JP2006293535A - 情報表示システム - Google Patents

Abstract

【課題】使用者の活動状態を同定し、同定された活動状態に基づいて使用者が必要とする情報をタイムリーに表示できる情報表示システムを提供すること。
【解決手段】ユーザ１００の身体の各部分の状態を計測するセンサ１１０等と、計測結果に基づいて、ユーザ１００の活動状態を同定する活動状態同定部３０３と、活動状態同定部３０３により同定された活動状態に基づいて、ユーザ１００が必要とする情報を推定する情報推定部３０４と、情報推定部３０４により推定された、ユーザ１００が必要とする情報を少なくとも格納しているデータベース３０９等と、情報推定部３０４により推定されたユーザ１００が必要とする情報を、データベース３０９等に格納されている複数の情報の中から選択する情報選択部３０５と、情報選択部３０５により選択されたユーザ１００が必要とする情報を表示する情報表示部１０１とを有する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、ユーザの身体に装着可能なセンサによりユーザの活動状態を計測し、ユーザの状況に合わせた情報表示を行う情報表示システムに関する。

従来の案内情報サービスとして、使用者が案内してほしい場所に至るまでの経路や途中の地点を柔軟に案内するシステムが、例えば特許文献１に提案されている。特許文献１に提案されているシステムでは、地点、経路、施設等の情報だけでなく、ある場所までの経路に沿った実際的な案内あるいは仮想的な案内を行うことができる。また、このシステムでは、場所の移動だけではなく、時間の経過に伴った案内を行うことができる。

特開２０００−２１５２１１号公報

ここで、使用者は、例えば、所定時刻の電車に乗車しようとするとき、時間的余裕がある場合は、駅までゆっくり歩くことが多い。これに対して、使用者は、所定時刻の電車に乗車しようとするとき、時間的余裕が少ない場合は、駅まで走ることもある。このように、使用者がゆっくり歩いているときと、走っているときとでは、使用者が必要とする情報も異なってくる。例えば、使用者が天気の良い日にゆっくり歩いて駅へ向かっている場合は、「その日の気温、湿度」の情報を提供する。これに対して、使用者が駅へ向かって走っているときは、「あと５分で駅に着きます」等の情報を提供する。これらの情報は、使用者が必要とする情報を意図的に取得する行為を行わずに供給されること、いわゆるプッシュ情報として供給されることが望ましい。

また、他の例として、天候が良好なときは、使用者は駅へ行く際に地下道よりも地上を選択して歩きたいこともある。このように、使用者が存在する位置、時間等の情報だけでは、使用者に関する状況を正確に認識することはできない。

しかしながら、特許文献１に提案されているシステムでは、単に、使用者の位置、及び時間の経過に応じて、所定の情報を提供するものである。このため、使用者が必要としている情報を的確に選択して表示することは困難である。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、使用者の活動状態を同定し、同定された活動状態に基づいて使用者が必要とする情報をタイムリーに表示できる情報表示システムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、第１の本発明によれば、少なくとも使用者の身体の各部分の状態を計測する計測手段と、計測手段による計測結果に基づいて、使用者の活動状態を同定する活動状態同定手段と、活動状態同定手段により同定された活動状態に基づいて、使用者が必要とする情報を推定する情報推定手段と、情報推定手段により推定された、使用者が必要とする情報を少なくとも格納している情報格納手段と、情報推定手段により推定された使用者が必要とする情報を、情報格納手段に格納されている複数の情報の中から選択する情報選択手段と、情報選択手段により選択された使用者が必要とする情報を表示する情報表示手段と、を有することを特徴とする情報表示システムを提供できる。

また、本発明の好ましい態様によれば、計測手段は、使用者の位置及び方向を計測する位置計測手段を含むことが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、位置計測手段は、ＧＰＳ機能を有することが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、計測手段により計測される使用者の身体の各部分の状態には、少なくとも使用者の、腕の動きと、足の動きと、音声と、体内音とのいずれか一つを含むことが望ましい

また、本発明の好ましい態様によれば、計測手段は、使用者が屋内に存在するか、屋外に存在するかを計測することが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、計測手段は、少なくとも使用者の足裏の圧力を検出することで使用者の足の動きを計測することが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、活動状態同定手段は、計測手段により計測された計測データ（計測信号）と、予め格納されている使用者の予定行動データとに基づいて使用者の活動状態を同定することが望ましい。

また、第２の本発明によれば、少なくとも使用者の身体の各部分の状態を計測する計測手段と、使用者に対して所定の情報を表示する情報表示手段と、少なくとも情報表示手段に表示される所定の情報を選択するサーバーコンピュータと、情報表示手段とサーバーコンピュータとの間でデータの送受信を行うモバイルゲートウエイと、を有する情報表示システムであって、モバイルゲートウエイは、計測手段からの計測信号を受信する計測信号受信手段と、計測信号受信手段により受信された複数の計測信号を集約する計測信号集約手段と、計測信号集約手段により集約された計測信号をサーバーコンピュータへ送信するサーバーコンピュータ用送信手段と、サーバーコンピュータから送信される情報を受信する受信手段と、受信手段により受信した情報を情報表示手段へ送信する情報表示用送信手段と、を有し、サーバーコンピュータは、モバイルゲートウエイから送信される計測信号を受信する受信手段と、受信手段により受信した計測信号に基づいて、使用者の活動状態を同定する活動状態同定手段と、活動状態同定手段により同定された活動状態に基づいて、使用者が必要とする情報を推定する情報推定手段と、情報推定手段により推定された使用者が必要とする情報を、サーバーコンピュータが格納している情報、またはサーバーコンピュータとは異なる他のコンピュータが格納している情報の中から選択する情報選択手段と、情報選択手段により選択された使用者が必要とする情報をモバイルゲートウエイへ送信する情報送信手段と、を有することを特徴とする情報表示システムを提供できる。

本発明に係る情報表示システムでは、計測手段は、少なくとも使用者の身体の各部分の状態、例えば、腕の動きや足の動きを計測する。活動状態同定手段は、計測手段による計測結果に基づいて、使用者の活動状態、例えば座っている状態、走っている状態等を同定する。情報推定手段は、活動状態同定手段により同定された活動状態に基づいて、使用者が必要とする情報を推定する。情報格納手段、例えばデータベースは、情報推定手段により推定された、使用者が必要とする情報を少なくとも格納している。次に、情報選択手段は、情報推定手段により推定された使用者が必要とする情報を、情報格納手段に格納されている複数の情報の中から選択する。情報表示手段は、情報選択手段により選択された使用者が必要とする情報を表示する。このように本発明では、情報推定手段は、活動状態同定手段により同定された活動状態に基づいて、使用者が必要とする情報を推定している。これにより、使用者の活動状態に応じた最適な内容の情報を推定できる。そして、情報表示手段は、情報選択手段により選択された使用者が必要とする情報を表示する。このため、使用者に対して必要な情報が表示される。この結果、使用者が意図的に所定の情報を選択、取得することなく、必要な情報を取得することが可能である。すなわち、本発明によれば、使用者の活動状態を同定し、同定された活動状態に基づいて使用者が必要とする情報をタイムリーに表示できる。

以下に、本発明に係る情報表示システムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例により、この発明が限定されるものではない。

図１は、本発明の実施例１に係る情報表示システムの機能ブロックを示す。本情報表示システムは、ユーザ１００が装着する各種センサ群と、モバイルゲートウエイ２００と、サーバーコンピュータ３００とから構成されている。図２は、情報表示システムの概略構成を示す。

まず、ユーザ１００が装着するデバイス、センサ群について説明する。ユーザ１００は、屋内外センサ１１０と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ；全地球測位システム）１１１と、足圧力センサ１１２と、発話・咀嚼センサ１１３と、腕装着型運動計測センサ１１４とを、身体に装着している。これらのセンサを、以下、適宜「センサ１１０等」という。センサ１１０等は、計測手段に対応する。また、使用者１００は、情報表示部１０１を頭部の一方の眼の近傍に装着している。以下、屋内外センサ１１０と、ＧＰＳ１１１と、足圧力センサ１１２と、発話・咀嚼センサ１１３と、腕装着型運動計測センサ１１４との概略構成と機能を説明する。なお、それぞれのセンサの詳細な判定手順については、フローチャートを用いて後述する。

（屋内外センサ）
屋内外センサ１１０は、使用者１００が屋内に存在するか、または屋外に存在するかの検出、判定を行う。屋内外センサ１１０は、照射部と受信部と判定部とを備えている。照射部は、超音波を反射対象物、例えば天井へ向かって照射する。受信部は、天井から反射してきた超音波を受信する。そして、判定部は、照射された超音波が反射して戻ってくるまでの時間、反射された超音波の強度等に基づいて、ユーザ１００が屋内に存在するか、屋外に存在するかの判定を行う。

また、ユーザ１００が傘を使用しているときは、照射部からの超音波は、反射対象物である傘の内側で反射されて戻ってくる。このときは、屋内外センサ１１０と、反射対象物との距離が、例えば４０ｃｍ以内のときは、反射対象物は天井ではないと判定する。さらに、受信部のサンプリング時間、蓄積時間を調整することで、判定結果をさらに最適化できる。

また、屋内外センサ１１０は、超音波に限られず、以下の方式を用いるものでも良い。
（１）レーザーや赤外領域の光を照射して、その反射を検出するアクティブ光方式（一般的な距離センサの応用）、
（２）紫外領域の光を検出するパッシブ紫外線方式（屋内外で紫外線量が異なることを利用）、
（３）焦電センサにより、上方向の空間温度（雲などからの赤外線量）を測定するパッシブ赤外線方式（天井と空とで温度が異なることを利用）、
（４）マイクにより騒音を測定するパッシブ騒音方式（屋内外で騒音スペクトルパターンが異なることを利用）。

（ＧＰＳ）
ユーザ１００は、ＧＰＳ１１１を身体に装着している。ＧＰＳ１１１により、ユーザ１００の所在位置と方向を検出できる。また、ＧＰＳ１１１の代わりに、携帯電話の位置情報サービスを用いることできる。ＧＰＳは、位置計測手段に対応する。

（足圧力センサ）
足圧力センサ１１２は、ユーザ１００が履いている靴にかかる足裏の圧力分布を検出する。そして、足圧力センサ１１２は、使用者１００の立ち状態、座り状態、歩行状態を同定する。歩行状態には、歩いている状態、早歩きの状態、小走りの状態、走っている状態が含まれる。

（発話・咀嚼センサ）
発話・咀嚼センサ１１３は、使用者１００が発話している状態か、または咀嚼している状態、即ち食事中であるかを同定する。発話・咀嚼センサ１１３は、ユーザ１００の一方の耳に装着するイヤホン型センサである。イヤホン型センサの一つの筐体内には、骨伝導マイクと外界音マイクとが内蔵されている。

骨伝導マイクは、体内音を検出する。体内音とは、ユーザ１００の発話・咀嚼時に体内から生じ、体内を伝播する振動である。体内音の具体例は、声帯振動や歯が食物を噛み切る音、食物が咽喉を通過する音、あご関節が動く音等である。

外界音マイクは、ユーザのいる環境の外界音を検出する。外界音には、環境の雑音に加え、ユーザ１００の発声に応じて、体外へ伝播する振動、即ち音声が含まれる。そして、発話・咀嚼センサ１１３は、骨伝導マイクと外界音マイクとの検出結果に基づいて、後述する判定手順に従ってユーザ１００が発話状態であるか、咀嚼状態であるかを同定する。

（腕装着型運動計測センサ）
腕装着型運動計測センサ１１４（以下、適宜「運動計測センサ」という。）は、ユーザ１００の腕の動きを検出する。運動計測センサ１１４は、加速度センサや角速度センサを備えている。そして、上述した足圧力センサ１１２の検出結果と合わせてユーザ１００の日常動作、歩行状態をさらに正確に同定することができる。なお、腕に装着する方法は、例えば腕時計タイプ、または腕に貼付するタイプ等が挙げられる。

