JP2012128525A - 行動履歴検索装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザからの問い合わせに対して、行動履歴情報を検索して、ユーザにとって有意な回答を出力可能な行動履歴検索装置を提供する。
【解決手段】行動履歴検索装置は、ユーザからの問い合わせを受け付け、当該問い合わせを受け付けた時刻と、問い合わせの対象とを出力し、問い合わせの対象を用いて、ユーザの行動の履歴を時刻と共に示す行動履歴情報を検索する範囲を決定し、この範囲内の行動履歴情報によって示される時刻から、出力された時刻までの経過時間を算出し、経過時間と、行動履歴情報によって示される行動の履歴から求められる問い合わせの回答の候補に対してユーザの所望の回答である可能性を経過時間に応じて判定するための絞込みモデルとを用いて、範囲内の行動履歴情報によって示される行動の履歴から、問い合わせの回答の候補毎に可能性を判定し、この可能性に応じて、回答の候補を出力する。
【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、行動履歴検索装置に関する。

従来から、施設内に設置したセンサを用いて、施設内のユーザの状況を判定して、ユーザの状況において利用されると予測される機器を自動的に起動する技術がある。このような技術の中には、ユーザの行動を時刻と共に示す行動履歴情報を蓄積し、ユーザからの問い合わせを受け、その問い合わせの内容を解析して、問い合わせに含まれるキーワードを元に、問い合わせの回答として適当な行動履歴情報を絞り込む情報処理システムがある。たとえば、特許文献１に開示されている技術では、情報処理システムとして対話ロボットが、ユーザから、「今朝、なぜテレビをつけたの？」など、機器を起動した理由について、特定の時期を指すキーワードを含んだ問い合わせを受けると、その問い合わせの内容を解析して、参照するべき施設ユーザの行動履歴情報の範囲を絞り込み、当該行動履歴情報に基づいて、例えば、「今朝、テレビの前に座ったから」などの回答を返す。

特開２００７−１１６７４号公報

しかし、従来の技術では、ユーザからの問い合わせに時期を指定するキーワードが含まれていない場合、情報処理システムは、回答を返すのに適当な行動履歴情報がどの時期の行動履歴情報であるかを特定することが困難である。このため、例えば「あの人誰だっけ？」という問い合わせに対して、毎日会う家族などをその回答として返す場合があり、ユーザにとって役に立たない回答を返す場合もあった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザからの問い合わせに対して、行動履歴情報を検索して、ユーザにとって有意な回答を出力可能な行動履歴検索装置を提供することを目的とする。

実施形態の行動履歴検索装置は、ユーザからの問い合わせを受け付け、当該問い合わせを受け付けた時刻と、問い合わせの対象とを出力する問い合わせ処理部と、前記問い合わせの対象を用いて、ユーザの行動の履歴を時刻と共に示す行動履歴情報を検索する範囲を決定する決定部と、前記範囲内の前記行動履歴情報によって示される前記時刻から、出力された前記時刻までの経過時間を算出する算出部と、前記経過時間と、前記行動履歴情報によって示される前記行動の履歴から求められる前記問い合わせの回答の候補に対してユーザの所望の回答である可能性を前記経過時間に応じて判定するための絞込みモデルとを用いて、前記範囲内の前記行動履歴情報によって示される前記行動の履歴から、前記問い合わせの回答の候補毎に前記可能性を判定する判定部と、前記可能性に応じて、前記回答の候補を出力する出力部とを備えることを特徴とする。

第１の実施の形態の行動履歴検索装置のハードウェア構成を例示する図。 行動履歴検索装置の機能的構成を例示する図。 行動履歴情報のデータ構成を例示する図。 スケジュール情報のデータ構成を例示する図。 行動履歴検索処理の手順を示すフローチャート。 図５のステップＳ１〜Ｓ２の詳細な処理の手順を示すフローチャート。 形態素及び問い合わせの対象の対応関係を例示する図。 問い合わせの対象及び問い合わせの時刻を例示する図。 メニュー形式の問い合わせ画面を例示する図。 行動履歴統計情報のデータ構成を例示する図。 絞込みモデルを用いたユーザの問い合わせ可能性の判定の概要を説明するための図。 行動履歴統計情報の具体例を示す図。 行動履歴統計情報に対する評価例を示す図。 絞込みモデルの他の例を示す図。 タッチスクリーンにおける表示例を示す図。 絞込みモデルを補正する例を説明するための図。 補正後の絞込みモデルを用いたユーザの問い合わせ可能性の判定の概要を説明するための図。 第２の実施の形態の行動履歴検索装置の機能的構成を例示する図。 ユーザプロファイル情報のデータ構成を例示する図。 行動履歴検索処理の手順を示すフローチャート。 スケジュール情報のデータ例を示す図。 ユーザの現在の行動を推定する例を示す図。 検索対象の範囲の絞込みの例を説明するための図。 第３の実施の形態に係る行動履歴検索システムの構成を例示する図。 絞込みモデルの共有の有無の選択に関する表示画面を例示する図。 絞込みモデルの上書きの有無の選択に関する表示画面を例示する図。

［第１の実施形態］
まず、本実施の形態に係る行動履歴検索装置のハードウェア構成について図１を用いて説明する。行動履歴検索装置５０は、装置全体を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御部５１と、各種データや各種プログラムを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等の主記憶部５２と、各種データや各種プログラムを記憶するＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＣＤ（Compact Disk）ドライブ装置等の補助記憶部５３と、これらを接続するバスとを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。ＣＰＵは、時刻を計時する計時機能を有する。また、行動履歴検索装置５０には、外部装置の通信を制御する通信Ｉ／Ｆ（Interface）５４と、情報を表示する表示部５５と、ユーザの指示入力を受け付けるキーボードやマウス等の操作部５６と、音声が入力されるマイクロフォンなどの音声入力部５７とが有線又は無線により各々接続される。このような行動履歴検索装置５０は、例えば、携帯電話端末であり、ユーザ個別に利用される。

次に、このようなハードウェア構成において、行動履歴検索装置５０の機能的構成について図２を用いて説明する。行動履歴検索装置５０は、問い合わせ処理部６０と、クロック６１と、決定部６２と、算出部６３と、判定部６４と、出力部６５と、絞込みモデル補正部６６と、行動履歴記憶部６７と、ＰＯＩ（Points Of Interest）情報記憶部６８と、絞込みモデル記憶部６９とを有する。クロック６１は、行動履歴検索装置５０のＣＰＵの有する計時機能により実現される。問い合わせ処理部６０と、クロック６１と、検索範囲絞込み部６２と、算出部６３と、判定部６４と、出力部６５と、行動履歴記憶部６７とは各々、行動履歴検索装置５０のＣＰＵが主記憶部５２や補助記憶部５３に記憶された各種プログラムを実行することにより実現される。行動履歴記憶部６７と、ＰＯＩ情報記憶部６８と、絞込みモデル記憶部６９とは各々、補助記憶部５３に確保される記憶領域である。

行動履歴記憶部６７は、ユーザの行動の履歴を時刻と共に示す行動履歴情報を記憶する。ここでは、当該行動履歴検索装置５０のユーザ個人に関する行動履歴情報が記憶されるものとする。図３は、行動履歴情報のデータ構成を例示する図である。同図に示されるように、行動履歴情報は、行動の開始時刻及び終了時刻と、行動内容と、行動の起きた場所（位置）と、近接していた人物の名前（人名）と、行動に関連するイベントの名称（イベント名）とを示す。行動の起きた位置は、例えば、緯度及び経度によって示されるようにすれば良く、この場合、ユーザに携帯された携帯端末に搭載されたＧＰＳ機能やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ機能や各種センサによって取得されるようにしても良いし、基地局から取得されるようにしても良い。また、近接していた人物の人名と対応付けて、当該人物の顔等の画像を表す画像データが行動履歴情報に含まれる又は行動履歴情報とは別に補助記憶部５３に記憶されるようにしても良い。また、ユーザが自身の行動の予定を入力することにより生成されたスケジュール情報を用いて、行動履歴情報が生成されて行動履歴記憶部６７に記憶されるようにしても良い。図４は、スケジュール情報のデータ構成を例示する図である。スケジュール情報は、ユーザの行動の予定（スケジュール）を日時及び場所と共に示すものである。具体的には、スケジュール情報は、行動の予定に関し、開始日、曜日、開始時刻、終了日、曜日、終了時刻、イベント名及び場所名を示す。スケジュール情報は、この他、備考を示すようにしても良く、備考としては、例えば、注意事項や、随行者やその人数であっても良い。また、このようなスケジュール情報自体が例えば補助記憶部５３に記憶されるようにしても良い。

