JP2020166704A - Action support apparatus - Google Patents

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Abstract

To provide an action support apparatus which can calculate degree of a user's understanding of a risk.SOLUTION: An action support apparatus 100 according to the present invention has a risk estimating unit 101 for estimating risk of a user, a risk presenting unit 102 for presenting the risk of the user to the user, and a risk comprehension degree calculating unit 103 for calculating a risk comprehension degree of the user based on a presentation time by the risk presenting unit 102 or a confirmation time (time information based on the presentation) and risk change of the user. This arrangement enables calculation of the risk comprehension degree of the user. Accordingly, processing or control according to the risk comprehension degree is made possible.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、ユーザ行動を支援する行動支援装置に関する。 The present invention relates to a behavior support device that supports user behavior.

従来から、ユーザ情報に基づきリスク軽減に向けた情報の提示を行い、ユーザのリスク軽減に向けた取組み度合を推定する技術が知られている。例えば、特許文献1には、保険対象の状態を取得した状態データに基づいて決定される保険内容を、状態データの再取得に対する保険契約者側の取組度合いを用いて調整することが記載されている。 Conventionally, there has been known a technique of presenting information for risk reduction based on user information and estimating the degree of efforts for risk reduction of the user. For example, Patent Document 1 describes that the insurance content determined based on the state data obtained from the insured state is adjusted by using the degree of efforts of the policyholder to reacquire the state data. There is.

すなわち、ユーザの属性情報からユーザのリスクを把握し、現状のリスクを減らすようなアドバイスを提示し、アドバイス内容およびアドバイスに対する反応状況や承認情報からユーザのリスク軽減に向けた取組み度合を定量化することで、保険料の決定に役立てている。 In other words, grasp the user's risk from the user's attribute information, present advice to reduce the current risk, and quantify the degree of efforts for user's risk reduction from the advice content and reaction status to the advice and approval information. This helps determine insurance premiums.

特開2002−73990号公報JP-A-2002-73990

しかしながら、特許文献1に記載の技術においては、実際にリスクをどの程度軽減させたかという結果は評価されていないため、ユーザがリスク軽減のために自身のリスクについてどの程度理解していたか(リスク理解度)については評価されていない。したがって、ユーザのリスク理解度に基づいた処理を行うことを困難にしている。 However, in the technique described in Patent Document 1, since the result of how much the risk is actually reduced is not evaluated, how much the user understood his / her own risk for risk reduction (risk understanding). Degree) has not been evaluated. Therefore, it is difficult to perform processing based on the user's understanding of risk.

そこで、上述の課題を解決するために、ユーザのリスクに対する理解度を算出することのできる行動支援装置を提供することを目的とする。 Therefore, in order to solve the above-mentioned problems, it is an object of the present invention to provide an action support device capable of calculating a user's understanding of risk.

本発明の行動支援装置は、ユーザのリスクを推定するリスク推定部と、前記ユーザのリスクを、当該ユーザに提示する提示部と、前記提示部による提示に基づいた基準時間と、ユーザのリスクの変化とに基づいて、前記ユーザのリスク理解度を算出するリスク理解度算出部と、を備える。 The behavior support device of the present invention has a risk estimation unit that estimates a user's risk, a presentation unit that presents the user's risk to the user, a reference time based on the presentation by the presentation unit, and a user's risk. It is provided with a risk comprehension calculation unit that calculates the risk comprehension of the user based on the change.

この発明によれば、ユーザのリスク理解度を算出することができる。 According to the present invention, the degree of risk understanding of the user can be calculated.

本発明によると、ユーザのリスク理解度を算出することができる。 According to the present invention, the degree of risk understanding of the user can be calculated.

本実施形態の行動支援装置100の機能構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the functional structure of the action support device 100 of this embodiment. リスク情報の具体例を示す図である。It is a figure which shows the specific example of risk information. ユーザ情報の具体例を示す図である。It is a figure which shows the specific example of the user information. リスク推定モデル106cの学習過程を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the learning process of a risk estimation model 106c. 提示方法推定モデル106eの学習過程を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the learning process of the presentation method estimation model 106e. リスク理解度DB106fの具体例およびその生成過程を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the specific example of the risk comprehension degree DB 106f and the generation process thereof. リスク提示情報DB106gの具体例を示す図である。It is a figure which shows the specific example of the risk presentation information DB 106g. 行動支援装置100のリスク推定処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the risk estimation process of the action support device 100. ユーザ情報から推定リスクの推定処理を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the estimation process of the estimation risk from the user information. 行動支援装置100におけるリスク推定モデル106cの構築処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the construction process of the risk estimation model 106c in the action support apparatus 100. 行動支援装置100のリスク提示処理のフローチャートである。It is a flowchart of the risk presentation process of the action support device 100. 行動支援装置100のユーザのリスクに対する理解度を算出する処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process of calculating the degree of understanding of the risk of the user of the action support device 100. 行動支援装置100の提示方法推定モデル106eの構築処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the construction process of the presentation method estimation model 106e of the action support device 100. 本開示の一実施の形態に係る行動支援装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware composition of the action support apparatus 100 which concerns on one Embodiment of this disclosure.

添付図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。 An embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. When possible, the same parts are designated by the same reference numerals and duplicate description is omitted.

図1は、本実施形態の行動支援装置100の機能構成を示すブロック図である。図1に示されるとおり、行動支援装置100は、リスク推定部101、リスク提示部102、リスク理解度算出部103、リスク推定モデル構築部104、提示方法推定モデル構築部105(提示方法学習部)、および記憶部106を含んでいる。この記憶部106は、リスク情報DB106a、ユーザ情報DB106b、リスク推定モデル106c、推定リスクDB106d、提示方法推定モデル106e、リスク理解度DB106f、リスク提示情報DB106gを記憶している。 FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the action support device 100 of the present embodiment. As shown in FIG. 1, the behavior support device 100 includes a risk estimation unit 101, a risk presentation unit 102, a risk comprehension calculation unit 103, a risk estimation model construction unit 104, and a presentation method estimation model construction unit 105 (presentation method learning unit). , And a storage unit 106. The storage unit 106 stores the risk information DB 106a, the user information DB 106b, the risk estimation model 106c, the estimated risk DB 106d, the presentation method estimation model 106e, the risk understanding level DB 106f, and the risk presentation information DB 106g.

リスク推定部101は、記憶部106に記憶されているユーザ情報DB106bおよびリスク推定モデル106cに基づいてユーザのリスクを推定する部分である。なお、リスク推定部101は、リスク推定モデル106cを参照することなく、所定のルールに基づいてユーザ情報のみからリスク情報を推定してもよい。 The risk estimation unit 101 is a portion that estimates the user's risk based on the user information DB 106b and the risk estimation model 106c stored in the storage unit 106. The risk estimation unit 101 may estimate the risk information only from the user information based on a predetermined rule without referring to the risk estimation model 106c.

リスク提示部102は、提示方法推定モデル106eに基づいて決定された提示方法にしたがって、リスク推定部101により推定されたリスクを、ユーザに提示する部分である。リスク提示部102は、提示した提示方法と提示に関する情報をリスク提示情報DB106gに記憶する。 The risk presentation unit 102 is a part that presents the risk estimated by the risk estimation unit 101 to the user according to the presentation method determined based on the presentation method estimation model 106e. The risk presentation unit 102 stores the presented presentation method and information on the presentation in the risk presentation information DB 106g.

リスク推定モデル構築部104は、リスク情報DB106aおよびユーザ情報DB106bに基づいて、リスク推定モデル106cを構築する部分である。リスク推定モデル構築部104は、ユーザ情報を説明変数とし、リスク情報を目的変数とした学習処理を行うことで、リスク推定モデル106cを構築することができる。リスク推定モデル構築部104は、構築したリスク推定モデル106cとして記憶部106に記憶する。 The risk estimation model construction unit 104 is a part that constructs the risk estimation model 106c based on the risk information DB 106a and the user information DB 106b. The risk estimation model construction unit 104 can construct the risk estimation model 106c by performing learning processing using the user information as an explanatory variable and the risk information as an objective variable. The risk estimation model construction unit 104 stores the constructed risk estimation model 106c in the storage unit 106.

