JP2004326211A - 情報処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが置かれた状況に応じて、より適切な情報を提供する。
【解決手段】端末装置１１−１は、端末装置１１−１を所持するユーザＡが存在する場所と、ユーザＡの周囲にいる人を検知することにより、ユーザＡが置かれている状況を取得し、情報提供サーバ１２に通知する。情報提供サーバ１２は、ユーザに提供可能な、複数の情報を蓄積し、また、ユーザの嗜好等を表すプロファイルをユーザ毎に管理している。情報提供サーバ１２は、端末装置１１−１から、ユーザＡが置かれた状況に関する通知を受信すると、ユーザＡが置かれた状況、およびユーザＡのプロファイルに基づいて、ユーザＡに提供すべき情報を選択し、端末装置１１−１に送信し、提示させる。情報提供サーバ１２は、提供した情報に対するユーザＡの興味度に応じて、プロファイルを更新する。本発明は、携帯端末装置に適用することができる。
【選択図】 図３

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、情報処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関し、特に、状況に応じて、より適切な情報を提示することができるようにした情報処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、場所と情報を関連付けたデータベースを用意し、ユーザのいる場所に応じて適切な情報を提示するシステムがある（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
上記のようなシステムの主な目的は、場所に依存して、提示する情報をフィルタリングすることにより、場所毎に特定の情報のみを提供することである。これにより、特定の情報を特定の場所でしか見られなくして、その情報の希少価値を上げたりすることができる。
【０００４】
また、上記においては、場所に基づいて、情報をフィルタリングしているが、その他、場所、時間、およびチャンネルと称する情報の意味内容に基づいたフィルタリング（例えば、非特許文献１および非特許文献２参照）、場所、およびモードと称する情報の意味内容に基づいたフィルタリング（例えば、非特許文献３参照）、場所、時間、および人の嗜好の組み合わせによるフィルタリング（例えば、特許文献１および非特許文献４参照）、場所、物、および人の組み合わせによるフィルタリング（例えば、特許文献２参照）、場所および時間に基づいたフィルタリング（例えば、特許文献３参照）等が存在する。
【０００５】
さらにまた、場所と時間に基づいて人の嗜好情報を取得し、取得した嗜好情報に基づいて情報を提示するシステムもある（例えば、特許文献４乃至８参照）。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００１−２３６４４３号公報
【特許文献２】
特開２０００−４７９８０号公報
【特許文献３】
特開２００２−１０８９１８号公報
【特許文献４】
特開２００１−１０９８１０号公報
【特許文献５】
特開２００１−１２８０９７号公報
【特許文献６】
特開２００１−２９０７２７号公報
【特許文献７】
特開２００１−２８２８３４号公報
【特許文献８】
特開２００２−１０８９１８号公報
【非特許文献１】
安村通晃 編「インタラクティブシステムとソフトウェアＶＩ」近代科学社、１９９８年１２月発行、ｐ．１−１０「時空間限定型オブジェクトシステム：ＳｐａｃｅＴａｇ」
【非特許文献２】
垂水 浩幸、“ＳｐａｃｅＴａｇ’ｓ Ｈｏｍｅｐａｇｅ”、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１５年４月２日検索］、インターネット，＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｎｇ．ｋａｇａｗａ−ｕ．ａｃ．ｊｐ／％７Ｅｔａｒｕｍｉ／ｒｅｓｅａｒｃｈ／ｓｐａｃｅｔａｇ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ＞
【非特許文献３】
フレパーネットワークス株式会社、“いまだ系 ここだ系 ナビゲッティ”、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１５年４月２日検索］、インターネット，＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎａｖｉｇｅｔｙ．ｔｖ／＞
【非特許文献４】
日本電気株式会社、“Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｏｌｕｔｉｏｎ：ＴＰＯＣＡＳＴのご紹介”、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１５年４月２日検索］、インターネット，＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ１．ｉａｓ．ｂｉｇｌｏｂｅ．ｎｅ．ｊｐ／ｉｐｑｏｓ／ｓｏｌｕｔｉｏｎ／ｔｐｏｃａｓｔ．ｈｔｍｌ＞
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来、ユーザ毎に、ユーザの近傍にいる人の組み合わせに基づいたプロファイルのデータベースを用意して、フィルタリングするものは存在せず、その結果、必ずしも、個人毎に最適な情報を提供することができるとはいえないという課題があった。
【０００８】
また、従来のフィルタリングにおいては、いずれも場所などに依存した人の嗜好などのプロファイルは予め与えられており、状況に合わせて、プロファイルを生成、および更新するものは存在せず、その結果、必ずしも、状況に応じた最適な情報を提供することができるとはいえないという課題があった。
【０００９】
すなわち、従来は、場所と時間のみに依存したプロファイリングの技術しか存在せず、ユーザのいる場所やユーザの近傍にいる人などの組合せの状況に応じて適切な情報を提示するために、ユーザのプロファイルを自動的に生成するプロファイリングの技術は存在しなかった。従って、ユーザがいる場所や、ユーザの近傍にいる人などの自由な組合せの状況に応じて適切な情報を提示するための、ユーザのプロファイルを自動的に生成することができないという課題があった。
【００１０】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザが置かれた状況に応じて、より適切なプロファイルを生成することができるようにするものである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明の情報処理装置は、ユーザと実在と組み合わせ毎に、情報の属性に対するユーザの嗜好の指標となる嗜好度を、ユーザのプロファイルとして記憶する記憶手段と、記憶手段により記憶されたプロファイルに基づいて、ユーザに提示可能な１以上の情報の中から、ユーザに提示する提示情報を選択する選択手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
前記選択手段により選択された前記提示情報を提示する提示手段と、提示手段により提示された前記提示情報に対する前記ユーザの興味度を算出する算出手段と、算出手段により算出された前記ユーザの興味度に基づいて、前記プロファイルを更新する更新手段とをさらに設けるようにすることができる。
【００１３】
前記ユーザの周囲にいる人を特定する第１の特定手段をさらに設けるようにし、前記選択手段には、前記記憶手段により記憶された前記プロファイル、および第１の特定手段により特定された、前記ユーザの周囲にいる人に基づいて、前記提示情報を選択するようにさせることができる。
【００１４】
前記ユーザがいる場所を特定する第２の特定手段をさらに設けるようにし、前記記憶手段には、前記人および場所の組み合わせ毎に、前記情報の属性に対する前記ユーザの前記嗜好度を前記プロファイルとして記憶するようにさせ、前記選択手段には、前記プロファイル、前記ユーザの周囲にいる前記人、および前記ユーザがいる場所に基づいて、前記提示情報を選択するようにさせることができる。
【００１５】
前記ユーザの周囲に存在する物を特定する第３の特定手段をさらに設けるようにし、前記記憶手段には、前記人、前記場所、および物の組み合わせ毎に、前記情報の属性に対する前記ユーザの前記嗜好度を前記プロファイルとして記憶するようにさせ、前記選択手段には、前記プロファイル、前記ユーザの周囲にいる前記人、前記ユーザがいる前記場所、および前記ユーザの周囲に存在する物に基づいて、前記提示情報を選択するようにさせることができる。
【００１６】
前記記憶手段には、前記ユーザに提示可能な前記情報を、前記情報に含まれてる前記属性の割合、および前記情報を提示可能な状況とともに情報データベースとして記憶するようにさせ、前記選択手段には、前記プロファイル、前記ユーザの周囲にいる前記人、並びに前記情報に含まれてる前記属性の割合、および前記情報を提示可能な状況に基づいて、前記提示情報を選択するようにさせることができる。
【００１７】
本発明の情報処理方法は、ユーザと実在と組み合わせ毎に、情報の属性に対するユーザの嗜好の指標となる嗜好度を、ユーザのプロファイルとして記憶する記憶ステップと、記憶ステップの処理により記憶されたプロファイルに基づいて、ユーザに提示可能な１以上の情報の中から、ユーザに提示する提示情報を選択する選択ステップとを含むことを特徴とする。
【００１８】
本発明の記録媒体のプログラムは、ユーザと実在と組み合わせ毎の、情報の属性に対するユーザの嗜好の指標となる嗜好度の、ユーザのプロファイルとしての記憶を制御する記憶制御ステップと、記憶制御ステップの処理により記憶が制御されたプロファイルに基づいて、ユーザに提示可能な１以上の情報の中から、ユーザに提示する提示情報を選択する選択ステップとを含むことを特徴とする。
【００１９】
本発明のプログラムは、情報処理装置を制御するコンピュータに、ユーザと実在と組み合わせ毎の、情報の属性に対するユーザの嗜好の指標となる嗜好度の、ユーザのプロファイルとしての記憶を制御する記憶制御ステップと、記憶制御ステップの処理により記憶が制御されたプロファイルに基づいて、ユーザに提示可能な１以上の情報の中から、ユーザに提示する提示情報を選択する選択ステップとを実行させることを特徴とする。
【００２０】
本発明の情報処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムにおいては、ユーザと実在と組み合わせ毎に、情報の属性に対するユーザの嗜好の指標となる嗜好度が、ユーザのプロファイルとして記憶され、記憶されたプロファイルに基づいて、ユーザに提示可能な１以上の情報の中から、ユーザに提示する提示情報が選択される。
【００２１】
本発明は、例えば携帯端末装置に適用することができる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の実施の形態を説明するが、その前に、特許請求の範囲に記載の発明の各手段と以下の実施の形態との対応関係を明らかにするために、各手段の後の括弧内に、対応する実施の形態（但し、一例）を付加して、本発明の特徴を記述すると、次のようになる。
【００２３】
すなわち、本発明の情報処理装置（例えば、図３の情報提供サーバ１２）は、ユーザと実在と組み合わせ毎に、情報の属性に対するユーザの嗜好の指標となる嗜好度を、ユーザのプロファイル（例えば、図５のプロファイルデータベース１９２）として記憶する記憶手段（例えば、図５の記憶部１５８）と、記憶手段により記憶されたプロファイルに基づいて、ユーザに提示可能な１以上の情報の中から、ユーザに提示する提示情報を選択する選択手段（例えば、図５のフィルタリング部１８１）とを備えることを特徴とする。
