JP7621870B2 - 対話型ロボット、情報提供サーバ、情報提供方法及びプログラム - Google Patents
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Description
本発明は、対話型ロボット、情報提供サーバ、情報提供方法及びプログラムに関する。
特許文献１や特許文献２には、洗濯物のラベルの記載に基づき、洗濯モードや洗濯コースを自動で設定できる洗濯機が記載されている。
しかし、洗濯物のラベルの読み取りによる洗濯モード等を自動で設定する機能を搭載する洗濯機を、誰もが利用できるわけではない。一方で、新しい洗濯表示は７分類４１種類で記述される。記述の意味は、専用のアプリやインターネットでの検索により調べることも可能であるが、ユーザは、専用のアプリを起動する手間やキーワードを入力する手間がある。
また、表示ラベルの誤りがインターネット上で周知されることもあるが、訂正後の記述で洗濯を支援しないとユーザが取扱いを誤る可能性が生じる。
また、購入後のラベルに損傷や劣化があると、正しい洗濯の方法を調べられない問題がある。
このように、洗濯には、依然として解決すべき課題が存在する。
このような課題は、洗濯後の洗濯物の干し方やアイロン掛けについても同様である。
また、購入後のラベルに損傷や劣化があると、正しい洗濯の方法を調べられない問題がある。
このように、洗濯には、依然として解決すべき課題が存在する。
このような課題は、洗濯後の洗濯物の干し方やアイロン掛けについても同様である。
本発明は、洗濯に関連するユーザの作業を音声により支援するサービスを提供する。
請求項１に記載の発明は、対象製品のラベルを撮像した画像に含まれるマークを読み取り、読み取った前記マークに対応する意味を、洗濯表示に使用されるマークと対応する意味との関係を記録する第１テーブルから取得する取得手段と、少なくとも洗濯に関連する取り扱いの内容と前記マークに対応する意味とこれらに対応するアドバイスとの関係を記録する第２テーブルの参照により、ユーザとの音声による対話を通じて特定されたユーザが意図する取り扱いの内容と前記ラベルの画像から読み取られた前記マークに対応する意味とに応じた前記アドバイスを前記対象製品のユーザによる取り扱いを支援する情報として提供する提供手段と、を有し、前記取得手段は、対話の対象である前記対象製品から取得された前記ラベルの画像に含まれる前記マークに対応する前記意味が前記第１テーブルに存在しない場合、前記対象製品の全体像の撮像をユーザに求める、対話型ロボットである。
請求項２に記載の発明は、前記ラベルの記述を訂正する情報が公開情報の検索により見つかった場合、前記提供手段は、訂正後の記述に基づき前記アドバイスを提供する、請求項１に記載の対話型ロボットである。
請求項３に記載の発明は、前記提供手段は、前記訂正後の記述に関するデータを、ユーザの端末に送信する、請求項２に記載の対話型ロボットである。
請求項４に記載の発明は、前記ラベルの記述の読み取りが困難である場合、前記取得手段は、前記対象製品の全体像の撮像をユーザに求め、撮像された全体像による、前記対象製品の全体像と前記ラベルの画像との対応関係を記録する第３テーブル又は全体像と前記ラベルの記述との対応関係を記録する第４テーブルの検索を通じ、前記対象製品に対応する前記ラベルの画像又は前記ラベルの記述を取得する、請求項１～３のいずれか１項に記載の対話型ロボットである。
請求項５に記載の発明は、前記提供手段は、検索された前記記述に関するデータ、又は、前記ラベルの画像を、ユーザの端末に送信する、請求項４に記載の対話型ロボットである。
請求項６に記載の発明は、前記対象製品の全体像に関連する前記ラベルの記述が前記第４テーブルに見つからない場合、前記取得手段は、ユーザから補足情報を取得し、取得された当該補足情報と前記対象製品の全体像とを用いて前記第４テーブルを再検索する、請求項４に記載の対話型ロボットである。
請求項７に記載の発明は、前記対象製品の全体像に関連する前記ラベルの記述の候補が複数見つかった場合、前記取得手段は、ユーザから補足情報を取得し、取得された当該補足情報に基づいて候補を絞り込む、請求項４に記載の対話型ロボットである。
請求項８に記載の発明は、前記対象製品の全体像に関連する前記ラベルの画像が前記第３テーブルに見つからない場合、前記取得手段は、ユーザから補足情報を取得し、取得された当該補足情報と前記対象製品の全体像とを用いて前記第３テーブルを再検索する、請求項４に記載の対話型ロボットである。
請求項９に記載の発明は、前記対象製品の全体像に関連する前記ラベルの画像が複数見つかった場合、前記取得手段は、ユーザから補足情報を取得し、取得された当該補足情報に基づいて候補を絞り込む、請求項４に記載の対話型ロボットである。
請求項１０に記載の発明は、ユーザが使用する対話型ロボットを通じてサービスを提供する情報提供サーバであって、前記対話型ロボットを使用するユーザにより撮像された対象製品のラベルの画像に含まれるマークを読み取り、読み取った前記マークに対応する意味を、洗濯表示に使用されるマークと対応する意味との関係を記録する第１テーブルから取得する取得手段と、少なくとも洗濯に関連する取り扱いの内容と前記マークに対応する意味とこれらに対応するアドバイスとの関係を記録する第２テーブルの参照により、ユーザとの音声による対話を通じて特定されたユーザが意図する取り扱いの内容と前記ラベルの画像から読み取られた前記マークに対応する意味とに応じた前記アドバイスを前記対象製品のユーザによる取り扱いを支援する情報として提供する提供手段と、を有し、前記取得手段は、対話の対象である前記対象製品に紐付けられている前記ラベルの画像に含まれる前記マークに対応する前記意味が前記第１テーブルに存在しない場合、前記対象製品の全体像の撮像をユーザに求める、情報提供サーバである。
請求項１１に記載の発明は、前記ラベルの記述の訂正に関する情報が公開情報の検索により見つかった場合、前記提供手段は、訂正後の記述の情報に基づき前記アドバイスを提供する、請求項１０に記載の情報提供サーバである。
請求項１２に記載の発明は、前記ラベルの記述の読み取りが困難である場合、前記取得手段は、撮像された全体像による、前記対象製品の全体像と前記ラベルの画像との対応関係を記録する第３テーブル又は全体像と前記ラベルの記述との対応関係を記録する第４テーブルの検索を通じ、前記対象製品に対応する前記ラベルの画像又は前記ラベルの記述を取得する、請求項１０又は１１に記載の情報提供サーバである。
請求項１３に記載の発明は、ユーザが使用する対話型ロボットを通じてサービスを提供する情報提供サーバにおいて実行される情報提供方法であって、前記対話型ロボットを使用するユーザにより撮像された対象製品のラベルに含まれるマークを読み取り、読み取った前記マークに対応する意味を、洗濯表示に使用されるマークと対応する意味との関係を記録する第１テーブルから取得する処理と、少なくとも洗濯に関連する取り扱いの内容と前記マークに対応する意味とこれらに対応するアドバイスとの関係を記録する第２テーブルの参照により、ユーザとの音声による対話を通じて特定されたユーザが意図する取り扱いの内容と前記ラベルの画像から読み取られた前記マークに対応する意味とに応じた前記アドバイスを前記対象製品のユーザによる取り扱いを支援する情報として提供する処理と、
対話の対象である前記対象製品から取得された前記ラベルの画像に含まれる前記マークに対応する前記意味が前記第１テーブルに存在しない場合、前記対象製品の全体像の撮像をユーザに求める処理と、を有する情報提供方法である。
請求項１４に記載の発明は、コンピュータに、対話型ロボットを使用するユーザにより撮像された対象製品のラベルの画像に含まれるマークを読み取り、読み取った前記マークに対応する意味を、洗濯表示に使用されるマークと対応する意味との関係を記録する第１テーブルから取得する機能と、少なくとも洗濯に関連する取り扱いの内容と前記マークに対応する意味とこれらに対応するアドバイスとの関係を記録する第２テーブルの参照により、ユーザとの音声による対話を通じて特定されたユーザが意図する取り扱いの内容と前記ラベルの画像から読み取られた前記マークに対応する意味とに応じた前記アドバイスを前記対象製品のユーザによる取り扱いを支援する情報として提供する機能と、対話の対象である前記対象製品に紐付けられている前記ラベルの画像に含まれる前記マークに対応する前記意味が前記第１テーブルに存在しない場合、前記対象製品の全体像の撮像をユーザに求める機能と、を実現するためのプログラムである。
請求項２に記載の発明は、前記ラベルの記述を訂正する情報が公開情報の検索により見つかった場合、前記提供手段は、訂正後の記述に基づき前記アドバイスを提供する、請求項１に記載の対話型ロボットである。
請求項３に記載の発明は、前記提供手段は、前記訂正後の記述に関するデータを、ユーザの端末に送信する、請求項２に記載の対話型ロボットである。
請求項４に記載の発明は、前記ラベルの記述の読み取りが困難である場合、前記取得手段は、前記対象製品の全体像の撮像をユーザに求め、撮像された全体像による、前記対象製品の全体像と前記ラベルの画像との対応関係を記録する第３テーブル又は全体像と前記ラベルの記述との対応関係を記録する第４テーブルの検索を通じ、前記対象製品に対応する前記ラベルの画像又は前記ラベルの記述を取得する、請求項１～３のいずれか１項に記載の対話型ロボットである。
請求項５に記載の発明は、前記提供手段は、検索された前記記述に関するデータ、又は、前記ラベルの画像を、ユーザの端末に送信する、請求項４に記載の対話型ロボットである。
請求項６に記載の発明は、前記対象製品の全体像に関連する前記ラベルの記述が前記第４テーブルに見つからない場合、前記取得手段は、ユーザから補足情報を取得し、取得された当該補足情報と前記対象製品の全体像とを用いて前記第４テーブルを再検索する、請求項４に記載の対話型ロボットである。
請求項７に記載の発明は、前記対象製品の全体像に関連する前記ラベルの記述の候補が複数見つかった場合、前記取得手段は、ユーザから補足情報を取得し、取得された当該補足情報に基づいて候補を絞り込む、請求項４に記載の対話型ロボットである。
請求項８に記載の発明は、前記対象製品の全体像に関連する前記ラベルの画像が前記第３テーブルに見つからない場合、前記取得手段は、ユーザから補足情報を取得し、取得された当該補足情報と前記対象製品の全体像とを用いて前記第３テーブルを再検索する、請求項４に記載の対話型ロボットである。
請求項９に記載の発明は、前記対象製品の全体像に関連する前記ラベルの画像が複数見つかった場合、前記取得手段は、ユーザから補足情報を取得し、取得された当該補足情報に基づいて候補を絞り込む、請求項４に記載の対話型ロボットである。
請求項１０に記載の発明は、ユーザが使用する対話型ロボットを通じてサービスを提供する情報提供サーバであって、前記対話型ロボットを使用するユーザにより撮像された対象製品のラベルの画像に含まれるマークを読み取り、読み取った前記マークに対応する意味を、洗濯表示に使用されるマークと対応する意味との関係を記録する第１テーブルから取得する取得手段と、少なくとも洗濯に関連する取り扱いの内容と前記マークに対応する意味とこれらに対応するアドバイスとの関係を記録する第２テーブルの参照により、ユーザとの音声による対話を通じて特定されたユーザが意図する取り扱いの内容と前記ラベルの画像から読み取られた前記マークに対応する意味とに応じた前記アドバイスを前記対象製品のユーザによる取り扱いを支援する情報として提供する提供手段と、を有し、前記取得手段は、対話の対象である前記対象製品に紐付けられている前記ラベルの画像に含まれる前記マークに対応する前記意味が前記第１テーブルに存在しない場合、前記対象製品の全体像の撮像をユーザに求める、情報提供サーバである。
請求項１１に記載の発明は、前記ラベルの記述の訂正に関する情報が公開情報の検索により見つかった場合、前記提供手段は、訂正後の記述の情報に基づき前記アドバイスを提供する、請求項１０に記載の情報提供サーバである。