リスク理解度算出部103は、推定リスクDB106dおよびリスク提示情報DB106gに基づいて、ユーザのリスクの理解度を算出する。リスク理解度算出部103は、ユーザが提示されたリスクを確認した日時(確認日時)と、推定リスクDB106dに記述されている推定リスクとに基づいて、リスク提示に対する確認日時の前後における推定リスクの変化を求め、その変化に基づいてユーザのリスク理解度を算出する。リスク理解度算出部103は、ユーザのリスク理解度をリスク理解度DB106fに記憶する。なお、確認日時に代えて、ユーザにリスクを提示した提示日時を基準とし、提示日時の前後における推定リスクの変化に基づき、ユーザのリスク理解度を求めてもよい。 The risk comprehension calculation unit 103 calculates the user's risk comprehension based on the estimated risk DB 106d and the risk presentation information DB 106g. The risk comprehension calculation unit 103 determines the estimated risk before and after the confirmation date and time for the risk presentation based on the date and time (confirmation date and time) when the user confirmed the presented risk and the estimated risk described in the estimated risk DB 106d. The change is calculated, and the user's risk understanding is calculated based on the change. The risk comprehension calculation unit 103 stores the user's risk comprehension in the risk comprehension DB 106f. Instead of the confirmation date and time, the user's risk understanding may be obtained based on the change in the estimated risk before and after the presentation date and time based on the presentation date and time when the risk was presented to the user.

提示方法推定モデル構築部105は、ユーザ情報DB106bおよびリスク理解度DB106fに基づいて、提示方法推定モデルを構築する部分である。提示方法推定モデル構築部105は、リスク理解度が所定値以上のリスク理解度情報と、これに対応するユーザ情報とを取得する。このユーザ情報は、当該リスク理解度情報の人物識別子と日時とにかかるユーザ情報である。提示方法推定モデル構築部105は、取得したユーザ情報を説明変数とし、リスク理解度情報の提示方法を目的変数として学習処理を行い、提示方法推定モデルを構築する。 The presentation method estimation model building unit 105 is a part that builds a presentation method estimation model based on the user information DB 106b and the risk comprehension degree DB 106f. The presentation method estimation model construction unit 105 acquires risk comprehension level information having a risk comprehension level equal to or higher than a predetermined value and user information corresponding thereto. This user information is user information related to the person identifier and the date and time of the risk understanding level information. The presentation method estimation model construction unit 105 performs learning processing using the acquired user information as an explanatory variable and the presentation method of risk comprehension information as an objective variable, and constructs a presentation method estimation model.

リスク情報DB106aは、リスク情報を記述するデータベース(DB)である。リスク情報は、人物識別子、日時およびそのリスク情報を含む。リスク情報は、例えば事故の有無などを想定しており、旅行に関係するリスクを算出する場合には、旅行中に事故に巻き込まれた回数などが考えられる。日時は、そのリスク情報が登録または観測された時間情報である。 The risk information DB 106a is a database (DB) for describing the risk information. The risk information includes a person identifier, a date and time, and the risk information thereof. The risk information assumes, for example, the presence or absence of an accident, and when calculating the risk related to travel, the number of times the person was involved in an accident during the trip can be considered. The date and time is the time information in which the risk information was registered or observed.

図2は、リスク情報の具体例を示す図である。図2に示されるとおり、人物識別子、日時に対して、交通、病気などのリスクが対応付けて記述されている。 FIG. 2 is a diagram showing a specific example of risk information. As shown in FIG. 2, risks such as traffic and illness are described in association with the person identifier and the date and time.

ユーザ情報DB106bは、ユーザ情報を記述するデータベースである。図3に示される通り、ユーザ情報は、ユーザを識別するための人物識別子、日時、性別、年代等などの属性情報、サービス利用情報、位置情報などのすべてまたはそれら一部を含む。 The user information DB 106b is a database that describes user information. As shown in FIG. 3, the user information includes all or a part of a person identifier for identifying a user, attribute information such as date and time, gender, age, etc., service usage information, location information, and the like.

リスク推定モデル106cは、ユーザ情報を入力して、それに対応するリスクを推定するための推定モデルである。図4に示されるとおり、リスク推定モデル構築部104により、ユーザ情報を説明変数とし、リスク情報を目的変数として、リスク推定モデル106cが構築される。なお、図4においては、複数項目のリスク情報を用いているが、これにかぎるものではない。リスクごとに複数の推定モデルを構築してもよい。 The risk estimation model 106c is an estimation model for inputting user information and estimating the corresponding risk. As shown in FIG. 4, the risk estimation model construction unit 104 constructs the risk estimation model 106c with the user information as the explanatory variable and the risk information as the objective variable. In FIG. 4, a plurality of items of risk information are used, but the risk information is not limited to this. Multiple estimation models may be built for each risk.

推定リスクDB106dは、リスク推定部101により推定された推定リスクのデータベースである。そのデータベース構成は、図2に示されるリスク情報と同じである。 The estimated risk DB 106d is a database of estimated risks estimated by the risk estimation unit 101. Its database structure is the same as the risk information shown in FIG.

提示方法推定モデル106eは、ユーザ情報を入力して、それに対応する提示方法を推定するための推定モデルである。図5に示される通り、ユーザ情報DB106bおよびリスク理解度DB106fに基づいて、リスク理解度が所定値以上のリスク理解度情報および当該リスク理解度情報の人物識別子と日時とにかかるユーザ情報に基づいて学習が行われることにより、提示方法推定モデル106eが構築される。この学習は、ユーザ情報を説明変数とし、提示方法を目的変数として行われる。 The presentation method estimation model 106e is an estimation model for inputting user information and estimating the corresponding presentation method. As shown in FIG. 5, based on the user information DB 106b and the risk comprehension DB 106f, the risk comprehension information whose risk comprehension level is equal to or higher than a predetermined value, and the user information related to the person identifier and the date and time of the risk comprehension information. By performing the learning, the presentation method estimation model 106e is constructed. This learning is performed using the user information as an explanatory variable and the presentation method as an objective variable.

リスク理解度DB106fは、リスク理解度算出部103により算出されたリスク理解度情報を記述するデータベースである。図6に示されるとおり、リスク理解度DB106fは、人物識別子、日時、提示方法、およびリスク理解度を含むリスク理解度情報を記述する。 The risk comprehension DB 106f is a database that describes the risk comprehension information calculated by the risk comprehension calculation unit 103. As shown in FIG. 6, the risk comprehension DB 106f describes the risk comprehension information including the person identifier, the date and time, the presentation method, and the risk comprehension.

リスク提示情報DB106gは、リスク提示部102により提示されたユーザごとのリスク提示方法、および提示に対するユーザからの確認日時(または提示日時)を記述したリスク提示情報のデータベースである。このリスク提示情報DB106gは、さらにリスク提示方法マスタを含んでもよい。リスク提示方法マスタは、リスク提示方法をより詳細に規定した情報である。リスク提示方法マスタは、別データベースとしてもよい。 The risk presentation information DB 106g is a database of risk presentation information that describes the risk presentation method for each user presented by the risk presentation unit 102 and the confirmation date and time (or presentation date and time) from the user for the presentation. The risk presentation information DB 106g may further include a risk presentation method master. The risk presentation method master is information that defines the risk presentation method in more detail. The risk presentation method master may be a separate database.

図7(a)は、リスク提示情報を示し、図7(b)は、リスク提示方法マスタを示す。リスク提示情報は、人物識別子、日時、および提示情報を対応付けた情報である。日時は、提示したリスクをユーザが確認した確認日時または提示日時を示す。提示方法は、その方法の種別を示す。 FIG. 7A shows risk presentation information, and FIG. 7B shows a risk presentation method master. The risk presentation information is information in which the person identifier, the date and time, and the presentation information are associated with each other. The date and time indicates the confirmation date and time or the presentation date and time when the user confirmed the presented risk. The presentation method indicates the type of the method.

