１およびＵ２の間でのみ成立するものである。したがって、情報処理装置１００は、対話を行っているユーザに関するパーソナルな質問が発生したと判断した場合には、ユーザＵ１およびＵ２の所定の履歴情報（例えば、過去の会話ログ等）に基づいて、最適な答えを推定する。

説明を戻す。情報処理装置１００は、ステップＳ４において、質問に対する答え「ワシントンＤ．Ｃ．」を特定したとする。そうすると、情報処理装置１００は、スマートスピーカー３０に対して、答え「ワシントンＤ．Ｃ．」を出力するよう出力制御する（ステップＳ５）。スマートスピーカー３０は、情報処理装置１００に応じて、「アメリカの首都は「ワシントンＤ．Ｃ」です」といった回答形式の音声Ｔ１３を出力する。例えば、スマートスピーカー３０は、ユーザＵ１およびＵ２の対話ＤＧ１に割り込む形で音声Ｔ１３を出力する。

次に、パターンＰ２の例について説明する。パターンＰ２でも、ユーザＵ１およびＵ２がアメリカの首都に関する話題について対話しているしているが、パターンＰ２での対話は対話ＤＧ２とする。また、パターンＰ２でも同様に、スマートスピーカー３０は、対話を常時録音していることにより、各ユーザの発話を示す発話データを取得する（ステップＳ１）。そして、スマートスピーカー３０は、取得した発話データを情報処理装置１００に送信する（ステップＳ２）。

パターンＰ２の例では、まず、ユーザＵ１が「アメリカの首都ってどこか知ってる？わかんなくて・・・」といった質問形式の発話Ｔ２１を行うとともに、その後しばらく沈黙したものとする。かかる場合、スマートスピーカー３０は、発話Ｔ２１を示す発話データＴＤＡ２１を情報処理装置１００に送信する。また、ユーザＵ１の発話Ｔ２１に対し、ユーザＵ２は応答することなく沈黙していたとする。

情報処理装置１００は、対話ＤＧ２の中で発生した疑問を、ユーザＵ１およびＵ２が解決できていない状況を検知する（ステップＳ３）。パターンＰ２の例では、ユーザＵ１が質問形式の発話Ｔ２１を行っていることから、情報処理装置１００は、対話ＤＧ２の中で、ユーザＵ１およびＵ２の間に、質問事項（疑問）が発生したとともに、ユーザＵ１およびＵ２はこの疑問に対する答えが得られず沈黙していると判断する。

なお、情報処理装置１００は、発話データを取得してから、所定時間（例えば、１０秒）を過ぎでも次の発話データを取得できない場合に、ユーザＵ１およびＵ２が沈黙していると判断することができる。また、情報処理装置１００は、発話データを取得してから、次の発話データを取得するまでの時間が所定時間（例えば、１０秒）以上である場合に、この時間の間、ユーザＵ１およびＵ２が沈黙していたと判断することができる。以上のことから、パターンＰ２では、情報処理装置１００は、対話ＤＧ２に参加する全てのユーザが対話ＤＧ２の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況として、対話ＤＧ２に参加する全てのユーザが所定時間沈黙している状況を検知する。

情報処理装置１００は、対話ＤＧ２に参加する全てのユーザが対話ＤＧ２の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況を検知したことにより、この質問に対する答え（解答）を検索することにより、答えを特定する（ステップＳ４）。情報処理装置１００は、任意の手法を用いて、答えを特定することができる。一例としては、情報処理装置１００は、発話Ｔ１１に含まれるキーワード（例えば、「アメリカ」「首都」）を検索クエリとして、インターネット検索を行う。

情報処理装置１００は、ステップＳ４において、質問に対する答え「ワシントンＤ．Ｃ．」を特定したとすると、スマートスピーカー３０に対して、答え「ワシントンＤ．Ｃ．」を出力するよう出力制御する（ステップＳ５）。スマートスピーカー３０は、情報処理装置１００に応じて、「アメリカの首都は「ワシントンＤ．Ｃ」です」といった回答形式の音声Ｔ２３を出力する。例えば、スマートスピーカー３０は、ユーザＵ１およびＵ２の対話ＤＧ２に割り込む形で音声Ｔ２３を出力する。

