JP2006040266A - 情報提供装置、情報提供方法および情報提供用プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 推薦戦略に適した属性、属性値を使用してコンテンツを絞り込むための条件選択メニューを生成する情報提供装置を提供する。
【解決手段】 コンテキスト情報を格納するコンテキスト格納手段と、コンテキスト情報から推薦戦略を生成する推薦戦略生成手段と、推薦戦略生成手段で生成した推薦戦略に基づいて条件選択メニューを生成する条件選択メニュー構築手段と、コンテンツの中からユーザに推薦するコンテンツを選択するコンテンツ抽出手段と、ユーザからの操作入力およびユーザに対する画面出力といったユーザとのインタラクションを司るUI管理手段とから構成し、コンテキスト情報に応じて情報推薦する際の大まかな方針（推薦戦略を決定した上で、推薦対象のコンテンツを分析し、推薦戦略に適した属性、属性値を使用してコンテンツを絞り込むためのメニュー画面を生成しユーザに提示する。
【選択図】 図１

Description

本発明は情報提供装置に関し、大量に格納されたコンテンツの中からユーザが所望するコンテンツを選択できる情報提供装置に関する。

従来、この種の情報提供装置では、格納しているコンテンツの中から、ユーザが入力したキーワードに合致したコンテンツの一覧を生成・提示し、ユーザはそのコンテンツ一覧の中から興味のあるコンテンツを選択することで所望のコンテンツを得るという手法が多く報告されている。

例えば、google（登録商標）（商標：http://www.google.com/）などに代表されるWWWのキーワード検索サービスがこれに当てはまる。キーワード検索では、ユーザから入力されたキーワードとの合致度を基準にしてコンテンツを提示する場合、ユーザが入力したキーワードが探索目的を的確に表す場合には、ユーザ所望のコンテンツを提示することは可能である。しかし、ユーザが入力したキーワードが大きな概念を表す言葉であったり、ユーザの真の目的からずれた言葉であったりした場合、つまりキーワードとして不適切な言葉が指定された場合には、ユーザ所望のコンテンツを表示することは困難となり、所望コンテンツを入手するまでの操作回数が多くなるという問題点を有していた。

キーワードによる検索を補助するための技術として、特開平4-670号公報（特許文献4）の技術が報告されている。特許文献4の技術は、関連キーワード提示技術と呼ばれる技術で、ユーザから入力されたキーワードで絞り込み検索を行ってコンテンツを提示する際に、提示コンテンツに関連するキーワードをユーザに提示する。ユーザは、提示されたコンテンツに関連するキーワードを容易に知ることができるため、更なる検索が必要な際には、関連キーワードを踏まえて次のキーワードを設定することが可能となる。

一方、別の種類の情報提供装置として、システム側から複数のキーワードを提示し、ユーザは提示された複数のキーワードの中から興味あるキーワードを選択するという操作を繰り返すことでコンテンツの絞り込みを行い、所望のコンテンツを得る手法も報告されている。例えば、Yahoo! Japan(商標：http://www.yahoo.co.jp/）などに代表されるディレクトリ型検索サービスがこれに当てはまる。ユーザはシステム側から提示されたキーワードの中から自身の探索目的に合致すると思われるキーワードを選択する。この手法の場合、格納されるコンテンツ数が多くなると、メニュー階層が深くなり、また一つのメニュー内に含まれるキーワード数が増加するなどして、探索効率が落ちてしまう点が問題となる。コンテンツ検索の効率を重視してキーワードのメニュー化する手法として特開2003-311179号公報（以下、特許文献1）の技術が報告されている。特許文献1では、コンテンツに到達するまでに要する操作回数を少なくすることを目的としている。具体的には、予め用意したキーワードを組み合わせてAND検索した際の検索件数を列挙し、数回の絞り込みで規定数以下に絞り込み可能な検索パターンをユーザに提示することで、操作回数を少なく抑える手法である。

さらに別の種類の情報提供装置として、ユーザの状況を踏まえてシステム側でコンテンツを絞り込んで推薦する情報提供装置も報告されている。特許第3200764号公報（以下、特許文献2）では、キーワードなどのユーザの明示的な要求の他に、時刻やユーザの所在場所を検索条件としてコンテンツを探す技術が報告されている。また、特許第3391313号公報（以下、特許文献3）では、ユーザの行動履歴情報からユーザの嗜好を抽出することで、ユーザの要求を推測して検索条件とする技術が報告されている。すなわち、特許文献2および特許文献3の技術を用いることで、位置や時刻、ユーザの目的をふまえてコンテンツを提供することが可能となる。

特開2003-311179号公報 特許第3200764号公報 特許第3391313号公報 特開平4-670号公報

ここで、ユーザがコンテンツを探索する際に、どんな探索の仕方が必要とされているかについて考える。例えば、コンテンツを探し始めた直後と、探し始めてからある程度の時間が経過した時点では、コンテンツの探索方法は異なってくると想定される。まず、コンテンツを探し始めた直後は、用意されたコンテンツ集合にどんなコンテンツが含まれているのか分からないため、大まかな傾向を掴みながら探すという探索方法が有効となる。しかし、探索時間が長くなってきた場合は、コンテンツになるべく早く辿り着けるように少ない手順でコンテンツが探せるような探索方法が必要となるであろう。また、探し方は、ユーザの置かれている状況によっても異なると予想される。たとえば、電車に乗っている際の時間潰しにコンテンツを探す場合には、ユーザの嗜好に合致するようなコンテンツをゆっくり探すことができるが、街角で立ち止まって使う際や、信号待ちの車中で使う際には、少ない使用時間でいち早くコンテンツを提示することが重要となってくる。

ここで従来技術について考えると、特許文献４の技術では、提示中のコンテンツに関連したキーワードが提示されるため、絞り込み検索を行うためのキーワードを容易に決めることが可能であるが、コンテンツの検索方法としては、キーワードを指定し、指定したキーワードに合致したコンテンツを表示するという機能しか提供できない。

また、特許文献１の技術では、操作回数を短くすることのみに着目してコンテンツの絞り込みを行う技術であり、至急コンテンツを入手したいという一部のユーザのニーズを満たすのみにとどまっている。

さらに、特許文献２、および特許文献３の技術では、場所、時間、ユーザの嗜好を単純に検索条件とするのみであり、場所、時間、嗜好以外のユーザの状況に適応させて情報を絞り込み提示したり、ユーザの探索意図に沿った探し方をする手法は開示されていなかった。

本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、その目的は、ユーザの位置（緯度・経度・高度、方位）、ユーザの状況（車に乗っている、歩いている、オフィスにいる等）、ユーザの趣味嗜好情報、ユーザの行動履歴、ユーザのアプリケーション使用履歴、ユーザの性格など、ユーザ自身に関連する情報、さらには、時刻、天候、気温、交通情報、世間の流行、時事ニュースなど、ユーザを取り巻く環境に関する情報など（これらをまとめてコンテキスト情報と呼ぶ）を踏まえ、これらの各種のコンテキスト情報に応じて情報推薦する際の方針（推薦戦略と呼ぶ）を決定した上で、推薦対象のコンテンツを分析し、推薦戦略に適した属性、属性値を使用してコンテンツを絞り込むための条件選択メニューを生成する情報提供装置や方法並びにプログラムを提供することにある。

上記課題を解決する第１の発明は、コンテンツを選別する際の方針である推薦戦略をコンテキスト情報に基づいて決定し、該推薦戦略に基づいてコンテンツの検索条件や提示方法を制御することを特徴とする。

上記課題を解決する第２の発明は、コンテンツを選別する際の方針である推薦戦略をコンテキスト情報に基づいて決定し、該推薦戦略に基づいてコンテンツの検索条件や提示方法の選択肢を生成してユーザに提示することを特徴とする。

上記課題を解決する第３の発明は、各種のコンテキスト情報に応じてコンテンツを提示するに際しての推薦戦略を決定し、推薦対象となるコンテンツを分析して推薦戦略を具現化すべく属性とその属性に含まれる少なくとも一つ以上の属性値を決定し、推薦戦略に適した属性、属性値を用いてコンテンツを絞り込むためのメニューを生成することを特徴とする。

上記課題を解決する第４の発明は、コンテキスト情報を格納するコンテキスト格納手段と、前記コンテキスト格納手段に格納されたコンテキスト情報から推薦戦略を生成する推薦戦略生成手段と、前記推薦戦略生成手段で生成した推薦戦略に基づいて条件選択メニューを生成する条件選択メニュー構築手段と、から構成され、前記推薦戦略生成手段は、コンテキスト情報と推薦戦略の対応付けを記述するコンテキスト・推薦戦略対応手段と、前記コンテキスト格納手段で収集されたコンテキスト情報と、前記コンテキスト・推薦戦略対応手段の情報を踏まえて推薦戦略を決定する推薦戦略決定手段と、から構成され、前記条件選択メニュー構築手段は、コンテンツ格納手段に格納されたコンテンツを調査するためのコンテンツ調査手段と、前記推薦戦略生成手段で生成された推薦戦略と、前記コンテンツ調査手段での調査結果を踏まえてユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定する属性決定手段と、前記属性決定手段で決定したコンテンツの属性の中からユーザに選択を促す属性値を少なくとも1つ以上決定する属性値決定手段と、前記属性決定手段で決定されたコンテンツ属性と、前記属性値決定手段で決定された属性値を使って条件選択メニューを生成する条件選択メニュー生成手段と、から構成されることを特徴とする。

上記課題を解決する第５の発明は、推薦対象のコンテンツを格納しているコンテンツ格納手段と、前記コンテキスト情報を格納するコンテキスト格納手段と、前記コンテキスト格納手段に格納されたコンテキスト情報から推薦戦略を生成する推薦戦略生成手段と、前記推薦戦略生成手段で生成した推薦戦略に基づいて条件選択メニューを生成する条件選択メニュー構築手段と、前記コンテンツ格納手段に格納されたコンテンツの中からユーザに推薦するコンテンツを選択するコンテンツ抽出手段と、ユーザからの操作入力およびユーザに対する画面出力といったユーザとのインタラクションを司るUI管理手段と、から構成され、前記推薦戦略生成手段は、コンテキスト情報と推薦戦略の対応付けを記述するコンテキスト・推薦戦略対応手段と、前記コンテキスト格納手段で収集されたコンテキスト情報と、前記コンテキスト・推薦戦略対応手段の情報を踏まえて推薦戦略を決定する推薦戦略決定手段と、から構成され、前記条件選択メニュー構築手段は、コンテンツ格納手段に格納されたコンテンツを調査するためのコンテンツ調査手段と、推薦戦略生成手段で生成された推薦戦略とコンテンツ調査手段での調査結果を踏まえてユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定する属性決定手段と、属性決定手段で決定したコンテンツの属性の中からユーザに選択を促す属性値を少なくとも1つ以上決定する属性値決定手段と、属性決定手段で決定されたコンテンツ属性と属性値決定手段で決定された属性値を使って条件選択メニューを生成する条件選択メニュー生成手段と、から構成され、前記コンテンツ抽出手段は、条件選択メニューに対して行われたユーザの入力からコンテンツの検索条件を決定する検索条件決定手段と、検索条件決定手段で決定した検索条件に従ってコンテンツ格納手段のコンテンツ情報の中から推薦すべきコンテンツを選択するコンテンツ検索手段と、から構成され、前記UI管理手段は、前記条件選択メニュー構築手段で生成された条件選択メニューに対するユーザの条件選択入力を受ける条件選択手段と、前記コンテンツ抽出手段で選択されたコンテンツをユーザに提示し情報提供を行うコンテンツ表示手段と、から構成されることを特徴とする。

上記課題を解決する第６の発明は、上記第５の発明において、前記コンテンツ抽出手段の中に、コンテンツ提示を提示した後、続けての情報推薦を継続するかどうかを判定する対話継続判定手段を有することを特徴とする。

上記課題を解決する第７の発明は、上記第５又は第６の発明において、検索対象となり得るコンテンツを格納するコンテンツデータベースを少なくとも2つ以上管理・格納しておくコンテンツDB格納手段と、前記コンテキスト格納手段に格納されたコンテキスト情報に従って、前記コンテンツDB格納手段に格納されたコンテンツデータベースの中から対象すべきコンテンツデータベースを選択し、コンテンツ格納手段に格納する対象コンテンツ抽出手段とを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第８の発明は、上記第５から第７の発明のいずれかにおいて、前記コンテキスト格納手段に格納されたコンテキスト情報から導出されるコンテンツの検索条件を決定する前提条件決定手段と、前記前提条件決定手段で決定したコンテンツ検索条件を格納する前提条件格納手段とを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第９の発明は、上記第５から第８の発明のいずれかにおいて、前記コンテキスト格納手段に格納されたコンテキスト情報を調査するためのコンテキスト調査手段を有し、前記属性決定手段は、前記コンテキスト調査手段の調査結果に基づいて、ユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定することを特徴とする。