図7(b)に示されるとおり、提示方法は、さらに提示タイミング、提示内容、表示方法、およびチャネルなどから指定される。タイミングは、提示時間間隔、たとえば1週間に1回提示することなどを示す。提示内容は、具体的なリスクの提示、リスクのランキングの提示などを示す。表示方法は、会話形式でのリスクの説明、客観的なデータに基づくリスクの説明などを示す。チャネルは、メール、web、プッシュ通知などの、提示手段を示す。 As shown in FIG. 7B, the presentation method is further specified from the presentation timing, presentation content, display method, channel, and the like. The timing indicates a presentation time interval, for example, presentation once a week. The content of the presentation indicates the presentation of specific risks, the presentation of risk rankings, and the like. The display method shows a conversational risk explanation, a risk explanation based on objective data, and the like. Channels indicate means of presentation such as email, web, push notifications, and the like.

このように構成された行動支援装置100の処理について説明する。図8は、行動支援装置100のリスク推定処理を示すフローチャートである。図に示されるとおり、リスク推定部101は、ユーザ情報DB106bから、所定タイミング、または行動支援装置100のオペレータ若しくはユーザの指示に従って、指定された一のユーザのユーザ情報を取得する(S101)。そして、リスク推定部101は、取得したユーザ情報をリスク推定モデル106cに適用して、推定リスクを取得する(S102)。リスク推定部101は、取得した推定リスクを推定リスクDB106dに記憶する(S103)。この推定処理は、時間経過とともに繰り返しに行われ、推定リスクDB106dには、時系列でユーザごとのリスクが記述される。 The processing of the action support device 100 configured in this way will be described. FIG. 8 is a flowchart showing the risk estimation process of the action support device 100. As shown in the figure, the risk estimation unit 101 acquires the user information of one designated user from the user information DB 106b according to a predetermined timing or an instruction of the operator or the user of the action support device 100 (S101). Then, the risk estimation unit 101 applies the acquired user information to the risk estimation model 106c to acquire the estimated risk (S102). The risk estimation unit 101 stores the acquired estimated risk in the estimated risk DB 106d (S103). This estimation process is repeated with the passage of time, and the risk for each user is described in the estimated risk DB 106d in chronological order.

図9は、ユーザ情報から推定リスクの推定処理を示す模式図である。図9に示されるとおり、ユーザ情報をリスク推定モデルに適用することにより推定リスクを導出することができる。図9においては、交通欄のみに推定リスクが記述されているが全ての項目に推定リスクが記述されてもよい。 FIG. 9 is a schematic diagram showing an estimation process of an estimation risk from user information. As shown in FIG. 9, the estimated risk can be derived by applying the user information to the risk estimation model. In FIG. 9, the estimated risk is described only in the traffic column, but the estimated risk may be described in all items.

なお、行動支援装置100の処理では、リスク推定モデルを用いずに、特定のルールに基づいてユーザ情報のみからリスク情報を推定してもよい(S102)。例えば、旅行に関するリスクを推定する場合には、「国内旅行回数+2×国外旅行回数」といったルールに基づき、推定することが考えられる。国外旅行回数に2を掛ける理由は、国外旅行の方が、リスクが高いと想定したためである。 In the processing of the behavior support device 100, the risk information may be estimated only from the user information based on a specific rule without using the risk estimation model (S102). For example, when estimating the risk related to travel, it is conceivable to estimate based on a rule such as "number of domestic trips + 2 x number of overseas trips". The reason for multiplying the number of overseas trips by 2 is that it is assumed that overseas travel has a higher risk.

つぎに、リスク推定モデル106cの構築および学習処理について説明する。図10は、行動支援装置100におけるリスク推定モデル106cの構築処理を示すフローチャートである。リスク推定モデル構築部104は、ユーザ情報およびリスク情報を、それぞれユーザ情報DB106bおよびリスク情報DB106aから取得する(S201)。そして、リスク推定モデル構築部104は、教師あり学習による学習処理を行う(S202)。ここでは、ユーザ情報を説明変数とし、リスク情報を目的変数とする学習処理を行う。そして、リスク推定モデル構築部104は、学習処理により構築したリスク推定モデル106cを、記憶部106に記憶する(S203)。すでに記憶部106がリスク推定モデル106cを記憶している場合には、更新処理を行ってもよい。このリスク推定モデル106cの更新処理は、定期的に行われ、常に最新の推定モデルが構築されていてもよい。 Next, the construction and learning process of the risk estimation model 106c will be described. FIG. 10 is a flowchart showing the construction process of the risk estimation model 106c in the action support device 100. The risk estimation model construction unit 104 acquires user information and risk information from the user information DB 106b and the risk information DB 106a, respectively (S201). Then, the risk estimation model construction unit 104 performs a learning process by supervised learning (S202). Here, learning processing is performed using user information as an explanatory variable and risk information as an objective variable. Then, the risk estimation model construction unit 104 stores the risk estimation model 106c constructed by the learning process in the storage unit 106 (S203). If the storage unit 106 has already stored the risk estimation model 106c, the update process may be performed. The update process of the risk estimation model 106c is performed periodically, and the latest estimation model may always be constructed.

つぎに、リスク提示処理について説明する。図11は、行動支援装置100のリスク提示処理のフローチャートである。リスク提示部102は、ユーザ情報DB106bおよび推定リスクDB106dから、提示対象となるユーザのユーザ情報および推定リスクを取得する(S301)。リスク提示部102は、学習済みの提示方法推定モデル106eが、記憶部106に記憶されているか否かを判断する(S302)。 Next, the risk presentation process will be described. FIG. 11 is a flowchart of the risk presentation process of the action support device 100. The risk presentation unit 102 acquires the user information and the estimated risk of the user to be presented from the user information DB 106b and the estimated risk DB 106d (S301). The risk presentation unit 102 determines whether or not the learned presentation method estimation model 106e is stored in the storage unit 106 (S302).

存在すると判断された場合には(S302:YES)、リスク提示部102は、提示方法推定モデル106eを取得し(S303)、ユーザ情報に基づいて提示方法の推定を行う(S304)。例えば、図7に示されるように提示方法Aであるのか、提示方法Bであるのかの推定を行う。なお、図7における提示方法は、提示タイミング、提示内容、表示方法、チャネルの組み合わせとして示されているが、これに限るものではなく、提示タイミング、提示内容、表示方法、チャネル等のいずれかまたは任意の組み合わせを、提示方法としてもよい。 If it is determined to exist (S302: YES), the risk presentation unit 102 acquires the presentation method estimation model 106e (S303) and estimates the presentation method based on the user information (S304). For example, as shown in FIG. 7, it is estimated whether the presentation method A or the presentation method B is used. The presentation method in FIG. 7 is shown as a combination of presentation timing, presentation content, display method, and channel, but is not limited to this, and any one of presentation timing, presentation content, display method, channel, and the like, or Any combination may be used as the presentation method.

リスク提示部102は、推定した提示方法に従って、リスク情報の提示を行う(S305)。リスク提示部102は、提示に対するユーザの反応を収集し、リスク提示情報DB106gに記憶する(S306)。このユーザの反応とは、リスク提示を確認したことを示す。リスク提示部102は、ユーザのリスク提示をする際において、その確認をユーザに求める。なお、ユーザ理解度を算出する際にリスクの提示日時を利用する場合には、この確認は必須ではない。 The risk presentation unit 102 presents risk information according to the estimated presentation method (S305). The risk presentation unit 102 collects the user's reaction to the presentation and stores it in the risk presentation information DB 106g (S306). The reaction of this user indicates that the risk presentation has been confirmed. The risk presentation unit 102 requests the user to confirm the risk when presenting the risk to the user. This confirmation is not essential when using the risk presentation date and time when calculating the user comprehension level.

S302において、提示方法推定モデル106eが存在しない場合(S302:NO)には、リスク提示部102は、初期設定に基づいた提示方法で、提示方法の選定とリスク情報の提示を行う(S304、S305)。なお、初期設定など事前に設定した方法のほか、ランダムで提示方法を決定してもよい。 In S302, when the presentation method estimation model 106e does not exist (S302: NO), the risk presentation unit 102 selects the presentation method and presents the risk information by the presentation method based on the initial settings (S304, S305). ). In addition to the method set in advance such as the initial setting, the presentation method may be randomly determined.

