JP2009181476A - Situation estimation device and situation estimation program - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a situation estimation device, for estimating a user's situation with high accuracy, and to provide a situation estimation program. <P>SOLUTION: In the situation estimation device, a model definition part 13 defines a situation transition model. A position information acquisition part 14 acquires current position information of a mobile communication terminal 100. A time information acquisition part 15 acquires time information showing a current time. A situation estimation part 16 estimates the user's current situation based on the situation transition model, the acquires position information and time information, and the user's situation before transition. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、ユーザの状態を表すシチュエーションを推定するシチュエーション推定装置、及び、シチュエーション推定プログラムに関する。   The present invention relates to a situation estimation apparatus and a situation estimation program that estimate a situation representing a user's state.

従来、ユーザが現在居る位置及び時刻に基づいて様々なサービスをユーザに提供することが行われている。例えば、特許文献1には、基地局から取得したユーザ端末の位置及び現在時刻に基づいて、ユーザは夕方に自宅の付近に居る、朝又は昼に勤務地付近に居る、夕方又は夜に地下鉄又はバスに乗って自宅の付近に移動している等のユーザのシチュエーションを予測し、当該予測結果に応じて、「ここが家ですか?」、「会社に出勤したのですね?」、「次の駅は、家の付近である教大駅です。右側に降りてください。」等のメッセージをユーザ端末に表示するシステムが開示されている。
特開2006−65870号公報
2. Description of the Related Art Conventionally, various services are provided to a user based on the position and time at which the user is present. For example, Patent Document 1 discloses that based on the position of the user terminal acquired from the base station and the current time, the user is near his home in the evening, near his work place in the morning or noon, or in the evening or at night. Predict the situation of the user such as getting on the bus and moving to the vicinity of the house, and according to the prediction result, "Is this your home?" The station is Kyodai Station near the house. Please get off to the right. ”A system that displays a message such as“ on the user terminal ”is disclosed.
JP 2006-65870 A

しかしながら、特許文献1のようにユーザの現在の位置及び時刻のみに基づいてユーザのシチュエーションを予測する場合、その予測精度には限界がある。したがって、精度の低い予測結果に基づいて表示するメッセージは質問形式とならざるを得ず、適切なメッセージを表示してユーザに癒しを与えることができない。
本発明は上述した従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、ユーザのシチュエーションを高い精度で推定することが可能なシチュエーション推定装置、及び、シチュエーション推定プログラムを提供することにある。
However, when predicting a user situation based only on the current position and time of the user as in Patent Document 1, the prediction accuracy is limited. Therefore, the message displayed based on the prediction result with low accuracy must be in the form of a question, and the user cannot be healed by displaying an appropriate message.
The present invention has been made to solve the above-described problems of the prior art, and provides a situation estimation apparatus and a situation estimation program that can estimate a user's situation with high accuracy.

上記課題を解決するために、本発明の請求項1に記載の発明は、ユーザの状態を表すシチュエーションを推定するシチュエーション推定装置であって、ユーザの1日のライフサイクルを表すライフサイクル情報と前記ユーザが居る場所を表す位置情報とに依存する前記ユーザのシチュエーションの遷移順を定義したシチュエーション遷移モデルを記憶するモデル定義手段と、現在の前記位置情報を取得する位置情報取得手段と、現在の時刻を表す時刻情報を取得する時刻情報取得手段と、前記シチュエーション遷移モデルと前記位置情報取得手段により取得された位置情報と前記時刻情報取得手段により取得された時刻情報と前記ユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいて、前記ユーザの現在のシチュエーションを推定するシチュエーション推定手段とを備えることを特徴とするシチュエーション推定装置を提供する。   In order to solve the above-mentioned problem, the invention according to claim 1 of the present invention is a situation estimation apparatus for estimating a situation representing a user's state, wherein the life cycle information representing a user's daily life cycle and the above-described life cycle information Model definition means for storing a situation transition model that defines the order of transition of the user's situations depending on position information representing the location of the user, position information acquisition means for acquiring the current position information, and current time Time information acquisition means for acquiring time information representing the position information acquired by the situation transition model, the position information acquisition means, the time information acquired by the time information acquisition means, and the situation before the user transition A situation that estimates the current situation of the user based on Providing situation estimation device characterized by comprising a tio emission estimating means.

本発明によれば、前記モデル定義手段が、ユーザの1日のライフサイクルを表すライフサイクル情報と前記ユーザが居る場所を表す位置情報とに依存する前記ユーザのシチュエーションの遷移順を定義したシチュエーション遷移モデルを記憶し、前記シチュエーション推定手段が、前記シチュエーション遷移モデルと前記位置情報取得手段により取得された位置情報と前記時刻情報取得手段により取得された時刻情報と前記ユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいて、前記ユーザの現在のシチュエーションを推定するため、従来のように位置と時刻とに基づいてユーザのシチュエーションを推定する場合に比較して、シチュエーションの遷移順をも考慮した精度の高いシチュエーション推定を行うことが可能となる。   According to the present invention, the model defining means defines a situation transition in which a transition sequence of the user's situation depending on life cycle information representing a user's daily life cycle and position information representing a place where the user is present is defined. A model is stored, and the situation estimation means is based on the situation transition model, the position information acquired by the position information acquisition means, the time information acquired by the time information acquisition means, and the situation before the user transition. Therefore, in order to estimate the current situation of the user, compared to the case where the situation of the user is estimated based on the position and time as in the past, the situation estimation with higher accuracy considering the order of the situation transition is performed. Can be done.

請求項2に記載の発明は、請求項1に記載のシチュエーション推定装置において、前記モデル定義手段は、前記ユーザにより入力された、起床時刻と、就寝時刻と、始業時刻と、終業時刻と、の少なくとも1つを表す情報を含むユーザ設定時刻情報に基づいて、前記ライフサイクル情報を定義することを特徴とする。
本発明によれば、ユーザそれぞれのライフサイクルに応じたシチュエーション遷移モデルを定義することができ、ユーザのシチュエーションを高い精度で推定することが可能となる。
The invention according to claim 2 is the situation estimation device according to claim 1, wherein the model defining means includes: a wake-up time, a bedtime, a start time, and an end time input by the user. The life cycle information is defined based on user set time information including information representing at least one.
According to the present invention, it is possible to define a situation transition model according to each user's life cycle, and it is possible to estimate the user's situation with high accuracy.

請求項3に記載の発明は、請求項1又は2に記載のシチュエーション推定装置において、前記ユーザが目的に応じて滞在するエリアを、位置情報と対応付けて定義するエリア定義手段をさらに備え、前記モデル定義手段は、前記シチュエーション遷移モデルにおける位置情報を、前記エリアを用いて定義することを特徴とする。
本発明によれば、前記モデル定義手段は、前記シチュエーション遷移モデルにおける位置情報を、前記エリアを用いて定義するため、ユーザが目的に応じて滞在するエリアに基づいてユーザのシチュエーションを推定することができ、シチュエーションの推定精度を向上させることができる。
The invention according to claim 3 is the situation estimation device according to claim 1 or 2, further comprising area defining means for defining an area where the user stays according to the purpose in association with position information, The model defining means defines the position information in the situation transition model using the area.
According to the present invention, since the model defining means defines the position information in the situation transition model using the area, it is possible to estimate the user situation based on the area where the user stays according to the purpose. The situation estimation accuracy can be improved.

請求項4に記載の発明は、請求項3に記載のシチュエーション推定装置において、前記エリア定義手段は、前記ユーザの第1の居住場所であるホームエリアと、前記ユーザの第2の居住場所である仮ホームエリアと、前記ユーザの第1の勤務場所であるワークエリアと、前記ユーザの第2の勤務場所である仮ワークエリアと、のうちの少なくとも1つのエリアを定義することを特徴とする。
本発明によれば、前記シチュエーション推定手段は、前記位置情報取得手段により取得された位置情報からユーザが居住場所にいるのか勤務場所にいるのかを判断することができ、シチュエーションの推定精度を向上させることができる。
According to a fourth aspect of the present invention, in the situation estimation apparatus according to the third aspect, the area defining means is a home area that is a first place of residence of the user and a second place of residence of the user. At least one area of a temporary home area, a work area that is a first work place of the user, and a temporary work area that is a second work place of the user is defined.
According to the present invention, the situation estimation unit can determine whether the user is in a living place or a working place from the position information acquired by the position information acquisition unit, and improves situation estimation accuracy. be able to.

請求項5に記載の発明は、請求項1から4の何れか1項に記載のシチュエーション推定装置において、ユーザの行動の履歴を表すユーザ履歴ログを記憶するユーザ履歴ログ記憶手段をさらに備え、前記モデル定義手段は、前記ユーザ履歴ログ記憶手段に記憶されているユーザ履歴ログに基づいて、前記ライフサイクル情報を補正することを特徴とする。
本発明によれば、前記モデル定義手段は、前記ユーザ履歴ログに基づいて前記ライフサイクル情報を補正するため、正確なライフサイクル情報に基づいてシチュエーション遷移モデルを定義することができ、シチュエーションの推定精度を向上させることができる。
The invention described in claim 5 is the situation estimation device according to any one of claims 1 to 4, further comprising a user history log storage unit that stores a user history log representing a history of user behavior, The model defining means corrects the life cycle information based on a user history log stored in the user history log storage means.
According to the present invention, since the model definition unit corrects the life cycle information based on the user history log, it is possible to define a situation transition model based on accurate life cycle information, and to estimate the situation accuracy. Can be improved.

請求項6に記載の発明は、請求項5に記載のシチュエーション推定装置において、前記モデル定義手段は、前記ユーザの過去の就寝時刻として推定された回数が比較的高い時間帯である就寝時間帯を算出し、前記ユーザ履歴ログに基づき、就寝時刻と推定され得る第1の所定の契機が前記就寝時間帯に発生したと判断した場合に、該第1の所定の契機が発生した時刻を前記ユーザの直近の就寝時刻と推定し、前記ユーザの過去の就寝時刻と推定された時刻の平均値を用いて前記ライフサイクル情報を補正することを特徴とする。
本発明によれば、前記モデル定義手段は、前記就寝時間帯に第1の所定の契機が発生した場合に該第1の所定の契機が発生した時刻を前記ユーザの直近の就寝時刻と推定し、前記ユーザの過去の就寝時刻と推定された時刻の平均値を用いて前記ライフサイクル情報を補正するため、正確なユーザのライフサイクル情報に基づいてユーザのシチュエーションを高い精度で推定することができる。
According to a sixth aspect of the present invention, in the situation estimation apparatus according to the fifth aspect, the model defining means may determine a bedtime period in which the number of times estimated as the past bedtime of the user is relatively high. When it is determined that a first predetermined trigger that can be estimated as a bedtime has occurred in the bedtime based on the user history log, the time when the first predetermined trigger has occurred is determined as the user. And the life cycle information is corrected using an average value of the estimated time and the past bedtime of the user.
According to the present invention, the model defining unit estimates the time when the first predetermined trigger occurs when the first predetermined trigger occurs during the bedtime as the latest bedtime of the user. Since the life cycle information is corrected using an average value of the estimated time when the user has gone to bed in the past, the user situation can be estimated with high accuracy based on the accurate user life cycle information. .