請求項１２に記載の発明は、前記ラベルの記述の読み取りが困難である場合、前記取得手段は、撮像された全体像による、前記対象製品の全体像と前記ラベルの画像との対応関係を記録する第３テーブル又は全体像と前記ラベルの記述との対応関係を記録する第４テーブルの検索を通じ、前記対象製品に対応する前記ラベルの画像又は前記ラベルの記述を取得する、請求項１０又は１１に記載の情報提供サーバである。
請求項１３に記載の発明は、ユーザが使用する対話型ロボットを通じてサービスを提供する情報提供サーバにおいて実行される情報提供方法であって、前記対話型ロボットを使用するユーザにより撮像された対象製品のラベルに含まれるマークを読み取り、読み取った前記マークに対応する意味を、洗濯表示に使用されるマークと対応する意味との関係を記録する第１テーブルから取得する処理と、少なくとも洗濯に関連する取り扱いの内容と前記マークに対応する意味とこれらに対応するアドバイスとの関係を記録する第２テーブルの参照により、ユーザとの音声による対話を通じて特定されたユーザが意図する取り扱いの内容と前記ラベルの画像から読み取られた前記マークに対応する意味とに応じた前記アドバイスを前記対象製品のユーザによる取り扱いを支援する情報として提供する処理と、
対話の対象である前記対象製品から取得された前記ラベルの画像に含まれる前記マークに対応する前記意味が前記第１テーブルに存在しない場合、前記対象製品の全体像の撮像をユーザに求める処理と、を有する情報提供方法である。
請求項１４に記載の発明は、コンピュータに、対話型ロボットを使用するユーザにより撮像された対象製品のラベルの画像に含まれるマークを読み取り、読み取った前記マークに対応する意味を、洗濯表示に使用されるマークと対応する意味との関係を記録する第１テーブルから取得する機能と、少なくとも洗濯に関連する取り扱いの内容と前記マークに対応する意味とこれらに対応するアドバイスとの関係を記録する第２テーブルの参照により、ユーザとの音声による対話を通じて特定されたユーザが意図する取り扱いの内容と前記ラベルの画像から読み取られた前記マークに対応する意味とに応じた前記アドバイスを前記対象製品のユーザによる取り扱いを支援する情報として提供する機能と、対話の対象である前記対象製品に紐付けられている前記ラベルの画像に含まれる前記マークに対応する前記意味が前記第１テーブルに存在しない場合、前記対象製品の全体像の撮像をユーザに求める機能と、を実現するためのプログラムである。
請求項１記載の発明によれば、ユーザは指示に従ってラベルを撮像するだけで洗濯の支援を受けることができる。
請求項２記載の発明によれば、販売後に洗濯に関連する記述が公表されている場合には、訂正後の記述に従い洗濯の支援を受けることができる。
請求項３記載の発明によれば、他者との記述の共有が容易になる。
請求項４記載の発明によれば、ラベルの損傷や劣化があっても洗濯の支援を受けることができる。
請求項５記載の発明によれば、他者との記述の共有が容易になる。
請求項６記載の発明によれば、製品全体の全体像に対応する画像に関連するラベルの記述が見つからない場合にも、目的とする記述が発見される可能性を高めることができる。
請求項７記載の発明によれば、ラベルの記述の候補が複数見つかった場合にも、より確からしい記述の絞り込みを可能にできる。
請求項８記載の発明によれば、製品全体の全体像に対応する画像に関連するラベルが見つからない場合にも、目的とする画像が発見される可能性を高めることができる。
請求項９記載の発明によれば、ラベルの画像の候補が複数見つかった場合にも、より確からしいラベルの画像の絞り込みを可能にできる。
請求項１０記載の発明によれば、ユーザは指示に従ってラベルを撮像するだけで洗濯の支援を受けることができる。
請求項１１記載の発明によれば、販売後に洗濯に関連する記述が公表されている場合には、訂正後の記述に従い洗濯の支援を受けることができる。
請求項１２記載の発明によれば、ラベルの損傷や劣化があっても洗濯の支援を受けることができる。
請求項１３記載の発明によれば、ユーザは指示に従ってラベルを撮像するだけで洗濯の支援を受けることができる。
請求項１４記載の発明によれば、ユーザは指示に従ってラベルを撮像するだけで洗濯の支援を受けることができる。
請求項２記載の発明によれば、販売後に洗濯に関連する記述が公表されている場合には、訂正後の記述に従い洗濯の支援を受けることができる。
請求項３記載の発明によれば、他者との記述の共有が容易になる。
請求項４記載の発明によれば、ラベルの損傷や劣化があっても洗濯の支援を受けることができる。
請求項５記載の発明によれば、他者との記述の共有が容易になる。
請求項６記載の発明によれば、製品全体の全体像に対応する画像に関連するラベルの記述が見つからない場合にも、目的とする記述が発見される可能性を高めることができる。
請求項７記載の発明によれば、ラベルの記述の候補が複数見つかった場合にも、より確からしい記述の絞り込みを可能にできる。
請求項８記載の発明によれば、製品全体の全体像に対応する画像に関連するラベルが見つからない場合にも、目的とする画像が発見される可能性を高めることができる。
請求項９記載の発明によれば、ラベルの画像の候補が複数見つかった場合にも、より確からしいラベルの画像の絞り込みを可能にできる。
請求項１０記載の発明によれば、ユーザは指示に従ってラベルを撮像するだけで洗濯の支援を受けることができる。
請求項１１記載の発明によれば、販売後に洗濯に関連する記述が公表されている場合には、訂正後の記述に従い洗濯の支援を受けることができる。
請求項１２記載の発明によれば、ラベルの損傷や劣化があっても洗濯の支援を受けることができる。
請求項１３記載の発明によれば、ユーザは指示に従ってラベルを撮像するだけで洗濯の支援を受けることができる。
請求項１４記載の発明によれば、ユーザは指示に従ってラベルを撮像するだけで洗濯の支援を受けることができる。
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
＜実施の形態１＞
＜システム構成＞
図１は、実施の形態１として想定する情報提供システム１の構成例を示す図である。
図１に示す情報提供システム１は、ネットワーク１０に接続された対話型ロボット２０と、クラウドサーバ３０と、対話型ロボット２０とブルートゥース（登録商標）で接続されるユーザ端末４０とで構成される。
＜実施の形態１＞
＜システム構成＞
図１は、実施の形態１として想定する情報提供システム１の構成例を示す図である。
図１に示す情報提供システム１は、ネットワーク１０に接続された対話型ロボット２０と、クラウドサーバ３０と、対話型ロボット２０とブルートゥース（登録商標）で接続されるユーザ端末４０とで構成される。
本実施の形態におけるネットワーク１０は、無線通信規格であるＷｉＦｉ（登録商標）とインターネットで構成される。ＷｉＦｉは、いわゆる家庭内ＬＡＮ（＝Local Area Network）である。
図１に示す対話型ロボット２０は、ヒト型のロボットを表している。もっとも、対話型ロボット２０の外観形状は、例えば犬や猫などの動物、仮想のキャラクタ、乗り物を模した形状でもよい。また、対話型ロボット２０の外観形状は、いわゆるスマートスピーカ等で採用されている筒型の形状や箱型の形状でもよい。
対話型ロボット２０は、ユーザの所有でも良いし、レンタルでもよい。レンタルの場合、有償か無償かは問わない。
図１に示す対話型ロボット２０は、ヒト型のロボットを表している。もっとも、対話型ロボット２０の外観形状は、例えば犬や猫などの動物、仮想のキャラクタ、乗り物を模した形状でもよい。また、対話型ロボット２０の外観形状は、いわゆるスマートスピーカ等で採用されている筒型の形状や箱型の形状でもよい。
対話型ロボット２０は、ユーザの所有でも良いし、レンタルでもよい。レンタルの場合、有償か無償かは問わない。
本実施の形態における対話型ロボット２０は、ユーザとの音声による対話又は会話が可能である。もっとも、本実施の形態では、対話と会話を厳密には区別しない。本実施の形態では、対話型ロボット２０又はユーザからの発声と他方による応答が成立することを対話又は会話という。
対話型ロボット２０は、クラウドサーバ３０との通信を通じ、ユーザとの対話を実現する。
対話型ロボット２０は、クラウドサーバ３０との通信を通じ、ユーザとの対話を実現する。
本実施の形態では、クラウドサーバ３０との通信にインターネットを想定するが、移動通信システム経由で通信することも可能である。移動通信システムは、第４世代（すなわち４Ｇ）や第５世代（すなわち５Ｇ）でもよい。ただし、移動通信システムを用いた通信が可能であるのは、対話型ロボット２０にＳＩＭ（＝Subscriber Identity Module）カードが装着されているか、電子的に発行されたＳＩＭ情報が半導体メモリに記憶されている場合に限られる。
クラウドサーバ３０は、対話型ロボット２０とユーザの音声による対話を通じ、洗濯に関連するユーザの作業を支援するサービスを提供する情報提供サーバである。
本実施の形態におけるクラウドサーバ３０は、対話型ロボット２０からテキスト化されたユーザの音声を受信する機能と、受信したテキストデータの意味を自然言語解析する機能と、解析結果に応じたデータ処理を実行する機能と、ユーザに対する応答を生成する機能と、生成された音声データを対話型ロボット２０に送信する機能を有している。
本実施の形態におけるクラウドサーバ３０は、これらの機能を通じ、洗濯に関連するユーザの作業を支援するサービスを提供する。
本実施の形態におけるクラウドサーバ３０は、対話型ロボット２０からテキスト化されたユーザの音声を受信する機能と、受信したテキストデータの意味を自然言語解析する機能と、解析結果に応じたデータ処理を実行する機能と、ユーザに対する応答を生成する機能と、生成された音声データを対話型ロボット２０に送信する機能を有している。
本実施の形態におけるクラウドサーバ３０は、これらの機能を通じ、洗濯に関連するユーザの作業を支援するサービスを提供する。
本実施の形態におけるサービスは、主に布製品の洗濯を想定する。布製品は、衣類に限らず、例えばクッション、鞄、寝具、ぬいぐるみも含まれる。なお、洗濯の対象製品には、革製品も含まれる。
本実施の形態におけるサービスは、洗濯の対象製品の画像や対象製品に付属する洗濯表示や組成表示の画像が、ユーザから提供されることを前提とする。
「洗濯に関連するユーザの作業」には、例えば洗濯機に用意されているコースの選択の他、洗濯機の手動による設定、布製品や革製品の手洗いや手入れも含まれる。サービスの対象とするユーザの作業には、洗い、脱水、絞り、乾燥、干し、アイロン、畳み、収納も含まれる。
本実施の形態におけるサービスは、洗濯の対象製品の画像や対象製品に付属する洗濯表示や組成表示の画像が、ユーザから提供されることを前提とする。
「洗濯に関連するユーザの作業」には、例えば洗濯機に用意されているコースの選択の他、洗濯機の手動による設定、布製品や革製品の手洗いや手入れも含まれる。サービスの対象とするユーザの作業には、洗い、脱水、絞り、乾燥、干し、アイロン、畳み、収納も含まれる。
洗いに関する支援には、洗う前の準備作業、洗いに使用する洗濯剤、漂白剤、柔軟剤の種類や分量のアドバイス等も含まれる。
準備作業には、汚れやすい襟、袖口、ポケット口等の前処理、洗濯ネットの使用、ファスナー、ボタン、フック等を閉じる作業、フードやファーの取り外し等がある。この他、洗濯機に入れる前に服や靴下を裏返す等の作業も準備作業の一例である。
また、本実施の形態におけるユーザの作業には、対象製品の画像やラベルの撮像も含まれる。
準備作業には、汚れやすい襟、袖口、ポケット口等の前処理、洗濯ネットの使用、ファスナー、ボタン、フック等を閉じる作業、フードやファーの取り外し等がある。この他、洗濯機に入れる前に服や靴下を裏返す等の作業も準備作業の一例である。
また、本実施の形態におけるユーザの作業には、対象製品の画像やラベルの撮像も含まれる。
ここでのラベルには、洗濯表示用のラベルと、組成表示用のラベルと、洗濯表示と組成表示の両方を含むラベルがある。古い洗濯表示には、６分類２２種類のマークが使用され、新しい洗濯表示には、７分類４１種類のマークが使用される。この他、文字による付記情報もある。本実施の形態では、洗濯の対象物に付属するラベルに印字されたマークや文字を「洗濯に関連する記述」という。なお、洗濯表示には、アメリカやヨーロッパ等の海外で使用される表示を含めてもよいし、ＩＳＯで定めた表示を含めてもよい。