【００２４】
なお、勿論この記載は、各手段を上記したものに限定することを意味するものではない。
【００２５】
本発明は、基本的には場所に依存した情報提供の方法に関連するものである。この場所に依存した情報提供の方法とは、様々な場所に相当する「場」の概念と、「場」に存在する様々な「モノ」の概念、「場」におけるユーザの様々な「行為」の概念の３つにより定義されるものである。図１および図２を参照して、これらの概念について説明する。
【００２６】
図１に示すように、「場」は現実世界に存在する任意の大きさの仮想的な閉領域であり、その「場」に入ることにより「場」に応じた情報提供が行なわれる。「場」には図２に示すように、「Ｅｎｔｅｒ」、「Ｄｉｒｅｃｔ」、「Ｒｅｌｅａｓｅ」というユーザの「行為」が存在する。
【００２７】
「Ｅｎｔｅｒ」は、その「場」に入るという行為であり、入ることにより「場」に応じた情報を受信することができる。
【００２８】
「Ｄｉｒｅｃｔ」は、その「場」に入り、ある方向を向くという行為であり、向くことにより向いた方向に応じた情報を受信することができる。
【００２９】
「Ｒｅｌｅａｓｅ」は、その「場」に情報を置くという行為であり、置くことにより、後で別のユーザが、その情報を見ることが可能となる。
【００３０】
「モノ」は現実世界に実際に存在する物に情報が付加されたものであり、その「モノ」を見ることにより、「モノ」に応じた情報提供が行なわれる。「モノ」には「Ｅｎｔｅｒ」、および「Ｒｅｌｅａｓｅ」というユーザの「行為」が存在する。
【００３１】
「Ｅｎｔｅｒ」は、その「モノ」を見るという行為であり、見ることによって「モノ」に応じた情報を受信することができる。
【００３２】
「Ｒｅｌｅａｓｅ」は、その「モノ」に情報を置くという行為であり、情報を置くことにより、後で別のユーザが、その情報を見ることが可能となる。
【００３３】
本発明はこのような場所に依存した情報提供の方法に関して、さらにユーザのいる場所やユーザの近傍にいる人（実在）などの組合せの状況に応じて適切な情報を提示するために、ユーザのプロファイルを自動的に作成する情報処理装置（プロファイル学習装置）に関するものである。
【００３４】
図３は、本発明を適用した情報提供システムの構成例を表している。
【００３５】
図３において、インターネットを含むネットワーク１０には、ＩＥＥＥ８０２．１１などの規格による無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）のアクセスポイント（ＡＰ）１６が接続されている。アクセスポイント１６は、端末装置１１−１および１１−２と無線通信を行い、端末装置１１−１および１１−２をネットワーク１０に接続させる。
【００３６】
端末装置１１−１および１１−２は、例えば、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、携帯電話機、およびカーナビゲーションシステム等のようにユーザとともに移動可能な装置とされる。端末装置１１−１は、ユーザＡにより所持され、端末装置１１−２は、ユーザＢにより所持されている。
【００３７】
端末装置１１−１は、端末装置１１−１（ユーザＡ）の現在位置を表す場所ＩＤ、および端末装置１１−１（ユーザＡ）の周囲に居る人を個々に識別する人ＩＤを取得し、これを情報提供サーバ１２に送信するとともに、情報提供サーバ１２から供給された情報（以下、提示情報とも称する）をユーザＡに提示する。また、端末装置１１−１は、ユーザＡに提示した提示情報に対して、ユーザＡが、どの位、興味を持ったかを示す値（以下、興味度と称する）を演算し、これを情報提供サーバ１２に送信する。
【００３８】
端末装置１１−２は、端末装置１１−２（ユーザＢ）の現在位置を表す場所ＩＤ、および端末装置１１−２（ユーザＢ）の周囲に居る人を個々に識別する人ＩＤを取得し、これを情報提供サーバ１２に送信するとともに、情報提供サーバ１２から供給された提示情報をユーザＢに提示する。また、端末装置１１−２は、ユーザＢに提示した提示情報に対するユーザＢの興味度を演算し、これを情報提供サーバ１２に送信する。
【００３９】
なお、以下の説明において、端末装置１１−１および１１−２のそれぞれを個々に区別する必要がない場合、まとめて端末装置１１と称する。以下、他の構成についても同様とする。
【００４０】
ネットワーク１０には、情報提供サーバ１２、場所ＩＤ管理サーバ１３、人ＩＤ管理サーバ１４、および物ＩＤ管理サーバ１５も接続されている。
【００４１】
情報提供サーバ１２は、ユーザに提供する情報（宣伝、広告を含む）をデータベース（以下、情報データベースと称する）に蓄積、管理するとともに、ユーザに関するプロファイルをユーザ毎に分類したデータベース（以下、プロファイルデータベースと称する）を管理している。そして、情報提供サーバ１２は、情報データベースに蓄積された情報の中から、ユーザのプロファイルを参照して、ユーザが興味を持ちそうな情報を、ユーザ毎に選択し、端末装置１１に送信する。なお、情報提供サーバ１２は、端末装置１１から送信された場所ＩＤおよび人ＩＤに基づいて、情報データベースに蓄積された情報の中から、端末装置１１に送信する提示情報を選択する。また、情報提供サーバ１２は、端末装置１１から、ユーザの興味度が通知された場合、通知された興味度に基づいて、ユーザのプロファイルを更新する（プロファイリングする）。
【００４２】
場所ＩＤ管理サーバ１３は、端末装置１１の現在位置に対応する場所ＩＤを端末装置１１に通知する。すなわち、場所ＩＤ管理サーバ１３は、例えば、県、市、公園、施設、店舗等のように、特定の範囲に区切られた領域毎に、その領域を識別するための場所ＩＤを設定したテーブルを有しており、端末装置１１から、端末装置１１が存在する場所の場所ＩＤを送信するように要求された場合、端末装置１１が存在する領域の場所ＩＤを、以下に説明する種々の手段により特定し、端末装置１１に送信する。端末装置１１が存在する場所の場所ＩＤを特定する手段の例について、以下に説明する。
【００４３】
現在、無線ＬＡＮやブルートゥースなどのアクセスポイントを設置し、所定の空間内で、無線によるインターネット接続サービスをユーザに提供する、所謂ホットスポットサービスがある。従って、ユーザの端末装置１１が、このアクセスポイントを介して、インターネットに接続した場合、その端末装置１１が、所定の空間（ホットスポット）内に存在することが分かる。従って、アクセスポイントが無線通信可能な範囲に対して、１つの場所ＩＤを設定しておくことにより、アクセスポイントにアクセスした端末装置１１の現在位置を示す場所ＩＤを特定することができる。そこで、場所ＩＤ管理サーバ１３は、場所ＩＤと無線ＬＡＮサーバのＭＡＣアドレス（Ｍｅｄｉａ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｄｄｒｅｓｓ）との対応表を予め有しており、端末装置１１がアクセスポイント１６にアクセスした場合、そのアクセスポイント１６の無線ＬＡＮサーバから、端末装置１１が接続した旨の通知を受信し、無線ＬＡＮサーバのＭＡＣアドレスに基づいて、端末装置１１が存在する場所の場所ＩＤを求める。
【００４４】
また、場所ＩＤ管理サーバ１３は、例えば、場所ＩＤとブルートゥースのアクセスポイントのＩＤとの対応表を予め有しており、端末装置１１がブルートゥースのアクセスポイントにアクセスした場合、そのアクセスポイントから、端末装置１１が接続した旨の通知を受信し、アクセスポイントのＩＤに基づいて、端末装置１１が存在する領域の場所ＩＤを求める。
【００４５】
人ＩＤ管理サーバ１４は、端末装置１１の周囲にいる人の人ＩＤを、端末装置１１に通知する。すなわち、人ＩＤ管理サーバ１４は、端末装置１１から、端末装置１１の現在位置を示す場所ＩＤを受信した場合、受信された場所ＩＤを、その端末装置１１を所持するユーザを識別するための人ＩＤと関連付けて記憶するとともに、同一の場所ＩＤと関連付けて記憶されている他のユーザの人ＩＤのリストを、端末装置１１に通知する。
【００４６】
物ＩＤ管理サーバ１５は、端末装置１１の周囲にある物の物ＩＤを、端末装置１１に通知する。すなわち、人以外の物（例えば、自動車や電車などの乗り物や、パーソナルコンピュータなどの家電製品等）に、予め、物を識別するための物ＩＤを設定しておき、物ＩＤ管理サーバ１５は、物の物ＩＤを、物がある場所の場所ＩＤと関連付けて記憶している。そして、物ＩＤ管理サーバ１５は、端末装置１１から、端末装置１１の現在位置を示す場所ＩＤを受信した場合、受信された場所ＩＤと関連付けて記憶されている物ＩＤのリストを、端末装置１１に通知する。
【００４７】
次に、図４は、端末装置１１の内部の構成例を表すブロック図である。
【００４８】
図４において、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０３、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０４、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１０５、撮像部１０５、入力部１０７、表示部１０９、音声出力部１１０、ＧＰＳ受信部１１１、ＲＦＩＤリーダ１１２、通信部１１３、およびドライブ１１４は、バス１０８を介して、相互に接続されている。
【００４９】
ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２に記憶されたプログラムや、ＨＤＤ１０５からＲＡＭ１０３にロードされたプログラムに従って、各処理を実行する。ＲＯＭ１０２には、基礎的なプログラムやデータが記憶される。ＲＡＭ１０３には、ＣＰＵ１０１が各種の処理を実行する上で必要なプログラムやデータが適宜記憶される。図４において、場所検知部１２１、および人検知部１２２は、ＨＤＤ１０５からＲＡＭ１０３にロードされたプログラムの例を表している。
【００５０】
場所検知部１２１は、端末装置１１が存在する場所の場所ＩＤを取得するプログラムである。人検知部１２２は、端末装置１１の周囲に居る人の人ＩＤを取得するプログラムである。
【００５１】
場所検知部１２１が、場所ＩＤを取得する方法の例について、以下に４つの例を説明する。
【００５２】
ＨＤＤ１０５には、位置情報と場所ＩＤの対応表が記憶されている。そこで、場所検知部１２１は、例えば、ＧＰＳ受信部１１１から、端末装置１１の位置情報（緯度、経度、および高度）を取得するとともに、ＨＤＤ１０５から位置情報と場所ＩＤの対応表を読み出し、読み出された対応表に基づいて、端末装置１１が存在する位置に対応する場所ＩＤを特定する。
【００５３】
また、場所検知部１２１は、例えば、アクセスポイント１６を介して、場所ＩＤ管理サーバ１３に端末装置１１が存在する場所の場所ＩＤを要求する。場所ＩＤ管理サーバ１３は、上記したように、無線ＬＡＮサーバのＭＡＣアドレス等に基づいて、端末装置１１が存在する場所の場所ＩＤを特定し、端末装置１１に通知する。場所検知部１２１は、場所ＩＤ管理サーバ１３より受信した場所ＩＤを、端末装置１１が存在する位置に対応する場所ＩＤとして取得する。
【００５４】
また、ＨＤＤ１０５には、２次元コードと場所ＩＤの対応表が記憶されており、場所検知部１２１は、例えば、店舗などに設置された、店舗を識別する２次元コードが撮像部１０６により撮像された場合、撮像された画像データを解析するとともに、ＨＤＤ１０５から２次元コードと場所ＩＤの対応表を読み出し、読み出された対応表に基づいて、撮像された２次元コードに対応する場所ＩＤを特定する。
【００５５】