（情報表示部）
使用者１００は、後述する情報を表示する情報表示部１０１を頭部に装着している。情報表示部１０１は、頭部に装着する小型、軽量のディスプレイ・ユニットである。ユーザ１００が情報表示部１０１を装着した状態では、ユーザ１００の一方の眼の前方に数ｍｍ角程度以下の大きさのディスプレイ部（不図示）が位置するように構成されている。ディスプレイ部の大きさは、ユーザ１００の瞳孔の大きさよりも小さい。このため、ディスプレイ部の面積は、ユーザ１００の視野領域に対して占める割合が非常に小さい。これにより、ユーザ１００は、通常の視野からの情報を認識し、かつ必要に応じてディスプレイ部に表示される情報を認識できる。換言すると、いわゆるシースルービューアのような使用感覚で、情報表示部１０１を使用できる。なお、以下、「情報表示部」のことを適宜「ＭＥＧ（メグ）」（Ｍｏｂｉｌｅｒ Ｅｙｅ Ｇｌａｓｓ）という。

図３は、情報表示部１０１のディスプレイ部に表示される情報の例を示す。ユーザ１００は、屋外を歩行しているとき、その日の気温、降水確率等を認識できる。このような、天気情報は、後述する手順により選択されて表示される情報、いわゆるプッシュ情報である。この結果、ユーザ１００は意図的に天気情報を取得する必要は無い。即ち、ユーザはいちいち面倒な操作を行わずとも、必要な情報を状況に応じて随時取得することが可能となる。

また、情報表示部１０１と、屋内外センサ１１０と、ＧＰＳ１１１と、足圧力センサ１１２と、発話・咀嚼センサ１１３と、腕装着型運動計測センサ１１４とは、それぞれ無線通信のためのＢｌｕｅｔｏｏｔｈチップ（不図示）を搭載している。そして、センサ１１０等の計測信号は、デジタルデータ化されて後述するモバイルゲートウエイ２００へ送信される。

（モバイルゲートウエイ）
モバイルゲートウエイ２００について説明する。モバイルゲートウエイ２００は、３つの機能を有する。１番目の機能は、上述した各種センサ群からの情報を集約することである。２番目の機能は、後述するサーバーコンピュータ３００との通信を行うことである。３番目の機能は、情報表示部１０１との通信を行うことである。そして、モバイルゲートウエイ２００は、例えば、ユーザ１００が所持する鞄の中に収納されている。

図１において、モバイルゲートウエイ２００の計測信号受信部２０１は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈの受信部である無線タグ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈチップ）を備えている。計測信号受信部２０１は、上述した屋内外センサ１１０と、ＧＰＳ１１１と、足圧力センサ１１２と、発話・咀嚼センサ１１３と、腕装着型運動計測センサ１１４とからの計測信号を受信する。計測信号集約部２０２は、これらのセンサからの複数の計測信号を一つに集約する。サーバーコンピュータ用送信部２０３は、集約された計測信号をサーバーコンピュータ３００へ送信する。受信部２０４は、後述するサーバーコンピュータ３００からの信号を受信する。また、制御部２０５、例えばＣＰＵは、計測信号受信部２０１と、計測信号集約部２０２と、サーバーコンピュータ用送信部２０３と、受信部２０４とを制御する。

（サーバーコンピュータ）
サーバーコンピュータ３００について説明する。サーバーコンピュータ３００は、ユーザ１００とは異なる位置に設置されている。サーバーコンピュータ３００の受信部３０１は、モバイルゲートウエイ２００のサーバーコンピュータ用送信部２０３から送信された計測信号を受信する。活動状態同定部３０３は、受信した計測信号に基づいて、ユーザ１００の活動状態を同定する。情報推定部３０４は、活動状態同定部３０３により同定された活動状態に基づいて、ユーザ１００が必要とする情報を推定する。

活動状態同定部３０３と情報推定部３０４とは、それぞれ予定表３０６、外部状況３０７を参照する。予定表３０６は、ユーザ１００の行動予定、スケジュールが記憶されている。また、外部状況３０７は、天候情報、道路混雑情報等を含んでいる。

データベース３０９、個人データベース３１０、履歴データベース３１１は、ユーザ１００が必要とする情報、あるいは情報選択部３０５で情報を選択する際の判断基準となる情報を格納している。個人データベース３１０は、ユーザ１００の趣味・嗜好や興味の対象、行動目標（ダイエットとか生活習慣の改善など）等の情報を格納している。個人データベース３１０には、ユーザ１００自身が情報を入力する。また、履歴データベース３１１は、例えば、ユーザ１００が前日に居た場所、前日の行動内容等に関する情報を格納している。これらデータベース群が格納している情報の詳細は後述する。なお、データベース群は、サーバーコンピュータ３００が内蔵する構成には限られない。例えば、サーバーコンピュータ３００とは異なる外部にデータベース群を設ける構成でも良い。データベース３０９、個人データベース３１０、履歴データベース３１１は、情報格納手段に対応する。

そして、情報選択部３０５は、情報推定部３０４により推定されたユーザ１００が必要とする情報を、データベース３０９、個人データベース３１０、履歴データベースに格納されている複数の情報の中から、あるいはこれらの情報に基づいて他のコンピュータから選択する。ここで、情報選択部３０５は、例えばインターネット４００や専用回線を介して他のコンピュータ４０１と通信可能に構成されている。これにより、情報選択部３０５は、他のコンピュータ４０１を介してユーザ１００に必要な情報を取得することができる。また、情報選択部３０５は、インターネット４００を介して、情報・サービスベンダ（情報・サービス提供会社）から情報を取得することもできる。

情報選択部３０５が、ユーザ１００に必要な情報を選択するとき、メタデータを用いる。メタデータとは、データについての内容を記述したデータである。メタデータは、膨大なデータの中から目的のデータを探し出す手助けとするために作成される。例えば、情報選択部３０５が、「ニュース」情報を選択するとき、ユーザ１００の興味の対象として、個人データベース３１０に“スポーツ”が登録されていれば、スポーツというメタデータが付与されたニュースを検索し、優先的に選択する。これにより、ユーザ１００が欲していると推定された情報のうち、ユーザに最適なものを的確に選択（フィルタリング）することが可能となる。

また、情報選択部３０５で選択された情報に対して、制御・演算部３０８により表示情報最適化が行われる。ここで、情報表示部１０１を用いて、詳細な文字情報等を表示すると、却ってユーザ１００の情報認識が困難になってしまうことがある。このため、情報表示部１０１に表示する情報は、表示情報最適化により簡略化された簡潔な情報へ要約される。

情報送信部３０２は、情報選択部により選択された情報をモバイルゲートウエイ２００へ送信する。また、制御・演算部３０８は、受信部３０１と、情報送信部３０２と、活動状態同定部３０３と、情報推定部３０４と、情報選択部３０５との制御を行う。

ここでは、モバイルゲートウエイ２００は、例えば、モバイル通信 カードを搭載しており、サーバーコンピュータ３００とインターネット経由で繋がっているが、高性能モバイルＰＣを用いることによって、モバイルゲートウエイ２００とサーバーコンピュータ３００を１つのモバイルＰＣに統合することも可能である。また、各センサとモバイルゲートウエイ２００との間の通信データ量を削減するために、計測データそのものではなく、前処理により、例えば、足圧センサからは、足の運動状態を識別した結果のみを送信するように構成することもできる。あるいは、モバイルゲートウエイ２００とサーバーコンピュータ３００との間の通信データ量を削減するために、計測信号集約部２０２で、同様の前処理を行うように構成することもできる。

図４は、情報表示システムが情報を表示する手順を大まかに示すフローチャートである。各ステップの詳細な内容については後述する。まず、ステップＳ４０１において、屋内外センサ１１０と、ＧＰＳ１１１と、足圧力センサ１１２と、発話・咀嚼センサ１１３と、腕装着型運動計測センサ１１４とは、それぞれユーザ１００の身体の状態を計測する。

ステップＳ４０２において、活動状態同定部３０３は、センサ１１０等からの計測信号に基づいてユーザ１００の活動状態を同定する。ステップ４０３において、情報推定部３０４は、同定された活動状態と、例えば、予定表３０６等とを参照して、ユーザ１００が要求すると思われる情報を推定する。ステップＳ４０４において、情報選択部３０５は、例えば、データベースの中から上記要求にマッチした情報を選択する。ステップＳ４０５において、情報表示部１０１は、選択された情報を表示する。

次に、上述のフローチャートで示した手順を、さらに、具体例を用いて詳細に説明する。
（活動状態同定部の機能）
図５は、活動状態同定部３０３が予定表３０６や計時情報を参照して活動状態を同定する手順を示すフローチャートである。以下、ユーザ１００が予定している項目を、適宜「イベント」という。イベントの例は、「Ｔ大学における打ち合わせ」、「銀座○○における懇親会」等である。

ステップＳ５０１において、ユーザ１００の行動予定が予定表３０６内に記憶されている。予定表３０６は、サーバーコンピュータ３００内のメモリ（不図示）に記憶することができる。ステップＳ５０２において、例えば、サーバーコンピュータ３００の制御・演算部３０８は、予定表３０６に基づいて、さらに詳細な内容の副次予定表を生成する。

図６は、生成された副次予定表の構成例を示す。ある日のユーザ１００の予定では、以下のイベント（１）、（２）、（３）が予め入力されている。
（１）午前中：Ｏ会社へ出勤、
（２）１４時００分〜１７時００分：Ｔ大学において打合わせ、
（３）１８時３０分〜２１時３０分：銀座○○において懇親会

ここで、ユーザ１００が勤務しているＯ会社の最寄り駅はＳ駅である。また、午後に予定されているＴ大学での打合せへ出席するためには、Ｔ大学前駅まで行く必要がある。制御・演算部３０８は、Ｓ駅からＴ大学前駅へ行くための複数の経路を候補とする。ユーザ１００は、複数の経路から、任意の経路を選択することができるが、個人データベース３１０に格納されている情報に基づいて、例えば、ユーザ１００の嗜好に応じて、所要時間が最短な経路や、運賃が最安な経路、歩く距離が最短な経路、乗換が最少な経路など、選択的に候補とすることもできる。本副次予定表では、電車のＳ線とＮ線とを乗り換えて使用する経路を選択している。

Ｔ大学での打合せ開始時刻（１４時００分）を基準として、制御・演算部３０８は、Ｏ会社を出発する準備を開始する時間、Ｓ駅までの移動時間、電車による移動時間、Ｔ大学前駅から打合せ場所までの移動時間等を見積もり、これらの副次予定表を自動的に生成する。

さらに、制御・演算部３０８は、Ｔ大学での打合せの終了から懇親会の終了までの副次予定表を自動的に生成する。これにより、ユーザ１００は、副次予定表で生成された時刻表に基づいてＴ大学前駅からＭ線を使ってＧ駅まで行けば良いことがわかる。

同様に、制御・演算部３０８は、懇親会が開催された店からユーザ１００の自宅までの副次予定表を自動的に生成する。これにより、ユーザ１００は、自宅の最寄駅であるＭＮ駅に最終電車により確実に帰宅できるようになる。

図５に戻って説明を続ける。ステップＳ５０４において、時計により現在の時刻を取得する。時計は、ユーザ１００が装着すること、モバイルゲートウエイ２００が内蔵していること、及びサーバーコンピュータ３００が内蔵していることのいずれでも良い。

ステップＳ５０３において、取得された時刻に基づいて、イベント開始時刻Ｔｍｉｎ前か否かを判定する。イベント開始時刻Ｔｍｉｎは、ユーザ１００が予め設定すること、または制御・演算部３０８がユーザ１００の行動を学習機能により記憶することで設定できる。ステップＳ５０３の判定結果が偽（Ｎｏ）のときは、ステップＳ５０３の判定を繰り返す。ステップＳ５０３の判定結果が真（Ｙｅｓ）のとき、ステップＳ５０５において、ユーザ１００は、少なくとも当該イベントの準備状態にあると同定され、ステップＳ５０７へ進む。

ステップＳ５０７において、ステップＳ５０６で取得された時間に基づいて、イベント開始時間か否かを判定する。ステップＳ５０７の判定結果が偽のとき、ステップＳ５０７を繰り返す。ステップＳ５０７の判定結果が真のとき、ステップＳ５０８において、ユーザ１００は、少なくとも当該イベントの開始状態にあると同定され、ステップＳ５１０へ進む。

