JP2010204070A - 情報端末装置 - Google Patents

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博昭 関山
Tomohiro Nakatogawa
朋広 中戸川
Takayoshi Shinozaki
貴良 篠崎
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Abstract

【課題】利用者に対して分かりやすく情報提示をすることが可能となると共に、利用者に対してシステムの利用の促進を図ることができる情報端末装置を提供する。
【解決手段】利用者の特性の変化量に応じてキャラクタの視覚的態様を徐々に変化させて表示することで、利用者は自己の嗜好や趣味の変化を直感的に理解することを可能とする。また、利用者は飽きることなく情報端末装置1を利用させ、提示する情報に対する注意喚起を行うことを可能とする。更に、利用者が自己の嗜好や趣味や行動パターンの変化を明確に自覚していない状態で情報を積極的に提示すると煩わしさを感じる可能性もあるが、嗜好や趣味や行動パターンの変化をキャラクタを介して視覚化することによって、利用者はなぜ情報が積極的に提供されたのかを理解することができるため、煩わしさを感じることなくその情報を受け入れることを可能とする。
【選択図】図1

Description

本発明は、電子的なキャラクタを利用者に対して表示する情報端末装置に関する。
従来、電子的なキャラクタを表示する情報端末装置として、車両運転中の利用者が踏んだブレーキの回数に応じてエージェント・キャラクタの作動方法を変化させたり(例えば、特許文献1参照)、IGONの回数に応じてエージェント・キャラクタのお辞儀のレベルを変化させたり(例えば、特許文献2参照)、急加速などの車両の状態に応じてエージェント・キャラクタの感情を変化させる(例えば、特許文献3参照)ものが知られている。更に、キャラクタを表示する情報端末装置としては、提示する案内情報に応じてエージェント・キャラクタの視覚的態様が変化するものも知られている。このような情報端末装置では、例えば、利用者がナビゲーションシステムでラーメン屋を検索すると、エージェント・キャラクタの服装がチャイナドレスに変化して案内を開始することができる。
特開2005−249802号公報 特開平11−37766号公報 特開2004−301651号公報
しかしながら、案内中のエージェント・キャラクタの服装を変更するような従来の情報通信システムにあっては、利用者の一回の操作を反映してエージェント・キャラクタの視覚的態様を変更しているため、その態様が必ずしも利用者の嗜好や趣味にあったものではない場合がある。また、例えば、単に過去の利用者の検索回数をカウントして、所定回数を超えた場合にキャラクタの視覚的態様を変更させた場合は、利用者はなぜキャラクタの視覚的態様が変更されたのかを理解することができない場合もあり、煩わしさを感じてしまう可能性もある。また、視覚的態様の変化が単調になった場合は、利用者に飽きが来てしまい、利用者に対してシステムの利用の促進を図ることができない場合があった。
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、利用者に対して分かりやすく情報提示をすることが可能となると共に、利用者に対してシステムの利用の促進を図ることができる情報端末装置を提供することを目的とする。
本発明に係る情報端末装置は、利用者に情報を提示するための電子的なキャラクタを利用者に対して表示する表示手段と、利用者の行為の傾向に基づいて利用者の特性を学習する学習手段と、表示手段に表示されるキャラクタの画像を介して、利用者の特性を視覚化する視覚化手段と、を備え、視覚化手段は、学習手段の学習結果に基づき、利用者の特性の変化量に対応させてキャラクタの画像の視覚的態様を変化させることを特徴とする。
この情報端末装置では、利用者の行為の傾向に基づいて利用者の特性を学習する学習手段と、表示手段に表示されるキャラクタの画像を介して、利用者の特性を視覚化する視覚化手段と、を備え、視覚化手段は、学習手段の学習結果に基づき、利用者の特性の変化量に対応させてキャラクタの視覚的態様を変化させることができる。これによって、利用者の検索操作やルート設定や実際の車両走行などの各行為の傾向に基づいて利用者の嗜好や趣味や行動パターンなどの特性を視覚的に認識することが可能となると共に、利用者の特性が変化する場合に、当該特性の変化量に対応してキャラクタの視覚的態様を変化させて表示させることができる。例えば、過去の行為から利用者の所定の趣味を割り出して、単にその趣味に対応させたキャラクタを表示させて情報提示を行った場合、利用者はどのような理由でそのキャラクタが登場したのかを理解することができない。