また、ＨＤＤ１０５には、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）と場所ＩＤの対応表が記憶されており、場所検知部１２１は、例えば、店舗などに設置された、店舗を識別するＲＦＩＤが、ＲＦＩＤリーダ１１２により読み取られた場合、ＨＤＤ１０５からＲＦＩＤと場所ＩＤの対応表を読み出し、読み出された対応表に基づいて、読み取られたＲＦＩＤに対応する場所ＩＤを特定する。
【００５６】
なお、場所検知部１２１が、端末装置１１が存在する場所の場所ＩＤを取得する方法は、上記の例に限定されるものではない。
【００５７】
人検知部１２２が人ＩＤを取得する方法について、以下に１つの例を説明する。
【００５８】
人検知部１２２は、例えば、場所検知部１２１により取得された、端末装置１１が存在する場所の場所ＩＤを人ＩＤ管理サーバ１４に通知し、周囲にいる人の人ＩＤのリストを要求する。人ＩＤ管理サーバ１４は、上記したように、人ＩＤと場所ＩＤを関連付けて記憶、管理しており、端末装置１１から受信された場所ＩＤに関連付けて記憶された人ＩＤを全て読み出し、端末装置１１に送信する。人検知部１２２は、人ＩＤ管理サーバ１４より受信した人ＩＤのリストを、端末装置１１（ユーザ）の周囲にいる人の人ＩＤのリストとして取得する。
【００５９】
ＨＤＤ１０５には、ＣＰＵ１０１が実行するオペレーティングシステム（ＯＳ）、その他のプログラム、並びに上記した位置情報と場所ＩＤの対応表、２次元コードと場所ＩＤの対応表、およびＲＦＩＤと場所ＩＤの対応表を含む種々のデータが格納されている。ＥＥＰＲＯＭ１０４には、アプリケーションプログラムなどの各種のプログラム、および各種の情報が格納されている。携帯性を重視し、より小型化を図るために、ＨＤＤ１０５が省略される場合、ＯＳを含む全てのプログラム、データは、ＥＥＰＲＯＭ１０４に保持される。
【００６０】
撮像部１０６は、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅｄ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）、またはＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）などの撮像素子を有し、被写体を撮像する。
【００６１】
入力部１０７は、例えば、タッチペンあるいはキーボード等により構成され、ユーザの指示により、表示部１０９に表示される各種アイコンを選択することができる。
【００６２】
例えば、ユーザは、入力部１０７を操作することにより表示部１０９上でカーソルを移動させ、各種アイコンの中から所望のアイコンを選択することができる。所望のアイコンが選択されると、選択されたアイコンに対応しているプログラムが起動される。
【００６３】
表示部１０９は、例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）等により構成され、供給された映像信号を表示する。
【００６４】
音声出力部１１０は、供給された音声信号に対応する音声を出力する。
【００６５】
ＧＰＳ受信部１１１は、ＧＰＳ衛星から送信される信号を受信し、受信した信号に基づいて、端末装置１１の現在位置を測位する（経度、緯度、および高度を算出する）。
【００６６】
ＲＦＩＤリーダ１１２は、ＲＦＩＤを読み取り、ＣＰＵ１０１に通知する。
【００６７】
通信部１１３は、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１やブルートゥースなどの無線通信規格により、外部と通信する。
【００６８】
ドライブ１１４は、例えば半導体メモリなどにより構成されたリムーバブルメディア１１５に記録された情報を読み出したり、情報をリムーバブルメディア１１５に書き込む。
【００６９】
次に、図５は、情報提供サーバ１２の内部の構成例を表している。
【００７０】
図５において、ＣＰＵ１５１は、ＲＯＭ１５２に記憶されているプログラム、または記憶部１５８からＲＡＭ１５３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。図５において、フィルタリング部１８１、およびプロファイリング部１８２は、ＲＡＭ１５３にロードされたプログラムの例を表している。ＲＡＭ１５３にはまた、ＣＰＵ１５１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。なお、フィルタリング部１８１は、後述するフィルタリング処理を実行するプログラムであり、プロファイリング部１８２は、後述するプロファイリング処理を実行するプログラムである。
【００７１】
ＣＰＵ１５１、ＲＯＭ１５２、およびＲＡＭ１５３は、バス１５４を介して相互に接続されている。このバス１５４にはまた、入出力インタフェース１５５も接続されている。
【００７２】
入出力インタフェース１５５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部１５６、ＣＲＴ、ＬＣＤなどよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力部１５７、ハードディスクなどより構成される記憶部１５８、モデム、ターミナルアダプタなどより構成される通信部１５９が接続されている。記憶部１５８には、例えば、端末装置１１に提供する情報のデータベースである情報データベース（ＤＢ）１９１、端末装置１１のユーザのプロファイルのデータベースであるプロファイルデータベース（ＤＢ）１９２、および各種のプログラム１９３が記憶されている。記憶部１５８には、この他、図示しないデータ等も記憶されている。通信部１５９は、インターネットを含むネットワーク１０を介しての通信処理を行う。
【００７３】
入出力インタフェース１５５にはまた、必要に応じてドライブ１６０が接続され、磁気ディスク１７１、光ディスク１７２、光磁気ディスク１７３、或いは半導体メモリ１７４などが適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部１５８にインストールされる。
【００７４】
本発明を適用した情報提供システムにおいては、図６に示されるサービス提供処理を実行することにより、ユーザのおかれた状況に応じて、ユーザにとって最も有益な情報を提供する。
【００７５】
すなわち、図７のステップＳ１において、情報提示処理が実行される。情報提示処理とは、ユーザにとって有益と思われる情報を選択して、ユーザに提示する処理である。そして、ステップＳ２において、プロファイリング処理が実行される。プロファイリング処理とは、ステップＳ１でユーザに提示した情報に対して、ユーザが示した興味の度合いに基づいて、ユーザの嗜好等のプロファイルを作成する処理である。そして、ステップＳ３において、情報提供システムによるサービスの提供を終了するか否かが判定され、例えば、ユーザが、端末装置１１の入力部１５６を介して、サービスの終了を指示した場合、処理を終了する。サービスの終了が指示されていない場合、処理はステップＳ１に戻り、上述したステップＳ１以降の処理がくり返される。
【００７６】
そこで、以下、ステップＳ１およびステップＳ２の処理を個別に説明する。
【００７７】
最初に、図７のフローチャートを参照して、図６のステップＳ１の情報提示処理について説明する。なお、以下の説明において、端末装置１１の場所検知部１２１および人検知部１２２により実行される処理は、これらのプログラムをＣＰＵ１０１が実行することにより実行される。また、情報提供サーバ１２のフィルタリング部１８１およびプロファイリング部１８２により実行される処理は、これらのプログラムをＣＰＵ１５１が実行することにより実行される。
【００７８】
端末装置１１の場所検知部１２１は、図７のステップＳ５１において、端末装置１１（ユーザ）が現在いる場所の場所ＩＤを取得する。すなわち、場所検知部１２１は、上記したように、例えば、ＧＰＳ１１１から取得した位置情報（緯度、経度、および高度）、撮像部１０６により撮像された２次元コード（サイバーコード）、もしくはＲＦＩＤリーダ１１２により読み取られたＲＦＩＤに基づいて、または、場所ＩＤ管理サーバ１３にアクセスすることにより、場所ＩＤを取得する。
【００７９】
ステップＳ５２において、人検知部１２２は、上記したように、例えば、場所検知部１２１により取得された場所ＩＤに基づいて、人ＩＤ管理サーバ１４にアクセスすることにより、端末装置１１（ユーザ）の近傍（周囲）にいる人の人ＩＤを取得する。図８は、ユーザの周囲にいる人の概念を表している。
【００８０】
図８において、場２５１は、例えば、県、市、店舗等の施設等、１つの場所ＩＤで識別された領域を表している。場２５１は、例えば、アクセスポイント１６が端末装置１１と無線通信可能な範囲であっても良い。端末装置１１−１を所持するユーザＡにとって、同じ場２５１にいるユーザＢが、ユーザＡの周囲（近傍）にいるユーザである。
【００８１】
なお、端末装置１１は、他の端末装置と直接通信して、端末装置１１の存在する位置の場所ＩＤを相互に交換することにより、他の端末装置と同じ場２５１にいるか否かを判定するようにしても良い。この場合、通信を行う相手の端末装置は、予め端末装置１１に、友達や知り合いとして登録された相手でも良いし、アクセスポイント１６にアクセスしている全ての端末装置１１でも良い。
【００８２】
ステップＳ５３において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ５１で取得した場所ＩＤ、およびステップＳ５２で取得した人ＩＤを、通信部１１３から、アクセスポイント１６を介して、情報提供サーバ１２に送信し、ユーザに提示する提示情報の提供を要求する。
【００８３】
情報提供サーバ１２の通信部１５９は、図７のステップＳ６１において、端末装置１１より、場所ＩＤおよび人ＩＤを受信し、また同時に、提示情報の提供要求を受信する。
【００８４】
ステップＳ６２において、情報提供サーバ１２のフィルタリング部１８１は、フィルタリング処理を実行する。すなわち、フィルタリング部１８１は、ステップＳ６１で受信した場所ＩＤおよび人ＩＤ、並びにプロファイルデータベース１９２に基づいて、情報データベース１９１から、端末装置１１に送信すべき提示情報を選択する。なお、ステップＳ６２のフィルタリング処理の詳細な説明は後述する。
【００８５】
ステップＳ６３において、情報提供サーバ１２のＣＰＵ１５１は、ステップＳ６２でフィルタリングされた結果、選択された提示情報を、通信部１５９から、端末装置１１に送信する。
【００８６】
端末装置１１は、ステップＳ５４において、情報提供装置１２がステップＳ６３で送信した提示情報を、通信部１１３により受信する。端末装置１１は、受信した提示情報を、一旦ＨＤＤ１０５に記憶させる。
【００８７】
ステップＳ５５において、端末装置１１のＣＰＵ１０１は、ステップＳ５４で受信した提示情報を表示部１０９に表示する。また、提示情報に音声データが含まれている場合、ＣＰＵ１０１は、音声データに対応する音声を音声出力部１１０から出力させる。
【００８８】
以上のようにして、情報提示処理が実行される。
【００８９】
次に、図９のフローチャートを参照して、図７のステップＳ６２の処理について詳細に説明する。
【００９０】
ステップＳ１０１において、フィルタリング部１８１は、場所ＩＤと人ＩＤを取得する。例えば、ユーザが、端末装置１１を携帯して、１人で、本屋Ａに入店したとすると、フィルタリング部１８１は、図７のステップＳ６１で受信した場所ＩＤと人ＩＤをＲＡＭ１５３に取得する。
【００９１】
ステップＳ１０２において、フィルタリング部１８１は、情報検索処理を実行する。
【００９２】
ここで、図１０のフローチャートを参照して、図９のステップＳ１０２の情報検索処理について詳細に説明する。
【００９３】
