JP2006023793A - 情報処理装置，プログラム，プログラム提供サーバ - Google Patents

Abstract

【課題】 ユーザの嗜好に合ったブックマーク情報を，ユーザの現在位置や時間に応じて通知する。
【解決手段】 少なくとも所在地関連情報を含むブックマーク情報を入力するブックマーク入力装置１１０と，現在位置情報を取得する位置情報取得装置１３０と，現在位置情報の履歴を集積して行動パターンを解析する行動パターン解析部１７０と，解析された行動パターンに応じて所定タイミングで所定エリアに関連するブックマーク情報を通知するリマインダ部１９０とを備える。かかる構成により，ユーザが入力したブックマーク情報を，ユーザの現在位置に応じて，好適なタイミングで通知することができる。
【選択図】 図１

Description

本発明は，情報処理装置，プログラム，プログラム提供サーバに関し，さらに詳細には，入力されたブックマーク情報を通知する情報処理装置，プログラム，プログラム提供サーバに関する。

従来から，多くの人は，テレビを見たり，雑誌を読んだり，友達との会話のなかで，多くのお店の情報を得る。そのなかで，是非行ってみたいお店，近くを通ったら寄ってみたいお店については，お店の名前や場所を忘れないようにメモをとる。しかし，お店の情報を書き込んだメモを紛失したり，メモに書いたことさえ忘れてしまったりすることがある。

例えば，行きたいと思ったお店のメモをとったが，今すぐには行くことができず，数日後にお店の近くに行く用事があるため，そのときについでに寄ろうと思っていたとする。しかし，数日後，メモをとったことをすっかり忘れて，お店の近くで用事を済ませて帰宅したときに，メモをとっていたことを思い出し，残念な思いをすることになる。そのような場合，メモをとっていたお店の近くに行くと，そのお店の情報がユーザの移動端末に自動的に通知されれば便利である。

昨今，インターネット等を用いて携帯電話等の移動端末に情報提供を行う各種サービスが存在する。例えば，駅の自動改札を通ると，駅の周辺情報をユーザの移動端末に提供するサービスや，システムがユーザのいる現在位置を認識して，現在位置に関連する情報を提供するサービスなどがある。また，特許文献１では，ユーザが頻繁に滞在する位置情報をシステムが認識し，この位置情報を基に，ユーザの移動端末に，ユーザが頻繁に滞在するエリアに関する情報を提供するシステムが開示されている。

特開２００３−４４５１２号公報

しかし，上記のようにシステムから一方的に情報が提供される場合，ユーザが望んでいない情報が提供されたり，ユーザが望んでいる情報であっても，情報を受け取りたくないタイミングで，システムから一方的に情報が提供されたりする，という問題があった。

ユーザが望んでいない情報とは，例えば，ユーザがまったく興味のない分野に関する情報や，ユーザが滞在している場所や目的地ではなく，通過しているだけの場所の情報などである。また，情報を受け取りたくないタイミングとは，例えば，会社近辺のレストラン情報を，ユーザが残業をして会社から帰宅するタイミングで提供される場合などである。このように，ユーザの現在位置や時間が考慮されずに，ユーザの移動端末に情報が提供されても，ユーザにとっては迷惑なだけである。

また，システムがユーザのいる現在位置を認識して，現在位置に関連する情報を提供する従来のサービスでは，ユーザが滞在しているエリアの情報しか提供することができない。したがって，ユーザが会社にいるときには会社近辺の情報しか提供されず，自宅にいるときには自宅近辺の情報しか提供されないため，ユーザに提供される情報はユーザが滞在しているエリアの情報に限られてしまう，という問題があった。

そこで，本発明は，このような問題に鑑みてなされたもので，その目的とするところは，ユーザの嗜好に合ったブックマーク情報を，ユーザの現在位置や時間に応じて通知することができる，新規かつ改良された情報処理装置，プログラム，プログラム提供サーバを提供することにある。

上記課題を解決するために，本発明のある観点によれば，少なくとも所在地関連情報を含むブックマーク情報を入力するブックマーク入力装置と，現在位置情報を取得する位置情報取得装置と，現在位置情報の履歴を集積して行動パターンを解析する行動パターン解析部と，解析された行動パターンに応じて所定タイミングで所定エリアに関連するブックマーク情報を通知するリマインダ部とを備えたことを特徴とする，情報処理装置が提供される。

かかる構成により，ユーザが入力したブックマーク情報を，ユーザの現在位置に応じて，好適なタイミングで通知することができる。ブックマーク情報は，少なくともランドマークの名称と，ランドマークの位置情報を含む。例えば，ユーザがテレビを見たり，雑誌を読んだりして得たお店の情報と，そのお店の位置情報をブックマーク情報として入力する。したがって，ブックマーク情報を通知することにより，ユーザの嗜好に合った情報を提供することができる。

ブックマーク入力装置は，例えば，携帯電話のプッシュボタンや，ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）のキーボード，ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）にデータを入力するためのペン型の入力装置などである。

また，位置情報取得装置により，ユーザの現在位置を取得する方法としては，例えば，ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）やＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）による位置情報システムなどを用いる方法が挙げられる。位置情報取得装置により取得したユーザの現在位置情報を集積して解析することで，例えば，ユーザがどの地点からどこに行く確率が高いかなど，ユーザの行動パターンを知ることができる。ユーザの行動パターンを把握することにより，例えば，取得した現在位置を出発して，ユーザが次に行くと予想される場所に関連したブックマーク情報を提供することが可能となる。

また，該情報処理装置が例えば移動端末などに備えられ，ユーザがその移動端末を持ち歩いていれば，ユーザは，家の中でも外出先でもブックマーク情報を入力することができる。該情報処理装置に入力され，蓄積されたブックマーク情報は，ユーザの行動に合わせて好適なタイミングに通知される。これにより，例えば行ってみたいお店の名前や場所を忘れてしまったり，そのお店の存在自体を忘れてしまったりしたとしても，該情報処理装置は，ユーザの行動に合わせて，好適なタイミングでブックマーク情報を提供することができる。

また，行動パターン解析部は，現在位置情報が移動状態か滞在状態かを判別し，現在位置情報が移動状態から滞在状態に遷移した場合に，リマインダ部は，滞在位置が含まれるエリアのブックマーク情報を通知するようにしてもよい。

ここで，滞在状態とは，ユーザが現在位置に所定時間滞在している状態であり，移動状態とは，ユーザが現在位置に所定時間滞在していない状態であり，ユーザは，移動状態と滞在状態を繰り返す。本発明によれば，ユーザが滞在しているエリアのブックマーク情報を通知することができる。また，ユーザが滞在していない場所，例えば電車で通過しているだけで，滞在していないエリアの情報などを，逐一通知しないようにすることができる。