次に、パターンＰ３の例について説明する。パターンＰ３でも、ユーザＵ１およびＵ２がアメリカの首都に関する話題について対話しているしているが、パターンＰ３での対話は対話ＤＧ３とする。また、パターンＰ３でも同様に、スマートスピーカー３０は、対話を常時録音していることにより、各ユーザの発話を示す発話データを取得する（ステップＳ１）。そして、スマートスピーカー３０は、取得した発話データを情報処理装置１００に送信する（ステップＳ２）。

パターンＰ３の例では、まず、ユーザＵ１が「アメリカの首都ってどこだっけ？う〜ん・・・」といった質問形式の発話Ｔ３１を行ったとする。また、発話Ｔ３１には、質問疑問に対する答えを思考する状況を示すワード「う〜ん」が含まれる。かかる場合、スマートスピーカー３０は、発話Ｔ３１を示す発話データＴＤＡ３１を情報処理装置１００に送信する。また、ユーザＵ１の発話Ｔ３１に対し、ユーザＵ２は「う〜ん・・・、・・・え〜っと」といったように質問に対する答えを思考する状況を示すワードを含む発話Ｔ３２を行っている。かかる場合、スマートスピーカー３０は、発話Ｔ３２を示す発話データＴＤＡ３２を情報処理装置１００に送信する。

情報処理装置１００は、対話ＤＧ３の中で発生した疑問を、ユーザＵ１およびＵ２が解決できていない状況を検知する（ステップＳ３）。パターンＰ３の例では、ユーザＵ１が質問形式の発話Ｔ３１を行っていることから、情報処理装置１００は、対話ＤＧ３の中で、ユーザＵ１およびＵ２の間に、質問事項（疑問）が発生したと判断する。また、ユーザＵ１およびＵ２ともに、疑問に対する答えを思考する状況を示すワード（所定のワードの一例）を発話したことを検知したことから、情報処理装置１００は、対話ＤＧ３に参加する全てのユーザが対話ＤＧ３の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況であることを検知する。

情報処理装置１００は、対話ＤＧ３に参加する全てのユーザが対話ＤＧ２の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況を検知したことにより、この質問に対する答え（解答）を検索することにより、答えを特定する（ステップＳ４）。情報処理装置１００は、任意の手法を用いて、答えを特定することができる。一例としては、情報処理装置１００は、発話Ｔ１１に含まれるキーワード（例えば、「アメリカ」「首都」）を検索クエリとして、インターネット検索を行う。

情報処理装置１００は、ステップＳ４において、質問に対する答え「ワシントンＤ．Ｃ．」を特定したとすると、スマートスピーカー３０に対して、答え「ワシントンＤ．Ｃ．」を出力するよう出力制御する（ステップＳ５）。スマートスピーカー３０は、情報処理装置１００に応じて、「アメリカの首都は「ワシントンＤ．Ｃ」です」といった回答形式の音声Ｔ３３を出力する。例えば、スマートスピーカー３０は、ユーザＵ１およびＵ２の対話ＤＧ３に割り込む形で音声Ｔ２３を出力する。

さて、これまで説明してきたように、実施形態にかかる情報処理装置１００は、対話の中で発生した疑問を解決できていない状況が検知された場合には、対話の中で発生した疑問に対する答えを、スマートスピーカー３０に出力させる。例えば、情報処理装置１００は、図１の各パターンで説明したように、ユーザのコンテキスト（状況）に基づいて、対話の中で発生した疑問を解決できていない状況を検知する。このため、情報処理装置１００は、対話に参加する全てのユーザが対話の中で発生した疑問を解決できていないことを高精度に検知することができるため、この疑問に対する答えを出力させることで、対話の中で発生した疑問を適切に解消させることができる。

例えば、対話に参加するユーザの中に一人でも疑問に対する正解を有するものがいれば、情報処理装置１００が答えを出力する意味は薄くなる。しかし、対話に参加する誰もが疑問を解決できていないことがわかったうえで、情報処理装置１００は、疑問に対する答えを出力するため、対話の中でのユーザの満足度を高めることができる。例えば、前提に示したように、疑問が解決できない場合、対話に参加するユーザが後味の悪さを感じてしまう場合があるが、情報処理装置１００は、このような状況になることを回避することができるため、対話の中でのユーザの満足度を高めることができる。