請求項7に記載の発明は、請求項6に記載のシチュエーション推定装置において、前記モデル定義手段は、前記就寝時間帯外に前記第1の所定の契機が発生したと判断した場合、前記ユーザに直近の就寝時刻を問い合わせることを特徴とする。
本発明によれば、前記就寝時間帯外に前記第1の所定の契機が発生した場合は、前記第1の所定の契機が発生した時刻が前記ユーザの就寝時刻である可能性が低いため、前記ユーザに実際の就寝時刻を問い合わせることで、前記ユーザの就寝時刻を正確に把握することが可能となる。
According to a seventh aspect of the present invention, in the situation estimation device according to the sixth aspect, when the model defining means determines that the first predetermined trigger has occurred outside the bedtime, the user is notified. It is characterized by inquiring the latest bedtime.
According to the present invention, when the first predetermined trigger occurs outside the bedtime, it is unlikely that the time when the first predetermined trigger occurs is the user's bedtime. By inquiring the user about the actual bedtime, the user's bedtime can be accurately grasped.

請求項8に記載の発明は、請求項5から7の何れか1項に記載のシチュエーション推定装置において、前記モデル定義手段は、前記ユーザの過去の起床時刻として推定された回数が比較的高い時間帯である起床時間帯を算出し、前記ユーザ履歴ログに基づき、起床時刻と推定され得る第2の所定の契機が前記起床時間帯に発生したと判断した場合に、該第2の所定の契機が発生した時刻を前記ユーザの直近の起床時間と推定し、前記ユーザの過去の起床時刻と推定された時刻の平均値を用いて前記ライフサイクル情報を補正することを特徴とする。
本発明によれば、前記モデル定義手段は、前記起床時間帯に第2の所定の契機が発生したと判断した場合に該第2の所定の契機が発生した時刻を前記ユーザの直近の起床時間と推定し、前記ユーザの過去の起床時刻として推定された時刻の平均値を用いて前記ライフサイクル情報を補正するため、正確なユーザのライフサイクル情報に基づいてユーザのシチュエーションを高い精度で推定することができる。
According to an eighth aspect of the present invention, in the situation estimation device according to any one of the fifth to seventh aspects, the model defining means is a time in which the number of times estimated as the user's previous wake-up time is relatively high. When a wake-up time zone, which is a belt, is calculated, and it is determined that a second predetermined trigger that can be estimated as a wake-up time has occurred in the wake-up time zone based on the user history log, the second predetermined trigger And the life cycle information is corrected using an average value of the estimated wake-up time and the past wake-up time of the user.
According to the present invention, when the model defining means determines that the second predetermined trigger has occurred in the wake-up time zone, the model defining means determines the time at which the second predetermined trigger has occurred as the latest wake-up time of the user. And the life cycle information is corrected by using the average time estimated as the user's previous wake-up time, so that the user situation is estimated with high accuracy based on the accurate user life cycle information. be able to.

請求項9に記載の発明は、請求項8に記載のシチュエーション推定装置において、前記モデル定義手段は、前記起床時間帯外に前記第2の所定の契機が発生したと判断した場合、前記ユーザに直近の起床時刻を問い合わせることを特徴とする。
本発明によれば、前記起床時間帯外に前記第2の所定の契機が発生した場合、前記第2の所定の契機が発生した時刻が前記ユーザの就寝時刻である可能性が低いため、前記ユーザに実際の起床時刻を問い合わせることで、前記ユーザの起床時刻を正確に把握することができる。
According to a ninth aspect of the present invention, in the situation estimation device according to the eighth aspect, when the model defining means determines that the second predetermined trigger has occurred outside the wake-up time zone, It is characterized by inquiring the latest wake-up time.
According to the present invention, when the second predetermined trigger occurs outside the wake-up time zone, the time at which the second predetermined trigger occurs is unlikely to be the user's bedtime. By inquiring the actual wake-up time from the user, the user's wake-up time can be accurately grasped.

請求項10に記載の発明は、請求項1から9の何れか1項に記載のシチュエーション推定装置において、前記シチュエーション推定手段は、複数のシチュエーションを推定し、前記ユーザへの質問に対する回答に基づいて、前記複数のシチュエーションから1つを特定することを特徴とする。
本発明によれば、前記シチュエーション推定手段は、前記ユーザへの質問に対する回答に基づいて前記複数のシチュエーションから1つを特定するため、精度よくユーザのシチュエーションを推定することが可能となる。
According to a tenth aspect of the present invention, in the situation estimation device according to any one of the first to ninth aspects, the situation estimation means estimates a plurality of situations and based on an answer to a question to the user. One is specified from the plurality of situations.
According to the present invention, since the situation estimation means identifies one of the plurality of situations based on an answer to the question to the user, the situation of the user can be accurately estimated.

請求項11に記載の発明は、請求項3から10の何れか1項に記載のシチュエーション推定装置において、前記エリア定義手段は、未定義のエリアに前記ユーザが所定時間以上滞在していた場合に、前記ユーザへの質問に対する回答に基づいて、前記未定義のエリアを定義することを特徴とする。
本発明によれば、前記エリア定義手段は、前記ユーザへの質問に対する回答に基づいて未定義のエリアを定義することができ、定義されたエリアに基づいてユーザのシチュエーションを高い精度で推定することができる。
The invention described in claim 11 is the situation estimation device according to any one of claims 3 to 10, wherein the area defining means is configured to allow the user to stay in an undefined area for a predetermined time or more. The undefined area is defined based on an answer to the question to the user.
According to the present invention, the area defining means can define an undefined area based on an answer to a question to the user, and estimates a user situation with high accuracy based on the defined area. Can do.

請求項12に記載の発明は、請求項1から11の何れか1項に記載のシチュエーション推定装置において、前記シチュエーション推定手段により推定された前記ユーザの現在のシチュエーションに基づいて、該ユーザに提示するためのセリフを決定するセリフ決定手段をさらに備えることを特徴とする。
本発明によれば、前記セリフ決定手段は、高い精度で推定された前記ユーザの現在のシチュエーションに基づいてセリフを決定するため、適切なセリフをユーザに提示することができ、あたかもユーザを見守っている人がいるような印象をユーザに与えて、癒しを提供することができる。
The invention described in claim 12 is the situation estimation device according to any one of claims 1 to 11, which is presented to the user based on the current situation of the user estimated by the situation estimation means. It is further characterized by further comprising a line deciding means for deciding the line for the line.
According to the present invention, since the speech determination means determines speech based on the current situation of the user estimated with high accuracy, it can present an appropriate speech to the user, as if watching the user. It is possible to provide the user with an impression that there is a person, and provide healing.

請求項13に記載の発明は、コンピュータを、ユーザの1日のライフサイクルを表すライフサイクル情報と前記ユーザが居る場所を表す位置情報とに依存する前記ユーザの状態を表すシチュエーションの遷移順を定義したシチュエーション遷移モデルを記憶するモデル定義手段と、現在の前記位置情報を取得する位置情報取得手段と、現在の時刻を表す時刻情報を取得する時刻情報取得手段と、前記シチュエーション遷移モデルと前記位置情報取得手段により取得された位置情報と前記時刻情報取得手段により取得された時刻情報と前記ユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいて、前記ユーザの現在のシチュエーションを推定するシチュエーション推定手段として機能させるためのシチュエーション推定プログラムを提供する。   The invention according to claim 13 defines the transition order of the situation representing the state of the user depending on the life cycle information representing the daily life cycle of the user and the position information representing the place where the user is located. Model definition means for storing the situation transition model, position information acquisition means for acquiring the current position information, time information acquisition means for acquiring time information representing the current time, the situation transition model, and the position information Based on the position information acquired by the acquisition means, the time information acquired by the time information acquisition means, and the situation before the transition of the user, to function as a situation estimation means for estimating the current situation of the user A situation estimation program is provided.

本発明によれば、前記モデル定義手段が、ユーザの1日のライフサイクルを表すライフサイクル情報と前記ユーザが居る場所を表す位置情報とに依存する前記ユーザのシチュエーションの遷移順を定義したシチュエーション遷移モデルを記憶し、前記シチュエーション推定手段が、前記シチュエーション遷移モデルと前記位置情報取得手段により取得された位置情報と前記時刻情報取得手段により取得された時刻情報と前記ユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいて、前記ユーザの現在のシチュエーションを推定するため、従来のように位置と時刻とに基づいてユーザのシチュエーションを推定する場合に比較して、シチュエーションの遷移順をも考慮した精度の高いシチュエーション推定を行うことが可能となる。   According to the present invention, the model defining means defines a situation transition in which a transition sequence of the user's situation depending on life cycle information representing a user's daily life cycle and position information representing a place where the user is present is defined. A model is stored, and the situation estimation means is based on the situation transition model, the position information acquired by the position information acquisition means, the time information acquired by the time information acquisition means, and the situation before the user transition. Therefore, in order to estimate the current situation of the user, compared to the case where the situation of the user is estimated based on the position and time as in the past, the situation estimation with higher accuracy considering the order of the situation transition is performed. Can be done.

以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。なお、以下の説明において参照する各図では、他の図と同等部分は同一符号によって示されている。
(全体構成)
図1は、本発明の実施形態に係るエージェントシステムの全体構成を示す図である。同図に示すように、エージェントシステムは、ユーザが携帯する、折りたたみ式の移動通信端末100と、移動通信端末100にダウンロードするためのアプリケーションプログラムを管理するサーバ200と、GPS(Global Positioning System)による移動通信端末100の位置計測を行う位置測位装置300と、を含んで構成される。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the drawings referred to in the following description, the same parts as those in the other drawings are denoted by the same reference numerals.
(overall structure)
FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of an agent system according to an embodiment of the present invention. As shown in the figure, the agent system is based on a foldable mobile communication terminal 100 carried by a user, a server 200 that manages an application program for downloading to the mobile communication terminal 100, and a GPS (Global Positioning System). And a position positioning device 300 that measures the position of the mobile communication terminal 100.