因みに、古い洗濯表示の６分類は、洗い方、塩素漂白の可否、アイロンのかけ方、ドライクリーニング、絞り方、干し方である。一方、新しい洗濯表示の７分類は、洗濯処理、漂白処理、タンブル乾燥、自然乾燥、アイロン仕上げ、ドライクリーニング、ウエットクリーニングである。
ラベルには、全ての分類を印字する必要はなく、扱いに制約がない分類については省略が認められる。
ラベルには、全ての分類を印字する必要はなく、扱いに制約がない分類については省略が認められる。
本実施の形態におけるユーザ端末４０は、対話型ロボット２０との連携により、クラウドサーバ３０が提供するサービスの補完に使用される。例えば対話型ロボット２０で撮像された画像の保存、対話型ロボット２０にカメラが実装されていない場合や故障している場合のカメラの代用、対話型ロボット２０がクラウドサーバ３０から取得したラベルの画像や記述に関するデータの保存に使用される。
図１の例では、ユーザ端末４０の例としてスマートフォンを例示しているが、ユーザ端末４０は、ユーザが使用するデスクトップ型のコンピュータ、ノート型のコンピュータ、タブレット型のコンピュータでもよい。また、ユーザ端末４０は、スマートウォッチやスマートグラス等のウェアラブルコンピュータでもよい。
＜対話型ロボットの構成＞
図２は、対話型ロボット２０の外観例を説明する図である。図２に示す対話型ロボット２０は、２本の手と足を有するヒト型のロボットである。
もっとも、対話型ロボット２０が実際に歩行可能である必要はない。ただし、不図示の車輪等により、対話型ロボット２０の自走が可能でもよい。
図２は、対話型ロボット２０の外観例を説明する図である。図２に示す対話型ロボット２０は、２本の手と足を有するヒト型のロボットである。
もっとも、対話型ロボット２０が実際に歩行可能である必要はない。ただし、不図示の車輪等により、対話型ロボット２０の自走が可能でもよい。
言うまでもなく、図２に示す外観は一例であり、対話型ロボット２０には手足が無くてもよい。
対話型ロボット２０には、カメラ２１と、再生音のボリュームスイッチ２２と、スピーカ２３と、マイク２４と、録音ボタン２５と、再生ボタン２６と、ファンクションボタン２７が設けられている。
対話型ロボット２０には、カメラ２１と、再生音のボリュームスイッチ２２と、スピーカ２３と、マイク２４と、録音ボタン２５と、再生ボタン２６と、ファンクションボタン２７が設けられている。
カメラ２１は、周囲の撮像に使用される。特に、カメラ２１は、洗濯の対象製品の全体像やラベルの撮像に使用される。
本実施の形態の場合、カメラ２１は、対話型ロボット２０の右目の位置に設けられている。本実施の形態の場合、カメラ２１は、右目の位置に１つ設けているが、左右両目の位置に設けてもよい。この場合、ステレオ撮影が可能になる。
また、本実施の形態の場合、対話型ロボット２０がヒト型であるので、カメラ２１を目の位置に取り付けているが、その他の位置に取り付けてもよい。例えば鼻の位置、口の位置、胸の位置、お腹の位置にカメラ２１を取り付けてもよい。
本実施の形態の場合、カメラ２１は、対話型ロボット２０の右目の位置に設けられている。本実施の形態の場合、カメラ２１は、右目の位置に１つ設けているが、左右両目の位置に設けてもよい。この場合、ステレオ撮影が可能になる。
また、本実施の形態の場合、対話型ロボット２０がヒト型であるので、カメラ２１を目の位置に取り付けているが、その他の位置に取り付けてもよい。例えば鼻の位置、口の位置、胸の位置、お腹の位置にカメラ２１を取り付けてもよい。
ボリュームスイッチ２２は、回転式のスイッチであり、右向きに回すと再生音が大きくなり、左向きに回すと再生音が小さくなる。
スピーカ２３は、対話型ロボット２０の音声の出力に用いられる。
マイク２４は、ユーザの音声の取得に用いられる。
録音ボタン２５は、音声メッセージの録音に使用される。
再生ボタン２６は、音声メッセージの再生に使用される。
ファンクションボタン２７は、初期状態において、マイク２４のミュートに使用される。ファンクションボタン２７には、任意の機能をユーザが割り当てることも可能である。
スピーカ２３は、対話型ロボット２０の音声の出力に用いられる。
マイク２４は、ユーザの音声の取得に用いられる。
録音ボタン２５は、音声メッセージの録音に使用される。
再生ボタン２６は、音声メッセージの再生に使用される。
ファンクションボタン２７は、初期状態において、マイク２４のミュートに使用される。ファンクションボタン２７には、任意の機能をユーザが割り当てることも可能である。
図３は、実施の形態１で使用する対話型ロボット２０のハードウェア上の構成例を示す図である。図３には、図２との対応部分に対応する符号を付して示している。
図３に示す対話型ロボット２０は、装置全体を制御する制御ユニット２０１と、制御ユニット２０１と通信する複数のデバイスとを有している。
制御ユニット２０１は、プログラムの実行を通じて各種の機能を実現するＣＰＵ２０１Ａと、ＢＩＯＳ等が記憶されるＲＯＭ２０１Ｂと、プログラムの実行領域として使用されるＲＡＭ２０１Ｃとを有している。
図３に示す対話型ロボット２０は、装置全体を制御する制御ユニット２０１と、制御ユニット２０１と通信する複数のデバイスとを有している。
制御ユニット２０１は、プログラムの実行を通じて各種の機能を実現するＣＰＵ２０１Ａと、ＢＩＯＳ等が記憶されるＲＯＭ２０１Ｂと、プログラムの実行領域として使用されるＲＡＭ２０１Ｃとを有している。
外部メモリ２０２は、読み書きが可能な不揮発性の半導体メモリであり、例えばファームウェアが記憶される。外部メモリ２０２には、音声をテキストデータに変換する音声認識用のプログラムも記憶される。
照度センサ２０３は、対話型ロボット２０の筐体内部に配置されている。照度センサ２０３は、対話型ロボット２０が使用される部屋の明るさの検知に使用される。
照度センサ２０３は、対話型ロボット２０の筐体内部に配置されている。照度センサ２０３は、対話型ロボット２０が使用される部屋の明るさの検知に使用される。
人感センサ２０４は、対話型ロボット２０の近くにユーザがいることの検知に使用される。対話型ロボット２０の操作は、予め設定したニックネームによる呼び掛けを原則とするが、人感センサ２０４がユーザを検知している場合には、ニックネームによる呼び掛けが無くても操作や対話が可能になる。
加速度センサ２０５は、対話型ロボット２０の姿勢の検知に使用される。加速度センサ２０５には、例えば６軸センサが使用される。
ＬＥＤ２０６は、対話型ロボット２０の例えば頬の内側に配置され、その発光は筐体を透過して外部から視認される。ＬＥＤ２０６の発光は、対話型ロボット２０の動作の状態や感情の表現に使用される。
ＬＥＤ２０６は、対話型ロボット２０の例えば頬の内側に配置され、その発光は筐体を透過して外部から視認される。ＬＥＤ２０６の発光は、対話型ロボット２０の動作の状態や感情の表現に使用される。
通信モジュール２０７は、他の端末との通信に使用される。本実施の形態の場合、通信モジュール２０７としてＷｉＦｉモジュールとブルートゥースモジュールが設けられる。なお、通信モジュール２０７には、４Ｇや５Ｇに対応するモジュールを設けてもよい。
この他、対話型ロボット２０には、情報の表示に使用するディスプレイを設けてもよい。
この他、対話型ロボット２０には、情報の表示に使用するディスプレイを設けてもよい。
図４は、実施の形態１で使用する対話型ロボット２０の機能上の構成例を説明する図である。
図４に示す機能部は、ＣＰＵ２０１Ａによるプログラムの実行を通じて実現される。図４には、洗濯に関連するユーザの作業の支援に関係する機能部だけを描いている。具体的には、音声認識部２１１と音声出力部２１２を描いている。
図４に示す機能部は、ＣＰＵ２０１Ａによるプログラムの実行を通じて実現される。図４には、洗濯に関連するユーザの作業の支援に関係する機能部だけを描いている。具体的には、音声認識部２１１と音声出力部２１２を描いている。
音声認識部２１１は、マイク２４（図２参照）により取得されたユーザの音声をテキストデータに変換する機能である。音声認識部２１１は、音響モデルと言語モデルを使用し、取得された音声をテキストデータに変換する。
音声出力部２１２は、クラウドサーバ３０から受信した音声ファイルを復号し、音声として出力する。
音声出力部２１２は、クラウドサーバ３０から受信した音声ファイルを復号し、音声として出力する。
＜クラウドサーバの構成＞
図５は、実施の形態１で使用するクラウドサーバ３０のハードウェア上の構成例を示す図である。
図５に示すクラウドサーバ３０は、装置全体を制御する制御ユニット３０１と、補助記憶装置としてのハードディスクドライブ（すなわちＨＤＤ）３０２と、通信モジュール３０３とで構成されている。
図５は、実施の形態１で使用するクラウドサーバ３０のハードウェア上の構成例を示す図である。
図５に示すクラウドサーバ３０は、装置全体を制御する制御ユニット３０１と、補助記憶装置としてのハードディスクドライブ（すなわちＨＤＤ）３０２と、通信モジュール３０３とで構成されている。
制御ユニット３０１は、プログラムの実行を通じて各種の機能を実現するＣＰＵ３０１Ａと、ＢＩＯＳ等が記憶されるＲＯＭ３０１Ｂと、プログラムの実行領域として使用されるＲＡＭ３０１Ｃとを有している。
ハードディスク３０２には、オペレーションシステムと、洗濯に関連するユーザの作業を支援するサービスを実現するためのプログラムが記憶されている。
本実施の形態の場合、対話型ロボット２０から受信したテキストデータを自然言語処理する自然言語処理モジュール３０２Ａも、ハードディスク３０２に記憶される。もっとも、自然言語処理については、連携する他のサーバ上で実行し、自然言語処理の結果だけを他のサーバから受け取ってもよい。
本実施の形態の場合、対話型ロボット２０から受信したテキストデータを自然言語処理する自然言語処理モジュール３０２Ａも、ハードディスク３０２に記憶される。もっとも、自然言語処理については、連携する他のサーバ上で実行し、自然言語処理の結果だけを他のサーバから受け取ってもよい。
この他、ハードディスク３０２には、洗濯表示として使用されるマークと意味の対応関係を記録する洗濯表示テーブル３０２Ｂと、洗濯に関連する作業別に用意された支援データを記録するテーブル（以下「作業別支援データテーブル」という）３０２Ｃと、製品の販売元やメーカ等から公表された洗濯表示の訂正データを記録する訂正データテーブル３０２Ｄと、ユーザがアップロードした製品の全体像とラベルの画像（以下「ラベル画像」という）との対応関係を記録するテーブル（以下「全体像⇒ラベル画像テーブル」という）３０２Ｅと、ユーザがアップロードした製品の全体像とラベルの記述の内容（以下「記述内容」という）との対応関係を記録するテーブル（以下「全体像⇒記述内容テーブル」という）３０２Ｆと、ユーザとの対話のやりとりを学習したモデル（以下「学習済みモデル」という）３０２Ｇが記憶されている。
洗濯表示テーブル３０２Ｂは、古い洗濯表示の６分類２２種類のマークと意味の対応関係、新しい洗濯表示の７分類４１種類のマークと意味の対応関係を記録する。
作業別支援データテーブル３０２Ｃは、洗濯に関連するユーザとして想定する作業毎の注意点やアドバイスを記録する。例えば「洗い」であれば、洗いたい物の素材や構造、対象製品の種類等に応じた準備作業のアドバイス、洗濯機のコース洗濯等に関するアドバイス、手洗いに関するアドバイス、洗いに使用する洗濯剤、漂白剤、柔軟剤の種類や分量のアドバイスがある。
作業別支援データテーブル３０２Ｃは、洗濯に関連するユーザとして想定する作業毎の注意点やアドバイスを記録する。例えば「洗い」であれば、洗いたい物の素材や構造、対象製品の種類等に応じた準備作業のアドバイス、洗濯機のコース洗濯等に関するアドバイス、手洗いに関するアドバイス、洗いに使用する洗濯剤、漂白剤、柔軟剤の種類や分量のアドバイスがある。
なお、アドバイスの内容は、前提となる素材や構造、対象製品の種類、洗濯表示の記述等に紐付けられている。前提となる素材や構造、対象製品の種類等が対話を通じて特定されると、記録されているアドバイスが読み出され、対話型ロボット２０から音声によりユーザに提供される。