ＰＯＩ情報記憶部６８は、ＰＯＩ情報を記憶する。ＰＯＩ情報は、緯度及び経度と、場所名とを対応付けて示す。絞込みモデル記憶部６９は、当該行動履歴検索装置５０のユーザ個人に対応するものであり、ユーザの問い合わせに対して行動履歴情報によって示される行動の履歴から求められる当該問い合わせの回答の候補（回答候補という）がユーザの所望の回答である可能性（問い合わせ可能性という）を後述の経過時間に基づいて判定するための絞込みモデルを記憶する。絞り込みモデルの詳細については後述の動作欄で説明する。

クロック６１は、時刻を計時する。問い合わせ処理部６０は、ユーザからの問い合わせを受け付け、問い合わせを受け付けた時刻（問い合わせ時刻という）をクロック６１から取得すると共に、問い合わせの内容を解析することにより、問い合わせの対象を判定して、当該問い合わせの対象及び問い合わせ時刻を出力する。

問い合わせ処理部６０がユーザからの問い合わせを受け付けるためのインタフェースは特に限定しない。例えば、ユーザが問い合わせを示す音声を発し、音声入力部５７に入力された音声を問い合わせ処理部６０が音声認識によって解析することで、問い合わせの対象を判定するようにしても良い。また、問い合わせ処理部６０は、ユーザからの問い合わせを受け付けるためのインタフェースとなる問い合わせ画面をメニュー形式で表示部５５に表示させ、当該問い合わせ画面におけるメニューから問い合わせの対象となる項目を選択する操作入力を操作部５６でユーザに行わせるようにしても良い。この場合、問い合わせ処理部６０は、当該操作入力に応じて、問い合わせの対象を特定するようにしても良い。

決定部６２は、問い合わせ処理部６０が出力した問い合わせの対象を用いて、行動履歴記憶部６７に記憶されている行動履歴情報のうち、問い合わせの対象に関連する行動履歴情報に限定するために、検索対象となる行動履歴情報の範囲を決定し、決定した範囲を示す検索範囲情報を問い合わせ時刻と共に出力する。

算出部６３は、決定部６２が出力した問い合わせ時刻及び検索範囲情報を用いて、当該検索範囲情報によって示される範囲内の行動履歴情報を解析して、経過時間及び行動に関する頻度の統計を出して、当該統計結果を示す行動履歴統計情報を生成する。また、算出部６３は、ＰＯＩ情報記憶部６８に記憶されたＰＯＩ情報を用いて、行動履歴情報によって示される位置の緯度及び経度に対応する場所名を特定し、当該場所名を示す場所名情報及び行動履歴統計情報を解析結果として出力する。

判定部６４は、算出部６３が出力した行動履歴統計情報及び絞込みモデル記憶部６９に記憶された絞込みモデルを用いて、問い合わせの回答候補に対して、ユーザの問い合わせ可能性を判定する。そして、判定部６４は、問い合わせ可能性の高い回答候補を検索結果として示す検索結果情報を出力する。問い合わせ可能性がどの程度高ければ、回答候補を検索結果として出力するかについての出力条件は、ユーザによって予め設定されるようにしても良い。出力条件としては、例えば、問い合わせ可能性が低いと判定される回答候補以外を検索結果として出力するというものであっても良いし、問い合わせ可能性が高い回答候補のみを検索結果として出力するというものであっても良い。

出力部６５は、判定部６４が出力した検索結果情報と、算出部６３が出力した解析結果とを用いて、問い合わせ処理部６０が受け付けた問い合わせの回答に関する回答候補情報をユーザに出力する。

絞込みモデル補正部６６は、出力部６５が出力した回答に対する操作部５６を介したユーザの操作入力に応じて、絞込みモデル記憶部６９に記憶された絞込みモデルを補正する。

次に、本実施の形態に係る行動履歴検索装置５０が行う行動履歴検索処理の手順について図５を用いて説明する。行動履歴検索装置５０は、問い合わせ処理部６０の機能により、ユーザからの問い合わせを受け付けると、問い合わせ処理を行って（ステップＳ１）、問い合わせを受け付けた時刻（問い合わせ時刻）及び問い合わせの対象を出力する（ステップＳ２）。

ここで、ステップＳ１〜Ｓ２の詳細な処理の手順について図６を用いて説明する。問い合わせ処理部６０は、ユーザからの問い合わせを受け付けると（ステップＳ２０）、当該問い合わせの解析が必要であるか否かを判定し（ステップＳ２１）、当該問い合わせの解析が必要でないと判定した場合（ステップＳ２１：ＮＯ）、ステップＳ２３に進み、当該問い合わせの解析が必要であると判定した場合（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、当該問い合わせを解析して（ステップＳ２２）、ステップＳ２３に進む。ステップＳ２３では、問い合わせ処理部６０は、当該問い合わせの対象の判定が必要であるか否かを判定し、当該問い合わせの対象の判定が必要でないと判定した場合（ステップＳ２３：ＮＯ）、ステップＳ２５に進み、当該問い合わせの対象の判定が必要であると判定した場合（ステップＳ２３：ＹＥＳ）、問い合わせの対象を判定して（ステップＳ２４）、ステップＳ２５に進む。ステップＳ２５では、問い合わせ処理部６０は、問い合わせ時刻をクロック６１から取得して、次いで、ステップＳ２６では、当該問い合わせの時刻及びステップＳ２４で判定した問い合わせの対象を出力する。

ここで、問い合わせの解析及び問い合わせの対象の判定を行う方法の具体例について説明する。例えば、ユーザからの問い合わせが音声により音声入力部５７に入力された場合、ステップＳ２０で、問い合わせ処理部６０は、当該問い合わせを受け付け、ステップＳ２１では、問い合わせの解析が必要であると判定して、ステップＳ２２では、音声認識により問い合わせの内容をテキスト化して、当該内容を形態素解析して形態素列に分解することにより、問い合わせを解析する。そして、ステップＳ２３では問い合わせ処理部６０は、問い合わせの対象の判定が必要であると判定して、ステップＳ２４で、図７に例示される形態素及び問い合わせの対象の対応関係に基づいて、形態素列中に含まれる、問い合わせの対象を特定できる形態素又は形態素の組み合わせを検出し、問い合わせの対象を判定する。このような対応関係を示す問い合わせ対象対応情報は例えば補助記憶部５３に予め記憶される。例えば、「あの人誰だっけ？」という問い合わせが入力された場合、この問い合わせの内容を形態素解析して得られた形態素列中に、「誰」という形態素を含む形態素列が検出され、図７に示された対応関係によって、問い合わせの対象は「人名」であると判定される。図８は、問い合わせ処理部６０が出力する問い合わせの対象及び問い合わせの時刻を例示する図である。同図においては、問い合わせの対象が「人名」であることが示され、問い合わせの時刻が「2010/8/24 13:27:15」であることが示されている。

また、図９に例示されるようなメニュー形式の問い合わせ画面において、「行動履歴検索」メニューを選択する操作入力が操作部５６を介して行われると、ステップＳ２０で、問い合わせ処理部６０は、当該操作入力を受け付け、ステップＳ２１では、当該問い合わせの解析が必要ではないと判定する。そして、問い合わせ処理部６０は、次に、サブメニューを表示部５５に表示させ、当該サブメニューにおいて「人名」を選択する操作入力が行われると、ステップＳ２３では、問い合わせ処理部６０は、問い合わせの対象の判定が必要ではないと判定して、当該操作入力に応じて、問い合わせの対象を解析することなく、問い合わせの対象を「人名」であると判定する。

図５の説明に戻る。ステップＳ３では、行動履歴検索装置５０は、決定部６２の機能により、ステップＳ２で出力された問い合わせの対象を用いて、行動履歴記憶部６７に記憶された行動履歴情報のうち、検索対象となる行動履歴情報の範囲として、行動履歴情報によって示される行動の種類を決定する。そして、行動履歴検索装置５０は、決定した種類を示す検索範囲情報を、ステップＳ２で出力された問い合わせ時刻と共に出力する。例えば、ステップＳ２で出力された問い合わせの対象が「人名」であれば、検索すべき情報は「いつ誰に会ったか」を示すものであるため、行動履歴検索装置５０は、「会う」という種類の行動の履歴を示す行動履歴情報を検索対象の範囲として示す検索範囲情報を問い合わせ時刻と共に出力する。