(移動通信端末のハードウェア構成)
図2は、移動通信端末100のハードウェア構成を示すブロック図である。同図に示すように、移動通信端末100は、全体を制御するCPU101と、プログラムやデータ等のソフトウェアを記憶する記憶装置102と、無線通信を行うための通信インターフェース103と、各種画面を表示する表示装置104と、キーの押下、端末の開閉等の操作に応じた入力信号を出力する入力装置105と、音声や効果音等の音を出力する音出力装置106と、ユーザの声を入力するマイクロホン等の声入力装置107と、日時を計時する内部時計108と、位置測位装置300からGPS信号を受信するためのGPS受信機109と、を備えている。
(Hardware configuration of mobile communication terminal)
FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware configuration of the mobile communication terminal 100. As shown in the figure, the mobile communication terminal 100 displays a CPU 101 that controls the whole, a storage device 102 that stores software such as programs and data, a communication interface 103 for performing wireless communication, and various screens. A display device 104, an input device 105 that outputs an input signal corresponding to an operation such as pressing a key or opening / closing a terminal, a sound output device 106 that outputs a sound such as a sound or a sound effect, and a user's voice are input. A voice input device 107 such as a microphone, an internal clock 108 for measuring the date and time, and a GPS receiver 109 for receiving GPS signals from the position positioning device 300 are provided.

記憶装置102は、ROM121と、RAM122と、不揮発性メモリ123とを備えている。ROM121には、オペレーティングシステム、Java(登録商標)仕様に準拠したアプリケーションプログラムを実行するためのソフトウェア等が記憶されている。また、RAM122には、各種プログラムやデータが一時的に記憶される。
不揮発性メモリ123には、アプリ保存領域123aとスクラッチパッド123bとが設けられている。アプリ保存領域123aには、サーバ200からダウンロードされたアプリケーションプログラムが記憶される。なお、ダウンロードに限らず、当該アプリケーションプログラムを移動通信端末100の製造時からアプリ保存領域123aに記憶させておくことも可能である。スクラッチパッド123bには、サーバ200からダウンロードされたデータや、アプリケーションプログラムを起動することにより、又は、アプリケーションプログラムを実行することによって作成されたデータが記憶される。本実施形態では、スクラッチパッド123bには、曜日を判定するためのカレンダーデータ、音出力装置106から出力するための音データ、表示装置104に表示するための画像データ等が記憶される。なお、移動通信端末100は、データを記憶するためのメモリとして、スクラッチパッド123b以外の外部記憶装置を備えていてもよい。
The storage device 102 includes a ROM 121, a RAM 122, and a nonvolatile memory 123. The ROM 121 stores an operating system, software for executing an application program compliant with the Java (registered trademark) specification, and the like. The RAM 122 temporarily stores various programs and data.
The nonvolatile memory 123 is provided with an application storage area 123a and a scratch pad 123b. The application storage area 123a stores application programs downloaded from the server 200. Not only downloading but also the application program can be stored in the application storage area 123a from the time of manufacture of the mobile communication terminal 100. The scratch pad 123b stores data downloaded from the server 200 and data created by starting an application program or executing an application program. In the present embodiment, the scratch pad 123b stores calendar data for determining the day of the week, sound data for output from the sound output device 106, image data for display on the display device 104, and the like. The mobile communication terminal 100 may include an external storage device other than the scratch pad 123b as a memory for storing data.

(移動通信端末の機能構成)
次に、図3を参照して、移動通信端末100の機能構成について説明する。なお、同図に示す機能構成は、移動通信端末100のCPU101がROM121やアプリ保存領域123a等に記憶されたプログラムに従って処理を実行することにより、或いは、RAM122やスクラッチパッド123b等の記憶領域により、実現される。
(Functional configuration of mobile communication terminal)
Next, the functional configuration of the mobile communication terminal 100 will be described with reference to FIG. Note that the functional configuration shown in the figure is that the CPU 101 of the mobile communication terminal 100 executes processing according to a program stored in the ROM 121, the application storage area 123a, or the like, or the storage area such as the RAM 122, the scratch pad 123b, etc. Realized.

(エリア定義部)
エリア定義部11は、位置情報に対応付けて、ユーザが目的に応じて滞在するエリアを定義する。本実施形態では、エリアには、ホームエリア(以下「HA」という)、仮ホームエリア(以下、「仮HA」という)、ワークエリア(以下「WA」という)、仮ワークエリア(以下、「仮WA」という)、「お気に入りエリア」、及び「特定エリア」が存在する。ここで、「HA」とは、自宅、実家等のユーザの主たる居住場所である。「仮HA」とは、友人宅、ホテル等の、ユーザが旅行、出張等で稀に就寝する場所である。「WA」とは、ユーザの主な勤務場所である。「仮WA」とは、客先、イベント会場等の、ユーザが営業、打合せ等で稀に勤務する場所である。「お気に入りエリア」とは、ユーザのお気に入りの場所として設定されるエリアである。「特定エリア」とは、コンテンツプロバイダが当該エリアでユーザにサービスを提供するために設定されるエリアである。
(Area definition part)
The area definition unit 11 defines an area where the user stays according to the purpose in association with the position information. In this embodiment, the area includes a home area (hereinafter referred to as “HA”), a temporary home area (hereinafter referred to as “temporary HA”), a work area (hereinafter referred to as “WA”), a temporary work area (hereinafter referred to as “temporary”). WA ”,“ favorite area ”, and“ specific area ”. Here, “HA” is a main place of residence of a user such as a home or a home. “Temporary HA” is a place where a user rarely goes to bed on a trip, business trip or the like, such as a friend's house or a hotel. “WA” is a user's main work place. “Temporary WA” is a place where a user rarely works for business, meetings, etc., such as a customer or event venue. The “favorite area” is an area set as a favorite place of the user. The “specific area” is an area set in order for the content provider to provide a service to the user in the area.

エリア定義部11は、入力装置105からのユーザによる入力に基づいてエリア名を定義する。エリア定義部11は、入力されたエリア名を、移動通信端末100の位置情報と対応付けて、スクラッチパッド123bに記憶する。
また、エリア定義部11は、未定義のエリアにユーザが所定時間(例えば、1時間)以上滞在している場合にユーザに質問を通知し、当該質問に対する回答に基づいて、当該未定義のエリアを定義する。なお、ユーザに質問を通知する方法としては、表示装置104に質問内容を文字で表示したり、音出力装置106から質問内容を音声で出力する方法が考えられる。また、質問に対してユーザが回答する方法としては、キー等の入力装置105から回答内容を入力したり、声入力装置107から音声を入力する方法が考えられる。
The area definition unit 11 defines an area name based on an input by the user from the input device 105. The area definition unit 11 stores the input area name in the scratch pad 123b in association with the position information of the mobile communication terminal 100.
In addition, the area definition unit 11 notifies the user of a question when the user stays in an undefined area for a predetermined time (for example, 1 hour) or more, and based on the answer to the question, the undefined area Define In addition, as a method of notifying a user of a question, a method of displaying the question content in characters on the display device 104 or a method of outputting the question content from the sound output device 106 by voice can be considered. In addition, as a method for a user to answer a question, a method of inputting answer contents from the input device 105 such as a key or a method of inputting voice from the voice input device 107 can be considered.

(ユーザ履歴ログ記憶部)
ユーザ履歴ログ記憶部12は、ユーザの行動の履歴を表すユーザ履歴ログをスクラッチパッド123bに記憶する。図4には、ユーザ履歴ログのデータ構成の一例を示す。同図に示すように、ユーザ履歴ログには、日時、平日・休日区分、位置情報、エリアの種類、シチュエーション、推定起床時刻・推定就寝時刻、表示したセリフID、質問に対する回答、及び、端末開閉時刻・キー操作時刻等の端末操作ログが含まれる。これらのユーザ履歴ログは、例えば、表示装置104にセリフを含む画像が表示された時、ユーザが質問に答えた時、GPSによる位置測位が行われた時、ユーザが移動通信端末100の操作を行った時等に記憶される。
(User history log storage)
The user history log storage unit 12 stores a user history log representing a history of user behavior in the scratch pad 123b. FIG. 4 shows an example of the data structure of the user history log. As shown in the figure, the user history log includes date and time, weekday / holiday classification, location information, area type, situation, estimated wake-up time / estimated bedtime, displayed dialogue ID, answer to question, and terminal open / close Terminal operation logs such as time and key operation time are included. These user history logs include, for example, when an image including words is displayed on the display device 104, when a user answers a question, when positioning by GPS is performed, and when the user performs an operation of the mobile communication terminal 100. It is remembered when you go.

(モデル定義部)
モデル定義部13は、シチュエーション遷移モデルを定義し、当該定義したシチュエーション遷移モデルをスクラッチパッド123bに記憶する。ここで、「シチュエーション遷移モデル」とは、ユーザの1日のライフサイクルを表すライフサイクル情報と、ユーザが居る場所を表す位置情報とに依存するユーザのシチュエーションの遷移順を定義したモデルである。
また、「ライフサイクル情報」とは、ユーザの起床時刻、就寝時刻、始業時刻、終業時刻、起床時間帯、就寝時間帯等の、ユーザ毎に異なる1日のライフサイクルを表す情報をいう。モデル定義部13は、ユーザにより入力された、起床時刻、就寝時刻、始業時刻、終業時刻等の時刻を表すユーザ設定時刻情報と、「起床時間帯」、「就寝時間帯」、「起床時刻」、「就寝時刻」、「始業時刻」、「就業時刻」等のライフサイクルの分類項目と、を対応付けることにより、ライフサイクル情報を定義する。
(Model definition part)
The model definition unit 13 defines a situation transition model and stores the defined situation transition model in the scratch pad 123b. Here, the “situation transition model” is a model that defines the transition order of the user's situation depending on the life cycle information representing the daily life cycle of the user and the position information representing the place where the user is present.
In addition, “life cycle information” refers to information representing a daily life cycle that is different for each user, such as the user's wake-up time, bedtime, start time, end time, wake-up time, and bedtime. The model definition unit 13 includes user-set time information indicating times such as wake-up time, bedtime, start time, and end time input by the user, and “wake-up time zone”, “sleep time”, and “wake-up time”. Life cycle information is defined by associating life cycle classification items such as “sleeping time”, “starting time”, and “working time”.