ステップＳ５１０においては、上述したセンサ１１０等からの計測結果に基づいてステップＳ５０９において同定されたユーザ１００の活動状態に基づいて、当該イベントが開始されたか否かを判定する。ステップＳ５１０の判定結果が偽のとき、ステップＳ５１１へ進む。ステップＳ５１１において、予定が変更されたか否かを判定する。ステップＳ５１１の判定結果が真のとき、ステップＳ５１２において、当該イベントはキャンセルされたと同定される。ステップＳ５１０の判定結果が真のとき、ステップＳ５１３において、ユーザ１００は、少なくとも当該イベントの実施状態であると同定され、ステップＳ５１５へ進む。

ステップＳ５１５においては、上述したセンサ１１０等からの計測結果に基づいてステップＳ５１４において同定されたユーザ１００の活動状態に基づいて当該イベントが終了したか否かを判定する。ステップＳ５１５の判定結果が偽のとき、ステップＳ５１５を繰り返す。ステップＳ５１５の判定結果が真のとき、ステップＳ５１６において、ユーザ１００は、少なくとも当該イベントの完了状態であると同定される。

本フローチャートにおけるイベントは単一の項目に限定されない。同一時刻に複数の異なる内容のイベントの状態をとることもできる。例えば、同一の時刻にイベントＡの実施状態であり、かつイベントＢの準備状態である場合である。

上述した図５に示す手順に従って、活動状態同定部３０３は、時計や予定表３０６に基づいて、活動状態、例えば「イベント準備状態」、「イベント開始状態」、「イベントキャンセル状態」、「イベント実施状態」、「イベント完了状態」を同定できる。

（屋内外センサ、ＧＰＳによる位置状態判別）
次に、図７に基づいて、屋内外センサ１１０と、ＧＰＳ１１１とからの計測信号に基づいて、活動状態同定部３０３がユーザ１００の活動状態を同定する手順を説明する。ステップＳ７０１において、使用者１００は屋内外センサ１１０を装着する。ステップＳ７０２において、屋内外センサ１１０により使用者１００が存在する位置における天井までの距離Ｄを測定する。

ステップＳ７０３において、
Ｄｍｉｎ＜Ｄ＜Ｄｍａｘ
を満足するか否かを判定する。ここで、Ｄｍｉｎ、Ｄｍａｘはそれぞれ天井識別用の閾値で、屋内外センサの床上高さが１２０ｃｍ程度の場合（大人のユーザが胸ポケットに装着したと想定）、Ｄｍｉｎは７０ｃｍ程度（傘などの障害物）、Ｄｍａｘは２８０ｃｍ程度（スーパーなどの天井高３〜４ｍ程度）である。ステップＳ７０３の判定結果が真のとき、ステップＳ７０４において、ユーザ１００は直前に検出された屋外位置近傍の屋内に存在すると同定され、ステップＳ７０５へ進む。ただし、予定表３０６に基づいてユーザ１００が交通機関を利用していると同定されるときは、それ以降、屋内状態が継続して検出されても、ユーザ１００は予定表３０６や上述の副次予定表の内容に従って移動しているものとして同定される。

ステップＳ７０５において、ＧＰＳ１１１からの計測信号が取得されているか否かを判定する。ステップＳ７０５の判定結果が偽のとき、ステップＳ７０６においてユーザ１００は屋外で、かつビルの谷間等ＧＰＳの利用できない環境に存在すると同定される。

ステップＳ７０５の判定結果が真のとき、ステップＳ７１０へ進む。ステップＳ７１０において、ステップＳ７０７のＧＰＳ１１１からの計測信号と、ステップＳ７０８の時計による計時情報と、ステップＳ７０９の予定表３０６と副次予定表とを参照して、現在位置が近傍のイベント定義位置とどういう関係にあるのか相関を調べる。

ステップＳ７１０の相関結果に応じて、ユーザ１００がイベント定義位置に存在すること（ステップＳ７１１）、イベント間位置に存在すること（ステップＳ７１２）、またはその他の位置に存在すること（ステップＳ７１３）を判定する。ステップＳ７１１のイベント定義位置とは、例えば、自宅、駅、会社等をいい、例えば、現在位置が、直前のイベント定義位置“会社”と直後のイベント定義位置“駅”との間である場合には、ステップＳ７１２でユーザ１００がイベント間位置にいると同定され、ユーザ１００がイベント定義位置間を移動中であることがわかる。

（足圧力センサ）
足圧力センサ１１２は、図２に示すように、例えばユーザ１００が履いている靴の中敷に設けられている。足圧力センサ１１２は、少なくとも踵部分の圧力を検出するように構成されている。また、踵部分に加えて他の足裏部分の圧力を検出することで、さらに検出精度を向上できる。なお、足圧力センサ１１２は、靴自体に形成されている構成、ユーザ１００の足裏に貼付する構成とすることもできる。

図８は、足圧力センサ１１２により活動状態を同定する手順を示すフローチャートである。ステップＳ８０１において、ユーザ１００は足圧力センサ１１２を内蔵する靴を履く。ステップＳ８０２において、圧力変動はＰ_TH1以上か否かを判定する。ここで、Ｐ_TH1は、移動識別用の圧力変動閾値である。ステップＳ８０２の判定結果が真のとき、ステップＳ８０３へ進む。ステップＳ８０３において、圧力変動は周期的か否かを判定する。ステップＳ８０３の判定結果が真のとき、ステップＳ８０４へ進む。

ステップＳ８０４において、
τ＜α_TH
を満足するか否かを判定する。ここで、
τ：１周期中に踵に圧力がかかる時間の割合、
α_TH：歩行／走行識別用のデューティ閾値をそれぞれ示す。デューティ閾値α_THは、個人差はあるが、略３０〜４０％程度である。

ステップＳ８０４の判定結果が真のとき、ステップＳ８０５において、Ｗ_TH2／ｍｉｎ以上か否かを判定する。ここで、Ｗ_TH2／ｍｉｎは１分間の歩数閾値である。

ステップＳ８０５の判定結果が真のとき、ステップＳ８０６において、ユーザ１００が走っている状態であると同定される。また、ステップＳ８０５の判定結果が偽のとき、ステップＳ８０７においてユーザ１００が小走りの状態であると同定される。

ステップＳ８０２の判定結果が偽のとき、ステップＳ８１２へ進む。ステップＳ８１２において踵への圧力がＰ_TH2以上であるか否かを判定する。ここで、Ｐ_TH2は座り／立ち識別用の圧力閾値で、ユーザ１００の体重に応じて設定される。

ステップＳ８１２の判定結果が真のとき、ステップＳ８１３において、ユーザ１００が立っている状態であると同定される。また、ステップＳ８１２の判定結果が偽のとき、ステップＳ８１４においてユーザ１００は座っている状態であると同定される。

さらに、ステップＳ８０３の判定結果が偽のとき、ステップＳ８１１においてユーザ１００は運動状態であると同定される。また、ステップＳ８０４の判定結果が偽のとき、ステップＳ８０８へ進む。ステップＳ８０８において、Ｗ_TH1／ｍｉｎであるか否かを判定する。ここで、Ｗ_TH1／ｍｉｎは１分間の歩数閾値である。

ステップＳ８０８の判定結果が真のとき、ステップＳ８０９において、ユーザ１００が早歩きの状態であると同定される。また、ステップＳ８０８の判定結果が偽のとき、ステップＳ８１０において、ユーザ１００が歩いている状態であると同定される。

上述した各閾値Ｐ_TH1、Ｐ_TH2、α_TH、Ｗ_TH1、Ｗ_TH2は、それぞれユーザ１００ごとに設定すること、またはユーザ１００の行動を学習機能により記憶して設定することができる。以上説明したように、足圧力センサ１１２の計測信号に基づいて、ユーザ１００の活動状態、例えば「走り状態」、「小走り状態」、「早歩き状態」、「歩き状態」、「運動状態」、「立ち状態」、「座り状態」を同定できる。

（発話・咀嚼センサ）
図９は、発話・咀嚼センサ１１３により活動状態を同定する手順を示すフローチャートである。発話・咀嚼センサ１１３は、上述したように、骨伝導マイクと外界音マイクとからなるイヤホン型センサである。まず、ステップＳ９０１において、骨伝導マイクからの計測信号を取得する。ステップＳ９０２において、骨伝導マイクからの信号のパワーＰｉｎを算出する。パワーＰｉｎは、単位時間内での骨伝導音のパワーである。

ステップＳ９０３において、
Ｐｉｎｍｉｎ＜Ｐｉｎ＜Ｐｉｎｍａｘ
を満足するか否かを判定する。ここで、Ｐｉｎｍｉｎ、Ｐｉｎｍａｘは、それぞれノイズ除去のための骨伝導音パワー閾値であり、Ｐｉｎｍｉｎは、咀嚼・発話が無いときの背景雑音をカットするように設定し、Ｐｉｎｍａｘは、骨伝導マイクに触れたときなどの大きな雑音をカットするように設定する。ステップＳ９０３の判定結果が真のとき、ステップＳ９０４、Ｓ９０８へ進む。また、ステップＳ９０３の判定結果が偽のとき、ステップＳ９０９、Ｓ９１０へ進む。

一方、ステップＳ９０５において、外界音マイクからの計測信号を取得する。ステップＳ９０６において、外界音マイクからの信号のパワーＰｅｘを算出する。パワーＰｅｘは、単位時間内での外界音パワーである。

ステップＳ９０７において、
Ｐｅｘｍｉｎ＜Ｐｅｘ＜Ｐｅｘｍａｘ
を満足するか否かを判定する。ここで、Ｐｅｘｍｉｎ、Ｐｅｘｍａｘは、それぞれノイズ除去のための外界音パワー閾値であり、Ｐｅｘｍｉｎは、咀嚼・発話が無いときの背景雑音をカットするように設定し、Ｐｅｘｍａｘは、外界音マイクに触れたときなどの大きな雑音をカットするように設定する。ステップＳ９０７の判定結果が真のとき、ステップＳ９０４、Ｓ９０９へ進む。また、ステップＳ９０７の判定結果が偽のとき、ステップＳ９０８、Ｓ９１０へ進む。

ステップＳ９０４において、ステップＳ９０３の判定結果（真）と、ステップＳ９０７の判定結果（真）とが取得される。そして、ステップＳ９１１において、ユーザ１００が発話している状態であると同定される。

ステップＳ９０８において、ステップＳ９０３の判定結果（真）と、ステップＳ９０７の判定結果（偽）とが取得される。そして、ステップＳ９１２において、ユーザ１００が咀嚼している状態であると同定される。

ステップＳ９０９において、ステップＳ９０３の判定結果（偽）と、ステップＳ９０７の判定結果（真）とが取得される。そして、ステップＳ９１３において、外界音が検出された状態であると同定される。

ステップＳ９１０において、ステップＳ９０３の判定結果（偽）と、ステップＳ９０７の判定結果（偽）とが取得される。そして、ステップＳ９１４において、有効な音が検出されていない状態であると同定される。

図１０は、さらに図９に示す手順で得られた結果に基づいて会話状態、食事状態を同定する手順を示すフローチャートである。図９のステップＳ９１１で発話状態であるとき、さらにステップＳ１００１へ進む。ステップＳ１００１において、一定時間内の発話検出数＞Ｎ１か否かを判定する。ここで、Ｎ１は、会話識別用の発話検出閾値である。ステップＳ１００１の判定結果が真のとき、ユーザ１００が会話中であると同定される。例えば、毎秒８回発話検出処理を行うとしたとき、６０秒間で１２０回（１５秒相当）以上発話が検出された場合にユーザ１００が会話中であると同定される。なお、図示しないが、ステップＳ１００１の判定結果が偽のときは、発話を検出したものの、ユーザ１００は、会話はしていない状態であると同定される。

また、図９のステップＳ９１２で咀嚼状態であるとき、さらにステップＳ１００２へ進む。ステップＳ１００２において、一定時間内の咀嚼検出数＞Ｎ２か否かを判定する。ここで、Ｎ２は、食事識別用の咀嚼検出閾値である。ステップＳ１００２の判定結果が真のとき、ユーザ１００が食事中であると同定される。例えば、毎秒８回咀嚼検出処理を行うとしたとき、６０秒間で１２０回（１５秒相当）以上咀嚼が検出された場合にユーザ１００が食事中であると同定される。なお、図示しないが、ステップＳ１００２の判定結果が偽のときは、咀嚼は検出したものの、ユーザ１００は、食事していない状態であると同定される。