なお、情報処理装置１００が出力させる答えが必ずしも正解とは限らない場合がある。このため、情報処理装置１００は、クッション言葉が付与された答えを出力させてもよい。例えば、情報処理装置１００は、「諸説ありますが、〇〇です」、「必ずとは言い切れませんが、〇〇です」、「おそらく〇〇です」、といったように〇〇（答え）が正解とは限らないことをにおわすクッション言葉を付与してもよい。

〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００について説明する。図３は、実施形態にかかる情報処理装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。例えば、情報処理装置１００は、図１で説明した情報処理を行うサーバ装置である。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、出力装置３０（スマートスピーカー３０）との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、発話情報記憶部１２１と、履歴情報記憶部１２２とを有する。

（発話情報記憶部１２１について）
発話情報記憶部１２１は、対話の中で当該対話に参加する参加者（ユーザ）が発話した情報を記憶する。参加者の発話を示す発話データは、例えば、スマートスピーカー３０によって取得され、情報処理装置１００に送信される。ここで、図４に実施形態にかかる発話情報記憶部１２１の一例を示す。図４の例では、発話情報記憶部１２１は、「対話ＩＤ」、「発話時刻」、「発話者ＩＤ」、「発話データ」といった項目を有する。

「対話ＩＤ」は、各話題に応じた対話を識別する識別情報を示す。例えば、図１のパターンＰ１では、ユーザＵ１（参加者）とユーザＵ２（参加者）とが、「２０１８年７月１日１０時台」において、アメリカの首都に関する話題について対話している。したがって、情報処理装置１００は、例えば、時間帯毎にその時間帯において、どのような話題について、誰と誰が対話しているかを検知し、検知した話題に応じた対話に対して対話ＩＤを付与する。図１の例では、情報処理装置１００が、パターンＰ１での対話について、対話ＩＤ「ＤＧ１」を付与した例を示す。

なお、情報処理装置１００は、対話に参加しているユーザが誰であるかを、スマートスピーカ３０に備えられている各種センサを用いて判別することができる。例えば、情報処理装置１００は、スマートスピーカ３０が有するカメラや音声センサによって検知された情報をスマートスピーカ３０から取得し、取得した情報に基づいて、対話に参加しているユーザが誰であるかを判別してよい。また、情報処理装置１００は、対話に参加しているユーザの現在の発話内容や、過去の発話内容に基づいて、対話に参加しているユーザの関係性（例えば、友人関係であるのか、親子関係であるのか、夫婦関係であるのか）を判別してよい。また、上記のような判別は、スマートスピーカ３０によって行われたうえで、情報処理装置１００に送信されてもよい。

「発話時刻」は、対応する対話の中で当該対話の参加者が発話した時刻を示す時刻情報である。「発話者ＩＤ」は、対応する対話に参加する参加者のうち、発話した参加者（発話者）を識別する識別情報を示す。「発話データ」は、対応する対話の中で当該対話の参加者が行った発話を示す発話データである。図４の例では、「発話データ」として概念的な記号を用いているが、「発話データ」には、例えば、発話の内容を示すテキストデータが含まれる。

すなわち、図４の例では、対話ＩＤ「ＤＧ１」によって識別される対話（対話ＤＧ１）において、「２０１８年７月１日１０時５分５秒」に、発話者ＩＤ「Ｕ１」によって識別される参加者であるユーザＵ１が、発話した例を示す。また、このときのユーザＵ１の発話は、発話データ「ＴＤＡ１１」として取得（録音）されている例を示す。

（履歴情報記憶部１２２について）
履歴情報記憶部１２２は、ユーザの行動関する各種履歴情報（ログ）を記憶する。履歴情報記憶部１２２に記憶される情報は、例えば、疑問に対する答えを推定する際に用いられる。ここで、図５に実施形態にかかる履歴情報記憶部１２２の一例を示す。図５の例では、履歴情報記憶部１２２は、「ユーザＩＤ」、「購買履歴」、「検索履歴」、「移動履歴」といった項目を有する。また、「購買履歴」、「検索履歴」、「移動履歴」には、それぞれ「日付」および「内容」といった項目が含まれる。