ステップＳ４では、行動履歴検索装置５０は、算出部６３の機能により、ステップＳ３で出力された検索範囲情報によって示される種類の行動の履歴を示す行動履歴情報を解析して、経過時間及び行動に関する頻度の統計を出して、ステップＳ５では、当該統計結果を示す行動履歴統計情報を生成する。例えば、ステップＳ２で出力された問い合わせの対象が「人名」である場合には、行動履歴検索装置５０は、各行動履歴統計情報によって各々示される人名を回答候補として求めることになるため、図１０に示されるように、人名毎に、経過時間、遭遇回数、イベント共有回数及び遭遇回数に対するイベント共有回数の割合を各々算出することにより、人名毎の統計を出して、この統計結果を示す行動履歴統計情報を生成する。経過時間とは、「会う」という行動の履歴を示す検索対象の行動履歴情報によって示される開始時刻及び終了時刻のうち一方から問い合わせ時刻までの時間として算出される時間である。１つの人名に対して、複数の検索対象の行動履歴情報がある場合には、複数の行動履歴情報によって各々示される開始時刻及び終了時刻のうち、直近の開始時刻及び終了時刻を示す行動履歴情報を用いて経過時間が算出されるものとする。遭遇回数とは、「会う」という行動の起きた頻度を示すものであり、ここでは、各々異なる開始時刻及び終了時刻に対応して「会う」という行動の履歴を示す行動履歴情報の数に相当する。イベント共有回数とは、「会う」という行動のうち、イベントとして共有した頻度を示すものである。具体的には、「会う」という行動の履歴を示す行動履歴情報によって示される開始時刻から終了時刻までの時間、即ち、会ってから別れるまでの時間が一定時間（例えば60分）以上である場合且つ当該行動履歴情報によって示される場所が同じである場合にイベントを共有したものとして、その回数をイベント共有回数は示す。例えば、大学で同じ講座を受けるという場合なら、会ってから別れるまでに、ある程度の時間があるという想定に基づいて、イベントを共有するということを定義する。このような遭遇回数に対するイベント共有回数の割合を算出することで、行動履歴情報によって「会う」という行動の履歴に対して示される人名の人物とユーザとの間で、共通した活動を行っていた度合いを表現する。

また、行動履歴検索装置５０は、ＰＯＩ情報記憶部６８に記憶されたＰＯＩ情報を用いて、行動履歴統計情報の生成に用いた行動履歴情報によって示される位置の緯度及び経度に対応する場所名を特定し、当該場所名を示す場所名情報及び行動履歴統計情報を解析結果として出力する。ここで、場所名を特定する行動履歴情報は、行動履歴統計情報の生成に用いた全ての行動履歴情報であっても良いし、経過時間の算出に用いた行動履歴情報など一部の行動履歴情報であっても良い。

図５の説明に戻る。ステップＳ６では、行動履歴検索装置５０は、判定部６４の機能により、ステップＳ５で出力された行動履歴統計情報及び絞込みモデル記憶部６９に記憶された絞込みモデルを用いて、問い合わせの回答候補に対して、ユーザの問い合わせ可能性を判定する。

ここで、問い合わせの対象が「人名」である場合の行動履歴統計情報に対する絞込みモデルを用いたユーザの問い合わせ可能性の判定の概要について図１１を用いて説明する。この場合、判定部６４は、上述したように、各行動履歴統計情報によって各々示される人名を回答候補として求めることになる。絞込みモデルは、行動履歴統計情報によって示される経過時間、遭遇回数、イベント共有回数及び遭遇回数に対するイベント共有回数の割合に対してユーザの問い合わせ可能性の高低を振り分けるための閾値を各々示すものである。例えば、経過時間に対しては、所定時間（例えば７日）が閾値として設定され、遭遇回数に対しては、所定回数（例えば３回）が閾値として設定され、遭遇回数に対するイベント共有回数の割合に対しては、所定割合（例えば０．５）が閾値として設定されるものとする。このような閾値を示す絞込みモデルを用いて、判定部６４は、人名毎に、算出部６３が出力した行動履歴統計情報によって示される経過時間と、絞込みモデルによって示される所定時間との大小関係を判定し、行動履歴統計情報によって示される遭遇回数と、絞込みモデルによって示される所定回数との大小関係を判定し、行動履歴統計情報によって示される遭遇回数に対するイベント共有回数の割合と、絞込みモデルによって示される所定割合との大小関係を判定することで、経過時間、遭遇回数、イベント共有回数及び遭遇回数に対するイベント共有回数の割合のそれぞれの値の大きさを評価し、これらの評価に応じて、ユーザの問い合わせ可能性の高低を判定する。

同図の例では、経過時間が７日より短ければ、経過時間が短く、経過時間が７日以上であれば、経過時間が長く、遭遇回数が３回以上であれば、遭遇回数が多く、遭遇回数に対するイベント共有回数の割合が「０．５」以上であれば、同じことをしている場所で会うことが多く、なじみがより深いということを示している。即ち、遭遇回数に対するイベント共有回数の割合が大きいほど、同じ場所で同じ活動を行っていた機会が多い人物であると推定され、その人物については、それだけ忘れる可能性が低くなることが予想される。

例えば、ステップＳ４で、ユーザの行動履歴情報において「会う」という行動の履歴に対応付けられて示される人名毎に、図１２に示されるように統計結果が出されたとすると、図１３に例示されるように、問い合わせの回答候補である「鈴木さん」「田中さん」「佐藤さん」のそれぞれについて、経過時間、遭遇回数、イベント共有回数及び遭遇回数に対するイベント共有回数の割合の各値が各々評価される。

尚、この評価に先立って、行動履歴統計情報によって示される値の正規化を行うことが望ましい。例えば、ステップＳ４で、ユーザの行動履歴情報において「会う」という行動の履歴に対応付けられて示される人名毎に、図１２に示されるように統計結果が出されたとすると、経過時間及び遭遇回数については、行動履歴検索装置５０は、全ての行動履歴統計情報における最大値を取り、それを用いて人名毎の行動履歴統計情報によって示される各値の正規化を行った上で、「０」から「１」の浮動小数点数の閾値を取って、経過時間、遭遇回数及び遭遇回数に対するイベント共有回数の割合のそれぞれについて値の大きさを評価すれば良い。尚、正規化を行う意味としては、行動履歴統計情報によって示される値の大きさに影響されることなく、一定の閾値で値の大小関係が判定できるため、例えば多数の行動履歴情報を用いて統計を出した結果、行動履歴統計情報によって示される値が大きいものに偏ることや、閾値が行動履歴統計情報によって示される値に比して小さくなり、閾値として機能しなくなるという問題を避けることができる、というものが挙げられる。

そして、このような評価を用いて、判定部６４は、経過時間が７日より短い場合、問い合わせ可能性は低いと判定し、経過時間が７日以上である場合、遭遇回数が３回以上である場合且つ遭遇回数に対するイベント共有回数の割合が「０．５」以上である場合、問い合わせ可能性は中程度であると判定し、経過時間が７日以上である場合、遭遇回数が３回以上である場合且つ遭遇回数に対するイベント共有回数の割合が「０．５」より小さい場合、問い合わせ可能性は高いと判定し、経過時間が７日以上である場合、遭遇回数が３回より小さい場合且つ遭遇回数に対するイベント共有回数の割合が「０．５」以上である場合、問い合わせ可能性は高いと判定し、経過時間が７日以上である場合、遭遇回数が３回より小さい場合且つ遭遇回数に対するイベント共有回数の割合が「０．５」より小さい場合、問い合わせ可能性は高いと判定する。図１１に示される絞込みモデルと、図１３に示される行動履歴統計情報に対する評価結果との例では、「佐藤さん」は「問い合わせ可能性＝高い」、「田中さん」は「問い合わせ可能性＝中程度」、「鈴木さん」は「問い合わせ可能性＝低い」と判定される。

尚、絞込みモデルは、上述の例に限らず、例えば、図１４に例示されるように、行動履歴統計情報によって示される経過時間、遭遇回数、イベント共有回数及び遭遇回数に対するイベント共有回数の割合を各々独立変数とした関数であっても良い。判定部６４は、当該関数を用いて、問い合わせ可能性を示す確率値を算出するようにしても良い。同図の例では、絞込みモデルは、経過時間をp1（日数換算）、遭遇回数をp2、イベント共有回数をp3という独立変数として扱い、「０」から「１」の値を問い合わせ可能性の確率値として得るというシグモイド関数である。このシグモイド関数では、行動履歴統計情報の値に重みをつける係数w1,w2,w3が設定され、またシグモイド関数に適当なバイアスを与える係数b1,b2が設定される。同図では、「b1=0.1,b2=0.09,w1=1,w2=7,w3=7」と設定された場合に、問い合わせの回答候補である「鈴木さん」「田中さん」「佐藤さん」のそれぞれに対して算出される値が示されている。このような絞込みモデルは問い合わせ可能性を算出するために妥当な関数を探すことが困難になることがあるが、行動履歴統計情報の示す各値を並列に扱って問い合わせ可能性の評価を行うことができる。このため、重みづけの係数の値や、関数の形をうまく取ることで、例えば、最後に会ってからの経過時間は長いが、遭遇回数やイベント共有回数が大きい、いわゆる「昔の仲間」と呼ばれるような間柄の人物に対する問い合わせ可能性を低くするような実装も可能となる。一方、図１１に示される絞込みモデルではこのような実装を行うことができないが、単純であり、後付けで条件を追加しやすいというメリットが存在する。