また，行動パターン解析部は，現在位置情報が移動状態か滞在状態かを判別し，現在位置情報が滞在状態から移動状態に遷移した場合に，その移動状態情報から行き先候補エリアを選定し，リマインダ部は，行き先候補エリアのブックマーク情報を通知するようにしてもよい。これにより，ユーザは，これから行く可能性のあるエリアの情報を前もって受け取ることができる。例えば，目的地に到着する前に，目的地付近のブックマーク情報を受け取るなどして，目的地に到着してからの行動計画を予め立てることができ，時間を有効に使うことができるため，ユーザにとって有益である。また，例えば，目的地が決まっておらず，これからどこに行こうかと迷っているユーザのプランニングの際にも有用の情報を提供できる。

また，行動パターン解析部は，現在位置情報の履歴に基づいて行き先候補エリアに重み付けを行い，リマインダ部は，訪問頻度の高い行き先候補エリアのブックマーク情報を優先的に通知するようにしてもよい。これにより，ユーザは，これから行く可能性のもっとも高いエリアの情報を受け取ることができる。

また，行動パターン解析部は，現在の時間情報に基づいて行き先候補エリアに重み付けを行い，リマインダ部は，現在の時間情報に応じて訪問頻度の高い行き先候補エリアのブックマーク情報を優先的に通知するようにしてもよい。これにより，時間帯によって行く可能性の高いエリアのブックマーク情報を選別して，ユーザに提供することができる。例えば，ユーザが会社を１８時頃出た場合には，ユーザのこれまでの行動パターンから推測される行き先候補エリアのブックマーク情報を優先的に通知することができる。一方，ユーザが会社を２２時頃出て，ユーザのこれまでの行動パターンから，寄り道せずに帰宅する可能性が高いと判断される場合，自宅エリアのブックマーク情報を優先的に通知して，ユーザがこれから行くはずがないエリアのブックマーク情報は通知しないようにすることもできる。

上記課題を解決するために，本発明の別の観点によれば，少なくとも所在地関連情報を含むブックマーク情報を入力するブックマーク入力手順と，現在位置情報を取得する位置情報取得手順と，現在位置情報の履歴を集積して行動パターンを解析する行動パターン解析手順と，解析された行動パターンに応じて所定タイミングで所定エリアに関連するブックマーク情報を通知する手順とを実行させるためのプログラムが提供される。

上記課題を解決するために，本発明の別の観点によれば，プログラムを通信網を介して情報処理装置に配信可能なプログラム提供サーバが提供される。このプログラムは，少なくとも所在地関連情報を含むブックマーク情報を入力するブックマーク入力手順と，現在位置情報を取得する位置情報取得手順と，現在位置情報の履歴を集積して行動パターンを解析する行動パターン解析手順と，解析された行動パターンに応じて所定タイミングで所定エリアに関連するブックマーク情報を通知する手順と含む。

以上説明したように本発明によれば，ユーザの嗜好に合ったブックマーク情報を，ユーザの現在位置や時間に応じて，好適なタイミングで通知することができる。

以下に添付図面を参照しながら，本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお，本明細書及び図面において，実質的に同一の機能構成を有する構成要素については，同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

まず，図１を基に，本実施形態にかかる情報処理装置の概略的な構成を説明する。図１は，本実施形態における情報処理装置１００の概略的な構成を示すブロック図である。図１に示したように，情報処理装置１００は，ブックマーク入力装置１１０と，ブックマーク記憶部１２０と，位置情報取得装置１３０と，位置情報集積部１４０と，滞在状態判定部１５０と，滞在状態判定結果１６０と，行動パターン解析部１７０と，行動パターン解析結果と，リマインダ部１９０とを備える。

情報処理装置１００は，例えば携帯電話やＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）や小型のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）など，ユーザが持ち歩くことが可能な移動端末である。また，上記の情報処理装置１００を構成する装置は例示的なものであり，他の装置を加えたり，不要な装置を除いたりしてもよい。

ブックマーク入力装置１１０は，ユーザから入力されるブックマーク情報を受け付けるためのユーザインタフェースであって，例えば携帯電話のプッシュボタンや，ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）のキーボード，ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）にデータを入力するためのペン型の入力装置などである。ブックマーク情報は，少なくともランドマークの名称と，ランドマークの位置情報を含む。具体的には，例えばユーザがテレビを見たり，雑誌を読んだりして得たお店の名称や，そのお店の位置情報などを含む。また，ブックマーク入力装置１１０は，該情報処理装置に備えられていてもよいし，該情報処理装置とは別の装置でもよい。

ブックマーク入力装置１１０より入力されたブックマーク情報は，ブックマーク記憶部１２０に蓄積される。ブックマーク記憶部は，ブックマーク情報を蓄積する情報記憶装置である。ブックマーク記憶部１２０の記憶容量に制限がある場合，古いブックマーク情報や，長い間参照されていないブックマーク情報を自動的に削除するようにしてもよいし，ユーザに選択されたブックマーク情報を削除するようにしてもよい。ブックマーク入力装置１００に蓄積されたブックマーク情報は，後述するリマインダ部により，好適なタイミングでユーザに通知される。

位置情報取得装置１３０は，ユーザの現在の位置情報を特定する機能を有する情報処理装置である。位置情報取得装置１３０は，例えば，ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ），ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）などの位置情報システムである。ＧＰＳは，ＧＰＳ衛星から発信される情報を利用して、位置を特定する。また，ＰＨＳは，ＰＨＳ用に設置された基地局で得られる情報を利用して位置を特定する。ＧＰＳは，屋外で位置情報を特定するシステムであり，屋外では位置をほぼ正確に特定することができるが，屋内では位置を特定することが難しい。また，屋外であっても，ＧＰＳの位置情報システムで移動端末の位置を特定する場合，携帯電話のアンテナなどが常に外に出ているようにしなければならない。

一方，ＰＨＳは，移動端末自身が受信した電波のうち，最も強い電波を発した基地局からその基地局の位置情報（緯度経度等）を受け取り，この位置情報をユーザの緯度経度として近似する。したがって，屋外でも，屋内でも，ＰＨＳ基地局が近くに存在していれば，移動端末の位置を特定することができるが，移動端末の近くに基地局がない場合などには，基地局からの電波を受信できず位置を特定することができない。そこで，ユーザの移動形態に合わせて，位置情報の取得方法を切り替えてもよい。例えば，ユーザが車で移動する場合には，車の外部に備えられたアンテナでＧＰＳ衛星から発信される情報を受信して位置を特定し，電車で移動する場合には，ＰＨＳによって位置を特定する。また，位置情報取得装置１３０は，該情報処理装置に予め備えられていてもよいし，該情報処理装置１３０とは別の装置でもよい。