上記課題を解決する第１０の発明は、ユーザの状態、環境、又は状況を表す情報であるコンテキスト情報が格納されるコンテキスト格納手段と、前記コンテキスト情報に基づいて、コンテンツのどの属性又は属性値を利用してユーザに提示するコンテンツを選択するかの指針である推薦戦略を生成する推薦戦略生成手段と、前記推薦戦略生成手段で生成された推薦戦略に基づいて、ユーザに提示するコンテンツを絞り込む為の条件選択メニューを生成する条件選択メニュー構築手段とを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第１１の発明は、上記第１０の発明において、前記推薦戦略生成手段は、コンテキスト情報と推薦戦略との対応付けを記述するコンテキスト・推薦戦略対応手段と、前記コンテキスト格納手段で収集されたコンテキスト情報と、前記コンテキスト・推薦戦略対応手段の情報を踏まえて推薦戦略を決定する推薦戦略決定手段とを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第１２の発明は、上記第１０又は第１１の発明において、前記条件選択メニュー構築手段は、コンテンツを調査するためのコンテンツ調査手段と、前記推薦戦略生成手段で生成された推薦戦略と、前記コンテンツ調査手段の調査結果とに基づいて、ユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定する属性決定手段と、前記属性決定手段で決定したコンテンツの属性の中からユーザに選択を促す属性値を少なくとも1つ以上決定する属性値決定手段と、前記属性決定手段で決定されたコンテンツ属性と、前記属性値決定手段で決定された属性値を使って条件選択メニューを生成する条件選択メニュー生成手段とを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第１３の発明は、上記第１０から第１２の発明のいずれかにおいて、前記条件選択メニューに対して行われたユーザの入力情報に基づいて、コンテンツの検索条件を決定する検索条件決定手段と、検索条件決定手段で決定した検索条件に従って、推薦すべきコンテンツを選択するコンテンツ検索手段とを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第１４の発明は、上記第１０から第１３の発明のいずれかにおいて、前記条件選択メニュー構築手段で生成された条件選択メニューに対するユーザの条件選択入力を受ける条件選択手段と、前記コンテンツ検索手段で選択されたコンテンツをユーザに提示し情報提供を行うコンテンツ表示手段とを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第１５の発明は、上記第１０から第１４の発明のいずれかにおいて、コンテンツ提示を提示した後、続けての情報推薦を継続するかどうかを判定する対話継続判定手段を有することを特徴とする。

上記課題を解決する第１６の発明は、上記第１０から第１５の発明のいずれかにおいて、コンテンツを格納しているコンテンツ格納手段を有することを特徴とする。

上記課題を解決する第１７の発明は、上記第１０から第１６の発明のいずれかにおいて、検索対象となり得るコンテンツを格納するコンテンツデータベースを少なくとも2つ以上管理・格納しておくコンテンツDB格納手段と、前記コンテキスト格納手段に格納されたコンテキスト情報に従って、前記コンテンツDB格納手段に格納されたコンテンツデータベースの中から対象とすべきコンテンツデータベースを選択し、コンテンツ格納手段に格納する対象コンテンツ抽出手段とを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第１８の発明は、上記第１０から第１７の発明のいずれかにおいて、前記コンテキスト格納手段に格納されたコンテキスト情報から導出されるコンテンツの検索条件を決定する前提条件決定手段と、前記前提条件決定手段で決定したコンテンツ検索条件を格納する前提条件格納手段とを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第１９発明は、上記第１０から第１８の発明のいずれかにおいて、前記コンテキスト格納手段に格納されたコンテキスト情報を調査するためのコンテキスト調査手段を有し、前記属性決定手段は、前記コンテキスト調査手段の調査結果に基づいて、ユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定することを特徴とする。

上記課題を解決する第２０の発明は、コンテンツを選別する際の方針である推薦戦略をコンテキスト情報に基づいて決定し、該推薦戦略に基づいてコンテンツの検索条件や提示方法を制御することを特徴とする。

上記課題を解決する第２１の発明は、コンテンツを選別する際の方針である推薦戦略をコンテキスト情報に基づいて決定し、該推薦戦略に基づいてコンテンツの検索条件や提示方法の選択肢を生成してユーザに提示することを特徴とする。

上記課題を解決する第２２の発明は、コンテキスト情報を格納し、コンテキスト情報と推薦戦略の対応付けを記述しておき、コンテキスト情報を踏まえて推薦戦略を決定し、対象コンテンツを調査した上で、推薦戦略とコンテンツ調査結果を踏まえてユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定し、決定したコンテンツの属性の中からユーザに選択を促す属性値を少なくとも1つ以上決定し、決定したコンテンツ属性と属性値を使って条件選択メニューを生成することを特徴とする。

上記課題を解決する第２３の発明は、推薦対象のコンテンツを格納し、コンテキスト情報を格納し、コンテキスト情報と推薦戦略の対応付けを記述しておき、コンテキスト情報から推薦戦略を決定し、推薦対象のコンテンツを調査した上で、推薦戦略を踏まえてユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定し、決定したコンテンツの属性の中からユーザに選択を促す属性値を少なくとも1つ以上決定し、決定したコンテンツ属性と属性値を使って条件選択メニューを生成し、条件選択メニューに対して行われたユーザの入力からコンテンツの検索条件を決定し、決定した検索条件に従って推薦対象のコンテンツ情報の中から推薦すべきコンテンツを選択する、ことを特徴とする。

上記課題を解決する第２４の発明は、上記第２３の発明において、前記検索条件に従ってコンテンツ格納手段のコンテンツ情報の中からコンテンツを推薦した際、さらに続けて情報推薦を継続するかどうかを判定することを特徴とする。

上記課題を解決する第２５の発明は、上記第２３又は第２４の発明において、検索対象となり得るコンテンツデータベースを少なくとも2つ以上管理・格納し、コンテキスト情報に従って格納したコンテンツデータベースの中から対象とすべきコンテンツデータベースを選択して推薦対象のコンテンツとすることを特徴とする。

上記課題を解決する第２６の発明は、上記第２３から第２５の発明のいずれかにおいて、コンテキスト情報からコンテンツの検索条件を導出し、前記ユーザの入力から決定したコンテンツの検索条件と合わせることで推薦対象のコンテンツ情報の中から推薦すべきコンテンツを選択することを特徴とする。

上記課題を解決する第２７の発明は、上記第２３から第２６の発明のいずれかにおいて、コンテキスト情報を調査し、この調査結果に基づいて、ユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定することを特徴とする。

上記課題を解決する第２８の発明は、コンテキスト情報を格納するコンテキスト格納処理と、コンテキスト格納処理で格納されたコンテキスト情報から推薦戦略を生成する推薦戦略生成処理と、推薦戦略生成処理で生成した推薦戦略に基づいて条件選択メニューを生成する条件選択メニュー構築処理と、をコンピュータに実行させ、前記推薦戦略生成処理は、コンテキスト情報と推薦戦略の対応付けを記述するコンテキスト・推薦戦略対応処理と、コンテキスト格納処理で収集されたコンテキスト情報とコンテキスト・推薦戦略対応処理の情報を踏まえて推薦戦略を決定する推薦戦略決定処理と、から構成され、前記条件選択メニュー構築処理は、コンテンツ格納手段に格納されたコンテンツを調査するためのコンテンツ調査処理と、推薦戦略生成処理で生成された推薦戦略とコンテンツ調査処理での調査結果を踏まえてユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定する属性決定処理と、属性決定処理で決定したコンテンツの属性の中からユーザに選択を促す属性値を決定する属性値決定処理と、属性決定処理で決定されたコンテンツ属性と属性値決定処理で決定された属性値を使って条件選択メニューを生成する条件選択メニュー生成処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

上記課題を解決する第２９の発明は、推薦対象のコンテンツを格納するコンテンツ格納処理と、コンテキスト情報を格納するコンテキスト格納処理と、コンテキスト格納処理で格納されたコンテキスト情報から推薦戦略を生成する推薦戦略生成処理と、推薦戦略生成処理で生成した推薦戦略に基づいて条件選択メニューを生成する条件選択メニュー構築処理と、コンテンツ格納処理で格納されたコンテンツの中からユーザに推薦するコンテンツを選択するコンテンツ選択処理と、ユーザからの操作入力およびユーザに対する画面出力といったユーザとのインタラクションを司るUI管理処理と、をコンピュータに実行させ、前記推薦戦略生成処理は、コンテキスト情報と推薦戦略の対応付けを記述するコンテキスト・推薦戦略対応処理と、コンテキスト格納処理で収集されたコンテキスト情報とコンテキスト・推薦戦略対応処理の情報を踏まえて推薦戦略を決定する推薦戦略決定処理と、をコンピュータに実行させ、前記条件選択メニュー構築処理は、コンテンツ格納処理で格納されたコンテンツを調査するためのコンテンツ調査処理と、推薦戦略生成処理で生成された推薦戦略とコンテンツ調査処理での調査結果を踏まえてユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定する属性決定処理と、属性決定処理で決定したコンテンツの属性の中からユーザに選択を促す属性値を決定する属性値決定処理と、属性決定処理で決定されたコンテンツ属性と属性値決定処理で決定された属性値を使ってユーザに提示する条件選択メニューを生成する条件選択メニュー生成処理と、をコンピュータに実行させ、前記コンテンツ選択処理は、条件選択メニューに対して行われたユーザの入力からコンテンツの検索条件を決定する検索条件決定処理と、検索条件決定処理で決定した検索条件に従ってコンテンツ格納処理で格納されたコンテンツ情報の中から推薦すべきコンテンツを選択するコンテンツ検索処理と、をコンピュータに実行させ、
前記UI管理処理は、条件選択メニュー構築処理で生成された条件選択メニューをユーザに提示してユーザの条件選択入力を受ける条件選択処理と、コンテンツ選択処理で選択されたコンテンツを提示するコンテンツ表示処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

上記課題を解決する第３０の発明は、上記第２９の発明において、前記コンテンツ選択処理でコンテンツ提示を提示した後、さらに続けて情報推薦を継続するかどうかを判定する対話継続判定処理を行うことを特徴とする。

上記課題を解決する第３１の発明は、上記第２９又は第３０の発明において、検索対象となり得るコンテンツデータベースを少なくとも２つ以上管理・格納しておくコンテンツDB格納処理と、コンテキスト格納処理で格納されたコンテキスト情報に従ってコンテンツDB格納処理に格納されたコンテンツデータベースの中から対象とすべきコンテンツデータベースを選択し処理対象コンテンツとする対象コンテンツ抽出処理とを行うことを特徴とする。

上記課題を解決する第３２の発明は、上記第２９から第３１のいずれかの発明において、前記コンテキスト格納処理で格納されたコンテキスト情報から導出されるコンテンツの検索条件を決定する前提条件決定処理と前提条件決定処理で決定したコンテンツの検索条件を格納する前提条件格納処理とを行うことを特徴とする。

上記課題を解決する第３３の発明は、上記第２９から第３２のいずれかの発明において、コンテキスト情報を調査するためのコンテキスト調査処理と、前記コンテキスト調査処理の調査結果に基づいて、ユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定する属性決定処理とを行うことを特徴とする。

本発明は、コンテキスト情報から推薦戦略を決定し、推薦戦略に従ってコンテンツを絞り込むための条件選択メニューを生成することにより、本発明の目的を達成することができる。

更に、情報推薦を継続するかどうかを判定する対話継続判定手段を加えることにより、対話継続判定手段においてインタラクションの更なる対話継続の必要性を判定し、推薦するコンテンツ数が多い場合や、推薦したコンテンツがユーザの期待を満足するものでなかった場合などに、再び推薦戦略生成手段から処理を継続実行できることにより、本発明の目的を達成することができる。

更に、コンテンツを格納するコンテンツデータベースを少なくとも２つ以上管理・格納しておくコンテンツDB格納手段と、コンテキスト格納手段に格納されたコンテキスト情報に従ってコンテンツDB格納手段に格納されたコンテンツデータベースの中から推薦対象とすべきコンテンツデータベースを選択しコンテンツ格納手段に格納するコンテンツ抽出手段と、コンテキスト格納手段に格納されたコンテキスト情報から導出されるコンテンツの検索条件を決定する前提条件決定手段と、前提条件決定手段で決定したコンテンツ検索条件を格納する前提条件格納手段とを加えることにより、コンテキスト情報に合わせて推薦対象のコンテンツの種類を切り替えたり、さらには、コンテキスト情報から検索条件を導出したりすることにより、本発明の目的を達成することができる。

また、属性決定手段での属性決定を行う際にコンテキスト格納手段に格納されているコンテキスト情報を調査するためのコンテキスト調査手段を加えることにより、コンテキスト情報を、情報を推薦するための方針つまり推薦戦略を決定するときのみならず、コンテンツの探し方を生成するときにも利用することで、本発明の目的を達成することができる。

本発明は、各種のコンテキスト情報に応じてコンテンツの推薦戦略を決定した上で、推薦対象のコンテンツを分析し、推薦戦略に適した属性、属性値を使用してコンテンツを絞り込むためのメニューを生成しユーザに提示できるという効果を奏する。

その理由は、コンテキスト情報から推薦戦略を決定し、推薦戦略に従ってコンテンツを絞り込むための条件選択メニューを生成する仕組みを実現できたことに起因する。

次に、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。尚、以下の説明において、コンテキスト情報とは、人（ユーザ）や物の状況・状態を表す情報であり、例えば、ユーザの位置（緯度・経度・高度、方位）、ユーザの状況（車に乗っている、歩いている、オフィスにいる等）、ユーザの趣味嗜好情報、ユーザの行動履歴、ユーザのアプリケーション使用履歴、ユーザの性格など、ユーザ自身に関連する情報、さらには、時刻、天候、気温、交通情報、世間の流行、時事ニュースなど、ユーザを取り巻く環境に関する情報などである。