また、利用者の過去の行為をレーダグラフや棒グラフで単に表示させることによって利用者の特性を表現しても、利用者は自己の特性を直感的に理解することができない。しかし、本発明に係る情報端末装置では、利用者の特性の変化量に応じてキャラクタの視覚的態様を徐々に変化させて表示することが可能となるため、利用者は自己の嗜好や趣味の変化を直感的に理解することができる。また、利用者の特性の変化に合わせてキャラクタの視覚的態様を徐々に変化させることにより、利用者は飽きることなく情報端末装置による制御処理を利用することができ、その結果、提示する情報に対する注意喚起を行うことができる。更に、キャラクタが積極的に利用者に情報を提供する場合であって、利用者が自己の嗜好や趣味や行動パターンなどの特性の変化を明確に自覚していない場合、なぜその情報が積極的に提示されたのかを理解することができずに煩わしさを感じてしまう可能性もあるが、本発明のように、嗜好や趣味や行動パターンなどの特性の変化をキャラクタを介して視覚化することによって、利用者はなぜ情報が積極的に提供されたのかを理解することができるため、煩わしさを感じることなくその情報を受け入れることができる。以上によって、利用者に対して分かりやすく情報提示をすることが可能となると共に、利用者に対してシステムの利用の促進を図ることができる。
本発明に係る情報端末装置では、視覚化手段は、利用者の特性が他の特性に変化する場合にキャラクタの画像を他の特性を示す画像に成長させる場合に、利用者の特性の変化の過程において、他の特性を示す画像への成長度を演算するキャラクタ成長手段と、キャラクタ成長手段で演算した成長度に基づいて、キャラクタの画像の視覚的態様を編集するキャラクタ編集手段と、を備えることが好ましい。これによって、利用者はキャラクタを成長させるという楽しみを感じながらシステムを利用することができる。
本発明に係る情報端末装置では、キャラクタをカーナビゲーションシステムにおけるエージェント・キャラクタに適用することが好ましい。これによって、利用者の検索操作やルート設定や実際の車両走行などの行為から利用者の特性を学習することができ、その学習結果に基づき車両の走行中に利用者の趣味や嗜好に合わせて施設や店舗の紹介をしたり、施設や店舗の検索時に利用者の趣味や嗜好に合うものを優先的に情報提供することができる。
本発明によれば、利用者に対して分かりやすく情報提示をすることが可能となると共に、利用者に対してシステムの利用の促進を図ることができる。
以下、図面を参照して、本発明に係る情報端末装置の好適な実施形態について詳細に説明する。
図1は、本発明の実施形態に係る情報端末装置1のブロック構成を示したブロック構成図である。情報端末装置1は、カーナビゲーションシステムに組み込まれることによって、利用者に対して所定の情報を提示することによって案内を行うエージェント・キャラクタを表示させことのできる装置である。このエージェント・キャラクタは、例えば、利用者の嗜好や行動パターンに応じて、利用者に対して施設や店舗などに関する情報を提示することができる。具体的には、中華料理が好きな利用者に対して、走行道路の近隣に存在する推奨の中華料理屋や新装開店した中華料理屋の情報を提供するなど、種々の情報を提示することができる。図1に示すように、情報端末装置1は、ECU(Electronic Control Unit)2、入力部3、表示部(表示手段)4を備えて構成されている。
入力部3は、ナビゲーションシステムにおいて、利用者が操作を行うユーザ・インタフェースとしての機能を有しており、例えば、操作キーやタッチパネルやリモコンなどによって構成されている。利用者は、入力部3で情報入力することによって、目的地の検索を行い、あるいはルートの検索を行うことができる。入力部3は、利用者による入力操作を電気信号としてECU2に出力する機能を有している。
表示部4は、本実施形態に係る情報端末装置1によって生成されるエージェント・キャラクタCを利用者に対して表示する機能を有しており、例えば、カーナビゲーションシステムにおけるディスプレイから構成されている。表示部4は、ECU2から出力される画像情報を受信して、当該画像を表示する機能を有している。表示部4は、音声を発生するスピーカも備えており、エージェント・キャラクタが提示する情報を音声として利用者に提示することができる。