（腕装着型の運動計測センサ）
運動計測センサ１１４は、図２に示すように、ユーザ１００が腕に装着している。そして、上述したように運動計測センサ１１４は加速度センサや角速度センサで構成されている。図１１は、運動計測センサ１１４により活動状態を同定する手順を示すフローチャートである。

ステップＳ１１０１において、ユーザ１００は運動計測センサ１１４を装着する。ステップＳ１１０２において、加速度はＡ_TH1以上か否かを判定する。Ａ_TH1は、腕振り識別用の腕加速度閾値である。ステップＳ１１０２の判定結果が真のとき、ステップＳ１１０３へ進む。ステップＳ１１０３において、加速度変動は周期的か否かを判定する。ステップＳ１１０３の判定結果が真のとき、ステップＳ１１０４へ進む。ステップＳ１１０４において、Ａ_P＞Ａ_TH2か否かを判定する。ここで、
Ａ_Pは１周期内での加速度のピーク値、
Ａ_TH2は歩行／走行識別用のピーク閾値をそれぞれ示す。

ステップＳ１１０４の判定結果が真のとき、ステップＳ１１０５に進む。ステップＳ１１０５において、Ｗ≧Ｗ_TH2か否かを判定する。Ｗは単位時間あたりの歩数で、Ｗ_TH2は、“走り”と“小走り”を識別するための単位時間あたりの歩数閾値である。ステップＳ１１０５の判定結果が真のとき、ステップＳ１１０６において、ユーザ１００が走っている状態であると同定される。ステップＳ１１０５の判定結果が偽のとき、ステップＳ１１０７において、ユーザ１００が小走りの状態であると同定される。

また、ステップＳ１１０２の判定結果が偽のとき、ステップＳ１１１２において、ユーザ１００の腕の動きは無いと同定される。ステップＳ１１０３の判定結果が偽のとき、ステップＳ１１１１において、ユーザ１００の腕の動きがあると同定される。例えば、ユーザ１００がなにか手を動かすような作業をしている状態、食事している状態、身振り手振りで会話している状態等である。

ステップＳ１１０４の判定結果が偽のとき、ステップＳ１１０８へ進む。ステップＳ１１０８において、Ｗ≧Ｗ_TH1か否かを判定する。Ｗは単位時間あたりの歩数で、Ｗ_TH1は、“早歩き”と“普通の歩き”を識別するための単位時間あたりの歩数閾値である。ステップＳ１１０８の判定結果が真のとき、ステップＳ１１０９において、ユーザ１００が早歩きの状態であると同定される。また、ステップＳ１１０８の判定結果が偽のとき、ステップＳ１１１０において、ユーザ１００が歩きの状態であると同定される。

上述した各閾値Ａ_TH1、Ａ_TH2、Ｗ_TH1、Ｗ_TH2は、それぞれユーザ１００ごとに設定すること、またはユーザ１００の行動を学習機能により記憶して設定することができる。以上説明したように、運動計測センサ１１４の計測信号に基づいて、ユーザ１００の活動状態、例えば「走り状態」、「小走り状態」、「早歩き状態」、「歩き状態」、「腕動きあり状態」、「腕動きなし状態」を同定できる。

上述の図７〜図１１のフローチャートでは、各センサ１１０等ごとに同定できる活動状態を説明している。ここで、ユーザ１００は、図２に示すように、複数のセンサ１１０等を装着している。このため、活動状態同定部３０３は、計測信号集約部２０２で集約された複数の計測信号に基づいて活動状態を同定する。以下、図１２、図１３、図１４を用いて、複数のセンサ１１０等からの計測信号に基づいて、ユーザ１００の活動状態を同定する例を説明する。

図１２の（ａ）は、ユーザ１００の予定表と副次予定表とのうち、Ｏ会社を出発してからＴ大学で打合せを開始する部分を示す。ここで、現在時刻１３時２０分において、ユーザ１００がＯ会社からＳ駅へ向かって小走りで移動している状態を考える。

図１２の（ｂ）は、このときのセンサ１１０等に基づく活動状態の同定結果を示す。足圧力センサ１１２からの計測信号に基づいて、「小走り」の状態であると同定される。運動計測センサ１１４からの計測信号に基づいて、「小走り」の状態であると同定される。発話・咀嚼センサ１１３からの計測信号に基づいて、「外界音検出」の状態であると同定される。ＧＰＳ１１１及び屋内外センサ１１０からの計測信号に基づいて、ユーザ１００は「イベント間位置」の状態、例えばイベント定義位置である「Ｏ会社」と「Ｓ駅」との間に存在する状態であると同定される。そして、時計、予定表３０６に基づいて、「イベント実施」の状態、例えばイベント「Ｏ会社→Ｓ駅の移動」の実施状態であると同定される。

活動状態同定部３０３は、上記各状態の同定結果に基づいて、ユーザ１００は“Ｏ会社からＳ駅へ向かって小走りに移動している状態である”と同定する。

図１３の（ａ）は、ユーザ１００の予定表と副次予定表とのうち、Ｏ会社を出発してからＴ大学で打合せを開始する部分を示す。ここで、現在時刻１３時４５分において、ユーザ１００が電車内で同僚と話をしている状態を考える。

図１３の（ｂ）は、このときのセンサ１１０等に基づく活動状態の同定結果を示す。足圧力センサ１１２からの計測信号に基づいて、「座り」の状態であると同定される。運動計測センサ１１４からの計測信号に基づいて、「腕動きなし」の状態であると同定される。発話・咀嚼センサ１１３からの計測信号に基づいて、「会話中」の状態であると同定される。ＧＰＳ１１１及び屋内外センサ１１０からの計測信号に基づいて、ユーザ１００は「イベント間位置」状態、例えばイベント定義位置である「Ｉ駅」と「Ｔ大学前駅」との間に存在する状態であると同定される。そして、時計、予定表３０６に基づいて、「イベント実施」の状態、例えばイベント「Ｉ駅→Ｔ大学前駅の電車移動」の実施状態であると同定される。

活動状態同定部３０３は、各状態の同定結果に基づいて、ユーザ１００が“Ｉ駅からＴ大学前駅へ向かって移動中、座席に座って会話をしている状態である”と同定する。さらに、腕の動きも検出されたときは、身振り手振りを交えて熱心に会話している状態であると同定される。

図１４の（ａ）は、ユーザ１００の予定表と副次予定表とのうち、懇親会が終了してから帰宅のための移動を開始する部分を示す。ここで、現在時刻２２時００分において、予定時間よりも延びていた懇親会が終了して、ユーザ１００が話をしながら店を出てきた状態を考える。

図１４の（ｂ）は、このときのセンサ１１０等に基づく活動状態の同定結果を示す。足圧力センサ１１２からの計測信号に基づいて、「歩き」の状態であると同定される。運動計測センサ１１４からの計測信号に基づいて、「歩き」の状態であると同定される。発話・咀嚼センサ１１３からの計測信号に基づいて、「会話中」の状態であると同定される。ＧＰＳ１１１及び屋内外センサ１１０からの計測信号に基づいて、ユーザ１００は「イベント定義位置」の状態、例えばイベント定義位置である「懇親会会場・銀座○○」前に存在する状態であると同定される。そして、時計、予定表３０６に基づいて、「イベント実施」の状態、例えばイベント「銀座○○→Ｇ駅への徒歩による移動」の実施状態であると同定される。活動状態同定部３０３は、各状態の同定結果に基づいて、ユーザ１００は“懇親会場を出発して、話をしながら歩き始めた状態である”と同定する。

ここで、予め生成されている副次予定表では、帰宅予定が登録されていなかったので、図６に示すように最終電車で帰宅する副次予定を自動生成し、遅くとも店を出なければいけない時間を案内できるようにしている。これに対して、ここで説明しているように、ユーザ１００が、最終電車よりも早い時間の電車で帰宅するために店を出ることもある。このときは、サーバーコンピュータ３００の制御・演算部３０８は、ユーザ１００の移動開始が検出されたことで、副次予定表の帰宅に伴うイベント時刻を自動的に修正する。

（情報の推定、選択）
次に、ユーザ１００が必要としている情報を推定、選択、表示する手順の具体例を図１５、図１６、図１７を参照して説明する。図１５は、情報を推定、選択する第１の例の手順を示すフローチャートである。ステップＳ１５０１において、活動状態同定部３０３は、ユーザ１００の現在の活動状態を同定する。例えば、第１の例では、図１２の場合と同様の予定表上で行動しているユーザ１００が現在時刻１３時２０分において、Ｏ会社からＳ駅へ向かって小走りに移動している状態を考える。

ステップＳ１５０２において、活動状態同定部３０３は、予定表、および副次予定表の中から現在時刻において関連するイベントを抽出する。例えば、イベント「Ｏ会社からＳ駅への徒歩による移動」については実施状態にあるイベントとして抽出し、イベント「Ｓ駅からＩ駅への電車による移動」については準備状態イベントとして抽出する。このように、現在時刻において、関連するイベントは複数抽出されることがある。また、イベントのどのくらい前から準備状態に入るかは、イベントの内容や個人によって異なるので、予め設定しておくものとする。

ステップＳ１５０３において、情報推定部３０４は、抽出されたイベントに関するユーザ１００が必要とする情報（以下、適宜「付帯情報」という。）を推定する。ここでは、イベント、及びその状態に基づいて推定される付帯情報を予め登録した図１８のような付帯情報データベースを用いて推定している。付帯情報の詳細は、後述するが、例えば、「Ｏ会社からＳ駅への徒歩による移動」の実施状態における付帯情報は、「経路案内」、「到着予定時刻」、「到着予想時刻との差違」などである。ここで、例えば、自宅、会社などよく行く場所については、通常、経路案内などは不要なので、適宜非表示に設定することもできる。また、「Ｓ駅からＩ駅への電車による移動」の準備状態における付帯情報は、「乗換案内（乗車／降車駅、発車／到着時間、所要時間、運賃）」、「電車運行情報」などである。

情報選択部３０５は、ステップＳ１５０４において、現在時刻と現在位置と歩行速度とに基づいて、ユーザ１００がＳ駅に到着する予想時刻を推定する。なお、現在時刻は、時計により得られる。現在位置は、ＧＰＳ１１１により得られる。歩行速度は、単位時間における位置の変化、あるいは、足圧力センサ１１２、運動計測センサ１１４等により得られる歩行状態から判断される。

さらに情報選択部３０５は、Ｓ駅到着予想時刻に基づいて、乗車可能な時刻発で、Ｉ駅に向かうＳ線の乗換案内を検索する。乗換案内の検索は、サーバーコンピュータ３００内のデータベース３０９やインターネット４００を介した他のコンピュータを参照して行う。また、情報選択部３０５は、該当する経路の運行情報、例えば、「現在、正常に運行しています」、「車両故障のため、１０分遅れが生じています」等をさらに検索する。

そして、図１に示すように、検索、選択された情報（以下、適宜「提示情報」という）は、サーバーコンピュータ３００の情報送信部３０２へ送られる。モバイルゲートウエイ２００の受信部２０４は、サーバーコンピュータ３００から送信される提示情報を受信する。そして、ステップＳ１５０５において、情報表示部１０１は、提示情報を表示する。これにより、ユーザ１００は、Ｓ駅に向かって歩いているとき、Ｓ駅で乗る電車の情報を得ることができる。このように、ユーザ１００は、意図的に、これからの自分の予定を調べて、必要な電車の時刻表、乗換案内を自ら検索する必要がない。

図１６は、ユーザが必要としている情報を推定、選択、表示する第２の例の手順を示すフローチャートである。ステップＳ１６０１において、活動状態同定部３０３は、ユーザ１００の現在の活動状態を同定する。例えば、第２の例では、図１３の場合と同様の予定表上で行動しているユーザ１００が現在時刻１３時４５分において、Ｉ駅からＴ大学前駅へ向かって移動中、座席に座って会話をしている状態を考える。