[第一の実施の形態]
図1は、本発明の第一の実施の形態の一構成例を示すブロック図である。

このブロック図を参照すると、本発明の第一の実施の形態は、推薦対象のコンテンツを格納しているコンテンツ格納手段1と、コンテキスト情報を格納するコンテキスト格納手段2と、コンテキスト格納手段2に格納されたコンテキスト情報から推薦戦略を生成する推薦戦略生成手段3と、推薦戦略生成手段3で生成した推薦戦略に基づいて条件選択メニューを生成する条件選択メニュー構築手段4と、コンテンツ格納手段1に格納されたコンテンツの中からユーザに推薦するコンテンツを選択するコンテンツ抽出手段5と、ユーザからの操作入力およびユーザに対する画面出力といったユーザとのインタラクションを司るUI管理手段6と、から構成される。

推薦戦略生成手段3は、コンテキスト情報と推薦戦略の対応付けを記述するコンテキスト・推薦戦略対応手段31と、コンテキスト格納手段2で収集されたコンテキスト情報とコンテキスト・推薦戦略対応手段31の情報を踏まえて推薦戦略を決定する推薦戦略決定手段32と、から構成される。

条件選択メニュー構築手段4は、コンテンツ格納手段1に格納されたコンテンツを調査するためのコンテンツ調査手段41と、推薦戦略生成手段3で生成された推薦戦略とコンテンツ調査手段41での調査結果を踏まえてユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定する属性決定手段42と、属性決定手段42で決定したコンテンツの属性の中からユーザに選択を促す属性値を決定する属性値決定手段43と、属性決定手段42で決定されたコンテンツ属性と属性値決定手段43で決定された属性値を使ってユーザに提示する条件選択メニューを生成する条件選択メニュー生成手段44と、から構成される。

コンテンツ抽出手段5は、条件メニューに対して行われたユーザの入力からコンテンツの検索条件を決定する検索条件決定手段51と、検索条件決定手段51で決定した検索条件に従ってコンテンツ格納手段1のコンテンツ情報の中から推薦すべきコンテンツを選択するコンテンツ検索手段52と、から構成され、前記UI管理手段6は、条件選択メニュー構築手段4で生成された条件選択メニューをユーザに提示してユーザの条件選択入力を受ける条件選択手段61と、コンテンツ抽出手段5で選択されたコンテンツをユーザに提示し情報提供を行うコンテンツ表示手段62と、から構成される。

ここで、コンテキスト情報のうちユーザに関するコンテキスト情報としては、ユーザの位置（緯度・経度・高度、方位）、ユーザの状況（車に乗っている、歩いている、オフィスにいる等）、ユーザの趣味嗜好情報、ユーザの行動履歴、ユーザのアプリケーション使用履歴、ユーザの性格など、ユーザ自身に関連するコンテキスト情報が挙げられる。しかし、これらは一例に過ぎず、ユーザ自身に関する様々なコンテキスト情報を格納することを想定する。また、コンテキスト情報のうち環境に関するコンテキスト情報としては、時刻、天候、気温、交通情報、世間の流行、時事ニュースなど、ユーザを取り巻く環境に関するするコンテキスト情報が挙げられるが、これらは一例に過ぎず、ユーザを取り巻く環境に関する様々なコンテキスト情報を格納することを想定する。さらに、コンテキスト情報のうち情報提供装置の動作に関するコンテキスト情報としては、ユーザとシステムとのインタラクション履歴、インタラクションに要した時間、システム側のマシン負荷など、情報提供装置に関するコンテキスト情報が挙げられるが、これらは一例に過ぎず、様々なコンテキスト情報を格納することを想定する。

また、コンテキスト格納手段2のコンテキスト情報は、各種センサから直接取得できるコンテキスト情報やユーザからの明示的な入力を受けたコンテキスト情報に限定するものではない。例えば、特許第3391313号公報では、ユーザの位置を取得する装置や、コンテンツ選択情報を入力として、ユーザの趣味嗜好を生成できる。つまり、これら特許第3391313号公報に代表される従来技術を用いることで、ユーザの趣味嗜好情報など直接取得可能ではないコンテキスト情報をコンテキスト格納手段2で格納し、推薦戦略生成手段3に提供することもできる。

ここで、推薦戦略とは、ユーザとのインタラクションを行うに際して、コンテンツを推薦する際にどのような特性を持った属性、属性値を利用するかの方針であり、一例を挙げると「コンテンツ集合の大まかな傾向を知らせながら推薦する」「なるべく少数に絞り込んで推薦する」「無理に絞り込まず多くのコンテンツを列挙する」などといった方針を記述する。

ここで、図2に、コンテンツ格納手段1でのコンテンツの格納方法の一例として、コンテンツ集合100を示す。コンテンツ集合100では、12のコンテンツと、4種類の属性（店舗名、ジャンル、場所、雰囲気）に関する属性値（ラーメン、梅田、...）が格納されている。以下の説明では、データベースのフィールドに相当する店舗名、ジャンル、などを属性と呼び、また、属性に格納されているラーメン、梅田などを属性値と呼ぶ。

ここで、コンテキスト・推薦戦略対応手段31の実装方法には様々な実装方法が考えられるが、一例としては、例えば図4に示すような表形式で記述する方法が考えられる。図4に、コンテキスト・推薦戦略対応表101を示す。コンテキスト・推薦戦略対応表101は、コンテキスト情報としてユーザの性格を使用する場合のコンテキスト・推薦戦略対応手段31の記述例である。「ユーザの性格：せっかち」の場合には推薦戦略として「なるべく少数に絞り込んで推薦する」を対応付け、「ユーザの性格：のんびり」の場合には「コンテンツ集合の大まかな傾向を知らせながら推薦する」を対応付ける。

また、コンテキスト・推薦戦略対応手段31の別の実装方法として、各コンテキスト情報においてどの推薦戦略を採用すべきかを数値化(この数値を優先度と呼ぶ)した表を用意し、コンテキストに応じて各推薦戦略の優先度を算出し、優先度の高い推薦戦略を採用するという実装方法も考えられる。図26に、各コンテキストにおいてどの推薦戦略を採用すべきかを数値化した表の一例としてコンテキスト・推薦戦略対応表511を示す。図27にコンテキスト格納手段2に格納されたコンテキスト情報の一例であるコンテキスト情報512を示す。

コンテキスト格納手段2にコンテキスト情報512が格納され、コンテキスト・推薦戦略対応手段31にコンテキスト・推薦戦略対応表511が格納されている場合、推薦戦略決定手段32ではそれぞれの推薦戦略の優先度として、『過去の操作履歴を優先する』＝5.0、『ユーザ嗜好を優先する』＝4.5(=3.0×1.5：ユーザの嗜好情報があるので×1.5する)、『コンテンツ傾向を重視する』＝2.0、『事業者意図とユーザ嗜好を優先する』＝3.25(=2.5×1.3：事業者のプロモーション情報があるので×1.3する)、『絞り込み効率を重視する』1.0、『条件を緩和する』＝0.8を算出する。

ここで、推薦戦略決定手段32において、優先度の一番高いものを推薦戦略として採用すると定義されている場合には、算出した優先度に従って、『過去の操作履歴を優先する』を推薦戦略として決定する。また、推薦戦略決定手段32において、優先度の高い順に3つの推薦戦略を同時に採用すると定義されている場合には、『過去の操作履歴を優先する』(優先度5.0)『ユーザ嗜好を優先する』(優先度4.5)『事業者意図とユーザ嗜好を優先する』(優先度3.25)を推薦戦略として決定する。さらに、優先度の一番高いものを除いて、二番目のものを採用することで推薦戦略に意外性を持たせるなど、優先度の用い方は様々な方法が考えられる。

さらに、コンテキスト・推薦戦略対応手段31の別の実装方法として、コンテキスト情報を入力値として、推薦戦略を採用すべき度合い(この数値を優先度と呼ぶ)を算出する関数(優先度算出関数)を定義する実装方法も考えられる。例えば、m個の推薦戦略が用意する際、コンテキスト情報Cの場合の推薦戦略Sn(1≦n≦m)の優先度算出関数をFSn(C)と定義したものをコンテキスト・推薦戦略対応手段31に格納する実装方法である。推薦戦略決定手段32で推薦戦略を決定する際には、各推薦戦略の優先度として優先度算出関数FSn(C)(0<=n<=m)を用いて計算し、算出された優先度に従って推薦戦略を決定する実装方法である。

ここに挙げたコンテキスト・推薦戦略対応手段31の実装方法は、一例に過ぎず、コンテキストと推薦戦略を対応付けるものであれば他の実装方法であってもよい。

また、コンテキスト・推薦戦略対応手段31には、コンテキスト格納手段2に格納されたコンテキスト情報などに従って、コンテキスト・推薦戦略対応手段31に格納された情報を適宜変更する手段を備えることも有効である。例えば、コンテキスト・推薦戦略対応手段31にコンテキスト・推薦戦略対応表511が格納されていた場合に、コンテキストに応じて優先度の値を変更したり、あるいは、コンテキスト・推薦戦略対応手段31にコンテキスト情報を入力値として、推薦戦略を採用すべき度合い(この数値を優先度と呼ぶ)を算出する関数(優先度算出関数)が定義されている場合に優先度算出関数のパラメータを変更するなどである。

図3は、本発明の第一の実施の形態の動作を示すフロー図である。図1及び図3を参照して本発明の第一の実施の形態の動作について説明する。

まず開始時には、コンテキスト格納手段2には、ユーザに関するコンテキスト情報、環境に関するコンテキスト情報、情報提供装置の動作に関するコンテキスト情報が格納されている。

（ステップA1）
推薦戦略決定手段32は、コンテキスト・推薦戦略対応手段31に格納された情報とコンテキスト格納手段2から取得したコンテキスト情報とから推薦戦略を生成する。コンテキスト・推薦戦略対応手段31には、その時々のコンテキスト情報において、どんな推薦戦略を採用すべきかが記述されており、コンテキスト情報に適した推薦戦略を生成できる。

ここで、コンテキスト・推薦戦略対応手段31の実装方法には様々な実装方法が考えられるが、一例としては、例えば図4に示すような表形式で記述する方法が考えられる。図4に、コンテキスト・推薦戦略対応表101を示す。コンテキスト・推薦戦略対応表101は、コンテキスト情報としてユーザの性格を使用する場合のコンテキスト・推薦戦略対応手段31の記述例である。「ユーザの性格：せっかち」の場合には推薦戦略として「なるべく少数に絞り込んで推薦する」を対応付け、「ユーザの性格：のんびり」の場合には「コンテンツ集合の大まかな傾向を知らせながら推薦する」を対応付ける。生成した推薦戦略は、条件選択メニュー構築手段4へと伝えられる。以下のステップでは、説明のためにコンテキスト格納手段2にはコンテキスト情報として「ユーザの性格：のんびり」が設定され、推薦戦略生成手段3では推薦戦略として「コンテンツ集合の大まかな傾向を知らせながら推薦する」が決定された例を用いて説明する。

（ステップA2）
条件選択メニュー構築手段4では、推薦戦略に沿って、ユーザの条件選択を促すための条件選択メニューを生成する。ここで、コンテンツ格納手段1には、図2に示すコンテンツ集合100のコンテンツ情報が格納されているとして説明する。

推薦戦略生成手段3では推薦戦略として「コンテンツ集合の大まかな傾向を知らせながら推薦する」が決められていることから、属性決定手段42では、「全ての属性値の中で一番件数が多いものはコンテンツ集合の大まかな傾向を表す」と考え、ここでは、属性値の中で一番件数が多いものを見つけ、この一番件数が多い属性値が属する属性を推薦戦略に合致した属性と決定することとする。なお、この方法は属性決定手段42の一例に過ぎず、他の実装方法を用いることも十分考えられる。

ステップA2では、コンテンツ調査手段41において、コンテンツ格納手段1に格納されているコンテンツから属性決定手段42で属性を決定する際に必要となる情報を調査する。上記例でいうと、具体的な調査内容としては、コンテンツの各属性の分布状況を調査し、属性値の中で一番件数が多いものを見つける。コンテンツ集合100の場合、属性値を集計し、一番件数が多いものは、属性「ジャンル」に属する属性値「ラーメン」の4件である。

（ステップA3）
属性決定手段42は、コンテンツ調査手段41の調査結果を踏まえて、属性「ジャンル」を推薦戦略に合致した属性として決定する。

（ステップA4）
属性値決定手段43では、推薦戦略に基づき、属性決定手段42で選択された属性に含まれる属性値の中から、条件選択メニューにおいてユーザに提示する少なくとも1つ以上の属性値を決定する。ここで、属性値の決定方法については様々な方法の採用が考えられるが一例を示すと、推薦戦略として「コンテンツ集合の大まかな傾向が分かる典型的なコンテンツを推薦する」が決められているとき、属性決定手段42で決定した属性に含まれる属性値を数え上げ、最多のものから3つをユーザに提示する属性値とする方法などが考えられる。この方式を採用した場合、コンテンツ集合100の場合は「ラーメン」「寿司」「パスタ」が決定されることとなる。