ECU2は、情報端末装置1全体の制御を行う電子制御ユニットであり、例えばCPUを主体として構成され、ROM、RAM、入力信号回路、出力信号回路、電源回路などを備えている。このECU2は、嗜好・行動学習部(学習手段)6及び視覚化部(視覚化手段)7を備えて構成されている。嗜好・行動学習部6は、利用者の検索操作やルート設定や実際の走行などの行為の傾向に基づいて、趣味や嗜好や行動パターンなどの利用者の特性を学習する機能を有している。嗜好・行動学習部6は、検索結果蓄積部8、操作履歴蓄積部9、走行履歴蓄積部11、嗜好学習部12、行動学習部13、学習データ記憶部14を備えて構成されている。
検索結果蓄積部8は、メモリやHDDなどから構成されており、利用者の検索操作によって目的地を名称やジャンル、住所、位置などで検索した検索結果を蓄積しておく機能を有している。検索結果蓄積部8は、嗜好学習部12及び行動学習部13からの要求に応じて蓄積した検索結果を出力する機能を有している。検索結果蓄積部8の検索結果は、利用者の趣味や嗜好や行動パターンなどの利用者の特性を学習するために用いることができる。
操作履歴蓄積部9は、メモリやHDDなどから構成されており、目的地までのルート設定操作などの利用者のナビゲーションシステムの操作内容の履歴を蓄積しておく機能を有している。操作履歴蓄積部9は、嗜好学習部12及び行動学習部13からの要求に応じて蓄積した操作履歴を出力する機能を有している。操作履歴蓄積部9の操作履歴は、利用者の趣味や嗜好や行動パターンなどの利用者の特性を学習するために用いることができる。
走行履歴蓄積部11は、メモリやHDDなどから構成されており、実際に車両が走行した軌跡の履歴を蓄積しておく機能を有している。走行履歴蓄積部11は、嗜好学習部12及び行動学習部13からの要求に応じて蓄積した走行履歴を出力する機能を有している。走行履歴蓄積部11に蓄積された走行履歴は、利用者の趣味や嗜好や行動パターンなどの利用者の特性を学習するために用いることができる。
嗜好学習部12は、検索結果蓄積部8や操作履歴蓄積部9に蓄積されたデータに基づいて、ナビゲーションシステムの利用者の趣味や嗜好に関する学習データを作成する機能を有している。嗜好学習部12は、具体的には、検索結果蓄積部8の検索結果を参照すると共に、操作履歴蓄積部9の蓄積履歴を参照することによって、例えば、中華料理屋が数多く検索されている場合や中華料理屋へのルートがしばしば設定されている場合は中華料理を好む利用者であるという内容の学習データを作成し、ゴルフの練習場が数多く検索される場合やゴルフ練習場へのルートがしばしば設定されている場合はゴルフを好む利用者であるという内容の学習データを作成する。更に、例えば、以前は中華料理屋の検索が多かったが、最近はフランス料理屋の検索も増えてきている場合は、中華料理からフランス料理へ利用者の嗜好の傾向が変化しているとの学習データを作成し、ゴルフ練習場からバッティングセンターへ検索回数が増えている場合は、ゴルフから野球へ利用者の嗜好の傾向が変化しているとの学習データを作成する。嗜好学習データを作成すると、嗜好学習部12は、作成した嗜好学習データを学習データ記憶部14へ出力して記憶させる機能を有している。
行動学習部13は、操作履歴蓄積部9や走行履歴蓄積部11に蓄積されたデータに基づいて、ナビゲーションシステムの利用者の行動パターンに関する学習データを作成する機能を有している。具体的に行動学習部13は、操作履歴蓄積部9に蓄積された操作履歴に基づいて、例えば、何時にどのルートが設定されたかを参照すると共に、走行履歴蓄積部11に蓄積された実際の走行履歴に基づいて、何時にどのような道を走行してどのような場所に立ち寄ったかを参照することができる。これによって、行動学習部13は、例えば、「利用者は平日の夜は帰宅中に料理屋へ立ち寄る傾向がある」などの行動パターンや「利用者は休日の昼にスポーツ施設へ行く傾向がある」などという行動パターンに関する学習データを作成する。行動学習データを作成すると、行動学習部13は、作成した行動学習データを学習データ記憶部14へ出力して記憶させる機能を有している。
学習データ記憶部14は、嗜好学習部12が作成した嗜好学習データ及び行動学習部13が作成した行動学習データを記憶する機能を有している。新たに嗜好学習部12及び行動学習部13から出力された学習データが既に記憶されているものと異なっている場合は学習データの更新が行われ、学習データに変化が無い場合は、学習データは更新されずに既存の学習データが維持される。また、学習データ記憶部14は、視覚化部7からの要求に応じて学習データを出力する機能を有している。