図５の説明に戻る。ステップＳ７では、行動履歴検索装置５０は、問い合わせ可能性の判定の結果、問い合わせ可能性の高い回答候補を選択して、当該回答候補を検索結果として示す検索結果情報を出力する。ステップＳ８では、行動履歴検索装置５０は、出力部６５の機能により、ステップＳ７で出力された検索結果情報と、ステップＳＳ４で出力した解析結果とを用いて、問い合わせ処理部６０が受け付けた問い合わせに対する回答候補情報を出力して、ユーザに提示する。当該回答候補情報をユーザに提示する形態は特に限定しないが、例えば、表示部５５に表示する形態であっても良い。例えば、行動履歴検索装置５０が携帯端末である場合、操作部５６及び表示部５５が一体的にタッチスクリーンとして形成されることが多く、この場合、行動履歴検索装置５０は、このようなタッチスクリーンでの表示を実現させるようにしても良い。

図１５は、タッチスクリーンにおける表示例を示す図である。同図では、回答候補情報として、絞込みを行った理由を示すと共にユーザの操作入力を促すメッセージと、検索結果情報によって示される回答候補と、当該回答候補をユーザが忘れている可能性、即ち、当該回答候補に対する問い合わせ可能性を判定した基準を当該回答候補毎に示すメッセージと、ユーザの望む回答がなかった場合にその旨を示す操作入力を行うための操作ボタンとが表示されることが示されている。絞込みを行った理由は、検索結果に対する出力条件に関し、問い合わせ可能性の高い回答候補のみ出力する場合、例えば、「あなたが忘れていそうな人」と表現される。ユーザの操作入力を促すメッセージとは、例えば、回答候補のうち、ユーザの望む回答があればそれを特定する操作入力を行うことを促すメッセージである。同図の例では、回答候補として「佐藤さん」「田中さん」の各人名が表示される。また、各人名に対応して当該人名の人物の顔等の画像を表す画像データが記憶されている場合には、当該画像データによって示される顔写真が表示される。そして、この回答候補をユーザが忘れている可能性を判定した基準とは、例えば、当該回答候補に対応する行動履歴統計情報によって示される経過時間と、ステップＳ４で解析結果として出力された場所名情報によって示される場所名とを用いて、検索対象となる行動履歴情報の範囲となる種類の行動の履歴を文章により表現したものである。例えば、「佐藤さん」については、図１２に示されるように、行動履歴情報によって示される経過時間は１年であり、当該経過時間の算出に用いられた行動履歴情報によって示される位置に対して自宅が場所名として特定された場合、「去年自宅付近で会いました」というメッセージが、「佐藤さん」の人名に対応付けて表示される。

ユーザの発した問い合わせに対してこのような形態で回答候補情報が提示されることで、単に回答候補として人名が提示されるだけの場合に比べて、ユーザは提示された人名の人物を思い出すヒントをより多く受け取ることができ、元々の問い合わせを行った理由である、人名を思い出すという目的をより確実に達成できるようになる。また、どのような関係性にある人物が問い合わせを行う可能性が高いと判定されるかを把握することができる、というメリットがユーザにもたらされる。そして、このような表示を見たユーザは、自身が望む回答があった場合、それがどれであるのかを特定する操作入力を行うことで、絞込みモデルの補正を実現させることが可能になる。

例えば、上述したように操作部５６及び表示部５５がタッチスクリーンとして形成される場合、図１５の例では、人名毎に表示する領域が、当該人名を回答として特定する操作入力を行うための領域として設定されるようにする。そして、当該領域をタッチする操作入力がユーザにより行われた場合、図５のステップＳ９では、行動履歴検索装置５０は、当該領域に対応する人名が問い合わせの回答として特定されたと判定する。ユーザの望む回答を特定することにより、行動履歴検索装置５０は、ユーザが問い合わせを行う対象に関連する種類の行動に関し、図１２に例示されるような行動履歴統計情報において、ユーザが問い合わせを行うまでの経過時間及び行動に関する頻度や、行動の起きた場所などのコンテクストの組み合わせを知ることができる。

そこで、ステップＳ１０では、行動履歴検索装置５０は、絞込みモデル補正部６６の機能により、ステップＳ９で特定された回答候補に対する行動履歴統計情報によって示されるものと同じ程度の経過時間及び行動に関する頻度を示す統計結果に対して、次回の問い合わせで問い合わせ可能性が高くなるように、絞込みモデル記憶部６９に記憶された絞込みモデルを補正する。行動履歴検索装置５０がこのような補正を行うことで、ユーザに適応した形での最終的な検索結果の絞り込みをより効果的に行うようにすることができる。

ここで、絞込みモデルを補正する例について図１６を用いて説明する。補正前の絞込みモデルでは、例えば、経過時間が７日より短い場合、問い合わせ可能性は低いと判定され、経過時間が７日以上である場合、問い合わせ可能性は中程度又は高いと判定されるようにした。しかし、図１２〜１３の例で、１日前に会った「鈴木さん」がユーザの望む回答として、操作入力が行われたとすると、経過時間が１日以上である場合には、問い合わせ可能性は中程度であると判定されることが望ましい。このような判定を行なうために、行動履歴検索装置５０は、図１７に例示されるように、絞込みモデルにおいて、経過時間に対する閾値を７日から１日に変更することで、絞込みモデルを補正する。

尚、絞込みモデルが図１４に例示されるような関数である場合、行動履歴検索装置５０は、係数b1,b2と係数w1,w2,w3とを変更し、経過時間が短い段階でシグモイド関数の変曲点を通るようにするか、係数の変更で適当な関数が見つけられない場合は、ガウス分布など他の形の関数を絞込みモデルとするように、絞込みモデルの補正を行う。

このような補正により、ユーザの問い合わせの履歴と行動履歴情報によって示される行動の起きたパターンとを絞込みモデルに反映させていることになる。絞込みモデルの初期値としては、我々の日常生活における直感に反しない問い合わせの発生の可能性の分布を実現するものを設定すれば良い。例えば、最近会った人物については、問い合わせ可能性は低く、遠い昔に会った人物については、問い合わせる可能性が高いと判定するような絞込みモデルを初期値とすれば良い。この絞込みモデルに対して、ユーザが加齢や健康上等の理由によって、例えば最近起きた行動に関しては忘れやすくなったが、遠い昔に起きた行動に関しては忘れていないなど、初期の絞込みモデルの示す可能性の分布に当てはまらない問い合わせの仕方をしている場合でも、問い合わせの回答候補の提示に対するユーザの操作入力に応じて、ユーザに合わせた問い合わせ可能性の分布を実現するように、絞込みモデルの補正を行うことが可能になる。

尚、図１５に例示される操作ボタンをタッチする操作入力が行われると、行動履歴検索装置５０は、提示した回答の中にユーザの望む回答がなかったと判定して、判定部６４の機能により、図５のステップＳ７で回答候補として選択したもの以外の回答候補を選択して、当該回答候補を改めて検索結果として示す検索結果情報を出力する。そして、行動履歴検索装置５０は、ステップＳ８を再度行って、回答候補情報を出力して、ユーザの操作入力を促す。

尚、ステップＳ８では、行動履歴検索装置５０は、問い合わせの回答を音声により出力するようにしても良く、この場合、例えば、図１５に例示される文章を音声で出力するようにしても良い。これに対して、ユーザが「○○さんは知ってる」「△△さんだ」という音声を発した場合、行動履歴検索装置５０は、当該音声を受け付けて、ステップＳ９では、当該音声に応じて、ユーザの望む回答があったか否かを判定したり、あるいは長時間ユーザから何の音声も返されなかった場合には、ユーザの望む回答がなかったと判定したりしても良い。

以上のように、本実施の形態においては、行動履歴検索装置５０は、ユーザから問い合わせがあったとき、問い合わせを解析して、問い合わせの対象を判定し、当該問い合わせの対象に応じて、行動履歴情報によって示される行動の種類を決定することで、検索対象となる行動履歴情報を絞り込む。そして、行動履歴検索装置５０は、決定した種類の行動の履歴を示す行動履歴情報及び問い合わせ時刻から行動履歴統計情報を生成して、当該行動履歴統計情報及び絞込みモデルを用いて、問い合わせの回答候補に対して問い合わせ可能性を判定する。そして、行動履歴検索装置５０は、当該判定の結果に応じて、回答候補を選択することで、回答候補を絞り込み、選択した回答候補を示す回答候補情報を提示する。このような構成によれば、ユーザからの問い合わせに時期を指定するキーワードが含まれていない場合であっても、行動履歴情報を検索して、問い合わせに対する回答として可能性が高い回答候補を提示することが可能になり、ユーザにとって有意な回答を提示することが可能になる。