また、「シチュエーション」とは、ユーザのおかれている状況や状態を表す。本実施形態では、シチュエーションは、主にポイントシチュエーション(PS)と、ラインシチュエーション(LS)と、スペシャルシチュエーション(SS)と、に分類できる。
「ポイントシチュエーション(PS)」とは、ユーザのライフサイクル情報とユーザが居るエリアとに基づいて推定される、行動の起点となるシチュエーションである。ポイントシチュエーションには、起床、出勤開始、仕事開始、仕事終了、帰宅、就寝、外出等が存在する。ポイントシチュエーションは、関連するラインシチュエーションに自動的に遷移する。
Further, the “situation” represents a situation or state where the user is placed. In the present embodiment, situations can be mainly classified into point situations (PS), line situations (LS), and special situations (SS).
The “point situation (PS)” is a situation that is estimated based on the life cycle information of the user and the area where the user is located, and is the starting point of the action. Point situations include getting up, starting work, starting work, ending work, returning home, going to bed, going out, and the like. A point situation automatically transitions to the associated line situation.

「ラインシチュエーション(LS)」とは、2つのポイントシチュエーション同士を結ぶシチュエーションであり、身支度中、出勤中、仕事中、残業中、帰宅中、在宅中、就寝中、外出中等が存在する。
「スペシャルシチュエーション(SS)」とは、ポイントシチュエーション及びラインシチュエーションの何れでもないシチュエーションであり、本実施形態では「迷子中」と呼ばれるシチュエーションが存在する。初回起動時や初めての位置情報取得前等の、現在のユーザのシチュエーションが不明な時のシチュエーションである。
A “line situation (LS)” is a situation that connects two point situations, and there are during preparation, going to work, working, overtime, going home, going home, sleeping, going out, and the like.
A “special situation (SS)” is a situation that is neither a point situation nor a line situation, and in this embodiment, there is a situation called “being lost”. This is a situation when the current user situation is unknown, such as at the first activation or before the first acquisition of position information.

図5には、シチュエーション遷移モデルの一例を示す。同図では、「就寝中」、「外出中」、「起床」、「身支度中」等のシチュエーションが、「就寝時刻前」、「就業時刻前」等のライフサイクル情報、及び、「HA」、「WA」、「EX」等のエリアに応じて遷移する様子が概念的に示されている。なお、図中の「EX」とは、定義されているエリア以外の未定義のエリア(except area)のことである。
図6には、図5に示すシチュエーション遷移モデルをテーブル形式で表現した場合の一例を示す。同図に示すテーブルでは、ユーザの遷移前のシチュエーションと、エリア(HA、仮HA、WA、仮WA、EX)と、ライフサイクル情報(起床時間帯、始業時刻、就業時刻等)と、現在のシチュエーションと、が対応付けられている。
FIG. 5 shows an example of the situation transition model. In the figure, situations such as “sleeping”, “going out”, “getting up”, “medium condition” indicate life cycle information such as “before bedtime”, “before worktime”, and “HA”, The state of transition according to areas such as “WA” and “EX” is conceptually shown. Note that “EX” in the figure refers to an undefined area (except area) other than the defined area.
FIG. 6 shows an example when the situation transition model shown in FIG. 5 is expressed in a table format. In the table shown in the figure, the situation before the user transition, the area (HA, provisional HA, WA, provisional WA, EX), life cycle information (wake-up time zone, start time, work time, etc.), current Is associated with the situation.

また、図6に示す(a)、(b)列では、位置情報に依存しないシチュエーションの遷移順(位置非依存シチュエーション遷移モデル)が定義されている。具体的には、(a)列では、ユーザの位置情報を取得できない時間が一定時間(例えば、2時間)未満である場合のシチュエーションの遷移順が定義されている。ユーザの位置情報を取得できない時間が一定時間未満である場合には当該(a)列が参照されて、遷移前のシチュエーションのみに依存して現在のシチュエーションが決定される。一方、(b)列では、ユーザの位置情報を取得できない時間が一定時間以上継続した場合のシチュエーションの遷移順が定義されている。ユーザの位置情報を取得できない時間が一定時間以上継続した場合には(b)列が参照されて、ユーザの現在のシチュエーションは常にシチュエーションが不明であることを表す「迷子中」と推定される。なお、位置情報を取得できない場合とは、移動通信端末100が圏外に存在する等で位置測位装置300と通信できない場合が考えられる。また、ユーザの位置情報を取得できない時間は、例えばユーザ履歴ログを参照することにより算出できる。なお、図6に示す(a)、(b)列では、位置情報に加えてライフサイクル情報にも依存しないシチュエーション遷移順が定義されているが、ライフサイクル情報に依存し位置情報のみに依存しないシチュエーション遷移順を定義してもよい。   Further, in the columns (a) and (b) shown in FIG. 6, a situation transition order independent of position information (position-independent situation transition model) is defined. Specifically, in the column (a), the transition order of situations when the time during which user position information cannot be acquired is less than a certain time (for example, 2 hours) is defined. When the time during which the user's position information cannot be acquired is less than a predetermined time, the column (a) is referred to, and the current situation is determined depending only on the situation before the transition. On the other hand, in the column (b), the transition order of situations when the time during which the user's position information cannot be acquired continues for a certain time or more is defined. When the time during which the user's position information cannot be acquired continues for a certain time or longer, the column (b) is referred to, and the user's current situation is always estimated to be “lost” indicating that the situation is unknown. Note that the case where the position information cannot be acquired may be a case where the mobile communication terminal 100 cannot communicate with the position positioning device 300 because the mobile communication terminal 100 exists outside the service area. Further, the time during which the user position information cannot be acquired can be calculated by referring to the user history log, for example. In the columns (a) and (b) shown in FIG. 6, the situation transition order that does not depend on the life cycle information in addition to the position information is defined, but depends on the life cycle information and does not depend only on the position information. A situation transition order may be defined.

図7には、平日における一般的なシチュエーションの遷移パターンを示し、図8には、休日における一般的なシチュエーションの遷移パターンを示す。これらの図に示すように、一般的に平日と休日とでシチュエーションの遷移パターンが異なるため、モデル定義部13は、平日用と休日用との2種類のシチュエーション遷移モデルを定義し、平休日区分と対応付けて記憶しておく。   FIG. 7 shows a general situation transition pattern on weekdays, and FIG. 8 shows a general situation transition pattern on holidays. As shown in these figures, since the situation transition pattern generally differs between weekdays and holidays, the model definition unit 13 defines two types of situation transition models for weekdays and holidays, Are stored in association with each other.

(ライフサイクル情報の補正)
ライフサイクル情報は、ユーザにより入力されたユーザ設定時刻情報に基づいて定義される。当該ライフサイクル情報で表されるライフサイクルは、ユーザのライフサイクルの変化等により実際のライフサイクルと誤差が生じる場合がある。このため、モデル定義部13は、ユーザ履歴ログ記憶部12に記憶されたユーザ履歴ログに基づいてライフサイクル情報を補正する機能を有する。具体的には、例えば、モデル定義部13は、ユーザの過去の推定就寝時刻の平均値や過去の推定起床時刻の平均値を用いて、ライフサイクル情報に含まれる就寝時刻、起床時刻、就寝時間帯、起床時間帯等を補正する。
(Correction of life cycle information)
The life cycle information is defined based on user set time information input by the user. The life cycle represented by the life cycle information may be different from the actual life cycle due to a change in the life cycle of the user. For this reason, the model definition unit 13 has a function of correcting life cycle information based on the user history log stored in the user history log storage unit 12. Specifically, for example, the model definition unit 13 uses the average value of the past estimated bedtime of the user and the average value of the estimated previous wake-up time, and the bedtime, wake-up time, and bedtime included in the life cycle information. Correct the belt, wake-up time, etc.

推定就寝時刻の平均値μs及び標準偏差σは、以下の式で算出される。
平均値μs=Σxi/N(N:過去の推定就寝時刻のデータ総数、xi:データ値)
標準偏差σ=(Σ(xi−μs)/(N−1))1/2
同様に、推定起床時刻の平均値μwと標準偏差σは、以下の式で算出される。
平均値μw=Σxi/N(N:過去の推定起床時刻のデータ総数、xi:データ値)
標準偏差σ=(Σ(xi−μw)/(N−1))1/2
また、モデル定義部13は、日々所定のタイミングで直近の就寝時刻及び起床時刻を推定し、当該推定就寝時刻及び推定起床時刻をユーザ履歴ログとして記録する。図9は、過去に各時刻が就寝/起床時刻として推定された回数を示すグラフである。
The average value μs and the standard deviation σ of the estimated bedtime are calculated by the following equations.
Average value μs = Σxi / N (N: total number of past estimated bedtime data, xi: data value)
Standard deviation σ = (Σ (xi−μs) 2 / (N−1)) 1/2
Similarly, the average value μw and the standard deviation σ of the estimated wake-up time are calculated by the following equations.
Average value μw = Σxi / N (N: total number of past estimated wake-up times, xi: data value)
Standard deviation σ = (Σ (xi−μw) 2 / (N−1)) 1/2
The model definition unit 13 estimates the latest bedtime and wake-up time at a predetermined timing every day, and records the estimated bedtime and estimated wake-up time as a user history log. FIG. 9 is a graph showing the number of times that each time was estimated as a bedtime / wake-up time in the past.

ここで、直近の就寝時刻の推定方法について詳細に説明する。モデル定義部13は、日々所定のタイミングでユーザ履歴ログを参照し、例えば、HA又は仮HAにおいて、移動通信端末100のキー操作、開閉操作等の操作が最後に発生した時刻(以下、「第1の所定の契機が発生した時刻」という)を用いて、直近の就寝時刻を推定する。モデル定義部13は、第1の所定の契機が発生した時間帯によって、図9に示すように計算ロジックを3通りに分けて就寝時刻の推定を行う。   Here, a method for estimating the latest bedtime will be described in detail. The model definition unit 13 refers to the user history log at a predetermined timing every day. For example, in the HA or temporary HA, the time when the operation such as the key operation and the opening / closing operation of the mobile communication terminal 100 last occurred (hereinafter referred to as “the first number”). 1) is used to estimate the latest bedtime. The model definition unit 13 estimates the bedtime by dividing the calculation logic into three types as shown in FIG. 9 according to the time zone when the first predetermined trigger occurs.