この他、作業別支援データテーブル３０２Ｃには、脱水、乾燥、干し、アイロン、絞り方、畳み、収納の各作業についても、前提とアドバイスの関係が紐付けた状態で記録されている。
本実施の形態の場合、作業別支援データテーブル３０２Ｃは、サービスを提供する事業者が用意するが、連携する他の事業者から取得してもよいし、インターネット上に公開された情報を活用してもよい。
本実施の形態の場合、作業別支援データテーブル３０２Ｃは、サービスを提供する事業者が用意するが、連携する他の事業者から取得してもよいし、インターネット上に公開された情報を活用してもよい。
訂正データテーブル３０２Ｄは、インターネット上に公開された訂正データが記録される。訂正データは、例えばニュース記事や販売元から各種のメディアに発表された場合に訂正データテーブル３０２Ｄに登録される。また、訂正データは、ユーザからアップロードされたラベル画像から認識された「表示者名」や「連絡先」を検索キーとするウェブサイト上の巡回により収集してもよい。
全体像⇒ラベル画像テーブル３０２Ｅは、ユーザが撮像してアップロードした全体像と、対応するラベル画像の組を記録するテーブルである。
対応する全体像とラベル画像の撮像は、対話型ロボット２０とユーザとの対話を通じて実行されるので、対応関係の特定が可能である。もっとも、全体像を検索キーに用いてインターネット上の類似画像を検索し、検索された類似画像に関連付けられているラベル画像を取得して登録してもよい。
本実施の形態の場合、全体像⇒ラベル画像テーブル３０２Ｅは、ユーザ毎に専用のテーブルとして用意するが、全てのユーザについて共通の全体像⇒ラベル画像テーブル３０２Ｅを用意してもよい。
対応する全体像とラベル画像の撮像は、対話型ロボット２０とユーザとの対話を通じて実行されるので、対応関係の特定が可能である。もっとも、全体像を検索キーに用いてインターネット上の類似画像を検索し、検索された類似画像に関連付けられているラベル画像を取得して登録してもよい。
本実施の形態の場合、全体像⇒ラベル画像テーブル３０２Ｅは、ユーザ毎に専用のテーブルとして用意するが、全てのユーザについて共通の全体像⇒ラベル画像テーブル３０２Ｅを用意してもよい。
全体像⇒記述内容テーブル３０２Ｆは、ユーザが撮像してアップロードした全体像と、対応するラベル画像から読み取られた記述内容の組を記録するテーブルである。ここでの記述内容は、ラベル画像に印字された記号の意味や文字で構成される。
本実施の形態の場合、全体像⇒記述内容テーブル３０２Ｆは、ユーザ毎に専用のテーブルとして用意するが、全てのユーザについて共通の全体像⇒記述内容テーブル３０２Ｆを用意してもよい。
本実施の形態の場合、全体像⇒記述内容テーブル３０２Ｆは、ユーザ毎に専用のテーブルとして用意するが、全てのユーザについて共通の全体像⇒記述内容テーブル３０２Ｆを用意してもよい。
本実施の形態の場合、全体像⇒ラベル画像テーブル３０２Ｅと全体像⇒記述内容テーブル３０２Ｆの両方を用意するが、これらはラベルの破損や損傷等によりラベル画像から記述を読み取れない場合に備えて用意される。因みに、全体像から破損等がないラベル画像を取得できれば記述内容の取得が可能であるので、全体像⇒ラベル画像テーブル３０２Ｅと全体像⇒記述内容テーブル３０２Ｆのいずれか一方だけを用意してもよい。
本実施の形態における学習済みモデル３０２Ｇは、汎用的なモデルを使用する。すなわち、学習済みモデル３０２Ｇには、洗濯に関連する各種の対話を学習することにより生成されたモデルが使用される。例えば服の購入に関するユーザの発話を入力とし、服の全体像やラベル画像の撮像を促す応答を出力とする対話の例、服の洗い方に関するユーザの質問を入力とし、服のラベル画像の撮像を促す発言を出力とする対話の例が教師データとして学習される。
図６は、実施の形態１で使用するクラウドサーバ３０の機能上の構成例を説明する図である。
図６に示す機能部は、ＣＰＵ３０１Ａによるプログラムの実行を通じて実現される。図６には、洗濯に関連するユーザの作業の支援に関係する機能部だけを描いている。具体的には、進捗管理部３１１と、文字認識部３１２と、作業支援部３１３と、訂正検索部３１４と、画像検索部３１５と、ＡＩ（＝Artificial Intelligence）アシスタント３１６とを描いている。
図６に示す機能部は、ＣＰＵ３０１Ａによるプログラムの実行を通じて実現される。図６には、洗濯に関連するユーザの作業の支援に関係する機能部だけを描いている。具体的には、進捗管理部３１１と、文字認識部３１２と、作業支援部３１３と、訂正検索部３１４と、画像検索部３１５と、ＡＩ（＝Artificial Intelligence）アシスタント３１６とを描いている。
進捗管理部３１１は、ユーザの発話を通じて開始された洗濯に関連するユーザの作業の進捗を管理する機能部である。洗濯に関連するユーザの作業の進捗には、例えば洗い、脱水、絞り、乾燥、干し、アイロン、畳み、収納がある。管理の対象である進捗の工程は、洗いたい物によって異なる。例えば全自動式の洗濯機を使用する場合と使用しない場合でも異なる。また、洗濯機を使用する場合と手洗いの場合でも異なる。
進捗管理部３１１による進捗の管理は、ユーザが質問した具体的な工程から開始される。例えばユーザが対話型ロボット２０（図１参照）に洗い方を質問した場合には、洗いから畳みや収納までが管理の対象になる。また例えばユーザが対話型ロボット２０に干し方を質問した場合には、干しから畳みや収納までが管理の対象となる。もっとも、管理の範囲は、ユーザが個別にその都度、設定できるようにしてもよい。例えば質問した工程だけを管理の対象としてもよい。
文字認識部３１２は、ラベル画像から文字を認識する機能部である。例えば洗濯表示の記述である記号や文字の認識に使用される他、組成表示の記述である文字の認識に使用される。文字認識部３１２は、取得手段の一例である。
作業支援部３１３は、ユーザから質問があった作業に関する注意点やアドバイスを作業別支援データテーブル３０２Ｃ（図５参照）から抽出し、ＡＩアシスタント３１６に与える機能部である。
作業支援部３１３は、ユーザから質問があった作業に関する注意点やアドバイスを作業別支援データテーブル３０２Ｃ（図５参照）から抽出し、ＡＩアシスタント３１６に与える機能部である。
例えばダウンジャケットの洗濯の場合、作業支援部３１３は、洗い工程について、手洗いが推奨されること、洗いを開始する前に襟、袖口等の汚れ部分の確認とこれらの部位の予洗いが推奨されること、洗いを開始する前にはファスナーやボタン等を予め閉じること、洗い桶で押し洗いすること、洗い桶がない場合には洗濯槽で代用が可能なこと等を、対話型ロボット２０を通じてアドバイスする。
また、脱水工程について、作業支援部３１３は、洗濯表示の記述内容に従い、脱水機の使用の可否や絞って良いか否か等を、対話型ロボット２０を通じてアドバイスする。
また、乾燥工程について、作業支援部３１３は、羽毛の偏りを減らす持ち方や干し方等を、対話型ロボット２０を通じてアドバイスする。
また、乾燥工程について、作業支援部３１３は、羽毛の偏りを減らす持ち方や干し方等を、対話型ロボット２０を通じてアドバイスする。
なお、洗濯機に手洗いモードやドライモードがある場合、作業支援部３１３は、これらのモードの洗濯も一応は可能であること、洗濯槽に入れる前には、ダウンジャケットの表と裏を裏返して畳んだ後に洗濯用ネットに入れること、洗剤にはおしゃれ着用の中性洗剤を使用すること等を、対話型ロボット２０を通じてアドバイスする。
訂正検索部３１４は、例えばラベル画像のアップロードを検知すると、ラベル画像の「表示者名」や「連絡先」に紐付けられているウェブサイト等にアクセスし、ラベル画像の記述の訂正が公開されていないかを検索する機能部である。
訂正の情報が存在した場合、訂正検索部３１４は、訂正データテーブル３０２Ｄ（図５参照）に、ラベル画像に紐づけて訂正後の記述内容や変更点を記録する。同時に、訂正検索部３１４は、訂正データの存在をＡＩアシスタント３１６に与え、対話型ロボット２０に対して送信する音声データの文面の変更を実現する。
訂正の情報が存在した場合、訂正検索部３１４は、訂正データテーブル３０２Ｄ（図５参照）に、ラベル画像に紐づけて訂正後の記述内容や変更点を記録する。同時に、訂正検索部３１４は、訂正データの存在をＡＩアシスタント３１６に与え、対話型ロボット２０に対して送信する音声データの文面の変更を実現する。
また、訂正検索部３１４は、ユーザからアップロードされたラベル画像から読み出された「表示者名」や「連絡先」に紐付けられているウェブサイト等を定期的に巡回し、訂正データの公開の有無を確認してもよい。
なお、訂正検索部３１４は、ユーザがアップロードしたラベル画像とは関係なく、洗濯表示や組成表示の記述の訂正に関する情報を収集し、訂正データテーブル３０２Ｄに記録してもよい。
なお、訂正検索部３１４は、ユーザがアップロードしたラベル画像とは関係なく、洗濯表示や組成表示の記述の訂正に関する情報を収集し、訂正データテーブル３０２Ｄに記録してもよい。
画像検索部３１５は、ユーザがアップロードした全体像やラベル画像に類似する画像を検索する機能部である。ここでの画像検索部３１５は、取得手段の一例である。
画像検索部３１５は、最初に、ユーザ別に用意された全体像⇒ラベル画像テーブル３０２Ｅ（図５参照）や全体像⇒記述内容テーブル３０２Ｆ（図５参照）を検索する。検索の対象である全体像やラベル画像は、ユーザが登録済みの可能性が高い。このため、検索の範囲を個々のユーザ毎に用意されたテーブルに限定することで、効率的に目的とするラベル画像や記述内容を抽出することができる。
画像検索部３１５は、最初に、ユーザ別に用意された全体像⇒ラベル画像テーブル３０２Ｅ（図５参照）や全体像⇒記述内容テーブル３０２Ｆ（図５参照）を検索する。検索の対象である全体像やラベル画像は、ユーザが登録済みの可能性が高い。このため、検索の範囲を個々のユーザ毎に用意されたテーブルに限定することで、効率的に目的とするラベル画像や記述内容を抽出することができる。
ただし、洗濯表示や組成表示が付された対象製品は、工業的に生産され流通された製品であるので、他のユーザについて用意されたテーブルを検索の範囲に含めることも可能である。
目的とするラベル画像や記述内容を抽出できない場合には、他のユーザについて用意されたテーブルまで検索の範囲に含めることで、目的とするラベル画像や記述内容が抽出される可能性が高くなり、サービスの質の向上、すなわちユーザの満足度を高めることができる。
目的とするラベル画像や記述内容を抽出できない場合には、他のユーザについて用意されたテーブルまで検索の範囲に含めることで、目的とするラベル画像や記述内容が抽出される可能性が高くなり、サービスの質の向上、すなわちユーザの満足度を高めることができる。
ＡＩアシスタント３１６は、学習済みモデル３０２Ｇ（図５参照）の実行を通じてサービスを提供する。ＡＩアシスタント３１６は、提供手段の一例である。
ＡＩアシスタント３１６は、ユーザの発話の内容を学習済みモデル３０２Ｇに与えることにより、対話型ロボット２０を通じて応答する文面を生成する。
この際、ＡＩアシスタント３１６は、進捗管理部３１１で管理されている進捗の工程に応じ、作業支援部３１３と連携し、対応する工程に応じた注意点やアドバイスを内容に含む文面を生成する。
ＡＩアシスタント３１６は、ユーザの発話の内容を学習済みモデル３０２Ｇに与えることにより、対話型ロボット２０を通じて応答する文面を生成する。
この際、ＡＩアシスタント３１６は、進捗管理部３１１で管理されている進捗の工程に応じ、作業支援部３１３と連携し、対応する工程に応じた注意点やアドバイスを内容に含む文面を生成する。
また、ユーザの質問が洗濯表示や組成表示に関する内容であり、ユーザから全体像やラベル画像がアップロードされた場合、ＡＩアシスタント３１６は、画像検索部３１５により検索されたラベル画像から読み出される記述内容等を含む文面を生成する。
ただし、ユーザの質問が洗濯表示や組成表示に関する内容の場合において、対象とする洗濯表示や組成表示に訂正データが存在するとき、ＡＩアシスタント３１６は、訂正の存在と訂正後の内容を文面に含む文面を生成する。
