JP2005115868A - 私的情報蓄積装置及び私的情報蓄積方法、並びに、私的情報管理装置及び私的情報管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】経験した事象を自動的に蓄積しネットワークにてキーワード検索する手法よりも応答性がよく効率的にかつ個人にとって実益の高い情報を取り出す。
【解決手段】情報登録部１０として、経験情報が取得される情報取得部１１と、私的情報が付加される私的情報付加部１２と、取得した情報を認識するデータ認識処理部１３と、認識したデータを予め決められた定義にしたがって分類するデータ定義処理部１４と、分類されたデータを格納するデータ蓄積部１５と、経験情報及び私的情報から推測される予測情報を生成するデータ処理部２２を設け、情報利用部３０として、現在の状態を取得する情報取得部３１と、検索条件が入力される検索入力部３２と、取得した情報を認識するデータ認識処理部３３と、データ蓄積部１５から検索条件に適合した情報又は類似した情報を抽出する検索部３４と、抽出された情報をユーザに提示する情報提示部３５とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、私的情報蓄積装置及び私的情報管理装置に関し、特に、使用者が経験した事象に関連する経験情報と使用者が私的に必要とする私的情報とを関連付けて記憶する私的情報蓄積装置及び私的情報管理装置を提供することを目的とする。

近年、いわゆるインターネットのようなネットワーク網の発達や、大容量記録媒体の普及等により、膨大な情報を提供したり入手したりできる環境が整備されつつある。また、これに伴って種々の情報提供サービスが提案されており、これら情報提供サービスでは、大量の情報を効率的・効果的に取り扱うために様々な工夫がされている。

一例として、情報を提供する側は、提供先である使用者個人の嗜好性を抽出することいよって個人毎に特徴付けをし、これに合致した情報やサービスを提供する手法（提供する情報のパーソナライゼーション）を採っている。例えば、ネットワーク上のサイトから物品を購入できるオンラインサービス等に採用されている。ネットワーク上で書籍を購入できるサービスでは、情報のパーソナライゼーションを導入することによって、ユーザがある書籍を購入したとき、購入した書籍の著者の作品一覧から推薦図書を提示する機能、このユーザと同一書籍を購入したほかのユーザ群が購入したほかの書籍を提示する機能、このユーザが役立つと思う情報を他のユーザへと知らせる機能等を実現している。

また、情報提供を受ける側（情報を閲覧する側）は、使用者個人の嗜好に応じて動作環境や設定等が変更できるようにしている（カスタマイゼーション）。例えば、マウスの応答性を変更できたり、ウィンドウの配色やフォントを変更できる機能がこれにあたる。

このように、情報のパーソナライゼーションやカスタマイゼーションを行うことで、情報を効率的かつ効果的に使用できるようにしたシステムは、既に知られている。また、パーソナライゼーションの発展型として、ネットワーク上におけるユーザの行動をリアルタイムでプロファイリングする技術や、ユーザの操作癖を学習してユーザ嗜好に合ったＧＵＩを提供する技術や、ユーザのリアクションを監視することによって、エージェントが推薦したコンテンツに対するユーザの嗜好性や反応を観測する技術等が考えられている。

上述したように、提供者が提供する情報を各個人に合わせることによって、その情報やサービスを望むものに対して最適な情報を提供する、いわゆるプッシュ型の情報提供が可能になる。また、情報提供を受ける側にとっては、所望とする情報を容易に入手できる。

ところが、提供情報を各個人に合わせる（パーソナライゼーション）ためには、情報提供者は、紙面やサイト等のアンケートにて個人レベルの情報を収集したり、個々のユーザに対してユーザの行動履歴（上記書籍の例では、購入履歴等。）を収集したりすることが必要になる。例えば、インターネットを用いた情報提供サービスの中には、結婚式の挙式・披露宴会場、英会話教室、各種カルチャースクール等に関する料金情報や、雰囲気、サービス内容等に関する情報を、既にこれらを利用したことがあるものからアンケート等によって収集し、収集結果を予め決定した規則にあてはめて、これにマッチングした情報、すなわち施設に関する情報や利用者からの体験情報を表示画面上に一緒に表示することにより、これから利用しようとするものに施設や提供会社を決定する際の判断材料を提供するサービスがある。

この情報提供サービスでは、情報を複数ユーザ間で利用できるようにする際、ユーザが体験データを公開する場合には体験レベルに応じて情報を提供して貰い、情報を検索するユーザが精度の高い情報（所望の情報に近い情報）を取得できるように、収集した各ユーザの体験データを視覚化することによって、多くの文字情報の中から所望の情報を検索するための検索操作ステップを簡略化している（例えば、特許文献１参照。）。

この特許文献１に記載の技術では、既に挙式・披露宴会場を利用したことがあるものから収集する情報の多くは文字情報であり、提供されている文字情報の中にユーザが重要視している情報内容が含まれているか否かを直ちに認識することは困難である。そのため、従来のシステムでは、本来必要としない文字情報をも多数読まなくてはならず、ユーザが必要とする情報を探し出すことが困難な場合もあった。

このように、提供情報を各個人に合わせる（パーソナライゼーション）技術の多くは、情報提供者が技術を駆使してユーザの嗜好性モデルを抽出するものであり、個々のユーザが好むサービスを提供する場合、複数のユーザにて情報を共有する場合の情報管理に使用されているが、情報を必要とするユーザ個人の細かな好みを必ずしも反映していなかった。

特開２００３−１６２０２号公報

本発明は、ユーザが経験した事象に関連する情報を蓄積し読み出しできるように管理することにより、ネットワークにてキーワード検索する手法よりも応答がよく、抽出される情報から所望の情報を選択する処理も効率的で、尚かつ実益の高い情報が取り出せる私的情報蓄積装置及び私的情報管理装置を提供することを目的とする。