視覚化部7は、表示部4に表示されるキャラクタCの画像を介して、利用者の特性を視覚化する機能を有している。具体的には、キャラクタCの顔や服装や背景などの視覚的態様視によって利用者の趣味や嗜好や行動パターンなどの特性を示す機能を有すると共に、利用者の特性の変化に応じてキャラクタの視覚的態様を変化させることで、利用者の特性の変化を視覚化する機能も有している。すなわち、視覚化部7は、利用者の特性が他の特性に変化する場合にキャラクタCの画像を他の特性を示す画像に変化させると共に、利用者の特性の変化の過程において、キャラクタの画像を他の特性を示す画像へ成長させてゆく機能を有している。視覚化部7は、キャラクタ成長部(キャラクタ成長手段)16、キャラクタ編集部(キャラクタ編集手段)17、キャラクタ制御部18、キャラクタデータ記憶部19を備えて構成されている。
キャラクタ成長部16は、学習データ記憶部14に記憶されている学習データを解析することによって、学習データ更新の有無と更新内容を確認する機能を有している。また、利用者の特性の変化の過程において、他の特性を示す画像への成長度を演算する機能を有している。具体的には、キャラクタ成長部16は、解析した嗜好学習データや行動学習データなどの学習データの差分を定量化して差分量を算出すると共に、定量化した学習データの差分量に基づいてキャラクタCの成長度を算出する機能を有している。学習データの差分量とは、所定のジャンルの施設や料理屋を検索する割合やルート設定する割合や実際に立ち寄った割合などの定量的な値を、データ更新前と更新後との間で比較した場合における差分量である。また、本実施形態におけるキャラクタCの成長度とは、利用者の特性が他の特性に変化する場合にキャラクタCの画像を他の特性を示す画像に変化させる場合に、利用者の特性の変化の過程において、キャラクタCの画像を他の特性を示す画像へ成長させるときにその成長の度合いを示す値である。例えば、日本料理からフランス料理へ利用者の嗜好が変化する場合、日本人の顔で和服を着ているキャラクタCは、利用者の嗜好の変化に応じて徐々にフランスを想起させるような外観を有するキャラクタに成長する。このキャラクタは、フランスに対する成長度が低いときは、顔だけがフランス人になって、髪型や服装は日本人のままであるような態様となり、フランスに対する成長度が高いときは顔も服装もフランス人の態様に変化する。キャラクタ成長部16は、算出した成長度をキャラクタデータ記憶部19に出力する機能を有している。
キャラクタ編集部17は、キャラクタ成長部16で算出したキャラクタCの成長度に基づいてキャラクタCの視覚的態様の変化を決定する機能を有する。具体的には、キャラクタの成長度からキャラクタのパーツ(キャラクタの顔、服装、あるいは背景など)ごとの形状変化を決定する。例えば、フランスに対する成長度が低いときは顔のみを形状変化させ、フランスに対する成長度が高いときは服装も背景も形状変化させる。更に、キャラクタ編集部17は、キャラクタCの成長度に基づいてキャラクタCの性質を決定する機能も有する。具体的には、キャラクタ編集部17は、キャラクタ成長部16で算出したキャラクタCの成長度から、キャラクタCの動作や利用者の操作に対する対応などの性質、すなわちキャラクタの情報提示のアピール度を決定する。例えば、フランスに対する成長度が高いときはフランス料理に関する情報のアピール度を高くし、フランス料理屋の情報提供を頻繁に行ったり、店舗検索時にフランス料理を優先的に表示させ、フランスに対する成長度が低いときはフランス料理に関する情報のアピール度を低くし、フランス料理屋の情報提供の頻度を抑えたり、店舗検索時におけるフランス料理の優先度を下げて表示するなどの調整を行う。キャラクタ編集部17は、編集情報をキャラクタ制御部18へ出力する機能を有している。
キャラクタ制御部18は、キャラクタ編集部17におけるキャラクタCの態様の決定結果に基づいてキャラクタCの画像を描画し、表示部4で表示できるように出力する機能を有する。すなわち、キャラクタ制御部18は、キャラクタ編集部17で決定したキャラクタCのパーツごとの態様の変化から、キャラクタC全体の形状の最適化を行い、利用者が表示部4で視覚的に確認できるように画像データを作成する機能を有する。また、キャラクタ制御部18は、キャラクタ編集部17で決定したキャラクタの性質に基づいて表示部4に表示されたキャラクタの動作の制御を行う機能も有している。具体的には、キャラクタ制御部18は、表示部4に表示されたキャラクタが所定のタイミングで音声あるいは視覚的に情報提示し、あるいは利用者の質問操作に応じて回答を行うようにキャラクタを制御する。
キャラクタデータ記憶部19は、キャラクタ成長部16で算出したキャラクタCの成長度を記憶すると共に、キャラクタ成長部16、キャラクタ編集部17、キャラクタ制御部18からの要求に応じて記憶しているキャラクタ成長度を出力する機能を有している。