一方、従来の技術においては、時期を絞り込まずに行動履歴情報の検索を行うと、ユーザの行動履歴情報全てが検索対象となり、検索結果に大量のノイズが含まれることがあったが、本実施の形態においては、上述の構成によって、各回答候補に対して問い合わせ可能性を判定し、当該判定結果に応じて、絞り込んだ回答候補を提示すると共に、絞込みを行った基準と、回答候補をユーザが忘れている可能性を判定した基準とを提示することで、検索結果に含まれるノイズを低減することができる。

尚、上述の実施の形態においては、行動履歴検索装置５０は、算出部６３の機能により、行動履歴統計情報を生成する際に、行動履歴情報及びＰＯＩ情報を用いたが、これに限らず、図４に例示されるスケジュール情報が例えば補助記憶部５３に予め記憶されている場合、当該スケジュール情報を用いるようにしても良い。

また、上述の実施の形態においては、行動履歴検索装置５０は、ある人物と同じ場所で同じ活動を行っていた機会の多さをイベント共有回数として評価するようにしたが、この評価の際に、行動履歴情報及びＰＯＩ情報のみならず、図４に例示されるスケジュール情報を更に用いて、ユーザと同じ活動を行った人物を推定するようにしても良い。例えば、スケジュール情報によって示される場所が大学であり、イベント名が「講座」であり且つ備考が「少人数」である場合、当該スケジュール情報によって示される開始日及び開始時刻から終了日及び終了時刻までの時間帯が、「会う」という行動の履歴を示す行動履歴情報によって示される開始時刻及び終了時刻に重なっている場合、当該行動履歴情報によって示される人名の人物とユーザとは、同じ講座を受けていたと推定することができる。このようなことから、会ってから別れるまでの時間、即ち、開始時刻から終了時刻までの時間が同じ程度の長さになる行動履歴情報が複数あるとき、ただ同じ場所に長い時間いただけなのか、何らかの活動中に同じ場所にいて、目的を共有して行動していたのか区別でき、「会う」という行動の履歴に対してさらに細かい意味付けを行い、その意味付けを検索結果の絞込みに用いることができる。先の例であれば、同じ大学で会っていた人物が複数いた場合、単に大学で会っていただけの人よりも、スケジュール情報に基づき、講座の予定があった時間帯に会っていた、即ち、同じ講座を受けていたことが分かる人物の方が、ユーザの記憶により残っている可能性が高いと判定される。即ち、この人物の人名に対する問い合わせ可能性は低いと判定することが可能になる。

[第２の実施形態]
次に、行動履歴検索装置の第２の実施の形態について説明する。尚、上述の第１の実施の形態と共通する部分については、同一の符号を使用して説明したり、説明を省略したりする。

本実施の形態においては、行動履歴検索装置５０は、ユーザの状況を推定し、推定した状況及び問い合わせ時刻に応じて、検索対象となる行動履歴情報の範囲を決定する。図１８は、本実施の形態に係る行動履歴検索装置５０の機能的構成を例示する図である。行動履歴検索装置５０には、実世界センサ８０が接続される。実世界センサ８０とは、例えば、加速度を測定する加速度センサ、位置を測定する測位センサ、照度を測定する照度センサ、気圧を測定する気圧センサ及び地磁気の向きを測定する地磁気センサのうち少なくとも１つであり、測定した情報（測定情報という）を行動履歴検索装置５０に送信する。行動履歴検索装置５０は、問い合わせ処理部６０と、クロック６１と、決定部６２と、算出部６３と、判定部６４と、出力部６５と、行動履歴記憶部６７と、ＰＯＩ情報記憶部６８と、絞込みモデル記憶部６９と、絞込みモデル補正部６６とに加え、状況推定部７０、スケジュール情報記憶部７１及びユーザプロファイル記憶部７２を更に有する。状況推定部７０は、行動履歴検索装置５０のＣＰＵが主記憶部５２や補助記憶部５３に記憶された各種プログラムを実行することにより実現される。スケジュール情報記憶部７１及びユーザプロファイル記憶部７２は各々、補助記憶部５３に確保される記憶領域である。

スケジュール情報記憶部７１は、スケジュール情報を記憶する。スケジュール情報のデータ構成は図４に示されるものと同様である。ユーザプロファイル記憶部７２は、ユーザの属性や経歴などのプロファイルを示すユーザプロファイル情報を記憶する。図１９は、ユーザプロファイル情報のデータ構成を例示する図である。ユーザプロファイルは、基本情報、経歴情報及び付加情報を含む。基本情報は、ユーザの個人情報として、氏名、性別、生年月日、国籍、本籍地等の、各個人に対応付けられており且つその内容が変更される可能性の低い情報を含む。基本情報に含まれる情報自体が変更されたり追加されたりすることは基本的にないものとする。基本情報に含まれる各情報によって示される内容自体は、その情報によっては変更され得る。例えば、氏名の情報については、結婚によって変更されたり、国籍の情報については、帰化によって変更されたりし得る。経歴情報は、ユーザの経歴として、例えば、学校卒業、就職などの大きな社会的なイベントの履歴を示す情報であり、イベントが起きた日付とその内容とを対応付けて示す。付加情報は、基本情報によって示されない付加的な情報として、例えば、ユーザが所属している組織や趣味等の、各個人に対応付けられているもののその内容が変更される可能性が高い情報を含む。経歴情報に含まれる情報は、基本情報と異なり、変更されたり追加されたりし得る。情報によって示される内容も、変更され得る。このようなユーザプロファイル情報に含まれる各情報の登録は、操作部５６を介したユーザの操作入力に応じて行うことを基本とする。また、この他に、行動履歴情報によって示される行動の履歴をユーザに起きたイベントとして読み取り、このイベントを示す経歴情報をユーザプロファイル情報に追加するようにしても良いし、結婚という内容を示す経歴情報がユーザプロファイル情報に追加されたことを読み取り、妻がいることを示す家族構成を示す付加情報をユーザプロファイル情報に追加するというように、ユーザプロファイル情報に含まれる情報を用いて当該ユーザプロファイル情報に含ませる情報を追加するようにしても良い。

状況推定部７０は、スケジュール情報記憶部７１に記憶されたスケジュール情報や、ユーザプロファイル記憶部７２に記憶されたユーザプロファイル情報や、実世界センサ８０から送信された測定情報や、ＰＯＩ情報記憶部６８に記憶されたＰＯＩ情報を用いて、ユーザの現在の状況を推定する。

判定部６４は、問い合わせ処理部６０が出力した問い合わせの対象及び状況推定部７０が推定したユーザの状況を用いて、行動履歴記憶部６７に記憶されている行動履歴情報を参照して、検索対象となる行動履歴情報の範囲を決定し、決定した範囲を示す検索範囲情報を問い合わせ時刻と共に出力する。

次に、本実施の形態に係る行動履歴検索装置５０が行う行動履歴検索処理の手順について図２０を用いて説明する。ステップＳ１〜Ｓ２は第１の実施の形態と同様である。尚、ステップＳ２では、例えば、「あの人誰だっけ？」という問い合わせが受け付けられたとする。その後、ステップＳ３０では、行動履歴検索装置５０は、状況推定部７０の機能により、ステップＳ２で出力された問い合わせ時刻と、ユーザの現在の位置とを用いて、スケジュール情報記憶部７１に記憶されたスケジュール情報を参照して、ユーザの現在の行動を特定する。図２１は、スケジュール情報のデータ例を示す図である。具体的には例えば、実世界センサ８０は測位センサであるとし、行動履歴検索装置５０は、実世界センサ８０から送信された測定情報によって示されるユーザの現在の位置の緯度及び経度を用いて、ＰＯＩ情報記憶部６８に記憶されているＰＯＩ情報によって当該緯度及び経度に対応付けて示される場所名を特定する。また、行動履歴検索装置５０は、問い合わせ時刻をスケジュール情報によって示される開始時刻及び終了時刻に照らし合わせて、開始時刻から終了時刻までに当該問い合わせ時刻を含むスケジュール情報があるか否かを判定し、当該スケジュール情報がある場合、当該スケジュール情報によって示される場所名を特定する。そして、行動履歴検索装置５０は、当該場所名と、実世界センサ８０からの測定情報及びＰＯＩ情報を用いて特定した場所名とが一致するか否かを判定し、これらが一致した場合、当該スケジュール情報によって示されるイベント名の行動をユーザが現在実行していると判定することにより、ユーザの現在の行動を特定する。図２１にデータ例が示されるスケジュール情報が用いられた場合、図２２に例示されるように、ユーザは現在、「ＸＸ高校の同窓会」に参加していると判定される。