上述した目的を達成するために、本発明に係る私的情報蓄積装置は、使用者が経験した事象に関連する経験情報を取得する情報取得手段と、取得した情報に使用者が私的に必要とする私的情報を付加する私的情報付加手段と、私的情報付加手段にて付加された私的情報及び使用者が経験した事象から推測される予測情報を生成する情報推論手段と、経験情報、私的情報及び予測情報を蓄積する蓄積手段と、経験情報、私的情報及び予測情報を検索可能に整理して蓄積手段に蓄積するデータ蓄積制御手段とを備える。ここで、私的情報は、使用者が経験した事象に関連する経験情報に対する評価値であって、情報推論手段は、評価値に対して条件が変わった場合の評価値を予測したものを予測情報として与える。

情報取得手段としては、外部の音声データを取得する音声データ取得手段、外部の画像データを取得する画像データ取得手段、文章データを取得する文章データ取得手段があげられる。音声データ取得手段を用いる場合には、取得した音声データから特徴単語の発音を認識する音声認識手段を設け、画像データ取得手段を用いる場合には、取得した画像データから特徴画像を認識する画像認識手段を設け、文章データ取得手段を用いる場合には、取得した文章データから特徴単語を抽出する文章認識手段を設ける。このときデータ蓄積制御手段では、各認識手段による認識結果、経験情報、私的情報及び予測情報を検索可能に整理して蓄積手段に蓄積する。

上述した目的を達成するために、本発明に係る私的情報管理装置は、使用者が経験した事象に関連する経験情報を取得する情報取得手段と、取得した情報に使用者が私的に必要とする私的情報を付加する私的情報付加手段と、私的情報付加手段にて付加された私的情報及び使用者が経験した事象から推測される予測情報を生成する情報推論手段と、経験情報、私的情報及び予測情報を蓄積する蓄積手段と、経験情報、私的情報及び予測情報を検索可能に整理して蓄積手段に蓄積するデータ蓄積制御手段と、使用者によって検索条件が入力される検索入力手段と、情報を使用者に提示する情報提示手段と、検索入力手段にて入力された検索条件に基づいて蓄積手段に蓄積された経験情報、私的情報及び予測情報をから適合する情報を検索し情報提示手段に提示する情報検索提示制御手段とを備える。ここで私的情報は、使用者が経験した事象に関連する経験情報に対する評価値であって、情報推論手段は、評価値に対して条件が変わった場合の評価値を予測したものを予測情報として与える。

情報取得手段としては、外部の音声データを取得する音声データ取得手段、外部の画像データを取得する画像データ取得手段、文章データを取得する文章データ取得手段があげられる。音声データ取得手段を用いる場合には、取得した音声データから特徴単語の発音を認識する音声認識手段を設け、画像データ取得手段を用いる場合には、取得した画像データから特徴画像を認識する画像認識手段を設け、文章データ取得手段を用いる場合には、取得した文章データから特徴単語を抽出する文章認識手段を設ける。このときデータ蓄積制御手段では、各認識手段による認識結果、経験情報、私的情報及び予測情報を検索可能に整理して蓄積手段に蓄積する。

本発明に係る私的情報蓄積装置によれば、ユーザが経験済みの事象に対してこのときの体験を想起させるようにこの経験に関連する情報と私的情報とを蓄積することができる。

また、本発明に係る私的情報管理装置によれば、ユーザが経験済みの事象に対してそのときの体験を想起させることができるとともに、経験した事象から未経験の事象に対する情報を予測して提供することにより、ネットワークにてキーワード検索する手法よりも応答がよく、抽出される情報から所望の情報を選択する処理も効率的で、尚かつ実益の高い情報を取り出すことができる。

本発明は、ユーザが経験した事象に関連する情報と、ユーザが必要とする情報とを後に利用できるように蓄積する仕組みを提案したものである。本具体例では、ユーザが私的に必要とする情報を私的情報と記す。ユーザの私的情報とは、取得した情報のうち再度利用したいものを分かり易くするために施すマークや、取得した情報に対する評価値等を表し、ユーザが経験した事象に関連する情報に関連して入力できる。

本発明では、ユーザがある「経験」した日時や場所、またそのときの映像や音声といった情報は、ユーザが経験した事象に関連する情報として記憶され、経験した事象に対してユーザによって入力される付加的な情報が私的情報として扱われる。例えば、ユーザがある商品を購入した場合、購入日時、購入した店舗の位置情報等が経験した事象の情報であり、店舗の場所の善し悪しに対する評価、このときの接客に対する評価、購入した商品に対する評価、またこれらの評価に対する理由等といった、いわゆるユーザの感想や経験したところ得た教訓であって、「メモ書き」、「覚え書き」のように入力する情報がユーザの私的情報になる。

本発明では、特にユーザが経験していない事象に対してもその事象に関連する情報を生成して蓄積しておくことができる。例えば、ユーザがある場所に出掛けたとき、天候が悪くて全体の評価を悪く付けたとき、このとき天候のパラメータが“良”であったなら全体の評価が“良”になっていたことを推定して、天候“良”、全体評価“良”というデータを生成し用意することができる点が特徴である。このように本発明では、経験情報と私的情報と、これらの情報から生成される予測情報と、経験情報とともに経験に対する感想、成功及び失敗の事例、教訓に値する情報等が後々利用できるようにマークや評価値を付加して蓄積される。