次に、図2〜図5を参照して、本実施形態に係る情報端末装置1の動作について説明する。図2は、本発明の実施形態に係る情報端末装置1における制御処理を示すフローチャートである。ECU2において、ナビゲーションシステムが作動している間、所定のタイミングで繰り返し実行される。また、図2〜図5に示す制御処理においては、具体的な例として、利用者がナビゲーションシステムで飲食店の検索やルート案内の設定をした回数に基づいて利用者の好きな料理のジャンルを学習し、その料理のジャンルに応じてエージェント・キャラクタ及びその背景が変化してゆく場合について説明する。具体的には、利用者は日本料理ばかり検索する傾向から徐々にフランス料理も検索する傾向に移り、その後フランス料理ばかり検索する傾向になり、その状況から更に中華料理も検索する傾向に移り、最終的に中華料理ばかり検索する傾向に移った場合について説明する。図5は、それぞれの傾向におけるエージェント・キャラクタの態様を示す図であり、(a)は日本料理ばかり検索する傾向にある時期、(b)は徐々にフランス料理も検索する傾向にある時期、(c)はフランス料理ばかり検索する傾向にある時期、(d)は徐々に中華料理も検索する傾向にある時期、(e)は中華料理ばかり検索する傾向にある時期におけるエージェント・キャラクタの態様を示す図である。
図2に示すように、情報端末装置1における制御処理は、嗜好・行動学習処理から処理を開始する(ステップS1)。S1の処理は、嗜好・行動学習部6で実行され、ナビゲーションシステムの利用者の料理や趣味などの嗜好の傾向や行動パターンの傾向を学習する処理である。S1の処理が終了すると、キャラクタ視覚化処理へ移行する(ステップS2)。S2の処理は、視覚化部7で実行され、ステップS1で学習した利用者の嗜好・行動の傾向に基づいて、その利用者の嗜好や行動パターンの傾向の変化をエージェント・キャラクタを通じて視覚化を行う処理である。S2の処理が終了すると、図2に示す制御処理が終了する。
図2に示すS1の嗜好・行動学習処理の詳細について、図3を参照して説明する。図3は、図2における嗜好・行動学習処理を示すフローチャートである。図3に示すように、嗜好・行動学習処理においては、嗜好学習データ作成処理から処理が開始される(ステップS101)。S101の処理は、嗜好・行動学習部6の嗜好学習部12で実行され、検索結果蓄積部8や操作履歴蓄積部9に蓄積されたデータに基づいて、ナビゲーションシステムの利用者の嗜好に関する学習データを作成する処理である。具体的に嗜好学習部12は、検索結果蓄積部8の検索結果を参照すると共に、操作履歴蓄積部9の蓄積履歴を参照することによって、例えば、中華料理屋が数多く検索される場合や中華料理屋へのルートがしばしば設定されている場合は中華料理を好む利用者であるという内容の学習データを作成する。更に、例えば、以前は中華料理屋の検索が多かったが、最近はフランス料理屋の検索も増えてきている場合は、中華料理からフランス料理へ利用者の嗜好の傾向が変化しているとの学習データを作成する。嗜好学習データを作成すると、嗜好学習部12は、作成した嗜好学習データを学習データ記憶部14へ出力して記憶させる処理を行う(ステップS102)。このとき、嗜好学習部12は、既に学習データ記憶部14の中に学習データが記憶されている場合、新たな嗜好学習データに更新する。しかし、利用者の嗜好の傾向に特に変化がないような場合であって、新たな嗜好学習データと既に記憶されている嗜好学習データとの間で変化が無い場合は、データを更新せずに既存の嗜好学習データを維持しておく。
次に、嗜好・行動学習部6の行動学習部13は、操作履歴蓄積部9や走行履歴蓄積部11に蓄積されたデータに基づいて、ナビゲーションシステムの利用者の行動パターンに関する学習データを作成する行動学習データ作成処理へ移行する(ステップS103)。具体的に行動学習部13は、操作履歴蓄積部9に蓄積された操作履歴に基づいて、例えば、何時にどのルートが設定されたかを参照すると共に、走行履歴蓄積部11に蓄積された実際の走行履歴に基づいて、何時にどのような道を走行してどのような場所に立ち寄ったかを参照することができる。これによって、行動学習部13は、例えば、「利用者は平日の夜は帰宅中に料理屋へ立ち寄る傾向がある」などの行動パターンに関する学習データを作成する。行動学習データを作成すると、行動学習部13は、作成した行動学習データを学習データ記憶部14へ出力して記憶させる処理を行う(ステップS104)。このとき、行動学習部13は、既に学習データ記憶部14の中に学習データが記憶されている場合、新たな行動学習データに更新する。しかし、利用者の行動パターンの傾向に特に変化がないような場合であって、新たな行動学習データと既に記憶されている行動学習データとの間で変化が無い場合は、データを更新せずに既存の行動学習データを維持しておく。S104の処理が終了すると、図3に示す嗜好・行動学習処理は終了し、キャラクタ視覚化処理へ移行する(図2のステップS2)。