このようなことから、図５の例では、履歴情報記憶部１２２は、ユーザの行動関する履歴情報として、サービスの利用履歴や移動履歴を記憶しているが、履歴情報記憶部１２２が記憶する履歴情報は、これらに限定されない。例えば、履歴情報記憶部１２２は、通話履歴を記憶してもよい。

「ユーザＩＤ」は、ユーザまたはユーザの端末装置を識別する識別情報を示す。また、図５に示す「ユーザＩＤ」と、図４に示す「発話者ＩＤ」が同一であることは、ユーザと発話者が同一人物であることを示す。

「購買履歴」は、所定のショッピングサイトで商品を購入した際の購買履歴に対応する。したがって、「購買履歴」に含まれる「日付」は、ユーザが商品を購入した日時を示す。また、「購買履歴」に含まれる「内容」は、ユーザが購入した商品に関する情報（例えば、商品名や価格）を示す。すなわち、図５の例では、ユーザＩＤ「Ｕ１」によって識別されるユーザ（ユーザＵ１）が、「２０１８年６月２５日１５時」に、「ＵＤＡ１１−１」によって示される内容で商品購入した例を示す。

「検索履歴」は、所定の検索サイトで情報検索した際の検索履歴に対応する。したがって、「検索履歴」に含まれる「日付」は、ユーザが情報検索した日時を示す。また、「検索履歴」に含まれる「内容」は、例えば、ユーザが情報検索に用いたキーワード（検索キーワード）を示す。すなわち、図５の例では、ユーザＵ１が、「２０１８年７月１日１６時」に、「ＵＤＡ１２−１」によって示される内容（検索キーワード）で情報検索した例を示す。

「移動履歴」は、ユーザが移動することによるユーザの位置情報の遷移を示す移動履歴に対応する。したがって、「移動履歴」に含まれる「日付」は、ある位置からある位置へと移動した際の日時を示す。また、「移動履歴」に含まれる「内容」は、例えば、ユーザが移動した先の位置を示す位置情報を示す。すなわち、図５の例では、ユーザＵ１が、「２０１８年７月１日１６時」に、「ＵＤＡ１３−１」によって示される位置へと移動した例を示す。

（その他の記憶部について）
記憶部１２０は、発話情報記憶部１２１や履歴情報記憶部１２２以外にも、例えば、登録情報を記憶する記憶部を有してもよい。例えば、記憶部１２０は、電話帳登録している登録内容を記憶したり、ＳＮＳ等に友達登録している登録内容を記憶する記憶部を有してもよい。情報処理装置１００は、このように各種の情報を記憶しておくことで、疑問に対する答えを検索する検索先を多く有することになるので、疑問に対する答えを高精度に推定し易くなる。

図３に戻り、制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図３に示すように、制御部１３０は、受信部１３１と、判別部１３２と、検知部１３３と、推定部１３４と、出力制御部１３５を有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（受信部１３１について）
受信部１３１は、スマートスピーカー３０から送信された情報を受信する。例えば、受信部１３１は、スマートスピーカー３０によって検知された発話を示す発話データをスマートスピーカー３０から受信（取得）する。例えば、スマートスピーカー３０は、ユーザの発話を検知する度に、その発話の発話データを情報処理装置１００にリアルタイム送信する。したがって、受信部１３１は、発話される度にその発話の発話データをスマートスピーカー３０から受信する。

（判別部１３２について）
判別部１３２は、どのような話題で対話されていて、その対話に参加するユーザは誰であり、また、その対話に参加するユーザ間の関係性はどのようなものであるかを判別する。例えば、判別部１３２は、スマートスピーカー３０に備えられている各種センサによって検知された情報に基づいて、上記判別を行う。また、判別部１３２は、対話に参加しているユーザの現在の発話内容や、過去の発話内容に基づいて、対話に参加しているユーザが誰であるか、ユーザ間の関係性はどのようなものであるかを判別することもできる。

（検知部１３３について）
検知部１３３は、ユーザ間の対話において、対話に参加する全てのユーザが対話の中で発生した疑問を解決できていない状況を検知する。具体的には、検知部１３３は、対話に参加する全てのユーザが対話の中で発生した疑問に対する正解を回答できていない状況を検知する。より具体的には、検知部１３３は、対話に参加する全てのユーザが対話の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況を検知する。また、例えば、検知部１３３は、ユーザ間の対話において、対話を行う双方のユーザが対話の中で発生した疑問を解決できていない状況を検知する。