蓄積した情報を利用するには、ユーザが検索条件を入力すればよく、過去に類似した経験をしていた場合、及び／又は予測情報に類似した情報がある場合、これらの情報を取り出すことができる。例えば、以前に同じ場所を訪れていればその日時、そのとき購入した商品等の情報とそのときの評価等の私的情報が提示される。また、そのときの評価はよくなかったが、条件が変わればよい評価になり得るといった情報があれば提示される。

本発明の具体例として示す私的情報管理装置１の概略を図１に示す。私的情報管理装置１は、情報入力に関わる情報登録フェーズのための情報登録部１０と、これらの情報を蓄積する手段と、こうして取得した情報を後に利用する情報利用フェーズのための情報出力に関わる情報利用部３０とを備えている。

私的情報管理装置１は、情報登録部１０として、経験した事象に関連する情報を取得するための情報取得部１１と、私的情報が付加される私的情報付加部１２と、取得した情報を認識するデータ認識処理部１３と、認識したデータを予め決められた定義にしたがって分類するデータ定義処理部１４と、定義にしたがって分類されたデータを格納するデータ蓄積部１５とを備えている。

情報取得部１１は、ユーザ周囲の情報を取得する手段であって、カメラ、マイク、ＧＰＳ等、画像情報、音声情報、位置情報、日時等を取得できる手段が含まれる。データ認識処理部１３は、カメラ、マイク、ＧＰＳ等にて取得した画像情報、音声情報、位置情報、日時等から特定の情報を抽出する処理を行っている。データ認識処理部１３は、画像認識部１６とテキスト処理部１７と音声処理部１８とを有しており、カメラから取得した画像データを画像認識部１６及びテキスト処理部１７にて画像認識処理及びテキスト認識処理し、特定の画像データ及びテキストデータを抽出する。マイクから取得した音声データであれば、音声認識部１９にて音声を認識し、言語処理部２０にて音声情報をテキストデータに変換し、キーワード抽出部２１では変換されたテキストデータからキーワードを抽出する。

データ認識処理部１３にて抽出されたデータは、データ定義処理部１４において、予め決められた定義にしたがって分類される。例えば、定義には、人物画像、この人物画像に関する家族、兄弟、配偶者、職場関係、友人、年齢層、居住域、国籍等の識別情報、画像データから判別される密集度（高い・低い）、画像データから判別される建物の種類（看板等によるサービス業の種別）、建物の名称（文字列）、日時、天候（晴、雨、曇り等）、気温（高・低）、湿度（高・低）、風（強・弱）、位置情報（緯度、経度、高度）、最寄駅、またユーザのみ理解できる通称名、評価値、評価対象項目（立地条件、店員の評価、商品の評価、店の雰囲気、値段設定、料理の提供時間、その他の条件等）等があり、これら定義に基づいて、取得したデータが分類される。データ蓄積部１５は、上述の定義に基づいて分類されたデータを格納している。

データ処理部２２は、ユーザが実際には経験していないが経験した事象に関連する経験情報及びこのときユーザが入力した私的情報から推測される情報である予測情報を生成し、経験情報、私的情報及び予測情報を検索可能に整理して蓄積手段に蓄積している。一例として私的情報は、ユーザが経験した事象に関連する経験情報に対して与えられる“値”であって、このデータ処理部２２は、ユーザから与えられる“評価値” に対して条件が変わった場合の評価値を予測したものを予測情報として生成している。

続いて、上述の情報登録部１０にて登録されたユーザの私的情報を利用する場合について説明する。

私的情報管理装置１は、情報利用部３０として、現在の状態を取得する情報取得部３１と、検索条件が入力される検索入力部３２と、取得した情報を認識するデータ認識処理部３３と、データ蓄積部１５から検索条件に適合した情報又は類似した情報を抽出する検索部３４と、抽出された情報をユーザに提示する情報提示部３５とを備えている。

情報取得部３１及びデータ認識処理部３３は、情報登録フェーズと同様の方法で現在地の位置情報やそのほかの情報を取得して認識する。検索入力部３２には、ユーザによって検索条件が入力される。入力方法としては、音声入力、テキスト入力、画像入力等があげられる。検索入力部３２にて音声として入力されれば、データ認識処理部３３は、音声から時間、場所、人に関するキーワードを抽出し、検索入力部３２にテキストデータが入力されれば、データ認識処理部３３は、テキストからキーワードを抽出し、検索入力部３２に画像データが入力されれば、データ認識処理部３３は、画像からキーワードを抽出する。また、スケジュール管理ソフトに記録されたデータを使用することもできる。

検索部３４は、データ蓄積部１５から検索条件に類似した情報を抽出する提示データ推論部２７と、データ蓄積部１５から検索条件に適合した情報を抽出する提示データ検索部２８とを備えている。データ蓄積部１５から情報を検索する際には、情報登録部１０で用いたデータベース管理システムを用いて検索を行う。検索部によって抽出された情報は、テキストデータ、音声案内、画像表示、またこれらの組み合わせによって情報提示部３５にてユーザに提示される。

この私的情報管理装置１によれば、ユーザが経験済みの事象に関して、その経験を想起させるようにこの経験に関連する情報と私的情報とを蓄積することができる。また、ユーザが直接経験した事象から未経験の事象に対する情報を予測することができるため、実際の経験以上の情報を蓄積することができる。そのうえ、検索対象となる情報は、ユーザの経験に基づいて収集された情報であるため、ネットワークにてキーワード検索する手法よりも応答がよく、抽出される情報から所望の情報を選択する処理も効率的で、尚かつ実益の高い情報を取り出すことができる。