図2に示すS2のキャラクタ視覚化処理の詳細について、図4を参照して説明する。なお、S2の処理はS1の嗜好・行動学習処理において学習データが更新された場合にのみ実行され、利用者の嗜好や行動パターンの傾向に変化がなく、学習データが更新されなかった場合は、図2に示す処理は終了し、繰り返しS1の処理がなされる。
図4は、図2におけるキャラクタ視覚化処理を示すフローチャートである。図4に示すように、キャラクタ視覚化処理では、S1で更新された学習データを解析する学習データ解析処理から処理が開始される(ステップS201)。この処理は、視覚化部7のキャラクタ成長部16で実行され、学習データ記憶部14からS1の処理で記憶された嗜好学習データ及び行動学習データの内容を解析することによって、学習データ更新の有無と更新内容を確認する処理である。具体的には、日本料理ばかり検索していた利用者が徐々にフランス料理も検索する傾向になった場合は、ステップS201において学習データの更新内容として確認される。
次に、キャラクタ成長部16は、ステップS201で解析した嗜好学習データや行動学習データなどの学習データの差分を定量化して差分量を算出する(ステップS202)。具体的には、更新前の学習データと更新後の学習データとの間で変化した部分を差分量として算出する。差分量の算出の一例としては、例えば、ナビゲーションシステムで日本料理ばかり検索していた利用者が徐々にフランス料理も検索する傾向になったという状況において、学習データ更新前と学習データ更新後との間で、所定の期間内における日本料理の検索回数とフランス料理の検索回数の割合を算出し(あるいは検索回数の差でもよい)、両者の数値の差を差分量として算出することができる。また、検索回数の割合に限らず、利用者の嗜好の傾向を定量的に比較することができ、差分量を算出できるものであれば、どのような値を用いても良い。更に、例えば店へのルートを設定した回数や、実際の走行で店に行った回数など、種々の項目の差分量を算出してもよい。
更に、キャラクタ成長部16は、ステップS202で定量化した学習データの差分量に基づいてキャラクタの成長度を算出する(ステップS203)。すなわち、キャラクタ成長部16は、キャラクタデータ記憶部19に既に記憶されているキャラクタの成長度を取得し、ステップS202で定量化した学習データの差分量をエージェント・キャラクタの成長度合いに換算し、既存の成長度に加算させて新たな成長度として算出する。例えば、学習データの更新前と更新後との間で、日本料理の検索・設定回数とフランス料理の検索・設定回数の割合の変化が小さい場合は成長度の増加は少なく、大きく変化する場合は成長度の増加は大きくなる。また、例えば、S202で複数の項目の差分量を算出する場合、項目ごとに重み付けを変えて成長度を算出してもよい。例えば、実際の走行において店に行った回数の差分量の重み付けを小さく設定し、ナビゲーションシステムでの店の検索回数の差分量の重み付けを大きく設定した場合は、実際の走行で店に行った回数の差分量よりも検索回数の差分量の方が成長度の変化に与える影響が大きくなる。キャラクタ成長部16は、ステップS203で算出した成長度をキャラクタデータ記憶部19に出力する。
次に、視覚化部7のキャラクタ編集部17は、キャラクタの成長度に基づいてキャラクタの態様の変化を決定する(ステップS204)。具体的には、S203で算出したキャラクタの成長度からキャラクタのパーツ(キャラクタの顔、服装、あるいは背景など)ごとの形状変化を決定する。例えば、利用者が日本料理ばかり検索・設定することによって、日本人の顔で和服を着ており、背景に日本の国旗が示されるキャラクタが表示されている状態(図5(a)参照)から、利用者が徐々にフランス料理も検索するようになり、キャラクタのフランス料理に対する成長度が高くなった場合は、キャラクタの顔をフランス人に変化させ、背景の国旗を日本の国旗とフランスの国旗を合成させたような旗に変化させるように決定する(図5(b)参照)。更に利用者のフランス料理屋の検索の頻度が高くなることによってフランス料理に対する成長度が高くなった場合は、キャラクタの服装をフランスの衣装に変化させ、背景の国旗を完全にフランスの国旗に変化させるように決定する(図5(c)参照)。また、利用者がフランス料理のみならず徐々に中華料理も検索するようになり、キャラクタの中華料理に対する成長度が高くなった場合は、キャラクタの顔を中国人に変化させ、背景の国旗をフランスの国旗と中国の国旗を合成させたような旗に変化させるように決定する(図5(d)参照)。更に利用者の中華料理屋の検索の頻度が高くなることによって中華料理に対する成長度が高くなった場合は、キャラクタの服装を中国の衣装に変化させ、背景の国旗を完全に中国の国旗に変化させるように決定する(図5(e)参照)。