上記の方法により取得された位置情報は，ユーザの現在位置を表す情報であって，具体的には例えばユーザが位置している緯度経度などである。予め緯度経度と最寄り駅などのエリア情報とを関連付けておけば，位置情報取得装置１３０が取得した緯度経度から，ユーザが位置する最寄り駅などのエリアを特定することができる。位置情報取得装置１３０により取得された位置情報は，位置情報集積部１４０に所定間隔で，所定数蓄積される。

位置情報集積部１４０は，位置情報取得装置１３０より取得されたユーザの現在位置情報を所定間隔で，所定数蓄積する情報記憶装置である。位置情報集積部１４０に蓄積される現在位置情報は，少なくとも現在位置情報を取得した日時，曜日，現在位置の緯度経度，現在位置の最寄り駅を含む。

位置情報集積部１４０に蓄積される位置情報を蓄積する間隔および位置情報の蓄積数は，予め該情報処理装置に設定しておいてもよいし，ユーザが選択するようにしてもよい。位置情報集積部１４０に蓄積された所定数の現在位置情報を基に，滞在状態判定部１５０は，ユーザが滞在状態か移動状態かを判定する。また，現在位置情報が位置情報集積部１４０に所定数以上蓄積された時点で古い現在位置情報を削除して，常に最新の現在位置情報が位置情報集積部１４０に蓄積されるようにしてもよい。

滞在状態判定部１５０は，位置情報集積部１４０に蓄積されたユーザの現在位置情報を集計して，ユーザが滞在状態か移動状態かを判定する機能を備える情報処理装置である。滞在状態とは，ユーザが現在位置に所定時間滞在している状態であり，移動状態とは，ユーザが現在位置に所定時間滞在していない状態である。具体的には，緯度経度と関連付けられた最寄り駅などのエリアの個数を集計してユーザの状態を判断する。例えば，位置情報集積部１４０に蓄積された現在位置情報の所定数のうち，８０％以上が同一のエリアであれば，ユーザは滞在状態であると判定する。また，現在位置情報の所定数のうち，同一のエリアが８０％以下であれば，ユーザは移動状態であると判定する。

滞在状態判定部１５０によって判定された結果が，滞在状態判定結果１６０に記憶される。具体的には，あるエリアに滞在していたユーザが，滞在していたエリアを出発して移動状態になったと判定された場合，その滞在エリアと滞在エリアを出発した時間が記憶され，滞在エリアを出発して移動状態となったユーザが，次の行き先エリアに滞在を開始したと判定された場合，その行き先エリアと行き先エリアに到着した時間が記憶される。

滞在状態判定結果１６０は，滞在状態判定部１５０により判定された結果に基づいて，上記滞在エリアおよび滞在出発時間と，上記行き先エリアおよび行き先エリア到着時間を１の組み合わせとして記憶する情報記憶装置である。滞在状態判定結果１６０に記憶された滞在エリア情報と行き先エリア情報の１の組み合わせは，行動パターン解析部１７０によって集計され，ユーザの行動パターンが解析される。

行動パターン解析部１７０は，ユーザの行動パターンを解析する機能を有する情報処理装置である。具体的には，滞在状態判定結果１６０に記憶された滞在エリア情報と行き先エリア情報の１の組み合わせをユーザの１行動パターンとして集計する。出現回数の多い行動パターンは，ユーザの移動頻度の多さを表し，ユーザがどのエリアから次にどのエリアに行く可能性が高いかを知ることができる。さらに，行動パターンを時間帯毎に集計することにより，時間帯毎の滞在エリアから行き先エリアへの移動頻度がわかる。行動パターン解析部１７０により行動パターン毎，時間帯毎に集計されたユーザの行動パターン情報は，行動パターン解析結果１８０に記憶される。

行動パターン解析結果１８０は，ユーザの行動パターン情報を記憶する情報記憶装置である。行動パターン解析結果１８０には，少なくとも上記の滞在エリアと行き先エリア，滞在エリアから行き先エリアへの移動回数と，時間毎の滞在エリアから行き先エリアへの移動回数が記憶される。行動パターン解析結果１８０に記憶されている行動パターン毎の集計結果および時間毎の集計結果に基づいて，リマインダ部１９０は，ブックマーク情報をユーザに通知するタイミングを設定する。

リマインダ部１９０は，ユーザにブックマーク情報を通知する機能を有する情報処理装置である。具体的には，滞在状態判定部１５０により，ユーザが滞在状態であると判定された場合，ブックマーク記憶部１２０に記憶されている滞在エリアに関するブックマーク情報をユーザに通知する。また，滞在状態判定部１５０により，ユーザが滞在エリアから出発したと判定された場合，行動パターン解析結果１８０の解析結果に基づいて，ユーザが次に滞在する可能性の高いエリアに関するブックマーク情報をユーザに通知する。リマインダ部１９０は，例えば音や振動や光などによって，ユーザに通知するブックマーク情報があることを知らせる。また，リマインダ部１９０は，音や振動や光などとともに，例えば携帯端末のディスプレイや，ＰＤＡのディスプレイなどを用いて，ブックマーク情報を表示する。

以上，情報処理装置１００の概略的な構成を説明した。次にブックマーク入力装置１１０より入力されるブックマーク情報について説明する。

上述したように，ブックマーク入力装置１１０は，ユーザから入力されるブックマーク情報を受け付けるためのユーザインタフェースである。ブックマーク情報は，少なくともランドマークの名称と，ランドマークの位置情報を含む。ユーザは，例えば，テレビを見たり，雑誌を読んだりしているときに，今度行ってみたい，近くを通ったら寄ってみたいと思うお店の店名やお店の場所などをブックマーク情報としてブックマーク入力装置１１０から入力する。

ブックマーク入力装置１１０に入力する方法は，上述したように，携帯電話のプッシュボタンや，ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）のキーボードからの入力でもよいし，ユーザの音声を認識して入力するようにしてもよい。また，例えば雑誌に付されたバーコードを認識したり，画像を認識させたりしてもよい。お店の最寄り駅は，直接駅名を入力するようにしてもよいし，地図を表示させて，該当箇所を指し示すだけにしてもよい。