また、本発明の特徴は、この私的情報管理装置１にて管理された情報を利用するのが登録した本人である点である。そのため、ユーザが経験（体験）によって得た情報、またこの経験した事象に対する感想、評価、教訓といった私的情報は、一般化する必要がなく、ユーザのみが理解できる形式で記録されていればよい。また、経験した事象に関連する情報の取得は、上述した例のように、カメラ、マイク、ＧＰＳ等によって可能な限り自動的に取得されることが好ましい。本発明に係る私的情報管理装置１が必要とされるのは、実際には、ユーザが経験した事象に対して意識的に「メモ書き」、「覚え書き」を残すことが難しく、重要な情報を記録する機会を逃すため再び同様の状況になっても前回の経験を生かすことができないという実情があるからである。

以下、本発明の具体例として示す私的情報管理装置１について図２及び図３を用いて詳細に説明する。図２は、私的情報管理装置１を用いて行われる情報登録フェーズと情報利用フェーズとを分けて表した図であり、図３は、私的情報管理装置１の具体例を示したものである。本具体例では、ユーザがレストラン（店舗）で食事をする場合について説明する。したがって、情報登録フェーズは、レストランで食事をしたときの周囲の情報及び私的情報を登録する場面であり、情報利用フェーズは、別の機会に過去のレストランに関する情報を引き出す場面である。

ユーザは、ある事象を経験するとき、常に私的情報管理装置１を所持していることが重要であるため、本具体例では私的情報管理装置１は、携帯可能なタイプになっている。また、私的情報管理装置自体は携帯型であっても、例えば、家庭用の据置型ＰＣ１００又はサーバ装置に相当する機器と接続可能になっていて、取得した情報を据置型ＰＣ１００又はサーバ装置に蓄積する構成にしてもよい。この場合、私的情報管理装置１のデータ蓄積部１５を独立して据置型ＰＣ１００又はサーバ装置側に設け、私的情報管理装置の本体部との間で無線或いは有線通信インターフェイスを介して情報を送受信すればよい。

私的情報管理装置１は、図３に示すように、位置情報を取得するＧＰＳ４１、ユーザの周囲の情報を取得するＣＣＤ（Charge Coupled Device）４２及びマイク４３を備えており、これらは、図１に示した情報登録フェーズのための情報取得部１１と情報利用フェーズのための情報取得部３１とを兼ねている。この私的情報管理装置１では、ＣＣＤ４２及びマイク４３は、所定間隔或いはユーザ周囲の環境の変化等をトリガとしてユーザによる操作なくして自動的に画像データ、音声データを取得している。例えば、突然大きな音を検出したとき、キーワード抽出部５１（後述する）にて指定されたキーワードが検出されたとき等を情報取得のためのトリガとする。本具体例の説明では、このように情報取得部１１にて取得されるユーザの経験に関するユーザ周囲の情報を必要に応じて、以下、経験情報と記す。

また、私的情報管理装置１は、ユーザが私的情報を付加するための私的情報付加部１２としての評価入力キー４４と、情報利用フェーズにおける検索入力やこの装置の操作入力を行う操作入力部４５とを備える。評価入力キー４４としては、押下回数に対応したポイントを評価値として入力する単純な押しボタンや、評価値を直接入力できるテンキーのような操作入力キーが適用できる。本具体例では、押しボタンの回数に応じて最良、良、普通、悪、最悪という評価が与えられる。評価入力キー４４からの評価入力は、必ずしもユーザの経験と同時期になされるものでなくてもよい。経験した事象に関して取得した情報に対して、後々入力することもできる。

なお、私的情報管理装置１は、情報取得部１１に対応する構成として上述した構成のほかに気温、湿度、天気等の天候情報を取得する構成を備えていてもよい。これら位置情報や天候情報を取得する手法としては、例えば、既に携帯電話にて実現されているような、基地局から定期的に送信される基地局情報に加えて位置情報や天候情報等を定期配信する手法があげられる。また、私的情報管理装置１に簡易的な温度センサ、湿度センサを設けてもよい。

私的情報管理装置１は、取得した画像データ、文章データ、音声データを認識する画像認識部４６と文章認識部４７と音声認識部４８とを備える。画像認識部４６は、ＣＣＤ４２から取得した画像データに対して画像認識処理を実行し、例えば、人物の顔部分を認識して抽出する処理を行う。また、文章認識部４７は、ＣＣＤ４２から取得した画像データに対してテキスト認識処理を実行し、例えば、看板等の文字のように画像の中にある文字列や記号を認識して建物や標識の名称をテキストデータとして抽出する処理を行う。音声認識部４８は、音声認識処理部４９と言語処理部５０とキーワード抽出部５１とを有し、マイク４３から取得した音声データを音声認識処理部４９にて音声認識処理し、言語処理部５０にて音声情報をテキストデータに変換し、キーワード抽出部５１では、変換されたテキストデータからキーワードを抽出する。

また、私的情報管理装置１は、画像認識部４６、文章認識部４７、音声認識部４８から抽出されたデータを定義付けするデータ定義処理部５２を備えている。データ定義処理部５２は、情報登録フェーズのためのデータ定義処理部１４及び情報利用フェーズのための検索部３４に相当し、抽出されたデータを予め決められた定義にしたがって分類する、或いは検索条件に応じてデータベース５３から情報を検索する。

例えば、私的情報管理装置１には、画像データとこの画像データに対する情報が記述されたテキストデータがデータベース５３に登録されている。例えば、人物の顔の画像データに対して友人の名前、住所、連絡先、年齢等が対応付けて記憶されている。また、さらにこの人物に関連した家族、兄弟、配偶者、職場関係者、友人等の情報があればあわせて記憶されている。画像認識部４６、文章認識部４７、音声認識部４８にて抽出された画像データ、テキストデータ、及び音声データから判別される人物、建物の種類、建物の名称（文字列）等がデータベース５３に格納されたデータと比較して分類され新規データとして蓄積される。また、定義には、上述した位置情報（緯度、経度、高度）、日時データ、天候情報（晴、雨、曇り等）、気温（高・低）、湿度（高・低）、風（強・弱）、最寄駅、またユーザのみ理解できる通称名、評価値、評価の対象（立地条件、店員の評価、商品の評価、店の雰囲気、値段設定、料理の提供時間、その他の条件等）等があり、取得された情報は、これら定義に基づいて分類される。