図１０のステップＳ１２１において、フィルタリング部１８１は、情報データベース１９１に含まれている情報を全て検索したか否かを判定し、情報データベース１９１に含まれている情報を全て検索していない場合（まだ検索していない情報が存在する場合）、処理はステップＳ１２２に進む。
【００９４】
ここで、情報データベース１９１について説明する。情報データベース１９１は、情報の個々を識別するための情報ＩＤ、情報のタイトル、情報の属性と属性の値の対のリスト、提供する情報内容、および情報を提供可能な状況により構成されている。情報データベース１９１の例を、以下に示す。
【００９５】
ＩＩＤ１， 書評１， ［［アート， １．０］］， テキストデータ１， ［本屋Ａ］
ＩＩＤ２， 書評２， ［［ビジネス， １．０］］， テキストデータ２， ［本屋Ａ］
ＩＩＤ３， 書評３， ［［マンガ， ０．５］， ［料理， ０．５］］， テキストデータ３， ［本屋Ｂ］
ＩＩＤ４， 視聴サンプル１， ［［クラシック， １．０］］， サウンドデータ１， ［ＣＤショップＢ］
ＩＩＤ５， 視聴サンプル２， ［［現代音楽， １．０］］， サウンドデータ２， ［ＣＤショップＢ］
【００９６】
以上の情報データベース１９１の例においては、情報データベース１９１は、情報ＩＤが、ＩＩＤ１乃至ＩＩＤ５の５つの情報により構成されている。
【００９７】
情報ＩＤがＩＩＤ１の情報は、情報タイトルが「書評１」、情報の属性と属性の値が［［アート， １．０］］、情報内容が「テキストデータ１」、情報を提供可能な状況が［本屋Ａ］である。情報タイトルは、その情報のタイトルを表している。情報の属性とは、その情報がどのような分野に関する情報なのかという分類を示すものであり、属性の値は、その属性を含む割合を示す指標である。属性の値は、１．０が最高値である。従って、［［アート， １．０］］は、その情報がアートの分野の情報を１．０だけ含んでいる（情報の内容は、全てアートに関するものである）ことを表している。情報内容「テキストデータ１」は、実際には、情報の内容となるテキストデータ（例えば、「本書は、アートの発展に影響を与えた数々の発明について研究してきた著者の集大成である。・・・」のようなテキストデータ）とされる。情報を提供可能な状況は、情報を提供することができる端末装置１１の状況を表している。従って、情報を提供可能な状況が［本屋Ａ］であるということは、端末装置１１が、本屋Ａにある（ユーザが本屋Ａにいる）とき、この情報を端末装置１１に提供しても良いことを表している。
【００９８】
情報ＩＤがＩＩＤ２の情報は、情報タイトルが「書評２」、情報の属性と属性の値が［［ビジネス， １．０］］、情報内容が「テキストデータ２」、情報を提供可能な状況が［本屋Ａ］である。すなわち、情報ＩＤがＩＩＤ２の情報は、情報のタイトルが「書評２」であり、ビジネスの分野の情報を１．０だけ含み、情報内容は、「テキストデータ２」であり、端末装置１１が本屋Ａにあるときだけ、端末装置１１に提供可能であることを表している。
【００９９】
情報ＩＤがＩＩＤ３の情報は、情報タイトルが「書評３」、情報の属性と属性の値が［［マンガ， ０．５］， ［料理， ０．５］］、情報内容が「テキストデータ３」、情報を提供可能な状況が［本屋Ｂ］である。すなわち、情報ＩＤがＩＩＤ３の情報は、情報のタイトルが「書評３」であり、マンガと料理に関する内容をそれぞれ０．５ずつ（半分ずつ）含み、情報内容は、「テキストデータ３」であり、端末装置１１が本屋Ｂにあるときだけ、端末装置１１に提供可能であることを表している。このように、１つの情報の中に、複数の属性を含んでいる場合、それらの属性の値の合計が１．０になるように、属性の値が設定される。
【０１００】
情報ＩＤがＩＩＤ４の情報は、情報タイトルが「視聴サンプル１」、情報の属性と属性の値が［［クラシック， １．０］］、情報内容が「サウンドデータ１」、情報を提供可能な状況が［ＣＤショップＢ］である。すなわち、情報ＩＤがＩＩＤ４の情報は、情報のタイトルが「視聴サンプル１」であり、クラシックに関する内容を１．０だけ含み、情報内容は、「サウンドデータ１」であり、端末装置１１がＣＤショップＢにあるときだけ、端末装置１１に提供可能であることを表している。なお、サウンドデータは、例えば、ＭＰ３（ＭＰＥＧ−１ Ａｕｄｉｏ Ｌａｙｅｒ ３）とすることができる。
【０１０１】
情報ＩＤがＩＩＤ５の情報は、情報タイトルが「視聴サンプル２」、情報の属性と属性の値が［［現代音楽， １．０］］、情報内容が「サウンドデータ２」、情報を提供可能な状況が［ＣＤショップＢ］である。すなわち、情報ＩＤがＩＩＤ５の情報は、情報のタイトルが「視聴サンプル２」であり、現代音楽に関する内容を１．０だけ含み、情報内容は、「サウンドデータ２」であり、端末装置１１がＣＤショップＢにあるときだけ、端末装置１１に提供可能であることを表している。
【０１０２】
なお、状況における場所（例えば、「本屋Ａ」、「本屋Ｂ」、「ＣＤショップＢ」）は、説明の便宜上、上記のように記載したが、実際には、場所ＩＤにより管理される（以下、プロファイルデータベース１９２も同様）。
【０１０３】
例えば、情報データベース１９１が、上記のＩＩＤ１乃至ＩＩＤ５の５つの情報により構成されていた場合、ステップＳ１２１において、フィルタリング部１８１は、５つの情報を、全て検索したか否かを判定し、情報データベース１９１に含まれている情報を全て検索していない場合（まだ検索していない情報がある場合）、処理はステップＳ１２２に進む。
【０１０４】
ステップＳ１２２において、フィルタリング部１８１は、情報データベース１９１に含まれている情報の中から、１つをピックアップし、図９のステップＳ１０１で取得した場所ＩＤおよび人ＩＤに基づいて、現在の状況が、この情報の状況を包含しているか否かを判定する。
【０１０５】
すなわち、状況は場所や人の論理積で表現されているので、現在の状況が情報の状況を包含しているということは、現在の状況の方が情報の状況よりも特殊な状況にあり、現在の状況でも情報が成立することを示している。例えば、今、ユーザは本屋Ａにいるという状況［本屋Ａ］であるとする。ＩＩＤ１では、状況が［本屋Ａ］であるので、情報の状況が現在の状況を包含すると判定され、処理はステップＳ１２３に進む。
【０１０６】
ステップＳ１２３において、フィルタリング部１８１は、ステップＳ１２２で情報の状況が現在の状況を包含すると判定された情報を、情報リストに追加する。その後、処理はステップＳ１２１に戻り、上述したステップＳ１２１以降の処理がくり返される。すなわち、ステップＳ１２３の後、ステップＳ１２１において、フィルタリング部１８１は、全ての情報を検索したか否かを判定する。例えば、上記のように、ＩＩＤ１の情報の検索が終了した段階では、まだＩＩＤ２乃至ＩＩＤ５の情報が検索されずに残っているので、フィルタリング部１８１は、まだ検索していない情報があると判定し、処理はステップＳ１２２に進む。
【０１０７】
その後、ステップＳ１２２において、フィルタリング部１８１は、まだ判定されていない情報について、現在の状況が情報の状況を包含しているか否かを判定する。例えば、上記のように、ＩＩＤ１の情報についての判定は既に終了している場合、フィルタリング部１８１は、ＩＩＤ１の情報については、現在の状況が情報の状況を包含しているかの判定は行わず、それ以外の情報（例えばＩＩＤ２の情報）について、現在の状況が情報の状況を包含しているかを判定する。そして、現在の状況が情報の状況を包含していた場合、その情報を情報リストに追加する。そして、処理はステップＳ１２１に戻る。
【０１０８】
ステップＳ１２２において、フィルタリング部１８１が、現在の状況が情報の状況を包含していないと判定した場合、ステップＳ１２３の処理はスキップされ、処理はステップＳ１２１に戻り、上述したステップＳ１２１以降の処理がくり返される。例えば、ＩＩＤ３の情報の状況は［本屋Ｂ］、すなわち、本屋Ｂにいるという状況であり、現在の状況「ユーザは本屋Ａにいる」は、ＩＩＤ３の状況［本屋Ｂ］を包含していないため、ステップＳ１２２において、フィルタリング部１８１は、現在の状況が情報の状況を包含していないと判定し、ステップＳ１２３の処理はスキップされ、処理はステップＳ１２１に戻る。結果的に、ＩＩＤ３の情報は、情報リストには追加されない。
【０１０９】
ＩＩＤ４およびＩＩＤ５の情報についても、ステップＳ１２２において、同様の判定処理が実行されるが、いずれも、現在の状況が情報の状況を包含していないため、ステップＳ１２３の処理はスキップされ、処理はステップＳ１２１に戻る。
【０１１０】
そして、ＩＩＤ１乃至ＩＩＤ５の全ての情報の検索が終了した場合、ステップＳ１２１において、フィルタリング部１８１は、全ての情報を検索したと判定し、情報検索処理を終了し、処理は図９のステップＳ１０３に進む。
【０１１１】
以上のようにして、情報検索処理が実行された結果、現在の状況が情報の状況を包含する情報により構成される情報リストが生成される。
【０１１２】
例えば、上記の情報データベース１９１の場合、ＩＩＤ１およびＩＩＤ２の情報により構成される情報リストが生成される。結果として、情報のリストは［ＩＩＤ１， ＩＩＤ２］となる。
【０１１３】
図９に戻って、ステップＳ１０３において、フィルタリング部１８１は、プロファイルの属性ベクトル計算処理を実行する。
【０１１４】
ここで、図１１のフローチャートを参照して、図９のステップＳ１０３の処理について詳細に説明する。
【０１１５】
図１１のステップＳ１４１において、フィルタリング部１８１は、プロファイルデータベース１９２内の全てのプロファイルを検索したか否かを判定する。
【０１１６】
ここで、プロファイルデータベース１９２について説明する。プロファイルデータベース１９２は、プロファイルの個々を識別するためのプロファイルＩＤ、属性と属性の値のリスト、および属性の状況により構成されている。プロファイルデータベース１９２の例を、以下に示す。
【０１１７】
ＰＩＤ１， ［アート， ０．７］， ［本屋Ａ］
ＰＩＤ２， ［心理学， ０．２］， ［本屋Ａ］
ＰＩＤ３， ［ビジネス， ０．１］， ［本屋Ａ］
ＰＩＤ４， ［現代音楽， １．０］， ［ＣＤショップＢ］
【０１１８】
以上のプロファイルデータベース１９２の例においては、プロファイルデータベース１９２は、プロファイルＩＤがＰＩＤ１乃至ＰＩＤ４の４つのプロファイルにより構成されている。
【０１１９】
プロファイルＩＤがＰＩＤ１のプロファイルは、属性と属性の値が［アート， ０．７］、属性の状況が［本屋Ａ］である。これは、プロファイルＩＤがＰＩＤ１のプロファイルは、ユーザが、本屋Ａに１人でいる場合、アートの分野に対して、０．７だけ嗜好度があることを表している。すなわち、プロファイルＩＤがＰＩＤ１のプロファイルは、「ユーザは、本屋Ａに１人でいる場合、かなりアートを嗜好する」ことを表している。
【０１２０】
同様に、プロファイルＩＤがＰＩＤ２のプロファイルは、属性と属性の値が［心理学， ０．２］、属性の状況が［本屋Ａ］である。これは、プロファイルＩＤがＰＩＤ２のプロファイルは、ユーザが、本屋Ａに１人でいる場合、心理学の分野に対して、０．２だけ嗜好度があることを表している。すなわち、プロファイルＩＤがＰＩＤ２のプロファイルは、「ユーザは、本屋Ａに１人でいる場合、あまり心理学を嗜好しない」ことを表している。
【０１２１】
同様に、プロファイルＩＤがＰＩＤ３のプロファイルは、属性と属性の値が［ビジネス， ０．１］、属性の状況が［本屋Ａ］である。これは、プロファイルＩＤがＰＩＤ３のプロファイルは、ユーザが、本屋Ａに１人でいる場合、ビジネスの分野に対して、０．１だけ嗜好度があることを表している。すなわち、プロファイルＩＤがＰＩＤ３のプロファイルは、「ユーザは、本屋Ａに１人でいる場合、ほとんどビジネスを嗜好しない」ことを表している。
【０１２２】