図２は，ブックマーク記憶部１２０に記憶されるブックマーク情報の例である。図２に示したように，ブックマーク記憶部１２０に記憶されるブックマーク情報は，例えば，入力日付１２０１，お店の店名１２０２，お店の最寄駅１２０３，お店の特徴や地図などの詳細情報１２０４などである。ブックマーク情報を入力した入力日付１２０１には，現在時刻が自動的に記録されるようにしてもよい。

また，ブックマーク情報として入力する情報は，行ってみたいお店やお店の場所だけではなく，過去に行ったことがあるお気に入りのお店の情報でもよい。また，お店だけに限らず，休日に旅行をする際に泊まってみたいと思っている宿泊施設でもよいし，お花見スポットの情報や，紅葉スポットの情報を入力してもよい。また，場所に依存したユーザのＴｏＤｏメモを入力してもよい。その他，ブックマーク情報が視覚的にわかるような画像を認識させて入力してもよいし，ブックマーク情報の重要度のレベルを入力するようにしてもよい。

以上，ブックマーク情報について説明した。次に，位置情報取得装置１３０より取得された位置情報の集積方法について説明する。上述したように，位置情報取得装置１３０は，例えばＧＰＳ，ＰＨＳなどの位置情報システムである。本実施形態では，ＰＨＳ用に設置された基地局で得られる情報を利用して位置を特定する，ＰＨＳの位置情報システムを用いて説明する。ＰＨＳの位置情報システムを用いて位置を特定する場合は，移動端末自身が受信した電波のうち，最も強い電波を発した基地局からその基地局の位置情報（緯度経度等）を受け取り，この位置情報をユーザの緯度経度として近似する。位置情報取得装置１３０により取得された位置情報は，ユーザの現在位置を表す情報であり，例えば緯度経度などである。

例えば，予め，ＰＨＳによって特定した位置情報である緯度経度と，最寄り駅を関連付けて記憶させておけば，取得したユーザの位置情報から，ユーザが位置する場所の最寄り駅を取得することができる。本実施形態では，緯度経度と最寄り駅を関連付けたが，最寄り駅に限らず，例えば，学校や会社，映画館等の名称を関連付けてもよい。

図３は，位置情報取得装置１３０より取得された位置情報を集積した，位置情報集積部１４０のデータ構造の例を示した図である。図３に示したように，位置情報集積部１４０には，例えば，現在位置を取得した日時１４０１，曜日１４０２，現在位置の緯度１４０３，経度１４０４，緯度経度に関連付けられた最寄り駅１４０５等が記憶される。その他，位置情報集積部１４０には，例えば，郵便番号や最寄り駅までの距離等，ユーザの現在位置を表す情報を取得して記録することができる。

位置情報を取得する間隔は，予め該情報処理装置に設定しておいてもよいし，ユーザが取得する間隔を設定するようにしてもよい。本実施形態では，例えば２０秒毎にユーザの現在位置情報を取得して，位置情報集積部１４０に記憶している。２０秒毎に取得された各データはそれぞれ，ユーザが位置しているある時間のある地点を表している。したがって，２００４年６月１１日８時でのユーザの現在位置は市川駅であるが，２００４年６月１１日８時のデータだけでは，ユーザが市川駅を降りて滞在しているのか，それとも市川駅はただの通過駅なのか，判断することができない。そこで，該情報処理装置は，位置情報集積部１４０に蓄積された所定数の位置情報を基に，ユーザの状態，例えば，ユーザがある地点に滞在しているのか，またはただ通過しているだけなのかについて判定を行う。

ユーザの状態の判定方法を説明する前に，まず，ユーザの状態にはどのような状態があるかについて説明する。ユーザの状態は，ある地点に滞在している滞在状態と，ある地点を出発して次の目的地に向かって移動している移動状態の２つの状態が考えられる。

図４は，ユーザの滞在状態，移動状態について説明した図である。始めに，ユーザは図４のＡ地点４００に滞在している。次に，Ａ地点４００に滞在していたユーザが，Ａ地点４００を出発して，移動を開始する。経路４０２は，ユーザの移動経路を表し，経路４０２の始点４０２−１は，ユーザが，滞在していたＡ地点４００を出発して移動を開始した地点を表す。また，経路４０２の終点４０２−２は，ユーザが移動を終了し，Ｂ地点４０４に滞在を開始した地点を表す。さらに，Ｂ地点４０４に滞在したユーザは，移動を開始して，経路４０６を経て，Ｃ地点４０８に滞在を開始する。同様に，経路４０６の始点４０６−１はユーザが移動を開始した地点となり，経路４０６の終点４０６−２はユーザが移動を終了し，滞在を開始した地点となる。図４からわかるように，ユーザは滞在状態，移動状態を繰り返す。

次に，図４を基に，ユーザに情報が通知されるタイミングについて説明する。例えば，ユーザがＡ地点４００に滞在しているときには，Ａ地点４００に関するブックマーク情報が通知される。このとき，ユーザは該情報処理装置から通知されたブックマーク情報を有効に活用することができる。また，Ａ地点４００を出発したときには，その移動状態情報から行き先候補エリアを選定し，行き先候補エリアのブックマーク情報が通知される。過去の行動パターンから，次にＢ地点４０４に向かうと推測される場合には，次に向かうＢ地点４０４に関するブックマーク情報が通知される。このときユーザは，目的地に到着する前に，目的地に関連するブックマーク情報を受け取ることができる。同様に，Ｂ地点に滞在しているときにはＢ地点に関するブックマーク情報が通知される。また，Ｂ地点を出発したときには，次に向かうＣ地点に関するブックマーク情報が通知される。

このように，ユーザが滞在地に滞在しているときには滞在地に関するブックマーク情報が通知され，滞在地を出発したときには次の行き先候補エリアに関するブックマーク情報が通知されれば，ユーザが該情報処理装置から通知されたブックマーク情報を有効に活用することができる。

次に，図５を基に，滞在状態判定部１５０における，ユーザの状態の判定方法について説明する。図５は，ユーザの状態を判定する処理の流れを示したフローチャートである。

まず，ユーザの現在位置の緯度経度が取得できたかを判定する（Ｓ５０２）。緯度経度を取得できなかった場合は，判定終了とする（Ｓ５１６）。緯度経度を取得できない場合とは，例えば，ＰＨＳの位置情報システムでユーザの現在位置を取得する際に，該情報処理装置がＰＨＳの基地局の電波を受信できず，現在位置を特定でいない場合などが考えられる。