私的情報管理装置１は、また、図１の同名称の構成に相当するデータ処理部５９を備える。データ処理部５９は、上述した各構成にて抽出されデータ定義処理部５２によって定義付けされた経験情報及び私的情報から推測される予測情報を生成する。具体的に、データ処理部５９は、立地条件、店員、商品、店の雰囲気、値段設定、料理の提供時間、その他の条件等の評価対象に対してユーザが与えられた評価値に対して条件が変わった場合の評価値を予測したものを予測情報として与えている。すなわち、例えば、評価値が５段階にて設定されており私的情報として“１”が与えられていれば“５”とし、“−５〜０〜＋５”と設定されているとき“−３”が与えられていれば“＋３”とする処理を行い、ここで得た新たな評価値を予測情報とする処理を行っている。

図４には、取得された経験情報及び私的情報から抽出されたデータが示されている。以下の図では、便宜上、説明にかかる部分のみデータを記入しているが空欄の箇所にも別のデータが含まれているものとする。ここで評価は、最良、良、普通、悪、最悪の５段階で与えられる。これに対して図５には、データ処理部５９によって生成される予測情報のうち天候がよかった場合を想定して生成された予測情報を示している。図５のケースでは立地条件がよくないため、この予測情報からは、天候がよければ立地条件が多少悪くても総合評価が上がっていたかもしれないということが推定される。また、図６には、異なる時間帯を想定して生成された予測情報を示している。時間帯が夜であれば、雰囲気がよくなるかもしれないという情報を提示している。

なお、予測情報は、データ処理部５９によって自動的に生成されるものであってもよいし、ソフトウェア処理等によって、“仮に〜であったら、評価はどうか”等の主旨の案内をＧＵＩや音声ガイダンスにてユーザに提示して入力を促してもよい。

取得後に定義付けされたデータ及び取得データから推定された予測情報としてのデータは、データモデルに応じてモデル変換され、データベース管理システム（ＤＢＭＳ）を用いてデータベース５３に格納される。モデル変換の例としては、例えば、表形式で各データを定義しＤＢＭＳとしてリレーショナルデータベース（ＲＤＢ）を用いて管理する手法や、各データをＲＤＦｓ・ＯＷＬを用いて分類しＤＢＭＳとしてＲＤＦＤＢ或いはＸＭＬＤＢを用いて管理する手法がある。データベース５３に格納されたユーザが経験した事象に関する情報や私的情報は、後々ユーザの意図で編集できる。

このほかに私的情報管理装置１は、ユーザに対して情報を提示するための構成として、表示部としてのＬＣＤ５４、表示用デバイス５５、スピーカ５６、音声出力デバイス５７とを備えている。

以上説明した各構成は、ＣＰＵ、処理プログラム等が格納されたＲＯＭ及びＣＰＵの作業領域としてのＲＡＭを備える制御部５８によって統括制御されている。

続いて、ユーザが上述した私的情報管理装置１を用いて、経験した事象に関連する情報（経験情報）と私的情報とを登録する場合について図２、図７及び図８を参照して説明する。ユーザがレストラン（店舗）で食事をするときの情報登録処理を図７に、登録した情報を後に利用する情報利用処理を図８に示す。

まず、ユーザがレストラン２００での経験情報及び私的情報を取得する場合について説明する。ユーザは、上述した私的情報管理装置１を携帯してレストラン２００にて食事をする（経験事象：図２矢印Ａ）と、経験した事象に関連する情報が私的情報管理装置１に取得される（図２矢印Ｂ）。ここで、取得される情報には、経験情報と私的情報とがあるが、経験情報は、このときこの私的情報管理装置１によって、主に自動的に取得される。私的情報は、ユーザによって入力される（図２矢印Ｃ）。但し、私的情報の入力は、経験した事象に関する情報の取得と同時でない場合もある。

経験情報が取得されるタイミングは、レストラン２００に入る前にユーザが所定間隔で情報を自動取得するモードに設定すればよいのであるが、通常、ユーザはこのモード設定操作自体を意識的に行えない場合が多い。本発明では、経験した事象に関連する情報は、ユーザに意識されないように取得されていることが望ましいため、できるかぎり周囲の状況変化等をトリガとして自動的に経験情報を取得できるようにする。例えば、“いらっしゃいませ”という単語をトリガのためのキーワードとして予め定義したとすると、ユーザがレストラン２００に入り、私的情報管理装置１が“いらっしゃいませ”という単語を検出したとき、これをトリガとしてデータ作成モードに入る（図７に示すステップＳ１及びステップＳ２）。

このとき取得される経験情報の一例を図９に示す。取得した情報の番号に対応付けられて、取得された時刻情報は、２００３年７月２２日１７時３０分であれば、“２００３０７２２１７３０”のように表され、位置情報は、“６０５９５８，１３５４５３６，５４６”（緯度６０°５９′５８″，経度１３５°４５′３６″，高度５４６ｍ）のように登録される。またこのほか、例えば基地局から送信された天候情報等の付帯状況の情報が付加される。さらに、この経験情報の取得より以前に取得した情報から明らかになっている事実があれば、その情報も付加される。本具体例では、同伴者の情報である。なお、ここで取得される時刻情報は、ＧＰＳデータに含まれる正確な時刻情報でもよいし、例えば、“２００３／０７／２２ 夜 ”、単に“昼”、“夜”、“休日”、“平日”のように抽象的な表現も含まれる。また、位置情報も同様に緯度経度に代わって駅名、建物名、施設名、ユーザに馴染みのある通称名等で表してもよい。このほうが、ユーザが情報利用フェーズにて検索したときに、より分かり易く使い易い情報として取り出されるからである。