図２０の説明に戻る。次いで、ステップＳ３１では、行動履歴検索装置５０は、このようにして特定したユーザの現在の行動を予定として示していた当該スケジュール情報と、ユーザプロファイル情報とのマッチングを行って、ユーザの問い合わせがどのような時期及び場所で起きた行動に関連するかを推定する。具体的には、行動履歴検索装置５０は、ユーザの現在の行動を予定として示すスケジュール情報によって示されるイベント名「ＸＸ高校の同窓会」に対して、図１９の例に示されるように、ユーザプロファイル情報に含まれる経歴情報を用いて、ユーザの卒業した高校を判定することができ、ユーザの問い合わせは、ユーザの卒業した高校で体験した行動に関連すると推定する。この場合、行動履歴検索装置５０は、ユーザプロファイル情報を用いて、ユーザが卒業した高校に在籍していた期間を判定して、当該期間を示すと共に、当該高校の名称を場所名として示す検索範囲推定情報を出力する。尚、検索範囲推定情報は、場所名の代わりに又は場所名の他に、当該高校の名称を含むイベント名を示すようにしても良い。図２３の例では、1978年4月7日から1981年3月1日までの期間を示すと共に、「ＸＸ高校」を場所名として示す検索範囲推定情報が出力される。

図２０の説明に戻る。次いで、ステップＳ３２では、行動履歴検索装置５０は、ステップＳ２で出力された問い合わせの対象を用いて、行動履歴記憶部６７に記憶された行動履歴情報のうち検索対象となる行動履歴情報の範囲として、行動履歴情報によって示される行動の種類を決定すると共に、更に、ステップＳ３１で出力された検索範囲推定情報を用いて、検索対象となる行動履歴情報の範囲として、行動履歴情報によって示される開始時刻、終了時刻及び位置を決定する。具体的には例えば、行動履歴検索装置５０は、「あの人誰だっけ？」という問い合わせに対しては、第１の実施の形態と同様にして、問い合わせの対象は「人名」であると判定するから、「会う」という種類の行動の履歴を示す行動履歴情報を、検索対象となる行動履歴情報の範囲として決定すると共に、期間推定情報によって示される1978年4月7日から1981年3月1日までの期間に開始時刻及び終了時刻のうち少なくとも一方が含まれ且つ「ＸＸ高校」という場所名と対応する緯度及び経度を位置として示す行動履歴情報を、検索対象となる行動履歴情報の範囲として決定する。即ち、ユーザが高校の同窓会に参加している状況で発生した問い合わせに対して、ユーザが当該高校に在籍していた期間に当該高校で人物と交流した行動の履歴を示す行動履歴情報が検索対象の範囲として絞り込まれる。尚、「ＸＸ高校」という場所名と対応する緯度及び経度は、上述したＰＯＩ情報記憶部６８に記憶されているＰＯＩ情報を参照して特定するようにすれば良い。

ただし、このように検索対象の範囲を絞り込んでも、ユーザが当該高校に在籍していた期間に当該高校で交流した人物が数百人存在する場合も考えられるため、有効な検索結果を得られない恐れがある。このため、行動履歴検索装置５０は、ユーザが当該高校に在籍していた期間に当該高校で人物と交流した行動の履歴を示す行動履歴情報という検索対象の範囲を、更に細かく絞り込むことが望ましい。

検索対象の範囲を更に細かく絞り込む方法の１つに、行動履歴検索装置５０が、ユーザプロファイル情報やスケジュール情報を更に細かく解析して、ユーザが高校の同窓会に参加するという行動に関連して更なる情報を抽出して、当該情報を検索対象の範囲の絞込みに用いるという方法が考えられる。例えば、スケジュール情報によって示されるイベント名として、「ＸＸ高校一年一組同窓会」のように、年度数及びクラス名を特定する情報が含まれる場合、行動履歴検索装置５０は、当該情報を用いて、ユーザが高校一年生であった期間に開始時刻及び終了時刻のうち少なくとも一方が含まれ且つ「ＸＸ高校一年一組」を含むイベント名を示す行動履歴情報を検索対象の範囲として絞り込むことで、当該期間にユーザが交流した人物の数を１クラスの人数である高々数十人程度に絞り込むことができ、有効な検索結果を提示できる可能性を高めることが可能になる。

また、ユーザが高校に在籍していた期間に行っていた部活動に関する情報がユーザプロファイル情報に含まれている場合、ユーザが高校に在籍していた期間の行動の履歴を示す行動履歴情報のうち、部活動で会っていた人物に回答候補が限定されるように、検索対象の範囲を絞り込むことで、ユーザにとって有意な検索結果を得る可能性を高めることが可能になる。例えば、ユーザが高校に在籍していた期間に所属していた部に、同時に所属していたという情報が人名と対応付けて得られる場合、行動履歴検索装置５０は、ユーザが当該高校に在籍していた期間に所属していた部に同時に所属していた人物と交流した行動の履歴を示す行動履歴情報を検索対象の範囲として決定すれば良い。このように検索対象の範囲を絞り込んだ場合、よほど大規模な部でない限りは、当該部に所属する人物として回答候補となり得る人物は数十人から数人程度に絞り込まれる。尚、プロファイル情報に含まれる情報として、このような部活動に関する情報など、ユーザが昔行っていた活動に関する情報を用いて検索対象の範囲を絞り込む場合、部活動等で学生時代は行動を共にすることが多かった人物と話す可能性が高いとして、同じ部に所属していた人物が回答候補としてなり得るように検索結果の範囲を予め設定するようにしても良いし、例えば、ユーザの会話を音声認識により解析して、部活動など高校時代の活動に関わるキーワードを取得して、そのキーワードに関連する行動履歴情報に検索対象の範囲を絞り込むようにしても良い。

尚、上述では、ユーザが高校の同窓会に参加するという行動を行った場合の例を示したが、図２１に示したスケジュール情報のデータ例にあるように、同窓会以外の場合についても、行動履歴検索装置５０は、図１９に例示されたユーザプロファイル情報や、実世界センサ８０により測定された測定情報を用いて、検索対象の範囲の絞込みを行うことができる。例えば、ユーザが出張という行動を行っているときに「前扱った商品は何だっけ？」という問い合わせがあった場合、行動履歴検索装置５０は、図２０のステップＳ２では、問い合わせの対象を「前扱った商品」と判定し、ステップＳ３０では、上述と同様にして、問い合わせ時刻と、ユーザの現在の位置とを用いて、スケジュール情報記憶部７１に記憶されたスケジュール情報を参照して、ユーザが現在出張中であることを特定する。このとき、行動履歴検索装置５０は、当該ユーザに関するユーザプロファイル情報を記憶していない場合、問い合わせの対象である「前扱った商品」に対する回答候補として何を提示すれば良いかを絞り込むことができないが、ユーザプロファイル情報に含まれる付加情報によって示される所属の「株式会社○○」を利用することで、ユーザが出張中に「前扱った商品」という問い合わせの対象に対する回答候補となるものが「株式会社○○」によって提供されている商品である可能性が高いことを推定することができる。行動履歴検索装置５０は、この推定結果を利用して、「株式会社○○」によって提供されている商品を扱ったことを行動の履歴として示す行動履歴情報を検索対象の範囲として決定するようにしても良い。

図２０の説明に戻る。その後、行動履歴検索装置５０は、検索対象となる行動履歴情報の範囲として決定した種類と、期間推定情報によって示される期間とを示す検索範囲情報を問い合わせ時刻と共に出力する。ステップＳ４では、行動履歴検索装置５０は、ステップＳ３１で出力された検索範囲情報によって示される種類の行動の履歴を示すと共に、検索範囲情報によって示される期間に開始時刻及び終了時刻のうち少なくとも一方が含まれる行動履歴情報を解析して、経過時間及び行動に関する頻度の統計を出して、当該統計結果を示す行動履歴統計情報を生成する。ステップＳ５〜Ｓ１１は第１の実施の形態と同様である。

以上のように、本実施の形態においては、ユーザの現在の状況に応じてユーザが思い出そうとする対象が切り替わるということを反映させて、ユーザの問い合わせに対する回答候補を絞り込むことで、ユーザにとってより有意な回答を提示することが可能になる。

[第３の実施形態]
次に、行動履歴検索装置の第３の実施の形態について説明する。尚、上述の第１の実施の形態又は第２の実施の形態と共通する部分については、同一の符号を使用して説明したり、説明を省略したりする。