図１のパターンＰ１で説明したように、検知部１３３は、正解を回答できていない状況として、対話に参加する全てのユーザの回答が誤っている状況を検知する。パターン１の例では、ユーザＵ１は、発話Ｔ１１において、自身の質問に対して「ニューヨークだよね」との回答も示している。また、ユーザＵ２は、ユーザＵ１からの質問に対して「「ボストン」だと思うよ」と回答している。このような場合、検知部１３３は、対話ＤＧ１の中で、ユーザＵ１およびＵ２の間に、質問事項（疑問）が発生したとともに、この疑問に対してユーザＵ１およびＵ２が回答しているものの、回答が示す答えが双方とも誤っていると判断する。以上のことから、パターンＰ１では、検知部１３３は、対話ＤＧ１に参加する全てのユーザの回答が誤っている状況を検知する。

なお、検知部１３３は、ユーザＵ１およびＵ２の回答に基づいて、対話ＤＧ１に参加する全てのユーザの回答が誤っているか否かを判断する、と言い換えることもできる。また、対話の中で発生した質問に対し、各ユーザが回答している場合には、その回答が示す答えの正誤判定は、後述する推定部１３４によって行われてもよい。

また、図１のパターンＰ２で説明したように、検知部１３３は、正解を回答できていない状況として、対話に参加する全てのユーザが所定時間沈黙している状況を検知する。パターンＰ２の例では、まず、ユーザＵ１が「アメリカの首都ってどこか知ってる？わかんなくて・・・」といった質問形式の発話Ｔ２１を行うとともに、その後しばらく沈黙している。また、ユーザＵ１の発話Ｔ２１に対し、ユーザＵ２は応答することなく沈黙してている。

かかる場合、検知部１３３は、対話ＤＧ２の中で、ユーザＵ１およびＵ２の間に、質問事項（疑問）が発生したとともに、ユーザＵ１およびＵ２はこの疑問に対する答えが得られず沈黙していると判断する。よって、パターンＰ２では、検知部１３３は、対話ＤＧ２に参加する全てのユーザが対話ＤＧ２の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況として、対話ＤＧ２に参加する全てのユーザが所定時間沈黙している状況を検知する。

なお、検知部１３３は、ユーザＵ１およびＵ２との間の対話の時間経過に基づいて、対話ＤＧ２に参加する全てのユーザが沈黙しているかいるか否かを判断する、と言い換えることもできる。

また、図１のパターンＰ３で説明したように、検知部１３３は、正解を回答できていない状況として、対話に参加する全てのユーザが対話の中で所定のワードを発話したことを検知する。パターンＰ３の例では、まず、ユーザＵ１が「アメリカの首都ってどこだっけ？う〜ん・・・」といった質問形式の発話Ｔ３１を行っている。また、発話Ｔ３１には、質問疑問に対する答えを思考する状況を示すワード「う〜ん」が含まれる。また、ユーザＵ１の発話Ｔ３１に対し、ユーザＵ２は「う〜ん・・・、・・・え〜っと」といったように質問に対する答えを思考する状況を示すワードを含む発話Ｔ３２を行っている。

かかる場合、検知部１３３は、対話ＤＧ３の中で、ユーザＵ１およびＵ２の間に、質問事項（疑問）が発生したと判断する。また、ユーザＵ１およびＵ２ともに、疑問に対する答えを思考する状況を示すワード（所定のワードの一例）を発話したことが検知されていることから、検知部１３３は、対話ＤＧ３に参加する全てのユーザが対話ＤＧ３の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況であることを検知する。

なお、検知部１３３は、ユーザＵ１およびＵ２が発話するワードに基づいて、対話ＤＧ３に参加する全てのユーザが正解を回答できているか否かを判断する、と言い換えることもできる。

（推定部１３４について）
推定部１３４は、答えを推定する。具体的には、推定部１３４は、検知部１３３により対話の中で発生した疑問を解決できていない状況が検知された場合には、対話の中で発生した疑問（質問）に対する答えを推定する。例えば、推定部１３４は、発話に含まれるキーワードを検索クエリとして、質問に対する答えをインターネット検索する。例えば、推定部１３４は、質問に対する答えとして、一般的な一つの正解が存在すると判定した場合には、発話に含まれるキーワードを検索クエリとして、質問に対する答えをインターネット検索する。