ただし、ユーザの質問が洗濯表示や組成表示に関する内容の場合において、対象とする洗濯表示や組成表示に訂正データが存在するとき、ＡＩアシスタント３１６は、訂正の存在と訂正後の内容を文面に含む文面を生成する。
＜処理動作＞
以下では、情報提供システム１で実行される処理動作の例を説明する。
＜画像の登録＞
図７は、実施の形態１で使用するクラウドサーバ３０（図１参照）で実行される対象製品に関する画像の登録動作を説明するフローチャートである。なお、図７では、ステップの意味で記号のＳを使用する。
以下では、情報提供システム１で実行される処理動作の例を説明する。
＜画像の登録＞
図７は、実施の形態１で使用するクラウドサーバ３０（図１参照）で実行される対象製品に関する画像の登録動作を説明するフローチャートである。なお、図７では、ステップの意味で記号のＳを使用する。
本動作は、ＡＩアシスタント３１６（図６参照）が、進捗管理部３１１（図６参照）や作業支援部３１３（図６参照）との連携により実行する。
クラウドサーバ３０は、サービスを利用するユーザからの発話の中に、洗濯の可能性がある製品の登録に関する内容が含まれるか否かを判定する（ステップ１）。製品の登録に関する内容には、製品の登録や管理の開始を直接求める内容に限らず、購入した製品や貰った製品に関する話題も含まれる。
クラウドサーバ３０は、サービスを利用するユーザからの発話の中に、洗濯の可能性がある製品の登録に関する内容が含まれるか否かを判定する（ステップ１）。製品の登録に関する内容には、製品の登録や管理の開始を直接求める内容に限らず、購入した製品や貰った製品に関する話題も含まれる。
本実施の形態の場合、ステップ１で否定結果が得られている間、クラウドサーバ３０は、ステップ１の判定を繰り返し実行する。
ステップ１で肯定結果が得られた場合、クラウドサーバ３０は、対象製品の全体像の撮像をユーザに要求する（ステップ２）。
なお、ステップ２の実行前に、クラウドサーバ３０は、話題になっている対象製品の登録を希望するか否かをユーザに問い合わせてもよい。この問い合わせを実行する場合、対象製品の登録が希望された場合にステップ２を実行し、希望しない場合にはステップ１の判定に戻る。
ステップ１で肯定結果が得られた場合、クラウドサーバ３０は、対象製品の全体像の撮像をユーザに要求する（ステップ２）。
なお、ステップ２の実行前に、クラウドサーバ３０は、話題になっている対象製品の登録を希望するか否かをユーザに問い合わせてもよい。この問い合わせを実行する場合、対象製品の登録が希望された場合にステップ２を実行し、希望しない場合にはステップ１の判定に戻る。
全体像のアップロードを確認すると、クラウドサーバ３０は、対象製品のラベル画像の撮像をユーザに要求する（ステップ３）。
ラベル画像のアップロードを確認すると、クラウドサーバ３０は、取得されたラベル画像から記述内容を取得する（ステップ４）。
次に、クラウドサーバ３０は、全体像とラベル画像を紐付けて登録する（ステップ５）。また、クラウドサーバ３０は、全体像と記述内容を紐付けて登録する（ステップ６）。
ラベル画像のアップロードを確認すると、クラウドサーバ３０は、取得されたラベル画像から記述内容を取得する（ステップ４）。
次に、クラウドサーバ３０は、全体像とラベル画像を紐付けて登録する（ステップ５）。また、クラウドサーバ３０は、全体像と記述内容を紐付けて登録する（ステップ６）。
＜具体的な対話例＞
図８は、対象製品の登録に関するユーザと対話型ロボット２０の対話例を説明する図である。
図８の場合、ユーザが「ガス太郎、服を買ったよ。」と話し掛けている。このユーザの音声には、「服」、「買った」のキーワードが含まれている。この２つのキーワードより、クラウドサーバ３０（図１参照）は、ユーザの発話に、洗濯の可能性がある製品の登録に関する内容が含まれると判定する。
その結果として、対話型ロボット２０は「見せてもらってもいいですか？」等と応答する。ここでの応答は、前述したステップ２に対応する。
図８は、対象製品の登録に関するユーザと対話型ロボット２０の対話例を説明する図である。
図８の場合、ユーザが「ガス太郎、服を買ったよ。」と話し掛けている。このユーザの音声には、「服」、「買った」のキーワードが含まれている。この２つのキーワードより、クラウドサーバ３０（図１参照）は、ユーザの発話に、洗濯の可能性がある製品の登録に関する内容が含まれると判定する。
その結果として、対話型ロボット２０は「見せてもらってもいいですか？」等と応答する。ここでの応答は、前述したステップ２に対応する。
対話型ロボット２０からの音声を確認したユーザは、「ガス太郎、ちょっと待って」や「ガス太郎、これでいいかな？」等と言いながら、買ってきた服を対話型ロボット２０の前に広げて見せる等を行う。なお、テーブルや床面に広げた服を見せるように、対話型ロボット２０を持ち上げてもよい。
予め定めた条件を満たす全体像が撮像された場合、対話型ロボット２０は、「画像を取得できました。ラベルも見せてもらっていいですか？」等と応答する。ここでの応答は、前述したステップ３に対応する。
予め定めた条件を満たす全体像が撮像された場合、対話型ロボット２０は、「画像を取得できました。ラベルも見せてもらっていいですか？」等と応答する。ここでの応答は、前述したステップ３に対応する。
対話型ロボット２０からの音声を確認したユーザは、同様に、「ガス太郎、ちょっと待って」や「ガス太郎、これでいいかな？」等と言いながら、買ってきた服のラベルを対話型ロボット２０の前に広げて見せる等を行う。
やはり、ラベルが見えるように服を広げ、持ち上げた対話型ロボット２０をラベルに近づける等してもよい。
予め定めた条件を満たすラベル画像が撮像された場合、対話型ロボット２０は、「登録できました」等と応答する。
やはり、ラベルが見えるように服を広げ、持ち上げた対話型ロボット２０をラベルに近づける等してもよい。
予め定めた条件を満たすラベル画像が撮像された場合、対話型ロボット２０は、「登録できました」等と応答する。
以上で、ユーザとの対話を通じての服の全体像の登録と対応するラベル画像の登録が完了する。ここでの全体像とラベル画像は、いずれも対話型ロボット２０からクラウドサーバ３０にアップロードされ、全体像⇒ラベル画像テーブル３０２Ｅ（図５参照）に紐付けられた状態で記録される。
なお、ラベル画像からの記述内容の取得や取得された記述内容の対応する全体像への紐付けと登録は、クラウドサーバ３０が自動で実行する。
なお、ラベル画像からの記述内容の取得や取得された記述内容の対応する全体像への紐付けと登録は、クラウドサーバ３０が自動で実行する。
＜洗濯の支援＞
図９は、実施の形態１で使用するクラウドサーバ３０（図１参照）で実行される洗濯の支援動作を説明するフローチャートである。図９に示す支援動作は、情報提供方法の一例である。
本動作は、ＡＩアシスタント３１６（図６参照）が、進捗管理部３１１（図６参照）や作業支援部３１３（図６参照）等との連携により実行する。
図９は、実施の形態１で使用するクラウドサーバ３０（図１参照）で実行される洗濯の支援動作を説明するフローチャートである。図９に示す支援動作は、情報提供方法の一例である。
本動作は、ＡＩアシスタント３１６（図６参照）が、進捗管理部３１１（図６参照）や作業支援部３１３（図６参照）等との連携により実行する。
クラウドサーバ３０は、サービスを利用するユーザからの発話の中に、洗濯の可能性がある製品の取扱に関する内容が含まれるか否かを判定する（ステップ１１）。製品の取扱に関する内容には、「洗濯」の言葉を含む場合に限らず、「洗い方」や「手入れ」等でもよい。また、製品の取扱には、前述したように、洗い、脱水、絞り、乾燥、干し、アイロン、畳み、収納等の洗濯の進捗上の具体的な工程でもよい。
本実施の形態の場合、ステップ１で否定結果が得られている間、クラウドサーバ３０は、ステップ１の判定を繰り返し実行する。
ステップ１で肯定結果が得られた場合、クラウドサーバ３０は、ユーザが意図する取扱の内容を特定する（ステップ１２）。クラウドサーバ３０は、ユーザとの対話を通じて、ユーザが意図する取扱の内容を絞り込む。対話型ロボット２０に「洗濯機のコースを知りたいの？」や「手洗いについて知りたい？」等と発話させ、ユーザとの対話を通じて、ユーザが知りたい内容を絞り込む。
ステップ１で肯定結果が得られた場合、クラウドサーバ３０は、ユーザが意図する取扱の内容を特定する（ステップ１２）。クラウドサーバ３０は、ユーザとの対話を通じて、ユーザが意図する取扱の内容を絞り込む。対話型ロボット２０に「洗濯機のコースを知りたいの？」や「手洗いについて知りたい？」等と発話させ、ユーザとの対話を通じて、ユーザが知りたい内容を絞り込む。
次に、クラウドサーバ３０は、ラベル画像の撮像が必要か否かを判定する（ステップ１３）。この判定は、特定の製品の取扱を意図したものか、布製品全般や革製品全般のように一般的な事項なのかの切り分けのために実行される。
特定の製品を想定しない一般的な質問の場合、クラウドサーバ３０は、ステップ１３で否定結果を得、図９に示す処理を終了する。
一方、特定の製品の取扱が意図されている場合、クラウドサーバ３０は、ステップ１３で肯定結果を得る。
特定の製品を想定しない一般的な質問の場合、クラウドサーバ３０は、ステップ１３で否定結果を得、図９に示す処理を終了する。
一方、特定の製品の取扱が意図されている場合、クラウドサーバ３０は、ステップ１３で肯定結果を得る。
ステップ１３で肯定結果を得たクラウドサーバ３０は、ラベル画像は撮像済みか否かを判定する（ステップ１４）。
ラベル画像が撮像済みでない場合、クラウドサーバ３０は、ステップ１４で否定結果を得る。一方、ラベル画像が撮像済みの場合、クラウドサーバ３０は、ステップ１４で肯定結果を得る。
ステップ１４で否定結果が得られた場合、クラウドサーバ３０は、対象製品のラベル画像の撮像をユーザに要求する（ステップ１５）。この要求は、対話型ロボット２０を通じて、ユーザに伝達される。
ラベル画像が撮像済みでない場合、クラウドサーバ３０は、ステップ１４で否定結果を得る。一方、ラベル画像が撮像済みの場合、クラウドサーバ３０は、ステップ１４で肯定結果を得る。
ステップ１４で否定結果が得られた場合、クラウドサーバ３０は、対象製品のラベル画像の撮像をユーザに要求する（ステップ１５）。この要求は、対話型ロボット２０を通じて、ユーザに伝達される。
ステップ１４で肯定結果が得られた場合、又は、対話型ロボット２０からラベル画像がアップロードされた場合、クラウドサーバ３０は、取得されたラベル画像から記述内容を読み取る（ステップ１６）。記述内容の読み取りでは、文字認識部３１２（図６参照）との連携や洗濯表示テーブル３０２Ｂ（図５参照）の参照等が実行される。
次に、クラウドサーバ３０は、記述内容の読み取りに成功したか否かを判定する（ステップ１７）。
次に、クラウドサーバ３０は、記述内容の読み取りに成功したか否かを判定する（ステップ１７）。
ステップ１７で肯定結果が得られた場合、クラウドサーバ３０は、読み取った記述内容から対象製品の特定が可能か否かを判定する（ステップ１８）。例えばラベル画像からロット番号等が抽出され、製品を一意に特定可能な場合、クラウドサーバ３０は、ステップ１８で肯定結果を得る。一方、ラベル画像から読み取り可能な情報だけでは製品を特定できない場合、クラウドサーバ３０は、ステップ１８で否定結果を得る。
ステップ１７で否定結果が得られた場合、又は、ステップ１８で否定結果が得られた場合、クラウドサーバ３０は、対象製品の全体像の撮像をユーザに要求する（ステップ１９）。この要求も、対話型ロボット２０を通じて、ユーザに伝達される。
対話型ロボット２０から全体像がアップロードされると、クラウドサーバ３０は、取得された全体像を使用して検索を実行し、対応する全体像の候補があるか否かを判定する（ステップ２０）。本実施の形態の場合、ステップ２０における検索は、全体像⇒ラベル画像テーブル３０２Ｅ（図５参照）や全体像⇒記述内容テーブル３０２Ｆ（図５参照）を対象に実行される。
対話型ロボット２０から全体像がアップロードされると、クラウドサーバ３０は、取得された全体像を使用して検索を実行し、対応する全体像の候補があるか否かを判定する（ステップ２０）。本実施の形態の場合、ステップ２０における検索は、全体像⇒ラベル画像テーブル３０２Ｅ（図５参照）や全体像⇒記述内容テーブル３０２Ｆ（図５参照）を対象に実行される。