同様に、プロファイルＩＤがＰＩＤ４のプロファイルは、属性と属性の値が［現代音楽， １．０］、属性の状況が［ＣＤショップＢ］である。これは、プロファイルＩＤがＰＩＤ４のプロファイルは、ユーザが、ＣＤショップＢに１人でいる場合、現代音楽の分野に対して、１．０だけ嗜好度があることを表している。すなわち、プロファイルＩＤがＰＩＤ４のプロファイルは、「ユーザは、ＣＤショップＢに１人でいる場合、非常に現代音楽を嗜好する」ことを表している。
【０１２３】
なお、上記のプロファイルデータベース１９２の例においては、状況として、場所（「本屋Ａ」、「ＣＤショップＢ」）しか示されていないが、ユーザの周囲の人に関する情報も状況に含まれる（詳細は後述する）。
【０１２４】
例えば、プロファイルデータベース１９２が、上記のＰＩＤ１乃至ＰＩＤ４の４つのプロファイルにより構成されていた場合、ステップＳ１４１において、フィルタリング部１８１は、４つのプロファイルを、全て検索したか否かを判定し、プロファイルデータベース１９２に含まれているプロファイルを全て検索していない場合（まだ検索していないプロファイルがある場合）、処理はステップＳ１４２に進む。
【０１２５】
ステップＳ１４２において、フィルタリング部１８１は、プロファイルデータベース１９２に含まれているプロファイルの中から、１つをピックアップし、図９のステップＳ１０１で取得した場所ＩＤおよび人ＩＤに基づいて、現在の状況が、このプロファイルの状況を包含しているか否かを判定する。
【０１２６】
すなわち、状況は場所や人の論理積で表現されているので、現在の状況が属性の状況を包含しているということは、現在の状況の方が属性の状況よりも特殊な状況にあり、現在の状況でも属性が成立することを示している。例えば、今、ユーザは１人で本屋Ａにいるという状況［本屋Ａ］であるとする。ＰＩＤ１では、状況が［本屋Ａ］であるので、ステップＳ１４２において、フィルタリング部１８１は、現在の状況が属性の状況を包含していると判定し、処理はステップＳ１４３に進む。
【０１２７】
ステップＳ１４３において、フィルタリング部１８１は、ステップＳ１４２で、現在の状況が属性の状況を包含していると判定されたプロファイルの属性の値を、プロファイルの属性ベクトルに付加する。プロファイルの属性ベクトルは、［［アート， ０．７］］となる。
【０１２８】
ステップＳ１４３の処理の後、処理はステップＳ１４１に戻り、上述したステップＳ１４１以降の処理がくり返される。すなわち、ステップＳ１４３の後、ステップＳ１４１において、フィルタリング部１８１は、全ての属性を検索したか否かを判定する。例えば、上記のように、ＰＩＤ１のプロファイルの検索が終了した段階では、まだＰＩＤ２乃至ＰＩＤ４のプロファイルが検索されずに残っているので、フィルタリング部１８１は、まだ検索していないプロファイルがあると判定し、処理はステップＳ１４２に進む。
【０１２９】
その後、ステップＳ１４２において、フィルタリング部１８１は、まだ判定されていないプロファイルについて、現在の状況が属性の状況を包含しているか否かを判定する。例えば、上記のように、ＰＩＤ１のプロファイルについての判定は既に終了している場合、フィルタリング部１８１は、ＰＩＤ１のプロファイルについては、現在の状況が属性の状況を包含しているか否かの判定は行わず、それ以外のプロファイル（例えばＰＩＤ２のプロファイル）について、現在の状況が属性の状況を包含しているか否かを判定する。そして、現在の状況が属性の状況を包含していた場合（例えば、ＰＩＤ２およびＰＩＤ３の場合）、ステップＳ１４３に進み、そのプロファイルの属性の値を、属性ベクトルに追加する。そして、処理はステップＳ１４１に戻る。
【０１３０】
ステップＳ１４２において、フィルタリング部１８１が、現在の状況が属性の状況を包含していないと判定した場合、ステップＳ１４３の処理はスキップされ、処理はステップＳ１４１に戻り、上述したステップＳ１４１以降の処理がくり返される。例えば、ＰＩＤ４のプロファイルは、現在の状況「ユーザは本屋Ａにいる」が属性の状況［ＣＤショップＢ］を包含しないので、ステップＳ１４３の処理はスキップされる。従って、ＰＩＤ４の属性の値は、属性ベクトルに追加されない。
【０１３１】
以上のステップＳ１４１乃至ステップＳ１４３の処理の結果、プロファイルの属性ベクトルは、ＰＩＤ１乃至ＰＩＤ３の属性の値が付加されて、［［アート， ０．７］， ［心理学， ０．２］， ［ビジネス， ０．１］］となる。
【０１３２】
そして、ＰＩＤ１乃至ＰＩＤ４の全てのプロファイルについて、検索が終了した場合、ステップＳ１４１において、フィルタリング部１８１は、全てのプロファイルを検索したと判定し、処理はステップＳ１４４に進む。
【０１３３】
ステップＳ１４４において、フィルタリング部１８１は、属性ベクトルの各値の自乗和が１になるように、属性ベクトルを正規化する。上記の例においては、属性ベクトル［［アート， ０．７］， ［心理学， ０．２］， ［ビジネス， ０．１］］が正規化されて、［［アート， ０．９５］， ［心理学， ０．２８］， ［ビジネス， ０．１４］］となる。
【０１３４】
以上で、プロファイルの属性ベクトル計算処理が終了すると、処理は図９のステップＳ１０４に進む。
【０１３５】
ステップＳ１０４において、フィルタリング部１８１は、ステップＳ１０２で生成された情報リスト［ＩＩＤ１， ＩＩＤ２］の全ての情報に対して、以下のステップＳ１０５以降の処理を実行したか否かを判定し、まだ、ステップＳ１０５以降の処理を実行していない情報が存在した場合、処理はステップＳ１０５に進む。
【０１３６】
ステップＳ１０５において、フィルタリング部１８１は、ステップＳ１０２で生成された情報リストの中から１つの情報をピックアップし、その情報の属性ベクトルとプロファイルの属性ベクトルの内積を計算する。例えば、上記したステップＳ１０３の処理の結果、プロファイルの属性ベクトル［［アート， ０．９５］， ［心理学， ０．２８］， ［ビジネス， ０．１４］］が求められた場合、これに対応する情報の属性ベクトルは、例えばＩＩＤ１の場合には［［アート， １．０］， ［心理学， ０．０］， ［ビジネス， ０．０］］である。すなわち、ＩＩＤ１の属性と属性の値は［［アート， １．０］］であり、ＩＩＤ１の情報は、アートの属性しか含んでいない（心理学とビジネスの属性を含んでいない）。よって、属性ベクトルの心理学とビジネスの値は、ともに０．０となる。従って、情報の属性ベクトルは、［［アート， １．０］， ［心理学， ０．０］， ［ビジネス， ０．０］］となる。
【０１３７】
フィルタリング部１８１は、この情報の属性ベクトルとプロファイルの属性ベクトルの内積を計算する。この情報の属性ベクトルとプロファイルの属性ベクトルの内積は０．９５となる。また、例えばＩＩＤ２の場合には、情報の属性とその値は、［［ビジネス， １．０］］であり、ＩＩＤ２の情報は、ビジネスの情報しか含んでいない（アートと心理学の属性を含んでいない）。よって、属性ベクトルのアートと心理学の値は、ともに０．０となる。従って、情報の属性ベクトルは［［アート， ０．０］， ［心理学， ０．０］， ［ビジネス， １．０］］であり、この情報の属性ベクトルとプロファイルの属性ベクトル［［アート， ０．９５］， ［心理学， ０．２８］， ［ビジネス， ０．１４］］の内積は０．１４となる。
【０１３８】
ステップＳ１０６において、フィルタリング部１８１は、ステップＳ１０５で計算された内積が、予め設定された所定の基準値以上か否かを判定し、ステップＳ１０５で計算された内積が、予め設定された基準値以上であった場合、処理はステップＳ１０７に進む。すなわち、プロファイルの属性ベクトルと情報の属性ベクトルの内積は、大きい値であるほど、その情報がユーザの嗜好に合っていることを示している。そこで、ステップＳ１０６において、フィルタリング部１８１は、内積の値が、基準値以上であるかを判定することにより、情報がユーザの嗜好に合っているか否かを判定する。そして、内積の値が基準値以上である場合、その情報は、ユーザの嗜好に合っているとして、処理はステップＳ１０７に進む。なお、フィルタリング部１８１には、予めこの基準値が設定されている。
【０１３９】
ステップＳ１０７において、フィルタリング部１８１は、ステップＳ１０５で内積を計算した情報を、ユーザに提示すべき提示情報のリストに追加する。その後、処理はステップＳ１０４に戻り、上述したステップＳ１０４以降の処理がくり返される。
【０１４０】
ステップＳ１０６において、フィルタリング部１８１が、ステップＳ１０５で計算された内積は、基準値以上ではない（基準値未満である）と判定した場合、その情報は、ユーザの嗜好に合っていないと判定し、ステップＳ１０７の処理はスキップされ、処理はステップＳ１０４に戻る。
【０１４１】
以上のようにして、ステップＳ１０２で生成された情報リストに含まれている全情報について、ステップＳ１０５以降の処理が実行された場合、ステップＳ１０４において、フィルタリング部１８１は、全情報を処理したと判定し、処理はステップＳ１０８に進む。
【０１４２】
ステップＳ１０８において、フィルタリング部１８１は、ステップＳ１０７の処理により生成された、ユーザに提示すべき提示情報のリストに含まれている情報を、ステップＳ１０５で計算された内積の値で降順に（内積の値が大きい順に）、ソートする。
【０１４３】
以上のようにして、フィルタリング処理が終了する。ステップＳ１０８において、ソートされた、ユーザに提示すべき提示情報のリストは、上述した図７のステップＳ６３において、情報提供サーバ１２から端末装置１１に送信される。端末装置１１は、受信した提示情報を表示部１０９に表示したり、音声出力部１１０から出力する。
【０１４４】
以上のようなフィルタリング処理により、蓄積された情報データベース１９１の中から、ユーザにとって有益な（ユーザが所望しそうな）情報を提示情報として選択することが可能となる。
【０１４５】
次に、図６のステップＳ２のプロファイリング処理について、図１２および図１３のフローチャートを参照して説明する。なお、図１２のフローチャートは、端末装置１１の処理を、図１３のフローチャートは、情報提供サーバ１２の処理をそれぞれ表している。また、以下の説明は、ユーザが、上司（他のユーザ）と一緒に本屋Ａにいるという状況［本屋Ａ， 上司Ｘ］であるとする。
【０１４６】
図１２のステップＳ１６１において、端末装置１１のＣＰＵ１０１は、ステップＳ１でユーザに提示した情報に対するユーザの興味度を求める。例えば、情報ＩＤがＩＩＤ２の情報の「書評２」のタイトルが端末装置１１の表示部１０９に表示され、ユーザがタイトルを選択して、「書評２」の内容のテキストデータ２を、画面をスクロールして全体の８０％まで進ませたとする。このとき、ＣＰＵ１０１は、テキストの８０％まで読んだと仮定して興味度を０．８とする。もちろん、タイトルを選択しなければ興味度は０．０である。
【０１４７】
ステップＳ１６２において、端末装置１１のＣＰＵ１０１は、ステップＳ１６１で求められた興味度を、通信部１１３から、アクセスポイント１６を介して、情報提供サーバ１２に送信する。
【０１４８】
情報提供サーバ１２は、図１３のステップＳ１８１において、端末装置１１より、情報に対する興味度を受信する。
【０１４９】
ステップＳ１８２において、情報提供サーバ１２のプロファイリング部１８２は、情報の全ての属性に対して、ステップＳ１８３以降の処理を実行したか否かを判定し、情報の全ての属性に対して、ステップＳ１８３以降の処理を実行していない（まだ処理していない属性が存在する）と判定した場合、処理はステップＳ１８３に進む。すなわち、例えば、ＩＩＤ３の情報の場合、複数の属性［［マンガ， ０．５］， ［料理， ０．５］］を有している。プロファイリング部１８２は、これら複数の属性について、個別にステップＳ１８３以降の処理を実行する。そこで、ステップＳ１８２において、プロファイリング部１８２は、情報の全ての属性（ＩＩＤ３の場合、［マンガ］と［料理］）に対して、ステップＳ１８３以降の処理が実行済みであるか否かを判定する。