ステップＳ５０２において，ユーザの現在位置の緯度経度が取得できた場合，直近の位置測位において緯度経度をＮ個以上取得しているかを判定する（Ｓ５０４）。緯度経度をＮ個以上取得していない場合は，判定終了とする（Ｓ５１６）。ここで，緯度経度の取得個数Ｎは，ユーザの滞在状態かを判定するのに十分な値であって，予め該情報処理装置に設定しておいてもよいし，ユーザが取得数Ｎを設定できるようにしてもよい。例えば，２０秒間隔でユーザの現在位置を取得している場合，２つの緯度経度だけでユーザの状態を判定するのは難しい。取得した２つの緯度経度が同一であったとすると，ユーザは４０秒間同一の場所に位置していることになる。しかし，４０秒間では，ユーザがその地点に滞在しているのか，それとも電車に乗ってたまたま通過しているだけなのか判断することができない。通過しているだけの駅に関するブックマーク情報を通知しても，ユーザはそのブックマーク情報を有効活用することができない。

例えば，２０秒間間隔でユーザの現在位置を取得した場合，位置情報を４５個取得したときにユーザの状態を判定するようにすれば，ユーザの状態を正しく判定することができる。この場合，４５個すべて同一の位置情報ならば，ユーザは，１５分間同一の場所に位置していることになり，ユーザの状態は滞在状態であると判定することが可能となる。

ステップＳ５０４において，緯度経度をＮ個以上取得していると判定された場合，次に，滞在駅が存在するか判定する（Ｓ５０６）。ステップＳ５０６において，滞在駅が存在すると判定した場合，つまり，ユーザは現在滞在状態であると判定した場合，取得したＮ個の緯度経度のうち，ユーザが現在滞在している滞在駅がＸ％未満かどうかを判定する（Ｓ５１２）。ここでＸは，ユーザが同一の駅に滞在しているのかを判定するのに十分な値であって，予め該情報処理装置に設定しておいてもよいし，ユーザがＸを設定できるようにしてもよい。例えば，緯度経度を４５個取得して，４５個のうち８０％が滞在駅のデータと同一であった場合，ユーザはそのまま滞在駅に滞在していると判定することができる。一方，取得した４５個の緯度経度のうち，ユーザが位置している滞在駅のデータが８０％以下であれば，ユーザは滞在駅を出発したと判定できる。

したがって，ステップＳ５１２において，Ｎ個中滞在駅がＸ％未満と判定された場合，ユーザは移動を開始したと判定し，滞在駅のデータをＮｕｌｌデータとする（Ｓ５１４）。ステップＳ５１２において，取得したＮ個の緯度経度のうち，ユーザが位置している滞在駅がＸ％以上であれば，ユーザがこれまで滞在していた滞在駅にそのまま滞在しているため，滞在駅のデータを更新することなく，判定終了となる（Ｓ５１２）。

ステップＳ５０６において，滞在駅が存在しないと判定された場合，つまりユーザが現在移動状態であると判定された場合，取得した緯度経度のＮ個中同一の駅がＸ％以上であるか判定する。ここで，同一の駅がＸ％以上あるとは，ユーザが位置している場所の最寄り駅がＸ％以上あるということである。ステップＳ５０２において，Ｎ個中最寄り駅がＸ％以上存在するということは，移動中であったユーザが，最寄り駅に滞在を開始したと判定することができる（Ｓ５１０）。また，ステップＳ５０２において，Ｎ個中最寄り駅がＸ％未満であると判定された場合，ユーザは引き続き移動状態であると判定するため，滞在駅の更新をすることなく，判定終了となる（Ｓ５１６）。

図５に示したように，本実施形態では，取得したＮ個の緯度経度うち，Ｘ％が同一のエリア内だと判定される緯度経度であるかどうかを判定している。Ｎ個の数を小さくすることにより，数分でも同一の場所に位置していれば滞在状態であると判定することもできる。このように緯度経度を取得する数Ｎを，ユーザの行動状態に合わせて設定することができる。例えば，多くの販売先を回る会社員が，該情報処理装置に訪問先に関するブックマーク情報を入力しておいたとする。該情報処理装置は，その会社員の位置情報を取得して，ブックマーク情報を通知する。このとき，上述したＮ個の数を小さくして，ブックマーク情報を頻繁に通知するようにすれば，会社員は多くの情報を得ることができ，可能な限り多くの販売先を訪れることができる。

図５の判定処理を繰り返すことにより，ユーザがいつどこに滞在して，次にどこに滞在したのかという，ユーザの行動パターンを把握することができる。つまり，ステップＳ５１４の移動開始判定によって，ユーザがいつ滞在エリアを出発して移動を開始したのかがわかり，ステップＳ５１０の滞在開始判定によって，ユーザがいつ次の滞在エリアに滞在を開始したのかがわかる。ユーザが移動を開始する前に滞在していた滞在エリアと，滞在エリアを出発して次に滞在したエリア（行き先エリア）をユーザの１行動パターンとする。

図６は，上述した滞在状態判定部１５０において判定された判定結果を記録した，滞在状態判定結果１６０のデータ構造を示した図である。図６に示したように，ユーザが滞在していたエリアを滞在エリア１６０１とし，滞在エリアを出発した時間を滞在エリア出発時間１６０２とする。また，滞在エリアを出発して次に滞在したエリアを行き先エリア１６０３とし，次の滞在エリアに滞在を開始した時間を行き先エリア到着時間１６０４とする。滞在エリア情報と行き先エリア情報をユーザの１行動パターンとして記録することにより，ユーザがどこからどこに移動するのかがわかる。また，滞在エリア出発時間１６０２と行き先エリア到着時間１６０４も記録することにより，ユーザがいつどこからどこに移動するのかがわかる。

このように，ユーザが移動する場所と時間を記録することにより，ユーザの行動を予測することが可能となる。ユーザの行動を予測することが可能となれば，ユーザが滞在しているエリアに関するブックマーク情報を通知するだけでなく，ユーザが次にどこに滞在するかを判定して，次の目的地のエリアに関するブックマーク情報を通知することができる。

以上，ユーザの滞在状態の判定方法および判定結果について説明した。次に，滞在状態判定結果１６０を基に，どのようにユーザの行動パターンを解析するかについて説明する。行動パターン解析部１７０では，上述したユーザの行動パターンを集計して，ユーザが滞在エリアから向かう行き先エリアと，行き先エリアに対する移動頻度を解析する。また，ユーザの行動パターンを時間毎に集計することにより，時間毎の上記移動頻度を解析することができる。