Logic1:(μs−σ)よりも前の時間帯に第1の所定の契機が発生した場合の就寝時刻推定ロジックである。この時間帯における推定就寝時刻の履歴ログは少ないため、就寝時刻の推定の確信度を上げるために、モデル定義部13は、起床のシチュエーションが発生した時に、ユーザの直近の就寝時刻をユーザに問い合わせる。回答があった場合は、その回答の時刻を就寝時刻と推定する。回答が無い場合、又は、起床のシチュエーションが発生しなかった場合は、ユーザ設定時刻情報により設定された就寝時刻を直近の就寝時刻と推定する。   Logic1: A bedtime estimation logic when a first predetermined trigger occurs in a time zone before (μs−σ). Since there are few history logs of estimated bedtime in this time zone, the model definition unit 13 inquires the user about the latest bedtime of the user when a wake-up situation occurs in order to increase the certainty of estimation of the bedtime. . If there is an answer, the time of the answer is estimated as the bedtime. When there is no answer or when a wake-up situation has not occurred, the bedtime set by the user-set time information is estimated as the latest bedtime.

Logic2:ユーザの推定就寝時刻の平均値を含む就寝時間帯(μs±σの時間帯)に第1の所定の契機が発生した場合の就寝時刻推定ロジックである。ただし、推定就寝時刻のデータ個数が10個以下の場合は、ユーザ設定時刻情報により設定された就寝時刻の前後1時間を就寝時間帯とする。この就寝時間帯に第1の所定の契機が発生した場合には、その時刻を就寝時刻とする。   Logic 2: Bedtime estimation logic when a first predetermined trigger occurs in the bedtime (μs ± σ time zone) including the average value of the estimated bedtime of the user. However, when the number of data of the estimated bedtime is 10 or less, 1 hour before and after the bedtime set by the user setting time information is set as the bedtime. When the first predetermined trigger occurs during this bedtime, that time is set as the bedtime.

Logic3:(μs+σ)以降の時間帯に第1の所定の契機が発生した場合の就寝時刻推定ロジックである。この時間帯における推定就寝時刻の履歴ログは少ないため、就寝時刻の推定の確信度を上げるために、モデル定義部13は起床のシチュエーションが発生した時にユーザの直近の就寝時刻をユーザに問い合わせる。回答があった場合は、その回答の時刻を就寝時刻と推定する。回答が無い場合、又は、起床のシチュエーションが発生しなかった場合は、ユーザ設定時刻情報により設定された就寝時刻を就寝時刻と推定する。   Logic3: Bedtime estimation logic when the first predetermined trigger occurs in the time zone after (μs + σ). Since there are few history logs of the estimated bedtime in this time zone, the model definition unit 13 inquires of the user about the latest bedtime when the wake-up situation occurs in order to increase the certainty of the estimation of the bedtime. If there is an answer, the time of the answer is estimated as the bedtime. When there is no answer, or when a wake-up situation has not occurred, the bedtime set by the user-set time information is estimated as the bedtime.

次に、起床時刻の推定方法について詳細に説明する。モデル定義部13は、日々所定のタイミングでユーザ履歴ログを参照し、例えば、HA又は仮HAにおいて移動通信端末100の操作が就寝後最初にあった時刻又はユーザがHA外に移動した時刻(以下、「第2の所定の契機が発生した時刻」という)を用いて、直近の起床時刻を推定する。モデル定義部13は、第2の所定の契機が発生した時間帯により、図9に示すようにロジックを3通りに分けて起床時刻の推定を行う。   Next, a method for estimating the wake-up time will be described in detail. The model definition unit 13 refers to the user history log at a predetermined timing every day. For example, the time when the operation of the mobile communication terminal 100 was first performed after going to bed in HA or temporary HA or the time when the user moved out of the HA (hereinafter referred to as “HA”) , “The time when the second predetermined trigger occurs”) is used to estimate the latest wake-up time. The model definition unit 13 estimates the wake-up time by dividing the logic into three types as shown in FIG. 9 according to the time zone when the second predetermined trigger occurs.

Logic3:(μw−σ)よりも前の時間帯に第2の所定の契機が発生した場合の起床時刻推定ロジックである。この時間帯における推定起床時刻の履歴ログは少ないため、就寝時刻の推定の確信度を上げるために、例えば起床のシチュエーションが発生したタイミングで、直近の起床時刻をユーザに問い合わせる。回答があった場合は、その回答の時刻を起床時刻と推定する。回答が無い場合、又は、起床のシチュエーションが発生しなかった場合は、ユーザが設定した起床時刻を起床時刻と推定する。   Logic3: Wake-up time estimation logic when a second predetermined trigger occurs in a time zone before (μw−σ). Since there are few history logs of the estimated wake-up time in this time zone, in order to increase the certainty of the estimation of the bedtime, the user is inquired of the latest wake-up time at the timing when the wake-up situation occurs, for example. If there is an answer, the time of the answer is estimated as the wake-up time. When there is no answer, or when no wake-up situation has occurred, the wake-up time set by the user is estimated as the wake-up time.

Logic4:ユーザの起床時刻の平均値を含む起床時間帯(μw±σの時間帯)に第2の所定の契機が発生した場合の起床時刻推定ロジックである。ただし推定起床時刻のデータ個数が10個以下の場合は、ユーザ設定時刻情報で設定された起床時刻の前後1時間を起床時間帯とする。この起床時間帯に第2の所定の契機が発生した場合には、その時刻を起床時刻と推定する。
Logic5:(μw+σ)以降の時間帯に第2の所定の契機が発生した場合の起床時刻推定ロジックである。平日においては、第2の所定の契機が発生した時刻を起床時刻とする。休日においては、第2の所定の契機が発生した時に、ユーザに起床時刻を問い合わせる。
Logic 4: Wake-up time estimation logic when a second predetermined trigger occurs in the wake-up time zone (μw ± σ time zone) including the average value of the user wake-up time. However, when the number of data of the estimated wake-up time is 10 or less, the wake-up time zone is set to 1 hour before and after the wake-up time set by the user set time information. When the second predetermined trigger occurs in this wake-up time zone, the time is estimated as the wake-up time.
Logic 5: Wake-up time estimation logic when a second predetermined trigger occurs in a time zone after (μw + σ). On weekdays, the time when the second predetermined opportunity occurs is set as the wake-up time. On holidays, when the second predetermined opportunity occurs, the user is inquired about the wake-up time.

(位置情報取得部)
位置情報取得部14は、ユーザが携帯する移動通信端末100の位置情報をユーザの位置情報として取得する。本実施形態では、位置情報取得部14は、移動通信端末100に搭載されているGPS受信機109により所定の周期毎に位置測位装置300から受信されるGPS信号に基づいて、移動通信端末100の位置情報を算出する。GPS信号を受信する所定の周期は、ユーザが滞在しているエリアに応じて変化する。例えば、ユーザがHAに滞在している場合には30分周期であり、ユーザがWAに滞在している場合には15分周期となる。なお、位置情報の取得方法はGPSに限定されることはなく、例えば、移動通信端末100が在圏する基地局の位置情報をユーザの位置情報とみなしてもよい。
(Location information acquisition unit)
The location information acquisition unit 14 acquires location information of the mobile communication terminal 100 carried by the user as the location information of the user. In the present embodiment, the position information acquisition unit 14 is based on the GPS signal received from the position positioning device 300 by the GPS receiver 109 mounted on the mobile communication terminal 100 at predetermined intervals. Calculate location information. The predetermined period for receiving the GPS signal varies depending on the area where the user is staying. For example, when the user stays at the HA, the cycle is 30 minutes, and when the user stays at the WA, the cycle is 15 minutes. In addition, the acquisition method of position information is not limited to GPS, for example, the position information of the base station where mobile communication terminal 100 is located may be regarded as the position information of the user.

(時刻情報取得部)
時刻情報取得部15は、移動通信端末100が備える内部時計108から現在時刻を表す時刻情報を取得する。なお、時刻情報の取得方法はこれに限定されることはなく、例えば、外部のサーバ装置から時刻情報を取得することも可能である。
(シチュエーション推定部)
シチュエーション推定部16は、モデル定義部13により定義されたシチュエーション遷移モデルと、位置情報取得部14により取得された位置情報と、時刻情報取得部15により取得された時刻情報と、ユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいて、ユーザの現在のシチュエーションを推定する。
(Time information acquisition unit)
The time information acquisition unit 15 acquires time information representing the current time from the internal clock 108 provided in the mobile communication terminal 100. Note that the time information acquisition method is not limited to this, and for example, the time information can be acquired from an external server device.
(Situation estimation unit)
The situation estimation unit 16 includes a situation transition model defined by the model definition unit 13, position information acquired by the position information acquisition unit 14, time information acquired by the time information acquisition unit 15, and before the user transition. Estimate the user's current situation based on the situation.

具体的には、シチュエーション推定部16は、ライフサイクル情報に基づいて、時刻情報取得部15により取得された時刻情報で表される現在時刻がユーザのライフサイクルのどの分類項目(起床時間帯、始業時刻、就業時刻等)に該当するかを判定する。また、シチュエーション推定部16は、位置情報取得部14により取得された位置情報に対応するエリアを判定する。なお、位置情報に対応するエリアが複数判定された場合には、例えば、HA>WA>お気に入りエリア>仮HA>仮WA>特定エリアの順に優先順位を予め設定しておくことにより、優先順位が高い1つのエリアを特定する。   Specifically, the situation estimation unit 16 determines which classification item (wake-up time zone, start-up time) of the user's life cycle is the current time represented by the time information acquired by the time information acquisition unit 15 based on the life cycle information. Time, working time, etc.). The situation estimation unit 16 determines an area corresponding to the position information acquired by the position information acquisition unit 14. When a plurality of areas corresponding to the position information are determined, for example, the priority order is set in advance in the order of HA> WA> favorite area> temporary HA> temporary WA> specific area. Identify one high area.