つぎに、ユーザのリスクに対する理解度を算出する処理について説明する。図12は、その処理を示すフローチャートである。リスク理解度算出部103は、リスク提示情報DB106gおよび推定リスクDB106dから、対象ユーザのリスク提示情報と推定リスクとを取得する(S401)。そして、リスク理解度算出部103は、ユーザがリスク提示を確認した日時(提示した日時でもよい)と、推定リスクの変化点を検出した日時とを比較する(S402)。 Next, the process of calculating the user's understanding of risk will be described. FIG. 12 is a flowchart showing the process. The risk comprehension calculation unit 103 acquires the risk presentation information and the estimated risk of the target user from the risk presentation information DB 106g and the estimated risk DB 106d (S401). Then, the risk understanding degree calculation unit 103 compares the date and time when the user confirms the risk presentation (may be the date and time when the risk is presented) with the date and time when the change point of the estimated risk is detected (S402).

変化点は、ユーザの推定リスクに変化が起こった点(日時)であり、推定リスクまたは推定リスクの時間的な傾向が過去と比べて大きく下がった日時を表す。 The change point is the point (date and time) when the estimated risk of the user changes, and represents the date and time when the estimated risk or the temporal tendency of the estimated risk is significantly lower than in the past.

この変化点は、公知の時系列データの異常検出手法を用いて検出される。 This change point is detected by using a known time-series data abnormality detection method.

一致したと判断すると(S403:YES)、リスク理解度算出部103は、確認前後のリスクを比較して、リスク理解度を算出する(S404)。例えば、リスク理解度算出部103は、変化点の前後一定期間(期間は任意であり、後述の距離の定義によっては前後の期間が異なっていても良い)のリスク変化を、変化点前のリスクまたはリスク変化と変化点後のリスクまたはリスク変化としてそれぞれ抽出する。そして、リスク理解度算出部103は、変化点前のリスクまたはリスク変化と変化点後のリスクまたはリスク変化との距離を計算し、リスク理解度を算出する。 If it is determined that they match (S403: YES), the risk comprehension calculation unit 103 compares the risks before and after the confirmation and calculates the risk comprehension (S404). For example, the risk comprehension calculation unit 103 determines the risk change for a certain period before and after the change point (the period is arbitrary, and the period before and after may be different depending on the definition of the distance described later), and the risk before the change point. Alternatively, the risk change and the risk after the change point or the risk change are extracted respectively. Then, the risk comprehension calculation unit 103 calculates the distance between the risk or risk change before the change point and the risk or risk change after the change point, and calculates the risk comprehension.

例えば、リスク理解度算出部103は、変化点(≒ユーザがリスク提示を確認した日時)が、n日13:00とした場合、変化点前のリスク変化をn−1日13:00〜n日12:59の1日分とし、変化点後のリスク変化をn日13:00〜n+1日12:59の1日分とする方法がある。この場合、同時刻ごとのリスクの差を計算し、差の合計値をリスク理解度として算出する。なお、距離の算出は、上記の方法に限られず、任意の距離の定義を使用してもよい。 For example, when the change point (≈ the date and time when the user confirms the risk presentation) is 13:00 on the nth day, the risk comprehension calculation unit 103 sets the risk change before the change point from 13:00 to n on the n-1 day. There is a method in which one day's worth is 12:59 on the day and the risk change after the change point is one day's worth on the nth day 13:00 to n + 1 day 12:59. In this case, the difference in risk at the same time is calculated, and the total value of the difference is calculated as the degree of understanding of risk. The calculation of the distance is not limited to the above method, and any definition of the distance may be used.

そして、リスク理解度算出部103は、算出したリスク理解度を、ユーザの人物識別子、日時、提示方法とともに、リスク理解度情報として、リスク理解度DB106fに記述する(S405)。この日時は、変化点の日時を示す。 Then, the risk comprehension calculation unit 103 describes the calculated risk comprehension in the risk comprehension DB 106f together with the user's person identifier, date and time, and presentation method as risk comprehension information (S405). This date and time indicates the date and time of the change point.

一方、処理S403において、一致しないと判断すると(S403:NO)、リスク理解度算出部103は、ユーザがリスクを理解した上でのリスクの変化ではないと判断し、リスク理解度=0として、リスク理解度DB106fに記述する(S406)。 On the other hand, if it is determined in the process S403 that they do not match (S403: NO), the risk comprehension calculation unit 103 determines that the risk does not change after the user understands the risk, and sets the risk comprehension = 0. Described in the risk comprehension level DB 106f (S406).

ユーザが提示されたリスクを確認した日時と、変化点の日時とが一致したことは、ユーザがリスクの提示または確認に基づいて、何かしらの行動を起こしてリスクを低減する方向に改善したと考えられる。 The fact that the date and time when the user confirmed the risk presented and the date and time of the change point matched was considered to have improved in the direction of reducing the risk by taking some action based on the user's presentation or confirmation of the risk. Be done.

逆に、一致しなかった場合には、ユーザは、リスク提示または確認に起因しては、何も行動を起こさず、リスクを理解していないと考えられる。 On the contrary, if they do not match, it is considered that the user takes no action and does not understand the risk due to the risk presentation or confirmation.

リスクが提示されて一定時間経過後にリスク軽減に向けてユーザが行動を変えた場合を考慮するために、処理S403における一致、不一致の判断には一定の時間的猶予を設けても良く、変化点の日時と、リスク提示情報DB106gに含まれる当該ユーザがリスク提示に対する確認した日時との差が閾値の範囲内であれば、一致とみなしても良い。 In order to consider the case where the user changes the behavior for risk mitigation after the risk is presented and a certain time has passed, a certain time grace may be provided for the judgment of the match or the mismatch in the process S403, and the change point. If the difference between the date and time of the above and the date and time confirmed by the user for the risk presentation included in the risk presentation information DB 106g is within the threshold range, it may be regarded as a match.

つぎに、提示方法推定モデルの構築について説明する。図13は、その構築処理を示すフローチャートである。提示方法推定モデル構築部105は、ユーザ情報DB106bおよびリスク理解度DB106fのそれぞれから、ユーザ情報およびリスク理解度情報を取得する(S501)。 Next, the construction of the presentation method estimation model will be described. FIG. 13 is a flowchart showing the construction process. The presentation method estimation model construction unit 105 acquires user information and risk comprehension information from each of the user information DB 106b and the risk comprehension DB 106f (S501).

提示方法推定モデル構築部105は、リスク理解度が閾値以上となったリスク提示に対応するユーザ情報と、その提示方法とを抽出する(S502)。そして、提示方法推定モデル構築部105は、教師あり学習による学習処理を行う。ここでは、閾値で絞り込まれたユーザ情報を説明変数とし、それに対応する提示方法を目的変数として、学習処理を行うことで、提示方法推定モデル106eを構築する(S503)。提示方法推定モデル構築部105は、構築した提示方法推定モデル106eを更新する(S504)。 The presentation method estimation model construction unit 105 extracts the user information corresponding to the risk presentation whose risk comprehension level is equal to or higher than the threshold value and the presentation method (S502). Then, the presentation method estimation model construction unit 105 performs learning processing by supervised learning. Here, the presentation method estimation model 106e is constructed by performing the learning process using the user information narrowed down by the threshold value as the explanatory variable and the corresponding presentation method as the objective variable (S503). The presentation method estimation model construction unit 105 updates the constructed presentation method estimation model 106e (S504).

変形例として、上記学習を行う際に、ユーザ情報に含まれていた人物識別子にかかる情報に加え、当該ユーザに対して提示した過去の提示方法を学習の特徴量(説明変数)として扱っても良い。この場合では、前述のリスク提示部102において、リスク提示情報DB106gに記述のリスク提示情報が参照される。 As a modification, in addition to the information related to the person identifier included in the user information when performing the above learning, the past presentation method presented to the user may be treated as a learning feature amount (explanatory variable). good. In this case, the risk presentation unit 102 described above refers to the risk presentation information described in the risk presentation information DB 106g.