【０１５０】
ステップＳ１８３において、プロファイリング部１８２は、プロファイルデータベース１９２から、同じ属性で、現在の状況と同じ状況を有するプロファイルを検索する。ステップＳ１６１で上記した例では、ＩＩＤ２の興味度が０．８となり、ＩＩＤ２の属性「ビジネス」と同じ属性で、現在の状況［本屋Ａ， 上司Ｘ］と同じ状況を有するプロファイルをプロファイルデータベース１９２から検索する。
【０１５１】
ステップＳ１８４において、プロファイリング部１８２は、ステップＳ１８３で、プロファイルデータベース１９２から、同じ属性で、現在の状況と同じ状況を有するプロファイルが検出されたか否かを判定し、プロファイルデータベース１９２から、同じ属性で、現在の状況と同じ状況を有するプロファイルが検出されなかった場合、処理はステップＳ１８５に進む。
【０１５２】
ステップＳ１８５において、プロファイリング部１８２は、同じ属性で、現在の状況と同じ状況を有するプロファイルをプロファイルデータベース１９２に生成する。例えば、上記の例の場合、現在の状況［本屋Ａ， 上司Ｘ］を状況に持つプロファイルが新たに生成される。
【０１５３】
ステップＳ１８４において、プロファイリング部１８２が、ステップＳ１８３で、プロファイルデータベース１９２から、同じ属性で、現在の状況と同じ状況を有するプロファイルが検出されたと判定した場合、ステップＳ１８５の処理はスキップされ、処理はステップＳ１８６に進む。
【０１５４】
ステップＳ１８６において、プロファイリング部１８２は、情報の属性の値と興味度の積を属性の値に加算する。例えば、上記の例の場合、ＩＩＤ２の情報の属性「ビジネス」の値１．０と、ＩＩＤ２の情報に対するユーザの興味度０．８の積０．８が、属性［本屋Ａ， 上司Ｘ］の値に加算される。
【０１５５】
その結果、プロファイルデータベース１９２は、例えば、以下のようになる。
【０１５６】
ＰＩＤ１， ［アート， ０．７］， ［本屋Ａ］
ＰＩＤ２， ［心理学， ０．２］， ［本屋Ａ］
ＰＩＤ３， ［ビジネス， ０．１］， ［本屋Ａ］
ＰＩＤ４， ［現代音楽， １．０］， ［ＣＤショップＢ］
ＰＩＤ５， ［ビジネス， ０．８］， ［本屋Ａ， 上司Ｘ］
【０１５７】
すなわち、プロファイルデータベース１９２には、新たにＰＩＤ５のプロファイルが追加されている。ＰＩＤ５のプロファイルは、ステップＳ１８５の処理により生成されたものである。
【０１５８】
なお、状況における人（例えば、「上司Ｘ」）は、説明の便宜上、上記のように記載したが、実際には、人ＩＤにより管理される。
【０１５９】
このプロファイルデータベース１９２の場合のフィルタリング処理においては、ユーザが、１人で本屋Ａに行くという状況［本屋Ａ］では、上記した図１１のステップＳ１４２の処理により、ＰＩＤ１乃至ＰＩＤ３のプロファイルが選択され、プロファイルの属性ベクトルに、属性の値が付加される。従って、プロファイルの属性ベクトルは［［アート， ０．７］， ［心理学， ０．２］， ［ビジネス， ０．１］］を正規化した［［アート， ０．９５］， ［心理学， ０．２８］， ［ビジネス， ０．１４］］のままであり、アート関係の書評が提示される。
【０１６０】
しかし、上司Ｘが近くに来た状況［本屋Ａ， 上司Ｘ］では、上記した図１１のステップＳ１４２の処理により、ＰＩＤ１乃至ＰＩＤ３とともに、ＰＩＤ５のプロファイルも選択され、プロファイルの属性ベクトルに、属性の値が付加される。ここで、ＰＩＤ３とＰＩＤ５は、いずれも同じ属性［ビジネス］を有しているので、この属性［ビジネス］の値０．１と０．８の和０．９が、この属性の値として採用される。すなわち、プロファイルの属性ベクトルは［［アート， ０．７］， ［心理学， ０．２］， ［ビジネス， ０．９］］となる。その後、プロファイルの属性ベクトルの値は、図１１のステップＳ１４４において、自乗和が１になるように正規化され、［［アート， ０．６０］， ［心理学， ０．１７］， ［ビジネス， ０．７８］］となる。この属性ベクトルにおいては、ビジネスの値が１番大きくなっている。そのため、図９のステップＳ１０５乃至ステップＳ１０８の処理により、ビジネス関係の情報が多く選択される。結果的に、ビジネス関係の情報が、より多くユーザに提示される。
【０１６１】
従来、場所に依存して選択した情報をユーザに提示する装置は存在したが、上記のように、場所だけではなく、周囲の人との組み合わせまで考慮して、情報をユーザに提示するものはなかった。それに対して、上記のように、場所と周囲の人（上記の例の場合「上司Ｘ」）の組み合わせの状況に応じて、ユーザに提示する提示情報を選択することにより、ユーザにとってより有益な情報を的確に提示することが可能となる。なお、以上の例においては、ユーザの周囲にいる人は「上司Ｘ」の１人であったが、勿論、ユーザの周囲にいる人の人数は複数の場合もある。
【０１６２】
図１３の説明に戻り、ステップＳ１８６の処理の後、処理はステップＳ１８２に戻り、上述したステップＳ１８２以降の処理がくり返される。そして、情報の全ての属性が処理された場合、ステップＳ１８２において、プロファイリング部１８２は、情報の全ての属性を処理したと判定し、処理はステップＳ１８７に進む。
【０１６３】
ステップＳ１８７において、プロファイリング部１８２は、プロファイル統合処理を実行する。
【０１６４】
ここで、図１４のフローチャートを参照して、情報提供サーバ１２のプロファイル統合処理について詳細に説明する。なお、以下においては、上記した状況から、さらに同僚Ｙが近くに来た状況［本屋Ａ， 上司Ｘ， 同僚Ｙ］に移行し、ユーザは引き続きビジネス関係の書評を読んでいた場合を例にして説明する。プロファイルデータベース１９２が下記のようになったとする。
【０１６５】
ＰＩＤ１， ［アート， ０．７］， ［本屋Ａ］
ＰＩＤ２， ［心理学， ０．２］， ［本屋Ａ］
ＰＩＤ３， ［ビジネス， ０．１］， ［本屋Ａ］
ＰＩＤ４， ［現代音楽， １．０］， ［ＣＤショップＢ］
ＰＩＤ５， ［ビジネス， ０．８］， ［本屋Ａ， 上司Ｘ］
ＰＩＤ６， ［ビジネス， ０．６］， ［本屋Ａ， 上司Ｘ， 同僚Ｙ］
【０１６６】
この状況［本屋Ａ， 上司Ｘ， 同僚Ｙ］では、プロファイルの属性ベクトルは［［アート， ０．７］， ［心理学， ０．２］， ［ビジネス， １．５］］を正規化した［［アート， ０．４２］， ［心理学， ０．１２］， ［ビジネス， ０．９０］］となる。
【０１６７】
図１４のステップＳ２０１において、プロファイリング部１８２は、現在の状況の全ての部分集合の状況を、要素の多い順に並べる。上記の場合、現在の状況は、［本屋Ａ， 上司Ｘ， 同僚Ｙ］であるので、その部分集合の状況を要素の多い順番に並べると、［［本屋Ａ， 上司Ｘ］， ［本屋Ａ， 同僚Ｙ］， ［上司Ｘ， 同僚Ｙ］， ［本屋Ａ］， ［上司Ｘ］， ［同僚Ｙ］］となる。
【０１６８】
ステップＳ２０２において、プロファイリング部１８２は、ステップＳ２０１で並べられた全ての部分集合に対して、後述するステップＳ２０３以降の処理を実行したか否かを判定し、後述するステップＳ２０３以降の処理を実行していない部分集合がまだ存在する場合、処理はステップＳ２０３に進む。なお、ステップＳ２０３以降の処理は、ステップＳ２０１で並べられた要素の多い部分集合から順番に実行される。
【０１６９】
ステップＳ２０３において、プロファイリング部１８２は、状況のプロファイルの属性ベクトルを計算する。なお、要素の多い部分集合から順番にステップＳ２０３以降の処理が実行されるため、上記の例では、まず状況［本屋Ａ， 上司Ｘ］について、ステップＳ２０３の処理が実行される。状況［本屋Ａ， 上司Ｘ］のプロファイルの属性ベクトルは［［アート， ０．６０］， ［心理学， ０．１７］， ［ビジネス， ０．７８］］となる。
【０１７０】
ステップＳ２０４において、プロファイリング部１８２は、ステップＳ２０３で求められた属性ベクトルと、現在の状況［本屋Ａ， 上司Ｘ， 同僚Ｙ］の属性ベクトルの内積を計算する。上記の例の場合、状況［本屋Ａ， 上司Ｘ］の属性ベクトル［［アート， ０．６０］， ［心理学， ０．１７］， ［ビジネス， ０．７８］］と、現在の状況［本屋Ａ， 上司Ｘ， 同僚Ｙ］のプロファイルの属性ベクトル［［アート， ０．４２］， ［心理学， ０．１２］， ［ビジネス， ０．９０］］との内積を計算すると内積は０．９７となる。この内積は、最大値が１．０である。なお、この値は、１．０に近いほど、２つの状況におけるユーザの嗜好が似通っていることを表している。
【０１７１】
ステップＳ２０５において、プロファイリング部１８２は、ステップＳ２０４で計算された内積の値が、予め設定された所定の基準値以上であるか否かを判定し、ステップＳ２０４で計算された内積の値が、予め設定された所定の基準値以上であった場合、処理はステップＳ２０６に進む。例えば、上記の例において内積の値０．９７が、基準値以上であったとすると、これは、状況［本屋Ａ， 上司Ｘ］と現在の状況［本屋Ａ， 上司Ｘ， 同僚Ｙ］とのプロファイルはほぼ同じであり、状況の違いである同僚Ｙはほとんどユーザのプロファイルに影響を与えていないことを示している。
【０１７２】
ステップＳ２０６において、プロファイリング部１８２は、現在の状況を有する属性の状況［本屋Ａ， 上司Ｘ， 同僚Ｙ］を、比較対照の状況［本屋Ａ， 上司Ｘ］に変更するとともに、同じ属性で同じ状況を有するものを統合する。
【０１７３】
その結果、ＰＩＤ６の状況［本屋Ａ， 上司Ｘ， 同僚Ｙ］は［本屋Ａ， 上司Ｘ］に変更されるとともに、同じ属性で同じ状況を持つＰＩＤ５に統合され、プロファイル・データベースは下記のようになる。
【０１７４】
ＰＩＤ１， ［アート， ０．７］， ［本屋Ａ］
ＰＩＤ２， ［心理学， ０．２］， ［本屋Ａ］
ＰＩＤ３， ［ビジネス， ０．１］， ［本屋Ａ］
ＰＩＤ４， ［現代音楽， １．０］， ［ＣＤショップＢ］
ＰＩＤ５， ［ビジネス， １．４］， ［本屋Ａ， 上司Ｘ］
【０１７５】
ステップＳ２０６の後、処理はステップＳ２０２に戻り、上述したステップＳ２０２以降の処理がくり返される。
【０１７６】
ステップＳ２０５において、プロファイリング部１８２が、ステップＳ２０４で計算された内積の値が、予め設定された所定の基準値以上ではない（基準値未満である）と判定した場合、現在の状況［本屋Ａ， 上司Ｘ， 同僚Ｙ］と、比較対照の状況［本屋Ａ， 上司Ｘ］とで、プロファイルの違いは大きいと判定し、ステップＳ２０６の処理はスキップされ、処理はステップＳ２０２に戻り、上述したステップＳ２０２以降の処理がくり返される。その結果、現在の状況［本屋Ａ， 上司Ｘ， 同僚Ｙ］のプロファイルは、統合されずに残ることになる。
【０１７７】
そして、全ての状況の処理が終了した場合、ステップＳ２０２において、プロファイリング部１８２は、全ての状況の処理が終了したと判定し、プロファイル統合処理が終了する。
【０１７８】
以上のようにして、図１３のステップＳ１８７のプロファイル統合処理が終了すると、図１３のプロファイリング処理が終了する。
【０１７９】
以上のようにして、本発明によれば、場所だけではなく、ユーザの周囲にいる人をも考慮して、プロファイリングを行うことにより、ユーザが置かれた状況毎に、より適切なプロファイルを作成することが可能となる。その結果、個々のユーザにとって、より適切な情報を提供することが可能となる。
【０１８０】
ところで、以上の説明においては、ユーザがいる場所と、ユーザの周囲にいる人の組み合わせの状況に基づいて、ユーザに提供する情報を選択しているが、ユーザの置かれた状況をより詳細に分類するために、「場所」と「周囲の人」の他に、さらに要素を加えるようにしても良い。加える要素は、例えば、ユーザの周囲に存在する物とすることができる。この場合の端末装置１１の構成例を図１５に示す。