さらに、シチュエーション推定部16は、ユーザ履歴ログから、直近のシチュエーション、つまり遷移前のシチュエーションを取得する。そして、シチュエーション推定部16は、判定したライフサイクルの分類項目と、判定したエリアと、取得した遷移前のシチュエーションと、に対応する現在のシチュエーションをシチュエーション遷移モデルから取得し、当該取得した現在のシチュエーションをユーザの現在のシチュエーションと推定する。当該推定されたシチュエーションはユーザ履歴ログに記憶され、次のシチュエーション推定のために使用される。   Furthermore, the situation estimation unit 16 acquires the latest situation, that is, the situation before the transition, from the user history log. Then, the situation estimation unit 16 acquires the current situation corresponding to the determined life cycle classification item, the determined area, and the acquired situation before the transition from the situation transition model, and acquires the acquired current situation. Is the current situation of the user. The estimated situation is stored in the user history log and used for the next situation estimation.

(平日・休日別の推定)
また、シチュエーション推定部16は、ユーザにとって今日が平日と休日との何れに該当するかに応じて2種類のシチュエーション遷移モデルを使い分けて、ユーザの現在のシチュエーションを推定する。スクラッチパッド123bには、例えばアプリケーションプログラムの起動によって、図10に示すようなデフォルトの平休日データが記憶される。シチュエーション推定部16は、当該平休日データに基づいて、ユーザにとって今日が平日と休日との何れに該当するかを判定する。当該デフォルトの平休日データは、ユーザの入力により変更可能である。なお、当該平休日データを用いる以外に、直近のユーザ履歴ログに記録されている「平日・休日区分」に基づいて、ユーザにとって今日が平日と休日との何れに該当するかを判定することも可能である。
(Estimated by weekdays and holidays)
In addition, the situation estimation unit 16 estimates the current situation of the user by properly using two kinds of situation transition models depending on whether today corresponds to a weekday or a holiday for the user. For example, when the application program is started, default holiday data as shown in FIG. 10 is stored in the scratch pad 123b. The situation estimation unit 16 determines whether the user corresponds to a weekday or a holiday based on the weekday holiday data. The default holiday data can be changed by user input. In addition to using the weekday data, it may be determined for the user whether today is a weekday or a holiday based on the “weekday / holiday classification” recorded in the most recent user history log. Is possible.

(質問に対する回答に基づく推定)
また、シチュエーション推定部16は、ユーザへの質問に対する回答に基づいて、ユーザの現在のシチュエーションを推定する。
例えば、シチュエーション推定部16は、複数のシチュエーションの候補を推定し、ユーザへの質問に対する回答に基づいて、ユーザのシチュエーションの候補を1つに特定する。
(質問に対する回答に基づく平休日の入れ替え)
また、シチュエーション推定部16は、ユーザへの質問に対する回答に基づいて、平日用と休日用とのシチュエーション遷移モデルの何れを使用するかを決定し、当該決定したシチュエーション遷移モデルを用いてユーザの現在のシチュエーションを推定する。
この際、シチュエーション推定部16は、現在使用しているシチュエーション遷移モデルの種類と、位置情報取得部15により取得された位置情報と、時刻情報取得部15により取得された時刻情報と、の少なくとも1つに基づいて、ユーザへの質問の内容を決定する。
(Estimation based on answers to questions)
Moreover, the situation estimation part 16 estimates a user's present situation based on the answer with respect to the question to a user.
For example, the situation estimation unit 16 estimates a plurality of situation candidates, and identifies one user situation candidate based on an answer to a question to the user.
(Replacement of weekdays based on answers to questions)
In addition, the situation estimation unit 16 determines which of the situation transition models for weekdays and holidays is to be used based on the answer to the question to the user, and uses the determined situation transition model to determine the current state of the user. Estimate the situation.
At this time, the situation estimation unit 16 includes at least one of the type of the situation transition model currently used, the position information acquired by the position information acquisition unit 15, and the time information acquired by the time information acquisition unit 15. The content of the question to the user is determined based on the one.

具体的には、シチュエーション推定部16は、休日用のシチュエーション遷移モデルを使用しているときに、ユーザがWA又は仮WAに所定時間以上滞在している場合、休日用のシチュエーション遷移モデルにおいてWA及び仮WAは定義されていないため、ユーザに仕事中であるか否かの質問を通知し、当該質問に対して仕事中である旨の回答があった場合に、使用するシチュエーション遷移モデルを休日用から平日用に切り替える。また、シチュエーション推定部16は、平日用のシチュエーション遷移モデルを使用しているときにユーザがHA又は仮HAに所定時間以上滞在している場合、当該ユーザに対して休日であるか否かの質問を通知し、当該質問に対して休日である旨の回答を取得した場合に、使用するシチュエーション遷移モデルを平日用から休日用に切り替える。   Specifically, when the situation estimation unit 16 uses the holiday situation transition model and the user stays in the WA or the temporary WA for a predetermined time or longer, the situation estimation unit 16 uses the WA and the holiday situation transition model in the holiday situation transition model. Temporary WA is not defined, so the user is informed of whether he / she is working or not, and when there is an answer to the question that he / she is working, the situation transition model to be used is for holidays Switch from weekdays to weekdays. In addition, when the situation estimation unit 16 uses the weekday situation transition model and the user stays in the HA or the temporary HA for a predetermined time or more, the situation estimation unit 16 asks the user whether it is a holiday. And the situation transition model to be used is switched from for weekdays to for holidays.

ここで、具体的な平休日の入れ替えの例について図11を参照して説明する。遷移前のシチュエーションが休日の「外出中」であって、ユーザがWAに所定時間以上滞在している場合、シチュエーション推定部16は、ユーザに対して「今日は仕事?」という質問を通知する。ユーザの回答が「仕事」ならば、シチュエーション推定部16は、使用するシチュエーション遷移モデルを休日用から平日用に切り替える。そして、ユーザのシチュエーションは、平日の「仕事中」に遷移する。一方、ユーザの回答が「休み」又は無回答ならば、使用するシチュエーション遷移モデルは休日用のままであり、ユーザのシチュエーションは休日の「外出中」に遷移する。   Here, a specific example of replacement of weekdays will be described with reference to FIG. When the situation before the transition is “going out” on a holiday and the user stays in the WA for a predetermined time or more, the situation estimation unit 16 notifies the user of the question “Today is work?”. If the user's answer is “work”, the situation estimation unit 16 switches the situation transition model to be used from a holiday to a weekday. Then, the user situation transitions to “working” on weekdays. On the other hand, if the user's answer is “rest” or no answer, the situation transition model to be used remains for holidays, and the user situation transits to “out of office” on holidays.

また、図12に示すように、ユーザの遷移前のシチュエーションが平日の「身支度中」であり、ユーザがHA又は仮HAに居て始業開始時刻が過ぎた場合、シチュエーション推定部16は、「今日は仕事?休み?」という質問をユーザに通知する。当該質問に対するユーザの回答が「休み」の場合、シチュエーション推定部16は、使用するシチュエーション遷移モデルを平日用から休日用に切り替える。そして、ユーザのシチュエーションは休日の「在宅中」に遷移する。また、ユーザがEXに居り、かつ、始業開始時刻が過ぎており、ユーザの質問に対する回答が、「休み」の場合、シチュエーション推定部16は、使用するシチュエーション遷移モデルを平日用から休日用に切り替える。そして、ユーザのシチュエーションは、休日の「外出中」に遷移する。   Also, as shown in FIG. 12, when the situation before the user transition is “medium condition” on weekdays, and the user is in HA or temporary HA and the start time of the work has passed, the situation estimation unit 16 The user is informed of the question “Is work? When the user's answer to the question is “vacation”, the situation estimation unit 16 switches the situation transition model to be used from weekdays to holidays. Then, the user situation changes to “at home” on a holiday. When the user is in EX and the start time has passed and the answer to the user's question is “vacation”, the situation estimation unit 16 switches the situation transition model to be used from weekdays to holidays. . Then, the user situation transitions to “going out” on a holiday.

また、図13に示すように、ユーザの遷移前のシチュエーションが休日の「在宅中」であって、ユーザがWA又は仮WAに所定時間以上滞在した場合、シチュエーション推定部16は、「今日は仕事?」という質問を通知する。ユーザ回答が「仕事」の場合、シチュエーション推定部16は、使用するシチュエーション遷移モデルを休日用から平日用に切り替える。そして、ユーザのシチュエーションは平日の「仕事中」に遷移する。   As shown in FIG. 13, when the situation before the user transition is “at home” on a holiday and the user stays in the WA or the temporary WA for a predetermined time or longer, the situation estimation unit 16 "?" When the user answer is “work”, the situation estimation unit 16 switches the situation transition model to be used from a holiday to a weekday. Then, the user situation shifts to “working” on weekdays.

また、シチュエーション推定部16は、平日用のシチュエーション遷移モデルを使用しているときに、ユーザがHA又は仮HAから第1の距離(例えば、500m)以上離れたEXに移動した場合に、ユーザは旅行を開始したと判定する。さらに、シチュエーション推定部16は、休日用のシチュエーション遷移モデルを使用しているときに、ユーザがWA又は仮WAから第2の距離(例えば、300m)以上離れたEXに移動した場合に、ユーザは出張を開始したと判定する。   In addition, when the situation estimation unit 16 uses the situation transition model for weekdays, when the user moves to the EX that is more than the first distance (for example, 500 m) from the HA or the temporary HA, It is determined that the trip has started. Further, when the situation estimation unit 16 uses the holiday situation transition model, when the user moves to the EX that is more than the second distance (for example, 300 m) from the WA or the temporary WA, It is determined that the business trip has started.

(セリフ決定部)
セリフ決定部17は、シチュエーション推定部16により推定されたユーザのシチュエーションに基づいて、音声や画像によりユーザに提示するための適切なセリフを決定する。セリフの決定の方法としては、例えば、セリフ決定部17は、予め設定されたシチュエーションとセリフとの対応関係を定義した情報を参照することにより、推定されたユーザのシチュエーションに対応するセリフを決定する。
(Serif decision section)
The serif determination unit 17 determines an appropriate serif to be presented to the user by voice or an image based on the user situation estimated by the situation estimation unit 16. As a method for determining a serif, for example, the serif determination unit 17 determines a serif corresponding to an estimated user situation by referring to information that defines a correspondence relationship between a preset situation and a serif. .