ステップ２０で否定結果が得られた場合、クラウドサーバ３０は、ステップ１９に戻り、ユーザに対して全体像の取り直しを要求する。なお、ステップ２０で否定結果が得られる回数が予め定めた回数に達した場合、クラウドサーバ３０は、「ごめんね、ラベルを読み取れなかったみたい。」や「洗濯表示の一覧表をスマホに送ったよ、確認してね。」等を、対話型ロボット２０に発話させる。
このような事例は、対象製品が登録されていない場合や販売数が少ない製品の場合等で生じる可能性がある。
このような事例は、対象製品が登録されていない場合や販売数が少ない製品の場合等で生じる可能性がある。
ステップ２０で肯定結果が得られた場合、クラウドサーバ３０は、全体像に紐付けられている記述内容を取得する（ステップ２１）。例えば全体像からラベル画像を読み出した場合、クラウドサーバ３０は、読み出したラベル画像から記述内容を取得する。一方、全体像から記述内容を読み出した場合、クラウドサーバ３０は、読み出した記述内容をそのまま使用する。
ステップ１８で肯定結果が得られた場合、又は、ステップ２１で記述内容が得られた場合、作業支援部３１３は、処理の対象であるラベル画像の記述内容に訂正データがあるか否かを判定する（ステップ２２）。ここでの判定は、特定された記述内容の訂正データが訂正データテーブル３０２Ｄ（図５参照）に記録されているかの確認により実行される。
訂正データが見つかった場合、クラウドサーバ３０は、ステップ２２で肯定結果を得、訂正された記述内容を用いた対話を継続する（ステップ２３）。
一方、訂正データが見つからない場合、クラウドサーバ３０は、ステップ２２で否定結果を得、ステップ１６で読み取った記述内容を用いた対話を継続する（ステップ２４）。
訂正データが見つかった場合、クラウドサーバ３０は、ステップ２２で肯定結果を得、訂正された記述内容を用いた対話を継続する（ステップ２３）。
一方、訂正データが見つからない場合、クラウドサーバ３０は、ステップ２２で否定結果を得、ステップ１６で読み取った記述内容を用いた対話を継続する（ステップ２４）。
＜具体的な対話例＞
＜手洗いの場合＞
以下では、図１０～図１２を使用して、手洗いが推奨される場合の対話例を説明する。
図１０は、ユーザが洗い方を質問することで開始される対話型ロボット２０の対話例を説明する図である。
図１０の場合、ユーザは「ガス太郎、この服の洗い方が分からないんだけど。」と対話型ロボット２０に話しかけている。
図１０の場合、ユーザの音声の内容を確認した対話型ロボット２０は、「ラベルを見せてもらっていいですか？」とユーザに問い掛けている。
＜手洗いの場合＞
以下では、図１０～図１２を使用して、手洗いが推奨される場合の対話例を説明する。
図１０は、ユーザが洗い方を質問することで開始される対話型ロボット２０の対話例を説明する図である。
図１０の場合、ユーザは「ガス太郎、この服の洗い方が分からないんだけど。」と対話型ロボット２０に話しかけている。
図１０の場合、ユーザの音声の内容を確認した対話型ロボット２０は、「ラベルを見せてもらっていいですか？」とユーザに問い掛けている。
図１０では、対話型ロボット２０からの音声に従い、ユーザが対象製品のラベルを対話型ロボット２０に見せている。図１０の場合、ラベルには７個の記号と「アイロンはあて布を使用」との付記が印字されている。また、同ラベルには。本体はコットン６０％でナイロンが４０％であり、別布はコットン１００％であることも印字されている。
このラベルを撮像したラベル画像は、対話型ロボット２０からクラウドサーバ３０にアップロードされ、その記述内容が特定される。図１０の場合、ラベル画像に対応する訂正データは存在しない。
このラベルを撮像したラベル画像は、対話型ロボット２０からクラウドサーバ３０にアップロードされ、その記述内容が特定される。図１０の場合、ラベル画像に対応する訂正データは存在しない。
そこで、図１０における対話型ロボット２０は、「この服は洗濯機で洗ってはだめだよ。手洗いしてね。」とアドバイスしている。
このアドバイスを聞いたユーザは、「ガス太郎、漂白剤は使っていいんだっけ？」と問い掛けている。この問い掛けは、文脈から、話題の対象である服に関する追加の質問として認識される。同じ服についてのラベル画像は撮像済みであるので、クラウドサーバ３０は、読み取り済みのラベル画像から読み取られた記述内容に従ってユーザに応答する。具体的には、対話型ロボット２０は、「漂白はだめだよ。分からないことは、いつでも聞いてね。」と応答している。
このアドバイスを聞いたユーザは、「ガス太郎、漂白剤は使っていいんだっけ？」と問い掛けている。この問い掛けは、文脈から、話題の対象である服に関する追加の質問として認識される。同じ服についてのラベル画像は撮像済みであるので、クラウドサーバ３０は、読み取り済みのラベル画像から読み取られた記述内容に従ってユーザに応答する。具体的には、対話型ロボット２０は、「漂白はだめだよ。分からないことは、いつでも聞いてね。」と応答している。
図１１は、手洗いを終えたユーザが脱水を質問した場合の対話型ロボット２０の対話例を説明する図である。図１１に示すユーザと対話型ロボット２０との対話は、図１０の続きである。
図１１の場合、ユーザは、「ガス太郎、洗濯が終わったんだけど、脱水は？」と質問している。
この場合も、文脈から、進捗を管理している服の洗濯に関連する工程であると認識される。また、ラベル画像は撮像済みであり、クラウドサーバ３０で管理されている。
図１１の場合、ユーザは、「ガス太郎、洗濯が終わったんだけど、脱水は？」と質問している。
この場合も、文脈から、進捗を管理している服の洗濯に関連する工程であると認識される。また、ラベル画像は撮像済みであり、クラウドサーバ３０で管理されている。
そこで、対話型ロボット２０は、「先程の服ですね。乾燥機は使えないよ。」と応答し、続いて「脱水したら、日陰で吊り干してね。絞りたくないなら、タオルで水気をとってから干せば、生地を傷めずに済むよ。」との音声を出力している。なお、２番目の文の内容、すなわち「絞りたくないなら、タオルで水気をとってから干せば、生地を傷めずに済むよ。」は、乾燥について用意されているアドバイスである。
このアドバイスを聞いたユーザは、「ガス太郎、ありがとう。」と発声し、対話型ロボット２０は「どういたしまして。」と応答している。
このアドバイスを聞いたユーザは、「ガス太郎、ありがとう。」と発声し、対話型ロボット２０は「どういたしまして。」と応答している。
図１２は、乾燥を終えたユーザがアイロンのかけ方を質問した場合の対話型ロボット２０の対話例を説明する図である。図１２に示すユーザと対話型ロボット２０との対話は、図１１の続きである。
図１２の場合、ユーザは、「ガス太郎、乾いたけどアイロンのかけ方を教えて？」と質問している。
この場合も、文脈から、進捗を管理している服の洗濯に関連する工程であると認識される。また、ラベル画像は撮像済みであり、クラウドサーバ３０で管理されている。
図１２の場合、ユーザは、「ガス太郎、乾いたけどアイロンのかけ方を教えて？」と質問している。
この場合も、文脈から、進捗を管理している服の洗濯に関連する工程であると認識される。また、ラベル画像は撮像済みであり、クラウドサーバ３０で管理されている。
そこで、対話型ロボット２０は、「先程の服ですね。低温に設定して、スチーム無しでアイロンかけてね。」と応答し、続いて「アイロンのときはあて布を忘れないでね。」との音声を出力している。１番目の文の内容、すなわち「低温に設定して、スチーム無しでアイロンかけてね。」はドットが１個のアイロン型のマークの意味である。また、２番目の文の内容、すなわち「アイロンのときはあて布を忘れないでね。」は、ラベルに印字された付記の内容である。
このアドバイスを聞いたユーザは、「ガス太郎、ありがとう、やってみる。」と発声し、対話型ロボット２０は「分からないことがあったら、いつでも聞いてね。」と応答している。
このアドバイスを聞いたユーザは、「ガス太郎、ありがとう、やってみる。」と発声し、対話型ロボット２０は「分からないことがあったら、いつでも聞いてね。」と応答している。
以上のように、本実施の形態の場合、サービスを利用するユーザは、音声による対話を通じ、対話型ロボット２０から知りたい情報を取得することができる。
同様の情報は、スマートフォンやパソコンを通じて調べることも可能であるが、その都度、キーワードや画像を検索キーとしてアップし、多数の検索の結果の中から、望んでいる情報を探し出す手間が発生する。
同様の情報は、スマートフォンやパソコンを通じて調べることも可能であるが、その都度、キーワードや画像を検索キーとしてアップし、多数の検索の結果の中から、望んでいる情報を探し出す手間が発生する。
しかし、本実施の形態の場合には、音声による対話により、これらの多くの手間を省略することができ、効率的に知りたい情報に辿りつくことができる。
また、本実施の形態の場合、ユーザは、情報を取得するまでの間、洗濯等の作業を続けることができる。一方、ネット検索で情報を調べる場合には、ネット検索の間、ユーザは洗濯等の作業を中断する必要がある。この点でも、本実施の形態のサービスは優れている。
また、本実施の形態の場合、ユーザは、情報を取得するまでの間、洗濯等の作業を続けることができる。一方、ネット検索で情報を調べる場合には、ネット検索の間、ユーザは洗濯等の作業を中断する必要がある。この点でも、本実施の形態のサービスは優れている。
＜家で洗えない場合＞
図１３は、ユーザが洗い方を質問することで開始される対話型ロボット２０の他の対話例を説明する図である。
図１３の場合も、ユーザは「ガス太郎、この服の洗い方が分からないんだけど。」と対話型ロボット２０に話しかけている。
図１３の場合も、ユーザの音声の内容を確認した対話型ロボット２０は、「ラベルを見せてもらっていいですか？」とユーザに問い掛けている。
図１３は、ユーザが洗い方を質問することで開始される対話型ロボット２０の他の対話例を説明する図である。
図１３の場合も、ユーザは「ガス太郎、この服の洗い方が分からないんだけど。」と対話型ロボット２０に話しかけている。
図１３の場合も、ユーザの音声の内容を確認した対話型ロボット２０は、「ラベルを見せてもらっていいですか？」とユーザに問い掛けている。
図１３の場合も、対話型ロボット２０からの音声に従い、ユーザが対象製品のラベルを対話型ロボット２０に見せている。図１３の場合、ラベルには４個の記号が印字されている。また、同ラベルには、本体はテンセル１００％であり、部分はナイロン、綿、ポリエステルであることも印字されている。
このラベルを撮像したラベル画像は、対話型ロボット２０からクラウドサーバ３０にアップロードされ、その記述内容が特定される。図１３の場合も、ラベル画像に対応する訂正データは存在しない。
このラベルを撮像したラベル画像は、対話型ロボット２０からクラウドサーバ３０にアップロードされ、その記述内容が特定される。図１３の場合も、ラベル画像に対応する訂正データは存在しない。
因みに、図１３のラベル画像は、古い洗濯表示である。
図１３のラベルの画像では、洗濯桶の絵と漂白剤の絵にＸ印が付けられている。一方、クリーニングの絵には「ドライ」、「セキユ系」と記載されている。
このため、対話型ロボット２０は、「この服は、家では洗えないよ。ドライクリーニングに出してね。」とアドバイスしている。
このアドバイスを聞いたユーザは、「ガス太郎、ありがとう。」と発声し、対話型ロボット２０は「分からないことがあったら、いつでも聞いてね。」と応答している。
図１３のラベルの画像では、洗濯桶の絵と漂白剤の絵にＸ印が付けられている。一方、クリーニングの絵には「ドライ」、「セキユ系」と記載されている。
このため、対話型ロボット２０は、「この服は、家では洗えないよ。ドライクリーニングに出してね。」とアドバイスしている。
このアドバイスを聞いたユーザは、「ガス太郎、ありがとう。」と発声し、対話型ロボット２０は「分からないことがあったら、いつでも聞いてね。」と応答している。
＜訂正データがある場合＞
図１４は、ユーザが洗い方を質問することで開始される対話型ロボット２０の他の対話例を説明する図である。図１４では、ラベルに印字された記述について連絡先が訂正データを公表している場合を想定する。