（ステップA5）
条件選択メニュー生成手段44では、属性決定手段42で決定した属性と、属性値決定手段43で決定した属性値を用いてユーザに提示する条件選択メニューを生成する。図5に条件選択メニュー生成手段44で生成した条件選択メニュー102を一例として示す。条件選択メニュー102は、コンテンツ集合100のレストラン情報から生成したもので、属性決定手段42では属性として「ジャンル」を決定し、属性値決定手段43では属性値として「ラーメン」「寿司」「パスタ」を決定した例である。なお、条件選択メニュー102では、グラフィカルユーザインタフェースを用いたメニューを示したが、音声インタフェース、テキストベースユーザインタフェースなど、使用されるユーザインタフェースに応じた条件選択メニューを生成する。

（ステップA6）
条件選択メニュー構築手段4で構築された条件選択メニューは、UI管理手段6の条件選択手段61へと送られ、ユーザに提示される。ユーザは示された条件選択の中から希望する条件を選択する。選択された条件は検索条件決定手段51へと伝達される。以下のステップでは、ユーザが、条件選択メニュー102から「ラーメン」を選択したものとして説明する。

（ステップA7）
検索条件決定手段51では、条件選択手段61から伝達された条件を解釈してコンテンツ格納手段1からコンテンツを検索するための検索条件を生成し、コンテンツ検索手段52へと伝達する。すなわち、現在の属性は「ジャンル」で、選択された属性値は「ラーメン」である場合は、「ジャンル＝ラーメンで検索する」という検索条件を生成し、コンテンツ検索手段52へと伝達する。

（ステップA8）
コンテンツ検索手段52では、コンテンツ格納手段1に格納されているコンテンツの中から検索条件決定手段51で決定した検索条件に適合するコンテンツを抽出する。すなわち、コンテンツ格納手段1の中からジャンルがラーメンの、コンテンツIDが「cont-01」「cont-02」「cont-03」「cont-10」を抽出する。

（ステップA9）
コンテンツ検索手段52で抽出されたコンテンツ情報は、コンテンツ表示手段62へと伝達され、コンテンツ表示手段62において、推薦コンテンツとして表示される。すなわち、コンテンツIDが「cont-01」「cont-02」「cont-03」「cont-10」の情報から、例えば図6に示す様なコンテンツ表示画面103を生成しユーザに提示する。なお、コンテンツ表示画面103はグラフィカルユーザインタフェースを用いた例であるが、コンテンツ表示手段62では、音声インタフェース、テキストベースユーザインタフェースなど、各種のユーザインタフェースを提供できる。

ここで、ステップA1で別の推薦戦略が決定された場合のステップA2〜A5の動作例を説明する。

（ステップA1）
コンテキスト情報として「ユーザの性格：せっかち」が設定され、推薦戦略決定手段3では「なるべく少数に絞り込んで推薦する」が決められたとする。

（ステップA2）
推薦戦略「なるべく少数に絞り込んで推薦する」より、属性決定手段42では、「条件を選択することでコンテンツを1つに絞り込めることを目指す」と考える。そして、コンテンツ調査手段41では、（1）属性値の中で件数が1つしかないものを含む属性を見つける、（2）条件はなるべく少数提示する、という方針を満たす属性を調査する。

（ステップA3）
コンテンツ調査手段41の調査結果を踏まえて、属性決定手段42では、属性「ジャンル」を推薦戦略に合致した属性として決定する。「ジャンル」が選択された理由は、（1）属性値の中で件数が1つしかないものを含む属性を見つける、という方針では、ジャンル、場所、雰囲気の3つの属性が該当するが、（2）条件はなるべく少数提示することを鑑みた場合、「ジャンル」属性では属性値の中で件数が1つしかないもの、すなわち提示が想定される属性値が「うどん」「てんぷら」「焼肉」の3個であるのに対し、「場所」属性では「京橋」「天王寺」「天満橋」「東梅田」の4個、「雰囲気」属性に至っては10個が当てはまるため、提示が想定される属性値の一番少ない「ジャンル」を用いることを決定する。

（ステップA4）
属性値決定手段43では、「うどん」「てんぷら」「焼肉」が決定される。

（ステップA5）
推薦戦略「なるべく少数に絞り込んで推薦する」に沿って決定した属性「ジャンル」、属性値「うどん」「てんぷら」「焼肉」を使って、条件選択メニュー生成手段44では図16に示す条件選択メニュー111を生成する。条件選択メニュー111では、いずれの条件を選択したとしても、最終的にコンテンツ表示手段62で提示されるコンテンツは1件となる。つまり推薦戦略を満たした条件選択メニューを生成、提示できる。

なお、ここで述べた「なるべく少数に絞り込んで推薦する」に対応する条件選択メニューの決定方法は他の実装も考えられ、ここで述べたものは一例に過ぎない。

[第一の実施の形態の他の動作例]
本発明の第一の実施の形態における他の動作例について説明する。第一の実施の形態の動作説明において、コンテキスト格納手段2に格納されたコンテキスト情報として、ユーザの位置（ユーザに関するコンテキスト情報の一例）、時刻（環境に環境に関するコンテキスト情報の一例）が格納され、コンテキスト・推薦戦略対応手段31は、図7に示すコンテキスト・推薦戦略対応表104でコンテキスト情報と推薦戦略とを対応付けが記述され、コンテンツ格納手段1には図2に示すコンテンツ集合100がコンテンツ情報として格納されている場合について、図3のフロー図に沿って、現在の時刻を19:00、ユーザの現在位置を梅田、であるとして説明する。

（ステップA1）
推薦戦略決定手段32では、コンテキスト格納手段2からコンテキスト情報を取得する。すなわち、ユーザの位置：梅田、時刻：19:00が推薦戦略決定手段32に伝わる。コンテキスト・推薦戦略対応手段31に格納された情報に従ってコンテキスト格納手段2から取得したコンテキスト情報から推薦戦略を生成する。コンテキスト・推薦戦略対応表104に従って、推薦戦略として「今いる場所の近くで推薦する」が生成される。生成した推薦戦略は、条件選択メニュー構築手段4へと伝えられる。

（ステップA2）
条件選択メニュー構築手段4では、まず、コンテンツ調査手段41において、コンテンツ格納手段1に格納されているコンテンツについて調査する。具体的には、コンテンツの各属性に位置に関するものがあるかどうかを調査する。

（ステップA3）
コンテンツ調査手段41での調査結果に基づいて、属性決定手段42では、推薦戦略に合致した属性を選択する。「今いる場所の近くで推薦する」という推薦戦略があるため、属性として「場所」を使うことを決定する。

（ステップA4）
属性値決定手段43では、推薦戦略に基づき、属性決定手段42で選択された属性の属性値の中から、条件選択メニューにおいてユーザに提示する少なくとも1つ以上の属性値を決定する。ここでは、ユーザの位置：梅田に近い属性値として、「梅田」「東梅田」を決定したとする。

（ステップA5）
条件選択メニュー生成手段44では、属性決定手段42で決定した属性「場所」と、属性値決定手段43で決定した属性値「梅田」「東梅田」を用いてユーザに提示する条件選択メニューを生成する。図8に条件選択メニュー生成手段44で生成した条件選択メニュー105を一例として示す。なお、条件選択メニュー105は、グラフィカルユーザインタフェースを用いたメニューであるが、条件選択メニュー生成手段44では、音声インタフェース、テキストベースユーザインタフェースなど、使用されるユーザインタフェースに応じた条件選択メニューを生成する。

ステップA6以降は、第一の実施の形態で述べた動作と同じであるので、ここでは説明を省略する。

[第一の実施の形態の効果]
次に、本発明による第一の実施の形態の効果について説明する。本実施の形態では、ユーザの性格に適合させた探し方を提供したり、ユーザの位置、時刻を考慮した探し方を提供することができる。つまり、各種のコンテキストに応じてコンテンツの推薦戦略を決定した上で、コンテンツを絞り込むための条件選択メニューを生成してユーザに提示することで、ユーザの状況に応じたコンテンツの探し方を提供できる。

[第二の実施の形態]
図9は、本発明の第二の実施の形態の一構成例を示すブロック図である。

本発明の第二の実施の形態では、第一の実施の形態の構成に加え、コンテンツ抽出手段5に情報推薦を継続するかどうかを判定する対話継続判定手段53を有する。

図10は、本発明の第二の実施の形態の動作を示すフロー図である。図9及び図10を用いて第二の実施の形態の動作について説明する。

図10のステップA1〜A9の動作は、第一の実施の形態の動作と同一のため、説明は省略する。

第一の実施の形態では、コンテンツ検索手段52で抽出したコンテンツの数が多い場合でも、ユーザにコンテンツ一覧を提示して、コンテンツ推薦の動作を終了していた。しかし、コンテンツ数が多い場合などには、更なる絞り込みが必要な場合があると考えられる。そこで、第二の実施の形態では、検索条件に適合するコンテンツを抽出し（ステップA8）、抽出したコンテンツを推薦コンテンツとしてユーザ提示（ステップA9）した後、対話継続判定手段53で、情報推薦を継続すべきかどうかの判定を行う。

判定の一例を挙げると、例えば、コンテンツ検索手段52で検索されたコンテンツの数が規定個数より多い場合に対話継続すると判定する。また別の一例を挙げると、提示したコンテンツで満足したかどうかをユーザに問い合わせてユーザが満足していない場合にはインタラクションを継続すると判定する。そして、インタラクションを継続すると判断した場合、推薦戦略生成手段3に対し推薦戦略決定を開始する旨の信号を伝達する（ステップB1）。

次に、本発明の第二の実施の形態の実施例について説明する。

コンテキスト格納手段2に格納されるコンテキスト情報として、ユーザが情報提供装置とのインタラクションを開始してからの時間、すなわちシステム利用継続時間（情報提供装置の動作に関するコンテキスト情報の一例）が格納され、コンテキスト・推薦戦略対応手段31は、図11に示す表形式のコンテキスト・推薦戦略対応表106でコンテキスト情報と推薦戦略とを対応付けが記述され、コンテンツ格納手段1にはコンテンツ情報として、図2に示すコンテンツ集合100が格納されている場合について説明する。コンテキスト・推薦戦略対応表106に示す例では、対話時間が短い間はコンテンツ集合の大まかな傾向を示しながら推薦を行い、対話時間が長くなってきた場合は、コンテンツを選択しやすいように少数に絞り込んで推薦するという考えを基に設計したコンテキスト・推薦戦略対応手段31の一例である。

説明は、図10のフロー図に沿って説明する。

（ステップA1）
推薦戦略決定手段32では、コンテキスト格納手段2からコンテキスト情報を取得する。すなわち、システム利用継続時間が推薦戦略決定手段32に伝えられる。ここでは、インタラクションを開始した直後であるため、「システム利用継続時間＝0秒」がコンテキスト情報となる。コンテキスト・推薦戦略対応手段31に格納された情報に従ってコンテキスト格納手段2から取得したコンテキスト情報から推薦戦略を生成する。コンテキスト・推薦戦略対応表106に従って、推薦戦略として「コンテンツ集合の大まかな傾向を知らせながら推薦する」が生成される。生成した推薦戦略は、条件選択メニュー構築手段4へと伝えられる。

（ステップA2）
条件選択メニュー構築手段4では、まず、コンテンツ調査手段41において、コンテンツ格納手段1に格納されているコンテンツについて調査する。具体的には、コンテンツの各属性の分布状況を調査する。

（ステップA3）
コンテンツ調査手段41での調査結果に基づいて、属性決定手段42では、推薦戦略に合致した属性を選択する。推薦戦略「コンテンツ集合の大まかな傾向を知らせながら推薦する」に沿った属性決定方法の一例は、本発明の第一の実施の形態の（ステップA3）で説明した方法と同じ方法を適用し、属性「ジャンル」を決定する。

（ステップA4）
属性値決定手段43では、推薦戦略に基づき、属性決定手段42で選択された属性の属性値の中から、条件選択メニューにおいてユーザに提示する複数の属性値を決定する。本発明の第一の実施の形態の（ステップA4）で説明した方法と同じものを適用し、属性値は、コンテンツ集合100に含まれる属性値「ラーメン」「寿司」「パスタ」を決定する。

（ステップA5）
条件選択メニュー生成手段44では、属性決定手段42で決定した属性「ジャンル」と、属性値決定手段43で決定した属性値「ラーメン」「寿司」「パスタ」を用いてユーザに提示する条件選択メニューを生成する。図12に条件選択メニュー生成手段44で生成した条件選択メニュー107を一例として示す。なお、条件選択メニュー107は、グラフィカルユーザインタフェースを用いた条件選択メニューであるが、条件選択メニュー生成手段44では、音声インタフェース、テキストベースユーザインタフェースなど、使用されるユーザインタフェースに応じた条件選択メニューを生成する。

（ステップA6）
条件選択メニュー構築手段4で構築された条件選択メニューは、UI管理手段6の条件選択手段61へと送られ、ユーザに提示される。ユーザは示された条件選択の中から希望する条件を選択する。選択された条件は検索条件決定手段51へと伝達される。以下のステップでは、ユーザが、条件選択メニュー107の条件選択メニューから「ラーメン」を選択したものとして説明する。