また、ユーザによって入力される私的情報の一例を図１０に示す。私的情報は、取得された経験情報に対応付けられて登録され、全体の評価、立地条件、店員の評価、商品の評価、店の雰囲気、値段設定、料理の提供時間、その他の条件等のさらに詳細な評価等がある。各評価は、上述した押しボタン式の入力キーにより実際に入力されたポイント数で記録されてもよい。

ユーザに私的情報を入力させるタイミング（図２矢印Ｃ）は、上述したようにいつでもよく、取得した情報に対して後々付加することもできる。本具体例では、ユーザがレストラン２００での経験を終えたときに、すなわちこのレストランから別の場所に移動したときに音を発したり振動したりしてユーザに入力を促す。またこのほかに、例えばユーザ主導で経験情報の取得操作や私的情報の入力操作ができるモードが用意されていても勿論よい。

私的情報管理装置１は、ステップＳ１としてＣＣＤ、ＧＰＳ等を起動し待機しているときトリガが検出されると、ステップＳ２において、データ作成モードに移り経験情報を取得する。ステップＳ２にて取得された経験情報は、ステップＳ３以降において、それぞれ認識処理される。画像データであれば、ステップＳ３においてＣＣＤ４２から取得した画像データに対して画像認識処理を実行する。このとき、画像データであって画像中に文字情報が含まれている場合、ステップＳ４において文章認識部４７は、ＣＣＤ４２から取得した画像データに対してテキスト認識処理を実行し、例えば、看板等の文字のように画像の中にある文字列や記号を認識して建物や標識の名称をテキストデータとして抽出する。また、音声データの場合、ステップＳ５において、取得した音声データを音声認識処理部４９にて音声認識処理し、ステップＳ６において言語処理部５０にて音声情報をテキストデータに変換し、ステップＳ７においてキーワード抽出部５１にてテキストデータからキーワードを抽出する。ＧＰＳ４１によって取得された位置情報、日時データ等のＧＰＳデータ及び操作部３５から入力されたテキストデータ等はそのまま使用できるため、次のステップに進む。

私的情報管理装置１は、ステップＳ８において、ユーザから私的情報の入力を受け付ける。このとき同時に、店名、場所等、経験情報として取得できなかった情報がユーザにより入力される。但し、私的情報の入力はこの段階で行われなくてもよい。ユーザが私的情報のみを入力するモードも用意しておく。取得された情報から得られたデータは、ステップＳ９において定義に基づいて分類される。

また、私的情報管理装置１は、ステップＳ１０にて、取得された経験情報及び私的情報から推測される予測情報を生成する。予測情報としてのデータも定義に基づいて分類される。取得された情報から得られたデータ及び予測情報としてのデータは、最終的にステップＳ１１においてデータベース５３に蓄積される。

以上の処理によれば、ユーザの経験情報、この経験情報に関連する私的情報、及びこれらの経験情報と私的情報とから推測される予測情報が容易に検索できるように整理されてデータベース５３に蓄積される。したがって、ユーザが実際に経験して得た以上の情報を蓄積することができる。

続いて、上述した情報登録部１０にて登録されたユーザの私的情報を利用する場合について図２及び図８を用いて説明する。ここでは、ユーザがレストランに関する情報を検索する場合について説明する。

私的情報管理装置１は、情報検索条件が入力される（図２矢印Ｄ）。検索条件の入力としては、私的情報管理装置自らが取得したユーザの現在の状況に基づく情報に含まれるキーワードを検索キーとして自動的に選択する場合と、これに加えてユーザから直接入力された条件を使用する場合とがある。ユーザによる入力手法としては、検索条件入力のためのＧＵＩに基づいて項目毎に手動入力する手法、ガイダンスにしたがって音声入力する手法、又は単にキーワードを発音する手法等があげられる。以下では、音声にてユーザから検索条件が入力される場合について示す。

ステップＳ１１において、私的情報管理装置１は、情報登録フェーズと同様の方法で現在地の位置情報やそのほかの情報を取得する。次にステップＳ１２において、検索条件が入力されたか判別する。ユーザから検索条件が入力された場合、入力方法に応じてキーワードを抽出する。ユーザが検索条件を音声にて入力した場合、例えば、私的情報管理装置１に向かって“雰囲気のよいレストラン”と発音すると、音声認識部３８により、音声認識処理が実行され、“雰囲気”、“よい”、“レストラン”というキーワードが抽出される。

このとき取得される現在地の位置情報やそのほかの情報を、以下、現在情報と記す。ステップＳ１１にて取得した現在情報とステップＳ１２にて取得された場合の検索条件とを図１１及び図１２に示す。取得した情報の番号に対応付けられて、時刻情報は、２００３年８月３１日１２時１０分であれば、“２００３０８３１２１０”のように表され、位置情報は、“５８５９２０，１３５４２４０，５２０”（緯度５８°５９′２０″，経度１３５°４２′４０″，高度５２０ｍ）のように登録される。またこのほか、例えば基地局から送信された天候情報等の付帯状況の情報が取得される。私的情報管理装置１で取得された検索条件は、図１２に示すように、雰囲気が“良”であって、場所名が“レストラン”である。したがって、検索条件として使用されるデータは、これらを併せた図１３に示すデータ群のキーワードになる。