(シチュエーション推定プログラム)
上述したように、ROM121に記憶されているプログラム及びアプリ保存領域123aに記憶されているアプリケーションプログラム(「シチュエーション推定プログラム」に対応)は、移動通信端末(「コンピュータ」に対応)100に、ユーザの1日のライフサイクルを表すライフサイクル情報とユーザが居る場所を表す位置情報とに依存する前記ユーザの状態を表すシチュエーションの遷移順を定義したシチュエーション遷移モデルを記憶するモデル定義部11と、現在の位置情報を取得する位置情報取得部14と、現在の時刻を表す時刻情報を取得する時刻情報取得部15と、シチュエーション遷移モデルと位置情報取得部14により取得された位置情報と時刻情報取得部15により取得された時刻情報とユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいてユーザの現在のシチュエーションを推定するシチュエーション推定部16として機能させるためのプログラムである。
(Situation estimation program)
As described above, the program stored in the ROM 121 and the application program stored in the application storage area 123a (corresponding to “situation estimation program”) are stored in the mobile communication terminal (corresponding to “computer”) 100 to the user. A model definition unit 11 for storing a situation transition model that defines a transition order of situations representing the state of the user depending on life cycle information representing a life cycle of a day and position information representing a place where the user is present; The position information acquisition unit 14 that acquires position information, the time information acquisition unit 15 that acquires time information representing the current time, the position information and time information acquisition unit 15 acquired by the situation transition model and the position information acquisition unit 14 The time information acquired by the user and the situation before the user transition Is a program for functioning as a situation estimating unit 16 for estimating the current situation of the user based on the Shon.

(動作)
次に、図14に示すフローチャートを参照して、本発明の実施形態に係るシチュエーション推定処理の基本的な流れについて説明する。
まず、ユーザは、移動通信端末100を操作して、アプリケーションプログラムをサーバ200からダウンロードする指示を行う。これにより、移動通信端末100は、サーバ200からアプリケーションプログラム及び付随するデータをダウンロードし、アプリ保存領域123aにアプリケーションプログラムを保存し、スクラッチパッド123bにデータを保存する。
(Operation)
Next, a basic flow of situation estimation processing according to the embodiment of the present invention will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
First, the user operates the mobile communication terminal 100 to give an instruction to download an application program from the server 200. As a result, the mobile communication terminal 100 downloads the application program and accompanying data from the server 200, stores the application program in the application storage area 123a, and stores the data in the scratch pad 123b.

次いで、ユーザは、アプリケーションプログラムを起動する操作を行う。これにより、移動通信端末100は、当該アプリケーションプログラムに従って処理を実行することにより、初期設定画面を表示装置104に表示する。ユーザは当該初期設定画面から対話形式で初期設定項目を入力していく。初期設定項目としては、ユーザの名前と、誕生日と、起床時刻、就寝時刻、始業時刻、就業時刻等のユーザ設定時刻情報と、曜日別の平休日区分と、HA、WA、お気に入りエリア等のエリア名とが存在する。   Next, the user performs an operation of starting the application program. Accordingly, the mobile communication terminal 100 displays an initial setting screen on the display device 104 by executing processing according to the application program. The user inputs initial setting items interactively from the initial setting screen. Initial setting items include user name, birthday, wake-up time, bedtime, start time, work time, etc., user set time information, weekday classification by day of the week, HA, WA, favorite area, etc. There is an area name.

移動通信端末100は、入力されたデータに基づいて初期設定を行う(ステップS1)。具体的には、移動通信端末100は、入力されたデータをスクラッチパッド123bに記憶する。エリア定義部11は、入力されたHA、WA等のエリア名と、エリア名が入力された時の位置情報とを対応付けることにより、エリアを定義してスクラッチパッド123bに記憶する。また、モデル定義部13は、入力されたユーザ設定時刻情報に基づいてライフサイクル情報を定義する。そして、モデル定義部13は、定義されたライフサイクル情報とエリアとに依存するユーザのシチュエーションの遷移順を定義し、シチュエーション遷移モデルとしてスクラッチパッド123bに記憶する。   The mobile communication terminal 100 performs initial setting based on the input data (step S1). Specifically, the mobile communication terminal 100 stores the input data in the scratch pad 123b. The area definition unit 11 defines an area by associating the input area name such as HA and WA with the position information when the area name is input, and stores the area in the scratch pad 123b. Moreover, the model definition part 13 defines life cycle information based on the input user setting time information. And the model definition part 13 defines the transition order of the user's situation depending on the defined life cycle information and the area, and stores it in the scratch pad 123b as the situation transition model.

シチュエーション推定部16は、シチュエーションを初期設定する。本実施形態では、HA、WAがそれぞれ1つ以上ユーザにより入力された場合、シチュエーションは「迷子中」に初期設定される。
次に、位置情報取得部14は、所定周期毎に位置測位装置300からGPS信号を受信することにより、移動通信端末100の位置情報を取得する(ステップS2)。次に、時刻情報取得部15は、内部時計108から時刻情報を取得する(ステップS3)。
The situation estimation unit 16 initializes the situation. In the present embodiment, when one or more HA and WA are input by the user, the situation is initially set to “being lost”.
Next, the position information acquisition unit 14 acquires the position information of the mobile communication terminal 100 by receiving GPS signals from the position positioning device 300 at predetermined intervals (step S2). Next, the time information acquisition unit 15 acquires time information from the internal clock 108 (step S3).

次に、シチュエーション推定部16は、直近のユーザ履歴ログからユーザの遷移前のシチュエーションを取得する。そして、シチュエーション推定部16は、シチュエーション遷移モデルと、位置情報取得部14により取得された位置情報と、時刻情報取得部15により取得された時刻情報と、ユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいて、ユーザの現在のシチュエーションを推定する(ステップS4)。
次に、セリフ決定部17は、推定された現在のシチュエーションに適合するセリフを決定し、当該決定したセリフが表示された画像を表示装置104に出力するか、或いは、音声を音出力装置106から出力する(ステップS5)。
Next, the situation estimation unit 16 acquires the situation before the user transition from the latest user history log. Then, the situation estimation unit 16 is based on the situation transition model, the position information acquired by the position information acquisition unit 14, the time information acquired by the time information acquisition unit 15, and the situation before the user transition. The user's current situation is estimated (step S4).
Next, the speech determination unit 17 determines speech that matches the estimated current situation, and outputs an image on which the determined speech is displayed to the display device 104 or outputs sound from the sound output device 106. Output (step S5).

以上説明したように、移動通信端末100は、ユーザの1日のライフサイクルを表すライフサイクル情報とユーザが居る場所を表す位置情報とに依存するユーザのシチュエーションの遷移順を定義したシチュエーション遷移モデルを記憶し、当該シチュエーション遷移モデルと、位置情報取得部14により取得された位置情報と、時刻情報取得部15により取得された時刻情報と、ユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいて、ユーザの現在のシチュエーションを推定するため、従来のように位置と時刻とに基づいてユーザのシチュエーションを推定する場合に比較して、シチュエーションの遷移順をも考慮した精度の高いシチュエーション推定を行うことが可能となる。   As described above, the mobile communication terminal 100 defines a situation transition model that defines the transition order of the user's situation depending on the life cycle information that represents the daily life cycle of the user and the position information that represents the place where the user is present. The current state of the user is stored based on the situation transition model, the position information acquired by the position information acquisition unit 14, the time information acquired by the time information acquisition unit 15, and the situation before the user transition. Since the situation is estimated, it is possible to perform the situation estimation with high accuracy in consideration of the order of the situation transition as compared with the case where the user situation is estimated based on the position and the time as in the prior art.

また、移動通信端末100は、各ユーザに応じたライフサイクルやエリアを定義したり、ライフサイクル情報を補正する機能や、質問による回答に基づいてシチュエーションを推定する機能を有しているため、ユーザのシチュエーションを高い精度で推定することができる。また、移動通信端末100は、推定したユーザのシチュエーションに応じた適切なセリフをユーザに提示するため、あたかもユーザを見守っている人がいるような印象をユーザに与えて、癒しを提供することが可能となる。
なお、上述した実施形態では、移動通信端末100が図3に示す各機能を備えているとして説明したが、これに限定されることはなく、サーバ200が図3に示す各機能を備えていてもよいし、複数の装置が図3に示す各機能を備えていてもよい。
Further, the mobile communication terminal 100 has a function of defining a life cycle and an area corresponding to each user, a function of correcting life cycle information, and a function of estimating a situation based on an answer by a question. Can be estimated with high accuracy. In addition, since the mobile communication terminal 100 presents the user with an appropriate line according to the estimated user situation, the mobile communication terminal 100 can provide the user with an impression that there is a person watching the user and provide healing. It becomes possible.
In the above-described embodiment, the mobile communication terminal 100 has been described as having each function illustrated in FIG. 3, but the present invention is not limited to this, and the server 200 has each function illustrated in FIG. 3. Alternatively, a plurality of devices may have the functions shown in FIG.

本発明は、ユーザがユーザ端末を携帯するのみでユーザの現在のシチュエーションを推定し、ユーザの現在のシチュエーションに適した各種サービスを提供することができる。   The present invention can provide various services suitable for a user's current situation by estimating the user's current situation only by carrying the user terminal.