（ステップA7）
検索条件決定手段51では、条件選択手段61から伝達された条件を解釈してコンテンツ格納手段1からコンテンツを検索するための検索条件を生成し、コンテンツ検索手段52へと伝達する。すなわち、現在の属性は「ジャンル」で、選択された属性値は「ラーメン」である場合は、「ジャンル＝ラーメンで検索する」という検索条件を生成し、コンテンツ検索手段52へと伝達する。

（ステップA8）
コンテンツ検索手段52では、コンテンツ格納手段1に格納されているコンテンツの中から検索条件決定手段51で決定した検索条件に適合するコンテンツを抽出する。すなわち、コンテンツ格納手段1の中からジャンルがラーメンである、コンテンツIDが「cont-01」「cont-02」「cont-03」「cont-10」を抽出する。

（ステップA9）
コンテンツ検索手段52で抽出されたコンテンツ情報は、コンテンツ表示手段62へと伝達され、コンテンツ表示手段62において、推薦コンテンツとして表示される。すなわち、コンテンツIDが「cont-01」「cont-02」「cont-03」「cont-10」の情報から、例えば図13に示す様なコンテンツ表示画面108を生成しユーザに提示する。なお、コンテンツ表示画面108はグラフィカルユーザインタフェースを用いた例であるが、コンテンツ表示手段62では、音声インタフェース、テキストベースユーザインタフェースなど、各種のユーザインタフェースを用いたコンテンツ表示を提供できる。

（ステップB1）
対話継続判定手段53で、情報推薦を継続すべきかどうかの判定を行う。ここでは、コンテンツ検索手段52で抽出されたコンテンツの数が3つより多い場合に、さらに踏み込んだ情報推薦が必要とみなして、インタラクションを継続すると判定することする。この場合、推薦コンテンツ数は4件であるので、インタラクションを継続すべきと判定される。すなわち、（ステップA1）へと進む。

（ステップA1：2回目）
推薦戦略決定手段32では、コンテキスト格納手段2からコンテキスト情報を取得する。すなわち、システム利用継続時間が推薦戦略決定手段32に伝えられる。ここでは、対話開始から300秒経過したものとする。すなわちコンテキスト情報は「システム利用継続時間＝300秒」となる。コンテキスト・推薦戦略対応手段31に格納された情報に従ってコンテキスト格納手段2から取得したコンテキスト情報から推薦戦略を生成する。コンテキスト・推薦戦略対応表106に従って、推薦戦略として「なるべく少数に絞り込んで推薦する」が生成される。生成した推薦戦略は、条件選択メニュー構築手段4へと伝えられる。

（ステップA2：2回目）
条件選択メニュー構築手段4では、まず、コンテンツ調査手段41において、コンテンツ格納手段1に格納されているコンテンツについて調査する。具体的には、コンテンツの各属性の分布状況を調査する。

（ステップA3：2回目）
コンテンツ調査手段41での調査結果に基づいて、属性決定手段42では、推薦戦略に合致した属性を選択する。推薦戦略「なるべく少数に絞り込んで推薦する」を踏まえた属性選択の一例として、ここでは、属性値のバラつきの大きな属性を採用することとする。前回選択したジャンル以外の属性である「場所」「雰囲気」のうち、属性「雰囲気」の法が属性値のバラつきが大きいと判断し、属性「雰囲気」を決定する。

（ステップA4：2回目）
属性値決定手段43では、推薦戦略に基づき、属性決定手段42で選択された属性の属性値の中から、条件選択メニューにおいてユーザに提示する少なくとも1つ以上の属性値を決定する。ここでは、「家庭的」「斬新」「刺激的」「活気ある」を決定する。

（ステップA5：2回目）
条件選択メニュー生成手段44では、属性決定手段42で決定した属性と、属性値決定手段43で決定した属性値を用いてユーザに提示する条件選択メニューを生成する。図14に条件選択メニュー生成手段44で生成した条件選択メニュー109を一例として示す。

（ステップA6：2回目）
条件選択メニュー構築手段4で構築された条件選択メニューは、UI管理手段6の条件選択手段61へと送られ、ユーザに提示される。ユーザは示された条件選択の中から希望する条件を選択する。選択された条件は検索条件決定手段51へと伝達される。以下のステップでは、ユーザが、条件選択メニュー109から「家庭的」を選択したものとして説明する。

（ステップA7：2回目）
検索条件決定手段51では、条件選択手段61から伝達された条件を解釈してコンテンツ格納手段1からコンテンツを検索するための検索条件を生成し、コンテンツ検索手段52へと伝達する。すなわち、前回の検索条件「ジャンル＝ラーメンで検索する」に加えて属性「雰囲気」、選択された属性値「家庭的」を踏まえ、「ジャンル＝ラーメン、かつ雰囲気＝家庭的で検索する」という検索条件を生成し、コンテンツ検索手段52へと伝達する。

（ステップA8：2回目）
コンテンツ検索手段52では、コンテンツ格納手段1に格納されているコンテンツの中から検索条件決定手段51で決定した検索条件に適合するコンテンツを抽出する。すなわち、コンテンツ格納手段1の中からコンテンツIDが「cont-01」を抽出する。

（ステップA9：2回目）
コンテンツ検索手段52で抽出されたコンテンツ情報は、コンテンツ表示手段62へと伝達され、コンテンツ表示手段62において、推薦コンテンツとして表示される。すなわち、コンテンツIDが「cont-01」の情報から、例えば図15に示す様なコンテンツ表示画面110を生成しユーザに提示する。

（ステップB1：2回目）
対話継続判定手段53で、情報推薦を継続すべきかどうかの判定を行う。ここでは、コンテンツ検索手段52で抽出されたコンテンツの数が3つより多い場合に、さらに踏み込んだ情報推薦が必要とみなして、インタラクションを継続すると判定することする。この場合、推薦コンテンツ数は1件であるので、インタラクションを継続すべきでないと判定される。すなわち、終了する。
[第二の実施の形態の他の実施例]
本発明の第二の実施の形態における他の実施例について、コンテキスト情報を用いて、場面に適した推薦戦略が選択される点を中心に図10のフロー図に沿って説明する。

図26は、本実施例において、コンテキスト・推薦戦略対応手段31に格納されたコンテキスト情報と推薦戦略の対応付け情報(コンテキスト・推薦戦略対応表511)である。コンテキスト・推薦戦略対応表511では、6種類の推薦戦略に関して記述されており、各コンテキストにおける推薦戦略の優先度を数値で表している。推薦戦略決定手段32では、コンテキスト情報に従って各推薦戦略の優先度を算出し、一番優先度の高いものを推薦戦略として決定する。

図27は、本実施例において、コンテキスト格納手段2に格納されているコンテキスト情報512である。コンテキスト格納手段2には、コンテキスト情報として、推薦回数、ユーザ嗜好、事業者のプロモーション情報(プロモ情報)、条件にあうコンテンツ数が格納されているとする。

(ステップA1：1回目)
推薦戦略決定手段32では、コンテキスト格納手段2からコンテキスト情報を取得する。取得したコンテキスト情報は、推薦回数(0回)、ユーザ嗜好、プロモ情報、条件に合うコンテンツ数3000件である。このコンテキスト情報を用いて各推薦戦略の優先度を計算すると、『過去の操作履歴を優先する』＝5.0、『ユーザ嗜好を優先する』＝4.5(3.0×1.5：ユーザの嗜好情報があるので×1.5する)、『コンテンツ傾向を重視する』＝2.0、『事業者意図とユーザ嗜好を優先する』＝3.25(2.5×1.3：事業者のプロモーション情報があるので×1.3する)、『絞り込み効率を重視する』1.0、『条件を緩和する』＝0.8となる。よって『過去の操作履歴を優先する』を推薦戦略として決定する。

(ステップA2〜A5：1回目)
推薦戦略に沿って図28に示す条件選択メニュー513を生成し、ユーザに提示する。 ここでは、過去の操作履歴を鑑みて、『家族で楽しむ』『バラエティ』『スマップ』をユーザに提示する。また、提示された内容から条件を選ばぶのではなくユーザが違う探し方をしたいと望むときに押下する『違う探し方をする』もあわせてユーザに提示する。

(ステップA6：1回目)
ユーザは、提示された内容が不満だったので、『違う選び方をする』を選択する。

(ステップA7〜A9：1回目)
ユーザが条件の指定を行わなかったため、コンテンツ検索は行わない。

(ステップB1：1回目)
対話継続判定手段53で、情報推薦を継続すべきかどうかの判定を行う。本実施例では、ステップA9で提示したコンテンツをユーザが選択しなかったら、推薦を継続すると判定することとする。ここでは、推薦継続と判定し、ステップA1へと進む。

(ステップA1：2回目)
推薦戦略決定手段32では、コンテキスト格納手段2からコンテキスト情報を取得する。取得したコンテキスト情報は、推薦回数(1回)、ユーザ嗜好、プロモ情報、条件に合うコンテンツ数3000件、ユーザが前回の推薦内容を拒否したことである。このコンテキスト情報を用いて各推薦戦略の優先度を計算すると、『過去の操作履歴を優先する』＝1.0(5.0×0.2：推薦内容をユーザに拒否されているので×0.2)、『ユーザ嗜好を優先する』＝4.5(3.0×1.5：ユーザの嗜好情報があるので×1.5する)、『コンテンツ傾向を重視する』＝2.0、『事業者意図とユーザ嗜好を優先する』＝3.25(2.5×1.3：事業者のプロモーション情報があるので×1.3する)、『絞り込み効率を重視する』1.0、『条件を緩和する』＝0.8となる。よって『ユーザ嗜好を優先する』を推薦戦略として決定する。

(ステップA2〜A5：2回目)
推薦戦略に沿って図29に示す条件選択メニュー514を生成し、ユーザに提示する。ここでは、ユーザの嗜好情報を鑑みて、『ドキュメンタリ・教養』『映画』『アニメ』をユーザに提示する。また、提示された内容から条件を選ばぶのではなくユーザが違う探し方をしたいと望むときに押下する『違う探し方をする』もあわせてユーザに提示する。

(ステップA6：2回目)
ユーザは、『映画』を選択する。

(ステップA7〜A9：2回目)
指定された条件『映画』でコンテンツ検索を検索し提示する。

(ステップB1：2回目)
対話継続判定手段53で、推薦継続と判定し、ステップA1へと進む。

(ステップA1：3回目)
推薦戦略決定手段32では、コンテキスト格納手段2からコンテキスト情報を取得する。取得したコンテキスト情報は、推薦回数(2回)、ユーザ嗜好、プロモ情報、条件に合うコンテンツ数300件、ユーザが前回の推薦内容から条件を絞ったことである。このコンテキスト情報を用いて各推薦戦略の優先度を計算すると、『過去の操作履歴を優先する』＝1.0(5.0×0.2)、『ユーザ嗜好を優先する』＝1.8(3.0×1.5×0.4)、『コンテンツ傾向を重視する』＝2.0、『事業者意図とユーザ嗜好を優先する』＝3.25(2.5×1.3)、『絞り込み効率を重視する』1.0、『条件を緩和する』＝0.8となる。よって『事業者意図＋ユーザ嗜好を優先する』を推薦戦略として決定する。

(ステップA2〜A5：3回目)
推薦戦略に沿って図30に示す条件選択メニュー515を生成し、ユーザに提示する。ここでは、事業者プロモ情報とユーザの嗜好情報を鑑みて、プロモ情報のうち、ユーザ嗜好にマッチする『キアヌリーブス』をユーザに提示する。また、ユーザ嗜好にマッチする『A.シュワルツ』『松嶋菜々子』をユーザに提示する。また、提示された内容から条件を選ばぶのではなくユーザが違う探し方をしたいと望むときに押下する『違う探し方をする』もあわせてユーザに提示する。

(ステップA6：3回目)
ユーザは、『松嶋菜々子』を選択する。

(ステップA7〜A9：3回目)
指定された条件『映画』かつ『松嶋菜々子』でコンテンツ検索を検索し提示する。

(ステップB1：3回目)
対話継続判定手段53で、推薦継続と判定し、ステップA1へと進む。

(ステップA1：4回目)
推薦戦略決定手段32では、コンテキスト格納手段2からコンテキスト情報を取得する。取得したコンテキスト情報は、推薦回数(3回)、ユーザ嗜好、プロモ情報、条件に合うコンテンツ数3件、ユーザが前回の推薦内容から条件を絞ったこと、である。このコンテキスト情報を用いて各推薦戦略の優先度を計算すると、『過去の操作履歴を優先する』＝1.0(5.0×0.2)、『ユーザ嗜好を優先する』＝1.8(3.0×1.5×0.4)、『コンテンツ傾向を重視する』＝2.0、『事業者意図とユーザ嗜好を優先する』＝3.25(2.5×1.3)、『絞り込み効率を重視する』1.0、『条件を緩和する』＝8.0(0.8×10)となる。よって『条件を緩和する』を推薦戦略として決定する。