図７は，図６の滞在状態判定結果１６０を基に，行動パターン解析部１７０により行動パターンを解析した結果を記録した，行動パターン解析結果１８０の例である。図７に示したように，行動パターン解析結果１８０には，少なくともユーザの滞在エリア１８０１，行き先エリア１８０２，１時間毎の行動パターン集計数１８０３，行動パターンの合計数１８０４などが記憶されている。図７の行動パターン合計数１８０４から，ユーザは，品川駅を出発して，幕張本郷駅に行く可能性が一番高いことがわかる。また，１時間毎の行動パターン集計数１８０３から，特に２０時から２２時の間に品川駅から幕張本郷駅に行く可能性が高いことがわかる。さらに，１９時前に品川駅を出発した場合，目黒駅や新宿駅に行く可能性が高いことがわかる。本実施形態では，１時間毎にユーザの行動パターンを集計したが，例えば，ユーザの行動パターンを午前と午後などにわけて集計してもよいし，分単位で集計してもよい。

例えば，品川駅がユーザの勤務先であり，幕張本郷駅がユーザの自宅であった場合，ユーザは２０時以降勤務先の会社の最寄り駅である品川駅を出発して，自宅である幕張本郷駅に行く可能性が高く，１９時前に会社を出発した場合は，自宅以外のエリアである目黒駅や新宿駅に行く可能性が高い。したがって，２０時以降に会社を出発した場合に，目黒駅や新宿駅に関するブックマーク情報を通知されても，ユーザにとって有益なブックマーク情報を通知されたとはいえない。２０時以降に会社を出発した場合，ユーザは自宅のある幕張本郷駅に帰るだけなので，目黒駅や新宿駅のレストランに関するブックマーク情報を通知されても，そのブックマーク情報を有効活用することができない。

このように，時間帯毎のユーザの行動パターンがわかれば，時間帯に合わせてユーザの嗜好に合ったブックマーク情報を通知することができる。例えば，１９時前に会社を出た場合には，ユーザがよく行く目黒駅や新宿駅の，行ってみたいと思っていたレストランに関するブックマーク情報や，デパートのセールに関するブックマーク情報がリマインドされれば，ユーザはそのブックマーク情報を有効活用することができる。

また，各時間帯の移動回数に，各時間帯の前後１時間の移動回数を足してもよい。図８は，各時間帯の移動回数に，各時間帯の前後１時間の移動回数を２で割って足した結果を示した図である。このように各時間帯の移動回数に各時間帯の前後１時間の移動回数を２で割って足すことにより，ブックマーク情報を通知する時間帯に幅を持たせることができる。例えば，図７に示した例の場合は，ユーザが品川駅を２０時過ぎに出発したとすると，目黒駅や新宿駅に関するブックマーク情報は通知されない。しかし，図８に示した例の場合は，ユーザが品川駅を２０時過ぎに出発したとしても，目黒駅や新宿駅に関するブックマーク情報が通知される。

また，時間帯毎だけでなく，曜日毎にユーザの行動パターンを解析するようにしてもよい。例えば，平日の行動パターンと，休日の行動パターンが異なる場合が考えられる。行動パターンを曜日毎に集計することにより，曜日毎の滞在エリアから行き先エリアへの移動頻度がわかる。したがって，ユーザが休日遊びに行く可能性の高いエリアに関するブックマーク情報を通知することが可能となる。また，平日の朝の行動パターンの集計結果から，ユーザが自宅から会社に向かう頻度が多いと判定された場合は，映画等エンターテイメント系のブックマーク情報は通知せず，ビジネスに関するブックマーク情報を通知することもできる。また，行動パターンを３ヶ月毎に集計することにより，季節毎の滞在エリアから行き先エリアへの移動頻度がわかる。これにより，例えば，お花見スポットをユーザが入力し，春になったらそのブックマーク情報を通知するように予め設定しておけば，春のお花見の季節にユーザにお花見情報を通知することができる。

以上，ユーザの行動パターンを解析する方法について説明した。次に，行動パターンを解析することにより求められるユーザの滞在エリアから行き先エリアへの移動頻度と，移動頻度に基づいて通知されるブックマーク情報について説明する。

図９は，行動パターン解析結果１８０を基に，ユーザの移動頻度を表した図である。図９では，矢印の太さで，ユーザの移動頻度を表している。太い矢印は移動頻度が多いことを表し，矢印が細くなるにつれ，移動頻度が低くなる。図９に示したように，行動パターン解析結果１８０から，Ａ地点７０２を出発したユーザは，Ｂ地点７０４に行く頻度が高く，次にＣ地点７０６に行く頻度が高い。また，Ｄ地点７０８，Ｅ地点７１０，Ｆ地点７１２に行く頻度は低いことがわかる。リマインダ部１９０は，行動パターン解析結果１８０を基に，移動頻度の高い場所のブックマーク情報を優先的に通知することができる。

このように，ユーザの移動実績に基づいて，ブックマーク情報を通知するため，ユーザの普段の行動範囲から大きく外れた場所のブックマーク情報を通知するということがなくなる。

また，移動頻度の高いエリアと，その近隣のエリアを関連付けておくことにより，ユーザが過去に訪れたことのないエリアのブックマーク情報を通知することも可能である。具体的には，エリア１とエリア１の近隣のエリア２を関連付けて，該情報処理装置が，ユーザにエリア１のブックマーク情報を通知する際に，エリア１に関連付けられたエリア２のブックマーク情報も通知する。これにより，例えば，新宿には頻繁に行くが,ひとつ隣の駅である新大久保には行ったことがない。しかし新大久保にある美味しい韓国料理のお店をテレビで見たので，ブックマーク情報として入力しておいたという場合に，新宿に頻繁に行くのであれば，その近くである新大久保のブックマーク情報をリマインドするということができる。

しかし，ユーザの移動頻度が高い行き先のブックマーク情報が，ユーザにとってもっとも有益なブックマーク情報であるとは限らない。例えば，図９に示したように，ユーザは，Ａ地点７０２を出発して，Ｂ地点７０４に行く頻度が高い。しかし２２時以降はＢ地点には行くことがないという場合，２２時以降にＡ地点７０２を出発したときにＢ地点７０４のブックマーク情報を通知されても，ユーザはそのブックマーク情報を有効活用することができない。そこで，リマインダ部１９０は，移動頻度に加えて，時間帯も考慮して，ユーザの嗜好に合ったブックマーク情報を通知する。

図１０は，行動パターン解析結果１８０を基に，時間帯別のユーザの移動頻度を表した図である。図１０に示したように，図８００は，ユーザの１８時時点の移動頻度を表した図であり，図９００は，２２時時点の移動頻度を表した図である。図８００に示したように，１８時の時点では，Ａ地点８０２からＢ地点８０４に行く頻度が高い。一方，図９００に示したように，２２時の時点では，Ａ地点９０２からＣ地点９０４に行く頻度が高い。このように，移動頻度は時間帯によって異なる。リマインダ部１９０は，行動パターン解析結果１８０を基に，ユーザの移動頻度と時間帯を考慮して，ブックマーク情報を通知する。したがって，リマインダ部１９０は，１８時時点では，Ｂ地点８０４のブックマーク情報を優先的に通知し，２２時時点では，Ｃ地点９０４のブックマーク情報を優先的に通知することとなる。