【０１８１】
図１５の端末装置１１において、図４と同一の部分については、同一の符号を付してある。図１５の端末装置１１は、図４の端末装置１１のＲＡＭ１０３に、さらに物検知部３０１が加えられた構成になっている。物検知部３０１は、ＨＤＤ１０５からＲＡＭ１０３にロードされ、ＣＰＵ１０１により実行されるプログラムであり、端末装置１１の周囲に存在する物の物ＩＤを取得する。
【０１８２】
例えば、物検知部３０１は、場所検知部１２１により取得された、端末装置１１が存在する場所の場所ＩＤを物ＩＤ管理サーバ１５に通知し、周囲に存在する物の物ＩＤのリストを要求する。物ＩＤ管理サーバ１５は、上記したように、物ＩＤと場所ＩＤを関連付けて記憶、管理しており、端末装置１１から受信された場所ＩＤに関連付けて記憶された全ての物ＩＤを読み出し、端末装置１１に送信する。物検知部３０１は、物ＩＤ管理サーバ１５より受信した物ＩＤのリストを、端末装置１１（ユーザ）の周囲にいる人の物ＩＤのリストとして取得する。
【０１８３】
次に、図１６のフローチャートを参照して、図１５の端末装置１１における情報提示処理について説明する。
【０１８４】
ステップＳ２３１およびステップＳ２３２の処理は、それぞれ図７のステップＳ５１およびステップＳ５２と同様であるので、説明を省略する。
【０１８５】
ステップＳ２３３において、物検知部３０１は、物ＩＤ管理サーバ１５にアクセスして、端末装置１１が存在する場所の場所ＩＤに対応する物ＩＤを取得する。
【０１８６】
なお、物ＩＤの取得には、例えば、バーコードや２次元コード（サイバーコード）の画像認識を利用したり、ＲＦＩＤを用いたりするようにしても良い。バーコードや２次元コード（サイバーコード）を利用する場合、端末装置１１は、撮像部１０６から取り込まれた画像を画像認識する画像認識部を備えるとともに、物ＩＤとバーコードや２次元コード（サイバーコード）の対応表を保持し、撮像部１０６からの画像を画像認識部で処理して取得したコードから物ＩＤを求める。また、例えば物の検知にＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を利用する場合には、物ＩＤとＲＦＩＤとの対応表を保持し、ＲＦＩＤリーダ１１２から取得したＲＦＩＤから物ＩＤを求める。
【０１８７】
ステップＳ２３４において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２３１で取得した場所ＩＤ、ステップＳ２３２で取得した人ＩＤ、およびステップＳ２３３で取得した物ＩＤを、通信部１１３から、アクセスポイント１６を介して、情報提供サーバ１２に送信し、ユーザに提示する提示情報の提供を要求する。
【０１８８】
情報提供サーバ１２の通信部１５９は、図１６のステップＳ２４１において、端末装置１１より、場所ＩＤ、人ＩＤ、および物ＩＤを受信し、また同時に、ユーザに提示する情報の提供要求を受信する。
【０１８９】
ステップＳ２４２において、情報提供サーバ１２のフィルタリング部１８１は、ステップＳ２４１で受信した場所ＩＤ、人ＩＤ、および物ＩＤ、並びにプロファイルデータベース１９２に基づいて、情報データベース１９１から、端末装置１１に送信すべき提示情報を選択する。なお、ステップＳ２４２のフィルタリング処理の詳細な説明は後述する。
【０１９０】
ステップＳ２４３において、情報提供サーバ１２のＣＰＵ１５１は、ステップＳ２４２でフィルタリングされた結果、選択された提示情報を、通信部１５９から、端末装置１１に送信する。
【０１９１】
端末装置１１は、ステップＳ２３５において、情報提供装置１２がステップＳ２４３で送信した提示情報を、通信部１１３により受信する。端末装置１１は、受信した提示情報を、一旦ＨＤＤ１０５に記憶させる。
【０１９２】
ステップＳ２３６において、端末装置１１のＣＰＵ１０１は、ステップＳ２３５で受信した提示情報を表示部１０９に表示する。また、情報に音声データが含まれている場合、ＣＰＵ１０１は、音声データに対応する音声を音声出力部１１０から出力させる。
【０１９３】
以上のようにして、情報提示処理が実行される。
【０１９４】
次に、図１７のフローチャートを参照して、図７のステップＳ２４２の処理について詳細に説明する。
【０１９５】
ステップＳ２６１において、フィルタリング部１８１は、場所ＩＤ、人ＩＤ、および物ＩＤを取得する。例えば、ユーザが、端末装置１１を携帯して、１人で、本屋Ａに入店したとすると、フィルタリング部１８１は、図１６のステップＳ２４１で受信した場所ＩＤ、人ＩＤ、および物ＩＤをＲＡＭ１５３に取得する。
【０１９６】
ステップＳ２６２において、フィルタリング部１８１は、情報検索処理を実行する。なお、ステップＳ２６２の情報検索処理は、図１０を参照して説明したものと同様である。ただし、図１７の処理の場合、場所ＩＤおよび人ＩＤに、物ＩＤも追加されているので、フィルタリング部１８１は、ユーザが置かれた状況として「場所」、「ユーザの周囲の人」、および「ユーザの周囲の物」を考慮して、処理を実行する。
【０１９７】
ステップＳ２６３において、フィルタリング部１８１は、プロファイルの属性ベクトル計算処理を実行する。なお、ステップＳ２６３のプロファイルの属性ベクトル計算処理は、図１１を参照して説明したものと同様である。ただし、図１７の処理の場合、場所ＩＤおよび人ＩＤに、物ＩＤも追加されているので、フィルタリング部１８１は、ユーザが置かれた状況として「場所」、「ユーザの周囲の人」、および「ユーザの周囲の物」を考慮して、処理を実行する。
【０１９８】
ステップＳ２６３の処理の後、処理はステップＳ２６４に進む。
【０１９９】
ステップＳ２６４乃至ステップＳ２６８の処理は、図９のステップＳ１０４乃至ステップＳ１０８の処理と同様であるため、説明を省略する。ただし、図１７の処理の場合、場所ＩＤおよび人ＩＤに、物ＩＤも追加されているので、フィルタリング部１８１は、ユーザが置かれた状況として「場所」、「ユーザの周囲の人」、および「ユーザの周囲の物」を考慮して、処理を実行する。
【０２００】
以上のように、「場所」、「周囲の人」、および「周囲の物」まで考慮して、情報を提供することにより、ユーザの置かれた状況に合わせて、さらに的確な情報を提供することが可能となる。なお、「場所」、「周囲の人」、および「周囲の物」を考慮した場合のプロファイリング処理については、詳細な説明は省略するが、この場合、プロファイリング処理についても、プロファイリング部１８２は、「場所」、「周囲の人」、および「周囲の物」を考慮した処理を実行する。
【０２０１】
ところで、このようなプロファイル学習装置（端末装置１１）は、本屋での適切な広告のためのプロファイルの学習だけでなく、車での音楽推薦のためのプロファイルの学習にも応用できる。車での音楽推薦では、走っている場所や一緒に乗っている人によって適切な音楽を推薦することができる。
【０２０２】
車では場所の検知は車載ＧＰＳ受信装置を利用することができ、人の検知はカメラによる顔認識を利用することができ、ユーザは何も身に着けることなく、車に搭載されたプロファイル学習装置（端末装置１１）により音楽を楽しむことができる。情報データベースやプロファイルデータベースは、車載のＨＤＤに設けられ、音楽はＭＰ３などの形式でＨＤＤに蓄積され、車載のオーディオ・システムに接続することができる。なお、この場合、運転席を撮影するカメラと助手席を撮影するカメラを取り付け、各カメラにより撮影された画像に基づいて、顔画像認識を行い、車に乗っている人の人ＩＤを特定するようにしても良い。この場合、端末装置１１は、人の顔の特徴を人ＩＤとして、予め保持している。
【０２０３】
また、音楽に対する興味度の計算は、再生された音楽に対するユーザの行動で判断することができる。ユーザがオーディオ・システムのストップ・ボタンを押して音楽の再生を止めた場合、それまでに再生された時間の全体の時間に対する割合を興味度と考えることができる。すなわち、すぐにストップ・ボタンで音楽の再生を止めた場合には興味度は０．０、音楽を最後まで聞いた場合には興味度は１．０となる。
【０２０４】
図１８は、このような場合の端末装置１１の構成例を示している。
【０２０５】
図１８において、図４の端末装置１１と同一の部分には同一の符号を付してある。図１８においては、図４の端末装置１１のＲＡＭ１０３内に、さらに、フィルタリング部３５１とプロファイリング部３５２が付け足され、ＨＤＤ１０５内に、情報データベース３６１およびプロファイルデータベース３６２が付け足されている。
【０２０６】
フィルタリング部３５１は、ＨＤＤ１０５からＲＡＭ１０３にロードされ、ＣＰＵ１０１により実行されるプログラムであり、図５のフィルタリング部１８１と同様の処理を実行する。また、プロファイリング部３５２は、ＨＤＤ１０５からＲＡＭ１０３にロードされ、ＣＰＵ１０１により実行されるプログラムであり、図５のプロファイリング部１８２と同様の処理を実行する。
【０２０７】
また、情報データベース３６１は、図５の情報データベース１９１と同様の構成であり、プロファイルデータベース３６２は、図５のプロファイルデータベース１９２と同様の構成である。
【０２０８】
すなわち、図１８の端末装置１１は、図４の端末装置１１とは異なり、端末装置１１自身で、情報データベース３６１とプロファイルデータベース３６２を保持し、フィルタリング部３５１により、ユーザに提示する情報を選択し、プロファイリング部３５２により、ユーザのプロファイルを作成、更新する。
【０２０９】
近年、ＰＤＡなどの携帯端末装置の演算処理速度は向上し、記憶容量は増加し、バッテリは大容量になってきている。従って、このように、端末装置１１自身で、情報データベース３６１とプロファイルデータベース３６２を保持し、端末装置１１自身が、フィルタリング処理およびプロファイリング処理を実行するようにすることも可能である。これにより、端末装置１１は、情報提供サーバ１２と通信する必要が無くなる。従って、端末装置１１は、通信環境が良好でない場合でも、情報をユーザに提示することができる。
【０２１０】
図１８の端末装置１１においても、図６のサービス提供処理が実行される。すなわち、端末装置１１は、ステップＳ１において、情報提供処理を実行し、ステップＳ２において、プロファイリング処理を実行する。
【０２１１】
次に、図１９のフローチャートを参照して、図１８の端末装置１１による情報提示処理について説明する。
【０２１２】
ステップＳ３０１およびステップＳ３０２の処理は、それぞれ図７のステップＳ５１およびステップＳ５２の処理と同様であるので、説明を省略する。
【０２１３】
ステップＳ３０３において、端末装置１１のフィルタリング部３５１は、フィルタリング処理を実行する。このフィルタリング処理は、図９の情報提供サーバ１２によるフィルタリング処理と同様である。すなわち、ステップＳ３０３の処理は、図９のフローチャートの説明におけるフィルタリング部１８１、情報データベース１９１、およびプロファイルデータベース１９２を、それぞれフィルタリング部３５１、情報データベース３６１、およびプロファイルデータベース３６２と読み替えることにより、説明することができる。
【０２１４】
ステップＳ３０３の処理の後、ステップＳ３０４において、端末装置１１のＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０３のフィルタリング処理の結果、ユーザに提示すべき情報として選択された情報を表示部１０９に表示する。また、情報に音声データが含まれている場合、ＣＰＵ１０１は、音声データに対応する音声を音声出力部１１０から出力させる。
【０２１５】
以上のようにして、図１８の端末装置１１におけるフィルタリング処理が実行される。
【０２１６】
次に、図２０のフローチャートを参照して、図１８の端末装置１１によるプロファイリング処理について説明する。
【０２１７】