ステップＳ１６０２において、活動状態同定部３０３は、予定表、および副次予定表の中から現在時刻において関連するイベントを抽出する。例えば、イベント「Ｉ駅からＴ大学前駅への電車による移動」については実施状態にあるイベントとして抽出し、イベント「Ｔ大学前駅からＴ大学への徒歩による移動」及び「Ｔ大学での打合せ」については準備状態イベントとして抽出する。

ステップＳ１６０３において、情報推定部３０４は、抽出されたイベントに関する付帯情報を推定する。例えば、「Ｉ駅からＴ大学前駅への電車による移動」の実施状態における付帯情報は、「降車駅」、「到着時刻」、「メール・ニュース等ユーザが設定した情報」などである。また、「Ｔ大学前駅からＴ大学への徒歩による移動」の準備状態における付帯情報は、「出発／到着地」、「出発／到着時間」、「所要時間」「経路案内」などである。「Ｔ大学での打合せ」の準備状態における付帯情報は、「準備時間通知」、「資料」などである。なお、「資料」などの付帯情報は、ユーザ１００が予め設定しておくことができる。

ステップＳ１６０４において、「降車駅」、「到着時刻」は、準備状態時に調べた乗換案内から引用し、「メール・ニュース等ユーザが設定した情報」は、サーバーコンピュータ３００内のデータベース３０９や個人データベース３１０、インターネット４００などから検索する。また、到着時刻と、駅からの経路と、予め設定、もしくは過去の歩行速度から学習によって取得した通常の歩行速度とに基づいて、ユーザ１００がＴ大学に到着する予想時刻を推定する。

情報選択部３０５は、打合せの準備状態において、ユーザ１００が予め設定している「資料」があるときは、サーバーコンピュータ３００内のデータベース３０９、個人データベース３１０等から検索する。

そして、図１に示すように、検索、選択された提示情報は、サーバーコンピュータ３００の情報送信部３０２へ送られる。モバイルゲートウエイ２００の受信部２０４は、サーバーコンピュータ３００から送信される提示情報を受信する。そして、ステップＳ１６０５において、情報表示部１０１は、提示情報を表示する。これにより、ユーザ１００は、Ｉ駅からＴ大学前駅に向かって電車移動しているとき、「降車駅」、「到着時刻」、「降車してからの経路案内」、「打合せの資料」等の情報を自動的に得ることができ、乗換の心配もなく、乗車時間を有効に過ごすことができる。

図１７は、情報を推定、選択する第３の例の手順を示すフローチャートである。ステップＳ１７０１において、活動状態同定部３０３は、ユーザ１００の現在の活動状態を同定する。例えば、第３の例では、図１４の場合と同様の予定表上で行動しているユーザ１００が現在時刻２２時００分において、懇親会会場を出発して、話をしながら歩き始めた状態を考える。

ステップＳ１７０２において、活動状態同定部３０３は、予定表、および副次予定表の中から現在時刻において関連するイベントを抽出する。例えば、イベント「銀座○○からＧ駅への徒歩による移動」については実施状態にあるイベントとして抽出し、イベント「Ｇ駅からＭＮ駅への電車による移動」、「ＭＮ駅から自宅への徒歩による移動」については準備状態イベントとして抽出する。

ステップＳ１７０３において、情報推定部３０４は、抽出されたイベントに関する付帯情報を推定する。例えば、「銀座○○からＧ駅への徒歩による移動」の実施状態における付帯情報は、「経路案内」、「到着予定時刻」、「到着予想時刻との差違」などである。「Ｇ駅〜ＭＮ駅への電車による移動」の準備状態における付帯情報は、「乗換案内」、「電車運行情報」などである。「ＭＮ駅から自宅への徒歩による移動」の準備状態における付帯情報は、「経路案内」、「到着予定時刻」、「到着予想時刻との差違」などであるが、これらは通常不要なので、非表示に設定しておくのが望ましい。

ステップＳ１７０４において、情報選択部３０５はデータベース３０９や他のコンピュータ４０１を参照して、銀座○○からＧ駅への「経路案内地図」を取得する。また、現在時刻と現在位置と歩行速度とに基づいて、ユーザ１００がＧ駅に到着する予想時刻を推定する。そして、乗車可能な時刻発で、ＭＮ駅までの「乗換案内」を検索する。また、情報選択部３０５は、該当する経路の「運行情報」をさらに検索する。そして、ＭＮ駅に到着する時刻に基づいて「自宅到着予想時刻」を推定する。

図１に示すように、検索、選択された提示情報は、サーバーコンピュータ３００の情報送信部３０２へ送られる。モバイルゲートウエイ２００の受信部２０４は、サーバーコンピュータ３００から送信される提示情報を受信する。そして、ステップＳ１７０５において、情報表示部１０１は、提示情報を表示する。これにより、ユーザ１００は、「経路案内地図」、「乗換案内」、「運行情報」、「MN駅到着時刻」などを自動的に得ることができる。このように、ユーザ１００は、意図的に、これらの情報を自ら検索する必要がなく、検索の煩わしさから解放される。

（付帯情報）
次に、抽出されたイベントに関する付帯情報の詳細について説明する。図１８は、イベントと当該イベントの各状態とに応じて、各場面で必要になる情報を予め推定し、設定した「付帯情報」の例を示す。ここでは、イベントとして、「起床」、「電車による移動」、「徒歩による移動」、「会議・打合せ」、「仕事」、「仕事合間の休憩」、「食事」、「施設内の移動」、「映画等の鑑賞」、「ジョギング」、「就寝」とを掲げる。

所定のイベントとその状態が検出されると図１８において対応する付帯情報がわかり、その内容を検索し、表示するが、「時計情報」、「背景情報（いわゆる壁紙）」等の基本的な情報については、ユーザ１００が予め設定し、常に表示するようにもできる。また、緊急情報は、ユーザ１００が予め設定し、常に割込表示するようにもできる。緊急情報は、例えば、ユーザの安全に関わる情報、災害・事故などの緊急ニュース、重要メール着信通知等である。さらに好ましくは、ユーザ１００のストレスとなること、または危険を伴うことを回避するように表示を設定するのが望ましい。回避の例は、ユーザ１００が走っているときは、情報をアイコン化したり、割込レベルの高いものだけを表示する等である。
以下、図１８に示す付帯情報のうち、主要なものを適宜説明する。

まず、イベント「起床」について説明する。イベント「起床」の準備状態では、ユーザは眠っているため、情報の表示は意味がない。しかし、予定表や天候、交通機関の運行状況に合わせて最適な起床時間を設定できることから、本システムでは特に明示してはいないが、快適な目覚めのための環境制御を行うように構成することもできる。例えば、サーバーコンピュータ３００は、同定された「起床」の準備状態に基づいて、ユーザ１００の寝室の照明の明るさ制御、寝室の環境温度の制御等を行うこともできる。また、イベント実施状態では、現在時刻、その日の天気予報、外の様子、ユーザ１００の健康状態、その日の予定等が、付帯情報となる。このときの実施状態とは、例えば、目覚ましのアラームを止めてから起きあがって動き始めるまで、もしくは、寝室を出るまでをいう。

次に、イベント「電車での移動」について説明する。このときの実施状態とは、電車への乗車から降車までをいう。イベント準備状態では、乗車／降車駅、発車／到着時間、所要時間、運賃、運行状況、乗り場等が付帯情報となる。イベント実施状態では、降車駅、到着時刻、メール・ニュース等ユーザが設定した情報が付帯情報となる。イベント完了状態では、降車通知（アラーム）が付帯情報となる。このようにしておくと、例えば、降車時刻になるとユーザ１００は、ＭＥＧ１０１を介して、「降車駅に着きました。電車を降りましょう。」という提示情報を認識できる。

イベント「徒歩での移動」について説明する。イベント準備状態では、出発／到着地、出発／到着時間、所要時間、経路案内等が付帯情報となる。イベント開始状態では、出発時間通知（アラーム）が行われる。イベント実施状態では、経路案内、到着予定時刻、到着予想時刻との差違が付帯情報となる。このようにして、例えば、１５時待ち合わせのスケジュールのとき、到着予定時刻は「１５時」、移動がスムーズならば到着予想時刻は「２分前」などと表示される。同時に経路案内（ナビゲーション）も表示されるが、自宅や会社等のユーザ１００が熟知している場所については、経路案内などの情報は予め非表示に設定することで、不要な情報が表示されるのを防ぐこともできる。

このときの具体例を掲げる。例えば、Ａ駅１５時発の電車でＢ駅へ行くために、Ａ駅に向かって歩いているとき、イベント「Ａ駅への徒歩による移動」の開始状態であり、かつイベント「Ａ駅からＢ駅への電車での移動」の準備状態となる。そして、表１のような情報表示が行われる。

（表１）
次の信号を右（または地図によるナビゲーション）
Ａ駅到着予定時刻（１４：５８）、２分前到着予想
乗換案内：
Ａ駅（１５：００）→Ｂ駅（１５：２６） 所要時間：２６分
運賃：２１０円 運行状況：良好

イベント「会議・打合せ」について説明する。イベント準備状態では、準備時間通知（アラーム）・資料、用意するもの等予めユーザが設定したもの等が付帯情報となる。イベント開始状態では、開始時間通知（アラーム）が付帯情報となる。イベント実施状態では、資料等予めユーザが設定したもの、情動制御情報が付帯情報となる。情動制御情報とは、本システムでは特に明示していないが、ユーザ１００が極度に緊張していたり、激昂しているときなどを、脈拍や血圧等の生体信号計測により検出し、それに応じて表示する気分を落ち着かせるための情報をいう。こういう場合には自分を見失っている場合が多いが、このような情報を認識することで、冷静になることができる。イベント完了状態では、そのイベント以降の予定などが付帯情報となる。

イベント「仕事」について説明する。イベント準備状態では、以降の予定、タスク等が付帯情報となる。イベント開始状態では、仕事モードへの移行通知（アラーム）が表示される。イベント実施状態では、仕事モードが付帯情報となる。ここで、情報推定部３０４において、付帯情報として仕事モードが推定された場合、制御・演算部３０８は、緊急情報を除き、仕事以外の情報表示を禁止するなど、予めユーザ１００が設定した条件で、情報を選択するよう情報選択部３０５を制御する。イベント完了状態では、仕事モードからの復帰が表示される。

イベント「仕事合間の休憩」について説明する。イベント実施状態では、予めユーザが設定した気分転換情報が付帯情報となる。イベント完了状態では、完了喚起通知が表示される。これにより、休憩しすぎの防止アラームの機能を果たすことができる。

イベント「食事」について説明する。イベント準備状態では、健康状態、食事制限、履歴・嗜好等に応じた食事アドバイス、外出中は付近の食事場所案内等が付帯情報となる。イベント開始状態では、推奨メニューが表示される。イベント実施状態では、メール・ニュース等のユーザ１００が設定した情報が付帯情報となる。なお、外出時はお店に入ったことで「イベント開始状態」に遷移する。イベント完了状態では、食事以降の予定が表示される。

イベント「施設内の移動」について説明する。施設とは、駅、ホテル、テーマパーク等をいう。イベント準備状態では、施設のＨＰ（テナント、催し等）、現在地に近い入り口の案内、施設案内等が付帯情報となる。イベント実施状態では、テナント、エレベータ、エスカレータ、トイレ等の施設内案内が付帯情報となる。なお、ここでは、さらに個人の嗜好や行動履歴に基づいてテナント情報等を表示することが望ましい。

イベント「映画等の鑑賞」について説明する。イベント準備状態では、ユーザ１００が設定した情報等が付帯情報となる。イベント開始状態では、スリープモードへの移行通知（アラーム）が表示される。イベント実施状態では、スリープモードとなる。ここで、情報推定部３０４において、付帯情報としてスリープモードが推定された場合、制御・演算部３０８は、緊急情報以外の表示を禁止するなど、予めユーザ１００が設定した条件で、情報を選択するよう情報選択部３０５を制御する。「イベント完了状態」では、スリープモードから復帰する。