(ステップA2〜A5：4回目)
推薦戦略に沿って図31に示す条件選択メニュー516を生成し、ユーザに提示する。ここでは、緩和する条件として『映画を条件から外す』『松嶋菜々子を条件から外す』『松嶋菜々子を竹内結子に変える』をユーザに提示する。また、提示された内容から条件を選ばす違う探し方をしたいと望むときにユーザが押下する『違う探し方をする』も合わせてユーザに提示する。

(ステップA6：4回目)
ユーザは、『松嶋菜々子を竹内結子に変える』を選択する。

(ステップA7〜A9：3回目)
指定された条件『映画』かつ『竹内結子』でコンテンツ検索を検索し提示する。

(ステップB1：4回目)
ステップA9で提示したコンテンツの中から、ユーザがコンテンツを選択したので、ここで対話を終了する。

本実施例では、コンテキストに応じて推薦戦略をその都度計算していることで、状況に応じた推薦戦略を選択できる。すなわち、本発明による情報提供装置では、そのときの状況(コンテキスト)にあわせて推薦戦略を適宜切り替えることが可能である。また事業者意図(プロモーション情報)を大きく反映させたいサービスに適用する場合には、事業者意図を優先した推薦戦略の優先度の値を大きくしたりするなど、適用するサービスに応じて柔軟に推薦戦略を設定することも容易に実現できる。

[第二の実施の形態の効果]
次に本発明の第二の実施の形態の効果について説明する。

第二の実施の形態では、第一の実施の形態の効果に加えて、コンテキストに応じて推薦戦略をその都度計算していることで、状況に応じた推薦戦略を選択できる。すなわち、そのときの状況(コンテキスト)にあわせて推薦戦略を適宜切り替えることが出来る効果がある。すなわち、ユーザの操作時間や表示すべきコンテンツ数、ユーザのコンテンツ満足度などに応じて、ユーザに提供する探し方を変更できる。例えば、操作時間が長くなってきた場合にはコンテンツをより絞り込むことができる。

[第三の実施の形態]
図17は、本発明の第三の実施の形態の構成図である。本発明の第三の実施の形態では、本発明の第二の実施の形態の構成に加え、検索対象となり得るコンテンツを格納するコンテンツデータベースを少なくとも2つ以上管理・格納しておくコンテンツDB格納手段7と、コンテキスト格納手段2に格納されたコンテキスト情報に従ってコンテンツDB格納手段7に格納されたコンテンツデータベースの中から推薦対象とすべきコンテンツデータベースを選択しコンテンツ格納手段1に格納するコンテンツDB選択手段8と、コンテキスト格納手段2に格納されたコンテキスト情報から導出されるコンテンツの検索条件を決定する前提条件決定手段9と、前提条件決定手段9で決定したコンテンツ検索条件を格納する前提条件格納手段10と、を有する。

図18は、本発明の第三の実施の形態の動作を示すフロー図である。図17および図18を用いて第三の実施の形態の動作について説明する。

コンテンツDB格納手段7には、少なくとも2つ以上のコンテンツデータベースが格納されている。ここでコンテンツDB格納手段7に格納されるコンテンツデータベースとしては、例えば、コンテンツとしてレストラン情報を格納したレストラン情報データベース、コンテンツとしてテレビ番組情報を格納したテレビ番組情報データベースという様に、異なる種類のコンテンツを格納した複数のコンテンツデータベースが格納される場合が想定される。また別の例を挙げると、コンテンツとして関西地区のレストラン情報を格納したレストランデータベースと、コンテンツとして四国地区のレストラン情報を格納したレストランデータベースという様に、同一種類だが異なる範囲のコンテンツを格納する様なコンテンツデータベースを格納する場合も考えられる。第三の実施の形態の説明では、コンテンツDB格納手段7には、コンテンツとして関西地区のレストラン情報を格納した関西レストランデータベースと、コンテンツとして四国地区のレストラン情報を格納した四国レストランデータベースを含む複数のデータベースが格納されているものとして説明する。

（ステップC1）
コンテンツDB選択手段8において、コンテキスト格納手段2のコンテキスト情報に応じて、コンテンツDB格納手段8に格納されたコンテンツデータベースの中から検索対象となるコンテンツデータベースを決定し、コンテンツデータベースをコンテンツ格納手段1に格納する。

コンテキスト情報からコンテンツデータベースを決定する手法については、種々の手法を採用することが考えられるが、一例としては、図19に示すような対応表112を用いて決定する方法などが挙げられる。例えば、コンテキスト格納手段2に格納されているコンテキスト情報として、ユーザの現在位置が大阪市であるという情報が格納されているとする。この時、図19の対応表112を用いることで、コンテンツDB選択手段8では、関西レストランデータベースを選択し、関西レストランデータベースをコンテンツ格納手段1に格納する。

（ステップC2）
前提条件決定手段9において、コンテキスト格納手段2のコンテキスト情報を入力情報として、コンテキスト情報から導出されるコンテンツの検索条件（前提的検索条件と呼ぶ）を決定し、決定した前提的検索条件を前提条件格納手段10に格納する。

コンテキスト情報から前提的検索条件を決定するための手法については、種々の手法を採用することが考えられるが、一例としては、図20に示すような対応表113を用いて決定する方法などが挙げられる。例えば、コンテキスト格納手段2に格納されているコンテキスト情報として、「ユーザは若者である」「目的はデート」という情報が格納されているとする、この時、図20の対応表113を用いることで、前提条件決定手段9では「ユーザは若者である」というコンテキスト情報から「にぎやかな雰囲気を優先する」を前提的検索条件として決定し、前提条件格納手段10に格納する。さらに加えて、「目的はデート」というコンテキスト情報から、前提条件決定手段9では「景色のよいお店を優先する」を前提的検索条件として決定し、前提条件格納手段10格納する。

以下、ステップA1へと処理が移行するが、ステップA1〜ステップA6は、第二の実施の形態で述べた動作と同様であるので、ここでは説明を省略する。次に、ステップA6で、ユーザの選択操作による条件が検索条件決定手段51へと伝達された後、ステップC3へと処理が移行する。ここでは説明のため、第二の実施の形態の説明と同様に、条件選択手段61において、ユーザが図12の条件選択メニュー107の条件選択メニューから属性「ジャンル」の属性値「ラーメン」を選択したものとして説明する。

（ステップC3）
検索条件決定手段51では、条件選択手段61から伝達された条件と、前提条件格納手段10に格納されたコンテンツの前提的検索条件とを解釈して、コンテンツ格納手段1からコンテンツを検索するための検索条件を生成し、コンテンツ検索手段52へと伝達する。

すなわち、検索条件決定手段51では、条件選択手段61で選択された属性「ジャンル」の属性値「ラーメン」と、前提条件格納手段10に格納されている前提的検索条件「にぎやかな雰囲気を優先する」と「景色のよいお店を優先する」とから、検索条件として「ジャンル＝ラーメン、かつ、にぎやかな雰囲気、かつ、景色の良いお店を検索する」という検索条件を生成し、コンテンツ検索手段52へと伝達する。

なお、検索条件決定手段51には、条件選択手段61で選択された情報と前提条件格納手段10に格納された前提的検索条件の間に矛盾する情報が存在した場合に、整合をとる仕組みを備えることも考えられる。整合をとる仕組みの一例としては、条件選択手段61でユーザが明示的に選択した条件を優先し、前提条件格納手段10の前提的検索条件の優先度を下げる、などの方法が考えられる。

以下、ステップA8へと処理が移行するが、ステップA8移行は、第二の実施の形態で述べた動作と同様であるので、ここでは説明を省略する。

[第三の実施の形態の効果]
次に本発明の第三の実施の形態の効果について説明する。

本発明の第二の実施の形態では、第一の実施の形態の効果、および第二の実施の形態の効果に加えて、ユーザの現在位置や時間、ユーザの利用目的、嗜好などといったコンテキスト情報に合わせて利用するコンテンツの種類を変更することができる。さらには、コンテキスト情報に応じて必然的に決定される前提的な検索条件を付与して検索でき、コンテンツ選択におけるユーザ操作を軽減することが可能となる。

[第四の実施の形態]
図21は、実施の形態の一構成例を示すブロック図である。

本発明の第四の実施の形態では、第一の実施の形態の構成に加え、条件選択メニュー構築手段4に、属性決定手段42での属性決定を行う際にコンテキスト格納手段2に格納されているコンテキスト情報を調査するためのコンテキスト調査手段45を有する。

図22は、発明の第四の実施の形態の動作を示すフロー図である。図21及び図22を用いて第四の実施の形態の動作について説明する。

まず開始時には、コンテキスト格納手段2には、ユーザに関するコンテキスト情報、環境に関するコンテキスト情報、情報提供装置の動作に関するコンテキスト情報が格納されている。

(ステップA1)
推薦戦略決定手段32は、コンテキスト・推薦戦略対応手段31に格納された情報とコンテキスト格納手段2から取得したコンテキスト情報とから推薦戦略を生成する。コンテキスト・推薦戦略対応手段31には、その時々のコンテキスト情報において、どんな推薦戦略を採用すべきかが記述されており、コンテキスト情報に適した推薦戦略を生成できる。ここで、コンテキスト・推薦戦略対応手段31の実装方法には第一の実施の形態と同様に、様々な実装方法が考えられるが、一例として図7に示すコンテキスト・推薦戦略対応表104を用いた場合について説明する。コンテキスト・推薦戦略対応表104は、コンテキスト情報としてユーザの現在位置を使用する場合のコンテキスト・推薦戦略対応手段31の記述例である。この例では、現在時刻に応じて推薦戦略を決定される。例えば、時刻が11:30〜13:00の昼食時である場合や、18:00以降の夕食時である場合は、『今いる場所の近くで推薦する』という推薦戦略を決定する。また食事時でない場合は、『遠くてもユーザの嗜好に合った推薦をする』という推薦戦略を決定する。ここでは、現在時刻が15:00、つまり食事時でない場合の例について説明する。現在時刻が15:00であるので、推薦戦略決定手段32では、コンテキスト・推薦戦略対応手段31に格納されたコンテキスト・推薦戦略対応表104に従って推薦戦略として『遠くてもユーザの嗜好に合った推薦をする』が決定される。

(ステップD1)
条件選択メニュー構築手段4では、推薦戦略に沿って、ユーザの条件選択を促すための条件選択メニューを生成する。ここで、コンテンツ格納手段1には、図2に示すコンテンツ集合100のコンテンツ情報が格納されているとして説明する。

推薦戦略生成手段3では推薦戦略として『遠くてもユーザの嗜好に合った推薦をする』が決められていることから、コンテキスト調査手段45では、コンテキスト格納手段からユーザ嗜好に関するコンテキスト情報を取得する。ここで、コンテキスト格納手段2には、コンテキスト情報として図23に示すコンテキスト情報501が格納されているとし、コンテキスト調査手段45では、ユーザ嗜好情報として、『ラーメン』『おしゃれ』『鶴橋』『パスタ』『ファーストフード』を取得する。

なお、コンテキスト調査手段45がコンテキスト情報を取得する際、推薦戦略に必要なコンテキスト情報のみを取得する方法や、推薦戦略にかかわらず全てのコンテキスト情報をその都度一括して取得する方法などが考えられる。さらには、コンテキスト情報を取得する際、該コンテキスト情報が前回取得時から更新されているかどうかを判断し、更新されている場合のみ改めて取得する方法も考えられる。本発明においては、コンテキスト取得方法は特に限定するものではなく、どんな方法を用いても構わない。

(ステップA2)
推薦戦略生成手段3では推薦戦略として『遠くてもユーザの嗜好に合った推薦をする』が決められていることから、コンテンツ調査手段41では、コンテンツ格納手段1に格納されているコンテンツのうち、コンテキスト調査手段45で取得したユーザ嗜好に合致するコンテンツが、どれだけ存在するかを調査する。

本説明の例では、ユーザ嗜好の『ラーメン』『おしゃれ』『鶴橋』『パスタ』『ファーストフード』の各該当件数をコンテンツ調査手段41で調査し、ジャンル：ラーメンが4件、雰囲気：おしゃれが1件、場所：鶴橋が2件、ジャンル：パスタが2件、ファーストフードが0件という調査結果が得られる。

(ステップA3)
属性決定手段42は、コンテンツ調査手段41の調査結果を踏まえて、属性を決定する。

属性の決定方法としては、例えば、(a)ユーザ嗜好のうち該当件数が一番多いユーザ嗜好(ここではラーメン)が属する属性を採用する方法、(b)ユーザ嗜好を該当件数が多い順にソーティングし上位n件(nは1以上の整数)のユーザ嗜好が属する属性を採用する方法、(c)ユーザ嗜好を属性ごとに集計し、一番多い属性を採用する方法、など様々な方法が考えられるが、決定方法に関しては、特に限定するものではなく、任意の方法を用いて構わない。ここでは、(b)のユーザ嗜好を該当件数が多い順にソーティングし上位3件のユーザ嗜好が属する属性を採用する方法で説明する。

ユーザ嗜好を該当件数が多い順にソーティングするとユーザ嗜好の上位3件は、ジャンル：ラーメン(4件)、場所：鶴橋(2件)、ジャンル：パスタ(2件)となる。ラーメンとパスタは同じジャンルという属性に属することから、属性決定手段42で決定される属性は、ジャンル、場所の2つとなる。