キャラクタ編集部17は、キャラクタの成長度に基づいてキャラクタの性質を決定する(ステップS205)。具体的には、S203で算出したキャラクタの成長度から、キャラクタの動作や利用者の操作に対する対応などの性質、すなわちキャラクタの情報提示のアピール度を決定する。具体的には、図5(c)の状態では利用者のフランス料理に対する嗜好が非常に強い状態であるため、車両の運転中に近隣のフランス料理屋の情報を積極的に提示したり、フランス料理屋の新装開店情報を出発前に積極的に提示したり、利用者が「近隣でお勧めのレストランは?」と質問操作を行ったときにフランス料理屋をお勧めリストの上位に並べるように決定する。一方、図5(b)の状態では利用者の嗜好はフランス料理のみならず日本料理に対しても残っている状態であるため、キャラクタのフランス料理の情報提供のアピール度を弱め、例えば、運転中のフランス料理屋の情報提供の頻度を少なくしたり、フランス料理屋と日本料理屋の新装開店情報を均等に提示したり、利用者の質問操作に対してフランス料理屋と日本料理屋の平等にリストアップするように決定する。また、行動学習データから利用者の行動パターンを把握することによって、例えば「平日の夜は帰宅中に外食をする傾向がある」と学習している場合は、帰宅時間に合わせて料理屋の店舗情報の提供の頻度を高めるように決定することができる。
視覚化部7のキャラクタ制御部18は、S204のキャラクタの態様の決定結果に基づいてキャラクタの画像を描画し、表示部4で表示できるように出力する処理である(ステップS206)。キャラクタ制御部18は、S204で決定したキャラクタのパーツごとの態様の変化から、キャラクタ全体の形状の最適化を行い、利用者が表示部4で視覚的に確認できるように画像データを作成する。また、キャラクタ制御部18は、S205のキャラクタの性質の決定結果に基づいて表示部4に表示されたキャラクタの動作の制御を行う処理である。具体的には、キャラクタ制御部18は、表示部4に表示されたキャラクタが所定のタイミングで音声あるいは視覚的に情報提示し、あるいは利用者の質問操作に応じて回答を行うようにキャラクタを制御する。S207の処理が終了すると図4に示すキャラクタ視覚化処理は終了し、図2に示す制御処理が終了する。
以上によって、本実施形態に係る情報端末装置1によれば、利用者の行為の傾向に基づいて利用者の特性を学習する嗜好・行動学習部6と、表示部4に表示されるキャラクタCの画像を介して、利用者の特性を視覚化する視覚化部7と、を備え、視覚化部7は、嗜好・行動学習部6の学習結果に基づき、利用者の特性の変化量に対応させてキャラクタの視覚的態様を変化させることができる。利用者の検索操作やルート設定や実際の車両走行などの各行為の傾向に基づいて利用者の嗜好や趣味や行動パターンなどの特性を視覚的に認識することが可能となると共に、利用者の特性が変化する場合に、当該特性の変化量に対応してキャラクタの視覚的態様を変化させて表示させることができる。例えば、過去の行為から利用者の所定の趣味を割り出して、その趣味に対応させたキャラクタを表示させて情報提示を行った場合、利用者はどのような理由でそのキャラクタが登場したのかを理解することができない。また、利用者の過去の行為をレーダグラフや棒グラフで単に表示させることによって利用者の特性を表現しても、利用者は自己の特性を直感的に理解することができない。しかし、本実施形体に係る情報端末装置1では、利用者の特性の変化量に応じてキャラクタの視覚的態様が徐々に変化して表示されるため、利用者は自己の嗜好や趣味の変化を直感的に理解することができる。また、利用者の特性の変化に合わせてキャラクタの視覚的態様が徐々に変化するため、利用者は飽きることなく情報端末装置1による制御処理を利用することができ、その結果、提示する情報に対する注意喚起を行うことができる。更に、キャラクタが積極的に利用者に情報を提供する場合であって、利用者が自己の嗜好や趣味や行動パターンの変化を明確に自覚していない場合、なぜその情報が積極的に提示されたのかを理解することができずに煩わしさを感じてしまう可能性もあるが、本実施形態に係る発明のように、嗜好や趣味や行動パターンの変化をキャラクタを介して視覚化することによって、利用者はなぜ情報が積極的に提供されたのかを理解することができるため、煩わしさを感じることなくその情報を受け入れることができる。以上によって、利用者に対して分かりやすく情報提示をすることが可能となると共に、利用者に対してシステムの利用の促進を図ることができる。