本実施の形態においては、複数の行動履歴検索装置５０のそれぞれが、各行動履歴検索装置５０のユーザ個人に対応してそれぞれ有している絞込みモデルを複数の行動履歴検索装置５０で共有して、行動履歴情報の検索対象の範囲の絞込みに用いる。図２４は、本実施の形態に係る行動履歴検索システムの構成を例示する図である。同図に示されるように、行動履歴検索システムでは、絞込みモデル共有ＤＢ(data Base)９１を有する絞込みモデル共有装置９０と、複数の行動履歴検索装置５０とがネットワークを介して接続される。ネットワークとは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、イントラネット、イーサネット（登録商標）又はインターネットなどである。絞込みモデル共有装置９０は、複数の行動履歴検索装置５０のそれぞれユーザに関する絞込みモデルを複数の行動履歴検索装置５０から取得して、複数の行動履歴検索装置５０で共有するための共有絞込みモデルを絞込みモデル共有ＤＢ９１に記憶させる。複数の行動履歴検索装置５０はそれぞれ、問い合わせ処理部６０と、クロック６１と、決定部６２と、算出部６３と、判定部６４と、出力部６５と、行動履歴記憶部６７と、ＰＯＩ情報記憶部６８と、絞込みモデル記憶部６９と、絞込みモデル補正部６６と、スケジュール情報記憶部７１とに加え、更に、共有絞込みモデル記憶部７３を有する。

絞込みモデル記憶部６９は、行動履歴検索装置５０のユーザ個人に対応する絞込みモデルを記憶する。共有絞込みモデル記憶部７３は、判定部６４が絞込みモデル共有装置９０から取得した共有絞込みモデルを記憶する。

判定部６４は、問い合わせの回答候補に対して、問い合わせ可能性を判定する際、問い合わせ処理部６０が出力した問い合わせの対象に対応する共有絞込みモデルの送信を絞込みモデル共有装置９０に対して要求し、当該絞込みモデル共有装置９０から当該共有絞込みモデルを受信すると、これを共有絞込みモデル記憶部７３に記憶させる。そして、判定部６４は、算出部６３が出力した行動履歴統計情報、絞込みモデル記憶部６９に記憶された絞込みモデルのうち問い合わせ処理部６０が出力した問い合わせの対象に対応する絞込みモデル及び共有絞込みモデル記憶部７３に記憶された共有絞込みモデルを用いて、問い合わせの回答候補に対して、ユーザの問い合わせ可能性を判定し、問い合わせ可能性の高い回答候補を検索結果として示す検索結果情報を出力する。このとき、前者の絞込みモデル及び後者の共有絞込みモデルをどのように用いるかについて説明する。これらを並列に用いる方法としては、判定部６４が、前者の絞り込みモデルと、後者の共有絞込みモデルとを排他的に用いて、検索結果の絞込みには常にいずれか一方のみの絞込みモデルを用いるようにする方法や、前者の絞り込みモデルと、後者の共有絞込みモデルとを同時に用いる方法がある。後者の方法では、例えば、前者の絞込みモデルと、後者の共有絞込みモデルとに対して適当な重み付け係数w1,w2(w1+w2=1)を予め付与する。そして、判定部６４は、前者の絞り込みモデルと、後者の共有絞込みモデルとをそれぞれ用いて、ユーザの問い合わせ可能性の値を算出するが、このとき、両者の絞込みモデルのそれぞれに対する各重み付け係数を乗じた値の和を、最終的な問い合わせ可能性の値として算出して、この値が大きいほど問い合わせ可能性が高い回答候補として、問い合わせ可能性の値が所定値以上の回答候補を検索結果として示す検索結果情報を出力する。

絞込みモデル補正部６６は、第１の実施の形態と同様にして、出力部６５が出力した回答に対する操作部５６を介したユーザの操作入力に応じて、絞込みモデル記憶部６９に記憶された絞込みモデルを補正する。そして、本実施の形態においては、絞込みモデル補正部６６は、補正した絞込みモデルを、ネットワークを介して絞込みモデル共有装置９０に送信して、絞込みモデル共有ＤＢ９１に記憶されている共有絞込みモデルを更新させる。ここで、絞込みモデル共有装置９０が絞込みモデル共有ＤＢ９１に記憶されている共有絞込みモデルを更新する場合は、行動履歴検索装置５０が絞込みモデル記憶部６９に記憶された絞込みモデルを更新する場合と異なり、ユーザ個人の操作入力に応じた補正を共有絞込みモデルに直接反映させることは好ましくない。なぜなら、そのようにユーザ個人の操作入力に応じた補正を共有絞込みモデルに反映させた場合、ネットワーク上で多数のユーザに共有される共有絞込みモデルが、特定のユーザの行動に強く影響を受けたものになる恐れがあるからである。このため、ユーザ個人の操作入力に応じた補正の影響ができるだけ小さくなるような反映の行い方が望ましい。例えば、複数の行動履歴検索装置５０のそれぞれのユーザ個人に対応する絞込みモデルが図１１に例示されるものであるとした場合、全てのユーザに関する各絞込みモデルによって示される各閾値の全部又は一部のそれぞれについて、閾値毎に、その平均の値を示すように共有絞込みモデルが更新されるようにすれば良い。具体的には例えば、絞込みモデル共有装置９０は、ネットワークを介して行動履歴検索装置５０から補正された絞込みモデルを受信すると、当該絞込みモデルによって示される各閾値の全部又は一部と、絞込みモデル共有ＤＢ９１に記憶されている共有絞込みモデルによって示される各閾値の全部又は一部との閾値毎の平均を算出して、算出した平均の値を新たな閾値として示すように、共有絞込みモデルを更新する。又は、絞込みモデル共有装置９０は、複数の行動履歴検索装置５０から各々送信された絞込みモデルを各行動履歴検索装置５０と対応付けて記憶し、各絞込みモデルを用いて、共有絞込みモデルを生成してこれを絞込みモデル共有ＤＢ９１に記憶させるようにし、ある行動履歴検索装置５０から補正された絞込みモデルが送信された場合、当該絞込みモデルと、他の行動履歴検索装置５０に対応して記憶している絞込みモデルとを用いて、共有絞込みモデルを生成して、この共有絞込みモデルに、絞込みモデル共有ＤＢ９１に記憶された共有絞込みモデルを更新するようにしても良い。

但し、絞込みモデルの共有は、強制的あるいは自動的に行うことはないものとする。例えば、行動履歴検索装置５０は、図２５に例示されるように、ネットワークを介して絞込みモデルを共有するか否かをユーザに選択させる表示画面を表示部５５に表示させ、いずれかを選択するユーザの操作部５６における操作入力に応じて、絞込みモデル記憶部６９に記憶された絞込みモデルをネットワークを介して絞込みモデル共有装置９０に送信するようにする。これにより、絞込みモデル共有装置９０では、当該絞込みモデルが受信されて、上述したように、絞込みモデル共有ＤＢ９１に記憶させた共有絞込みモデルが更新される。

また、行動履歴検索装置５０は、共有絞込みモデルを用いて、絞込みモデル記憶部６９に記憶された絞込みモデルを上書きするようにしても良い。この共有絞込みモデルによる絞込みモデルの上書きも、強制的あるいは自動的に行うことはないものとする。例えば、行動履歴検索装置５０は、図２６に例示されるように、絞込みモデルを上書きするか否かをユーザに選択させる表示画面を表示部５５に表示させ、いずれかを選択するユーザの操作部５６における操作入力に応じて、絞込みモデル記憶部６９に記憶された絞込みモデルを、絞込みモデル共有装置９０から取得した共有絞込みモデルに書き換えることにより、上書きする。

本実施の形態に係る行動履歴検索装置５０が行う行動履歴検索処理の手順については、図５と略同様であるため、その詳細な説明を省略する。但し、本実施の形態においては、ステップＳ６において、行動履歴検索装置５０が、判定部６４の機能により、絞込みモデル共有装置９０から共有絞込みモデルを取得して、これを共有絞込みモデル記憶部７３に記憶させ、ステップＳ５で出力された行動履歴統計情報、絞込みモデル記憶部６９に記憶された絞込みモデルのうちステップＳ２で出力された問い合わせの対象に対応する絞込みモデル及び共有絞込みモデル記憶部７３に記憶された共有絞込みモデルを用いて、問い合わせの回答候補に対して、ユーザの問い合わせ可能性を判定する。また、ステップＳ１０では、行動履歴検索装置５０は、絞込みモデル補正部６６の機能により、絞込みモデル記憶部６９に記憶された絞込みモデルを補正し、更に、ネットワークを介して絞込みモデルを共有するか否かをユーザに選択させる表示画面を表示部５５に表示させる。そして、ネットワークを介して絞込みモデルを共有する操作入力を操作部５６を介して受け付けた場合、行動履歴検索装置５０は、補正した絞込みモデルを、ネットワークを介して絞込みモデル共有装置９０に送信して、絞込みモデル共有ＤＢ９１に記憶されている共有絞込みモデルを更新させる。