ステップＳ３７１において、端末装置１１のＣＰＵ１０１は、ステップＳ１でユーザに提示した情報に対するユーザの興味度を求める。この処理は、図１２のステップＳ１６１の処理と同様である。
【０２１８】
ステップＳ３７１の処理の後、処理はステップＳ３７２に進む。ステップＳ３７２乃至ステップＳ３７７の処理は、図１３のフローチャートを参照して説明した、情報提供サーバ１２によるステップＳ１８２乃至ステップＳ１８６の処理と同様である。すなわち、図２０のステップＳ３７２乃至ステップＳ３７７の処理は、図１３のフローチャートの説明におけるプロファイリング部１８２、およびプロファイルデータベース１９２を、それぞれプロファイリング部３５２、およびプロファイルデータベース３６２と読み替えることにより、説明することができる。
【０２１９】
以上、説明したように、本発明によれば、場所のみではなく、ユーザの周囲の人や物の組み合わせの状況毎に、プロファイルを作成し、そのプロファイルに基づいて、ユーザに提示する提示情報を選択するようにしたので、ユーザが置かれた状況により適切な情報をユーザに提供することが可能となる。
【０２２０】
なお、本実施の形態中で述べた「人」とは、人間に限定されるものではない。擬人化可能な動物（ペットを含む）、植物、人形、ぬいぐるみ、ロボットも「人」として含んでも良い。すなわち、ユーザとの間に、固有ないしは特別の関係を定義できるものであれば、特許請求の範囲に記載の「実在」として適用することができる。
【０２２１】
なお、以上の説明は、「本屋に行くと、プロファイル学習装置に新刊書の書評が提示される。一人で本屋に行くときは、アート関係の本の書評を良く読むので、本屋ではアートを嗜好するというプロファイルが蓄積されており、アート関係の新刊書の書評が提示される。しかし、会社の上司と本屋に行くときは、ビジネス関係の本の書評を読むので、上司と一緒の本屋ではビジネスを嗜好するというプロファイルが新たに蓄積される。別の日に本屋で書評を読んでいると、アート関係の書評が提示されていたのが、突然にビジネス関係の書評が提示されだした。気が付くと上司が書店に来ていた。」という場合を例にして説明したが、これは、一例であり、本発明は、上述した例以外にも適用可能である。
【０２２２】
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるが、ソフトウエアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、ネットワーク１０や記録媒体からインストールされる。
【０２２３】
この記録媒体は、図４、図５、図１５、および図１８に示されるように、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されているリムーバブルメディア１１５、磁気ディスク１７１（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク１７２（ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ），ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）を含む）、光磁気ディスク１７３（ＭＤ（Ｍｉｎｉ−Ｄｉｓｋ）を含む）、もしくは半導体メモリ１７４などよりなるパッケージメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているＲＯＭ１０２，１５２、ＥＥＰＲＯＭ１０４、ＨＤＤ１０５や、記憶部１５８に含まれるハードディスクなどで構成される。
【０２２４】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０２２５】
また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。
【０２２６】
【発明の効果】
このように、本発明によれば、ユーザにとって有益な情報を選択して、ユーザに提示することができる。
【０２２７】
特に、ユーザが置かれた状況の細かい違いに応じて、より適切なプロファイルを生成することができる。その結果、より適切な情報を選択し、ユーザに提示することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の概念を説明する図である。
【図２】本発明の概念を説明する他の図である。
【図３】本発明を適用した情報提供システムの構成例を示す図である。
【図４】図３の端末装置の構成例を示すブロック図である。
【図５】図３の情報提供サーバの構成例を示すブロック図である。
【図６】サービス提供処理を説明するフローチャートである。
【図７】情報提示処理を説明するフローチャートである。
【図８】ユーザの周囲にいる人の概念を説明する図である。
【図９】図７のステップＳ６２の処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図１０】図９のステップＳ１０２の処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図１１】図９のステップＳ１０３の処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図１２】端末装置のプロファイリング処理を説明するフローチャートである。
【図１３】情報提供サーバのプロファイリング処理を説明するフローチャートである。
【図１４】図１３のステップＳ１８７の処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図１５】図３の端末装置の他の構成例を示す図である。
【図１６】情報提示処理を説明する他のフローチャートである。
【図１７】図１６のステップＳ２４２の処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図１８】図３の端末装置の他の構成例を示す図である。
【図１９】図１８の端末装置による情報提示処理を説明するフローチャートである。
【図２０】図１８の端末装置によるプロファイリング処理を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１０ ネットワーク， １１−１，１１−２ 端末装置， １２ 情報提供サーバ， １３ 場所ＩＤ管理サーバ， １４ 人ＩＤ管理サーバ， １５ 物ＩＤ管理サーバ， １６ アクセスポイント， １０１ ＣＰＵ， １０２ ＲＯＭ， １０３ ＲＡＭ， １０４ ＥＥＰＲＯＭ， １０５ ＨＤＤ， １０６ 撮像部， １０７ 入力部， １０８ バス， １０９ 表示部， １１０ 音声出力部， １１１ ＧＰＳ受信部， １１２ ＲＦＩＤリーダ， １１３ 通信部， １１４ ドライブ， １１５ リムーバブルメディア， １２１ 場所検知部， １２２ 人検知部，１５１ ＣＰＵ， １５２ ＲＯＭ， １５３ ＲＡＭ， １５８ 記憶部， １５９通信部， １８１ フィルタリング部， １８２ プロファイリング部， １９１ 情報データベース， １９２ プロファイルデータベース， ３０１ 物検知部， ３５１ フィルタリング部， ３５２ プロファイリング部， ３６１ 情報データベース， ３６２ プロファイルデータベース

Claims (9)

1. ユーザと実在と組み合わせ毎に、情報の属性に対する前記ユーザの嗜好の指標となる嗜好度を、前記ユーザのプロファイルとして記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段により記憶された前記プロファイルに基づいて、前記ユーザに提示可能な１以上の情報の中から、前記ユーザに提示する提示情報を選択する選択手段と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記選択手段により選択された前記提示情報を提示する提示手段と、
   前記提示手段により提示された前記提示情報に対する前記ユーザの興味度を算出する算出手段と、
   前記算出手段により算出された前記ユーザの前記興味度に基づいて、前記プロファイルを更新する更新手段と
   をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記ユーザの周囲にいる人を特定する第１の特定手段をさらに備え、
   前記選択手段は、前記記憶手段により記憶された前記プロファイル、および前記第１の特定手段により特定された、前記ユーザの周囲にいる前記人に基づいて、前記提示情報を選択する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記ユーザがいる場所を特定する第２の特定手段をさらに備え、
   前記記憶手段は、前記人および前記場所の組み合わせ毎に、前記情報の属性に対する前記ユーザの前記嗜好度を前記プロファイルとして記憶し、
   前記選択手段は、前記プロファイル、前記ユーザの周囲にいる前記人、および前記ユーザがいる前記場所に基づいて、前記提示情報を選択する
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記ユーザの周囲に存在する物を特定する第３の特定手段をさらに備え、
   前記記憶手段は、前記人、前記場所、および前記物の組み合わせ毎に、前記情報の属性に対する前記ユーザの前記嗜好度を前記プロファイルとして記憶し、
   前記選択手段は、前記プロファイル、前記ユーザの周囲にいる前記人、前記ユーザがいる前記場所、および前記ユーザの周囲に存在する前記物に基づいて、前記提示情報を選択する
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記記憶手段は、前記ユーザに提示可能な前記情報を、前記情報に含まれてる前記属性の割合、および前記情報を提示可能な状況とともに情報データベースとして記憶し、
   前記選択手段は、前記プロファイル、前記ユーザの周囲にいる前記人、並びに前記情報に含まれてる前記属性の割合、および前記情報を提示可能な状況に基づいて、前記提示情報を選択する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
7. ユーザと実在と組み合わせ毎に、情報の属性に対する前記ユーザの嗜好の指標となる嗜好度を、前記ユーザのプロファイルとして記憶する記憶ステップと、
   前記記憶ステップの処理により記憶された前記プロファイルに基づいて、前記ユーザに提示可能な１以上の情報の中から、前記ユーザに提示する提示情報を選択する選択ステップと
   を含むことを特徴とする情報処理方法。
8. 情報処理装置用のプログラムであって、
   ユーザと実在と組み合わせ毎の、情報の属性に対する前記ユーザの嗜好の指標となる嗜好度の、前記ユーザのプロファイルとしての記憶を制御する記憶制御ステップと、
   前記記憶制御ステップの処理により記憶が制御された前記プロファイルに基づいて、前記ユーザに提示可能な１以上の情報の中から、前記ユーザに提示する提示情報を選択する選択ステップと
   を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録された記録媒体。
9. 情報処理装置を制御するコンピュータに、
   ユーザと実在と組み合わせ毎の、情報の属性に対する前記ユーザの嗜好の指標となる嗜好度の、前記ユーザのプロファイルとしての記憶を制御する記憶制御ステップと、
   前記記憶制御ステップの処理により記憶が制御された前記プロファイルに基づいて、前記ユーザに提示可能な１以上の情報の中から、前記ユーザに提示する提示情報を選択する選択ステップと
   を実行させることを特徴とするプログラム。

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