図１４の場合も、ユーザは「ガス太郎、この服の洗い方が分からないんだけど。」と対話型ロボット２０に話しかけている。
図１４の場合も、ユーザの音声の内容を確認した対話型ロボット２０は、「ラベルを見せてもらっていいですか？」とユーザに問い掛けている。
図１４は、ユーザが洗い方を質問することで開始される対話型ロボット２０の他の対話例を説明する図である。図１４では、ラベルに印字された記述について連絡先が訂正データを公表している場合を想定する。
図１４の場合も、ユーザは「ガス太郎、この服の洗い方が分からないんだけど。」と対話型ロボット２０に話しかけている。
図１４の場合も、ユーザの音声の内容を確認した対話型ロボット２０は、「ラベルを見せてもらっていいですか？」とユーザに問い掛けている。
図１４の場合も、対話型ロボット２０からの音声に従い、ユーザが対象製品のラベルを対話型ロボット２０に見せている。図１４の場合、ラベルには７個の記号と「移染しやすいので他の物と分けて洗濯してください」との付記が印字されている。また、同ラベルには、本体はコットン１００％であり、別布はポリエステル１００％であることも印字されている。
このラベルを撮像したラベル画像は、対話型ロボット２０からクラウドサーバ３０にアップロードされ、その記述内容が特定される。
このラベルを撮像したラベル画像は、対話型ロボット２０からクラウドサーバ３０にアップロードされ、その記述内容が特定される。
なお、図１４に示すラベルには、手洗いの絵にＸ印がない。このため、ラベルの記述によれば、手洗いは可能なはずである。ただし、前述したように、このラベルの記述には訂正データが存在している。
そこで、図１４における対話型ロボット２０は、「この服には洗い方に訂正があったみたいだよ。手洗いはだめだよ。ドライクリーニングに出してね。」とアドバイスしている。
そこで、図１４における対話型ロボット２０は、「この服には洗い方に訂正があったみたいだよ。手洗いはだめだよ。ドライクリーニングに出してね。」とアドバイスしている。
このアドバイスを聞いたユーザは、「ガス太郎、そうなんだ！間違えるところだったわ。」と発声している。なお、対話型ロボット２０は、「スマホに新しいラベルの画像を送ったよ。」と応答している。
洗い方に訂正があった場合、クリーニングに関する記述に変更がなければ、クリーニング店における洗濯に誤りは生じないが、クリーニングに関する記述についても変更が含まれている場合、そのままクリーニング店に持ち込むと洗浄方法を誤る可能性がある。
洗い方に訂正があった場合、クリーニングに関する記述に変更がなければ、クリーニング店における洗濯に誤りは生じないが、クリーニングに関する記述についても変更が含まれている場合、そのままクリーニング店に持ち込むと洗浄方法を誤る可能性がある。
そこで、本実施の形態におけるサービスでは、対話型ロボット２０を通じて、ユーザ端末４０に訂正後のラベルの画像を送ることでユーザの手間を省くとともに、クリーニング店への説明を容易にしている。
なお、この機能がない場合、ユーザは、改めて該当する製品の洗濯の方法を検索し、スマホ等に保存する手間が発生する。
なお、この機能がない場合、ユーザは、改めて該当する製品の洗濯の方法を検索し、スマホ等に保存する手間が発生する。
＜ラベルが破損等している場合＞
前述までの例は、ラベルの印字が鮮明であることを前提としているが、服を購入等した時点でラベルの印字が不鮮明であることがある。また、使用中に徐々に不鮮明になり、ラベル画像を新たに取り直した場合に記述内容を特定できない場合もある。また、購入後にラベルを切り離すユーザの場合には洗濯表示の確認が困難である。
図１５は、ユーザが洗い方を質問することで開始される対話型ロボット２０の他の対話例を説明する図である。
前述までの例は、ラベルの印字が鮮明であることを前提としているが、服を購入等した時点でラベルの印字が不鮮明であることがある。また、使用中に徐々に不鮮明になり、ラベル画像を新たに取り直した場合に記述内容を特定できない場合もある。また、購入後にラベルを切り離すユーザの場合には洗濯表示の確認が困難である。
図１５は、ユーザが洗い方を質問することで開始される対話型ロボット２０の他の対話例を説明する図である。
図１５の場合も、ユーザは「ガス太郎、この服の洗い方が分からないんだけど。」と対話型ロボット２０に話しかけている。
図１５の場合も、ユーザの音声の内容を確認した対話型ロボット２０は、「ラベルを見せてもらっていいですか？」とユーザに問い掛けている。
図１５の場合も、ユーザの音声の内容を確認した対話型ロボット２０は、「ラベルを見せてもらっていいですか？」とユーザに問い掛けている。
図１５の例でも、ユーザは、対話型ロボット２０からの音声に従い、対象製品のラベルを対話型ロボット２０に見せている。しかし、図１５の場合、前述した他の例とは異なり、ラベルの印字が不鮮明である。
このため、このラベルを撮像したラベル画像のアップロードを受け付けたクラウドサーバ３０は、対話型ロボット２０を通じ、「ラベルが汚れてるみたいですね。画像から検索できるか試して見るから、服の全体を見せてもらえる？」と応答している。
このため、このラベルを撮像したラベル画像のアップロードを受け付けたクラウドサーバ３０は、対話型ロボット２０を通じ、「ラベルが汚れてるみたいですね。画像から検索できるか試して見るから、服の全体を見せてもらえる？」と応答している。
この音声を聞いたユーザは、「ガス太郎、これでいいかな？」等と言いながら、洗いたい服を対話型ロボット２０の前に広げて見せる等を行う。なお、テーブルや床面に広げた服を見せるように、対話型ロボット２０を持ち上げてもよい。
服の全体像のクラウドサーバ３０へのアップロードが完了すると、対話型ロボット２０は、「調べるからちょっと待ってね」と応答している。
服の全体像のクラウドサーバ３０へのアップロードが完了すると、対話型ロボット２０は、「調べるからちょっと待ってね」と応答している。
図１６は、服の全体像からラベルの記述内容を特定できた場合の対話型ロボット２０の対話例を説明する図である。図１６に示すユーザと対話型ロボット２０との対話は、図１５の続きである。
この例の場合、クラウドサーバ３０は、全体像⇒ラベル画像テーブル３０２Ｅ又は全体像⇒記述内容テーブル３０２Ｆを使用し、ラベルの記述内容を特定できている。
そこで、対話型ロボット２０は、「分かったよ。この服は、ドライクリーニングに出さないとだめだよ。」と応答している。
この例の場合、クラウドサーバ３０は、全体像⇒ラベル画像テーブル３０２Ｅ又は全体像⇒記述内容テーブル３０２Ｆを使用し、ラベルの記述内容を特定できている。
そこで、対話型ロボット２０は、「分かったよ。この服は、ドライクリーニングに出さないとだめだよ。」と応答している。
続いて、対話型ロボット２０は、「スマホにラベルの画像を送っておくから、お店の人に見せてね。」との音声を出力している。
この音声を聞いたユーザは、「ガス太郎、助かるわ。」と応えている。
なお、家庭での洗濯が可能である場合、対話型ロボット２０は、特定された記述内容を音声によりユーザに通知するとともに、スマホにラベルの画像を送信することで、視覚による確認も可能にする。
このサービスは、既存の技術では実現し得ない。
この音声を聞いたユーザは、「ガス太郎、助かるわ。」と応えている。
なお、家庭での洗濯が可能である場合、対話型ロボット２０は、特定された記述内容を音声によりユーザに通知するとともに、スマホにラベルの画像を送信することで、視覚による確認も可能にする。
このサービスは、既存の技術では実現し得ない。
＜実施の形態２＞
実施の形態１の場合、洗濯に関連するユーザの作業を支援する機能をクラウドサーバ３０（図１参照）上で実現しているが、本実施の形態では、これらの機能を対話型ロボット２０（図１参照）に内蔵する。
実施の形態１の場合、洗濯に関連するユーザの作業を支援する機能をクラウドサーバ３０（図１参照）上で実現しているが、本実施の形態では、これらの機能を対話型ロボット２０（図１参照）に内蔵する。
図１７は、実施の形態２で使用する対話型ロボット２０のハードウェア上の構成例を示す図である。図１７には、図３及び図５との対応部分に対応する符号を付して示している。
本実施の形態で使用する対話型ロボット２０の場合、外部メモリ２０２に、自然言語処理モジュール３０２Ａと、洗濯表示テーブル３０２Ｂと、作業別支援データテーブル３０２Ｃと、訂正データテーブル３０２Ｄと、全体像⇒ラベル画像テーブル３０２Ｅと、全体像⇒記述内容テーブル３０２Ｆと、学習済みモデル３０２Ｇが記憶されている。
本実施の形態で使用する対話型ロボット２０の場合、外部メモリ２０２に、自然言語処理モジュール３０２Ａと、洗濯表示テーブル３０２Ｂと、作業別支援データテーブル３０２Ｃと、訂正データテーブル３０２Ｄと、全体像⇒ラベル画像テーブル３０２Ｅと、全体像⇒記述内容テーブル３０２Ｆと、学習済みモデル３０２Ｇが記憶されている。
なお、自然言語処理モジュール３０２Ａは、ハードウェア上の負担が大きいので、実施の形態１と同様に、連携するクラウドサーバ３０上に配置されてもよい。
また、本実施の形態の場合、外部メモリ２０２に記憶する全体像⇒ラベル画像テーブル３０２Ｅと全体像⇒記述内容テーブル３０２Ｆは１つでよい。対話型ロボット２０は、他のユーザの画像を管理する必要がないためである。
また、本実施の形態の場合、外部メモリ２０２に記憶する全体像⇒ラベル画像テーブル３０２Ｅと全体像⇒記述内容テーブル３０２Ｆは１つでよい。対話型ロボット２０は、他のユーザの画像を管理する必要がないためである。
図１８は、実施の形態２で使用する対話型ロボット２０の機能上の構成例を説明する図である。図１８には、図４及び図６との対応部分に対応する符号を付して示している。
本実施の形態で使用する対話型ロボット２０の場合、音声認識部２１１及び音声出力部２１２に加え、進捗管理部３１１、文字認識部３１２、作業支援部３１３、訂正検索部３１４、画像検索部３１５、ＡＩアシスタント３１６の各機能も含まれる。
このため、本実施の形態で使用する対話型ロボット２０は、単独で、実施の形態１で説明した機能を提供することができる。
本実施の形態で使用する対話型ロボット２０の場合、音声認識部２１１及び音声出力部２１２に加え、進捗管理部３１１、文字認識部３１２、作業支援部３１３、訂正検索部３１４、画像検索部３１５、ＡＩアシスタント３１６の各機能も含まれる。
このため、本実施の形態で使用する対話型ロボット２０は、単独で、実施の形態１で説明した機能を提供することができる。
＜他の実施の形態＞
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明の技術的範囲は、前述の実施の形態に記載の範囲に限定されない。前述した実施の形態に、種々の変更又は改良を加えたものも、本発明の技術的範囲に含まれることは、特許請求の範囲の記載から明らかである。
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明の技術的範囲は、前述の実施の形態に記載の範囲に限定されない。前述した実施の形態に、種々の変更又は改良を加えたものも、本発明の技術的範囲に含まれることは、特許請求の範囲の記載から明らかである。
例えば前述の実施の形態においては、対話型ロボット２０として専用の装置を想定しているが、例えばスマートフォン、スマートグラス、スマートウォッチ、スマートスピーカその他の通信機能と対話機能を有する装置でもよい。
前述の実施の形態においては、洗濯に関連するユーザの作業を支援するサービスを提供する事業者が運用するクラウドサーバ３０（図１参照）を想定しているが、クラウドサーバ３０上で実行する機能をユーザ端末４０（図１参照）上で実行してもよい。
前述の実施の形態の場合、対象製品の全体像がユーザにより正しく撮像されていれば、ユーザが撮像した全体像に一致する１つ画像が見つかり、同画像に紐付けられているラベルの記述が１つ見つかる例を説明したが（例えば図９のステップ１９～ステップ２１）、ユーザが撮像した全体像に一致する画像が見つからない場合や同画像に紐付けられているラベルの記述が見つからない可能性がある。
このような場合、ユーザに補足情報を要求し、取得された補足情報を用いて再検索を実行してもよい。ユーザへの補足情報の要求は、音声による通話を用いて実行してもよいし、連携するユーザ端末４０（図１参照）への情報の入力を促してもよい。