また，ユーザがブックマーク情報を入力する際に，ブックマーク情報を通知してほしい時間を設定することにより，リマインダ部は，ユーザが設定した時間にブックマーク情報を通知することができる。

さらに，時間帯以外にも，例えば曜日を考慮して，ユーザにブックマーク情報を通知することも可能である。行動パターンを曜日毎に集計することにより，曜日毎の滞在エリアから行き先エリアへの移動頻度がわかり，リマインダ部は，曜日毎の移動頻度を考慮してブックマーク情報を通知することができる。例えば，休日はＡ地点を出発してＦ地点に行く頻度が高ければ，休日にユーザがＡ地点を出発した際に，Ｆ地点のブックマーク情報を優先的に通知することができる。

また，行動パターンを月毎に集計することにより，月毎の滞在エリアから行き先エリアへの移動頻度がわかる。これにより，例えば，特に４月，５月に会社から新宿に行く行動パターンの出現頻度が多いと該情報処理装置が判定した場合，毎年４月，５月に新宿に関するブックマーク情報をユーザに通知する。

以上，ユーザの移動頻度と，移動頻度に基づくブックマーク情報の通知方法について説明した。次に，リマインダ部１９０によって通知されたブックマーク情報が，移動端末等の表示画面にどのように表示されるかについて説明する。図１１は，リマインダ部１９０によって通知されたブックマーク情報の表示例である。例えばユーザが渋谷駅に滞在している場合，ユーザの移動端末等には，渋谷駅に関するブックマーク情報が表示される。表示される項目は，現在位置１９０２，現在時刻１９０４，ブックマーク情報を入力した入力日付１９０６，ブックマーク情報に入力されている店名１９０８，店名１９０８が位置する最寄り駅１９１０，詳細１９１２等が考えられる。詳細１９１２は，店名１９０８に関連した詳細情報であって，お店のホームページや，お店の地図などの詳細情報である。

ブックマーク情報の表示順序は，最近入力したブックマーク情報から古いブックマーク情報の順に表示させてもよいし，頻繁に閲覧するブックマーク情報を優先的に表示させるようにしてもよい。

また，現在位置１９０２および最寄り駅１９１０は，ユーザの現在位置やランドマークの位置を表す情報であって，駅名に限らず，例えば自宅，会社，学校等の名称を表示させてもよい。また，現在位置１９０２の近隣エリアのブックマーク情報を表示するようにしてもよい。例えば，渋谷駅の近隣の駅が代官山駅であることを該情報処理装置に認識させることにより，ユーザが渋谷駅に滞在している場合，渋谷駅の隣駅の代官山駅に関するブックマーク情報を表示するようにしてもよい。

次に，ユーザが滞在エリアから出発したタイミングで，リマインダ部１９０から通知されたブックマーク情報の表示について説明する。図１２は，リマインダ部１９０によって通知されたブックマーク情報の表示例である。

上述したように，ユーザが滞在エリアを出発した場合，該情報処理装置は，ユーザが次に向かう行き先エリアを予測して，予測した行き先エリアに関連するブックマーク情報を通知する。図１２に示したように，リマインダ部によって通知されたブックマーク情報を表示する表示画面には，ユーザの滞在している滞在エリア１９２２と，次に向かうと予測される行き先候補エリア１９２４と，ブックマーク情報が入力された入力日付１９２６と，ブックマーク情報に入力されている店名１９２８と，店名１９２８が位置する最寄り駅１９３０と，詳細１９３２等が表示される。例えば，ユーザが滞在している滞在エリアが品川駅であった場合，次にユーザが向かうと予測される行き先候補エリア１９２４に，目黒，幕張本郷，新宿，渋谷などが表示される。行き先候補エリア１９２４には，駅名などのエリア名の他に，行き先経路を案内することができるボタンを表示させてもよい。

行き先候補エリア１９２４に表示されるエリア名は，ユーザの移動頻度が高い順に表示させるとよい。また，ブックマーク情報についても，ユーザの移動頻度が高いエリアに関連するブックマーク情報を優先的に表示させてもよい。

また，ユーザが，これから行こうとしている行き先エリアを，行き先候補エリア１９２４に表示された中から選択し，選択した行き先に関連したブックマーク情報が表示されるようにしてもよい。図１３は，ユーザが行き先候補エリア１９２４を選択して，選択された行き先候補エリアに関連したブックマーク情報が表示されている例である。図１３では，行き先候補エリア１９２４のなかから，新宿が選択され，新宿に関連したブックマーク情報が表示されている。

また，上述したように，ユーザの行動パターンを時間帯も考慮して解析し，時間帯に応じた行き先候補エリア１９２４を表示するようにしてもよい。例えば，ユーザが，２０時以降には品川を出発して幕張本郷に行く頻度が一番高ければ，２０時以降に滞在エリアを出発した場合には，行き先候補エリア１９２４には「幕張本郷」が優先的に表示される。

また，ユーザが行き先候補エリア１９２４を選択したり，表示されたブックマーク情報の中から必要なブックマーク情報を閲覧したりすることにより，入力されているブックマーク情報から，ユーザにとって必要なブックマーク情報をさらに絞り込むこともできる。具体的には，ユーザが閲覧した情報を，ブックマーク閲覧情報として該情報処理装置に蓄積し，蓄積数が多いブックマーク情報を優先的に表示したり，蓄積されていないブックマーク情報を削除したりする。これにより，例えば，数ヶ月間閲覧されていないブックマーク情報は削除されたり，移動頻度が低いエリアでも，頻繁に閲覧するエリアのブックマーク情報が優先的に表示されたりして，よりユーザに適したブックマーク情報を通知することが可能となる。

また，ブックマーク情報をジャンル毎に管理して，それぞれのジャンルに適したタイミングにブックマーク情報を通知してもよい。具体的には，ブックマーク情報として，店名や店名の位置とともにジャンル情報を入力してブックマーク情報をジャンル毎に分類し，ジャンル情報と時間帯または曜日等を関連付ける。ジャンル毎に分類されたブックマーク情報は，時間帯や曜日を考慮して，好適なタイミングでユーザに通知される。例えば，入力したブックマーク情報に，ビジネス関連またはエンターテイメント関連などのジャンル情報を入力することにより，平日にはビジネス関連のブックマーク情報を通知し，休日にはエンターテイメント関連のブックマーク情報を通知することが可能となる。