イベント「ジョギング」について説明する。イベント準備状態では、モチベーション刺激情報が付帯情報となる。イベント開始状態では、開始時間通知（アラーム）が表示される。イベント実施状態では、ペース、運動負荷、モチベーション維持情報が付帯情報となる。イベント完了状態では、完了喚起通知（運動しすぎの防止アラーム）、努力効果の表示、報償等が付帯情報となる。

イベント「就寝」について説明する。イベント準備状態では、翌日の予定、天気、起床予定時間が付帯情報となる。イベント開始状態では、就寝時間通知が表示される。これにより、不本意な夜更かしを防止できる。

次に、図１９を参照して、活動状態の同定と提示情報との具体的な関係を簡単な例を用いてさらに説明する。ここでは、センサとして、ＧＰＳ、足圧力センサなどの歩行状態センサ、時計のみを用いて、自宅を出発して、最寄り駅へ向かう場合を想定している。

ユーザ１００が自宅から最寄り駅までの屋外に存在し、かつ急ぎ歩きであるとき、例えば、ユーザ１００はイベント「最寄り駅からＯ会社への電車での移動」の準備状態で、かつイベント「最寄り駅への徒歩での移動」の実施状態で、「駅に急いでいる」状態と同定される。このとき、例えば「時刻表」を表示する。この概念を図１９を用いて説明する。

図１９において、ユーザ１００の場所を示す軸と、移動を示す軸と、予定表（スケジュール）上の時間を示す軸との直交３軸座標系（以下、適宜「ＴＰＯ要素軸」という。）を用いる。ユーザ１００が、自宅から最寄り駅への移動時間中に駅へ向かって小走りである状態を考える。

活動状態同定部３０３は、ＴＰＯ要素軸で定義される３次元空間において、ユーザ１００は太線で囲った状態にあると同定する。そして、この時に関連するイベントとして、現在時刻と予定表を参照してイベント「最寄り駅からＯ会社への電車での移動」の準備状態と、イベント「最寄り駅への徒歩での移動」の実施状態であることを同定する。

このとき、情報推定部３０４は、「このような状態においては、ユーザ１００は次の乗り換え電車を気にしているはず」であるという推定に基づいて、予め設定された付帯情報「次の電車の発車時刻」により情報選択部３０５は、該当する時刻表を選択する。

このように本システムでの活動状態の同定は、時間（Ｔｉｍｅ）、場所（Ｐｌａｃｅ）、場合（Ｏｃｃａｓｉｏｎ）に基づいて行うので、以下適宜「ＴＰＯ推定」と呼び、単に、場所と時間だけに寄らないため、よりユーザの意向に添った情報の提示が可能となる。また、ここでは説明を簡単にするために、Ｏｃｃａｓｉｏｎとしては歩行の状態のみを使っているが、先述したように、咀嚼・発話の状態など、複数の軸を組み合わせることで、より詳細な状況判断が可能となる。

図２０は、センサ１１０等からの計測信号と、同定される活動状態とのさらに別の関係を示す。図２０において、センサとして、「時計・予定表」、「ＧＰＳ」、「屋内外センサ」、「運動計測センサ」、「外界音マイク」、「骨伝導マイク」、「足圧力センサ」の７つのセンサを用いる。これらの７つのセンサからの計測信号に基づいて、タイミングとして「会話」、「休日」、日時として「日常生活時間」、「日常仕事時間」、「非日常時間」、空間として「場所」、「移動」を同定する。

同定される「会話」の内容の例は、「話をしている」、「聞いている」、「なし」である。「休日」の内容の例は、「平日」、「休日前」、「休日」、「休み明け」である。「日常生活時間」の内容の例は、「起床」、「朝食」、「昼食」、「夕食」、「就寝」である。「日常仕事時間」の内容の例は、「出勤」、休憩や会議の「仕事」、「帰宅」である。「非日常時間」の内容の例は、「出発」、「移動」、出張やレジャーの「イベント」、「移動」、「帰着」である。

また、同定される「場所」の内容の例は、寝室、リビング、ダイニング、その他の「自宅」、「駅」、「店舗」、「病院」、居室、会議室、休憩所、その他の「会社」、「映画館」、「屋内競技場」、「観光地」、「街中」、「海・山」、「その他屋外」である。

また、同定される「移動」の内容の例は、「公共交通機関」、車や自転車を「自分で運転」、「ゆっくり」や「疾走」の「歩行」、「移動なし」である。そして、上述した７つのセンサ１１０等からの計測信号に基づいて、これらの活動状態が同定される。

次に、同定された活動状態の内容に基づいて、ユーザ１００が必要とする情報を推定、選択する。図２１は、「活動状態」と「付帯情報」との関係を示す。付帯情報としての「ナビゲーション」情報、具体的には目的地までの地図情報について説明する。活動状態が「非日常時間」のうちの「出張」で、かつ「不慣れな土地」、「歩行移動」として同定されたときを考える。これらの同定が同時に実行されたとき、情報推定部３０４は、「目的地までの地図情報」を推定する。他の項目である「ニュース」や「メール」についても、図２１のＴＰＯ要素軸欄に掲げる各「活動状態」が同定されたとき、対応する付帯情報が推定、選択される。

このように、本実施例によれば、ユーザ１００の活動状態を同定し、同定された活動状態に基づいてユーザ１００が必要とする情報をタイムリーに表示できる。

本発明の実施例２に係る情報表示システムについて説明する。図２２は、実施例２に係る情報表示システムの概略構成を示す。実施例１では、センサ１１０等からの計測信号は、モバイルゲートウエイ２００を介してサーバーコンピュータ３００へ送られる。また、サーバーコンピュータ３００からの提示情報は、モバイルゲートウエイ２００を介してユーザ１００のＭＥＧ１０１へ送られる。これに対して、本実施例では、ノート型（ラップトップ型）のパーソナルコンピュータ４５０が、実施例１におけるモバイルゲートウエイ２００とサーバーコンピュータ３００との機能を兼用している点が実施例１と異なる。実施例１と同一の部分には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

図２３は、実施例２に係る情報表示システムの機能ブロックを示す。本情報表示システムは、ユーザ１００が装着する各種センサ群と、ノート型パーソナルコンピュータ４５０とから構成されている。

まず、ユーザ１００が装着するセンサ群について説明する。ユーザ１００は、屋内外センサ１１０と、ＧＰＳ１１１と、足圧力センサ１１２と、発話・咀嚼センサ１１３と、腕装着型運動計測センサ１１４とを、身体に装着している。これらのセンサ１１０等は、実施例１で述べたデバイスと同一の構成である。

本実施例では、ユーザ１００は、さらに、循環器状態センサ２２０１と、呼吸器状態センサ２２０２と、眼状態センサ２２０３と、体温センサ２２０４と、ＧＳＲ・発汗センサ２２０５と、他のセンサ２２０６とを装着している。

（循環器状態センサ）
循環器状態センサ２２０１は、例えばパルスオキシメータ、腕に装着する型の血圧計等である。パルスオキシメーターは、採血すること無しに、血液の色から、心拍毎に指先やその他の末梢組織に送り込まれる動脈血酸素飽和度を測定する。人間の血液中のヘモグロビンは、酸素と結合していないとき、赤い色を吸収する。これに対して、ヘモグロビンは、酸素と結合しているとき、赤色をあまり吸収しない。パルスオキシメータは、この性質を利用して、血液中のヘモグロビンの内、どれだけ酸素を含んでいるかを測定する。これにより、動脈血酸素飽和度を知ることができる。この結果、パルスオキシメータにより、ユーザ１００の循環器、例えば心臓や血管の状態を検出できる。

（呼吸器状態センサ、眼状態センサ）
また、呼吸器状態センサ２２０２は、呼吸センサである。呼吸センサは、ユーザ１００の呼吸量、呼吸頻度を検出する。眼状態センサ２２０３は、例えばアイカメラである。アイカメラは、ユーザ１００の眼球運動や瞳孔反射など検出する。

（ＧＳＲ・発汗センサ）
ＧＳＲ・発汗センサ２２０５は、ＧＳＲ(Ｇａｌｖａｎｉｃ Ｓｋｉｎ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ；皮膚電気抵抗値)を測定するセンサである。ＧＳＲの計測は、ユーザ１００の体表面、例えば掌や足の裏に所定間隙をおいて一対の電極を装着する。両電極間に微弱電流を流し、その電位差と電流値を計測する。計測値を用いて、抵抗値を計算する。これにより、ユーザ１００の発汗状態を検出できる。

（他のセンサ）
他のセンサ２２０６は、例えば、ユーザ１００の緊張状態を検出する。ユーザ１００の、覚醒状態、緊張状態、疲労状態、体調状態、空腹状態などをセンシングする方法は、心拍や体温などを利用するものが一般的である。これらの状態は、いずれも動作などと異なり直接的に測定できる状態ではない。ユーザ１００の緊張状態等を検出するものとして脳波計が挙げられる。

なお、図２２においては、理解の容易にため、これらの循環器状態センサ２２０１と、呼吸器状態センサ２２０２と、眼状態センサ２２０３と、体温センサ２２０４と、ＧＳＲ・発汗センサ２２０５と、他のセンサ２２０６との図示を省略している。

上述の各種のセンサ１１０等は、それぞれ無線通信のためのＢｌｕｅｔｏｏｔｈチップ（不図示）を搭載している。そして、センサ１１０等の計測信号は、デジタルデータ化されてノート型パーソナルコンピュータ４５０へ送信される。

（ノート型パーソナルコンピュータ）
ノート型パーソナルコンピュータ４５０について説明する。ノート型パーソナルコンピュータ４５０は、ユーザ１００が手に持っている鞄の中に収納できる大きさである。ノート型パーソナルコンピュータ４５０の計測信号受信部２０１は、センサ１１０等から送信された計測信号を受信する。

計測信号集約部２０２は、これらのセンサ１１０等からの複数の計測信号を一つに集約する。活動状態同定部３０３は、受信した計測信号に基づいて、ユーザ１００の活動状態を同定する。情報推定部３０４は、活動状態同定部３０３により同定された活動状態に基づいて、ユーザ１００が必要とする情報を推定する。

活動状態同定部３０３と情報推定部３０４とは、それぞれ予定表３０６、外部状況３０７を参照する。予定表３０６は、ユーザ１００の行動予定、スケジュールが含まれている。また、外部状況３０７は、天候情報、道路混雑情報等が含まれている。

データベース２２０７は、ユーザ１００が必要とする情報を含む各種の情報を格納している。なお、データベース２２０７は、ノート型パーソナルコンピュータ４５０が内蔵する構成には限られない。例えば、ノート型パーソナルコンピュータ４５０とは異なる外部にデータベースを設ける構成でも良い。

そして、情報選択部３０５は、情報推定部３０４により推定されたユーザ１００が必要とする情報を、データベース２２０７に格納されている複数の情報の中から選択する。また、情報選択部３０５は、例えばインターネット４００や専用回線を介して他のコンピュータ４０１と通信可能に構成されている。これにより、情報選択部３０５は、他のコンピュータ４０１を介してユーザ１００に必要な情報を取得することもできる。

情報送信部３０２は、情報選択部により選択された情報を情報表示部であるＭＥＧ１０１の受信部１０２へ送信する。また、制御・演算部３０８は、計測信号受信部２０１と、計測信号集約部２０２と、活動状態同定部３０３と、情報推定部３０４と、情報選択部３０５と、情報送信部３０２との制御を行う。

そして、センサ１１０等とノート型パーソナルコンピュータ４５０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈの送受信部である無線タグ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈチップ）を備えている。これにより、センサ１１０等とノート型パーソナルコンピュータ４５０とは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈによる無線通信を行うことができる。

活動状態同定部３０３の機能、情報推定部３０４の機能、情報選択部３０５の機能は、それぞれ実施例１と同一であるため、その説明は省略する。本実施例では、実施例１に比較して、さらに、循環器状態センサ２２０１と、呼吸器状態センサ２２０２と、眼状態センサ２２０３と、体温センサ２２０４と、ＧＳＲ・発汗センサ２２０５と、他のセンサ２２０６とを用いている。このため、活動状態同定部３０３は、実施例１よりも詳細な活動状態の項目を同定できる。