このような場合、ユーザに補足情報を要求し、取得された補足情報を用いて再検索を実行してもよい。ユーザへの補足情報の要求は、音声による通話を用いて実行してもよいし、連携するユーザ端末４０（図１参照）への情報の入力を促してもよい。
例えば対話型ロボット２０に「見せてもらった服に対応する全体像が見つからないんだ。買った時期は覚えてない？」とか、「この服のメーカ分からないかなー」とか、「この服には取り外しできる付属品は付いてなかった？」とか質問させ、ユーザとの対話を通じて取得された補足情報を使用して対象製品の全体像やラベルの記述を再検索する機能を設けてもよい。
これらの質問に対して例えばユーザが「確か今年の夏に色違いを買ったよ」とか、「メーカはＡＢＣよ」とか、「確か取り外しできるベルトが付いてたわ」とか答えると、追加の情報を加えて全体像や同画像に紐付けられているラベルの記述を再検索してもよい。
これらの質問に対して例えばユーザが「確か今年の夏に色違いを買ったよ」とか、「メーカはＡＢＣよ」とか、「確か取り外しできるベルトが付いてたわ」とか答えると、追加の情報を加えて全体像や同画像に紐付けられているラベルの記述を再検索してもよい。
なお、ユーザが全体像を登録していない場合には、インターネット上の類似画像の検索等が実行されるが、検索にヒットした類似画像をユーザ端末４０等に表示してユーザに確認を求めてもよい。
ユーザの確認を経ることにより、ユーザに提供されるラベルの記述が、対象とする服の情報である可能性を高めることができる。
ユーザの確認を経ることにより、ユーザに提供されるラベルの記述が、対象とする服の情報である可能性を高めることができる。
一方で、全体像に対応する記述の候補が複数見つかる場合も考えられる。ユーザが撮像した全体像に類似する画像や記述の候補が複数見つかっても、記述の内容がいずれも同じであれば、記述は１つとみなしてよい。
ただし、記述の内容が異なる候補が複数存在する場合には、ユーザに補足情報を要求し、取得された補足情報を用いて再検索を実行してもよい。この場合も、ユーザへの補足情報の要求は、音声による通話を用いて実行してもよいし、連携するユーザ端末４０（図１参照）への情報の入力を促してもよい。
ただし、記述の内容が異なる候補が複数存在する場合には、ユーザに補足情報を要求し、取得された補足情報を用いて再検索を実行してもよい。この場合も、ユーザへの補足情報の要求は、音声による通話を用いて実行してもよいし、連携するユーザ端末４０（図１参照）への情報の入力を促してもよい。
例えば対話型ロボット２０に「見せてもらった服に類似する服が複数見つかったよ。買った時期は覚えてない？」とか、「この服のメーカ分からないかなー」とか、「この服には取り外しできる付属品は付いてなかった？」とか質問させ、ユーザとの対話を通じて取得された補足情報を使用してラベルの画像やラベルの記述を絞り込む機能を設けてもよい。
これらの質問に対して例えばユーザが「確か今年の夏に色違いを買ったよ」とか、「メーカはＡＢＣよ」とか、「確か取り外しできるベルトが付いてたわ」とか答えると、追加の情報を加えてラベルの画像や同画像に対応する記述を絞り込んでもよい。
これらの質問に対して例えばユーザが「確か今年の夏に色違いを買ったよ」とか、「メーカはＡＢＣよ」とか、「確か取り外しできるベルトが付いてたわ」とか答えると、追加の情報を加えてラベルの画像や同画像に対応する記述を絞り込んでもよい。
複数の候補が複数見つかる場合には、検索にヒットした画像の候補をユーザ端末４０等に表示してユーザに確認を求めてもよい。
ユーザの確認を経ることにより、ユーザに提供されるラベルの記述が、対象とする服の情報である可能性を高めることができる。
ユーザの確認を経ることにより、ユーザに提供されるラベルの記述が、対象とする服の情報である可能性を高めることができる。
１…情報提供システム、１０…ネットワーク、２０…対話型ロボット、３０…クラウドサーバ、４０…ユーザ端末、２１１…音声認識部、２１２…音声出力部、３０２Ａ…自然言語処理モジュール、３０２Ｂ…洗濯表示テーブル、３０２Ｃ…作業別支援データテーブル、３０２Ｄ…訂正データテーブル、３０２Ｅ…全体像⇒ラベル画像テーブル、３０２Ｆ…全体像⇒記述内容テーブル、３０２Ｇ…学習済みモデル、３１１…進捗管理部、３１２…文字認識部、３１３…作業支援部、３１４…訂正検索部、３１５…画像検索部、３１６…ＡＩアシスタント
Claims (14)
- 対象製品のラベルを撮像した画像に含まれるマークを読み取り、読み取った前記マークに対応する意味を、洗濯表示に使用されるマークと対応する意味との関係を記録する第１テーブルから取得する取得手段と、
少なくとも洗濯に関連する取り扱いの内容と前記マークに対応する意味とこれらに対応するアドバイスとの関係を記録する第２テーブルの参照により、ユーザとの音声による対話を通じて特定されたユーザが意図する取り扱いの内容と前記ラベルの画像から読み取られた前記マークに対応する意味とに応じた前記アドバイスを前記対象製品のユーザによる取り扱いを支援する情報として提供する提供手段と、
を有し、
前記取得手段は、対話の対象である前記対象製品から取得された前記ラベルの画像に含まれる前記マークに対応する前記意味が前記第１テーブルに存在しない場合、前記対象製品の全体像の撮像をユーザに求める、
対話型ロボット。 - 前記ラベルの記述を訂正する情報が公開情報の検索により見つかった場合、前記提供手段は、訂正後の記述に基づき前記アドバイスを提供する、
請求項１に記載の対話型ロボット。 - 前記提供手段は、前記訂正後の記述に関するデータを、ユーザの端末に送信する、
請求項２に記載の対話型ロボット。 - 前記ラベルの記述の読み取りが困難である場合、前記取得手段は、前記対象製品の全体像の撮像をユーザに求め、撮像された全体像による、前記対象製品の全体像と前記ラベルの画像との対応関係を記録する第３テーブル又は全体像と前記ラベルの記述との対応関係を記録する第４テーブルの検索を通じ、前記対象製品に対応する前記ラベルの画像又は前記ラベルの記述を取得する、
請求項１～３のいずれか１項に記載の対話型ロボット。 - 前記提供手段は、検索された前記記述に関するデータ、又は、前記ラベルの画像を、ユーザの端末に送信する、
請求項４に記載の対話型ロボット。 - 前記対象製品の全体像に関連する前記ラベルの記述が前記第４テーブルに見つからない場合、
前記取得手段は、ユーザから補足情報を取得し、取得された当該補足情報と前記対象製品の全体像とを用いて前記第４テーブルを再検索する、
請求項４に記載の対話型ロボット。 - 前記対象製品の全体像に関連する前記ラベルの記述の候補が複数見つかった場合、
前記取得手段は、ユーザから補足情報を取得し、取得された当該補足情報に基づいて候補を絞り込む、
請求項４に記載の対話型ロボット。 - 前記対象製品の全体像に関連する前記ラベルの画像が前記第３テーブルに見つからない場合、
前記取得手段は、ユーザから補足情報を取得し、取得された当該補足情報と前記対象製品の全体像とを用いて前記第３テーブルを再検索する、
請求項４に記載の対話型ロボット。 - 前記対象製品の全体像に関連する前記ラベルの画像が複数見つかった場合、
前記取得手段は、ユーザから補足情報を取得し、取得された当該補足情報に基づいて候補を絞り込む、
請求項４に記載の対話型ロボット。 - ユーザが使用する対話型ロボットを通じてサービスを提供する情報提供サーバであって、
前記対話型ロボットを使用するユーザにより撮像された対象製品のラベルの画像に含まれるマークを読み取り、読み取った前記マークに対応する意味を、洗濯表示に使用されるマークと対応する意味との関係を記録する第１テーブルから取得する取得手段と、
少なくとも洗濯に関連する取り扱いの内容と前記マークに対応する意味とこれらに対応するアドバイスとの関係を記録する第２テーブルの参照により、ユーザとの音声による対話を通じて特定されたユーザが意図する取り扱いの内容と前記ラベルの画像から読み取られた前記マークに対応する意味とに応じた前記アドバイスを前記対象製品のユーザによる取り扱いを支援する情報として提供する提供手段と、
を有し、
前記取得手段は、対話の対象である前記対象製品に紐付けられている前記ラベルの画像に含まれる前記マークに対応する前記意味が前記第１テーブルに存在しない場合、前記対象製品の全体像の撮像をユーザに求める、
情報提供サーバ。 - 前記ラベルの記述の訂正に関する情報が公開情報の検索により見つかった場合、前記提供手段は、訂正後の記述の情報に基づき前記アドバイスを提供する、
請求項１０に記載の情報提供サーバ。 - 前記ラベルの記述の読み取りが困難である場合、前記取得手段は、撮像された全体像による、前記対象製品の全体像と前記ラベルの画像との対応関係を記録する第３テーブル又は全体像と前記ラベルの記述との対応関係を記録する第４テーブルの検索を通じ、前記対象製品に対応する前記ラベルの画像又は前記ラベルの記述を取得する、
請求項１０又は１１に記載の情報提供サーバ。 - ユーザが使用する対話型ロボットを通じてサービスを提供する情報提供サーバにおいて実行される情報提供方法であって、
前記対話型ロボットを使用するユーザにより撮像された対象製品のラベルに含まれるマークを読み取り、読み取った前記マークに対応する意味を、洗濯表示に使用されるマークと対応する意味との関係を記録する第１テーブルから取得する処理と、
少なくとも洗濯に関連する取り扱いの内容と前記マークに対応する意味とこれらに対応するアドバイスとの関係を記録する第２テーブルの参照により、ユーザとの音声による対話を通じて特定されたユーザが意図する取り扱いの内容と前記ラベルの画像から読み取られた前記マークに対応する意味とに応じた前記アドバイスを前記対象製品のユーザによる取り扱いを支援する情報として提供する処理と、
対話の対象である前記対象製品から取得された前記ラベルの画像に含まれる前記マークに対応する前記意味が前記第１テーブルに存在しない場合、前記対象製品の全体像の撮像をユーザに求める処理と、
を有する情報提供方法。 - コンピュータに、
対話型ロボットを使用するユーザにより撮像された対象製品のラベルの画像に含まれるマークを読み取り、読み取った前記マークに対応する意味を、洗濯表示に使用されるマークと対応する意味との関係を記録する第１テーブルから取得する機能と、
少なくとも洗濯に関連する取り扱いの内容と前記マークに対応する意味とこれらに対応するアドバイスとの関係を記録する第２テーブルの参照により、ユーザとの音声による対話を通じて特定されたユーザが意図する取り扱いの内容と前記ラベルの画像から読み取られた前記マークに対応する意味とに応じた前記アドバイスを前記対象製品のユーザによる取り扱いを支援する情報として提供する機能と、
対話の対象である前記対象製品に紐付けられている前記ラベルの画像に含まれる前記マークに対応する前記意味が前記第１テーブルに存在しない場合、前記対象製品の全体像の撮像をユーザに求める機能と、
を実現するためのプログラム。
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| JP2021071187A JP7621870B2 (ja) | 2021-04-20 | 2021-04-20 | 対話型ロボット、情報提供サーバ、情報提供方法及びプログラム |
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|---|---|---|---|---|
| JP2016103270A (ja) | 2014-11-12 | 2016-06-02 | 株式会社アドバンスト・メディア | 情報処理システム、受付サーバ、情報処理方法及びプログラム |
| JP2017084177A (ja) | 2015-10-29 | 2017-05-18 | シャープ株式会社 | 電子機器およびその制御方法 |
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2021
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