このような構成によれば、例えば、自分の問い合わせの履歴や行動の履歴のパターンをネットワーク上に公開したくないユーザの要求に応えることができる。また、加齢や健康上の理由などにより、絞込みモデル共有ＤＢ９１上に記憶されているものと大きくかけ離れた絞込みモデルを記憶していることが予想される行動履歴検索装置５０のユーザについては、絞込みモデル記憶部６９に記憶されている当該ユーザ自身に対応する絞込みモデルを優先的に用いて、また、絞込みモデル共有ＤＢ９１上に記憶されている共有絞込みモデルを特異な偏ったものにしないようにすることができる。

本実施の形態によれば、例えば、行動履歴検索装置５０を使い始めて間もないユーザは、他人によって構築された絞込みモデルを共有絞込みモデルとして用いて、自身の行動履歴情報に基づく問い合わせの回答候補となる検索結果を絞り込むことができる。また、ユーザによって問い合わせについて、ユーザ自身の持つ絞込みモデルのみでは検索結果を十分に絞り込むことができなくても、他のユーザの絞込みモデルを共有絞込みモデルとして用いることで、十分にノイズを削減した形で、ユーザにとって有意な検索結果を得ることができる。

尚、本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除しても良い。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。

上述した各実施の形態において、行動履歴検索装置５０で実行される各種プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また当該各種プログラムを、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録してコンピュータプログラムプロダクトとして提供するようにしても良い。

上述の各実施の形態においては、問い合わせの対象として、人名を例に挙げて説明したが、これに限らず、例えば、場所の名称であったり、物の名称であったりしても良い。また、行動履歴統計情報は、上述の例に限らず、問い合わせの対象に応じて、各種の統計結果を示すものであれば良い。例えば、問い合わせの対象が、物の名称である場合、行動履歴検索装置５０は、決定部６２の機能により、検索対象となる行動履歴情報の範囲として、物を使ったという行動の種類を、検索対象となる行動履歴情報の範囲として決定し、物を使った累積時間を少なくとも統計として出して、当該統計結果を示す行動履歴統計情報を出力する。また、問い合わせの対象が、場所の名称である場合、行動履歴検索装置５０は、決定部６２の機能により、検索対象となる行動履歴情報の範囲として、例えば、外出したという行動の種類を、検索対象となる行動履歴情報の範囲として決定し、外出先の場所に平均滞在時間を少なくとも統計として出して、当該統計結果を示す行動履歴統計情報を出力する。物や場所についてユーザが記憶している度合いを測るための指標として有効な統計結果を出すことができ、この結果、ユーザにとって有意な回答を提示することを可能にすることができる。

上述の各実施の形態においては、行動履歴検索装置５０は、画像認識によって、問い合わせの対象となる人名の人物を認識するようにしても良い。この場合、例えば、行動履歴検索装置５０は、画像を撮像する撮像部を更に備え、人名に対応して当該人名の人物の顔等の画像を表す画像データを記憶するものとする。そして、行動履歴検索装置５０は、当該撮像部により撮像した人物の顔等の画像と一致又は類似する画像を表す画像データを画像認識によって検索する。この場合、例えば、第２の実施の形態で説明したユーザプロファイル情報やスケジュール情報を用いて検索対象の範囲を絞り込む必要がないように思われるが、例えば、同窓会の場合、長い年月の経過によって顔が変化したり、学校を卒業後に行われた行動の履歴を示す行動履歴情報が行動履歴記憶部６７に存在したりするため、本来の回答となる人名の人物と似た顔の人物とユーザが会っていた場合、行動履歴検索装置５０では、後者の人物の画像が、撮像部により撮像した人物の顔等の画像と類似すると認識される可能性が考えられる。しかし、行動履歴検索装置５０が、ユーザプロファイル情報及びスケジュール情報を用いて、ユーザが高校に在籍していた期間に会った人物が回答候補として得られるように検索対象の範囲を絞り込むことで、回答候補となる人物の画像を表す画像データを画像認識によって検索する場合であっても、回答候補をより確実に絞り込むことが可能になる。

５０ 行動履歴検索装置
５１ 制御部
５２ 主記憶部
５３ 補助記憶部
５５ 表示部
５６ 操作部
５７ 音声入力部
６０ 問い合わせ処理部
６１ クロック
６２ 決定部
６３ 算出部
６４ 判定部
６５ 出力部
６６ 絞込みモデル補正部
６７ 行動履歴記憶部
６８ ＰＯＩ情報記憶部
６９ 絞込みモデル記憶部
７０ 状況推定部
７１ スケジュール情報記憶部
７２ ユーザプロファイル記憶部
７３ 共有絞込みモデル記憶部
８０ 実世界センサ
９０ 絞込みモデル共有装置
９１ 絞込みモデル共有ＤＢ

Claims (10)

1. ユーザからの問い合わせを受け付け、当該問い合わせを受け付けた時刻と、問い合わせの対象とを出力する問い合わせ処理部と、
   前記問い合わせの対象を用いて、ユーザの行動の履歴を時刻と共に示す行動履歴情報を検索する範囲を決定する決定部と、
   前記範囲内の前記行動履歴情報によって示される前記時刻から、出力された前記時刻までの経過時間を算出する算出部と、
   前記経過時間と、前記行動履歴情報によって示される前記行動の履歴から求められる前記問い合わせの回答の候補に対してユーザの所望の回答である可能性を前記経過時間に応じて判定するための絞込みモデルとを用いて、前記範囲内の前記行動履歴情報によって示される前記行動の履歴から、前記問い合わせの回答の候補毎に前記可能性を判定する判定部と、
   前記可能性に応じて、前記回答の候補を出力する出力部とを備える
   ことを特徴とする行動履歴検索装置。
2. 前記算出部は、前記範囲内の前記行動履歴情報によって示される前記行動の履歴から、前記行動に関する頻度を更に算出し、
   前記絞込みモデルは、前記可能性を前記経過時間及び前記頻度に応じて判定するためのものであり、
   前記判定部は、前記経過時間、前記頻度及び前記絞込みモデルを用いて、前記可能性を判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の行動履歴検索装置。
3. 前記行動履歴情報は、前記行動の起きた場所を含む前記行動の履歴を示し、
   前記算出部は、前記範囲内の前記行動履歴情報によって示される前記行動の履歴から、前記場所での行動に関する頻度を含む前記頻度を更に算出する
   ことを特徴とする請求項２に記載の行動履歴検索装置。
4. 前記算出部は、前記範囲内の前記行動履歴情報及びユーザの行動の予定を日時及び場所と共に示すスケジュール情報を用いて、前記場所での行動に関する頻度を含む前記頻度を更に算出する
   ことを特徴とする請求項２又は３に記載の行動履歴検索装置。
5. 前記出力部は、前記回答の候補と、前記回答の候補に対して前記判定部が前記可能性を判定した際の判定の基準とを出力する
   ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の行動履歴検索装置。
6. ユーザの行動の予定を日時及び場所と共に示すスケジュール情報、ユーザのプロファイルを示すプロファイル情報及び前記行動履歴検索装置に接続されるセンサが測定した測定情報のうち少なくとも一方を用いて、ユーザの状況を推定する推定部を更に備え、
   前記決定部は、前記問い合わせの対象及び前記状況を用いて、前記範囲を決定する
   ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の行動履歴検索装置。
7. ユーザ個人に対応する第１の絞込みモデルを記憶する記憶部を更に備え、
   前記判定部は、前記経過時間及び前記第１の絞込みモデルを用いて、前記可能性を判定する
   ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の行動履歴検索装置。
8. 前記回答の候補のうち回答を特定するユーザからの操作入力に応じて、前記回答に対する前記可能性を高めるように、前記第１の絞込みモデルを補正する補正部を更に備える
   ことを特徴とする請求項７に記載の行動履歴検索装置。
9. 他のユーザに対応する第２の絞込みモデルが反映された第３の絞込みモデルを取得する取得部を更に備え、
   前記判定部は、前記経過時間と、前記第１の絞込みモデル及び前記第３の絞込みモデルのうち少なくとも一方とを用いて、前記可能性を判定する
   ことを特徴とする請求項８に記載の行動履歴検索装置。
10. 前記取得部は、前記第３の絞込みモデルを記憶する情報処理装置からネットワークを介して、前記第３の絞込みモデルを取得する
    ことを特徴とする請求項９に記載の行動履歴検索装置。

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