本発明の実施形態に係るエージェントシステムの全体構成を示す図である。It is a figure which shows the whole structure of the agent system which concerns on embodiment of this invention. 同実施形態に係る移動通信端末のハードウェア構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware constitutions of the mobile communication terminal which concerns on the same embodiment. 同実施形態に係る移動通信端末の機能構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the function structure of the mobile communication terminal which concerns on the same embodiment. 同実施形態に係るユーザ履歴ログのデータ構成の一例を示す図である。It is a figure showing an example of data composition of a user history log concerning the embodiment. 同実施形態に係るシチュエーション遷移モデルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the situation transition model which concerns on the embodiment. 図5に示すシチュエーション遷移モデルをテーブル形式で表現した場合の一例を示す図である。It is a figure which shows an example at the time of expressing the situation transition model shown in FIG. 5 in a table format. 同実施形態に係る平日のシチュエーションの遷移パターンの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the transition pattern of the weekday situation which concerns on the embodiment. 同実施形態に係る休日のシチュエーションの遷移パターンの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the transition pattern of the holiday situation which concerns on the embodiment. 同実施形態に係る就寝時刻及び起床時刻の推定に用いられるグラフの一例である。It is an example of the graph used for estimation of bedtime and wake-up time concerning the embodiment. 同実施形態に係るデフォルトの平休日データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the default weekday holiday data concerning the embodiment. 同実施形態に係る質問に対するユーザの回答及びエリアに応じた遷移先のシチュエーションを示す図である。It is a figure which shows the situation of the transition destination according to the user's answer with respect to the question which concerns on the embodiment, and an area. 同実施形態に係る質問に対するユーザの回答及びエリアに応じた遷移先のシチュエーションを示す図である。It is a figure which shows the situation of the transition destination according to the user's answer with respect to the question which concerns on the embodiment, and an area. 同実施形態に係る質問に対するユーザの回答及びエリアに応じた遷移先のシチュエーションを示す図である。It is a figure which shows the situation of the transition destination according to the user's answer with respect to the question which concerns on the embodiment, and an area. 同実施形態に係るシチュエーション推定の処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the process of the situation estimation which concerns on the embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

100 移動通信端末
11 エリア定義部
12 ユーザ履歴ログ記憶部
13 モデル定義部
14 位置情報取得部
15 時刻情報取得部
16 シチュエーション推定部
17 セリフ決定部
102 記憶装置
103 通信インターフェース
104 表示装置
105 入力装置
106 音出力装置
107 入力装置
108 内部時計
109 GPS受信機
123 不揮発性メモリ
123a アプリ保存領域
123b スクラッチパッド
200 サーバ
300 位置測位装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Mobile communication terminal 11 Area definition part 12 User history log storage part 13 Model definition part 14 Position information acquisition part 15 Time information acquisition part 16 Situation estimation part 17 Serif determination part 102 Storage apparatus 103 Communication interface 104 Display apparatus 105 Input apparatus 106 Sound Output device 107 Input device 108 Internal clock 109 GPS receiver 123 Non-volatile memory 123a Application storage area 123b Scratch pad 200 Server 300 Positioning device

Claims (13)

ユーザの状態を表すシチュエーションを推定するシチュエーション推定装置であって、
ユーザの1日のライフサイクルを表すライフサイクル情報と前記ユーザが居る場所を表す位置情報とに依存する前記ユーザのシチュエーションの遷移順を定義したシチュエーション遷移モデルを記憶するモデル定義手段と、
現在の前記位置情報を取得する位置情報取得手段と、
現在の時刻を表す時刻情報を取得する時刻情報取得手段と、
前記シチュエーション遷移モデルと前記位置情報取得手段により取得された位置情報と前記時刻情報取得手段により取得された時刻情報と前記ユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいて、前記ユーザの現在のシチュエーションを推定するシチュエーション推定手段と
を備えることを特徴とするシチュエーション推定装置。
A situation estimation device for estimating a situation representing a user state,
Model definition means for storing a situation transition model that defines a transition order of the user's situations depending on life cycle information that represents a user's daily life cycle and position information that represents a place where the user is located;
Position information acquisition means for acquiring the current position information;
Time information acquisition means for acquiring time information representing the current time;
Based on the situation transition model, the position information acquired by the position information acquisition means, the time information acquired by the time information acquisition means, and the situation before the user transition, the current situation of the user is estimated. A situation estimation device comprising: a situation estimation means.
前記モデル定義手段は、前記ユーザにより入力された、起床時刻と、就寝時刻と、始業時刻と、終業時刻と、の少なくとも1つを表す情報を含むユーザ設定時刻情報に基づいて、前記ライフサイクル情報を定義することを特徴とする請求項1に記載のシチュエーション推定装置。   The model defining means is configured to provide the life cycle information based on user set time information including information representing at least one of a wake-up time, a bedtime, a start work time, and an end work time input by the user. The situation estimation apparatus according to claim 1, wherein: 前記ユーザが目的に応じて滞在するエリアを、位置情報と対応付けて定義するエリア定義手段をさらに備え、
前記モデル定義手段は、前記シチュエーション遷移モデルにおける位置情報を、前記エリアを用いて定義することを特徴とする請求項1又は2に記載のシチュエーション推定装置。
An area defining means for defining an area where the user stays according to the purpose in association with position information;
The situation estimation apparatus according to claim 1, wherein the model definition unit defines position information in the situation transition model using the area.
前記エリア定義手段は、前記ユーザの第1の居住場所であるホームエリアと、前記ユーザの第2の居住場所である仮ホームエリアと、前記ユーザの第1の勤務場所であるワークエリアと、前記ユーザの第2の勤務場所である仮ワークエリアと、のうちの少なくとも1つのエリアを定義することを特徴とする請求項3に記載のシチュエーション推定装置。   The area defining means includes a home area that is a first place of residence of the user, a temporary home area that is a second place of residence of the user, a work area that is a first work place of the user, The situation estimation apparatus according to claim 3, wherein at least one area of a temporary work area which is a user's second work place is defined. ユーザの行動の履歴を表すユーザ履歴ログを記憶するユーザ履歴ログ記憶手段をさらに備え、
前記モデル定義手段は、前記ユーザ履歴ログ記憶手段に記憶されているユーザ履歴ログに基づいて前記ライフサイクル情報を補正することを特徴とする請求項1から4の何れか1項に記載のシチュエーション推定装置。
A user history log storage means for storing a user history log representing a history of user behavior;
The situation estimation according to any one of claims 1 to 4, wherein the model definition unit corrects the life cycle information based on a user history log stored in the user history log storage unit. apparatus.
前記モデル定義手段は、前記ユーザの過去の就寝時刻として推定された回数が比較的高い時間帯である就寝時間帯を算出し、前記ユーザ履歴ログに基づき、就寝時刻と推定され得る第1の所定の契機が前記就寝時間帯に発生したと判断した場合に、該第1の所定の契機が発生した時刻を前記ユーザの直近の就寝時刻と推定し、前記ユーザの過去の就寝時刻と推定された時刻の平均値を用いて前記ライフサイクル情報を補正することを特徴とする請求項5に記載のシチュエーション推定装置。   The model defining means calculates a bedtime that is a time zone in which the number of times estimated as the user's past bedtime is relatively high, and can be estimated as a bedtime based on the user history log. When it is determined that the occurrence of the first occurrence occurred at the bedtime, the time when the first predetermined occurrence occurred is estimated as the latest bedtime of the user, and the previous bedtime of the user is estimated. The situation estimation apparatus according to claim 5, wherein the life cycle information is corrected using an average value of time. 前記モデル定義手段は、前記就寝時間帯外に前記第1の所定の契機が発生したと判断した場合、前記ユーザに直近の就寝時刻を問い合わせることを特徴とする請求項6に記載のシチュエーション推定装置。   The situation estimation apparatus according to claim 6, wherein the model defining unit inquires the user of the latest bedtime when determining that the first predetermined trigger has occurred outside the bedtime. . 前記モデル定義手段は、前記ユーザの過去の起床時刻として推定された回数が比較的高い時間帯である起床時間帯を算出し、前記ユーザ履歴ログに基づき、起床時刻と推定され得る第2の所定の契機が前記起床時間帯に発生したと判断した場合に、該第2の所定の契機が発生した時刻を前記ユーザの直近の起床時間と推定し、前記ユーザの過去の起床時刻と推定された時刻の平均値を用いて前記ライフサイクル情報を補正することを特徴とする請求項5から7の何れか1項に記載のシチュエーション推定装置。   The model defining means calculates a wake-up time zone that is a time zone in which the number of times estimated as the user's previous wake-up time is relatively high, and is based on the user history log, a second predetermined time that can be estimated as the wake-up time. When it is determined that the occurrence of the second occurrence occurred in the wake-up time zone, the time when the second predetermined occurrence occurred is estimated as the latest wake-up time of the user, and the previous wake-up time of the user is estimated. The situation estimation apparatus according to claim 5, wherein the life cycle information is corrected using an average value of time. 前記モデル定義手段は、前記起床時間帯外に前記第2の所定の契機が発生したと判断した場合、前記ユーザに直近の起床時刻を問い合わせることを特徴とする請求項8に記載のシチュエーション推定装置。   9. The situation estimation apparatus according to claim 8, wherein the model defining means inquires the user about the latest wake-up time when determining that the second predetermined trigger has occurred outside the wake-up time zone. . 前記シチュエーション推定手段は、複数のシチュエーションを推定し、前記ユーザへの質問に対する回答に基づいて、前記複数のシチュエーションから1つを特定することを特徴とする請求項1から9の何れか1項に記載のシチュエーション推定装置。   The situation estimation unit estimates a plurality of situations, and identifies one of the plurality of situations based on an answer to a question to the user. The situation estimation apparatus described. 前記エリア定義手段は、未定義のエリアに前記ユーザが所定時間以上滞在している場合に、前記ユーザへの質問に対する回答に基づいて、前記未定義のエリアを定義することを特徴とする請求項3から10の何れか1項に記載のシチュエーション推定装置。   The area defining means defines the undefined area based on an answer to a question to the user when the user stays in an undefined area for a predetermined time or more. The situation estimation device according to any one of 3 to 10. 前記シチュエーション推定手段により推定された前記ユーザの現在のシチュエーションに基づいて、該ユーザに提示するためのセリフを決定するセリフ決定手段をさらに備えることを特徴とする請求項1から11の何れか1項に記載のシチュエーション推定装置。   12. The system according to claim 1, further comprising: a serif determination unit that determines a serif to be presented to the user based on the current situation of the user estimated by the situation estimation unit. The situation estimation device according to claim 1. コンピュータを、
ユーザの1日のライフサイクルを表すライフサイクル情報と前記ユーザが居る場所を表す位置情報とに依存する前記ユーザの状態を表すシチュエーションの遷移順を定義したシチュエーション遷移モデルを記憶するモデル定義手段と、
現在の前記位置情報を取得する位置情報取得手段と、
現在の時刻を表す時刻情報を取得する時刻情報取得手段と、
前記シチュエーション遷移モデルと前記位置情報取得手段により取得された位置情報と前記時刻情報取得手段により取得された時刻情報と前記ユーザの遷移前のシチュエーションとに基づいて、前記ユーザの現在のシチュエーションを推定するシチュエーション推定手段と
して機能させるためのシチュエーション推定プログラム。
Computer
Model definition means for storing a situation transition model that defines a transition order of situations that represent the state of the user depending on life cycle information that represents a life cycle of the user and position information that represents a location where the user is present;
Position information acquisition means for acquiring the current position information;
Time information acquisition means for acquiring time information representing the current time;
Based on the situation transition model, the position information acquired by the position information acquisition means, the time information acquired by the time information acquisition means, and the situation before the user transition, the current situation of the user is estimated. A situation estimation program for functioning as a situation estimation means.
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