（ユーザの一日のシナリオ）
例えば、ユーザ１００の職業が営業職であるときを考える。図２４〜図３１は、本情報表示システムを用いるユーザ１００の一日の生活の流れを示す。「ユーザの生活シーン」欄は、活動状態と、ＭＥＧ１０１に表示された情報に対する反応等を掲げる。「システムの機能」欄は、ユーザ１００に提示する情報、ユーザ１００の周囲の環境制御等を掲げる。「環境制御」とは、本情報表示システムに、さらに環境制御システムを連動させることにより、ユーザ１００の周辺機器、例えば、エアコン、照明器具等を制御することをいう。

「利用するセンサ系データ」欄は、活動状態の同定等に参照するセンサ１１０等を示す。図２４〜図３１において、「利用するセンサ系データ」欄の丸印は、該当するセンサからの計測信号が、活動状態の同定に有効であることを示す。また、「利用するセンサ系データ」欄の三角印は、センサによる検出が容易でない場合、例えば、ユーザ１００の負担になる場合、計測信号の検出が容易でない場合等を示す。従って、三角印で示すセンサからの計測信号は、活動状態の同定に必要であれば利用することもできる、という状態を示す。さらに、「利用する非センサ系データ」は、活動状態の同定に用いるデータ、表示する提示情報等を示す。以下、ユーザ１００の複数の生活シーンのうちの一部について説明する。

また、図２４〜図３１の「利用するセンサ系データ」欄において、「時刻・場所」は、時計、および予定表により検出できる。「位置・場所」は、屋内外センサ１１０やＧＰＳ１１１により検出できる。「歩行・運動状態」は、足圧力センサ１１２や運動計測センサ１１４により検出できる。

（出発前、自宅で）
図２４の最左欄の番号１の項目について説明する。ユーザ１００の起床時において、活動状態同定部３０３は、「時刻・時間」と、「循環器状態」と、「呼吸器状態」と「体温」と、他センサにより検出された「覚醒状態」とに基づいて、ユーザ１００の活動状態を同定する。例えば、活動状態同定部３０３は、ユーザ１００が、「朝、ベッドの上で目覚めた状態」であると同定する。そして、制御・演算部３０８は、寝室の照明を明るくすること、寝室の温度を起床に快適な温度に制御すること、起床に好適な香りを供給すること、起床に好適な音（音楽等）を供給すること等を行う。これにより、ユーザ１００は、「目覚ましのベルにたたき起こされることも無く、今日も自然で快適な目覚めだ」と感じることができる。

（通勤途中で）
図２５の最左欄の番号１０の項目について説明する。ユーザ１００が通勤するとき、活動状態同定部３０３は、「時刻・時間」と、「位置・場所」と、「歩行・運動状態」とに基づいて、ユーザ１００が移動していることを同定する。情報推定部３０４は、その後のスケジュールに応じて、行動を支援する情報を推定する。情報選択部３０５は、「地図情報」、「スケジュール」、「時刻表・乗換」に関する最適な情報を選択する。例えば、「時刻表・乗換」に関する情報は、実施例１で説明したような、具体的な電車発車時刻に加えて、「運行状況」の情報も含まれる。例えば、通常の通勤経路では、電車が事故のために遅れているとき、他の私鉄を利用した通勤経路を選択する。ＭＥＧ１０１は、これらの情報を、適宜表示する。

これにより、ユーザ１００は、「駅に向かって歩き始めると、乗換案内が表示された。事故の影響で私鉄回りが提案されている。会議に遅れたくないから、そうすることにしよう。」と認識することができる。

ここで、ＭＥＧ１０１を用いて、詳細な文字情報等を表示すると、却ってユーザ１００の情報認識が困難になってしまうことがある。このため、ＭＥＧ１０１に表示する情報は、実施例１で上述した表示情報最適化により簡略化、要約した簡潔な情報であることが望ましい。

（会社で）
図２６の最左欄の番号１６の項目について説明する。ユーザ１００が会社にいるとき、活動状態同定部３０３は、「時刻・時間」と、「位置・場所」とに基づいて、ユーザ１００の活動状態を同定する。情報推定部３０４は、スケジュールに応じた行動時間の設定等の行動を支援する情報を推定する。情報選択部３０５は、「スケジュール」に関する最適な情報を選択する。これにより、ユーザ１００が会議のための資料をそろえているとき、ＭＥＧ１０１に提示情報である会議開催が近付いていることを示すアイコンが表示される。この結果、ユーザ１００は、「そろそろ会議の時間だ。移動しよう。」と認識できる。

（営業先への移動）
図２７の最左欄の番号２２の項目について説明する。ユーザ１００が外出しているとき、活動状態同定部３０３は、「時刻・時間」と、「位置・場所」と、「歩行・運動状態」とに基づいて、ユーザ１００が移動していることを同定する。情報推定部３０４は、行動に合わせて、それを支援する情報、例えばユーザ１００の移動に合わせたナビゲーション情報を推定する。情報選択部３０５は、「地図情報」、「時刻表・乗換」に関する最適な情報を選択する。ＭＥＧ１０１は、これらの情報を、適宜表示する。

これにより、ユーザ１００は、「初めての所でも、最適な乗り場や地下鉄の出口まで必要に応じて案内してくれるから安心だ。」と認識することができる。

（営業先で）
図２８の最左欄の番号２６の項目について説明する。ユーザ１００が外出しているとき、活動状態同定部３０３は、「時刻・時間」と、「位置・場所」と、「歩行・運動状態」とに基づいて、ユーザ１００が移動していることを同定する。情報推定部３０４は、行動に合わせて、それを支援する情報、例えばユーザ１００の移動に合わせたナビゲーション情報を推定する。情報選択部３０５は、「地図情報」、「時刻表・乗換」に関する最適な情報を選択する。ＭＥＧ１０１は、これらの情報を、適宜表示する。

これにより、ユーザ１００は、「初めての所でもＭＥＧが営業先まで案内してくれるから、もう地図を持ってうろうろ道に迷うこともない。」と認識することができる。

（レセプション会場で）
図２９の最左欄の番号３１の項目について説明する。ユーザ１００が外出しているとき、活動状態同定部３０３は、「位置・場所」に基づいて、ユーザ１００が予定されているレセプションが開催される商業施設内に入場していることを同定する。情報推定部３０４は、ユーザ１００が商業施設内に入ったことを検出し、施設内案内に切替わる。そして、情報推定部３０４は、商業施設内情報を推定する。情報選択部３０５は、「店舗・施設情報」に関する最適な情報を選択する。ＭＥＧ１０１は、これらの情報を、適宜表示する。

これにより、ユーザ１００は、「ホテルに到着。会場に入る前にフィルムを買いたいが・・・と思ったら、表示が施設内案内に切り替わった。」と認識することができる。

（会社に戻って）
図３０の最左欄の番号３５の項目について説明する。ユーザ１００が会社に戻っているとき、活動状態同定部３０３は、「時刻・時間」と、「位置・時間」と、「循環器状態」と、「呼吸器状態」と、「眼状態」と、「体温」と、他センサにより検出された「疲労状態」とに基づいて、ユーザ１００の活動状態、特に過労を防止するために仕事中も体調をモニタリングする。情報推定部３０４は、適宜休憩を促す情報を推定する。ＭＥＧ１０１は、これらの情報を、適宜表示する。

これにより、ユーザ１００は、「資料は７割方完成。休憩指示も出たので一息入れよう。」と認識することができる。

（自宅へ）
図３１の最左欄の番号４１の項目について説明する。ユーザ１００が帰宅するとき、活動状態同定部３０３は、「位置・場所」と、「位置・場所」と、「歩行・運動状態」とに基づいて、ユーザ１００が帰宅する途中の状態であることを同定する。情報推定部３０４は、ユーザ１００が帰宅途中である状態に基づいて、優先度の高い情報から順に推定する。情報選択部３０５は、「時刻表・乗換」、「メール・ニュース」に関する最適な情報を選択する。ＭＥＧ１０１は、これらの情報を、適宜表示する。

これにより、ユーザ１００は、「電車の待ち時間や移動時間を利用して、今日一日のニュースが表示されてくる。不在中の訪問者の映像も表示されてきた。昼間は家を空けているので助かる。」と認識することができる。

以上、ユーザ１００の起床から帰宅に至るまでの、生活シーンのうち、代表的な生活シーンについて、本情報表示システムによる情報表示、環境制御、行動支援について説明した。なお、図２４〜図３１において、他の生活シーンについては、図中に記載されている内容に従って、本情報表示システムによる情報表示、環境制御、行動支援が行われる。このため、他の生活シーンに関する詳細な説明は省略する。本実施例によれば、ユーザ１００の活動状態を同定し、同定された活動状態に基づいてユーザ１００が必要とする情報を表示すること、ユーザ１００の環境状態を制御すること、及びユーザ１００の行動を支援することができる。

（変形例）
本発明の変形例に係る情報表示システムについて説明する。なお、実施例１、実施例２と同一の部分には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。図３２は、変形例に係る情報表示システムの概略構成を示す。本情報表示システムでは、ユーザ１００の生活習慣をモニタできる。

ユーザ１００は、屋内外センサ１１０と、ＧＰＳ１１１と、足圧力センサ１１２と、発話・咀嚼センサ１１３と、脈拍・血圧センサ３２０１等を装着している。脈拍・血圧センサ３２０１は、腕に装着する腕時計型のセンサである。脈拍・血圧センサは、ユーザ１００の脈拍数、脈拍の遅速、整不整、血圧等を検出する。そして、センサ１１０等からの計測信号は、モニタ端末５００へ送られる。モニタ端末５００は、計測信号に基づいて、ユーザ１００の生活習慣をモニタリングする。

本変形例によりモニタできる生活習慣の内容を説明する。例えば、「睡眠」に関しては、タイミング、時間、質である。「食事」に関しては、タイミング、時間、質（咀嚼回数）である。「運動」に関しては、運動時間、継続時間、手足等のバランスである。「睡眠」に関しては、タイミング、時間、質である。「行動パターン」に関しては、外出時間、発話量である。これらの生活習慣をモニタすることにより、生活習慣病を予防すること、高齢化にともなう心身の不調の早期発見を行うこと等ができる。この結果、医療費を削減できる。また、近年指摘されている若年性健忘症やうつなどの精神性の疾患は、他人との会話時間や外出時間と関連性が深いという指摘もあり、本変形例は、精神性疾患予防のための健康管理・改善支援ツールとしても用いることができる。

（応用例）
図３３、図３４に基づいて、本発明に係る情報表示システムの応用例について説明する。図３３は、同定された活動状態と、応用分野との関係を示す。ユーザ１００の活動状態（図３３では「生体・環境状態」に対応する）は、例えば、「時間移動」、「屋外位置」、「屋内外」、「屋内位置」、「身体運動」、「歩行状態」、「咀嚼状態」等がある。そして、実施例１、実施例２で説明したようなセンサ１１０等を用いる。ここで、さらに、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を用いることもできる。ＲＦＩＤは、耐環境性に優れたタグにデータを記憶し、電波や電磁波で読み取り器と交信する。タグは、ラベル型、カード型、コイン型、スティック型等様々な形状があり、用途に応じて選択できる。このようなＲＦＩＤを用いることで、微小な無線チップによりユーザ１００を識別・管理できる。

そして、ユーザ１００の「行動予定」、「行動・位置」、「屋内／屋外」、「周囲のモノ・ヒト」、「歩行／走行」、「立ち／座り」、「会話の有無」、「食事中」等の情報を同定（モニタリング）できる。これにより、本情報表示システムにより、「行動支援」、「活動度評価」、「健康管理」、「行動管理」、「行動学習」、「リハビリ支援」等を行うことができる。

図３４は、さらに、本情報表示システムによるサービスの応用例を示す。マーケティング情報収集３４０１は、例えば、ユーザの嗜好、行動／動線、関心度、興奮度、快適性を検出することで行われる。これにより、例えば、ユーザが所持する買い物かごにＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）を入れておくこと、またはお客様ガイダンス用のＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ）を用いることで、大規模小売店の顧客嗜好を分析できる。また、展示会でユーザ反応を収集すること、または車の試乗時にユーザのフィーリング情報を収集することで客観的なアンケートを取得できる。