図12および図13の処理は、定期的に実行され、その時点における最新のモデルに提示方法推定モデルが更新されてもよい。また、図12および図13の処理は、それぞれ独立して行われてもよい。 The processes of FIGS. 12 and 13 may be performed periodically and the presentation method estimation model may be updated to the latest model at that time. Further, the processes of FIGS. 12 and 13 may be performed independently of each other.

つぎに、本実施形態の行動支援装置100の作用効果について説明する。この行動支援装置100は、ユーザのリスクを推定するリスク推定部101と、ユーザのリスクを、当該ユーザに提示するリスク提示部102と、リスク提示部102による提示時間または確認時間(提示に基づいた基準時間)と、ユーザのリスクの変化とに基づいて、ユーザのリスク理解度を算出するリスク理解度算出部103と、を備える。 Next, the action and effect of the action support device 100 of the present embodiment will be described. The action support device 100 includes a risk estimation unit 101 that estimates the user's risk, a risk presentation unit 102 that presents the user's risk to the user, and a presentation time or confirmation time (based on the presentation) by the risk presentation unit 102. A reference time) and a risk comprehension calculation unit 103 that calculates the user's risk comprehension based on the change in the user's risk are provided.

この構成により、ユーザのリスク理解度を算出することができる。したがって、リスク理解度に応じた処理または対応を可能にする。例えば、リスク理解度に応じた方法でユーザにリスクを提示することができる。そのほか、リスクの理解度に応じた処理として保険料の減額などの保険内容の調整といったインセンティブの提供などがある。 With this configuration, the user's risk understanding level can be calculated. Therefore, it is possible to process or respond according to the degree of risk understanding. For example, the risk can be presented to the user by a method according to the degree of risk understanding. In addition, there are incentives such as adjustment of insurance contents such as reduction of insurance premiums as processing according to the degree of understanding of risk.

また、この行動支援装置100におけるリスク理解度算出部103は、リスク推定部101により推定されたリスクで構成された時系列の変化点を検出した日時である変化時間を求める。そして、リスク理解度算出部103は、リスク提示部102による提示日時または確認日時(提示に基づく基準時間)と、変化点を検出した日時と、これら確認日時または変化点の日時を基準にしたその前後におけるリスクの変化とに基づいて、リスク理解度を算出する。 In addition, the risk comprehension calculation unit 103 in the behavior support device 100 obtains the change time, which is the date and time when the time-series change point composed of the risks estimated by the risk estimation unit 101 is detected. Then, the risk comprehension calculation unit 103 is based on the presentation date / time or confirmation date / time (reference time based on the presentation) by the risk presentation unit 102, the date / time when the change point is detected, and the confirmation date / time or the date / time of the change point. The degree of risk understanding is calculated based on the change in risk before and after.

例えば、リスク理解度算出部103は、確認日時と変化点の検出日時との差が、所定閾値未満である場合に、確認日時または変化点の日時を基準にその前後におけるリスクの変化の比較に基づいて、リスク理解度を算出する。 For example, when the difference between the confirmation date and time and the detection date and time of the change point is less than a predetermined threshold value, the risk comprehension calculation unit 103 compares the change in risk before and after the confirmation date and time or the date and time of the change point. Based on this, the risk comprehension level is calculated.

なお、別の手法に基づいてリスクの変化から変化時間を求めて、基準時間である確認日時または提示日時を基準に、リスク変化に基づいたユーザのリスク理解度の算出は可能である。例えば、オペレータなどが視認により変化時間を指定してもよい。 It is possible to obtain the change time from the change in risk based on another method, and calculate the risk understanding level of the user based on the risk change based on the confirmation date and time or the presentation date and time which is the reference time. For example, an operator or the like may visually specify the change time.

確認日時と変化点の検出日時とが所定閾値未満である場合には、ユーザがリスクを認識して、そのリスクを改善しようと行動したと想定できる。よって、その前後でリスクが減少することが予想される。本実施形態においては、その差分に基づいてリスク理解度を算出することで、ユーザのリスク理解度を正確に算出することができる。 When the confirmation date and time and the detection date and time of the change point are less than a predetermined threshold value, it can be assumed that the user recognizes the risk and acts to improve the risk. Therefore, it is expected that the risk will decrease before and after that. In the present embodiment, the risk comprehension level of the user can be accurately calculated by calculating the risk comprehension level based on the difference.

一方で、この行動支援装置100において、リスク理解度算出部103は、確認日時と変化点の検出日時とが所定間隔以上である場合には、ユーザのリスク理解度を0とする。 On the other hand, in the behavior support device 100, the risk comprehension calculation unit 103 sets the user's risk comprehension to 0 when the confirmation date and time and the detection date and time of the change point are equal to or longer than a predetermined interval.

この場合の変化点はユーザがリスクを認識して改善した結果に基づいたものではないことが考えられる。したがって、そのような場合には、ユーザのリスクの理解度を0とすることが妥当である。 It is considered that the change point in this case is not based on the result of the user recognizing the risk and improving it. Therefore, in such a case, it is appropriate to set the user's understanding of risk to 0.

また、この行動支援装置100において、リスク提示部102は、ユーザの理解度を考慮した提示方法でユーザのリスクの提示を行う。例えば、ユーザへの提示の頻度を上げたり、提示内容をより詳細にしたりすることで、ユーザのリスク理解度が高くなるような提示を行うことができる。 Further, in the behavior support device 100, the risk presenting unit 102 presents the user's risk by a presenting method in consideration of the degree of understanding of the user. For example, by increasing the frequency of presentation to the user or making the presentation content more detailed, the presentation can be made so that the user's risk understanding level is high.

また、この行動支援装置100において、リスク提示部102によるユーザのリスク提示方法と、リスク理解度算出部103により算出されたリスク理解度とに基づいて、リスク提示方法を学習する提示方法推定モデル構築部105を、さらに備える。そして、リスク提示部102は、提示方法推定モデル構築部105により学習されたリスク提示方法に従ってリスクの提示を行う。 Further, in the behavior support device 100, a presentation method estimation model is constructed in which the risk presentation method is learned based on the user's risk presentation method by the risk presentation unit 102 and the risk understanding degree calculated by the risk understanding degree calculation unit 103. A unit 105 is further provided. Then, the risk presentation unit 102 presents the risk according to the risk presentation method learned by the presentation method estimation model construction unit 105.

この構成により、より適切なリスク提示方法を学習することが得きる。例えば、リスク理解度が所定値以上となるユーザのリスク情報を用いて、提示方法推定モデル106eを構築することで、ユーザのリスク理解度を向上させることができる。 With this configuration, it is possible to learn more appropriate risk presentation methods. For example, the risk understanding of the user can be improved by constructing the presentation method estimation model 106e using the risk information of the user whose risk understanding is equal to or higher than a predetermined value.

上記の説明においては、主に確認日時を基準時間として、そのリスク変化からユーザのリスクの理解度を求めた。しかしながら、確認日時に限らず、リスクの提示日時としてもよい。また、リスク変化の前後の基準となる基準時間としては、確認日時のほか、変化点の日時(変化時間)としてもよい。 In the above explanation, the user's understanding of risk is obtained from the risk change, mainly using the confirmation date and time as the reference time. However, the date and time of presentation of the risk may be not limited to the confirmation date and time. In addition to the confirmation date and time, the reference time before and after the risk change may be the date and time of the change point (change time).

なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック(構成部)は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した1つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した2つ以上の装置を直接的又は間接的に(例えば、有線、無線などを用いて)接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記1つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。 The block diagram used in the description of the above embodiment shows a block of functional units. These functional blocks (components) are realized by any combination of at least one of hardware and software. Further, the method of realizing each functional block is not particularly limited. That is, each functional block may be realized by using one physically or logically connected device, or directly or indirectly (for example, two or more physically or logically separated devices). , Wired, wireless, etc.) and may be realized using these plurality of devices. The functional block may be realized by combining the software with the one device or the plurality of devices.