ステップＳ１２にて取得された経験情報は、ステップＳ１３以降の処理にてそれぞれ認識処理される。画像データであれば、ステップＳ１３においてＣＣＤ４２から取得した画像データに対して画像認識処理を実行する。このとき、画像データであって画像中に文字情報が含まれている場合、ステップＳ１４において文章認識部４７は、ＣＣＤ４２から取得した画像データに対してテキスト認識処理を実行し、例えば、看板等の文字のように画像の中にある文字列や記号を認識して建物や標識の名称をテキストデータとして抽出する。また、音声データの場合、ステップＳ１５において、取得した音声データを音声認識処理部４９にて音声認識処理し、ステップＳ１６において言語処理部５０にて音声情報をテキストデータに変換し、ステップＳ１７においてキーワード抽出部５１にてテキストデータからキーワードを抽出する。テキストデータ、ＧＰＳデータ等の場合には、そのまま次のステップに進む。ステップＳ１２にて、ユーザから検索条件が入力されなかった場合もまたステップＳ１８に進む。

ステップＳ１８では、ステップＳ１２乃至ステップＳ１７にて抽出された現在情報とユーザに入力された検索条件とに基づいて、データベース５３から検索条件を含む情報、検索条件に類似した情報等が抽出される。データベース５３からユーザによって検索された情報を抽出するには、情報登録部１０で用いたデータベース管理システムを用いる。例えば、記憶ベース推論（ＭＢＲ）、２点間距離（ユークリッド距離）等が用いられる。検索方法としては、データベースに蓄積された情報の各項目が全て揃っているケースが発見されたときにはユーザによって入力された経験に対する評価値を優先し、各項目が揃っていないときには項目のマッチング度の高いものから抽出する。またユーザによって入力された検索条件にて指定された評価値を有するほかの経験時の情報を検索することもできる。

検索部としてのデータ定義処理部５２によって抽出された情報は、テキストデータ、音声案内、画像表示、またこれらの組み合わせによって、ステップＳ１９にてユーザに提示される（図２矢印Ｅ）。

検索結果は、ステップＳ１１にてユーザから検索条件が入力されていれば、このキーワードに基づく検索され、入力されていなければ現在情報に類似した条件で検索される。例えば、現在場所がレストランであって、ユーザが過去にここを訪れたことがあれば、そのときの評価結果を表す。また、訪れたことがなければ、過去に訪れたことのある近隣のレストラン情報を提示する。また、特に検索条件が入力されていなくても、現在時刻が食事の時間帯であれば、ユーザが位置する場所付近のレストラン情報を提示する。

検索結果として表示されるデータ例を図１４に示す。入力された現在情報及び検索条件に対して、検索結果００１、結果００２、結果００３、結果００４、結果００５が表示される。これらの結果データのうち結果００１乃至結果００４は、何れもユーザが経験して得た情報である。また、結果００５は、予測情報を含めると検索条件に合致するようになった情報である。結果００５は、図６にて例示したデータであり、１８時以降の夕刻であれば、雰囲気、評価がともに“最良”になるケースを提示している。

ここでの表示順は、ユーザによる検索条件の内容が優先される。例えば、ユーザが“近い”を入力していれば、高評価の情報よりも現在位置から“近い”ことを優先して表示する。

また、この技術では、スケジュール管理ソフトに記録されたデータを使用することもできる。例えば、ある日付時刻にある場所に行く予定があるとき、スケジュール管理ソフトにこの予定が登録されていれば、データベース５３から最適な行き方、出発目標時間等を抽出して事前にユーザに提示することもできる。

したがって、以上説明したように、この私的情報管理装置１によれば、ユーザが経験済みの事象とともに、未経験の事象に関して推測される情報を生成して蓄積することができるため、この装置のデータ蓄積部を検索して得られる情報は、インターネットのようなネットワークにてキーワード検索する手法に比べて、ユーザが一旦経験した情報及び経験した情報から推測された情報であるため効率的でかつ実益の高い情報になっている。また、ユーザが経験済みの事象に対してその体験を想起させるため、ネットワークにて検索して得られた一般化された情報よりも実感が沸く。

本発明は、ユーザが経験した事象に関連する情報及び経験した事象から推定される情報蓄積するものであり、後にキーワードにて検索可能になっている蓄積手段から情報が提示されればよいため、蓄積手段がネットワーク上に存在していているような装置でもよい。この場合、個々のユーザの経験に基づく情報は、本人のみが使用できるようにしてもよいが、個々のユーザの経験に基づく情報を共有できるようにすることもできる。

本発明の最良の形態として示す私的情報管理装置を説明する概念図である。 本発明の具体例として示す私的情報管理装置を用いた私的情報管理を説明する図である。 上記私的情報管理装置を説明する構成図である。 上記私的情報管理装置において情報利用フェーズで取得される現在情報の例を説明する図である。 上記私的情報管理装置においてデータ処理部にてユーザが経験した事象から推定される予測情報を説明する図である。 上記私的情報管理装置においてデータ処理部にてユーザが経験した事象から推定される予測情報を説明する図である。 上記私的情報管理装置において情報登録フェーズにおける情報登録処理を説明するフローチャートである。 上記私的情報管理装置において情報利用フェーズにおける情報抽出処理を説明するフローチャートである。 上記私的情報管理装置にて取得される経験情報の一例を説明する図である。 上記私的情報管理装置にてユーザによって入力される私的情報の一例を説明する図である。 上記私的情報管理装置において情報利用フェーズで取得される現在情報の例を説明する図である。 上記私的情報管理装置において情報利用フェーズで入力される検索条件の例を説明する図である。 上記私的情報管理装置で検索条件として使用されるデータの例を説明する図である。 上記私的情報管理装置で検索結果として表示されるデータの例を説明する図である。