また、推定部１３４は、対話に参加するユーザそれぞれの所定の履歴情報に基づいて、対話の中で発生した疑問に対する答えを推定する場合がある。例えば、推定部１３４は、対話を行っているユーザに関するパーソナルな質問（一般的な一つの正解が存在しない質問）が発生したと判断した場合には、対話に参加するユーザの所定の履歴情報に基づいて、最適な答えを推定する。例えば、推定部１３４は、図５に示す履歴情報記憶部１２２に内を検索し、質問に対する最低な答えを推定する。例えば、推定部１３４は、質問文に含まれる日付やキーワードを基に履歴情報記憶部１２２を検索し、ヒットした情報に基づき答えを推定することができる。

（出力制御部１３５について）
出力制御部１３５は、検知部１３３により対話の中で発生した疑問を解決できていない状況が検知された場合には、対話の中で発生した疑問に対する答えを出力させる。例えば、出力制御部１３５は、対話の中で発生した疑問に対する答えを、ユーザ間の対話に割り込むように出力させる。例えば、出力制御部１３５は、スマートスピーカー３０に対して、推定部１３４により推定された答えを出力させる出力制御を行う。

〔３．処理手順〕
次に、図６を用いて、実施形態にかかる情報処理の手順について説明する。図６は、実施形態にかかる情報処理手順を示すフローチャートである。

まず、受信部１３１は、スマートスピーカー３０から、対話内での発話を示す発話データを受信したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。受信部１３１は、発話データを受信していないと判定した場合には（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、発話データを受信するまで待機する。

一方、判別部１３２は、受信部１３１により発話データを受信したと判定された場合には（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、判別処理を行う（ステップＳ１０２）。例えば、判別部１３２は、発話がどのような話題で対話されている場合のもので、その対話に参加するユーザは誰であり、また、その対話に参加するユーザ間の関係性はどのようなものであるかを判別する。

次に、検知部１３３は、判別部１３２により判別された話題での対話に参加する全てのユーザが、この対話の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況を検知する処理を行う。そして、検知部１３３は、検知処理により、対話の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況を検知出来たか否かを判定する（ステップＳ１０３）。

例えば、検知部１３３は、対話に参加する全てのユーザの回答が誤っている状況を検知した場合には（図１、パターンＰ１）、対話に参加する全てのユーザが対話の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況であると判定する。また、検知部１３３は、対話に参加する全てのユーザが所定時間沈黙していることを検知した場合には（図１、パターンＰ２）、対話に参加する全てのユーザが対話の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況であると判定する。また、検知部１３３は、対話に参加する全てのユーザが対話の中で所定のワードを発話したことを検知した場合には（図１、パターンＰ３）、対話に参加する全てのユーザが対話の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況であると判定する。なお、図３の例では、不図示であるが、情報処理装置１００は、この検知対象になる所定のワードを記憶する記憶部を有してもよい。

そして、検知部１３３は、対話の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況を検知できなかった場合には（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、処理を終了する。一方、推定部１３４は、検知部１３３により対話の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況を検知された場合には（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、質問に対する答えを推定する（ステップＳ１０４）。

そして、出力制御部１３５は、推定部１３４により推定された答えを出力させる出力制御を行う。例えば、出力制御部１３５は、推定された答えを、ユーザ間の対話に割り込むように出力させる。

〔４．変形例〕
上記実施形態にかかる情報処理装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置１００の他の実施形態について説明する。

〔４−１．ユーザの立場に応じた出力制御〕
出力制御部１３５は、対話に参加するユーザ間の関係性が所定の条件情報を満たす場合には、対話の中で発生した疑問に対する答えを出力させてもよい。例えば、出力制御部１３５は、所定の条件情報を満たす場合として、対話に参加するユーザ間の関係性が対等の立場の関係性である場合には、対話の中で発生した疑問に対する答えを出力させる。対等の立場の関係性とは、例えば、友人関係や夫婦関係等である。