機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知(broadcasting)、通知(notifying)、通信(communicating)、転送(forwarding)、構成(configuring)、再構成(reconfiguring)、割り当て(allocating、mapping)、割り振り(assigning)などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック(構成部)は、送信部(transmitting unit)や送信機(transmitter)と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。 Functions include judgment, decision, judgment, calculation, calculation, processing, derivation, investigation, search, confirmation, reception, transmission, output, access, solution, selection, selection, establishment, comparison, assumption, expectation, and assumption. Broadcasting, notifying, communicating, forwarding, configuring, reconfiguring, allocating, mapping, assigning, etc., but limited to these I can't. For example, a functional block (constituent unit) for functioning transmission is called a transmitting unit or a transmitter. As described above, the method of realizing each of them is not particularly limited.

例えば、本開示の一実施の形態における行動支援装置100は、本開示の行動支援方法の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図14は、本開示の一実施の形態に係る行動支援装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の行動支援装置100は、物理的には、プロセッサ1001、メモリ1002、ストレージ1003、通信装置1004、入力装置1005、出力装置1006、バス1007などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。 For example, the behavior support device 100 in one embodiment of the present disclosure may function as a computer that processes the behavior support method of the present disclosure. FIG. 14 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the action support device 100 according to the embodiment of the present disclosure. The above-mentioned action support device 100 may be physically configured as a computer device including a processor 1001, a memory 1002, a storage 1003, a communication device 1004, an input device 1005, an output device 1006, a bus 1007, and the like.

なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。行動支援装置100のハードウェア構成は、図に示した各装置を1つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。 In the following description, the word "device" can be read as a circuit, a device, a unit, or the like. The hardware configuration of the action support device 100 may be configured to include one or more of the devices shown in the figure, or may be configured not to include some of the devices.

行動支援装置100における各機能は、プロセッサ1001、メモリ1002などのハードウェア上に所定のソフトウェア(プログラム)を読み込ませることによって、プロセッサ1001が演算を行い、通信装置1004による通信を制御したり、メモリ1002及びストレージ1003におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。 For each function in the action support device 100, by loading predetermined software (program) on the hardware such as the processor 1001 and the memory 1002, the processor 1001 performs an calculation, controls the communication by the communication device 1004, and the memory. It is realized by controlling at least one of reading and writing of data in the 1002 and the storage 1003.

プロセッサ1001は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ1001は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置(CPU:Central Processing Unit)によって構成されてもよい。例えば、上述のリスク推定部101、リスク推定モデル構築部104、リスク理解度算出部103、提示方法推定モデル構築部105などは、プロセッサ1001によって実現されてもよい。 Processor 1001 operates, for example, an operating system to control the entire computer. The processor 1001 may be configured by a central processing unit (CPU) including an interface with a peripheral device, a control device, an arithmetic unit, a register, and the like. For example, the risk estimation unit 101, the risk estimation model construction unit 104, the risk comprehension calculation unit 103, the presentation method estimation model construction unit 105, and the like may be realized by the processor 1001.

また、プロセッサ1001は、プログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ1003及び通信装置1004の少なくとも一方からメモリ1002に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態において説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、リスク推定部101、リスク推定モデル構築部104、リスク理解度算出部103、提示方法推定モデル構築部105は、メモリ1002に格納され、プロセッサ1001において動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、1つのプロセッサ1001によって実行される旨を説明してきたが、2以上のプロセッサ1001により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ1001は、1以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。 Further, the processor 1001 reads a program (program code), a software module, data, and the like from at least one of the storage 1003 and the communication device 1004 into the memory 1002, and executes various processes according to these. As the program, a program that causes a computer to execute at least a part of the operations described in the above-described embodiment is used. For example, the risk estimation unit 101, the risk estimation model construction unit 104, the risk comprehension calculation unit 103, and the presentation method estimation model construction unit 105 may be realized by a control program that is stored in the memory 1002 and operates in the processor 1001. Other functional blocks may be realized in the same manner. Although it has been explained that the various processes described above are executed by one processor 1001, they may be executed simultaneously or sequentially by two or more processors 1001. Processor 1001 may be implemented by one or more chips. The program may be transmitted from the network via a telecommunication line.

メモリ1002は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ROM(Read Only Memory)、EPROM(Erasable Programmable ROM)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)、RAM(Random Access Memory)などの少なくとも1つによって構成されてもよい。メモリ1002は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ(主記憶装置)などと呼ばれてもよい。メモリ1002は、本開示の一実施の形態に係る行動支援方法を実施するために実行可能なプログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。 The memory 1002 is a computer-readable recording medium, and is composed of at least one such as a ROM (Read Only Memory), an EPROM (Erasable Programmable ROM), an EPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), and a RAM (Random Access Memory). May be done. The memory 1002 may be referred to as a register, a cache, a main memory (main storage device), or the like. The memory 1002 can store a program (program code), a software module, or the like that can be executed to implement the action support method according to the embodiment of the present disclosure.

ストレージ1003は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、CD−ROM(Compact Disc ROM)などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Blu−ray(登録商標)ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー(登録商標)ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも1つによって構成されてもよい。ストレージ1003は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ1002及びストレージ1003の少なくとも一方を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。 The storage 1003 is a computer-readable recording medium, for example, an optical disk such as a CD-ROM (Compact Disc ROM), a hard disk drive, a flexible disk, a magneto-optical disk (for example, a compact disk, a digital versatile disk, a Blu-ray). It may consist of at least one (registered trademark) disk), smart card, flash memory (eg, card, stick, key drive), floppy (registered trademark) disk, magnetic strip, and the like. The storage 1003 may be referred to as an auxiliary storage device. The storage medium described above may be, for example, a database, server or other suitable medium containing at least one of memory 1002 and storage 1003.

通信装置1004は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア(送受信デバイス)であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置1004は、例えば周波数分割複信(FDD:Frequency Division Duplex)及び時分割複信(TDD:Time Division Duplex)の少なくとも一方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されてもよい。例えば、上述のリスク情報、ユーザ情報を取得するための取得部(図示せず)などは、通信装置1004によって実現されてもよい。この取得部は、送信部と受信部とで、物理的に、または論理的に分離された実装がなされてもよい。 The communication device 1004 is hardware (transmission / reception device) for communicating between computers via at least one of a wired network and a wireless network, and is also referred to as, for example, a network device, a network controller, a network card, a communication module, or the like. Communication device 1004 includes, for example, a high frequency switch, a duplexer, a filter, a frequency synthesizer, and the like in order to realize at least one of frequency division duplex (FDD) and time division duplex (TDD). It may be composed of. For example, the above-mentioned risk information, acquisition unit (not shown) for acquiring user information, and the like may be realized by the communication device 1004. The acquisition unit may be physically or logically separated from the transmission unit and the reception unit.

入力装置1005は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス(例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど)である。出力装置1006は、外部への出力を実施する出力デバイス(例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど)である。なお、入力装置1005及び出力装置1006は、一体となった構成(例えば、タッチパネル)であってもよい。 The input device 1005 is an input device (for example, a keyboard, a mouse, a microphone, a switch, a button, a sensor, etc.) that receives an input from the outside. The output device 1006 is an output device (for example, a display, a speaker, an LED lamp, etc.) that outputs to the outside. The input device 1005 and the output device 1006 may have an integrated configuration (for example, a touch panel).

また、プロセッサ1001、メモリ1002などの各装置は、情報を通信するためのバス1007によって接続される。バス1007は、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。 Further, each device such as the processor 1001 and the memory 1002 is connected by a bus 1007 for communicating information. The bus 1007 may be configured by using a single bus, or may be configured by using a different bus for each device.

また、行動支援装置100は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ(DSP:Digital Signal Processor)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、PLD(Programmable Logic Device)、FPGA(Field Programmable Gate Array)などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ1001は、これらのハードウェアの少なくとも1つを用いて実装されてもよい。 Further, the action support device 100 includes hardware such as a microprocessor, a digital signal processor (DSP: Digital Signal Processor), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), a PLD (Programmable Logic Device), and an FPGA (Field Programmable Gate Array). It may be configured by, and a part or all of each functional block may be realized by the hardware. For example, processor 1001 may be implemented using at least one of these hardware.