(ステップA4)
属性値決定手段43では、推薦戦略に基づき、属性決定手段42で選択された属性に含まれる属性値の中から、条件選択メニューにおいてユーザに提示する少なくとも1つ以上の属性値を決定する。ここで、属性値の決定方法については様々な方法の採用が考えられるが、ここでは一例として各属性の属性値の中からユーザ属性にマッチしたものが多い順に属性値として決定することとし、『ラーメン』『パスタ』『鶴橋』を属性値として決定することとする。

(ステップA5)
条件選択メニュー生成手段44では、属性決定手段42で決定した属性と、属性値決定手段43で決定した属性値を用いてユーザに提示する条件選択メニューを生成する。図24に条件選択メニュー生成手段44で生成した条件選択メニュー502を一例として示す。条件選択メニュー502は、コンテンツ集合100のレストラン情報から生成したもので、属性決定手段42では属性として『ジャンル』『場所』を決定し、属性値決定手段43では属性値として『ラーメン』『パスタ』『鶴橋』を決定した例である。なお、条件選択メニュー502では、グラフィカルユーザインタフェースを用いたメニューを示したが、音声インタフェース、テキストベースユーザインタフェースなど、使用されるユーザインタフェースに応じた条件選択メニューを生成する。

(ステップA6)
条件選択メニュー構築手段4で構築された条件選択メニューは、UI管理手段6の条件選択手段61へと送られ、ユーザに提示される。ユーザは示された条件選択の中から希望する条件を選択する。選択された条件は検索条件決定手段51へと伝達される。以下のステップでは、ユーザが、条件選択メニュー502から『ラーメン』を選択したものとして説明する。

(ステップA7)
検索条件決定手段51では、条件選択手段61から伝達された条件を解釈してコンテンツ格納手段1からコンテンツを検索するための検索条件を生成し、コンテンツ検索手段52へと伝達する。すなわち、属性『ジャンル』の属性値『ラーメン』である場合は、『ジャンル＝ラーメンで検索する』という検索条件を生成し、コンテンツ検索手段52へと伝達する。

(ステップA8)
コンテンツ検索手段52では、コンテンツ格納手段1に格納されているコンテンツの中から検索条件決定手段51で決定した検索条件に適合するコンテンツを抽出する。すなわち、コンテンツ格納手段1の中からジャンルがラーメンの、コンテンツIDが「cont-01」「cont-02」「cont-03」「cont-10」を抽出する。

(ステップA9)
コンテンツ検索手段52で抽出されたコンテンツ情報は、コンテンツ表示手段62へと伝達され、コンテンツ表示手段62において、推薦コンテンツとして表示される。すなわち、コンテンツIDが「cont-01」「cont-02」「cont-03」「cont-10」の情報から、例えば図25に示す様なコンテンツ表示画面503を生成しユーザに提示する。なお、コンテンツ表示画面503はグラフィカルユーザインタフェースを用いた例であるが、コンテンツ表示手段62では、音声インタフェース、テキストベースユーザインタフェースなど、各種のユーザインタフェースを提供できる。

ここで、上記の例では、ステップA6において、提示された条件選択メニューの中からユーザが明示的に希望する条件を選択すると説明したが、ステップA6では、必ずしもユーザが明示的に条件を選択しなくても構わない。例えば、条件選択メニューの中に、ユーザが選択をシステム側に任せる時に押下する選択肢「おまかせ」という選択肢を用意しておき、ユーザが「おまかせ」を選択した際には、システム側で選択する属性値を自動的に決定し、検索条件決定手段51へと属性値を伝送する例も考えられる。また「おまかせ」という選択肢を用意していない場合でも、システム側で自動的に決定したほうがよいと判断した場合には、条件選択手段61で条件選択メニューを表示せずに自動的に属性値を決定した上で検索条件決定手段51へと属性値を伝達する例も考えられる。

[第四の実施の形態の効果]
次に本発明の第四の実施の形態の効果について説明する。本発明の第四の実施の形態では、第一の実施の形態の効果に加えて、コンテキスト情報に応じて情報を推薦するための方針、つまり推薦戦略を決定し、決定した推薦戦略に沿って推薦対象のコンテンツの分析とコンテキスト情報の分析を行いコンテンツの探し方を生成することで、ユーザの状況に応じたコンテンツの探し方を提供できる。

また、第四の実施の形態では、第一の実施の形態の構成に加えて、条件選択メニュー構築手段4にコンテキスト調査手段45を有する形態について述べたが、本発明の第二の実施の形態、第三の実施の形態においても、その構成中の条件選択メニュー構築手段4にコンテキスト調査手段45を有する形態も有効な実施の形態として考えられる。第二、第三の実施の形態にコンテキスト調査手段45を有する構成も、第四の実施の形態と同様の効果がある。

[その他の実施の形態]
なお、上述した第一〜第四の実施の形態は、コンピュータ上で図3、図10、図18、図22に示すフロー図や、上述した動作を実装するためのプログラムを実行することにより実現することもできる。この場合には、推薦戦略生成手段3、条件選択メニュー構築手段4、コンテンツ抽出手段5、UI管理手段6、コンテンツDB選択手段8、および前提条件決定手段9等はコンピュータ上に実装される。

また、推薦対象のコンテンツが格納されているコンテンツ格納手段１は同一の装置内にある必要はなく、通信回線等で接続された他の装置内にあっても良い。

本発明によれば、データベースに格納されたデータを検索する情報検索装置や、データベースに格納されたデータの中から適した情報を推薦してくれる情報推薦装置といった用途に適用できる。対象となるデータは、実施の形態での説明に用いたレストラン情報にとどまらず、TV番組、CM、映画などの映像コンテンツ、特許文献や論文などの文字情報コンテンツ、さらには、オフィス業務用アプリケーションなどのアプリケーション情報など、データベースに格納され、属性情報が付与されたデータであれば種類を問わず適用可能である。

本発明の第一の発明を実施するための最良の形態の構成を示す構成図。 コンテンツ格納手段に格納されるコンテンツ情報の一例を示す図。 本発明の第一の発明を実施するための最良の形態の動作を示すフロー図。 コンテキスト・推薦戦略対応手段に格納されるコンテキスト・推薦戦略対応表の一例を示す図。 条件選択メニュー生成手段で生成される条件選択メニューの一例を示す図。 コンテンツ表示手段で表示されるコンテンツ表示画面の一例を示す図。 コンテキスト・推薦戦略対応手段に格納されるコンテキスト・推薦戦略対応表の一例を示す図。 条件選択メニュー生成手段で生成される条件選択メニューの一例を示す図。 本発明の第二の発明を実施するための最良の形態の構成を示す構成図。 本発明の第二の発明を実施するための最良の形態の動作を示すフロー図。 コンテキスト・推薦戦略対応手段に格納されるコンテキスト・推薦戦略対応表の一例を示す図。 条件選択メニュー生成手段で生成される条件選択メニューの一例を示す図。 コンテンツ表示手段で表示されるコンテンツ表示画面の一例を示す図。 条件選択メニュー生成手段で生成される条件選択メニューの一例を示す図。 コンテンツ表示手段で表示されるコンテンツ表示画面の一例を示す図。 条件選択メニュー生成手段で生成される条件選択メニューの一例を示す図。 本発明の第三の発明を実施するための最良の形態の構成を示す構成図。 本発明の第三の発明を実施するための最良の形態の動作を示すフロー図。 コンテンツDB選択手段で利用される対応表の一例を示す図。 前提条件決定手段で利用される対応表の一例を示す図。 本発明の第四の発明を実施するための最良の形態の構成を示す構成図。 本発明の第四の発明を実施するための最良の形態の動作を示すフロー図。 コンテキスト格納手段に格納されているコンテキスト情報の一例を示す図。 条件選択メニュー生成手段で生成される条件選択メニューの一例を示す図。 コンテンツ表示手段で表示されるコンテンツ表示画面の一例を示す図。 コンテキスト・推薦戦略対応手段に格納されるコンテキスト・推薦戦略対応表の一例を示す図。 コンテキスト情報の一例を示す図。 条件選択メニュー生成手段で生成される条件選択メニューの一例を示す図。 条件選択メニュー生成手段で生成される条件選択メニューの一例を示す図。 条件選択メニュー生成手段で生成される条件選択メニューの一例を示す図。 条件選択メニュー生成手段で生成される条件選択メニューの一例を示す図。

符号の説明

１ コンテンツ格納手段
２ コンテキスト格納手段
３ 推薦戦略生成手段
３１ コンテキスト・推薦戦略対応手段
３２ 推薦戦略決定手段
４ 条件選択メニュー構築手段
４１ コンテンツ調査手段
４２ 属性決定手段
４３ 属性値決定手段
４４ 条件選択メニュー生成手段
５ コンテンツ抽出手段
５１ 検索条件決定手段
５２ コンテンツ検索手段
６ ＵＩ管理手段
６１ 条件選択手段
６２ コンテンツ表示手段
７ コンテンツDB格納手段
８ コンテンツDB選択手段
９ 前提条件決定手段
１０ 前提条件格納手段
１００ コンテンツ集合
１０１ コンテキスト・推薦戦略対応表
１０２ 条件選択メニュー
１０３ コンテンツ表示画面
１０４ コンテキスト・推薦戦略対応表
１０５ 条件選択メニュー
１０６ コンテキスト・推薦戦略対応表
１０７ 条件選択メニュー
１０８ コンテンツ表示画面
１０９ 条件選択メニュー
１１０ コンテンツ表示画面
１１１ 条件選択メニュー
１１２ コンテキスト情報とコンテンツデータベースの対応表
１１３ コンテキスト情報と前提的検索条件の対応表

Claims (33)