立場が対等の関係にあるユーザ同士は、年齢が近かったり、有している知識レベルが近いことが多いと考えられる。このため、立場が対等の関係にあるユーザのどちらか一方が、例えば、対話の中で疑問に思うことがあり答えがわからなかったとすると、もう一方のユーザも同じく、その疑問に対する答えがわからない傾向にあるといえる。このような場合、これまで説明してきたように、情報処理装置１００が、答えを提供することで、適切にユーザの手助けとなることができる。

一方、対等の立場でない関係性（例えば、上下関係）とは、親子関係、上司と部下の関係、教師と生徒の関係等がある。父親と子が対話している場合を例に挙げると、この対話の中で質問が発生した場合、父親は答えがわかっているが、あえて子に考えさせるために子に対して質問を投げかけていることが想定される。例えば、父親が子に対して「アメリカの首都がどこか知ってるか？」と質問した場合、父親は正解を有していながら子に問いかけている。

こうした場合、情報処理装置１００が、父親と子の双方とも疑問を解消できていない状況であると検知し、答えを出力させてしまったとすると、父親の立場から見れば、これは余計な動作である。なぜなら、情報処理装置１００の処理により、割り込んで答えを出力されてしまうと、子のためにならないからである。

このようなことから、出力制御部１３５は、対話に参加するユーザ間の関係性が対等の立場でない場合には、対話の中で発生した疑問に対する答えを出力させない。これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、対話を行っているユーザ間の「空気を読んだ」出力制御を実現することができる。

なお、対等の立場でない関係性のユーザが対話している場合であっても、双方とも疑問を解決できていないような場合も当然あり得る。したがって、情報処理装置１００は、発話に含まれるワードや発話のイントネーションに基づいて、双方とも疑問を解決できていないのか、あるいは、上記父と子との例のように、一方のユーザが明らかに答えをわかっているうえで他方のユーザに問いかけを行っているのかを判断してもよい。

〔４−２．ヒント出力〕
また、出力制御部１３５は、対話の中で発生した疑問に対する答えとして、答えに関するヒントを出力させてもよい。例えば、情報処理装置１００が答えを出力させてしまっては、対話に参加するユーザのためにならない場合もある。つまり、対話に参加するユーザが自身で考える機会を逃してしまう場合がある。このため、いつも出力制御部１３５が答えを出力させることがよいとは言えないこともある。

この場合、推定部１３４は、例えば、アメリカの首都「ワシントンＤ．Ｃ．」との答えを推定した場合、この答えに基づいて、ヒント「ニューヨークではありません」等も設定する。そして、出力制御部１３５は、答えの代わりにこのヒントを出力させる。これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザが考える機会を確保することができる。

〔４−３．状況検知について〕
上記実施形態手では、検知部１３３が、正解を回答できていない状況として、対話に参加する全てのユーザの回答が誤っている状況、対話に参加する全てのユーザが所定時間沈黙している状況、対話に参加する全てのユーザが前記対話の中で所定のワードを発話した状況を検知する例を示した。しかし、検知部１３３は、正解を回答できていない状況として、その他の状況を検知してもよい。例えば、検知部１３３は、正解を回答できていない状況として、対話に参加する全てのユーザが質問に関する情報を検索している状況を検知する。

例えば、図１のパターンＰ１の例において、ユーザＵ１およびＵ２が自身の端末装置を用いて、質問の答えを検索し始めたとする。かかる場合、検知部１３３は、対話に参加する全てのユーザが質問に関する情報を検索している状況を検知する。なお、検知部１３３は、発話Ｔ１１あるいは発話Ｔ１２が検知された直後、あるいは、数秒後までの間に、ユーザＵ１およびＵ２が自身の端末装置を操作し出した場合、質問の答えを検索し始めたと判断することができる。

ただし、これは一例であり、検知部１３３がそのような手法を用いて判断を行うかは限定されない。例えば、発話Ｔ１１あるいは発話Ｔ１２の後に「ネットで調べてみようよ」等といった明らかな発話が検出された場合には、検知部１３３は、ユーザＵ１およびＵ２が自身の端末装置を用いて、質問の答えを検索し始めたと判断することができる。また、スマートスピーカー３０が対話の様子をカメラ撮影できる場合には、検知部１３３は、スマートスピーカー３０から取得した撮影画像に基づいて、ユーザＵ１およびＵ２が質問の答えを検索し始めたか否かを判断してもよい。