また、本実施形体に係る情報端末装置1では、視覚化部7は、利用者の特性が他の特性に変化する場合にキャラクタの画像を他の特性を示す画像に変化させると共に、利用者の特性の変化の過程において、キャラクタの画像を他の特性を示す画像へ成長させてゆくことができる。これによって、利用者はキャラクタを成長させるという楽しみを感じながらシステムを利用することができる。
また、本実施形体に係る情報端末装置1では、本発明に係るキャラクタをカーナビゲーションシステムにおけるエージェント・キャラクタに適用すれば、利用者の検索操作やルート設定や実際の車両走行などの行為から利用者の特性を学習することができ、その学習結果に基づき車両の走行中に利用者の趣味や嗜好に合わせて施設や店舗の紹介をしたり、施設や店舗の検索時に利用者の趣味や嗜好に合うものを優先的に情報提供することができる。
本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。
例えば、実施形態に係る情報端末装置1では、情報端末装置1をカーナビゲーションシステムに用いる場合について述べたが、携帯電話やノートPCや電子手帳などに適用してもよい。この場合も、各端末の画面に表示されるエージェント・キャラクタの視覚的態様が変化する。
図5で示した例は一例にすぎず、例えば、キャラクタの顔が日本人とフランス人の特徴が混合されたような態様にしてもよく、衣装が和服とフランス衣装が混合されたような衣装にしてもよく、利用者の特性が徐々に変化している様子をキャラクタの画像を介して視覚的に確認できるならば、どのように視覚的態様を変化させてもよい。また、図2〜図5における説明では、料理のジャンルに関連付けてキャラクタの態様を決定したが、例えば、利用者の好きなスポーツに関連付けてキャラクタに各スポーツのユニフォームを着せてもよい。また、端末に設けられた音楽再生機能の操作に基づいて、好きな音楽のジャンルに関連付けられた格好をさせてもよい。
また、本実施形態に係る情報端末装置1では、自端末で取得した学習データとキャラクタデータのみを用いていたが、図6に示すように、他の端末装置と情報を共有しても良い。具体的には、パソコンA1、携帯電話A2、電子手帳A3とネットワーク上で接続され、各端末で得た学習データに基づいて情報端末装置1のエージェント・キャラクタの視覚的態様を変化させてもよく、逆に、情報端末装置1で得た学習データやキャラクタデータを他端末A1,A2,A3のエージェント・キャラクタに反映させてもよい。
本発明の実施形態に係る情報端末装置のブロック構成を示したブロック構成図である。 本発明の実施形態に係る情報端末装置における制御処理を示すフローチャートである。 図2における嗜好・行動学習処理を示すフローチャートである。 図2におけるキャラクタ視覚化処理を示すフローチャートである。 それぞれの傾向におけるエージェント・キャラクタの態様を示す図であり、(a)は日本料理ばかり検索する傾向にある時期、(b)は徐々にフランス料理も検索する傾向にある時期、(c)はフランス料理ばかり検索する傾向にある時期、(d)は徐々に中華料理も検索する傾向にある時期、(e)は中華料理ばかり検索する傾向にある時期におけるエージェント・キャラクタの態様を示す図である。 本発明の情報端末装置の他の使用方法を示す図である。
1…情報端末装置、4…表示部(表示手段)、6…嗜好・行動学習部(学習手段)、7…視覚化部(視覚化手段)、16…キャラクタ成長手段)、17…キャラクタ編集部(キャラクタ編集手段)。

Claims (3)

  1. 利用者に情報を提示するための電子的なキャラクタを前記利用者に対して表示する表示手段と、
    前記利用者の行為の傾向に基づいて前記利用者の特性を学習する学習手段と、
    前記表示手段に表示される前記キャラクタの画像を介して、前記利用者の特性を視覚化する視覚化手段と、を備え、
    前記視覚化手段は、前記学習手段の学習結果に基づき、前記利用者の特性の変化量に対応させて前記キャラクタの画像の視覚的態様を変化させることを特徴とする情報端末装置。
  2. 前記視覚化手段は、
    前記利用者の特性が他の特性に変化する場合に前記キャラクタの画像を前記他の特性を示す画像に成長させる場合に、前記利用者の特性の変化の過程において、前記他の特性を示す画像への成長度を演算するキャラクタ成長手段と、
    前記キャラクタ成長手段で演算した成長度に基づいて、前記キャラクタの画像の視覚的態様を編集するキャラクタ編集手段と、を備えることを特徴とする請求項1記載の情報端末装置。
  3. 前記キャラクタは、カーナビゲーションシステムにおけるエージェント・キャラクタであることを特徴とする請求項1又は2記載の情報端末装置。
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