ヘルスケア３４０２は、例えば、ユーザの運動量・行動のパターンのログ（記録）を収集すること、生体情報ログを収集することで行われる。これにより、効率的トレーニングの支援、ダイエットサポート、健康食生活支援、肉体のリハビリ支援、環境制御による熟眠サポート、健康モニタサービス、血栓防止、疲労防止等を行うことができる。特に、例えば、効果的なトレーニングの支援等では、トレーニング中にリアルタイム・レコメンデーション、即ち実時間で有益な提示情報による勧告を行うことができる。

メンタルケア３４０３は、例えば、ＴＰＯや緊張度のログ、会話ログ、行動パターンログ、神経バランスログにより行われる。これにより、精神カウンセリング、バイオフィードバック、ストレスバロメータ表示、安全サポートやリハビリ支援等の老人メンタルケア、プロスポーツ選手用の治療効果の客観的評価、占い・今日の格言等のランダムな配信サービスの高付加価値化を行うことができる。

能力活性化３４０４は、例えば、脳状態検出、脳刺激等により行われる。これにより、右脳トレーニング、集中力育成、瞑想支援、呼吸法支援等を行なうことができる。また、エンターティメント３４０５では、例えば、ユーザの動き検出ログにより、フィールドでの体感ゲームを行うことができる。

快適環境サポート３４０６は、例えば、時計、ＧＰＳ等によるＴＰＯ検出、スケジュール解釈、オートスケジューラー等により行われる。これにより、空調制御、照明制御、香り制御、ＢＧＭ（Ｂａｃｋ Ｇｒｏｕｎｄ Ｍｕｓｉｃ）制御等を行うことができる。

状況適用型行動支援３４０７は、例えば、時計、ＧＰＳ等によるＴＰＯ検出、スケジュール解釈、オートスケジューラー等により行われる。これにより、忘れ物防止、目覚まし、時刻表表示等を行うことができる。

現場作業支援３４０８では、例えば、看護支持支援、安全運転支援、作業環境の悪化、体調異常を検出することによる危険作業支援、業務効率化支援、料理段取り支援、レストラン給仕タイミング支援等を行うことができる。看護支持支援では、患者を看護する看護婦、看護士は、治療現場において医師の指示に従った行為を行う。このとき、医師の指示が直前に変更されることもある。このようなとき、本情報表示システムを用いることで、即時的に情報が得られる。また、ＭＥＧを用いることで両手を空けた状態で、円滑な治療支援行為を行うことができる。

情報配信３４０９は、例えば、感性・ＴＰＯ検出、嗜好検出等により行われる。これにより、スケジュール、位置・移動方向、商業施設内案内等のナビゲーション、お店情報等の嗜好適用型情報、新聞・株式等の仕事情報、プライベート情報、リマインダー、対人情報、メール等を取得できる。

このように、本発明に係る情報表示システムは、極めて多様な応用範囲に好適に用いることができる。また、ＭＥＧ等を用いて、ユーザの日常生活のすべての場面において認識できるシームレスな情報表示を行うことができる。そして、シームレスな情報表示を通じて、ユーザの行動支援、健康管理等が達成される。

（プログラム）
情報表示システムのハードウエアのためのプログラムとして、情報表示システム用のプログラムであり、コンピュータにより読み取り可能なプログラムであって、少なくとも使用者の身体の各部分の状態を計測する計測手段と、計測手段による計測結果に基づいて、使用者の活動状態を同定する活動状態同定手段と、活動状態同定手段により同定された活動状態に基づいて、使用者が必要とする情報を推定する情報推定手段と、情報推定手段により推定された、使用者が必要とする情報を少なくとも格納している情報格納手段と、情報推定手段により推定された使用者が必要とする情報を、情報格納手段に格納されている複数の情報の中から選択する情報選択手段と、情報選択手段により選択された使用者が必要とする情報を表示する情報表示手段としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラムを用いることが望ましい。

活動状態同定部３０３、情報推定部３０４、情報選択部３０５、制御・演算部３０８の機能は、例えば、ＣＰＵを用いて実現できる。なお、活動状態同定部３０３、情報推定部３０４、情報選択部３０５、制御・演算部３０８の機能を情報記憶媒体からサーバーコンピュータ３００にプログラムを読み取らせて実現することも可能である。

また、情報記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、ＩＣカード、ＲＯＭカートリッジ、パンチカードやバーコード等の符号が印刷された印刷物、コンピュータの内部記憶装置（ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリ）及び外部記憶装置等、コンピュータによって読み取ることができる種々の媒体を用いることができる。そのプログラムの読み取り方式は接触方式であっても、非接触方式であっても良い。

さらに、情報記憶媒体に代えて、上述した各機能を実現するためにプログラムを、伝送路を介してホスト装置等からダウンロードすることによって上述した各機能を実現することも可能である。

また、以上説明した実施例１、実施例２では、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈを利用したネットワーク通信を用いている。しかしながら、これに限られず、モバイルゲートウエイとサーバーコンピュータとの通信形態、及びセンサ１１０等とノート型パーソナルコンピュータとの通信形態は、ＰＨＳ回線、携帯電話回線、無線ＬＡＮ、赤外線通信等のデータ転送を行なえるものであれば良い。このように、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で、適宜変形が可能である。

以上のように、本発明に係る情報表示システムは、使用者の活動状態を同定し、必要な情報を表示するシステム、特にＭＥＧのような小型な情報表示部を備えるシステムに有用である。

実施例１に係る情報表示システムの機能ブロックを示す図である。 実施例１に係る情報表示システムの概略構成を示す図である。 表示される情報の例を示す図である。 実施例１に係る情報表示システムの処理手順を示すフローチャートである。 時計等による活動状態の同定手順を示すフローチャートである。 予定表、およびそこから生成される副次予定表を示す図である。 ＧＰＳ等による活動状態の同定手順を示すフローチャートである。 足圧力センサによる活動状態の同定手順を示すフローチャートである。 発話・咀嚼センサによる活動状態の同定手順を示すフローチャートである。 発話・咀嚼センサによる活動状態の同定手順を示す他のフローチャートである。 運動計測センサによる活動状態の同定手順を示すフローチャートである。 活動状態の第１の同定例を示すフローチャートである。 活動状態の第２の同定例を示すフローチャートである。 活動状態の第３の同定例を示すフローチャートである。 情報の第１の推定例を示すフローチャートである。 情報の第２の推定例を示すフローチャートである。 情報の第３の推定例を示すフローチャートである。 付帯情報の設定例を示す図である。 ＴＰＯ要素軸による活動状態の同定例を示す図である。 センサの計測信号とＴＰＯ要素軸との関係を示す図である。 表示する情報とＴＰＯ要素軸との関係を示す図である。 実施例２に係る情報表示システムの概略構成を示す図である。 実施例２に係る情報表示システムの機能ブロックを示す図である。 実施例２におけるユーザの一日の第１のシナリオを示す図である。 実施例２におけるユーザの一日の第２のシナリオを示す図である。 実施例２におけるユーザの一日の第３のシナリオを示す図である。 実施例２におけるユーザの一日の第４のシナリオを示す図である。 実施例２におけるユーザの一日の第５のシナリオを示す図である。 実施例２におけるユーザの一日の第６のシナリオを示す図である。 実施例２におけるユーザの一日の第７のシナリオを示す図である。 実施例２におけるユーザの一日の第８のシナリオを示す図である。 変形例に係る情報表示システムの概略構成を示す図である。 本発明の情報表示システムの応用例を示す図である。 本発明の情報表示システムの応用例を示す他の図である。

符号の説明

１００ ユーザ
１０１ 情報表示部
１１０ 屋内外センサ
１１１ ＧＰＳ
１１２ 足圧力センサ
１１３ 発話・咀嚼センサ
１１４ 運動計測センサ
２００ モバイルゲートウエイ
２０１ 計測信号受信部
２０２ 計測信号集約部
２０３ サーバーコンピュータ用送信部
２０４ 受信部
２０５ 制御部
３００ サーバーコンピュータ
３０１ 受信部
３０２ 情報送信部
３０３ 活動状態同定部
３０４ 情報推定部
３０５ 情報選択部
３０６ 予定表
３０７ 外部状況
３０８ 制御・演算部
３０９ データベース
３１０ 個人データベース
３１１ 履歴データベース
４００ インターネット
４０１ 他のコンピュータ
４５０ ノート型パーソナルコンピュータ
５００ モニタ端末
２２０１ 循環器状態センサ
２２０２ 呼吸器状態センサ
２２０３ 眼状態センサ
２２０４ 体温センサ
２２０５ ＧＳＲ・発汗センサ
２２０６ 他のセンサ
２２０７ データベース
３２０１ 脈拍・血圧センサ
３４０１ マーケティング情報収集
３４０２ ヘルスケア
３４０３ メンタルケア
３４０５ 能力活性化
３４０５ エンターティメント
３４０６ 快適環境サポート
３４０７ 状況適用型行動支援
３４０８ 現場作業支援
３４０９ 情報配信

Claims (8)

1. 少なくとも使用者の身体の各部分の状態を計測する計測手段と、
   前記計測手段による計測結果に基づいて、前記使用者の活動状態を同定する活動状態同定手段と、
   前記活動状態同定手段により同定された前記活動状態に基づいて、前記使用者が必要とする情報を推定する情報推定手段と、
   前記情報推定手段により推定された、前記使用者が必要とする情報を少なくとも格納している情報格納手段と、
   前記情報推定手段により推定された前記使用者が必要とする前記情報を、前記情報格納手段に格納されている複数の情報の中から選択する情報選択手段と、
   前記情報選択手段により選択された前記使用者が必要とする前記情報を表示する情報表示手段と、
   を有することを特徴とする情報表示システム。
2. 前記計測手段は、前記使用者の位置及び方向を計測する位置計測手段を含むことを特徴とする請求項１に記載の情報表示システム。
3. 前記位置計測手段は、ＧＰＳ機能を有することを特徴とする請求項２に記載の情報表示システム。
4. 前記計測手段により計測される前記使用者の身体の各部分の状態には、少なくとも前記使用者の、腕の動きと、足の動きと、音声と、体内音とのいずれか一つを含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報表示システム。
5. 前記計測手段は、前記使用者が屋内に存在するか、屋外に存在するかを計測することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報表示システム。
6. 前記計測手段は、少なくとも前記使用者の足裏の圧力を検出することで前記使用者の前記足の動きを計測することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報表示システム。
7. 前記活動状態同定手段は、前記計測手段により計測された計測データと、予め格納されている前記使用者の予定行動データとに基づいて前記使用者の前記活動状態を同定することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報表示システム。
8. 少なくとも使用者の身体の各部分の状態を計測する計測手段と、
   前記使用者に対して所定の情報を表示する情報表示手段と、
   少なくとも前記情報表示手段に表示される前記所定の情報を選択するサーバーコンピュータと、
   前記情報表示手段と前記サーバーコンピュータとの間でデータの送受信を行うモバイルゲートウエイと、を有する情報表示システムであって、
   前記モバイルゲートウエイは、
   前記計測手段からの計測信号を受信する計測信号受信手段と、
   前記計測信号受信手段により受信された複数の前記計測信号を集約する計測信号集約手段と、
   前記計測信号集約手段により集約された前記計測信号を前記サーバーコンピュータへ送信するサーバーコンピュータ用送信手段と、
   前記サーバーコンピュータから送信される情報を受信する受信手段と、
   前記受信手段により受信した情報を前記情報表示手段へ送信する情報表示用送信手段と、を有し、
   前記サーバーコンピュータは、
   前記モバイルゲートウエイから送信される前記計測信号を受信する受信手段と、
   前記受信手段により受信した前記計測信号に基づいて、前記使用者の活動状態を同定する活動状態同定手段と、
   前記活動状態同定手段により同定された前記活動状態に基づいて、前記使用者が必要とする情報を推定する情報推定手段と、
   前記情報推定手段により推定された前記使用者が必要とする情報を、前記サーバーコンピュータが格納している情報、または前記サーバーコンピュータとは異なる他のコンピュータが格納している情報の中から選択する情報選択手段と、
   前記情報選択手段により選択された前記使用者が必要とする前記情報を前記モバイルゲートウエイへ送信する情報送信手段と、
   を有することを特徴とする情報表示システム。
   

Images