〔４−４．スタンドアロン形式〕
上記実施形態では、情報処理装置１００が、スマートスピーカー３０と連携することにより、実施形態にかかる情報処理を行う例をしました。しかしながら、情報処理装置１００が行うものとして説明した情報処理は、スマートスピーカー３０側で単独（スタンドアロン）で行われてもよい。また、かかる場合、実施形態にかかる情報処理システム１には、情報処理装置１００は含まれなくてもよい。

〔５．ハードウェア構成〕
また、上記実施形態にかかるスマートスピーカー３０および情報処理装置１００は、例えば図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図７は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、通信網５０を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５０を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかる情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

また、例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかるスマートスピーカー３０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３の機能を実現する。

〔６．その他〕
上記各実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、検知部は、検知手段や検知回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
３０ 出力装置
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ 発話情報記憶部
１２２ 履歴情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受信部
１３２ 判別部
１３３ 検知部
１３４ 推定部
１３５ 出力制御部

Claims (15)

1. ユーザ間の対話において、前記対話に参加する全てのユーザが前記対話の中で発生した疑問を解決できていない状況を検知する検知部と、
   前記検知部により前記対話の中で発生した疑問を解決できていない状況が検知された場合には、前記対話の中で発生した疑問に対する答えを出力させる出力制御部と
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記検知部は、前記対話に参加する全てのユーザが前記対話の中で発生した疑問に対する正解を回答できていない状況を検知する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記検知部は、前記対話に参加する全てのユーザが前記対話の中で発生した質問に対する正解を回答できていない状況を検知する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記検知部は、前記正解を回答できていない状況として、前記対話に参加する全てのユーザの回答が誤っている状況を検知する
   ことを特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 前記検知部は、前記正解を回答できていない状況として、前記対話に参加する全てのユーザが所定時間沈黙している状況を検知する
   ことを特徴とする請求項２〜４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記検知部は、前記正解を回答できていない状況として、前記対話に参加する全てのユーザが前記対話の中で所定のワードを発話したことを検知する
   ことを特徴とする請求項２〜５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
7. 前記検知部は、ユーザ間の対話において、前記対話を行う双方のユーザが前記対話の中で発生した疑問を解決できていない状況を検知する
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
8. 前記出力制御部は、前記対話に参加するユーザ間の関係性が所定の条件情報を満たす場合には、前記対話の中で発生した疑問に対する答えを出力させる
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の情報処理装置。
9. 前記出力制御部は、前記所定の条件情報を満たす場合として、前記対話に参加するユーザ間の関係性が対等の立場の関係性である場合には、前記対話の中で発生した疑問に対する答えを出力させる
   ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記対話に参加するユーザそれぞれの所定の履歴情報に基づいて、前記対話の中で発生した疑問に対する答えを推定する推定部をさらに有し、
    前記出力制御部は、前記推定部により推定された答えを出力させる
    ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の情報処理装置。
11. 前記出力制御部は、前記対話の中で発生した疑問に対する答えを、前記ユーザ間の対話に割り込むように出力させる
    ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１つに記載の情報処理装置。
12. 前記出力制御部は、前記対話の中で発生した疑問に対する答えとして、前記答えに関するヒントを出力させる
    ことを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１つに記載の情報処理装置。
13. 前記出力制御部は、前記対話の中で発生した疑問に対する答えとして、クッション言葉が付与された答えを出力させる
    ことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１つに記載の情報処理装置。
14. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    ユーザ間の対話において、前記対話に参加する全てのユーザが前記対話の中で発生した疑問を解決できていない状況を検知する検知工程と、
    前記検知工程により前記対話の中で発生した疑問を解決できていない状況が検知された場合には、前記対話の中で発生した疑問に対する答えを出力させる出力制御工程と
    含むことを特徴とする情報処理方法。
15. ユーザ間の対話において、前記対話に参加する全てのユーザが前記対話の中で発生した疑問を解決できていない状況を検知する検知手順と、
    前記検知手順により前記対話の中で発生した疑問を解決できていない状況が検知された場合には、前記対話の中で発生した疑問に対する答えを出力させる出力制御手順と
    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プログラム。

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