1. コンテンツを選別する際の方針である推薦戦略をコンテキスト情報に基づいて決定し、該推薦戦略に基づいてコンテンツの検索条件や提示方法を制御することを特徴とする情報提供装置。
2. コンテンツを選別する際の方針である推薦戦略をコンテキスト情報に基づいて決定し、該推薦戦略に基づいてコンテンツの検索条件や提示方法の選択肢を生成してユーザに提示することを特徴とする情報提供装置。
3. 各種のコンテキスト情報に応じてコンテンツを提示するに際しての推薦戦略を決定し、推薦対象となるコンテンツを分析して推薦戦略を具現化すべく属性とその属性に含まれる少なくとも一つ以上の属性値を決定し、推薦戦略に適した属性、属性値を用いてコンテンツを絞り込むためのメニューを生成することを特徴とする情報提供装置。
4. コンテキスト情報を格納するコンテキスト格納手段と、
   前記コンテキスト格納手段に格納されたコンテキスト情報から推薦戦略を生成する推薦戦略生成手段と、
   前記推薦戦略生成手段で生成した推薦戦略に基づいて条件選択メニューを生成する条件選択メニュー構築手段と、から構成され、
   前記推薦戦略生成手段は、
   コンテキスト情報と推薦戦略の対応付けを記述するコンテキスト・推薦戦略対応手段と、
   前記コンテキスト格納手段で収集されたコンテキスト情報と、前記コンテキスト・推薦戦略対応手段の情報を踏まえて推薦戦略を決定する推薦戦略決定手段と、から構成され、
   前記条件選択メニュー構築手段は、
   コンテンツ格納手段に格納されたコンテンツを調査するためのコンテンツ調査手段と、
   前記推薦戦略生成手段で生成された推薦戦略と、前記コンテンツ調査手段での調査結果を踏まえてユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定する属性決定手段と、
   前記属性決定手段で決定したコンテンツの属性の中からユーザに選択を促す属性値を少なくとも1つ以上決定する属性値決定手段と、
   前記属性決定手段で決定されたコンテンツ属性と、前記属性値決定手段で決定された属性値を使って条件選択メニューを生成する条件選択メニュー生成手段と、から構成されることを特徴とする情報提供装置。
5. 推薦対象のコンテンツを格納しているコンテンツ格納手段と、
   前記コンテキスト情報を格納するコンテキスト格納手段と、
   前記コンテキスト格納手段に格納されたコンテキスト情報から推薦戦略を生成する推薦戦略生成手段と、
   前記推薦戦略生成手段で生成した推薦戦略に基づいて条件選択メニューを生成する条件選択メニュー構築手段と、
   前記コンテンツ格納手段に格納されたコンテンツの中からユーザに推薦するコンテンツを選択するコンテンツ抽出手段と、
   ユーザからの操作入力およびユーザに対する画面出力といったユーザとのインタラクションを司るUI管理手段と、から構成され、
   前記推薦戦略生成手段は、
   コンテキスト情報と推薦戦略の対応付けを記述するコンテキスト・推薦戦略対応手段と、
   前記コンテキスト格納手段で収集されたコンテキスト情報と、前記コンテキスト・推薦戦略対応手段の情報を踏まえて推薦戦略を決定する推薦戦略決定手段と、から構成され、
   前記条件選択メニュー構築手段は、
   コンテンツ格納手段に格納されたコンテンツを調査するためのコンテンツ調査手段と、
   推薦戦略生成手段で生成された推薦戦略とコンテンツ調査手段での調査結果を踏まえてユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定する属性決定手段と、
   属性決定手段で決定したコンテンツの属性の中からユーザに選択を促す属性値を少なくとも1つ以上決定する属性値決定手段と、
   属性決定手段で決定されたコンテンツ属性と属性値決定手段で決定された属性値を使って条件選択メニューを生成する条件選択メニュー生成手段と、から構成され、
   前記コンテンツ抽出手段は、
   条件選択メニューに対して行われたユーザの入力からコンテンツの検索条件を決定する検索条件決定手段と、
   検索条件決定手段で決定した検索条件に従ってコンテンツ格納手段のコンテンツ情報の中から推薦すべきコンテンツを選択するコンテンツ検索手段と、から構成され、
   前記UI管理手段は、
   前記条件選択メニュー構築手段で生成された条件選択メニューに対するユーザの条件選択入力を受ける条件選択手段と、
   前記コンテンツ抽出手段で選択されたコンテンツをユーザに提示し情報提供を行うコンテンツ表示手段と、から構成されることを特徴とする情報提供装置。
6. 前記コンテンツ抽出手段の中に、コンテンツ提示を提示した後、続けての情報推薦を継続するかどうかを判定する対話継続判定手段を有することを特徴とする請求項５に記載の情報提供装置。
7. 検索対象となり得るコンテンツを格納するコンテンツデータベースを少なくとも2つ以上管理・格納しておくコンテンツDB格納手段と、
   前記コンテキスト格納手段に格納されたコンテキスト情報に従って、前記コンテンツDB格納手段に格納されたコンテンツデータベースの中から対象とすべきコンテンツデータベースを選択し、コンテンツ格納手段に格納する対象コンテンツ抽出手段と
   を有することを特徴とする請求項５または請求項６に記載の情報提供装置。
8. 前記コンテキスト格納手段に格納されたコンテキスト情報から導出されるコンテンツの検索条件を決定する前提条件決定手段と、
   前記前提条件決定手段で決定したコンテンツ検索条件を格納する前提条件格納手段と
   を有することを特徴とする請求項５から請求項７のいずれかに記載の情報提供装置。
9. 前記コンテキスト格納手段に格納されたコンテキスト情報を調査するためのコンテキスト調査手段を有し、
   前記属性決定手段は、前記コンテキスト調査手段の調査結果に基づいて、ユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定することを特徴とする請求項５から請求項８のいずれかに記載の情報提供装置。
10. ユーザの状態、環境、又は状況を表す情報であるコンテキスト情報が格納されるコンテキスト格納手段と、
    前記コンテキスト情報に基づいて、コンテンツのどの属性又は属性値を利用してユーザに提示するコンテンツを選択するかの指針である推薦戦略を生成する推薦戦略生成手段と、
    前記推薦戦略生成手段で生成された推薦戦略に基づいて、ユーザに提示するコンテンツを絞り込む為の条件選択メニューを生成する条件選択メニュー構築手段と
    を有することを特徴とする情報提供装置。
11. 前記推薦戦略生成手段は、
    コンテキスト情報と推薦戦略との対応付けを記述するコンテキスト・推薦戦略対応手段と、
    前記コンテキスト格納手段で収集されたコンテキスト情報と、前記コンテキスト・推薦戦略対応手段の情報を踏まえて推薦戦略を決定する推薦戦略決定手段と
    を有することを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 前記条件選択メニュー構築手段は、
    コンテンツを調査するためのコンテンツ調査手段と、
    前記推薦戦略生成手段で生成された推薦戦略と、前記コンテンツ調査手段の調査結果とに基づいて、ユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定する属性決定手段と、
    前記属性決定手段で決定したコンテンツの属性の中からユーザに選択を促す属性値を少なくとも1つ以上決定する属性値決定手段と、
    前記属性決定手段で決定されたコンテンツ属性と、前記属性値決定手段で決定された属性値を使って条件選択メニューを生成する条件選択メニュー生成手段と
    を有することを特徴とする請求項１０又は請求項１１に記載の情報提供装置。
13. 前記条件選択メニューに対して行われたユーザの入力情報に基づいて、コンテンツの検索条件を決定する検索条件決定手段と、
    検索条件決定手段で決定した検索条件に従って、推薦すべきコンテンツを選択するコンテンツ検索手段と
    を有することを特徴とする請求項１０から請求項１２のいずれかに記載の情報提供装置。
14. 前記条件選択メニュー構築手段で生成された条件選択メニューに対するユーザの条件選択入力を受ける条件選択手段と、
    前記コンテンツ検索手段で選択されたコンテンツをユーザに提示し情報提供を行うコンテンツ表示手段と
    を有することを特徴とする請求項１０から請求項１３のいずれかに記載の情報提供装置。
15. コンテンツ提示を提示した後、続けての情報推薦を継続するかどうかを判定する対話継続判定手段を有することを特徴とする請求項１０から請求項１４のいずれかに記載の情報提供装置。
16. コンテンツを格納しているコンテンツ格納手段を有することを特徴とする請求項１０から請求項１５のいずれかに記載の情報提供装置。
17. 検索対象となり得るコンテンツを格納するコンテンツデータベースを少なくとも2つ以上管理・格納しておくコンテンツDB格納手段と、
    前記コンテキスト格納手段に格納されたコンテキスト情報に従って、前記コンテンツDB格納手段に格納されたコンテンツデータベースの中から対象すべきコンテンツデータベースを選択し、コンテンツ格納手段に格納する対象コンテンツ抽出手段と
    を有することを特徴とする請求項１０から請求項１６のいずれかに記載の情報提供装置。
18. 前記コンテキスト格納手段に格納されたコンテキスト情報から導出されるコンテンツの検索条件を決定する前提条件決定手段と、
    前記前提条件決定手段で決定したコンテンツ検索条件を格納する前提条件格納手段と
    を有することを特徴とする請求項１０から請求項１７のいずれかに記載の情報提供装置。
19. 前記コンテキスト格納手段に格納されたコンテキスト情報を調査するためのコンテキスト調査手段を有し、
    前記属性決定手段は、前記コンテキスト調査手段の調査結果に基づいて、ユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定することを特徴とする請求項１０から請求項１８のいずれかに記載の情報提供装置。
20. コンテンツを選別する際の方針である推薦戦略をコンテキスト情報に基づいて決定し、該推薦戦略に基づいてコンテンツの検索条件や提示方法を制御することを特徴とする情報提供方法。
21. コンテンツを選別する際の方針である推薦戦略をコンテキスト情報に基づいて決定し、該推薦戦略に基づいてコンテンツの検索条件や提示方法の選択肢を生成してユーザに提示することを特徴とする情報提供方法。
22. コンテキスト情報を格納し、コンテキスト情報と推薦戦略の対応付けを記述しておき、コンテキスト情報を踏まえて推薦戦略を決定し、対象コンテンツを調査した上で、推薦戦略とコンテンツ調査結果を踏まえてユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定し、決定したコンテンツの属性の中からユーザに選択を促す属性値を少なくとも1つ以上決定し、決定したコンテンツ属性と属性値を使って条件選択メニューを生成することを特徴とする情報提供方法。
23. 推薦対象のコンテンツを格納し、コンテキスト情報を格納し、コンテキスト情報と推薦戦略の対応付けを記述しておき、コンテキスト情報から推薦戦略を決定し、推薦対象のコンテンツを調査した上で、推薦戦略を踏まえてユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定し、決定したコンテンツの属性の中からユーザに選択を促す属性値を少なくとも1つ以上決定し、決定したコンテンツ属性と属性値を使って条件選択メニューを生成し、条件選択メニューに対して行われたユーザの入力からコンテンツの検索条件を決定し、決定した検索条件に従って推薦対象のコンテンツ情報の中から推薦すべきコンテンツを選択する、ことを特徴とする情報提供方法。
24. 前記検索条件に従ってコンテンツ格納手段のコンテンツ情報の中からコンテンツを推薦した際、さらに続けて情報推薦を継続するかどうかを判定することを特徴とする請求項２３に記載の情報提供方法。
25. 検索対象となり得るコンテンツデータベースを少なくとも2つ以上管理・格納し、コンテキスト情報に従って格納したコンテンツデータベースの中から対象とすべきコンテンツデータベースを選択して推薦対象のコンテンツとすることを特徴とする請求項２３または請求項２４に記載の情報提供方法。
26. コンテキスト情報からコンテンツの検索条件を導出し、前記ユーザの入力から決定したコンテンツの検索条件と合わせることで推薦対象のコンテンツ情報の中から推薦すべきコンテンツを選択することを特徴とする請求項２３から請求項２５のいずれかに記載の情報提供方法。
27. コンテキスト情報を調査し、この調査結果に基づいて、ユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定することを特徴とする請求項２３から請求項２６のいずれかに記載の情報提供方法。
28. コンテキスト情報を格納するコンテキスト格納処理と、コンテキスト格納処理で格納されたコンテキスト情報から推薦戦略を生成する推薦戦略生成処理と、推薦戦略生成処理で生成した推薦戦略に基づいて条件選択メニューを生成する条件選択メニュー構築処理と、
    をコンピュータに実行させ、前記推薦戦略生成処理は、コンテキスト情報と推薦戦略の対応付けを記述するコンテキスト・推薦戦略対応処理と、コンテキスト格納処理で収集されたコンテキスト情報とコンテキスト・推薦戦略対応処理の情報を踏まえて推薦戦略を決定する推薦戦略決定処理と、
    から構成され、
    前記条件選択メニュー構築処理は、
    コンテンツ格納手段に格納されたコンテンツを調査するためのコンテンツ調査処理と、推薦戦略生成処理で生成された推薦戦略とコンテンツ調査処理での調査結果を踏まえてユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定する属性決定処理と、属性決定処理で決定したコンテンツの属性の中からユーザに選択を促す属性値を決定する属性値決定処理と、属性決定処理で決定されたコンテンツ属性と属性値決定処理で決定された属性値を使って条件選択メニューを生成する条件選択メニュー生成処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする情報提供プログラム。
29. 推薦対象のコンテンツを格納するコンテンツ格納処理と、コンテキスト情報を格納するコンテキスト格納処理と、コンテキスト格納処理で格納されたコンテキスト情報から推薦戦略を生成する推薦戦略生成処理と、推薦戦略生成処理で生成した推薦戦略に基づいて条件選択メニューを生成する条件選択メニュー構築処理と、コンテンツ格納処理で格納されたコンテンツの中からユーザに推薦するコンテンツを選択するコンテンツ選択処理と、ユーザからの操作入力およびユーザに対する画面出力といったユーザとのインタラクションを司るUI管理処理と、をコンピュータに実行させ、前記推薦戦略生成処理は、コンテキスト情報と推薦戦略の対応付けを記述するコンテキスト・推薦戦略対応処理と、コンテキスト格納処理で収集されたコンテキスト情報とコンテキスト・推薦戦略対応処理の情報を踏まえて推薦戦略を決定する推薦戦略決定処理と、をコンピュータに実行させ、前記条件選択メニュー構築処理は、コンテンツ格納処理で格納されたコンテンツを調査するためのコンテンツ調査処理と、推薦戦略生成処理で生成された推薦戦略とコンテンツ調査処理での調査結果を踏まえてユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定する属性決定処理と、属性決定処理で決定したコンテンツの属性の中からユーザに選択を促す属性値を決定する属性値決定処理と、属性決定処理で決定されたコンテンツ属性と属性値決定処理で決定された属性値を使ってユーザに提示する条件選択メニューを生成する条件選択メニュー生成処理と、をコンピュータに実行させ、前記コンテンツ選択処理は、条件選択メニューに対して行われたユーザの入力からコンテンツの検索条件を決定する検索条件決定処理と、検索条件決定処理で決定した検索条件に従ってコンテンツ格納処理で格納されたコンテンツ情報の中から推薦すべきコンテンツを選択するコンテンツ検索処理と、をコンピュータに実行させ、前記UI管理処理は、条件選択メニュー構築処理で生成された条件選択メニューをユーザに提示してユーザの条件選択入力を受ける条件選択処理と、コンテンツ選択処理で選択されたコンテンツを提示するコンテンツ表示処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする情報提供プログラム。
30. 前記コンテンツ選択処理でコンテンツ提示を提示した後、さらに続けて情報推薦を継続するかどうかを判定する対話継続判定処理を行うことを特徴とする請求項２９に記載の情報提供プログラム。
31. 検索対象となり得るコンテンツデータベースを少なくとも２つ以上管理・格納しておくコンテンツDB格納処理と、コンテキスト格納処理で格納されたコンテキスト情報に従ってコンテンツDB格納処理に格納されたコンテンツデータベースの中から対象とすべきコンテンツデータベースを選択し処理対象コンテンツとする対象コンテンツ抽出処理とを行うことを特徴とする請求項２９または請求項３０に記載の情報提供プログラム。
32. 前記コンテキスト格納処理で格納されたコンテキスト情報から導出されるコンテンツの検索条件を決定する前提条件決定処理と前提条件決定処理で決定したコンテンツの検索条件を格納する前提条件格納処理とを行うことを特徴とする請求項２９から請求項３１のいずれかに記載の情報提供プログラム。
33. コンテキスト情報を調査するためのコンテキスト調査処理と、前記コンテキスト調査処理の調査結果に基づいて、ユーザに選択を促すべきコンテンツの属性を決定する属性決定処理とを行うことを特徴とする請求項２９から請求項３２のいずれかに記載の情報提供プログラム。
    

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