情報の通知は、本開示において説明した態様/実施形態に限られず、他の方法を用いて行われてもよい。例えば、情報の通知は、物理レイヤシグナリング(例えば、DCI(Downlink Control Information)、UCI(Uplink Control Information))、上位レイヤシグナリング(例えば、RRC(Radio Resource Control)シグナリング、MAC(Medium Access Control)シグナリング、報知情報(MIB(Master Information Block)、SIB(System Information Block)))、その他の信号又はこれらの組み合わせによって実施されてもよい。また、RRCシグナリングは、RRCメッセージと呼ばれてもよく、例えば、RRC接続セットアップ(RRC Connection Setup)メッセージ、RRC接続再構成(RRC Connection Reconfiguration)メッセージなどであってもよい。 Notification of information is not limited to the embodiments / embodiments described in the present disclosure, and may be performed by other methods. For example, information notification includes physical layer signaling (for example, DCI (Downlink Control Information), UCI (Uplink Control Information)), upper layer signaling (for example, RRC (Radio Resource Control) signaling, MAC (Medium Access Control) signaling, etc. It may be carried out by notification information (MIB (Master Information Block), SIB (System Information Block)), other signals, or a combination thereof. Further, the RRC signaling may be referred to as an RRC message, and may be, for example, an RRC Connection Setup message, an RRC Connection Reconfiguration message, or the like.

本開示において説明した各態様/実施形態は、LTE(Long Term Evolution)、LTE−A(LTE-Advanced)、SUPER 3G、IMT−Advanced、4G(4th generation mobile communication system)、5G(5th generation mobile communication system)、FRA(Future Radio Access)、NR(new Radio)、W−CDMA(登録商標)、GSM(登録商標)、CDMA2000、UMB(Ultra Mobile Broadband)、IEEE 802.11(Wi−Fi(登録商標))、IEEE 802.16(WiMAX(登録商標))、IEEE 802.20、UWB(Ultra-WideBand)、Bluetooth(登録商標)、その他の適切なシステムを利用するシステム及びこれらに基づいて拡張された次世代システムの少なくとも一つに適用されてもよい。また、複数のシステムが組み合わされて(例えば、LTE及びLTE−Aの少なくとも一方と5Gとの組み合わせ等)適用されてもよい。 Each aspect / embodiment described in the present disclosure includes LTE (Long Term Evolution), LTE-A (LTE-Advanced), SUPER 3G, IMT-Advanced, 4G (4th generation mobile communication system), and 5G (5th generation mobile communication). system), FRA (Future Radio Access), NR (new Radio), W-CDMA (registered trademark), GSM (registered trademark), CDMA2000, UMB (Ultra Mobile Broadband), IEEE 802.11 (Wi-Fi (registered trademark)) )), IEEE 802.16 (WiMAX®), IEEE 802.20, UWB (Ultra-WideBand), Bluetooth®, and other systems that utilize and extend based on these. It may be applied to at least one of the next generation systems. Further, a plurality of systems may be applied in combination (for example, a combination of at least one of LTE and LTE-A and 5G).

本開示において説明した各態様/実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。 The order of the processing procedures, sequences, flowcharts, and the like of each aspect / embodiment described in the present disclosure may be changed as long as there is no contradiction. For example, the methods described in the present disclosure present elements of various steps using exemplary order, and are not limited to the particular order presented.

情報等は、上位レイヤ(又は下位レイヤ)から下位レイヤ(又は上位レイヤ)へ出力され得る。複数のネットワークノードを介して入出力されてもよい。 Information and the like can be output from the upper layer (or lower layer) to the lower layer (or upper layer). Input / output may be performed via a plurality of network nodes.

入出力された情報等は特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。 The input / output information and the like may be stored in a specific location (for example, memory), or may be managed using a management table. Input / output information and the like can be overwritten, updated, or added. The output information and the like may be deleted. The input information or the like may be transmitted to another device.

判定は、1ビットで表される値(0か1か)によって行われてもよいし、真偽値(Boolean:true又はfalse)によって行われてもよいし、数値の比較(例えば、所定の値との比較)によって行われてもよい。 The determination may be made by a value represented by 1 bit (0 or 1), by a boolean value (Boolean: true or false), or by comparing numerical values (for example, a predetermined value). It may be done by comparison with the value).

本開示において説明した各態様/実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知(例えば、「Xであること」の通知)は、明示的に行うものに限られず、暗黙的(例えば、当該所定の情報の通知を行わない)ことによって行われてもよい。 Each aspect / embodiment described in the present disclosure may be used alone, in combination, or switched with execution. Further, the notification of predetermined information (for example, the notification of "being X") is not limited to the explicit notification, but is performed implicitly (for example, the notification of the predetermined information is not performed). May be good.

以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。 Although the present disclosure has been described in detail above, it is clear to those skilled in the art that the present disclosure is not limited to the embodiments described in the present disclosure. The present disclosure may be implemented as an amendment or modification without departing from the purpose and scope of the present disclosure, which is determined by the description of the scope of claims. Therefore, the description of the present disclosure is for the purpose of exemplary explanation and does not have any restrictive meaning to the present disclosure.

ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。 Software is an instruction, instruction set, code, code segment, program code, program, subprogram, software module, whether called software, firmware, middleware, microcode, hardware description language, or another name. , Applications, software applications, software packages, routines, subroutines, objects, executable files, execution threads, procedures, functions, etc. should be broadly interpreted to mean.

また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術(同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線(DSL:Digital Subscriber Line)など)及び無線技術(赤外線、マイクロ波など)の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。 Further, software, instructions, information and the like may be transmitted and received via a transmission medium. For example, a website, where the software uses at least one of wired technology (coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, Digital Subscriber Line (DSL), etc.) and wireless technology (infrared, microwave, etc.). When transmitted from a server, or other remote source, at least one of these wired and wireless technologies is included within the definition of transmission medium.

本開示において説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。 The information, signals, etc. described in the present disclosure may be represented using any of a variety of different techniques. For example, data, instructions, commands, information, signals, bits, symbols, chips, etc. that may be referred to throughout the above description may be voltage, current, electromagnetic waves, magnetic fields or magnetic particles, light fields or photons, or any of these. It may be represented by a combination of.

なお、本開示において説明した用語及び本開示の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。例えば、チャネル及びシンボルの少なくとも一方は信号(シグナリング)であってもよい。また、信号はメッセージであってもよい。また、コンポーネントキャリア(CC:Component Carrier)は、キャリア周波数、セル、周波数キャリアなどと呼ばれてもよい。 The terms described in the present disclosure and the terms necessary for understanding the present disclosure may be replaced with terms having the same or similar meanings. For example, at least one of a channel and a symbol may be a signal (signaling). Also, the signal may be a message. Further, the component carrier (CC: Component Carrier) may be referred to as a carrier frequency, a cell, a frequency carrier, or the like.

本開示において使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。 The terms "system" and "network" used in this disclosure are used interchangeably.

また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。例えば、無線リソースはインデックスによって指示されるものであってもよい。 Further, the information, parameters, etc. described in the present disclosure may be expressed using absolute values, relative values from predetermined values, or using other corresponding information. It may be represented. For example, the radio resource may be one indicated by an index.

上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的な名称ではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本開示で明示的に開示したものと異なる場合もある。様々なチャネル(例えば、PUCCH、PDCCHなど)及び情報要素は、あらゆる好適な名称によって識別できるので、これらの様々なチャネル及び情報要素に割り当てている様々な名称は、いかなる点においても限定的な名称ではない。 The names used for the above parameters are not limited in any respect. Further, mathematical formulas and the like using these parameters may differ from those explicitly disclosed in this disclosure. Since the various channels (eg, PUCCH, PDCCH, etc.) and information elements can be identified by any suitable name, the various names assigned to these various channels and information elements are in any respect limited names. is not.