リマインド部１９０がブックマーク情報を通知する方法としては，例えば，図１１や図１２の画面を音や振動とともに移動端末に表示させたり，まずは音や振動により通知した後に，ユーザが選択することにより画面を表示させたりする方法などが考えられる。

また，本実施形態では，ユーザがあるエリアに滞在を開始したタイミングと，滞在しているエリアから出発したタイミングにブックマーク情報を通知することとしているが，ブックマーク情報を通知するタイミングをユーザが選択できるようにしてもよい。ブックマーク情報として，店名や店名の位置とともに通知してほしい時間を入力することにより，時間帯を考慮して，好適なタイミングでブックマーク情報がユーザに通知される。

以上，ブックマーク情報の表示について説明した。以上のように，該情報処理装置は，ユーザにとって最適なタイミングに，最適なブックマーク情報を通知することができる。

以上，添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが，本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば，特許請求の範囲に記載された範疇内において，各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり，それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

上述の実施形態では，該情報処理装置の各装置や各部は，例えば移動端末などにすべて含まれているが，本発明は，かかる例に限定されない。例えば，移動端末から入力されたブックマーク情報を，インターネットなどの通信網を介してサーバに送信し，サーバに備えられた記憶装置に記憶してもよい。また，サーバに備えられた記憶装置には，決められたユーザのみしかアクセスできないようにすれば，例えば，友達同士でブックマーク情報を持ち寄ったり，会社の同じグループで仕事に有益だと思われるブックマーク情報を持ち寄ったりすることが可能となる。

そして，サーバ側から，ユーザに適したタイミングで，持ち寄られたブックマーク情報が通知される。この場合，友達同士で持ち寄った情報なので，趣味が共通していたり，同じ会社のグループなので，目的が共通したりしているため，ユーザの嗜好に合ったブックマーク情報がサーバから通知されることとなる。

また，サーバを介して，デパートや飲食店等からブックマーク情報が通知されてもよい。この場合，予めユーザの趣味嗜好，ユーザの仕事内容，ユーザの居住地等をユーザが入力して，該情報処理装置に記憶しておく。デパートや飲食店等のブックマーク情報を記憶しているサーバは，ユーザの趣味嗜好，ユーザの仕事内容，ユーザの居住地等に合わせて，ブックマーク情報を選択し，好適なタイミングで，ユーザの嗜好に合ったブックマーク情報を通知する。

本発明は，情報処理装置，プログラム，プログラム提供サーバに適用可能であり，特に，入力されたブックマーク情報を通知する情報処理装置，プログラム，プログラム提供サーバに適用可能である。

本実施形態における情報処理装置の概略的な構成を示すブロック図である。 同実施の形態におけるブックマーク記憶部に記憶されるブックマーク情報の例である。 同実施の形態における位置情報集積部のデータ構造の例を示した図である。 同実施の形態におけるユーザの滞在状態，移動状態について説明した図である。 同実施の形態におけるユーザの状態を判定する処理の流れを示したフローチャートである。 同実施の形態における滞在状態判定結果のデータ構造を示した図である。 同実施の形態における滞在状態判定結果を時間毎に集積した結果の例である。 同実施の形態における滞在状態判定結果を時間毎に集積した結果の例である。 同実施の形態におけるユーザの移動頻度を表した図 同実施の形態における時間帯別のユーザの移動頻度を表した図である。 同実施の形態におけるリマインダ部によって通知されたブックマーク情報の表示例である。 同実施の形態におけるリマインダ部によって通知されたブックマーク情報の表示例である。 同実施の形態におけるリマインダ部によって通知されたブックマーク情報の表示例である。

符号の説明

１００ 情報処理装置
１１０ ブックマーク入力装置
１２０ ブックマーク記憶部
１３０ 位置情報取得装置
１４０ 位置情報集積部
１５０ 滞在状態判定部
１６０ 滞在状態判定結果
１７０ 行動パターン解析部
１８０ 行動パターン解析結果
１９０ リマインダ部

Claims (7)

1. 少なくとも所在地関連情報を含むブックマーク情報を入力するブックマーク入力装置と，現在位置情報を取得する位置情報取得装置と，現在位置情報の履歴を集積して行動パターンを解析する行動パターン解析部と，解析された行動パターンに応じて所定タイミングで所定エリアに関連するブックマーク情報を通知するリマインダ部とを備えたことを特徴とする，情報処理装置。
2. 前記行動パターン解析部は，現在位置情報が移動状態か滞在状態かを判別し，現在位置情報が移動状態から滞在状態に遷移した場合に，前記リマインダ部は，滞在位置が含まれるエリアのブックマーク情報を通知することを特徴とする，請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記行動パターン解析部は，現在位置情報が移動状態か滞在状態かを判別し，現在位置情報が滞在状態から移動状態に遷移した場合に，その移動状態情報から行き先候補エリアを選定し，前記リマインダ部は，行き先候補エリアのブックマーク情報を通知することを特徴とする，請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記行動パターン解析部は，現在位置情報の履歴に基づいて行き先候補エリアに重み付けを行い，前記リマインダ部は，訪問頻度の高い行き先候補エリアのブックマーク情報を優先的に通知することを特徴とする，請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記行動パターン解析部は，現在の時間情報に基づいて行き先候補エリアに重み付けを行い，前記リマインダ部は，現在の時間情報に応じて訪問頻度の高い行き先候補エリアのブックマーク情報を優先的に通知することを特徴とする，請求項１に記載の情報処理装置。
6. 情報処理装置をして，
   少なくとも所在地関連情報を含むブックマーク情報を入力するブックマーク入力手順と，現在位置情報を取得する位置情報取得手順と，現在位置情報の履歴を集積して行動パターンを解析する行動パターン解析手順と，解析された行動パターンに応じて所定タイミングで所定エリアに関連するブックマーク情報を通知する手順とを実行させるためのプログラム。
7. プログラムを通信網を介して情報処理装置に配信可能なプログラム提供サーバであって，
   前記プログラムは，少なくとも所在地関連情報を含むブックマーク情報を入力するブックマーク入力手順と，現在位置情報を取得する位置情報取得手順と，現在位置情報の履歴を集積して行動パターンを解析する行動パターン解析手順と，解析された行動パターンに応じて所定タイミングで所定エリアに関連するブックマーク情報を通知する手順とを実行させることを特徴とする，プログラム提供サーバ。
   

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