符号の説明

１ 私的情報管理装置， １０ 情報登録部， １１ 情報取得部，
１２ 私的情報付加部， １３ データ認識処理部，
１４ データ定義処理部， １５ データ蓄積部， １６ 画像認識部，
１７ テキスト処理部， １８ 音声処理部， １９ 音声認識部，
２０ 言語処理部， ２１ キーワード抽出部， ２２ データ処理部，
３０ 情報利用部， ３１ 情報取得部， ３２ 検索入力部，
３３ データ認識処理部， ３４ 検索部， ３５ 情報提示部，
４１ ＧＰＳ， ４２ ＣＣＤ， ４３ マイク， ４４ 評価入力キー，
４５ 操作入力部， ４６ 画像認識部， ４７ 文章認識部，
４８ 音声認識部， ４９ 音声認識処理部， ５０ 言語処理部，
５１ キーワード抽出部， ５２ データ定義処理部， ５３ データベース，
５４ 液晶表示部， ５５ 表示用デバイス， ５６ スピーカ，
５７ 音声出力デバイス， ５８ 制御部， ５９ データ処理部

Claims (10)

1. 使用者が経験した事象に関連する経験情報を取得する情報取得手段と、
   上記取得した情報に使用者が私的に必要とする私的情報を付加する私的情報付加手段と、
   上記経験情報及び上記私的情報から推測される予測情報を生成する情報推論手段と、
   上記経験情報、上記私的情報及び上記予測情報を蓄積する蓄積手段と、
   上記経験情報、上記私的情報及び上記予測情報を検索可能に整理して上記蓄積手段に蓄積するデータ蓄積制御手段と
   を備えることを特徴とする私的情報蓄積装置。
2. 上記私的情報は、上記使用者が経験した事象に関連する経験情報に対する評価値であって、
   上記情報推論手段は、上記評価値に対して条件が変わった場合の評価値を予測したものを予測情報として与えることを特徴とする請求項１記載の私的情報蓄積装置。
3. 上記情報取得手段は、外部の音声データを取得する音声データ取得手段であり、上記音声データ取得手段にて取得した音声データから特徴単語の発音を認識する音声認識手段を備え、
   上記データ蓄積制御手段は、上記音声認識手段による認識結果、上記経験情報、上記私的情報及び上記予測情報を検索可能に整理して上記蓄積手段に蓄積することを特徴とする請求項１記載の私的情報蓄積装置。
4. 上記情報取得手段は、外部の画像データを取得する画像データ取得手段であり、上記画像データ取得手段にて取得した画像データから特徴画像を認識する画像認識手段を備え、
   上記データ蓄積制御手段は、上記画像認識手段による認識結果、上記経験情報、上記私的情報及び上記予測情報を検索可能に整理して上記蓄積手段に蓄積することを特徴とする請求項１記載の私的情報蓄積装置。
5. 上記情報取得手段は、文章データを取得する文章データ取得手段であり、上記文章データ取得手段にて取得した文章データから特徴単語を抽出する文章認識手段を備え、
   上記データ蓄積制御手段は、上記文章認識手段による認識結果、上記経験情報、上記私的情報及び上記予測情報を検索可能に整理して上記蓄積手段に蓄積することを特徴とする請求項１記載の私的情報蓄積装置。
6. 使用者が経験した事象に関連する経験情報を取得する情報取得手段と、
   上記取得した情報に使用者が私的に必要とする私的情報を付加する私的情報付加手段と、
   上記経験情報及び上記私的情報から推測される予測情報を生成する情報推論手段と、
   上記経験情報、上記私的情報及び上記予測情報を蓄積する蓄積手段と、
   上記経験情報、上記私的情報及び上記予測情報を検索可能に整理して上記蓄積手段に蓄積するデータ蓄積制御手段と、
   上記使用者によって検索条件が入力される検索入力手段と、
   情報を上記使用者に提示する情報提示手段と、
   上記検索入力手段にて入力された検索条件に基づいて蓄積手段に蓄積された上記経験情報、上記私的情報及び上記予測情報から適合する情報を検索し上記情報提示手段に提示する情報検索提示制御手段と
   を備えることを特徴とする私的情報管理装置。
7. 上記私的情報は、上記使用者が経験した事象に関連する経験情報に対する評価値であって、
   上記情報推論手段は、上記評価値に対して条件が変わった場合の評価値を予測したものを予測情報として与えることを特徴とする請求項６記載の私的情報管理装置。
8. 上記情報取得手段は、外部の音声データを取得する音声データ取得手段であり、上記音声データ取得手段にて取得した音声データから特徴単語の発音を認識する音声認識手段を備え、
   上記データ蓄積制御手段は、上記音声認識手段による認識結果、上記経験情報、上記私的情報及び上記予測情報を検索可能に整理して上記蓄積手段に蓄積することを特徴とする請求項６記載の私的情報管理装置。
9. 上記情報取得手段は、外部の画像データを取得する画像データ取得手段であり、上記画像データ取得手段にて取得した画像データから特徴画像を認識する画像認識手段を備え、
   上記データ蓄積制御手段は、上記画像認識手段による認識結果、上記経験情報、上記私的情報及び上記予測情報を検索可能に整理して上記蓄積手段に蓄積することを特徴とする請求項６記載の私的情報管理装置。
10. 上記情報取得手段は、文章データを取得する文章データ取得手段であり、上記文章データ取得手段にて取得した文章データから特徴単語を抽出する文章認識手段を備え、
    上記データ蓄積制御手段は、上記文章認識手段による認識結果、上記経験情報、上記私的情報及び上記予測情報を検索可能に整理して上記蓄積手段に蓄積することを特徴とする請求項６記載の私的情報管理装置。
    

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