本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up、search、inquiry)(例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索)、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)(例えば、情報を受信すること)、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)(例えば、メモリ中のデータにアクセスすること)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断(決定)」は、「想定する(assuming)」、「期待する(expecting)」、「みなす(considering)」などで読み替えられてもよい。 The terms "determining" and "determining" as used in this disclosure may include a wide variety of actions. "Judgment" and "decision" are, for example, judgment, calculation, computing, processing, deriving, investigating, looking up, search, inquiry. It may include (eg, searching in a table, database or another data structure), ascertaining as "judgment" or "decision". Also, "judgment" and "decision" are receiving (for example, receiving information), transmitting (for example, transmitting information), input (input), output (output), and access. (Accessing) (for example, accessing data in memory) may be regarded as "judgment" or "decision". In addition, "judgment" and "decision" mean that "resolving", "selecting", "choosing", "establishing", "comparing", etc. are regarded as "judgment" and "decision". Can include. That is, "judgment" and "decision" may include that some action is regarded as "judgment" and "decision". Further, "judgment (decision)" may be read as "assuming", "expecting", "considering" and the like.

「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、2又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された2つの要素間に1又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、2つの要素は、1又はそれ以上の電線、ケーブル及びプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光(可視及び不可視の両方)領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。 The terms "connected", "coupled", or any variation thereof, mean any direct or indirect connection or connection between two or more elements, and each other. It can include the presence of one or more intermediate elements between two "connected" or "combined" elements. The connection or connection between the elements may be physical, logical, or a combination thereof. For example, "connection" may be read as "access". As used in the present disclosure, the two elements use at least one of one or more wires, cables and printed electrical connections, and, as some non-limiting and non-comprehensive examples, the radio frequency domain. Can be considered to be "connected" or "coupled" to each other using electromagnetic energies having wavelengths in the microwave and light (both visible and invisible) regions.

本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。 The phrase "based on" as used in this disclosure does not mean "based on" unless otherwise stated. In other words, the statement "based on" means both "based only" and "at least based on".

本開示において、「含む(include)」、「含んでいる(including)」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は(or)」は、排他的論理和ではないことが意図される。 When "include", "including" and variations thereof are used in the present disclosure, these terms are as comprehensive as the term "comprising". Is intended. Furthermore, the term "or" used in the present disclosure is intended not to be an exclusive OR.

本開示において、例えば、英語でのa, an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。 In the present disclosure, if articles are added by translation, for example, a, an and the in English, the disclosure may include the nouns following these articles being plural.

本開示において、「AとBが異なる」という用語は、「AとBが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「AとBがそれぞれCと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。 In the present disclosure, the term "A and B are different" may mean "A and B are different from each other". The term may mean that "A and B are different from C". Terms such as "separate" and "combined" may be interpreted in the same way as "different".

100…行動支援装置、101…リスク推定部、102…リスク提示部、103…リスク理解度算出部、104…リスク推定モデル構築部、105…提示方法推定モデル構築部、106…記憶部、106a…リスク情報DB、106b…ユーザ情報DB、106c…リスク推定モデル、106d…推定リスクDB、106e…提示方法推定モデル、106f…リスク理解度DB、106g…リスク提示情報DB。
100 ... behavior support device, 101 ... risk estimation unit, 102 ... risk presentation unit, 103 ... risk comprehension calculation unit, 104 ... risk estimation model construction unit, 105 ... presentation method estimation model construction unit, 106 ... storage unit, 106a ... Risk information DB, 106b ... User information DB, 106c ... Risk estimation model, 106d ... Estimated risk DB, 106e ... Presentation method estimation model, 106f ... Risk understanding level DB, 106g ... Risk presentation information DB.

本発明の行動支援装置は、ユーザのリスクを推定するリスク推定部と、前記ユーザのリスクを、当該ユーザに提示する提示部と、前記提示部による提示に基づいた基準時間の前の前記ユーザのリスクと、当該基準時間の後の前記ユーザのリスクとの変化を算出し、当該変化に基づいて、とに基づいて、前記ユーザのリスク理解度を算出するリスク理解度算出部と、を備える。
The behavior support device of the present invention includes a risk estimation unit that estimates a user's risk, a presentation unit that presents the user's risk to the user, and the user's before a reference time based on the presentation by the presentation unit . It is provided with a risk comprehension calculation unit that calculates a change between the risk and the risk of the user after the reference time and calculates the risk comprehension of the user based on the change .

Claims (9)

ユーザのリスクを推定するリスク推定部と、
前記ユーザのリスクを、当該ユーザに提示する提示部と、
前記提示部による提示に基づいた基準時間と、ユーザのリスクの変化とに基づいて、前記ユーザのリスク理解度を算出するリスク理解度算出部と、
を備える行動支援装置。
A risk estimation unit that estimates the user's risk,
A presentation unit that presents the user's risk to the user,
A risk comprehension calculation unit that calculates the user's risk comprehension based on the reference time based on the presentation by the presentation unit and the change in the user's risk.
Behavior support device equipped with.
前記リスク理解度算出部は、
前記リスク推定部により推定されたリスクの時系列の変化点を示す変化時間を求め、
前記基準時間と、前記変化時間と、前記基準時間または前記変化時間の前後におけるリスクの変化とに基づいて、前記リスク理解度を算出する、
請求項1に記載の行動支援装置。
The risk comprehension calculation unit
The change time indicating the time-series change point of the risk estimated by the risk estimation unit is obtained.
The risk comprehension level is calculated based on the reference time, the change time, and the change in risk before and after the reference time or the change time.
The action support device according to claim 1.
前記リスク理解度算出部は、
前記基準時間と前記変化時間との差が閾値未満である場合に、前記基準時間または前記変化時間の前後におけるリスクの変化の比較に基づいて、前記リスク理解度を算出する、
請求項2に記載の行動支援装置。
The risk comprehension calculation unit
When the difference between the reference time and the change time is less than the threshold value, the risk comprehension degree is calculated based on the comparison of the risk change before and after the reference time or the change time.
The action support device according to claim 2.
前記リスク理解度算出部は、
前記基準時間と前記変化時間との差が閾値以上である場合には、前記リスク理解度を0とする、請求項2または3に記載の行動支援装置。
The risk comprehension calculation unit
The behavior support device according to claim 2 or 3, wherein when the difference between the reference time and the change time is equal to or greater than a threshold value, the risk comprehension level is set to 0.
前記提示部は、ユーザの理解度が高くなると推定される提示方法でユーザのリスクの提示を行う、請求項1〜4のいずれか一項に記載の行動支援装置。 The behavior support device according to any one of claims 1 to 4, wherein the presentation unit presents a user's risk by a presentation method presumed to increase the user's understanding. 前記提示部によるユーザのリスク提示方法と、前記リスク理解度算出部により算出されたリスク理解度とに基づいて、リスク提示方法を導出する提示方法推定モデルを学習する提示方法学習部を、さらに備え、
前記提示部は、前記提示方法学習部により学習された提示方法推定モデルにより導出されたリスク提示方法に従ってリスクの提示を行う、請求項1〜5のいずれか一項に記載の行動支援装置。
A presentation method learning unit for learning a presentation method estimation model for deriving a risk presentation method based on the user's risk presentation method by the presentation unit and the risk understanding level calculated by the risk comprehension calculation unit is further provided. ,
The behavior support device according to any one of claims 1 to 5, wherein the presentation unit presents a risk according to a risk presentation method derived by a presentation method estimation model learned by the presentation method learning unit.
前記提示方法学習部は、
前記リスク理解度が所定値以上となるユーザのリスク提示方法を用いて、提示方法推定モデルを学習する、請求項6に記載の行動支援装置。
The presentation method learning unit
The behavior support device according to claim 6, wherein a presentation method estimation model is learned by using a risk presentation method of a user whose risk understanding level is equal to or higher than a predetermined value.
前記提示方法学習部は、
さらにユーザのユーザ情報を加えて、提示方法推定モデルを学習する、請求項6または7に記載の行動支援装置。
The presentation method learning unit
The behavior support device according to claim 6 or 7, wherein the user information of the user is further added to learn the presentation method estimation model.
前記提示方法学習部は、
さらにユーザごとに過去に提示したリスク提示方法を加えて、提示方法推定モデルを学習する、請求項6〜8のいずれか一項に記載の行動支援装置。
The presentation method learning unit
The behavior support device according to any one of claims 6 to 8, further learning a presentation method estimation model by adding a risk presentation method presented in the past for each user.
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